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

111111	0.06 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 130	0.00 1	0.01 38	0.43 20	0.19 24	0.02 53	0.00 1	0.05 25	0.00 1	0.15 51	0.40 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.15 64	0.05 126	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.15 215	0.00 1	0.01 66	0.03 73	0.00 1	0.51 198	0.13 118	0.00 1	0.02 83	0.89 77	0.62 136	0.09 113	0.02 80	0.42 80	0.13 122	0.28 74	0.53 80	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.02 155	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.15 64	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.13 206	0.00 1	0.01 66	0.03 73	0.00 1	0.56 201	0.07 91	0.00 1	0.02 83	0.88 74	0.64 148	0.06 93	0.02 80	0.60 94	0.13 122	0.27 70	0.57 85	0.00 1	0.02 72	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.13 53	0.01 19	0.00 1	0.08 210	0.11 169	0.14 210	0.00 1	0.02 108	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.04 132	0.00 1	0.95 83	0.41 77	0.01 22	0.03 100	0.73 106	0.00 1	0.20 56	0.69 94	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.09 36	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 228	0.00 1	0.01 66	0.02 48	0.00 1	0.53 199	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.79 59	0.39 71	0.01 22	0.02 80	0.02 5	0.00 1	0.11 36	0.18 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 221	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.45 22	0.27 46	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.04 17	0.04 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.04 13	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 221	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.48 24	0.31 56	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.00 1	0.03 14	0.03 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.13 53	0.03 61	0.00 1	0.01 77	0.13 184	0.15 215	0.00 1	0.01 66	0.04 85	0.00 1	0.19 170	0.01 8	0.03 118	0.01 38	1.05 105	0.49 104	0.07 102	0.05 113	0.16 53	0.08 100	0.21 57	0.80 96	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G	0.13 53	0.03 61	0.00 1	0.01 77	0.13 184	0.15 215	0.00 1	0.01 66	0.04 85	0.00 1	0.19 170	0.01 8	0.03 118	0.01 38	1.05 105	0.49 104	0.07 102	0.05 113	0.16 53	0.08 100	0.21 57	0.80 96	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.15 64	0.03 61	0.00 1	0.01 77	0.11 169	0.15 215	0.00 1	0.03 116	0.05 99	0.01 103	0.76 210	0.02 27	0.03 118	0.00 1	1.01 97	0.62 136	0.09 113	0.10 140	0.09 38	0.13 122	0.22 62	0.49 74	0.01 125	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.00 1

LG-Stereo	0.07 32	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 194	0.00 1	0.01 66	0.02 48	0.00 1	0.50 197	0.08 102	0.00 1	0.00 1	0.51 29	0.35 61	0.00 1	0.00 1	0.10 42	0.00 1	0.01 2	0.03 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 180	0.00 1	0.00 1

S2M2	0.39 137	0.03 61	0.00 1	0.01 77	0.06 119	0.00 1	0.00 1	0.11 167	0.20 167	0.42 183	0.00 1	0.15 128	0.10 170	0.00 1	1.15 121	0.95 187	0.22 156	0.27 223	0.08 35	0.15 140	1.60 161	1.46 129	0.02 151	0.04 132	0.00 1	0.00 1	3.37 247	0.00 1

SGD-Stereo	0.24 98	0.03 61	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.27 169	0.02 96	0.01 38	3.65 254	0.68 159	0.14 133	0.10 140	0.25 67	0.13 122	0.69 115	0.48 72	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 138

MM-Stereo_test3	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 6	0.16 12	0.01 22	0.00 1	0.02 5	0.05 79	0.02 12	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.06 26	0.01 19	0.04 202	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.01 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.38 16	0.25 37	0.01 22	0.00 1	0.06 31	0.22 173	0.06 25	0.23 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 209	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.03 7	0.00 1	0.03 198	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 12	0.16 12	0.00 1	0.00 1	0.04 18	0.05 79	0.04 17	0.03 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 170	0.00 1	0.00 1

GREAT-IGEV	0.04 13	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.13 206	0.00 1	0.01 66	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.50 27	0.17 16	0.01 22	0.00 1	0.04 18	0.06 89	0.01 2	0.20 43	0.01 125	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.03 7	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.36 13	0.30 54	0.00 1	0.00 1	0.03 11	0.00 1	0.01 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.20 86	0.03 61	0.00 1	0.01 77	0.04 85	0.04 157	0.00 1	0.04 132	0.11 148	0.02 113	0.02 128	0.26 167	0.07 152	0.01 38	0.82 64	0.41 77	0.11 123	0.20 190	0.58 91	0.12 115	0.76 124	1.51 133	0.09 199	0.02 72	0.00 1	0.10 182	0.03 72	0.00 1

AIO-test1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 95	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 14	0.16 12	0.01 22	0.00 1	0.04 18	0.14 133	0.01 2	0.11 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo++	0.60 166	0.03 61	0.00 1	0.03 162	0.07 124	0.22 236	0.00 1	0.05 138	0.20 167	0.08 132	0.06 143	0.32 178	0.29 206	0.02 83	0.91 79	1.24 206	0.43 197	0.25 210	2.24 181	0.27 181	3.44 231	2.51 180	0.17 231	0.04 132	0.00 1	0.04 170	2.60 217	0.71 202

castereo	0.52 160	0.03 61	0.00 1	0.02 138	0.06 119	0.15 215	0.00 1	0.08 154	0.13 155	0.03 120	0.13 160	0.31 177	0.33 214	0.03 121	1.18 126	1.40 215	0.46 199	0.27 223	2.05 176	0.34 191	3.54 234	3.00 202	0.02 151	0.05 149	0.00 1	0.09 180	0.12 88	0.22 176

DEFOM-Stereo	0.04 13	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.01 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.56 33	0.27 46	0.03 65	0.00 1	0.05 25	0.00 1	0.12 41	0.03 13	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.01 133	0.02 65	0.00 1

model_zeroshot	1.35 224	0.07 164	0.00 1	0.88 255	0.02 50	0.16 221	0.00 1	0.86 228	0.17 165	1.55 244	3.29 256	0.35 182	0.23 195	0.04 137	2.47 225	2.42 271	0.29 174	0.20 190	6.49 244	0.34 191	3.90 241	3.76 225	0.00 1	0.10 193	1.41 267	0.47 227	1.66 176	5.43 251

IGEV-Stereo++	0.06 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 130	0.01 55	0.01 38	0.44 21	0.18 19	0.00 1	0.00 1	0.03 11	0.00 1	0.05 22	0.49 74	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.09 36	0.09 184	0.00 1	0.01 77	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.04 59	0.01 55	0.01 38	0.90 78	0.51 111	0.05 76	0.00 1	0.09 38	0.00 1	0.23 65	0.42 66	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.07 32	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.11 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.58 35	0.27 46	0.00 1	0.03 100	0.61 95	0.00 1	0.14 47	0.05 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.07 32	0.03 61	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.01 55	0.00 1	0.82 64	0.52 118	0.01 22	0.00 1	0.04 18	0.00 1	0.21 57	0.13 38	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 91	0.11 198	0.00 1	0.01 77	0.03 68	0.14 210	0.00 1	0.03 116	0.06 110	0.01 103	0.33 189	0.19 150	0.18 183	0.02 83	1.03 102	0.93 183	0.12 131	0.16 170	0.39 77	0.13 122	0.92 141	0.93 102	0.01 125	0.02 72	0.00 1	0.12 190	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.19 82	0.38 242	0.00 1	0.05 184	0.02 50	0.10 187	0.00 1	0.03 116	0.03 73	0.01 103	0.89 215	0.22 155	0.20 189	0.02 83	0.76 54	0.57 125	0.01 22	0.07 123	0.33 74	0.14 133	0.31 79	0.56 82	0.08 191	0.00 1	0.00 1	0.19 209	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.04 13	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.11 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 138	0.00 1	0.00 1	0.41 17	0.18 19	0.03 65	0.00 1	0.09 38	0.03 64	0.01 2	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.04 13	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 138	0.00 1	0.00 1	0.41 17	0.18 19	0.00 1	0.00 1	0.04 18	0.01 35	0.01 2	0.02 4	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.04 13	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 138	0.00 1	0.00 1	0.37 14	0.18 19	0.00 1	0.00 1	0.06 31	0.02 48	0.01 2	0.02 4	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.04 170	0.00 1	0.00 1

trnet	0.38 134	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.09 158	0.20 167	0.09 139	0.09 155	0.24 160	0.22 194	0.01 38	1.36 144	1.57 228	0.29 174	0.28 227	1.46 144	0.41 201	1.88 167	1.40 126	0.01 125	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.54 115	0.01 117

MoCha-V2	0.05 22	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.04 85	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 138	0.08 157	0.00 1	0.48 24	0.15 11	0.00 1	0.00 1	0.03 11	0.07 98	0.01 2	0.13 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.19 82	0.01 19	0.00 1	0.01 77	0.03 68	0.01 105	0.00 1	0.01 66	0.09 129	0.01 103	0.13 160	0.07 91	0.06 146	0.02 83	0.80 60	0.51 111	0.07 102	0.06 120	0.65 101	0.05 79	0.76 124	1.75 151	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.00 1

MyStereo04	0.85 187	0.18 220	0.02 184	0.06 199	0.22 221	0.01 105	0.00 1	0.06 148	0.05 99	1.75 255	0.15 163	0.08 102	0.00 1	0.06 167	2.05 210	1.21 203	0.19 148	0.02 80	8.28 255	0.70 233	2.52 195	1.83 156	0.78 266	0.24 223	0.00 1	0.02 155	2.45 212	0.00 1

plain	0.13 53	0.06 141	0.00 1	0.01 77	0.10 155	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.05 99	0.00 1	0.00 1	0.13 118	0.02 96	0.03 121	0.94 82	0.68 159	0.09 113	0.04 108	0.10 42	0.01 35	0.70 118	0.45 69	0.00 1	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.03 72	0.00 1

MaDis-Stereo	0.09 36	0.12 202	0.00 1	0.01 77	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.00 1	0.02 83	0.91 79	0.45 89	0.06 93	0.01 62	0.17 57	0.00 1	0.37 88	0.24 48	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MSKI-zero shot	1.32 223	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.15 215	0.00 1	0.71 218	0.57 238	0.41 182	3.43 260	0.40 188	0.27 202	0.02 83	1.63 179	2.71 279	0.58 214	0.30 231	8.12 253	1.20 264	5.20 268	4.62 260	0.18 235	0.06 163	0.16 225	0.86 239	0.46 112	3.62 237

MIF-Stereo (partial)	0.17 72	0.10 190	0.00 1	0.00 1	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.13 118	0.01 55	0.02 83	1.07 111	0.67 157	0.10 122	0.02 80	0.14 48	0.01 35	0.56 107	0.26 49	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.00 1	1.52 170	0.00 1

UniTT-Stereo	0.12 51	0.09 184	0.00 1	0.01 77	0.05 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.05 73	0.01 55	0.05 152	0.85 68	0.60 135	0.05 76	0.01 62	0.74 107	0.01 35	0.43 93	0.26 49	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.23 93	0.02 38	0.00 1	0.01 77	0.09 139	0.09 179	0.00 1	0.11 167	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.02 96	0.02 83	0.77 56	0.36 64	0.06 93	0.03 100	2.11 179	0.06 89	0.54 105	0.58 87	0.02 151	0.02 72	0.09 209	0.15 197	0.98 139	0.02 138

CASnet	0.31 121	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.09 139	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.08 124	0.02 113	0.02 128	0.18 144	0.17 182	0.00 1	1.09 113	0.57 125	0.21 154	0.22 200	0.44 84	0.14 133	2.69 202	1.62 139	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.69 127	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.09 36	0.03 61	0.04 202	0.00 1	0.00 1	0.09 179	0.00 1	0.01 66	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.16 130	0.02 96	0.02 83	0.69 45	0.46 95	0.01 22	0.04 108	0.24 65	0.15 140	0.10 32	0.22 44	0.07 189	0.01 38	0.00 1	0.18 203	0.01 51	0.00 1

Any-RAFT	1.05 201	0.02 38	0.02 184	0.01 77	0.05 95	0.01 105	0.00 1	0.98 234	0.38 211	0.25 167	3.29 256	0.35 182	0.21 192	0.11 210	1.46 156	1.86 244	0.54 208	0.25 210	5.16 226	0.30 185	4.27 247	2.84 198	0.10 202	0.07 174	0.06 199	0.36 220	1.19 150	4.22 242

LL-Strereo2	0.17 72	0.08 178	0.00 1	0.01 77	0.02 50	0.00 1	0.00 1	0.02 108	0.12 151	0.00 1	0.00 1	0.15 128	0.00 1	0.07 185	0.73 50	0.42 80	0.01 22	0.01 62	0.40 78	0.03 64	0.70 118	1.80 155	0.00 1	0.02 72	0.12 213	0.00 1	0.02 65	0.00 1

4D-IteraStereo	0.33 126	0.10 190	0.01 163	0.02 138	0.11 169	0.00 1	0.00 1	0.15 176	0.06 110	0.00 1	0.00 1	0.16 130	0.00 1	0.09 198	1.17 125	0.65 152	0.02 53	0.14 158	1.43 140	0.14 133	1.39 154	1.66 142	0.00 1	0.04 132	0.01 162	0.00 1	1.49 168	0.00 1

LoS_RVC	0.56 162	0.15 214	0.00 1	0.00 1	0.11 169	0.01 105	0.00 1	0.07 149	0.46 220	1.21 222	0.06 143	0.33 180	0.19 187	0.08 190	1.77 189	1.72 235	0.28 170	1.04 280	1.79 167	0.29 182	2.78 205	2.63 183	0.04 181	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.02 138

tt_ll	0.56 162	0.15 214	0.00 1	0.00 1	0.11 169	0.01 105	0.00 1	0.07 149	0.46 220	1.21 222	0.06 143	0.33 180	0.19 187	0.08 190	1.77 189	1.72 235	0.28 170	1.04 280	1.79 167	0.29 182	2.78 205	2.63 183	0.04 181	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.02 138

anonymousdsp	0.09 36	0.01 19	0.00 1	0.05 184	0.03 68	0.06 167	0.00 1	0.01 66	0.01 23	0.00 1	0.25 184	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.71 49	0.26 40	0.02 53	0.00 1	0.11 45	0.12 115	0.08 29	0.65 91	0.01 125	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS	0.64 170	0.04 100	0.01 163	0.01 77	0.02 50	0.01 105	0.00 1	2.75 281	0.50 229	0.39 180	0.06 143	0.52 200	0.50 229	0.13 219	1.65 181	1.84 242	0.67 230	0.45 252	1.09 124	0.25 177	3.52 233	2.69 193	0.03 173	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.03 72	0.02 138
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.05 22	0.01 19	0.00 1	0.02 138	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.04 59	0.01 55	0.01 38	0.59 37	0.44 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 32	0.12 37	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HBP-ISP	1.90 242	0.16 216	1.21 271	0.89 257	0.44 242	0.48 248	0.00 1	2.17 277	0.67 245	2.05 266	3.80 266	0.27 169	0.31 211	1.72 278	7.50 312	6.66 311	0.46 199	0.48 253	1.67 162	1.14 262	4.29 248	6.15 288	0.01 125	0.41 239	0.76 257	1.16 246	5.02 281	1.34 221

TestStereo1	0.34 127	0.01 19	0.00 1	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.18 144	0.00 1	0.01 38	2.55 228	0.58 128	0.05 76	0.03 100	1.50 146	0.02 48	0.37 88	0.98 103	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.01 133	2.89 229	0.00 1

TESTraft	0.37 130	0.02 38	0.00 1	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.18 144	0.01 55	0.08 190	2.70 234	0.64 148	0.05 76	0.02 80	1.41 139	0.12 115	0.34 84	1.48 130	0.02 151	0.01 38	0.00 1	0.02 155	2.82 224	0.00 1

anonymity	1.73 235	0.37 240	0.12 224	0.08 210	0.07 124	0.24 237	0.00 1	1.37 253	0.34 201	2.03 265	15.78 318	0.92 214	0.52 231	0.17 232	1.50 163	2.81 283	0.63 220	0.22 200	3.67 207	0.45 206	3.24 223	4.79 262	0.14 222	0.34 232	0.23 239	0.52 229	3.20 243	2.82 231

IER	0.14 59	0.03 61	0.00 1	0.02 138	0.06 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.23 164	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.02 83	1.38 146	0.21 31	0.02 53	0.00 1	0.05 25	0.03 64	0.17 55	0.04 19	0.12 213	0.01 38	0.00 1	0.03 168	1.21 153	0.04 157

raft_robust	0.40 139	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.09 139	0.00 1	0.00 1	1.15 245	0.01 23	0.01 103	0.01 118	0.19 150	0.05 138	0.05 152	1.14 119	0.69 163	0.08 110	0.16 170	3.38 202	0.13 122	1.13 147	2.24 169	0.01 125	0.10 193	0.00 1	0.00 1	0.14 90	0.08 165

RAFT_CTSACE	0.11 47	0.06 141	0.00 1	0.08 210	0.01 28	0.10 187	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.01 118	0.02 27	0.01 55	0.01 38	0.73 50	0.46 95	0.02 53	0.02 80	0.23 64	0.05 79	0.33 82	0.58 87	0.00 1	0.00 1	0.19 234	0.00 1	0.01 51	0.01 117

RAFT+CT+SA	0.18 77	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 108	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.06 84	0.00 1	0.00 1	0.74 52	0.45 89	0.02 53	0.02 80	1.16 127	0.04 75	0.35 86	1.91 160	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.09 86	0.01 117

test_5	0.10 43	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 179	0.00 1	0.35 204	0.01 23	0.00 1	0.20 173	0.07 91	0.00 1	0.00 1	0.62 38	0.40 75	0.01 22	0.01 62	0.18 59	0.00 1	0.15 51	0.67 92	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.03 72	0.00 1

SA-5K	0.34 127	0.01 19	0.00 1	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.18 144	0.00 1	0.01 38	2.55 228	0.58 128	0.05 76	0.03 100	1.50 146	0.02 48	0.37 88	0.98 103	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.01 133	2.89 229	0.00 1

Sa-1000	0.49 155	0.03 61	0.00 1	0.02 138	0.06 119	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.23 158	0.03 118	0.14 226	1.26 135	0.72 166	0.08 110	0.17 179	2.52 189	0.11 111	0.89 140	3.79 227	0.01 125	0.11 197	0.07 202	0.00 1	2.98 234	0.01 117

SA	0.40 139	0.03 61	0.00 1	0.03 162	0.02 50	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.25 162	0.01 55	0.12 215	0.82 64	0.70 164	0.06 93	0.16 170	1.96 173	0.04 75	0.69 115	2.39 176	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.01 133	3.44 252	0.00 1

GLC_STEREO	0.30 114	0.03 61	0.03 198	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.00 1	0.47 210	0.07 118	0.03 120	0.02 128	0.08 102	0.02 96	0.01 38	1.34 140	0.81 169	0.16 136	0.10 140	0.48 86	0.16 145	1.36 153	0.50 76	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.00 1	2.29 206	0.01 117

MIPNet	0.61 168	0.03 61	0.02 184	0.02 138	0.33 238	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.16 163	1.38 229	0.35 190	0.07 91	0.10 170	0.18 238	3.19 246	0.81 169	0.19 148	0.06 120	1.86 170	0.40 200	0.62 111	2.74 195	0.00 1	0.15 214	0.03 186	0.18 203	3.51 253	0.01 117

IPLGR	0.70 173	0.05 126	0.04 202	0.01 77	0.25 227	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.13 155	1.11 220	0.27 186	0.03 42	0.07 152	0.10 206	4.72 273	0.91 181	0.52 205	0.15 160	2.66 193	0.50 208	0.74 122	2.90 200	0.00 1	0.14 211	0.06 199	0.32 218	3.14 239	0.00 1

AACVNet	0.14 59	0.10 190	0.00 1	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.01 103	0.00 1	0.08 102	0.00 1	0.06 167	0.81 61	0.46 95	0.02 53	0.01 62	0.30 72	0.03 64	0.53 103	0.50 76	0.01 125	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.73 128	0.03 154

AnonymousM	0.98 198	0.10 190	0.00 1	0.01 77	0.01 28	0.18 230	0.00 1	0.30 197	0.35 203	0.17 151	1.02 222	0.35 182	0.33 214	0.13 219	1.35 141	1.51 222	0.49 203	0.30 231	0.86 114	1.05 260	2.44 192	2.44 177	0.14 222	0.21 221	0.00 1	0.20 212	4.24 277	8.16 270

CroCo-Stereo	0.06 26	0.01 19	0.00 1	0.01 77	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.01 55	0.00 1	0.75 53	0.45 89	0.01 22	0.00 1	0.06 31	0.00 1	0.12 41	0.18 41	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
ICVP	0.37 130	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 105	0.00 1	0.02 108	0.10 140	0.34 175	0.21 176	0.10 111	0.07 152	0.07 185	0.91 79	0.94 185	0.60 215	0.60 264	0.74 107	0.38 196	1.68 163	2.97 201	0.01 125	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.19 102	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 77	0.08 178	0.00 1	0.05 184	0.12 177	0.01 105	0.00 1	0.21 185	0.06 110	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.01 55	0.02 83	1.26 135	0.52 118	0.07 102	0.01 62	1.15 126	0.12 115	0.59 109	0.46 70	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 133	0.01 51	0.01 117

iRaftStereo_RVC	0.06 26	0.05 126	0.00 1	0.00 1	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.06 84	0.01 55	0.03 121	0.66 41	0.27 46	0.06 93	0.00 1	0.05 25	0.00 1	0.23 65	0.28 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous3	0.94 196	0.10 190	0.00 1	0.01 77	0.09 139	0.00 1	0.00 1	1.72 266	0.25 181	0.00 1	0.00 1	2.04 241	0.49 228	0.18 238	3.12 245	3.84 296	0.54 208	0.29 228	3.11 197	0.81 239	3.32 225	3.53 216	0.03 173	0.03 112	0.00 1	0.02 155	1.64 175	0.21 175

CREStereo++_RVC	0.49 155	0.03 61	0.00 1	0.02 138	0.11 169	0.01 105	0.00 1	0.17 178	0.11 148	0.18 154	0.05 142	0.11 116	0.04 132	0.01 38	1.52 167	1.42 217	0.26 166	0.20 190	1.44 141	0.13 122	2.11 176	1.64 140	0.03 173	0.05 149	0.00 1	0.00 1	3.54 258	0.00 1
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
s12784h	0.90 193	0.03 61	0.00 1	0.02 138	0.10 155	0.00 1	0.00 1	0.23 186	0.36 206	0.24 166	0.06 143	0.13 118	0.23 195	0.01 38	1.62 178	1.93 249	0.40 195	0.17 179	2.24 181	0.22 173	4.46 256	2.20 168	0.02 151	0.05 149	0.47 249	0.05 174	3.83 266	5.24 249

TestStereo	0.10 43	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.07 149	0.09 129	0.00 1	0.00 1	0.05 73	0.01 55	0.01 38	0.58 35	0.21 31	0.16 136	0.05 113	0.47 85	0.01 35	0.45 94	0.23 45	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.14 90	0.01 117

TANstereo	0.47 152	0.03 61	0.00 1	0.04 176	0.09 139	0.00 1	0.00 1	0.23 186	0.28 193	0.17 151	0.17 164	0.13 118	0.08 157	0.01 38	1.59 174	1.33 209	0.34 184	0.20 190	0.27 69	0.13 122	2.19 184	1.78 152	0.12 213	0.04 132	0.00 1	0.00 1	3.51 253	0.00 1

XX-TBD	0.47 152	0.03 61	0.00 1	0.04 176	0.09 139	0.00 1	0.00 1	0.23 186	0.28 193	0.17 151	0.17 164	0.13 118	0.08 157	0.01 38	1.59 174	1.33 209	0.34 184	0.20 190	0.27 69	0.13 122	2.19 184	1.78 152	0.12 213	0.04 132	0.00 1	0.00 1	3.51 253	0.00 1

raftrobust	0.29 111	0.07 164	0.01 163	0.03 162	0.11 169	0.00 1	0.00 1	0.02 108	0.06 110	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.09 198	1.57 172	0.89 178	0.04 72	0.00 1	2.58 191	0.02 48	0.83 132	1.29 117	0.12 213	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.06 81	0.01 117

sAnonymous2	0.43 142	0.11 198	0.00 1	0.01 77	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.10 163	0.25 181	0.00 1	0.00 1	0.16 130	0.26 198	0.03 121	1.18 126	1.21 203	0.24 161	0.17 179	2.50 187	0.15 140	2.27 186	2.68 191	0.00 1	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 166

CroCo_RVC	0.43 142	0.11 198	0.00 1	0.01 77	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.10 163	0.25 181	0.00 1	0.00 1	0.16 130	0.26 198	0.03 121	1.18 126	1.21 203	0.24 161	0.17 179	2.50 187	0.15 140	2.27 186	2.68 191	0.00 1	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 166

CFNet_pseudo	0.27 105	0.10 190	0.00 1	0.04 176	0.16 198	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.05 99	0.04 124	0.00 1	0.18 144	0.01 55	0.01 38	2.64 233	0.55 120	0.05 76	0.01 62	1.50 146	0.01 35	0.51 100	0.68 93	0.47 256	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.15 94	0.01 117

pcwnet_v2	0.58 165	0.22 230	0.09 216	0.07 207	0.51 245	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.07 118	1.13 221	0.20 173	0.29 174	0.02 96	0.02 83	3.10 243	0.58 128	0.35 187	0.16 170	2.36 184	0.03 64	1.16 149	1.48 130	0.86 270	0.03 112	0.00 1	0.00 1	1.56 172	1.20 216

RALAANet	0.28 108	0.08 178	0.02 184	0.03 162	0.10 155	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.07 118	0.08 132	0.00 1	0.07 91	0.03 118	0.06 167	0.96 90	0.39 71	0.13 132	0.05 113	0.97 118	0.24 176	1.33 152	1.54 135	0.00 1	0.06 163	0.00 1	0.00 1	1.42 163	0.01 117

sCroCo_RVC	0.66 171	0.05 126	0.00 1	0.01 77	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.12 169	0.54 234	0.45 184	0.10 157	0.43 193	0.33 214	0.02 83	1.55 171	2.38 269	0.36 189	0.25 210	1.77 166	0.38 196	3.34 227	4.03 235	0.02 151	0.09 189	0.00 1	0.00 1	1.51 169	0.04 157

ADLNet	0.17 72	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.20 182	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.77 209	0.00 1	0.06 167	2.33 221	0.36 64	0.01 22	0.00 1	0.06 31	0.07 98	0.08 29	0.57 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1

ARAFT	0.29 111	0.01 19	0.00 1	0.06 199	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.04 85	1.23 225	0.00 1	0.25 162	0.02 96	0.05 152	1.06 109	0.43 83	0.05 76	0.02 80	1.85 169	0.00 1	0.94 142	0.99 105	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.87 135	0.00 1

AFF-stereo	0.23 93	0.12 202	0.00 1	0.08 210	0.07 124	0.02 138	0.00 1	0.01 66	0.04 85	0.00 1	0.01 118	0.12 117	0.01 55	0.00 1	0.86 72	0.35 61	0.03 65	0.11 148	1.91 172	0.01 35	0.14 47	0.32 55	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.01 133	1.96 188	0.01 117

RAFT + AFF	0.22 91	0.00 1	0.00 1	0.01 77	0.01 28	0.01 105	0.00 1	0.01 66	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.16 130	0.01 55	0.01 38	4.37 265	0.39 71	0.01 22	0.00 1	0.58 91	0.01 35	0.34 84	0.02 4	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.02 155	0.01 51	0.00 1

GMStereo	0.10 43	0.03 61	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.01 38	0.56 33	0.22 34	0.07 102	0.02 80	0.92 116	0.00 1	0.10 32	0.03 13	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.82 131	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.09 36	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.03 73	0.01 103	0.29 187	0.13 118	0.01 55	0.01 38	0.64 40	0.26 40	0.02 53	0.00 1	0.42 80	0.00 1	0.23 65	0.06 25	0.00 1	0.02 72	0.01 162	0.07 178	0.02 65	0.00 1

delet	0.02 3	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.21 7	0.14 9	0.01 22	0.00 1	0.02 5	0.00 1	0.03 14	0.08 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.14 59	0.13 207	0.01 163	0.07 207	0.09 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.05 73	0.00 1	0.11 210	0.88 74	0.32 58	0.09 113	0.11 148	0.96 117	0.12 115	0.46 95	0.36 62	0.00 1	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.05 79	0.00 1

UNet	0.14 59	0.03 61	0.00 1	0.01 77	0.09 139	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 84	0.01 55	0.13 219	0.66 41	0.21 31	0.01 22	0.01 62	0.20 63	0.03 64	0.27 70	0.07 27	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.00 1	1.90 185	0.00 1

UPFNet	0.11 47	0.03 61	0.01 163	0.02 138	0.05 95	0.01 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.05 152	0.70 46	0.19 24	0.00 1	0.00 1	0.03 11	0.00 1	0.14 47	0.10 34	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.00 1	1.46 164	0.00 1

CREStereo	0.43 142	0.03 61	0.00 1	0.00 1	0.07 124	0.01 105	0.00 1	0.20 182	0.37 208	0.19 155	0.19 170	0.29 174	0.26 198	0.01 38	1.52 167	1.86 244	0.30 179	0.21 199	1.45 143	0.39 198	2.17 183	1.59 138	0.02 151	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.55 117	0.00 1
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	0.10 43	0.04 100	0.01 163	0.01 77	0.03 68	0.01 105	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.48 186	0.00 1	0.02 27	0.01 55	0.02 83	0.70 46	0.27 46	0.02 53	0.00 1	0.16 53	0.02 48	0.27 70	0.48 72	0.02 151	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.09 86	0.00 1

DMCA	0.05 22	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.06 130	0.00 1	0.07 91	0.01 55	0.01 38	0.45 22	0.33 60	0.01 22	0.02 80	0.08 35	0.02 48	0.10 32	0.08 29	0.00 1	0.00 1	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1

R-Stereo Train	0.88 189	0.04 100	0.00 1	0.02 138	0.01 28	0.01 105	0.00 1	0.12 169	0.52 232	0.85 209	1.77 236	0.47 195	0.20 189	0.16 230	1.39 148	2.03 255	0.90 243	0.41 247	5.12 223	0.61 218	3.63 235	4.27 239	0.01 125	0.09 189	0.00 1	0.12 190	0.16 98	0.78 203

RAFT-Stereo	0.88 189	0.04 100	0.00 1	0.02 138	0.01 28	0.01 105	0.00 1	0.12 169	0.52 232	0.85 209	1.77 236	0.47 195	0.20 189	0.16 230	1.39 148	2.03 255	0.90 243	0.41 247	5.12 223	0.61 218	3.63 235	4.27 239	0.01 125	0.09 189	0.00 1	0.12 190	0.16 98	0.78 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.16 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.04 85	0.60 198	0.00 1	0.03 42	0.00 1	0.01 38	0.48 24	0.57 125	0.02 53	0.00 1	0.10 42	0.00 1	0.54 105	0.56 82	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.00 1	1.27 157	0.02 138

RYNet	0.17 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.00 1	0.00 1	4.21 259	0.24 35	0.00 1	0.00 1	0.03 11	0.00 1	0.04 17	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 77	0.00 1

GANetREF_RVC	0.37 130	0.18 220	0.00 1	0.16 230	0.08 134	0.01 105	0.00 1	0.01 66	0.09 129	0.04 124	0.00 1	1.54 230	0.01 55	0.05 152	1.00 95	0.36 64	0.37 192	0.11 148	1.59 152	0.06 89	0.98 144	0.59 89	0.00 1	0.04 132	0.00 1	0.00 1	2.74 220	0.01 117
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
GANet	0.06 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 149	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.13 160	0.88 211	0.00 1	0.01 38	0.12 4	0.07 3	0.07 102	0.01 62	0.05 25	0.00 1	0.06 25	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.00 1

TDLM	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 42	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.04 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.00 1

CFNet	0.09 36	0.05 126	0.00 1	0.03 162	0.03 68	0.01 105	0.00 1	0.04 132	0.02 48	0.07 131	0.00 1	0.02 27	0.01 55	0.04 137	0.77 56	0.09 5	0.05 76	0.00 1	0.11 45	0.01 35	0.33 82	0.35 61	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.48 113	0.00 1

CVANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.05 73	0.00 1	0.01 38	0.08 2	0.05 2	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 22	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 81	0.00 1

ccs_rob	2.12 245	0.09 184	0.18 229	0.08 210	0.02 50	0.03 149	0.00 1	2.34 278	0.55 235	2.47 274	13.25 313	15.14 279	0.18 183	0.20 242	1.75 185	2.69 278	0.63 220	0.29 228	3.12 198	0.69 231	4.37 254	4.79 262	0.03 173	1.18 271	0.00 1	0.01 133	1.74 179	1.47 223

UCFNet_RVC	0.28 108	0.14 209	0.02 184	0.11 223	0.13 184	0.00 1	0.00 1	0.03 116	0.09 129	0.29 170	0.00 1	0.09 107	0.01 55	0.05 152	1.11 114	0.45 89	0.05 76	0.00 1	1.02 122	0.02 48	0.74 122	0.90 101	0.90 272	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.29 109	1.12 212

NVstereo2D	0.29 111	0.10 190	0.00 1	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 110	0.52 193	0.39 193	0.03 42	0.00 1	0.01 38	4.53 269	0.51 111	0.03 65	0.02 80	0.59 93	0.00 1	0.38 91	0.51 79	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AMNet	0.16 69	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 140	0.21 159	0.00 1	0.46 194	0.21 192	0.44 261	0.54 30	0.58 128	0.26 166	0.00 1	0.17 57	0.12 115	0.32 81	0.05 22	0.00 1	0.06 163	0.00 1	0.27 215	0.12 88	0.28 180

iResNetv2_ROB	0.50 157	0.12 202	0.00 1	0.08 210	0.10 155	0.00 1	0.00 1	2.00 270	0.07 118	0.48 186	0.00 1	0.06 84	0.01 55	0.05 152	2.07 211	0.42 80	0.07 102	0.00 1	2.45 185	0.02 48	2.00 172	0.86 100	0.00 1	0.11 197	0.00 1	0.00 1	2.56 216	0.00 1

HSM	0.28 108	0.03 61	0.00 1	0.03 162	0.13 184	0.00 1	0.00 1	0.71 218	0.08 124	0.00 1	0.03 135	0.17 138	0.02 96	0.02 83	1.23 134	0.37 67	0.06 93	0.00 1	1.58 151	0.09 105	0.87 138	1.06 113	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.00 1	1.16 149	0.01 117

DLCB_ROB	0.11 47	0.05 126	0.02 184	0.05 184	0.07 124	0.01 105	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.26 168	0.08 151	0.02 27	0.02 96	0.04 137	0.54 30	0.26 40	0.06 93	0.04 108	0.14 48	0.01 35	0.51 100	0.42 66	0.01 125	0.02 72	0.03 186	0.04 170	0.15 94	0.04 157

iResNet_ROB	0.44 145	0.06 141	0.00 1	0.05 184	0.10 155	0.00 1	0.00 1	2.08 274	0.06 110	0.64 200	0.00 1	0.05 73	0.00 1	0.04 137	1.94 204	0.70 164	0.05 76	0.00 1	2.59 192	0.00 1	0.62 111	0.56 82	0.00 1	0.09 189	0.00 1	0.00 1	2.26 203	0.00 1

NOSS_ROB	1.10 204	0.06 141	0.02 184	0.10 221	0.16 198	0.03 149	0.00 1	1.21 249	0.62 241	1.66 252	1.79 238	1.98 240	0.36 222	0.82 273	3.04 240	3.33 289	0.64 223	0.31 236	1.34 136	0.16 145	3.76 240	3.91 229	0.10 202	0.58 246	0.00 1	0.06 176	3.54 258	0.00 1

XPNet_ROB	0.74 175	0.37 240	0.02 184	0.01 77	0.14 193	0.06 167	0.00 1	0.00 1	0.14 159	0.14 146	0.73 207	8.65 262	0.03 118	0.06 167	0.81 61	0.47 100	0.69 231	0.04 108	0.32 73	0.17 156	1.14 148	2.73 194	0.15 227	0.05 149	0.00 1	0.02 155	2.84 226	0.09 166

DN-CSS_ROB	0.48 154	0.02 38	0.00 1	0.06 199	0.12 177	0.00 1	0.00 1	1.01 238	0.06 110	0.37 178	0.56 201	0.07 91	0.03 118	0.06 167	1.18 126	0.65 152	0.19 148	0.02 80	4.07 210	0.03 64	1.44 158	1.44 128	0.00 1	0.10 193	0.00 1	0.00 1	1.19 150	0.34 188

LALA_ROB	1.16 207	1.32 276	0.01 163	0.05 184	0.20 215	0.03 149	0.00 1	0.07 149	0.14 159	1.08 218	1.93 244	15.09 278	0.04 132	0.09 198	1.67 182	0.49 104	0.20 152	0.11 148	1.06 123	0.33 189	1.42 156	2.32 173	0.01 125	0.13 204	0.13 219	0.15 197	2.78 222	0.40 197

PWCDC_ROB	0.90 193	0.07 164	0.01 163	0.03 162	0.19 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 118	0.00 1	0.84 214	0.19 150	10.70 285	0.17 232	3.32 249	1.17 201	0.22 156	0.06 120	0.65 101	0.06 89	1.28 151	5.14 274	0.00 1	0.15 214	0.00 1	0.00 1	0.08 84	0.00 1

SGM-Forest	1.18 212	0.22 230	0.02 184	1.16 261	0.74 258	0.30 240	0.00 1	0.59 214	0.71 250	1.88 260	0.81 213	1.57 233	1.99 249	0.26 253	2.48 226	1.40 215	0.36 189	0.16 170	2.04 175	0.05 79	2.08 174	2.58 182	0.49 257	0.11 197	0.65 254	0.81 237	4.78 279	3.70 238
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DFGA-Net	0.12 51	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.01 23	1.08 218	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.02 83	0.55 32	0.32 58	0.03 65	0.00 1	0.28 71	0.02 48	0.15 51	0.08 29	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.57 121	0.00 1

HUF	0.23 93	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.16 221	0.01 124	0.00 1	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.02 96	0.00 1	1.73 183	1.77 241	0.16 136	0.10 140	1.17 128	0.05 79	0.48 98	0.34 59	0.08 191	0.02 72	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 134	0.03 149	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 10	0.07 3	0.01 22	0.00 1	0.03 11	0.02 48	0.04 17	0.05 22	0.00 1	0.00 1	0.03 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.07 32	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.14 210	0.01 124	0.03 116	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 55	0.01 38	0.66 41	0.19 24	0.00 1	0.00 1	0.15 51	0.26 178	0.09 31	0.23 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 174	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	1.80 238	0.08 178	0.12 224	0.21 237	0.05 95	0.18 230	0.01 124	1.84 268	0.27 191	2.47 274	7.17 293	10.61 267	2.53 256	0.06 167	1.16 122	1.70 232	0.50 204	0.16 170	5.62 232	1.29 268	4.11 243	2.00 163	0.17 231	1.76 287	0.03 186	0.45 226	2.49 214	1.44 222

MGS-Stereo	0.24 98	0.03 61	0.00 1	0.01 77	0.07 124	0.00 1	0.01 124	0.01 66	0.09 129	0.00 1	0.00 1	0.20 153	0.03 118	0.01 38	4.55 271	0.25 37	0.05 76	0.01 62	0.37 76	0.02 48	0.35 86	0.50 76	0.02 151	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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HH	1.17 209	0.03 61	0.00 1	0.01 77	0.05 95	0.11 194	0.01 124	0.66 216	0.37 208	1.90 262	0.39 193	0.69 207	0.33 214	0.04 137	1.48 159	3.72 292	0.27 168	0.24 206	5.83 235	0.62 221	6.22 281	4.61 258	0.24 240	0.08 179	0.15 223	0.00 1	2.35 209	1.13 213

HanStereo	1.17 209	0.03 61	0.00 1	0.01 77	0.05 95	0.11 194	0.01 124	0.66 216	0.37 208	1.90 262	0.39 193	0.69 207	0.33 214	0.04 137	1.48 159	3.72 292	0.27 168	0.24 206	5.83 235	0.62 221	6.22 281	4.61 258	0.24 240	0.08 179	0.15 223	0.00 1	2.35 209	1.13 213

anonymousdsp2	0.23 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 68	0.01 105	0.01 124	0.04 132	0.01 23	0.00 1	0.36 192	0.17 138	0.02 96	0.01 38	0.67 44	0.56 122	0.05 76	0.03 100	1.11 125	0.37 195	0.59 109	1.38 121	0.01 125	0.02 72	0.00 1	0.01 133	0.84 133	0.00 1

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IPLG	0.60 166	0.04 100	0.01 163	0.01 77	0.14 193	0.00 1	0.01 124	0.40 205	0.12 151	0.38 179	0.17 164	0.07 91	0.08 157	0.21 246	4.65 272	0.84 174	0.11 123	0.07 123	1.66 161	0.26 178	0.48 98	2.66 185	0.00 1	0.13 204	0.02 181	0.19 209	3.39 248	0.00 1

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GMOStereo	0.30 114	0.03 61	0.00 1	0.01 77	0.16 198	0.10 187	0.01 124	0.05 138	0.04 85	0.00 1	0.01 118	0.04 59	0.06 146	0.02 83	1.01 97	0.62 136	0.09 113	0.19 185	1.30 132	0.19 162	0.85 134	2.67 186	0.00 1	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.68 123	0.00 1

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GwcNet-ADL	1.06 203	0.06 141	0.42 242	0.04 176	0.17 207	0.00 1	0.01 124	0.18 179	0.13 155	2.10 270	6.56 285	0.84 210	0.14 178	0.03 121	1.64 180	1.95 251	0.52 205	0.24 206	2.87 194	0.98 256	1.98 170	2.02 165	0.00 1	0.06 163	0.00 1	0.81 237	1.14 142	3.88 239

GANet-ADL	0.91 195	0.05 126	0.00 1	0.02 138	0.08 134	0.00 1	0.01 124	0.08 154	0.23 176	1.64 251	3.06 253	0.10 111	0.07 152	0.02 83	2.82 237	1.73 237	0.57 211	0.22 200	4.86 219	0.89 247	2.11 176	4.01 233	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.00 1	1.60 174	0.47 199

TRStereo	1.31 222	0.14 209	0.75 257	0.01 77	0.03 68	2.10 274	0.01 124	1.46 255	0.21 171	2.49 278	0.74 209	1.69 236	0.30 209	0.03 121	1.93 202	2.38 269	0.21 154	0.22 200	4.90 221	0.89 247	2.76 203	3.99 232	0.08 191	0.06 163	0.36 247	3.52 277	3.99 270	0.02 138

test-2	0.30 114	0.03 61	0.00 1	0.01 77	0.16 198	0.10 187	0.01 124	0.05 138	0.04 85	0.00 1	0.01 118	0.04 59	0.06 146	0.02 83	1.01 97	0.62 136	0.09 113	0.19 185	1.30 132	0.19 162	0.85 134	2.67 186	0.00 1	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.68 123	0.00 1

LMCR-Stereo	0.26 102	0.08 178	0.00 1	0.09 218	0.07 124	0.00 1	0.01 124	0.01 66	0.11 148	0.00 1	0.00 1	0.14 127	0.09 169	0.09 198	1.41 151	0.62 136	0.28 170	0.11 148	1.48 145	0.39 198	0.78 129	1.28 116	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.01 117

GES	0.51 158	0.03 61	0.01 163	0.00 1	0.08 134	0.00 1	0.01 124	0.01 66	0.25 181	0.22 163	0.08 151	0.21 154	0.07 152	0.01 38	1.59 174	0.63 146	0.23 159	0.03 100	5.69 234	0.17 156	1.74 164	1.34 120	0.04 181	0.11 197	0.01 162	0.00 1	0.16 98	0.91 208

HCRNet	0.13 53	0.03 61	0.00 1	0.12 225	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.01 23	0.57 196	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.99 94	0.20 29	0.02 53	0.00 1	0.04 18	0.03 64	0.13 45	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 161	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.27 105	0.06 141	0.00 1	0.09 218	0.21 218	0.00 1	0.01 124	0.01 66	0.05 99	0.14 146	0.00 1	0.13 118	0.02 96	0.01 38	1.07 111	0.35 61	0.04 72	0.01 62	1.44 141	0.04 75	0.31 79	0.44 68	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.01 133	2.76 221	0.00 1

APVNet	0.31 121	0.08 178	0.00 1	0.05 184	0.05 95	0.00 1	0.01 124	0.09 158	0.02 48	0.10 142	0.06 143	0.07 91	0.01 55	0.04 137	1.49 161	0.55 120	0.16 136	0.11 148	1.74 165	0.19 162	0.76 124	2.27 172	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.54 115	0.02 138

CFNet_RVC	0.19 82	0.10 190	0.02 184	0.00 1	0.04 85	0.01 105	0.01 124	0.00 1	0.03 73	0.02 113	0.00 1	0.03 42	0.01 55	0.07 185	0.96 90	0.42 80	0.16 136	0.01 62	0.87 115	0.02 48	0.65 114	0.83 99	0.01 125	0.13 204	0.00 1	0.01 133	0.76 130	0.00 1

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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
MLCV	0.85 187	0.04 100	0.01 163	0.18 232	0.47 243	0.00 1	0.01 124	1.32 252	0.34 201	1.02 216	2.77 252	0.40 188	0.26 198	0.05 152	1.58 173	0.90 180	0.25 164	0.25 210	5.94 238	0.17 156	1.64 162	3.11 205	0.10 202	0.53 244	0.00 1	0.01 133	1.68 178	0.02 138

NCCL2	0.45 147	0.17 218	0.01 163	0.18 232	0.49 244	0.03 149	0.01 124	0.01 66	0.12 151	0.80 207	0.01 118	0.08 102	0.03 118	0.13 219	1.44 154	0.51 111	0.30 179	0.11 148	0.19 60	0.14 133	0.96 143	1.79 154	0.67 263	0.11 197	0.04 191	0.12 190	3.28 246	0.32 184

LG-Stereo_Zeroshot	1.22 215	0.47 249	0.09 216	0.74 252	1.47 269	1.79 270	0.02 156	0.32 202	0.29 197	4.32 307	1.64 234	5.77 258	0.28 204	0.04 137	1.27 137	1.55 227	0.36 189	0.14 158	1.29 131	0.18 160	2.63 200	2.67 186	0.02 151	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.94 136	4.44 244

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CES	0.45 147	0.07 164	0.01 163	0.01 77	0.10 155	0.01 105	0.02 156	0.27 193	0.46 220	0.19 155	0.03 135	0.39 187	0.33 214	0.12 215	1.88 196	1.63 229	0.64 223	0.48 253	0.16 53	0.44 204	2.67 201	2.26 171	0.00 1	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.04 157

UDGNet	0.30 114	0.07 164	0.00 1	0.02 138	0.03 68	0.01 105	0.02 156	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 55	0.05 152	1.05 105	0.41 77	0.01 22	0.00 1	0.99 119	0.03 64	0.81 131	3.16 206	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	1.35 159	0.00 1

cross-raft	1.01 199	0.18 220	0.00 1	0.00 1	0.06 119	0.16 221	0.02 156	1.11 243	0.38 211	0.49 190	0.43 196	0.42 192	0.27 202	0.13 219	1.38 146	2.26 260	0.29 174	0.20 190	6.38 241	0.98 256	4.80 264	4.29 242	0.08 191	0.03 112	0.12 213	0.68 234	0.15 94	1.83 224

MMNet	0.03 7	0.03 61	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.02 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.02 83	0.41 17	0.18 19	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.02 48	0.12 41	0.09 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.57 164	0.14 209	0.03 198	0.01 77	0.03 68	0.00 1	0.02 156	0.05 138	0.25 181	0.08 132	0.03 135	0.16 130	0.14 178	0.28 254	2.42 223	1.24 206	0.76 235	0.72 268	0.78 110	0.14 133	2.92 209	4.33 243	0.00 1	0.16 217	0.00 1	0.02 155	0.60 122	0.01 117

stereogan	0.36 129	0.13 207	0.06 210	0.02 138	0.21 218	0.04 157	0.02 156	0.01 66	0.20 167	0.30 172	0.01 118	0.22 155	0.00 1	0.04 137	1.22 132	0.47 100	0.06 93	0.01 62	0.77 109	0.06 89	0.22 62	3.29 212	0.01 125	0.02 72	0.05 195	0.00 1	2.30 207	0.01 117

MSMDNet	1.04 200	0.16 216	0.00 1	0.02 138	0.05 95	0.17 228	0.02 156	1.09 241	0.35 203	0.80 207	0.35 190	0.40 188	1.89 247	0.13 219	1.52 167	2.51 274	0.37 192	0.20 190	6.14 240	0.59 216	4.56 258	4.91 266	0.11 209	0.05 149	0.12 213	0.51 228	0.20 103	0.96 211

PA-Net	0.32 124	0.07 164	0.06 210	0.02 138	0.32 235	0.00 1	0.02 156	0.00 1	0.19 166	0.08 132	0.08 151	0.01 8	0.01 55	0.10 206	1.78 191	0.38 70	0.01 22	0.02 80	0.08 35	0.05 79	0.16 54	2.33 174	0.50 259	0.02 72	0.00 1	1.25 248	0.01 51	1.17 215
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.02 156	0.00 1	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.25 8	0.09 5	0.00 1	0.00 1	0.25 67	0.02 48	0.04 17	0.08 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet	1.17 209	0.02 38	0.00 1	0.19 234	0.63 250	0.05 162	0.02 156	0.51 211	0.28 193	1.55 244	1.69 235	0.66 205	2.21 252	0.02 83	3.72 255	1.84 242	0.35 187	0.35 240	8.64 257	0.90 250	2.85 207	1.70 148	0.00 1	1.03 266	0.00 1	0.12 190	2.27 205	0.03 154

coex_refinement	0.20 86	0.12 202	0.04 202	0.07 207	0.09 139	0.00 1	0.03 168	0.00 1	0.16 163	0.01 103	0.00 1	0.04 59	0.01 55	0.04 137	1.39 148	0.24 35	0.16 136	0.00 1	1.72 164	0.05 79	0.23 65	0.38 63	0.00 1	0.03 112	0.01 162	0.00 1	0.52 114	0.00 1

dd	0.17 72	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 138	0.03 168	0.00 1	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	1.35 141	0.29 53	0.01 22	0.05 113	1.00 121	0.16 145	0.12 41	0.29 53	0.10 202	0.19 218	0.00 1	0.00 1	0.56 119	0.28 180

test_3	0.74 175	0.06 141	0.00 1	0.01 77	0.21 218	0.09 179	0.03 168	0.90 231	0.09 129	0.08 132	0.03 135	0.03 42	0.05 138	0.03 121	1.14 119	0.62 136	0.11 123	0.15 160	5.52 229	0.20 167	2.10 175	4.54 255	0.00 1	0.14 211	0.17 227	0.00 1	3.41 249	0.33 185

raft+_RVC	0.13 53	0.04 100	0.00 1	0.05 184	0.09 139	0.00 1	0.03 168	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.05 73	0.00 1	0.02 83	0.85 68	0.51 111	0.04 72	0.00 1	0.71 105	0.13 122	0.28 74	0.64 90	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RGC	0.39 137	0.25 235	0.96 266	0.06 199	0.16 198	0.07 169	0.03 168	0.03 116	0.09 129	0.30 172	0.30 188	0.03 42	0.03 118	0.08 190	1.41 151	0.17 16	0.08 110	0.01 62	0.83 111	0.11 111	0.51 100	2.50 179	0.00 1	0.04 132	0.00 1	0.37 222	1.25 154	0.79 206

DDVS	2.43 251	0.18 220	0.30 235	0.04 176	0.23 223	0.13 206	0.04 173	1.54 260	0.51 231	1.88 260	15.36 317	14.18 275	0.66 233	0.23 248	1.87 195	3.51 291	1.01 252	0.55 261	4.82 218	2.40 289	4.60 259	5.12 272	0.12 213	0.32 228	0.00 1	0.16 200	3.66 262	2.33 228

GCAP-BAT	0.82 181	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.04 173	0.03 116	0.10 140	0.00 1	0.00 1	1.15 219	0.08 157	0.06 167	0.95 83	0.97 188	11.30 303	0.08 129	1.63 153	0.16 145	2.93 210	0.99 105	0.02 151	0.02 72	0.01 162	0.10 182	1.15 143	0.35 190

test_for_model	0.82 181	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.04 173	0.03 116	0.10 140	0.00 1	0.00 1	1.15 219	0.08 157	0.06 167	0.95 83	0.97 188	11.30 303	0.08 129	1.63 153	0.16 145	2.93 210	0.99 105	0.02 151	0.02 72	0.01 162	0.10 182	1.15 143	0.35 190

testlalala2	0.82 181	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.04 173	0.03 116	0.10 140	0.00 1	0.00 1	1.15 219	0.08 157	0.06 167	0.95 83	0.97 188	11.30 303	0.08 129	1.63 153	0.16 145	2.93 210	0.99 105	0.02 151	0.02 72	0.01 162	0.10 182	1.15 143	0.35 190

testlalala	0.82 181	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.04 173	0.03 116	0.10 140	0.00 1	0.00 1	1.15 219	0.08 157	0.06 167	0.95 83	0.97 188	11.30 303	0.08 129	1.63 153	0.16 145	2.93 210	0.99 105	0.02 151	0.02 72	0.01 162	0.10 182	1.15 143	0.35 190

testlalala_base	0.82 181	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.04 173	0.03 116	0.10 140	0.00 1	0.00 1	1.15 219	0.08 157	0.06 167	0.95 83	0.97 188	11.30 303	0.08 129	1.63 153	0.16 145	2.93 210	0.99 105	0.02 151	0.02 72	0.01 162	0.10 182	1.15 143	0.35 190

GCAP-Stereo	0.82 181	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.04 173	0.03 116	0.10 140	0.00 1	0.00 1	1.15 219	0.08 157	0.06 167	0.95 83	0.97 188	11.30 303	0.08 129	1.63 153	0.16 145	2.93 210	0.99 105	0.02 151	0.02 72	0.01 162	0.10 182	1.15 143	0.35 190

PS-NSSS	0.23 93	0.06 141	0.00 1	0.15 228	0.10 155	0.05 162	0.04 173	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.95 215	0.02 96	0.06 167	0.62 38	0.26 40	0.11 123	0.00 1	0.66 104	0.00 1	0.29 77	0.28 51	0.74 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 179	0.00 1

iinet-f	0.52 160	0.02 38	0.00 1	0.01 77	0.07 124	0.00 1	0.05 181	0.01 66	0.08 124	1.23 225	0.00 1	0.02 27	0.02 96	0.03 121	3.11 244	0.83 173	0.05 76	0.05 113	3.07 196	0.59 216	0.70 118	2.17 167	0.02 151	0.01 38	0.03 186	0.01 133	1.78 181	0.01 117

PSMNet-ADL	1.22 215	0.06 141	0.02 184	0.06 199	0.10 155	0.04 157	0.05 181	0.90 231	0.24 180	3.19 298	6.91 289	0.36 185	2.67 257	0.04 137	1.74 184	2.65 277	0.44 198	0.22 200	5.12 223	0.29 182	1.98 170	2.44 177	0.19 236	0.03 112	0.00 1	0.17 201	2.94 233	0.19 173

SFCPSM	2.33 250	0.04 100	0.02 184	0.03 162	0.03 68	0.24 237	0.05 181	0.31 201	0.79 255	1.53 242	5.01 277	6.88 261	10.19 282	0.06 167	2.55 228	2.28 262	0.88 241	0.34 239	16.04 276	2.33 288	3.02 218	2.74 195	0.13 220	0.67 252	0.04 191	0.63 232	3.53 257	2.63 229

FADNet-RVC-Resample	0.45 147	0.27 236	0.41 240	0.19 234	0.28 232	0.00 1	0.05 181	0.26 192	0.21 171	0.14 146	0.17 164	0.27 169	0.05 138	0.19 240	2.42 223	0.58 128	0.22 156	0.80 270	0.51 88	0.43 203	0.63 113	1.49 132	0.14 222	0.50 240	0.10 212	0.98 243	0.34 111	0.57 201

RAFT-Test	1.05 201	0.18 220	0.00 1	0.03 162	0.10 155	0.18 230	0.06 185	1.48 258	0.43 216	0.85 209	2.02 245	0.25 162	0.40 225	0.14 226	1.41 151	2.37 268	0.32 182	0.19 185	6.40 243	0.47 207	4.67 261	3.94 231	0.16 229	0.04 132	0.14 220	0.62 231	0.15 94	1.32 220

HSM-Net_RVC	0.88 189	0.02 38	0.01 163	0.71 251	0.12 177	0.00 1	0.06 185	1.69 264	0.22 174	1.62 249	4.44 273	3.04 251	0.18 183	0.02 83	1.33 139	0.82 172	0.39 194	0.07 123	0.99 119	0.56 214	2.48 194	1.85 158	0.25 243	1.15 270	0.05 195	0.02 155	1.34 158	0.34 188
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
STTRV1_RVC		0.05 126	0.05 207	0.27 240	0.19 210	0.67 254	0.06 185	0.30 197	0.23 176	0.75 205	0.57 203	3.74 253	6.28 273	0.04 137	2.14 213	0.76 168	3.26 276	0.26 215		4.93 302	4.32 252	3.64 221		0.57 245	0.57 251	0.43 224	4.10 275	10.92 283

PDISCO_ROB	0.30 114	0.05 126	0.00 1	0.03 162	0.08 134	0.00 1	0.06 185	0.01 66	0.05 99	0.78 206	0.20 173	0.06 84	0.02 96	0.01 38	0.82 64	0.50 110	0.05 76	0.04 108	0.63 98	0.32 187	0.46 95	1.66 142	0.00 1	0.03 112	0.22 237	0.00 1	1.99 189	0.00 1

CAS	0.31 121	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.07 124	0.02 138	0.07 189	0.07 149	0.39 214	0.45 184	0.10 157	0.18 144	0.14 178	0.11 210	1.44 154	0.94 185	0.24 161	0.35 240	0.40 78	0.18 160	1.41 155	1.72 149	0.01 125	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.06 81	0.07 164

RALCasStereoNet	0.18 77	0.09 184	0.00 1	0.06 199	0.13 184	0.02 138	0.07 189	0.08 154	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 55	0.03 121	1.16 122	0.65 152	0.03 65	0.00 1	0.57 90	0.10 106	0.58 108	1.09 114	0.00 1	0.03 112	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.01 117

CC-Net-ROB	0.89 192	0.61 258	0.00 1	0.68 250	0.59 248	2.06 272	0.07 189	0.00 1	0.01 23	0.21 159	0.00 1	9.68 264	1.74 245	0.24 249	0.70 46	0.27 46	0.20 152	0.02 80	1.57 150	0.01 35	0.29 77	0.30 54	4.40 290	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.28 106	0.01 117

ETE_ROB	1.29 219	0.87 265	0.00 1	0.08 210	0.29 233	0.03 149	0.08 192	0.02 108	1.31 266	0.21 159	1.87 240	18.25 282	0.02 96	0.09 198	1.37 145	0.49 104	1.08 255	0.08 129	1.26 130	0.21 172	1.85 166	3.21 209	0.10 202	0.11 197	0.12 213	0.00 1	1.66 176	0.25 178

DAS	1.30 220	0.05 126	0.00 1	0.01 77	0.12 177	0.11 194	0.09 193	0.76 222	0.70 247	1.79 257	4.27 270	2.88 248	2.40 253	0.02 83	1.76 187	2.31 264	0.86 239	0.26 215	4.24 213	0.77 237	4.77 262	3.74 223	0.01 125	0.88 259	0.17 227	0.02 155	2.06 192	0.00 1

SepStereo	1.30 220	0.05 126	0.00 1	0.01 77	0.12 177	0.11 194	0.09 193	0.76 222	0.70 247	1.79 257	4.27 270	2.88 248	2.40 253	0.02 83	1.76 187	2.31 264	0.86 239	0.26 215	4.24 213	0.77 237	4.77 262	3.74 223	0.01 125	0.88 259	0.17 227	0.02 155	2.06 192	0.00 1

SACVNet	0.32 124	0.17 218	0.00 1	0.01 77	0.10 155	0.00 1	0.09 193	0.05 138	0.05 99	0.21 159	0.00 1	0.04 59	0.08 157	0.07 185	0.81 61	0.44 86	0.34 184	0.07 123	1.39 138	0.08 100	1.07 145	2.54 181	0.00 1	0.04 132	0.00 1	0.00 1	1.06 141	0.02 138

STTStereo	0.15 64	0.06 141	0.00 1	0.02 138	0.05 95	0.00 1	0.09 193	0.00 1	0.72 252	0.19 155	0.02 128	0.04 59	0.01 55	0.01 38	1.22 132	0.31 56	0.00 1	0.00 1	0.15 51	0.02 48	0.22 62	0.47 71	0.06 187	0.01 38	0.00 1	0.07 178	0.05 79	0.25 178

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 82	0.04 100	0.00 1	0.01 77	0.09 139	0.00 1	0.09 193	0.00 1	1.20 263	1.00 214	0.00 1	0.06 84	0.00 1	0.01 38	0.78 58	0.20 29	0.01 22	0.02 80	0.43 82	0.03 64	0.14 47	0.33 56	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.70 235	0.04 77	0.03 154
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AIO_rvc	0.11 47	0.04 100	0.02 184	0.01 77	0.01 28	0.14 210	0.10 198	0.00 1	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 55	0.01 38	0.96 90	0.56 122	0.01 22	0.10 140	0.34 75	0.00 1	0.13 45	0.38 63	0.09 199	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 194	0.11 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 111	0.00 1	0.01 38	0.25 8	0.13 8	0.01 22	0.00 1	0.05 25	0.16 145	0.02 12	0.03 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PMTNet	0.51 158	0.04 100	0.00 1	0.01 77	0.10 155	0.01 105	0.11 199	0.23 186	0.33 200	0.35 177	0.22 178	0.32 178	0.23 195	0.01 38	1.52 167	1.88 248	0.33 183	0.16 170	2.46 186	0.26 178	2.44 192	1.68 146	0.02 151	0.05 149	0.99 262	0.02 155	0.08 84	0.00 1

CIPLG	0.38 134	0.04 100	0.09 216	0.01 77	0.09 139	0.00 1	0.13 201	0.09 158	0.31 199	0.04 124	0.07 150	0.09 107	0.04 132	0.10 206	2.21 216	0.47 100	0.16 136	0.02 80	1.65 160	0.06 89	0.76 124	1.65 141	0.01 125	0.03 112	0.08 204	0.00 1	1.99 189	0.02 138

CBMV	2.15 247	0.14 209	0.25 232	0.23 238	0.32 235	0.31 242	0.13 201	1.16 247	0.36 206	1.53 242	1.90 243	6.56 260	2.00 251	0.56 263	3.06 241	2.44 272	0.99 251	0.35 240	5.54 231	0.66 229	4.46 256	4.14 238	0.11 209	0.73 257	0.05 195	0.54 230	6.18 283	13.33 288
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Reg-Stereo(zero)	1.36 225	0.07 164	0.11 221	0.04 176	0.19 210	0.11 194	0.14 203	2.01 272	0.49 224	2.47 274	7.62 296	0.65 203	0.29 206	0.79 270	1.11 114	1.95 251	0.66 228	0.15 160	3.61 205	0.81 239	2.13 178	3.62 217	0.31 248	0.04 132	0.12 213	0.18 203	4.02 271	3.05 233

HI	1.36 225	0.07 164	0.11 221	0.04 176	0.19 210	0.11 194	0.14 203	2.01 272	0.49 224	2.47 274	7.62 296	0.65 203	0.29 206	0.79 270	1.11 114	1.95 251	0.66 228	0.15 160	3.61 205	0.81 239	2.13 178	3.62 217	0.31 248	0.04 132	0.12 213	0.18 203	4.02 271	3.05 233

IPLGR_C	0.37 130	0.03 61	0.09 216	0.01 77	0.10 155	0.00 1	0.14 203	0.09 158	0.27 191	0.04 124	0.08 151	0.04 59	0.04 132	0.09 198	1.86 194	0.46 95	0.15 135	0.02 80	1.69 163	0.02 48	0.78 129	1.69 147	0.02 151	0.02 72	0.08 204	0.00 1	2.16 196	0.02 138

ACRE	0.38 134	0.03 61	0.08 214	0.01 77	0.09 139	0.00 1	0.14 203	0.09 158	0.28 193	0.04 124	0.11 159	0.10 111	0.04 132	0.12 215	1.92 200	0.46 95	0.16 136	0.02 80	1.64 159	0.06 89	0.76 124	1.66 142	0.01 125	0.02 72	0.08 204	0.01 133	2.32 208	0.02 138

XX-Stereo	2.12 245	0.04 100	0.07 213	0.02 138	0.01 28	0.16 221	0.14 203	0.12 169	0.25 181	2.08 269	6.54 284	0.27 169	0.46 227	0.04 137	1.50 163	3.22 286	0.63 220	0.26 215	4.53 217	0.20 167	2.76 203	3.03 203	0.12 213	0.07 174	23.83 315	0.03 168	2.14 195	4.71 245

G-Net	4.67 273	0.76 263	0.70 255	0.11 223	0.67 253	0.16 221	0.15 208	3.65 290	5.27 290	2.31 272	7.34 295	34.50 300	4.01 265	0.10 206	3.20 247	4.40 303	0.89 242	1.61 291	9.78 263	7.32 309	4.83 265	4.09 236	0.28 246	2.01 292	0.71 256	3.72 278	8.36 294	15.27 295

Pointernet	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.16 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.11 3	0.16 12	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.05 79	0.01 2	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACV-stereo	4.02 266	0.91 267	0.26 233	1.33 263	0.03 68	2.42 276	0.18 210	0.73 220	0.76 253	2.75 286	3.47 261	1.53 229	15.31 291	0.24 249	6.56 308	6.46 309	1.35 259	0.38 246	42.57 315	4.53 301	6.05 276	4.39 248	0.14 222	0.81 258	0.02 181	0.18 203	3.88 267	1.30 219

ProNet	0.03 7	0.00 1	0.03 198	0.00 1	0.00 1	0.08 174	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.05 152	0.13 5	0.11 7	0.01 22	0.00 1	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1	0.01 51	0.00 1

test_4	0.26 102	0.03 61	0.00 1	0.03 162	0.05 95	0.04 157	0.18 210	0.01 66	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.05 73	0.01 55	0.06 167	1.04 103	0.81 169	0.05 76	0.15 160	0.62 96	0.13 122	0.47 97	1.52 134	0.00 1	0.01 38	0.04 191	0.21 213	1.19 150	0.19 173

DISCO	0.20 86	0.05 126	0.00 1	0.01 77	0.07 124	0.00 1	0.18 210	0.00 1	0.03 73	1.01 215	0.00 1	0.10 111	0.01 55	0.02 83	0.88 74	0.37 67	0.05 76	0.01 62	0.65 101	0.08 100	0.21 57	0.75 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 140	0.00 1

AIO_test	0.14 59	0.05 126	0.02 184	0.01 77	0.01 28	0.14 210	0.21 214	0.00 1	0.03 73	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	1.00 95	0.89 178	0.01 22	0.02 80	0.24 65	0.00 1	0.23 65	0.33 56	0.12 213	0.00 1	0.00 1	0.41 223	0.00 1	0.00 1

GEStereo_RVC	0.69 172	0.03 61	0.01 163	0.01 77	0.14 193	0.00 1	0.22 215	0.30 197	0.12 151	0.20 158	0.09 155	0.23 158	0.02 96	0.05 152	1.35 141	1.20 202	0.17 145	0.09 137	4.87 220	0.32 187	2.13 178	3.77 226	0.26 244	0.19 218	0.00 1	0.02 155	2.64 218	0.24 177

NaN_ROB	0.80 180	0.46 248	0.35 238	0.20 236	0.83 263	0.13 206	0.22 215	0.15 176	1.81 270	0.16 149	0.73 207	4.44 254	0.06 146	0.19 240	1.51 165	0.48 103	0.31 181	0.25 210	0.62 96	0.31 186	0.71 121	1.01 112	0.19 236	0.37 235	0.14 220	1.02 244	2.36 211	2.71 230

DSFCA	0.15 64	0.04 100	0.01 163	0.01 77	0.18 208	0.01 105	0.23 217	0.01 66	0.09 129	0.00 1	0.03 135	0.05 73	0.02 96	0.02 83	0.86 72	0.39 71	0.09 113	0.15 160	0.13 47	0.04 75	0.27 70	0.33 56	0.06 187	0.06 163	0.09 209	0.06 176	0.73 128	0.14 169

DMCA-RVC	0.18 77	0.04 100	0.09 216	0.03 162	0.16 198	0.07 169	0.23 217	0.04 132	0.49 224	0.67 202	0.22 178	0.03 42	0.02 96	0.02 83	0.76 54	0.28 52	0.11 123	0.10 140	0.09 38	0.10 106	0.21 57	0.11 35	0.05 186	0.07 174	0.04 191	0.01 133	0.82 131	0.00 1

RP	0.26 102	0.01 19	0.00 1	0.02 138	0.19 210	0.00 1	0.23 217	0.10 163	0.22 174	0.13 145	0.00 1	0.07 91	0.00 1	0.05 152	1.49 161	0.17 16	0.03 65	0.00 1	0.14 48	0.01 35	0.05 22	1.67 145	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	2.23 200	0.16 170

EKT-Stereo	1.16 207	0.02 38	0.00 1	0.03 162	0.18 208	0.05 162	0.24 220	1.07 239	0.61 240	0.85 209	1.43 230	0.50 199	0.37 223	0.06 167	2.95 238	3.75 294	0.57 211	0.35 240	3.54 204	1.78 284	4.62 260	4.79 262	0.02 151	0.04 132	0.00 1	0.00 1	3.51 253	0.00 1

test-1	1.48 229	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.20 233	0.31 221	0.89 230	0.49 224	2.96 292	3.23 255	1.52 228	0.30 209	0.17 232	1.94 204	2.72 280	0.61 216	0.49 256	5.52 229	1.33 269	4.19 246	5.99 286	0.01 125	0.12 203	0.00 1	0.18 203	3.69 263	3.00 232

CSAN	1.21 214	0.45 247	0.28 234	0.40 245	0.80 260	0.02 138	0.32 222	0.20 182	2.31 276	1.51 240	1.33 228	4.78 255	2.71 258	0.28 254	1.61 177	0.43 83	0.52 205	0.26 215	2.35 183	0.73 235	1.45 159	1.56 137	0.13 220	0.33 230	0.28 243	2.54 264	1.87 183	3.31 236

iRaft-Stereo_20w	1.82 239	0.49 253	1.28 272	2.04 268	0.34 239	0.65 252	0.35 223	0.90 231	0.65 244	3.27 299	6.20 282	0.67 206	0.66 233	0.08 190	1.75 185	2.80 282	0.64 223	0.41 247	4.36 216	0.88 246	3.72 239	4.53 254	0.27 245	0.37 235	0.57 251	1.70 255	2.89 229	6.53 257

DGSMNet	4.99 278	0.98 270	0.94 265	0.80 253	0.13 184	1.33 265	0.35 223	2.57 280	1.13 261	5.37 311	19.87 320	2.86 246	4.74 267	2.55 283	6.33 303	7.98 315	8.56 300	4.27 308	20.87 288	3.57 299	11.43 316	12.14 317	1.90 282	2.67 300	0.78 258	2.70 268	3.06 237	4.73 246

FAT-Stereo	2.70 256	0.14 209	2.13 283	0.10 221	0.24 224	0.01 105	0.42 225	3.13 284	0.70 247	3.10 296	9.71 306	11.10 269	1.99 249	0.09 198	3.84 256	3.34 290	1.04 254	1.21 288	4.13 212	1.57 277	5.03 266	6.08 287	0.16 229	1.81 288	0.02 181	1.54 254	2.22 199	8.08 268

AIO-Stereo-zeroshot	2.05 244	0.56 255	1.10 267	0.01 77	0.25 227	0.49 249	0.46 226	1.08 240	1.48 267	1.57 246	8.78 303	1.54 230	1.01 237	0.04 137	2.51 227	3.86 297	0.64 223	0.27 223	6.54 245	1.51 274	5.59 273	5.11 271	0.10 202	0.39 238	0.27 241	0.17 201	4.05 273	5.96 254

NCC-stereo	0.24 98	0.20 226	0.01 163	0.05 184	0.09 139	0.01 105	0.47 227	0.81 225	0.26 187	0.00 1	0.00 1	0.04 59	0.03 118	0.03 121	1.18 126	0.26 40	0.00 1	0.01 62	0.63 98	0.11 111	0.11 36	1.39 123	0.08 191	0.02 72	0.01 162	0.31 216	0.14 90	0.28 180

Abc-Net	0.24 98	0.20 226	0.01 163	0.05 184	0.09 139	0.01 105	0.47 227	0.81 225	0.26 187	0.00 1	0.00 1	0.04 59	0.03 118	0.03 121	1.18 126	0.26 40	0.00 1	0.01 62	0.63 98	0.11 111	0.11 36	1.39 123	0.08 191	0.02 72	0.01 162	0.31 216	0.14 90	0.28 180
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IGEV_Zeroshot_test	1.67 234	0.30 237	0.40 239	2.27 272	0.13 184	1.22 263	0.51 229	1.69 264	0.41 215	1.44 236	4.93 275	1.36 225	0.50 229	0.05 152	1.51 165	3.15 285	0.23 159	0.27 223	5.84 237	0.95 254	5.45 271	5.39 278	0.20 238	0.07 174	0.26 240	0.15 197	3.26 245	3.16 235

SPS-STEREO	3.17 261	0.48 251	0.68 254	2.61 275	0.37 240	1.50 269	0.52 230	2.36 279	0.49 224	2.68 281	5.47 278	10.52 266	3.45 262	0.06 167	4.34 263	4.14 300	2.54 270	1.03 279	15.30 274	1.13 261	7.82 301	4.11 237	0.53 260	1.52 282	1.91 274	0.74 236	5.13 282	4.17 241
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EAI-Stereo	1.28 218	0.38 242	0.65 252	0.59 249	0.25 227	0.72 255	0.54 231	1.46 255	0.76 253	0.08 132	1.89 241	0.48 198	0.33 214	0.04 137	2.10 212	2.44 272	0.28 170	0.52 257	6.62 246	0.54 212	3.35 228	3.93 230	0.15 227	0.51 241	0.60 253	1.15 245	3.43 251	0.81 207

AIO-Stereo-zeroshot1	3.07 259	0.43 246	0.93 264	0.09 218	0.32 235	0.20 233	0.57 232	1.49 259	2.91 280	3.02 294	7.11 292	1.62 234	1.06 239	0.02 83	2.23 217	4.08 298	0.41 196	0.42 250	35.98 308	1.46 272	4.36 253	5.52 280	0.10 202	0.31 227	0.20 236	0.92 241	1.58 173	5.59 252

FCDSN-DC	0.70 173	0.24 234	1.46 276	0.42 247	0.59 248	0.09 179	0.58 233	0.24 191	0.35 203	0.40 181	0.17 164	0.41 191	0.11 172	0.02 83	5.20 283	1.09 198	0.25 164	0.20 190	0.55 89	0.14 133	1.96 169	2.36 175	0.00 1	1.09 268	0.01 162	0.34 219	0.56 119	0.05 161
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	5.34 279	6.28 284	0.58 248	13.30 285	2.82 282	7.90 283	0.58 233	2.11 275	0.67 245	1.76 256	2.06 246	2.86 246	20.75 295	0.03 121	5.04 279	0.58 128	0.47 201	0.16 170	6.00 239	0.20 167	4.05 242	3.85 228	0.76 265	0.36 234	15.04 305	8.71 297	25.23 316	12.09 287

PWC_ROB	2.02 243	0.23 233	0.06 210	0.00 1	0.11 169	0.01 105	0.61 235	0.02 108	0.64 242	0.66 201	3.51 262	1.13 218	12.08 287	0.12 215	5.27 286	1.94 250	0.95 249	0.95 275	6.39 242	0.51 209	4.31 250	5.10 270	0.11 209	0.97 264	0.00 1	0.00 1	2.88 228	5.93 253

gcap-zeroshot	1.54 231	0.09 184	0.00 1	0.88 255	0.09 139	0.35 245	0.64 236	1.23 250	0.38 211	1.58 247	3.41 259	2.66 243	0.40 225	0.05 152	1.46 156	2.31 264	0.64 223	0.26 215	14.92 273	0.54 212	2.99 217	4.46 250	1.18 276	0.03 112	0.22 237	0.00 1	0.27 105	0.53 200

SANet	4.18 268	1.17 272	0.72 256	0.82 254	1.48 270	1.40 267	0.67 237	3.67 292	4.18 288	1.03 217	1.60 233	41.37 306	14.10 289	0.62 264	3.58 253	0.66 155	2.66 272	0.37 245	3.32 200	0.57 215	2.86 208	2.85 199	0.04 181	2.20 294	0.89 261	4.37 281	4.63 278	11.13 284

YMNet	0.27 105	0.06 141	0.00 1	0.01 77	0.02 50	0.21 235	0.69 238	0.04 132	0.01 23	0.74 204	0.00 1	0.13 118	1.78 246	0.00 1	1.92 200	0.68 159	0.05 76	0.10 140	0.19 60	0.12 115	0.06 25	0.07 27	0.00 1	0.02 72	0.18 232	0.02 155	0.18 101	0.06 163

ADCRef	1.22 215	0.41 245	0.41 240	0.12 225	0.80 260	0.30 240	0.73 239	0.43 207	2.19 274	0.71 203	0.02 128	0.29 174	0.05 138	0.24 249	4.42 267	0.92 182	0.17 145	0.26 215	3.14 199	0.74 236	0.84 133	1.95 162	1.10 275	0.27 226	1.11 263	2.75 270	1.25 154	7.34 263

FADNet_RVC	1.42 228	0.20 226	0.42 242	0.27 240	0.71 255	0.02 138	0.76 240	0.40 205	0.50 229	0.48 186	1.02 222	0.90 212	0.37 223	0.76 269	4.54 270	1.52 224	0.76 235	1.49 290	9.06 259	0.69 231	3.06 220	3.65 222	0.41 255	0.69 254	0.28 243	0.26 214	3.02 236	2.12 226

AF-Net	0.20 86	0.02 38	0.01 163	0.05 184	0.05 95	0.00 1	0.80 241	0.45 208	0.05 99	0.02 113	0.00 1	0.25 162	0.01 55	0.02 83	0.85 68	0.19 24	0.01 22	0.00 1	0.84 112	0.06 89	0.11 36	1.32 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 106	0.02 138

Nwc_Net	0.20 86	0.02 38	0.01 163	0.05 184	0.05 95	0.00 1	0.80 241	0.45 208	0.05 99	0.02 113	0.00 1	0.25 162	0.01 55	0.02 83	0.85 68	0.19 24	0.01 22	0.00 1	0.84 112	0.06 89	0.11 36	1.32 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 106	0.02 138

ITSA-stereo	1.86 241	0.35 238	0.30 235	0.08 210	0.41 241	0.01 105	0.82 243	0.98 234	0.56 237	2.72 284	5.68 279	1.63 235	0.32 213	0.01 38	2.78 236	2.58 275	1.09 256	0.98 277	4.10 211	1.21 265	3.40 230	4.28 241	0.78 266	1.35 276	0.19 234	2.62 265	2.99 235	8.13 269

FADNet	0.45 147	0.07 164	0.11 221	0.01 77	0.13 184	0.00 1	0.85 244	0.01 66	0.05 99	0.01 103	0.00 1	0.04 59	0.08 157	0.20 242	1.89 197	0.45 89	0.19 148	0.23 205	3.36 201	0.70 233	1.43 157	1.43 127	0.03 173	0.05 149	0.09 209	0.36 220	0.03 72	0.35 190

SHD	1.14 206	0.05 126	0.57 247	0.05 184	0.13 184	0.07 169	0.87 245	0.28 195	0.21 171	1.38 229	1.89 241	0.47 195	1.93 248	0.17 232	5.23 285	1.07 197	0.57 211	0.30 231	5.06 222	0.92 253	2.55 197	4.47 251	0.03 173	0.62 248	0.69 255	0.12 190	0.96 137	0.18 171

CBMV_ROB	3.27 262	0.40 244	0.58 248	1.97 267	0.67 253	0.93 258	0.87 245	2.81 282	0.71 250	2.07 268	4.31 272	16.43 280	10.64 283	0.08 190	4.28 262	2.32 267	1.23 257	0.30 231	8.97 258	1.55 276	4.44 255	2.80 197	0.32 251	0.33 230	2.38 277	2.80 271	6.89 285	7.08 260

DPSNet	6.94 281	0.47 249	0.20 230	0.29 242	1.97 274	1.07 260	0.89 247	0.86 228	2.98 281	1.22 224	2.17 247	52.57 317	13.71 288	3.88 288	7.49 311	5.80 307	2.69 274	2.05 300	50.32 318	3.36 297	8.50 307	7.72 309	4.13 289	2.45 297	1.60 270	4.65 284	2.26 203	2.20 227

FC-DCNN v2	1.59 232	0.63 259	3.68 291	2.60 274	1.41 268	2.61 278	0.90 248	1.68 262	1.17 262	1.28 227	0.79 212	1.71 237	0.76 236	0.02 83	2.32 220	0.88 176	0.62 219	0.18 183	2.09 178	0.15 140	2.35 191	1.85 158	0.00 1	0.59 247	2.35 276	1.83 256	3.56 260	4.80 247

RTSC	0.79 179	0.07 164	0.12 224	0.02 138	0.10 155	0.10 187	0.90 248	0.12 169	0.14 159	1.50 239	1.07 225	0.09 107	0.05 138	0.17 232	4.89 276	0.93 183	0.74 233	0.09 137	2.53 190	0.44 204	1.50 160	3.19 207	0.01 125	0.14 211	0.00 1	0.00 1	1.35 159	0.95 210

DeepPruner_ROB	0.46 151	0.11 198	0.00 1	0.00 1	0.14 193	0.00 1	0.91 250	0.01 66	0.03 73	0.50 192	0.57 203	0.05 73	0.03 118	0.08 190	1.84 193	0.63 146	0.14 133	0.03 100	1.17 128	0.05 79	2.53 196	2.11 166	0.14 222	0.04 132	0.01 162	0.11 189	1.26 156	0.00 1

FC-DCNN	1.41 227	0.60 256	3.49 289	2.04 268	1.35 266	2.19 275	0.93 251	1.46 255	0.90 256	1.42 235	0.78 211	1.55 232	0.55 232	0.02 83	2.23 217	0.87 175	0.61 216	0.20 190	1.89 171	0.17 156	2.32 190	1.84 157	0.00 1	0.63 249	1.51 269	1.38 251	2.87 227	4.35 243

MeshStereo	7.09 283	2.48 280	1.32 273	9.08 281	3.09 283	5.28 282	0.93 251	5.74 297	3.68 283	3.07 295	6.68 288	28.93 295	20.66 294	0.34 259	7.55 313	4.93 305	2.05 263	0.97 276	13.64 271	0.91 252	10.55 315	6.72 303	0.35 253	1.13 269	9.81 293	5.60 288	18.44 311	17.47 300
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
XQC	1.11 205	0.20 226	0.34 237	0.12 225	0.22 221	0.00 1	0.94 253	0.23 186	0.14 159	1.59 248	2.51 249	0.26 167	2.73 259	0.20 242	5.06 280	1.34 211	0.54 208	0.15 160	3.81 208	0.33 189	1.83 165	4.34 244	0.03 173	0.23 222	0.08 204	1.30 250	1.39 162	0.18 171

ADCP+	1.66 233	0.60 256	0.65 252	0.04 176	0.66 251	0.52 250	1.03 254	0.10 163	3.74 284	1.45 237	1.41 229	2.81 245	0.02 96	0.29 256	4.24 260	0.58 128	0.11 123	0.11 148	2.88 195	0.63 225	1.26 150	2.25 170	0.04 181	0.05 149	1.32 266	9.00 298	2.02 191	7.08 260

MFMNet_re	2.15 247	0.05 126	0.08 214	0.00 1	0.79 259	0.84 256	1.03 254	2.00 270	1.92 271	0.48 186	0.95 220	10.91 268	3.15 261	0.07 185	5.46 292	2.08 257	2.09 265	0.88 274	10.26 264	1.74 283	5.19 267	3.08 204	0.66 262	0.93 262	0.01 162	0.01 133	2.55 215	0.78 203

PVD	2.51 254	0.07 164	1.68 279	0.05 184	0.27 231	0.46 247	1.11 256	4.43 296	5.47 291	1.79 257	3.66 264	1.45 227	3.99 264	0.22 247	5.37 289	2.24 259	1.42 261	1.15 285	7.47 252	1.69 280	3.63 235	4.94 267	0.07 189	0.52 242	1.87 273	3.33 275	3.24 244	6.24 256

FADNet-RVC	0.40 139	0.09 184	0.17 228	0.02 138	0.12 177	0.00 1	1.12 257	0.01 66	0.06 110	0.05 129	0.00 1	0.01 8	0.13 177	0.09 198	2.17 214	0.68 159	0.16 136	0.13 157	1.99 174	0.66 229	1.09 146	1.39 123	0.09 199	0.15 214	0.05 195	0.00 1	0.01 51	0.43 198

ADCL	1.85 240	0.87 265	0.64 251	0.38 243	0.54 247	0.39 246	1.32 258	0.30 197	8.11 298	1.67 253	1.02 222	0.28 173	0.12 173	0.20 242	4.43 268	0.64 148	0.48 202	0.83 271	2.23 180	0.61 218	2.30 189	1.55 136	0.33 252	0.52 242	4.40 285	4.14 279	2.83 225	8.85 274

CASS	0.97 197	0.04 100	0.04 202	0.05 184	0.05 95	0.01 105	1.34 259	0.13 174	0.26 187	0.49 190	1.46 231	0.38 186	0.28 204	0.01 38	1.47 158	1.26 208	2.91 275	0.42 250	3.52 203	0.10 106	5.60 274	4.01 233	0.00 1	0.06 163	0.27 241	0.00 1	1.92 187	0.01 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SAMSARA	4.60 271	0.22 230	0.54 246	0.16 230	0.30 234	0.27 239	1.45 260	1.79 267	0.58 239	1.29 228	2.55 251	1.03 217	10.68 284	0.66 265	5.56 296	1.76 240	0.73 232	0.54 260	7.08 249	0.89 247	4.31 250	5.49 279	0.02 151	0.66 251	20.30 311	18.97 314	17.76 309	18.53 302

edge stereo	4.03 267	0.75 262	5.72 296	1.33 263	0.51 245	2.09 273	1.64 261	3.79 294	2.55 277	2.85 290	7.79 301	22.66 289	5.90 271	0.39 260	2.71 235	3.76 295	0.78 238	0.59 263	13.55 270	1.68 279	3.25 224	6.53 299	0.38 254	1.02 265	1.25 264	1.20 247	4.15 276	10.08 279

SGM_RVC	4.30 269	2.32 279	0.75 257	3.54 277	1.59 271	3.25 280	1.82 262	3.65 290	2.25 275	2.74 285	4.77 274	12.38 271	7.46 276	0.33 258	1.94 204	1.02 196	2.05 263	0.71 267	15.39 275	1.24 267	3.51 232	1.92 161	1.00 273	1.06 267	4.85 290	2.62 265	17.04 305	14.85 294
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S-Stereo	2.85 257	0.07 164	0.83 260	0.42 247	0.26 230	0.08 174	1.90 263	1.95 269	1.12 260	3.18 297	11.54 311	13.91 274	0.68 235	0.15 228	5.47 293	4.39 302	0.74 233	1.19 286	5.68 233	2.44 290	3.02 218	6.52 298	0.31 248	1.68 285	0.00 1	1.27 249	1.90 185	6.22 255

DeepPrunerF	1.52 230	0.71 261	0.00 1	2.52 273	6.99 287	1.25 264	2.03 264	0.28 195	2.08 273	0.02 113	0.06 143	0.09 107	0.01 55	0.05 152	4.34 263	1.01 195	0.07 102	0.05 113	1.53 149	0.10 106	0.69 115	0.81 98	0.11 209	0.04 132	12.92 302	0.86 239	2.25 201	0.05 161

MaskLacGwcNet_RVC	4.96 277	0.78 264	0.46 245	0.93 258	0.73 257	0.98 259	2.04 265	1.19 248	1.73 268	2.69 282	7.76 300	55.72 318	5.25 268	2.73 285	2.62 232	2.26 260	2.44 268	2.93 304	11.88 268	0.62 221	6.08 277	6.50 297	0.21 239	1.31 275	0.82 260	2.91 273	3.41 249	6.94 259

RTS	1.75 236	0.07 164	0.05 207	0.06 199	0.24 224	0.05 162	2.34 266	0.05 138	0.23 176	1.40 232	0.22 178	0.57 201	0.12 173	0.11 210	5.06 280	1.49 219	0.92 246	0.07 123	6.70 247	0.63 225	2.57 198	3.63 219	0.00 1	0.25 224	0.31 245	17.50 312	1.48 166	1.26 217

RTSA	1.75 236	0.07 164	0.05 207	0.06 199	0.24 224	0.05 162	2.34 266	0.05 138	0.23 176	1.40 232	0.22 178	0.57 201	0.12 173	0.11 210	5.06 280	1.49 219	0.92 246	0.07 123	6.70 247	0.63 225	2.57 198	3.63 219	0.00 1	0.25 224	0.31 245	17.50 312	1.48 166	1.26 217

pmcnn	3.75 265	0.64 260	0.63 250	1.91 265	2.10 277	1.17 261	2.45 268	2.12 276	1.25 264	2.77 287	5.81 281	8.87 263	11.99 286	0.67 266	3.87 257	4.10 299	2.67 273	1.79 294	11.24 266	2.59 291	6.89 294	3.39 214	1.54 280	1.24 273	0.44 248	1.99 258	7.13 286	10.10 280

AnyNet_C32	2.47 252	0.51 254	0.22 231	0.25 239	0.66 251	0.32 244	2.46 269	0.14 175	8.01 297	1.49 238	4.12 269	0.91 213	0.31 211	0.24 249	4.81 275	1.86 244	0.95 249	1.11 284	4.05 209	0.96 255	4.29 248	4.38 245	0.17 231	0.67 252	3.18 280	5.95 290	3.10 238	11.59 286

ADCS	3.60 264	0.93 268	0.90 263	0.15 228	1.37 267	0.66 253	2.83 270	1.15 245	7.86 296	1.62 249	2.53 250	2.92 250	7.77 278	1.02 275	6.37 306	5.58 306	2.53 269	1.81 295	9.20 261	1.54 275	6.10 278	6.70 302	0.79 268	0.95 263	1.82 272	10.25 301	2.64 218	9.14 275

ADCMid	2.48 253	1.29 274	1.74 280	0.41 246	1.86 273	1.44 268	2.93 271	0.73 220	3.87 286	0.91 213	3.99 267	1.39 226	1.50 243	0.32 257	5.22 284	1.86 244	0.77 237	0.83 271	8.13 254	0.99 258	3.15 221	4.52 252	1.77 281	0.35 233	1.28 265	4.21 280	2.21 197	9.43 278

SGM+DAISY	4.77 276	2.08 277	2.00 282	3.87 278	2.49 280	4.53 281	3.90 272	2.82 283	2.83 279	3.30 300	7.23 294	13.10 272	10.10 281	0.80 272	4.39 266	3.25 287	1.80 262	1.19 286	20.00 285	2.22 287	6.37 285	5.17 275	0.29 247	2.57 299	3.69 282	1.86 257	8.70 295	8.28 271

ADCPNet	2.98 258	0.18 220	1.56 277	0.38 243	2.05 275	0.31 242	3.98 273	1.10 242	2.73 278	2.26 271	4.94 276	0.97 216	8.31 279	0.73 268	5.33 288	2.28 262	0.91 245	0.29 228	9.19 260	1.73 282	3.19 222	4.38 245	1.90 282	0.32 228	3.45 281	4.80 285	3.15 240	10.16 281

FBW_ROB	2.66 255	2.21 278	1.66 278	5.05 279	2.80 281	1.34 266	4.16 274	0.60 215	0.05 99	1.69 254	1.84 239	5.13 257	1.17 241	3.82 287	3.03 239	0.40 75	0.61 216	0.08 129	21.49 289	0.52 211	3.36 229	3.20 208	3.31 286	0.70 255	0.07 202	0.92 241	0.55 117	2.03 225

WAO-7	6.90 280	3.58 281	7.49 304	10.80 282	2.31 278	3.16 279	4.23 275	6.24 298	12.31 308	5.63 312	11.90 312	21.88 287	23.00 297	0.68 267	5.38 290	1.10 199	3.74 280	1.94 299	17.44 278	1.44 271	4.18 245	5.88 284	0.08 191	2.38 295	3.84 283	7.05 294	4.81 280	13.72 291

LSM0	13.03 294	0.48 251	1.94 281	3.08 276	2.05 275	2.43 277	4.86 276	6.43 300	6.36 293	3.45 301	7.75 299	14.97 277	19.62 293	0.15 228	68.79 322	82.55 323	3.67 279	1.66 293	40.88 314	6.19 305	12.32 317	13.19 318	0.24 240	2.44 296	4.84 289	6.87 292	12.68 300	21.90 306

MFN_U_SF_RVC	3.55 263	0.95 269	0.87 261	1.23 262	0.82 262	1.85 271	5.19 277	1.64 261	0.92 257	2.99 293	8.05 302	5.01 256	1.65 244	5.09 290	5.85 299	1.74 238	0.93 248	0.84 273	25.33 294	2.03 286	5.23 269	5.77 283	0.49 257	1.53 283	0.79 259	2.86 272	2.25 201	4.02 240

ELAS_RVC	9.26 285	5.08 283	4.33 293	10.85 283	5.66 285	17.39 290	5.27 278	6.37 299	3.83 285	4.16 306	10.46 310	38.81 304	25.22 303	1.72 278	5.58 297	1.74 238	4.27 282	2.84 303	10.78 265	2.72 293	6.80 290	7.82 310	1.41 278	4.21 309	15.79 307	10.60 302	18.32 310	17.99 301
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 249	0.36 239	0.12 224	0.96 259	0.71 255	1.19 262	5.29 279	1.30 251	1.26 265	0.59 197	0.54 200	3.31 252	1.15 240	2.62 284	3.30 248	0.75 167	0.18 147	0.24 206	8.44 256	0.62 221	4.12 244	5.95 285	0.65 261	0.13 204	1.68 271	3.51 276	2.81 223	7.45 264

ELAS	9.53 286	6.63 285	3.99 292	13.09 284	7.62 288	13.81 288	5.42 280	6.99 303	6.82 294	3.78 305	10.20 308	38.09 303	22.57 296	1.86 280	6.35 305	1.70 232	4.43 283	2.64 301	11.47 267	1.62 278	6.89 294	7.84 311	1.28 277	3.81 307	17.61 309	13.16 309	17.54 308	20.21 305
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
dad	1.18 212	0.02 38	0.01 163	2.11 270	0.01 28	0.00 1	5.84 281	0.01 66	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.06 84	1.03 238	0.01 38	2.24 219	0.49 104	0.01 22	0.16 170	4.27 215	0.16 145	0.28 74	0.54 81	0.08 191	0.20 220	1.50 268	0.00 1	7.90 290	4.90 248

MADNet+	4.41 270	1.05 271	0.80 259	1.02 260	1.71 272	0.11 194	5.99 282	4.10 295	0.97 258	2.05 266	1.32 227	6.38 259	7.48 277	1.42 277	8.01 314	4.40 303	9.16 301	0.48 253	9.27 262	3.65 300	8.25 305	6.45 296	0.17 231	5.70 312	4.53 287	1.51 253	3.80 264	19.26 303

AnyNet_C01	4.71 274	1.30 275	1.38 275	1.93 266	0.93 264	0.52 250	6.17 283	3.59 289	7.24 295	2.71 283	4.09 268	10.44 265	7.26 275	0.83 274	6.33 303	7.50 312	5.37 289	6.03 312	13.07 269	2.75 294	8.51 308	6.74 304	1.51 279	1.23 272	4.50 286	2.64 267	3.89 268	8.83 273

SGM-ForestM	6.94 281	9.28 290	2.49 284	8.39 280	2.42 279	9.17 284	6.40 284	7.03 304	3.64 282	1.99 264	3.65 263	26.06 292	18.08 292	0.45 262	2.01 209	0.67 157	2.33 267	0.32 237	16.74 277	0.84 242	3.33 226	1.38 121	0.88 271	0.64 250	13.53 303	9.69 300	21.22 312	14.61 293

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 260	1.18 273	0.43 244	2.19 271	0.94 265	0.84 256	6.54 285	0.85 227	5.90 292	2.43 273	0.94 219	1.91 239	1.34 242	4.13 289	4.25 261	2.60 276	1.01 252	0.98 277	18.67 281	1.72 281	3.64 238	6.69 301	1.93 284	0.70 255	2.03 275	2.01 259	1.46 164	8.01 267

MANE	13.07 295	7.36 286	11.49 313	14.22 286	9.29 289	11.70 286	8.94 286	13.50 314	12.28 307	2.82 288	6.34 283	32.11 299	28.69 306	2.24 282	6.16 302	5.90 308	4.12 281	20.76 320	17.59 279	1.99 285	6.38 286	4.38 245	0.85 269	4.58 310	23.20 314	20.22 316	39.65 320	36.16 317

STStereo	10.25 288	8.38 288	9.78 309	18.33 289	10.17 290	14.59 289	9.26 287	12.75 313	8.27 299	3.70 304	13.40 314	36.44 301	25.95 304	0.17 232	6.07 300	1.96 254	1.32 258	0.63 266	25.78 295	1.22 266	2.97 216	3.26 210	1.02 274	3.80 306	12.57 300	8.01 295	17.34 307	19.56 304

DDUNet	4.73 275	7.86 287	1.10 267	15.36 287	11.34 292	12.95 287	13.21 288	0.02 108	0.08 124	0.30 172	0.18 169	2.41 242	0.12 173	31.51 299	1.05 105	0.37 67	4.89 288	2.70 302	7.28 250	3.38 298	0.41 92	1.74 150	6.96 292	0.02 72	0.02 181	0.00 1	2.48 213	0.00 1

BEATNet-Init1	17.57 304	19.15 295	7.36 303	32.29 299	12.37 294	28.66 297	15.03 289	11.34 311	11.51 306	4.44 308	10.38 309	36.68 302	41.56 315	2.04 281	9.48 315	7.61 313	4.58 285	3.72 307	46.12 317	16.50 318	9.66 312	9.43 314	3.73 288	5.56 311	24.83 317	12.37 307	50.26 323	37.71 318

JetBlue	15.47 300	15.83 293	11.44 312	22.01 291	17.05 299	27.41 296	16.87 290	12.74 312	15.86 310	2.53 279	3.31 258	67.15 321	4.28 266	15.41 292	7.44 310	7.70 314	13.42 312	10.65 316	18.92 282	7.32 309	13.48 318	10.71 316	9.89 293	6.29 314	12.60 301	19.46 315	21.68 313	26.23 309

PWCK	14.24 297	20.44 297	6.93 298	32.16 298	10.87 291	21.04 292	17.05 291	9.58 309	10.48 305	12.07 317	15.06 316	40.76 305	23.97 300	3.30 286	4.94 277	2.14 258	7.86 296	1.63 292	61.12 321	7.20 308	9.39 311	6.41 294	14.49 295	2.67 300	8.21 292	11.32 305	7.81 289	15.45 296

SQANet	7.67 284	13.28 292	1.20 270	27.19 295	6.84 286	23.61 294	19.52 292	0.51 211	0.55 235	0.08 132	0.60 205	11.40 270	2.42 255	14.73 291	1.81 192	0.45 89	2.27 266	0.09 137	20.04 286	0.35 193	5.24 270	4.72 261	38.52 300	0.37 235	0.16 225	2.08 261	2.21 197	6.76 258

UDG	4.64 272	8.87 289	1.16 269	15.44 288	16.00 298	9.90 285	21.00 293	0.34 203	0.07 118	0.29 170	0.91 218	1.77 238	0.05 138	21.99 295	1.94 204	0.66 155	4.65 286	1.41 289	7.33 251	3.16 295	1.90 168	2.00 163	2.71 285	0.13 204	0.01 162	0.00 1	1.53 171	0.02 138

otaku	10.18 287	18.56 294	1.37 274	39.15 303	11.37 293	33.18 301	24.07 294	0.18 179	0.46 220	0.00 1	0.65 206	13.73 273	3.66 263	23.21 297	1.97 208	0.51 111	2.60 271	0.11 148	22.61 290	0.51 209	5.90 275	5.08 269	52.25 303	0.91 261	0.14 220	1.39 252	2.91 232	8.43 272

DPSimNet_ROB	28.35 316	27.89 312	32.43 320	31.24 297	27.36 305	30.93 298	25.25 295	17.05 316	22.20 315	30.89 321	26.52 321	42.32 307	40.22 314	51.91 305	27.50 320	22.48 319	22.69 319	14.88 317	40.12 312	35.73 321	22.76 320	21.96 321	26.47 299	19.83 319	23.16 313	28.12 320	26.90 317	26.68 310

WAO-6	12.97 293	12.92 291	2.64 287	22.85 292	13.01 295	31.05 299	25.33 296	3.69 293	9.31 303	0.52 193	3.07 254	25.35 291	35.29 313	45.64 301	5.70 298	1.43 218	8.23 297	0.60 264	19.56 284	1.47 273	6.98 298	6.65 300	17.42 296	3.07 303	12.29 298	9.52 299	9.39 296	17.14 299

PSMNet_ROB	11.94 290	22.84 301	4.65 294	29.92 296	5.57 284	34.03 302	28.07 297	1.41 254	1.78 269	2.84 289	5.73 280	19.09 283	26.30 305	22.34 296	3.06 241	0.64 148	4.50 284	0.53 258	23.75 292	2.62 292	6.39 287	4.52 252	49.18 301	1.48 281	4.82 288	4.57 283	4.07 274	7.77 266

LE_ROB	18.84 307	4.56 282	7.69 305	26.18 294	32.73 314	22.59 293	28.28 298	19.07 317	15.68 309	4.69 310	13.55 315	45.05 312	49.00 320	1.33 276	4.74 274	1.71 234	1.40 260	0.53 258	28.64 298	5.81 304	5.55 272	3.29 212	6.71 291	23.78 321	30.08 322	31.85 321	46.70 322	47.61 323

Ntro	10.81 289	19.66 296	2.61 286	42.45 307	13.71 296	32.82 300	28.40 299	0.08 154	0.43 216	0.23 164	0.23 182	14.35 276	2.95 260	26.28 298	2.20 215	0.43 83	3.46 278	0.15 160	23.14 291	0.64 228	6.27 283	5.06 268	53.29 304	1.41 279	0.06 199	2.30 263	2.12 194	7.23 262

ACVNet-4b	12.67 291	21.88 300	2.55 285	39.72 304	15.34 297	36.15 303	28.96 300	0.55 213	0.43 216	0.34 175	0.21 176	26.22 293	6.10 272	56.62 309	1.30 138	0.49 104	5.45 290	0.35 240	18.32 280	0.90 250	6.28 284	5.13 273	54.95 309	2.02 293	0.18 232	0.65 233	1.81 182	9.18 276

RainbowNet	12.80 292	21.87 299	3.60 290	44.60 310	19.57 300	37.71 304	29.87 301	1.11 243	1.01 259	0.62 199	0.00 1	20.56 286	6.81 274	48.71 304	1.91 198	0.97 188	3.36 277	0.26 215	14.60 272	3.20 296	6.83 293	5.60 281	54.43 308	1.29 274	0.49 250	2.74 269	3.58 261	10.27 282

MADNet++	42.01 321	32.47 316	37.64 321	21.86 290	40.47 319	25.73 295	30.87 302	37.69 321	51.70 323	44.04 322	63.49 322	66.12 320	65.51 323	19.07 293	14.02 318	23.43 320	50.54 322	31.94 321	53.94 319	54.26 322	75.96 323	73.11 323	9.99 294	58.95 323	24.11 316	52.98 323	42.13 321	32.16 314

WAO-8	19.62 308	25.29 306	9.38 307	38.63 300	24.33 302	42.42 309	31.16 303	8.67 307	18.70 311	3.62 302	7.02 290	43.16 309	32.71 308	54.90 306	3.38 250	1.54 225	8.45 298	1.04 280	32.58 302	12.68 316	6.82 291	6.37 292	25.97 297	1.98 290	29.31 320	11.20 303	14.88 302	33.63 315

Venus	19.63 309	25.29 306	9.38 307	38.63 300	24.33 302	42.42 309	31.16 303	8.67 307	18.70 311	3.62 302	7.02 290	43.16 309	32.71 308	54.95 307	3.38 250	1.54 225	8.45 298	1.04 280	32.58 302	12.68 316	6.82 291	6.37 292	25.97 297	1.98 290	29.31 320	11.20 303	14.88 302	33.63 315

ACVNet_2	14.77 299	26.65 310	7.05 299	49.88 314	26.05 304	44.46 312	33.12 305	0.27 193	0.44 219	0.53 195	0.99 221	22.49 288	8.81 280	46.65 303	1.91 198	0.56 122	9.29 302	0.10 140	32.68 304	0.42 202	6.14 280	4.82 265	53.84 305	1.72 286	4.01 284	4.42 282	3.80 264	7.61 265

DispFullNet	13.36 296	21.47 298	14.83 315	24.94 293	20.66 301	20.68 291	34.81 306	7.42 305	4.15 287	10.45 316	8.81 304	20.19 285	15.24 290	33.49 300	5.00 278	9.11 316	17.28 317	4.82 309	32.10 301	10.08 312	7.81 300	6.19 291	3.66 287	1.53 283	2.92 279	2.03 260	6.86 284	14.17 292

ACVNet_1	14.27 298	26.63 309	6.54 297	50.84 315	28.80 308	47.43 313	35.05 307	0.04 132	0.64 242	0.27 169	0.00 1	16.97 281	5.25 268	59.59 311	1.93 202	0.51 111	5.65 291	0.55 261	20.43 287	0.23 175	6.12 279	4.43 249	55.02 310	1.86 289	0.08 204	3.15 274	1.89 184	5.38 250

Dean	17.85 305	30.68 314	3.06 288	55.31 317	32.28 312	48.38 314	36.37 308	3.18 285	4.54 289	1.38 229	0.03 135	24.22 290	32.97 310	55.50 308	2.58 231	0.88 176	6.83 295	0.30 231	24.94 293	1.19 263	6.50 288	5.31 277	55.11 311	2.49 298	17.34 308	8.54 296	12.66 299	9.39 277

LVE	16.68 301	24.42 304	4.98 295	46.68 311	29.72 309	40.87 307	36.48 309	0.77 224	1.98 272	2.93 291	0.02 128	19.43 284	24.59 301	57.65 310	2.41 222	1.15 200	4.72 287	0.73 269	28.80 300	0.85 243	7.91 302	6.42 295	55.56 312	3.47 305	19.47 310	5.95 290	11.06 297	11.26 285

IMH-64-1	17.49 302	23.91 302	7.20 301	42.28 305	28.60 306	40.17 305	38.12 310	3.27 286	8.82 300	0.09 139	0.89 215	30.12 296	23.49 298	73.52 312	5.49 294	1.63 229	6.07 292	1.82 296	28.60 296	0.85 243	6.96 296	6.15 288	55.91 313	1.37 277	10.81 295	5.12 286	7.25 287	13.60 289

IMH-64	17.49 302	23.91 302	7.20 301	42.28 305	28.60 306	40.17 305	38.12 310	3.27 286	8.82 300	0.09 139	0.89 215	30.12 296	23.49 298	73.52 312	5.49 294	1.63 229	6.07 292	1.82 296	28.60 296	0.85 243	6.96 296	6.15 288	55.91 313	1.37 277	10.81 295	5.12 286	7.25 287	13.60 289

IMH	18.53 306	24.49 305	7.11 300	42.48 308	29.80 310	40.97 308	39.23 312	3.43 288	9.05 302	0.16 149	0.26 185	31.99 298	32.37 307	76.84 315	3.57 252	1.35 212	6.58 294	1.86 298	28.67 299	1.02 259	6.73 289	5.64 282	55.92 315	1.44 280	10.40 294	7.04 293	8.16 292	23.66 307

TorneroNet-64	24.06 313	27.81 311	9.31 306	49.03 312	32.72 313	49.66 316	50.37 313	6.81 302	29.35 319	1.51 240	1.50 232	47.37 314	48.28 319	85.46 319	5.28 287	1.51 222	13.20 311	3.01 306	40.54 313	6.25 306	8.29 306	7.11 306	56.69 316	3.40 304	12.42 299	13.70 310	8.11 291	30.87 313

TorneroNet	24.03 312	28.19 313	10.69 311	49.51 313	34.21 315	51.74 317	50.69 314	8.48 306	26.48 317	1.40 232	6.56 285	44.67 311	43.84 318	86.48 320	3.92 258	1.37 213	12.72 310	2.99 305	39.87 311	6.79 307	8.20 304	6.79 305	56.84 317	2.97 302	13.85 304	12.70 308	11.54 298	25.42 308

ktn	25.08 315	26.20 308	10.23 310	42.84 309	31.90 311	44.34 311	52.33 315	6.49 301	31.79 321	14.13 318	3.70 265	42.64 308	42.28 316	75.37 314	11.31 316	6.62 310	14.82 314	9.79 315	36.83 309	9.07 311	9.10 310	7.61 307	58.54 319	8.47 315	12.19 297	16.13 311	24.10 314	28.22 312

JetRed	38.88 320	45.85 321	43.93 323	38.66 302	38.26 316	49.60 315	54.21 316	37.93 322	28.12 318	14.79 319	10.03 307	62.74 319	5.65 270	46.25 302	34.16 321	37.11 321	44.95 321	61.08 324	34.78 306	20.44 319	57.40 322	51.01 322	49.75 302	22.86 320	30.80 323	46.77 322	39.14 319	43.50 322

KSHMR	23.83 311	31.62 315	14.01 314	55.60 319	40.18 318	53.28 318	55.84 317	13.62 315	9.32 304	7.81 314	7.68 298	28.72 294	25.02 302	84.79 317	6.40 307	3.08 284	12.08 309	4.84 310	36.89 310	5.30 303	8.60 309	7.86 312	57.85 318	4.11 308	15.16 306	11.60 306	14.42 301	27.69 311

notaker	24.99 314	32.93 317	15.02 316	55.34 318	38.46 317	56.36 319	56.70 318	10.17 310	22.95 316	6.84 313	2.28 248	45.40 313	43.26 317	91.12 322	5.38 290	2.72 280	13.56 313	6.42 313	42.98 316	10.39 313	8.07 303	7.68 308	61.15 322	5.81 313	2.84 278	5.91 289	8.26 293	16.81 298

HanzoNet	37.35 319	39.96 320	24.65 319	54.61 316	43.74 320	58.38 320	63.81 319	26.85 319	42.31 322	15.90 320	18.03 319	68.31 322	58.44 322	89.37 321	12.91 317	15.06 318	25.60 320	18.17 318	56.45 320	29.02 320	19.21 319	14.61 319	70.48 323	17.65 318	29.19 319	27.11 319	29.31 318	39.40 319

UNDER WATER	29.22 317	34.07 319	15.79 317	61.06 320	48.92 322	60.55 321	67.17 320	25.97 318	20.28 314	4.66 309	6.67 287	47.92 315	34.52 311	85.26 318	6.09 301	3.30 288	17.14 316	5.72 311	35.04 307	11.97 315	9.66 312	8.71 313	58.59 320	12.20 317	26.03 318	22.98 317	16.86 304	41.83 321

UNDER WATER-64	29.55 318	34.06 318	16.97 318	62.49 321	48.81 321	62.21 322	67.65 321	27.75 320	20.05 313	8.84 315	9.51 305	48.23 316	35.17 312	83.34 316	6.92 309	4.38 301	16.86 315	6.53 314	34.28 305	11.19 314	9.69 314	9.48 315	59.94 321	9.75 316	22.62 312	24.30 318	17.16 306	39.54 320

LRCNet_RVC	54.46 322	70.77 322	39.91 322	91.55 322	92.17 323	87.51 323	81.57 322	46.66 323	30.39 320	97.40 323	68.75 323	87.64 325	58.12 321	95.96 325	27.25 319	9.21 317	61.45 323	44.83 322	92.80 322	58.57 323	22.95 321	14.73 320	92.70 325	48.92 322	6.30 291	2.22 262	24.38 315	15.60 297

DPSM_ROB	97.19 325	99.15 327	99.69 328	98.88 325	100.00 325	91.14 324	91.00 323	100.00 328	100.00 327	100.00 327	100.00 329	95.08 326	100.00 329	94.84 323	100.00 330	100.00 328	100.00 330	100.00 330	99.99 326	100.00 329	100.00 330	100.00 330	54.28 306	100.00 330	100.00 328	100.00 328	100.00 327	100.00 328

DPSM	97.19 325	99.15 327	99.69 328	98.88 325	100.00 325	91.14 324	91.00 323	100.00 328	100.00 327	100.00 327	100.00 329	95.08 326	100.00 329	94.84 323	100.00 330	100.00 328	100.00 330	100.00 330	99.99 326	100.00 329	100.00 330	100.00 330	54.28 306	100.00 330	100.00 328	100.00 328	100.00 327	100.00 328

PML	91.55 323	100.00 329	70.97 324	100.00 328	100.00 325	99.99 329	98.63 325	100.00 328	96.55 324	100.00 327	88.93 324	99.88 329	99.98 328	96.96 326	86.25 323	78.72 322	88.35 324	58.29 323	100.00 329	90.03 324	83.50 324	75.97 324	88.27 324	86.28 325	92.48 327	92.28 326	100.00 327	99.42 327

DLNR_Zeroshot_test	21.41 310	75.27 323	0.88 262	99.67 327	0.12 177	0.12 205	98.83 326	1.68 262	0.30 198	2.66 280	1.13 226	2.79 244	0.33 214	21.01 294	96.21 324	100.00 328	22.27 318	20.42 319	19.18 283	1.39 270	7.37 299	5.25 276	0.01 125	0.10 193	0.00 1	0.00 1	0.25 104	0.91 208

CasAABBNet	99.94 331	100.00 329	100.00 330	100.00 328	100.00 325	99.26 328	99.18 327	100.00 328	100.00 327	100.00 327	100.00 329	100.00 331	100.00 329	100.00 331	100.00 330	100.00 328	100.00 330	100.00 330	100.00 329	100.00 329	100.00 330	100.00 330	100.00 329	100.00 330	100.00 328	100.00 328	100.00 327	100.00 328

HaxPig	97.65 327	100.00 329	98.14 326	100.00 328	100.00 325	99.99 329	99.99 328	99.98 327	99.94 326	100.00 327	99.97 328	99.99 330	99.94 327	99.99 330	99.17 326	98.75 325	99.96 328	98.27 326	99.99 326	99.99 328	93.43 326	86.94 325	99.99 328	99.97 329	77.32 324	98.91 327	88.64 326	97.25 326

DPSMNet_ROB	98.09 330	97.61 325	100.00 330	97.53 324	100.00 325	96.88 326	100.00 329	95.37 324	100.00 327	98.24 325	98.79 326	82.72 324	98.14 326	99.87 328	99.87 328	99.99 327	90.64 326	99.99 329	94.19 324	99.98 326	99.25 328	99.45 328	99.85 326	99.95 327	100.00 328	100.00 328	100.00 327	100.00 328

DGTPSM_ROB	98.07 329	97.55 324	100.00 330	97.51 323	100.00 325	96.88 326	100.00 329	95.37 324	100.00 327	98.23 324	98.78 325	82.66 323	98.09 325	99.84 327	99.87 328	100.00 328	90.54 325	99.98 328	94.00 323	99.98 326	99.25 328	99.45 328	99.85 326	99.95 327	100.00 328	100.00 328	100.00 327	100.00 328

MEDIAN_ROB	95.86 324	98.19 326	97.03 325	100.00 328	99.94 324	99.99 329	100.00 329	98.77 326	96.83 325	99.97 326	99.86 327	96.27 328	93.30 324	99.96 329	98.75 325	96.77 324	97.64 327	97.60 325	99.54 325	96.90 325	89.03 325	92.34 326	100.00 329	94.80 326	79.49 325	88.48 325	83.33 324	93.50 325

AVERAGE_ROB	97.87 328	100.00 329	99.48 327	100.00 328	100.00 325	100.00 332	100.00 329	100.00 328	100.00 327	100.00 327	100.00 329	100.00 331	100.00 329	100.00 331	99.53 327	99.67 326	99.99 329	99.97 327	100.00 329	100.00 329	96.18 327	98.83 327	100.00 329	100.00 330	86.70 326	87.40 324	88.36 325	86.25 324

ASD4																								61.04 324

Low-res two-view benchmark