Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

U	0.14 15	0.09 9	0.05 4	0.05 4	0.06 10	0.04 1	0.02 1	0.09 18	0.06 6	0.09 19	0.02 1	0.12 12	0.10 32	0.07 14	0.77 61	0.44 86	0.15 21	0.11 17	0.15 17	0.09 6	0.27 37	0.26 28	0.03 1	0.06 13	0.13 23	0.10 14	0.11 6	0.09 19

CroCo-Stereo Lap2	0.12 10	0.07 4	0.05 4	0.05 4	0.06 10	0.04 1	0.03 4	0.08 9	0.06 6	0.11 24	0.03 3	0.12 12	0.06 12	0.08 17	0.59 28	0.36 52	0.11 5	0.10 12	0.12 5	0.07 3	0.25 31	0.17 16	0.04 5	0.07 17	0.11 17	0.11 17	0.11 6	0.08 13

CroCo-Stereo	0.12 10	0.07 4	0.04 1	0.05 4	0.05 8	0.04 1	0.02 1	0.08 9	0.06 6	0.06 7	0.02 1	0.10 5	0.06 12	0.07 14	0.85 96	0.38 58	0.11 5	0.09 9	0.16 18	0.06 1	0.22 26	0.18 18	0.04 5	0.05 6	0.10 12	0.09 9	0.11 6	0.07 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
MM-Stereo_test3	0.09 1	0.08 8	0.04 1	0.06 9	0.04 2	0.05 4	0.03 4	0.10 20	0.07 15	0.07 13	0.04 6	0.09 4	0.04 2	0.04 1	0.23 1	0.30 27	0.12 11	0.07 2	0.12 5	0.20 58	0.11 3	0.11 4	0.05 13	0.04 1	0.07 1	0.08 6	0.16 21	0.07 8

MM-Stereo_test1	0.11 6	0.11 17	0.07 9	0.06 9	0.04 2	0.05 4	0.02 1	0.08 9	0.06 6	0.07 13	0.03 3	0.10 5	0.04 2	0.04 1	0.39 8	0.25 12	0.12 11	0.08 5	0.13 7	0.21 72	0.13 8	0.15 11	0.05 13	0.04 1	0.08 4	0.34 138	0.13 11	0.07 8

MM-Stereo_test2	0.17 26	0.13 25	0.08 12	0.07 15	0.05 8	0.06 6	0.03 4	0.08 9	0.06 6	0.09 19	0.04 6	0.11 10	0.05 6	0.05 8	0.50 16	0.40 67	0.12 11	0.10 12	0.13 7	0.27 97	0.18 19	0.64 75	0.06 18	0.05 6	0.09 8	0.84 230	0.11 6	0.08 13

RAStereo	0.16 23	0.12 20	0.08 12	0.06 9	0.08 23	0.06 6	0.04 12	0.10 20	0.07 15	0.20 43	0.04 6	0.14 23	0.06 12	0.09 21	0.96 117	0.35 47	0.18 30	0.13 21	0.20 28	0.08 5	0.46 75	0.23 26	0.05 13	0.06 13	0.13 23	0.11 17	0.12 10	0.11 25

MaDis-Stereo	0.19 29	0.16 33	0.11 27	0.07 15	0.10 30	0.06 6	0.06 25	0.12 24	0.10 28	0.19 40	0.08 18	0.19 34	0.08 23	0.14 43	0.52 20	0.39 62	0.24 51	0.18 44	0.30 47	0.12 19	0.46 75	0.36 36	0.07 23	0.10 31	0.19 60	0.23 67	0.20 33	0.25 80

Pointernet	0.09 1	0.06 1	0.06 6	0.04 1	0.03 1	0.07 9	0.31 168	0.06 3	0.04 1	0.05 2	0.06 9	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 2	0.33 38	0.09 1	0.06 1	0.09 1	0.16 40	0.09 1	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.07 1	0.06 1	0.13 11	0.08 13

StereoVision	0.13 13	0.10 14	0.07 9	0.06 9	0.07 15	0.07 9	0.07 33	0.10 20	0.13 44	0.09 19	0.07 12	0.16 27	0.07 19	0.11 26	0.56 22	0.29 23	0.14 19	0.13 21	0.17 20	0.09 6	0.18 19	0.15 11	0.04 5	0.08 23	0.15 33	0.13 25	0.19 30	0.15 34

AIO-test2	0.10 4	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 23	0.08 11	0.05 20	0.06 3	0.07 15	0.05 2	0.08 18	0.10 5	0.05 6	0.04 1	0.58 27	0.15 1	0.09 1	0.07 2	0.09 1	0.13 27	0.11 3	0.19 20	0.03 1	0.08 23	0.09 8	0.07 3	0.06 1	0.06 2

AIO-test1	0.11 6	0.06 1	0.06 6	0.04 1	0.07 15	0.08 11	0.03 4	0.09 18	0.08 22	0.08 16	0.07 12	0.10 5	0.05 6	0.06 11	0.42 9	0.22 6	0.10 3	0.08 5	0.11 3	0.20 58	0.11 3	0.47 47	0.04 5	0.04 1	0.07 1	0.07 3	0.07 2	0.06 2

AANet_RVC	0.16 23	0.13 25	0.13 43	0.10 28	0.15 67	0.08 11	0.13 95	0.14 27	0.15 59	0.13 25	0.13 44	0.13 17	0.11 38	0.10 24	0.42 9	0.24 10	0.16 23	0.16 34	0.20 28	0.15 36	0.15 10	0.17 16	0.11 62	0.11 39	0.16 40	0.17 34	0.22 40	0.24 75

CoSv	0.09 1	0.11 17	0.07 9	0.05 4	0.04 2	0.09 14	0.04 12	0.08 9	0.06 6	0.06 7	0.03 3	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.29 4	0.30 27	0.11 5	0.07 2	0.13 7	0.06 1	0.12 7	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.11 17	0.07 3	0.10 4	0.06 2

IGEV-Stereo++	0.15 18	0.10 14	0.06 6	0.07 15	0.07 15	0.09 14	0.03 4	0.07 5	0.07 15	0.06 7	0.09 23	0.15 24	0.07 19	0.14 43	0.48 14	0.26 15	0.11 5	0.10 12	0.17 20	0.09 6	0.15 10	1.09 133	0.05 13	0.05 6	0.08 4	0.09 9	0.18 26	0.08 13

UniTT-Stereo	0.24 39	0.15 30	0.11 27	0.09 25	0.11 36	0.09 14	0.05 20	0.16 29	0.11 34	0.21 44	0.09 23	0.19 34	0.15 58	0.27 129	1.23 145	0.46 102	0.23 44	0.18 44	0.63 143	0.13 27	0.53 100	0.37 37	0.10 45	0.12 44	0.17 45	0.23 67	0.15 19	0.17 43

iRaftStereo_RVC	0.16 23	0.15 30	0.11 27	0.10 28	0.10 30	0.09 14	0.05 20	0.17 32	0.09 23	0.15 29	0.15 56	0.18 32	0.09 27	0.18 83	0.38 7	0.28 21	0.20 38	0.14 25	0.19 26	0.12 19	0.34 52	0.30 31	0.07 23	0.09 27	0.14 28	0.12 21	0.18 26	0.13 28

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 57	0.18 44	0.12 34	0.11 35	0.12 42	0.10 18	0.05 20	0.23 51	0.14 51	0.30 82	0.13 44	0.27 69	0.17 70	0.11 26	1.00 123	0.40 67	0.29 87	0.30 130	0.36 66	0.34 130	0.56 106	1.17 149	0.17 133	0.10 31	0.15 33	0.48 190	0.23 41	0.22 63

RSM++	0.12 10	0.10 14	0.09 16	0.08 20	0.07 15	0.10 18	0.04 12	0.08 9	0.07 15	0.06 7	0.07 12	0.13 17	0.07 19	0.04 1	0.50 16	0.26 15	0.12 11	0.11 17	0.14 14	0.11 14	0.20 23	0.14 9	0.06 18	0.10 31	0.11 17	0.09 9	0.13 11	0.08 13

plain	0.21 32	0.20 71	0.12 34	0.11 35	0.14 56	0.10 18	0.06 25	0.22 46	0.11 34	0.23 47	0.08 18	0.22 46	0.11 38	0.17 66	0.66 40	0.45 95	0.25 57	0.20 53	0.26 39	0.12 19	0.46 75	0.42 41	0.07 23	0.14 74	0.17 45	0.17 34	0.19 30	0.21 60

MIF-Stereo (partial)	0.23 36	0.20 71	0.12 34	0.10 28	0.12 42	0.10 18	0.07 33	0.17 32	0.14 51	0.18 38	0.10 27	0.20 38	0.11 38	0.17 66	1.11 139	0.44 86	0.25 57	0.21 61	0.26 39	0.13 27	0.49 84	0.32 32	0.08 28	0.14 74	0.17 45	0.17 34	0.38 96	0.20 51

LL-Strereo2	0.28 53	0.17 35	0.14 61	0.12 40	0.11 36	0.10 18	0.06 25	0.29 80	0.16 66	0.30 82	0.14 53	0.22 46	0.11 38	0.34 172	0.56 22	0.42 74	0.23 44	0.17 39	0.39 72	0.17 43	0.70 130	1.53 200	0.10 45	0.11 39	0.24 82	0.17 34	0.25 47	0.17 43

ProNet	0.10 4	0.07 4	0.09 16	0.06 9	0.04 2	0.10 18	0.32 171	0.07 5	0.04 1	0.04 1	0.11 35	0.07 1	0.03 1	0.20 94	0.33 5	0.21 4	0.11 5	0.08 5	0.11 3	0.07 3	0.10 2	0.08 1	0.08 28	0.05 6	0.10 12	0.06 1	0.10 4	0.06 2

TESTraft	0.26 45	0.21 81	0.13 43	0.11 35	0.11 36	0.10 18	0.09 48	0.24 59	0.15 59	0.24 54	0.12 38	0.28 74	0.23 112	0.15 54	1.11 139	0.42 74	0.23 44	0.17 39	0.49 101	0.18 46	0.34 52	0.50 50	0.09 37	0.12 44	0.22 72	0.25 96	0.48 142	0.23 70

RAFT+CT+SA	0.25 41	0.21 81	0.13 43	0.13 48	0.09 27	0.10 18	0.08 39	0.32 110	0.13 44	0.24 54	0.10 27	0.26 64	0.21 101	0.09 21	0.98 121	0.58 138	0.18 30	0.16 34	0.40 77	0.14 33	0.33 50	0.72 85	0.07 23	0.12 44	0.19 60	0.17 34	0.32 60	0.20 51

RYNet	0.49 152	0.11 17	0.10 24	0.08 20	0.09 27	0.10 18	0.06 25	0.13 26	0.18 91	0.10 23	0.10 27	0.13 17	0.08 23	0.08 17	9.58 291	0.37 56	0.14 19	0.22 68	0.17 20	0.09 6	0.19 22	0.12 6	0.15 119	0.09 27	0.14 28	0.33 134	0.24 43	0.13 28

DEFOM-Stereo	0.14 15	0.12 20	0.09 16	0.08 20	0.08 23	0.11 27	0.04 12	0.10 20	0.07 15	0.08 16	0.10 27	0.12 12	0.06 12	0.07 14	0.51 18	0.29 23	0.17 28	0.14 25	0.17 20	0.10 11	0.32 47	0.16 14	0.08 28	0.07 17	0.12 21	0.13 25	0.25 47	0.13 28

GCAP-BAT	0.46 134	0.21 81	0.13 43	0.13 48	0.14 56	0.11 27	0.12 76	0.31 96	0.16 66	0.31 95	0.13 44	0.45 166	0.19 90	0.28 137	0.84 86	0.69 163	3.42 289	0.23 79	0.48 93	0.30 112	1.24 185	0.57 57	0.12 73	0.12 44	0.18 52	0.28 105	0.35 77	0.79 194

test_for_model	0.46 134	0.21 81	0.13 43	0.13 48	0.14 56	0.11 27	0.12 76	0.31 96	0.16 66	0.31 95	0.13 44	0.45 166	0.19 90	0.28 137	0.84 86	0.69 163	3.42 289	0.23 79	0.48 93	0.30 112	1.24 185	0.57 57	0.12 73	0.12 44	0.18 52	0.28 105	0.35 77	0.79 194

testlalala2	0.46 134	0.21 81	0.13 43	0.13 48	0.14 56	0.11 27	0.12 76	0.31 96	0.16 66	0.31 95	0.13 44	0.45 166	0.19 90	0.28 137	0.84 86	0.69 163	3.42 289	0.23 79	0.48 93	0.30 112	1.24 185	0.57 57	0.12 73	0.12 44	0.18 52	0.28 105	0.35 77	0.79 194

MGS-Stereo	0.36 98	0.22 98	0.14 61	0.13 48	0.13 51	0.11 27	0.10 59	0.21 44	0.12 40	0.18 38	0.13 44	0.21 41	0.16 61	0.13 35	4.38 240	0.33 38	0.26 64	0.22 68	0.31 53	0.18 46	0.38 61	0.70 81	0.11 62	0.13 63	0.19 60	0.17 34	0.26 52	0.21 60

testlalala	0.46 134	0.21 81	0.13 43	0.13 48	0.14 56	0.11 27	0.12 76	0.31 96	0.16 66	0.31 95	0.13 44	0.45 166	0.19 90	0.28 137	0.84 86	0.69 163	3.42 289	0.23 79	0.48 93	0.30 112	1.24 185	0.57 57	0.12 73	0.12 44	0.18 52	0.28 105	0.35 77	0.79 194

testlalala_base	0.46 134	0.21 81	0.13 43	0.13 48	0.14 56	0.11 27	0.12 76	0.31 96	0.16 66	0.31 95	0.13 44	0.45 166	0.19 90	0.28 137	0.84 86	0.69 163	3.42 289	0.23 79	0.48 93	0.30 112	1.24 185	0.57 57	0.12 73	0.12 44	0.18 52	0.28 105	0.35 77	0.79 194

GCAP-Stereo	0.46 134	0.21 81	0.13 43	0.13 48	0.14 56	0.11 27	0.12 76	0.31 96	0.16 66	0.31 95	0.13 44	0.45 166	0.19 90	0.28 137	0.84 86	0.69 163	3.42 289	0.23 79	0.48 93	0.30 112	1.24 185	0.57 57	0.12 73	0.12 44	0.18 52	0.28 105	0.35 77	0.79 194

4D-IteraStereo	0.33 75	0.18 44	0.21 129	0.16 77	0.16 75	0.11 27	0.08 39	0.33 119	0.17 82	0.33 116	0.18 68	0.27 69	0.13 50	0.33 168	0.80 68	0.66 158	0.26 64	0.30 130	0.49 101	0.36 135	0.82 141	1.41 180	0.10 45	0.15 81	0.19 60	0.21 59	0.41 108	0.19 50

TestStereo1	0.27 49	0.22 98	0.12 34	0.12 40	0.12 42	0.11 27	0.09 48	0.24 59	0.15 59	0.24 54	0.12 38	0.34 117	0.23 112	0.14 43	1.09 134	0.44 86	0.24 51	0.17 39	0.51 110	0.15 36	0.35 57	0.79 96	0.08 28	0.12 44	0.22 72	0.24 79	0.49 144	0.23 70

SA-5K	0.27 49	0.22 98	0.12 34	0.12 40	0.12 42	0.11 27	0.09 48	0.24 59	0.15 59	0.24 54	0.12 38	0.34 117	0.23 112	0.14 43	1.09 134	0.44 86	0.24 51	0.17 39	0.51 110	0.15 36	0.35 57	0.79 96	0.08 28	0.12 44	0.22 72	0.24 79	0.49 144	0.23 70

test_4	0.38 103	0.17 35	0.16 75	0.14 60	0.13 51	0.11 27	0.38 192	0.24 59	0.14 51	0.31 95	0.11 35	0.24 51	0.12 44	0.34 172	0.91 108	0.70 172	0.24 51	0.29 124	0.37 68	0.29 105	0.51 93	1.32 165	0.09 37	0.12 44	0.27 105	0.91 234	0.91 223	0.87 208

RAFT + AFF	0.42 120	0.12 20	0.09 16	0.13 48	0.07 15	0.11 27	0.06 25	0.17 32	0.10 28	0.19 40	0.10 27	0.28 74	0.08 23	0.11 26	7.47 276	0.33 38	0.20 38	0.11 17	0.33 58	0.10 11	0.39 63	0.16 14	0.07 23	0.09 27	0.16 40	0.11 17	0.13 11	0.09 19

TDLM	0.13 13	0.14 28	0.13 43	0.10 28	0.12 42	0.11 27	0.10 59	0.14 27	0.10 28	0.09 19	0.16 66	0.17 30	0.10 32	0.09 21	0.28 3	0.19 3	0.15 21	0.14 25	0.13 7	0.10 11	0.15 10	0.11 4	0.09 37	0.10 31	0.11 17	0.10 14	0.15 19	0.15 34

Occ-G	0.15 18	0.13 25	0.10 24	0.09 25	0.08 23	0.12 41	0.04 12	0.08 9	0.06 6	0.05 2	0.10 27	0.10 5	0.06 12	0.06 11	0.49 15	0.31 31	0.13 17	0.13 21	0.84 173	0.09 6	0.21 25	0.20 22	0.06 18	0.07 17	0.10 12	0.08 6	0.18 26	0.09 19

AIO-Stereo	0.11 6	0.09 9	0.09 16	0.08 20	0.06 10	0.12 41	0.03 4	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.06 9	0.12 12	0.05 6	0.05 8	0.46 13	0.34 44	0.22 41	0.10 12	0.21 31	0.12 19	0.13 8	0.12 6	0.04 5	0.05 6	0.08 4	0.10 14	0.13 11	0.06 2

anonymousdsp	0.23 36	0.12 20	0.11 27	0.12 40	0.10 30	0.12 41	0.06 25	0.16 29	0.09 23	0.15 29	0.79 214	0.15 24	0.07 19	0.10 24	0.84 86	0.30 27	0.18 30	0.14 25	0.22 32	0.24 91	0.25 31	1.12 141	0.17 133	0.09 27	0.12 21	0.09 9	0.23 41	0.10 22

raftrobust	0.31 68	0.20 71	0.20 114	0.18 99	0.18 103	0.12 41	0.09 48	0.35 136	0.15 59	0.34 119	0.21 86	0.27 69	0.14 52	0.39 196	0.70 49	0.54 129	0.27 69	0.21 61	0.75 161	0.19 52	0.59 113	1.07 131	0.19 151	0.14 74	0.26 97	0.24 79	0.27 54	0.24 75

ARAFT	0.27 49	0.17 35	0.12 34	0.15 67	0.12 42	0.12 41	0.06 25	0.20 40	0.13 44	0.36 141	0.15 56	0.29 82	0.11 38	0.27 129	0.88 107	0.39 62	0.27 69	0.24 89	0.52 118	0.13 27	0.50 90	0.90 107	0.09 37	0.11 39	0.21 69	0.14 29	0.38 96	0.18 47

LoS_RVC	0.37 99	0.25 145	0.20 114	0.10 28	0.17 94	0.13 46	0.09 48	0.24 59	0.25 142	0.38 157	0.25 105	0.36 123	0.34 170	0.22 97	0.81 70	0.78 183	0.41 152	0.42 202	0.56 124	0.27 97	0.97 152	1.33 166	0.14 103	0.15 81	0.28 113	0.22 60	0.25 47	0.29 98

tt_ll	0.37 99	0.25 145	0.20 114	0.10 28	0.17 94	0.13 46	0.09 48	0.24 59	0.25 142	0.38 157	0.25 105	0.36 123	0.34 170	0.22 97	0.81 70	0.78 183	0.41 152	0.42 202	0.56 124	0.27 97	0.97 152	1.33 166	0.14 103	0.15 81	0.28 113	0.22 60	0.25 47	0.29 98

CAS	0.34 81	0.20 71	0.13 43	0.15 67	0.15 67	0.13 46	0.15 114	0.23 51	0.23 129	0.37 148	0.27 120	0.28 74	0.30 151	0.53 223	0.74 52	0.69 163	0.38 136	0.37 177	0.35 63	0.36 135	0.72 134	1.09 133	0.11 62	0.13 63	0.24 82	0.25 96	0.28 57	0.34 126

raft+_RVC	0.26 45	0.19 56	0.15 67	0.15 67	0.15 67	0.13 46	0.14 104	0.30 86	0.14 51	0.28 69	0.18 68	0.22 46	0.11 38	0.19 86	0.62 33	0.43 82	0.23 44	0.17 39	0.41 78	0.28 101	0.45 74	0.95 113	0.09 37	0.11 39	0.20 67	0.18 48	0.25 47	0.20 51

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 41	0.20 71	0.18 91	0.15 67	0.17 94	0.13 46	0.10 59	0.29 80	0.15 59	0.33 116	0.15 56	0.31 101	0.22 106	0.14 43	0.66 40	0.37 56	0.22 41	0.15 31	0.50 107	0.16 40	0.32 47	0.59 64	0.10 45	0.13 63	0.24 82	0.19 53	0.47 139	0.20 51

MMNet	0.24 39	0.15 30	0.12 34	0.13 48	0.13 51	0.13 46	0.10 59	0.16 29	0.12 40	0.13 25	0.14 53	0.19 34	0.09 27	0.18 83	2.14 189	0.25 12	0.18 30	0.16 34	0.20 28	0.14 33	0.20 23	0.37 37	0.10 45	0.12 44	0.15 33	0.15 31	0.28 57	0.16 37

delet	0.15 18	0.14 28	0.12 34	0.12 40	0.12 42	0.13 46	0.09 48	0.12 24	0.09 23	0.15 29	0.11 35	0.16 27	0.09 27	0.11 26	0.57 24	0.23 9	0.16 23	0.13 21	0.13 7	0.12 19	0.17 15	0.29 30	0.09 37	0.10 31	0.13 23	0.12 21	0.20 33	0.13 28

DMCA	0.26 45	0.17 35	0.16 75	0.13 48	0.14 56	0.13 46	0.11 66	0.18 37	0.15 59	0.19 40	0.18 68	0.28 74	0.12 44	0.15 54	1.79 170	0.60 142	0.32 106	0.46 211	0.24 33	0.15 36	0.26 34	0.21 23	0.13 91	0.12 44	0.17 45	0.17 34	0.21 36	0.17 43

RSM	0.11 6	0.09 9	0.09 16	0.07 15	0.06 10	0.14 54	0.03 4	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.07 12	0.13 17	0.06 12	0.04 1	0.51 18	0.26 15	0.10 3	0.10 12	0.14 14	0.11 14	0.17 15	0.13 8	0.04 5	0.06 13	0.09 8	0.11 17	0.13 11	0.07 8

trnet	0.35 91	0.23 118	0.19 100	0.17 90	0.20 119	0.14 54	0.08 39	0.35 136	0.20 108	0.35 127	0.21 86	0.38 130	0.31 153	0.14 43	0.78 62	0.76 181	0.40 146	0.30 130	0.43 86	0.52 190	0.98 155	0.80 98	0.12 73	0.15 81	0.25 90	0.24 79	0.37 91	0.32 117

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 57	0.16 33	0.16 75	0.15 67	0.13 51	0.14 54	0.08 39	0.29 80	0.23 129	0.28 69	0.29 133	0.26 64	0.17 70	0.17 66	0.79 65	0.54 129	0.27 69	0.24 89	0.32 55	0.20 58	0.42 69	1.19 151	0.10 45	0.13 63	0.23 75	0.33 134	0.21 36	0.28 94

RAFT_CTSACE	0.21 32	0.20 71	0.13 43	0.12 40	0.10 30	0.14 54	0.08 39	0.24 59	0.10 28	0.26 65	0.10 27	0.21 41	0.18 79	0.11 26	0.57 24	0.35 47	0.19 36	0.14 25	0.26 39	0.18 46	0.31 45	0.70 81	0.08 28	0.10 31	0.27 105	0.17 34	0.33 65	0.16 37

AFF-stereo	0.22 34	0.19 56	0.15 67	0.14 60	0.12 42	0.14 54	0.06 25	0.24 59	0.13 44	0.29 75	0.12 38	0.24 51	0.10 32	0.08 17	0.60 30	0.38 58	0.18 30	0.19 48	0.48 93	0.12 19	0.28 38	0.56 54	0.08 28	0.10 31	0.19 60	0.18 48	0.43 125	0.16 37

PMTNet	0.42 120	0.24 133	0.21 129	0.18 99	0.17 94	0.14 54	0.32 171	0.31 96	0.24 134	0.37 148	0.25 105	0.38 130	0.38 188	0.17 66	1.19 144	1.08 214	0.45 171	0.27 106	0.56 124	0.43 166	1.15 173	1.08 132	0.13 91	0.14 74	0.40 179	0.26 100	0.32 60	0.37 140

HITNet	0.31 68	0.18 44	0.15 67	0.17 90	0.15 67	0.14 54	0.10 59	0.29 80	0.19 99	0.30 82	0.20 81	0.28 74	0.18 79	0.29 146	1.30 148	0.42 74	0.27 69	0.20 53	0.37 68	0.17 43	0.64 122	0.99 120	0.12 73	0.15 81	0.19 60	0.19 53	0.39 100	0.26 86
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
AEACV	0.25 41	0.17 35	0.11 27	0.09 25	0.07 15	0.15 61	0.04 12	0.08 9	0.06 6	0.07 13	0.07 12	0.13 17	0.08 23	0.12 34	1.39 157	0.79 185	0.16 23	0.14 25	0.25 35	0.19 52	0.24 30	1.00 122	0.10 45	0.07 17	0.10 12	0.95 239	0.14 17	0.08 13

anonymousdsp2	0.30 61	0.20 71	0.16 75	0.14 60	0.13 51	0.15 61	0.11 66	0.28 76	0.12 40	0.25 62	1.08 237	0.24 51	0.12 44	0.15 54	0.71 50	0.42 74	0.25 57	0.20 53	0.45 91	0.38 148	0.41 66	0.96 115	0.10 45	0.13 63	0.20 67	0.17 34	0.43 125	0.18 47

Sa-1000	0.33 75	0.21 81	0.14 61	0.15 67	0.16 75	0.15 61	0.08 39	0.36 153	0.17 82	0.31 95	0.15 56	0.41 150	0.18 79	0.25 119	0.82 83	0.48 108	0.32 106	0.33 149	0.65 146	0.19 52	0.65 123	1.11 139	0.09 37	0.17 106	0.33 142	0.29 116	0.51 152	0.27 92

SA	0.30 61	0.21 81	0.14 61	0.14 60	0.14 56	0.15 61	0.07 33	0.35 136	0.16 66	0.31 95	0.12 38	0.41 150	0.14 52	0.20 94	0.74 52	0.56 135	0.27 69	0.30 130	0.58 135	0.21 72	0.49 84	0.88 105	0.08 28	0.15 81	0.27 105	0.28 105	0.56 166	0.26 86

IPLG	0.72 192	0.20 71	0.18 91	0.16 77	0.17 94	0.15 61	0.13 95	0.35 136	0.22 121	0.35 127	1.18 243	0.29 82	0.24 117	0.54 226	9.17 287	0.54 129	0.35 125	0.29 124	0.56 124	0.37 141	0.54 105	1.38 174	0.11 62	0.57 247	0.35 152	0.29 116	0.67 192	0.22 63

AASNet	0.20 31	0.17 35	0.13 43	0.14 60	0.15 67	0.15 61	0.13 95	0.17 32	0.09 23	0.15 29	0.15 56	0.16 27	0.09 27	0.14 43	1.03 126	0.22 6	0.18 30	0.16 34	0.17 20	0.14 33	0.17 15	0.76 90	0.10 45	0.11 39	0.15 33	0.13 25	0.17 24	0.12 26

rafts_anoy	0.28 53	0.23 118	0.18 91	0.17 90	0.19 112	0.15 61	0.11 66	0.34 125	0.14 51	0.26 65	0.21 86	0.25 58	0.14 52	0.22 97	0.65 38	0.40 67	0.34 118	0.24 89	0.48 93	0.33 125	0.52 98	0.76 90	0.11 62	0.16 96	0.24 82	0.23 67	0.24 43	0.26 86

CREStereo++_RVC	0.45 131	0.22 98	0.20 114	0.17 90	0.20 119	0.15 61	0.11 66	0.34 125	0.19 99	0.35 127	0.19 78	0.32 108	0.31 153	0.16 60	1.29 147	0.81 190	0.38 136	0.27 106	0.56 124	0.36 135	1.08 163	1.26 159	0.13 91	0.15 81	0.26 97	0.22 60	2.29 283	0.31 111
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
RALCasStereoNet	0.30 61	0.24 133	0.19 100	0.20 114	0.19 112	0.15 61	0.17 126	0.33 119	0.14 51	0.30 82	0.20 81	0.27 69	0.15 58	0.26 123	0.65 38	0.61 146	0.31 101	0.23 79	0.34 61	0.29 105	0.58 111	1.04 128	0.11 62	0.16 96	0.25 90	0.25 96	0.24 43	0.26 86

CREStereo	0.38 103	0.22 98	0.20 114	0.17 90	0.16 75	0.15 61	0.08 39	0.36 153	0.24 134	0.36 141	0.27 120	0.39 135	0.39 193	0.16 60	0.92 109	0.97 204	0.46 177	0.27 106	0.43 86	0.52 190	1.15 173	1.04 128	0.13 91	0.16 96	0.25 90	0.24 79	0.37 91	0.31 111
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
DN-CSS_ROB	0.35 91	0.22 98	0.24 150	0.23 135	0.26 162	0.15 61	0.12 76	0.42 182	0.19 99	0.39 162	0.41 167	0.34 117	0.26 132	0.32 165	0.67 43	0.42 74	0.30 96	0.23 79	0.92 181	0.21 72	0.80 139	0.68 79	0.15 119	0.27 179	0.24 82	0.22 60	0.41 108	0.30 103

MoCha-V2	0.15 18	0.09 9	0.09 16	0.06 9	0.07 15	0.16 72	0.04 12	0.07 5	0.04 1	0.06 7	0.08 18	0.12 12	0.16 61	0.05 8	0.79 65	0.24 10	0.11 5	0.09 9	0.13 7	0.21 72	0.16 13	0.76 90	0.04 5	0.05 6	0.09 8	0.09 9	0.08 3	0.05 1

CES	0.41 118	0.19 56	0.16 75	0.14 60	0.18 103	0.16 72	0.10 59	0.54 225	0.25 142	0.30 82	0.34 154	0.40 143	0.38 188	0.47 212	1.33 150	0.79 185	0.52 200	0.48 218	0.33 58	0.42 164	1.04 157	1.15 146	0.14 103	0.13 63	0.26 97	0.22 60	0.28 57	0.34 126

raft_robust	0.39 111	0.22 98	0.16 75	0.20 114	0.16 75	0.16 72	0.11 66	0.42 182	0.18 91	0.42 171	0.15 56	0.33 112	0.24 117	0.27 129	1.23 145	0.80 188	0.31 101	0.33 149	0.91 178	0.36 135	0.71 133	1.21 154	0.11 62	0.20 139	0.30 126	0.30 122	0.36 87	0.30 103

CIPLG	0.34 81	0.19 56	0.19 100	0.16 77	0.16 75	0.16 72	0.24 146	0.32 110	0.26 150	0.30 82	0.31 139	0.31 101	0.16 61	0.38 190	0.86 99	0.40 67	0.34 118	0.20 53	0.50 107	0.20 58	0.49 84	1.39 176	0.11 62	0.15 81	0.53 209	0.17 34	0.57 170	0.20 51

IPLGR_C	0.34 81	0.19 56	0.19 100	0.16 77	0.16 75	0.16 72	0.25 155	0.32 110	0.26 150	0.30 82	0.32 146	0.30 94	0.17 70	0.37 184	0.79 65	0.40 67	0.33 114	0.20 53	0.51 110	0.19 52	0.49 84	1.39 176	0.12 73	0.15 81	0.50 205	0.17 34	0.58 174	0.20 51

ACRE	0.35 91	0.19 56	0.18 91	0.16 77	0.16 75	0.16 72	0.24 146	0.32 110	0.25 142	0.30 82	0.43 169	0.31 101	0.17 70	0.38 190	0.81 70	0.40 67	0.34 118	0.20 53	0.51 110	0.20 58	0.50 90	1.39 176	0.12 73	0.15 81	0.51 207	0.17 34	0.57 170	0.20 51

RALAANet	0.30 61	0.22 98	0.19 100	0.17 90	0.17 94	0.16 72	0.11 66	0.28 76	0.16 66	0.24 54	0.21 86	0.24 51	0.18 79	0.30 152	0.63 35	0.39 62	0.28 79	0.25 96	0.56 124	0.29 105	0.76 135	1.03 127	0.11 62	0.17 106	0.23 75	0.24 79	0.41 108	0.23 70

BEATNet_4x	0.40 117	0.23 118	0.19 100	0.20 114	0.19 112	0.16 72	0.14 104	0.31 96	0.27 159	0.35 127	0.22 94	0.32 108	0.23 112	0.29 146	1.51 160	0.58 138	0.52 200	0.51 231	0.49 101	0.22 81	0.91 148	1.44 184	0.14 103	0.23 163	0.23 75	0.23 67	0.42 117	0.31 111

PWCDC_ROB	0.55 165	0.18 44	0.19 100	0.17 90	0.26 162	0.16 72	0.19 138	0.22 46	0.54 231	0.16 35	0.43 169	0.25 58	1.12 243	0.45 207	5.47 251	0.50 115	0.31 101	0.28 117	0.36 66	0.26 96	0.60 114	1.14 145	0.25 179	0.28 183	0.18 52	0.29 116	0.26 52	0.32 117

CASnet	0.31 68	0.22 98	0.14 61	0.15 67	0.17 94	0.17 81	0.08 39	0.30 86	0.18 91	0.34 119	0.21 86	0.38 130	0.28 141	0.13 35	0.75 58	0.44 86	0.32 106	0.26 102	0.43 86	0.34 130	1.11 167	0.69 80	0.11 62	0.14 74	0.25 90	0.17 34	0.33 65	0.25 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IER	0.35 91	0.19 56	0.16 75	0.17 90	0.16 75	0.17 81	0.12 76	0.23 51	0.14 51	0.28 69	0.25 105	0.31 101	0.14 52	0.23 105	3.85 233	0.29 23	0.25 57	0.20 53	0.24 33	0.20 58	0.28 38	0.21 23	0.18 143	0.14 74	0.19 60	0.24 79	0.38 96	0.25 80

MIPNet	0.77 197	0.23 118	0.18 91	0.24 144	0.22 141	0.17 81	0.13 95	0.34 125	0.70 245	0.40 165	2.24 279	0.31 101	0.29 143	0.57 232	5.70 255	1.03 207	0.45 171	0.33 149	0.82 170	0.56 195	0.62 120	1.53 200	0.12 73	0.92 278	0.91 248	0.39 157	1.12 242	0.30 103

IPLGR	0.76 196	0.26 161	0.21 129	0.23 135	0.23 146	0.17 81	0.12 76	0.33 119	0.20 108	0.41 169	1.59 261	0.32 108	0.31 153	0.53 223	9.00 285	0.62 151	0.41 152	0.38 190	0.65 146	0.47 184	0.76 135	1.41 180	0.12 73	0.24 168	0.35 152	0.39 157	0.63 186	0.28 94

s12784h	0.54 161	0.28 179	0.26 167	0.30 178	0.23 146	0.17 81	0.12 76	0.36 153	0.24 134	0.38 157	0.23 98	0.40 143	0.38 188	0.16 60	1.09 134	1.11 219	0.47 182	0.27 106	0.71 157	0.37 141	1.49 212	1.46 187	0.12 73	0.17 106	0.39 175	0.32 133	2.18 279	0.88 210

FINET	0.28 53	0.21 81	0.21 129	0.21 122	0.17 94	0.17 81	0.18 131	0.23 51	0.19 99	0.23 47	0.48 180	0.28 74	0.17 70	0.17 66	0.57 24	0.33 38	0.25 57	0.18 44	0.38 71	0.17 43	0.30 43	0.22 25	0.15 119	0.17 106	0.42 183	0.96 240	0.27 54	0.21 60

CVANet_RVC	0.18 28	0.18 44	0.18 91	0.20 114	0.15 67	0.17 81	0.13 95	0.23 51	0.11 34	0.14 28	0.22 94	0.20 38	0.12 44	0.48 216	0.35 6	0.21 4	0.17 28	0.16 34	0.16 18	0.13 27	0.18 19	0.15 11	0.10 45	0.12 44	0.14 28	0.12 21	0.19 30	0.16 37

PDISCO_ROB	0.30 61	0.23 118	0.20 114	0.22 132	0.20 119	0.17 81	0.18 131	0.24 59	0.19 99	0.29 75	0.27 120	0.23 49	0.18 79	0.17 66	0.71 50	0.45 95	0.27 69	0.33 149	0.39 72	0.25 93	0.47 82	0.62 71	0.13 91	0.18 118	0.31 135	0.29 116	0.54 160	0.29 98

MyStereo04	0.43 123	0.28 179	0.26 167	0.23 135	0.24 152	0.18 89	0.14 104	0.38 162	0.28 163	0.59 211	0.28 130	0.39 135	0.18 79	0.36 180	1.03 126	0.61 146	0.35 125	0.27 106	1.20 207	0.43 166	1.04 157	0.77 93	0.38 218	0.26 175	0.37 167	0.39 157	0.55 164	0.30 103

AE-Stereo	0.44 129	0.22 98	0.24 150	0.23 135	0.24 152	0.18 89	0.16 120	0.30 86	0.21 116	0.34 119	0.16 66	0.44 160	0.27 134	0.21 96	0.94 113	0.81 190	0.41 152	0.32 143	0.52 118	0.55 193	1.07 162	1.71 219	0.12 73	0.21 150	0.34 145	0.89 233	0.46 137	0.28 94

GLC_STEREO	0.31 68	0.23 118	0.24 150	0.20 114	0.20 119	0.18 89	0.14 104	0.38 162	0.16 66	0.34 119	0.25 105	0.29 82	0.16 61	0.17 66	0.68 47	0.52 126	0.37 131	0.27 106	0.42 80	0.37 141	0.90 146	0.42 41	0.13 91	0.15 81	0.24 82	0.18 48	0.48 142	0.25 80

HCRNet	0.34 81	0.24 133	0.13 43	0.26 160	0.11 36	0.18 89	0.13 95	0.20 40	0.09 23	0.54 201	0.20 81	0.29 82	0.10 32	0.13 35	3.96 234	0.29 23	0.21 40	0.15 31	0.25 35	0.13 27	0.25 31	0.40 40	0.13 91	0.10 31	0.13 23	0.14 29	0.36 87	0.15 34

HGLStereo	0.30 61	0.23 118	0.19 100	0.18 99	0.23 146	0.18 89	0.13 95	0.23 51	0.16 66	0.31 95	0.31 139	0.21 41	0.14 52	0.22 97	1.81 172	0.35 47	0.37 131	0.24 89	0.29 46	0.20 58	0.41 66	0.39 39	0.14 103	0.16 96	0.23 75	0.23 67	0.32 60	0.22 63

DMCA-RVC	0.41 118	0.21 81	0.22 138	0.32 187	0.28 173	0.18 89	0.45 206	0.34 125	0.30 170	0.32 108	1.09 238	0.31 101	0.16 61	0.30 152	2.90 211	0.35 47	0.26 64	0.25 96	0.26 39	0.30 112	0.38 61	0.34 33	0.16 127	0.28 183	0.35 152	0.20 57	0.36 87	0.27 92

RASNet	0.29 57	0.21 81	0.21 129	0.19 105	0.18 103	0.18 89	0.14 104	0.31 96	0.18 91	0.32 108	0.20 81	0.26 64	0.18 79	0.17 66	0.86 99	0.66 158	0.25 57	0.19 48	0.26 39	0.16 40	0.65 123	0.61 69	0.11 62	0.21 150	0.21 69	0.22 60	0.45 132	0.30 103

LoS	0.46 134	0.23 118	0.17 84	0.19 105	0.19 112	0.19 96	0.12 76	0.77 247	0.26 150	0.50 190	0.45 172	0.53 190	0.47 208	0.23 105	1.06 132	0.85 198	0.56 215	0.43 205	0.62 140	0.41 159	1.28 196	1.41 180	0.15 119	0.16 96	0.35 152	0.28 105	0.33 65	0.35 135
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.47 143	0.22 98	0.20 114	0.18 99	0.21 127	0.19 96	0.12 76	0.41 173	0.16 66	0.35 127	0.18 68	0.42 153	0.19 90	0.19 86	1.04 129	0.66 158	0.32 106	0.30 130	1.28 221	0.44 176	1.13 170	1.75 224	0.10 45	0.17 106	0.45 194	0.23 67	0.56 166	1.21 231

test_1	0.47 143	0.22 98	0.20 114	0.18 99	0.21 127	0.19 96	0.12 76	0.41 173	0.16 66	0.34 119	0.18 68	0.42 153	0.19 90	0.19 86	1.04 129	0.66 158	0.32 106	0.30 130	1.28 221	0.44 176	1.13 170	1.75 224	0.10 45	0.17 106	0.45 194	0.23 67	0.56 166	1.22 232

test_3	0.47 143	0.22 98	0.20 114	0.18 99	0.21 127	0.19 96	0.12 76	0.41 173	0.18 91	0.36 141	0.18 68	0.44 160	0.21 101	0.19 86	1.03 126	0.64 154	0.32 106	0.31 140	1.28 221	0.44 176	1.12 168	1.74 221	0.10 45	0.18 118	0.47 198	0.28 105	0.59 179	1.22 232

GMStereo	0.23 36	0.24 133	0.13 43	0.19 105	0.17 94	0.19 96	0.14 104	0.29 80	0.16 66	0.23 47	0.19 78	0.32 108	0.16 61	0.13 35	0.53 21	0.27 19	0.28 79	0.19 48	0.43 86	0.20 58	0.30 43	0.19 20	0.12 73	0.15 81	0.24 82	0.19 53	0.39 100	0.20 51
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.25 41	0.18 44	0.19 100	0.17 90	0.18 103	0.19 96	0.14 104	0.22 46	0.16 66	0.23 47	0.18 68	0.21 41	0.13 50	0.26 123	1.51 160	0.28 21	0.23 44	0.21 61	0.25 35	0.18 46	0.22 26	0.35 34	0.13 91	0.15 81	0.18 52	0.18 48	0.39 100	0.18 47

CFNet	0.29 57	0.23 118	0.19 100	0.25 150	0.22 141	0.19 96	0.15 114	0.30 86	0.17 82	0.28 69	0.23 98	0.37 127	0.19 90	0.22 97	1.38 156	0.25 12	0.26 64	0.21 61	0.27 45	0.19 52	0.31 45	0.45 44	0.12 73	0.17 106	0.28 113	0.24 79	0.37 91	0.31 111

Any-RAFT	0.58 169	0.22 98	0.32 194	0.23 135	0.21 127	0.20 103	0.14 104	0.42 182	0.25 142	0.40 165	1.16 241	0.49 183	0.32 162	0.37 184	0.87 105	0.85 198	0.67 227	0.38 190	1.20 207	0.41 159	2.25 275	1.67 213	0.18 143	0.17 106	0.43 188	0.49 193	0.44 128	0.84 205

LMCR-Stereo	0.33 75	0.23 118	0.19 100	0.19 105	0.18 103	0.20 103	0.13 95	0.30 86	0.19 99	0.29 75	0.23 98	0.33 112	0.29 143	0.40 200	0.67 43	0.45 95	0.39 141	0.28 117	0.53 121	0.38 148	0.51 93	0.96 115	0.14 103	0.19 129	0.25 90	0.24 79	0.33 65	0.31 111

sCroCo_RVC	0.46 134	0.20 71	0.16 75	0.15 67	0.16 75	0.20 103	0.12 76	0.32 110	0.32 181	0.35 127	0.24 101	0.43 156	0.45 206	0.15 54	0.83 85	1.10 218	0.47 182	0.40 197	0.67 151	0.43 166	1.55 225	1.85 229	0.14 103	0.22 158	0.30 126	0.30 122	0.49 144	0.32 117

HSM	0.39 111	0.24 133	0.23 144	0.26 160	0.25 155	0.20 103	0.18 131	0.41 173	0.20 108	0.32 108	0.30 137	0.39 135	0.24 117	0.22 97	2.57 203	0.39 62	0.33 114	0.22 68	0.49 101	0.30 112	0.70 130	0.47 47	0.14 103	0.20 139	0.29 119	0.31 125	0.44 128	0.33 122

DLCB_ROB	0.33 75	0.25 145	0.24 150	0.22 132	0.23 146	0.20 103	0.19 138	0.27 69	0.22 121	0.31 95	0.34 154	0.34 117	0.25 124	0.33 168	0.84 86	0.33 38	0.30 96	0.28 117	0.30 47	0.21 72	0.52 98	0.72 85	0.20 159	0.21 150	0.47 198	0.36 149	0.38 96	0.46 161

iinet-f	0.35 91	0.23 118	0.17 84	0.20 114	0.14 56	0.21 108	0.17 126	0.22 46	0.16 66	0.38 157	0.39 164	0.26 64	0.23 112	0.17 66	1.84 175	0.49 109	0.27 69	0.21 61	0.66 149	0.34 130	0.46 75	0.83 100	0.15 119	0.14 74	0.26 97	0.19 53	0.45 132	0.25 80

test_5	0.22 34	0.19 56	0.11 27	0.11 35	0.07 15	0.21 108	0.07 33	0.32 110	0.10 28	0.17 36	0.21 86	0.24 51	0.21 101	0.08 17	0.97 120	0.46 102	0.16 23	0.15 31	0.26 39	0.11 14	0.23 29	0.46 46	0.06 18	0.12 44	0.16 40	0.17 34	0.33 65	0.20 51

TestStereo	0.28 53	0.25 145	0.20 114	0.21 122	0.15 67	0.21 108	0.13 95	0.35 136	0.18 91	0.38 157	0.18 68	0.33 112	0.16 61	0.13 35	1.02 125	0.27 19	0.34 118	0.18 44	0.42 80	0.18 46	0.46 75	0.35 34	0.13 91	0.17 106	0.27 105	0.22 60	0.34 74	0.26 86

sAnonymous2	0.38 103	0.21 81	0.17 84	0.16 77	0.16 75	0.21 108	0.15 114	0.38 162	0.26 150	0.28 69	0.26 116	0.30 94	0.32 162	0.16 60	0.67 43	0.61 146	0.40 146	0.36 171	0.81 166	0.39 153	1.05 160	1.29 163	0.14 103	0.19 129	0.29 119	0.35 142	0.33 65	0.35 135

CroCo_RVC	0.38 103	0.21 81	0.17 84	0.16 77	0.16 75	0.21 108	0.15 114	0.38 162	0.26 150	0.28 69	0.26 116	0.30 94	0.32 162	0.16 60	0.67 43	0.61 146	0.40 146	0.36 171	0.81 166	0.39 153	1.05 160	1.29 163	0.14 103	0.19 129	0.29 119	0.35 142	0.33 65	0.35 135

UNet	0.30 61	0.21 81	0.19 100	0.19 105	0.20 119	0.21 108	0.15 114	0.27 69	0.17 82	0.29 75	0.21 86	0.25 58	0.18 79	0.59 234	1.64 165	0.31 31	0.27 69	0.22 68	0.30 47	0.21 72	0.34 52	0.25 27	0.15 119	0.19 129	0.21 69	0.24 79	0.44 128	0.26 86

FADNet-RVC-Resample	0.45 131	0.30 187	0.59 249	0.28 170	0.45 228	0.21 108	0.24 146	0.39 168	0.32 181	0.44 176	0.31 139	0.43 156	0.44 203	0.43 206	1.18 141	0.51 121	0.37 131	0.43 205	0.60 137	0.64 216	0.49 84	1.02 126	0.30 202	0.37 206	0.31 135	0.39 157	0.33 65	0.41 150

FADNet-RVC	0.38 103	0.25 145	0.26 167	0.27 162	0.26 162	0.21 108	0.42 201	0.33 119	0.24 134	0.34 119	0.26 116	0.42 153	0.28 141	0.27 129	0.95 115	0.42 74	0.39 141	0.27 106	0.73 159	0.41 159	0.63 121	0.86 104	0.21 163	0.27 179	0.34 145	0.33 134	0.33 65	0.42 153

GANet	0.19 29	0.17 35	0.16 75	0.16 77	0.16 75	0.21 108	0.14 104	0.20 40	0.13 44	0.15 29	0.20 81	0.37 127	0.10 32	0.14 43	0.42 9	0.22 6	0.40 146	0.20 53	0.17 20	0.11 14	0.22 26	0.14 9	0.12 73	0.12 44	0.15 33	0.13 25	0.20 33	0.17 43

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 75	0.26 161	0.24 150	0.23 135	0.29 175	0.21 108	0.35 184	0.28 76	0.52 227	0.37 148	0.25 105	0.35 121	0.17 70	0.29 146	1.32 149	0.32 37	0.25 57	0.21 61	0.35 63	0.23 85	0.29 41	0.62 71	0.16 127	0.18 118	0.23 75	0.42 169	0.32 60	0.32 117
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.34 81	0.23 118	0.20 114	0.22 132	0.19 112	0.21 108	0.16 120	0.49 212	0.18 91	0.36 141	0.24 101	0.27 69	0.29 143	0.22 97	1.33 150	0.45 95	0.30 96	0.24 89	0.64 145	0.18 46	0.68 126	0.55 53	0.14 103	0.21 150	0.26 97	0.25 96	0.49 144	0.30 103

TANstereo	0.43 123	0.22 98	0.18 91	0.21 122	0.21 127	0.22 119	0.11 66	0.27 69	0.22 121	0.32 108	0.25 105	0.25 58	0.25 124	0.24 112	1.37 154	0.81 190	0.43 165	0.41 199	0.67 151	0.39 153	1.08 163	1.16 147	0.48 238	0.16 96	0.17 45	0.23 67	0.99 231	0.24 75

XX-TBD	0.43 123	0.22 98	0.18 91	0.21 122	0.21 127	0.22 119	0.11 66	0.27 69	0.22 121	0.32 108	0.25 105	0.25 58	0.25 124	0.24 112	1.37 154	0.81 190	0.43 165	0.41 199	0.67 151	0.39 153	1.08 163	1.16 147	0.48 238	0.16 96	0.17 45	0.23 67	0.99 231	0.24 75

DSFCA	0.33 75	0.25 145	0.21 129	0.20 114	0.26 162	0.22 119	0.27 158	0.23 51	0.21 116	0.22 45	0.27 120	0.25 58	0.15 58	0.14 43	1.43 159	0.64 154	0.28 79	0.27 106	0.31 53	0.21 72	0.39 63	0.52 52	0.18 143	0.19 129	0.28 113	0.28 105	0.54 160	0.45 159

STTStereo	0.37 99	0.28 179	0.28 179	0.24 144	0.27 172	0.22 119	0.33 178	0.25 68	0.36 194	0.29 75	0.27 120	0.33 112	0.20 100	0.27 129	2.32 196	0.31 31	0.26 64	0.25 96	0.30 47	0.20 58	0.34 52	0.66 78	0.31 208	0.18 118	0.25 90	0.31 125	0.35 77	0.41 150

GIP-stereo	0.15 18	0.12 20	0.09 16	0.07 15	0.06 10	0.23 123	0.10 59	0.07 5	0.06 6	0.08 16	0.09 23	0.11 10	0.05 6	0.13 35	0.60 30	0.26 15	0.13 17	0.11 17	0.19 26	0.31 120	0.17 15	0.60 67	0.05 13	0.06 13	0.10 12	0.12 21	0.16 21	0.07 8

EGLCR-Stereo	0.60 171	0.22 98	0.22 138	0.15 67	0.18 103	0.23 123	0.09 48	0.32 110	0.22 121	0.32 108	0.19 78	0.38 130	0.27 134	0.14 43	0.81 70	0.74 178	0.39 141	0.37 177	0.72 158	0.28 101	1.20 182	2.19 266	0.12 73	0.68 263	0.23 75	1.54 262	3.67 296	0.34 126

CFNet_pseudo	0.47 143	0.23 118	0.23 144	0.27 162	0.25 155	0.23 123	0.17 126	0.31 96	0.19 99	0.37 148	0.29 133	0.38 130	0.27 134	0.23 105	4.35 239	0.44 86	0.28 79	0.23 79	1.00 187	0.19 52	0.46 75	0.59 64	0.40 224	0.18 118	0.27 105	0.28 105	0.36 87	0.35 135

ADLNet	0.53 159	0.26 161	0.18 91	0.21 122	0.21 127	0.23 123	0.19 138	0.30 86	0.17 82	0.23 47	0.22 94	0.62 202	0.18 79	0.48 216	6.87 268	0.38 58	0.28 79	0.21 61	0.25 35	0.20 58	0.33 50	0.90 107	0.18 143	0.13 63	0.25 90	0.26 100	0.34 74	0.23 70

DeepPruner_ROB	0.52 157	0.25 145	0.25 162	0.25 150	0.26 162	0.23 123	0.65 235	0.32 110	0.25 142	0.37 148	0.39 164	0.29 82	0.25 124	0.31 161	3.43 226	0.72 175	0.34 118	0.29 124	0.49 101	0.23 85	1.30 198	1.20 152	0.23 172	0.23 163	0.29 119	0.42 169	0.46 137	0.29 98

iResNetv2_ROB	0.46 134	0.24 133	0.17 84	0.27 162	0.21 127	0.23 123	0.14 104	0.49 212	0.19 99	0.37 148	0.29 133	0.37 127	0.27 134	0.26 123	3.28 225	0.42 74	0.28 79	0.22 68	0.85 175	0.23 85	1.22 183	0.59 64	0.16 127	0.26 175	0.27 105	0.24 79	0.57 170	0.28 94

DISCO	0.32 74	0.24 133	0.17 84	0.19 105	0.21 127	0.23 123	0.27 158	0.21 44	0.21 116	0.36 141	0.25 105	0.24 51	0.16 61	0.19 86	1.86 176	0.35 47	0.29 87	0.22 68	0.42 80	0.22 81	0.28 38	0.56 54	0.14 103	0.16 96	0.23 75	0.23 67	0.40 106	0.24 75

GREAT-IGEV	0.17 26	0.09 9	0.08 12	0.05 4	0.04 2	0.24 130	0.03 4	0.08 9	0.10 28	0.06 7	0.06 9	0.15 24	0.05 6	0.06 11	0.84 86	0.30 27	0.12 11	0.09 9	0.13 7	0.12 19	0.11 3	1.21 154	0.06 18	0.12 44	0.08 4	0.08 6	0.17 24	0.06 2

MIM_Stereo	0.26 45	0.18 44	0.14 61	0.15 67	0.14 56	0.24 130	0.07 33	0.27 69	0.11 34	0.24 54	0.12 38	0.20 38	0.12 44	0.17 66	0.85 96	0.44 86	0.24 51	0.19 48	0.54 122	0.20 58	0.46 75	0.70 81	0.08 28	0.12 44	0.17 45	0.29 116	0.34 74	0.16 37

RAFT	0.14 15	0.07 4	0.10 24	0.08 20	0.04 2	0.24 130	0.28 162	0.19 38	0.07 15	0.13 25	0.08 18	0.13 17	0.06 12	0.11 26	0.44 12	0.17 2	0.12 11	0.08 5	0.14 14	0.21 72	0.16 13	0.18 18	0.04 5	0.05 6	0.15 33	0.15 31	0.21 36	0.16 37

R-Stereo Train	0.54 161	0.24 133	0.24 150	0.24 144	0.18 103	0.24 130	0.09 48	0.34 125	0.30 170	0.52 195	0.66 200	0.44 160	0.32 162	0.55 228	0.74 52	1.07 211	0.58 218	0.52 235	1.27 218	0.64 216	1.51 215	1.89 232	0.14 103	0.20 139	0.35 152	0.42 169	0.35 77	0.47 164

RAFT-Stereo	0.54 161	0.24 133	0.24 150	0.24 144	0.18 103	0.24 130	0.09 48	0.34 125	0.30 170	0.52 195	0.66 200	0.44 160	0.32 162	0.55 228	0.74 52	1.07 211	0.58 218	0.52 235	1.27 218	0.64 216	1.51 215	1.89 232	0.14 103	0.20 139	0.35 152	0.42 169	0.35 77	0.47 164
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.35 91	0.26 161	0.23 144	0.25 150	0.24 152	0.24 130	0.16 120	0.27 69	0.19 99	0.30 82	0.29 133	0.31 101	0.17 70	0.33 168	0.75 58	0.46 102	0.51 195	0.24 89	0.81 166	0.21 72	0.58 111	0.70 81	0.18 143	0.34 197	0.30 126	0.31 125	0.42 117	0.34 126

AACVNet	0.31 68	0.26 161	0.21 129	0.27 162	0.28 173	0.25 136	0.18 131	0.30 86	0.20 108	0.31 95	0.30 137	0.29 82	0.18 79	0.36 180	0.62 33	0.43 82	0.31 101	0.26 102	0.37 68	0.25 93	0.42 69	0.62 71	0.20 159	0.20 139	0.29 119	0.31 125	0.42 117	0.37 140

FADNet	0.39 111	0.27 169	0.23 144	0.29 176	0.26 162	0.25 136	0.39 197	0.36 153	0.24 134	0.35 127	0.34 154	0.36 123	0.27 134	0.27 129	0.93 110	0.39 62	0.31 101	0.34 161	0.68 154	0.43 166	0.60 114	0.90 107	0.19 151	0.22 158	0.38 171	0.42 169	0.37 91	0.44 155

NCCL2	0.55 165	0.35 201	0.31 192	0.30 178	0.40 219	0.25 136	0.24 146	0.35 136	0.31 176	0.41 169	0.33 151	0.35 121	0.24 117	0.53 223	4.10 235	0.47 105	0.40 146	0.31 140	0.39 72	0.31 120	0.70 130	0.99 120	0.41 226	0.32 194	0.45 194	0.45 182	0.75 207	0.51 174

SACVNet	0.38 103	0.30 187	0.26 167	0.28 170	0.29 175	0.26 139	0.34 183	0.37 160	0.29 165	0.35 127	0.27 120	0.29 82	0.25 124	0.38 190	0.59 28	0.43 82	0.36 127	0.29 124	0.56 124	0.29 105	0.68 126	1.21 154	0.19 151	0.25 173	0.37 167	0.35 142	0.45 132	0.38 145

ICVP	0.44 129	0.24 133	0.30 184	0.25 150	0.23 146	0.26 139	0.18 131	0.31 96	0.25 142	0.37 148	0.31 139	0.33 112	0.29 143	0.25 119	0.64 36	0.61 146	0.50 191	0.78 270	0.59 136	0.44 176	0.99 156	1.82 227	0.33 214	0.24 168	0.30 126	0.35 142	0.37 91	0.34 126
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.54 161	0.23 118	0.19 100	0.21 122	0.22 141	0.26 139	0.18 131	0.34 125	0.31 176	0.36 141	0.28 130	0.30 94	0.22 106	0.22 97	2.69 206	0.58 138	0.37 131	0.28 117	1.14 202	0.32 122	1.08 163	0.88 105	0.18 143	0.24 168	0.26 97	0.23 67	0.58 174	2.34 258

PA-Net	0.52 157	0.36 206	0.36 207	0.25 150	0.37 213	0.26 139	0.32 171	0.33 119	0.36 194	0.30 82	0.26 116	0.30 94	0.31 153	0.47 212	2.30 194	0.51 121	0.24 51	0.28 117	0.30 47	0.29 105	0.34 52	0.90 107	0.60 247	0.26 175	0.32 140	0.72 221	0.32 60	2.29 257
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.39 111	0.36 206	0.26 167	0.29 176	0.31 184	0.26 139	0.19 138	0.30 86	0.23 129	0.35 127	0.27 120	0.45 166	0.25 124	0.34 172	0.82 83	0.45 95	0.30 96	0.25 96	0.96 186	0.23 85	0.69 128	0.75 89	0.45 231	0.21 150	0.35 152	0.31 125	0.35 77	0.45 159

castereo	0.42 120	0.20 71	0.19 100	0.16 77	0.16 75	0.27 144	0.09 48	0.29 80	0.21 116	0.33 116	0.22 94	0.40 143	0.37 187	0.19 86	0.81 70	0.77 182	0.45 171	0.34 161	0.57 131	0.43 166	1.52 217	1.45 186	0.13 91	0.15 81	0.27 105	0.59 207	0.52 155	0.31 111

Anonymous3	0.57 168	0.29 182	0.22 138	0.21 122	0.25 155	0.27 144	0.22 143	0.51 218	0.35 190	0.37 148	0.27 120	0.76 220	0.54 211	0.47 212	1.18 141	1.93 269	0.51 195	0.47 213	0.94 183	0.58 201	1.27 194	1.69 215	0.19 151	0.21 150	0.36 161	0.39 157	0.54 160	0.37 140

APVNet	0.39 111	0.27 169	0.20 114	0.24 144	0.26 162	0.27 144	0.24 146	0.31 96	0.22 121	0.26 65	0.31 139	0.29 82	0.17 70	0.27 129	1.75 169	0.50 115	0.45 171	0.35 166	0.66 149	0.32 122	0.51 93	0.97 117	0.16 127	0.25 173	0.28 113	0.24 79	0.44 128	0.30 103

psm_up	0.35 91	0.26 161	0.27 174	0.28 170	0.25 155	0.27 144	0.18 131	0.35 136	0.32 181	0.29 75	0.24 101	0.30 94	0.25 124	0.50 220	0.93 110	0.34 44	0.34 118	0.31 140	0.62 140	0.36 135	0.43 71	0.50 50	0.16 127	0.27 179	0.33 142	0.34 138	0.39 100	0.34 126

FADNet_RVC	0.85 210	0.35 201	1.01 270	0.44 219	0.63 248	0.27 144	0.63 230	0.43 189	0.46 213	0.48 187	0.50 182	0.65 209	0.54 211	0.58 233	3.52 227	0.82 195	0.52 200	1.02 284	1.68 235	0.71 227	1.59 229	1.50 195	0.45 231	0.59 252	0.56 217	0.43 175	1.89 272	0.62 185

HH	0.60 171	0.18 44	0.35 204	0.23 135	0.21 127	0.28 149	0.24 146	0.42 182	0.26 150	0.74 254	0.25 105	0.46 174	0.36 177	0.24 112	0.81 70	1.44 244	0.38 136	0.37 177	1.21 209	0.64 216	2.13 264	1.97 243	0.27 187	0.20 139	0.59 224	0.41 166	0.83 214	0.63 186

HanStereo	0.60 171	0.18 44	0.35 204	0.23 135	0.21 127	0.28 149	0.24 146	0.42 182	0.26 150	0.74 254	0.25 105	0.46 174	0.36 177	0.24 112	0.81 70	1.44 244	0.38 136	0.37 177	1.21 209	0.64 216	2.13 264	1.97 243	0.27 187	0.20 139	0.59 224	0.41 166	0.83 214	0.63 186

AF-Net	0.38 103	0.25 145	0.25 162	0.25 150	0.30 180	0.28 149	0.41 199	0.36 153	0.30 170	0.25 62	0.32 146	0.39 135	0.21 101	0.23 105	2.08 187	0.31 31	0.23 44	0.22 68	0.39 72	0.22 81	0.53 100	0.78 94	0.21 163	0.19 129	0.26 97	0.27 102	0.42 117	0.33 122

RP	0.45 131	0.29 182	0.33 196	0.30 178	0.31 184	0.28 149	0.35 184	0.34 125	0.33 187	0.23 47	0.36 161	0.36 123	0.26 132	0.24 112	3.81 231	0.31 31	0.28 79	0.22 68	0.33 58	0.23 85	0.26 34	0.85 103	0.19 151	0.22 158	0.29 119	0.29 116	0.52 155	0.36 139

Nwc_Net	0.38 103	0.25 145	0.25 162	0.25 150	0.30 180	0.28 149	0.41 199	0.36 153	0.30 170	0.25 62	0.32 146	0.39 135	0.21 101	0.23 105	2.08 187	0.31 31	0.23 44	0.22 68	0.39 72	0.22 81	0.53 100	0.78 94	0.21 163	0.19 129	0.26 97	0.27 102	0.42 117	0.33 122

RTSC	0.65 184	0.25 145	0.27 174	0.24 144	0.26 162	0.28 149	0.42 201	0.35 136	0.33 187	0.43 172	0.47 177	0.30 94	0.27 134	0.29 146	7.17 272	0.50 115	0.48 188	0.30 130	0.75 161	0.33 125	0.78 138	0.93 112	0.17 133	0.30 191	0.28 113	0.31 125	0.49 144	0.59 182

HSM-Net_RVC	0.94 213	0.26 161	0.27 174	0.43 214	0.31 184	0.28 149	0.23 145	0.48 209	0.29 165	0.58 207	0.98 234	11.38 300	0.46 207	0.24 112	1.33 150	0.65 157	0.47 182	0.30 130	0.57 131	0.57 197	1.31 199	1.26 159	0.27 187	0.44 222	0.43 188	0.45 182	0.54 160	0.48 166
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	0.51 155	0.27 169	0.27 174	0.32 187	0.26 162	0.29 156	0.67 237	0.40 171	0.30 170	0.47 184	0.52 185	0.47 179	0.36 177	0.16 60	0.74 52	0.67 162	0.71 232	0.46 211	0.78 164	0.28 101	1.67 232	1.48 190	0.17 133	0.20 139	0.42 183	0.34 138	0.53 158	0.46 161
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
pcwnet_v2	0.69 187	0.27 169	0.31 192	0.31 184	0.33 191	0.29 156	0.24 146	0.34 125	0.25 142	0.50 190	0.40 166	1.66 258	0.40 195	0.31 161	5.73 257	0.60 142	0.36 127	0.30 130	1.08 196	0.23 85	0.82 141	0.90 107	0.57 244	0.22 158	0.35 152	0.36 149	0.51 152	0.87 208

MLCV	0.53 159	0.25 145	0.24 150	0.36 199	0.32 187	0.30 158	0.22 143	0.46 205	0.47 219	0.53 198	0.80 216	0.51 187	0.40 195	0.26 123	0.94 113	1.44 244	0.41 152	0.30 130	1.26 215	0.27 97	1.16 178	1.23 158	0.23 172	0.35 203	0.33 142	0.35 142	0.49 144	0.34 126

EKT-Stereo	1.22 235	0.27 169	0.24 150	0.28 170	0.25 155	0.31 159	0.54 218	0.43 189	0.29 165	0.44 176	0.57 189	0.49 183	0.44 203	0.31 161	13.29 305	2.18 278	0.54 206	0.53 238	1.26 215	1.02 265	5.16 300	2.03 247	0.14 103	0.19 129	0.42 183	0.35 142	0.56 166	0.34 126

AnonymousM	0.60 171	0.18 44	0.13 43	0.13 48	0.11 36	0.31 159	0.07 33	0.35 136	0.23 129	0.31 95	0.42 168	0.28 74	0.31 153	0.37 184	1.34 153	0.89 201	0.44 169	0.33 149	0.42 80	0.57 197	0.97 152	1.20 152	0.17 133	0.34 197	0.16 40	0.82 228	2.20 281	3.23 275

GEStereo_RVC	0.47 143	0.27 169	0.34 200	0.27 162	0.26 162	0.31 159	0.53 217	0.41 173	0.24 134	0.35 127	0.27 120	0.40 143	0.24 117	0.30 152	0.81 70	0.74 178	0.49 190	0.37 177	0.91 178	0.38 148	0.90 146	1.80 226	0.21 163	0.34 197	0.31 135	0.30 122	0.51 152	0.48 166

NCC-stereo	0.47 143	0.33 196	0.30 184	0.31 184	0.33 191	0.31 159	0.38 192	0.41 173	0.40 200	0.24 54	0.38 162	0.39 135	0.36 177	0.28 137	3.13 219	0.36 52	0.29 87	0.32 143	0.42 80	0.43 166	0.44 72	0.84 101	0.28 193	0.23 163	0.36 161	0.44 180	0.45 132	0.44 155

Abc-Net	0.47 143	0.33 196	0.30 184	0.31 184	0.33 191	0.31 159	0.38 192	0.41 173	0.40 200	0.24 54	0.38 162	0.39 135	0.36 177	0.28 137	3.13 219	0.36 52	0.29 87	0.32 143	0.42 80	0.43 166	0.44 72	0.84 101	0.28 193	0.23 163	0.36 161	0.44 180	0.45 132	0.44 155
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.48 150	0.40 223	0.29 182	0.27 162	0.32 187	0.31 159	0.28 162	0.27 69	0.32 181	0.32 108	0.43 169	1.12 235	0.24 117	0.32 165	1.68 166	0.51 121	0.66 226	0.29 124	0.41 78	0.33 125	0.69 128	1.26 159	0.26 183	0.26 175	0.30 126	0.35 142	0.75 207	0.44 155

Reg-Stereo(zero)	0.71 190	0.22 98	0.30 184	0.21 122	0.22 141	0.32 165	0.36 189	0.77 247	0.44 208	0.65 230	1.65 266	0.54 192	0.36 177	1.01 251	0.86 99	1.42 241	0.50 191	0.26 102	1.07 194	0.60 205	1.15 173	2.16 261	0.28 193	0.17 106	0.55 215	0.93 236	1.09 237	1.15 226

HI	0.71 190	0.22 98	0.30 184	0.21 122	0.22 141	0.32 165	0.36 189	0.77 247	0.44 208	0.65 230	1.65 266	0.54 192	0.36 177	1.01 251	0.86 99	1.42 241	0.50 191	0.26 102	1.07 194	0.60 205	1.15 173	2.16 261	0.28 193	0.17 106	0.55 215	0.93 236	1.09 237	1.15 226

ITSA-stereo	0.96 214	0.36 206	0.34 200	0.55 231	0.41 222	0.32 165	0.64 233	0.52 224	0.47 219	0.71 247	1.48 257	0.67 211	0.62 218	0.35 177	3.07 218	1.67 260	0.52 200	0.56 246	1.10 197	0.87 248	1.33 200	1.89 232	0.52 241	0.51 235	0.50 205	1.05 244	3.15 294	1.80 253

dd	0.37 99	0.25 145	0.15 67	0.44 219	0.16 75	0.32 165	0.19 138	0.28 76	0.13 44	0.29 75	0.14 53	0.44 160	0.14 52	0.15 54	2.86 208	0.38 58	0.36 127	0.22 68	0.52 118	0.34 130	0.32 47	0.28 29	0.17 133	0.29 189	0.27 105	0.20 57	0.40 106	0.32 117

GMOStereo	0.34 81	0.19 56	0.15 67	0.16 77	0.16 75	0.32 165	0.12 76	0.35 136	0.17 82	0.35 127	0.15 56	0.29 82	0.22 106	0.17 66	0.81 70	0.49 109	0.29 87	0.33 149	0.51 110	0.37 141	0.56 106	1.49 191	0.10 45	0.13 63	0.30 126	0.24 79	0.41 108	0.22 63

error version	0.34 81	0.19 56	0.15 67	0.16 77	0.16 75	0.32 165	0.12 76	0.35 136	0.17 82	0.35 127	0.15 56	0.29 82	0.22 106	0.17 66	0.81 70	0.49 109	0.29 87	0.33 149	0.51 110	0.37 141	0.56 106	1.49 191	0.10 45	0.13 63	0.30 126	0.24 79	0.41 108	0.22 63

test-v	0.34 81	0.19 56	0.15 67	0.16 77	0.16 75	0.32 165	0.12 76	0.35 136	0.17 82	0.35 127	0.15 56	0.29 82	0.22 106	0.17 66	0.81 70	0.49 109	0.29 87	0.33 149	0.51 110	0.37 141	0.56 106	1.49 191	0.10 45	0.13 63	0.30 126	0.24 79	0.41 108	0.22 63

GwcNet-ADL	0.72 192	0.35 201	0.37 211	0.41 211	0.34 201	0.32 165	0.27 158	0.40 171	0.27 159	0.61 218	1.53 259	0.63 206	0.41 199	0.33 168	3.69 229	1.34 235	0.50 191	0.56 246	0.91 178	0.87 248	1.18 180	1.60 207	0.24 176	0.27 179	0.36 161	0.48 190	0.47 139	0.66 190

PSMNet-ADL	0.77 197	0.29 182	0.30 184	0.33 189	0.32 187	0.32 165	0.37 191	0.55 226	0.35 190	0.71 247	1.43 256	0.56 196	1.01 237	2.47 279	1.18 141	2.02 273	1.58 266	0.41 199	1.06 193	0.50 188	1.25 192	1.44 184	0.35 217	0.24 168	0.35 152	0.41 166	0.65 188	0.34 126

GANet-ADL	0.60 171	0.27 169	0.26 167	0.28 170	0.29 175	0.32 165	0.25 155	0.35 136	0.27 159	0.61 218	1.04 236	0.41 150	0.29 143	0.30 152	1.87 177	1.08 214	0.51 195	0.37 177	1.17 205	0.85 245	1.27 194	1.88 231	0.19 151	0.23 163	0.32 140	0.37 152	0.58 174	0.46 161

test-2	0.34 81	0.19 56	0.15 67	0.16 77	0.16 75	0.32 165	0.12 76	0.35 136	0.17 82	0.35 127	0.15 56	0.29 82	0.22 106	0.17 66	0.81 70	0.49 109	0.29 87	0.33 149	0.51 110	0.37 141	0.56 106	1.49 191	0.10 45	0.13 63	0.30 126	0.24 79	0.41 108	0.22 63

ADCRef	1.02 222	0.34 200	0.38 213	0.23 135	0.35 206	0.32 165	0.40 198	0.36 153	0.86 252	0.39 162	0.31 139	0.39 135	0.25 124	0.28 137	9.75 293	0.63 153	0.33 114	0.32 143	0.81 166	0.56 195	0.47 82	0.72 85	0.47 235	0.34 197	1.00 252	1.09 245	0.99 231	5.10 291

SHD	0.72 192	0.30 187	0.42 225	0.35 197	0.34 201	0.33 177	0.45 206	0.49 212	0.44 208	0.53 198	0.63 196	0.47 179	0.64 220	0.34 172	6.15 261	0.52 126	0.47 182	0.37 177	0.94 183	0.45 180	0.88 145	1.12 141	0.25 179	0.42 218	0.47 198	0.47 189	0.50 150	0.63 186

IGEV-Stereo+	0.31 68	0.72 252	0.08 12	0.12 40	0.10 30	0.34 178	0.04 12	0.20 40	0.12 40	0.30 82	0.59 192	0.21 41	0.38 188	0.13 35	0.64 36	0.51 121	0.19 36	0.19 48	0.30 47	0.34 130	0.51 93	0.56 54	0.13 91	0.07 17	0.13 23	1.20 249	0.14 17	0.12 26

DAS	0.67 185	0.27 169	0.24 150	0.38 205	0.33 191	0.34 178	0.33 178	0.51 218	0.46 213	0.61 218	0.94 231	0.78 222	0.67 225	0.19 86	0.96 117	1.83 264	0.55 208	0.47 213	1.12 199	0.61 207	2.11 260	1.69 215	0.27 187	0.44 222	0.43 188	0.43 175	0.62 184	0.48 166

SepStereo	0.67 185	0.27 169	0.24 150	0.38 205	0.33 191	0.34 178	0.33 178	0.51 218	0.46 213	0.61 218	0.94 231	0.78 222	0.67 225	0.19 86	0.96 117	1.83 264	0.55 208	0.47 213	1.12 199	0.61 207	2.11 260	1.69 215	0.27 187	0.44 222	0.43 188	0.43 175	0.62 184	0.48 166

NVstereo2D	0.63 180	0.25 145	0.20 114	0.28 170	0.25 155	0.34 178	0.35 184	0.30 86	0.22 121	0.39 162	0.33 151	0.26 64	0.16 61	0.42 205	9.29 289	0.43 82	0.32 106	0.27 106	0.35 63	0.20 58	0.35 57	0.44 43	0.30 202	0.21 150	0.31 135	0.23 67	0.27 54	0.25 80

PWC_ROB	0.69 187	0.37 212	0.41 221	0.30 178	0.35 206	0.34 178	0.50 213	0.39 168	0.69 244	0.45 180	0.80 216	0.54 192	1.20 245	0.29 146	2.36 197	1.23 226	0.63 224	0.53 238	1.01 188	0.46 183	1.15 173	1.40 179	0.26 183	0.49 230	0.38 171	0.37 152	0.68 193	0.97 213

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 49	0.18 44	0.11 27	0.12 40	0.11 36	0.35 183	0.05 20	0.23 51	0.14 51	0.30 82	0.21 86	0.24 51	0.35 175	0.13 35	0.76 60	0.60 142	0.27 69	0.28 117	0.32 55	0.33 125	0.61 117	0.60 67	0.09 37	0.08 23	0.14 28	0.38 155	0.24 43	0.14 33

FCDSN-DC	0.84 209	0.37 212	0.67 254	0.40 210	0.40 219	0.35 183	0.89 246	0.39 168	0.31 176	0.46 181	0.35 159	0.44 160	0.31 153	0.38 190	8.90 282	0.84 197	0.47 182	0.48 218	0.73 159	0.38 148	1.12 168	1.58 204	0.30 202	0.57 247	0.37 167	0.42 169	0.42 117	0.37 140
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
stereogan	0.43 123	0.33 196	0.30 184	0.33 189	0.37 213	0.35 183	0.30 166	0.35 136	0.32 181	0.30 82	0.31 139	0.46 174	0.30 151	0.27 129	1.62 164	0.41 73	0.30 96	0.25 96	0.44 90	0.29 105	0.37 60	1.61 209	0.23 172	0.24 168	0.29 119	0.31 125	0.57 170	0.39 147

ADCP+	0.99 219	0.33 196	0.34 200	0.25 150	0.34 201	0.35 183	0.49 212	0.31 96	0.66 241	0.59 211	0.48 180	0.75 218	0.18 79	0.30 152	9.27 288	0.47 105	0.27 69	0.27 106	0.78 164	0.80 237	0.51 93	0.72 85	0.18 143	0.18 118	0.69 232	2.01 275	1.44 254	3.81 283

GANetREF_RVC	0.50 153	0.40 223	0.38 213	0.38 205	0.35 206	0.35 183	0.32 171	0.51 218	0.42 207	0.48 187	0.27 120	0.71 214	0.44 203	0.29 146	1.10 138	0.45 95	1.07 249	0.33 149	0.62 140	0.36 135	0.86 144	0.64 75	0.30 202	0.39 213	0.44 192	0.40 165	0.64 187	0.50 172
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
PS-NSSS	0.43 123	0.38 220	0.25 162	0.42 212	0.30 180	0.35 183	0.32 171	0.34 125	0.20 108	0.36 141	0.24 101	0.74 217	0.24 117	0.40 200	1.98 181	0.34 44	0.33 114	0.23 79	0.55 123	0.20 58	0.41 66	0.57 57	0.52 241	0.20 139	0.31 135	0.31 125	0.87 217	0.37 140

DDVS	1.78 256	0.35 201	0.40 217	0.33 189	0.38 216	0.37 189	0.33 178	2.41 295	0.46 213	0.68 239	17.02 306	2.44 271	0.65 222	0.81 248	2.50 200	1.31 231	0.61 222	0.49 222	6.21 268	0.84 243	2.90 290	2.24 270	0.26 183	0.34 197	0.34 145	0.60 209	2.18 279	0.71 192

DLNR_Zeroshot_test	11.48 303	37.23 314	0.46 230	54.89 314	0.21 127	0.37 189	49.84 314	0.47 207	0.22 121	0.80 263	0.59 192	0.62 202	0.36 177	3.08 284	63.85 314	73.41 314	9.38 304	5.61 302	2.77 248	0.65 222	1.83 248	1.41 180	0.13 91	0.22 158	0.37 167	0.38 155	0.43 125	0.48 166

dad	0.58 169	0.29 182	0.20 114	0.65 246	0.32 187	0.37 189	0.94 248	0.59 230	0.18 91	0.44 176	0.18 68	0.49 183	0.42 201	0.17 66	3.83 232	0.50 115	0.41 152	0.27 106	0.77 163	0.32 122	0.49 84	0.45 44	0.19 151	0.34 197	0.57 219	0.24 79	1.23 245	0.84 205

NOSS_ROB	0.81 204	0.36 206	0.27 174	0.37 203	0.35 206	0.37 189	0.29 165	0.87 254	0.39 197	0.71 247	0.93 230	0.99 231	0.60 217	1.26 261	2.02 182	2.44 284	0.57 216	0.58 249	0.68 154	0.43 166	2.16 268	2.47 281	0.32 213	0.47 228	0.42 183	0.43 175	0.72 199	0.42 153

AIO_rvc	0.34 81	0.17 35	0.12 34	0.10 28	0.09 27	0.38 193	0.11 66	0.17 32	0.11 34	0.15 29	0.07 12	0.17 30	0.10 32	0.14 43	1.81 172	1.13 220	0.16 23	0.45 207	0.34 61	0.11 14	0.26 34	2.17 263	0.17 133	0.07 17	0.14 28	0.16 33	0.16 21	0.10 22

AIO_test	0.48 150	0.19 56	0.13 43	0.14 60	0.10 30	0.38 193	0.28 162	0.19 38	0.13 44	0.17 36	0.10 27	0.18 32	0.09 27	0.11 26	2.64 204	2.40 282	0.22 41	0.22 68	0.32 55	0.12 19	0.29 41	2.50 283	0.15 119	0.08 23	0.16 40	1.42 257	0.21 36	0.10 22

SFCPSM	2.02 266	0.37 212	0.29 182	0.38 205	0.33 191	0.38 193	0.38 192	0.42 182	0.48 221	0.63 226	1.10 239	1.09 234	4.92 284	0.35 177	1.80 171	1.39 238	0.59 220	0.50 227	31.93 309	0.84 243	1.50 214	1.59 206	0.30 202	0.37 206	0.42 183	0.52 197	0.69 194	1.01 217

ADCL	1.10 227	0.44 232	0.36 207	0.33 189	0.33 191	0.38 193	0.47 208	0.38 162	1.23 270	0.60 215	0.47 177	0.43 156	0.27 134	0.32 165	7.84 279	0.57 137	0.38 136	0.55 242	0.68 154	0.69 225	0.65 123	0.81 99	0.29 201	0.36 204	1.73 276	1.85 273	1.77 267	5.47 293

DeepPrunerF	0.79 200	0.36 206	0.20 114	0.53 226	1.05 267	0.38 193	0.52 214	0.32 110	0.92 258	0.23 47	0.32 146	0.23 49	0.17 70	0.26 123	5.65 254	0.50 115	0.28 79	0.24 89	0.50 107	0.25 93	0.40 65	0.47 47	0.21 163	0.19 129	5.96 299	0.50 195	0.47 139	0.30 103

MSMDNet	0.63 180	0.24 133	0.22 138	0.19 105	0.20 119	0.38 193	0.17 126	0.43 189	0.24 134	0.60 215	0.33 151	0.40 143	1.53 254	0.50 220	0.85 96	1.50 249	0.42 160	0.35 166	1.26 215	0.67 224	1.90 250	2.18 264	0.17 133	0.18 118	0.58 221	0.53 199	0.39 100	0.58 180

CSAN	1.01 220	0.52 238	0.48 235	0.47 223	0.49 231	0.38 193	0.48 210	0.49 212	2.50 292	0.69 241	2.01 274	1.44 247	0.69 227	0.60 237	4.20 237	0.56 135	0.46 177	0.47 213	0.82 170	2.20 294	1.16 178	1.10 136	0.31 208	0.53 239	1.68 274	1.02 243	0.72 199	0.81 202

cross-raft	0.56 167	0.25 145	0.22 138	0.21 122	0.20 119	0.39 200	0.15 114	0.44 194	0.26 150	0.48 187	0.35 159	0.43 156	0.31 153	0.24 112	0.86 99	1.35 236	0.41 152	0.34 161	1.31 226	0.78 234	1.98 257	1.89 232	0.16 127	0.18 118	0.47 198	0.46 185	0.42 117	0.68 191

ETE_ROB	0.60 171	0.48 234	0.30 184	0.36 199	0.36 211	0.39 200	0.32 171	0.33 119	0.49 224	0.40 165	0.61 194	1.32 243	0.29 143	0.40 200	2.38 198	0.50 115	0.95 242	0.34 161	0.65 146	0.41 159	0.96 151	1.18 150	0.28 193	0.31 192	0.39 175	0.45 182	0.73 204	0.52 176

CBMV	1.06 225	0.38 220	0.33 196	0.42 212	0.39 218	0.39 200	0.31 168	0.87 254	0.40 200	0.65 230	0.86 223	1.47 249	1.22 248	1.02 253	1.89 178	2.41 283	0.67 227	0.51 231	1.66 234	0.78 234	1.69 235	2.20 267	0.31 208	0.52 237	0.47 198	0.49 193	1.04 235	5.23 292
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HUF	0.50 153	0.17 35	0.13 43	0.11 35	0.12 42	0.40 203	0.11 66	0.22 46	0.11 34	0.22 45	0.09 23	0.19 34	0.19 90	0.11 26	3.00 215	2.86 291	0.70 231	0.49 222	0.61 139	0.20 58	0.53 100	1.85 229	0.28 193	0.18 118	0.15 33	0.18 48	0.18 26	0.13 28

gcap-zeroshot	1.09 226	0.23 118	0.33 196	0.59 238	0.20 119	0.40 203	0.35 184	0.45 198	0.24 134	0.74 254	1.21 246	0.63 206	0.34 170	0.25 119	0.80 68	1.71 261	3.94 297	0.29 124	9.06 282	0.81 238	1.52 217	1.94 240	1.39 271	0.18 118	0.58 221	0.39 157	0.41 108	0.41 150

RGC	0.51 155	0.36 206	0.46 230	0.35 197	0.36 211	0.40 203	0.30 166	0.37 160	0.39 197	0.32 108	0.45 172	0.40 143	0.42 201	0.35 177	2.99 214	0.36 52	0.32 106	0.28 117	0.47 92	0.33 125	0.61 117	1.00 122	0.24 176	0.28 183	0.38 171	0.46 185	0.52 155	0.53 177

LALA_ROB	0.62 177	0.52 238	0.32 194	0.33 189	0.35 206	0.40 203	0.31 168	0.34 125	0.40 200	0.46 181	0.61 194	1.27 239	0.29 143	0.39 196	3.75 230	0.45 95	0.51 195	0.38 190	0.57 131	0.40 157	0.82 141	1.11 139	0.24 176	0.31 192	0.36 161	0.43 175	0.81 213	0.51 174

SGM-Forest	1.95 260	0.37 212	0.25 162	0.54 227	0.44 226	0.40 203	0.24 146	0.59 230	0.75 249	0.72 251	0.66 200	0.99 231	2.05 259	0.34 172	5.58 253	1.88 267	0.46 177	0.39 194	23.75 303	0.29 105	2.17 269	1.62 210	0.40 224	0.29 189	1.04 255	0.59 207	1.80 268	4.01 285
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XX-Stereo	4.69 292	0.19 56	0.24 150	0.27 162	0.16 75	0.42 208	0.32 171	0.35 136	0.21 116	0.73 253	1.64 264	0.46 174	0.38 188	0.30 152	0.95 115	1.09 216	0.43 165	0.38 190	1.25 213	0.47 184	1.42 204	1.54 202	0.21 163	0.17 106	110.85 314	0.46 185	1.00 234	0.84 205

ADCPNet	1.59 252	0.37 212	0.74 259	0.43 214	0.76 256	0.42 208	1.45 264	0.90 259	0.70 245	0.76 259	1.68 269	0.76 220	3.19 276	0.76 246	8.96 284	1.92 268	0.54 206	0.37 177	4.76 263	1.03 266	1.19 181	1.09 133	0.94 263	0.40 215	1.06 258	1.36 255	0.93 225	5.53 295

iResNet	0.62 177	0.26 161	0.26 167	0.36 199	0.38 216	0.42 208	0.27 158	0.46 205	0.31 176	0.56 202	0.73 209	0.68 212	0.73 230	0.17 66	1.73 168	1.72 262	0.39 141	0.37 177	1.52 232	0.57 197	1.58 227	0.98 118	0.20 159	0.46 225	0.34 145	0.39 157	0.59 179	0.40 149

NaN_ROB	0.82 206	0.41 227	0.41 221	0.36 199	0.49 231	0.42 208	0.44 205	0.45 198	1.33 274	0.40 165	0.67 203	0.89 230	0.31 153	0.47 212	5.25 249	0.55 133	0.34 118	0.53 238	0.49 101	0.63 213	0.60 114	0.95 113	0.28 193	0.49 230	0.78 242	1.57 263	0.98 228	1.71 251

MSKI-zero shot	0.70 189	0.21 81	0.21 129	0.20 114	0.19 112	0.43 212	0.16 120	0.42 182	0.29 165	0.44 176	1.16 241	0.48 181	0.36 177	0.17 66	1.60 163	1.42 241	0.47 182	0.37 177	1.37 228	0.95 259	1.79 245	2.06 249	0.22 170	0.19 129	0.53 209	1.21 250	0.72 199	1.17 230

SAMSARA	1.05 224	0.40 223	0.57 243	0.44 219	0.43 225	0.43 212	0.62 228	0.74 243	0.61 238	0.60 215	0.72 207	0.59 200	1.65 256	0.46 210	6.43 264	0.74 178	0.53 205	0.50 227	1.24 212	0.55 193	1.24 185	1.37 172	0.28 193	0.56 243	1.63 272	1.74 270	1.65 264	1.61 250

castereo++	0.43 123	0.19 56	0.17 84	0.19 105	0.15 67	0.44 214	0.08 39	0.30 86	0.20 108	0.34 119	0.18 68	0.45 166	0.35 175	0.15 54	0.78 62	0.73 176	0.43 165	0.32 143	0.57 131	0.43 166	1.42 204	1.35 171	0.22 170	0.16 96	0.24 82	0.33 134	1.16 243	0.33 122

RTS	0.80 201	0.32 193	0.28 179	0.30 178	0.33 191	0.44 214	0.59 225	0.41 173	0.46 213	0.43 172	0.34 154	0.51 187	0.34 170	0.30 152	7.29 273	0.70 172	0.55 208	0.36 171	1.02 189	0.45 180	0.93 149	1.01 124	0.25 179	0.37 206	0.54 212	1.72 268	0.58 174	0.79 194

RTSA	0.80 201	0.32 193	0.28 179	0.30 178	0.33 191	0.44 214	0.59 225	0.41 173	0.46 213	0.43 172	0.34 154	0.51 187	0.34 170	0.30 152	7.29 273	0.70 172	0.55 208	0.36 171	1.02 189	0.45 180	0.93 149	1.01 124	0.25 179	0.37 206	0.54 212	1.72 268	0.58 174	0.79 194

ccs_rob	1.11 228	0.35 201	0.33 196	0.43 214	0.29 175	0.44 214	0.38 192	0.59 230	0.35 190	1.97 292	5.99 291	5.59 292	0.59 214	0.45 207	1.05 131	1.28 228	0.52 200	0.39 194	1.76 238	0.87 248	1.76 241	2.05 248	0.26 183	0.43 221	0.34 145	0.36 149	0.50 150	0.56 179

model_zeroshot	0.81 204	0.22 98	0.23 144	0.34 194	0.21 127	0.45 218	0.16 120	0.43 189	0.23 129	0.59 211	1.10 239	0.50 186	0.31 153	0.26 123	2.66 205	1.04 210	0.42 160	0.35 166	1.40 230	0.52 190	1.90 250	1.60 207	0.15 119	0.20 139	2.65 286	1.52 261	0.79 212	1.54 247

RAFT-Test	0.64 183	0.24 133	0.22 138	0.25 150	0.21 127	0.45 218	0.17 126	0.45 198	0.26 150	0.66 234	0.80 216	0.40 143	0.39 193	0.36 180	1.01 124	1.49 248	0.41 152	0.34 161	1.29 224	0.61 207	1.90 250	1.84 228	0.17 133	0.18 118	0.54 212	0.93 236	0.41 108	1.26 234

HBP-ISP	1.24 237	0.38 220	0.50 236	0.52 225	0.41 222	0.45 218	0.33 178	0.55 226	0.40 200	0.76 259	1.30 250	0.48 181	0.48 209	1.92 269	9.87 297	3.68 298	0.55 208	0.66 257	0.82 170	0.95 259	2.11 260	2.96 291	0.30 202	0.46 225	0.47 198	0.52 197	0.94 226	0.60 183

AnyNet_C32	1.27 239	0.41 227	0.36 207	0.37 203	0.40 219	0.48 221	0.62 228	0.47 207	1.23 270	0.56 202	0.89 228	0.53 190	0.36 177	0.40 200	10.27 299	1.27 227	0.55 208	0.54 241	0.88 177	0.63 213	1.28 196	1.52 199	0.34 216	0.50 233	1.09 261	2.40 280	1.34 250	4.67 289

UDGNet	0.39 111	0.29 182	0.21 129	0.55 231	0.44 226	0.50 222	0.42 201	0.31 96	0.20 108	0.27 68	0.28 130	0.28 74	0.12 44	0.70 243	0.66 40	0.44 86	0.29 87	0.25 96	0.60 137	0.24 91	0.61 117	0.98 118	0.39 221	0.15 81	0.34 145	0.27 102	0.42 117	0.29 98

FAT-Stereo	1.13 231	0.37 212	0.57 243	0.56 234	0.63 248	0.50 222	0.52 214	0.75 244	0.44 208	0.79 262	2.82 282	1.45 248	1.95 258	0.49 219	2.78 207	2.52 287	0.57 216	0.60 251	2.42 242	1.17 275	2.12 263	2.13 256	0.74 259	0.58 250	0.41 180	0.56 203	0.72 199	1.27 236

XQC	0.80 201	0.47 233	0.40 217	0.50 224	0.46 229	0.50 222	0.57 219	0.56 228	0.48 221	0.58 207	0.63 196	0.58 199	0.81 234	0.45 207	6.95 270	0.73 176	0.45 171	0.36 171	0.84 173	0.42 164	0.81 140	1.06 130	0.33 214	0.42 218	0.53 209	0.61 210	0.69 194	0.50 172

anonymity	1.60 253	0.25 145	0.41 221	0.27 162	0.23 146	0.51 225	0.16 120	0.49 212	0.27 159	0.63 226	23.10 309	0.57 198	0.59 214	0.37 184	0.78 62	1.33 233	0.46 177	0.35 166	1.10 197	0.48 186	1.47 208	2.07 253	0.21 163	0.33 196	1.11 263	1.60 265	3.07 292	1.08 220

iRaft-Stereo_20w	0.96 214	0.31 191	0.58 248	0.57 235	0.34 201	0.51 225	0.58 222	0.44 194	0.32 181	0.90 271	1.59 261	0.56 196	0.49 210	0.37 184	2.05 185	1.22 225	0.42 160	0.52 235	1.04 191	0.82 241	1.52 217	2.14 257	0.27 187	0.38 211	1.04 255	3.39 290	2.04 275	1.45 243

ADCS	1.39 243	0.51 237	0.47 232	0.45 222	0.55 238	0.51 225	0.64 233	0.68 239	1.05 261	0.57 204	0.72 207	0.80 225	2.34 264	0.51 222	9.94 298	2.13 276	0.76 236	0.62 253	1.30 225	0.62 211	1.80 246	1.62 210	0.43 229	0.56 243	0.76 237	2.09 277	1.59 261	3.47 278

AnyNet_C01	1.52 251	0.60 248	0.54 238	0.63 243	0.56 239	0.51 225	1.16 259	0.89 257	1.30 273	0.68 239	0.88 226	1.27 239	1.30 252	0.54 226	11.26 301	2.64 289	1.16 252	1.01 283	1.42 231	0.75 231	1.67 232	1.92 239	0.60 247	0.62 259	1.33 266	0.97 242	1.63 263	3.28 276

DCVSM-stereo	1.12 230	0.31 191	0.36 207	0.43 214	0.33 191	0.52 229	0.35 184	0.68 239	0.39 197	0.66 234	1.41 255	1.60 253	0.79 232	0.39 196	0.81 70	1.02 206	0.48 188	0.37 177	12.56 293	0.92 258	1.54 223	1.37 172	0.41 226	0.49 230	0.41 180	0.51 196	0.65 188	0.61 184

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 211	0.37 212	0.57 243	0.34 194	0.29 175	0.54 230	0.69 239	0.45 198	0.72 247	0.64 229	1.75 271	0.59 200	0.64 220	0.23 105	0.93 110	1.53 253	0.44 169	0.40 197	1.27 218	1.04 267	1.62 230	2.22 269	0.18 143	0.38 211	0.83 245	0.48 190	2.98 290	1.10 222

pmcnn	1.11 228	0.42 230	0.41 221	0.57 235	0.59 242	0.54 230	1.41 263	0.71 241	0.48 221	0.61 218	1.28 249	1.51 251	2.96 273	1.04 254	1.42 158	2.33 281	0.81 237	0.96 278	1.74 237	1.09 271	2.41 280	1.74 221	0.82 261	0.50 233	0.48 204	0.69 217	1.09 237	1.28 237

STTRV1_RVC		0.41 227	0.34 200	0.54 227	0.41 222	0.55 232	0.43 204	0.51 218	0.50 225	0.51 192	0.50 182	0.85 229	1.05 239	0.55 228	0.84 86	0.58 138	1.80 275	0.45 207		1.77 287	1.77 244	1.50 195		0.59 252	0.52 208	0.67 216	0.89 222	1.44 242

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 207	0.54 243	0.35 204	0.63 243	0.46 229	0.56 233	1.02 251	0.65 237	0.60 236	0.57 204	0.47 177	0.82 228	1.21 246	1.11 258	2.25 192	0.60 142	0.36 127	0.33 149	1.25 213	0.40 157	1.94 255	1.62 210	0.47 235	0.39 213	0.76 237	0.81 226	0.75 207	1.49 245

G-Net	1.35 242	0.55 245	0.65 253	0.43 214	0.49 231	0.56 233	0.48 210	0.89 257	1.35 275	0.67 237	1.22 247	3.00 274	1.21 246	0.36 180	4.11 236	1.64 259	0.61 222	0.76 267	1.37 228	1.35 279	1.63 231	1.89 232	0.39 221	0.61 255	0.80 243	3.07 288	1.57 259	4.68 290

ADCMid	1.14 232	0.50 235	0.55 241	0.39 209	0.59 242	0.56 233	0.77 243	0.59 230	0.76 250	0.47 184	0.71 206	0.70 213	0.71 229	0.39 196	8.21 280	1.09 216	0.51 195	0.45 207	1.73 236	0.51 189	1.04 157	1.21 154	0.59 246	0.40 215	0.58 221	1.47 260	1.24 247	4.18 287

test-1	0.83 207	0.18 44	0.23 144	0.19 105	0.19 112	0.57 236	0.58 222	0.44 194	0.29 165	0.72 251	5.41 290	0.54 192	0.40 195	0.59 234	0.98 121	1.32 232	0.45 171	0.48 218	1.14 202	0.96 261	1.90 250	2.36 277	0.14 103	0.21 150	0.39 175	0.46 185	0.61 182	0.63 186

CBMV_ROB	1.31 240	0.37 212	0.39 216	0.60 240	0.49 231	0.57 236	0.47 208	0.95 265	0.40 200	0.81 264	1.38 254	3.04 275	2.55 267	0.48 216	5.00 247	1.30 229	0.89 239	0.49 222	2.24 240	0.73 229	1.72 238	1.95 241	0.45 231	0.40 215	0.97 250	2.27 279	1.56 258	2.91 273

IGEV_Zeroshot_test	0.78 199	0.25 145	0.47 232	0.58 237	0.25 155	0.61 238	0.63 230	0.48 209	0.28 163	0.67 237	1.32 251	0.66 210	0.41 199	0.31 161	0.87 105	1.36 237	0.39 141	0.36 171	1.13 201	0.76 233	1.57 226	2.29 273	0.20 159	0.20 139	0.84 246	0.84 230	2.28 282	1.09 221

MADNet+	1.22 235	0.60 248	0.77 260	0.77 248	0.74 254	0.61 238	1.01 250	0.94 263	0.74 248	0.78 261	0.68 204	1.18 236	1.07 241	0.68 241	7.48 277	1.39 238	1.12 251	0.65 254	1.33 227	0.91 256	2.13 264	1.51 197	0.66 253	0.97 281	1.05 257	0.83 229	0.92 224	1.39 239

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 275	0.30 187	0.54 238	0.34 194	0.37 213	0.63 240	0.68 238	0.48 209	1.07 262	0.69 241	1.55 260	0.62 202	0.59 214	0.18 83	0.86 99	1.75 263	0.42 160	0.50 227	49.64 312	1.04 267	1.53 222	2.14 257	0.19 151	0.28 183	0.72 234	1.86 274	0.98 228	1.07 218

TRStereo	1.21 234	0.32 193	0.47 232	0.25 150	0.18 103	0.64 241	0.26 157	0.44 194	0.20 108	0.70 246	0.57 189	0.80 225	0.29 143	0.23 105	1.08 133	1.85 266	0.37 131	0.35 166	1.05 192	0.88 254	1.36 202	1.89 232	0.17 133	0.16 96	0.67 231	16.20 309	0.88 219	0.49 171

S-Stereo	1.43 245	0.40 223	0.43 227	0.60 240	0.58 241	0.64 241	1.10 254	0.61 234	0.57 233	0.69 241	4.10 288	1.62 256	0.65 222	0.46 210	4.54 241	2.87 292	0.55 208	0.65 254	4.87 265	4.90 300	1.26 193	2.26 271	0.99 266	0.61 255	0.41 180	0.53 199	0.66 190	0.97 213

AMNet	0.63 180	0.59 247	0.56 242	0.59 238	0.59 242	0.64 241	0.58 222	0.45 198	0.53 229	0.51 192	0.69 205	0.75 218	0.40 195	0.87 249	0.68 47	0.86 200	0.71 232	0.66 257	0.63 143	0.62 211	0.76 135	0.62 71	0.38 218	0.59 252	0.57 219	0.69 217	0.70 197	0.75 193

DPSNet	1.40 244	0.43 231	0.38 213	0.54 227	0.61 247	0.65 244	0.57 219	0.51 218	0.67 242	0.46 181	0.87 225	3.54 280	1.62 255	1.43 262	2.52 201	2.12 275	0.99 244	0.99 282	7.37 276	1.69 285	2.21 272	2.98 292	0.95 264	0.74 266	0.76 237	0.76 223	0.75 207	0.82 203

SANet	1.44 247	0.57 246	0.54 238	0.55 231	0.60 246	0.65 244	0.76 241	0.94 263	5.50 298	0.52 195	2.23 278	4.15 287	2.61 268	0.65 240	5.29 250	0.52 126	1.21 256	0.56 246	0.93 182	0.83 242	1.54 223	1.38 174	0.47 235	0.62 259	0.74 235	1.16 247	0.88 219	2.41 261

PVD	0.98 217	0.54 243	0.59 249	0.60 240	0.56 239	0.66 246	0.63 230	0.91 260	0.87 256	0.57 204	0.85 221	0.80 225	1.03 238	0.59 234	6.60 265	0.64 154	0.69 230	0.55 242	1.16 204	0.63 213	1.22 183	1.27 162	0.39 221	0.53 239	0.75 236	0.88 232	0.85 216	1.07 218

FBW_ROB	1.04 223	0.64 251	0.57 243	0.87 254	0.87 261	0.68 247	0.98 249	0.45 198	0.34 189	0.53 198	0.75 211	1.03 233	1.27 249	1.90 268	6.09 260	0.42 74	0.60 221	0.33 149	2.46 243	0.49 187	1.49 212	1.10 136	1.23 268	0.56 243	0.44 192	0.53 199	0.55 164	0.82 203

FC-DCNN	0.96 214	0.50 235	0.92 264	0.79 250	0.52 236	0.73 248	1.10 254	0.77 247	0.52 227	0.62 224	0.65 198	0.72 215	0.62 218	0.38 190	3.13 219	0.83 196	0.94 241	0.50 227	1.19 206	0.43 166	1.52 217	1.33 166	0.31 208	0.52 237	1.01 254	0.92 235	1.51 257	2.93 274

CC-Net-ROB	0.62 177	0.60 248	0.40 217	0.81 251	0.59 242	0.75 249	0.57 219	0.43 189	0.31 176	0.47 184	0.32 146	1.38 245	0.73 230	0.62 238	0.60 30	0.33 38	0.42 160	0.32 143	2.70 247	0.28 101	0.50 90	0.61 69	0.98 265	0.28 183	0.39 175	0.37 152	0.39 100	0.54 178

FC-DCNN v2	1.01 220	0.52 238	1.01 270	0.85 253	0.53 237	0.77 250	1.07 253	0.83 252	0.65 240	0.61 218	0.65 198	0.72 215	0.79 232	0.37 184	3.26 223	0.81 190	0.95 242	0.47 213	1.22 211	0.41 159	1.52 217	1.34 169	0.31 208	0.51 235	1.30 265	1.29 254	1.86 271	2.78 266

edge stereo	1.98 263	0.52 238	1.03 274	0.72 247	0.63 248	0.79 251	0.83 244	0.93 262	1.45 278	3.71 298	1.22 247	2.08 267	4.38 282	1.06 255	2.14 189	2.51 286	0.64 225	0.55 242	7.27 275	7.84 302	1.43 206	5.56 302	2.02 276	0.53 239	0.61 227	0.55 202	0.87 217	1.48 244

LSM0	4.83 293	0.52 238	0.57 243	0.78 249	0.66 251	0.81 252	1.26 261	1.10 271	1.08 263	0.88 270	1.65 266	1.82 260	2.45 266	0.40 200	38.07 313	52.94 313	0.87 238	0.61 252	5.33 266	1.09 271	2.57 283	3.54 296	0.43 229	0.69 264	0.94 249	2.15 278	1.61 262	5.62 296

SPS-STEREO	1.49 249	0.72 252	0.69 255	0.90 255	0.75 255	0.82 253	0.74 240	0.83 252	0.76 250	0.85 268	1.62 263	1.42 246	1.09 242	0.70 243	1.97 180	2.32 280	1.04 247	0.97 280	10.95 290	1.01 264	2.60 284	2.45 280	0.64 250	0.76 269	0.81 244	0.79 225	1.11 241	0.96 212
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.98 217	0.78 255	0.71 257	0.83 252	0.72 253	0.97 254	0.83 244	0.75 244	0.86 252	0.69 241	0.79 214	1.30 242	0.83 235	0.68 241	2.27 193	1.16 222	1.03 246	0.80 273	1.61 233	0.85 245	2.25 275	1.12 141	0.65 252	0.71 265	0.66 230	0.66 215	0.98 228	0.99 216

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 238	2.34 285	0.85 261	1.48 265	0.80 260	1.00 255	1.15 258	0.76 246	0.94 259	1.33 283	0.54 187	1.54 252	1.67 257	2.00 270	2.30 194	0.97 204	1.08 250	1.05 285	3.01 252	1.06 270	1.37 203	1.51 197	1.22 267	0.67 262	0.76 237	0.65 213	0.59 179	1.40 240

SGM_RVC	2.55 273	0.93 257	1.05 278	0.97 256	0.76 256	1.00 255	0.93 247	7.37 303	1.18 268	1.01 279	1.64 264	2.39 270	9.36 291	0.62 238	2.02 182	1.33 233	1.60 267	0.80 273	7.94 278	1.42 280	1.67 232	1.69 215	0.67 254	0.94 280	2.66 287	2.65 285	4.83 297	9.43 301
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	2.03 267	0.72 252	0.61 251	1.20 259	0.79 259	1.01 257	0.66 236	1.54 284	1.35 275	0.92 273	2.10 276	4.00 284	3.06 274	0.71 245	9.66 292	2.82 290	1.05 248	0.76 267	4.73 262	0.75 231	3.34 294	3.73 298	0.48 238	0.58 250	1.79 277	1.18 248	2.41 285	2.78 266
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
WAO-7	1.96 262	1.09 262	1.32 285	5.02 289	0.99 264	1.02 258	1.64 266	1.16 272	1.46 280	2.58 295	2.14 277	2.11 268	2.83 272	1.20 260	6.00 259	1.03 207	1.68 269	0.70 263	7.59 277	0.87 248	1.71 236	1.97 243	0.38 218	1.05 284	0.98 251	1.45 258	1.10 240	1.84 254

UDG	0.91 212	0.94 258	0.44 228	1.22 260	1.16 269	1.14 259	1.35 262	0.38 162	0.36 194	0.43 172	0.55 188	0.62 202	0.33 168	1.60 264	5.73 257	0.80 188	0.75 235	0.45 207	0.94 183	0.65 222	1.13 170	1.10 136	0.64 250	0.32 194	0.36 161	0.39 157	0.53 158	0.38 145

DDUNet	0.75 195	0.91 256	0.42 225	1.24 261	1.03 265	1.19 260	1.16 259	0.35 136	0.35 190	0.37 148	0.45 172	0.64 208	0.32 162	1.77 266	2.89 209	0.44 86	0.71 232	0.48 218	0.87 176	0.59 203	0.53 100	0.64 75	0.85 262	0.28 183	0.34 145	0.34 138	0.61 182	0.39 147

SGM+DAISY	2.56 274	0.94 258	0.92 264	1.06 257	0.97 262	1.24 261	1.04 252	1.31 276	1.76 284	1.12 281	2.01 274	2.59 272	3.35 279	0.87 249	6.30 262	3.19 294	1.16 252	1.11 287	6.92 273	1.55 283	2.89 289	2.90 288	0.67 254	1.23 292	3.89 294	4.14 295	5.13 298	8.82 300

ELAS	2.27 268	1.03 261	1.10 280	1.38 264	1.13 268	1.45 262	1.10 254	1.38 280	1.09 264	0.94 274	7.66 294	3.71 282	3.10 275	1.11 258	6.64 266	1.56 254	1.42 265	1.43 292	2.52 244	0.69 225	2.33 278	3.03 293	0.69 256	0.82 273	3.50 292	4.32 296	2.52 286	3.70 282
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	3.41 286	2.89 293	1.54 290	1.52 267	1.71 284	1.49 263	1.66 267	1.26 273	2.27 289	2.07 293	1.94 273	15.55 303	4.16 281	1.77 266	5.50 252	4.82 301	2.33 280	0.96 278	23.18 302	4.57 297	2.36 279	2.47 281	0.73 258	0.57 247	1.23 264	0.62 211	1.37 251	1.51 246

SGM-ForestM	1.49 249	1.99 279	1.26 283	1.18 258	0.67 252	1.50 264	1.71 268	1.32 277	0.94 259	0.74 254	1.03 235	2.90 273	2.23 261	0.55 228	1.68 166	0.62 151	1.34 261	0.49 222	2.81 250	0.58 201	1.33 200	1.12 141	0.57 244	0.56 243	2.12 282	2.46 281	3.00 291	3.53 280

MADNet++	2.98 279	1.95 278	2.23 297	1.73 269	2.39 292	1.68 265	2.24 276	2.26 291	2.69 293	2.34 294	2.78 281	3.30 278	3.34 278	2.86 283	4.22 238	4.20 299	2.65 282	2.14 297	3.69 259	3.00 296	4.95 299	7.04 304	1.44 273	2.60 301	1.93 279	5.78 298	2.76 288	2.35 259

WAO-6	1.95 260	1.28 264	0.85 261	2.04 274	1.34 275	1.69 266	2.05 272	1.04 268	1.24 272	0.91 272	0.86 223	1.85 262	2.71 269	2.30 277	9.05 286	1.14 221	2.89 284	0.69 262	3.16 256	0.85 245	2.21 272	2.27 272	1.29 269	0.87 274	1.64 273	2.07 276	1.72 266	2.69 265

MANE	3.30 284	1.71 273	1.93 296	1.49 266	1.37 277	1.77 267	2.02 270	1.90 287	2.39 291	0.87 269	1.68 269	3.71 282	4.07 280	0.78 247	7.43 275	3.40 295	1.81 276	6.10 303	2.99 251	1.05 269	2.09 259	2.38 278	0.61 249	1.76 297	5.46 298	6.93 301	8.52 301	12.82 304

SQANet	1.31 240	1.35 265	0.53 237	3.10 281	1.03 265	1.89 268	1.49 265	0.50 217	0.40 200	0.51 192	0.46 175	1.19 237	0.55 213	1.57 263	2.53 202	0.49 109	1.24 258	0.37 177	6.38 270	0.61 207	1.71 236	1.74 221	2.52 279	0.37 206	0.46 197	0.57 204	0.66 190	1.26 234

MFN_U_SF_RVC	1.81 258	2.41 286	1.86 295	2.14 276	1.76 289	1.92 269	2.34 280	1.56 285	1.47 281	3.68 297	3.76 286	1.21 238	1.27 249	1.71 265	3.52 227	2.14 277	1.01 245	0.92 277	3.46 258	0.99 263	1.73 239	1.56 203	0.77 260	2.30 300	0.76 237	0.81 226	0.70 197	0.98 215

DGSMNet	2.89 278	1.85 275	1.04 275	1.35 263	0.50 235	1.94 270	0.59 225	2.82 296	1.53 282	3.95 299	15.60 304	1.84 261	3.19 276	4.88 298	2.89 209	2.87 292	3.06 286	1.91 295	4.57 261	2.02 293	4.46 298	3.48 295	1.64 274	2.11 298	0.88 247	3.46 291	1.04 235	2.62 264

RainbowNet	1.44 247	1.50 268	0.85 261	2.41 278	1.41 278	1.97 271	2.14 274	0.65 237	0.57 233	0.74 254	0.46 175	1.61 254	1.05 239	2.78 282	1.90 179	1.30 229	1.21 256	0.51 231	3.15 255	1.74 286	1.75 240	1.97 243	3.07 284	0.61 255	0.65 229	0.69 217	0.88 219	1.43 241

ELAS_RVC	2.37 270	0.95 260	1.21 282	1.26 262	0.98 263	1.99 272	1.12 257	1.45 282	0.86 252	0.99 277	7.87 295	3.60 281	8.50 289	1.07 256	6.31 263	1.59 257	1.34 261	1.44 293	2.57 246	0.79 236	2.43 281	3.03 293	0.71 257	0.88 275	3.51 293	3.72 293	1.69 265	2.07 255
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.92 259	1.61 270	1.00 268	5.61 294	1.57 281	2.05 273	2.23 275	0.87 254	0.68 243	0.71 247	0.74 210	1.61 254	1.15 244	2.00 270	2.43 199	0.69 163	2.79 283	0.51 231	12.02 292	0.71 227	1.81 247	1.68 214	2.66 280	0.79 272	1.09 261	0.74 222	0.95 227	1.11 223

IMH-64-1	1.98 263	1.48 266	1.04 275	1.97 270	1.55 279	2.06 274	2.27 277	1.02 266	1.16 266	0.58 207	0.75 211	1.89 264	2.78 270	2.77 280	9.78 294	1.51 251	1.19 254	0.66 257	3.01 252	0.81 238	1.48 210	2.06 249	3.25 287	0.74 266	1.59 270	1.25 252	2.09 276	2.83 269

IMH-64	1.98 263	1.48 266	1.04 275	1.97 270	1.55 279	2.06 274	2.27 277	1.02 266	1.16 266	0.58 207	0.75 211	1.89 264	2.78 270	2.77 280	9.78 294	1.51 251	1.19 254	0.66 257	3.01 252	0.81 238	1.48 210	2.06 249	3.25 287	0.74 266	1.59 270	1.25 252	2.09 276	2.83 269

PWCK	2.53 272	1.63 271	1.01 270	1.98 272	1.29 272	2.08 276	2.10 273	1.37 279	1.44 277	1.41 286	1.79 272	5.07 289	2.34 264	1.08 257	3.26 223	0.91 202	1.71 271	0.77 269	22.70 301	1.31 278	2.44 282	1.46 187	1.41 272	0.98 282	1.69 275	1.61 266	1.40 253	2.14 256

IMH	2.50 271	1.51 269	1.05 278	1.99 273	1.58 282	2.09 277	2.32 279	1.04 268	1.19 269	0.84 267	1.34 252	2.02 266	8.04 288	8.79 307	6.91 269	1.41 240	1.37 264	0.67 261	5.94 267	1.10 273	1.45 207	2.32 276	4.37 299	0.77 270	1.86 278	1.41 256	1.57 259	2.46 262

MDST_ROB	2.36 269	4.67 299	0.44 228	3.47 284	0.77 258	2.09 277	0.52 214	1.45 282	0.44 208	0.69 241	0.96 233	0.78 222	9.65 292	0.30 152	8.31 281	0.79 185	0.46 177	0.37 177	3.22 257	0.38 148	1.95 256	2.12 255	0.46 234	0.36 204	4.26 296	2.58 282	6.75 300	5.48 294

PSMNet_ROB	3.52 288	1.88 276	0.99 267	1.71 268	1.19 270	2.12 279	2.02 270	0.79 251	0.86 252	8.42 307	19.75 308	12.43 301	2.32 263	7.26 306	2.04 184	0.69 163	1.30 260	1.37 291	9.12 283	0.91 256	2.05 258	1.34 169	8.71 307	0.77 270	1.06 258	1.46 259	1.32 249	1.13 224

ACVNet_1	1.67 255	1.63 271	0.96 266	4.28 286	1.59 283	2.19 280	3.55 287	0.73 242	0.57 233	0.63 226	0.58 191	1.49 250	0.97 236	5.05 299	1.52 162	0.54 129	2.24 279	0.55 242	4.77 264	0.57 197	2.20 270	1.58 204	3.26 289	0.65 261	0.70 233	0.64 212	0.69 194	0.89 211

otaku	1.43 245	2.19 281	0.62 252	3.33 283	1.22 271	2.22 281	1.77 269	0.56 228	0.53 229	0.59 211	0.53 186	1.29 241	0.69 227	2.06 273	1.09 134	0.51 121	1.25 259	0.39 194	6.35 269	0.59 203	1.91 254	1.95 241	3.16 286	0.48 229	0.56 217	0.57 204	0.74 206	1.36 238

Dean	1.78 256	1.76 274	1.00 268	5.98 297	1.87 291	2.22 281	2.59 281	1.07 270	1.14 265	0.98 276	0.82 219	1.85 262	2.08 260	2.18 275	2.05 185	1.07 211	2.05 277	0.70 263	2.78 249	0.97 262	2.14 267	1.89 232	2.92 281	0.93 279	1.41 267	1.11 246	1.39 252	1.14 225

Ntro	1.62 254	3.84 294	0.69 255	2.63 279	1.29 272	2.25 283	2.87 284	0.61 234	0.56 232	0.62 224	0.50 182	1.32 243	0.66 224	2.02 272	3.24 222	0.47 105	1.35 263	0.42 202	6.77 271	0.64 216	2.20 270	2.08 254	3.05 283	0.55 242	0.60 226	0.69 217	0.73 204	1.16 229

WAO-8	3.09 280	2.55 287	1.41 286	5.78 295	1.73 285	2.51 284	3.26 285	1.28 274	1.93 287	5.67 302	8.70 299	3.06 276	6.18 285	4.38 293	3.04 216	1.97 271	1.78 273	0.75 265	9.44 284	1.54 281	1.76 241	2.31 274	2.46 277	1.07 285	2.29 283	1.80 271	1.83 269	2.83 269

Venus	3.09 280	2.55 287	1.41 286	5.78 295	1.73 285	2.51 284	3.26 285	1.28 274	1.93 287	5.67 302	8.70 299	3.06 276	6.18 285	4.38 293	3.04 216	1.97 271	1.78 273	0.75 265	9.44 284	1.54 281	1.76 241	2.31 274	2.46 277	1.07 285	2.29 283	1.80 271	1.83 269	2.83 269

JetBlue	2.73 277	1.92 277	1.56 292	2.34 277	1.82 290	2.66 286	2.78 283	1.44 281	1.45 278	0.81 264	0.82 219	4.05 285	1.44 253	2.08 274	9.39 290	2.60 288	1.69 270	1.33 290	2.15 239	1.21 277	3.25 293	3.66 297	1.90 275	1.08 287	2.76 290	5.03 297	2.31 284	10.12 302

TorneroNet-64	3.44 287	2.19 281	2.33 298	7.00 299	1.73 285	3.02 287	4.22 289	1.95 288	3.75 295	0.82 266	3.10 284	4.11 286	12.63 298	3.76 288	6.96 271	1.63 258	3.11 287	0.79 271	7.96 279	1.98 292	2.65 285	2.69 285	3.37 290	0.90 277	2.67 288	2.65 285	1.21 244	3.65 281

JetRed	3.85 290	2.71 291	3.02 299	2.08 275	2.45 293	3.41 288	4.64 291	2.34 294	1.83 285	1.88 290	1.20 244	3.35 279	1.28 251	3.27 285	9.82 296	3.50 296	4.08 299	3.88 300	2.41 241	1.82 288	5.48 302	4.79 300	3.60 292	1.67 296	4.20 295	11.19 306	5.32 299	8.78 299

UNDER WATER-64	3.14 282	2.61 289	1.56 292	4.95 288	2.92 295	3.47 289	4.38 290	2.32 292	1.63 283	1.37 284	1.36 253	5.08 290	4.79 283	3.47 287	7.48 277	2.02 273	3.68 295	1.11 287	3.99 260	1.95 290	2.87 288	2.92 290	5.01 302	1.40 293	1.99 281	3.99 294	2.15 278	4.42 288

UNDER WATER	4.11 291	2.66 290	1.51 289	4.92 287	5.25 298	3.49 290	7.24 300	2.33 293	1.84 286	1.65 289	1.20 244	5.04 288	21.14 303	5.09 300	4.93 246	2.44 284	3.86 296	1.09 286	8.36 280	1.97 291	3.80 297	2.73 286	5.04 303	2.11 298	1.96 280	3.54 292	1.91 273	3.93 284

DGTPSM_ROB	9.57 300	4.02 296	11.10 304	3.15 282	5.69 299	3.62 291	5.37 295	3.67 297	9.11 302	3.26 296	7.88 296	9.79 297	14.19 300	4.73 297	13.10 304	11.13 305	5.27 300	11.44 307	7.09 274	10.27 304	6.42 305	15.33 307	4.54 300	9.05 305	10.05 302	27.51 310	11.07 304	30.63 310

LVE	2.66 276	1.99 279	1.02 273	12.01 302	1.75 288	3.85 292	11.87 305	0.91 260	0.89 257	1.03 280	0.91 229	1.62 256	2.23 261	2.46 278	2.96 212	1.03 207	1.74 272	0.82 275	8.43 281	0.87 248	1.84 249	2.20 267	3.10 285	0.99 283	1.45 268	0.96 240	1.23 245	1.54 247

notaker	3.52 288	2.84 292	1.55 291	5.08 290	6.69 304	3.97 293	4.03 288	1.33 278	3.34 294	1.17 282	3.34 285	6.77 294	11.07 294	5.35 301	4.78 243	1.20 224	3.25 288	0.97 280	10.40 288	2.75 295	2.90 290	2.14 257	3.69 293	1.16 289	1.00 252	1.21 250	1.44 254	1.57 249

LE_ROB	7.96 299	3.98 295	5.96 303	6.32 298	20.03 309	4.31 294	17.09 307	6.33 301	9.23 303	1.00 278	4.87 289	16.05 304	22.60 305	3.45 286	2.97 213	0.95 203	2.14 278	1.91 295	13.13 294	5.86 301	2.32 277	2.18 264	9.68 308	5.18 303	10.55 304	9.20 303	10.65 303	17.10 308

ACVNet-4b	3.25 283	6.98 301	0.72 258	12.08 303	1.33 274	4.39 295	9.77 303	0.61 234	0.60 236	0.66 234	3.91 287	5.47 291	11.63 295	2.24 276	0.74 52	0.55 133	2.39 281	0.49 222	10.57 289	0.87 248	2.24 274	2.88 287	2.92 281	0.61 255	0.61 227	0.58 206	0.72 199	1.15 226

DPSMNet_ROB	11.01 301	4.36 297	11.20 305	3.81 285	5.73 300	4.71 296	5.45 296	3.67 297	9.75 304	4.35 300	13.56 303	11.30 299	26.82 311	5.44 304	13.51 306	12.50 306	6.62 302	12.38 308	14.62 295	10.30 305	7.11 306	16.01 308	4.56 301	9.06 306	11.07 305	27.51 310	11.13 305	30.63 310

TorneroNet	5.38 295	2.29 283	1.20 281	17.70 306	6.11 303	4.86 297	6.44 298	2.12 290	4.67 297	1.56 287	7.04 292	11.27 298	24.96 307	4.04 289	5.06 248	1.56 254	3.02 285	0.79 271	14.79 296	1.88 289	2.79 287	2.59 284	3.47 291	0.89 276	6.89 300	2.63 284	1.30 248	3.48 279

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 298	4.50 298	1.31 284	2.75 280	2.71 294	5.17 298	7.48 301	5.91 300	8.23 301	1.63 288	10.81 302	75.58 314	10.28 293	4.33 292	2.18 191	1.44 244	7.17 303	8.31 304	6.88 272	1.67 284	3.57 295	2.90 288	1.30 270	1.13 288	4.31 297	6.17 300	20.85 310	4.05 286

KSHMR	5.12 294	2.29 283	1.47 288	20.10 307	3.65 296	5.24 299	9.39 302	1.58 286	6.86 300	1.38 285	1.49 258	2.35 269	27.00 312	4.39 295	4.91 245	1.96 270	1.66 268	1.12 289	15.45 297	1.19 276	2.92 292	2.14 257	4.07 296	1.21 291	7.00 301	2.72 287	1.95 274	2.80 268

ACV-stereo	5.83 296	11.12 304	0.40 217	0.64 245	0.34 201	6.32 300	4.79 292	4.59 299	0.50 225	0.65 230	0.85 221	1.68 259	8.74 290	4.63 296	8.94 283	3.51 297	0.67 227	0.58 249	83.85 313	1.15 274	3.70 296	6.30 303	0.42 228	0.42 218	0.38 171	0.78 224	0.76 211	0.58 180

DPSM_ROB	13.84 306	8.97 302	13.58 307	5.45 292	6.10 301	7.18 301	5.27 293	8.45 305	11.05 305	6.78 305	8.04 297	8.60 295	12.52 296	5.36 302	16.95 307	14.18 307	11.50 306	14.64 309	9.74 286	12.04 306	17.24 308	19.94 311	4.24 297	11.13 307	27.83 311	35.96 312	31.24 312	39.61 312

DPSM	13.84 306	8.97 302	13.58 307	5.45 292	6.10 301	7.18 301	5.27 293	8.45 305	11.05 305	6.78 305	8.04 297	8.60 295	12.52 296	5.36 302	16.95 307	14.18 307	11.50 306	14.64 309	9.74 286	12.04 306	17.24 308	19.94 311	4.24 297	11.13 307	27.83 311	35.96 312	31.24 312	39.61 312

STStereo	3.38 285	1.14 263	1.69 294	7.09 300	1.35 276	7.29 303	2.62 282	2.11 289	2.34 290	0.95 275	2.86 283	5.97 293	6.28 287	0.38 190	11.54 302	2.20 279	0.93 240	0.89 276	11.21 291	0.90 255	1.58 227	1.46 187	0.55 243	1.58 294	3.31 291	3.09 289	3.08 293	6.91 297

EAI-Stereo	1.15 233	0.27 169	0.37 211	0.54 227	0.30 180	8.38 304	0.76 241	0.45 198	0.63 239	0.34 119	0.88 226	0.46 174	0.33 168	0.25 119	1.83 174	1.17 223	0.40 146	0.65 254	2.53 245	0.73 229	1.47 208	1.71 219	0.23 172	0.46 225	1.08 260	1.64 267	1.45 256	1.79 252

ktn	6.56 297	5.17 300	14.71 309	5.30 291	4.74 297	9.67 305	6.68 299	7.48 304	12.97 308	1.88 290	2.35 280	27.30 310	21.86 304	4.31 291	5.72 256	1.50 249	4.02 298	1.83 294	15.82 298	4.59 298	2.65 285	2.06 249	3.99 295	1.18 290	2.40 285	1.57 263	2.89 289	2.50 263

PML	14.72 308	11.16 305	4.09 300	13.72 304	8.87 305	13.75 306	6.38 297	7.25 302	36.05 314	10.34 308	59.29 314	46.05 313	52.59 314	6.65 305	6.70 267	4.81 300	10.30 305	3.77 299	21.46 300	4.87 299	5.83 304	5.51 301	3.98 294	4.24 302	15.02 310	6.06 299	20.81 309	7.86 298

CasAABBNet	27.80 313	18.03 308	27.32 313	10.90 301	12.21 308	14.33 307	10.52 304	16.96 310	22.28 310	13.77 309	16.14 305	17.40 305	25.40 309	10.69 308	34.10 312	28.35 312	23.05 310	29.43 313	19.46 299	24.14 312	34.48 314	39.80 314	8.47 305	22.42 313	56.04 313	72.44 314	62.78 314	79.64 314

HanzoNet	11.30 302	14.06 306	16.74 310	13.89 305	9.10 306	15.60 308	21.20 310	11.16 309	12.45 307	6.15 304	7.25 293	20.77 306	27.41 313	28.53 312	4.84 244	9.79 304	14.66 309	2.80 298	24.65 304	12.81 309	5.39 301	4.27 299	8.60 306	1.63 295	2.70 289	2.61 283	2.55 287	3.43 277

BEATNet-Init1	11.60 304	15.45 307	5.36 302	21.04 308	10.14 307	20.37 309	13.59 306	8.80 307	6.63 299	4.42 301	10.00 301	14.23 302	19.35 301	4.04 289	10.43 300	9.21 303	6.50 301	5.00 301	32.12 310	14.67 310	8.25 307	7.49 305	5.66 304	5.23 304	12.24 306	7.07 302	21.30 311	14.66 305

DPSimNet_ROB	19.60 309	30.02 312	12.51 306	29.96 312	26.66 312	21.35 310	18.10 308	23.34 312	23.91 311	14.59 310	30.41 312	25.17 309	25.12 308	12.92 309	12.40 303	9.18 302	23.72 311	11.03 306	37.61 311	12.43 308	24.99 312	8.77 306	13.55 309	15.98 310	13.56 307	10.45 304	19.73 308	21.73 309

LRCNet_RVC	12.77 305	18.28 309	5.31 301	23.03 309	20.03 309	22.79 311	18.73 309	10.19 308	4.29 296	21.40 311	17.07 307	21.90 307	12.67 299	27.64 311	4.72 242	1.57 256	13.91 308	9.09 305	27.19 306	10.23 303	5.66 303	2.42 279	25.54 310	13.38 309	1.45 268	0.65 213	3.23 295	2.39 260

HaxPig	22.03 310	23.76 310	21.73 311	25.29 310	25.48 311	24.76 312	26.73 311	22.91 311	21.16 309	29.02 312	26.42 310	24.60 308	19.57 302	25.83 310	24.34 309	21.24 309	25.03 312	26.17 311	24.65 304	23.00 311	18.72 310	16.12 309	29.01 311	21.22 312	10.44 303	12.85 307	9.65 302	15.02 306

MEDIAN_ROB	25.69 311	28.81 311	26.20 312	29.88 311	29.43 313	29.00 313	30.34 312	27.00 313	24.64 312	34.12 313	30.21 311	29.31 311	23.43 306	29.48 313	26.63 310	23.36 310	29.99 313	29.41 312	29.88 307	27.28 313	23.55 311	19.50 310	31.94 312	23.91 314	14.08 309	13.72 308	13.09 307	15.43 307

AVERAGE_ROB	27.45 312	31.37 313	28.57 314	32.97 313	32.12 314	32.15 314	33.40 313	29.93 314	27.60 313	35.93 314	32.13 313	32.22 312	25.90 310	32.99 314	28.90 311	25.88 311	31.46 314	30.17 314	31.78 308	29.24 314	25.48 313	21.56 313	34.85 313	27.16 315	14.02 308	10.69 305	11.65 306	11.07 303

ASD4																								18.37 311

Low-res two-view benchmark