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	0.09 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.16 4	0.17 3	0.15 2	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.16 3	0.11 2	0.03 1	0.05 1	0.16 3	0.14 3	0.15 3	0.10 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.13 5	0.08 3	0.09 4	0.11 7	0.05 3	0.15 17	0.04 2	0.18 11	0.10 6	0.10 4	0.13 4	0.13 7	0.08 6	0.04 3	0.16 4	0.16 1	0.18 5	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.15 5	0.04 3	0.08 4	0.23 13	0.21 11	0.24 15	0.22 13

ProNet	0.10 2	0.09 4	0.09 4	0.07 3	0.05 3	0.09 4	0.08 11	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 14	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.15 1	0.16 1	0.15 2	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.09 1	0.08 12	0.08 4	0.12 1	0.10 1	0.11 2	0.08 1

MoCha-V2	0.10 2	0.10 5	0.07 2	0.08 5	0.06 5	0.08 3	0.06 5	0.10 4	0.07 5	0.09 3	0.13 4	0.10 3	0.04 1	0.05 5	0.15 1	0.17 3	0.14 1	0.14 4	0.19 7	0.11 5	0.16 3	0.13 4	0.07 5	0.06 2	0.14 2	0.13 2	0.10 1	0.08 1

CroCo-Stereo Lap2	0.10 2	0.07 2	0.07 2	0.06 2	0.06 5	0.06 2	0.04 2	0.06 1	0.05 3	0.14 9	0.05 2	0.11 4	0.05 4	0.03 2	0.15 1	0.18 5	0.16 4	0.14 4	0.19 7	0.09 2	0.18 6	0.12 3	0.03 1	0.06 2	0.17 5	0.18 6	0.15 3	0.11 4

StereoVision	0.14 7	0.10 5	0.09 4	0.07 3	0.10 9	0.11 7	0.07 7	0.13 6	0.17 21	0.13 7	0.14 6	0.11 4	0.08 6	0.04 3	0.20 7	0.21 11	0.21 7	0.16 6	0.18 3	0.14 7	0.17 5	0.15 5	0.04 3	0.11 7	0.24 14	0.21 11	0.25 18	0.26 20

RAFT + AFF	0.18 9	0.18 15	0.12 9	0.16 22	0.10 9	0.14 15	0.10 19	0.25 17	0.15 14	0.33 26	0.16 13	0.31 29	0.11 11	0.07 8	0.20 7	0.20 7	0.33 25	0.16 6	0.31 21	0.17 18	0.32 26	0.17 10	0.07 5	0.12 9	0.21 7	0.19 8	0.15 3	0.13 5

AEACV	0.13 5	0.18 15	0.09 4	0.12 11	0.11 14	0.09 4	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 5	0.12 3	0.11 4	0.06 5	0.08 12	0.20 7	0.19 6	0.23 9	0.17 8	0.25 13	0.13 6	0.20 8	0.17 10	0.07 5	0.09 6	0.16 3	0.18 6	0.15 3	0.13 5

AFF-stereo	0.23 23	0.23 38	0.20 51	0.15 18	0.13 19	0.22 45	0.09 13	0.37 43	0.19 31	0.42 57	0.21 26	0.31 29	0.12 16	0.08 12	0.26 23	0.25 19	0.28 17	0.19 9	0.36 35	0.16 13	0.30 20	0.22 18	0.10 18	0.13 11	0.29 30	0.28 32	0.32 26	0.24 17

anonymousdsp	0.18 9	0.17 13	0.14 14	0.12 11	0.10 9	0.13 10	0.09 13	0.24 15	0.13 9	0.28 21	0.18 15	0.24 14	0.08 6	0.11 22	0.23 15	0.25 19	0.24 11	0.20 10	0.31 21	0.16 13	0.35 35	0.26 24	0.09 13	0.11 7	0.21 7	0.14 3	0.24 15	0.16 7

RAFT_CTSACE	0.22 21	0.16 10	0.13 11	0.11 7	0.11 14	0.20 36	0.14 45	0.27 20	0.15 14	0.48 101	0.14 6	0.33 35	0.25 83	0.12 25	0.23 15	0.23 14	0.30 19	0.20 10	0.27 17	0.14 7	0.31 22	0.37 75	0.07 5	0.14 15	0.26 24	0.25 21	0.32 26	0.21 12

delet	0.18 9	0.16 10	0.16 23	0.20 41	0.14 21	0.19 33	0.12 31	0.16 7	0.14 12	0.19 11	0.18 15	0.20 11	0.12 16	0.16 40	0.21 11	0.20 7	0.23 9	0.20 10	0.18 3	0.18 20	0.22 11	0.16 7	0.11 21	0.13 11	0.21 7	0.20 9	0.18 7	0.22 13

TDLM	0.17 8	0.19 20	0.14 14	0.16 22	0.18 41	0.15 17	0.12 31	0.16 7	0.15 14	0.12 5	0.29 55	0.17 9	0.16 30	0.11 22	0.18 6	0.20 7	0.21 7	0.20 10	0.18 3	0.15 9	0.20 8	0.16 7	0.11 21	0.16 21	0.18 6	0.17 5	0.18 7	0.20 11

RAFT-Stereo + iAFF	0.26 33	0.25 50	0.23 70	0.17 25	0.15 22	0.19 33	0.10 19	0.47 86	0.20 42	0.43 64	0.23 32	0.40 59	0.13 20	0.10 17	0.35 59	0.26 26	0.33 25	0.21 14	0.40 47	0.19 24	0.35 35	0.28 30	0.13 40	0.18 37	0.38 60	0.28 32	0.34 37	0.33 43

RAFT+CT+SA	0.24 27	0.20 26	0.17 28	0.19 33	0.13 19	0.16 22	0.12 31	0.33 34	0.19 31	0.44 72	0.14 6	0.34 41	0.30 115	0.10 17	0.26 23	0.30 41	0.27 15	0.22 15	0.31 21	0.19 24	0.32 26	0.40 86	0.07 5	0.17 25	0.30 35	0.28 32	0.32 26	0.27 24

test_5	0.21 15	0.19 20	0.14 14	0.17 25	0.10 9	0.15 17	0.11 25	0.25 17	0.15 14	0.30 23	0.15 10	0.29 24	0.31 120	0.07 8	0.28 31	0.25 19	0.26 13	0.22 15	0.23 11	0.15 9	0.26 16	0.27 29	0.07 5	0.17 25	0.25 17	0.26 25	0.31 24	0.26 20

iRaftStereo_RVC	0.19 12	0.15 8	0.12 9	0.11 7	0.10 9	0.13 10	0.06 5	0.26 19	0.11 7	0.27 19	0.25 36	0.24 14	0.11 11	0.09 16	0.20 7	0.21 11	0.30 19	0.22 15	0.26 16	0.16 13	0.31 22	0.29 33	0.09 13	0.12 9	0.22 11	0.20 9	0.28 22	0.19 9

HCRNet	0.25 29	0.30 87	0.16 23	0.34 106	0.15 22	0.25 63	0.15 58	0.30 26	0.14 12	0.69 208	0.33 68	0.39 54	0.14 22	0.17 45	0.21 11	0.21 11	0.30 19	0.22 15	0.34 30	0.16 13	0.24 13	0.18 13	0.17 81	0.13 11	0.22 11	0.29 37	0.24 15	0.22 13

CASnet	0.31 51	0.27 68	0.19 45	0.22 49	0.21 56	0.27 76	0.12 31	0.48 94	0.24 67	0.54 146	0.35 75	0.55 114	0.23 74	0.19 69	0.45 88	0.26 26	0.37 43	0.23 19	0.55 103	0.21 36	0.43 93	0.34 56	0.16 73	0.19 52	0.31 38	0.29 37	0.40 57	0.41 68
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AASNet	0.21 15	0.23 38	0.16 23	0.21 46	0.18 41	0.24 56	0.18 77	0.24 15	0.15 14	0.22 14	0.27 51	0.21 12	0.14 22	0.17 45	0.23 15	0.23 14	0.28 17	0.23 19	0.25 13	0.20 29	0.23 12	0.22 18	0.13 40	0.17 25	0.24 14	0.22 15	0.22 9	0.19 9

TESTraft	0.26 33	0.21 32	0.16 23	0.15 18	0.16 28	0.14 15	0.13 41	0.28 22	0.26 86	0.42 57	0.19 21	0.28 20	0.30 115	0.07 8	0.31 38	0.33 67	0.35 31	0.24 21	0.30 20	0.19 24	0.36 40	0.49 114	0.09 13	0.18 37	0.35 52	0.33 49	0.35 38	0.31 34

MMNet	0.21 15	0.20 26	0.17 28	0.21 46	0.17 31	0.20 36	0.14 45	0.23 14	0.17 21	0.19 11	0.21 26	0.27 19	0.12 16	0.22 100	0.23 15	0.23 14	0.27 15	0.24 21	0.29 19	0.19 24	0.24 13	0.17 10	0.13 40	0.16 21	0.25 17	0.24 18	0.23 11	0.25 18

anonymousdsp2	0.27 37	0.28 72	0.19 45	0.19 33	0.17 31	0.21 43	0.14 45	0.37 43	0.19 31	0.38 42	0.27 51	0.36 50	0.17 36	0.14 31	0.27 28	0.29 36	0.36 33	0.25 23	0.56 107	0.22 40	0.38 54	0.40 86	0.13 40	0.18 37	0.32 41	0.25 21	0.39 54	0.31 34

TestStereo1	0.27 37	0.24 42	0.15 18	0.17 25	0.17 31	0.18 26	0.13 41	0.32 29	0.24 67	0.43 64	0.18 15	0.28 20	0.35 132	0.08 12	0.33 44	0.31 48	0.36 33	0.25 23	0.33 27	0.20 29	0.37 46	0.51 124	0.12 29	0.18 37	0.35 52	0.34 52	0.40 57	0.32 41

SA-5K	0.27 37	0.24 42	0.15 18	0.17 25	0.17 31	0.18 26	0.13 41	0.32 29	0.24 67	0.43 64	0.18 15	0.28 20	0.35 132	0.08 12	0.33 44	0.31 48	0.36 33	0.25 23	0.33 27	0.20 29	0.37 46	0.51 124	0.12 29	0.18 37	0.35 52	0.34 52	0.40 57	0.32 41

test_4	0.26 33	0.19 20	0.17 28	0.14 15	0.15 22	0.11 7	0.07 7	0.37 43	0.20 42	0.53 140	0.21 26	0.35 46	0.16 30	0.15 36	0.26 23	0.30 41	0.36 33	0.25 23	0.32 25	0.22 40	0.38 54	0.35 60	0.10 18	0.18 37	0.33 45	0.32 44	0.35 38	0.36 50

CREStereo++_RVC	0.33 62	0.25 50	0.19 45	0.23 58	0.26 87	0.22 45	0.16 63	0.45 71	0.27 96	0.48 101	0.29 55	0.48 89	0.45 166	0.19 69	0.40 74	0.32 59	0.47 114	0.25 23	0.39 43	0.23 45	0.42 80	0.34 56	0.13 40	0.25 94	0.41 71	0.39 78	0.52 116	0.51 99
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
CVANet_RVC	0.23 23	0.30 87	0.22 61	0.30 90	0.22 64	0.26 71	0.16 63	0.28 22	0.18 25	0.24 16	0.43 116	0.24 14	0.21 59	0.14 31	0.22 13	0.24 17	0.26 13	0.25 23	0.24 12	0.18 20	0.26 16	0.20 14	0.14 50	0.18 37	0.25 17	0.21 11	0.23 11	0.26 20

trnet	0.33 62	0.28 72	0.23 70	0.25 65	0.21 56	0.21 43	0.12 31	0.49 100	0.21 46	0.52 132	0.26 47	0.56 120	0.24 78	0.20 80	0.33 44	0.34 87	0.48 119	0.26 29	0.41 58	0.23 45	0.46 110	0.33 50	0.14 50	0.23 76	0.41 71	0.42 88	0.51 104	0.54 111

StereoIM	0.19 12	0.14 7	0.13 11	0.08 5	0.07 7	0.09 4	0.07 7	0.17 10	0.12 8	0.26 18	0.15 10	0.28 20	0.10 9	0.06 7	0.22 13	0.25 19	0.32 24	0.26 29	0.33 27	0.15 9	0.31 22	0.20 14	0.07 5	0.13 11	0.29 30	0.31 42	0.31 24	0.36 50

CAS	0.28 40	0.22 34	0.18 37	0.21 46	0.17 31	0.18 26	0.10 19	0.33 34	0.21 46	0.33 26	0.40 99	0.29 24	0.19 49	0.18 56	0.31 38	0.28 31	0.38 45	0.26 29	0.39 43	0.20 29	0.30 20	0.32 41	0.16 73	0.18 37	0.37 57	0.35 54	0.41 62	0.54 111

CREStereo	0.33 62	0.27 68	0.23 70	0.26 74	0.21 56	0.22 45	0.12 31	0.49 100	0.21 46	0.50 113	0.26 47	0.54 111	0.24 78	0.20 80	0.34 49	0.35 95	0.49 126	0.26 29	0.42 64	0.23 45	0.46 110	0.33 50	0.15 60	0.22 71	0.41 71	0.42 88	0.49 87	0.53 107
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
AANet_RVC	0.21 15	0.19 20	0.18 37	0.14 15	0.17 31	0.12 9	0.12 31	0.18 11	0.19 31	0.15 10	0.20 23	0.18 10	0.15 27	0.14 31	0.38 68	0.25 19	0.24 11	0.26 29	0.22 9	0.22 40	0.20 8	0.21 17	0.16 73	0.17 25	0.26 24	0.25 21	0.26 19	0.33 43

MIF-Stereo	0.21 15	0.15 8	0.11 8	0.12 11	0.09 8	0.13 10	0.07 7	0.22 13	0.15 14	0.37 35	0.19 21	0.29 24	0.17 36	0.13 28	0.26 23	0.25 19	0.35 31	0.27 34	0.39 43	0.19 24	0.31 22	0.20 14	0.11 21	0.15 18	0.27 27	0.35 54	0.22 9	0.27 24

MIM_Stereo	0.23 23	0.18 15	0.18 37	0.20 41	0.15 22	0.20 36	0.11 25	0.28 22	0.13 9	0.43 64	0.21 26	0.31 29	0.11 11	0.12 25	0.24 20	0.31 48	0.36 33	0.27 34	0.34 30	0.22 40	0.37 46	0.30 36	0.09 13	0.17 25	0.25 17	0.21 11	0.32 26	0.23 16

LL-Strereo2	0.25 29	0.18 15	0.14 14	0.17 25	0.15 22	0.13 10	0.09 13	0.36 40	0.21 46	0.51 124	0.18 15	0.34 41	0.17 36	0.10 17	0.28 31	0.32 59	0.39 49	0.27 34	0.45 71	0.23 45	0.34 33	0.26 24	0.12 29	0.15 18	0.25 17	0.28 32	0.33 32	0.26 20

TestStereo	0.36 81	0.34 117	0.29 105	0.34 106	0.24 76	0.35 112	0.22 92	0.54 142	0.25 76	0.64 199	0.30 58	0.54 111	0.21 59	0.18 56	0.39 71	0.26 26	0.44 89	0.27 34	0.59 115	0.28 71	0.53 144	0.35 60	0.19 103	0.26 102	0.42 83	0.35 54	0.51 104	0.43 74

raft+_RVC	0.26 33	0.23 38	0.18 37	0.19 33	0.18 41	0.18 26	0.13 41	0.38 53	0.19 31	0.46 88	0.30 58	0.34 41	0.16 30	0.13 28	0.31 38	0.29 36	0.34 28	0.27 34	0.39 43	0.20 29	0.37 46	0.32 41	0.10 18	0.15 18	0.32 41	0.28 32	0.36 44	0.31 34

test croco	0.22 21	0.18 15	0.15 18	0.14 15	0.12 16	0.17 24	0.09 13	0.30 26	0.13 9	0.41 49	0.14 6	0.26 18	0.11 11	0.07 8	0.26 23	0.28 31	0.36 33	0.28 39	0.34 30	0.18 20	0.28 18	0.26 24	0.09 13	0.16 21	0.26 24	0.24 18	0.27 21	0.33 43

MIF-Stereo (partial)	0.21 15	0.17 13	0.15 18	0.13 14	0.12 16	0.16 22	0.08 11	0.28 22	0.19 31	0.30 23	0.18 15	0.22 13	0.12 16	0.11 22	0.27 28	0.28 31	0.36 33	0.28 39	0.31 21	0.18 20	0.32 26	0.25 23	0.11 21	0.17 25	0.29 30	0.23 16	0.28 22	0.27 24

LoS_RVC	0.30 43	0.25 50	0.23 70	0.15 18	0.19 51	0.18 26	0.12 31	0.37 43	0.22 56	0.42 57	0.41 104	0.33 35	0.21 59	0.18 56	0.35 59	0.29 36	0.34 28	0.28 39	0.45 71	0.21 36	0.44 99	0.37 75	0.15 60	0.24 83	0.49 105	0.35 54	0.42 69	0.46 81

tt_ll	0.30 43	0.25 50	0.23 70	0.15 18	0.19 51	0.18 26	0.12 31	0.37 43	0.22 56	0.42 57	0.41 104	0.33 35	0.21 59	0.18 56	0.35 59	0.29 36	0.34 28	0.28 39	0.45 71	0.21 36	0.44 99	0.37 75	0.15 60	0.24 83	0.49 105	0.35 54	0.42 69	0.46 81

iinet-f	0.36 81	0.26 61	0.25 89	0.24 61	0.18 41	0.35 112	0.17 70	0.33 34	0.21 46	0.42 57	0.72 191	0.44 70	0.36 137	0.19 69	0.53 110	0.36 100	0.43 80	0.28 39	0.89 157	0.35 110	0.42 80	0.41 92	0.18 92	0.19 52	0.41 71	0.30 40	0.47 81	0.41 68

CES	0.34 71	0.20 26	0.20 51	0.19 33	0.21 56	0.20 36	0.09 13	0.84 205	0.19 31	0.42 57	0.57 164	0.49 92	0.17 36	0.20 80	0.34 49	0.38 113	0.47 114	0.28 39	0.42 64	0.25 54	0.68 185	0.37 75	0.18 92	0.19 52	0.45 95	0.32 44	0.43 74	0.50 94

AnonymousM	0.42 108	0.19 20	0.15 18	0.18 30	0.18 41	0.15 17	0.11 25	0.42 59	0.18 25	0.47 96	0.31 63	0.35 46	0.11 11	0.15 36	0.36 63	0.33 67	0.45 97	0.28 39	0.40 47	0.20 29	0.45 106	0.32 41	0.15 60	0.17 25	0.24 14	0.36 60	0.53 119	4.19 250

PMTNet	0.35 75	0.28 72	0.22 61	0.26 74	0.23 69	0.20 36	0.19 84	0.45 71	0.21 46	0.50 113	0.25 36	0.52 104	0.16 30	0.18 56	0.57 122	0.35 95	0.47 114	0.28 39	0.55 103	0.26 60	0.47 119	0.30 36	0.16 73	0.16 21	0.49 105	0.47 103	0.49 87	0.66 142

RYNet	0.19 12	0.16 10	0.13 11	0.11 7	0.12 16	0.13 10	0.09 13	0.16 7	0.27 96	0.13 7	0.15 10	0.14 8	0.10 9	0.10 17	0.23 15	0.20 7	0.20 6	0.28 39	0.22 9	0.15 9	0.19 7	0.16 7	0.25 130	0.14 15	0.21 7	0.80 174	0.23 11	0.16 7

LoS	0.42 108	0.33 112	0.22 61	0.29 86	0.31 119	0.27 76	0.16 63	1.19 225	0.22 56	0.76 215	0.70 187	0.57 128	0.28 106	0.20 80	0.33 44	0.41 127	0.46 107	0.29 48	0.53 96	0.28 71	0.52 139	0.43 96	0.17 81	0.19 52	0.60 152	0.48 104	0.49 87	0.58 126

GMOStereo	0.31 51	0.24 42	0.17 28	0.19 33	0.18 41	0.22 45	0.14 45	0.46 77	0.25 76	0.56 170	0.25 36	0.43 65	0.27 97	0.16 40	0.29 34	0.33 67	0.40 55	0.29 48	0.45 71	0.25 54	0.42 80	0.52 129	0.12 29	0.17 25	0.44 89	0.38 70	0.49 87	0.31 34

error version	0.31 51	0.24 42	0.17 28	0.19 33	0.18 41	0.22 45	0.14 45	0.46 77	0.25 76	0.56 170	0.25 36	0.43 65	0.27 97	0.16 40	0.29 34	0.33 67	0.40 55	0.29 48	0.45 71	0.25 54	0.42 80	0.52 129	0.12 29	0.17 25	0.44 89	0.38 70	0.49 87	0.31 34

test-v	0.31 51	0.24 42	0.17 28	0.19 33	0.18 41	0.22 45	0.14 45	0.46 77	0.25 76	0.56 170	0.25 36	0.43 65	0.27 97	0.16 40	0.29 34	0.33 67	0.40 55	0.29 48	0.45 71	0.25 54	0.42 80	0.52 129	0.12 29	0.17 25	0.44 89	0.38 70	0.49 87	0.31 34

test-2	0.31 51	0.24 42	0.17 28	0.19 33	0.18 41	0.22 45	0.14 45	0.46 77	0.25 76	0.56 170	0.25 36	0.43 65	0.27 97	0.16 40	0.29 34	0.33 67	0.40 55	0.29 48	0.45 71	0.25 54	0.42 80	0.52 129	0.12 29	0.17 25	0.44 89	0.38 70	0.49 87	0.31 34

s12784h	0.41 98	0.36 119	0.27 99	0.46 151	0.30 114	0.26 71	0.19 84	0.49 100	0.23 63	0.51 124	0.35 75	0.63 151	0.35 132	0.21 92	0.34 49	0.30 41	0.49 126	0.29 48	0.53 96	0.24 50	0.52 139	0.35 60	0.15 60	0.24 83	0.54 128	0.72 159	0.73 170	1.10 186

GMStereo	0.34 71	0.32 103	0.20 51	0.27 78	0.25 80	0.32 93	0.25 109	0.48 94	0.25 76	0.37 35	0.31 63	0.55 114	0.28 106	0.19 69	0.36 63	0.33 67	0.46 107	0.29 48	0.58 113	0.32 97	0.40 66	0.28 30	0.18 92	0.23 76	0.41 71	0.36 60	0.48 85	0.34 48
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.58 164	0.30 87	0.31 114	0.34 106	0.25 80	0.28 81	0.30 127	0.37 43	0.32 126	0.39 44	0.30 58	0.38 51	0.26 93	0.23 109	7.02 258	0.39 117	0.39 49	0.29 48	0.51 90	0.28 71	0.39 60	0.35 60	0.25 130	0.25 94	0.39 64	0.37 66	0.41 62	0.38 55

CIPLG	0.30 43	0.26 61	0.18 37	0.22 49	0.17 31	0.25 63	0.14 45	0.50 110	0.17 21	0.46 88	0.39 91	0.45 74	0.25 83	0.26 133	0.34 49	0.32 59	0.43 80	0.30 56	0.41 58	0.29 79	0.41 69	0.32 41	0.14 50	0.18 37	0.34 49	0.26 25	0.33 32	0.29 28

dd	0.39 92	0.40 145	0.22 61	0.82 198	0.26 87	0.54 169	0.25 109	0.47 86	0.19 31	0.47 96	0.26 47	0.66 159	0.22 65	0.20 80	0.43 83	0.37 107	0.59 176	0.30 56	0.77 140	0.28 71	0.41 69	0.36 68	0.17 81	0.24 83	0.46 99	0.36 60	0.51 104	0.39 59

IPLGR_C	0.30 43	0.26 61	0.18 37	0.22 49	0.17 31	0.25 63	0.14 45	0.50 110	0.18 25	0.46 88	0.39 91	0.45 74	0.26 93	0.26 133	0.34 49	0.33 67	0.43 80	0.30 56	0.40 47	0.29 79	0.41 69	0.32 41	0.13 40	0.18 37	0.34 49	0.26 25	0.33 32	0.30 31

ACRE	0.30 43	0.26 61	0.17 28	0.22 49	0.17 31	0.25 63	0.14 45	0.50 110	0.17 21	0.46 88	0.39 91	0.45 74	0.25 83	0.26 133	0.35 59	0.33 67	0.43 80	0.30 56	0.40 47	0.29 79	0.41 69	0.32 41	0.13 40	0.18 37	0.33 45	0.26 25	0.33 32	0.30 31

DMCA	0.24 27	0.19 20	0.22 61	0.18 30	0.19 51	0.17 24	0.18 77	0.30 26	0.24 67	0.23 15	0.28 54	0.29 24	0.17 36	0.19 69	0.32 42	0.26 26	0.30 19	0.30 56	0.27 17	0.21 36	0.32 26	0.23 21	0.19 103	0.19 52	0.25 17	0.27 29	0.23 11	0.27 24

EGLCR-Stereo	0.34 71	0.28 72	0.20 51	0.24 61	0.26 87	0.33 97	0.11 25	0.48 94	0.21 46	0.49 109	0.22 30	0.49 92	0.15 27	0.17 45	0.27 28	0.31 48	0.46 107	0.31 61	0.46 79	0.26 60	0.49 122	0.56 147	0.15 60	0.19 52	0.39 64	0.36 60	0.75 175	0.57 123

IER	0.30 43	0.24 42	0.24 81	0.24 61	0.21 56	0.26 71	0.18 77	0.35 38	0.21 46	0.36 33	0.46 126	0.52 104	0.20 56	0.24 118	0.36 63	0.30 41	0.39 49	0.31 61	0.34 30	0.24 50	0.33 30	0.30 36	0.20 108	0.20 60	0.32 41	0.40 82	0.36 44	0.40 63

SA	0.31 51	0.28 72	0.18 37	0.18 30	0.17 31	0.24 56	0.10 19	0.47 86	0.26 86	0.54 146	0.20 23	0.46 80	0.14 22	0.12 25	0.39 71	0.31 48	0.41 62	0.31 61	0.41 58	0.24 50	0.38 54	0.43 96	0.11 21	0.22 71	0.41 71	0.40 82	0.50 98	0.37 53

test-3	0.35 75	0.25 50	0.21 57	0.25 65	0.25 80	0.25 63	0.16 63	0.49 100	0.22 56	0.51 124	0.25 36	0.64 154	0.25 83	0.17 45	0.50 98	0.33 67	0.45 97	0.31 61	0.86 149	0.31 91	0.42 80	0.58 154	0.12 29	0.21 64	0.33 45	0.27 29	0.41 62	0.38 55

test_1	0.35 75	0.25 50	0.21 57	0.25 65	0.25 80	0.25 63	0.16 63	0.49 100	0.22 56	0.51 124	0.25 36	0.64 154	0.25 83	0.17 45	0.50 98	0.33 67	0.45 97	0.31 61	0.87 153	0.31 91	0.42 80	0.58 154	0.12 29	0.21 64	0.33 45	0.27 29	0.41 62	0.38 55

ADLNet	0.35 75	0.39 140	0.26 95	0.33 102	0.29 110	0.36 115	0.32 132	0.42 59	0.26 86	0.37 35	0.39 91	0.60 145	0.28 106	0.50 193	0.40 74	0.31 48	0.40 55	0.31 61	0.38 39	0.28 71	0.34 33	0.33 50	0.29 147	0.20 60	0.37 57	0.43 92	0.36 44	0.38 55

UPFNet	0.29 41	0.25 50	0.26 95	0.26 74	0.23 69	0.30 86	0.22 92	0.35 38	0.26 86	0.35 32	0.32 66	0.33 35	0.21 59	0.24 118	0.34 49	0.30 41	0.37 43	0.31 61	0.38 39	0.24 50	0.28 18	0.28 30	0.18 92	0.21 64	0.30 35	0.32 44	0.32 26	0.29 28

RASNet	0.33 62	0.33 112	0.31 114	0.27 78	0.24 76	0.27 76	0.21 89	0.46 77	0.27 96	0.41 49	0.33 68	0.40 59	0.26 93	0.20 80	0.31 38	0.30 41	0.39 49	0.31 61	0.36 35	0.22 40	0.41 69	0.33 50	0.15 60	0.32 135	0.34 49	0.40 82	0.50 98	0.52 103

HITNet	0.29 41	0.27 68	0.21 57	0.22 49	0.21 56	0.22 45	0.15 58	0.40 56	0.22 56	0.50 113	0.34 72	0.44 70	0.22 65	0.17 45	0.34 49	0.24 17	0.33 25	0.31 61	0.32 25	0.20 29	0.33 30	0.32 41	0.16 73	0.19 52	0.32 41	0.29 37	0.45 78	0.44 75
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
DN-CSS_ROB	0.37 86	0.32 103	0.31 114	0.32 97	0.30 114	0.26 71	0.18 77	0.52 132	0.26 86	0.51 124	0.56 161	0.57 128	0.37 145	0.18 56	0.50 98	0.29 36	0.43 80	0.31 61	0.84 146	0.29 79	0.41 69	0.30 36	0.22 117	0.35 148	0.39 64	0.37 66	0.42 69	0.39 59

Former-RAFT_DAM_RVC	0.32 59	0.22 34	0.22 61	0.23 58	0.18 41	0.20 36	0.12 31	0.44 64	0.34 139	0.43 64	0.40 99	0.41 62	0.22 65	0.18 56	0.44 85	0.30 41	0.43 80	0.32 71	0.38 39	0.29 79	0.36 40	0.40 86	0.13 40	0.18 37	0.38 60	0.61 137	0.32 26	0.47 86

raftrobust	0.32 59	0.25 50	0.22 61	0.22 49	0.21 56	0.19 33	0.14 45	0.49 100	0.18 25	0.54 146	0.35 75	0.44 70	0.19 49	0.17 45	0.45 88	0.36 100	0.42 74	0.32 71	0.44 69	0.30 88	0.42 80	0.38 80	0.15 60	0.18 37	0.43 85	0.37 66	0.39 54	0.39 59

GANet	0.23 23	0.20 26	0.21 57	0.23 58	0.23 69	0.25 63	0.20 88	0.32 29	0.18 25	0.25 17	0.25 36	0.30 28	0.16 30	0.15 36	0.24 20	0.25 19	0.30 19	0.32 71	0.25 13	0.16 13	0.25 15	0.22 18	0.17 81	0.18 37	0.25 17	0.23 16	0.26 19	0.25 18

anonymity	1.03 199	0.26 61	0.65 202	0.38 125	0.29 110	0.36 115	0.21 89	0.56 154	0.27 96	0.53 140	15.55 269	0.52 104	0.22 65	0.21 92	0.42 79	0.50 164	0.49 126	0.33 74	0.84 146	0.46 161	0.49 122	0.54 137	0.18 92	0.23 76	0.71 175	0.98 194	0.58 133	0.96 177

Sa-1000	0.33 62	0.29 81	0.18 37	0.20 41	0.20 54	0.23 53	0.11 25	0.48 94	0.28 107	0.55 162	0.26 47	0.46 80	0.17 36	0.19 69	0.44 85	0.33 67	0.45 97	0.33 74	0.52 92	0.23 45	0.42 80	0.48 112	0.14 50	0.21 64	0.43 85	0.42 88	0.51 104	0.40 63

iRaft-Stereo_20w	0.57 160	0.33 112	0.85 216	0.84 200	0.33 128	0.48 153	0.31 129	0.55 148	0.30 117	0.55 162	0.73 194	0.60 145	0.15 27	0.22 100	0.70 158	0.45 149	0.50 135	0.33 74	0.93 162	0.45 154	0.50 128	0.44 99	0.16 73	0.19 52	0.75 188	1.38 218	1.06 204	1.18 189

NLCA_NET_v2_RVC	0.40 94	0.38 132	0.39 145	0.35 115	0.47 165	0.33 97	0.54 180	0.40 56	0.44 159	0.41 49	0.42 109	0.56 120	0.28 106	0.40 179	0.73 162	0.32 59	0.40 55	0.33 74	0.40 47	0.28 71	0.35 35	0.32 41	0.23 122	0.25 94	0.38 60	0.49 105	0.40 57	0.45 78
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.33 62	0.30 87	0.23 70	0.31 93	0.28 103	0.33 97	0.31 129	0.32 29	0.30 117	0.39 44	0.43 116	0.33 35	0.20 56	0.24 118	0.42 79	0.31 48	0.42 74	0.33 74	0.47 82	0.30 88	0.37 46	0.35 60	0.20 108	0.25 94	0.38 60	0.36 60	0.41 62	0.40 63

MGS-Stereo	0.25 29	0.23 38	0.17 28	0.16 22	0.15 22	0.15 17	0.10 19	0.34 37	0.15 14	0.29 22	0.20 23	0.24 14	0.14 22	0.17 45	0.28 31	0.28 31	0.41 62	0.34 79	0.40 47	0.25 54	0.37 46	0.29 33	0.14 50	0.18 37	0.27 27	0.24 18	0.35 38	0.33 43

Any-RAFT	0.46 127	0.27 68	0.53 182	0.38 125	0.29 110	0.32 93	0.22 92	0.49 100	0.26 86	0.48 101	0.54 156	0.57 128	0.20 56	0.20 80	0.58 128	0.40 125	0.49 126	0.34 79	0.86 149	0.34 108	0.54 148	0.54 137	0.17 81	0.24 83	0.72 179	1.00 196	0.51 104	0.87 173

4D-IteraStereo	0.30 43	0.20 26	0.20 51	0.25 65	0.16 28	0.18 26	0.11 25	0.46 77	0.24 67	0.53 140	0.27 51	0.42 63	0.17 36	0.13 28	0.32 42	0.33 67	0.41 62	0.34 79	0.43 68	0.27 67	0.46 110	0.51 124	0.11 21	0.17 25	0.31 38	0.32 44	0.40 57	0.29 28

GLC_STEREO	0.37 86	0.32 103	0.30 107	0.32 97	0.28 103	0.31 90	0.24 106	0.49 100	0.22 56	0.54 146	0.44 120	0.49 92	0.22 65	0.22 100	0.33 44	0.33 67	0.55 165	0.34 79	0.49 85	0.31 91	0.60 164	0.50 122	0.18 92	0.25 94	0.40 69	0.31 42	0.57 131	0.41 68

test_3	0.36 81	0.25 50	0.22 61	0.25 65	0.25 80	0.24 56	0.15 58	0.51 119	0.24 67	0.54 146	0.25 36	0.67 160	0.29 114	0.17 45	0.50 98	0.34 87	0.45 97	0.34 79	0.88 156	0.33 102	0.44 99	0.64 168	0.11 21	0.24 83	0.39 64	0.37 66	0.42 69	0.37 53

ARAFT	0.25 29	0.20 26	0.16 23	0.20 41	0.16 28	0.20 36	0.10 19	0.32 29	0.19 31	0.45 75	0.24 35	0.34 41	0.13 20	0.10 17	0.24 20	0.27 30	0.41 62	0.34 79	0.35 34	0.17 18	0.36 40	0.26 24	0.11 21	0.14 15	0.31 38	0.25 21	0.33 32	0.30 31

FADNet-RVC	0.44 118	0.38 132	0.29 105	0.41 138	0.33 128	0.33 97	0.34 134	0.54 142	0.30 117	0.52 132	0.41 104	0.61 148	0.36 137	0.25 126	1.01 187	0.39 117	0.44 89	0.34 79	0.79 142	0.41 132	0.42 80	0.44 99	0.28 143	0.37 154	0.48 101	0.53 117	0.41 62	0.53 107

iResNetv2_ROB	0.38 90	0.31 93	0.24 81	0.35 115	0.30 114	0.38 119	0.22 92	0.47 86	0.26 86	0.46 88	0.56 161	0.57 128	0.42 161	0.22 100	0.42 79	0.31 48	0.41 62	0.34 79	0.68 131	0.33 102	0.43 93	0.35 60	0.23 122	0.31 126	0.45 95	0.38 70	0.50 98	0.45 78

IGEV_Zeroshot_test	0.52 151	0.33 112	0.83 215	0.76 192	0.37 139	0.39 123	0.46 159	0.58 164	0.28 107	0.54 146	0.80 204	0.61 148	0.19 49	0.22 100	0.42 79	0.57 187	0.50 135	0.35 87	0.92 159	0.45 154	0.59 161	0.60 158	0.15 60	0.25 94	0.82 195	0.67 150	0.69 157	0.75 154

raft_robust	0.36 81	0.28 72	0.20 51	0.30 90	0.22 64	0.23 53	0.17 70	0.52 132	0.29 113	0.64 199	0.25 36	0.49 92	0.26 93	0.18 56	0.34 49	0.35 95	0.44 89	0.35 87	0.53 96	0.28 71	0.46 110	0.51 124	0.12 29	0.22 71	0.46 99	0.66 148	0.50 98	0.46 81

dad	0.63 172	0.45 157	0.30 107	1.01 211	0.46 162	0.65 184	1.26 220	1.13 220	0.28 107	0.79 219	0.32 66	0.76 169	0.57 179	0.23 109	0.59 131	0.39 117	0.66 187	0.35 87	1.26 187	0.32 97	0.58 157	0.34 56	0.22 117	0.37 154	0.62 157	0.38 70	1.78 232	0.98 181

UNet	0.33 62	0.28 72	0.28 102	0.29 86	0.27 95	0.31 90	0.22 92	0.42 59	0.27 96	0.41 49	0.38 88	0.39 54	0.28 106	0.25 126	0.34 49	0.32 59	0.43 80	0.35 87	0.40 47	0.27 67	0.35 35	0.36 68	0.20 108	0.27 112	0.36 55	0.38 70	0.37 49	0.40 63

DMCA-RVC	0.33 62	0.25 50	0.28 102	0.25 65	0.28 103	0.24 56	0.28 114	0.36 40	0.32 126	0.33 26	0.39 91	0.55 114	0.24 78	0.21 92	0.52 103	0.36 100	0.36 33	0.35 87	0.36 35	0.29 79	0.39 60	0.38 80	0.22 117	0.25 94	0.30 35	0.33 49	0.37 49	0.42 73

DeepPrunerF	0.57 160	0.30 87	0.30 107	0.36 119	0.90 213	0.31 90	0.38 144	0.42 59	0.34 139	0.34 30	0.52 148	0.35 46	0.22 65	0.32 157	0.64 145	0.43 142	0.42 74	0.35 87	0.57 109	0.38 122	0.43 93	0.40 86	0.27 138	0.27 112	4.77 260	0.56 127	0.39 54	0.45 78

ADCP+	0.50 143	0.36 119	0.38 143	0.33 102	0.26 87	0.39 123	0.41 152	0.48 94	0.93 213	0.42 57	0.59 170	0.88 175	0.27 97	0.30 146	0.54 113	0.33 67	0.41 62	0.35 87	0.65 127	0.28 71	0.43 93	0.45 103	0.24 127	0.23 76	0.43 85	1.57 226	0.44 77	1.10 186

CFNet	0.35 75	0.31 93	0.27 99	0.38 125	0.32 123	0.30 86	0.24 106	0.46 77	0.26 86	0.41 49	0.36 80	0.59 138	0.32 122	0.24 118	0.38 68	0.28 31	0.39 49	0.35 87	0.38 39	0.26 60	0.36 40	0.26 24	0.18 92	0.25 94	0.49 105	0.44 94	0.47 81	0.52 103

IPLG	0.32 59	0.28 72	0.25 89	0.22 49	0.20 54	0.25 63	0.15 58	0.44 64	0.19 31	0.45 75	0.31 63	0.46 80	0.19 49	0.23 109	0.37 67	0.32 59	0.44 89	0.36 95	0.41 58	0.29 79	0.35 35	0.52 129	0.13 40	0.22 71	0.37 57	0.45 97	0.38 53	0.36 50

TRStereo	0.51 147	0.48 169	0.79 214	0.38 125	0.25 80	0.80 197	0.37 139	0.50 110	0.24 67	0.51 124	0.33 68	0.68 161	0.14 22	0.20 80	0.45 88	0.48 158	0.48 119	0.36 95	0.57 109	0.37 116	0.51 133	0.55 145	0.13 40	0.20 60	0.59 149	1.39 220	1.22 216	0.78 159

DSFCA	0.34 71	0.39 140	0.32 121	0.31 93	0.27 95	0.36 115	0.26 111	0.36 40	0.30 117	0.32 25	0.43 116	0.38 51	0.23 74	0.19 69	0.39 71	0.33 67	0.38 45	0.36 95	0.47 82	0.27 67	0.38 54	0.42 93	0.23 122	0.26 102	0.40 69	0.40 82	0.35 38	0.44 75

AF-Net	0.41 98	0.37 124	0.35 135	0.39 131	0.45 157	0.44 142	0.40 146	0.44 64	0.44 159	0.37 35	0.48 130	0.59 138	0.33 124	0.31 151	0.53 110	0.37 107	0.36 33	0.36 95	0.46 79	0.31 91	0.36 40	0.35 60	0.34 157	0.31 126	0.41 71	0.50 108	0.61 142	0.50 94

RP	0.45 124	0.45 157	0.50 173	0.48 156	0.44 153	0.46 146	0.49 165	0.47 86	0.46 166	0.34 30	0.59 170	0.57 128	0.42 161	0.34 161	0.57 122	0.37 107	0.44 89	0.36 95	0.50 88	0.35 110	0.40 66	0.42 93	0.30 153	0.36 149	0.51 118	0.53 117	0.54 124	0.59 127

Nwc_Net	0.41 98	0.37 124	0.35 135	0.39 131	0.45 157	0.44 142	0.40 146	0.44 64	0.44 159	0.37 35	0.48 130	0.59 138	0.33 124	0.31 151	0.53 110	0.37 107	0.36 33	0.36 95	0.46 79	0.31 91	0.36 40	0.35 60	0.34 157	0.31 126	0.41 71	0.50 108	0.61 142	0.50 94

PS-NSSS	0.47 129	0.53 179	0.39 145	0.69 184	0.41 150	0.57 176	0.46 159	0.57 160	0.31 124	0.57 179	0.37 86	1.18 190	0.35 132	0.29 142	0.61 136	0.31 48	0.41 62	0.36 95	0.71 133	0.33 102	0.33 30	0.24 22	0.27 138	0.30 124	0.51 118	0.46 101	0.48 85	0.61 131

HSM	0.42 108	0.37 124	0.31 114	0.40 135	0.36 136	0.34 108	0.29 118	0.55 148	0.29 113	0.50 113	0.51 142	0.49 92	0.37 145	0.24 118	0.64 145	0.35 95	0.52 147	0.36 95	0.51 90	0.37 116	0.52 139	0.40 86	0.19 103	0.31 126	0.50 111	0.54 121	0.55 126	0.56 119

iResNet_ROB	0.36 81	0.31 93	0.28 102	0.32 97	0.22 64	0.34 108	0.23 100	0.45 71	0.27 96	0.45 75	0.42 109	0.39 54	0.49 168	0.19 69	0.36 63	0.31 48	0.45 97	0.36 95	0.56 107	0.26 60	0.39 60	0.29 33	0.19 103	0.26 102	0.45 95	0.38 70	0.49 87	0.48 91

MSKI-zero shot	0.48 136	0.28 72	0.22 61	0.31 93	0.27 95	0.33 97	0.24 106	0.55 148	0.24 67	0.53 140	0.51 142	0.55 114	0.22 65	0.19 69	0.58 128	0.52 171	0.51 144	0.37 104	1.37 191	0.43 142	0.54 148	0.69 180	0.16 73	0.26 102	0.51 118	1.09 206	0.80 178	0.76 156

RAFT-Test	0.47 129	0.31 93	0.23 70	0.38 125	0.26 87	0.35 112	0.22 92	0.53 140	0.25 76	0.53 140	0.60 173	0.55 114	0.22 65	0.20 80	0.49 97	0.62 200	0.51 144	0.37 104	1.08 179	0.49 170	0.58 157	0.62 165	0.16 73	0.24 83	0.57 143	1.00 196	0.62 145	0.64 141

MIPNet	0.37 86	0.32 103	0.24 81	0.26 74	0.23 69	0.27 76	0.16 63	0.50 110	0.20 42	0.45 75	0.36 80	0.53 109	0.31 120	0.23 109	0.44 85	0.36 100	0.47 114	0.37 104	0.52 92	0.37 116	0.37 46	0.54 137	0.14 50	0.20 60	0.50 111	0.72 159	0.43 74	0.51 99

cross-raft	0.44 118	0.32 103	0.24 81	0.33 102	0.26 87	0.32 93	0.19 84	0.54 142	0.27 96	0.55 162	0.50 138	0.59 138	0.21 59	0.20 80	0.45 88	0.56 185	0.51 144	0.37 104	1.07 177	0.45 154	0.58 157	0.74 189	0.15 60	0.26 102	0.58 146	0.53 117	0.60 139	0.59 127

rafts_anoy	0.31 51	0.31 93	0.24 81	0.22 49	0.24 76	0.24 56	0.15 58	0.44 64	0.18 25	0.44 72	0.39 91	0.40 59	0.16 30	0.14 31	0.41 77	0.34 87	0.41 62	0.37 104	0.42 64	0.26 60	0.39 60	0.36 68	0.12 29	0.21 64	0.41 71	0.32 44	0.36 44	0.40 63

CFNet_pseudo	0.39 92	0.33 112	0.35 135	0.41 138	0.34 132	0.39 123	0.29 118	0.51 119	0.29 113	0.54 146	0.53 155	0.47 87	0.43 164	0.25 126	0.52 103	0.35 95	0.40 55	0.37 104	0.47 82	0.26 60	0.39 60	0.34 56	0.19 103	0.27 112	0.44 89	0.46 101	0.53 119	0.57 123

XX-Stereo	8.91 260	0.25 50	0.19 45	0.40 135	0.21 56	0.44 142	0.17 70	0.55 148	0.23 63	0.52 132	0.47 128	0.59 138	0.17 36	0.20 80	0.62 141	0.56 185	0.49 126	0.37 104	0.66 130	0.39 125	0.48 120	0.45 103	0.15 60	0.21 64	229.66 277	0.55 124	0.60 139	0.96 177

EAI-Stereo	0.47 129	0.31 93	0.23 70	0.36 119	0.32 123	0.44 142	0.40 146	0.56 154	0.29 113	0.51 124	0.50 138	0.58 135	0.19 49	0.20 80	0.83 171	0.59 194	0.50 135	0.37 104	1.06 175	0.49 170	0.49 122	0.57 151	0.14 50	0.24 83	0.59 149	0.62 139	0.67 156	0.69 147

CFNet_RVC	0.40 94	0.40 145	0.34 131	0.39 131	0.36 136	0.39 123	0.26 111	0.44 64	0.28 107	0.45 75	0.51 142	0.46 80	0.27 97	0.24 118	0.67 155	0.34 87	0.43 80	0.37 104	0.45 71	0.32 97	0.45 106	0.37 75	0.20 108	0.27 112	0.51 118	0.50 108	0.51 104	0.51 99

MDST_ROB	1.80 222	1.47 225	0.55 183	2.47 233	1.01 220	1.79 226	0.78 202	0.72 194	0.58 179	0.59 185	0.55 159	1.10 187	12.30 257	0.29 142	3.12 251	0.41 127	0.52 147	0.37 104	0.84 146	0.44 148	0.58 157	0.44 99	0.39 172	0.51 184	3.47 258	1.87 233	8.68 264	2.84 238

GANet-ADL	0.49 141	0.42 150	0.34 131	0.43 146	0.44 153	0.48 153	0.36 138	0.51 119	0.34 139	0.54 146	0.49 133	0.64 154	0.36 137	0.35 163	0.64 145	0.41 127	0.53 155	0.38 114	0.81 143	0.52 180	0.50 128	0.49 114	0.31 154	0.32 135	0.54 128	0.78 171	0.64 151	0.71 150

LMCR-Stereo	0.38 90	0.32 103	0.24 81	0.25 65	0.25 80	0.34 108	0.19 84	0.44 64	0.27 96	0.45 75	0.36 80	0.52 104	0.34 129	0.21 92	0.46 94	0.36 100	0.50 135	0.38 114	0.75 137	0.42 138	0.49 122	0.49 114	0.20 108	0.24 83	0.41 71	0.40 82	0.51 104	0.54 111

pcwnet_v2	0.47 129	0.37 124	0.39 145	0.48 156	0.38 142	0.46 146	0.38 144	0.51 119	0.35 143	0.54 146	0.60 173	0.51 102	0.78 189	0.35 163	0.65 150	0.39 117	0.47 114	0.38 114	0.55 103	0.31 91	0.44 99	0.36 68	0.25 130	0.33 141	0.60 152	0.57 132	0.60 139	0.75 154

RALCasStereoNet	0.31 51	0.31 93	0.23 70	0.28 82	0.23 69	0.23 53	0.16 63	0.45 71	0.19 31	0.48 101	0.29 55	0.45 74	0.19 49	0.14 31	0.40 74	0.34 87	0.44 89	0.38 114	0.40 47	0.27 67	0.42 80	0.33 50	0.14 50	0.22 71	0.41 71	0.33 49	0.36 44	0.39 59

RALAANet	0.30 43	0.31 93	0.25 89	0.22 49	0.22 64	0.24 56	0.17 70	0.38 53	0.20 42	0.33 26	0.38 88	0.35 46	0.18 47	0.15 36	0.41 77	0.31 48	0.38 45	0.38 114	0.49 85	0.29 79	0.38 54	0.36 68	0.15 60	0.21 64	0.36 55	0.30 40	0.35 38	0.35 49

psm_up	0.44 118	0.39 140	0.42 154	0.45 148	0.33 128	0.47 150	0.28 114	0.51 119	0.50 173	0.43 64	0.42 109	0.46 80	0.41 160	0.30 146	0.61 136	0.38 113	0.48 119	0.38 114	0.59 115	0.35 110	0.41 69	0.38 80	0.25 130	0.40 163	0.55 135	0.67 150	0.56 130	0.51 99

R-Stereo Train	0.42 108	0.29 81	0.30 107	0.34 106	0.28 103	0.38 119	0.14 45	0.50 110	0.26 86	0.54 146	0.44 120	0.56 120	0.27 97	0.21 92	0.55 116	0.45 149	0.52 147	0.38 114	0.71 133	0.37 116	0.53 144	0.62 165	0.18 92	0.29 122	0.56 139	0.63 140	0.46 79	0.61 131

RAFT-Stereo	0.42 108	0.29 81	0.30 107	0.34 106	0.28 103	0.38 119	0.14 45	0.50 110	0.26 86	0.54 146	0.44 120	0.56 120	0.27 97	0.21 92	0.55 116	0.45 149	0.52 147	0.38 114	0.71 133	0.37 116	0.53 144	0.62 165	0.18 92	0.29 122	0.56 139	0.63 140	0.46 79	0.61 131
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.44 118	0.32 103	0.23 70	0.27 78	0.27 95	0.37 118	0.23 100	0.51 119	0.25 76	0.52 132	0.52 148	0.54 111	0.22 65	0.21 92	0.47 95	0.63 203	0.52 147	0.38 114	1.05 174	0.61 193	0.57 154	0.64 168	0.17 81	0.24 83	0.55 135	0.45 97	0.59 136	0.62 137

UCFNet_RVC	0.44 118	0.53 179	0.35 135	0.47 154	0.42 152	0.42 135	0.31 129	0.49 100	0.32 126	0.51 124	0.49 133	0.68 161	0.37 145	0.27 138	0.68 156	0.33 67	0.41 62	0.38 114	0.49 85	0.32 97	0.46 110	0.36 68	0.29 147	0.31 126	0.64 165	0.55 124	0.49 87	0.61 131

MLCV	0.48 136	0.38 132	0.36 141	0.55 171	0.40 147	0.50 156	0.34 134	0.60 174	0.31 124	0.49 109	0.60 173	0.73 167	0.59 180	0.23 109	0.60 133	0.32 59	0.49 126	0.38 114	1.03 171	0.34 108	0.44 99	0.49 114	0.28 143	0.39 162	0.55 135	0.56 127	0.55 126	0.57 123

DLCB_ROB	0.42 108	0.36 119	0.36 141	0.32 97	0.33 128	0.32 93	0.29 118	0.42 59	0.35 143	0.47 96	0.50 138	0.55 114	0.38 150	0.30 146	0.47 95	0.36 100	0.44 89	0.38 114	0.41 58	0.33 102	0.45 106	0.40 86	0.27 138	0.33 141	0.83 196	0.57 132	0.55 126	0.46 81

MyStereo	0.48 136	0.41 147	0.43 156	0.37 122	0.32 123	0.28 81	0.23 100	0.52 132	0.39 149	0.52 132	0.40 99	0.56 120	0.34 129	0.18 56	0.59 131	0.41 127	0.45 97	0.39 126	1.23 186	0.44 148	0.53 144	0.54 137	0.20 108	0.32 135	0.63 162	0.99 195	0.72 166	0.50 94

CASS	0.51 147	0.37 124	0.35 135	0.45 148	0.40 147	0.48 153	0.35 137	0.60 174	0.39 149	0.62 193	0.51 142	0.56 120	0.39 153	0.23 109	0.58 128	0.39 117	0.67 190	0.39 126	0.97 164	0.41 132	0.62 172	0.71 183	0.27 138	0.27 112	0.68 169	0.54 121	0.69 157	0.80 160
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.40 94	0.41 147	0.27 99	0.35 115	0.32 123	0.28 81	0.18 77	0.50 110	0.27 96	0.48 101	0.49 133	0.52 104	0.25 83	0.22 100	0.54 113	0.33 67	0.42 74	0.39 126	0.64 122	0.39 125	0.41 69	0.54 137	0.14 50	0.23 76	0.50 111	0.68 153	0.49 87	0.46 81

HGLStereo	0.33 62	0.32 103	0.26 95	0.27 78	0.28 103	0.29 84	0.18 77	0.39 55	0.23 63	0.40 48	0.58 166	0.34 41	0.19 49	0.24 118	0.34 49	0.36 100	0.45 97	0.39 126	0.42 64	0.29 79	0.41 69	0.36 68	0.18 92	0.26 102	0.42 83	0.41 87	0.37 49	0.33 43

FADNet	0.49 141	0.38 132	0.31 114	0.42 143	0.32 123	0.41 132	0.47 161	0.60 174	0.35 143	0.57 179	0.54 156	0.61 148	0.40 156	0.29 142	0.99 186	0.38 113	0.41 62	0.39 126	1.00 170	0.43 142	0.51 133	0.46 106	0.29 147	0.32 135	0.58 146	0.61 137	0.49 87	0.62 137

MyStereo04	0.45 124	0.39 140	0.41 152	0.34 106	0.31 119	0.27 76	0.23 100	0.51 119	0.38 148	0.50 113	0.37 86	0.56 120	0.28 106	0.17 45	0.55 116	0.41 127	0.44 89	0.40 131	1.14 183	0.41 132	0.51 133	0.50 122	0.18 92	0.32 135	0.56 139	0.88 183	0.65 153	0.50 94

HH	0.47 129	0.22 34	0.57 186	0.34 106	0.27 95	0.40 128	0.29 118	0.52 132	0.27 96	0.54 146	0.30 58	0.58 135	0.17 36	0.23 109	0.45 88	0.61 197	0.49 126	0.40 131	0.99 168	0.44 148	0.68 185	0.61 162	0.17 81	0.27 112	0.50 111	0.87 181	0.65 153	0.81 161

HanStereo	0.47 129	0.22 34	0.57 186	0.34 106	0.27 95	0.40 128	0.29 118	0.52 132	0.27 96	0.54 146	0.30 58	0.58 135	0.17 36	0.23 109	0.45 88	0.61 197	0.49 126	0.40 131	0.99 168	0.44 148	0.68 185	0.61 162	0.17 81	0.27 112	0.50 111	0.87 181	0.65 153	0.81 161

UDGNet	0.51 147	0.46 162	0.33 128	1.05 212	0.80 205	0.92 204	0.71 197	0.47 86	0.32 126	0.45 75	0.48 130	0.46 80	0.17 36	0.99 228	0.38 68	0.32 59	0.46 107	0.40 131	0.52 92	0.33 102	0.50 128	0.45 103	0.60 208	0.24 83	0.54 128	0.50 108	0.43 74	0.47 86

ICVP	0.44 118	0.38 132	0.48 168	0.41 138	0.37 139	0.40 128	0.29 118	0.47 86	0.33 135	0.46 88	0.46 126	0.50 99	0.39 153	0.25 126	0.52 103	0.39 117	0.46 107	0.40 131	0.54 99	0.40 129	0.44 99	0.64 168	0.55 202	0.36 149	0.49 105	0.55 124	0.53 119	0.56 119
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	0.37 86	0.29 81	0.24 81	0.28 82	0.26 87	0.26 71	0.22 92	0.45 71	0.28 107	0.57 179	0.33 68	0.49 92	0.30 115	0.19 69	0.57 122	0.34 87	0.41 62	0.40 131	0.40 47	0.26 60	0.49 122	0.65 173	0.21 116	0.27 112	0.39 64	0.39 78	0.53 119	0.52 103

stereogan	0.51 147	0.48 169	0.50 173	0.53 166	0.55 183	0.56 173	0.48 164	0.53 140	0.48 168	0.39 44	0.49 133	0.70 165	0.51 175	0.35 163	0.64 145	0.42 135	0.45 97	0.40 131	0.64 122	0.42 138	0.45 106	0.47 111	0.38 168	0.38 159	0.49 105	0.54 121	0.80 178	0.60 129

AE-Stereo	0.40 94	0.32 103	0.25 89	0.34 106	0.26 87	0.29 84	0.17 70	0.49 100	0.25 76	0.55 162	0.22 30	0.69 164	0.23 74	0.19 69	0.51 102	0.39 117	0.52 147	0.41 138	0.62 121	0.38 122	0.51 133	0.61 162	0.14 50	0.33 141	0.54 128	0.45 97	0.55 126	0.47 86

test-1	0.48 136	0.24 42	0.23 70	0.28 82	0.31 119	0.51 161	0.29 118	0.58 164	0.32 126	0.55 162	0.41 104	0.59 138	0.33 124	0.21 92	0.60 133	0.46 154	0.50 135	0.41 138	1.07 177	0.40 129	0.52 139	0.87 209	0.17 81	0.33 141	0.63 162	0.67 150	0.58 133	0.86 172

STTStereo	0.41 98	0.43 153	0.44 159	0.37 122	0.44 153	0.34 108	0.50 167	0.37 43	0.34 139	0.38 42	0.43 116	0.51 102	0.33 124	0.38 173	0.94 181	0.33 67	0.42 74	0.41 138	0.40 47	0.30 88	0.37 46	0.32 41	0.23 122	0.28 120	0.43 85	0.45 97	0.42 69	0.61 131

ADCL	0.59 169	0.51 175	0.41 152	0.42 143	0.36 136	0.52 163	0.59 187	0.59 168	1.50 235	0.56 170	0.63 182	0.64 154	0.39 153	0.34 161	0.64 145	0.43 142	0.50 135	0.41 138	0.76 138	0.41 132	0.68 185	0.65 173	0.34 157	0.36 149	0.66 168	0.68 153	0.58 133	1.25 195

NaN_ROB	0.58 164	0.47 164	0.48 168	0.51 161	0.60 191	0.43 140	0.40 146	0.73 195	0.48 168	0.64 199	0.49 133	1.56 204	0.50 170	0.33 160	0.61 136	0.38 113	0.43 80	0.41 138	0.55 103	0.46 161	0.40 66	0.39 83	0.28 143	0.50 182	0.73 182	1.01 198	0.73 170	1.23 192

PWCDC_ROB	0.47 129	0.21 32	0.31 114	0.20 41	0.34 132	0.24 56	0.30 127	0.27 20	0.95 216	0.21 13	0.54 156	0.31 29	2.14 226	0.49 192	0.61 136	0.42 135	0.39 49	0.41 138	0.40 47	0.38 122	0.41 69	0.87 209	0.35 160	0.31 126	0.27 27	0.49 105	0.35 38	0.56 119

SGM-Forest	0.53 159	0.48 169	0.34 131	0.76 192	0.50 170	0.52 163	0.40 146	0.54 142	0.33 135	0.48 101	0.35 75	0.76 169	0.63 182	0.43 184	0.60 133	0.41 127	0.45 97	0.41 138	0.50 88	0.37 116	0.48 120	0.46 106	0.37 164	0.40 163	0.70 172	0.56 127	1.16 208	0.83 168
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	0.42 108	0.37 124	0.33 128	0.42 143	0.46 162	0.43 140	0.29 118	0.48 94	0.32 126	0.50 113	0.52 148	0.47 87	0.25 83	0.26 133	0.52 103	0.37 107	0.48 119	0.42 145	0.54 99	0.43 142	0.44 99	0.43 96	0.26 134	0.34 147	0.48 101	0.50 108	0.51 104	0.61 131

PSMNet-ADL	0.59 169	0.47 164	0.48 168	0.52 165	0.50 170	0.53 167	0.47 161	0.59 168	0.46 166	0.64 199	0.69 186	0.78 173	0.85 193	0.39 176	0.77 166	0.50 164	0.54 162	0.42 145	1.19 184	0.52 180	0.57 154	0.53 135	0.39 172	0.36 149	0.58 146	0.70 155	0.90 193	0.53 107

FADNet-RVC-Resample	0.41 98	0.31 93	0.32 121	0.36 119	0.29 110	0.33 97	0.28 114	0.54 142	0.32 126	0.57 179	0.36 80	0.56 120	0.36 137	0.30 146	0.63 143	0.33 67	0.42 74	0.42 145	0.57 109	0.44 148	0.41 69	0.54 137	0.26 134	0.45 174	0.45 95	0.44 94	0.37 49	0.53 107

RTSC	0.52 151	0.36 119	0.34 131	0.37 122	0.39 143	0.42 135	0.37 139	0.51 119	0.50 173	0.45 75	0.60 173	0.44 70	0.40 156	0.31 151	1.20 197	0.54 176	0.63 182	0.42 145	0.86 149	0.39 125	0.59 161	0.60 158	0.24 127	0.41 169	0.50 111	0.56 127	0.61 142	0.99 182

HSM-Net_RVC	0.52 151	0.38 132	0.40 150	0.57 175	0.45 157	0.47 150	0.29 118	0.55 148	0.39 149	0.57 179	0.62 180	0.90 179	0.59 180	0.31 151	0.55 116	0.37 107	0.50 135	0.42 145	0.58 113	0.36 113	0.50 128	0.59 157	0.29 147	0.44 172	0.69 170	0.81 175	0.80 178	0.77 158
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.57 160	0.58 188	0.50 173	0.72 187	0.53 180	0.55 170	0.43 154	0.58 164	0.39 149	0.54 146	0.74 196	0.90 179	0.50 170	0.39 176	0.65 150	0.49 161	0.58 172	0.43 150	0.91 158	0.50 175	0.51 133	0.57 151	0.39 172	0.38 159	0.62 157	0.77 170	0.54 124	0.82 163

GES	0.43 116	0.38 132	0.26 95	0.31 93	0.30 114	0.42 135	0.27 113	0.46 77	0.28 107	0.49 109	0.42 109	0.43 65	0.27 97	0.31 151	0.85 173	0.44 147	0.54 162	0.43 150	0.98 165	0.43 142	0.51 133	0.46 106	0.23 122	0.31 126	0.41 71	0.35 54	0.47 81	0.52 103

LE_ROB	12.15 264	1.07 222	1.28 234	4.86 262	43.61 276	6.11 265	34.98 274	7.73 268	6.67 264	0.59 185	3.47 258	32.65 273	46.59 274	0.28 140	3.28 253	0.34 87	0.56 169	0.43 150	23.40 265	0.83 215	0.89 213	0.66 177	0.55 202	8.00 267	23.50 268	19.54 269	20.84 270	35.39 273

SGM_RVC	1.95 226	1.03 220	0.60 192	1.33 219	0.98 218	1.28 218	0.91 211	0.96 210	0.78 201	0.62 193	0.80 204	2.66 220	1.78 220	0.36 167	0.95 184	0.39 117	0.57 171	0.43 150	5.48 235	0.47 165	0.63 174	0.42 93	0.38 168	0.61 198	1.50 229	1.43 221	3.27 256	22.12 266
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCRef	0.50 143	0.37 124	0.35 135	0.33 102	0.31 119	0.46 146	0.40 146	0.47 86	0.67 189	0.47 96	0.51 142	0.57 128	0.36 137	0.28 140	0.70 158	0.42 135	0.48 119	0.44 154	0.87 153	0.39 125	0.52 139	0.57 151	0.31 154	0.33 141	0.53 126	0.86 180	0.50 98	1.01 184

NVstereo2D	0.42 108	0.38 132	0.32 121	0.45 148	0.39 143	0.56 173	0.56 183	0.46 77	0.30 117	0.41 49	0.41 104	0.45 74	0.23 74	0.59 206	0.55 116	0.43 142	0.48 119	0.44 154	0.41 58	0.32 97	0.39 60	0.33 50	0.45 192	0.32 135	0.54 128	0.42 88	0.41 62	0.44 75

SGM-ForestM	2.76 241	1.91 233	0.61 197	1.81 224	0.95 214	2.05 228	1.33 223	1.42 235	0.91 210	0.56 170	0.91 213	5.46 245	4.14 239	0.42 183	24.53 268	0.42 135	0.62 178	0.44 154	5.98 237	0.47 165	0.63 174	0.44 99	0.39 172	0.56 192	3.80 259	4.06 258	4.71 261	4.93 254

DeepPruner_ROB	0.45 124	0.36 119	0.39 145	0.38 125	0.40 147	0.38 119	0.28 114	0.45 71	0.36 146	0.50 113	0.52 148	0.48 89	0.40 156	0.23 109	0.87 176	0.41 127	0.48 119	0.44 154	0.52 92	0.36 113	0.63 174	0.49 114	0.27 138	0.33 141	0.48 101	0.76 165	0.52 116	0.47 86

XPNet_ROB	0.57 160	0.57 186	0.42 154	0.41 138	0.44 153	0.50 156	0.45 157	0.41 58	0.48 168	0.48 101	0.56 161	1.91 208	0.38 150	0.32 157	0.77 166	0.46 154	0.67 190	0.44 154	0.61 120	0.41 132	0.56 153	0.78 196	0.35 160	0.40 163	0.51 118	0.53 117	1.00 199	0.69 147

RGC	0.58 164	0.54 183	0.68 208	0.55 171	0.55 183	0.60 179	0.44 156	0.58 164	0.62 185	0.45 75	0.72 191	0.65 158	0.70 185	0.45 187	0.71 161	0.48 158	0.50 135	0.45 159	0.64 122	0.45 154	0.50 128	0.51 124	0.40 180	0.44 172	0.65 166	0.76 165	0.74 172	0.82 163

PA-Net	0.52 151	0.60 192	0.55 183	0.40 135	0.54 181	0.42 135	0.54 180	0.56 154	0.51 175	0.46 88	0.42 109	0.49 92	0.49 168	0.50 193	0.78 169	0.43 142	0.38 45	0.45 159	0.44 69	0.46 161	0.38 54	0.56 147	0.28 143	0.40 163	0.54 128	1.09 206	0.47 81	0.99 182
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNet	0.62 171	0.41 147	0.44 159	0.53 166	0.49 166	0.68 190	0.41 152	0.66 181	0.44 159	0.50 113	0.55 159	1.10 187	1.24 209	0.25 126	0.90 178	0.44 147	0.53 155	0.45 159	1.74 200	0.47 165	0.49 122	0.49 114	0.33 156	0.56 192	0.57 143	0.60 136	0.69 157	0.68 144

SACVNet	0.48 136	0.42 150	0.39 145	0.44 147	0.41 150	0.41 132	0.45 157	0.52 132	0.48 168	0.52 132	0.47 128	0.46 80	0.25 83	0.32 157	0.66 152	0.42 135	0.50 135	0.46 162	0.65 127	0.49 170	0.55 150	0.53 135	0.29 147	0.36 149	0.65 166	0.58 134	0.63 150	0.60 129

MFN_U_SF_DS_RVC	0.89 193	0.71 204	0.52 179	0.97 208	0.69 199	0.89 202	0.83 205	1.04 217	0.93 213	0.78 216	0.62 180	1.36 201	0.99 200	0.67 215	1.61 217	0.54 176	0.53 155	0.46 162	1.75 201	0.48 169	0.81 204	0.94 213	0.61 209	0.58 194	1.10 217	1.25 214	1.01 200	1.41 199

NCCL2	0.52 151	0.48 169	0.49 172	0.41 138	0.39 143	0.39 123	0.34 134	0.55 148	0.45 165	0.58 184	0.45 124	0.53 109	0.37 145	0.29 142	0.84 172	0.49 161	0.49 126	0.46 162	0.57 109	0.45 154	0.59 161	0.64 168	0.35 160	0.47 181	0.71 175	0.73 164	0.62 145	0.82 163

sCroCo_RVC	0.41 98	0.30 87	0.24 81	0.24 61	0.22 64	0.30 86	0.18 77	0.50 110	0.32 126	0.44 72	0.34 72	0.38 51	0.38 150	0.18 56	0.54 113	0.62 200	0.55 165	0.47 165	0.65 127	0.40 129	0.69 190	0.71 183	0.22 117	0.31 126	0.50 111	0.43 92	0.59 136	0.47 86

STStereo	3.04 244	1.84 231	2.02 250	2.86 240	2.07 235	2.80 235	2.13 230	3.45 261	1.87 242	0.84 221	5.89 264	8.55 263	10.11 255	0.54 201	5.43 256	0.48 158	0.66 187	0.47 165	12.54 258	0.74 208	0.90 215	0.86 208	0.50 197	1.06 234	2.80 250	2.48 248	2.76 253	5.29 256

CBMV_ROB	1.05 201	0.45 157	0.51 177	0.89 202	0.76 202	0.67 188	0.54 180	0.70 189	0.39 149	0.55 162	0.45 124	6.15 251	3.07 234	0.51 196	1.10 193	0.46 154	0.62 178	0.47 165	1.84 204	0.94 223	0.60 164	0.48 112	0.41 184	0.50 182	0.94 206	1.54 225	1.39 222	1.38 198

APVNet	0.43 116	0.37 124	0.30 107	0.35 115	0.39 143	0.47 150	0.37 139	0.51 119	0.32 126	0.36 33	0.52 148	0.42 63	0.24 78	0.30 146	0.57 122	0.51 169	0.55 165	0.48 168	0.64 122	0.46 161	0.46 110	0.49 114	0.26 134	0.37 154	0.48 101	0.36 60	0.62 145	0.48 91

SFCPSM	0.86 191	0.60 192	0.48 168	0.60 177	0.54 181	0.61 180	0.51 171	0.67 183	0.61 183	0.55 162	0.78 202	1.44 203	2.37 228	0.38 173	1.19 195	0.50 164	0.56 169	0.48 168	4.29 229	0.84 216	0.61 168	0.68 179	0.45 192	0.40 163	0.72 179	0.76 165	0.71 162	0.97 180

HBP-ISP	0.63 172	0.53 179	0.61 197	0.79 196	0.58 189	0.62 181	0.53 177	0.71 191	0.39 149	0.63 197	0.58 166	0.68 161	0.32 122	0.60 207	0.73 162	0.75 221	0.58 172	0.49 170	0.54 99	0.51 177	0.67 182	0.85 207	0.38 168	0.54 189	0.70 172	0.76 165	1.11 207	0.74 153

sAnonymous2	0.41 98	0.29 81	0.25 89	0.25 65	0.23 69	0.33 97	0.23 100	0.56 154	0.30 117	0.41 49	0.39 91	0.39 54	0.30 115	0.18 56	0.52 103	0.54 176	0.53 155	0.49 170	0.82 144	0.43 142	0.55 150	0.65 173	0.20 108	0.26 102	0.52 124	0.52 115	0.51 104	0.55 115

CroCo_RVC	0.41 98	0.29 81	0.25 89	0.25 65	0.23 69	0.33 97	0.23 100	0.56 154	0.30 117	0.41 49	0.39 91	0.39 54	0.30 115	0.18 56	0.52 103	0.54 176	0.53 155	0.49 170	0.82 144	0.43 142	0.55 150	0.65 173	0.20 108	0.26 102	0.52 124	0.52 115	0.51 104	0.55 115

CC-Net-ROB	0.73 182	0.93 215	0.60 192	1.39 220	0.88 211	1.29 219	0.91 211	0.70 189	0.44 159	0.71 209	0.50 138	2.03 209	0.36 137	0.64 213	0.70 158	0.34 87	0.53 155	0.49 170	1.09 181	0.45 154	0.42 80	0.31 40	0.81 220	0.41 169	0.69 170	0.64 142	0.59 136	0.92 176

ccs_rob	0.82 187	0.59 189	0.44 159	0.73 189	0.49 166	0.74 191	0.69 195	0.59 168	0.40 156	0.56 170	3.97 261	3.46 236	1.01 202	0.43 184	0.73 162	0.53 173	0.53 155	0.49 170	0.78 141	0.56 188	0.60 164	0.60 158	0.39 172	0.38 159	0.56 139	0.58 134	0.57 131	0.76 156

ETE_ROB	0.69 180	0.65 198	0.44 159	0.54 169	0.52 174	0.66 186	0.49 165	0.52 132	0.60 182	0.52 132	0.73 194	2.42 216	0.44 165	0.41 180	1.02 189	0.51 169	0.72 199	0.50 175	0.74 136	0.52 180	0.66 180	0.71 183	0.40 180	0.46 177	0.62 157	0.72 159	1.20 212	0.90 175

DDUNet	1.09 202	1.90 232	0.60 192	2.35 230	2.12 239	2.19 229	2.37 231	0.57 160	0.70 193	0.48 101	0.80 204	1.34 199	0.25 83	2.50 239	0.80 170	0.58 192	0.89 220	0.51 176	1.72 198	0.61 193	0.83 207	0.76 194	1.49 235	0.41 169	0.59 149	0.64 142	0.70 161	0.66 142

DAS	0.65 176	0.43 153	0.32 121	0.62 178	0.49 166	0.55 170	0.50 167	0.59 168	0.67 189	0.45 75	0.71 188	1.21 191	0.70 185	0.25 126	0.85 173	0.50 164	0.72 199	0.51 176	1.03 171	0.66 201	0.61 168	0.75 192	0.41 184	0.66 206	0.74 184	0.85 177	0.84 186	0.85 170

SepStereo	0.65 176	0.43 153	0.32 121	0.62 178	0.49 166	0.55 170	0.50 167	0.59 168	0.67 189	0.45 75	0.71 188	1.21 191	0.70 185	0.25 126	0.85 173	0.50 164	0.72 199	0.51 176	1.03 171	0.66 201	0.61 168	0.75 192	0.41 184	0.66 206	0.74 184	0.85 177	0.84 186	0.85 170

Anonymous	0.46 127	0.35 118	0.31 114	0.30 90	0.30 114	0.33 97	0.21 89	0.51 119	0.33 135	0.39 44	0.36 80	0.45 74	0.36 137	0.17 45	0.52 103	0.62 200	0.58 172	0.51 176	1.26 187	0.44 148	0.74 194	0.70 182	0.22 117	0.28 120	0.54 128	0.51 113	0.62 145	0.54 111

NCC-stereo	0.52 151	0.47 164	0.45 165	0.49 158	0.52 174	0.50 156	0.53 177	0.51 119	0.58 179	0.37 35	0.58 166	0.63 151	0.56 177	0.37 169	0.66 152	0.42 135	0.46 107	0.51 176	0.59 115	0.42 138	0.46 110	0.46 106	0.44 189	0.37 154	0.60 152	0.72 159	0.74 172	0.68 144

Abc-Net	0.52 151	0.47 164	0.45 165	0.49 158	0.52 174	0.50 156	0.53 177	0.51 119	0.58 179	0.37 35	0.58 166	0.63 151	0.56 177	0.37 169	0.66 152	0.42 135	0.46 107	0.51 176	0.59 115	0.42 138	0.46 110	0.46 106	0.44 189	0.37 154	0.60 152	0.72 159	0.74 172	0.68 144
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.70 181	0.44 156	0.56 185	0.58 176	0.57 187	0.52 163	0.50 167	0.75 198	0.71 194	0.64 199	0.66 184	0.71 166	0.99 200	0.43 184	1.22 198	0.67 208	0.70 198	0.51 176	1.26 187	0.60 190	0.76 199	0.79 199	0.39 172	0.55 191	0.72 179	0.88 183	0.71 162	1.06 185

GANetREF_RVC	0.63 172	0.57 186	0.59 189	0.56 173	0.52 174	0.56 173	0.52 173	0.85 207	0.63 186	0.78 216	0.44 120	1.02 185	0.64 183	0.35 163	0.69 157	0.45 149	0.54 162	0.51 176	0.86 149	0.52 180	0.67 182	0.52 129	0.48 194	0.60 197	0.74 184	0.64 142	0.82 182	0.84 169
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
EKT-Stereo	0.50 143	0.39 140	0.30 107	0.50 160	0.34 132	0.50 156	0.52 173	0.51 119	0.24 67	0.50 113	0.51 142	0.57 128	0.25 83	0.22 100	0.77 166	0.55 182	0.55 165	0.52 184	0.92 159	0.41 132	0.67 182	0.72 186	0.17 81	0.26 102	0.73 182	0.76 165	0.64 151	0.55 115

RTS	0.84 188	0.45 157	0.43 156	0.46 151	0.45 157	0.77 193	0.57 185	0.67 183	0.73 195	0.43 64	0.52 148	0.89 176	0.50 170	0.37 169	2.17 237	0.66 206	0.84 215	0.52 184	1.62 195	0.66 201	0.70 191	0.79 199	0.37 164	0.52 185	0.86 199	3.75 255	0.83 184	1.23 192

RTSA	0.84 188	0.45 157	0.43 156	0.46 151	0.45 157	0.77 193	0.57 185	0.67 183	0.73 195	0.43 64	0.52 148	0.89 176	0.50 170	0.37 169	2.17 237	0.66 206	0.84 215	0.52 184	1.62 195	0.66 201	0.70 191	0.79 199	0.37 164	0.52 185	0.86 199	3.75 255	0.83 184	1.23 192

PDISCO_ROB	0.35 75	0.31 93	0.32 121	0.28 82	0.24 76	0.30 86	0.22 92	0.37 43	0.25 76	0.27 19	0.34 72	0.33 35	0.24 78	0.18 56	0.43 83	0.41 127	0.41 62	0.52 184	0.36 35	0.33 102	0.46 110	0.49 114	0.17 81	0.26 102	0.44 89	0.44 94	0.62 145	0.48 91

FBW_ROB	0.97 198	0.97 217	0.74 211	1.48 222	0.95 214	1.12 214	0.93 213	0.67 183	0.54 178	0.56 170	0.72 191	1.28 196	0.79 190	0.82 221	1.04 190	0.45 149	0.72 199	0.53 188	4.39 230	0.45 154	0.68 185	0.55 145	0.94 226	0.96 230	0.80 192	0.91 185	0.86 189	1.36 197

XQC	0.80 185	0.75 205	0.59 189	0.77 194	0.74 200	0.79 196	0.73 200	0.88 208	0.78 201	0.73 213	0.60 173	0.89 176	0.85 193	0.61 208	1.25 200	0.67 208	0.65 185	0.54 189	1.08 179	0.62 195	0.76 199	0.88 211	0.52 199	0.59 196	0.97 208	1.38 218	1.04 203	0.82 163

ADCPNet	0.92 195	0.59 189	0.57 186	0.63 180	0.74 200	0.64 182	0.79 204	0.77 201	0.83 205	0.63 197	0.82 208	0.74 168	1.50 213	0.51 196	1.44 211	0.71 217	0.73 204	0.54 189	1.89 206	0.73 207	0.89 213	1.04 220	0.53 201	0.62 200	0.97 208	1.53 224	0.87 190	2.63 234

CSAN	0.74 183	0.70 203	0.60 192	0.69 184	0.63 194	0.59 177	0.51 171	0.79 203	0.77 199	0.79 219	0.57 164	1.37 202	1.13 206	0.36 167	1.01 187	0.47 157	0.58 172	0.54 189	0.76 138	0.60 190	0.61 168	0.56 147	0.44 189	0.62 200	0.84 198	1.30 216	0.90 193	1.19 190

NOSS_ROB	0.58 164	0.50 174	0.44 159	0.56 173	0.52 174	0.52 163	0.47 161	0.68 187	0.39 149	0.52 132	0.40 99	0.50 99	0.36 137	0.53 200	0.94 181	0.60 196	0.62 178	0.54 189	0.59 115	0.49 170	0.66 180	0.56 147	0.39 172	0.54 189	0.74 184	1.02 200	0.85 188	0.72 151

pmcnn	0.95 197	0.56 185	0.38 143	0.72 187	0.64 195	0.82 198	0.65 190	0.64 180	0.44 159	0.49 109	1.41 237	1.88 207	2.65 230	0.24 118	0.94 181	0.64 204	0.75 206	0.54 189	2.24 211	0.63 197	1.17 225	0.74 189	0.51 198	0.58 194	0.83 196	0.79 173	1.54 225	2.13 223

CBMV	0.76 184	0.53 179	0.47 167	0.64 181	0.55 183	0.59 177	0.43 154	0.71 191	0.64 187	0.61 191	0.40 99	1.34 199	0.50 170	0.46 190	1.07 191	0.65 205	0.64 184	0.54 189	0.87 153	0.50 175	0.76 199	0.58 154	0.40 180	0.78 213	0.87 202	0.85 177	1.59 227	2.56 233
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.94 225	1.02 219	0.73 210	1.88 225	1.30 227	1.46 223	0.89 209	1.17 223	0.79 203	0.66 206	0.92 214	8.33 262	5.32 246	0.41 180	2.26 242	0.70 215	0.67 190	0.54 189	4.80 232	0.63 197	4.38 262	0.98 215	0.65 212	0.79 215	2.01 236	1.63 228	3.35 257	4.10 249
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
FADNet_RVC	0.63 172	0.48 169	0.40 150	0.66 182	0.46 162	0.41 132	0.37 139	0.62 178	0.43 158	0.62 193	0.59 170	0.98 182	0.83 191	0.39 176	1.27 202	0.40 125	0.62 178	0.55 196	1.73 199	0.54 185	0.62 172	0.80 202	0.29 147	0.45 174	0.53 126	0.70 155	0.53 119	0.73 152

GEStereo_RVC	0.50 143	0.42 150	0.32 121	0.39 131	0.37 139	0.42 135	0.33 133	0.52 132	0.33 135	0.50 113	0.42 109	0.60 145	0.40 156	0.27 138	0.56 121	0.54 176	0.60 177	0.56 197	0.92 159	0.47 165	0.57 154	0.90 212	0.24 127	0.40 163	0.51 118	0.49 105	0.50 98	0.82 163

ADCMid	0.84 188	0.59 189	0.59 189	0.54 169	0.59 190	0.76 192	0.83 205	0.96 210	1.19 222	0.54 146	0.76 200	1.01 184	1.03 203	0.45 187	1.26 201	0.61 197	0.75 206	0.56 197	1.77 202	0.60 190	0.90 215	1.07 223	0.61 209	0.53 187	0.81 194	1.01 198	0.72 166	1.74 213

Anonymous3	0.58 164	0.46 162	0.33 128	0.32 97	0.34 132	0.46 146	0.37 139	0.57 160	0.51 175	0.56 170	0.38 88	1.06 186	0.37 145	0.26 133	0.93 180	0.73 219	0.67 190	0.57 199	1.06 175	0.52 180	0.83 207	1.15 227	0.26 134	0.30 124	0.62 157	0.66 148	0.76 176	0.56 119

FC-DCNN	0.66 178	0.69 201	0.65 202	0.99 209	0.67 196	0.93 206	0.68 194	0.76 200	0.41 157	0.72 212	0.42 109	0.83 174	0.35 132	0.51 196	0.62 141	0.57 187	0.67 190	0.57 199	0.64 122	0.51 177	0.64 179	0.54 137	0.40 180	0.61 198	0.87 202	0.70 155	0.82 182	0.96 177

LALA_ROB	0.68 179	0.64 197	0.52 179	0.51 161	0.51 172	0.66 186	0.52 173	0.54 142	0.66 188	0.55 162	0.74 196	2.34 215	0.45 166	0.38 173	1.07 191	0.49 161	0.68 195	0.57 199	0.69 132	0.51 177	0.63 174	0.72 186	0.38 168	0.45 174	0.57 143	0.71 158	0.96 196	0.87 173

STTRV1_RVC		0.66 199	0.51 177	0.83 199	0.62 193	0.82 198	0.71 197	0.78 202	0.76 198	0.71 209	0.82 208	1.33 198	1.76 219	0.79 219		0.59 194	1.17 229	0.58 202		1.22 236	1.22 229			0.88 224	0.95 207	1.08 204	1.17 209	2.84 238

modified_for_full_sf	4.28 251	0.51 175	0.44 159	0.51 161	0.55 183	52.00 278	0.56 183	0.62 178	47.36 277	0.50 113	0.76 200	0.50 99	0.42 161	0.89 224	0.61 136	0.84 226	0.77 208	0.59 203	1.37 191	0.64 200	0.80 203	0.78 196	0.37 164	0.53 187	0.71 175	0.65 147	0.71 162	0.69 147

SQANet	1.52 217	2.25 236	0.86 217	2.64 237	1.82 231	2.88 237	2.47 233	0.73 195	0.53 177	0.87 223	0.60 173	2.18 214	0.71 188	2.16 235	1.24 199	0.43 142	0.73 204	0.60 204	7.68 249	0.55 186	0.63 174	0.60 158	2.93 244	0.46 177	0.77 189	1.06 203	1.01 200	1.59 206

PWC_ROB	0.81 186	0.54 183	0.66 207	0.47 154	0.57 187	0.53 167	0.73 200	0.66 181	1.25 227	0.47 96	0.82 208	0.76 169	2.14 226	0.41 180	0.96 185	0.53 173	0.83 213	0.60 204	1.42 193	0.72 206	0.86 210	1.11 224	0.35 160	0.67 208	0.63 162	0.64 142	0.78 177	1.65 210

MFN_U_SF_RVC	1.16 207	0.85 212	0.65 202	0.99 209	0.80 205	1.14 215	1.14 217	1.11 219	0.86 208	1.08 236	1.53 244	1.58 205	1.28 211	0.91 225	2.18 241	0.68 213	0.63 182	0.61 206	4.78 231	0.78 212	1.03 219	1.21 231	0.52 199	0.84 222	0.99 211	0.91 185	0.99 197	1.32 196

UDG	1.10 203	1.96 234	0.62 199	2.28 228	2.25 242	2.00 227	2.51 234	0.59 168	0.73 195	0.59 185	0.83 211	1.25 195	0.33 124	2.35 236	0.88 177	0.52 171	0.95 221	0.62 207	1.84 204	0.67 205	0.86 210	0.81 203	1.27 234	0.46 177	0.62 157	0.64 142	0.71 162	0.63 139

FCDSN-DC	0.52 151	0.52 177	0.52 179	0.53 166	0.51 172	0.51 161	0.52 173	0.57 160	0.36 146	0.61 191	0.36 80	0.48 89	0.34 129	0.47 191	0.63 143	0.58 192	0.65 185	0.62 207	0.54 99	0.49 170	0.60 164	0.54 137	0.39 172	0.64 204	0.55 135	0.56 127	0.52 116	0.55 115
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
edge stereo	1.17 208	0.82 211	1.13 230	1.17 213	1.08 223	1.27 217	1.11 216	1.13 220	0.84 206	0.65 204	1.37 236	3.43 235	1.52 214	0.69 217	1.34 204	0.71 217	0.83 213	0.62 207	2.86 217	0.75 209	0.83 207	1.05 221	0.74 216	0.69 210	0.99 211	0.91 185	1.17 209	1.98 218

otaku	1.76 218	2.60 243	0.97 225	2.95 241	2.10 236	3.19 242	2.77 237	0.88 208	0.84 206	1.00 228	0.68 185	2.48 217	1.07 204	2.42 237	1.35 205	0.54 176	0.88 218	0.63 210	8.81 253	0.92 221	0.75 198	0.67 178	3.55 245	0.63 203	0.97 208	0.95 190	1.24 217	1.73 212

Ntro	1.81 223	2.73 247	1.14 231	3.03 243	2.21 241	3.27 243	3.03 240	0.96 210	0.91 210	1.04 234	0.79 203	2.60 218	0.84 192	2.53 241	1.41 208	0.55 182	0.96 222	0.66 211	8.42 250	0.99 227	0.74 194	0.69 180	3.62 246	0.62 200	1.03 215	1.23 212	1.20 212	1.69 211

MaskLacGwcNet_RVC	5.11 254	0.52 177	0.70 209	0.73 189	0.60 191	0.64 182	0.78 202	0.61 177	0.48 168	0.53 140	1.02 221	116.64 278	1.19 207	0.86 223	0.73 162	0.55 182	0.72 199	0.66 211	2.81 216	0.57 189	0.81 204	1.06 222	0.41 184	0.46 177	0.78 190	0.97 191	0.72 166	1.47 201

G-Net	1.21 209	0.75 205	0.97 225	0.68 183	0.68 197	0.93 206	0.62 189	1.00 213	1.32 230	0.74 214	1.45 241	5.45 244	0.94 198	0.45 187	1.16 194	0.84 226	0.77 208	0.66 211	2.05 209	1.51 247	0.88 212	1.00 217	0.55 202	0.71 211	0.86 199	1.21 211	1.82 233	2.79 237

BEATNet-Init1	13.96 265	15.06 267	1.45 238	33.51 274	2.74 253	31.35 273	11.00 268	2.83 257	3.32 258	0.97 227	4.32 262	18.31 267	31.62 269	0.57 204	32.74 269	1.33 251	0.88 218	0.67 214	61.90 277	16.80 271	4.24 261	6.02 263	0.75 217	1.26 244	18.71 267	8.82 263	37.43 275	28.26 269

SANet	1.21 209	0.69 201	0.78 213	0.80 197	0.77 203	0.97 209	0.65 190	1.30 229	1.22 224	0.60 188	0.94 216	5.82 249	2.82 231	0.64 213	1.36 206	0.53 173	0.81 212	0.67 214	1.11 182	0.63 197	0.74 194	0.84 206	0.78 218	0.82 220	1.11 218	1.93 235	1.21 214	2.10 221

TANstereo	0.41 98	0.26 61	0.19 45	0.29 86	0.27 95	0.33 97	0.17 70	0.37 43	0.21 46	0.45 75	0.23 32	0.32 33	0.28 106	0.22 100	0.57 122	0.57 187	0.52 147	0.68 216	0.98 165	0.76 210	0.43 93	0.39 83	0.85 223	0.23 76	0.29 30	0.39 78	0.51 104	0.41 68

XX-TBD	0.41 98	0.26 61	0.19 45	0.29 86	0.27 95	0.33 97	0.17 70	0.37 43	0.21 46	0.45 75	0.23 32	0.32 33	0.28 106	0.22 100	0.57 122	0.57 187	0.52 147	0.68 216	0.98 165	0.76 210	0.43 93	0.39 83	0.85 223	0.23 76	0.29 30	0.39 78	0.51 104	0.41 68

AnyNet_C32	0.88 192	0.47 164	0.50 173	0.51 161	0.52 174	0.65 184	0.66 192	0.75 198	1.35 231	0.60 188	0.80 204	0.76 169	0.51 175	0.50 193	1.62 219	0.70 215	0.77 208	0.68 216	1.21 185	0.55 186	1.17 225	1.19 228	0.48 194	0.65 205	0.79 191	1.05 202	0.72 166	3.73 246

FAT-Stereo	0.90 194	0.60 192	0.91 223	0.91 204	1.10 224	0.85 201	0.67 193	0.83 204	0.61 183	0.67 207	1.27 232	2.16 213	0.96 199	0.54 201	1.29 203	0.67 208	0.68 195	0.71 219	1.31 190	0.81 213	0.74 194	0.78 196	0.58 206	0.71 211	0.71 175	0.82 176	0.87 190	1.60 207

MSC_U_SF_DS_RVC	1.15 205	1.01 218	0.88 220	1.25 216	0.85 209	0.92 204	1.17 219	1.23 226	1.56 237	1.03 232	0.75 198	1.21 191	0.87 195	1.05 230	1.68 223	0.75 221	0.66 187	0.74 220	3.51 221	0.89 220	0.96 217	1.36 235	0.83 222	0.91 226	1.19 220	1.13 208	0.88 192	1.63 208

ACVNet-4b	1.77 219	2.43 237	1.27 233	2.78 239	2.11 238	3.13 240	3.16 245	1.03 216	0.97 217	1.10 238	0.61 179	3.05 228	1.08 205	2.79 245	1.39 207	0.68 213	1.48 237	0.75 221	5.82 236	1.08 230	0.81 204	0.64 168	3.77 247	0.68 209	1.08 216	0.97 191	1.19 211	1.80 214

SAMSARA	1.22 212	0.61 195	0.86 217	0.71 186	0.68 197	0.67 188	0.70 196	1.28 228	1.00 218	0.78 216	0.71 188	0.96 181	2.09 225	0.61 208	2.00 234	0.88 228	0.80 211	0.76 222	1.68 197	0.81 213	1.35 232	1.66 243	0.43 188	0.80 218	2.42 246	2.93 254	2.32 243	2.44 228

LSM0	6.91 259	0.81 210	0.60 192	1.25 216	1.05 221	1.32 220	1.29 222	1.65 245	1.45 233	1.18 243	1.49 243	2.67 221	4.52 241	0.52 199	59.29 276	70.04 277	1.27 231	0.77 223	10.09 255	1.49 246	2.97 258	5.30 261	0.65 212	0.91 226	1.35 226	1.86 232	2.57 247	8.34 260

RainbowNet	1.77 219	2.52 238	1.58 240	3.00 242	2.34 244	3.15 241	3.06 242	1.00 213	0.77 199	1.29 246	0.75 198	2.75 222	1.86 223	2.77 244	1.50 213	0.78 224	1.23 230	0.78 224	3.30 219	1.16 233	1.11 223	0.72 186	3.90 249	0.79 215	1.16 219	1.16 209	1.37 221	2.11 222

ACVNet_2	2.43 239	2.72 246	1.85 248	3.43 249	2.57 250	3.08 238	3.07 243	1.40 234	1.10 219	1.11 239	0.99 220	2.79 223	1.99 224	2.57 242	1.19 195	0.76 223	2.35 252	0.78 224	16.59 263	1.22 236	1.05 220	0.82 205	3.92 250	1.15 243	1.74 234	2.01 236	1.54 225	1.90 216

PVD	1.15 205	0.86 213	0.90 222	0.94 206	0.89 212	1.01 211	0.89 209	1.55 242	1.56 237	0.60 188	0.95 217	1.22 194	1.67 217	0.80 220	1.69 224	0.88 228	1.07 225	0.78 224	1.80 203	0.87 219	1.15 224	1.41 238	0.66 214	0.78 213	1.26 224	1.62 227	1.32 220	1.83 215

ELAS	2.16 232	1.69 230	1.25 232	2.28 228	1.83 233	2.51 230	1.54 228	1.63 243	1.84 241	0.90 224	3.66 259	7.04 255	6.05 249	0.63 212	1.83 230	0.67 208	1.09 227	0.79 227	2.64 214	0.86 218	1.37 233	2.14 251	0.81 220	1.05 233	3.30 255	2.80 253	2.71 249	3.36 243
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	1.14 204	0.75 205	0.65 202	0.73 189	0.78 204	0.82 198	0.71 197	1.01 215	1.55 236	0.62 193	0.87 212	1.16 189	1.80 221	0.61 208	1.52 214	1.19 245	1.05 223	0.82 228	1.97 207	0.96 225	1.60 239	1.93 248	0.59 207	0.82 220	1.00 214	2.14 242	1.06 204	2.09 220

ELAS_RVC	2.08 230	1.48 226	1.28 234	2.09 226	1.56 230	3.54 253	1.54 228	1.51 240	1.17 221	0.93 226	2.90 254	6.91 254	6.03 248	0.62 211	1.61 217	0.67 208	1.11 228	0.82 228	2.41 213	0.92 221	1.42 235	2.14 251	0.86 225	1.12 238	3.43 257	2.32 246	2.72 251	3.08 240
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	1.97 227	2.92 251	1.62 242	3.50 250	2.66 251	3.39 248	3.43 248	1.18 224	0.93 213	1.04 234	0.92 214	2.97 227	1.56 216	2.85 248	1.41 208	0.57 187	1.54 239	0.83 230	6.64 243	1.03 229	1.09 221	0.81 203	4.02 251	0.79 215	1.25 223	1.72 229	1.01 200	1.41 199

S-Stereo	1.04 200	0.66 199	0.64 201	0.96 207	0.95 214	1.10 213	1.26 220	0.74 197	0.81 204	0.65 204	2.52 252	2.61 219	0.92 197	0.56 203	1.67 221	0.73 219	0.69 197	0.83 230	1.54 194	0.84 216	0.72 193	0.95 214	1.07 229	0.84 222	0.70 172	0.78 171	0.80 178	1.53 204

PSMNet_ROB	2.08 230	2.77 248	1.33 237	2.54 234	1.82 231	3.47 250	3.03 240	1.25 227	1.21 223	1.32 248	1.41 237	2.91 225	4.05 238	2.61 243	1.82 229	0.80 225	1.39 236	0.86 232	6.00 238	1.24 238	1.21 228	1.11 224	4.12 252	1.13 239	1.65 233	1.79 231	1.60 229	1.63 208

DPSNet	1.77 219	0.63 196	0.63 200	0.89 202	0.87 210	1.03 212	0.60 188	0.69 188	0.91 210	0.46 88	0.65 183	5.95 250	2.89 232	0.31 151	2.32 245	1.06 240	1.08 226	0.92 233	13.58 261	0.95 224	1.48 238	1.71 246	1.15 230	1.06 234	1.28 225	2.04 239	1.21 214	1.51 203

WAO-7	1.84 224	1.51 228	1.58 240	2.13 227	1.53 229	1.45 221	1.51 226	1.82 249	2.17 248	1.51 253	3.04 255	3.42 234	4.56 242	1.06 231	1.87 231	1.13 242	1.28 232	0.96 234	3.75 222	1.28 239	1.09 221	1.25 232	0.64 211	1.42 250	1.47 228	2.46 247	1.50 223	2.37 226

DGSMNet	1.45 215	0.77 208	0.87 219	0.85 201	0.81 207	0.90 203	0.88 208	0.84 205	0.69 192	1.14 242	4.85 263	1.29 197	0.91 196	0.73 218	1.71 225	1.61 257	1.82 245	0.96 234	3.30 219	1.08 230	2.90 257	4.49 260	0.73 215	0.91 226	0.80 192	1.08 204	0.92 195	1.20 191

IMH-64-1	2.23 233	2.54 240	1.78 245	3.04 244	2.48 245	3.36 246	3.57 249	1.43 236	1.87 242	1.00 228	1.08 226	3.38 232	4.59 243	3.31 251	1.71 225	0.91 232	1.73 241	0.97 236	4.22 227	1.35 241	1.42 235	1.19 228	4.55 254	1.08 236	2.07 238	1.47 222	1.70 230	2.34 224

IMH-64	2.23 233	2.54 240	1.78 245	3.04 244	2.48 245	3.36 246	3.57 249	1.43 236	1.87 242	1.00 228	1.08 226	3.38 232	4.59 243	3.31 251	1.71 225	0.91 232	1.73 241	0.97 236	4.22 227	1.35 241	1.42 235	1.19 228	4.55 254	1.08 236	2.07 238	1.47 222	1.70 230	2.34 224

AMNet	0.92 195	0.91 214	0.88 220	0.91 204	0.95 214	0.96 208	0.87 207	0.71 191	0.87 209	0.90 224	0.98 219	0.99 183	0.64 183	0.95 227	0.90 178	1.00 237	1.06 224	0.97 236	0.96 163	0.97 226	1.02 218	0.98 215	0.55 202	0.91 226	0.91 204	0.97 191	1.06 204	1.16 188

IMH	2.49 240	2.59 242	1.81 247	3.06 246	2.54 249	3.39 248	3.61 251	1.47 239	1.90 245	1.03 232	1.07 225	3.52 237	8.23 250	3.63 256	1.59 215	0.91 232	1.80 244	1.01 239	5.27 233	1.38 244	1.37 233	1.14 226	4.57 256	1.13 239	2.08 240	1.87 233	1.82 233	3.43 244

MADNet+	1.50 216	0.93 215	1.11 229	1.23 215	1.05 221	0.97 209	1.51 226	1.54 241	1.23 225	1.08 236	1.04 223	1.70 206	1.83 222	1.02 229	3.67 255	1.43 252	2.08 250	1.01 239	2.00 208	1.30 240	2.18 248	1.49 241	1.00 228	1.62 255	1.58 232	1.26 215	1.29 218	2.49 229

MFMNet_re	1.21 209	1.06 221	0.95 224	1.17 213	0.99 219	1.45 221	1.16 218	1.07 218	1.30 229	1.01 231	1.10 228	2.08 211	1.27 210	0.84 222	1.60 216	1.03 239	1.29 233	1.04 241	2.18 210	1.01 228	1.29 231	1.03 219	0.96 227	0.99 231	0.99 211	0.91 185	1.30 219	1.48 202

SGM+DAISY	1.97 227	1.15 224	1.06 228	1.40 221	1.29 226	1.49 224	1.43 225	1.32 230	1.16 220	1.11 239	2.33 251	2.86 224	2.50 229	1.08 232	7.06 259	1.20 246	1.29 233	1.06 242	8.56 251	1.21 234	1.70 242	1.46 240	1.26 233	1.13 239	1.42 227	1.31 217	1.94 238	2.43 227

Dean	2.26 235	3.02 255	1.51 239	3.69 251	3.06 257	3.35 245	3.37 247	1.63 243	1.75 240	1.34 249	1.22 231	3.24 231	3.75 236	2.81 247	1.67 221	0.89 230	1.78 243	1.08 243	4.11 224	1.56 249	1.17 225	1.01 218	4.18 253	1.28 245	2.41 245	2.01 236	2.20 242	2.02 219

PWCK	3.81 247	2.53 239	1.72 244	3.08 247	2.13 240	3.10 239	3.14 244	1.99 252	2.21 249	2.27 262	3.18 257	5.47 246	3.87 237	1.43 233	2.14 236	1.00 237	1.84 246	1.11 244	42.20 275	1.74 251	2.25 250	1.67 244	2.24 239	1.53 253	1.90 235	2.63 249	1.84 235	2.54 232

WAO-6	2.05 229	2.11 235	1.32 236	2.55 236	2.10 236	2.72 234	2.68 236	1.45 238	1.94 246	1.37 250	1.13 230	3.15 230	4.44 240	2.52 240	1.75 228	1.20 246	1.94 247	1.12 245	2.67 215	1.36 243	1.62 240	1.37 236	2.42 240	1.38 248	2.21 242	2.11 240	1.99 239	2.75 236

LVE	2.40 238	2.71 245	1.67 243	4.77 261	2.70 252	3.32 244	3.79 252	1.33 231	1.39 232	1.62 255	1.35 234	3.06 229	3.67 235	2.80 246	1.44 211	0.89 230	1.62 240	1.12 245	6.31 240	1.44 245	1.97 246	1.40 237	3.89 248	1.47 252	2.51 249	2.03 238	2.07 240	2.50 230

SPS-STEREO	1.42 214	1.09 223	1.04 227	1.28 218	1.20 225	1.23 216	1.01 214	1.33 231	1.23 225	1.11 239	1.31 233	2.03 209	1.20 208	0.94 226	1.88 232	1.24 248	1.31 235	1.13 247	4.18 226	1.21 234	1.90 245	1.42 239	1.22 232	1.13 239	1.21 222	1.24 213	1.59 227	1.54 205
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.95 242	2.89 249	2.08 251	4.66 258	2.53 247	3.48 251	2.97 238	1.91 250	3.21 256	1.38 251	1.44 239	5.04 241	8.43 251	3.60 254	2.17 237	1.16 243	2.03 248	1.19 248	6.98 246	2.15 256	1.74 243	1.25 232	2.86 242	1.36 246	3.26 253	2.73 250	2.53 245	4.56 252

Venus	2.95 242	2.89 249	2.08 251	4.66 258	2.53 247	3.48 251	2.97 238	1.91 250	3.21 256	1.38 251	1.44 239	5.04 241	8.43 251	3.60 254	2.17 237	1.16 243	2.03 248	1.19 248	6.98 246	2.15 256	1.74 243	1.25 232	2.86 242	1.36 246	3.26 253	2.73 250	2.53 245	4.56 252

TorneroNet	5.55 256	3.56 258	2.26 256	3.87 253	3.09 258	4.41 257	4.59 256	1.77 248	5.65 261	1.30 247	1.46 242	6.35 252	60.56 277	3.94 263	2.38 247	0.99 236	2.95 258	1.26 250	16.30 262	1.57 250	2.37 254	1.62 242	5.15 260	1.41 249	2.48 248	2.30 245	2.14 241	4.06 248

TorneroNet-64	4.16 249	3.61 259	2.11 253	4.37 257	2.98 255	4.33 255	4.63 258	1.71 246	6.34 262	1.23 245	1.11 229	5.72 248	25.96 265	4.00 264	2.53 249	0.96 235	2.98 259	1.29 251	12.05 257	1.55 248	2.30 253	1.69 245	4.93 259	1.44 251	2.24 243	2.79 252	1.84 235	5.51 258

AnyNet_C01	1.28 213	0.80 209	0.65 202	0.77 194	0.83 208	0.78 195	1.02 215	1.15 222	1.49 234	0.71 209	0.96 218	2.09 212	1.73 218	0.68 216	1.89 233	1.43 252	1.52 238	1.40 252	2.36 212	1.08 230	2.26 251	2.15 253	0.80 219	0.88 224	1.19 220	1.04 201	0.99 197	1.96 217

DispFullNet	2.33 237	2.68 244	3.37 263	2.54 234	2.33 243	2.65 233	2.56 235	1.37 233	1.29 228	2.23 261	1.02 221	7.86 260	2.93 233	2.48 238	1.41 208	1.62 258	2.89 257	1.43 253	6.75 245	2.26 259	1.63 241	1.71 246	1.21 231	0.80 218	0.93 205	0.93 189	1.52 224	2.50 230

KSHMR	5.14 255	3.44 257	2.51 257	4.75 260	3.54 261	4.37 256	4.39 255	2.25 255	2.04 247	1.89 257	1.90 248	3.91 238	56.90 276	4.29 265	2.33 246	1.43 252	2.38 253	1.63 254	9.67 254	1.74 251	2.26 251	1.95 249	6.27 265	1.58 254	2.40 244	2.12 241	2.33 244	4.41 251

UNDER WATER	4.12 248	4.08 261	2.63 258	6.45 264	4.77 264	5.44 262	5.59 260	3.34 260	3.11 255	1.70 256	1.80 247	7.67 258	11.14 256	4.31 266	2.42 248	1.26 249	4.76 261	1.65 255	6.67 244	2.44 261	2.82 256	2.90 255	7.40 268	2.17 261	3.16 252	3.80 257	2.72 251	5.07 255

notaker	3.70 245	3.63 260	2.85 260	6.04 263	3.37 259	4.76 259	4.69 259	2.04 254	2.21 249	1.89 257	1.60 245	7.21 257	15.87 262	3.78 260	2.29 244	1.52 255	2.59 255	1.74 256	11.12 256	2.03 255	2.00 247	2.17 254	4.86 258	1.71 256	1.52 231	1.74 230	1.91 237	2.70 235

UNDER WATER-64	4.19 250	4.38 263	2.66 259	7.03 265	4.94 265	5.57 263	5.84 261	3.48 263	2.88 253	1.94 259	1.95 249	7.91 261	9.16 254	4.50 268	2.63 250	1.31 250	4.96 262	1.75 257	6.26 239	2.37 260	2.75 255	3.23 256	7.93 269	2.02 260	2.94 251	4.48 259	2.89 254	5.44 257

ktn	4.88 253	2.98 253	2.15 254	3.75 252	3.03 256	3.86 254	4.59 256	1.74 247	2.91 254	2.10 260	1.63 246	11.03 266	37.05 271	3.72 257	2.27 243	1.83 259	2.63 256	2.02 258	18.61 264	1.99 254	2.22 249	2.06 250	4.75 257	1.94 259	2.11 241	2.26 243	2.71 249	3.88 247

JetBlue	3.72 246	2.93 252	2.25 255	4.01 256	3.39 260	4.54 258	4.38 254	2.49 256	2.38 251	1.19 244	1.04 223	7.20 256	1.53 215	3.21 250	1.64 220	1.52 255	2.46 254	2.08 259	4.12 225	1.77 253	4.67 263	5.57 262	1.98 237	1.72 257	2.43 247	4.51 260	3.02 255	22.45 267

SPstereo	2.30 236	1.48 226	1.89 249	1.53 223	1.45 228	1.58 225	1.38 224	2.01 253	1.64 239	1.53 254	2.89 253	2.96 226	5.36 247	1.62 234	2.07 235	2.85 262	2.14 251	2.25 260	2.93 218	2.22 258	3.05 259	3.41 257	1.71 236	1.81 258	2.05 237	2.27 244	2.65 248	3.29 242

DPSimNet_ROB		3.03 256	3.09 261	2.75 238	2.79 254	2.83 236	4.04 253	3.33 259	6.56 263	2.71 265	50.85 276	6.38 253	18.73 263	3.01 249	14.74 264	5.23 265		2.37 261	28.07 270	3.64 263	5.47 264	6.94 265	2.62 241	2.99 264		6.16 262	3.42 258	15.50 262

HanzoNet	10.87 261	6.61 266	4.12 265	14.03 268	6.14 266	22.43 269	21.48 272	7.53 267	9.98 266	2.65 264	3.14 256	30.46 271	52.31 275	24.77 274	5.81 257	2.76 261	7.16 266	2.61 262	25.65 266	5.09 265	4.13 260	3.84 259	8.74 270	2.66 262	4.91 261	4.52 261	4.28 260	5.77 259

MADNet++	4.47 252	3.00 254	3.25 262	2.44 232	3.78 262	2.63 232	3.35 246	3.45 261	4.35 260	3.57 266	3.87 260	5.35 243	5.16 245	3.40 253	3.14 252	4.21 264	3.98 260	3.26 263	6.32 241	4.42 264	7.68 266	13.20 267	2.01 238	3.95 265	3.30 255	10.32 265	3.77 259	3.51 245

JetRed	5.93 257	4.36 262	5.18 266	3.32 248	4.15 263	5.91 264	9.28 266	4.21 264	2.78 252	2.33 263	2.08 250	5.56 247	1.33 212	5.92 269	3.32 254	3.95 263	6.76 265	6.49 264	3.83 223	3.05 262	7.34 265	6.19 264	5.50 261	2.76 263	9.36 262	21.55 270	5.67 262	17.91 264

PML	25.77 270	16.40 270	5.63 267	19.94 272	12.77 271	20.38 268	9.79 267	9.31 269	68.05 278	17.61 274	136.84 278	90.68 277	97.32 278	9.22 273	8.31 260	7.86 266	13.64 267	6.53 265	32.01 271	6.33 266	10.40 270	9.06 266	5.53 264	5.58 266	24.53 270	10.26 264	31.06 272	10.67 261

DLNR_Zeroshot_test	15.24 266	56.59 278	0.74 211	77.76 278	0.28 103	0.40 128	71.39 278	0.56 154	0.23 63	0.54 146	0.35 75	0.59 138	0.18 47	4.34 267	79.08 277	81.53 278	15.25 268	11.51 266	5.30 234	0.36 113	0.78 202	0.74 189	0.15 60	0.31 126	0.60 152	0.51 113	0.69 157	0.63 139

MANE	5.94 258	1.67 229	3.69 264	2.38 231	2.05 234	2.51 230	2.37 231	3.17 258	4.05 259	0.84 221	1.36 235	7.77 259	9.14 253	0.57 204	15.61 265	1.09 241	0.87 217	13.46 267	6.33 242	0.62 195	1.25 230	0.76 194	0.49 196	1.02 232	10.30 263	18.90 268	16.36 268	31.80 270

DGTPSM_ROB	11.00 262	5.61 264	16.56 269	3.96 254	7.34 267	4.93 260	7.56 262	4.32 265	11.20 267	4.12 267	8.43 265	4.55 239	13.08 258	3.85 261	13.16 262	13.78 267	6.37 263	15.33 268	7.61 248	11.60 267	8.27 268	20.90 268	5.52 262	11.00 268	11.55 264	30.93 272	12.69 265	32.76 271

DPSMNet_ROB	11.11 263	5.62 265	16.57 270	3.96 254	7.34 267	4.93 260	7.57 263	4.32 265	11.21 268	4.13 268	8.57 266	4.60 240	14.45 261	3.87 262	13.23 263	13.79 268	6.38 264	15.38 269	8.62 252	11.60 267	8.28 269	20.92 269	5.52 262	11.00 268	11.58 265	30.93 272	12.70 266	32.76 271

LRCNet_RVC	19.34 269	28.20 271	9.73 268	30.22 273	27.96 274	31.69 274	26.15 273	20.45 275	8.63 265	28.67 275	28.56 273	30.79 272	23.77 264	32.51 275	10.62 261	1.87 260	23.27 271	17.65 270	40.19 272	17.32 272	8.18 267	3.73 258	35.17 274	25.19 272	1.50 229	1.19 210	5.90 263	3.12 241

DPSM_ROB	17.14 267	15.12 268	20.99 271	8.55 266	8.28 269	12.85 266	8.38 264	9.68 270	14.27 269	7.99 269	8.92 267	10.02 264	13.15 259	3.72 257	17.02 266	17.90 269	17.89 269	19.72 271	13.12 259	14.58 269	23.81 271	27.16 270	6.33 266	14.07 270	31.12 272	38.41 274	36.00 273	43.62 274

DPSM	17.14 267	15.12 268	20.99 271	8.55 266	8.28 269	12.85 266	8.38 264	9.68 270	14.27 269	7.99 269	8.92 267	10.02 264	13.15 259	3.72 257	17.02 266	17.90 269	17.89 269	19.72 271	13.12 259	14.58 269	23.81 271	27.16 270	6.33 266	14.07 270	31.12 272	38.41 274	36.00 273	43.62 274

CasAABBNet	34.43 272	30.36 272	42.26 276	17.14 269	16.55 272	25.74 270	16.74 269	19.07 272	28.70 271	16.64 273	18.05 272	20.17 270	26.39 266	7.50 270	34.18 270	36.02 271	36.01 274	39.65 273	26.14 267	29.32 273	47.52 276	54.86 277	12.71 271	28.37 275	62.52 274	77.28 276	72.22 276	87.55 276

MyStereo03	34.49 273	30.38 273	42.28 277	17.19 270	16.68 273	25.92 271	16.86 270	19.46 273	28.71 272	16.15 271	17.99 270	20.16 268	26.46 267	7.53 271	34.41 271	36.06 272	35.97 272	39.69 274	26.26 268	29.36 274	47.86 277	54.73 275	12.72 272	28.32 273	62.57 275	77.31 277	72.32 277	87.78 277

MyStereo02	33.87 271	30.38 273	42.28 277	17.19 270	0.00 1	25.92 271	16.86 270	19.46 273	28.71 272	16.15 271	17.99 270	20.16 268	26.46 267	7.53 271	34.41 271	36.06 272	35.97 272	39.69 274	26.26 268	29.36 274	47.86 277	54.73 275	12.72 272	28.32 273	62.57 275	77.31 277	72.32 277	87.78 277

HaxPig	36.94 274	39.02 275	35.87 273	37.61 275	42.00 275	37.54 275	41.37 275	37.89 276	39.04 274	46.91 276	48.84 275	44.26 274	35.76 270	37.00 276	38.72 274	36.77 275	45.37 275	48.69 276	40.70 273	39.66 276	36.11 273	31.60 272	47.76 276	39.78 277	18.63 266	16.85 267	13.84 267	19.74 265

AVERAGE_ROB	39.02 275	41.97 276	38.90 274	43.30 276	44.01 277	42.99 276	43.74 276	43.16 277	39.90 275	47.57 277	47.87 274	44.75 275	39.96 272	43.65 278	38.17 273	36.44 274	46.39 276	48.96 277	41.67 274	40.21 277	39.69 274	35.43 273	46.62 275	39.76 276	24.41 269	16.49 266	19.69 269	17.85 263

MEDIAN_ROB	40.83 276	43.09 277	39.48 275	43.85 277	45.04 278	43.46 277	44.50 277	43.93 278	40.53 276	50.28 278	51.34 277	46.63 276	40.33 273	42.01 277	40.18 275	38.17 276	48.38 277	51.35 278	43.96 276	42.85 278	41.02 275	36.07 274	48.66 277	41.25 278	25.02 271	23.68 271	21.83 271	25.41 268

Low-res two-view benchmark