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	0.04 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 2	0.03 8	0.04 4	0.02 1	0.03 1	0.03 3	0.04 3	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.08 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.10 9	0.02 2	0.02 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.03 1

CroCo-Stereo	0.04 1	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	0.13 6	0.10 2	0.06 2	0.06 2	0.07 3	0.04 2	0.08 3	0.06 1	0.01 1	0.02 1	0.06 3	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 3	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.03 2	0.01 1	0.04 4	0.02 1	0.04 4	0.01 1	0.05 7	0.03 5	0.02 2	0.14 10	0.12 17	0.08 8	0.07 7	0.08 6	0.05 4	0.10 13	0.09 7	0.02 2	0.03 3	0.08 9	0.07 9	0.06 5	0.06 11

ProNet	0.05 3	0.04 5	0.04 6	0.03 5	0.02 1	0.04 6	0.08 65	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 12	0.03 1	0.02 1	0.03 11	0.12 3	0.10 2	0.07 3	0.06 2	0.06 2	0.04 2	0.06 2	0.08 3	0.03 7	0.04 8	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 3

CroCo-Stereo Lap2	0.05 3	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.03 2	0.02 3	0.04 4	0.03 5	0.06 13	0.03 3	0.04 3	0.03 5	0.02 2	0.12 3	0.11 7	0.07 3	0.07 7	0.07 3	0.05 4	0.09 7	0.08 3	0.02 2	0.03 3	0.08 9	0.08 13	0.07 6	0.05 6

RAStereo	0.06 6	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 20	0.03 3	0.08 15	0.04 10	0.02 2	0.15 13	0.11 7	0.09 9	0.08 11	0.10 13	0.05 4	0.13 22	0.09 7	0.02 2	0.03 3	0.09 14	0.07 9	0.07 6	0.07 13

AIO-Stereo	0.07 7	0.05 8	0.04 6	0.04 7	0.04 9	0.04 6	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.04 4	0.05 6	0.04 3	0.03 5	0.03 11	0.21 25	0.11 7	0.10 16	0.06 2	0.09 12	0.14 68	0.08 3	0.47 139	0.03 7	0.04 8	0.06 3	0.05 3	0.07 6	0.04 3

RSM	0.07 7	0.05 8	0.04 6	0.04 7	0.04 9	0.05 13	0.03 8	0.04 4	0.03 5	0.04 4	0.05 6	0.06 9	0.03 5	0.02 2	0.12 3	0.10 2	0.07 3	0.06 2	0.07 3	0.08 13	0.09 7	0.60 167	0.03 7	0.04 8	0.06 3	0.06 6	0.07 6	0.05 6

RSM++	0.08 9	0.05 8	0.05 11	0.05 12	0.05 14	0.04 6	0.03 8	0.06 13	0.06 14	0.05 9	0.05 6	0.07 14	0.04 10	0.02 2	0.13 6	0.11 7	0.09 9	0.07 7	0.08 6	0.10 30	0.10 13	0.64 175	0.04 13	0.05 13	0.08 9	0.07 9	0.08 11	0.05 6

MoCha-V2	0.08 9	0.04 5	0.03 2	0.04 7	0.03 6	0.04 6	0.02 3	0.04 4	0.03 5	0.04 4	0.05 6	0.04 3	0.02 1	0.02 2	0.37 95	0.12 17	0.07 3	0.08 11	0.08 6	0.15 95	0.08 3	0.56 161	0.03 7	0.03 3	0.06 3	0.05 3	0.05 1	0.03 1

StereoVision	0.08 9	0.05 8	0.05 11	0.04 7	0.04 9	0.05 13	0.03 8	0.07 14	0.11 68	0.05 9	0.06 12	0.06 9	0.06 21	0.02 2	0.14 10	0.13 22	0.09 9	0.07 7	0.10 13	0.08 13	0.09 7	0.08 3	0.03 7	0.05 13	0.12 29	0.10 18	0.13 28	0.13 31

RAFT	0.08 9	0.04 5	0.06 16	0.05 12	0.03 6	0.07 24	0.03 8	0.10 20	0.05 12	0.06 13	0.07 16	0.08 15	0.05 15	0.02 2	0.22 28	0.11 7	0.09 9	0.06 2	0.08 6	0.06 7	0.08 3	0.10 9	0.02 2	0.04 8	0.14 39	0.14 42	0.16 36	0.15 47

delet	0.08 9	0.08 21	0.07 24	0.09 49	0.07 28	0.08 40	0.06 39	0.07 14	0.06 14	0.09 19	0.08 21	0.11 23	0.06 21	0.07 39	0.15 13	0.10 2	0.10 16	0.09 14	0.08 6	0.09 22	0.10 13	0.08 3	0.05 25	0.07 23	0.10 18	0.09 17	0.10 17	0.08 16

TDLM	0.08 9	0.08 21	0.07 24	0.07 24	0.08 39	0.07 24	0.06 39	0.08 16	0.06 14	0.06 13	0.12 57	0.08 15	0.06 21	0.05 22	0.10 2	0.10 2	0.10 16	0.09 14	0.08 6	0.07 8	0.09 7	0.10 9	0.05 25	0.07 23	0.08 9	0.08 13	0.09 16	0.09 19

IGEV-Stereo++	0.09 15	0.05 8	0.04 6	0.05 12	0.05 14	0.04 6	0.02 3	0.05 9	0.05 12	0.05 9	0.05 6	0.05 7	0.04 10	0.03 11	0.32 76	0.19 69	0.07 3	0.09 14	0.10 13	0.14 68	0.09 7	0.55 156	0.10 103	0.03 3	0.06 3	0.06 6	0.08 11	0.05 6

Occ-G	0.09 15	0.07 14	0.05 11	0.05 12	0.04 9	0.05 13	0.03 8	0.05 9	0.04 11	0.04 4	0.08 21	0.06 9	0.04 10	0.03 11	0.28 63	0.15 29	0.09 9	0.09 14	0.14 26	0.10 30	0.10 13	0.41 123	0.08 71	0.05 13	0.07 8	0.06 6	0.08 11	0.06 11

iRaftStereo_RVC	0.09 15	0.07 14	0.06 16	0.05 12	0.05 14	0.06 17	0.03 8	0.10 20	0.06 14	0.10 20	0.09 27	0.10 20	0.05 15	0.04 18	0.13 6	0.11 7	0.14 27	0.10 19	0.12 20	0.08 13	0.15 28	0.22 44	0.04 13	0.06 19	0.10 18	0.08 13	0.11 20	0.08 16

MaDis-Stereo	0.10 18	0.07 14	0.06 16	0.04 7	0.04 9	0.04 6	0.04 18	0.09 18	0.07 23	0.11 24	0.08 21	0.13 29	0.06 21	0.03 11	0.17 16	0.14 24	0.15 30	0.12 30	0.17 36	0.07 8	0.17 32	0.15 21	0.03 7	0.06 19	0.15 55	0.20 99	0.16 36	0.19 77

AASNet	0.10 18	0.10 35	0.07 24	0.10 57	0.10 62	0.11 74	0.08 65	0.12 26	0.06 14	0.10 20	0.11 50	0.10 20	0.06 21	0.07 39	0.16 15	0.12 17	0.13 23	0.11 24	0.11 17	0.09 22	0.11 18	0.13 16	0.06 34	0.08 32	0.11 23	0.10 18	0.10 17	0.09 19

MMNet	0.10 18	0.09 27	0.07 24	0.10 57	0.09 46	0.09 53	0.07 51	0.10 20	0.08 27	0.08 17	0.09 27	0.13 29	0.06 21	0.08 47	0.26 52	0.11 7	0.13 23	0.11 24	0.12 20	0.09 22	0.11 18	0.10 9	0.06 34	0.08 32	0.10 18	0.11 23	0.13 28	0.12 28

AANet_RVC	0.10 18	0.08 21	0.08 39	0.07 24	0.09 46	0.06 17	0.07 51	0.09 18	0.09 35	0.08 17	0.09 27	0.08 15	0.07 32	0.06 34	0.19 19	0.12 17	0.11 19	0.12 30	0.11 17	0.10 30	0.10 13	0.10 9	0.07 47	0.08 32	0.11 23	0.12 29	0.12 23	0.14 39

plain	0.11 22	0.10 35	0.07 24	0.06 23	0.07 28	0.07 24	0.04 18	0.13 30	0.06 14	0.16 34	0.07 16	0.12 28	0.05 15	0.04 18	0.19 19	0.16 40	0.16 36	0.13 43	0.15 30	0.08 13	0.17 32	0.15 21	0.04 13	0.08 32	0.13 33	0.12 29	0.12 23	0.14 39

MIF-Stereo (partial)	0.11 22	0.09 27	0.08 39	0.07 24	0.06 22	0.07 24	0.04 18	0.12 26	0.09 35	0.12 30	0.07 16	0.10 20	0.07 32	0.05 22	0.21 25	0.16 40	0.16 36	0.13 43	0.14 26	0.08 13	0.18 39	0.15 21	0.05 25	0.08 32	0.13 33	0.11 23	0.16 36	0.13 31

UniTT-Stereo	0.11 22	0.07 14	0.06 16	0.05 12	0.05 14	0.06 17	0.04 18	0.10 20	0.07 23	0.13 31	0.07 16	0.13 29	0.12 97	0.08 47	0.21 25	0.15 29	0.16 36	0.12 30	0.20 52	0.09 22	0.18 39	0.14 19	0.07 47	0.07 23	0.13 33	0.18 79	0.10 17	0.13 31

RAFT_CTSACE	0.11 22	0.09 27	0.07 24	0.05 12	0.06 22	0.08 40	0.06 39	0.12 26	0.08 27	0.18 47	0.06 12	0.15 37	0.12 97	0.05 22	0.18 17	0.14 24	0.15 30	0.10 19	0.13 23	0.07 8	0.17 32	0.24 51	0.04 13	0.07 23	0.14 39	0.14 42	0.19 58	0.14 39

CVANet_RVC	0.11 22	0.12 67	0.11 75	0.13 92	0.10 62	0.11 74	0.08 65	0.13 30	0.09 35	0.10 20	0.16 84	0.11 23	0.08 46	0.08 47	0.13 6	0.12 17	0.12 21	0.12 30	0.12 20	0.09 22	0.12 20	0.17 27	0.06 34	0.08 32	0.11 23	0.10 18	0.11 20	0.14 39

test_5	0.12 27	0.10 35	0.08 39	0.07 24	0.05 14	0.07 24	0.05 25	0.16 43	0.07 23	0.11 24	0.15 75	0.16 49	0.16 139	0.03 11	0.18 17	0.15 29	0.11 19	0.10 19	0.13 23	0.08 13	0.13 22	0.20 37	0.04 13	0.09 54	0.13 33	0.15 57	0.20 67	0.18 59

DMCA	0.12 27	0.09 27	0.10 60	0.08 38	0.09 46	0.08 40	0.09 85	0.13 30	0.10 47	0.11 24	0.13 62	0.13 29	0.08 46	0.09 66	0.24 39	0.15 29	0.15 30	0.14 55	0.13 23	0.10 30	0.14 26	0.12 15	0.09 86	0.09 54	0.12 29	0.13 34	0.11 20	0.12 28

GANet	0.12 27	0.10 35	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.13 93	0.10 100	0.14 34	0.08 27	0.11 24	0.24 148	0.15 37	0.08 46	0.08 47	0.14 10	0.13 22	0.15 30	0.15 65	0.11 17	0.08 13	0.12 20	0.25 56	0.08 71	0.08 32	0.13 33	0.10 18	0.12 23	0.11 25

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 30	0.08 21	0.06 16	0.07 24	0.07 28	0.07 24	0.03 8	0.16 43	0.09 35	0.24 98	0.08 21	0.11 23	0.06 21	0.05 22	0.27 59	0.19 69	0.17 41	0.13 43	0.16 31	0.11 40	0.24 91	0.61 171	0.05 25	0.05 13	0.11 23	0.11 23	0.14 30	0.09 19

MIM_Stereo	0.13 30	0.09 27	0.08 39	0.08 38	0.07 28	0.09 53	0.05 25	0.13 30	0.06 14	0.19 53	0.10 41	0.11 23	0.05 15	0.05 22	0.25 45	0.34 180	0.17 41	0.12 30	0.20 52	0.12 45	0.19 49	0.43 129	0.04 13	0.07 23	0.11 23	0.10 18	0.15 32	0.09 19

AEACV	0.13 30	0.08 21	0.05 11	0.05 12	0.05 14	0.04 6	0.03 8	0.05 9	0.03 5	0.05 9	0.05 6	0.06 9	0.03 5	0.04 18	0.64 161	0.54 226	0.09 9	0.12 30	0.16 31	0.18 129	0.13 22	0.73 204	0.07 47	0.04 8	0.08 9	0.12 29	0.07 6	0.05 6

anonymousdsp	0.13 30	0.07 14	0.06 16	0.05 12	0.05 14	0.06 17	0.04 18	0.10 20	0.06 14	0.11 24	0.43 211	0.08 15	0.04 10	0.05 22	0.31 72	0.21 87	0.12 21	0.10 19	0.14 26	0.15 95	0.15 28	0.58 165	0.10 103	0.05 13	0.09 14	0.07 9	0.12 23	0.07 13

RAFT+CT+SA	0.13 30	0.11 54	0.09 50	0.08 38	0.06 22	0.07 24	0.06 39	0.19 66	0.09 35	0.16 34	0.08 21	0.19 67	0.16 139	0.05 22	0.19 19	0.20 78	0.13 23	0.11 24	0.17 36	0.09 22	0.18 39	0.30 78	0.04 13	0.09 54	0.16 60	0.14 42	0.18 53	0.17 53

ARAFT	0.13 30	0.09 27	0.07 24	0.09 49	0.07 28	0.08 40	0.04 18	0.14 34	0.08 27	0.21 62	0.10 41	0.17 57	0.06 21	0.06 34	0.19 19	0.15 29	0.18 52	0.15 65	0.21 62	0.08 13	0.20 53	0.34 97	0.05 25	0.07 23	0.15 55	0.11 23	0.18 53	0.13 31

IGEV-Stereo+	0.14 36	0.11 54	0.05 11	0.05 12	0.06 22	0.06 17	0.03 8	0.16 43	0.08 27	0.24 98	0.21 121	0.11 23	0.06 21	0.06 34	0.29 64	0.27 144	0.14 27	0.11 24	0.19 45	0.15 95	0.20 53	0.68 198	0.08 71	0.05 13	0.10 18	0.12 29	0.08 11	0.09 19

LL-Strereo2	0.14 36	0.08 21	0.07 24	0.07 24	0.07 28	0.06 17	0.05 25	0.15 38	0.10 47	0.22 69	0.09 27	0.13 29	0.07 32	0.07 39	0.24 39	0.26 135	0.17 41	0.11 24	0.20 52	0.10 30	0.21 64	0.68 198	0.06 34	0.07 23	0.12 29	0.14 42	0.15 32	0.10 24

TestStereo1	0.14 36	0.13 85	0.08 39	0.07 24	0.07 28	0.08 40	0.07 51	0.14 34	0.10 47	0.17 40	0.09 27	0.15 37	0.17 147	0.05 22	0.26 52	0.21 87	0.16 36	0.12 30	0.20 52	0.10 30	0.20 53	0.30 78	0.04 13	0.08 32	0.18 73	0.18 79	0.26 115	0.20 83

TESTraft	0.14 36	0.11 54	0.08 39	0.07 24	0.07 28	0.07 24	0.07 51	0.15 38	0.11 68	0.17 40	0.10 41	0.15 37	0.16 139	0.05 22	0.25 45	0.21 87	0.15 30	0.12 30	0.19 45	0.10 30	0.19 49	0.29 69	0.04 13	0.08 32	0.18 73	0.17 71	0.24 90	0.20 83

SA-5K	0.14 36	0.13 85	0.08 39	0.07 24	0.07 28	0.08 40	0.07 51	0.14 34	0.10 47	0.17 40	0.09 27	0.15 37	0.17 147	0.05 22	0.26 52	0.21 87	0.16 36	0.12 30	0.20 52	0.10 30	0.20 53	0.30 78	0.04 13	0.08 32	0.18 73	0.18 79	0.26 115	0.20 83

raft+_RVC	0.14 36	0.10 35	0.08 39	0.09 49	0.08 39	0.09 53	0.06 39	0.18 60	0.10 47	0.22 69	0.12 57	0.15 37	0.07 32	0.06 34	0.25 45	0.23 113	0.17 41	0.12 30	0.21 62	0.12 45	0.20 53	0.41 123	0.05 25	0.08 32	0.15 55	0.13 34	0.16 36	0.13 31

RAFT + AFF	0.14 36	0.07 14	0.06 16	0.08 38	0.05 14	0.07 24	0.05 25	0.11 25	0.08 27	0.14 33	0.07 16	0.15 37	0.05 15	0.03 11	1.47 222	0.11 7	0.14 27	0.08 11	0.14 26	0.07 8	0.15 28	0.10 9	0.04 13	0.06 19	0.10 18	0.08 13	0.08 11	0.07 13

UPFNet	0.14 36	0.11 54	0.12 96	0.12 85	0.11 80	0.13 93	0.10 100	0.16 43	0.12 85	0.17 40	0.14 69	0.16 49	0.09 55	0.11 100	0.25 45	0.15 29	0.17 41	0.15 65	0.16 31	0.11 40	0.14 26	0.13 16	0.09 86	0.10 70	0.13 33	0.15 57	0.19 58	0.14 39

MGS-Stereo	0.15 44	0.12 67	0.08 39	0.07 24	0.07 28	0.07 24	0.05 25	0.16 43	0.07 23	0.13 31	0.10 41	0.13 29	0.06 21	0.08 47	0.94 191	0.14 24	0.19 60	0.15 65	0.19 45	0.13 54	0.20 53	0.19 35	0.07 47	0.08 32	0.14 39	0.12 29	0.17 48	0.15 47

CAS	0.15 44	0.11 54	0.08 39	0.10 57	0.09 46	0.08 40	0.07 51	0.17 50	0.10 47	0.17 40	0.17 93	0.15 37	0.10 64	0.10 82	0.27 59	0.19 69	0.18 52	0.15 65	0.20 52	0.11 40	0.23 77	0.26 60	0.08 71	0.08 32	0.18 73	0.16 65	0.17 48	0.22 100

IER	0.15 44	0.12 67	0.11 75	0.12 85	0.10 62	0.12 84	0.09 85	0.17 50	0.10 47	0.18 47	0.17 93	0.21 80	0.10 64	0.11 100	0.49 133	0.15 29	0.19 60	0.14 55	0.16 31	0.12 45	0.16 31	0.17 27	0.09 86	0.10 70	0.14 39	0.17 71	0.19 58	0.18 59

HCRNet	0.15 44	0.19 170	0.08 39	0.23 172	0.09 46	0.15 112	0.09 85	0.16 43	0.06 14	0.49 244	0.16 84	0.25 113	0.08 46	0.09 66	0.44 116	0.11 7	0.17 41	0.11 24	0.21 62	0.09 22	0.13 22	0.13 16	0.11 120	0.07 23	0.09 14	0.11 23	0.14 30	0.11 25

AFF-stereo	0.15 44	0.10 35	0.09 50	0.07 24	0.06 22	0.09 53	0.07 51	0.17 50	0.09 35	0.21 62	0.08 21	0.15 37	0.06 21	0.04 18	0.92 187	0.15 29	0.13 23	0.09 14	0.21 62	0.08 13	0.21 64	0.35 99	0.04 13	0.07 23	0.14 39	0.13 34	0.18 53	0.11 25

RYNet	0.15 44	0.07 14	0.06 16	0.05 12	0.06 22	0.06 17	0.04 18	0.08 16	0.14 118	0.06 13	0.06 12	0.06 9	0.05 15	0.05 22	1.87 243	0.11 7	0.09 9	0.13 43	0.10 13	0.07 8	0.09 7	0.07 2	0.13 149	0.06 19	0.09 14	0.28 158	0.12 23	0.08 16

HITNet	0.15 44	0.11 54	0.10 60	0.11 73	0.11 80	0.10 59	0.07 51	0.18 60	0.11 68	0.24 98	0.13 62	0.19 67	0.10 64	0.09 66	0.23 30	0.14 24	0.17 41	0.14 55	0.16 31	0.10 30	0.21 64	0.25 56	0.08 71	0.09 54	0.15 55	0.14 42	0.24 90	0.19 77
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
SA	0.16 51	0.13 85	0.09 50	0.09 49	0.08 39	0.11 74	0.06 39	0.21 82	0.10 47	0.24 98	0.09 27	0.23 99	0.07 32	0.07 39	0.23 30	0.22 99	0.19 60	0.15 65	0.25 96	0.12 45	0.22 71	0.28 66	0.05 25	0.10 70	0.20 94	0.21 109	0.27 127	0.23 107

test_4	0.16 51	0.09 27	0.10 60	0.07 24	0.08 39	0.05 13	0.06 39	0.17 50	0.11 68	0.23 79	0.11 50	0.16 49	0.09 55	0.07 39	0.41 109	0.40 201	0.18 52	0.12 30	0.18 40	0.11 40	0.23 77	0.33 94	0.05 25	0.09 54	0.15 55	0.20 99	0.26 115	0.23 107

CIPLG	0.16 51	0.11 54	0.09 50	0.10 57	0.09 46	0.11 74	0.08 65	0.23 100	0.10 47	0.23 79	0.15 75	0.20 70	0.10 64	0.13 129	0.25 45	0.18 54	0.22 93	0.15 65	0.22 70	0.13 54	0.22 71	0.38 114	0.07 47	0.10 70	0.17 62	0.13 34	0.21 72	0.13 31

IPLGR_C	0.16 51	0.11 54	0.09 50	0.10 57	0.09 46	0.11 74	0.08 65	0.23 100	0.10 47	0.23 79	0.15 75	0.20 70	0.11 80	0.13 129	0.23 30	0.18 54	0.22 93	0.15 65	0.22 70	0.13 54	0.22 71	0.36 102	0.07 47	0.10 70	0.17 62	0.13 34	0.21 72	0.14 39

ACRE	0.16 51	0.11 54	0.09 50	0.10 57	0.09 46	0.12 84	0.08 65	0.23 100	0.10 47	0.23 79	0.15 75	0.20 70	0.10 64	0.13 129	0.24 39	0.18 54	0.22 93	0.15 65	0.22 70	0.13 54	0.22 71	0.37 108	0.07 47	0.10 70	0.17 62	0.13 34	0.21 72	0.13 31

rafts_anoy	0.16 51	0.14 99	0.12 96	0.11 73	0.11 80	0.10 59	0.08 65	0.21 82	0.08 27	0.21 62	0.16 84	0.18 60	0.08 46	0.06 34	0.34 84	0.27 144	0.20 66	0.17 103	0.23 80	0.13 54	0.23 77	0.42 126	0.06 34	0.10 70	0.18 73	0.15 57	0.15 32	0.17 53

GMStereo	0.16 51	0.16 128	0.09 50	0.14 100	0.13 103	0.16 116	0.12 114	0.22 90	0.12 85	0.19 53	0.16 84	0.26 119	0.13 109	0.09 66	0.20 23	0.15 29	0.22 93	0.14 55	0.27 103	0.15 95	0.21 64	0.16 25	0.09 86	0.11 92	0.19 90	0.17 71	0.24 90	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
UNet	0.16 51	0.13 85	0.13 110	0.14 100	0.12 90	0.14 101	0.11 106	0.20 68	0.12 85	0.21 62	0.15 75	0.18 60	0.13 109	0.13 129	0.24 39	0.16 40	0.20 66	0.17 103	0.19 45	0.13 54	0.17 32	0.16 25	0.11 120	0.13 119	0.16 60	0.18 79	0.21 72	0.17 53

HGLStereo	0.16 51	0.15 118	0.12 96	0.13 92	0.14 116	0.13 93	0.09 85	0.18 60	0.11 68	0.22 69	0.23 143	0.14 36	0.09 55	0.11 100	0.26 52	0.18 54	0.22 93	0.17 103	0.20 52	0.14 68	0.19 49	0.20 37	0.10 103	0.12 99	0.18 73	0.18 79	0.18 53	0.15 47

RASNet	0.16 51	0.15 118	0.15 126	0.13 92	0.11 80	0.12 84	0.10 100	0.24 115	0.13 105	0.22 69	0.14 69	0.18 60	0.13 109	0.10 82	0.20 23	0.18 54	0.19 60	0.13 43	0.17 36	0.10 30	0.23 77	0.27 63	0.07 47	0.15 142	0.17 62	0.18 79	0.27 127	0.24 118

DISCO	0.16 51	0.15 118	0.11 75	0.14 100	0.13 103	0.16 116	0.15 133	0.15 38	0.13 105	0.21 62	0.17 93	0.16 49	0.10 64	0.10 82	0.30 66	0.17 48	0.20 66	0.15 65	0.24 88	0.14 68	0.18 39	0.23 47	0.09 86	0.12 99	0.18 73	0.16 65	0.22 80	0.17 53

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 62	0.11 54	0.10 60	0.11 73	0.08 39	0.09 53	0.05 25	0.18 60	0.17 147	0.23 79	0.19 104	0.18 60	0.10 64	0.09 66	0.54 146	0.17 48	0.20 66	0.15 65	0.20 52	0.12 45	0.20 53	0.37 108	0.07 47	0.09 54	0.17 62	0.25 139	0.16 36	0.21 95

CASnet	0.17 62	0.12 67	0.09 50	0.10 57	0.11 80	0.14 101	0.08 65	0.23 100	0.12 85	0.28 144	0.15 75	0.23 99	0.11 80	0.09 66	0.33 81	0.16 40	0.20 66	0.12 30	0.27 103	0.11 40	0.35 137	0.25 56	0.07 47	0.09 54	0.17 62	0.13 34	0.21 72	0.17 53
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 62	0.10 35	0.10 60	0.10 57	0.09 46	0.08 40	0.05 25	0.21 82	0.12 85	0.26 122	0.12 57	0.21 80	0.08 46	0.07 39	0.35 87	0.39 196	0.21 81	0.15 65	0.22 70	0.13 54	0.30 119	0.54 154	0.05 25	0.08 32	0.14 39	0.15 57	0.19 58	0.13 31

LoS_RVC	0.17 62	0.13 85	0.11 75	0.07 24	0.10 62	0.08 40	0.07 51	0.17 50	0.12 85	0.23 79	0.17 93	0.17 57	0.11 80	0.09 66	0.46 128	0.22 99	0.17 41	0.16 92	0.25 96	0.12 45	0.36 143	0.36 102	0.08 71	0.10 70	0.21 105	0.16 65	0.17 48	0.20 83

tt_ll	0.17 62	0.13 85	0.11 75	0.07 24	0.10 62	0.08 40	0.07 51	0.17 50	0.12 85	0.23 79	0.17 93	0.17 57	0.11 80	0.09 66	0.46 128	0.22 99	0.17 41	0.16 92	0.25 96	0.12 45	0.36 143	0.36 102	0.08 71	0.10 70	0.21 105	0.16 65	0.17 48	0.20 83

iinet-f	0.17 62	0.14 99	0.11 75	0.12 85	0.09 46	0.14 101	0.09 85	0.15 38	0.10 47	0.23 79	0.24 148	0.18 60	0.16 139	0.08 47	0.38 105	0.20 78	0.20 66	0.13 43	0.38 151	0.17 122	0.21 64	0.27 63	0.09 86	0.09 54	0.18 73	0.14 42	0.25 105	0.18 59

Sa-1000	0.17 62	0.13 85	0.09 50	0.09 49	0.09 46	0.11 74	0.05 25	0.22 90	0.11 68	0.24 98	0.11 50	0.24 106	0.09 55	0.10 82	0.27 59	0.21 87	0.22 93	0.17 103	0.29 119	0.13 54	0.26 98	0.38 114	0.06 34	0.10 70	0.24 133	0.21 109	0.26 115	0.22 100

raftrobust	0.17 62	0.12 67	0.11 75	0.11 73	0.10 62	0.08 40	0.07 51	0.22 90	0.09 35	0.27 130	0.13 62	0.20 70	0.08 46	0.08 47	0.35 87	0.29 164	0.21 81	0.15 65	0.29 119	0.14 68	0.26 98	0.44 132	0.08 71	0.09 54	0.19 90	0.17 71	0.17 48	0.17 53

RALCasStereoNet	0.17 62	0.14 99	0.11 75	0.13 92	0.11 80	0.10 59	0.08 65	0.20 68	0.08 27	0.23 79	0.13 62	0.19 67	0.08 46	0.07 39	0.30 66	0.37 192	0.22 93	0.17 103	0.21 62	0.14 68	0.24 91	0.52 147	0.07 47	0.10 70	0.18 73	0.15 57	0.16 36	0.15 47

RALAANet	0.17 62	0.13 85	0.11 75	0.10 57	0.10 62	0.11 74	0.08 65	0.17 50	0.10 47	0.16 34	0.15 75	0.16 49	0.09 55	0.07 39	0.34 84	0.17 48	0.18 52	0.17 103	0.28 111	0.15 95	0.26 98	0.60 167	0.07 47	0.10 70	0.17 62	0.15 57	0.21 72	0.16 52

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 62	0.11 54	0.10 60	0.08 38	0.08 39	0.08 40	0.08 65	0.21 82	0.09 35	0.23 79	0.09 27	0.20 70	0.07 32	0.05 22	0.89 182	0.15 29	0.15 30	0.10 19	0.22 70	0.09 22	0.23 77	0.36 102	0.06 34	0.09 54	0.18 73	0.13 34	0.20 67	0.14 39

DSFCA	0.17 62	0.18 154	0.14 119	0.14 100	0.13 103	0.16 116	0.15 133	0.16 43	0.13 105	0.16 34	0.19 104	0.18 60	0.11 80	0.08 47	0.26 52	0.19 69	0.20 66	0.17 103	0.22 70	0.14 68	0.20 53	0.24 51	0.11 120	0.13 119	0.18 73	0.19 93	0.20 67	0.20 83

DMCA-RVC	0.17 62	0.12 67	0.15 126	0.12 85	0.13 103	0.11 74	0.18 145	0.17 50	0.16 140	0.18 47	0.21 121	0.21 80	0.10 64	0.10 82	0.50 137	0.18 54	0.18 52	0.17 103	0.17 36	0.15 95	0.18 39	0.18 31	0.10 103	0.13 119	0.14 39	0.15 57	0.19 58	0.18 59

CFNet	0.17 62	0.15 118	0.13 110	0.18 142	0.16 139	0.14 101	0.12 114	0.24 115	0.12 85	0.21 62	0.16 84	0.29 147	0.14 123	0.11 100	0.26 52	0.14 24	0.20 66	0.16 92	0.18 40	0.13 54	0.18 39	0.15 21	0.08 71	0.12 99	0.21 105	0.20 99	0.22 80	0.21 95

trnet	0.18 76	0.13 85	0.11 75	0.11 73	0.10 62	0.10 59	0.06 39	0.24 115	0.09 35	0.28 144	0.13 62	0.26 119	0.11 80	0.10 82	0.32 76	0.23 113	0.25 130	0.13 43	0.21 62	0.14 68	0.33 126	0.25 56	0.08 71	0.10 70	0.18 73	0.19 93	0.24 90	0.24 118

anonymousdsp2	0.18 76	0.12 67	0.09 50	0.09 49	0.08 39	0.10 59	0.07 51	0.18 60	0.09 35	0.20 58	0.50 223	0.15 37	0.07 32	0.08 47	0.37 95	0.28 151	0.17 41	0.13 43	0.23 80	0.19 132	0.20 53	0.67 192	0.11 120	0.12 99	0.14 39	0.11 23	0.18 53	0.12 28

TestStereo	0.18 76	0.17 137	0.14 119	0.15 116	0.11 80	0.16 116	0.11 106	0.25 132	0.13 105	0.30 163	0.16 84	0.26 119	0.11 80	0.08 47	0.22 28	0.15 29	0.24 118	0.13 43	0.28 111	0.13 54	0.28 111	0.18 31	0.09 86	0.14 133	0.22 108	0.16 65	0.21 72	0.19 77

CREStereo	0.18 76	0.13 85	0.11 75	0.12 85	0.10 62	0.10 59	0.06 39	0.24 115	0.10 47	0.27 130	0.14 69	0.26 119	0.12 97	0.10 82	0.32 76	0.26 135	0.26 140	0.13 43	0.22 70	0.14 68	0.36 143	0.27 63	0.08 71	0.10 70	0.18 73	0.19 93	0.24 90	0.23 107
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
PDISCO_ROB	0.18 76	0.16 128	0.16 142	0.14 100	0.12 90	0.13 93	0.13 126	0.15 38	0.12 85	0.16 34	0.16 84	0.13 29	0.10 64	0.09 66	0.25 45	0.20 78	0.20 66	0.23 182	0.18 40	0.15 95	0.24 91	0.28 66	0.08 71	0.12 99	0.22 108	0.24 129	0.39 183	0.24 118

CES	0.19 81	0.10 35	0.10 60	0.09 49	0.11 80	0.10 59	0.06 39	0.42 217	0.10 47	0.20 58	0.28 171	0.23 99	0.10 64	0.13 129	0.35 87	0.24 118	0.25 130	0.15 65	0.21 62	0.14 68	0.45 177	0.29 69	0.09 86	0.08 32	0.19 90	0.15 57	0.20 67	0.23 107

raft_robust	0.19 81	0.14 99	0.11 75	0.14 100	0.09 46	0.11 74	0.08 65	0.25 132	0.12 85	0.30 163	0.10 41	0.25 113	0.14 123	0.10 82	0.29 64	0.26 135	0.22 93	0.17 103	0.35 143	0.14 68	0.28 111	0.35 99	0.06 34	0.11 92	0.22 108	0.24 129	0.24 90	0.21 95

GMOStereo	0.19 81	0.12 67	0.10 60	0.10 57	0.09 46	0.10 59	0.09 85	0.23 100	0.12 85	0.28 144	0.10 41	0.21 80	0.13 109	0.08 47	0.37 95	0.28 151	0.21 81	0.14 55	0.23 80	0.14 68	0.26 98	0.67 192	0.06 34	0.09 54	0.23 118	0.20 99	0.24 90	0.18 59

error version	0.19 81	0.12 67	0.10 60	0.10 57	0.09 46	0.10 59	0.09 85	0.23 100	0.12 85	0.28 144	0.10 41	0.21 80	0.13 109	0.08 47	0.37 95	0.28 151	0.21 81	0.14 55	0.23 80	0.14 68	0.26 98	0.67 192	0.06 34	0.09 54	0.23 118	0.20 99	0.24 90	0.18 59

test-v	0.19 81	0.12 67	0.10 60	0.10 57	0.09 46	0.10 59	0.09 85	0.23 100	0.12 85	0.28 144	0.10 41	0.21 80	0.13 109	0.08 47	0.37 95	0.28 151	0.21 81	0.14 55	0.23 80	0.14 68	0.26 98	0.67 192	0.06 34	0.09 54	0.23 118	0.20 99	0.24 90	0.18 59

test-2	0.19 81	0.12 67	0.10 60	0.10 57	0.09 46	0.10 59	0.09 85	0.23 100	0.12 85	0.28 144	0.10 41	0.21 80	0.13 109	0.08 47	0.37 95	0.28 151	0.21 81	0.14 55	0.23 80	0.14 68	0.26 98	0.67 192	0.06 34	0.09 54	0.23 118	0.20 99	0.24 90	0.18 59

LMCR-Stereo	0.19 81	0.14 99	0.12 96	0.13 92	0.12 90	0.15 112	0.10 100	0.22 90	0.13 105	0.23 79	0.18 99	0.24 106	0.17 147	0.14 144	0.30 66	0.19 69	0.26 140	0.18 128	0.33 132	0.19 132	0.27 107	0.30 78	0.10 103	0.12 99	0.20 94	0.18 79	0.24 90	0.24 118

CREStereo++_RVC	0.19 81	0.12 67	0.11 75	0.11 73	0.12 90	0.11 74	0.09 85	0.23 100	0.12 85	0.28 144	0.14 69	0.22 94	0.19 169	0.10 82	0.26 52	0.22 99	0.24 118	0.12 30	0.22 70	0.12 45	0.34 129	0.32 88	0.07 47	0.10 70	0.20 94	0.18 79	0.62 225	0.23 107
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	0.19 81	0.15 118	0.12 96	0.14 100	0.12 90	0.09 53	0.09 85	0.22 90	0.10 47	0.29 159	0.11 50	0.25 113	0.09 55	0.09 66	0.41 109	0.27 144	0.24 118	0.13 43	0.28 111	0.14 68	0.36 143	0.30 78	0.09 86	0.08 32	0.23 118	0.20 99	0.23 85	0.26 133

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 81	0.18 154	0.18 159	0.17 132	0.21 171	0.16 116	0.27 191	0.19 66	0.24 178	0.22 69	0.20 110	0.27 131	0.13 109	0.19 185	0.35 87	0.17 48	0.20 66	0.16 92	0.19 45	0.13 54	0.17 32	0.19 35	0.11 120	0.12 99	0.18 73	0.23 122	0.19 58	0.22 100
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.19 81	0.14 99	0.12 96	0.15 116	0.11 80	0.16 116	0.12 114	0.25 132	0.12 85	0.25 109	0.17 93	0.20 70	0.22 181	0.09 66	0.42 112	0.17 48	0.22 93	0.16 92	0.30 123	0.13 54	0.26 98	0.17 27	0.10 103	0.13 119	0.20 94	0.18 79	0.26 115	0.21 95

DN-CSS_ROB	0.19 81	0.14 99	0.16 142	0.14 100	0.14 116	0.12 84	0.10 100	0.25 132	0.13 105	0.27 130	0.26 162	0.26 119	0.18 161	0.09 66	0.33 81	0.16 40	0.20 66	0.15 65	0.41 158	0.14 68	0.30 119	0.23 47	0.10 103	0.15 142	0.17 62	0.16 65	0.22 80	0.18 59

GCAP-BAT	0.20 93	0.10 35	0.07 24	0.08 38	0.10 62	0.07 24	0.05 25	0.20 68	0.11 68	0.25 109	0.09 27	0.26 119	0.07 32	0.10 82	0.23 30	0.28 151	1.43 266	0.15 65	0.24 88	0.14 68	0.44 169	0.29 69	0.07 47	0.08 32	0.14 39	0.14 42	0.16 36	0.18 59

test_for_model	0.20 93	0.10 35	0.07 24	0.08 38	0.10 62	0.07 24	0.05 25	0.20 68	0.11 68	0.25 109	0.09 27	0.26 119	0.07 32	0.10 82	0.23 30	0.28 151	1.43 266	0.15 65	0.24 88	0.14 68	0.44 169	0.29 69	0.07 47	0.08 32	0.14 39	0.14 42	0.16 36	0.18 59

testlalala2	0.20 93	0.10 35	0.07 24	0.08 38	0.10 62	0.07 24	0.05 25	0.20 68	0.11 68	0.25 109	0.09 27	0.26 119	0.07 32	0.10 82	0.23 30	0.28 151	1.43 266	0.15 65	0.24 88	0.14 68	0.44 169	0.29 69	0.07 47	0.08 32	0.14 39	0.14 42	0.16 36	0.18 59

testlalala	0.20 93	0.10 35	0.07 24	0.08 38	0.10 62	0.07 24	0.05 25	0.20 68	0.11 68	0.25 109	0.09 27	0.26 119	0.07 32	0.10 82	0.23 30	0.28 151	1.43 266	0.15 65	0.24 88	0.14 68	0.44 169	0.29 69	0.07 47	0.08 32	0.14 39	0.14 42	0.16 36	0.18 59

testlalala_base	0.20 93	0.10 35	0.07 24	0.08 38	0.10 62	0.07 24	0.05 25	0.20 68	0.11 68	0.25 109	0.09 27	0.26 119	0.07 32	0.10 82	0.23 30	0.28 151	1.43 266	0.15 65	0.24 88	0.14 68	0.44 169	0.29 69	0.07 47	0.08 32	0.14 39	0.14 42	0.16 36	0.18 59

SPstereo	0.20 93	0.10 35	0.07 24	0.08 38	0.10 62	0.07 24	0.05 25	0.20 68	0.11 68	0.25 109	0.09 27	0.26 119	0.07 32	0.10 82	0.23 30	0.28 151	1.43 266	0.15 65	0.24 88	0.14 68	0.44 169	0.29 69	0.07 47	0.08 32	0.14 39	0.14 42	0.16 36	0.18 59

dd	0.20 93	0.17 137	0.10 60	0.35 210	0.13 103	0.25 180	0.12 114	0.22 90	0.10 47	0.22 69	0.11 50	0.38 189	0.10 64	0.09 66	0.40 108	0.18 54	0.29 172	0.15 65	0.36 147	0.14 68	0.20 53	0.17 27	0.09 86	0.13 119	0.22 108	0.17 71	0.26 115	0.20 83

GLC_STEREO	0.20 93	0.15 118	0.16 142	0.15 116	0.14 116	0.14 101	0.12 114	0.26 144	0.10 47	0.28 144	0.19 104	0.20 70	0.10 64	0.11 100	0.51 141	0.20 78	0.28 162	0.15 65	0.26 100	0.15 95	0.38 154	0.30 78	0.09 86	0.11 92	0.20 94	0.14 42	0.30 147	0.18 59

TANstereo	0.20 93	0.12 67	0.11 75	0.14 100	0.13 103	0.14 101	0.08 65	0.17 50	0.11 68	0.24 98	0.13 62	0.16 49	0.12 97	0.13 129	0.30 66	0.29 164	0.26 140	0.25 195	0.34 135	0.23 162	0.34 129	0.32 88	0.29 220	0.10 70	0.14 39	0.17 71	0.36 172	0.19 77

XX-TBD	0.20 93	0.12 67	0.11 75	0.14 100	0.13 103	0.14 101	0.08 65	0.17 50	0.11 68	0.24 98	0.13 62	0.16 49	0.12 97	0.13 129	0.30 66	0.29 164	0.26 140	0.25 195	0.34 135	0.23 162	0.34 129	0.32 88	0.29 220	0.10 70	0.14 39	0.17 71	0.36 172	0.19 77

STTStereo	0.20 93	0.19 170	0.21 180	0.18 142	0.20 167	0.17 126	0.27 191	0.18 60	0.19 157	0.20 58	0.19 104	0.24 106	0.15 132	0.17 172	0.44 116	0.18 54	0.20 66	0.19 144	0.19 45	0.14 68	0.18 39	0.20 37	0.11 120	0.13 119	0.19 90	0.21 109	0.20 67	0.26 133

BEATNet_4x	0.20 93	0.14 99	0.12 96	0.13 92	0.13 103	0.12 84	0.12 114	0.20 68	0.14 118	0.27 130	0.14 69	0.22 94	0.14 123	0.11 100	0.45 121	0.21 87	0.23 107	0.21 162	0.20 52	0.13 54	0.33 126	0.48 143	0.10 103	0.13 119	0.18 73	0.18 79	0.27 127	0.24 118

iResNetv2_ROB	0.20 93	0.14 99	0.11 75	0.17 132	0.13 103	0.17 126	0.11 106	0.26 144	0.12 85	0.26 122	0.20 110	0.28 139	0.20 173	0.10 82	0.49 133	0.16 40	0.21 81	0.15 65	0.36 147	0.15 95	0.36 143	0.20 37	0.12 138	0.16 153	0.20 94	0.18 79	0.30 147	0.19 77

DLCB_ROB	0.20 93	0.17 137	0.17 149	0.14 100	0.15 130	0.14 101	0.14 128	0.21 82	0.16 140	0.23 79	0.23 143	0.25 113	0.18 161	0.15 155	0.24 39	0.18 54	0.22 93	0.18 128	0.19 45	0.15 95	0.26 98	0.24 51	0.13 149	0.16 153	0.37 207	0.25 139	0.25 105	0.20 83

test-3	0.21 107	0.11 54	0.10 60	0.11 73	0.12 90	0.10 59	0.08 65	0.25 132	0.10 47	0.27 130	0.11 50	0.30 158	0.11 80	0.09 66	0.50 137	0.39 196	0.23 107	0.15 65	0.47 167	0.15 95	0.34 129	0.65 179	0.07 47	0.10 70	0.17 62	0.14 42	0.25 105	0.23 107

test_1	0.21 107	0.11 54	0.10 60	0.11 73	0.12 90	0.10 59	0.08 65	0.25 132	0.10 47	0.27 130	0.11 50	0.30 158	0.11 80	0.08 47	0.50 137	0.39 196	0.23 107	0.15 65	0.47 167	0.15 95	0.34 129	0.65 179	0.07 47	0.10 70	0.17 62	0.14 42	0.25 105	0.23 107

AACVNet	0.21 107	0.18 154	0.15 126	0.19 151	0.19 160	0.19 143	0.14 128	0.23 100	0.15 128	0.25 109	0.23 143	0.21 80	0.13 109	0.13 129	0.57 153	0.19 69	0.25 130	0.18 128	0.25 96	0.18 129	0.23 77	0.24 51	0.14 156	0.15 142	0.23 118	0.21 109	0.25 105	0.25 128

sAnonymous2	0.21 107	0.14 99	0.13 110	0.12 85	0.12 90	0.14 101	0.12 114	0.28 172	0.16 140	0.23 79	0.20 110	0.20 70	0.15 132	0.08 47	0.31 72	0.27 144	0.25 130	0.22 172	0.40 154	0.21 145	0.35 137	0.42 126	0.09 86	0.13 119	0.23 118	0.24 129	0.23 85	0.24 118

CroCo_RVC	0.21 107	0.14 99	0.13 110	0.12 85	0.12 90	0.14 101	0.12 114	0.28 172	0.16 140	0.23 79	0.20 110	0.20 70	0.15 132	0.08 47	0.31 72	0.27 144	0.25 130	0.22 172	0.40 154	0.21 145	0.35 137	0.42 126	0.09 86	0.13 119	0.23 118	0.24 129	0.23 85	0.24 118

CFNet_pseudo	0.21 107	0.16 128	0.16 142	0.19 151	0.16 139	0.17 126	0.13 126	0.24 115	0.15 128	0.28 144	0.22 133	0.23 99	0.20 173	0.12 115	0.65 164	0.18 54	0.20 66	0.17 103	0.31 128	0.13 54	0.21 64	0.21 41	0.12 138	0.13 119	0.20 94	0.20 99	0.25 105	0.26 133

ADLNet	0.21 107	0.18 154	0.12 96	0.16 124	0.14 116	0.19 143	0.15 133	0.20 68	0.11 68	0.17 40	0.15 75	0.34 175	0.14 123	0.32 218	1.10 201	0.16 40	0.20 66	0.14 55	0.18 40	0.14 68	0.17 32	0.22 44	0.15 166	0.09 54	0.18 73	0.19 93	0.19 58	0.18 59

psm_up	0.21 107	0.17 137	0.19 168	0.20 156	0.17 145	0.20 150	0.15 133	0.26 144	0.23 174	0.22 69	0.18 99	0.23 99	0.20 173	0.16 162	0.36 94	0.19 69	0.24 118	0.18 128	0.30 123	0.17 122	0.23 77	0.21 41	0.12 138	0.21 185	0.24 133	0.27 152	0.26 115	0.25 128

AF-Net	0.21 107	0.18 154	0.18 159	0.18 142	0.22 176	0.20 150	0.24 173	0.24 115	0.21 162	0.19 53	0.25 154	0.27 131	0.16 139	0.14 144	0.37 95	0.20 78	0.18 52	0.17 103	0.23 80	0.15 95	0.18 39	0.26 60	0.17 172	0.14 133	0.20 94	0.22 116	0.29 139	0.22 100

Nwc_Net	0.21 107	0.18 154	0.18 159	0.18 142	0.22 176	0.20 150	0.24 173	0.24 115	0.21 162	0.19 53	0.25 154	0.27 131	0.16 139	0.14 144	0.37 95	0.20 78	0.18 52	0.17 103	0.23 80	0.15 95	0.18 39	0.26 60	0.17 172	0.14 133	0.20 94	0.22 116	0.29 139	0.22 100

AE-Stereo	0.22 117	0.14 99	0.14 119	0.16 124	0.13 103	0.12 84	0.09 85	0.23 100	0.15 128	0.27 130	0.12 57	0.29 147	0.13 109	0.09 66	0.30 66	0.29 164	0.28 162	0.19 144	0.30 123	0.22 155	0.35 137	0.77 210	0.08 71	0.15 142	0.23 118	0.24 129	0.26 115	0.20 83

MIPNet	0.22 117	0.15 118	0.11 75	0.11 73	0.12 90	0.12 84	0.08 65	0.24 115	0.10 47	0.27 130	0.24 148	0.23 99	0.14 123	0.11 100	0.93 189	0.21 87	0.23 107	0.17 103	0.31 128	0.20 137	0.22 71	0.44 132	0.07 47	0.12 99	0.24 133	0.29 164	0.27 127	0.20 83

test_3	0.22 117	0.12 67	0.12 96	0.11 73	0.12 90	0.10 59	0.08 65	0.25 132	0.12 85	0.28 144	0.12 57	0.31 166	0.15 132	0.08 47	0.53 142	0.40 201	0.23 107	0.15 65	0.47 167	0.16 112	0.36 143	0.65 179	0.06 34	0.12 99	0.20 94	0.19 93	0.27 127	0.25 128

APVNet	0.22 117	0.18 154	0.15 126	0.17 132	0.20 167	0.20 150	0.18 145	0.24 115	0.15 128	0.18 47	0.21 121	0.21 80	0.12 97	0.17 172	0.45 121	0.25 126	0.28 162	0.21 162	0.34 135	0.21 145	0.24 91	0.33 94	0.11 120	0.18 171	0.22 108	0.18 79	0.30 147	0.23 107

CFNet_RVC	0.22 117	0.18 154	0.15 126	0.18 142	0.17 145	0.19 143	0.12 114	0.21 82	0.13 105	0.23 79	0.21 121	0.25 113	0.13 109	0.13 129	0.93 189	0.20 78	0.23 107	0.17 103	0.27 103	0.16 112	0.25 97	0.22 44	0.10 103	0.14 133	0.23 118	0.21 109	0.25 105	0.23 107

HSM	0.22 117	0.17 137	0.15 126	0.18 142	0.18 153	0.16 116	0.14 128	0.26 144	0.14 118	0.25 109	0.22 133	0.24 106	0.18 161	0.11 100	0.67 166	0.18 54	0.26 140	0.16 92	0.27 103	0.17 122	0.30 119	0.23 47	0.10 103	0.14 133	0.23 118	0.23 122	0.27 127	0.25 128

MyStereo04	0.23 123	0.18 154	0.18 159	0.14 100	0.14 116	0.13 93	0.11 106	0.28 172	0.22 167	0.32 175	0.20 110	0.30 158	0.14 123	0.08 47	0.31 72	0.24 118	0.22 93	0.18 128	0.55 196	0.23 162	0.38 154	0.37 108	0.12 138	0.17 161	0.28 168	0.30 171	0.31 153	0.22 100

LoS	0.23 123	0.15 118	0.11 75	0.13 92	0.14 116	0.13 93	0.08 65	0.60 241	0.11 68	0.37 209	0.38 197	0.36 184	0.14 123	0.11 100	0.32 76	0.26 135	0.26 140	0.16 92	0.27 103	0.16 112	0.43 164	0.37 108	0.10 103	0.10 70	0.26 151	0.19 93	0.25 105	0.28 146
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 123	0.12 67	0.12 96	0.10 57	0.10 62	0.10 59	0.08 65	0.22 90	0.09 35	0.24 98	0.15 75	0.21 80	0.09 55	0.11 100	1.84 238	0.19 69	0.21 81	0.16 92	0.24 88	0.15 95	0.21 64	0.37 108	0.07 47	0.12 99	0.18 73	0.22 116	0.24 90	0.14 39

AnonymousM	0.23 123	0.09 27	0.07 24	0.09 49	0.07 28	0.08 40	0.06 39	0.20 68	0.09 35	0.23 79	0.19 104	0.16 49	0.07 32	0.11 100	0.27 59	0.24 118	0.24 118	0.14 55	0.21 62	0.16 112	0.32 124	0.45 136	0.08 71	0.09 54	0.11 23	0.20 99	0.66 231	1.40 251

ICVP	0.23 123	0.18 154	0.21 180	0.18 142	0.17 145	0.18 134	0.15 133	0.22 90	0.17 147	0.24 98	0.21 121	0.24 106	0.18 161	0.12 115	0.43 115	0.24 118	0.25 130	0.24 187	0.26 100	0.21 145	0.31 123	0.52 147	0.26 203	0.17 161	0.24 133	0.26 146	0.25 105	0.24 118
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 123	0.16 128	0.13 110	0.19 151	0.14 116	0.12 84	0.09 85	0.24 115	0.12 85	0.29 159	0.16 84	0.27 131	0.16 139	0.10 82	0.24 39	0.26 135	0.26 140	0.13 43	0.30 123	0.12 45	0.50 190	0.38 114	0.08 71	0.11 92	0.26 151	0.28 158	0.66 231	0.46 191

sCroCo_RVC	0.23 123	0.13 85	0.12 96	0.11 73	0.10 62	0.14 101	0.09 85	0.24 115	0.19 157	0.24 98	0.16 84	0.20 70	0.20 173	0.09 66	0.33 81	0.36 188	0.28 162	0.22 172	0.35 143	0.21 145	0.48 186	0.66 186	0.10 103	0.16 153	0.23 118	0.21 109	0.29 139	0.23 107

GES	0.23 123	0.16 128	0.12 96	0.14 100	0.15 130	0.19 143	0.15 133	0.25 132	0.14 118	0.26 122	0.18 99	0.22 94	0.14 123	0.17 172	0.56 149	0.22 99	0.27 151	0.19 144	0.53 188	0.20 137	0.35 137	0.37 108	0.13 149	0.15 142	0.20 94	0.17 71	0.27 127	0.43 186

FADNet-RVC-Resample	0.23 123	0.16 128	0.18 159	0.17 132	0.16 139	0.16 116	0.16 141	0.24 115	0.18 155	0.26 122	0.18 99	0.27 131	0.17 147	0.16 162	0.81 177	0.18 54	0.21 81	0.23 182	0.26 100	0.25 175	0.23 77	0.39 120	0.13 149	0.21 185	0.22 108	0.22 116	0.19 58	0.22 100

RP	0.23 123	0.20 174	0.23 192	0.22 166	0.21 171	0.22 165	0.25 180	0.24 115	0.23 174	0.17 40	0.24 148	0.25 113	0.19 169	0.16 162	0.55 147	0.18 54	0.21 81	0.16 92	0.22 70	0.16 112	0.18 39	0.33 94	0.14 156	0.17 161	0.23 118	0.23 122	0.31 153	0.26 133

UDGNet	0.24 133	0.20 174	0.15 126	0.36 212	0.31 207	0.32 204	0.29 199	0.22 90	0.15 128	0.21 62	0.21 121	0.21 80	0.08 46	0.51 237	0.25 45	0.17 48	0.22 93	0.17 103	0.27 103	0.15 95	0.28 111	0.38 114	0.31 227	0.11 92	0.24 133	0.23 122	0.22 80	0.20 83

SACVNet	0.24 133	0.20 174	0.19 168	0.21 162	0.19 160	0.19 143	0.20 154	0.26 144	0.22 167	0.25 109	0.22 133	0.21 80	0.12 97	0.17 172	0.48 132	0.22 99	0.26 140	0.21 162	0.32 131	0.20 137	0.29 117	0.41 123	0.15 166	0.18 171	0.28 168	0.26 146	0.30 147	0.26 133

FADNet-RVC	0.24 133	0.17 137	0.15 126	0.21 162	0.17 145	0.17 126	0.21 158	0.26 144	0.14 118	0.25 109	0.21 121	0.28 139	0.17 147	0.14 144	0.98 195	0.22 99	0.23 107	0.17 103	0.36 147	0.22 155	0.24 91	0.30 78	0.14 156	0.17 161	0.25 146	0.23 122	0.21 72	0.24 118

UCFNet_RVC	0.24 133	0.25 196	0.17 149	0.21 162	0.20 167	0.20 150	0.15 133	0.23 100	0.16 140	0.26 122	0.20 110	0.35 182	0.17 147	0.13 129	0.87 181	0.19 69	0.22 93	0.18 128	0.33 132	0.17 122	0.27 107	0.24 51	0.17 172	0.15 142	0.27 158	0.23 122	0.24 90	0.29 150

DeepPruner_ROB	0.24 133	0.17 137	0.17 149	0.17 132	0.17 145	0.16 116	0.24 173	0.22 90	0.17 147	0.26 122	0.26 162	0.21 80	0.18 161	0.12 115	0.64 161	0.21 87	0.24 118	0.21 162	0.29 119	0.16 112	0.44 169	0.36 102	0.14 156	0.16 153	0.22 108	0.30 171	0.27 127	0.23 107

PS-NSSS	0.24 133	0.26 202	0.21 180	0.31 201	0.22 176	0.26 186	0.23 168	0.27 161	0.15 128	0.28 144	0.21 121	0.55 208	0.15 132	0.16 162	0.35 87	0.16 40	0.19 60	0.17 103	0.36 147	0.15 95	0.17 32	0.14 19	0.22 197	0.16 153	0.24 133	0.24 129	0.28 138	0.27 142

PWCDC_ROB	0.24 133	0.10 35	0.13 110	0.10 57	0.18 153	0.12 84	0.16 141	0.12 26	0.38 215	0.11 24	0.25 154	0.15 37	0.82 233	0.28 208	0.92 187	0.21 87	0.17 41	0.18 128	0.18 40	0.17 122	0.23 77	0.46 137	0.20 186	0.17 161	0.12 29	0.21 109	0.15 32	0.26 133

Any-RAFT	0.25 140	0.13 85	0.17 149	0.16 124	0.14 116	0.15 112	0.11 106	0.25 132	0.14 118	0.28 144	0.34 184	0.29 147	0.11 80	0.12 115	0.35 87	0.26 135	0.28 162	0.17 103	0.52 185	0.16 112	0.63 218	0.49 145	0.10 103	0.11 92	0.28 168	0.33 187	0.26 115	0.41 182

GEStereo_RVC	0.25 140	0.19 170	0.15 126	0.18 142	0.17 145	0.19 143	0.18 145	0.26 144	0.17 147	0.27 130	0.20 110	0.28 139	0.17 147	0.12 115	0.34 84	0.27 144	0.28 162	0.24 187	0.47 167	0.22 155	0.34 129	0.66 186	0.11 120	0.18 171	0.25 146	0.22 116	0.26 115	0.32 159

stereogan	0.25 140	0.22 180	0.22 188	0.23 172	0.26 195	0.25 180	0.23 168	0.26 144	0.24 178	0.20 58	0.23 143	0.31 166	0.23 182	0.17 172	0.38 105	0.21 87	0.22 93	0.19 144	0.28 111	0.20 137	0.23 77	0.46 137	0.17 172	0.18 171	0.22 108	0.24 129	0.37 178	0.27 142

R-Stereo Train	0.25 140	0.14 99	0.14 119	0.15 116	0.13 103	0.18 134	0.07 51	0.24 115	0.15 128	0.32 175	0.25 154	0.28 139	0.13 109	0.14 144	0.71 168	0.32 172	0.29 172	0.20 153	0.47 167	0.20 137	0.48 186	0.65 179	0.10 103	0.12 99	0.24 133	0.25 139	0.23 85	0.28 146

RAFT-Stereo	0.25 140	0.14 99	0.14 119	0.15 116	0.13 103	0.18 134	0.07 51	0.24 115	0.15 128	0.32 175	0.25 154	0.28 139	0.13 109	0.14 144	0.71 168	0.32 172	0.29 172	0.20 153	0.47 167	0.20 137	0.48 186	0.65 179	0.10 103	0.12 99	0.24 133	0.25 139	0.23 85	0.28 146
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 140	0.16 128	0.16 142	0.25 183	0.19 160	0.21 160	0.18 145	0.30 188	0.16 140	0.31 170	0.31 178	0.34 175	0.25 190	0.11 100	0.32 76	0.25 126	0.26 140	0.17 103	0.54 192	0.16 112	0.37 150	0.38 114	0.14 156	0.19 179	0.25 146	0.23 122	0.27 127	0.26 133

CASS	0.26 146	0.18 154	0.17 149	0.21 162	0.18 153	0.22 165	0.26 187	0.28 172	0.20 161	0.33 185	0.24 148	0.28 139	0.18 161	0.12 115	0.37 95	0.24 118	0.39 212	0.20 153	0.44 161	0.17 122	0.58 208	0.48 143	0.11 120	0.14 133	0.32 189	0.22 116	0.32 159	0.33 162
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 146	0.19 170	0.15 126	0.23 172	0.16 139	0.21 160	0.23 168	0.28 172	0.17 147	0.27 130	0.28 171	0.26 119	0.19 169	0.15 155	0.98 195	0.22 99	0.21 81	0.20 153	0.43 160	0.26 184	0.28 111	0.31 86	0.14 156	0.15 142	0.28 168	0.27 152	0.24 90	0.27 142

NCC-stereo	0.26 146	0.22 180	0.22 188	0.22 166	0.24 186	0.23 172	0.28 195	0.26 144	0.28 195	0.18 47	0.26 162	0.29 147	0.27 194	0.17 172	0.56 149	0.23 113	0.23 107	0.24 187	0.28 111	0.21 145	0.23 77	0.32 88	0.20 186	0.17 161	0.27 158	0.29 164	0.33 162	0.30 154

Abc-Net	0.26 146	0.22 180	0.22 188	0.22 166	0.24 186	0.23 172	0.28 195	0.26 144	0.28 195	0.18 47	0.26 162	0.29 147	0.27 194	0.17 172	0.56 149	0.23 113	0.23 107	0.24 187	0.28 111	0.21 145	0.23 77	0.32 88	0.20 186	0.17 161	0.27 158	0.29 164	0.33 162	0.30 154
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EGLCR-Stereo	0.27 150	0.12 67	0.11 75	0.11 73	0.12 90	0.13 93	0.06 39	0.23 100	0.14 118	0.27 130	0.18 99	0.24 106	0.09 55	0.10 82	0.35 87	0.38 194	0.24 118	0.16 92	0.31 128	0.21 145	0.37 150	1.30 267	0.11 120	0.30 212	0.17 62	0.26 146	0.93 250	0.25 128

IPLGR	0.27 150	0.16 128	0.14 119	0.15 116	0.15 130	0.13 93	0.09 85	0.24 115	0.13 105	0.28 144	0.25 154	0.24 106	0.12 97	0.11 100	1.85 240	0.20 78	0.23 107	0.18 128	0.35 143	0.21 145	0.28 111	0.56 161	0.07 47	0.13 119	0.25 146	0.27 152	0.29 139	0.21 95

cross-raft	0.27 150	0.15 118	0.13 110	0.14 100	0.14 116	0.17 126	0.10 100	0.27 161	0.15 128	0.30 163	0.22 133	0.28 139	0.10 64	0.14 144	0.42 112	0.42 206	0.27 151	0.17 103	0.57 198	0.26 184	0.62 217	0.94 243	0.09 86	0.12 99	0.29 176	0.27 152	0.26 115	0.31 158

pcwnet_v2	0.27 150	0.17 137	0.18 159	0.22 166	0.19 160	0.22 165	0.18 145	0.25 132	0.18 155	0.30 163	0.24 148	0.33 172	0.29 198	0.18 182	0.90 183	0.22 99	0.24 118	0.19 144	0.38 151	0.16 112	0.28 111	0.31 86	0.17 172	0.16 153	0.26 151	0.26 146	0.30 147	0.39 175

MSMDNet	0.27 150	0.14 99	0.12 96	0.13 92	0.15 130	0.16 116	0.12 114	0.26 144	0.14 118	0.31 170	0.21 121	0.27 131	0.29 198	0.15 155	0.44 116	0.51 218	0.28 162	0.18 128	0.54 192	0.28 194	0.58 208	0.84 224	0.10 103	0.12 99	0.26 151	0.25 139	0.26 115	0.29 150

PA-Net	0.27 150	0.27 204	0.29 212	0.18 142	0.26 195	0.21 160	0.27 191	0.26 144	0.25 185	0.22 69	0.21 121	0.22 94	0.24 188	0.29 209	0.62 160	0.25 126	0.18 52	0.23 182	0.20 52	0.22 155	0.20 53	0.36 102	0.17 172	0.20 181	0.24 133	0.44 209	0.24 90	0.55 197
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 150	0.17 137	0.15 126	0.23 172	0.19 160	0.26 186	0.28 195	0.20 68	0.15 128	0.22 69	0.20 110	0.18 60	0.11 80	0.39 227	1.91 249	0.21 87	0.24 118	0.20 153	0.22 70	0.14 68	0.19 49	0.18 31	0.26 203	0.14 133	0.22 108	0.18 79	0.19 58	0.18 59

NCCL2	0.27 150	0.24 191	0.23 192	0.19 151	0.20 167	0.18 134	0.19 153	0.26 144	0.23 174	0.29 159	0.22 133	0.28 139	0.17 147	0.15 155	0.68 167	0.25 126	0.25 130	0.22 172	0.27 103	0.22 155	0.34 129	0.44 132	0.19 184	0.22 191	0.34 196	0.34 189	0.36 172	0.36 167

GANet-ADL	0.28 158	0.18 154	0.16 142	0.20 156	0.19 160	0.23 172	0.20 154	0.26 144	0.16 140	0.34 188	0.35 186	0.30 158	0.17 147	0.21 192	0.45 121	0.29 164	0.31 183	0.19 144	0.49 177	0.28 194	0.41 158	0.77 210	0.13 149	0.15 142	0.24 133	0.30 171	0.34 166	0.30 154

RGC	0.28 158	0.25 196	0.29 212	0.25 183	0.27 201	0.28 191	0.21 158	0.28 172	0.31 207	0.22 69	0.31 178	0.29 147	0.32 200	0.21 192	0.59 156	0.25 126	0.24 118	0.21 162	0.30 123	0.22 155	0.27 107	0.40 121	0.18 183	0.21 185	0.29 176	0.32 183	0.35 170	0.36 167

XPNet_ROB	0.28 158	0.28 207	0.20 173	0.20 156	0.22 176	0.22 165	0.22 165	0.20 68	0.21 162	0.24 98	0.27 166	0.79 224	0.17 147	0.16 162	0.50 137	0.23 113	0.35 197	0.21 162	0.28 111	0.20 137	0.30 119	0.53 151	0.17 172	0.18 171	0.23 118	0.24 129	0.49 202	0.36 167

RAFT-Test	0.29 161	0.14 99	0.12 96	0.16 124	0.15 130	0.18 134	0.12 114	0.27 161	0.14 118	0.32 175	0.50 223	0.27 131	0.12 97	0.14 144	0.44 116	0.52 220	0.27 151	0.18 128	0.59 202	0.25 175	0.59 211	0.72 202	0.10 103	0.12 99	0.27 158	0.50 218	0.27 127	0.34 163

HH	0.29 161	0.10 35	0.18 159	0.16 124	0.15 130	0.20 150	0.14 128	0.27 161	0.13 105	0.36 205	0.21 121	0.29 147	0.11 80	0.15 155	0.46 128	0.64 244	0.27 151	0.19 144	0.50 178	0.27 190	0.68 227	0.75 206	0.11 120	0.16 153	0.24 133	0.30 171	0.36 172	0.37 171

HanStereo	0.29 161	0.10 35	0.18 159	0.16 124	0.15 130	0.20 150	0.14 128	0.27 161	0.13 105	0.36 205	0.21 121	0.29 147	0.11 80	0.15 155	0.46 128	0.64 244	0.27 151	0.19 144	0.50 178	0.27 190	0.68 227	0.75 206	0.11 120	0.16 153	0.24 133	0.30 171	0.36 172	0.37 171

RTSC	0.29 161	0.17 137	0.17 149	0.17 132	0.17 145	0.18 134	0.21 158	0.23 100	0.22 167	0.26 122	0.25 154	0.21 80	0.19 169	0.14 144	1.67 231	0.28 151	0.31 183	0.21 162	0.40 154	0.19 132	0.33 126	0.38 114	0.11 120	0.18 171	0.23 118	0.24 129	0.31 153	0.45 188

DeepPrunerF	0.29 161	0.17 137	0.15 126	0.23 172	0.44 227	0.17 126	0.23 168	0.20 68	0.26 189	0.16 34	0.22 133	0.15 37	0.12 97	0.13 129	0.98 195	0.22 99	0.19 60	0.17 103	0.27 103	0.17 122	0.22 71	0.21 41	0.12 138	0.13 119	1.95 277	0.26 146	0.22 80	0.20 83

MSKI-zero shot	0.30 166	0.13 85	0.11 75	0.14 100	0.14 116	0.15 112	0.11 106	0.27 161	0.13 105	0.29 159	0.41 205	0.29 147	0.11 80	0.12 115	0.60 159	0.55 228	0.28 162	0.18 128	0.58 199	0.30 206	0.57 204	0.97 248	0.09 86	0.12 99	0.26 151	0.39 201	0.32 159	0.41 182

dad	0.30 166	0.21 178	0.15 126	0.47 222	0.22 176	0.30 199	0.49 222	0.40 213	0.13 105	0.32 175	0.14 69	0.41 195	0.24 188	0.11 100	0.59 156	0.20 78	0.32 188	0.17 103	0.51 182	0.16 112	0.29 117	0.23 47	0.11 120	0.19 179	0.32 189	0.18 79	0.68 235	0.46 191

GwcNet-ADL	0.30 166	0.22 180	0.21 180	0.29 194	0.23 184	0.24 177	0.22 165	0.28 172	0.19 157	0.34 188	0.57 232	0.44 200	0.23 182	0.22 195	0.53 142	0.35 182	0.30 178	0.22 172	0.45 164	0.28 194	0.37 150	0.47 139	0.14 156	0.17 161	0.27 158	0.30 171	0.29 139	0.38 174

Anonymous3	0.30 166	0.21 178	0.16 142	0.17 132	0.16 139	0.20 150	0.16 141	0.31 192	0.25 185	0.30 163	0.20 110	0.45 201	0.20 173	0.17 172	0.55 147	0.52 220	0.32 188	0.27 208	0.51 182	0.27 190	0.50 190	0.67 192	0.13 149	0.15 142	0.28 168	0.30 171	0.34 166	0.26 133

iResNet	0.30 166	0.17 137	0.17 149	0.24 180	0.23 184	0.28 191	0.20 154	0.31 192	0.21 162	0.32 175	0.29 174	0.50 204	0.51 219	0.11 100	0.53 142	0.35 182	0.27 151	0.20 153	0.74 213	0.25 175	0.47 184	0.32 88	0.15 166	0.26 202	0.26 151	0.25 139	0.34 166	0.29 150

test-1	0.32 171	0.10 35	0.13 110	0.14 100	0.14 116	0.25 180	0.18 145	0.29 184	0.17 147	0.37 209	0.41 205	0.31 166	0.17 147	0.14 144	0.91 185	0.51 218	0.27 151	0.21 162	0.53 188	0.25 175	0.57 204	0.99 253	0.11 120	0.14 133	0.28 168	0.29 164	0.31 153	0.36 167

ADCP+	0.32 171	0.17 137	0.17 149	0.15 116	0.14 116	0.17 126	0.21 158	0.21 82	0.32 208	0.25 109	0.25 154	0.37 187	0.12 97	0.13 129	1.80 237	0.18 54	0.20 66	0.17 103	0.34 135	0.18 129	0.24 91	0.30 78	0.12 138	0.12 99	0.24 133	0.68 237	0.33 162	0.96 233

HSM-Net_RVC	0.32 171	0.17 137	0.18 159	0.27 190	0.21 171	0.21 160	0.15 133	0.28 172	0.19 157	0.34 188	0.40 203	1.56 251	0.27 194	0.15 155	0.45 121	0.22 99	0.26 140	0.19 144	0.28 111	0.20 137	0.41 158	0.57 163	0.14 156	0.21 185	0.30 180	0.31 179	0.36 172	0.35 165
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 171	0.25 196	0.25 199	0.25 183	0.30 204	0.22 165	0.27 191	0.35 202	0.38 215	0.30 163	0.27 166	0.67 217	0.23 182	0.17 172	0.80 176	0.21 87	0.21 81	0.21 162	0.29 119	0.26 184	0.23 77	0.29 69	0.14 156	0.27 206	0.36 206	0.45 211	0.39 183	0.56 199

IGEV_Zeroshot_test	0.33 175	0.13 85	0.24 198	0.30 196	0.18 153	0.23 172	0.24 173	0.28 172	0.17 147	0.35 200	0.53 227	0.34 175	0.11 80	0.14 144	0.41 109	0.61 243	0.27 151	0.17 103	0.48 175	0.31 213	0.52 195	1.06 257	0.12 138	0.12 99	0.35 201	0.28 158	0.62 225	0.45 188

GANetREF_RVC	0.33 175	0.30 212	0.33 225	0.28 192	0.27 201	0.27 188	0.26 187	0.42 217	0.35 213	0.38 217	0.22 133	0.57 209	0.39 207	0.16 162	0.37 95	0.24 118	0.30 178	0.25 195	0.45 164	0.26 184	0.37 150	0.28 66	0.25 201	0.33 217	0.35 201	0.29 164	0.46 195	0.40 181
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
model_zeroshot	0.34 177	0.14 99	0.13 110	0.17 132	0.15 130	0.18 134	0.12 114	0.28 172	0.15 128	0.33 185	0.38 197	0.32 171	0.11 80	0.13 129	0.78 174	0.64 244	0.30 178	0.23 182	0.66 209	0.23 162	0.56 203	0.81 218	0.13 149	0.14 133	1.04 250	0.36 193	0.31 153	0.53 195

EKT-Stereo	0.34 177	0.17 137	0.14 119	0.20 156	0.17 145	0.22 165	0.25 180	0.27 161	0.15 128	0.30 163	0.35 186	0.27 131	0.14 123	0.16 162	1.56 225	0.54 226	0.29 172	0.25 195	0.47 167	0.30 206	0.81 244	0.86 227	0.09 86	0.13 119	0.31 183	0.30 171	0.31 153	0.24 118

DAS	0.34 177	0.18 154	0.15 126	0.30 196	0.25 191	0.25 180	0.26 187	0.32 199	0.29 201	0.32 175	0.38 197	0.54 206	0.37 203	0.12 115	0.45 121	0.40 201	0.37 204	0.25 195	0.54 192	0.29 201	0.66 224	0.65 179	0.21 195	0.26 202	0.31 183	0.32 183	0.38 181	0.39 175

SepStereo	0.34 177	0.18 154	0.15 126	0.30 196	0.25 191	0.25 180	0.26 187	0.32 199	0.29 201	0.32 175	0.38 197	0.54 206	0.37 203	0.12 115	0.45 121	0.40 201	0.37 204	0.25 195	0.54 192	0.29 201	0.66 224	0.65 179	0.21 195	0.26 202	0.31 183	0.32 183	0.38 181	0.39 175

FADNet_RVC	0.34 177	0.22 180	0.23 192	0.30 196	0.26 195	0.20 150	0.23 168	0.31 192	0.22 167	0.31 170	0.29 174	0.42 197	0.35 202	0.22 195	0.90 183	0.26 135	0.31 183	0.32 229	0.75 214	0.28 194	0.46 182	0.55 156	0.16 169	0.24 195	0.27 158	0.31 179	0.51 212	0.37 171

ADCRef	0.34 177	0.18 154	0.17 149	0.15 116	0.16 139	0.18 134	0.18 145	0.23 100	0.33 210	0.26 122	0.22 133	0.23 99	0.18 161	0.12 115	2.01 250	0.22 99	0.23 107	0.20 153	0.40 154	0.22 155	0.27 107	0.34 97	0.17 172	0.17 161	0.30 180	0.41 204	0.29 139	1.36 249

ETE_ROB	0.34 177	0.32 214	0.21 180	0.26 187	0.24 186	0.28 191	0.25 180	0.24 115	0.29 201	0.27 130	0.35 186	1.00 232	0.21 178	0.20 188	0.59 156	0.24 118	0.42 220	0.24 187	0.38 151	0.25 175	0.40 156	0.52 147	0.20 186	0.21 185	0.29 176	0.34 189	0.55 216	0.39 175

LALA_ROB	0.34 177	0.34 217	0.23 192	0.24 180	0.24 186	0.30 199	0.24 173	0.25 132	0.28 195	0.31 170	0.35 186	0.95 228	0.21 178	0.19 185	0.77 172	0.25 126	0.34 193	0.28 214	0.34 135	0.25 175	0.36 143	0.55 156	0.19 184	0.22 191	0.27 158	0.31 179	0.50 207	0.39 175

PSMNet-ADL	0.35 185	0.20 174	0.21 180	0.23 172	0.22 176	0.24 177	0.25 180	0.30 188	0.26 189	0.39 221	0.57 232	0.38 189	0.46 211	0.24 202	1.26 214	0.44 210	0.32 188	0.20 153	0.52 185	0.24 170	0.40 156	0.51 146	0.17 172	0.17 161	0.27 158	0.27 152	0.40 186	0.26 133

EAI-Stereo	0.35 185	0.14 99	0.15 126	0.19 151	0.18 153	0.65 239	0.22 165	0.27 161	0.22 167	0.27 130	0.46 217	0.29 147	0.10 64	0.12 115	0.81 177	1.04 274	0.27 151	0.20 153	0.71 212	0.23 162	0.45 177	0.55 156	0.11 120	0.18 171	0.29 176	0.43 205	0.40 186	0.42 184

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 187	0.15 118	0.26 204	0.25 183	0.19 160	0.28 191	0.21 158	0.27 161	0.27 193	0.35 200	0.82 250	0.33 172	0.17 147	0.13 129	0.38 105	0.53 223	0.30 178	0.22 172	0.59 202	0.30 206	0.54 199	0.98 252	0.11 120	0.15 142	0.33 192	0.62 229	0.79 243	0.58 200

FCDSN-DC	0.38 188	0.28 207	0.33 225	0.31 201	0.30 204	0.30 199	0.40 214	0.31 192	0.22 167	0.28 144	0.20 110	0.29 147	0.16 139	0.30 212	1.88 244	0.36 188	0.34 193	0.33 231	0.34 135	0.25 175	0.46 182	0.82 220	0.28 211	0.38 233	0.30 180	0.31 179	0.30 147	0.30 154
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 188	0.22 180	0.30 215	0.26 187	0.25 191	0.25 180	0.29 199	0.36 206	0.29 201	0.35 200	0.33 182	0.34 175	0.46 211	0.22 195	1.53 223	0.32 172	0.31 183	0.26 205	0.58 199	0.28 194	0.45 177	0.47 139	0.20 186	0.28 208	0.34 196	0.39 201	0.35 170	0.52 194

ADCL	0.38 188	0.23 188	0.20 173	0.20 156	0.18 153	0.23 172	0.24 173	0.26 144	0.52 236	0.32 175	0.28 171	0.30 158	0.18 161	0.16 162	1.59 227	0.22 99	0.25 130	0.22 172	0.35 143	0.23 162	0.35 137	0.35 99	0.17 172	0.18 171	0.51 228	0.52 220	0.47 198	1.53 255

CC-Net-ROB	0.38 188	0.47 233	0.33 225	0.66 238	0.49 237	0.57 230	0.49 222	0.35 202	0.24 178	0.37 209	0.29 174	0.96 229	0.23 182	0.38 225	0.45 121	0.18 54	0.24 118	0.22 172	0.68 210	0.23 162	0.23 77	0.18 31	0.44 240	0.24 195	0.31 183	0.28 158	0.27 127	0.39 175

NOSS_ROB	0.38 188	0.23 188	0.21 180	0.27 190	0.26 195	0.27 188	0.25 180	0.41 214	0.24 178	0.36 205	0.29 174	0.36 184	0.23 182	0.41 229	0.97 194	0.57 234	0.34 193	0.29 218	0.33 132	0.24 170	0.68 227	1.00 254	0.28 211	0.31 214	0.34 196	0.49 215	0.42 191	0.34 163

gcap-zeroshot	0.39 193	0.14 99	0.17 149	0.20 156	0.14 116	0.19 143	0.16 141	0.28 172	0.13 105	0.37 209	0.47 218	0.34 175	0.12 97	0.16 162	0.49 133	0.59 237	0.49 226	0.18 128	3.11 261	0.26 184	0.45 177	0.66 186	0.22 197	0.12 99	0.22 108	0.29 164	0.25 105	0.28 146

PWC_ROB	0.39 193	0.27 204	0.25 199	0.23 172	0.25 191	0.24 177	0.33 204	0.29 184	0.47 234	0.25 109	0.40 203	0.38 189	0.90 237	0.20 188	0.77 172	0.33 179	0.39 212	0.29 218	0.64 205	0.30 206	0.51 194	0.61 171	0.20 186	0.33 217	0.28 168	0.28 158	0.39 183	0.72 214

RTS	0.40 195	0.22 180	0.20 173	0.22 166	0.21 171	0.32 204	0.33 204	0.31 192	0.33 210	0.23 79	0.22 133	0.31 166	0.25 190	0.18 182	1.88 244	0.32 172	0.37 204	0.25 195	0.64 205	0.33 218	0.43 164	0.43 129	0.16 169	0.24 195	0.41 211	0.91 250	0.40 186	0.63 205

RTSA	0.40 195	0.22 180	0.20 173	0.22 166	0.21 171	0.32 204	0.33 204	0.31 192	0.33 210	0.23 79	0.22 133	0.31 166	0.25 190	0.18 182	1.88 244	0.32 172	0.37 204	0.25 195	0.64 205	0.33 218	0.43 164	0.43 129	0.16 169	0.24 195	0.41 211	0.91 250	0.40 186	0.63 205

iRaft-Stereo_20w	0.42 197	0.16 128	0.27 207	0.30 196	0.18 153	0.22 165	0.20 154	0.26 144	0.22 167	0.41 228	0.65 240	0.30 158	0.11 80	0.17 172	0.44 116	0.55 228	0.28 162	0.18 128	0.45 164	0.46 239	0.47 184	0.97 248	0.12 138	0.11 92	0.35 201	2.32 276	0.61 223	0.59 201

CSAN	0.42 197	0.37 225	0.34 230	0.33 206	0.33 212	0.29 196	0.36 210	0.37 209	0.64 249	0.43 233	0.43 211	0.75 222	0.46 211	0.21 192	0.78 174	0.25 126	0.29 172	0.27 208	0.42 159	0.43 232	0.43 164	0.53 151	0.22 197	0.34 220	0.44 216	0.52 220	0.49 202	0.54 196

ccs_rob	0.43 199	0.24 191	0.20 173	0.33 206	0.22 176	0.33 208	0.28 195	0.34 201	0.21 162	0.46 240	1.56 272	1.58 253	0.41 208	0.23 199	0.82 179	0.37 192	0.29 172	0.22 172	0.47 167	0.28 194	0.55 201	0.64 175	0.17 172	0.20 181	0.26 151	0.25 139	0.29 139	0.35 165

FC-DCNN	0.43 199	0.35 221	0.43 237	0.49 223	0.37 219	0.48 223	0.56 231	0.44 222	0.27 193	0.34 188	0.27 166	0.41 195	0.23 182	0.31 215	0.64 161	0.36 188	0.39 212	0.31 225	0.48 175	0.27 190	0.52 195	0.75 206	0.28 211	0.37 229	0.53 231	0.39 201	0.63 228	0.82 223

SGM-Forest	0.43 199	0.24 191	0.19 168	0.35 210	0.26 195	0.27 188	0.21 158	0.30 188	0.23 174	0.32 175	0.23 143	0.37 187	0.50 217	0.25 204	1.02 199	0.35 182	0.25 130	0.21 162	1.80 243	0.19 132	0.41 158	0.85 226	0.27 206	0.23 193	0.35 201	0.28 158	0.59 220	1.05 237
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 202	0.37 225	0.32 221	0.41 218	0.35 216	0.42 218	0.44 217	0.46 226	0.38 215	0.40 225	0.34 184	0.50 204	0.47 216	0.35 223	1.63 228	0.32 172	0.31 183	0.28 214	0.53 188	0.32 216	0.42 162	0.52 147	0.27 206	0.31 214	0.45 218	0.50 218	0.53 213	0.42 184

FC-DCNN v2	0.45 203	0.36 224	0.45 240	0.52 228	0.37 219	0.50 226	0.55 230	0.46 226	0.29 201	0.35 200	0.27 166	0.42 197	0.28 197	0.31 215	0.65 164	0.36 188	0.39 212	0.31 225	0.50 178	0.26 184	0.52 195	0.77 210	0.28 211	0.37 229	0.59 237	0.45 211	0.72 238	0.83 224

DDUNet	0.45 203	0.56 238	0.26 204	0.87 245	0.69 246	0.84 244	0.84 244	0.26 144	0.24 178	0.23 79	0.33 182	0.39 192	0.15 132	1.61 259	0.49 133	0.24 118	0.41 217	0.26 205	0.55 196	0.29 201	0.34 129	0.40 121	0.50 246	0.21 185	0.25 146	0.27 152	0.32 159	0.29 150

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 205	0.34 217	0.26 204	0.43 219	0.33 212	0.38 216	0.53 228	0.49 229	0.40 219	0.42 231	0.31 178	0.63 214	0.54 221	0.42 230	1.29 216	0.28 151	0.26 140	0.22 172	0.68 210	0.23 162	0.65 221	0.64 175	0.33 231	0.29 210	0.47 222	0.49 215	0.49 202	0.69 210

CBMV	0.47 206	0.25 196	0.23 192	0.31 201	0.29 203	0.31 202	0.30 201	0.41 214	0.28 195	0.37 209	0.27 166	0.70 220	0.37 203	0.33 221	0.91 185	0.53 223	0.36 200	0.27 208	0.58 199	0.28 194	0.63 218	0.97 248	0.26 203	0.35 224	0.37 207	0.36 193	0.66 231	1.86 262
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 207	0.25 196	0.27 207	0.36 212	0.30 204	0.31 202	0.25 180	0.38 211	0.24 178	0.38 217	0.44 214	0.33 172	0.17 147	0.56 240	2.23 258	0.98 272	0.33 192	0.28 214	0.34 135	0.29 201	0.66 224	1.25 265	0.27 206	0.31 214	0.35 201	0.36 193	0.48 201	0.55 197

UDG	0.48 207	0.58 239	0.27 207	0.86 244	0.79 249	0.80 242	1.00 248	0.27 161	0.25 185	0.28 144	0.35 186	0.39 192	0.17 147	1.43 256	1.00 198	0.26 135	0.47 223	0.27 208	0.59 202	0.30 206	0.44 169	0.47 139	0.40 236	0.20 181	0.28 168	0.29 164	0.33 162	0.27 142

FINET	0.48 207	0.18 154	0.19 168	0.17 132	0.14 116	0.18 134	0.21 158	0.21 82	0.32 208	0.19 53	0.41 205	0.22 94	0.38 206	0.20 188	1.70 232	0.43 207	0.24 118	0.16 92	0.34 135	0.25 175	0.32 124	0.71 201	0.14 156	0.24 195	1.14 256	2.17 273	0.50 207	1.64 259

FAT-Stereo	0.48 207	0.27 204	0.35 231	0.45 221	0.49 237	0.39 217	0.34 208	0.43 221	0.28 195	0.41 228	0.87 254	0.77 223	0.58 223	0.30 212	0.71 168	0.56 230	0.36 200	0.34 233	0.65 208	0.42 230	0.69 233	0.77 210	0.28 211	0.34 220	0.31 183	0.36 193	0.47 198	0.74 218

ADCMid	0.48 207	0.29 209	0.30 215	0.26 187	0.32 209	0.34 210	0.38 211	0.42 217	0.45 233	0.31 170	0.37 194	0.49 202	0.45 210	0.22 195	1.85 240	0.35 182	0.36 200	0.27 208	0.80 217	0.31 213	0.50 190	0.60 167	0.30 223	0.25 201	0.37 207	0.55 225	0.46 195	1.40 251

FBW_ROB	0.49 212	0.42 228	0.37 233	0.61 235	0.46 232	0.49 225	0.51 225	0.31 192	0.25 185	0.34 188	0.36 192	0.69 218	0.50 217	0.57 241	1.13 202	0.26 135	0.36 200	0.24 187	1.46 232	0.24 170	0.57 204	0.44 132	0.43 238	0.40 239	0.33 192	0.35 191	0.42 191	0.68 208

pmcnn	0.49 212	0.25 196	0.20 173	0.33 206	0.31 207	0.34 210	0.48 221	0.35 202	0.26 189	0.34 188	0.54 229	0.81 225	1.19 244	0.19 185	0.75 171	0.56 230	0.41 217	0.32 229	0.86 221	0.38 224	0.86 247	0.90 236	0.28 211	0.26 202	0.34 196	0.35 191	0.67 234	0.84 225

AnyNet_C32	0.50 214	0.24 191	0.23 192	0.24 180	0.26 195	0.29 196	0.33 204	0.35 202	0.57 240	0.34 188	0.44 214	0.36 184	0.25 190	0.23 199	2.35 263	0.39 196	0.39 212	0.33 231	0.53 188	0.30 206	0.61 215	0.74 205	0.23 200	0.29 210	0.44 216	0.73 240	0.46 195	1.61 258

AMNet	0.51 215	0.50 236	0.48 245	0.51 226	0.50 239	0.57 230	0.52 226	0.36 206	0.41 223	0.39 221	0.58 236	0.66 216	0.21 178	0.58 242	0.53 142	0.59 237	0.60 234	0.58 256	0.51 182	0.51 241	0.60 213	0.55 156	0.33 231	0.52 247	0.48 224	0.54 224	0.60 221	0.66 207

anonymity	0.55 216	0.12 67	0.19 168	0.16 124	0.15 130	0.17 126	0.11 106	0.29 184	0.17 147	0.34 188	7.17 284	0.30 158	0.13 109	0.12 115	0.42 112	0.43 207	0.27 151	0.17 103	0.44 161	0.24 170	0.43 164	0.94 243	0.12 138	0.13 119	0.34 196	0.43 205	0.74 241	0.43 186

CBMV_ROB	0.55 216	0.23 188	0.25 199	0.40 217	0.34 215	0.35 213	0.35 209	0.44 222	0.24 178	0.39 221	0.44 214	1.41 247	1.00 241	0.30 212	1.17 203	0.35 182	0.38 210	0.25 195	0.87 222	0.36 222	0.60 213	0.83 221	0.28 211	0.28 208	0.55 234	0.85 248	0.72 238	1.13 239

S-Stereo	0.56 218	0.29 209	0.29 212	0.49 223	0.47 235	0.51 227	0.61 234	0.38 211	0.37 214	0.39 221	1.18 261	1.00 232	0.46 211	0.29 209	1.17 203	0.66 248	0.35 197	0.39 239	0.85 220	0.70 254	0.50 190	0.96 247	0.61 252	0.38 233	0.32 189	0.33 187	0.41 190	0.62 204

ADCPNet	0.58 219	0.26 202	0.30 215	0.29 194	0.36 217	0.29 196	0.53 228	0.42 217	0.39 218	0.38 217	0.55 230	0.39 192	1.14 243	0.26 206	2.11 253	0.43 207	0.35 197	0.24 187	1.27 229	0.40 226	0.52 195	0.60 167	0.32 229	0.30 212	0.48 224	0.61 228	0.47 198	1.88 265

G-Net	0.59 220	0.34 217	0.35 231	0.32 204	0.32 209	0.45 221	0.31 202	0.50 231	0.61 245	0.43 233	0.64 239	1.96 257	0.52 220	0.23 199	0.86 180	0.52 220	0.37 204	0.35 236	0.83 218	0.67 251	0.61 215	0.63 173	0.25 201	0.33 217	0.40 210	0.80 244	0.81 245	1.55 256

PVD	0.59 220	0.44 229	0.38 234	0.51 226	0.44 227	0.56 229	0.49 222	0.62 244	0.59 242	0.34 188	0.48 219	0.61 210	0.75 230	0.50 236	1.78 235	0.38 194	0.51 228	0.39 239	0.79 216	0.43 232	0.68 227	0.76 209	0.30 223	0.39 236	0.61 239	0.77 242	0.62 225	0.89 228

SANet	0.60 222	0.33 215	0.33 225	0.37 214	0.36 217	0.48 223	0.44 217	0.56 234	0.85 257	0.34 188	0.57 232	2.41 262	1.30 246	0.33 221	1.18 206	0.25 126	0.48 225	0.31 225	0.52 185	0.32 216	0.55 201	0.57 163	0.37 233	0.38 233	0.48 224	0.66 232	0.57 218	0.96 233

TRStereo	0.61 223	0.17 137	0.22 188	0.16 124	0.12 90	0.34 210	0.18 145	0.27 161	0.14 118	0.34 188	0.20 110	0.34 175	0.09 55	0.12 115	0.58 155	0.73 257	0.25 130	0.18 128	0.44 161	0.25 175	0.42 162	0.81 218	0.12 138	0.10 70	0.27 158	8.94 286	0.49 202	0.32 159

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 223	0.63 241	0.47 243	0.65 237	0.41 223	0.45 221	0.63 235	0.61 242	0.68 252	0.58 252	0.38 197	0.62 212	0.60 224	0.69 247	1.33 217	0.45 211	0.37 204	0.40 241	1.53 235	0.51 241	0.58 208	0.78 214	0.46 244	0.47 244	0.51 228	0.45 211	0.42 191	0.73 216

ADCS	0.62 225	0.34 217	0.31 220	0.34 209	0.37 219	0.37 215	0.40 214	0.49 229	0.60 243	0.34 188	0.42 208	0.61 210	0.98 240	0.31 215	2.29 261	0.66 248	0.50 227	0.38 237	0.84 219	0.43 232	0.87 249	0.89 233	0.28 211	0.37 229	0.47 222	0.91 250	0.60 221	1.29 244

MFN_U_SF_RVC	0.63 226	0.54 237	0.41 235	0.56 232	0.46 232	0.58 233	0.69 237	0.57 236	0.44 232	0.86 266	0.91 255	0.74 221	0.54 221	0.55 239	1.54 224	0.49 215	0.34 193	0.34 233	1.70 241	0.45 238	0.68 227	0.66 186	0.29 220	0.57 250	0.45 218	0.44 209	0.49 202	0.68 208

edge stereo	0.65 227	0.35 221	0.45 240	0.54 230	0.48 236	0.59 234	0.56 231	0.58 238	0.41 223	0.52 250	0.69 244	1.30 242	1.29 245	0.39 227	0.94 191	0.60 242	0.41 217	0.30 223	1.74 242	0.81 264	0.54 199	0.97 248	0.41 237	0.34 220	0.43 214	0.38 199	0.57 218	0.90 230

SAMSARA	0.69 228	0.30 212	0.45 240	0.32 204	0.32 209	0.32 204	0.38 211	0.57 236	0.48 235	0.41 228	0.37 194	0.43 199	0.93 238	0.29 209	1.85 240	0.53 223	0.38 210	0.40 241	0.78 215	0.42 230	0.77 238	0.89 233	0.20 186	0.42 240	1.55 267	1.83 270	1.51 270	1.56 257

AnyNet_C01	0.69 228	0.35 221	0.32 221	0.37 214	0.39 222	0.36 214	0.59 233	0.56 234	0.70 253	0.40 225	0.49 220	0.85 226	0.73 227	0.32 218	2.65 271	0.86 265	0.72 240	0.58 256	1.00 224	0.50 240	0.94 255	1.12 260	0.38 235	0.39 236	0.63 241	0.53 223	0.64 230	1.20 241

SFCPSM	0.71 230	0.24 191	0.20 173	0.28 192	0.24 186	0.28 191	0.24 173	0.30 188	0.30 206	0.33 185	0.49 220	0.63 214	1.30 246	0.20 188	2.10 252	0.35 182	0.32 188	0.24 187	7.82 281	0.39 225	0.45 177	0.54 154	0.20 186	0.20 181	0.31 183	0.32 183	0.37 178	0.45 188

SQANet	0.74 231	0.90 250	0.32 221	1.66 255	0.79 249	1.43 253	1.20 251	0.37 209	0.28 195	0.40 225	0.31 178	0.92 227	0.34 201	1.28 255	1.08 200	0.22 99	0.52 229	0.27 208	2.47 252	0.29 201	0.57 204	0.58 165	1.58 261	0.24 195	0.33 192	0.38 199	0.43 194	0.72 214

MFMNet_re	0.76 232	0.73 245	0.66 251	0.75 241	0.64 243	0.88 246	0.78 240	0.59 240	0.67 251	0.58 252	0.68 243	1.03 234	0.64 225	0.59 243	1.22 208	0.78 261	0.86 250	0.72 269	1.10 227	0.69 253	1.11 265	0.78 214	0.54 249	0.61 255	0.59 237	0.58 226	0.80 244	0.93 231

MADNet+	0.78 233	0.46 232	0.65 250	0.64 236	0.59 241	0.52 228	0.72 238	0.77 256	0.60 243	0.62 259	0.51 225	0.97 230	0.85 235	0.48 233	2.44 266	0.77 259	0.84 248	0.54 252	1.02 225	0.68 252	1.03 262	0.83 221	0.57 250	0.69 260	0.90 249	0.74 241	0.70 237	1.03 236

DPSNet	0.80 234	0.29 209	0.28 210	0.39 216	0.41 223	0.44 220	0.31 202	0.36 206	0.41 223	0.27 130	0.36 192	2.76 266	1.04 242	0.38 225	1.22 208	0.66 248	0.61 235	0.49 249	4.85 271	0.61 246	0.86 247	1.22 264	0.58 251	0.45 243	0.58 236	0.63 230	0.55 216	0.69 210

SGM_RVC	0.85 235	0.45 231	0.32 221	0.60 234	0.44 227	0.60 236	0.52 226	0.72 251	0.41 223	0.43 233	0.57 232	1.17 239	1.43 249	0.24 202	0.56 149	0.30 169	0.47 223	0.26 205	2.37 249	0.34 220	0.59 211	0.86 227	0.27 206	0.34 220	1.13 254	1.39 267	1.91 275	4.23 278
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 236	0.60 240	0.57 247	0.67 239	0.63 242	0.71 240	0.68 236	0.58 238	0.61 245	0.59 254	0.96 257	1.04 236	0.68 226	0.60 244	1.72 234	0.87 266	0.79 243	0.69 267	2.78 256	0.74 259	1.33 273	1.43 273	0.45 243	0.66 259	0.63 241	0.69 238	0.87 246	0.78 221
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 236	0.44 229	0.33 225	0.78 243	0.56 240	0.63 237	0.44 217	0.69 248	0.53 238	0.45 238	0.78 247	2.29 259	1.65 255	0.25 204	2.39 265	0.70 253	0.42 220	0.29 218	1.62 238	0.31 213	1.32 272	1.43 273	0.32 229	0.35 224	0.88 248	0.64 231	1.30 262	1.37 250
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
otaku	0.88 238	1.18 257	0.44 238	1.92 264	1.01 255	1.72 259	1.44 253	0.46 226	0.40 219	0.46 240	0.37 194	0.98 231	0.46 211	1.54 257	1.23 210	0.31 170	0.53 230	0.29 218	2.79 257	0.41 227	0.68 227	0.64 175	2.08 263	0.35 224	0.43 214	0.36 193	0.50 207	0.76 220

STTRV1_RVC	0.88 238	0.33 215	0.28 210	0.43 219	0.33 212	0.42 218	0.38 211	0.41 214	0.41 223	0.37 209	0.42 208	0.62 212	0.74 228	0.52 238	3.02 274	0.39 196	0.91 251	0.28 214	6.74 279	0.75 261	0.94 255	0.92 240	0.47 245	0.51 246	0.51 228	0.67 233	0.63 228	1.33 248

MDST_ROB	0.88 238	1.09 253	0.25 199	1.29 250	0.44 227	0.85 245	0.40 214	0.45 224	0.26 189	0.36 205	0.35 186	0.49 202	3.65 274	0.16 162	2.26 259	0.25 126	0.28 162	0.18 128	0.87 222	0.21 145	0.63 218	0.90 236	0.20 186	0.23 193	1.72 273	0.94 253	3.03 280	1.95 266

DGSMNet	0.89 241	0.48 234	0.41 235	0.52 228	0.41 223	0.57 230	0.44 217	0.61 242	0.40 219	0.84 265	3.86 282	0.69 218	0.85 235	0.87 251	1.84 238	0.89 268	1.22 262	0.66 266	1.68 239	0.63 247	1.40 276	1.53 276	0.50 246	0.55 249	0.41 211	0.67 233	0.50 207	0.73 216

Ntro	0.92 242	1.37 265	0.47 243	1.84 262	1.06 258	1.70 256	1.65 257	0.52 233	0.43 229	0.48 243	0.42 208	1.03 234	0.42 209	1.64 260	1.24 211	0.32 172	0.59 233	0.31 225	2.88 259	0.44 236	0.76 237	0.69 200	2.12 264	0.37 229	0.45 218	0.46 214	0.53 213	0.74 218

ELAS_RVC	0.97 243	0.66 242	0.63 249	0.92 246	0.68 245	1.24 251	0.79 241	0.74 252	0.53 238	0.50 246	1.26 266	2.43 263	1.99 263	0.45 231	1.45 220	0.49 215	0.65 238	0.55 254	1.11 228	0.44 236	0.97 261	1.36 270	0.44 240	0.57 250	1.69 272	1.29 266	1.16 259	1.24 242
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 244	1.18 257	0.66 251	1.85 263	1.18 261	1.72 259	1.78 260	0.51 232	0.43 229	0.59 254	0.39 202	1.24 241	0.83 234	2.04 264	1.46 221	0.57 234	0.62 236	0.41 243	1.68 239	0.77 262	0.75 236	0.72 202	2.27 267	0.47 244	0.53 231	0.49 215	0.61 223	0.87 227

ELAS	1.00 245	0.70 244	0.60 248	0.99 247	0.76 248	1.00 248	0.79 241	0.77 256	0.64 249	0.49 244	1.26 266	2.43 263	1.71 257	0.47 232	1.56 225	0.49 215	0.66 239	0.54 252	1.08 226	0.41 227	0.94 255	1.34 269	0.44 240	0.54 248	1.59 268	1.52 268	1.35 266	1.96 267
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 246	0.85 249	0.88 265	1.80 261	0.84 251	0.74 241	0.97 247	1.02 267	1.13 266	0.96 271	1.27 268	1.38 246	1.83 261	0.64 245	1.90 248	0.77 259	0.81 244	0.48 246	2.60 254	0.74 259	0.79 239	0.80 217	0.27 206	0.89 272	0.73 243	1.00 255	0.75 242	1.09 238

ACVNet_1	1.03 246	1.24 261	0.66 251	2.31 266	1.30 265	1.85 266	2.21 269	0.63 245	0.41 223	0.51 248	0.51 225	1.12 237	0.77 232	2.46 269	1.17 203	0.31 170	0.91 251	0.41 243	2.17 248	0.43 232	0.87 249	0.63 173	2.26 266	0.44 242	0.56 235	0.52 220	0.50 207	0.60 202

SGM-ForestM	1.05 248	0.83 248	0.44 238	0.72 240	0.44 227	0.83 243	0.81 243	0.69 248	0.61 245	0.37 209	0.66 242	1.69 254	1.32 248	0.37 224	4.57 281	0.46 212	0.53 230	0.25 195	1.47 233	0.37 223	0.65 221	0.90 236	0.30 223	0.39 236	1.81 274	2.49 277	1.79 273	2.50 274

WAO-6	1.18 249	1.10 254	0.72 255	1.51 254	1.16 260	1.43 253	1.63 256	0.88 262	0.98 262	0.77 263	0.73 245	1.32 243	2.08 264	1.91 263	2.58 270	0.71 256	1.27 265	0.57 255	1.47 233	0.70 254	1.05 263	1.03 255	0.92 254	0.69 260	1.14 256	1.01 258	1.04 258	1.43 253

ACVNet-4b	1.18 249	1.48 269	0.52 246	2.93 272	1.13 259	1.85 266	2.77 271	0.45 224	0.43 229	0.51 248	0.43 211	1.70 255	2.66 266	2.10 266	1.39 218	0.41 205	0.98 255	0.34 233	2.98 260	0.52 243	0.74 235	0.78 214	2.24 265	0.36 227	0.46 221	0.43 205	0.54 215	0.71 213

ACVNet_2	1.20 251	1.28 263	0.78 257	2.58 269	1.32 267	1.77 264	1.93 264	0.75 253	0.52 236	0.60 257	0.55 230	1.33 244	0.94 239	1.87 262	1.44 219	0.48 213	1.26 264	0.41 243	4.83 270	0.55 245	0.80 241	0.66 186	2.04 262	0.62 256	0.83 246	0.60 227	0.72 238	0.85 226

IMH-64-1	1.21 252	1.22 259	0.78 257	1.66 255	1.28 263	1.72 259	1.92 262	0.85 259	0.90 258	0.44 236	0.62 237	1.42 248	1.79 259	2.52 270	2.44 266	0.59 237	0.81 244	0.48 246	1.90 245	0.65 249	0.80 241	0.88 230	2.48 271	0.59 252	1.08 252	0.67 233	0.97 252	1.29 244

IMH-64	1.21 252	1.22 259	0.78 257	1.66 255	1.28 263	1.72 259	1.92 262	0.85 259	0.90 258	0.44 236	0.62 237	1.42 248	1.79 259	2.52 270	2.44 266	0.59 237	0.81 244	0.48 246	1.90 245	0.65 249	0.80 241	0.88 230	2.48 271	0.59 252	1.08 252	0.67 233	0.97 252	1.29 244

DispFullNet	1.23 254	1.16 256	0.81 262	1.20 249	0.99 254	1.13 250	1.36 252	0.66 247	0.57 240	0.75 262	0.80 249	3.64 276	1.53 250	1.64 260	1.27 215	1.36 278	1.04 256	0.58 256	6.55 278	1.10 275	0.89 252	0.91 239	0.43 238	0.36 227	0.50 227	0.37 198	0.69 236	1.02 235

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 255	0.17 137	0.25 199	0.23 172	0.22 176	0.33 208	0.25 180	0.28 172	0.40 219	0.38 217	0.74 246	0.35 182	0.15 132	0.13 129	0.57 153	0.70 253	0.30 178	0.23 182	24.58 293	0.30 206	0.49 189	1.05 256	0.12 138	0.12 99	0.33 192	1.02 259	0.37 178	0.60 202

Dean	1.33 256	1.46 268	0.88 265	2.95 273	1.65 272	1.99 272	2.10 268	0.97 265	1.00 263	0.91 269	0.78 247	1.56 251	1.73 258	2.08 265	1.65 230	0.64 244	1.12 260	0.61 264	1.92 247	0.86 265	0.94 255	0.83 221	2.34 268	0.80 264	1.18 259	0.90 249	1.20 260	0.89 228

IMH	1.35 257	1.24 261	0.80 260	1.68 258	1.30 265	1.77 264	1.95 265	0.86 261	0.94 260	0.47 242	0.65 240	1.54 250	3.12 273	3.92 286	1.70 232	0.59 237	0.85 249	0.50 250	2.45 251	0.71 256	0.79 239	0.88 230	2.63 273	0.62 256	1.17 258	0.82 247	0.90 248	1.47 254

SGM+DAISY	1.35 257	0.69 243	0.66 251	0.77 242	0.72 247	0.88 246	0.85 245	0.75 253	0.95 261	0.67 261	1.33 269	1.37 245	1.68 256	0.69 247	2.33 262	1.29 277	0.83 247	0.70 268	2.51 253	0.92 266	1.38 275	1.75 278	0.53 248	0.81 267	2.12 279	3.10 278	1.97 276	4.19 277

PSMNet_ROB	1.36 259	1.38 266	0.74 256	1.49 253	1.02 256	1.74 263	1.67 258	0.65 246	0.75 256	1.46 278	3.82 281	3.01 270	1.57 252	2.64 272	1.24 211	0.48 213	0.77 242	0.50 250	2.60 254	0.73 257	0.87 249	0.66 186	3.06 279	0.59 252	0.84 247	0.72 239	0.90 248	0.70 212

STStereo	1.43 260	0.76 246	0.86 264	2.30 265	0.87 253	2.27 274	1.08 250	1.07 271	1.08 265	0.53 251	1.33 269	3.27 271	2.89 268	0.32 218	3.08 275	0.57 234	0.45 222	0.29 218	4.63 269	0.41 227	0.65 221	0.84 224	0.30 223	0.64 258	1.68 271	1.90 272	1.54 271	3.12 276

LVE	1.44 261	1.32 264	0.85 263	4.60 280	1.54 271	1.95 269	3.79 278	0.83 258	0.74 255	0.89 268	0.85 252	1.18 240	1.64 254	2.17 267	1.24 211	0.56 230	0.94 253	0.60 260	3.47 264	0.73 257	0.95 259	0.94 243	2.39 270	0.82 268	1.13 254	0.81 245	1.02 256	0.94 232

JetBlue	1.47 262	1.10 254	1.05 272	1.46 252	1.19 262	1.70 256	1.61 255	0.95 264	1.16 267	0.59 254	0.49 220	3.36 272	0.76 231	1.16 253	2.45 269	1.00 273	1.15 261	0.86 273	1.38 231	0.80 263	1.70 278	1.94 279	1.14 256	0.80 264	1.33 263	2.20 275	1.50 269	5.00 281

PWCK	1.62 263	1.41 267	0.80 260	1.72 259	1.05 257	1.57 255	1.48 254	1.12 272	1.02 264	0.99 272	1.19 263	2.77 268	1.63 253	0.84 250	1.64 229	0.56 230	1.06 257	0.58 256	13.10 286	0.92 266	1.20 267	0.89 233	1.16 257	0.83 271	1.07 251	1.00 255	0.95 251	1.30 247

WAO-8	1.64 264	1.56 270	1.03 270	2.86 270	1.45 269	1.96 270	2.08 266	1.06 268	1.40 271	1.49 279	1.81 274	2.33 260	3.10 271	2.66 273	2.13 256	0.85 263	1.09 258	0.60 260	3.55 265	1.09 272	0.91 253	0.93 241	1.36 259	0.82 268	1.60 269	1.24 263	1.31 264	1.98 268

Venus	1.64 264	1.56 270	1.03 270	2.86 270	1.45 269	1.96 270	2.08 266	1.06 268	1.40 271	1.49 279	1.81 274	2.33 260	3.10 271	2.66 273	2.13 256	0.85 263	1.09 258	0.60 260	3.55 265	1.09 272	0.91 253	0.93 241	1.36 259	0.82 268	1.60 269	1.24 263	1.31 264	1.98 268

MANE	1.81 266	0.80 247	0.92 267	1.03 248	0.85 252	1.02 249	1.07 249	1.06 268	1.22 268	0.45 238	0.95 256	2.28 258	2.37 265	0.48 233	4.27 280	1.23 276	0.75 241	2.70 282	1.60 236	0.54 244	0.96 260	1.32 268	0.37 233	0.80 264	3.20 281	4.45 281	4.76 282	7.33 283

TorneroNet-64	1.91 267	1.58 272	0.98 269	3.36 277	1.34 268	2.24 273	2.68 270	0.91 263	2.15 277	0.66 260	0.83 251	2.76 266	7.80 277	3.08 276	2.07 251	0.66 248	1.49 275	0.60 260	4.18 267	1.02 269	1.10 264	1.11 259	2.66 274	0.70 262	1.24 262	1.26 265	0.88 247	2.16 270

notaker	1.94 268	1.92 277	1.07 273	3.21 276	2.22 278	2.51 275	2.83 272	1.12 272	1.58 274	0.91 269	1.10 260	3.51 275	5.78 275	3.17 279	2.80 273	0.81 262	1.45 274	0.73 270	4.39 268	1.09 272	1.31 271	1.18 262	2.96 278	0.93 273	0.74 245	0.81 245	1.00 254	1.24 242

UNDER WATER-64	2.04 269	1.94 278	1.22 276	3.55 279	2.36 279	2.89 281	3.38 275	1.76 278	1.27 269	1.12 275	1.18 261	3.46 274	3.00 270	3.14 277	2.28 260	0.90 269	1.95 277	0.79 272	2.39 250	1.08 271	1.29 269	1.48 275	3.94 285	1.07 275	1.41 264	2.17 273	1.36 267	2.64 275

UNDER WATER	2.21 270	1.95 279	1.19 275	3.39 278	2.61 280	2.83 279	3.80 279	1.66 276	1.38 270	1.01 273	1.02 259	3.36 272	7.21 276	3.44 281	1.79 236	0.91 270	1.98 278	0.77 271	3.26 263	1.10 275	1.40 276	1.38 271	3.82 284	1.21 279	1.49 265	1.89 271	1.28 261	2.48 273

FADE	2.29 271	1.00 252	1.44 278	0.59 233	0.65 244	1.71 258	1.69 259	1.21 274	2.83 281	1.62 282	3.56 280	6.36 281	2.86 267	0.80 249	3.67 277	0.88 267	2.88 281	1.21 278	7.29 280	2.96 281	3.01 282	2.63 281	0.66 253	1.16 277	1.22 261	0.96 254	2.00 277	4.94 280

MADNet++	2.33 272	1.67 274	1.92 280	1.39 251	2.03 277	1.38 252	1.80 261	1.84 279	2.31 279	2.07 283	2.50 279	2.72 265	2.90 269	1.56 258	2.35 263	2.46 282	2.29 279	1.72 280	2.84 258	2.53 280	3.96 284	5.14 286	1.23 258	2.38 283	1.53 266	4.38 280	2.11 278	1.86 262

XX-Stereo	2.35 273	0.10 35	0.11 75	0.17 132	0.11 80	0.21 160	0.11 106	0.25 132	0.12 85	0.35 200	0.53 227	0.30 158	0.10 64	0.12 115	1.21 207	0.70 253	0.27 151	0.18 128	0.50 178	0.19 132	0.41 158	0.53 151	0.11 120	0.10 70	55.57 294	0.26 146	0.34 166	0.51 193

TorneroNet	2.42 274	1.62 273	0.93 268	5.70 283	1.82 273	2.68 277	2.96 273	0.97 265	2.23 278	0.79 264	1.95 276	4.29 279	12.85 287	3.16 278	2.11 253	0.66 248	1.44 272	0.63 265	6.06 274	1.01 268	1.17 266	1.13 261	2.78 277	0.71 263	1.82 275	1.05 260	1.03 257	1.86 262

KSHMR	2.43 275	1.86 276	1.28 277	6.59 285	2.02 276	2.85 280	3.47 277	1.32 275	1.70 275	1.19 277	1.20 264	1.80 256	12.02 284	3.24 280	1.89 247	1.07 275	1.22 262	0.94 275	5.62 273	1.05 270	1.34 274	1.41 272	3.25 280	1.07 275	1.95 277	1.16 262	1.30 262	1.83 261

JetRed	2.52 276	2.14 280	2.30 281	1.73 260	1.90 274	2.63 276	3.45 276	1.87 280	1.54 273	1.16 276	0.96 257	2.82 269	0.74 228	2.45 268	3.36 276	2.18 280	2.83 280	3.14 285	1.84 244	1.39 277	3.50 283	3.28 283	2.75 275	1.29 281	2.61 280	6.72 284	2.97 279	4.62 279

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 277	0.48 234	0.30 215	0.49 223	0.43 226	0.63 237	0.88 246	0.69 248	0.73 254	0.42 231	1.62 273	46.67 295	1.91 262	0.66 246	0.96 193	0.34 180	0.96 254	0.97 277	1.60 236	0.34 220	0.83 245	0.87 229	0.28 211	0.27 206	0.53 231	0.79 243	3.33 281	0.81 222

ktn	2.60 278	1.73 275	2.98 282	2.43 268	1.91 275	2.71 278	3.07 274	1.67 277	4.02 283	1.03 274	1.21 265	8.05 285	10.67 282	2.85 275	2.71 272	0.93 271	1.87 276	0.89 274	6.30 276	1.56 279	1.29 269	1.20 263	2.75 275	0.94 274	1.19 260	1.09 261	1.47 268	1.71 260

LSM0	3.50 279	0.37 225	0.30 215	0.55 231	0.46 232	0.59 234	0.74 239	0.75 253	0.61 245	0.60 257	0.85 252	1.16 238	1.54 251	0.27 207	26.81 292	45.36 294	0.62 236	0.38 237	3.22 262	0.63 247	1.24 268	1.69 277	0.31 227	0.43 241	0.61 239	1.00 255	1.01 255	2.47 272

LE_ROB	3.68 280	0.90 250	1.47 279	2.33 267	9.95 290	1.86 268	7.75 288	2.29 281	3.18 282	0.50 246	1.44 271	9.08 287	13.64 290	0.49 235	2.12 255	0.27 144	0.56 232	0.30 223	6.07 275	1.47 278	0.85 246	0.95 246	2.37 269	2.28 282	5.44 283	5.09 282	6.28 284	10.56 287

BEATNet-Init1	4.65 281	5.11 284	1.18 274	8.96 288	2.62 281	8.39 288	4.42 280	2.33 282	1.90 276	0.88 267	2.44 277	5.93 280	9.25 279	0.95 252	8.01 284	2.37 281	1.44 272	0.94 275	18.08 289	5.04 285	2.66 280	2.68 282	1.09 255	1.21 279	5.15 282	3.11 279	11.68 290	7.82 284

HanzoNet	4.74 282	4.36 283	3.81 285	6.11 284	3.89 282	7.79 287	8.32 289	4.11 285	4.85 284	1.57 281	2.49 278	11.43 288	13.37 289	11.17 291	3.70 278	1.86 279	5.08 285	1.37 279	11.06 285	3.04 282	2.28 279	2.12 280	5.14 289	1.16 277	1.84 276	1.75 269	1.82 274	2.43 271

DPSimNet_ROB	6.96 283	8.37 287	4.26 286	7.17 287	7.54 289	5.72 284	6.51 287	5.76 286	9.67 288	4.19 286	16.17 291	7.25 282	11.41 283	5.00 287	7.97 283	4.08 283	6.57 286	2.95 283	13.34 287	4.83 284	6.37 288	4.66 284	4.16 286	5.12 285	5.73 284	9.01 287	5.12 283	8.92 285

DGTPSM_ROB	8.79 284	3.80 281	9.84 288	3.08 274	5.49 284	3.51 282	5.14 283	3.61 283	8.95 286	3.18 284	7.10 283	3.97 277	10.45 280	3.59 282	11.90 286	10.73 286	4.41 283	10.40 287	5.50 272	9.89 287	5.93 286	14.14 288	4.37 287	8.94 288	10.11 286	27.69 290	11.03 288	30.71 290

DPSMNet_ROB	9.04 285	3.83 282	9.86 289	3.11 275	5.50 285	3.56 283	5.15 284	3.61 283	9.03 287	3.27 285	7.94 285	4.20 278	13.24 288	3.69 283	12.40 287	10.89 287	4.53 284	10.61 288	6.52 277	9.90 288	5.99 287	14.29 289	4.38 288	8.94 288	10.26 289	27.69 290	11.05 289	30.71 290

DLNR_Zeroshot_test	9.87 286	28.41 294	0.21 180	46.94 295	0.13 103	0.20 150	44.81 295	0.29 184	0.11 68	0.37 209	0.19 104	0.34 175	0.10 64	1.27 254	60.18 295	71.71 295	4.00 282	2.44 281	1.35 230	0.24 170	0.70 234	1.10 258	0.09 86	0.15 142	0.27 158	0.24 129	0.29 139	0.32 159

LRCNet_RVC	10.35 287	14.59 290	3.37 283	20.91 291	17.84 292	20.02 292	16.02 291	6.47 287	2.41 280	19.86 292	12.93 289	19.51 290	8.57 278	26.59 293	3.97 279	0.73 257	10.36 290	5.77 286	23.32 292	6.94 286	2.69 281	1.25 265	22.85 292	8.44 287	0.73 243	0.43 205	1.72 272	1.19 240

PML	11.01 288	9.32 289	3.48 284	11.78 290	6.95 288	11.56 290	6.01 286	7.06 288	23.86 294	8.88 290	28.30 294	32.00 294	39.13 295	6.23 288	5.80 282	4.22 284	8.30 287	3.01 284	18.80 290	4.50 283	4.89 285	4.68 285	3.75 283	3.97 284	10.22 288	5.10 283	18.48 291	6.93 282

ASD4	11.58 289	9.08 288	8.23 287	6.71 286	4.84 283	8.96 289	5.86 285	7.65 289	6.96 285	8.07 289	12.34 288	8.21 286	10.60 281	6.43 289	9.44 285	8.66 285	10.92 291	11.54 289	9.77 284	10.25 289	17.04 292	16.53 291	6.01 290	6.03 286	19.80 291	28.85 292	21.42 292	32.50 292

DPSM_ROB	13.05 290	7.58 285	11.51 290	4.93 281	5.66 286	5.96 285	4.58 281	8.35 290	10.81 289	6.72 287	8.04 286	7.98 283	12.24 285	3.78 284	13.45 288	13.54 288	10.09 288	13.22 290	8.97 282	11.59 290	15.77 290	18.47 292	3.50 281	10.95 290	27.87 292	35.88 293	31.10 293	39.72 293

DPSM	13.05 290	7.58 285	11.51 290	4.93 281	5.66 286	5.96 285	4.58 281	8.35 290	10.81 289	6.72 287	8.04 286	7.98 283	12.24 285	3.78 284	13.45 288	13.54 288	10.09 288	13.22 290	8.97 282	11.59 290	15.77 290	18.47 292	3.50 281	10.95 290	27.87 292	35.88 293	31.10 293	39.72 293

HaxPig	19.46 292	21.63 292	18.84 292	23.83 292	23.65 293	22.97 293	25.18 292	20.58 293	18.35 291	26.27 293	22.91 292	22.10 291	16.59 291	24.62 292	21.69 290	18.63 290	20.94 293	19.88 292	22.44 291	20.43 292	14.32 289	12.36 287	27.03 293	18.77 292	7.07 285	12.11 289	7.84 285	14.43 289

MEDIAN_ROB	22.62 293	26.33 293	23.49 294	27.73 293	26.93 294	26.84 294	28.37 293	23.96 294	21.35 292	31.36 294	26.67 293	25.78 292	19.59 292	27.60 294	23.84 291	20.19 291	25.79 294	23.70 293	27.36 294	24.30 294	19.01 293	15.78 290	29.59 294	20.33 293	10.21 287	11.16 288	10.14 287	13.33 288

AVERAGE_ROB	25.64 294	30.03 295	26.89 295	31.93 294	30.82 295	31.11 295	32.43 294	28.32 295	25.80 295	34.51 295	30.14 295	30.53 293	23.76 293	32.01 295	27.78 294	24.52 292	28.55 295	25.88 294	30.51 295	27.85 295	22.51 294	19.15 294	33.73 295	25.51 295	10.76 290	8.70 285	9.35 286	9.21 286

CasAABBNet	26.22 295	15.24 291	23.15 293	9.86 289	11.36 291	11.89 291	9.16 290	16.77 292	21.82 293	13.63 291	16.10 290	16.17 289	24.79 294	7.51 290	27.26 293	27.24 293	20.16 292	26.55 295	17.89 288	23.22 293	31.56 295	36.88 295	6.98 291	22.05 294	56.10 295	72.29 295	62.52 295	79.87 295

Low-res two-view benchmark