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

ProNet	0.10 1	0.07 1	0.09 4	0.06 3	0.04 2	0.10 8	0.32 138	0.07 1	0.04 1	0.04 1	0.11 14	0.07 1	0.03 1	0.20 66	0.33 2	0.21 3	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.07 2	0.10 1	0.08 1	0.08 11	0.05 1	0.10 1	0.06 1	0.10 1	0.06 1

CroCo-Stereo Lap2	0.12 2	0.07 1	0.05 2	0.05 1	0.06 5	0.04 1	0.03 2	0.08 2	0.06 2	0.11 7	0.03 2	0.12 3	0.06 2	0.08 2	0.59 15	0.36 35	0.11 1	0.10 4	0.12 2	0.07 2	0.25 16	0.17 8	0.04 1	0.07 4	0.11 4	0.11 5	0.11 2	0.08 3

CroCo-Stereo	0.12 2	0.07 1	0.04 1	0.05 1	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 2	0.06 2	0.06 2	0.02 1	0.10 2	0.06 2	0.07 1	0.85 66	0.38 41	0.11 1	0.09 3	0.16 6	0.06 1	0.22 11	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.10 1	0.09 2	0.11 2	0.07 2
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
RAFT	0.14 6	0.07 1	0.10 6	0.08 6	0.04 2	0.24 106	0.28 131	0.19 19	0.07 5	0.13 8	0.08 5	0.13 4	0.06 2	0.11 10	0.44 7	0.17 1	0.12 4	0.08 1	0.14 5	0.21 54	0.16 4	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.15 12	0.15 15	0.21 16	0.16 14

StereoVision	0.13 4	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 4	0.07 14	0.10 5	0.13 22	0.09 4	0.07 3	0.16 9	0.07 5	0.11 10	0.56 10	0.29 15	0.14 5	0.13 6	0.17 8	0.09 4	0.18 7	0.15 5	0.04 1	0.08 6	0.15 12	0.13 10	0.19 10	0.15 11

RYNet	0.49 121	0.11 6	0.10 6	0.08 6	0.09 10	0.10 8	0.06 6	0.13 8	0.18 60	0.10 6	0.10 9	0.13 4	0.08 7	0.08 2	9.58 250	0.37 39	0.14 5	0.22 49	0.17 8	0.09 4	0.19 9	0.12 3	0.15 90	0.09 7	0.14 9	0.33 108	0.24 21	0.13 8

anonymousdsp	0.23 18	0.12 7	0.11 8	0.12 19	0.10 12	0.12 21	0.06 6	0.16 11	0.09 6	0.15 12	0.79 181	0.15 8	0.07 5	0.10 8	0.84 63	0.30 18	0.18 13	0.14 8	0.22 15	0.24 71	0.25 16	1.12 115	0.17 103	0.09 7	0.12 6	0.09 2	0.23 20	0.10 6

RAFT + AFF	0.42 96	0.12 7	0.09 4	0.13 25	0.07 6	0.11 15	0.06 6	0.17 14	0.10 11	0.19 20	0.10 9	0.28 49	0.08 7	0.11 10	7.47 236	0.33 25	0.20 19	0.11 5	0.33 37	0.10 6	0.39 43	0.16 7	0.07 6	0.09 7	0.16 17	0.11 5	0.13 4	0.09 5

AANet_RVC	0.16 8	0.13 9	0.13 21	0.10 10	0.15 37	0.08 5	0.13 63	0.14 9	0.15 34	0.13 8	0.13 23	0.13 4	0.11 19	0.10 8	0.42 5	0.24 8	0.16 8	0.16 16	0.20 13	0.15 23	0.15 2	0.17 8	0.11 43	0.11 17	0.16 17	0.17 17	0.22 19	0.24 50

delet	0.15 7	0.14 10	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.13 24	0.09 27	0.12 6	0.09 6	0.15 12	0.11 14	0.16 9	0.09 11	0.11 10	0.57 12	0.23 7	0.16 8	0.13 6	0.13 3	0.12 10	0.17 5	0.29 18	0.09 19	0.10 11	0.13 7	0.12 7	0.20 13	0.13 8

TDLM	0.13 4	0.14 10	0.13 21	0.10 10	0.12 21	0.11 15	0.10 37	0.14 9	0.10 11	0.09 4	0.16 37	0.17 12	0.10 15	0.09 6	0.28 1	0.19 2	0.15 7	0.14 8	0.13 3	0.10 6	0.15 2	0.11 2	0.09 19	0.10 11	0.11 4	0.10 4	0.15 6	0.15 11

MIF-Stereo	0.24 21	0.15 12	0.11 8	0.09 8	0.11 16	0.09 6	0.05 4	0.16 11	0.11 16	0.21 23	0.09 8	0.19 14	0.15 39	0.27 98	1.23 111	0.46 82	0.23 23	0.18 26	0.63 110	0.13 15	0.53 78	0.37 25	0.10 26	0.12 22	0.17 21	0.23 48	0.15 6	0.17 20

iRaftStereo_RVC	0.16 8	0.15 12	0.11 8	0.10 10	0.10 12	0.09 6	0.05 4	0.17 14	0.09 6	0.15 12	0.15 27	0.18 13	0.09 11	0.18 57	0.38 4	0.28 13	0.20 19	0.14 8	0.19 12	0.12 10	0.34 33	0.30 19	0.07 6	0.09 7	0.14 9	0.12 7	0.18 9	0.13 8

MMNet	0.24 21	0.15 12	0.12 14	0.13 25	0.13 28	0.13 24	0.10 37	0.16 11	0.12 20	0.13 8	0.14 24	0.19 14	0.09 11	0.18 57	2.14 154	0.25 9	0.18 13	0.16 16	0.20 13	0.14 20	0.20 10	0.37 25	0.10 26	0.12 22	0.15 12	0.15 15	0.28 32	0.16 14

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 38	0.16 15	0.16 44	0.15 36	0.13 28	0.14 32	0.08 20	0.29 55	0.23 95	0.28 47	0.29 101	0.26 40	0.17 49	0.17 39	0.79 46	0.54 108	0.27 47	0.24 62	0.32 36	0.20 43	0.42 49	1.19 124	0.10 26	0.13 34	0.23 44	0.33 108	0.21 16	0.28 69

StereoIM	0.19 11	0.16 15	0.11 8	0.07 5	0.10 12	0.06 3	0.06 6	0.12 6	0.10 11	0.19 20	0.08 5	0.19 14	0.08 7	0.14 20	0.52 8	0.39 45	0.24 30	0.18 26	0.30 30	0.12 10	0.46 55	0.36 24	0.07 6	0.10 11	0.19 30	0.23 48	0.20 13	0.25 55

AEACV	0.25 23	0.17 17	0.11 8	0.09 8	0.07 6	0.15 37	0.04 3	0.08 2	0.06 2	0.07 3	0.07 3	0.13 4	0.08 7	0.12 15	1.39 123	0.79 155	0.16 8	0.14 8	0.25 18	0.19 37	0.24 15	1.00 97	0.10 26	0.07 4	0.10 1	0.95 202	0.14 5	0.08 3

LL-Strereo2	0.28 34	0.17 17	0.14 31	0.12 19	0.11 16	0.10 8	0.06 6	0.29 55	0.16 41	0.30 60	0.14 24	0.22 23	0.11 19	0.34 135	0.56 10	0.42 55	0.23 23	0.17 21	0.39 49	0.17 29	0.70 105	1.53 168	0.10 26	0.11 17	0.24 51	0.17 17	0.25 24	0.17 20

test_4	0.38 79	0.17 17	0.16 44	0.14 30	0.13 28	0.11 15	0.38 154	0.24 34	0.14 28	0.31 70	0.11 14	0.24 28	0.12 25	0.34 135	0.91 75	0.70 145	0.24 30	0.29 95	0.37 45	0.29 84	0.51 72	1.32 137	0.09 19	0.12 22	0.27 72	0.91 199	0.91 188	0.87 172

AASNet	0.20 13	0.17 17	0.13 21	0.14 30	0.15 37	0.15 37	0.13 63	0.17 14	0.09 6	0.15 12	0.15 27	0.16 9	0.09 11	0.14 20	1.03 91	0.22 5	0.18 13	0.16 16	0.17 8	0.14 20	0.17 5	0.76 66	0.10 26	0.11 17	0.15 12	0.13 10	0.17 8	0.12 7

ARAFT	0.27 31	0.17 17	0.12 14	0.15 36	0.12 21	0.12 21	0.06 6	0.20 20	0.13 22	0.36 107	0.15 27	0.29 57	0.11 19	0.27 98	0.88 74	0.39 45	0.27 47	0.24 62	0.52 88	0.13 15	0.50 69	0.90 81	0.09 19	0.11 17	0.21 38	0.14 13	0.38 64	0.18 24

DMCA	0.26 27	0.17 17	0.16 44	0.13 25	0.14 32	0.13 24	0.11 42	0.18 18	0.15 34	0.19 20	0.18 39	0.28 49	0.12 25	0.15 28	1.79 136	0.60 122	0.32 82	0.46 173	0.24 16	0.15 23	0.26 19	0.21 13	0.13 64	0.12 22	0.17 21	0.17 17	0.21 16	0.17 20

GANet	0.19 11	0.17 17	0.16 44	0.16 46	0.16 44	0.21 85	0.14 73	0.20 20	0.13 22	0.15 12	0.20 51	0.37 103	0.10 15	0.14 20	0.42 5	0.22 5	0.40 123	0.20 34	0.17 8	0.11 8	0.22 11	0.14 4	0.12 53	0.12 22	0.15 12	0.13 10	0.20 13	0.17 20

MIM_Stereo	0.26 27	0.18 24	0.14 31	0.15 36	0.14 32	0.24 106	0.07 14	0.27 44	0.11 16	0.24 32	0.12 17	0.20 17	0.12 25	0.17 39	0.85 66	0.44 67	0.24 30	0.19 30	0.54 92	0.20 43	0.46 55	0.70 58	0.08 11	0.12 22	0.17 21	0.29 90	0.34 49	0.16 14

HH	0.60 139	0.18 24	0.35 167	0.23 100	0.21 94	0.28 123	0.24 115	0.42 150	0.26 114	0.74 212	0.25 73	0.46 142	0.36 144	0.24 83	0.81 49	1.44 208	0.38 113	0.37 142	1.21 174	0.64 180	2.13 223	1.97 208	0.27 151	0.20 102	0.59 185	0.41 137	0.83 179	0.63 157

HanStereo	0.60 139	0.18 24	0.35 167	0.23 100	0.21 94	0.28 123	0.24 115	0.42 150	0.26 114	0.74 212	0.25 73	0.46 142	0.36 144	0.24 83	0.81 49	1.44 208	0.38 113	0.37 142	1.21 174	0.64 180	2.13 223	1.97 208	0.27 151	0.20 102	0.59 185	0.41 137	0.83 179	0.63 157

4D-IteraStereo	0.33 54	0.18 24	0.21 96	0.16 46	0.16 44	0.11 15	0.08 20	0.33 86	0.17 51	0.33 85	0.18 39	0.27 45	0.13 31	0.33 131	0.80 48	0.66 137	0.26 43	0.30 100	0.49 71	0.36 104	0.82 116	1.41 149	0.10 26	0.15 51	0.19 30	0.21 40	0.41 76	0.19 27

AnonymousM	0.60 139	0.18 24	0.13 21	0.13 25	0.11 16	0.31 133	0.07 14	0.35 103	0.23 95	0.31 70	0.42 137	0.28 49	0.31 125	0.37 147	1.34 119	0.89 170	0.44 142	0.33 116	0.42 57	0.57 163	0.97 127	1.20 125	0.17 103	0.34 160	0.16 17	0.82 194	2.20 240	3.23 232

test-1	0.83 172	0.18 24	0.23 111	0.19 73	0.19 80	0.57 196	0.58 184	0.44 161	0.29 130	0.72 209	5.41 249	0.54 159	0.40 158	0.59 195	0.98 87	1.32 198	0.45 143	0.48 179	1.14 166	0.96 221	1.90 210	2.36 236	0.14 74	0.21 112	0.39 140	0.46 157	0.61 150	0.63 157

UPFNet	0.25 23	0.18 24	0.19 68	0.17 58	0.18 71	0.19 71	0.14 73	0.22 24	0.16 41	0.23 25	0.18 39	0.21 20	0.13 31	0.26 93	1.51 126	0.28 13	0.23 23	0.21 42	0.25 18	0.18 32	0.22 11	0.35 22	0.13 64	0.15 51	0.18 28	0.18 30	0.39 68	0.18 24

CVANet_RVC	0.18 10	0.18 24	0.18 59	0.20 81	0.15 37	0.17 56	0.13 63	0.23 28	0.11 16	0.14 11	0.22 62	0.20 17	0.12 25	0.48 177	0.35 3	0.21 3	0.17 12	0.16 16	0.16 6	0.13 15	0.18 7	0.15 5	0.10 26	0.12 22	0.14 9	0.12 7	0.19 10	0.16 14

HITNet	0.31 48	0.18 24	0.15 36	0.17 58	0.15 37	0.14 32	0.10 37	0.29 55	0.19 68	0.30 60	0.20 51	0.28 49	0.18 57	0.29 109	1.30 114	0.42 55	0.27 47	0.20 34	0.37 45	0.17 29	0.64 97	0.99 95	0.12 53	0.15 51	0.19 30	0.19 34	0.39 68	0.26 61
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
PWCDC_ROB	0.55 133	0.18 24	0.19 68	0.17 58	0.26 127	0.16 48	0.19 107	0.22 24	0.54 191	0.16 17	0.43 138	0.25 34	1.12 201	0.45 168	5.47 211	0.50 95	0.31 77	0.28 89	0.36 44	0.26 76	0.60 90	1.14 119	0.25 144	0.28 147	0.18 28	0.29 90	0.26 28	0.32 92

CES	0.41 94	0.19 34	0.16 44	0.14 30	0.18 71	0.16 48	0.10 37	0.54 188	0.25 106	0.30 60	0.34 122	0.40 119	0.38 152	0.47 173	1.33 116	0.79 155	0.52 169	0.48 179	0.33 37	0.42 132	1.04 132	1.15 120	0.14 74	0.13 34	0.26 64	0.22 41	0.28 32	0.34 100

IER	0.35 69	0.19 34	0.16 44	0.17 58	0.16 44	0.17 56	0.12 50	0.23 28	0.14 28	0.28 47	0.25 73	0.31 76	0.14 33	0.23 77	3.85 194	0.29 15	0.25 36	0.20 34	0.24 16	0.20 43	0.28 21	0.21 13	0.18 111	0.14 44	0.19 30	0.24 60	0.38 64	0.25 55

test_5	0.22 16	0.19 34	0.11 8	0.11 16	0.07 6	0.21 85	0.07 14	0.32 77	0.10 11	0.17 18	0.21 56	0.24 28	0.21 72	0.08 2	0.97 86	0.46 82	0.16 8	0.15 13	0.26 22	0.11 8	0.23 14	0.46 34	0.06 5	0.12 22	0.16 17	0.17 17	0.33 40	0.20 28

CIPLG	0.34 60	0.19 34	0.19 68	0.16 46	0.16 44	0.16 48	0.24 115	0.32 77	0.26 114	0.30 60	0.31 107	0.31 76	0.16 42	0.38 152	0.86 69	0.40 50	0.34 95	0.20 34	0.50 77	0.20 43	0.49 63	1.39 145	0.11 43	0.15 51	0.53 173	0.17 17	0.57 137	0.20 28

IPLGR_C	0.34 60	0.19 34	0.19 68	0.16 46	0.16 44	0.16 48	0.25 124	0.32 77	0.26 114	0.30 60	0.32 114	0.30 69	0.17 49	0.37 147	0.79 46	0.40 50	0.33 90	0.20 34	0.51 80	0.19 37	0.49 63	1.39 145	0.12 53	0.15 51	0.50 170	0.17 17	0.58 142	0.20 28

GMOStereo	0.34 60	0.19 34	0.15 36	0.16 46	0.16 44	0.32 139	0.12 50	0.35 103	0.17 51	0.35 94	0.15 27	0.29 57	0.22 77	0.17 39	0.81 49	0.49 89	0.29 64	0.33 116	0.51 80	0.37 110	0.56 83	1.49 159	0.10 26	0.13 34	0.30 92	0.24 60	0.41 76	0.22 39

error version	0.34 60	0.19 34	0.15 36	0.16 46	0.16 44	0.32 139	0.12 50	0.35 103	0.17 51	0.35 94	0.15 27	0.29 57	0.22 77	0.17 39	0.81 49	0.49 89	0.29 64	0.33 116	0.51 80	0.37 110	0.56 83	1.49 159	0.10 26	0.13 34	0.30 92	0.24 60	0.41 76	0.22 39

test-v	0.34 60	0.19 34	0.15 36	0.16 46	0.16 44	0.32 139	0.12 50	0.35 103	0.17 51	0.35 94	0.15 27	0.29 57	0.22 77	0.17 39	0.81 49	0.49 89	0.29 64	0.33 116	0.51 80	0.37 110	0.56 83	1.49 159	0.10 26	0.13 34	0.30 92	0.24 60	0.41 76	0.22 39

ACRE	0.35 69	0.19 34	0.18 59	0.16 46	0.16 44	0.16 48	0.24 115	0.32 77	0.25 106	0.30 60	0.43 138	0.31 76	0.17 49	0.38 152	0.81 49	0.40 50	0.34 95	0.20 34	0.51 80	0.20 43	0.50 69	1.39 145	0.12 53	0.15 51	0.51 171	0.17 17	0.57 137	0.20 28

test-2	0.34 60	0.19 34	0.15 36	0.16 46	0.16 44	0.32 139	0.12 50	0.35 103	0.17 51	0.35 94	0.15 27	0.29 57	0.22 77	0.17 39	0.81 49	0.49 89	0.29 64	0.33 116	0.51 80	0.37 110	0.56 83	1.49 159	0.10 26	0.13 34	0.30 92	0.24 60	0.41 76	0.22 39

raft+_RVC	0.26 27	0.19 34	0.15 36	0.15 36	0.15 37	0.13 24	0.14 73	0.30 60	0.14 28	0.28 47	0.18 39	0.22 23	0.11 19	0.19 59	0.62 19	0.43 63	0.23 23	0.17 21	0.41 55	0.28 80	0.45 54	0.95 88	0.09 19	0.11 17	0.20 36	0.18 30	0.25 24	0.20 28

XX-Stereo	4.69 252	0.19 34	0.24 116	0.27 128	0.16 44	0.42 172	0.32 138	0.35 103	0.21 83	0.73 211	1.64 225	0.46 142	0.38 152	0.30 115	0.95 82	1.09 184	0.43 139	0.38 154	1.25 177	0.47 152	1.42 170	1.54 170	0.21 129	0.17 73	110.85 276	0.46 157	1.00 198	0.84 169

AFF-stereo	0.22 16	0.19 34	0.15 36	0.14 30	0.12 21	0.14 32	0.06 6	0.24 34	0.13 22	0.29 53	0.12 17	0.24 28	0.10 15	0.08 2	0.60 17	0.38 41	0.18 13	0.19 30	0.48 69	0.12 10	0.28 21	0.56 41	0.08 11	0.10 11	0.19 30	0.18 30	0.43 92	0.16 14

test croco	0.21 14	0.20 47	0.12 14	0.11 16	0.14 32	0.10 8	0.06 6	0.22 24	0.11 16	0.23 25	0.08 5	0.22 23	0.11 19	0.17 39	0.66 25	0.45 75	0.25 36	0.20 34	0.26 22	0.12 10	0.46 55	0.42 29	0.07 6	0.14 44	0.17 21	0.17 17	0.19 10	0.21 37

MIF-Stereo (partial)	0.23 18	0.20 47	0.12 14	0.10 10	0.12 21	0.10 8	0.07 14	0.17 14	0.14 28	0.18 19	0.10 9	0.20 17	0.11 19	0.17 39	1.11 105	0.44 67	0.25 36	0.21 42	0.26 22	0.13 15	0.49 63	0.32 20	0.08 11	0.14 44	0.17 21	0.17 17	0.38 64	0.20 28

CAS	0.34 60	0.20 47	0.13 21	0.15 36	0.15 37	0.13 24	0.15 84	0.23 28	0.23 95	0.37 115	0.27 88	0.28 49	0.30 123	0.53 184	0.74 37	0.69 142	0.38 113	0.37 142	0.35 41	0.36 104	0.72 109	1.09 108	0.11 43	0.13 34	0.24 51	0.25 76	0.28 32	0.34 100

anonymousdsp2	0.30 41	0.20 47	0.16 44	0.14 30	0.13 28	0.15 37	0.11 42	0.28 51	0.12 20	0.25 40	1.08 203	0.24 28	0.12 25	0.15 28	0.71 35	0.42 55	0.25 36	0.20 34	0.45 67	0.38 117	0.41 46	0.96 90	0.10 26	0.13 34	0.20 36	0.17 17	0.43 92	0.18 24

RAFT_CTSACE	0.21 14	0.20 47	0.13 21	0.12 19	0.10 12	0.14 32	0.08 20	0.24 34	0.10 11	0.26 43	0.10 9	0.21 20	0.18 57	0.11 10	0.57 12	0.35 31	0.19 18	0.14 8	0.26 22	0.18 32	0.31 27	0.70 58	0.08 11	0.10 11	0.27 72	0.17 17	0.33 40	0.16 14

IPLG	0.72 158	0.20 47	0.18 59	0.16 46	0.17 62	0.15 37	0.13 63	0.35 103	0.22 87	0.35 94	1.18 208	0.29 57	0.24 89	0.54 187	9.17 246	0.54 108	0.35 102	0.29 95	0.56 94	0.37 110	0.54 82	1.38 143	0.11 43	0.57 204	0.35 117	0.29 90	0.67 159	0.22 39

raftrobust	0.31 48	0.20 47	0.20 80	0.18 66	0.18 71	0.12 21	0.09 27	0.35 103	0.15 34	0.34 87	0.21 56	0.27 45	0.14 33	0.39 158	0.70 34	0.54 108	0.27 47	0.21 42	0.75 128	0.19 37	0.59 89	1.07 106	0.19 118	0.14 44	0.26 64	0.24 60	0.27 29	0.24 50

sCroCo_RVC	0.46 109	0.20 47	0.16 44	0.15 36	0.16 44	0.20 79	0.12 50	0.32 77	0.32 147	0.35 94	0.24 69	0.43 131	0.45 169	0.15 28	0.83 62	1.10 186	0.47 153	0.40 161	0.67 118	0.43 134	1.55 186	1.85 197	0.14 74	0.22 120	0.30 92	0.30 96	0.49 111	0.32 92

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 23	0.20 47	0.18 59	0.15 36	0.17 62	0.13 24	0.10 37	0.29 55	0.15 34	0.33 85	0.15 27	0.31 76	0.22 77	0.14 20	0.66 25	0.37 39	0.22 22	0.15 13	0.50 77	0.16 27	0.32 29	0.59 44	0.10 26	0.13 34	0.24 51	0.19 34	0.47 106	0.20 28

MSKI-zero shot	0.70 157	0.21 56	0.21 96	0.20 81	0.19 80	0.43 176	0.16 90	0.42 150	0.29 130	0.44 143	1.16 206	0.48 149	0.36 144	0.17 39	1.60 129	1.42 207	0.47 153	0.37 142	1.37 191	0.95 219	1.79 205	2.06 214	0.22 136	0.19 92	0.53 173	1.21 211	0.72 166	1.17 190

TESTraft	0.26 27	0.21 56	0.13 21	0.11 16	0.11 16	0.10 8	0.09 27	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.28 49	0.23 84	0.15 28	1.11 105	0.42 55	0.23 23	0.17 21	0.49 71	0.18 32	0.34 33	0.50 37	0.09 19	0.12 22	0.22 41	0.25 76	0.48 109	0.23 45

RAFT+CT+SA	0.25 23	0.21 56	0.13 21	0.13 25	0.09 10	0.10 8	0.08 20	0.32 77	0.13 22	0.24 32	0.10 9	0.26 40	0.21 72	0.09 6	0.98 87	0.58 117	0.18 13	0.16 16	0.40 54	0.14 20	0.33 31	0.72 61	0.07 6	0.12 22	0.19 30	0.17 17	0.32 35	0.20 28

Sa-1000	0.33 54	0.21 56	0.14 31	0.15 36	0.16 44	0.15 37	0.08 20	0.36 119	0.17 51	0.31 70	0.15 27	0.41 125	0.18 57	0.25 90	0.82 60	0.48 88	0.32 82	0.33 116	0.65 113	0.19 37	0.65 98	1.11 113	0.09 19	0.17 73	0.33 108	0.29 90	0.51 119	0.27 67

SA	0.30 41	0.21 56	0.14 31	0.14 30	0.14 32	0.15 37	0.07 14	0.35 103	0.16 41	0.31 70	0.12 17	0.41 125	0.14 33	0.20 66	0.74 37	0.56 114	0.27 47	0.30 100	0.58 103	0.21 54	0.49 63	0.88 79	0.08 11	0.15 51	0.27 72	0.28 85	0.56 133	0.26 61

sAnonymous2	0.38 79	0.21 56	0.17 53	0.16 46	0.16 44	0.21 85	0.15 84	0.38 129	0.26 114	0.28 47	0.26 84	0.30 69	0.32 132	0.16 33	0.67 28	0.61 125	0.40 123	0.36 136	0.81 133	0.39 122	1.05 135	1.29 135	0.14 74	0.19 92	0.29 85	0.35 115	0.33 40	0.35 109

CroCo_RVC	0.38 79	0.21 56	0.17 53	0.16 46	0.16 44	0.21 85	0.15 84	0.38 129	0.26 114	0.28 47	0.26 84	0.30 69	0.32 132	0.16 33	0.67 28	0.61 125	0.40 123	0.36 136	0.81 133	0.39 122	1.05 135	1.29 135	0.14 74	0.19 92	0.29 85	0.35 115	0.33 40	0.35 109

FINET	0.28 34	0.21 56	0.21 96	0.21 89	0.17 62	0.17 56	0.18 100	0.23 28	0.19 68	0.23 25	0.48 149	0.28 49	0.17 49	0.17 39	0.57 12	0.33 25	0.25 36	0.18 26	0.38 48	0.17 29	0.30 25	0.22 15	0.15 90	0.17 73	0.42 148	0.96 203	0.27 29	0.21 37

UNet	0.30 41	0.21 56	0.19 68	0.19 73	0.20 88	0.21 85	0.15 84	0.27 44	0.17 51	0.29 53	0.21 56	0.25 34	0.18 57	0.59 195	1.64 131	0.31 19	0.27 47	0.22 49	0.30 30	0.21 54	0.34 33	0.25 16	0.15 90	0.19 92	0.21 38	0.24 60	0.44 95	0.26 61

DMCA-RVC	0.41 94	0.21 56	0.22 105	0.32 153	0.28 138	0.18 64	0.45 168	0.34 92	0.30 135	0.32 77	1.09 204	0.31 76	0.16 42	0.30 115	2.90 175	0.35 31	0.26 43	0.25 69	0.26 22	0.30 91	0.38 42	0.34 21	0.16 97	0.28 147	0.35 117	0.20 38	0.36 56	0.27 67

RASNet	0.29 38	0.21 56	0.21 96	0.19 73	0.18 71	0.18 64	0.14 73	0.31 69	0.18 60	0.32 77	0.20 51	0.26 40	0.18 57	0.17 39	0.86 69	0.66 137	0.25 36	0.19 30	0.26 22	0.16 27	0.65 98	0.61 47	0.11 43	0.21 112	0.21 38	0.22 41	0.45 99	0.30 78

AE-Stereo	0.44 103	0.22 67	0.24 116	0.23 100	0.24 116	0.18 64	0.16 90	0.30 60	0.21 83	0.34 87	0.16 37	0.44 135	0.27 106	0.21 68	0.94 80	0.81 160	0.41 128	0.32 111	0.52 88	0.55 159	1.07 137	1.71 186	0.12 53	0.21 112	0.34 111	0.89 198	0.46 104	0.28 69

CASnet	0.31 48	0.22 67	0.14 31	0.15 36	0.17 62	0.17 56	0.08 20	0.30 60	0.18 60	0.34 87	0.21 56	0.38 106	0.28 113	0.13 16	0.75 43	0.44 67	0.32 82	0.26 75	0.43 63	0.34 101	1.11 142	0.69 57	0.11 43	0.14 44	0.25 58	0.17 17	0.33 40	0.25 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.58 137	0.22 67	0.32 159	0.23 100	0.21 94	0.20 79	0.14 73	0.42 150	0.25 106	0.40 132	1.16 206	0.49 151	0.32 132	0.37 147	0.87 72	0.85 167	0.67 194	0.38 154	1.20 172	0.41 128	2.25 234	1.67 180	0.18 111	0.17 73	0.43 153	0.49 163	0.44 95	0.84 169

EGLCR-Stereo	0.60 139	0.22 67	0.22 105	0.15 36	0.18 71	0.23 100	0.09 27	0.32 77	0.22 87	0.32 77	0.19 48	0.38 106	0.27 106	0.14 20	0.81 49	0.74 150	0.39 118	0.37 142	0.72 125	0.28 80	1.20 155	2.19 227	0.12 53	0.68 220	0.23 44	1.54 220	3.67 254	0.34 100

TestStereo1	0.27 31	0.22 67	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.11 15	0.09 27	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.34 92	0.23 84	0.14 20	1.09 99	0.44 67	0.24 30	0.17 21	0.51 80	0.15 23	0.35 38	0.79 71	0.08 11	0.12 22	0.22 41	0.24 60	0.49 111	0.23 45

raft_robust	0.39 87	0.22 67	0.16 44	0.20 81	0.16 44	0.16 48	0.11 42	0.42 150	0.18 60	0.42 138	0.15 27	0.33 87	0.24 89	0.27 98	1.23 111	0.80 158	0.31 77	0.33 116	0.91 144	0.36 104	0.71 108	1.21 127	0.11 43	0.20 102	0.30 92	0.30 96	0.36 56	0.30 78

SA-5K	0.27 31	0.22 67	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.11 15	0.09 27	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.34 92	0.23 84	0.14 20	1.09 99	0.44 67	0.24 30	0.17 21	0.51 80	0.15 23	0.35 38	0.79 71	0.08 11	0.12 22	0.22 41	0.24 60	0.49 111	0.23 45

test-3	0.47 112	0.22 67	0.20 80	0.18 66	0.21 94	0.19 71	0.12 50	0.41 141	0.16 41	0.35 94	0.18 39	0.42 128	0.19 68	0.19 59	1.04 94	0.66 137	0.32 82	0.30 100	1.28 184	0.44 142	1.13 145	1.75 192	0.10 26	0.17 73	0.45 159	0.23 48	0.56 133	1.21 191

test_1	0.47 112	0.22 67	0.20 80	0.18 66	0.21 94	0.19 71	0.12 50	0.41 141	0.16 41	0.34 87	0.18 39	0.42 128	0.19 68	0.19 59	1.04 94	0.66 137	0.32 82	0.30 100	1.28 184	0.44 142	1.13 145	1.75 192	0.10 26	0.17 73	0.45 159	0.23 48	0.56 133	1.22 192

test_3	0.47 112	0.22 67	0.20 80	0.18 66	0.21 94	0.19 71	0.12 50	0.41 141	0.18 60	0.36 107	0.18 39	0.44 135	0.21 72	0.19 59	1.03 91	0.64 133	0.32 82	0.31 108	1.28 184	0.44 142	1.12 143	1.74 189	0.10 26	0.18 83	0.47 163	0.28 85	0.59 147	1.22 192

CREStereo++_RVC	0.45 105	0.22 67	0.20 80	0.17 58	0.20 88	0.15 37	0.11 42	0.34 92	0.19 68	0.35 94	0.19 48	0.32 83	0.31 125	0.16 33	1.29 113	0.81 160	0.38 113	0.27 77	0.56 94	0.36 104	1.08 138	1.26 131	0.13 64	0.15 51	0.26 64	0.22 41	2.29 242	0.31 87
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.43 98	0.22 67	0.18 59	0.21 89	0.21 94	0.22 96	0.11 42	0.27 44	0.22 87	0.32 77	0.25 73	0.25 34	0.25 96	0.24 83	1.37 120	0.81 160	0.43 139	0.41 162	0.67 118	0.39 122	1.08 138	1.16 121	0.48 197	0.16 64	0.17 21	0.23 48	0.99 195	0.24 50

XX-TBD	0.43 98	0.22 67	0.18 59	0.21 89	0.21 94	0.22 96	0.11 42	0.27 44	0.22 87	0.32 77	0.25 73	0.25 34	0.25 96	0.24 83	1.37 120	0.81 160	0.43 139	0.41 162	0.67 118	0.39 122	1.08 138	1.16 121	0.48 197	0.16 64	0.17 21	0.23 48	0.99 195	0.24 50

RALAANet	0.30 41	0.22 67	0.19 68	0.17 58	0.17 62	0.16 48	0.11 42	0.28 51	0.16 41	0.24 32	0.21 56	0.24 28	0.18 57	0.30 115	0.63 21	0.39 45	0.28 56	0.25 69	0.56 94	0.29 84	0.76 110	1.03 102	0.11 43	0.17 73	0.23 44	0.24 60	0.41 76	0.23 45

CREStereo	0.38 79	0.22 67	0.20 80	0.17 58	0.16 44	0.15 37	0.08 20	0.36 119	0.24 99	0.36 107	0.27 88	0.39 110	0.39 156	0.16 33	0.92 76	0.97 174	0.46 148	0.27 77	0.43 63	0.52 158	1.15 148	1.04 103	0.13 64	0.16 64	0.25 58	0.24 60	0.37 60	0.31 87
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
DN-CSS_ROB	0.35 69	0.22 67	0.24 116	0.23 100	0.26 127	0.15 37	0.12 50	0.42 150	0.19 68	0.39 129	0.41 135	0.34 92	0.26 104	0.32 128	0.67 28	0.42 55	0.30 72	0.23 58	0.92 147	0.21 54	0.80 114	0.68 56	0.15 90	0.27 142	0.24 51	0.22 41	0.41 76	0.30 78

iinet-f	0.35 69	0.23 83	0.17 53	0.20 81	0.14 32	0.21 85	0.17 95	0.22 24	0.16 41	0.38 124	0.39 132	0.26 40	0.23 84	0.17 39	1.84 140	0.49 89	0.27 47	0.21 42	0.66 116	0.34 101	0.46 55	0.83 74	0.15 90	0.14 44	0.26 64	0.19 34	0.45 99	0.25 55

LoS	0.46 109	0.23 83	0.17 53	0.19 73	0.19 80	0.19 71	0.12 50	0.77 209	0.26 114	0.50 157	0.45 141	0.53 157	0.47 171	0.23 77	1.06 97	0.85 167	0.56 183	0.43 168	0.62 107	0.41 128	1.28 163	1.41 149	0.15 90	0.16 64	0.35 117	0.28 85	0.33 40	0.35 109

GLC_STEREO	0.31 48	0.23 83	0.24 116	0.20 81	0.20 88	0.18 64	0.14 73	0.38 129	0.16 41	0.34 87	0.25 73	0.29 57	0.16 42	0.17 39	0.68 32	0.52 105	0.37 108	0.27 77	0.42 57	0.37 110	0.90 121	0.42 29	0.13 64	0.15 51	0.24 51	0.18 30	0.48 109	0.25 55

MIPNet	0.77 163	0.23 83	0.18 59	0.24 109	0.22 107	0.17 56	0.13 63	0.34 92	0.70 204	0.40 132	2.24 238	0.31 76	0.29 115	0.57 193	5.70 215	1.03 176	0.45 143	0.33 116	0.82 137	0.56 161	0.62 95	1.53 168	0.12 53	0.92 235	0.91 207	0.39 129	1.12 204	0.30 78

LMCR-Stereo	0.33 54	0.23 83	0.19 68	0.19 73	0.18 71	0.20 79	0.13 63	0.30 60	0.19 68	0.29 53	0.23 66	0.33 87	0.29 115	0.40 161	0.67 28	0.45 75	0.39 118	0.28 89	0.53 91	0.38 117	0.51 72	0.96 90	0.14 74	0.19 92	0.25 58	0.24 60	0.33 40	0.31 87

rafts_anoy	0.28 34	0.23 83	0.18 59	0.17 58	0.19 80	0.15 37	0.11 42	0.34 92	0.14 28	0.26 43	0.21 56	0.25 34	0.14 33	0.22 69	0.65 23	0.40 50	0.34 95	0.24 62	0.48 69	0.33 97	0.52 76	0.76 66	0.11 43	0.16 64	0.24 51	0.23 48	0.24 21	0.26 61

CFNet_pseudo	0.47 112	0.23 83	0.23 111	0.27 128	0.25 119	0.23 100	0.17 95	0.31 69	0.19 68	0.37 115	0.29 101	0.38 106	0.27 106	0.23 77	4.35 200	0.44 67	0.28 56	0.23 58	1.00 154	0.19 37	0.46 55	0.59 44	0.40 185	0.18 83	0.27 72	0.28 85	0.36 56	0.35 109

Anonymous	0.47 112	0.23 83	0.20 80	0.18 66	0.19 80	0.20 79	0.13 63	0.38 129	0.30 135	0.36 107	0.22 62	0.36 98	0.50 174	0.17 39	0.92 76	0.93 172	0.48 159	0.48 179	0.94 149	0.46 150	1.43 171	1.71 186	0.15 90	0.23 125	0.35 117	0.33 108	0.53 124	0.33 96

GES	0.54 129	0.23 83	0.19 68	0.21 89	0.22 107	0.26 114	0.18 100	0.34 92	0.31 142	0.36 107	0.28 98	0.30 69	0.22 77	0.22 69	2.69 170	0.58 117	0.37 108	0.28 89	1.14 166	0.32 94	1.08 138	0.88 79	0.18 111	0.24 131	0.26 64	0.23 48	0.58 142	2.34 216

HGLStereo	0.30 41	0.23 83	0.19 68	0.18 66	0.23 110	0.18 64	0.13 63	0.23 28	0.16 41	0.31 70	0.31 107	0.21 20	0.14 33	0.22 69	1.81 138	0.35 31	0.37 108	0.24 62	0.29 29	0.20 43	0.41 46	0.39 27	0.14 74	0.16 64	0.23 44	0.23 48	0.32 35	0.22 39

BEATNet_4x	0.40 93	0.23 83	0.19 68	0.20 81	0.19 80	0.16 48	0.14 73	0.31 69	0.27 123	0.35 94	0.22 62	0.32 83	0.23 84	0.29 109	1.51 126	0.58 117	0.52 169	0.51 190	0.49 71	0.22 61	0.91 123	1.44 153	0.14 74	0.23 125	0.23 44	0.23 48	0.42 84	0.31 87

CFNet	0.29 38	0.23 83	0.19 68	0.25 115	0.22 107	0.19 71	0.15 84	0.30 60	0.17 51	0.28 47	0.23 66	0.37 103	0.19 68	0.22 69	1.38 122	0.25 9	0.26 43	0.21 42	0.27 28	0.19 37	0.31 27	0.45 32	0.12 53	0.17 73	0.28 79	0.24 60	0.37 60	0.31 87

iResNet_ROB	0.34 60	0.23 83	0.20 80	0.22 97	0.19 80	0.21 85	0.16 90	0.49 176	0.18 60	0.36 107	0.24 69	0.27 45	0.29 115	0.22 69	1.33 116	0.45 75	0.30 72	0.24 62	0.64 112	0.18 32	0.68 101	0.55 40	0.14 74	0.21 112	0.26 64	0.25 76	0.49 111	0.30 78

PDISCO_ROB	0.30 41	0.23 83	0.20 80	0.22 97	0.20 88	0.17 56	0.18 100	0.24 34	0.19 68	0.29 53	0.27 88	0.23 26	0.18 57	0.17 39	0.71 35	0.45 75	0.27 47	0.33 116	0.39 49	0.25 73	0.47 61	0.62 49	0.13 64	0.18 83	0.31 101	0.29 90	0.54 127	0.29 73

RAFT-Test	0.64 151	0.24 97	0.22 105	0.25 115	0.21 94	0.45 181	0.17 95	0.45 165	0.26 114	0.66 195	0.80 183	0.40 119	0.39 156	0.36 142	1.01 89	1.49 212	0.41 128	0.34 128	1.29 187	0.61 171	1.90 210	1.84 196	0.17 103	0.18 83	0.54 176	0.93 201	0.41 76	1.26 194

ICVP	0.44 103	0.24 97	0.30 150	0.25 115	0.23 110	0.26 114	0.18 100	0.31 69	0.25 106	0.37 115	0.31 107	0.33 87	0.29 115	0.25 90	0.64 22	0.61 125	0.50 162	0.78 227	0.59 104	0.44 142	0.99 130	1.82 195	0.33 174	0.24 131	0.30 92	0.35 115	0.37 60	0.34 100
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALCasStereoNet	0.30 41	0.24 97	0.19 68	0.20 81	0.19 80	0.15 37	0.17 95	0.33 86	0.14 28	0.30 60	0.20 51	0.27 45	0.15 39	0.26 93	0.65 23	0.61 125	0.31 77	0.23 58	0.34 40	0.29 84	0.58 87	1.04 103	0.11 43	0.16 64	0.25 58	0.25 76	0.24 21	0.26 61

HCRNet	0.34 60	0.24 97	0.13 21	0.26 126	0.11 16	0.18 64	0.13 63	0.20 20	0.09 6	0.54 168	0.20 51	0.29 57	0.10 15	0.13 16	3.96 195	0.29 15	0.21 21	0.15 13	0.25 18	0.13 15	0.25 16	0.40 28	0.13 64	0.10 11	0.13 7	0.14 13	0.36 56	0.15 11

GMStereo	0.23 18	0.24 97	0.13 21	0.19 73	0.17 62	0.19 71	0.14 73	0.29 55	0.16 41	0.23 25	0.19 48	0.32 83	0.16 42	0.13 16	0.53 9	0.27 11	0.28 56	0.19 30	0.43 63	0.20 43	0.30 25	0.19 12	0.12 53	0.15 51	0.24 51	0.19 34	0.39 68	0.20 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.42 96	0.24 97	0.21 96	0.18 66	0.17 62	0.14 32	0.32 138	0.31 69	0.24 99	0.37 115	0.25 73	0.38 106	0.38 152	0.17 39	1.19 110	1.08 182	0.45 143	0.27 77	0.56 94	0.43 134	1.15 148	1.08 107	0.13 64	0.14 44	0.40 144	0.26 80	0.32 35	0.37 114

R-Stereo Train	0.54 129	0.24 97	0.24 116	0.24 109	0.18 71	0.24 106	0.09 27	0.34 92	0.30 135	0.52 162	0.66 167	0.44 135	0.32 132	0.55 189	0.74 37	1.07 179	0.58 186	0.52 194	1.27 182	0.64 180	1.51 181	1.89 199	0.14 74	0.20 102	0.35 117	0.42 141	0.35 52	0.47 137

RAFT-Stereo	0.54 129	0.24 97	0.24 116	0.24 109	0.18 71	0.24 106	0.09 27	0.34 92	0.30 135	0.52 162	0.66 167	0.44 135	0.32 132	0.55 189	0.74 37	1.07 179	0.58 186	0.52 194	1.27 182	0.64 180	1.51 181	1.89 199	0.14 74	0.20 102	0.35 117	0.42 141	0.35 52	0.47 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.63 148	0.24 97	0.22 105	0.19 73	0.20 88	0.38 161	0.17 95	0.43 157	0.24 99	0.60 181	0.33 119	0.40 119	1.53 212	0.50 181	0.85 66	1.50 213	0.42 136	0.35 132	1.26 179	0.67 188	1.90 210	2.18 225	0.17 103	0.18 83	0.58 183	0.53 168	0.39 68	0.58 153

iResNetv2_ROB	0.46 109	0.24 97	0.17 53	0.27 128	0.21 94	0.23 100	0.14 73	0.49 176	0.19 68	0.37 115	0.29 101	0.37 103	0.27 106	0.26 93	3.28 186	0.42 55	0.28 56	0.22 49	0.85 141	0.23 65	1.22 156	0.59 44	0.16 97	0.26 138	0.27 72	0.24 60	0.57 137	0.28 69

HSM	0.39 87	0.24 97	0.23 111	0.26 126	0.25 119	0.20 79	0.18 100	0.41 141	0.20 77	0.32 77	0.30 105	0.39 110	0.24 89	0.22 69	2.57 169	0.39 45	0.33 90	0.22 49	0.49 71	0.30 91	0.70 105	0.47 35	0.14 74	0.20 102	0.29 85	0.31 99	0.44 95	0.33 96

DISCO	0.32 53	0.24 97	0.17 53	0.19 73	0.21 94	0.23 100	0.27 127	0.21 23	0.21 83	0.36 107	0.25 73	0.24 28	0.16 42	0.19 59	1.86 141	0.35 31	0.29 64	0.22 49	0.42 57	0.22 61	0.28 21	0.56 41	0.14 74	0.16 64	0.23 44	0.23 48	0.40 74	0.24 50

IGEV_Zeroshot_test	0.78 165	0.25 109	0.47 192	0.58 197	0.25 119	0.61 198	0.63 192	0.48 174	0.28 127	0.67 198	1.32 215	0.66 172	0.41 162	0.31 124	0.87 72	1.36 203	0.39 118	0.36 136	1.13 165	0.76 197	1.57 187	2.29 232	0.20 125	0.20 102	0.84 205	0.84 196	2.28 241	1.09 184

LoS_RVC	0.37 75	0.25 109	0.20 80	0.10 10	0.17 62	0.13 24	0.09 27	0.24 34	0.25 106	0.38 124	0.25 73	0.36 98	0.34 140	0.22 69	0.81 49	0.78 153	0.41 128	0.42 165	0.56 94	0.27 77	0.97 127	1.33 138	0.14 74	0.15 51	0.28 79	0.22 41	0.25 24	0.29 73

tt_ll	0.37 75	0.25 109	0.20 80	0.10 10	0.17 62	0.13 24	0.09 27	0.24 34	0.25 106	0.38 124	0.25 73	0.36 98	0.34 140	0.22 69	0.81 49	0.78 153	0.41 128	0.42 165	0.56 94	0.27 77	0.97 127	1.33 138	0.14 74	0.15 51	0.28 79	0.22 41	0.25 24	0.29 73

anonymity	1.60 214	0.25 109	0.41 181	0.27 128	0.23 110	0.51 187	0.16 90	0.49 176	0.27 123	0.63 191	23.10 269	0.57 163	0.59 178	0.37 147	0.78 45	1.33 199	0.46 148	0.35 132	1.10 162	0.48 154	1.47 174	2.07 218	0.21 129	0.33 159	1.11 222	1.60 223	3.07 251	1.08 183

dd	0.37 75	0.25 109	0.15 36	0.44 180	0.16 44	0.32 139	0.19 107	0.28 51	0.13 22	0.29 53	0.14 24	0.44 135	0.14 33	0.15 28	2.86 172	0.38 41	0.36 104	0.22 49	0.52 88	0.34 101	0.32 29	0.28 17	0.17 103	0.29 152	0.27 72	0.20 38	0.40 74	0.32 92

cross-raft	0.56 135	0.25 109	0.22 105	0.21 89	0.20 88	0.39 166	0.15 84	0.44 161	0.26 114	0.48 154	0.35 127	0.43 131	0.31 125	0.24 83	0.86 69	1.35 202	0.41 128	0.34 128	1.31 189	0.78 198	1.98 216	1.89 199	0.16 97	0.18 83	0.47 163	0.46 157	0.42 84	0.68 162

TestStereo	0.28 34	0.25 109	0.20 80	0.21 89	0.15 37	0.21 85	0.13 63	0.35 103	0.18 60	0.38 124	0.18 39	0.33 87	0.16 42	0.13 16	1.02 90	0.27 11	0.34 95	0.18 26	0.42 57	0.18 32	0.46 55	0.35 22	0.13 64	0.17 73	0.27 72	0.22 41	0.34 49	0.26 61

DSFCA	0.33 54	0.25 109	0.21 96	0.20 81	0.26 127	0.22 96	0.27 127	0.23 28	0.21 83	0.22 24	0.27 88	0.25 34	0.15 39	0.14 20	1.43 125	0.64 133	0.28 56	0.27 77	0.31 35	0.21 54	0.39 43	0.52 39	0.18 111	0.19 92	0.28 79	0.28 85	0.54 127	0.45 132

FADNet-RVC	0.38 79	0.25 109	0.26 133	0.27 128	0.26 127	0.21 85	0.42 163	0.33 86	0.24 99	0.34 87	0.26 84	0.42 128	0.28 113	0.27 98	0.95 82	0.42 55	0.39 118	0.27 77	0.73 126	0.41 128	0.63 96	0.86 78	0.21 129	0.27 142	0.34 111	0.33 108	0.33 40	0.42 126

AF-Net	0.38 79	0.25 109	0.25 128	0.25 115	0.30 144	0.28 123	0.41 161	0.36 119	0.30 135	0.25 40	0.32 114	0.39 110	0.21 72	0.23 77	2.08 152	0.31 19	0.23 23	0.22 49	0.39 49	0.22 61	0.53 78	0.78 69	0.21 129	0.19 92	0.26 64	0.27 82	0.42 84	0.33 96

Nwc_Net	0.38 79	0.25 109	0.25 128	0.25 115	0.30 144	0.28 123	0.41 161	0.36 119	0.30 135	0.25 40	0.32 114	0.39 110	0.21 72	0.23 77	2.08 152	0.31 19	0.23 23	0.22 49	0.39 49	0.22 61	0.53 78	0.78 69	0.21 129	0.19 92	0.26 64	0.27 82	0.42 84	0.33 96

RTSC	0.65 152	0.25 109	0.27 140	0.24 109	0.26 127	0.28 123	0.42 163	0.35 103	0.33 153	0.43 139	0.47 146	0.30 69	0.27 106	0.29 109	7.17 232	0.50 95	0.48 159	0.30 100	0.75 128	0.33 97	0.78 113	0.93 87	0.17 103	0.30 154	0.28 79	0.31 99	0.49 111	0.59 154

NVstereo2D	0.63 148	0.25 109	0.20 80	0.28 136	0.25 119	0.34 149	0.35 150	0.30 60	0.22 87	0.39 129	0.33 119	0.26 40	0.16 42	0.42 166	9.29 248	0.43 63	0.32 82	0.27 77	0.35 41	0.20 43	0.35 38	0.44 31	0.30 163	0.21 112	0.31 101	0.23 48	0.27 29	0.25 55

DeepPruner_ROB	0.52 125	0.25 109	0.25 128	0.25 115	0.26 127	0.23 100	0.65 196	0.32 77	0.25 106	0.37 115	0.39 132	0.29 57	0.25 96	0.31 124	3.43 187	0.72 148	0.34 95	0.29 95	0.49 71	0.23 65	1.30 165	1.20 125	0.23 137	0.23 125	0.29 85	0.42 141	0.46 104	0.29 73

MLCV	0.53 127	0.25 109	0.24 116	0.36 161	0.32 151	0.30 132	0.22 112	0.46 170	0.47 181	0.53 165	0.80 183	0.51 154	0.40 158	0.26 93	0.94 80	1.44 208	0.41 128	0.30 100	1.26 179	0.27 77	1.16 151	1.23 130	0.23 137	0.35 165	0.33 108	0.35 115	0.49 111	0.34 100

DLCB_ROB	0.33 54	0.25 109	0.24 116	0.22 97	0.23 110	0.20 79	0.19 107	0.27 44	0.22 87	0.31 70	0.34 122	0.34 92	0.25 96	0.33 131	0.84 63	0.33 25	0.30 72	0.28 89	0.30 30	0.21 54	0.52 76	0.72 61	0.20 125	0.21 112	0.47 163	0.36 122	0.38 64	0.46 134

IPLGR	0.76 162	0.26 125	0.21 96	0.23 100	0.23 110	0.17 56	0.12 50	0.33 86	0.20 77	0.41 136	1.59 222	0.32 83	0.31 125	0.53 184	9.00 244	0.62 130	0.41 128	0.38 154	0.65 113	0.47 152	0.76 110	1.41 149	0.12 53	0.24 131	0.35 117	0.39 129	0.63 154	0.28 69

AACVNet	0.31 48	0.26 125	0.21 96	0.27 128	0.28 138	0.25 111	0.18 100	0.30 60	0.20 77	0.31 70	0.30 105	0.29 57	0.18 57	0.36 142	0.62 19	0.43 63	0.31 77	0.26 75	0.37 45	0.25 73	0.42 49	0.62 49	0.20 125	0.20 102	0.29 85	0.31 99	0.42 84	0.37 114

ADLNet	0.53 127	0.26 125	0.18 59	0.21 89	0.21 94	0.23 100	0.19 107	0.30 60	0.17 51	0.23 25	0.22 62	0.62 166	0.18 57	0.48 177	6.87 228	0.38 41	0.28 56	0.21 42	0.25 18	0.20 43	0.33 31	0.90 81	0.18 111	0.13 34	0.25 58	0.26 80	0.34 49	0.23 45

psm_up	0.35 69	0.26 125	0.27 140	0.28 136	0.25 119	0.27 119	0.18 100	0.35 103	0.32 147	0.29 53	0.24 69	0.30 69	0.25 96	0.50 181	0.93 78	0.34 29	0.34 95	0.31 108	0.62 107	0.36 104	0.43 51	0.50 37	0.16 97	0.27 142	0.33 108	0.34 112	0.39 68	0.34 100

HSM-Net_RVC	0.94 177	0.26 125	0.27 140	0.43 176	0.31 148	0.28 123	0.23 114	0.48 174	0.29 130	0.58 174	0.98 200	11.38 258	0.46 170	0.24 83	1.33 116	0.65 136	0.47 153	0.30 100	0.57 101	0.57 163	1.31 166	1.26 131	0.27 151	0.44 182	0.43 153	0.45 154	0.54 127	0.48 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.35 69	0.26 125	0.23 111	0.25 115	0.24 116	0.24 106	0.16 90	0.27 44	0.19 68	0.30 60	0.29 101	0.31 76	0.17 49	0.33 131	0.75 43	0.46 82	0.51 164	0.24 62	0.81 133	0.21 54	0.58 87	0.70 58	0.18 111	0.34 160	0.30 92	0.31 99	0.42 84	0.34 100

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 54	0.26 125	0.24 116	0.23 100	0.29 140	0.21 85	0.35 150	0.28 51	0.52 187	0.37 115	0.25 73	0.35 96	0.17 49	0.29 109	1.32 115	0.32 24	0.25 36	0.21 42	0.35 41	0.23 65	0.29 24	0.62 49	0.16 97	0.18 83	0.23 44	0.42 141	0.32 35	0.32 92
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.62 145	0.26 125	0.26 133	0.36 161	0.38 177	0.42 172	0.27 127	0.46 170	0.31 142	0.56 169	0.73 176	0.68 173	0.73 190	0.17 39	1.73 134	1.72 223	0.39 118	0.37 142	1.52 194	0.57 163	1.58 188	0.98 93	0.20 125	0.46 185	0.34 111	0.39 129	0.59 147	0.40 123

EKT-Stereo	1.22 195	0.27 133	0.24 116	0.28 136	0.25 119	0.31 133	0.54 180	0.43 157	0.29 130	0.44 143	0.57 158	0.49 151	0.44 166	0.31 124	13.29 264	2.18 238	0.54 174	0.53 197	1.26 179	1.02 225	5.16 258	2.03 212	0.14 74	0.19 92	0.42 148	0.35 115	0.56 133	0.34 100

CASS	0.51 123	0.27 133	0.27 140	0.32 153	0.26 127	0.29 130	0.67 198	0.40 139	0.30 135	0.47 151	0.52 154	0.47 147	0.36 144	0.16 33	0.74 37	0.67 141	0.71 197	0.46 173	0.78 131	0.28 80	1.67 192	1.48 158	0.17 103	0.20 102	0.42 148	0.34 112	0.53 124	0.46 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.67 153	0.27 133	0.24 116	0.38 167	0.33 155	0.34 149	0.33 145	0.51 182	0.46 176	0.61 184	0.94 197	0.78 182	0.67 185	0.19 59	0.96 84	1.83 224	0.55 176	0.47 175	1.12 163	0.61 171	2.11 219	1.69 182	0.27 151	0.44 182	0.43 153	0.43 147	0.62 152	0.48 139

SepStereo	0.67 153	0.27 133	0.24 116	0.38 167	0.33 155	0.34 149	0.33 145	0.51 182	0.46 176	0.61 184	0.94 197	0.78 182	0.67 185	0.19 59	0.96 84	1.83 224	0.55 176	0.47 175	1.12 163	0.61 171	2.11 219	1.69 182	0.27 151	0.44 182	0.43 153	0.43 147	0.62 152	0.48 139

GANet-ADL	0.60 139	0.27 133	0.26 133	0.28 136	0.29 140	0.32 139	0.25 124	0.35 103	0.27 123	0.61 184	1.04 202	0.41 125	0.29 115	0.30 115	1.87 142	1.08 182	0.51 164	0.37 142	1.17 169	0.85 207	1.27 161	1.88 198	0.19 118	0.23 125	0.32 106	0.37 125	0.58 142	0.46 134

GEStereo_RVC	0.47 112	0.27 133	0.34 164	0.27 128	0.26 127	0.31 133	0.53 179	0.41 141	0.24 99	0.35 94	0.27 88	0.40 119	0.24 89	0.30 115	0.81 49	0.74 150	0.49 161	0.37 142	0.91 144	0.38 117	0.90 121	1.80 194	0.21 129	0.34 160	0.31 101	0.30 96	0.51 119	0.48 139

pcwnet_v2	0.69 155	0.27 133	0.31 157	0.31 150	0.33 155	0.29 130	0.24 115	0.34 92	0.25 106	0.50 157	0.40 134	1.66 217	0.40 158	0.31 124	5.73 217	0.60 122	0.36 104	0.30 100	1.08 161	0.23 65	0.82 116	0.90 81	0.57 203	0.22 120	0.35 117	0.36 122	0.51 119	0.87 172

EAI-Stereo	1.15 193	0.27 133	0.37 173	0.54 188	0.30 144	8.38 262	0.76 200	0.45 165	0.63 199	0.34 87	0.88 192	0.46 142	0.33 138	0.25 90	1.83 139	1.17 190	0.40 123	0.65 211	2.53 207	0.73 193	1.47 174	1.71 186	0.23 137	0.46 185	1.08 219	1.64 225	1.45 217	1.79 211

APVNet	0.39 87	0.27 133	0.20 80	0.24 109	0.26 127	0.27 119	0.24 115	0.31 69	0.22 87	0.26 43	0.31 107	0.29 57	0.17 49	0.27 98	1.75 135	0.50 95	0.45 143	0.35 132	0.66 116	0.32 94	0.51 72	0.97 92	0.16 97	0.25 136	0.28 79	0.24 60	0.44 95	0.30 78

FADNet	0.39 87	0.27 133	0.23 111	0.29 142	0.26 127	0.25 111	0.39 159	0.36 119	0.24 99	0.35 94	0.34 122	0.36 98	0.27 106	0.27 98	0.93 78	0.39 45	0.31 77	0.34 128	0.68 121	0.43 134	0.60 90	0.90 81	0.19 118	0.22 120	0.38 137	0.42 141	0.37 60	0.44 128

MyStereo04	0.43 98	0.28 143	0.26 133	0.23 100	0.24 116	0.18 64	0.14 73	0.38 129	0.28 127	0.59 178	0.28 98	0.39 110	0.18 57	0.36 142	1.03 91	0.61 125	0.35 102	0.27 77	1.20 172	0.43 134	1.04 132	0.77 68	0.38 179	0.26 138	0.37 133	0.39 129	0.55 131	0.30 78

s12784h	0.54 129	0.28 143	0.26 133	0.30 144	0.23 110	0.17 56	0.12 50	0.36 119	0.24 99	0.38 124	0.23 66	0.40 119	0.38 152	0.16 33	1.09 99	1.11 187	0.47 153	0.27 77	0.71 124	0.37 110	1.49 178	1.46 155	0.12 53	0.17 73	0.39 140	0.32 107	2.18 239	0.88 174

STTStereo	0.37 75	0.28 143	0.28 145	0.24 109	0.27 137	0.22 96	0.33 145	0.25 43	0.36 160	0.29 53	0.27 88	0.33 87	0.20 71	0.27 98	2.32 162	0.31 19	0.26 43	0.25 69	0.30 30	0.20 43	0.34 33	0.66 55	0.31 169	0.18 83	0.25 58	0.31 99	0.35 52	0.41 124

MyStereo	0.45 105	0.29 146	0.30 150	0.25 115	0.25 119	0.19 71	0.14 73	0.37 126	0.28 127	0.66 195	0.41 135	0.39 110	0.22 77	0.36 142	1.10 103	0.58 117	0.33 90	0.27 77	1.19 170	0.44 142	1.03 131	0.92 86	0.36 178	0.27 142	0.41 145	0.41 137	0.57 137	0.30 78

UDGNet	0.39 87	0.29 146	0.21 96	0.55 192	0.44 185	0.50 184	0.42 163	0.31 69	0.20 77	0.27 46	0.28 98	0.28 49	0.12 25	0.70 204	0.66 25	0.44 67	0.29 64	0.25 69	0.60 105	0.24 71	0.61 93	0.98 93	0.39 182	0.15 51	0.34 111	0.27 82	0.42 84	0.29 73

dad	0.58 137	0.29 146	0.20 80	0.65 204	0.32 151	0.37 158	0.94 208	0.59 193	0.18 60	0.44 143	0.18 39	0.49 151	0.42 164	0.17 39	3.83 193	0.50 95	0.41 128	0.27 77	0.77 130	0.32 94	0.49 63	0.45 32	0.19 118	0.34 160	0.57 181	0.24 60	1.23 206	0.84 169

PSMNet-ADL	0.77 163	0.29 146	0.30 150	0.33 155	0.32 151	0.32 139	0.37 153	0.55 189	0.35 156	0.71 206	1.43 219	0.56 161	1.01 195	2.47 239	1.18 107	2.02 233	1.58 231	0.41 162	1.06 160	0.50 156	1.25 159	1.44 153	0.35 177	0.24 131	0.35 117	0.41 137	0.65 156	0.34 100

Anonymous3	0.57 136	0.29 146	0.22 105	0.21 89	0.25 119	0.27 119	0.22 112	0.51 182	0.35 156	0.37 115	0.27 88	0.76 180	0.54 175	0.47 173	1.18 107	1.93 229	0.51 164	0.47 175	0.94 149	0.58 167	1.27 161	1.69 182	0.19 118	0.21 112	0.36 127	0.39 129	0.54 127	0.37 114

RP	0.45 105	0.29 146	0.33 161	0.30 144	0.31 148	0.28 123	0.35 150	0.34 92	0.33 153	0.23 25	0.36 129	0.36 98	0.26 104	0.24 83	3.81 192	0.31 19	0.28 56	0.22 49	0.33 37	0.23 65	0.26 19	0.85 77	0.19 118	0.22 120	0.29 85	0.29 90	0.52 122	0.36 113

SACVNet	0.38 79	0.30 152	0.26 133	0.28 136	0.29 140	0.26 114	0.34 149	0.37 126	0.29 130	0.35 94	0.27 88	0.29 57	0.25 96	0.38 152	0.59 15	0.43 63	0.36 104	0.29 95	0.56 94	0.29 84	0.68 101	1.21 127	0.19 118	0.25 136	0.37 133	0.35 115	0.45 99	0.38 119

FADNet-RVC-Resample	0.45 105	0.30 152	0.59 207	0.28 136	0.45 187	0.21 85	0.24 115	0.39 136	0.32 147	0.44 143	0.31 107	0.43 131	0.44 166	0.43 167	1.18 107	0.51 101	0.37 108	0.43 168	0.60 105	0.64 180	0.49 63	1.02 101	0.30 163	0.37 168	0.31 101	0.39 129	0.33 40	0.41 124

SHD	0.72 158	0.30 152	0.42 185	0.35 159	0.34 164	0.33 148	0.45 168	0.49 176	0.44 173	0.53 165	0.63 164	0.47 147	0.64 182	0.34 135	6.15 221	0.52 105	0.47 153	0.37 142	0.94 149	0.45 147	0.88 120	1.12 115	0.25 144	0.42 179	0.47 163	0.47 161	0.50 117	0.63 157

iRaft-Stereo_20w	0.96 178	0.31 155	0.58 206	0.57 195	0.34 164	0.51 187	0.58 184	0.44 161	0.32 147	0.90 228	1.59 222	0.56 161	0.49 173	0.37 147	2.05 150	1.22 192	0.42 136	0.52 194	1.04 158	0.82 204	1.52 183	2.14 222	0.27 151	0.38 173	1.04 214	3.39 248	2.04 235	1.45 203

TRStereo	1.21 194	0.32 156	0.47 192	0.25 115	0.18 71	0.64 200	0.26 126	0.44 161	0.20 77	0.70 205	0.57 158	0.80 185	0.29 115	0.23 77	1.08 98	1.85 226	0.37 108	0.35 132	1.05 159	0.88 215	1.36 168	1.89 199	0.17 103	0.16 64	0.67 192	16.20 267	0.88 184	0.49 144

RTS	0.80 167	0.32 156	0.28 145	0.30 144	0.33 155	0.44 178	0.59 187	0.41 141	0.46 176	0.43 139	0.34 122	0.51 154	0.34 140	0.30 115	7.29 233	0.70 145	0.55 176	0.36 136	1.02 156	0.45 147	0.93 124	1.01 99	0.25 144	0.37 168	0.54 176	1.72 226	0.58 142	0.79 164

RTSA	0.80 167	0.32 156	0.28 145	0.30 144	0.33 155	0.44 178	0.59 187	0.41 141	0.46 176	0.43 139	0.34 122	0.51 154	0.34 140	0.30 115	7.29 233	0.70 145	0.55 176	0.36 136	1.02 156	0.45 147	0.93 124	1.01 99	0.25 144	0.37 168	0.54 176	1.72 226	0.58 142	0.79 164

NCC-stereo	0.47 112	0.33 159	0.30 150	0.31 150	0.33 155	0.31 133	0.38 154	0.41 141	0.40 165	0.24 32	0.38 130	0.39 110	0.36 144	0.28 106	3.13 181	0.36 35	0.29 64	0.32 111	0.42 57	0.43 134	0.44 52	0.84 75	0.28 157	0.23 125	0.36 127	0.44 152	0.45 99	0.44 128

stereogan	0.43 98	0.33 159	0.30 150	0.33 155	0.37 175	0.35 153	0.30 134	0.35 103	0.32 147	0.30 60	0.31 107	0.46 142	0.30 123	0.27 98	1.62 130	0.41 54	0.30 72	0.25 69	0.44 66	0.29 84	0.37 41	1.61 176	0.23 137	0.24 131	0.29 85	0.31 99	0.57 137	0.39 121

Abc-Net	0.47 112	0.33 159	0.30 150	0.31 150	0.33 155	0.31 133	0.38 154	0.41 141	0.40 165	0.24 32	0.38 130	0.39 110	0.36 144	0.28 106	3.13 181	0.36 35	0.29 64	0.32 111	0.42 57	0.43 134	0.44 52	0.84 75	0.28 157	0.23 125	0.36 127	0.44 152	0.45 99	0.44 128
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.99 182	0.33 159	0.34 164	0.25 115	0.34 164	0.35 153	0.49 174	0.31 69	0.66 200	0.59 178	0.48 149	0.75 178	0.18 57	0.30 115	9.27 247	0.47 85	0.27 47	0.27 77	0.78 131	0.80 201	0.51 72	0.72 61	0.18 111	0.18 83	0.69 193	2.01 233	1.44 215	3.81 241

ADCRef	1.02 184	0.34 163	0.38 175	0.23 100	0.35 168	0.32 139	0.40 160	0.36 119	0.86 210	0.39 129	0.31 107	0.39 110	0.25 96	0.28 106	9.75 252	0.63 132	0.33 90	0.32 111	0.81 133	0.56 161	0.47 61	0.72 61	0.47 194	0.34 160	1.00 211	1.09 207	0.99 195	5.10 249

GwcNet-ADL	0.72 158	0.35 164	0.37 173	0.41 173	0.34 164	0.32 139	0.27 127	0.40 139	0.27 123	0.61 184	1.53 221	0.63 169	0.41 162	0.33 131	3.69 190	1.34 201	0.50 162	0.56 205	0.91 144	0.87 210	1.18 153	1.60 175	0.24 141	0.27 142	0.36 127	0.48 162	0.47 106	0.66 161

FADNet_RVC	0.85 175	0.35 164	1.01 228	0.44 180	0.63 206	0.27 119	0.63 192	0.43 157	0.46 176	0.48 154	0.50 151	0.65 171	0.54 175	0.58 194	3.52 188	0.82 164	0.52 169	1.02 241	1.68 197	0.71 191	1.59 190	1.50 163	0.45 190	0.59 209	0.56 179	0.43 147	1.89 232	0.62 156

ccs_rob	1.11 189	0.35 164	0.33 161	0.43 176	0.29 140	0.44 178	0.38 154	0.59 193	0.35 156	1.97 250	5.99 250	5.59 250	0.59 178	0.45 168	1.05 96	1.28 195	0.52 169	0.39 158	1.76 200	0.87 210	1.76 201	2.05 213	0.26 148	0.43 181	0.34 111	0.36 122	0.50 117	0.56 152

NCCL2	0.55 133	0.35 164	0.31 157	0.30 144	0.40 179	0.25 111	0.24 115	0.35 103	0.31 142	0.41 136	0.33 119	0.35 96	0.24 89	0.53 184	4.10 196	0.47 85	0.40 123	0.31 108	0.39 49	0.31 93	0.70 105	0.99 95	0.41 187	0.32 157	0.45 159	0.45 154	0.75 174	0.51 147

RGC	0.51 123	0.36 168	0.46 190	0.35 159	0.36 173	0.40 169	0.30 134	0.37 126	0.39 163	0.32 77	0.45 141	0.40 119	0.42 164	0.35 140	2.99 178	0.36 35	0.32 82	0.28 89	0.47 68	0.33 97	0.61 93	1.00 97	0.24 141	0.28 147	0.38 137	0.46 157	0.52 122	0.53 150

DeepPrunerF	0.79 166	0.36 168	0.20 80	0.53 187	1.05 226	0.38 161	0.52 176	0.32 77	0.92 216	0.23 25	0.32 114	0.23 26	0.17 49	0.26 93	5.65 214	0.50 95	0.28 56	0.24 62	0.50 77	0.25 73	0.40 45	0.47 35	0.21 129	0.19 92	5.96 258	0.50 165	0.47 106	0.30 78

PA-Net	0.52 125	0.36 168	0.36 170	0.25 115	0.37 175	0.26 114	0.32 138	0.33 86	0.36 160	0.30 60	0.26 84	0.30 69	0.31 125	0.47 173	2.30 160	0.51 101	0.24 30	0.28 89	0.30 30	0.29 84	0.34 33	0.90 81	0.60 206	0.26 138	0.32 106	0.72 188	0.32 35	2.29 215
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.39 87	0.36 168	0.26 133	0.29 142	0.31 148	0.26 114	0.19 107	0.30 60	0.23 95	0.35 94	0.27 88	0.45 141	0.25 96	0.34 135	0.82 60	0.45 75	0.30 72	0.25 69	0.96 153	0.23 65	0.69 103	0.75 65	0.45 190	0.21 112	0.35 117	0.31 99	0.35 52	0.45 132

NOSS_ROB	0.81 170	0.36 168	0.27 140	0.37 165	0.35 168	0.37 158	0.29 133	0.87 213	0.39 163	0.71 206	0.93 196	0.99 191	0.60 180	1.26 220	2.02 147	2.44 243	0.57 184	0.58 207	0.68 121	0.43 134	2.16 227	2.47 240	0.32 173	0.47 188	0.42 148	0.43 147	0.72 166	0.42 126

SFCPSM	2.02 227	0.37 173	0.29 148	0.38 167	0.33 155	0.38 161	0.38 154	0.42 150	0.48 182	0.63 191	1.10 205	1.09 194	4.92 243	0.35 140	1.80 137	1.39 204	0.59 188	0.50 187	31.93 273	0.84 206	1.50 180	1.59 174	0.30 163	0.37 168	0.42 148	0.52 166	0.69 161	1.01 181

FCDSN-DC	0.84 174	0.37 173	0.67 212	0.40 172	0.40 179	0.35 153	0.89 205	0.39 136	0.31 142	0.46 148	0.35 127	0.44 135	0.31 125	0.38 152	8.90 242	0.84 166	0.47 153	0.48 179	0.73 126	0.38 117	1.12 143	1.58 172	0.30 163	0.57 204	0.37 133	0.42 141	0.42 84	0.37 114
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	1.13 191	0.37 173	0.57 202	0.56 194	0.63 206	0.50 184	0.52 176	0.75 206	0.44 173	0.79 219	2.82 241	1.45 208	1.95 216	0.49 180	2.78 171	2.52 246	0.57 184	0.60 208	2.42 204	1.17 232	2.12 222	2.13 221	0.74 218	0.58 207	0.41 145	0.56 172	0.72 166	1.27 196

ADCPNet	1.59 213	0.37 173	0.74 217	0.43 176	0.76 214	0.42 172	1.45 223	0.90 218	0.70 204	0.76 216	1.68 228	0.76 180	3.19 234	0.76 207	8.96 243	1.92 228	0.54 174	0.37 142	4.76 226	1.03 226	1.19 154	1.09 108	0.94 222	0.40 176	1.06 217	1.36 215	0.93 190	5.53 253

CBMV_ROB	1.31 201	0.37 173	0.39 178	0.60 199	0.49 190	0.57 196	0.47 170	0.95 224	0.40 165	0.81 221	1.38 218	3.04 232	2.55 225	0.48 177	5.00 207	1.30 196	0.89 204	0.49 184	2.24 202	0.73 193	1.72 198	1.95 206	0.45 190	0.40 176	0.97 209	2.27 237	1.56 219	2.91 230

PWC_ROB	0.69 155	0.37 173	0.41 181	0.30 144	0.35 168	0.34 149	0.50 175	0.39 136	0.69 203	0.45 147	0.80 183	0.54 159	1.20 203	0.29 109	2.36 163	1.23 193	0.63 191	0.53 197	1.01 155	0.46 150	1.15 148	1.40 148	0.26 148	0.49 190	0.38 137	0.37 125	0.68 160	0.97 177

SGM-Forest	1.95 221	0.37 173	0.25 128	0.54 188	0.44 185	0.40 169	0.24 115	0.59 193	0.75 207	0.72 209	0.66 167	0.99 191	2.05 217	0.34 135	5.58 213	1.88 227	0.46 148	0.39 158	23.75 266	0.29 84	2.17 228	1.62 177	0.40 185	0.29 152	1.04 214	0.59 176	1.80 229	4.01 243
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	1.24 198	0.38 180	0.50 196	0.52 186	0.41 182	0.45 181	0.33 145	0.55 189	0.40 165	0.76 216	1.30 214	0.48 149	0.48 172	1.92 228	9.87 256	3.68 257	0.55 176	0.66 214	0.82 137	0.95 219	2.11 219	2.96 249	0.30 163	0.46 185	0.47 163	0.52 166	0.94 191	0.60 155

PS-NSSS	0.43 98	0.38 180	0.25 128	0.42 174	0.30 144	0.35 153	0.32 138	0.34 92	0.20 77	0.36 107	0.24 69	0.74 177	0.24 89	0.40 161	1.98 146	0.34 29	0.33 90	0.23 58	0.55 93	0.20 43	0.41 46	0.57 43	0.52 200	0.20 102	0.31 101	0.31 99	0.87 182	0.37 114

CBMV	1.06 187	0.38 180	0.33 161	0.42 174	0.39 178	0.39 166	0.31 136	0.87 213	0.40 165	0.65 194	0.86 189	1.47 209	1.22 206	1.02 211	1.89 143	2.41 242	0.67 194	0.51 190	1.66 196	0.78 198	1.69 195	2.20 228	0.31 169	0.52 194	0.47 163	0.49 163	1.04 199	5.23 250
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S-Stereo	1.43 206	0.40 183	0.43 187	0.60 199	0.58 199	0.64 200	1.10 213	0.61 197	0.57 193	0.69 201	4.10 247	1.62 215	0.65 183	0.46 171	4.54 201	2.87 251	0.55 176	0.65 211	4.87 228	4.90 258	1.26 160	2.26 230	0.99 226	0.61 212	0.41 145	0.53 168	0.66 157	0.97 177

SAMSARA	1.05 186	0.40 183	0.57 202	0.44 180	0.43 184	0.43 176	0.62 190	0.74 205	0.61 198	0.60 181	0.72 174	0.59 165	1.65 214	0.46 171	6.43 224	0.74 150	0.53 173	0.50 187	1.24 176	0.55 159	1.24 158	1.37 142	0.28 157	0.56 200	1.63 231	1.74 229	1.65 225	1.61 209

GANetREF_RVC	0.50 122	0.40 183	0.38 175	0.38 167	0.35 168	0.35 153	0.32 138	0.51 182	0.42 172	0.48 154	0.27 88	0.71 175	0.44 166	0.29 109	1.10 103	0.45 75	1.07 213	0.33 116	0.62 107	0.36 104	0.86 119	0.64 53	0.30 163	0.39 174	0.44 157	0.40 136	0.64 155	0.50 145
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
XPNet_ROB	0.48 120	0.40 183	0.29 148	0.27 128	0.32 151	0.31 133	0.28 131	0.27 44	0.32 147	0.32 77	0.43 138	1.12 195	0.24 89	0.32 128	1.68 132	0.51 101	0.66 193	0.29 95	0.41 55	0.33 97	0.69 103	1.26 131	0.26 148	0.26 138	0.30 92	0.35 115	0.75 174	0.44 128

AnyNet_C32	1.27 200	0.41 187	0.36 170	0.37 165	0.40 179	0.48 183	0.62 190	0.47 172	1.23 227	0.56 169	0.89 194	0.53 157	0.36 144	0.40 161	10.27 258	1.27 194	0.55 176	0.54 200	0.88 143	0.63 177	1.28 163	1.52 167	0.34 176	0.50 192	1.09 220	2.40 238	1.34 211	4.67 247

STTRV1_RVC	1.23 197	0.41 187	0.34 164	0.54 188	0.41 182	0.55 192	0.43 166	0.51 182	0.50 186	0.51 159	0.50 151	0.85 189	1.05 197	0.55 189	0.84 63	0.58 117	1.80 240	0.45 170	12.60 254	1.77 245	1.77 204	1.50 163	0.55 201	0.59 209	0.52 172	0.67 183	0.89 187	1.44 202

NaN_ROB	0.82 171	0.41 187	0.41 181	0.36 161	0.49 190	0.42 172	0.44 167	0.45 165	1.33 231	0.40 132	0.67 170	0.89 190	0.31 125	0.47 173	5.25 209	0.55 112	0.34 95	0.53 197	0.49 71	0.63 177	0.60 90	0.95 88	0.28 157	0.49 190	0.78 202	1.57 221	0.98 193	1.71 210

pmcnn	1.11 189	0.42 190	0.41 181	0.57 195	0.59 200	0.54 191	1.41 222	0.71 203	0.48 182	0.61 184	1.28 213	1.51 211	2.96 231	1.04 212	1.42 124	2.33 241	0.81 202	0.96 235	1.74 199	1.09 229	2.41 239	1.74 189	0.82 220	0.50 192	0.48 169	0.69 184	1.09 201	1.28 197

DPSNet	1.40 205	0.43 191	0.38 175	0.54 188	0.61 205	0.65 203	0.57 181	0.51 182	0.67 201	0.46 148	0.87 191	3.54 237	1.62 213	1.43 221	2.52 167	2.12 235	0.99 208	0.99 239	7.37 238	1.69 243	2.21 231	2.98 250	0.95 223	0.74 223	0.76 197	0.76 190	0.75 174	0.82 167

ADCL	1.10 188	0.44 192	0.36 170	0.33 155	0.33 155	0.38 161	0.47 170	0.38 129	1.23 227	0.60 181	0.47 146	0.43 131	0.27 106	0.32 128	7.84 239	0.57 116	0.38 113	0.55 201	0.68 121	0.69 189	0.65 98	0.81 73	0.29 162	0.36 166	1.73 235	1.85 232	1.77 228	5.47 251

XQC	0.80 167	0.47 193	0.40 179	0.50 185	0.46 188	0.50 184	0.57 181	0.56 191	0.48 182	0.58 174	0.63 164	0.58 164	0.81 192	0.45 168	6.95 230	0.73 149	0.45 143	0.36 136	0.84 140	0.42 132	0.81 115	1.06 105	0.33 174	0.42 179	0.53 173	0.61 177	0.69 161	0.50 145

ETE_ROB	0.60 139	0.48 194	0.30 150	0.36 161	0.36 173	0.39 166	0.32 138	0.33 86	0.49 185	0.40 132	0.61 162	1.32 203	0.29 115	0.40 161	2.38 164	0.50 95	0.95 207	0.34 128	0.65 113	0.41 128	0.96 126	1.18 123	0.28 157	0.31 155	0.39 140	0.45 154	0.73 171	0.52 149

ADCMid	1.14 192	0.50 195	0.55 200	0.39 171	0.59 200	0.56 193	0.77 202	0.59 193	0.76 208	0.47 151	0.71 173	0.70 174	0.71 189	0.39 158	8.21 240	1.09 184	0.51 164	0.45 170	1.73 198	0.51 157	1.04 132	1.21 127	0.59 205	0.40 176	0.58 183	1.47 219	1.24 208	4.18 245

FC-DCNN	0.96 178	0.50 195	0.92 222	0.79 208	0.52 195	0.73 207	1.10 213	0.77 209	0.52 187	0.62 189	0.65 166	0.72 176	0.62 181	0.38 152	3.13 181	0.83 165	0.94 206	0.50 187	1.19 170	0.43 134	1.52 183	1.33 138	0.31 169	0.52 194	1.01 213	0.92 200	1.51 218	2.93 231

ADCS	1.39 204	0.51 197	0.47 192	0.45 183	0.55 196	0.51 187	0.64 195	0.68 202	1.05 219	0.57 171	0.72 174	0.80 185	2.34 222	0.51 183	9.94 257	2.13 236	0.76 201	0.62 210	1.30 188	0.62 175	1.80 206	1.62 177	0.43 188	0.56 200	0.76 197	2.09 235	1.59 222	3.47 236

edge stereo	1.98 224	0.52 198	1.03 231	0.72 205	0.63 206	0.79 209	0.83 203	0.93 221	1.45 235	3.71 256	1.22 211	2.08 225	4.38 241	1.06 213	2.14 154	2.51 245	0.64 192	0.55 201	7.27 237	7.84 261	1.43 171	5.56 261	2.02 236	0.53 196	0.61 188	0.55 171	0.87 182	1.48 204

LSM0	4.83 253	0.52 198	0.57 202	0.78 207	0.66 209	0.81 210	1.26 220	1.10 230	1.08 220	0.88 227	1.65 227	1.82 218	2.45 224	0.40 161	38.07 275	52.94 275	0.87 203	0.61 209	5.33 229	1.09 229	2.57 242	3.54 255	0.43 188	0.69 221	0.94 208	2.15 236	1.61 223	5.62 254

CSAN	1.01 183	0.52 198	0.48 195	0.47 184	0.49 190	0.38 161	0.48 172	0.49 176	2.50 250	0.69 201	2.01 232	1.44 207	0.69 187	0.60 198	4.20 198	0.56 114	0.46 148	0.47 175	0.82 137	2.20 252	1.16 151	1.10 110	0.31 169	0.53 196	1.68 233	1.02 206	0.72 166	0.81 166

LALA_ROB	0.62 145	0.52 198	0.32 159	0.33 155	0.35 168	0.40 169	0.31 136	0.34 92	0.40 165	0.46 148	0.61 162	1.27 199	0.29 115	0.39 158	3.75 191	0.45 75	0.51 164	0.38 154	0.57 101	0.40 126	0.82 116	1.11 113	0.24 141	0.31 155	0.36 127	0.43 147	0.81 178	0.51 147

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 172	0.54 202	0.35 167	0.63 202	0.46 188	0.56 193	1.02 211	0.65 200	0.60 196	0.57 171	0.47 146	0.82 188	1.21 204	1.11 216	2.25 158	0.60 122	0.36 104	0.33 116	1.25 177	0.40 126	1.94 214	1.62 177	0.47 194	0.39 174	0.76 197	0.81 192	0.75 174	1.49 205

PVD	0.98 180	0.54 202	0.59 207	0.60 199	0.56 197	0.66 205	0.63 192	0.91 219	0.87 214	0.57 171	0.85 188	0.80 185	1.03 196	0.59 195	6.60 225	0.64 133	0.69 196	0.55 201	1.16 168	0.63 177	1.22 156	1.27 134	0.39 182	0.53 196	0.75 196	0.88 197	0.85 181	1.07 182

G-Net	1.35 203	0.55 204	0.65 211	0.43 176	0.49 190	0.56 193	0.48 172	0.89 216	1.35 232	0.67 198	1.22 211	3.00 231	1.21 204	0.36 142	4.11 197	1.64 222	0.61 190	0.76 224	1.37 191	1.35 236	1.63 191	1.89 199	0.39 182	0.61 212	0.80 203	3.07 246	1.57 220	4.68 248

SANet	1.44 208	0.57 205	0.54 198	0.55 192	0.60 204	0.65 203	0.76 200	0.94 222	5.50 256	0.52 162	2.23 237	4.15 244	2.61 226	0.65 201	5.29 210	0.52 105	1.21 220	0.56 205	0.93 148	0.83 205	1.54 185	1.38 143	0.47 194	0.62 216	0.74 195	1.16 209	0.88 184	2.41 219

AMNet	0.63 148	0.59 206	0.56 201	0.59 198	0.59 200	0.64 200	0.58 184	0.45 165	0.53 189	0.51 159	0.69 172	0.75 178	0.40 158	0.87 209	0.68 32	0.86 169	0.71 197	0.66 214	0.63 110	0.62 175	0.76 110	0.62 49	0.38 179	0.59 209	0.57 181	0.69 184	0.70 164	0.75 163

AnyNet_C01	1.52 212	0.60 207	0.54 198	0.63 202	0.56 197	0.51 187	1.16 218	0.89 216	1.30 230	0.68 200	0.88 192	1.27 199	1.30 210	0.54 187	11.26 260	2.64 248	1.16 216	1.01 240	1.42 193	0.75 195	1.67 192	1.92 205	0.60 206	0.62 216	1.33 225	0.97 205	1.63 224	3.28 234

MADNet+	1.22 195	0.60 207	0.77 218	0.77 206	0.74 212	0.61 198	1.01 210	0.94 222	0.74 206	0.78 218	0.68 171	1.18 196	1.07 199	0.68 202	7.48 237	1.39 204	1.12 215	0.65 211	1.33 190	0.91 217	2.13 223	1.51 165	0.66 212	0.97 238	1.05 216	0.83 195	0.92 189	1.39 199

CC-Net-ROB	0.62 145	0.60 207	0.40 179	0.81 209	0.59 200	0.75 208	0.57 181	0.43 157	0.31 142	0.47 151	0.32 114	1.38 205	0.73 190	0.62 199	0.60 17	0.33 25	0.42 136	0.32 111	2.70 210	0.28 80	0.50 69	0.61 47	0.98 224	0.28 147	0.39 140	0.37 125	0.39 68	0.54 151

FBW_ROB	1.04 185	0.64 210	0.57 202	0.87 211	0.87 219	0.68 206	0.98 209	0.45 165	0.34 155	0.53 165	0.75 178	1.03 193	1.27 207	1.90 227	6.09 220	0.42 55	0.60 189	0.33 116	2.46 205	0.49 155	1.49 178	1.10 110	1.23 228	0.56 200	0.44 157	0.53 168	0.55 131	0.82 167

SPS-STEREO	1.49 210	0.72 211	0.69 213	0.90 212	0.75 213	0.82 211	0.74 199	0.83 212	0.76 208	0.85 225	1.62 224	1.42 206	1.09 200	0.70 204	1.97 145	2.32 240	1.04 211	0.97 237	10.95 251	1.01 224	2.60 243	2.45 239	0.64 209	0.76 226	0.81 204	0.79 191	1.11 203	0.96 176
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	2.03 228	0.72 211	0.61 209	1.20 218	0.79 217	1.01 216	0.66 197	1.54 244	1.35 232	0.92 230	2.10 234	4.00 241	3.06 232	0.71 206	9.66 251	2.82 250	1.05 212	0.76 224	4.73 225	0.75 195	3.34 253	3.73 257	0.48 197	0.58 207	1.79 236	1.18 210	2.41 244	2.78 224
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
MFMNet_re	0.98 180	0.78 213	0.71 215	0.83 210	0.72 211	0.97 213	0.83 203	0.75 206	0.86 210	0.69 201	0.79 181	1.30 202	0.83 193	0.68 202	2.27 159	1.16 189	1.03 210	0.80 230	1.61 195	0.85 207	2.25 234	1.12 115	0.65 211	0.71 222	0.66 191	0.66 182	0.98 193	0.99 180

DDUNet	0.75 161	0.91 214	0.42 185	1.24 220	1.03 224	1.19 219	1.16 218	0.35 103	0.35 156	0.37 115	0.45 141	0.64 170	0.32 132	1.77 225	2.89 173	0.44 67	0.71 197	0.48 179	0.87 142	0.59 169	0.53 78	0.64 53	0.85 221	0.28 147	0.34 111	0.34 112	0.61 150	0.39 121

SGM_RVC	2.55 234	0.93 215	1.05 235	0.97 214	0.76 214	1.00 214	0.93 207	7.37 262	1.18 225	1.01 236	1.64 225	2.39 228	9.36 250	0.62 199	2.02 147	1.33 199	1.60 232	0.80 230	7.94 240	1.42 237	1.67 192	1.69 182	0.67 213	0.94 237	2.66 245	2.65 243	4.83 256	9.43 259
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UDG	0.91 176	0.94 216	0.44 188	1.22 219	1.16 228	1.14 218	1.35 221	0.38 129	0.36 160	0.43 139	0.55 157	0.62 166	0.33 138	1.60 223	5.73 217	0.80 158	0.75 200	0.45 170	0.94 149	0.65 186	1.13 145	1.10 110	0.64 209	0.32 157	0.36 127	0.39 129	0.53 124	0.38 119

SGM+DAISY	2.56 235	0.94 216	0.92 222	1.06 215	0.97 221	1.24 220	1.04 212	1.31 235	1.76 241	1.12 239	2.01 232	2.59 229	3.35 237	0.87 209	6.30 222	3.19 253	1.16 216	1.11 244	6.92 235	1.55 240	2.89 249	2.90 246	0.67 213	1.23 250	3.89 252	4.14 253	5.13 257	8.82 258

ELAS_RVC	2.37 231	0.95 218	1.21 239	1.26 221	0.98 222	1.99 231	1.12 216	1.45 242	0.86 210	0.99 234	7.87 254	3.60 238	8.50 249	1.07 214	6.31 223	1.59 220	1.34 225	1.44 251	2.57 208	0.79 200	2.43 240	3.03 251	0.71 216	0.88 232	3.51 251	3.72 251	1.69 226	2.07 213
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPstereo	1.94 220	1.00 219	1.27 241	0.93 213	0.95 220	0.96 212	0.91 206	1.34 238	1.91 244	1.03 237	2.12 235	5.40 248	4.17 240	1.14 218	2.15 156	3.46 255	1.35 227	1.34 248	2.60 209	1.66 241	2.60 243	3.09 253	0.98 224	1.17 247	1.32 224	1.73 228	2.61 247	3.24 233

ELAS	2.27 229	1.03 220	1.10 237	1.38 223	1.13 227	1.45 221	1.10 213	1.38 240	1.09 221	0.94 231	7.66 253	3.71 239	3.10 233	1.11 216	6.64 226	1.56 217	1.42 230	1.43 250	2.52 206	0.69 189	2.33 237	3.03 251	0.69 215	0.82 230	3.50 250	4.32 254	2.52 245	3.70 240
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 223	1.09 221	1.32 243	5.02 248	0.99 223	1.02 217	1.64 225	1.16 231	1.46 237	2.58 253	2.14 236	2.11 226	2.83 230	1.20 219	6.00 219	1.03 176	1.68 234	0.70 220	7.59 239	0.87 210	1.71 196	1.97 208	0.38 179	1.05 241	0.98 210	1.45 217	1.10 202	1.84 212

STStereo	3.38 245	1.14 222	1.69 252	7.09 259	1.35 235	7.29 261	2.62 241	2.11 249	2.34 248	0.95 232	2.86 242	5.97 251	6.28 247	0.38 152	11.54 261	2.20 239	0.93 205	0.89 233	11.21 252	0.90 216	1.58 188	1.46 155	0.55 201	1.58 252	3.31 249	3.09 247	3.08 252	6.91 255

WAO-6	1.95 221	1.28 223	0.85 219	2.04 233	1.34 234	1.69 225	2.05 231	1.04 227	1.24 229	0.91 229	0.86 189	1.85 220	2.71 227	2.30 236	9.05 245	1.14 188	2.89 249	0.69 219	3.16 219	0.85 207	2.21 231	2.27 231	1.29 229	0.87 231	1.64 232	2.07 234	1.72 227	2.69 223

SQANet	1.31 201	1.35 224	0.53 197	3.10 240	1.03 224	1.89 227	1.49 224	0.50 181	0.40 165	0.51 159	0.46 144	1.19 197	0.55 177	1.57 222	2.53 168	0.49 89	1.24 222	0.37 142	6.38 232	0.61 171	1.71 196	1.74 189	2.52 239	0.37 168	0.46 162	0.57 173	0.66 157	1.26 194

IMH-64-1	1.98 224	1.48 225	1.04 232	1.97 229	1.55 238	2.06 233	2.27 236	1.02 225	1.16 223	0.58 174	0.75 178	1.89 222	2.78 228	2.77 240	9.78 253	1.51 215	1.19 218	0.66 214	3.01 215	0.81 202	1.48 176	2.06 214	3.25 247	0.74 223	1.59 229	1.25 213	2.09 236	2.83 226

IMH-64	1.98 224	1.48 225	1.04 232	1.97 229	1.55 238	2.06 233	2.27 236	1.02 225	1.16 223	0.58 174	0.75 178	1.89 222	2.78 228	2.77 240	9.78 253	1.51 215	1.19 218	0.66 214	3.01 215	0.81 202	1.48 176	2.06 214	3.25 247	0.74 223	1.59 229	1.25 213	2.09 236	2.83 226

RainbowNet	1.44 208	1.50 227	0.85 219	2.41 237	1.41 237	1.97 230	2.14 233	0.65 200	0.57 193	0.74 212	0.46 144	1.61 213	1.05 197	2.78 242	1.90 144	1.30 196	1.21 220	0.51 190	3.15 218	1.74 244	1.75 200	1.97 208	3.07 244	0.61 212	0.65 190	0.69 184	0.88 184	1.43 201

IMH	2.50 232	1.51 228	1.05 235	1.99 232	1.58 241	2.09 236	2.32 238	1.04 227	1.19 226	0.84 224	1.34 216	2.02 224	8.04 248	8.79 266	6.91 229	1.41 206	1.37 229	0.67 218	5.94 230	1.10 231	1.45 173	2.32 235	4.37 259	0.77 227	1.86 237	1.41 216	1.57 220	2.46 220

ACVNet_2	1.92 219	1.61 229	1.00 226	5.61 253	1.57 240	2.05 232	2.23 234	0.87 213	0.68 202	0.71 206	0.74 177	1.61 213	1.15 202	2.00 229	2.43 166	0.69 142	2.79 248	0.51 190	12.02 253	0.71 191	1.81 207	1.68 181	2.66 240	0.79 229	1.09 220	0.74 189	0.95 192	1.11 185

ACVNet_1	1.67 216	1.63 230	0.96 224	4.28 245	1.59 242	2.19 239	3.55 246	0.73 204	0.57 193	0.63 191	0.58 160	1.49 210	0.97 194	5.05 258	1.52 128	0.54 108	2.24 244	0.55 201	4.77 227	0.57 163	2.20 229	1.58 172	3.26 249	0.65 218	0.70 194	0.64 179	0.69 161	0.89 175

PWCK	2.53 233	1.63 230	1.01 228	1.98 231	1.29 231	2.08 235	2.10 232	1.37 239	1.44 234	1.41 244	1.79 230	5.07 246	2.34 222	1.08 215	3.26 185	0.91 171	1.71 236	0.77 226	22.70 264	1.31 235	2.44 241	1.46 155	1.41 231	0.98 239	1.69 234	1.61 224	1.40 214	2.14 214

MANE	3.30 244	1.71 232	1.93 254	1.49 225	1.37 236	1.77 226	2.02 229	1.90 247	2.39 249	0.87 226	1.68 228	3.71 239	4.07 238	0.78 208	7.43 235	3.40 254	1.81 241	6.10 262	2.99 214	1.05 227	2.09 218	2.38 237	0.61 208	1.76 255	5.46 257	6.93 259	8.52 260	12.82 263

Dean	1.78 217	1.76 233	1.00 226	5.98 256	1.87 250	2.22 240	2.59 240	1.07 229	1.14 222	0.98 233	0.82 186	1.85 220	2.08 218	2.18 234	2.05 150	1.07 179	2.05 242	0.70 220	2.78 212	0.97 222	2.14 226	1.89 199	2.92 241	0.93 236	1.41 226	1.11 208	1.39 213	1.14 187

DGSMNet	2.89 238	1.85 234	1.04 232	1.35 222	0.50 194	1.94 229	0.59 187	2.82 255	1.53 239	3.95 257	15.60 263	1.84 219	3.19 234	4.88 257	2.89 173	2.87 251	3.06 251	1.91 253	4.57 224	2.02 251	4.46 256	3.48 254	1.64 233	2.11 256	0.88 206	3.46 249	1.04 199	2.62 222

PSMNet_ROB	3.52 248	1.88 235	0.99 225	1.71 227	1.19 229	2.12 238	2.02 229	0.79 211	0.86 210	8.42 266	19.75 268	12.43 259	2.32 221	7.26 265	2.04 149	0.69 142	1.30 224	1.37 249	9.12 244	0.91 217	2.05 217	1.34 141	8.71 269	0.77 227	1.06 217	1.46 218	1.32 210	1.13 186

JetBlue	2.73 237	1.92 236	1.56 250	2.34 236	1.82 249	2.66 245	2.78 242	1.44 241	1.45 235	0.81 221	0.82 186	4.05 242	1.44 211	2.08 233	9.39 249	2.60 247	1.69 235	1.33 247	2.15 201	1.21 234	3.25 252	3.66 256	1.90 235	1.08 244	2.76 248	5.03 255	2.31 243	10.12 261

MADNet++	2.98 239	1.95 237	2.23 255	1.73 228	2.39 251	1.68 224	2.24 235	2.26 251	2.69 251	2.34 252	2.78 240	3.30 235	3.34 236	2.86 243	4.22 199	4.20 258	2.65 247	2.14 255	3.69 222	3.00 254	4.95 257	7.04 263	1.44 232	2.60 259	1.93 238	5.78 256	2.76 248	2.35 217

LVE	2.66 236	1.99 238	1.02 230	12.01 263	1.75 247	3.85 251	11.87 265	0.91 219	0.89 215	1.03 237	0.91 195	1.62 215	2.23 219	2.46 238	2.96 176	1.03 176	1.74 237	0.82 232	8.43 243	0.87 210	1.84 209	2.20 228	3.10 245	0.99 240	1.45 227	0.96 203	1.23 206	1.54 207

SGM-ForestM	1.49 210	1.99 238	1.26 240	1.18 217	0.67 210	1.50 223	1.71 227	1.32 236	0.94 217	0.74 212	1.03 201	2.90 230	2.23 219	0.55 189	1.68 132	0.62 130	1.34 225	0.49 184	2.81 213	0.58 167	1.33 167	1.12 115	0.57 203	0.56 200	2.12 241	2.46 239	3.00 250	3.53 238

TorneroNet-64	3.44 247	2.19 240	2.33 256	7.00 258	1.73 244	3.02 246	4.22 248	1.95 248	3.75 253	0.82 223	3.10 243	4.11 243	12.63 257	3.76 248	6.96 231	1.63 221	3.11 252	0.79 228	7.96 241	1.98 250	2.65 245	2.69 243	3.37 250	0.90 234	2.67 246	2.65 243	1.21 205	3.65 239

otaku	1.43 206	2.19 240	0.62 210	3.33 242	1.22 230	2.22 240	1.77 228	0.56 191	0.53 189	0.59 178	0.53 155	1.29 201	0.69 187	2.06 232	1.09 99	0.51 101	1.25 223	0.39 158	6.35 231	0.59 169	1.91 213	1.95 206	3.16 246	0.48 189	0.56 179	0.57 173	0.74 173	1.36 198

KSHMR	5.12 254	2.29 242	1.47 246	20.10 268	3.65 255	5.24 258	9.39 260	1.58 246	6.86 258	1.38 243	1.49 220	2.35 227	27.00 273	4.39 255	4.91 205	1.96 230	1.66 233	1.12 246	15.45 258	1.19 233	2.92 251	2.14 222	4.07 256	1.21 249	7.00 260	2.72 245	1.95 234	2.80 225

TorneroNet	5.38 255	2.29 242	1.20 238	17.70 267	6.11 262	4.86 256	6.44 256	2.12 250	4.67 255	1.56 245	7.04 251	11.27 256	24.96 266	4.04 249	5.06 208	1.56 217	3.02 250	0.79 228	14.79 257	1.88 247	2.79 247	2.59 242	3.47 251	0.89 233	6.89 259	2.63 242	1.30 209	3.48 237

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 199	2.34 244	0.85 219	1.48 224	0.80 218	1.00 214	1.15 217	0.76 208	0.94 217	1.33 241	0.54 156	1.54 212	1.67 215	2.00 229	2.30 160	0.97 174	1.08 214	1.05 242	3.01 215	1.06 228	1.37 169	1.51 165	1.22 227	0.67 219	0.76 197	0.65 180	0.59 147	1.40 200

MFN_U_SF_RVC	1.81 218	2.41 245	1.86 253	2.14 235	1.76 248	1.92 228	2.34 239	1.56 245	1.47 238	3.68 255	3.76 245	1.21 198	1.27 207	1.71 224	3.52 188	2.14 237	1.01 209	0.92 234	3.46 221	0.99 223	1.73 199	1.56 171	0.77 219	2.30 258	0.76 197	0.81 192	0.70 164	0.98 179

WAO-8	3.09 240	2.55 246	1.41 244	5.78 254	1.73 244	2.51 243	3.26 244	1.28 233	1.93 245	5.67 261	8.70 258	3.06 233	6.18 245	4.38 253	3.04 179	1.97 231	1.78 238	0.75 222	9.44 245	1.54 238	1.76 201	2.31 233	2.46 237	1.07 242	2.29 242	1.80 230	1.83 230	2.83 226

Venus	3.09 240	2.55 246	1.41 244	5.78 254	1.73 244	2.51 243	3.26 244	1.28 233	1.93 245	5.67 261	8.70 258	3.06 233	6.18 245	4.38 253	3.04 179	1.97 231	1.78 238	0.75 222	9.44 245	1.54 238	1.76 201	2.31 233	2.46 237	1.07 242	2.29 242	1.80 230	1.83 230	2.83 226

UNDER WATER-64	3.14 242	2.61 248	1.56 250	4.95 247	2.92 254	3.47 248	4.38 249	2.32 252	1.63 240	1.37 242	1.36 217	5.08 247	4.79 242	3.47 247	7.48 237	2.02 233	3.68 254	1.11 244	3.99 223	1.95 248	2.87 248	2.92 248	5.01 262	1.40 251	1.99 240	3.99 252	2.15 238	4.42 246

UNDER WATER	4.11 251	2.66 249	1.51 247	4.92 246	5.25 257	3.49 249	7.24 258	2.33 253	1.84 243	1.65 247	1.20 209	5.04 245	21.14 262	5.09 259	4.93 206	2.44 243	3.86 255	1.09 243	8.36 242	1.97 249	3.80 255	2.73 244	5.04 263	2.11 256	1.96 239	3.54 250	1.91 233	3.93 242

JetRed	3.85 250	2.71 250	3.02 257	2.08 234	2.45 252	3.41 247	4.64 250	2.34 254	1.83 242	1.88 248	1.20 209	3.35 236	1.28 209	3.27 245	9.82 255	3.50 256	4.08 257	3.88 259	2.41 203	1.82 246	5.48 260	4.79 259	3.60 252	1.67 254	4.20 254	11.19 264	5.32 258	8.78 257

notaker	3.52 248	2.84 251	1.55 249	5.08 249	6.69 263	3.97 252	4.03 247	1.33 237	3.34 252	1.17 240	3.34 244	6.77 252	11.07 253	5.35 260	4.78 203	1.20 191	3.25 253	0.97 237	10.40 249	2.75 253	2.90 250	2.14 222	3.69 253	1.16 246	1.00 211	1.21 211	1.44 215	1.57 208

DispFullNet	3.41 246	2.89 252	1.54 248	1.52 226	1.71 243	1.49 222	1.66 226	1.26 232	2.27 247	2.07 251	1.94 231	15.55 261	4.16 239	1.77 225	5.50 212	4.82 260	2.33 245	0.96 235	23.18 265	4.57 255	2.36 238	2.47 240	0.73 217	0.57 204	1.23 223	0.62 178	1.37 212	1.51 206

Ntro	1.62 215	3.84 253	0.69 213	2.63 238	1.29 231	2.25 242	2.87 243	0.61 197	0.56 192	0.62 189	0.50 151	1.32 203	0.66 184	2.02 231	3.24 184	0.47 85	1.35 227	0.42 165	6.77 233	0.64 180	2.20 229	2.08 219	3.05 243	0.55 199	0.60 187	0.69 184	0.73 171	1.16 189

LE_ROB	7.96 258	3.98 254	5.96 262	6.32 257	20.03 270	4.31 253	17.09 267	6.33 260	9.23 261	1.00 235	4.87 248	16.05 262	22.60 264	3.45 246	2.97 177	0.95 173	2.14 243	1.91 253	13.13 255	5.86 259	2.32 236	2.18 225	9.68 270	5.18 262	10.55 263	9.20 261	10.65 262	17.10 267

DGTPSM_ROB	9.57 259	4.02 255	11.10 263	3.15 241	5.69 258	3.62 250	5.37 253	3.67 257	9.11 260	3.26 254	7.88 255	9.79 255	14.19 259	4.73 256	13.10 263	11.13 264	5.27 258	11.44 266	7.09 236	10.27 263	6.42 263	15.33 266	4.54 260	9.05 264	10.05 261	27.51 268	11.07 263	30.63 269

DPSMNet_ROB	11.01 260	4.36 256	11.20 264	3.81 244	5.73 259	4.71 255	5.45 254	3.67 257	9.75 262	4.35 258	13.56 262	11.30 257	26.82 272	5.44 263	13.51 265	12.50 265	6.62 260	12.38 267	14.62 256	10.30 264	7.11 264	16.01 267	4.56 261	9.06 265	11.07 264	27.51 268	11.13 264	30.63 269

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 257	4.50 257	1.31 242	2.75 239	2.71 253	5.17 257	7.48 259	5.91 259	8.23 259	1.63 246	10.81 261	75.58 275	10.28 252	4.33 252	2.18 157	1.44 208	7.17 261	8.31 263	6.88 234	1.67 242	3.57 254	2.90 246	1.30 230	1.13 245	4.31 256	6.17 258	20.85 269	4.05 244

MDST_ROB	2.36 230	4.67 258	0.44 188	3.47 243	0.77 216	2.09 236	0.52 176	1.45 242	0.44 173	0.69 201	0.96 199	0.78 182	9.65 251	0.30 115	8.31 241	0.79 155	0.46 148	0.37 142	3.22 220	0.38 117	1.95 215	2.12 220	0.46 193	0.36 166	4.26 255	2.58 240	6.75 259	5.48 252

ktn	6.56 256	5.17 259	14.71 268	5.30 250	4.74 256	9.67 263	6.68 257	7.48 263	12.97 266	1.88 248	2.35 239	27.30 270	21.86 263	4.31 251	5.72 216	1.50 213	4.02 256	1.83 252	15.82 259	4.59 256	2.65 245	2.06 214	3.99 255	1.18 248	2.40 244	1.57 221	2.89 249	2.50 221

ACVNet-4b	3.25 243	6.98 260	0.72 216	12.08 264	1.33 233	4.39 254	9.77 261	0.61 197	0.60 196	0.66 195	3.91 246	5.47 249	11.63 254	2.24 235	0.74 37	0.55 112	2.39 246	0.49 184	10.57 250	0.87 210	2.24 233	2.88 245	2.92 241	0.61 212	0.61 188	0.58 175	0.72 166	1.15 188

DPSM_ROB	13.84 265	8.97 261	13.58 266	5.45 251	6.10 260	7.18 259	5.27 251	8.45 264	11.05 263	6.78 264	8.04 256	8.60 253	12.52 255	5.36 261	16.95 266	14.18 266	11.50 265	14.64 268	9.74 247	12.04 265	17.24 267	19.94 270	4.24 257	11.13 266	27.83 270	35.96 271	31.24 272	39.61 272

DPSM	13.84 265	8.97 261	13.58 266	5.45 251	6.10 260	7.18 259	5.27 251	8.45 264	11.05 263	6.78 264	8.04 256	8.60 253	12.52 255	5.36 261	16.95 266	14.18 266	11.50 265	14.64 268	9.74 247	12.04 265	17.24 267	19.94 270	4.24 257	11.13 266	27.83 270	35.96 271	31.24 272	39.61 272

PML	14.72 267	11.16 263	4.09 258	13.72 265	8.87 264	13.75 264	6.38 255	7.25 261	36.05 275	10.34 267	59.29 275	46.05 274	52.59 276	6.65 264	6.70 227	4.81 259	10.30 264	3.77 258	21.46 263	4.87 257	5.83 262	5.51 260	3.98 254	4.24 261	15.02 269	6.06 257	20.81 268	7.86 256

HanzoNet	11.30 261	14.06 264	16.74 269	13.89 266	9.10 265	15.60 268	21.20 271	11.16 268	12.45 265	6.15 263	7.25 252	20.77 266	27.41 275	28.53 274	4.84 204	9.79 263	14.66 268	2.80 256	24.65 267	12.81 268	5.39 259	4.27 258	8.60 268	1.63 253	2.70 247	2.61 241	2.55 246	3.43 235

BEATNet-Init1	11.60 263	15.45 265	5.36 261	21.04 269	10.14 266	20.37 269	13.59 266	8.80 266	6.63 257	4.42 259	10.00 260	14.23 260	19.35 260	4.04 249	10.43 259	9.21 262	6.50 259	5.00 260	32.12 274	14.67 269	8.25 266	7.49 264	5.66 264	5.23 263	12.24 265	7.07 260	21.30 270	14.66 264

CasAABBNet	27.80 273	18.03 266	27.32 273	10.90 260	12.21 267	14.33 265	10.52 262	16.96 269	22.28 269	13.77 270	16.14 264	17.40 265	25.40 270	10.69 267	34.10 274	28.35 272	23.05 269	29.43 273	19.46 260	24.14 271	34.48 273	39.80 273	8.47 265	22.42 272	56.04 275	72.44 275	62.78 274	79.64 274

MyStereo03	27.85 274	18.04 267	27.34 274	10.97 261	12.28 268	14.43 266	10.61 263	17.01 270	22.28 269	13.60 268	16.25 265	17.32 263	25.22 268	10.81 268	34.04 272	28.52 273	23.12 270	29.47 274	19.54 261	24.22 272	34.63 274	40.21 274	8.53 266	22.43 273	55.95 273	72.41 273	62.86 275	79.77 275

MyStereo02	27.39 271	18.04 267	27.34 274	10.97 261	0.00 1	14.43 266	10.61 263	17.01 270	22.28 269	13.60 268	16.25 265	17.32 263	25.22 268	10.81 268	34.04 272	28.52 273	23.12 270	29.47 274	19.54 261	24.22 272	34.63 274	40.21 274	8.53 266	22.43 273	55.95 273	72.41 273	62.86 275	79.77 275

LRCNet_RVC	12.77 264	18.28 269	5.31 260	23.03 271	20.03 270	22.79 271	18.73 269	10.19 267	4.29 254	21.40 272	17.07 267	21.90 267	12.67 258	27.64 273	4.72 202	1.57 219	13.91 267	9.09 264	27.19 270	10.23 262	5.66 261	2.42 238	25.54 273	13.38 268	1.45 227	0.65 180	3.23 253	2.39 218

HaxPig	22.03 269	23.76 270	21.73 271	25.29 272	25.48 272	24.76 272	26.73 272	22.91 272	21.16 267	29.02 274	26.42 270	24.60 268	19.57 261	25.83 272	24.34 269	21.24 268	25.03 273	26.17 271	24.65 267	23.00 270	18.72 269	16.12 268	29.01 274	21.22 271	10.44 262	12.85 265	9.65 261	15.02 265

MEDIAN_ROB	25.69 270	28.81 271	26.20 272	29.88 273	29.43 274	29.00 273	30.34 273	27.00 275	24.64 273	34.12 275	30.21 272	29.31 271	23.43 265	29.48 275	26.63 270	23.36 270	29.99 274	29.41 272	29.88 271	27.28 274	23.55 270	19.50 269	31.94 275	23.91 275	14.08 268	13.72 266	13.09 266	15.43 266

DPSimNet_ROB	19.60 268	30.02 272	12.51 265	29.96 274	26.66 273	21.35 270	18.10 268	23.34 273	23.91 272	14.59 271	30.41 273	25.17 269	25.12 267	12.92 270	12.40 262	9.18 261	23.72 272	11.03 265	37.61 275	12.43 267	24.99 271	8.77 265	13.55 271	15.98 269	13.56 266	10.45 262	19.73 267	21.73 268

AVERAGE_ROB	27.45 272	31.37 273	28.57 276	32.97 275	32.12 275	32.15 274	33.40 274	29.93 276	27.60 274	35.93 276	32.13 274	32.22 272	25.90 271	32.99 276	28.90 271	25.88 271	31.46 276	30.17 276	31.78 272	29.24 275	25.48 272	21.56 272	34.85 276	27.16 276	14.02 267	10.69 263	11.65 265	11.07 262

ASD4	27.98 275	34.14 274	19.11 270	22.11 270	15.76 269	34.49 275	19.22 270	25.24 274	22.16 268	27.84 273	27.98 271	36.03 273	27.38 274	22.78 271	22.42 268	22.41 269	30.38 275	24.27 270	27.15 269	30.34 276	51.62 276	47.40 276	17.59 272	18.37 270	29.34 272	34.36 270	26.84 271	38.61 271

DLNR_Zeroshot_test	11.48 262	37.23 275	0.46 190	54.89 276	0.21 94	0.37 158	49.84 275	0.47 172	0.22 87	0.80 220	0.59 161	0.62 166	0.36 144	3.08 244	63.85 276	73.41 276	9.38 263	5.61 261	2.77 211	0.65 186	1.83 208	1.41 149	0.13 64	0.22 120	0.37 133	0.38 128	0.43 92	0.48 139

FADE			5.27 259	1.16 216				3.21 256		4.80 260			5.81 244	2.31 237	2.42 165	2.64 248	7.84 262	2.86 257		6.33 260	7.32 265	6.35 262	1.84 234	3.02 260	3.89 252		4.35 255	9.54 260

Low-res two-view benchmark