Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 6	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
IGEV-Stereo++	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.03 11	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.04 11	0.04 13	0.04 13	0.03 7	0.03 8	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.05 3	0.04 3	0.04 4	0.04 4	0.04 8	0.04 5	0.04 11	0.03 28	0.03 10	0.03 1	0.05 9	0.03 6	0.03 6

RAStereo	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.02 5	0.02 5	0.02 3	0.01 1	0.03 8	0.02 3	0.03 6	0.02 3	0.04 13	0.03 17	0.02 10	0.05 5	0.05 3	0.05 8	0.05 9	0.04 4	0.03 4	0.06 13	0.03 5	0.01 2	0.02 4	0.06 13	0.05 9	0.04 11	0.04 11

Pointernet	0.02 1	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

U	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 5	0.01 2	0.05 5	0.05 3	0.05 8	0.04 4	0.04 4	0.03 4	0.05 8	0.03 5	0.01 2	0.01 1	0.04 6	0.04 5	0.02 1	0.03 6

MoCha-V2	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.02 5	0.02 5	0.02 3	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.03 7	0.02 3	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.04 4	0.04 4	0.03 4	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 4	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 2	0.02 5	0.02 5	0.02 3	0.02 6	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 4	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 6	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 17	0.01 2	0.05 5	0.05 3	0.04 3	0.05 9	0.04 4	0.04 8	0.04 5	0.04 11	0.01 2	0.02 4	0.05 10	0.05 9	0.05 15	0.03 6

IGEV-Stereo+	0.06 19	0.03 9	0.03 10	0.03 11	0.04 18	0.03 10	0.03 19	0.16 93	0.06 38	0.20 104	0.06 34	0.06 25	0.03 17	0.04 36	0.07 21	0.08 28	0.10 30	0.06 16	0.09 37	0.06 27	0.12 53	0.06 32	0.03 28	0.03 10	0.07 19	0.06 17	0.03 6	0.07 25

AIO-Stereo	0.03 4	0.03 9	0.03 10	0.02 5	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.02 3	0.03 9	0.03 6	0.03 7	0.02 3	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.05 3	0.04 3	0.04 4	0.05 9	0.03 4	0.04 5	0.03 5	0.02 12	0.02 4	0.03 1	0.04 5	0.03 6	0.02 1

RSM++	0.04 11	0.03 9	0.03 10	0.02 5	0.04 18	0.02 3	0.03 19	0.05 16	0.04 13	0.04 13	0.04 11	0.05 18	0.02 5	0.02 10	0.06 14	0.06 11	0.05 8	0.05 9	0.05 9	0.04 8	0.07 19	0.04 11	0.02 12	0.03 10	0.06 13	0.05 9	0.04 11	0.04 11

RSM	0.03 4	0.03 9	0.03 10	0.02 5	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.03 8	0.02 3	0.03 6	0.04 11	0.04 13	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.06 11	0.05 8	0.04 4	0.05 9	0.04 8	0.05 8	0.03 5	0.01 2	0.03 10	0.04 6	0.04 5	0.03 6	0.03 6

StereoVision	0.06 19	0.03 9	0.04 21	0.03 11	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.06 19	0.11 131	0.02 3	0.05 20	0.03 8	0.06 67	0.01 2	0.08 46	0.10 71	0.06 13	0.05 9	0.08 25	0.07 40	0.06 13	0.05 19	0.02 12	0.04 18	0.10 47	0.08 26	0.10 49	0.12 67

AEACV	0.04 11	0.03 9	0.02 2	0.04 19	0.03 11	0.02 3	0.02 6	0.03 8	0.03 9	0.03 6	0.03 7	0.03 8	0.02 5	0.01 2	0.05 5	0.06 11	0.05 8	0.05 9	0.07 16	0.04 8	0.06 13	0.03 5	0.01 2	0.02 4	0.06 13	0.06 17	0.04 11	0.03 6

LL-Strereo2	0.07 31	0.03 9	0.03 10	0.04 19	0.05 31	0.04 20	0.03 19	0.06 19	0.07 55	0.14 49	0.07 47	0.08 32	0.05 42	0.04 36	0.07 21	0.08 28	0.14 61	0.07 23	0.10 45	0.06 27	0.10 35	0.06 32	0.03 28	0.04 18	0.08 26	0.09 31	0.08 33	0.05 14

RAFT	0.06 19	0.03 9	0.05 43	0.03 11	0.02 5	0.03 10	0.02 6	0.07 29	0.04 13	0.04 13	0.06 34	0.07 28	0.05 42	0.01 2	0.06 14	0.06 11	0.07 16	0.05 9	0.05 9	0.04 8	0.06 13	0.07 45	0.01 2	0.04 18	0.13 79	0.14 111	0.13 83	0.15 94

iRaftStereo_RVC	0.05 15	0.03 9	0.03 10	0.03 11	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.05 16	0.04 13	0.06 22	0.05 20	0.05 18	0.03 17	0.02 10	0.06 14	0.06 11	0.10 30	0.07 23	0.07 16	0.05 18	0.09 27	0.04 11	0.02 12	0.03 10	0.07 19	0.06 17	0.05 15	0.05 14

Occ-G	0.04 11	0.04 18	0.03 10	0.04 19	0.02 5	0.03 10	0.02 6	0.04 11	0.03 9	0.03 6	0.05 20	0.03 8	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.06 11	0.06 13	0.06 16	0.07 16	0.04 8	0.05 8	0.03 5	0.04 46	0.03 10	0.04 6	0.04 5	0.03 6	0.05 14

plain	0.06 19	0.04 18	0.04 21	0.04 19	0.04 18	0.05 39	0.03 19	0.08 34	0.04 13	0.09 32	0.05 20	0.06 25	0.02 5	0.02 10	0.07 21	0.08 28	0.12 45	0.08 28	0.08 25	0.06 27	0.08 24	0.04 11	0.02 12	0.05 33	0.09 33	0.09 31	0.08 33	0.09 36

MaDis-Stereo	0.07 31	0.04 18	0.05 43	0.03 11	0.02 5	0.03 10	0.03 19	0.06 19	0.06 38	0.04 13	0.06 34	0.10 41	0.05 42	0.02 10	0.07 21	0.08 28	0.10 30	0.09 53	0.07 16	0.05 18	0.10 35	0.10 123	0.01 2	0.05 33	0.11 62	0.18 180	0.13 83	0.16 108

UniTT-Stereo	0.07 31	0.04 18	0.04 21	0.04 19	0.03 11	0.05 39	0.03 19	0.06 19	0.05 22	0.06 22	0.04 11	0.07 28	0.12 149	0.07 93	0.08 46	0.07 21	0.11 36	0.08 28	0.08 25	0.07 40	0.09 27	0.08 60	0.08 128	0.04 18	0.09 33	0.16 150	0.06 22	0.09 36

MIM_Stereo	0.06 19	0.04 18	0.03 10	0.05 31	0.05 31	0.05 39	0.03 19	0.06 19	0.04 13	0.14 49	0.06 34	0.04 13	0.02 5	0.03 22	0.07 21	0.08 28	0.13 48	0.07 23	0.09 37	0.06 27	0.11 39	0.06 32	0.02 12	0.04 18	0.08 26	0.07 21	0.07 27	0.05 14

anonymousdsp	0.05 15	0.04 18	0.03 10	0.03 11	0.04 18	0.04 20	0.04 40	0.06 19	0.05 22	0.06 22	0.04 11	0.03 8	0.02 5	0.03 22	0.06 14	0.07 21	0.08 20	0.06 16	0.08 25	0.05 18	0.09 27	0.05 19	0.03 28	0.03 10	0.05 10	0.05 9	0.05 15	0.05 14

RAFT_CTSACE	0.07 31	0.04 18	0.06 71	0.03 11	0.04 18	0.05 39	0.05 49	0.06 19	0.06 38	0.09 32	0.04 11	0.10 41	0.09 118	0.03 22	0.07 21	0.08 28	0.11 36	0.07 23	0.07 16	0.05 18	0.12 53	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.12 70	0.13 89	0.12 72	0.15 94

ARAFT	0.07 31	0.04 18	0.04 21	0.05 31	0.05 31	0.05 39	0.02 6	0.09 37	0.06 38	0.12 42	0.06 34	0.12 55	0.03 17	0.03 22	0.07 21	0.07 21	0.12 45	0.09 53	0.09 37	0.05 18	0.11 39	0.07 45	0.03 28	0.04 18	0.09 33	0.09 31	0.09 44	0.09 36

RAFT + AFF	0.05 15	0.04 18	0.03 10	0.05 31	0.04 18	0.04 20	0.03 19	0.06 19	0.08 72	0.09 32	0.05 20	0.09 35	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.05 3	0.09 26	0.06 16	0.06 15	0.04 8	0.07 19	0.05 19	0.02 12	0.04 18	0.07 19	0.05 9	0.05 15	0.05 14

RYNet	0.06 19	0.04 18	0.04 21	0.04 19	0.04 18	0.04 20	0.03 19	0.04 11	0.11 131	0.05 18	0.04 11	0.04 13	0.03 17	0.03 22	0.07 21	0.06 11	0.07 16	0.08 28	0.07 16	0.05 18	0.05 8	0.04 11	0.11 169	0.04 18	0.06 13	0.13 89	0.06 22	0.05 14

TDLM	0.04 11	0.04 18	0.04 21	0.04 19	0.04 18	0.04 20	0.03 19	0.04 11	0.03 9	0.04 13	0.06 34	0.04 13	0.03 17	0.03 22	0.06 14	0.06 11	0.06 13	0.06 16	0.05 9	0.04 8	0.05 8	0.04 11	0.03 28	0.04 18	0.05 10	0.05 9	0.05 15	0.05 14

GCAP-BAT	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 31	0.05 29	0.03 10	0.04 19	0.05 31	0.04 20	0.02 6	0.11 46	0.06 38	0.22 117	0.05 20	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.07 21	0.08 28	0.12 45	0.08 28	0.09 37	0.07 40	0.16 112	0.06 32	0.02 12	0.03 10	0.07 19	0.07 21	0.07 27	0.05 14

test_for_model	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

testlalala2	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

MIF-Stereo (partial)	0.06 19	0.05 29	0.06 71	0.05 31	0.04 18	0.05 39	0.03 19	0.08 34	0.07 55	0.07 29	0.04 11	0.05 18	0.06 67	0.04 36	0.08 46	0.08 28	0.11 36	0.08 28	0.08 25	0.05 18	0.09 27	0.05 19	0.02 12	0.06 57	0.10 47	0.08 26	0.07 27	0.08 29

testlalala	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

testlalala_base	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

SPstereo	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

RAFT+CT+SA	0.09 45	0.05 29	0.07 96	0.05 31	0.05 31	0.04 20	0.05 49	0.13 69	0.08 72	0.08 31	0.07 47	0.15 86	0.13 162	0.04 36	0.10 113	0.10 71	0.09 26	0.08 28	0.08 25	0.06 27	0.12 53	0.11 143	0.02 12	0.06 57	0.13 79	0.12 76	0.11 63	0.17 119

test_5	0.08 39	0.05 29	0.07 96	0.04 19	0.04 18	0.04 20	0.04 40	0.09 37	0.05 22	0.05 18	0.07 47	0.12 55	0.12 149	0.02 10	0.07 21	0.09 44	0.07 16	0.07 23	0.08 25	0.06 27	0.10 35	0.09 92	0.02 12	0.07 92	0.10 47	0.13 89	0.13 83	0.18 134

test_4	0.09 45	0.05 29	0.07 96	0.05 31	0.06 51	0.03 10	0.02 6	0.11 46	0.09 98	0.17 71	0.06 34	0.09 35	0.06 67	0.03 22	0.09 78	0.09 44	0.15 67	0.08 28	0.10 45	0.07 40	0.16 112	0.08 60	0.02 12	0.07 92	0.09 33	0.15 128	0.12 72	0.18 134

AnonymousM	0.08 39	0.05 29	0.04 21	0.06 49	0.05 31	0.04 20	0.04 40	0.13 69	0.05 22	0.20 104	0.06 34	0.11 50	0.03 17	0.06 65	0.09 78	0.09 44	0.19 132	0.08 28	0.12 61	0.07 40	0.16 112	0.06 32	0.04 46	0.04 18	0.08 26	0.11 66	0.10 49	0.09 36

XX-Stereo	0.14 138	0.05 29	0.05 43	0.10 108	0.08 83	0.17 173	0.07 96	0.18 131	0.10 119	0.27 203	0.09 85	0.20 149	0.03 17	0.09 127	0.10 113	0.12 149	0.23 178	0.11 83	0.20 158	0.11 125	0.20 172	0.08 60	0.08 128	0.07 92	0.22 200	0.16 150	0.17 128	0.36 216

AFF-stereo	0.06 19	0.05 29	0.05 43	0.05 31	0.04 18	0.04 20	0.03 19	0.11 46	0.06 38	0.16 62	0.04 11	0.08 32	0.03 17	0.02 10	0.06 14	0.08 28	0.08 20	0.05 9	0.09 37	0.04 8	0.09 27	0.05 19	0.02 12	0.04 18	0.10 47	0.08 26	0.07 27	0.07 25

delet	0.05 15	0.05 29	0.04 21	0.06 49	0.05 31	0.05 39	0.05 49	0.04 11	0.04 13	0.06 22	0.05 20	0.10 41	0.05 42	0.03 22	0.07 21	0.06 11	0.07 16	0.06 16	0.05 9	0.06 27	0.06 13	0.04 11	0.03 28	0.04 18	0.06 13	0.06 17	0.04 11	0.04 11

DMCA	0.07 31	0.05 29	0.07 96	0.06 49	0.06 51	0.05 39	0.07 96	0.09 37	0.06 38	0.06 22	0.09 85	0.07 28	0.06 67	0.06 65	0.07 21	0.08 28	0.11 36	0.10 69	0.08 25	0.07 40	0.09 27	0.05 19	0.06 86	0.05 33	0.08 26	0.10 42	0.05 15	0.07 25

AANet_RVC	0.06 19	0.05 29	0.06 71	0.05 31	0.06 51	0.04 20	0.05 49	0.05 16	0.06 38	0.05 18	0.06 34	0.05 18	0.04 28	0.04 36	0.07 21	0.07 21	0.08 20	0.08 28	0.07 16	0.07 40	0.07 19	0.06 32	0.05 69	0.05 33	0.07 19	0.09 31	0.06 22	0.08 29

MGS-Stereo	0.08 39	0.06 46	0.04 21	0.05 31	0.05 31	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.05 22	0.09 32	0.07 47	0.10 41	0.04 28	0.05 52	0.07 21	0.08 28	0.15 67	0.11 83	0.12 61	0.09 85	0.12 53	0.07 45	0.05 69	0.05 33	0.10 47	0.09 31	0.11 63	0.10 48

CASnet	0.10 70	0.06 46	0.05 43	0.08 76	0.09 102	0.11 119	0.05 49	0.18 131	0.10 119	0.23 133	0.11 112	0.13 71	0.06 67	0.07 93	0.09 78	0.10 71	0.16 80	0.08 28	0.18 139	0.07 40	0.14 82	0.06 32	0.06 86	0.06 57	0.12 70	0.10 42	0.14 96	0.10 48
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.13 114	0.06 46	0.05 43	0.11 124	0.11 135	0.16 164	0.08 105	0.19 152	0.07 55	0.28 219	0.08 68	0.18 123	0.05 42	0.12 172	0.10 113	0.10 71	0.23 178	0.12 111	0.15 104	0.10 106	0.20 172	0.08 60	0.07 106	0.08 109	0.13 79	0.14 111	0.19 157	0.23 178

HanStereo	0.13 114	0.06 46	0.05 43	0.11 124	0.11 135	0.16 164	0.08 105	0.19 152	0.07 55	0.28 219	0.08 68	0.18 123	0.05 42	0.12 172	0.10 113	0.10 71	0.23 178	0.12 111	0.15 104	0.10 106	0.20 172	0.08 60	0.07 106	0.08 109	0.13 79	0.14 111	0.19 157	0.23 178

4D-IteraStereo	0.09 45	0.06 46	0.05 43	0.06 49	0.06 51	0.06 53	0.04 40	0.15 84	0.10 119	0.22 117	0.08 68	0.14 81	0.06 67	0.03 22	0.08 46	0.10 71	0.17 93	0.09 53	0.11 51	0.07 40	0.15 97	0.05 19	0.03 28	0.05 33	0.10 47	0.10 42	0.08 33	0.08 29

CES	0.11 81	0.06 46	0.06 71	0.06 49	0.08 83	0.07 67	0.05 49	0.35 233	0.05 22	0.15 56	0.23 221	0.13 71	0.04 28	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.19 132	0.08 28	0.14 93	0.08 59	0.28 242	0.08 60	0.07 106	0.04 18	0.14 96	0.11 66	0.13 83	0.16 108

EGLCR-Stereo	0.11 81	0.06 46	0.04 21	0.08 76	0.08 83	0.07 67	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.27 203	0.06 34	0.19 135	0.06 67	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.20 145	0.10 69	0.16 118	0.07 40	0.17 132	0.07 45	0.04 46	0.06 57	0.10 47	0.12 76	0.18 147	0.18 134

TESTraft	0.09 45	0.06 46	0.06 71	0.04 19	0.04 18	0.05 39	0.06 80	0.09 37	0.08 72	0.09 32	0.08 68	0.12 55	0.13 162	0.03 22	0.09 78	0.10 71	0.11 36	0.09 53	0.08 25	0.07 40	0.13 68	0.12 161	0.02 12	0.05 33	0.14 96	0.12 76	0.14 96	0.20 157

anonymity	0.13 114	0.06 46	0.05 43	0.09 92	0.10 118	0.09 89	0.07 96	0.18 131	0.08 72	0.28 219	0.12 122	0.19 135	0.06 67	0.09 127	0.09 78	0.13 168	0.23 178	0.12 111	0.17 126	0.15 188	0.19 155	0.10 123	0.09 147	0.07 92	0.19 167	0.18 180	0.19 157	0.19 149

CIPLG	0.09 45	0.06 46	0.05 43	0.06 49	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.18 131	0.06 38	0.20 104	0.08 68	0.12 55	0.06 67	0.06 65	0.08 46	0.10 71	0.17 93	0.11 83	0.11 51	0.09 85	0.13 68	0.06 32	0.04 46	0.06 57	0.10 47	0.09 31	0.10 49	0.10 48

IPLGR_C	0.09 45	0.06 46	0.05 43	0.06 49	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.18 131	0.06 38	0.20 104	0.08 68	0.12 55	0.07 89	0.06 65	0.08 46	0.10 71	0.17 93	0.11 83	0.11 51	0.09 85	0.13 68	0.06 32	0.04 46	0.06 57	0.10 47	0.09 31	0.10 49	0.10 48

AASNet	0.06 19	0.06 46	0.04 21	0.09 92	0.07 66	0.08 77	0.05 49	0.08 34	0.04 13	0.07 29	0.07 47	0.07 28	0.04 28	0.04 36	0.06 14	0.07 21	0.10 30	0.08 28	0.08 25	0.06 27	0.07 19	0.06 32	0.04 46	0.06 57	0.08 26	0.07 21	0.06 22	0.06 23

test-3	0.10 70	0.06 46	0.04 21	0.06 49	0.08 83	0.05 39	0.05 49	0.17 102	0.07 55	0.24 149	0.07 47	0.19 135	0.07 89	0.06 65	0.10 113	0.10 71	0.21 158	0.09 53	0.15 104	0.10 106	0.16 112	0.09 92	0.05 69	0.06 57	0.09 33	0.10 42	0.12 72	0.11 57

test_1	0.10 70	0.06 46	0.04 21	0.06 49	0.08 83	0.05 39	0.05 49	0.17 102	0.07 55	0.24 149	0.07 47	0.19 135	0.07 89	0.06 65	0.10 113	0.10 71	0.21 158	0.09 53	0.15 104	0.10 106	0.16 112	0.09 92	0.05 69	0.06 57	0.09 33	0.10 42	0.12 72	0.11 57

ACRE	0.09 45	0.06 46	0.05 43	0.06 49	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.18 131	0.06 38	0.20 104	0.08 68	0.12 55	0.07 89	0.06 65	0.08 46	0.10 71	0.17 93	0.11 83	0.11 51	0.09 85	0.13 68	0.06 32	0.04 46	0.06 57	0.10 47	0.10 42	0.10 49	0.10 48

test-1	0.14 138	0.06 46	0.07 96	0.11 124	0.10 118	0.18 181	0.14 170	0.19 152	0.13 155	0.28 219	0.10 102	0.19 135	0.11 141	0.12 172	0.12 162	0.13 168	0.22 169	0.12 111	0.22 176	0.10 106	0.24 224	0.08 60	0.09 147	0.08 109	0.21 190	0.18 180	0.15 107	0.17 119

raft+_RVC	0.08 39	0.06 46	0.04 21	0.06 49	0.06 51	0.07 67	0.04 40	0.10 43	0.08 72	0.17 71	0.08 68	0.09 35	0.04 28	0.04 36	0.08 46	0.07 21	0.13 48	0.09 53	0.11 51	0.06 27	0.13 68	0.05 19	0.03 28	0.05 33	0.10 47	0.09 31	0.09 44	0.08 29

TANstereo	0.11 81	0.06 46	0.06 71	0.10 108	0.09 102	0.09 89	0.06 80	0.12 51	0.08 72	0.22 117	0.08 68	0.13 71	0.07 89	0.08 110	0.10 113	0.13 168	0.20 145	0.13 137	0.18 139	0.08 59	0.18 145	0.09 92	0.06 86	0.06 57	0.10 47	0.10 42	0.15 107	0.14 83

XX-TBD	0.11 81	0.06 46	0.06 71	0.10 108	0.09 102	0.09 89	0.06 80	0.12 51	0.08 72	0.22 117	0.08 68	0.13 71	0.07 89	0.08 110	0.10 113	0.13 168	0.20 145	0.13 137	0.18 139	0.08 59	0.18 145	0.09 92	0.06 86	0.06 57	0.10 47	0.10 42	0.15 107	0.14 83

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 39	0.06 46	0.05 43	0.05 31	0.04 18	0.04 20	0.04 40	0.14 79	0.07 55	0.21 113	0.04 11	0.12 55	0.04 28	0.03 22	0.07 21	0.09 44	0.09 26	0.06 16	0.10 45	0.05 18	0.11 39	0.05 19	0.03 28	0.05 33	0.12 70	0.09 31	0.09 44	0.09 36

MMNet	0.06 19	0.06 46	0.04 21	0.08 76	0.06 51	0.06 53	0.05 49	0.07 29	0.05 22	0.05 18	0.05 20	0.09 35	0.04 28	0.04 36	0.07 21	0.07 21	0.08 20	0.08 28	0.07 16	0.06 27	0.06 13	0.05 19	0.04 46	0.05 33	0.07 19	0.08 26	0.07 27	0.10 48

PWCDC_ROB	0.13 114	0.06 46	0.09 127	0.07 69	0.13 161	0.08 77	0.13 164	0.06 19	0.24 218	0.09 32	0.15 160	0.09 35	0.43 244	0.26 224	0.10 113	0.10 71	0.09 26	0.12 111	0.08 25	0.11 125	0.08 24	0.11 143	0.19 209	0.13 183	0.07 19	0.13 89	0.08 33	0.18 134

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 158	0.07 68	0.05 43	0.12 135	0.12 149	0.15 155	0.09 121	0.17 102	0.12 146	0.29 232	0.09 85	0.22 178	0.05 42	0.12 172	0.11 149	0.11 113	0.26 216	0.12 111	0.33 220	0.11 125	0.20 172	0.12 161	0.08 128	0.06 57	0.21 190	0.18 180	0.20 169	0.32 209

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 158	0.07 68	0.05 43	0.14 153	0.12 149	0.15 155	0.10 138	0.18 131	0.08 72	0.26 189	0.08 68	0.19 135	0.08 106	0.11 153	0.10 113	0.12 149	0.26 216	0.13 137	0.26 200	0.11 125	0.20 172	0.10 123	0.08 128	0.07 92	0.20 177	0.18 180	0.19 157	0.31 205

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 70	0.07 68	0.06 71	0.08 76	0.05 31	0.07 67	0.03 19	0.11 46	0.15 172	0.20 104	0.15 160	0.11 50	0.07 89	0.08 110	0.08 46	0.09 44	0.16 80	0.11 83	0.12 61	0.08 59	0.12 53	0.11 143	0.06 86	0.07 92	0.12 70	0.14 111	0.12 72	0.16 108

IGEV_Zeroshot_test	0.14 138	0.07 68	0.05 43	0.13 146	0.13 161	0.10 111	0.11 149	0.17 102	0.09 98	0.28 219	0.09 85	0.23 180	0.05 42	0.12 172	0.09 78	0.11 113	0.23 178	0.11 83	0.16 118	0.12 145	0.20 172	0.09 92	0.09 147	0.06 57	0.19 167	0.14 111	0.23 187	0.27 194

Any-RAFT	0.13 114	0.07 68	0.05 43	0.10 108	0.09 102	0.12 127	0.08 105	0.17 102	0.10 119	0.26 189	0.09 85	0.20 149	0.08 106	0.10 141	0.09 78	0.10 71	0.22 169	0.11 83	0.20 158	0.10 106	0.21 190	0.09 92	0.08 128	0.06 57	0.16 121	0.15 128	0.17 128	0.17 119

RAFT-Test	0.13 114	0.07 68	0.06 71	0.09 92	0.11 135	0.13 136	0.09 121	0.17 102	0.11 131	0.27 203	0.10 102	0.20 149	0.05 42	0.12 172	0.10 113	0.11 113	0.23 178	0.12 111	0.21 169	0.14 174	0.21 190	0.11 143	0.06 86	0.08 109	0.17 133	0.15 128	0.17 128	0.17 119

LoS_RVC	0.09 45	0.07 68	0.05 43	0.05 31	0.06 51	0.06 53	0.05 49	0.13 69	0.08 72	0.18 83	0.11 112	0.12 55	0.06 67	0.07 93	0.08 46	0.09 44	0.10 30	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.16 112	0.09 92	0.05 69	0.06 57	0.14 96	0.10 42	0.10 49	0.13 74

tt_ll	0.09 45	0.07 68	0.05 43	0.05 31	0.06 51	0.06 53	0.05 49	0.13 69	0.08 72	0.18 83	0.11 112	0.12 55	0.06 67	0.07 93	0.08 46	0.09 44	0.10 30	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.16 112	0.09 92	0.05 69	0.06 57	0.14 96	0.10 42	0.10 49	0.13 74

CAS	0.09 45	0.07 68	0.05 43	0.06 49	0.05 31	0.05 39	0.04 40	0.14 79	0.05 22	0.11 40	0.10 102	0.11 50	0.05 42	0.07 93	0.08 46	0.09 44	0.11 36	0.10 69	0.14 93	0.07 40	0.12 53	0.07 45	0.05 69	0.05 33	0.13 79	0.11 66	0.09 44	0.14 83

anonymousdsp2	0.08 39	0.07 68	0.05 43	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.12 51	0.06 38	0.17 71	0.06 34	0.08 32	0.04 28	0.05 52	0.07 21	0.08 28	0.13 48	0.08 28	0.10 45	0.07 40	0.12 53	0.06 32	0.05 69	0.06 57	0.09 33	0.08 26	0.08 33	0.07 25

TestStereo1	0.09 45	0.07 68	0.06 71	0.04 19	0.05 31	0.06 53	0.06 80	0.07 29	0.07 55	0.09 32	0.07 47	0.11 50	0.14 176	0.04 36	0.09 78	0.10 71	0.11 36	0.09 53	0.09 37	0.08 59	0.13 68	0.12 161	0.02 12	0.04 18	0.15 109	0.13 89	0.16 116	0.20 157

IER	0.09 45	0.07 68	0.07 96	0.09 92	0.07 66	0.08 77	0.06 80	0.12 51	0.07 55	0.14 49	0.11 112	0.10 41	0.07 89	0.06 65	0.08 46	0.09 44	0.15 67	0.11 83	0.11 51	0.07 40	0.11 39	0.07 45	0.06 86	0.06 57	0.10 47	0.10 42	0.11 63	0.14 83

SA-5K	0.09 45	0.07 68	0.06 71	0.04 19	0.05 31	0.06 53	0.06 80	0.07 29	0.07 55	0.09 32	0.07 47	0.11 50	0.14 176	0.04 36	0.09 78	0.10 71	0.11 36	0.09 53	0.09 37	0.08 59	0.13 68	0.12 161	0.02 12	0.04 18	0.15 109	0.13 89	0.16 116	0.20 157

Sa-1000	0.10 70	0.07 68	0.07 96	0.07 69	0.05 31	0.09 89	0.03 19	0.12 51	0.06 38	0.18 83	0.08 68	0.19 135	0.05 42	0.05 52	0.10 113	0.10 71	0.16 80	0.12 111	0.14 93	0.09 85	0.16 112	0.10 123	0.04 46	0.05 33	0.19 167	0.15 128	0.13 83	0.20 157

SA	0.10 70	0.07 68	0.06 71	0.06 49	0.05 31	0.08 77	0.04 40	0.12 51	0.05 22	0.16 62	0.07 47	0.16 105	0.03 17	0.04 36	0.09 78	0.09 44	0.13 48	0.11 83	0.12 61	0.09 85	0.14 82	0.10 123	0.03 28	0.06 57	0.16 121	0.14 111	0.13 83	0.20 157

iRaft-Stereo_20w	0.13 114	0.07 68	0.05 43	0.12 135	0.12 149	0.12 127	0.09 121	0.16 93	0.10 119	0.28 219	0.09 85	0.19 135	0.04 28	0.10 141	0.09 78	0.11 113	0.24 193	0.11 83	0.15 104	0.13 163	0.20 172	0.08 60	0.09 147	0.06 57	0.17 133	0.13 89	0.20 169	0.25 187

IPLG	0.09 45	0.07 68	0.07 96	0.07 69	0.07 66	0.06 53	0.05 49	0.15 84	0.06 38	0.22 117	0.06 34	0.15 86	0.05 42	0.04 36	0.08 46	0.10 71	0.16 80	0.10 69	0.14 93	0.09 85	0.13 68	0.08 60	0.04 46	0.07 92	0.13 79	0.11 66	0.11 63	0.08 29

GMOStereo	0.11 81	0.07 68	0.09 127	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.07 47	0.17 109	0.09 118	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.19 155	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.18 154	0.16 150	0.14 96	0.17 119

error version	0.11 81	0.07 68	0.09 127	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.07 47	0.17 109	0.09 118	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.19 155	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.18 154	0.16 150	0.14 96	0.17 119

test-v	0.11 81	0.07 68	0.09 127	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.07 47	0.17 109	0.09 118	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.19 155	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.18 154	0.16 150	0.14 96	0.17 119

test_3	0.11 81	0.07 68	0.07 96	0.06 49	0.08 83	0.05 39	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.09 85	0.21 165	0.11 141	0.06 65	0.13 181	0.13 168	0.20 145	0.09 53	0.14 93	0.10 106	0.18 145	0.08 60	0.04 46	0.08 109	0.13 79	0.15 128	0.13 83	0.14 83

TRStereo	0.13 114	0.07 68	0.05 43	0.09 92	0.08 83	0.17 173	0.13 164	0.18 131	0.07 55	0.25 176	0.09 85	0.20 149	0.04 28	0.10 141	0.09 78	0.10 71	0.22 169	0.11 83	0.22 176	0.13 163	0.19 155	0.09 92	0.09 147	0.07 92	0.16 121	0.15 128	0.24 195	0.20 157

test-2	0.11 81	0.07 68	0.09 127	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.07 47	0.17 109	0.09 118	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.19 155	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.18 154	0.16 150	0.14 96	0.17 119

CREStereo++_RVC	0.11 81	0.07 68	0.05 43	0.08 76	0.08 83	0.08 77	0.07 96	0.16 93	0.09 98	0.26 189	0.09 85	0.17 109	0.13 162	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.20 145	0.08 28	0.13 81	0.07 40	0.19 155	0.08 60	0.06 86	0.06 57	0.14 96	0.11 66	0.16 116	0.15 94
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
EAI-Stereo	0.13 114	0.07 68	0.04 21	0.10 108	0.10 118	0.10 111	0.09 121	0.17 102	0.10 119	0.26 189	0.11 112	0.20 149	0.05 42	0.10 141	0.10 113	0.11 113	0.23 178	0.12 111	0.18 139	0.12 145	0.19 155	0.08 60	0.08 128	0.08 109	0.16 121	0.14 111	0.15 107	0.20 157

R-Stereo Train	0.13 114	0.07 68	0.07 96	0.09 92	0.10 118	0.15 155	0.05 49	0.16 93	0.12 146	0.28 219	0.12 122	0.20 149	0.08 106	0.11 153	0.09 78	0.11 113	0.24 193	0.12 111	0.16 118	0.11 125	0.21 190	0.11 143	0.08 128	0.07 92	0.15 109	0.15 128	0.16 116	0.15 94

RAFT-Stereo	0.13 114	0.07 68	0.07 96	0.09 92	0.10 118	0.15 155	0.05 49	0.16 93	0.12 146	0.28 219	0.12 122	0.20 149	0.08 106	0.11 153	0.09 78	0.11 113	0.24 193	0.12 111	0.16 118	0.11 125	0.21 190	0.11 143	0.08 128	0.07 92	0.15 109	0.15 128	0.16 116	0.15 94
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet	0.06 19	0.07 68	0.06 71	0.06 49	0.06 51	0.07 67	0.06 80	0.07 29	0.05 22	0.06 22	0.07 47	0.05 18	0.04 28	0.04 36	0.07 21	0.08 28	0.08 20	0.10 69	0.07 16	0.05 18	0.07 19	0.05 19	0.05 69	0.05 33	0.08 26	0.07 21	0.06 22	0.06 23

CVANet_RVC	0.07 31	0.07 68	0.07 96	0.08 76	0.06 51	0.07 67	0.05 49	0.06 19	0.05 22	0.06 22	0.09 85	0.05 18	0.04 28	0.04 36	0.08 46	0.08 28	0.08 20	0.08 28	0.08 25	0.06 27	0.08 24	0.05 19	0.04 46	0.05 33	0.08 26	0.07 21	0.07 27	0.09 36

HITNet	0.09 45	0.07 68	0.06 71	0.08 76	0.08 83	0.08 77	0.05 49	0.11 46	0.07 55	0.19 96	0.08 68	0.12 55	0.06 67	0.07 93	0.08 46	0.08 28	0.13 48	0.11 83	0.10 45	0.06 27	0.10 35	0.09 92	0.06 86	0.06 57	0.12 70	0.11 66	0.16 116	0.13 74
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
gcap-zeroshot	0.13 114	0.08 98	0.05 43	0.08 76	0.10 118	0.11 119	0.09 121	0.18 131	0.09 98	0.28 219	0.08 68	0.20 149	0.06 67	0.10 141	0.09 78	0.12 149	0.23 178	0.11 83	0.27 205	0.12 145	0.20 172	0.11 143	0.07 106	0.08 109	0.12 70	0.17 167	0.17 128	0.18 134

trnet	0.11 81	0.08 98	0.05 43	0.07 69	0.07 66	0.07 67	0.05 49	0.18 131	0.05 22	0.27 203	0.07 47	0.18 123	0.06 67	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.22 169	0.08 28	0.12 61	0.07 40	0.20 172	0.08 60	0.06 86	0.05 33	0.11 62	0.13 89	0.17 128	0.16 108

MSKI-zero shot	0.13 114	0.08 98	0.05 43	0.09 92	0.11 135	0.09 89	0.07 96	0.19 152	0.09 98	0.28 219	0.10 102	0.19 135	0.06 67	0.11 153	0.10 113	0.11 113	0.24 193	0.11 83	0.17 126	0.11 125	0.21 190	0.10 123	0.07 106	0.08 109	0.14 96	0.17 167	0.18 147	0.18 134

cross-raft	0.14 138	0.08 98	0.07 96	0.08 76	0.10 118	0.12 127	0.08 105	0.17 102	0.13 155	0.27 203	0.11 112	0.21 165	0.05 42	0.11 153	0.13 181	0.14 189	0.22 169	0.11 83	0.23 185	0.13 163	0.23 217	0.09 92	0.06 86	0.08 109	0.22 200	0.17 167	0.14 96	0.15 94

rafts_anoy	0.09 45	0.08 98	0.07 96	0.07 69	0.07 66	0.06 53	0.05 49	0.13 69	0.05 22	0.17 71	0.09 85	0.12 55	0.05 42	0.03 22	0.09 78	0.10 71	0.15 67	0.12 111	0.13 81	0.07 40	0.14 82	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.11 62	0.10 42	0.09 44	0.11 57

raftrobust	0.10 70	0.08 98	0.06 71	0.08 76	0.07 66	0.05 39	0.04 40	0.14 79	0.06 38	0.25 176	0.07 47	0.12 55	0.05 42	0.05 52	0.08 46	0.09 44	0.18 112	0.11 83	0.11 51	0.09 85	0.17 132	0.08 60	0.05 69	0.05 33	0.13 79	0.12 76	0.10 49	0.10 48

RALCasStereoNet	0.09 45	0.08 98	0.06 71	0.09 92	0.07 66	0.06 53	0.05 49	0.12 51	0.05 22	0.18 83	0.07 47	0.12 55	0.05 42	0.04 36	0.09 78	0.10 71	0.18 112	0.12 111	0.13 81	0.08 59	0.15 97	0.08 60	0.05 69	0.06 57	0.12 70	0.09 31	0.10 49	0.08 29

RALAANet	0.09 45	0.08 98	0.06 71	0.07 69	0.05 31	0.08 77	0.05 49	0.10 43	0.07 55	0.12 42	0.09 85	0.10 41	0.06 67	0.03 22	0.08 46	0.09 44	0.13 48	0.11 83	0.15 104	0.08 59	0.12 53	0.07 45	0.04 46	0.06 57	0.11 62	0.10 42	0.11 63	0.11 57

UPFNet	0.09 45	0.08 98	0.08 117	0.09 92	0.07 66	0.09 89	0.06 80	0.12 51	0.09 98	0.14 49	0.09 85	0.12 55	0.06 67	0.07 93	0.08 46	0.10 71	0.13 48	0.11 83	0.10 45	0.07 40	0.09 27	0.07 45	0.06 86	0.06 57	0.09 33	0.10 42	0.10 49	0.10 48

CREStereo	0.11 81	0.08 98	0.06 71	0.08 76	0.08 83	0.07 67	0.05 49	0.18 131	0.05 22	0.26 189	0.08 68	0.18 123	0.06 67	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.22 169	0.09 53	0.13 81	0.08 59	0.20 172	0.09 92	0.06 86	0.05 33	0.11 62	0.13 89	0.17 128	0.15 94
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA-RVC	0.10 70	0.08 98	0.11 158	0.08 76	0.09 102	0.08 77	0.08 105	0.12 51	0.09 98	0.13 46	0.13 134	0.13 71	0.07 89	0.06 65	0.13 181	0.12 149	0.14 61	0.13 137	0.11 51	0.10 106	0.12 53	0.09 92	0.07 106	0.09 131	0.10 47	0.10 42	0.10 49	0.11 57

MSMDNet	0.13 114	0.08 98	0.06 71	0.09 92	0.12 149	0.10 111	0.08 105	0.17 102	0.11 131	0.27 203	0.09 85	0.20 149	0.06 67	0.12 172	0.10 113	0.11 113	0.24 193	0.12 111	0.19 152	0.16 198	0.21 190	0.11 143	0.07 106	0.08 109	0.17 133	0.14 111	0.17 128	0.18 134

iResNetv2_ROB	0.12 104	0.08 98	0.07 96	0.12 135	0.09 102	0.12 127	0.08 105	0.17 102	0.08 72	0.22 117	0.12 122	0.20 149	0.15 184	0.06 65	0.08 46	0.08 28	0.16 80	0.11 83	0.17 126	0.10 106	0.14 82	0.09 92	0.09 147	0.10 147	0.14 96	0.12 76	0.19 157	0.12 67

iResNet_ROB	0.11 81	0.08 98	0.07 96	0.11 124	0.08 83	0.12 127	0.07 96	0.15 84	0.08 72	0.23 133	0.10 102	0.15 86	0.15 184	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.17 93	0.12 111	0.13 81	0.09 85	0.14 82	0.09 92	0.07 106	0.08 109	0.14 96	0.12 76	0.15 107	0.15 94

model_zeroshot	0.14 138	0.09 112	0.06 71	0.10 108	0.10 118	0.14 143	0.08 105	0.20 170	0.12 146	0.28 219	0.08 68	0.21 165	0.06 67	0.11 153	0.09 78	0.12 149	0.26 216	0.13 137	0.27 205	0.11 125	0.20 172	0.13 178	0.11 169	0.09 131	0.17 133	0.17 167	0.18 147	0.18 134

AE-Stereo	0.12 104	0.09 112	0.08 117	0.11 124	0.09 102	0.08 77	0.05 49	0.17 102	0.14 164	0.24 149	0.09 85	0.19 135	0.10 131	0.07 93	0.10 113	0.12 149	0.24 193	0.13 137	0.16 118	0.11 125	0.18 145	0.09 92	0.05 69	0.09 131	0.13 79	0.14 111	0.15 107	0.15 94

iinet-f	0.10 70	0.09 112	0.06 71	0.08 76	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.09 37	0.07 55	0.18 83	0.11 112	0.10 41	0.10 131	0.06 65	0.08 46	0.09 44	0.14 61	0.09 53	0.18 139	0.09 85	0.11 39	0.06 32	0.05 69	0.06 57	0.11 62	0.10 42	0.15 107	0.12 67

raft_robust	0.12 104	0.09 112	0.09 127	0.11 124	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.15 84	0.08 72	0.23 133	0.07 47	0.20 149	0.11 141	0.09 127	0.11 149	0.12 149	0.16 80	0.12 111	0.13 81	0.10 106	0.15 97	0.11 143	0.03 28	0.07 92	0.18 154	0.16 150	0.15 107	0.14 83

MIPNet	0.11 81	0.09 112	0.06 71	0.07 69	0.08 83	0.07 67	0.05 49	0.17 102	0.06 38	0.23 133	0.07 47	0.15 86	0.08 106	0.05 52	0.09 78	0.10 71	0.17 93	0.11 83	0.20 158	0.12 145	0.13 68	0.10 123	0.05 69	0.07 92	0.15 109	0.13 89	0.11 63	0.13 74

IPLGR	0.12 104	0.09 112	0.09 127	0.09 92	0.10 118	0.09 89	0.07 96	0.18 131	0.09 98	0.22 117	0.10 102	0.15 86	0.07 89	0.06 65	0.09 78	0.11 113	0.17 93	0.11 83	0.20 158	0.12 145	0.15 97	0.08 60	0.04 46	0.08 109	0.16 121	0.13 89	0.14 96	0.16 108

LMCR-Stereo	0.13 114	0.09 112	0.07 96	0.11 124	0.08 83	0.11 119	0.09 121	0.18 131	0.09 98	0.19 96	0.14 147	0.19 135	0.14 176	0.10 141	0.09 78	0.11 113	0.20 145	0.13 137	0.19 152	0.10 106	0.18 145	0.10 123	0.08 128	0.08 109	0.15 109	0.13 89	0.18 147	0.17 119

s12784h	0.12 104	0.09 112	0.06 71	0.11 124	0.09 102	0.08 77	0.06 80	0.18 131	0.07 55	0.27 203	0.11 112	0.19 135	0.08 106	0.07 93	0.08 46	0.09 44	0.21 158	0.08 28	0.15 104	0.07 40	0.20 172	0.08 60	0.05 69	0.07 92	0.16 121	0.14 111	0.18 147	0.21 171

sAnonymous2	0.14 138	0.09 112	0.10 145	0.10 108	0.09 102	0.09 89	0.11 149	0.22 188	0.11 131	0.23 133	0.16 171	0.15 86	0.10 131	0.06 65	0.12 162	0.13 168	0.18 112	0.15 176	0.21 169	0.14 174	0.16 112	0.14 185	0.04 46	0.10 147	0.17 133	0.17 167	0.17 128	0.16 108

CroCo_RVC	0.14 138	0.09 112	0.10 145	0.10 108	0.09 102	0.09 89	0.11 149	0.22 188	0.11 131	0.23 133	0.16 171	0.15 86	0.10 131	0.06 65	0.12 162	0.13 168	0.18 112	0.15 176	0.21 169	0.14 174	0.16 112	0.14 185	0.04 46	0.10 147	0.17 133	0.17 167	0.17 128	0.16 108

sCroCo_RVC	0.14 138	0.09 112	0.09 127	0.08 76	0.07 66	0.10 111	0.07 96	0.19 152	0.14 164	0.18 83	0.12 122	0.13 71	0.14 176	0.06 65	0.13 181	0.15 204	0.22 169	0.15 176	0.22 176	0.13 163	0.21 190	0.16 204	0.06 86	0.12 173	0.17 133	0.16 150	0.17 128	0.17 119

UNet	0.10 70	0.09 112	0.08 117	0.10 108	0.08 83	0.09 89	0.08 105	0.15 84	0.08 72	0.17 71	0.09 85	0.13 71	0.09 118	0.07 93	0.09 78	0.10 71	0.16 80	0.13 137	0.12 61	0.08 59	0.11 39	0.09 92	0.08 128	0.09 131	0.11 62	0.13 89	0.10 49	0.11 57

DN-CSS_ROB	0.11 81	0.09 112	0.11 158	0.08 76	0.09 102	0.08 77	0.08 105	0.16 93	0.10 119	0.23 133	0.17 180	0.18 123	0.14 176	0.05 52	0.08 46	0.09 44	0.13 48	0.10 69	0.18 139	0.09 85	0.11 39	0.08 60	0.07 106	0.08 109	0.13 79	0.10 42	0.12 72	0.10 48

EKT-Stereo	0.15 158	0.10 125	0.07 96	0.13 146	0.12 149	0.16 164	0.17 188	0.18 131	0.11 131	0.26 189	0.17 180	0.17 109	0.07 89	0.11 153	0.09 78	0.11 113	0.24 193	0.15 176	0.23 185	0.12 145	0.24 224	0.10 123	0.07 106	0.08 109	0.20 177	0.15 128	0.17 128	0.18 134

LoS	0.15 158	0.10 125	0.08 117	0.10 108	0.11 135	0.09 89	0.07 96	0.50 254	0.05 22	0.32 237	0.36 249	0.36 208	0.06 67	0.09 127	0.09 78	0.10 71	0.20 145	0.09 53	0.14 93	0.11 125	0.21 190	0.09 92	0.07 106	0.07 92	0.17 133	0.11 66	0.20 169	0.21 171
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.11 81	0.10 125	0.08 117	0.09 92	0.10 118	0.09 89	0.06 80	0.14 79	0.08 72	0.18 83	0.15 160	0.09 35	0.06 67	0.08 110	0.09 78	0.10 71	0.17 93	0.13 137	0.14 93	0.10 106	0.11 39	0.09 92	0.08 128	0.08 109	0.13 79	0.12 76	0.10 49	0.11 57

PMTNet	0.11 81	0.10 125	0.06 71	0.12 135	0.09 102	0.07 67	0.06 80	0.18 131	0.06 38	0.28 219	0.06 34	0.18 123	0.04 28	0.07 93	0.09 78	0.11 113	0.19 132	0.09 53	0.14 93	0.08 59	0.17 132	0.09 92	0.07 106	0.05 33	0.13 79	0.12 76	0.17 128	0.15 94

FADNet-RVC-Resample	0.13 114	0.10 125	0.12 171	0.12 135	0.10 118	0.13 136	0.10 138	0.16 93	0.13 155	0.18 83	0.13 134	0.17 109	0.11 141	0.10 141	0.10 113	0.09 44	0.13 48	0.15 176	0.15 104	0.17 203	0.15 97	0.12 161	0.10 160	0.13 183	0.17 133	0.13 89	0.12 72	0.11 57

BEATNet_4x	0.11 81	0.10 125	0.08 117	0.09 92	0.09 102	0.09 89	0.08 105	0.12 51	0.08 72	0.21 113	0.09 85	0.15 86	0.09 118	0.07 93	0.10 113	0.09 44	0.13 48	0.13 137	0.11 51	0.08 59	0.13 68	0.11 143	0.08 128	0.07 92	0.13 79	0.13 89	0.18 147	0.18 134

ADCRef	0.13 114	0.10 125	0.09 127	0.10 108	0.08 83	0.09 89	0.08 105	0.17 102	0.14 164	0.21 113	0.15 160	0.15 86	0.13 162	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.16 80	0.14 162	0.19 152	0.12 145	0.15 97	0.12 161	0.09 147	0.11 159	0.13 79	0.18 180	0.13 83	0.18 134

DeepPrunerF	0.11 81	0.10 125	0.10 145	0.13 146	0.13 161	0.09 89	0.09 121	0.15 84	0.11 131	0.12 42	0.14 147	0.10 41	0.09 118	0.07 93	0.12 162	0.11 113	0.11 36	0.13 137	0.13 81	0.11 125	0.13 68	0.08 60	0.08 128	0.08 109	0.17 133	0.14 111	0.11 63	0.14 83

ADCP+	0.11 81	0.10 125	0.08 117	0.09 92	0.07 66	0.09 89	0.08 105	0.13 69	0.11 131	0.16 62	0.12 122	0.18 123	0.08 106	0.07 93	0.10 113	0.09 44	0.16 80	0.11 83	0.14 93	0.09 85	0.12 53	0.09 92	0.08 128	0.08 109	0.11 62	0.15 128	0.11 63	0.11 57

RASNet	0.11 81	0.10 125	0.09 127	0.10 108	0.07 66	0.08 77	0.08 105	0.19 152	0.09 98	0.17 71	0.10 102	0.13 71	0.08 106	0.06 65	0.08 46	0.10 71	0.15 67	0.09 53	0.12 61	0.06 27	0.15 97	0.09 92	0.05 69	0.10 147	0.13 79	0.11 66	0.17 128	0.17 119

DISCO	0.10 70	0.10 125	0.08 117	0.10 108	0.09 102	0.11 119	0.09 121	0.10 43	0.08 72	0.15 56	0.10 102	0.12 55	0.07 89	0.06 65	0.09 78	0.11 113	0.15 67	0.10 69	0.14 93	0.10 106	0.12 53	0.10 123	0.06 86	0.09 131	0.14 96	0.11 66	0.13 83	0.11 57

GLC_STEREO	0.13 114	0.11 136	0.12 171	0.12 135	0.11 135	0.10 111	0.10 138	0.19 152	0.07 55	0.25 176	0.13 134	0.12 55	0.07 89	0.07 93	0.08 46	0.12 149	0.24 193	0.11 83	0.17 126	0.09 85	0.27 237	0.15 196	0.07 106	0.07 92	0.15 109	0.09 31	0.20 169	0.12 67

DAS	0.19 188	0.11 136	0.09 127	0.24 207	0.19 200	0.18 181	0.20 200	0.23 196	0.18 190	0.24 149	0.14 147	0.38 211	0.21 202	0.09 127	0.12 162	0.11 113	0.25 208	0.16 186	0.22 176	0.15 188	0.20 172	0.14 185	0.18 204	0.13 183	0.19 167	0.17 167	0.23 187	0.29 198

SepStereo	0.19 188	0.11 136	0.09 127	0.24 207	0.19 200	0.18 181	0.20 200	0.23 196	0.18 190	0.24 149	0.14 147	0.38 211	0.21 202	0.09 127	0.12 162	0.11 113	0.25 208	0.16 186	0.22 176	0.15 188	0.20 172	0.14 185	0.18 204	0.13 183	0.19 167	0.17 167	0.23 187	0.29 198

CFNet_pseudo	0.13 114	0.11 136	0.11 158	0.14 153	0.11 135	0.12 127	0.11 149	0.19 152	0.12 146	0.24 149	0.14 147	0.16 105	0.15 184	0.08 110	0.09 78	0.10 71	0.16 80	0.13 137	0.13 81	0.08 59	0.15 97	0.08 60	0.08 128	0.09 131	0.15 109	0.14 111	0.19 157	0.20 157

ADLNet	0.12 104	0.11 136	0.08 117	0.12 135	0.10 118	0.16 164	0.12 159	0.14 79	0.07 55	0.13 46	0.10 102	0.25 189	0.10 131	0.28 230	0.09 78	0.10 71	0.17 93	0.09 53	0.13 81	0.09 85	0.11 39	0.08 60	0.13 186	0.06 57	0.13 79	0.12 76	0.12 72	0.14 83

GES	0.14 138	0.11 136	0.07 96	0.09 92	0.11 135	0.15 155	0.09 121	0.20 170	0.09 98	0.23 133	0.12 122	0.17 109	0.11 141	0.14 189	0.10 113	0.10 71	0.23 178	0.14 162	0.24 191	0.14 174	0.17 132	0.17 207	0.11 169	0.09 131	0.15 109	0.14 111	0.21 182	0.20 157

FINET	0.12 104	0.11 136	0.12 171	0.12 135	0.10 118	0.11 119	0.13 164	0.15 84	0.12 146	0.13 46	0.12 122	0.13 71	0.09 118	0.09 127	0.15 205	0.13 168	0.15 67	0.11 83	0.16 118	0.09 85	0.13 68	0.10 123	0.10 160	0.10 147	0.12 70	0.10 42	0.13 83	0.12 67

psm_up	0.14 138	0.11 136	0.13 180	0.15 165	0.12 149	0.14 143	0.11 149	0.20 170	0.16 177	0.19 96	0.12 122	0.15 86	0.17 193	0.10 141	0.12 162	0.12 149	0.19 132	0.13 137	0.17 126	0.11 125	0.15 97	0.09 92	0.10 160	0.16 203	0.18 154	0.16 150	0.17 128	0.20 157

RTSC	0.14 138	0.11 136	0.10 145	0.12 135	0.11 135	0.12 127	0.10 138	0.16 93	0.13 155	0.18 83	0.13 134	0.15 86	0.13 162	0.08 110	0.11 149	0.13 168	0.20 145	0.13 137	0.21 169	0.12 145	0.16 112	0.12 161	0.07 106	0.10 147	0.16 121	0.16 150	0.21 182	0.32 209

CFNet	0.12 104	0.11 136	0.08 117	0.14 153	0.12 149	0.11 119	0.09 121	0.19 152	0.10 119	0.18 83	0.12 122	0.25 189	0.10 131	0.08 110	0.08 46	0.09 44	0.17 93	0.12 111	0.12 61	0.09 85	0.11 39	0.08 60	0.06 86	0.09 131	0.15 109	0.12 76	0.13 83	0.13 74

NVstereo2D	0.15 158	0.11 136	0.11 158	0.19 188	0.14 171	0.21 205	0.24 218	0.13 69	0.11 131	0.16 62	0.14 147	0.10 41	0.07 89	0.39 243	0.11 149	0.11 113	0.21 158	0.14 162	0.15 104	0.10 106	0.12 53	0.08 60	0.24 224	0.08 109	0.14 96	0.12 76	0.14 96	0.12 67

MLCV	0.14 138	0.11 136	0.09 127	0.16 169	0.12 149	0.14 143	0.11 149	0.21 180	0.10 119	0.24 149	0.13 134	0.21 165	0.14 176	0.08 110	0.09 78	0.10 71	0.19 132	0.11 83	0.19 152	0.09 85	0.17 132	0.08 60	0.10 160	0.09 131	0.16 121	0.13 89	0.16 116	0.19 149

iResNet	0.16 175	0.11 136	0.09 127	0.15 165	0.13 161	0.17 173	0.12 159	0.21 180	0.14 164	0.25 176	0.13 134	0.35 206	0.32 230	0.08 110	0.10 113	0.11 113	0.20 145	0.12 111	0.25 195	0.14 174	0.18 145	0.11 143	0.12 180	0.13 183	0.18 154	0.14 111	0.20 169	0.18 134

MyStereo04	0.14 138	0.12 149	0.10 145	0.08 76	0.09 102	0.10 111	0.08 105	0.22 188	0.19 198	0.24 149	0.16 171	0.23 180	0.11 141	0.04 36	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.12 111	0.21 169	0.12 145	0.16 112	0.11 143	0.06 86	0.11 159	0.21 190	0.12 76	0.16 116	0.15 94

CASS	0.15 158	0.12 149	0.10 145	0.14 153	0.12 149	0.16 164	0.10 138	0.19 152	0.15 172	0.26 189	0.12 122	0.20 149	0.12 149	0.09 127	0.11 149	0.12 149	0.23 178	0.12 111	0.23 185	0.09 85	0.19 155	0.10 123	0.07 106	0.09 131	0.23 206	0.14 111	0.19 157	0.22 174
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 138	0.12 149	0.07 96	0.25 209	0.10 118	0.19 191	0.09 121	0.17 102	0.08 72	0.17 71	0.08 68	0.33 203	0.08 106	0.06 65	0.10 113	0.11 113	0.24 193	0.11 83	0.25 195	0.09 85	0.15 97	0.09 92	0.06 86	0.09 131	0.17 133	0.13 89	0.18 147	0.15 94

GwcNet-ADL	0.17 178	0.12 149	0.11 158	0.19 188	0.14 171	0.17 173	0.14 170	0.21 180	0.14 164	0.24 149	0.17 180	0.32 202	0.16 189	0.19 209	0.11 149	0.14 189	0.22 169	0.15 176	0.23 185	0.13 163	0.18 145	0.11 143	0.05 69	0.10 147	0.18 154	0.15 128	0.19 157	0.21 171

GANet-ADL	0.15 158	0.12 149	0.09 127	0.14 153	0.12 149	0.16 164	0.12 159	0.20 170	0.10 119	0.25 176	0.15 160	0.22 178	0.12 149	0.21 216	0.09 78	0.11 113	0.25 208	0.14 162	0.20 158	0.14 174	0.19 155	0.09 92	0.08 128	0.10 147	0.17 133	0.15 128	0.20 169	0.17 119

TestStereo	0.13 114	0.12 149	0.10 145	0.11 124	0.08 83	0.11 119	0.10 138	0.18 131	0.11 131	0.24 149	0.13 134	0.20 149	0.08 106	0.06 65	0.11 149	0.10 71	0.20 145	0.11 83	0.20 158	0.10 106	0.21 190	0.10 123	0.06 86	0.12 173	0.19 167	0.11 66	0.12 72	0.13 74

pcwnet_v2	0.15 158	0.12 149	0.12 171	0.16 169	0.14 171	0.17 173	0.14 170	0.20 170	0.13 155	0.22 117	0.14 147	0.19 135	0.18 195	0.12 172	0.10 113	0.12 149	0.18 112	0.13 137	0.17 126	0.12 145	0.16 112	0.11 143	0.09 147	0.10 147	0.19 167	0.20 197	0.19 157	0.27 194

GMStereo	0.12 104	0.12 149	0.07 96	0.11 124	0.11 135	0.13 136	0.09 121	0.17 102	0.10 119	0.17 71	0.13 134	0.21 165	0.11 141	0.07 93	0.10 113	0.09 44	0.17 93	0.10 69	0.17 126	0.12 145	0.14 82	0.09 92	0.07 106	0.09 131	0.14 96	0.13 89	0.15 107	0.12 67
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.14 138	0.12 149	0.11 158	0.13 146	0.11 135	0.14 143	0.10 138	0.17 102	0.15 172	0.22 117	0.16 171	0.21 165	0.12 149	0.09 127	0.10 113	0.11 113	0.16 80	0.13 137	0.17 126	0.12 145	0.18 145	0.13 178	0.11 169	0.11 159	0.16 121	0.15 128	0.16 116	0.16 108

HSM-Net_RVC	0.15 158	0.12 149	0.10 145	0.17 177	0.13 161	0.14 143	0.10 138	0.18 131	0.14 164	0.25 176	0.18 193	0.28 194	0.16 189	0.11 153	0.11 149	0.11 113	0.19 132	0.13 137	0.16 118	0.11 125	0.17 132	0.11 143	0.08 128	0.11 159	0.19 167	0.16 150	0.23 187	0.24 181
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.13 114	0.12 149	0.10 145	0.14 153	0.11 135	0.14 143	0.09 121	0.17 102	0.09 98	0.19 96	0.13 134	0.21 165	0.09 118	0.09 127	0.10 113	0.13 168	0.18 112	0.13 137	0.15 104	0.11 125	0.16 112	0.08 60	0.06 86	0.09 131	0.15 109	0.12 76	0.16 116	0.17 119

HSM	0.14 138	0.12 149	0.09 127	0.14 153	0.13 161	0.12 127	0.10 138	0.18 131	0.10 119	0.23 133	0.15 160	0.18 123	0.14 176	0.08 110	0.10 113	0.10 71	0.21 158	0.12 111	0.17 126	0.12 145	0.18 145	0.10 123	0.07 106	0.08 109	0.17 133	0.15 128	0.17 128	0.18 134

DLCB_ROB	0.13 114	0.12 149	0.11 158	0.10 108	0.10 118	0.10 111	0.09 121	0.16 93	0.11 131	0.18 83	0.17 180	0.19 135	0.13 162	0.11 153	0.11 149	0.10 71	0.17 93	0.13 137	0.13 81	0.10 106	0.17 132	0.10 123	0.09 147	0.12 173	0.27 218	0.16 150	0.16 116	0.13 74

UDGNet	0.15 158	0.13 162	0.09 127	0.18 182	0.17 189	0.16 164	0.19 198	0.15 84	0.11 131	0.16 62	0.14 147	0.15 86	0.05 42	0.45 244	0.09 78	0.10 71	0.17 93	0.12 111	0.14 93	0.09 85	0.17 132	0.09 92	0.28 246	0.07 92	0.17 133	0.15 128	0.12 72	0.13 74

AACVNet	0.14 138	0.13 162	0.10 145	0.13 146	0.13 161	0.14 143	0.10 138	0.19 152	0.11 131	0.22 117	0.17 180	0.13 71	0.10 131	0.09 127	0.11 149	0.11 113	0.21 158	0.13 137	0.17 126	0.12 145	0.16 112	0.11 143	0.11 169	0.11 159	0.17 133	0.13 89	0.14 96	0.16 108

PSMNet-ADL	0.18 183	0.13 162	0.13 180	0.16 169	0.14 171	0.17 173	0.16 180	0.20 170	0.21 214	0.27 203	0.19 202	0.29 199	0.25 212	0.18 205	0.14 195	0.14 189	0.23 178	0.14 162	0.22 176	0.14 174	0.19 155	0.11 143	0.10 160	0.11 159	0.20 177	0.15 128	0.23 187	0.19 149

ICVP	0.15 158	0.13 162	0.14 189	0.12 135	0.12 149	0.13 136	0.10 138	0.17 102	0.12 146	0.17 71	0.13 134	0.18 123	0.12 149	0.09 127	0.12 162	0.13 168	0.18 112	0.15 176	0.15 104	0.14 174	0.17 132	0.13 178	0.20 212	0.11 159	0.19 167	0.19 193	0.17 128	0.16 108
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 138	0.13 162	0.10 145	0.11 124	0.12 149	0.12 127	0.11 149	0.18 131	0.13 155	0.24 149	0.16 171	0.18 123	0.10 131	0.06 65	0.12 162	0.11 113	0.20 145	0.17 198	0.23 185	0.13 163	0.15 97	0.13 178	0.07 106	0.11 159	0.20 177	0.14 111	0.13 83	0.19 149

APVNet	0.15 158	0.13 162	0.11 158	0.14 153	0.16 182	0.14 143	0.13 164	0.19 152	0.11 131	0.14 49	0.13 134	0.17 109	0.09 118	0.16 200	0.15 205	0.15 204	0.21 158	0.14 162	0.22 176	0.15 188	0.15 97	0.12 161	0.07 106	0.12 173	0.16 121	0.15 128	0.19 157	0.17 119

DSFCA	0.11 81	0.13 162	0.09 127	0.10 108	0.08 83	0.11 119	0.11 149	0.12 51	0.09 98	0.12 42	0.13 134	0.14 81	0.07 89	0.05 52	0.09 78	0.11 113	0.15 67	0.13 137	0.16 118	0.10 106	0.13 68	0.12 161	0.07 106	0.09 131	0.12 70	0.13 89	0.10 49	0.13 74

FADNet-RVC	0.14 138	0.13 162	0.10 145	0.18 182	0.11 135	0.14 143	0.09 121	0.21 180	0.09 98	0.19 96	0.17 180	0.17 109	0.12 149	0.11 153	0.14 195	0.15 204	0.18 112	0.13 137	0.18 139	0.15 188	0.12 53	0.12 161	0.12 180	0.11 159	0.20 177	0.16 150	0.14 96	0.14 83

AF-Net	0.15 158	0.13 162	0.13 180	0.14 153	0.18 195	0.15 155	0.14 170	0.17 102	0.16 177	0.17 71	0.21 211	0.18 123	0.12 149	0.10 141	0.17 216	0.16 212	0.13 48	0.14 162	0.15 104	0.11 125	0.11 39	0.10 123	0.13 186	0.10 147	0.14 96	0.15 128	0.20 169	0.14 83

Nwc_Net	0.15 158	0.13 162	0.13 180	0.14 153	0.18 195	0.15 155	0.14 170	0.17 102	0.16 177	0.17 71	0.21 211	0.18 123	0.12 149	0.10 141	0.17 216	0.16 212	0.13 48	0.14 162	0.15 104	0.11 125	0.11 39	0.10 123	0.13 186	0.10 147	0.14 96	0.15 128	0.20 169	0.14 83

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 114	0.13 162	0.13 180	0.14 153	0.15 179	0.13 136	0.20 200	0.13 69	0.15 172	0.16 62	0.16 171	0.21 165	0.09 118	0.15 197	0.10 113	0.12 149	0.15 67	0.12 111	0.11 51	0.09 85	0.11 39	0.09 92	0.08 128	0.08 109	0.13 79	0.13 89	0.11 63	0.15 94
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.14 138	0.13 162	0.11 158	0.12 135	0.11 135	0.10 111	0.09 121	0.17 102	0.12 146	0.21 113	0.18 193	0.15 86	0.13 162	0.08 110	0.12 162	0.11 113	0.19 132	0.15 176	0.19 152	0.11 125	0.17 132	0.14 185	0.10 160	0.11 159	0.17 133	0.16 150	0.17 128	0.19 149

PDISCO_ROB	0.12 104	0.13 162	0.13 180	0.10 108	0.08 83	0.09 89	0.09 121	0.09 37	0.08 72	0.11 40	0.10 102	0.06 25	0.05 42	0.05 52	0.09 78	0.11 113	0.14 61	0.16 186	0.09 37	0.10 106	0.14 82	0.12 161	0.04 46	0.08 109	0.16 121	0.21 202	0.32 218	0.19 149

SACVNet	0.15 158	0.14 175	0.13 180	0.16 169	0.13 161	0.14 143	0.12 159	0.19 152	0.17 185	0.19 96	0.17 180	0.14 81	0.07 89	0.14 189	0.13 181	0.13 168	0.19 132	0.16 186	0.20 158	0.13 163	0.16 112	0.14 185	0.12 180	0.13 183	0.20 177	0.18 180	0.19 157	0.17 119

FADNet_RVC	0.18 183	0.14 175	0.13 180	0.20 192	0.15 179	0.14 143	0.13 164	0.24 201	0.14 164	0.24 149	0.17 180	0.27 192	0.21 202	0.14 189	0.14 195	0.12 149	0.19 132	0.17 198	0.31 215	0.15 188	0.19 155	0.14 185	0.11 169	0.14 192	0.20 177	0.21 202	0.18 147	0.22 174

STTStereo	0.13 114	0.14 175	0.17 210	0.13 146	0.15 179	0.13 136	0.20 200	0.13 69	0.13 155	0.15 56	0.15 160	0.17 109	0.10 131	0.11 153	0.12 162	0.12 149	0.15 67	0.14 162	0.13 81	0.11 125	0.12 53	0.10 123	0.07 106	0.09 131	0.15 109	0.13 89	0.12 72	0.16 108

RP	0.15 158	0.14 175	0.15 196	0.17 177	0.14 171	0.17 173	0.16 180	0.19 152	0.17 185	0.14 49	0.16 171	0.16 105	0.15 184	0.11 153	0.13 181	0.12 149	0.15 67	0.12 111	0.15 104	0.12 145	0.12 53	0.12 161	0.10 160	0.12 173	0.17 133	0.15 128	0.20 169	0.18 134

CBMV_ROB	0.21 200	0.14 175	0.15 196	0.26 211	0.22 211	0.21 205	0.22 211	0.28 213	0.17 185	0.26 189	0.17 180	0.28 194	0.17 193	0.26 224	0.11 149	0.12 149	0.26 216	0.17 198	0.18 139	0.16 198	0.21 190	0.19 223	0.26 231	0.20 213	0.24 208	0.25 228	0.25 200	0.33 212

NOSS_ROB	0.21 200	0.14 175	0.15 196	0.20 192	0.19 200	0.20 196	0.22 211	0.29 219	0.18 190	0.25 176	0.15 160	0.21 165	0.13 162	0.27 229	0.13 181	0.14 189	0.26 216	0.21 222	0.22 176	0.17 203	0.23 217	0.22 235	0.26 231	0.24 228	0.26 215	0.22 210	0.24 195	0.26 190

pmcnn	0.19 188	0.14 175	0.11 158	0.18 182	0.13 161	0.19 191	0.16 180	0.20 170	0.18 190	0.26 189	0.14 147	0.35 206	0.25 212	0.09 127	0.09 78	0.11 113	0.25 208	0.14 162	0.24 191	0.14 174	0.22 206	0.14 185	0.11 169	0.11 159	0.21 190	0.18 180	0.39 234	0.45 235

Anonymous3	0.18 183	0.15 182	0.11 158	0.15 165	0.10 118	0.14 143	0.11 149	0.22 188	0.19 198	0.27 203	0.15 160	0.27 192	0.12 149	0.13 185	0.25 235	0.17 219	0.23 178	0.18 209	0.26 200	0.17 203	0.24 224	0.20 227	0.09 147	0.10 147	0.21 190	0.20 197	0.22 186	0.20 157

SFCPSM	0.20 195	0.15 182	0.12 171	0.22 198	0.16 182	0.20 196	0.18 191	0.22 188	0.20 209	0.26 189	0.24 224	0.34 205	0.33 233	0.14 189	0.12 162	0.12 149	0.24 193	0.16 186	0.32 217	0.19 214	0.19 155	0.13 178	0.14 191	0.12 173	0.21 190	0.17 167	0.20 169	0.25 187

FADNet	0.16 175	0.15 182	0.10 145	0.20 192	0.10 118	0.19 191	0.13 164	0.20 170	0.13 155	0.22 117	0.24 224	0.17 109	0.14 176	0.12 172	0.17 216	0.16 212	0.16 80	0.14 162	0.23 185	0.20 218	0.16 112	0.12 161	0.11 169	0.11 159	0.21 190	0.18 180	0.16 116	0.15 94

stereogan	0.16 175	0.15 182	0.15 196	0.16 169	0.18 195	0.18 181	0.16 180	0.20 170	0.19 198	0.14 49	0.16 171	0.20 149	0.18 195	0.13 185	0.14 195	0.13 168	0.16 80	0.14 162	0.17 126	0.14 174	0.14 82	0.12 161	0.13 186	0.13 183	0.16 121	0.16 150	0.23 187	0.18 134

ccs_rob	0.20 195	0.15 182	0.11 158	0.26 211	0.16 182	0.26 217	0.20 200	0.22 188	0.16 177	0.25 176	0.24 224	0.57 231	0.24 210	0.17 201	0.12 162	0.13 168	0.23 178	0.15 176	0.21 169	0.15 188	0.21 190	0.11 143	0.12 180	0.11 159	0.20 177	0.16 150	0.18 147	0.24 181

HBP-ISP	0.21 200	0.16 187	0.12 171	0.26 211	0.22 211	0.22 208	0.17 188	0.29 219	0.18 190	0.27 203	0.18 193	0.21 165	0.12 149	0.28 230	0.10 113	0.14 189	0.26 216	0.19 214	0.20 158	0.12 145	0.22 206	0.23 238	0.26 231	0.23 220	0.24 208	0.24 222	0.23 187	0.26 190

dad	0.18 183	0.16 187	0.11 158	0.36 222	0.16 182	0.24 214	0.21 210	0.24 201	0.09 98	0.22 117	0.11 112	0.38 211	0.11 141	0.08 110	0.12 162	0.10 71	0.27 226	0.12 111	0.29 210	0.10 106	0.19 155	0.12 161	0.08 128	0.13 183	0.18 154	0.14 111	0.31 216	0.22 174

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 235	0.16 187	0.12 171	0.26 211	0.22 211	0.22 208	0.27 225	0.24 201	0.15 172	0.24 149	0.16 171	4.24 284	0.22 209	0.19 209	0.13 181	0.13 168	0.34 244	0.22 228	0.31 215	0.20 218	0.23 217	0.18 215	0.22 216	0.14 192	0.20 177	0.19 193	0.21 182	0.24 181

NCC-stereo	0.17 178	0.16 187	0.16 202	0.16 169	0.17 189	0.18 181	0.18 191	0.19 152	0.20 209	0.16 62	0.19 202	0.21 165	0.21 202	0.12 172	0.20 228	0.18 226	0.18 112	0.19 214	0.18 139	0.15 188	0.15 97	0.15 196	0.15 193	0.12 173	0.18 154	0.17 167	0.24 195	0.20 157

Abc-Net	0.17 178	0.16 187	0.16 202	0.16 169	0.17 189	0.18 181	0.18 191	0.19 152	0.20 209	0.16 62	0.19 202	0.21 165	0.21 202	0.12 172	0.20 228	0.18 226	0.18 112	0.19 214	0.18 139	0.15 188	0.15 97	0.15 196	0.15 193	0.12 173	0.18 154	0.17 167	0.24 195	0.20 157
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.20 195	0.16 187	0.14 189	0.17 177	0.14 171	0.20 196	0.15 175	0.23 196	0.26 228	0.15 56	0.14 147	0.14 81	0.20 200	0.11 153	0.13 181	0.15 204	0.24 193	0.17 198	0.34 223	0.24 231	0.22 206	0.15 196	0.09 147	0.15 195	0.28 224	0.27 239	0.28 209	0.55 245

RTSA	0.20 195	0.16 187	0.14 189	0.17 177	0.14 171	0.20 196	0.15 175	0.23 196	0.26 228	0.15 56	0.14 147	0.14 81	0.20 200	0.11 153	0.13 181	0.15 204	0.24 193	0.17 198	0.34 223	0.24 231	0.22 206	0.15 196	0.09 147	0.15 195	0.28 224	0.27 239	0.28 209	0.55 245

AnyNet_C32	0.20 195	0.16 187	0.15 196	0.17 177	0.17 189	0.19 191	0.16 180	0.25 205	0.22 215	0.25 176	0.23 221	0.23 180	0.18 195	0.14 189	0.19 225	0.18 226	0.28 233	0.22 228	0.29 210	0.18 210	0.27 237	0.21 232	0.16 196	0.17 208	0.22 200	0.20 197	0.21 182	0.23 178

HCRNet	0.11 81	0.17 195	0.06 71	0.22 198	0.08 83	0.15 155	0.08 105	0.13 69	0.04 13	0.46 258	0.12 122	0.24 188	0.07 89	0.07 93	0.08 46	0.06 11	0.14 61	0.08 28	0.20 158	0.08 59	0.09 27	0.05 19	0.11 169	0.06 57	0.06 13	0.05 9	0.05 15	0.08 29

RGC	0.19 188	0.17 195	0.17 210	0.19 188	0.20 205	0.20 196	0.15 175	0.22 188	0.26 228	0.17 71	0.20 206	0.21 165	0.24 210	0.15 197	0.23 232	0.18 226	0.18 112	0.16 186	0.18 139	0.16 198	0.17 132	0.13 178	0.12 180	0.15 195	0.20 177	0.21 202	0.23 187	0.24 181

SHD	0.21 200	0.17 195	0.20 223	0.18 182	0.16 182	0.18 181	0.20 200	0.26 207	0.16 177	0.27 203	0.18 193	0.23 180	0.31 227	0.17 201	0.14 195	0.14 189	0.19 132	0.17 198	0.32 217	0.17 203	0.20 172	0.17 207	0.16 196	0.16 203	0.23 206	0.28 241	0.25 200	0.43 231

ADCPNet	0.22 205	0.17 195	0.16 202	0.20 192	0.19 200	0.20 196	0.18 191	0.27 210	0.23 217	0.26 189	0.22 216	0.26 191	0.28 220	0.15 197	0.16 210	0.17 219	0.24 193	0.17 198	0.32 217	0.23 228	0.24 224	0.19 223	0.17 202	0.21 216	0.25 212	0.22 210	0.27 207	0.33 212

UCFNet_RVC	0.15 158	0.17 195	0.12 171	0.16 169	0.14 171	0.17 173	0.11 149	0.17 102	0.12 146	0.20 104	0.13 134	0.28 194	0.12 149	0.10 141	0.11 149	0.13 168	0.18 112	0.13 137	0.17 126	0.12 145	0.16 112	0.09 92	0.10 160	0.11 159	0.18 154	0.15 128	0.17 128	0.19 149

NCCL2	0.17 178	0.17 195	0.16 202	0.13 146	0.13 161	0.13 136	0.12 159	0.21 180	0.17 185	0.22 117	0.15 160	0.23 180	0.13 162	0.09 127	0.15 205	0.16 212	0.18 112	0.17 198	0.19 152	0.17 203	0.21 190	0.17 207	0.11 169	0.16 203	0.25 212	0.26 235	0.20 169	0.24 181

ADCMid	0.21 200	0.18 201	0.17 210	0.18 182	0.19 200	0.20 196	0.16 180	0.29 219	0.25 223	0.24 149	0.19 202	0.36 208	0.21 202	0.12 172	0.16 210	0.16 212	0.25 208	0.18 209	0.37 228	0.19 214	0.24 224	0.18 215	0.17 202	0.15 195	0.24 208	0.20 197	0.25 200	0.29 198

SGM-Forest	0.19 188	0.18 201	0.16 202	0.23 201	0.18 195	0.20 196	0.18 191	0.23 196	0.17 185	0.20 104	0.15 160	0.23 180	0.18 195	0.22 217	0.17 216	0.18 226	0.19 132	0.17 198	0.18 139	0.15 188	0.17 132	0.18 215	0.25 226	0.18 211	0.22 200	0.18 180	0.25 200	0.24 181
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.22 205	0.18 201	0.17 210	0.23 201	0.21 208	0.20 196	0.18 191	0.27 210	0.19 198	0.28 219	0.11 112	0.29 199	0.13 162	0.24 219	0.13 181	0.14 189	0.24 193	0.18 209	0.20 158	0.16 198	0.21 190	0.18 215	0.24 224	0.23 220	0.26 215	0.22 210	0.35 225	0.40 225
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	0.26 215	0.19 204	0.17 210	0.38 229	0.36 238	0.30 220	0.25 222	0.26 207	0.18 190	0.27 203	0.25 230	0.33 203	0.36 237	0.26 224	0.16 210	0.15 204	0.26 216	0.23 231	0.33 220	0.21 220	0.22 206	0.19 223	0.22 216	0.22 218	0.21 190	0.22 210	0.32 218	0.42 228

PS-NSSS	0.17 178	0.19 204	0.17 210	0.23 201	0.18 195	0.18 181	0.16 180	0.22 188	0.13 155	0.23 133	0.20 206	0.44 216	0.08 106	0.11 153	0.12 162	0.10 71	0.13 48	0.13 137	0.26 200	0.11 125	0.11 39	0.07 45	0.18 204	0.15 195	0.17 133	0.21 202	0.13 83	0.20 157

DPSNet	0.39 238	0.19 204	0.17 210	0.27 217	0.25 221	0.29 219	0.19 198	0.26 207	0.24 218	0.18 83	0.17 180	2.16 278	0.43 244	0.10 141	0.17 216	0.15 204	0.35 246	0.28 244	2.04 279	0.27 237	0.25 232	0.16 204	0.28 246	0.25 232	0.38 246	0.24 222	0.39 234	0.51 241

DDUNet	0.26 215	0.20 207	0.12 171	0.37 224	0.30 233	0.40 238	0.47 244	0.20 170	0.16 177	0.16 62	0.25 230	0.16 105	0.08 106	1.63 261	0.13 181	0.14 189	0.21 158	0.14 162	0.25 195	0.13 163	0.18 145	0.12 161	0.25 226	0.15 195	0.17 133	0.18 180	0.18 147	0.22 174

UDG	0.26 215	0.20 207	0.13 180	0.38 229	0.31 234	0.38 236	0.51 247	0.19 152	0.16 177	0.19 96	0.23 221	0.17 109	0.09 118	1.45 257	0.14 195	0.13 168	0.27 226	0.16 186	0.26 200	0.13 163	0.21 190	0.13 178	0.25 226	0.12 173	0.20 177	0.20 197	0.20 169	0.19 149

NaN_ROB	0.19 188	0.20 207	0.19 220	0.20 192	0.20 205	0.16 164	0.15 175	0.27 210	0.19 198	0.23 133	0.18 193	0.47 222	0.16 189	0.11 153	0.13 181	0.12 149	0.15 67	0.14 162	0.21 169	0.19 214	0.13 68	0.10 123	0.09 147	0.20 213	0.24 208	0.21 202	0.26 204	0.28 197

LE_ROB	0.40 239	0.20 207	0.16 202	0.41 234	0.43 243	0.33 229	0.44 241	0.34 232	0.29 238	0.32 237	0.21 211	1.25 266	1.40 280	0.11 153	0.10 113	0.11 113	0.21 158	0.13 137	0.20 158	0.13 163	0.22 206	0.12 161	0.12 180	0.14 192	0.36 243	0.31 245	1.39 280	1.32 278

PWC_ROB	0.22 205	0.20 207	0.14 189	0.18 182	0.17 189	0.16 164	0.20 200	0.21 180	0.26 228	0.15 56	0.20 206	0.28 194	0.62 256	0.13 185	0.12 162	0.13 168	0.27 226	0.18 209	0.36 227	0.18 210	0.22 206	0.17 207	0.16 196	0.24 228	0.19 167	0.18 180	0.24 195	0.43 231

PA-Net	0.19 188	0.21 212	0.25 234	0.14 153	0.20 205	0.18 181	0.20 200	0.21 180	0.19 198	0.18 83	0.14 147	0.17 109	0.21 202	0.26 224	0.16 210	0.18 226	0.15 67	0.19 214	0.13 81	0.17 203	0.14 82	0.15 196	0.10 160	0.16 203	0.17 133	0.25 228	0.17 128	0.35 214
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	0.30 227	0.21 212	0.21 229	0.25 209	0.21 208	0.31 222	0.22 211	0.30 222	0.31 243	0.27 203	0.26 232	1.39 268	0.38 240	0.22 217	0.14 195	0.14 189	0.26 216	0.21 222	0.30 214	0.21 220	0.24 224	0.20 227	0.31 250	0.23 220	0.33 237	0.24 222	0.35 225	0.48 237

XPNet_ROB	0.18 183	0.21 212	0.14 189	0.15 165	0.16 182	0.15 155	0.15 175	0.15 84	0.14 164	0.19 96	0.18 193	0.49 223	0.13 162	0.11 153	0.13 181	0.14 189	0.25 208	0.16 186	0.18 139	0.14 174	0.17 132	0.18 215	0.13 186	0.13 183	0.17 133	0.17 167	0.31 216	0.29 198

S-Stereo	0.30 227	0.22 215	0.17 210	0.41 234	0.39 240	0.41 239	0.37 231	0.25 205	0.25 223	0.26 189	0.44 253	0.54 230	0.36 237	0.24 219	0.16 210	0.14 189	0.27 226	0.27 240	0.34 223	0.28 238	0.23 217	0.22 235	0.53 254	0.23 220	0.22 200	0.19 193	0.27 207	0.38 218

ADCS	0.28 223	0.22 215	0.21 229	0.26 211	0.24 218	0.25 215	0.23 215	0.36 236	0.30 240	0.23 133	0.27 235	0.46 221	0.35 236	0.20 214	0.19 225	0.18 226	0.32 239	0.24 234	0.48 238	0.28 238	0.36 250	0.28 247	0.19 209	0.23 220	0.31 231	0.25 228	0.30 213	0.41 227

AnyNet_C01	0.31 230	0.22 215	0.20 223	0.22 198	0.26 223	0.25 215	0.24 218	0.37 239	0.37 251	0.26 189	0.28 238	0.49 223	0.33 233	0.18 205	0.28 241	0.21 237	0.38 250	0.32 249	0.64 245	0.32 248	0.39 252	0.31 254	0.26 231	0.25 232	0.33 237	0.32 246	0.34 223	0.44 234

SGM-ForestM	0.24 211	0.22 215	0.16 202	0.37 224	0.24 218	0.32 224	0.24 218	0.28 213	0.20 209	0.23 133	0.17 180	0.51 227	0.25 212	0.20 214	0.12 162	0.13 168	0.23 178	0.16 186	0.24 191	0.14 174	0.19 155	0.16 204	0.21 215	0.16 203	0.35 241	0.24 222	0.51 244	0.35 214

edge stereo	0.31 230	0.23 219	0.20 223	0.41 234	0.35 236	0.42 241	0.39 238	0.38 241	0.22 215	0.23 133	0.38 250	0.69 239	0.33 233	0.30 235	0.15 205	0.16 212	0.31 238	0.21 222	0.42 232	0.21 220	0.23 217	0.17 207	0.25 226	0.22 218	0.27 218	0.23 217	0.39 234	0.55 245

SAMSARA	0.48 244	0.23 219	0.39 251	0.23 201	0.23 215	0.22 208	0.22 211	0.44 252	0.38 253	0.31 236	0.21 211	0.30 201	0.47 247	0.17 201	0.32 245	0.34 251	0.25 208	0.32 249	0.46 237	0.32 248	0.47 266	0.52 274	0.15 193	0.33 247	1.39 284	1.54 282	1.41 281	1.46 280

ETE_ROB	0.22 205	0.23 219	0.15 196	0.20 192	0.16 182	0.19 191	0.17 188	0.18 131	0.19 198	0.22 117	0.22 216	0.65 235	0.16 189	0.14 189	0.14 195	0.14 189	0.30 237	0.19 214	0.24 191	0.19 214	0.21 190	0.18 215	0.16 196	0.15 195	0.22 200	0.28 241	0.41 239	0.26 190

G-Net	0.29 226	0.24 222	0.19 220	0.23 201	0.21 208	0.36 232	0.23 215	0.30 222	0.27 233	0.33 241	0.32 247	0.93 258	0.25 212	0.18 205	0.18 223	0.18 226	0.26 216	0.21 222	0.43 234	0.31 245	0.26 236	0.17 207	0.18 204	0.18 211	0.27 218	0.23 217	0.40 238	0.42 228

SGM_RVC	0.25 212	0.24 222	0.17 210	0.39 232	0.27 225	0.34 230	0.26 223	0.28 213	0.19 198	0.25 176	0.18 193	0.42 214	0.30 224	0.17 201	0.12 162	0.13 168	0.23 178	0.15 176	0.25 195	0.13 163	0.19 155	0.15 196	0.19 209	0.17 208	0.33 237	0.22 210	0.55 248	0.43 231
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	0.25 212	0.25 224	0.25 234	0.28 218	0.26 223	0.26 217	0.34 229	0.28 213	0.18 190	0.20 104	0.17 180	0.20 149	0.12 149	0.29 232	0.26 236	0.26 241	0.29 234	0.28 244	0.27 205	0.21 220	0.25 232	0.25 241	0.26 231	0.32 245	0.26 215	0.24 222	0.26 204	0.27 194
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 212	0.25 224	0.20 223	0.29 219	0.22 211	0.22 208	0.23 215	0.36 236	0.27 233	0.36 249	0.22 216	0.45 217	0.32 230	0.19 209	0.17 216	0.17 219	0.17 93	0.16 186	0.29 210	0.14 174	0.20 172	0.18 215	0.27 244	0.23 220	0.29 226	0.25 228	0.33 221	0.31 205

LALA_ROB	0.22 205	0.25 224	0.16 202	0.19 188	0.17 189	0.22 208	0.16 180	0.17 102	0.19 198	0.24 149	0.21 211	0.64 233	0.15 184	0.13 185	0.23 232	0.17 219	0.27 226	0.22 228	0.22 176	0.18 210	0.20 172	0.20 227	0.14 191	0.15 195	0.20 177	0.22 210	0.35 225	0.25 187

STTRV1_RVC		0.26 227	0.22 232	0.35 221	0.28 226	0.32 224	0.29 227	0.36 236	0.33 246	0.27 203	0.26 232	0.42 214	0.41 243	0.47 245	0.32 245	0.18 226	0.59 266	0.20 219		0.30 243	0.59 274	0.22 235		0.43 254	0.25 212	0.54 267	0.34 223	0.64 253

GANetREF_RVC	0.26 215	0.26 227	0.30 243	0.23 201	0.23 215	0.23 213	0.24 218	0.35 233	0.33 246	0.32 237	0.17 180	0.50 225	0.38 240	0.12 172	0.20 228	0.17 219	0.19 132	0.21 222	0.35 226	0.21 220	0.23 217	0.15 196	0.22 216	0.29 240	0.27 218	0.21 202	0.36 229	0.31 205
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
FBW_ROB	0.26 215	0.26 227	0.25 234	0.37 224	0.25 221	0.32 224	0.20 200	0.21 180	0.18 190	0.27 203	0.20 206	0.45 217	0.31 227	0.26 224	0.20 228	0.20 236	0.27 226	0.17 198	0.51 241	0.14 174	0.21 190	0.14 185	0.16 196	0.28 238	0.21 190	0.19 193	0.33 221	0.55 245

MeshStereo	0.30 227	0.26 227	0.20 223	0.49 240	0.36 238	0.35 231	0.26 223	0.32 226	0.28 236	0.30 234	0.27 235	0.61 232	0.47 247	0.18 205	0.12 162	0.14 189	0.26 216	0.17 198	0.27 205	0.17 203	0.27 237	0.21 232	0.25 226	0.20 213	0.36 243	0.28 241	0.54 247	0.49 239
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
LSM0	3.45 281	0.27 231	0.18 219	0.38 229	0.29 232	0.39 237	0.36 230	0.51 256	0.31 243	0.45 257	0.47 254	0.71 240	0.57 253	0.19 209	23.17 289	59.79 292	0.36 247	0.26 238	1.29 273	0.33 250	0.44 262	0.32 255	0.23 220	0.27 234	0.36 243	0.29 244	0.53 246	0.51 241

MDST_ROB	0.22 205	0.27 231	0.14 189	0.47 238	0.24 218	0.36 232	0.20 200	0.24 201	0.16 177	0.26 189	0.14 147	0.28 194	0.25 212	0.11 153	0.11 149	0.12 149	0.21 158	0.12 111	0.17 126	0.12 145	0.19 155	0.10 123	0.11 169	0.12 173	0.34 240	0.23 217	0.56 249	0.31 205

FC-DCNN v2	0.27 221	0.28 233	0.27 239	0.37 224	0.28 226	0.32 224	0.38 235	0.33 230	0.19 198	0.22 117	0.18 193	0.23 180	0.13 162	0.29 232	0.26 236	0.26 241	0.29 234	0.27 240	0.29 210	0.21 220	0.25 232	0.25 241	0.26 231	0.31 242	0.31 231	0.26 235	0.30 213	0.30 203

DGSMNet	0.34 233	0.28 233	0.23 233	0.40 233	0.33 235	0.37 234	0.37 231	0.28 213	0.25 223	0.25 176	0.50 258	0.45 217	0.31 227	0.25 221	0.23 232	0.19 235	0.51 260	0.32 249	0.72 251	0.35 251	0.37 251	0.38 263	0.28 246	0.31 242	0.27 218	0.23 217	0.32 218	0.38 218

FC-DCNN	0.27 221	0.28 233	0.26 237	0.36 222	0.28 226	0.32 224	0.37 231	0.32 226	0.19 198	0.22 117	0.18 193	0.23 180	0.13 162	0.29 232	0.26 236	0.26 241	0.29 234	0.27 240	0.28 209	0.21 220	0.25 232	0.25 241	0.26 231	0.31 242	0.30 229	0.25 228	0.29 211	0.30 203

MFN_U_SF_RVC	0.31 230	0.29 236	0.21 229	0.33 220	0.28 226	0.31 222	0.29 227	0.37 239	0.24 218	0.46 258	0.30 243	0.50 225	0.32 230	0.25 221	0.27 239	0.24 238	0.18 112	0.23 231	0.58 243	0.28 238	0.24 224	0.27 246	0.22 216	0.27 234	0.31 231	0.25 228	0.37 230	0.50 240

XQC	0.28 223	0.30 237	0.26 237	0.37 224	0.28 226	0.37 234	0.37 231	0.40 245	0.30 240	0.32 237	0.20 206	0.45 217	0.28 220	0.31 237	0.14 195	0.14 189	0.20 145	0.21 222	0.33 220	0.23 228	0.22 206	0.20 227	0.23 220	0.24 228	0.32 235	0.25 228	0.44 241	0.32 209

CSAN	0.26 215	0.31 238	0.30 243	0.26 211	0.23 215	0.21 205	0.18 191	0.28 213	0.36 250	0.35 248	0.24 224	0.51 227	0.26 217	0.14 189	0.18 223	0.17 219	0.19 132	0.20 219	0.26 200	0.25 233	0.22 206	0.20 227	0.18 204	0.27 234	0.30 229	0.23 217	0.38 233	0.38 218

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 234	0.36 239	0.39 251	0.46 237	0.28 226	0.30 220	0.28 226	0.50 254	0.46 257	0.39 255	0.30 243	0.37 210	0.36 237	0.31 237	0.35 249	0.26 241	0.21 158	0.27 240	0.71 249	0.37 252	0.27 237	0.29 248	0.30 249	0.38 252	0.32 235	0.24 222	0.29 211	0.39 222

MADNet+	0.55 248	0.36 239	0.63 269	0.56 243	0.52 251	0.45 243	0.38 235	0.63 261	0.52 259	0.53 262	0.41 252	0.81 250	0.67 260	0.33 242	0.57 264	0.49 262	0.56 263	0.50 265	0.82 255	0.52 257	0.47 266	0.43 266	0.51 253	0.47 255	0.82 269	0.70 273	0.58 251	0.72 258

MANE	0.41 240	0.36 239	0.33 247	0.61 246	0.44 244	0.44 242	0.46 243	0.42 249	0.25 223	0.23 133	0.22 216	0.65 235	0.28 220	0.30 235	0.28 241	0.29 250	0.32 239	0.42 260	0.37 228	0.23 228	0.30 244	0.26 244	0.26 231	0.34 249	0.54 256	0.40 256	1.07 276	0.87 266

PVD	0.38 237	0.38 242	0.20 223	0.47 238	0.35 236	0.50 244	0.40 239	0.38 241	0.34 248	0.23 133	0.28 238	0.52 229	0.51 250	0.50 246	0.16 210	0.17 219	0.41 252	0.26 238	0.49 240	0.28 238	0.39 252	0.40 265	0.23 220	0.27 234	0.44 249	0.57 270	0.46 243	0.72 258

CC-Net-ROB	0.28 223	0.40 243	0.28 240	0.56 243	0.44 244	0.41 239	0.38 235	0.32 226	0.20 209	0.33 241	0.28 238	0.68 238	0.10 131	0.32 241	0.19 225	0.13 168	0.14 61	0.16 186	0.39 230	0.18 210	0.15 97	0.09 92	0.23 220	0.24 228	0.21 190	0.21 202	0.19 157	0.29 198

BEATNet-Init1	0.49 246	0.42 244	0.28 240	0.79 253	0.40 241	0.60 248	0.45 242	0.41 248	0.27 233	0.30 234	0.22 216	0.89 256	0.84 264	0.25 221	0.27 239	0.26 241	0.27 226	0.25 237	0.84 256	0.28 238	0.27 237	0.26 244	0.26 231	0.32 245	0.49 251	0.35 252	2.05 284	0.88 268

ELAS_RVC	0.43 242	0.43 245	0.36 249	0.64 247	0.44 244	0.62 250	0.50 245	0.39 243	0.25 223	0.25 176	0.30 243	1.23 265	0.30 224	0.31 237	0.28 241	0.27 246	0.37 249	0.30 246	0.42 232	0.26 234	0.34 247	0.32 255	0.26 231	0.37 250	0.50 253	0.38 255	0.78 265	0.70 256
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 241	0.43 245	0.36 249	0.64 247	0.44 244	0.58 247	0.50 245	0.40 245	0.26 228	0.25 176	0.28 238	0.94 259	0.30 224	0.31 237	0.28 241	0.27 246	0.36 247	0.30 246	0.43 234	0.26 234	0.33 245	0.32 255	0.26 231	0.37 250	0.54 256	0.40 256	0.77 264	0.74 261
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	0.37 236	0.44 247	0.31 246	0.75 251	0.49 249	0.57 245	0.43 240	0.35 233	0.30 240	0.34 245	0.24 224	0.85 255	0.53 252	0.19 209	0.14 195	0.16 212	0.25 208	0.16 186	0.45 236	0.16 198	0.23 217	0.19 223	0.20 212	0.23 220	0.49 251	0.37 254	0.75 261	0.54 244

AMNet	0.49 246	0.50 248	0.47 255	0.50 241	0.47 248	0.61 249	0.52 248	0.31 225	0.29 238	0.29 232	0.69 267	0.72 242	0.13 162	0.53 248	0.44 254	0.55 265	0.57 264	0.58 274	0.48 238	0.48 255	0.59 274	0.48 271	0.26 231	0.48 256	0.44 249	0.52 264	0.58 251	0.63 252

DispFullNet	0.48 244	0.50 248	0.19 220	1.14 254	0.40 241	0.77 253	1.22 259	0.32 226	0.24 218	0.24 149	0.27 235	0.84 253	0.48 249	1.62 260	0.15 205	0.15 204	0.49 258	0.34 254	1.08 266	0.26 234	0.24 224	0.18 215	0.20 212	0.21 216	0.27 218	0.17 167	0.35 225	0.59 250

SQANet	0.45 243	0.54 250	0.14 189	1.41 257	0.51 250	1.23 257	0.83 254	0.30 222	0.24 218	0.34 245	0.24 224	0.64 233	0.19 199	1.12 255	0.17 216	0.14 189	0.24 193	0.20 219	0.40 231	0.22 227	0.16 112	0.14 185	1.58 261	0.17 208	0.20 177	0.16 150	0.26 204	0.39 222

JetBlue	0.70 256	0.56 251	0.69 273	0.73 250	0.61 254	0.78 254	0.68 252	0.52 257	0.91 270	0.46 258	0.29 242	3.18 281	0.38 240	0.52 247	0.44 254	0.43 257	0.70 275	0.53 269	0.66 246	0.51 256	0.54 271	0.58 275	0.75 255	0.56 264	0.55 258	0.42 258	0.96 273	0.99 270

SPS-STEREO	0.59 251	0.57 252	0.52 258	0.55 242	0.54 252	0.65 251	0.52 248	0.39 243	0.66 262	0.37 250	0.78 272	0.78 247	0.64 257	0.53 248	0.55 262	0.57 268	0.68 271	0.64 277	0.74 252	0.72 273	0.77 280	0.66 279	0.26 231	0.53 261	0.53 255	0.56 269	0.70 258	0.65 254
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 249	0.57 252	0.54 260	0.59 245	0.55 253	0.68 252	0.56 250	0.42 249	0.38 253	0.37 250	0.77 271	0.75 246	0.65 258	0.54 250	0.55 262	0.56 266	0.68 271	0.61 276	0.71 249	0.64 268	0.69 277	0.62 277	0.27 244	0.50 258	0.52 254	0.53 266	0.74 259	0.68 255

otaku	0.58 249	0.71 254	0.29 242	1.70 268	0.84 257	1.49 262	1.00 255	0.40 245	0.34 248	0.38 252	0.31 246	0.65 235	0.26 217	1.35 256	0.33 248	0.25 239	0.20 145	0.23 231	0.69 247	0.30 243	0.22 206	0.17 207	2.24 264	0.28 238	0.29 226	0.18 180	0.30 213	0.39 222

Ntro	0.63 252	0.72 255	0.30 243	1.78 270	0.84 257	1.55 263	1.09 257	0.48 253	0.37 251	0.38 252	0.38 250	0.72 242	0.26 217	1.51 259	0.35 249	0.27 246	0.22 169	0.24 234	0.69 247	0.31 245	0.22 206	0.17 207	2.49 267	0.30 241	0.31 231	0.22 210	0.37 230	0.42 228

MFMNet_re	0.66 253	0.73 256	0.65 270	0.77 252	0.62 255	0.82 255	0.70 253	0.52 257	0.54 260	0.54 264	0.65 264	0.80 249	0.51 250	0.59 252	0.66 269	0.67 272	0.82 278	0.69 278	0.74 252	0.62 266	0.70 278	0.64 278	0.45 251	0.56 264	0.59 260	0.63 271	0.74 259	0.87 266

WAO-7	0.66 253	0.75 257	0.65 270	0.72 249	0.78 256	0.57 245	0.66 251	0.97 276	0.96 274	0.63 266	0.78 272	0.79 248	0.83 263	0.55 251	0.83 274	0.71 276	0.42 253	0.35 255	0.94 261	0.66 271	0.43 260	0.34 258	0.16 196	0.83 277	0.56 259	0.64 272	0.57 250	0.70 256

ACVNet-4b	0.69 255	0.75 257	0.33 247	1.72 269	0.94 263	1.61 268	1.42 262	0.33 230	0.32 245	0.38 252	0.26 232	1.20 264	0.29 223	2.16 270	0.39 252	0.37 252	0.33 242	0.24 234	0.57 242	0.38 253	0.16 112	0.14 185	2.71 269	0.23 220	0.29 226	0.32 246	0.39 234	0.40 225

ACVNet_1	0.74 257	0.79 259	0.40 253	2.04 276	0.96 264	1.88 274	1.51 264	0.59 260	0.28 236	0.43 256	0.49 256	0.71 240	0.61 255	2.21 272	0.32 245	0.25 239	0.32 239	0.31 248	0.60 244	0.31 245	0.29 243	0.21 232	2.72 270	0.33 247	0.40 247	0.26 235	0.37 230	0.38 218

RainbowNet	0.77 258	0.87 260	0.46 254	1.83 271	0.91 262	1.59 266	1.47 263	0.42 249	0.38 253	0.47 261	0.34 248	0.90 257	0.60 254	1.97 265	0.62 265	0.48 260	0.34 244	0.33 252	0.90 258	0.58 261	0.33 245	0.23 238	2.82 273	0.39 253	0.40 247	0.34 249	0.44 241	0.48 237

ACVNet_2	0.83 261	0.92 261	0.56 262	1.99 275	0.99 269	1.84 273	1.55 267	0.68 264	0.40 256	0.53 262	0.47 254	1.02 261	0.67 260	1.93 263	0.51 258	0.45 258	0.38 250	0.33 252	1.01 263	0.42 254	0.34 247	0.24 240	2.58 268	0.53 261	0.60 261	0.26 235	0.52 245	0.55 245

WAO-6	0.82 260	0.95 262	0.59 265	1.30 256	1.05 270	1.25 258	1.39 261	0.77 269	0.84 268	0.79 270	0.69 267	0.74 245	1.00 270	1.94 264	0.78 273	0.61 270	0.53 262	0.48 263	0.78 254	0.60 262	0.55 272	0.51 272	0.49 252	0.57 267	0.83 271	0.42 258	0.76 262	0.85 265

IMH-64-1	0.90 263	0.95 262	0.51 256	1.59 261	0.98 267	1.58 264	1.73 271	0.75 266	0.74 265	0.33 241	0.61 260	0.83 251	0.94 266	2.59 274	0.50 256	0.42 254	0.48 255	0.36 256	0.92 259	0.55 259	0.39 252	0.30 249	3.14 274	0.50 258	0.81 267	0.34 249	0.60 253	0.80 263

IMH-64	0.90 263	0.95 262	0.51 256	1.59 261	0.98 267	1.58 264	1.73 271	0.75 266	0.74 265	0.33 241	0.61 260	0.83 251	0.94 266	2.59 274	0.50 256	0.42 254	0.48 255	0.36 256	0.92 259	0.55 259	0.39 252	0.30 249	3.14 274	0.50 258	0.81 267	0.34 249	0.60 253	0.80 263

LVE	0.95 266	0.97 265	0.71 274	1.84 272	1.35 274	1.59 266	1.52 265	0.78 270	0.64 261	0.81 272	0.91 275	0.72 242	1.00 270	2.18 271	0.53 259	0.48 260	0.57 264	0.53 269	1.09 267	0.64 268	0.45 263	0.38 263	2.74 272	0.69 269	0.83 271	0.44 260	0.84 268	0.52 243

PSMNet_ROB	0.78 259	0.97 265	0.60 267	1.62 266	0.90 261	1.47 261	1.19 258	0.56 259	0.73 264	0.74 269	0.62 263	0.84 253	0.82 262	1.49 258	0.53 259	0.42 254	0.52 261	0.40 259	0.84 256	0.62 266	0.40 258	0.30 249	1.85 262	0.48 256	0.67 264	0.32 246	0.76 262	0.46 236

IMH	0.93 265	0.98 267	0.53 259	1.61 263	0.97 266	1.64 269	1.76 273	0.75 266	0.77 267	0.34 245	0.61 260	0.96 260	1.05 274	2.67 276	0.54 261	0.46 259	0.49 258	0.38 258	0.94 261	0.60 262	0.39 252	0.30 249	3.14 274	0.53 261	0.82 269	0.45 261	0.65 255	0.79 262

TorneroNet-64	1.07 270	1.00 268	0.57 263	1.94 273	0.88 260	1.98 277	2.01 274	0.63 261	0.88 269	0.58 265	0.49 256	1.83 275	1.71 281	2.88 281	0.62 265	0.51 263	0.46 254	0.46 261	1.17 270	0.61 265	0.34 247	0.37 260	3.40 277	0.56 264	0.64 263	0.48 262	0.68 256	1.11 273

Dean	1.06 269	1.03 269	0.79 277	2.27 278	1.31 273	1.96 275	1.56 270	0.92 272	0.94 273	0.88 276	0.76 270	1.19 263	1.17 277	2.09 269	0.64 267	0.60 269	0.60 267	0.56 271	1.23 272	0.73 274	0.45 263	0.36 259	2.73 271	0.71 270	0.95 275	0.55 268	1.05 275	0.62 251

TorneroNet	1.08 271	1.09 270	0.66 272	1.94 273	0.96 264	2.16 278	2.02 275	0.65 263	0.91 270	0.67 267	0.56 259	1.67 274	1.15 276	2.94 283	0.65 268	0.52 264	0.48 255	0.51 266	1.12 268	0.65 270	0.39 252	0.43 266	3.52 278	0.57 267	0.68 265	0.48 262	0.84 268	1.01 271

WAO-8	1.00 267	1.11 271	0.76 275	1.61 263	1.24 271	1.74 271	1.55 267	0.93 273	0.98 275	0.81 272	0.67 265	1.66 271	1.00 270	2.08 267	0.77 271	0.68 273	0.63 268	0.52 267	1.05 264	0.81 276	0.47 266	0.37 260	0.78 256	0.75 274	1.10 279	0.73 274	0.95 271	1.16 275

Venus	1.00 267	1.11 271	0.76 275	1.61 263	1.24 271	1.74 271	1.55 267	0.93 273	0.98 275	0.81 272	0.67 265	1.66 271	1.00 270	2.08 267	0.77 271	0.68 273	0.63 268	0.52 267	1.05 264	0.81 276	0.47 266	0.37 260	0.78 256	0.75 274	1.10 279	0.73 274	0.95 271	1.16 275

DPSimNet_ROB	1.21 272	1.20 273	1.29 282	1.47 258	1.59 278	1.30 260	1.35 260	0.68 264	1.69 281	1.67 282	1.03 277	1.45 269	0.66 259	2.04 266	1.20 280	0.89 279	1.16 281	0.79 279	1.61 277	1.38 282	1.04 282	1.24 282	0.79 258	0.84 278	0.87 273	1.20 281	1.17 277	1.12 274

PWCK	0.88 262	1.24 274	0.61 268	1.53 259	0.85 259	1.21 256	1.03 256	1.08 277	0.72 263	0.70 268	0.83 274	1.48 270	0.87 265	0.69 253	0.40 253	0.41 253	0.73 276	0.47 262	3.04 282	0.67 272	0.56 273	0.43 266	0.94 259	0.74 273	0.72 266	0.36 253	0.69 257	0.73 260

UNDER WATER-64	1.40 276	1.36 275	0.88 280	2.85 282	1.93 283	2.78 283	2.66 282	1.36 281	0.92 272	1.04 280	1.17 281	1.88 276	1.30 279	3.03 284	0.75 270	0.56 266	0.68 271	0.57 273	1.13 269	0.54 258	0.43 260	0.51 272	4.08 285	0.91 279	1.02 277	1.10 280	0.80 266	1.60 282

ktn	1.24 273	1.39 276	0.55 261	1.62 266	1.59 278	1.68 270	2.12 276	0.86 271	1.75 282	0.90 278	1.11 280	1.11 262	0.95 269	2.57 273	0.97 278	0.73 277	0.80 277	0.59 275	1.41 275	0.76 275	0.68 276	0.67 280	3.69 280	0.73 271	0.92 274	0.75 276	1.19 278	1.28 277

notaker	1.27 274	1.41 277	0.58 264	2.37 280	1.48 276	2.34 280	2.27 279	0.94 275	1.62 280	0.79 270	1.07 279	1.66 271	1.08 275	3.06 285	0.94 277	0.69 275	0.68 271	0.49 264	1.62 278	0.84 278	0.53 270	0.45 269	3.70 281	0.80 276	0.61 262	0.52 264	0.80 266	0.92 269

KSHMR	1.33 275	1.42 278	1.04 281	2.27 278	1.44 275	2.23 279	2.12 276	1.21 278	1.06 278	1.13 281	1.06 278	1.27 267	0.94 266	2.89 282	1.08 279	0.95 280	0.85 279	0.83 280	1.32 274	0.97 279	0.72 279	0.58 275	3.52 278	1.07 282	0.99 276	0.77 277	1.00 274	1.07 272

UNDER WATER	1.40 276	1.42 278	0.86 279	2.83 281	1.92 282	2.74 282	2.57 281	1.28 280	1.01 277	0.88 276	0.97 276	1.88 276	1.26 278	3.09 286	0.83 274	0.62 271	0.66 270	0.56 271	1.20 271	0.60 262	0.42 259	0.47 270	4.04 284	0.98 281	1.08 278	0.99 278	0.87 270	1.67 284

MADNet++	1.86 280	1.58 280	1.74 284	1.27 255	1.74 281	1.26 259	1.53 266	1.62 284	2.07 284	1.84 283	2.22 283	2.60 279	2.72 282	0.75 254	1.39 281	1.54 281	2.01 283	1.47 283	2.12 280	2.13 283	3.35 284	3.26 284	1.23 260	2.21 284	1.21 283	2.25 284	1.76 283	1.32 278

HanzoNet	1.74 279	1.62 281	0.80 278	2.26 277	1.70 280	2.72 281	2.54 280	1.25 279	1.85 283	0.92 279	1.28 282	4.37 285	3.81 284	3.36 287	0.88 276	0.78 278	1.06 280	0.94 281	2.54 281	1.03 280	0.89 281	0.88 281	3.79 282	0.73 271	1.12 281	1.00 279	1.29 279	1.57 281

JetRed	1.62 278	1.82 282	1.71 283	1.58 260	1.50 277	1.97 276	2.21 278	1.51 283	1.47 279	0.82 275	0.74 269	2.63 280	0.43 244	1.73 262	1.48 282	1.54 281	1.67 282	2.94 285	1.42 276	1.08 281	2.30 283	2.07 283	1.99 263	0.97 280	1.16 282	1.70 283	1.57 282	1.60 282

DGTPSM_ROB	8.63 283	3.68 283	8.73 286	2.98 283	5.70 285	3.37 284	4.41 285	3.70 285	9.03 285	3.00 284	6.85 285	3.53 282	10.07 285	2.70 277	10.47 284	10.76 284	3.81 284	12.91 287	4.74 283	10.22 286	5.98 286	13.86 288	4.49 287	8.50 287	10.06 289	27.81 289	11.04 288	30.59 289

DPSMNet_ROB	8.63 283	3.69 284	8.74 287	2.98 283	5.70 285	3.37 284	4.41 285	3.70 285	9.03 285	3.00 284	6.88 286	3.53 282	10.11 286	2.70 277	10.47 284	10.76 284	3.81 284	12.92 288	4.77 284	10.22 286	5.99 287	13.86 288	4.50 288	8.50 287	10.06 289	27.81 289	11.04 288	30.59 289

DPSM_ROB	13.01 287	6.29 285	9.52 288	4.44 285	6.37 287	4.34 286	3.59 283	8.20 288	10.79 287	6.64 287	7.87 287	9.69 286	12.99 288	2.80 279	12.81 286	13.68 286	9.16 288	16.58 290	9.87 285	12.33 288	16.73 290	17.95 291	2.26 265	10.56 289	28.34 291	36.91 291	31.06 291	39.57 291

DPSM	13.01 287	6.29 285	9.52 288	4.44 285	6.37 287	4.34 286	3.59 283	8.20 288	10.79 287	6.64 287	7.87 287	9.69 286	12.99 288	2.80 279	12.81 286	13.68 286	9.16 288	16.58 290	9.87 285	12.33 288	16.73 290	17.95 291	2.26 265	10.56 289	28.34 291	36.91 291	31.06 291	39.57 291

PML	8.20 282	7.62 287	3.39 285	9.64 288	5.14 284	9.56 289	5.20 287	6.48 287	18.29 290	6.44 286	3.30 284	16.82 288	29.20 293	5.41 288	6.10 283	3.93 283	7.39 286	2.64 284	20.47 289	4.70 285	3.50 285	3.87 285	3.98 283	4.21 286	6.16 286	4.40 285	16.76 290	6.85 285

CasAABBNet	26.14 292	12.60 288	19.00 291	8.89 287	12.76 289	8.55 288	7.26 288	16.43 290	21.86 292	13.67 289	15.79 290	19.63 290	26.13 292	5.53 289	25.80 291	27.48 291	18.01 291	33.35 293	20.00 288	24.70 292	33.62 293	35.57 293	4.48 286	21.32 293	57.07 293	74.41 293	62.39 293	79.48 293

LRCNet_RVC	9.85 285	16.31 289	0.59 265	24.99 290	21.12 291	23.54 291	20.75 289	1.45 282	0.48 258	21.31 291	13.10 289	22.63 291	3.34 283	28.36 292	0.38 251	0.27 246	7.74 287	1.15 282	23.52 290	3.99 284	0.46 265	0.30 249	27.02 290	1.72 283	0.35 241	0.21 202	0.42 240	0.37 217

HaxPig	16.02 289	19.59 290	18.75 290	21.25 289	20.52 290	21.33 290	22.30 290	17.00 291	14.71 289	19.29 290	17.19 291	17.46 289	12.16 287	22.51 290	17.80 288	14.90 288	17.75 290	9.40 286	18.97 287	15.48 290	9.47 288	7.16 286	23.74 289	15.28 291	4.31 285	12.19 288	6.81 285	15.11 288

MEDIAN_ROB	20.47 290	25.88 291	24.03 292	26.51 291	25.55 292	25.88 292	26.99 291	21.23 292	19.72 291	28.73 292	22.19 292	24.61 292	16.74 290	26.47 291	23.75 290	18.44 289	22.03 292	14.75 289	26.69 291	23.31 291	15.11 289	11.56 287	27.65 291	18.39 292	7.22 287	9.33 287	8.28 287	11.75 287

AVERAGE_ROB	24.43 291	29.85 292	27.27 293	31.30 292	29.70 293	30.00 293	31.47 292	26.59 293	24.68 293	34.31 293	27.39 293	31.23 293	21.35 291	30.69 293	28.19 292	24.02 290	26.74 293	21.17 292	30.34 292	27.38 293	20.48 292	16.18 290	32.28 292	24.32 294	8.51 288	7.76 286	7.92 286	8.46 286

DLNR_Zeroshot_test	10.12 286	32.06 293	0.05 43	54.44 293	0.09 102	0.18 181	50.47 293	0.19 152	0.08 72	0.27 203	0.07 47	0.20 149	0.04 28	0.14 189	62.26 293	70.60 293	0.33 242	0.18 209	0.25 195	0.11 125	0.20 172	0.08 60	0.07 106	0.09 131	0.18 154	0.15 128	0.20 169	0.26 190

ASD4																								2.43 285

Low-res two-view benchmark