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

ProNet	0.17 4	0.07 1	0.09 4	0.06 3	0.04 2	0.10 6	0.66 178	0.07 1	0.04 1	0.04 1	0.12 16	0.07 1	0.04 1	0.30 106	0.74 3	0.47 70	0.27 37	0.09 2	0.11 1	0.13 10	0.17 3	0.47 21	0.09 13	0.08 4	0.10 1	0.06 1	0.11 1	0.06 1

CroCo-Stereo	0.14 1	0.07 1	0.05 1	0.05 1	0.05 4	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.06 2	0.01 1	0.11 2	0.07 3	0.07 1	1.09 16	0.38 34	0.13 2	0.10 3	0.17 6	0.06 1	0.26 13	0.24 5	0.04 1	0.06 1	0.11 2	0.09 2	0.11 1	0.07 2
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
RAFT	0.18 6	0.07 1	0.10 5	0.08 6	0.04 2	0.24 100	0.27 100	0.19 19	0.07 5	0.13 8	0.08 5	0.13 3	0.06 2	0.11 7	1.18 25	0.29 11	0.17 6	0.08 1	0.14 5	0.21 38	0.16 2	0.33 9	0.04 1	0.07 2	0.16 14	0.15 12	0.21 13	0.16 12

CroCo-Stereo Lap2	0.14 1	0.08 4	0.05 1	0.05 1	0.06 5	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.11 7	0.03 2	0.14 6	0.07 3	0.08 2	0.94 10	0.36 26	0.12 1	0.10 3	0.13 2	0.07 2	0.30 16	0.23 4	0.04 1	0.07 2	0.12 4	0.11 4	0.11 1	0.08 3

StereoVision	0.15 3	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 3	0.07 3	0.10 5	0.13 21	0.09 4	0.07 3	0.16 8	0.08 5	0.11 7	0.75 5	0.29 11	0.15 4	0.13 6	0.17 6	0.10 3	0.23 10	0.22 3	0.04 1	0.09 6	0.15 10	0.13 7	0.19 9	0.16 12

RYNet	0.49 94	0.11 6	0.10 5	0.08 6	0.09 10	0.10 6	0.07 3	0.13 7	0.18 60	0.10 6	0.10 7	0.14 6	0.08 5	0.08 2	9.32 242	0.37 29	0.14 3	0.22 42	0.17 6	0.10 3	0.20 7	0.13 1	0.16 89	0.10 7	0.14 6	0.45 141	0.24 20	0.13 7

anonymousdsp	0.52 104	0.12 7	0.12 12	0.12 19	0.10 11	0.13 21	0.07 3	0.16 11	0.09 6	0.15 11	2.52 239	0.16 8	0.09 8	0.10 6	1.84 78	1.32 181	0.23 16	0.15 10	0.41 46	1.16 223	0.31 18	3.07 223	1.01 226	0.10 7	0.14 6	0.09 2	0.24 20	0.10 6

RAFT + AFF	0.43 71	0.12 7	0.10 5	0.13 25	0.07 6	0.11 10	0.30 106	0.17 14	0.11 12	0.19 20	0.10 7	0.28 37	0.09 8	0.12 11	7.26 222	0.34 23	0.22 14	0.12 5	0.34 31	0.11 5	0.41 36	0.26 6	0.07 5	0.11 10	0.16 14	0.13 7	0.14 4	0.09 5

AANet_RVC	0.18 6	0.13 9	0.13 15	0.10 10	0.16 38	0.08 4	0.13 31	0.14 9	0.15 30	0.13 8	0.12 16	0.13 3	0.11 15	0.11 7	0.90 9	0.25 6	0.18 9	0.17 16	0.20 10	0.16 20	0.18 4	0.21 2	0.11 35	0.12 14	0.16 14	0.16 14	0.22 17	0.23 44

delet	0.18 6	0.14 10	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.13 21	0.10 17	0.12 6	0.10 10	0.15 11	0.12 16	0.18 11	0.10 13	0.12 11	1.14 20	0.24 4	0.17 6	0.14 7	0.13 2	0.12 7	0.18 4	0.33 9	0.09 13	0.11 10	0.14 6	0.12 5	0.21 13	0.14 10

TDLM	0.17 4	0.14 10	0.14 28	0.11 13	0.14 28	0.11 10	0.11 19	0.15 10	0.12 17	0.09 4	0.21 52	0.20 13	0.11 15	0.12 11	0.61 1	0.20 1	0.20 13	0.15 10	0.13 2	0.11 5	0.15 1	0.37 13	0.10 23	0.11 10	0.12 4	0.16 14	0.16 6	0.16 12

iRaftStereo_RVC	0.20 9	0.15 12	0.12 12	0.10 10	0.11 14	0.10 6	0.07 3	0.17 14	0.09 6	0.15 11	0.15 24	0.18 11	0.09 8	0.17 34	0.63 2	0.28 9	0.25 25	0.14 7	0.21 13	0.21 38	0.36 24	0.86 57	0.08 9	0.10 7	0.15 10	0.12 5	0.19 9	0.13 7

MMNet	0.25 14	0.15 12	0.12 12	0.14 29	0.14 28	0.13 21	0.14 36	0.16 11	0.12 17	0.13 8	0.15 24	0.22 16	0.09 8	0.18 47	2.41 110	0.26 7	0.19 11	0.17 16	0.20 10	0.15 15	0.21 9	0.40 14	0.10 23	0.14 19	0.15 10	0.16 14	0.28 30	0.16 12

MIF-Stereo	0.27 19	0.16 14	0.11 8	0.09 8	0.11 14	0.11 10	0.07 3	0.16 11	0.11 12	0.21 24	0.10 7	0.29 41	0.16 38	0.26 86	1.56 50	0.47 70	0.25 25	0.19 26	0.64 108	0.15 15	0.59 77	0.44 18	0.10 23	0.16 34	0.18 20	0.22 40	0.16 6	0.17 18

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 58	0.17 15	0.16 39	0.15 37	0.15 32	0.14 30	0.11 19	0.29 53	0.22 85	0.28 48	0.29 93	0.26 29	0.18 51	0.17 34	3.57 136	0.54 88	0.29 47	0.24 58	0.41 46	0.21 38	0.47 47	1.45 115	0.10 23	0.14 19	0.24 43	0.36 114	0.22 17	0.28 70

StereoIM	0.23 11	0.17 15	0.11 8	0.07 5	0.11 14	0.08 4	0.07 3	0.13 7	0.10 10	0.19 20	0.10 7	0.20 13	0.09 8	0.14 17	1.08 14	0.40 39	0.24 18	0.18 23	0.54 86	0.12 7	0.51 54	0.45 19	0.07 5	0.13 15	0.20 29	0.23 44	0.21 13	0.24 49

AEACV	0.71 144	0.17 15	0.11 8	0.09 8	0.08 8	0.15 35	0.08 9	0.08 2	0.06 2	0.07 3	0.07 3	0.13 3	0.08 5	0.21 63	4.08 152	3.29 249	0.16 5	0.82 232	0.73 124	1.51 235	0.70 96	4.15 250	0.95 221	0.08 4	0.11 2	0.92 196	0.15 5	0.08 3

test_4	0.49 94	0.17 15	0.17 48	0.14 29	0.15 32	0.12 18	0.40 126	0.24 32	0.15 30	0.31 70	0.29 93	0.28 37	0.13 25	0.35 129	2.02 93	1.85 211	0.25 25	0.29 92	0.39 42	0.31 79	0.54 64	1.54 123	0.10 23	0.16 34	0.29 80	0.88 194	0.91 186	0.85 169

DMCA	0.28 21	0.17 15	0.16 39	0.13 25	0.14 28	0.13 21	0.16 51	0.18 18	0.15 30	0.19 20	0.18 37	0.28 37	0.12 22	0.15 21	2.01 91	0.60 100	0.33 76	0.45 167	0.24 14	0.15 15	0.29 15	0.30 7	0.13 55	0.14 19	0.18 20	0.17 19	0.21 13	0.17 18

HH	0.77 156	0.18 20	0.36 167	0.23 100	0.23 102	0.30 125	0.24 87	0.41 143	0.26 112	0.73 212	0.77 177	0.50 145	0.36 143	0.48 156	1.99 89	2.39 235	0.41 116	0.37 137	1.21 169	0.97 210	2.12 218	2.61 198	0.28 146	0.73 217	0.60 182	0.50 155	0.83 179	0.62 154

HanStereo	0.77 156	0.18 20	0.36 167	0.23 100	0.23 102	0.30 125	0.24 87	0.41 143	0.26 112	0.73 212	0.77 177	0.50 145	0.36 143	0.48 156	1.99 89	2.39 235	0.41 116	0.37 137	1.21 169	0.97 210	2.12 218	2.61 198	0.28 146	0.73 217	0.60 182	0.50 155	0.83 179	0.62 154

LL-Strereo2	0.42 61	0.18 20	0.14 28	0.12 19	0.12 18	0.10 6	0.22 77	0.29 53	0.17 48	0.30 60	0.14 23	0.25 24	0.11 15	0.34 127	1.80 73	1.07 163	0.24 18	0.17 16	0.42 50	0.20 31	0.81 108	3.01 221	0.12 43	0.14 19	0.24 43	0.19 29	0.25 22	0.17 18

AASNet	0.22 10	0.18 20	0.13 15	0.14 29	0.15 32	0.16 39	0.14 36	0.17 14	0.09 6	0.15 11	0.16 35	0.16 8	0.10 13	0.15 21	1.23 28	0.23 2	0.18 9	0.16 15	0.17 6	0.14 12	0.20 7	0.80 49	0.10 23	0.13 15	0.15 10	0.14 10	0.18 8	0.13 7

test-1	1.01 174	0.18 20	0.25 115	0.19 74	0.20 75	0.57 191	0.57 163	0.44 163	0.29 125	0.72 209	5.27 250	0.56 155	0.41 157	0.57 180	4.45 162	1.93 215	0.46 139	0.49 179	1.14 163	0.95 208	1.89 199	3.39 230	0.15 77	0.24 112	0.40 139	0.46 146	0.61 149	0.62 154

ARAFT	0.31 25	0.18 20	0.13 15	0.15 37	0.13 24	0.13 21	0.09 14	0.20 20	0.13 21	0.36 108	0.15 24	0.33 68	0.12 22	0.26 86	1.09 16	0.40 39	0.29 47	0.24 58	0.57 91	0.15 15	0.53 60	1.71 138	0.09 13	0.14 19	0.23 40	0.15 12	0.38 62	0.18 22

UPFNet	0.27 19	0.18 20	0.20 63	0.18 63	0.19 63	0.19 60	0.15 47	0.22 25	0.17 48	0.23 26	0.19 42	0.23 19	0.14 31	0.26 86	1.70 69	0.29 11	0.24 18	0.21 33	0.25 16	0.18 23	0.24 11	0.40 14	0.14 68	0.17 45	0.19 25	0.20 34	0.39 67	0.19 25

GANet	0.34 32	0.18 20	0.21 80	0.18 63	0.18 55	0.27 114	0.17 55	0.30 59	0.13 21	0.19 20	0.92 192	0.45 128	0.43 164	0.19 53	0.84 7	0.24 4	0.46 139	0.25 65	0.20 10	0.18 23	0.32 20	1.60 128	0.13 55	0.14 19	0.62 185	0.14 10	0.20 11	0.18 22

HITNet	0.32 29	0.18 20	0.15 33	0.17 54	0.17 46	0.14 30	0.11 19	0.29 53	0.19 67	0.30 60	0.20 46	0.30 48	0.19 62	0.29 100	1.46 45	0.42 43	0.31 64	0.20 30	0.38 38	0.18 23	0.67 90	1.02 73	0.12 43	0.16 34	0.20 29	0.19 29	0.39 67	0.27 64
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
MIM_Stereo	0.38 47	0.19 29	0.15 33	0.15 37	0.14 28	0.24 100	0.13 31	0.27 43	0.11 12	0.24 32	0.22 57	0.23 19	0.13 25	0.17 34	1.24 29	1.58 197	0.25 25	0.21 33	0.54 86	0.38 104	0.49 49	2.01 162	0.09 13	0.16 34	0.18 20	0.29 82	0.35 50	0.16 12

4D-IteraStereo	0.45 79	0.19 29	0.24 105	0.17 54	0.18 55	0.14 30	0.14 36	0.33 87	0.17 48	0.33 85	0.18 37	0.39 97	0.13 25	0.33 120	1.77 71	1.69 204	0.27 37	0.30 96	0.51 68	0.37 98	0.91 118	2.13 172	0.13 55	0.20 75	0.21 34	0.22 40	0.41 76	0.19 25

IER	0.37 41	0.19 29	0.17 48	0.17 54	0.16 38	0.18 53	0.18 62	0.23 28	0.15 30	0.27 46	0.25 69	0.33 68	0.14 31	0.23 73	3.88 147	0.31 15	0.27 37	0.20 30	0.24 14	0.20 31	0.32 20	0.42 16	0.19 106	0.16 34	0.20 29	0.26 75	0.38 62	0.25 53

test_5	0.25 14	0.19 29	0.11 8	0.11 13	0.08 8	0.21 74	0.08 9	0.32 75	0.11 12	0.17 17	0.37 124	0.24 22	0.21 69	0.08 2	1.17 23	0.49 75	0.17 6	0.15 10	0.29 22	0.12 7	0.25 12	0.73 42	0.07 5	0.15 28	0.17 18	0.17 19	0.33 36	0.20 27

AnonymousM	0.72 148	0.19 29	0.13 15	0.13 25	0.11 14	0.32 135	0.08 9	0.35 103	0.23 93	0.31 70	0.64 159	0.29 41	0.32 127	0.67 193	1.61 58	0.94 154	0.46 139	0.33 111	0.44 53	0.64 169	0.98 122	1.94 155	0.23 128	0.39 163	0.17 18	0.82 190	2.67 247	4.07 241

raft+_RVC	0.35 37	0.19 29	0.16 39	0.15 37	0.16 38	0.13 21	0.22 77	0.30 59	0.14 26	0.28 48	0.18 37	0.28 37	0.11 15	0.19 53	1.09 16	0.79 125	0.26 33	0.17 16	0.45 61	0.42 121	0.50 50	2.07 167	0.10 23	0.14 19	0.21 34	0.18 25	0.26 25	0.20 27

XX-Stereo	5.12 254	0.19 29	0.25 115	0.27 128	0.17 46	0.43 169	0.40 126	0.35 103	0.21 80	0.73 212	1.62 224	0.48 140	0.38 151	0.30 106	7.62 227	3.59 253	0.44 133	0.37 137	1.35 187	0.47 140	1.40 167	2.09 168	0.45 185	0.20 75	112.24 276	0.46 146	0.99 194	0.83 166

CVANet_RVC	0.26 16	0.19 29	0.19 60	0.20 82	0.16 38	0.18 53	0.14 36	0.25 41	0.16 40	0.15 11	0.26 73	0.23 19	0.13 25	0.54 173	0.74 3	0.23 2	0.24 18	0.17 16	0.54 86	0.14 12	0.19 6	0.91 61	0.10 23	0.13 15	0.16 14	0.13 7	0.22 17	0.24 49

PWCDC_ROB	0.57 119	0.19 29	0.20 63	0.17 54	0.27 127	0.22 84	0.25 95	0.22 25	0.54 187	0.16 16	0.43 134	0.32 60	1.19 200	0.47 155	5.41 183	0.50 78	0.34 84	0.28 86	0.38 38	0.27 70	0.68 91	1.28 100	0.25 134	0.31 145	0.19 25	0.29 82	0.26 25	0.36 110

MIF-Stereo (partial)	0.26 16	0.20 38	0.13 15	0.10 10	0.13 24	0.11 10	0.08 9	0.17 14	0.14 26	0.18 18	0.10 7	0.25 24	0.11 15	0.16 28	1.41 43	0.45 56	0.25 25	0.22 42	0.30 24	0.15 15	0.58 72	0.56 25	0.09 13	0.18 48	0.19 25	0.17 19	0.38 62	0.20 27

CAS	0.40 54	0.20 38	0.14 28	0.15 37	0.16 38	0.13 21	0.43 135	0.23 28	0.23 93	0.37 116	0.28 88	0.29 41	0.30 118	0.52 165	1.74 70	0.70 118	0.39 109	0.37 137	0.37 37	0.37 98	0.77 104	1.14 85	0.12 43	0.15 28	0.25 51	0.25 59	0.29 33	0.34 101

CES	0.44 73	0.20 38	0.17 48	0.14 29	0.19 63	0.16 39	0.22 77	0.54 189	0.25 102	0.30 60	0.35 121	0.41 106	0.38 151	0.56 177	1.66 62	0.80 130	0.53 164	0.47 173	0.35 34	0.42 121	1.04 126	1.23 95	0.15 77	0.15 28	0.27 63	0.21 37	0.29 33	0.33 93

RAFT_CTSACE	0.24 12	0.20 38	0.13 15	0.12 19	0.10 11	0.14 30	0.10 17	0.24 32	0.11 12	0.26 43	0.10 7	0.22 16	0.18 51	0.11 7	0.87 8	0.39 37	0.22 14	0.14 7	0.31 26	0.19 28	0.33 23	0.83 53	0.09 13	0.13 15	0.27 63	0.16 14	0.34 46	0.17 18

CIPLG	0.38 47	0.20 38	0.20 63	0.17 54	0.21 85	0.17 48	0.27 100	0.32 75	0.27 119	0.30 60	0.31 102	0.32 60	0.17 45	0.53 170	1.12 19	0.44 52	0.37 99	0.21 33	0.51 68	0.23 50	0.51 54	1.59 126	0.12 43	0.19 66	0.53 170	0.18 25	0.56 130	0.20 27

IPLGR_C	0.37 41	0.20 38	0.21 80	0.17 54	0.21 85	0.17 48	0.28 104	0.32 75	0.26 112	0.30 60	0.31 102	0.32 60	0.18 51	0.52 165	1.07 12	0.43 47	0.36 95	0.21 33	0.51 68	0.21 38	0.51 54	1.53 121	0.12 43	0.19 66	0.50 165	0.19 29	0.58 141	0.20 27

GMOStereo	0.44 73	0.20 38	0.16 39	0.16 46	0.18 55	0.32 135	0.43 135	0.35 103	0.17 48	0.35 94	0.15 24	0.31 52	0.22 74	0.17 34	1.68 64	0.92 147	0.29 47	0.33 111	0.53 77	0.38 104	0.58 72	2.66 200	0.10 23	0.18 48	0.31 91	0.25 59	0.41 76	0.22 39

error version	0.44 73	0.20 38	0.16 39	0.16 46	0.18 55	0.32 135	0.43 135	0.35 103	0.17 48	0.35 94	0.15 24	0.31 52	0.22 74	0.17 34	1.68 64	0.92 147	0.29 47	0.33 111	0.53 77	0.38 104	0.58 72	2.66 200	0.10 23	0.18 48	0.31 91	0.25 59	0.41 76	0.22 39

test-v	0.44 73	0.20 38	0.16 39	0.16 46	0.18 55	0.32 135	0.43 135	0.35 103	0.17 48	0.35 94	0.15 24	0.31 52	0.22 74	0.17 34	1.68 64	0.92 147	0.29 47	0.33 111	0.53 77	0.38 104	0.58 72	2.66 200	0.10 23	0.18 48	0.31 91	0.25 59	0.41 76	0.22 39

ACRE	0.38 47	0.20 38	0.20 63	0.17 54	0.21 85	0.17 48	0.27 100	0.32 75	0.25 102	0.30 60	0.42 132	0.32 60	0.17 45	0.52 165	1.08 14	0.44 52	0.37 99	0.21 33	0.52 73	0.23 50	0.52 57	1.57 124	0.12 43	0.19 66	0.52 168	0.19 29	0.57 137	0.20 27

test-2	0.44 73	0.20 38	0.16 39	0.16 46	0.18 55	0.32 135	0.43 135	0.35 103	0.17 48	0.35 94	0.15 24	0.31 52	0.22 74	0.17 34	1.68 64	0.92 147	0.29 47	0.33 111	0.53 77	0.38 104	0.58 72	2.66 200	0.10 23	0.18 48	0.31 91	0.25 59	0.41 76	0.22 39

AFF-stereo	0.54 110	0.20 38	0.16 39	0.14 29	0.16 38	0.23 93	0.53 153	0.24 32	0.14 26	0.29 53	0.13 21	0.42 114	0.11 15	0.15 21	5.96 197	0.42 43	0.26 33	0.20 30	0.50 67	0.25 62	0.83 111	1.97 158	0.09 13	0.16 34	0.21 34	0.20 34	0.43 90	0.16 12

test croco	0.24 12	0.21 50	0.13 15	0.11 13	0.15 32	0.11 10	0.08 9	0.21 22	0.12 17	0.23 26	0.09 6	0.30 48	0.12 22	0.17 34	1.07 12	0.46 63	0.25 25	0.23 52	0.29 22	0.14 12	0.55 66	0.57 27	0.08 9	0.19 66	0.19 25	0.17 19	0.20 11	0.21 36

anonymousdsp2	0.65 135	0.21 50	0.17 48	0.14 29	0.13 24	0.16 39	0.12 25	0.28 48	0.13 21	0.25 37	2.91 242	0.24 22	0.13 25	0.29 100	2.31 109	1.62 202	0.28 42	0.33 111	0.48 64	1.22 225	0.45 42	3.20 224	0.94 220	0.55 192	0.21 34	0.17 19	0.44 94	0.18 22

RAFT+CT+SA	0.28 21	0.21 50	0.13 15	0.13 25	0.10 11	0.11 10	0.09 14	0.32 75	0.13 21	0.24 32	0.10 7	0.29 41	0.21 69	0.09 5	1.16 21	0.87 144	0.19 11	0.17 16	0.43 51	0.16 20	0.37 26	1.04 77	0.07 5	0.15 28	0.20 29	0.18 25	0.33 36	0.20 27

Sa-1000	0.37 41	0.21 50	0.14 28	0.15 37	0.17 46	0.16 39	0.11 19	0.36 117	0.18 60	0.31 70	0.15 24	0.46 135	0.18 51	0.25 82	1.18 25	0.73 120	0.32 68	0.33 111	0.66 109	0.22 47	0.69 94	1.18 90	0.09 13	0.23 105	0.34 109	0.30 89	0.51 118	0.27 64

IPLG	0.73 149	0.21 50	0.19 60	0.16 46	0.19 63	0.16 39	0.17 55	0.35 103	0.22 85	0.35 94	1.15 202	0.32 60	0.24 87	0.60 185	8.93 238	0.54 88	0.37 99	0.29 92	0.57 91	0.37 98	0.63 84	1.44 114	0.12 43	0.58 197	0.35 111	0.39 124	0.67 155	0.21 36

raftrobust	0.41 58	0.21 50	0.22 93	0.18 63	0.20 75	0.14 30	0.17 55	0.35 103	0.15 30	0.34 87	0.21 52	0.35 78	0.14 31	0.38 137	1.56 50	0.94 154	0.30 59	0.21 33	0.78 128	0.24 54	0.65 86	1.82 147	0.20 114	0.18 48	0.28 69	0.24 53	0.28 30	0.24 49

sCroCo_RVC	0.49 94	0.21 50	0.17 48	0.15 37	0.16 38	0.21 74	0.15 47	0.32 75	0.32 141	0.36 108	0.24 63	0.44 122	0.46 168	0.15 21	1.40 42	1.09 167	0.46 139	0.40 154	0.67 110	0.43 125	1.53 178	2.17 177	0.15 77	0.24 112	0.30 84	0.30 89	0.49 110	0.32 87

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 110	0.21 50	0.20 63	0.16 46	0.21 85	0.26 108	0.56 161	0.29 53	0.16 40	0.33 85	0.15 24	0.45 128	0.22 74	0.18 47	5.69 192	0.38 34	0.26 33	0.15 10	0.53 77	0.31 79	0.73 99	1.77 144	0.11 35	0.19 66	0.26 57	0.21 37	0.47 105	0.20 27

UNet	0.32 29	0.21 50	0.20 63	0.19 74	0.20 75	0.21 74	0.16 51	0.27 43	0.17 48	0.29 53	0.21 52	0.26 29	0.18 51	0.57 180	1.91 81	0.32 17	0.28 42	0.23 52	0.31 26	0.21 38	0.37 26	0.32 8	0.16 89	0.21 83	0.22 38	0.25 59	0.44 94	0.26 61

DMCA-RVC	0.46 86	0.21 50	0.23 102	0.31 148	0.28 135	0.19 60	0.75 184	0.34 92	0.31 136	0.32 78	1.07 199	0.31 52	0.16 38	0.29 100	3.57 136	0.36 26	0.29 47	0.25 65	0.27 19	0.30 77	0.40 34	0.46 20	0.19 106	0.29 135	0.35 111	0.22 40	0.36 52	0.27 64

RASNet	0.34 32	0.21 50	0.22 93	0.19 74	0.19 63	0.18 53	0.15 47	0.31 69	0.19 67	0.32 78	0.20 46	0.26 29	0.19 62	0.25 82	1.16 21	0.66 112	0.28 42	0.19 26	0.28 20	0.16 20	0.68 91	1.10 80	0.12 43	0.24 112	0.24 43	0.25 59	0.46 99	0.44 126

MGS-Stereo	0.37 41	0.22 61	0.15 33	0.14 29	0.13 24	0.11 10	0.12 25	0.21 22	0.12 17	0.18 18	0.13 21	0.21 15	0.16 38	0.13 14	4.27 156	0.35 24	0.28 42	0.22 42	0.35 34	0.20 31	0.41 36	0.75 43	0.12 43	0.16 34	0.20 29	0.17 19	0.27 29	0.21 36

MSKI-zero shot	0.84 165	0.22 61	0.23 102	0.20 82	0.20 75	0.43 169	0.22 77	0.42 151	0.29 125	0.43 140	1.26 207	0.49 144	0.37 148	0.18 47	2.67 116	2.10 224	0.50 154	0.57 202	1.35 187	1.15 222	1.79 192	3.60 241	0.22 124	0.22 97	0.53 170	1.17 208	0.72 164	1.15 186

CASnet	0.38 47	0.22 61	0.15 33	0.15 37	0.18 55	0.19 60	0.36 117	0.30 59	0.18 60	0.34 87	0.21 52	0.44 122	0.28 108	0.13 14	1.97 87	0.46 63	0.35 89	0.26 72	0.44 53	0.34 89	1.13 141	0.87 58	0.11 35	0.18 48	0.25 51	0.18 25	0.33 36	0.25 53
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.61 132	0.22 61	0.33 159	0.24 107	0.22 95	0.20 70	0.18 62	0.41 143	0.25 102	0.40 133	1.13 201	0.51 148	0.32 127	0.36 133	1.24 29	0.85 140	0.65 189	0.37 137	1.31 185	0.42 121	2.23 225	1.86 151	0.18 99	0.21 83	0.44 149	0.54 168	0.44 94	0.83 166

EGLCR-Stereo	1.05 181	0.22 61	0.25 115	0.15 37	0.19 63	0.23 93	0.16 51	0.32 75	0.39 158	0.32 78	0.65 160	0.39 97	0.27 104	0.14 17	2.06 97	2.01 220	0.41 116	0.37 137	0.78 128	1.73 240	1.19 149	5.99 262	0.95 221	3.44 261	0.26 57	1.49 217	3.66 253	0.33 93

TestStereo1	0.31 25	0.22 61	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.12 18	0.12 25	0.24 32	0.15 30	0.25 37	0.11 14	0.35 78	0.23 82	0.15 21	1.30 35	0.83 136	0.24 18	0.18 23	0.53 77	0.18 23	0.41 36	0.96 68	0.08 9	0.14 19	0.23 40	0.24 53	0.49 110	0.23 44

TESTraft	0.30 24	0.22 61	0.15 33	0.11 13	0.12 18	0.11 10	0.11 19	0.24 32	0.15 30	0.25 37	0.12 16	0.29 41	0.23 82	0.16 28	1.32 38	0.80 130	0.23 16	0.17 16	0.52 73	0.20 31	0.39 33	0.76 45	0.09 13	0.15 28	0.22 38	0.25 59	0.48 108	0.23 44

SA-5K	0.31 25	0.22 61	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.12 18	0.12 25	0.24 32	0.15 30	0.25 37	0.11 14	0.35 78	0.23 82	0.15 21	1.30 35	0.83 136	0.24 18	0.18 23	0.53 77	0.18 23	0.41 36	0.96 68	0.08 9	0.14 19	0.23 40	0.24 53	0.49 110	0.23 44

SA	0.34 32	0.22 61	0.14 28	0.14 29	0.15 32	0.16 39	0.09 14	0.34 92	0.16 40	0.31 70	0.12 16	0.44 122	0.14 31	0.21 63	1.06 11	0.92 147	0.27 37	0.30 96	0.61 104	0.24 54	0.53 60	0.90 60	0.09 13	0.18 48	0.27 63	0.29 82	0.56 130	0.27 64

test-3	0.58 123	0.22 61	0.22 93	0.18 63	0.22 95	0.21 74	0.20 68	0.40 138	0.17 48	0.35 94	0.18 37	0.44 122	0.20 67	0.19 53	2.28 106	1.72 206	0.33 76	0.30 96	1.28 180	0.44 129	1.16 146	2.16 175	0.11 35	0.21 83	0.45 152	0.23 44	0.56 130	1.19 190

test_1	0.58 123	0.22 61	0.22 93	0.18 63	0.22 95	0.21 74	0.20 68	0.40 138	0.17 48	0.34 87	0.18 37	0.44 122	0.20 67	0.19 53	2.28 106	1.73 208	0.33 76	0.30 96	1.27 178	0.44 129	1.16 146	2.16 175	0.11 35	0.21 83	0.45 152	0.23 44	0.56 130	1.19 190

test_3	0.58 123	0.22 61	0.22 93	0.18 63	0.22 95	0.21 74	0.20 68	0.41 143	0.18 60	0.36 108	0.19 42	0.45 128	0.22 74	0.19 53	2.28 106	1.72 206	0.33 76	0.31 105	1.27 178	0.44 129	1.15 144	2.15 173	0.11 35	0.22 97	0.47 160	0.28 79	0.59 146	1.20 192

CREStereo++_RVC	0.48 89	0.22 61	0.22 93	0.17 54	0.21 85	0.15 35	0.24 87	0.34 92	0.20 74	0.35 94	0.20 46	0.32 60	0.32 127	0.17 34	1.41 43	0.81 134	0.39 109	0.26 72	0.56 90	0.36 95	1.07 134	1.45 115	0.13 55	0.17 45	0.28 69	0.27 78	2.29 239	0.31 83
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
TANstereo	0.45 79	0.22 61	0.20 63	0.21 89	0.22 95	0.22 84	0.12 25	0.27 43	0.22 85	0.32 78	0.26 73	0.27 33	0.26 95	0.24 77	1.59 54	0.80 130	0.44 133	0.41 157	0.67 110	0.40 117	1.07 134	1.35 103	0.48 193	0.18 48	0.18 20	0.25 59	1.00 195	0.25 53

XX-TBD	0.45 79	0.22 61	0.20 63	0.21 89	0.22 95	0.22 84	0.12 25	0.27 43	0.22 85	0.32 78	0.26 73	0.27 33	0.26 95	0.24 77	1.59 54	0.80 130	0.44 133	0.41 157	0.67 110	0.40 117	1.07 134	1.35 103	0.48 193	0.18 48	0.18 20	0.25 59	1.00 195	0.25 53

sAnonymous2	0.42 61	0.22 61	0.17 48	0.16 46	0.17 46	0.22 84	0.17 55	0.38 129	0.26 112	0.28 48	0.26 73	0.33 68	0.32 127	0.16 28	1.63 60	0.61 101	0.40 113	0.36 132	0.81 132	0.39 114	1.05 127	1.36 105	0.15 77	0.22 97	0.30 84	0.35 110	0.33 36	0.35 105

CroCo_RVC	0.42 61	0.22 61	0.17 48	0.16 46	0.17 46	0.22 84	0.17 55	0.38 129	0.26 112	0.28 48	0.26 73	0.33 68	0.32 127	0.16 28	1.63 60	0.61 101	0.40 113	0.36 132	0.81 132	0.39 114	1.05 127	1.36 105	0.15 77	0.22 97	0.30 84	0.35 110	0.33 36	0.35 105

DN-CSS_ROB	0.42 61	0.22 61	0.25 115	0.23 100	0.26 120	0.17 48	0.23 84	0.42 151	0.20 74	0.39 129	0.41 130	0.40 100	0.27 104	0.32 117	2.02 93	0.43 47	0.32 68	0.23 52	0.93 147	0.25 62	0.98 122	0.79 48	0.15 77	0.32 148	0.24 43	0.23 44	0.42 83	0.30 78

AE-Stereo	0.53 107	0.23 79	0.26 127	0.24 107	0.24 107	0.19 60	0.20 68	0.30 59	0.21 80	0.34 87	0.16 35	0.45 128	0.28 108	0.22 67	1.34 40	1.14 170	0.42 124	0.35 131	0.60 99	0.76 187	1.06 133	2.89 212	0.16 89	0.27 130	0.35 111	0.86 192	0.46 99	0.28 70

LoS	0.51 102	0.23 79	0.17 48	0.19 74	0.20 75	0.19 60	0.14 36	0.77 210	0.27 119	0.50 158	0.45 135	0.54 152	0.47 170	0.23 73	2.11 99	0.86 143	0.57 174	0.42 159	0.62 105	0.41 119	1.28 155	1.52 119	0.16 89	0.18 48	0.36 117	0.29 82	0.33 36	0.35 105

raft_robust	0.42 61	0.23 79	0.16 39	0.20 82	0.17 46	0.16 39	0.14 36	0.42 151	0.18 60	0.41 137	0.15 24	0.38 93	0.24 87	0.27 92	1.56 50	1.16 172	0.32 68	0.33 111	0.92 145	0.37 98	0.75 101	1.25 97	0.11 35	0.25 117	0.31 91	0.34 107	0.37 58	0.29 72

GLC_STEREO	0.44 73	0.23 79	0.25 115	0.20 82	0.21 85	0.19 60	0.19 66	0.38 129	0.16 40	0.34 87	0.25 69	0.31 52	0.17 45	0.16 28	3.59 138	0.53 83	0.41 116	0.27 77	0.46 63	0.38 104	0.90 116	0.78 47	0.13 55	0.18 48	0.25 51	0.19 29	0.49 110	0.25 53

MIPNet	0.79 159	0.23 79	0.20 63	0.24 107	0.24 107	0.17 48	0.18 62	0.34 92	0.69 202	0.39 129	2.18 233	0.35 78	0.30 118	0.62 189	5.55 188	1.14 170	0.47 144	0.33 111	0.82 134	0.56 154	0.68 91	1.70 136	0.13 55	0.92 230	0.90 206	0.49 153	1.11 201	0.29 72

LMCR-Stereo	0.38 47	0.23 79	0.20 63	0.19 74	0.20 75	0.23 93	0.14 36	0.30 59	0.20 74	0.29 53	0.24 63	0.34 74	0.29 113	0.60 185	1.59 54	0.46 63	0.39 109	0.28 86	0.55 89	0.38 104	0.55 66	1.08 78	0.15 77	0.22 97	0.26 57	0.26 75	0.33 36	0.32 87

RALAANet	0.41 58	0.23 79	0.20 63	0.17 54	0.19 63	0.18 53	0.24 87	0.28 48	0.16 40	0.24 32	0.21 52	0.32 60	0.18 51	0.30 106	1.47 47	0.42 43	0.30 59	0.25 65	0.60 99	0.34 89	0.81 108	2.50 196	0.12 43	0.20 75	0.25 51	0.24 53	0.41 76	0.23 44

CREStereo	0.42 61	0.23 79	0.21 80	0.18 63	0.17 46	0.15 35	0.11 19	0.36 117	0.24 97	0.36 108	0.28 88	0.40 100	0.40 156	0.17 34	1.46 45	0.96 156	0.47 144	0.26 72	0.44 53	0.52 151	1.14 142	1.16 88	0.13 55	0.19 66	0.26 57	0.28 79	0.37 58	0.32 87
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
CFNet	0.31 25	0.23 79	0.20 63	0.25 115	0.23 102	0.19 60	0.21 74	0.30 59	0.17 48	0.28 48	0.23 60	0.38 93	0.21 69	0.22 67	1.67 63	0.27 8	0.29 47	0.21 33	0.28 20	0.21 38	0.37 26	0.48 22	0.13 55	0.18 48	0.29 80	0.29 82	0.38 62	0.32 87

iResNet_ROB	0.42 61	0.23 79	0.21 80	0.22 96	0.19 63	0.22 84	0.24 87	0.48 174	0.18 60	0.36 108	0.24 63	0.34 74	0.30 118	0.23 73	2.91 118	0.46 63	0.32 68	0.24 58	0.67 110	0.19 28	0.81 108	0.58 29	0.15 77	0.25 117	0.27 63	0.26 75	0.50 115	0.30 78

RAFT-Test	0.82 162	0.24 89	0.24 105	0.25 115	0.27 127	0.46 177	0.24 87	0.45 165	0.26 112	0.66 195	1.53 216	0.42 114	0.39 154	0.44 151	2.04 96	2.35 232	0.43 130	0.34 124	1.41 192	0.62 164	1.89 199	2.68 204	0.21 119	0.21 83	0.54 172	1.85 228	0.41 76	1.24 193

iinet-f	0.37 41	0.24 89	0.18 57	0.20 82	0.15 32	0.22 84	0.19 66	0.22 25	0.16 40	0.38 124	0.39 128	0.27 33	0.23 82	0.17 34	1.98 88	0.49 75	0.31 64	0.21 33	0.69 118	0.36 95	0.50 50	0.92 62	0.15 77	0.18 48	0.27 63	0.20 34	0.46 99	0.26 61

rafts_anoy	0.39 52	0.24 89	0.20 63	0.18 63	0.20 75	0.16 39	0.24 87	0.34 92	0.15 30	0.26 43	0.23 60	0.29 41	0.14 31	0.21 63	1.59 54	0.89 145	0.36 95	0.24 58	0.51 68	0.35 93	0.59 77	1.81 146	0.11 35	0.18 48	0.28 69	0.23 44	0.25 22	0.26 61

CFNet_pseudo	0.49 94	0.24 89	0.24 105	0.27 128	0.25 114	0.23 93	0.17 55	0.31 69	0.19 67	0.37 116	0.30 98	0.43 118	0.28 108	0.23 73	4.31 157	0.45 56	0.32 68	0.24 58	1.02 153	0.20 31	0.52 57	0.70 38	0.40 175	0.21 83	0.28 69	0.29 82	0.36 52	0.35 105

RALCasStereoNet	0.42 61	0.24 89	0.21 80	0.20 82	0.20 75	0.16 39	0.26 97	0.32 75	0.15 30	0.30 60	0.20 46	0.31 52	0.16 38	0.27 92	1.17 23	1.54 194	0.33 76	0.23 52	0.38 38	0.43 125	0.62 83	2.34 189	0.12 43	0.18 48	0.26 57	0.25 59	0.25 22	0.27 64

Anonymous	0.51 102	0.24 89	0.20 63	0.18 63	0.20 75	0.21 74	0.15 47	0.38 129	0.30 130	0.36 108	0.22 57	0.37 89	0.50 173	0.19 53	1.51 49	0.92 147	0.48 147	0.47 173	0.94 148	0.47 140	1.42 169	2.19 180	0.16 89	0.25 117	0.36 117	0.33 103	0.54 126	0.33 93

GES	0.59 127	0.24 89	0.20 63	0.21 89	0.23 102	0.27 114	0.51 150	0.34 92	0.31 136	0.35 94	0.29 93	0.32 60	0.23 82	0.22 67	3.28 127	0.59 97	0.38 105	0.28 86	1.15 164	0.33 87	1.12 139	1.17 89	0.18 99	0.26 124	0.28 69	0.24 53	0.58 141	2.30 214

HCRNet	0.36 38	0.24 89	0.13 15	0.26 126	0.12 18	0.18 53	0.13 31	0.20 20	0.09 6	0.54 168	0.20 46	0.29 41	0.11 15	0.14 17	3.99 151	0.31 15	0.24 18	0.15 10	0.26 17	0.13 10	0.27 14	0.58 29	0.13 55	0.11 10	0.14 6	0.16 14	0.37 58	0.15 11

GMStereo	0.26 16	0.24 89	0.13 15	0.19 74	0.17 46	0.20 70	0.16 51	0.29 53	0.16 40	0.23 26	0.19 42	0.33 68	0.17 45	0.14 17	0.80 6	0.30 14	0.29 47	0.19 26	0.44 53	0.20 31	0.36 24	0.35 11	0.12 43	0.16 34	0.25 51	0.22 40	0.39 67	0.20 27
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.33 31	0.24 89	0.20 63	0.18 63	0.24 107	0.19 60	0.18 62	0.23 28	0.16 40	0.31 70	0.32 111	0.22 16	0.15 37	0.21 63	1.95 85	0.47 70	0.38 105	0.24 58	0.30 24	0.20 31	0.46 44	0.57 27	0.14 68	0.19 66	0.24 43	0.25 59	0.33 36	0.22 39

PMTNet	0.45 79	0.24 89	0.22 93	0.18 63	0.18 55	0.15 35	0.33 111	0.31 69	0.24 97	0.37 116	0.25 69	0.39 97	0.38 151	0.18 47	1.77 71	1.07 163	0.46 139	0.27 77	0.57 91	0.44 129	1.15 144	1.31 101	0.14 68	0.16 34	0.40 139	0.30 89	0.33 36	0.37 113

BEATNet_4x	0.45 79	0.24 89	0.19 60	0.20 82	0.21 85	0.20 70	0.31 107	0.31 69	0.27 119	0.35 94	0.22 57	0.37 89	0.24 87	0.33 120	2.17 102	0.58 95	0.55 172	0.50 184	0.49 65	0.23 50	0.96 120	1.57 124	0.14 68	0.26 124	0.24 43	0.25 59	0.42 83	0.33 93

iResNetv2_ROB	0.48 89	0.24 89	0.18 57	0.27 128	0.21 85	0.24 100	0.20 68	0.49 177	0.19 67	0.36 108	0.29 93	0.43 118	0.27 104	0.26 86	3.54 135	0.43 47	0.33 76	0.22 42	0.85 137	0.27 70	1.29 158	0.62 32	0.17 97	0.31 145	0.28 69	0.25 59	0.57 137	0.27 64

HSM	0.48 89	0.24 89	0.24 105	0.26 126	0.26 120	0.21 74	0.24 87	0.41 143	0.20 74	0.31 70	0.30 98	0.41 106	0.25 90	0.22 67	4.49 163	0.40 39	0.35 89	0.23 52	0.52 73	0.32 84	0.77 104	0.65 35	0.15 77	0.23 105	0.31 91	0.32 100	0.44 94	0.34 101

DISCO	0.34 32	0.24 89	0.17 48	0.19 74	0.21 85	0.24 100	0.33 111	0.21 22	0.21 80	0.35 94	0.26 73	0.25 24	0.17 45	0.19 53	2.16 100	0.37 29	0.30 59	0.22 42	0.44 53	0.23 50	0.31 18	0.71 40	0.15 77	0.18 48	0.24 43	0.23 44	0.40 73	0.25 53

PDISCO_ROB	0.34 32	0.24 89	0.21 80	0.22 96	0.20 75	0.19 60	0.42 133	0.24 32	0.19 67	0.29 53	0.27 82	0.25 24	0.18 51	0.18 47	1.28 34	0.45 56	0.32 68	0.33 111	0.41 46	0.26 66	0.55 66	0.70 38	0.14 68	0.21 83	0.32 100	0.30 89	0.55 128	0.31 83

IGEV_Zeroshot_test	1.02 175	0.25 105	0.53 196	0.67 205	0.26 120	0.78 206	0.87 192	0.48 174	0.47 178	0.66 195	1.53 216	0.67 168	0.42 161	0.36 133	1.61 58	3.56 252	0.42 124	0.36 132	1.13 162	1.47 234	1.56 180	3.88 248	0.32 164	0.23 105	0.84 203	0.82 190	2.28 238	1.07 181

LoS_RVC	0.48 89	0.25 105	0.21 80	0.11 13	0.19 63	0.13 21	0.13 31	0.24 32	0.25 102	0.38 124	0.26 73	0.37 89	0.34 137	0.22 67	3.48 132	0.79 125	0.41 116	0.43 160	0.60 99	0.29 73	1.05 127	1.41 111	0.14 68	0.16 34	0.28 69	0.23 44	0.26 25	0.29 72

tt_ll	0.48 89	0.25 105	0.21 80	0.11 13	0.19 63	0.13 21	0.13 31	0.24 32	0.25 102	0.38 124	0.26 73	0.37 89	0.34 137	0.22 67	3.48 132	0.79 125	0.41 116	0.43 160	0.60 99	0.29 73	1.05 127	1.41 111	0.14 68	0.16 34	0.28 69	0.23 44	0.26 25	0.29 72

ICVP	0.54 110	0.25 105	0.31 150	0.25 115	0.25 114	0.26 108	0.37 121	0.31 69	0.25 102	0.37 116	0.31 102	0.41 106	0.30 118	0.25 82	2.81 117	0.62 107	0.50 154	0.77 226	0.59 97	0.45 139	0.98 122	1.93 153	0.33 167	0.26 124	0.31 91	0.36 114	0.39 67	0.34 101
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.29 23	0.25 105	0.21 80	0.21 89	0.16 38	0.21 74	0.14 36	0.35 103	0.18 60	0.38 124	0.20 46	0.34 74	0.16 38	0.13 14	1.20 27	0.28 9	0.35 89	0.19 26	0.44 53	0.19 28	0.48 48	0.42 16	0.13 55	0.18 48	0.27 63	0.23 44	0.34 46	0.25 53

DSFCA	0.36 38	0.25 105	0.21 80	0.21 89	0.26 120	0.23 93	0.27 100	0.23 28	0.21 80	0.22 25	0.27 82	0.26 29	0.16 38	0.15 21	1.69 68	0.64 110	0.29 47	0.27 77	0.32 30	0.24 54	0.46 44	0.81 52	0.18 99	0.21 83	0.28 69	0.29 82	0.57 137	0.45 130

FADNet-RVC	0.55 115	0.25 105	0.26 127	0.27 128	0.27 127	0.23 93	0.59 169	0.33 87	0.24 97	0.34 87	0.26 73	0.43 118	0.29 113	0.30 106	5.05 173	0.44 52	0.41 116	0.27 77	0.74 125	0.43 125	0.69 94	0.94 64	0.21 119	0.28 134	0.35 111	0.33 103	0.34 46	0.42 125

AF-Net	0.40 54	0.25 105	0.25 115	0.25 115	0.30 140	0.29 122	0.65 176	0.36 117	0.30 130	0.25 37	0.31 102	0.41 106	0.21 69	0.24 77	2.18 103	0.33 18	0.25 25	0.22 42	0.40 43	0.24 54	0.59 77	0.85 55	0.22 124	0.20 75	0.28 69	0.30 89	0.43 90	0.33 93

Nwc_Net	0.40 54	0.25 105	0.25 115	0.25 115	0.30 140	0.29 122	0.65 176	0.36 117	0.30 130	0.25 37	0.31 102	0.41 106	0.21 69	0.24 77	2.18 103	0.33 18	0.25 25	0.22 42	0.40 43	0.24 54	0.59 77	0.85 55	0.22 124	0.20 75	0.28 69	0.30 89	0.43 90	0.33 93

R-Stereo Train	0.71 144	0.25 105	0.26 127	0.24 107	0.19 63	0.25 105	0.14 36	0.34 92	0.30 130	0.52 161	0.65 160	0.45 128	0.32 127	0.53 170	4.42 159	1.58 197	0.58 175	0.51 187	1.26 175	0.64 169	1.51 176	2.41 191	0.14 68	0.21 83	0.37 122	0.42 132	0.36 52	0.46 135

RAFT-Stereo	0.71 144	0.25 105	0.26 127	0.24 107	0.19 63	0.25 105	0.14 36	0.34 92	0.30 130	0.52 161	0.65 160	0.45 128	0.32 127	0.53 170	4.42 159	1.58 197	0.58 175	0.51 187	1.26 175	0.64 169	1.51 176	2.41 191	0.14 68	0.21 83	0.37 122	0.42 132	0.36 52	0.46 135
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.74 150	0.25 105	0.24 105	0.19 74	0.24 107	0.38 156	0.23 84	0.42 151	0.24 97	0.60 182	0.48 145	0.42 114	1.54 211	0.54 173	2.07 98	2.22 229	0.43 130	0.34 124	1.25 172	0.67 176	1.89 199	2.97 216	0.18 99	0.21 83	0.57 175	0.52 162	0.39 67	0.57 151

NVstereo2D	0.63 134	0.25 105	0.22 93	0.29 140	0.26 120	0.34 142	0.35 115	0.30 59	0.22 85	0.39 129	0.32 111	0.27 33	0.16 38	0.43 147	9.07 240	0.45 56	0.34 84	0.28 86	0.38 38	0.21 38	0.37 26	0.51 23	0.30 155	0.22 97	0.32 100	0.25 59	0.28 30	0.25 53

DeepPruner_ROB	0.56 116	0.25 105	0.26 127	0.25 115	0.28 135	0.26 108	1.00 203	0.32 75	0.25 102	0.37 116	0.38 127	0.35 78	0.25 90	0.31 113	3.86 145	0.71 119	0.35 89	0.30 96	0.53 77	0.25 62	1.34 161	1.26 98	0.23 128	0.24 112	0.30 84	0.44 138	0.47 105	0.31 83

MLCV	0.58 123	0.25 105	0.25 115	0.37 164	0.34 154	0.35 147	0.55 159	0.46 168	0.46 176	0.53 165	0.79 180	0.64 166	0.41 157	0.29 100	1.32 38	1.41 186	0.49 152	0.30 96	1.29 183	0.29 73	1.28 155	1.37 107	0.23 128	0.41 166	0.36 117	0.36 114	0.49 110	0.35 105

DLCB_ROB	0.36 38	0.25 105	0.24 105	0.22 96	0.24 107	0.22 84	0.31 107	0.28 48	0.23 93	0.31 70	0.34 116	0.35 78	0.26 95	0.33 120	1.24 29	0.35 24	0.34 84	0.28 86	0.31 26	0.22 47	0.59 77	0.80 49	0.21 119	0.24 112	0.48 163	0.37 119	0.38 62	0.45 130

anonymity	1.70 210	0.26 121	0.41 177	0.28 135	0.25 114	0.51 183	0.23 84	0.49 177	0.56 188	0.63 191	22.54 270	0.58 158	0.59 177	0.37 136	1.81 74	1.46 188	0.47 144	0.36 132	1.10 159	0.52 151	1.45 172	3.41 231	0.23 128	0.35 151	1.09 216	1.56 220	3.23 251	1.06 180

dd	0.39 52	0.26 121	0.15 33	0.45 182	0.17 46	0.33 140	0.21 74	0.29 53	0.14 26	0.29 53	0.15 24	0.45 128	0.14 31	0.16 28	2.98 120	0.41 42	0.38 105	0.22 42	0.53 77	0.34 89	0.37 26	0.35 11	0.17 97	0.30 141	0.29 80	0.21 37	0.40 73	0.32 87

IPLGR	0.80 160	0.26 121	0.22 93	0.23 100	0.25 114	0.18 53	0.17 55	0.33 87	0.20 74	0.41 137	1.55 220	0.35 78	0.31 123	0.57 180	8.76 235	0.61 101	0.43 130	0.38 147	0.67 110	0.48 143	0.87 113	2.30 187	0.13 55	0.29 135	0.38 130	0.47 150	0.63 151	0.29 72

AACVNet	0.45 79	0.26 121	0.21 80	0.27 128	0.29 139	0.26 108	0.32 109	0.30 59	0.21 80	0.31 70	0.30 98	0.33 68	0.19 62	0.36 133	3.76 142	0.44 52	0.33 76	0.26 72	0.41 46	0.27 70	0.46 44	0.71 40	0.20 114	0.22 97	0.30 84	0.31 95	0.42 83	0.37 113

cross-raft	0.70 142	0.26 121	0.24 105	0.22 96	0.23 102	0.40 160	0.21 74	0.43 158	0.26 112	0.48 155	0.45 135	0.44 122	0.31 123	0.44 151	1.82 77	1.88 212	0.42 124	0.34 124	1.30 184	0.78 189	1.97 210	3.53 237	0.18 99	0.21 83	0.47 160	0.45 141	0.42 83	0.67 160

ADLNet	0.53 107	0.26 121	0.18 57	0.21 89	0.21 85	0.24 100	0.20 68	0.30 59	0.17 48	0.23 26	0.23 60	0.63 164	0.19 62	0.48 156	6.74 209	0.39 37	0.29 47	0.21 33	0.26 17	0.21 38	0.37 26	0.93 63	0.19 106	0.15 28	0.25 51	0.28 79	0.34 46	0.24 49

psm_up	0.42 61	0.26 121	0.28 138	0.28 135	0.27 127	0.27 114	0.41 131	0.36 117	0.32 141	0.29 53	0.24 63	0.41 106	0.26 95	0.50 163	1.90 80	0.36 26	0.35 89	0.31 105	0.70 119	0.37 98	0.52 57	0.75 43	0.16 89	0.29 135	0.33 104	0.37 119	0.40 73	0.33 93

RTSC	0.69 141	0.26 121	0.30 145	0.24 107	0.27 127	0.30 125	0.50 148	0.35 103	0.34 149	0.44 144	0.46 137	0.35 78	0.28 108	0.31 113	7.03 215	0.69 115	0.52 159	0.47 173	0.76 126	0.38 104	0.84 112	1.10 80	0.18 99	0.37 158	0.33 104	0.34 107	0.50 115	0.63 157

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 41	0.26 121	0.25 115	0.23 100	0.30 140	0.21 74	0.44 141	0.28 48	0.51 183	0.37 116	0.25 69	0.36 88	0.18 51	0.29 100	2.01 91	0.33 18	0.28 42	0.22 42	0.35 34	0.24 54	0.32 20	0.64 33	0.16 89	0.19 66	0.24 43	0.42 132	0.32 35	0.32 87
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	0.65 135	0.26 121	0.27 134	0.37 164	0.40 177	0.43 169	0.41 131	0.47 171	0.31 136	0.56 170	0.72 171	0.74 174	0.74 187	0.19 53	1.94 84	1.69 204	0.41 116	0.37 137	1.54 195	0.58 157	1.64 184	1.15 86	0.21 119	0.51 182	0.35 111	0.40 126	0.59 146	0.41 123

EKT-Stereo	1.24 189	0.27 131	0.26 127	0.28 135	0.26 120	0.31 130	0.54 155	0.43 158	0.33 146	0.45 148	0.84 182	0.51 148	0.44 166	0.68 195	12.27 259	2.16 226	0.54 168	0.52 191	1.28 180	1.01 214	5.05 259	3.02 222	0.15 77	0.22 97	0.43 144	0.47 150	0.56 130	0.33 93

CASS	0.57 119	0.27 131	0.28 138	0.33 154	0.28 135	0.30 125	0.88 194	0.40 138	0.30 130	0.47 151	0.51 147	0.48 140	0.37 148	0.17 34	1.95 85	0.67 114	0.77 200	0.46 169	0.80 131	0.29 73	1.68 190	1.65 132	0.18 99	0.23 105	0.46 159	0.34 107	0.53 122	0.46 135
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.67 140	0.27 131	0.28 138	0.29 140	0.30 140	0.34 142	0.61 171	0.35 103	0.27 119	0.62 187	1.02 198	0.43 118	0.30 118	0.30 106	1.92 82	1.08 165	0.54 168	0.37 137	1.16 165	0.85 198	1.37 165	2.98 217	0.20 114	0.26 124	0.33 104	0.50 155	0.69 160	0.45 130

GEStereo_RVC	0.53 107	0.27 131	0.34 160	0.27 128	0.27 127	0.31 130	0.53 153	0.41 143	0.25 102	0.35 94	0.28 88	0.41 106	0.25 90	0.30 106	1.92 82	0.74 121	0.50 154	0.37 137	0.92 145	0.38 104	0.93 119	2.15 173	0.21 119	0.37 158	0.32 100	0.31 95	0.51 118	0.48 139

pcwnet_v2	0.70 142	0.27 131	0.31 150	0.31 148	0.34 154	0.30 125	0.26 97	0.34 92	0.25 102	0.50 158	0.40 129	1.84 219	0.41 157	0.32 117	5.63 191	0.61 101	0.38 105	0.30 96	1.11 160	0.26 66	0.88 114	1.09 79	0.57 197	0.25 117	0.36 117	0.36 114	0.51 118	0.87 171

APVNet	0.42 61	0.27 131	0.20 63	0.24 107	0.27 127	0.28 119	0.26 97	0.32 75	0.22 85	0.26 43	0.31 102	0.30 48	0.17 45	0.27 92	2.45 112	0.51 79	0.45 137	0.34 124	0.67 110	0.33 87	0.56 69	1.03 75	0.16 89	0.29 135	0.29 80	0.25 59	0.45 98	0.31 83

FADNet	0.56 116	0.27 131	0.24 105	0.29 140	0.26 120	0.27 114	0.47 145	0.36 117	0.24 97	0.35 94	0.34 116	0.38 93	0.28 108	0.28 97	5.03 171	0.43 47	0.33 76	0.34 124	0.70 119	0.44 129	0.66 87	0.98 71	0.19 106	0.23 105	0.40 139	0.41 129	0.37 58	0.44 126

HSM-Net_RVC	1.02 175	0.27 131	0.28 138	0.44 177	0.33 150	0.31 130	0.40 126	0.47 171	0.29 125	0.58 174	0.95 195	11.21 258	0.48 171	0.31 113	2.42 111	0.66 112	0.48 147	0.30 96	0.57 91	0.57 155	1.35 164	2.26 183	0.27 142	0.45 175	0.44 149	0.46 146	0.56 130	0.50 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.54 110	0.27 131	0.24 105	0.25 115	0.25 114	0.25 105	0.22 77	0.27 43	0.19 67	0.30 60	0.31 102	0.34 74	0.18 51	0.33 120	5.54 187	0.48 74	0.53 164	0.24 58	0.86 140	0.24 54	0.63 84	0.76 45	0.19 106	0.35 151	0.31 91	0.31 95	0.42 83	0.34 101

MyStereo04	0.50 99	0.28 140	0.27 134	0.23 100	0.24 107	0.19 60	0.22 77	0.38 129	0.29 125	0.64 193	0.28 88	0.48 140	0.19 62	0.35 129	1.48 48	0.65 111	0.37 99	0.27 77	1.22 171	0.50 148	1.12 139	1.26 98	0.44 183	0.30 141	0.39 135	0.50 155	0.55 128	0.30 78

DAS	0.75 152	0.28 140	0.25 115	0.39 170	0.34 154	0.37 152	0.38 122	0.51 183	0.45 169	0.61 183	0.92 192	0.81 181	0.72 184	0.20 61	1.81 74	1.80 209	0.76 198	0.46 169	1.39 190	0.61 161	2.15 223	2.12 170	0.27 142	0.46 176	0.45 152	0.50 155	0.63 151	0.52 143

SepStereo	0.75 152	0.28 140	0.25 115	0.39 170	0.34 154	0.37 152	0.38 122	0.51 183	0.45 169	0.61 183	0.92 192	0.81 181	0.72 184	0.20 61	1.81 74	1.80 209	0.76 198	0.46 169	1.39 190	0.61 161	2.15 223	2.12 170	0.27 142	0.46 176	0.45 152	0.50 155	0.63 151	0.52 143

s12784h	0.57 119	0.28 140	0.28 138	0.30 143	0.24 107	0.18 53	0.14 36	0.36 117	0.25 102	0.38 124	0.24 63	0.40 100	0.39 154	0.17 34	1.26 32	1.10 168	0.48 147	0.27 77	0.72 123	0.37 98	1.49 174	1.74 140	0.13 55	0.20 75	0.44 149	0.47 150	2.18 236	0.86 170

STTStereo	0.40 54	0.28 140	0.28 138	0.24 107	0.28 135	0.23 93	0.55 159	0.25 41	0.36 154	0.29 53	0.27 82	0.35 78	0.22 74	0.27 92	2.65 115	0.33 18	0.27 37	0.25 65	0.31 26	0.22 47	0.37 26	0.69 37	0.31 160	0.19 66	0.26 57	0.31 95	0.36 52	0.40 122

dad	0.60 129	0.29 145	0.21 80	0.64 204	0.32 148	0.42 168	0.96 202	0.58 194	0.19 67	0.44 144	0.19 42	0.50 145	0.43 164	0.18 47	3.95 149	0.53 83	0.42 124	0.27 77	0.77 127	0.32 84	0.56 69	0.56 25	0.19 106	0.35 151	0.57 175	0.24 53	1.25 204	0.83 166

PSMNet-ADL	1.03 178	0.29 145	0.31 150	0.34 158	0.35 164	0.35 147	0.64 174	0.55 190	0.35 150	0.71 206	1.40 213	0.60 161	1.07 195	2.44 239	6.98 214	1.98 217	1.55 228	0.40 154	1.25 172	0.51 149	1.28 155	2.00 160	0.35 171	0.26 124	0.37 122	0.42 132	0.68 157	0.36 110

EAI-Stereo	1.49 200	0.29 145	0.52 195	0.57 192	0.37 169	8.27 263	0.81 191	0.45 165	0.83 208	0.34 87	1.41 214	0.47 138	0.34 137	0.26 86	3.70 141	6.04 261	0.44 133	0.65 209	2.71 208	0.74 185	1.46 173	1.97 158	0.29 152	0.76 220	1.07 214	2.21 235	1.45 215	1.76 208

RP	0.47 88	0.29 145	0.34 160	0.31 148	0.31 146	0.29 122	0.52 151	0.34 92	0.33 146	0.23 26	0.35 121	0.38 93	0.26 95	0.25 82	3.84 144	0.33 18	0.30 59	0.22 42	0.34 31	0.24 54	0.30 16	1.02 73	0.19 106	0.25 117	0.30 84	0.32 100	0.53 122	0.37 113

MyStereo	0.52 104	0.30 149	0.32 156	0.25 115	0.25 114	0.20 70	0.25 95	0.37 126	0.28 124	0.71 206	0.41 130	0.48 140	0.22 74	0.35 129	1.58 53	0.61 101	0.36 95	0.27 77	1.20 168	0.51 149	1.11 138	1.39 109	0.45 185	0.30 141	0.43 144	0.58 173	0.57 137	0.30 78

UDGNet	0.43 71	0.30 149	0.23 102	0.55 190	0.45 185	0.50 181	0.44 141	0.31 69	0.22 85	0.27 46	0.29 93	0.31 52	0.13 25	0.68 195	1.27 33	0.45 56	0.34 84	0.25 65	0.67 110	0.25 62	0.66 87	1.15 86	0.41 179	0.17 45	0.34 109	0.32 100	0.42 83	0.29 72

SACVNet	0.49 94	0.30 149	0.27 134	0.28 135	0.30 140	0.27 114	0.36 117	0.37 126	0.29 125	0.35 94	0.28 88	0.35 78	0.26 95	0.38 137	2.96 119	0.45 56	0.39 109	0.29 92	0.58 96	0.30 77	0.75 101	1.37 107	0.20 114	0.27 130	0.37 122	0.35 110	0.46 99	0.37 113

Anonymous3	0.61 132	0.30 149	0.24 105	0.21 89	0.27 127	0.28 119	0.22 77	0.50 180	0.35 150	0.37 116	0.27 82	0.76 177	0.54 175	0.52 165	2.02 93	1.89 213	0.52 159	0.46 169	0.96 150	0.58 157	1.27 153	1.94 155	0.20 114	0.23 105	0.37 122	0.41 129	0.54 126	0.37 113

SHD	0.76 155	0.30 149	0.51 192	0.36 160	0.38 172	0.37 152	0.54 155	0.50 180	0.45 169	0.54 168	0.63 156	0.52 150	0.66 181	0.38 137	6.13 200	0.69 115	0.50 154	0.44 164	0.96 150	0.48 143	1.09 137	1.20 92	0.26 137	0.53 186	0.50 165	0.53 164	0.50 115	0.67 160

FADNet-RVC-Resample	0.60 129	0.31 154	0.59 205	0.28 135	0.45 185	0.22 84	0.43 135	0.39 135	0.32 141	0.44 144	0.30 98	0.46 135	0.46 168	0.44 151	4.75 168	0.52 81	0.42 124	0.43 160	0.59 97	0.64 169	0.54 64	1.24 96	0.30 155	0.38 161	0.31 91	0.39 124	0.33 36	0.41 123

RTS	0.83 163	0.32 155	0.30 145	0.30 143	0.34 154	0.45 174	0.77 189	0.42 151	0.45 169	0.43 140	0.34 116	0.55 153	0.35 140	0.43 147	7.23 220	0.76 122	0.58 175	0.44 164	1.04 155	0.48 143	1.05 127	1.10 80	0.26 137	0.41 166	0.58 178	1.67 223	0.58 141	0.79 163

RTSA	0.83 163	0.32 155	0.30 145	0.30 143	0.34 154	0.45 174	0.77 189	0.42 151	0.45 169	0.43 140	0.34 116	0.55 153	0.35 140	0.43 147	7.23 220	0.76 122	0.58 175	0.44 164	1.04 155	0.48 143	1.05 127	1.10 80	0.26 137	0.41 166	0.58 178	1.67 223	0.58 141	0.79 163

NCC-stereo	0.50 99	0.33 157	0.31 150	0.31 148	0.33 150	0.31 130	0.58 164	0.41 143	0.40 161	0.24 32	0.37 124	0.40 100	0.36 143	0.28 97	3.38 129	0.37 29	0.31 64	0.32 107	0.44 53	0.44 129	0.50 50	0.94 64	0.28 146	0.25 117	0.38 130	0.44 138	0.46 99	0.44 126

Abc-Net	0.50 99	0.33 157	0.31 150	0.31 148	0.33 150	0.31 130	0.58 164	0.41 143	0.40 161	0.24 32	0.37 124	0.40 100	0.36 143	0.28 97	3.38 129	0.37 29	0.31 64	0.32 107	0.44 53	0.44 129	0.50 50	0.94 64	0.28 146	0.25 117	0.38 130	0.44 138	0.46 99	0.44 126
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.98 172	0.33 157	0.34 160	0.25 115	0.34 154	0.36 149	0.54 155	0.32 75	0.65 198	0.59 177	0.47 142	0.76 177	0.18 51	0.30 106	8.84 237	0.49 75	0.29 47	0.27 77	0.82 134	0.79 192	0.56 69	0.89 59	0.19 106	0.20 75	0.68 191	1.95 231	1.43 213	3.74 237

TRStereo	1.98 216	0.34 160	0.47 185	0.25 115	0.19 63	0.65 196	0.29 105	0.44 163	0.56 188	0.70 205	0.63 156	0.80 180	0.29 113	0.24 77	3.25 126	4.38 258	0.37 99	0.36 132	1.05 158	0.87 200	1.34 161	2.98 217	0.60 201	0.20 75	0.66 189	30.16 269	0.88 183	0.48 139

stereogan	0.45 79	0.34 160	0.32 156	0.33 154	0.38 172	0.36 149	0.35 115	0.36 117	0.33 146	0.30 60	0.31 102	0.47 138	0.31 123	0.27 92	1.84 78	0.43 47	0.32 68	0.25 65	0.45 61	0.31 79	0.45 42	1.68 135	0.24 132	0.26 124	0.30 84	0.33 103	0.58 141	0.39 121

ADCRef	1.02 175	0.34 160	0.38 172	0.23 100	0.35 164	0.34 142	0.42 133	0.36 117	0.85 210	0.39 129	0.31 102	0.40 100	0.26 95	0.31 113	9.43 243	0.63 109	0.34 84	0.32 107	0.84 136	0.57 155	0.53 60	0.99 72	0.47 190	0.36 155	0.99 208	1.08 204	0.98 191	5.01 247

GwcNet-ADL	0.74 150	0.35 163	0.37 169	0.42 174	0.37 169	0.34 142	0.54 155	0.40 138	0.27 119	0.61 183	1.49 215	0.67 168	0.42 161	0.33 120	3.62 139	1.33 182	0.52 159	0.56 199	0.91 144	0.87 200	1.20 150	1.83 149	0.24 132	0.29 135	0.38 130	0.49 153	0.48 108	0.65 159

FADNet_RVC	0.88 168	0.35 163	1.04 229	0.44 177	0.64 205	0.34 142	0.70 180	0.43 158	0.46 176	0.48 155	0.49 146	0.70 173	0.57 176	0.62 189	3.92 148	0.81 134	0.59 181	1.01 239	1.70 198	0.72 182	1.63 182	1.60 128	0.45 185	0.60 200	0.56 174	0.45 141	1.88 228	0.63 157

PA-Net	0.59 127	0.36 165	0.38 172	0.25 115	0.38 172	0.26 108	0.46 144	0.33 87	0.36 154	0.30 60	0.36 123	0.30 48	0.32 127	0.49 161	3.68 140	0.51 79	0.26 33	0.29 92	0.34 31	0.31 79	0.40 34	0.95 67	0.59 199	0.27 130	0.33 104	0.77 185	0.35 50	2.26 213
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	1.24 189	0.36 165	0.34 160	0.44 177	0.30 140	0.45 174	0.40 126	0.59 195	0.35 150	1.95 250	5.83 251	5.52 251	0.61 180	0.55 176	4.50 164	1.27 178	0.52 159	0.39 152	1.72 199	0.86 199	1.74 191	2.26 183	0.26 137	0.44 172	0.35 111	0.37 119	0.51 118	0.56 149

NCCL2	0.60 129	0.36 165	0.32 156	0.30 143	0.40 177	0.26 108	0.52 151	0.35 103	0.32 141	0.41 137	0.33 114	0.41 106	0.25 90	0.54 173	4.15 154	0.59 97	0.42 124	0.32 107	0.40 43	0.32 84	0.79 106	1.41 111	0.41 179	0.35 151	0.45 152	0.45 141	0.75 171	0.53 146

NOSS_ROB	0.99 173	0.36 165	0.28 138	0.38 167	0.37 169	0.40 160	0.34 113	0.89 216	0.39 158	0.71 206	0.90 190	1.00 192	0.60 178	1.35 219	5.04 172	2.39 235	0.66 190	0.58 204	0.68 117	0.44 129	2.24 226	3.36 229	0.32 164	0.51 182	0.45 152	1.00 200	0.73 166	0.45 130

SFCPSM	2.47 230	0.37 169	0.30 145	0.38 167	0.34 154	0.40 160	0.40 126	0.42 151	0.48 179	0.62 187	1.07 199	1.09 194	5.75 244	0.39 141	13.40 262	1.37 184	0.60 184	0.49 179	31.30 272	0.84 196	1.49 174	1.92 152	0.30 155	0.38 161	0.43 144	0.53 164	0.72 164	1.00 177

FCDSN-DC	0.91 169	0.37 169	0.66 210	0.41 173	0.42 181	0.50 181	0.94 200	0.39 135	0.31 136	0.46 149	0.34 116	0.67 168	0.31 123	0.56 177	8.70 234	0.85 140	0.50 154	0.48 177	0.79 130	0.38 104	1.31 160	2.78 207	0.30 155	0.60 200	0.39 135	0.43 136	0.42 83	0.38 118
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.54 110	0.37 169	0.47 185	0.35 159	0.38 172	0.41 165	0.36 117	0.37 126	0.39 158	0.32 78	0.46 137	0.42 114	0.42 161	0.35 129	3.29 128	0.38 34	0.36 95	0.28 86	0.49 65	0.35 93	0.72 97	1.21 93	0.25 134	0.30 141	0.39 135	0.46 146	0.53 122	0.53 146

DeepPrunerF	0.80 160	0.37 169	0.21 80	0.52 187	1.05 225	0.38 156	0.58 164	0.32 75	0.90 215	0.23 26	0.32 111	0.25 24	0.18 51	0.26 86	5.52 186	0.52 81	0.30 59	0.26 72	0.52 73	0.26 66	0.44 41	0.55 24	0.22 124	0.21 83	5.87 256	0.51 161	0.47 105	0.30 78

UCFNet_RVC	0.57 119	0.37 169	0.27 134	0.30 143	0.32 148	0.28 119	0.32 109	0.30 59	0.23 93	0.35 94	0.27 82	0.52 150	0.26 95	0.34 127	5.19 175	0.46 63	0.32 68	0.25 65	1.03 154	0.26 66	0.73 99	0.84 54	0.45 185	0.23 105	0.37 122	0.33 103	0.36 52	0.45 130

SGM-Forest	2.22 227	0.37 169	0.25 115	0.54 189	0.45 185	0.41 165	0.36 117	0.61 197	0.74 204	0.72 209	0.65 160	1.01 193	2.24 219	0.43 147	7.35 223	2.53 240	0.52 159	0.38 147	25.12 268	0.36 95	2.24 226	3.52 236	0.40 175	0.47 180	1.03 211	0.59 174	1.83 227	4.94 246
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	1.15 187	0.38 175	0.58 202	0.57 192	0.65 207	0.52 186	0.61 171	0.75 206	0.45 169	0.78 218	2.74 240	1.46 206	1.93 217	0.49 161	3.14 124	2.47 239	0.59 181	0.60 205	2.42 204	1.16 223	2.14 221	2.40 190	0.73 211	0.58 197	0.43 144	0.55 170	0.74 170	1.26 194

ADCPNet	1.61 207	0.38 175	0.74 216	0.43 176	0.76 213	0.44 173	1.54 222	0.89 216	0.69 202	0.76 216	1.64 225	0.81 181	3.20 233	0.76 200	8.80 236	1.90 214	0.59 181	0.37 137	4.80 227	1.06 217	1.27 153	1.49 117	0.93 219	0.43 171	1.05 213	1.37 214	0.96 189	5.45 251

PS-NSSS	0.46 86	0.38 175	0.26 127	0.42 174	0.31 146	0.38 156	0.47 145	0.34 92	0.20 74	0.36 108	0.24 63	0.84 185	0.26 95	0.41 143	2.16 100	0.37 29	0.35 89	0.23 52	0.57 91	0.21 38	0.43 40	0.59 31	0.52 196	0.21 83	0.33 104	0.31 95	0.87 182	0.36 110

CBMV_ROB	1.50 203	0.38 175	0.44 182	0.61 200	0.53 194	0.72 204	0.87 192	0.97 225	0.41 166	0.82 221	1.34 211	3.03 233	2.77 224	0.67 193	5.27 179	1.29 180	0.91 204	0.49 179	2.40 203	0.73 183	1.83 193	2.91 213	0.44 183	0.46 176	1.38 224	2.48 237	2.25 237	3.99 240

PWC_ROB	0.75 152	0.38 175	0.40 175	0.31 148	0.36 166	0.38 156	0.58 164	0.40 138	0.68 201	0.44 144	0.79 180	0.58 158	1.23 203	0.33 120	3.24 125	1.21 176	0.64 187	0.52 191	1.04 155	0.48 143	1.20 150	1.67 134	0.27 142	0.51 182	0.39 135	0.41 129	0.68 157	1.17 187

CBMV	1.24 189	0.38 175	0.34 160	0.44 177	0.43 182	0.63 195	0.93 198	0.88 214	0.41 166	0.66 195	0.85 185	1.52 210	1.27 205	1.05 208	4.34 158	2.35 232	0.72 194	0.50 184	1.69 197	0.78 189	1.85 195	3.21 226	0.31 160	0.57 194	0.51 167	0.53 164	1.09 199	5.35 249
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.35 195	0.39 181	0.51 192	0.53 188	0.44 183	0.51 183	0.38 122	0.55 190	0.40 161	0.76 216	1.27 208	0.56 155	0.53 174	1.94 229	9.60 249	3.60 254	0.62 186	0.65 209	0.85 137	0.94 207	2.13 220	3.87 247	0.30 155	0.53 186	0.54 172	0.52 162	0.97 190	2.49 219

S-Stereo	1.49 200	0.40 182	0.47 185	0.62 201	0.61 202	0.65 196	1.16 206	0.61 197	0.57 193	0.69 202	4.22 248	1.62 214	0.66 181	0.46 154	5.38 182	2.80 246	0.56 173	0.65 209	4.93 228	4.83 258	1.34 161	2.95 215	0.99 225	0.63 208	0.43 144	0.53 164	0.67 155	0.96 175

GANetREF_RVC	0.52 104	0.40 182	0.39 174	0.38 167	0.36 166	0.36 149	0.34 113	0.51 183	0.43 168	0.48 155	0.27 82	0.75 176	0.44 166	0.29 100	1.30 35	0.46 63	1.06 209	0.34 124	0.63 106	0.39 114	0.90 116	0.80 49	0.31 160	0.41 166	0.45 152	0.40 126	0.65 154	0.52 143
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
SAMSARA	1.13 185	0.41 184	0.61 206	0.45 182	0.47 188	0.46 177	0.75 184	0.75 206	0.63 197	0.63 191	0.71 169	0.64 166	1.75 212	0.50 163	6.46 207	1.05 161	0.58 175	0.64 208	1.26 175	0.65 174	1.44 171	1.53 121	0.29 152	0.63 208	1.73 235	2.11 233	1.68 223	1.81 209

AnyNet_C32	1.29 194	0.41 184	0.37 169	0.37 164	0.41 179	0.49 180	0.72 182	0.48 174	1.21 226	0.56 170	0.87 188	0.58 158	0.37 148	0.42 145	9.98 252	1.25 177	0.58 175	0.54 196	0.90 142	0.63 166	1.41 168	2.06 166	0.34 168	0.54 188	1.08 215	2.33 236	1.33 208	4.59 244

NaN_ROB	0.86 167	0.41 184	0.41 177	0.36 160	0.49 190	0.43 169	0.90 197	0.46 168	1.31 230	0.40 133	0.65 160	0.96 191	0.32 127	0.48 156	5.44 184	0.59 97	0.37 99	0.53 194	0.51 68	0.63 166	0.66 87	1.13 84	0.28 146	0.50 181	0.79 200	1.54 219	0.98 191	1.69 207

XPNet_ROB	0.56 116	0.41 184	0.30 145	0.27 128	0.33 150	0.33 140	0.38 122	0.28 48	0.32 141	0.32 78	0.42 132	1.18 196	0.25 90	0.32 117	3.03 122	0.53 83	0.66 190	0.30 96	0.43 51	0.34 89	0.75 101	1.60 128	0.26 137	0.27 130	0.32 100	0.35 110	0.76 175	0.48 139

pmcnn	1.28 193	0.43 188	0.41 177	0.58 196	0.64 205	0.56 190	1.59 223	0.73 204	0.48 179	0.61 183	1.31 209	1.55 211	3.12 231	1.04 207	3.82 143	2.27 230	0.89 203	0.95 235	1.85 201	1.09 218	2.50 239	3.33 228	0.81 216	0.54 188	0.52 168	0.68 179	1.09 199	1.31 196

ADCL	1.10 183	0.44 189	0.37 169	0.33 154	0.34 154	0.40 160	0.50 148	0.39 135	1.21 226	0.59 177	0.47 142	0.46 135	0.27 104	0.33 120	7.64 228	0.57 94	0.40 113	0.56 199	0.70 119	0.69 180	0.72 97	0.97 70	0.29 152	0.37 158	1.70 233	1.79 227	1.76 226	5.37 250

iRaft-Stereo_20w	1.46 199	0.46 190	0.73 215	0.60 198	0.34 154	0.52 186	0.76 188	0.43 158	0.86 211	0.90 228	1.85 228	0.57 157	0.48 171	0.85 203	2.22 105	3.23 248	0.48 147	0.55 198	1.17 166	3.69 255	1.53 178	4.23 251	0.34 168	0.39 163	1.04 212	7.81 257	2.03 233	1.43 200

DPSNet	1.55 205	0.46 190	0.51 192	0.56 191	0.67 209	0.68 203	0.60 170	0.52 187	0.67 199	0.47 151	0.91 191	3.61 239	1.80 215	1.42 221	3.87 146	2.08 222	1.53 226	1.18 245	7.27 238	1.86 244	2.26 228	3.71 243	1.01 226	0.79 223	0.78 199	1.06 203	0.78 177	0.90 173

XQC	0.85 166	0.47 192	0.43 181	0.50 186	0.48 189	0.51 183	0.64 174	0.57 193	0.49 181	0.59 177	0.63 156	0.62 163	0.90 192	0.48 156	6.85 211	0.79 125	0.48 147	0.48 177	0.86 140	0.47 140	0.96 120	1.19 91	0.34 168	0.46 176	0.62 185	0.78 186	0.69 160	0.58 153

STTRV1_RVC	1.83 213	0.48 193	0.41 177	0.57 192	0.44 183	0.65 196	0.69 179	0.53 188	0.56 188	0.53 165	0.74 172	0.95 190	1.23 203	0.93 205	9.67 251	1.20 175	1.96 237	0.51 187	12.57 255	1.98 247	1.89 199	3.23 227	0.57 197	0.71 215	1.17 220	1.15 206	1.35 210	2.70 222

ETE_ROB	0.66 137	0.48 193	0.31 150	0.36 160	0.38 172	0.40 160	0.49 147	0.33 87	0.49 181	0.40 133	0.60 153	1.36 203	0.29 113	0.41 143	3.00 121	0.53 83	1.01 206	0.34 124	0.71 122	0.42 121	1.03 125	1.59 126	0.28 146	0.32 148	0.40 139	0.45 141	0.75 171	0.56 149

ADCMid	1.19 188	0.50 195	0.55 199	0.39 170	0.60 201	0.57 191	0.88 194	0.60 196	0.75 205	0.47 151	0.69 168	0.74 174	1.17 199	0.42 145	8.06 232	1.08 165	0.54 168	0.45 167	1.76 200	0.58 157	1.14 142	1.63 131	0.59 199	0.44 172	0.59 181	1.44 215	1.26 206	4.11 242

ADCS	1.43 198	0.51 196	0.48 189	0.46 184	0.57 197	0.54 188	0.75 184	0.70 203	1.04 218	0.57 172	0.71 169	0.90 187	2.71 222	0.58 184	9.65 250	2.08 222	0.85 201	0.61 206	1.33 186	0.66 175	1.99 212	2.10 169	0.43 181	0.60 200	0.76 194	2.08 232	1.59 219	3.43 233

FC-DCNN	1.13 185	0.51 196	0.91 222	0.81 209	0.56 196	0.91 210	1.45 220	0.80 211	0.52 184	0.62 187	0.65 160	0.88 186	0.77 190	0.56 177	3.53 134	0.84 139	0.95 205	0.49 179	1.28 180	0.44 129	1.59 181	2.59 197	0.31 160	0.56 193	1.66 231	0.91 195	2.36 241	3.06 230

edge stereo	2.12 226	0.52 198	1.03 227	0.73 206	0.65 207	0.83 207	0.94 200	0.93 222	1.42 234	3.68 257	1.19 203	2.07 225	5.51 243	1.12 212	4.51 165	2.46 238	0.66 190	0.54 196	7.21 236	7.73 262	1.91 204	5.54 260	2.01 237	0.54 188	0.64 188	0.56 171	0.88 183	1.47 202

LSM0	4.85 253	0.52 198	0.57 201	0.79 208	0.68 210	0.93 211	1.64 224	1.10 231	1.07 219	0.88 227	1.61 222	1.82 218	2.76 223	0.57 180	36.27 276	52.79 276	1.17 213	0.61 206	5.39 230	1.09 218	2.69 243	4.05 249	0.43 181	0.71 215	0.96 207	2.62 238	1.66 222	5.53 252

CSAN	1.10 183	0.52 198	0.48 189	0.48 185	0.52 192	0.47 179	1.16 206	0.50 180	2.45 249	0.68 200	1.96 230	1.51 209	0.72 184	0.63 191	4.44 161	0.58 95	0.54 168	0.49 179	0.85 137	2.17 251	1.29 158	2.22 181	0.32 164	0.54 188	1.68 232	1.05 202	0.73 166	0.81 165

LALA_ROB	0.66 137	0.52 198	0.34 160	0.33 154	0.36 166	0.41 165	0.44 141	0.35 103	0.40 161	0.46 149	0.60 153	1.31 200	0.29 113	0.40 142	3.95 149	0.47 70	0.53 164	0.38 147	0.60 99	0.41 119	0.89 115	1.73 139	0.25 134	0.33 150	0.38 130	0.43 136	0.81 178	0.57 151

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 171	0.54 202	0.35 166	0.63 202	0.50 191	0.62 194	1.25 210	0.66 202	0.60 196	0.57 172	0.46 137	0.92 189	1.28 206	1.16 215	4.96 169	0.61 101	0.53 164	0.33 111	1.25 172	0.44 129	2.01 214	1.75 142	0.47 190	0.41 166	0.76 194	0.81 189	0.76 175	1.47 202

G-Net	1.35 195	0.54 202	0.64 209	0.44 177	0.52 192	0.58 193	0.56 161	0.90 218	1.32 231	0.66 195	1.20 204	2.96 232	1.21 202	0.38 137	4.22 155	1.62 202	0.61 185	0.76 222	1.47 194	1.34 229	1.63 182	1.95 157	0.39 173	0.62 205	0.79 200	2.98 244	1.56 217	4.61 245

PVD	1.03 178	0.54 202	0.66 210	0.60 198	0.59 199	0.67 201	0.71 181	0.91 219	0.87 212	0.59 177	0.84 182	0.81 181	1.06 194	0.61 188	6.62 208	0.78 124	0.72 194	0.66 213	1.18 167	0.68 179	1.39 166	1.52 119	0.40 175	0.62 205	0.85 204	0.97 198	0.86 181	1.12 182

FINET	2.02 219	0.57 205	0.61 206	0.36 160	0.41 179	0.65 196	0.75 184	0.51 183	1.37 233	0.40 133	1.53 216	0.60 161	1.81 216	1.11 210	5.80 195	2.01 220	0.74 196	0.39 152	1.12 161	1.26 228	1.24 152	3.49 234	0.36 172	1.29 248	5.70 255	8.60 258	3.56 252	8.18 256

SANet	1.53 204	0.57 205	0.54 197	0.57 192	0.63 204	0.84 208	1.33 215	0.94 223	5.40 257	0.52 161	2.18 233	4.12 243	2.90 229	0.69 197	5.97 198	0.54 88	1.22 215	0.57 202	0.94 148	0.84 196	1.67 187	1.76 143	0.47 190	0.65 211	0.76 194	1.29 213	0.92 187	2.37 215

AMNet	0.66 137	0.59 207	0.56 200	0.59 197	0.59 199	0.66 200	0.58 164	0.45 165	0.53 185	0.52 161	0.68 167	0.76 177	0.41 157	0.90 204	1.37 41	0.85 140	0.71 193	0.66 213	0.63 106	0.62 164	0.79 106	0.66 36	0.39 173	0.60 200	0.57 175	0.68 179	0.70 162	0.77 162

AnyNet_C01	1.58 206	0.60 208	0.54 197	0.63 202	0.57 197	0.55 189	1.30 214	0.91 219	1.28 229	0.68 200	0.87 188	1.32 201	1.38 209	0.60 185	10.94 256	2.59 243	1.36 217	1.01 239	1.45 193	0.78 189	1.92 207	2.80 208	0.60 201	0.65 211	1.35 222	1.00 200	1.63 221	3.28 232

MADNet+	1.26 192	0.61 209	0.76 218	0.78 207	0.75 212	0.67 201	1.28 212	0.96 224	0.76 206	0.78 218	0.67 166	1.26 197	1.09 196	0.71 198	7.44 224	1.41 186	1.21 214	0.68 215	1.36 189	0.96 209	2.27 229	1.65 132	0.67 207	1.01 235	1.09 216	0.86 192	0.92 187	1.37 198

CC-Net-ROB	0.71 144	0.61 209	0.40 175	0.82 210	0.61 202	0.84 208	0.72 182	0.43 158	0.31 136	0.47 151	0.33 114	1.47 208	0.76 189	0.64 192	2.54 113	0.42 43	0.45 137	0.33 111	2.71 208	0.31 79	0.53 60	0.64 33	0.96 223	0.29 135	0.42 143	0.37 119	0.39 67	0.53 146

FBW_ROB	1.09 182	0.65 211	0.58 202	0.89 212	0.89 220	0.75 205	1.26 211	0.46 168	0.35 150	0.53 165	0.76 176	1.15 195	1.35 208	1.88 228	6.04 199	0.46 63	0.64 187	0.33 111	2.64 206	0.54 153	1.66 185	1.39 109	1.22 229	0.57 194	0.47 160	0.54 168	0.56 130	0.87 171

SPS-STEREO	1.77 212	0.72 212	0.70 213	0.90 213	0.76 213	0.94 212	1.22 209	0.83 213	0.77 207	0.85 226	1.60 221	1.46 206	1.15 198	1.13 213	6.34 204	2.28 231	1.13 212	0.97 237	10.82 251	1.01 214	2.76 244	3.50 235	0.65 203	1.04 238	0.83 202	0.94 197	1.61 220	1.00 177
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	2.06 222	0.72 212	0.62 208	1.20 218	0.81 218	1.07 216	0.88 194	1.56 246	1.33 232	0.92 230	2.05 231	3.97 242	3.27 235	0.79 202	9.44 244	2.77 245	1.06 209	0.76 222	4.72 226	0.77 188	3.43 253	4.36 253	0.48 193	0.61 204	1.79 236	1.20 209	2.41 242	2.75 223
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
MFMNet_re	1.04 180	0.78 214	0.71 214	0.83 211	0.72 211	0.99 214	1.00 203	0.75 206	0.84 209	0.69 202	0.77 177	1.34 202	0.88 191	0.73 199	3.39 131	1.16 172	1.02 207	0.80 229	1.68 196	0.87 200	2.31 231	1.22 94	0.66 204	0.73 217	0.67 190	0.65 178	0.98 191	1.02 179

DDUNet	0.78 158	0.93 215	0.47 185	1.24 220	1.04 224	1.20 220	1.21 208	0.35 103	0.36 154	0.37 116	0.46 137	0.68 172	0.33 136	1.75 225	3.05 123	0.45 56	0.74 196	0.51 187	0.90 142	0.61 161	0.59 77	1.03 75	0.87 218	0.31 145	0.36 117	0.36 114	0.61 149	0.38 118

SGM_RVC	2.96 237	0.93 215	1.03 227	0.98 215	0.79 215	1.11 217	1.28 212	7.29 263	1.16 222	1.02 234	1.61 222	2.40 228	10.04 252	0.77 201	2.62 114	1.34 183	1.69 233	0.79 228	8.10 242	1.44 233	1.88 198	3.56 239	0.66 204	1.03 237	4.05 249	5.78 252	5.56 257	11.12 261
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UDG	0.94 170	0.96 217	0.50 191	1.23 219	1.17 228	1.15 219	1.45 220	0.38 129	0.36 154	0.43 140	0.53 149	0.67 168	0.35 140	1.60 224	5.73 193	0.79 125	0.86 202	0.47 173	0.98 152	0.67 176	1.18 148	1.31 101	0.66 204	0.36 155	0.37 122	0.40 126	0.53 122	0.38 118

ELAS_RVC	2.44 229	0.96 217	1.22 239	1.27 222	1.00 222	2.07 232	1.39 218	1.49 242	0.90 215	1.02 234	7.69 255	3.59 238	8.45 250	1.08 209	6.38 206	1.59 200	1.48 223	1.44 252	2.76 211	0.83 193	2.49 238	3.71 243	0.71 210	0.92 230	4.00 248	3.72 247	1.70 224	2.12 211
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPstereo	2.11 225	0.99 219	1.26 240	0.93 214	0.95 221	0.96 213	0.93 198	1.33 236	1.88 244	1.12 237	2.22 235	5.33 249	4.24 240	1.15 214	5.56 189	3.38 250	1.40 218	1.35 249	3.07 214	1.66 238	2.60 242	3.59 240	0.98 224	1.18 245	1.36 223	1.70 225	2.63 246	3.21 231

ELAS	2.40 228	1.03 220	1.09 233	1.42 224	1.18 229	1.56 223	1.37 217	1.45 240	1.11 220	0.98 232	7.50 253	3.70 240	3.24 234	1.17 216	6.79 210	1.57 196	1.51 225	1.42 251	2.70 207	0.74 185	2.41 237	3.64 242	0.70 209	0.87 227	3.48 247	4.29 249	2.53 243	5.26 248
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	2.06 222	1.09 221	1.31 243	5.01 249	1.02 223	1.12 218	1.77 227	1.17 232	1.46 235	2.60 254	2.11 232	2.14 227	3.29 236	1.20 217	6.91 213	1.03 160	1.88 235	0.71 219	7.92 240	0.89 204	1.85 195	2.00 160	0.40 175	1.06 239	1.00 209	1.64 222	1.11 201	1.83 210

SGM+DAISY	3.35 241	1.11 222	1.12 237	1.13 216	1.09 227	1.41 221	1.43 219	1.50 243	2.30 248	1.18 240	2.49 238	2.61 230	3.81 238	1.38 220	7.14 217	3.78 255	1.35 216	1.18 245	6.95 234	2.03 250	3.17 252	4.72 255	0.78 215	1.87 253	7.00 259	9.62 260	6.26 259	12.14 262

WAO-6	2.00 218	1.30 223	0.90 221	2.06 234	1.36 235	1.76 226	2.23 230	1.05 229	1.25 228	0.90 228	0.86 187	1.93 221	2.98 230	2.31 237	9.04 239	1.13 169	3.03 250	0.71 219	3.26 218	0.87 200	2.31 231	2.29 186	1.30 231	0.89 228	1.64 230	2.20 234	1.75 225	2.69 221

SQANet	1.49 200	1.36 224	0.58 202	3.10 241	1.06 226	1.94 229	1.64 224	0.49 177	0.40 161	0.51 160	0.46 137	1.28 199	0.60 178	1.59 223	5.32 181	0.62 107	1.54 227	0.38 147	7.12 235	0.64 169	1.87 197	1.85 150	2.50 240	0.40 165	0.48 163	0.62 176	0.68 157	1.26 194

STStereo	3.84 249	1.40 225	1.92 254	7.03 260	1.55 238	7.23 262	2.86 242	2.33 252	2.89 252	1.13 238	3.35 245	5.94 252	6.30 246	1.02 206	11.44 257	2.57 242	1.41 219	1.21 247	11.20 252	1.43 232	1.93 209	2.85 210	0.84 217	2.03 254	4.48 252	5.55 251	3.68 254	8.18 256

IMH-64-1	2.03 220	1.51 226	1.09 233	2.00 231	1.58 239	2.11 233	2.42 238	1.03 226	1.16 222	0.58 174	0.74 172	1.98 223	2.84 225	2.80 241	9.51 246	1.48 190	1.46 221	0.68 215	3.40 219	0.83 193	1.67 187	2.17 177	3.24 248	0.77 221	1.58 228	1.25 211	2.08 234	2.79 226

IMH-64	2.03 220	1.51 226	1.09 233	2.00 231	1.58 239	2.11 233	2.42 238	1.03 226	1.16 222	0.58 174	0.74 172	1.98 223	2.84 225	2.80 241	9.51 246	1.48 190	1.46 221	0.68 215	3.40 219	0.83 193	1.67 187	2.17 177	3.24 248	0.77 221	1.58 228	1.25 211	2.08 234	2.79 226

RainbowNet	1.64 209	1.52 228	0.91 222	2.42 238	1.44 236	2.01 231	2.33 233	0.65 201	0.56 188	0.74 215	0.47 142	1.68 215	1.11 197	2.89 243	5.46 185	1.27 178	1.49 224	0.53 194	3.78 223	1.77 241	1.89 199	2.02 164	3.05 245	0.64 210	0.71 192	0.69 181	0.90 185	1.43 200

IMH	2.56 232	1.54 229	1.10 236	2.02 233	1.61 242	2.14 237	2.47 240	1.04 228	1.19 225	0.84 225	1.32 210	2.11 226	8.34 249	8.58 267	7.20 219	1.38 185	1.63 231	0.69 218	6.28 231	1.13 221	1.66 185	2.45 195	4.33 260	0.80 225	1.85 237	1.44 215	1.58 218	2.43 217

ACVNet_2	2.10 224	1.63 230	1.05 231	5.55 254	1.60 241	2.11 233	2.38 236	0.88 214	0.67 199	0.72 209	0.75 175	1.69 216	1.20 201	2.03 230	6.14 201	0.69 115	2.98 249	0.52 191	12.09 254	0.73 183	1.97 210	1.74 140	2.64 241	0.82 226	1.11 218	0.97 198	1.00 195	1.14 184

PWCK	2.66 233	1.64 231	1.02 225	1.99 230	1.31 232	2.12 236	2.24 231	1.38 238	1.49 238	1.40 244	1.75 227	5.02 246	2.57 221	1.11 210	5.82 196	0.92 147	1.88 235	0.77 226	22.26 265	1.36 230	2.55 241	1.82 147	1.41 232	1.00 234	1.70 233	1.73 226	1.43 213	2.15 212

ACVNet_1	1.88 214	1.65 232	1.00 224	4.35 246	1.63 243	2.25 240	3.73 247	0.74 205	0.57 193	0.64 193	0.60 153	1.59 213	1.04 193	4.94 257	5.58 190	0.55 91	2.45 245	0.56 199	4.96 229	0.59 160	2.36 234	1.77 144	3.27 250	0.67 213	0.73 193	0.80 187	0.73 166	0.91 174

Dean	1.99 217	1.78 233	1.04 229	5.97 257	1.91 251	2.28 241	2.73 241	1.08 230	1.13 221	0.99 233	0.85 185	1.93 221	2.20 218	2.22 235	6.37 205	1.06 162	2.29 243	0.71 219	2.89 212	0.99 213	2.27 229	2.01 162	2.90 242	0.95 233	1.45 226	1.16 207	1.40 212	1.17 187

MANE	4.00 251	1.80 234	2.02 255	1.54 227	1.45 237	1.92 227	2.33 233	2.03 249	2.79 250	0.95 231	2.26 236	3.71 241	4.42 241	1.34 218	11.76 258	3.86 256	2.04 242	6.06 263	3.24 217	1.67 239	2.53 240	4.35 252	0.73 211	2.18 257	7.35 260	10.20 262	9.04 261	14.41 263

DGSMNet	3.07 239	1.84 235	1.18 238	1.34 223	0.55 195	1.94 229	0.63 173	2.86 256	1.57 239	3.95 258	15.19 264	1.85 220	3.15 232	4.98 258	7.18 218	2.82 247	3.15 251	1.89 254	4.63 225	2.18 252	4.69 257	3.75 246	1.61 234	2.10 255	0.87 205	3.36 245	1.05 198	2.58 220

PSMNet_ROB	3.65 247	1.89 236	1.02 225	1.73 228	1.22 230	2.20 239	2.32 232	0.81 212	0.87 212	8.35 267	19.23 269	13.09 260	2.39 220	7.48 266	4.12 153	0.90 146	1.45 220	1.36 250	9.04 245	0.98 212	2.14 221	1.49 117	8.68 269	0.79 223	1.14 219	1.51 218	1.33 208	1.13 183

JetBlue	2.79 234	1.91 237	1.57 249	2.35 237	1.87 249	2.74 246	2.98 244	1.48 241	1.47 236	0.82 221	0.84 182	4.15 245	1.76 213	2.10 233	9.12 241	2.54 241	1.83 234	1.32 248	2.23 202	1.23 227	3.58 255	4.43 254	1.88 236	1.10 242	2.74 245	4.93 250	2.54 244	9.94 259

MADNet++	3.06 238	1.96 238	2.25 256	1.74 229	2.38 252	1.69 225	2.37 235	2.32 251	2.81 251	2.35 253	2.83 241	3.27 236	3.49 237	2.95 244	4.59 166	4.15 257	2.68 246	2.16 256	3.67 222	2.98 254	4.90 258	6.99 264	1.45 233	2.67 259	1.97 238	6.54 255	2.85 248	2.75 223

LVE	2.80 235	2.00 239	1.06 232	11.92 264	1.89 250	3.94 252	11.90 266	0.92 221	0.89 214	1.05 236	0.95 195	1.73 217	2.85 227	2.48 240	4.97 170	1.02 159	1.98 238	0.83 233	8.57 243	0.89 204	2.03 215	2.22 181	3.09 246	1.01 235	1.45 226	1.12 205	1.25 204	1.57 205

SGM-ForestM	2.82 236	2.06 240	1.39 244	1.24 220	0.84 219	1.68 224	2.06 229	1.51 244	1.72 241	0.83 224	1.72 226	2.92 231	2.86 228	1.47 222	13.04 261	2.00 219	1.60 230	0.65 209	3.15 215	1.36 230	2.00 213	3.73 245	0.68 208	1.41 249	5.16 254	7.43 256	4.20 255	7.44 254

otaku	1.62 208	2.18 241	0.66 210	3.34 243	1.26 231	2.28 241	1.88 228	0.56 192	0.53 185	0.59 177	0.53 149	1.38 204	0.75 188	2.08 232	5.12 174	0.53 83	1.55 228	0.40 154	6.52 232	0.63 166	2.05 216	2.02 164	3.13 247	0.51 182	0.58 178	0.57 172	0.75 171	1.36 197

TorneroNet-64	3.48 244	2.22 242	2.33 257	6.99 259	1.75 246	3.12 247	4.23 249	1.93 248	3.68 254	0.82 221	3.07 243	4.13 244	12.86 258	3.79 249	7.09 216	1.59 200	3.32 253	0.80 229	8.09 241	1.97 246	2.83 247	2.91 213	3.35 251	0.92 230	2.63 244	2.71 242	1.23 203	3.63 236

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 197	2.30 243	0.83 220	1.46 225	0.80 216	1.02 215	1.34 216	0.76 209	0.95 217	1.32 241	0.53 149	1.58 212	1.79 214	2.11 234	4.63 167	0.98 157	1.12 211	1.04 241	3.00 213	1.09 218	1.43 170	1.93 153	1.20 228	0.68 214	0.76 194	0.72 184	0.60 148	1.37 198

KSHMR	5.27 255	2.31 244	1.56 247	19.82 269	3.72 256	5.58 259	9.25 261	1.59 247	6.74 258	1.39 243	1.54 219	2.55 229	27.41 273	4.49 255	5.23 176	1.95 216	2.01 241	1.16 244	15.51 259	1.22 225	3.03 251	4.81 257	4.06 257	1.24 247	6.88 258	2.65 239	1.96 231	2.78 225

TorneroNet	5.57 256	2.31 244	1.28 241	17.72 268	6.26 263	5.20 258	6.38 256	2.10 250	4.58 256	1.58 246	6.93 252	12.01 259	25.68 270	4.11 250	7.72 231	1.52 193	3.26 252	0.81 231	14.83 257	1.87 245	2.97 248	2.83 209	3.45 252	0.91 229	6.76 257	2.68 240	1.31 207	3.44 234

MFN_U_SF_RVC	1.88 214	2.37 246	1.83 253	2.12 236	1.74 245	1.92 227	2.41 237	1.55 245	1.47 236	3.65 256	3.67 246	1.26 197	1.29 207	1.80 227	5.26 177	2.13 225	1.02 207	0.92 234	3.41 221	1.01 214	1.83 193	1.70 136	0.76 214	2.29 258	0.76 194	0.80 187	0.71 163	0.97 176

WAO-8	3.35 241	2.60 247	1.45 245	5.81 255	1.76 247	2.58 244	3.35 245	1.29 234	1.93 245	5.80 262	8.48 259	3.23 234	7.05 247	4.33 251	7.65 229	2.21 227	2.00 239	0.76 222	9.76 248	1.55 236	1.91 204	2.41 191	2.43 238	1.09 240	2.27 241	1.91 229	1.91 229	2.85 228

Venus	3.35 241	2.60 247	1.45 245	5.81 255	1.76 247	2.58 244	3.35 245	1.29 234	1.93 245	5.80 262	8.48 259	3.23 234	7.05 247	4.33 251	7.65 229	2.21 227	2.00 239	0.76 222	9.76 248	1.55 236	1.91 204	2.41 191	2.43 238	1.09 240	2.27 241	1.91 229	1.91 229	2.85 228

UNDER WATER-64	3.21 240	2.63 249	1.65 252	4.96 248	2.97 255	3.54 249	4.45 250	2.43 255	1.65 240	1.37 242	1.35 212	5.10 247	4.97 242	3.52 248	7.47 225	1.98 217	3.95 255	1.13 243	4.05 224	1.98 247	3.01 249	3.41 231	4.98 263	1.42 250	1.98 239	3.96 248	2.32 240	4.39 243

UNDER WATER	4.18 252	2.68 250	1.59 250	4.92 247	5.21 258	3.56 250	7.19 259	2.38 254	1.87 243	1.64 248	1.20 204	5.13 248	20.86 263	5.22 259	5.27 179	2.38 234	4.12 256	1.12 242	8.60 244	1.99 249	4.00 256	3.20 224	5.02 264	2.11 256	2.01 240	3.64 246	1.96 231	3.95 238

JetRed	3.89 250	2.69 251	2.99 258	2.09 235	2.47 253	3.46 248	4.71 251	2.36 253	1.86 242	1.89 249	1.24 206	3.40 237	1.50 210	3.36 246	9.54 248	3.47 251	4.17 257	3.86 260	2.43 205	1.85 243	5.57 260	5.36 259	3.66 253	1.68 252	4.31 251	10.87 264	5.62 258	8.71 258

notaker	3.82 248	2.85 252	1.60 251	5.07 250	6.65 264	4.01 253	4.08 248	1.35 237	3.29 253	1.17 239	3.27 244	7.19 253	11.25 254	5.52 262	10.91 255	1.19 174	3.40 254	1.00 238	10.57 250	2.74 253	3.02 250	2.76 206	3.68 254	1.17 244	1.01 210	1.23 210	1.48 216	1.67 206

DispFullNet	3.48 244	2.86 253	1.56 247	1.52 226	1.71 244	1.50 222	1.67 226	1.27 233	2.23 247	2.08 251	1.90 229	15.31 262	4.18 239	1.76 226	6.30 203	5.14 260	2.33 244	0.96 236	23.76 266	4.54 256	2.39 236	2.88 211	0.75 213	0.59 199	1.21 221	0.63 177	1.38 211	1.51 204

Ntro	1.75 211	3.82 254	0.74 216	2.63 239	1.32 233	2.29 243	2.93 243	0.61 197	0.56 188	0.62 187	0.51 147	1.41 205	0.70 183	2.04 231	5.26 177	0.55 91	1.64 232	0.43 160	7.27 238	0.67 176	2.31 231	2.26 183	3.03 244	0.57 194	0.61 184	0.70 182	0.75 171	1.17 187

LE_ROB	8.27 259	3.90 255	5.83 263	6.29 258	20.01 271	4.37 254	16.99 268	6.27 261	9.37 262	1.52 245	4.75 249	16.09 263	22.44 265	3.44 247	7.51 226	1.00 158	2.71 247	2.01 255	13.15 256	6.14 260	2.79 245	3.55 238	9.48 271	5.16 263	10.68 263	9.87 261	10.85 263	17.08 267

DGTPSM_ROB	9.70 260	3.99 256	10.89 264	3.15 242	5.68 259	3.68 251	5.70 254	3.68 258	9.10 261	3.26 255	7.88 256	9.73 256	14.04 259	4.74 256	15.68 263	11.36 264	5.40 259	11.36 266	7.25 237	10.26 264	6.46 264	15.15 266	4.53 261	9.09 265	10.18 261	27.78 267	11.12 264	30.76 270

DPSMNet_ROB	11.21 261	4.32 257	10.98 265	3.81 245	5.72 260	4.73 256	5.77 255	3.68 258	9.72 263	4.34 259	13.32 263	11.20 257	26.44 272	5.79 264	18.24 266	12.77 265	6.74 260	12.28 267	14.97 258	10.29 265	7.12 265	15.93 267	4.55 262	9.11 266	11.15 264	27.78 267	11.17 265	30.75 269

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 258	4.44 258	1.28 241	2.72 240	2.67 254	5.12 257	7.72 260	5.86 260	8.09 260	1.63 247	10.53 262	75.81 276	10.21 253	4.39 253	5.74 194	1.46 188	7.09 262	8.20 264	6.83 233	1.82 242	3.57 254	3.00 220	1.27 230	1.13 243	4.24 250	5.98 254	20.77 269	3.98 239

MDST_ROB	2.52 231	4.60 259	0.46 183	3.44 244	0.80 216	2.17 238	1.06 205	1.43 239	0.45 169	0.69 202	0.97 197	0.90 187	9.59 251	0.52 165	8.48 233	0.83 136	0.49 152	0.38 147	3.22 216	0.43 125	2.06 217	3.48 233	0.46 189	0.44 172	4.66 253	2.82 243	7.09 260	6.04 253

ktn	6.75 257	5.13 260	14.43 268	5.28 251	4.73 257	9.87 264	6.61 258	7.39 264	12.71 267	2.14 252	2.31 237	26.89 270	22.25 264	4.47 254	10.48 254	1.49 192	4.37 258	1.82 253	15.76 260	4.55 257	2.80 246	2.30 187	3.97 255	1.19 246	2.37 243	1.57 221	2.89 249	2.47 218

ACVNet-4b	3.64 246	6.86 261	0.79 219	12.11 265	1.35 234	4.38 255	9.73 262	0.61 197	0.59 195	0.66 195	3.81 247	5.41 250	14.98 260	2.27 236	6.26 202	0.56 93	2.90 248	0.50 184	11.57 253	0.90 206	2.37 235	2.99 219	2.90 242	0.62 205	0.62 185	0.59 174	0.73 166	1.14 184

DPSM_ROB	13.78 266	8.86 262	13.29 266	5.41 252	6.06 261	7.11 260	5.22 252	8.44 265	11.03 264	6.77 265	8.06 257	8.50 254	12.48 255	5.32 260	16.50 264	14.15 266	11.34 266	14.53 268	9.66 246	11.98 266	16.98 268	19.77 270	4.23 258	11.17 267	28.01 270	35.97 272	31.31 273	39.81 272

DPSM	13.78 266	8.86 262	13.29 266	5.41 252	6.06 261	7.11 260	5.22 252	8.44 265	11.03 264	6.77 265	8.06 257	8.50 254	12.48 255	5.32 260	16.50 264	14.15 266	11.34 266	14.53 268	9.66 246	11.98 266	16.98 268	19.77 270	4.23 258	11.17 267	28.01 270	35.97 272	31.31 273	39.81 272

PML	14.62 268	11.18 264	4.16 259	13.60 266	8.80 265	13.67 265	6.43 257	7.27 262	35.40 276	10.29 268	58.08 276	45.45 275	52.15 277	6.70 265	6.87 212	4.96 259	10.24 265	3.79 259	21.45 264	4.89 259	6.05 263	5.92 261	3.98 256	4.24 262	14.76 268	5.96 253	20.73 268	7.74 255

HanzoNet	11.76 263	14.15 265	16.54 270	13.84 267	9.27 266	15.98 269	21.04 270	11.44 269	12.53 266	6.20 264	7.51 254	20.70 267	27.83 274	29.09 275	12.87 260	9.53 263	15.26 269	2.84 257	25.21 269	12.71 268	5.74 261	4.74 256	9.10 270	1.66 251	2.75 246	2.69 241	2.55 245	3.62 235

BEATNet-Init1	12.35 264	15.22 266	5.32 261	20.87 270	10.13 267	20.29 270	13.89 267	8.81 267	6.91 259	4.38 260	9.79 261	14.10 261	19.20 261	5.76 263	21.46 267	9.40 262	7.04 261	4.94 261	32.32 274	14.93 269	9.82 267	9.29 265	5.60 265	5.30 264	12.73 265	8.77 259	21.38 270	15.70 266

CasAABBNet	27.70 274	17.80 267	26.74 274	10.82 261	12.13 268	14.20 266	10.44 263	16.94 270	22.25 269	13.76 271	16.13 265	17.20 266	25.33 269	10.59 268	33.32 273	28.51 273	22.73 270	29.20 273	19.29 261	24.02 272	33.97 274	39.71 274	8.44 266	22.49 273	56.39 275	72.48 276	62.92 275	80.05 274

MyStereo03	27.79 275	17.81 268	26.76 275	10.89 262	12.21 269	14.30 267	10.52 264	16.99 271	22.25 269	13.60 269	16.76 266	17.12 264	25.15 267	10.72 269	33.33 274	28.65 274	22.80 271	29.24 274	19.39 262	24.22 273	34.12 275	40.41 275	8.65 267	22.50 274	56.30 273	72.43 274	63.01 276	80.17 275

MyStereo02	27.34 272	17.81 268	26.76 275	10.89 262	0.00 1	14.30 267	10.52 264	16.99 271	22.25 269	13.60 269	16.76 266	17.12 264	25.15 267	10.72 269	33.33 274	28.65 274	22.80 271	29.24 274	19.39 262	24.22 273	34.12 275	40.41 275	8.65 267	22.50 274	56.30 273	72.43 274	63.01 276	80.17 275

LRCNet_RVC	13.01 265	18.58 270	5.37 262	23.16 271	20.12 272	22.89 271	18.83 269	10.15 268	4.22 255	21.39 273	16.92 268	22.03 268	12.77 257	27.61 273	9.50 245	1.55 195	14.16 268	9.39 265	27.19 270	10.19 263	6.02 262	2.70 205	25.48 274	13.25 269	1.43 225	0.70 182	3.22 250	2.37 215

HaxPig	22.04 269	23.70 271	21.75 271	25.21 272	25.39 273	24.72 273	26.63 273	22.90 273	21.18 268	28.97 274	26.14 271	24.63 269	19.57 262	25.91 272	23.99 268	21.35 269	24.94 273	26.23 271	24.50 267	23.01 271	18.91 270	16.86 269	28.89 275	21.36 271	10.50 262	12.89 265	9.72 262	15.23 264

MEDIAN_ROB	25.67 271	28.72 272	26.17 273	29.76 274	29.32 274	28.92 274	30.23 274	26.96 275	24.57 273	34.05 276	29.96 272	29.36 272	23.45 266	29.57 276	26.51 270	23.43 270	29.83 275	29.43 276	29.59 271	27.23 275	23.78 271	20.07 272	31.85 276	24.07 276	14.01 267	13.68 266	13.10 267	15.52 265

AVERAGE_ROB	27.45 273	31.34 273	28.53 277	32.94 276	32.07 276	32.12 275	33.33 275	29.89 276	27.53 274	35.87 277	31.94 273	32.32 273	25.95 271	33.08 277	28.98 272	25.93 271	31.35 276	30.24 277	31.55 273	29.19 276	25.74 272	22.05 273	34.79 277	27.26 277	13.89 266	10.58 263	11.65 266	11.11 260

DPSimNet_ROB	25.36 270	32.83 274	15.86 269	30.90 275	29.54 275	24.40 272	21.28 271	25.65 274	31.75 275	16.97 272	45.56 275	27.37 271	37.12 276	16.35 271	24.86 269	14.34 268	27.03 274	14.84 270	40.36 276	17.54 270	26.29 273	15.99 268	16.67 272	21.85 272	24.74 269	32.67 270	22.06 271	29.89 268

DLNR_Zeroshot_test	11.56 262	37.00 275	0.46 183	54.84 277	0.22 95	0.37 152	49.73 276	0.47 171	0.22 85	0.79 220	0.58 152	0.63 164	0.36 143	3.05 245	62.78 277	73.23 277	9.32 264	5.55 262	2.75 210	0.71 181	1.92 207	4.90 258	0.13 55	0.36 155	0.37 122	0.38 123	0.43 90	0.47 138

ASD4	32.22 276	37.92 276	22.73 272	29.42 273	19.34 270	40.86 276	21.43 272	35.16 277	24.17 272	30.95 275	36.57 274	38.75 274	29.28 275	27.67 274	28.82 271	27.49 272	38.84 277	27.47 272	34.56 275	34.32 277	52.37 277	50.91 277	23.29 273	20.10 270	34.64 272	35.03 271	29.04 272	38.81 271

FADE			5.22 260	1.16 217				3.23 257		4.79 261			5.84 245	2.35 238	10.01 253	2.62 244	7.85 263	2.86 258		6.36 261	7.41 266	6.49 263	1.85 235	3.08 260			4.35 256

Low-res two-view benchmark