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	0.09 1	0.06 1	0.06 4	0.04 1	0.03 1	0.07 6	0.31 153	0.06 3	0.04 1	0.05 2	0.06 5	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 1	0.33 30	0.09 1	0.06 1	0.09 1	0.16 34	0.09 1	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.07 1	0.06 1	0.13 7	0.08 6

TDLM	0.13 8	0.14 19	0.13 32	0.10 19	0.12 31	0.11 20	0.10 48	0.14 18	0.10 20	0.09 11	0.16 53	0.17 21	0.10 22	0.09 13	0.28 2	0.19 2	0.15 13	0.14 17	0.13 4	0.10 10	0.15 4	0.11 3	0.09 28	0.10 21	0.11 10	0.10 9	0.15 14	0.15 22

ProNet	0.10 2	0.07 2	0.09 9	0.06 5	0.04 2	0.10 12	0.32 156	0.07 4	0.04 1	0.04 1	0.11 23	0.07 1	0.03 1	0.20 79	0.33 3	0.21 3	0.11 3	0.08 2	0.11 2	0.07 2	0.10 2	0.08 1	0.08 20	0.05 2	0.10 6	0.06 1	0.10 2	0.06 2

CVANet_RVC	0.18 19	0.18 33	0.18 77	0.20 99	0.15 54	0.17 73	0.13 81	0.23 39	0.11 25	0.14 19	0.22 80	0.20 26	0.12 33	0.48 199	0.35 4	0.21 3	0.17 19	0.16 25	0.16 11	0.13 22	0.18 12	0.15 9	0.10 36	0.12 33	0.14 19	0.12 16	0.19 20	0.16 25

iRaftStereo_RVC	0.16 16	0.15 21	0.11 18	0.10 19	0.10 20	0.09 9	0.05 13	0.17 23	0.09 15	0.15 20	0.15 43	0.18 22	0.09 18	0.18 69	0.38 5	0.28 17	0.20 28	0.14 17	0.19 18	0.12 16	0.34 41	0.30 26	0.07 15	0.09 17	0.14 19	0.12 16	0.18 17	0.13 18

GANet	0.19 20	0.17 26	0.16 62	0.16 64	0.16 61	0.21 100	0.14 90	0.20 29	0.13 33	0.15 20	0.20 67	0.37 114	0.10 22	0.14 31	0.42 6	0.22 5	0.40 134	0.20 44	0.17 13	0.11 12	0.22 18	0.14 7	0.12 64	0.12 33	0.15 23	0.13 19	0.20 23	0.17 31

AANet_RVC	0.16 16	0.13 17	0.13 32	0.10 19	0.15 54	0.08 8	0.13 81	0.14 18	0.15 46	0.13 16	0.13 32	0.13 9	0.11 27	0.10 16	0.42 6	0.24 8	0.16 15	0.16 25	0.20 19	0.15 30	0.15 4	0.17 12	0.11 53	0.11 28	0.16 28	0.17 26	0.22 29	0.24 62

RAFT	0.14 10	0.07 2	0.10 15	0.08 12	0.04 2	0.24 121	0.28 148	0.19 28	0.07 11	0.13 16	0.08 11	0.13 9	0.06 4	0.11 18	0.44 8	0.17 1	0.12 8	0.08 2	0.14 7	0.21 63	0.16 7	0.18 14	0.04 3	0.05 2	0.15 23	0.15 24	0.21 26	0.16 25

AIO-Stereo	0.11 3	0.09 6	0.09 9	0.08 12	0.06 5	0.12 33	0.03 3	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.06 5	0.12 5	0.05 3	0.05 4	0.46 9	0.34 36	0.22 31	0.10 6	0.21 22	0.12 16	0.13 3	0.12 4	0.04 3	0.05 2	0.08 2	0.10 9	0.13 7	0.06 2

IGEV-Stereo++	0.15 12	0.10 10	0.06 4	0.07 9	0.07 9	0.09 9	0.03 3	0.07 4	0.07 11	0.06 6	0.09 15	0.15 16	0.07 10	0.14 31	0.48 10	0.26 12	0.11 3	0.10 6	0.17 13	0.09 5	0.15 4	1.09 125	0.05 10	0.05 2	0.08 2	0.09 4	0.18 17	0.08 6

Occ-G	0.15 12	0.13 17	0.10 15	0.09 16	0.08 16	0.12 33	0.04 7	0.08 7	0.06 6	0.05 2	0.10 17	0.10 3	0.06 4	0.06 6	0.49 11	0.31 23	0.13 10	0.13 13	0.84 158	0.09 5	0.21 17	0.20 17	0.06 12	0.07 11	0.10 6	0.08 3	0.18 17	0.09 11

RSM++	0.12 5	0.10 10	0.09 9	0.08 12	0.07 9	0.10 12	0.04 7	0.08 7	0.07 11	0.06 6	0.07 7	0.13 9	0.07 10	0.04 1	0.50 12	0.26 12	0.12 8	0.11 10	0.14 7	0.11 12	0.20 15	0.14 7	0.06 12	0.10 21	0.11 10	0.09 4	0.13 7	0.08 6

RSM	0.11 3	0.09 6	0.09 9	0.07 9	0.06 5	0.14 46	0.03 3	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.07 7	0.13 9	0.06 4	0.04 1	0.51 13	0.26 12	0.10 2	0.10 6	0.14 7	0.11 12	0.17 9	0.13 6	0.04 3	0.06 8	0.09 4	0.11 12	0.13 7	0.07 4

MaDis-Stereo	0.19 20	0.16 24	0.11 18	0.07 9	0.10 20	0.06 4	0.06 16	0.12 15	0.10 20	0.19 29	0.08 11	0.19 23	0.08 14	0.14 31	0.52 14	0.39 54	0.24 40	0.18 35	0.30 38	0.12 16	0.46 64	0.36 31	0.07 15	0.10 21	0.19 47	0.23 58	0.20 23	0.25 67

GMStereo	0.23 27	0.24 116	0.13 32	0.19 91	0.17 79	0.19 88	0.14 90	0.29 67	0.16 53	0.23 35	0.19 64	0.32 95	0.16 50	0.13 24	0.53 15	0.27 15	0.28 68	0.19 39	0.43 74	0.20 52	0.30 33	0.19 16	0.12 64	0.15 69	0.24 69	0.19 44	0.39 87	0.20 39
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoVision	0.13 8	0.10 10	0.07 6	0.06 5	0.07 9	0.07 6	0.07 24	0.10 13	0.13 33	0.09 11	0.07 7	0.16 18	0.07 10	0.11 18	0.56 16	0.29 19	0.14 11	0.13 13	0.17 13	0.09 5	0.18 12	0.15 9	0.04 3	0.08 15	0.15 23	0.13 19	0.19 20	0.15 22

LL-Strereo2	0.28 44	0.17 26	0.14 48	0.12 28	0.11 25	0.10 12	0.06 16	0.29 67	0.16 53	0.30 70	0.14 40	0.22 34	0.11 27	0.34 157	0.56 16	0.42 64	0.23 33	0.17 30	0.39 60	0.17 37	0.70 117	1.53 187	0.10 36	0.11 28	0.24 69	0.17 26	0.25 35	0.17 31

RAFT_CTSACE	0.21 23	0.20 57	0.13 32	0.12 28	0.10 20	0.14 46	0.08 30	0.24 46	0.10 20	0.26 53	0.10 17	0.21 29	0.18 67	0.11 18	0.57 18	0.35 39	0.19 26	0.14 17	0.26 30	0.18 40	0.31 35	0.70 73	0.08 20	0.10 21	0.27 91	0.17 26	0.33 52	0.16 25

FINET	0.28 44	0.21 66	0.21 114	0.21 107	0.17 79	0.17 73	0.18 117	0.23 39	0.19 86	0.23 35	0.48 165	0.28 61	0.17 59	0.17 52	0.57 18	0.33 30	0.25 46	0.18 35	0.38 59	0.17 37	0.30 33	0.22 20	0.15 109	0.17 92	0.42 165	0.96 221	0.27 41	0.21 48

delet	0.15 12	0.14 19	0.12 25	0.12 28	0.12 31	0.13 38	0.09 38	0.12 15	0.09 15	0.15 20	0.11 23	0.16 18	0.09 18	0.11 18	0.57 18	0.23 7	0.16 15	0.13 13	0.13 4	0.12 16	0.17 9	0.29 25	0.09 28	0.10 21	0.13 14	0.12 16	0.20 23	0.13 18

CroCo-Stereo Lap2	0.12 5	0.07 2	0.05 2	0.05 2	0.06 5	0.04 1	0.03 3	0.08 7	0.06 6	0.11 15	0.03 3	0.12 5	0.06 4	0.08 9	0.59 21	0.36 44	0.11 3	0.10 6	0.12 3	0.07 2	0.25 23	0.17 12	0.04 3	0.07 11	0.11 10	0.11 12	0.11 3	0.08 6

SACVNet	0.38 92	0.30 170	0.26 152	0.28 153	0.29 158	0.26 129	0.34 167	0.37 145	0.29 150	0.35 112	0.27 105	0.29 69	0.25 111	0.38 174	0.59 21	0.43 72	0.36 115	0.29 112	0.56 112	0.29 94	0.68 113	1.21 145	0.19 138	0.25 156	0.37 151	0.35 131	0.45 119	0.38 130

AFF-stereo	0.22 25	0.19 44	0.15 54	0.14 48	0.12 31	0.14 46	0.06 16	0.24 46	0.13 33	0.29 63	0.12 26	0.24 39	0.10 22	0.08 9	0.60 23	0.38 50	0.18 20	0.19 39	0.48 81	0.12 16	0.28 29	0.56 48	0.08 20	0.10 21	0.19 47	0.18 40	0.43 112	0.16 25

CC-Net-ROB	0.62 162	0.60 228	0.40 198	0.81 230	0.59 221	0.75 229	0.57 200	0.43 174	0.31 161	0.47 169	0.32 131	1.38 227	0.73 211	0.62 221	0.60 23	0.33 30	0.42 148	0.32 130	2.70 229	0.28 90	0.50 79	0.61 62	0.98 245	0.28 166	0.39 158	0.37 141	0.39 87	0.54 163

AACVNet	0.31 58	0.26 144	0.21 114	0.27 145	0.28 156	0.25 126	0.18 117	0.30 72	0.20 95	0.31 82	0.30 122	0.29 69	0.18 67	0.36 164	0.62 25	0.43 72	0.31 89	0.26 92	0.37 56	0.25 83	0.42 58	0.62 64	0.20 146	0.20 122	0.29 104	0.31 116	0.42 104	0.37 125

raft+_RVC	0.26 36	0.19 44	0.15 54	0.15 54	0.15 54	0.13 38	0.14 90	0.30 72	0.14 39	0.28 57	0.18 55	0.22 34	0.11 27	0.19 72	0.62 25	0.43 72	0.23 33	0.17 30	0.41 66	0.28 90	0.45 63	0.95 105	0.09 28	0.11 28	0.20 54	0.18 40	0.25 35	0.20 39

RALAANet	0.30 51	0.22 83	0.19 86	0.17 76	0.17 79	0.16 64	0.11 54	0.28 63	0.16 53	0.24 42	0.21 72	0.24 39	0.18 67	0.30 137	0.63 27	0.39 54	0.28 68	0.25 86	0.56 112	0.29 94	0.76 122	1.03 119	0.11 53	0.17 92	0.23 62	0.24 70	0.41 95	0.23 57

IGEV-Stereo+	0.31 58	0.72 232	0.08 7	0.12 28	0.10 20	0.34 164	0.04 7	0.20 29	0.12 29	0.30 70	0.59 177	0.21 29	0.38 171	0.13 24	0.64 28	0.51 111	0.19 26	0.19 39	0.30 38	0.34 118	0.51 82	0.56 48	0.13 82	0.07 11	0.13 14	1.20 229	0.14 12	0.12 16

ICVP	0.44 116	0.24 116	0.30 169	0.25 133	0.23 129	0.26 129	0.18 117	0.31 81	0.25 127	0.37 133	0.31 124	0.33 99	0.29 130	0.25 104	0.64 28	0.61 136	0.50 176	0.78 249	0.59 122	0.44 161	0.99 143	1.82 214	0.33 196	0.24 151	0.30 111	0.35 131	0.37 78	0.34 111
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.28 44	0.23 101	0.18 77	0.17 76	0.19 97	0.15 53	0.11 54	0.34 110	0.14 39	0.26 53	0.21 72	0.25 46	0.14 41	0.22 82	0.65 30	0.40 59	0.34 106	0.24 79	0.48 81	0.33 113	0.52 87	0.76 82	0.11 53	0.16 83	0.24 69	0.23 58	0.24 31	0.26 73

RALCasStereoNet	0.30 51	0.24 116	0.19 86	0.20 99	0.19 97	0.15 53	0.17 112	0.33 104	0.14 39	0.30 70	0.20 67	0.27 57	0.15 47	0.26 108	0.65 30	0.61 136	0.31 89	0.23 69	0.34 51	0.29 94	0.58 98	1.04 120	0.11 53	0.16 83	0.25 76	0.25 87	0.24 31	0.26 73

plain	0.21 23	0.20 57	0.12 25	0.11 25	0.14 43	0.10 12	0.06 16	0.22 35	0.11 25	0.23 35	0.08 11	0.22 34	0.11 27	0.17 52	0.66 32	0.45 85	0.25 46	0.20 44	0.26 30	0.12 16	0.46 64	0.42 36	0.07 15	0.14 62	0.17 32	0.17 26	0.19 20	0.21 48

UDGNet	0.39 100	0.29 165	0.21 114	0.55 212	0.44 205	0.50 203	0.42 182	0.31 81	0.20 95	0.27 56	0.28 115	0.28 61	0.12 33	0.70 226	0.66 32	0.44 76	0.29 76	0.25 86	0.60 123	0.24 81	0.61 104	0.98 110	0.39 203	0.15 69	0.34 130	0.27 93	0.42 104	0.29 85

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 32	0.20 57	0.18 77	0.15 54	0.17 79	0.13 38	0.10 48	0.29 67	0.15 46	0.33 103	0.15 43	0.31 88	0.22 93	0.14 31	0.66 32	0.37 48	0.22 31	0.15 22	0.50 95	0.16 34	0.32 37	0.59 58	0.10 36	0.13 51	0.24 69	0.19 44	0.47 126	0.20 39

LMCR-Stereo	0.33 65	0.23 101	0.19 86	0.19 91	0.18 88	0.20 95	0.13 81	0.30 72	0.19 86	0.29 63	0.23 83	0.33 99	0.29 130	0.40 183	0.67 35	0.45 85	0.39 129	0.28 105	0.53 109	0.38 135	0.51 82	0.96 107	0.14 93	0.19 112	0.25 76	0.24 70	0.33 52	0.31 98

sAnonymous2	0.38 92	0.21 66	0.17 71	0.16 64	0.16 61	0.21 100	0.15 100	0.38 147	0.26 135	0.28 57	0.26 101	0.30 81	0.32 149	0.16 46	0.67 35	0.61 136	0.40 134	0.36 156	0.81 151	0.39 140	1.05 147	1.29 153	0.14 93	0.19 112	0.29 104	0.35 131	0.33 52	0.35 120

CroCo_RVC	0.38 92	0.21 66	0.17 71	0.16 64	0.16 61	0.21 100	0.15 100	0.38 147	0.26 135	0.28 57	0.26 101	0.30 81	0.32 149	0.16 46	0.67 35	0.61 136	0.40 134	0.36 156	0.81 151	0.39 140	1.05 147	1.29 153	0.14 93	0.19 112	0.29 104	0.35 131	0.33 52	0.35 120

DN-CSS_ROB	0.35 80	0.22 83	0.24 135	0.23 118	0.26 145	0.15 53	0.12 62	0.42 167	0.19 86	0.39 147	0.41 152	0.34 104	0.26 119	0.32 150	0.67 35	0.42 64	0.30 84	0.23 69	0.92 166	0.21 63	0.80 126	0.68 71	0.15 109	0.27 162	0.24 69	0.22 51	0.41 95	0.30 90

GLC_STEREO	0.31 58	0.23 101	0.24 135	0.20 99	0.20 104	0.18 81	0.14 90	0.38 147	0.16 53	0.34 105	0.25 90	0.29 69	0.16 50	0.17 52	0.68 39	0.52 116	0.37 119	0.27 94	0.42 68	0.37 128	0.90 133	0.42 36	0.13 82	0.15 69	0.24 69	0.18 40	0.48 129	0.25 67

AMNet	0.63 165	0.59 227	0.56 221	0.59 218	0.59 221	0.64 221	0.58 203	0.45 183	0.53 208	0.51 177	0.69 190	0.75 200	0.40 178	0.87 231	0.68 39	0.86 188	0.71 211	0.66 236	0.63 128	0.62 194	0.76 122	0.62 64	0.38 200	0.59 231	0.57 198	0.69 202	0.70 182	0.75 175

raftrobust	0.31 58	0.20 57	0.20 99	0.18 85	0.18 88	0.12 33	0.09 38	0.35 121	0.15 46	0.34 105	0.21 72	0.27 57	0.14 41	0.39 180	0.70 41	0.54 119	0.27 58	0.21 52	0.75 146	0.19 46	0.59 100	1.07 123	0.19 138	0.14 62	0.26 83	0.24 70	0.27 41	0.24 62

anonymousdsp2	0.30 51	0.20 57	0.16 62	0.14 48	0.13 38	0.15 53	0.11 54	0.28 63	0.12 29	0.25 50	1.08 221	0.24 39	0.12 33	0.15 41	0.71 42	0.42 64	0.25 46	0.20 44	0.45 79	0.38 135	0.41 55	0.96 107	0.10 36	0.13 51	0.20 54	0.17 26	0.43 112	0.18 35

PDISCO_ROB	0.30 51	0.23 101	0.20 99	0.22 115	0.20 104	0.17 73	0.18 117	0.24 46	0.19 86	0.29 63	0.27 105	0.23 37	0.18 67	0.17 52	0.71 42	0.45 85	0.27 58	0.33 135	0.39 60	0.25 83	0.47 71	0.62 64	0.13 82	0.18 102	0.31 120	0.29 107	0.54 146	0.29 85

ACVNet-4b	3.25 264	6.98 282	0.72 237	12.08 283	1.33 253	4.39 275	9.77 283	0.61 218	0.60 215	0.66 216	3.91 267	5.47 270	11.63 275	2.24 256	0.74 44	0.55 123	2.39 260	0.49 205	10.57 270	0.87 230	2.24 255	2.88 267	2.92 262	0.61 234	0.61 206	0.58 193	0.72 184	1.15 208

CAS	0.34 71	0.20 57	0.13 32	0.15 54	0.15 54	0.13 38	0.15 100	0.23 39	0.23 114	0.37 133	0.27 105	0.28 61	0.30 138	0.53 206	0.74 44	0.69 153	0.38 124	0.37 162	0.35 52	0.36 122	0.72 121	1.09 125	0.11 53	0.13 51	0.24 69	0.25 87	0.28 44	0.34 111

CASS	0.51 140	0.27 152	0.27 159	0.32 170	0.26 145	0.29 145	0.67 217	0.40 156	0.30 155	0.47 169	0.52 170	0.47 164	0.36 163	0.16 46	0.74 44	0.67 152	0.71 211	0.46 194	0.78 149	0.28 90	1.67 213	1.48 177	0.17 122	0.20 122	0.42 165	0.34 128	0.53 144	0.46 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SA	0.30 51	0.21 66	0.14 48	0.14 48	0.14 43	0.15 53	0.07 24	0.35 121	0.16 53	0.31 82	0.12 26	0.41 136	0.14 41	0.20 79	0.74 44	0.56 125	0.27 58	0.30 118	0.58 121	0.21 63	0.49 73	0.88 97	0.08 20	0.15 69	0.27 91	0.28 96	0.56 152	0.26 73

R-Stereo Train	0.54 146	0.24 116	0.24 135	0.24 127	0.18 88	0.24 121	0.09 38	0.34 110	0.30 155	0.52 180	0.66 185	0.44 146	0.32 149	0.55 211	0.74 44	1.07 198	0.58 200	0.52 216	1.27 200	0.64 199	1.51 198	1.89 218	0.14 93	0.20 122	0.35 136	0.42 158	0.35 64	0.47 149

RAFT-Stereo	0.54 146	0.24 116	0.24 135	0.24 127	0.18 88	0.24 121	0.09 38	0.34 110	0.30 155	0.52 180	0.66 185	0.44 146	0.32 149	0.55 211	0.74 44	1.07 198	0.58 200	0.52 216	1.27 200	0.64 199	1.51 198	1.89 218	0.14 93	0.20 122	0.35 136	0.42 158	0.35 64	0.47 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASnet	0.31 58	0.22 83	0.14 48	0.15 54	0.17 79	0.17 73	0.08 30	0.30 72	0.18 78	0.34 105	0.21 72	0.38 117	0.28 128	0.13 24	0.75 50	0.44 76	0.32 94	0.26 92	0.43 74	0.34 118	1.11 154	0.69 72	0.11 53	0.14 62	0.25 76	0.17 26	0.33 52	0.25 67
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_RVC	0.35 80	0.26 144	0.23 129	0.25 133	0.24 135	0.24 121	0.16 106	0.27 56	0.19 86	0.30 70	0.29 118	0.31 88	0.17 59	0.33 153	0.75 50	0.46 92	0.51 178	0.24 79	0.81 151	0.21 63	0.58 98	0.70 73	0.18 130	0.34 180	0.30 111	0.31 116	0.42 104	0.34 111

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 40	0.18 33	0.11 18	0.12 28	0.11 25	0.35 169	0.05 13	0.23 39	0.14 39	0.30 70	0.21 72	0.24 39	0.35 162	0.13 24	0.76 52	0.60 132	0.27 58	0.28 105	0.32 46	0.33 113	0.61 104	0.60 61	0.09 28	0.08 15	0.14 19	0.38 144	0.24 31	0.14 21

U	0.14 10	0.09 6	0.05 2	0.05 2	0.06 5	0.04 1	0.02 1	0.09 12	0.06 6	0.09 11	0.02 1	0.12 5	0.10 22	0.07 7	0.77 53	0.44 76	0.15 13	0.11 10	0.15 10	0.09 5	0.27 28	0.26 23	0.03 1	0.06 8	0.13 14	0.10 9	0.11 3	0.09 11

trnet	0.35 80	0.23 101	0.19 86	0.17 76	0.20 104	0.14 46	0.08 30	0.35 121	0.20 95	0.35 112	0.21 72	0.38 117	0.31 140	0.14 31	0.78 54	0.76 170	0.40 134	0.30 118	0.43 74	0.52 175	0.98 142	0.80 90	0.12 64	0.15 69	0.25 76	0.24 70	0.37 78	0.32 103

anonymity	1.60 235	0.25 128	0.41 200	0.27 145	0.23 129	0.51 206	0.16 106	0.49 197	0.27 144	0.63 211	23.10 289	0.57 181	0.59 197	0.37 168	0.78 54	1.33 218	0.46 163	0.35 151	1.10 180	0.48 171	1.47 191	2.07 238	0.21 150	0.33 179	1.11 242	1.60 244	3.07 272	1.08 202

MoCha-V2	0.15 12	0.09 6	0.09 9	0.06 5	0.07 9	0.16 64	0.04 7	0.07 4	0.04 1	0.06 6	0.08 11	0.12 5	0.16 50	0.05 4	0.79 56	0.24 8	0.11 3	0.09 4	0.13 4	0.21 63	0.16 7	0.76 82	0.04 3	0.05 2	0.09 4	0.09 4	0.08 1	0.05 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 48	0.16 24	0.16 62	0.15 54	0.13 38	0.14 46	0.08 30	0.29 67	0.23 114	0.28 57	0.29 118	0.26 52	0.17 59	0.17 52	0.79 56	0.54 119	0.27 58	0.24 79	0.32 46	0.20 52	0.42 58	1.19 142	0.10 36	0.13 51	0.23 62	0.33 125	0.21 26	0.28 81

IPLGR_C	0.34 71	0.19 44	0.19 86	0.16 64	0.16 61	0.16 64	0.25 141	0.32 95	0.26 135	0.30 70	0.32 131	0.30 81	0.17 59	0.37 168	0.79 56	0.40 59	0.33 102	0.20 44	0.51 98	0.19 46	0.49 73	1.39 164	0.12 64	0.15 69	0.50 187	0.17 26	0.58 160	0.20 39

gcap-zeroshot	1.09 208	0.23 101	0.33 179	0.59 218	0.20 104	0.40 186	0.35 168	0.45 183	0.24 119	0.74 233	1.21 230	0.63 189	0.34 157	0.25 104	0.80 59	1.71 243	3.94 276	0.29 112	9.06 263	0.81 221	1.52 200	1.94 225	1.39 251	0.18 102	0.58 200	0.39 146	0.41 95	0.41 135

4D-IteraStereo	0.33 65	0.18 33	0.21 114	0.16 64	0.16 61	0.11 20	0.08 30	0.33 104	0.17 69	0.33 103	0.18 55	0.27 57	0.13 39	0.33 153	0.80 59	0.66 148	0.26 53	0.30 118	0.49 89	0.36 122	0.82 128	1.41 168	0.10 36	0.15 69	0.19 47	0.21 50	0.41 95	0.19 38

HH	0.60 156	0.18 33	0.35 186	0.23 118	0.21 112	0.28 138	0.24 132	0.42 167	0.26 135	0.74 233	0.25 90	0.46 159	0.36 163	0.24 97	0.81 61	1.44 227	0.38 124	0.37 162	1.21 191	0.64 199	2.13 245	1.97 228	0.27 172	0.20 122	0.59 203	0.41 155	0.83 198	0.63 169

HanStereo	0.60 156	0.18 33	0.35 186	0.23 118	0.21 112	0.28 138	0.24 132	0.42 167	0.26 135	0.74 233	0.25 90	0.46 159	0.36 163	0.24 97	0.81 61	1.44 227	0.38 124	0.37 162	1.21 191	0.64 199	2.13 245	1.97 228	0.27 172	0.20 122	0.59 203	0.41 155	0.83 198	0.63 169

LoS_RVC	0.37 88	0.25 128	0.20 99	0.10 19	0.17 79	0.13 38	0.09 38	0.24 46	0.25 127	0.38 142	0.25 90	0.36 110	0.34 157	0.22 82	0.81 61	0.78 171	0.41 140	0.42 186	0.56 112	0.27 87	0.97 139	1.33 156	0.14 93	0.15 69	0.28 98	0.22 51	0.25 35	0.29 85

tt_ll	0.37 88	0.25 128	0.20 99	0.10 19	0.17 79	0.13 38	0.09 38	0.24 46	0.25 127	0.38 142	0.25 90	0.36 110	0.34 157	0.22 82	0.81 61	0.78 171	0.41 140	0.42 186	0.56 112	0.27 87	0.97 139	1.33 156	0.14 93	0.15 69	0.28 98	0.22 51	0.25 35	0.29 85

EGLCR-Stereo	0.60 156	0.22 83	0.22 123	0.15 54	0.18 88	0.23 115	0.09 38	0.32 95	0.22 106	0.32 95	0.19 64	0.38 117	0.27 121	0.14 31	0.81 61	0.74 167	0.39 129	0.37 162	0.72 143	0.28 90	1.20 167	2.19 248	0.12 64	0.68 242	0.23 62	1.54 241	3.67 275	0.34 111

GMOStereo	0.34 71	0.19 44	0.15 54	0.16 64	0.16 61	0.32 154	0.12 62	0.35 121	0.17 69	0.35 112	0.15 43	0.29 69	0.22 93	0.17 52	0.81 61	0.49 99	0.29 76	0.33 135	0.51 98	0.37 128	0.56 94	1.49 178	0.10 36	0.13 51	0.30 111	0.24 70	0.41 95	0.22 51

error version	0.34 71	0.19 44	0.15 54	0.16 64	0.16 61	0.32 154	0.12 62	0.35 121	0.17 69	0.35 112	0.15 43	0.29 69	0.22 93	0.17 52	0.81 61	0.49 99	0.29 76	0.33 135	0.51 98	0.37 128	0.56 94	1.49 178	0.10 36	0.13 51	0.30 111	0.24 70	0.41 95	0.22 51

test-v	0.34 71	0.19 44	0.15 54	0.16 64	0.16 61	0.32 154	0.12 62	0.35 121	0.17 69	0.35 112	0.15 43	0.29 69	0.22 93	0.17 52	0.81 61	0.49 99	0.29 76	0.33 135	0.51 98	0.37 128	0.56 94	1.49 178	0.10 36	0.13 51	0.30 111	0.24 70	0.41 95	0.22 51

ACRE	0.35 80	0.19 44	0.18 77	0.16 64	0.16 61	0.16 64	0.24 132	0.32 95	0.25 127	0.30 70	0.43 154	0.31 88	0.17 59	0.38 174	0.81 61	0.40 59	0.34 106	0.20 44	0.51 98	0.20 52	0.50 79	1.39 164	0.12 64	0.15 69	0.51 188	0.17 26	0.57 156	0.20 39

test-2	0.34 71	0.19 44	0.15 54	0.16 64	0.16 61	0.32 154	0.12 62	0.35 121	0.17 69	0.35 112	0.15 43	0.29 69	0.22 93	0.17 52	0.81 61	0.49 99	0.29 76	0.33 135	0.51 98	0.37 128	0.56 94	1.49 178	0.10 36	0.13 51	0.30 111	0.24 70	0.41 95	0.22 51

GEStereo_RVC	0.47 130	0.27 152	0.34 183	0.27 145	0.26 145	0.31 148	0.53 198	0.41 158	0.24 119	0.35 112	0.27 105	0.40 130	0.24 104	0.30 137	0.81 61	0.74 167	0.49 175	0.37 162	0.91 163	0.38 135	0.90 133	1.80 213	0.21 150	0.34 180	0.31 120	0.30 113	0.51 139	0.48 151

Sa-1000	0.33 65	0.21 66	0.14 48	0.15 54	0.16 61	0.15 53	0.08 30	0.36 138	0.17 69	0.31 82	0.15 43	0.41 136	0.18 67	0.25 104	0.82 72	0.48 98	0.32 94	0.33 135	0.65 131	0.19 46	0.65 110	1.11 131	0.09 28	0.17 92	0.33 127	0.29 107	0.51 139	0.27 79

UCFNet_RVC	0.39 100	0.36 187	0.26 152	0.29 159	0.31 167	0.26 129	0.19 124	0.30 72	0.23 114	0.35 112	0.27 105	0.45 152	0.25 111	0.34 157	0.82 72	0.45 85	0.30 84	0.25 86	0.96 171	0.23 75	0.69 115	0.75 81	0.45 211	0.21 133	0.35 136	0.31 116	0.35 64	0.45 144

sCroCo_RVC	0.46 121	0.20 57	0.16 62	0.15 54	0.16 61	0.20 95	0.12 62	0.32 95	0.32 166	0.35 112	0.24 86	0.43 142	0.45 189	0.15 41	0.83 74	1.10 205	0.47 168	0.40 181	0.67 136	0.43 153	1.55 206	1.85 216	0.14 93	0.22 141	0.30 111	0.30 113	0.49 131	0.32 103

GCAP-BAT	0.46 121	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.14 43	0.11 20	0.12 62	0.31 81	0.16 53	0.31 82	0.13 32	0.45 152	0.19 78	0.28 122	0.84 75	0.69 153	3.42 268	0.23 69	0.48 81	0.30 101	1.24 170	0.57 51	0.12 64	0.12 33	0.18 39	0.28 96	0.35 64	0.79 176

test_for_model	0.46 121	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.14 43	0.11 20	0.12 62	0.31 81	0.16 53	0.31 82	0.13 32	0.45 152	0.19 78	0.28 122	0.84 75	0.69 153	3.42 268	0.23 69	0.48 81	0.30 101	1.24 170	0.57 51	0.12 64	0.12 33	0.18 39	0.28 96	0.35 64	0.79 176

testlalala2	0.46 121	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.14 43	0.11 20	0.12 62	0.31 81	0.16 53	0.31 82	0.13 32	0.45 152	0.19 78	0.28 122	0.84 75	0.69 153	3.42 268	0.23 69	0.48 81	0.30 101	1.24 170	0.57 51	0.12 64	0.12 33	0.18 39	0.28 96	0.35 64	0.79 176

testlalala	0.46 121	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.14 43	0.11 20	0.12 62	0.31 81	0.16 53	0.31 82	0.13 32	0.45 152	0.19 78	0.28 122	0.84 75	0.69 153	3.42 268	0.23 69	0.48 81	0.30 101	1.24 170	0.57 51	0.12 64	0.12 33	0.18 39	0.28 96	0.35 64	0.79 176

testlalala_base	0.46 121	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.14 43	0.11 20	0.12 62	0.31 81	0.16 53	0.31 82	0.13 32	0.45 152	0.19 78	0.28 122	0.84 75	0.69 153	3.42 268	0.23 69	0.48 81	0.30 101	1.24 170	0.57 51	0.12 64	0.12 33	0.18 39	0.28 96	0.35 64	0.79 176

SPstereo	0.46 121	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.14 43	0.11 20	0.12 62	0.31 81	0.16 53	0.31 82	0.13 32	0.45 152	0.19 78	0.28 122	0.84 75	0.69 153	3.42 268	0.23 69	0.48 81	0.30 101	1.24 170	0.57 51	0.12 64	0.12 33	0.18 39	0.28 96	0.35 64	0.79 176

anonymousdsp	0.23 27	0.12 14	0.11 18	0.12 28	0.10 20	0.12 33	0.06 16	0.16 20	0.09 15	0.15 20	0.79 199	0.15 16	0.07 10	0.10 16	0.84 75	0.30 22	0.18 20	0.14 17	0.22 23	0.24 81	0.25 23	1.12 133	0.17 122	0.09 17	0.12 13	0.09 4	0.23 30	0.10 14

STTRV1_RVC	1.23 218	0.41 207	0.34 183	0.54 208	0.41 202	0.55 212	0.43 185	0.51 203	0.50 205	0.51 177	0.50 167	0.85 211	1.05 219	0.55 211	0.84 75	0.58 128	1.80 254	0.45 191	12.60 275	1.77 266	1.77 225	1.50 182	0.55 222	0.59 231	0.52 189	0.67 201	0.89 206	1.44 222

DLCB_ROB	0.33 65	0.25 128	0.24 135	0.22 115	0.23 129	0.20 95	0.19 124	0.27 56	0.22 106	0.31 82	0.34 139	0.34 104	0.25 111	0.33 153	0.84 75	0.33 30	0.30 84	0.28 105	0.30 38	0.21 63	0.52 87	0.72 77	0.20 146	0.21 133	0.47 180	0.36 138	0.38 83	0.46 146

MIM_Stereo	0.26 36	0.18 33	0.14 48	0.15 54	0.14 43	0.24 121	0.07 24	0.27 56	0.11 25	0.24 42	0.12 26	0.20 26	0.12 33	0.17 52	0.85 84	0.44 76	0.24 40	0.19 39	0.54 110	0.20 52	0.46 64	0.70 73	0.08 20	0.12 33	0.17 32	0.29 107	0.34 61	0.16 25

CroCo-Stereo	0.12 5	0.07 2	0.04 1	0.05 2	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 7	0.06 6	0.06 6	0.02 1	0.10 3	0.06 4	0.07 7	0.85 84	0.38 50	0.11 3	0.09 4	0.16 11	0.06 1	0.22 18	0.18 14	0.04 3	0.05 2	0.10 6	0.09 4	0.11 3	0.07 4
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
MSMDNet	0.63 165	0.24 116	0.22 123	0.19 91	0.20 104	0.38 178	0.17 112	0.43 174	0.24 119	0.60 200	0.33 136	0.40 130	1.53 234	0.50 203	0.85 84	1.50 232	0.42 148	0.35 151	1.26 197	0.67 207	1.90 231	2.18 246	0.17 122	0.18 102	0.58 200	0.53 186	0.39 87	0.58 165

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 256	0.30 170	0.54 217	0.34 176	0.37 194	0.63 220	0.68 218	0.48 194	1.07 241	0.69 221	1.55 242	0.62 185	0.59 197	0.18 69	0.86 87	1.75 245	0.42 148	0.50 208	49.64 295	1.04 247	1.53 204	2.14 242	0.19 138	0.28 166	0.72 213	1.86 253	0.98 212	1.07 200

CIPLG	0.34 71	0.19 44	0.19 86	0.16 64	0.16 61	0.16 64	0.24 132	0.32 95	0.26 135	0.30 70	0.31 124	0.31 88	0.16 50	0.38 174	0.86 87	0.40 59	0.34 106	0.20 44	0.50 95	0.20 52	0.49 73	1.39 164	0.11 53	0.15 69	0.53 190	0.17 26	0.57 156	0.20 39

cross-raft	0.56 152	0.25 128	0.22 123	0.21 107	0.20 104	0.39 183	0.15 100	0.44 179	0.26 135	0.48 172	0.35 144	0.43 142	0.31 140	0.24 97	0.86 87	1.35 221	0.41 140	0.34 147	1.31 208	0.78 217	1.98 238	1.89 218	0.16 116	0.18 102	0.47 180	0.46 174	0.42 104	0.68 174

RASNet	0.29 48	0.21 66	0.21 114	0.19 91	0.18 88	0.18 81	0.14 90	0.31 81	0.18 78	0.32 95	0.20 67	0.26 52	0.18 67	0.17 52	0.86 87	0.66 148	0.25 46	0.19 39	0.26 30	0.16 34	0.65 110	0.61 62	0.11 53	0.21 133	0.21 56	0.22 51	0.45 119	0.30 90

IGEV_Zeroshot_test	0.78 182	0.25 128	0.47 211	0.58 217	0.25 138	0.61 218	0.63 211	0.48 194	0.28 148	0.67 218	1.32 235	0.66 193	0.41 182	0.31 146	0.87 91	1.36 222	0.39 129	0.36 156	1.13 183	0.76 216	1.57 207	2.29 254	0.20 146	0.20 122	0.84 225	0.84 214	2.28 262	1.09 203

Any-RAFT	0.58 154	0.22 83	0.32 177	0.23 118	0.21 112	0.20 95	0.14 90	0.42 167	0.25 127	0.40 150	1.16 225	0.49 168	0.32 149	0.37 168	0.87 91	0.85 186	0.67 208	0.38 174	1.20 189	0.41 146	2.25 256	1.67 200	0.18 130	0.17 92	0.43 170	0.49 181	0.44 115	0.84 187

ARAFT	0.27 40	0.17 26	0.12 25	0.15 54	0.12 31	0.12 33	0.06 16	0.20 29	0.13 33	0.36 126	0.15 43	0.29 69	0.11 27	0.27 114	0.88 93	0.39 54	0.27 58	0.24 79	0.52 106	0.13 22	0.50 79	0.90 99	0.09 28	0.11 28	0.21 56	0.14 22	0.38 83	0.18 35

test_4	0.38 92	0.17 26	0.16 62	0.14 48	0.13 38	0.11 20	0.38 173	0.24 46	0.14 39	0.31 82	0.11 23	0.24 39	0.12 33	0.34 157	0.91 94	0.70 162	0.24 40	0.29 112	0.37 56	0.29 94	0.51 82	1.32 155	0.09 28	0.12 33	0.27 91	0.91 217	0.91 207	0.87 190

CREStereo	0.38 92	0.22 83	0.20 99	0.17 76	0.16 61	0.15 53	0.08 30	0.36 138	0.24 119	0.36 126	0.27 105	0.39 122	0.39 176	0.16 46	0.92 95	0.97 192	0.46 163	0.27 94	0.43 74	0.52 175	1.15 160	1.04 120	0.13 82	0.16 83	0.25 76	0.24 70	0.37 78	0.31 98
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
AIO-Stereo-zeroshot	0.86 194	0.37 192	0.57 222	0.34 176	0.29 158	0.54 210	0.69 219	0.45 183	0.72 226	0.64 214	1.75 251	0.59 183	0.64 202	0.23 90	0.93 96	1.53 236	0.44 156	0.40 181	1.27 200	1.04 247	1.62 211	2.22 251	0.18 130	0.38 193	0.83 224	0.48 179	2.98 270	1.10 204

psm_up	0.35 80	0.26 144	0.27 159	0.28 153	0.25 138	0.27 134	0.18 117	0.35 121	0.32 166	0.29 63	0.24 86	0.30 81	0.25 111	0.50 203	0.93 96	0.34 36	0.34 106	0.31 127	0.62 125	0.36 122	0.43 60	0.50 44	0.16 116	0.27 162	0.33 127	0.34 128	0.39 87	0.34 111

FADNet	0.39 100	0.27 152	0.23 129	0.29 159	0.26 145	0.25 126	0.39 178	0.36 138	0.24 119	0.35 112	0.34 139	0.36 110	0.27 121	0.27 114	0.93 96	0.39 54	0.31 89	0.34 147	0.68 139	0.43 153	0.60 101	0.90 99	0.19 138	0.22 141	0.38 155	0.42 158	0.37 78	0.44 140

AE-Stereo	0.44 116	0.22 83	0.24 135	0.23 118	0.24 135	0.18 81	0.16 106	0.30 72	0.21 102	0.34 105	0.16 53	0.44 146	0.27 121	0.21 81	0.94 99	0.81 178	0.41 140	0.32 130	0.52 106	0.55 178	1.07 149	1.71 206	0.12 64	0.21 133	0.34 130	0.89 216	0.46 124	0.28 81

MLCV	0.53 144	0.25 128	0.24 135	0.36 181	0.32 170	0.30 147	0.22 129	0.46 190	0.47 200	0.53 183	0.80 201	0.51 172	0.40 178	0.26 108	0.94 99	1.44 227	0.41 140	0.30 118	1.26 197	0.27 87	1.16 163	1.23 148	0.23 158	0.35 185	0.33 127	0.35 131	0.49 131	0.34 111

XX-Stereo	4.69 273	0.19 44	0.24 135	0.27 145	0.16 61	0.42 190	0.32 156	0.35 121	0.21 102	0.73 232	1.64 246	0.46 159	0.38 171	0.30 137	0.95 101	1.09 203	0.43 153	0.38 174	1.25 195	0.47 169	1.42 188	1.54 189	0.21 150	0.17 92	110.85 295	0.46 174	1.00 218	0.84 187

FADNet-RVC	0.38 92	0.25 128	0.26 152	0.27 145	0.26 145	0.21 100	0.42 182	0.33 104	0.24 119	0.34 105	0.26 101	0.42 139	0.28 128	0.27 114	0.95 101	0.42 64	0.39 129	0.27 94	0.73 144	0.41 146	0.63 108	0.86 96	0.21 150	0.27 162	0.34 130	0.33 125	0.33 52	0.42 138

RAStereo	0.16 16	0.12 14	0.08 7	0.06 5	0.08 16	0.06 4	0.04 7	0.10 13	0.07 11	0.20 32	0.04 4	0.14 15	0.06 4	0.09 13	0.96 103	0.35 39	0.18 20	0.13 13	0.20 19	0.08 4	0.46 64	0.23 21	0.05 10	0.06 8	0.13 14	0.11 12	0.12 6	0.11 15

DAS	0.67 170	0.27 152	0.24 135	0.38 187	0.33 174	0.34 164	0.33 163	0.51 203	0.46 195	0.61 203	0.94 215	0.78 204	0.67 206	0.19 72	0.96 103	1.83 246	0.55 190	0.47 196	1.12 181	0.61 190	2.11 241	1.69 202	0.27 172	0.44 203	0.43 170	0.43 164	0.62 170	0.48 151

SepStereo	0.67 170	0.27 152	0.24 135	0.38 187	0.33 174	0.34 164	0.33 163	0.51 203	0.46 195	0.61 203	0.94 215	0.78 204	0.67 206	0.19 72	0.96 103	1.83 246	0.55 190	0.47 196	1.12 181	0.61 190	2.11 241	1.69 202	0.27 172	0.44 203	0.43 170	0.43 164	0.62 170	0.48 151

test_5	0.22 25	0.19 44	0.11 18	0.11 25	0.07 9	0.21 100	0.07 24	0.32 95	0.10 20	0.17 26	0.21 72	0.24 39	0.21 88	0.08 9	0.97 106	0.46 92	0.16 15	0.15 22	0.26 30	0.11 12	0.23 21	0.46 41	0.06 12	0.12 33	0.16 28	0.17 26	0.33 52	0.20 39

RAFT+CT+SA	0.25 32	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.09 18	0.10 12	0.08 30	0.32 95	0.13 33	0.24 42	0.10 17	0.26 52	0.21 88	0.09 13	0.98 107	0.58 128	0.18 20	0.16 25	0.40 65	0.14 27	0.33 39	0.72 77	0.07 15	0.12 33	0.19 47	0.17 26	0.32 47	0.20 39

test-1	0.83 190	0.18 33	0.23 129	0.19 91	0.19 97	0.57 216	0.58 203	0.44 179	0.29 150	0.72 230	5.41 270	0.54 177	0.40 178	0.59 217	0.98 107	1.32 217	0.45 158	0.48 201	1.14 184	0.96 241	1.90 231	2.36 258	0.14 93	0.21 133	0.39 158	0.46 174	0.61 168	0.63 169

RAFT-Test	0.64 168	0.24 116	0.22 123	0.25 133	0.21 112	0.45 199	0.17 112	0.45 183	0.26 135	0.66 216	0.80 201	0.40 130	0.39 176	0.36 164	1.01 109	1.49 231	0.41 140	0.34 147	1.29 206	0.61 190	1.90 231	1.84 215	0.17 122	0.18 102	0.54 193	0.93 219	0.41 95	1.26 214

TestStereo	0.28 44	0.25 128	0.20 99	0.21 107	0.15 54	0.21 100	0.13 81	0.35 121	0.18 78	0.38 142	0.18 55	0.33 99	0.16 50	0.13 24	1.02 110	0.27 15	0.34 106	0.18 35	0.42 68	0.18 40	0.46 64	0.35 29	0.13 82	0.17 92	0.27 91	0.22 51	0.34 61	0.26 73

MyStereo04	0.43 111	0.28 162	0.26 152	0.23 118	0.24 135	0.18 81	0.14 90	0.38 147	0.28 148	0.59 196	0.28 115	0.39 122	0.18 67	0.36 164	1.03 111	0.61 136	0.35 113	0.27 94	1.20 189	0.43 153	1.04 144	0.77 85	0.38 200	0.26 158	0.37 151	0.39 146	0.55 150	0.30 90

AASNet	0.20 22	0.17 26	0.13 32	0.14 48	0.15 54	0.15 53	0.13 81	0.17 23	0.09 15	0.15 20	0.15 43	0.16 18	0.09 18	0.14 31	1.03 111	0.22 5	0.18 20	0.16 25	0.17 13	0.14 27	0.17 9	0.76 82	0.10 36	0.11 28	0.15 23	0.13 19	0.17 16	0.12 16

test_3	0.47 130	0.22 83	0.20 99	0.18 85	0.21 112	0.19 88	0.12 62	0.41 158	0.18 78	0.36 126	0.18 55	0.44 146	0.21 88	0.19 72	1.03 111	0.64 144	0.32 94	0.31 127	1.28 203	0.44 161	1.12 155	1.74 208	0.10 36	0.18 102	0.47 180	0.28 96	0.59 165	1.22 212

test-3	0.47 130	0.22 83	0.20 99	0.18 85	0.21 112	0.19 88	0.12 62	0.41 158	0.16 53	0.35 112	0.18 55	0.42 139	0.19 78	0.19 72	1.04 114	0.66 148	0.32 94	0.30 118	1.28 203	0.44 161	1.13 157	1.75 211	0.10 36	0.17 92	0.45 176	0.23 58	0.56 152	1.21 211

test_1	0.47 130	0.22 83	0.20 99	0.18 85	0.21 112	0.19 88	0.12 62	0.41 158	0.16 53	0.34 105	0.18 55	0.42 139	0.19 78	0.19 72	1.04 114	0.66 148	0.32 94	0.30 118	1.28 203	0.44 161	1.13 157	1.75 211	0.10 36	0.17 92	0.45 176	0.23 58	0.56 152	1.22 212

ccs_rob	1.11 210	0.35 183	0.33 179	0.43 196	0.29 158	0.44 196	0.38 173	0.59 214	0.35 175	1.97 271	5.99 271	5.59 271	0.59 197	0.45 190	1.05 116	1.28 214	0.52 183	0.39 178	1.76 220	0.87 230	1.76 222	2.05 233	0.26 169	0.43 202	0.34 130	0.36 138	0.50 137	0.56 164

LoS	0.46 121	0.23 101	0.17 71	0.19 91	0.19 97	0.19 88	0.12 62	0.77 230	0.26 135	0.50 175	0.45 157	0.53 175	0.47 191	0.23 90	1.06 117	0.85 186	0.56 197	0.43 189	0.62 125	0.41 146	1.28 181	1.41 168	0.15 109	0.16 83	0.35 136	0.28 96	0.33 52	0.35 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TRStereo	1.21 215	0.32 175	0.47 211	0.25 133	0.18 88	0.64 221	0.26 143	0.44 179	0.20 95	0.70 226	0.57 174	0.80 207	0.29 130	0.23 90	1.08 118	1.85 248	0.37 119	0.35 151	1.05 177	0.88 235	1.36 186	1.89 218	0.17 122	0.16 83	0.67 210	16.20 289	0.88 203	0.49 156

otaku	1.43 227	2.19 261	0.62 231	3.33 263	1.22 250	2.22 261	1.77 249	0.56 212	0.53 208	0.59 196	0.53 171	1.29 223	0.69 208	2.06 253	1.09 119	0.51 111	1.25 238	0.39 178	6.35 250	0.59 188	1.91 235	1.95 226	3.16 267	0.48 210	0.56 196	0.57 191	0.74 191	1.36 218

TestStereo1	0.27 40	0.22 83	0.12 25	0.12 28	0.12 31	0.11 20	0.09 38	0.24 46	0.15 46	0.24 42	0.12 26	0.34 104	0.23 99	0.14 31	1.09 119	0.44 76	0.24 40	0.17 30	0.51 98	0.15 30	0.35 46	0.79 88	0.08 20	0.12 33	0.22 59	0.24 70	0.49 131	0.23 57

SA-5K	0.27 40	0.22 83	0.12 25	0.12 28	0.12 31	0.11 20	0.09 38	0.24 46	0.15 46	0.24 42	0.12 26	0.34 104	0.23 99	0.14 31	1.09 119	0.44 76	0.24 40	0.17 30	0.51 98	0.15 30	0.35 46	0.79 88	0.08 20	0.12 33	0.22 59	0.24 70	0.49 131	0.23 57

s12784h	0.54 146	0.28 162	0.26 152	0.30 161	0.23 129	0.17 73	0.12 62	0.36 138	0.24 119	0.38 142	0.23 83	0.40 130	0.38 171	0.16 46	1.09 119	1.11 206	0.47 168	0.27 94	0.71 142	0.37 128	1.49 195	1.46 174	0.12 64	0.17 92	0.39 158	0.32 124	2.18 260	0.88 192

GANetREF_RVC	0.50 139	0.40 203	0.38 194	0.38 187	0.35 187	0.35 169	0.32 156	0.51 203	0.42 191	0.48 172	0.27 105	0.71 196	0.44 186	0.29 131	1.10 123	0.45 85	1.07 228	0.33 135	0.62 125	0.36 122	0.86 131	0.64 68	0.30 184	0.39 195	0.44 174	0.40 154	0.64 173	0.50 157
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
MIF-Stereo (partial)	0.23 27	0.20 57	0.12 25	0.10 19	0.12 31	0.10 12	0.07 24	0.17 23	0.14 39	0.18 27	0.10 17	0.20 26	0.11 27	0.17 52	1.11 124	0.44 76	0.25 46	0.21 52	0.26 30	0.13 22	0.49 73	0.32 27	0.08 20	0.14 62	0.17 32	0.17 26	0.38 83	0.20 39

TESTraft	0.26 36	0.21 66	0.13 32	0.11 25	0.11 25	0.10 12	0.09 38	0.24 46	0.15 46	0.24 42	0.12 26	0.28 61	0.23 99	0.15 41	1.11 124	0.42 64	0.23 33	0.17 30	0.49 89	0.18 40	0.34 41	0.50 44	0.09 28	0.12 33	0.22 59	0.25 87	0.48 129	0.23 57

PSMNet-ADL	0.77 180	0.29 165	0.30 169	0.33 172	0.32 170	0.32 154	0.37 172	0.55 210	0.35 175	0.71 227	1.43 239	0.56 179	1.01 217	2.47 260	1.18 126	2.02 255	1.58 245	0.41 183	1.06 178	0.50 173	1.25 177	1.44 172	0.35 199	0.24 151	0.35 136	0.41 155	0.65 174	0.34 111

Anonymous3	0.57 153	0.29 165	0.22 123	0.21 107	0.25 138	0.27 134	0.22 129	0.51 203	0.35 175	0.37 133	0.27 105	0.76 202	0.54 194	0.47 195	1.18 126	1.93 251	0.51 178	0.47 196	0.94 168	0.58 186	1.27 179	1.69 202	0.19 138	0.21 133	0.36 145	0.39 146	0.54 146	0.37 125

FADNet-RVC-Resample	0.45 118	0.30 170	0.59 228	0.28 153	0.45 207	0.21 100	0.24 132	0.39 153	0.32 166	0.44 161	0.31 124	0.43 142	0.44 186	0.43 189	1.18 126	0.51 111	0.37 119	0.43 189	0.60 123	0.64 199	0.49 73	1.02 118	0.30 184	0.37 188	0.31 120	0.39 146	0.33 52	0.41 135

PMTNet	0.42 109	0.24 116	0.21 114	0.18 85	0.17 79	0.14 46	0.32 156	0.31 81	0.24 119	0.37 133	0.25 90	0.38 117	0.38 171	0.17 52	1.19 129	1.08 201	0.45 158	0.27 94	0.56 112	0.43 153	1.15 160	1.08 124	0.13 82	0.14 62	0.40 162	0.26 91	0.32 47	0.37 125

UniTT-Stereo	0.24 30	0.15 21	0.11 18	0.09 16	0.11 25	0.09 9	0.05 13	0.16 20	0.11 25	0.21 33	0.09 15	0.19 23	0.15 47	0.27 114	1.23 130	0.46 92	0.23 33	0.18 35	0.63 128	0.13 22	0.53 89	0.37 32	0.10 36	0.12 33	0.17 32	0.23 58	0.15 14	0.17 31

raft_robust	0.39 100	0.22 83	0.16 62	0.20 99	0.16 61	0.16 64	0.11 54	0.42 167	0.18 78	0.42 156	0.15 43	0.33 99	0.24 104	0.27 114	1.23 130	0.80 176	0.31 89	0.33 135	0.91 163	0.36 122	0.71 120	1.21 145	0.11 53	0.20 122	0.30 111	0.30 113	0.36 74	0.30 90

CREStereo++_RVC	0.45 118	0.22 83	0.20 99	0.17 76	0.20 104	0.15 53	0.11 54	0.34 110	0.19 86	0.35 112	0.19 64	0.32 95	0.31 140	0.16 46	1.29 132	0.81 178	0.38 124	0.27 94	0.56 112	0.36 122	1.08 150	1.26 149	0.13 82	0.15 69	0.26 83	0.22 51	2.29 263	0.31 98
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
HITNet	0.31 58	0.18 33	0.15 54	0.17 76	0.15 54	0.14 46	0.10 48	0.29 67	0.19 86	0.30 70	0.20 67	0.28 61	0.18 67	0.29 131	1.30 133	0.42 64	0.27 58	0.20 44	0.37 56	0.17 37	0.64 109	0.99 112	0.12 64	0.15 69	0.19 47	0.19 44	0.39 87	0.26 73
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.33 65	0.26 144	0.24 135	0.23 118	0.29 158	0.21 100	0.35 168	0.28 63	0.52 206	0.37 133	0.25 90	0.35 108	0.17 59	0.29 131	1.32 134	0.32 29	0.25 46	0.21 52	0.35 52	0.23 75	0.29 32	0.62 64	0.16 116	0.18 102	0.23 62	0.42 158	0.32 47	0.32 103
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CES	0.41 107	0.19 44	0.16 62	0.14 48	0.18 88	0.16 64	0.10 48	0.54 209	0.25 127	0.30 70	0.34 139	0.40 130	0.38 171	0.47 195	1.33 135	0.79 173	0.52 183	0.48 201	0.33 48	0.42 151	1.04 144	1.15 138	0.14 93	0.13 51	0.26 83	0.22 51	0.28 44	0.34 111

HSM-Net_RVC	0.94 196	0.26 144	0.27 159	0.43 196	0.31 167	0.28 138	0.23 131	0.48 194	0.29 150	0.58 192	0.98 218	11.38 279	0.46 190	0.24 97	1.33 135	0.65 147	0.47 168	0.30 118	0.57 119	0.57 182	1.31 184	1.26 149	0.27 172	0.44 203	0.43 170	0.45 171	0.54 146	0.48 151
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.34 71	0.23 101	0.20 99	0.22 115	0.19 97	0.21 100	0.16 106	0.49 197	0.18 78	0.36 126	0.24 86	0.27 57	0.29 130	0.22 82	1.33 135	0.45 85	0.30 84	0.24 79	0.64 130	0.18 40	0.68 113	0.55 47	0.14 93	0.21 133	0.26 83	0.25 87	0.49 131	0.30 90

AnonymousM	0.60 156	0.18 33	0.13 32	0.13 36	0.11 25	0.31 148	0.07 24	0.35 121	0.23 114	0.31 82	0.42 153	0.28 61	0.31 140	0.37 168	1.34 138	0.89 189	0.44 156	0.33 135	0.42 68	0.57 182	0.97 139	1.20 143	0.17 122	0.34 180	0.16 28	0.82 212	2.20 261	3.23 254

TANstereo	0.43 111	0.22 83	0.18 77	0.21 107	0.21 112	0.22 111	0.11 54	0.27 56	0.22 106	0.32 95	0.25 90	0.25 46	0.25 111	0.24 97	1.37 139	0.81 178	0.43 153	0.41 183	0.67 136	0.39 140	1.08 150	1.16 139	0.48 218	0.16 83	0.17 32	0.23 58	0.99 215	0.24 62

XX-TBD	0.43 111	0.22 83	0.18 77	0.21 107	0.21 112	0.22 111	0.11 54	0.27 56	0.22 106	0.32 95	0.25 90	0.25 46	0.25 111	0.24 97	1.37 139	0.81 178	0.43 153	0.41 183	0.67 136	0.39 140	1.08 150	1.16 139	0.48 218	0.16 83	0.17 32	0.23 58	0.99 215	0.24 62

CFNet	0.29 48	0.23 101	0.19 86	0.25 133	0.22 126	0.19 88	0.15 100	0.30 72	0.17 69	0.28 57	0.23 83	0.37 114	0.19 78	0.22 82	1.38 141	0.25 10	0.26 53	0.21 52	0.27 36	0.19 46	0.31 35	0.45 39	0.12 64	0.17 92	0.28 98	0.24 70	0.37 78	0.31 98

AEACV	0.25 32	0.17 26	0.11 18	0.09 16	0.07 9	0.15 53	0.04 7	0.08 7	0.06 6	0.07 10	0.07 7	0.13 9	0.08 14	0.12 23	1.39 142	0.79 173	0.16 15	0.14 17	0.25 26	0.19 46	0.24 22	1.00 114	0.10 36	0.07 11	0.10 6	0.95 220	0.14 12	0.08 6

pmcnn	1.11 210	0.42 210	0.41 200	0.57 215	0.59 221	0.54 210	1.41 243	0.71 224	0.48 201	0.61 203	1.28 233	1.51 233	2.96 253	1.04 234	1.42 143	2.33 263	0.81 216	0.96 257	1.74 219	1.09 251	2.41 261	1.74 208	0.82 241	0.50 213	0.48 186	0.69 202	1.09 221	1.28 217

DSFCA	0.33 65	0.25 128	0.21 114	0.20 99	0.26 145	0.22 111	0.27 144	0.23 39	0.21 102	0.22 34	0.27 105	0.25 46	0.15 47	0.14 31	1.43 144	0.64 144	0.28 68	0.27 94	0.31 44	0.21 63	0.39 52	0.52 46	0.18 130	0.19 112	0.28 98	0.28 96	0.54 146	0.45 144

UPFNet	0.25 32	0.18 33	0.19 86	0.17 76	0.18 88	0.19 88	0.14 90	0.22 35	0.16 53	0.23 35	0.18 55	0.21 29	0.13 39	0.26 108	1.51 145	0.28 17	0.23 33	0.21 52	0.25 26	0.18 40	0.22 18	0.35 29	0.13 82	0.15 69	0.18 39	0.18 40	0.39 87	0.18 35

BEATNet_4x	0.40 106	0.23 101	0.19 86	0.20 99	0.19 97	0.16 64	0.14 90	0.31 81	0.27 144	0.35 112	0.22 80	0.32 95	0.23 99	0.29 131	1.51 145	0.58 128	0.52 183	0.51 212	0.49 89	0.22 71	0.91 135	1.44 172	0.14 93	0.23 146	0.23 62	0.23 58	0.42 104	0.31 98

ACVNet_1	1.67 237	1.63 251	0.96 245	4.28 266	1.59 263	2.19 260	3.55 267	0.73 225	0.57 212	0.63 211	0.58 176	1.49 232	0.97 216	5.05 279	1.52 147	0.54 119	2.24 258	0.55 223	4.77 246	0.57 182	2.20 251	1.58 191	3.26 270	0.65 240	0.70 212	0.64 197	0.69 179	0.89 193

MSKI-zero shot	0.70 174	0.21 66	0.21 114	0.20 99	0.19 97	0.43 194	0.16 106	0.42 167	0.29 150	0.44 161	1.16 225	0.48 166	0.36 163	0.17 52	1.60 148	1.42 226	0.47 168	0.37 162	1.37 210	0.95 239	1.79 226	2.06 234	0.22 157	0.19 112	0.53 190	1.21 230	0.72 184	1.17 210

stereogan	0.43 111	0.33 178	0.30 169	0.33 172	0.37 194	0.35 169	0.30 151	0.35 121	0.32 166	0.30 70	0.31 124	0.46 159	0.30 138	0.27 114	1.62 149	0.41 63	0.30 84	0.25 86	0.44 78	0.29 94	0.37 49	1.61 196	0.23 158	0.24 151	0.29 104	0.31 116	0.57 156	0.39 132

UNet	0.30 51	0.21 66	0.19 86	0.19 91	0.20 104	0.21 100	0.15 100	0.27 56	0.17 69	0.29 63	0.21 72	0.25 46	0.18 67	0.59 217	1.64 150	0.31 23	0.27 58	0.22 59	0.30 38	0.21 63	0.34 41	0.25 22	0.15 109	0.19 112	0.21 56	0.24 70	0.44 115	0.26 73

SGM-ForestM	1.49 231	1.99 259	1.26 262	1.18 238	0.67 231	1.50 244	1.71 248	1.32 258	0.94 238	0.74 233	1.03 219	2.90 252	2.23 241	0.55 211	1.68 151	0.62 141	1.34 240	0.49 205	2.81 232	0.58 186	1.33 185	1.12 133	0.57 224	0.56 222	2.12 261	2.46 260	3.00 271	3.53 259

XPNet_ROB	0.48 137	0.40 203	0.29 167	0.27 145	0.32 170	0.31 148	0.28 148	0.27 56	0.32 166	0.32 95	0.43 154	1.12 217	0.24 104	0.32 150	1.68 151	0.51 111	0.66 207	0.29 112	0.41 66	0.33 113	0.69 115	1.26 149	0.26 169	0.26 158	0.30 111	0.35 131	0.75 192	0.44 140

iResNet	0.62 162	0.26 144	0.26 152	0.36 181	0.38 197	0.42 190	0.27 144	0.46 190	0.31 161	0.56 187	0.73 194	0.68 194	0.73 211	0.17 52	1.73 153	1.72 244	0.39 129	0.37 162	1.52 214	0.57 182	1.58 208	0.98 110	0.20 146	0.46 206	0.34 130	0.39 146	0.59 165	0.40 134

APVNet	0.39 100	0.27 152	0.20 99	0.24 127	0.26 145	0.27 134	0.24 132	0.31 81	0.22 106	0.26 53	0.31 124	0.29 69	0.17 59	0.27 114	1.75 154	0.50 105	0.45 158	0.35 151	0.66 134	0.32 110	0.51 82	0.97 109	0.16 116	0.25 156	0.28 98	0.24 70	0.44 115	0.30 90

DMCA	0.26 36	0.17 26	0.16 62	0.13 36	0.14 43	0.13 38	0.11 54	0.18 27	0.15 46	0.19 29	0.18 55	0.28 61	0.12 33	0.15 41	1.79 155	0.60 132	0.32 94	0.46 194	0.24 24	0.15 30	0.26 26	0.21 18	0.13 82	0.12 33	0.17 32	0.17 26	0.21 26	0.17 31

SFCPSM	2.02 247	0.37 192	0.29 167	0.38 187	0.33 174	0.38 178	0.38 173	0.42 167	0.48 201	0.63 211	1.10 223	1.09 216	4.92 264	0.35 162	1.80 156	1.39 223	0.59 202	0.50 208	31.93 292	0.84 226	1.50 197	1.59 193	0.30 184	0.37 188	0.42 165	0.52 184	0.69 179	1.01 199

HGLStereo	0.30 51	0.23 101	0.19 86	0.18 85	0.23 129	0.18 81	0.13 81	0.23 39	0.16 53	0.31 82	0.31 124	0.21 29	0.14 41	0.22 82	1.81 157	0.35 39	0.37 119	0.24 79	0.29 37	0.20 52	0.41 55	0.39 34	0.14 93	0.16 83	0.23 62	0.23 58	0.32 47	0.22 51

EAI-Stereo	1.15 214	0.27 152	0.37 192	0.54 208	0.30 163	8.38 284	0.76 221	0.45 183	0.63 218	0.34 105	0.88 210	0.46 159	0.33 155	0.25 104	1.83 158	1.17 209	0.40 134	0.65 233	2.53 227	0.73 212	1.47 191	1.71 206	0.23 158	0.46 206	1.08 239	1.64 246	1.45 237	1.79 232

iinet-f	0.35 80	0.23 101	0.17 71	0.20 99	0.14 43	0.21 100	0.17 112	0.22 35	0.16 53	0.38 142	0.39 149	0.26 52	0.23 99	0.17 52	1.84 159	0.49 99	0.27 58	0.21 52	0.66 134	0.34 118	0.46 64	0.83 92	0.15 109	0.14 62	0.26 83	0.19 44	0.45 119	0.25 67

DISCO	0.32 64	0.24 116	0.17 71	0.19 91	0.21 112	0.23 115	0.27 144	0.21 33	0.21 102	0.36 126	0.25 90	0.24 39	0.16 50	0.19 72	1.86 160	0.35 39	0.29 76	0.22 59	0.42 68	0.22 71	0.28 29	0.56 48	0.14 93	0.16 83	0.23 62	0.23 58	0.40 93	0.24 62

GANet-ADL	0.60 156	0.27 152	0.26 152	0.28 153	0.29 158	0.32 154	0.25 141	0.35 121	0.27 144	0.61 203	1.04 220	0.41 136	0.29 130	0.30 137	1.87 161	1.08 201	0.51 178	0.37 162	1.17 187	0.85 227	1.27 179	1.88 217	0.19 138	0.23 146	0.32 125	0.37 141	0.58 160	0.46 146

CBMV	1.06 207	0.38 200	0.33 179	0.42 194	0.39 198	0.39 183	0.31 153	0.87 235	0.40 184	0.65 215	0.86 207	1.47 231	1.22 228	1.02 233	1.89 162	2.41 264	0.67 208	0.51 212	1.66 216	0.78 217	1.69 216	2.20 249	0.31 190	0.52 216	0.47 180	0.49 181	1.04 219	5.23 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RainbowNet	1.44 229	1.50 248	0.85 240	2.41 258	1.41 258	1.97 251	2.14 254	0.65 221	0.57 212	0.74 233	0.46 160	1.61 235	1.05 219	2.78 263	1.90 163	1.30 215	1.21 235	0.51 212	3.15 237	1.74 265	1.75 221	1.97 228	3.07 265	0.61 234	0.65 208	0.69 202	0.88 203	1.43 221

SPS-STEREO	1.49 231	0.72 232	0.69 234	0.90 234	0.75 234	0.82 233	0.74 220	0.83 233	0.76 229	0.85 247	1.62 245	1.42 228	1.09 222	0.70 226	1.97 164	2.32 262	1.04 226	0.97 259	10.95 271	1.01 244	2.60 265	2.45 261	0.64 230	0.76 248	0.81 223	0.79 209	1.11 223	0.96 194
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PS-NSSS	0.43 111	0.38 200	0.25 147	0.42 194	0.30 163	0.35 169	0.32 156	0.34 110	0.20 95	0.36 126	0.24 86	0.74 199	0.24 104	0.40 183	1.98 165	0.34 36	0.33 102	0.23 69	0.55 111	0.20 52	0.41 55	0.57 51	0.52 221	0.20 122	0.31 120	0.31 116	0.87 201	0.37 125

NOSS_ROB	0.81 187	0.36 187	0.27 159	0.37 185	0.35 187	0.37 175	0.29 150	0.87 235	0.39 182	0.71 227	0.93 214	0.99 213	0.60 200	1.26 241	2.02 166	2.44 265	0.57 198	0.58 229	0.68 139	0.43 153	2.16 249	2.47 262	0.32 195	0.47 209	0.42 165	0.43 164	0.72 184	0.42 138

SGM_RVC	2.55 254	0.93 237	1.05 257	0.97 235	0.76 235	1.00 235	0.93 227	7.37 283	1.18 247	1.01 258	1.64 246	2.39 250	9.36 271	0.62 221	2.02 166	1.33 218	1.60 246	0.80 252	7.94 259	1.42 259	1.67 213	1.69 202	0.67 234	0.94 259	2.66 266	2.65 264	4.83 277	9.43 280
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet_ROB	3.52 269	1.88 256	0.99 246	1.71 248	1.19 249	2.12 259	2.02 250	0.79 232	0.86 231	8.42 287	19.75 288	12.43 280	2.32 243	7.26 286	2.04 168	0.69 153	1.30 239	1.37 270	9.12 264	0.91 237	2.05 239	1.34 159	8.71 288	0.77 249	1.06 237	1.46 238	1.32 230	1.13 206

Dean	1.78 238	1.76 254	1.00 247	5.98 277	1.87 271	2.22 261	2.59 261	1.07 251	1.14 244	0.98 255	0.82 204	1.85 242	2.08 240	2.18 255	2.05 169	1.07 198	2.05 256	0.70 242	2.78 231	0.97 242	2.14 248	1.89 218	2.92 262	0.93 258	1.41 246	1.11 226	1.39 233	1.14 207

iRaft-Stereo_20w	0.96 197	0.31 174	0.58 227	0.57 215	0.34 183	0.51 206	0.58 203	0.44 179	0.32 166	0.90 250	1.59 243	0.56 179	0.49 193	0.37 168	2.05 169	1.22 211	0.42 148	0.52 216	1.04 176	0.82 224	1.52 200	2.14 242	0.27 172	0.38 193	1.04 234	3.39 269	2.04 256	1.45 223

AF-Net	0.38 92	0.25 128	0.25 147	0.25 133	0.30 163	0.28 138	0.41 180	0.36 138	0.30 155	0.25 50	0.32 131	0.39 122	0.21 88	0.23 90	2.08 171	0.31 23	0.23 33	0.22 59	0.39 60	0.22 71	0.53 89	0.78 86	0.21 150	0.19 112	0.26 83	0.27 93	0.42 104	0.33 108

Nwc_Net	0.38 92	0.25 128	0.25 147	0.25 133	0.30 163	0.28 138	0.41 180	0.36 138	0.30 155	0.25 50	0.32 131	0.39 122	0.21 88	0.23 90	2.08 171	0.31 23	0.23 33	0.22 59	0.39 60	0.22 71	0.53 89	0.78 86	0.21 150	0.19 112	0.26 83	0.27 93	0.42 104	0.33 108

MMNet	0.24 30	0.15 21	0.12 25	0.13 36	0.13 38	0.13 38	0.10 48	0.16 20	0.12 29	0.13 16	0.14 40	0.19 23	0.09 18	0.18 69	2.14 173	0.25 10	0.18 20	0.16 25	0.20 19	0.14 27	0.20 15	0.37 32	0.10 36	0.12 33	0.15 23	0.15 24	0.28 44	0.16 25

edge stereo	1.98 244	0.52 218	1.03 253	0.72 226	0.63 227	0.79 231	0.83 224	0.93 243	1.45 257	3.71 277	1.22 231	2.08 247	4.38 262	1.06 235	2.14 173	2.51 267	0.64 206	0.55 223	7.27 256	7.84 282	1.43 189	5.56 282	2.02 257	0.53 218	0.61 206	0.55 189	0.87 201	1.48 224

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 278	4.50 279	1.31 263	2.75 260	2.71 274	5.17 279	7.48 281	5.91 280	8.23 281	1.63 267	10.81 283	75.58 294	10.28 273	4.33 273	2.18 175	1.44 227	7.17 282	8.31 284	6.88 253	1.67 263	3.57 275	2.90 268	1.30 250	1.13 267	4.31 277	6.17 280	20.85 290	4.05 265

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 190	0.54 223	0.35 186	0.63 223	0.46 208	0.56 213	1.02 231	0.65 221	0.60 215	0.57 189	0.47 162	0.82 210	1.21 226	1.11 238	2.25 176	0.60 132	0.36 115	0.33 135	1.25 195	0.40 144	1.94 236	1.62 197	0.47 215	0.39 195	0.76 216	0.81 210	0.75 192	1.49 225

MFMNet_re	0.98 199	0.78 235	0.71 236	0.83 231	0.72 232	0.97 234	0.83 224	0.75 227	0.86 231	0.69 221	0.79 199	1.30 224	0.83 215	0.68 224	2.27 177	1.16 208	1.03 225	0.80 252	1.61 215	0.85 227	2.25 256	1.12 133	0.65 232	0.71 244	0.66 209	0.66 200	0.98 212	0.99 198

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 220	2.34 265	0.85 240	1.48 245	0.80 239	1.00 235	1.15 238	0.76 229	0.94 238	1.33 262	0.54 172	1.54 234	1.67 237	2.00 250	2.30 178	0.97 192	1.08 229	1.05 264	3.01 234	1.06 250	1.37 187	1.51 184	1.22 247	0.67 241	0.76 216	0.65 198	0.59 165	1.40 220

PA-Net	0.52 142	0.36 187	0.36 189	0.25 133	0.37 194	0.26 129	0.32 156	0.33 104	0.36 179	0.30 70	0.26 101	0.30 81	0.31 140	0.47 195	2.30 178	0.51 111	0.24 40	0.28 105	0.30 38	0.29 94	0.34 41	0.90 99	0.60 227	0.26 158	0.32 125	0.72 206	0.32 47	2.29 236
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
STTStereo	0.37 88	0.28 162	0.28 164	0.24 127	0.27 155	0.22 111	0.33 163	0.25 55	0.36 179	0.29 63	0.27 105	0.33 99	0.20 87	0.27 114	2.32 180	0.31 23	0.26 53	0.25 86	0.30 38	0.20 52	0.34 41	0.66 70	0.31 190	0.18 102	0.25 76	0.31 116	0.35 64	0.41 135

PWC_ROB	0.69 172	0.37 192	0.41 200	0.30 161	0.35 187	0.34 164	0.50 194	0.39 153	0.69 223	0.45 165	0.80 201	0.54 177	1.20 225	0.29 131	2.36 181	1.23 212	0.63 205	0.53 219	1.01 173	0.46 168	1.15 160	1.40 167	0.26 169	0.49 211	0.38 155	0.37 141	0.68 178	0.97 195

ETE_ROB	0.60 156	0.48 214	0.30 169	0.36 181	0.36 192	0.39 183	0.32 156	0.33 104	0.49 204	0.40 150	0.61 179	1.32 225	0.29 130	0.40 183	2.38 182	0.50 105	0.95 221	0.34 147	0.65 131	0.41 146	0.96 138	1.18 141	0.28 178	0.31 175	0.39 158	0.45 171	0.73 189	0.52 161

FADE		3.50 274	5.27 280	1.16 237	1.35 255	5.02 278	4.00 268	3.21 277	6.49 278	4.80 281	8.62 279		5.81 265	2.31 258	2.42 183	2.64 270	7.84 283	2.86 278	12.56 274	6.33 281	7.32 286	6.35 283	1.84 255	3.02 281	3.89 273	4.29 275	4.35 276	9.54 281

ACVNet_2	1.92 240	1.61 250	1.00 247	5.61 274	1.57 261	2.05 253	2.23 255	0.87 235	0.68 222	0.71 227	0.74 195	1.61 235	1.15 224	2.00 250	2.43 184	0.69 153	2.79 262	0.51 212	12.02 273	0.71 210	1.81 228	1.68 201	2.66 261	0.79 251	1.09 240	0.74 207	0.95 211	1.11 205

DPSNet	1.40 226	0.43 211	0.38 194	0.54 208	0.61 226	0.65 224	0.57 200	0.51 203	0.67 221	0.46 166	0.87 209	3.54 259	1.62 235	1.43 242	2.52 185	2.12 257	0.99 223	0.99 261	7.37 257	1.69 264	2.21 253	2.98 272	0.95 244	0.74 245	0.76 216	0.76 208	0.75 192	0.82 185

SQANet	1.31 222	1.35 245	0.53 216	3.10 261	1.03 244	1.89 248	1.49 245	0.50 202	0.40 184	0.51 177	0.46 160	1.19 219	0.55 196	1.57 243	2.53 186	0.49 99	1.24 237	0.37 162	6.38 251	0.61 190	1.71 217	1.74 208	2.52 260	0.37 188	0.46 179	0.57 191	0.66 175	1.26 214

HSM	0.39 100	0.24 116	0.23 129	0.26 143	0.25 138	0.20 95	0.18 117	0.41 158	0.20 95	0.32 95	0.30 122	0.39 122	0.24 104	0.22 82	2.57 187	0.39 54	0.33 102	0.22 59	0.49 89	0.30 101	0.70 117	0.47 42	0.14 93	0.20 122	0.29 104	0.31 116	0.44 115	0.33 108

model_zeroshot	0.81 187	0.22 83	0.23 129	0.34 176	0.21 112	0.45 199	0.16 106	0.43 174	0.23 114	0.59 196	1.10 223	0.50 171	0.31 140	0.26 108	2.66 188	1.04 197	0.42 148	0.35 151	1.40 212	0.52 175	1.90 231	1.60 194	0.15 109	0.20 122	2.65 265	1.52 240	0.79 196	1.54 227

GES	0.54 146	0.23 101	0.19 86	0.21 107	0.22 126	0.26 129	0.18 117	0.34 110	0.31 161	0.36 126	0.28 115	0.30 81	0.22 93	0.22 82	2.69 189	0.58 128	0.37 119	0.28 105	1.14 184	0.32 110	1.08 150	0.88 97	0.18 130	0.24 151	0.26 83	0.23 58	0.58 160	2.34 237

FAT-Stereo	1.13 212	0.37 192	0.57 222	0.56 214	0.63 227	0.50 203	0.52 195	0.75 227	0.44 192	0.79 241	2.82 262	1.45 230	1.95 238	0.49 202	2.78 190	2.52 268	0.57 198	0.60 230	2.42 224	1.17 254	2.12 244	2.13 241	0.74 239	0.58 229	0.41 163	0.56 190	0.72 184	1.27 216

dd	0.37 88	0.25 128	0.15 54	0.44 200	0.16 61	0.32 154	0.19 124	0.28 63	0.13 33	0.29 63	0.14 40	0.44 146	0.14 41	0.15 41	2.86 191	0.38 50	0.36 115	0.22 59	0.52 106	0.34 118	0.32 37	0.28 24	0.17 122	0.29 172	0.27 91	0.20 48	0.40 93	0.32 103

DDUNet	0.75 178	0.91 236	0.42 204	1.24 241	1.03 244	1.19 240	1.16 239	0.35 121	0.35 175	0.37 133	0.45 157	0.64 191	0.32 149	1.77 246	2.89 192	0.44 76	0.71 211	0.48 201	0.87 161	0.59 188	0.53 89	0.64 68	0.85 242	0.28 166	0.34 130	0.34 128	0.61 168	0.39 132

DGSMNet	2.89 259	1.85 255	1.04 254	1.35 243	0.50 214	1.94 250	0.59 206	2.82 276	1.53 261	3.95 278	15.60 285	1.84 241	3.19 256	4.88 278	2.89 192	2.87 273	3.06 265	1.91 274	4.57 243	2.02 272	4.46 277	3.48 275	1.64 254	2.11 277	0.88 226	3.46 270	1.04 219	2.62 243

DMCA-RVC	0.41 107	0.21 66	0.22 123	0.32 170	0.28 156	0.18 81	0.45 187	0.34 110	0.30 155	0.32 95	1.09 222	0.31 88	0.16 50	0.30 137	2.90 194	0.35 39	0.26 53	0.25 86	0.26 30	0.30 101	0.38 50	0.34 28	0.16 116	0.28 166	0.35 136	0.20 48	0.36 74	0.27 79

LVE	2.66 257	1.99 259	1.02 252	12.01 282	1.75 268	3.85 272	11.87 285	0.91 241	0.89 236	1.03 259	0.91 213	1.62 237	2.23 241	2.46 259	2.96 195	1.03 194	1.74 251	0.82 254	8.43 262	0.87 230	1.84 230	2.20 249	3.10 266	0.99 262	1.45 247	0.96 221	1.23 226	1.54 227

LE_ROB	7.96 279	3.98 276	5.96 283	6.32 278	20.03 290	4.31 274	17.09 287	6.33 281	9.23 283	1.00 257	4.87 269	16.05 283	22.60 285	3.45 267	2.97 196	0.95 191	2.14 257	1.91 274	13.13 276	5.86 280	2.32 258	2.18 246	9.68 289	5.18 283	10.55 284	9.20 283	10.65 283	17.10 288

RGC	0.51 140	0.36 187	0.46 209	0.35 179	0.36 192	0.40 186	0.30 151	0.37 145	0.39 182	0.32 95	0.45 157	0.40 130	0.42 184	0.35 162	2.99 197	0.36 44	0.32 94	0.28 105	0.47 80	0.33 113	0.61 104	1.00 114	0.24 162	0.28 166	0.38 155	0.46 174	0.52 142	0.53 162

WAO-8	3.09 261	2.55 267	1.41 265	5.78 275	1.73 265	2.51 264	3.26 265	1.28 255	1.93 266	5.67 282	8.70 280	3.06 255	6.18 266	4.38 274	3.04 198	1.97 253	1.78 252	0.75 244	9.44 265	1.54 260	1.76 222	2.31 255	2.46 258	1.07 264	2.29 262	1.80 250	1.83 250	2.83 248

Venus	3.09 261	2.55 267	1.41 265	5.78 275	1.73 265	2.51 264	3.26 265	1.28 255	1.93 266	5.67 282	8.70 280	3.06 255	6.18 266	4.38 274	3.04 198	1.97 253	1.78 252	0.75 244	9.44 265	1.54 260	1.76 222	2.31 255	2.46 258	1.07 264	2.29 262	1.80 250	1.83 250	2.83 248

NCC-stereo	0.47 130	0.33 178	0.30 169	0.31 167	0.33 174	0.31 148	0.38 173	0.41 158	0.40 184	0.24 42	0.38 147	0.39 122	0.36 163	0.28 122	3.13 200	0.36 44	0.29 76	0.32 130	0.42 68	0.43 153	0.44 61	0.84 93	0.28 178	0.23 146	0.36 145	0.44 169	0.45 119	0.44 140

Abc-Net	0.47 130	0.33 178	0.30 169	0.31 167	0.33 174	0.31 148	0.38 173	0.41 158	0.40 184	0.24 42	0.38 147	0.39 122	0.36 163	0.28 122	3.13 200	0.36 44	0.29 76	0.32 130	0.42 68	0.43 153	0.44 61	0.84 93	0.28 178	0.23 146	0.36 145	0.44 169	0.45 119	0.44 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	0.96 197	0.50 215	0.92 243	0.79 229	0.52 215	0.73 228	1.10 234	0.77 230	0.52 206	0.62 209	0.65 183	0.72 197	0.62 201	0.38 174	3.13 200	0.83 184	0.94 220	0.50 208	1.19 188	0.43 153	1.52 200	1.33 156	0.31 190	0.52 216	1.01 233	0.92 218	1.51 238	2.93 253

Ntro	1.62 236	3.84 275	0.69 234	2.63 259	1.29 251	2.25 263	2.87 264	0.61 218	0.56 211	0.62 209	0.50 167	1.32 225	0.66 205	2.02 252	3.24 203	0.47 95	1.35 242	0.42 186	6.77 252	0.64 199	2.20 251	2.08 239	3.05 264	0.55 221	0.60 205	0.69 202	0.73 189	1.16 209

FC-DCNN v2	1.01 202	0.52 218	1.01 249	0.85 232	0.53 216	0.77 230	1.07 233	0.83 233	0.65 219	0.61 203	0.65 183	0.72 197	0.79 213	0.37 168	3.26 204	0.81 178	0.95 221	0.47 196	1.22 193	0.41 146	1.52 200	1.34 159	0.31 190	0.51 215	1.30 244	1.29 234	1.86 252	2.78 245

PWCK	2.53 253	1.63 251	1.01 249	1.98 252	1.29 251	2.08 256	2.10 253	1.37 260	1.44 256	1.41 265	1.79 252	5.07 268	2.34 244	1.08 237	3.26 204	0.91 190	1.71 250	0.77 248	22.70 283	1.31 257	2.44 263	1.46 174	1.41 252	0.98 261	1.69 254	1.61 245	1.40 234	2.14 235

iResNetv2_ROB	0.46 121	0.24 116	0.17 71	0.27 145	0.21 112	0.23 115	0.14 90	0.49 197	0.19 86	0.37 133	0.29 118	0.37 114	0.27 121	0.26 108	3.28 206	0.42 64	0.28 68	0.22 59	0.85 160	0.23 75	1.22 168	0.59 58	0.16 116	0.26 158	0.27 91	0.24 70	0.57 156	0.28 81

DeepPruner_ROB	0.52 142	0.25 128	0.25 147	0.25 133	0.26 145	0.23 115	0.65 215	0.32 95	0.25 127	0.37 133	0.39 149	0.29 69	0.25 111	0.31 146	3.43 207	0.72 165	0.34 106	0.29 112	0.49 89	0.23 75	1.30 183	1.20 143	0.23 158	0.23 146	0.29 104	0.42 158	0.46 124	0.29 85

MFN_U_SF_RVC	1.81 239	2.41 266	1.86 274	2.14 256	1.76 269	1.92 249	2.34 260	1.56 266	1.47 260	3.68 276	3.76 266	1.21 220	1.27 229	1.71 245	3.52 208	2.14 259	1.01 224	0.92 256	3.46 240	0.99 243	1.73 220	1.56 190	0.77 240	2.30 279	0.76 216	0.81 210	0.70 182	0.98 197

FADNet_RVC	0.85 193	0.35 183	1.01 249	0.44 200	0.63 227	0.27 134	0.63 211	0.43 174	0.46 195	0.48 172	0.50 167	0.65 192	0.54 194	0.58 216	3.52 208	0.82 183	0.52 183	1.02 263	1.68 217	0.71 210	1.59 210	1.50 182	0.45 211	0.59 231	0.56 196	0.43 164	1.89 253	0.62 168

GwcNet-ADL	0.72 175	0.35 183	0.37 192	0.41 193	0.34 183	0.32 154	0.27 144	0.40 156	0.27 144	0.61 203	1.53 241	0.63 189	0.41 182	0.33 153	3.69 210	1.34 220	0.50 176	0.56 227	0.91 163	0.87 230	1.18 165	1.60 194	0.24 162	0.27 162	0.36 145	0.48 179	0.47 126	0.66 173

LALA_ROB	0.62 162	0.52 218	0.32 177	0.33 172	0.35 187	0.40 186	0.31 153	0.34 110	0.40 184	0.46 166	0.61 179	1.27 221	0.29 130	0.39 180	3.75 211	0.45 85	0.51 178	0.38 174	0.57 119	0.40 144	0.82 128	1.11 131	0.24 162	0.31 175	0.36 145	0.43 164	0.81 197	0.51 159

RP	0.45 118	0.29 165	0.33 179	0.30 161	0.31 167	0.28 138	0.35 168	0.34 110	0.33 172	0.23 35	0.36 146	0.36 110	0.26 119	0.24 97	3.81 212	0.31 23	0.28 68	0.22 59	0.33 48	0.23 75	0.26 26	0.85 95	0.19 138	0.22 141	0.29 104	0.29 107	0.52 142	0.36 124

dad	0.58 154	0.29 165	0.20 99	0.65 225	0.32 170	0.37 175	0.94 228	0.59 214	0.18 78	0.44 161	0.18 55	0.49 168	0.42 184	0.17 52	3.83 213	0.50 105	0.41 140	0.27 94	0.77 148	0.32 110	0.49 73	0.45 39	0.19 138	0.34 180	0.57 198	0.24 70	1.23 226	0.84 187

IER	0.35 80	0.19 44	0.16 62	0.17 76	0.16 61	0.17 73	0.12 62	0.23 39	0.14 39	0.28 57	0.25 90	0.31 88	0.14 41	0.23 90	3.85 214	0.29 19	0.25 46	0.20 44	0.24 24	0.20 52	0.28 29	0.21 18	0.18 130	0.14 62	0.19 47	0.24 70	0.38 83	0.25 67

HCRNet	0.34 71	0.24 116	0.13 32	0.26 143	0.11 25	0.18 81	0.13 81	0.20 29	0.09 15	0.54 186	0.20 67	0.29 69	0.10 22	0.13 24	3.96 215	0.29 19	0.21 30	0.15 22	0.25 26	0.13 22	0.25 23	0.40 35	0.13 82	0.10 21	0.13 14	0.14 22	0.36 74	0.15 22

NCCL2	0.55 150	0.35 183	0.31 175	0.30 161	0.40 199	0.25 126	0.24 132	0.35 121	0.31 161	0.41 154	0.33 136	0.35 108	0.24 104	0.53 206	4.10 216	0.47 95	0.40 134	0.31 127	0.39 60	0.31 109	0.70 117	0.99 112	0.41 208	0.32 177	0.45 176	0.45 171	0.75 192	0.51 159

G-Net	1.35 224	0.55 225	0.65 232	0.43 196	0.49 210	0.56 213	0.48 191	0.89 238	1.35 254	0.67 218	1.22 231	3.00 253	1.21 226	0.36 164	4.11 217	1.64 242	0.61 204	0.76 246	1.37 210	1.35 258	1.63 212	1.89 218	0.39 203	0.61 234	0.80 222	3.07 267	1.57 240	4.68 269

CSAN	1.01 202	0.52 218	0.48 214	0.47 204	0.49 210	0.38 178	0.48 191	0.49 197	2.50 271	0.69 221	2.01 254	1.44 229	0.69 208	0.60 220	4.20 218	0.56 125	0.46 163	0.47 196	0.82 155	2.20 273	1.16 163	1.10 128	0.31 190	0.53 218	1.68 253	1.02 224	0.72 184	0.81 184

MADNet++	2.98 260	1.95 258	2.23 276	1.73 249	2.39 272	1.68 245	2.24 256	2.26 272	2.69 272	2.34 273	2.78 261	3.30 257	3.34 258	2.86 264	4.22 219	4.20 279	2.65 261	2.14 276	3.69 241	3.00 275	4.95 278	7.04 284	1.44 253	2.60 280	1.93 258	5.78 278	2.76 268	2.35 238

CFNet_pseudo	0.47 130	0.23 101	0.23 129	0.27 145	0.25 138	0.23 115	0.17 112	0.31 81	0.19 86	0.37 133	0.29 118	0.38 117	0.27 121	0.23 90	4.35 220	0.44 76	0.28 68	0.23 69	1.00 172	0.19 46	0.46 64	0.59 58	0.40 206	0.18 102	0.27 91	0.28 96	0.36 74	0.35 120

MGS-Stereo	0.36 87	0.22 83	0.14 48	0.13 36	0.13 38	0.11 20	0.10 48	0.21 33	0.12 29	0.18 27	0.13 32	0.21 29	0.16 50	0.13 24	4.38 221	0.33 30	0.26 53	0.22 59	0.31 44	0.18 40	0.38 50	0.70 73	0.11 53	0.13 51	0.19 47	0.17 26	0.26 39	0.21 48

S-Stereo	1.43 227	0.40 203	0.43 206	0.60 220	0.58 220	0.64 221	1.10 234	0.61 218	0.57 212	0.69 221	4.10 268	1.62 237	0.65 204	0.46 193	4.54 222	2.87 273	0.55 190	0.65 233	4.87 247	4.90 279	1.26 178	2.26 252	0.99 246	0.61 234	0.41 163	0.53 186	0.66 175	0.97 195

LRCNet_RVC	12.77 285	18.28 289	5.31 281	23.03 290	20.03 290	22.79 291	18.73 289	10.19 288	4.29 275	21.40 291	17.07 287	21.90 286	12.67 279	27.64 292	4.72 223	1.57 239	13.91 288	9.09 285	27.19 289	10.23 283	5.66 282	2.42 260	25.54 292	13.38 289	1.45 247	0.65 198	3.23 274	2.39 239

notaker	3.52 269	2.84 272	1.55 270	5.08 270	6.69 284	3.97 273	4.03 269	1.33 259	3.34 273	1.17 261	3.34 265	6.77 273	11.07 274	5.35 281	4.78 224	1.20 210	3.25 267	0.97 259	10.40 269	2.75 274	2.90 271	2.14 242	3.69 274	1.16 268	1.00 231	1.21 230	1.44 235	1.57 229

HanzoNet	11.30 282	14.06 286	16.74 290	13.89 285	9.10 286	15.60 288	21.20 291	11.16 289	12.45 287	6.15 284	7.25 273	20.77 285	27.41 294	28.53 293	4.84 225	9.79 284	14.66 289	2.80 277	24.65 286	12.81 289	5.39 280	4.27 279	8.60 287	1.63 274	2.70 268	2.61 262	2.55 267	3.43 256

KSHMR	5.12 275	2.29 263	1.47 267	20.10 287	3.65 276	5.24 280	9.39 282	1.58 267	6.86 280	1.38 264	1.49 240	2.35 249	27.00 292	4.39 276	4.91 226	1.96 252	1.66 247	1.12 268	15.45 279	1.19 255	2.92 272	2.14 242	4.07 277	1.21 270	7.00 281	2.72 266	1.95 255	2.80 247

UNDER WATER	4.11 272	2.66 270	1.51 268	4.92 267	5.25 278	3.49 270	7.24 280	2.33 274	1.84 265	1.65 268	1.20 228	5.04 267	21.14 283	5.09 280	4.93 227	2.44 265	3.86 275	1.09 265	8.36 261	1.97 270	3.80 276	2.73 266	5.04 284	2.11 277	1.96 259	3.54 271	1.91 254	3.93 263

CBMV_ROB	1.31 222	0.37 192	0.39 197	0.60 220	0.49 210	0.57 216	0.47 189	0.95 246	0.40 184	0.81 243	1.38 238	3.04 254	2.55 247	0.48 199	5.00 228	1.30 215	0.89 218	0.49 205	2.24 222	0.73 212	1.72 219	1.95 226	0.45 211	0.40 197	0.97 229	2.27 258	1.56 239	2.91 252

TorneroNet	5.38 276	2.29 263	1.20 260	17.70 286	6.11 283	4.86 277	6.44 278	2.12 271	4.67 276	1.56 266	7.04 272	11.27 277	24.96 287	4.04 270	5.06 229	1.56 237	3.02 264	0.79 250	14.79 278	1.88 268	2.79 268	2.59 264	3.47 272	0.89 255	6.89 280	2.63 263	1.30 229	3.48 258

NaN_ROB	0.82 189	0.41 207	0.41 200	0.36 181	0.49 210	0.42 190	0.44 186	0.45 183	1.33 253	0.40 150	0.67 188	0.89 212	0.31 140	0.47 195	5.25 230	0.55 123	0.34 106	0.53 219	0.49 89	0.63 196	0.60 101	0.95 105	0.28 178	0.49 211	0.78 221	1.57 242	0.98 212	1.71 231

SANet	1.44 229	0.57 226	0.54 217	0.55 212	0.60 225	0.65 224	0.76 221	0.94 244	5.50 277	0.52 180	2.23 258	4.15 266	2.61 248	0.65 223	5.29 231	0.52 116	1.21 235	0.56 227	0.93 167	0.83 225	1.54 205	1.38 162	0.47 215	0.62 238	0.74 214	1.16 227	0.88 203	2.41 240

PWCDC_ROB	0.55 150	0.18 33	0.19 86	0.17 76	0.26 145	0.16 64	0.19 124	0.22 35	0.54 210	0.16 25	0.43 154	0.25 46	1.12 223	0.45 190	5.47 232	0.50 105	0.31 89	0.28 105	0.36 55	0.26 86	0.60 101	1.14 137	0.25 165	0.28 166	0.18 39	0.29 107	0.26 39	0.32 103

DispFullNet	3.41 267	2.89 273	1.54 269	1.52 247	1.71 264	1.49 243	1.66 247	1.26 254	2.27 268	2.07 272	1.94 253	15.55 282	4.16 261	1.77 246	5.50 233	4.82 281	2.33 259	0.96 257	23.18 284	4.57 276	2.36 260	2.47 262	0.73 238	0.57 226	1.23 243	0.62 196	1.37 232	1.51 226

SGM-Forest	1.95 241	0.37 192	0.25 147	0.54 208	0.44 205	0.40 186	0.24 132	0.59 214	0.75 228	0.72 230	0.66 185	0.99 213	2.05 239	0.34 157	5.58 234	1.88 249	0.46 163	0.39 178	23.75 285	0.29 94	2.17 250	1.62 197	0.40 206	0.29 172	1.04 234	0.59 194	1.80 249	4.01 264
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DeepPrunerF	0.79 183	0.36 187	0.20 99	0.53 207	1.05 246	0.38 178	0.52 195	0.32 95	0.92 237	0.23 35	0.32 131	0.23 37	0.17 59	0.26 108	5.65 235	0.50 105	0.28 68	0.24 79	0.50 95	0.25 83	0.40 54	0.47 42	0.21 150	0.19 112	5.96 279	0.50 183	0.47 126	0.30 90

MIPNet	0.77 180	0.23 101	0.18 77	0.24 127	0.22 126	0.17 73	0.13 81	0.34 110	0.70 224	0.40 150	2.24 259	0.31 88	0.29 130	0.57 215	5.70 236	1.03 194	0.45 158	0.33 135	0.82 155	0.56 180	0.62 107	1.53 187	0.12 64	0.92 257	0.91 227	0.39 146	1.12 224	0.30 90

ktn	6.56 277	5.17 281	14.71 289	5.30 271	4.74 277	9.67 285	6.68 279	7.48 284	12.97 288	1.88 269	2.35 260	27.30 289	21.86 284	4.31 272	5.72 237	1.50 232	4.02 277	1.83 273	15.82 280	4.59 277	2.65 266	2.06 234	3.99 276	1.18 269	2.40 264	1.57 242	2.89 269	2.50 242

UDG	0.91 195	0.94 238	0.44 207	1.22 240	1.16 248	1.14 239	1.35 242	0.38 147	0.36 179	0.43 157	0.55 173	0.62 185	0.33 155	1.60 244	5.73 238	0.80 176	0.75 214	0.45 191	0.94 168	0.65 205	1.13 157	1.10 128	0.64 230	0.32 177	0.36 145	0.39 146	0.53 144	0.38 130

pcwnet_v2	0.69 172	0.27 152	0.31 175	0.31 167	0.33 174	0.29 145	0.24 132	0.34 110	0.25 127	0.50 175	0.40 151	1.66 239	0.40 178	0.31 146	5.73 238	0.60 132	0.36 115	0.30 118	1.08 179	0.23 75	0.82 128	0.90 99	0.57 224	0.22 141	0.35 136	0.36 138	0.51 139	0.87 190

WAO-7	1.96 243	1.09 242	1.32 264	5.02 269	0.99 243	1.02 238	1.64 246	1.16 253	1.46 259	2.58 274	2.14 257	2.11 248	2.83 252	1.20 240	6.00 240	1.03 194	1.68 248	0.70 242	7.59 258	0.87 230	1.71 217	1.97 228	0.38 200	1.05 263	0.98 230	1.45 237	1.10 222	1.84 233

FBW_ROB	1.04 205	0.64 231	0.57 222	0.87 233	0.87 240	0.68 227	0.98 229	0.45 183	0.34 174	0.53 183	0.75 196	1.03 215	1.27 229	1.90 248	6.09 241	0.42 64	0.60 203	0.33 135	2.46 225	0.49 172	1.49 195	1.10 128	1.23 248	0.56 222	0.44 174	0.53 186	0.55 150	0.82 185

SHD	0.72 175	0.30 170	0.42 204	0.35 179	0.34 183	0.33 163	0.45 187	0.49 197	0.44 192	0.53 183	0.63 181	0.47 164	0.64 202	0.34 157	6.15 242	0.52 116	0.47 168	0.37 162	0.94 168	0.45 165	0.88 132	1.12 133	0.25 165	0.42 200	0.47 180	0.47 178	0.50 137	0.63 169

SGM+DAISY	2.56 255	0.94 238	0.92 243	1.06 236	0.97 241	1.24 241	1.04 232	1.31 257	1.76 263	1.12 260	2.01 254	2.59 251	3.35 259	0.87 231	6.30 243	3.19 275	1.16 231	1.11 266	6.92 254	1.55 262	2.89 270	2.90 268	0.67 234	1.23 271	3.89 273	4.14 274	5.13 278	8.82 279

ELAS_RVC	2.37 251	0.95 240	1.21 261	1.26 242	0.98 242	1.99 252	1.12 237	1.45 263	0.86 231	0.99 256	7.87 275	3.60 260	8.50 270	1.07 236	6.31 244	1.59 240	1.34 240	1.44 272	2.57 228	0.79 219	2.43 262	3.03 273	0.71 237	0.88 254	3.51 272	3.72 272	1.69 246	2.07 234
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	1.05 206	0.40 203	0.57 222	0.44 200	0.43 204	0.43 194	0.62 209	0.74 226	0.61 217	0.60 200	0.72 192	0.59 183	1.65 236	0.46 193	6.43 245	0.74 167	0.53 187	0.50 208	1.24 194	0.55 178	1.24 170	1.37 161	0.28 178	0.56 222	1.63 251	1.74 249	1.65 245	1.61 230

PVD	0.98 199	0.54 223	0.59 228	0.60 220	0.56 218	0.66 226	0.63 211	0.91 241	0.87 235	0.57 189	0.85 206	0.80 207	1.03 218	0.59 217	6.60 246	0.64 144	0.69 210	0.55 223	1.16 186	0.63 196	1.22 168	1.27 152	0.39 203	0.53 218	0.75 215	0.88 215	0.85 200	1.07 200

ELAS	2.27 249	1.03 241	1.10 259	1.38 244	1.13 247	1.45 242	1.10 234	1.38 261	1.09 243	0.94 253	7.66 274	3.71 261	3.10 255	1.11 238	6.64 247	1.56 237	1.42 244	1.43 271	2.52 226	0.69 208	2.33 259	3.03 273	0.69 236	0.82 252	3.50 271	4.32 276	2.52 266	3.70 261
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PML	14.72 288	11.16 285	4.09 279	13.72 284	8.87 285	13.75 286	6.38 277	7.25 282	36.05 295	10.34 288	59.29 295	46.05 293	52.59 295	6.65 285	6.70 248	4.81 280	10.30 285	3.77 279	21.46 282	4.87 278	5.83 283	5.51 281	3.98 275	4.24 282	15.02 290	6.06 279	20.81 289	7.86 277

ADLNet	0.53 144	0.26 144	0.18 77	0.21 107	0.21 112	0.23 115	0.19 124	0.30 72	0.17 69	0.23 35	0.22 80	0.62 185	0.18 67	0.48 199	6.87 249	0.38 50	0.28 68	0.21 52	0.25 26	0.20 52	0.33 39	0.90 99	0.18 130	0.13 51	0.25 76	0.26 91	0.34 61	0.23 57

IMH	2.50 252	1.51 249	1.05 257	1.99 253	1.58 262	2.09 257	2.32 259	1.04 249	1.19 248	0.84 246	1.34 236	2.02 246	8.04 269	8.79 287	6.91 250	1.41 225	1.37 243	0.67 240	5.94 249	1.10 253	1.45 190	2.32 257	4.37 280	0.77 249	1.86 257	1.41 236	1.57 240	2.46 241

XQC	0.80 184	0.47 213	0.40 198	0.50 205	0.46 208	0.50 203	0.57 200	0.56 212	0.48 201	0.58 192	0.63 181	0.58 182	0.81 214	0.45 190	6.95 251	0.73 166	0.45 158	0.36 156	0.84 158	0.42 151	0.81 127	1.06 122	0.33 196	0.42 200	0.53 190	0.61 195	0.69 179	0.50 157

TorneroNet-64	3.44 268	2.19 261	2.33 277	7.00 279	1.73 265	3.02 267	4.22 270	1.95 269	3.75 274	0.82 245	3.10 264	4.11 265	12.63 278	3.76 269	6.96 252	1.63 241	3.11 266	0.79 250	7.96 260	1.98 271	2.65 266	2.69 265	3.37 271	0.90 256	2.67 267	2.65 264	1.21 225	3.65 260

RTSC	0.65 169	0.25 128	0.27 159	0.24 127	0.26 145	0.28 138	0.42 182	0.35 121	0.33 172	0.43 157	0.47 162	0.30 81	0.27 121	0.29 131	7.17 253	0.50 105	0.48 174	0.30 118	0.75 146	0.33 113	0.78 125	0.93 104	0.17 122	0.30 174	0.28 98	0.31 116	0.49 131	0.59 166

RTS	0.80 184	0.32 175	0.28 164	0.30 161	0.33 174	0.44 196	0.59 206	0.41 158	0.46 195	0.43 157	0.34 139	0.51 172	0.34 157	0.30 137	7.29 254	0.70 162	0.55 190	0.36 156	1.02 174	0.45 165	0.93 136	1.01 116	0.25 165	0.37 188	0.54 193	1.72 247	0.58 160	0.79 176

RTSA	0.80 184	0.32 175	0.28 164	0.30 161	0.33 174	0.44 196	0.59 206	0.41 158	0.46 195	0.43 157	0.34 139	0.51 172	0.34 157	0.30 137	7.29 254	0.70 162	0.55 190	0.36 156	1.02 174	0.45 165	0.93 136	1.01 116	0.25 165	0.37 188	0.54 193	1.72 247	0.58 160	0.79 176

MANE	3.30 265	1.71 253	1.93 275	1.49 246	1.37 257	1.77 247	2.02 250	1.90 268	2.39 270	0.87 248	1.68 249	3.71 261	4.07 260	0.78 230	7.43 256	3.40 276	1.81 255	6.10 283	2.99 233	1.05 249	2.09 240	2.38 259	0.61 229	1.76 276	5.46 278	6.93 281	8.52 281	12.82 284

RAFT + AFF	0.42 109	0.12 14	0.09 9	0.13 36	0.07 9	0.11 20	0.06 16	0.17 23	0.10 20	0.19 29	0.10 17	0.28 61	0.08 14	0.11 18	7.47 257	0.33 30	0.20 28	0.11 10	0.33 48	0.10 10	0.39 52	0.16 11	0.07 15	0.09 17	0.16 28	0.11 12	0.13 7	0.09 11

UNDER WATER-64	3.14 263	2.61 269	1.56 271	4.95 268	2.92 275	3.47 269	4.38 271	2.32 273	1.63 262	1.37 263	1.36 237	5.08 269	4.79 263	3.47 268	7.48 258	2.02 255	3.68 274	1.11 266	3.99 242	1.95 269	2.87 269	2.92 270	5.01 283	1.40 272	1.99 260	3.99 273	2.15 259	4.42 267

MADNet+	1.22 216	0.60 228	0.77 239	0.77 227	0.74 233	0.61 218	1.01 230	0.94 244	0.74 227	0.78 240	0.68 189	1.18 218	1.07 221	0.68 224	7.48 258	1.39 223	1.12 230	0.65 233	1.33 209	0.91 237	2.13 245	1.51 184	0.66 233	0.97 260	1.05 236	0.83 213	0.92 208	1.39 219

ADCL	1.10 209	0.44 212	0.36 189	0.33 172	0.33 174	0.38 178	0.47 189	0.38 147	1.23 249	0.60 200	0.47 162	0.43 142	0.27 121	0.32 150	7.84 260	0.57 127	0.38 124	0.55 223	0.68 139	0.69 208	0.65 110	0.81 91	0.29 183	0.36 186	1.73 255	1.85 252	1.77 248	5.47 272

ADCMid	1.14 213	0.50 215	0.55 220	0.39 191	0.59 221	0.56 213	0.77 223	0.59 214	0.76 229	0.47 169	0.71 191	0.70 195	0.71 210	0.39 180	8.21 261	1.09 203	0.51 178	0.45 191	1.73 218	0.51 174	1.04 144	1.21 145	0.59 226	0.40 197	0.58 200	1.47 239	1.24 228	4.18 266

MDST_ROB	2.36 250	4.67 280	0.44 207	3.47 264	0.77 237	2.09 257	0.52 195	1.45 263	0.44 192	0.69 221	0.96 217	0.78 204	9.65 272	0.30 137	8.31 262	0.79 173	0.46 163	0.37 162	3.22 239	0.38 135	1.95 237	2.12 240	0.46 214	0.36 186	4.26 276	2.58 261	6.75 280	5.48 273

FCDSN-DC	0.84 192	0.37 192	0.67 233	0.40 192	0.40 199	0.35 169	0.89 226	0.39 153	0.31 161	0.46 166	0.35 144	0.44 146	0.31 140	0.38 174	8.90 263	0.84 185	0.47 168	0.48 201	0.73 144	0.38 135	1.12 155	1.58 191	0.30 184	0.57 226	0.37 151	0.42 158	0.42 104	0.37 125
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCPNet	1.59 234	0.37 192	0.74 238	0.43 196	0.76 235	0.42 190	1.45 244	0.90 240	0.70 224	0.76 238	1.68 249	0.76 202	3.19 256	0.76 229	8.96 264	1.92 250	0.54 188	0.37 162	4.76 245	1.03 246	1.19 166	1.09 125	0.94 243	0.40 197	1.06 237	1.36 235	0.93 209	5.53 274

IPLGR	0.76 179	0.26 144	0.21 114	0.23 118	0.23 129	0.17 73	0.12 62	0.33 104	0.20 95	0.41 154	1.59 243	0.32 95	0.31 140	0.53 206	9.00 265	0.62 141	0.41 140	0.38 174	0.65 131	0.47 169	0.76 122	1.41 168	0.12 64	0.24 151	0.35 136	0.39 146	0.63 172	0.28 81

WAO-6	1.95 241	1.28 244	0.85 240	2.04 254	1.34 254	1.69 246	2.05 252	1.04 249	1.24 251	0.91 251	0.86 207	1.85 242	2.71 249	2.30 257	9.05 266	1.14 207	2.89 263	0.69 241	3.16 238	0.85 227	2.21 253	2.27 253	1.29 249	0.87 253	1.64 252	2.07 255	1.72 247	2.69 244

IPLG	0.72 175	0.20 57	0.18 77	0.16 64	0.17 79	0.15 53	0.13 81	0.35 121	0.22 106	0.35 112	1.18 227	0.29 69	0.24 104	0.54 209	9.17 267	0.54 119	0.35 113	0.29 112	0.56 112	0.37 128	0.54 93	1.38 162	0.11 53	0.57 226	0.35 136	0.29 107	0.67 177	0.22 51

ADCP+	0.99 201	0.33 178	0.34 183	0.25 133	0.34 183	0.35 169	0.49 193	0.31 81	0.66 220	0.59 196	0.48 165	0.75 200	0.18 67	0.30 137	9.27 268	0.47 95	0.27 58	0.27 94	0.78 149	0.80 220	0.51 82	0.72 77	0.18 130	0.18 102	0.69 211	2.01 254	1.44 235	3.81 262

NVstereo2D	0.63 165	0.25 128	0.20 99	0.28 153	0.25 138	0.34 164	0.35 168	0.30 72	0.22 106	0.39 147	0.33 136	0.26 52	0.16 50	0.42 188	9.29 269	0.43 72	0.32 94	0.27 94	0.35 52	0.20 52	0.35 46	0.44 38	0.30 184	0.21 133	0.31 120	0.23 58	0.27 41	0.25 67

JetBlue	2.73 258	1.92 257	1.56 271	2.34 257	1.82 270	2.66 266	2.78 263	1.44 262	1.45 257	0.81 243	0.82 204	4.05 264	1.44 233	2.08 254	9.39 270	2.60 269	1.69 249	1.33 269	2.15 221	1.21 256	3.25 273	3.66 277	1.90 256	1.08 266	2.76 269	5.03 277	2.31 264	10.12 282

RYNet	0.49 138	0.11 13	0.10 15	0.08 12	0.09 18	0.10 12	0.06 16	0.13 17	0.18 78	0.10 14	0.10 17	0.13 9	0.08 14	0.08 9	9.58 271	0.37 48	0.14 11	0.22 59	0.17 13	0.09 5	0.19 14	0.12 4	0.15 109	0.09 17	0.14 19	0.33 125	0.24 31	0.13 18

MeshStereo	2.03 248	0.72 232	0.61 230	1.20 239	0.79 238	1.01 237	0.66 216	1.54 265	1.35 254	0.92 252	2.10 256	4.00 263	3.06 254	0.71 228	9.66 272	2.82 272	1.05 227	0.76 246	4.73 244	0.75 214	3.34 274	3.73 278	0.48 218	0.58 229	1.79 256	1.18 228	2.41 265	2.78 245
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
ADCRef	1.02 204	0.34 182	0.38 194	0.23 118	0.35 187	0.32 154	0.40 179	0.36 138	0.86 231	0.39 147	0.31 124	0.39 122	0.25 111	0.28 122	9.75 273	0.63 143	0.33 102	0.32 130	0.81 151	0.56 180	0.47 71	0.72 77	0.47 215	0.34 180	1.00 231	1.09 225	0.99 215	5.10 270

IMH-64-1	1.98 244	1.48 246	1.04 254	1.97 250	1.55 259	2.06 254	2.27 257	1.02 247	1.16 245	0.58 192	0.75 196	1.89 244	2.78 250	2.77 261	9.78 274	1.51 234	1.19 233	0.66 236	3.01 234	0.81 221	1.48 193	2.06 234	3.25 268	0.74 245	1.59 249	1.25 232	2.09 257	2.83 248

IMH-64	1.98 244	1.48 246	1.04 254	1.97 250	1.55 259	2.06 254	2.27 257	1.02 247	1.16 245	0.58 192	0.75 196	1.89 244	2.78 250	2.77 261	9.78 274	1.51 234	1.19 233	0.66 236	3.01 234	0.81 221	1.48 193	2.06 234	3.25 268	0.74 245	1.59 249	1.25 232	2.09 257	2.83 248

JetRed	3.85 271	2.71 271	3.02 278	2.08 255	2.45 273	3.41 268	4.64 272	2.34 275	1.83 264	1.88 269	1.20 228	3.35 258	1.28 231	3.27 266	9.82 276	3.50 277	4.08 278	3.88 280	2.41 223	1.82 267	5.48 281	4.79 280	3.60 273	1.67 275	4.20 275	11.19 286	5.32 279	8.78 278

HBP-ISP	1.24 219	0.38 200	0.50 215	0.52 206	0.41 202	0.45 199	0.33 163	0.55 210	0.40 184	0.76 238	1.30 234	0.48 166	0.48 192	1.92 249	9.87 277	3.68 278	0.55 190	0.66 236	0.82 155	0.95 239	2.11 241	2.96 271	0.30 184	0.46 206	0.47 180	0.52 184	0.94 210	0.60 167

ADCS	1.39 225	0.51 217	0.47 211	0.45 203	0.55 217	0.51 206	0.64 214	0.68 223	1.05 240	0.57 189	0.72 192	0.80 207	2.34 244	0.51 205	9.94 278	2.13 258	0.76 215	0.62 232	1.30 207	0.62 194	1.80 227	1.62 197	0.43 209	0.56 222	0.76 216	2.09 256	1.59 242	3.47 257

AnyNet_C32	1.27 221	0.41 207	0.36 189	0.37 185	0.40 199	0.48 202	0.62 209	0.47 192	1.23 249	0.56 187	0.89 212	0.53 175	0.36 163	0.40 183	10.27 279	1.27 213	0.55 190	0.54 222	0.88 162	0.63 196	1.28 181	1.52 186	0.34 198	0.50 213	1.09 240	2.40 259	1.34 231	4.67 268

BEATNet-Init1	11.60 284	15.45 287	5.36 282	21.04 288	10.14 287	20.37 289	13.59 286	8.80 287	6.63 279	4.42 280	10.00 282	14.23 281	19.35 281	4.04 270	10.43 280	9.21 283	6.50 280	5.00 281	32.12 293	14.67 290	8.25 287	7.49 285	5.66 285	5.23 284	12.24 286	7.07 282	21.30 291	14.66 285

AnyNet_C01	1.52 233	0.60 228	0.54 217	0.63 223	0.56 218	0.51 206	1.16 239	0.89 238	1.30 252	0.68 220	0.88 210	1.27 221	1.30 232	0.54 209	11.26 281	2.64 270	1.16 231	1.01 262	1.42 213	0.75 214	1.67 213	1.92 224	0.60 227	0.62 238	1.33 245	0.97 223	1.63 244	3.28 255

STStereo	3.38 266	1.14 243	1.69 273	7.09 280	1.35 255	7.29 283	2.62 262	2.11 270	2.34 269	0.95 254	2.86 263	5.97 272	6.28 268	0.38 174	11.54 282	2.20 261	0.93 219	0.89 255	11.21 272	0.90 236	1.58 208	1.46 174	0.55 222	1.58 273	3.31 270	3.09 268	3.08 273	6.91 276

DPSimNet_ROB	19.60 289	30.02 292	12.51 286	29.96 293	26.66 293	21.35 290	18.10 288	23.34 292	23.91 292	14.59 290	30.41 293	25.17 288	25.12 288	12.92 289	12.40 283	9.18 282	23.72 291	11.03 286	37.61 294	12.43 288	24.99 292	8.77 286	13.55 290	15.98 290	13.56 287	10.45 284	19.73 288	21.73 289

DGTPSM_ROB	9.57 280	4.02 277	11.10 284	3.15 262	5.69 279	3.62 271	5.37 275	3.67 278	9.11 282	3.26 275	7.88 276	9.79 276	14.19 280	4.73 277	13.10 284	11.13 285	5.27 279	11.44 287	7.09 255	10.27 284	6.42 284	15.33 287	4.54 281	9.05 285	10.05 282	27.51 290	11.07 284	30.63 290

EKT-Stereo	1.22 216	0.27 152	0.24 135	0.28 153	0.25 138	0.31 148	0.54 199	0.43 174	0.29 150	0.44 161	0.57 174	0.49 168	0.44 186	0.31 146	13.29 285	2.18 260	0.54 188	0.53 219	1.26 197	1.02 245	5.16 279	2.03 232	0.14 93	0.19 112	0.42 165	0.35 131	0.56 152	0.34 111

DPSMNet_ROB	11.01 281	4.36 278	11.20 285	3.81 265	5.73 280	4.71 276	5.45 276	3.67 278	9.75 284	4.35 279	13.56 284	11.30 278	26.82 291	5.44 284	13.51 286	12.50 286	6.62 281	12.38 288	14.62 277	10.30 285	7.11 285	16.01 288	4.56 282	9.06 286	11.07 285	27.51 290	11.13 285	30.63 290

DPSM_ROB	13.84 286	8.97 283	13.58 287	5.45 272	6.10 281	7.18 281	5.27 273	8.45 285	11.05 285	6.78 285	8.04 277	8.60 274	12.52 276	5.36 282	16.95 287	14.18 287	11.50 286	14.64 289	9.74 267	12.04 286	17.24 288	19.94 291	4.24 278	11.13 287	27.83 291	35.96 293	31.24 293	39.61 293

DPSM	13.84 286	8.97 283	13.58 287	5.45 272	6.10 281	7.18 281	5.27 273	8.45 285	11.05 285	6.78 285	8.04 277	8.60 274	12.52 276	5.36 282	16.95 287	14.18 287	11.50 286	14.64 289	9.74 267	12.04 286	17.24 288	19.94 291	4.24 278	11.13 287	27.83 291	35.96 293	31.24 293	39.61 293

ASD4	27.98 294	34.14 294	19.11 291	22.11 289	15.76 289	34.49 295	19.22 290	25.24 293	22.16 290	27.84 292	27.98 291	36.03 292	27.38 293	22.78 290	22.42 289	22.41 290	30.38 294	24.27 291	27.15 288	30.34 295	51.62 295	47.40 295	17.59 291	18.37 291	29.34 293	34.36 292	26.84 292	38.61 292

HaxPig	22.03 290	23.76 290	21.73 292	25.29 291	25.48 292	24.76 292	26.73 292	22.91 291	21.16 289	29.02 293	26.42 290	24.60 287	19.57 282	25.83 291	24.34 290	21.24 289	25.03 292	26.17 292	24.65 286	23.00 291	18.72 290	16.12 289	29.01 293	21.22 292	10.44 283	12.85 287	9.65 282	15.02 286

MEDIAN_ROB	25.69 291	28.81 291	26.20 293	29.88 292	29.43 294	29.00 293	30.34 293	27.00 294	24.64 293	34.12 294	30.21 292	29.31 290	23.43 286	29.48 294	26.63 291	23.36 291	29.99 293	29.41 293	29.88 290	27.28 293	23.55 291	19.50 290	31.94 294	23.91 294	14.08 289	13.72 288	13.09 287	15.43 287

AVERAGE_ROB	27.45 292	31.37 293	28.57 295	32.97 294	32.12 295	32.15 294	33.40 294	29.93 295	27.60 294	35.93 295	32.13 294	32.22 291	25.90 290	32.99 295	28.90 292	25.88 292	31.46 295	30.17 295	31.78 291	29.24 294	25.48 293	21.56 293	34.85 295	27.16 295	14.02 288	10.69 285	11.65 286	11.07 283

CasAABBNet	27.80 293	18.03 288	27.32 294	10.90 281	12.21 288	14.33 287	10.52 284	16.96 290	22.28 291	13.77 289	16.14 286	17.40 284	25.40 289	10.69 288	34.10 293	28.35 293	23.05 290	29.43 294	19.46 281	24.14 292	34.48 294	39.80 294	8.47 286	22.42 293	56.04 294	72.44 295	62.78 295	79.64 295

LSM0	4.83 274	0.52 218	0.57 222	0.78 228	0.66 230	0.81 232	1.26 241	1.10 252	1.08 242	0.88 249	1.65 248	1.82 240	2.45 246	0.40 183	38.07 294	52.94 294	0.87 217	0.61 231	5.33 248	1.09 251	2.57 264	3.54 276	0.43 209	0.69 243	0.94 228	2.15 257	1.61 243	5.62 275

DLNR_Zeroshot_test	11.48 283	37.23 295	0.46 209	54.89 295	0.21 112	0.37 175	49.84 295	0.47 192	0.22 106	0.80 242	0.59 177	0.62 185	0.36 163	3.08 265	63.85 295	73.41 295	9.38 284	5.61 282	2.77 230	0.65 205	1.83 229	1.41 168	0.13 82	0.22 141	0.37 151	0.38 144	0.43 112	0.48 151

Low-res two-view benchmark