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

ProNet	0.06 1	0.03 1	0.08 10	0.01 1	0.00 1	0.12 99	0.27 130	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.05 57	0.43 2	0.28 2	0.02 1	0.00 1	0.09 6	0.00 1	0.05 1	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 29	0.00 1	0.05 2	0.00 1

RAFT	0.18 6	0.04 2	0.33 40	0.02 3	0.00 1	0.12 99	0.12 112	0.94 68	0.01 1	0.70 88	0.00 1	0.17 10	0.00 1	0.01 8	0.57 4	0.46 5	0.03 2	0.00 1	0.06 4	0.21 54	0.14 5	0.50 17	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.27 12	0.00 1

RAFT + AFF	0.41 21	0.04 2	0.01 2	0.22 46	0.02 4	0.04 72	0.00 1	0.03 9	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.28 32	0.02 6	0.01 8	4.88 163	0.92 25	0.35 56	0.02 7	2.33 71	0.03 7	0.65 28	0.50 17	0.01 28	0.12 56	0.15 54	0.10 36	0.24 10	0.01 9

RYNet	0.45 25	0.04 2	0.00 1	0.02 3	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.04 9	0.07 36	0.00 1	0.05 1	0.12 44	0.00 1	4.77 157	0.60 9	0.10 12	1.00 151	0.35 14	0.01 3	0.21 9	0.04 2	0.00 1	0.02 6	0.08 29	3.06 135	1.39 32	0.13 42

AANet_RVC	0.25 12	0.05 5	0.29 31	0.06 16	0.19 53	0.00 1	0.23 128	0.03 9	0.17 63	0.35 67	0.01 44	0.07 4	0.04 16	0.01 8	1.37 15	0.48 8	0.10 12	0.06 13	0.43 17	0.17 39	0.10 2	0.25 10	0.03 64	0.05 18	0.02 9	0.06 25	1.15 27	0.89 88

MoCha-V2	0.13 4	0.06 6	0.31 33	0.01 1	0.05 15	0.09 87	0.00 1	0.01 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.17 10	0.18 65	0.00 1	0.84 6	0.47 7	0.07 8	0.00 1	0.09 6	0.15 34	0.26 11	0.49 16	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.08 32	0.02 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 45	0.06 6	0.35 47	0.17 37	0.16 40	0.01 34	0.01 27	1.78 95	0.20 73	0.14 46	0.16 74	0.41 57	0.17 64	0.02 22	2.91 71	1.69 96	0.26 43	0.38 73	1.18 40	0.12 29	1.54 79	2.66 96	0.01 28	0.06 23	0.16 55	2.28 127	0.22 9	0.33 61

CroCo-Stereo	0.18 6	0.07 8	0.02 3	0.05 9	0.06 19	0.00 1	0.00 1	0.04 14	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.02 6	0.00 1	1.54 21	1.07 34	0.04 4	0.03 9	0.65 22	0.04 9	0.32 15	0.73 28	0.00 1	0.02 6	0.03 13	0.01 8	0.08 5	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
delet	0.19 9	0.07 8	0.25 23	0.06 16	0.04 12	0.02 58	0.02 48	0.01 2	0.04 9	0.34 63	0.00 1	0.10 6	0.03 11	0.02 22	1.36 14	0.46 5	0.16 25	0.05 11	0.13 8	0.05 12	0.13 4	0.18 8	0.00 1	0.04 15	0.00 1	0.01 8	1.41 33	0.02 12

TDLM	0.09 2	0.08 10	0.12 13	0.02 3	0.02 4	0.00 1	0.01 27	0.19 29	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.48 63	0.01 3	0.01 8	0.26 1	0.22 1	0.08 9	0.06 13	0.01 1	0.00 1	0.10 2	0.10 6	0.01 28	0.01 3	0.00 1	0.01 8	0.30 14	0.39 66

anonymousdsp	0.27 14	0.09 11	0.36 51	0.24 56	0.05 15	0.09 87	0.00 1	0.03 9	0.05 15	0.00 1	0.28 84	0.19 15	0.15 52	0.00 1	1.24 11	0.84 18	0.12 16	0.10 21	0.29 12	0.18 41	0.42 18	1.05 41	0.02 47	0.05 18	0.01 6	0.01 8	1.54 37	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 5	0.09 11	0.03 5	0.05 9	0.05 15	0.00 1	0.00 1	0.03 9	0.05 15	0.24 55	0.00 1	0.08 5	0.02 6	0.01 8	1.28 12	1.00 30	0.03 2	0.02 7	0.05 2	0.04 9	0.31 14	0.34 13	0.00 1	0.03 10	0.03 13	0.00 1	0.05 2	0.00 1

StereoVision	0.11 3	0.10 13	0.02 3	0.04 7	0.03 7	0.00 1	0.02 48	0.04 14	0.03 5	0.03 32	0.00 1	0.17 10	0.02 6	0.03 37	0.99 7	0.75 15	0.05 5	0.01 4	0.29 12	0.03 7	0.15 6	0.07 4	0.00 1	0.05 18	0.03 13	0.00 1	0.06 4	0.00 1

test_4	0.60 39	0.10 13	0.53 81	0.29 75	0.13 34	0.07 82	0.22 126	0.09 23	0.07 24	0.03 32	0.00 1	0.68 89	0.15 52	0.08 80	2.06 31	1.55 78	0.12 16	0.39 75	1.82 54	0.18 41	1.12 51	2.11 70	0.01 28	0.07 29	0.20 60	0.30 60	3.49 94	0.24 51

MIM_Stereo	0.55 30	0.13 15	0.43 66	0.34 89	0.22 65	0.11 93	0.02 48	2.05 110	0.07 24	0.00 1	0.01 44	0.23 21	0.09 37	0.03 37	2.07 32	1.15 44	0.15 21	0.39 75	2.56 80	0.27 63	1.24 61	0.94 37	0.06 88	0.13 63	0.18 58	0.19 49	1.72 40	0.17 47

FINET	0.37 20	0.14 16	0.45 71	0.18 39	0.08 24	0.02 58	0.01 27	0.34 40	0.17 63	0.01 24	0.30 88	0.56 79	0.19 66	0.02 22	2.46 52	1.20 49	0.26 43	0.09 18	1.10 35	0.14 30	0.72 31	0.31 11	0.04 72	0.14 66	0.03 13	0.10 36	0.84 23	0.05 23

GMOStereo	0.91 69	0.15 17	0.61 92	0.34 89	0.25 73	0.12 99	0.05 80	2.40 125	0.15 55	0.00 1	0.18 76	0.51 67	0.45 101	0.02 22	2.30 39	1.97 115	0.53 78	0.70 113	2.24 64	0.41 83	1.67 81	3.92 128	0.01 28	0.15 70	1.33 119	0.13 39	3.95 120	0.09 30

error version	0.91 69	0.15 17	0.61 92	0.34 89	0.25 73	0.12 99	0.05 80	2.40 125	0.15 55	0.00 1	0.18 76	0.51 67	0.45 101	0.02 22	2.30 39	1.97 115	0.53 78	0.70 113	2.24 64	0.41 83	1.67 81	3.92 128	0.01 28	0.15 70	1.33 119	0.13 39	3.95 120	0.09 30

test-v	0.91 69	0.15 17	0.61 92	0.34 89	0.25 73	0.12 99	0.05 80	2.40 125	0.15 55	0.00 1	0.18 76	0.51 67	0.45 101	0.02 22	2.30 39	1.97 115	0.53 78	0.70 113	2.24 64	0.41 83	1.67 81	3.92 128	0.01 28	0.15 70	1.33 119	0.13 39	3.95 120	0.09 30

test-2	0.91 69	0.15 17	0.61 92	0.34 89	0.25 73	0.12 99	0.05 80	2.40 125	0.15 55	0.00 1	0.18 76	0.51 67	0.45 101	0.02 22	2.30 39	1.97 115	0.53 78	0.70 113	2.24 64	0.41 83	1.67 81	3.92 128	0.01 28	0.15 70	1.33 119	0.13 39	3.95 120	0.09 30

CVANet_RVC	0.21 10	0.15 17	0.61 92	0.42 114	0.06 19	0.06 81	0.01 27	1.53 88	0.05 15	0.08 39	0.04 54	0.62 84	0.04 16	0.03 37	0.46 3	0.32 3	0.14 19	0.09 18	0.05 2	0.01 3	0.19 7	0.07 4	0.00 1	0.03 10	0.00 1	0.01 8	0.55 17	0.08 29

HITNet	0.59 36	0.16 22	0.10 11	0.06 16	0.07 21	0.01 34	0.02 48	1.76 93	0.82 127	0.11 42	0.00 1	0.68 89	0.28 78	0.11 99	2.51 55	1.02 31	0.25 39	0.13 30	0.63 21	0.24 57	1.43 70	1.56 58	0.01 28	0.12 56	0.02 9	0.16 45	3.32 85	0.42 69
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
RASNet	0.63 43	0.18 23	0.57 82	0.41 113	0.28 85	0.10 91	0.05 80	0.94 68	0.14 53	1.07 110	0.09 64	0.48 63	0.34 86	0.02 22	1.28 12	1.47 71	0.35 56	0.21 42	0.99 31	0.02 6	1.15 53	1.53 54	0.10 99	0.34 130	0.22 63	0.30 60	3.55 96	0.73 81

CIPLG	0.87 67	0.19 24	0.67 105	0.27 64	0.21 60	0.00 1	0.20 122	0.19 29	0.50 102	0.07 36	0.12 66	1.16 113	0.08 29	0.21 134	4.78 158	1.50 74	0.68 100	0.22 43	1.92 55	0.18 41	2.28 96	2.98 106	0.04 72	0.27 105	0.66 96	0.09 34	3.80 111	0.12 40

iRaftStereo_RVC	0.22 11	0.19 24	0.35 47	0.22 46	0.11 31	0.01 34	0.00 1	0.04 14	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.22 20	0.10 42	0.03 37	1.13 9	0.87 19	0.16 25	0.06 13	0.37 16	0.11 26	0.95 42	0.62 24	0.00 1	0.02 6	0.08 29	0.00 1	0.11 6	0.03 14

ARAFT	0.70 49	0.19 24	0.28 28	0.31 80	0.08 24	0.00 1	0.01 27	0.16 26	0.08 30	1.30 124	0.00 1	0.38 52	0.03 11	0.10 96	3.41 104	1.87 107	0.29 47	0.27 57	2.54 79	0.05 12	1.83 89	1.60 59	0.01 28	0.10 50	0.42 79	0.02 19	3.41 88	0.12 40

IPLGR_C	0.86 62	0.20 27	0.61 92	0.28 68	0.21 60	0.00 1	0.22 126	0.18 27	0.47 96	0.07 36	0.12 66	1.18 114	0.08 29	0.20 129	4.59 147	1.50 74	0.65 93	0.26 51	2.00 58	0.19 47	2.34 101	2.95 103	0.05 81	0.27 105	0.60 92	0.07 29	3.82 113	0.11 37

AnonymousM	1.53 109	0.20 27	0.39 60	0.05 9	0.04 12	0.25 125	0.01 27	2.74 150	0.57 110	0.35 67	1.45 136	0.55 76	0.53 116	0.22 141	2.76 61	2.91 149	0.98 131	1.05 152	2.00 58	1.32 149	3.73 141	3.49 121	0.20 123	0.28 115	0.13 48	0.28 58	5.87 172	9.03 179

StereoIM	0.33 18	0.21 29	0.36 51	0.06 16	0.13 34	0.01 34	0.03 66	0.06 17	0.06 19	1.25 122	0.00 1	0.20 18	0.02 6	0.02 22	1.52 19	1.15 44	0.12 16	0.24 46	1.27 42	0.10 23	0.71 30	0.90 35	0.00 1	0.07 29	0.17 57	0.15 43	0.13 7	0.04 18

CAS	0.79 55	0.21 29	0.34 44	0.21 42	0.19 53	0.03 65	0.14 117	0.21 32	0.63 114	1.19 118	0.16 74	0.33 43	0.78 143	0.13 108	2.72 60	1.66 89	0.85 119	0.71 118	1.12 36	0.46 95	2.41 106	2.37 81	0.03 64	0.08 39	0.11 43	0.69 82	1.69 39	1.95 116

EGLCR-Stereo	1.26 97	0.21 29	1.76 169	0.07 24	0.25 73	0.08 84	0.02 48	0.49 52	0.55 106	0.11 42	0.45 103	0.58 83	0.67 131	0.03 37	2.32 43	2.67 141	0.93 124	1.20 165	4.21 118	0.19 47	4.10 151	4.78 156	0.05 81	0.13 63	0.64 95	0.67 80	6.56 179	0.32 59

ACRE	0.87 67	0.21 29	0.64 100	0.28 68	0.20 59	0.00 1	0.20 122	0.18 27	0.48 99	0.08 39	0.15 72	1.22 115	0.08 29	0.23 143	4.70 155	1.49 72	0.67 96	0.25 50	1.97 57	0.18 41	2.33 100	2.98 106	0.05 81	0.26 98	0.67 99	0.07 29	3.81 112	0.11 37

CREStereo++_RVC	0.99 79	0.21 29	1.16 140	0.28 68	0.36 108	0.01 34	0.05 80	2.06 113	0.27 81	0.62 83	0.08 62	0.46 62	0.14 50	0.05 57	2.55 57	2.70 142	0.74 108	0.50 91	2.59 81	0.24 57	2.97 122	2.20 74	0.09 95	0.10 50	0.96 105	0.43 69	4.10 134	0.79 84
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
Anonymous	2.21 136	0.21 29	0.12 13	0.08 27	0.25 73	0.14 106	0.00 1	3.06 163	1.34 157	1.47 136	0.01 44	1.31 118	1.20 166	0.16 112	4.37 136	5.51 210	2.59 179	1.75 184	12.10 188	2.04 178	5.82 182	5.62 182	0.09 95	1.05 167	1.45 127	1.75 117	4.59 147	1.60 111

MMNet	0.30 17	0.21 29	0.07 7	0.05 9	0.05 15	0.00 1	0.06 90	0.01 2	0.03 5	0.22 51	0.00 1	0.19 15	0.01 3	0.05 57	2.24 36	0.62 11	0.24 38	0.12 25	0.35 14	0.07 15	0.30 12	0.11 7	0.04 72	0.08 39	0.03 13	0.04 23	2.84 62	0.02 12

LL-Strereo2	0.61 40	0.22 36	0.36 51	0.09 29	0.10 30	0.17 113	0.01 27	2.25 118	0.18 68	0.00 1	0.00 1	0.21 19	0.04 16	0.21 134	1.68 24	1.32 56	0.05 5	0.12 25	2.34 72	0.39 77	1.51 76	2.98 106	0.00 1	0.08 39	0.43 80	0.01 8	1.44 35	0.31 57

LoS	1.87 128	0.22 36	0.38 57	0.22 46	0.14 38	0.02 58	0.06 90	15.85 229	0.90 134	3.42 189	0.71 122	0.95 104	0.83 152	0.21 134	3.22 92	3.63 174	1.18 143	0.90 140	2.95 95	0.64 114	5.08 173	3.80 125	0.22 133	0.17 77	2.26 143	0.82 90	1.23 29	0.52 72

ICVP	1.32 101	0.22 36	1.47 157	0.40 108	0.35 107	0.44 131	0.10 105	1.27 79	0.65 116	1.74 143	1.26 134	0.66 87	1.37 172	0.24 144	2.88 69	2.65 139	1.33 152	0.99 150	2.36 75	0.91 130	2.59 111	4.11 139	0.10 99	0.36 133	0.57 89	2.21 126	2.92 64	1.59 110
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.75 125	0.23 39	0.32 35	0.06 16	0.17 47	0.15 110	0.01 27	0.81 66	1.74 171	1.93 149	0.47 104	1.08 106	0.82 146	0.09 88	3.32 101	4.94 199	2.31 175	1.73 182	5.18 127	2.00 177	5.82 182	5.83 186	0.10 99	0.26 98	0.59 91	1.60 110	4.43 140	1.17 101

CES	1.20 94	0.24 40	0.35 47	0.13 33	0.18 50	0.05 77	0.08 98	5.35 203	0.78 125	0.43 75	0.31 89	0.83 101	0.86 154	0.16 112	3.20 87	3.22 162	1.12 141	1.06 155	1.51 48	1.05 134	4.23 152	3.19 113	0.08 93	0.09 48	0.19 59	0.34 62	1.07 26	2.23 124

test-1	2.99 160	0.26 41	1.52 161	0.33 83	0.21 60	0.22 124	0.38 136	3.16 168	0.85 133	3.36 186	4.21 179	5.45 168	0.78 143	0.20 129	4.02 123	4.67 190	1.40 155	1.31 167	10.46 179	1.58 157	5.30 178	7.01 210	0.04 72	0.34 130	2.98 167	6.37 185	5.39 164	8.95 178

sAnonymous2	1.54 112	0.26 41	0.15 15	0.10 31	0.17 47	0.48 134	0.00 1	1.87 101	0.97 139	0.22 51	0.41 95	1.12 110	0.82 146	0.08 80	4.07 124	3.86 177	1.31 148	1.19 163	7.54 144	0.72 120	4.00 144	4.87 161	0.03 64	0.29 117	0.14 52	2.16 124	2.37 50	2.45 128

CroCo_RVC	1.54 112	0.26 41	0.15 15	0.10 31	0.17 47	0.48 134	0.00 1	1.87 101	0.97 139	0.22 51	0.41 95	1.12 110	0.82 146	0.08 80	4.07 124	3.86 177	1.31 148	1.19 163	7.54 144	0.72 120	4.00 144	4.87 161	0.03 64	0.29 117	0.14 52	2.16 124	2.37 50	2.45 128

anonymousdsp2	0.70 49	0.27 44	0.28 28	0.23 52	0.07 21	0.02 58	0.02 48	1.36 81	0.08 30	0.02 29	0.59 112	0.29 35	0.16 59	0.08 80	1.51 18	1.55 78	0.25 39	0.32 63	3.52 109	0.55 107	1.55 80	3.00 109	0.02 47	0.07 29	0.13 48	0.15 43	2.70 58	0.01 9

Sa-1000	1.25 96	0.27 44	0.51 79	0.28 68	0.23 67	0.00 1	0.00 1	2.78 152	0.10 39	0.01 24	0.01 44	0.34 47	0.50 113	0.59 173	4.62 150	1.70 98	0.69 101	0.83 133	4.47 120	0.43 89	1.38 68	4.54 153	0.01 28	0.24 89	2.01 139	1.81 118	5.02 159	0.39 66

MIF-Stereo	0.35 19	0.28 46	0.38 57	0.07 24	0.18 50	0.00 1	0.01 27	0.07 20	0.08 30	0.00 1	0.00 1	0.29 35	0.03 11	0.05 57	1.88 29	1.42 66	0.15 21	0.33 65	1.70 53	0.07 15	0.88 40	1.21 45	0.00 1	0.12 56	0.06 23	0.03 22	0.14 8	0.03 14

rafts_anoy	0.62 42	0.28 46	0.70 107	0.37 102	0.21 60	0.04 72	0.00 1	2.53 136	0.14 53	0.01 24	0.00 1	0.10 6	0.04 16	0.02 22	2.50 54	1.45 69	0.32 52	0.36 70	1.92 55	0.17 39	1.38 68	0.99 40	0.00 1	0.18 79	0.53 85	0.73 86	0.73 21	1.01 97

GES	1.43 103	0.28 46	0.41 64	0.57 126	0.37 110	0.27 126	0.07 95	2.06 113	0.93 137	1.20 120	0.58 111	0.39 55	0.23 73	0.02 22	4.91 164	2.49 135	0.91 121	0.66 110	9.59 170	1.37 150	2.97 122	2.53 91	0.16 114	0.41 138	0.20 60	0.17 48	2.57 54	2.20 123

trnet	0.99 79	0.29 49	0.72 110	0.22 46	0.13 34	0.01 34	0.02 48	2.55 139	0.37 89	0.62 83	0.48 105	0.70 92	0.59 121	0.04 51	2.80 63	3.02 154	0.66 94	0.57 99	2.14 61	0.60 112	2.82 116	2.17 73	0.03 64	0.09 48	1.26 114	0.51 76	2.42 52	0.91 90

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 45	0.29 49	0.60 88	0.37 102	0.27 82	0.03 65	0.02 48	0.96 70	0.11 42	1.34 127	0.00 1	0.28 32	0.08 29	0.01 8	1.83 27	1.32 56	0.26 43	0.11 23	3.40 106	0.24 57	0.79 36	0.89 34	0.00 1	0.19 82	0.38 73	0.22 52	3.31 84	0.15 44

AFF-stereo	0.55 30	0.29 49	0.41 64	0.33 83	0.09 27	0.03 65	0.00 1	0.38 43	0.10 39	1.17 115	0.01 44	0.32 40	0.06 24	0.00 1	1.52 19	1.24 50	0.15 21	0.59 102	3.40 106	0.07 15	0.54 23	0.60 23	0.00 1	0.07 29	0.13 48	0.06 25	3.05 69	0.10 35

UPFNet	0.44 23	0.29 49	0.59 86	0.21 42	0.26 80	0.01 34	0.02 48	0.08 22	0.08 30	0.39 70	0.00 1	0.27 29	0.03 11	0.24 144	3.08 82	0.92 25	0.14 19	0.12 25	0.57 19	0.31 67	0.36 16	0.39 15	0.01 28	0.12 56	0.02 9	0.01 8	3.44 91	0.05 23

4D-IteraStereo	0.83 59	0.30 53	1.14 136	0.28 68	0.31 94	0.01 34	0.02 48	2.15 117	0.11 42	0.00 1	0.20 80	0.25 23	0.22 72	0.16 112	2.28 38	1.65 87	0.11 14	0.37 72	2.84 92	0.41 83	2.82 116	2.87 98	0.02 47	0.21 86	0.08 29	0.22 52	3.10 72	0.35 63

RALCasStereoNet	0.70 49	0.30 53	0.84 119	0.37 102	0.28 85	0.05 77	0.12 112	2.12 115	0.13 50	1.03 107	0.04 54	0.50 66	0.15 52	0.03 37	2.37 46	1.67 92	0.23 36	0.24 46	1.26 41	0.14 30	1.21 56	2.03 67	0.01 28	0.11 55	0.34 70	1.39 105	0.78 22	1.25 102

UNet	0.56 33	0.30 53	0.39 60	0.26 60	0.19 53	0.03 65	0.08 98	0.52 57	0.13 50	1.15 113	0.00 1	0.44 58	0.16 59	0.16 112	2.13 33	1.28 54	0.34 54	0.20 41	1.42 45	0.19 47	0.62 26	0.50 17	0.13 109	0.24 89	0.03 13	0.26 55	3.32 85	0.62 77

HSM	0.97 77	0.30 53	0.87 121	0.54 124	0.46 118	0.00 1	0.01 27	2.93 158	0.30 85	0.13 45	0.56 108	0.65 86	0.13 46	0.05 57	2.97 76	1.08 36	0.66 94	0.17 36	3.26 102	0.35 71	1.78 87	2.03 67	0.04 72	0.33 128	0.38 73	0.81 89	4.16 136	1.10 98

AE-Stereo	1.43 103	0.31 57	1.73 167	0.33 83	0.32 99	0.04 72	0.32 133	0.43 47	0.32 86	0.04 34	0.00 1	3.38 146	0.44 100	0.07 72	2.86 67	3.30 165	0.96 127	0.79 124	3.65 110	0.79 125	3.64 137	4.40 149	0.04 72	0.40 137	2.93 166	2.14 123	4.74 149	0.18 48

CREStereo	1.03 83	0.31 57	0.74 111	0.24 56	0.16 40	0.01 34	0.04 75	2.66 146	0.55 106	0.63 85	0.56 108	0.71 93	0.59 121	0.05 57	2.97 76	3.31 166	0.60 85	0.43 82	2.12 60	0.57 109	3.00 125	2.30 79	0.06 88	0.12 56	1.18 112	0.53 78	2.42 52	0.88 85
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
FADNet-RVC	1.64 122	0.31 57	0.64 100	0.33 83	1.19 154	0.01 34	2.53 183	0.57 58	0.22 76	1.03 107	0.32 91	6.04 174	0.29 80	0.32 153	4.47 141	1.90 111	0.62 88	0.78 123	6.45 139	1.80 168	1.85 90	2.02 66	0.19 121	0.52 150	1.78 134	1.74 116	3.10 72	3.15 133

HGLStereo	0.58 35	0.32 60	0.38 57	0.23 52	0.26 80	0.01 34	0.06 90	0.06 17	0.12 47	1.22 121	0.70 121	0.14 8	0.15 52	0.09 88	2.33 45	1.33 59	0.37 63	0.24 46	1.13 37	0.15 34	0.97 44	1.51 53	0.06 88	0.07 29	0.08 29	0.08 32	3.08 71	0.47 70

RALAANet	0.92 73	0.35 61	0.48 74	0.36 100	0.24 71	0.18 114	0.02 48	1.89 103	0.19 70	0.51 79	0.01 44	0.26 26	0.25 76	0.06 67	2.32 43	1.73 99	0.35 56	0.69 112	3.14 97	0.55 107	2.51 110	2.39 82	0.01 28	0.26 98	0.37 72	1.12 100	4.01 128	0.53 74

MIF-Stereo (partial)	0.47 27	0.36 62	0.44 69	0.07 24	0.18 50	0.01 34	0.00 1	0.07 20	0.11 42	0.01 24	0.01 44	0.38 52	0.09 37	0.03 37	2.00 30	1.58 80	0.22 33	0.50 91	0.75 27	0.06 14	1.09 49	0.94 37	0.00 1	0.19 82	0.08 29	0.26 55	2.83 61	0.39 66

IPLG	1.12 91	0.36 62	0.65 104	0.29 75	0.23 67	0.00 1	0.05 80	2.30 120	0.29 84	0.39 70	0.29 86	0.27 29	0.72 137	0.24 144	5.68 183	1.79 104	1.05 134	0.84 134	2.78 89	0.41 83	0.98 45	4.31 148	0.02 47	0.25 94	0.46 82	1.49 108	3.86 117	0.11 37

HCRNet	0.41 21	0.36 62	0.34 44	0.30 78	0.12 33	0.00 1	0.05 80	0.02 6	0.02 4	1.46 135	0.00 1	0.18 13	0.05 22	0.00 1	2.70 59	0.67 13	0.22 33	0.06 13	0.22 9	0.11 26	0.30 12	0.59 22	0.02 47	0.01 3	0.01 6	0.01 8	3.21 81	0.03 14

test croco	0.45 25	0.37 65	0.43 66	0.16 36	0.37 110	0.00 1	0.00 1	0.74 64	0.08 30	0.01 24	0.00 1	0.53 73	0.09 37	0.04 51	2.41 47	1.80 105	0.25 39	0.31 61	0.93 30	0.10 23	1.31 64	1.36 48	0.00 1	0.23 88	0.13 48	0.02 19	0.25 11	0.09 30

DMCA	0.27 14	0.37 65	0.20 18	0.17 37	0.09 27	0.02 58	0.01 27	0.02 6	0.04 9	0.59 82	0.00 1	0.34 47	0.05 22	0.01 8	1.81 26	0.88 21	0.31 50	0.12 25	0.22 9	0.10 23	0.38 17	0.23 9	0.00 1	0.03 10	0.03 13	0.06 25	1.19 28	0.15 44

DeepPruner_ROB	1.57 116	0.37 65	0.71 108	0.50 122	0.55 127	0.37 128	1.60 169	1.74 92	0.84 129	1.37 130	2.40 152	0.49 65	0.51 114	0.10 96	5.38 175	2.16 127	1.10 139	1.08 156	2.28 70	0.40 78	4.83 166	3.42 117	0.66 176	0.34 130	0.57 89	5.04 171	3.07 70	0.53 74

raft+_RVC	0.49 28	0.38 68	0.37 56	0.34 89	0.21 60	0.03 65	0.04 75	2.29 119	0.09 36	0.00 1	0.00 1	0.25 23	0.08 29	0.02 22	1.79 25	1.24 50	0.29 47	0.09 18	2.37 76	0.24 57	0.77 35	1.09 42	0.00 1	0.06 23	0.07 25	0.12 38	0.57 18	0.36 64

raftrobust	0.86 62	0.40 69	0.77 114	0.40 108	0.31 94	0.01 34	0.04 75	2.51 134	0.13 50	0.51 79	0.00 1	0.51 67	0.24 74	0.09 88	2.98 78	2.12 124	0.22 33	0.31 61	4.90 125	0.11 26	1.68 85	2.15 71	0.16 114	0.15 70	0.78 101	0.40 66	0.97 25	0.36 64

DMCA-RVC	0.65 45	0.42 70	0.43 66	0.31 80	0.58 128	0.15 110	0.44 138	0.29 39	1.57 165	1.31 125	0.35 92	0.55 76	0.13 46	0.11 99	2.54 56	1.10 39	0.51 77	0.46 85	0.84 28	0.36 73	0.76 34	0.83 30	0.19 121	0.14 66	0.11 43	0.06 25	2.59 57	0.52 72

DSFCA	0.70 49	0.43 71	0.51 79	0.29 75	0.58 128	0.04 72	0.59 143	0.22 33	0.54 104	0.49 78	0.56 108	0.33 43	0.08 29	0.04 51	2.86 67	1.28 54	0.67 96	0.73 120	1.00 32	0.44 92	1.01 48	1.14 44	0.21 125	0.24 89	0.54 86	0.82 90	2.81 60	0.47 70

NVstereo2D	0.83 59	0.43 71	0.07 7	0.23 52	0.36 108	0.41 130	0.08 98	1.61 90	0.59 112	0.84 96	1.11 132	0.36 50	0.21 70	0.07 72	5.88 186	2.16 127	0.62 88	0.45 84	1.50 47	0.19 47	1.20 55	0.94 37	0.02 47	0.32 124	1.30 117	0.24 54	0.95 24	0.24 51

GLC_STEREO	0.76 54	0.44 73	0.48 74	0.22 46	0.24 71	0.00 1	0.00 1	2.40 125	0.19 70	0.15 48	0.04 54	0.27 29	0.14 50	0.02 22	2.55 57	1.82 106	0.46 69	0.24 46	2.26 68	0.30 66	2.66 113	1.47 50	0.05 81	0.08 39	0.05 22	0.07 29	3.59 97	0.32 59

AASNet	0.18 6	0.44 73	0.26 25	0.08 27	0.08 24	0.00 1	0.08 98	0.03 9	0.05 15	0.26 56	0.00 1	0.16 9	0.03 11	0.01 8	1.06 8	0.60 9	0.08 9	0.03 9	0.08 5	0.16 38	0.24 10	0.64 25	0.00 1	0.03 10	0.00 1	0.01 8	0.38 15	0.03 14

FADNet	1.92 130	0.44 73	0.60 88	0.54 124	1.05 148	0.00 1	2.95 187	0.78 65	0.38 90	0.81 94	0.61 116	2.40 138	0.47 109	0.65 174	5.57 179	1.73 99	0.69 101	1.08 156	8.93 163	1.61 159	2.36 102	2.52 90	0.09 95	0.36 133	2.54 154	3.77 150	3.43 90	5.46 155

HH	2.94 157	0.45 76	4.88 203	0.58 128	0.51 121	0.73 145	1.38 163	3.25 172	0.84 129	2.85 172	0.60 114	5.15 164	0.82 146	0.19 124	3.29 98	6.00 217	0.67 96	0.89 138	9.52 168	1.83 169	7.59 212	5.88 189	0.41 152	0.27 105	3.12 169	5.47 179	5.66 167	6.52 164

HanStereo	2.94 157	0.45 76	4.88 203	0.58 128	0.51 121	0.73 145	1.38 163	3.25 172	0.84 129	2.85 172	0.60 114	5.15 164	0.82 146	0.19 124	3.29 98	6.00 217	0.67 96	0.89 138	9.52 168	1.83 169	7.59 212	5.88 189	0.41 152	0.27 105	3.12 169	5.47 179	5.66 167	6.52 164

IER	0.59 36	0.45 76	0.27 26	0.30 78	0.16 40	0.00 1	0.01 27	0.42 45	0.11 42	1.09 111	0.07 61	1.35 120	0.04 16	0.20 129	3.17 86	1.08 36	0.20 32	0.13 30	0.73 24	0.40 78	0.51 22	0.64 25	0.21 125	0.07 29	0.08 29	1.01 99	2.92 64	0.28 54

dd	0.93 75	0.46 79	0.32 35	1.70 166	0.04 12	0.21 121	0.11 110	0.46 51	0.06 19	0.11 42	0.01 44	1.91 130	0.06 24	0.16 112	4.29 132	0.96 27	0.81 116	0.34 67	5.67 129	0.37 74	0.58 25	0.68 27	0.15 111	0.26 98	0.07 25	0.09 34	3.26 83	1.96 117

CFNet	0.57 34	0.46 79	0.64 100	0.43 115	0.34 106	0.04 72	0.00 1	0.58 59	0.09 36	0.66 86	0.05 57	0.64 85	0.07 26	0.05 57	2.25 37	0.65 12	0.35 56	0.06 13	0.73 24	0.34 69	0.85 39	0.73 28	0.00 1	0.08 39	0.45 81	0.16 45	3.22 82	1.51 108

PWCDC_ROB	2.82 155	0.49 81	0.17 17	0.38 106	0.79 142	0.03 65	0.10 105	1.16 75	8.93 215	0.14 46	2.49 158	0.55 76	31.02 234	0.57 167	5.58 180	3.32 167	1.73 162	0.91 142	2.53 78	0.88 128	2.92 119	7.18 212	0.15 111	0.53 151	0.55 87	0.69 82	1.43 34	0.88 85

modified_for_full_sf	6.05 193	0.50 82	3.13 189	1.32 159	1.66 170	40.61 236	0.69 147	3.76 186	21.04 241	1.77 145	6.02 197	3.16 144	0.82 146	9.89 229	4.39 138	8.59 234	2.24 173	0.86 135	15.63 193	2.74 190	6.69 196	7.04 211	1.08 190	1.65 181	3.88 176	3.21 140	5.86 171	5.18 152

XX-Stereo	3.48 169	0.50 82	1.80 170	1.21 155	0.27 82	0.34 127	0.44 138	1.47 85	0.41 93	2.51 160	6.92 205	4.97 161	1.06 163	0.12 102	3.21 90	5.22 205	0.96 127	0.80 129	6.95 141	0.80 126	4.33 155	4.04 137	0.21 125	0.27 105	26.57 236	3.75 148	5.08 160	9.77 182

CASnet	0.75 53	0.51 84	0.49 78	0.23 52	0.29 88	0.00 1	0.00 1	0.50 53	0.18 68	0.06 35	0.06 58	0.54 74	0.36 91	0.01 8	2.44 49	1.35 60	0.50 74	0.41 80	2.34 72	0.25 61	3.65 138	2.36 80	0.02 47	0.14 66	1.63 130	0.05 24	1.61 38	0.23 49
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANet-ADL	2.26 137	0.51 84	1.82 172	0.99 150	0.99 147	1.45 166	0.29 131	2.00 107	1.01 142	3.12 178	3.40 168	1.38 122	0.33 85	0.03 37	5.34 173	3.89 179	2.23 171	0.79 124	7.70 146	1.85 171	3.10 126	4.63 155	0.18 120	0.43 143	1.38 124	3.47 145	4.81 151	3.97 141

AF-Net	1.11 89	0.51 84	0.87 121	0.34 89	0.78 140	0.89 154	1.87 172	2.40 125	1.15 148	0.48 76	0.68 119	3.66 148	0.16 59	0.27 148	2.44 49	0.98 28	0.35 56	0.01 4	1.60 49	0.40 78	0.50 20	2.58 93	0.05 81	0.08 39	0.66 96	0.45 70	3.47 92	2.34 125

Nwc_Net	1.11 89	0.51 84	0.87 121	0.34 89	0.78 140	0.89 154	1.87 172	2.40 125	1.15 148	0.48 76	0.68 119	3.66 148	0.16 59	0.27 148	2.44 49	0.98 28	0.35 56	0.01 4	1.60 49	0.40 78	0.50 20	2.58 93	0.05 81	0.08 39	0.66 96	0.45 70	3.47 92	2.34 125

CFNet_pseudo	0.86 62	0.52 88	0.57 82	0.44 117	0.52 126	0.05 77	0.02 48	0.60 60	0.10 39	0.93 101	0.12 66	0.71 93	0.30 82	0.51 164	4.66 152	1.68 94	0.33 53	0.32 63	2.61 83	0.34 69	0.96 43	1.53 54	0.55 168	0.13 63	0.49 83	0.50 75	2.17 48	1.63 113

DN-CSS_ROB	1.45 106	0.52 88	1.11 134	0.81 138	0.69 134	0.00 1	0.03 66	2.86 157	0.35 88	1.50 137	3.76 174	0.73 96	0.36 91	0.07 72	2.89 70	1.44 67	1.08 138	0.79 124	8.61 155	0.23 55	3.25 132	1.97 65	0.02 47	0.66 157	0.10 39	0.52 77	3.12 76	1.56 109

LMCR-Stereo	0.97 77	0.53 90	0.59 86	0.28 68	0.25 73	0.07 82	0.02 48	1.39 82	0.28 82	0.34 63	0.12 66	0.74 97	0.15 52	0.12 102	3.20 87	1.88 110	1.07 137	0.36 70	5.87 134	1.71 163	2.10 95	2.39 82	0.02 47	0.33 128	0.35 71	0.38 64	1.44 35	0.34 62

BEATNet_4x	1.40 102	0.54 91	0.27 26	0.13 33	0.27 82	0.01 34	0.10 105	1.80 97	1.74 171	0.41 74	0.53 106	0.82 100	0.59 121	0.54 165	4.30 133	2.92 150	1.87 166	1.84 189	1.39 44	0.71 119	4.68 161	6.21 201	0.02 47	0.81 164	0.21 62	0.40 66	3.69 100	0.96 93

Anonymous3	3.16 164	0.55 92	0.79 116	0.09 29	1.10 149	0.50 136	0.03 66	3.52 180	1.26 154	1.12 112	0.84 125	10.62 186	1.31 170	0.36 156	7.37 201	6.90 224	3.59 189	3.15 207	10.88 182	2.20 182	6.83 201	9.50 230	0.31 141	0.37 135	1.43 125	3.45 144	5.32 163	1.91 115

PDISCO_ROB	1.03 83	0.55 92	0.06 6	0.67 132	0.28 85	0.00 1	0.21 124	0.71 62	0.49 100	1.28 123	0.99 130	0.25 23	0.32 83	0.19 124	3.02 81	2.03 121	0.69 101	1.42 172	2.26 68	0.58 110	2.32 98	3.22 115	0.14 110	0.27 105	1.36 123	0.37 63	3.84 116	0.23 49

Any-RAFT	2.56 148	0.56 94	3.45 193	0.34 89	0.51 121	0.01 34	0.04 75	2.96 160	0.64 115	0.51 79	3.99 176	3.76 150	0.35 87	0.16 112	2.92 73	3.82 176	0.81 116	0.80 129	8.30 153	0.51 104	5.45 180	3.87 127	0.44 159	0.16 76	4.84 189	7.87 193	3.19 79	8.70 175

AACVNet	0.85 61	0.56 94	0.35 47	0.58 128	0.67 132	0.09 87	0.01 27	0.35 42	0.19 70	0.17 49	0.15 72	0.45 61	0.24 74	0.19 124	2.81 64	1.91 112	0.48 73	0.38 73	1.44 46	0.23 55	1.44 72	1.22 46	0.33 144	0.08 39	0.50 84	1.57 109	4.09 132	2.39 127

GANet	0.29 16	0.56 94	0.39 60	0.27 64	0.11 31	0.88 152	0.14 117	0.27 37	0.06 19	0.02 29	0.28 84	1.85 129	0.04 16	0.03 37	0.62 5	0.39 4	0.37 63	0.14 33	0.24 11	0.01 3	0.20 8	0.05 3	0.06 88	0.02 6	0.06 23	0.01 8	0.48 16	0.16 46

PMTNet	1.28 99	0.58 97	0.96 127	0.28 68	0.22 65	0.01 34	0.16 119	0.50 53	0.57 110	0.72 90	0.35 92	0.54 74	0.48 110	0.09 88	3.27 96	3.32 167	0.72 107	0.39 75	6.17 135	0.35 71	3.67 140	2.41 86	0.09 95	0.12 56	3.12 169	1.00 98	1.23 29	3.32 137

MSKI-zero shot	3.19 165	0.59 98	1.39 153	0.19 41	0.37 110	0.18 114	0.03 66	3.19 169	0.96 138	0.82 95	4.84 186	3.83 151	0.60 125	0.03 37	3.33 102	5.29 207	1.15 142	0.81 131	11.77 186	1.76 166	6.55 194	5.98 196	0.22 133	0.32 124	4.41 184	12.05 215	7.79 193	7.75 172

CFNet_RVC	0.86 62	0.59 98	0.74 111	0.33 83	0.32 99	0.11 93	0.02 48	0.11 24	0.17 63	0.87 99	0.74 123	0.57 82	0.16 59	0.08 80	3.11 83	1.19 48	0.50 74	0.34 67	1.28 43	0.15 34	1.68 85	1.48 52	0.02 47	0.25 94	0.86 103	1.89 121	3.64 99	2.13 121

test_5	0.54 29	0.60 100	0.22 20	0.02 3	0.02 4	0.11 93	0.01 27	2.77 151	0.04 9	0.00 1	1.10 131	0.44 58	0.45 101	0.00 1	1.47 17	1.13 41	0.08 9	0.10 21	1.01 33	0.04 9	0.43 19	1.34 47	0.00 1	0.05 18	0.07 25	0.00 1	2.98 67	0.01 9

psm_up	1.01 82	0.60 100	0.96 127	0.38 106	0.75 138	0.01 34	0.03 66	2.33 122	1.18 150	0.78 91	0.00 1	0.94 102	0.09 37	0.45 162	2.41 47	1.18 46	0.62 88	0.44 83	3.67 112	0.32 68	1.14 52	0.85 32	0.00 1	0.58 155	1.06 109	1.42 107	3.75 107	1.44 106

MLCV	2.45 145	0.61 102	0.81 117	2.48 179	1.21 155	0.95 156	0.50 142	3.57 182	0.61 113	3.75 198	4.26 181	5.13 163	3.34 181	0.06 67	4.63 151	1.78 103	1.32 151	0.86 135	10.05 174	1.09 137	2.30 97	3.92 128	0.29 138	2.16 189	1.87 135	3.06 135	4.01 128	1.40 105

RAFT-Test	2.40 142	0.62 103	1.45 156	1.07 152	0.41 115	0.21 121	0.21 124	3.19 169	0.77 123	1.05 109	3.09 167	0.94 102	0.92 157	0.17 118	3.47 106	5.18 204	0.97 130	0.56 98	10.36 177	1.38 151	6.37 190	5.29 166	0.38 150	0.25 94	2.80 163	4.66 164	4.56 145	4.51 144

TestStereo	0.55 30	0.62 103	0.47 73	0.22 46	0.09 27	0.00 1	0.01 27	1.90 105	0.22 76	0.30 60	0.00 1	0.28 32	0.08 29	0.01 8	1.58 22	0.87 19	0.34 54	0.19 38	2.65 87	0.08 18	1.43 70	0.55 21	0.02 47	0.07 29	0.10 39	0.42 68	2.09 46	0.13 42

pcwnet_v2	1.73 123	0.62 103	0.78 115	0.73 136	1.15 150	0.59 142	0.23 128	1.77 94	0.68 118	3.36 186	1.85 148	1.23 116	1.01 160	1.61 203	5.43 177	2.08 122	0.92 123	0.62 106	4.07 116	0.37 74	1.82 88	2.39 82	1.01 186	0.41 138	1.32 118	2.11 122	3.98 126	4.53 146

MSMDNet	2.28 138	0.62 103	1.27 145	0.37 102	0.30 92	0.19 118	0.07 95	3.15 167	0.68 118	1.01 106	0.97 127	1.10 109	2.40 176	0.17 118	3.93 121	5.26 206	1.11 140	0.55 96	10.21 175	2.94 195	6.12 186	5.76 185	0.31 141	0.26 98	2.47 149	4.23 155	3.01 68	3.18 134

IPLGR	1.73 123	0.63 107	0.67 105	0.35 98	0.40 114	0.00 1	0.03 66	1.41 83	0.26 80	2.36 158	2.42 154	0.33 43	0.80 145	0.17 118	6.12 193	1.87 107	1.22 145	1.28 166	5.37 128	1.72 165	2.44 107	4.20 143	0.02 47	0.56 154	2.66 158	4.85 167	3.82 113	0.77 82

iResNet_ROB	1.07 86	0.65 108	0.30 32	0.45 119	0.30 92	0.01 34	0.02 48	3.10 165	0.12 47	1.34 127	0.00 1	0.66 87	0.35 87	0.04 51	4.37 136	1.65 87	0.54 82	0.49 89	5.83 133	0.29 64	1.30 63	0.87 33	0.20 123	0.26 98	0.16 55	0.84 92	3.74 104	1.12 99

MyStereo04	2.04 131	0.66 109	0.91 124	0.69 133	0.82 143	0.02 58	0.04 75	2.62 143	0.91 135	2.83 170	0.75 124	1.37 121	0.09 37	0.08 80	5.03 169	3.04 157	0.58 84	0.72 119	10.25 176	1.62 160	4.78 162	3.27 116	0.94 185	0.69 158	2.62 156	4.29 157	4.75 150	0.65 79

anonymity	3.65 171	0.66 109	5.99 214	1.34 160	0.51 121	0.44 131	0.11 110	3.79 187	0.79 126	2.66 164	18.15 243	3.83 151	0.89 155	0.26 147	3.21 90	5.09 202	0.93 124	0.53 93	7.76 150	1.11 140	4.31 154	5.87 188	0.28 137	0.42 141	4.98 192	9.60 208	5.40 165	9.75 181

FADNet-RVC-Resample	1.60 120	0.67 111	0.97 129	0.50 122	0.64 131	0.18 114	1.05 155	1.27 79	0.83 128	0.96 104	0.97 127	5.23 167	0.42 99	1.02 187	4.81 161	1.68 94	1.05 134	1.96 191	3.78 114	1.06 135	1.52 77	2.28 78	0.21 125	1.35 176	0.55 87	3.16 138	2.13 47	2.92 132

MIPNet	1.49 108	0.69 112	0.74 111	0.32 82	0.51 121	0.00 1	0.03 66	1.79 96	0.38 90	2.13 157	0.97 127	0.31 39	0.76 141	0.22 141	5.02 168	1.92 113	1.31 148	0.86 135	3.68 113	1.25 146	1.21 56	4.62 154	0.03 64	0.50 147	1.90 137	4.87 168	3.90 119	0.30 56

raft_robust	1.21 95	0.70 113	0.61 92	0.27 64	0.19 53	0.00 1	0.00 1	3.05 162	0.22 76	1.18 116	0.03 53	0.34 47	0.69 133	0.07 72	2.94 75	1.76 102	0.57 83	0.63 108	4.95 126	0.19 47	2.98 124	4.81 157	0.01 28	0.19 82	0.97 106	1.39 105	2.87 63	0.98 96

cross-raft	2.33 141	0.70 113	1.33 149	0.40 108	0.61 130	0.19 118	0.08 98	3.13 166	0.71 120	0.78 91	1.62 143	1.09 108	0.70 136	0.17 118	3.66 116	4.78 192	0.99 132	0.55 96	10.72 180	1.52 156	6.33 189	5.61 181	0.30 139	0.24 89	2.56 155	4.68 165	4.44 141	5.06 151

AEACV	0.25 12	0.71 115	0.36 51	0.04 7	0.03 7	0.10 91	0.00 1	0.02 6	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.18 13	0.13 46	0.02 22	1.22 10	0.79 16	0.05 5	0.26 51	0.73 24	0.29 64	0.63 27	0.50 17	0.12 106	0.04 15	0.01 6	0.21 51	0.29 13	0.00 1

EKT-Stereo	2.55 147	0.72 116	1.73 167	0.49 121	0.32 99	0.51 137	1.72 170	3.38 176	1.00 141	1.96 152	2.80 161	1.33 119	0.76 141	0.10 96	4.55 145	5.93 215	1.26 146	3.18 208	8.70 156	2.73 189	6.75 198	5.86 187	0.10 99	0.26 98	3.99 177	1.81 118	5.40 165	1.62 112

DLCB_ROB	0.92 73	0.72 116	0.64 100	0.43 115	0.42 116	0.14 106	0.18 121	0.43 47	0.28 82	0.85 97	0.53 106	1.12 110	0.72 137	0.07 72	2.16 35	1.12 40	0.88 120	0.26 51	0.69 23	0.20 52	1.35 65	1.53 54	0.49 161	0.28 115	4.11 180	2.41 130	2.04 44	0.78 83

MyStereo	2.28 138	0.73 118	2.44 182	0.70 134	0.85 145	0.09 87	0.03 66	2.37 124	0.49 100	3.34 183	3.07 166	1.58 127	0.12 44	0.07 72	5.59 181	2.77 143	0.47 71	0.66 110	10.41 178	1.64 162	4.67 159	4.12 140	0.83 182	0.75 162	3.49 173	4.89 169	4.90 155	0.59 76

iResNetv2_ROB	1.26 97	0.75 119	0.32 35	1.29 157	0.33 103	0.02 58	0.02 48	3.19 169	0.20 73	2.00 153	0.29 86	2.24 135	0.41 98	0.06 67	3.64 114	1.45 69	0.75 109	0.13 30	5.77 131	0.43 89	2.86 118	1.71 61	0.16 114	0.37 135	0.38 73	0.47 72	4.08 131	0.72 80

IGEV_Zeroshot_test	3.61 170	0.78 120	7.78 221	6.84 201	0.33 103	2.04 176	1.78 171	3.97 188	0.92 136	2.12 155	6.05 199	4.60 159	1.01 160	0.08 80	3.44 105	5.73 212	0.76 110	0.61 104	9.25 166	1.49 154	7.12 207	6.47 204	0.31 141	0.27 105	5.02 193	5.44 178	5.95 173	7.38 169

RAFT_CTSACE	0.59 36	0.80 121	0.45 71	0.25 58	0.07 21	0.14 106	0.00 1	2.03 109	0.06 19	0.00 1	0.12 66	0.44 58	0.46 106	0.01 8	1.58 22	1.08 36	0.15 21	0.12 25	0.57 19	0.08 18	0.74 33	2.54 92	0.00 1	0.04 15	0.24 64	0.00 1	3.77 110	0.04 18

SACVNet	1.43 103	0.80 121	0.85 120	0.58 128	1.31 160	0.63 144	0.62 145	2.60 142	0.52 103	1.33 126	0.02 52	0.74 97	0.32 83	0.34 155	2.78 62	2.11 123	1.38 154	0.39 75	4.62 123	0.70 118	2.37 103	3.83 126	0.05 81	0.42 141	1.29 116	1.64 112	3.74 104	2.62 130

PSMNet-ADL	3.15 163	0.80 121	1.49 158	1.54 162	1.63 168	0.88 152	0.30 132	2.50 133	1.91 175	4.43 210	8.13 215	4.06 153	6.80 194	0.07 72	4.23 128	5.16 203	1.83 165	0.91 142	11.85 187	1.86 172	4.02 147	4.02 135	0.70 178	0.51 148	1.61 129	4.33 158	8.01 194	1.36 104

PA-Net	1.61 121	0.81 124	1.43 155	0.27 64	1.99 181	0.12 99	0.34 134	0.19 29	1.90 174	0.85 97	0.41 95	0.24 22	0.20 67	0.78 180	4.61 149	1.44 67	0.17 27	0.26 51	1.08 34	0.53 105	1.44 72	3.18 112	0.65 174	0.44 144	0.99 107	7.71 192	1.78 42	9.78 184
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT+CT+SA	0.64 44	0.82 125	0.25 23	0.15 35	0.03 7	0.00 1	0.00 1	2.49 132	0.08 30	0.08 39	0.00 1	0.74 97	0.39 96	0.01 8	1.39 16	1.38 64	0.11 14	0.15 34	2.23 63	0.18 41	0.84 38	2.50 87	0.01 28	0.06 23	0.11 43	0.01 8	3.34 87	0.04 18

SA	0.95 76	0.82 125	0.44 69	0.21 42	0.23 67	0.01 34	0.00 1	2.73 149	0.12 47	0.02 29	0.00 1	0.39 55	0.39 96	0.36 156	2.49 53	1.61 82	0.31 50	0.47 87	3.23 99	0.20 52	1.23 59	3.19 113	0.01 28	0.18 79	0.41 77	1.70 113	4.81 151	0.10 35

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 79	0.82 125	0.34 44	0.18 39	0.43 117	0.03 65	1.10 159	1.20 76	2.50 182	2.06 154	0.11 65	0.69 91	0.07 26	0.54 165	3.65 115	0.91 24	0.19 31	0.22 43	1.65 52	0.15 34	0.73 32	0.92 36	0.08 93	0.18 79	0.11 43	3.29 142	2.58 56	2.09 119
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
EAI-Stereo	2.70 152	0.83 128	2.70 186	0.89 145	1.47 166	0.83 150	1.46 165	3.07 164	1.18 150	0.21 50	3.82 175	3.19 145	0.72 137	0.09 88	5.24 172	4.82 194	0.83 118	0.91 142	9.83 173	1.25 146	4.49 157	5.29 166	0.39 151	0.80 163	1.87 135	3.19 139	7.10 187	6.43 162

FCDSN-DC	1.58 119	0.84 129	2.05 175	1.66 165	1.43 164	1.08 161	0.99 153	0.72 63	0.44 95	1.18 116	0.31 89	1.45 124	0.49 112	0.07 72	6.05 192	1.96 114	2.13 170	1.97 192	1.16 38	0.44 92	2.39 105	2.62 95	0.49 161	3.18 197	1.72 132	3.24 141	1.34 31	1.27 103
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet	4.14 180	0.84 129	0.71 108	2.34 178	2.59 187	4.58 193	1.07 157	4.67 194	1.21 152	3.72 197	3.61 172	12.28 191	16.06 213	0.03 37	6.64 197	3.14 161	2.35 176	1.89 190	16.43 195	2.53 186	3.76 142	2.90 101	0.17 118	3.88 205	1.66 131	4.23 155	5.19 161	3.23 135

GEStereo_RVC	2.30 140	0.85 131	0.97 129	1.05 151	0.71 136	1.61 168	1.09 158	2.72 148	0.56 109	0.78 91	0.41 95	2.40 138	0.28 78	0.06 67	4.81 161	4.48 183	1.79 163	2.17 194	8.91 162	1.90 174	3.58 136	7.25 214	0.52 163	0.92 165	0.41 77	0.85 93	4.47 142	6.48 163

STTStereo	1.06 85	0.85 131	0.57 82	0.36 100	0.29 88	0.08 84	0.64 146	0.43 47	1.56 164	1.40 133	0.26 83	1.95 132	0.07 26	0.29 150	4.26 129	1.06 33	0.25 39	0.23 45	1.16 38	0.14 30	1.46 74	0.84 31	0.12 106	0.10 50	0.07 25	1.81 118	3.51 95	4.84 150

dad	4.05 177	0.87 133	0.28 28	10.24 211	1.70 171	1.03 159	12.23 219	12.58 224	0.11 42	3.46 192	0.00 1	1.93 131	3.59 183	0.19 124	4.92 165	1.26 53	1.60 158	0.53 93	14.05 191	0.63 113	2.73 115	1.88 64	0.16 114	0.71 159	5.78 197	0.19 49	17.00 221	9.60 180

TESTraft	0.86 62	0.88 134	0.32 35	0.05 9	0.16 40	0.00 1	0.00 1	1.51 87	0.06 19	0.69 87	0.00 1	0.33 43	0.64 128	0.20 129	4.51 143	1.67 92	0.18 28	0.16 35	2.63 85	0.25 61	1.10 50	2.24 77	0.07 92	0.08 39	0.10 39	1.62 111	3.71 103	0.04 18

RTSC	2.56 148	0.89 135	1.50 159	0.47 120	0.76 139	0.87 151	2.29 179	1.56 89	1.91 175	2.12 155	2.86 163	1.23 116	0.97 159	1.03 189	7.27 200	3.36 169	4.68 204	1.74 183	7.73 148	1.11 140	3.95 143	5.39 173	0.21 125	1.11 171	0.40 76	0.95 95	4.56 145	8.26 174

TestStereo1	0.81 57	0.91 136	0.22 20	0.06 16	0.16 40	0.00 1	0.01 27	1.08 73	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.26 26	0.57 119	0.12 102	4.26 129	1.66 89	0.18 28	0.19 38	2.84 92	0.09 21	1.37 66	2.51 88	0.01 28	0.06 23	0.09 37	1.26 102	3.75 107	0.05 23

SA-5K	0.81 57	0.91 136	0.22 20	0.06 16	0.16 40	0.00 1	0.01 27	1.08 73	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.26 26	0.57 119	0.12 102	4.26 129	1.66 89	0.18 28	0.19 38	2.84 92	0.09 21	1.37 66	2.51 88	0.01 28	0.06 23	0.09 37	1.26 102	3.75 107	0.05 23

GMStereo	0.44 23	0.93 138	0.07 7	0.25 58	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.14 25	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.30 38	0.01 3	0.01 8	1.87 28	0.90 23	0.26 43	0.17 36	2.60 82	0.08 18	1.17 54	0.33 12	0.00 1	0.05 18	0.08 29	0.02 19	2.57 54	0.04 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DAS	4.09 178	0.94 139	1.15 138	1.82 170	1.27 158	1.15 162	1.11 160	3.48 178	4.23 195	3.34 183	6.52 202	12.55 192	5.36 187	0.05 57	4.66 152	4.57 186	4.02 198	2.27 197	9.63 171	5.33 211	5.93 184	5.39 173	0.52 163	4.30 209	4.09 178	5.06 172	7.48 188	4.17 142

SepStereo	4.09 178	0.94 139	1.15 138	1.82 170	1.27 158	1.15 162	1.11 160	3.48 178	4.23 195	3.34 183	6.52 202	12.55 192	5.36 187	0.05 57	4.66 152	4.57 186	4.02 198	2.27 197	9.63 171	5.33 211	5.93 184	5.39 173	0.52 163	4.30 209	4.09 178	5.06 172	7.48 188	4.17 142

MGS-Stereo	0.61 40	0.95 141	0.61 92	0.26 60	0.16 40	0.01 34	0.02 48	0.06 17	0.15 55	0.00 1	0.00 1	0.29 35	0.15 52	0.01 8	5.46 178	0.88 21	0.30 49	0.27 57	0.86 29	0.38 76	1.25 62	1.76 63	0.03 64	0.14 66	0.29 65	0.26 55	1.72 40	0.25 53

DISCO	0.79 55	0.95 141	0.31 33	0.06 16	0.33 103	0.51 137	0.44 138	0.23 36	0.32 86	1.75 144	0.59 112	0.38 52	0.29 80	0.04 51	2.98 78	1.36 61	0.96 127	0.29 59	3.24 100	0.53 105	0.79 36	1.45 49	0.10 99	0.07 29	0.12 47	0.29 59	2.76 59	0.31 57

ADLNet	0.67 48	0.96 143	0.10 11	0.21 42	0.23 67	0.08 84	0.01 27	1.26 78	0.09 36	0.32 61	0.06 58	2.28 137	0.08 29	0.18 122	3.28 97	1.03 32	0.35 56	0.11 23	0.54 18	0.18 41	0.54 23	1.10 43	0.00 1	0.03 10	0.88 104	0.68 81	3.16 77	0.28 54

UDGNet	2.51 146	1.01 144	0.33 40	10.93 212	5.26 203	8.50 209	3.54 192	1.72 91	0.15 55	0.23 54	0.08 62	0.52 72	0.10 42	10.25 230	3.55 108	1.25 52	0.46 69	0.46 85	2.73 88	0.59 111	2.44 107	4.14 142	2.94 205	0.15 70	1.72 132	0.77 88	2.94 66	1.13 100

SHD	4.34 182	1.02 145	2.50 183	1.71 167	1.33 161	1.46 167	2.01 174	4.90 197	4.30 198	2.63 162	4.99 188	4.39 158	9.41 203	0.58 170	8.20 213	4.81 193	4.43 202	2.44 202	13.01 190	2.95 196	5.61 181	6.88 208	0.30 139	3.26 198	4.11 180	5.16 175	3.88 118	10.98 187

test-3	1.53 109	1.03 146	1.25 144	0.40 108	0.31 94	0.11 93	0.06 90	2.79 154	0.17 63	0.35 67	0.44 101	4.06 153	0.35 87	0.03 37	2.84 65	1.63 85	0.37 63	0.57 99	8.86 160	0.46 95	3.20 129	5.38 171	0.02 47	0.27 105	0.61 94	0.95 95	3.95 120	0.88 85

APVNet	1.14 93	1.04 147	0.20 18	0.33 83	0.37 110	0.21 121	0.36 135	0.34 40	0.39 92	0.95 102	0.44 101	0.71 93	0.15 52	0.15 111	3.51 107	2.84 146	1.63 161	0.93 145	4.54 122	0.69 117	1.89 91	4.06 138	0.02 47	0.53 151	0.10 39	0.38 64	3.20 80	0.95 91

CASS	2.68 151	1.05 148	1.93 174	2.07 176	0.98 146	0.45 133	2.15 177	2.82 155	1.03 145	1.83 147	3.58 171	1.38 122	0.53 116	0.02 22	4.01 122	3.03 156	4.89 206	1.34 168	9.14 165	1.47 153	7.05 205	6.20 200	0.03 64	0.27 105	2.76 161	2.80 134	4.30 138	5.36 153
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_1	1.53 109	1.05 148	1.24 143	0.40 108	0.31 94	0.11 93	0.06 90	2.78 152	0.17 63	0.32 61	0.42 99	4.06 153	0.36 91	0.03 37	2.84 65	1.62 84	0.37 63	0.57 99	8.88 161	0.46 95	3.22 131	5.38 171	0.02 47	0.27 105	0.60 92	0.95 95	3.95 120	0.90 89

RP	1.29 100	1.06 150	2.32 180	0.84 140	1.16 151	0.39 129	1.53 166	1.89 103	1.68 168	0.29 59	2.21 150	2.25 136	0.13 46	0.40 159	3.31 100	1.07 34	0.61 86	0.05 11	1.61 51	0.40 78	0.65 28	3.05 110	0.11 104	0.29 117	0.29 65	0.92 94	4.24 137	2.04 118

R-Stereo Train	2.16 134	1.08 151	1.57 163	0.84 140	0.19 53	0.01 34	0.01 27	2.05 110	1.01 142	1.37 130	2.45 156	1.50 125	0.46 106	0.21 134	3.23 93	4.53 184	1.62 159	1.05 152	7.07 142	1.09 137	4.86 167	5.93 193	0.04 72	0.31 121	2.48 150	4.63 162	3.10 72	5.74 157

RAFT-Stereo	2.16 134	1.08 151	1.57 163	0.84 140	0.19 53	0.01 34	0.01 27	2.05 110	1.01 142	1.37 130	2.45 156	1.50 125	0.46 106	0.21 134	3.23 93	4.53 184	1.62 159	1.05 152	7.07 142	1.09 137	4.86 167	5.93 193	0.04 72	0.31 121	2.48 150	4.63 162	3.10 72	5.74 157
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iRaft-Stereo_20w	4.18 181	1.14 153	8.05 223	7.32 203	1.81 177	3.33 188	1.55 167	3.45 177	1.28 156	3.63 195	7.12 206	3.54 147	1.33 171	0.11 99	4.16 127	4.85 195	0.93 124	0.61 104	9.28 167	1.22 144	5.08 173	5.56 180	0.43 156	0.53 151	3.85 175	8.64 201	11.20 206	12.91 191

test_3	1.56 115	1.14 153	1.14 136	0.44 117	0.32 99	0.11 93	0.07 95	2.84 156	0.16 62	0.39 70	0.43 100	4.16 156	0.36 91	0.03 37	2.91 71	1.52 77	0.41 67	0.59 102	8.96 164	0.46 95	3.12 128	5.36 170	0.02 47	0.25 94	0.85 102	1.20 101	3.83 115	0.95 91

NaN_ROB	3.01 161	1.16 155	1.13 135	0.86 144	3.03 190	0.59 142	0.75 149	3.25 172	2.58 183	0.98 105	1.32 135	21.10 206	0.59 121	1.15 195	4.15 126	1.58 80	0.80 114	0.70 113	2.38 77	1.30 148	1.52 77	2.15 71	0.46 160	1.07 170	2.50 152	6.25 183	4.54 144	13.27 192

iinet-f	1.47 107	1.20 156	0.32 35	0.82 139	0.13 34	0.14 106	0.10 105	0.42 45	0.21 75	1.93 149	4.19 177	0.19 15	0.21 70	0.08 80	5.12 171	2.54 137	0.23 36	0.30 60	7.71 147	1.00 132	1.95 93	4.30 147	0.21 125	0.17 77	1.25 113	0.16 45	4.11 135	0.62 77

HSM-Net_RVC	2.86 156	1.24 157	1.50 159	2.55 180	1.72 172	0.57 141	0.17 120	3.55 181	1.14 147	3.50 193	6.32 201	7.94 177	2.93 178	0.05 57	3.38 103	2.12 124	1.28 147	0.26 51	3.24 100	1.24 145	3.66 139	3.76 124	0.61 171	2.64 194	4.43 185	6.27 184	5.76 170	5.47 156
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TANstereo	1.57 116	1.38 158	0.48 74	0.26 60	0.29 88	0.52 139	0.05 80	0.51 55	0.47 96	0.27 57	0.62 117	0.32 40	0.20 67	1.08 192	3.59 109	2.81 144	0.79 112	1.63 180	8.83 158	3.01 197	3.50 134	2.89 99	3.03 208	0.10 50	0.04 20	0.69 82	4.96 157	0.05 23

XX-TBD	1.57 116	1.38 158	0.48 74	0.26 60	0.29 88	0.52 139	0.05 80	0.51 55	0.47 96	0.27 57	0.62 117	0.32 40	0.20 67	1.08 192	3.59 109	2.81 144	0.79 112	1.63 180	8.83 158	3.01 197	3.50 134	2.89 99	3.03 208	0.10 50	0.04 20	0.69 82	4.96 157	0.05 23

RTS	5.53 190	1.46 160	0.94 125	0.90 146	1.73 173	4.08 191	4.63 198	2.53 136	3.41 190	2.79 167	1.70 144	8.18 178	1.27 168	0.72 176	7.83 204	4.87 196	7.37 218	2.34 199	18.33 199	2.92 192	4.78 162	5.88 189	1.04 187	1.31 174	6.74 204	22.88 242	6.66 181	22.00 216

RTSA	5.53 190	1.46 160	0.94 125	0.90 146	1.73 173	4.08 191	4.63 198	2.53 136	3.41 190	2.79 167	1.70 144	8.18 178	1.27 168	0.72 176	7.83 204	4.87 196	7.37 218	2.34 199	18.33 199	2.92 192	4.78 162	5.88 189	1.04 187	1.31 174	6.74 204	22.88 242	6.66 181	22.00 216

ccs_rob	4.75 185	1.46 160	2.39 181	1.96 173	0.68 133	3.13 185	1.58 168	4.94 199	1.36 158	4.31 209	15.82 238	28.46 213	8.43 198	0.38 158	5.65 182	5.42 208	2.23 171	1.60 179	6.31 136	1.98 176	6.14 187	5.97 195	0.35 147	2.33 190	1.28 115	2.40 129	4.09 132	7.49 171

LoS_RVC	1.09 87	1.51 163	0.60 88	0.05 9	0.49 119	0.01 34	0.08 98	0.22 33	0.74 121	1.72 140	0.23 81	0.56 79	0.63 126	0.12 102	3.15 84	2.90 147	0.69 101	1.79 185	3.27 103	0.50 102	4.03 148	3.48 119	0.21 125	0.07 29	0.33 68	0.47 72	0.70 19	0.96 93

tt_ll	1.09 87	1.51 163	0.60 88	0.05 9	0.49 119	0.01 34	0.08 98	0.22 33	0.74 121	1.72 140	0.23 81	0.56 79	0.63 126	0.12 102	3.15 84	2.90 147	0.69 101	1.79 185	3.27 103	0.50 102	4.03 148	3.48 119	0.21 125	0.07 29	0.33 68	0.47 72	0.70 19	0.96 93

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 203	1.51 163	5.87 213	4.30 193	3.26 191	2.82 182	6.81 206	3.68 184	3.59 193	4.81 214	10.18 224	66.20 255	11.63 207	7.70 225	5.97 188	5.06 201	4.49 203	5.33 223	18.36 201	2.64 188	7.91 214	8.42 224	0.92 184	3.39 201	4.34 183	8.02 196	6.20 174	15.61 200

NCC-stereo	1.86 126	1.63 166	1.33 149	0.95 148	1.22 156	0.80 147	2.29 179	2.62 143	2.93 185	0.34 63	2.87 164	2.16 133	1.17 164	0.21 134	3.63 111	1.13 41	0.63 91	0.96 148	2.79 90	0.75 122	0.98 45	2.96 104	0.36 148	0.32 124	2.31 146	4.50 160	3.69 100	4.78 147

Abc-Net	1.86 126	1.63 166	1.33 149	0.95 148	1.22 156	0.80 147	2.29 179	2.62 143	2.93 185	0.34 63	2.87 164	2.16 133	1.17 164	0.21 134	3.63 111	1.13 41	0.63 91	0.96 148	2.79 90	0.75 122	0.98 45	2.96 104	0.36 148	0.32 124	2.31 146	4.50 160	3.69 100	4.78 147
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	2.66 150	1.67 168	0.33 40	3.58 188	9.30 218	1.76 173	3.48 191	0.68 61	3.29 188	0.71 89	1.59 141	0.37 51	0.27 77	0.13 108	5.94 187	3.42 172	1.03 133	0.54 95	4.47 120	0.65 115	2.02 94	2.06 69	0.56 169	0.31 121	15.21 222	3.30 143	3.74 104	1.47 107

GANetREF_RVC	2.43 143	1.69 169	0.81 117	2.04 175	1.16 151	1.02 158	0.10 105	4.72 196	1.44 161	3.62 194	0.06 58	10.03 185	0.69 133	0.09 88	3.63 111	1.36 61	1.06 136	0.94 146	6.44 138	0.46 95	2.32 98	1.74 62	0.17 118	1.35 176	3.41 172	3.75 148	6.55 178	4.82 149
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
PWC_ROB	7.15 198	1.85 170	5.57 210	0.85 143	1.17 153	1.95 174	4.77 200	2.56 140	17.27 235	3.83 202	7.66 210	4.97 161	39.20 241	0.81 182	8.35 216	4.96 200	6.51 213	4.27 214	15.99 194	4.39 204	7.48 211	7.59 218	0.53 166	4.79 214	2.74 160	2.63 133	7.01 185	23.26 220

S-Stereo	9.11 204	1.88 171	3.41 192	7.93 206	7.92 214	12.47 214	19.24 226	5.20 201	6.26 205	6.18 222	20.72 247	29.27 214	7.13 195	0.65 174	9.55 225	7.50 230	3.80 194	5.87 227	17.77 197	6.30 215	6.21 188	7.52 217	12.23 231	6.88 224	2.77 162	6.68 187	6.74 183	18.03 206

AnyNet_C32	5.68 192	1.96 172	2.91 187	1.78 169	2.71 188	3.17 186	5.76 203	4.31 191	12.56 220	3.07 176	7.17 207	4.22 157	1.70 173	2.19 206	8.22 214	5.98 216	5.69 210	4.43 217	12.45 189	2.93 194	9.72 225	8.57 225	1.84 197	3.46 202	6.24 201	9.82 210	6.26 175	14.21 195

ADCPNet	6.67 195	1.97 173	3.86 197	2.75 181	6.19 210	3.07 183	7.60 211	5.21 202	8.03 211	3.82 201	7.92 211	5.17 166	13.78 212	2.98 210	8.10 210	6.12 219	4.35 201	2.04 193	18.50 202	4.74 208	7.04 204	7.43 215	2.98 207	1.91 184	8.96 211	14.04 223	7.02 186	14.47 197

RGC	2.44 144	1.98 174	4.87 202	1.54 162	1.65 169	1.74 172	1.05 155	2.02 108	1.43 160	0.88 100	4.42 183	2.52 142	2.42 177	0.58 170	4.33 134	1.63 85	0.91 121	0.48 88	4.28 119	1.08 136	1.94 92	4.01 134	0.15 111	0.72 161	2.19 142	5.22 176	4.90 155	6.96 167

stereogan	1.89 129	2.00 175	1.17 141	1.47 161	2.05 183	1.72 170	0.87 152	1.84 99	1.11 146	1.36 129	1.51 138	5.81 171	0.48 110	0.32 153	3.87 120	1.69 96	0.80 114	0.39 75	3.96 115	0.78 124	1.23 59	4.02 135	0.26 136	0.51 148	0.30 67	1.30 104	6.30 176	3.84 140

SGM-Forest	2.81 154	2.03 176	0.36 51	6.32 200	1.79 176	2.66 180	0.02 48	1.42 84	0.77 123	2.52 161	0.96 126	6.57 175	5.74 190	0.31 151	4.36 135	2.94 152	0.61 86	0.33 65	3.08 96	0.47 100	2.46 109	2.73 97	0.84 183	0.45 145	3.66 174	3.74 147	11.30 207	7.44 170
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	3.47 168	2.05 177	2.64 185	1.31 158	1.93 179	1.19 164	3.99 193	1.07 72	9.83 218	1.78 146	5.75 194	8.79 181	0.37 95	0.90 184	5.04 170	2.20 129	0.44 68	0.90 140	5.82 132	0.88 128	2.38 104	3.43 118	0.33 144	0.41 138	3.03 168	12.72 218	3.59 97	10.90 186

FADNet_RVC	3.95 175	2.06 178	1.30 147	3.33 186	3.36 193	0.99 157	2.06 176	2.30 120	1.39 159	1.72 140	4.72 185	9.29 182	5.82 192	1.76 204	8.23 215	3.12 160	2.98 183	4.27 214	16.83 196	3.30 201	4.99 172	5.51 177	0.63 173	1.39 178	1.45 127	3.14 137	4.86 153	5.92 159

FAT-Stereo	7.20 199	2.13 179	8.68 225	7.00 202	11.87 223	5.95 198	3.19 188	7.26 208	3.52 192	5.84 218	13.06 227	18.26 204	8.49 199	1.41 199	8.81 221	6.34 221	3.65 192	4.07 213	15.49 192	6.21 214	6.75 198	6.94 209	0.74 179	4.80 215	2.92 165	7.26 189	7.50 190	16.30 201

NCCL2	2.12 133	2.27 180	1.29 146	1.28 156	1.85 178	0.18 114	0.77 151	1.24 77	1.25 153	1.62 139	2.71 160	1.06 105	0.51 114	0.31 151	4.40 139	2.33 132	1.57 157	0.62 106	2.35 74	0.68 116	2.68 114	4.29 146	1.52 196	1.06 168	4.65 187	4.17 154	4.04 130	6.58 166

s12784h	2.07 132	2.29 181	2.24 176	1.60 164	0.69 134	0.05 77	0.03 66	2.13 116	0.55 106	1.19 118	0.13 71	1.61 128	0.68 132	0.04 51	3.20 87	3.09 158	0.78 111	0.41 80	3.50 108	0.43 89	5.42 179	2.92 102	0.11 104	0.12 56	2.64 157	1.70 113	6.64 180	11.65 189

STTRV1_RVC	9.47 205	2.31 182	1.06 132	5.61 197	1.39 162	5.42 196	2.59 184	3.68 184	3.77 194	4.47 212	4.40 182	16.44 200	20.14 219	1.02 187	9.83 227	3.26 163	18.06 237	0.81 131	51.87 249	11.45 232	18.05 249	6.27 202	4.52 217	4.23 207	6.12 199	7.90 194	11.99 208	28.90 231

CSAN	4.46 183	2.36 183	1.57 163	3.12 184	3.32 192	1.64 169	0.76 150	4.59 193	4.37 199	3.80 200	2.84 162	17.58 203	10.47 206	0.96 186	4.80 160	1.75 101	2.06 168	1.16 161	5.69 130	2.34 184	2.93 120	2.40 85	0.43 156	2.56 192	4.64 186	11.45 214	7.53 191	13.44 194

XPNet_ROB	3.02 162	2.54 184	1.33 149	0.73 136	1.45 165	1.04 160	0.61 144	0.83 67	1.45 162	1.16 114	3.44 170	26.85 212	0.35 87	0.40 159	3.24 95	2.22 130	3.28 187	0.79 124	3.20 98	1.19 142	2.94 121	5.51 177	0.76 180	0.46 146	0.72 100	2.37 128	9.22 197	3.37 138

SAMSARA	19.29 226	2.55 185	5.07 206	4.09 192	3.44 194	3.26 187	4.38 197	15.32 227	9.58 216	4.44 211	5.63 192	8.73 180	24.82 223	3.30 215	10.45 230	6.81 223	5.49 208	3.46 211	21.26 210	4.77 209	17.96 248	24.74 261	0.82 181	4.77 213	80.12 267	91.25 267	77.91 268	76.45 267

UCFNet_RVC	1.13 92	2.65 186	0.57 82	0.57 126	0.74 137	0.19 118	0.01 27	0.28 38	0.22 76	0.95 102	0.39 94	2.41 140	0.89 155	0.06 67	2.99 80	1.18 46	0.50 74	0.49 89	2.19 62	0.44 92	1.50 75	1.54 57	1.06 189	0.19 82	1.43 125	1.73 115	1.86 43	3.39 139

CBMV_ROB	6.09 194	2.65 186	2.29 179	8.35 207	5.74 205	5.08 194	2.76 185	5.03 200	2.35 179	3.78 199	4.70 184	21.22 207	13.56 211	0.09 88	6.04 191	3.70 175	2.84 181	1.39 170	11.35 183	8.80 226	4.92 170	3.11 111	0.43 156	2.10 188	7.06 206	10.12 211	12.96 210	11.93 190

TRStereo	3.24 167	2.66 188	7.45 218	0.35 98	0.14 38	7.79 205	0.13 116	3.04 161	0.42 94	2.75 166	1.46 137	5.69 170	0.65 129	0.09 88	3.75 117	4.23 182	0.70 106	0.63 108	6.77 140	1.21 143	4.05 150	4.81 157	0.12 106	0.24 89	2.72 159	6.73 188	12.83 209	6.09 160

ADCRef	2.96 159	2.78 189	1.02 131	0.70 134	2.21 185	1.96 175	2.42 182	0.96 70	6.10 203	1.94 151	1.15 133	1.08 106	0.74 140	1.32 197	6.01 189	3.38 170	1.34 153	1.15 160	8.41 154	2.09 180	2.59 111	3.60 122	1.88 198	0.71 159	2.81 164	8.00 195	3.42 89	10.24 185

SFCPSM	5.40 188	2.86 190	1.19 142	1.84 172	1.39 162	1.34 165	0.49 141	2.34 123	4.85 202	3.12 178	8.16 216	15.40 198	22.08 221	1.04 190	5.77 184	4.60 188	2.35 176	1.58 178	22.71 214	7.33 219	4.45 156	4.53 151	0.62 172	1.97 187	4.29 182	4.05 153	5.75 169	9.77 182

pmcnn	8.05 202	2.96 191	2.25 177	6.23 198	5.03 201	6.98 201	4.33 196	4.70 195	2.02 178	4.19 206	9.20 222	19.11 205	20.39 220	0.73 178	7.05 198	6.73 222	6.29 212	4.51 218	22.54 213	4.66 207	9.62 223	5.08 165	4.46 216	4.23 207	5.99 198	5.22 176	17.26 222	25.55 226

GwcNet-ADL	3.21 166	2.99 192	3.34 191	3.11 183	2.07 184	0.82 149	0.12 112	2.95 159	0.67 117	3.84 203	7.51 209	7.80 176	1.22 167	0.20 129	3.79 119	4.73 191	2.11 169	0.73 120	7.81 151	2.53 186	3.21 130	3.69 123	0.22 133	1.53 179	2.17 141	4.84 166	4.00 127	8.77 177

PS-NSSS	1.54 112	3.12 193	0.33 40	3.03 182	0.83 144	1.73 171	0.70 148	0.39 44	0.15 55	0.39 70	0.00 1	11.06 187	1.04 162	0.41 161	2.13 33	0.79 16	0.47 71	0.26 51	4.17 117	0.14 30	0.90 41	0.37 14	2.44 201	0.06 23	0.99 107	0.74 87	3.17 78	1.82 114

XQC	4.76 186	3.14 194	1.63 166	3.31 185	3.69 195	3.46 189	2.94 186	6.02 206	3.05 187	2.64 163	5.51 191	5.67 169	7.46 196	1.41 199	8.02 207	4.65 189	3.59 189	1.49 175	10.75 181	2.91 191	4.96 171	6.67 205	0.41 152	1.91 184	7.13 207	10.47 213	11.17 205	4.51 144

DPSNet	14.25 221	3.23 195	1.83 173	7.63 204	7.22 213	10.44 212	4.19 195	5.68 204	8.64 214	4.20 208	3.75 173	72.37 260	26.68 226	4.43 219	10.42 228	10.25 242	10.56 224	8.02 234	58.50 257	8.44 224	11.36 229	8.93 227	16.95 235	10.34 235	18.62 228	15.80 227	14.33 216	21.91 215

HBP-ISP	3.70 172	3.49 196	4.13 198	4.77 194	2.41 186	3.60 190	0.12 112	4.11 189	1.26 154	3.39 188	4.22 180	4.64 160	0.54 118	1.76 204	8.63 218	8.11 232	1.56 156	1.34 168	2.61 83	1.51 155	5.14 175	6.84 207	0.56 169	1.55 180	2.53 153	5.06 172	10.57 203	5.37 154

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 200	3.59 197	1.09 133	9.20 208	3.71 196	7.69 204	7.51 210	10.81 217	8.52 213	4.93 216	4.20 178	16.73 201	9.30 201	5.45 221	8.09 209	3.29 164	1.80 164	1.13 159	18.77 203	2.10 181	6.48 193	7.49 216	3.17 212	1.74 182	12.06 218	14.29 224	9.71 201	14.36 196

ADCL	3.91 174	3.61 198	2.28 178	1.76 168	1.76 175	3.09 184	4.16 194	1.98 106	13.71 225	2.81 169	5.14 189	2.47 141	0.65 129	1.10 194	5.38 175	2.55 138	2.02 167	2.20 195	6.41 137	2.08 179	4.87 169	4.20 143	1.40 194	1.06 168	6.69 203	6.60 186	4.33 139	11.16 188

CBMV	5.52 189	3.65 199	1.32 148	3.46 187	2.86 189	2.04 176	0.41 137	3.64 183	2.63 184	4.09 205	2.36 151	14.13 196	3.70 185	0.57 167	7.16 199	6.19 220	4.26 200	2.36 201	8.76 157	1.44 152	6.43 191	4.53 151	0.54 167	5.62 217	4.85 190	6.08 182	19.41 224	26.62 227
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	2.78 153	3.78 200	0.39 60	2.02 174	1.58 167	2.36 179	0.00 1	2.66 146	1.54 163	3.63 195	1.79 146	2.55 143	3.51 182	0.83 183	5.82 185	5.57 211	2.69 180	1.83 188	2.63 85	0.91 130	4.62 158	4.13 141	0.42 155	2.58 193	2.29 144	4.46 159	7.67 192	2.88 131

AMNet	6.77 196	3.87 201	2.62 184	4.00 191	5.86 206	6.75 200	3.31 190	2.51 134	2.47 180	3.44 190	6.68 204	9.34 183	2.05 174	7.44 223	4.79 159	9.81 240	13.48 230	7.65 233	7.95 152	7.83 221	11.47 231	7.62 219	2.74 204	4.18 206	5.52 196	8.25 198	13.24 211	17.97 205

ETE_ROB	4.62 184	4.04 202	1.52 161	1.14 153	2.02 182	2.70 181	1.28 162	1.50 86	4.25 197	1.89 148	5.88 196	37.95 226	0.84 153	1.42 201	4.94 166	2.66 140	3.81 195	0.95 147	4.84 124	1.63 161	4.01 146	5.32 169	0.67 177	1.14 172	2.03 140	3.84 151	15.25 218	7.23 168

SANet	10.32 209	4.15 203	6.27 215	5.51 195	5.49 204	8.58 210	2.27 178	15.41 228	13.03 224	2.83 170	9.09 220	60.35 251	25.50 225	2.93 209	8.06 208	3.02 154	7.05 214	3.86 212	11.43 184	3.25 200	5.27 177	5.02 164	2.60 203	7.27 228	11.08 216	12.57 217	13.36 212	23.31 221

FC-DCNN	3.82 173	4.38 204	5.67 212	9.61 210	4.14 197	8.01 207	3.26 189	4.21 190	1.69 169	2.95 174	1.54 140	5.87 173	2.09 175	0.13 108	4.40 139	2.15 126	2.54 178	1.11 158	3.38 105	0.82 127	3.11 127	2.20 74	0.65 174	3.29 199	6.33 202	4.91 170	6.98 184	7.80 173

ADCMid	6.83 197	4.46 205	4.95 205	2.16 177	4.31 199	5.71 197	7.29 208	8.83 211	12.78 222	3.11 177	8.10 214	9.83 184	9.65 204	2.84 207	8.51 217	5.42 208	4.68 204	2.83 204	18.87 206	3.22 199	7.09 206	7.70 220	5.37 219	2.33 190	5.12 194	8.71 202	5.21 162	15.24 199

DGSMNet	11.51 214	4.52 206	7.92 222	5.60 196	4.80 200	7.02 202	6.11 204	7.51 209	4.47 200	11.25 235	31.10 253	17.12 202	7.95 197	4.11 218	10.43 229	14.27 247	16.27 234	9.03 238	40.42 236	11.09 231	20.12 253	22.06 255	4.60 218	6.88 224	5.15 195	9.40 205	8.22 195	13.42 193

LALA_ROB	4.04 176	4.73 207	1.42 154	1.16 154	1.93 179	2.17 178	1.04 154	1.80 97	2.48 181	2.74 165	5.87 195	33.34 219	0.69 133	0.78 180	6.02 190	2.33 132	3.21 186	1.82 187	3.66 111	1.88 173	3.40 133	4.99 163	0.34 146	1.03 166	1.91 138	3.61 146	8.50 196	6.20 161

G-Net	10.87 211	4.96 208	9.71 226	3.77 189	4.24 198	7.37 203	2.01 174	10.08 215	15.80 229	4.95 217	15.59 236	48.52 240	9.05 200	0.58 170	8.11 212	8.67 235	5.49 208	4.42 216	23.80 216	15.66 236	8.01 216	8.23 223	3.06 211	5.14 216	6.15 200	13.92 222	22.56 226	23.75 222

ADCS	9.93 206	5.64 209	4.82 201	3.95 190	6.05 208	6.17 199	5.70 202	9.47 213	15.68 227	4.19 206	7.98 212	12.91 194	17.41 214	3.94 217	10.52 231	11.68 243	10.14 223	7.14 232	24.46 218	8.67 225	13.95 241	13.00 246	2.94 205	6.15 221	9.75 214	17.65 232	10.70 204	17.41 202

PVD	12.14 217	5.88 210	8.51 224	7.70 205	6.65 212	10.05 211	6.16 205	21.11 239	19.74 238	3.44 190	8.69 218	16.07 199	27.50 227	2.86 208	8.93 222	7.52 231	11.20 227	6.11 229	24.24 217	6.83 217	11.08 227	11.21 241	1.11 191	5.71 218	15.30 223	21.90 240	17.71 223	34.49 237

LSM0	22.48 234	6.09 211	4.65 200	14.89 214	10.39 221	16.43 218	13.29 221	23.38 241	15.69 228	14.75 241	18.69 244	35.79 223	33.70 237	0.93 185	73.52 265	85.94 266	13.36 229	5.62 225	55.67 254	16.83 239	21.95 254	18.82 252	4.28 215	8.01 229	16.44 224	16.43 229	28.65 232	32.66 236

AnyNet_C01	12.12 216	6.13 212	5.39 207	6.24 199	6.03 207	5.20 195	9.20 214	12.30 221	16.87 232	5.85 219	9.03 219	26.16 211	18.91 217	4.53 220	11.14 235	12.98 245	16.27 234	15.82 250	34.24 227	10.36 229	16.44 245	13.34 248	7.06 221	6.93 226	11.61 217	9.46 206	9.77 202	19.91 211

MFN_U_SF_RVC	10.34 210	6.17 213	3.69 196	9.55 209	5.13 202	12.52 215	10.34 216	12.25 220	7.05 207	12.23 237	14.31 232	22.82 208	13.03 209	8.82 226	11.37 236	4.87 196	3.83 197	3.31 209	39.34 234	5.97 213	8.56 221	8.81 226	1.45 195	6.40 223	9.49 213	8.57 200	9.56 200	19.71 210

edge stereo	11.35 213	6.83 214	10.52 228	14.06 213	12.00 224	16.55 219	12.81 220	12.42 222	7.44 209	6.06 220	15.12 235	38.81 228	17.75 215	1.25 196	7.59 203	7.29 228	5.73 211	3.11 206	25.18 219	4.53 205	6.71 197	8.01 222	4.16 214	3.71 204	8.94 210	7.65 190	13.41 213	28.72 230

MADNet+	19.30 227	7.92 215	15.32 237	17.51 217	11.42 222	8.09 208	18.41 224	28.03 248	17.21 234	12.46 238	12.08 225	33.63 221	30.37 232	9.62 227	18.64 248	14.89 248	25.78 247	10.10 240	40.05 235	16.50 238	17.34 247	12.76 245	9.48 229	18.60 246	35.02 247	20.22 236	21.19 225	38.41 241

CC-Net-ROB	5.26 187	8.36 216	1.81 171	22.68 221	6.07 209	15.19 217	7.74 212	0.45 50	0.84 129	1.53 138	0.00 1	23.78 209	3.00 179	3.15 211	2.92 73	0.74 14	2.29 174	1.51 176	11.50 185	0.48 101	1.21 56	1.47 50	9.41 226	0.22 87	2.30 145	2.51 132	2.25 49	8.72 176

FBW_ROB	7.98 201	9.24 217	5.57 210	20.21 220	8.25 216	12.08 213	8.09 213	4.92 198	1.58 166	3.30 182	5.15 190	13.88 195	3.03 180	7.45 224	6.23 194	1.49 72	2.89 182	0.79 124	33.18 226	1.93 175	5.24 176	4.40 149	9.43 227	8.29 230	4.88 191	7.69 191	4.88 154	21.40 214

MeshStereo	13.21 220	10.28 218	5.53 209	24.29 224	14.71 225	17.26 220	7.30 209	12.03 218	7.47 210	4.66 213	9.13 221	38.56 227	29.80 230	0.45 162	9.43 224	7.37 229	3.76 193	2.44 202	18.85 205	2.41 185	12.93 238	7.18 212	1.21 192	5.79 219	22.04 231	16.38 228	33.15 237	32.34 235
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_RVC	10.08 207	10.50 219	3.60 195	16.68 215	8.80 217	14.87 216	7.11 207	9.19 212	6.25 204	4.06 204	7.33 208	24.89 210	18.29 216	0.57 167	4.57 146	1.98 119	3.30 188	1.17 162	20.75 209	2.20 182	4.80 165	2.23 76	2.29 200	3.65 203	17.68 227	13.31 221	33.30 239	28.67 229
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 212	10.59 220	6.33 216	17.49 216	6.29 211	7.85 206	10.69 217	18.03 234	23.43 243	11.13 232	4.86 187	14.66 197	5.81 191	9.65 228	9.78 226	5.91 214	3.18 185	5.17 221	39.06 233	7.03 218	7.92 215	9.81 232	7.04 220	7.22 227	14.77 221	8.85 203	6.40 177	17.43 203

LE_ROB	22.46 233	10.87 221	12.67 232	32.44 227	37.93 239	31.36 228	33.43 234	23.22 240	21.14 242	6.73 223	17.81 242	52.15 246	50.94 256	1.56 202	6.43 196	2.92 150	3.14 184	1.46 173	30.14 221	8.43 223	7.23 208	4.28 145	7.08 222	25.69 251	34.50 246	36.15 258	53.30 260	53.30 256

MFMNet_re	16.26 222	13.95 222	7.70 220	24.27 223	9.34 219	33.99 233	17.43 222	12.42 222	19.62 237	10.23 231	13.58 230	39.02 229	13.47 210	1.40 198	10.73 232	10.12 241	29.43 253	12.22 241	31.31 222	10.07 228	17.19 246	9.15 228	8.44 224	9.02 232	8.97 212	5.68 181	24.08 228	36.04 239

SPS-STEREO	20.13 230	14.92 223	11.88 230	19.84 219	20.39 226	18.24 221	9.27 215	16.06 231	19.74 238	19.91 246	20.06 246	33.66 222	37.68 240	7.23 222	13.17 241	16.66 251	26.75 249	16.01 251	32.30 224	23.65 247	30.25 260	22.84 258	13.67 232	13.47 243	16.56 225	15.26 226	29.55 235	24.45 223
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	11.60 215	15.35 224	4.54 199	19.02 218	8.08 215	18.74 222	10.83 218	12.03 218	7.24 208	3.01 175	6.09 200	36.06 224	23.95 222	0.75 179	4.47 141	1.51 76	3.60 191	0.75 122	20.06 208	1.60 158	4.23 152	1.65 60	1.36 193	3.34 200	25.09 233	20.48 237	34.27 242	25.03 224

SGM+DAISY	20.91 231	16.10 225	12.43 231	22.81 222	21.80 227	24.45 225	18.63 225	17.89 233	12.77 221	18.42 245	19.55 245	30.39 216	40.48 242	11.67 231	12.56 239	15.10 249	25.73 246	12.69 244	34.93 229	21.56 245	26.12 257	22.15 256	21.16 236	12.73 240	17.44 226	13.30 220	33.35 240	28.26 228

MDST_ROB	10.13 208	16.70 226	3.04 188	29.06 225	9.34 219	20.66 223	5.02 201	5.90 205	1.98 177	3.16 180	2.70 159	11.22 188	28.15 228	0.18 122	6.30 195	1.37 63	1.21 144	0.34 67	7.74 149	1.01 133	4.67 159	3.95 133	1.92 199	1.94 186	26.55 235	19.78 235	37.02 244	22.50 219

MANE	19.83 229	17.14 227	15.43 238	34.46 230	23.74 230	25.27 226	17.85 223	19.50 238	17.04 233	6.13 221	12.40 226	41.03 230	35.23 238	3.36 216	7.87 206	8.98 236	7.09 215	29.77 259	21.81 212	3.71 202	9.51 222	5.54 179	2.50 202	8.83 231	34.12 244	27.95 250	51.25 258	47.85 252

DDUNet	12.41 218	19.68 228	3.23 190	36.37 232	24.08 231	34.35 234	31.95 233	1.86 100	1.63 167	1.44 134	3.43 169	12.02 190	3.65 184	83.75 245	4.54 144	2.28 131	8.10 221	3.39 210	18.01 198	4.26 203	6.60 195	4.81 157	16.44 234	0.64 156	1.08 110	0.61 79	4.68 148	2.12 120

ELAS_RVC	19.26 225	19.85 229	14.31 234	33.92 229	22.40 228	33.39 232	19.24 226	15.07 226	10.89 219	8.20 226	17.30 239	54.84 248	32.79 236	3.23 213	8.72 219	3.46 173	11.25 228	6.19 231	19.97 207	7.86 222	12.63 236	12.02 244	9.45 228	10.70 236	30.22 239	22.17 241	41.23 250	38.75 243
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	12.63 219	20.60 230	3.50 194	36.40 233	28.77 234	31.44 229	39.49 237	2.59 141	1.77 173	2.37 159	6.03 198	11.55 189	3.79 186	74.28 242	5.35 174	2.47 134	8.42 222	2.92 205	18.81 204	4.63 206	7.35 210	4.85 160	12.22 230	1.18 173	1.15 111	2.47 131	4.49 143	2.18 122

ELAS	19.48 228	22.90 231	14.50 235	35.26 231	24.25 232	31.48 230	19.80 228	16.72 232	15.91 230	7.71 224	15.62 237	48.88 241	30.47 233	3.20 212	9.19 223	3.39 171	10.97 225	5.79 226	21.49 211	6.53 216	11.69 232	11.90 243	9.30 225	9.63 233	32.86 241	24.17 245	41.19 249	41.31 246
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 224	25.20 232	16.96 241	40.13 235	26.93 233	32.21 231	21.77 229	19.35 237	16.49 231	7.75 225	17.60 240	46.83 238	36.96 239	1.06 191	8.10 210	2.99 153	3.81 195	1.57 177	31.85 223	5.18 210	6.77 200	5.31 168	3.04 210	9.71 234	29.57 237	23.01 244	40.22 246	35.81 238

BEATNet-Init1	23.62 237	27.86 233	13.22 233	44.78 236	23.54 229	38.58 235	23.96 230	18.57 235	18.15 236	9.17 227	13.26 228	47.63 239	48.00 251	3.29 214	12.31 237	9.22 237	7.35 217	5.48 224	48.70 244	19.34 241	12.33 235	11.24 242	7.11 223	11.28 237	33.76 243	21.63 238	60.52 265	47.50 251

JetBlue	32.19 245	30.24 234	35.83 259	39.74 234	34.14 236	43.67 237	35.54 235	29.41 252	45.70 255	14.86 242	8.65 217	79.62 265	19.51 218	25.38 234	15.92 247	16.55 250	38.70 259	25.92 258	35.72 230	25.05 250	29.56 259	23.18 259	32.21 238	26.78 252	30.47 240	28.96 251	48.44 256	49.33 253

WAO-7	27.19 241	31.49 235	25.61 250	33.41 228	34.55 238	21.90 224	27.96 231	47.14 258	47.22 257	29.27 251	38.50 256	41.69 232	40.59 245	12.37 232	31.37 255	17.44 252	15.34 232	8.53 235	46.18 240	20.63 244	9.79 226	10.78 237	3.30 213	33.50 256	22.38 232	21.79 239	23.87 227	37.39 240

SQANet	17.87 223	31.68 236	5.41 208	57.78 238	33.35 235	57.44 239	39.25 236	4.37 192	1.73 170	4.89 215	1.53 139	30.38 215	5.54 189	56.25 238	3.78 118	1.32 56	5.20 207	1.48 174	29.72 220	1.71 163	6.45 192	5.45 176	54.26 244	1.90 183	4.80 188	8.48 199	9.52 199	18.82 209

SPstereo	42.72 254	33.54 237	31.83 255	31.00 226	34.43 237	30.75 227	28.20 232	59.10 261	44.02 252	29.97 252	59.48 261	49.02 243	63.04 264	44.63 237	40.17 258	54.80 264	47.68 262	33.56 261	57.43 256	41.63 261	43.54 264	37.71 264	27.86 237	44.58 261	42.50 254	39.59 259	57.37 262	45.91 249

DispFullNet	26.27 238	39.81 238	17.89 242	52.75 237	38.74 240	45.03 238	55.21 240	13.74 225	12.89 223	13.75 239	9.88 223	43.75 234	32.46 235	86.51 246	11.01 233	13.68 246	29.48 254	16.23 252	51.78 248	14.64 234	13.87 240	10.46 235	14.59 233	6.22 222	8.62 209	8.03 197	16.08 219	32.10 234

Ntro	22.77 235	41.10 239	9.75 227	63.11 246	42.85 243	62.03 247	56.57 241	8.43 210	6.55 206	12.02 236	2.06 149	33.43 220	6.53 193	75.01 243	4.99 167	1.38 64	7.98 220	2.25 196	37.75 232	9.51 227	6.94 202	6.04 198	55.49 246	3.02 196	10.71 215	14.77 225	13.49 215	21.09 213

ACVNet-4b	26.61 239	42.01 240	11.61 229	69.47 255	47.43 246	69.50 257	76.65 256	10.80 216	9.82 217	15.00 243	1.59 141	58.27 249	9.88 205	93.43 253	4.75 156	1.87 107	13.94 231	5.15 220	32.30 224	13.54 233	7.25 209	5.67 184	58.95 250	4.34 211	12.13 219	9.30 204	15.06 217	18.72 208

ACVNet_1	26.74 240	42.56 241	14.81 236	66.86 251	48.56 248	65.11 254	82.56 261	15.95 230	8.17 212	11.16 233	5.65 193	32.31 218	25.19 224	93.82 254	7.38 202	2.02 120	15.91 233	6.16 230	34.50 228	10.98 230	8.17 218	6.10 199	59.12 251	5.79 219	19.06 229	9.75 209	9.37 198	15.02 198

otaku	21.36 232	42.67 242	7.67 219	62.47 244	41.26 242	63.18 249	49.95 238	6.15 207	4.57 201	10.22 230	1.83 147	32.26 217	9.33 202	65.85 240	4.60 148	1.61 82	7.10 216	1.41 171	36.88 231	7.74 220	7.03 203	5.98 196	54.87 245	2.69 195	8.31 208	9.47 207	13.48 214	18.26 207

RainbowNet	27.62 242	45.59 243	16.83 240	69.42 254	46.28 244	68.08 256	69.73 250	9.87 214	3.31 189	17.67 244	2.40 152	45.29 235	28.15 228	91.67 249	11.05 234	3.10 159	10.99 226	5.02 219	43.52 239	16.90 240	8.37 219	6.69 206	58.54 249	4.55 212	13.10 220	12.31 216	16.72 220	20.53 212

WAO-6	36.54 249	46.81 244	19.38 243	60.03 239	52.14 254	58.04 240	63.77 243	27.20 245	42.09 250	33.11 255	17.67 241	42.19 233	50.09 255	89.85 247	29.06 253	18.00 254	22.89 242	12.66 243	41.03 237	25.00 249	19.25 250	17.73 250	34.12 239	17.43 245	42.37 253	25.35 246	36.73 243	42.55 248

ACVNet_2	32.06 244	47.10 245	20.06 244	67.26 253	49.84 253	64.97 252	85.15 264	28.04 249	14.34 226	14.44 240	8.02 213	51.06 245	30.19 231	92.01 252	8.75 220	2.50 136	19.20 238	5.27 222	50.34 245	16.10 237	8.16 217	5.63 183	57.79 247	13.22 242	36.40 248	13.10 219	24.92 229	31.82 233

IMH-64-1	33.95 246	47.85 246	23.39 246	61.17 240	49.33 251	61.76 245	67.81 245	27.05 243	35.73 245	10.03 228	14.78 233	45.47 236	40.48 242	93.88 255	14.40 243	7.26 226	20.70 239	8.75 236	47.06 241	20.52 242	11.86 233	10.05 233	59.37 253	11.73 238	41.46 251	17.26 230	27.54 230	39.89 244

IMH-64	33.95 246	47.85 246	23.39 246	61.17 240	49.33 251	61.76 245	67.81 245	27.05 243	35.73 245	10.03 228	14.78 233	45.47 236	40.48 242	93.88 255	14.40 243	7.26 226	20.70 239	8.75 236	47.06 241	20.52 242	11.86 233	10.05 233	59.37 253	11.73 238	41.46 251	17.26 230	27.54 230	39.89 244

LVE	39.30 252	48.25 248	30.12 253	73.97 262	64.66 259	64.57 251	77.85 257	28.17 250	23.72 244	37.91 257	35.79 254	37.41 225	49.58 252	95.15 265	12.46 238	5.89 213	24.18 243	12.87 246	53.55 251	26.04 252	13.99 242	13.05 247	69.20 262	25.62 250	43.97 255	29.71 253	40.99 248	22.41 218

PSMNet_ROB	31.36 243	48.75 249	16.32 239	64.48 248	46.97 245	60.77 243	61.30 242	19.02 236	20.70 240	27.57 250	24.90 250	41.43 231	42.18 246	83.15 244	13.95 242	4.06 180	17.90 236	5.94 228	42.51 238	15.37 235	11.21 228	9.54 231	57.95 248	14.27 244	29.64 238	19.74 234	29.38 234	17.81 204

IMH	35.14 248	49.00 250	23.80 248	61.52 242	49.14 250	63.04 248	67.99 247	27.86 247	38.05 249	11.18 234	14.22 231	49.01 242	53.30 259	93.93 257	14.60 246	7.08 225	21.66 241	9.65 239	47.64 243	22.22 246	11.39 230	9.32 229	59.41 255	12.98 241	40.95 250	19.12 233	29.12 233	41.73 247

TorneroNet-64	38.80 251	50.14 251	23.16 245	63.45 247	47.59 247	63.57 250	68.85 248	27.44 246	44.99 253	21.03 247	13.47 229	69.75 259	56.51 260	94.74 259	18.85 250	8.54 233	26.03 248	15.59 249	53.93 253	25.94 251	12.81 237	10.53 236	61.35 256	21.98 247	33.37 242	26.73 248	33.93 241	53.30 256

Dean	42.92 255	51.28 252	31.30 254	76.75 263	64.32 258	79.06 266	83.43 263	42.61 254	43.67 251	35.18 256	22.58 249	60.75 252	56.83 261	94.89 262	13.15 240	4.20 181	27.88 250	12.35 242	63.72 260	28.96 255	9.62 223	7.74 221	59.21 252	22.07 248	48.58 258	35.91 257	53.04 259	29.88 232

TorneroNet	39.82 253	53.94 253	26.20 251	66.81 250	49.07 249	65.07 253	70.90 252	26.31 242	46.32 256	24.07 248	20.96 248	67.36 258	52.11 258	94.83 261	18.77 249	9.35 238	24.89 245	16.30 253	53.07 250	24.04 248	13.64 239	11.04 240	61.85 257	22.68 249	36.84 249	25.85 247	42.63 251	50.33 254

DPSimNet_ROB	58.77 263	55.98 254	59.21 265	62.88 245	73.92 267	60.20 242	64.84 244	28.34 251	91.63 268	80.59 266	52.65 259	74.49 263	47.24 250	90.64 248	55.91 262	45.99 263	54.62 264	42.30 263	68.03 263	59.25 265	51.18 266	59.54 266	44.54 240	45.19 262	44.85 256	61.56 264	56.15 261	55.05 258

WAO-8	44.25 256	56.07 255	34.81 257	70.40 257	61.11 255	71.92 260	71.92 253	43.60 255	48.93 258	32.20 253	26.30 251	67.35 256	49.97 253	91.99 250	26.69 251	19.01 257	29.42 251	13.46 247	51.63 246	37.17 258	16.32 243	10.83 238	44.60 241	27.68 253	53.45 262	35.23 255	47.57 254	55.24 259

Venus	44.25 256	56.07 255	34.81 257	70.38 256	61.11 255	71.92 260	71.92 253	43.60 255	48.93 258	32.20 253	26.30 251	67.35 256	49.97 253	91.99 250	26.69 251	19.01 257	29.42 251	13.46 247	51.63 246	37.17 258	16.32 243	10.83 238	44.60 241	27.68 253	53.45 262	35.23 255	47.57 254	55.24 259

UNDER WATER-64	53.24 261	62.47 257	43.72 262	79.20 265	70.94 264	76.00 264	87.61 267	65.70 264	45.62 254	52.26 263	61.76 263	72.47 261	58.44 263	94.91 264	30.75 254	17.95 253	34.62 258	25.80 257	53.84 252	26.41 253	19.77 252	21.35 254	75.52 266	44.10 260	50.84 260	55.27 263	40.93 247	69.21 265

PWCK	38.25 250	63.47 258	23.98 249	73.60 261	41.23 241	60.98 244	51.31 239	54.00 259	35.86 247	26.51 249	39.23 257	62.00 254	46.09 248	26.43 235	14.46 245	9.53 239	30.80 255	12.71 245	83.96 267	28.46 254	23.42 255	13.60 249	47.98 243	30.51 255	34.48 245	27.91 249	31.53 236	38.61 242

notaker	49.83 258	63.78 259	33.18 256	70.81 258	66.40 260	70.73 259	78.98 259	45.33 257	64.15 262	43.75 260	59.49 262	60.26 250	51.62 257	93.99 258	46.45 260	31.86 259	34.38 257	24.64 256	65.77 262	41.22 260	24.40 256	24.26 260	68.58 261	39.92 259	26.43 234	29.62 252	38.96 245	46.51 250

ktn	52.79 260	63.82 260	30.11 252	66.93 252	72.48 266	66.28 255	78.41 258	39.02 253	71.70 264	45.89 262	67.47 264	52.57 247	45.22 247	95.33 266	48.59 261	35.19 260	41.05 261	31.49 260	60.62 258	36.06 257	32.70 262	35.82 263	63.06 258	38.69 257	45.38 257	41.08 260	57.93 263	62.41 262

UNDER WATER	52.38 259	65.77 261	42.25 260	77.68 264	67.77 261	74.59 263	85.69 266	61.52 263	50.72 260	41.81 259	48.33 258	74.09 262	57.87 262	94.82 260	34.80 257	18.86 256	33.89 256	24.15 255	57.03 255	29.54 256	19.73 251	18.75 251	69.48 263	49.19 264	52.93 261	49.45 261	44.09 252	69.45 266

HanzoNet	60.55 265	68.65 262	42.85 261	71.08 259	71.43 265	71.96 262	79.15 260	59.75 262	75.19 265	45.14 261	74.83 266	74.50 264	63.75 265	96.51 267	43.02 259	39.58 261	52.48 263	47.20 264	75.57 264	51.40 263	44.83 265	44.21 265	72.81 264	39.33 258	54.31 264	50.20 262	60.45 264	64.70 264

JetRed	62.68 266	71.30 263	68.71 266	66.70 249	63.10 257	69.94 258	74.63 255	66.20 265	66.87 263	41.55 258	36.99 255	80.77 267	12.41 208	62.44 239	66.90 264	66.45 265	65.00 265	75.57 268	62.84 259	53.56 264	77.95 267	72.78 267	73.29 265	48.99 263	55.75 265	62.99 265	66.04 266	62.58 263

MADNet++	76.54 267	72.15 264	83.11 269	61.53 243	81.21 268	58.42 241	69.47 249	68.24 267	78.58 266	85.63 267	92.37 268	80.60 266	85.04 267	36.71 236	81.19 267	89.82 268	88.15 268	69.64 266	82.54 266	91.39 268	92.32 269	93.48 270	65.75 259	90.26 268	59.09 266	74.29 266	74.25 267	61.32 261

KSHMR	56.45 262	73.76 265	53.18 264	81.77 266	70.47 263	77.94 265	83.01 262	67.07 266	54.37 261	56.94 264	54.51 260	61.36 253	46.54 249	94.90 263	59.43 263	44.62 262	39.11 260	36.00 262	64.69 261	47.55 262	28.73 258	19.90 253	65.78 260	55.97 266	49.71 259	33.30 254	50.13 257	53.27 255

ASD4	81.96 268	73.83 266	78.52 267	73.50 260	68.47 262	82.76 267	70.15 251	72.27 268	81.46 267	64.14 265	76.80 267	49.38 244	95.53 268	68.81 241	77.80 266	87.45 267	86.82 267	89.90 269	81.43 265	90.17 267	88.82 268	88.65 269	81.37 267	86.17 267	99.17 272	99.86 271	99.79 272	99.90 271

LRCNet_RVC	60.25 264	73.90 267	44.96 263	94.13 267	95.20 269	91.02 268	85.32 265	54.56 260	36.51 248	98.66 268	73.01 265	91.80 270	67.46 266	96.60 268	33.95 256	18.60 255	69.32 266	51.86 265	94.53 268	64.28 266	31.29 261	22.24 257	94.67 268	54.29 265	19.85 230	10.16 212	33.16 238	25.34 225

DLNR_Zeroshot_test	22.90 236	78.82 268	7.01 217	99.97 268	0.31 94	0.15 110	98.85 268	3.30 175	0.54 104	3.17 181	2.43 155	5.81 171	0.93 158	21.74 233	96.26 269	100.00 273	24.75 244	22.56 254	22.80 215	1.79 167	8.42 220	6.44 203	0.04 72	0.30 120	2.39 148	4.03 152	2.05 45	3.31 136

MEDIAN_ROB	97.56 271	99.08 269	98.39 270	100.00 269	99.99 270	100.00 272	100.00 272	99.49 271	98.31 269	100.00 271	99.95 272	97.97 271	96.05 269	99.97 270	99.41 270	98.43 270	98.53 270	98.66 270	99.88 271	97.95 269	93.38 271	96.45 272	100.00 271	97.23 269	86.96 268	92.33 268	89.80 269	95.90 269

DGTPSM_ROB	99.52 274	99.77 270	100.00 273	100.00 269	100.00 271	100.00 272	100.00 272	99.17 269	100.00 272	99.31 269	99.64 271	91.36 268	99.13 270	100.00 271	99.94 273	100.00 273	99.82 271	99.99 272	99.53 269	99.99 271	99.80 275	99.66 274	100.00 271	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

DPSMNet_ROB	99.53 275	99.78 271	100.00 273	100.00 269	100.00 271	100.00 272	100.00 272	99.17 269	100.00 272	99.31 269	99.63 270	91.42 269	99.14 271	100.00 271	99.94 273	100.00 273	99.82 271	99.99 272	99.62 270	99.99 271	99.79 274	99.66 274	100.00 271	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

MyStereo03	100.00 278	100.00 272	100.00 273	100.00 269	100.00 271	100.00 272	100.00 272	100.00 273	100.00 272	100.00 271	100.00 274	100.00 275	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 273	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 273	100.00 276	100.00 276	100.00 271	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

MyStereo02	96.30 270	100.00 272	100.00 273	100.00 269	0.00 1	100.00 272	100.00 272	100.00 273	100.00 272	100.00 271	100.00 274	100.00 275	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 273	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 273	100.00 276	100.00 276	100.00 271	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

HaxPig	98.97 273	100.00 272	98.94 271	100.00 269	100.00 271	99.99 271	100.00 272	99.99 272	99.97 271	100.00 271	99.99 273	100.00 275	99.95 272	100.00 271	99.56 271	99.43 271	99.97 273	99.57 271	100.00 272	100.00 273	97.25 272	96.32 271	99.99 270	99.98 271	89.17 269	99.51 270	94.19 270	98.51 270

PML	96.14 269	100.00 272	82.26 268	100.00 269	100.00 271	100.00 272	99.16 271	100.00 273	98.98 270	100.00 271	95.95 269	99.91 274	100.00 273	98.52 269	94.87 268	92.63 269	90.73 269	73.63 267	100.00 272	98.25 270	92.56 270	85.93 268	97.80 269	98.67 270	96.15 271	99.98 272	100.00 273	99.92 272

CasAABBNet	100.00 278	100.00 272	100.00 273	100.00 269	100.00 271	100.00 272	100.00 272	100.00 273	100.00 272	100.00 271	100.00 274	100.00 275	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 273	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 273	100.00 276	100.00 276	100.00 271	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

DPSM_ROB	99.92 276	100.00 272	100.00 273	100.00 269	100.00 271	98.97 269	98.99 269	100.00 273	100.00 272	100.00 271	100.00 274	99.90 272	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 273	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 273	100.00 276	100.00 276	100.00 271	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

DPSM	99.92 276	100.00 272	100.00 273	100.00 269	100.00 271	98.97 269	98.99 269	100.00 273	100.00 272	100.00 271	100.00 274	99.90 272	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 273	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 273	100.00 276	100.00 276	100.00 271	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

AVERAGE_ROB	98.95 272	100.00 272	99.79 272	100.00 269	100.00 271	100.00 272	100.00 272	100.00 273	100.00 272	100.00 271	100.00 274	100.00 275	100.00 273	100.00 271	99.77 272	99.85 272	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 273	98.12 273	99.51 273	100.00 271	100.00 272	93.43 270	93.75 269	94.35 271	93.16 268

FADE																11.90 244					35.81 263	34.34 262					47.51 253

Low-res two-view benchmark