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

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 6	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
IGEV-Stereo++	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.03 11	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.04 11	0.04 13	0.04 13	0.03 7	0.03 8	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.05 3	0.04 3	0.04 4	0.04 4	0.04 8	0.04 5	0.04 11	0.03 28	0.03 10	0.03 1	0.05 9	0.03 6	0.03 6

RAStereo	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.02 5	0.02 5	0.02 3	0.01 1	0.03 8	0.02 3	0.03 6	0.02 3	0.04 13	0.03 17	0.02 10	0.05 5	0.05 3	0.05 8	0.05 9	0.04 4	0.03 4	0.06 13	0.03 5	0.01 2	0.02 4	0.06 13	0.05 9	0.04 11	0.04 11

Pointernet	0.02 1	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

U	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 5	0.01 2	0.05 5	0.05 3	0.05 8	0.04 4	0.04 4	0.03 4	0.05 8	0.03 5	0.01 2	0.01 1	0.04 6	0.04 5	0.02 1	0.03 6

MoCha-V2	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.02 5	0.02 5	0.02 3	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.03 7	0.02 3	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.04 4	0.04 4	0.03 4	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 4	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 2	0.02 5	0.02 5	0.02 3	0.02 6	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 4	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 6	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 17	0.01 2	0.05 5	0.05 3	0.04 3	0.05 9	0.04 4	0.04 8	0.04 5	0.04 11	0.01 2	0.02 4	0.05 10	0.05 9	0.05 15	0.03 6

IGEV-Stereo+	0.06 19	0.03 9	0.03 10	0.03 11	0.04 18	0.03 10	0.03 19	0.16 93	0.06 38	0.20 104	0.06 34	0.06 25	0.03 17	0.04 36	0.07 21	0.08 28	0.10 30	0.06 16	0.09 37	0.06 27	0.12 53	0.06 32	0.03 28	0.03 10	0.07 19	0.06 17	0.03 6	0.07 25

AIO-Stereo	0.03 4	0.03 9	0.03 10	0.02 5	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.02 3	0.03 9	0.03 6	0.03 7	0.02 3	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.05 3	0.04 3	0.04 4	0.05 9	0.03 4	0.04 5	0.03 5	0.02 12	0.02 4	0.03 1	0.04 5	0.03 6	0.02 1

RSM++	0.04 11	0.03 9	0.03 10	0.02 5	0.04 18	0.02 3	0.03 19	0.05 16	0.04 13	0.04 13	0.04 11	0.05 18	0.02 5	0.02 10	0.06 14	0.06 11	0.05 8	0.05 9	0.05 9	0.04 8	0.07 19	0.04 11	0.02 12	0.03 10	0.06 13	0.05 9	0.04 11	0.04 11

RSM	0.03 4	0.03 9	0.03 10	0.02 5	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.03 8	0.02 3	0.03 6	0.04 11	0.04 13	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.06 11	0.05 8	0.04 4	0.05 9	0.04 8	0.05 8	0.03 5	0.01 2	0.03 10	0.04 6	0.04 5	0.03 6	0.03 6

StereoVision	0.06 19	0.03 9	0.04 21	0.03 11	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.06 19	0.11 131	0.02 3	0.05 20	0.03 8	0.06 67	0.01 2	0.08 46	0.10 71	0.06 13	0.05 9	0.08 25	0.07 40	0.06 13	0.05 19	0.02 12	0.04 18	0.10 47	0.08 26	0.10 49	0.12 67

AEACV	0.04 11	0.03 9	0.02 2	0.04 19	0.03 11	0.02 3	0.02 6	0.03 8	0.03 9	0.03 6	0.03 7	0.03 8	0.02 5	0.01 2	0.05 5	0.06 11	0.05 8	0.05 9	0.07 16	0.04 8	0.06 13	0.03 5	0.01 2	0.02 4	0.06 13	0.06 17	0.04 11	0.03 6

LL-Strereo2	0.07 31	0.03 9	0.03 10	0.04 19	0.05 31	0.04 20	0.03 19	0.06 19	0.07 55	0.14 49	0.07 47	0.08 32	0.05 42	0.04 36	0.07 21	0.08 28	0.14 61	0.07 23	0.10 45	0.06 27	0.10 35	0.06 32	0.03 28	0.04 18	0.08 26	0.09 31	0.08 33	0.05 14

RAFT	0.06 19	0.03 9	0.05 43	0.03 11	0.02 5	0.03 10	0.02 6	0.07 29	0.04 13	0.04 13	0.06 34	0.07 28	0.05 42	0.01 2	0.06 14	0.06 11	0.07 16	0.05 9	0.05 9	0.04 8	0.06 13	0.07 45	0.01 2	0.04 18	0.13 79	0.14 111	0.13 83	0.15 94

iRaftStereo_RVC	0.05 15	0.03 9	0.03 10	0.03 11	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.05 16	0.04 13	0.06 22	0.05 20	0.05 18	0.03 17	0.02 10	0.06 14	0.06 11	0.10 30	0.07 23	0.07 16	0.05 18	0.09 27	0.04 11	0.02 12	0.03 10	0.07 19	0.06 17	0.05 15	0.05 14

Occ-G	0.04 11	0.04 18	0.03 10	0.04 19	0.02 5	0.03 10	0.02 6	0.04 11	0.03 9	0.03 6	0.05 20	0.03 8	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.06 11	0.06 13	0.06 16	0.07 16	0.04 8	0.05 8	0.03 5	0.04 46	0.03 10	0.04 6	0.04 5	0.03 6	0.05 14

plain	0.06 19	0.04 18	0.04 21	0.04 19	0.04 18	0.05 39	0.03 19	0.08 34	0.04 13	0.09 32	0.05 20	0.06 25	0.02 5	0.02 10	0.07 21	0.08 28	0.12 45	0.08 28	0.08 25	0.06 27	0.08 24	0.04 11	0.02 12	0.05 33	0.09 33	0.09 31	0.08 33	0.09 36

MaDis-Stereo	0.07 31	0.04 18	0.05 43	0.03 11	0.02 5	0.03 10	0.03 19	0.06 19	0.06 38	0.04 13	0.06 34	0.10 41	0.05 42	0.02 10	0.07 21	0.08 28	0.10 30	0.09 53	0.07 16	0.05 18	0.10 35	0.10 123	0.01 2	0.05 33	0.11 62	0.18 180	0.13 83	0.16 108

UniTT-Stereo	0.07 31	0.04 18	0.04 21	0.04 19	0.03 11	0.05 39	0.03 19	0.06 19	0.05 22	0.06 22	0.04 11	0.07 28	0.12 149	0.07 93	0.08 46	0.07 21	0.11 36	0.08 28	0.08 25	0.07 40	0.09 27	0.08 60	0.08 128	0.04 18	0.09 33	0.16 150	0.06 22	0.09 36

MIM_Stereo	0.06 19	0.04 18	0.03 10	0.05 31	0.05 31	0.05 39	0.03 19	0.06 19	0.04 13	0.14 49	0.06 34	0.04 13	0.02 5	0.03 22	0.07 21	0.08 28	0.13 48	0.07 23	0.09 37	0.06 27	0.11 39	0.06 32	0.02 12	0.04 18	0.08 26	0.07 21	0.07 27	0.05 14

anonymousdsp	0.05 15	0.04 18	0.03 10	0.03 11	0.04 18	0.04 20	0.04 40	0.06 19	0.05 22	0.06 22	0.04 11	0.03 8	0.02 5	0.03 22	0.06 14	0.07 21	0.08 20	0.06 16	0.08 25	0.05 18	0.09 27	0.05 19	0.03 28	0.03 10	0.05 10	0.05 9	0.05 15	0.05 14

RAFT_CTSACE	0.07 31	0.04 18	0.06 71	0.03 11	0.04 18	0.05 39	0.05 49	0.06 19	0.06 38	0.09 32	0.04 11	0.10 41	0.09 118	0.03 22	0.07 21	0.08 28	0.11 36	0.07 23	0.07 16	0.05 18	0.12 53	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.12 70	0.13 89	0.12 72	0.15 94

ARAFT	0.07 31	0.04 18	0.04 21	0.05 31	0.05 31	0.05 39	0.02 6	0.09 37	0.06 38	0.12 42	0.06 34	0.12 55	0.03 17	0.03 22	0.07 21	0.07 21	0.12 45	0.09 53	0.09 37	0.05 18	0.11 39	0.07 45	0.03 28	0.04 18	0.09 33	0.09 31	0.09 44	0.09 36

RAFT + AFF	0.05 15	0.04 18	0.03 10	0.05 31	0.04 18	0.04 20	0.03 19	0.06 19	0.08 72	0.09 32	0.05 20	0.09 35	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.05 3	0.09 26	0.06 16	0.06 15	0.04 8	0.07 19	0.05 19	0.02 12	0.04 18	0.07 19	0.05 9	0.05 15	0.05 14

RYNet	0.06 19	0.04 18	0.04 21	0.04 19	0.04 18	0.04 20	0.03 19	0.04 11	0.11 131	0.05 18	0.04 11	0.04 13	0.03 17	0.03 22	0.07 21	0.06 11	0.07 16	0.08 28	0.07 16	0.05 18	0.05 8	0.04 11	0.11 169	0.04 18	0.06 13	0.13 89	0.06 22	0.05 14

TDLM	0.04 11	0.04 18	0.04 21	0.04 19	0.04 18	0.04 20	0.03 19	0.04 11	0.03 9	0.04 13	0.06 34	0.04 13	0.03 17	0.03 22	0.06 14	0.06 11	0.06 13	0.06 16	0.05 9	0.04 8	0.05 8	0.04 11	0.03 28	0.04 18	0.05 10	0.05 9	0.05 15	0.05 14

GCAP-BAT	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 31	0.05 29	0.03 10	0.04 19	0.05 31	0.04 20	0.02 6	0.11 46	0.06 38	0.22 117	0.05 20	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.07 21	0.08 28	0.12 45	0.08 28	0.09 37	0.07 40	0.16 112	0.06 32	0.02 12	0.03 10	0.07 19	0.07 21	0.07 27	0.05 14

test_for_model	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

testlalala2	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

MIF-Stereo (partial)	0.06 19	0.05 29	0.06 71	0.05 31	0.04 18	0.05 39	0.03 19	0.08 34	0.07 55	0.07 29	0.04 11	0.05 18	0.06 67	0.04 36	0.08 46	0.08 28	0.11 36	0.08 28	0.08 25	0.05 18	0.09 27	0.05 19	0.02 12	0.06 57	0.10 47	0.08 26	0.07 27	0.08 29

testlalala	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

testlalala_base	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

SPstereo	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

RAFT+CT+SA	0.09 45	0.05 29	0.07 96	0.05 31	0.05 31	0.04 20	0.05 49	0.13 69	0.08 72	0.08 31	0.07 47	0.15 86	0.13 162	0.04 36	0.10 113	0.10 71	0.09 26	0.08 28	0.08 25	0.06 27	0.12 53	0.11 143	0.02 12	0.06 57	0.13 79	0.12 76	0.11 63	0.17 119

test_5	0.08 39	0.05 29	0.07 96	0.04 19	0.04 18	0.04 20	0.04 40	0.09 37	0.05 22	0.05 18	0.07 47	0.12 55	0.12 149	0.02 10	0.07 21	0.09 44	0.07 16	0.07 23	0.08 25	0.06 27	0.10 35	0.09 92	0.02 12	0.07 92	0.10 47	0.13 89	0.13 83	0.18 134

test_4	0.09 45	0.05 29	0.07 96	0.05 31	0.06 51	0.03 10	0.02 6	0.11 46	0.09 98	0.17 71	0.06 34	0.09 35	0.06 67	0.03 22	0.09 78	0.09 44	0.15 67	0.08 28	0.10 45	0.07 40	0.16 112	0.08 60	0.02 12	0.07 92	0.09 33	0.15 128	0.12 72	0.18 134

AnonymousM	0.08 39	0.05 29	0.04 21	0.06 49	0.05 31	0.04 20	0.04 40	0.13 69	0.05 22	0.20 104	0.06 34	0.11 50	0.03 17	0.06 65	0.09 78	0.09 44	0.19 132	0.08 28	0.12 61	0.07 40	0.16 112	0.06 32	0.04 46	0.04 18	0.08 26	0.11 66	0.10 49	0.09 36

XX-Stereo	0.14 138	0.05 29	0.05 43	0.10 108	0.08 83	0.17 173	0.07 96	0.18 131	0.10 119	0.27 203	0.09 85	0.20 149	0.03 17	0.09 127	0.10 113	0.12 149	0.23 178	0.11 83	0.20 158	0.11 125	0.20 172	0.08 60	0.08 128	0.07 92	0.22 200	0.16 150	0.17 128	0.36 216

AFF-stereo	0.06 19	0.05 29	0.05 43	0.05 31	0.04 18	0.04 20	0.03 19	0.11 46	0.06 38	0.16 62	0.04 11	0.08 32	0.03 17	0.02 10	0.06 14	0.08 28	0.08 20	0.05 9	0.09 37	0.04 8	0.09 27	0.05 19	0.02 12	0.04 18	0.10 47	0.08 26	0.07 27	0.07 25

delet	0.05 15	0.05 29	0.04 21	0.06 49	0.05 31	0.05 39	0.05 49	0.04 11	0.04 13	0.06 22	0.05 20	0.10 41	0.05 42	0.03 22	0.07 21	0.06 11	0.07 16	0.06 16	0.05 9	0.06 27	0.06 13	0.04 11	0.03 28	0.04 18	0.06 13	0.06 17	0.04 11	0.04 11

DMCA	0.07 31	0.05 29	0.07 96	0.06 49	0.06 51	0.05 39	0.07 96	0.09 37	0.06 38	0.06 22	0.09 85	0.07 28	0.06 67	0.06 65	0.07 21	0.08 28	0.11 36	0.10 69	0.08 25	0.07 40	0.09 27	0.05 19	0.06 86	0.05 33	0.08 26	0.10 42	0.05 15	0.07 25

AANet_RVC	0.06 19	0.05 29	0.06 71	0.05 31	0.06 51	0.04 20	0.05 49	0.05 16	0.06 38	0.05 18	0.06 34	0.05 18	0.04 28	0.04 36	0.07 21	0.07 21	0.08 20	0.08 28	0.07 16	0.07 40	0.07 19	0.06 32	0.05 69	0.05 33	0.07 19	0.09 31	0.06 22	0.08 29

MGS-Stereo	0.08 39	0.06 46	0.04 21	0.05 31	0.05 31	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.05 22	0.09 32	0.07 47	0.10 41	0.04 28	0.05 52	0.07 21	0.08 28	0.15 67	0.11 83	0.12 61	0.09 85	0.12 53	0.07 45	0.05 69	0.05 33	0.10 47	0.09 31	0.11 63	0.10 48

CASnet	0.10 70	0.06 46	0.05 43	0.08 76	0.09 102	0.11 119	0.05 49	0.18 131	0.10 119	0.23 133	0.11 112	0.13 71	0.06 67	0.07 93	0.09 78	0.10 71	0.16 80	0.08 28	0.18 139	0.07 40	0.14 82	0.06 32	0.06 86	0.06 57	0.12 70	0.10 42	0.14 96	0.10 48
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.13 114	0.06 46	0.05 43	0.11 124	0.11 135	0.16 164	0.08 105	0.19 152	0.07 55	0.28 219	0.08 68	0.18 123	0.05 42	0.12 172	0.10 113	0.10 71	0.23 178	0.12 111	0.15 104	0.10 106	0.20 172	0.08 60	0.07 106	0.08 109	0.13 79	0.14 111	0.19 157	0.23 178

HanStereo	0.13 114	0.06 46	0.05 43	0.11 124	0.11 135	0.16 164	0.08 105	0.19 152	0.07 55	0.28 219	0.08 68	0.18 123	0.05 42	0.12 172	0.10 113	0.10 71	0.23 178	0.12 111	0.15 104	0.10 106	0.20 172	0.08 60	0.07 106	0.08 109	0.13 79	0.14 111	0.19 157	0.23 178

4D-IteraStereo	0.09 45	0.06 46	0.05 43	0.06 49	0.06 51	0.06 53	0.04 40	0.15 84	0.10 119	0.22 117	0.08 68	0.14 81	0.06 67	0.03 22	0.08 46	0.10 71	0.17 93	0.09 53	0.11 51	0.07 40	0.15 97	0.05 19	0.03 28	0.05 33	0.10 47	0.10 42	0.08 33	0.08 29

CES	0.11 81	0.06 46	0.06 71	0.06 49	0.08 83	0.07 67	0.05 49	0.35 233	0.05 22	0.15 56	0.23 221	0.13 71	0.04 28	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.19 132	0.08 28	0.14 93	0.08 59	0.28 242	0.08 60	0.07 106	0.04 18	0.14 96	0.11 66	0.13 83	0.16 108

EGLCR-Stereo	0.11 81	0.06 46	0.04 21	0.08 76	0.08 83	0.07 67	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.27 203	0.06 34	0.19 135	0.06 67	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.20 145	0.10 69	0.16 118	0.07 40	0.17 132	0.07 45	0.04 46	0.06 57	0.10 47	0.12 76	0.18 147	0.18 134

TESTraft	0.09 45	0.06 46	0.06 71	0.04 19	0.04 18	0.05 39	0.06 80	0.09 37	0.08 72	0.09 32	0.08 68	0.12 55	0.13 162	0.03 22	0.09 78	0.10 71	0.11 36	0.09 53	0.08 25	0.07 40	0.13 68	0.12 161	0.02 12	0.05 33	0.14 96	0.12 76	0.14 96	0.20 157

anonymity	0.13 114	0.06 46	0.05 43	0.09 92	0.10 118	0.09 89	0.07 96	0.18 131	0.08 72	0.28 219	0.12 122	0.19 135	0.06 67	0.09 127	0.09 78	0.13 168	0.23 178	0.12 111	0.17 126	0.15 188	0.19 155	0.10 123	0.09 147	0.07 92	0.19 167	0.18 180	0.19 157	0.19 149

CIPLG	0.09 45	0.06 46	0.05 43	0.06 49	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.18 131	0.06 38	0.20 104	0.08 68	0.12 55	0.06 67	0.06 65	0.08 46	0.10 71	0.17 93	0.11 83	0.11 51	0.09 85	0.13 68	0.06 32	0.04 46	0.06 57	0.10 47	0.09 31	0.10 49	0.10 48

IPLGR_C	0.09 45	0.06 46	0.05 43	0.06 49	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.18 131	0.06 38	0.20 104	0.08 68	0.12 55	0.07 89	0.06 65	0.08 46	0.10 71	0.17 93	0.11 83	0.11 51	0.09 85	0.13 68	0.06 32	0.04 46	0.06 57	0.10 47	0.09 31	0.10 49	0.10 48

AASNet	0.06 19	0.06 46	0.04 21	0.09 92	0.07 66	0.08 77	0.05 49	0.08 34	0.04 13	0.07 29	0.07 47	0.07 28	0.04 28	0.04 36	0.06 14	0.07 21	0.10 30	0.08 28	0.08 25	0.06 27	0.07 19	0.06 32	0.04 46	0.06 57	0.08 26	0.07 21	0.06 22	0.06 23

test-3	0.10 70	0.06 46	0.04 21	0.06 49	0.08 83	0.05 39	0.05 49	0.17 102	0.07 55	0.24 149	0.07 47	0.19 135	0.07 89	0.06 65	0.10 113	0.10 71	0.21 158	0.09 53	0.15 104	0.10 106	0.16 112	0.09 92	0.05 69	0.06 57	0.09 33	0.10 42	0.12 72	0.11 57

test_1	0.10 70	0.06 46	0.04 21	0.06 49	0.08 83	0.05 39	0.05 49	0.17 102	0.07 55	0.24 149	0.07 47	0.19 135	0.07 89	0.06 65	0.10 113	0.10 71	0.21 158	0.09 53	0.15 104	0.10 106	0.16 112	0.09 92	0.05 69	0.06 57	0.09 33	0.10 42	0.12 72	0.11 57

ACRE	0.09 45	0.06 46	0.05 43	0.06 49	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.18 131	0.06 38	0.20 104	0.08 68	0.12 55	0.07 89	0.06 65	0.08 46	0.10 71	0.17 93	0.11 83	0.11 51	0.09 85	0.13 68	0.06 32	0.04 46	0.06 57	0.10 47	0.10 42	0.10 49	0.10 48

test-1	0.14 138	0.06 46	0.07 96	0.11 124	0.10 118	0.18 181	0.14 170	0.19 152	0.13 155	0.28 219	0.10 102	0.19 135	0.11 141	0.12 172	0.12 162	0.13 168	0.22 169	0.12 111	0.22 176	0.10 106	0.24 224	0.08 60	0.09 147	0.08 109	0.21 190	0.18 180	0.15 107	0.17 119

raft+_RVC	0.08 39	0.06 46	0.04 21	0.06 49	0.06 51	0.07 67	0.04 40	0.10 43	0.08 72	0.17 71	0.08 68	0.09 35	0.04 28	0.04 36	0.08 46	0.07 21	0.13 48	0.09 53	0.11 51	0.06 27	0.13 68	0.05 19	0.03 28	0.05 33	0.10 47	0.09 31	0.09 44	0.08 29

TANstereo	0.11 81	0.06 46	0.06 71	0.10 108	0.09 102	0.09 89	0.06 80	0.12 51	0.08 72	0.22 117	0.08 68	0.13 71	0.07 89	0.08 110	0.10 113	0.13 168	0.20 145	0.13 137	0.18 139	0.08 59	0.18 145	0.09 92	0.06 86	0.06 57	0.10 47	0.10 42	0.15 107	0.14 83

XX-TBD	0.11 81	0.06 46	0.06 71	0.10 108	0.09 102	0.09 89	0.06 80	0.12 51	0.08 72	0.22 117	0.08 68	0.13 71	0.07 89	0.08 110	0.10 113	0.13 168	0.20 145	0.13 137	0.18 139	0.08 59	0.18 145	0.09 92	0.06 86	0.06 57	0.10 47	0.10 42	0.15 107	0.14 83

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 39	0.06 46	0.05 43	0.05 31	0.04 18	0.04 20	0.04 40	0.14 79	0.07 55	0.21 113	0.04 11	0.12 55	0.04 28	0.03 22	0.07 21	0.09 44	0.09 26	0.06 16	0.10 45	0.05 18	0.11 39	0.05 19	0.03 28	0.05 33	0.12 70	0.09 31	0.09 44	0.09 36

MMNet	0.06 19	0.06 46	0.04 21	0.08 76	0.06 51	0.06 53	0.05 49	0.07 29	0.05 22	0.05 18	0.05 20	0.09 35	0.04 28	0.04 36	0.07 21	0.07 21	0.08 20	0.08 28	0.07 16	0.06 27	0.06 13	0.05 19	0.04 46	0.05 33	0.07 19	0.08 26	0.07 27	0.10 48

PWCDC_ROB	0.13 114	0.06 46	0.09 127	0.07 69	0.13 161	0.08 77	0.13 164	0.06 19	0.24 218	0.09 32	0.15 160	0.09 35	0.43 244	0.26 224	0.10 113	0.10 71	0.09 26	0.12 111	0.08 25	0.11 125	0.08 24	0.11 143	0.19 209	0.13 183	0.07 19	0.13 89	0.08 33	0.18 134

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 158	0.07 68	0.05 43	0.12 135	0.12 149	0.15 155	0.09 121	0.17 102	0.12 146	0.29 232	0.09 85	0.22 178	0.05 42	0.12 172	0.11 149	0.11 113	0.26 216	0.12 111	0.33 220	0.11 125	0.20 172	0.12 161	0.08 128	0.06 57	0.21 190	0.18 180	0.20 169	0.32 209

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 158	0.07 68	0.05 43	0.14 153	0.12 149	0.15 155	0.10 138	0.18 131	0.08 72	0.26 189	0.08 68	0.19 135	0.08 106	0.11 153	0.10 113	0.12 149	0.26 216	0.13 137	0.26 200	0.11 125	0.20 172	0.10 123	0.08 128	0.07 92	0.20 177	0.18 180	0.19 157	0.31 205

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 70	0.07 68	0.06 71	0.08 76	0.05 31	0.07 67	0.03 19	0.11 46	0.15 172	0.20 104	0.15 160	0.11 50	0.07 89	0.08 110	0.08 46	0.09 44	0.16 80	0.11 83	0.12 61	0.08 59	0.12 53	0.11 143	0.06 86	0.07 92	0.12 70	0.14 111	0.12 72	0.16 108

IGEV_Zeroshot_test	0.14 138	0.07 68	0.05 43	0.13 146	0.13 161	0.10 111	0.11 149	0.17 102	0.09 98	0.28 219	0.09 85	0.23 180	0.05 42	0.12 172	0.09 78	0.11 113	0.23 178	0.11 83	0.16 118	0.12 145	0.20 172	0.09 92	0.09 147	0.06 57	0.19 167	0.14 111	0.23 187	0.27 194

Any-RAFT	0.13 114	0.07 68	0.05 43	0.10 108	0.09 102	0.12 127	0.08 105	0.17 102	0.10 119	0.26 189	0.09 85	0.20 149	0.08 106	0.10 141	0.09 78	0.10 71	0.22 169	0.11 83	0.20 158	0.10 106	0.21 190	0.09 92	0.08 128	0.06 57	0.16 121	0.15 128	0.17 128	0.17 119

RAFT-Test	0.13 114	0.07 68	0.06 71	0.09 92	0.11 135	0.13 136	0.09 121	0.17 102	0.11 131	0.27 203	0.10 102	0.20 149	0.05 42	0.12 172	0.10 113	0.11 113	0.23 178	0.12 111	0.21 169	0.14 174	0.21 190	0.11 143	0.06 86	0.08 109	0.17 133	0.15 128	0.17 128	0.17 119

LoS_RVC	0.09 45	0.07 68	0.05 43	0.05 31	0.06 51	0.06 53	0.05 49	0.13 69	0.08 72	0.18 83	0.11 112	0.12 55	0.06 67	0.07 93	0.08 46	0.09 44	0.10 30	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.16 112	0.09 92	0.05 69	0.06 57	0.14 96	0.10 42	0.10 49	0.13 74

tt_ll	0.09 45	0.07 68	0.05 43	0.05 31	0.06 51	0.06 53	0.05 49	0.13 69	0.08 72	0.18 83	0.11 112	0.12 55	0.06 67	0.07 93	0.08 46	0.09 44	0.10 30	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.16 112	0.09 92	0.05 69	0.06 57	0.14 96	0.10 42	0.10 49	0.13 74

CAS	0.09 45	0.07 68	0.05 43	0.06 49	0.05 31	0.05 39	0.04 40	0.14 79	0.05 22	0.11 40	0.10 102	0.11 50	0.05 42	0.07 93	0.08 46	0.09 44	0.11 36	0.10 69	0.14 93	0.07 40	0.12 53	0.07 45	0.05 69	0.05 33	0.13 79	0.11 66	0.09 44	0.14 83

anonymousdsp2	0.08 39	0.07 68	0.05 43	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.12 51	0.06 38	0.17 71	0.06 34	0.08 32	0.04 28	0.05 52	0.07 21	0.08 28	0.13 48	0.08 28	0.10 45	0.07 40	0.12 53	0.06 32	0.05 69	0.06 57	0.09 33	0.08 26	0.08 33	0.07 25

TestStereo1	0.09 45	0.07 68	0.06 71	0.04 19	0.05 31	0.06 53	0.06 80	0.07 29	0.07 55	0.09 32	0.07 47	0.11 50	0.14 176	0.04 36	0.09 78	0.10 71	0.11 36	0.09 53	0.09 37	0.08 59	0.13 68	0.12 161	0.02 12	0.04 18	0.15 109	0.13 89	0.16 116	0.20 157

IER	0.09 45	0.07 68	0.07 96	0.09 92	0.07 66	0.08 77	0.06 80	0.12 51	0.07 55	0.14 49	0.11 112	0.10 41	0.07 89	0.06 65	0.08 46	0.09 44	0.15 67	0.11 83	0.11 51	0.07 40	0.11 39	0.07 45	0.06 86	0.06 57	0.10 47	0.10 42	0.11 63	0.14 83

SA-5K	0.09 45	0.07 68	0.06 71	0.04 19	0.05 31	0.06 53	0.06 80	0.07 29	0.07 55	0.09 32	0.07 47	0.11 50	0.14 176	0.04 36	0.09 78	0.10 71	0.11 36	0.09 53	0.09 37	0.08 59	0.13 68	0.12 161	0.02 12	0.04 18	0.15 109	0.13 89	0.16 116	0.20 157

Sa-1000	0.10 70	0.07 68	0.07 96	0.07 69	0.05 31	0.09 89	0.03 19	0.12 51	0.06 38	0.18 83	0.08 68	0.19 135	0.05 42	0.05 52	0.10 113	0.10 71	0.16 80	0.12 111	0.14 93	0.09 85	0.16 112	0.10 123	0.04 46	0.05 33	0.19 167	0.15 128	0.13 83	0.20 157

SA	0.10 70	0.07 68	0.06 71	0.06 49	0.05 31	0.08 77	0.04 40	0.12 51	0.05 22	0.16 62	0.07 47	0.16 105	0.03 17	0.04 36	0.09 78	0.09 44	0.13 48	0.11 83	0.12 61	0.09 85	0.14 82	0.10 123	0.03 28	0.06 57	0.16 121	0.14 111	0.13 83	0.20 157

iRaft-Stereo_20w	0.13 114	0.07 68	0.05 43	0.12 135	0.12 149	0.12 127	0.09 121	0.16 93	0.10 119	0.28 219	0.09 85	0.19 135	0.04 28	0.10 141	0.09 78	0.11 113	0.24 193	0.11 83	0.15 104	0.13 163	0.20 172	0.08 60	0.09 147	0.06 57	0.17 133	0.13 89	0.20 169	0.25 187

IPLG	0.09 45	0.07 68	0.07 96	0.07 69	0.07 66	0.06 53	0.05 49	0.15 84	0.06 38	0.22 117	0.06 34	0.15 86	0.05 42	0.04 36	0.08 46	0.10 71	0.16 80	0.10 69	0.14 93	0.09 85	0.13 68	0.08 60	0.04 46	0.07 92	0.13 79	0.11 66	0.11 63	0.08 29

GMOStereo	0.11 81	0.07 68	0.09 127	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.07 47	0.17 109	0.09 118	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.19 155	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.18 154	0.16 150	0.14 96	0.17 119

error version	0.11 81	0.07 68	0.09 127	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.07 47	0.17 109	0.09 118	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.19 155	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.18 154	0.16 150	0.14 96	0.17 119

test-v	0.11 81	0.07 68	0.09 127	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.07 47	0.17 109	0.09 118	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.19 155	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.18 154	0.16 150	0.14 96	0.17 119

test_3	0.11 81	0.07 68	0.07 96	0.06 49	0.08 83	0.05 39	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.09 85	0.21 165	0.11 141	0.06 65	0.13 181	0.13 168	0.20 145	0.09 53	0.14 93	0.10 106	0.18 145	0.08 60	0.04 46	0.08 109	0.13 79	0.15 128	0.13 83	0.14 83

TRStereo	0.13 114	0.07 68	0.05 43	0.09 92	0.08 83	0.17 173	0.13 164	0.18 131	0.07 55	0.25 176	0.09 85	0.20 149	0.04 28	0.10 141	0.09 78	0.10 71	0.22 169	0.11 83	0.22 176	0.13 163	0.19 155	0.09 92	0.09 147	0.07 92	0.16 121	0.15 128	0.24 195	0.20 157

test-2	0.11 81	0.07 68	0.09 127	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.07 47	0.17 109	0.09 118	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.19 155	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.18 154	0.16 150	0.14 96	0.17 119

CREStereo++_RVC	0.11 81	0.07 68	0.05 43	0.08 76	0.08 83	0.08 77	0.07 96	0.16 93	0.09 98	0.26 189	0.09 85	0.17 109	0.13 162	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.20 145	0.08 28	0.13 81	0.07 40	0.19 155	0.08 60	0.06 86	0.06 57	0.14 96	0.11 66	0.16 116	0.15 94
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
EAI-Stereo	0.13 114	0.07 68	0.04 21	0.10 108	0.10 118	0.10 111	0.09 121	0.17 102	0.10 119	0.26 189	0.11 112	0.20 149	0.05 42	0.10 141	0.10 113	0.11 113	0.23 178	0.12 111	0.18 139	0.12 145	0.19 155	0.08 60	0.08 128	0.08 109	0.16 121	0.14 111	0.15 107	0.20 157

R-Stereo Train	0.13 114	0.07 68	0.07 96	0.09 92	0.10 118	0.15 155	0.05 49	0.16 93	0.12 146	0.28 219	0.12 122	0.20 149	0.08 106	0.11 153	0.09 78	0.11 113	0.24 193	0.12 111	0.16 118	0.11 125	0.21 190	0.11 143	0.08 128	0.07 92	0.15 109	0.15 128	0.16 116	0.15 94

RAFT-Stereo	0.13 114	0.07 68	0.07 96	0.09 92	0.10 118	0.15 155	0.05 49	0.16 93	0.12 146	0.28 219	0.12 122	0.20 149	0.08 106	0.11 153	0.09 78	0.11 113	0.24 193	0.12 111	0.16 118	0.11 125	0.21 190	0.11 143	0.08 128	0.07 92	0.15 109	0.15 128	0.16 116	0.15 94
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet	0.06 19	0.07 68	0.06 71	0.06 49	0.06 51	0.07 67	0.06 80	0.07 29	0.05 22	0.06 22	0.07 47	0.05 18	0.04 28	0.04 36	0.07 21	0.08 28	0.08 20	0.10 69	0.07 16	0.05 18	0.07 19	0.05 19	0.05 69	0.05 33	0.08 26	0.07 21	0.06 22	0.06 23

CVANet_RVC	0.07 31	0.07 68	0.07 96	0.08 76	0.06 51	0.07 67	0.05 49	0.06 19	0.05 22	0.06 22	0.09 85	0.05 18	0.04 28	0.04 36	0.08 46	0.08 28	0.08 20	0.08 28	0.08 25	0.06 27	0.08 24	0.05 19	0.04 46	0.05 33	0.08 26	0.07 21	0.07 27	0.09 36

HITNet	0.09 45	0.07 68	0.06 71	0.08 76	0.08 83	0.08 77	0.05 49	0.11 46	0.07 55	0.19 96	0.08 68	0.12 55	0.06 67	0.07 93	0.08 46	0.08 28	0.13 48	0.11 83	0.10 45	0.06 27	0.10 35	0.09 92	0.06 86	0.06 57	0.12 70	0.11 66	0.16 116	0.13 74
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
gcap-zeroshot	0.13 114	0.08 98	0.05 43	0.08 76	0.10 118	0.11 119	0.09 121	0.18 131	0.09 98	0.28 219	0.08 68	0.20 149	0.06 67	0.10 141	0.09 78	0.12 149	0.23 178	0.11 83	0.27 205	0.12 145	0.20 172	0.11 143	0.07 106	0.08 109	0.12 70	0.17 167	0.17 128	0.18 134

trnet	0.11 81	0.08 98	0.05 43	0.07 69	0.07 66	0.07 67	0.05 49	0.18 131	0.05 22	0.27 203	0.07 47	0.18 123	0.06 67	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.22 169	0.08 28	0.12 61	0.07 40	0.20 172	0.08 60	0.06 86	0.05 33	0.11 62	0.13 89	0.17 128	0.16 108

MSKI-zero shot	0.13 114	0.08 98	0.05 43	0.09 92	0.11 135	0.09 89	0.07 96	0.19 152	0.09 98	0.28 219	0.10 102	0.19 135	0.06 67	0.11 153	0.10 113	0.11 113	0.24 193	0.11 83	0.17 126	0.11 125	0.21 190	0.10 123	0.07 106	0.08 109	0.14 96	0.17 167	0.18 147	0.18 134

cross-raft	0.14 138	0.08 98	0.07 96	0.08 76	0.10 118	0.12 127	0.08 105	0.17 102	0.13 155	0.27 203	0.11 112	0.21 165	0.05 42	0.11 153	0.13 181	0.14 189	0.22 169	0.11 83	0.23 185	0.13 163	0.23 217	0.09 92	0.06 86	0.08 109	0.22 200	0.17 167	0.14 96	0.15 94

rafts_anoy	0.09 45	0.08 98	0.07 96	0.07 69	0.07 66	0.06 53	0.05 49	0.13 69	0.05 22	0.17 71	0.09 85	0.12 55	0.05 42	0.03 22	0.09 78	0.10 71	0.15 67	0.12 111	0.13 81	0.07 40	0.14 82	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.11 62	0.10 42	0.09 44	0.11 57

raftrobust	0.10 70	0.08 98	0.06 71	0.08 76	0.07 66	0.05 39	0.04 40	0.14 79	0.06 38	0.25 176	0.07 47	0.12 55	0.05 42	0.05 52	0.08 46	0.09 44	0.18 112	0.11 83	0.11 51	0.09 85	0.17 132	0.08 60	0.05 69	0.05 33	0.13 79	0.12 76	0.10 49	0.10 48

RALCasStereoNet	0.09 45	0.08 98	0.06 71	0.09 92	0.07 66	0.06 53	0.05 49	0.12 51	0.05 22	0.18 83	0.07 47	0.12 55	0.05 42	0.04 36	0.09 78	0.10 71	0.18 112	0.12 111	0.13 81	0.08 59	0.15 97	0.08 60	0.05 69	0.06 57	0.12 70	0.09 31	0.10 49	0.08 29

RALAANet	0.09 45	0.08 98	0.06 71	0.07 69	0.05 31	0.08 77	0.05 49	0.10 43	0.07 55	0.12 42	0.09 85	0.10 41	0.06 67	0.03 22	0.08 46	0.09 44	0.13 48	0.11 83	0.15 104	0.08 59	0.12 53	0.07 45	0.04 46	0.06 57	0.11 62	0.10 42	0.11 63	0.11 57

UPFNet	0.09 45	0.08 98	0.08 117	0.09 92	0.07 66	0.09 89	0.06 80	0.12 51	0.09 98	0.14 49	0.09 85	0.12 55	0.06 67	0.07 93	0.08 46	0.10 71	0.13 48	0.11 83	0.10 45	0.07 40	0.09 27	0.07 45	0.06 86	0.06 57	0.09 33	0.10 42	0.10 49	0.10 48

CREStereo	0.11 81	0.08 98	0.06 71	0.08 76	0.08 83	0.07 67	0.05 49	0.18 131	0.05 22	0.26 189	0.08 68	0.18 123	0.06 67	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.22 169	0.09 53	0.13 81	0.08 59	0.20 172	0.09 92	0.06 86	0.05 33	0.11 62	0.13 89	0.17 128	0.15 94
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
DMCA-RVC	0.10 70	0.08 98	0.11 158	0.08 76	0.09 102	0.08 77	0.08 105	0.12 51	0.09 98	0.13 46	0.13 134	0.13 71	0.07 89	0.06 65	0.13 181	0.12 149	0.14 61	0.13 137	0.11 51	0.10 106	0.12 53	0.09 92	0.07 106	0.09 131	0.10 47	0.10 42	0.10 49	0.11 57

MSMDNet	0.13 114	0.08 98	0.06 71	0.09 92	0.12 149	0.10 111	0.08 105	0.17 102	0.11 131	0.27 203	0.09 85	0.20 149	0.06 67	0.12 172	0.10 113	0.11 113	0.24 193	0.12 111	0.19 152	0.16 198	0.21 190	0.11 143	0.07 106	0.08 109	0.17 133	0.14 111	0.17 128	0.18 134

iResNetv2_ROB	0.12 104	0.08 98	0.07 96	0.12 135	0.09 102	0.12 127	0.08 105	0.17 102	0.08 72	0.22 117	0.12 122	0.20 149	0.15 184	0.06 65	0.08 46	0.08 28	0.16 80	0.11 83	0.17 126	0.10 106	0.14 82	0.09 92	0.09 147	0.10 147	0.14 96	0.12 76	0.19 157	0.12 67

iResNet_ROB	0.11 81	0.08 98	0.07 96	0.11 124	0.08 83	0.12 127	0.07 96	0.15 84	0.08 72	0.23 133	0.10 102	0.15 86	0.15 184	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.17 93	0.12 111	0.13 81	0.09 85	0.14 82	0.09 92	0.07 106	0.08 109	0.14 96	0.12 76	0.15 107	0.15 94

model_zeroshot	0.14 138	0.09 112	0.06 71	0.10 108	0.10 118	0.14 143	0.08 105	0.20 170	0.12 146	0.28 219	0.08 68	0.21 165	0.06 67	0.11 153	0.09 78	0.12 149	0.26 216	0.13 137	0.27 205	0.11 125	0.20 172	0.13 178	0.11 169	0.09 131	0.17 133	0.17 167	0.18 147	0.18 134

AE-Stereo	0.12 104	0.09 112	0.08 117	0.11 124	0.09 102	0.08 77	0.05 49	0.17 102	0.14 164	0.24 149	0.09 85	0.19 135	0.10 131	0.07 93	0.10 113	0.12 149	0.24 193	0.13 137	0.16 118	0.11 125	0.18 145	0.09 92	0.05 69	0.09 131	0.13 79	0.14 111	0.15 107	0.15 94

iinet-f	0.10 70	0.09 112	0.06 71	0.08 76	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.09 37	0.07 55	0.18 83	0.11 112	0.10 41	0.10 131	0.06 65	0.08 46	0.09 44	0.14 61	0.09 53	0.18 139	0.09 85	0.11 39	0.06 32	0.05 69	0.06 57	0.11 62	0.10 42	0.15 107	0.12 67

raft_robust	0.12 104	0.09 112	0.09 127	0.11 124	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.15 84	0.08 72	0.23 133	0.07 47	0.20 149	0.11 141	0.09 127	0.11 149	0.12 149	0.16 80	0.12 111	0.13 81	0.10 106	0.15 97	0.11 143	0.03 28	0.07 92	0.18 154	0.16 150	0.15 107	0.14 83

MIPNet	0.11 81	0.09 112	0.06 71	0.07 69	0.08 83	0.07 67	0.05 49	0.17 102	0.06 38	0.23 133	0.07 47	0.15 86	0.08 106	0.05 52	0.09 78	0.10 71	0.17 93	0.11 83	0.20 158	0.12 145	0.13 68	0.10 123	0.05 69	0.07 92	0.15 109	0.13 89	0.11 63	0.13 74

IPLGR	0.12 104	0.09 112	0.09 127	0.09 92	0.10 118	0.09 89	0.07 96	0.18 131	0.09 98	0.22 117	0.10 102	0.15 86	0.07 89	0.06 65	0.09 78	0.11 113	0.17 93	0.11 83	0.20 158	0.12 145	0.15 97	0.08 60	0.04 46	0.08 109	0.16 121	0.13 89	0.14 96	0.16 108

LMCR-Stereo	0.13 114	0.09 112	0.07 96	0.11 124	0.08 83	0.11 119	0.09 121	0.18 131	0.09 98	0.19 96	0.14 147	0.19 135	0.14 176	0.10 141	0.09 78	0.11 113	0.20 145	0.13 137	0.19 152	0.10 106	0.18 145	0.10 123	0.08 128	0.08 109	0.15 109	0.13 89	0.18 147	0.17 119

s12784h	0.12 104	0.09 112	0.06 71	0.11 124	0.09 102	0.08 77	0.06 80	0.18 131	0.07 55	0.27 203	0.11 112	0.19 135	0.08 106	0.07 93	0.08 46	0.09 44	0.21 158	0.08 28	0.15 104	0.07 40	0.20 172	0.08 60	0.05 69	0.07 92	0.16 121	0.14 111	0.18 147	0.21 171

sAnonymous2	0.14 138	0.09 112	0.10 145	0.10 108	0.09 102	0.09 89	0.11 149	0.22 188	0.11 131	0.23 133	0.16 171	0.15 86	0.10 131	0.06 65	0.12 162	0.13 168	0.18 112	0.15 176	0.21 169	0.14 174	0.16 112	0.14 185	0.04 46	0.10 147	0.17 133	0.17 167	0.17 128	0.16 108

CroCo_RVC	0.14 138	0.09 112	0.10 145	0.10 108	0.09 102	0.09 89	0.11 149	0.22 188	0.11 131	0.23 133	0.16 171	0.15 86	0.10 131	0.06 65	0.12 162	0.13 168	0.18 112	0.15 176	0.21 169	0.14 174	0.16 112	0.14 185	0.04 46	0.10 147	0.17 133	0.17 167	0.17 128	0.16 108

sCroCo_RVC	0.14 138	0.09 112	0.09 127	0.08 76	0.07 66	0.10 111	0.07 96	0.19 152	0.14 164	0.18 83	0.12 122	0.13 71	0.14 176	0.06 65	0.13 181	0.15 204	0.22 169	0.15 176	0.22 176	0.13 163	0.21 190	0.16 204	0.06 86	0.12 173	0.17 133	0.16 150	0.17 128	0.17 119

UNet	0.10 70	0.09 112	0.08 117	0.10 108	0.08 83	0.09 89	0.08 105	0.15 84	0.08 72	0.17 71	0.09 85	0.13 71	0.09 118	0.07 93	0.09 78	0.10 71	0.16 80	0.13 137	0.12 61	0.08 59	0.11 39	0.09 92	0.08 128	0.09 131	0.11 62	0.13 89	0.10 49	0.11 57

DN-CSS_ROB	0.11 81	0.09 112	0.11 158	0.08 76	0.09 102	0.08 77	0.08 105	0.16 93	0.10 119	0.23 133	0.17 180	0.18 123	0.14 176	0.05 52	0.08 46	0.09 44	0.13 48	0.10 69	0.18 139	0.09 85	0.11 39	0.08 60	0.07 106	0.08 109	0.13 79	0.10 42	0.12 72	0.10 48

EKT-Stereo	0.15 158	0.10 125	0.07 96	0.13 146	0.12 149	0.16 164	0.17 188	0.18 131	0.11 131	0.26 189	0.17 180	0.17 109	0.07 89	0.11 153	0.09 78	0.11 113	0.24 193	0.15 176	0.23 185	0.12 145	0.24 224	0.10 123	0.07 106	0.08 109	0.20 177	0.15 128	0.17 128	0.18 134

LoS	0.15 158	0.10 125	0.08 117	0.10 108	0.11 135	0.09 89	0.07 96	0.50 255	0.05 22	0.32 238	0.36 250	0.36 208	0.06 67	0.09 127	0.09 78	0.10 71	0.20 145	0.09 53	0.14 93	0.11 125	0.21 190	0.09 92	0.07 106	0.07 92	0.17 133	0.11 66	0.20 169	0.21 171
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.11 81	0.10 125	0.08 117	0.09 92	0.10 118	0.09 89	0.06 80	0.14 79	0.08 72	0.18 83	0.15 160	0.09 35	0.06 67	0.08 110	0.09 78	0.10 71	0.17 93	0.13 137	0.14 93	0.10 106	0.11 39	0.09 92	0.08 128	0.08 109	0.13 79	0.12 76	0.10 49	0.11 57

PMTNet	0.11 81	0.10 125	0.06 71	0.12 135	0.09 102	0.07 67	0.06 80	0.18 131	0.06 38	0.28 219	0.06 34	0.18 123	0.04 28	0.07 93	0.09 78	0.11 113	0.19 132	0.09 53	0.14 93	0.08 59	0.17 132	0.09 92	0.07 106	0.05 33	0.13 79	0.12 76	0.17 128	0.15 94

FADNet-RVC-Resample	0.13 114	0.10 125	0.12 171	0.12 135	0.10 118	0.13 136	0.10 138	0.16 93	0.13 155	0.18 83	0.13 134	0.17 109	0.11 141	0.10 141	0.10 113	0.09 44	0.13 48	0.15 176	0.15 104	0.17 203	0.15 97	0.12 161	0.10 160	0.13 183	0.17 133	0.13 89	0.12 72	0.11 57

BEATNet_4x	0.11 81	0.10 125	0.08 117	0.09 92	0.09 102	0.09 89	0.08 105	0.12 51	0.08 72	0.21 113	0.09 85	0.15 86	0.09 118	0.07 93	0.10 113	0.09 44	0.13 48	0.13 137	0.11 51	0.08 59	0.13 68	0.11 143	0.08 128	0.07 92	0.13 79	0.13 89	0.18 147	0.18 134

ADCRef	0.13 114	0.10 125	0.09 127	0.10 108	0.08 83	0.09 89	0.08 105	0.17 102	0.14 164	0.21 113	0.15 160	0.15 86	0.13 162	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.16 80	0.14 162	0.19 152	0.12 145	0.15 97	0.12 161	0.09 147	0.11 159	0.13 79	0.18 180	0.13 83	0.18 134

DeepPrunerF	0.11 81	0.10 125	0.10 145	0.13 146	0.13 161	0.09 89	0.09 121	0.15 84	0.11 131	0.12 42	0.14 147	0.10 41	0.09 118	0.07 93	0.12 162	0.11 113	0.11 36	0.13 137	0.13 81	0.11 125	0.13 68	0.08 60	0.08 128	0.08 109	0.17 133	0.14 111	0.11 63	0.14 83

ADCP+	0.11 81	0.10 125	0.08 117	0.09 92	0.07 66	0.09 89	0.08 105	0.13 69	0.11 131	0.16 62	0.12 122	0.18 123	0.08 106	0.07 93	0.10 113	0.09 44	0.16 80	0.11 83	0.14 93	0.09 85	0.12 53	0.09 92	0.08 128	0.08 109	0.11 62	0.15 128	0.11 63	0.11 57

RASNet	0.11 81	0.10 125	0.09 127	0.10 108	0.07 66	0.08 77	0.08 105	0.19 152	0.09 98	0.17 71	0.10 102	0.13 71	0.08 106	0.06 65	0.08 46	0.10 71	0.15 67	0.09 53	0.12 61	0.06 27	0.15 97	0.09 92	0.05 69	0.10 147	0.13 79	0.11 66	0.17 128	0.17 119

DISCO	0.10 70	0.10 125	0.08 117	0.10 108	0.09 102	0.11 119	0.09 121	0.10 43	0.08 72	0.15 56	0.10 102	0.12 55	0.07 89	0.06 65	0.09 78	0.11 113	0.15 67	0.10 69	0.14 93	0.10 106	0.12 53	0.10 123	0.06 86	0.09 131	0.14 96	0.11 66	0.13 83	0.11 57

GLC_STEREO	0.13 114	0.11 136	0.12 171	0.12 135	0.11 135	0.10 111	0.10 138	0.19 152	0.07 55	0.25 176	0.13 134	0.12 55	0.07 89	0.07 93	0.08 46	0.12 149	0.24 193	0.11 83	0.17 126	0.09 85	0.27 237	0.15 196	0.07 106	0.07 92	0.15 109	0.09 31	0.20 169	0.12 67

DAS	0.19 188	0.11 136	0.09 127	0.24 207	0.19 200	0.18 181	0.20 200	0.23 196	0.18 190	0.24 149	0.14 147	0.38 211	0.21 202	0.09 127	0.12 162	0.11 113	0.25 208	0.16 186	0.22 176	0.15 188	0.20 172	0.14 185	0.18 204	0.13 183	0.19 167	0.17 167	0.23 187	0.29 198

SepStereo	0.19 188	0.11 136	0.09 127	0.24 207	0.19 200	0.18 181	0.20 200	0.23 196	0.18 190	0.24 149	0.14 147	0.38 211	0.21 202	0.09 127	0.12 162	0.11 113	0.25 208	0.16 186	0.22 176	0.15 188	0.20 172	0.14 185	0.18 204	0.13 183	0.19 167	0.17 167	0.23 187	0.29 198

CFNet_pseudo	0.13 114	0.11 136	0.11 158	0.14 153	0.11 135	0.12 127	0.11 149	0.19 152	0.12 146	0.24 149	0.14 147	0.16 105	0.15 184	0.08 110	0.09 78	0.10 71	0.16 80	0.13 137	0.13 81	0.08 59	0.15 97	0.08 60	0.08 128	0.09 131	0.15 109	0.14 111	0.19 157	0.20 157

ADLNet	0.12 104	0.11 136	0.08 117	0.12 135	0.10 118	0.16 164	0.12 159	0.14 79	0.07 55	0.13 46	0.10 102	0.25 189	0.10 131	0.28 230	0.09 78	0.10 71	0.17 93	0.09 53	0.13 81	0.09 85	0.11 39	0.08 60	0.13 186	0.06 57	0.13 79	0.12 76	0.12 72	0.14 83

GES	0.14 138	0.11 136	0.07 96	0.09 92	0.11 135	0.15 155	0.09 121	0.20 170	0.09 98	0.23 133	0.12 122	0.17 109	0.11 141	0.14 189	0.10 113	0.10 71	0.23 178	0.14 162	0.24 191	0.14 174	0.17 132	0.17 207	0.11 169	0.09 131	0.15 109	0.14 111	0.21 182	0.20 157

FINET	0.12 104	0.11 136	0.12 171	0.12 135	0.10 118	0.11 119	0.13 164	0.15 84	0.12 146	0.13 46	0.12 122	0.13 71	0.09 118	0.09 127	0.15 205	0.13 168	0.15 67	0.11 83	0.16 118	0.09 85	0.13 68	0.10 123	0.10 160	0.10 147	0.12 70	0.10 42	0.13 83	0.12 67

psm_up	0.14 138	0.11 136	0.13 180	0.15 165	0.12 149	0.14 143	0.11 149	0.20 170	0.16 177	0.19 96	0.12 122	0.15 86	0.17 193	0.10 141	0.12 162	0.12 149	0.19 132	0.13 137	0.17 126	0.11 125	0.15 97	0.09 92	0.10 160	0.16 203	0.18 154	0.16 150	0.17 128	0.20 157

RTSC	0.14 138	0.11 136	0.10 145	0.12 135	0.11 135	0.12 127	0.10 138	0.16 93	0.13 155	0.18 83	0.13 134	0.15 86	0.13 162	0.08 110	0.11 149	0.13 168	0.20 145	0.13 137	0.21 169	0.12 145	0.16 112	0.12 161	0.07 106	0.10 147	0.16 121	0.16 150	0.21 182	0.32 209

CFNet	0.12 104	0.11 136	0.08 117	0.14 153	0.12 149	0.11 119	0.09 121	0.19 152	0.10 119	0.18 83	0.12 122	0.25 189	0.10 131	0.08 110	0.08 46	0.09 44	0.17 93	0.12 111	0.12 61	0.09 85	0.11 39	0.08 60	0.06 86	0.09 131	0.15 109	0.12 76	0.13 83	0.13 74

NVstereo2D	0.15 158	0.11 136	0.11 158	0.19 188	0.14 171	0.21 205	0.24 218	0.13 69	0.11 131	0.16 62	0.14 147	0.10 41	0.07 89	0.39 244	0.11 149	0.11 113	0.21 158	0.14 162	0.15 104	0.10 106	0.12 53	0.08 60	0.24 224	0.08 109	0.14 96	0.12 76	0.14 96	0.12 67

MLCV	0.14 138	0.11 136	0.09 127	0.16 169	0.12 149	0.14 143	0.11 149	0.21 180	0.10 119	0.24 149	0.13 134	0.21 165	0.14 176	0.08 110	0.09 78	0.10 71	0.19 132	0.11 83	0.19 152	0.09 85	0.17 132	0.08 60	0.10 160	0.09 131	0.16 121	0.13 89	0.16 116	0.19 149

iResNet	0.16 175	0.11 136	0.09 127	0.15 165	0.13 161	0.17 173	0.12 159	0.21 180	0.14 164	0.25 176	0.13 134	0.35 206	0.32 230	0.08 110	0.10 113	0.11 113	0.20 145	0.12 111	0.25 195	0.14 174	0.18 145	0.11 143	0.12 180	0.13 183	0.18 154	0.14 111	0.20 169	0.18 134

MyStereo04	0.14 138	0.12 149	0.10 145	0.08 76	0.09 102	0.10 111	0.08 105	0.22 188	0.19 198	0.24 149	0.16 171	0.23 180	0.11 141	0.04 36	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.12 111	0.21 169	0.12 145	0.16 112	0.11 143	0.06 86	0.11 159	0.21 190	0.12 76	0.16 116	0.15 94

CASS	0.15 158	0.12 149	0.10 145	0.14 153	0.12 149	0.16 164	0.10 138	0.19 152	0.15 172	0.26 189	0.12 122	0.20 149	0.12 149	0.09 127	0.11 149	0.12 149	0.23 178	0.12 111	0.23 185	0.09 85	0.19 155	0.10 123	0.07 106	0.09 131	0.23 206	0.14 111	0.19 157	0.22 174
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 138	0.12 149	0.07 96	0.25 209	0.10 118	0.19 191	0.09 121	0.17 102	0.08 72	0.17 71	0.08 68	0.33 203	0.08 106	0.06 65	0.10 113	0.11 113	0.24 193	0.11 83	0.25 195	0.09 85	0.15 97	0.09 92	0.06 86	0.09 131	0.17 133	0.13 89	0.18 147	0.15 94

GwcNet-ADL	0.17 178	0.12 149	0.11 158	0.19 188	0.14 171	0.17 173	0.14 170	0.21 180	0.14 164	0.24 149	0.17 180	0.32 202	0.16 189	0.19 209	0.11 149	0.14 189	0.22 169	0.15 176	0.23 185	0.13 163	0.18 145	0.11 143	0.05 69	0.10 147	0.18 154	0.15 128	0.19 157	0.21 171

GANet-ADL	0.15 158	0.12 149	0.09 127	0.14 153	0.12 149	0.16 164	0.12 159	0.20 170	0.10 119	0.25 176	0.15 160	0.22 178	0.12 149	0.21 216	0.09 78	0.11 113	0.25 208	0.14 162	0.20 158	0.14 174	0.19 155	0.09 92	0.08 128	0.10 147	0.17 133	0.15 128	0.20 169	0.17 119

TestStereo	0.13 114	0.12 149	0.10 145	0.11 124	0.08 83	0.11 119	0.10 138	0.18 131	0.11 131	0.24 149	0.13 134	0.20 149	0.08 106	0.06 65	0.11 149	0.10 71	0.20 145	0.11 83	0.20 158	0.10 106	0.21 190	0.10 123	0.06 86	0.12 173	0.19 167	0.11 66	0.12 72	0.13 74

pcwnet_v2	0.15 158	0.12 149	0.12 171	0.16 169	0.14 171	0.17 173	0.14 170	0.20 170	0.13 155	0.22 117	0.14 147	0.19 135	0.18 195	0.12 172	0.10 113	0.12 149	0.18 112	0.13 137	0.17 126	0.12 145	0.16 112	0.11 143	0.09 147	0.10 147	0.19 167	0.20 197	0.19 157	0.27 194

GMStereo	0.12 104	0.12 149	0.07 96	0.11 124	0.11 135	0.13 136	0.09 121	0.17 102	0.10 119	0.17 71	0.13 134	0.21 165	0.11 141	0.07 93	0.10 113	0.09 44	0.17 93	0.10 69	0.17 126	0.12 145	0.14 82	0.09 92	0.07 106	0.09 131	0.14 96	0.13 89	0.15 107	0.12 67
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.14 138	0.12 149	0.11 158	0.13 146	0.11 135	0.14 143	0.10 138	0.17 102	0.15 172	0.22 117	0.16 171	0.21 165	0.12 149	0.09 127	0.10 113	0.11 113	0.16 80	0.13 137	0.17 126	0.12 145	0.18 145	0.13 178	0.11 169	0.11 159	0.16 121	0.15 128	0.16 116	0.16 108

HSM-Net_RVC	0.15 158	0.12 149	0.10 145	0.17 177	0.13 161	0.14 143	0.10 138	0.18 131	0.14 164	0.25 176	0.18 193	0.28 194	0.16 189	0.11 153	0.11 149	0.11 113	0.19 132	0.13 137	0.16 118	0.11 125	0.17 132	0.11 143	0.08 128	0.11 159	0.19 167	0.16 150	0.23 187	0.24 181
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.13 114	0.12 149	0.10 145	0.14 153	0.11 135	0.14 143	0.09 121	0.17 102	0.09 98	0.19 96	0.13 134	0.21 165	0.09 118	0.09 127	0.10 113	0.13 168	0.18 112	0.13 137	0.15 104	0.11 125	0.16 112	0.08 60	0.06 86	0.09 131	0.15 109	0.12 76	0.16 116	0.17 119

HSM	0.14 138	0.12 149	0.09 127	0.14 153	0.13 161	0.12 127	0.10 138	0.18 131	0.10 119	0.23 133	0.15 160	0.18 123	0.14 176	0.08 110	0.10 113	0.10 71	0.21 158	0.12 111	0.17 126	0.12 145	0.18 145	0.10 123	0.07 106	0.08 109	0.17 133	0.15 128	0.17 128	0.18 134

DLCB_ROB	0.13 114	0.12 149	0.11 158	0.10 108	0.10 118	0.10 111	0.09 121	0.16 93	0.11 131	0.18 83	0.17 180	0.19 135	0.13 162	0.11 153	0.11 149	0.10 71	0.17 93	0.13 137	0.13 81	0.10 106	0.17 132	0.10 123	0.09 147	0.12 173	0.27 218	0.16 150	0.16 116	0.13 74

UDGNet	0.15 158	0.13 162	0.09 127	0.18 182	0.17 189	0.16 164	0.19 198	0.15 84	0.11 131	0.16 62	0.14 147	0.15 86	0.05 42	0.45 245	0.09 78	0.10 71	0.17 93	0.12 111	0.14 93	0.09 85	0.17 132	0.09 92	0.28 247	0.07 92	0.17 133	0.15 128	0.12 72	0.13 74

AACVNet	0.14 138	0.13 162	0.10 145	0.13 146	0.13 161	0.14 143	0.10 138	0.19 152	0.11 131	0.22 117	0.17 180	0.13 71	0.10 131	0.09 127	0.11 149	0.11 113	0.21 158	0.13 137	0.17 126	0.12 145	0.16 112	0.11 143	0.11 169	0.11 159	0.17 133	0.13 89	0.14 96	0.16 108

PSMNet-ADL	0.18 183	0.13 162	0.13 180	0.16 169	0.14 171	0.17 173	0.16 180	0.20 170	0.21 214	0.27 203	0.19 202	0.29 199	0.25 212	0.18 205	0.14 195	0.14 189	0.23 178	0.14 162	0.22 176	0.14 174	0.19 155	0.11 143	0.10 160	0.11 159	0.20 177	0.15 128	0.23 187	0.19 149

ICVP	0.15 158	0.13 162	0.14 189	0.12 135	0.12 149	0.13 136	0.10 138	0.17 102	0.12 146	0.17 71	0.13 134	0.18 123	0.12 149	0.09 127	0.12 162	0.13 168	0.18 112	0.15 176	0.15 104	0.14 174	0.17 132	0.13 178	0.20 212	0.11 159	0.19 167	0.19 193	0.17 128	0.16 108
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 138	0.13 162	0.10 145	0.11 124	0.12 149	0.12 127	0.11 149	0.18 131	0.13 155	0.24 149	0.16 171	0.18 123	0.10 131	0.06 65	0.12 162	0.11 113	0.20 145	0.17 198	0.23 185	0.13 163	0.15 97	0.13 178	0.07 106	0.11 159	0.20 177	0.14 111	0.13 83	0.19 149

APVNet	0.15 158	0.13 162	0.11 158	0.14 153	0.16 182	0.14 143	0.13 164	0.19 152	0.11 131	0.14 49	0.13 134	0.17 109	0.09 118	0.16 200	0.15 205	0.15 204	0.21 158	0.14 162	0.22 176	0.15 188	0.15 97	0.12 161	0.07 106	0.12 173	0.16 121	0.15 128	0.19 157	0.17 119

DSFCA	0.11 81	0.13 162	0.09 127	0.10 108	0.08 83	0.11 119	0.11 149	0.12 51	0.09 98	0.12 42	0.13 134	0.14 81	0.07 89	0.05 52	0.09 78	0.11 113	0.15 67	0.13 137	0.16 118	0.10 106	0.13 68	0.12 161	0.07 106	0.09 131	0.12 70	0.13 89	0.10 49	0.13 74

FADNet-RVC	0.14 138	0.13 162	0.10 145	0.18 182	0.11 135	0.14 143	0.09 121	0.21 180	0.09 98	0.19 96	0.17 180	0.17 109	0.12 149	0.11 153	0.14 195	0.15 204	0.18 112	0.13 137	0.18 139	0.15 188	0.12 53	0.12 161	0.12 180	0.11 159	0.20 177	0.16 150	0.14 96	0.14 83

AF-Net	0.15 158	0.13 162	0.13 180	0.14 153	0.18 195	0.15 155	0.14 170	0.17 102	0.16 177	0.17 71	0.21 211	0.18 123	0.12 149	0.10 141	0.17 216	0.16 212	0.13 48	0.14 162	0.15 104	0.11 125	0.11 39	0.10 123	0.13 186	0.10 147	0.14 96	0.15 128	0.20 169	0.14 83

Nwc_Net	0.15 158	0.13 162	0.13 180	0.14 153	0.18 195	0.15 155	0.14 170	0.17 102	0.16 177	0.17 71	0.21 211	0.18 123	0.12 149	0.10 141	0.17 216	0.16 212	0.13 48	0.14 162	0.15 104	0.11 125	0.11 39	0.10 123	0.13 186	0.10 147	0.14 96	0.15 128	0.20 169	0.14 83

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 114	0.13 162	0.13 180	0.14 153	0.15 179	0.13 136	0.20 200	0.13 69	0.15 172	0.16 62	0.16 171	0.21 165	0.09 118	0.15 197	0.10 113	0.12 149	0.15 67	0.12 111	0.11 51	0.09 85	0.11 39	0.09 92	0.08 128	0.08 109	0.13 79	0.13 89	0.11 63	0.15 94
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.14 138	0.13 162	0.11 158	0.12 135	0.11 135	0.10 111	0.09 121	0.17 102	0.12 146	0.21 113	0.18 193	0.15 86	0.13 162	0.08 110	0.12 162	0.11 113	0.19 132	0.15 176	0.19 152	0.11 125	0.17 132	0.14 185	0.10 160	0.11 159	0.17 133	0.16 150	0.17 128	0.19 149

PDISCO_ROB	0.12 104	0.13 162	0.13 180	0.10 108	0.08 83	0.09 89	0.09 121	0.09 37	0.08 72	0.11 40	0.10 102	0.06 25	0.05 42	0.05 52	0.09 78	0.11 113	0.14 61	0.16 186	0.09 37	0.10 106	0.14 82	0.12 161	0.04 46	0.08 109	0.16 121	0.21 202	0.32 218	0.19 149

SACVNet	0.15 158	0.14 175	0.13 180	0.16 169	0.13 161	0.14 143	0.12 159	0.19 152	0.17 185	0.19 96	0.17 180	0.14 81	0.07 89	0.14 189	0.13 181	0.13 168	0.19 132	0.16 186	0.20 158	0.13 163	0.16 112	0.14 185	0.12 180	0.13 183	0.20 177	0.18 180	0.19 157	0.17 119

FADNet_RVC	0.18 183	0.14 175	0.13 180	0.20 192	0.15 179	0.14 143	0.13 164	0.24 201	0.14 164	0.24 149	0.17 180	0.27 192	0.21 202	0.14 189	0.14 195	0.12 149	0.19 132	0.17 198	0.31 215	0.15 188	0.19 155	0.14 185	0.11 169	0.14 192	0.20 177	0.21 202	0.18 147	0.22 174

STTStereo	0.13 114	0.14 175	0.17 210	0.13 146	0.15 179	0.13 136	0.20 200	0.13 69	0.13 155	0.15 56	0.15 160	0.17 109	0.10 131	0.11 153	0.12 162	0.12 149	0.15 67	0.14 162	0.13 81	0.11 125	0.12 53	0.10 123	0.07 106	0.09 131	0.15 109	0.13 89	0.12 72	0.16 108

RP	0.15 158	0.14 175	0.15 196	0.17 177	0.14 171	0.17 173	0.16 180	0.19 152	0.17 185	0.14 49	0.16 171	0.16 105	0.15 184	0.11 153	0.13 181	0.12 149	0.15 67	0.12 111	0.15 104	0.12 145	0.12 53	0.12 161	0.10 160	0.12 173	0.17 133	0.15 128	0.20 169	0.18 134

CBMV_ROB	0.21 200	0.14 175	0.15 196	0.26 211	0.22 211	0.21 205	0.22 211	0.28 213	0.17 185	0.26 189	0.17 180	0.28 194	0.17 193	0.26 224	0.11 149	0.12 149	0.26 216	0.17 198	0.18 139	0.16 198	0.21 190	0.19 223	0.26 231	0.20 213	0.24 208	0.25 228	0.25 200	0.33 212

NOSS_ROB	0.21 200	0.14 175	0.15 196	0.20 192	0.19 200	0.20 196	0.22 211	0.29 219	0.18 190	0.25 176	0.15 160	0.21 165	0.13 162	0.27 229	0.13 181	0.14 189	0.26 216	0.21 222	0.22 176	0.17 203	0.23 217	0.22 235	0.26 231	0.24 228	0.26 215	0.22 210	0.24 195	0.26 190

pmcnn	0.19 188	0.14 175	0.11 158	0.18 182	0.13 161	0.19 191	0.16 180	0.20 170	0.18 190	0.26 189	0.14 147	0.35 206	0.25 212	0.09 127	0.09 78	0.11 113	0.25 208	0.14 162	0.24 191	0.14 174	0.22 206	0.14 185	0.11 169	0.11 159	0.21 190	0.18 180	0.39 234	0.45 235

Anonymous3	0.18 183	0.15 182	0.11 158	0.15 165	0.10 118	0.14 143	0.11 149	0.22 188	0.19 198	0.27 203	0.15 160	0.27 192	0.12 149	0.13 185	0.25 235	0.17 219	0.23 178	0.18 209	0.26 200	0.17 203	0.24 224	0.20 227	0.09 147	0.10 147	0.21 190	0.20 197	0.22 186	0.20 157

SFCPSM	0.20 195	0.15 182	0.12 171	0.22 198	0.16 182	0.20 196	0.18 191	0.22 188	0.20 209	0.26 189	0.24 224	0.34 205	0.33 233	0.14 189	0.12 162	0.12 149	0.24 193	0.16 186	0.32 217	0.19 214	0.19 155	0.13 178	0.14 191	0.12 173	0.21 190	0.17 167	0.20 169	0.25 187

FADNet	0.16 175	0.15 182	0.10 145	0.20 192	0.10 118	0.19 191	0.13 164	0.20 170	0.13 155	0.22 117	0.24 224	0.17 109	0.14 176	0.12 172	0.17 216	0.16 212	0.16 80	0.14 162	0.23 185	0.20 218	0.16 112	0.12 161	0.11 169	0.11 159	0.21 190	0.18 180	0.16 116	0.15 94

stereogan	0.16 175	0.15 182	0.15 196	0.16 169	0.18 195	0.18 181	0.16 180	0.20 170	0.19 198	0.14 49	0.16 171	0.20 149	0.18 195	0.13 185	0.14 195	0.13 168	0.16 80	0.14 162	0.17 126	0.14 174	0.14 82	0.12 161	0.13 186	0.13 183	0.16 121	0.16 150	0.23 187	0.18 134

ccs_rob	0.20 195	0.15 182	0.11 158	0.26 211	0.16 182	0.26 217	0.20 200	0.22 188	0.16 177	0.25 176	0.24 224	0.57 231	0.24 210	0.17 201	0.12 162	0.13 168	0.23 178	0.15 176	0.21 169	0.15 188	0.21 190	0.11 143	0.12 180	0.11 159	0.20 177	0.16 150	0.18 147	0.24 181

HBP-ISP	0.21 200	0.16 187	0.12 171	0.26 211	0.22 211	0.22 208	0.17 188	0.29 219	0.18 190	0.27 203	0.18 193	0.21 165	0.12 149	0.28 230	0.10 113	0.14 189	0.26 216	0.19 214	0.20 158	0.12 145	0.22 206	0.23 238	0.26 231	0.23 220	0.24 208	0.24 222	0.23 187	0.26 190

dad	0.18 183	0.16 187	0.11 158	0.36 222	0.16 182	0.24 214	0.21 210	0.24 201	0.09 98	0.22 117	0.11 112	0.38 211	0.11 141	0.08 110	0.12 162	0.10 71	0.27 226	0.12 111	0.29 210	0.10 106	0.19 155	0.12 161	0.08 128	0.13 183	0.18 154	0.14 111	0.31 216	0.22 174

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 235	0.16 187	0.12 171	0.26 211	0.22 211	0.22 208	0.27 225	0.24 201	0.15 172	0.24 149	0.16 171	4.24 285	0.22 209	0.19 209	0.13 181	0.13 168	0.34 244	0.22 228	0.31 215	0.20 218	0.23 217	0.18 215	0.22 216	0.14 192	0.20 177	0.19 193	0.21 182	0.24 181

NCC-stereo	0.17 178	0.16 187	0.16 202	0.16 169	0.17 189	0.18 181	0.18 191	0.19 152	0.20 209	0.16 62	0.19 202	0.21 165	0.21 202	0.12 172	0.20 228	0.18 226	0.18 112	0.19 214	0.18 139	0.15 188	0.15 97	0.15 196	0.15 193	0.12 173	0.18 154	0.17 167	0.24 195	0.20 157

Abc-Net	0.17 178	0.16 187	0.16 202	0.16 169	0.17 189	0.18 181	0.18 191	0.19 152	0.20 209	0.16 62	0.19 202	0.21 165	0.21 202	0.12 172	0.20 228	0.18 226	0.18 112	0.19 214	0.18 139	0.15 188	0.15 97	0.15 196	0.15 193	0.12 173	0.18 154	0.17 167	0.24 195	0.20 157
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.20 195	0.16 187	0.14 189	0.17 177	0.14 171	0.20 196	0.15 175	0.23 196	0.26 228	0.15 56	0.14 147	0.14 81	0.20 200	0.11 153	0.13 181	0.15 204	0.24 193	0.17 198	0.34 223	0.24 231	0.22 206	0.15 196	0.09 147	0.15 195	0.28 224	0.27 239	0.28 209	0.55 245

RTSA	0.20 195	0.16 187	0.14 189	0.17 177	0.14 171	0.20 196	0.15 175	0.23 196	0.26 228	0.15 56	0.14 147	0.14 81	0.20 200	0.11 153	0.13 181	0.15 204	0.24 193	0.17 198	0.34 223	0.24 231	0.22 206	0.15 196	0.09 147	0.15 195	0.28 224	0.27 239	0.28 209	0.55 245

AnyNet_C32	0.20 195	0.16 187	0.15 196	0.17 177	0.17 189	0.19 191	0.16 180	0.25 205	0.22 215	0.25 176	0.23 221	0.23 180	0.18 195	0.14 189	0.19 225	0.18 226	0.28 233	0.22 228	0.29 210	0.18 210	0.27 237	0.21 232	0.16 196	0.17 208	0.22 200	0.20 197	0.21 182	0.23 178

HCRNet	0.11 81	0.17 195	0.06 71	0.22 198	0.08 83	0.15 155	0.08 105	0.13 69	0.04 13	0.46 259	0.12 122	0.24 188	0.07 89	0.07 93	0.08 46	0.06 11	0.14 61	0.08 28	0.20 158	0.08 59	0.09 27	0.05 19	0.11 169	0.06 57	0.06 13	0.05 9	0.05 15	0.08 29

RGC	0.19 188	0.17 195	0.17 210	0.19 188	0.20 205	0.20 196	0.15 175	0.22 188	0.26 228	0.17 71	0.20 206	0.21 165	0.24 210	0.15 197	0.23 232	0.18 226	0.18 112	0.16 186	0.18 139	0.16 198	0.17 132	0.13 178	0.12 180	0.15 195	0.20 177	0.21 202	0.23 187	0.24 181

SHD	0.21 200	0.17 195	0.20 223	0.18 182	0.16 182	0.18 181	0.20 200	0.26 207	0.16 177	0.27 203	0.18 193	0.23 180	0.31 227	0.17 201	0.14 195	0.14 189	0.19 132	0.17 198	0.32 217	0.17 203	0.20 172	0.17 207	0.16 196	0.16 203	0.23 206	0.28 241	0.25 200	0.43 231

ADCPNet	0.22 205	0.17 195	0.16 202	0.20 192	0.19 200	0.20 196	0.18 191	0.27 210	0.23 217	0.26 189	0.22 216	0.26 191	0.28 220	0.15 197	0.16 210	0.17 219	0.24 193	0.17 198	0.32 217	0.23 228	0.24 224	0.19 223	0.17 202	0.21 216	0.25 212	0.22 210	0.27 207	0.33 212

UCFNet_RVC	0.15 158	0.17 195	0.12 171	0.16 169	0.14 171	0.17 173	0.11 149	0.17 102	0.12 146	0.20 104	0.13 134	0.28 194	0.12 149	0.10 141	0.11 149	0.13 168	0.18 112	0.13 137	0.17 126	0.12 145	0.16 112	0.09 92	0.10 160	0.11 159	0.18 154	0.15 128	0.17 128	0.19 149

NCCL2	0.17 178	0.17 195	0.16 202	0.13 146	0.13 161	0.13 136	0.12 159	0.21 180	0.17 185	0.22 117	0.15 160	0.23 180	0.13 162	0.09 127	0.15 205	0.16 212	0.18 112	0.17 198	0.19 152	0.17 203	0.21 190	0.17 207	0.11 169	0.16 203	0.25 212	0.26 235	0.20 169	0.24 181

ADCMid	0.21 200	0.18 201	0.17 210	0.18 182	0.19 200	0.20 196	0.16 180	0.29 219	0.25 223	0.24 149	0.19 202	0.36 208	0.21 202	0.12 172	0.16 210	0.16 212	0.25 208	0.18 209	0.37 228	0.19 214	0.24 224	0.18 215	0.17 202	0.15 195	0.24 208	0.20 197	0.25 200	0.29 198

SGM-Forest	0.19 188	0.18 201	0.16 202	0.23 201	0.18 195	0.20 196	0.18 191	0.23 196	0.17 185	0.20 104	0.15 160	0.23 180	0.18 195	0.22 217	0.17 216	0.18 226	0.19 132	0.17 198	0.18 139	0.15 188	0.17 132	0.18 215	0.25 226	0.18 211	0.22 200	0.18 180	0.25 200	0.24 181
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.22 205	0.18 201	0.17 210	0.23 201	0.21 208	0.20 196	0.18 191	0.27 210	0.19 198	0.28 219	0.11 112	0.29 199	0.13 162	0.24 219	0.13 181	0.14 189	0.24 193	0.18 209	0.20 158	0.16 198	0.21 190	0.18 215	0.24 224	0.23 220	0.26 215	0.22 210	0.35 225	0.40 225
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	0.26 215	0.19 204	0.17 210	0.38 229	0.36 239	0.30 220	0.25 222	0.26 207	0.18 190	0.27 203	0.25 230	0.33 203	0.36 237	0.26 224	0.16 210	0.15 204	0.26 216	0.23 231	0.33 220	0.21 220	0.22 206	0.19 223	0.22 216	0.22 218	0.21 190	0.22 210	0.32 218	0.42 228

PS-NSSS	0.17 178	0.19 204	0.17 210	0.23 201	0.18 195	0.18 181	0.16 180	0.22 188	0.13 155	0.23 133	0.20 206	0.44 216	0.08 106	0.11 153	0.12 162	0.10 71	0.13 48	0.13 137	0.26 200	0.11 125	0.11 39	0.07 45	0.18 204	0.15 195	0.17 133	0.21 202	0.13 83	0.20 157

DPSNet	0.39 239	0.19 204	0.17 210	0.27 217	0.25 221	0.29 219	0.19 198	0.26 207	0.24 218	0.18 83	0.17 180	2.16 279	0.43 244	0.10 141	0.17 216	0.15 204	0.35 246	0.28 244	2.04 281	0.27 237	0.25 232	0.16 204	0.28 247	0.25 232	0.38 246	0.24 222	0.39 234	0.51 241

DDUNet	0.26 215	0.20 207	0.12 171	0.37 224	0.30 233	0.40 238	0.47 245	0.20 170	0.16 177	0.16 62	0.25 230	0.16 105	0.08 106	1.63 262	0.13 181	0.14 189	0.21 158	0.14 162	0.25 195	0.13 163	0.18 145	0.12 161	0.25 226	0.15 195	0.17 133	0.18 180	0.18 147	0.22 174

UDG	0.26 215	0.20 207	0.13 180	0.38 229	0.31 234	0.38 236	0.51 248	0.19 152	0.16 177	0.19 96	0.23 221	0.17 109	0.09 118	1.45 258	0.14 195	0.13 168	0.27 226	0.16 186	0.26 200	0.13 163	0.21 190	0.13 178	0.25 226	0.12 173	0.20 177	0.20 197	0.20 169	0.19 149

NaN_ROB	0.19 188	0.20 207	0.19 220	0.20 192	0.20 205	0.16 164	0.15 175	0.27 210	0.19 198	0.23 133	0.18 193	0.47 222	0.16 189	0.11 153	0.13 181	0.12 149	0.15 67	0.14 162	0.21 169	0.19 214	0.13 68	0.10 123	0.09 147	0.20 213	0.24 208	0.21 202	0.26 204	0.28 197

LE_ROB	0.40 240	0.20 207	0.16 202	0.41 235	0.43 244	0.33 229	0.44 242	0.34 232	0.29 238	0.32 238	0.21 211	1.25 267	1.40 281	0.11 153	0.10 113	0.11 113	0.21 158	0.13 137	0.20 158	0.13 163	0.22 206	0.12 161	0.12 180	0.14 192	0.36 243	0.31 245	1.39 281	1.32 279

PWC_ROB	0.22 205	0.20 207	0.14 189	0.18 182	0.17 189	0.16 164	0.20 200	0.21 180	0.26 228	0.15 56	0.20 206	0.28 194	0.62 256	0.13 185	0.12 162	0.13 168	0.27 226	0.18 209	0.36 227	0.18 210	0.22 206	0.17 207	0.16 196	0.24 228	0.19 167	0.18 180	0.24 195	0.43 231

PA-Net	0.19 188	0.21 212	0.25 234	0.14 153	0.20 205	0.18 181	0.20 200	0.21 180	0.19 198	0.18 83	0.14 147	0.17 109	0.21 202	0.26 224	0.16 210	0.18 226	0.15 67	0.19 214	0.13 81	0.17 203	0.14 82	0.15 196	0.10 160	0.16 203	0.17 133	0.25 228	0.17 128	0.35 214
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	0.30 227	0.21 212	0.21 229	0.25 209	0.21 208	0.31 222	0.22 211	0.30 222	0.31 243	0.27 203	0.26 232	1.39 269	0.38 240	0.22 217	0.14 195	0.14 189	0.26 216	0.21 222	0.30 214	0.21 220	0.24 224	0.20 227	0.31 251	0.23 220	0.33 237	0.24 222	0.35 225	0.48 237

XPNet_ROB	0.18 183	0.21 212	0.14 189	0.15 165	0.16 182	0.15 155	0.15 175	0.15 84	0.14 164	0.19 96	0.18 193	0.49 223	0.13 162	0.11 153	0.13 181	0.14 189	0.25 208	0.16 186	0.18 139	0.14 174	0.17 132	0.18 215	0.13 186	0.13 183	0.17 133	0.17 167	0.31 216	0.29 198

S-Stereo	0.30 227	0.22 215	0.17 210	0.41 235	0.39 241	0.41 239	0.37 231	0.25 205	0.25 223	0.26 189	0.44 254	0.54 230	0.36 237	0.24 219	0.16 210	0.14 189	0.27 226	0.27 240	0.34 223	0.28 238	0.23 217	0.22 235	0.53 256	0.23 220	0.22 200	0.19 193	0.27 207	0.38 218

ADCS	0.28 223	0.22 215	0.21 229	0.26 211	0.24 218	0.25 215	0.23 215	0.36 236	0.30 240	0.23 133	0.27 235	0.46 221	0.35 236	0.20 214	0.19 225	0.18 226	0.32 239	0.24 234	0.48 238	0.28 238	0.36 250	0.28 247	0.19 209	0.23 220	0.31 231	0.25 228	0.30 213	0.41 227

AnyNet_C01	0.31 230	0.22 215	0.20 223	0.22 198	0.26 223	0.25 215	0.24 218	0.37 239	0.37 251	0.26 189	0.28 238	0.49 223	0.33 233	0.18 205	0.28 242	0.21 237	0.38 250	0.32 249	0.64 245	0.32 248	0.39 252	0.31 254	0.26 231	0.25 232	0.33 237	0.32 246	0.34 223	0.44 234

SGM-ForestM	0.24 211	0.22 215	0.16 202	0.37 224	0.24 218	0.32 224	0.24 218	0.28 213	0.20 209	0.23 133	0.17 180	0.51 227	0.25 212	0.20 214	0.12 162	0.13 168	0.23 178	0.16 186	0.24 191	0.14 174	0.19 155	0.16 204	0.21 215	0.16 203	0.35 241	0.24 222	0.51 244	0.35 214

edge stereo	0.31 230	0.23 219	0.20 223	0.41 235	0.35 237	0.42 241	0.39 238	0.38 241	0.22 215	0.23 133	0.38 251	0.69 239	0.33 233	0.30 236	0.15 205	0.16 212	0.31 238	0.21 222	0.42 232	0.21 220	0.23 217	0.17 207	0.25 226	0.22 218	0.27 218	0.23 217	0.39 234	0.55 245

SAMSARA	0.48 245	0.23 219	0.39 252	0.23 201	0.23 215	0.22 208	0.22 211	0.44 253	0.38 253	0.31 236	0.21 211	0.30 201	0.47 247	0.17 201	0.32 246	0.34 252	0.25 208	0.32 249	0.46 237	0.32 248	0.47 266	0.52 275	0.15 193	0.33 247	1.39 285	1.54 283	1.41 282	1.46 281

ETE_ROB	0.22 205	0.23 219	0.15 196	0.20 192	0.16 182	0.19 191	0.17 188	0.18 131	0.19 198	0.22 117	0.22 216	0.65 235	0.16 189	0.14 189	0.14 195	0.14 189	0.30 237	0.19 214	0.24 191	0.19 214	0.21 190	0.18 215	0.16 196	0.15 195	0.22 200	0.28 241	0.41 239	0.26 190

G-Net	0.29 226	0.24 222	0.19 220	0.23 201	0.21 208	0.36 232	0.23 215	0.30 222	0.27 233	0.33 242	0.32 247	0.93 258	0.25 212	0.18 205	0.18 223	0.18 226	0.26 216	0.21 222	0.43 234	0.31 245	0.26 236	0.17 207	0.18 204	0.18 211	0.27 218	0.23 217	0.40 238	0.42 228

SGM_RVC	0.25 212	0.24 222	0.17 210	0.39 232	0.27 225	0.34 230	0.26 223	0.28 213	0.19 198	0.25 176	0.18 193	0.42 214	0.30 224	0.17 201	0.12 162	0.13 168	0.23 178	0.15 176	0.25 195	0.13 163	0.19 155	0.15 196	0.19 209	0.17 208	0.33 237	0.22 210	0.55 248	0.43 231
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	0.25 212	0.25 224	0.25 234	0.28 218	0.26 223	0.26 217	0.34 229	0.28 213	0.18 190	0.20 104	0.17 180	0.20 149	0.12 149	0.29 232	0.26 236	0.26 241	0.29 234	0.28 244	0.27 205	0.21 220	0.25 232	0.25 241	0.26 231	0.32 245	0.26 215	0.24 222	0.26 204	0.27 194
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 212	0.25 224	0.20 223	0.29 219	0.22 211	0.22 208	0.23 215	0.36 236	0.27 233	0.36 250	0.22 216	0.45 217	0.32 230	0.19 209	0.17 216	0.17 219	0.17 93	0.16 186	0.29 210	0.14 174	0.20 172	0.18 215	0.27 244	0.23 220	0.29 226	0.25 228	0.33 221	0.31 205

LALA_ROB	0.22 205	0.25 224	0.16 202	0.19 188	0.17 189	0.22 208	0.16 180	0.17 102	0.19 198	0.24 149	0.21 211	0.64 233	0.15 184	0.13 185	0.23 232	0.17 219	0.27 226	0.22 228	0.22 176	0.18 210	0.20 172	0.20 227	0.14 191	0.15 195	0.20 177	0.22 210	0.35 225	0.25 187

STTRV1_RVC	0.38 237	0.26 227	0.22 232	0.35 221	0.28 226	0.32 224	0.29 227	0.36 236	0.33 246	0.27 203	0.26 232	0.42 214	0.41 243	0.47 246	0.32 246	0.18 226	0.59 267	0.20 219	1.14 270	0.30 243	0.59 275	0.22 235	0.43 252	0.43 254	0.25 212	0.54 268	0.34 223	0.64 253

GANetREF_RVC	0.26 215	0.26 227	0.30 243	0.23 201	0.23 215	0.23 213	0.24 218	0.35 233	0.33 246	0.32 238	0.17 180	0.50 225	0.38 240	0.12 172	0.20 228	0.17 219	0.19 132	0.21 222	0.35 226	0.21 220	0.23 217	0.15 196	0.22 216	0.29 240	0.27 218	0.21 202	0.36 229	0.31 205
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
FBW_ROB	0.26 215	0.26 227	0.25 234	0.37 224	0.25 221	0.32 224	0.20 200	0.21 180	0.18 190	0.27 203	0.20 206	0.45 217	0.31 227	0.26 224	0.20 228	0.20 236	0.27 226	0.17 198	0.51 241	0.14 174	0.21 190	0.14 185	0.16 196	0.28 238	0.21 190	0.19 193	0.33 221	0.55 245

MeshStereo	0.30 227	0.26 227	0.20 223	0.49 241	0.36 239	0.35 231	0.26 223	0.32 226	0.28 236	0.30 234	0.27 235	0.61 232	0.47 247	0.18 205	0.12 162	0.14 189	0.26 216	0.17 198	0.27 205	0.17 203	0.27 237	0.21 232	0.25 226	0.20 213	0.36 243	0.28 241	0.54 247	0.49 239
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
LSM0	3.45 282	0.27 231	0.18 219	0.38 229	0.29 232	0.39 237	0.36 230	0.51 257	0.31 243	0.45 258	0.47 255	0.71 240	0.57 253	0.19 209	23.17 291	59.79 294	0.36 247	0.26 238	1.29 274	0.33 250	0.44 262	0.32 255	0.23 220	0.27 234	0.36 243	0.29 244	0.53 246	0.51 241

MDST_ROB	0.22 205	0.27 231	0.14 189	0.47 239	0.24 218	0.36 232	0.20 200	0.24 201	0.16 177	0.26 189	0.14 147	0.28 194	0.25 212	0.11 153	0.11 149	0.12 149	0.21 158	0.12 111	0.17 126	0.12 145	0.19 155	0.10 123	0.11 169	0.12 173	0.34 240	0.23 217	0.56 249	0.31 205

FC-DCNN v2	0.27 221	0.28 233	0.27 239	0.37 224	0.28 226	0.32 224	0.38 235	0.33 230	0.19 198	0.22 117	0.18 193	0.23 180	0.13 162	0.29 232	0.26 236	0.26 241	0.29 234	0.27 240	0.29 210	0.21 220	0.25 232	0.25 241	0.26 231	0.31 242	0.31 231	0.26 235	0.30 213	0.30 203

DGSMNet	0.34 233	0.28 233	0.23 233	0.40 233	0.33 235	0.37 234	0.37 231	0.28 213	0.25 223	0.25 176	0.50 259	0.45 217	0.31 227	0.25 221	0.23 232	0.19 235	0.51 260	0.32 249	0.72 251	0.35 251	0.37 251	0.38 263	0.28 247	0.31 242	0.27 218	0.23 217	0.32 218	0.38 218

FC-DCNN	0.27 221	0.28 233	0.26 237	0.36 222	0.28 226	0.32 224	0.37 231	0.32 226	0.19 198	0.22 117	0.18 193	0.23 180	0.13 162	0.29 232	0.26 236	0.26 241	0.29 234	0.27 240	0.28 209	0.21 220	0.25 232	0.25 241	0.26 231	0.31 242	0.30 229	0.25 228	0.29 211	0.30 203

MFN_U_SF_RVC	0.31 230	0.29 236	0.21 229	0.33 220	0.28 226	0.31 222	0.29 227	0.37 239	0.24 218	0.46 259	0.30 243	0.50 225	0.32 230	0.25 221	0.27 240	0.24 238	0.18 112	0.23 231	0.58 243	0.28 238	0.24 224	0.27 246	0.22 216	0.27 234	0.31 231	0.25 228	0.37 230	0.50 240

XQC	0.28 223	0.30 237	0.26 237	0.37 224	0.28 226	0.37 234	0.37 231	0.40 245	0.30 240	0.32 238	0.20 206	0.45 217	0.28 220	0.31 238	0.14 195	0.14 189	0.20 145	0.21 222	0.33 220	0.23 228	0.22 206	0.20 227	0.23 220	0.24 228	0.32 235	0.25 228	0.44 241	0.32 209

CSAN	0.26 215	0.31 238	0.30 243	0.26 211	0.23 215	0.21 205	0.18 191	0.28 213	0.36 250	0.35 249	0.24 224	0.51 227	0.26 217	0.14 189	0.18 223	0.17 219	0.19 132	0.20 219	0.26 200	0.25 233	0.22 206	0.20 227	0.18 204	0.27 234	0.30 229	0.23 217	0.38 233	0.38 218

FADE		0.34 239	0.30 243	0.40 233	0.33 235	0.47 244	0.42 240	0.40 245	0.79 268	0.31 236	0.33 248		0.88 266	0.29 232	0.26 236	0.28 250	0.51 260	0.38 258	1.98 280	0.59 262	0.58 274	0.48 271	0.27 244	0.45 255	0.41 249	0.32 246	0.91 271	1.30 278

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 234	0.36 240	0.39 252	0.46 238	0.28 226	0.30 220	0.28 226	0.50 255	0.46 257	0.39 256	0.30 243	0.37 210	0.36 237	0.31 238	0.35 250	0.26 241	0.21 158	0.27 240	0.71 249	0.37 252	0.27 237	0.29 248	0.30 250	0.38 252	0.32 235	0.24 222	0.29 211	0.39 222

MADNet+	0.55 249	0.36 240	0.63 270	0.56 244	0.52 252	0.45 243	0.38 235	0.63 262	0.52 259	0.53 263	0.41 253	0.81 250	0.67 260	0.33 243	0.57 265	0.49 263	0.56 264	0.50 266	0.82 255	0.52 257	0.47 266	0.43 266	0.51 255	0.47 256	0.82 270	0.70 274	0.58 251	0.72 258

MANE	0.41 241	0.36 240	0.33 248	0.61 247	0.44 245	0.44 242	0.46 244	0.42 250	0.25 223	0.23 133	0.22 216	0.65 235	0.28 220	0.30 236	0.28 242	0.29 251	0.32 239	0.42 261	0.37 228	0.23 228	0.30 244	0.26 244	0.26 231	0.34 249	0.54 257	0.40 257	1.07 277	0.87 266

PVD	0.38 237	0.38 243	0.20 223	0.47 239	0.35 237	0.50 245	0.40 239	0.38 241	0.34 248	0.23 133	0.28 238	0.52 229	0.51 250	0.50 247	0.16 210	0.17 219	0.41 252	0.26 238	0.49 240	0.28 238	0.39 252	0.40 265	0.23 220	0.27 234	0.44 250	0.57 271	0.46 243	0.72 258

CC-Net-ROB	0.28 223	0.40 244	0.28 240	0.56 244	0.44 245	0.41 239	0.38 235	0.32 226	0.20 209	0.33 242	0.28 238	0.68 238	0.10 131	0.32 242	0.19 225	0.13 168	0.14 61	0.16 186	0.39 230	0.18 210	0.15 97	0.09 92	0.23 220	0.24 228	0.21 190	0.21 202	0.19 157	0.29 198

BEATNet-Init1	0.49 247	0.42 245	0.28 240	0.79 254	0.40 242	0.60 249	0.45 243	0.41 249	0.27 233	0.30 234	0.22 216	0.89 256	0.84 264	0.25 221	0.27 240	0.26 241	0.27 226	0.25 237	0.84 256	0.28 238	0.27 237	0.26 244	0.26 231	0.32 245	0.49 252	0.35 253	2.05 285	0.88 268

ELAS_RVC	0.43 243	0.43 246	0.36 250	0.64 248	0.44 245	0.62 251	0.50 246	0.39 243	0.25 223	0.25 176	0.30 243	1.23 266	0.30 224	0.31 238	0.28 242	0.27 246	0.37 249	0.30 246	0.42 232	0.26 234	0.34 247	0.32 255	0.26 231	0.37 250	0.50 254	0.38 256	0.78 265	0.70 256
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 242	0.43 246	0.36 250	0.64 248	0.44 245	0.58 248	0.50 246	0.40 245	0.26 228	0.25 176	0.28 238	0.94 259	0.30 224	0.31 238	0.28 242	0.27 246	0.36 247	0.30 246	0.43 234	0.26 234	0.33 245	0.32 255	0.26 231	0.37 250	0.54 257	0.40 257	0.77 264	0.74 261
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	0.37 236	0.44 248	0.31 247	0.75 252	0.49 250	0.57 246	0.43 241	0.35 233	0.30 240	0.34 246	0.24 224	0.85 255	0.53 252	0.19 209	0.14 195	0.16 212	0.25 208	0.16 186	0.45 236	0.16 198	0.23 217	0.19 223	0.20 212	0.23 220	0.49 252	0.37 255	0.75 261	0.54 244

AMNet	0.49 247	0.50 249	0.47 256	0.50 242	0.47 249	0.61 250	0.52 249	0.31 225	0.29 238	0.29 232	0.69 268	0.72 242	0.13 162	0.53 249	0.44 255	0.55 266	0.57 265	0.58 275	0.48 238	0.48 255	0.59 275	0.48 271	0.26 231	0.48 257	0.44 250	0.52 265	0.58 251	0.63 252

DispFullNet	0.48 245	0.50 249	0.19 220	1.14 255	0.40 242	0.77 254	1.22 260	0.32 226	0.24 218	0.24 149	0.27 235	0.84 253	0.48 249	1.62 261	0.15 205	0.15 204	0.49 258	0.34 254	1.08 266	0.26 234	0.24 224	0.18 215	0.20 212	0.21 216	0.27 218	0.17 167	0.35 225	0.59 250

SQANet	0.45 244	0.54 251	0.14 189	1.41 258	0.51 251	1.23 258	0.83 255	0.30 222	0.24 218	0.34 246	0.24 224	0.64 233	0.19 199	1.12 256	0.17 216	0.14 189	0.24 193	0.20 219	0.40 231	0.22 227	0.16 112	0.14 185	1.58 263	0.17 208	0.20 177	0.16 150	0.26 204	0.39 222

JetBlue	0.70 257	0.56 252	0.69 274	0.73 251	0.61 255	0.78 255	0.68 253	0.52 258	0.91 271	0.46 259	0.29 242	3.18 282	0.38 240	0.52 248	0.44 255	0.43 258	0.70 276	0.53 270	0.66 246	0.51 256	0.54 271	0.58 276	0.75 257	0.56 265	0.55 259	0.42 259	0.96 274	0.99 270

SPS-STEREO	0.59 252	0.57 253	0.52 259	0.55 243	0.54 253	0.65 252	0.52 249	0.39 243	0.66 262	0.37 251	0.78 273	0.78 247	0.64 257	0.53 249	0.55 263	0.57 269	0.68 272	0.64 278	0.74 252	0.72 274	0.77 281	0.66 280	0.26 231	0.53 262	0.53 256	0.56 270	0.70 258	0.65 254
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 250	0.57 253	0.54 261	0.59 246	0.55 254	0.68 253	0.56 251	0.42 250	0.38 253	0.37 251	0.77 272	0.75 246	0.65 258	0.54 251	0.55 263	0.56 267	0.68 272	0.61 277	0.71 249	0.64 269	0.69 278	0.62 278	0.27 244	0.50 259	0.52 255	0.53 267	0.74 259	0.68 255

otaku	0.58 250	0.71 255	0.29 242	1.70 269	0.84 258	1.49 263	1.00 256	0.40 245	0.34 248	0.38 253	0.31 246	0.65 235	0.26 217	1.35 257	0.33 249	0.25 239	0.20 145	0.23 231	0.69 247	0.30 243	0.22 206	0.17 207	2.24 266	0.28 238	0.29 226	0.18 180	0.30 213	0.39 222

Ntro	0.63 253	0.72 256	0.30 243	1.78 271	0.84 258	1.55 264	1.09 258	0.48 254	0.37 251	0.38 253	0.38 251	0.72 242	0.26 217	1.51 260	0.35 250	0.27 246	0.22 169	0.24 234	0.69 247	0.31 245	0.22 206	0.17 207	2.49 269	0.30 241	0.31 231	0.22 210	0.37 230	0.42 228

MFMNet_re	0.66 254	0.73 257	0.65 271	0.77 253	0.62 256	0.82 256	0.70 254	0.52 258	0.54 260	0.54 265	0.65 265	0.80 249	0.51 250	0.59 253	0.66 270	0.67 273	0.82 279	0.69 279	0.74 252	0.62 267	0.70 279	0.64 279	0.45 253	0.56 265	0.59 261	0.63 272	0.74 259	0.87 266

WAO-7	0.66 254	0.75 258	0.65 271	0.72 250	0.78 257	0.57 246	0.66 252	0.97 277	0.96 275	0.63 267	0.78 273	0.79 248	0.83 263	0.55 252	0.83 275	0.71 277	0.42 253	0.35 255	0.94 261	0.66 272	0.43 260	0.34 258	0.16 196	0.83 278	0.56 260	0.64 273	0.57 250	0.70 256

ACVNet-4b	0.69 256	0.75 258	0.33 248	1.72 270	0.94 264	1.61 269	1.42 263	0.33 230	0.32 245	0.38 253	0.26 232	1.20 265	0.29 223	2.16 272	0.39 253	0.37 253	0.33 242	0.24 234	0.57 242	0.38 253	0.16 112	0.14 185	2.71 272	0.23 220	0.29 226	0.32 246	0.39 234	0.40 225

ACVNet_1	0.74 258	0.79 260	0.40 254	2.04 278	0.96 265	1.88 275	1.51 265	0.59 261	0.28 236	0.43 257	0.49 257	0.71 240	0.61 255	2.21 274	0.32 246	0.25 239	0.32 239	0.31 248	0.60 244	0.31 245	0.29 243	0.21 232	2.72 273	0.33 247	0.40 247	0.26 235	0.37 230	0.38 218

RainbowNet	0.77 259	0.87 261	0.46 255	1.83 272	0.91 263	1.59 267	1.47 264	0.42 250	0.38 253	0.47 262	0.34 249	0.90 257	0.60 254	1.97 267	0.62 266	0.48 261	0.34 244	0.33 252	0.90 258	0.58 261	0.33 245	0.23 238	2.82 276	0.39 253	0.40 247	0.34 250	0.44 241	0.48 237

ACVNet_2	0.83 262	0.92 262	0.56 263	1.99 276	0.99 270	1.84 274	1.55 268	0.68 265	0.40 256	0.53 263	0.47 255	1.02 262	0.67 260	1.93 265	0.51 259	0.45 259	0.38 250	0.33 252	1.01 263	0.42 254	0.34 247	0.24 240	2.58 270	0.53 262	0.60 262	0.26 235	0.52 245	0.55 245

WAO-6	0.82 261	0.95 263	0.59 266	1.30 257	1.05 271	1.25 259	1.39 262	0.77 270	0.84 269	0.79 271	0.69 268	0.74 245	1.00 271	1.94 266	0.78 274	0.61 271	0.53 263	0.48 264	0.78 254	0.60 263	0.55 272	0.51 273	0.49 254	0.57 268	0.83 272	0.42 259	0.76 262	0.85 265

IMH-64-1	0.90 264	0.95 263	0.51 257	1.59 262	0.98 268	1.58 265	1.73 272	0.75 267	0.74 265	0.33 242	0.61 261	0.83 251	0.94 267	2.59 276	0.50 257	0.42 255	0.48 255	0.36 256	0.92 259	0.55 259	0.39 252	0.30 249	3.14 277	0.50 259	0.81 268	0.34 250	0.60 253	0.80 263

IMH-64	0.90 264	0.95 263	0.51 257	1.59 262	0.98 268	1.58 265	1.73 272	0.75 267	0.74 265	0.33 242	0.61 261	0.83 251	0.94 267	2.59 276	0.50 257	0.42 255	0.48 255	0.36 256	0.92 259	0.55 259	0.39 252	0.30 249	3.14 277	0.50 259	0.81 268	0.34 250	0.60 253	0.80 263

LVE	0.95 267	0.97 266	0.71 275	1.84 273	1.35 275	1.59 267	1.52 266	0.78 271	0.64 261	0.81 273	0.91 276	0.72 242	1.00 271	2.18 273	0.53 260	0.48 261	0.57 265	0.53 270	1.09 267	0.64 269	0.45 263	0.38 263	2.74 275	0.69 270	0.83 272	0.44 261	0.84 268	0.52 243

PSMNet_ROB	0.78 260	0.97 266	0.60 268	1.62 267	0.90 262	1.47 262	1.19 259	0.56 260	0.73 264	0.74 270	0.62 264	0.84 253	0.82 262	1.49 259	0.53 260	0.42 255	0.52 262	0.40 260	0.84 256	0.62 267	0.40 258	0.30 249	1.85 264	0.48 257	0.67 265	0.32 246	0.76 262	0.46 236

IMH	0.93 266	0.98 268	0.53 260	1.61 264	0.97 267	1.64 270	1.76 274	0.75 267	0.77 267	0.34 246	0.61 261	0.96 260	1.05 275	2.67 278	0.54 262	0.46 260	0.49 258	0.38 258	0.94 261	0.60 263	0.39 252	0.30 249	3.14 277	0.53 262	0.82 270	0.45 262	0.65 255	0.79 262

TorneroNet-64	1.07 271	1.00 269	0.57 264	1.94 274	0.88 261	1.98 278	2.01 276	0.63 262	0.88 270	0.58 266	0.49 257	1.83 276	1.71 282	2.88 283	0.62 266	0.51 264	0.46 254	0.46 262	1.17 271	0.61 266	0.34 247	0.37 260	3.40 280	0.56 265	0.64 264	0.48 263	0.68 256	1.11 273

Dean	1.06 270	1.03 270	0.79 278	2.27 280	1.31 274	1.96 276	1.56 271	0.92 273	0.94 274	0.88 277	0.76 271	1.19 264	1.17 278	2.09 271	0.64 268	0.60 270	0.60 268	0.56 272	1.23 273	0.73 275	0.45 263	0.36 259	2.73 274	0.71 271	0.95 276	0.55 269	1.05 276	0.62 251

TorneroNet	1.08 272	1.09 271	0.66 273	1.94 274	0.96 265	2.16 279	2.02 277	0.65 264	0.91 271	0.67 268	0.56 260	1.67 275	1.15 277	2.94 285	0.65 269	0.52 265	0.48 255	0.51 267	1.12 268	0.65 271	0.39 252	0.43 266	3.52 281	0.57 268	0.68 266	0.48 263	0.84 268	1.01 271

WAO-8	1.00 268	1.11 272	0.76 276	1.61 264	1.24 272	1.74 272	1.55 268	0.93 274	0.98 276	0.81 273	0.67 266	1.66 272	1.00 271	2.08 269	0.77 272	0.68 274	0.63 269	0.52 268	1.05 264	0.81 277	0.47 266	0.37 260	0.78 258	0.75 275	1.10 280	0.73 275	0.95 272	1.16 275

Venus	1.00 268	1.11 272	0.76 276	1.61 264	1.24 272	1.74 272	1.55 268	0.93 274	0.98 276	0.81 273	0.67 266	1.66 272	1.00 271	2.08 269	0.77 272	0.68 274	0.63 269	0.52 268	1.05 264	0.81 277	0.47 266	0.37 260	0.78 258	0.75 275	1.10 280	0.73 275	0.95 272	1.16 275

DPSimNet_ROB	1.21 273	1.20 274	1.29 283	1.47 259	1.59 280	1.30 261	1.35 261	0.68 265	1.69 282	1.67 284	1.03 278	1.45 270	0.66 259	2.04 268	1.20 281	0.89 280	1.16 282	0.79 280	1.61 278	1.38 283	1.04 283	1.24 283	0.79 260	0.84 279	0.87 274	1.20 282	1.17 278	1.12 274

PWCK	0.88 263	1.24 275	0.61 269	1.53 260	0.85 260	1.21 257	1.03 257	1.08 278	0.72 263	0.70 269	0.83 275	1.48 271	0.87 265	0.69 254	0.40 254	0.41 254	0.73 277	0.47 263	3.04 285	0.67 273	0.56 273	0.43 266	0.94 261	0.74 274	0.72 267	0.36 254	0.69 257	0.73 260

UNDER WATER-64	1.40 277	1.36 276	0.88 281	2.85 284	1.93 285	2.78 284	2.66 284	1.36 282	0.92 273	1.04 281	1.17 282	1.88 277	1.30 280	3.03 286	0.75 271	0.56 267	0.68 272	0.57 274	1.13 269	0.54 258	0.43 260	0.51 273	4.08 288	0.91 280	1.02 278	1.10 281	0.80 266	1.60 283

ktn	1.24 274	1.39 277	0.55 262	1.62 267	1.59 280	1.68 271	2.12 278	0.86 272	1.75 283	0.90 279	1.11 281	1.11 263	0.95 270	2.57 275	0.97 279	0.73 278	0.80 278	0.59 276	1.41 276	0.76 276	0.68 277	0.67 281	3.69 283	0.73 272	0.92 275	0.75 277	1.19 279	1.28 277

notaker	1.27 275	1.41 278	0.58 265	2.37 282	1.48 277	2.34 281	2.27 281	0.94 276	1.62 281	0.79 271	1.07 280	1.66 272	1.08 276	3.06 287	0.94 278	0.69 276	0.68 272	0.49 265	1.62 279	0.84 279	0.53 270	0.45 269	3.70 284	0.80 277	0.61 263	0.52 265	0.80 266	0.92 269

KSHMR	1.33 276	1.42 279	1.04 282	2.27 280	1.44 276	2.23 280	2.12 278	1.21 279	1.06 279	1.13 282	1.06 279	1.27 268	0.94 267	2.89 284	1.08 280	0.95 281	0.85 280	0.83 281	1.32 275	0.97 280	0.72 280	0.58 276	3.52 281	1.07 283	0.99 277	0.77 278	1.00 275	1.07 272

UNDER WATER	1.40 277	1.42 279	0.86 280	2.83 283	1.92 284	2.74 283	2.57 283	1.28 281	1.01 278	0.88 277	0.97 277	1.88 277	1.26 279	3.09 288	0.83 275	0.62 272	0.66 271	0.56 272	1.20 272	0.60 263	0.42 259	0.47 270	4.04 287	0.98 282	1.08 279	0.99 279	0.87 270	1.67 285

MADNet++	1.86 281	1.58 281	1.74 285	1.27 256	1.74 283	1.26 260	1.53 267	1.62 285	2.07 285	1.84 285	2.22 284	2.60 280	2.72 283	0.75 255	1.39 282	1.54 282	2.01 284	1.47 284	2.12 282	2.13 284	3.35 285	3.26 285	1.23 262	2.21 285	1.21 284	2.25 285	1.76 284	1.32 279

HanzoNet	1.74 280	1.62 282	0.80 279	2.26 279	1.70 282	2.72 282	2.54 282	1.25 280	1.85 284	0.92 280	1.28 283	4.37 286	3.81 285	3.36 289	0.88 277	0.78 279	1.06 281	0.94 282	2.54 283	1.03 281	0.89 282	0.88 282	3.79 285	0.73 272	1.12 282	1.00 280	1.29 280	1.57 282

JetRed	1.62 279	1.82 283	1.71 284	1.58 261	1.50 278	1.97 277	2.21 280	1.51 284	1.47 280	0.82 276	0.74 270	2.63 281	0.43 244	1.73 263	1.48 283	1.54 282	1.67 283	2.94 286	1.42 277	1.08 282	2.30 284	2.07 284	1.99 265	0.97 281	1.16 283	1.70 284	1.57 283	1.60 283

ASD4	6.34 283	2.35 284	2.75 286	1.99 276	1.58 279	3.01 285	1.85 275	1.79 286	3.29 286	1.60 283	2.34 285	0.98 261	6.55 286	1.73 263	2.95 284	3.66 284	3.63 285	7.56 287	2.70 284	4.74 287	5.26 287	6.41 287	2.64 271	2.43 286	17.21 292	28.48 292	19.85 292	31.77 292

DGTPSM_ROB	8.63 285	3.68 285	8.73 288	2.98 285	5.70 287	3.37 286	4.41 287	3.70 287	9.03 287	3.00 286	6.85 287	3.53 283	10.07 287	2.70 279	10.47 286	10.76 286	3.81 286	12.91 289	4.74 286	10.22 288	5.98 288	13.86 290	4.49 290	8.50 288	10.06 290	27.81 290	11.04 289	30.59 290

DPSMNet_ROB	8.63 285	3.69 286	8.74 289	2.98 285	5.70 287	3.37 286	4.41 287	3.70 287	9.03 287	3.00 286	6.88 288	3.53 283	10.11 288	2.70 279	10.47 286	10.76 286	3.81 286	12.92 290	4.77 287	10.22 288	5.99 289	13.86 290	4.50 291	8.50 288	10.06 290	27.81 290	11.04 289	30.59 290

DPSM_ROB	13.01 289	6.29 287	9.52 290	4.44 287	6.37 289	4.34 288	3.59 285	8.20 290	10.79 289	6.64 289	7.87 289	9.69 287	12.99 290	2.80 281	12.81 288	13.68 288	9.16 290	16.58 292	9.87 288	12.33 290	16.73 292	17.95 293	2.26 267	10.56 290	28.34 293	36.91 293	31.06 293	39.57 293

DPSM	13.01 289	6.29 287	9.52 290	4.44 287	6.37 289	4.34 288	3.59 285	8.20 290	10.79 289	6.64 289	7.87 289	9.69 287	12.99 290	2.80 281	12.81 288	13.68 288	9.16 290	16.58 292	9.87 288	12.33 290	16.73 292	17.95 293	2.26 267	10.56 290	28.34 293	36.91 293	31.06 293	39.57 293

PML	8.20 284	7.62 289	3.39 287	9.64 290	5.14 286	9.56 291	5.20 289	6.48 289	18.29 292	6.44 288	3.30 286	16.82 289	29.20 295	5.41 290	6.10 285	3.93 285	7.39 288	2.64 285	20.47 292	4.70 286	3.50 286	3.87 286	3.98 286	4.21 287	6.16 287	4.40 286	16.76 291	6.85 286

CasAABBNet	26.14 294	12.60 290	19.00 293	8.89 289	12.76 291	8.55 290	7.26 290	16.43 292	21.86 294	13.67 291	15.79 292	19.63 291	26.13 294	5.53 291	25.80 293	27.48 293	18.01 293	33.35 295	20.00 291	24.70 294	33.62 295	35.57 295	4.48 289	21.32 294	57.07 295	74.41 295	62.39 295	79.48 295

LRCNet_RVC	9.85 287	16.31 291	0.59 266	24.99 292	21.12 293	23.54 293	20.75 291	1.45 283	0.48 258	21.31 293	13.10 291	22.63 292	3.34 284	28.36 294	0.38 252	0.27 246	7.74 289	1.15 283	23.52 293	3.99 285	0.46 265	0.30 249	27.02 293	1.72 284	0.35 241	0.21 202	0.42 240	0.37 217

HaxPig	16.02 291	19.59 292	18.75 292	21.25 291	20.52 292	21.33 292	22.30 292	17.00 293	14.71 291	19.29 292	17.19 293	17.46 290	12.16 289	22.51 292	17.80 290	14.90 290	17.75 292	9.40 288	18.97 290	15.48 292	9.47 290	7.16 288	23.74 292	15.28 292	4.31 286	12.19 289	6.81 286	15.11 289

MEDIAN_ROB	20.47 292	25.88 293	24.03 294	26.51 293	25.55 294	25.88 294	26.99 293	21.23 294	19.72 293	28.73 294	22.19 294	24.61 293	16.74 292	26.47 293	23.75 292	18.44 291	22.03 294	14.75 291	26.69 294	23.31 293	15.11 291	11.56 289	27.65 294	18.39 293	7.22 288	9.33 288	8.28 288	11.75 288

AVERAGE_ROB	24.43 293	29.85 294	27.27 295	31.30 294	29.70 295	30.00 295	31.47 294	26.59 295	24.68 295	34.31 295	27.39 295	31.23 294	21.35 293	30.69 295	28.19 294	24.02 292	26.74 295	21.17 294	30.34 295	27.38 295	20.48 294	16.18 292	32.28 295	24.32 295	8.51 289	7.76 287	7.92 287	8.46 287

DLNR_Zeroshot_test	10.12 288	32.06 295	0.05 43	54.44 295	0.09 102	0.18 181	50.47 295	0.19 152	0.08 72	0.27 203	0.07 47	0.20 149	0.04 28	0.14 189	62.26 295	70.60 295	0.33 242	0.18 209	0.25 195	0.11 125	0.20 172	0.08 60	0.07 106	0.09 131	0.18 154	0.15 128	0.20 169	0.26 190

Low-res two-view benchmark