Low-res two-view results

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 1	0.09 1	0.08 1	0.07 1	0.04 2	0.06 1	0.04 1	0.14 4	0.05 1	0.10 2	0.03 1	0.13 2	0.06 1	0.04 1	0.24 5	0.26 5	0.20 1	0.18 2	0.20 2	0.11 1	0.24 4	0.15 2	0.05 1	0.06 1	0.22 4	0.20 3	0.23 5	0.15 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
MoCha-V2	0.14 2	0.15 6	0.11 4	0.12 6	0.09 6	0.11 4	0.09 7	0.13 2	0.08 5	0.13 3	0.18 8	0.17 6	0.07 3	0.07 5	0.17 1	0.23 3	0.20 1	0.20 5	0.25 5	0.14 4	0.29 10	0.17 4	0.08 5	0.08 2	0.17 2	0.16 2	0.15 1	0.11 1

ProNet	0.14 2	0.13 3	0.14 6	0.11 5	0.07 3	0.14 6	0.12 15	0.13 2	0.06 2	0.08 1	0.24 20	0.09 1	0.06 1	0.07 5	0.22 4	0.21 2	0.22 3	0.18 2	0.19 1	0.14 4	0.20 1	0.11 1	0.12 10	0.11 5	0.16 1	0.13 1	0.17 2	0.12 2

CroCo-Stereo Lap2	0.14 2	0.10 2	0.08 1	0.08 2	0.08 5	0.08 2	0.05 2	0.12 1	0.06 2	0.22 10	0.07 2	0.16 3	0.07 3	0.04 1	0.20 2	0.26 5	0.22 3	0.19 4	0.26 7	0.11 1	0.28 8	0.16 3	0.06 2	0.08 2	0.22 4	0.23 8	0.20 3	0.16 4

RAFT	0.17 5	0.13 3	0.10 3	0.16 11	0.07 3	0.21 17	0.05 2	0.25 9	0.12 6	0.14 4	0.15 3	0.16 3	0.10 5	0.05 3	0.21 3	0.20 1	0.23 5	0.15 1	0.28 8	0.13 3	0.21 2	0.17 4	0.07 4	0.10 4	0.26 7	0.24 9	0.33 10	0.23 8

StereoVision	0.18 6	0.13 3	0.11 4	0.09 3	0.14 11	0.16 7	0.08 5	0.17 6	0.17 9	0.15 5	0.15 3	0.16 3	0.10 5	0.06 4	0.25 7	0.26 5	0.27 6	0.22 7	0.22 3	0.16 6	0.23 3	0.17 4	0.06 2	0.13 7	0.28 12	0.29 15	0.38 14	0.28 14

AEACV	0.19 7	0.31 20	0.14 6	0.17 14	0.13 8	0.12 5	0.07 4	0.15 5	0.07 4	0.16 6	0.15 3	0.18 7	0.11 7	0.11 11	0.25 7	0.25 4	0.32 9	0.23 8	0.35 16	0.18 7	0.27 5	0.22 12	0.11 9	0.11 5	0.20 3	0.22 7	0.25 6	0.18 6

delet	0.24 8	0.25 10	0.22 32	0.24 28	0.20 26	0.28 43	0.16 37	0.21 7	0.18 12	0.23 11	0.26 24	0.26 10	0.15 12	0.25 84	0.32 15	0.28 8	0.31 8	0.27 10	0.24 4	0.24 21	0.31 11	0.20 8	0.16 25	0.19 16	0.28 12	0.25 10	0.32 9	0.31 16

TDLM	0.24 8	0.29 16	0.22 32	0.22 23	0.27 54	0.23 24	0.18 43	0.26 11	0.19 17	0.18 8	0.38 55	0.29 12	0.21 27	0.15 23	0.24 5	0.28 8	0.32 9	0.28 12	0.25 5	0.21 13	0.28 8	0.19 7	0.16 25	0.21 21	0.24 6	0.20 3	0.28 7	0.25 10

anonymousdsp	0.25 10	0.23 8	0.19 16	0.16 11	0.14 11	0.18 12	0.10 10	0.37 17	0.19 17	0.32 17	0.22 17	0.32 14	0.12 8	0.14 20	0.29 10	0.32 17	0.32 9	0.28 12	0.39 19	0.22 14	0.46 40	0.31 24	0.12 10	0.15 8	0.26 7	0.20 3	0.52 32	0.20 7

StereoIM	0.26 11	0.20 7	0.16 10	0.10 4	0.10 7	0.10 3	0.08 5	0.24 8	0.14 7	0.36 19	0.16 6	0.36 22	0.12 8	0.08 7	0.33 16	0.35 20	0.39 22	0.35 36	0.53 42	0.20 11	0.40 21	0.26 17	0.13 16	0.15 8	0.39 41	0.39 45	0.40 17	0.49 53

iRaftStereo_RVC	0.26 11	0.27 12	0.16 10	0.13 7	0.14 11	0.18 12	0.09 7	0.44 26	0.14 7	0.36 19	0.36 47	0.32 14	0.16 15	0.13 17	0.29 10	0.29 11	0.38 20	0.28 12	0.34 15	0.22 14	0.41 22	0.38 37	0.12 10	0.17 12	0.27 10	0.29 15	0.42 18	0.27 13

RAFT + AFF	0.27 13	0.26 11	0.17 13	0.21 20	0.13 8	0.19 14	0.13 17	0.41 20	0.18 12	0.44 35	0.19 10	0.42 33	0.14 10	0.09 8	0.86 133	0.29 11	0.41 25	0.20 5	0.55 49	0.23 17	0.47 47	0.21 9	0.12 10	0.15 8	0.28 12	0.20 3	0.21 4	0.17 5

RYNet	0.27 13	0.23 8	0.18 14	0.15 8	0.17 18	0.19 14	0.13 17	0.25 9	0.31 81	0.17 7	0.20 13	0.19 8	0.14 10	0.13 17	0.80 116	0.28 8	0.27 6	0.41 57	0.28 8	0.19 9	0.27 5	0.21 9	0.29 116	0.18 15	0.27 10	0.76 128	0.34 11	0.23 8

MIF-Stereo	0.28 15	0.27 12	0.15 8	0.15 8	0.13 8	0.17 10	0.09 7	0.35 15	0.19 17	0.49 56	0.21 14	0.41 31	0.18 20	0.14 20	0.40 26	0.39 32	0.42 27	0.34 27	0.56 55	0.25 24	0.43 27	0.24 14	0.13 16	0.19 16	0.31 21	0.41 50	0.30 8	0.37 25

AASNet	0.28 15	0.34 25	0.22 32	0.25 33	0.26 45	0.34 70	0.25 82	0.32 13	0.17 9	0.29 14	0.36 47	0.26 10	0.18 20	0.24 70	0.36 20	0.31 15	0.34 14	0.32 19	0.32 11	0.28 33	0.35 17	0.28 20	0.17 37	0.22 27	0.30 17	0.28 14	0.35 13	0.25 10

AANet_RVC	0.28 15	0.27 12	0.23 37	0.19 16	0.28 58	0.16 7	0.16 37	0.29 12	0.30 65	0.20 9	0.27 27	0.24 9	0.21 27	0.19 33	0.45 38	0.36 25	0.33 12	0.34 27	0.29 10	0.29 37	0.27 5	0.27 18	0.22 81	0.21 21	0.34 29	0.33 28	0.42 18	0.52 58

test_5	0.29 18	0.39 46	0.16 10	0.22 23	0.15 14	0.21 17	0.13 17	0.54 50	0.20 20	0.38 24	0.19 10	0.44 40	0.34 100	0.10 9	0.43 37	0.38 29	0.33 12	0.32 19	0.33 13	0.20 11	0.32 12	0.35 30	0.09 6	0.21 21	0.28 12	0.30 17	0.51 28	0.32 18

MMNet	0.29 18	0.29 16	0.22 32	0.26 37	0.26 45	0.26 33	0.18 43	0.33 14	0.23 25	0.24 12	0.28 29	0.35 18	0.15 12	0.32 121	0.39 24	0.31 15	0.36 16	0.34 27	0.41 21	0.27 31	0.32 12	0.21 9	0.17 37	0.23 39	0.32 24	0.30 17	0.46 22	0.32 18

MIF-Stereo (partial)	0.30 20	0.44 69	0.18 14	0.16 11	0.16 16	0.21 17	0.11 12	0.37 17	0.22 23	0.37 22	0.24 20	0.32 14	0.17 18	0.13 17	0.39 24	0.45 64	0.46 36	0.38 46	0.42 24	0.25 24	0.43 27	0.35 30	0.18 43	0.21 21	0.35 32	0.32 25	0.50 27	0.44 45

RAFT_CTSACE	0.30 20	0.37 35	0.15 8	0.15 8	0.15 14	0.25 31	0.18 43	0.53 46	0.20 20	0.55 85	0.18 8	0.44 40	0.29 55	0.16 26	0.29 10	0.30 13	0.37 18	0.27 10	0.37 18	0.18 7	0.38 19	0.45 65	0.10 8	0.17 12	0.30 17	0.31 21	0.60 57	0.26 12

AFF-stereo	0.30 20	0.34 25	0.26 46	0.18 15	0.17 18	0.33 63	0.11 12	0.50 40	0.23 25	0.46 40	0.28 29	0.40 27	0.16 15	0.12 15	0.27 9	0.35 20	0.37 18	0.25 9	0.57 59	0.23 17	0.38 19	0.25 15	0.17 37	0.17 12	0.37 34	0.37 38	0.48 25	0.32 18

test croco	0.31 23	0.43 65	0.20 19	0.20 19	0.16 16	0.20 16	0.10 10	0.41 20	0.18 12	0.48 48	0.19 10	0.34 17	0.17 18	0.10 9	0.41 32	0.44 54	0.45 32	0.40 53	0.55 49	0.24 21	0.41 22	0.34 28	0.14 19	0.21 21	0.32 24	0.33 28	0.39 15	0.48 52

CVANet_RVC	0.31 23	0.40 51	0.30 56	0.40 95	0.29 63	0.37 80	0.23 74	0.41 20	0.23 25	0.31 15	0.49 85	0.37 24	0.26 44	0.19 33	0.29 10	0.33 19	0.34 14	0.32 19	0.32 11	0.25 24	0.34 16	0.25 15	0.18 43	0.25 55	0.30 17	0.25 10	0.34 11	0.30 15

MIM_Stereo	0.32 25	0.40 51	0.25 43	0.28 43	0.20 26	0.27 36	0.14 24	0.45 32	0.18 12	0.48 48	0.25 22	0.42 33	0.18 20	0.16 26	0.36 20	0.42 42	0.44 29	0.36 39	0.47 27	0.28 33	0.47 47	0.36 32	0.12 10	0.23 39	0.29 16	0.27 12	0.47 23	0.33 21

RAFT+CT+SA	0.32 25	0.46 82	0.20 19	0.26 37	0.18 21	0.22 22	0.15 29	0.58 66	0.23 25	0.52 68	0.17 7	0.46 45	0.33 89	0.12 15	0.33 16	0.43 49	0.36 16	0.30 17	0.45 26	0.23 17	0.45 35	0.49 81	0.09 6	0.22 27	0.32 24	0.31 21	0.53 36	0.35 23

HCRNet	0.32 25	0.38 41	0.20 19	0.39 91	0.17 18	0.29 46	0.18 43	0.40 19	0.18 12	0.80 196	0.40 64	0.49 54	0.18 20	0.22 48	0.38 23	0.30 13	0.38 20	0.29 16	0.40 20	0.19 9	0.33 14	0.23 13	0.19 51	0.16 11	0.26 7	0.31 21	0.51 28	0.31 16

DMCA	0.32 25	0.31 20	0.30 56	0.24 28	0.25 41	0.27 36	0.22 67	0.36 16	0.33 94	0.31 15	0.40 64	0.40 27	0.23 33	0.25 84	0.41 32	0.37 27	0.40 23	0.39 48	0.36 17	0.28 33	0.41 22	0.27 18	0.25 99	0.25 55	0.31 21	0.35 33	0.39 15	0.37 25

GANet	0.32 25	0.29 16	0.27 48	0.34 71	0.33 80	0.38 85	0.29 100	0.44 26	0.24 33	0.35 18	0.30 31	0.46 45	0.22 30	0.21 42	0.31 14	0.32 17	0.40 23	0.43 69	0.33 13	0.22 14	0.33 14	0.29 21	0.22 81	0.24 47	0.31 21	0.27 12	0.42 18	0.34 22

LL-Strereo2	0.34 30	0.29 16	0.21 23	0.24 28	0.19 23	0.17 10	0.13 17	0.63 99	0.26 41	0.58 103	0.23 18	0.44 40	0.22 30	0.14 20	0.41 32	0.41 38	0.47 45	0.35 36	0.73 93	0.31 46	0.47 47	0.36 32	0.21 71	0.20 19	0.32 24	0.34 32	0.51 28	0.35 23

test_4	0.34 30	0.33 22	0.27 48	0.21 20	0.18 21	0.16 7	0.11 12	0.59 73	0.26 41	0.58 103	0.25 22	0.50 60	0.20 26	0.19 33	0.33 16	0.40 34	0.45 32	0.34 27	0.41 21	0.29 37	0.45 35	0.41 46	0.16 25	0.24 47	0.38 38	0.40 49	0.59 56	0.42 41

ARAFT	0.34 30	0.38 41	0.23 37	0.26 37	0.21 28	0.27 36	0.14 24	0.44 26	0.24 33	0.50 57	0.30 31	0.41 31	0.16 15	0.15 23	0.67 91	0.42 42	0.50 57	0.47 97	0.51 33	0.23 17	0.53 79	0.32 25	0.16 25	0.19 16	0.43 49	0.30 17	0.52 32	0.37 25

raft+_RVC	0.35 33	0.34 25	0.26 46	0.25 33	0.23 33	0.25 31	0.18 43	0.54 50	0.26 41	0.52 68	0.43 69	0.46 45	0.23 33	0.18 30	0.42 36	0.38 29	0.43 28	0.34 27	0.61 69	0.26 29	0.43 27	0.38 37	0.13 16	0.20 19	0.39 41	0.39 45	0.58 49	0.42 41

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 33	0.41 55	0.32 63	0.24 28	0.19 23	0.28 43	0.13 17	0.58 66	0.24 33	0.46 40	0.35 46	0.49 54	0.19 24	0.15 23	0.34 19	0.35 20	0.41 25	0.28 12	0.65 75	0.28 33	0.44 32	0.33 26	0.19 51	0.22 27	0.51 75	0.37 38	0.58 49	0.44 45

MGS-Stereo	0.37 35	0.46 82	0.21 23	0.22 23	0.19 23	0.22 22	0.15 29	0.45 32	0.17 9	0.36 19	0.26 24	0.29 12	0.19 24	0.23 58	1.37 191	0.40 34	0.52 70	0.45 83	0.55 49	0.33 52	0.50 59	0.41 46	0.21 71	0.22 27	0.33 28	0.30 17	0.47 23	0.45 47

TESTraft	0.37 35	0.46 82	0.21 23	0.21 20	0.23 33	0.21 17	0.16 37	0.54 50	0.31 81	0.51 61	0.23 18	0.36 22	0.36 111	0.11 11	0.85 131	0.48 87	0.45 32	0.32 19	0.48 29	0.24 21	0.46 40	0.65 116	0.12 10	0.23 39	0.37 34	0.43 53	0.57 42	0.39 30

CAS	0.38 37	0.45 76	0.25 43	0.29 48	0.29 63	0.23 24	0.13 17	0.41 20	0.27 45	0.41 26	0.54 109	0.35 18	0.35 107	0.21 42	0.52 46	0.38 29	0.50 57	0.34 27	0.52 35	0.26 29	0.43 27	0.41 46	0.19 51	0.23 39	0.51 75	0.52 87	0.62 63	0.77 125

anonymousdsp2	0.38 37	0.46 82	0.30 56	0.25 33	0.23 33	0.32 56	0.18 43	0.58 66	0.23 25	0.47 43	0.38 55	0.48 51	0.23 33	0.18 30	0.40 26	0.39 32	0.44 29	0.33 25	0.88 115	0.31 46	0.48 52	0.52 90	0.17 37	0.23 39	0.41 47	0.33 28	0.61 60	0.42 41

TestStereo1	0.38 37	0.49 101	0.19 16	0.22 23	0.23 33	0.23 24	0.15 29	0.55 56	0.30 65	0.52 68	0.21 14	0.35 18	0.39 119	0.11 11	0.80 116	0.50 96	0.46 36	0.32 19	0.53 42	0.25 24	0.52 73	0.67 124	0.15 21	0.22 27	0.37 34	0.42 51	0.60 57	0.39 30

SA-5K	0.38 37	0.49 101	0.19 16	0.22 23	0.23 33	0.23 24	0.15 29	0.55 56	0.30 65	0.52 68	0.21 14	0.35 18	0.39 119	0.11 11	0.80 116	0.50 96	0.46 36	0.32 19	0.53 42	0.25 24	0.52 73	0.67 124	0.15 21	0.22 27	0.37 34	0.42 51	0.60 57	0.39 30

UPFNet	0.38 37	0.34 25	0.34 70	0.32 63	0.33 80	0.39 87	0.29 100	0.47 37	0.33 94	0.43 28	0.41 66	0.40 27	0.30 64	0.34 126	0.61 69	0.40 34	0.46 36	0.41 57	0.52 35	0.35 65	0.35 17	0.34 28	0.25 99	0.27 64	0.38 38	0.35 33	0.55 38	0.37 25

HITNet	0.38 37	0.37 35	0.28 50	0.34 71	0.29 63	0.26 33	0.19 54	0.58 66	0.32 89	0.57 97	0.45 75	0.55 75	0.30 64	0.22 48	0.51 44	0.35 20	0.44 29	0.39 48	0.41 21	0.29 37	0.41 22	0.38 37	0.20 63	0.25 55	0.39 41	0.37 38	0.70 88	0.52 58
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
CASnet	0.40 43	0.52 129	0.23 37	0.27 41	0.27 54	0.30 52	0.14 24	0.62 92	0.29 59	0.61 117	0.44 72	0.64 105	0.28 53	0.23 58	0.55 48	0.36 25	0.45 32	0.31 18	0.73 93	0.27 31	0.63 112	0.39 42	0.21 71	0.24 47	0.42 48	0.32 25	0.61 60	0.56 72
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 43	0.28 15	0.33 66	0.35 80	0.24 39	0.24 28	0.15 29	0.63 99	0.28 52	0.61 117	0.39 61	0.51 64	0.22 30	0.22 48	0.48 41	0.43 49	0.49 52	0.43 69	0.66 77	0.34 56	0.63 112	0.70 130	0.14 19	0.22 27	0.39 41	0.47 70	0.63 66	0.39 30

FINET	0.40 43	0.38 41	0.39 93	0.43 108	0.30 70	0.34 70	0.35 114	0.44 26	0.36 108	0.47 43	0.32 35	0.47 48	0.30 64	0.28 100	0.66 86	0.50 96	0.48 49	0.36 39	0.60 65	0.33 52	0.46 40	0.37 36	0.30 119	0.30 80	0.43 49	0.35 33	0.56 40	0.42 41

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 46	0.33 22	0.29 52	0.29 48	0.24 39	0.26 33	0.16 37	0.55 56	0.40 123	0.55 85	0.49 85	0.49 54	0.27 50	0.23 58	0.58 57	0.45 64	0.51 66	0.40 53	0.50 31	0.36 67	0.46 40	0.50 85	0.16 25	0.23 39	0.49 69	0.75 125	0.44 21	0.56 72

IER	0.41 46	0.37 35	0.31 60	0.30 55	0.28 58	0.35 75	0.24 77	0.47 37	0.28 52	0.44 35	0.59 117	0.77 134	0.29 55	0.35 132	0.63 76	0.42 42	0.47 45	0.42 64	0.44 25	0.34 56	0.42 26	0.36 32	0.28 113	0.26 61	0.40 45	0.47 70	0.52 32	0.52 58

rafts_anoy	0.41 46	0.51 120	0.35 72	0.29 48	0.30 70	0.33 63	0.22 67	0.59 73	0.25 38	0.51 61	0.50 90	0.48 51	0.23 33	0.17 29	0.57 53	0.46 71	0.51 66	0.50 115	0.58 63	0.34 56	0.50 59	0.43 57	0.19 51	0.28 68	0.50 72	0.47 70	0.52 32	0.53 62

RALAANet	0.41 46	0.41 55	0.37 81	0.28 43	0.28 58	0.33 63	0.24 77	0.54 50	0.27 45	0.48 48	0.48 81	0.43 38	0.25 41	0.20 37	0.57 53	0.41 38	0.49 52	0.50 115	0.71 89	0.40 92	0.52 73	0.46 70	0.21 71	0.29 72	0.46 57	0.45 61	0.70 88	0.47 50

GMStereo	0.41 46	0.48 98	0.25 43	0.32 63	0.32 79	0.37 80	0.28 93	0.59 73	0.30 65	0.45 37	0.36 47	0.61 95	0.31 76	0.24 70	0.45 38	0.41 38	0.54 81	0.35 36	0.73 93	0.39 87	0.51 63	0.33 26	0.23 89	0.28 68	0.48 62	0.36 36	0.68 81	0.41 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
LoS_RVC	0.42 51	0.45 76	0.43 113	0.19 16	0.25 41	0.24 28	0.16 37	0.44 26	0.28 52	0.51 61	0.48 81	0.42 33	0.31 76	0.22 48	0.60 64	0.45 64	0.46 36	0.41 57	0.71 89	0.30 41	0.67 124	0.51 86	0.19 51	0.32 92	0.61 105	0.44 56	0.58 49	0.61 85

tt_ll	0.42 51	0.45 76	0.43 113	0.19 16	0.25 41	0.24 28	0.16 37	0.44 26	0.28 52	0.51 61	0.48 81	0.42 33	0.31 76	0.22 48	0.60 64	0.45 64	0.46 36	0.41 57	0.71 89	0.30 41	0.67 124	0.51 86	0.19 51	0.32 92	0.61 105	0.44 56	0.58 49	0.61 85

SA	0.42 51	0.47 88	0.21 23	0.25 33	0.23 33	0.31 53	0.13 17	0.64 106	0.32 89	0.61 117	0.26 24	0.54 70	0.21 27	0.16 26	0.63 76	0.47 82	0.52 70	0.41 57	0.60 65	0.29 37	0.46 40	0.61 109	0.15 21	0.27 64	0.45 55	0.58 97	0.96 149	0.47 50

CIPLG	0.42 51	0.47 88	0.24 41	0.32 63	0.22 29	0.32 56	0.19 54	0.63 99	0.24 33	0.55 85	0.50 90	0.60 94	0.30 64	0.41 146	0.93 150	0.44 54	0.52 70	0.37 42	0.56 55	0.38 75	0.56 88	0.45 65	0.19 51	0.24 47	0.44 51	0.31 21	0.57 42	0.38 29

IPLGR_C	0.42 51	0.47 88	0.23 37	0.31 61	0.22 29	0.32 56	0.18 43	0.63 99	0.23 25	0.55 85	0.50 90	0.61 95	0.31 76	0.41 146	0.87 138	0.45 64	0.52 70	0.37 42	0.55 49	0.38 75	0.56 88	0.46 70	0.19 51	0.24 47	0.44 51	0.33 28	0.58 49	0.40 35

GMOStereo	0.42 51	0.39 46	0.21 23	0.30 55	0.26 45	0.29 46	0.19 54	0.67 120	0.30 65	0.66 151	0.32 35	0.54 70	0.33 89	0.20 37	0.40 26	0.46 71	0.50 57	0.44 74	0.68 81	0.34 56	0.51 63	0.66 119	0.16 25	0.22 27	0.58 95	0.45 61	0.82 117	0.41 36

error version	0.42 51	0.39 46	0.21 23	0.30 55	0.26 45	0.29 46	0.19 54	0.67 120	0.30 65	0.66 151	0.32 35	0.54 70	0.33 89	0.20 37	0.40 26	0.46 71	0.50 57	0.44 74	0.68 81	0.34 56	0.51 63	0.66 119	0.16 25	0.22 27	0.58 95	0.45 61	0.82 117	0.41 36

test-v	0.42 51	0.39 46	0.21 23	0.30 55	0.26 45	0.29 46	0.19 54	0.67 120	0.30 65	0.66 151	0.32 35	0.54 70	0.33 89	0.20 37	0.40 26	0.46 71	0.50 57	0.44 74	0.68 81	0.34 56	0.51 63	0.66 119	0.16 25	0.22 27	0.58 95	0.45 61	0.82 117	0.41 36

ACRE	0.42 51	0.47 88	0.22 32	0.32 63	0.22 29	0.33 63	0.18 43	0.63 99	0.23 25	0.55 85	0.50 90	0.61 95	0.30 64	0.41 146	0.91 145	0.45 64	0.52 70	0.36 39	0.55 49	0.38 75	0.57 97	0.44 62	0.19 51	0.23 39	0.44 51	0.32 25	0.58 49	0.39 30

test-2	0.42 51	0.39 46	0.21 23	0.30 55	0.26 45	0.29 46	0.19 54	0.67 120	0.30 65	0.66 151	0.32 35	0.54 70	0.33 89	0.20 37	0.40 26	0.46 71	0.50 57	0.44 74	0.68 81	0.34 56	0.51 63	0.66 119	0.16 25	0.22 27	0.58 95	0.45 61	0.82 117	0.41 36

RALCasStereoNet	0.42 51	0.50 115	0.35 72	0.35 80	0.30 70	0.31 53	0.24 77	0.60 78	0.25 38	0.56 92	0.49 85	0.58 85	0.26 44	0.18 30	0.57 53	0.46 71	0.54 81	0.49 109	0.51 33	0.34 56	0.51 63	0.41 46	0.21 71	0.31 88	0.53 81	0.49 80	0.48 25	0.58 76

RASNet	0.42 51	0.45 76	0.43 113	0.33 69	0.33 80	0.37 80	0.27 88	0.58 66	0.34 99	0.47 43	0.43 69	0.49 54	0.33 89	0.25 84	0.41 32	0.41 38	0.48 49	0.39 48	0.47 27	0.30 41	0.49 56	0.40 43	0.19 51	0.44 144	0.40 45	0.46 68	0.75 100	0.63 94

CREStereo++_RVC	0.43 63	0.42 62	0.39 93	0.30 55	0.33 80	0.27 36	0.19 54	0.57 62	0.31 81	0.58 103	0.36 47	0.58 85	0.56 161	0.23 58	0.48 41	0.50 96	0.61 130	0.34 27	0.52 35	0.30 41	0.56 88	0.42 51	0.16 25	0.29 72	0.49 69	0.44 56	0.79 110	0.69 107
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
raftrobust	0.43 63	0.33 22	0.36 77	0.28 43	0.28 58	0.27 36	0.18 43	0.64 106	0.25 38	0.63 130	0.53 103	0.51 64	0.25 41	0.22 48	0.63 76	0.48 87	0.51 66	0.41 57	0.96 124	0.38 75	0.53 79	0.46 70	0.20 63	0.24 47	0.57 91	0.54 91	0.54 37	0.52 58

HGLStereo	0.43 63	0.43 65	0.37 81	0.34 71	0.37 103	0.39 87	0.23 74	0.48 39	0.31 81	0.47 43	0.72 156	0.42 33	0.29 55	0.32 121	0.51 44	0.49 93	0.55 89	0.50 115	0.55 49	0.39 87	0.51 63	0.43 57	0.22 81	0.33 104	0.51 75	0.51 85	0.57 42	0.45 47

trnet	0.44 66	0.51 120	0.40 98	0.34 71	0.26 45	0.27 36	0.14 24	0.62 92	0.30 65	0.60 114	0.36 47	0.73 126	0.33 89	0.24 70	0.56 50	0.57 121	0.58 107	0.34 27	0.52 35	0.31 46	0.57 97	0.42 51	0.17 37	0.30 80	0.54 85	0.48 75	0.65 73	0.69 107

UNet	0.44 66	0.42 62	0.40 98	0.37 85	0.36 96	0.41 95	0.28 93	0.57 62	0.35 104	0.50 57	0.49 85	0.47 48	0.34 100	0.37 138	0.53 47	0.43 49	0.54 81	0.46 91	0.56 55	0.39 87	0.47 47	0.44 62	0.27 110	0.34 108	0.44 51	0.48 75	0.58 49	0.57 74

CREStereo	0.44 66	0.51 120	0.40 98	0.34 71	0.26 45	0.28 43	0.15 29	0.61 85	0.30 65	0.58 103	0.36 47	0.72 123	0.33 89	0.24 70	0.59 60	0.59 128	0.59 118	0.34 27	0.52 35	0.31 46	0.59 105	0.42 51	0.18 43	0.30 80	0.54 85	0.48 75	0.64 69	0.69 107
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
DMCA-RVC	0.44 66	0.37 35	0.35 72	0.33 69	0.37 103	0.32 56	0.41 128	0.46 35	0.52 151	0.43 28	0.48 81	0.68 114	0.33 89	0.29 106	0.65 85	0.46 71	0.47 45	0.44 74	0.49 30	0.38 75	0.49 56	0.48 80	0.29 116	0.32 92	0.38 38	0.37 38	0.57 42	0.62 89

TestStereo	0.45 70	0.51 120	0.38 90	0.42 104	0.30 70	0.44 105	0.26 86	0.71 144	0.28 52	0.76 187	0.32 35	0.64 105	0.32 85	0.24 70	0.47 40	0.35 20	0.54 81	0.33 25	0.78 105	0.38 75	0.63 112	0.42 51	0.24 96	0.30 80	0.53 81	0.43 53	0.75 100	0.55 71

DSFCA	0.45 70	0.50 115	0.40 98	0.40 95	0.37 103	0.44 105	0.34 112	0.46 35	0.39 121	0.40 25	0.57 113	0.49 54	0.29 55	0.24 70	0.61 69	0.44 54	0.49 52	0.49 109	0.64 71	0.39 87	0.50 59	0.51 86	0.33 132	0.35 111	0.49 69	0.50 83	0.57 42	0.58 76

CFNet	0.45 70	0.44 69	0.33 66	0.48 119	0.40 116	0.39 87	0.30 106	0.53 46	0.32 89	0.48 48	0.50 90	0.68 114	0.40 122	0.30 108	0.56 50	0.37 27	0.48 49	0.43 69	0.52 35	0.33 52	0.46 40	0.30 23	0.23 89	0.31 88	0.61 105	0.52 87	0.69 84	0.71 114

DISCO	0.45 70	0.44 69	0.29 52	0.40 95	0.38 109	0.49 120	0.43 131	0.45 32	0.43 138	0.50 57	0.57 113	0.40 27	0.29 55	0.30 108	0.61 69	0.43 49	0.55 89	0.46 91	0.69 86	0.41 95	0.48 52	0.43 57	0.26 106	0.32 92	0.47 59	0.50 83	0.62 63	0.50 55

CES	0.46 74	0.35 33	0.30 56	0.27 41	0.27 54	0.29 46	0.12 15	1.05 203	0.27 45	0.54 79	0.66 141	0.53 68	0.25 41	0.23 58	0.62 73	0.65 145	0.58 107	0.37 42	0.54 47	0.34 56	0.84 153	0.53 93	0.23 89	0.23 39	0.56 90	0.44 56	0.57 42	0.69 107

ADLNet	0.46 74	0.53 136	0.37 81	0.41 100	0.41 121	0.44 105	0.40 126	0.54 50	0.35 104	0.45 37	0.53 103	0.76 131	0.36 111	0.62 195	0.58 57	0.42 42	0.49 52	0.42 64	0.50 31	0.37 72	0.43 27	0.44 62	0.34 134	0.25 55	0.47 59	0.55 93	0.57 42	0.45 47

EGLCR-Stereo	0.47 76	0.49 101	0.41 107	0.29 48	0.30 70	0.44 105	0.14 24	0.57 62	0.26 41	0.57 97	0.27 27	0.58 85	0.23 33	0.21 42	0.36 20	0.47 82	0.53 79	0.45 83	0.75 100	0.32 50	0.69 130	0.93 157	0.19 51	0.24 47	0.48 62	0.49 80	1.30 190	0.70 113

GLC_STEREO	0.47 76	0.51 120	0.40 98	0.38 88	0.37 103	0.37 80	0.28 93	0.64 106	0.29 59	0.62 126	0.53 103	0.55 75	0.28 53	0.30 108	0.49 43	0.48 87	0.66 149	0.41 57	0.65 75	0.41 95	0.70 133	0.60 104	0.23 89	0.30 80	0.47 59	0.36 36	0.84 126	0.53 62

IPLG	0.47 76	0.45 76	0.32 63	0.28 43	0.27 54	0.32 56	0.21 62	0.63 99	0.22 23	0.51 61	0.38 55	0.56 77	0.29 55	0.31 115	1.64 206	0.44 54	0.56 94	0.48 102	0.56 55	0.41 95	0.45 35	0.75 138	0.18 43	0.28 68	0.45 55	0.59 98	0.65 73	0.51 57

Sa-1000	0.48 79	0.47 88	0.21 23	0.26 37	0.26 45	0.31 53	0.15 29	0.65 113	0.36 108	0.63 130	0.33 41	0.50 60	0.26 44	0.30 108	0.94 154	0.49 93	0.59 118	0.45 83	0.90 117	0.32 50	0.52 73	0.75 138	0.17 37	0.27 64	0.72 133	0.53 89	1.00 159	0.49 53

PMTNet	0.48 79	0.48 98	0.43 113	0.31 61	0.30 70	0.27 36	0.22 67	0.54 50	0.29 59	0.57 97	0.39 61	0.59 90	0.23 33	0.23 58	0.64 82	0.59 128	0.57 103	0.37 42	1.17 138	0.33 52	0.67 124	0.40 43	0.20 63	0.21 21	0.79 154	0.59 98	0.65 73	0.92 142

PDISCO_ROB	0.48 79	0.40 51	0.39 93	0.38 88	0.34 89	0.39 87	0.28 93	0.50 40	0.35 104	0.37 22	0.52 99	0.49 54	0.35 107	0.31 115	0.63 76	0.58 126	0.54 81	0.68 182	0.59 64	0.44 104	0.62 109	0.67 124	0.24 96	0.34 108	0.54 85	0.53 89	0.85 128	0.58 76

raft_robust	0.49 82	0.44 69	0.24 41	0.38 88	0.29 63	0.32 56	0.21 62	0.73 152	0.35 104	0.69 168	0.34 43	0.57 80	0.31 76	0.24 70	0.59 60	0.53 107	0.54 81	0.46 91	0.98 125	0.37 72	0.69 130	0.94 158	0.20 63	0.28 68	0.55 88	0.69 109	0.69 84	0.60 83

dd	0.50 83	0.51 120	0.28 50	0.91 187	0.31 78	0.65 160	0.29 100	0.59 73	0.23 25	0.54 79	0.30 31	0.75 129	0.27 50	0.26 94	0.84 127	0.46 71	0.70 162	0.39 48	1.05 128	0.38 75	0.48 52	0.43 57	0.23 89	0.30 80	0.53 81	0.39 45	0.74 98	0.58 76

LMCR-Stereo	0.50 83	0.46 82	0.33 66	0.32 63	0.33 80	0.42 99	0.24 77	0.57 62	0.37 114	0.55 85	0.46 79	0.65 108	0.40 122	0.26 94	0.69 96	0.49 93	0.62 134	0.49 109	1.11 134	0.57 143	0.66 120	0.64 114	0.25 99	0.32 92	0.48 62	0.49 80	0.63 66	0.65 98

iResNet_ROB	0.50 83	0.49 101	0.42 109	0.42 104	0.30 70	0.42 99	0.32 108	0.60 78	0.33 94	0.52 68	0.59 117	0.47 48	0.56 161	0.25 84	0.81 119	0.46 71	0.57 103	0.49 109	1.19 139	0.36 67	0.48 52	0.36 32	0.25 99	0.37 122	0.57 91	0.54 91	0.75 100	0.61 85

MIPNet	0.51 86	0.51 120	0.33 66	0.32 63	0.30 70	0.37 80	0.25 82	0.62 92	0.24 33	0.50 57	0.52 99	0.61 95	0.41 125	0.30 108	1.01 169	0.51 103	0.59 118	0.50 115	0.76 103	0.47 115	0.44 32	0.85 149	0.20 63	0.26 61	0.66 120	0.98 167	0.71 92	0.61 85

CFNet_pseudo	0.51 86	0.44 69	0.43 113	0.54 137	0.43 126	0.53 133	0.34 112	0.62 92	0.36 108	0.61 117	0.64 133	0.57 80	0.52 154	0.35 132	0.90 144	0.50 96	0.50 57	0.47 97	0.67 79	0.36 67	0.47 47	0.42 51	0.26 106	0.33 104	0.57 91	0.60 101	0.68 81	0.73 119

CFNet_RVC	0.51 86	0.51 120	0.47 130	0.50 124	0.48 138	0.48 118	0.32 108	0.53 46	0.37 114	0.51 61	0.65 138	0.57 80	0.34 100	0.30 108	0.69 96	0.44 54	0.52 70	0.47 97	0.57 59	0.42 101	0.56 88	0.49 81	0.27 110	0.35 111	0.65 119	0.74 121	0.80 111	0.75 123

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 86	0.52 129	0.48 133	0.43 108	0.57 156	0.42 99	0.62 168	0.56 61	0.62 168	0.52 68	0.51 96	0.67 112	0.34 100	0.58 192	0.78 111	0.42 42	0.47 45	0.42 64	0.57 59	0.38 75	0.46 40	0.42 51	0.30 119	0.32 92	0.48 62	0.76 128	0.62 63	0.64 96
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 90	0.43 65	0.36 77	0.34 71	0.25 41	0.47 116	0.25 82	0.43 24	0.27 45	0.52 68	0.94 182	0.61 95	0.44 136	0.25 84	1.06 172	0.57 121	0.52 70	0.39 48	1.51 151	0.50 118	0.58 101	0.75 138	0.26 106	0.25 55	0.52 79	0.38 42	0.76 103	0.53 62

iResNetv2_ROB	0.52 90	0.45 76	0.32 63	0.48 119	0.39 112	0.48 118	0.28 93	0.64 106	0.34 99	0.52 68	0.66 141	0.70 119	0.55 159	0.28 100	0.67 91	0.47 82	0.50 57	0.46 91	1.12 135	0.45 106	0.57 97	0.47 74	0.29 116	0.40 128	0.55 88	0.51 85	0.81 114	0.58 76

DN-CSS_ROB	0.52 90	0.43 65	0.46 126	0.41 100	0.40 116	0.34 70	0.22 67	0.69 135	0.34 99	0.59 108	0.79 165	0.66 109	0.47 142	0.24 70	0.63 76	0.40 34	0.58 107	0.43 69	1.74 159	0.38 75	0.63 112	0.38 37	0.31 124	0.47 154	0.53 81	0.43 53	0.66 79	0.54 68

STTStereo	0.53 93	0.56 145	0.54 149	0.44 112	0.52 146	0.43 103	0.59 157	0.52 42	0.46 143	0.47 43	0.55 111	0.71 121	0.42 126	0.56 185	0.87 138	0.44 54	0.49 52	0.51 122	0.54 47	0.37 72	0.51 63	0.40 43	0.32 129	0.35 111	0.52 79	0.66 107	0.68 81	0.99 149

BEATNet_4x	0.53 93	0.40 51	0.34 70	0.39 91	0.36 96	0.32 56	0.27 88	0.64 106	0.41 127	0.66 151	0.45 75	0.62 103	0.39 119	0.24 70	0.83 124	0.63 135	0.58 107	0.58 156	0.57 59	0.36 67	0.90 160	1.52 198	0.25 99	0.36 118	0.46 57	0.44 56	0.77 104	0.60 83

AF-Net	0.53 93	0.49 101	0.44 121	0.50 124	0.53 147	0.61 151	0.54 148	0.61 85	0.55 158	0.43 28	0.66 141	0.85 146	0.42 126	0.40 143	0.64 82	0.46 71	0.46 36	0.44 74	0.60 65	0.40 92	0.45 35	0.45 65	0.41 153	0.39 125	0.50 72	0.55 93	0.81 114	0.69 107

Nwc_Net	0.53 93	0.49 101	0.44 121	0.50 124	0.53 147	0.61 151	0.54 148	0.61 85	0.55 158	0.43 28	0.66 141	0.85 146	0.42 126	0.40 143	0.64 82	0.46 71	0.46 36	0.44 74	0.60 65	0.40 92	0.45 35	0.45 65	0.41 153	0.39 125	0.50 72	0.55 93	0.81 114	0.69 107

DLCB_ROB	0.53 93	0.50 115	0.48 133	0.41 100	0.45 129	0.43 103	0.39 124	0.55 56	0.45 139	0.57 97	0.61 125	0.70 119	0.52 154	0.41 146	0.60 64	0.47 82	0.57 103	0.48 102	0.52 35	0.43 103	0.55 84	0.47 74	0.38 146	0.42 135	0.96 184	0.79 134	0.70 88	0.62 89

AE-Stereo	0.54 98	0.48 98	0.44 121	0.50 124	0.35 93	0.36 78	0.28 93	0.55 56	0.29 59	0.64 136	0.31 34	0.89 152	0.31 76	0.24 70	0.55 48	0.65 145	0.68 157	0.52 129	0.87 114	0.53 124	0.72 136	0.81 146	0.21 71	0.47 154	0.79 154	0.69 109	0.94 144	0.62 89

HSM	0.54 98	0.49 101	0.47 130	0.48 119	0.47 135	0.41 95	0.37 118	0.71 144	0.37 114	0.61 117	0.65 138	0.59 90	0.48 145	0.31 115	0.70 101	0.48 87	0.64 142	0.47 97	0.75 100	0.48 117	0.63 112	0.49 81	0.26 106	0.42 135	0.62 110	0.72 117	0.87 135	0.67 101

LoS	0.55 100	0.44 69	0.29 52	0.36 84	0.37 103	0.40 93	0.20 61	1.37 218	0.31 81	0.86 204	0.78 164	0.68 114	0.37 115	0.24 70	0.58 57	0.72 158	0.59 118	0.40 53	0.75 100	0.35 65	1.03 173	0.65 116	0.21 71	0.24 47	0.79 154	0.64 105	0.64 69	0.68 105

test-3	0.55 100	0.37 35	0.37 81	0.34 71	0.33 80	0.33 63	0.22 67	0.65 113	0.27 45	0.61 117	0.34 43	0.90 153	0.31 76	0.21 42	0.60 64	0.44 54	0.55 89	0.42 64	2.59 191	0.38 75	0.56 88	1.37 189	0.16 25	0.29 72	0.48 62	0.38 42	0.69 84	0.54 68

test_1	0.55 100	0.37 35	0.37 81	0.34 71	0.33 80	0.33 63	0.22 67	0.66 117	0.27 45	0.62 126	0.34 43	0.90 153	0.31 76	0.21 42	0.61 69	0.44 54	0.55 89	0.42 64	2.58 190	0.38 75	0.56 88	1.38 191	0.16 25	0.29 72	0.48 62	0.38 42	0.69 84	0.54 68

AACVNet	0.55 100	0.47 88	0.40 98	0.58 144	0.61 162	0.53 133	0.37 118	0.61 85	0.40 123	0.59 108	0.64 133	0.58 85	0.33 89	0.36 134	0.69 96	0.54 113	0.58 107	0.54 139	0.69 86	0.52 123	0.54 82	0.52 90	0.36 139	0.44 144	0.59 101	0.69 109	0.82 117	0.83 132

TANstereo	0.55 100	0.41 55	0.35 72	0.40 95	0.39 112	0.45 109	0.21 62	0.52 42	0.30 65	0.54 79	0.37 53	0.38 25	0.38 117	0.41 146	0.84 127	0.73 162	0.66 149	0.78 203	1.10 132	0.89 201	0.62 109	0.54 95	0.93 214	0.32 92	0.34 29	0.45 61	0.99 154	0.53 62

XX-TBD	0.55 100	0.41 55	0.35 72	0.40 95	0.39 112	0.45 109	0.21 62	0.52 42	0.30 65	0.54 79	0.37 53	0.38 25	0.38 117	0.41 146	0.84 127	0.73 162	0.66 149	0.78 203	1.10 132	0.89 201	0.62 109	0.54 95	0.93 214	0.32 92	0.34 29	0.45 61	0.99 154	0.53 62

NVstereo2D	0.55 100	0.47 88	0.40 98	0.52 132	0.48 138	0.66 163	0.64 171	0.60 78	0.38 118	0.48 48	0.61 125	0.53 68	0.30 64	0.63 197	1.53 200	0.61 133	0.58 107	0.55 144	0.53 42	0.41 95	0.50 59	0.38 37	0.54 187	0.43 139	0.64 117	0.48 75	0.56 40	0.53 62

test_3	0.56 107	0.38 41	0.36 77	0.34 71	0.33 80	0.33 63	0.21 62	0.68 127	0.29 59	0.65 141	0.33 41	0.92 155	0.35 107	0.21 42	0.60 64	0.44 54	0.56 94	0.45 83	2.68 192	0.39 87	0.55 84	1.35 187	0.15 21	0.32 92	0.51 75	0.47 70	0.67 80	0.50 55

APVNet	0.56 107	0.47 88	0.38 90	0.46 115	0.50 142	0.57 142	0.53 145	0.60 78	0.42 134	0.46 40	0.65 138	0.50 60	0.30 64	0.36 134	0.74 108	0.71 157	0.71 167	0.64 170	0.95 122	0.53 124	0.57 97	0.77 142	0.34 134	0.46 151	0.59 101	0.46 68	0.82 117	0.58 76

psm_up	0.56 107	0.51 120	0.53 146	0.56 141	0.45 129	0.58 145	0.35 114	0.71 144	0.66 173	0.55 85	0.53 103	0.59 90	0.50 147	0.40 143	0.63 76	0.50 96	0.59 118	0.49 109	0.84 112	0.46 111	0.51 63	0.45 65	0.31 124	0.51 162	0.70 127	0.78 132	0.80 111	0.67 101

UCFNet_RVC	0.56 107	0.78 181	0.45 125	0.59 147	0.55 153	0.52 130	0.39 124	0.58 66	0.40 123	0.59 108	0.60 119	0.82 139	0.45 137	0.32 121	0.70 101	0.42 42	0.50 57	0.50 115	0.67 79	0.45 106	0.56 88	0.47 74	0.38 146	0.41 131	0.77 149	0.71 114	0.65 73	0.86 136

IPLGR	0.57 111	0.55 139	0.37 81	0.43 108	0.38 109	0.36 78	0.23 74	0.62 92	0.30 65	0.56 92	0.68 149	0.61 95	0.32 85	0.29 106	1.73 212	0.47 82	0.56 94	0.56 146	1.09 130	0.54 130	0.53 79	0.81 146	0.20 63	0.32 92	0.71 130	0.97 166	0.73 96	0.57 74

FADNet-RVC-Resample	0.57 111	0.52 129	0.42 109	0.46 115	0.39 112	0.41 95	0.40 126	0.72 151	0.42 134	0.68 160	0.51 96	1.04 168	0.43 131	0.43 159	0.96 159	0.48 87	0.56 94	0.61 164	0.85 113	0.55 134	0.52 73	0.63 110	0.34 134	0.60 176	0.58 95	0.71 114	0.55 38	0.77 125

ICVP	0.58 113	0.49 101	0.67 176	0.50 124	0.48 138	0.52 130	0.36 116	0.60 78	0.45 139	0.61 117	0.58 116	0.61 95	0.56 161	0.30 108	0.67 91	0.64 139	0.58 107	0.51 122	0.72 92	0.51 121	0.58 101	0.74 136	0.59 193	0.47 154	0.60 104	0.75 125	0.74 98	0.72 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 113	0.41 55	0.31 60	0.29 48	0.29 63	0.45 109	0.29 100	0.71 144	0.41 127	0.48 48	0.53 103	0.51 64	0.43 131	0.23 58	0.86 133	0.84 176	0.70 162	0.67 177	1.34 144	0.60 155	0.83 151	0.98 160	0.30 119	0.35 111	0.62 110	0.72 117	0.72 93	0.73 119

CroCo_RVC	0.58 113	0.41 55	0.31 60	0.29 48	0.29 63	0.45 109	0.29 100	0.71 144	0.41 127	0.48 48	0.53 103	0.51 64	0.43 131	0.23 58	0.86 133	0.84 176	0.70 162	0.67 177	1.34 144	0.60 155	0.83 151	0.98 160	0.30 119	0.35 111	0.62 110	0.72 117	0.72 93	0.73 119

sCroCo_RVC	0.58 113	0.42 62	0.29 52	0.28 43	0.29 63	0.39 87	0.22 67	0.60 78	0.41 127	0.53 78	0.43 69	0.48 51	0.50 147	0.24 70	0.75 109	0.99 199	0.75 172	0.63 166	1.02 127	0.56 138	1.10 178	1.36 188	0.28 113	0.39 125	0.63 114	0.63 102	0.93 141	0.64 96

FADNet-RVC	0.58 113	0.50 115	0.37 81	0.51 130	0.42 123	0.39 87	0.56 152	0.68 127	0.36 108	0.64 136	0.50 90	1.13 174	0.45 137	0.34 126	0.91 145	0.53 107	0.54 81	0.45 83	1.20 141	0.51 121	0.54 82	0.52 90	0.33 132	0.51 162	0.57 91	0.75 125	0.64 69	0.81 130

RP	0.58 113	0.57 149	0.72 182	0.62 154	0.56 154	0.57 142	0.64 171	0.63 99	0.61 166	0.42 27	0.81 170	0.78 135	0.53 156	0.43 159	0.68 94	0.48 87	0.53 79	0.44 74	0.64 71	0.45 106	0.51 63	0.54 95	0.37 144	0.44 144	0.62 110	0.59 98	0.83 124	0.77 125

GES	0.59 119	0.52 129	0.37 81	0.39 91	0.40 116	0.53 133	0.37 118	0.59 73	0.40 123	0.56 92	0.60 119	0.50 60	0.30 64	0.41 146	0.98 162	0.63 135	0.67 155	0.55 144	2.28 176	0.56 138	0.70 133	0.56 100	0.31 124	0.42 135	0.48 62	0.48 75	0.65 73	0.68 105

DeepPruner_ROB	0.59 119	0.44 69	0.54 149	0.52 132	0.54 150	0.49 120	0.37 118	0.61 85	0.46 143	0.60 114	0.70 150	0.61 95	0.51 151	0.32 121	1.06 172	0.58 126	0.62 134	0.59 161	0.66 77	0.47 115	0.97 169	0.72 134	0.36 139	0.44 144	0.61 105	1.00 171	0.72 93	0.58 76

PS-NSSS	0.60 121	0.81 187	0.44 121	0.89 185	0.54 150	0.71 171	0.63 169	0.64 106	0.38 118	0.64 136	0.41 66	1.52 190	0.47 142	0.41 146	0.59 60	0.42 42	0.52 70	0.45 83	0.94 121	0.42 101	0.44 32	0.29 21	0.36 139	0.34 108	0.63 114	0.69 109	0.70 88	0.80 128

SACVNet	0.62 122	0.53 136	0.51 143	0.55 140	0.57 156	0.52 130	0.60 160	0.69 135	0.56 160	0.67 158	0.54 109	0.59 90	0.37 115	0.41 146	0.71 105	0.60 130	0.64 142	0.57 151	0.95 122	0.64 172	0.67 124	0.78 143	0.36 139	0.47 154	0.75 143	0.77 131	0.84 126	0.84 133

s12784h	0.62 122	0.68 172	0.47 130	0.65 162	0.44 128	0.34 70	0.24 77	0.61 85	0.31 81	0.60 114	0.44 72	0.81 136	0.55 159	0.25 84	0.62 73	0.50 96	0.62 134	0.38 46	0.74 99	0.36 67	1.26 187	0.47 74	0.18 43	0.30 80	0.70 127	0.74 121	1.39 197	2.07 196

pcwnet_v2	0.62 122	0.46 82	0.50 139	0.62 154	0.49 141	0.61 151	0.46 135	0.66 117	0.45 139	0.65 141	0.79 165	0.64 105	0.86 184	0.53 180	1.15 181	0.55 115	0.59 118	0.51 122	0.83 110	0.41 95	0.55 84	0.47 74	0.34 134	0.43 139	0.75 143	0.76 128	0.85 128	0.95 143

PA-Net	0.64 125	0.67 170	0.66 173	0.50 124	0.66 174	0.50 124	0.64 171	0.65 113	0.73 177	0.54 79	0.52 99	0.58 85	0.58 167	0.59 194	0.93 150	0.57 121	0.46 36	0.54 139	0.61 69	0.54 130	0.49 56	0.66 119	0.36 139	0.52 164	0.64 117	1.24 193	0.64 69	1.32 174
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 126	0.55 139	0.41 107	0.53 135	0.42 123	0.49 120	0.65 175	0.74 157	0.42 134	0.66 151	0.64 133	0.81 136	0.50 147	0.36 134	1.17 183	0.51 103	0.51 66	0.53 133	1.61 156	0.53 124	0.69 130	0.59 101	0.35 138	0.41 131	0.72 133	0.88 148	0.78 109	1.06 155

Anonymous	0.66 127	0.52 129	0.38 90	0.35 80	0.36 96	0.42 99	0.25 82	0.74 157	0.47 145	0.45 37	0.45 75	0.56 77	0.51 151	0.23 58	0.88 140	1.09 210	0.78 175	0.69 185	1.84 164	0.64 172	1.19 183	1.21 180	0.32 129	0.42 135	0.66 120	0.73 120	0.93 141	0.74 122

R-Stereo Train	0.66 127	0.55 139	0.43 113	0.48 119	0.36 96	0.50 124	0.18 43	0.62 92	0.31 81	0.68 160	0.62 129	0.72 123	0.34 100	0.25 84	0.69 96	0.89 180	0.66 149	0.51 122	2.12 171	0.46 111	0.94 163	1.49 195	0.22 81	0.36 118	0.71 130	0.96 161	0.77 104	1.10 158

RAFT-Stereo	0.66 127	0.55 139	0.43 113	0.48 119	0.36 96	0.50 124	0.18 43	0.62 92	0.31 81	0.68 160	0.62 129	0.72 123	0.34 100	0.25 84	0.69 96	0.89 180	0.66 149	0.51 122	2.12 171	0.46 111	0.94 163	1.49 195	0.22 81	0.36 118	0.71 130	0.96 161	0.77 104	1.10 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 130	0.66 169	0.42 109	1.35 210	1.02 204	1.21 206	0.91 194	0.60 78	0.41 127	0.52 68	0.60 119	0.56 77	0.23 33	1.19 224	0.66 86	0.45 64	0.56 94	0.51 122	0.73 93	0.53 124	0.64 118	0.67 124	0.79 204	0.29 72	0.72 133	0.55 93	0.63 66	0.66 99

NCC-stereo	0.67 130	0.63 163	0.59 156	0.64 159	0.65 170	0.63 157	0.69 180	0.67 120	0.74 180	0.43 28	0.81 170	0.82 139	0.70 175	0.47 167	0.82 122	0.53 107	0.58 107	0.64 170	0.80 107	0.54 130	0.56 88	0.60 104	0.53 183	0.45 149	0.75 143	0.96 161	0.92 139	0.98 147

stereogan	0.67 130	0.67 170	0.62 163	0.68 168	0.73 185	0.75 177	0.64 171	0.70 141	0.57 161	0.51 61	0.64 133	1.08 169	0.62 169	0.44 162	0.83 124	0.55 115	0.56 94	0.51 122	0.91 118	0.59 151	0.59 105	0.69 129	0.47 162	0.46 151	0.59 101	0.67 108	1.16 176	0.87 138

Abc-Net	0.67 130	0.63 163	0.59 156	0.64 159	0.65 170	0.63 157	0.69 180	0.67 120	0.74 180	0.43 28	0.81 170	0.82 139	0.70 175	0.47 167	0.82 122	0.53 107	0.58 107	0.64 170	0.80 107	0.54 130	0.56 88	0.60 104	0.53 183	0.45 149	0.75 143	0.96 161	0.92 139	0.98 147
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 130	0.35 33	0.39 93	0.29 48	0.43 126	0.34 70	0.36 116	0.43 24	1.25 210	0.27 13	0.72 156	0.44 40	2.38 219	0.57 189	1.11 177	0.76 165	0.56 94	0.56 146	0.64 71	0.55 134	0.63 112	2.08 214	0.46 161	0.40 128	0.36 33	0.63 102	0.51 28	0.67 101

MyStereo04	0.68 135	0.52 129	0.57 153	0.44 112	0.37 103	0.35 75	0.26 86	0.68 127	0.45 139	0.62 126	0.45 75	0.68 114	0.34 100	0.25 84	1.00 166	0.68 152	0.56 94	0.53 133	3.39 206	0.56 138	0.92 161	0.64 114	0.27 110	0.41 131	0.77 149	0.92 153	0.96 149	0.66 99

Any-RAFT	0.69 136	0.47 88	0.85 193	0.53 135	0.40 116	0.38 85	0.27 88	0.64 106	0.32 89	0.57 97	0.76 163	0.86 150	0.24 40	0.22 48	0.57 53	0.76 165	0.60 125	0.45 83	2.19 173	0.45 106	1.20 184	0.71 131	0.22 81	0.31 88	0.99 189	1.24 193	0.73 96	1.65 187

FCDSN-DC	0.69 136	0.61 159	0.62 163	0.66 164	0.61 162	0.59 146	0.60 160	0.68 127	0.42 134	0.75 184	0.42 68	0.57 80	0.36 111	0.50 173	2.43 245	0.67 149	0.80 181	0.76 199	0.64 71	0.56 138	0.70 133	0.60 104	0.47 162	0.83 201	0.66 120	0.74 121	0.61 60	0.67 101
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 136	0.73 177	0.66 173	0.57 143	0.56 154	0.51 127	0.45 133	0.70 141	0.57 161	0.68 160	0.71 151	0.66 109	0.48 145	0.39 140	0.93 150	0.72 158	0.65 146	0.57 151	0.76 103	0.57 143	0.74 141	0.88 153	0.49 168	0.60 176	0.98 186	0.95 158	0.85 128	1.16 165

MyStereo	0.70 139	0.55 139	0.69 179	0.47 117	0.38 109	0.35 75	0.27 88	0.68 127	0.49 147	0.64 136	0.57 113	0.66 109	0.42 126	0.26 94	1.12 179	0.65 145	0.58 107	0.53 133	3.20 204	0.57 143	0.92 161	0.74 136	0.28 113	0.41 131	0.88 172	0.99 169	0.99 154	0.62 89

GANet-ADL	0.70 139	0.59 151	0.52 144	0.60 149	0.57 156	0.61 151	0.46 135	0.68 127	0.52 151	0.65 141	0.67 146	0.76 131	0.43 131	0.39 140	1.08 175	0.79 173	0.68 157	0.52 129	1.84 164	0.64 172	0.66 120	0.86 151	0.42 156	0.43 139	0.70 127	0.87 146	0.97 151	0.89 140

MLCV	0.70 139	0.49 101	0.53 146	0.73 173	0.50 142	0.65 160	0.43 131	0.81 177	0.41 127	0.71 174	0.88 177	1.01 163	0.81 181	0.28 100	0.92 147	0.43 49	0.65 146	0.52 129	2.47 186	0.45 106	0.55 84	0.72 134	0.39 150	0.54 167	0.69 125	0.80 135	0.83 124	0.72 116

GEStereo_RVC	0.71 142	0.59 151	0.40 98	0.54 137	0.50 142	0.61 151	0.51 142	0.71 144	0.41 127	0.59 108	0.51 96	0.76 131	0.46 140	0.39 140	0.96 159	0.92 184	0.78 175	0.75 196	1.94 168	0.62 168	0.80 147	1.37 189	0.31 124	0.52 164	0.61 105	0.63 102	0.86 133	1.12 161

RAFT-Test	0.72 143	0.50 115	0.46 126	0.52 132	0.34 89	0.41 95	0.29 100	0.73 152	0.30 65	0.62 126	0.72 156	0.68 114	0.31 76	0.22 48	0.71 105	1.03 203	0.62 134	0.50 115	2.89 198	0.66 175	1.72 202	1.14 175	0.23 89	0.29 72	0.80 158	0.96 161	0.95 146	0.91 141

cross-raft	0.73 144	0.56 145	0.46 126	0.43 108	0.33 80	0.40 93	0.27 88	0.73 152	0.33 94	0.65 141	0.60 119	0.74 128	0.30 64	0.23 58	0.76 110	0.96 191	0.63 139	0.48 102	2.91 199	0.59 151	1.81 208	1.31 186	0.22 81	0.32 92	0.82 162	0.94 157	0.93 141	1.01 151

RTSC	0.73 144	0.49 101	0.46 126	0.47 117	0.51 145	0.55 139	0.56 152	0.67 120	0.68 174	0.54 79	0.79 165	0.57 80	0.57 165	0.41 146	1.92 220	0.77 167	0.96 204	0.58 156	1.36 147	0.56 138	0.85 155	1.11 170	0.31 124	0.53 166	0.58 95	0.65 106	0.95 146	1.26 172

MSMDNet	0.73 144	0.52 129	0.48 133	0.35 80	0.34 89	0.45 109	0.33 111	0.69 135	0.30 65	0.63 130	0.60 119	0.71 121	0.35 107	0.23 58	0.78 111	1.05 205	0.63 139	0.50 115	2.88 197	0.81 195	1.59 198	1.80 210	0.23 89	0.29 72	0.74 140	0.89 150	0.85 128	0.76 124

NaN_ROB	0.73 144	0.59 151	0.61 162	0.64 159	0.78 191	0.53 133	0.48 138	0.87 185	0.63 169	0.73 180	0.61 125	1.96 200	0.62 169	0.45 164	0.84 127	0.55 115	0.56 94	0.54 139	0.73 93	0.55 134	0.52 73	0.51 86	0.38 146	0.64 182	0.83 164	1.11 185	0.94 144	1.64 186

SGM-Forest	0.73 144	0.71 175	0.40 98	1.13 200	0.64 169	0.74 176	0.45 133	0.68 127	0.39 121	0.61 117	0.44 72	1.16 175	1.06 188	0.49 170	0.86 133	0.61 133	0.55 89	0.46 91	0.68 81	0.44 104	0.61 107	0.49 81	0.45 159	0.44 144	0.90 174	0.86 142	1.95 222	1.47 178
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 149	0.77 179	0.57 153	0.54 137	0.61 162	0.63 157	0.61 165	0.53 46	0.65 171	0.58 103	0.81 170	2.35 205	0.46 140	0.43 159	0.79 114	0.63 135	0.85 186	0.57 151	0.83 110	0.55 134	0.72 136	1.09 169	0.45 159	0.49 161	0.63 114	0.74 121	1.39 197	0.86 136

EKT-Stereo	0.75 150	0.64 165	0.54 149	0.59 147	0.47 135	0.60 148	0.73 182	0.71 144	0.29 59	0.63 130	0.66 141	0.73 126	0.30 64	0.26 94	0.86 133	1.22 225	0.68 157	0.76 199	1.46 150	0.60 155	1.75 205	1.74 208	0.21 71	0.32 92	0.93 177	0.81 137	1.06 164	0.72 116

TRStereo	0.75 150	0.83 192	1.19 217	0.56 141	0.34 89	1.42 214	0.48 138	0.68 127	0.28 52	0.65 141	0.46 79	1.10 172	0.27 50	0.22 48	0.70 101	0.85 178	0.57 103	0.48 102	1.85 166	0.50 118	0.73 139	0.87 152	0.18 43	0.27 64	0.78 151	1.22 192	1.78 218	1.09 157

EAI-Stereo	0.75 150	0.49 101	0.50 139	0.51 130	0.46 132	0.56 141	0.60 160	0.73 152	0.32 89	0.63 130	0.72 156	0.82 139	0.26 44	0.24 70	1.05 171	0.96 191	0.60 125	0.49 109	3.00 200	0.62 168	0.82 149	1.13 173	0.19 51	0.31 88	0.78 151	0.70 113	1.55 208	1.17 166

HSM-Net_RVC	0.75 150	0.53 136	0.60 160	0.77 176	0.62 168	0.61 151	0.37 118	0.76 162	0.49 147	0.74 181	1.71 221	1.32 182	0.80 180	0.36 134	0.72 107	0.55 115	0.64 142	0.53 133	0.78 105	0.53 124	0.67 124	0.89 155	0.43 157	0.64 182	0.94 181	1.09 183	1.07 165	1.04 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RGC	0.76 154	0.72 176	0.99 202	0.70 169	0.71 183	0.76 180	0.57 155	0.74 157	0.74 180	0.56 92	0.96 185	0.83 143	0.85 183	0.56 185	0.93 150	0.60 130	0.62 134	0.56 146	0.93 119	0.61 164	0.66 120	0.71 131	0.51 179	0.56 170	0.81 159	1.01 174	0.99 154	1.19 168

NOSS_ROB	0.76 154	0.84 196	0.50 139	0.72 171	0.61 162	0.75 177	0.52 144	0.80 172	0.54 154	0.70 171	0.62 129	0.62 103	0.86 184	0.62 195	1.14 180	1.10 212	0.78 175	0.69 185	0.73 93	0.60 155	0.88 156	0.67 124	0.50 172	0.71 189	0.86 170	0.95 158	1.38 196	0.85 134

GANetREF_RVC	0.77 156	0.74 178	0.68 178	0.76 175	0.65 170	0.69 168	0.60 160	0.99 196	0.73 177	0.93 208	0.52 99	1.33 183	0.72 177	0.44 162	0.85 131	0.57 121	0.67 155	0.63 166	1.13 136	0.61 164	0.77 144	0.63 110	0.59 193	0.71 189	0.89 173	0.90 151	1.15 172	0.99 149
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
CASS	0.79 157	0.55 139	0.53 146	0.65 162	0.54 150	0.59 146	0.53 145	0.78 169	0.52 151	0.71 174	0.75 162	0.67 112	0.47 142	0.28 100	0.83 124	0.67 149	0.98 205	0.56 146	1.60 155	0.58 147	2.74 223	1.44 192	0.38 146	0.35 111	0.84 168	0.81 137	0.90 137	1.02 152
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 157	0.34 25	0.20 19	0.24 28	0.22 29	0.21 17	0.15 29	0.58 66	0.21 22	0.57 97	0.39 61	0.45 44	0.15 12	0.19 33	0.56 50	0.54 113	0.54 81	0.40 53	0.53 42	0.30 41	0.65 119	0.54 95	0.20 63	0.22 27	0.30 17	0.39 45	1.31 191	11.04 254

Anonymous3	0.79 157	0.59 151	0.42 109	0.37 85	0.42 123	0.57 142	0.50 141	0.80 172	0.64 170	0.68 160	0.49 85	1.48 186	0.54 157	0.31 115	1.53 200	1.42 237	0.88 193	0.82 207	1.45 149	0.69 184	1.31 190	1.30 185	0.40 151	0.40 128	0.74 140	0.86 142	1.03 163	0.71 114

MSKI-zero shot	0.84 160	0.49 101	0.43 113	0.41 100	0.35 93	0.46 115	0.32 108	0.76 162	0.30 65	0.65 141	0.92 181	0.83 143	0.32 85	0.22 48	0.62 73	1.08 208	0.64 142	0.47 97	3.14 203	0.61 164	2.23 215	1.58 200	0.20 63	0.38 124	0.96 184	1.47 210	1.24 186	1.60 183

HH	0.84 160	0.34 25	0.99 202	0.42 104	0.36 96	0.51 127	0.42 129	0.69 135	0.34 99	0.65 141	0.38 55	1.03 165	0.26 44	0.28 100	0.66 86	1.37 232	0.61 130	0.53 133	2.39 182	0.60 155	3.55 240	1.64 202	0.25 99	0.33 104	0.83 164	1.05 180	1.09 167	1.12 161

HanStereo	0.84 160	0.34 25	0.99 202	0.42 104	0.36 96	0.51 127	0.42 129	0.69 135	0.34 99	0.65 141	0.38 55	1.03 165	0.26 44	0.28 100	0.66 86	1.37 232	0.61 130	0.53 133	2.39 182	0.60 155	3.55 240	1.64 202	0.25 99	0.33 104	0.83 164	1.05 180	1.09 167	1.12 161

test-1	0.84 160	0.34 25	0.50 139	0.37 85	0.40 116	0.60 148	0.37 118	0.73 152	0.38 118	0.68 160	0.71 151	1.08 169	0.40 122	0.25 84	0.79 114	0.91 183	0.63 139	0.58 156	2.22 175	0.58 147	1.17 182	3.78 235	0.22 81	0.36 118	0.81 159	1.15 187	1.10 170	1.59 182

LALA_ROB	0.86 164	0.97 206	0.67 176	0.63 156	0.69 177	0.83 183	0.67 178	0.70 141	0.80 184	0.68 160	1.10 196	2.61 207	0.58 167	0.51 175	1.11 177	0.67 149	0.86 187	0.72 189	0.89 116	0.67 179	0.80 147	1.00 163	0.49 168	0.59 174	0.73 138	0.92 153	1.16 176	1.10 158

ETE_ROB	0.87 165	0.90 199	0.58 155	0.67 165	0.69 177	0.85 184	0.60 160	0.66 117	0.89 191	0.64 136	1.09 194	2.63 208	0.54 157	0.54 181	1.00 166	0.72 158	0.91 197	0.63 166	0.99 126	0.66 175	0.88 156	1.08 168	0.50 172	0.59 174	0.78 151	0.92 153	1.48 206	1.17 166

FC-DCNN	0.88 166	0.96 204	1.23 221	1.36 212	0.93 198	1.26 210	0.82 186	0.91 189	0.78 183	0.87 205	0.63 132	1.08 169	0.42 126	0.56 185	0.88 140	0.69 153	0.81 184	0.68 182	0.81 109	0.59 151	0.78 145	0.59 101	0.50 172	0.77 198	1.11 201	0.99 169	1.21 182	1.57 181

dad	0.89 167	0.57 149	0.37 81	1.42 213	0.65 170	0.75 177	2.23 226	1.43 220	0.36 108	0.93 208	0.38 55	0.85 146	0.76 179	0.32 121	0.97 161	0.52 105	0.78 175	0.45 83	1.87 167	0.41 95	0.74 141	0.41 46	0.30 119	0.47 154	1.15 205	0.47 70	2.64 239	1.96 195

FADNet_RVC	0.92 168	0.69 173	0.55 152	0.88 184	0.75 189	0.54 137	0.51 142	0.77 167	0.54 154	0.70 171	0.96 185	1.36 184	1.06 188	0.54 181	1.85 218	0.64 139	0.80 181	0.90 211	3.34 205	0.76 188	1.00 171	1.13 173	0.37 144	0.60 176	0.66 120	0.87 146	0.97 151	1.14 164

ADCP+	0.92 168	0.59 151	0.62 163	0.44 112	0.45 129	0.55 139	0.85 188	0.65 113	1.81 227	0.48 48	1.10 196	1.62 194	0.33 89	0.42 156	1.03 170	0.52 105	0.52 70	0.48 102	1.19 139	0.38 75	0.58 101	0.60 104	0.32 129	0.30 80	0.66 120	3.45 251	0.77 104	4.14 230

iResNet	0.92 168	0.56 145	0.62 163	0.72 171	0.68 175	0.96 191	0.55 150	0.95 191	0.57 161	0.67 158	0.82 175	1.41 185	1.51 203	0.31 115	1.49 199	0.66 148	0.75 172	0.67 177	4.08 213	0.68 181	0.72 136	0.63 110	0.41 153	0.83 201	0.72 133	0.91 152	1.02 161	0.87 138

CSAN	0.93 171	0.83 192	0.75 186	0.86 182	0.82 192	0.73 173	0.61 165	0.97 195	0.94 198	0.94 212	0.73 161	1.96 200	1.56 204	0.49 170	0.98 162	0.63 135	0.74 170	0.66 175	1.09 130	0.71 186	0.78 145	0.63 110	0.53 183	0.76 195	0.98 186	1.49 214	1.21 182	1.63 185

IGEV_Zeroshot_test	0.95 172	0.47 88	1.24 222	1.15 202	0.46 132	0.60 148	0.65 175	0.81 177	0.36 108	0.66 151	1.86 225	0.94 156	0.30 64	0.26 94	0.66 86	1.14 216	0.60 125	0.48 102	2.56 188	0.63 171	2.23 215	2.36 217	0.21 71	0.37 122	1.00 192	1.03 179	1.17 178	1.48 180

DAS	0.95 172	0.61 159	0.48 133	0.78 178	0.61 162	0.68 166	0.59 157	0.84 181	0.93 195	0.65 141	1.58 216	1.66 195	1.06 188	0.34 126	0.95 156	0.92 184	0.92 199	0.73 192	1.77 160	1.03 211	1.73 203	1.11 170	0.47 162	0.92 207	0.93 177	1.00 171	1.39 197	0.96 144

SepStereo	0.95 172	0.61 159	0.48 133	0.78 178	0.61 162	0.68 166	0.59 157	0.84 181	0.93 195	0.65 141	1.58 216	1.66 195	1.06 188	0.34 126	0.95 156	0.92 184	0.92 199	0.73 192	1.77 160	1.03 211	1.73 203	1.11 170	0.47 162	0.92 207	0.93 177	1.00 171	1.39 197	0.96 144

PSMNet-ADL	0.96 175	0.62 162	0.66 173	0.67 165	0.70 182	0.66 163	0.58 156	0.74 157	0.60 165	0.85 203	5.03 247	0.95 159	1.26 197	0.45 164	0.89 142	1.03 203	0.68 157	0.54 139	2.03 170	0.68 181	0.84 153	0.79 145	0.54 187	0.47 154	0.73 138	0.95 158	1.32 192	0.63 94

CC-Net-ROB	0.96 175	1.18 215	0.70 180	1.56 216	1.06 206	1.63 219	1.20 209	0.79 170	0.61 166	0.81 197	0.56 112	3.07 216	0.57 165	0.85 214	0.68 94	0.44 54	0.71 167	0.63 166	1.40 148	0.57 143	0.58 101	0.43 57	1.91 234	0.46 151	0.83 164	0.83 141	0.77 104	1.20 169

GwcNet-ADL	0.97 177	0.83 192	0.81 190	0.91 187	0.68 175	0.70 169	0.53 145	0.77 167	0.50 149	0.72 177	5.46 250	1.20 177	0.65 174	0.46 166	0.81 119	0.95 188	0.72 169	0.56 146	1.26 143	0.71 186	0.67 124	0.78 143	0.59 193	0.56 170	0.79 154	0.98 167	0.85 128	1.75 191

SHD	0.97 177	0.56 145	0.73 183	0.75 174	0.69 177	0.66 163	0.61 165	0.99 196	0.94 198	0.77 189	1.00 188	0.94 156	1.29 199	0.54 181	2.21 233	0.98 195	0.95 202	0.70 187	2.01 169	0.80 192	1.12 179	1.71 206	0.47 162	0.77 198	0.91 175	1.01 174	0.91 138	1.22 171

ADCRef	1.01 179	0.65 166	0.48 133	0.39 91	0.47 135	0.65 160	0.68 179	0.61 85	1.08 204	0.52 68	0.64 133	0.75 129	0.43 131	0.38 139	1.56 202	0.72 158	0.61 130	0.59 161	1.53 152	0.58 147	0.66 120	0.71 131	0.50 172	0.43 139	0.75 143	1.25 196	0.82 117	8.96 252

AMNet	1.02 180	0.98 207	0.95 199	0.98 193	1.01 201	1.03 196	0.96 199	0.87 185	0.93 195	0.97 214	1.02 190	1.10 172	0.74 178	1.06 222	0.99 165	1.09 210	1.17 213	1.04 223	1.08 129	1.05 213	1.13 180	1.04 166	0.82 208	0.98 212	1.01 194	1.07 182	1.20 181	1.27 173

XQC	1.03 181	0.90 199	0.71 181	0.91 187	0.92 197	0.92 190	0.86 190	1.06 205	0.90 192	0.84 202	1.11 199	1.03 165	1.30 201	0.71 206	2.04 223	0.95 188	0.87 189	0.67 177	1.64 157	0.78 190	1.00 171	1.67 205	0.62 196	0.73 191	1.09 200	1.47 210	1.26 188	0.97 146

iRaft-Stereo_20w	1.06 182	0.49 101	1.34 226	1.18 204	0.46 132	0.78 181	0.46 135	0.76 162	0.37 114	0.74 181	6.16 254	0.84 145	0.29 55	0.26 94	0.81 119	0.97 193	0.59 118	0.44 74	1.72 158	0.61 164	1.04 174	1.56 199	0.21 71	0.25 55	0.92 176	1.31 201	1.45 204	2.71 210

RTS	1.09 183	0.59 151	0.59 156	0.60 149	0.58 159	0.96 191	0.90 192	0.80 172	0.88 189	0.59 108	0.71 151	1.28 180	0.62 169	0.51 175	2.04 223	0.98 195	1.19 214	0.77 201	2.33 179	0.85 199	0.96 167	1.16 176	0.49 168	0.65 184	1.23 207	4.43 254	1.15 172	1.45 176

RTSA	1.09 183	0.59 151	0.59 156	0.60 149	0.58 159	0.96 191	0.90 192	0.80 172	0.88 189	0.59 108	0.71 151	1.28 180	0.62 169	0.51 175	2.04 223	0.98 195	1.19 214	0.77 201	2.33 179	0.85 199	0.96 167	1.16 176	0.49 168	0.65 184	1.23 207	4.43 254	1.15 172	1.45 176

CBMV	1.15 185	0.84 196	0.60 160	0.85 181	0.76 190	0.73 173	0.48 138	0.87 185	0.80 184	0.81 197	0.61 125	2.86 211	0.81 181	0.52 179	1.31 189	1.17 220	0.91 197	0.74 194	2.40 184	0.66 175	1.57 197	0.76 141	0.48 167	1.06 217	0.99 189	1.09 183	2.25 226	4.25 231
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 186	0.70 174	1.06 210	0.60 149	0.71 183	0.70 169	0.98 200	0.83 179	1.55 223	0.76 187	1.40 210	1.00 161	2.46 221	0.57 189	2.17 231	0.99 199	1.15 212	0.90 211	2.37 181	0.95 204	1.63 200	2.05 213	0.44 158	0.98 212	0.81 159	0.80 135	1.24 186	2.15 199

DeepPrunerF	1.22 187	0.49 101	0.39 93	0.58 144	2.86 246	0.49 120	0.55 150	0.52 42	0.58 164	0.43 28	0.67 146	0.43 38	0.32 85	0.42 156	1.64 206	0.75 164	0.58 107	0.46 91	0.93 119	0.46 111	0.61 107	0.53 93	0.40 151	0.35 111	15.32 266	0.82 140	0.65 73	0.62 89

ccs_rob	1.25 188	0.79 183	0.64 169	0.86 182	0.60 161	0.89 189	0.83 187	0.99 196	0.51 150	0.77 189	6.27 256	5.90 237	1.10 192	0.51 175	1.08 175	1.10 212	0.68 157	0.66 175	1.15 137	0.70 185	1.56 196	1.66 204	0.50 172	0.54 167	0.69 125	0.78 132	0.86 133	1.20 169

ADCL	1.27 189	0.82 190	0.64 169	0.60 149	0.53 147	0.73 173	0.91 194	0.75 161	2.78 247	0.68 160	1.01 189	0.86 150	0.50 147	0.50 173	1.27 186	0.64 139	0.66 149	0.57 151	1.20 141	0.60 155	0.98 170	0.88 153	0.50 172	0.47 154	1.60 224	1.50 215	0.88 136	11.30 255

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 190	0.90 199	0.63 167	1.27 208	0.90 196	1.21 206	2.21 224	1.27 209	1.18 208	1.00 216	0.91 180	1.80 199	1.16 195	1.07 223	1.48 198	0.77 167	0.70 162	0.58 156	2.75 195	0.67 179	1.39 193	2.93 224	0.85 210	0.73 191	1.47 219	1.68 220	1.33 193	2.96 215

FBW_ROB	1.34 191	1.42 221	1.08 213	2.01 223	1.42 222	1.37 213	1.63 216	0.99 196	0.70 175	0.72 177	1.02 190	2.05 203	0.91 186	1.47 229	1.24 185	0.60 130	0.88 193	0.65 174	6.08 225	0.59 151	1.06 177	0.81 146	1.48 231	1.12 223	0.99 189	1.20 189	0.99 154	1.66 188

UDG	1.35 192	2.24 230	0.81 190	2.58 224	2.45 237	2.48 226	2.57 228	0.76 162	0.86 187	0.77 189	1.08 193	1.51 188	0.56 161	2.59 235	1.06 172	0.69 153	1.89 235	0.80 206	2.31 177	0.97 206	1.24 186	0.98 160	1.43 230	0.62 179	0.74 140	0.81 137	0.95 146	0.81 130

DDUNet	1.38 193	2.18 228	0.79 189	2.67 227	2.43 236	2.57 227	2.52 227	0.80 172	0.84 186	0.63 130	0.94 182	1.57 193	0.45 137	2.65 239	0.94 154	0.78 170	1.99 237	0.75 196	2.31 177	0.91 203	1.16 181	0.97 159	2.71 239	0.56 170	0.72 133	0.71 114	0.97 151	0.85 134

PVD	1.47 194	1.04 209	1.44 228	1.10 198	1.09 210	1.19 204	1.07 203	1.91 239	2.05 232	0.79 195	1.49 214	1.54 191	1.91 211	0.89 217	2.26 237	1.35 230	1.39 221	1.09 228	2.41 185	1.14 219	1.51 195	1.98 212	0.79 204	1.08 220	1.49 221	1.82 223	1.67 213	2.10 197

SAMSARA	1.50 195	0.79 183	1.00 206	0.93 190	0.88 195	0.86 187	0.93 196	1.57 226	1.25 210	0.96 213	1.09 194	1.27 178	2.59 222	0.83 212	2.58 247	1.19 223	1.04 208	0.91 214	2.56 188	0.99 209	1.77 207	2.23 216	0.56 191	0.98 212	2.63 236	2.81 240	2.62 238	2.56 208

MFMNet_re	1.51 196	1.18 215	1.12 216	1.29 209	1.16 212	1.63 219	1.32 211	1.30 214	1.63 224	1.14 222	1.38 209	2.64 209	1.63 207	0.90 218	2.27 238	1.35 230	1.58 226	1.32 242	3.69 208	1.24 226	2.10 211	1.26 184	1.16 220	1.24 229	1.11 201	1.02 178	1.59 210	1.60 183

S-Stereo	1.54 197	0.81 187	0.83 192	1.15 202	1.16 212	1.29 211	1.56 214	1.02 201	1.09 205	1.25 229	4.20 242	4.10 230	1.10 192	0.66 200	2.16 230	1.63 241	0.90 196	1.05 224	2.20 174	1.10 216	1.26 187	3.12 227	1.31 229	1.17 227	0.84 168	1.18 188	1.21 182	2.18 200

ADCMid	1.56 198	0.92 203	0.99 202	0.70 169	0.86 194	1.05 198	1.37 212	1.29 212	1.77 226	0.75 184	1.75 222	1.27 178	1.48 202	0.69 204	2.18 232	1.07 207	0.98 205	0.79 205	2.74 194	0.80 192	1.31 190	1.74 208	1.06 219	0.70 188	1.01 194	1.53 216	1.02 161	10.33 253

FAT-Stereo	1.57 199	0.78 181	1.44 228	1.10 198	1.32 219	1.05 198	0.87 191	1.28 211	0.86 187	1.21 226	5.46 250	3.07 216	1.28 198	0.66 200	1.73 212	1.34 227	0.89 195	0.94 217	1.83 163	1.08 214	2.02 210	3.90 236	0.71 199	0.98 212	0.86 170	1.21 191	1.42 203	3.03 217

HBP-ISP	1.60 200	0.86 198	0.90 197	0.98 193	0.69 177	0.85 184	0.56 152	0.89 188	0.48 146	0.82 199	0.79 165	0.97 160	0.36 111	0.69 204	11.97 264	5.83 261	0.70 162	0.67 177	0.70 88	0.62 168	1.05 175	5.90 252	0.50 172	0.62 179	0.82 162	1.01 174	2.01 224	1.06 155

SANet	1.61 201	0.91 202	1.10 215	1.04 196	1.05 205	1.25 209	0.77 184	1.76 235	1.81 227	0.77 189	1.24 200	6.63 241	5.08 234	0.83 212	1.56 202	0.77 167	1.24 218	0.90 211	1.58 153	0.82 196	1.05 175	1.00 163	0.90 211	1.27 230	1.32 213	1.93 225	1.88 220	3.10 219

AnyNet_C32	1.64 202	0.65 166	0.74 184	0.67 165	0.73 185	0.86 187	1.14 204	0.95 191	3.12 250	0.75 184	1.53 215	0.94 156	0.64 173	0.67 202	1.83 217	1.11 214	1.06 211	0.95 218	1.78 162	0.76 188	1.76 206	1.71 206	0.66 198	0.85 204	1.13 203	2.68 239	1.17 178	13.55 257

pmcnn	1.66 203	0.80 186	0.52 144	1.19 205	1.01 201	1.21 206	0.93 196	0.96 194	0.54 154	0.74 181	2.66 233	3.98 229	5.06 233	0.31 115	1.65 208	1.40 236	1.20 216	0.91 214	3.99 211	0.95 204	4.45 249	1.02 165	0.90 211	0.90 206	1.07 198	1.01 174	2.43 233	3.03 217

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 204	1.25 218	1.05 208	1.56 216	1.08 208	1.20 205	3.18 236	1.50 223	2.10 235	1.30 233	0.98 187	1.50 187	1.04 187	1.66 230	1.71 209	1.18 221	0.84 185	1.01 220	6.24 226	1.15 222	1.43 194	3.23 229	1.19 221	1.14 224	1.52 222	1.29 199	1.09 167	2.78 212

MFN_U_SF_RVC	1.68 205	1.06 210	0.88 196	1.25 207	1.01 201	1.53 216	2.07 222	1.38 219	1.17 207	1.51 241	2.95 235	2.00 202	1.57 205	2.05 233	2.38 243	0.98 195	0.87 189	0.82 207	6.78 229	1.11 218	2.21 214	2.38 218	0.65 197	1.11 222	1.23 207	1.33 204	1.28 189	1.69 190

CBMV_ROB	1.71 206	0.79 183	0.65 172	1.35 210	1.07 207	1.01 194	0.74 183	1.01 200	0.54 154	0.72 177	0.81 170	9.80 257	5.90 239	0.57 189	1.42 193	0.69 153	0.80 181	0.58 156	5.38 219	1.22 224	0.95 166	0.55 99	0.53 183	0.62 179	1.22 206	1.45 209	2.72 241	2.94 214

edge stereo	1.82 207	1.16 214	2.22 240	1.46 215	1.28 216	1.58 217	1.38 213	1.67 232	1.30 212	1.20 225	3.42 239	4.33 232	2.26 217	0.80 211	1.41 192	1.46 238	1.05 210	0.83 210	5.42 220	0.97 206	1.34 192	3.76 233	0.95 216	0.88 205	1.26 212	1.20 189	1.70 215	2.91 213

G-Net	1.86 208	1.00 208	1.28 225	0.89 185	0.93 198	1.10 201	0.77 184	1.63 228	2.07 234	0.99 215	2.89 234	7.30 248	1.67 208	0.55 184	1.45 194	1.75 244	1.04 208	0.93 216	2.87 196	2.72 255	1.89 209	1.47 193	0.80 206	1.02 216	1.06 197	1.71 221	2.82 242	5.60 238

ADCS	1.88 209	1.06 210	0.98 201	0.93 190	1.10 211	1.09 200	1.14 204	1.27 209	2.49 241	0.89 206	1.36 208	1.51 188	2.92 226	0.86 215	3.30 250	2.26 250	1.46 225	1.26 237	3.10 202	1.29 228	2.48 219	2.88 222	0.80 206	1.10 221	1.33 215	4.48 256	1.41 202	6.08 241

SQANet	1.90 210	2.70 235	1.03 207	3.09 234	2.17 231	3.29 232	2.70 230	0.95 191	0.65 171	1.00 216	0.71 151	2.69 210	1.10 192	2.30 234	0.78 111	0.55 115	1.02 207	0.72 189	9.92 242	0.68 181	2.11 213	1.25 182	3.28 240	0.58 173	0.98 186	1.31 201	1.33 193	2.34 202

SPS-STEREO	1.93 211	1.27 219	1.21 219	1.60 218	1.34 220	1.44 215	1.17 207	1.66 229	1.36 217	1.38 236	3.67 240	3.02 215	1.29 199	1.05 221	1.85 218	1.83 246	1.58 226	1.37 244	8.86 238	1.34 229	3.07 231	1.47 193	1.27 226	1.37 232	1.42 218	1.28 198	2.02 225	1.89 193
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 212	1.18 215	1.26 223	1.45 214	1.28 216	1.10 201	2.21 224	1.88 237	1.41 218	1.33 234	1.32 206	2.29 204	2.23 214	1.25 227	4.58 255	1.87 247	2.55 247	1.13 232	2.73 193	1.63 241	3.69 242	3.33 230	1.26 222	2.09 254	1.93 229	1.47 210	1.59 210	2.77 211

AnyNet_C01	2.06 213	1.08 212	1.06 210	1.14 201	1.08 208	1.01 194	2.69 229	1.69 233	2.66 244	1.21 226	1.67 219	2.90 213	2.60 223	0.95 220	3.65 252	4.02 257	2.09 238	2.21 258	3.08 201	1.56 238	3.30 237	2.89 223	1.26 222	1.15 225	1.80 227	1.43 208	1.51 207	3.90 228

ADCPNet	2.08 214	0.77 179	0.87 195	0.83 180	1.21 214	0.85 184	1.59 215	1.02 201	1.35 215	0.83 201	1.97 226	1.01 163	7.76 245	0.75 209	2.35 242	1.16 219	0.95 202	0.71 188	4.05 212	0.97 206	1.30 189	1.61 201	0.72 200	0.76 195	1.52 222	1.96 228	1.21 182	16.04 260

Ntro	2.32 215	3.40 252	1.53 230	3.55 242	2.52 239	3.71 242	3.36 237	1.11 207	1.05 203	1.16 223	0.90 179	2.93 214	1.24 196	2.72 241	1.00 166	0.64 139	1.40 222	0.82 207	10.96 245	1.14 219	2.72 222	3.19 228	4.26 246	0.73 191	1.24 210	1.59 218	1.56 209	2.31 201

RainbowNet	2.32 215	2.93 240	1.87 236	3.34 240	2.57 240	3.50 234	3.49 240	1.29 212	0.92 193	1.53 244	0.89 178	3.18 218	2.31 218	2.94 242	1.30 188	0.90 182	1.61 229	1.00 219	5.61 221	1.51 233	2.82 226	4.18 238	4.25 245	0.97 210	1.32 213	1.58 217	1.71 216	3.00 216

otaku	2.33 217	3.05 244	1.19 217	3.36 241	2.37 234	3.56 237	3.08 235	1.05 203	0.98 201	1.13 219	0.80 169	2.88 212	1.62 206	2.59 235	0.95 156	0.64 139	1.23 217	0.75 196	13.16 250	1.09 215	2.47 218	2.63 220	4.75 250	0.75 194	1.13 203	1.38 207	1.69 214	2.52 207

ACVNet-4b	2.35 218	2.75 238	1.60 232	3.13 235	2.29 233	3.52 236	3.67 243	1.35 216	1.35 215	1.27 230	0.72 156	3.26 220	2.62 224	3.04 244	0.98 162	0.78 170	2.13 239	1.02 221	9.04 239	1.23 225	2.74 223	3.39 232	4.08 243	0.92 207	1.24 210	1.29 199	1.46 205	2.48 206

STTRV1_RVC	2.36 219	0.81 187	0.64 169	1.04 196	0.73 185	1.03 196	0.85 188	0.91 189	0.92 193	0.93 208	0.95 184	1.72 198	2.23 214	0.86 215	1.46 197	0.78 170	1.37 220	0.72 189	31.78 265	1.97 245	1.59 198	1.23 181	0.98 218	0.97 210	1.07 198	1.11 185	1.75 217	3.40 223

ACVNet_1	2.47 220	3.23 247	2.35 242	4.40 248	2.93 250	3.77 244	3.96 245	1.34 215	1.18 208	1.21 226	1.02 190	3.31 222	2.07 212	3.09 246	1.31 189	0.70 156	2.26 243	1.10 229	9.52 240	1.14 219	3.45 239	1.18 179	4.50 249	1.07 218	1.39 217	1.75 222	1.36 195	2.10 197

SGM-ForestM	2.61 221	4.20 256	0.93 198	2.78 229	1.37 221	3.57 238	2.93 233	2.59 249	1.51 222	0.70 171	1.32 206	7.25 246	5.36 237	0.47 167	0.89 142	0.53 107	0.79 180	0.54 139	7.58 231	0.60 155	0.82 149	0.47 74	0.51 179	0.80 200	4.97 253	3.66 252	7.05 262	6.30 242

DPSNet	2.61 221	0.83 192	0.77 188	1.21 206	1.24 215	1.34 212	0.93 196	1.08 206	1.49 221	0.78 193	0.86 176	6.91 243	3.85 228	0.58 192	4.58 255	2.54 251	1.43 224	1.24 235	14.95 254	1.34 229	4.83 253	8.01 259	1.75 233	1.40 235	1.47 219	1.95 227	1.60 212	1.66 188

DGSMNet	2.66 223	0.96 204	1.36 227	1.03 195	0.99 200	1.12 203	1.05 202	1.36 217	0.94 198	2.15 256	13.54 268	1.71 197	1.85 209	0.93 219	2.50 246	3.85 256	5.34 256	1.61 249	5.07 217	1.68 243	7.04 259	8.02 260	0.96 217	1.19 228	1.01 194	1.33 204	1.40 201	1.88 192

WAO-6	2.71 224	2.26 231	1.57 231	3.00 233	2.25 232	3.01 230	3.02 234	1.77 236	2.35 236	1.52 243	1.62 218	3.94 228	5.12 235	2.64 238	2.22 234	1.38 234	2.65 248	1.36 243	4.86 216	1.54 237	2.76 225	4.79 243	2.70 238	1.73 247	2.71 238	2.59 238	2.68 240	5.02 235

PSMNet_ROB	2.71 224	3.39 251	1.92 237	2.87 231	2.04 229	4.01 247	3.50 241	1.46 221	1.41 218	1.59 246	3.34 236	3.52 223	4.97 232	4.50 253	1.61 205	0.95 188	1.87 234	1.06 225	8.62 235	1.63 241	2.32 217	1.51 197	5.43 259	1.37 232	1.98 233	1.94 226	1.91 221	2.39 204

WAO-7	2.72 226	1.83 226	2.89 251	7.39 254	1.73 228	1.76 222	1.82 219	2.07 240	2.65 243	2.21 257	5.39 249	4.58 234	5.72 238	1.23 226	2.07 227	1.27 226	1.69 230	1.22 234	7.70 232	1.51 233	1.64 201	3.07 226	0.84 209	1.65 245	1.83 228	2.48 237	1.97 223	3.27 221

SGM_RVC	2.81 227	1.46 222	0.85 193	1.76 220	1.28 216	1.68 221	1.19 208	1.56 225	1.14 206	0.82 199	1.70 220	7.09 244	2.67 225	0.42 156	0.92 147	0.57 121	0.75 172	0.57 151	11.20 247	0.66 175	0.94 163	0.46 70	0.51 179	0.84 203	1.97 232	1.64 219	5.04 257	26.13 265
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 228	3.23 247	1.81 234	6.04 252	3.38 256	3.63 239	3.67 243	1.88 237	1.97 231	1.47 238	1.30 204	3.69 226	4.10 230	2.97 243	1.45 194	0.97 193	2.41 244	1.29 238	5.94 222	1.74 244	3.20 233	4.23 239	4.79 252	1.55 240	2.65 237	2.27 234	2.56 236	2.64 209

IMH-64-1	2.92 229	2.70 235	2.36 243	3.23 236	2.71 242	3.70 240	4.05 246	1.66 229	2.48 239	1.13 219	1.26 202	3.60 224	6.29 241	3.59 247	2.28 239	1.15 217	2.20 240	1.31 240	6.02 223	1.52 235	3.03 229	5.48 246	4.83 253	1.40 235	2.83 240	2.02 229	2.34 229	3.64 224

IMH-64	2.92 229	2.70 235	2.36 243	3.23 236	2.71 242	3.70 240	4.05 246	1.66 229	2.48 239	1.13 219	1.26 202	3.60 224	6.29 241	3.59 247	2.28 239	1.15 217	2.20 240	1.31 240	6.02 223	1.52 235	3.03 229	5.48 246	4.83 253	1.40 235	2.83 240	2.02 229	2.34 229	3.64 224

SFCPSM	3.03 231	0.82 190	0.63 167	0.77 176	0.69 177	0.72 172	0.63 169	0.83 179	0.98 201	0.71 174	2.00 227	2.57 206	3.49 227	0.56 185	1.16 182	0.93 187	0.74 170	0.64 170	54.48 277	1.19 223	0.88 156	0.91 156	0.55 189	0.55 169	0.94 181	0.93 156	1.11 171	1.39 175

ACVNet_2	3.17 232	2.98 241	2.25 241	4.72 249	2.88 247	3.50 234	3.48 239	1.58 227	1.33 213	1.29 232	1.10 196	3.22 219	2.45 220	2.67 240	1.29 187	0.86 179	7.26 260	1.02 221	22.14 258	1.37 231	3.22 234	1.25 182	4.24 244	1.37 232	1.93 229	1.92 224	1.83 219	2.36 203

ELAS_RVC	3.22 233	2.01 227	1.85 235	2.66 226	2.07 230	5.08 255	2.06 221	2.41 247	1.89 229	1.74 250	4.78 244	8.00 249	8.02 246	0.74 208	2.38 243	0.81 174	1.75 232	1.14 233	3.97 210	1.27 227	4.64 252	7.61 257	1.26 222	1.74 248	6.58 258	3.21 247	3.39 247	3.80 227
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 234	2.76 239	2.37 245	3.26 238	2.74 244	3.73 243	4.10 248	1.72 234	2.58 242	1.17 224	1.24 200	3.92 227	10.58 249	6.80 262	1.57 204	1.11 214	2.25 242	1.30 239	6.28 227	1.56 238	2.97 228	4.14 237	4.90 255	1.45 239	3.01 244	2.36 235	2.47 235	5.19 237

anonymity	3.27 235	0.41 55	1.09 214	0.58 144	0.41 121	0.47 116	0.30 106	0.79 170	0.33 94	0.61 117	69.49 277	0.85 146	0.30 64	0.24 70	0.59 60	1.02 202	0.60 125	0.43 69	1.35 146	0.60 155	0.73 139	1.82 211	0.24 96	0.29 72	1.00 192	1.24 193	1.08 166	1.47 178

MDST_ROB	3.33 236	2.32 232	0.75 186	3.90 245	1.47 224	2.61 228	1.00 201	1.12 208	0.72 176	0.78 193	0.67 146	1.54 191	25.37 262	0.34 126	2.11 229	0.53 107	0.65 146	0.48 102	3.69 208	0.58 147	0.88 156	0.59 101	0.58 192	0.68 187	7.85 261	3.03 244	17.15 267	8.63 251

ELAS	3.38 237	2.19 229	1.79 233	2.99 232	2.37 234	3.32 233	2.09 223	2.60 250	2.85 248	1.28 231	4.85 246	8.61 251	8.02 246	0.76 210	2.90 248	0.81 174	1.80 233	1.10 229	4.19 214	1.10 216	4.53 250	7.86 258	1.26 222	1.63 243	7.08 259	4.79 257	3.66 252	4.87 233
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPstereo	3.56 238	1.74 224	3.18 255	1.78 221	1.64 226	1.86 223	1.73 218	2.36 244	2.05 232	1.84 252	4.83 245	7.23 245	9.01 248	1.81 232	3.54 251	5.52 259	2.43 246	2.86 259	3.65 207	3.54 258	5.29 256	7.52 256	1.95 235	2.10 255	2.52 234	3.11 245	3.20 246	7.77 248

MeshStereo	3.62 239	1.54 223	1.05 208	2.64 225	1.72 227	2.05 225	1.15 206	2.40 246	1.41 218	0.90 207	6.48 257	9.56 255	7.42 244	0.49 170	11.75 262	1.94 248	0.87 189	0.74 194	8.79 236	0.80 192	8.36 260	8.07 261	0.73 201	1.07 218	3.39 246	2.15 233	5.22 258	4.99 234
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM+DAISY	3.81 240	1.38 220	1.26 223	1.80 222	1.47 224	1.93 224	1.71 217	1.47 222	1.33 213	1.34 235	6.67 259	9.59 256	12.99 255	1.20 225	1.73 212	1.47 239	1.42 223	1.24 235	11.11 246	1.37 231	3.07 231	2.13 215	1.27 226	1.42 238	1.69 225	1.26 197	2.90 243	26.50 266

DispFullNet	4.17 241	3.20 246	4.34 260	2.72 228	2.46 238	2.92 229	2.70 230	2.79 255	1.90 230	4.51 266	6.62 258	8.91 253	4.83 231	2.59 235	2.00 222	8.18 264	3.24 252	1.98 252	24.96 260	2.93 257	3.99 244	3.36 231	1.71 232	1.15 225	1.36 216	1.32 203	2.36 232	3.65 226

WAO-8	4.25 242	3.34 249	2.80 248	10.32 258	2.92 248	4.17 248	5.89 251	2.66 253	4.45 254	1.69 248	3.41 237	5.94 238	11.31 251	5.29 257	1.71 209	1.34 227	2.69 249	1.51 247	10.78 243	2.48 252	2.63 220	4.50 241	3.44 241	1.58 241	5.12 254	3.31 249	3.60 249	5.76 239

Venus	4.25 242	3.34 249	2.80 248	10.32 258	2.92 248	4.17 248	5.89 251	2.66 253	4.45 254	1.69 248	3.41 237	5.94 238	11.31 251	5.29 257	1.71 209	1.34 227	2.69 249	1.51 247	10.78 243	2.48 252	2.63 220	4.50 241	3.44 241	1.58 241	5.12 254	3.31 249	3.60 249	5.76 239

LVE	4.33 244	3.03 242	2.00 238	27.23 270	3.06 251	3.83 245	12.07 266	1.53 224	1.64 225	1.85 253	1.48 213	3.30 221	3.91 229	3.06 245	1.45 194	1.05 205	1.95 236	1.38 245	15.68 255	1.62 240	3.25 236	5.86 249	4.42 248	1.76 249	2.87 242	2.06 231	2.34 229	3.25 220

PWCK	5.04 245	3.03 242	2.21 239	3.61 243	2.60 241	4.41 251	5.09 249	2.45 248	2.76 246	3.31 262	4.34 243	10.15 260	5.13 236	1.74 231	1.99 221	1.38 234	2.41 244	1.45 246	51.59 276	2.35 250	3.70 243	2.69 221	2.65 237	1.78 251	2.97 243	3.21 247	2.43 233	4.77 232

STStereo	5.29 246	2.47 233	5.20 262	5.20 250	2.80 245	4.72 252	3.42 238	6.23 264	6.52 257	1.51 241	7.61 261	9.53 254	14.86 258	0.63 197	4.09 254	0.64 139	0.87 189	0.62 165	36.67 268	1.02 210	1.23 185	1.05 167	0.78 203	1.63 243	3.46 247	2.43 236	3.53 248	14.15 258

notaker	5.52 247	5.55 262	3.76 258	13.97 263	5.34 261	5.44 259	7.16 254	2.36 244	2.68 245	2.06 255	1.80 223	12.90 264	23.86 261	3.98 250	2.04 223	1.73 243	3.45 254	2.12 255	17.08 256	2.15 247	6.10 258	5.87 250	6.15 263	2.12 256	1.79 226	2.08 232	2.31 228	3.29 222

MADNet++	5.64 248	3.51 253	3.77 259	2.84 230	4.62 259	3.02 231	3.65 242	4.36 258	5.03 256	4.18 265	5.07 248	6.45 240	5.92 240	6.18 261	7.04 258	6.82 262	4.71 255	4.00 263	8.03 233	5.83 262	9.92 264	16.38 269	2.32 236	4.34 264	3.95 252	11.38 263	4.93 256	4.01 229

TorneroNet-64	6.02 249	4.60 258	2.53 246	15.58 265	3.29 254	4.87 253	7.75 255	2.23 242	10.02 261	1.42 237	1.31 205	7.26 247	29.23 267	4.36 252	2.09 228	1.21 224	8.22 261	1.70 251	17.35 257	2.62 254	4.31 247	5.68 248	5.20 257	1.76 249	3.58 248	3.76 253	2.29 227	8.34 250

JetBlue	6.09 250	3.85 254	3.31 257	5.99 251	4.13 258	6.22 261	7.94 256	3.42 256	2.89 249	1.47 238	1.46 212	8.10 250	1.90 210	5.39 259	11.86 263	3.22 253	3.30 253	2.99 260	5.32 218	2.40 251	9.74 263	10.03 266	4.93 256	2.18 257	7.39 260	17.16 265	3.72 254	24.15 263

UNDER WATER-64	6.11 251	5.20 260	3.13 254	12.20 261	5.77 262	6.55 263	8.53 260	4.74 262	3.45 252	2.30 260	2.36 230	12.04 263	12.47 254	5.08 255	3.02 249	1.81 245	12.11 264	2.17 256	8.81 237	4.17 261	5.75 257	7.27 255	8.74 269	2.61 260	3.86 251	8.63 260	4.32 255	7.86 249

modified_for_full_sf	6.49 252	0.60 158	0.74 184	0.63 156	0.74 188	53.89 279	0.66 177	0.86 184	49.95 278	0.56 92	1.43 211	0.81 136	0.51 151	41.01 275	0.92 147	5.58 260	0.86 187	0.68 182	2.51 187	0.82 196	2.10 211	4.34 240	0.51 179	0.66 186	0.93 177	0.86 142	1.15 172	1.03 153

MANE	7.31 253	2.64 234	4.48 261	3.30 239	3.10 252	3.94 246	2.83 232	5.37 263	6.88 258	1.11 218	5.64 252	8.81 252	11.02 250	0.67 202	3.83 253	3.83 255	1.32 219	18.03 269	8.61 234	0.84 198	4.22 245	1.16 176	0.74 202	1.79 252	13.65 265	18.61 266	22.89 269	38.18 274

UNDER WATER	7.55 254	4.74 259	3.06 253	10.46 260	5.92 263	6.35 262	8.05 257	4.32 257	3.69 253	1.97 254	2.14 228	10.53 261	62.60 276	4.83 254	2.25 236	1.59 240	12.22 265	2.08 254	9.67 241	3.97 259	5.27 255	6.65 253	8.86 270	2.65 261	3.82 250	5.62 258	3.62 251	7.03 246

JetRed	7.85 255	5.29 261	6.07 264	3.75 244	5.00 260	6.95 264	10.20 263	4.64 261	3.42 251	2.92 261	2.39 231	6.71 242	2.25 216	7.15 263	10.26 260	7.34 263	8.59 262	7.11 264	4.82 215	4.08 260	10.76 267	9.27 262	7.85 267	3.34 262	10.96 262	24.25 269	11.90 264	24.57 264

TorneroNet	8.11 256	4.28 257	2.58 247	27.50 271	3.31 255	5.00 254	6.00 253	2.62 251	10.13 263	1.49 240	2.57 232	11.07 262	68.61 277	4.25 251	1.77 216	1.18 221	5.78 257	1.62 250	23.67 259	2.83 256	4.30 246	5.47 245	5.37 258	1.65 245	3.72 249	3.14 246	2.59 237	6.36 243

KSHMR	8.16 257	4.16 255	2.96 252	25.39 269	3.92 257	5.08 255	5.53 250	2.62 251	2.40 238	2.23 258	2.26 229	4.37 233	77.17 278	5.23 256	2.24 235	1.71 242	2.79 251	1.98 252	31.04 264	2.02 246	4.59 251	5.35 244	7.54 266	1.89 253	3.30 245	2.91 242	3.01 244	6.51 244

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 258	0.65 166	1.07 212	0.94 192	0.83 193	0.81 182	1.27 210	0.85 183	0.73 177	0.93 208	6.13 253	180.62 279	2.17 213	1.33 228	1.22 184	1.01 201	0.93 201	1.06 225	6.32 228	0.79 191	3.32 238	3.77 234	0.55 189	0.76 195	0.95 183	1.34 206	1.19 180	2.42 205

LSM0	8.30 259	1.08 212	0.95 199	1.66 219	1.42 222	1.59 218	1.96 220	2.27 243	2.36 237	1.66 247	3.94 241	4.10 230	6.30 243	0.63 197	62.38 278	74.74 279	1.69 230	1.06 225	12.18 248	2.23 248	4.96 254	9.29 263	0.92 213	1.29 231	1.95 231	2.97 243	3.66 252	14.83 259

ktn	8.45 260	3.18 245	2.84 250	6.37 253	3.26 253	4.31 250	10.28 264	2.15 241	10.13 263	2.27 259	1.83 224	42.17 274	55.84 274	3.93 249	2.34 241	2.09 249	9.85 263	2.17 256	33.98 266	2.24 249	3.24 235	3.03 225	4.78 251	2.25 258	2.59 235	2.81 240	3.18 245	5.04 236

XX-Stereo	9.49 261	0.38 41	0.36 77	0.63 156	0.28 58	0.54 137	0.28 93	0.69 135	0.28 52	0.69 168	6.24 255	1.00 161	0.29 55	0.23 58	0.70 101	1.08 208	0.60 125	0.52 129	1.58 153	0.53 124	0.76 143	0.65 116	0.18 43	0.26 61	233.61 279	0.88 148	1.01 160	1.90 194

DGTPSM_ROB	12.12 262	5.96 263	17.45 270	4.20 246	7.86 264	5.15 257	8.18 258	4.56 259	11.64 265	4.52 267	8.72 263	5.01 235	17.08 259	12.98 266	14.91 266	14.58 268	6.85 258	15.76 267	12.78 249	12.05 267	9.07 261	21.74 270	5.67 260	11.54 268	11.84 263	31.02 272	12.98 265	33.06 269

DPSMNet_ROB	12.40 263	5.97 264	17.46 271	4.21 247	7.87 265	5.15 257	8.18 258	4.56 259	11.65 266	4.54 268	8.87 264	5.17 236	22.69 260	13.00 267	14.98 267	14.62 269	6.90 259	15.82 268	14.07 253	12.05 267	9.09 262	21.75 271	5.68 261	11.54 268	11.87 264	31.03 273	12.99 266	33.06 269

LE_ROB	17.44 264	1.82 225	6.12 265	9.40 255	53.85 279	8.01 265	46.26 275	11.27 269	28.12 270	1.80 251	7.03 260	38.62 272	49.53 273	0.34 126	1.76 215	0.55 115	0.78 175	0.59 161	36.68 269	6.72 263	2.92 227	0.85 149	29.06 275	12.10 270	26.35 268	25.49 270	27.84 272	37.03 273

DLNR_Zeroshot_test	17.86 265	67.45 279	1.21 219	81.91 279	0.35 93	0.45 109	74.74 279	0.76 162	0.27 45	0.69 168	0.60 119	1.16 175	0.29 55	8.20 264	84.48 279	102.07 280	23.88 270	15.14 266	7.31 230	0.50 118	4.38 248	2.51 219	0.18 43	0.43 139	0.76 148	0.86 142	0.80 111	0.80 128

DPSM_ROB	18.32 266	16.26 266	21.94 272	9.42 256	8.75 266	13.61 266	9.11 261	10.90 267	15.09 267	8.45 269	8.95 265	10.12 258	13.19 256	16.42 269	19.79 269	19.11 271	18.35 268	20.45 270	13.82 251	14.88 269	26.56 272	27.45 272	6.49 264	14.39 271	31.57 273	38.83 275	36.85 275	43.86 275

DPSM	18.32 266	16.26 266	21.94 272	9.42 256	8.75 266	13.61 266	9.11 261	10.90 267	15.09 267	8.45 269	8.95 265	10.12 258	13.19 256	16.42 269	19.79 269	19.11 271	18.35 268	20.45 270	13.82 251	14.88 269	26.56 272	27.45 272	6.49 264	14.39 271	31.57 273	38.83 275	36.85 275	43.86 275

DPSimNet_ROB	18.93 268	32.01 270	5.97 263	12.40 262	11.35 269	6.13 260	28.07 272	15.03 270	35.64 274	3.96 264	78.33 278	18.15 265	35.00 268	5.44 260	12.19 265	10.36 266	13.57 266	3.64 262	87.52 279	6.87 264	14.36 271	9.97 264	4.40 247	7.14 266	5.17 256	9.85 261	5.93 260	32.56 268

HanzoNet	19.12 269	15.23 265	6.99 266	35.06 274	14.35 271	40.77 274	42.46 274	17.81 271	22.51 269	3.55 263	8.29 262	41.30 273	56.30 275	43.04 277	5.72 257	4.37 258	37.83 275	3.30 261	49.59 275	8.93 266	10.30 266	6.85 254	14.15 274	3.46 263	5.94 257	5.80 259	5.29 259	7.13 247

LRCNet_RVC	21.34 270	28.92 269	11.37 268	31.78 273	29.09 275	34.25 273	27.43 271	21.71 274	10.07 262	29.63 275	30.60 272	32.06 270	25.81 263	33.87 274	11.15 261	2.97 252	25.27 271	21.35 272	44.05 272	20.83 271	14.27 270	5.87 250	36.69 276	27.43 273	2.76 239	1.47 210	8.68 263	6.79 245

BEATNet-Init1	22.01 271	36.32 275	3.23 256	54.74 278	11.23 268	52.95 278	28.72 273	9.47 265	8.51 259	1.57 245	10.45 267	33.05 271	48.98 272	0.71 206	16.97 268	11.50 267	1.60 228	1.11 231	77.80 278	35.27 276	9.94 265	9.98 265	1.27 226	2.30 259	27.41 269	11.09 262	52.85 277	35.36 271

ASD4	28.39 272	32.20 271	16.01 269	15.24 264	12.36 270	19.17 268	15.39 267	18.17 272	9.38 260	45.71 276	57.05 276	24.92 269	11.45 253	13.50 268	48.27 277	18.30 270	47.28 276	47.66 276	44.35 273	25.76 272	63.37 280	42.94 277	8.48 268	8.34 267	24.58 267	32.07 274	28.35 273	36.29 272

PML	30.82 273	20.91 268	7.15 267	29.65 272	20.81 274	29.11 272	10.50 265	10.87 266	88.32 279	20.03 274	154.19 279	98.60 278	119.55 279	10.53 265	9.19 259	8.69 265	16.72 267	7.27 265	34.57 267	7.35 265	12.77 268	10.86 267	5.72 262	6.17 265	33.11 275	12.83 264	34.30 274	12.33 256

MyStereo02	36.18 274	32.71 272	44.18 277	18.90 267	0.00 1	27.36 270	18.30 269	21.92 275	30.41 272	17.08 271	18.01 269	20.35 267	26.56 265	33.03 272	39.51 272	38.47 275	36.86 273	41.18 274	27.56 262	29.89 274	53.52 277	55.42 278	13.00 272	28.90 274	63.34 276	78.17 278	74.06 279	88.27 278

CasAABBNet	36.73 275	32.73 274	44.18 277	18.81 266	17.45 272	27.29 269	18.12 268	21.69 273	30.40 271	17.52 273	18.08 271	20.27 266	26.53 264	32.96 271	38.28 271	37.42 273	36.82 272	41.12 273	27.47 261	29.86 273	53.56 279	55.70 280	12.93 271	28.91 276	63.44 278	78.07 277	73.93 278	88.05 277

MyStereo03	36.84 276	32.71 272	44.18 277	18.90 267	17.61 273	27.36 270	18.30 269	21.92 275	30.41 272	17.08 271	18.01 269	20.35 267	26.56 265	33.03 272	39.51 272	38.47 275	36.86 273	41.18 274	27.56 262	29.89 274	53.52 277	55.42 278	13.00 272	28.90 274	63.34 276	78.17 278	74.06 279	88.27 278

HaxPig	41.43 277	43.85 276	40.81 274	44.90 275	47.49 277	44.66 275	46.30 276	46.31 277	45.63 276	49.00 277	49.30 273	47.24 275	43.73 270	42.64 276	40.44 275	39.13 277	48.37 277	51.07 277	43.33 270	42.25 277	42.88 274	36.52 274	50.75 278	43.02 278	27.54 270	19.97 267	20.68 268	20.75 262

AVERAGE_ROB	41.98 278	44.82 277	42.27 275	45.98 276	46.88 276	45.60 276	46.56 277	47.04 278	43.89 275	49.19 278	49.91 274	47.25 276	43.00 269	49.19 278	40.14 274	38.38 274	49.01 278	51.31 278	43.98 271	42.43 278	43.31 275	38.64 275	49.42 277	42.83 277	28.65 271	20.44 268	23.41 270	19.88 261

MEDIAN_ROB	44.95 279	47.36 278	44.12 276	48.52 277	49.78 278	48.21 277	49.25 278	49.72 279	46.35 277	52.53 279	53.59 275	50.59 277	45.49 271	49.36 279	43.27 276	41.36 278	51.85 279	54.40 279	47.03 274	45.93 279	45.78 276	40.06 276	52.67 279	45.67 279	31.00 272	26.54 271	25.33 271	27.95 267

FADE																3.75 254					14.18 269	10.90 268					6.83 261

Low-res two-view benchmark