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	6.97 280	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	6.97 280	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	6.97 280	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	6.97 280	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	6.97 280	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	6.97 280	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	8.90 279	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	229.91 295	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	18.98 289	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	4.90 280	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	1.72 257	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	4.04 269	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	94.83 295	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	3.82 277	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	3.82 277	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	5.03 273	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	115.67 294	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	1.31 245	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	2.33 262	2.27 269	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	1.06 250	1.04 260	1.03 236	0.91 251	13.68 278	0.88 240	1.24 255	0.89 243	1.13 249	1.02 253	1.25 244	1.42 249	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	1.07 248	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	1.72 244	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	22.76 283	1.10 251	1.18 252	0.79 237	0.86 244	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	1.06 250	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	2.08 264	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	1.06 250	1.62 276	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	1.10 255	1.41 272	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	6.82 278	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	59.80 294	70.35 294	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	1.41 248	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	1.16 260	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	1.45 251	1.30 238	1.77 235

CC-Net-ROB	0.71 201	0.91 232	0.59 210	1.38 239	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	1.52 272	1.31 271	1.87 263	1.00 258	1.93 224	1.21 256	1.55 266	1.17 261	0.98 247	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	1.45 241	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	0.95 245	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	1.81 247	1.02 236	0.72 227	1.89 243	1.26 244	1.43 241	0.87 229	1.14 240	0.79 222	0.66 222	0.89 233	8.39 279	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	1.97 255	1.46 252	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	1.32 238	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	0.96 246	0.97 250	0.98 230	0.92 217	1.30 238	1.42 220

LE_ROB	11.92 284	1.06 239	1.26 255	4.81 280	43.47 293	6.01 284	35.61 291	7.74 287	6.23 281	0.58 198	3.83 278	32.58 289	46.83 291	0.27 157	0.44 156	0.32 104	0.53 167	0.43 167	23.28 285	0.75 230	0.67 218	0.51 190	0.56 223	8.03 286	23.19 288	17.00 287	20.55 288	35.43 292

SPS-STEREO	1.34 232	1.09 241	1.04 246	1.28 237	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	1.12 256	1.23 267	1.30 247	1.13 265	3.84 241	1.20 255	1.66 267	1.24 265	1.22 252	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	1.38 239	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	1.09 254	1.13 262	1.27 246	1.05 259	7.90 267	1.19 253	1.40 265	1.27 268	1.25 253	1.08 257	1.24 243	1.08 232	1.86 255	1.77 235

FADE		1.41 243	2.00 271	1.25 235	1.43 245	2.81 255	4.08 272	1.86 268	7.46 284	3.68 284	14.46 286		8.31 271	1.28 251	1.05 248	1.28 269	6.68 279	3.60 281	22.95 284	9.97 285	7.36 284	7.22 284	1.21 250	2.26 279	1.66 252	1.24 242	4.68 279	16.99 281

MDST_ROB	1.62 239	1.46 244	0.53 198	2.47 251	0.96 236	1.72 244	0.73 220	0.72 211	0.54 198	0.59 203	0.42 134	1.08 205	11.90 276	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	3.20 274	1.82 259	8.20 282	2.54 256

ELAS_RVC	1.92 249	1.47 245	1.24 252	2.08 244	1.53 247	3.37 269	1.51 246	1.46 258	1.11 238	0.91 244	2.26 271	6.93 272	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	3.02 271	2.05 263	2.69 269	2.88 258
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.75 246	1.50 246	1.58 261	2.10 245	1.51 246	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	1.44 270	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	1.56 253	1.47 241	2.35 248

MANE	4.47 271	1.62 247	3.30 281	2.34 248	1.90 251	2.28 248	1.66 247	2.83 276	3.11 274	0.83 240	1.12 248	7.77 277	8.15 270	0.56 223	0.79 227	0.87 248	0.82 228	13.62 286	5.80 254	0.59 212	0.94 240	0.60 210	0.48 212	0.91 247	7.29 281	9.34 283	14.90 286	26.25 288

ELAS	1.96 250	1.69 248	1.23 251	2.25 246	1.75 248	2.41 249	1.49 245	1.55 260	1.80 260	0.89 242	2.14 270	7.05 274	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	3.21 275	2.53 273	2.67 268	3.05 260
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	1.56 237	1.80 249	0.59 210	1.74 242	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	2.80 269	1.97 261	4.37 278	3.15 261

STStereo	2.66 260	1.83 250	1.92 267	2.87 258	2.02 252	2.68 252	1.85 248	3.30 279	1.63 258	0.82 239	5.71 281	8.58 280	10.17 274	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	2.33 262	1.79 258	2.66 266	3.63 265

DDUNet	1.05 219	1.89 251	0.53 198	2.36 249	2.10 257	2.19 247	2.32 249	0.54 158	0.68 210	0.48 110	0.80 226	1.20 214	0.24 103	2.51 257	0.69 218	0.55 212	0.83 231	0.49 191	1.68 215	0.57 210	0.75 229	0.64 220	1.31 255	0.39 185	0.57 165	0.59 160	0.69 177	0.67 161

UDG	1.07 221	1.95 252	0.54 200	2.29 247	2.24 259	2.00 246	2.51 251	0.59 188	0.72 214	0.59 203	0.83 231	1.14 209	0.31 145	2.36 254	0.66 210	0.50 196	0.89 234	0.61 225	1.81 221	0.61 218	0.78 230	0.70 228	1.26 254	0.43 194	0.61 179	0.64 172	0.69 177	0.64 154

WAO-6	1.99 252	2.09 253	1.24 252	2.53 253	2.08 255	2.68 252	2.63 253	1.44 256	1.93 264	1.37 268	1.15 250	3.11 248	4.32 260	2.51 257	1.45 271	1.18 265	1.76 259	1.09 262	2.63 231	1.34 261	1.34 259	1.26 266	2.43 259	1.33 264	2.19 260	1.97 261	1.94 257	2.72 257

SQANet	1.43 236	2.22 254	0.78 232	2.62 255	1.77 249	2.84 256	2.44 250	0.73 213	0.53 196	0.87 241	0.58 191	2.10 231	0.64 204	2.13 253	0.50 176	0.40 152	0.67 207	0.59 222	7.14 264	0.54 204	0.49 148	0.45 149	2.94 263	0.45 198	0.75 207	0.89 215	0.97 216	1.58 226

ACVNet-4b	1.66 241	2.40 255	1.10 249	2.76 257	2.09 256	3.09 259	3.08 263	1.03 235	0.99 237	1.10 256	0.61 198	2.97 246	1.00 223	2.77 263	0.73 221	0.66 233	1.26 245	0.73 239	4.74 248	1.07 250	0.57 189	0.49 175	3.77 266	0.67 228	1.06 235	0.96 221	1.18 233	1.85 238

RainbowNet	1.68 243	2.49 256	1.41 257	2.98 260	2.30 260	3.12 260	2.99 260	1.00 232	0.77 219	1.29 264	0.74 216	2.63 238	1.68 238	2.76 262	1.03 246	0.77 243	1.07 240	0.76 241	2.86 233	1.15 252	0.74 228	0.59 207	3.90 267	0.77 234	1.10 237	1.16 236	1.31 240	2.07 242

IMH-64-1	2.14 253	2.52 257	1.62 262	3.01 262	2.45 262	3.32 265	3.49 267	1.41 254	1.89 261	1.00 246	1.09 245	3.32 249	4.52 261	3.28 270	1.18 262	0.90 252	1.59 253	0.94 252	3.67 238	1.33 259	1.12 249	1.00 251	4.55 273	1.06 255	2.07 257	1.40 246	1.68 248	2.36 249

IMH-64	2.14 253	2.52 257	1.62 262	3.01 262	2.45 262	3.32 265	3.49 267	1.41 254	1.89 261	1.00 246	1.09 245	3.32 249	4.52 261	3.28 270	1.18 262	0.90 252	1.59 253	0.94 252	3.67 238	1.33 259	1.12 249	1.00 251	4.55 273	1.06 255	2.07 257	1.40 246	1.68 248	2.36 249

PWCK	3.72 265	2.52 257	1.72 266	3.06 265	2.07 253	3.03 257	2.98 258	1.97 271	2.05 266	2.27 279	3.31 275	5.51 263	3.67 255	1.40 252	1.32 267	0.97 256	1.74 258	1.10 264	42.82 292	1.70 269	1.90 273	1.23 264	2.24 258	1.51 271	1.84 254	2.15 267	1.79 251	2.46 251

IMH	2.38 259	2.57 260	1.64 264	3.03 264	2.50 266	3.36 268	3.51 269	1.45 257	1.91 263	1.03 250	1.08 244	3.49 253	8.04 269	3.63 272	1.13 259	0.90 252	1.63 255	0.99 257	4.48 246	1.36 262	1.08 248	0.96 245	4.57 275	1.11 259	2.03 256	1.61 254	1.79 251	3.48 264

otaku	1.67 242	2.58 261	0.90 242	2.93 259	2.07 253	3.14 261	2.73 254	0.88 227	0.84 227	1.00 246	0.66 207	2.38 234	0.95 218	2.39 255	0.67 212	0.52 207	0.79 224	0.62 226	8.04 269	0.90 241	0.59 195	0.53 196	3.56 264	0.62 222	0.95 228	0.96 221	1.19 234	1.74 231

DispFullNet	2.28 256	2.67 262	3.43 282	2.54 254	2.31 261	2.65 251	2.56 252	1.35 252	1.31 247	2.15 278	0.96 238	8.62 281	2.71 252	2.49 256	1.12 256	1.67 277	2.75 270	1.39 270	6.61 260	2.05 274	1.38 264	1.06 256	1.21 250	0.77 234	0.92 226	0.88 210	1.50 243	2.53 255

LVE	2.29 257	2.69 263	1.56 260	4.79 279	2.63 270	3.26 263	3.58 270	1.30 248	1.38 250	1.61 272	1.27 252	2.94 245	3.52 253	2.79 265	1.07 253	0.88 249	1.50 252	1.09 262	6.15 256	1.42 263	1.24 255	1.14 260	3.90 267	1.43 270	2.52 268	1.66 255	2.05 258	2.34 247

Ntro	1.72 244	2.71 264	0.98 245	3.00 261	2.17 258	3.23 262	2.98 258	0.96 230	0.92 231	1.04 253	0.76 223	2.47 236	0.76 208	2.51 257	0.68 214	0.53 210	0.83 231	0.65 229	8.03 268	0.98 245	0.60 199	0.54 199	3.62 265	0.61 219	1.02 233	1.23 240	1.17 229	1.58 226

ACVNet_2	2.32 258	2.71 264	1.69 265	3.41 267	2.53 267	3.05 258	3.01 261	1.38 253	1.11 238	1.11 257	0.96 238	2.71 241	1.91 242	2.55 261	0.95 243	0.76 242	1.77 260	0.76 241	16.37 280	1.21 256	0.87 238	0.72 231	3.93 269	1.11 259	1.70 253	1.17 237	1.50 243	1.83 237

PSMNet_ROB	1.96 250	2.74 266	1.24 252	2.52 252	1.79 250	3.39 270	2.92 257	1.22 244	1.19 241	1.32 266	1.42 255	2.74 243	3.87 257	2.53 260	1.17 261	0.79 245	1.30 247	0.85 250	5.35 252	1.19 253	1.06 247	0.97 246	4.07 271	1.12 261	1.56 251	1.42 249	1.57 246	1.58 226

WAO-8	2.81 261	2.84 267	1.93 268	4.63 276	2.49 264	3.42 271	2.87 255	1.88 269	3.27 276	1.37 268	1.46 257	4.92 258	7.73 267	3.64 273	1.31 265	1.16 263	1.83 261	1.15 266	6.68 261	2.14 275	1.34 259	1.05 254	2.87 261	1.34 265	3.29 276	2.12 265	2.43 264	4.61 271

Venus	2.81 261	2.84 267	1.93 268	4.63 276	2.49 264	3.42 271	2.87 255	1.88 269	3.27 276	1.37 268	1.46 257	4.92 258	7.73 267	3.64 273	1.31 265	1.16 263	1.83 261	1.15 266	6.68 261	2.14 275	1.34 259	1.05 254	2.87 261	1.34 265	3.29 276	2.12 265	2.43 264	4.61 271

ACVNet_1	1.85 248	2.91 269	1.43 259	3.48 268	2.62 269	3.35 267	3.34 265	1.17 242	0.93 232	1.03 250	0.87 232	2.83 244	1.40 231	2.82 266	0.83 233	0.56 213	1.32 250	0.81 246	6.24 257	1.02 247	0.83 235	0.72 231	4.04 270	0.78 237	1.22 242	0.99 228	0.97 216	1.37 219

DPSimNet_ROB	5.25 275	2.91 269	3.05 279	2.71 256	2.70 271	2.74 254	3.01 261	3.28 278	3.44 278	2.70 282	24.36 290	5.90 268	13.71 280	2.93 267	2.87 281	4.00 282	3.18 271	2.34 278	22.47 282	3.37 280	4.40 281	3.75 282	2.59 260	2.84 282	3.39 278	3.00 275	3.30 274	6.87 277

JetBlue	3.47 263	2.94 271	2.19 274	4.01 274	3.28 276	4.39 277	3.86 271	2.36 274	2.38 269	1.19 262	0.90 235	7.02 273	1.50 234	3.19 269	1.37 269	1.50 274	2.33 265	2.09 277	3.87 242	1.73 270	2.93 278	2.27 277	1.98 256	1.67 274	2.33 262	4.93 281	2.98 272	22.60 285

ktn	4.83 272	2.95 272	2.02 272	3.73 270	2.99 273	3.77 273	4.53 274	1.75 265	2.92 273	2.10 277	1.52 262	11.18 284	36.94 288	3.71 275	2.06 278	1.82 278	2.47 267	1.99 276	18.72 281	1.98 272	1.88 272	1.74 275	4.75 276	1.91 276	2.11 259	2.29 270	2.70 270	3.98 266

MADNet++	4.30 270	2.97 273	3.19 280	2.44 250	3.80 279	2.62 250	3.22 264	3.36 280	4.11 279	3.55 283	3.66 277	5.40 261	4.86 263	3.12 268	2.43 280	4.06 283	3.95 274	3.22 280	6.34 258	4.44 281	7.73 285	13.41 286	2.00 257	3.91 283	3.19 273	7.99 282	3.68 276	3.33 263

Dean	2.18 255	3.00 274	1.41 257	3.65 269	3.00 274	3.31 264	3.34 265	1.62 262	1.76 259	1.34 267	1.15 250	3.10 247	3.59 254	2.78 264	1.12 256	0.88 249	1.64 257	1.06 261	3.90 243	1.55 268	0.98 242	0.82 240	4.20 272	1.27 263	2.36 265	1.90 260	2.17 260	1.95 239

KSHMR	5.04 274	3.41 275	2.38 275	4.77 278	3.49 278	4.30 275	4.29 273	2.24 273	1.95 265	1.89 274	1.87 267	3.78 255	56.60 293	4.26 283	1.69 275	1.43 273	2.22 264	1.60 273	9.78 270	1.73 270	1.68 268	1.48 272	6.29 285	1.57 273	2.43 266	2.17 268	2.30 262	4.47 270

TorneroNet	5.35 276	3.54 276	2.08 273	3.85 271	3.06 275	4.35 276	4.55 275	1.78 266	5.81 280	1.30 265	1.48 260	6.10 269	59.26 294	3.90 281	1.29 264	0.98 257	2.50 268	1.23 268	15.91 279	1.53 267	1.34 259	1.07 258	5.16 280	1.38 267	2.49 267	2.34 271	2.12 259	4.10 267

TorneroNet-64	4.00 268	3.59 277	1.93 268	4.36 275	2.95 272	4.26 274	4.58 277	1.71 264	6.44 282	1.23 263	1.09 245	5.61 265	25.81 284	3.97 282	1.34 268	0.95 255	2.58 269	1.26 269	11.84 274	1.51 265	1.36 263	1.04 253	4.94 279	1.42 269	2.25 261	2.47 272	1.83 254	5.55 276

notaker	3.58 264	3.59 277	2.75 278	6.07 282	3.32 277	4.63 278	4.56 276	2.01 272	2.21 268	1.90 275	1.51 261	7.09 275	15.50 282	3.77 278	1.72 277	1.50 274	2.35 266	1.70 275	10.97 272	2.01 273	1.69 269	1.56 273	4.87 278	1.70 275	1.51 249	1.68 256	1.89 256	2.48 253

UNDER WATER	3.87 266	4.07 279	2.45 276	6.40 283	4.68 282	5.32 281	5.36 279	3.27 277	3.11 274	1.70 273	1.81 266	7.54 276	10.28 275	4.28 284	1.61 273	1.24 268	3.62 272	1.58 272	6.48 259	2.35 278	1.91 274	1.64 274	7.43 288	2.14 278	3.08 272	3.53 276	2.66 266	4.95 273

UNDER WATER-64	3.96 267	4.37 280	2.51 277	7.01 284	4.82 283	5.45 282	5.56 280	3.42 281	2.88 272	1.94 276	1.97 268	7.85 278	8.75 273	4.47 286	1.68 274	1.29 270	3.73 273	1.68 274	6.02 255	2.22 277	1.91 274	1.82 276	7.96 289	1.98 277	2.95 270	4.40 280	2.80 271	5.47 274

JetRed	5.83 277	4.38 281	5.23 284	3.30 266	4.12 281	5.85 283	9.23 285	4.20 282	2.78 271	2.31 280	2.00 269	5.46 262	1.20 227	5.68 287	3.38 282	3.88 281	6.46 278	6.52 282	3.80 240	2.98 279	6.60 282	4.97 283	5.41 281	2.73 281	9.22 282	21.91 288	5.29 280	18.57 283

DPSMNet_ROB	11.00 282	5.63 282	16.64 288	3.96 273	7.34 285	4.92 279	7.44 281	4.30 283	11.25 288	4.13 286	8.58 283	4.57 257	14.55 281	3.88 280	12.94 286	13.80 286	6.34 277	15.40 288	7.85 266	11.58 286	8.22 287	20.97 289	5.52 282	10.97 287	11.28 284	29.87 290	12.66 283	32.49 289

DGTPSM_ROB	10.91 281	5.63 282	16.64 288	3.95 272	7.34 285	4.92 279	7.44 281	4.30 283	11.23 287	4.12 285	8.40 282	4.53 256	13.14 277	3.85 279	12.94 286	13.80 286	6.33 276	15.35 287	7.08 263	11.58 286	8.21 286	20.96 288	5.52 282	10.97 287	11.26 283	29.88 291	12.66 283	32.49 289

HanzoNet	10.34 280	6.49 284	3.95 283	14.30 287	6.07 284	19.42 288	21.47 289	6.96 286	10.04 286	2.64 281	2.68 274	30.46 287	52.16 292	23.13 291	2.36 279	2.79 280	5.38 275	2.60 279	25.05 286	5.07 282	3.22 279	2.85 278	8.74 290	2.65 280	4.75 279	4.05 279	4.27 277	5.54 275

ASD4	12.52 285	6.67 285	12.84 287	5.48 281	3.87 280	6.84 285	5.02 278	5.91 285	7.15 283	6.66 287	16.95 287	6.35 271	8.66 272	6.71 288	11.33 285	10.11 285	10.26 286	13.13 285	11.97 275	7.84 284	30.87 291	17.58 287	4.78 277	6.32 285	21.54 287	31.43 292	26.84 290	35.02 291

DPSM_ROB	17.13 287	15.19 286	21.09 290	8.59 285	8.29 287	12.91 286	8.41 283	9.74 289	14.29 289	8.00 288	8.92 284	10.02 282	13.15 278	3.71 275	17.12 288	17.90 288	17.95 289	19.75 290	13.14 276	14.59 288	24.07 289	27.10 290	6.34 286	14.03 289	30.70 292	38.45 293	35.86 292	43.05 293

DPSM	17.13 287	15.19 286	21.09 290	8.59 285	8.29 287	12.91 286	8.41 283	9.74 289	14.29 289	8.00 288	8.92 284	10.02 282	13.15 278	3.71 275	17.12 288	17.90 288	17.95 289	19.75 290	13.14 276	14.59 288	24.07 289	27.10 290	6.34 286	14.03 289	30.70 292	38.45 293	35.86 292	43.05 293

BEATNet-Init1	11.87 283	15.78 288	1.38 256	34.17 291	2.55 268	31.72 292	9.59 286	2.52 275	2.49 270	0.96 245	2.28 272	18.81 285	32.29 286	0.54 221	1.70 276	0.88 249	0.80 226	0.66 230	61.61 294	16.09 290	1.78 271	1.44 271	0.75 235	1.12 261	14.82 285	2.79 274	37.47 294	23.61 286

PML	26.01 290	16.47 289	5.54 285	20.38 289	13.16 289	20.84 289	9.63 287	9.23 288	69.83 295	17.73 291	139.43 295	91.26 293	98.96 295	9.19 290	8.28 283	7.65 284	13.69 287	6.52 282	31.86 288	6.30 283	10.00 288	7.86 285	5.54 284	5.57 284	24.82 290	10.77 284	31.09 291	10.74 280

LRCNet_RVC	19.16 289	27.96 290	9.75 286	30.25 290	27.88 291	31.68 291	26.10 290	20.49 292	8.68 285	28.66 292	28.73 291	30.64 288	23.65 283	32.48 292	8.43 284	1.88 279	23.05 291	16.90 289	40.24 289	17.44 291	6.93 283	3.35 280	35.23 292	25.28 291	1.49 248	1.01 229	5.96 281	3.25 262

CasAABBNet	34.41 291	30.51 291	42.45 295	17.22 288	16.57 290	25.84 290	16.81 288	19.09 291	28.74 291	16.65 290	18.06 288	20.17 286	26.39 285	7.50 289	34.38 290	35.87 290	36.10 292	39.70 292	26.18 287	29.35 292	48.14 295	54.75 295	12.73 291	28.31 292	61.71 294	77.35 295	71.94 295	86.51 295

HaxPig	36.95 292	39.38 292	36.02 292	37.94 292	42.14 292	37.82 293	41.49 292	37.89 293	39.02 292	47.01 293	48.90 293	44.27 290	35.80 287	36.82 293	38.89 292	36.75 292	45.48 293	48.70 293	40.83 290	39.66 293	36.10 292	30.92 292	47.77 294	39.68 293	18.58 286	16.85 286	13.59 285	19.32 284

AVERAGE_ROB	39.07 293	42.10 293	39.04 293	43.37 293	44.15 294	43.08 294	43.88 293	43.21 294	40.00 293	47.62 294	48.04 292	44.84 291	39.97 289	43.46 295	38.33 291	36.44 291	46.53 294	49.04 294	41.84 291	40.32 294	39.63 293	34.70 293	46.76 293	39.74 294	24.66 289	16.71 285	19.73 287	17.80 282

MEDIAN_ROB	40.90 294	43.34 294	39.72 294	44.06 294	45.29 295	43.61 295	44.70 294	43.97 295	40.60 294	50.37 295	51.53 294	46.75 292	40.36 290	41.80 294	40.48 293	38.16 293	48.55 295	51.45 295	44.21 293	42.99 295	40.94 294	34.86 294	48.85 295	41.17 295	25.23 291	24.02 289	21.83 289	25.36 287

DLNR_Zeroshot_test	15.27 286	56.75 295	0.73 228	77.82 295	0.28 124	0.40 143	71.42 295	0.57 176	0.22 76	0.55 176	0.36 100	0.58 150	0.18 63	4.39 285	79.54 295	81.74 295	15.51 288	11.63 284	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

Low-res two-view benchmark