Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 8	0.10 4	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.07 2	0.05 2	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.05 3	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.03 1	0.03 3	0.06 5	0.03 2	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.10 3	0.10 4	0.07 3	0.07 4	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.06 3	0.02 2	0.03 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.05 3

RAFT	0.07 4	0.04 3	0.06 7	0.05 6	0.03 5	0.06 9	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 10	0.08 7	0.05 8	0.02 2	0.10 3	0.08 2	0.08 4	0.06 3	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.09 13	0.02 2	0.04 4	0.13 25	0.14 34	0.16 26	0.15 36

StereoIM	0.10 12	0.07 6	0.07 12	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 16	0.07 10	0.13 22	0.06 14	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.15 23	0.12 23	0.15 22	0.07 7	0.16 24	0.13 26	0.03 4	0.06 10	0.14 33	0.20 91	0.16 26	0.19 63

StereoVision	0.07 4	0.05 5	0.05 5	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 55	0.05 3	0.06 4	0.05 4	0.06 14	0.02 2	0.13 10	0.13 17	0.09 5	0.07 4	0.10 7	0.08 15	0.08 3	0.07 5	0.03 4	0.05 6	0.11 13	0.10 12	0.13 18	0.13 21

AEACV	0.07 4	0.08 12	0.04 3	0.05 6	0.05 8	0.04 3	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.05 3	0.06 5	0.03 3	0.03 6	0.17 25	0.13 17	0.09 5	0.08 7	0.12 13	0.07 7	0.10 9	0.10 16	0.03 4	0.04 4	0.08 4	0.12 19	0.07 3	0.05 3

ProNet	0.04 1	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.04 7	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.07 1	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

RAFT + AFF	0.14 33	0.07 6	0.05 5	0.08 26	0.05 8	0.07 15	0.04 7	0.11 16	0.08 18	0.14 23	0.07 10	0.15 32	0.04 5	0.03 6	1.54 221	0.11 7	0.14 19	0.07 4	0.14 20	0.06 4	0.14 18	0.08 8	0.03 4	0.05 6	0.10 10	0.07 3	0.07 3	0.07 5

test croco	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.06 12	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.16 24	0.06 4	0.11 15	0.04 5	0.04 11	0.16 20	0.16 42	0.16 26	0.12 23	0.15 22	0.08 15	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.07 16	0.12 22	0.12 19	0.12 16	0.14 30

MIF-Stereo (partial)	0.10 12	0.09 17	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.12 18	0.09 27	0.12 21	0.07 10	0.09 11	0.07 22	0.05 14	0.18 28	0.15 31	0.16 26	0.13 35	0.14 20	0.08 15	0.16 24	0.10 16	0.04 9	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.16 26	0.13 21

MIM_Stereo	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.08 26	0.07 20	0.09 36	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.19 44	0.08 15	0.11 15	0.05 8	0.05 14	0.16 20	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.20 44	0.10 29	0.18 40	0.15 33	0.04 9	0.07 16	0.11 13	0.10 12	0.15 21	0.10 12

anonymousdsp	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.06 12	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.06 7	0.11 16	0.10 28	0.08 7	0.04 5	0.05 14	0.13 10	0.12 15	0.11 10	0.09 8	0.13 19	0.08 15	0.14 18	0.15 33	0.04 9	0.05 6	0.08 4	0.07 3	0.11 10	0.07 5

TestStereo1	0.14 33	0.12 51	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 41	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 131	0.05 14	0.23 74	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 37	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 67	0.17 63	0.26 95	0.20 68

TESTraft	0.13 30	0.11 39	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.07 41	0.15 29	0.11 55	0.16 24	0.10 28	0.14 25	0.16 120	0.05 14	0.24 89	0.17 50	0.15 23	0.12 23	0.18 32	0.10 29	0.18 40	0.22 69	0.04 9	0.08 25	0.17 55	0.17 63	0.23 67	0.19 63

RAFT_CTSACE	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 28	0.12 18	0.07 14	0.18 38	0.06 4	0.14 25	0.12 78	0.05 14	0.13 10	0.13 17	0.14 19	0.09 8	0.12 13	0.07 7	0.16 24	0.18 49	0.04 9	0.07 16	0.14 33	0.14 34	0.19 41	0.14 30

RAFT+CT+SA	0.12 25	0.10 26	0.09 37	0.08 26	0.06 14	0.07 15	0.06 28	0.19 54	0.09 27	0.16 24	0.08 15	0.18 51	0.16 120	0.05 14	0.17 25	0.17 50	0.12 14	0.10 14	0.17 29	0.09 22	0.17 30	0.23 72	0.04 9	0.08 25	0.15 41	0.14 34	0.18 35	0.17 44

test_5	0.11 20	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.05 8	0.07 15	0.05 19	0.16 35	0.07 14	0.11 16	0.09 19	0.15 32	0.15 114	0.03 6	0.15 17	0.15 31	0.11 10	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.13 15	0.15 33	0.04 9	0.09 47	0.13 25	0.14 34	0.19 41	0.18 50

SA-5K	0.14 33	0.12 51	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 41	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 131	0.05 14	0.23 74	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 37	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 67	0.17 63	0.26 95	0.20 68

test_4	0.14 33	0.09 17	0.10 47	0.07 14	0.07 20	0.05 6	0.05 19	0.17 38	0.11 55	0.24 87	0.08 15	0.15 32	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 68	0.18 43	0.12 23	0.17 29	0.11 38	0.23 83	0.27 94	0.04 9	0.09 47	0.14 33	0.20 91	0.26 95	0.23 92

iRaftStereo_RVC	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.05 6	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.10 13	0.09 19	0.10 12	0.05 8	0.04 11	0.11 5	0.11 7	0.13 17	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.05 6	0.10 10	0.09 7	0.11 10	0.08 7

AFF-stereo	0.10 12	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.08 22	0.04 7	0.17 38	0.08 18	0.21 52	0.08 15	0.13 22	0.05 8	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.12 14	0.09 8	0.20 44	0.07 7	0.14 18	0.11 18	0.04 9	0.06 10	0.13 25	0.12 19	0.18 35	0.11 14

LL-Strereo2	0.12 25	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.06 9	0.04 7	0.15 29	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.13 22	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.18 43	0.11 18	0.20 44	0.10 29	0.20 54	0.28 102	0.05 22	0.07 16	0.12 22	0.13 27	0.15 21	0.10 12

4D-IteraStereo	0.14 33	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.21 65	0.12 71	0.26 103	0.12 45	0.20 63	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 68	0.20 60	0.15 60	0.22 63	0.12 45	0.27 103	0.29 107	0.05 22	0.08 25	0.14 33	0.14 34	0.19 41	0.13 21

SA	0.15 42	0.13 68	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.11 54	0.06 28	0.21 65	0.10 38	0.23 68	0.09 19	0.23 89	0.07 22	0.07 31	0.19 32	0.18 68	0.18 43	0.15 60	0.24 76	0.12 45	0.20 54	0.26 89	0.05 22	0.09 47	0.20 82	0.20 91	0.27 110	0.23 92

GMOStereo	0.16 55	0.12 51	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.10 28	0.21 75	0.13 92	0.08 39	0.20 41	0.18 68	0.21 74	0.14 44	0.23 69	0.13 59	0.26 95	0.36 132	0.05 22	0.08 25	0.22 95	0.19 82	0.24 77	0.18 50

error version	0.16 55	0.12 51	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.10 28	0.21 75	0.13 92	0.08 39	0.20 41	0.18 68	0.21 74	0.14 44	0.23 69	0.13 59	0.26 95	0.36 132	0.05 22	0.08 25	0.22 95	0.19 82	0.24 77	0.18 50

test-v	0.16 55	0.12 51	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.10 28	0.21 75	0.13 92	0.08 39	0.20 41	0.18 68	0.21 74	0.14 44	0.23 69	0.13 59	0.26 95	0.36 132	0.05 22	0.08 25	0.22 95	0.19 82	0.24 77	0.18 50

test-2	0.16 55	0.12 51	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.10 28	0.21 75	0.13 92	0.08 39	0.20 41	0.18 68	0.21 74	0.14 44	0.23 69	0.13 59	0.26 95	0.36 132	0.05 22	0.08 25	0.22 95	0.19 82	0.24 77	0.18 50

raft+_RVC	0.12 25	0.10 26	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.09 36	0.06 28	0.18 46	0.09 27	0.22 59	0.12 45	0.15 32	0.07 22	0.06 25	0.16 20	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.20 44	0.09 22	0.19 47	0.17 44	0.05 22	0.07 16	0.14 33	0.13 27	0.16 26	0.13 21

ARAFT	0.12 25	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.04 7	0.14 26	0.08 18	0.21 52	0.10 28	0.17 45	0.05 8	0.05 14	0.18 28	0.14 21	0.18 43	0.15 60	0.20 44	0.08 15	0.20 54	0.18 49	0.05 22	0.06 10	0.14 33	0.11 15	0.18 35	0.13 21

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 25	0.11 39	0.09 37	0.08 26	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.21 65	0.09 27	0.23 68	0.09 19	0.18 51	0.06 14	0.05 14	0.16 20	0.14 21	0.14 19	0.09 8	0.21 55	0.08 15	0.17 30	0.13 26	0.05 22	0.08 25	0.17 55	0.13 27	0.20 52	0.14 30

delet	0.08 8	0.08 12	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.06 28	0.07 5	0.06 7	0.09 11	0.07 10	0.11 15	0.06 14	0.06 25	0.12 8	0.10 4	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.09 22	0.09 8	0.07 5	0.05 22	0.06 10	0.09 7	0.09 7	0.10 7	0.08 7

TDLM	0.07 4	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.05 19	0.07 5	0.06 7	0.06 5	0.10 28	0.08 7	0.06 14	0.05 14	0.09 2	0.09 3	0.09 5	0.09 8	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.06 3	0.05 22	0.07 16	0.08 4	0.07 3	0.08 6	0.08 7

raft_robust	0.18 73	0.13 68	0.10 47	0.14 82	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.25 113	0.12 71	0.30 143	0.10 28	0.24 96	0.14 108	0.10 74	0.24 89	0.21 105	0.21 74	0.17 83	0.34 120	0.14 74	0.27 103	0.31 116	0.06 34	0.10 71	0.22 95	0.21 100	0.24 77	0.21 75

Sa-1000	0.17 67	0.13 68	0.09 37	0.09 31	0.09 41	0.11 54	0.05 19	0.22 72	0.11 55	0.24 87	0.11 40	0.24 96	0.09 39	0.10 74	0.22 65	0.18 68	0.21 74	0.17 83	0.28 98	0.12 45	0.25 90	0.33 122	0.06 34	0.09 47	0.24 124	0.20 91	0.26 95	0.22 83

CIPLG	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 63	0.10 46	0.12 105	0.23 74	0.17 50	0.21 74	0.14 44	0.21 55	0.13 59	0.22 71	0.28 102	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 57	0.13 21

IPLG	0.22 109	0.12 51	0.11 68	0.10 40	0.10 53	0.10 40	0.07 41	0.22 72	0.09 27	0.24 87	0.15 67	0.21 75	0.09 39	0.11 84	1.93 239	0.18 68	0.21 74	0.16 74	0.24 76	0.14 74	0.20 54	0.32 119	0.06 34	0.10 71	0.18 67	0.18 76	0.24 77	0.14 30

IPLGR_C	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 63	0.10 46	0.12 105	0.21 52	0.17 50	0.21 74	0.14 44	0.21 55	0.13 59	0.22 71	0.28 102	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 57	0.14 30

AASNet	0.10 12	0.10 26	0.07 12	0.10 40	0.10 53	0.11 54	0.08 59	0.11 16	0.06 7	0.10 13	0.11 40	0.10 12	0.06 14	0.07 31	0.14 13	0.11 7	0.13 17	0.11 18	0.11 9	0.09 22	0.11 11	0.12 22	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.10 12	0.10 7	0.08 7

test-3	0.18 73	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 75	0.10 40	0.07 41	0.25 113	0.10 38	0.27 112	0.11 40	0.29 135	0.11 66	0.08 39	0.23 74	0.19 86	0.23 100	0.15 60	0.47 150	0.15 88	0.33 119	0.46 164	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 87	0.23 92

test_1	0.18 73	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 75	0.10 40	0.07 41	0.25 113	0.10 38	0.27 112	0.11 40	0.29 135	0.11 66	0.08 39	0.23 74	0.19 86	0.23 100	0.15 60	0.47 150	0.15 88	0.33 119	0.46 164	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 87	0.23 92

ACRE	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.09 27	0.23 68	0.15 67	0.20 63	0.10 46	0.12 105	0.21 52	0.17 50	0.21 74	0.14 44	0.21 55	0.13 59	0.22 71	0.27 94	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 57	0.13 21

test_3	0.19 84	0.12 51	0.11 68	0.11 55	0.12 75	0.10 40	0.07 41	0.25 113	0.12 71	0.28 125	0.12 45	0.31 153	0.14 108	0.08 39	0.25 100	0.20 94	0.23 100	0.15 60	0.47 150	0.16 102	0.35 134	0.46 164	0.06 34	0.11 81	0.19 72	0.19 82	0.27 110	0.25 112

rafts_anoy	0.14 33	0.14 84	0.11 68	0.11 55	0.11 63	0.10 40	0.07 41	0.21 65	0.08 18	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.07 22	0.06 25	0.20 41	0.17 50	0.20 60	0.17 83	0.22 63	0.12 45	0.21 62	0.18 49	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.15 21	0.17 44

MMNet	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.10 40	0.08 31	0.09 36	0.06 28	0.10 11	0.08 18	0.08 9	0.09 19	0.12 18	0.06 14	0.08 39	0.22 65	0.11 7	0.12 14	0.11 18	0.12 13	0.09 22	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.10 10	0.11 15	0.13 18	0.12 17

CVANet_RVC	0.10 12	0.12 51	0.11 68	0.13 72	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.12 18	0.08 18	0.09 11	0.14 60	0.10 12	0.07 22	0.07 31	0.11 5	0.11 7	0.11 10	0.11 18	0.11 9	0.08 15	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.12 17

AE-Stereo	0.20 93	0.14 84	0.13 96	0.16 107	0.12 75	0.12 67	0.09 73	0.23 81	0.15 113	0.28 125	0.12 45	0.29 135	0.13 92	0.09 57	0.21 52	0.25 143	0.28 153	0.19 124	0.28 98	0.19 117	0.35 134	0.42 153	0.07 47	0.14 121	0.22 95	0.24 119	0.26 95	0.21 75

MIF-Stereo	0.11 20	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.06 4	0.12 18	0.12 78	0.08 39	0.18 28	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.19 37	0.09 22	0.17 30	0.12 22	0.07 47	0.06 10	0.12 22	0.19 82	0.10 7	0.13 21

CASnet	0.15 42	0.12 51	0.08 23	0.10 40	0.11 63	0.14 83	0.06 28	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.15 67	0.23 89	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.15 31	0.20 60	0.11 18	0.26 83	0.11 38	0.34 126	0.19 57	0.07 47	0.08 25	0.16 45	0.12 19	0.20 52	0.17 44
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.14 33	0.11 39	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.17 38	0.10 38	0.17 31	0.16 77	0.15 32	0.10 46	0.10 74	0.20 41	0.18 68	0.17 33	0.14 44	0.19 37	0.11 38	0.22 71	0.23 72	0.07 47	0.08 25	0.17 55	0.16 56	0.17 32	0.23 92

anonymousdsp2	0.13 30	0.12 51	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.18 46	0.08 18	0.20 48	0.16 77	0.15 32	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.23 69	0.11 38	0.19 47	0.21 64	0.07 47	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.18 35	0.12 17

EGLCR-Stereo	0.20 93	0.12 51	0.10 47	0.11 55	0.11 63	0.13 76	0.06 28	0.23 81	0.11 55	0.27 112	0.09 19	0.24 96	0.09 39	0.09 57	0.18 28	0.21 105	0.24 111	0.16 74	0.29 106	0.12 45	0.36 139	0.46 164	0.07 47	0.09 47	0.15 41	0.25 130	0.93 227	0.25 112

MIPNet	0.21 104	0.14 84	0.11 68	0.11 55	0.12 75	0.12 67	0.08 59	0.24 97	0.10 38	0.27 112	0.24 135	0.22 85	0.14 108	0.11 84	0.94 202	0.20 94	0.23 100	0.17 83	0.31 111	0.20 124	0.21 62	0.35 131	0.07 47	0.11 81	0.23 112	0.23 114	0.27 110	0.21 75

IPLGR	0.26 140	0.16 108	0.13 96	0.15 97	0.15 116	0.12 67	0.09 73	0.24 97	0.13 90	0.28 125	0.25 137	0.23 89	0.12 78	0.11 84	1.91 238	0.20 94	0.22 91	0.18 113	0.34 120	0.20 124	0.25 90	0.33 122	0.07 47	0.12 96	0.23 112	0.23 114	0.28 118	0.21 75

AnonymousM	0.19 84	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.20 56	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.16 41	0.07 22	0.09 57	0.23 74	0.23 128	0.23 100	0.14 44	0.20 44	0.15 88	0.32 116	0.26 89	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.17 63	0.54 196	0.97 214

CREStereo++_RVC	0.18 73	0.12 51	0.10 47	0.11 55	0.12 75	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.13 54	0.22 85	0.19 149	0.10 74	0.22 65	0.22 118	0.24 111	0.12 23	0.22 63	0.11 38	0.34 126	0.25 84	0.07 47	0.09 47	0.19 72	0.15 43	0.62 208	0.23 92
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
RALCasStereoNet	0.15 42	0.14 84	0.10 47	0.13 72	0.11 63	0.10 40	0.07 41	0.20 56	0.08 18	0.23 68	0.13 54	0.19 58	0.08 31	0.07 31	0.20 41	0.18 68	0.22 91	0.17 83	0.20 44	0.12 45	0.22 71	0.21 64	0.07 47	0.09 47	0.18 67	0.15 43	0.15 21	0.15 36

RALAANet	0.14 33	0.13 68	0.11 68	0.10 40	0.10 53	0.11 54	0.07 41	0.17 38	0.10 38	0.16 24	0.15 67	0.15 32	0.09 39	0.06 25	0.19 32	0.16 42	0.18 43	0.17 83	0.26 83	0.14 74	0.24 86	0.23 72	0.07 47	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.20 52	0.16 40

RASNet	0.15 42	0.14 84	0.14 104	0.13 72	0.11 63	0.12 67	0.10 82	0.24 97	0.12 71	0.22 59	0.14 60	0.18 51	0.12 78	0.09 57	0.16 20	0.18 68	0.19 53	0.13 35	0.16 24	0.10 29	0.22 71	0.16 39	0.07 47	0.14 121	0.16 45	0.16 56	0.26 95	0.22 83

AANet_RVC	0.09 11	0.08 12	0.08 23	0.07 14	0.09 41	0.06 9	0.06 28	0.09 9	0.09 27	0.08 9	0.09 19	0.08 7	0.07 22	0.06 25	0.14 13	0.11 7	0.11 10	0.12 23	0.11 9	0.10 29	0.10 9	0.09 13	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.12 19	0.12 16	0.14 30

PDISCO_ROB	0.17 67	0.16 108	0.16 126	0.14 82	0.12 75	0.13 76	0.11 92	0.15 29	0.12 71	0.16 24	0.16 77	0.12 18	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.20 94	0.19 53	0.23 163	0.18 32	0.15 88	0.22 71	0.23 72	0.07 47	0.11 81	0.21 89	0.24 119	0.39 163	0.23 92

LoS_RVC	0.16 55	0.13 68	0.10 47	0.07 14	0.09 41	0.08 22	0.06 28	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 66	0.09 57	0.21 52	0.22 118	0.17 33	0.16 74	0.24 76	0.12 45	0.33 119	0.31 116	0.08 62	0.09 47	0.20 82	0.15 43	0.16 26	0.20 68

tt_ll	0.16 55	0.13 68	0.10 47	0.07 14	0.09 41	0.08 22	0.06 28	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 66	0.09 57	0.21 52	0.22 118	0.17 33	0.16 74	0.24 76	0.12 45	0.33 119	0.31 116	0.08 62	0.09 47	0.20 82	0.15 43	0.16 26	0.20 68

iinet-f	0.17 67	0.14 84	0.10 47	0.12 66	0.09 41	0.14 83	0.09 73	0.15 29	0.10 38	0.23 68	0.25 137	0.18 51	0.15 114	0.08 39	0.33 130	0.19 86	0.20 60	0.13 35	0.36 131	0.16 102	0.20 54	0.21 64	0.08 62	0.09 47	0.17 55	0.14 34	0.25 87	0.17 44

s12784h	0.22 109	0.16 108	0.13 96	0.19 133	0.14 103	0.12 67	0.08 59	0.24 97	0.11 55	0.29 140	0.16 77	0.27 119	0.15 114	0.10 74	0.22 65	0.26 151	0.26 131	0.13 35	0.29 106	0.12 45	0.50 181	0.30 111	0.08 62	0.10 71	0.24 124	0.21 100	0.65 213	0.47 175

raftrobust	0.15 42	0.12 51	0.11 68	0.11 55	0.10 53	0.08 22	0.06 28	0.22 72	0.09 27	0.27 112	0.13 54	0.19 58	0.08 31	0.08 39	0.21 52	0.18 68	0.21 74	0.15 60	0.28 98	0.13 59	0.25 90	0.23 72	0.08 62	0.08 25	0.19 72	0.17 63	0.17 32	0.16 40

sAnonymous2	0.20 93	0.14 84	0.12 84	0.12 66	0.11 63	0.14 83	0.12 105	0.28 152	0.16 124	0.23 68	0.19 96	0.19 58	0.15 114	0.08 39	0.24 89	0.26 151	0.25 122	0.22 151	0.39 134	0.20 124	0.34 126	0.38 140	0.08 62	0.13 112	0.22 95	0.24 119	0.23 67	0.24 105

CroCo_RVC	0.20 93	0.14 84	0.12 84	0.12 66	0.11 63	0.14 83	0.12 105	0.28 152	0.16 124	0.23 68	0.19 96	0.19 58	0.15 114	0.08 39	0.24 89	0.26 151	0.25 122	0.22 151	0.39 134	0.20 124	0.34 126	0.38 140	0.08 62	0.13 112	0.22 95	0.24 119	0.23 67	0.24 105

CREStereo	0.17 67	0.13 68	0.11 68	0.11 55	0.10 53	0.10 40	0.06 28	0.24 97	0.10 38	0.27 112	0.12 45	0.26 110	0.11 66	0.10 74	0.22 65	0.26 151	0.26 131	0.13 35	0.21 55	0.14 74	0.36 139	0.24 79	0.08 62	0.09 47	0.17 55	0.17 63	0.23 67	0.22 83
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA	0.11 20	0.09 17	0.10 47	0.08 26	0.09 41	0.08 22	0.09 73	0.13 22	0.10 38	0.11 16	0.13 54	0.12 18	0.08 31	0.09 57	0.20 41	0.14 21	0.15 23	0.14 44	0.12 13	0.10 29	0.14 18	0.09 13	0.08 62	0.08 25	0.11 13	0.13 27	0.11 10	0.12 17

GANet	0.10 12	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.10 53	0.12 67	0.09 73	0.13 22	0.08 18	0.10 13	0.10 28	0.14 25	0.06 14	0.06 25	0.11 5	0.12 15	0.14 19	0.14 44	0.11 9	0.07 7	0.11 11	0.08 8	0.08 62	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.11 14

CFNet	0.16 55	0.15 101	0.12 84	0.18 123	0.15 116	0.14 83	0.11 92	0.23 81	0.12 71	0.21 52	0.16 77	0.29 135	0.14 108	0.11 84	0.21 52	0.13 17	0.20 60	0.16 74	0.18 32	0.12 45	0.17 30	0.13 26	0.08 62	0.12 96	0.20 82	0.17 63	0.22 63	0.21 75

HITNet	0.14 33	0.11 39	0.10 47	0.11 55	0.10 53	0.10 40	0.07 41	0.18 46	0.11 55	0.24 87	0.13 54	0.18 51	0.10 46	0.09 57	0.20 41	0.14 21	0.17 33	0.14 44	0.16 24	0.10 29	0.20 54	0.22 69	0.08 62	0.09 47	0.15 41	0.14 34	0.24 77	0.18 50
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
MSKI-zero shot	0.26 140	0.13 68	0.10 47	0.14 82	0.14 103	0.15 94	0.11 92	0.28 152	0.13 90	0.30 143	0.35 175	0.28 126	0.11 66	0.12 105	0.29 113	0.37 194	0.28 153	0.17 83	0.58 184	0.26 173	0.57 190	0.55 197	0.09 74	0.11 81	0.25 131	0.41 190	0.32 139	0.42 166

EKT-Stereo	0.33 167	0.17 120	0.13 96	0.20 138	0.17 130	0.22 150	0.25 167	0.27 142	0.14 103	0.30 143	0.26 146	0.27 119	0.13 92	0.13 121	1.64 228	0.53 214	0.29 161	0.25 176	0.46 148	0.30 193	0.82 229	0.54 195	0.09 74	0.12 96	0.30 167	0.25 130	0.31 136	0.25 112

DLNR_Zeroshot_test	9.91 264	28.72 274	0.20 157	46.90 275	0.13 87	0.20 131	45.01 275	0.29 162	0.11 55	0.38 194	0.19 96	0.33 157	0.10 46	1.29 233	61.34 275	71.85 275	3.99 260	2.49 260	1.36 211	0.22 144	0.65 208	0.41 151	0.09 74	0.13 112	0.26 135	0.24 119	0.29 122	0.33 144

RAFT-Test	0.24 127	0.13 68	0.11 68	0.16 107	0.14 103	0.18 117	0.11 92	0.27 142	0.14 103	0.32 157	0.26 146	0.26 110	0.12 78	0.14 130	0.24 89	0.35 183	0.27 142	0.18 113	0.56 179	0.24 159	0.58 194	0.49 179	0.09 74	0.11 81	0.27 146	0.29 158	0.27 110	0.35 148

LoS	0.22 109	0.15 101	0.11 68	0.13 72	0.14 103	0.12 67	0.08 59	0.60 219	0.11 55	0.37 190	0.38 184	0.36 163	0.13 92	0.11 84	0.23 74	0.25 143	0.26 131	0.15 60	0.26 83	0.15 88	0.42 157	0.33 122	0.09 74	0.09 47	0.25 131	0.19 82	0.25 87	0.28 129

CES	0.18 73	0.10 26	0.10 47	0.09 31	0.11 63	0.10 40	0.05 19	0.42 197	0.10 38	0.20 48	0.27 152	0.23 89	0.10 46	0.12 105	0.26 104	0.23 128	0.25 122	0.15 60	0.20 44	0.13 59	0.45 164	0.26 89	0.09 74	0.08 25	0.19 72	0.15 43	0.19 41	0.24 105

IER	0.15 42	0.11 39	0.10 47	0.12 66	0.10 53	0.12 67	0.08 59	0.17 38	0.10 38	0.18 38	0.17 87	0.20 63	0.10 46	0.11 84	0.47 158	0.15 31	0.18 43	0.14 44	0.16 24	0.11 38	0.16 24	0.12 22	0.09 74	0.09 47	0.14 33	0.16 56	0.19 41	0.18 50

dd	0.19 84	0.17 120	0.10 47	0.34 187	0.12 75	0.24 160	0.11 92	0.21 65	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.37 165	0.10 46	0.09 57	0.37 141	0.17 50	0.28 153	0.14 44	0.35 127	0.14 74	0.19 47	0.14 30	0.09 74	0.13 112	0.21 89	0.15 43	0.26 95	0.21 75

GLC_STEREO	0.18 73	0.15 101	0.16 126	0.15 97	0.14 103	0.14 83	0.11 92	0.26 126	0.10 38	0.28 125	0.18 91	0.20 63	0.10 46	0.11 84	0.19 32	0.19 86	0.28 153	0.15 60	0.24 76	0.14 74	0.37 142	0.23 72	0.09 74	0.10 71	0.19 72	0.13 27	0.30 129	0.18 50

TRStereo	0.34 169	0.16 108	0.21 166	0.16 107	0.12 75	0.34 190	0.17 130	0.27 142	0.11 55	0.35 180	0.18 91	0.34 160	0.09 39	0.12 105	0.26 104	0.36 190	0.25 122	0.17 83	0.44 143	0.25 165	0.42 157	0.47 170	0.09 74	0.09 47	0.26 135	2.80 258	0.49 186	0.33 144

cross-raft	0.24 127	0.14 84	0.12 84	0.13 72	0.13 87	0.17 112	0.10 82	0.27 142	0.15 113	0.30 143	0.19 96	0.28 126	0.10 46	0.12 105	0.26 104	0.34 178	0.27 142	0.17 83	0.57 182	0.25 165	0.62 201	0.51 185	0.09 74	0.11 81	0.29 160	0.27 148	0.26 95	0.31 140

TestStereo	0.17 67	0.17 120	0.14 104	0.15 97	0.11 63	0.15 94	0.11 92	0.25 113	0.13 90	0.30 143	0.15 67	0.25 104	0.11 66	0.08 39	0.19 32	0.14 21	0.23 100	0.13 35	0.27 91	0.13 59	0.27 103	0.15 33	0.09 74	0.14 121	0.21 89	0.15 43	0.21 57	0.19 63

Anonymous	0.23 119	0.15 101	0.14 104	0.13 72	0.13 87	0.15 94	0.10 82	0.26 126	0.15 113	0.24 87	0.17 87	0.23 89	0.23 163	0.09 57	0.29 113	0.33 175	0.28 153	0.25 176	0.46 148	0.22 144	0.48 173	0.48 173	0.09 74	0.14 121	0.27 146	0.24 119	0.31 136	0.23 92

GMStereo	0.16 55	0.16 108	0.09 37	0.14 82	0.13 87	0.15 94	0.11 92	0.22 72	0.12 71	0.19 44	0.15 67	0.25 104	0.13 92	0.09 57	0.17 25	0.14 21	0.21 74	0.13 35	0.26 83	0.15 88	0.20 54	0.12 22	0.09 74	0.11 81	0.18 67	0.15 43	0.23 67	0.15 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.13 30	0.11 39	0.12 84	0.12 66	0.11 63	0.13 76	0.10 82	0.15 29	0.12 71	0.17 31	0.13 54	0.15 32	0.09 39	0.11 84	0.23 74	0.15 31	0.17 33	0.15 60	0.16 24	0.11 38	0.13 15	0.11 18	0.09 74	0.09 47	0.13 25	0.13 27	0.19 41	0.13 21

PMTNet	0.18 73	0.15 101	0.11 68	0.14 82	0.11 63	0.09 36	0.09 73	0.22 72	0.10 38	0.29 140	0.11 40	0.25 104	0.08 31	0.09 57	0.24 89	0.27 157	0.24 111	0.13 35	0.28 98	0.13 59	0.35 134	0.24 79	0.09 74	0.08 25	0.22 95	0.17 63	0.23 67	0.25 112

CFNet_RVC	0.18 73	0.18 134	0.15 115	0.18 123	0.16 122	0.18 117	0.12 105	0.21 65	0.13 90	0.23 68	0.20 105	0.24 96	0.12 78	0.12 105	0.22 65	0.19 86	0.23 100	0.17 83	0.26 83	0.15 88	0.24 86	0.19 57	0.09 74	0.13 112	0.22 95	0.20 91	0.25 87	0.23 92

DISCO	0.16 55	0.15 101	0.11 68	0.14 82	0.13 87	0.16 102	0.14 116	0.15 29	0.13 90	0.21 52	0.17 87	0.16 41	0.10 46	0.10 74	0.25 100	0.16 42	0.20 60	0.15 60	0.23 69	0.14 74	0.17 30	0.18 49	0.09 74	0.11 81	0.17 55	0.16 56	0.21 57	0.16 40

iResNet_ROB	0.17 67	0.14 84	0.12 84	0.15 97	0.11 63	0.15 94	0.11 92	0.25 113	0.12 71	0.25 97	0.16 77	0.19 58	0.21 156	0.09 57	0.25 100	0.16 42	0.22 91	0.16 74	0.29 106	0.12 45	0.23 83	0.16 39	0.09 74	0.12 96	0.20 82	0.17 63	0.26 95	0.21 75

Any-RAFT	0.24 127	0.13 68	0.16 126	0.16 107	0.13 87	0.15 94	0.10 82	0.25 113	0.14 103	0.28 125	0.35 175	0.28 126	0.11 66	0.12 105	0.22 65	0.25 143	0.28 153	0.17 83	0.50 165	0.16 102	0.63 203	0.40 148	0.10 93	0.10 71	0.28 154	0.29 158	0.26 95	0.42 166

test-1	0.27 146	0.10 26	0.12 84	0.14 82	0.13 87	0.25 164	0.18 132	0.29 162	0.17 132	0.37 190	0.42 192	0.30 148	0.16 120	0.14 130	0.29 113	0.36 190	0.27 142	0.20 135	0.52 170	0.25 165	0.57 190	0.66 215	0.10 93	0.13 112	0.28 154	0.29 158	0.30 129	0.36 150

LMCR-Stereo	0.18 73	0.14 84	0.11 68	0.13 72	0.12 75	0.15 94	0.10 82	0.22 72	0.13 90	0.23 68	0.18 91	0.24 96	0.17 131	0.12 105	0.21 52	0.19 86	0.26 131	0.18 113	0.33 115	0.19 117	0.26 95	0.25 84	0.10 93	0.12 96	0.19 72	0.18 76	0.24 77	0.23 92

sCroCo_RVC	0.22 109	0.13 68	0.11 68	0.11 55	0.10 53	0.14 83	0.09 73	0.24 97	0.19 139	0.24 87	0.16 77	0.20 63	0.20 153	0.08 39	0.26 104	0.36 190	0.29 161	0.22 151	0.35 127	0.21 135	0.48 173	0.53 192	0.10 93	0.15 134	0.23 112	0.21 100	0.28 118	0.23 92

XX-Stereo	2.24 250	0.10 26	0.10 47	0.17 116	0.10 53	0.21 141	0.11 92	0.25 113	0.12 71	0.36 184	0.53 210	0.29 135	0.10 46	0.11 84	0.24 89	0.35 183	0.27 142	0.18 113	0.47 150	0.18 114	0.41 153	0.37 138	0.10 93	0.10 71	54.05 272	0.25 130	0.34 149	0.51 177

EAI-Stereo	0.28 150	0.13 68	0.12 84	0.18 123	0.16 122	0.66 216	0.20 144	0.27 142	0.18 137	0.27 112	0.27 152	0.29 135	0.10 46	0.11 84	0.35 138	0.32 172	0.26 131	0.20 135	0.65 189	0.22 144	0.44 163	0.44 160	0.10 93	0.14 121	0.28 154	0.31 169	0.39 163	0.42 166

UNet	0.15 42	0.13 68	0.13 96	0.14 82	0.12 75	0.14 83	0.10 82	0.20 56	0.12 71	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.12 78	0.13 121	0.21 52	0.15 31	0.20 60	0.17 83	0.18 32	0.13 59	0.17 30	0.14 30	0.10 93	0.12 96	0.15 41	0.17 63	0.20 52	0.17 44

HGLStereo	0.15 42	0.14 84	0.12 84	0.13 72	0.13 87	0.13 76	0.08 59	0.18 46	0.11 55	0.22 59	0.22 122	0.14 25	0.09 39	0.11 84	0.24 89	0.17 50	0.21 74	0.17 83	0.20 44	0.14 74	0.18 40	0.16 39	0.10 93	0.11 81	0.17 55	0.16 56	0.17 32	0.15 36

DMCA-RVC	0.16 55	0.12 51	0.15 115	0.12 66	0.13 87	0.11 54	0.13 109	0.17 38	0.16 124	0.18 38	0.21 114	0.20 63	0.10 46	0.10 74	0.36 139	0.17 50	0.18 43	0.17 83	0.16 24	0.14 74	0.18 40	0.15 33	0.10 93	0.12 96	0.14 33	0.13 27	0.18 35	0.18 50

BEATNet_4x	0.19 84	0.14 84	0.12 84	0.13 72	0.13 87	0.12 67	0.10 82	0.20 56	0.14 103	0.27 112	0.14 60	0.21 75	0.13 92	0.11 84	0.32 126	0.20 94	0.22 91	0.22 151	0.20 44	0.12 45	0.31 113	0.41 151	0.10 93	0.12 96	0.17 55	0.16 56	0.26 95	0.23 92

R-Stereo Train	0.23 119	0.13 68	0.13 96	0.15 97	0.13 87	0.18 117	0.07 41	0.24 97	0.15 113	0.32 157	0.25 137	0.27 119	0.13 92	0.14 130	0.21 52	0.28 160	0.30 168	0.20 135	0.47 150	0.20 124	0.47 169	0.50 181	0.10 93	0.12 96	0.23 112	0.26 143	0.23 67	0.28 129

RAFT-Stereo	0.23 119	0.13 68	0.13 96	0.15 97	0.13 87	0.18 117	0.07 41	0.24 97	0.15 113	0.32 157	0.25 137	0.27 119	0.13 92	0.14 130	0.21 52	0.28 160	0.30 168	0.20 135	0.47 150	0.20 124	0.47 169	0.50 181	0.10 93	0.12 96	0.23 112	0.26 143	0.23 67	0.28 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.25 133	0.14 84	0.11 68	0.13 72	0.14 103	0.16 102	0.11 92	0.26 126	0.14 103	0.31 150	0.17 87	0.26 110	0.29 177	0.14 130	0.24 89	0.35 183	0.28 153	0.18 113	0.54 175	0.28 181	0.58 194	0.60 207	0.10 93	0.11 81	0.26 135	0.25 130	0.26 95	0.30 137

HSM	0.20 93	0.17 120	0.14 104	0.18 123	0.17 130	0.15 94	0.13 109	0.26 126	0.14 103	0.26 103	0.22 122	0.24 96	0.17 131	0.11 84	0.33 130	0.17 50	0.26 131	0.16 74	0.27 91	0.17 110	0.27 103	0.19 57	0.10 93	0.13 112	0.22 95	0.22 108	0.27 110	0.24 105

DN-CSS_ROB	0.18 73	0.14 84	0.16 126	0.14 82	0.14 103	0.11 54	0.09 73	0.25 113	0.13 90	0.27 112	0.26 146	0.25 104	0.17 131	0.09 57	0.19 32	0.16 42	0.19 53	0.15 60	0.41 138	0.13 59	0.24 86	0.18 49	0.10 93	0.14 121	0.17 55	0.15 43	0.22 63	0.18 50

MyStereo04	0.22 109	0.18 134	0.17 138	0.14 82	0.14 103	0.13 76	0.10 82	0.28 152	0.21 145	0.31 150	0.20 105	0.29 135	0.13 92	0.08 39	0.27 109	0.22 118	0.22 91	0.18 113	0.54 175	0.21 135	0.34 126	0.26 89	0.11 108	0.16 141	0.27 146	0.23 114	0.30 129	0.22 83

MyStereo	0.23 119	0.19 147	0.18 145	0.16 107	0.15 116	0.13 76	0.11 92	0.28 152	0.22 151	0.33 166	0.23 130	0.29 135	0.16 120	0.08 39	0.30 121	0.22 118	0.22 91	0.17 83	0.55 178	0.21 135	0.35 134	0.29 107	0.11 108	0.15 134	0.29 160	0.24 119	0.32 139	0.22 83

IGEV_Zeroshot_test	0.29 151	0.13 68	0.22 172	0.29 172	0.17 130	0.21 141	0.22 155	0.28 152	0.14 103	0.35 180	0.43 195	0.33 157	0.11 66	0.14 130	0.23 74	0.37 194	0.26 131	0.17 83	0.48 158	0.24 159	0.52 184	0.61 210	0.11 108	0.11 81	0.33 178	0.27 148	0.62 208	0.45 172

HH	0.25 133	0.10 26	0.17 138	0.15 97	0.14 103	0.20 131	0.14 116	0.27 142	0.13 90	0.36 184	0.12 45	0.28 126	0.10 46	0.13 121	0.23 74	0.40 198	0.26 131	0.19 124	0.49 160	0.21 135	0.68 213	0.52 188	0.11 108	0.11 81	0.23 112	0.25 130	0.36 154	0.38 158

HanStereo	0.25 133	0.10 26	0.17 138	0.15 97	0.14 103	0.20 131	0.14 116	0.27 142	0.13 90	0.36 184	0.12 45	0.28 126	0.10 46	0.13 121	0.23 74	0.40 198	0.26 131	0.19 124	0.49 160	0.21 135	0.68 213	0.52 188	0.11 108	0.11 81	0.23 112	0.25 130	0.36 154	0.38 158

CASS	0.25 133	0.18 134	0.16 126	0.21 142	0.17 130	0.21 141	0.21 149	0.28 152	0.20 143	0.33 166	0.24 135	0.28 126	0.18 143	0.11 84	0.25 100	0.23 128	0.37 195	0.20 135	0.43 142	0.17 110	0.57 190	0.42 153	0.11 108	0.13 112	0.30 167	0.22 108	0.32 139	0.32 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.53 196	0.11 39	0.19 151	0.16 107	0.14 103	0.16 102	0.10 82	0.29 162	0.13 90	0.34 170	7.32 262	0.30 148	0.13 92	0.12 105	0.21 52	0.37 194	0.27 142	0.17 83	0.44 143	0.23 156	0.43 159	0.54 195	0.11 108	0.12 96	0.34 183	0.43 196	0.71 219	0.44 171

iRaft-Stereo_20w	0.31 160	0.14 84	0.24 180	0.29 172	0.18 139	0.22 150	0.18 132	0.26 126	0.15 113	0.41 206	0.51 208	0.30 148	0.11 66	0.12 105	0.32 126	0.32 172	0.27 142	0.17 83	0.42 141	0.24 159	0.46 167	0.53 192	0.11 108	0.10 71	0.33 178	0.67 220	0.61 206	0.60 182

dad	0.29 151	0.21 156	0.14 104	0.47 200	0.22 159	0.29 179	0.48 206	0.40 191	0.12 71	0.32 157	0.14 60	0.41 174	0.23 163	0.10 74	0.53 170	0.19 86	0.32 175	0.17 83	0.51 166	0.15 88	0.27 103	0.18 49	0.11 108	0.18 159	0.31 173	0.18 76	0.67 215	0.45 172

GEStereo_RVC	0.24 127	0.19 147	0.15 115	0.18 123	0.17 130	0.19 126	0.18 132	0.26 126	0.17 132	0.27 112	0.20 105	0.27 119	0.16 120	0.12 105	0.27 109	0.26 151	0.28 153	0.24 166	0.47 150	0.21 135	0.32 116	0.50 181	0.11 108	0.17 151	0.24 124	0.21 100	0.26 95	0.32 141

HCRNet	0.15 42	0.19 147	0.08 23	0.23 153	0.09 41	0.16 102	0.09 73	0.16 35	0.06 7	0.49 223	0.16 77	0.25 104	0.08 31	0.09 57	0.43 151	0.11 7	0.16 26	0.10 14	0.21 55	0.09 22	0.13 15	0.08 8	0.11 108	0.07 16	0.09 7	0.09 7	0.14 20	0.11 14

APVNet	0.21 104	0.18 134	0.14 104	0.17 116	0.20 148	0.20 131	0.17 130	0.24 97	0.15 113	0.18 38	0.21 114	0.21 75	0.11 66	0.17 155	0.34 136	0.24 135	0.27 142	0.21 145	0.34 120	0.21 135	0.23 83	0.28 102	0.11 108	0.17 151	0.21 89	0.18 76	0.29 122	0.22 83

DSFCA	0.16 55	0.18 134	0.14 104	0.14 82	0.13 87	0.16 102	0.15 123	0.16 35	0.13 90	0.16 24	0.19 96	0.18 51	0.10 46	0.08 39	0.22 65	0.18 68	0.19 53	0.17 83	0.21 55	0.14 74	0.19 47	0.19 57	0.11 108	0.12 96	0.17 55	0.18 76	0.19 41	0.19 63

STTStereo	0.19 84	0.19 147	0.21 166	0.18 123	0.20 148	0.17 112	0.25 167	0.18 46	0.19 139	0.20 48	0.19 96	0.24 96	0.14 108	0.17 155	0.32 126	0.17 50	0.19 53	0.19 124	0.19 37	0.14 74	0.18 40	0.17 44	0.11 108	0.12 96	0.19 72	0.20 91	0.20 52	0.26 121

RTSC	0.27 146	0.16 108	0.16 126	0.16 107	0.17 130	0.18 117	0.19 140	0.23 81	0.21 145	0.25 97	0.25 137	0.20 63	0.18 143	0.14 130	1.57 225	0.23 128	0.30 168	0.19 124	0.39 134	0.18 114	0.30 111	0.32 119	0.11 108	0.17 151	0.21 89	0.22 108	0.31 136	0.43 170

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 73	0.18 134	0.18 145	0.17 116	0.21 153	0.16 102	0.26 175	0.19 54	0.24 162	0.22 59	0.20 105	0.26 110	0.12 78	0.19 164	0.24 89	0.16 42	0.19 53	0.16 74	0.19 37	0.13 59	0.16 24	0.17 44	0.11 108	0.11 81	0.17 55	0.22 108	0.19 41	0.21 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CFNet_pseudo	0.20 93	0.16 108	0.16 126	0.19 133	0.16 122	0.16 102	0.13 109	0.24 97	0.14 103	0.28 125	0.21 114	0.22 85	0.19 149	0.12 105	0.63 176	0.17 50	0.20 60	0.17 83	0.30 110	0.12 45	0.21 62	0.17 44	0.12 124	0.12 96	0.20 82	0.20 91	0.25 87	0.26 121

FINET	0.16 55	0.15 101	0.15 115	0.16 107	0.12 75	0.13 76	0.14 116	0.18 46	0.15 113	0.17 31	0.15 67	0.18 51	0.12 78	0.11 84	0.23 74	0.18 68	0.19 53	0.14 44	0.23 69	0.12 45	0.18 40	0.14 30	0.12 124	0.12 96	0.16 45	0.16 56	0.18 35	0.16 40

psm_up	0.20 93	0.17 120	0.19 151	0.20 138	0.16 122	0.20 131	0.13 109	0.25 113	0.23 157	0.23 68	0.18 91	0.21 75	0.20 153	0.15 142	0.23 74	0.18 68	0.24 111	0.18 113	0.28 98	0.16 102	0.21 62	0.16 39	0.12 124	0.20 163	0.24 124	0.24 119	0.26 95	0.25 112

DeepPrunerF	0.29 151	0.16 108	0.14 104	0.23 153	0.44 209	0.17 112	0.21 149	0.20 56	0.26 171	0.16 24	0.22 122	0.15 32	0.12 78	0.12 105	0.97 204	0.21 105	0.18 43	0.17 83	0.26 83	0.16 102	0.21 62	0.17 44	0.12 124	0.12 96	1.97 256	0.25 130	0.22 63	0.20 68

ADCP+	0.31 160	0.17 120	0.17 138	0.15 97	0.14 103	0.17 112	0.19 140	0.21 65	0.33 187	0.26 103	0.26 146	0.37 165	0.12 78	0.13 121	1.87 237	0.18 68	0.20 60	0.17 83	0.33 115	0.18 114	0.22 71	0.22 69	0.12 124	0.11 81	0.23 112	0.69 221	0.33 145	0.99 216

iResNetv2_ROB	0.20 93	0.14 84	0.11 68	0.17 116	0.13 87	0.17 112	0.11 92	0.26 126	0.12 71	0.26 103	0.20 105	0.27 119	0.19 149	0.10 74	0.42 149	0.16 42	0.20 60	0.15 60	0.35 127	0.15 88	0.33 119	0.18 49	0.12 124	0.14 121	0.20 82	0.17 63	0.30 129	0.19 63

GwcNet-ADL	0.29 151	0.22 158	0.21 166	0.29 172	0.22 159	0.23 154	0.19 140	0.28 152	0.19 139	0.34 170	0.58 215	0.43 177	0.23 163	0.22 175	0.50 166	0.34 178	0.29 161	0.22 151	0.44 143	0.28 181	0.36 139	0.39 145	0.13 130	0.16 141	0.26 135	0.29 158	0.28 118	0.38 158

GANet-ADL	0.26 140	0.18 134	0.15 115	0.20 138	0.19 143	0.22 150	0.16 127	0.26 126	0.16 124	0.34 170	0.36 180	0.29 135	0.16 120	0.21 172	0.42 149	0.29 165	0.31 172	0.19 124	0.48 158	0.28 181	0.38 145	0.48 173	0.13 130	0.14 121	0.23 112	0.24 119	0.32 139	0.30 137

Anonymous3	0.29 151	0.21 156	0.15 115	0.17 116	0.16 122	0.20 131	0.16 127	0.31 170	0.25 166	0.30 143	0.20 105	0.45 178	0.20 153	0.16 148	0.45 155	0.53 214	0.32 175	0.27 188	0.49 160	0.26 173	0.49 176	0.55 197	0.13 130	0.14 121	0.27 146	0.28 152	0.34 149	0.27 124

GES	0.22 109	0.16 108	0.12 84	0.14 82	0.15 116	0.19 126	0.12 105	0.25 113	0.14 103	0.26 103	0.18 91	0.21 75	0.13 92	0.17 155	0.36 139	0.21 105	0.27 142	0.19 124	0.52 170	0.20 124	0.33 119	0.29 107	0.13 130	0.14 121	0.19 72	0.17 63	0.27 110	0.42 166

FADNet-RVC-Resample	0.20 93	0.16 108	0.18 145	0.17 116	0.16 122	0.16 102	0.14 116	0.24 97	0.17 132	0.26 103	0.19 96	0.26 110	0.16 120	0.16 148	0.30 121	0.17 50	0.20 60	0.22 151	0.26 83	0.24 159	0.22 71	0.29 107	0.13 130	0.20 163	0.22 95	0.21 100	0.19 41	0.22 83

RP	0.22 109	0.20 153	0.23 175	0.22 146	0.20 148	0.21 141	0.22 155	0.24 97	0.22 151	0.17 31	0.25 137	0.24 96	0.19 149	0.15 142	0.50 166	0.17 50	0.20 60	0.16 74	0.22 63	0.16 102	0.17 30	0.25 84	0.13 130	0.16 141	0.22 95	0.21 100	0.30 129	0.25 112

HSM-Net_RVC	0.30 157	0.17 120	0.17 138	0.26 166	0.20 148	0.20 131	0.14 116	0.28 152	0.19 139	0.34 170	0.41 191	1.59 229	0.25 170	0.14 130	0.26 104	0.21 105	0.25 122	0.19 124	0.28 98	0.20 124	0.38 145	0.33 122	0.13 130	0.20 163	0.29 160	0.30 165	0.35 152	0.33 144
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.15 42	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.06 14	0.06 9	0.04 7	0.07 5	0.13 90	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 8	0.04 11	1.96 240	0.11 7	0.09 5	0.13 35	0.10 7	0.07 7	0.08 3	0.07 5	0.13 130	0.06 10	0.09 7	0.22 108	0.11 10	0.08 7

DLCB_ROB	0.19 84	0.17 120	0.16 126	0.14 82	0.15 116	0.14 83	0.13 109	0.20 56	0.16 124	0.23 68	0.23 130	0.25 104	0.18 143	0.15 142	0.20 41	0.16 42	0.21 74	0.18 113	0.19 37	0.15 88	0.24 86	0.20 62	0.13 130	0.15 134	0.36 188	0.24 119	0.24 77	0.20 68

AACVNet	0.19 84	0.17 120	0.14 104	0.19 133	0.19 143	0.19 126	0.13 109	0.23 81	0.15 113	0.25 97	0.23 130	0.20 63	0.13 92	0.13 121	0.21 52	0.18 68	0.24 111	0.18 113	0.24 76	0.17 110	0.22 71	0.20 62	0.14 139	0.15 134	0.22 95	0.21 100	0.25 87	0.25 112

FADNet-RVC	0.21 104	0.17 120	0.15 115	0.21 142	0.16 122	0.16 102	0.18 132	0.26 126	0.13 90	0.25 97	0.21 114	0.28 126	0.16 120	0.14 130	0.32 126	0.21 105	0.23 100	0.17 83	0.34 120	0.21 135	0.21 62	0.25 84	0.14 139	0.16 141	0.25 131	0.23 114	0.21 57	0.24 105

FADNet	0.23 119	0.19 147	0.14 104	0.23 153	0.15 116	0.21 141	0.22 155	0.27 142	0.17 132	0.27 112	0.27 152	0.26 110	0.18 143	0.15 142	0.34 136	0.21 105	0.21 74	0.20 135	0.41 138	0.25 165	0.26 95	0.27 94	0.14 139	0.15 134	0.27 146	0.27 148	0.24 77	0.27 124

DeepPruner_ROB	0.22 109	0.17 120	0.16 126	0.17 116	0.17 130	0.16 102	0.18 132	0.22 72	0.17 132	0.26 103	0.26 146	0.20 63	0.18 143	0.11 84	0.50 166	0.20 94	0.24 111	0.21 145	0.27 91	0.16 102	0.41 153	0.33 122	0.14 139	0.15 134	0.22 95	0.27 148	0.26 95	0.23 92

MLCV	0.24 127	0.16 108	0.15 115	0.24 160	0.18 139	0.21 141	0.15 123	0.30 166	0.16 124	0.31 150	0.31 166	0.32 155	0.25 170	0.11 84	0.24 89	0.24 135	0.25 122	0.17 83	0.53 174	0.15 88	0.33 119	0.33 122	0.14 139	0.17 151	0.23 112	0.23 114	0.27 110	0.25 112

NaN_ROB	0.30 157	0.25 177	0.25 184	0.25 163	0.30 186	0.21 141	0.20 144	0.34 179	0.39 195	0.30 143	0.28 158	0.65 194	0.22 162	0.17 155	0.70 181	0.20 94	0.20 60	0.20 135	0.28 98	0.26 173	0.22 71	0.23 72	0.14 139	0.26 187	0.34 183	0.41 190	0.39 163	0.55 178

SACVNet	0.22 109	0.20 153	0.18 145	0.21 142	0.19 143	0.19 126	0.19 140	0.25 113	0.22 151	0.25 97	0.21 114	0.20 63	0.12 78	0.17 155	0.23 74	0.21 105	0.25 122	0.21 145	0.32 113	0.19 117	0.27 103	0.34 128	0.15 145	0.17 151	0.28 154	0.25 130	0.29 122	0.26 121

ADLNet	0.21 104	0.17 120	0.12 84	0.16 107	0.14 103	0.18 117	0.15 123	0.20 56	0.11 55	0.17 31	0.15 67	0.33 157	0.13 92	0.31 198	1.12 210	0.15 31	0.20 60	0.14 44	0.18 32	0.13 59	0.16 24	0.18 49	0.15 145	0.09 47	0.17 55	0.18 76	0.19 41	0.17 44

RTS	0.38 177	0.22 158	0.20 157	0.22 146	0.21 153	0.31 183	0.29 180	0.31 170	0.34 188	0.23 68	0.22 122	0.29 135	0.25 170	0.16 148	1.65 229	0.29 165	0.36 192	0.24 166	0.63 186	0.31 196	0.38 145	0.38 140	0.15 145	0.22 175	0.39 191	0.95 238	0.40 168	0.63 183

RTSA	0.38 177	0.22 158	0.20 157	0.22 146	0.21 153	0.31 183	0.29 180	0.31 170	0.34 188	0.23 68	0.22 122	0.29 135	0.25 170	0.16 148	1.65 229	0.29 165	0.36 192	0.24 166	0.63 186	0.31 196	0.38 145	0.38 140	0.15 145	0.22 175	0.39 191	0.95 238	0.40 168	0.63 183

iResNet	0.29 151	0.17 120	0.16 126	0.23 153	0.22 159	0.28 175	0.18 132	0.31 170	0.20 143	0.32 157	0.29 161	0.49 182	0.50 196	0.11 84	0.44 153	0.35 183	0.27 142	0.20 135	0.73 192	0.24 159	0.43 159	0.27 94	0.15 145	0.24 179	0.25 131	0.25 130	0.33 145	0.28 129

FADNet_RVC	0.33 167	0.22 158	0.22 172	0.29 172	0.25 174	0.19 126	0.22 155	0.31 170	0.22 151	0.31 150	0.29 161	0.41 174	0.33 180	0.22 175	0.72 183	0.25 143	0.29 161	0.32 206	0.73 192	0.27 177	0.43 159	0.47 170	0.16 150	0.23 177	0.27 146	0.30 165	0.51 191	0.36 150

AF-Net	0.20 93	0.18 134	0.17 138	0.18 123	0.22 159	0.20 131	0.21 149	0.24 97	0.21 145	0.19 44	0.25 137	0.26 110	0.16 120	0.14 130	0.33 130	0.20 94	0.17 33	0.17 83	0.22 63	0.15 88	0.17 30	0.21 64	0.16 150	0.14 121	0.19 72	0.19 82	0.29 122	0.22 83

Nwc_Net	0.20 93	0.18 134	0.17 138	0.18 123	0.22 159	0.20 131	0.21 149	0.24 97	0.21 145	0.19 44	0.25 137	0.26 110	0.16 120	0.14 130	0.33 130	0.20 94	0.17 33	0.17 83	0.22 63	0.15 88	0.17 30	0.21 64	0.16 150	0.14 121	0.19 72	0.19 82	0.29 122	0.22 83

PSMNet-ADL	0.30 157	0.20 153	0.20 157	0.23 153	0.21 153	0.23 154	0.22 155	0.30 166	0.26 171	0.40 201	0.58 215	0.38 172	0.43 188	0.24 181	0.31 123	0.44 204	0.31 172	0.20 135	0.52 170	0.23 156	0.39 152	0.36 132	0.17 153	0.16 141	0.26 135	0.26 143	0.39 163	0.25 112

pcwnet_v2	0.26 140	0.17 120	0.18 145	0.22 146	0.19 143	0.22 150	0.18 132	0.25 113	0.18 137	0.31 150	0.23 130	0.30 148	0.28 176	0.18 163	0.88 195	0.21 105	0.24 111	0.19 124	0.36 131	0.15 88	0.27 103	0.24 79	0.17 153	0.15 134	0.26 135	0.26 143	0.30 129	0.38 158

RGC	0.27 146	0.24 171	0.28 191	0.25 163	0.26 179	0.27 169	0.20 144	0.28 152	0.30 185	0.22 59	0.31 166	0.29 135	0.31 178	0.20 169	0.51 169	0.24 135	0.23 100	0.21 145	0.29 106	0.22 144	0.25 90	0.30 111	0.17 153	0.20 163	0.28 154	0.32 172	0.34 149	0.36 150

stereogan	0.24 127	0.22 158	0.21 166	0.23 153	0.25 174	0.25 164	0.22 155	0.26 126	0.23 157	0.20 48	0.22 122	0.30 148	0.23 163	0.17 155	0.31 123	0.20 94	0.22 91	0.19 124	0.28 98	0.19 117	0.21 62	0.39 145	0.17 153	0.17 151	0.21 89	0.22 108	0.36 154	0.27 124

ADCL	0.37 175	0.23 168	0.19 151	0.20 138	0.18 139	0.23 154	0.23 162	0.26 126	0.53 216	0.32 157	0.29 161	0.29 135	0.17 131	0.15 142	1.60 226	0.21 105	0.24 111	0.22 151	0.34 120	0.22 144	0.32 116	0.28 102	0.17 153	0.17 151	0.52 213	0.53 205	0.47 180	1.56 235

ADCRef	0.34 169	0.18 134	0.16 126	0.15 97	0.16 122	0.18 117	0.18 132	0.23 81	0.34 188	0.26 103	0.22 122	0.23 89	0.17 131	0.11 84	2.05 244	0.22 118	0.23 100	0.20 135	0.39 134	0.21 135	0.25 90	0.26 89	0.17 153	0.16 141	0.29 160	0.41 190	0.29 122	1.39 230

PA-Net	0.25 133	0.28 184	0.29 193	0.18 123	0.26 179	0.21 141	0.25 167	0.26 126	0.25 166	0.22 59	0.19 96	0.22 85	0.24 168	0.28 189	0.40 147	0.24 135	0.18 43	0.22 151	0.20 44	0.22 144	0.19 47	0.32 119	0.17 153	0.20 163	0.24 124	0.38 186	0.23 67	0.55 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.41 182	0.24 171	0.19 151	0.33 184	0.21 153	0.33 188	0.28 178	0.34 179	0.21 145	0.47 218	1.62 250	1.59 229	0.39 184	0.22 175	0.31 123	0.36 190	0.29 161	0.22 151	0.47 150	0.27 177	0.55 187	0.57 202	0.17 153	0.20 163	0.26 135	0.25 130	0.29 122	0.36 150

UCFNet_RVC	0.21 104	0.25 177	0.16 126	0.21 142	0.19 143	0.20 131	0.14 116	0.23 81	0.16 124	0.26 103	0.19 96	0.34 160	0.17 131	0.13 121	0.23 74	0.19 86	0.21 74	0.18 113	0.31 111	0.16 102	0.26 95	0.19 57	0.17 153	0.14 121	0.26 135	0.21 100	0.23 67	0.29 133

XPNet_ROB	0.27 146	0.28 184	0.20 157	0.19 133	0.21 153	0.21 141	0.20 144	0.20 56	0.21 145	0.24 87	0.28 158	0.78 201	0.17 131	0.16 148	0.29 113	0.22 118	0.34 181	0.21 145	0.27 91	0.19 117	0.28 110	0.42 153	0.17 153	0.18 159	0.23 112	0.24 119	0.48 182	0.34 147

NCCL2	0.26 140	0.23 168	0.22 172	0.19 133	0.20 148	0.18 117	0.16 127	0.26 126	0.22 151	0.29 140	0.22 122	0.27 119	0.17 131	0.15 142	0.60 175	0.24 135	0.25 122	0.22 151	0.27 91	0.22 144	0.31 113	0.34 128	0.18 163	0.21 171	0.33 178	0.33 173	0.36 154	0.35 148

LALA_ROB	0.32 162	0.34 195	0.23 175	0.24 160	0.24 168	0.29 179	0.22 155	0.24 97	0.28 176	0.31 150	0.35 175	0.94 207	0.21 156	0.19 164	0.64 179	0.24 135	0.33 179	0.28 196	0.33 115	0.25 165	0.34 126	0.40 148	0.18 163	0.21 171	0.26 135	0.31 169	0.50 189	0.36 150

PWC_ROB	0.37 175	0.27 182	0.25 184	0.23 153	0.24 168	0.23 154	0.31 187	0.29 162	0.47 212	0.25 97	0.39 187	0.37 165	0.89 216	0.19 164	0.58 173	0.32 172	0.39 200	0.29 197	0.62 185	0.29 188	0.48 173	0.48 173	0.19 165	0.33 199	0.27 146	0.26 143	0.39 163	0.67 189

SFCPSM	0.64 206	0.24 171	0.19 151	0.28 170	0.23 165	0.27 169	0.24 164	0.30 166	0.30 185	0.34 170	0.50 206	0.63 192	1.06 221	0.19 164	0.37 141	0.34 178	0.31 172	0.24 166	8.10 260	0.39 204	0.45 164	0.43 157	0.20 166	0.19 161	0.30 167	0.31 169	0.36 154	0.45 172

NCC-stereo	0.25 133	0.22 158	0.21 166	0.22 146	0.23 165	0.23 154	0.25 167	0.26 126	0.28 176	0.18 38	0.27 152	0.28 126	0.26 174	0.17 155	0.48 161	0.22 118	0.22 91	0.24 166	0.27 91	0.20 124	0.21 62	0.27 94	0.20 166	0.16 141	0.26 135	0.29 158	0.33 145	0.29 133

Abc-Net	0.25 133	0.22 158	0.21 166	0.22 146	0.23 165	0.23 154	0.25 167	0.26 126	0.28 176	0.18 38	0.27 152	0.28 126	0.26 174	0.17 155	0.48 161	0.22 118	0.22 91	0.24 166	0.27 91	0.20 124	0.21 62	0.27 94	0.20 166	0.16 141	0.26 135	0.29 158	0.33 145	0.29 133
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 172	0.22 158	0.28 191	0.25 163	0.24 168	0.24 160	0.27 177	0.35 183	0.28 176	0.35 180	0.33 171	0.32 155	0.45 193	0.21 172	1.38 215	0.26 151	0.30 168	0.24 166	0.56 179	0.27 177	0.38 145	0.43 157	0.20 166	0.25 183	0.33 178	0.36 183	0.35 152	0.50 176

SAMSARA	0.65 208	0.30 190	0.44 218	0.31 180	0.31 188	0.31 183	0.34 191	0.56 213	0.48 213	0.40 201	0.37 183	0.42 176	0.90 217	0.27 188	1.62 227	0.45 206	0.36 192	0.38 215	0.76 194	0.39 204	0.70 217	0.80 233	0.20 166	0.40 216	1.50 247	1.62 252	1.49 248	1.46 233

MDST_ROB	0.81 217	1.11 232	0.24 180	1.30 228	0.42 205	0.81 222	0.32 188	0.45 202	0.25 166	0.36 184	0.32 169	0.47 179	3.62 252	0.14 130	1.77 234	0.22 118	0.27 142	0.17 83	0.84 201	0.19 117	0.57 190	0.51 185	0.20 166	0.21 171	1.56 250	0.86 233	2.88 258	1.74 241

ETE_ROB	0.32 162	0.32 192	0.20 157	0.26 166	0.24 168	0.28 175	0.23 162	0.24 97	0.29 181	0.27 112	0.35 175	0.99 210	0.21 156	0.20 169	0.41 148	0.23 128	0.41 205	0.24 166	0.37 133	0.25 165	0.37 142	0.40 148	0.20 166	0.20 163	0.28 154	0.35 179	0.54 196	0.37 155

PWCDC_ROB	0.23 119	0.10 26	0.13 96	0.10 40	0.17 130	0.11 54	0.15 123	0.12 18	0.38 193	0.11 16	0.25 137	0.14 25	0.77 210	0.28 189	0.88 195	0.21 105	0.17 33	0.18 113	0.17 29	0.17 110	0.20 54	0.39 145	0.20 166	0.17 151	0.11 13	0.20 91	0.15 21	0.24 105

DAS	0.32 162	0.18 134	0.15 115	0.29 172	0.24 168	0.24 160	0.25 167	0.31 170	0.29 181	0.32 157	0.39 187	0.53 183	0.34 181	0.11 84	0.29 113	0.40 198	0.35 186	0.25 176	0.49 160	0.29 188	0.63 203	0.48 173	0.21 174	0.25 183	0.30 167	0.28 152	0.38 161	0.37 155

SepStereo	0.32 162	0.18 134	0.15 115	0.29 172	0.24 168	0.24 160	0.25 167	0.31 170	0.29 181	0.32 157	0.39 187	0.53 183	0.34 181	0.11 84	0.29 113	0.40 198	0.35 186	0.25 176	0.49 160	0.29 188	0.63 203	0.48 173	0.21 174	0.25 183	0.30 167	0.28 152	0.38 161	0.37 155

PS-NSSS	0.23 119	0.26 180	0.20 157	0.31 180	0.22 159	0.25 164	0.21 149	0.27 142	0.15 113	0.28 125	0.21 114	0.53 183	0.14 108	0.16 148	0.28 111	0.15 31	0.18 43	0.17 83	0.35 127	0.14 74	0.17 30	0.13 26	0.22 176	0.16 141	0.22 95	0.25 130	0.28 118	0.27 124

CSAN	0.39 180	0.37 202	0.34 208	0.33 184	0.32 192	0.27 169	0.25 167	0.36 185	0.64 227	0.43 210	0.43 195	0.73 199	0.44 191	0.20 169	0.63 176	0.25 143	0.27 142	0.26 186	0.41 138	0.43 215	0.38 145	0.34 128	0.22 176	0.33 199	0.40 193	0.47 199	0.48 182	0.55 178

AnyNet_C32	0.49 194	0.23 168	0.23 175	0.24 160	0.25 174	0.28 175	0.30 184	0.34 179	0.58 218	0.34 170	0.45 200	0.35 162	0.24 168	0.22 175	2.28 248	0.38 197	0.38 198	0.33 209	0.51 166	0.29 188	0.55 187	0.55 197	0.23 178	0.28 190	0.43 199	0.73 225	0.45 175	1.65 238

GANetREF_RVC	0.32 162	0.30 190	0.32 201	0.28 170	0.27 181	0.27 169	0.26 175	0.42 197	0.35 191	0.38 194	0.21 114	0.56 186	0.39 184	0.16 148	0.33 130	0.23 128	0.29 161	0.25 176	0.44 143	0.25 165	0.35 134	0.25 84	0.25 179	0.32 197	0.34 183	0.29 158	0.45 175	0.38 158
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
NVstereo2D	0.26 140	0.16 108	0.15 115	0.22 146	0.18 139	0.26 167	0.28 178	0.20 56	0.14 103	0.22 59	0.21 114	0.17 45	0.11 66	0.38 203	1.98 242	0.20 94	0.24 111	0.19 124	0.21 55	0.14 74	0.18 40	0.15 33	0.25 179	0.13 112	0.22 95	0.17 63	0.19 41	0.18 50

WAO-7	0.99 226	0.85 227	0.88 244	1.81 239	0.83 231	0.71 218	0.92 225	1.01 245	1.13 245	0.96 249	1.28 247	1.37 225	1.65 235	0.63 223	1.55 224	0.76 238	0.73 228	0.47 224	2.44 234	0.73 237	0.72 221	0.76 226	0.26 181	0.88 249	0.71 222	0.85 231	0.74 220	1.09 219

ICVP	0.22 109	0.18 134	0.20 157	0.18 123	0.17 130	0.18 117	0.13 109	0.22 72	0.16 124	0.24 87	0.20 105	0.23 89	0.18 143	0.12 105	0.22 65	0.23 128	0.25 122	0.24 166	0.26 83	0.20 124	0.30 111	0.46 164	0.26 181	0.16 141	0.23 112	0.25 130	0.25 87	0.24 105
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
G-Net	0.59 202	0.35 198	0.35 210	0.31 180	0.31 188	0.44 198	0.30 184	0.50 208	0.63 226	0.43 210	0.64 220	2.00 234	0.52 197	0.23 180	0.76 187	0.52 213	0.37 195	0.35 213	0.80 197	0.67 230	0.60 197	0.59 206	0.26 181	0.33 199	0.40 193	0.82 230	0.81 222	1.59 236

XQC	0.42 183	0.37 202	0.31 199	0.41 196	0.35 195	0.41 197	0.42 197	0.45 202	0.38 193	0.40 201	0.33 171	0.48 180	0.44 191	0.34 201	1.54 221	0.29 165	0.29 161	0.27 188	0.52 170	0.30 193	0.37 142	0.44 160	0.26 181	0.30 194	0.41 196	0.41 190	0.53 194	0.38 158

CBMV	0.43 185	0.25 177	0.23 175	0.30 179	0.28 182	0.27 169	0.21 149	0.40 191	0.28 176	0.37 190	0.27 152	0.67 196	0.35 183	0.32 199	0.49 164	0.53 214	0.34 181	0.27 188	0.56 179	0.27 177	0.55 187	0.62 211	0.26 181	0.33 199	0.35 187	0.33 173	0.64 211	1.79 243
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.45 187	0.24 171	0.26 187	0.35 189	0.29 183	0.30 182	0.24 164	0.38 189	0.23 157	0.38 194	0.44 199	0.31 153	0.17 131	0.55 217	2.33 251	0.99 250	0.32 175	0.27 188	0.33 115	0.28 181	0.64 206	0.89 237	0.27 186	0.29 193	0.33 178	0.35 179	0.47 180	0.38 158

FCDSN-DC	0.36 172	0.28 184	0.33 205	0.31 180	0.29 183	0.28 175	0.39 195	0.31 170	0.22 151	0.28 125	0.20 105	0.26 110	0.16 120	0.29 192	1.96 240	0.35 183	0.34 181	0.32 206	0.33 115	0.25 165	0.41 153	0.48 173	0.27 186	0.37 211	0.29 160	0.30 165	0.30 129	0.30 137
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	0.72 211	0.45 208	0.32 201	0.59 210	0.43 207	0.56 208	0.43 199	0.70 229	0.41 200	0.43 210	0.57 213	1.16 216	1.20 226	0.22 175	0.37 141	0.28 160	0.44 207	0.25 176	2.26 231	0.33 199	0.49 176	0.38 140	0.27 186	0.31 196	0.80 225	0.62 214	1.69 252	3.41 256
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.38 177	0.24 171	0.18 145	0.35 189	0.25 174	0.27 169	0.20 144	0.30 166	0.23 157	0.32 157	0.23 130	0.37 165	0.43 188	0.24 181	0.82 192	0.33 175	0.24 111	0.21 145	1.61 220	0.19 117	0.38 145	0.43 157	0.27 186	0.21 171	0.34 183	0.28 152	0.57 201	0.86 207
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.47 192	0.27 182	0.34 208	0.45 199	0.48 215	0.39 195	0.32 188	0.42 197	0.27 174	0.41 206	0.90 232	0.77 200	0.58 200	0.30 195	0.57 171	0.56 218	0.35 186	0.34 210	0.64 188	0.42 211	0.67 212	0.66 215	0.28 190	0.34 203	0.29 160	0.36 183	0.45 175	0.74 196

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 256	0.48 212	0.29 193	0.48 201	0.42 205	0.63 215	0.86 224	0.69 227	0.74 232	0.42 208	1.69 251	46.80 275	1.87 240	0.64 224	0.38 144	0.33 175	0.97 238	0.98 255	1.59 219	0.33 199	0.81 227	0.79 229	0.28 190	0.25 183	0.52 213	0.78 228	3.35 259	0.83 204

ADCS	0.59 202	0.34 195	0.31 199	0.34 187	0.36 198	0.36 193	0.37 194	0.48 206	0.60 222	0.34 170	0.43 195	0.58 187	0.87 214	0.29 192	2.30 249	0.66 229	0.47 213	0.38 215	0.82 199	0.42 211	0.76 222	0.69 218	0.28 190	0.35 206	0.46 205	0.88 234	0.59 203	1.26 224

FC-DCNN	0.40 181	0.35 198	0.43 217	0.49 203	0.35 195	0.44 198	0.46 202	0.43 200	0.27 174	0.34 170	0.26 146	0.37 165	0.21 156	0.30 195	0.58 173	0.35 183	0.39 200	0.31 204	0.45 147	0.26 173	0.49 176	0.42 153	0.28 190	0.35 206	0.44 200	0.38 186	0.51 191	0.77 201

STStereo	1.28 236	0.74 223	0.83 241	2.32 244	0.84 232	2.27 252	0.98 228	1.04 246	0.96 239	0.51 226	1.19 242	3.30 250	2.84 248	0.25 185	2.59 257	0.45 206	0.38 198	0.26 186	4.54 248	0.33 199	0.51 183	0.47 170	0.28 190	0.56 228	1.24 242	0.96 240	1.38 245	2.45 251

SGM-ForestM	0.64 206	0.80 225	0.39 213	0.70 217	0.40 203	0.77 219	0.67 217	0.62 221	0.41 200	0.35 180	0.42 192	1.68 232	1.08 222	0.24 181	0.33 130	0.21 105	0.44 207	0.23 163	1.27 209	0.24 159	0.43 159	0.30 111	0.28 190	0.26 187	1.04 231	0.90 237	1.53 249	1.35 228

CBMV_ROB	0.48 193	0.22 158	0.24 180	0.39 195	0.32 192	0.32 186	0.29 180	0.44 201	0.23 157	0.38 194	0.45 200	1.42 226	0.88 215	0.28 189	0.91 199	0.34 178	0.37 195	0.25 176	0.81 198	0.36 202	0.54 185	0.51 185	0.28 190	0.26 187	0.44 200	0.62 214	0.62 208	0.91 210

NOSS_ROB	0.34 169	0.22 158	0.20 157	0.27 169	0.25 174	0.26 167	0.24 164	0.41 193	0.24 162	0.36 184	0.30 164	0.36 163	0.23 163	0.39 206	0.47 158	0.57 220	0.33 179	0.29 197	0.32 113	0.23 156	0.64 206	0.67 217	0.28 190	0.30 194	0.32 175	0.30 165	0.42 172	0.32 141

pmcnn	0.45 187	0.24 171	0.19 151	0.33 184	0.29 183	0.34 190	0.42 197	0.34 179	0.26 171	0.34 170	0.50 206	0.80 202	1.10 223	0.19 164	0.38 144	0.57 220	0.40 203	0.32 206	0.83 200	0.37 203	0.80 225	0.49 179	0.28 190	0.24 179	0.32 175	0.34 177	0.66 214	0.82 202

TANstereo	0.19 84	0.12 51	0.10 47	0.14 82	0.13 87	0.14 83	0.08 59	0.18 46	0.11 55	0.24 87	0.12 45	0.16 41	0.12 78	0.13 121	0.29 113	0.28 160	0.26 131	0.25 176	0.34 120	0.22 144	0.34 126	0.27 94	0.29 199	0.10 71	0.13 25	0.15 43	0.36 154	0.18 50

XX-TBD	0.19 84	0.12 51	0.10 47	0.14 82	0.13 87	0.14 83	0.08 59	0.18 46	0.11 55	0.24 87	0.12 45	0.16 41	0.12 78	0.13 121	0.29 113	0.28 160	0.26 131	0.25 176	0.34 120	0.22 144	0.34 126	0.27 94	0.29 199	0.10 71	0.13 25	0.15 43	0.36 154	0.18 50

UDGNet	0.23 119	0.19 147	0.14 104	0.36 191	0.30 186	0.32 186	0.29 180	0.22 72	0.15 113	0.21 52	0.20 105	0.21 75	0.08 31	0.52 215	0.20 41	0.17 50	0.21 74	0.17 83	0.25 82	0.14 74	0.26 95	0.30 111	0.30 201	0.10 71	0.24 124	0.20 91	0.22 63	0.20 68

MFN_U_SF_RVC	0.60 204	0.55 215	0.41 215	0.56 209	0.46 212	0.57 212	0.63 214	0.56 213	0.43 207	0.86 244	0.93 233	0.72 198	0.52 197	0.53 216	0.97 204	0.49 212	0.32 175	0.34 210	1.73 222	0.44 216	0.62 201	0.58 203	0.30 201	0.56 228	0.45 202	0.44 197	0.49 186	0.68 190

PVD	0.56 198	0.44 206	0.36 211	0.51 204	0.43 207	0.55 207	0.47 204	0.62 221	0.59 220	0.33 166	0.48 203	0.61 191	0.74 209	0.50 214	1.52 220	0.34 178	0.51 216	0.37 214	0.76 194	0.41 210	0.61 200	0.64 213	0.30 201	0.37 211	0.56 216	0.71 223	0.61 206	0.86 207

ADCMid	0.46 189	0.29 188	0.29 193	0.26 166	0.31 188	0.33 188	0.35 193	0.41 193	0.46 211	0.31 150	0.38 184	0.48 180	0.40 186	0.21 172	1.82 235	0.35 183	0.34 181	0.27 188	0.78 196	0.28 181	0.45 164	0.46 164	0.30 201	0.24 179	0.36 188	0.53 205	0.45 175	1.42 231

LSM0	3.53 257	0.37 202	0.30 197	0.55 208	0.45 211	0.56 208	0.63 214	0.74 231	0.61 223	0.60 235	0.87 231	1.16 216	1.39 227	0.25 185	28.52 274	45.56 274	0.55 219	0.38 215	3.16 242	0.62 224	1.14 245	1.40 255	0.31 205	0.42 218	0.59 218	0.81 229	0.98 231	2.52 253

AMNet	0.51 195	0.50 213	0.48 222	0.51 204	0.50 217	0.56 208	0.52 208	0.36 185	0.42 206	0.39 199	0.59 217	0.65 194	0.21 156	0.58 220	0.49 164	0.59 223	0.60 220	0.58 234	0.51 166	0.51 221	0.59 196	0.53 192	0.32 206	0.51 224	0.48 208	0.54 207	0.60 204	0.65 187

MeshStereo	0.83 219	0.44 206	0.33 205	0.78 221	0.54 218	0.61 214	0.40 196	0.68 226	0.54 217	0.45 216	0.80 227	2.32 239	1.56 233	0.24 181	2.31 250	0.71 234	0.42 206	0.29 197	1.58 218	0.30 193	1.23 250	1.10 249	0.32 206	0.34 203	0.87 228	0.60 211	1.29 242	1.36 229
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 183	0.34 195	0.25 184	0.42 197	0.31 188	0.36 193	0.47 204	0.48 206	0.40 196	0.42 208	0.31 166	0.60 190	0.53 199	0.40 208	0.57 171	0.27 157	0.24 111	0.22 151	0.67 190	0.22 144	0.60 197	0.56 200	0.33 208	0.28 190	0.47 207	0.48 201	0.48 182	0.70 192

ADCPNet	0.56 198	0.26 180	0.30 197	0.29 172	0.36 198	0.29 179	0.50 207	0.41 193	0.40 196	0.38 194	0.55 212	0.38 172	1.12 224	0.26 187	2.02 243	0.42 203	0.34 181	0.24 166	1.25 208	0.39 204	0.47 169	0.45 162	0.33 208	0.28 190	0.48 208	0.56 209	0.46 179	1.88 246

MANE	1.47 241	0.77 224	0.87 243	1.01 226	0.81 229	0.96 226	0.93 226	1.00 244	1.05 244	0.43 210	0.69 222	2.28 238	2.16 243	0.39 206	1.68 232	1.01 252	0.65 223	2.72 261	1.45 214	0.40 208	0.77 224	0.73 221	0.34 210	0.67 237	2.42 258	2.81 259	4.52 260	6.28 260

SANet	0.57 200	0.32 192	0.33 205	0.36 191	0.35 195	0.44 198	0.33 190	0.55 211	0.85 235	0.33 166	0.57 213	2.42 240	1.17 225	0.32 199	0.88 195	0.24 135	0.47 213	0.31 204	0.51 166	0.31 196	0.50 181	0.45 162	0.37 211	0.37 211	0.46 205	0.54 207	0.55 200	0.98 215

UDG	0.46 189	0.56 216	0.24 180	0.85 222	0.78 228	0.79 220	0.97 227	0.27 142	0.25 166	0.28 125	0.36 180	0.37 165	0.17 131	1.43 234	0.92 201	0.25 143	0.44 207	0.27 188	0.57 182	0.29 188	0.41 153	0.37 138	0.39 212	0.19 161	0.27 146	0.28 152	0.32 139	0.27 124

AnyNet_C01	0.66 209	0.35 198	0.32 201	0.37 193	0.38 200	0.35 192	0.54 209	0.55 211	0.70 230	0.40 201	0.49 204	0.83 203	0.70 206	0.30 195	2.63 258	0.87 243	0.65 223	0.59 236	0.98 203	0.48 218	0.80 225	0.78 228	0.39 212	0.38 215	0.60 220	0.49 203	0.64 211	1.16 220

edge stereo	0.61 205	0.35 198	0.44 218	0.53 207	0.47 214	0.57 212	0.54 209	0.57 215	0.41 200	0.52 228	0.69 222	1.31 221	1.03 220	0.38 203	0.44 153	0.60 225	0.40 203	0.30 202	1.76 225	0.81 242	0.47 169	0.86 236	0.41 214	0.32 197	0.41 196	0.37 185	0.57 201	0.91 210

DispFullNet	1.20 233	1.15 234	0.77 238	1.20 227	0.97 233	1.12 228	1.34 230	0.66 225	0.58 218	0.74 239	0.82 228	3.72 254	1.48 229	1.65 239	1.03 208	1.32 255	1.00 242	0.58 234	6.30 256	1.09 253	0.84 233	0.76 226	0.42 215	0.35 206	0.50 210	0.35 179	0.68 216	1.00 217

FBW_ROB	0.46 189	0.42 205	0.36 211	0.60 212	0.44 209	0.47 203	0.44 201	0.31 170	0.25 166	0.34 170	0.34 174	0.64 193	0.48 195	0.56 219	1.05 209	0.25 143	0.35 186	0.23 163	1.39 212	0.22 144	0.49 176	0.36 132	0.43 216	0.40 216	0.31 173	0.33 173	0.42 172	0.65 187

ELAS	0.94 224	0.70 221	0.59 225	0.97 225	0.73 226	0.96 226	0.72 219	0.74 231	0.62 225	0.47 218	1.17 240	2.44 241	1.62 234	0.44 209	1.40 216	0.45 206	0.63 222	0.54 230	0.99 204	0.39 204	0.88 236	1.07 247	0.43 216	0.52 225	1.56 250	1.47 251	1.33 244	1.60 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.36 172	0.47 210	0.32 201	0.65 214	0.49 216	0.54 206	0.46 202	0.35 183	0.24 162	0.37 190	0.28 158	0.92 205	0.21 156	0.37 202	0.28 111	0.17 50	0.23 100	0.22 151	0.67 190	0.22 144	0.22 71	0.16 39	0.44 218	0.24 179	0.29 160	0.28 152	0.27 110	0.40 165

ELAS_RVC	0.92 222	0.65 219	0.62 226	0.92 224	0.67 223	1.21 229	0.71 218	0.72 230	0.50 214	0.49 223	1.20 244	2.45 242	1.89 241	0.44 209	1.31 213	0.46 209	0.62 221	0.55 231	1.02 206	0.42 211	0.91 238	1.06 246	0.44 218	0.54 226	1.50 247	1.22 250	1.15 236	1.19 222
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	0.80 216	0.60 217	0.56 224	0.67 216	0.62 220	0.67 217	0.58 212	0.57 215	0.61 223	0.59 232	0.96 235	1.03 213	0.67 203	0.55 217	0.83 193	0.87 243	0.78 231	0.69 245	2.74 239	0.74 238	1.23 250	1.05 244	0.45 220	0.62 236	0.61 221	0.61 213	0.83 223	0.75 199
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 200	0.64 218	0.47 221	0.65 214	0.41 204	0.44 198	0.57 211	0.61 220	0.68 228	0.58 229	0.39 187	0.59 188	0.58 200	0.65 225	0.76 187	0.44 204	0.35 186	0.40 219	1.53 217	0.50 219	0.54 185	0.63 212	0.46 221	0.47 222	0.51 212	0.40 189	0.41 171	0.75 199

STTRV1_RVC	0.72 211	0.32 192	0.26 187	0.42 197	0.32 192	0.40 196	0.34 191	0.41 193	0.40 196	0.36 184	0.35 175	0.59 188	0.67 203	0.48 213	0.48 161	0.27 157	0.85 236	0.27 188	6.74 258	0.66 229	0.88 236	0.52 188	0.46 221	0.48 223	0.37 190	0.56 209	0.54 196	0.96 213

DDUNet	0.43 185	0.54 214	0.23 175	0.86 223	0.68 224	0.83 224	0.82 223	0.26 126	0.24 162	0.23 68	0.33 171	0.37 165	0.15 114	1.63 238	0.43 151	0.24 135	0.39 200	0.25 176	0.54 175	0.28 181	0.31 113	0.30 111	0.49 223	0.20 163	0.24 124	0.25 130	0.32 139	0.29 133

DGSMNet	0.85 220	0.47 210	0.39 213	0.51 204	0.39 202	0.56 208	0.43 199	0.59 217	0.40 196	0.84 242	4.01 260	0.67 196	0.85 212	0.85 229	0.85 194	0.90 246	1.17 248	0.66 243	1.64 221	0.62 224	1.35 254	1.36 254	0.51 224	0.54 226	0.40 193	0.66 219	0.50 189	0.74 196

SGM+DAISY	1.04 227	0.66 220	0.62 226	0.75 218	0.68 224	0.82 223	0.74 220	0.69 227	0.75 234	0.64 237	1.09 237	1.35 222	1.44 228	0.60 222	1.43 217	1.04 253	0.77 230	0.68 244	2.40 233	0.80 241	1.22 248	1.15 252	0.51 224	0.67 237	1.12 235	1.05 243	1.65 251	2.69 255

MFMNet_re	0.74 213	0.73 222	0.66 231	0.76 220	0.64 222	0.88 225	0.74 220	0.59 217	0.68 228	0.58 229	0.69 222	1.02 212	0.61 202	0.58 220	0.96 203	0.78 239	0.87 237	0.72 247	1.08 207	0.68 231	1.07 243	0.74 222	0.54 226	0.60 233	0.59 218	0.60 211	0.80 221	0.91 210

MADNet+	0.75 214	0.45 208	0.65 230	0.63 213	0.58 219	0.50 204	0.64 216	0.75 233	0.59 220	0.62 236	0.52 209	0.94 207	0.85 212	0.46 211	2.17 246	0.74 236	0.79 232	0.53 229	1.00 205	0.65 228	0.93 239	0.75 223	0.57 227	0.67 237	0.88 229	0.72 224	0.70 217	1.05 218

DPSNet	0.76 215	0.28 184	0.26 187	0.38 194	0.38 200	0.44 198	0.30 184	0.36 185	0.41 200	0.27 112	0.32 169	2.73 244	0.95 219	0.38 203	0.80 189	0.66 229	0.53 217	0.46 223	4.94 250	0.56 223	0.83 232	0.97 240	0.57 227	0.44 220	0.56 216	0.48 201	0.54 196	0.63 183

S-Stereo	0.53 196	0.29 188	0.27 190	0.48 201	0.46 212	0.50 204	0.60 213	0.38 189	0.37 192	0.39 199	1.16 239	1.01 211	0.45 193	0.29 192	0.91 199	0.67 231	0.35 186	0.39 218	0.84 201	0.70 233	0.46 167	0.71 219	0.61 229	0.37 211	0.30 167	0.33 173	0.40 168	0.63 183

FADE	2.16 249	1.01 230	1.45 256	0.59 210	0.62 220	1.68 236	1.57 236	1.20 252	2.77 259	1.62 260	3.62 258	6.52 259	2.85 249	0.77 227	0.74 185	0.88 245	2.81 259	1.22 256	7.30 259	2.94 259	2.86 260	2.54 260	0.66 230	1.14 255	1.22 241	0.96 240	2.00 255	4.89 258

SPstereo	1.22 234	0.83 226	0.92 246	0.75 218	0.82 230	0.79 220	0.75 222	1.18 251	1.04 243	0.84 242	1.48 248	2.14 235	2.50 244	0.96 230	1.26 211	1.77 256	1.08 244	0.93 253	1.49 215	1.13 254	1.49 256	1.54 257	0.79 231	0.97 252	1.03 230	1.11 245	1.56 250	1.73 240

WAO-6	1.14 230	1.08 231	0.68 232	1.50 232	1.15 239	1.39 231	1.55 234	0.88 239	0.96 239	0.77 240	0.72 225	1.28 219	1.96 242	1.91 241	2.45 253	0.71 234	1.18 249	0.55 231	1.42 213	0.69 232	0.97 240	0.99 242	0.91 232	0.67 237	1.13 237	0.88 234	1.02 234	1.43 232

BEATNet-Init1	4.26 259	5.23 262	1.17 254	9.10 266	2.61 260	8.41 267	4.21 258	2.29 259	1.73 254	0.88 245	2.38 255	6.02 258	9.23 258	0.65 225	2.70 259	2.20 259	1.24 250	0.94 254	17.87 267	4.86 263	2.04 257	1.87 259	1.10 233	1.14 255	4.62 261	2.07 255	11.53 268	6.94 262

JetBlue	1.43 240	1.11 232	1.03 251	1.46 230	1.15 239	1.66 234	1.51 233	0.92 241	1.14 246	0.58 229	0.47 202	3.28 249	0.71 207	1.15 231	2.51 256	1.00 251	1.09 245	0.86 250	1.32 210	0.78 240	1.48 255	1.53 256	1.15 234	0.78 243	1.31 244	2.14 257	1.44 246	5.15 259

PWCK	1.58 244	1.40 245	0.79 239	1.70 237	1.03 236	1.55 233	1.42 232	1.11 249	0.98 241	1.00 250	1.23 246	2.78 248	1.53 232	0.82 228	0.88 195	0.55 217	0.99 239	0.57 233	13.43 266	0.90 244	1.12 244	0.75 223	1.15 234	0.82 246	1.04 231	0.88 234	0.93 227	1.27 225

MADNet++	2.28 251	1.66 252	1.91 258	1.39 229	2.03 256	1.38 230	1.73 239	1.80 257	2.24 256	2.07 261	2.44 257	2.76 245	2.81 247	1.52 236	2.18 247	2.45 260	2.29 257	1.71 258	2.86 240	2.56 258	4.03 262	5.19 264	1.23 236	2.35 261	1.50 247	3.83 261	2.07 256	1.70 239

WAO-8	1.55 242	1.53 248	1.00 248	2.82 248	1.43 248	1.91 248	2.01 244	1.05 247	1.38 249	1.44 256	1.87 252	2.25 236	2.76 245	2.68 251	1.01 206	0.83 241	0.99 239	0.59 236	3.35 244	1.08 249	0.82 229	0.85 234	1.36 237	0.82 246	1.60 252	1.12 246	1.27 239	1.93 247

Venus	1.55 242	1.53 248	1.00 248	2.82 248	1.43 248	1.91 248	2.01 244	1.05 247	1.38 249	1.44 256	1.87 252	2.25 236	2.76 245	2.68 251	1.01 206	0.83 241	0.99 239	0.59 236	3.35 244	1.08 249	0.82 229	0.85 234	1.36 237	0.82 246	1.60 252	1.12 246	1.27 239	1.93 247

SQANet	0.68 210	0.89 228	0.29 193	1.65 235	0.77 227	1.39 231	1.15 229	0.37 188	0.29 181	0.40 201	0.30 164	0.88 204	0.32 179	1.26 232	0.39 146	0.21 105	0.44 207	0.27 188	2.24 229	0.28 181	0.49 176	0.50 181	1.59 239	0.23 177	0.32 175	0.34 177	0.42 172	0.71 194

ACVNet_2	1.13 229	1.26 241	0.75 236	2.58 247	1.30 246	1.73 242	1.87 242	0.75 233	0.52 215	0.59 232	0.53 210	1.29 220	0.90 217	1.85 240	0.70 181	0.48 211	1.14 247	0.40 219	4.70 249	0.54 222	0.71 220	0.60 207	2.05 240	0.61 234	0.81 227	0.47 199	0.70 217	0.82 202

otaku	0.82 218	1.17 236	0.41 215	1.90 242	0.99 234	1.68 236	1.39 231	0.46 204	0.41 200	0.46 217	0.36 180	0.93 206	0.43 188	1.51 235	0.45 155	0.30 169	0.44 207	0.29 197	2.65 236	0.40 208	0.60 197	0.58 203	2.09 241	0.34 203	0.42 198	0.35 179	0.49 186	0.74 196

Ntro	0.87 221	1.36 243	0.44 218	1.82 240	1.04 237	1.67 235	1.60 237	0.52 210	0.44 208	0.48 222	0.42 192	0.98 209	0.40 186	1.61 237	0.64 179	0.31 170	0.49 215	0.30 202	2.69 238	0.44 216	0.68 213	0.60 207	2.13 242	0.36 210	0.45 202	0.45 198	0.52 193	0.71 194

ACVNet-4b	1.08 228	1.48 247	0.48 222	2.91 250	1.12 238	1.82 245	2.71 249	0.46 204	0.44 208	0.51 226	0.43 195	1.66 231	1.85 239	2.08 244	0.46 157	0.40 198	0.82 234	0.34 210	2.68 237	0.50 219	0.65 208	0.71 219	2.24 243	0.35 206	0.45 202	0.42 194	0.53 194	0.70 192

ACVNet_1	0.97 225	1.21 239	0.62 226	2.28 243	1.27 244	1.81 244	2.12 247	0.63 223	0.41 200	0.50 225	0.49 204	1.06 214	0.73 208	2.46 247	0.47 158	0.31 170	0.80 233	0.40 219	2.04 228	0.42 211	0.76 222	0.56 200	2.26 244	0.43 219	0.54 215	0.42 194	0.48 182	0.58 181

RainbowNet	0.93 223	1.16 235	0.62 226	1.83 241	1.16 241	1.69 238	1.70 238	0.51 209	0.44 208	0.59 232	0.38 184	1.19 218	0.79 211	2.02 242	0.74 185	0.57 220	0.54 218	0.40 219	1.50 216	0.76 239	0.66 210	0.65 214	2.28 245	0.46 221	0.50 210	0.49 203	0.60 204	0.84 205

Dean	1.27 235	1.44 246	0.85 242	2.93 251	1.62 251	1.95 250	2.03 246	0.96 242	1.00 242	0.91 247	0.75 226	1.51 228	1.65 235	2.05 243	0.80 189	0.64 228	1.01 243	0.60 241	1.86 227	0.85 243	0.85 235	0.75 223	2.35 246	0.79 244	1.15 238	0.85 231	1.19 237	0.85 206

LVE	1.38 239	1.30 242	0.82 240	4.62 258	1.50 250	1.89 247	3.66 256	0.82 235	0.73 231	0.88 245	0.82 228	1.12 215	1.52 231	2.14 245	0.81 191	0.56 218	0.84 235	0.59 236	3.33 243	0.72 236	0.84 233	0.89 237	2.40 247	0.80 245	1.12 235	0.70 222	1.00 233	0.90 209

LE_ROB	3.57 258	0.92 229	1.49 257	2.33 245	9.96 269	1.83 246	7.73 266	2.31 260	3.13 260	0.47 218	1.49 249	9.10 265	13.79 268	0.47 212	0.63 176	0.25 143	0.44 207	0.29 197	6.00 254	1.38 256	0.66 210	0.52 188	2.47 248	2.28 260	5.36 262	4.46 262	6.14 262	10.46 265

IMH-64-1	1.18 231	1.19 237	0.74 234	1.63 233	1.26 242	1.69 238	1.85 240	0.84 236	0.90 236	0.44 214	0.62 218	1.36 223	1.74 237	2.49 248	2.46 254	0.60 225	0.72 226	0.47 224	1.73 222	0.64 226	0.70 217	0.79 229	2.49 249	0.58 230	1.08 233	0.63 216	0.97 229	1.31 226

IMH-64	1.18 231	1.19 237	0.74 234	1.63 233	1.26 242	1.69 238	1.85 240	0.84 236	0.90 236	0.44 214	0.62 218	1.36 223	1.74 237	2.49 248	2.46 254	0.60 225	0.72 226	0.47 224	1.73 222	0.64 226	0.70 217	0.79 229	2.49 249	0.58 230	1.08 233	0.63 216	0.97 229	1.31 226

IMH	1.30 237	1.22 240	0.76 237	1.65 235	1.27 244	1.73 242	1.88 243	0.86 238	0.93 238	0.47 218	0.65 221	1.48 227	2.97 251	3.97 264	1.50 218	0.59 223	0.76 229	0.49 227	2.25 230	0.70 233	0.69 216	0.79 229	2.64 251	0.61 234	1.16 239	0.76 226	0.89 226	1.49 234

TorneroNet-64	1.85 246	1.56 250	0.93 247	3.34 255	1.31 247	2.18 251	2.65 248	0.91 240	2.21 255	0.66 238	0.83 230	2.72 243	7.56 255	3.04 254	1.76 233	0.67 231	1.35 253	0.59 236	4.05 246	1.02 246	0.98 241	0.96 239	2.67 252	0.69 241	1.24 242	1.15 248	0.88 224	2.15 249

JetRed	2.50 254	2.16 258	2.32 259	1.72 238	1.88 253	2.59 255	3.38 254	1.86 258	1.53 251	1.15 254	0.93 233	2.77 246	0.67 203	2.39 246	3.50 261	2.17 258	2.74 258	3.15 263	1.82 226	1.37 255	3.39 261	2.94 262	2.72 253	1.27 259	2.55 259	6.99 264	2.85 257	4.69 257

ktn	2.52 255	1.71 253	3.02 260	2.41 246	1.88 253	2.62 256	3.04 252	1.69 255	4.13 261	1.01 251	1.21 245	8.17 264	10.18 260	2.80 253	1.51 219	0.93 249	1.72 254	0.87 251	6.22 255	1.56 257	1.20 247	1.09 248	2.75 254	0.93 250	1.19 240	1.07 244	1.46 247	1.74 241

TorneroNet	2.33 252	1.60 251	0.88 244	5.64 261	1.76 252	2.56 254	2.94 251	0.97 243	2.29 257	0.79 241	1.98 254	4.07 256	12.24 263	3.12 256	1.29 212	0.67 231	1.30 251	0.61 242	5.93 253	1.00 245	1.04 242	0.98 241	2.79 255	0.70 242	1.86 255	1.04 242	1.02 234	1.87 245

notaker	1.84 245	1.90 255	1.02 250	3.19 254	2.19 257	2.44 253	2.77 250	1.11 249	1.57 252	0.91 247	1.09 237	3.37 252	5.56 253	3.13 257	1.35 214	0.81 240	1.34 252	0.71 246	4.26 247	1.08 249	1.22 248	0.99 242	2.96 256	0.93 250	0.74 224	0.77 227	0.98 231	1.18 221

PSMNet_ROB	1.30 237	1.36 243	0.71 233	1.48 231	1.00 235	1.69 238	1.56 235	0.64 224	0.74 232	1.47 258	3.99 259	2.77 246	1.51 230	2.54 250	0.73 184	0.47 210	0.70 225	0.49 227	2.51 235	0.71 235	0.81 227	0.58 203	3.05 257	0.58 230	0.80 225	0.64 218	0.88 224	0.69 191

KSHMR	2.37 253	1.84 254	1.23 255	6.67 264	1.97 255	2.73 257	3.45 255	1.31 253	1.69 253	1.18 255	1.18 241	1.71 233	11.63 262	3.21 258	1.67 231	1.07 254	1.11 246	0.92 252	5.58 252	1.04 247	1.23 250	1.05 244	3.26 258	1.06 253	1.99 257	1.18 249	1.28 241	1.85 244

DPSimNet_ROB	5.23 261	7.46 263	3.48 263	6.82 265	6.53 267	4.88 262	5.29 263	5.03 264	6.96 264	3.68 264	10.30 267	6.62 260	7.58 256	4.15 265	3.41 260	2.75 261	5.59 264	2.26 259	12.16 265	3.45 261	5.93 264	2.70 261	3.37 259	3.75 262	3.16 260	3.16 260	4.52 260	6.28 260

DPSM_ROB	13.12 268	7.70 264	11.86 268	4.97 259	5.71 265	6.03 263	4.61 259	8.36 268	10.82 267	6.72 265	8.03 264	8.12 262	12.29 264	3.81 262	13.89 266	13.57 266	10.28 268	13.36 268	9.07 262	11.67 268	16.11 268	18.73 271	3.51 260	10.91 268	27.70 270	35.86 271	31.04 271	39.53 271

DPSM	13.12 268	7.70 264	11.86 268	4.97 259	5.71 265	6.03 263	4.61 259	8.36 268	10.82 267	6.72 265	8.03 264	8.12 262	12.29 264	3.81 262	13.89 266	13.57 266	10.28 268	13.36 268	9.07 262	11.67 268	16.11 268	18.73 271	3.51 260	10.91 268	27.70 270	35.86 271	31.04 271	39.53 271

PML	11.09 267	9.28 267	3.40 262	11.88 270	6.99 268	11.60 268	5.97 265	7.04 267	24.50 274	8.92 268	28.99 274	32.63 274	39.39 275	6.18 267	5.69 262	4.14 262	8.31 265	2.99 262	18.83 271	4.50 262	4.70 263	4.40 263	3.75 262	3.98 263	10.54 267	5.17 263	18.60 269	7.08 263

UNDER WATER	2.15 248	1.92 257	1.13 252	3.36 256	2.59 259	2.77 258	3.73 257	1.63 254	1.36 248	1.02 252	1.02 236	3.30 250	7.25 254	3.39 259	1.54 221	0.91 248	1.80 256	0.75 248	3.15 241	1.08 249	1.27 253	1.14 251	3.84 263	1.20 258	1.46 246	1.78 254	1.26 238	2.46 252

UNDER WATER-64	1.98 247	1.91 256	1.15 253	3.52 257	2.32 258	2.83 259	3.30 253	1.72 256	1.25 247	1.12 253	1.19 242	3.41 253	2.89 250	3.11 255	2.13 245	0.90 246	1.77 255	0.77 249	2.32 232	1.05 248	1.17 246	1.23 253	3.96 264	1.06 253	1.41 245	2.13 256	1.31 243	2.65 254

DPSMNet_ROB	8.99 263	3.86 260	10.11 267	3.11 253	5.51 264	3.54 261	5.03 262	3.60 261	9.04 266	3.27 263	7.95 263	4.19 257	13.43 267	3.66 261	11.12 265	10.86 265	4.47 262	10.71 266	6.43 257	9.92 267	5.99 266	14.50 267	4.39 265	8.90 266	10.15 265	27.43 268	11.02 267	30.59 268

DGTPSM_ROB	8.76 262	3.83 259	10.08 266	3.08 252	5.50 263	3.48 260	5.02 261	3.60 261	8.96 265	3.18 262	7.06 261	3.95 255	10.56 261	3.59 260	11.06 264	10.70 264	4.35 261	10.50 265	5.45 251	9.91 266	5.93 264	14.37 266	4.39 265	8.90 266	9.99 264	27.43 268	11.00 266	30.59 268

HanzoNet	4.54 260	4.29 261	3.74 264	6.10 263	3.77 261	7.50 265	8.23 267	3.94 263	4.82 262	1.56 259	2.42 256	11.35 266	12.90 266	10.81 271	1.84 236	1.89 257	4.65 263	1.35 257	10.71 264	3.05 260	2.04 257	1.81 258	5.00 267	1.14 255	1.80 254	1.67 253	1.81 254	2.33 250

ASD4	10.82 266	8.41 266	7.74 265	6.01 262	4.36 262	8.03 266	5.43 264	6.40 265	6.39 263	7.67 267	9.54 266	7.79 261	9.97 259	5.53 266	8.37 263	7.73 263	9.73 266	11.07 267	8.78 261	9.36 265	16.84 270	15.15 268	5.39 268	5.70 264	18.71 269	28.58 270	21.13 270	32.24 270

CasAABBNet	26.35 274	15.49 269	23.85 272	9.95 267	11.46 270	12.03 269	9.23 268	16.79 270	21.84 273	13.64 271	16.11 269	16.45 269	24.90 274	7.58 268	27.95 273	27.14 271	20.53 270	26.83 273	18.10 268	23.37 271	32.22 273	37.28 273	6.99 269	21.98 272	55.78 275	72.24 275	62.39 273	79.48 273

MyStereo03	26.41 275	15.50 270	23.88 273	10.02 268	11.51 271	12.12 270	9.31 269	16.83 271	21.83 271	13.49 269	16.21 270	16.36 267	24.77 272	7.69 269	27.92 271	27.29 272	20.66 271	26.89 274	18.22 269	23.47 272	32.35 274	37.78 274	7.05 270	21.99 273	55.69 273	72.21 273	62.47 274	79.61 274

MyStereo02	25.99 273	15.50 270	23.88 273	10.02 268	0.00 1	12.12 270	9.31 269	16.83 271	21.83 271	13.49 269	16.21 270	16.36 267	24.77 272	7.69 269	27.92 271	27.29 272	20.66 271	26.89 274	18.22 269	23.47 272	32.35 274	37.78 274	7.05 270	21.99 273	55.69 273	72.21 273	62.47 274	79.61 274

LRCNet_RVC	10.22 265	14.24 268	3.26 261	20.74 271	17.71 272	19.88 272	15.89 271	6.49 266	2.47 258	19.87 272	12.97 268	19.40 270	8.44 257	26.62 273	2.33 251	0.74 236	10.08 267	5.54 264	23.31 273	6.95 264	2.43 259	1.11 250	22.86 272	8.58 265	0.73 223	0.39 188	1.72 253	1.19 222

HaxPig	19.43 270	21.64 272	18.72 270	23.90 272	23.72 273	22.99 273	25.27 272	20.59 273	18.36 269	26.33 273	23.18 272	22.04 271	16.59 269	24.59 272	21.93 268	18.51 268	20.93 273	19.75 270	22.56 272	20.41 270	14.06 267	11.69 265	27.14 273	18.65 270	6.94 263	12.03 267	7.78 263	14.26 267

MEDIAN_ROB	22.61 271	26.37 273	23.42 271	27.86 273	27.01 274	26.90 274	28.47 273	24.00 274	21.42 270	31.43 274	26.90 273	25.65 272	19.56 270	27.54 274	23.81 269	20.10 269	25.89 274	23.65 271	27.64 274	24.33 274	18.71 271	15.27 269	29.65 274	20.16 271	10.22 266	11.12 266	10.11 265	13.24 266

AVERAGE_ROB	25.62 272	30.03 275	26.88 275	31.96 274	30.85 275	31.13 275	32.49 274	28.35 275	25.87 275	34.56 275	30.30 275	30.39 273	23.71 271	31.94 275	27.62 270	24.45 270	28.60 275	25.76 272	30.73 275	27.87 275	22.22 272	18.68 270	33.77 275	25.40 275	10.86 268	8.77 265	9.34 264	9.16 264

Low-res two-view benchmark