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	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 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	0.00 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 3	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
MoCha-V2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.03 4	0.02 3	0.01 1	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

StereoVision	0.06 11	0.03 5	0.04 10	0.03 5	0.03 8	0.03 6	0.02 3	0.06 11	0.11 113	0.02 2	0.05 12	0.03 5	0.06 48	0.01 2	0.09 40	0.10 48	0.06 6	0.05 4	0.08 17	0.07 30	0.06 7	0.05 9	0.02 8	0.04 8	0.10 26	0.07 10	0.10 33	0.12 50

AEACV	0.04 5	0.03 5	0.02 1	0.04 12	0.03 8	0.02 2	0.02 3	0.03 5	0.03 5	0.03 4	0.04 5	0.03 5	0.02 4	0.02 7	0.06 6	0.06 5	0.05 5	0.05 4	0.07 9	0.04 3	0.06 7	0.04 4	0.01 2	0.02 2	0.06 6	0.07 10	0.04 4	0.03 4

CroCo-Stereo Lap2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 3	0.03 8	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.05 4	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.04 4	0.01 2	0.02 2	0.06 6	0.06 6	0.05 5	0.03 4

RAFT	0.06 11	0.03 5	0.05 25	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.02 3	0.07 21	0.04 6	0.04 7	0.06 18	0.07 18	0.05 31	0.01 2	0.06 6	0.06 5	0.06 6	0.05 4	0.05 5	0.04 3	0.06 7	0.07 33	0.01 2	0.04 8	0.13 59	0.14 81	0.13 67	0.15 77

AFF-stereo	0.06 11	0.05 20	0.05 25	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.11 38	0.06 28	0.16 54	0.05 12	0.08 22	0.03 8	0.02 7	0.07 10	0.08 18	0.08 12	0.05 4	0.09 29	0.04 3	0.09 19	0.05 9	0.02 8	0.04 8	0.10 26	0.08 16	0.07 17	0.07 16

anonymousdsp	0.05 6	0.04 10	0.04 10	0.03 5	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.06 11	0.05 13	0.06 14	0.04 5	0.03 5	0.02 4	0.03 14	0.07 10	0.08 18	0.08 12	0.06 9	0.08 17	0.05 10	0.09 19	0.05 9	0.03 21	0.03 6	0.05 4	0.05 4	0.05 5	0.05 7

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 29	0.06 30	0.05 25	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.14 63	0.07 43	0.21 106	0.04 5	0.12 44	0.04 18	0.03 14	0.08 23	0.09 32	0.09 16	0.06 9	0.11 39	0.05 10	0.11 30	0.06 19	0.03 21	0.05 20	0.13 59	0.09 22	0.09 28	0.09 24

RAFT + AFF	0.05 6	0.04 10	0.03 6	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.08 61	0.09 24	0.05 12	0.09 24	0.02 4	0.02 7	0.05 3	0.06 5	0.09 16	0.06 9	0.06 6	0.04 3	0.07 11	0.05 9	0.02 8	0.04 8	0.07 10	0.05 4	0.05 5	0.06 13

delet	0.05 6	0.05 20	0.04 10	0.06 33	0.05 23	0.05 23	0.05 33	0.04 6	0.04 6	0.06 14	0.05 12	0.10 30	0.05 31	0.03 14	0.07 10	0.06 5	0.07 9	0.06 9	0.06 6	0.06 19	0.06 7	0.04 4	0.03 21	0.05 20	0.07 10	0.07 10	0.05 5	0.04 6

TDLM	0.05 6	0.04 10	0.04 10	0.04 12	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.04 6	0.04 6	0.04 7	0.06 18	0.04 8	0.03 8	0.03 14	0.06 6	0.06 5	0.06 6	0.06 9	0.06 6	0.04 3	0.05 5	0.04 4	0.03 21	0.04 8	0.05 4	0.06 6	0.05 5	0.05 7

MIM_Stereo	0.06 11	0.04 10	0.03 6	0.05 21	0.05 23	0.05 23	0.03 11	0.06 11	0.04 6	0.14 41	0.07 30	0.04 8	0.03 8	0.03 14	0.07 10	0.08 18	0.13 38	0.07 14	0.09 29	0.06 19	0.11 30	0.06 19	0.02 8	0.04 8	0.08 15	0.07 10	0.07 17	0.05 7

LL-Strereo2	0.07 20	0.03 5	0.03 6	0.04 12	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.07 43	0.15 47	0.07 30	0.08 22	0.05 31	0.04 27	0.08 23	0.09 32	0.13 38	0.07 14	0.10 35	0.06 19	0.10 25	0.06 19	0.03 21	0.04 8	0.08 15	0.10 27	0.08 23	0.05 7

RAFT_CTSACE	0.07 20	0.04 10	0.06 50	0.03 5	0.04 12	0.05 23	0.05 33	0.06 11	0.06 28	0.09 24	0.04 5	0.10 30	0.09 96	0.03 14	0.08 23	0.08 18	0.11 27	0.07 14	0.07 9	0.05 10	0.12 36	0.08 39	0.03 21	0.06 38	0.12 49	0.12 55	0.12 56	0.16 88

test_5	0.08 29	0.05 20	0.07 74	0.04 12	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.09 29	0.05 13	0.05 10	0.07 30	0.12 44	0.12 126	0.02 7	0.08 23	0.09 32	0.07 9	0.07 14	0.08 17	0.06 19	0.10 25	0.10 89	0.02 8	0.08 88	0.10 26	0.14 81	0.13 67	0.18 121

iRaftStereo_RVC	0.05 6	0.03 5	0.03 6	0.03 5	0.03 8	0.03 6	0.02 3	0.05 8	0.04 6	0.06 14	0.05 12	0.05 11	0.03 8	0.02 7	0.06 6	0.06 5	0.10 22	0.07 14	0.07 9	0.05 10	0.09 19	0.05 9	0.02 8	0.03 6	0.07 10	0.06 6	0.05 5	0.05 7

trnet	0.11 62	0.08 80	0.05 25	0.08 59	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.18 112	0.05 13	0.27 189	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.08 95	0.09 40	0.10 48	0.21 145	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.20 151	0.09 64	0.06 69	0.05 20	0.12 49	0.14 81	0.18 130	0.17 101

test croco	0.06 11	0.04 10	0.04 10	0.04 12	0.04 12	0.05 23	0.03 11	0.08 25	0.04 6	0.09 24	0.05 12	0.06 15	0.02 4	0.02 7	0.07 10	0.08 18	0.12 36	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.08 16	0.04 4	0.02 8	0.05 20	0.09 23	0.10 27	0.08 23	0.09 24

MIF-Stereo (partial)	0.06 11	0.05 20	0.06 50	0.05 21	0.04 12	0.05 23	0.03 11	0.08 25	0.07 43	0.07 21	0.04 5	0.05 11	0.06 48	0.04 27	0.08 23	0.08 18	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.05 10	0.09 19	0.05 9	0.02 8	0.06 38	0.10 26	0.08 16	0.07 17	0.08 18

MIF-Stereo	0.07 20	0.04 10	0.04 10	0.03 5	0.03 8	0.05 23	0.03 11	0.06 11	0.05 13	0.06 14	0.04 5	0.07 18	0.12 126	0.07 77	0.08 23	0.07 13	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.07 30	0.09 19	0.08 39	0.07 91	0.04 8	0.10 26	0.16 120	0.06 12	0.10 29

CASnet	0.10 53	0.06 30	0.05 25	0.08 59	0.09 86	0.11 101	0.05 33	0.18 112	0.10 101	0.23 124	0.11 88	0.13 56	0.06 48	0.08 95	0.10 67	0.10 48	0.16 68	0.08 19	0.19 130	0.08 46	0.14 73	0.06 19	0.06 69	0.06 38	0.12 49	0.10 27	0.14 78	0.10 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.09 35	0.07 52	0.05 25	0.05 21	0.06 41	0.06 35	0.05 33	0.13 54	0.08 61	0.18 76	0.11 88	0.12 44	0.06 48	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.10 22	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.17 105	0.09 64	0.05 51	0.06 38	0.15 85	0.11 40	0.10 33	0.13 56

tt_ll	0.09 35	0.07 52	0.05 25	0.05 21	0.06 41	0.06 35	0.05 33	0.13 54	0.08 61	0.18 76	0.11 88	0.12 44	0.06 48	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.10 22	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.17 105	0.09 64	0.05 51	0.06 38	0.15 85	0.11 40	0.10 33	0.13 56

anonymousdsp2	0.08 29	0.07 52	0.05 25	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.12 41	0.06 28	0.17 63	0.06 18	0.09 24	0.04 18	0.05 43	0.07 10	0.08 18	0.13 38	0.08 19	0.11 39	0.07 30	0.13 57	0.07 33	0.05 51	0.06 38	0.09 23	0.08 16	0.08 23	0.07 16

CES	0.12 85	0.06 30	0.06 50	0.06 33	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.35 214	0.05 13	0.15 47	0.23 199	0.13 56	0.04 18	0.08 95	0.09 40	0.11 84	0.19 117	0.08 19	0.14 72	0.08 46	0.28 220	0.08 39	0.07 91	0.04 8	0.14 77	0.11 40	0.14 78	0.16 88

RAFT+CT+SA	0.09 35	0.05 20	0.07 74	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.05 33	0.13 54	0.07 43	0.08 23	0.07 30	0.15 76	0.13 141	0.04 27	0.11 98	0.10 48	0.09 16	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.12 36	0.11 117	0.02 8	0.06 38	0.13 59	0.13 64	0.11 47	0.17 101

test_4	0.09 35	0.05 20	0.07 74	0.05 21	0.06 41	0.03 6	0.02 3	0.12 41	0.09 81	0.17 63	0.06 18	0.09 24	0.06 48	0.03 14	0.09 40	0.10 48	0.15 59	0.08 19	0.10 35	0.07 30	0.17 105	0.09 64	0.02 8	0.07 70	0.10 26	0.14 81	0.12 56	0.19 130

AASNet	0.07 20	0.06 30	0.04 10	0.09 75	0.07 57	0.08 61	0.05 33	0.08 25	0.05 13	0.07 21	0.07 30	0.07 18	0.04 18	0.04 27	0.07 10	0.07 13	0.10 22	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.07 11	0.06 19	0.04 35	0.06 38	0.08 15	0.08 16	0.06 12	0.06 13

GMOStereo	0.11 62	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 140	0.07 30	0.17 91	0.09 96	0.05 43	0.11 98	0.12 121	0.17 84	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.19 138	0.08 39	0.03 21	0.07 70	0.18 130	0.18 153	0.14 78	0.17 101

error version	0.11 62	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 140	0.07 30	0.17 91	0.09 96	0.05 43	0.11 98	0.12 121	0.17 84	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.19 138	0.08 39	0.03 21	0.07 70	0.18 130	0.18 153	0.14 78	0.17 101

test-v	0.11 62	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 140	0.07 30	0.17 91	0.09 96	0.05 43	0.11 98	0.12 121	0.17 84	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.19 138	0.08 39	0.03 21	0.07 70	0.18 130	0.18 153	0.14 78	0.17 101

test-2	0.11 62	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 140	0.07 30	0.17 91	0.09 96	0.05 43	0.11 98	0.12 121	0.17 84	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.19 138	0.08 39	0.03 21	0.07 70	0.18 130	0.18 153	0.14 78	0.17 101

CREStereo++_RVC	0.11 62	0.07 52	0.05 25	0.08 59	0.09 86	0.08 61	0.07 80	0.16 77	0.09 81	0.26 176	0.09 66	0.17 91	0.13 141	0.08 95	0.09 40	0.10 48	0.19 117	0.08 19	0.13 65	0.07 30	0.20 151	0.08 39	0.06 69	0.06 38	0.14 77	0.12 55	0.16 99	0.15 77
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
s12784h	0.12 85	0.09 93	0.06 50	0.11 107	0.09 86	0.08 61	0.06 64	0.18 112	0.07 43	0.26 176	0.12 100	0.19 118	0.09 96	0.07 77	0.09 40	0.10 48	0.20 132	0.08 19	0.15 87	0.07 30	0.20 151	0.08 39	0.05 51	0.07 70	0.16 101	0.15 103	0.18 130	0.21 153

HCRNet	0.12 85	0.17 177	0.06 50	0.22 181	0.08 67	0.15 138	0.08 88	0.13 54	0.04 6	0.46 240	0.12 100	0.24 168	0.07 68	0.07 77	0.08 23	0.06 5	0.14 50	0.08 19	0.20 143	0.08 46	0.10 25	0.05 9	0.11 152	0.06 38	0.06 6	0.06 6	0.05 5	0.08 18

MMNet	0.06 11	0.06 30	0.05 25	0.08 59	0.06 41	0.06 35	0.05 33	0.07 21	0.06 28	0.05 10	0.06 18	0.09 24	0.04 18	0.04 27	0.07 10	0.07 13	0.09 16	0.08 19	0.07 9	0.06 19	0.07 11	0.05 9	0.04 35	0.05 20	0.07 10	0.08 16	0.07 17	0.10 29

CREStereo	0.11 62	0.08 80	0.06 50	0.08 59	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.18 112	0.05 13	0.26 176	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.08 95	0.09 40	0.10 48	0.22 156	0.08 19	0.13 65	0.08 46	0.20 151	0.09 64	0.06 69	0.06 38	0.12 49	0.13 64	0.17 112	0.16 88
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
PMTNet	0.11 62	0.10 105	0.06 50	0.12 119	0.09 86	0.07 51	0.06 64	0.18 112	0.06 28	0.28 202	0.06 18	0.18 106	0.04 18	0.07 77	0.10 67	0.11 84	0.18 103	0.08 19	0.14 72	0.08 46	0.18 123	0.10 89	0.07 91	0.05 20	0.13 59	0.12 55	0.17 112	0.16 88

RYNet	0.06 11	0.04 10	0.04 10	0.04 12	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.05 8	0.11 113	0.05 10	0.04 5	0.04 8	0.03 8	0.03 14	0.07 10	0.06 5	0.07 9	0.08 19	0.07 9	0.05 10	0.05 5	0.05 9	0.11 152	0.04 8	0.06 6	0.15 103	0.06 12	0.05 7

CVANet_RVC	0.07 20	0.07 52	0.07 74	0.08 59	0.06 41	0.07 51	0.05 33	0.06 11	0.05 13	0.06 14	0.09 66	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.08 23	0.08 18	0.08 12	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.08 16	0.06 19	0.04 35	0.05 20	0.08 15	0.07 10	0.07 17	0.10 29

AANet_RVC	0.06 11	0.05 20	0.06 50	0.05 21	0.06 41	0.04 11	0.05 33	0.05 8	0.06 28	0.05 10	0.06 18	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.08 23	0.07 13	0.08 12	0.08 19	0.07 9	0.07 30	0.07 11	0.07 33	0.05 51	0.05 20	0.07 10	0.08 16	0.06 12	0.08 18

StereoIM	0.07 20	0.04 10	0.05 25	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.03 11	0.06 11	0.06 28	0.04 7	0.06 18	0.10 30	0.05 31	0.02 7	0.07 10	0.08 18	0.10 22	0.09 44	0.07 9	0.05 10	0.10 25	0.10 89	0.01 2	0.05 20	0.12 49	0.18 153	0.13 67	0.16 88

4D-IteraStereo	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.06 35	0.04 24	0.15 69	0.10 101	0.22 111	0.08 48	0.14 70	0.06 48	0.03 14	0.09 40	0.10 48	0.17 84	0.09 44	0.11 39	0.08 46	0.15 77	0.06 19	0.03 21	0.05 20	0.10 26	0.10 27	0.08 23	0.08 18

iinet-f	0.10 53	0.09 93	0.06 50	0.08 59	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.09 29	0.07 43	0.18 76	0.11 88	0.11 38	0.10 109	0.06 55	0.09 40	0.10 48	0.14 50	0.09 44	0.19 130	0.09 68	0.12 36	0.06 19	0.05 51	0.06 38	0.11 43	0.10 27	0.15 91	0.12 50

LoS	0.16 153	0.10 105	0.08 96	0.10 92	0.11 119	0.09 74	0.07 80	0.50 236	0.05 13	0.32 219	0.36 231	0.36 190	0.06 48	0.09 112	0.09 40	0.10 48	0.19 117	0.09 44	0.15 87	0.11 105	0.21 167	0.09 64	0.07 91	0.07 70	0.18 130	0.12 55	0.20 152	0.21 153

TestStereo1	0.09 35	0.07 52	0.06 50	0.04 12	0.05 23	0.06 35	0.06 64	0.07 21	0.07 43	0.09 24	0.07 30	0.11 38	0.14 155	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.11 27	0.09 44	0.09 29	0.08 46	0.13 57	0.12 135	0.02 8	0.05 20	0.15 85	0.14 81	0.16 99	0.20 138

TESTraft	0.09 35	0.06 30	0.06 50	0.04 12	0.04 12	0.05 23	0.06 64	0.09 29	0.08 61	0.09 24	0.08 48	0.12 44	0.13 141	0.03 14	0.09 40	0.10 48	0.11 27	0.09 44	0.08 17	0.07 30	0.13 57	0.12 135	0.02 8	0.05 20	0.14 77	0.13 64	0.14 78	0.20 138

SA-5K	0.09 35	0.07 52	0.06 50	0.04 12	0.05 23	0.06 35	0.06 64	0.07 21	0.07 43	0.09 24	0.07 30	0.11 38	0.14 155	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.11 27	0.09 44	0.09 29	0.08 46	0.13 57	0.12 135	0.02 8	0.05 20	0.15 85	0.14 81	0.16 99	0.20 138

test_3	0.11 62	0.07 52	0.07 74	0.06 33	0.08 67	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.10 101	0.24 140	0.09 66	0.22 158	0.12 126	0.06 55	0.13 138	0.13 146	0.20 132	0.09 44	0.14 72	0.10 88	0.18 123	0.09 64	0.04 35	0.08 88	0.13 59	0.14 81	0.13 67	0.14 65

AnonymousM	0.08 29	0.05 20	0.04 10	0.06 33	0.05 23	0.04 11	0.04 24	0.13 54	0.05 13	0.20 96	0.06 18	0.11 38	0.03 8	0.06 55	0.10 67	0.10 48	0.19 117	0.09 44	0.12 50	0.07 30	0.16 92	0.06 19	0.04 35	0.04 8	0.08 15	0.11 40	0.10 33	0.10 29

raft+_RVC	0.08 29	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.07 51	0.04 24	0.10 35	0.08 61	0.17 63	0.08 48	0.09 24	0.04 18	0.04 27	0.08 23	0.08 18	0.13 38	0.09 44	0.11 39	0.06 19	0.13 57	0.06 19	0.04 35	0.05 20	0.11 43	0.09 22	0.09 28	0.09 24

ADLNet	0.13 96	0.11 117	0.08 96	0.13 128	0.10 102	0.16 146	0.13 146	0.14 63	0.07 43	0.13 38	0.10 74	0.25 171	0.11 120	0.29 213	0.10 67	0.10 48	0.17 84	0.09 44	0.13 65	0.09 68	0.11 30	0.09 64	0.13 167	0.06 38	0.13 59	0.13 64	0.12 56	0.14 65

ARAFT	0.07 20	0.04 10	0.04 10	0.05 21	0.05 23	0.05 23	0.02 3	0.09 29	0.06 28	0.12 34	0.06 18	0.12 44	0.03 8	0.03 14	0.07 10	0.07 13	0.12 36	0.09 44	0.09 29	0.05 10	0.11 30	0.08 39	0.03 21	0.04 8	0.10 26	0.09 22	0.09 28	0.09 24

RASNet	0.11 62	0.10 105	0.10 119	0.09 75	0.07 57	0.08 61	0.08 88	0.19 132	0.09 81	0.17 63	0.10 74	0.13 56	0.09 96	0.06 55	0.09 40	0.10 48	0.14 50	0.09 44	0.12 50	0.06 19	0.15 77	0.09 64	0.05 51	0.10 126	0.13 59	0.12 55	0.17 112	0.17 101

CAS	0.09 35	0.07 52	0.05 25	0.06 33	0.05 23	0.05 23	0.04 24	0.14 63	0.06 28	0.11 32	0.11 88	0.11 38	0.05 31	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.11 27	0.10 57	0.14 72	0.07 30	0.12 36	0.08 39	0.05 51	0.05 20	0.13 59	0.11 40	0.09 28	0.14 65

EGLCR-Stereo	0.11 62	0.06 30	0.04 10	0.08 59	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.27 189	0.06 18	0.19 118	0.06 48	0.08 95	0.08 23	0.10 48	0.20 132	0.10 57	0.16 97	0.07 30	0.17 105	0.08 39	0.04 35	0.06 38	0.10 26	0.13 64	0.18 130	0.17 101

IPLG	0.10 53	0.07 52	0.07 74	0.07 54	0.07 57	0.06 35	0.05 33	0.15 69	0.06 28	0.22 111	0.06 18	0.15 76	0.05 31	0.04 27	0.09 40	0.10 48	0.16 68	0.10 57	0.14 72	0.09 68	0.13 57	0.08 39	0.04 35	0.07 70	0.13 59	0.12 55	0.11 47	0.09 24

test-3	0.10 53	0.06 30	0.04 10	0.06 33	0.08 67	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.07 43	0.24 140	0.08 48	0.19 118	0.08 81	0.06 55	0.11 98	0.11 84	0.20 132	0.10 57	0.15 87	0.10 88	0.16 92	0.10 89	0.05 51	0.06 38	0.10 26	0.11 40	0.12 56	0.11 38

test_1	0.10 53	0.06 30	0.04 10	0.06 33	0.08 67	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.07 43	0.24 140	0.08 48	0.19 118	0.08 81	0.06 55	0.11 98	0.11 84	0.20 132	0.10 57	0.15 87	0.10 88	0.16 92	0.10 89	0.05 51	0.06 38	0.10 26	0.11 40	0.12 56	0.11 38

GMStereo	0.12 85	0.12 129	0.07 74	0.11 107	0.11 119	0.13 121	0.09 106	0.17 86	0.10 101	0.17 63	0.14 123	0.22 158	0.11 120	0.07 77	0.10 67	0.09 32	0.17 84	0.10 57	0.17 106	0.12 126	0.15 77	0.09 64	0.07 91	0.09 110	0.14 77	0.13 64	0.15 91	0.12 50
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	0.07 20	0.05 20	0.07 74	0.06 33	0.06 41	0.05 23	0.07 80	0.09 29	0.07 43	0.06 14	0.09 66	0.07 18	0.06 48	0.06 55	0.08 23	0.08 18	0.11 27	0.10 57	0.08 17	0.07 30	0.09 19	0.06 19	0.06 69	0.06 38	0.08 15	0.10 27	0.06 12	0.08 18

GANet	0.07 20	0.07 52	0.06 50	0.06 33	0.06 41	0.07 51	0.06 64	0.08 25	0.05 13	0.06 14	0.07 30	0.06 15	0.04 18	0.04 27	0.07 10	0.08 18	0.09 16	0.10 57	0.07 9	0.05 10	0.07 11	0.05 9	0.05 51	0.05 20	0.08 15	0.07 10	0.07 17	0.06 13

HITNet	0.09 35	0.07 52	0.06 50	0.08 59	0.08 67	0.08 61	0.05 33	0.11 38	0.07 43	0.19 88	0.08 48	0.12 44	0.07 68	0.07 77	0.09 40	0.08 18	0.13 38	0.10 57	0.10 35	0.07 30	0.11 30	0.09 64	0.06 69	0.06 38	0.12 49	0.11 40	0.16 99	0.14 65
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
DISCO	0.11 62	0.10 105	0.08 96	0.10 92	0.09 86	0.11 101	0.09 106	0.10 35	0.08 61	0.15 47	0.11 88	0.12 44	0.07 68	0.06 55	0.09 40	0.11 84	0.15 59	0.10 57	0.14 72	0.10 88	0.12 36	0.10 89	0.06 69	0.09 110	0.14 77	0.12 55	0.13 67	0.11 38

DN-CSS_ROB	0.11 62	0.09 93	0.12 149	0.08 59	0.09 86	0.08 61	0.08 88	0.16 77	0.10 101	0.23 124	0.17 160	0.19 118	0.14 155	0.05 43	0.09 40	0.09 32	0.13 38	0.10 57	0.18 120	0.09 68	0.12 36	0.08 39	0.07 91	0.08 88	0.13 59	0.11 40	0.12 56	0.11 38

MGS-Stereo	0.08 29	0.06 30	0.04 10	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.12 41	0.05 13	0.09 24	0.07 30	0.10 30	0.04 18	0.05 43	0.07 10	0.08 18	0.15 59	0.11 68	0.12 50	0.09 68	0.13 57	0.07 33	0.05 51	0.05 20	0.10 26	0.09 22	0.11 47	0.10 29

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 53	0.07 52	0.07 74	0.08 59	0.05 23	0.07 51	0.03 11	0.11 38	0.15 153	0.20 96	0.14 123	0.12 44	0.07 68	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.16 68	0.11 68	0.12 50	0.08 46	0.12 36	0.11 117	0.06 69	0.07 70	0.12 49	0.15 103	0.12 56	0.16 88

IGEV_Zeroshot_test	0.14 120	0.07 52	0.06 50	0.13 128	0.13 143	0.10 94	0.11 129	0.17 86	0.09 81	0.28 202	0.10 74	0.23 162	0.05 31	0.12 155	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.11 68	0.17 106	0.12 126	0.20 151	0.10 89	0.09 129	0.06 38	0.20 153	0.15 103	0.23 169	0.27 176

MSKI-zero shot	0.13 96	0.08 80	0.05 25	0.09 75	0.11 119	0.09 74	0.07 80	0.19 132	0.09 81	0.28 202	0.10 74	0.19 118	0.06 48	0.11 137	0.11 98	0.12 121	0.23 165	0.11 68	0.17 106	0.11 105	0.22 180	0.10 89	0.07 91	0.08 88	0.14 77	0.17 138	0.18 130	0.18 121

Any-RAFT	0.13 96	0.07 52	0.06 50	0.11 107	0.09 86	0.12 112	0.08 88	0.17 86	0.10 101	0.26 176	0.09 66	0.20 133	0.08 81	0.11 137	0.11 98	0.11 84	0.22 156	0.11 68	0.21 149	0.10 88	0.22 180	0.10 89	0.08 114	0.06 38	0.16 101	0.16 120	0.17 112	0.17 101

IER	0.09 35	0.07 52	0.07 74	0.09 75	0.07 57	0.09 74	0.06 64	0.12 41	0.07 43	0.14 41	0.11 88	0.11 38	0.07 68	0.06 55	0.09 40	0.09 32	0.14 50	0.11 68	0.11 39	0.07 30	0.12 36	0.08 39	0.06 69	0.06 38	0.10 26	0.11 40	0.11 47	0.14 65

SA	0.10 53	0.07 52	0.07 74	0.06 33	0.05 23	0.08 61	0.04 24	0.12 41	0.05 13	0.16 54	0.07 30	0.16 86	0.03 8	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.13 38	0.11 68	0.12 50	0.09 68	0.14 73	0.10 89	0.03 21	0.06 38	0.16 101	0.15 103	0.13 67	0.21 153

CIPLG	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.18 112	0.06 28	0.20 96	0.08 48	0.13 56	0.07 68	0.06 55	0.08 23	0.10 48	0.17 84	0.11 68	0.11 39	0.09 68	0.13 57	0.06 19	0.04 35	0.06 38	0.10 26	0.10 27	0.10 33	0.10 29

iRaft-Stereo_20w	0.13 96	0.07 52	0.05 25	0.12 119	0.12 131	0.12 112	0.09 106	0.15 69	0.10 101	0.28 202	0.10 74	0.19 118	0.04 18	0.10 124	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.11 68	0.15 87	0.13 141	0.20 151	0.08 39	0.09 129	0.06 38	0.18 130	0.15 103	0.20 152	0.26 173

dd	0.14 120	0.12 129	0.07 74	0.25 192	0.11 119	0.19 172	0.09 106	0.17 86	0.08 61	0.17 63	0.08 48	0.33 185	0.08 81	0.06 55	0.11 98	0.11 84	0.24 183	0.11 68	0.25 179	0.09 68	0.15 77	0.09 64	0.06 69	0.09 110	0.17 111	0.13 64	0.18 130	0.14 65

GLC_STEREO	0.13 96	0.11 117	0.12 149	0.12 119	0.11 119	0.11 101	0.10 120	0.19 132	0.07 43	0.25 162	0.13 110	0.13 56	0.07 68	0.07 77	0.09 40	0.12 121	0.24 183	0.11 68	0.17 106	0.09 68	0.27 217	0.16 180	0.07 91	0.07 70	0.16 101	0.10 27	0.20 152	0.12 50

IPLGR_C	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.18 112	0.06 28	0.20 96	0.08 48	0.13 56	0.07 68	0.06 55	0.08 23	0.11 84	0.17 84	0.11 68	0.11 39	0.09 68	0.13 57	0.06 19	0.04 35	0.06 38	0.10 26	0.09 22	0.10 33	0.10 29

MIPNet	0.11 62	0.09 93	0.06 50	0.07 54	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.06 28	0.23 124	0.07 30	0.16 86	0.08 81	0.05 43	0.10 67	0.11 84	0.17 84	0.11 68	0.20 143	0.12 126	0.13 57	0.11 117	0.05 51	0.07 70	0.16 101	0.15 103	0.11 47	0.13 56

IPLGR	0.12 85	0.09 93	0.09 106	0.09 75	0.10 102	0.09 74	0.07 80	0.18 112	0.09 81	0.22 111	0.10 74	0.16 86	0.07 68	0.06 55	0.10 67	0.11 84	0.17 84	0.11 68	0.21 149	0.12 126	0.16 92	0.09 64	0.04 35	0.08 88	0.16 101	0.14 81	0.14 78	0.16 88

ACRE	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.18 112	0.06 28	0.20 96	0.08 48	0.13 56	0.07 68	0.06 55	0.08 23	0.10 48	0.17 84	0.11 68	0.11 39	0.09 68	0.13 57	0.06 19	0.04 35	0.06 38	0.10 26	0.10 27	0.10 33	0.10 29

TRStereo	0.13 96	0.07 52	0.05 25	0.09 75	0.08 67	0.17 155	0.12 141	0.18 112	0.07 43	0.25 162	0.09 66	0.20 133	0.05 31	0.10 124	0.10 67	0.11 84	0.21 145	0.11 68	0.22 162	0.14 151	0.19 138	0.09 64	0.09 129	0.07 70	0.17 111	0.17 138	0.24 176	0.19 130

cross-raft	0.14 120	0.08 80	0.07 74	0.08 59	0.10 102	0.12 112	0.08 88	0.17 86	0.13 136	0.27 189	0.12 100	0.21 144	0.05 31	0.11 137	0.13 138	0.14 165	0.22 156	0.11 68	0.23 169	0.13 141	0.23 191	0.10 89	0.06 69	0.08 88	0.22 176	0.18 153	0.14 78	0.16 88

TestStereo	0.13 96	0.12 129	0.10 119	0.11 107	0.08 67	0.11 101	0.10 120	0.19 132	0.11 113	0.24 140	0.14 123	0.20 133	0.08 81	0.06 55	0.12 125	0.10 48	0.20 132	0.11 68	0.20 143	0.10 88	0.21 167	0.11 117	0.06 69	0.12 154	0.19 143	0.11 40	0.12 56	0.13 56

RALAANet	0.09 35	0.08 80	0.06 50	0.07 54	0.06 41	0.08 61	0.05 33	0.10 35	0.07 43	0.12 34	0.10 74	0.10 30	0.06 48	0.03 14	0.09 40	0.09 32	0.13 38	0.11 68	0.16 97	0.09 68	0.12 36	0.08 39	0.04 35	0.06 38	0.12 49	0.10 27	0.11 47	0.11 38

XX-Stereo	0.14 120	0.05 20	0.05 25	0.10 92	0.07 57	0.17 155	0.07 80	0.18 112	0.10 101	0.27 189	0.09 66	0.21 144	0.03 8	0.10 124	0.11 98	0.12 121	0.22 156	0.11 68	0.21 149	0.11 105	0.20 151	0.09 64	0.08 114	0.07 70	0.23 185	0.17 138	0.17 112	0.35 195

FINET	0.12 85	0.12 129	0.12 149	0.12 119	0.10 102	0.11 101	0.13 146	0.15 69	0.12 128	0.13 38	0.12 100	0.13 56	0.10 109	0.09 112	0.18 191	0.13 146	0.16 68	0.11 68	0.17 106	0.10 88	0.13 57	0.10 89	0.10 143	0.10 126	0.13 59	0.11 40	0.13 67	0.13 56

UPFNet	0.09 35	0.08 80	0.08 96	0.09 75	0.08 67	0.09 74	0.06 64	0.12 41	0.09 81	0.14 41	0.10 74	0.12 44	0.06 48	0.07 77	0.08 23	0.10 48	0.13 38	0.11 68	0.10 35	0.07 30	0.10 25	0.07 33	0.06 69	0.07 70	0.09 23	0.11 40	0.10 33	0.11 38

ADCP+	0.11 62	0.10 105	0.08 96	0.09 75	0.07 57	0.09 74	0.08 88	0.14 63	0.11 113	0.16 54	0.12 100	0.18 106	0.08 81	0.07 77	0.11 98	0.10 48	0.16 68	0.11 68	0.14 72	0.09 68	0.12 36	0.09 64	0.08 114	0.08 88	0.11 43	0.16 120	0.11 47	0.11 38

iResNetv2_ROB	0.12 85	0.08 80	0.08 96	0.12 119	0.09 86	0.12 112	0.08 88	0.17 86	0.08 61	0.22 111	0.12 100	0.20 133	0.16 168	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.16 68	0.11 68	0.17 106	0.10 88	0.15 77	0.10 89	0.09 129	0.10 126	0.15 85	0.13 64	0.19 139	0.12 50

MLCV	0.14 120	0.11 117	0.09 106	0.16 151	0.12 131	0.14 128	0.11 129	0.21 160	0.10 101	0.24 140	0.13 110	0.21 144	0.15 163	0.08 95	0.10 67	0.10 48	0.19 117	0.11 68	0.19 130	0.09 68	0.18 123	0.09 64	0.10 143	0.09 110	0.17 111	0.14 81	0.16 99	0.20 138

MyStereo04	0.14 120	0.12 129	0.11 135	0.08 59	0.09 86	0.11 101	0.08 88	0.23 176	0.19 177	0.24 140	0.16 150	0.23 162	0.11 120	0.04 27	0.11 98	0.11 84	0.17 84	0.12 93	0.21 149	0.12 126	0.17 105	0.12 135	0.06 69	0.12 154	0.21 165	0.14 81	0.16 99	0.15 77

MyStereo	0.14 120	0.13 144	0.11 135	0.10 92	0.10 102	0.11 101	0.08 88	0.23 176	0.20 190	0.24 140	0.16 150	0.23 162	0.13 141	0.04 27	0.11 98	0.11 84	0.18 103	0.12 93	0.21 149	0.13 141	0.17 105	0.12 135	0.06 69	0.11 139	0.22 176	0.14 81	0.17 112	0.17 101

RAFT-Test	0.13 96	0.07 52	0.06 50	0.09 75	0.11 119	0.13 121	0.08 88	0.17 86	0.11 113	0.27 189	0.11 88	0.20 133	0.05 31	0.12 155	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.21 149	0.14 151	0.21 167	0.11 117	0.07 91	0.08 88	0.17 111	0.16 120	0.17 112	0.17 101

HH	0.13 96	0.06 30	0.05 25	0.11 107	0.12 131	0.16 146	0.08 88	0.19 132	0.08 61	0.28 202	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.12 155	0.11 98	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.16 97	0.11 105	0.20 151	0.08 39	0.07 91	0.08 88	0.13 59	0.15 103	0.19 139	0.24 162

HanStereo	0.13 96	0.06 30	0.05 25	0.11 107	0.12 131	0.16 146	0.08 88	0.19 132	0.08 61	0.28 202	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.12 155	0.11 98	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.16 97	0.11 105	0.20 151	0.08 39	0.07 91	0.08 88	0.13 59	0.15 103	0.19 139	0.24 162

CASS	0.15 138	0.12 129	0.10 119	0.14 137	0.12 131	0.16 146	0.10 120	0.19 132	0.15 153	0.26 176	0.12 100	0.20 133	0.12 126	0.09 112	0.13 138	0.12 121	0.23 165	0.12 93	0.24 175	0.10 88	0.20 151	0.11 117	0.07 91	0.09 110	0.23 185	0.14 81	0.19 139	0.22 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.13 96	0.06 30	0.05 25	0.09 75	0.10 102	0.09 74	0.07 80	0.18 112	0.08 61	0.28 202	0.13 110	0.19 118	0.06 48	0.09 112	0.10 67	0.13 146	0.23 165	0.12 93	0.17 106	0.15 167	0.20 151	0.10 89	0.09 129	0.07 70	0.20 153	0.19 170	0.19 139	0.19 130

raft_robust	0.12 85	0.09 93	0.09 106	0.11 107	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.15 69	0.08 61	0.23 124	0.07 30	0.20 133	0.11 120	0.09 112	0.11 98	0.12 121	0.16 68	0.12 93	0.14 72	0.10 88	0.15 77	0.11 117	0.03 21	0.08 88	0.18 130	0.17 138	0.15 91	0.14 65

Sa-1000	0.11 62	0.07 52	0.07 74	0.06 33	0.05 23	0.09 74	0.03 11	0.12 41	0.07 43	0.18 76	0.08 48	0.19 118	0.05 31	0.06 55	0.10 67	0.10 48	0.16 68	0.12 93	0.14 72	0.09 68	0.17 105	0.10 89	0.04 35	0.05 20	0.19 143	0.16 120	0.13 67	0.20 138

UDGNet	0.15 138	0.13 144	0.10 119	0.18 164	0.17 170	0.16 146	0.20 181	0.16 77	0.11 113	0.16 54	0.14 123	0.16 86	0.05 31	0.44 226	0.10 67	0.10 48	0.17 84	0.12 93	0.14 72	0.09 68	0.17 105	0.10 89	0.29 230	0.07 70	0.17 111	0.16 120	0.12 56	0.13 56

test-1	0.15 138	0.06 30	0.07 74	0.11 107	0.10 102	0.18 163	0.14 152	0.19 132	0.13 136	0.28 202	0.10 74	0.19 118	0.11 120	0.12 155	0.13 138	0.14 165	0.22 156	0.12 93	0.23 169	0.10 88	0.24 202	0.09 64	0.09 129	0.08 88	0.21 165	0.18 153	0.15 91	0.18 121

rafts_anoy	0.09 35	0.08 80	0.07 74	0.07 54	0.07 57	0.06 35	0.05 33	0.13 54	0.05 13	0.17 63	0.10 74	0.12 44	0.05 31	0.03 14	0.10 67	0.10 48	0.15 59	0.12 93	0.14 72	0.07 30	0.15 77	0.08 39	0.04 35	0.06 38	0.11 43	0.10 27	0.09 28	0.11 38

raftrobust	0.10 53	0.08 80	0.06 50	0.08 59	0.07 57	0.05 23	0.04 24	0.14 63	0.06 28	0.25 162	0.08 48	0.13 56	0.05 31	0.05 43	0.09 40	0.09 32	0.17 84	0.12 93	0.12 50	0.09 68	0.17 105	0.08 39	0.05 51	0.06 38	0.13 59	0.12 55	0.10 33	0.11 38

RALCasStereoNet	0.09 35	0.08 80	0.06 50	0.09 75	0.07 57	0.06 35	0.05 33	0.12 41	0.05 13	0.18 76	0.07 30	0.12 44	0.05 31	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.18 103	0.12 93	0.14 72	0.08 46	0.15 77	0.08 39	0.05 51	0.06 38	0.12 49	0.10 27	0.10 33	0.08 18

EAI-Stereo	0.13 96	0.07 52	0.04 10	0.10 92	0.10 102	0.10 94	0.09 106	0.18 112	0.10 101	0.26 176	0.11 88	0.20 133	0.05 31	0.10 124	0.10 67	0.12 121	0.22 156	0.12 93	0.19 130	0.12 126	0.19 138	0.09 64	0.08 114	0.08 88	0.16 101	0.15 103	0.16 99	0.20 138

DSFCA	0.11 62	0.12 129	0.09 106	0.10 92	0.08 67	0.11 101	0.11 129	0.12 41	0.09 81	0.12 34	0.14 123	0.14 70	0.08 81	0.05 43	0.10 67	0.11 84	0.15 59	0.12 93	0.16 97	0.10 88	0.13 57	0.12 135	0.07 91	0.09 110	0.13 59	0.14 81	0.10 33	0.13 56

RP	0.15 138	0.14 157	0.16 181	0.17 159	0.14 153	0.17 155	0.16 162	0.19 132	0.17 164	0.14 41	0.16 150	0.16 86	0.15 163	0.11 137	0.14 156	0.12 121	0.15 59	0.12 93	0.15 87	0.12 126	0.12 36	0.13 152	0.10 143	0.12 154	0.17 111	0.17 138	0.20 152	0.18 121

R-Stereo Train	0.13 96	0.07 52	0.07 74	0.09 75	0.10 102	0.15 138	0.05 33	0.16 77	0.12 128	0.28 202	0.13 110	0.21 144	0.08 81	0.11 137	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.16 97	0.11 105	0.21 167	0.11 117	0.08 114	0.07 70	0.15 85	0.14 81	0.16 99	0.15 77

RAFT-Stereo	0.13 96	0.07 52	0.07 74	0.09 75	0.10 102	0.15 138	0.05 33	0.16 77	0.12 128	0.28 202	0.13 110	0.21 144	0.08 81	0.11 137	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.16 97	0.11 105	0.21 167	0.11 117	0.08 114	0.07 70	0.15 85	0.14 81	0.16 99	0.15 77
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 96	0.08 80	0.06 50	0.09 75	0.12 131	0.10 94	0.08 88	0.17 86	0.11 113	0.27 189	0.10 74	0.20 133	0.06 48	0.12 155	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.19 130	0.16 179	0.21 167	0.12 135	0.07 91	0.08 88	0.17 111	0.15 103	0.17 112	0.18 121

CFNet	0.12 85	0.11 117	0.08 96	0.14 137	0.12 131	0.11 101	0.09 106	0.20 149	0.10 101	0.18 76	0.12 100	0.25 171	0.10 109	0.08 95	0.09 40	0.09 32	0.17 84	0.12 93	0.12 50	0.09 68	0.12 36	0.08 39	0.06 69	0.10 126	0.15 85	0.13 64	0.13 67	0.13 56

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 96	0.13 144	0.14 170	0.14 137	0.16 164	0.13 121	0.21 187	0.13 54	0.15 153	0.16 54	0.16 150	0.21 144	0.10 109	0.15 179	0.12 125	0.12 121	0.16 68	0.12 93	0.11 39	0.09 68	0.12 36	0.10 89	0.08 114	0.09 110	0.13 59	0.13 64	0.11 47	0.16 88
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.14 120	0.12 129	0.09 106	0.14 137	0.13 143	0.12 112	0.11 129	0.18 112	0.11 113	0.23 124	0.15 139	0.18 106	0.14 155	0.08 95	0.12 125	0.11 84	0.21 145	0.12 93	0.17 106	0.12 126	0.18 123	0.11 117	0.07 91	0.08 88	0.17 111	0.16 120	0.17 112	0.18 121

iResNet	0.17 159	0.11 117	0.10 119	0.15 147	0.13 143	0.17 155	0.12 141	0.21 160	0.14 143	0.25 162	0.14 123	0.35 188	0.32 208	0.08 95	0.12 125	0.11 84	0.20 132	0.12 93	0.26 183	0.15 167	0.18 123	0.12 135	0.11 152	0.13 165	0.18 130	0.15 103	0.20 152	0.19 130

MDST_ROB	0.23 191	0.26 209	0.15 177	0.46 219	0.24 201	0.36 212	0.20 181	0.24 181	0.16 157	0.26 176	0.15 139	0.28 175	0.27 199	0.11 137	0.13 138	0.13 146	0.21 145	0.12 93	0.18 120	0.12 126	0.20 151	0.11 117	0.11 152	0.12 154	0.36 223	0.25 204	0.57 231	0.33 189

iResNet_ROB	0.11 62	0.08 80	0.07 74	0.11 107	0.08 67	0.12 112	0.08 88	0.15 69	0.08 61	0.23 124	0.11 88	0.15 76	0.15 163	0.06 55	0.08 23	0.09 32	0.16 68	0.12 93	0.14 72	0.09 68	0.15 77	0.10 89	0.07 91	0.08 88	0.15 85	0.12 55	0.15 91	0.15 77

PWCDC_ROB	0.13 96	0.06 30	0.09 106	0.07 54	0.13 143	0.08 61	0.13 146	0.06 11	0.24 201	0.09 24	0.15 139	0.10 30	0.45 228	0.26 204	0.12 125	0.10 48	0.09 16	0.12 93	0.08 17	0.11 105	0.08 16	0.12 135	0.19 191	0.13 165	0.08 15	0.14 81	0.08 23	0.18 121

AE-Stereo	0.13 96	0.09 93	0.08 96	0.11 107	0.09 86	0.08 61	0.05 33	0.17 86	0.14 143	0.24 140	0.10 74	0.19 118	0.10 109	0.07 77	0.11 98	0.12 121	0.24 183	0.13 120	0.17 106	0.11 105	0.19 138	0.10 89	0.05 51	0.09 110	0.14 77	0.14 81	0.15 91	0.14 65

dad	0.18 162	0.16 169	0.12 149	0.36 205	0.16 164	0.24 196	0.21 187	0.24 181	0.09 81	0.22 111	0.11 88	0.38 193	0.12 126	0.08 95	0.13 138	0.11 84	0.27 207	0.13 120	0.30 193	0.11 105	0.19 138	0.12 135	0.09 129	0.13 165	0.19 143	0.14 81	0.31 196	0.24 162

AACVNet	0.14 120	0.13 144	0.10 119	0.13 128	0.13 143	0.14 128	0.10 120	0.19 132	0.11 113	0.22 111	0.18 170	0.14 70	0.10 109	0.09 112	0.12 125	0.11 84	0.21 145	0.13 120	0.17 106	0.12 126	0.16 92	0.11 117	0.11 152	0.11 139	0.18 130	0.14 81	0.14 78	0.16 88

LMCR-Stereo	0.13 96	0.09 93	0.07 74	0.11 107	0.08 67	0.11 101	0.09 106	0.18 112	0.09 81	0.19 88	0.14 123	0.19 118	0.14 155	0.10 124	0.10 67	0.11 84	0.20 132	0.13 120	0.19 130	0.11 105	0.18 123	0.10 89	0.08 114	0.08 88	0.15 85	0.13 64	0.19 139	0.17 101

TANstereo	0.11 62	0.06 30	0.06 50	0.10 92	0.09 86	0.08 61	0.06 64	0.12 41	0.08 61	0.22 111	0.08 48	0.13 56	0.08 81	0.08 95	0.10 67	0.13 146	0.19 117	0.13 120	0.18 120	0.08 46	0.18 123	0.10 89	0.06 69	0.06 38	0.11 43	0.11 40	0.15 91	0.14 65

XX-TBD	0.11 62	0.06 30	0.06 50	0.10 92	0.09 86	0.08 61	0.06 64	0.12 41	0.08 61	0.22 111	0.08 48	0.13 56	0.08 81	0.08 95	0.10 67	0.13 146	0.19 117	0.13 120	0.18 120	0.08 46	0.18 123	0.10 89	0.06 69	0.06 38	0.11 43	0.11 40	0.15 91	0.14 65

CFNet_pseudo	0.13 96	0.11 117	0.11 135	0.14 137	0.11 119	0.12 112	0.11 129	0.19 132	0.12 128	0.24 140	0.14 123	0.17 91	0.15 163	0.09 112	0.10 67	0.10 48	0.16 68	0.13 120	0.13 65	0.08 46	0.15 77	0.08 39	0.08 114	0.09 110	0.15 85	0.14 81	0.19 139	0.21 153

psm_up	0.15 138	0.11 117	0.13 160	0.15 147	0.12 131	0.14 128	0.11 129	0.20 149	0.17 164	0.19 88	0.13 110	0.15 76	0.17 171	0.10 124	0.14 156	0.12 121	0.19 117	0.13 120	0.17 106	0.11 105	0.15 77	0.10 89	0.10 143	0.16 183	0.18 130	0.17 138	0.17 112	0.19 130

UNet	0.11 62	0.09 93	0.09 106	0.10 92	0.08 67	0.10 94	0.08 88	0.15 69	0.08 61	0.17 63	0.10 74	0.13 56	0.09 96	0.07 77	0.09 40	0.10 48	0.16 68	0.13 120	0.12 50	0.08 46	0.12 36	0.09 64	0.08 114	0.09 110	0.12 49	0.14 81	0.10 33	0.11 38

HGLStereo	0.11 62	0.10 105	0.08 96	0.09 75	0.10 102	0.09 74	0.06 64	0.14 63	0.08 61	0.18 76	0.15 139	0.09 24	0.06 48	0.08 95	0.10 67	0.10 48	0.17 84	0.13 120	0.14 72	0.10 88	0.12 36	0.10 89	0.08 114	0.09 110	0.13 59	0.13 64	0.10 33	0.11 38

DMCA-RVC	0.10 53	0.08 80	0.11 135	0.08 59	0.09 86	0.08 61	0.08 88	0.12 41	0.09 81	0.13 38	0.13 110	0.13 56	0.07 68	0.06 55	0.14 156	0.12 121	0.14 50	0.13 120	0.11 39	0.10 88	0.12 36	0.10 89	0.07 91	0.09 110	0.10 26	0.10 27	0.10 33	0.11 38

FADNet-RVC	0.15 138	0.13 144	0.11 135	0.18 164	0.12 131	0.14 128	0.10 120	0.21 160	0.09 81	0.19 88	0.17 160	0.18 106	0.12 126	0.11 137	0.17 183	0.15 183	0.18 103	0.13 120	0.18 120	0.15 167	0.12 36	0.13 152	0.12 163	0.11 139	0.21 165	0.16 120	0.14 78	0.15 77

BEATNet_4x	0.11 62	0.10 105	0.08 96	0.09 75	0.09 86	0.09 74	0.08 88	0.12 41	0.08 61	0.21 106	0.09 66	0.15 76	0.09 96	0.08 95	0.11 98	0.10 48	0.13 38	0.13 120	0.11 39	0.08 46	0.13 57	0.12 135	0.08 114	0.08 88	0.13 59	0.13 64	0.18 130	0.18 121

RTSC	0.14 120	0.11 117	0.11 135	0.12 119	0.11 119	0.12 112	0.10 120	0.16 77	0.14 143	0.18 76	0.13 110	0.15 76	0.14 155	0.08 95	0.13 138	0.13 146	0.20 132	0.13 120	0.21 149	0.12 126	0.16 92	0.12 135	0.07 91	0.10 126	0.16 101	0.17 138	0.21 163	0.33 189

ADCL	0.14 120	0.12 129	0.11 135	0.13 128	0.11 119	0.14 128	0.11 129	0.18 112	0.16 157	0.22 111	0.16 150	0.21 144	0.13 141	0.09 112	0.12 125	0.12 121	0.17 84	0.13 120	0.18 120	0.13 141	0.19 138	0.14 161	0.11 152	0.11 139	0.17 111	0.16 120	0.16 99	0.17 101

DeepPrunerF	0.12 85	0.10 105	0.11 135	0.13 128	0.14 153	0.09 74	0.09 106	0.15 69	0.11 113	0.12 34	0.14 123	0.10 30	0.09 96	0.07 77	0.13 138	0.11 84	0.11 27	0.13 120	0.13 65	0.11 105	0.13 57	0.09 64	0.08 114	0.08 88	0.17 111	0.15 103	0.11 47	0.14 65

HSM-Net_RVC	0.16 153	0.12 129	0.10 119	0.17 159	0.13 143	0.14 128	0.10 120	0.18 112	0.14 143	0.25 162	0.18 170	0.28 175	0.17 171	0.11 137	0.12 125	0.11 84	0.19 117	0.13 120	0.17 106	0.11 105	0.18 123	0.12 135	0.08 114	0.11 139	0.19 143	0.17 138	0.23 169	0.24 162
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.13 96	0.12 129	0.10 119	0.14 137	0.11 119	0.14 128	0.09 106	0.17 86	0.09 81	0.19 88	0.13 110	0.21 144	0.09 96	0.10 124	0.12 125	0.13 146	0.18 103	0.13 120	0.15 87	0.11 105	0.16 92	0.09 64	0.06 69	0.09 110	0.16 101	0.13 64	0.16 99	0.17 101

UCFNet_RVC	0.15 138	0.17 177	0.12 149	0.16 151	0.14 153	0.17 155	0.11 129	0.17 86	0.13 136	0.21 106	0.13 110	0.28 175	0.12 126	0.10 124	0.12 125	0.13 146	0.18 103	0.13 120	0.17 106	0.12 126	0.17 105	0.09 64	0.10 143	0.11 139	0.19 143	0.16 120	0.17 112	0.20 138

PS-NSSS	0.17 159	0.19 186	0.18 196	0.23 183	0.18 176	0.18 163	0.16 162	0.22 169	0.12 128	0.23 124	0.21 188	0.44 198	0.08 81	0.11 137	0.14 156	0.10 48	0.13 38	0.13 120	0.26 183	0.11 105	0.11 30	0.07 33	0.18 189	0.15 175	0.17 111	0.21 180	0.14 78	0.20 138

DLCB_ROB	0.14 120	0.12 129	0.12 149	0.10 92	0.10 102	0.10 94	0.09 106	0.16 77	0.12 128	0.18 76	0.17 160	0.19 118	0.13 141	0.11 137	0.12 125	0.11 84	0.16 68	0.13 120	0.14 72	0.10 88	0.18 123	0.11 117	0.09 129	0.12 154	0.27 198	0.16 120	0.16 99	0.14 65

LE_ROB	0.42 221	0.19 186	0.17 191	0.40 215	0.44 226	0.33 210	0.44 223	0.35 214	0.29 221	0.32 219	0.21 188	1.22 248	1.73 263	0.11 137	0.11 98	0.11 84	0.21 145	0.13 120	0.21 149	0.13 141	0.23 191	0.13 152	0.12 163	0.15 175	0.39 227	0.36 230	1.46 264	1.45 262

PSMNet-ADL	0.18 162	0.13 144	0.13 160	0.16 151	0.14 153	0.17 155	0.16 162	0.20 149	0.22 195	0.27 189	0.20 186	0.29 181	0.26 195	0.18 184	0.16 176	0.14 165	0.23 165	0.14 142	0.22 162	0.14 151	0.19 138	0.11 117	0.10 143	0.11 139	0.20 153	0.16 120	0.23 169	0.20 138

GANet-ADL	0.15 138	0.12 129	0.09 106	0.14 137	0.12 131	0.16 146	0.12 141	0.20 149	0.10 101	0.25 162	0.15 139	0.22 158	0.12 126	0.21 198	0.11 98	0.11 84	0.25 191	0.14 142	0.21 149	0.14 151	0.19 138	0.10 89	0.08 114	0.10 126	0.17 111	0.16 120	0.20 152	0.17 101

pcwnet_v2	0.16 153	0.12 129	0.12 149	0.16 151	0.14 153	0.17 155	0.14 152	0.20 149	0.13 136	0.22 111	0.14 123	0.19 118	0.18 175	0.12 155	0.11 98	0.12 121	0.18 103	0.14 142	0.17 106	0.12 126	0.16 92	0.11 117	0.09 129	0.11 139	0.20 153	0.19 170	0.19 139	0.28 180

GES	0.14 120	0.11 117	0.07 74	0.09 75	0.11 119	0.15 138	0.09 106	0.20 149	0.09 81	0.23 124	0.12 100	0.17 91	0.11 120	0.14 171	0.12 125	0.11 84	0.23 165	0.14 142	0.24 175	0.14 151	0.18 123	0.18 189	0.11 152	0.09 110	0.15 85	0.13 64	0.21 163	0.20 138

APVNet	0.15 138	0.13 144	0.11 135	0.13 128	0.17 170	0.15 138	0.13 146	0.19 132	0.11 113	0.14 41	0.13 110	0.17 91	0.09 96	0.16 182	0.17 183	0.16 188	0.21 145	0.14 142	0.22 162	0.15 167	0.15 77	0.12 135	0.07 91	0.12 154	0.17 111	0.15 103	0.19 139	0.17 101

FADNet	0.16 153	0.15 165	0.10 119	0.20 175	0.10 102	0.19 172	0.13 146	0.21 160	0.13 136	0.22 111	0.26 212	0.17 91	0.14 155	0.12 155	0.20 203	0.16 188	0.16 68	0.14 142	0.23 169	0.20 200	0.16 92	0.13 152	0.11 152	0.11 139	0.21 165	0.17 138	0.16 99	0.15 77

AF-Net	0.15 138	0.13 144	0.13 160	0.14 137	0.18 176	0.15 138	0.14 152	0.17 86	0.16 157	0.17 63	0.21 188	0.18 106	0.12 126	0.10 124	0.18 191	0.16 188	0.14 50	0.14 142	0.15 87	0.11 105	0.12 36	0.11 117	0.13 167	0.10 126	0.15 85	0.16 120	0.20 152	0.15 77

stereogan	0.16 153	0.15 165	0.15 177	0.16 151	0.18 176	0.18 163	0.16 162	0.20 149	0.19 177	0.14 41	0.16 150	0.20 133	0.18 175	0.13 168	0.16 176	0.13 146	0.16 68	0.14 142	0.18 120	0.14 151	0.15 77	0.13 152	0.13 167	0.13 165	0.16 101	0.17 138	0.23 169	0.18 121

Nwc_Net	0.15 138	0.13 144	0.13 160	0.14 137	0.18 176	0.15 138	0.14 152	0.17 86	0.16 157	0.17 63	0.21 188	0.18 106	0.12 126	0.10 124	0.18 191	0.16 188	0.14 50	0.14 142	0.15 87	0.11 105	0.12 36	0.11 117	0.13 167	0.10 126	0.15 85	0.16 120	0.20 152	0.15 77

ADCRef	0.13 96	0.10 105	0.10 119	0.10 92	0.08 67	0.09 74	0.09 106	0.17 86	0.14 143	0.20 96	0.15 139	0.15 76	0.13 141	0.05 43	0.11 98	0.11 84	0.16 68	0.14 142	0.19 130	0.12 126	0.16 92	0.12 135	0.09 129	0.11 139	0.14 77	0.18 153	0.13 67	0.19 130

NVstereo2D	0.15 138	0.11 117	0.11 135	0.19 170	0.14 153	0.21 186	0.24 200	0.13 54	0.11 113	0.16 54	0.14 123	0.10 30	0.08 81	0.40 225	0.12 125	0.12 121	0.21 145	0.14 142	0.16 97	0.10 88	0.12 36	0.09 64	0.25 208	0.08 88	0.15 85	0.13 64	0.14 78	0.13 56

NaN_ROB	0.19 170	0.20 190	0.19 202	0.19 170	0.20 187	0.16 146	0.15 157	0.28 193	0.19 177	0.23 124	0.18 170	0.46 202	0.17 171	0.11 137	0.14 156	0.13 146	0.15 59	0.14 142	0.21 149	0.19 193	0.13 57	0.11 117	0.09 129	0.21 195	0.25 191	0.23 193	0.26 185	0.28 180

pmcnn	0.19 170	0.14 157	0.11 135	0.18 164	0.13 143	0.19 172	0.16 162	0.20 149	0.19 177	0.26 176	0.15 139	0.35 188	0.26 195	0.09 112	0.11 98	0.11 84	0.25 191	0.14 142	0.24 175	0.14 151	0.23 191	0.15 171	0.11 152	0.11 139	0.21 165	0.19 170	0.40 219	0.46 217

EKT-Stereo	0.15 138	0.10 105	0.07 74	0.13 128	0.13 143	0.16 146	0.17 170	0.17 86	0.11 113	0.26 176	0.17 160	0.17 91	0.07 68	0.11 137	0.11 98	0.11 84	0.24 183	0.15 155	0.24 175	0.12 126	0.25 208	0.10 89	0.07 91	0.08 88	0.20 153	0.16 120	0.17 112	0.17 101

DDUNet	0.26 197	0.21 192	0.12 149	0.38 209	0.31 216	0.41 219	0.48 226	0.20 149	0.16 157	0.16 54	0.25 207	0.17 91	0.08 81	1.61 244	0.15 168	0.14 165	0.21 145	0.15 155	0.25 179	0.14 151	0.18 123	0.13 152	0.25 208	0.16 183	0.17 111	0.19 170	0.18 130	0.22 157

GwcNet-ADL	0.17 159	0.12 129	0.11 135	0.19 170	0.14 153	0.17 155	0.14 152	0.21 160	0.14 143	0.24 140	0.17 160	0.32 184	0.16 168	0.20 193	0.13 138	0.14 165	0.23 165	0.15 155	0.23 169	0.13 141	0.18 123	0.12 135	0.06 69	0.10 126	0.19 143	0.16 120	0.19 139	0.22 157

ICVP	0.15 138	0.13 144	0.14 170	0.12 119	0.12 131	0.13 121	0.10 120	0.17 86	0.12 128	0.17 63	0.14 123	0.18 106	0.12 126	0.09 112	0.13 138	0.14 165	0.18 103	0.15 155	0.16 97	0.14 151	0.17 105	0.14 161	0.20 193	0.11 139	0.19 143	0.19 170	0.17 112	0.17 101
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.14 120	0.09 93	0.10 119	0.10 92	0.09 86	0.09 74	0.11 129	0.22 169	0.11 113	0.23 124	0.17 160	0.15 76	0.10 109	0.06 55	0.13 138	0.14 165	0.18 103	0.15 155	0.21 149	0.14 151	0.17 105	0.15 171	0.05 51	0.10 126	0.17 111	0.17 138	0.17 112	0.16 88

CroCo_RVC	0.14 120	0.09 93	0.10 119	0.10 92	0.09 86	0.09 74	0.11 129	0.22 169	0.11 113	0.23 124	0.17 160	0.15 76	0.10 109	0.06 55	0.13 138	0.14 165	0.18 103	0.15 155	0.21 149	0.14 151	0.17 105	0.15 171	0.05 51	0.10 126	0.17 111	0.17 138	0.17 112	0.16 88

sCroCo_RVC	0.14 120	0.09 93	0.09 106	0.08 59	0.07 57	0.10 94	0.07 80	0.20 149	0.14 143	0.18 76	0.12 100	0.13 56	0.14 155	0.06 55	0.14 156	0.16 188	0.22 156	0.15 155	0.22 162	0.13 141	0.21 167	0.16 180	0.06 69	0.12 154	0.18 130	0.15 103	0.17 112	0.17 101

FADNet-RVC-Resample	0.13 96	0.10 105	0.12 149	0.12 119	0.10 102	0.13 121	0.10 120	0.16 77	0.13 136	0.18 76	0.13 110	0.17 91	0.12 126	0.10 124	0.11 98	0.09 32	0.13 38	0.15 155	0.15 87	0.18 189	0.15 77	0.13 152	0.10 143	0.14 172	0.17 111	0.13 64	0.12 56	0.12 50

STTStereo	0.13 96	0.14 157	0.17 191	0.13 128	0.15 162	0.13 121	0.21 187	0.13 54	0.14 143	0.15 47	0.15 139	0.17 91	0.10 109	0.11 137	0.14 156	0.12 121	0.15 59	0.15 155	0.13 65	0.11 105	0.12 36	0.10 89	0.07 91	0.09 110	0.15 85	0.14 81	0.12 56	0.16 88

ccs_rob	0.20 176	0.15 165	0.12 149	0.26 194	0.16 164	0.26 199	0.20 181	0.22 169	0.16 157	0.25 162	0.24 202	0.58 213	0.25 193	0.18 184	0.13 138	0.13 146	0.23 165	0.15 155	0.21 149	0.16 179	0.21 167	0.12 135	0.12 163	0.11 139	0.20 153	0.16 120	0.18 130	0.23 160

DeepPruner_ROB	0.14 120	0.13 144	0.11 135	0.12 119	0.11 119	0.11 101	0.09 106	0.17 86	0.12 128	0.21 106	0.18 170	0.15 76	0.13 141	0.08 95	0.14 156	0.11 84	0.18 103	0.15 155	0.19 130	0.11 105	0.18 123	0.14 161	0.10 143	0.11 139	0.17 111	0.17 138	0.17 112	0.19 130

SGM_RVC	0.25 193	0.24 204	0.18 196	0.39 213	0.27 208	0.34 211	0.26 205	0.28 193	0.19 177	0.25 162	0.18 170	0.42 196	0.31 206	0.18 184	0.14 156	0.13 146	0.23 165	0.15 155	0.26 183	0.14 151	0.19 138	0.15 171	0.19 191	0.17 188	0.34 219	0.24 195	0.56 230	0.45 215
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UDG	0.26 197	0.21 192	0.13 160	0.39 213	0.32 217	0.39 217	0.53 231	0.20 149	0.16 157	0.19 88	0.23 199	0.17 91	0.09 96	1.45 240	0.16 176	0.13 146	0.27 207	0.16 167	0.27 189	0.14 151	0.22 180	0.14 161	0.25 208	0.12 154	0.21 165	0.21 180	0.21 163	0.19 130

DAS	0.19 170	0.11 117	0.10 119	0.24 188	0.19 183	0.18 163	0.21 187	0.23 176	0.18 170	0.24 140	0.14 123	0.38 193	0.21 183	0.09 112	0.13 138	0.12 121	0.25 191	0.16 167	0.22 162	0.15 167	0.21 167	0.14 161	0.17 183	0.13 165	0.20 153	0.18 153	0.23 169	0.30 184

SepStereo	0.19 170	0.11 117	0.10 119	0.24 188	0.19 183	0.18 163	0.21 187	0.23 176	0.18 170	0.24 140	0.14 123	0.38 193	0.21 183	0.09 112	0.13 138	0.12 121	0.25 191	0.16 167	0.22 162	0.15 167	0.21 167	0.14 161	0.17 183	0.13 165	0.20 153	0.18 153	0.23 169	0.30 184

SACVNet	0.16 153	0.14 157	0.13 160	0.16 151	0.13 143	0.14 128	0.12 141	0.19 132	0.17 164	0.19 88	0.17 160	0.14 70	0.07 68	0.14 171	0.15 168	0.14 165	0.19 117	0.16 167	0.20 143	0.13 141	0.17 105	0.14 161	0.12 163	0.13 165	0.21 165	0.19 170	0.19 139	0.17 101

GEStereo_RVC	0.14 120	0.13 144	0.10 119	0.11 107	0.12 131	0.12 112	0.11 129	0.18 112	0.13 136	0.24 140	0.16 150	0.18 106	0.10 109	0.06 55	0.13 138	0.12 121	0.20 132	0.16 167	0.23 169	0.13 141	0.16 92	0.14 161	0.07 91	0.11 139	0.21 165	0.15 103	0.13 67	0.20 138

SFCPSM	0.20 176	0.14 157	0.12 149	0.21 179	0.16 164	0.20 178	0.18 172	0.22 169	0.20 190	0.25 162	0.24 202	0.34 187	0.34 215	0.14 171	0.13 138	0.13 146	0.24 183	0.16 167	0.32 197	0.19 193	0.19 138	0.13 152	0.14 173	0.12 154	0.22 176	0.18 153	0.20 152	0.25 170

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 193	0.25 206	0.20 204	0.29 202	0.22 192	0.22 190	0.23 196	0.37 219	0.28 216	0.35 230	0.22 197	0.46 202	0.32 208	0.20 193	0.19 199	0.17 200	0.17 84	0.16 167	0.30 193	0.14 151	0.21 167	0.19 198	0.27 226	0.23 201	0.29 207	0.26 205	0.33 200	0.31 188

RGC	0.19 170	0.17 177	0.17 191	0.19 170	0.20 187	0.20 178	0.15 157	0.22 169	0.26 210	0.17 63	0.21 188	0.21 144	0.24 192	0.15 179	0.24 214	0.19 214	0.18 103	0.16 167	0.19 130	0.16 179	0.17 105	0.14 161	0.13 167	0.16 183	0.21 165	0.21 180	0.24 176	0.25 170

CC-Net-ROB	0.28 204	0.40 225	0.29 222	0.57 226	0.44 226	0.42 221	0.38 217	0.32 207	0.19 177	0.33 223	0.28 218	0.69 221	0.10 109	0.32 221	0.21 205	0.13 146	0.14 50	0.16 167	0.40 211	0.18 189	0.15 77	0.09 64	0.23 202	0.24 209	0.22 176	0.21 180	0.19 139	0.28 180

STStereo	0.38 218	0.43 227	0.31 227	0.74 233	0.50 232	0.58 227	0.43 222	0.35 214	0.31 224	0.34 227	0.25 207	0.83 233	0.55 234	0.20 193	0.17 183	0.16 188	0.25 191	0.16 167	0.46 218	0.17 183	0.24 202	0.19 198	0.20 193	0.23 201	0.52 234	0.41 235	0.76 243	0.59 231

SGM-ForestM	0.25 193	0.22 197	0.16 181	0.37 207	0.24 201	0.32 206	0.24 200	0.29 200	0.21 194	0.23 124	0.18 170	0.50 207	0.26 195	0.20 193	0.15 168	0.13 146	0.23 165	0.16 167	0.25 179	0.15 167	0.20 151	0.17 187	0.21 197	0.17 188	0.37 224	0.26 205	0.52 226	0.37 198

XPNet_ROB	0.18 162	0.21 192	0.14 170	0.15 147	0.16 164	0.15 138	0.15 157	0.16 77	0.14 143	0.19 88	0.19 179	0.49 205	0.13 141	0.11 137	0.16 176	0.14 165	0.25 191	0.16 167	0.18 120	0.14 151	0.17 105	0.19 198	0.13 167	0.14 172	0.18 130	0.17 138	0.32 198	0.29 183

PDISCO_ROB	0.12 85	0.13 144	0.13 160	0.10 92	0.08 67	0.09 74	0.09 106	0.09 29	0.08 61	0.11 32	0.10 74	0.06 15	0.05 31	0.05 43	0.10 67	0.12 121	0.14 50	0.16 167	0.09 29	0.10 88	0.14 73	0.13 152	0.04 35	0.08 88	0.17 111	0.21 180	0.32 198	0.20 138

Anonymous	0.15 138	0.10 105	0.10 119	0.10 92	0.10 102	0.10 94	0.08 88	0.19 132	0.09 81	0.20 96	0.13 110	0.19 118	0.17 171	0.07 77	0.14 156	0.15 183	0.20 132	0.17 180	0.18 120	0.15 167	0.23 191	0.16 180	0.06 69	0.10 126	0.23 185	0.18 153	0.19 139	0.15 77

FADNet_RVC	0.18 162	0.14 157	0.13 160	0.20 175	0.15 162	0.14 128	0.13 146	0.24 181	0.14 143	0.24 140	0.18 170	0.28 175	0.22 189	0.14 171	0.15 168	0.12 121	0.20 132	0.17 180	0.32 197	0.15 167	0.20 151	0.15 171	0.11 152	0.15 175	0.20 153	0.21 180	0.18 130	0.23 160

SHD	0.22 184	0.17 177	0.21 210	0.18 164	0.17 170	0.19 172	0.20 181	0.27 191	0.17 164	0.27 189	0.19 179	0.24 168	0.32 208	0.17 183	0.16 176	0.15 183	0.19 117	0.17 180	0.33 201	0.18 189	0.21 167	0.18 189	0.16 178	0.17 188	0.24 189	0.28 219	0.25 182	0.43 210

RTS	0.20 176	0.16 169	0.14 170	0.17 159	0.14 153	0.20 178	0.15 157	0.24 181	0.25 206	0.15 47	0.14 123	0.14 70	0.20 181	0.11 137	0.15 168	0.16 188	0.24 183	0.17 180	0.35 204	0.24 210	0.23 191	0.16 180	0.09 129	0.15 175	0.29 207	0.26 205	0.28 191	0.55 226

RTSA	0.20 176	0.16 169	0.14 170	0.17 159	0.14 153	0.20 178	0.15 157	0.24 181	0.25 206	0.15 47	0.14 123	0.14 70	0.20 181	0.11 137	0.15 168	0.16 188	0.24 183	0.17 180	0.35 204	0.24 210	0.23 191	0.16 180	0.09 129	0.15 175	0.29 207	0.26 205	0.28 191	0.55 226

ADCPNet	0.22 184	0.17 177	0.16 181	0.20 175	0.20 187	0.20 178	0.18 172	0.28 193	0.23 197	0.26 176	0.23 199	0.26 173	0.29 203	0.15 179	0.19 199	0.17 200	0.24 183	0.17 180	0.32 197	0.23 209	0.25 208	0.20 207	0.17 183	0.22 198	0.25 191	0.24 195	0.27 188	0.34 193

NCCL2	0.18 162	0.17 177	0.16 181	0.13 128	0.13 143	0.13 121	0.12 141	0.21 160	0.18 170	0.22 111	0.15 139	0.23 162	0.13 141	0.10 124	0.17 183	0.16 188	0.19 117	0.17 180	0.19 130	0.17 183	0.22 180	0.18 189	0.11 152	0.16 183	0.26 195	0.26 205	0.20 152	0.24 162

CBMV_ROB	0.22 184	0.14 157	0.16 181	0.26 194	0.23 196	0.21 186	0.22 193	0.28 193	0.17 164	0.26 176	0.17 160	0.28 175	0.18 175	0.26 204	0.13 138	0.12 121	0.26 200	0.17 180	0.19 130	0.17 183	0.21 167	0.19 198	0.26 214	0.21 195	0.25 191	0.27 215	0.25 182	0.34 193

FBW_ROB	0.27 202	0.26 209	0.25 217	0.38 209	0.26 204	0.32 206	0.20 181	0.21 160	0.19 177	0.27 189	0.21 188	0.45 199	0.32 208	0.26 204	0.22 207	0.20 217	0.27 207	0.17 180	0.52 223	0.14 151	0.22 180	0.15 171	0.17 183	0.28 219	0.22 176	0.19 170	0.33 200	0.57 229

SGM-Forest	0.20 176	0.18 183	0.16 181	0.23 183	0.18 176	0.21 186	0.18 172	0.23 176	0.17 164	0.20 96	0.16 150	0.23 162	0.18 175	0.22 199	0.18 191	0.18 206	0.19 117	0.17 180	0.18 120	0.15 167	0.18 123	0.19 198	0.25 208	0.19 194	0.22 176	0.18 153	0.26 185	0.24 162
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.30 208	0.26 209	0.20 204	0.49 222	0.37 221	0.36 212	0.26 205	0.32 207	0.28 216	0.30 215	0.28 218	0.60 214	0.48 230	0.18 184	0.15 168	0.14 165	0.26 200	0.17 180	0.28 190	0.18 189	0.28 220	0.22 214	0.25 208	0.21 195	0.37 224	0.30 224	0.55 229	0.51 221
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
DLNR_Zeroshot_test	10.02 268	31.66 278	0.05 25	54.25 278	0.10 102	0.18 163	50.40 278	0.19 132	0.08 61	0.27 189	0.07 30	0.20 133	0.04 18	0.14 171	60.23 277	70.55 278	0.34 223	0.18 191	0.26 183	0.11 105	0.20 151	0.08 39	0.07 91	0.09 110	0.19 143	0.15 103	0.20 152	0.25 170

Anonymous3	0.18 162	0.15 165	0.11 135	0.15 147	0.10 102	0.14 128	0.11 129	0.22 169	0.19 177	0.27 189	0.15 139	0.27 174	0.12 126	0.12 155	0.27 219	0.18 206	0.22 156	0.18 191	0.26 183	0.17 183	0.25 208	0.21 210	0.09 129	0.10 126	0.21 165	0.21 180	0.22 168	0.20 138

ADCMid	0.22 184	0.18 183	0.17 191	0.18 164	0.19 183	0.20 178	0.16 162	0.30 202	0.25 206	0.24 140	0.19 179	0.36 190	0.21 183	0.12 155	0.18 191	0.16 188	0.25 191	0.18 191	0.37 208	0.19 193	0.24 202	0.20 207	0.17 183	0.15 175	0.24 189	0.22 188	0.25 182	0.30 184

PWC_ROB	0.23 191	0.20 190	0.14 170	0.18 164	0.17 170	0.16 146	0.20 181	0.21 160	0.27 213	0.15 47	0.21 188	0.28 175	0.63 237	0.13 168	0.14 156	0.13 146	0.27 207	0.18 191	0.37 208	0.19 193	0.22 180	0.18 189	0.16 178	0.24 209	0.20 153	0.19 170	0.24 176	0.44 213

CBMV	0.22 184	0.18 183	0.18 196	0.23 183	0.22 192	0.20 178	0.18 172	0.27 191	0.19 177	0.28 202	0.11 88	0.30 182	0.13 141	0.24 201	0.16 176	0.14 165	0.25 191	0.18 191	0.20 143	0.16 179	0.22 180	0.19 198	0.24 207	0.23 201	0.27 198	0.24 195	0.36 210	0.42 207
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.21 181	0.16 169	0.13 160	0.26 194	0.23 196	0.22 190	0.18 172	0.29 200	0.18 170	0.28 202	0.19 179	0.22 158	0.12 126	0.28 212	0.11 98	0.14 165	0.26 200	0.19 196	0.20 143	0.13 141	0.23 191	0.23 217	0.26 214	0.24 209	0.25 191	0.24 195	0.23 169	0.26 173

NCC-stereo	0.18 162	0.16 169	0.16 181	0.16 151	0.18 176	0.18 163	0.18 172	0.19 132	0.20 190	0.16 54	0.19 179	0.21 144	0.21 183	0.12 155	0.22 207	0.18 206	0.18 103	0.19 196	0.19 130	0.15 167	0.16 92	0.15 171	0.15 175	0.12 154	0.19 143	0.18 153	0.24 176	0.20 138

Abc-Net	0.18 162	0.16 169	0.16 181	0.16 151	0.18 176	0.18 163	0.18 172	0.19 132	0.20 190	0.16 54	0.19 179	0.21 144	0.21 183	0.12 155	0.22 207	0.18 206	0.18 103	0.19 196	0.19 130	0.15 167	0.16 92	0.15 171	0.15 175	0.12 154	0.19 143	0.18 153	0.24 176	0.20 138
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.19 170	0.21 192	0.25 217	0.14 137	0.20 187	0.18 163	0.21 187	0.21 160	0.19 177	0.17 63	0.15 139	0.17 91	0.21 183	0.26 204	0.17 183	0.18 206	0.15 59	0.19 196	0.13 65	0.17 183	0.14 73	0.16 180	0.10 143	0.16 183	0.18 130	0.27 215	0.17 112	0.35 195
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ETE_ROB	0.22 184	0.23 202	0.15 177	0.20 175	0.16 164	0.19 172	0.17 170	0.18 112	0.19 177	0.21 106	0.22 197	0.64 216	0.16 168	0.14 171	0.17 183	0.14 165	0.30 218	0.19 196	0.25 179	0.19 193	0.22 180	0.18 189	0.16 178	0.15 175	0.22 176	0.28 219	0.41 221	0.27 176

SQANet	0.46 225	0.56 232	0.14 170	1.44 240	0.52 233	1.25 240	0.85 237	0.30 202	0.23 197	0.34 227	0.25 207	0.66 218	0.19 180	1.15 238	0.19 199	0.14 165	0.25 191	0.20 201	0.42 213	0.22 207	0.17 105	0.14 161	1.56 244	0.17 188	0.21 165	0.17 138	0.27 188	0.41 205

STTRV1_RVC		0.26 209	0.22 214	0.35 204	0.28 210	0.32 206	0.29 209	0.36 218	0.33 228	0.27 189	0.27 214	0.42 196	0.41 225	0.48 227		0.19 214	0.59 247	0.20 201		0.30 224	0.59 257			0.43 236	0.26 195	0.56 247	0.34 205	0.67 236

CSAN	0.26 197	0.30 218	0.30 224	0.26 194	0.23 196	0.21 186	0.19 179	0.28 193	0.37 233	0.35 230	0.24 202	0.51 210	0.27 199	0.14 171	0.22 207	0.17 200	0.19 117	0.20 201	0.26 183	0.25 214	0.22 180	0.20 207	0.17 183	0.27 216	0.31 212	0.26 205	0.39 215	0.38 200

edge stereo	0.31 211	0.22 197	0.20 204	0.42 217	0.36 219	0.42 221	0.39 219	0.39 224	0.23 197	0.23 124	0.39 232	0.68 219	0.34 215	0.30 217	0.17 183	0.17 200	0.31 219	0.21 204	0.42 213	0.21 202	0.24 202	0.18 189	0.25 208	0.23 201	0.28 202	0.24 195	0.39 215	0.55 226

GANetREF_RVC	0.26 197	0.26 209	0.30 224	0.23 183	0.23 196	0.23 194	0.24 200	0.35 214	0.33 228	0.32 219	0.18 170	0.50 207	0.38 222	0.12 155	0.22 207	0.18 206	0.20 132	0.21 204	0.35 204	0.21 202	0.24 202	0.16 180	0.22 199	0.29 222	0.28 202	0.21 180	0.36 210	0.33 189
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
SANet	0.31 211	0.21 192	0.21 210	0.25 192	0.22 192	0.31 202	0.22 193	0.31 206	0.32 226	0.27 189	0.27 214	1.36 251	0.39 224	0.22 199	0.17 183	0.14 165	0.26 200	0.21 204	0.30 193	0.21 202	0.25 208	0.21 210	0.30 231	0.23 201	0.34 219	0.26 205	0.35 207	0.49 219

NOSS_ROB	0.21 181	0.14 157	0.16 181	0.21 179	0.19 183	0.20 178	0.22 193	0.30 202	0.18 170	0.25 162	0.16 150	0.21 144	0.13 141	0.27 211	0.15 168	0.14 165	0.26 200	0.21 204	0.22 162	0.17 183	0.23 191	0.22 214	0.26 214	0.24 209	0.26 195	0.23 193	0.24 176	0.27 176

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 217	0.16 169	0.13 160	0.26 194	0.22 192	0.23 194	0.27 207	0.24 181	0.15 153	0.24 140	0.16 150	4.16 267	0.22 189	0.19 190	0.14 156	0.13 146	0.33 221	0.22 208	0.32 197	0.20 200	0.24 202	0.19 198	0.22 199	0.14 172	0.20 153	0.20 179	0.21 163	0.24 162

G-Net	0.29 205	0.24 204	0.19 202	0.24 188	0.21 191	0.36 212	0.23 196	0.30 202	0.27 213	0.33 223	0.33 228	0.89 239	0.25 193	0.19 190	0.21 205	0.18 206	0.26 200	0.22 208	0.44 215	0.31 226	0.27 217	0.18 189	0.18 189	0.18 192	0.28 202	0.24 195	0.40 219	0.41 205

XQC	0.29 205	0.30 218	0.27 220	0.37 207	0.28 210	0.37 215	0.37 213	0.40 225	0.30 222	0.32 219	0.20 186	0.45 199	0.28 202	0.31 218	0.16 176	0.15 183	0.21 145	0.22 208	0.34 203	0.24 210	0.22 180	0.21 210	0.23 202	0.25 213	0.33 217	0.27 215	0.44 223	0.33 189

AnyNet_C32	0.21 181	0.16 169	0.15 177	0.17 159	0.17 170	0.19 172	0.16 162	0.26 188	0.22 195	0.25 162	0.24 202	0.24 168	0.18 175	0.14 171	0.22 207	0.18 206	0.28 214	0.22 208	0.30 193	0.19 193	0.28 220	0.23 217	0.16 178	0.18 192	0.22 176	0.22 188	0.21 163	0.24 162

LALA_ROB	0.22 184	0.25 206	0.16 181	0.19 170	0.17 170	0.22 190	0.16 162	0.18 112	0.19 177	0.24 140	0.21 188	0.63 215	0.15 163	0.13 168	0.26 217	0.17 200	0.27 207	0.22 208	0.23 169	0.19 193	0.20 151	0.21 210	0.14 173	0.15 175	0.20 153	0.22 188	0.35 207	0.26 173

otaku	0.59 231	0.73 237	0.30 224	1.73 251	0.85 241	1.52 245	1.01 238	0.40 225	0.33 228	0.38 233	0.32 227	0.68 219	0.26 195	1.38 239	0.35 227	0.25 220	0.21 145	0.23 213	0.71 229	0.30 224	0.23 191	0.18 189	2.19 247	0.28 219	0.29 207	0.18 153	0.31 196	0.42 207

FAT-Stereo	0.26 197	0.19 186	0.17 191	0.38 209	0.37 221	0.31 202	0.25 204	0.26 188	0.18 170	0.28 202	0.25 207	0.33 185	0.36 218	0.26 204	0.18 191	0.16 188	0.27 207	0.23 213	0.33 201	0.21 202	0.22 180	0.19 198	0.22 199	0.22 198	0.22 176	0.22 188	0.33 200	0.43 210

MFN_U_SF_RVC	0.31 211	0.28 215	0.21 210	0.33 203	0.29 214	0.31 202	0.29 209	0.38 222	0.24 201	0.46 240	0.31 225	0.50 207	0.34 215	0.25 203	0.30 221	0.25 220	0.19 117	0.23 213	0.58 224	0.29 221	0.25 208	0.28 227	0.21 197	0.27 216	0.31 212	0.26 205	0.37 212	0.51 221

Ntro	0.64 234	0.74 238	0.31 227	1.81 253	0.85 241	1.57 246	1.10 240	0.48 235	0.36 232	0.38 233	0.39 232	0.74 225	0.27 199	1.54 242	0.37 230	0.28 228	0.23 165	0.24 216	0.71 229	0.31 226	0.23 191	0.18 189	2.45 250	0.30 224	0.31 212	0.24 195	0.38 214	0.44 213

ACVNet-4b	0.70 237	0.78 241	0.34 230	1.74 252	0.95 247	1.64 250	1.43 245	0.33 210	0.31 224	0.38 233	0.26 212	1.23 249	0.29 203	2.19 253	0.42 232	0.37 234	0.34 223	0.24 216	0.59 225	0.38 235	0.17 105	0.15 171	2.71 252	0.23 201	0.30 211	0.32 227	0.39 215	0.42 207

ADCS	0.29 205	0.22 197	0.21 210	0.26 194	0.25 203	0.25 197	0.23 196	0.37 219	0.30 222	0.23 124	0.27 214	0.47 204	0.36 218	0.20 193	0.22 207	0.19 214	0.32 220	0.24 216	0.49 221	0.28 219	0.37 232	0.30 228	0.20 193	0.23 201	0.31 212	0.28 219	0.30 193	0.43 210

BEATNet-Init1	0.51 229	0.41 226	0.29 222	0.78 236	0.41 224	0.60 230	0.46 224	0.41 230	0.28 216	0.30 215	0.25 207	0.87 236	0.91 246	0.26 204	0.33 226	0.26 223	0.28 214	0.25 219	0.98 243	0.29 221	0.29 224	0.27 225	0.26 214	0.32 227	0.51 233	0.38 234	2.12 267	0.96 251

PVD	0.39 219	0.38 224	0.20 204	0.47 221	0.36 219	0.50 225	0.40 221	0.38 222	0.34 231	0.23 124	0.29 220	0.52 211	0.51 232	0.50 228	0.19 199	0.17 200	0.40 232	0.26 220	0.50 222	0.29 221	0.40 234	0.41 246	0.23 202	0.27 216	0.45 231	0.59 250	0.46 225	0.73 240

LSM0	3.23 263	0.28 215	0.18 196	0.38 209	0.30 215	0.39 217	0.37 213	0.51 237	0.32 226	0.45 239	0.47 236	0.71 222	0.59 235	0.19 190	16.94 270	59.67 277	0.37 229	0.26 220	1.34 256	0.34 232	0.45 243	0.34 238	0.23 202	0.28 219	0.38 226	0.31 226	0.53 227	0.53 223

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 216	0.36 221	0.38 233	0.46 219	0.28 210	0.31 202	0.28 208	0.51 237	0.46 239	0.39 237	0.29 220	0.37 192	0.36 218	0.31 218	0.38 231	0.26 223	0.22 156	0.27 222	0.72 231	0.37 234	0.28 220	0.31 229	0.30 231	0.38 233	0.33 217	0.26 205	0.30 193	0.38 200

S-Stereo	0.30 208	0.22 197	0.18 196	0.42 217	0.39 223	0.41 219	0.37 213	0.25 187	0.24 201	0.26 176	0.44 235	0.55 212	0.36 218	0.24 201	0.18 191	0.14 165	0.27 207	0.27 222	0.35 204	0.28 219	0.23 191	0.23 217	0.53 236	0.23 201	0.23 185	0.19 170	0.27 188	0.38 200

FC-DCNN	0.27 202	0.28 215	0.27 220	0.36 205	0.28 210	0.32 206	0.38 217	0.33 210	0.19 177	0.22 111	0.19 179	0.23 162	0.13 141	0.29 213	0.26 217	0.27 226	0.29 216	0.27 222	0.29 192	0.22 207	0.26 216	0.25 222	0.26 214	0.31 225	0.31 212	0.26 205	0.30 193	0.30 184

FCDSN-DC	0.25 193	0.25 206	0.26 219	0.28 201	0.26 204	0.26 199	0.35 212	0.28 193	0.18 170	0.20 96	0.18 170	0.21 144	0.12 126	0.29 213	0.25 215	0.26 223	0.29 216	0.28 225	0.28 190	0.21 202	0.25 208	0.25 222	0.26 214	0.32 227	0.27 198	0.24 195	0.26 185	0.27 176
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSNet	0.40 220	0.19 186	0.18 196	0.27 200	0.26 204	0.29 201	0.19 179	0.26 188	0.24 201	0.18 76	0.17 160	2.15 261	0.44 227	0.10 124	0.20 203	0.16 188	0.35 226	0.28 225	2.00 262	0.27 217	0.25 208	0.17 187	0.28 228	0.25 213	0.40 228	0.27 215	0.39 215	0.53 223

ELAS_RVC	0.44 224	0.43 227	0.36 231	0.63 229	0.44 226	0.62 232	0.50 227	0.40 225	0.26 210	0.25 162	0.31 225	1.20 246	0.31 206	0.32 221	0.31 222	0.28 228	0.37 229	0.30 227	0.44 215	0.27 217	0.35 229	0.33 234	0.26 214	0.38 233	0.52 234	0.41 235	0.78 246	0.74 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.43 223	0.43 227	0.36 231	0.64 230	0.45 229	0.58 227	0.50 227	0.40 225	0.27 213	0.25 162	0.30 223	0.92 240	0.32 208	0.32 221	0.31 222	0.28 228	0.36 228	0.30 227	0.45 217	0.26 215	0.34 228	0.33 234	0.26 214	0.37 232	0.56 238	0.43 238	0.78 246	0.76 242
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
modified_for_full_sf	0.30 208	0.31 220	0.24 215	0.24 188	0.26 204	0.53 226	0.32 211	0.33 210	0.23 197	0.20 96	0.34 229	0.21 144	0.23 191	0.29 213	0.29 220	0.29 231	0.44 234	0.32 229	0.41 212	0.33 230	0.27 217	0.23 217	0.23 202	0.29 222	0.28 202	0.30 224	0.33 200	0.35 195

ACVNet_1	0.75 239	0.82 242	0.41 235	2.07 259	0.98 248	1.94 257	1.52 247	0.59 242	0.28 216	0.43 238	0.50 239	0.73 224	0.63 237	2.24 255	0.36 229	0.25 220	0.34 223	0.32 229	0.62 226	0.31 226	0.30 225	0.22 214	2.71 252	0.33 229	0.41 230	0.28 219	0.37 212	0.39 204

DGSMNet	0.34 215	0.27 214	0.24 215	0.41 216	0.33 218	0.37 215	0.37 213	0.28 193	0.25 206	0.25 162	0.52 240	0.45 199	0.32 208	0.26 204	0.25 215	0.20 217	0.52 242	0.32 229	0.75 234	0.35 233	0.38 233	0.39 244	0.28 228	0.31 225	0.27 198	0.24 195	0.33 200	0.37 198

SAMSARA	0.49 226	0.23 202	0.39 234	0.23 183	0.23 196	0.22 190	0.23 196	0.44 234	0.39 236	0.31 218	0.21 188	0.30 182	0.47 229	0.18 184	0.35 227	0.34 233	0.26 200	0.32 229	0.47 219	0.32 229	0.48 248	0.54 254	0.15 175	0.33 229	1.40 266	1.58 265	1.42 263	1.48 263

AnyNet_C01	0.32 214	0.22 197	0.20 204	0.22 181	0.27 208	0.25 197	0.24 200	0.37 219	0.37 233	0.26 176	0.29 220	0.49 205	0.33 214	0.18 184	0.32 224	0.22 219	0.39 231	0.32 229	0.65 227	0.33 230	0.41 238	0.33 234	0.26 214	0.26 215	0.34 219	0.34 228	0.34 205	0.45 215

RainbowNet	0.78 240	0.90 243	0.47 236	1.86 254	0.92 244	1.63 249	1.48 246	0.42 231	0.37 233	0.47 243	0.34 229	0.92 240	0.62 236	2.02 248	0.65 246	0.48 242	0.35 226	0.33 234	0.92 239	0.58 243	0.33 227	0.24 221	2.80 256	0.39 235	0.40 228	0.35 229	0.44 223	0.50 220

ACVNet_2	0.84 243	0.95 244	0.58 244	2.04 257	1.03 253	1.88 256	1.56 250	0.68 246	0.39 236	0.53 244	0.49 237	1.05 244	0.68 242	1.97 247	0.53 237	0.44 239	0.40 232	0.33 234	1.06 245	0.42 236	0.35 229	0.25 222	2.54 251	0.53 243	0.61 243	0.28 219	0.53 227	0.58 230

DispFullNet	0.49 226	0.53 231	0.20 204	1.14 237	0.43 225	0.79 236	1.26 242	0.33 210	0.24 201	0.24 140	0.27 214	0.85 234	0.50 231	1.59 243	0.18 191	0.15 183	0.51 240	0.34 236	1.12 248	0.26 215	0.25 208	0.19 198	0.20 193	0.22 198	0.28 202	0.18 153	0.35 207	0.61 232

WAO-7	0.67 236	0.75 239	0.64 251	0.72 232	0.78 239	0.58 227	0.66 233	0.97 258	0.97 257	0.62 248	0.81 255	0.79 230	0.84 244	0.55 233	0.86 255	0.71 258	0.44 234	0.36 237	0.96 240	0.67 253	0.44 241	0.35 239	0.16 178	0.83 259	0.57 239	0.67 254	0.58 232	0.70 237

IMH-64-1	0.91 246	0.98 246	0.53 238	1.64 244	1.01 251	1.62 247	1.75 254	0.76 248	0.74 246	0.33 223	0.61 242	0.87 236	0.95 248	2.61 257	0.53 237	0.42 236	0.49 237	0.36 237	0.96 240	0.55 240	0.40 234	0.31 229	3.11 257	0.51 240	0.82 249	0.37 231	0.60 235	0.78 244

IMH-64	0.91 246	0.98 246	0.53 238	1.64 244	1.01 251	1.62 247	1.75 254	0.76 248	0.74 246	0.33 223	0.61 242	0.87 236	0.95 248	2.61 257	0.53 237	0.42 236	0.49 237	0.36 237	0.96 240	0.55 240	0.40 234	0.31 229	3.11 257	0.51 240	0.82 249	0.37 231	0.60 235	0.78 244

IMH	0.95 248	1.00 250	0.55 242	1.66 250	1.00 249	1.69 252	1.78 256	0.76 248	0.77 249	0.34 227	0.61 242	1.01 243	1.07 256	2.69 259	0.58 240	0.46 241	0.51 240	0.38 240	0.98 243	0.60 244	0.40 234	0.32 233	3.11 257	0.53 243	0.83 252	0.48 242	0.65 237	0.79 246

PSMNet_ROB	0.80 241	0.99 248	0.62 248	1.64 244	0.93 246	1.51 244	1.20 241	0.57 241	0.73 245	0.74 251	0.63 245	0.86 235	0.84 244	1.52 241	0.58 240	0.42 236	0.54 243	0.41 241	0.87 238	0.62 248	0.42 240	0.31 229	1.83 245	0.48 238	0.69 247	0.37 231	0.76 243	0.47 218

MANE	0.42 221	0.36 221	0.33 229	0.61 228	0.45 229	0.44 223	0.47 225	0.43 232	0.26 210	0.23 124	0.24 202	0.64 216	0.29 203	0.31 218	0.32 224	0.30 232	0.33 221	0.42 242	0.38 210	0.24 210	0.31 226	0.27 225	0.26 214	0.35 231	0.57 239	0.44 239	1.10 258	0.98 253

TorneroNet-64	1.09 253	1.03 251	0.60 245	1.99 256	0.92 244	2.06 260	2.05 257	0.63 243	0.87 250	0.58 247	0.49 237	1.90 258	1.89 264	2.91 264	0.67 247	0.51 245	0.48 236	0.47 243	1.23 253	0.61 246	0.35 229	0.38 241	3.33 260	0.57 246	0.64 245	0.52 245	0.69 238	1.15 256

PWCK	0.90 245	1.24 257	0.63 249	1.55 242	0.86 243	1.23 239	1.04 239	1.09 259	0.75 248	0.70 250	0.81 255	1.52 253	0.91 246	0.71 235	0.46 234	0.41 235	0.74 258	0.47 243	3.07 265	0.67 253	0.58 255	0.45 249	0.95 242	0.74 255	0.74 248	0.41 235	0.70 239	0.76 242

WAO-6	0.83 242	0.96 245	0.61 246	1.33 239	1.06 254	1.28 242	1.42 244	0.78 251	0.87 250	0.78 253	0.70 250	0.77 228	1.02 253	1.95 246	0.81 252	0.62 252	0.55 244	0.49 245	0.80 236	0.60 244	0.57 253	0.53 253	0.50 234	0.58 249	0.85 253	0.46 240	0.77 245	0.83 247

notaker	1.30 256	1.44 260	0.61 246	2.42 263	1.51 260	2.40 263	2.31 262	0.95 257	1.64 263	0.79 254	1.07 260	1.73 256	1.18 257	3.10 268	1.04 260	0.69 257	0.70 255	0.50 246	1.66 261	0.85 261	0.56 252	0.47 250	3.67 264	0.80 258	0.62 244	0.58 249	0.81 248	0.95 250

MADNet+	0.56 230	0.37 223	0.63 249	0.56 225	0.53 234	0.45 224	0.39 219	0.64 244	0.51 241	0.53 244	0.40 234	0.81 232	0.67 241	0.34 224	0.61 244	0.50 244	0.58 246	0.50 246	0.84 237	0.53 239	0.49 251	0.44 247	0.51 235	0.47 237	0.82 249	0.71 255	0.58 232	0.70 237

TorneroNet	1.11 254	1.11 253	0.67 253	2.05 258	1.00 249	2.29 261	2.05 257	0.65 245	0.89 252	0.68 249	0.57 241	1.74 257	1.26 259	2.97 266	0.71 250	0.52 246	0.50 239	0.51 248	1.18 251	0.65 252	0.41 238	0.44 247	3.48 261	0.58 249	0.67 246	0.49 243	0.85 250	1.02 254

JetBlue	0.71 238	0.56 232	0.71 254	0.74 233	0.62 237	0.79 236	0.69 234	0.53 240	0.93 254	0.46 240	0.30 223	3.22 264	0.38 222	0.52 229	0.46 234	0.44 239	0.73 257	0.53 249	0.68 228	0.52 238	0.57 253	0.60 256	0.74 238	0.57 246	0.57 239	0.46 240	0.97 255	0.96 251

WAO-8	1.02 250	1.14 254	0.79 258	1.64 244	1.25 255	1.78 254	1.57 251	0.93 254	1.01 258	0.81 255	0.68 247	1.72 254	1.03 254	2.08 249	0.82 253	0.68 255	0.65 250	0.53 249	1.09 246	0.82 259	0.48 248	0.38 241	0.81 240	0.75 256	1.12 261	0.77 257	0.96 253	1.21 258

Venus	1.02 250	1.14 254	0.79 258	1.64 244	1.25 255	1.78 254	1.57 251	0.93 254	1.01 258	0.81 255	0.68 247	1.72 254	1.03 254	2.08 249	0.82 253	0.68 255	0.65 250	0.53 249	1.09 246	0.82 259	0.48 248	0.38 241	0.81 240	0.75 256	1.12 261	0.77 257	0.96 253	1.21 258

LVE	0.97 249	0.99 248	0.73 257	1.89 255	1.39 258	1.65 251	1.53 248	0.79 252	0.65 243	0.81 255	0.92 257	0.74 225	1.01 252	2.21 254	0.58 240	0.48 242	0.59 247	0.54 252	1.13 249	0.64 250	0.46 245	0.40 245	2.73 255	0.69 251	0.85 253	0.50 244	0.85 250	0.54 225

Dean	1.08 252	1.06 252	0.80 260	2.30 260	1.35 257	1.99 258	1.58 253	0.93 254	0.93 254	0.88 260	0.78 251	1.21 247	1.22 258	2.13 252	0.67 247	0.60 251	0.62 249	0.57 253	1.25 255	0.74 256	0.46 245	0.37 240	2.72 254	0.71 252	1.00 258	0.60 251	1.05 257	0.64 233

UNDER WATER-64	1.42 258	1.40 258	0.92 263	2.88 265	1.97 266	2.82 265	2.72 265	1.37 264	0.94 256	1.04 263	1.15 263	1.96 260	1.33 261	3.07 267	0.80 251	0.56 248	0.70 255	0.58 254	1.17 250	0.55 240	0.45 243	0.54 254	3.98 267	0.92 262	1.03 259	1.13 263	0.81 248	1.60 265

UNDER WATER	1.42 258	1.45 262	0.89 262	2.87 264	1.98 267	2.78 264	2.64 264	1.29 262	1.04 260	0.87 259	0.98 258	1.95 259	1.30 260	3.12 269	0.87 256	0.63 253	0.68 254	0.58 254	1.23 253	0.61 246	0.44 241	0.50 251	3.95 266	0.99 264	1.09 260	1.04 261	0.88 252	1.67 267

AMNet	0.49 226	0.50 230	0.48 237	0.49 222	0.47 231	0.61 231	0.51 229	0.32 207	0.28 216	0.30 215	0.68 247	0.72 223	0.13 141	0.53 230	0.44 233	0.55 247	0.57 245	0.58 254	0.48 220	0.48 237	0.58 255	0.50 251	0.26 214	0.48 238	0.45 231	0.52 245	0.58 232	0.65 234

ktn	1.26 255	1.42 259	0.57 243	1.65 249	1.61 263	1.75 253	2.16 260	0.86 253	1.75 265	0.89 261	1.11 262	1.18 245	0.96 250	2.60 256	1.03 259	0.73 259	0.82 260	0.61 257	1.47 259	0.76 257	0.70 258	0.69 261	3.64 263	0.73 253	0.93 256	0.81 260	1.20 261	1.25 260

SGM+DAISY	0.59 231	0.58 235	0.54 241	0.58 227	0.55 236	0.69 234	0.57 232	0.43 232	0.39 236	0.38 233	0.78 251	0.75 227	0.65 240	0.54 232	0.62 245	0.56 248	0.67 252	0.61 257	0.72 231	0.64 250	0.71 259	0.65 259	0.27 226	0.51 240	0.54 236	0.57 248	0.75 242	0.71 239

SPstereo	0.89 244	0.77 240	0.71 254	0.66 231	0.80 240	0.69 234	0.69 234	1.10 260	0.91 253	0.74 251	1.22 264	0.97 242	1.44 262	0.93 237	0.89 257	1.06 263	0.96 262	0.62 259	1.20 252	0.81 258	0.87 263	0.79 262	0.64 237	0.91 261	0.89 255	0.74 256	1.16 259	0.90 249

SPS-STEREO	0.60 233	0.57 234	0.53 238	0.55 224	0.54 235	0.65 233	0.52 230	0.40 225	0.68 244	0.37 232	0.78 251	0.78 229	0.64 239	0.53 230	0.59 243	0.57 250	0.67 252	0.63 260	0.75 234	0.72 255	0.77 262	0.68 260	0.26 214	0.54 245	0.54 236	0.60 251	0.70 239	0.66 235
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.66 235	0.72 236	0.65 252	0.77 235	0.62 237	0.82 238	0.70 236	0.52 239	0.53 242	0.54 246	0.65 246	0.79 230	0.51 232	0.59 234	0.68 249	0.67 254	0.81 259	0.69 261	0.74 233	0.62 248	0.71 259	0.64 258	0.45 233	0.57 246	0.59 242	0.62 253	0.74 241	0.88 248

DPSimNet_ROB		1.23 256	1.31 265	1.49 241	1.60 262	1.34 243	1.37 243	0.68 246	1.70 264	1.68 265	1.03 259	1.48 252	0.82 243	2.08 249	1.45 263	0.92 261		0.81 262	1.64 260	1.41 265	1.08 265	1.28 264	0.79 239	0.87 260		1.26 264	1.18 260	1.16 257

KSHMR	1.34 257	1.44 260	1.07 264	2.31 261	1.48 259	2.31 262	2.15 259	1.22 261	1.07 261	1.13 264	1.07 260	1.30 250	0.96 250	2.92 265	1.12 261	0.95 262	0.87 261	0.84 263	1.34 256	0.97 262	0.74 261	0.60 256	3.48 261	1.07 265	0.99 257	0.77 257	1.01 256	1.06 255

HanzoNet	1.79 261	1.65 264	0.85 261	2.31 261	1.74 264	2.83 266	2.55 263	1.29 262	1.86 266	0.92 262	1.28 265	4.71 268	3.85 267	3.43 270	0.96 258	0.79 260	1.10 263	0.95 264	2.68 264	1.04 263	0.93 264	0.92 263	3.78 265	0.73 253	1.15 263	1.07 262	1.29 262	1.61 266

LRCNet_RVC	9.94 267	17.32 274	0.72 256	25.08 275	21.25 276	23.72 276	20.86 274	1.45 265	0.48 240	21.28 276	13.07 272	22.69 276	3.57 266	28.32 277	0.47 236	0.27 226	8.45 269	1.25 265	23.54 275	4.04 267	0.47 247	0.33 234	26.91 275	1.58 266	0.35 222	0.22 188	0.43 222	0.38 200

MADNet++	1.87 262	1.58 263	1.74 267	1.28 238	1.74 264	1.25 240	1.55 249	1.63 267	2.10 267	1.84 266	2.24 266	2.56 262	2.74 265	0.75 236	1.43 262	1.55 264	2.00 265	1.47 266	2.11 263	2.11 266	3.28 267	3.23 266	1.22 243	2.22 267	1.23 265	2.58 267	1.77 266	1.36 261

PML	8.17 264	7.65 270	3.51 268	9.56 273	5.16 268	9.57 274	5.23 270	6.49 270	17.89 273	6.44 269	3.24 267	16.63 271	29.28 278	5.47 271	6.12 265	3.95 266	7.38 268	2.69 267	20.47 274	4.69 268	3.59 268	3.96 267	3.98 267	4.20 268	5.71 268	4.30 268	16.67 273	6.70 268

JetRed	1.64 260	1.79 265	1.70 266	1.59 243	1.52 261	2.02 259	2.26 261	1.52 266	1.47 262	0.82 258	0.78 251	2.67 263	0.43 226	1.78 245	1.47 264	1.56 265	1.74 264	2.93 268	1.44 258	1.10 264	2.36 266	2.20 265	1.98 246	0.98 263	1.19 264	1.77 266	1.58 265	1.56 264

HaxPig	16.12 271	19.70 275	18.82 276	21.25 274	20.53 275	21.35 275	22.27 275	17.00 276	14.68 272	19.29 275	17.18 276	18.07 272	12.18 270	22.52 275	17.87 271	14.95 271	17.87 273	9.54 269	18.95 270	15.62 273	9.98 271	7.75 268	23.74 274	15.32 273	4.46 267	12.22 271	6.85 268	15.21 271

DPSMNet_ROB	8.62 266	3.66 267	8.40 270	2.97 266	5.69 270	3.37 267	4.40 268	3.70 268	9.03 268	3.00 267	6.93 269	3.52 265	10.07 269	2.69 259	10.46 266	10.76 267	3.81 266	12.88 270	4.76 267	10.21 269	5.93 269	13.78 270	4.47 270	8.55 269	10.10 272	27.91 272	11.06 272	30.64 272

DGTPSM_ROB	8.61 265	3.65 266	8.39 269	2.97 266	5.68 269	3.37 267	4.40 268	3.70 268	9.03 268	3.00 267	6.91 268	3.52 265	10.03 268	2.69 259	10.46 266	10.76 267	3.81 266	12.88 270	4.73 266	10.21 269	5.93 269	13.78 270	4.46 269	8.55 269	10.09 271	27.91 272	11.05 271	30.64 272

MEDIAN_ROB	20.51 272	25.88 276	24.09 277	26.47 276	25.52 277	25.87 277	26.98 276	21.19 277	19.61 274	28.55 277	22.12 277	24.85 277	16.74 273	26.52 276	23.53 272	18.59 272	22.10 276	14.86 272	26.41 276	23.30 274	15.47 272	11.96 269	27.64 276	18.47 274	7.32 269	9.55 270	8.34 270	11.88 270

DPSM_ROB	12.93 269	6.06 268	9.07 271	4.34 268	6.33 271	4.24 269	3.55 266	8.20 271	10.79 270	6.62 270	7.89 270	9.68 269	12.99 271	2.78 262	12.36 268	13.66 269	8.95 270	16.55 273	9.69 268	12.30 271	16.52 273	17.76 273	2.26 248	10.59 271	28.41 273	36.73 274	31.10 274	39.69 274

DPSM	12.93 269	6.06 268	9.07 271	4.34 268	6.33 271	4.24 269	3.55 266	8.20 271	10.79 270	6.62 270	7.89 270	9.68 269	12.99 271	2.78 262	12.36 268	13.66 269	8.95 270	16.55 273	9.69 268	12.30 271	16.52 273	17.76 273	2.26 248	10.59 271	28.41 273	36.73 274	31.10 274	39.69 274

AVERAGE_ROB	24.46 273	29.85 277	27.17 278	31.26 277	29.68 278	30.01 278	31.43 277	26.55 278	24.57 278	34.19 278	27.26 278	31.45 278	21.40 274	30.75 278	28.23 276	24.11 273	26.75 277	21.47 275	30.01 277	27.38 278	20.81 275	16.76 272	32.29 277	24.48 278	8.40 270	7.77 269	7.95 269	8.54 269

CasAABBNet	25.99 275	12.23 273	18.16 273	8.64 270	12.70 274	8.22 271	7.18 271	16.43 273	21.85 277	13.64 274	15.80 273	19.61 275	26.12 275	5.47 271	25.18 275	27.55 276	17.67 272	33.30 276	19.65 273	24.62 275	33.10 276	35.23 275	4.49 271	21.39 277	57.22 277	74.08 278	62.47 276	79.73 276

MyStereo03	26.03 276	12.17 271	18.23 274	8.74 271	12.69 273	8.44 272	7.21 272	16.48 274	21.77 275	13.32 272	15.90 274	19.49 273	26.17 276	5.59 273	24.91 273	27.50 274	17.88 274	33.36 277	19.50 271	24.77 276	33.22 277	36.10 276	4.56 272	21.35 275	57.13 275	73.97 276	62.60 277	79.92 277

MyStereo02	25.56 274	12.17 271	18.23 274	8.74 271	0.00 1	8.44 272	7.21 272	16.48 274	21.77 275	13.32 272	15.90 274	19.49 273	26.17 276	5.59 273	24.91 273	27.50 274	17.88 274	33.36 277	19.50 271	24.77 276	33.22 277	36.10 276	4.56 272	21.35 275	57.13 275	73.97 276	62.60 277	79.92 277

Low-res two-view benchmark