Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.04 2	0.04 5	0.04 6	0.03 5	0.02 1	0.04 7	0.04 18	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 12	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 2	0.07 1	0.06 2	0.05 2	0.06 2	0.04 2	0.06 2	0.03 1	0.03 8	0.03 3	0.05 2	0.04 1	0.05 1	0.04 3

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 15	0.10 9	0.06 2	0.05 2	0.06 2	0.04 2	0.07 3	0.05 3	0.01 1	0.02 1	0.06 6	0.05 3	0.05 1	0.04 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
U	0.05 4	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.03 2	0.01 1	0.04 5	0.02 1	0.04 5	0.01 1	0.05 7	0.03 5	0.02 2	0.12 15	0.11 13	0.08 9	0.07 9	0.08 6	0.05 4	0.10 16	0.07 8	0.01 1	0.03 3	0.07 9	0.07 8	0.06 5	0.06 11

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UPFNet	0.13 41	0.11 55	0.12 105	0.12 86	0.11 82	0.13 96	0.10 102	0.15 38	0.12 90	0.17 41	0.13 72	0.15 44	0.09 57	0.11 102	0.23 93	0.15 41	0.17 43	0.15 78	0.16 34	0.11 49	0.13 24	0.11 26	0.09 94	0.09 65	0.13 36	0.13 39	0.19 60	0.13 32

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

CAS	0.14 44	0.11 55	0.08 40	0.09 49	0.08 42	0.08 40	0.05 30	0.17 50	0.10 51	0.17 41	0.16 96	0.15 44	0.10 64	0.10 91	0.20 59	0.18 81	0.17 43	0.14 56	0.19 50	0.11 49	0.22 83	0.23 91	0.07 58	0.08 42	0.17 74	0.16 74	0.17 50	0.23 110

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

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

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

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

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

RAFT + AFF	0.14 44	0.07 14	0.05 12	0.08 38	0.05 14	0.07 25	0.04 18	0.11 25	0.08 28	0.14 33	0.07 18	0.15 44	0.04 12	0.03 13	1.54 243	0.11 13	0.14 28	0.07 9	0.14 29	0.06 8	0.14 27	0.08 16	0.03 8	0.05 15	0.10 19	0.07 8	0.07 6	0.07 13

HITNet	0.14 44	0.11 55	0.10 65	0.11 73	0.10 71	0.10 59	0.07 61	0.18 58	0.11 68	0.24 98	0.13 72	0.18 63	0.10 64	0.09 74	0.20 59	0.14 31	0.17 43	0.14 56	0.16 34	0.10 38	0.20 66	0.22 88	0.08 81	0.09 65	0.15 59	0.14 46	0.24 96	0.18 62
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MGS-Stereo	0.15 53	0.12 69	0.08 40	0.07 24	0.07 29	0.07 25	0.05 30	0.16 44	0.07 23	0.13 31	0.10 44	0.13 33	0.06 23	0.08 50	0.98 228	0.13 26	0.19 64	0.15 78	0.18 43	0.12 56	0.19 57	0.16 49	0.07 58	0.08 42	0.13 36	0.12 29	0.17 50	0.15 47

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

CASnet	0.15 53	0.12 69	0.08 40	0.10 58	0.11 82	0.14 102	0.06 47	0.23 100	0.12 90	0.28 143	0.15 86	0.23 102	0.10 64	0.09 74	0.19 49	0.15 41	0.20 73	0.11 28	0.26 103	0.11 49	0.34 140	0.19 75	0.07 58	0.08 42	0.16 63	0.12 29	0.20 71	0.17 56
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IER	0.15 53	0.11 55	0.10 65	0.12 86	0.10 71	0.12 87	0.08 79	0.17 50	0.10 51	0.18 48	0.17 106	0.20 76	0.10 64	0.11 102	0.47 179	0.15 41	0.18 54	0.14 56	0.16 34	0.11 49	0.16 33	0.12 30	0.09 94	0.09 65	0.14 51	0.16 74	0.19 60	0.18 62

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

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

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

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

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

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

HCRNet	0.15 53	0.19 170	0.08 40	0.23 174	0.09 53	0.16 120	0.09 93	0.16 44	0.06 16	0.49 246	0.16 96	0.25 116	0.08 49	0.09 74	0.43 171	0.11 13	0.16 36	0.10 23	0.21 68	0.09 31	0.13 24	0.08 16	0.11 129	0.07 27	0.09 15	0.09 16	0.14 31	0.11 25

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

HGLStereo	0.15 53	0.14 105	0.12 105	0.13 92	0.13 106	0.13 96	0.08 79	0.18 58	0.11 68	0.22 69	0.22 141	0.14 37	0.09 57	0.11 102	0.24 109	0.17 61	0.21 87	0.17 103	0.20 57	0.14 94	0.18 49	0.16 49	0.10 113	0.11 101	0.17 74	0.16 74	0.17 50	0.15 47

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

RYNet	0.15 53	0.07 14	0.06 17	0.05 12	0.06 22	0.06 18	0.04 18	0.07 14	0.13 109	0.06 13	0.06 12	0.06 10	0.05 17	0.04 20	1.96 262	0.11 13	0.09 13	0.13 46	0.10 15	0.07 16	0.08 7	0.07 8	0.13 151	0.06 21	0.09 15	0.22 127	0.11 20	0.08 16

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.16 68	0.16 131	0.09 55	0.14 101	0.13 106	0.15 113	0.11 111	0.22 91	0.12 90	0.19 54	0.15 86	0.25 116	0.13 114	0.09 74	0.17 36	0.14 31	0.21 87	0.13 46	0.26 103	0.15 108	0.20 66	0.12 30	0.09 94	0.11 101	0.18 87	0.15 61	0.23 86	0.15 47
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.16 68	0.15 123	0.15 135	0.16 126	0.12 94	0.13 96	0.14 135	0.18 58	0.15 133	0.17 41	0.15 86	0.18 63	0.12 99	0.11 102	0.23 93	0.18 81	0.19 64	0.14 56	0.23 83	0.12 56	0.18 49	0.14 39	0.12 144	0.12 117	0.16 63	0.16 74	0.18 54	0.16 52

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

DMCA-RVC	0.16 68	0.12 69	0.15 135	0.12 86	0.13 106	0.11 74	0.13 128	0.17 50	0.16 144	0.18 48	0.21 133	0.20 76	0.10 64	0.10 91	0.36 159	0.17 61	0.18 54	0.17 103	0.16 34	0.14 94	0.18 49	0.15 42	0.10 113	0.12 117	0.14 51	0.13 39	0.18 54	0.18 62

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

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

iinet-f	0.17 81	0.14 105	0.10 65	0.12 86	0.09 53	0.14 102	0.09 93	0.15 38	0.10 51	0.23 78	0.25 155	0.18 63	0.15 136	0.08 50	0.33 150	0.19 99	0.20 73	0.13 46	0.36 151	0.16 122	0.20 66	0.21 83	0.08 81	0.09 65	0.17 74	0.14 46	0.25 107	0.17 56

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

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

CREStereo	0.17 81	0.13 87	0.11 88	0.11 73	0.10 71	0.10 59	0.06 47	0.24 116	0.10 51	0.27 130	0.12 62	0.26 128	0.11 86	0.10 91	0.22 84	0.26 170	0.26 144	0.13 46	0.21 68	0.14 94	0.36 152	0.24 98	0.08 81	0.09 65	0.17 74	0.17 81	0.23 86	0.22 102
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
iResNet_ROB	0.17 81	0.14 105	0.12 105	0.15 116	0.11 82	0.15 113	0.11 111	0.25 133	0.12 90	0.25 109	0.16 96	0.19 71	0.21 179	0.09 74	0.25 120	0.16 53	0.22 104	0.16 94	0.29 126	0.12 56	0.23 95	0.16 49	0.09 94	0.12 117	0.20 102	0.17 81	0.26 116	0.21 93

PDISCO_ROB	0.17 81	0.16 131	0.16 146	0.14 101	0.12 94	0.13 96	0.11 111	0.15 38	0.12 90	0.16 34	0.16 96	0.12 29	0.10 64	0.09 74	0.19 49	0.20 113	0.19 64	0.23 186	0.18 43	0.15 108	0.22 83	0.23 91	0.07 58	0.11 101	0.21 109	0.24 139	0.39 184	0.23 110

GCAP-BAT	0.18 87	0.10 36	0.07 23	0.08 38	0.09 53	0.07 25	0.05 30	0.20 69	0.11 68	0.25 109	0.08 23	0.25 116	0.07 34	0.08 50	0.17 36	0.19 99	1.29 267	0.14 56	0.24 90	0.13 72	0.38 158	0.18 61	0.07 58	0.07 27	0.13 36	0.14 46	0.16 37	0.18 62

test_for_model	0.18 87	0.10 36	0.07 23	0.08 38	0.09 53	0.07 25	0.05 30	0.20 69	0.11 68	0.25 109	0.08 23	0.25 116	0.07 34	0.08 50	0.17 36	0.19 99	1.29 267	0.14 56	0.24 90	0.13 72	0.38 158	0.18 61	0.07 58	0.07 27	0.13 36	0.14 46	0.16 37	0.18 62

testlalala2	0.18 87	0.10 36	0.07 23	0.08 38	0.09 53	0.07 25	0.05 30	0.20 69	0.11 68	0.25 109	0.08 23	0.25 116	0.07 34	0.08 50	0.17 36	0.19 99	1.29 267	0.14 56	0.24 90	0.13 72	0.38 158	0.18 61	0.07 58	0.07 27	0.13 36	0.14 46	0.16 37	0.18 62

testlalala	0.18 87	0.10 36	0.07 23	0.08 38	0.09 53	0.07 25	0.05 30	0.20 69	0.11 68	0.25 109	0.08 23	0.25 116	0.07 34	0.08 50	0.17 36	0.19 99	1.29 267	0.14 56	0.24 90	0.13 72	0.38 158	0.18 61	0.07 58	0.07 27	0.13 36	0.14 46	0.16 37	0.18 62

testlalala_base	0.18 87	0.10 36	0.07 23	0.08 38	0.09 53	0.07 25	0.05 30	0.20 69	0.11 68	0.25 109	0.08 23	0.25 116	0.07 34	0.08 50	0.17 36	0.19 99	1.29 267	0.14 56	0.24 90	0.13 72	0.38 158	0.18 61	0.07 58	0.07 27	0.13 36	0.14 46	0.16 37	0.18 62

SPstereo	0.18 87	0.10 36	0.07 23	0.08 38	0.09 53	0.07 25	0.05 30	0.20 69	0.11 68	0.25 109	0.08 23	0.25 116	0.07 34	0.08 50	0.17 36	0.19 99	1.29 267	0.14 56	0.24 90	0.13 72	0.38 158	0.18 61	0.07 58	0.07 27	0.13 36	0.14 46	0.16 37	0.18 62

CES	0.18 87	0.10 36	0.10 65	0.09 49	0.11 82	0.10 59	0.05 30	0.42 219	0.10 51	0.20 58	0.27 171	0.23 102	0.10 64	0.12 123	0.26 124	0.23 147	0.25 134	0.15 78	0.20 57	0.13 72	0.45 183	0.26 108	0.09 94	0.08 42	0.19 92	0.15 61	0.19 60	0.24 123

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

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

test-3	0.18 87	0.11 55	0.09 55	0.11 73	0.12 94	0.10 59	0.07 61	0.25 133	0.10 51	0.27 130	0.11 57	0.29 154	0.11 86	0.08 50	0.23 93	0.19 99	0.23 112	0.15 78	0.47 170	0.15 108	0.33 133	0.46 185	0.06 45	0.09 65	0.16 63	0.14 46	0.25 107	0.23 110

test_1	0.18 87	0.11 55	0.09 55	0.11 73	0.12 94	0.10 59	0.07 61	0.25 133	0.10 51	0.27 130	0.11 57	0.29 154	0.11 86	0.08 50	0.23 93	0.19 99	0.23 112	0.15 78	0.47 170	0.15 108	0.33 133	0.46 185	0.06 45	0.09 65	0.16 63	0.14 46	0.25 107	0.23 110

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

CREStereo++_RVC	0.18 87	0.12 69	0.10 65	0.11 73	0.12 94	0.11 74	0.08 79	0.23 100	0.12 90	0.28 143	0.13 72	0.22 98	0.19 172	0.10 91	0.22 84	0.22 137	0.24 123	0.12 33	0.22 77	0.11 49	0.34 140	0.25 103	0.07 58	0.09 65	0.19 92	0.15 61	0.62 230	0.23 110
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
PMTNet	0.18 87	0.15 123	0.11 88	0.14 101	0.11 82	0.09 54	0.09 93	0.22 91	0.10 51	0.29 159	0.11 57	0.25 116	0.08 49	0.09 74	0.24 109	0.27 176	0.24 123	0.13 46	0.28 118	0.13 72	0.35 148	0.24 98	0.09 94	0.08 42	0.22 116	0.17 81	0.23 86	0.25 130

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 87	0.18 157	0.18 166	0.17 135	0.21 174	0.16 120	0.26 197	0.19 67	0.24 183	0.22 69	0.20 124	0.26 128	0.12 99	0.19 186	0.24 109	0.16 53	0.19 64	0.16 94	0.19 50	0.13 72	0.16 33	0.17 55	0.11 129	0.11 101	0.17 74	0.22 127	0.19 60	0.21 93
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.18 87	0.14 105	0.16 146	0.14 101	0.14 121	0.11 74	0.09 93	0.25 133	0.13 109	0.27 130	0.26 164	0.25 116	0.17 153	0.09 74	0.19 49	0.16 53	0.19 64	0.15 78	0.41 158	0.13 72	0.24 98	0.18 61	0.10 113	0.14 144	0.17 74	0.15 61	0.22 82	0.18 62

dd	0.19 104	0.17 143	0.10 65	0.34 209	0.12 94	0.24 180	0.11 111	0.21 84	0.10 51	0.22 69	0.10 44	0.37 187	0.10 64	0.09 74	0.37 161	0.17 61	0.28 166	0.14 56	0.35 147	0.14 94	0.19 57	0.14 39	0.09 94	0.13 134	0.21 109	0.15 61	0.26 116	0.21 93

AACVNet	0.19 104	0.17 143	0.14 125	0.19 152	0.19 163	0.19 145	0.13 128	0.23 100	0.15 133	0.25 109	0.23 149	0.20 76	0.13 114	0.13 141	0.21 71	0.18 81	0.24 123	0.18 133	0.24 90	0.17 130	0.22 83	0.20 80	0.14 160	0.15 157	0.22 116	0.21 119	0.25 107	0.25 130

test_3	0.19 104	0.12 69	0.11 88	0.11 73	0.12 94	0.10 59	0.07 61	0.25 133	0.12 90	0.28 143	0.12 62	0.31 171	0.14 130	0.08 50	0.25 120	0.20 113	0.23 112	0.15 78	0.47 170	0.16 122	0.35 148	0.46 185	0.06 45	0.11 101	0.19 92	0.19 101	0.27 131	0.25 130

AnonymousM	0.19 104	0.09 27	0.07 23	0.09 49	0.07 29	0.08 40	0.05 30	0.20 69	0.09 38	0.23 78	0.14 79	0.16 53	0.07 34	0.09 74	0.23 93	0.23 147	0.23 112	0.14 56	0.20 57	0.15 108	0.32 129	0.26 108	0.07 58	0.08 42	0.11 24	0.17 81	0.54 217	0.97 237

TANstereo	0.19 104	0.12 69	0.10 65	0.14 101	0.13 106	0.14 102	0.08 79	0.18 58	0.11 68	0.24 98	0.12 62	0.16 53	0.12 99	0.13 141	0.29 134	0.28 179	0.26 144	0.25 199	0.34 140	0.22 163	0.34 140	0.27 114	0.29 222	0.10 91	0.13 36	0.15 61	0.36 174	0.18 62

XX-TBD	0.19 104	0.12 69	0.10 65	0.14 101	0.13 106	0.14 102	0.08 79	0.18 58	0.11 68	0.24 98	0.12 62	0.16 53	0.12 99	0.13 141	0.29 134	0.28 179	0.26 144	0.25 199	0.34 140	0.22 163	0.34 140	0.27 114	0.29 222	0.10 91	0.13 36	0.15 61	0.36 174	0.18 62

STTStereo	0.19 104	0.19 170	0.21 186	0.18 142	0.20 168	0.17 130	0.25 189	0.18 58	0.19 160	0.20 58	0.19 115	0.24 108	0.14 130	0.17 177	0.32 146	0.17 61	0.19 64	0.19 144	0.19 50	0.14 94	0.18 49	0.17 55	0.11 129	0.12 117	0.19 92	0.20 110	0.20 71	0.26 139

BEATNet_4x	0.19 104	0.14 105	0.12 105	0.13 92	0.13 106	0.12 87	0.10 102	0.20 69	0.14 123	0.27 130	0.14 79	0.21 88	0.13 114	0.11 102	0.32 146	0.20 113	0.22 104	0.22 173	0.20 57	0.12 56	0.31 126	0.41 170	0.10 113	0.12 117	0.17 74	0.16 74	0.26 116	0.23 110

DLCB_ROB	0.19 104	0.17 143	0.16 146	0.14 101	0.15 136	0.14 102	0.13 128	0.20 69	0.16 144	0.23 78	0.23 149	0.25 116	0.18 166	0.15 164	0.20 59	0.16 53	0.21 87	0.18 133	0.19 50	0.15 108	0.24 98	0.20 80	0.13 151	0.15 157	0.36 209	0.24 139	0.24 96	0.20 86

AE-Stereo	0.20 113	0.14 105	0.13 117	0.16 126	0.12 94	0.12 87	0.09 93	0.23 100	0.15 133	0.28 143	0.12 62	0.29 154	0.13 114	0.09 74	0.21 71	0.25 162	0.28 166	0.19 144	0.28 118	0.19 137	0.35 148	0.42 172	0.07 58	0.14 144	0.22 116	0.24 139	0.26 116	0.21 93

EGLCR-Stereo	0.20 113	0.12 69	0.10 65	0.11 73	0.11 82	0.13 96	0.06 47	0.23 100	0.11 68	0.27 130	0.09 34	0.24 108	0.09 57	0.09 74	0.18 45	0.21 124	0.24 123	0.16 94	0.29 126	0.12 56	0.36 152	0.46 185	0.07 58	0.09 65	0.15 59	0.25 148	0.93 250	0.25 130

sAnonymous2	0.20 113	0.14 105	0.12 105	0.12 86	0.11 82	0.14 102	0.12 124	0.28 171	0.16 144	0.23 78	0.19 115	0.19 71	0.15 136	0.08 50	0.24 109	0.26 170	0.25 134	0.22 173	0.39 154	0.20 144	0.34 140	0.38 159	0.08 81	0.13 134	0.22 116	0.24 139	0.23 86	0.24 123

CroCo_RVC	0.20 113	0.14 105	0.12 105	0.12 86	0.11 82	0.14 102	0.12 124	0.28 171	0.16 144	0.23 78	0.19 115	0.19 71	0.15 136	0.08 50	0.24 109	0.26 170	0.25 134	0.22 173	0.39 154	0.20 144	0.34 140	0.38 159	0.08 81	0.13 134	0.22 116	0.24 139	0.23 86	0.24 123

CFNet_pseudo	0.20 113	0.16 131	0.16 146	0.19 152	0.16 141	0.16 120	0.13 128	0.24 116	0.14 123	0.28 143	0.21 133	0.22 98	0.19 172	0.12 123	0.63 198	0.17 61	0.20 73	0.17 103	0.30 130	0.12 56	0.21 74	0.17 55	0.12 144	0.12 117	0.20 102	0.20 110	0.25 107	0.26 139

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

FADNet-RVC-Resample	0.20 113	0.16 131	0.18 166	0.17 135	0.16 141	0.16 120	0.14 135	0.24 116	0.17 152	0.26 121	0.19 115	0.26 128	0.16 143	0.16 170	0.30 142	0.17 61	0.20 73	0.22 173	0.26 103	0.24 178	0.22 83	0.29 127	0.13 151	0.20 185	0.22 116	0.21 119	0.19 60	0.22 102

AF-Net	0.20 113	0.18 157	0.17 159	0.18 142	0.22 180	0.20 151	0.21 170	0.24 116	0.21 166	0.19 54	0.25 155	0.26 128	0.16 143	0.14 152	0.33 150	0.20 113	0.17 43	0.17 103	0.22 77	0.15 108	0.17 39	0.21 83	0.16 171	0.14 144	0.19 92	0.19 101	0.29 143	0.22 102

Nwc_Net	0.20 113	0.18 157	0.17 159	0.18 142	0.22 180	0.20 151	0.21 170	0.24 116	0.21 166	0.19 54	0.25 155	0.26 128	0.16 143	0.14 152	0.33 150	0.20 113	0.17 43	0.17 103	0.22 77	0.15 108	0.17 39	0.21 83	0.16 171	0.14 144	0.19 92	0.19 101	0.29 143	0.22 102

iResNetv2_ROB	0.20 113	0.14 105	0.11 88	0.17 135	0.13 106	0.17 130	0.11 111	0.26 146	0.12 90	0.26 121	0.20 124	0.27 138	0.19 172	0.10 91	0.42 169	0.16 53	0.20 73	0.15 78	0.35 147	0.15 108	0.33 133	0.18 61	0.12 144	0.14 144	0.20 102	0.17 81	0.30 150	0.19 81

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

MIPNet	0.21 124	0.14 105	0.11 88	0.11 73	0.12 94	0.12 87	0.08 79	0.24 116	0.10 51	0.27 130	0.24 153	0.22 98	0.14 130	0.11 102	0.94 224	0.20 113	0.23 112	0.17 103	0.31 131	0.20 144	0.21 74	0.35 150	0.07 58	0.11 101	0.23 133	0.23 134	0.27 131	0.21 93

ADLNet	0.21 124	0.17 143	0.12 105	0.16 126	0.14 121	0.18 135	0.15 143	0.20 69	0.11 68	0.17 41	0.15 86	0.33 177	0.13 114	0.31 221	1.12 233	0.15 41	0.20 73	0.14 56	0.18 43	0.13 72	0.16 33	0.18 61	0.15 166	0.09 65	0.17 74	0.18 95	0.19 60	0.17 56

APVNet	0.21 124	0.18 157	0.14 125	0.17 135	0.20 168	0.20 151	0.17 150	0.24 116	0.15 133	0.18 48	0.21 133	0.21 88	0.11 86	0.17 177	0.34 156	0.24 154	0.27 155	0.21 166	0.34 140	0.21 155	0.23 95	0.28 122	0.11 129	0.17 173	0.21 109	0.18 95	0.29 143	0.22 102

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

UCFNet_RVC	0.21 124	0.25 199	0.16 146	0.21 162	0.19 163	0.20 151	0.14 135	0.23 100	0.16 144	0.26 121	0.19 115	0.34 180	0.17 153	0.13 141	0.23 93	0.19 99	0.21 87	0.18 133	0.31 131	0.16 122	0.26 108	0.19 75	0.17 174	0.14 144	0.26 156	0.21 119	0.23 86	0.29 152

MyStereo04	0.22 129	0.18 157	0.17 159	0.14 101	0.14 121	0.13 96	0.10 102	0.28 171	0.21 166	0.31 169	0.20 124	0.29 154	0.13 114	0.08 50	0.27 129	0.22 137	0.22 104	0.18 133	0.54 195	0.21 155	0.34 140	0.26 108	0.11 129	0.16 163	0.27 167	0.23 134	0.30 150	0.22 102

LoS	0.22 129	0.15 123	0.11 88	0.13 92	0.14 121	0.12 87	0.08 79	0.60 242	0.11 68	0.37 211	0.38 205	0.36 185	0.13 114	0.11 102	0.23 93	0.25 162	0.26 144	0.15 78	0.26 103	0.15 108	0.42 176	0.33 141	0.09 94	0.09 65	0.25 152	0.19 101	0.25 107	0.28 148
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.22 129	0.12 69	0.11 88	0.10 58	0.10 71	0.10 59	0.07 61	0.22 91	0.09 38	0.24 98	0.15 86	0.21 88	0.09 57	0.11 102	1.93 261	0.18 81	0.21 87	0.16 94	0.24 90	0.14 94	0.20 66	0.32 138	0.06 45	0.10 91	0.18 87	0.18 95	0.24 96	0.14 41

SACVNet	0.22 129	0.20 175	0.18 166	0.21 162	0.19 163	0.19 145	0.19 160	0.25 133	0.22 173	0.25 109	0.21 133	0.20 76	0.12 99	0.17 177	0.23 93	0.21 124	0.25 134	0.21 166	0.32 133	0.19 137	0.27 116	0.34 147	0.15 166	0.17 173	0.28 174	0.25 148	0.29 143	0.26 139

ICVP	0.22 129	0.18 157	0.20 177	0.18 142	0.17 150	0.18 135	0.13 128	0.22 91	0.16 144	0.24 98	0.20 124	0.23 102	0.18 166	0.12 123	0.22 84	0.23 147	0.25 134	0.24 189	0.26 103	0.20 144	0.30 124	0.46 185	0.26 203	0.16 163	0.23 133	0.25 148	0.25 107	0.24 123
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.22 129	0.16 131	0.13 117	0.19 152	0.14 121	0.12 87	0.08 79	0.24 116	0.11 68	0.29 159	0.16 96	0.27 138	0.15 136	0.10 91	0.22 84	0.26 170	0.26 144	0.13 46	0.29 126	0.12 56	0.50 202	0.30 130	0.08 81	0.10 91	0.24 145	0.21 119	0.65 235	0.47 194

sCroCo_RVC	0.22 129	0.13 87	0.11 88	0.11 73	0.10 71	0.14 102	0.09 93	0.24 116	0.19 160	0.24 98	0.16 96	0.20 76	0.20 176	0.08 50	0.26 124	0.36 210	0.29 173	0.22 173	0.35 147	0.21 155	0.48 193	0.53 213	0.10 113	0.15 157	0.23 133	0.21 119	0.28 139	0.23 110

GES	0.22 129	0.16 131	0.12 105	0.14 101	0.15 136	0.19 145	0.12 124	0.25 133	0.14 123	0.26 121	0.18 109	0.21 88	0.13 114	0.17 177	0.36 159	0.21 124	0.27 155	0.19 144	0.52 190	0.20 144	0.33 133	0.29 127	0.13 151	0.14 144	0.19 92	0.17 81	0.27 131	0.42 185

RP	0.22 129	0.20 175	0.23 195	0.22 166	0.20 168	0.21 161	0.22 176	0.24 116	0.22 173	0.17 41	0.25 155	0.24 108	0.19 172	0.15 164	0.50 187	0.17 61	0.20 73	0.16 94	0.22 77	0.16 122	0.17 39	0.25 103	0.13 151	0.16 163	0.22 116	0.21 119	0.30 150	0.25 130

DeepPruner_ROB	0.22 129	0.17 143	0.16 146	0.17 135	0.17 150	0.16 120	0.18 152	0.22 91	0.17 152	0.26 121	0.26 164	0.20 76	0.18 166	0.11 102	0.50 187	0.20 113	0.24 123	0.21 166	0.27 111	0.16 122	0.41 172	0.33 141	0.14 160	0.15 157	0.22 116	0.27 167	0.26 116	0.23 110

UDGNet	0.23 139	0.19 170	0.14 125	0.36 213	0.30 207	0.32 207	0.29 202	0.22 91	0.15 133	0.21 62	0.20 124	0.21 88	0.08 49	0.52 238	0.20 59	0.17 61	0.21 87	0.17 103	0.25 102	0.14 94	0.26 108	0.30 130	0.30 224	0.10 91	0.24 145	0.20 110	0.22 82	0.20 86

FADNet	0.23 139	0.19 170	0.14 125	0.23 174	0.15 136	0.21 161	0.22 176	0.27 161	0.17 152	0.27 130	0.27 171	0.26 128	0.18 166	0.15 164	0.34 156	0.21 124	0.21 87	0.20 156	0.41 158	0.25 184	0.26 108	0.27 114	0.14 160	0.15 157	0.27 167	0.27 167	0.24 96	0.27 142

R-Stereo Train	0.23 139	0.13 87	0.13 117	0.15 116	0.13 106	0.18 135	0.07 61	0.24 116	0.15 133	0.32 176	0.25 155	0.27 138	0.13 114	0.14 152	0.21 71	0.28 179	0.30 180	0.20 156	0.47 170	0.20 144	0.47 189	0.50 201	0.10 113	0.12 117	0.23 133	0.26 161	0.23 86	0.28 148

RAFT-Stereo	0.23 139	0.13 87	0.13 117	0.15 116	0.13 106	0.18 135	0.07 61	0.24 116	0.15 133	0.32 176	0.25 155	0.27 138	0.13 114	0.14 152	0.21 71	0.28 179	0.30 180	0.20 156	0.47 170	0.20 144	0.47 189	0.50 201	0.10 113	0.12 117	0.23 133	0.26 161	0.23 86	0.28 148
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.23 139	0.26 202	0.20 177	0.31 202	0.22 180	0.25 184	0.21 170	0.27 161	0.15 133	0.28 143	0.21 133	0.53 206	0.14 130	0.16 170	0.28 131	0.15 41	0.18 54	0.17 103	0.35 147	0.14 94	0.17 39	0.13 35	0.22 197	0.16 163	0.22 116	0.25 148	0.28 139	0.27 142

PWCDC_ROB	0.23 139	0.10 36	0.13 117	0.10 58	0.17 150	0.11 74	0.15 143	0.12 27	0.38 216	0.11 25	0.25 155	0.14 37	0.77 233	0.28 211	0.88 217	0.21 124	0.17 43	0.18 133	0.17 40	0.17 130	0.20 66	0.39 164	0.20 187	0.17 173	0.11 24	0.20 110	0.15 32	0.24 123

Any-RAFT	0.24 145	0.13 87	0.16 146	0.16 126	0.13 106	0.15 113	0.10 102	0.25 133	0.14 123	0.28 143	0.35 195	0.28 145	0.11 86	0.12 123	0.22 84	0.25 162	0.28 166	0.17 103	0.50 185	0.16 122	0.63 226	0.40 167	0.10 113	0.10 91	0.28 174	0.29 177	0.26 116	0.42 185

RAFT-Test	0.24 145	0.13 87	0.11 88	0.16 126	0.14 121	0.18 135	0.11 111	0.27 161	0.14 123	0.32 176	0.26 164	0.26 128	0.12 99	0.14 152	0.24 109	0.35 202	0.27 155	0.18 133	0.56 198	0.24 178	0.58 217	0.49 199	0.09 94	0.11 101	0.27 167	0.29 177	0.27 131	0.35 167

cross-raft	0.24 145	0.14 105	0.12 105	0.13 92	0.13 106	0.17 130	0.10 102	0.27 161	0.15 133	0.30 162	0.19 115	0.28 145	0.10 64	0.12 123	0.26 124	0.34 197	0.27 155	0.17 103	0.57 201	0.25 184	0.62 224	0.51 205	0.09 94	0.11 101	0.29 180	0.27 167	0.26 116	0.31 159

GEStereo_RVC	0.24 145	0.19 170	0.15 135	0.18 142	0.17 150	0.19 145	0.18 152	0.26 146	0.17 152	0.27 130	0.20 124	0.27 138	0.16 143	0.12 123	0.27 129	0.26 170	0.28 166	0.24 189	0.47 170	0.21 155	0.32 129	0.50 201	0.11 129	0.17 173	0.24 145	0.21 119	0.26 116	0.32 160

stereogan	0.24 145	0.22 180	0.21 186	0.23 174	0.25 195	0.25 184	0.22 176	0.26 146	0.23 178	0.20 58	0.22 141	0.30 166	0.23 186	0.17 177	0.31 143	0.20 113	0.22 104	0.19 144	0.28 118	0.19 137	0.21 74	0.39 164	0.17 174	0.17 173	0.21 109	0.22 127	0.36 174	0.27 142

MLCV	0.24 145	0.16 131	0.15 135	0.24 181	0.18 159	0.21 161	0.15 143	0.30 188	0.16 144	0.31 169	0.31 185	0.32 174	0.25 193	0.11 102	0.24 109	0.24 154	0.25 134	0.17 103	0.53 194	0.15 108	0.33 133	0.33 141	0.14 160	0.17 173	0.23 133	0.23 134	0.27 131	0.25 130

HH	0.25 151	0.10 36	0.17 159	0.15 116	0.14 121	0.20 151	0.14 135	0.27 161	0.13 109	0.36 205	0.12 62	0.28 145	0.10 64	0.13 141	0.23 93	0.40 219	0.26 144	0.19 144	0.49 180	0.21 155	0.68 236	0.52 209	0.11 129	0.11 101	0.23 133	0.25 148	0.36 174	0.38 177

HanStereo	0.25 151	0.10 36	0.17 159	0.15 116	0.14 121	0.20 151	0.14 135	0.27 161	0.13 109	0.36 205	0.12 62	0.28 145	0.10 64	0.13 141	0.23 93	0.40 219	0.26 144	0.19 144	0.49 180	0.21 155	0.68 236	0.52 209	0.11 129	0.11 101	0.23 133	0.25 148	0.36 174	0.38 177

CASS	0.25 151	0.18 157	0.16 146	0.21 162	0.17 150	0.21 161	0.21 170	0.28 171	0.20 164	0.33 185	0.24 153	0.28 145	0.18 166	0.11 102	0.25 120	0.23 147	0.37 210	0.20 156	0.43 162	0.17 130	0.57 213	0.42 172	0.11 129	0.13 134	0.30 186	0.22 127	0.32 160	0.32 160
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	0.25 151	0.22 180	0.21 186	0.22 166	0.23 186	0.23 174	0.25 189	0.26 146	0.28 197	0.18 48	0.27 171	0.28 145	0.26 197	0.17 177	0.48 182	0.22 137	0.22 104	0.24 189	0.27 111	0.20 144	0.21 74	0.27 114	0.20 187	0.16 163	0.26 156	0.29 177	0.33 165	0.29 152

Abc-Net	0.25 151	0.22 180	0.21 186	0.22 166	0.23 186	0.23 174	0.25 189	0.26 146	0.28 197	0.18 48	0.27 171	0.28 145	0.26 197	0.17 177	0.48 182	0.22 137	0.22 104	0.24 189	0.27 111	0.20 144	0.21 74	0.27 114	0.20 187	0.16 163	0.26 156	0.29 177	0.33 165	0.29 152
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMDNet	0.25 151	0.14 105	0.11 88	0.13 92	0.14 121	0.16 120	0.11 111	0.26 146	0.14 123	0.31 169	0.17 106	0.26 128	0.29 200	0.14 152	0.24 109	0.35 202	0.28 166	0.18 133	0.54 195	0.28 203	0.58 217	0.60 229	0.10 113	0.11 101	0.26 156	0.25 148	0.26 116	0.30 156

PA-Net	0.25 151	0.28 206	0.29 215	0.18 142	0.26 200	0.21 161	0.25 189	0.26 146	0.25 187	0.22 69	0.19 115	0.22 98	0.24 190	0.28 211	0.40 167	0.24 154	0.18 54	0.22 173	0.20 57	0.22 163	0.19 57	0.32 138	0.17 174	0.20 185	0.24 145	0.38 207	0.23 86	0.55 198
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSKI-zero shot	0.26 158	0.13 87	0.10 65	0.14 101	0.14 121	0.15 113	0.11 111	0.28 171	0.13 109	0.30 162	0.35 195	0.28 145	0.11 86	0.12 123	0.29 134	0.37 215	0.28 166	0.17 103	0.58 203	0.26 193	0.57 213	0.55 218	0.09 94	0.11 101	0.25 152	0.41 211	0.32 160	0.42 185

IPLGR	0.26 158	0.16 131	0.13 117	0.15 116	0.15 136	0.12 87	0.09 93	0.24 116	0.13 109	0.28 143	0.25 155	0.23 102	0.12 99	0.11 102	1.91 260	0.20 113	0.22 104	0.18 133	0.34 140	0.20 144	0.25 103	0.33 141	0.07 58	0.12 117	0.23 133	0.23 134	0.28 139	0.21 93

GANet-ADL	0.26 158	0.18 157	0.15 135	0.20 158	0.19 163	0.22 170	0.16 147	0.26 146	0.16 144	0.34 189	0.36 201	0.29 154	0.16 143	0.21 194	0.42 169	0.29 184	0.31 187	0.19 144	0.48 178	0.28 203	0.38 158	0.48 194	0.13 151	0.14 144	0.23 133	0.24 139	0.32 160	0.30 156

pcwnet_v2	0.26 158	0.17 143	0.18 166	0.22 166	0.19 163	0.22 170	0.18 152	0.25 133	0.18 158	0.31 169	0.23 149	0.30 166	0.28 199	0.18 185	0.88 217	0.21 124	0.24 123	0.19 144	0.36 151	0.15 108	0.27 116	0.24 98	0.17 174	0.15 157	0.26 156	0.26 161	0.30 150	0.38 177

NVstereo2D	0.26 158	0.16 131	0.15 135	0.22 166	0.18 159	0.26 187	0.28 200	0.20 69	0.14 123	0.22 69	0.21 133	0.17 57	0.11 86	0.38 226	1.98 264	0.20 113	0.24 123	0.19 144	0.21 68	0.14 94	0.18 49	0.15 42	0.25 201	0.13 134	0.22 116	0.17 81	0.19 60	0.18 62

NCCL2	0.26 158	0.23 190	0.22 192	0.19 152	0.20 168	0.18 135	0.16 147	0.26 146	0.22 173	0.29 159	0.22 141	0.27 138	0.17 153	0.15 164	0.60 196	0.24 154	0.25 134	0.22 173	0.27 111	0.22 163	0.31 126	0.34 147	0.18 184	0.21 193	0.33 198	0.33 193	0.36 174	0.35 167

test-1	0.27 164	0.10 36	0.12 105	0.14 101	0.13 106	0.25 184	0.18 152	0.29 184	0.17 152	0.37 211	0.42 213	0.30 166	0.16 143	0.14 152	0.29 134	0.36 210	0.27 155	0.20 156	0.52 190	0.25 184	0.57 213	0.66 238	0.10 113	0.13 134	0.28 174	0.29 177	0.30 150	0.36 169

RGC	0.27 164	0.24 193	0.28 213	0.25 185	0.26 200	0.27 189	0.20 164	0.28 171	0.30 207	0.22 69	0.31 185	0.29 154	0.31 201	0.20 191	0.51 190	0.24 154	0.23 112	0.21 166	0.29 126	0.22 163	0.25 103	0.30 130	0.17 174	0.20 185	0.28 174	0.32 191	0.34 169	0.36 169

RTSC	0.27 164	0.16 131	0.16 146	0.16 126	0.17 150	0.18 135	0.19 160	0.23 100	0.21 166	0.25 109	0.25 155	0.20 76	0.18 166	0.14 152	1.57 247	0.23 147	0.30 180	0.19 144	0.39 154	0.18 134	0.30 124	0.32 138	0.11 129	0.17 173	0.21 109	0.22 127	0.31 157	0.43 189

XPNet_ROB	0.27 164	0.28 206	0.20 177	0.19 152	0.21 174	0.21 161	0.20 164	0.20 69	0.21 166	0.24 98	0.28 177	0.78 224	0.17 153	0.16 170	0.29 134	0.22 137	0.34 196	0.21 166	0.27 111	0.19 137	0.28 123	0.42 172	0.17 174	0.18 181	0.23 133	0.24 139	0.48 203	0.34 166

model_zeroshot	0.28 168	0.14 105	0.11 88	0.16 126	0.14 121	0.18 135	0.11 111	0.28 171	0.15 133	0.33 185	0.32 188	0.31 171	0.10 64	0.13 141	0.43 171	0.31 189	0.30 180	0.19 144	0.66 210	0.22 163	0.55 209	0.44 180	0.12 144	0.13 134	0.49 231	0.36 203	0.31 157	0.53 197

EAI-Stereo	0.28 168	0.13 87	0.12 105	0.18 142	0.16 141	0.66 239	0.20 164	0.27 161	0.18 158	0.27 130	0.27 171	0.29 154	0.10 64	0.11 102	0.35 158	0.32 192	0.26 144	0.20 156	0.65 209	0.22 163	0.44 182	0.44 180	0.10 113	0.14 144	0.28 174	0.31 188	0.39 184	0.42 185

IGEV_Zeroshot_test	0.29 170	0.13 87	0.22 192	0.29 194	0.17 150	0.21 161	0.22 176	0.28 171	0.14 123	0.35 200	0.43 216	0.33 177	0.11 86	0.14 152	0.23 93	0.37 215	0.26 144	0.17 103	0.48 178	0.24 178	0.52 205	0.61 233	0.11 129	0.11 101	0.33 198	0.27 167	0.62 230	0.45 191

dad	0.29 170	0.21 178	0.14 125	0.47 222	0.22 180	0.29 200	0.48 229	0.40 213	0.12 90	0.32 176	0.14 79	0.41 197	0.23 186	0.10 91	0.53 191	0.19 99	0.32 190	0.17 103	0.51 186	0.15 108	0.27 116	0.18 61	0.11 129	0.18 181	0.31 192	0.18 95	0.67 237	0.45 191

GwcNet-ADL	0.29 170	0.22 180	0.21 186	0.29 194	0.22 180	0.23 174	0.19 160	0.28 171	0.19 160	0.34 189	0.58 237	0.43 200	0.23 186	0.22 197	0.50 187	0.34 197	0.29 173	0.22 173	0.44 163	0.28 203	0.36 152	0.39 164	0.13 151	0.16 163	0.26 156	0.29 177	0.28 139	0.38 177

Anonymous3	0.29 170	0.21 178	0.15 135	0.17 135	0.16 141	0.20 151	0.16 147	0.31 192	0.25 187	0.30 162	0.20 124	0.45 201	0.20 176	0.16 170	0.45 176	0.53 237	0.32 190	0.27 210	0.49 180	0.26 193	0.49 195	0.55 218	0.13 151	0.14 144	0.27 167	0.28 171	0.34 169	0.27 142

DeepPrunerF	0.29 170	0.16 131	0.14 125	0.23 174	0.44 231	0.17 130	0.21 170	0.20 69	0.26 192	0.16 34	0.22 141	0.15 44	0.12 99	0.12 123	0.97 226	0.21 124	0.18 54	0.17 103	0.26 103	0.16 122	0.21 74	0.17 55	0.12 144	0.12 117	1.97 278	0.25 148	0.22 82	0.20 86

iResNet	0.29 170	0.17 143	0.16 146	0.23 174	0.22 180	0.28 195	0.18 152	0.31 192	0.20 164	0.32 176	0.29 180	0.49 205	0.50 219	0.11 102	0.44 174	0.35 202	0.27 155	0.20 156	0.73 213	0.24 178	0.43 178	0.27 114	0.15 166	0.24 201	0.25 152	0.25 148	0.33 165	0.28 148

PSMNet-ADL	0.30 176	0.20 175	0.20 177	0.23 174	0.21 174	0.23 174	0.22 176	0.30 188	0.26 192	0.40 224	0.58 237	0.38 194	0.43 211	0.24 203	0.31 143	0.44 225	0.31 187	0.20 156	0.52 190	0.23 175	0.39 171	0.36 151	0.17 174	0.16 163	0.26 156	0.26 161	0.39 184	0.25 130

HSM-Net_RVC	0.30 176	0.17 143	0.17 159	0.26 188	0.20 168	0.20 151	0.14 135	0.28 171	0.19 160	0.34 189	0.41 212	1.59 252	0.25 193	0.14 152	0.26 124	0.21 124	0.25 134	0.19 144	0.28 118	0.20 144	0.38 158	0.33 141	0.13 151	0.20 185	0.29 180	0.30 184	0.35 172	0.33 163
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.30 176	0.25 199	0.25 206	0.25 185	0.30 207	0.21 161	0.20 164	0.34 201	0.39 218	0.30 162	0.28 177	0.65 217	0.22 185	0.17 177	0.70 203	0.20 113	0.20 73	0.20 156	0.28 118	0.26 193	0.22 83	0.23 91	0.14 160	0.26 209	0.34 204	0.41 211	0.39 184	0.55 198

iRaft-Stereo_20w	0.31 179	0.14 105	0.24 202	0.29 194	0.18 159	0.22 170	0.18 152	0.26 146	0.15 133	0.41 229	0.51 229	0.30 166	0.11 86	0.12 123	0.32 146	0.32 192	0.27 155	0.17 103	0.42 161	0.24 178	0.46 187	0.53 213	0.11 129	0.10 91	0.33 198	0.67 243	0.61 228	0.60 202

ADCP+	0.31 179	0.17 143	0.17 159	0.15 116	0.14 121	0.17 130	0.19 160	0.21 84	0.33 209	0.26 121	0.26 164	0.37 187	0.12 99	0.13 141	1.87 259	0.18 81	0.20 73	0.17 103	0.33 135	0.18 134	0.22 83	0.22 88	0.12 144	0.11 101	0.23 133	0.69 244	0.33 165	0.99 239

DAS	0.32 181	0.18 157	0.15 135	0.29 194	0.24 189	0.24 180	0.25 189	0.31 192	0.29 202	0.32 176	0.39 208	0.53 206	0.34 204	0.11 102	0.29 134	0.40 219	0.35 201	0.25 199	0.49 180	0.29 211	0.63 226	0.48 194	0.21 195	0.25 205	0.30 186	0.28 171	0.38 182	0.37 174

SepStereo	0.32 181	0.18 157	0.15 135	0.29 194	0.24 189	0.24 180	0.25 189	0.31 192	0.29 202	0.32 176	0.39 208	0.53 206	0.34 204	0.11 102	0.29 134	0.40 219	0.35 201	0.25 199	0.49 180	0.29 211	0.63 226	0.48 194	0.21 195	0.25 205	0.30 186	0.28 171	0.38 182	0.37 174

GANetREF_RVC	0.32 181	0.30 212	0.32 223	0.28 192	0.27 202	0.27 189	0.26 197	0.42 219	0.35 214	0.38 216	0.21 133	0.56 209	0.39 207	0.16 170	0.33 150	0.23 147	0.29 173	0.25 199	0.44 163	0.25 184	0.35 148	0.25 103	0.25 201	0.32 219	0.34 204	0.29 177	0.45 196	0.38 177
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ETE_ROB	0.32 181	0.32 214	0.20 177	0.26 188	0.24 189	0.28 195	0.23 183	0.24 116	0.29 202	0.27 130	0.35 195	0.99 233	0.21 179	0.20 191	0.41 168	0.23 147	0.41 221	0.24 189	0.37 153	0.25 184	0.37 155	0.40 167	0.20 187	0.20 185	0.28 174	0.35 199	0.54 217	0.37 174

LALA_ROB	0.32 181	0.34 217	0.23 195	0.24 181	0.24 189	0.29 200	0.22 176	0.24 116	0.28 197	0.31 169	0.35 195	0.94 230	0.21 179	0.19 186	0.64 201	0.24 154	0.33 194	0.28 218	0.33 135	0.25 184	0.34 140	0.40 167	0.18 184	0.21 193	0.26 156	0.31 188	0.50 210	0.36 169

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 186	0.15 123	0.23 195	0.24 181	0.16 141	0.28 195	0.20 164	0.28 171	0.21 166	0.35 200	0.60 240	0.32 174	0.17 153	0.12 123	0.28 131	0.44 225	0.30 180	0.22 173	0.58 203	0.28 203	0.54 206	0.59 227	0.09 94	0.14 144	0.33 198	0.32 191	0.79 243	0.60 202

EKT-Stereo	0.33 186	0.17 143	0.13 117	0.20 158	0.17 150	0.22 170	0.25 189	0.27 161	0.14 123	0.30 162	0.26 164	0.27 138	0.13 114	0.13 141	1.64 250	0.53 237	0.29 173	0.25 199	0.46 168	0.30 216	0.82 252	0.54 216	0.09 94	0.12 117	0.30 186	0.25 148	0.31 157	0.25 130

FADNet_RVC	0.33 186	0.22 180	0.22 192	0.29 194	0.25 195	0.19 145	0.22 176	0.31 192	0.22 173	0.31 169	0.29 180	0.41 197	0.33 203	0.22 197	0.72 205	0.25 162	0.29 173	0.32 229	0.73 213	0.27 198	0.43 178	0.47 191	0.16 171	0.23 199	0.27 167	0.30 184	0.51 212	0.36 169

TRStereo	0.34 189	0.16 131	0.21 186	0.16 126	0.12 94	0.34 212	0.17 150	0.27 161	0.11 68	0.35 200	0.18 109	0.34 180	0.09 57	0.12 123	0.26 124	0.36 210	0.25 134	0.17 103	0.44 163	0.25 184	0.42 176	0.47 191	0.09 94	0.09 65	0.26 156	2.80 279	0.49 207	0.33 163

ADCRef	0.34 189	0.18 157	0.16 146	0.15 116	0.16 141	0.18 135	0.18 152	0.23 100	0.34 211	0.26 121	0.22 141	0.23 102	0.17 153	0.11 102	2.05 266	0.22 137	0.23 112	0.20 156	0.39 154	0.21 155	0.25 103	0.26 108	0.17 174	0.16 163	0.29 180	0.41 211	0.29 143	1.39 253

NOSS_ROB	0.34 189	0.22 180	0.20 177	0.27 191	0.25 195	0.26 187	0.24 185	0.41 215	0.24 183	0.36 205	0.30 183	0.36 185	0.23 186	0.39 229	0.47 179	0.57 243	0.33 194	0.29 219	0.32 133	0.23 175	0.64 229	0.67 240	0.28 212	0.30 216	0.32 194	0.30 184	0.42 193	0.32 160

gcap-zeroshot	0.36 192	0.13 87	0.16 146	0.19 152	0.14 121	0.19 145	0.14 135	0.28 171	0.13 109	0.37 211	0.35 195	0.34 180	0.12 99	0.12 123	0.23 93	0.36 210	0.50 232	0.17 103	3.18 263	0.25 184	0.45 183	0.51 205	0.23 199	0.11 101	0.21 109	0.26 161	0.25 107	0.27 142

FCDSN-DC	0.36 192	0.28 206	0.33 227	0.31 202	0.29 204	0.28 195	0.39 217	0.31 192	0.22 173	0.28 143	0.20 124	0.26 128	0.16 143	0.29 214	1.96 262	0.35 202	0.34 196	0.32 229	0.33 135	0.25 184	0.41 172	0.48 194	0.27 208	0.37 234	0.29 180	0.30 184	0.30 150	0.30 156
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.36 192	0.22 180	0.28 213	0.25 185	0.24 189	0.24 180	0.27 199	0.35 205	0.28 197	0.35 200	0.33 191	0.32 174	0.45 216	0.21 194	1.38 237	0.26 170	0.30 180	0.24 189	0.56 198	0.27 198	0.38 158	0.43 177	0.20 187	0.25 205	0.33 198	0.36 203	0.35 172	0.50 195

CC-Net-ROB	0.36 192	0.47 233	0.32 223	0.65 237	0.49 238	0.54 229	0.46 224	0.35 205	0.24 183	0.37 211	0.28 177	0.92 228	0.21 179	0.37 225	0.28 131	0.17 61	0.23 112	0.22 173	0.67 211	0.22 163	0.22 83	0.16 49	0.44 241	0.24 201	0.29 180	0.28 171	0.27 131	0.40 184

ADCL	0.37 196	0.23 190	0.19 171	0.20 158	0.18 159	0.23 174	0.23 183	0.26 146	0.53 239	0.32 176	0.29 180	0.29 154	0.17 153	0.15 164	1.60 248	0.21 124	0.24 123	0.22 173	0.34 140	0.22 163	0.32 129	0.28 122	0.17 174	0.17 173	0.52 236	0.53 228	0.47 201	1.56 258

PWC_ROB	0.37 196	0.27 204	0.25 206	0.23 174	0.24 189	0.23 174	0.31 209	0.29 184	0.47 235	0.25 109	0.39 208	0.37 187	0.89 239	0.19 186	0.58 194	0.32 192	0.39 215	0.29 219	0.62 205	0.29 211	0.48 193	0.48 194	0.19 186	0.33 221	0.27 167	0.26 161	0.39 184	0.67 211

RTS	0.38 198	0.22 180	0.20 177	0.22 166	0.21 174	0.31 204	0.29 202	0.31 192	0.34 211	0.23 78	0.22 141	0.29 154	0.25 193	0.16 170	1.65 251	0.29 184	0.36 207	0.24 189	0.63 206	0.31 219	0.38 158	0.38 159	0.15 166	0.22 197	0.39 212	0.95 261	0.40 189	0.63 205

RTSA	0.38 198	0.22 180	0.20 177	0.22 166	0.21 174	0.31 204	0.29 202	0.31 192	0.34 211	0.23 78	0.22 141	0.29 154	0.25 193	0.16 170	1.65 251	0.29 184	0.36 207	0.24 189	0.63 206	0.31 219	0.38 158	0.38 159	0.15 166	0.22 197	0.39 212	0.95 261	0.40 189	0.63 205

SGM-Forest	0.38 198	0.24 193	0.18 166	0.35 211	0.25 195	0.27 189	0.20 164	0.30 188	0.23 178	0.32 176	0.23 149	0.37 187	0.43 211	0.24 203	0.82 214	0.33 195	0.24 123	0.21 166	1.61 240	0.19 137	0.38 158	0.43 177	0.27 208	0.21 193	0.34 204	0.28 171	0.57 222	0.86 230
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	0.39 201	0.37 225	0.34 230	0.33 206	0.32 213	0.27 189	0.25 189	0.36 207	0.64 250	0.43 233	0.43 216	0.73 222	0.44 214	0.20 191	0.63 198	0.25 162	0.27 155	0.26 208	0.41 158	0.43 238	0.38 158	0.34 147	0.22 197	0.33 221	0.40 214	0.47 222	0.48 203	0.55 198

FC-DCNN	0.40 202	0.35 220	0.43 239	0.49 225	0.35 216	0.44 220	0.46 224	0.43 222	0.27 195	0.34 189	0.26 164	0.37 187	0.21 179	0.30 217	0.58 194	0.35 202	0.39 215	0.31 227	0.45 167	0.26 193	0.49 195	0.42 172	0.28 212	0.35 228	0.44 221	0.38 207	0.51 212	0.77 223

FC-DCNN v2	0.41 203	0.36 224	0.45 243	0.51 226	0.36 219	0.46 225	0.46 224	0.45 224	0.29 202	0.34 189	0.26 164	0.38 194	0.24 190	0.30 217	0.60 196	0.35 202	0.39 215	0.30 224	0.46 168	0.26 193	0.49 195	0.42 172	0.28 212	0.35 228	0.50 232	0.43 217	0.59 224	0.79 224

ccs_rob	0.41 203	0.24 193	0.19 171	0.33 206	0.21 174	0.33 209	0.28 200	0.34 201	0.21 166	0.47 241	1.62 272	1.59 252	0.39 207	0.22 197	0.31 143	0.36 210	0.29 173	0.22 173	0.47 170	0.27 198	0.55 209	0.57 223	0.17 174	0.20 185	0.26 156	0.25 148	0.29 143	0.36 169

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 205	0.34 217	0.25 206	0.42 219	0.31 209	0.36 215	0.47 227	0.48 229	0.40 219	0.42 231	0.31 185	0.60 213	0.53 222	0.40 231	0.57 192	0.27 176	0.24 123	0.22 173	0.67 211	0.22 163	0.60 220	0.56 221	0.33 231	0.28 212	0.47 228	0.48 224	0.48 203	0.70 214

XQC	0.42 205	0.37 225	0.31 221	0.41 218	0.35 216	0.41 219	0.42 219	0.45 224	0.38 216	0.40 224	0.33 191	0.48 203	0.44 214	0.34 224	1.54 243	0.29 184	0.29 173	0.27 210	0.52 190	0.30 216	0.37 155	0.44 180	0.26 203	0.30 216	0.41 217	0.41 211	0.53 215	0.38 177

DDUNet	0.43 207	0.54 237	0.23 195	0.86 245	0.68 245	0.83 246	0.82 245	0.26 146	0.24 183	0.23 78	0.33 191	0.37 187	0.15 136	1.63 260	0.43 171	0.24 154	0.39 215	0.25 199	0.54 195	0.28 203	0.31 126	0.30 130	0.49 246	0.20 185	0.24 145	0.25 148	0.32 160	0.29 152

CBMV	0.43 207	0.25 199	0.23 195	0.30 201	0.28 203	0.27 189	0.21 170	0.40 213	0.28 197	0.37 211	0.27 171	0.67 219	0.35 206	0.32 222	0.49 185	0.53 237	0.34 196	0.27 210	0.56 198	0.27 198	0.55 209	0.62 234	0.26 203	0.33 221	0.35 208	0.33 193	0.64 233	1.79 265
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.45 209	0.24 193	0.26 209	0.35 211	0.29 204	0.30 203	0.24 185	0.38 211	0.23 178	0.38 216	0.44 220	0.31 171	0.17 153	0.55 240	2.33 273	0.99 273	0.32 190	0.27 210	0.33 135	0.28 203	0.64 229	0.89 260	0.27 208	0.29 215	0.33 198	0.35 199	0.47 201	0.38 177

pmcnn	0.45 209	0.24 193	0.19 171	0.33 206	0.29 204	0.34 212	0.42 219	0.34 201	0.26 192	0.34 189	0.50 227	0.80 225	1.10 246	0.19 186	0.38 164	0.57 243	0.40 219	0.32 229	0.83 221	0.37 226	0.80 248	0.49 199	0.28 212	0.24 201	0.32 194	0.34 197	0.66 236	0.82 225

UDG	0.46 211	0.56 239	0.24 202	0.85 244	0.78 249	0.79 243	0.97 249	0.27 161	0.25 187	0.28 143	0.36 201	0.37 187	0.17 153	1.43 256	0.92 223	0.25 162	0.44 223	0.27 210	0.57 201	0.29 211	0.41 172	0.37 157	0.39 235	0.19 183	0.27 167	0.28 171	0.32 160	0.27 142

ADCMid	0.46 211	0.29 210	0.29 215	0.26 188	0.31 209	0.33 209	0.35 215	0.41 215	0.46 234	0.31 169	0.38 205	0.48 203	0.40 209	0.21 194	1.82 257	0.35 202	0.34 196	0.27 210	0.78 217	0.28 203	0.45 183	0.46 185	0.30 224	0.24 201	0.36 209	0.53 228	0.45 196	1.42 254

FBW_ROB	0.46 211	0.42 228	0.36 233	0.60 235	0.44 231	0.47 226	0.44 223	0.31 192	0.25 187	0.34 189	0.34 194	0.64 216	0.48 218	0.56 242	1.05 232	0.25 162	0.35 201	0.23 186	1.39 233	0.22 163	0.49 195	0.36 151	0.43 239	0.40 239	0.31 192	0.33 193	0.42 193	0.65 209

FAT-Stereo	0.47 214	0.27 204	0.34 230	0.45 221	0.48 237	0.39 217	0.32 210	0.42 219	0.27 195	0.41 229	0.90 255	0.77 223	0.58 223	0.30 217	0.57 192	0.56 241	0.35 201	0.34 233	0.64 208	0.42 234	0.67 235	0.66 238	0.28 212	0.34 225	0.29 180	0.36 203	0.45 196	0.74 218

CBMV_ROB	0.48 215	0.22 180	0.24 202	0.39 217	0.32 213	0.32 207	0.29 202	0.44 223	0.23 178	0.38 216	0.45 221	1.42 249	0.88 238	0.28 211	0.91 221	0.34 197	0.37 210	0.25 199	0.81 219	0.36 225	0.54 206	0.51 205	0.28 212	0.26 209	0.44 221	0.62 237	0.62 230	0.91 233

AnyNet_C32	0.49 216	0.23 190	0.23 195	0.24 181	0.25 195	0.28 195	0.30 206	0.34 201	0.58 241	0.34 189	0.45 221	0.35 183	0.24 190	0.22 197	2.28 270	0.38 218	0.38 213	0.33 232	0.51 186	0.29 211	0.55 209	0.55 218	0.23 199	0.28 212	0.43 220	0.73 248	0.45 196	1.65 261

AMNet	0.51 217	0.50 236	0.48 245	0.51 226	0.50 239	0.56 231	0.52 231	0.36 207	0.42 229	0.39 222	0.59 239	0.65 217	0.21 179	0.58 243	0.49 185	0.59 246	0.60 237	0.58 257	0.51 186	0.51 244	0.59 219	0.53 213	0.32 229	0.51 247	0.48 229	0.54 230	0.60 226	0.65 209

anonymity	0.53 218	0.11 55	0.19 171	0.16 126	0.14 121	0.16 120	0.10 102	0.29 184	0.13 109	0.34 189	7.32 283	0.30 166	0.13 114	0.12 123	0.21 71	0.37 215	0.27 155	0.17 103	0.44 163	0.23 175	0.43 178	0.54 216	0.11 129	0.12 117	0.34 204	0.43 217	0.71 241	0.44 190

S-Stereo	0.53 218	0.29 210	0.27 212	0.48 223	0.46 234	0.50 227	0.60 236	0.38 211	0.37 215	0.39 222	1.16 262	1.01 234	0.45 216	0.29 214	0.91 221	0.67 254	0.35 201	0.39 241	0.84 222	0.70 256	0.46 187	0.71 242	0.61 252	0.37 234	0.30 186	0.33 193	0.40 189	0.63 205

PVD	0.56 220	0.44 229	0.36 233	0.51 226	0.43 229	0.55 230	0.47 227	0.62 244	0.59 243	0.33 185	0.48 224	0.61 214	0.74 232	0.50 237	1.52 242	0.34 197	0.51 233	0.37 237	0.76 215	0.41 233	0.61 223	0.64 236	0.30 224	0.37 234	0.56 239	0.71 246	0.61 228	0.86 230

ADCPNet	0.56 220	0.26 202	0.30 219	0.29 194	0.36 219	0.29 200	0.50 230	0.41 215	0.40 219	0.38 216	0.55 234	0.38 194	1.12 247	0.26 209	2.02 265	0.42 224	0.34 196	0.24 189	1.25 229	0.39 227	0.47 189	0.45 183	0.33 231	0.28 212	0.48 229	0.56 232	0.46 200	1.88 268

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 222	0.64 241	0.47 244	0.65 237	0.41 226	0.44 220	0.57 234	0.61 243	0.68 251	0.58 252	0.39 208	0.59 211	0.58 223	0.65 248	0.76 209	0.44 225	0.35 201	0.40 242	1.53 237	0.50 242	0.54 206	0.63 235	0.46 244	0.47 245	0.51 235	0.40 210	0.41 192	0.75 221

SANet	0.57 222	0.32 214	0.33 227	0.36 213	0.35 216	0.44 220	0.33 212	0.55 234	0.85 258	0.33 185	0.57 235	2.42 262	1.17 248	0.32 222	0.88 217	0.24 154	0.47 229	0.31 227	0.51 186	0.31 219	0.50 202	0.45 183	0.37 234	0.37 234	0.46 226	0.54 230	0.55 221	0.98 238

G-Net	0.59 224	0.35 220	0.35 232	0.31 202	0.31 209	0.44 220	0.30 206	0.50 231	0.63 249	0.43 233	0.64 243	2.00 257	0.52 220	0.23 202	0.76 209	0.52 236	0.37 210	0.35 236	0.80 218	0.67 253	0.60 220	0.59 227	0.26 203	0.33 221	0.40 214	0.82 253	0.81 245	1.59 259

ADCS	0.59 224	0.34 217	0.31 221	0.34 209	0.36 219	0.36 215	0.37 216	0.48 229	0.60 245	0.34 189	0.43 216	0.58 210	0.87 237	0.29 214	2.30 271	0.66 252	0.47 229	0.38 238	0.82 220	0.42 234	0.76 245	0.69 241	0.28 212	0.35 228	0.46 226	0.88 257	0.59 224	1.26 247

MFN_U_SF_RVC	0.60 226	0.55 238	0.41 237	0.56 232	0.46 234	0.57 235	0.63 237	0.56 236	0.43 230	0.86 266	0.93 256	0.72 221	0.52 220	0.53 239	0.97 226	0.49 234	0.32 190	0.34 233	1.73 242	0.44 239	0.62 224	0.58 224	0.30 224	0.56 251	0.45 223	0.44 219	0.49 207	0.68 212

edge stereo	0.61 227	0.35 220	0.44 240	0.53 230	0.47 236	0.57 235	0.54 232	0.57 238	0.41 223	0.52 251	0.69 245	1.31 244	1.03 243	0.38 226	0.44 174	0.60 248	0.40 219	0.30 224	1.76 245	0.81 265	0.47 189	0.86 259	0.41 237	0.32 219	0.41 217	0.37 206	0.57 222	0.91 233

SFCPSM	0.64 228	0.24 193	0.19 171	0.28 192	0.23 186	0.27 189	0.24 185	0.30 188	0.30 207	0.34 189	0.50 227	0.63 215	1.06 244	0.19 186	0.37 161	0.34 197	0.31 187	0.24 189	8.10 280	0.39 227	0.45 183	0.43 177	0.20 187	0.19 183	0.30 186	0.31 188	0.36 174	0.45 191

SGM-ForestM	0.64 228	0.80 248	0.39 235	0.70 240	0.40 225	0.77 242	0.67 240	0.62 244	0.41 223	0.35 200	0.42 213	1.68 255	1.08 245	0.24 203	0.33 150	0.21 124	0.44 223	0.23 186	1.27 230	0.24 178	0.43 178	0.30 130	0.28 212	0.26 209	1.04 253	0.90 260	1.53 272	1.35 251

SAMSARA	0.65 230	0.30 212	0.44 240	0.31 202	0.31 209	0.31 204	0.34 213	0.56 236	0.48 236	0.40 224	0.37 204	0.42 199	0.90 240	0.27 210	1.62 249	0.45 228	0.36 207	0.38 238	0.76 215	0.39 227	0.70 240	0.80 256	0.20 187	0.40 239	1.50 269	1.62 273	1.49 271	1.46 256

AnyNet_C01	0.66 231	0.35 220	0.32 223	0.37 215	0.38 222	0.35 214	0.54 232	0.55 234	0.70 253	0.40 224	0.49 225	0.83 226	0.70 229	0.30 217	2.63 280	0.87 266	0.65 240	0.59 259	0.98 224	0.48 241	0.80 248	0.78 251	0.39 235	0.38 238	0.60 243	0.49 226	0.64 233	1.16 243

SQANet	0.68 232	0.89 250	0.29 215	1.65 257	0.77 248	1.39 253	1.15 251	0.37 210	0.29 202	0.40 224	0.30 183	0.88 227	0.32 202	1.26 254	0.39 166	0.21 124	0.44 223	0.27 210	2.24 249	0.28 203	0.49 195	0.50 201	1.59 261	0.23 199	0.32 194	0.34 197	0.42 193	0.71 216

STTRV1_RVC	0.72 233	0.32 214	0.26 209	0.42 219	0.32 213	0.40 218	0.34 213	0.41 215	0.40 219	0.36 205	0.35 195	0.59 211	0.67 226	0.48 236	0.48 182	0.27 176	0.85 253	0.27 210	6.74 279	0.66 252	0.88 259	0.52 209	0.46 244	0.48 246	0.37 211	0.56 232	0.54 217	0.96 236

SGM_RVC	0.72 233	0.45 231	0.32 223	0.59 233	0.43 229	0.56 231	0.43 221	0.70 252	0.41 223	0.43 233	0.57 235	1.16 239	1.20 249	0.22 197	0.37 161	0.28 179	0.44 223	0.25 199	2.26 251	0.33 222	0.49 195	0.38 159	0.27 208	0.31 218	0.80 248	0.62 237	1.69 274	3.41 278
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.74 235	0.73 245	0.66 254	0.76 242	0.64 243	0.88 247	0.74 243	0.59 240	0.68 251	0.58 252	0.69 245	1.02 235	0.61 225	0.58 243	0.96 225	0.78 262	0.87 254	0.72 270	1.08 228	0.68 254	1.07 266	0.74 245	0.54 249	0.60 256	0.59 241	0.60 234	0.80 244	0.91 233

MADNet+	0.75 236	0.45 231	0.65 253	0.63 236	0.58 241	0.50 227	0.64 239	0.75 256	0.59 243	0.62 259	0.52 230	0.94 230	0.85 235	0.46 234	2.17 268	0.74 259	0.79 249	0.53 252	1.00 226	0.65 251	0.93 262	0.75 246	0.57 250	0.67 260	0.88 252	0.72 247	0.70 239	1.05 241

DPSNet	0.76 237	0.28 206	0.26 209	0.38 216	0.38 222	0.44 220	0.30 206	0.36 207	0.41 223	0.27 130	0.32 188	2.73 266	0.95 242	0.38 226	0.80 211	0.66 252	0.53 234	0.46 246	4.94 271	0.56 246	0.83 255	0.97 263	0.57 250	0.44 243	0.56 239	0.48 224	0.54 217	0.63 205

SPS-STEREO	0.80 238	0.60 240	0.56 247	0.67 239	0.62 242	0.67 240	0.58 235	0.57 238	0.61 246	0.59 255	0.96 258	1.03 236	0.67 226	0.55 240	0.83 215	0.87 266	0.78 248	0.69 268	2.74 259	0.74 261	1.23 273	1.05 267	0.45 243	0.62 259	0.61 244	0.61 236	0.83 246	0.75 221
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	0.81 239	1.11 253	0.24 202	1.30 250	0.42 227	0.81 244	0.32 210	0.45 224	0.25 187	0.36 205	0.32 188	0.47 202	3.62 274	0.14 152	1.77 256	0.22 137	0.27 155	0.17 103	0.84 222	0.19 137	0.57 213	0.51 205	0.20 187	0.21 193	1.56 272	0.86 256	2.88 280	1.74 263

otaku	0.82 240	1.17 257	0.41 237	1.90 264	0.99 254	1.68 258	1.39 253	0.46 227	0.41 223	0.46 240	0.36 201	0.93 229	0.43 211	1.51 257	0.45 176	0.30 188	0.44 223	0.29 219	2.65 256	0.40 231	0.60 220	0.58 224	2.09 263	0.34 225	0.42 219	0.35 199	0.49 207	0.74 218

MeshStereo	0.83 241	0.44 229	0.33 227	0.78 243	0.54 240	0.61 237	0.40 218	0.68 249	0.54 240	0.45 239	0.80 250	2.32 261	1.56 256	0.24 203	2.31 272	0.71 257	0.42 222	0.29 219	1.58 238	0.30 216	1.23 273	1.10 272	0.32 229	0.34 225	0.87 251	0.60 234	1.29 265	1.36 252
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DGSMNet	0.85 242	0.47 233	0.39 235	0.51 226	0.39 224	0.56 231	0.43 221	0.59 240	0.40 219	0.84 265	4.01 281	0.67 219	0.85 235	0.85 252	0.85 216	0.90 269	1.17 264	0.66 266	1.64 241	0.62 247	1.35 277	1.36 277	0.51 247	0.54 249	0.40 214	0.66 242	0.50 210	0.74 218

Ntro	0.87 243	1.36 264	0.44 240	1.82 262	1.04 257	1.67 257	1.60 258	0.52 233	0.44 231	0.48 245	0.42 213	0.98 232	0.40 209	1.61 259	0.64 201	0.31 189	0.49 231	0.30 224	2.69 258	0.44 239	0.68 236	0.60 229	2.13 264	0.36 233	0.45 223	0.45 220	0.52 214	0.71 216

ELAS_RVC	0.92 244	0.65 242	0.62 249	0.92 246	0.67 244	1.21 251	0.71 241	0.72 253	0.50 237	0.49 246	1.20 267	2.45 264	1.89 264	0.44 232	1.31 235	0.46 231	0.62 238	0.55 254	1.02 227	0.42 234	0.91 261	1.06 269	0.44 241	0.54 249	1.50 269	1.22 271	1.15 259	1.19 245
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.93 245	1.16 256	0.62 249	1.83 263	1.16 261	1.69 259	1.70 259	0.51 232	0.44 231	0.59 255	0.38 205	1.19 241	0.79 234	2.02 264	0.74 207	0.57 243	0.54 235	0.40 242	1.50 236	0.76 262	0.66 233	0.65 237	2.28 267	0.46 244	0.50 232	0.49 226	0.60 226	0.84 228

ELAS	0.94 246	0.70 244	0.59 248	0.97 247	0.73 247	0.96 248	0.72 242	0.74 254	0.62 248	0.47 241	1.17 263	2.44 263	1.62 257	0.44 232	1.40 238	0.45 228	0.63 239	0.54 253	0.99 225	0.39 227	0.88 259	1.07 270	0.43 239	0.52 248	1.56 272	1.47 272	1.33 267	1.60 260
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	0.97 247	1.21 260	0.62 249	2.28 265	1.27 264	1.81 265	2.12 268	0.63 246	0.41 223	0.50 248	0.49 225	1.06 237	0.73 231	2.46 269	0.47 179	0.31 189	0.80 250	0.40 242	2.04 248	0.42 234	0.76 245	0.56 221	2.26 266	0.43 242	0.54 238	0.42 215	0.48 203	0.58 201

WAO-7	0.99 248	0.85 249	0.88 267	1.81 261	0.83 251	0.71 241	0.92 247	1.01 268	1.13 267	0.96 271	1.28 270	1.37 248	1.65 258	0.63 246	1.55 246	0.76 261	0.73 245	0.47 247	2.44 254	0.73 260	0.72 244	0.76 249	0.26 203	0.88 272	0.71 245	0.85 254	0.74 242	1.09 242

SGM+DAISY	1.04 249	0.66 243	0.62 249	0.75 241	0.68 245	0.82 245	0.74 243	0.69 250	0.75 257	0.64 260	1.09 260	1.35 245	1.44 251	0.60 245	1.43 239	1.04 276	0.77 247	0.68 267	2.40 253	0.80 264	1.22 271	1.15 275	0.51 247	0.67 260	1.12 257	1.05 265	1.65 273	2.69 277

ACVNet-4b	1.08 250	1.48 268	0.48 245	2.91 272	1.12 258	1.82 266	2.71 270	0.46 227	0.44 231	0.51 249	0.43 216	1.66 254	1.85 262	2.08 266	0.46 178	0.40 219	0.82 251	0.34 233	2.68 257	0.50 242	0.65 231	0.71 242	2.24 265	0.35 228	0.45 223	0.42 215	0.53 215	0.70 214

ACVNet_2	1.13 251	1.26 262	0.75 259	2.58 269	1.30 266	1.73 263	1.87 263	0.75 256	0.52 238	0.59 255	0.53 232	1.29 243	0.90 240	1.85 262	0.70 203	0.48 233	1.14 263	0.40 242	4.70 270	0.54 245	0.71 243	0.60 229	2.05 262	0.61 257	0.81 250	0.47 222	0.70 239	0.82 225

WAO-6	1.14 252	1.08 252	0.68 255	1.50 254	1.15 259	1.39 253	1.55 256	0.88 262	0.96 262	0.77 263	0.72 248	1.28 242	1.96 265	1.91 263	2.45 275	0.71 257	1.18 265	0.55 254	1.42 234	0.69 255	0.97 263	0.99 265	0.91 254	0.67 260	1.13 259	0.88 257	1.02 257	1.43 255

IMH-64-1	1.18 253	1.19 258	0.74 257	1.63 255	1.26 262	1.69 259	1.85 261	0.84 259	0.90 259	0.44 237	0.62 241	1.36 246	1.74 260	2.49 270	2.46 276	0.60 248	0.72 243	0.47 247	1.73 242	0.64 249	0.70 240	0.79 252	2.49 271	0.58 253	1.08 255	0.63 239	0.97 252	1.31 249

IMH-64	1.18 253	1.19 258	0.74 257	1.63 255	1.26 262	1.69 259	1.85 261	0.84 259	0.90 259	0.44 237	0.62 241	1.36 246	1.74 260	2.49 270	2.46 276	0.60 248	0.72 243	0.47 247	1.73 242	0.64 249	0.70 240	0.79 252	2.49 271	0.58 253	1.08 255	0.63 239	0.97 252	1.31 249

DispFullNet	1.20 255	1.15 255	0.77 261	1.20 249	0.97 253	1.12 250	1.34 252	0.66 248	0.58 241	0.74 262	0.82 251	3.72 276	1.48 252	1.65 261	1.03 231	1.32 278	1.00 259	0.58 257	6.30 277	1.09 276	0.84 256	0.76 249	0.42 238	0.35 228	0.50 232	0.35 199	0.68 238	1.00 240

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 256	0.15 123	0.23 195	0.22 166	0.20 168	0.33 209	0.24 185	0.28 171	0.33 209	0.38 216	0.52 230	0.35 183	0.15 136	0.13 141	0.29 134	0.49 234	0.30 180	0.21 166	25.47 292	0.27 198	0.49 195	0.60 229	0.10 113	0.12 117	0.32 194	0.45 220	0.37 181	0.60 202

Dean	1.27 257	1.44 267	0.85 265	2.93 273	1.62 271	1.95 271	2.03 267	0.96 265	1.00 265	0.91 269	0.75 249	1.51 251	1.65 258	2.05 265	0.80 211	0.64 251	1.01 260	0.60 264	1.86 247	0.85 266	0.85 258	0.75 246	2.35 268	0.79 267	1.15 260	0.85 254	1.19 260	0.85 229

STStereo	1.28 258	0.74 246	0.83 264	2.32 266	0.84 252	2.27 273	0.98 250	1.04 269	0.96 262	0.51 249	1.19 265	3.30 272	2.84 270	0.25 207	2.59 279	0.45 228	0.38 213	0.26 208	4.54 269	0.33 222	0.51 204	0.47 191	0.28 212	0.56 251	1.24 264	0.96 263	1.38 268	2.45 273

IMH	1.30 259	1.22 261	0.76 260	1.65 257	1.27 264	1.73 263	1.88 264	0.86 261	0.93 261	0.47 241	0.65 244	1.48 250	2.97 273	3.97 286	1.50 240	0.59 246	0.76 246	0.49 250	2.25 250	0.70 256	0.69 239	0.79 252	2.64 273	0.61 257	1.16 261	0.76 249	0.89 249	1.49 257

PSMNet_ROB	1.30 259	1.36 264	0.71 256	1.48 253	1.00 255	1.69 259	1.56 257	0.64 247	0.74 255	1.47 280	3.99 280	2.77 268	1.51 253	2.54 272	0.73 206	0.47 232	0.70 242	0.49 250	2.51 255	0.71 258	0.81 250	0.58 224	3.05 279	0.58 253	0.80 248	0.64 241	0.88 247	0.69 213

LVE	1.38 261	1.30 263	0.82 263	4.62 280	1.50 270	1.89 268	3.66 277	0.82 258	0.73 254	0.88 267	0.82 251	1.12 238	1.52 254	2.14 267	0.81 213	0.56 241	0.84 252	0.59 259	3.33 264	0.72 259	0.84 256	0.89 260	2.40 269	0.80 268	1.12 257	0.70 245	1.00 256	0.90 232

JetBlue	1.43 262	1.11 253	1.03 273	1.46 252	1.15 259	1.66 256	1.51 255	0.92 264	1.14 268	0.58 252	0.47 223	3.28 271	0.71 230	1.15 253	2.51 278	1.00 274	1.09 261	0.86 273	1.32 231	0.78 263	1.48 278	1.53 279	1.15 256	0.78 266	1.31 266	2.14 278	1.44 269	5.15 281

MANE	1.47 263	0.77 247	0.87 266	1.01 248	0.81 250	0.96 248	0.93 248	1.00 267	1.05 266	0.43 233	0.69 245	2.28 260	2.16 266	0.39 229	1.68 254	1.01 275	0.65 240	2.72 283	1.45 235	0.40 231	0.77 247	0.73 244	0.34 233	0.67 260	2.42 280	2.81 280	4.52 282	6.28 282

WAO-8	1.55 264	1.53 269	1.00 270	2.82 270	1.43 268	1.91 269	2.01 265	1.05 270	1.38 271	1.44 278	1.87 274	2.25 258	2.76 267	2.68 273	1.01 229	0.83 264	0.99 256	0.59 259	3.35 265	1.08 272	0.82 252	0.85 257	1.36 259	0.82 269	1.60 274	1.12 267	1.27 262	1.93 269

Venus	1.55 264	1.53 269	1.00 270	2.82 270	1.43 268	1.91 269	2.01 265	1.05 270	1.38 271	1.44 278	1.87 274	2.25 258	2.76 267	2.68 273	1.01 229	0.83 264	0.99 256	0.59 259	3.35 265	1.08 272	0.82 252	0.85 257	1.36 259	0.82 269	1.60 274	1.12 267	1.27 262	1.93 269

PWCK	1.58 266	1.40 266	0.79 262	1.70 259	1.03 256	1.55 255	1.42 254	1.11 272	0.98 264	1.00 272	1.23 269	2.78 270	1.53 255	0.82 251	0.88 217	0.55 240	0.99 256	0.57 256	13.43 286	0.90 267	1.12 267	0.75 246	1.15 256	0.82 269	1.04 253	0.88 257	0.93 250	1.27 248

notaker	1.84 267	1.90 276	1.02 272	3.19 276	2.19 277	2.44 274	2.77 271	1.11 272	1.57 274	0.91 269	1.09 260	3.37 274	5.56 275	3.13 279	1.35 236	0.81 263	1.34 274	0.71 269	4.26 268	1.08 272	1.22 271	0.99 265	2.96 278	0.93 273	0.74 247	0.77 250	0.98 254	1.18 244

TorneroNet-64	1.85 268	1.56 271	0.93 269	3.34 277	1.31 267	2.18 272	2.65 269	0.91 263	2.21 277	0.66 261	0.83 253	2.72 265	7.56 277	3.04 276	1.76 255	0.67 254	1.35 275	0.59 259	4.05 267	1.02 269	0.98 264	0.96 262	2.67 274	0.69 264	1.24 264	1.15 269	0.88 247	2.15 271

UNDER WATER-64	1.98 269	1.91 277	1.15 275	3.52 279	2.32 278	2.83 280	3.30 274	1.72 278	1.25 269	1.12 275	1.19 265	3.41 275	2.89 272	3.11 277	2.13 267	0.90 269	1.77 277	0.77 272	2.32 252	1.05 271	1.17 269	1.23 276	3.96 286	1.06 275	1.41 267	2.13 277	1.31 266	2.65 276

UNDER WATER	2.15 270	1.92 278	1.13 274	3.36 278	2.59 279	2.77 279	3.73 278	1.63 276	1.36 270	1.02 274	1.02 259	3.30 272	7.25 276	3.39 281	1.54 243	0.91 271	1.80 278	0.75 271	3.15 261	1.08 272	1.27 276	1.14 274	3.84 285	1.20 280	1.46 268	1.78 275	1.26 261	2.46 274

XX-Stereo	2.24 271	0.10 36	0.10 65	0.17 135	0.10 71	0.21 161	0.11 111	0.25 133	0.12 90	0.36 205	0.53 232	0.29 154	0.10 64	0.11 102	0.24 109	0.35 202	0.27 155	0.18 133	0.47 170	0.18 134	0.41 172	0.37 157	0.10 113	0.10 91	54.05 294	0.25 148	0.34 169	0.51 196

MADNet++	2.28 272	1.66 273	1.91 280	1.39 251	2.03 276	1.38 252	1.73 260	1.80 279	2.24 278	2.07 283	2.44 279	2.76 267	2.81 269	1.52 258	2.18 269	2.45 282	2.29 279	1.71 280	2.86 260	2.56 280	4.03 284	5.19 286	1.23 258	2.35 283	1.50 269	3.83 282	2.07 278	1.70 262

TorneroNet	2.33 273	1.60 272	0.88 267	5.64 283	1.76 272	2.56 275	2.94 272	0.97 266	2.29 279	0.79 264	1.98 276	4.07 278	12.24 285	3.12 278	1.29 234	0.67 254	1.30 273	0.61 265	5.93 274	1.00 268	1.04 265	0.98 264	2.79 277	0.70 265	1.86 277	1.04 264	1.02 257	1.87 267

KSHMR	2.37 274	1.84 275	1.23 277	6.67 286	1.97 275	2.73 278	3.45 276	1.31 275	1.69 275	1.18 277	1.18 264	1.71 256	11.63 284	3.21 280	1.67 253	1.07 277	1.11 262	0.92 275	5.58 273	1.04 270	1.23 273	1.05 267	3.26 280	1.06 275	1.99 279	1.18 270	1.28 264	1.85 266

JetRed	2.50 275	2.16 279	2.32 281	1.72 260	1.88 273	2.59 276	3.38 275	1.86 280	1.53 273	1.15 276	0.93 256	2.77 268	0.67 226	2.39 268	3.50 283	2.17 280	2.74 280	3.15 285	1.82 246	1.37 277	3.39 283	2.94 284	2.72 275	1.27 281	2.55 281	6.99 285	2.85 279	4.69 279

ktn	2.52 276	1.71 274	3.02 282	2.41 268	1.88 273	2.62 277	3.04 273	1.69 277	4.13 282	1.01 273	1.21 268	8.17 285	10.18 282	2.80 275	1.51 241	0.93 272	1.72 276	0.87 274	6.22 276	1.56 279	1.20 270	1.09 271	2.75 276	0.93 273	1.19 262	1.07 266	1.46 270	1.74 263

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 277	0.48 235	0.29 215	0.48 223	0.42 227	0.63 238	0.86 246	0.69 250	0.74 255	0.42 231	1.69 273	46.80 294	1.87 263	0.64 247	0.38 164	0.33 195	0.97 255	0.98 277	1.59 239	0.33 222	0.81 250	0.79 252	0.28 212	0.25 205	0.52 236	0.78 251	3.35 281	0.83 227

LSM0	3.53 278	0.37 225	0.30 219	0.55 231	0.45 233	0.56 231	0.63 237	0.74 254	0.61 246	0.60 258	0.87 254	1.16 239	1.39 250	0.25 207	28.52 294	45.56 294	0.55 236	0.38 238	3.16 262	0.62 247	1.14 268	1.40 278	0.31 228	0.42 241	0.59 241	0.81 252	0.98 254	2.52 275

LE_ROB	3.57 279	0.92 251	1.49 279	2.33 267	9.96 289	1.83 267	7.73 287	2.31 282	3.13 281	0.47 241	1.49 271	9.10 286	13.79 290	0.47 235	0.63 198	0.25 162	0.44 223	0.29 219	6.00 275	1.38 278	0.66 233	0.52 209	2.47 270	2.28 282	5.36 284	4.46 283	6.14 284	10.46 287

BEATNet-Init1	4.26 280	5.23 283	1.17 276	9.10 288	2.61 280	8.41 288	4.21 279	2.29 281	1.73 276	0.88 267	2.38 277	6.02 280	9.23 280	0.65 248	2.70 281	2.20 281	1.24 266	0.94 276	17.87 287	4.86 285	2.04 279	1.87 281	1.10 255	1.14 277	4.62 283	2.07 276	11.53 290	6.94 284

HanzoNet	4.54 281	4.29 282	3.74 286	6.10 285	3.77 281	7.50 286	8.23 288	3.94 285	4.82 283	1.56 281	2.42 278	11.35 287	12.90 288	10.81 291	1.84 258	1.89 279	4.65 285	1.35 279	10.71 284	3.05 282	2.04 279	1.81 280	5.00 289	1.14 277	1.80 276	1.67 274	1.81 276	2.33 272

DPSimNet_ROB	5.23 282	7.46 284	3.48 285	6.82 287	6.53 287	4.88 283	5.29 284	5.03 286	6.96 285	3.68 286	10.30 288	6.62 281	7.58 278	4.15 287	3.41 282	2.75 283	5.59 286	2.26 281	12.16 285	3.45 283	5.93 286	2.70 283	3.37 281	3.75 284	3.16 282	3.16 281	4.52 282	6.28 282

DGTPSM_ROB	8.76 283	3.83 280	10.08 288	3.08 274	5.50 283	3.48 281	5.02 282	3.60 283	8.96 286	3.18 284	7.06 282	3.95 277	10.56 283	3.59 282	11.06 286	10.70 286	4.35 283	10.50 287	5.45 272	9.91 288	5.93 286	14.37 288	4.39 287	8.90 288	9.99 286	27.43 289	11.00 288	30.59 290

DPSMNet_ROB	8.99 284	3.86 281	10.11 289	3.11 275	5.51 284	3.54 282	5.03 283	3.60 283	9.04 287	3.27 285	7.95 284	4.19 279	13.43 289	3.66 283	11.12 287	10.86 287	4.47 284	10.71 288	6.43 278	9.92 289	5.99 288	14.50 289	4.39 287	8.90 288	10.15 287	27.43 289	11.02 289	30.59 290

DLNR_Zeroshot_test	9.91 285	28.72 293	0.20 177	46.90 295	0.13 106	0.20 151	45.01 294	0.29 184	0.11 68	0.38 216	0.19 115	0.33 177	0.10 64	1.29 255	61.34 295	71.85 295	3.99 282	2.49 282	1.36 232	0.22 163	0.65 231	0.41 170	0.09 94	0.13 134	0.26 156	0.24 139	0.29 143	0.33 163

LRCNet_RVC	10.22 286	14.24 289	3.26 283	20.74 291	17.71 291	19.88 291	15.89 290	6.49 288	2.47 280	19.87 292	12.97 289	19.40 289	8.44 279	26.62 293	2.33 273	0.74 259	10.08 289	5.54 286	23.31 291	6.95 286	2.43 281	1.11 273	22.86 292	8.58 287	0.73 246	0.39 209	1.72 275	1.19 245

ASD4	10.82 287	8.41 287	7.74 287	6.01 284	4.36 282	8.03 287	5.43 285	6.40 287	6.39 284	7.67 289	9.54 287	7.79 282	9.97 281	5.53 288	8.37 285	7.73 285	9.73 288	11.07 289	8.78 281	9.36 287	16.84 292	15.15 290	5.39 290	5.70 286	18.71 291	28.58 291	21.13 292	32.24 292

PML	11.09 288	9.28 288	3.40 284	11.88 290	6.99 288	11.60 289	5.97 286	7.04 289	24.50 293	8.92 290	28.99 293	32.63 293	39.39 295	6.18 289	5.69 284	4.14 284	8.31 287	2.99 284	18.83 289	4.50 284	4.70 285	4.40 285	3.75 284	3.98 285	10.54 289	5.17 284	18.60 291	7.08 285

DPSM_ROB	13.12 289	7.70 285	11.86 290	4.97 281	5.71 285	6.03 284	4.61 280	8.36 290	10.82 288	6.72 287	8.03 285	8.12 283	12.29 286	3.81 284	13.89 288	13.57 288	10.28 290	13.36 290	9.07 282	11.67 290	16.11 290	18.73 293	3.51 282	10.91 290	27.70 292	35.86 292	31.04 293	39.53 293

DPSM	13.12 289	7.70 285	11.86 290	4.97 281	5.71 285	6.03 284	4.61 280	8.36 290	10.82 288	6.72 287	8.03 285	8.12 283	12.29 286	3.81 284	13.89 288	13.57 288	10.28 290	13.36 290	9.07 282	11.67 290	16.11 290	18.73 293	3.51 282	10.91 290	27.70 292	35.86 292	31.04 293	39.53 293

HaxPig	19.43 291	21.64 291	18.72 292	23.90 292	23.72 292	22.99 292	25.27 291	20.59 293	18.36 290	26.33 293	23.18 291	22.04 290	16.59 291	24.59 292	21.93 290	18.51 290	20.93 293	19.75 292	22.56 290	20.41 292	14.06 289	11.69 287	27.14 293	18.65 292	6.94 285	12.03 288	7.78 285	14.26 289

MEDIAN_ROB	22.61 292	26.37 292	23.42 293	27.86 293	27.01 293	26.90 293	28.47 292	24.00 294	21.42 291	31.43 294	26.90 292	25.65 291	19.56 292	27.54 294	23.81 291	20.10 291	25.89 294	23.65 293	27.64 293	24.33 294	18.71 293	15.27 291	29.65 294	20.16 293	10.22 288	11.12 287	10.11 287	13.24 288

AVERAGE_ROB	25.62 293	30.03 294	26.88 295	31.96 294	30.85 294	31.13 294	32.49 293	28.35 295	25.87 294	34.56 295	30.30 294	30.39 292	23.71 293	31.94 295	27.62 292	24.45 292	28.60 295	25.76 294	30.73 294	27.87 295	22.22 294	18.68 292	33.77 295	25.40 295	10.86 290	8.77 286	9.34 286	9.16 286

CasAABBNet	26.35 294	15.49 290	23.85 294	9.95 289	11.46 290	12.03 290	9.23 289	16.79 292	21.84 292	13.64 291	16.11 290	16.45 288	24.90 294	7.58 290	27.95 293	27.14 293	20.53 292	26.83 295	18.10 288	23.37 293	32.22 295	37.28 295	6.99 291	21.98 294	55.78 295	72.24 294	62.39 295	79.48 295

FADE			1.45 278	0.59 233				1.20 274		1.62 282			2.85 271	0.77 250	0.74 207	0.88 268	2.81 281	1.22 278		2.94 281	2.86 282	2.54 282	0.66 253	1.14 277	1.22 263		2.00 277	4.89 280

Low-res two-view benchmark