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.

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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	0.14 11	0.13 11	0.14 28	0.11 17	0.07 7	0.14 24	0.12 47	0.13 9	0.06 2	0.08 2	0.24 55	0.09 1	0.06 1	0.07 13	0.22 18	0.21 10	0.22 9	0.18 10	0.19 6	0.14 12	0.20 6	0.11 1	0.12 36	0.11 23	0.16 8	0.13 5	0.17 4	0.12 5

CoSv	0.13 5	0.17 21	0.08 4	0.08 8	0.07 7	0.17 35	0.07 20	0.15 16	0.10 14	0.13 12	0.06 3	0.10 2	0.07 7	0.04 1	0.17 5	0.20 7	0.21 7	0.12 2	0.22 14	0.12 5	0.20 6	0.11 1	0.06 3	0.07 4	0.22 23	0.15 10	0.19 5	0.11 1

Pointernet	0.11 1	0.09 3	0.06 1	0.07 5	0.06 4	0.09 11	0.08 27	0.13 9	0.06 2	0.11 6	0.09 10	0.10 2	0.07 7	0.06 9	0.16 3	0.16 2	0.19 2	0.11 1	0.18 3	0.09 1	0.17 1	0.11 1	0.08 13	0.07 4	0.14 2	0.12 2	0.24 15	0.12 5

MM-Stereo_test2	0.15 14	0.19 25	0.11 18	0.16 31	0.11 24	0.08 7	0.05 6	0.14 14	0.11 16	0.20 28	0.08 9	0.12 4	0.08 13	0.09 25	0.20 13	0.22 13	0.25 20	0.20 17	0.20 9	0.18 23	0.25 18	0.21 27	0.10 28	0.10 17	0.16 8	0.16 11	0.21 9	0.16 17

AIO-Stereo	0.15 14	0.17 21	0.12 22	0.17 37	0.10 20	0.12 21	0.06 15	0.11 2	0.08 7	0.10 4	0.14 17	0.12 4	0.09 18	0.08 20	0.20 13	0.21 10	0.20 4	0.20 17	0.21 11	0.17 20	0.23 12	0.20 23	0.07 10	0.11 23	0.17 13	0.16 11	0.23 12	0.12 5

MM-Stereo_test3	0.13 5	0.13 11	0.08 4	0.10 14	0.07 7	0.07 3	0.05 6	0.19 26	0.14 30	0.15 15	0.06 3	0.13 6	0.06 1	0.07 13	0.15 1	0.15 1	0.23 15	0.15 4	0.21 11	0.12 5	0.18 4	0.18 16	0.08 13	0.08 7	0.15 4	0.11 1	0.28 22	0.15 12

CroCo-Stereo	0.13 5	0.09 3	0.08 4	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 14	0.05 1	0.10 4	0.03 1	0.13 6	0.06 1	0.04 1	0.24 22	0.26 22	0.20 4	0.18 10	0.20 9	0.11 2	0.24 17	0.15 9	0.05 1	0.06 1	0.22 23	0.20 21	0.23 12	0.15 12
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
RSM	0.15 14	0.16 18	0.12 22	0.14 25	0.09 17	0.14 24	0.06 15	0.10 1	0.08 7	0.09 3	0.15 20	0.14 8	0.10 23	0.07 13	0.22 18	0.25 18	0.21 7	0.20 17	0.18 3	0.17 20	0.25 18	0.18 16	0.08 13	0.10 17	0.16 8	0.16 11	0.27 21	0.15 12

111111	0.13 5	0.16 18	0.08 4	0.12 19	0.10 20	0.07 3	0.06 15	0.12 5	0.12 23	0.07 1	0.10 13	0.15 9	0.09 18	0.05 4	0.19 10	0.21 10	0.22 9	0.18 10	0.19 6	0.13 9	0.23 12	0.18 16	0.10 28	0.08 7	0.16 8	0.14 7	0.19 5	0.11 1

MM-Stereo_test1	0.13 5	0.13 11	0.08 4	0.11 17	0.06 4	0.08 7	0.05 6	0.15 16	0.11 16	0.16 20	0.07 5	0.15 9	0.06 1	0.07 13	0.17 5	0.18 4	0.23 15	0.17 9	0.22 14	0.14 12	0.20 6	0.14 7	0.08 13	0.08 7	0.16 8	0.13 5	0.25 17	0.15 12

MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 4	0.06 1	0.08 14	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 15	0.07 5	0.16 11	0.06 1	0.05 4	0.17 5	0.18 4	0.22 9	0.19 14	0.19 6	0.12 5	0.21 9	0.12 5	0.06 3	0.06 1	0.15 4	0.12 2	0.20 7	0.14 10

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 3	0.04 1	0.13 9	0.12 23	0.11 6	0.14 17	0.16 11	0.07 7	0.06 9	0.15 1	0.17 3	0.15 1	0.13 3	0.16 2	0.11 2	0.17 1	0.13 6	0.06 3	0.08 7	0.11 1	0.14 7	0.10 1	0.11 1

GIP-stereo	0.17 22	0.21 29	0.13 25	0.15 27	0.09 17	0.09 11	0.07 20	0.12 5	0.09 10	0.16 20	0.13 15	0.16 11	0.08 13	0.15 47	0.27 30	0.25 18	0.25 20	0.21 22	0.24 20	0.19 30	0.27 22	0.20 23	0.07 10	0.11 23	0.20 18	0.22 28	0.35 37	0.17 19

IGEV-Stereo++	0.16 20	0.24 34	0.09 14	0.13 21	0.13 26	0.10 16	0.05 6	0.15 16	0.13 27	0.12 9	0.16 25	0.16 11	0.11 27	0.07 13	0.21 16	0.22 13	0.22 9	0.18 10	0.21 11	0.16 18	0.22 11	0.27 41	0.09 22	0.08 7	0.17 13	0.18 17	0.25 17	0.18 22

StereoVision	0.18 25	0.13 11	0.11 18	0.09 12	0.14 33	0.16 30	0.08 27	0.17 23	0.17 34	0.15 15	0.15 20	0.16 11	0.10 23	0.06 9	0.25 24	0.26 22	0.27 25	0.22 24	0.22 14	0.16 18	0.23 12	0.17 12	0.06 3	0.13 28	0.28 36	0.29 49	0.38 42	0.28 39

CroCo-Stereo Lap2	0.14 11	0.10 6	0.08 4	0.08 8	0.08 14	0.08 7	0.05 6	0.12 5	0.06 2	0.22 34	0.07 5	0.16 11	0.07 7	0.04 1	0.20 13	0.26 22	0.22 9	0.19 14	0.26 24	0.11 2	0.28 26	0.16 10	0.06 3	0.08 7	0.22 23	0.23 34	0.20 7	0.16 17

RAFT	0.17 22	0.13 11	0.10 15	0.16 31	0.07 7	0.21 49	0.05 6	0.25 32	0.12 23	0.14 14	0.15 20	0.16 11	0.10 23	0.05 4	0.21 16	0.20 7	0.23 15	0.15 4	0.28 26	0.13 9	0.21 9	0.17 12	0.07 10	0.10 17	0.26 27	0.24 37	0.33 30	0.23 30

MLG-Stereo_test1	0.12 3	0.08 2	0.07 2	0.07 5	0.07 7	0.07 3	0.06 15	0.11 2	0.09 10	0.16 20	0.09 10	0.17 18	0.06 1	0.05 4	0.16 3	0.18 4	0.22 9	0.19 14	0.22 14	0.12 5	0.23 12	0.11 1	0.06 3	0.06 1	0.15 4	0.12 2	0.21 9	0.14 10

U	0.15 14	0.11 8	0.08 4	0.06 1	0.05 2	0.09 11	0.04 1	0.16 21	0.06 2	0.15 15	0.04 2	0.17 18	0.07 7	0.05 4	0.22 18	0.28 29	0.26 24	0.23 27	0.27 25	0.17 20	0.28 26	0.19 20	0.06 3	0.08 7	0.26 27	0.23 34	0.23 12	0.20 25

RSM++	0.17 22	0.18 24	0.13 25	0.17 37	0.10 20	0.14 24	0.07 20	0.13 9	0.13 27	0.12 9	0.14 17	0.17 18	0.11 27	0.08 20	0.25 24	0.27 28	0.25 20	0.21 22	0.23 18	0.18 23	0.26 20	0.21 27	0.08 13	0.10 17	0.20 18	0.18 17	0.29 24	0.18 22

MoCha-V2	0.14 11	0.15 16	0.11 18	0.12 19	0.09 17	0.11 18	0.09 34	0.13 9	0.08 7	0.13 12	0.18 30	0.17 18	0.07 7	0.07 13	0.17 5	0.23 16	0.20 4	0.20 17	0.25 22	0.14 12	0.29 30	0.17 12	0.08 13	0.08 7	0.17 13	0.16 11	0.15 3	0.11 1

AEACV	0.19 27	0.31 50	0.14 28	0.17 37	0.13 26	0.12 21	0.07 20	0.15 16	0.07 6	0.16 20	0.15 20	0.18 22	0.11 27	0.11 32	0.25 24	0.25 18	0.32 30	0.23 27	0.35 38	0.18 23	0.27 22	0.22 33	0.11 34	0.11 23	0.20 18	0.22 28	0.25 17	0.18 22

AIO-test1	0.13 5	0.09 3	0.08 4	0.06 1	0.07 7	0.11 18	0.04 1	0.17 23	0.13 27	0.15 15	0.16 25	0.19 23	0.08 13	0.09 25	0.18 9	0.22 13	0.19 2	0.16 6	0.15 1	0.14 12	0.17 1	0.14 7	0.08 13	0.07 4	0.14 2	0.14 7	0.13 2	0.12 5

RYNet	0.27 41	0.23 32	0.18 44	0.15 27	0.17 45	0.19 44	0.13 51	0.25 32	0.31 128	0.17 25	0.20 39	0.19 23	0.14 35	0.13 39	0.80 168	0.28 29	0.27 25	0.41 103	0.28 26	0.19 30	0.27 22	0.21 27	0.29 170	0.18 47	0.27 32	0.76 176	0.34 34	0.23 30

Occ-G	0.18 25	0.26 39	0.15 31	0.17 37	0.14 33	0.15 28	0.07 20	0.12 5	0.11 16	0.11 6	0.22 47	0.20 25	0.09 18	0.10 28	0.28 34	0.28 29	0.25 20	0.22 24	0.29 28	0.19 30	0.26 20	0.19 20	0.10 28	0.15 34	0.19 17	0.18 17	0.29 24	0.17 19

DEFOM-Stereo	0.21 29	0.19 25	0.12 22	0.18 41	0.13 26	0.20 47	0.08 27	0.19 26	0.14 30	0.16 20	0.23 50	0.21 26	0.10 23	0.12 36	0.27 30	0.29 34	0.34 37	0.28 37	0.32 31	0.22 42	0.32 32	0.21 27	0.12 36	0.11 23	0.26 27	0.22 28	0.47 57	0.29 41

MLG-Stereo_test2	0.16 20	0.12 10	0.10 15	0.10 14	0.08 14	0.09 11	0.05 6	0.18 25	0.11 16	0.20 28	0.07 5	0.23 27	0.08 13	0.08 20	0.19 10	0.23 16	0.30 28	0.25 30	0.31 30	0.18 23	0.28 26	0.17 12	0.09 22	0.08 7	0.20 18	0.16 11	0.29 24	0.21 27

AANet_RVC	0.28 46	0.27 41	0.23 79	0.19 43	0.28 103	0.16 30	0.16 79	0.29 38	0.30 111	0.20 28	0.27 63	0.24 28	0.21 68	0.19 68	0.45 76	0.36 55	0.33 33	0.34 62	0.29 28	0.29 74	0.27 22	0.27 41	0.22 130	0.21 57	0.34 65	0.33 65	0.42 50	0.52 102

GREAT-IGEV	0.15 14	0.15 16	0.11 18	0.08 8	0.06 4	0.08 7	0.05 6	0.16 21	0.10 14	0.12 9	0.13 15	0.25 29	0.09 18	0.08 20	0.22 18	0.25 18	0.24 19	0.16 6	0.23 18	0.13 9	0.18 4	0.16 10	0.09 22	0.10 17	0.15 4	0.16 11	0.31 28	0.13 9

LG-Stereo	0.15 14	0.11 8	0.08 4	0.09 12	0.11 24	0.11 18	0.05 6	0.15 16	0.11 16	0.19 27	0.12 14	0.26 30	0.09 18	0.06 9	0.19 10	0.20 7	0.23 15	0.16 6	0.18 3	0.14 12	0.23 12	0.20 23	0.05 1	0.08 7	0.17 13	0.18 17	0.24 15	0.15 12

RAStereo	0.19 27	0.16 18	0.10 15	0.08 8	0.07 7	0.09 11	0.06 15	0.21 28	0.09 10	0.45 68	0.09 10	0.26 30	0.08 13	0.07 13	0.25 24	0.26 22	0.28 27	0.25 30	0.33 34	0.15 17	0.35 38	0.18 16	0.08 13	0.10 17	0.28 36	0.23 34	0.25 17	0.24 33

AASNet	0.28 46	0.34 57	0.22 74	0.25 74	0.26 88	0.34 115	0.25 129	0.32 40	0.17 34	0.29 40	0.36 92	0.26 30	0.18 52	0.24 114	0.36 53	0.31 42	0.34 37	0.32 50	0.32 31	0.28 70	0.35 38	0.28 44	0.17 73	0.22 70	0.30 45	0.28 47	0.35 37	0.25 34

delet	0.24 31	0.25 37	0.22 74	0.24 68	0.20 57	0.28 88	0.16 79	0.21 28	0.18 38	0.23 36	0.26 60	0.26 30	0.15 41	0.25 130	0.32 48	0.28 29	0.31 29	0.27 34	0.24 20	0.24 51	0.31 31	0.20 23	0.16 58	0.19 50	0.28 36	0.25 41	0.32 29	0.31 45

LGtest1	0.26 37	0.19 25	0.20 52	0.16 31	0.18 49	0.16 30	0.09 34	0.28 35	0.17 34	0.22 34	0.27 63	0.29 34	0.13 34	0.14 43	0.30 41	0.31 42	0.38 48	0.33 58	0.49 61	0.25 57	0.41 49	0.41 78	0.13 44	0.16 42	0.30 45	0.24 37	0.39 44	0.31 45

MGS-Stereo	0.37 72	0.46 132	0.21 65	0.22 51	0.19 52	0.22 55	0.15 70	0.45 66	0.17 34	0.36 48	0.26 60	0.29 34	0.19 57	0.23 103	1.37 247	0.40 69	0.52 109	0.45 131	0.55 88	0.33 89	0.50 95	0.41 78	0.21 118	0.22 70	0.33 64	0.30 52	0.47 57	0.45 83

TDLM	0.24 31	0.29 45	0.22 74	0.22 51	0.27 98	0.23 67	0.18 87	0.26 34	0.19 43	0.18 26	0.38 101	0.29 34	0.21 68	0.15 47	0.24 22	0.28 29	0.32 30	0.28 37	0.25 22	0.21 39	0.28 26	0.19 20	0.16 58	0.21 57	0.24 26	0.20 21	0.28 22	0.25 34

DFGA-Net	0.28 46	0.37 72	0.16 34	0.26 78	0.15 38	0.22 55	0.15 70	0.40 49	0.21 50	0.41 55	0.24 55	0.31 37	0.17 48	0.13 39	0.42 72	0.39 65	0.38 48	0.30 47	0.42 50	0.21 39	0.36 42	0.29 45	0.13 44	0.21 57	0.31 55	0.27 44	0.51 64	0.28 39

AIO_rvc	0.25 33	0.34 57	0.16 34	0.19 43	0.15 38	0.18 39	0.11 42	0.39 48	0.22 53	0.30 42	0.16 25	0.32 38	0.12 31	0.18 61	0.27 30	0.26 22	0.33 33	0.22 24	0.38 41	0.20 36	0.42 55	0.44 98	0.13 44	0.14 31	0.28 36	0.22 28	0.33 30	0.21 27

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 54	0.24 34	0.17 39	0.23 64	0.19 52	0.18 39	0.08 27	0.49 75	0.25 74	0.54 114	0.21 43	0.32 38	0.17 48	0.17 58	0.29 35	0.39 65	0.45 66	0.36 75	0.50 63	0.26 64	0.56 127	0.49 119	0.13 44	0.13 28	0.31 55	0.26 43	0.45 54	0.30 43

MIF-Stereo (partial)	0.30 54	0.44 112	0.18 44	0.16 31	0.16 43	0.21 49	0.11 42	0.37 46	0.22 53	0.37 51	0.24 55	0.32 38	0.17 48	0.13 39	0.39 58	0.45 100	0.46 71	0.38 84	0.42 50	0.25 57	0.43 57	0.35 56	0.18 85	0.21 57	0.35 74	0.32 61	0.50 63	0.44 81

anonymousdsp	0.25 33	0.23 32	0.19 46	0.16 31	0.14 33	0.18 39	0.10 39	0.37 46	0.19 43	0.32 45	0.22 47	0.32 38	0.12 31	0.14 43	0.29 35	0.32 45	0.32 30	0.28 37	0.39 42	0.22 42	0.46 74	0.31 49	0.12 36	0.15 34	0.26 27	0.20 21	0.52 75	0.20 25

iRaftStereo_RVC	0.26 37	0.27 41	0.16 34	0.13 21	0.14 33	0.18 39	0.09 34	0.44 60	0.14 30	0.36 48	0.36 92	0.32 38	0.16 45	0.13 39	0.29 35	0.29 34	0.38 48	0.28 37	0.34 37	0.22 42	0.41 49	0.38 66	0.12 36	0.17 44	0.27 32	0.29 49	0.42 50	0.27 37

plain	0.31 59	0.43 107	0.20 52	0.20 47	0.16 43	0.20 47	0.10 39	0.41 51	0.18 38	0.48 79	0.19 34	0.34 43	0.17 48	0.10 28	0.41 66	0.44 89	0.45 66	0.40 98	0.55 88	0.24 51	0.41 49	0.34 54	0.14 52	0.21 57	0.32 60	0.33 65	0.39 44	0.48 88

MLG-Stereo_test3	0.23 30	0.17 21	0.13 25	0.14 25	0.17 45	0.16 30	0.09 34	0.21 28	0.12 23	0.21 31	0.18 30	0.35 44	0.11 27	0.15 47	0.29 35	0.26 22	0.33 33	0.28 37	0.63 116	0.18 23	0.40 47	0.41 78	0.11 34	0.15 34	0.21 22	0.21 26	0.33 30	0.27 37

LG-G_1	0.25 33	0.22 30	0.19 46	0.23 64	0.22 62	0.22 55	0.12 47	0.28 35	0.11 16	0.21 31	0.20 39	0.35 44	0.14 35	0.18 61	0.31 45	0.30 38	0.35 41	0.32 50	0.51 66	0.24 51	0.39 45	0.26 38	0.10 28	0.15 34	0.27 32	0.24 37	0.36 39	0.34 53

LG-G	0.25 33	0.22 30	0.19 46	0.23 64	0.22 62	0.22 55	0.12 47	0.28 35	0.11 16	0.21 31	0.20 39	0.35 44	0.14 35	0.18 61	0.31 45	0.30 38	0.35 41	0.32 50	0.51 66	0.24 51	0.39 45	0.26 38	0.10 28	0.15 34	0.27 32	0.24 37	0.36 39	0.34 53

HUF	0.29 50	0.34 57	0.20 52	0.22 51	0.21 60	0.19 44	0.11 42	0.51 78	0.22 53	0.42 57	0.18 30	0.35 44	0.22 72	0.19 68	0.30 41	0.32 45	0.38 48	0.26 33	0.52 71	0.25 57	0.52 110	0.43 92	0.16 58	0.18 47	0.30 45	0.22 28	0.38 42	0.29 41

CAS	0.38 74	0.45 120	0.25 87	0.29 91	0.29 110	0.23 67	0.13 51	0.41 51	0.27 89	0.41 55	0.54 155	0.35 44	0.35 159	0.21 85	0.52 92	0.38 61	0.50 94	0.34 62	0.52 71	0.26 64	0.43 57	0.41 78	0.19 93	0.23 82	0.51 121	0.52 132	0.62 107	0.77 171

TestStereo1	0.38 74	0.49 154	0.19 46	0.22 51	0.23 68	0.23 67	0.15 70	0.55 95	0.30 111	0.52 102	0.21 43	0.35 44	0.39 174	0.11 32	0.80 168	0.50 137	0.46 71	0.32 50	0.53 79	0.25 57	0.52 110	0.67 173	0.15 54	0.22 70	0.37 77	0.42 94	0.60 101	0.39 65

SA-5K	0.38 74	0.49 154	0.19 46	0.22 51	0.23 68	0.23 67	0.15 70	0.55 95	0.30 111	0.52 102	0.21 43	0.35 44	0.39 174	0.11 32	0.80 168	0.50 137	0.46 71	0.32 50	0.53 79	0.25 57	0.52 110	0.67 173	0.15 54	0.22 70	0.37 77	0.42 94	0.60 101	0.39 65

MMNet	0.29 50	0.29 45	0.22 74	0.26 78	0.26 88	0.26 76	0.18 87	0.33 41	0.23 58	0.24 37	0.28 66	0.35 44	0.15 41	0.32 174	0.39 58	0.31 42	0.36 43	0.34 62	0.41 47	0.27 67	0.32 32	0.21 27	0.17 73	0.23 82	0.32 60	0.30 52	0.46 55	0.32 48

MaDis-Stereo	0.26 37	0.20 28	0.16 34	0.10 14	0.10 20	0.10 16	0.08 27	0.24 31	0.14 30	0.36 48	0.16 25	0.36 52	0.12 31	0.08 20	0.33 49	0.35 49	0.39 53	0.35 71	0.53 79	0.20 36	0.40 47	0.26 38	0.13 44	0.15 34	0.39 84	0.39 88	0.40 48	0.49 90

TESTraft	0.37 72	0.46 132	0.21 65	0.21 48	0.23 68	0.21 49	0.16 79	0.54 88	0.31 128	0.51 95	0.23 50	0.36 52	0.36 164	0.11 32	0.85 184	0.48 126	0.45 66	0.32 50	0.48 59	0.24 51	0.46 74	0.65 165	0.12 36	0.23 82	0.37 77	0.43 96	0.57 85	0.39 65

AIO_test	0.27 41	0.39 85	0.19 46	0.29 91	0.19 52	0.18 39	0.14 64	0.42 55	0.23 58	0.33 46	0.19 34	0.37 54	0.18 52	0.18 61	0.25 24	0.29 34	0.34 37	0.24 29	0.39 42	0.21 39	0.49 91	0.46 107	0.13 44	0.15 34	0.30 45	0.28 47	0.41 49	0.21 27

CVANet_RVC	0.31 59	0.40 92	0.30 101	0.40 143	0.29 110	0.37 126	0.23 121	0.41 51	0.23 58	0.31 43	0.49 131	0.37 54	0.26 89	0.19 68	0.29 35	0.33 48	0.34 37	0.32 50	0.32 31	0.25 57	0.34 37	0.25 36	0.18 85	0.25 100	0.30 45	0.25 41	0.34 34	0.30 43

IGEV-Stereo+	0.27 41	0.25 37	0.14 28	0.22 51	0.14 33	0.13 23	0.07 20	0.36 43	0.20 46	0.55 121	0.23 50	0.38 56	0.14 35	0.16 54	0.26 29	0.35 49	0.40 56	0.35 71	0.48 59	0.24 51	0.44 63	0.51 131	0.12 36	0.13 28	0.28 36	0.20 21	0.34 34	0.23 30

TANstereo	0.55 142	0.41 96	0.35 119	0.40 143	0.39 159	0.45 158	0.21 106	0.52 80	0.30 111	0.54 114	0.37 98	0.38 56	0.38 171	0.41 199	0.84 180	0.73 213	0.66 194	0.78 259	1.10 182	0.89 256	0.62 149	0.54 141	0.93 271	0.32 141	0.34 65	0.45 105	0.99 204	0.53 106

XX-TBD	0.55 142	0.41 96	0.35 119	0.40 143	0.39 159	0.45 158	0.21 106	0.52 80	0.30 111	0.54 114	0.37 98	0.38 56	0.38 171	0.41 199	0.84 180	0.73 213	0.66 194	0.78 259	1.10 182	0.89 256	0.62 149	0.54 141	0.93 271	0.32 141	0.34 65	0.45 105	0.99 204	0.53 106

LG-Stereo_L1	0.27 41	0.30 49	0.17 39	0.13 21	0.13 26	0.15 28	0.08 27	0.42 55	0.21 50	0.49 88	0.20 39	0.39 59	0.15 41	0.15 47	0.30 41	0.38 61	0.39 53	0.29 45	0.40 44	0.18 23	0.47 81	0.35 56	0.08 13	0.14 31	0.30 45	0.21 26	0.37 41	0.36 59

LG-Stereo_L2	0.26 37	0.31 50	0.17 39	0.13 21	0.13 26	0.14 24	0.07 20	0.42 55	0.20 46	0.48 79	0.22 47	0.40 60	0.14 35	0.17 58	0.30 41	0.37 58	0.39 53	0.28 37	0.40 44	0.19 30	0.45 67	0.35 56	0.09 22	0.14 31	0.30 45	0.22 28	0.33 30	0.33 51

YMNet	0.30 54	0.31 50	0.23 79	0.27 83	0.23 68	0.26 76	0.25 129	0.36 43	0.37 165	0.25 38	0.19 34	0.40 60	0.27 96	0.29 157	0.38 56	0.47 120	0.37 45	0.28 37	0.43 52	0.19 30	0.35 38	0.33 51	0.16 58	0.19 50	0.36 75	0.29 49	0.39 44	0.35 56

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 66	0.36 70	0.20 52	0.23 64	0.20 57	0.17 35	0.10 39	0.48 73	0.23 58	0.55 121	0.32 79	0.40 60	0.19 57	0.15 47	0.48 86	0.36 55	0.47 81	0.33 58	0.51 66	0.27 67	0.50 95	0.42 85	0.16 58	0.18 47	0.30 45	0.31 56	0.48 60	0.53 106

AFF-stereo	0.30 54	0.34 57	0.26 90	0.18 41	0.17 45	0.33 108	0.11 42	0.50 76	0.23 58	0.46 71	0.28 66	0.40 60	0.16 45	0.12 36	0.27 30	0.35 49	0.37 45	0.25 30	0.57 98	0.23 47	0.38 43	0.25 36	0.17 73	0.17 44	0.37 77	0.37 81	0.48 60	0.32 48

UPFNet	0.38 74	0.34 57	0.34 117	0.32 107	0.33 127	0.39 133	0.29 147	0.47 71	0.33 141	0.43 59	0.41 112	0.40 60	0.30 113	0.34 179	0.61 118	0.40 69	0.46 71	0.41 103	0.52 71	0.35 112	0.35 38	0.34 54	0.25 151	0.27 109	0.38 81	0.35 70	0.55 81	0.37 60

DMCA	0.32 61	0.31 50	0.30 101	0.24 68	0.25 78	0.27 81	0.22 111	0.36 43	0.33 141	0.31 43	0.40 110	0.40 60	0.23 78	0.25 130	0.41 66	0.37 58	0.40 56	0.39 86	0.36 39	0.28 70	0.41 49	0.27 41	0.25 151	0.25 100	0.31 55	0.35 70	0.39 44	0.37 60

DISCO	0.45 110	0.44 112	0.29 97	0.40 143	0.38 157	0.49 169	0.43 181	0.45 66	0.43 190	0.50 90	0.57 159	0.40 60	0.29 103	0.30 160	0.61 118	0.43 84	0.55 128	0.46 142	0.69 133	0.41 144	0.48 87	0.43 92	0.26 158	0.32 141	0.47 103	0.50 128	0.62 107	0.50 99

UniTT-Stereo	0.28 46	0.27 41	0.15 31	0.15 27	0.13 26	0.17 35	0.09 34	0.35 42	0.19 43	0.49 88	0.21 43	0.41 67	0.18 52	0.14 43	0.40 60	0.39 65	0.42 61	0.34 62	0.56 94	0.25 57	0.43 57	0.24 35	0.13 44	0.19 50	0.31 55	0.41 93	0.30 27	0.37 60

ARAFT	0.34 67	0.38 80	0.23 79	0.26 78	0.21 60	0.27 81	0.14 64	0.44 60	0.24 68	0.50 90	0.30 74	0.41 67	0.16 45	0.15 47	0.67 141	0.42 77	0.50 94	0.47 148	0.51 66	0.23 47	0.53 117	0.32 50	0.16 58	0.19 50	0.43 93	0.30 52	0.52 75	0.37 60

MIM_Stereo	0.32 61	0.40 92	0.25 87	0.28 86	0.20 57	0.27 81	0.14 64	0.45 66	0.18 38	0.48 79	0.25 58	0.42 69	0.18 52	0.16 54	0.36 53	0.42 77	0.44 63	0.36 75	0.47 56	0.28 70	0.47 81	0.36 60	0.12 36	0.23 82	0.29 44	0.27 44	0.47 57	0.33 51

LoS_RVC	0.42 89	0.45 120	0.43 162	0.19 43	0.25 78	0.24 71	0.16 79	0.44 60	0.28 96	0.51 95	0.48 127	0.42 69	0.31 125	0.22 91	0.60 113	0.45 100	0.46 71	0.41 103	0.71 136	0.30 78	0.67 167	0.51 131	0.19 93	0.32 141	0.61 156	0.44 100	0.58 93	0.61 131

tt_ll	0.42 89	0.45 120	0.43 162	0.19 43	0.25 78	0.24 71	0.16 79	0.44 60	0.28 96	0.51 95	0.48 127	0.42 69	0.31 125	0.22 91	0.60 113	0.45 100	0.46 71	0.41 103	0.71 136	0.30 78	0.67 167	0.51 131	0.19 93	0.32 141	0.61 156	0.44 100	0.58 93	0.61 131

RAFT + AFF	0.27 41	0.26 39	0.17 39	0.21 48	0.13 26	0.19 44	0.13 51	0.41 51	0.18 38	0.44 66	0.19 34	0.42 69	0.14 35	0.09 25	0.86 186	0.29 34	0.41 59	0.20 17	0.55 88	0.23 47	0.47 81	0.21 27	0.12 36	0.15 34	0.28 36	0.20 21	0.21 9	0.17 19

HGLStereo	0.43 102	0.43 107	0.37 129	0.34 115	0.37 151	0.39 133	0.23 121	0.48 73	0.31 128	0.47 74	0.72 205	0.42 69	0.29 103	0.32 174	0.51 90	0.49 133	0.55 128	0.50 166	0.55 88	0.39 136	0.51 100	0.43 92	0.22 130	0.33 155	0.51 121	0.51 130	0.57 85	0.45 83

S2M2	0.40 80	0.42 103	0.41 154	0.24 68	0.27 98	0.35 121	0.22 111	0.51 78	0.24 68	0.61 161	0.23 50	0.43 74	0.21 68	0.31 167	0.59 108	0.49 133	0.55 128	0.36 75	0.53 79	0.34 95	0.55 122	0.38 66	0.28 165	0.27 109	0.42 91	0.43 96	0.63 110	0.66 144

RALAANet	0.41 84	0.41 96	0.37 129	0.28 86	0.28 103	0.33 108	0.24 124	0.54 88	0.27 89	0.48 79	0.48 127	0.43 74	0.25 86	0.20 79	0.57 100	0.41 73	0.49 89	0.50 166	0.71 136	0.40 141	0.52 110	0.46 107	0.21 118	0.29 120	0.46 101	0.45 105	0.70 135	0.47 86

DeepPrunerF	1.22 241	0.49 154	0.39 140	0.58 194	2.86 301	0.49 169	0.55 201	0.52 80	0.58 216	0.43 59	0.67 195	0.43 74	0.32 134	0.42 209	1.64 262	0.75 215	0.58 147	0.46 142	0.93 168	0.46 162	0.61 147	0.53 139	0.40 204	0.35 163	15.32 322	0.82 190	0.65 118	0.62 135

LL-Strereo2	0.34 67	0.29 45	0.21 65	0.24 68	0.19 52	0.17 35	0.13 51	0.63 148	0.26 84	0.58 146	0.23 50	0.44 77	0.22 72	0.14 43	0.41 66	0.41 73	0.47 81	0.35 71	0.73 140	0.31 83	0.47 81	0.36 60	0.21 118	0.20 55	0.32 60	0.34 69	0.51 64	0.35 56

RAFT_CTSACE	0.30 54	0.37 72	0.15 31	0.15 27	0.15 38	0.25 74	0.18 87	0.53 84	0.20 46	0.55 121	0.18 30	0.44 77	0.29 103	0.16 54	0.29 35	0.30 38	0.37 45	0.27 34	0.37 40	0.18 23	0.38 43	0.45 102	0.10 28	0.17 44	0.30 45	0.31 56	0.60 101	0.26 36

test_5	0.29 50	0.39 85	0.16 34	0.22 51	0.15 38	0.21 49	0.13 51	0.54 88	0.20 46	0.38 53	0.19 34	0.44 77	0.34 152	0.10 28	0.43 74	0.38 61	0.33 33	0.32 50	0.33 34	0.20 36	0.32 32	0.35 56	0.09 22	0.21 57	0.28 36	0.30 52	0.51 64	0.32 48

PWCDC_ROB	0.67 172	0.35 67	0.39 140	0.29 91	0.43 176	0.34 115	0.36 166	0.43 58	1.25 268	0.27 39	0.72 205	0.44 77	2.38 275	0.57 246	1.11 232	0.76 216	0.56 134	0.56 198	0.64 117	0.55 186	0.63 152	2.08 269	0.46 214	0.40 182	0.36 75	0.63 150	0.51 64	0.67 147

SGD-Stereo	0.29 50	0.24 34	0.17 39	0.16 31	0.15 38	0.22 55	0.08 27	0.29 38	0.22 53	0.29 40	0.15 20	0.45 81	0.20 60	0.10 28	0.71 155	0.45 100	0.46 71	0.27 34	0.47 56	0.22 42	0.41 49	0.36 60	0.19 93	0.19 50	0.28 36	0.32 61	0.46 55	0.40 70

AnonymousM	0.79 206	0.34 57	0.20 52	0.24 68	0.22 62	0.21 49	0.15 70	0.58 107	0.21 50	0.57 134	0.39 107	0.45 81	0.15 41	0.19 68	0.56 97	0.54 161	0.54 120	0.40 98	0.53 79	0.30 78	0.65 160	0.54 141	0.20 109	0.22 70	0.30 45	0.39 88	1.31 245	11.04 310

RAFT+CT+SA	0.32 61	0.46 132	0.20 52	0.26 78	0.18 49	0.22 55	0.15 70	0.58 107	0.23 58	0.52 102	0.17 29	0.46 83	0.33 140	0.12 36	0.33 49	0.43 84	0.36 43	0.30 47	0.45 54	0.23 47	0.45 67	0.49 119	0.09 22	0.22 70	0.32 60	0.31 56	0.53 79	0.35 56

raft+_RVC	0.35 70	0.34 57	0.26 90	0.25 74	0.23 68	0.25 74	0.18 87	0.54 88	0.26 84	0.52 102	0.43 115	0.46 83	0.23 78	0.18 61	0.42 72	0.38 61	0.43 62	0.34 62	0.61 114	0.26 64	0.43 57	0.38 66	0.13 44	0.20 55	0.39 84	0.39 88	0.58 93	0.42 77

GANet	0.32 61	0.29 45	0.27 92	0.34 115	0.33 127	0.38 131	0.29 147	0.44 60	0.24 68	0.35 47	0.30 74	0.46 83	0.22 72	0.21 85	0.31 45	0.32 45	0.40 56	0.43 116	0.33 34	0.22 42	0.33 35	0.29 45	0.22 130	0.24 91	0.31 55	0.27 44	0.42 50	0.34 53

FINET	0.40 80	0.38 80	0.39 140	0.43 157	0.30 117	0.34 115	0.35 162	0.44 60	0.36 156	0.47 74	0.32 79	0.47 86	0.30 113	0.28 150	0.66 136	0.50 137	0.48 86	0.36 75	0.60 110	0.33 89	0.46 74	0.37 65	0.30 173	0.30 128	0.43 93	0.35 70	0.56 83	0.42 77

UNet	0.44 105	0.42 103	0.40 145	0.37 131	0.36 144	0.41 141	0.28 140	0.57 103	0.35 152	0.50 90	0.49 131	0.47 86	0.34 152	0.37 191	0.53 94	0.43 84	0.54 120	0.46 142	0.56 94	0.39 136	0.47 81	0.44 98	0.27 162	0.34 159	0.44 95	0.48 119	0.58 93	0.57 119

iResNet_ROB	0.50 125	0.49 154	0.42 157	0.42 152	0.30 117	0.42 147	0.32 156	0.60 120	0.33 141	0.52 102	0.59 162	0.47 86	0.56 213	0.25 130	0.81 171	0.46 109	0.57 143	0.49 160	1.19 189	0.36 114	0.48 87	0.36 60	0.25 151	0.37 175	0.57 141	0.54 137	0.75 147	0.61 131

anonymousdsp2	0.38 74	0.46 132	0.30 101	0.25 74	0.23 68	0.32 101	0.18 87	0.58 107	0.23 58	0.47 74	0.38 101	0.48 89	0.23 78	0.18 61	0.40 60	0.39 65	0.44 63	0.33 58	0.88 163	0.31 83	0.48 87	0.52 136	0.17 73	0.23 82	0.41 90	0.33 65	0.61 104	0.42 77

rafts_anoy	0.41 84	0.51 174	0.35 119	0.29 91	0.30 117	0.33 108	0.22 111	0.59 114	0.25 74	0.51 95	0.50 136	0.48 89	0.23 78	0.17 58	0.57 100	0.46 109	0.51 105	0.50 166	0.58 102	0.34 95	0.50 95	0.43 92	0.19 93	0.28 115	0.50 118	0.47 114	0.52 75	0.53 106

sCroCo_RVC	0.58 155	0.42 103	0.29 97	0.28 86	0.29 110	0.39 133	0.22 111	0.60 120	0.41 179	0.53 113	0.43 115	0.48 89	0.50 201	0.24 114	0.75 160	0.99 253	0.75 222	0.63 220	1.02 177	0.56 190	1.10 232	1.36 240	0.28 165	0.39 179	0.63 165	0.63 150	0.93 190	0.64 141

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 84	0.33 54	0.29 97	0.29 91	0.24 76	0.26 76	0.16 79	0.55 95	0.40 175	0.55 121	0.49 131	0.49 92	0.27 96	0.23 103	0.58 104	0.45 100	0.51 105	0.40 98	0.50 63	0.36 114	0.46 74	0.50 124	0.16 58	0.23 82	0.49 114	0.75 173	0.44 53	0.56 117

HCRNet	0.32 61	0.38 80	0.20 52	0.39 137	0.17 45	0.29 91	0.18 87	0.40 49	0.18 38	0.80 246	0.40 110	0.49 92	0.18 52	0.22 91	0.38 56	0.30 38	0.38 48	0.29 45	0.40 44	0.19 30	0.33 35	0.23 34	0.19 93	0.16 42	0.26 27	0.31 56	0.51 64	0.31 45

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 70	0.41 96	0.32 108	0.24 68	0.19 52	0.28 88	0.13 51	0.58 107	0.24 68	0.46 71	0.35 91	0.49 92	0.19 57	0.15 47	0.34 52	0.35 49	0.41 59	0.28 37	0.65 121	0.28 70	0.44 63	0.33 51	0.19 93	0.22 70	0.51 121	0.37 81	0.58 93	0.44 81

DSFCA	0.45 110	0.50 169	0.40 145	0.40 143	0.37 151	0.44 153	0.34 160	0.46 69	0.39 173	0.40 54	0.57 159	0.49 92	0.29 103	0.24 114	0.61 118	0.44 89	0.49 89	0.49 160	0.64 117	0.39 136	0.50 95	0.51 131	0.33 185	0.35 163	0.49 114	0.50 128	0.57 85	0.58 121

RASNet	0.42 89	0.45 120	0.43 162	0.33 113	0.33 127	0.37 126	0.27 135	0.58 107	0.34 146	0.47 74	0.43 115	0.49 92	0.33 140	0.25 130	0.41 66	0.41 73	0.48 86	0.39 86	0.47 56	0.30 78	0.49 91	0.40 75	0.19 93	0.44 197	0.40 88	0.46 112	0.75 147	0.63 139

PDISCO_ROB	0.48 121	0.40 92	0.39 140	0.38 134	0.34 136	0.39 133	0.28 140	0.50 76	0.35 152	0.37 51	0.52 145	0.49 92	0.35 159	0.31 167	0.63 126	0.58 174	0.54 120	0.68 238	0.59 103	0.44 155	0.62 149	0.67 173	0.24 148	0.34 159	0.54 132	0.53 134	0.85 176	0.58 121

G2L-Stereo	0.42 89	0.39 85	0.28 94	0.35 125	0.40 164	0.34 115	0.22 111	0.54 88	0.34 146	0.52 102	0.61 171	0.50 98	0.38 171	0.26 140	0.61 118	0.44 89	0.50 94	0.40 98	0.46 55	0.33 89	0.43 57	0.39 72	0.28 165	0.27 109	0.49 114	0.54 137	0.69 130	0.49 90

Sa-1000	0.48 121	0.47 139	0.21 65	0.26 78	0.26 88	0.31 98	0.15 70	0.65 162	0.36 156	0.63 177	0.33 86	0.50 98	0.26 89	0.30 160	0.94 207	0.49 133	0.59 161	0.45 131	0.90 165	0.32 87	0.52 110	0.75 188	0.17 73	0.27 109	0.72 184	0.53 134	1.00 209	0.49 90

test_4	0.34 67	0.33 54	0.27 92	0.21 48	0.18 49	0.16 30	0.11 42	0.59 114	0.26 84	0.58 146	0.25 58	0.50 98	0.20 60	0.19 68	0.33 49	0.40 69	0.45 66	0.34 62	0.41 47	0.29 74	0.45 67	0.41 78	0.16 58	0.24 91	0.38 81	0.40 92	0.59 100	0.42 77

GES	0.59 161	0.52 183	0.37 129	0.39 137	0.40 164	0.53 182	0.37 168	0.59 114	0.40 175	0.56 130	0.60 164	0.50 98	0.30 113	0.41 199	0.98 215	0.63 184	0.67 200	0.55 196	2.28 230	0.56 190	0.70 176	0.56 146	0.31 178	0.42 188	0.48 106	0.48 119	0.65 118	0.68 151

APVNet	0.56 149	0.47 139	0.38 138	0.46 165	0.50 192	0.57 192	0.53 196	0.60 120	0.42 186	0.46 71	0.65 185	0.50 98	0.30 113	0.36 187	0.74 159	0.71 208	0.71 216	0.64 224	0.95 172	0.53 175	0.57 137	0.77 193	0.34 187	0.46 204	0.59 152	0.46 112	0.82 165	0.58 121

4D-IteraStereo	0.40 80	0.28 44	0.33 111	0.35 125	0.24 76	0.24 71	0.15 70	0.63 148	0.28 96	0.61 161	0.39 107	0.51 103	0.22 72	0.22 91	0.48 86	0.43 84	0.49 89	0.43 116	0.66 123	0.34 95	0.63 152	0.70 180	0.14 52	0.22 70	0.39 84	0.47 114	0.63 110	0.39 65

raftrobust	0.43 102	0.33 54	0.36 125	0.28 86	0.28 103	0.27 81	0.18 87	0.64 155	0.25 74	0.63 177	0.53 149	0.51 103	0.25 86	0.22 91	0.63 126	0.48 126	0.51 105	0.41 103	0.96 174	0.38 124	0.53 117	0.46 107	0.20 109	0.24 91	0.57 141	0.54 137	0.54 80	0.52 102

sAnonymous2	0.58 155	0.41 96	0.31 105	0.29 91	0.29 110	0.45 158	0.29 147	0.71 192	0.41 179	0.48 79	0.53 149	0.51 103	0.43 185	0.23 103	0.86 186	0.84 227	0.70 210	0.67 232	1.34 194	0.60 207	0.83 196	0.98 212	0.30 173	0.35 163	0.62 161	0.72 166	0.72 140	0.73 165

CroCo_RVC	0.58 155	0.41 96	0.31 105	0.29 91	0.29 110	0.45 158	0.29 147	0.71 192	0.41 179	0.48 79	0.53 149	0.51 103	0.43 185	0.23 103	0.86 186	0.84 227	0.70 210	0.67 232	1.34 194	0.60 207	0.83 196	0.98 212	0.30 173	0.35 163	0.62 161	0.72 166	0.72 140	0.73 165

CES	0.46 115	0.35 67	0.30 101	0.27 83	0.27 98	0.29 91	0.12 47	1.05 258	0.27 89	0.54 114	0.66 188	0.53 107	0.25 86	0.23 103	0.62 123	0.65 196	0.58 147	0.37 80	0.54 85	0.34 95	0.84 198	0.53 139	0.23 140	0.23 82	0.56 140	0.44 100	0.57 85	0.69 153

NVstereo2D	0.55 142	0.47 139	0.40 145	0.52 182	0.48 188	0.66 214	0.64 223	0.60 120	0.38 170	0.48 79	0.61 171	0.53 107	0.30 113	0.63 254	1.53 256	0.61 182	0.58 147	0.55 196	0.53 79	0.41 144	0.50 95	0.38 66	0.54 241	0.43 191	0.64 168	0.48 119	0.56 83	0.53 106

coex_refinement	0.45 110	0.43 107	0.33 111	0.35 125	0.35 140	0.44 153	0.22 111	0.55 95	0.50 199	0.50 90	0.60 164	0.54 109	0.27 96	0.28 150	0.58 104	0.45 100	0.50 94	0.44 121	0.54 85	0.33 89	0.45 67	0.39 72	0.28 165	0.31 136	0.52 125	0.53 134	0.67 125	0.78 174

SA	0.42 89	0.47 139	0.21 65	0.25 74	0.23 68	0.31 98	0.13 51	0.64 155	0.32 136	0.61 161	0.26 60	0.54 109	0.21 68	0.16 54	0.63 126	0.47 120	0.52 109	0.41 103	0.60 110	0.29 74	0.46 74	0.61 156	0.15 54	0.27 109	0.45 99	0.58 145	0.96 197	0.47 86

GMOStereo	0.42 89	0.39 85	0.21 65	0.30 99	0.26 88	0.29 91	0.19 98	0.67 169	0.30 111	0.66 199	0.32 79	0.54 109	0.33 140	0.20 79	0.40 60	0.46 109	0.50 94	0.44 121	0.68 128	0.34 95	0.51 100	0.66 168	0.16 58	0.22 70	0.58 145	0.45 105	0.82 165	0.41 72

error version	0.42 89	0.39 85	0.21 65	0.30 99	0.26 88	0.29 91	0.19 98	0.67 169	0.30 111	0.66 199	0.32 79	0.54 109	0.33 140	0.20 79	0.40 60	0.46 109	0.50 94	0.44 121	0.68 128	0.34 95	0.51 100	0.66 168	0.16 58	0.22 70	0.58 145	0.45 105	0.82 165	0.41 72

test-v	0.42 89	0.39 85	0.21 65	0.30 99	0.26 88	0.29 91	0.19 98	0.67 169	0.30 111	0.66 199	0.32 79	0.54 109	0.33 140	0.20 79	0.40 60	0.46 109	0.50 94	0.44 121	0.68 128	0.34 95	0.51 100	0.66 168	0.16 58	0.22 70	0.58 145	0.45 105	0.82 165	0.41 72

test-2	0.42 89	0.39 85	0.21 65	0.30 99	0.26 88	0.29 91	0.19 98	0.67 169	0.30 111	0.66 199	0.32 79	0.54 109	0.33 140	0.20 79	0.40 60	0.46 109	0.50 94	0.44 121	0.68 128	0.34 95	0.51 100	0.66 168	0.16 58	0.22 70	0.58 145	0.45 105	0.82 165	0.41 72

GLC_STEREO	0.47 117	0.51 174	0.40 145	0.38 134	0.37 151	0.37 126	0.28 140	0.64 155	0.29 103	0.62 171	0.53 149	0.55 115	0.28 101	0.30 160	0.49 89	0.48 126	0.66 194	0.41 103	0.65 121	0.41 144	0.70 176	0.60 151	0.23 140	0.30 128	0.47 103	0.36 73	0.84 174	0.53 106

HITNet	0.38 74	0.37 72	0.28 94	0.34 115	0.29 110	0.26 76	0.19 98	0.58 107	0.32 136	0.57 134	0.45 121	0.55 115	0.30 113	0.22 91	0.51 90	0.35 49	0.44 63	0.39 86	0.41 47	0.29 74	0.41 49	0.38 66	0.20 109	0.25 100	0.39 84	0.37 81	0.70 135	0.52 102
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
UDGNet	0.67 172	0.66 221	0.42 157	1.35 266	1.02 260	1.21 262	0.91 250	0.60 120	0.41 179	0.52 102	0.60 164	0.56 117	0.23 78	1.19 282	0.66 136	0.45 100	0.56 134	0.51 173	0.73 140	0.53 175	0.64 159	0.67 173	0.79 260	0.29 120	0.72 184	0.55 140	0.63 110	0.66 144

IPLG	0.47 117	0.45 120	0.32 108	0.28 86	0.27 98	0.32 101	0.21 106	0.63 148	0.22 53	0.51 95	0.38 101	0.56 117	0.29 103	0.31 167	1.64 262	0.44 89	0.56 134	0.48 153	0.56 94	0.41 144	0.45 67	0.75 188	0.18 85	0.28 115	0.45 99	0.59 146	0.65 118	0.51 101

raft_robust	0.49 124	0.44 112	0.24 85	0.38 134	0.29 110	0.32 101	0.21 106	0.73 201	0.35 152	0.69 216	0.34 88	0.57 119	0.31 125	0.24 114	0.59 108	0.53 154	0.54 120	0.46 142	0.98 175	0.37 120	0.69 173	0.94 210	0.20 109	0.28 115	0.55 136	0.69 158	0.69 130	0.60 129

CFNet_pseudo	0.51 128	0.44 112	0.43 162	0.54 187	0.43 176	0.53 182	0.34 160	0.62 134	0.36 156	0.61 161	0.64 180	0.57 119	0.52 206	0.35 185	0.90 197	0.50 137	0.50 94	0.47 148	0.67 126	0.36 114	0.47 81	0.42 85	0.26 158	0.33 155	0.57 141	0.60 149	0.68 127	0.73 165

FCDSN-DC	0.69 178	0.61 211	0.62 215	0.66 214	0.61 212	0.59 196	0.60 212	0.68 176	0.42 186	0.75 233	0.42 114	0.57 119	0.36 164	0.50 227	2.43 301	0.67 199	0.80 230	0.76 255	0.64 117	0.56 190	0.70 176	0.60 151	0.47 215	0.83 258	0.66 171	0.74 169	0.61 104	0.67 147
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.73 185	0.49 154	0.46 175	0.47 167	0.51 195	0.55 188	0.56 203	0.67 169	0.68 226	0.54 114	0.79 215	0.57 119	0.57 217	0.41 199	1.92 276	0.77 218	0.96 254	0.58 208	1.36 197	0.56 190	0.85 200	1.11 222	0.31 178	0.53 219	0.58 145	0.65 155	0.95 194	1.26 222

CFNet_RVC	0.51 128	0.51 174	0.47 179	0.50 173	0.48 188	0.48 167	0.32 156	0.53 84	0.37 165	0.51 95	0.65 185	0.57 119	0.34 152	0.30 160	0.69 146	0.44 89	0.52 109	0.47 148	0.57 98	0.42 150	0.56 127	0.49 119	0.27 162	0.35 163	0.65 170	0.74 169	0.80 159	0.75 168

EGLCR-Stereo	0.47 117	0.49 154	0.41 154	0.29 91	0.30 117	0.44 153	0.14 64	0.57 103	0.26 84	0.57 134	0.27 63	0.58 124	0.23 78	0.21 85	0.36 53	0.47 120	0.53 118	0.45 131	0.75 147	0.32 87	0.69 173	0.93 209	0.19 93	0.24 91	0.48 106	0.49 124	1.30 244	0.70 159

AACVNet	0.55 142	0.47 139	0.40 145	0.58 194	0.61 212	0.53 182	0.37 168	0.61 127	0.40 175	0.59 151	0.64 180	0.58 124	0.33 140	0.36 187	0.69 146	0.54 161	0.58 147	0.54 190	0.69 133	0.52 174	0.54 120	0.52 136	0.36 192	0.44 197	0.59 152	0.69 158	0.82 165	0.83 179

CREStereo++_RVC	0.43 102	0.42 103	0.39 140	0.30 99	0.33 127	0.27 81	0.19 98	0.57 103	0.31 128	0.58 146	0.36 92	0.58 124	0.56 213	0.23 103	0.48 86	0.50 137	0.61 173	0.34 62	0.52 71	0.30 78	0.56 127	0.42 85	0.16 58	0.29 120	0.49 114	0.44 100	0.79 158	0.69 153
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RALCasStereoNet	0.42 89	0.50 169	0.35 119	0.35 125	0.30 117	0.31 98	0.24 124	0.60 120	0.25 74	0.56 130	0.49 131	0.58 124	0.26 89	0.18 61	0.57 100	0.46 109	0.54 120	0.49 160	0.51 66	0.34 95	0.51 100	0.41 78	0.21 118	0.31 136	0.53 128	0.49 124	0.48 60	0.58 121

PA-Net	0.64 167	0.67 223	0.66 225	0.50 173	0.66 225	0.50 173	0.64 223	0.65 162	0.73 229	0.54 114	0.52 145	0.58 124	0.58 219	0.59 251	0.93 203	0.57 169	0.46 71	0.54 190	0.61 114	0.54 181	0.49 91	0.66 168	0.36 192	0.52 217	0.64 168	1.24 249	0.64 114	1.32 224
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SACVNet	0.62 164	0.53 189	0.51 192	0.55 190	0.57 206	0.52 179	0.60 212	0.69 183	0.56 212	0.67 206	0.54 155	0.59 129	0.37 168	0.41 199	0.71 155	0.60 179	0.64 187	0.57 203	0.95 172	0.64 225	0.67 167	0.78 195	0.36 192	0.47 207	0.75 196	0.77 179	0.84 174	0.84 180

psm_up	0.56 149	0.51 174	0.53 195	0.56 191	0.45 179	0.58 195	0.35 162	0.71 192	0.66 225	0.55 121	0.53 149	0.59 129	0.50 201	0.40 196	0.63 126	0.50 137	0.59 161	0.49 160	0.84 160	0.46 162	0.51 100	0.45 102	0.31 178	0.51 215	0.70 178	0.78 180	0.80 159	0.67 147

PMTNet	0.48 121	0.48 151	0.43 162	0.31 105	0.30 117	0.27 81	0.22 111	0.54 88	0.29 103	0.57 134	0.39 107	0.59 129	0.23 78	0.23 103	0.64 132	0.59 177	0.57 143	0.37 80	1.17 188	0.33 89	0.67 167	0.40 75	0.20 109	0.21 57	0.79 208	0.59 146	0.65 118	0.92 189

HSM	0.54 140	0.49 154	0.47 179	0.48 168	0.47 185	0.41 141	0.37 168	0.71 192	0.37 165	0.61 161	0.65 185	0.59 129	0.48 199	0.31 167	0.70 151	0.48 126	0.64 187	0.47 148	0.75 147	0.48 168	0.63 152	0.49 119	0.26 158	0.42 188	0.62 161	0.72 166	0.87 183	0.67 147

CIPLG	0.42 89	0.47 139	0.24 85	0.32 107	0.22 62	0.32 101	0.19 98	0.63 148	0.24 68	0.55 121	0.50 136	0.60 133	0.30 113	0.41 199	0.93 203	0.44 89	0.52 109	0.37 80	0.56 94	0.38 124	0.56 127	0.45 102	0.19 93	0.24 91	0.44 95	0.31 56	0.57 85	0.38 64

iinet-f	0.52 132	0.43 107	0.36 125	0.34 115	0.25 78	0.47 165	0.25 129	0.43 58	0.27 89	0.52 102	0.94 232	0.61 134	0.44 190	0.25 130	1.06 226	0.57 169	0.52 109	0.39 86	1.51 201	0.50 169	0.58 141	0.75 188	0.26 158	0.25 100	0.52 125	0.38 85	0.76 150	0.53 106

IPLGR_C	0.42 89	0.47 139	0.23 79	0.31 105	0.22 62	0.32 101	0.18 87	0.63 148	0.23 58	0.55 121	0.50 136	0.61 134	0.31 125	0.41 199	0.87 192	0.45 100	0.52 109	0.37 80	0.55 88	0.38 124	0.56 127	0.46 107	0.19 93	0.24 91	0.44 95	0.33 65	0.58 93	0.40 70

MIPNet	0.51 128	0.51 174	0.33 111	0.32 107	0.30 117	0.37 126	0.25 129	0.62 134	0.24 68	0.50 90	0.52 145	0.61 134	0.41 180	0.30 160	1.01 222	0.51 144	0.59 161	0.50 166	0.76 150	0.47 166	0.44 63	0.85 201	0.20 109	0.26 106	0.66 171	0.98 219	0.71 139	0.61 131

IPLGR	0.57 153	0.55 192	0.37 129	0.43 157	0.38 157	0.36 124	0.23 121	0.62 134	0.30 111	0.56 130	0.68 198	0.61 134	0.32 134	0.29 157	1.73 268	0.47 120	0.56 134	0.56 198	1.09 180	0.54 181	0.53 117	0.81 198	0.20 109	0.32 141	0.71 181	0.97 218	0.73 143	0.57 119

ACRE	0.42 89	0.47 139	0.22 74	0.32 107	0.22 62	0.33 108	0.18 87	0.63 148	0.23 58	0.55 121	0.50 136	0.61 134	0.30 113	0.41 199	0.91 198	0.45 100	0.52 109	0.36 75	0.55 88	0.38 124	0.57 137	0.44 98	0.19 93	0.23 82	0.44 95	0.32 61	0.58 93	0.39 65

ICVP	0.58 155	0.49 154	0.67 228	0.50 173	0.48 188	0.52 179	0.36 166	0.60 120	0.45 191	0.61 161	0.58 161	0.61 134	0.56 213	0.30 160	0.67 141	0.64 190	0.58 147	0.51 173	0.72 139	0.51 172	0.58 141	0.74 187	0.59 248	0.47 207	0.60 155	0.75 173	0.74 145	0.72 162
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GMStereo	0.41 84	0.48 151	0.25 87	0.32 107	0.32 126	0.37 126	0.28 140	0.59 114	0.30 111	0.45 68	0.36 92	0.61 134	0.31 125	0.24 114	0.45 76	0.41 73	0.54 120	0.35 71	0.73 140	0.39 136	0.51 100	0.33 51	0.23 140	0.28 115	0.48 106	0.36 73	0.68 127	0.41 72
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DeepPruner_ROB	0.59 161	0.44 112	0.54 198	0.52 182	0.54 200	0.49 169	0.37 168	0.61 127	0.46 195	0.60 157	0.70 199	0.61 134	0.51 205	0.32 174	1.06 226	0.58 174	0.62 179	0.59 213	0.66 123	0.47 166	0.97 220	0.72 185	0.36 192	0.44 197	0.61 156	1.00 223	0.72 140	0.58 121

BEATNet_4x	0.53 135	0.40 92	0.34 117	0.39 137	0.36 144	0.32 101	0.27 135	0.64 155	0.41 179	0.66 199	0.45 121	0.62 142	0.39 174	0.24 114	0.83 176	0.63 184	0.58 147	0.58 208	0.57 98	0.36 114	0.90 205	1.52 253	0.25 151	0.36 170	0.46 101	0.44 100	0.77 152	0.60 129

NOSS_ROB	0.76 195	0.84 251	0.50 188	0.72 222	0.61 212	0.75 229	0.52 195	0.80 224	0.54 206	0.70 219	0.62 176	0.62 142	0.86 237	0.62 252	1.14 235	1.10 266	0.78 225	0.69 241	0.73 140	0.60 207	0.88 201	0.67 173	0.50 226	0.71 242	0.86 225	0.95 210	1.38 252	0.85 181

CASnet	0.40 80	0.52 183	0.23 79	0.27 83	0.27 98	0.30 97	0.14 64	0.62 134	0.29 103	0.61 161	0.44 118	0.64 144	0.28 101	0.23 103	0.55 95	0.36 55	0.45 66	0.31 49	0.73 140	0.27 67	0.63 152	0.39 72	0.21 118	0.24 91	0.42 91	0.32 61	0.61 104	0.56 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TestStereo	0.45 110	0.51 174	0.38 138	0.42 152	0.30 117	0.44 153	0.26 133	0.71 192	0.28 96	0.76 236	0.32 79	0.64 144	0.32 134	0.24 114	0.47 79	0.35 49	0.54 120	0.33 58	0.78 152	0.38 124	0.63 152	0.42 85	0.24 148	0.30 128	0.53 128	0.43 96	0.75 147	0.55 116

pcwnet_v2	0.62 164	0.46 132	0.50 188	0.62 205	0.49 191	0.61 201	0.46 185	0.66 166	0.45 191	0.65 189	0.79 215	0.64 144	0.86 237	0.53 236	1.15 236	0.55 163	0.59 161	0.51 173	0.83 157	0.41 144	0.55 122	0.47 112	0.34 187	0.43 191	0.75 196	0.76 176	0.85 176	0.95 190

LMCR-Stereo	0.50 125	0.46 132	0.33 111	0.32 107	0.33 127	0.42 147	0.24 124	0.57 103	0.37 165	0.55 121	0.46 125	0.65 147	0.40 177	0.26 140	0.69 146	0.49 133	0.62 179	0.49 160	1.11 184	0.57 195	0.66 163	0.64 163	0.25 151	0.32 141	0.48 106	0.49 124	0.63 110	0.65 143

NCCL2	0.69 178	0.73 232	0.66 225	0.57 193	0.56 204	0.51 176	0.45 183	0.70 189	0.57 213	0.68 208	0.71 200	0.66 148	0.48 199	0.39 193	0.93 203	0.72 209	0.65 191	0.57 203	0.76 150	0.57 195	0.74 184	0.88 205	0.49 222	0.60 230	0.98 241	0.95 210	0.85 176	1.16 215

DN-CSS_ROB	0.52 132	0.43 107	0.46 175	0.41 148	0.40 164	0.34 115	0.22 111	0.69 183	0.34 146	0.59 151	0.79 215	0.66 148	0.47 196	0.24 114	0.63 126	0.40 69	0.58 147	0.43 116	1.74 212	0.38 124	0.63 152	0.38 66	0.31 178	0.47 207	0.53 128	0.43 96	0.66 124	0.54 113

CASS	0.79 206	0.55 192	0.53 195	0.65 212	0.54 200	0.59 196	0.53 196	0.78 221	0.52 202	0.71 222	0.75 211	0.67 150	0.47 196	0.28 150	0.83 176	0.67 199	0.98 255	0.56 198	1.60 208	0.58 198	2.74 278	1.44 244	0.38 199	0.35 163	0.84 222	0.81 187	0.90 186	1.02 199
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NLCA_NET_v2_RVC	0.51 128	0.52 183	0.48 182	0.43 157	0.57 206	0.42 147	0.62 220	0.56 101	0.62 220	0.52 102	0.51 142	0.67 150	0.34 152	0.58 249	0.78 162	0.42 77	0.47 81	0.42 111	0.57 98	0.38 124	0.46 74	0.42 85	0.30 173	0.32 141	0.48 106	0.76 176	0.62 107	0.64 141
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
castereo	0.47 117	0.36 70	0.35 119	0.34 115	0.26 88	0.26 76	0.17 85	0.56 101	0.29 103	0.60 157	0.45 121	0.68 152	0.22 72	0.20 79	0.52 92	0.58 174	0.61 173	0.39 86	0.92 167	0.36 114	0.96 217	0.76 191	0.19 93	0.24 91	0.54 132	0.64 153	0.57 85	0.58 121

MyStereo04	0.68 177	0.52 183	0.57 204	0.44 162	0.37 151	0.35 121	0.26 133	0.68 176	0.45 191	0.62 171	0.45 121	0.68 152	0.34 152	0.25 130	1.00 219	0.68 202	0.56 134	0.53 184	3.39 260	0.56 190	0.92 206	0.64 163	0.27 162	0.41 185	0.77 203	0.92 205	0.96 197	0.66 144

RAFT-Test	0.72 184	0.50 169	0.46 175	0.52 182	0.34 136	0.41 141	0.29 147	0.73 201	0.30 111	0.62 171	0.72 205	0.68 152	0.31 125	0.22 91	0.71 155	1.03 258	0.62 179	0.50 166	2.89 252	0.66 228	1.72 258	1.14 227	0.23 140	0.29 120	0.80 212	0.96 213	0.95 194	0.91 188

LoS	0.55 142	0.44 112	0.29 97	0.36 130	0.37 151	0.40 139	0.20 105	1.37 275	0.31 128	0.86 257	0.78 214	0.68 152	0.37 168	0.24 114	0.58 104	0.72 209	0.59 161	0.40 98	0.75 147	0.35 112	1.03 224	0.65 165	0.21 118	0.24 91	0.79 208	0.64 153	0.64 114	0.68 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DMCA-RVC	0.44 105	0.37 72	0.35 119	0.33 113	0.37 151	0.32 101	0.41 178	0.46 69	0.52 202	0.43 59	0.48 127	0.68 152	0.33 140	0.29 157	0.65 135	0.46 109	0.47 81	0.44 121	0.49 61	0.38 124	0.49 91	0.48 118	0.29 170	0.32 141	0.38 81	0.37 81	0.57 85	0.62 135

CFNet	0.45 110	0.44 112	0.33 111	0.48 168	0.40 164	0.39 133	0.30 154	0.53 84	0.32 136	0.48 79	0.50 136	0.68 152	0.40 177	0.30 160	0.56 97	0.37 58	0.48 86	0.43 116	0.52 71	0.33 89	0.46 74	0.30 48	0.23 140	0.31 136	0.61 156	0.52 132	0.69 130	0.71 160

iResNetv2_ROB	0.52 132	0.45 120	0.32 108	0.48 168	0.39 159	0.48 167	0.28 140	0.64 155	0.34 146	0.52 102	0.66 188	0.70 158	0.55 211	0.28 150	0.67 141	0.47 120	0.50 94	0.46 142	1.12 185	0.45 157	0.57 137	0.47 112	0.29 170	0.40 182	0.55 136	0.51 130	0.81 162	0.58 121

DLCB_ROB	0.53 135	0.50 169	0.48 182	0.41 148	0.45 179	0.43 150	0.39 174	0.55 95	0.45 191	0.57 134	0.61 171	0.70 158	0.52 206	0.41 199	0.60 113	0.47 120	0.57 143	0.48 153	0.52 71	0.43 154	0.55 122	0.47 112	0.38 199	0.42 188	0.96 239	0.79 184	0.70 135	0.62 135

STTStereo	0.53 135	0.56 197	0.54 198	0.44 162	0.52 196	0.43 150	0.59 208	0.52 80	0.46 195	0.47 74	0.55 157	0.71 160	0.42 181	0.56 241	0.87 192	0.44 89	0.49 89	0.51 173	0.54 85	0.37 120	0.51 100	0.40 75	0.32 183	0.35 163	0.52 125	0.66 156	0.68 127	0.99 196

MSMDNet	0.73 185	0.52 183	0.48 182	0.35 125	0.34 136	0.45 158	0.33 159	0.69 183	0.30 111	0.63 177	0.60 164	0.71 160	0.35 159	0.23 103	0.78 162	1.05 260	0.63 184	0.50 166	2.88 251	0.81 250	1.59 253	1.80 265	0.23 140	0.29 120	0.74 191	0.89 200	0.85 176	0.76 170

CREStereo	0.44 105	0.51 174	0.40 145	0.34 115	0.26 88	0.28 88	0.15 70	0.61 127	0.30 111	0.58 146	0.36 92	0.72 162	0.33 140	0.24 114	0.59 108	0.59 177	0.59 161	0.34 62	0.52 71	0.31 83	0.59 145	0.42 85	0.18 85	0.30 128	0.54 132	0.48 119	0.64 114	0.69 153
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
R-Stereo Train	0.66 169	0.55 192	0.43 162	0.48 168	0.36 144	0.50 173	0.18 87	0.62 134	0.31 128	0.68 208	0.62 176	0.72 162	0.34 152	0.25 130	0.69 146	0.89 232	0.66 194	0.51 173	2.12 225	0.46 162	0.94 213	1.49 250	0.22 130	0.36 170	0.71 181	0.96 213	0.77 152	1.10 208

RAFT-Stereo	0.66 169	0.55 192	0.43 162	0.48 168	0.36 144	0.50 173	0.18 87	0.62 134	0.31 128	0.68 208	0.62 176	0.72 162	0.34 152	0.25 130	0.69 146	0.89 232	0.66 194	0.51 173	2.12 225	0.46 162	0.94 213	1.49 250	0.22 130	0.36 170	0.71 181	0.96 213	0.77 152	1.10 208
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
castereo++	0.44 105	0.35 67	0.33 111	0.43 157	0.23 68	0.21 49	0.17 85	0.59 114	0.30 111	0.63 177	0.37 98	0.73 165	0.22 72	0.22 91	0.44 75	0.53 154	0.58 147	0.41 103	0.66 123	0.34 95	0.81 193	0.69 178	0.20 109	0.28 115	0.48 106	0.56 144	0.76 150	0.48 88

trnet	0.44 105	0.51 174	0.40 145	0.34 115	0.26 88	0.27 81	0.14 64	0.62 134	0.30 111	0.60 157	0.36 92	0.73 165	0.33 140	0.24 114	0.56 97	0.57 169	0.58 147	0.34 62	0.52 71	0.31 83	0.57 137	0.42 85	0.17 73	0.30 128	0.54 132	0.48 119	0.65 118	0.69 153

EKT-Stereo	0.75 191	0.64 217	0.54 198	0.59 197	0.47 185	0.60 198	0.73 235	0.71 192	0.29 103	0.63 177	0.66 188	0.73 165	0.30 113	0.26 140	0.86 186	1.22 279	0.68 202	0.76 255	1.46 200	0.60 207	1.75 261	1.74 263	0.21 118	0.32 141	0.93 232	0.81 187	1.06 214	0.72 162

cross-raft	0.73 185	0.56 197	0.46 175	0.43 157	0.33 127	0.40 139	0.27 135	0.73 201	0.33 141	0.65 189	0.60 164	0.74 168	0.30 113	0.23 103	0.76 161	0.96 244	0.63 184	0.48 153	2.91 253	0.59 202	1.81 264	1.31 238	0.22 130	0.32 141	0.82 216	0.94 209	0.93 190	1.01 198

GCAP-BAT	0.76 195	0.45 120	0.20 52	0.22 51	0.25 78	0.22 55	0.13 51	0.62 134	0.25 74	0.57 134	0.29 68	0.75 169	0.20 60	0.19 68	0.47 79	0.51 144	10.38 314	0.39 86	0.59 103	0.34 95	0.93 207	0.50 124	0.17 73	0.21 57	0.34 65	0.36 73	0.51 64	0.49 90

test_for_model	0.76 195	0.45 120	0.20 52	0.22 51	0.25 78	0.22 55	0.13 51	0.62 134	0.25 74	0.57 134	0.29 68	0.75 169	0.20 60	0.19 68	0.47 79	0.51 144	10.38 314	0.39 86	0.59 103	0.34 95	0.93 207	0.50 124	0.17 73	0.21 57	0.34 65	0.36 73	0.51 64	0.49 90

testlalala2	0.76 195	0.45 120	0.20 52	0.22 51	0.25 78	0.22 55	0.13 51	0.62 134	0.25 74	0.57 134	0.29 68	0.75 169	0.20 60	0.19 68	0.47 79	0.51 144	10.38 314	0.39 86	0.59 103	0.34 95	0.93 207	0.50 124	0.17 73	0.21 57	0.34 65	0.36 73	0.51 64	0.49 90

testlalala	0.76 195	0.45 120	0.20 52	0.22 51	0.25 78	0.22 55	0.13 51	0.62 134	0.25 74	0.57 134	0.29 68	0.75 169	0.20 60	0.19 68	0.47 79	0.51 144	10.38 314	0.39 86	0.59 103	0.34 95	0.93 207	0.50 124	0.17 73	0.21 57	0.34 65	0.36 73	0.51 64	0.49 90

testlalala_base	0.76 195	0.45 120	0.20 52	0.22 51	0.25 78	0.22 55	0.13 51	0.62 134	0.25 74	0.57 134	0.29 68	0.75 169	0.20 60	0.19 68	0.47 79	0.51 144	10.38 314	0.39 86	0.59 103	0.34 95	0.93 207	0.50 124	0.17 73	0.21 57	0.34 65	0.36 73	0.51 64	0.49 90

GCAP-Stereo	0.76 195	0.45 120	0.20 52	0.22 51	0.25 78	0.22 55	0.13 51	0.62 134	0.25 74	0.57 134	0.29 68	0.75 169	0.20 60	0.19 68	0.47 79	0.51 144	10.38 314	0.39 86	0.59 103	0.34 95	0.93 207	0.50 124	0.17 73	0.21 57	0.34 65	0.36 73	0.51 64	0.49 90

dd	0.50 125	0.51 174	0.28 94	0.91 241	0.31 125	0.65 211	0.29 147	0.59 114	0.23 58	0.54 114	0.30 74	0.75 169	0.27 96	0.26 140	0.84 180	0.46 109	0.70 210	0.39 86	1.05 178	0.38 124	0.48 87	0.43 92	0.23 140	0.30 128	0.53 128	0.39 88	0.74 145	0.58 121

ADCRef	1.01 230	0.65 218	0.48 182	0.39 137	0.47 185	0.65 211	0.68 232	0.61 127	1.08 261	0.52 102	0.64 180	0.75 169	0.43 185	0.38 192	1.56 258	0.72 209	0.61 173	0.59 213	1.53 204	0.58 198	0.66 163	0.71 181	0.50 226	0.43 191	0.75 196	1.25 252	0.82 165	8.96 308

GANet-ADL	0.70 181	0.59 204	0.52 193	0.60 200	0.57 206	0.61 201	0.46 185	0.68 176	0.52 202	0.65 189	0.67 195	0.76 177	0.43 185	0.39 193	1.08 229	0.79 224	0.68 202	0.52 180	1.84 217	0.64 225	0.66 163	0.86 203	0.42 209	0.43 191	0.70 178	0.87 196	0.97 200	0.89 187

GEStereo_RVC	0.71 183	0.59 204	0.40 145	0.54 187	0.50 192	0.61 201	0.51 193	0.71 192	0.41 179	0.59 151	0.51 142	0.76 177	0.46 194	0.39 193	0.96 212	0.92 236	0.78 225	0.75 252	1.94 220	0.62 220	0.80 191	1.37 241	0.31 178	0.52 217	0.61 156	0.63 150	0.86 181	1.12 211

ADLNet	0.46 115	0.53 189	0.37 129	0.41 148	0.41 170	0.44 153	0.40 176	0.54 88	0.35 152	0.45 68	0.53 149	0.76 177	0.36 164	0.62 252	0.58 104	0.42 77	0.49 89	0.42 111	0.50 63	0.37 120	0.43 57	0.44 98	0.34 187	0.25 100	0.47 103	0.55 140	0.57 85	0.45 83

IER	0.41 84	0.37 72	0.31 105	0.30 99	0.28 103	0.35 121	0.24 124	0.47 71	0.28 96	0.44 66	0.59 162	0.77 180	0.29 103	0.35 185	0.63 126	0.42 77	0.47 81	0.42 111	0.44 53	0.34 95	0.42 55	0.36 60	0.28 165	0.26 106	0.40 88	0.47 114	0.52 75	0.52 102

Reg-Stereo(zero)	0.78 204	0.47 139	0.56 202	0.39 137	0.28 103	0.41 141	0.35 162	0.75 210	0.36 156	0.62 171	6.09 306	0.78 181	0.32 134	0.27 147	0.41 66	0.63 184	0.58 147	0.45 131	1.51 201	0.42 150	0.65 160	0.62 157	0.21 118	0.32 141	0.55 136	0.78 180	1.26 240	1.09 204

HI	0.78 204	0.47 139	0.56 202	0.39 137	0.28 103	0.41 141	0.35 162	0.75 210	0.36 156	0.62 171	6.09 306	0.78 181	0.32 134	0.27 147	0.41 66	0.63 184	0.58 147	0.45 131	1.51 201	0.42 150	0.65 160	0.62 157	0.21 118	0.32 141	0.55 136	0.78 180	1.26 240	1.09 204

RP	0.58 155	0.57 202	0.72 233	0.62 205	0.56 204	0.57 192	0.64 223	0.63 148	0.61 218	0.42 57	0.81 220	0.78 181	0.53 208	0.43 212	0.68 144	0.48 126	0.53 118	0.44 121	0.64 117	0.45 157	0.51 100	0.54 141	0.37 197	0.44 197	0.62 161	0.59 146	0.83 172	0.77 171

s12784h	0.62 164	0.68 225	0.47 179	0.65 212	0.44 178	0.34 115	0.24 124	0.61 127	0.31 128	0.60 157	0.44 118	0.81 184	0.55 211	0.25 130	0.62 123	0.50 137	0.62 179	0.38 84	0.74 146	0.36 114	1.26 241	0.47 112	0.18 85	0.30 128	0.70 178	0.74 169	1.39 253	2.07 249

FADNet	0.65 168	0.55 192	0.41 154	0.53 185	0.42 173	0.49 169	0.65 228	0.74 206	0.42 186	0.66 199	0.64 180	0.81 184	0.50 201	0.36 187	1.17 238	0.51 144	0.51 105	0.53 184	1.61 209	0.53 175	0.69 173	0.59 147	0.35 191	0.41 185	0.72 184	0.88 198	0.78 157	1.06 202

EAI-Stereo	0.75 191	0.49 154	0.50 188	0.51 179	0.46 182	0.56 191	0.60 212	0.73 201	0.32 136	0.63 177	0.72 205	0.82 186	0.26 89	0.24 114	1.05 224	0.96 244	0.60 168	0.49 160	3.00 254	0.62 220	0.82 194	1.13 225	0.19 93	0.31 136	0.78 205	0.70 162	1.55 265	1.17 216

NCC-stereo	0.67 172	0.63 215	0.59 207	0.64 209	0.65 220	0.63 207	0.69 233	0.67 169	0.74 232	0.43 59	0.81 220	0.82 186	0.70 228	0.47 220	0.82 174	0.53 154	0.58 147	0.64 224	0.80 154	0.54 181	0.56 127	0.60 151	0.53 237	0.45 202	0.75 196	0.96 213	0.92 188	0.98 194

Abc-Net	0.67 172	0.63 215	0.59 207	0.64 209	0.65 220	0.63 207	0.69 233	0.67 169	0.74 232	0.43 59	0.81 220	0.82 186	0.70 228	0.47 220	0.82 174	0.53 154	0.58 147	0.64 224	0.80 154	0.54 181	0.56 127	0.60 151	0.53 237	0.45 202	0.75 196	0.96 213	0.92 188	0.98 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UCFNet_RVC	0.56 149	0.78 236	0.45 174	0.59 197	0.55 203	0.52 179	0.39 174	0.58 107	0.40 175	0.59 151	0.60 164	0.82 186	0.45 191	0.32 174	0.70 151	0.42 77	0.50 94	0.50 166	0.67 126	0.45 157	0.56 127	0.47 112	0.38 199	0.41 185	0.77 203	0.71 163	0.65 118	0.86 183

MSKI-zero shot	0.84 210	0.49 154	0.43 162	0.41 148	0.35 140	0.46 164	0.32 156	0.76 213	0.30 111	0.65 189	0.92 231	0.83 190	0.32 134	0.22 91	0.62 123	1.08 263	0.64 187	0.47 148	3.14 258	0.61 216	2.23 270	1.58 255	0.20 109	0.38 177	0.96 239	1.47 267	1.24 238	1.60 234

RGC	0.76 195	0.72 230	0.99 256	0.70 219	0.71 235	0.76 232	0.57 206	0.74 206	0.74 232	0.56 130	0.96 235	0.83 190	0.85 236	0.56 241	0.93 203	0.60 179	0.62 179	0.56 198	0.93 168	0.61 216	0.66 163	0.71 181	0.51 234	0.56 223	0.81 213	1.01 226	0.99 204	1.19 218

iRaft-Stereo_20w	1.06 233	0.49 154	1.34 283	1.18 258	0.46 182	0.78 233	0.46 185	0.76 213	0.37 165	0.74 229	6.16 309	0.84 192	0.29 103	0.26 140	0.81 171	0.97 246	0.59 161	0.44 121	1.72 211	0.61 216	1.04 225	1.56 254	0.21 118	0.25 100	0.92 231	1.31 258	1.45 261	2.71 266

anonymity	3.27 290	0.41 96	1.09 268	0.58 194	0.41 170	0.47 165	0.30 154	0.79 222	0.33 141	0.61 161	69.49 330	0.85 193	0.30 113	0.24 114	0.59 108	1.02 257	0.60 168	0.43 116	1.35 196	0.60 207	0.73 182	1.82 266	0.24 148	0.29 120	1.00 247	1.24 249	1.08 216	1.47 229

dad	0.89 217	0.57 202	0.37 129	1.42 269	0.65 220	0.75 229	2.23 282	1.43 277	0.36 156	0.93 262	0.38 101	0.85 193	0.76 232	0.32 174	0.97 214	0.52 152	0.78 225	0.45 131	1.87 219	0.41 144	0.74 184	0.41 78	0.30 173	0.47 207	1.15 261	0.47 114	2.64 296	1.96 248

AF-Net	0.53 135	0.49 154	0.44 170	0.50 173	0.53 197	0.61 201	0.54 199	0.61 127	0.55 210	0.43 59	0.66 188	0.85 193	0.42 181	0.40 196	0.64 132	0.46 109	0.46 71	0.44 121	0.60 110	0.40 141	0.45 67	0.45 102	0.41 206	0.39 179	0.50 118	0.55 140	0.81 162	0.69 153

Nwc_Net	0.53 135	0.49 154	0.44 170	0.50 173	0.53 197	0.61 201	0.54 199	0.61 127	0.55 210	0.43 59	0.66 188	0.85 193	0.42 181	0.40 196	0.64 132	0.46 109	0.46 71	0.44 121	0.60 110	0.40 141	0.45 67	0.45 102	0.41 206	0.39 179	0.50 118	0.55 140	0.81 162	0.69 153

Any-RAFT	0.69 178	0.47 139	0.85 245	0.53 185	0.40 164	0.38 131	0.27 135	0.64 155	0.32 136	0.57 134	0.76 212	0.86 197	0.24 85	0.22 91	0.57 100	0.76 216	0.60 168	0.45 131	2.19 227	0.45 157	1.20 237	0.71 181	0.22 130	0.31 136	0.99 244	1.24 249	0.73 143	1.65 238

ADCL	1.27 243	0.82 245	0.64 221	0.60 200	0.53 197	0.73 224	0.91 250	0.75 210	2.78 304	0.68 208	1.01 239	0.86 197	0.50 201	0.50 227	1.27 242	0.64 190	0.66 194	0.57 203	1.20 191	0.60 207	0.98 221	0.88 205	0.50 226	0.47 207	1.60 281	1.50 272	0.88 184	11.30 311

AE-Stereo	0.54 140	0.48 151	0.44 170	0.50 173	0.35 140	0.36 124	0.28 140	0.55 95	0.29 103	0.64 184	0.31 77	0.89 199	0.31 125	0.24 114	0.55 95	0.65 196	0.68 202	0.52 180	0.87 162	0.53 175	0.72 179	0.81 198	0.21 118	0.47 207	0.79 208	0.69 158	0.94 192	0.62 135

test-3	0.55 142	0.37 72	0.37 129	0.34 115	0.33 127	0.33 108	0.22 111	0.65 162	0.27 89	0.61 161	0.34 88	0.90 200	0.31 125	0.21 85	0.60 113	0.44 89	0.55 128	0.42 111	2.59 244	0.38 124	0.56 127	1.37 241	0.16 58	0.29 120	0.48 106	0.38 85	0.69 130	0.54 113

test_1	0.55 142	0.37 72	0.37 129	0.34 115	0.33 127	0.33 108	0.22 111	0.66 166	0.27 89	0.62 171	0.34 88	0.90 200	0.31 125	0.21 85	0.61 118	0.44 89	0.55 128	0.42 111	2.58 243	0.38 124	0.56 127	1.38 243	0.16 58	0.29 120	0.48 106	0.38 85	0.69 130	0.54 113

test_3	0.56 149	0.38 80	0.36 125	0.34 115	0.33 127	0.33 108	0.21 106	0.68 176	0.29 103	0.65 189	0.33 86	0.92 202	0.35 159	0.21 85	0.60 113	0.44 89	0.56 134	0.45 131	2.68 246	0.39 136	0.55 122	1.35 239	0.15 54	0.32 141	0.51 121	0.47 114	0.67 125	0.50 99

IGEV_Zeroshot_test	0.95 223	0.47 139	1.24 276	1.15 256	0.46 182	0.60 198	0.65 228	0.81 229	0.36 156	0.66 199	1.86 275	0.94 203	0.30 113	0.26 140	0.66 136	1.14 270	0.60 168	0.48 153	2.56 241	0.63 224	2.23 270	2.36 274	0.21 118	0.37 175	1.00 247	1.03 231	1.17 229	1.48 231

SHD	0.97 228	0.56 197	0.73 234	0.75 225	0.69 228	0.66 214	0.61 217	0.99 251	0.94 255	0.77 238	1.00 238	0.94 203	1.29 254	0.54 237	2.21 289	0.98 249	0.95 252	0.70 242	2.01 222	0.80 246	1.12 233	1.71 261	0.47 215	0.77 254	0.91 229	1.01 226	0.91 187	1.22 221

AnyNet_C32	1.64 256	0.65 218	0.74 235	0.67 215	0.73 237	0.86 239	1.14 261	0.95 244	3.12 307	0.75 233	1.53 265	0.94 203	0.64 225	0.67 259	1.83 273	1.11 268	1.06 262	0.95 275	1.78 215	0.76 242	1.76 262	1.71 261	0.66 253	0.85 261	1.13 259	2.68 296	1.17 229	13.55 313

PSMNet-ADL	0.96 226	0.62 214	0.66 225	0.67 215	0.70 234	0.66 214	0.58 207	0.74 206	0.60 217	0.85 256	5.03 299	0.95 206	1.26 252	0.45 217	0.89 195	1.03 258	0.68 202	0.54 190	2.03 223	0.68 234	0.84 198	0.79 197	0.54 241	0.47 207	0.73 189	0.95 210	1.32 246	0.63 139

model_zeroshot	0.80 209	0.46 132	0.42 157	0.42 152	0.39 159	0.43 150	0.27 135	0.72 199	0.36 156	0.64 184	0.66 188	0.97 207	0.29 103	0.24 114	1.05 224	0.92 236	0.69 208	0.54 190	3.03 255	0.73 241	1.21 238	1.20 232	0.22 130	0.38 177	0.84 222	1.14 241	1.08 216	2.21 255

HBP-ISP	1.60 254	0.86 253	0.90 250	0.98 247	0.69 228	0.85 236	0.56 203	0.89 241	0.48 197	0.82 251	0.79 215	0.97 207	0.36 164	0.69 261	11.97 320	5.83 316	0.70 210	0.67 232	0.70 135	0.62 220	1.05 227	5.90 309	0.50 226	0.62 233	0.82 216	1.01 226	2.01 281	1.06 202

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 303	0.56 197	1.25 277	0.75 225	0.69 228	1.17 259	0.81 240	0.82 231	0.80 237	0.81 248	4.78 296	1.00 209	0.37 168	0.27 147	1.13 234	1.54 296	0.70 210	0.60 216	124.50 330	0.54 181	1.43 248	2.64 278	0.22 130	0.36 170	0.91 229	1.13 240	1.13 223	2.18 253

XX-Stereo	9.49 316	0.38 80	0.36 125	0.63 207	0.28 103	0.54 186	0.28 140	0.69 183	0.28 96	0.69 216	6.24 310	1.00 209	0.29 103	0.23 103	0.70 151	1.08 263	0.60 168	0.52 180	1.58 206	0.53 175	0.76 186	0.65 165	0.18 85	0.26 106	233.61 332	0.88 198	1.01 210	1.90 246

PWC_ROB	1.18 239	0.70 227	1.06 264	0.60 200	0.71 235	0.70 220	0.98 257	0.83 232	1.55 281	0.76 236	1.40 261	1.00 209	2.46 277	0.57 246	2.17 287	0.99 253	1.15 263	0.90 268	2.37 235	0.95 259	1.63 255	2.05 268	0.44 211	0.98 269	0.81 213	0.80 185	1.24 238	2.15 252

ADCPNet	2.08 269	0.77 234	0.87 247	0.83 233	1.21 270	0.85 236	1.59 272	1.02 256	1.35 273	0.83 253	1.97 276	1.01 212	7.76 301	0.75 266	2.35 298	1.16 273	0.95 252	0.71 244	4.05 265	0.97 262	1.30 243	1.61 256	0.72 255	0.76 251	1.52 279	1.96 285	1.21 233	16.04 316

MLCV	0.70 181	0.49 154	0.53 195	0.73 224	0.50 192	0.65 211	0.43 181	0.81 229	0.41 179	0.71 222	0.88 227	1.01 212	0.81 234	0.28 150	0.92 201	0.43 84	0.65 191	0.52 180	2.47 240	0.45 157	0.55 122	0.72 185	0.39 203	0.54 220	0.69 175	0.80 185	0.83 172	0.72 162

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 240	0.49 154	1.28 280	0.75 225	0.41 170	1.04 251	0.67 230	0.77 218	0.52 202	0.78 242	5.67 305	1.03 214	0.35 159	0.26 140	0.86 186	1.39 291	0.68 202	0.70 242	2.61 245	0.64 225	2.89 282	2.21 271	0.19 93	0.43 191	1.03 252	1.15 242	1.35 249	2.41 260

HH	0.84 210	0.34 57	0.99 256	0.42 152	0.36 144	0.51 176	0.42 179	0.69 183	0.34 146	0.65 189	0.38 101	1.03 214	0.26 89	0.28 150	0.66 136	1.37 287	0.61 173	0.53 184	2.39 236	0.60 207	3.55 296	1.64 257	0.25 151	0.33 155	0.83 218	1.05 232	1.09 218	1.12 211

HanStereo	0.84 210	0.34 57	0.99 256	0.42 152	0.36 144	0.51 176	0.42 179	0.69 183	0.34 146	0.65 189	0.38 101	1.03 214	0.26 89	0.28 150	0.66 136	1.37 287	0.61 173	0.53 184	2.39 236	0.60 207	3.55 296	1.64 257	0.25 151	0.33 155	0.83 218	1.05 232	1.09 218	1.12 211

XQC	1.03 232	0.90 254	0.71 232	0.91 241	0.92 252	0.92 243	0.86 246	1.06 261	0.90 249	0.84 254	1.11 249	1.03 214	1.30 256	0.71 263	2.04 279	0.95 241	0.87 239	0.67 232	1.64 210	0.78 244	1.00 222	1.67 260	0.62 251	0.73 246	1.09 256	1.47 267	1.26 240	0.97 193

FADNet-RVC-Resample	0.57 153	0.52 183	0.42 157	0.46 165	0.39 159	0.41 141	0.40 176	0.72 199	0.42 186	0.68 208	0.51 142	1.04 218	0.43 185	0.43 212	0.96 212	0.48 126	0.56 134	0.61 218	0.85 161	0.55 186	0.52 110	0.63 159	0.34 187	0.60 230	0.58 145	0.71 163	0.55 81	0.77 171

ACV-stereo	8.39 314	1.01 265	0.97 254	1.29 264	0.73 237	1.48 273	0.95 255	0.88 240	1.10 263	1.07 273	1.33 258	1.06 219	23.12 315	0.52 233	4.00 309	3.78 311	1.05 260	0.79 261	168.94 331	1.91 301	3.64 298	1.44 244	0.72 255	0.74 249	0.74 191	0.90 202	1.43 260	1.03 200

test-1	0.84 210	0.34 57	0.50 188	0.37 131	0.40 164	0.60 198	0.37 168	0.73 201	0.38 170	0.68 208	0.71 200	1.08 220	0.40 177	0.25 130	0.79 166	0.91 235	0.63 184	0.58 208	2.22 229	0.58 198	1.17 236	3.78 293	0.22 130	0.36 170	0.81 213	1.15 242	1.10 221	1.59 233

stereogan	0.67 172	0.67 223	0.62 215	0.68 218	0.73 237	0.75 229	0.64 223	0.70 189	0.57 213	0.51 95	0.64 180	1.08 220	0.62 221	0.44 215	0.83 176	0.55 163	0.56 134	0.51 173	0.91 166	0.59 202	0.59 145	0.69 178	0.47 215	0.46 204	0.59 152	0.67 157	1.16 227	0.87 185

FC-DCNN	0.88 216	0.96 259	1.23 275	1.36 268	0.93 253	1.26 266	0.82 241	0.91 242	0.78 235	0.87 258	0.63 179	1.08 220	0.42 181	0.56 241	0.88 194	0.69 203	0.81 233	0.68 238	0.81 156	0.59 202	0.78 188	0.59 147	0.50 226	0.77 254	1.11 257	0.99 221	1.21 233	1.57 232

TRStereo	0.75 191	0.83 247	1.19 271	0.56 191	0.34 136	1.42 271	0.48 188	0.68 176	0.28 96	0.65 189	0.46 125	1.10 223	0.27 96	0.22 91	0.70 151	0.85 229	0.57 143	0.48 153	1.85 218	0.50 169	0.73 182	0.87 204	0.18 85	0.27 109	0.78 205	1.22 248	1.78 275	1.09 204

AMNet	1.02 231	0.98 262	0.95 252	0.98 247	1.01 257	1.03 249	0.96 256	0.87 237	0.93 252	0.97 268	1.02 240	1.10 223	0.74 231	1.06 280	0.99 218	1.09 265	1.17 264	1.04 280	1.08 179	1.05 269	1.13 234	1.04 218	0.82 264	0.98 269	1.01 249	1.07 234	1.20 232	1.27 223

FC-DCNN v2	0.94 222	0.98 262	1.28 280	1.47 272	0.95 255	1.33 268	0.82 241	1.05 258	0.80 237	0.87 258	0.66 188	1.11 225	0.67 227	0.56 241	0.91 198	0.69 203	0.81 233	0.68 238	0.83 157	0.59 202	0.78 188	0.59 147	0.50 226	0.78 256	1.25 268	1.09 235	1.35 249	1.89 244

FADNet-RVC	0.58 155	0.50 169	0.37 129	0.51 179	0.42 173	0.39 133	0.56 203	0.68 176	0.36 156	0.64 184	0.50 136	1.13 226	0.45 191	0.34 179	0.91 198	0.53 154	0.54 120	0.45 131	1.20 191	0.51 172	0.54 120	0.52 136	0.33 185	0.51 215	0.57 141	0.75 173	0.64 114	0.81 177

DLNR_Zeroshot_test	17.86 320	67.45 332	1.21 273	81.91 332	0.35 140	0.45 158	74.74 332	0.76 213	0.27 89	0.69 216	0.60 164	1.16 227	0.29 103	8.20 321	84.48 332	102.07 332	23.88 326	15.14 322	7.31 283	0.50 169	4.38 305	2.51 276	0.18 85	0.43 191	0.76 202	0.86 193	0.80 159	0.80 175

SGM-Forest	0.73 185	0.71 229	0.40 145	1.13 254	0.64 219	0.74 228	0.45 183	0.68 176	0.39 173	0.61 161	0.44 118	1.16 227	1.06 241	0.49 223	0.86 186	0.61 182	0.55 128	0.46 142	0.68 128	0.44 155	0.61 147	0.49 119	0.45 212	0.44 197	0.90 228	0.86 193	1.95 279	1.47 229
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
gcap-zeroshot	1.75 261	0.44 112	0.89 249	0.59 197	0.36 144	0.55 188	0.29 147	0.74 206	0.29 103	0.74 229	0.76 212	1.18 229	0.33 140	0.24 114	0.78 162	0.97 246	0.61 173	0.53 184	29.80 315	0.80 246	1.04 225	1.45 246	0.23 140	0.34 159	0.75 196	0.99 221	0.96 197	0.75 168

GwcNet-ADL	0.97 228	0.83 247	0.81 241	0.91 241	0.68 226	0.70 220	0.53 196	0.77 218	0.50 199	0.72 225	5.46 302	1.20 230	0.65 226	0.46 219	0.81 171	0.95 241	0.72 218	0.56 198	1.26 193	0.71 239	0.67 167	0.78 195	0.59 248	0.56 223	0.79 208	0.98 219	0.85 176	1.75 242

SAMSARA	1.50 249	0.79 238	1.00 260	0.93 244	0.88 250	0.86 239	0.93 252	1.57 283	1.25 268	0.96 267	1.09 244	1.27 231	2.59 278	0.83 270	2.58 303	1.19 277	1.04 258	0.91 271	2.56 241	0.99 265	1.77 263	2.23 272	0.56 245	0.98 269	2.63 292	2.81 297	2.62 295	2.56 264

ADCMid	1.56 252	0.92 258	0.99 256	0.70 219	0.86 249	1.05 252	1.37 269	1.29 269	1.77 284	0.75 233	1.75 272	1.27 231	1.48 258	0.69 261	2.18 288	1.07 262	0.98 255	0.79 261	2.74 248	0.80 246	1.31 244	1.74 263	1.06 275	0.70 241	1.01 249	1.53 273	1.02 211	10.33 309

RTS	1.09 234	0.59 204	0.59 207	0.60 200	0.58 209	0.96 244	0.90 248	0.80 224	0.88 245	0.59 151	0.71 200	1.28 233	0.62 221	0.51 229	2.04 279	0.98 249	1.19 265	0.77 257	2.33 233	0.85 253	0.96 217	1.16 228	0.49 222	0.65 238	1.23 263	4.43 310	1.15 224	1.45 227

RTSA	1.09 234	0.59 204	0.59 207	0.60 200	0.58 209	0.96 244	0.90 248	0.80 224	0.88 245	0.59 151	0.71 200	1.28 233	0.62 221	0.51 229	2.04 279	0.98 249	1.19 265	0.77 257	2.33 233	0.85 253	0.96 217	1.16 228	0.49 222	0.65 238	1.23 263	4.43 310	1.15 224	1.45 227

HSM-Net_RVC	0.75 191	0.53 189	0.60 212	0.77 229	0.62 218	0.61 201	0.37 168	0.76 213	0.49 198	0.74 229	1.71 271	1.32 235	0.80 233	0.36 187	0.72 158	0.55 163	0.64 187	0.53 184	0.78 152	0.53 175	0.67 167	0.89 207	0.43 210	0.64 236	0.94 235	1.09 235	1.07 215	1.04 201
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.77 203	0.74 233	0.68 230	0.76 228	0.65 220	0.69 219	0.60 212	0.99 251	0.73 229	0.93 262	0.52 145	1.33 236	0.72 230	0.44 215	0.85 184	0.57 169	0.67 200	0.63 220	1.13 186	0.61 216	0.77 187	0.63 159	0.59 248	0.71 242	0.89 227	0.90 202	1.15 224	0.99 196
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
FADNet_RVC	0.92 218	0.69 226	0.55 201	0.88 237	0.75 243	0.54 186	0.51 193	0.77 218	0.54 206	0.70 219	0.96 235	1.36 237	1.06 241	0.54 237	1.85 274	0.64 190	0.80 230	0.90 268	3.34 259	0.76 242	1.00 222	1.13 225	0.37 197	0.60 230	0.66 171	0.87 196	0.97 200	1.14 214

ITSA-stereo	1.12 236	0.72 230	0.59 207	1.20 260	0.84 248	0.64 210	0.64 223	0.95 244	0.78 235	0.84 254	2.54 282	1.39 238	1.23 250	0.81 269	1.20 239	1.01 255	0.83 235	0.67 232	1.56 205	0.62 220	1.08 231	1.46 247	0.56 245	0.71 242	0.95 237	1.27 254	0.99 204	4.08 286

iResNet	0.92 218	0.56 197	0.62 215	0.72 222	0.68 226	0.96 244	0.55 201	0.95 244	0.57 213	0.67 206	0.82 225	1.41 239	1.51 259	0.31 167	1.49 255	0.66 198	0.75 222	0.67 232	4.08 266	0.68 234	0.72 179	0.63 159	0.41 206	0.83 258	0.72 184	0.91 204	1.02 211	0.87 185

Anonymous3	0.79 206	0.59 204	0.42 157	0.37 131	0.42 173	0.57 192	0.50 192	0.80 224	0.64 222	0.68 208	0.49 131	1.48 240	0.54 209	0.31 167	1.53 256	1.42 293	0.88 243	0.82 264	1.45 199	0.69 237	1.31 244	1.30 237	0.40 204	0.40 182	0.74 191	0.86 193	1.03 213	0.71 160

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 258	1.25 275	1.05 262	1.56 273	1.08 264	1.20 261	3.18 292	1.50 280	2.10 292	1.30 289	0.98 237	1.50 241	1.04 240	1.66 288	1.71 265	1.18 275	0.84 236	1.01 277	6.24 279	1.15 278	1.43 248	3.23 287	1.19 277	1.14 281	1.52 279	1.29 256	1.09 218	2.78 268

UDG	1.35 246	2.24 286	0.81 241	2.58 280	2.45 292	2.48 283	2.57 284	0.76 213	0.86 243	0.77 238	1.08 243	1.51 242	0.56 213	2.59 292	1.06 226	0.69 203	1.89 286	0.80 263	2.31 231	0.97 262	1.24 240	0.98 212	1.43 286	0.62 233	0.74 191	0.81 187	0.95 194	0.81 177

ADCS	1.88 264	1.06 267	0.98 255	0.93 244	1.10 267	1.09 254	1.14 261	1.27 266	2.49 298	0.89 260	1.36 259	1.51 242	2.92 282	0.86 273	3.30 306	2.26 307	1.46 276	1.26 294	3.10 257	1.29 284	2.48 274	2.88 280	0.80 262	1.10 278	1.33 272	4.48 312	1.41 258	6.08 298

PS-NSSS	0.60 163	0.81 242	0.44 170	0.89 238	0.54 200	0.71 222	0.63 221	0.64 155	0.38 170	0.64 184	0.41 112	1.52 244	0.47 196	0.41 199	0.59 108	0.42 77	0.52 109	0.45 131	0.94 171	0.42 150	0.44 63	0.29 45	0.36 192	0.34 159	0.63 165	0.69 158	0.70 135	0.80 175

PVD	1.47 248	1.04 266	1.44 285	1.10 252	1.09 266	1.19 260	1.07 260	1.91 296	2.05 290	0.79 245	1.49 264	1.54 245	1.91 267	0.89 275	2.26 293	1.35 284	1.39 272	1.09 285	2.41 239	1.14 275	1.51 250	1.98 267	0.79 260	1.08 277	1.49 278	1.82 280	1.67 270	2.10 250

MDST_ROB	3.33 291	2.32 288	0.75 236	3.90 301	1.47 280	2.61 285	1.00 258	1.12 265	0.72 228	0.78 242	0.67 195	1.54 245	25.37 317	0.34 179	2.11 285	0.53 154	0.65 191	0.48 153	3.69 261	0.58 198	0.88 201	0.59 147	0.58 247	0.68 240	7.85 317	3.03 301	17.15 322	8.63 307

DDUNet	1.38 247	2.18 284	0.79 239	2.67 283	2.43 291	2.57 284	2.52 283	0.80 224	0.84 242	0.63 177	0.94 232	1.57 247	0.45 191	2.65 296	0.94 207	0.78 221	1.99 288	0.75 252	2.31 231	0.91 258	1.16 235	0.97 211	2.71 294	0.56 223	0.72 184	0.71 163	0.97 200	0.85 181

ADCP+	0.92 218	0.59 204	0.62 215	0.44 162	0.45 179	0.55 188	0.85 244	0.65 162	1.81 285	0.48 79	1.10 246	1.62 248	0.33 140	0.42 209	1.03 223	0.52 152	0.52 109	0.48 153	1.19 189	0.38 124	0.58 141	0.60 151	0.32 183	0.30 128	0.66 171	3.45 307	0.77 152	4.14 287

DAS	0.95 223	0.61 211	0.48 182	0.78 231	0.61 212	0.68 217	0.59 208	0.84 234	0.93 252	0.65 189	1.58 266	1.66 249	1.06 241	0.34 179	0.95 209	0.92 236	0.92 249	0.73 248	1.77 213	1.03 267	1.73 259	1.11 222	0.47 215	0.92 264	0.93 232	1.00 223	1.39 253	0.96 191

SepStereo	0.95 223	0.61 211	0.48 182	0.78 231	0.61 212	0.68 217	0.59 208	0.84 234	0.93 252	0.65 189	1.58 266	1.66 249	1.06 241	0.34 179	0.95 209	0.92 236	0.92 249	0.73 248	1.77 213	1.03 267	1.73 259	1.11 222	0.47 215	0.92 264	0.93 232	1.00 223	1.39 253	0.96 191

DGSMNet	2.66 278	0.96 259	1.36 284	1.03 249	0.99 256	1.12 257	1.05 259	1.36 274	0.94 255	2.15 312	13.54 323	1.71 251	1.85 265	0.93 277	2.50 302	3.85 313	5.34 306	1.61 306	5.07 270	1.68 299	7.04 315	8.02 316	0.96 274	1.19 285	1.01 249	1.33 261	1.40 257	1.88 243

STTRV1_RVC		0.81 242	0.64 221	1.04 250	0.73 237	1.03 249	0.85 244	0.91 242	0.92 250	0.93 262	0.95 234	1.72 252	2.23 270	0.86 273	1.46 253	0.78 221	1.37 271	0.72 245		1.97 302	1.59 253	1.23 233		0.97 267	1.07 254	1.11 238	1.75 274	3.40 279

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 244	0.90 254	0.63 219	1.27 263	0.90 251	1.21 262	2.21 280	1.27 266	1.18 266	1.00 270	0.91 230	1.80 253	1.16 248	1.07 281	1.48 254	0.77 218	0.70 210	0.58 208	2.75 249	0.67 232	1.39 247	2.93 282	0.85 267	0.73 246	1.47 276	1.68 277	1.33 247	2.96 271

NaN_ROB	0.73 185	0.59 204	0.61 214	0.64 209	0.78 245	0.53 182	0.48 188	0.87 237	0.63 221	0.73 228	0.61 171	1.96 254	0.62 221	0.45 217	0.84 180	0.55 163	0.56 134	0.54 190	0.73 140	0.55 186	0.52 110	0.51 131	0.38 199	0.64 236	0.83 218	1.11 238	0.94 192	1.64 237

CSAN	0.93 221	0.83 247	0.75 236	0.86 235	0.82 246	0.73 224	0.61 217	0.97 250	0.94 255	0.94 266	0.73 210	1.96 254	1.56 260	0.49 223	0.98 215	0.63 184	0.74 220	0.66 230	1.09 180	0.71 239	0.78 188	0.63 159	0.53 237	0.76 251	0.98 241	1.49 271	1.21 233	1.63 236

MFN_U_SF_RVC	1.68 259	1.06 267	0.88 248	1.25 262	1.01 257	1.53 274	2.07 278	1.38 276	1.17 265	1.51 297	2.95 286	2.00 256	1.57 261	2.05 290	2.38 299	0.98 249	0.87 239	0.82 264	6.78 282	1.11 274	2.21 269	2.38 275	0.65 252	1.11 279	1.23 263	1.33 261	1.28 243	1.69 241

FBW_ROB	1.34 245	1.42 278	1.08 267	2.01 279	1.42 278	1.37 270	1.63 273	0.99 251	0.70 227	0.72 225	1.02 240	2.05 257	0.91 239	1.47 287	1.24 241	0.60 179	0.88 243	0.65 228	6.08 278	0.59 202	1.06 229	0.81 198	1.48 287	1.12 280	0.99 244	1.20 245	0.99 204	1.66 239

MADNet+	1.96 267	1.18 272	1.26 278	1.45 270	1.28 272	1.10 255	2.21 280	1.88 294	1.41 276	1.33 290	1.32 256	2.29 258	2.23 270	1.25 285	4.58 311	1.87 304	2.55 297	1.13 289	2.73 247	1.63 297	3.69 299	3.33 288	1.26 278	2.09 311	1.93 286	1.47 267	1.59 267	2.77 267

XPNet_ROB	0.74 190	0.77 234	0.57 204	0.54 187	0.61 212	0.63 207	0.61 217	0.53 84	0.65 223	0.58 146	0.81 220	2.35 259	0.46 194	0.43 212	0.79 166	0.63 184	0.85 237	0.57 203	0.83 157	0.55 186	0.72 179	1.09 221	0.45 212	0.49 214	0.63 165	0.74 169	1.39 253	0.86 183

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 169	0.37 72	0.23 79	0.51 179	0.74 241	0.89 241	0.49 191	0.62 134	0.26 84	1.60 303	0.31 77	2.57 260	0.26 89	0.22 91	0.46 78	0.48 126	0.58 147	0.45 131	0.93 168	0.37 120	0.63 152	0.71 181	0.19 93	0.23 82	0.58 145	0.49 124	0.89 185	1.91 247

SFCPSM	3.03 286	0.82 245	0.63 219	0.77 229	0.69 228	0.72 223	0.63 221	0.83 232	0.98 258	0.71 222	2.00 277	2.57 260	3.49 283	0.56 241	1.16 237	0.93 240	0.74 220	0.64 224	54.48 327	1.19 279	0.88 201	0.91 208	0.55 243	0.55 222	0.94 235	0.93 208	1.11 222	1.39 226

LALA_ROB	0.86 214	0.97 261	0.67 228	0.63 207	0.69 228	0.83 235	0.67 230	0.70 189	0.80 237	0.68 208	1.10 246	2.61 262	0.58 219	0.51 229	1.11 232	0.67 199	0.86 238	0.72 245	0.89 164	0.67 232	0.80 191	1.00 215	0.49 222	0.59 228	0.73 189	0.92 205	1.16 227	1.10 208

ETE_ROB	0.87 215	0.90 254	0.58 206	0.67 215	0.69 228	0.85 236	0.60 212	0.66 166	0.89 248	0.64 184	1.09 244	2.63 263	0.54 209	0.54 237	1.00 219	0.72 209	0.91 247	0.63 220	0.99 176	0.66 228	0.88 201	1.08 220	0.50 226	0.59 228	0.78 205	0.92 205	1.48 263	1.17 216

MFMNet_re	1.51 250	1.18 272	1.12 270	1.29 264	1.16 268	1.63 277	1.32 268	1.30 271	1.63 282	1.14 278	1.38 260	2.64 264	1.63 263	0.90 276	2.27 294	1.35 284	1.58 277	1.32 299	3.69 261	1.24 282	2.10 267	1.26 236	1.16 276	1.24 286	1.11 257	1.02 230	1.59 267	1.60 234

SQANet	1.90 265	2.70 291	1.03 261	3.09 290	2.17 286	3.29 289	2.70 286	0.95 244	0.65 223	1.00 270	0.71 200	2.69 265	1.10 245	2.30 291	0.78 162	0.55 163	1.02 257	0.72 245	9.92 295	0.68 234	2.11 268	1.25 234	3.28 295	0.58 227	0.98 241	1.31 258	1.33 247	2.34 257

CBMV	1.15 238	0.84 251	0.60 212	0.85 234	0.76 244	0.73 224	0.48 188	0.87 237	0.80 237	0.81 248	0.61 171	2.86 266	0.81 234	0.52 233	1.31 245	1.17 274	0.91 247	0.74 250	2.40 238	0.66 228	1.57 252	0.76 191	0.48 220	1.06 274	0.99 244	1.09 235	2.25 283	4.25 288
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	2.33 273	3.05 300	1.19 271	3.36 297	2.37 289	3.56 294	3.08 291	1.05 258	0.98 258	1.13 275	0.80 219	2.88 267	1.62 262	2.59 292	0.95 209	0.64 190	1.23 268	0.75 252	13.16 303	1.09 271	2.47 273	2.63 277	4.75 305	0.75 250	1.13 259	1.38 264	1.69 271	2.52 263

AnyNet_C01	2.06 268	1.08 269	1.06 264	1.14 255	1.08 264	1.01 247	2.69 285	1.69 290	2.66 301	1.21 282	1.67 269	2.90 268	2.60 279	0.95 278	3.65 307	4.02 314	2.09 289	2.21 315	3.08 256	1.56 294	3.30 293	2.89 281	1.26 278	1.15 282	1.80 284	1.43 265	1.51 264	3.90 284

Ntro	2.32 270	3.40 308	1.53 287	3.55 298	2.52 294	3.71 299	3.36 293	1.11 264	1.05 260	1.16 279	0.90 229	2.93 269	1.24 251	2.72 298	1.00 219	0.64 190	1.40 273	0.82 264	10.96 298	1.14 275	2.72 277	3.19 286	4.26 301	0.73 246	1.24 266	1.59 275	1.56 266	2.31 256

SPS-STEREO	1.93 266	1.27 276	1.21 273	1.60 275	1.34 276	1.44 272	1.17 264	1.66 286	1.36 275	1.38 292	3.67 291	3.02 270	1.29 254	1.05 279	1.85 274	1.83 303	1.58 277	1.37 301	8.86 291	1.34 285	3.07 287	1.47 248	1.27 282	1.37 289	1.42 275	1.28 255	2.02 282	1.89 244
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FAT-Stereo	1.57 253	0.78 236	1.44 285	1.10 252	1.32 275	1.05 252	0.87 247	1.28 268	0.86 243	1.21 282	5.46 302	3.07 271	1.28 253	0.66 257	1.73 268	1.34 281	0.89 245	0.94 274	1.83 216	1.08 270	2.02 266	3.90 294	0.71 254	0.98 269	0.86 225	1.21 247	1.42 259	3.03 273

CC-Net-ROB	0.96 226	1.18 272	0.70 231	1.56 273	1.06 262	1.63 277	1.20 266	0.79 222	0.61 218	0.81 248	0.56 158	3.07 271	0.57 217	0.85 272	0.68 144	0.44 89	0.71 216	0.63 220	1.40 198	0.57 195	0.58 141	0.43 92	1.91 290	0.46 204	0.83 218	0.83 191	0.77 152	1.20 219

RainbowNet	2.32 270	2.93 296	1.87 293	3.34 296	2.57 295	3.50 291	3.49 296	1.29 269	0.92 250	1.53 300	0.89 228	3.18 273	2.31 274	2.94 299	1.30 244	0.90 234	1.61 280	1.00 276	5.61 274	1.51 289	2.82 281	4.18 296	4.25 300	0.97 267	1.32 270	1.58 274	1.71 273	3.00 272

ACVNet_2	3.17 287	2.98 297	2.25 298	4.72 305	2.88 302	3.50 291	3.48 295	1.58 284	1.33 271	1.29 288	1.10 246	3.22 274	2.45 276	2.67 297	1.29 243	0.86 230	7.26 310	1.02 278	22.14 311	1.37 287	3.22 290	1.25 234	4.24 299	1.37 289	1.93 286	1.92 281	1.83 276	2.36 258

ACVNet-4b	2.35 274	2.75 294	1.60 289	3.13 291	2.29 288	3.52 293	3.67 299	1.35 273	1.35 273	1.27 286	0.72 205	3.26 275	2.62 280	3.04 301	0.98 215	0.78 221	2.13 290	1.02 278	9.04 292	1.23 281	2.74 278	3.39 290	4.08 298	0.92 264	1.24 266	1.29 256	1.46 262	2.48 262

LVE	4.33 298	3.03 298	2.00 295	27.23 323	3.06 306	3.83 302	12.07 322	1.53 281	1.64 283	1.85 309	1.48 263	3.30 276	3.91 285	3.06 302	1.45 250	1.05 260	1.95 287	1.38 302	15.68 308	1.62 296	3.25 292	5.86 306	4.42 303	1.76 306	2.87 298	2.06 288	2.34 286	3.25 276

ACVNet_1	2.47 275	3.23 303	2.35 299	4.40 304	2.93 305	3.77 301	3.96 301	1.34 272	1.18 266	1.21 282	1.02 240	3.31 277	2.07 268	3.09 303	1.31 245	0.70 207	2.26 294	1.10 286	9.52 293	1.14 275	3.45 295	1.18 231	4.50 304	1.07 275	1.39 274	1.75 279	1.36 251	2.10 250

PSMNet_ROB	2.71 279	3.39 307	1.92 294	2.87 287	2.04 284	4.01 304	3.50 297	1.46 278	1.41 276	1.59 302	3.34 287	3.52 278	4.97 288	4.50 310	1.61 261	0.95 241	1.87 285	1.06 282	8.62 288	1.63 297	2.32 272	1.51 252	5.43 314	1.37 289	1.98 290	1.94 283	1.91 278	2.39 259

IMH-64-1	2.92 284	2.70 291	2.36 300	3.23 292	2.71 297	3.70 297	4.05 302	1.66 286	2.48 296	1.13 275	1.26 252	3.60 279	6.29 297	3.59 304	2.28 295	1.15 271	2.20 291	1.31 297	6.02 276	1.52 291	3.03 285	5.48 303	4.83 308	1.40 292	2.83 296	2.02 286	2.34 286	3.64 280

IMH-64	2.92 284	2.70 291	2.36 300	3.23 292	2.71 297	3.70 297	4.05 302	1.66 286	2.48 296	1.13 275	1.26 252	3.60 279	6.29 297	3.59 304	2.28 295	1.15 271	2.20 291	1.31 297	6.02 276	1.52 291	3.03 285	5.48 303	4.83 308	1.40 292	2.83 296	2.02 286	2.34 286	3.64 280

Dean	2.84 283	3.23 303	1.81 291	6.04 308	3.38 311	3.63 296	3.67 299	1.88 294	1.97 289	1.47 294	1.30 254	3.69 281	4.10 286	2.97 300	1.45 250	0.97 246	2.41 295	1.29 295	5.94 275	1.74 300	3.20 289	4.23 297	4.79 307	1.55 297	2.65 293	2.27 291	2.56 293	2.64 265

DCVSM-stereo	1.13 237	0.66 221	0.79 239	0.89 238	0.65 220	1.15 258	0.73 235	0.95 244	0.82 241	1.04 272	4.18 293	3.75 282	1.45 257	0.49 223	0.83 176	0.86 230	0.69 208	0.60 216	2.08 224	0.87 255	1.06 229	0.77 193	0.84 265	0.72 245	0.74 191	0.89 200	0.98 203	1.09 204

IMH	3.24 289	2.76 295	2.37 302	3.26 294	2.74 299	3.73 300	4.10 304	1.72 291	2.58 299	1.17 280	1.24 250	3.92 283	10.58 304	6.80 319	1.57 260	1.11 268	2.25 293	1.30 296	6.28 280	1.56 294	2.97 284	4.14 295	4.90 310	1.45 296	3.01 300	2.36 292	2.47 292	5.19 294

DDVS	2.32 270	0.70 227	0.82 243	0.70 219	0.74 241	0.73 224	0.59 208	1.09 263	0.88 245	0.80 246	34.26 326	3.93 284	1.16 248	0.52 233	1.09 231	1.35 284	0.73 219	0.65 228	1.95 221	0.95 259	1.67 257	2.27 273	0.48 220	0.56 223	0.69 175	0.84 192	1.21 233	1.35 225

WAO-6	2.71 279	2.26 287	1.57 288	3.00 289	2.25 287	3.01 287	3.02 290	1.77 293	2.35 293	1.52 299	1.62 268	3.94 285	5.12 291	2.64 295	2.22 290	1.38 289	2.65 298	1.36 300	4.86 269	1.54 293	2.76 280	4.79 300	2.70 293	1.73 304	2.71 294	2.59 295	2.68 297	5.02 292

pmcnn	1.66 257	0.80 241	0.52 193	1.19 259	1.01 257	1.21 262	0.93 252	0.96 249	0.54 206	0.74 229	2.66 284	3.98 286	5.06 289	0.31 167	1.65 264	1.40 292	1.20 267	0.91 271	3.99 264	0.95 259	4.45 306	1.02 217	0.90 268	0.90 263	1.07 254	1.01 226	2.43 290	3.03 273

S-Stereo	1.54 251	0.81 242	0.83 244	1.15 256	1.16 268	1.29 267	1.56 271	1.02 256	1.09 262	1.25 285	4.20 294	4.10 287	1.10 245	0.66 257	2.16 286	1.63 298	0.90 246	1.05 281	2.20 228	1.10 272	1.26 241	3.12 285	1.31 285	1.17 284	0.84 222	1.18 244	1.21 233	2.18 253

LSM0	8.30 313	1.08 269	0.95 252	1.66 276	1.42 278	1.59 276	1.96 276	2.27 300	2.36 294	1.66 304	3.94 292	4.10 287	6.30 299	0.63 254	62.38 331	74.74 331	1.69 281	1.06 282	12.18 301	2.23 305	4.96 311	9.29 319	0.92 270	1.29 288	1.95 288	2.97 300	3.66 308	14.83 315

edge stereo	1.82 262	1.16 271	2.22 297	1.46 271	1.28 272	1.58 275	1.38 270	1.67 289	1.30 270	1.20 281	3.42 290	4.33 289	2.26 273	0.80 268	1.41 248	1.46 294	1.05 260	0.83 267	5.42 273	0.97 262	1.34 246	3.76 291	0.95 273	0.88 262	1.26 269	1.20 245	1.70 272	2.91 269

KSHMR	8.16 311	4.16 311	2.96 309	25.39 322	3.92 312	5.08 312	5.53 306	2.62 307	2.40 295	2.23 314	2.26 279	4.37 290	77.17 331	5.23 313	2.24 291	1.71 299	2.79 301	1.98 309	31.04 316	2.02 303	4.59 308	5.35 301	7.54 321	1.89 310	3.30 301	2.91 299	3.01 301	6.51 301

WAO-7	2.72 281	1.83 282	2.89 308	7.39 310	1.73 283	1.76 280	1.82 275	2.07 297	2.65 300	2.21 313	5.39 301	4.58 291	5.72 294	1.23 284	2.07 283	1.27 280	1.69 281	1.22 291	7.70 285	1.51 289	1.64 256	3.07 284	0.84 265	1.65 302	1.83 285	2.48 294	1.97 280	3.27 277

DGTPSM_ROB	12.12 317	5.96 319	17.45 325	4.20 302	7.86 319	5.15 314	8.18 314	4.56 315	11.64 321	4.52 323	8.72 318	5.01 292	17.08 313	12.98 323	14.91 322	14.58 323	6.85 308	15.76 323	12.78 302	12.05 323	9.07 317	21.74 325	5.67 315	11.54 324	11.84 319	31.02 328	12.98 320	33.06 325

DPSMNet_ROB	12.40 318	5.97 320	17.46 326	4.21 303	7.87 320	5.15 314	8.18 314	4.56 315	11.65 322	4.54 324	8.87 319	5.17 293	22.69 314	13.00 324	14.98 323	14.62 324	6.90 309	15.82 324	14.07 306	12.05 323	9.09 318	21.75 326	5.68 316	11.54 324	11.87 320	31.03 329	12.99 321	33.06 325

ccs_rob	1.25 242	0.79 238	0.64 221	0.86 235	0.60 211	0.89 241	0.83 243	0.99 251	0.51 201	0.77 238	6.27 311	5.90 294	1.10 245	0.51 229	1.08 229	1.10 266	0.68 202	0.66 230	1.15 187	0.70 238	1.56 251	1.66 259	0.50 226	0.54 220	0.69 175	0.78 180	0.86 181	1.20 219

WAO-8	4.25 296	3.34 305	2.80 305	10.32 314	2.92 303	4.17 305	5.89 307	2.66 309	4.45 311	1.69 305	3.41 288	5.94 295	11.31 306	5.29 314	1.71 265	1.34 281	2.69 299	1.51 304	10.78 296	2.48 309	2.63 275	4.50 298	3.44 296	1.58 298	5.12 310	3.31 305	3.60 305	5.76 296

Venus	4.25 296	3.34 305	2.80 305	10.32 314	2.92 303	4.17 305	5.89 307	2.66 309	4.45 311	1.69 305	3.41 288	5.94 295	11.31 306	5.29 314	1.71 265	1.34 281	2.69 299	1.51 304	10.78 296	2.48 309	2.63 275	4.50 298	3.44 296	1.58 298	5.12 310	3.31 305	3.60 305	5.76 296

MADNet++	5.64 302	3.51 309	3.77 315	2.84 286	4.62 314	3.02 288	3.65 298	4.36 314	5.03 313	4.18 321	5.07 300	6.45 297	5.92 296	6.18 318	7.04 314	6.82 317	4.71 305	4.00 319	8.03 286	5.83 318	9.92 320	16.38 324	2.32 291	4.34 320	3.95 308	11.38 319	4.93 312	4.01 285

SANet	1.61 255	0.91 257	1.10 269	1.04 250	1.05 261	1.25 265	0.77 238	1.76 292	1.81 285	0.77 238	1.24 250	6.63 298	5.08 290	0.83 270	1.56 258	0.77 218	1.24 269	0.90 268	1.58 206	0.82 251	1.05 227	1.00 215	0.90 268	1.27 287	1.32 270	1.93 282	1.88 277	3.10 275

JetRed	7.85 309	5.29 317	6.07 320	3.75 300	5.00 315	6.95 321	10.20 319	4.64 317	3.42 308	2.92 317	2.39 281	6.71 299	2.25 272	7.15 320	10.26 316	7.34 318	8.59 312	7.11 320	4.82 268	4.08 316	10.76 323	9.27 318	7.85 322	3.34 318	10.96 318	24.25 325	11.90 319	24.57 320

DPSNet	2.61 276	0.83 247	0.77 238	1.21 261	1.24 271	1.34 269	0.93 252	1.08 262	1.49 279	0.78 242	0.86 226	6.91 300	3.85 284	0.58 249	4.58 311	2.54 308	1.43 275	1.24 292	14.95 307	1.34 285	4.83 310	8.01 315	1.75 289	1.40 292	1.47 276	1.95 284	1.60 269	1.66 239

SGM_RVC	2.81 282	1.46 279	0.85 245	1.76 277	1.28 272	1.68 279	1.19 265	1.56 282	1.14 264	0.82 251	1.70 270	7.09 301	2.67 281	0.42 209	0.92 201	0.57 169	0.75 222	0.57 203	11.20 300	0.66 228	0.94 213	0.46 107	0.51 234	0.84 260	1.97 289	1.64 276	5.04 313	26.13 321
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-ForestM	2.61 276	4.20 312	0.93 251	2.78 285	1.37 277	3.57 295	2.93 289	2.59 305	1.51 280	0.70 219	1.32 256	7.25 302	5.36 293	0.47 220	0.89 195	0.53 154	0.79 229	0.54 190	7.58 284	0.60 207	0.82 194	0.47 112	0.51 234	0.80 257	4.97 309	3.66 308	7.05 317	6.30 299

TorneroNet-64	6.02 304	4.60 314	2.53 303	15.58 320	3.29 309	4.87 310	7.75 311	2.23 299	10.02 317	1.42 293	1.31 255	7.26 303	29.23 320	4.36 309	2.09 284	1.21 278	8.22 311	1.70 308	17.35 310	2.62 311	4.31 304	5.68 305	5.20 312	1.76 306	3.58 304	3.76 309	2.29 284	8.34 306

G-Net	1.86 263	1.00 264	1.28 280	0.89 238	0.93 253	1.10 255	0.77 238	1.63 285	2.07 291	0.99 269	2.89 285	7.30 304	1.67 264	0.55 240	1.45 250	1.75 301	1.04 258	0.93 273	2.87 250	2.72 312	1.89 265	1.47 248	0.80 262	1.02 273	1.06 253	1.71 278	2.82 299	5.60 295

ELAS_RVC	3.22 288	2.01 283	1.85 292	2.66 282	2.07 285	5.08 312	2.06 277	2.41 303	1.89 287	1.74 307	4.78 296	8.00 305	8.02 302	0.74 265	2.38 299	0.81 225	1.75 283	1.14 290	3.97 263	1.27 283	4.64 309	7.61 313	1.26 278	1.74 305	6.58 314	3.21 303	3.39 303	3.80 283
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	6.09 305	3.85 310	3.31 313	5.99 307	4.13 313	6.22 318	7.94 312	3.42 312	2.89 306	1.47 294	1.46 262	8.10 306	1.90 266	5.39 316	11.86 319	3.22 310	3.30 303	2.99 316	5.32 271	2.40 308	9.74 319	10.03 322	4.93 311	2.18 313	7.39 316	17.16 321	3.72 310	24.15 319

ELAS	3.38 292	2.19 285	1.79 290	2.99 288	2.37 289	3.32 290	2.09 279	2.60 306	2.85 305	1.28 287	4.85 298	8.61 307	8.02 302	0.76 267	2.90 304	0.81 225	1.80 284	1.10 286	4.19 267	1.10 272	4.53 307	7.86 314	1.26 278	1.63 300	7.08 315	4.79 313	3.66 308	4.87 290
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	7.31 307	2.64 290	4.48 317	3.30 295	3.10 307	3.94 303	2.83 288	5.37 319	6.88 315	1.11 274	5.64 304	8.81 308	11.02 305	0.67 259	3.83 308	3.83 312	1.32 270	18.03 325	8.61 287	0.84 252	4.22 302	1.16 228	0.74 258	1.79 309	13.65 321	18.61 322	22.89 324	38.18 329

DispFullNet	4.17 295	3.20 302	4.34 316	2.72 284	2.46 293	2.92 286	2.70 286	2.79 311	1.90 288	4.51 322	6.62 313	8.91 309	4.83 287	2.59 292	2.00 278	8.18 319	3.24 302	1.98 309	24.96 313	2.93 314	3.99 301	3.36 289	1.71 288	1.15 282	1.36 273	1.32 260	2.36 289	3.65 282

STStereo	5.29 300	2.47 289	5.20 318	5.20 306	2.80 300	4.72 309	3.42 294	6.23 320	6.52 314	1.51 297	7.61 316	9.53 310	14.86 312	0.63 254	4.09 310	0.64 190	0.87 239	0.62 219	36.67 319	1.02 266	1.23 239	1.05 219	0.78 259	1.63 300	3.46 303	2.43 293	3.53 304	14.15 314

MeshStereo	3.62 293	1.54 280	1.05 262	2.64 281	1.72 282	2.05 282	1.15 263	2.40 302	1.41 276	0.90 261	6.48 312	9.56 311	7.42 300	0.49 223	11.75 318	1.94 305	0.87 239	0.74 250	8.79 289	0.80 246	8.36 316	8.07 317	0.73 257	1.07 275	3.39 302	2.15 290	5.22 314	4.99 291
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM+DAISY	3.81 294	1.38 277	1.26 278	1.80 278	1.47 280	1.93 281	1.71 274	1.47 279	1.33 271	1.34 291	6.67 314	9.59 312	12.99 309	1.20 283	1.73 268	1.47 295	1.42 274	1.24 292	11.11 299	1.37 287	3.07 287	2.13 270	1.27 282	1.42 295	1.69 282	1.26 253	2.90 300	26.50 322

CBMV_ROB	1.71 260	0.79 238	0.65 224	1.35 266	1.07 263	1.01 247	0.74 237	1.01 255	0.54 206	0.72 225	0.81 220	9.80 313	5.90 295	0.57 246	1.42 249	0.69 203	0.80 230	0.58 208	5.38 272	1.22 280	0.95 216	0.55 145	0.53 237	0.62 233	1.22 262	1.45 266	2.72 298	2.94 270

DPSM_ROB	18.32 321	16.26 322	21.94 327	9.42 312	8.75 321	13.61 323	9.11 317	10.90 323	15.09 323	8.45 325	8.95 320	10.12 314	13.19 310	16.42 325	19.79 325	19.11 325	18.35 324	20.45 326	13.82 304	14.88 325	26.56 327	27.45 327	6.49 319	14.39 327	31.57 328	38.83 330	36.85 329	43.86 330

DPSM	18.32 321	16.26 322	21.94 327	9.42 312	8.75 321	13.61 323	9.11 317	10.90 323	15.09 323	8.45 325	8.95 320	10.12 314	13.19 310	16.42 325	19.79 325	19.11 325	18.35 324	20.45 326	13.82 304	14.88 325	26.56 327	27.45 327	6.49 319	14.39 327	31.57 328	38.83 330	36.85 329	43.86 330

PWCK	5.04 299	3.03 298	2.21 296	3.61 299	2.60 296	4.41 308	5.09 305	2.45 304	2.76 303	3.31 318	4.34 295	10.15 316	5.13 292	1.74 289	1.99 277	1.38 289	2.41 295	1.45 303	51.59 326	2.35 307	3.70 300	2.69 279	2.65 292	1.78 308	2.97 299	3.21 303	2.43 290	4.77 289

UNDER WATER	7.55 308	4.74 315	3.06 310	10.46 316	5.92 318	6.35 319	8.05 313	4.32 313	3.69 310	1.97 310	2.14 278	10.53 317	62.60 329	4.83 311	2.25 292	1.59 297	12.22 321	2.08 311	9.67 294	3.97 315	5.27 312	6.65 310	8.86 324	2.65 317	3.82 306	5.62 314	3.62 307	7.03 303

TorneroNet	8.11 310	4.28 313	2.58 304	27.50 324	3.31 310	5.00 311	6.00 309	2.62 307	10.13 319	1.49 296	2.57 283	11.07 318	68.61 330	4.25 308	1.77 272	1.18 275	5.78 307	1.62 307	23.67 312	2.83 313	4.30 303	5.47 302	5.37 313	1.65 302	3.72 305	3.14 302	2.59 294	6.36 300

UNDER WATER-64	6.11 306	5.20 316	3.13 311	12.20 317	5.77 317	6.55 320	8.53 316	4.74 318	3.45 309	2.30 316	2.36 280	12.04 319	12.47 308	5.08 312	3.02 305	1.81 302	12.11 320	2.17 313	8.81 290	4.17 317	5.75 313	7.27 312	8.74 323	2.61 316	3.86 307	8.63 316	4.32 311	7.86 305

notaker	5.52 301	5.55 318	3.76 314	13.97 319	5.34 316	5.44 316	7.16 310	2.36 301	2.68 302	2.06 311	1.80 273	12.90 320	23.86 316	3.98 307	2.04 279	1.73 300	3.45 304	2.12 312	17.08 309	2.15 304	6.10 314	5.87 307	6.15 318	2.12 312	1.79 283	2.08 289	2.31 285	3.29 278

DPSimNet_ROB	18.93 323	32.01 326	5.97 319	12.40 318	11.35 324	6.13 317	28.07 325	15.03 326	35.64 328	3.96 320	78.33 331	18.15 321	35.00 321	5.44 317	12.19 321	10.36 321	13.57 322	3.64 318	87.52 329	6.87 320	14.36 326	9.97 320	4.40 302	7.14 322	5.17 312	9.85 317	5.93 316	32.56 324

CasAABBNet	36.73 328	32.73 327	44.18 332	18.81 321	17.45 326	27.29 325	18.12 323	21.69 328	30.40 327	17.52 327	18.08 324	20.27 322	26.53 319	32.96 327	38.28 327	37.42 327	36.82 328	41.12 329	27.47 314	29.86 328	53.56 332	55.70 332	12.93 325	28.91 330	63.44 331	78.07 332	73.93 332	88.05 332

LRCNet_RVC	21.34 325	28.92 325	11.37 324	31.78 326	29.09 328	34.25 327	27.43 324	21.71 329	10.07 318	29.63 329	30.60 325	32.06 323	25.81 318	33.87 328	11.15 317	2.97 309	25.27 327	21.35 328	44.05 323	20.83 327	14.27 325	5.87 307	36.69 328	27.43 329	2.76 295	1.47 267	8.68 318	6.79 302

BEATNet-Init1	22.01 326	36.32 328	3.23 312	54.74 331	11.23 323	52.95 332	28.72 326	9.47 321	8.51 316	1.57 301	10.45 322	33.05 324	48.98 325	0.71 263	16.97 324	11.50 322	1.60 279	1.11 288	77.80 328	35.27 329	9.94 321	9.98 321	1.27 282	2.30 315	27.41 324	11.09 318	52.85 331	35.36 327

LE_ROB	17.44 319	1.82 281	6.12 321	9.40 311	53.85 332	8.01 322	46.26 328	11.27 325	28.12 326	1.80 308	7.03 315	38.62 325	49.53 326	0.34 179	1.76 271	0.55 163	0.78 225	0.59 213	36.68 320	6.72 319	2.92 283	0.85 201	29.06 327	12.10 326	26.35 323	25.49 326	27.84 327	37.03 328

HanzoNet	19.12 324	15.23 321	6.99 322	35.06 327	14.35 325	40.77 328	42.46 327	17.81 327	22.51 325	3.55 319	8.29 317	41.30 326	56.30 328	43.04 330	5.72 313	4.37 315	37.83 329	3.30 317	49.59 325	8.93 322	10.30 322	6.85 311	14.15 326	3.46 319	5.94 313	5.80 315	5.29 315	7.13 304

ktn	8.45 315	3.18 301	2.84 307	6.37 309	3.26 308	4.31 307	10.28 320	2.15 298	10.13 319	2.27 315	1.83 274	42.17 327	55.84 327	3.93 306	2.34 297	2.09 306	9.85 313	2.17 313	33.98 317	2.24 306	3.24 291	3.03 283	4.78 306	2.25 314	2.59 291	2.81 297	3.18 302	5.04 293

HaxPig	41.43 329	43.85 329	40.81 329	44.90 328	47.49 330	44.66 329	46.30 329	46.31 330	45.63 330	49.00 330	49.30 327	47.24 328	43.73 323	42.64 329	40.44 329	39.13 329	48.37 330	51.07 330	43.33 321	42.25 330	42.88 329	36.52 329	50.75 330	43.02 332	27.54 325	19.97 323	20.68 323	20.75 318

AVERAGE_ROB	41.98 330	44.82 330	42.27 330	45.98 329	46.88 329	45.60 330	46.56 330	47.04 331	43.89 329	49.19 331	49.91 328	47.25 329	43.00 322	49.19 331	40.14 328	38.38 328	49.01 331	51.31 331	43.98 322	42.43 331	43.31 330	38.64 330	49.42 329	42.83 331	28.65 326	20.44 324	23.41 325	19.88 317

MEDIAN_ROB	44.95 331	47.36 331	44.12 331	48.52 330	49.78 331	48.21 331	49.25 331	49.72 332	46.35 331	52.53 332	53.59 329	50.59 330	45.49 324	49.36 332	43.27 330	41.36 330	51.85 332	54.40 332	47.03 324	45.93 332	45.78 331	40.06 331	52.67 331	45.67 333	31.00 327	26.54 327	25.33 326	27.95 323

PML	30.82 327	20.91 324	7.15 323	29.65 325	20.81 327	29.11 326	10.50 321	10.87 322	88.32 332	20.03 328	154.19 332	98.60 331	119.55 332	10.53 322	9.19 315	8.69 320	16.72 323	7.27 321	34.57 318	7.35 321	12.77 324	10.86 323	5.72 317	6.17 321	33.11 330	12.83 320	34.30 328	12.33 312

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 312	0.65 218	1.07 266	0.94 246	0.83 247	0.81 234	1.27 267	0.85 236	0.73 229	0.93 262	6.13 308	180.62 332	2.17 269	1.33 286	1.22 240	1.01 255	0.93 251	1.06 282	6.32 281	0.79 245	3.32 294	3.77 292	0.55 243	0.76 251	0.95 237	1.34 263	1.19 231	2.42 261

ASD4																								8.34 323

Low-res two-view benchmark