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	0.17 4	0.07 1	0.09 4	0.06 3	0.04 2	0.10 6	0.66 177	0.07 1	0.04 1	0.04 1	0.12 16	0.07 1	0.04 1	0.30 105	0.74 3	0.47 69	0.27 37	0.09 2	0.11 1	0.13 10	0.17 3	0.47 21	0.09 13	0.08 4	0.10 1	0.06 1	0.11 1	0.06 1

CroCo-Stereo	0.14 1	0.07 1	0.05 1	0.05 1	0.05 4	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.06 2	0.01 1	0.11 2	0.07 3	0.07 1	1.09 16	0.38 33	0.13 2	0.10 3	0.17 6	0.06 1	0.26 13	0.24 5	0.04 1	0.06 1	0.11 2	0.09 2	0.11 1	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	0.18 6	0.07 1	0.10 5	0.08 6	0.04 2	0.24 99	0.27 99	0.19 19	0.07 5	0.13 8	0.08 5	0.13 3	0.06 2	0.11 7	1.18 25	0.29 11	0.17 6	0.08 1	0.14 5	0.21 37	0.16 2	0.33 9	0.04 1	0.07 2	0.16 14	0.15 12	0.21 13	0.16 12

CroCo-Stereo Lap2	0.14 1	0.08 4	0.05 1	0.05 1	0.06 5	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.11 7	0.03 2	0.14 6	0.07 3	0.08 2	0.94 10	0.36 25	0.12 1	0.10 3	0.13 2	0.07 2	0.30 16	0.23 4	0.04 1	0.07 2	0.12 4	0.11 4	0.11 1	0.08 3

StereoVision	0.15 3	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 3	0.07 3	0.10 5	0.13 20	0.09 4	0.07 3	0.16 8	0.08 5	0.11 7	0.75 5	0.29 11	0.15 4	0.13 6	0.17 6	0.10 3	0.23 10	0.22 3	0.04 1	0.09 6	0.15 10	0.13 7	0.19 9	0.16 12

RYNet	0.49 93	0.11 6	0.10 5	0.08 6	0.09 10	0.10 6	0.07 3	0.13 7	0.18 59	0.10 6	0.10 7	0.14 6	0.08 5	0.08 2	9.32 241	0.37 28	0.14 3	0.22 42	0.17 6	0.10 3	0.20 7	0.13 1	0.16 88	0.10 7	0.14 6	0.45 140	0.24 20	0.13 7

anonymousdsp	0.52 103	0.12 7	0.12 12	0.12 19	0.10 11	0.13 20	0.07 3	0.16 11	0.09 6	0.15 11	2.52 238	0.16 8	0.09 8	0.10 6	1.84 78	1.32 180	0.23 16	0.15 10	0.41 45	1.16 222	0.31 18	3.07 222	1.01 224	0.10 7	0.14 6	0.09 2	0.24 20	0.10 6

RAFT + AFF	0.43 70	0.12 7	0.10 5	0.13 25	0.07 6	0.11 10	0.30 105	0.17 14	0.11 12	0.19 19	0.10 7	0.28 36	0.09 8	0.12 11	7.26 221	0.34 23	0.22 14	0.12 5	0.34 31	0.11 5	0.41 36	0.26 6	0.07 5	0.11 10	0.16 14	0.13 7	0.14 4	0.09 5

AANet_RVC	0.18 6	0.13 9	0.13 15	0.10 10	0.16 37	0.08 4	0.13 30	0.14 9	0.15 29	0.13 8	0.12 16	0.13 3	0.11 15	0.11 7	0.90 9	0.25 6	0.18 9	0.17 16	0.20 10	0.16 20	0.18 4	0.21 2	0.11 35	0.12 14	0.16 14	0.16 14	0.22 17	0.23 43

delet	0.18 6	0.14 10	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.13 20	0.10 17	0.12 6	0.10 10	0.15 11	0.12 16	0.18 11	0.10 13	0.12 11	1.14 20	0.24 4	0.17 6	0.14 7	0.13 2	0.12 7	0.18 4	0.33 9	0.09 13	0.11 10	0.14 6	0.12 5	0.21 13	0.14 10

TDLM	0.17 4	0.14 10	0.14 28	0.11 13	0.14 27	0.11 10	0.11 19	0.15 10	0.12 17	0.09 4	0.21 51	0.20 13	0.11 15	0.12 11	0.61 1	0.20 1	0.20 13	0.15 10	0.13 2	0.11 5	0.15 1	0.37 13	0.10 23	0.11 10	0.12 4	0.16 14	0.16 6	0.16 12

iRaftStereo_RVC	0.20 9	0.15 12	0.12 12	0.10 10	0.11 14	0.10 6	0.07 3	0.17 14	0.09 6	0.15 11	0.15 23	0.18 11	0.09 8	0.17 33	0.63 2	0.28 9	0.25 25	0.14 7	0.21 13	0.21 37	0.36 24	0.86 56	0.08 9	0.10 7	0.15 10	0.12 5	0.19 9	0.13 7

MMNet	0.25 14	0.15 12	0.12 12	0.14 29	0.14 27	0.13 20	0.14 35	0.16 11	0.12 17	0.13 8	0.15 23	0.22 15	0.09 8	0.18 46	2.41 110	0.26 7	0.19 11	0.17 16	0.20 10	0.15 15	0.21 9	0.40 14	0.10 23	0.14 19	0.15 10	0.16 14	0.28 29	0.16 12

MIF-Stereo	0.27 19	0.16 14	0.11 8	0.09 8	0.11 14	0.11 10	0.07 3	0.16 11	0.11 12	0.21 23	0.10 7	0.29 40	0.16 38	0.26 85	1.56 50	0.47 69	0.25 25	0.19 26	0.64 107	0.15 15	0.59 76	0.44 18	0.10 23	0.16 34	0.18 20	0.22 39	0.16 6	0.17 18

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 57	0.17 15	0.16 38	0.15 36	0.15 31	0.14 29	0.11 19	0.29 52	0.22 84	0.28 47	0.29 92	0.26 28	0.18 50	0.17 33	3.57 136	0.54 87	0.29 46	0.24 57	0.41 45	0.21 37	0.47 46	1.45 114	0.10 23	0.14 19	0.24 42	0.36 113	0.22 17	0.28 69

StereoIM	0.23 11	0.17 15	0.11 8	0.07 5	0.11 14	0.08 4	0.07 3	0.13 7	0.10 10	0.19 19	0.10 7	0.20 13	0.09 8	0.14 16	1.08 14	0.40 38	0.24 18	0.18 23	0.54 85	0.12 7	0.51 53	0.45 19	0.07 5	0.13 15	0.20 29	0.23 43	0.21 13	0.24 48

AEACV	0.71 143	0.17 15	0.11 8	0.09 8	0.08 8	0.15 34	0.08 9	0.08 2	0.06 2	0.07 3	0.07 3	0.13 3	0.08 5	0.21 62	4.08 152	3.29 247	0.16 5	0.82 231	0.73 123	1.51 234	0.70 95	4.15 248	0.95 219	0.08 4	0.11 2	0.92 195	0.15 5	0.08 3

test_4	0.49 93	0.17 15	0.17 47	0.14 29	0.15 31	0.12 17	0.40 125	0.24 31	0.15 29	0.31 69	0.29 92	0.28 36	0.13 25	0.35 128	2.02 93	1.85 210	0.25 25	0.29 91	0.39 41	0.31 78	0.54 63	1.54 122	0.10 23	0.16 34	0.29 79	0.88 193	0.91 185	0.85 168

DMCA	0.28 21	0.17 15	0.16 38	0.13 25	0.14 27	0.13 20	0.16 50	0.18 18	0.15 29	0.19 19	0.18 36	0.28 36	0.12 22	0.15 20	2.01 91	0.60 99	0.33 75	0.45 166	0.24 14	0.15 15	0.29 15	0.30 7	0.13 54	0.14 19	0.18 20	0.17 19	0.21 13	0.17 18

HH	0.77 155	0.18 20	0.36 166	0.23 99	0.23 101	0.30 124	0.24 86	0.41 142	0.26 111	0.73 211	0.77 176	0.50 144	0.36 142	0.48 155	1.99 89	2.39 234	0.41 115	0.37 136	1.21 168	0.97 209	2.12 217	2.61 197	0.28 145	0.73 216	0.60 181	0.50 154	0.83 178	0.62 153

HanStereo	0.77 155	0.18 20	0.36 166	0.23 99	0.23 101	0.30 124	0.24 86	0.41 142	0.26 111	0.73 211	0.77 176	0.50 144	0.36 142	0.48 155	1.99 89	2.39 234	0.41 115	0.37 136	1.21 168	0.97 209	2.12 217	2.61 197	0.28 145	0.73 216	0.60 181	0.50 154	0.83 178	0.62 153

LL-Strereo2	0.42 60	0.18 20	0.14 28	0.12 19	0.12 18	0.10 6	0.22 76	0.29 52	0.17 47	0.30 59	0.14 22	0.25 23	0.11 15	0.34 126	1.80 73	1.07 162	0.24 18	0.17 16	0.42 49	0.20 31	0.81 107	3.01 220	0.12 43	0.14 19	0.24 42	0.19 28	0.25 22	0.17 18

AASNet	0.22 10	0.18 20	0.13 15	0.14 29	0.15 31	0.16 38	0.14 35	0.17 14	0.09 6	0.15 11	0.16 34	0.16 8	0.10 13	0.15 20	1.23 28	0.23 2	0.18 9	0.16 15	0.17 6	0.14 12	0.20 7	0.80 48	0.10 23	0.13 15	0.15 10	0.14 10	0.18 8	0.13 7

test-1	1.01 173	0.18 20	0.25 114	0.19 73	0.20 74	0.57 190	0.57 162	0.44 162	0.29 124	0.72 208	5.27 249	0.56 154	0.41 156	0.57 179	4.45 161	1.93 214	0.46 138	0.49 178	1.14 162	0.95 207	1.89 198	3.39 228	0.15 76	0.24 111	0.40 138	0.46 145	0.61 148	0.62 153

ARAFT	0.31 25	0.18 20	0.13 15	0.15 36	0.13 24	0.13 20	0.09 14	0.20 20	0.13 20	0.36 107	0.15 23	0.33 67	0.12 22	0.26 85	1.09 16	0.40 38	0.29 46	0.24 57	0.57 90	0.15 15	0.53 59	1.71 137	0.09 13	0.14 19	0.23 39	0.15 12	0.38 61	0.18 22

UPFNet	0.27 19	0.18 20	0.20 62	0.18 62	0.19 62	0.19 59	0.15 46	0.22 24	0.17 47	0.23 25	0.19 41	0.23 18	0.14 31	0.26 85	1.70 69	0.29 11	0.24 18	0.21 33	0.25 16	0.18 23	0.24 11	0.40 14	0.14 67	0.17 44	0.19 25	0.20 33	0.39 66	0.19 25

GANet	0.34 32	0.18 20	0.21 79	0.18 62	0.18 54	0.27 113	0.17 54	0.30 58	0.13 20	0.19 19	0.92 191	0.45 127	0.43 163	0.19 52	0.84 7	0.24 4	0.46 138	0.25 64	0.20 10	0.18 23	0.32 20	1.60 127	0.13 54	0.14 19	0.62 184	0.14 10	0.20 11	0.18 22

HITNet	0.32 29	0.18 20	0.15 33	0.17 53	0.17 45	0.14 29	0.11 19	0.29 52	0.19 66	0.30 59	0.20 45	0.30 47	0.19 61	0.29 99	1.46 45	0.42 42	0.31 63	0.20 30	0.38 37	0.18 23	0.67 89	1.02 72	0.12 43	0.16 34	0.20 29	0.19 28	0.39 66	0.27 63
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
MIM_Stereo	0.38 46	0.19 29	0.15 33	0.15 36	0.14 27	0.24 99	0.13 30	0.27 42	0.11 12	0.24 31	0.22 56	0.23 18	0.13 25	0.17 33	1.24 29	1.58 196	0.25 25	0.21 33	0.54 85	0.38 103	0.49 48	2.01 161	0.09 13	0.16 34	0.18 20	0.29 81	0.35 49	0.16 12

4D-IteraStereo	0.45 78	0.19 29	0.24 104	0.17 53	0.18 54	0.14 29	0.14 35	0.33 86	0.17 47	0.33 84	0.18 36	0.39 96	0.13 25	0.33 119	1.77 71	1.69 203	0.27 37	0.30 95	0.51 67	0.37 97	0.91 117	2.13 171	0.13 54	0.20 74	0.21 33	0.22 39	0.41 75	0.19 25

IER	0.37 41	0.19 29	0.17 47	0.17 53	0.16 37	0.18 52	0.18 61	0.23 27	0.15 29	0.27 45	0.25 68	0.33 67	0.14 31	0.23 72	3.88 147	0.31 15	0.27 37	0.20 30	0.24 14	0.20 31	0.32 20	0.42 16	0.19 105	0.16 34	0.20 29	0.26 74	0.38 61	0.25 52

test_5	0.25 14	0.19 29	0.11 8	0.11 13	0.08 8	0.21 73	0.08 9	0.32 74	0.11 12	0.17 17	0.37 123	0.24 21	0.21 68	0.08 2	1.17 23	0.49 74	0.17 6	0.15 10	0.29 22	0.12 7	0.25 12	0.73 42	0.07 5	0.15 28	0.17 18	0.17 19	0.33 35	0.20 27

AnonymousM	0.72 147	0.19 29	0.13 15	0.13 25	0.11 14	0.32 134	0.08 9	0.35 102	0.23 92	0.31 69	0.64 158	0.29 40	0.32 126	0.67 192	1.61 58	0.94 153	0.46 138	0.33 110	0.44 52	0.64 168	0.98 121	1.94 154	0.23 127	0.39 162	0.17 18	0.82 189	2.67 246	4.07 240

raft+_RVC	0.35 37	0.19 29	0.16 38	0.15 36	0.16 37	0.13 20	0.22 76	0.30 58	0.14 25	0.28 47	0.18 36	0.28 36	0.11 15	0.19 52	1.09 16	0.79 124	0.26 33	0.17 16	0.45 60	0.42 120	0.50 49	2.07 166	0.10 23	0.14 19	0.21 33	0.18 24	0.26 25	0.20 27

XX-Stereo	5.12 252	0.19 29	0.25 114	0.27 127	0.17 45	0.43 168	0.40 125	0.35 102	0.21 79	0.73 211	1.62 223	0.48 139	0.38 150	0.30 105	7.62 226	3.59 251	0.44 132	0.37 136	1.35 186	0.47 139	1.40 166	2.09 167	0.45 184	0.20 74	112.24 273	0.46 145	0.99 193	0.83 165

CVANet_RVC	0.26 16	0.19 29	0.19 59	0.20 81	0.16 37	0.18 52	0.14 35	0.25 40	0.16 39	0.15 11	0.26 72	0.23 18	0.13 25	0.54 172	0.74 3	0.23 2	0.24 18	0.17 16	0.54 85	0.14 12	0.19 6	0.91 60	0.10 23	0.13 15	0.16 14	0.13 7	0.22 17	0.24 48

PWCDC_ROB	0.57 118	0.19 29	0.20 62	0.17 53	0.27 126	0.22 83	0.25 94	0.22 24	0.54 186	0.16 16	0.43 133	0.32 59	1.19 199	0.47 154	5.41 182	0.50 77	0.34 83	0.28 85	0.38 37	0.27 69	0.68 90	1.28 99	0.25 133	0.31 144	0.19 25	0.29 81	0.26 25	0.36 109

MIF-Stereo (partial)	0.26 16	0.20 38	0.13 15	0.10 10	0.13 24	0.11 10	0.08 9	0.17 14	0.14 25	0.18 18	0.10 7	0.25 23	0.11 15	0.16 27	1.41 43	0.45 55	0.25 25	0.22 42	0.30 24	0.15 15	0.58 71	0.56 25	0.09 13	0.18 47	0.19 25	0.17 19	0.38 61	0.20 27

CAS	0.40 53	0.20 38	0.14 28	0.15 36	0.16 37	0.13 20	0.43 134	0.23 27	0.23 92	0.37 115	0.28 87	0.29 40	0.30 117	0.52 164	1.74 70	0.70 117	0.39 108	0.37 136	0.37 36	0.37 97	0.77 103	1.14 84	0.12 43	0.15 28	0.25 50	0.25 58	0.29 32	0.34 100

CES	0.44 72	0.20 38	0.17 47	0.14 29	0.19 62	0.16 38	0.22 76	0.54 188	0.25 101	0.30 59	0.35 120	0.41 105	0.38 150	0.56 176	1.66 62	0.80 129	0.53 163	0.47 172	0.35 34	0.42 120	1.04 125	1.23 94	0.15 76	0.15 28	0.27 62	0.21 36	0.29 32	0.33 92

RAFT_CTSACE	0.24 12	0.20 38	0.13 15	0.12 19	0.10 11	0.14 29	0.10 17	0.24 31	0.11 12	0.26 42	0.10 7	0.22 15	0.18 50	0.11 7	0.87 8	0.39 36	0.22 14	0.14 7	0.31 26	0.19 28	0.33 23	0.83 52	0.09 13	0.13 15	0.27 62	0.16 14	0.34 45	0.17 18

CIPLG	0.38 46	0.20 38	0.20 62	0.17 53	0.21 84	0.17 47	0.27 99	0.32 74	0.27 118	0.30 59	0.31 101	0.32 59	0.17 44	0.53 169	1.12 19	0.44 51	0.37 98	0.21 33	0.51 67	0.23 49	0.51 53	1.59 125	0.12 43	0.19 65	0.53 169	0.18 24	0.56 129	0.20 27

IPLGR_C	0.37 41	0.20 38	0.21 79	0.17 53	0.21 84	0.17 47	0.28 103	0.32 74	0.26 111	0.30 59	0.31 101	0.32 59	0.18 50	0.52 164	1.07 12	0.43 46	0.36 94	0.21 33	0.51 67	0.21 37	0.51 53	1.53 120	0.12 43	0.19 65	0.50 164	0.19 28	0.58 140	0.20 27

GMOStereo	0.44 72	0.20 38	0.16 38	0.16 45	0.18 54	0.32 134	0.43 134	0.35 102	0.17 47	0.35 93	0.15 23	0.31 51	0.22 73	0.17 33	1.68 64	0.92 146	0.29 46	0.33 110	0.53 76	0.38 103	0.58 71	2.66 199	0.10 23	0.18 47	0.31 90	0.25 58	0.41 75	0.22 38

error version	0.44 72	0.20 38	0.16 38	0.16 45	0.18 54	0.32 134	0.43 134	0.35 102	0.17 47	0.35 93	0.15 23	0.31 51	0.22 73	0.17 33	1.68 64	0.92 146	0.29 46	0.33 110	0.53 76	0.38 103	0.58 71	2.66 199	0.10 23	0.18 47	0.31 90	0.25 58	0.41 75	0.22 38

test-v	0.44 72	0.20 38	0.16 38	0.16 45	0.18 54	0.32 134	0.43 134	0.35 102	0.17 47	0.35 93	0.15 23	0.31 51	0.22 73	0.17 33	1.68 64	0.92 146	0.29 46	0.33 110	0.53 76	0.38 103	0.58 71	2.66 199	0.10 23	0.18 47	0.31 90	0.25 58	0.41 75	0.22 38

ACRE	0.38 46	0.20 38	0.20 62	0.17 53	0.21 84	0.17 47	0.27 99	0.32 74	0.25 101	0.30 59	0.42 131	0.32 59	0.17 44	0.52 164	1.08 14	0.44 51	0.37 98	0.21 33	0.52 72	0.23 49	0.52 56	1.57 123	0.12 43	0.19 65	0.52 167	0.19 28	0.57 136	0.20 27

test-2	0.44 72	0.20 38	0.16 38	0.16 45	0.18 54	0.32 134	0.43 134	0.35 102	0.17 47	0.35 93	0.15 23	0.31 51	0.22 73	0.17 33	1.68 64	0.92 146	0.29 46	0.33 110	0.53 76	0.38 103	0.58 71	2.66 199	0.10 23	0.18 47	0.31 90	0.25 58	0.41 75	0.22 38

AFF-stereo	0.54 109	0.20 38	0.16 38	0.14 29	0.16 37	0.23 92	0.53 152	0.24 31	0.14 25	0.29 52	0.13 21	0.42 113	0.11 15	0.15 20	5.96 196	0.42 42	0.26 33	0.20 30	0.50 66	0.25 61	0.83 110	1.97 157	0.09 13	0.16 34	0.21 33	0.20 33	0.43 89	0.16 12

test croco	0.24 12	0.21 50	0.13 15	0.11 13	0.15 31	0.11 10	0.08 9	0.21 22	0.12 17	0.23 25	0.09 6	0.30 47	0.12 22	0.17 33	1.07 12	0.46 62	0.25 25	0.23 51	0.29 22	0.14 12	0.55 65	0.57 27	0.08 9	0.19 65	0.19 25	0.17 19	0.20 11	0.21 36

anonymousdsp2	0.65 134	0.21 50	0.17 47	0.14 29	0.13 24	0.16 38	0.12 25	0.28 47	0.13 20	0.25 36	2.91 241	0.24 21	0.13 25	0.29 99	2.31 109	1.62 201	0.28 42	0.33 110	0.48 63	1.22 224	0.45 41	3.20 223	0.94 218	0.55 191	0.21 33	0.17 19	0.44 93	0.18 22

RAFT+CT+SA	0.28 21	0.21 50	0.13 15	0.13 25	0.10 11	0.11 10	0.09 14	0.32 74	0.13 20	0.24 31	0.10 7	0.29 40	0.21 68	0.09 5	1.16 21	0.87 143	0.19 11	0.17 16	0.43 50	0.16 20	0.37 26	1.04 76	0.07 5	0.15 28	0.20 29	0.18 24	0.33 35	0.20 27

Sa-1000	0.37 41	0.21 50	0.14 28	0.15 36	0.17 45	0.16 38	0.11 19	0.36 116	0.18 59	0.31 69	0.15 23	0.46 134	0.18 50	0.25 81	1.18 25	0.73 119	0.32 67	0.33 110	0.66 108	0.22 46	0.69 93	1.18 89	0.09 13	0.23 104	0.34 108	0.30 88	0.51 117	0.27 63

IPLG	0.73 148	0.21 50	0.19 59	0.16 45	0.19 62	0.16 38	0.17 54	0.35 102	0.22 84	0.35 93	1.15 201	0.32 59	0.24 86	0.60 184	8.93 237	0.54 87	0.37 98	0.29 91	0.57 90	0.37 97	0.63 83	1.44 113	0.12 43	0.58 196	0.35 110	0.39 123	0.67 154	0.21 36

raftrobust	0.41 57	0.21 50	0.22 92	0.18 62	0.20 74	0.14 29	0.17 54	0.35 102	0.15 29	0.34 86	0.21 51	0.35 77	0.14 31	0.38 136	1.56 50	0.94 153	0.30 58	0.21 33	0.78 127	0.24 53	0.65 85	1.82 146	0.20 113	0.18 47	0.28 68	0.24 52	0.28 29	0.24 48

sCroCo_RVC	0.49 93	0.21 50	0.17 47	0.15 36	0.16 37	0.21 73	0.15 46	0.32 74	0.32 140	0.36 107	0.24 62	0.44 121	0.46 167	0.15 20	1.40 42	1.09 166	0.46 138	0.40 153	0.67 109	0.43 124	1.53 177	2.17 176	0.15 76	0.24 111	0.30 83	0.30 88	0.49 109	0.32 86

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 109	0.21 50	0.20 62	0.16 45	0.21 84	0.26 107	0.56 160	0.29 52	0.16 39	0.33 84	0.15 23	0.45 127	0.22 73	0.18 46	5.69 191	0.38 33	0.26 33	0.15 10	0.53 76	0.31 78	0.73 98	1.77 143	0.11 35	0.19 65	0.26 56	0.21 36	0.47 104	0.20 27

UNet	0.32 29	0.21 50	0.20 62	0.19 73	0.20 74	0.21 73	0.16 50	0.27 42	0.17 47	0.29 52	0.21 51	0.26 28	0.18 50	0.57 179	1.91 81	0.32 17	0.28 42	0.23 51	0.31 26	0.21 37	0.37 26	0.32 8	0.16 88	0.21 82	0.22 37	0.25 58	0.44 93	0.26 60

DMCA-RVC	0.46 85	0.21 50	0.23 101	0.31 147	0.28 134	0.19 59	0.75 183	0.34 91	0.31 135	0.32 77	1.07 198	0.31 51	0.16 38	0.29 99	3.57 136	0.36 25	0.29 46	0.25 64	0.27 19	0.30 76	0.40 34	0.46 20	0.19 105	0.29 134	0.35 110	0.22 39	0.36 51	0.27 63

RASNet	0.34 32	0.21 50	0.22 92	0.19 73	0.19 62	0.18 52	0.15 46	0.31 68	0.19 66	0.32 77	0.20 45	0.26 28	0.19 61	0.25 81	1.16 21	0.66 111	0.28 42	0.19 26	0.28 20	0.16 20	0.68 90	1.10 79	0.12 43	0.24 111	0.24 42	0.25 58	0.46 98	0.44 125

MSKI-zero shot	0.84 164	0.22 61	0.23 101	0.20 81	0.20 74	0.43 168	0.22 76	0.42 150	0.29 124	0.43 139	1.26 206	0.49 143	0.37 147	0.18 46	2.67 116	2.10 223	0.50 153	0.57 201	1.35 186	1.15 221	1.79 191	3.60 239	0.22 123	0.22 96	0.53 169	1.17 207	0.72 163	1.15 185

CASnet	0.38 46	0.22 61	0.15 33	0.15 36	0.18 54	0.19 59	0.36 116	0.30 58	0.18 59	0.34 86	0.21 51	0.44 121	0.28 107	0.13 14	1.97 87	0.46 62	0.35 88	0.26 71	0.44 52	0.34 88	1.13 140	0.87 57	0.11 35	0.18 47	0.25 50	0.18 24	0.33 35	0.25 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.61 131	0.22 61	0.33 158	0.24 106	0.22 94	0.20 69	0.18 61	0.41 142	0.25 101	0.40 132	1.13 200	0.51 147	0.32 126	0.36 132	1.24 29	0.85 139	0.65 188	0.37 136	1.31 184	0.42 120	2.23 224	1.86 150	0.18 98	0.21 82	0.44 148	0.54 167	0.44 93	0.83 165

EGLCR-Stereo	1.05 180	0.22 61	0.25 114	0.15 36	0.19 62	0.23 92	0.16 50	0.32 74	0.39 157	0.32 77	0.65 159	0.39 96	0.27 103	0.14 16	2.06 97	2.01 219	0.41 115	0.37 136	0.78 127	1.73 239	1.19 148	5.99 260	0.95 219	3.44 259	0.26 56	1.49 216	3.66 252	0.33 92

TestStereo1	0.31 25	0.22 61	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.12 17	0.12 25	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.11 14	0.35 77	0.23 81	0.15 20	1.30 35	0.83 135	0.24 18	0.18 23	0.53 76	0.18 23	0.41 36	0.96 67	0.08 9	0.14 19	0.23 39	0.24 52	0.49 109	0.23 43

TESTraft	0.30 24	0.22 61	0.15 33	0.11 13	0.12 18	0.11 10	0.11 19	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.12 16	0.29 40	0.23 81	0.16 27	1.32 38	0.80 129	0.23 16	0.17 16	0.52 72	0.20 31	0.39 33	0.76 44	0.09 13	0.15 28	0.22 37	0.25 58	0.48 107	0.23 43

SA-5K	0.31 25	0.22 61	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.12 17	0.12 25	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.11 14	0.35 77	0.23 81	0.15 20	1.30 35	0.83 135	0.24 18	0.18 23	0.53 76	0.18 23	0.41 36	0.96 67	0.08 9	0.14 19	0.23 39	0.24 52	0.49 109	0.23 43

SA	0.34 32	0.22 61	0.14 28	0.14 29	0.15 31	0.16 38	0.09 14	0.34 91	0.16 39	0.31 69	0.12 16	0.44 121	0.14 31	0.21 62	1.06 11	0.92 146	0.27 37	0.30 95	0.61 103	0.24 53	0.53 59	0.90 59	0.09 13	0.18 47	0.27 62	0.29 81	0.56 129	0.27 63

test-3	0.58 122	0.22 61	0.22 92	0.18 62	0.22 94	0.21 73	0.20 67	0.40 137	0.17 47	0.35 93	0.18 36	0.44 121	0.20 66	0.19 52	2.28 106	1.72 205	0.33 75	0.30 95	1.28 179	0.44 128	1.16 145	2.16 174	0.11 35	0.21 82	0.45 151	0.23 43	0.56 129	1.19 189

test_1	0.58 122	0.22 61	0.22 92	0.18 62	0.22 94	0.21 73	0.20 67	0.40 137	0.17 47	0.34 86	0.18 36	0.44 121	0.20 66	0.19 52	2.28 106	1.73 207	0.33 75	0.30 95	1.27 177	0.44 128	1.16 145	2.16 174	0.11 35	0.21 82	0.45 151	0.23 43	0.56 129	1.19 189

test_3	0.58 122	0.22 61	0.22 92	0.18 62	0.22 94	0.21 73	0.20 67	0.41 142	0.18 59	0.36 107	0.19 41	0.45 127	0.22 73	0.19 52	2.28 106	1.72 205	0.33 75	0.31 104	1.27 177	0.44 128	1.15 143	2.15 172	0.11 35	0.22 96	0.47 159	0.28 78	0.59 145	1.20 191

CREStereo++_RVC	0.48 88	0.22 61	0.22 92	0.17 53	0.21 84	0.15 34	0.24 86	0.34 91	0.20 73	0.35 93	0.20 45	0.32 59	0.32 126	0.17 33	1.41 43	0.81 133	0.39 108	0.26 71	0.56 89	0.36 94	1.07 133	1.45 114	0.13 54	0.17 44	0.28 68	0.27 77	2.29 238	0.31 82
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	0.45 78	0.22 61	0.20 62	0.21 88	0.22 94	0.22 83	0.12 25	0.27 42	0.22 84	0.32 77	0.26 72	0.27 32	0.26 94	0.24 76	1.59 54	0.80 129	0.44 132	0.41 156	0.67 109	0.40 116	1.07 133	1.35 102	0.48 192	0.18 47	0.18 20	0.25 58	1.00 194	0.25 52

XX-TBD	0.45 78	0.22 61	0.20 62	0.21 88	0.22 94	0.22 83	0.12 25	0.27 42	0.22 84	0.32 77	0.26 72	0.27 32	0.26 94	0.24 76	1.59 54	0.80 129	0.44 132	0.41 156	0.67 109	0.40 116	1.07 133	1.35 102	0.48 192	0.18 47	0.18 20	0.25 58	1.00 194	0.25 52

sAnonymous2	0.42 60	0.22 61	0.17 47	0.16 45	0.17 45	0.22 83	0.17 54	0.38 128	0.26 111	0.28 47	0.26 72	0.33 67	0.32 126	0.16 27	1.63 60	0.61 100	0.40 112	0.36 131	0.81 131	0.39 113	1.05 126	1.36 104	0.15 76	0.22 96	0.30 83	0.35 109	0.33 35	0.35 104

CroCo_RVC	0.42 60	0.22 61	0.17 47	0.16 45	0.17 45	0.22 83	0.17 54	0.38 128	0.26 111	0.28 47	0.26 72	0.33 67	0.32 126	0.16 27	1.63 60	0.61 100	0.40 112	0.36 131	0.81 131	0.39 113	1.05 126	1.36 104	0.15 76	0.22 96	0.30 83	0.35 109	0.33 35	0.35 104

DN-CSS_ROB	0.42 60	0.22 61	0.25 114	0.23 99	0.26 119	0.17 47	0.23 83	0.42 150	0.20 73	0.39 128	0.41 129	0.40 99	0.27 103	0.32 116	2.02 93	0.43 46	0.32 67	0.23 51	0.93 146	0.25 61	0.98 121	0.79 47	0.15 76	0.32 147	0.24 42	0.23 43	0.42 82	0.30 77

AE-Stereo	0.53 106	0.23 78	0.26 126	0.24 106	0.24 106	0.19 59	0.20 67	0.30 58	0.21 79	0.34 86	0.16 34	0.45 127	0.28 107	0.22 66	1.34 40	1.14 169	0.42 123	0.35 130	0.60 98	0.76 186	1.06 132	2.89 211	0.16 88	0.27 129	0.35 110	0.86 191	0.46 98	0.28 69

LoS	0.51 101	0.23 78	0.17 47	0.19 73	0.20 74	0.19 59	0.14 35	0.77 209	0.27 118	0.50 157	0.45 134	0.54 151	0.47 169	0.23 72	2.11 99	0.86 142	0.57 173	0.42 158	0.62 104	0.41 118	1.28 154	1.52 118	0.16 88	0.18 47	0.36 116	0.29 81	0.33 35	0.35 104

raft_robust	0.42 60	0.23 78	0.16 38	0.20 81	0.17 45	0.16 38	0.14 35	0.42 150	0.18 59	0.41 136	0.15 23	0.38 92	0.24 86	0.27 91	1.56 50	1.16 171	0.32 67	0.33 110	0.92 144	0.37 97	0.75 100	1.25 96	0.11 35	0.25 116	0.31 90	0.34 106	0.37 57	0.29 71

GLC_STEREO	0.44 72	0.23 78	0.25 114	0.20 81	0.21 84	0.19 59	0.19 65	0.38 128	0.16 39	0.34 86	0.25 68	0.31 51	0.17 44	0.16 27	3.59 138	0.53 82	0.41 115	0.27 76	0.46 62	0.38 103	0.90 115	0.78 46	0.13 54	0.18 47	0.25 50	0.19 28	0.49 109	0.25 52

MIPNet	0.79 158	0.23 78	0.20 62	0.24 106	0.24 106	0.17 47	0.18 61	0.34 91	0.69 201	0.39 128	2.18 232	0.35 77	0.30 117	0.62 188	5.55 187	1.14 169	0.47 143	0.33 110	0.82 133	0.56 153	0.68 90	1.70 135	0.13 54	0.92 229	0.90 205	0.49 152	1.11 200	0.29 71

LMCR-Stereo	0.38 46	0.23 78	0.20 62	0.19 73	0.20 74	0.23 92	0.14 35	0.30 58	0.20 73	0.29 52	0.24 62	0.34 73	0.29 112	0.60 184	1.59 54	0.46 62	0.39 108	0.28 85	0.55 88	0.38 103	0.55 65	1.08 77	0.15 76	0.22 96	0.26 56	0.26 74	0.33 35	0.32 86

RALAANet	0.41 57	0.23 78	0.20 62	0.17 53	0.19 62	0.18 52	0.24 86	0.28 47	0.16 39	0.24 31	0.21 51	0.32 59	0.18 50	0.30 105	1.47 47	0.42 42	0.30 58	0.25 64	0.60 98	0.34 88	0.81 107	2.50 195	0.12 43	0.20 74	0.25 50	0.24 52	0.41 75	0.23 43

CREStereo	0.42 60	0.23 78	0.21 79	0.18 62	0.17 45	0.15 34	0.11 19	0.36 116	0.24 96	0.36 107	0.28 87	0.40 99	0.40 155	0.17 33	1.46 45	0.96 155	0.47 143	0.26 71	0.44 52	0.52 150	1.14 141	1.16 87	0.13 54	0.19 65	0.26 56	0.28 78	0.37 57	0.32 86
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
CFNet	0.31 25	0.23 78	0.20 62	0.25 114	0.23 101	0.19 59	0.21 73	0.30 58	0.17 47	0.28 47	0.23 59	0.38 92	0.21 68	0.22 66	1.67 63	0.27 8	0.29 46	0.21 33	0.28 20	0.21 37	0.37 26	0.48 22	0.13 54	0.18 47	0.29 79	0.29 81	0.38 61	0.32 86

iResNet_ROB	0.42 60	0.23 78	0.21 79	0.22 95	0.19 62	0.22 83	0.24 86	0.48 173	0.18 59	0.36 107	0.24 62	0.34 73	0.30 117	0.23 72	2.91 118	0.46 62	0.32 67	0.24 57	0.67 109	0.19 28	0.81 107	0.58 29	0.15 76	0.25 116	0.27 62	0.26 74	0.50 114	0.30 77

RAFT-Test	0.82 161	0.24 88	0.24 104	0.25 114	0.27 126	0.46 176	0.24 86	0.45 164	0.26 111	0.66 194	1.53 215	0.42 113	0.39 153	0.44 150	2.04 96	2.35 231	0.43 129	0.34 123	1.41 191	0.62 163	1.89 198	2.68 203	0.21 118	0.21 82	0.54 171	1.85 227	0.41 75	1.24 192

iinet-f	0.37 41	0.24 88	0.18 56	0.20 81	0.15 31	0.22 83	0.19 65	0.22 24	0.16 39	0.38 123	0.39 127	0.27 32	0.23 81	0.17 33	1.98 88	0.49 74	0.31 63	0.21 33	0.69 117	0.36 94	0.50 49	0.92 61	0.15 76	0.18 47	0.27 62	0.20 33	0.46 98	0.26 60

rafts_anoy	0.39 51	0.24 88	0.20 62	0.18 62	0.20 74	0.16 38	0.24 86	0.34 91	0.15 29	0.26 42	0.23 59	0.29 40	0.14 31	0.21 62	1.59 54	0.89 144	0.36 94	0.24 57	0.51 67	0.35 92	0.59 76	1.81 145	0.11 35	0.18 47	0.28 68	0.23 43	0.25 22	0.26 60

CFNet_pseudo	0.49 93	0.24 88	0.24 104	0.27 127	0.25 113	0.23 92	0.17 54	0.31 68	0.19 66	0.37 115	0.30 97	0.43 117	0.28 107	0.23 72	4.31 156	0.45 55	0.32 67	0.24 57	1.02 152	0.20 31	0.52 56	0.70 38	0.40 174	0.21 82	0.28 68	0.29 81	0.36 51	0.35 104

RALCasStereoNet	0.42 60	0.24 88	0.21 79	0.20 81	0.20 74	0.16 38	0.26 96	0.32 74	0.15 29	0.30 59	0.20 45	0.31 51	0.16 38	0.27 91	1.17 23	1.54 193	0.33 75	0.23 51	0.38 37	0.43 124	0.62 82	2.34 188	0.12 43	0.18 47	0.26 56	0.25 58	0.25 22	0.27 63

Anonymous	0.51 101	0.24 88	0.20 62	0.18 62	0.20 74	0.21 73	0.15 46	0.38 128	0.30 129	0.36 107	0.22 56	0.37 88	0.50 172	0.19 52	1.51 49	0.92 146	0.48 146	0.47 172	0.94 147	0.47 139	1.42 168	2.19 179	0.16 88	0.25 116	0.36 116	0.33 102	0.54 125	0.33 92

GES	0.59 126	0.24 88	0.20 62	0.21 88	0.23 101	0.27 113	0.51 149	0.34 91	0.31 135	0.35 93	0.29 92	0.32 59	0.23 81	0.22 66	3.28 127	0.59 96	0.38 104	0.28 85	1.15 163	0.33 86	1.12 138	1.17 88	0.18 98	0.26 123	0.28 68	0.24 52	0.58 140	2.30 213

HCRNet	0.36 38	0.24 88	0.13 15	0.26 125	0.12 18	0.18 52	0.13 30	0.20 20	0.09 6	0.54 167	0.20 45	0.29 40	0.11 15	0.14 16	3.99 151	0.31 15	0.24 18	0.15 10	0.26 17	0.13 10	0.27 14	0.58 29	0.13 54	0.11 10	0.14 6	0.16 14	0.37 57	0.15 11

GMStereo	0.26 16	0.24 88	0.13 15	0.19 73	0.17 45	0.20 69	0.16 50	0.29 52	0.16 39	0.23 25	0.19 41	0.33 67	0.17 44	0.14 16	0.80 6	0.30 14	0.29 46	0.19 26	0.44 52	0.20 31	0.36 24	0.35 11	0.12 43	0.16 34	0.25 50	0.22 39	0.39 66	0.20 27
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.33 31	0.24 88	0.20 62	0.18 62	0.24 106	0.19 59	0.18 61	0.23 27	0.16 39	0.31 69	0.32 110	0.22 15	0.15 37	0.21 62	1.95 85	0.47 69	0.38 104	0.24 57	0.30 24	0.20 31	0.46 43	0.57 27	0.14 67	0.19 65	0.24 42	0.25 58	0.33 35	0.22 38

PMTNet	0.45 78	0.24 88	0.22 92	0.18 62	0.18 54	0.15 34	0.33 110	0.31 68	0.24 96	0.37 115	0.25 68	0.39 96	0.38 150	0.18 46	1.77 71	1.07 162	0.46 138	0.27 76	0.57 90	0.44 128	1.15 143	1.31 100	0.14 67	0.16 34	0.40 138	0.30 88	0.33 35	0.37 112

BEATNet_4x	0.45 78	0.24 88	0.19 59	0.20 81	0.21 84	0.20 69	0.31 106	0.31 68	0.27 118	0.35 93	0.22 56	0.37 88	0.24 86	0.33 119	2.17 102	0.58 94	0.55 171	0.50 183	0.49 64	0.23 49	0.96 119	1.57 123	0.14 67	0.26 123	0.24 42	0.25 58	0.42 82	0.33 92

iResNetv2_ROB	0.48 88	0.24 88	0.18 56	0.27 127	0.21 84	0.24 99	0.20 67	0.49 176	0.19 66	0.36 107	0.29 92	0.43 117	0.27 103	0.26 85	3.54 135	0.43 46	0.33 75	0.22 42	0.85 136	0.27 69	1.29 157	0.62 32	0.17 96	0.31 144	0.28 68	0.25 58	0.57 136	0.27 63

HSM	0.48 88	0.24 88	0.24 104	0.26 125	0.26 119	0.21 73	0.24 86	0.41 142	0.20 73	0.31 69	0.30 97	0.41 105	0.25 89	0.22 66	4.49 162	0.40 38	0.35 88	0.23 51	0.52 72	0.32 83	0.77 103	0.65 35	0.15 76	0.23 104	0.31 90	0.32 99	0.44 93	0.34 100

DISCO	0.34 32	0.24 88	0.17 47	0.19 73	0.21 84	0.24 99	0.33 110	0.21 22	0.21 79	0.35 93	0.26 72	0.25 23	0.17 44	0.19 52	2.16 100	0.37 28	0.30 58	0.22 42	0.44 52	0.23 49	0.31 18	0.71 40	0.15 76	0.18 47	0.24 42	0.23 43	0.40 72	0.25 52

PDISCO_ROB	0.34 32	0.24 88	0.21 79	0.22 95	0.20 74	0.19 59	0.42 132	0.24 31	0.19 66	0.29 52	0.27 81	0.25 23	0.18 50	0.18 46	1.28 34	0.45 55	0.32 67	0.33 110	0.41 45	0.26 65	0.55 65	0.70 38	0.14 67	0.21 82	0.32 99	0.30 88	0.55 127	0.31 82

IGEV_Zeroshot_test	1.02 174	0.25 104	0.53 195	0.67 204	0.26 119	0.78 205	0.87 191	0.48 173	0.47 177	0.66 194	1.53 215	0.67 167	0.42 160	0.36 132	1.61 58	3.56 250	0.42 123	0.36 131	1.13 161	1.47 233	1.56 179	3.88 246	0.32 163	0.23 104	0.84 202	0.82 189	2.28 237	1.07 180

LoS_RVC	0.48 88	0.25 104	0.21 79	0.11 13	0.19 62	0.13 20	0.13 30	0.24 31	0.25 101	0.38 123	0.26 72	0.37 88	0.34 136	0.22 66	3.48 132	0.79 124	0.41 115	0.43 159	0.60 98	0.29 72	1.05 126	1.41 110	0.14 67	0.16 34	0.28 68	0.23 43	0.26 25	0.29 71

tt_ll	0.48 88	0.25 104	0.21 79	0.11 13	0.19 62	0.13 20	0.13 30	0.24 31	0.25 101	0.38 123	0.26 72	0.37 88	0.34 136	0.22 66	3.48 132	0.79 124	0.41 115	0.43 159	0.60 98	0.29 72	1.05 126	1.41 110	0.14 67	0.16 34	0.28 68	0.23 43	0.26 25	0.29 71

ICVP	0.54 109	0.25 104	0.31 149	0.25 114	0.25 113	0.26 107	0.37 120	0.31 68	0.25 101	0.37 115	0.31 101	0.41 105	0.30 117	0.25 81	2.81 117	0.62 106	0.50 153	0.77 225	0.59 96	0.45 138	0.98 121	1.93 152	0.33 166	0.26 123	0.31 90	0.36 113	0.39 66	0.34 100
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.29 23	0.25 104	0.21 79	0.21 88	0.16 37	0.21 73	0.14 35	0.35 102	0.18 59	0.38 123	0.20 45	0.34 73	0.16 38	0.13 14	1.20 27	0.28 9	0.35 88	0.19 26	0.44 52	0.19 28	0.48 47	0.42 16	0.13 54	0.18 47	0.27 62	0.23 43	0.34 45	0.25 52

DSFCA	0.36 38	0.25 104	0.21 79	0.21 88	0.26 119	0.23 92	0.27 99	0.23 27	0.21 79	0.22 24	0.27 81	0.26 28	0.16 38	0.15 20	1.69 68	0.64 109	0.29 46	0.27 76	0.32 30	0.24 53	0.46 43	0.81 51	0.18 98	0.21 82	0.28 68	0.29 81	0.57 136	0.45 129

FADNet-RVC	0.55 114	0.25 104	0.26 126	0.27 127	0.27 126	0.23 92	0.59 168	0.33 86	0.24 96	0.34 86	0.26 72	0.43 117	0.29 112	0.30 105	5.05 172	0.44 51	0.41 115	0.27 76	0.74 124	0.43 124	0.69 93	0.94 63	0.21 118	0.28 133	0.35 110	0.33 102	0.34 45	0.42 124

AF-Net	0.40 53	0.25 104	0.25 114	0.25 114	0.30 139	0.29 121	0.65 175	0.36 116	0.30 129	0.25 36	0.31 101	0.41 105	0.21 68	0.24 76	2.18 103	0.33 18	0.25 25	0.22 42	0.40 42	0.24 53	0.59 76	0.85 54	0.22 123	0.20 74	0.28 68	0.30 88	0.43 89	0.33 92

Nwc_Net	0.40 53	0.25 104	0.25 114	0.25 114	0.30 139	0.29 121	0.65 175	0.36 116	0.30 129	0.25 36	0.31 101	0.41 105	0.21 68	0.24 76	2.18 103	0.33 18	0.25 25	0.22 42	0.40 42	0.24 53	0.59 76	0.85 54	0.22 123	0.20 74	0.28 68	0.30 88	0.43 89	0.33 92

R-Stereo Train	0.71 143	0.25 104	0.26 126	0.24 106	0.19 62	0.25 104	0.14 35	0.34 91	0.30 129	0.52 160	0.65 159	0.45 127	0.32 126	0.53 169	4.42 158	1.58 196	0.58 174	0.51 186	1.26 174	0.64 168	1.51 175	2.41 190	0.14 67	0.21 82	0.37 121	0.42 131	0.36 51	0.46 134

RAFT-Stereo	0.71 143	0.25 104	0.26 126	0.24 106	0.19 62	0.25 104	0.14 35	0.34 91	0.30 129	0.52 160	0.65 159	0.45 127	0.32 126	0.53 169	4.42 158	1.58 196	0.58 174	0.51 186	1.26 174	0.64 168	1.51 175	2.41 190	0.14 67	0.21 82	0.37 121	0.42 131	0.36 51	0.46 134
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.74 149	0.25 104	0.24 104	0.19 73	0.24 106	0.38 155	0.23 83	0.42 150	0.24 96	0.60 181	0.48 144	0.42 113	1.54 210	0.54 172	2.07 98	2.22 228	0.43 129	0.34 123	1.25 171	0.67 175	1.89 198	2.97 215	0.18 98	0.21 82	0.57 174	0.52 161	0.39 66	0.57 150

NVstereo2D	0.63 133	0.25 104	0.22 92	0.29 139	0.26 119	0.34 141	0.35 114	0.30 58	0.22 84	0.39 128	0.32 110	0.27 32	0.16 38	0.43 146	9.07 239	0.45 55	0.34 83	0.28 85	0.38 37	0.21 37	0.37 26	0.51 23	0.30 154	0.22 96	0.32 99	0.25 58	0.28 29	0.25 52

DeepPruner_ROB	0.56 115	0.25 104	0.26 126	0.25 114	0.28 134	0.26 107	1.00 202	0.32 74	0.25 101	0.37 115	0.38 126	0.35 77	0.25 89	0.31 112	3.86 145	0.71 118	0.35 88	0.30 95	0.53 76	0.25 61	1.34 160	1.26 97	0.23 127	0.24 111	0.30 83	0.44 137	0.47 104	0.31 82

MLCV	0.58 122	0.25 104	0.25 114	0.37 163	0.34 153	0.35 146	0.55 158	0.46 167	0.46 175	0.53 164	0.79 179	0.64 165	0.41 156	0.29 99	1.32 38	1.41 185	0.49 151	0.30 95	1.29 182	0.29 72	1.28 154	1.37 106	0.23 127	0.41 165	0.36 116	0.36 113	0.49 109	0.35 104

DLCB_ROB	0.36 38	0.25 104	0.24 104	0.22 95	0.24 106	0.22 83	0.31 106	0.28 47	0.23 92	0.31 69	0.34 115	0.35 77	0.26 94	0.33 119	1.24 29	0.35 24	0.34 83	0.28 85	0.31 26	0.22 46	0.59 76	0.80 48	0.21 118	0.24 111	0.48 162	0.37 118	0.38 61	0.45 129

anonymity	1.70 209	0.26 120	0.41 176	0.28 134	0.25 113	0.51 182	0.23 83	0.49 176	0.56 187	0.63 190	22.54 269	0.58 157	0.59 176	0.37 135	1.81 74	1.46 187	0.47 143	0.36 131	1.10 158	0.52 150	1.45 171	3.41 229	0.23 127	0.35 150	1.09 215	1.56 219	3.23 250	1.06 179

dd	0.39 51	0.26 120	0.15 33	0.45 181	0.17 45	0.33 139	0.21 73	0.29 52	0.14 25	0.29 52	0.15 23	0.45 127	0.14 31	0.16 27	2.98 120	0.41 41	0.38 104	0.22 42	0.53 76	0.34 88	0.37 26	0.35 11	0.17 96	0.30 140	0.29 79	0.21 36	0.40 72	0.32 86

IPLGR	0.80 159	0.26 120	0.22 92	0.23 99	0.25 113	0.18 52	0.17 54	0.33 86	0.20 73	0.41 136	1.55 219	0.35 77	0.31 122	0.57 179	8.76 234	0.61 100	0.43 129	0.38 146	0.67 109	0.48 142	0.87 112	2.30 186	0.13 54	0.29 134	0.38 129	0.47 149	0.63 150	0.29 71

AACVNet	0.45 78	0.26 120	0.21 79	0.27 127	0.29 138	0.26 107	0.32 108	0.30 58	0.21 79	0.31 69	0.30 97	0.33 67	0.19 61	0.36 132	3.76 142	0.44 51	0.33 75	0.26 71	0.41 45	0.27 69	0.46 43	0.71 40	0.20 113	0.22 96	0.30 83	0.31 94	0.42 82	0.37 112

cross-raft	0.70 141	0.26 120	0.24 104	0.22 95	0.23 101	0.40 159	0.21 73	0.43 157	0.26 111	0.48 154	0.45 134	0.44 121	0.31 122	0.44 150	1.82 77	1.88 211	0.42 123	0.34 123	1.30 183	0.78 188	1.97 209	3.53 235	0.18 98	0.21 82	0.47 159	0.45 140	0.42 82	0.67 159

ADLNet	0.53 106	0.26 120	0.18 56	0.21 88	0.21 84	0.24 99	0.20 67	0.30 58	0.17 47	0.23 25	0.23 59	0.63 163	0.19 61	0.48 155	6.74 208	0.39 36	0.29 46	0.21 33	0.26 17	0.21 37	0.37 26	0.93 62	0.19 105	0.15 28	0.25 50	0.28 78	0.34 45	0.24 48

psm_up	0.42 60	0.26 120	0.28 137	0.28 134	0.27 126	0.27 113	0.41 130	0.36 116	0.32 140	0.29 52	0.24 62	0.41 105	0.26 94	0.50 162	1.90 80	0.36 25	0.35 88	0.31 104	0.70 118	0.37 97	0.52 56	0.75 43	0.16 88	0.29 134	0.33 103	0.37 118	0.40 72	0.33 92

RTSC	0.69 140	0.26 120	0.30 144	0.24 106	0.27 126	0.30 124	0.50 147	0.35 102	0.34 148	0.44 143	0.46 136	0.35 77	0.28 107	0.31 112	7.03 214	0.69 114	0.52 158	0.47 172	0.76 125	0.38 103	0.84 111	1.10 79	0.18 98	0.37 157	0.33 103	0.34 106	0.50 114	0.63 156

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 41	0.26 120	0.25 114	0.23 99	0.30 139	0.21 73	0.44 140	0.28 47	0.51 182	0.37 115	0.25 68	0.36 87	0.18 50	0.29 99	2.01 91	0.33 18	0.28 42	0.22 42	0.35 34	0.24 53	0.32 20	0.64 33	0.16 88	0.19 65	0.24 42	0.42 131	0.32 34	0.32 86
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	0.65 134	0.26 120	0.27 133	0.37 163	0.40 176	0.43 168	0.41 130	0.47 170	0.31 135	0.56 169	0.72 170	0.74 173	0.74 186	0.19 52	1.94 84	1.69 203	0.41 115	0.37 136	1.54 194	0.58 156	1.64 183	1.15 85	0.21 118	0.51 181	0.35 110	0.40 125	0.59 145	0.41 122

EKT-Stereo	1.24 188	0.27 130	0.26 126	0.28 134	0.26 119	0.31 129	0.54 154	0.43 157	0.33 145	0.45 147	0.84 181	0.51 147	0.44 165	0.68 194	12.27 256	2.16 225	0.54 167	0.52 190	1.28 179	1.01 213	5.05 258	3.02 221	0.15 76	0.22 96	0.43 143	0.47 149	0.56 129	0.33 92

CASS	0.57 118	0.27 130	0.28 137	0.33 153	0.28 134	0.30 124	0.88 193	0.40 137	0.30 129	0.47 150	0.51 146	0.48 139	0.37 147	0.17 33	1.95 85	0.67 113	0.77 199	0.46 168	0.80 130	0.29 72	1.68 189	1.65 131	0.18 98	0.23 104	0.46 158	0.34 106	0.53 121	0.46 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.67 139	0.27 130	0.28 137	0.29 139	0.30 139	0.34 141	0.61 170	0.35 102	0.27 118	0.62 186	1.02 197	0.43 117	0.30 117	0.30 105	1.92 82	1.08 164	0.54 167	0.37 136	1.16 164	0.85 197	1.37 164	2.98 216	0.20 113	0.26 123	0.33 103	0.50 154	0.69 159	0.45 129

GEStereo_RVC	0.53 106	0.27 130	0.34 159	0.27 127	0.27 126	0.31 129	0.53 152	0.41 142	0.25 101	0.35 93	0.28 87	0.41 105	0.25 89	0.30 105	1.92 82	0.74 120	0.50 153	0.37 136	0.92 144	0.38 103	0.93 118	2.15 172	0.21 118	0.37 157	0.32 99	0.31 94	0.51 117	0.48 138

pcwnet_v2	0.70 141	0.27 130	0.31 149	0.31 147	0.34 153	0.30 124	0.26 96	0.34 91	0.25 101	0.50 157	0.40 128	1.84 218	0.41 156	0.32 116	5.63 190	0.61 100	0.38 104	0.30 95	1.11 159	0.26 65	0.88 113	1.09 78	0.57 196	0.25 116	0.36 116	0.36 113	0.51 117	0.87 170

APVNet	0.42 60	0.27 130	0.20 62	0.24 106	0.27 126	0.28 118	0.26 96	0.32 74	0.22 84	0.26 42	0.31 101	0.30 47	0.17 44	0.27 91	2.45 112	0.51 78	0.45 136	0.34 123	0.67 109	0.33 86	0.56 68	1.03 74	0.16 88	0.29 134	0.29 79	0.25 58	0.45 97	0.31 82

FADNet	0.56 115	0.27 130	0.24 104	0.29 139	0.26 119	0.27 113	0.47 144	0.36 116	0.24 96	0.35 93	0.34 115	0.38 92	0.28 107	0.28 96	5.03 170	0.43 46	0.33 75	0.34 123	0.70 118	0.44 128	0.66 86	0.98 70	0.19 105	0.23 104	0.40 138	0.41 128	0.37 57	0.44 125

HSM-Net_RVC	1.02 174	0.27 130	0.28 137	0.44 176	0.33 149	0.31 129	0.40 125	0.47 170	0.29 124	0.58 173	0.95 194	11.21 257	0.48 170	0.31 112	2.42 111	0.66 111	0.48 146	0.30 95	0.57 90	0.57 154	1.35 163	2.26 182	0.27 141	0.45 174	0.44 148	0.46 145	0.56 129	0.50 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.54 109	0.27 130	0.24 104	0.25 114	0.25 113	0.25 104	0.22 76	0.27 42	0.19 66	0.30 59	0.31 101	0.34 73	0.18 50	0.33 119	5.54 186	0.48 73	0.53 163	0.24 57	0.86 139	0.24 53	0.63 83	0.76 44	0.19 105	0.35 150	0.31 90	0.31 94	0.42 82	0.34 100

MyStereo04	0.50 98	0.28 139	0.27 133	0.23 99	0.24 106	0.19 59	0.22 76	0.38 128	0.29 124	0.64 192	0.28 87	0.48 139	0.19 61	0.35 128	1.48 48	0.65 110	0.37 98	0.27 76	1.22 170	0.50 147	1.12 138	1.26 97	0.44 182	0.30 140	0.39 134	0.50 154	0.55 127	0.30 77

DAS	0.75 151	0.28 139	0.25 114	0.39 169	0.34 153	0.37 151	0.38 121	0.51 182	0.45 168	0.61 182	0.92 191	0.81 180	0.72 183	0.20 60	1.81 74	1.80 208	0.76 197	0.46 168	1.39 189	0.61 160	2.15 222	2.12 169	0.27 141	0.46 175	0.45 151	0.50 154	0.63 150	0.52 142

SepStereo	0.75 151	0.28 139	0.25 114	0.39 169	0.34 153	0.37 151	0.38 121	0.51 182	0.45 168	0.61 182	0.92 191	0.81 180	0.72 183	0.20 60	1.81 74	1.80 208	0.76 197	0.46 168	1.39 189	0.61 160	2.15 222	2.12 169	0.27 141	0.46 175	0.45 151	0.50 154	0.63 150	0.52 142

s12784h	0.57 118	0.28 139	0.28 137	0.30 142	0.24 106	0.18 52	0.14 35	0.36 116	0.25 101	0.38 123	0.24 62	0.40 99	0.39 153	0.17 33	1.26 32	1.10 167	0.48 146	0.27 76	0.72 122	0.37 97	1.49 173	1.74 139	0.13 54	0.20 74	0.44 148	0.47 149	2.18 235	0.86 169

STTStereo	0.40 53	0.28 139	0.28 137	0.24 106	0.28 134	0.23 92	0.55 158	0.25 40	0.36 153	0.29 52	0.27 81	0.35 77	0.22 73	0.27 91	2.65 115	0.33 18	0.27 37	0.25 64	0.31 26	0.22 46	0.37 26	0.69 37	0.31 159	0.19 65	0.26 56	0.31 94	0.36 51	0.40 121

dad	0.60 128	0.29 144	0.21 79	0.64 203	0.32 147	0.42 167	0.96 201	0.58 193	0.19 66	0.44 143	0.19 41	0.50 144	0.43 163	0.18 46	3.95 149	0.53 82	0.42 123	0.27 76	0.77 126	0.32 83	0.56 68	0.56 25	0.19 105	0.35 150	0.57 174	0.24 52	1.25 203	0.83 165

PSMNet-ADL	1.03 177	0.29 144	0.31 149	0.34 157	0.35 163	0.35 146	0.64 173	0.55 189	0.35 149	0.71 205	1.40 212	0.60 160	1.07 194	2.44 237	6.98 213	1.98 216	1.55 227	0.40 153	1.25 171	0.51 148	1.28 154	2.00 159	0.35 170	0.26 123	0.37 121	0.42 131	0.68 156	0.36 109

EAI-Stereo	1.49 199	0.29 144	0.52 194	0.57 191	0.37 168	8.27 262	0.81 190	0.45 164	0.83 207	0.34 86	1.41 213	0.47 137	0.34 136	0.26 85	3.70 141	6.04 259	0.44 132	0.65 208	2.71 207	0.74 184	1.46 172	1.97 157	0.29 151	0.76 219	1.07 213	2.21 234	1.45 214	1.76 207

RP	0.47 87	0.29 144	0.34 159	0.31 147	0.31 145	0.29 121	0.52 150	0.34 91	0.33 145	0.23 25	0.35 120	0.38 92	0.26 94	0.25 81	3.84 144	0.33 18	0.30 58	0.22 42	0.34 31	0.24 53	0.30 16	1.02 72	0.19 105	0.25 116	0.30 83	0.32 99	0.53 121	0.37 112

MyStereo	0.52 103	0.30 148	0.32 155	0.25 114	0.25 113	0.20 69	0.25 94	0.37 125	0.28 123	0.71 205	0.41 129	0.48 139	0.22 73	0.35 128	1.58 53	0.61 100	0.36 94	0.27 76	1.20 167	0.51 148	1.11 137	1.39 108	0.45 184	0.30 140	0.43 143	0.58 172	0.57 136	0.30 77

UDGNet	0.43 70	0.30 148	0.23 101	0.55 189	0.45 184	0.50 180	0.44 140	0.31 68	0.22 84	0.27 45	0.29 92	0.31 51	0.13 25	0.68 194	1.27 33	0.45 55	0.34 83	0.25 64	0.67 109	0.25 61	0.66 86	1.15 85	0.41 178	0.17 44	0.34 108	0.32 99	0.42 82	0.29 71

SACVNet	0.49 93	0.30 148	0.27 133	0.28 134	0.30 139	0.27 113	0.36 116	0.37 125	0.29 124	0.35 93	0.28 87	0.35 77	0.26 94	0.38 136	2.96 119	0.45 55	0.39 108	0.29 91	0.58 95	0.30 76	0.75 100	1.37 106	0.20 113	0.27 129	0.37 121	0.35 109	0.46 98	0.37 112

Anonymous3	0.61 131	0.30 148	0.24 104	0.21 88	0.27 126	0.28 118	0.22 76	0.50 179	0.35 149	0.37 115	0.27 81	0.76 176	0.54 174	0.52 164	2.02 93	1.89 212	0.52 158	0.46 168	0.96 149	0.58 156	1.27 152	1.94 154	0.20 113	0.23 104	0.37 121	0.41 128	0.54 125	0.37 112

SHD	0.76 154	0.30 148	0.51 191	0.36 159	0.38 171	0.37 151	0.54 154	0.50 179	0.45 168	0.54 167	0.63 155	0.52 149	0.66 180	0.38 136	6.13 199	0.69 114	0.50 153	0.44 163	0.96 149	0.48 142	1.09 136	1.20 91	0.26 136	0.53 185	0.50 164	0.53 163	0.50 114	0.67 159

FADNet-RVC-Resample	0.60 128	0.31 153	0.59 204	0.28 134	0.45 184	0.22 83	0.43 134	0.39 134	0.32 140	0.44 143	0.30 97	0.46 134	0.46 167	0.44 150	4.75 167	0.52 80	0.42 123	0.43 159	0.59 96	0.64 168	0.54 63	1.24 95	0.30 154	0.38 160	0.31 90	0.39 123	0.33 35	0.41 122

RTS	0.83 162	0.32 154	0.30 144	0.30 142	0.34 153	0.45 173	0.77 188	0.42 150	0.45 168	0.43 139	0.34 115	0.55 152	0.35 139	0.43 146	7.23 219	0.76 121	0.58 174	0.44 163	1.04 154	0.48 142	1.05 126	1.10 79	0.26 136	0.41 165	0.58 177	1.67 222	0.58 140	0.79 162

RTSA	0.83 162	0.32 154	0.30 144	0.30 142	0.34 153	0.45 173	0.77 188	0.42 150	0.45 168	0.43 139	0.34 115	0.55 152	0.35 139	0.43 146	7.23 219	0.76 121	0.58 174	0.44 163	1.04 154	0.48 142	1.05 126	1.10 79	0.26 136	0.41 165	0.58 177	1.67 222	0.58 140	0.79 162

NCC-stereo	0.50 98	0.33 156	0.31 149	0.31 147	0.33 149	0.31 129	0.58 163	0.41 142	0.40 160	0.24 31	0.37 123	0.40 99	0.36 142	0.28 96	3.38 129	0.37 28	0.31 63	0.32 106	0.44 52	0.44 128	0.50 49	0.94 63	0.28 145	0.25 116	0.38 129	0.44 137	0.46 98	0.44 125

Abc-Net	0.50 98	0.33 156	0.31 149	0.31 147	0.33 149	0.31 129	0.58 163	0.41 142	0.40 160	0.24 31	0.37 123	0.40 99	0.36 142	0.28 96	3.38 129	0.37 28	0.31 63	0.32 106	0.44 52	0.44 128	0.50 49	0.94 63	0.28 145	0.25 116	0.38 129	0.44 137	0.46 98	0.44 125
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.98 171	0.33 156	0.34 159	0.25 114	0.34 153	0.36 148	0.54 154	0.32 74	0.65 197	0.59 176	0.47 141	0.76 176	0.18 50	0.30 105	8.84 236	0.49 74	0.29 46	0.27 76	0.82 133	0.79 191	0.56 68	0.89 58	0.19 105	0.20 74	0.68 190	1.95 230	1.43 212	3.74 236

TRStereo	1.98 214	0.34 159	0.47 184	0.25 114	0.19 62	0.65 195	0.29 104	0.44 162	0.56 187	0.70 204	0.63 155	0.80 179	0.29 112	0.24 76	3.25 126	4.38 256	0.37 98	0.36 131	1.05 157	0.87 199	1.34 160	2.98 216	0.60 199	0.20 74	0.66 188	30.16 268	0.88 182	0.48 138

stereogan	0.45 78	0.34 159	0.32 155	0.33 153	0.38 171	0.36 148	0.35 114	0.36 116	0.33 145	0.30 59	0.31 101	0.47 137	0.31 122	0.27 91	1.84 78	0.43 46	0.32 67	0.25 64	0.45 60	0.31 78	0.45 41	1.68 134	0.24 131	0.26 123	0.30 83	0.33 102	0.58 140	0.39 120

ADCRef	1.02 174	0.34 159	0.38 171	0.23 99	0.35 163	0.34 141	0.42 132	0.36 116	0.85 209	0.39 128	0.31 101	0.40 99	0.26 94	0.31 112	9.43 242	0.63 108	0.34 83	0.32 106	0.84 135	0.57 154	0.53 59	0.99 71	0.47 189	0.36 154	0.99 207	1.08 203	0.98 190	5.01 246

GwcNet-ADL	0.74 149	0.35 162	0.37 168	0.42 173	0.37 168	0.34 141	0.54 154	0.40 137	0.27 118	0.61 182	1.49 214	0.67 167	0.42 160	0.33 119	3.62 139	1.33 181	0.52 158	0.56 198	0.91 143	0.87 199	1.20 149	1.83 148	0.24 131	0.29 134	0.38 129	0.49 152	0.48 107	0.65 158

FADNet_RVC	0.88 167	0.35 162	1.04 228	0.44 176	0.64 204	0.34 141	0.70 179	0.43 157	0.46 175	0.48 154	0.49 145	0.70 172	0.57 175	0.62 188	3.92 148	0.81 133	0.59 180	1.01 238	1.70 197	0.72 181	1.63 181	1.60 127	0.45 184	0.60 199	0.56 173	0.45 140	1.88 227	0.63 156

PA-Net	0.59 126	0.36 164	0.38 171	0.25 114	0.38 171	0.26 107	0.46 143	0.33 86	0.36 153	0.30 59	0.36 122	0.30 47	0.32 126	0.49 160	3.68 140	0.51 78	0.26 33	0.29 91	0.34 31	0.31 78	0.40 34	0.95 66	0.59 197	0.27 129	0.33 103	0.77 184	0.35 49	2.26 212
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	1.24 188	0.36 164	0.34 159	0.44 176	0.30 139	0.45 173	0.40 125	0.59 194	0.35 149	1.95 249	5.83 250	5.52 250	0.61 179	0.55 175	4.50 163	1.27 177	0.52 158	0.39 151	1.72 198	0.86 198	1.74 190	2.26 182	0.26 136	0.44 171	0.35 110	0.37 118	0.51 117	0.56 148

NCCL2	0.60 128	0.36 164	0.32 155	0.30 142	0.40 176	0.26 107	0.52 150	0.35 102	0.32 140	0.41 136	0.33 113	0.41 105	0.25 89	0.54 172	4.15 154	0.59 96	0.42 123	0.32 106	0.40 42	0.32 83	0.79 105	1.41 110	0.41 178	0.35 150	0.45 151	0.45 140	0.75 170	0.53 145

NOSS_ROB	0.99 172	0.36 164	0.28 137	0.38 166	0.37 168	0.40 159	0.34 112	0.89 215	0.39 157	0.71 205	0.90 189	1.00 191	0.60 177	1.35 218	5.04 171	2.39 234	0.66 189	0.58 203	0.68 116	0.44 128	2.24 225	3.36 227	0.32 163	0.51 181	0.45 151	1.00 199	0.73 165	0.45 129

SFCPSM	2.47 228	0.37 168	0.30 144	0.38 166	0.34 153	0.40 159	0.40 125	0.42 150	0.48 178	0.62 186	1.07 198	1.09 193	5.75 243	0.39 140	13.40 259	1.37 183	0.60 183	0.49 178	31.30 270	0.84 195	1.49 173	1.92 151	0.30 154	0.38 160	0.43 143	0.53 163	0.72 163	1.00 176

FCDSN-DC	0.91 168	0.37 168	0.66 209	0.41 172	0.42 180	0.50 180	0.94 199	0.39 134	0.31 135	0.46 148	0.34 115	0.67 167	0.31 122	0.56 176	8.70 233	0.85 139	0.50 153	0.48 176	0.79 129	0.38 103	1.31 159	2.78 206	0.30 154	0.60 199	0.39 134	0.43 135	0.42 82	0.38 117
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.54 109	0.37 168	0.47 184	0.35 158	0.38 171	0.41 164	0.36 116	0.37 125	0.39 157	0.32 77	0.46 136	0.42 113	0.42 160	0.35 128	3.29 128	0.38 33	0.36 94	0.28 85	0.49 64	0.35 92	0.72 96	1.21 92	0.25 133	0.30 140	0.39 134	0.46 145	0.53 121	0.53 145

DeepPrunerF	0.80 159	0.37 168	0.21 79	0.52 186	1.05 224	0.38 155	0.58 163	0.32 74	0.90 214	0.23 25	0.32 110	0.25 23	0.18 50	0.26 85	5.52 185	0.52 80	0.30 58	0.26 71	0.52 72	0.26 65	0.44 40	0.55 24	0.22 123	0.21 82	5.87 255	0.51 160	0.47 104	0.30 77

UCFNet_RVC	0.57 118	0.37 168	0.27 133	0.30 142	0.32 147	0.28 118	0.32 108	0.30 58	0.23 92	0.35 93	0.27 81	0.52 149	0.26 94	0.34 126	5.19 174	0.46 62	0.32 67	0.25 64	1.03 153	0.26 65	0.73 98	0.84 53	0.45 184	0.23 104	0.37 121	0.33 102	0.36 51	0.45 129

SGM-Forest	2.22 225	0.37 168	0.25 114	0.54 188	0.45 184	0.41 164	0.36 116	0.61 196	0.74 203	0.72 208	0.65 159	1.01 192	2.24 218	0.43 146	7.35 222	2.53 239	0.52 158	0.38 146	25.12 266	0.36 94	2.24 225	3.52 234	0.40 174	0.47 179	1.03 210	0.59 173	1.83 226	4.94 245
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	1.15 186	0.38 174	0.58 201	0.57 191	0.65 206	0.52 185	0.61 170	0.75 205	0.45 168	0.78 217	2.74 239	1.46 205	1.93 216	0.49 160	3.14 124	2.47 238	0.59 180	0.60 204	2.42 203	1.16 222	2.14 220	2.40 189	0.73 209	0.58 196	0.43 143	0.55 169	0.74 169	1.26 193

ADCPNet	1.61 206	0.38 174	0.74 215	0.43 175	0.76 212	0.44 172	1.54 221	0.89 215	0.69 201	0.76 215	1.64 224	0.81 180	3.20 232	0.76 199	8.80 235	1.90 213	0.59 180	0.37 136	4.80 226	1.06 216	1.27 152	1.49 116	0.93 217	0.43 170	1.05 212	1.37 213	0.96 188	5.45 250

PS-NSSS	0.46 85	0.38 174	0.26 126	0.42 173	0.31 145	0.38 155	0.47 144	0.34 91	0.20 73	0.36 107	0.24 62	0.84 184	0.26 94	0.41 142	2.16 100	0.37 28	0.35 88	0.23 51	0.57 90	0.21 37	0.43 39	0.59 31	0.52 195	0.21 82	0.33 103	0.31 94	0.87 181	0.36 109

CBMV_ROB	1.50 202	0.38 174	0.44 181	0.61 199	0.53 193	0.72 203	0.87 191	0.97 224	0.41 165	0.82 220	1.34 210	3.03 232	2.77 223	0.67 192	5.27 178	1.29 179	0.91 203	0.49 178	2.40 202	0.73 182	1.83 192	2.91 212	0.44 182	0.46 175	1.38 223	2.48 236	2.25 236	3.99 239

PWC_ROB	0.75 151	0.38 174	0.40 174	0.31 147	0.36 165	0.38 155	0.58 163	0.40 137	0.68 200	0.44 143	0.79 179	0.58 157	1.23 202	0.33 119	3.24 125	1.21 175	0.64 186	0.52 190	1.04 154	0.48 142	1.20 149	1.67 133	0.27 141	0.51 181	0.39 134	0.41 128	0.68 156	1.17 186

CBMV	1.24 188	0.38 174	0.34 159	0.44 176	0.43 181	0.63 194	0.93 197	0.88 213	0.41 165	0.66 194	0.85 184	1.52 209	1.27 204	1.05 207	4.34 157	2.35 231	0.72 193	0.50 183	1.69 196	0.78 188	1.85 194	3.21 225	0.31 159	0.57 193	0.51 166	0.53 163	1.09 198	5.35 248
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.35 194	0.39 180	0.51 191	0.53 187	0.44 182	0.51 182	0.38 121	0.55 189	0.40 160	0.76 215	1.27 207	0.56 154	0.53 173	1.94 228	9.60 248	3.60 252	0.62 185	0.65 208	0.85 136	0.94 206	2.13 219	3.87 245	0.30 154	0.53 185	0.54 171	0.52 161	0.97 189	2.49 218

S-Stereo	1.49 199	0.40 181	0.47 184	0.62 200	0.61 201	0.65 195	1.16 205	0.61 196	0.57 192	0.69 201	4.22 247	1.62 213	0.66 180	0.46 153	5.38 181	2.80 244	0.56 172	0.65 208	4.93 227	4.83 257	1.34 160	2.95 214	0.99 223	0.63 207	0.43 143	0.53 163	0.67 154	0.96 174

GANetREF_RVC	0.52 103	0.40 181	0.39 173	0.38 166	0.36 165	0.36 148	0.34 112	0.51 182	0.43 167	0.48 154	0.27 81	0.75 175	0.44 165	0.29 99	1.30 35	0.46 62	1.06 208	0.34 123	0.63 105	0.39 113	0.90 115	0.80 48	0.31 159	0.41 165	0.45 151	0.40 125	0.65 153	0.52 142
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
SAMSARA	1.13 184	0.41 183	0.61 205	0.45 181	0.47 187	0.46 176	0.75 183	0.75 205	0.63 196	0.63 190	0.71 168	0.64 165	1.75 211	0.50 162	6.46 206	1.05 160	0.58 174	0.64 207	1.26 174	0.65 173	1.44 170	1.53 120	0.29 151	0.63 207	1.73 234	2.11 232	1.68 222	1.81 208

AnyNet_C32	1.29 193	0.41 183	0.37 168	0.37 163	0.41 178	0.49 179	0.72 181	0.48 173	1.21 225	0.56 169	0.87 187	0.58 157	0.37 147	0.42 144	9.98 250	1.25 176	0.58 174	0.54 195	0.90 141	0.63 165	1.41 167	2.06 165	0.34 167	0.54 187	1.08 214	2.33 235	1.33 207	4.59 243

NaN_ROB	0.86 166	0.41 183	0.41 176	0.36 159	0.49 189	0.43 168	0.90 196	0.46 167	1.31 229	0.40 132	0.65 159	0.96 190	0.32 126	0.48 155	5.44 183	0.59 96	0.37 98	0.53 193	0.51 67	0.63 165	0.66 86	1.13 83	0.28 145	0.50 180	0.79 199	1.54 218	0.98 190	1.69 206

XPNet_ROB	0.56 115	0.41 183	0.30 144	0.27 127	0.33 149	0.33 139	0.38 121	0.28 47	0.32 140	0.32 77	0.42 131	1.18 195	0.25 89	0.32 116	3.03 122	0.53 82	0.66 189	0.30 95	0.43 50	0.34 88	0.75 100	1.60 127	0.26 136	0.27 129	0.32 99	0.35 109	0.76 174	0.48 138

pmcnn	1.28 192	0.43 187	0.41 176	0.58 195	0.64 204	0.56 189	1.59 222	0.73 203	0.48 178	0.61 182	1.31 208	1.55 210	3.12 230	1.04 206	3.82 143	2.27 229	0.89 202	0.95 234	1.85 200	1.09 217	2.50 238	3.33 226	0.81 214	0.54 187	0.52 167	0.68 178	1.09 198	1.31 195

ADCL	1.10 182	0.44 188	0.37 168	0.33 153	0.34 153	0.40 159	0.50 147	0.39 134	1.21 225	0.59 176	0.47 141	0.46 134	0.27 103	0.33 119	7.64 227	0.57 93	0.40 112	0.56 198	0.70 118	0.69 179	0.72 96	0.97 69	0.29 151	0.37 157	1.70 232	1.79 226	1.76 225	5.37 249

iRaft-Stereo_20w	1.46 198	0.46 189	0.73 214	0.60 197	0.34 153	0.52 185	0.76 187	0.43 157	0.86 210	0.90 227	1.85 227	0.57 156	0.48 170	0.85 202	2.22 105	3.23 246	0.48 146	0.55 197	1.17 165	3.69 254	1.53 177	4.23 249	0.34 167	0.39 162	1.04 211	7.81 256	2.03 232	1.43 199

DPSNet	1.55 204	0.46 189	0.51 191	0.56 190	0.67 208	0.68 202	0.60 169	0.52 186	0.67 198	0.47 150	0.91 190	3.61 238	1.80 214	1.42 220	3.87 146	2.08 221	1.53 225	1.18 244	7.27 237	1.86 243	2.26 227	3.71 241	1.01 224	0.79 222	0.78 198	1.06 202	0.78 176	0.90 172

XQC	0.85 165	0.47 191	0.43 180	0.50 185	0.48 188	0.51 182	0.64 173	0.57 192	0.49 180	0.59 176	0.63 155	0.62 162	0.90 191	0.48 155	6.85 210	0.79 124	0.48 146	0.48 176	0.86 139	0.47 139	0.96 119	1.19 90	0.34 167	0.46 175	0.62 184	0.78 185	0.69 159	0.58 152

STTRV1_RVC		0.48 192	0.41 176	0.57 191	0.44 182	0.65 195	0.69 178	0.53 187	0.56 187	0.53 164	0.74 171	0.95 189	1.23 202	0.93 204		1.20 174	1.96 236	0.51 186		1.98 246	1.89 198			0.71 214	1.17 219	1.15 205	1.35 209	2.70 221

ETE_ROB	0.66 136	0.48 192	0.31 149	0.36 159	0.38 171	0.40 159	0.49 146	0.33 86	0.49 180	0.40 132	0.60 152	1.36 202	0.29 112	0.41 142	3.00 121	0.53 82	1.01 205	0.34 123	0.71 121	0.42 120	1.03 124	1.59 125	0.28 145	0.32 147	0.40 138	0.45 140	0.75 170	0.56 148

ADCMid	1.19 187	0.50 194	0.55 198	0.39 169	0.60 200	0.57 190	0.88 193	0.60 195	0.75 204	0.47 150	0.69 167	0.74 173	1.17 198	0.42 144	8.06 231	1.08 164	0.54 167	0.45 166	1.76 199	0.58 156	1.14 141	1.63 130	0.59 197	0.44 171	0.59 180	1.44 214	1.26 205	4.11 241

ADCS	1.43 197	0.51 195	0.48 188	0.46 183	0.57 196	0.54 187	0.75 183	0.70 202	1.04 217	0.57 171	0.71 168	0.90 186	2.71 221	0.58 183	9.65 249	2.08 221	0.85 200	0.61 205	1.33 185	0.66 174	1.99 211	2.10 168	0.43 180	0.60 199	0.76 193	2.08 231	1.59 218	3.43 232

FC-DCNN	1.13 184	0.51 195	0.91 221	0.81 208	0.56 195	0.91 209	1.45 219	0.80 210	0.52 183	0.62 186	0.65 159	0.88 185	0.77 189	0.56 176	3.53 134	0.84 138	0.95 204	0.49 178	1.28 179	0.44 128	1.59 180	2.59 196	0.31 159	0.56 192	1.66 230	0.91 194	2.36 240	3.06 229

edge stereo	2.12 224	0.52 197	1.03 226	0.73 205	0.65 206	0.83 206	0.94 199	0.93 221	1.42 233	3.68 256	1.19 202	2.07 224	5.51 242	1.12 211	4.51 164	2.46 237	0.66 189	0.54 195	7.21 235	7.73 260	1.91 203	5.54 258	2.01 234	0.54 187	0.64 187	0.56 170	0.88 182	1.47 201

LSM0	4.85 251	0.52 197	0.57 200	0.79 207	0.68 209	0.93 210	1.64 223	1.10 230	1.07 218	0.88 226	1.61 221	1.82 217	2.76 222	0.57 179	36.27 272	52.79 273	1.17 212	0.61 205	5.39 229	1.09 217	2.69 242	4.05 247	0.43 180	0.71 214	0.96 206	2.62 237	1.66 221	5.53 251

CSAN	1.10 182	0.52 197	0.48 188	0.48 184	0.52 191	0.47 178	1.16 205	0.50 179	2.45 248	0.68 199	1.96 229	1.51 208	0.72 183	0.63 190	4.44 160	0.58 94	0.54 167	0.49 178	0.85 136	2.17 250	1.29 157	2.22 180	0.32 163	0.54 187	1.68 231	1.05 201	0.73 165	0.81 164

LALA_ROB	0.66 136	0.52 197	0.34 159	0.33 153	0.36 165	0.41 164	0.44 140	0.35 102	0.40 160	0.46 148	0.60 152	1.31 199	0.29 112	0.40 141	3.95 149	0.47 69	0.53 163	0.38 146	0.60 98	0.41 118	0.89 114	1.73 138	0.25 133	0.33 149	0.38 129	0.43 135	0.81 177	0.57 150

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 170	0.54 201	0.35 165	0.63 201	0.50 190	0.62 193	1.25 209	0.66 201	0.60 195	0.57 171	0.46 136	0.92 188	1.28 205	1.16 214	4.96 168	0.61 100	0.53 163	0.33 110	1.25 171	0.44 128	2.01 213	1.75 141	0.47 189	0.41 165	0.76 193	0.81 188	0.76 174	1.47 201

G-Net	1.35 194	0.54 201	0.64 208	0.44 176	0.52 191	0.58 192	0.56 160	0.90 217	1.32 230	0.66 194	1.20 203	2.96 231	1.21 201	0.38 136	4.22 155	1.62 201	0.61 184	0.76 221	1.47 193	1.34 228	1.63 181	1.95 156	0.39 172	0.62 204	0.79 199	2.98 243	1.56 216	4.61 244

PVD	1.03 177	0.54 201	0.66 209	0.60 197	0.59 198	0.67 200	0.71 180	0.91 218	0.87 211	0.59 176	0.84 181	0.81 180	1.06 193	0.61 187	6.62 207	0.78 123	0.72 193	0.66 212	1.18 166	0.68 178	1.39 165	1.52 118	0.40 174	0.62 204	0.85 203	0.97 197	0.86 180	1.12 181

FINET	2.02 217	0.57 204	0.61 205	0.36 159	0.41 178	0.65 195	0.75 183	0.51 182	1.37 232	0.40 132	1.53 215	0.60 160	1.81 215	1.11 209	5.80 194	2.01 219	0.74 195	0.39 151	1.12 160	1.26 227	1.24 151	3.49 232	0.36 171	1.29 247	5.70 254	8.60 257	3.56 251	8.18 255

SANet	1.53 203	0.57 204	0.54 196	0.57 191	0.63 203	0.84 207	1.33 214	0.94 222	5.40 256	0.52 160	2.18 232	4.12 242	2.90 228	0.69 196	5.97 197	0.54 87	1.22 214	0.57 201	0.94 147	0.84 195	1.67 186	1.76 142	0.47 189	0.65 210	0.76 193	1.29 212	0.92 186	2.37 214

AMNet	0.66 136	0.59 206	0.56 199	0.59 196	0.59 198	0.66 199	0.58 163	0.45 164	0.53 184	0.52 160	0.68 166	0.76 176	0.41 156	0.90 203	1.37 41	0.85 139	0.71 192	0.66 212	0.63 105	0.62 163	0.79 105	0.66 36	0.39 172	0.60 199	0.57 174	0.68 178	0.70 161	0.77 161

AnyNet_C01	1.58 205	0.60 207	0.54 196	0.63 201	0.57 196	0.55 188	1.30 213	0.91 218	1.28 228	0.68 199	0.87 187	1.32 200	1.38 208	0.60 184	10.94 253	2.59 242	1.36 216	1.01 238	1.45 192	0.78 188	1.92 206	2.80 207	0.60 199	0.65 210	1.35 221	1.00 199	1.63 220	3.28 231

MADNet+	1.26 191	0.61 208	0.76 217	0.78 206	0.75 211	0.67 200	1.28 211	0.96 223	0.76 205	0.78 217	0.67 165	1.26 196	1.09 195	0.71 197	7.44 223	1.41 185	1.21 213	0.68 214	1.36 188	0.96 208	2.27 228	1.65 131	0.67 205	1.01 234	1.09 215	0.86 191	0.92 186	1.37 197

CC-Net-ROB	0.71 143	0.61 208	0.40 174	0.82 209	0.61 201	0.84 207	0.72 181	0.43 157	0.31 135	0.47 150	0.33 113	1.47 207	0.76 188	0.64 191	2.54 113	0.42 42	0.45 136	0.33 110	2.71 207	0.31 78	0.53 59	0.64 33	0.96 221	0.29 134	0.42 142	0.37 118	0.39 66	0.53 145

FBW_ROB	1.09 181	0.65 210	0.58 201	0.89 211	0.89 219	0.75 204	1.26 210	0.46 167	0.35 149	0.53 164	0.76 175	1.15 194	1.35 207	1.88 227	6.04 198	0.46 62	0.64 186	0.33 110	2.64 205	0.54 152	1.66 184	1.39 108	1.22 227	0.57 193	0.47 159	0.54 167	0.56 129	0.87 170

SPS-STEREO	1.77 211	0.72 211	0.70 212	0.90 212	0.76 212	0.94 211	1.22 208	0.83 212	0.77 206	0.85 225	1.60 220	1.46 205	1.15 197	1.13 212	6.34 203	2.28 230	1.13 211	0.97 236	10.82 250	1.01 213	2.76 243	3.50 233	0.65 201	1.04 237	0.83 201	0.94 196	1.61 219	1.00 176
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	2.06 220	0.72 211	0.62 207	1.20 216	0.81 217	1.07 215	0.88 193	1.56 245	1.33 231	0.92 229	2.05 230	3.97 241	3.27 234	0.79 201	9.44 243	2.77 243	1.06 208	0.76 221	4.72 225	0.77 187	3.43 252	4.36 251	0.48 192	0.61 203	1.79 235	1.20 208	2.41 241	2.75 222
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	1.04 179	0.78 213	0.71 213	0.83 210	0.72 210	0.99 213	1.00 202	0.75 205	0.84 208	0.69 201	0.77 176	1.34 201	0.88 190	0.73 198	3.39 131	1.16 171	1.02 206	0.80 228	1.68 195	0.87 199	2.31 230	1.22 93	0.66 202	0.73 216	0.67 189	0.65 177	0.98 190	1.02 178

DDUNet	0.78 157	0.93 214	0.47 184	1.24 218	1.04 223	1.20 219	1.21 207	0.35 102	0.36 153	0.37 115	0.46 136	0.68 171	0.33 135	1.75 224	3.05 123	0.45 55	0.74 195	0.51 186	0.90 141	0.61 160	0.59 76	1.03 74	0.87 216	0.31 144	0.36 116	0.36 113	0.61 148	0.38 117

SGM_RVC	2.96 235	0.93 214	1.03 226	0.98 214	0.79 214	1.11 216	1.28 211	7.29 261	1.16 221	1.02 233	1.61 221	2.40 227	10.04 250	0.77 200	2.62 114	1.34 182	1.69 232	0.79 227	8.10 241	1.44 232	1.88 197	3.56 237	0.66 202	1.03 236	4.05 248	5.78 251	5.56 255	11.12 260
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UDG	0.94 169	0.96 216	0.50 190	1.23 217	1.17 227	1.15 218	1.45 219	0.38 128	0.36 153	0.43 139	0.53 148	0.67 167	0.35 139	1.60 223	5.73 192	0.79 124	0.86 201	0.47 172	0.98 151	0.67 175	1.18 147	1.31 100	0.66 202	0.36 154	0.37 121	0.40 125	0.53 121	0.38 117

ELAS_RVC	2.44 227	0.96 216	1.22 238	1.27 220	1.00 221	2.07 231	1.39 217	1.49 241	0.90 214	1.02 233	7.69 254	3.59 237	8.45 248	1.08 208	6.38 205	1.59 199	1.48 222	1.44 251	2.76 210	0.83 192	2.49 237	3.71 241	0.71 208	0.92 229	4.00 247	3.72 246	1.70 223	2.12 210
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPstereo	2.11 223	0.99 218	1.26 239	0.93 213	0.95 220	0.96 212	0.93 197	1.33 235	1.88 243	1.12 236	2.22 234	5.33 248	4.24 239	1.15 213	5.56 188	3.38 248	1.40 217	1.35 248	3.07 213	1.66 237	2.60 241	3.59 238	0.98 222	1.18 244	1.36 222	1.70 224	2.63 245	3.21 230

ELAS	2.40 226	1.03 219	1.09 232	1.42 222	1.18 228	1.56 222	1.37 216	1.45 239	1.11 219	0.98 231	7.50 252	3.70 239	3.24 233	1.17 215	6.79 209	1.57 195	1.51 224	1.42 250	2.70 206	0.74 184	2.41 236	3.64 240	0.70 207	0.87 226	3.48 246	4.29 248	2.53 242	5.26 247
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	2.06 220	1.09 220	1.31 242	5.01 247	1.02 222	1.12 217	1.77 226	1.17 231	1.46 234	2.60 253	2.11 231	2.14 226	3.29 235	1.20 216	6.91 212	1.03 159	1.88 234	0.71 218	7.92 239	0.89 203	1.85 194	2.00 159	0.40 174	1.06 238	1.00 208	1.64 221	1.11 200	1.83 209

SGM+DAISY	3.35 239	1.11 221	1.12 236	1.13 215	1.09 226	1.41 220	1.43 218	1.50 242	2.30 247	1.18 239	2.49 237	2.61 229	3.81 237	1.38 219	7.14 216	3.78 253	1.35 215	1.18 244	6.95 233	2.03 249	3.17 251	4.72 253	0.78 213	1.87 252	7.00 258	9.62 259	6.26 257	12.14 261

WAO-6	2.00 216	1.30 222	0.90 220	2.06 232	1.36 234	1.76 225	2.23 229	1.05 228	1.25 227	0.90 227	0.86 186	1.93 220	2.98 229	2.31 236	9.04 238	1.13 168	3.03 249	0.71 218	3.26 217	0.87 199	2.31 230	2.29 185	1.30 229	0.89 227	1.64 229	2.20 233	1.75 224	2.69 220

SQANet	1.49 199	1.36 223	0.58 201	3.10 239	1.06 225	1.94 228	1.64 223	0.49 176	0.40 160	0.51 159	0.46 136	1.28 198	0.60 177	1.59 222	5.32 180	0.62 106	1.54 226	0.38 146	7.12 234	0.64 168	1.87 196	1.85 149	2.50 237	0.40 164	0.48 162	0.62 175	0.68 156	1.26 193

STStereo	3.84 247	1.40 224	1.92 253	7.03 258	1.55 237	7.23 261	2.86 241	2.33 251	2.89 251	1.13 237	3.35 244	5.94 251	6.30 244	1.02 205	11.44 254	2.57 241	1.41 218	1.21 246	11.20 251	1.43 231	1.93 208	2.85 209	0.84 215	2.03 253	4.48 251	5.55 250	3.68 253	8.18 255

IMH-64-1	2.03 218	1.51 225	1.09 232	2.00 229	1.58 238	2.11 232	2.42 237	1.03 225	1.16 221	0.58 173	0.74 171	1.98 222	2.84 224	2.80 239	9.51 245	1.48 189	1.46 220	0.68 214	3.40 218	0.83 192	1.67 186	2.17 176	3.24 245	0.77 220	1.58 227	1.25 210	2.08 233	2.79 225

IMH-64	2.03 218	1.51 225	1.09 232	2.00 229	1.58 238	2.11 232	2.42 237	1.03 225	1.16 221	0.58 173	0.74 171	1.98 222	2.84 224	2.80 239	9.51 245	1.48 189	1.46 220	0.68 214	3.40 218	0.83 192	1.67 186	2.17 176	3.24 245	0.77 220	1.58 227	1.25 210	2.08 233	2.79 225

RainbowNet	1.64 208	1.52 227	0.91 221	2.42 236	1.44 235	2.01 230	2.33 232	0.65 200	0.56 187	0.74 214	0.47 141	1.68 214	1.11 196	2.89 241	5.46 184	1.27 177	1.49 223	0.53 193	3.78 222	1.77 240	1.89 198	2.02 163	3.05 242	0.64 209	0.71 191	0.69 180	0.90 184	1.43 199

IMH	2.56 230	1.54 228	1.10 235	2.02 231	1.61 241	2.14 236	2.47 239	1.04 227	1.19 224	0.84 224	1.32 209	2.11 225	8.34 247	8.58 265	7.20 218	1.38 184	1.63 230	0.69 217	6.28 230	1.13 220	1.66 184	2.45 194	4.33 257	0.80 224	1.85 236	1.44 214	1.58 217	2.43 216

ACVNet_2	2.10 222	1.63 229	1.05 230	5.55 252	1.60 240	2.11 232	2.38 235	0.88 213	0.67 198	0.72 208	0.75 174	1.69 215	1.20 200	2.03 229	6.14 200	0.69 114	2.98 248	0.52 190	12.09 253	0.73 182	1.97 209	1.74 139	2.64 238	0.82 225	1.11 217	0.97 197	1.00 194	1.14 183

PWCK	2.66 231	1.64 230	1.02 224	1.99 228	1.31 231	2.12 235	2.24 230	1.38 237	1.49 237	1.40 243	1.75 226	5.02 245	2.57 220	1.11 209	5.82 195	0.92 146	1.88 234	0.77 225	22.26 263	1.36 229	2.55 240	1.82 146	1.41 230	1.00 233	1.70 232	1.73 225	1.43 212	2.15 211

ACVNet_1	1.88 212	1.65 231	1.00 223	4.35 244	1.63 242	2.25 239	3.73 246	0.74 204	0.57 192	0.64 192	0.60 152	1.59 212	1.04 192	4.94 255	5.58 189	0.55 90	2.45 244	0.56 198	4.96 228	0.59 159	2.36 233	1.77 143	3.27 247	0.67 212	0.73 192	0.80 186	0.73 165	0.91 173

Dean	1.99 215	1.78 232	1.04 228	5.97 255	1.91 250	2.28 240	2.73 240	1.08 229	1.13 220	0.99 232	0.85 184	1.93 220	2.20 217	2.22 234	6.37 204	1.06 161	2.29 242	0.71 218	2.89 211	0.99 212	2.27 228	2.01 161	2.90 239	0.95 232	1.45 225	1.16 206	1.40 211	1.17 186

MANE	4.00 249	1.80 233	2.02 254	1.54 225	1.45 236	1.92 226	2.33 232	2.03 248	2.79 249	0.95 230	2.26 235	3.71 240	4.42 240	1.34 217	11.76 255	3.86 254	2.04 241	6.06 261	3.24 216	1.67 238	2.53 239	4.35 250	0.73 209	2.18 256	7.35 259	10.20 261	9.04 259	14.41 262

DGSMNet	3.07 237	1.84 234	1.18 237	1.34 221	0.55 194	1.94 228	0.63 172	2.86 255	1.57 238	3.95 257	15.19 263	1.85 219	3.15 231	4.98 256	7.18 217	2.82 245	3.15 250	1.89 253	4.63 224	2.18 251	4.69 256	3.75 244	1.61 232	2.10 254	0.87 204	3.36 244	1.05 197	2.58 219

PSMNet_ROB	3.65 245	1.89 235	1.02 224	1.73 226	1.22 229	2.20 238	2.32 231	0.81 211	0.87 211	8.35 265	19.23 268	13.09 259	2.39 219	7.48 264	4.12 153	0.90 145	1.45 219	1.36 249	9.04 244	0.98 211	2.14 220	1.49 116	8.68 266	0.79 222	1.14 218	1.51 217	1.33 207	1.13 182

JetBlue	2.79 232	1.91 236	1.57 248	2.35 235	1.87 248	2.74 245	2.98 243	1.48 240	1.47 235	0.82 220	0.84 181	4.15 244	1.76 212	2.10 232	9.12 240	2.54 240	1.83 233	1.32 247	2.23 201	1.23 226	3.58 254	4.43 252	1.88 233	1.10 241	2.74 244	4.93 249	2.54 243	9.94 258

MADNet++	3.06 236	1.96 237	2.25 255	1.74 227	2.38 251	1.69 224	2.37 234	2.32 250	2.81 250	2.35 252	2.83 240	3.27 235	3.49 236	2.95 242	4.59 165	4.15 255	2.68 245	2.16 255	3.67 221	2.98 253	4.90 257	6.99 261	1.45 231	2.67 258	1.97 237	6.54 254	2.85 247	2.75 222

LVE	2.80 233	2.00 238	1.06 231	11.92 262	1.89 249	3.94 251	11.90 265	0.92 220	0.89 213	1.05 235	0.95 194	1.73 216	2.85 226	2.48 238	4.97 169	1.02 158	1.98 237	0.83 232	8.57 242	0.89 203	2.03 214	2.22 180	3.09 243	1.01 234	1.45 225	1.12 204	1.25 203	1.57 204

SGM-ForestM	2.82 234	2.06 239	1.39 243	1.24 218	0.84 218	1.68 223	2.06 228	1.51 243	1.72 240	0.83 223	1.72 225	2.92 230	2.86 227	1.47 221	13.04 258	2.00 218	1.60 229	0.65 208	3.15 214	1.36 229	2.00 212	3.73 243	0.68 206	1.41 248	5.16 253	7.43 255	4.20 254	7.44 253

otaku	1.62 207	2.18 240	0.66 209	3.34 241	1.26 230	2.28 240	1.88 227	0.56 191	0.53 184	0.59 176	0.53 148	1.38 203	0.75 187	2.08 231	5.12 173	0.53 82	1.55 227	0.40 153	6.52 231	0.63 165	2.05 215	2.02 163	3.13 244	0.51 181	0.58 177	0.57 171	0.75 170	1.36 196

TorneroNet-64	3.48 242	2.22 241	2.33 256	6.99 257	1.75 245	3.12 246	4.23 248	1.93 247	3.68 253	0.82 220	3.07 242	4.13 243	12.86 256	3.79 247	7.09 215	1.59 199	3.32 252	0.80 228	8.09 240	1.97 245	2.83 246	2.91 212	3.35 248	0.92 229	2.63 243	2.71 241	1.23 202	3.63 235

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 196	2.30 242	0.83 219	1.46 223	0.80 215	1.02 214	1.34 215	0.76 208	0.95 216	1.32 240	0.53 148	1.58 211	1.79 213	2.11 233	4.63 166	0.98 156	1.12 210	1.04 240	3.00 212	1.09 217	1.43 169	1.93 152	1.20 226	0.68 213	0.76 193	0.72 183	0.60 147	1.37 197

KSHMR	5.27 253	2.31 243	1.56 246	19.82 267	3.72 255	5.58 258	9.25 260	1.59 246	6.74 257	1.39 242	1.54 218	2.55 228	27.41 271	4.49 253	5.23 175	1.95 215	2.01 240	1.16 243	15.51 257	1.22 224	3.03 250	4.81 255	4.06 254	1.24 246	6.88 257	2.65 238	1.96 230	2.78 224

TorneroNet	5.57 254	2.31 243	1.28 240	17.72 266	6.26 262	5.20 257	6.38 255	2.10 249	4.58 255	1.58 245	6.93 251	12.01 258	25.68 268	4.11 248	7.72 230	1.52 192	3.26 251	0.81 230	14.83 255	1.87 244	2.97 247	2.83 208	3.45 249	0.91 228	6.76 256	2.68 239	1.31 206	3.44 233

MFN_U_SF_RVC	1.88 212	2.37 245	1.83 252	2.12 234	1.74 244	1.92 226	2.41 236	1.55 244	1.47 235	3.65 255	3.67 245	1.26 196	1.29 206	1.80 226	5.26 176	2.13 224	1.02 206	0.92 233	3.41 220	1.01 213	1.83 192	1.70 135	0.76 212	2.29 257	0.76 193	0.80 186	0.71 162	0.97 175

WAO-8	3.35 239	2.60 246	1.45 244	5.81 253	1.76 246	2.58 243	3.35 244	1.29 233	1.93 244	5.80 260	8.48 258	3.23 233	7.05 245	4.33 249	7.65 228	2.21 226	2.00 238	0.76 221	9.76 247	1.55 235	1.91 203	2.41 190	2.43 235	1.09 239	2.27 240	1.91 228	1.91 228	2.85 227

Venus	3.35 239	2.60 246	1.45 244	5.81 253	1.76 246	2.58 243	3.35 244	1.29 233	1.93 244	5.80 260	8.48 258	3.23 233	7.05 245	4.33 249	7.65 228	2.21 226	2.00 238	0.76 221	9.76 247	1.55 235	1.91 203	2.41 190	2.43 235	1.09 239	2.27 240	1.91 228	1.91 228	2.85 227

UNDER WATER-64	3.21 238	2.63 248	1.65 251	4.96 246	2.97 254	3.54 248	4.45 249	2.43 254	1.65 239	1.37 241	1.35 211	5.10 246	4.97 241	3.52 246	7.47 224	1.98 216	3.95 254	1.13 242	4.05 223	1.98 246	3.01 248	3.41 229	4.98 260	1.42 249	1.98 238	3.96 247	2.32 239	4.39 242

UNDER WATER	4.18 250	2.68 249	1.59 249	4.92 245	5.21 257	3.56 249	7.19 258	2.38 253	1.87 242	1.64 247	1.20 203	5.13 247	20.86 261	5.22 257	5.27 178	2.38 233	4.12 255	1.12 241	8.60 243	1.99 248	4.00 255	3.20 223	5.02 261	2.11 255	2.01 239	3.64 245	1.96 230	3.95 237

JetRed	3.89 248	2.69 250	2.99 257	2.09 233	2.47 252	3.46 247	4.71 250	2.36 252	1.86 241	1.89 248	1.24 205	3.40 236	1.50 209	3.36 244	9.54 247	3.47 249	4.17 256	3.86 258	2.43 204	1.85 242	5.57 259	5.36 257	3.66 250	1.68 251	4.31 250	10.87 263	5.62 256	8.71 257

notaker	3.82 246	2.85 251	1.60 250	5.07 248	6.65 263	4.01 252	4.08 247	1.35 236	3.29 252	1.17 238	3.27 243	7.19 252	11.25 252	5.52 260	10.91 252	1.19 173	3.40 253	1.00 237	10.57 249	2.74 252	3.02 249	2.76 205	3.68 251	1.17 243	1.01 209	1.23 209	1.48 215	1.67 205

DispFullNet	3.48 242	2.86 252	1.56 246	1.52 224	1.71 243	1.50 221	1.67 225	1.27 232	2.23 246	2.08 250	1.90 228	15.31 261	4.18 238	1.76 225	6.30 202	5.14 258	2.33 243	0.96 235	23.76 264	4.54 255	2.39 235	2.88 210	0.75 211	0.59 198	1.21 220	0.63 176	1.38 210	1.51 203

Ntro	1.75 210	3.82 253	0.74 215	2.63 237	1.32 232	2.29 242	2.93 242	0.61 196	0.56 187	0.62 186	0.51 146	1.41 204	0.70 182	2.04 230	5.26 176	0.55 90	1.64 231	0.43 159	7.27 237	0.67 175	2.31 230	2.26 182	3.03 241	0.57 193	0.61 183	0.70 181	0.75 170	1.17 186

LE_ROB	8.27 257	3.90 254	5.83 261	6.29 256	20.01 269	4.37 253	16.99 267	6.27 259	9.37 261	1.52 244	4.75 248	16.09 262	22.44 263	3.44 245	7.51 225	1.00 157	2.71 246	2.01 254	13.15 254	6.14 259	2.79 244	3.55 236	9.48 268	5.16 261	10.68 262	9.87 260	10.85 261	17.08 266

DGTPSM_ROB	9.70 258	3.99 255	10.89 262	3.15 240	5.68 258	3.68 250	5.70 253	3.68 256	9.10 260	3.26 254	7.88 255	9.73 255	14.04 257	4.74 254	15.68 260	11.36 262	5.40 258	11.36 264	7.25 236	10.26 262	6.46 263	15.15 263	4.53 258	9.09 263	10.18 260	27.78 266	11.12 262	30.76 269

DPSMNet_ROB	11.21 259	4.32 256	10.98 263	3.81 243	5.72 259	4.73 255	5.77 254	3.68 256	9.72 262	4.34 258	13.32 262	11.20 256	26.44 270	5.79 262	18.24 263	12.77 263	6.74 259	12.28 265	14.97 256	10.29 263	7.12 264	15.93 264	4.55 259	9.11 264	11.15 263	27.78 266	11.17 263	30.75 268

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 256	4.44 257	1.28 240	2.72 238	2.67 253	5.12 256	7.72 259	5.86 258	8.09 259	1.63 246	10.53 261	75.81 274	10.21 251	4.39 251	5.74 193	1.46 187	7.09 261	8.20 262	6.83 232	1.82 241	3.57 253	3.00 219	1.27 228	1.13 242	4.24 249	5.98 253	20.77 267	3.98 238

MDST_ROB	2.52 229	4.60 258	0.46 182	3.44 242	0.80 215	2.17 237	1.06 204	1.43 238	0.45 168	0.69 201	0.97 196	0.90 186	9.59 249	0.52 164	8.48 232	0.83 135	0.49 151	0.38 146	3.22 215	0.43 124	2.06 216	3.48 231	0.46 188	0.44 171	4.66 252	2.82 242	7.09 258	6.04 252

ktn	6.75 255	5.13 259	14.43 266	5.28 249	4.73 256	9.87 263	6.61 257	7.39 262	12.71 266	2.14 251	2.31 236	26.89 269	22.25 262	4.47 252	10.48 251	1.49 191	4.37 257	1.82 252	15.76 258	4.55 256	2.80 245	2.30 186	3.97 252	1.19 245	2.37 242	1.57 220	2.89 248	2.47 217

ACVNet-4b	3.64 244	6.86 260	0.79 218	12.11 263	1.35 233	4.38 254	9.73 261	0.61 196	0.59 194	0.66 194	3.81 246	5.41 249	14.98 258	2.27 235	6.26 201	0.56 92	2.90 247	0.50 183	11.57 252	0.90 205	2.37 234	2.99 218	2.90 239	0.62 204	0.62 184	0.59 173	0.73 165	1.14 183

DPSM_ROB	13.78 264	8.86 261	13.29 264	5.41 250	6.06 260	7.11 259	5.22 251	8.44 263	11.03 263	6.77 263	8.06 256	8.50 253	12.48 253	5.32 258	16.50 261	14.15 264	11.34 264	14.53 266	9.66 245	11.98 264	16.98 266	19.77 267	4.23 255	11.17 265	28.01 268	35.97 270	31.31 270	39.81 270

DPSM	13.78 264	8.86 261	13.29 264	5.41 250	6.06 260	7.11 259	5.22 251	8.44 263	11.03 263	6.77 263	8.06 256	8.50 253	12.48 253	5.32 258	16.50 261	14.15 264	11.34 264	14.53 266	9.66 245	11.98 264	16.98 266	19.77 267	4.23 255	11.17 265	28.01 268	35.97 270	31.31 270	39.81 270

PML	14.62 266	11.18 263	4.16 258	13.60 264	8.80 264	13.67 264	6.43 256	7.27 260	35.40 274	10.29 266	58.08 274	45.45 273	52.15 274	6.70 263	6.87 211	4.96 257	10.24 263	3.79 257	21.45 262	4.89 258	6.05 262	5.92 259	3.98 253	4.24 260	14.76 267	5.96 252	20.73 266	7.74 254

HanzoNet	11.76 261	14.15 264	16.54 268	13.84 265	9.27 265	15.98 268	21.04 269	11.44 267	12.53 265	6.20 262	7.51 253	20.70 266	27.83 272	29.09 272	12.87 257	9.53 261	15.26 267	2.84 256	25.21 267	12.71 266	5.74 260	4.74 254	9.10 267	1.66 250	2.75 245	2.69 240	2.55 244	3.62 234

BEATNet-Init1	12.35 262	15.22 265	5.32 259	20.87 268	10.13 266	20.29 269	13.89 266	8.81 265	6.91 258	4.38 259	9.79 260	14.10 260	19.20 259	5.76 261	21.46 264	9.40 260	7.04 260	4.94 259	32.32 272	14.93 267	9.82 265	9.29 262	5.60 262	5.30 262	12.73 264	8.77 258	21.38 268	15.70 265

CasAABBNet	27.70 271	17.80 266	26.74 271	10.82 259	12.13 267	14.20 265	10.44 262	16.94 268	22.25 268	13.76 269	16.13 264	17.20 265	25.33 267	10.59 266	33.32 269	28.51 270	22.73 268	29.20 270	19.29 259	24.02 270	33.97 272	39.71 271	8.44 263	22.49 270	56.39 272	72.48 274	62.92 272	80.05 272

MyStereo03	27.79 272	17.81 267	26.76 272	10.89 260	12.21 268	14.30 266	10.52 263	16.99 269	22.25 268	13.60 267	16.76 265	17.12 263	25.15 265	10.72 267	33.33 270	28.65 271	22.80 269	29.24 271	19.39 260	24.22 271	34.12 273	40.41 272	8.65 264	22.50 271	56.30 270	72.43 272	63.01 273	80.17 273

MyStereo02	27.34 269	17.81 267	26.76 272	10.89 260	0.00 1	14.30 266	10.52 263	16.99 269	22.25 268	13.60 267	16.76 265	17.12 263	25.15 265	10.72 267	33.33 270	28.65 271	22.80 269	29.24 271	19.39 260	24.22 271	34.12 273	40.41 272	8.65 264	22.50 271	56.30 270	72.43 272	63.01 273	80.17 273

LRCNet_RVC	13.01 263	18.58 269	5.37 260	23.16 269	20.12 270	22.89 270	18.83 268	10.15 266	4.22 254	21.39 271	16.92 267	22.03 267	12.77 255	27.61 271	9.50 244	1.55 194	14.16 266	9.39 263	27.19 268	10.19 261	6.02 261	2.70 204	25.48 270	13.25 267	1.43 224	0.70 181	3.22 249	2.37 214

HaxPig	22.04 267	23.70 270	21.75 269	25.21 270	25.39 271	24.72 272	26.63 271	22.90 271	21.18 267	28.97 272	26.14 270	24.63 268	19.57 260	25.91 270	23.99 265	21.35 267	24.94 271	26.23 269	24.50 265	23.01 269	18.91 268	16.86 266	28.89 271	21.36 268	10.50 261	12.89 264	9.72 260	15.23 263

MEDIAN_ROB	25.67 268	28.72 271	26.17 270	29.76 271	29.32 272	28.92 273	30.23 272	26.96 273	24.57 271	34.05 273	29.96 271	29.36 271	23.45 264	29.57 273	26.51 267	23.43 268	29.83 272	29.43 273	29.59 269	27.23 273	23.78 269	20.07 269	31.85 272	24.07 273	14.01 266	13.68 265	13.10 265	15.52 264

AVERAGE_ROB	27.45 270	31.34 272	28.53 274	32.94 273	32.07 274	32.12 274	33.33 273	29.89 274	27.53 272	35.87 274	31.94 272	32.32 272	25.95 269	33.08 274	28.98 268	25.93 269	31.35 273	30.24 274	31.55 271	29.19 274	25.74 270	22.05 270	34.79 273	27.26 274	13.89 265	10.58 262	11.65 264	11.11 259

DPSimNet_ROB		32.83 273	15.86 267	30.90 272	29.54 273	24.40 271	21.28 270	25.65 272	31.75 273	16.97 270	45.56 273	27.37 270	37.12 273	16.35 269	24.86 266	14.34 266		14.84 268	40.36 273	17.54 268	26.29 271	15.99 265	16.67 269	21.85 269		32.67 269	22.06 269	29.89 267

DLNR_Zeroshot_test	11.56 260	37.00 274	0.46 182	54.84 274	0.22 94	0.37 151	49.73 274	0.47 170	0.22 84	0.79 219	0.58 151	0.63 163	0.36 142	3.05 243	62.78 273	73.23 274	9.32 262	5.55 260	2.75 209	0.71 180	1.92 206	4.90 256	0.13 54	0.36 154	0.37 121	0.38 122	0.43 89	0.47 137

Low-res two-view benchmark