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	0.07 1	0.06 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.06 2	0.05 5	0.08 4	0.05 4	0.08 3	0.06 4	0.08 2	0.04 1	0.03 2	0.11 1	0.11 1	0.12 1	0.08 1	0.11 1	0.06 1	0.10 1	0.07 1	0.04 4	0.05 2	0.10 1	0.09 1	0.10 1	0.08 1

CroCo-Stereo	0.08 2	0.06 1	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.08 4	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.15 7	0.16 5	0.14 2	0.12 2	0.14 3	0.08 2	0.15 3	0.09 3	0.03 1	0.04 1	0.15 9	0.14 7	0.15 7	0.10 5
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	0.10 4	0.07 3	0.06 3	0.04 1	0.04 2	0.06 2	0.03 1	0.07 2	0.04 2	0.09 7	0.03 2	0.12 11	0.05 5	0.03 2	0.16 10	0.18 12	0.19 11	0.14 6	0.18 8	0.11 7	0.21 17	0.13 8	0.03 1	0.06 3	0.18 13	0.17 14	0.16 10	0.12 9

CroCo-Stereo Lap2	0.10 4	0.07 3	0.06 3	0.06 4	0.06 7	0.06 2	0.04 3	0.06 1	0.05 4	0.14 16	0.05 3	0.11 6	0.05 5	0.03 2	0.14 3	0.17 8	0.16 8	0.14 6	0.19 13	0.09 3	0.18 10	0.10 4	0.03 1	0.06 3	0.16 11	0.18 17	0.15 7	0.11 7

RAFT	0.13 11	0.08 5	0.09 8	0.11 15	0.05 4	0.15 28	0.04 3	0.18 19	0.10 12	0.10 9	0.13 13	0.13 12	0.08 12	0.03 2	0.15 7	0.15 3	0.17 9	0.12 2	0.18 8	0.09 3	0.15 3	0.14 12	0.04 4	0.08 9	0.22 21	0.21 20	0.23 24	0.20 21

ProNet	0.09 3	0.09 6	0.09 8	0.07 6	0.05 4	0.09 9	0.08 21	0.08 4	0.04 2	0.06 1	0.17 22	0.06 1	0.04 1	0.05 8	0.14 3	0.14 2	0.15 5	0.13 4	0.13 2	0.09 3	0.14 2	0.08 2	0.08 20	0.07 7	0.11 2	0.10 2	0.10 1	0.08 1

RAStereo	0.13 11	0.10 7	0.08 7	0.06 4	0.05 4	0.07 5	0.05 5	0.11 12	0.07 8	0.28 28	0.08 5	0.17 16	0.07 10	0.04 6	0.17 11	0.17 8	0.21 15	0.18 16	0.22 16	0.11 7	0.22 19	0.11 6	0.04 4	0.07 7	0.19 14	0.17 14	0.16 10	0.16 14

MoCha-V2	0.10 4	0.10 7	0.07 5	0.08 8	0.06 7	0.08 7	0.06 13	0.10 9	0.07 8	0.09 7	0.12 11	0.10 4	0.04 1	0.05 8	0.13 2	0.16 5	0.14 2	0.13 4	0.19 13	0.10 6	0.15 3	0.10 4	0.07 13	0.06 3	0.13 5	0.12 3	0.10 1	0.08 1

StereoVision	0.14 15	0.10 7	0.09 8	0.07 6	0.10 15	0.11 15	0.07 17	0.13 14	0.17 31	0.13 14	0.12 11	0.11 6	0.08 12	0.04 6	0.20 21	0.21 21	0.20 13	0.16 12	0.18 8	0.14 14	0.16 7	0.14 12	0.04 4	0.10 14	0.23 23	0.22 26	0.25 27	0.25 30

IGEV-Stereo++	0.11 8	0.11 10	0.07 5	0.10 11	0.10 15	0.07 5	0.05 5	0.11 12	0.11 13	0.10 9	0.10 6	0.11 6	0.08 12	0.05 8	0.14 3	0.15 3	0.15 5	0.14 6	0.14 3	0.11 7	0.15 3	0.18 23	0.06 10	0.06 3	0.13 5	0.14 7	0.14 4	0.13 10

AIO-Stereo	0.10 4	0.11 10	0.09 8	0.10 11	0.08 11	0.10 12	0.05 5	0.08 4	0.06 6	0.08 3	0.10 6	0.10 4	0.06 7	0.06 13	0.14 3	0.16 5	0.14 2	0.14 6	0.15 6	0.12 10	0.17 8	0.14 12	0.05 8	0.08 9	0.11 2	0.12 3	0.14 4	0.09 4

RSM	0.11 8	0.11 10	0.09 8	0.08 8	0.07 9	0.11 15	0.05 5	0.07 2	0.07 8	0.08 3	0.11 9	0.11 6	0.07 10	0.05 8	0.15 7	0.17 8	0.15 5	0.14 6	0.14 3	0.12 10	0.18 10	0.12 7	0.05 8	0.08 9	0.12 4	0.13 5	0.17 12	0.10 5

IGEV-Stereo+	0.19 22	0.12 13	0.11 16	0.11 15	0.11 21	0.09 9	0.06 13	0.28 31	0.17 31	0.47 104	0.18 26	0.25 27	0.10 18	0.12 33	0.18 15	0.23 26	0.30 30	0.24 29	0.32 35	0.18 31	0.31 34	0.33 89	0.08 20	0.10 14	0.22 21	0.16 11	0.22 17	0.19 18

RSM++	0.12 10	0.12 13	0.10 14	0.10 11	0.08 11	0.10 12	0.05 5	0.10 9	0.11 13	0.10 9	0.10 6	0.14 14	0.08 12	0.05 8	0.17 11	0.19 14	0.18 10	0.15 11	0.17 7	0.12 10	0.18 10	0.14 12	0.06 10	0.09 12	0.14 8	0.15 9	0.18 14	0.11 7

Occ-G	0.13 11	0.14 15	0.10 14	0.11 15	0.08 11	0.10 12	0.05 5	0.08 4	0.09 11	0.08 3	0.18 26	0.14 14	0.06 7	0.07 15	0.18 15	0.19 14	0.19 11	0.17 14	0.21 15	0.14 14	0.17 8	0.13 8	0.07 13	0.11 17	0.13 5	0.13 5	0.17 12	0.13 10

MaDis-Stereo	0.19 22	0.14 15	0.13 20	0.08 8	0.07 9	0.08 7	0.07 17	0.17 18	0.12 16	0.26 25	0.13 13	0.28 33	0.09 17	0.06 13	0.20 21	0.24 29	0.31 33	0.26 38	0.32 35	0.15 20	0.31 34	0.19 24	0.07 13	0.12 20	0.28 50	0.31 65	0.31 33	0.37 63

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 32	0.15 17	0.13 20	0.17 34	0.13 27	0.14 24	0.06 13	0.38 60	0.19 41	0.47 104	0.17 22	0.24 24	0.11 22	0.12 33	0.20 21	0.27 47	0.37 52	0.26 38	0.35 45	0.19 37	0.37 65	0.34 97	0.10 28	0.10 14	0.24 28	0.21 20	0.31 33	0.22 23

UniTT-Stereo	0.21 28	0.15 17	0.11 16	0.12 20	0.09 14	0.13 20	0.07 17	0.22 21	0.15 25	0.37 45	0.17 22	0.28 33	0.17 56	0.12 33	0.23 34	0.24 29	0.35 41	0.26 38	0.38 53	0.18 31	0.30 30	0.17 21	0.11 33	0.14 27	0.26 37	0.35 86	0.22 17	0.27 34

RAFT_CTSACE	0.21 28	0.15 17	0.13 20	0.11 15	0.11 21	0.19 50	0.13 57	0.27 29	0.15 25	0.48 110	0.13 13	0.33 49	0.25 112	0.12 33	0.21 29	0.22 23	0.29 27	0.20 18	0.27 25	0.14 14	0.30 30	0.31 73	0.07 13	0.13 24	0.25 34	0.26 35	0.31 33	0.21 22

iRaftStereo_RVC	0.18 18	0.15 17	0.11 16	0.10 11	0.10 15	0.12 18	0.06 13	0.26 27	0.11 13	0.27 26	0.25 66	0.24 24	0.11 22	0.09 24	0.18 15	0.20 19	0.29 27	0.22 23	0.26 24	0.15 20	0.30 30	0.23 37	0.08 20	0.12 20	0.21 19	0.21 20	0.27 30	0.19 18

MIF-Stereo (partial)	0.21 28	0.16 21	0.15 36	0.13 23	0.12 25	0.16 39	0.08 21	0.28 31	0.19 41	0.30 32	0.18 26	0.21 20	0.12 29	0.10 27	0.24 38	0.26 40	0.35 41	0.27 46	0.30 28	0.17 28	0.30 30	0.20 29	0.10 28	0.16 40	0.27 40	0.23 27	0.27 30	0.27 34

anonymousdsp	0.18 18	0.16 21	0.13 20	0.12 20	0.10 15	0.13 20	0.09 23	0.24 24	0.13 18	0.28 28	0.16 20	0.23 22	0.08 12	0.11 32	0.19 19	0.23 26	0.24 19	0.20 18	0.30 28	0.15 20	0.34 44	0.21 32	0.09 24	0.11 17	0.19 14	0.15 9	0.24 25	0.16 14

delet	0.17 17	0.16 21	0.16 43	0.20 58	0.14 30	0.19 50	0.12 48	0.15 15	0.13 18	0.19 18	0.17 22	0.19 19	0.11 22	0.15 47	0.20 21	0.19 14	0.22 17	0.20 18	0.18 8	0.18 31	0.21 17	0.14 12	0.11 33	0.13 24	0.20 16	0.20 19	0.18 14	0.22 23

RYNet	0.18 18	0.16 21	0.13 20	0.11 15	0.12 25	0.13 20	0.09 23	0.16 16	0.27 117	0.13 14	0.15 19	0.13 12	0.10 18	0.09 24	0.23 34	0.19 14	0.20 13	0.27 46	0.22 16	0.14 14	0.18 10	0.15 18	0.25 149	0.14 27	0.20 16	0.50 133	0.22 17	0.16 14

plain	0.21 28	0.17 25	0.14 25	0.14 24	0.11 21	0.16 39	0.09 23	0.30 36	0.12 16	0.41 56	0.14 17	0.26 28	0.10 18	0.07 15	0.24 38	0.26 40	0.35 41	0.28 51	0.34 41	0.17 28	0.26 25	0.21 32	0.09 24	0.15 30	0.25 34	0.25 32	0.27 30	0.34 57

MIM_Stereo	0.22 32	0.17 25	0.16 43	0.19 49	0.15 32	0.20 54	0.10 37	0.28 31	0.13 18	0.43 73	0.19 39	0.31 41	0.10 18	0.12 33	0.21 29	0.28 51	0.36 50	0.26 38	0.34 41	0.20 45	0.35 50	0.24 40	0.08 20	0.16 40	0.24 28	0.21 20	0.32 39	0.23 26

AEACV	0.13 11	0.17 25	0.09 8	0.12 20	0.11 21	0.09 9	0.05 5	0.10 9	0.06 6	0.12 12	0.11 9	0.11 6	0.06 7	0.08 20	0.17 11	0.17 8	0.22 17	0.17 14	0.24 20	0.12 10	0.19 14	0.13 8	0.06 10	0.09 12	0.15 9	0.17 14	0.15 7	0.13 10

LL-Strereo2	0.24 39	0.18 28	0.14 25	0.17 34	0.15 32	0.13 20	0.09 23	0.36 49	0.21 62	0.51 138	0.18 26	0.33 49	0.17 56	0.10 27	0.25 44	0.28 51	0.39 63	0.27 46	0.45 88	0.22 54	0.33 41	0.20 29	0.12 39	0.14 27	0.24 28	0.27 40	0.33 46	0.26 32

test_5	0.20 24	0.18 28	0.14 25	0.17 34	0.10 15	0.15 28	0.11 43	0.25 25	0.15 25	0.29 31	0.13 13	0.29 35	0.30 140	0.07 15	0.20 21	0.24 29	0.26 22	0.22 23	0.23 19	0.14 14	0.26 25	0.23 37	0.07 13	0.17 51	0.25 34	0.26 35	0.31 33	0.26 32

RAFT + AFF	0.18 18	0.18 28	0.11 16	0.16 32	0.10 15	0.14 24	0.09 23	0.25 25	0.15 25	0.33 34	0.16 20	0.31 41	0.11 22	0.07 15	0.18 15	0.19 14	0.33 35	0.16 12	0.31 31	0.16 26	0.31 34	0.14 12	0.07 13	0.11 17	0.21 19	0.16 11	0.14 4	0.13 10

CES	0.33 85	0.19 31	0.19 70	0.19 49	0.21 74	0.20 54	0.09 23	0.85 224	0.18 38	0.42 65	0.55 181	0.49 103	0.16 49	0.20 96	0.31 84	0.37 135	0.47 124	0.28 51	0.41 74	0.24 68	0.66 216	0.35 99	0.17 101	0.18 62	0.42 105	0.33 73	0.42 90	0.50 115

test_4	0.25 43	0.19 31	0.17 51	0.14 24	0.15 32	0.11 15	0.07 17	0.38 60	0.20 54	0.53 153	0.18 26	0.34 53	0.16 49	0.15 47	0.24 38	0.27 47	0.35 41	0.25 35	0.31 31	0.21 49	0.38 75	0.31 73	0.10 28	0.17 51	0.31 60	0.33 73	0.34 47	0.36 61

AnonymousM	0.28 51	0.19 31	0.14 25	0.18 46	0.17 41	0.15 28	0.11 43	0.42 70	0.17 31	0.47 104	0.28 74	0.35 58	0.11 22	0.15 47	0.27 60	0.31 95	0.45 109	0.28 51	0.39 57	0.19 37	0.44 120	0.26 45	0.14 64	0.16 40	0.24 28	0.30 61	0.48 104	0.67 161

DMCA	0.23 37	0.19 31	0.21 80	0.18 46	0.19 60	0.17 41	0.18 97	0.29 35	0.23 81	0.23 22	0.28 74	0.29 35	0.17 56	0.19 85	0.25 44	0.25 35	0.30 30	0.29 59	0.27 25	0.20 45	0.31 34	0.20 29	0.19 123	0.18 62	0.24 28	0.27 40	0.22 17	0.27 34

TDLM	0.16 16	0.19 31	0.14 25	0.15 27	0.17 41	0.15 28	0.11 43	0.16 16	0.14 21	0.12 12	0.22 50	0.17 16	0.14 34	0.10 27	0.17 11	0.18 12	0.21 15	0.20 18	0.18 8	0.14 14	0.19 14	0.13 8	0.11 33	0.15 30	0.17 12	0.16 11	0.18 14	0.18 17

AANet_RVC	0.20 24	0.19 31	0.18 61	0.14 24	0.17 41	0.12 18	0.12 48	0.18 19	0.19 41	0.15 17	0.21 46	0.18 18	0.15 46	0.13 39	0.26 51	0.23 26	0.24 19	0.26 38	0.22 16	0.22 54	0.20 16	0.19 24	0.16 92	0.16 40	0.26 37	0.26 35	0.26 28	0.34 57

GCAP-BAT	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 279	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

test_for_model	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 279	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

testlalala2	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 279	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

testlalala	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 279	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

testlalala_base	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 279	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

SPstereo	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 279	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

4D-IteraStereo	0.28 51	0.20 37	0.18 61	0.26 90	0.16 37	0.17 41	0.11 43	0.46 94	0.24 87	0.53 153	0.27 73	0.41 73	0.17 56	0.13 39	0.27 60	0.29 68	0.41 79	0.34 97	0.42 78	0.26 78	0.43 112	0.32 84	0.11 33	0.16 40	0.29 52	0.30 61	0.40 76	0.30 43

RAFT+CT+SA	0.23 37	0.20 37	0.16 43	0.19 49	0.13 27	0.15 28	0.12 48	0.33 43	0.19 41	0.44 79	0.14 17	0.34 53	0.29 136	0.09 24	0.23 34	0.29 68	0.27 23	0.22 23	0.31 31	0.19 37	0.31 34	0.35 99	0.07 13	0.17 51	0.29 52	0.27 40	0.31 33	0.28 37

ARAFT	0.24 39	0.20 37	0.15 36	0.20 58	0.16 37	0.20 54	0.10 37	0.32 39	0.19 41	0.45 83	0.24 54	0.34 53	0.13 30	0.10 27	0.24 38	0.25 35	0.41 79	0.34 97	0.34 41	0.16 26	0.35 50	0.21 32	0.11 33	0.13 24	0.29 52	0.24 29	0.32 39	0.29 38

MMNet	0.20 24	0.20 37	0.17 51	0.21 62	0.17 41	0.20 54	0.14 66	0.23 22	0.16 29	0.19 18	0.20 42	0.27 29	0.11 22	0.22 116	0.21 29	0.21 21	0.27 23	0.24 29	0.29 27	0.18 31	0.23 20	0.15 18	0.12 39	0.15 30	0.23 23	0.23 27	0.22 17	0.25 30

GANet	0.22 32	0.20 37	0.20 72	0.22 65	0.23 85	0.24 76	0.19 101	0.31 38	0.17 31	0.24 23	0.21 46	0.29 35	0.14 34	0.14 42	0.21 29	0.24 29	0.29 27	0.31 79	0.24 20	0.15 20	0.24 22	0.19 24	0.16 92	0.17 51	0.23 23	0.21 20	0.26 28	0.24 28

PWCDC_ROB	0.45 143	0.20 37	0.30 128	0.20 58	0.33 146	0.23 71	0.29 140	0.26 27	0.96 234	0.21 20	0.54 179	0.30 39	2.04 245	0.49 210	0.51 181	0.41 161	0.38 58	0.41 159	0.39 57	0.37 137	0.37 65	0.61 213	0.35 180	0.31 156	0.24 28	0.49 130	0.35 50	0.53 125

HH	0.43 134	0.21 49	0.55 202	0.33 119	0.26 106	0.40 143	0.29 140	0.52 149	0.27 117	0.54 161	0.26 68	0.57 145	0.17 56	0.22 116	0.33 100	0.46 178	0.49 138	0.40 151	0.92 179	0.42 161	0.63 205	0.49 175	0.17 101	0.25 122	0.47 120	0.60 164	0.64 169	0.82 185

HanStereo	0.43 134	0.21 49	0.55 202	0.33 119	0.26 106	0.40 143	0.29 140	0.52 149	0.27 117	0.54 161	0.26 68	0.57 145	0.17 56	0.22 116	0.33 100	0.46 178	0.49 138	0.40 151	0.92 179	0.42 161	0.63 205	0.49 175	0.17 101	0.25 122	0.47 120	0.60 164	0.64 169	0.82 185

CAS	0.27 50	0.21 49	0.17 51	0.21 62	0.17 41	0.18 45	0.09 23	0.33 43	0.20 54	0.33 34	0.38 110	0.29 35	0.19 69	0.17 64	0.28 68	0.26 40	0.37 52	0.26 38	0.38 53	0.20 45	0.29 28	0.27 49	0.16 92	0.18 62	0.36 77	0.36 91	0.40 76	0.55 131

TESTraft	0.25 43	0.21 49	0.15 36	0.15 27	0.16 37	0.14 24	0.13 57	0.28 31	0.26 109	0.41 56	0.19 39	0.27 29	0.30 140	0.07 15	0.24 38	0.31 95	0.34 38	0.24 29	0.30 28	0.18 31	0.35 50	0.39 120	0.09 24	0.17 51	0.34 68	0.33 73	0.35 50	0.31 46

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 63	0.22 53	0.21 80	0.23 75	0.18 52	0.19 50	0.12 48	0.44 80	0.35 161	0.43 73	0.40 122	0.40 70	0.21 80	0.18 73	0.32 95	0.29 68	0.42 87	0.31 79	0.37 49	0.27 89	0.35 50	0.33 89	0.13 54	0.18 62	0.37 80	0.51 139	0.31 33	0.47 105

AASNet	0.20 24	0.22 53	0.15 36	0.21 62	0.18 52	0.24 76	0.17 90	0.23 22	0.14 21	0.22 21	0.26 68	0.21 20	0.13 30	0.16 57	0.20 21	0.22 23	0.28 25	0.23 27	0.24 20	0.19 37	0.23 20	0.19 24	0.12 39	0.16 40	0.23 23	0.21 20	0.22 17	0.19 18

raft+_RVC	0.25 43	0.22 53	0.17 51	0.19 49	0.18 52	0.18 45	0.13 57	0.38 60	0.19 41	0.46 96	0.30 79	0.34 53	0.16 49	0.13 39	0.25 44	0.26 40	0.33 35	0.27 46	0.37 49	0.19 37	0.36 57	0.26 45	0.10 28	0.15 30	0.30 56	0.29 57	0.36 65	0.30 43

AFF-stereo	0.22 32	0.22 53	0.18 61	0.15 27	0.13 27	0.20 54	0.09 23	0.38 60	0.19 41	0.42 65	0.20 42	0.30 39	0.11 22	0.08 20	0.19 19	0.24 29	0.28 25	0.19 17	0.35 45	0.15 20	0.29 28	0.19 24	0.09 24	0.12 20	0.27 40	0.28 54	0.32 39	0.24 28

MGS-Stereo	0.24 39	0.23 57	0.16 43	0.16 32	0.14 30	0.14 24	0.10 37	0.34 46	0.14 21	0.28 28	0.20 42	0.24 24	0.13 30	0.17 64	0.25 44	0.26 40	0.40 67	0.34 97	0.39 57	0.25 70	0.36 57	0.25 42	0.14 64	0.17 51	0.26 37	0.24 29	0.35 50	0.34 57

GMOStereo	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 184	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

error version	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 184	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

test-v	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 184	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

test-2	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 184	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

TestStereo1	0.26 47	0.24 62	0.15 36	0.17 34	0.17 41	0.17 41	0.13 57	0.32 39	0.24 87	0.43 73	0.18 26	0.27 29	0.33 151	0.08 20	0.25 44	0.30 80	0.35 41	0.24 29	0.32 35	0.19 37	0.36 57	0.40 126	0.12 39	0.17 51	0.34 68	0.33 73	0.39 73	0.31 46

IER	0.29 55	0.24 62	0.24 104	0.24 77	0.21 74	0.25 85	0.17 90	0.35 48	0.21 62	0.36 41	0.45 147	0.51 111	0.20 74	0.24 139	0.32 95	0.29 68	0.38 58	0.31 79	0.33 39	0.23 59	0.33 41	0.27 49	0.20 133	0.19 76	0.30 56	0.32 67	0.35 50	0.39 81

SA-5K	0.26 47	0.24 62	0.15 36	0.17 34	0.17 41	0.17 41	0.13 57	0.32 39	0.24 87	0.43 73	0.18 26	0.27 29	0.33 151	0.08 20	0.25 44	0.30 80	0.35 41	0.24 29	0.32 35	0.19 37	0.36 57	0.40 126	0.12 39	0.17 51	0.34 68	0.33 73	0.39 73	0.31 46

test-1	0.45 143	0.24 62	0.22 92	0.28 100	0.29 128	0.50 175	0.29 140	0.58 181	0.32 148	0.55 176	0.41 125	0.58 150	0.30 140	0.20 96	0.39 128	0.39 146	0.50 150	0.40 151	1.04 194	0.38 143	0.52 163	0.63 217	0.17 101	0.32 162	0.60 176	0.69 185	0.58 153	0.89 191

XX-Stereo	8.90 278	0.24 62	0.17 51	0.40 152	0.21 74	0.44 160	0.17 90	0.55 164	0.23 81	0.52 146	0.45 147	0.58 150	0.16 49	0.20 96	0.40 133	0.47 185	0.49 138	0.37 125	0.63 142	0.38 143	0.48 144	0.38 119	0.14 64	0.20 80	229.91 293	0.56 153	0.60 161	0.99 198

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 43	0.24 62	0.21 80	0.17 34	0.15 32	0.18 45	0.10 37	0.47 104	0.19 41	0.43 73	0.22 50	0.39 65	0.13 30	0.10 27	0.23 34	0.25 35	0.32 34	0.21 22	0.39 57	0.18 31	0.34 44	0.23 37	0.12 39	0.17 51	0.35 74	0.27 40	0.34 47	0.33 54

LoS_RVC	0.29 55	0.25 68	0.22 92	0.15 27	0.19 60	0.18 45	0.12 48	0.37 54	0.21 62	0.42 65	0.38 110	0.32 45	0.20 74	0.18 73	0.31 84	0.27 47	0.34 38	0.28 51	0.43 80	0.21 49	0.42 102	0.33 89	0.15 83	0.23 101	0.48 130	0.34 81	0.41 83	0.46 97

tt_ll	0.29 55	0.25 68	0.22 92	0.15 27	0.19 60	0.18 45	0.12 48	0.37 54	0.21 62	0.42 65	0.38 110	0.32 45	0.20 74	0.18 73	0.31 84	0.27 47	0.34 38	0.28 51	0.43 80	0.21 49	0.42 102	0.33 89	0.15 83	0.23 101	0.48 130	0.34 81	0.41 83	0.46 97

anonymity	1.14 228	0.25 68	0.65 221	0.38 142	0.28 124	0.36 131	0.21 106	0.56 169	0.26 109	0.53 153	18.98 287	0.52 120	0.22 92	0.20 96	0.31 84	0.44 174	0.48 131	0.32 89	0.83 166	0.45 177	0.48 144	0.46 156	0.18 116	0.22 93	0.68 191	0.98 225	0.58 153	0.98 197

test-3	0.33 85	0.25 68	0.20 72	0.25 81	0.25 97	0.24 76	0.15 75	0.50 123	0.21 62	0.51 138	0.24 54	0.63 168	0.24 103	0.17 64	0.34 110	0.29 68	0.45 109	0.31 79	0.84 169	0.30 107	0.41 94	0.42 135	0.12 39	0.20 80	0.31 60	0.27 40	0.41 83	0.38 73

test_1	0.33 85	0.25 68	0.20 72	0.25 81	0.25 97	0.24 76	0.15 75	0.50 123	0.21 62	0.51 138	0.24 54	0.64 170	0.24 103	0.16 57	0.34 110	0.29 68	0.45 109	0.31 79	0.85 171	0.30 107	0.41 94	0.42 135	0.12 39	0.20 80	0.31 60	0.27 40	0.41 83	0.38 73

test_3	0.35 95	0.25 68	0.20 72	0.25 81	0.25 97	0.23 71	0.15 75	0.51 135	0.23 81	0.54 161	0.24 54	0.67 175	0.28 131	0.17 64	0.34 110	0.31 95	0.45 109	0.33 92	0.86 173	0.32 118	0.44 120	0.50 181	0.11 33	0.22 93	0.38 84	0.38 98	0.41 83	0.37 63

CREStereo++_RVC	0.32 77	0.25 68	0.18 61	0.23 75	0.25 97	0.22 66	0.15 75	0.45 86	0.26 109	0.48 110	0.28 74	0.48 99	0.44 183	0.18 73	0.26 51	0.30 80	0.47 124	0.25 35	0.38 53	0.23 59	0.41 94	0.30 66	0.13 54	0.24 112	0.40 95	0.32 67	0.51 128	0.52 121
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.40 112	0.25 68	0.18 61	0.29 104	0.27 113	0.33 115	0.17 90	0.37 54	0.20 54	0.45 83	0.21 46	0.31 41	0.26 116	0.22 116	0.61 202	0.56 213	0.51 154	0.68 234	0.97 187	0.74 227	0.43 112	0.35 99	0.85 241	0.22 93	0.27 40	0.32 67	0.49 115	0.38 73

XX-TBD	0.40 112	0.25 68	0.18 61	0.29 104	0.27 113	0.33 115	0.17 90	0.37 54	0.20 54	0.45 83	0.21 46	0.31 41	0.26 116	0.22 116	0.61 202	0.56 213	0.51 154	0.68 234	0.97 187	0.74 227	0.43 112	0.35 99	0.85 241	0.22 93	0.27 40	0.32 67	0.49 115	0.38 73

raftrobust	0.31 72	0.25 68	0.21 80	0.22 65	0.21 74	0.19 50	0.14 66	0.49 115	0.18 38	0.54 161	0.34 89	0.44 81	0.18 63	0.16 57	0.35 117	0.31 95	0.42 87	0.32 89	0.42 78	0.29 102	0.41 94	0.31 73	0.14 64	0.17 51	0.41 100	0.38 98	0.38 70	0.38 73

UPFNet	0.28 51	0.25 68	0.26 118	0.26 90	0.23 85	0.30 102	0.21 106	0.34 46	0.25 97	0.35 40	0.32 82	0.33 49	0.21 80	0.23 133	0.31 84	0.28 51	0.37 52	0.31 79	0.37 49	0.23 59	0.27 27	0.24 40	0.18 116	0.20 80	0.28 50	0.29 57	0.32 39	0.29 38

DMCA-RVC	0.31 72	0.25 68	0.28 122	0.25 81	0.27 113	0.24 76	0.25 127	0.36 49	0.31 145	0.33 34	0.38 110	0.54 127	0.24 103	0.20 96	0.40 133	0.35 122	0.35 41	0.34 97	0.35 45	0.29 102	0.37 65	0.33 89	0.22 136	0.24 112	0.29 52	0.29 57	0.36 65	0.41 85

CASnet	0.30 63	0.26 80	0.18 61	0.22 65	0.20 69	0.27 94	0.12 48	0.48 110	0.24 87	0.54 161	0.35 94	0.55 133	0.21 80	0.19 85	0.27 60	0.25 35	0.37 52	0.23 27	0.54 119	0.20 45	0.42 102	0.31 73	0.15 83	0.18 62	0.30 56	0.27 40	0.40 76	0.42 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.34 90	0.26 80	0.24 104	0.24 77	0.18 52	0.35 127	0.16 85	0.33 43	0.21 62	0.42 65	0.73 212	0.44 81	0.35 158	0.18 73	0.30 74	0.34 118	0.43 93	0.28 51	0.86 173	0.33 124	0.40 85	0.26 45	0.17 101	0.18 62	0.39 91	0.29 57	0.46 96	0.39 81

CIPLG	0.29 55	0.26 80	0.17 51	0.22 65	0.17 41	0.24 76	0.14 66	0.50 123	0.17 31	0.46 96	0.37 103	0.45 86	0.22 92	0.25 147	0.30 74	0.30 80	0.43 93	0.29 59	0.39 57	0.28 95	0.40 85	0.28 56	0.13 54	0.18 62	0.31 60	0.25 32	0.32 39	0.29 38

IPLGR_C	0.29 55	0.26 80	0.17 51	0.22 65	0.17 41	0.24 76	0.14 66	0.50 123	0.17 31	0.46 96	0.37 103	0.45 86	0.24 103	0.25 147	0.30 74	0.30 80	0.43 93	0.30 75	0.39 57	0.28 95	0.40 85	0.28 56	0.13 54	0.17 51	0.31 60	0.26 35	0.32 39	0.30 43

ACRE	0.29 55	0.26 80	0.17 51	0.22 65	0.17 41	0.24 76	0.14 66	0.50 123	0.17 31	0.46 96	0.37 103	0.45 86	0.23 99	0.25 147	0.30 74	0.30 80	0.43 93	0.29 59	0.39 57	0.29 102	0.40 85	0.27 49	0.13 54	0.18 62	0.30 56	0.26 35	0.32 39	0.29 38

Any-RAFT	0.43 134	0.27 85	0.51 194	0.37 138	0.28 124	0.31 107	0.21 106	0.50 123	0.26 109	0.48 110	0.54 179	0.57 145	0.19 69	0.19 85	0.33 100	0.37 135	0.49 138	0.34 97	0.83 166	0.33 124	0.53 168	0.42 135	0.17 101	0.23 101	0.70 195	0.84 205	0.50 122	0.89 191

raft_robust	0.34 90	0.27 85	0.19 70	0.29 104	0.22 81	0.22 66	0.16 85	0.52 149	0.28 127	0.64 216	0.25 66	0.48 99	0.26 116	0.18 73	0.32 95	0.33 109	0.44 102	0.34 97	0.52 112	0.28 95	0.44 120	0.47 164	0.12 39	0.21 89	0.44 113	0.44 117	0.49 115	0.46 97

SA	0.30 63	0.27 85	0.17 51	0.18 46	0.17 41	0.24 76	0.10 37	0.47 104	0.26 109	0.54 161	0.20 42	0.46 93	0.14 34	0.12 33	0.30 74	0.30 80	0.41 79	0.30 75	0.40 67	0.23 59	0.37 65	0.37 113	0.10 28	0.20 80	0.41 100	0.38 98	0.49 115	0.37 63

CREStereo	0.32 77	0.27 85	0.22 92	0.25 81	0.20 69	0.22 66	0.12 48	0.49 115	0.20 54	0.50 122	0.24 54	0.54 127	0.22 92	0.20 96	0.29 72	0.33 109	0.49 138	0.26 38	0.41 74	0.22 54	0.46 135	0.30 66	0.15 83	0.21 89	0.39 91	0.34 81	0.48 104	0.52 121
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
HITNet	0.28 51	0.27 85	0.21 80	0.22 65	0.21 74	0.22 66	0.15 75	0.41 68	0.22 76	0.50 122	0.35 94	0.44 81	0.21 80	0.17 64	0.26 51	0.24 29	0.33 35	0.31 79	0.31 31	0.19 37	0.32 39	0.28 56	0.16 92	0.18 62	0.31 60	0.28 54	0.44 94	0.42 88
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
trnet	0.31 72	0.28 90	0.22 92	0.25 81	0.20 69	0.21 60	0.12 48	0.49 115	0.20 54	0.52 146	0.24 54	0.55 133	0.22 92	0.20 96	0.28 68	0.32 104	0.48 131	0.26 38	0.41 74	0.22 54	0.45 131	0.30 66	0.14 64	0.21 89	0.38 84	0.35 86	0.49 115	0.53 125

MSKI-zero shot	0.46 148	0.28 90	0.20 72	0.31 109	0.27 113	0.33 115	0.24 124	0.56 169	0.24 87	0.53 153	0.40 122	0.55 133	0.21 80	0.19 85	0.33 100	0.42 168	0.51 154	0.36 114	1.37 208	0.41 155	0.52 163	0.47 164	0.16 92	0.23 101	0.49 136	1.13 235	0.80 199	0.78 173

anonymousdsp2	0.26 47	0.28 90	0.18 61	0.19 49	0.16 37	0.21 60	0.14 66	0.37 54	0.19 41	0.38 50	0.22 50	0.36 60	0.16 49	0.14 42	0.22 33	0.26 40	0.36 50	0.25 35	0.56 126	0.21 49	0.37 65	0.31 73	0.13 54	0.18 62	0.31 60	0.25 32	0.38 70	0.29 38

EGLCR-Stereo	0.32 77	0.28 90	0.18 61	0.24 77	0.25 97	0.33 115	0.11 43	0.48 110	0.20 54	0.49 117	0.19 39	0.49 103	0.15 46	0.17 64	0.24 38	0.28 51	0.45 109	0.31 79	0.45 88	0.25 70	0.49 148	0.41 131	0.14 64	0.18 62	0.34 68	0.31 65	0.74 192	0.57 139

IPLG	0.30 63	0.28 90	0.24 104	0.22 65	0.20 69	0.25 85	0.15 75	0.45 86	0.19 41	0.45 83	0.28 74	0.45 86	0.18 63	0.23 133	0.33 100	0.29 68	0.43 93	0.35 109	0.40 67	0.28 95	0.35 50	0.44 144	0.12 39	0.20 80	0.35 74	0.36 91	0.37 67	0.37 63

sAnonymous2	0.40 112	0.28 90	0.24 104	0.25 81	0.23 85	0.32 111	0.22 111	0.56 169	0.30 140	0.41 56	0.38 110	0.39 65	0.29 136	0.18 73	0.46 161	0.50 196	0.53 167	0.49 191	0.80 163	0.42 161	0.53 168	0.56 201	0.19 123	0.25 122	0.50 142	0.52 142	0.51 128	0.56 135

CroCo_RVC	0.40 112	0.28 90	0.24 104	0.25 81	0.23 85	0.32 111	0.22 111	0.56 169	0.30 140	0.41 56	0.38 110	0.39 65	0.29 136	0.18 73	0.46 161	0.50 196	0.53 167	0.49 191	0.80 163	0.42 161	0.53 168	0.56 201	0.19 123	0.25 122	0.50 142	0.52 142	0.51 128	0.56 135

UNet	0.32 77	0.28 90	0.27 119	0.29 104	0.27 113	0.31 107	0.21 106	0.41 68	0.26 109	0.41 56	0.37 103	0.39 65	0.28 131	0.25 147	0.31 84	0.30 80	0.43 93	0.35 109	0.39 57	0.26 78	0.33 41	0.32 84	0.19 123	0.26 132	0.34 68	0.37 96	0.37 67	0.41 85

PMTNet	0.33 85	0.28 90	0.20 72	0.26 90	0.22 81	0.20 54	0.19 101	0.45 86	0.21 62	0.50 122	0.24 54	0.52 120	0.15 46	0.18 73	0.31 84	0.33 109	0.47 124	0.28 51	0.55 121	0.25 70	0.46 135	0.27 49	0.16 92	0.16 40	0.46 118	0.37 96	0.48 104	0.64 154

R-Stereo Train	0.40 112	0.28 90	0.29 125	0.33 119	0.27 113	0.37 133	0.14 66	0.51 135	0.25 97	0.54 161	0.42 134	0.56 137	0.26 116	0.21 111	0.34 110	0.41 161	0.52 162	0.38 132	0.70 150	0.37 137	0.51 157	0.48 169	0.17 101	0.28 139	0.54 154	0.65 174	0.46 96	0.62 147

RAFT-Stereo	0.40 112	0.28 90	0.29 125	0.33 119	0.27 113	0.37 133	0.14 66	0.51 135	0.25 97	0.54 161	0.42 134	0.56 137	0.26 116	0.21 111	0.34 110	0.41 161	0.52 162	0.38 132	0.70 150	0.37 137	0.51 157	0.48 169	0.17 101	0.28 139	0.54 154	0.65 174	0.46 96	0.62 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Sa-1000	0.32 77	0.29 101	0.17 51	0.20 58	0.20 69	0.23 71	0.10 37	0.49 115	0.28 127	0.55 176	0.26 68	0.46 93	0.17 56	0.20 96	0.31 84	0.31 95	0.45 109	0.33 92	0.50 107	0.22 54	0.41 94	0.43 140	0.14 64	0.20 80	0.42 105	0.41 111	0.51 128	0.40 83

BEATNet_4x	0.35 95	0.29 101	0.24 104	0.27 94	0.26 106	0.26 91	0.22 111	0.45 86	0.28 127	0.57 195	0.33 85	0.49 103	0.28 131	0.19 85	0.35 117	0.33 109	0.40 67	0.40 151	0.39 57	0.25 70	0.46 135	0.47 164	0.21 135	0.25 122	0.36 77	0.34 81	0.51 128	0.48 111

DeepPrunerF	0.55 179	0.29 101	0.30 128	0.37 138	0.86 229	0.30 102	0.37 158	0.42 70	0.34 159	0.34 38	0.53 176	0.34 53	0.22 92	0.31 172	0.38 126	0.40 152	0.42 87	0.34 97	0.56 126	0.36 133	0.41 94	0.33 89	0.27 157	0.26 132	4.90 279	0.50 133	0.38 70	0.46 97

CVANet_RVC	0.22 32	0.29 101	0.21 80	0.29 104	0.22 81	0.25 85	0.15 75	0.27 29	0.16 29	0.24 23	0.34 89	0.23 22	0.19 69	0.14 42	0.20 21	0.22 23	0.25 21	0.24 29	0.24 20	0.17 28	0.24 22	0.17 21	0.13 54	0.18 62	0.23 23	0.19 18	0.22 17	0.23 26

rafts_anoy	0.29 55	0.30 105	0.23 98	0.22 65	0.24 92	0.23 71	0.14 66	0.44 80	0.18 38	0.44 79	0.34 89	0.40 70	0.16 49	0.14 42	0.33 100	0.30 80	0.40 67	0.37 125	0.40 67	0.25 70	0.38 75	0.29 63	0.12 39	0.20 80	0.38 84	0.33 73	0.35 50	0.41 85

sCroCo_RVC	0.40 112	0.30 105	0.24 104	0.24 77	0.22 81	0.29 100	0.18 97	0.50 123	0.32 148	0.44 79	0.33 85	0.37 61	0.37 169	0.17 64	0.45 158	0.60 224	0.55 178	0.47 185	0.64 147	0.39 148	0.68 221	0.62 215	0.22 136	0.31 156	0.48 130	0.44 117	0.58 153	0.48 111

HCRNet	0.24 39	0.30 105	0.15 36	0.34 127	0.15 32	0.25 85	0.15 75	0.30 36	0.14 21	0.69 225	0.32 82	0.39 65	0.14 34	0.17 64	0.20 21	0.20 19	0.30 30	0.22 23	0.33 39	0.15 20	0.24 22	0.15 18	0.16 92	0.12 20	0.20 16	0.24 29	0.24 25	0.22 23

EAI-Stereo	0.43 134	0.30 105	0.21 80	0.36 134	0.30 134	0.44 160	0.39 166	0.57 176	0.28 127	0.51 138	0.34 89	0.58 150	0.18 63	0.19 85	0.48 171	0.47 185	0.49 138	0.36 114	0.97 187	0.46 182	0.47 141	0.46 156	0.14 64	0.23 101	0.55 160	0.44 117	0.65 172	0.71 167

FINET	0.31 72	0.30 105	0.31 138	0.34 127	0.24 92	0.27 94	0.29 140	0.36 49	0.28 127	0.39 52	0.26 68	0.37 61	0.23 99	0.22 116	0.43 151	0.35 122	0.37 52	0.28 51	0.46 98	0.25 70	0.35 50	0.28 56	0.24 146	0.24 112	0.35 74	0.27 40	0.39 73	0.32 53

iResNetv2_ROB	0.37 102	0.30 105	0.23 98	0.34 127	0.29 128	0.38 137	0.22 111	0.46 94	0.25 97	0.46 96	0.56 184	0.56 137	0.41 180	0.22 116	0.30 74	0.29 68	0.40 67	0.34 97	0.66 148	0.31 114	0.40 85	0.32 84	0.23 142	0.30 147	0.44 113	0.36 91	0.50 122	0.46 97

DISCO	0.32 77	0.30 105	0.23 98	0.31 109	0.28 124	0.33 115	0.30 145	0.32 39	0.29 135	0.40 54	0.41 125	0.32 45	0.20 74	0.23 133	0.32 95	0.29 68	0.42 87	0.32 89	0.46 98	0.29 102	0.36 57	0.31 73	0.19 123	0.24 112	0.37 80	0.36 91	0.41 83	0.38 73

iResNet_ROB	0.35 95	0.30 105	0.27 119	0.32 116	0.21 74	0.33 115	0.22 111	0.45 86	0.27 117	0.45 83	0.42 134	0.38 63	0.48 187	0.19 85	0.28 68	0.29 68	0.45 109	0.36 114	0.55 121	0.24 68	0.37 65	0.27 49	0.19 123	0.25 122	0.44 113	0.39 107	0.47 100	0.47 105

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 177	0.31 113	0.75 229	0.59 193	0.31 137	0.67 207	0.41 170	0.55 164	0.30 140	0.58 198	0.59 192	0.66 172	0.21 80	0.22 116	0.47 166	0.54 211	0.55 178	0.50 194	0.98 191	0.47 186	0.51 157	0.47 164	0.13 54	0.26 132	0.70 195	0.88 210	0.68 175	1.17 205

gcap-zeroshot	0.68 199	0.31 113	0.49 190	0.39 147	0.27 113	0.40 143	0.23 119	0.57 176	0.24 87	0.56 184	0.43 143	0.68 179	0.21 80	0.22 116	0.41 141	0.50 196	0.49 138	0.37 125	7.45 265	0.57 210	0.53 168	0.52 194	0.18 116	0.23 101	0.43 111	0.54 147	0.54 143	0.60 143

RAFT-Test	0.43 134	0.31 113	0.21 80	0.37 138	0.26 106	0.35 127	0.22 111	0.53 155	0.24 87	0.53 153	0.46 152	0.54 127	0.22 92	0.20 96	0.37 123	0.51 203	0.51 154	0.37 125	1.04 194	0.48 188	0.55 178	0.50 181	0.16 92	0.23 101	0.56 163	0.51 139	0.62 165	0.65 158

GLC_STEREO	0.36 100	0.31 113	0.29 125	0.31 109	0.27 113	0.30 102	0.23 119	0.49 115	0.22 76	0.54 161	0.43 143	0.48 99	0.21 80	0.22 116	0.29 72	0.31 95	0.54 176	0.33 92	0.47 102	0.30 107	0.60 199	0.46 156	0.18 116	0.24 112	0.39 91	0.28 54	0.57 151	0.42 88

LMCR-Stereo	0.37 102	0.31 113	0.23 98	0.25 81	0.25 97	0.33 115	0.19 101	0.44 80	0.27 117	0.45 83	0.35 94	0.51 111	0.34 153	0.21 111	0.35 117	0.35 122	0.50 150	0.38 132	0.74 156	0.41 155	0.46 135	0.44 144	0.20 133	0.23 101	0.40 95	0.38 98	0.51 128	0.51 117

RALCasStereoNet	0.30 63	0.31 113	0.21 80	0.28 100	0.23 85	0.22 66	0.15 75	0.45 86	0.19 41	0.48 110	0.30 79	0.44 81	0.19 69	0.14 42	0.33 100	0.30 80	0.44 102	0.38 132	0.39 57	0.25 70	0.41 94	0.26 45	0.13 54	0.21 89	0.40 95	0.33 73	0.35 50	0.38 73

RALAANet	0.29 55	0.31 113	0.23 98	0.22 65	0.21 74	0.23 71	0.16 85	0.38 60	0.19 41	0.33 34	0.38 110	0.35 58	0.18 63	0.15 47	0.33 100	0.29 68	0.38 58	0.37 125	0.48 104	0.27 89	0.36 57	0.29 63	0.15 83	0.20 80	0.34 68	0.30 61	0.35 50	0.35 60

FADNet-RVC-Resample	0.40 112	0.31 113	0.32 143	0.36 134	0.29 128	0.33 115	0.27 132	0.53 155	0.32 148	0.57 195	0.37 103	0.53 124	0.34 153	0.30 166	0.41 141	0.31 95	0.41 79	0.42 165	0.55 121	0.43 167	0.39 81	0.46 156	0.25 149	0.43 194	0.44 113	0.42 112	0.37 67	0.53 125

CFNet	0.34 90	0.31 113	0.25 112	0.38 142	0.32 141	0.30 102	0.23 119	0.46 94	0.26 109	0.41 56	0.36 100	0.58 150	0.30 140	0.24 139	0.28 68	0.26 40	0.39 63	0.34 97	0.37 49	0.26 78	0.35 50	0.22 36	0.17 101	0.24 112	0.47 120	0.39 107	0.46 96	0.51 117

PDISCO_ROB	0.34 90	0.31 113	0.32 143	0.28 100	0.24 92	0.30 102	0.21 106	0.36 49	0.24 87	0.27 26	0.35 94	0.32 45	0.24 103	0.18 73	0.36 121	0.40 152	0.40 67	0.51 199	0.36 48	0.31 114	0.44 120	0.40 126	0.17 101	0.25 122	0.41 100	0.43 116	0.62 165	0.46 97

DN-CSS_ROB	0.36 100	0.31 113	0.30 128	0.31 109	0.30 134	0.25 85	0.17 90	0.51 135	0.25 97	0.51 138	0.56 184	0.56 137	0.36 162	0.18 73	0.31 84	0.28 51	0.41 79	0.31 79	0.81 165	0.27 89	0.37 65	0.25 42	0.22 136	0.32 162	0.37 80	0.32 67	0.41 83	0.38 73

model_zeroshot	0.45 143	0.32 124	0.20 72	0.27 94	0.29 128	0.35 127	0.23 119	0.54 158	0.27 117	0.53 153	0.38 110	0.69 182	0.20 74	0.20 96	0.46 161	0.50 196	0.55 178	0.39 143	1.20 204	0.52 203	0.52 163	0.49 175	0.19 123	0.28 139	0.59 171	0.65 174	0.52 138	0.88 190

AE-Stereo	0.38 104	0.32 124	0.23 98	0.34 127	0.25 97	0.29 100	0.16 85	0.49 115	0.24 87	0.55 176	0.22 50	0.67 175	0.23 99	0.19 85	0.33 100	0.35 122	0.52 162	0.41 159	0.59 136	0.37 137	0.50 155	0.50 181	0.14 64	0.30 147	0.51 145	0.46 122	0.55 146	0.48 111

iRaft-Stereo_20w	0.51 166	0.32 124	0.83 235	0.81 215	0.32 141	0.47 168	0.31 147	0.55 164	0.28 127	0.54 161	0.46 152	0.59 158	0.14 34	0.22 116	0.41 141	0.39 146	0.49 138	0.33 92	0.88 175	0.43 167	0.49 148	0.39 120	0.15 83	0.18 62	0.72 203	0.88 210	1.07 225	1.22 211

MIPNet	0.35 95	0.32 124	0.24 104	0.26 90	0.23 85	0.27 94	0.15 75	0.50 123	0.20 54	0.45 83	0.37 103	0.52 120	0.29 136	0.22 116	0.35 117	0.33 109	0.46 120	0.37 125	0.51 110	0.37 137	0.36 57	0.44 144	0.14 64	0.19 76	0.46 118	0.51 139	0.42 90	0.51 117

cross-raft	0.42 129	0.32 124	0.22 92	0.32 116	0.26 106	0.32 111	0.19 101	0.54 158	0.27 117	0.55 176	0.39 120	0.58 150	0.20 74	0.20 96	0.36 121	0.48 190	0.51 154	0.37 125	1.06 198	0.44 174	0.56 181	0.59 207	0.14 64	0.25 122	0.57 165	0.54 147	0.59 156	0.59 142

CFNet_pseudo	0.38 104	0.32 124	0.34 152	0.41 156	0.33 146	0.38 137	0.28 135	0.51 135	0.29 135	0.54 161	0.52 174	0.46 93	0.42 181	0.24 139	0.41 141	0.33 109	0.39 63	0.36 114	0.46 98	0.25 70	0.38 75	0.31 73	0.19 123	0.26 132	0.43 111	0.46 122	0.52 138	0.55 131

GMStereo	0.32 77	0.32 124	0.20 72	0.27 94	0.25 97	0.31 107	0.24 124	0.48 110	0.25 97	0.37 45	0.30 79	0.54 127	0.27 129	0.19 85	0.30 74	0.30 80	0.45 109	0.29 59	0.56 126	0.32 118	0.39 81	0.25 42	0.18 116	0.22 93	0.39 91	0.30 61	0.47 100	0.33 54
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.32 77	0.32 124	0.25 112	0.27 94	0.27 113	0.28 98	0.17 90	0.39 65	0.23 81	0.40 54	0.56 184	0.33 49	0.19 69	0.24 139	0.30 74	0.34 118	0.44 102	0.39 143	0.41 74	0.28 95	0.39 81	0.32 84	0.18 116	0.25 122	0.40 95	0.38 98	0.35 50	0.33 54

RASNet	0.31 72	0.32 124	0.30 128	0.27 94	0.24 92	0.26 91	0.20 105	0.46 94	0.26 109	0.41 56	0.33 85	0.40 70	0.25 112	0.20 96	0.25 44	0.28 51	0.38 58	0.30 75	0.34 41	0.21 49	0.40 85	0.29 63	0.14 64	0.30 147	0.33 67	0.34 81	0.49 115	0.47 105

MSMDNet	0.42 129	0.32 124	0.21 80	0.27 94	0.26 106	0.37 133	0.23 119	0.51 135	0.25 97	0.52 146	0.42 134	0.54 127	0.21 80	0.20 96	0.39 128	0.52 207	0.51 154	0.38 132	1.02 193	0.59 212	0.54 174	0.53 196	0.17 101	0.23 101	0.53 151	0.46 122	0.59 156	0.63 152

IGEV_Zeroshot_test	0.50 163	0.33 134	0.81 234	0.76 210	0.36 153	0.38 137	0.47 178	0.58 181	0.27 117	0.53 153	0.55 181	0.60 162	0.18 63	0.22 116	0.34 110	0.47 185	0.50 150	0.34 97	0.92 179	0.43 167	0.56 181	0.50 181	0.15 83	0.24 112	0.80 216	0.68 181	0.69 177	0.77 171

LoS	0.41 125	0.33 134	0.21 80	0.28 100	0.31 137	0.27 94	0.16 85	1.20 243	0.22 76	0.76 233	0.69 209	0.57 145	0.27 129	0.20 96	0.31 84	0.39 146	0.46 120	0.29 59	0.52 112	0.26 78	0.52 163	0.37 113	0.17 101	0.18 62	0.59 171	0.47 125	0.48 104	0.58 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo	0.35 95	0.33 134	0.28 122	0.33 119	0.23 85	0.34 125	0.22 111	0.54 158	0.24 87	0.64 216	0.28 74	0.53 124	0.21 80	0.18 73	0.30 74	0.25 35	0.44 102	0.27 46	0.58 133	0.27 89	0.52 163	0.32 84	0.18 116	0.26 132	0.41 100	0.33 73	0.50 122	0.43 91

s12784h	0.39 110	0.35 137	0.25 112	0.46 167	0.29 128	0.25 85	0.18 97	0.49 115	0.22 76	0.51 138	0.34 89	0.62 164	0.32 148	0.21 111	0.27 60	0.28 51	0.48 131	0.29 59	0.52 112	0.23 59	0.51 157	0.30 66	0.15 83	0.23 101	0.51 145	0.52 142	0.70 182	1.14 203

ADCP+	0.49 159	0.35 137	0.36 159	0.33 119	0.26 106	0.39 142	0.38 161	0.48 110	0.98 235	0.42 65	0.61 198	0.85 193	0.26 116	0.30 166	0.33 100	0.32 104	0.41 79	0.35 109	0.62 138	0.27 89	0.41 94	0.37 113	0.24 146	0.22 93	0.41 100	1.72 256	0.43 92	1.18 206

pcwnet_v2	0.45 143	0.36 139	0.38 161	0.47 170	0.37 157	0.46 163	0.38 161	0.51 135	0.35 161	0.54 161	0.61 198	0.50 110	0.75 207	0.35 183	0.46 161	0.36 129	0.47 124	0.38 132	0.53 117	0.30 107	0.42 102	0.31 73	0.25 149	0.32 162	0.58 170	0.58 157	0.59 156	0.68 165

AF-Net	0.40 112	0.36 139	0.35 156	0.39 147	0.44 172	0.43 158	0.38 161	0.44 80	0.43 178	0.37 45	0.49 159	0.58 150	0.32 148	0.31 172	0.41 141	0.36 129	0.35 41	0.36 114	0.45 88	0.30 107	0.34 44	0.30 66	0.33 174	0.30 147	0.38 84	0.42 112	0.59 156	0.47 105

Nwc_Net	0.40 112	0.36 139	0.35 156	0.39 147	0.44 172	0.43 158	0.38 161	0.44 80	0.43 178	0.37 45	0.49 159	0.58 150	0.32 148	0.31 172	0.41 141	0.36 129	0.35 41	0.36 114	0.45 88	0.30 107	0.34 44	0.30 66	0.33 174	0.30 147	0.38 84	0.42 112	0.59 156	0.47 105

RTSC	0.47 153	0.36 139	0.33 146	0.36 134	0.38 159	0.41 151	0.35 154	0.50 123	0.48 190	0.44 79	0.60 196	0.42 75	0.38 174	0.29 164	0.64 209	0.45 176	0.62 195	0.41 159	0.83 166	0.36 133	0.54 174	0.49 175	0.23 142	0.38 181	0.47 120	0.50 133	0.60 161	0.91 193

DeepPruner_ROB	0.43 134	0.36 139	0.37 160	0.38 142	0.39 163	0.37 133	0.26 130	0.45 86	0.36 164	0.50 122	0.53 176	0.47 97	0.40 178	0.23 133	0.56 194	0.38 142	0.48 131	0.44 173	0.51 110	0.35 131	0.57 189	0.45 149	0.27 157	0.32 162	0.47 120	0.68 181	0.52 138	0.45 95

DLCB_ROB	0.40 112	0.36 139	0.35 156	0.32 116	0.32 141	0.31 107	0.27 132	0.42 70	0.34 159	0.46 96	0.49 159	0.54 127	0.37 169	0.30 166	0.37 123	0.33 109	0.44 102	0.38 132	0.40 67	0.32 118	0.44 120	0.34 97	0.27 157	0.31 156	0.81 219	0.57 156	0.55 146	0.46 97

CASS	0.48 157	0.37 145	0.33 146	0.45 164	0.38 159	0.47 168	0.33 150	0.60 194	0.38 167	0.62 211	0.50 165	0.56 137	0.38 174	0.22 116	0.43 151	0.37 135	0.64 199	0.39 143	0.94 182	0.39 148	0.57 189	0.51 190	0.27 157	0.26 132	0.63 183	0.56 153	0.68 175	0.81 182
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	0.41 125	0.37 145	0.33 146	0.41 156	0.45 178	0.42 153	0.28 135	0.48 110	0.32 148	0.50 122	0.51 168	0.47 97	0.24 103	0.26 154	0.41 141	0.36 129	0.47 124	0.42 165	0.52 112	0.42 161	0.42 102	0.39 120	0.26 153	0.32 162	0.47 120	0.50 133	0.50 122	0.62 147

GES	0.40 112	0.37 145	0.25 112	0.31 109	0.30 134	0.41 151	0.26 130	0.46 94	0.28 127	0.49 117	0.40 122	0.43 76	0.26 116	0.30 166	0.45 158	0.40 152	0.53 167	0.43 167	0.97 187	0.42 161	0.50 155	0.41 131	0.23 142	0.30 147	0.38 84	0.35 86	0.47 100	0.49 114

APVNet	0.42 129	0.37 145	0.30 128	0.36 134	0.39 163	0.47 168	0.36 157	0.51 135	0.32 148	0.36 41	0.52 174	0.41 73	0.24 103	0.30 166	0.45 158	0.48 190	0.55 178	0.48 186	0.63 142	0.45 177	0.45 131	0.35 99	0.26 153	0.36 173	0.47 120	0.35 86	0.60 161	0.45 95

FADNet-RVC	0.41 125	0.37 145	0.28 122	0.41 156	0.33 146	0.33 115	0.32 148	0.53 155	0.30 140	0.52 146	0.41 125	0.59 158	0.35 158	0.25 147	0.51 181	0.37 135	0.43 93	0.34 97	0.75 158	0.40 152	0.38 75	0.39 120	0.28 163	0.36 173	0.47 120	0.52 142	0.40 76	0.53 125

ADCRef	0.48 157	0.37 145	0.33 146	0.33 119	0.31 137	0.44 160	0.38 161	0.47 104	0.68 210	0.47 104	0.51 168	0.56 137	0.35 158	0.27 157	0.43 151	0.40 152	0.47 124	0.44 173	0.84 169	0.37 137	0.49 148	0.48 169	0.30 172	0.31 156	0.49 136	0.88 210	0.49 115	1.04 202

HSM-Net_RVC	0.50 163	0.37 145	0.39 166	0.56 190	0.44 172	0.46 163	0.28 135	0.55 164	0.39 171	0.57 195	0.63 204	0.89 197	0.56 198	0.31 172	0.39 128	0.35 122	0.49 138	0.41 159	0.56 126	0.34 127	0.47 141	0.46 156	0.28 163	0.41 189	0.67 187	0.79 203	0.77 195	0.72 168
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.41 125	0.37 145	0.31 138	0.45 164	0.38 159	0.56 190	0.56 203	0.45 86	0.29 135	0.41 56	0.42 134	0.44 81	0.23 99	0.59 225	0.51 181	0.41 161	0.48 131	0.43 167	0.40 67	0.32 118	0.37 65	0.28 56	0.45 210	0.30 147	0.52 148	0.36 91	0.40 76	0.44 93

HSM	0.40 112	0.37 145	0.30 128	0.39 147	0.36 153	0.33 115	0.28 135	0.56 169	0.29 135	0.50 122	0.51 168	0.49 103	0.37 169	0.24 139	0.39 128	0.34 118	0.52 162	0.36 114	0.50 107	0.35 131	0.49 148	0.35 99	0.19 123	0.29 143	0.48 130	0.54 147	0.54 143	0.55 131

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 268	0.38 154	0.80 233	0.54 185	0.45 178	0.81 216	0.59 205	0.59 188	0.42 176	0.58 198	0.56 184	0.66 172	0.21 80	0.23 133	0.50 176	0.67 236	0.55 178	0.44 173	94.83 292	0.38 143	0.53 168	0.44 144	0.16 92	0.22 93	0.72 203	0.85 207	0.71 184	1.22 211

EKT-Stereo	0.47 153	0.38 154	0.27 119	0.50 176	0.33 146	0.49 172	0.51 189	0.51 135	0.23 81	0.50 122	0.41 125	0.56 137	0.24 103	0.22 116	0.43 151	0.51 203	0.54 176	0.52 205	0.89 176	0.40 152	0.65 213	0.56 201	0.17 101	0.25 122	0.72 203	0.63 171	0.64 169	0.56 135

ICVP	0.43 134	0.38 154	0.47 183	0.40 152	0.36 153	0.40 143	0.28 135	0.47 104	0.33 155	0.46 96	0.45 147	0.49 103	0.37 169	0.24 139	0.40 133	0.38 142	0.45 109	0.39 143	0.53 117	0.39 148	0.43 112	0.59 207	0.55 222	0.34 167	0.48 130	0.55 150	0.51 128	0.55 131
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.42 129	0.38 154	0.41 170	0.45 164	0.33 146	0.46 163	0.27 132	0.50 123	0.51 193	0.43 73	0.42 134	0.45 86	0.40 178	0.30 166	0.40 133	0.35 122	0.47 124	0.38 132	0.56 126	0.34 127	0.39 81	0.33 89	0.25 149	0.39 185	0.54 154	0.59 160	0.56 149	0.52 121

FADNet	0.46 148	0.38 154	0.31 138	0.42 160	0.32 141	0.40 143	0.46 177	0.59 188	0.35 161	0.56 184	0.53 176	0.59 158	0.39 177	0.28 160	0.50 176	0.38 142	0.40 67	0.39 143	0.94 182	0.43 167	0.46 135	0.41 131	0.29 169	0.31 156	0.55 160	0.62 168	0.48 104	0.63 152

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 104	0.38 154	0.38 161	0.34 127	0.47 182	0.32 111	0.52 194	0.40 66	0.44 181	0.41 56	0.41 125	0.56 137	0.26 116	0.41 200	0.43 151	0.30 80	0.39 63	0.33 92	0.40 67	0.27 89	0.34 44	0.27 49	0.22 136	0.24 112	0.37 80	0.47 125	0.40 76	0.44 93
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.46 148	0.38 154	0.34 152	0.54 185	0.39 163	0.49 172	0.33 150	0.59 188	0.31 145	0.49 117	0.59 192	0.72 184	0.57 199	0.22 116	0.39 128	0.29 68	0.49 138	0.38 132	1.01 192	0.33 124	0.42 102	0.43 140	0.28 163	0.36 173	0.51 145	0.56 153	0.54 143	0.54 129

MyStereo04	0.43 134	0.39 161	0.40 169	0.34 127	0.31 137	0.26 91	0.22 111	0.51 135	0.37 166	0.50 122	0.37 103	0.55 133	0.28 131	0.17 64	0.50 176	0.39 146	0.44 102	0.39 143	1.11 201	0.40 152	0.48 144	0.44 144	0.17 101	0.31 156	0.53 151	0.61 167	0.65 172	0.51 117

ADLNet	0.34 90	0.39 161	0.25 112	0.33 119	0.29 128	0.36 131	0.32 148	0.42 70	0.25 97	0.37 45	0.38 110	0.60 162	0.28 131	0.50 213	0.31 84	0.30 80	0.40 67	0.31 79	0.38 53	0.28 95	0.34 44	0.28 56	0.28 163	0.19 76	0.36 77	0.40 110	0.35 50	0.36 61

DSFCA	0.33 85	0.39 161	0.32 143	0.31 109	0.27 113	0.35 127	0.25 127	0.36 49	0.29 135	0.32 33	0.42 134	0.38 63	0.22 92	0.19 85	0.32 95	0.31 95	0.38 58	0.36 114	0.46 98	0.26 78	0.37 65	0.37 113	0.23 142	0.24 112	0.38 84	0.35 86	0.34 47	0.43 91

dd	0.38 104	0.40 164	0.21 80	0.82 216	0.25 97	0.53 185	0.24 124	0.46 94	0.19 41	0.47 104	0.24 54	0.66 172	0.21 80	0.20 96	0.38 126	0.34 118	0.57 186	0.30 75	0.75 158	0.28 95	0.40 85	0.31 73	0.17 101	0.24 112	0.44 113	0.32 67	0.51 128	0.40 83

CFNet_RVC	0.38 104	0.40 164	0.33 146	0.38 142	0.35 152	0.38 137	0.25 127	0.44 80	0.28 127	0.45 83	0.49 159	0.46 93	0.26 116	0.24 139	0.40 133	0.33 109	0.43 93	0.36 114	0.44 83	0.31 114	0.43 112	0.31 73	0.19 123	0.26 132	0.49 136	0.49 130	0.50 122	0.52 121

IPLGR	0.38 104	0.41 166	0.25 112	0.35 133	0.32 141	0.28 98	0.18 97	0.50 123	0.27 117	0.48 110	0.48 157	0.52 120	0.25 112	0.22 116	0.37 123	0.31 95	0.42 87	0.39 143	0.63 142	0.38 143	0.40 85	0.48 169	0.14 64	0.22 93	0.48 130	0.47 125	0.48 104	0.46 97

GEStereo_RVC	0.47 153	0.41 166	0.31 138	0.39 147	0.37 157	0.42 153	0.33 150	0.52 149	0.32 148	0.50 122	0.41 125	0.59 158	0.38 174	0.27 157	0.54 188	0.50 196	0.60 190	0.56 216	0.90 177	0.46 182	0.55 178	0.47 164	0.24 146	0.38 181	0.49 136	0.47 125	0.50 122	0.80 180

iResNet	0.59 187	0.41 166	0.43 176	0.52 180	0.48 183	0.66 204	0.40 169	0.65 198	0.43 178	0.50 122	0.55 181	1.10 206	1.23 230	0.24 139	0.57 195	0.40 152	0.53 167	0.45 179	1.70 217	0.45 177	0.45 131	0.43 140	0.33 174	0.52 208	0.55 160	0.60 164	0.67 174	0.67 161

DAS	0.61 190	0.42 169	0.30 128	0.62 195	0.48 183	0.54 186	0.48 183	0.59 188	0.67 208	0.45 83	0.73 212	1.19 210	0.62 201	0.25 147	0.54 188	0.46 178	0.71 215	0.51 199	0.96 184	0.66 222	0.56 181	0.63 217	0.41 202	0.62 222	0.71 200	0.72 188	0.82 201	0.79 175

SepStereo	0.61 190	0.42 169	0.30 128	0.62 195	0.48 183	0.54 186	0.48 183	0.59 188	0.67 208	0.45 83	0.73 212	1.19 210	0.62 201	0.25 147	0.54 188	0.46 178	0.71 215	0.51 199	0.96 184	0.66 222	0.56 181	0.63 217	0.41 202	0.62 222	0.71 200	0.72 188	0.82 201	0.79 175

SACVNet	0.46 148	0.42 169	0.38 161	0.44 163	0.41 167	0.40 143	0.43 173	0.52 149	0.47 188	0.52 146	0.45 147	0.45 86	0.25 112	0.32 177	0.44 156	0.40 152	0.50 150	0.45 179	0.63 142	0.48 188	0.51 157	0.43 140	0.29 169	0.34 167	0.64 185	0.58 157	0.62 165	0.61 145

GANet-ADL	0.47 153	0.42 169	0.33 146	0.43 162	0.42 168	0.48 171	0.35 154	0.51 135	0.33 155	0.54 161	0.50 165	0.63 168	0.34 153	0.35 183	0.47 166	0.39 146	0.53 167	0.38 132	0.79 161	0.51 199	0.48 144	0.41 131	0.30 172	0.30 147	0.52 148	0.59 160	0.63 168	0.72 168

TRStereo	0.46 148	0.42 169	0.77 230	0.38 142	0.24 92	0.79 213	0.37 158	0.50 123	0.23 81	0.51 138	0.33 85	0.67 175	0.14 34	0.19 85	0.34 110	0.41 161	0.48 131	0.35 109	0.55 121	0.36 133	0.51 157	0.46 156	0.13 54	0.19 76	0.57 165	0.62 168	1.22 235	0.79 175

STTStereo	0.39 110	0.42 169	0.43 176	0.37 138	0.43 170	0.34 125	0.49 188	0.37 54	0.33 155	0.38 50	0.43 143	0.51 111	0.30 140	0.38 192	0.47 166	0.32 104	0.41 79	0.40 151	0.40 67	0.29 102	0.36 57	0.28 56	0.22 136	0.28 139	0.40 95	0.45 121	0.40 76	0.62 147

SHD	0.65 195	0.44 175	0.55 202	0.57 192	0.55 203	0.50 175	0.48 183	0.74 214	0.69 212	0.63 215	0.65 206	0.68 179	0.97 220	0.42 202	0.81 231	0.57 219	0.69 212	0.50 194	1.20 204	0.56 209	0.66 216	0.68 224	0.39 192	0.52 208	0.68 191	0.78 202	0.70 182	1.03 201

CBMV_ROB	0.94 217	0.44 175	0.50 192	0.88 220	0.71 217	0.65 202	0.52 194	0.70 207	0.38 167	0.55 176	0.45 147	6.22 270	2.33 248	0.51 215	0.50 176	0.43 170	0.61 193	0.46 183	1.38 210	0.94 243	0.56 181	0.46 156	0.41 202	0.48 201	0.81 219	1.01 229	1.28 236	1.19 207

UDGNet	0.49 159	0.45 177	0.30 128	1.05 229	0.79 223	0.91 224	0.70 217	0.47 104	0.30 140	0.45 83	0.46 152	0.45 86	0.16 49	1.01 248	0.30 74	0.30 80	0.45 109	0.39 143	0.50 107	0.32 118	0.49 148	0.36 111	0.57 224	0.23 101	0.54 154	0.42 112	0.43 92	0.47 105

dad	0.61 190	0.45 177	0.30 128	1.01 228	0.46 181	0.63 198	1.26 241	1.15 241	0.27 117	0.79 237	0.32 82	0.76 189	0.53 195	0.21 111	0.42 149	0.36 129	0.66 203	0.34 97	1.27 206	0.31 114	0.56 181	0.30 66	0.22 136	0.36 173	0.59 171	0.39 107	1.70 250	0.97 196

Anonymous3	0.56 181	0.45 177	0.31 138	0.31 109	0.33 146	0.46 163	0.37 158	0.57 176	0.51 193	0.56 184	0.38 110	1.04 204	0.36 162	0.26 154	0.76 224	0.69 238	0.66 203	0.58 221	1.04 194	0.51 199	0.81 234	0.97 246	0.26 153	0.29 143	0.59 171	0.62 168	0.76 193	0.56 135

RP	0.43 134	0.45 177	0.48 186	0.48 173	0.43 170	0.46 163	0.47 178	0.47 104	0.45 184	0.34 38	0.61 198	0.57 145	0.42 181	0.33 179	0.40 133	0.35 122	0.43 93	0.35 109	0.49 106	0.34 127	0.38 75	0.37 113	0.29 169	0.35 169	0.49 136	0.44 117	0.53 141	0.58 140

RTS	0.77 205	0.45 177	0.41 170	0.46 167	0.44 172	0.77 211	0.53 199	0.66 200	0.73 215	0.42 65	0.51 168	0.86 194	0.50 192	0.35 183	0.68 214	0.57 219	0.82 228	0.51 199	1.59 212	0.64 220	0.63 205	0.60 210	0.36 182	0.50 203	0.80 216	3.82 276	0.83 203	1.23 213

RTSA	0.77 205	0.45 177	0.41 170	0.46 167	0.44 172	0.77 211	0.53 199	0.66 200	0.73 215	0.42 65	0.51 168	0.86 194	0.50 192	0.35 183	0.68 214	0.57 219	0.82 228	0.51 199	1.59 212	0.64 220	0.63 205	0.60 210	0.36 182	0.50 203	0.80 216	3.82 276	0.83 203	1.23 213

PSMNet-ADL	0.56 181	0.47 183	0.47 183	0.52 180	0.48 183	0.51 180	0.47 178	0.58 181	0.46 187	0.64 216	0.68 208	0.77 190	0.81 211	0.39 195	0.51 181	0.46 178	0.53 167	0.41 159	1.18 202	0.50 195	0.54 174	0.45 149	0.39 192	0.35 169	0.56 163	0.67 180	0.85 208	0.50 115

NCC-stereo	0.51 166	0.47 183	0.43 176	0.49 174	0.51 191	0.50 175	0.51 189	0.51 135	0.57 199	0.36 41	0.59 192	0.62 164	0.55 196	0.36 188	0.53 186	0.41 161	0.46 120	0.50 194	0.58 133	0.41 155	0.43 112	0.40 126	0.43 207	0.36 173	0.57 165	0.72 188	0.73 190	0.65 158

stereogan	0.49 159	0.47 183	0.46 181	0.52 180	0.54 201	0.56 190	0.48 183	0.52 149	0.45 184	0.39 52	0.49 159	0.70 183	0.49 191	0.34 181	0.49 172	0.40 152	0.45 109	0.40 151	0.63 142	0.41 155	0.43 112	0.39 120	0.38 186	0.37 179	0.47 120	0.50 133	0.77 195	0.60 143

Abc-Net	0.51 166	0.47 183	0.43 176	0.49 174	0.51 191	0.50 175	0.51 189	0.51 135	0.57 199	0.36 41	0.59 192	0.62 164	0.55 196	0.36 188	0.53 186	0.41 161	0.46 120	0.50 194	0.58 133	0.41 155	0.43 112	0.40 126	0.43 207	0.36 173	0.57 165	0.72 188	0.73 190	0.65 158
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.85 212	0.47 183	0.49 190	0.50 176	0.51 191	0.63 198	0.58 204	0.74 214	1.45 251	0.60 205	0.80 226	0.74 186	0.50 192	0.49 210	0.82 232	0.68 237	0.75 221	0.68 234	1.18 202	0.54 204	0.98 242	0.88 242	0.48 212	0.61 219	0.74 206	0.98 225	0.71 184	4.30 269

NCCL2	0.49 159	0.47 183	0.48 186	0.40 152	0.38 159	0.38 137	0.33 150	0.55 164	0.44 181	0.58 198	0.47 155	0.53 124	0.36 162	0.28 160	0.57 195	0.47 185	0.49 138	0.45 179	0.57 131	0.44 174	0.56 181	0.54 199	0.34 177	0.45 198	0.70 195	0.72 188	0.61 164	0.81 182

NaN_ROB	0.56 181	0.47 183	0.48 186	0.51 179	0.59 207	0.42 153	0.39 166	0.72 211	0.48 190	0.64 216	0.49 159	1.54 222	0.48 187	0.32 177	0.47 166	0.36 129	0.42 87	0.40 151	0.55 121	0.46 182	0.38 75	0.33 89	0.27 157	0.49 202	0.68 191	0.75 195	0.72 187	1.21 209

FADNet_RVC	0.59 187	0.48 190	0.39 166	0.65 199	0.45 178	0.40 143	0.35 154	0.61 195	0.42 176	0.62 211	0.60 196	0.94 200	0.78 210	0.38 192	0.79 227	0.38 142	0.60 190	0.55 214	1.68 215	0.51 199	0.58 192	0.72 231	0.28 163	0.42 191	0.50 142	0.68 181	0.51 128	0.69 166

NOSS_ROB	0.54 177	0.48 190	0.44 180	0.55 189	0.51 191	0.51 180	0.47 178	0.68 204	0.39 171	0.52 146	0.41 125	0.49 103	0.36 162	0.53 220	0.66 210	0.56 213	0.61 193	0.54 209	0.57 131	0.47 186	0.64 212	0.50 181	0.39 192	0.51 207	0.70 195	0.65 174	0.83 203	0.67 161

SGM-Forest	0.51 166	0.48 190	0.34 152	0.75 209	0.49 187	0.51 180	0.39 166	0.54 158	0.33 155	0.49 117	0.35 94	0.75 188	0.57 199	0.43 203	0.42 149	0.40 152	0.44 102	0.41 159	0.47 102	0.36 133	0.46 135	0.42 135	0.37 184	0.39 185	0.67 187	0.55 150	1.11 226	0.81 182
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.56 181	0.50 193	0.39 166	0.42 160	0.36 153	0.51 180	0.55 202	0.58 181	1.58 256	0.56 184	0.64 205	0.62 164	0.37 169	0.33 179	0.41 141	0.39 146	0.48 131	0.40 151	0.73 155	0.38 143	0.59 195	0.52 194	0.34 177	0.35 169	0.63 183	0.68 181	0.57 151	1.34 217

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 272	0.51 194	0.68 225	0.72 205	0.57 205	0.64 201	0.77 224	0.61 195	0.48 190	0.53 153	1.02 242	115.67 293	1.14 225	0.84 241	0.57 195	0.49 194	0.71 215	0.66 230	2.72 232	0.55 207	0.72 225	0.68 224	0.41 202	0.42 191	0.75 207	0.81 204	0.72 187	1.51 223

FCDSN-DC	0.52 170	0.52 195	0.51 194	0.53 183	0.50 189	0.50 175	0.52 194	0.56 169	0.36 164	0.61 208	0.36 100	0.48 99	0.34 153	0.47 209	0.63 207	0.57 219	0.65 201	0.62 226	0.54 119	0.48 188	0.59 195	0.50 181	0.38 186	0.62 222	0.53 151	0.55 150	0.51 128	0.54 129
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UCFNet_RVC	0.42 129	0.52 195	0.34 152	0.47 170	0.42 168	0.42 153	0.30 145	0.49 115	0.32 148	0.51 138	0.48 157	0.68 179	0.36 162	0.26 154	0.40 133	0.32 104	0.41 79	0.38 132	0.48 104	0.30 107	0.45 131	0.31 73	0.28 163	0.30 147	0.61 179	0.49 130	0.48 104	0.61 145

PS-NSSS	0.45 143	0.52 195	0.38 161	0.68 201	0.40 166	0.56 190	0.44 176	0.57 176	0.31 145	0.58 198	0.35 94	1.11 207	0.31 145	0.28 160	0.40 133	0.30 80	0.40 67	0.36 114	0.71 152	0.32 118	0.32 39	0.21 32	0.26 153	0.29 143	0.47 120	0.47 125	0.47 100	0.62 147

CBMV	0.71 201	0.52 195	0.47 183	0.62 195	0.52 197	0.56 190	0.41 170	0.70 207	0.63 205	0.61 208	0.39 120	1.30 218	0.47 186	0.46 208	0.72 220	0.62 226	0.62 195	0.54 209	0.79 161	0.48 188	0.67 218	0.50 181	0.40 201	0.71 231	0.79 213	0.75 195	1.53 245	2.47 252
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.60 189	0.53 199	0.58 207	0.79 214	0.57 205	0.61 197	0.52 194	0.70 207	0.38 167	0.62 211	0.51 168	0.67 175	0.31 145	0.60 228	0.68 214	0.66 233	0.57 186	0.48 186	0.52 112	0.48 188	0.65 213	0.65 221	0.38 186	0.52 208	0.68 191	0.77 199	1.06 223	0.73 170

RGC	0.56 181	0.53 199	0.64 217	0.54 185	0.54 201	0.59 195	0.43 173	0.58 181	0.60 203	0.45 83	0.70 210	0.65 171	0.69 206	0.44 205	0.60 201	0.46 178	0.49 138	0.44 173	0.62 138	0.44 174	0.47 141	0.42 135	0.39 192	0.42 191	0.62 182	0.77 199	0.72 187	0.79 175

PWC_ROB	0.76 204	0.54 201	0.66 224	0.47 170	0.56 204	0.52 184	0.70 217	0.65 198	1.26 246	0.47 104	0.75 219	0.74 186	2.10 247	0.40 197	0.79 227	0.51 203	0.83 231	0.60 223	1.37 208	0.68 224	0.78 230	0.68 224	0.35 180	0.65 226	0.60 176	0.59 160	0.76 193	1.59 229

GANetREF_RVC	0.61 190	0.56 202	0.58 207	0.56 190	0.52 197	0.55 188	0.52 194	0.85 224	0.63 205	0.78 235	0.44 146	1.00 203	0.63 203	0.34 181	0.62 205	0.44 174	0.53 167	0.51 199	0.85 171	0.51 199	0.63 205	0.48 169	0.48 212	0.59 215	0.71 200	0.65 174	0.81 200	0.79 175
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
pmcnn	0.86 213	0.56 202	0.38 161	0.70 203	0.60 209	0.81 216	0.62 208	0.63 197	0.44 181	0.49 117	0.81 229	1.86 225	2.35 249	0.23 133	0.54 188	0.64 230	0.74 219	0.54 209	2.20 228	0.60 215	0.94 240	0.57 204	0.51 216	0.53 211	0.78 212	0.75 195	1.48 242	2.01 240

GwcNet-ADL	0.56 181	0.57 204	0.48 186	0.72 205	0.51 191	0.55 188	0.42 172	0.58 181	0.38 167	0.54 161	0.73 212	0.89 197	0.48 187	0.39 195	0.46 161	0.46 178	0.56 184	0.43 167	0.90 177	0.48 188	0.49 148	0.51 190	0.38 186	0.35 169	0.61 179	0.75 195	0.53 141	0.85 188

XPNet_ROB	0.55 179	0.57 204	0.42 173	0.41 156	0.44 172	0.49 172	0.43 173	0.40 66	0.47 188	0.48 110	0.57 188	1.88 226	0.36 162	0.31 172	0.52 185	0.43 170	0.65 201	0.43 167	0.60 137	0.39 148	0.53 168	0.66 222	0.34 177	0.38 181	0.49 136	0.53 146	0.96 215	0.64 154

SFCPSM	0.82 208	0.59 206	0.46 181	0.60 194	0.53 199	0.60 196	0.51 189	0.66 200	0.62 204	0.55 176	0.81 229	1.44 221	2.03 244	0.37 191	0.55 193	0.48 190	0.55 178	0.48 186	4.41 245	0.83 235	0.59 195	0.58 206	0.45 210	0.38 181	0.70 195	0.74 194	0.69 177	0.99 198

FAT-Stereo	0.88 214	0.59 206	0.88 239	0.89 221	1.07 241	0.84 219	0.66 212	0.82 222	0.58 201	0.67 224	1.67 265	2.16 232	0.93 217	0.54 221	0.86 237	0.62 226	0.66 203	0.71 237	1.29 207	0.80 233	0.68 221	0.57 204	0.57 224	0.68 229	0.67 187	0.84 205	0.83 203	1.54 224

ADCMid	0.80 207	0.59 206	0.57 206	0.53 183	0.59 207	0.75 209	0.76 222	0.93 228	1.21 243	0.54 161	0.80 226	0.99 201	0.98 221	0.44 205	0.84 235	0.60 224	0.74 219	0.55 214	1.72 218	0.55 207	0.79 232	0.81 239	0.60 227	0.50 203	0.79 213	0.90 216	0.71 184	1.76 234

ADCPNet	0.84 210	0.59 206	0.55 202	0.63 198	0.73 218	0.63 198	0.74 221	0.75 217	0.84 227	0.64 216	0.79 225	0.73 185	1.44 233	0.50 213	0.74 222	0.65 231	0.71 215	0.54 209	1.84 222	0.71 226	0.79 232	0.78 236	0.53 219	0.60 218	0.93 227	1.31 244	0.83 203	2.11 243

PA-Net	0.50 163	0.59 206	0.54 200	0.40 152	0.53 199	0.42 153	0.53 199	0.56 169	0.52 195	0.46 96	0.41 125	0.49 103	0.48 187	0.49 210	0.54 188	0.42 168	0.37 52	0.44 173	0.43 80	0.45 177	0.37 65	0.48 169	0.27 157	0.39 185	0.52 148	0.87 209	0.45 95	0.99 198
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.82 208	0.59 206	0.42 173	0.73 207	0.49 187	0.73 208	0.68 214	0.58 181	0.39 171	0.56 184	4.12 279	3.54 254	0.96 219	0.43 203	0.62 205	0.51 203	0.53 167	0.48 186	0.78 160	0.54 204	0.58 192	0.53 196	0.39 192	0.37 179	0.54 154	0.58 157	0.55 146	0.78 173

SAMSARA	1.12 225	0.61 212	0.85 237	0.70 203	0.65 212	0.66 204	0.66 212	1.25 246	0.98 235	0.77 234	0.70 210	0.93 199	2.06 246	0.59 225	1.05 248	0.80 246	0.77 223	0.75 240	1.62 214	0.77 232	1.27 257	1.40 270	0.42 206	0.78 237	2.33 261	2.27 268	2.28 261	2.31 246

DPSNet	1.63 240	0.63 213	0.62 216	0.87 219	0.82 226	1.02 231	0.59 205	0.68 204	0.90 230	0.45 83	0.50 165	5.87 267	2.58 251	0.29 164	1.06 249	1.04 260	1.03 236	0.91 251	13.68 277	0.88 240	1.24 255	0.89 243	1.13 248	1.02 253	1.25 244	1.42 248	1.17 229	1.35 218

LALA_ROB	0.65 195	0.64 214	0.51 194	0.50 176	0.50 189	0.65 202	0.51 189	0.54 158	0.65 207	0.55 176	0.75 219	2.33 233	0.45 185	0.38 192	0.71 219	0.47 185	0.67 207	0.57 219	0.66 148	0.49 194	0.60 199	0.62 215	0.38 186	0.43 194	0.54 154	0.71 186	0.95 214	0.80 180

S-Stereo	0.99 218	0.65 215	0.59 210	0.94 223	0.92 233	1.08 232	1.25 240	0.74 214	0.82 224	0.66 222	2.61 273	2.64 239	0.91 215	0.56 223	0.94 242	0.72 240	0.68 211	0.83 249	1.50 211	0.83 235	0.65 213	0.69 227	1.07 247	0.81 240	0.67 187	0.77 199	0.78 197	1.55 225

ETE_ROB	0.66 198	0.65 215	0.42 173	0.54 185	0.51 191	0.66 204	0.47 178	0.51 135	0.58 201	0.52 146	0.75 219	2.41 235	0.44 183	0.40 197	0.61 202	0.48 190	0.70 213	0.50 194	0.72 153	0.50 195	0.62 204	0.61 213	0.39 192	0.44 197	0.60 176	0.72 188	1.17 229	0.85 188

STTRV1_RVC		0.66 217	0.50 192	0.82 216	0.61 210	0.81 216	0.69 216	0.76 218	0.76 218	0.71 226	0.74 216	1.29 217	1.60 236	0.78 238	0.99 245	0.50 196	1.15 242	0.57 219		1.10 251	1.18 252	0.79 237		0.87 243	0.83 221	0.95 220	1.11 226	2.15 244

SANet	1.13 227	0.67 218	0.77 230	0.78 213	0.74 219	0.93 226	0.62 208	1.30 248	1.22 244	0.60 205	0.96 238	5.83 266	2.57 250	0.63 233	0.77 225	0.49 194	0.79 224	0.67 233	1.08 200	0.60 215	0.68 221	0.74 234	0.78 236	0.79 239	1.05 234	1.23 240	1.17 229	2.15 244

FC-DCNN	0.63 194	0.69 219	0.64 217	0.98 226	0.65 212	0.89 221	0.65 210	0.76 218	0.40 174	0.72 229	0.41 125	0.80 191	0.35 158	0.51 215	0.59 199	0.56 213	0.67 207	0.56 216	0.62 138	0.50 195	0.63 205	0.50 181	0.39 192	0.59 215	0.77 210	0.65 174	0.78 197	0.83 187

FC-DCNN v2	0.65 195	0.70 220	0.65 221	1.06 230	0.66 215	0.93 226	0.65 210	0.78 221	0.41 175	0.73 230	0.42 134	0.83 192	0.36 162	0.51 215	0.59 199	0.56 213	0.67 207	0.56 216	0.62 138	0.50 195	0.63 205	0.50 181	0.39 192	0.59 215	0.86 222	0.71 186	0.90 212	0.92 194

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 210	0.70 220	0.52 197	0.96 225	0.67 216	0.87 220	0.76 222	1.02 234	0.93 232	0.78 235	0.62 203	1.32 219	0.98 221	0.64 234	0.78 226	0.52 207	0.51 154	0.45 179	1.73 219	0.46 182	0.67 218	0.70 228	0.61 228	0.56 212	1.11 238	1.24 242	0.99 220	1.46 221

CSAN	0.70 200	0.70 220	0.60 215	0.68 201	0.61 210	0.58 194	0.48 183	0.77 220	0.73 215	0.79 237	0.57 188	1.34 220	1.03 224	0.35 183	0.58 198	0.45 176	0.57 186	0.53 207	0.74 156	0.60 215	0.58 192	0.51 190	0.44 209	0.61 219	0.77 210	1.10 233	0.88 211	1.19 207

G-Net	1.20 231	0.75 223	0.97 244	0.67 200	0.65 212	0.92 225	0.60 207	1.00 232	1.35 249	0.74 232	1.47 259	5.51 263	0.92 216	0.44 205	0.83 233	0.84 247	0.76 222	0.66 230	1.97 225	1.52 266	0.85 236	0.87 241	0.54 221	0.70 230	0.86 222	1.24 242	1.82 253	2.89 259

XQC	0.74 203	0.75 223	0.58 207	0.77 212	0.74 219	0.79 213	0.72 219	0.86 226	0.77 219	0.73 230	0.57 188	0.86 194	0.81 211	0.60 228	0.79 227	0.58 223	0.63 197	0.53 207	1.04 194	0.59 212	0.68 221	0.70 228	0.52 217	0.57 214	0.90 224	1.03 231	1.04 221	0.77 171

ADCS	1.05 219	0.75 223	0.64 217	0.73 207	0.75 221	0.80 215	0.68 214	0.98 231	1.58 256	0.62 211	0.89 233	1.13 208	1.68 238	0.59 225	1.06 249	1.18 265	1.01 235	0.82 248	1.89 223	0.93 242	1.30 258	1.26 266	0.59 226	0.77 234	0.99 232	2.08 263	1.04 221	1.74 231

DGSMNet	1.34 232	0.76 226	0.84 236	0.84 218	0.77 222	0.89 221	0.87 229	0.82 222	0.69 212	1.13 260	5.02 280	1.26 216	0.85 213	0.72 237	1.06 249	1.62 275	1.63 255	0.95 255	3.26 235	1.05 249	2.68 277	2.86 279	0.72 233	0.88 244	0.79 213	0.96 221	0.90 212	1.21 209

AnyNet_C01	1.16 229	0.79 227	0.64 217	0.76 210	0.81 225	0.76 210	0.90 232	1.12 238	1.53 253	0.71 226	0.94 237	2.04 229	1.68 238	0.64 234	1.10 254	1.41 271	1.40 251	1.43 271	2.29 229	1.03 248	1.70 270	1.29 269	0.80 238	0.82 241	1.08 236	0.97 224	0.98 218	1.74 231

LSM0	6.82 277	0.81 228	0.59 210	1.23 234	1.02 238	1.29 239	1.18 239	1.65 263	1.45 251	1.18 261	1.52 262	2.65 240	4.03 258	0.51 215	59.80 292	70.35 292	1.18 243	0.77 243	10.00 271	1.47 264	2.50 276	3.56 281	0.65 230	0.90 246	1.33 245	1.41 247	2.40 263	8.70 279

edge stereo	1.12 225	0.82 229	1.07 248	1.15 231	1.06 240	1.25 237	1.10 237	1.12 238	0.83 225	0.65 221	1.43 256	3.44 252	1.41 232	0.68 236	0.74 222	0.69 238	0.81 227	0.62 226	2.86 233	0.74 227	0.73 226	0.75 235	0.74 234	0.66 227	0.95 228	0.88 210	1.16 228	2.01 240

MFN_U_SF_RVC	1.10 224	0.86 230	0.65 221	0.98 226	0.79 223	1.12 234	1.03 234	1.10 237	0.83 225	1.09 255	1.61 264	1.55 223	1.22 229	0.86 243	1.16 259	0.66 233	0.60 190	0.60 223	4.87 249	0.76 231	0.88 239	0.90 244	0.53 219	0.82 241	0.98 230	0.92 217	0.98 218	1.32 216

PVD	1.07 221	0.87 231	0.87 238	0.94 223	0.87 231	1.00 230	0.85 225	1.55 260	1.56 254	0.60 205	0.93 236	1.21 215	1.66 237	0.79 239	0.88 238	0.77 243	1.06 237	0.78 244	1.74 220	0.84 237	1.05 246	1.08 259	0.65 230	0.76 233	1.19 240	1.45 250	1.30 238	1.77 235

CC-Net-ROB	0.71 201	0.91 232	0.59 210	1.38 238	0.85 228	1.25 237	0.86 227	0.69 206	0.45 184	0.71 226	0.47 155	1.95 227	0.34 153	0.62 232	0.49 172	0.33 109	0.52 162	0.48 186	1.06 198	0.43 167	0.40 85	0.27 49	0.85 241	0.41 189	0.65 186	0.64 172	0.56 149	0.93 195

AMNet	0.92 216	0.91 232	0.88 239	0.91 222	0.95 235	0.96 228	0.87 229	0.71 210	0.88 229	0.90 243	0.98 241	0.99 201	0.64 204	0.95 245	0.89 240	1.00 258	1.06 237	0.97 256	0.96 184	0.97 244	1.02 245	0.97 246	0.52 217	0.91 247	0.91 225	0.98 225	1.06 223	1.14 203

MADNet+	1.35 235	0.92 234	1.11 250	1.21 233	1.04 239	0.96 228	1.37 243	1.50 259	1.20 242	1.08 254	1.06 243	1.64 224	1.82 241	0.98 246	1.52 271	1.31 270	1.87 263	1.00 258	1.93 224	1.21 256	1.55 266	1.17 261	0.98 246	1.56 272	1.52 250	1.17 237	1.29 237	2.50 254

FBW_ROB	0.91 215	0.96 235	0.70 226	1.45 240	0.89 232	1.09 233	0.86 227	0.66 200	0.53 196	0.56 184	0.61 198	1.19 210	0.77 209	0.79 239	0.63 207	0.43 170	0.70 213	0.52 205	4.11 244	0.43 167	0.60 199	0.46 156	0.95 244	0.94 249	0.75 207	0.85 207	0.85 208	1.31 215

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 223	1.02 236	0.89 241	1.25 235	0.83 227	0.90 223	1.07 235	1.23 245	1.56 254	1.03 250	0.76 223	1.19 210	0.86 214	0.98 246	0.98 244	0.74 241	0.64 199	0.72 238	3.50 237	0.86 239	0.85 236	0.98 249	0.82 240	0.89 245	1.20 241	0.93 219	0.86 210	1.68 230

MeshStereo	1.81 246	1.02 236	0.72 227	1.89 242	1.26 244	1.43 241	0.87 229	1.14 240	0.79 222	0.66 222	0.89 233	8.39 278	5.02 264	0.40 197	0.89 240	0.65 231	0.66 203	0.54 209	4.56 247	0.61 218	3.32 280	0.80 238	0.65 230	0.75 232	1.97 254	1.46 251	3.34 275	4.12 268
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
SGM_RVC	1.34 232	1.03 238	0.59 210	1.32 237	0.94 234	1.23 236	0.85 225	0.94 229	0.78 221	0.61 208	0.75 219	2.55 237	1.51 235	0.36 188	0.49 172	0.37 135	0.56 184	0.43 167	4.91 250	0.45 177	0.56 181	0.37 113	0.37 184	0.56 212	1.41 246	1.19 239	3.13 273	8.03 278
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	1.17 230	1.06 239	0.95 243	1.17 232	0.98 237	1.44 242	1.14 238	1.07 236	1.32 248	1.00 246	1.12 248	2.07 230	1.16 226	0.84 241	1.04 247	1.01 259	1.30 247	1.05 259	2.06 226	1.00 246	1.19 253	0.98 249	0.96 245	0.97 250	0.98 230	0.92 217	1.30 238	1.42 220

LE_ROB	11.92 283	1.06 239	1.26 255	4.81 279	43.47 291	6.01 283	35.61 289	7.74 285	6.23 281	0.58 198	3.83 278	32.58 288	46.83 289	0.27 157	0.44 156	0.32 104	0.53 167	0.43 167	23.28 282	0.75 230	0.67 218	0.51 190	0.56 223	8.03 285	23.19 286	17.00 286	20.55 287	35.43 290

SPS-STEREO	1.34 232	1.09 241	1.04 246	1.28 236	1.18 242	1.20 235	0.98 233	1.33 251	1.23 245	1.12 259	1.29 254	2.02 228	1.20 227	0.94 244	1.12 255	1.23 267	1.30 247	1.13 265	3.84 241	1.20 255	1.66 267	1.24 265	1.22 250	1.09 258	1.17 239	1.11 234	1.58 247	1.46 221
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.58 238	1.14 242	1.05 247	1.38 238	1.25 243	1.44 242	1.32 242	1.30 248	1.12 240	1.11 257	1.28 253	2.72 242	2.00 243	1.04 249	1.09 253	1.13 262	1.27 246	1.05 259	7.90 267	1.19 253	1.40 265	1.27 268	1.25 251	1.08 257	1.24 243	1.08 232	1.86 255	1.77 235

MDST_ROB	1.62 239	1.46 243	0.53 198	2.47 250	0.96 236	1.72 244	0.73 220	0.72 211	0.54 198	0.59 203	0.42 134	1.08 205	11.90 274	0.28 160	0.49 172	0.37 135	0.51 154	0.36 114	0.72 153	0.41 155	0.54 174	0.36 111	0.38 186	0.47 200	3.20 273	1.82 258	8.20 281	2.54 256

ELAS_RVC	1.92 248	1.47 244	1.24 252	2.08 243	1.53 246	3.37 268	1.51 246	1.46 258	1.11 238	0.91 244	2.26 271	6.93 271	6.00 265	0.61 230	0.85 236	0.63 228	1.07 240	0.81 246	2.14 227	0.85 238	1.19 253	1.19 262	0.81 239	1.04 254	3.02 270	2.05 262	2.69 269	2.88 258
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.75 245	1.50 245	1.58 261	2.10 244	1.51 245	1.41 240	1.46 244	1.80 267	2.17 267	1.51 271	3.52 276	3.39 251	4.26 259	1.05 250	1.44 269	1.11 261	1.19 244	0.94 252	3.26 235	1.24 258	0.99 244	1.06 256	0.61 228	1.41 268	1.44 247	1.56 252	1.47 241	2.35 248

MANE	4.47 270	1.62 246	3.30 280	2.34 247	1.90 250	2.28 248	1.66 247	2.83 275	3.11 274	0.83 240	1.12 248	7.77 276	8.15 270	0.56 223	0.79 227	0.87 248	0.82 228	13.62 284	5.80 254	0.59 212	0.94 240	0.60 210	0.48 212	0.91 247	7.29 280	9.34 282	14.90 285	26.25 287

ELAS	1.96 249	1.69 247	1.23 251	2.25 245	1.75 247	2.41 249	1.49 245	1.55 260	1.80 260	0.89 242	2.14 270	7.05 273	6.02 266	0.61 230	0.88 238	0.63 228	1.06 237	0.78 244	2.32 230	0.80 233	1.15 251	1.19 262	0.79 237	0.98 251	3.21 274	2.53 272	2.67 268	3.05 260
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	1.56 237	1.80 248	0.59 210	1.74 241	0.86 229	1.83 245	1.08 236	1.28 247	0.81 223	0.56 184	0.74 216	5.35 260	3.72 256	0.41 200	0.47 166	0.37 135	0.59 189	0.44 173	5.02 251	0.43 167	0.55 178	0.39 120	0.39 192	0.50 203	2.80 268	1.97 260	4.37 278	3.15 261

STStereo	2.66 259	1.83 249	1.92 267	2.87 257	2.02 251	2.68 252	1.85 248	3.30 278	1.63 258	0.82 239	5.71 281	8.58 279	10.17 272	0.52 219	0.67 212	0.43 170	0.63 197	0.46 183	11.73 273	0.68 224	0.73 226	0.66 222	0.49 215	0.98 251	2.33 261	1.79 257	2.66 266	3.63 265

DDUNet	1.05 219	1.89 250	0.53 198	2.36 248	2.10 256	2.19 247	2.32 249	0.54 158	0.68 210	0.48 110	0.80 226	1.20 214	0.24 103	2.51 256	0.69 218	0.55 212	0.83 231	0.49 191	1.68 215	0.57 210	0.75 229	0.64 220	1.31 253	0.39 185	0.57 165	0.59 160	0.69 177	0.67 161

UDG	1.07 221	1.95 251	0.54 200	2.29 246	2.24 258	2.00 246	2.51 251	0.59 188	0.72 214	0.59 203	0.83 231	1.14 209	0.31 145	2.36 253	0.66 210	0.50 196	0.89 234	0.61 225	1.81 221	0.61 218	0.78 230	0.70 228	1.26 252	0.43 194	0.61 179	0.64 172	0.69 177	0.64 154

WAO-6	1.99 251	2.09 252	1.24 252	2.53 252	2.08 254	2.68 252	2.63 253	1.44 256	1.93 264	1.37 268	1.15 250	3.11 248	4.32 260	2.51 256	1.45 270	1.18 265	1.76 259	1.09 262	2.63 231	1.34 261	1.34 259	1.26 266	2.43 257	1.33 264	2.19 259	1.97 260	1.94 257	2.72 257

SQANet	1.43 236	2.22 253	0.78 232	2.62 254	1.77 248	2.84 255	2.44 250	0.73 213	0.53 196	0.87 241	0.58 191	2.10 231	0.64 204	2.13 252	0.50 176	0.40 152	0.67 207	0.59 222	7.14 264	0.54 204	0.49 148	0.45 149	2.94 261	0.45 198	0.75 207	0.89 215	0.97 216	1.58 226

ACVNet-4b	1.66 241	2.40 254	1.10 249	2.76 256	2.09 255	3.09 258	3.08 263	1.03 235	0.99 237	1.10 256	0.61 198	2.97 246	1.00 223	2.77 262	0.73 221	0.66 233	1.26 245	0.73 239	4.74 248	1.07 250	0.57 189	0.49 175	3.77 264	0.67 228	1.06 235	0.96 221	1.18 233	1.85 238

RainbowNet	1.68 243	2.49 255	1.41 257	2.98 259	2.30 259	3.12 259	2.99 260	1.00 232	0.77 219	1.29 264	0.74 216	2.63 238	1.68 238	2.76 261	1.03 246	0.77 243	1.07 240	0.76 241	2.86 233	1.15 252	0.74 228	0.59 207	3.90 265	0.77 234	1.10 237	1.16 236	1.31 240	2.07 242

IMH-64-1	2.14 252	2.52 256	1.62 262	3.01 261	2.45 261	3.32 264	3.49 267	1.41 254	1.89 261	1.00 246	1.09 245	3.32 249	4.52 261	3.28 269	1.18 261	0.90 252	1.59 253	0.94 252	3.67 238	1.33 259	1.12 249	1.00 251	4.55 271	1.06 255	2.07 256	1.40 245	1.68 248	2.36 249

IMH-64	2.14 252	2.52 256	1.62 262	3.01 261	2.45 261	3.32 264	3.49 267	1.41 254	1.89 261	1.00 246	1.09 245	3.32 249	4.52 261	3.28 269	1.18 261	0.90 252	1.59 253	0.94 252	3.67 238	1.33 259	1.12 249	1.00 251	4.55 271	1.06 255	2.07 256	1.40 245	1.68 248	2.36 249

PWCK	3.72 264	2.52 256	1.72 266	3.06 264	2.07 252	3.03 256	2.98 258	1.97 270	2.05 266	2.27 279	3.31 275	5.51 263	3.67 255	1.40 251	1.32 266	0.97 256	1.74 258	1.10 264	42.82 289	1.70 269	1.90 273	1.23 264	2.24 256	1.51 271	1.84 253	2.15 266	1.79 251	2.46 251

IMH	2.38 258	2.57 259	1.64 264	3.03 263	2.50 265	3.36 267	3.51 269	1.45 257	1.91 263	1.03 250	1.08 244	3.49 253	8.04 269	3.63 271	1.13 258	0.90 252	1.63 255	0.99 257	4.48 246	1.36 262	1.08 248	0.96 245	4.57 273	1.11 259	2.03 255	1.61 253	1.79 251	3.48 264

otaku	1.67 242	2.58 260	0.90 242	2.93 258	2.07 252	3.14 260	2.73 254	0.88 227	0.84 227	1.00 246	0.66 207	2.38 234	0.95 218	2.39 254	0.67 212	0.52 207	0.79 224	0.62 226	8.04 269	0.90 241	0.59 195	0.53 196	3.56 262	0.62 222	0.95 228	0.96 221	1.19 234	1.74 231

DispFullNet	2.28 255	2.67 261	3.43 281	2.54 253	2.31 260	2.65 251	2.56 252	1.35 252	1.31 247	2.15 278	0.96 238	8.62 280	2.71 252	2.49 255	1.12 255	1.67 276	2.75 270	1.39 270	6.61 260	2.05 274	1.38 264	1.06 256	1.21 249	0.77 234	0.92 226	0.88 210	1.50 243	2.53 255

LVE	2.29 256	2.69 262	1.56 260	4.79 278	2.63 269	3.26 262	3.58 270	1.30 248	1.38 250	1.61 272	1.27 252	2.94 245	3.52 253	2.79 264	1.07 252	0.88 249	1.50 252	1.09 262	6.15 256	1.42 263	1.24 255	1.14 260	3.90 265	1.43 270	2.52 267	1.66 254	2.05 258	2.34 247

Ntro	1.72 244	2.71 263	0.98 245	3.00 260	2.17 257	3.23 261	2.98 258	0.96 230	0.92 231	1.04 253	0.76 223	2.47 236	0.76 208	2.51 256	0.68 214	0.53 210	0.83 231	0.65 229	8.03 268	0.98 245	0.60 199	0.54 199	3.62 263	0.61 219	1.02 233	1.23 240	1.17 229	1.58 226

ACVNet_2	2.32 257	2.71 263	1.69 265	3.41 266	2.53 266	3.05 257	3.01 261	1.38 253	1.11 238	1.11 257	0.96 238	2.71 241	1.91 242	2.55 260	0.95 243	0.76 242	1.77 260	0.76 241	16.37 279	1.21 256	0.87 238	0.72 231	3.93 267	1.11 259	1.70 252	1.17 237	1.50 243	1.83 237

PSMNet_ROB	1.96 249	2.74 265	1.24 252	2.52 251	1.79 249	3.39 269	2.92 257	1.22 244	1.19 241	1.32 266	1.42 255	2.74 243	3.87 257	2.53 259	1.17 260	0.79 245	1.30 247	0.85 250	5.35 252	1.19 253	1.06 247	0.97 246	4.07 269	1.12 261	1.56 251	1.42 248	1.57 246	1.58 226

WAO-8	2.81 260	2.84 266	1.93 268	4.63 275	2.49 263	3.42 270	2.87 255	1.88 268	3.27 276	1.37 268	1.46 257	4.92 258	7.73 267	3.64 272	1.31 264	1.16 263	1.83 261	1.15 266	6.68 261	2.14 275	1.34 259	1.05 254	2.87 259	1.34 265	3.29 275	2.12 264	2.43 264	4.61 271

Venus	2.81 260	2.84 266	1.93 268	4.63 275	2.49 263	3.42 270	2.87 255	1.88 268	3.27 276	1.37 268	1.46 257	4.92 258	7.73 267	3.64 272	1.31 264	1.16 263	1.83 261	1.15 266	6.68 261	2.14 275	1.34 259	1.05 254	2.87 259	1.34 265	3.29 275	2.12 264	2.43 264	4.61 271

ACVNet_1	1.85 247	2.91 268	1.43 259	3.48 267	2.62 268	3.35 266	3.34 265	1.17 242	0.93 232	1.03 250	0.87 232	2.83 244	1.40 231	2.82 265	0.83 233	0.56 213	1.32 250	0.81 246	6.24 257	1.02 247	0.83 235	0.72 231	4.04 268	0.78 237	1.22 242	0.99 228	0.97 216	1.37 219

DPSimNet_ROB	5.25 274	2.91 268	3.05 278	2.71 255	2.70 270	2.74 254	3.01 261	3.28 277	3.44 278	2.70 282	24.36 288	5.90 268	13.71 278	2.93 266	2.87 280	4.00 281	3.18 271	2.34 278	22.47 281	3.37 280	4.40 281	3.75 282	2.59 258	2.84 281	3.39 277	3.00 274	3.30 274	6.87 277

JetBlue	3.47 262	2.94 270	2.19 273	4.01 273	3.28 275	4.39 276	3.86 271	2.36 273	2.38 269	1.19 262	0.90 235	7.02 272	1.50 234	3.19 268	1.37 268	1.50 273	2.33 265	2.09 277	3.87 242	1.73 270	2.93 278	2.27 277	1.98 254	1.67 274	2.33 261	4.93 280	2.98 272	22.60 284

ktn	4.83 271	2.95 271	2.02 271	3.73 269	2.99 272	3.77 272	4.53 273	1.75 265	2.92 273	2.10 277	1.52 262	11.18 283	36.94 286	3.71 274	2.06 277	1.82 277	2.47 267	1.99 276	18.72 280	1.98 272	1.88 272	1.74 275	4.75 274	1.91 276	2.11 258	2.29 269	2.70 270	3.98 266

MADNet++	4.30 269	2.97 272	3.19 279	2.44 249	3.80 278	2.62 250	3.22 264	3.36 279	4.11 279	3.55 283	3.66 277	5.40 261	4.86 263	3.12 267	2.43 279	4.06 282	3.95 274	3.22 280	6.34 258	4.44 281	7.73 284	13.41 285	2.00 255	3.91 282	3.19 272	7.99 281	3.68 276	3.33 263

Dean	2.18 254	3.00 273	1.41 257	3.65 268	3.00 273	3.31 263	3.34 265	1.62 262	1.76 259	1.34 267	1.15 250	3.10 247	3.59 254	2.78 263	1.12 255	0.88 249	1.64 257	1.06 261	3.90 243	1.55 268	0.98 242	0.82 240	4.20 270	1.27 263	2.36 264	1.90 259	2.17 260	1.95 239

KSHMR	5.04 273	3.41 274	2.38 274	4.77 277	3.49 277	4.30 274	4.29 272	2.24 272	1.95 265	1.89 274	1.87 267	3.78 255	56.60 291	4.26 282	1.69 274	1.43 272	2.22 264	1.60 273	9.78 270	1.73 270	1.68 268	1.48 272	6.29 282	1.57 273	2.43 265	2.17 267	2.30 262	4.47 270

TorneroNet	5.35 275	3.54 275	2.08 272	3.85 270	3.06 274	4.35 275	4.55 274	1.78 266	5.81 280	1.30 265	1.48 260	6.10 269	59.26 292	3.90 280	1.29 263	0.98 257	2.50 268	1.23 268	15.91 278	1.53 267	1.34 259	1.07 258	5.16 277	1.38 267	2.49 266	2.34 270	2.12 259	4.10 267

TorneroNet-64	4.00 267	3.59 276	1.93 268	4.36 274	2.95 271	4.26 273	4.58 276	1.71 264	6.44 282	1.23 263	1.09 245	5.61 265	25.81 282	3.97 281	1.34 267	0.95 255	2.58 269	1.26 269	11.84 274	1.51 265	1.36 263	1.04 253	4.94 276	1.42 269	2.25 260	2.47 271	1.83 254	5.55 276

notaker	3.58 263	3.59 276	2.75 277	6.07 280	3.32 276	4.63 277	4.56 275	2.01 271	2.21 268	1.90 275	1.51 261	7.09 274	15.50 280	3.77 277	1.72 276	1.50 273	2.35 266	1.70 275	10.97 272	2.01 273	1.69 269	1.56 273	4.87 275	1.70 275	1.51 249	1.68 255	1.89 256	2.48 253

UNDER WATER	3.87 265	4.07 278	2.45 275	6.40 281	4.68 280	5.32 280	5.36 277	3.27 276	3.11 274	1.70 273	1.81 266	7.54 275	10.28 273	4.28 283	1.61 272	1.24 268	3.62 272	1.58 272	6.48 259	2.35 278	1.91 274	1.64 274	7.43 285	2.14 278	3.08 271	3.53 275	2.66 266	4.95 273

UNDER WATER-64	3.96 266	4.37 279	2.51 276	7.01 282	4.82 281	5.45 281	5.56 278	3.42 280	2.88 272	1.94 276	1.97 268	7.85 277	8.75 271	4.47 285	1.68 273	1.29 269	3.73 273	1.68 274	6.02 255	2.22 277	1.91 274	1.82 276	7.96 286	1.98 277	2.95 269	4.40 279	2.80 271	5.47 274

JetRed	5.83 276	4.38 280	5.23 283	3.30 265	4.12 279	5.85 282	9.23 283	4.20 281	2.78 271	2.31 280	2.00 269	5.46 262	1.20 227	5.68 286	3.38 281	3.88 280	6.46 278	6.52 281	3.80 240	2.98 279	6.60 282	4.97 283	5.41 278	2.73 280	9.22 281	21.91 287	5.29 279	18.57 282

DPSMNet_ROB	11.00 281	5.63 281	16.64 286	3.96 272	7.34 283	4.92 278	7.44 279	4.30 282	11.25 286	4.13 285	8.58 283	4.57 257	14.55 279	3.88 279	12.94 284	13.80 284	6.34 277	15.40 286	7.85 266	11.58 284	8.22 286	20.97 287	5.52 279	10.97 286	11.28 283	29.87 289	12.66 282	32.49 288

DGTPSM_ROB	10.91 280	5.63 281	16.64 286	3.95 271	7.34 283	4.92 278	7.44 279	4.30 282	11.23 285	4.12 284	8.40 282	4.53 256	13.14 275	3.85 278	12.94 284	13.80 284	6.33 276	15.35 285	7.08 263	11.58 284	8.21 285	20.96 286	5.52 279	10.97 286	11.26 282	29.88 290	12.66 282	32.49 288

HanzoNet	10.34 279	6.49 283	3.95 282	14.30 285	6.07 282	19.42 286	21.47 287	6.96 284	10.04 284	2.64 281	2.68 274	30.46 286	52.16 290	23.13 289	2.36 278	2.79 279	5.38 275	2.60 279	25.05 283	5.07 282	3.22 279	2.85 278	8.74 287	2.65 279	4.75 278	4.05 278	4.27 277	5.54 275

DPSM_ROB	17.13 285	15.19 284	21.09 288	8.59 283	8.29 285	12.91 284	8.41 281	9.74 287	14.29 287	8.00 286	8.92 284	10.02 281	13.15 276	3.71 274	17.12 286	17.90 286	17.95 287	19.75 288	13.14 275	14.59 286	24.07 288	27.10 288	6.34 283	14.03 288	30.70 290	38.45 291	35.86 290	43.05 291

DPSM	17.13 285	15.19 284	21.09 288	8.59 283	8.29 285	12.91 284	8.41 281	9.74 287	14.29 287	8.00 286	8.92 284	10.02 281	13.15 276	3.71 274	17.12 286	17.90 286	17.95 287	19.75 288	13.14 275	14.59 286	24.07 288	27.10 288	6.34 283	14.03 288	30.70 290	38.45 291	35.86 290	43.05 291

BEATNet-Init1	11.87 282	15.78 286	1.38 256	34.17 289	2.55 267	31.72 290	9.59 284	2.52 274	2.49 270	0.96 245	2.28 272	18.81 284	32.29 284	0.54 221	1.70 275	0.88 249	0.80 226	0.66 230	61.61 291	16.09 288	1.78 271	1.44 271	0.75 235	1.12 261	14.82 284	2.79 273	37.47 292	23.61 285

PML	26.01 288	16.47 287	5.54 284	20.38 287	13.16 287	20.84 287	9.63 285	9.23 286	69.83 293	17.73 289	139.43 293	91.26 292	98.96 293	9.19 288	8.28 282	7.65 283	13.69 285	6.52 281	31.86 285	6.30 283	10.00 287	7.86 284	5.54 281	5.57 283	24.82 288	10.77 283	31.09 289	10.74 280

LRCNet_RVC	19.16 287	27.96 288	9.75 285	30.25 288	27.88 289	31.68 289	26.10 288	20.49 290	8.68 283	28.66 290	28.73 289	30.64 287	23.65 281	32.48 290	8.43 283	1.88 278	23.05 289	16.90 287	40.24 286	17.44 289	6.93 283	3.35 280	35.23 289	25.28 290	1.49 248	1.01 229	5.96 280	3.25 262

CasAABBNet	34.41 289	30.51 289	42.45 293	17.22 286	16.57 288	25.84 288	16.81 286	19.09 289	28.74 289	16.65 288	18.06 286	20.17 285	26.39 283	7.50 287	34.38 288	35.87 288	36.10 290	39.70 290	26.18 284	29.35 290	48.14 293	54.75 293	12.73 288	28.31 291	61.71 292	77.35 293	71.94 293	86.51 293

HaxPig	36.95 290	39.38 290	36.02 290	37.94 290	42.14 290	37.82 291	41.49 290	37.89 291	39.02 290	47.01 291	48.90 291	44.27 289	35.80 285	36.82 291	38.89 290	36.75 290	45.48 291	48.70 291	40.83 287	39.66 291	36.10 290	30.92 290	47.77 291	39.68 292	18.58 285	16.85 285	13.59 284	19.32 283

AVERAGE_ROB	39.07 291	42.10 291	39.04 291	43.37 291	44.15 292	43.08 292	43.88 291	43.21 292	40.00 291	47.62 292	48.04 290	44.84 290	39.97 287	43.46 293	38.33 289	36.44 289	46.53 292	49.04 292	41.84 288	40.32 292	39.63 291	34.70 291	46.76 290	39.74 293	24.66 287	16.71 284	19.73 286	17.80 281

MEDIAN_ROB	40.90 292	43.34 292	39.72 292	44.06 292	45.29 293	43.61 293	44.70 292	43.97 293	40.60 292	50.37 293	51.53 292	46.75 291	40.36 288	41.80 292	40.48 291	38.16 291	48.55 293	51.45 293	44.21 290	42.99 293	40.94 292	34.86 292	48.85 292	41.17 294	25.23 289	24.02 288	21.83 288	25.36 286

DLNR_Zeroshot_test	15.27 284	56.75 293	0.73 228	77.82 293	0.28 124	0.40 143	71.42 293	0.57 176	0.22 76	0.55 176	0.36 100	0.58 150	0.18 63	4.39 284	79.54 293	81.74 293	15.51 286	11.63 283	5.39 253	0.34 127	0.61 203	0.49 175	0.15 83	0.29 143	0.59 171	0.50 133	0.69 177	0.64 154

ASD4																								6.32 284

Low-res two-view benchmark