Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.10 2	0.07 2	0.09 9	0.06 5	0.04 2	0.10 12	0.32 159	0.07 4	0.04 1	0.04 1	0.11 25	0.07 1	0.03 1	0.20 82	0.33 3	0.21 3	0.11 3	0.08 2	0.11 2	0.07 2	0.10 2	0.08 1	0.08 21	0.05 2	0.10 6	0.06 1	0.10 2	0.06 2

Pointernet	0.09 1	0.06 1	0.06 4	0.04 1	0.03 1	0.07 6	0.31 156	0.06 3	0.04 1	0.05 2	0.06 5	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 1	0.33 32	0.09 1	0.06 1	0.09 1	0.16 35	0.09 1	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.07 1	0.06 1	0.13 7	0.08 7

TDLM	0.13 8	0.14 21	0.13 34	0.10 21	0.12 33	0.11 20	0.10 50	0.14 20	0.10 22	0.09 13	0.16 55	0.17 23	0.10 24	0.09 14	0.28 2	0.19 2	0.15 14	0.14 18	0.13 4	0.10 10	0.15 4	0.11 3	0.09 30	0.10 23	0.11 11	0.10 9	0.15 14	0.15 24

AIO-Stereo	0.11 3	0.09 6	0.09 9	0.08 13	0.06 5	0.12 34	0.03 3	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.06 5	0.12 6	0.05 3	0.05 4	0.46 9	0.34 38	0.22 33	0.10 6	0.21 24	0.12 17	0.13 3	0.12 4	0.04 3	0.05 2	0.08 2	0.10 9	0.13 7	0.06 2

RYNet	0.49 141	0.11 13	0.10 17	0.08 13	0.09 20	0.10 12	0.06 17	0.13 19	0.18 80	0.10 16	0.10 18	0.13 11	0.08 16	0.08 10	9.58 277	0.37 50	0.14 12	0.22 61	0.17 13	0.09 5	0.19 15	0.12 4	0.15 112	0.09 19	0.14 21	0.33 127	0.24 32	0.13 19

RSM	0.11 3	0.09 6	0.09 9	0.07 9	0.06 5	0.14 47	0.03 3	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.07 7	0.13 11	0.06 5	0.04 1	0.51 13	0.26 12	0.10 2	0.10 6	0.14 7	0.11 13	0.17 9	0.13 6	0.04 3	0.06 8	0.09 4	0.11 12	0.13 7	0.07 4

RSM++	0.12 5	0.10 10	0.09 9	0.08 13	0.07 10	0.10 12	0.04 7	0.08 8	0.07 12	0.06 6	0.07 7	0.13 11	0.07 12	0.04 1	0.50 12	0.26 12	0.12 8	0.11 10	0.14 7	0.11 13	0.20 16	0.14 7	0.06 13	0.10 23	0.11 11	0.09 4	0.13 7	0.08 7

GANet	0.19 22	0.17 28	0.16 64	0.16 66	0.16 63	0.21 102	0.14 93	0.20 31	0.13 35	0.15 22	0.20 70	0.37 116	0.10 24	0.14 34	0.42 6	0.22 5	0.40 136	0.20 46	0.17 13	0.11 13	0.22 19	0.14 7	0.12 66	0.12 35	0.15 25	0.13 20	0.20 24	0.17 33

StereoVision	0.13 8	0.10 10	0.07 6	0.06 5	0.07 10	0.07 6	0.07 25	0.10 14	0.13 35	0.09 13	0.07 7	0.16 20	0.07 12	0.11 19	0.56 17	0.29 20	0.14 12	0.13 14	0.17 13	0.09 5	0.18 13	0.15 9	0.04 3	0.08 17	0.15 25	0.13 20	0.19 21	0.15 24

CVANet_RVC	0.18 21	0.18 35	0.18 80	0.20 102	0.15 56	0.17 74	0.13 84	0.23 41	0.11 27	0.14 21	0.22 83	0.20 28	0.12 35	0.48 204	0.35 4	0.21 3	0.17 20	0.16 27	0.16 11	0.13 23	0.18 13	0.15 9	0.10 38	0.12 35	0.14 21	0.12 16	0.19 21	0.16 27

DEFOM-Stereo	0.14 10	0.12 14	0.09 9	0.08 13	0.08 17	0.11 20	0.04 7	0.10 14	0.07 12	0.08 11	0.10 18	0.12 6	0.06 5	0.07 7	0.51 13	0.29 20	0.17 20	0.14 18	0.17 13	0.10 10	0.32 38	0.16 11	0.08 21	0.07 12	0.12 14	0.13 20	0.25 36	0.13 19

RAFT + AFF	0.42 112	0.12 14	0.09 9	0.13 38	0.07 10	0.11 20	0.06 17	0.17 25	0.10 22	0.19 31	0.10 18	0.28 63	0.08 16	0.11 19	7.47 262	0.33 32	0.20 30	0.11 10	0.33 50	0.10 10	0.39 54	0.16 11	0.07 16	0.09 19	0.16 30	0.11 12	0.13 7	0.09 12

CroCo-Stereo Lap2	0.12 5	0.07 2	0.05 2	0.05 2	0.06 5	0.04 1	0.03 3	0.08 8	0.06 6	0.11 17	0.03 3	0.12 6	0.06 5	0.08 10	0.59 22	0.36 46	0.11 3	0.10 6	0.12 3	0.07 2	0.25 24	0.17 13	0.04 3	0.07 12	0.11 11	0.11 12	0.11 3	0.08 7

AANet_RVC	0.16 18	0.13 19	0.13 34	0.10 21	0.15 56	0.08 8	0.13 84	0.14 20	0.15 48	0.13 18	0.13 34	0.13 11	0.11 29	0.10 17	0.42 6	0.24 8	0.16 16	0.16 27	0.20 21	0.15 31	0.15 4	0.17 13	0.11 55	0.11 30	0.16 30	0.17 28	0.22 30	0.24 64

CroCo-Stereo	0.12 5	0.07 2	0.04 1	0.05 2	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 8	0.06 6	0.06 6	0.02 1	0.10 3	0.06 5	0.07 7	0.85 88	0.38 52	0.11 3	0.09 4	0.16 11	0.06 1	0.22 19	0.18 15	0.04 3	0.05 2	0.10 6	0.09 4	0.11 3	0.07 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.14 10	0.07 2	0.10 17	0.08 13	0.04 2	0.24 124	0.28 151	0.19 30	0.07 12	0.13 18	0.08 11	0.13 11	0.06 5	0.11 19	0.44 8	0.17 1	0.12 8	0.08 2	0.14 7	0.21 64	0.16 7	0.18 15	0.04 3	0.05 2	0.15 25	0.15 26	0.21 27	0.16 27

GMStereo	0.23 29	0.24 119	0.13 34	0.19 94	0.17 82	0.19 90	0.14 93	0.29 69	0.16 55	0.23 37	0.19 67	0.32 97	0.16 52	0.13 26	0.53 16	0.27 16	0.28 70	0.19 41	0.43 76	0.20 53	0.30 34	0.19 17	0.12 66	0.15 72	0.24 71	0.19 46	0.39 90	0.20 41
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Occ-G	0.15 13	0.13 19	0.10 17	0.09 18	0.08 17	0.12 34	0.04 7	0.08 8	0.06 6	0.05 2	0.10 18	0.10 3	0.06 5	0.06 6	0.49 11	0.31 25	0.13 10	0.13 14	0.84 161	0.09 5	0.21 18	0.20 18	0.06 13	0.07 12	0.10 6	0.08 3	0.18 18	0.09 12

IER	0.35 82	0.19 46	0.16 64	0.17 78	0.16 63	0.17 74	0.12 65	0.23 41	0.14 41	0.28 59	0.25 93	0.31 90	0.14 43	0.23 93	3.85 219	0.29 20	0.25 48	0.20 46	0.24 26	0.20 53	0.28 30	0.21 19	0.18 133	0.14 64	0.19 49	0.24 72	0.38 86	0.25 69

DMCA	0.26 38	0.17 28	0.16 64	0.13 38	0.14 45	0.13 39	0.11 57	0.18 29	0.15 48	0.19 31	0.18 58	0.28 63	0.12 35	0.15 44	1.79 159	0.60 134	0.32 96	0.46 198	0.24 26	0.15 31	0.26 27	0.21 19	0.13 84	0.12 35	0.17 34	0.17 28	0.21 27	0.17 33

FINET	0.28 46	0.21 69	0.21 117	0.21 110	0.17 82	0.17 74	0.18 120	0.23 41	0.19 88	0.23 37	0.48 168	0.28 63	0.17 61	0.17 55	0.57 19	0.33 32	0.25 48	0.18 37	0.38 61	0.17 38	0.30 34	0.22 21	0.15 112	0.17 95	0.42 171	0.96 227	0.27 43	0.21 50

RAStereo	0.16 18	0.12 14	0.08 7	0.06 5	0.08 17	0.06 4	0.04 7	0.10 14	0.07 12	0.20 34	0.04 4	0.14 17	0.06 5	0.09 14	0.96 107	0.35 41	0.18 22	0.13 14	0.20 21	0.08 4	0.46 66	0.23 22	0.05 10	0.06 8	0.13 16	0.11 12	0.12 6	0.11 16

UNet	0.30 53	0.21 69	0.19 89	0.19 94	0.20 107	0.21 102	0.15 103	0.27 58	0.17 71	0.29 65	0.21 75	0.25 48	0.18 69	0.59 222	1.64 154	0.31 25	0.27 60	0.22 61	0.30 40	0.21 64	0.34 43	0.25 23	0.15 112	0.19 115	0.21 58	0.24 72	0.44 118	0.26 75

U	0.14 10	0.09 6	0.05 2	0.05 2	0.06 5	0.04 1	0.02 1	0.09 13	0.06 6	0.09 13	0.02 1	0.12 6	0.10 24	0.07 7	0.77 56	0.44 78	0.15 14	0.11 10	0.15 10	0.09 5	0.27 29	0.26 24	0.03 1	0.06 8	0.13 16	0.10 9	0.11 3	0.09 12

dd	0.37 90	0.25 131	0.15 56	0.44 205	0.16 63	0.32 157	0.19 127	0.28 65	0.13 35	0.29 65	0.14 42	0.44 149	0.14 43	0.15 44	2.86 195	0.38 52	0.36 117	0.22 61	0.52 108	0.34 120	0.32 38	0.28 25	0.17 125	0.29 175	0.27 93	0.20 50	0.40 96	0.32 105

delet	0.15 13	0.14 21	0.12 27	0.12 30	0.12 33	0.13 39	0.09 40	0.12 17	0.09 17	0.15 22	0.11 25	0.16 20	0.09 20	0.11 19	0.57 19	0.23 7	0.16 16	0.13 14	0.13 4	0.12 17	0.17 9	0.29 26	0.09 30	0.10 23	0.13 16	0.12 16	0.20 24	0.13 19

iRaftStereo_RVC	0.16 18	0.15 23	0.11 20	0.10 21	0.10 22	0.09 9	0.05 14	0.17 25	0.09 17	0.15 22	0.15 45	0.18 24	0.09 20	0.18 72	0.38 5	0.28 18	0.20 30	0.14 18	0.19 19	0.12 17	0.34 43	0.30 27	0.07 16	0.09 19	0.14 21	0.12 16	0.18 18	0.13 19

MIF-Stereo (partial)	0.23 29	0.20 59	0.12 27	0.10 21	0.12 33	0.10 12	0.07 25	0.17 25	0.14 41	0.18 29	0.10 18	0.20 28	0.11 29	0.17 55	1.11 128	0.44 78	0.25 48	0.21 54	0.26 32	0.13 23	0.49 75	0.32 28	0.08 21	0.14 64	0.17 34	0.17 28	0.38 86	0.20 41

DMCA-RVC	0.41 110	0.21 69	0.22 126	0.32 173	0.28 159	0.18 83	0.45 192	0.34 113	0.30 158	0.32 97	1.09 226	0.31 90	0.16 52	0.30 140	2.90 198	0.35 41	0.26 55	0.25 88	0.26 32	0.30 102	0.38 52	0.34 29	0.16 119	0.28 169	0.35 140	0.20 50	0.36 77	0.27 81

TestStereo	0.28 46	0.25 131	0.20 102	0.21 110	0.15 56	0.21 102	0.13 84	0.35 124	0.18 80	0.38 145	0.18 58	0.33 101	0.16 52	0.13 26	1.02 114	0.27 16	0.34 108	0.18 37	0.42 70	0.18 41	0.46 66	0.35 30	0.13 84	0.17 95	0.27 93	0.22 53	0.34 64	0.26 75

UPFNet	0.25 34	0.18 35	0.19 89	0.17 78	0.18 91	0.19 90	0.14 93	0.22 37	0.16 55	0.23 37	0.18 58	0.21 31	0.13 41	0.26 111	1.51 149	0.28 18	0.23 35	0.21 54	0.25 28	0.18 41	0.22 19	0.35 30	0.13 84	0.15 72	0.18 41	0.18 42	0.39 90	0.18 37

MaDis-Stereo	0.19 22	0.16 26	0.11 20	0.07 9	0.10 22	0.06 4	0.06 17	0.12 17	0.10 22	0.19 31	0.08 11	0.19 25	0.08 16	0.14 34	0.52 15	0.39 56	0.24 42	0.18 37	0.30 40	0.12 17	0.46 66	0.36 32	0.07 16	0.10 23	0.19 49	0.23 60	0.20 24	0.25 69

UniTT-Stereo	0.24 32	0.15 23	0.11 20	0.09 18	0.11 27	0.09 9	0.05 14	0.16 22	0.11 27	0.21 35	0.09 15	0.19 25	0.15 49	0.27 117	1.23 134	0.46 94	0.23 35	0.18 37	0.63 130	0.13 23	0.53 91	0.37 33	0.10 38	0.12 35	0.17 34	0.23 60	0.15 14	0.17 33

MMNet	0.24 32	0.15 23	0.12 27	0.13 38	0.13 40	0.13 39	0.10 50	0.16 22	0.12 31	0.13 18	0.14 42	0.19 25	0.09 20	0.18 72	2.14 177	0.25 10	0.18 22	0.16 27	0.20 21	0.14 28	0.20 16	0.37 33	0.10 38	0.12 35	0.15 25	0.15 26	0.28 46	0.16 27

HGLStereo	0.30 53	0.23 104	0.19 89	0.18 88	0.23 132	0.18 83	0.13 84	0.23 41	0.16 55	0.31 84	0.31 127	0.21 31	0.14 43	0.22 85	1.81 161	0.35 41	0.37 121	0.24 81	0.29 39	0.20 53	0.41 57	0.39 35	0.14 96	0.16 86	0.23 64	0.23 60	0.32 50	0.22 53

HCRNet	0.34 73	0.24 119	0.13 34	0.26 146	0.11 27	0.18 83	0.13 84	0.20 31	0.09 17	0.54 189	0.20 70	0.29 71	0.10 24	0.13 26	3.96 220	0.29 20	0.21 32	0.15 24	0.25 28	0.13 23	0.25 24	0.40 36	0.13 84	0.10 23	0.13 16	0.14 24	0.36 77	0.15 24

plain	0.21 25	0.20 59	0.12 27	0.11 27	0.14 45	0.10 12	0.06 17	0.22 37	0.11 27	0.23 37	0.08 11	0.22 36	0.11 29	0.17 55	0.66 34	0.45 87	0.25 48	0.20 46	0.26 32	0.12 17	0.46 66	0.42 37	0.07 16	0.14 64	0.17 34	0.17 28	0.19 21	0.21 50

GLC_STEREO	0.31 60	0.23 104	0.24 138	0.20 102	0.20 107	0.18 83	0.14 93	0.38 150	0.16 55	0.34 108	0.25 93	0.29 71	0.16 52	0.17 55	0.68 41	0.52 118	0.37 121	0.27 96	0.42 70	0.37 130	0.90 135	0.42 37	0.13 84	0.15 72	0.24 71	0.18 42	0.48 132	0.25 69

NVstereo2D	0.63 168	0.25 131	0.20 102	0.28 156	0.25 141	0.34 168	0.35 172	0.30 74	0.22 109	0.39 150	0.33 139	0.26 54	0.16 52	0.42 193	9.29 275	0.43 74	0.32 96	0.27 96	0.35 54	0.20 53	0.35 48	0.44 39	0.30 188	0.21 136	0.31 122	0.23 60	0.27 43	0.25 69

dad	0.58 157	0.29 168	0.20 102	0.65 232	0.32 173	0.37 179	0.94 234	0.59 218	0.18 80	0.44 164	0.18 58	0.49 171	0.42 187	0.17 55	3.83 218	0.50 107	0.41 142	0.27 96	0.77 151	0.32 112	0.49 75	0.45 40	0.19 141	0.34 183	0.57 205	0.24 72	1.23 231	0.84 193

CFNet	0.29 50	0.23 104	0.19 89	0.25 136	0.22 129	0.19 90	0.15 103	0.30 74	0.17 71	0.28 59	0.23 86	0.37 116	0.19 80	0.22 85	1.38 145	0.25 10	0.26 55	0.21 54	0.27 38	0.19 47	0.31 36	0.45 40	0.12 66	0.17 95	0.28 100	0.24 72	0.37 81	0.31 100

test_5	0.22 27	0.19 46	0.11 20	0.11 27	0.07 10	0.21 102	0.07 25	0.32 98	0.10 22	0.17 28	0.21 75	0.24 41	0.21 90	0.08 10	0.97 110	0.46 94	0.16 16	0.15 24	0.26 32	0.11 13	0.23 22	0.46 42	0.06 13	0.12 35	0.16 30	0.17 28	0.33 55	0.20 41

DeepPrunerF	0.79 186	0.36 192	0.20 102	0.53 212	1.05 253	0.38 183	0.52 200	0.32 98	0.92 244	0.23 37	0.32 134	0.23 39	0.17 61	0.26 111	5.65 240	0.50 107	0.28 70	0.24 81	0.50 97	0.25 84	0.40 56	0.47 43	0.21 153	0.19 115	5.96 285	0.50 186	0.47 129	0.30 92

HSM	0.39 102	0.24 119	0.23 132	0.26 146	0.25 141	0.20 97	0.18 120	0.41 161	0.20 97	0.32 97	0.30 125	0.39 125	0.24 106	0.22 85	2.57 191	0.39 56	0.33 104	0.22 61	0.49 91	0.30 102	0.70 119	0.47 43	0.14 96	0.20 125	0.29 106	0.31 118	0.44 118	0.33 110

TESTraft	0.26 38	0.21 69	0.13 34	0.11 27	0.11 27	0.10 12	0.09 40	0.24 48	0.15 48	0.24 44	0.12 28	0.28 63	0.23 101	0.15 44	1.11 128	0.42 66	0.23 35	0.17 32	0.49 91	0.18 41	0.34 43	0.50 45	0.09 30	0.12 35	0.22 61	0.25 89	0.48 132	0.23 59

psm_up	0.35 82	0.26 147	0.27 162	0.28 156	0.25 141	0.27 137	0.18 120	0.35 124	0.32 169	0.29 65	0.24 89	0.30 83	0.25 113	0.50 208	0.93 100	0.34 38	0.34 108	0.31 129	0.62 127	0.36 124	0.43 62	0.50 45	0.16 119	0.27 165	0.33 130	0.34 130	0.39 90	0.34 113

DSFCA	0.33 67	0.25 131	0.21 117	0.20 102	0.26 148	0.22 113	0.27 147	0.23 41	0.21 105	0.22 36	0.27 108	0.25 48	0.15 49	0.14 34	1.43 148	0.64 146	0.28 70	0.27 96	0.31 46	0.21 64	0.39 54	0.52 47	0.18 133	0.19 115	0.28 100	0.28 98	0.54 149	0.45 147

iResNet_ROB	0.34 73	0.23 104	0.20 102	0.22 118	0.19 100	0.21 102	0.16 109	0.49 200	0.18 80	0.36 129	0.24 89	0.27 59	0.29 132	0.22 85	1.33 139	0.45 87	0.30 86	0.24 81	0.64 132	0.18 41	0.68 115	0.55 48	0.14 96	0.21 136	0.26 85	0.25 89	0.49 134	0.30 92

IGEV-Stereo+	0.31 60	0.72 238	0.08 7	0.12 30	0.10 22	0.34 168	0.04 7	0.20 31	0.12 31	0.30 72	0.59 180	0.21 31	0.38 174	0.13 26	0.64 30	0.51 113	0.19 28	0.19 41	0.30 40	0.34 120	0.51 84	0.56 49	0.13 84	0.07 12	0.13 16	1.20 236	0.14 12	0.12 17

AFF-stereo	0.22 27	0.19 46	0.15 56	0.14 50	0.12 33	0.14 47	0.06 17	0.24 48	0.13 35	0.29 65	0.12 28	0.24 41	0.10 24	0.08 10	0.60 24	0.38 52	0.18 22	0.19 41	0.48 83	0.12 17	0.28 30	0.56 49	0.08 21	0.10 23	0.19 49	0.18 42	0.43 115	0.16 27

DISCO	0.32 66	0.24 119	0.17 73	0.19 94	0.21 115	0.23 117	0.27 147	0.21 35	0.21 105	0.36 129	0.25 93	0.24 41	0.16 52	0.19 75	1.86 164	0.35 41	0.29 78	0.22 61	0.42 70	0.22 72	0.28 30	0.56 49	0.14 96	0.16 86	0.23 64	0.23 60	0.40 96	0.24 64

GCAP-BAT	0.46 124	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.14 45	0.11 20	0.12 65	0.31 84	0.16 55	0.31 84	0.13 34	0.45 155	0.19 80	0.28 125	0.84 79	0.69 155	3.42 275	0.23 71	0.48 83	0.30 102	1.24 172	0.57 52	0.12 66	0.12 35	0.18 41	0.28 98	0.35 67	0.79 182

test_for_model	0.46 124	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.14 45	0.11 20	0.12 65	0.31 84	0.16 55	0.31 84	0.13 34	0.45 155	0.19 80	0.28 125	0.84 79	0.69 155	3.42 275	0.23 71	0.48 83	0.30 102	1.24 172	0.57 52	0.12 66	0.12 35	0.18 41	0.28 98	0.35 67	0.79 182

testlalala2	0.46 124	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.14 45	0.11 20	0.12 65	0.31 84	0.16 55	0.31 84	0.13 34	0.45 155	0.19 80	0.28 125	0.84 79	0.69 155	3.42 275	0.23 71	0.48 83	0.30 102	1.24 172	0.57 52	0.12 66	0.12 35	0.18 41	0.28 98	0.35 67	0.79 182

testlalala	0.46 124	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.14 45	0.11 20	0.12 65	0.31 84	0.16 55	0.31 84	0.13 34	0.45 155	0.19 80	0.28 125	0.84 79	0.69 155	3.42 275	0.23 71	0.48 83	0.30 102	1.24 172	0.57 52	0.12 66	0.12 35	0.18 41	0.28 98	0.35 67	0.79 182

testlalala_base	0.46 124	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.14 45	0.11 20	0.12 65	0.31 84	0.16 55	0.31 84	0.13 34	0.45 155	0.19 80	0.28 125	0.84 79	0.69 155	3.42 275	0.23 71	0.48 83	0.30 102	1.24 172	0.57 52	0.12 66	0.12 35	0.18 41	0.28 98	0.35 67	0.79 182

GCAP-Stereo	0.46 124	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.14 45	0.11 20	0.12 65	0.31 84	0.16 55	0.31 84	0.13 34	0.45 155	0.19 80	0.28 125	0.84 79	0.69 155	3.42 275	0.23 71	0.48 83	0.30 102	1.24 172	0.57 52	0.12 66	0.12 35	0.18 41	0.28 98	0.35 67	0.79 182

PS-NSSS	0.43 114	0.38 206	0.25 150	0.42 198	0.30 166	0.35 173	0.32 159	0.34 113	0.20 97	0.36 129	0.24 89	0.74 203	0.24 106	0.40 188	1.98 169	0.34 38	0.33 104	0.23 71	0.55 113	0.20 53	0.41 57	0.57 52	0.52 227	0.20 125	0.31 122	0.31 118	0.87 206	0.37 128

CFNet_pseudo	0.47 133	0.23 104	0.23 132	0.27 148	0.25 141	0.23 117	0.17 115	0.31 84	0.19 88	0.37 136	0.29 121	0.38 119	0.27 123	0.23 93	4.35 225	0.44 78	0.28 70	0.23 71	1.00 175	0.19 47	0.46 66	0.59 59	0.40 210	0.18 105	0.27 93	0.28 98	0.36 77	0.35 122

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 34	0.20 59	0.18 80	0.15 56	0.17 82	0.13 39	0.10 50	0.29 69	0.15 48	0.33 106	0.15 45	0.31 90	0.22 95	0.14 34	0.66 34	0.37 50	0.22 33	0.15 24	0.50 97	0.16 35	0.32 38	0.59 59	0.10 38	0.13 53	0.24 71	0.19 46	0.47 129	0.20 41

iResNetv2_ROB	0.46 124	0.24 119	0.17 73	0.27 148	0.21 115	0.23 117	0.14 93	0.49 200	0.19 88	0.37 136	0.29 121	0.37 116	0.27 123	0.26 111	3.28 211	0.42 66	0.28 70	0.22 61	0.85 163	0.23 76	1.22 170	0.59 59	0.16 119	0.26 161	0.27 93	0.24 72	0.57 159	0.28 83

xy-stereo	0.15 13	0.12 14	0.09 9	0.07 9	0.06 5	0.23 117	0.10 50	0.07 4	0.06 6	0.08 11	0.09 15	0.11 5	0.05 3	0.13 26	0.60 24	0.26 12	0.13 10	0.11 10	0.19 19	0.31 110	0.17 9	0.60 62	0.05 10	0.06 8	0.10 6	0.12 16	0.16 16	0.07 4

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 42	0.18 35	0.11 20	0.12 30	0.11 27	0.35 173	0.05 14	0.23 41	0.14 41	0.30 72	0.21 75	0.24 41	0.35 165	0.13 26	0.76 55	0.60 134	0.27 60	0.28 107	0.32 48	0.33 115	0.61 106	0.60 62	0.09 30	0.08 17	0.14 21	0.38 147	0.24 32	0.14 23

RASNet	0.29 50	0.21 69	0.21 117	0.19 94	0.18 91	0.18 83	0.14 93	0.31 84	0.18 80	0.32 97	0.20 70	0.26 54	0.18 69	0.17 55	0.86 91	0.66 150	0.25 48	0.19 41	0.26 32	0.16 35	0.65 112	0.61 64	0.11 55	0.21 136	0.21 58	0.22 53	0.45 122	0.30 92

CC-Net-ROB	0.62 165	0.60 234	0.40 203	0.81 237	0.59 228	0.75 235	0.57 205	0.43 177	0.31 164	0.47 172	0.32 134	1.38 231	0.73 216	0.62 226	0.60 24	0.33 32	0.42 150	0.32 132	2.70 233	0.28 91	0.50 81	0.61 64	0.98 252	0.28 169	0.39 163	0.37 144	0.39 90	0.54 166

AACVNet	0.31 60	0.26 147	0.21 117	0.27 148	0.28 159	0.25 129	0.18 120	0.30 74	0.20 97	0.31 84	0.30 125	0.29 71	0.18 69	0.36 168	0.62 27	0.43 74	0.31 91	0.26 94	0.37 58	0.25 84	0.42 60	0.62 66	0.20 149	0.20 125	0.29 106	0.31 118	0.42 107	0.37 128

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 67	0.26 147	0.24 138	0.23 121	0.29 161	0.21 102	0.35 172	0.28 65	0.52 213	0.37 136	0.25 93	0.35 110	0.17 61	0.29 134	1.32 138	0.32 31	0.25 48	0.21 54	0.35 54	0.23 76	0.29 33	0.62 66	0.16 119	0.18 105	0.23 64	0.42 161	0.32 50	0.32 105
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AMNet	0.63 168	0.59 233	0.56 228	0.59 224	0.59 228	0.64 227	0.58 208	0.45 186	0.53 215	0.51 180	0.69 193	0.75 204	0.40 181	0.87 237	0.68 41	0.86 191	0.71 218	0.66 243	0.63 130	0.62 197	0.76 124	0.62 66	0.38 204	0.59 238	0.57 205	0.69 207	0.70 186	0.75 181

PDISCO_ROB	0.30 53	0.23 104	0.20 102	0.22 118	0.20 107	0.17 74	0.18 120	0.24 48	0.19 88	0.29 65	0.27 108	0.23 39	0.18 69	0.17 55	0.71 45	0.45 87	0.27 60	0.33 137	0.39 62	0.25 84	0.47 73	0.62 66	0.13 84	0.18 105	0.31 122	0.29 109	0.54 149	0.29 87

DDUNet	0.75 181	0.91 242	0.42 211	1.24 247	1.03 251	1.19 246	1.16 245	0.35 124	0.35 178	0.37 136	0.45 160	0.64 194	0.32 151	1.77 252	2.89 196	0.44 78	0.71 218	0.48 205	0.87 164	0.59 191	0.53 91	0.64 70	0.85 249	0.28 169	0.34 133	0.34 130	0.61 171	0.39 135

GANetREF_RVC	0.50 142	0.40 209	0.38 199	0.38 191	0.35 192	0.35 173	0.32 159	0.51 206	0.42 195	0.48 175	0.27 108	0.71 200	0.44 189	0.29 134	1.10 127	0.45 87	1.07 235	0.33 137	0.62 127	0.36 124	0.86 133	0.64 70	0.30 188	0.39 199	0.44 180	0.40 157	0.64 176	0.50 160
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
STTStereo	0.37 90	0.28 165	0.28 167	0.24 130	0.27 158	0.22 113	0.33 166	0.25 57	0.36 182	0.29 65	0.27 108	0.33 101	0.20 89	0.27 117	2.32 184	0.31 25	0.26 55	0.25 88	0.30 40	0.20 53	0.34 43	0.66 72	0.31 194	0.18 105	0.25 78	0.31 118	0.35 67	0.41 138

DN-CSS_ROB	0.35 82	0.22 86	0.24 138	0.23 121	0.26 148	0.15 54	0.12 65	0.42 170	0.19 88	0.39 150	0.41 155	0.34 106	0.26 121	0.32 153	0.67 37	0.42 66	0.30 86	0.23 71	0.92 169	0.21 64	0.80 128	0.68 73	0.15 112	0.27 165	0.24 71	0.22 53	0.41 98	0.30 92

CASnet	0.31 60	0.22 86	0.14 50	0.15 56	0.17 82	0.17 74	0.08 31	0.30 74	0.18 80	0.34 108	0.21 75	0.38 119	0.28 130	0.13 26	0.75 53	0.44 78	0.32 96	0.26 94	0.43 76	0.34 120	1.11 156	0.69 74	0.11 55	0.14 64	0.25 78	0.17 28	0.33 55	0.25 69
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MGS-Stereo	0.36 89	0.22 86	0.14 50	0.13 38	0.13 40	0.11 20	0.10 50	0.21 35	0.12 31	0.18 29	0.13 34	0.21 31	0.16 52	0.13 26	4.38 226	0.33 32	0.26 55	0.22 61	0.31 46	0.18 41	0.38 52	0.70 75	0.11 55	0.13 53	0.19 49	0.17 28	0.26 41	0.21 50

MIM_Stereo	0.26 38	0.18 35	0.14 50	0.15 56	0.14 45	0.24 124	0.07 25	0.27 58	0.11 27	0.24 44	0.12 28	0.20 28	0.12 35	0.17 55	0.85 88	0.44 78	0.24 42	0.19 41	0.54 112	0.20 53	0.46 66	0.70 75	0.08 21	0.12 35	0.17 34	0.29 109	0.34 64	0.16 27

RAFT_CTSACE	0.21 25	0.20 59	0.13 34	0.12 30	0.10 22	0.14 47	0.08 31	0.24 48	0.10 22	0.26 55	0.10 18	0.21 31	0.18 69	0.11 19	0.57 19	0.35 41	0.19 28	0.14 18	0.26 32	0.18 41	0.31 36	0.70 75	0.08 21	0.10 23	0.27 93	0.17 28	0.33 55	0.16 27

CFNet_RVC	0.35 82	0.26 147	0.23 132	0.25 136	0.24 138	0.24 124	0.16 109	0.27 58	0.19 88	0.30 72	0.29 121	0.31 90	0.17 61	0.33 156	0.75 53	0.46 94	0.51 182	0.24 81	0.81 154	0.21 64	0.58 100	0.70 75	0.18 133	0.34 183	0.30 113	0.31 118	0.42 107	0.34 113

RAFT+CT+SA	0.25 34	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.09 20	0.10 12	0.08 31	0.32 98	0.13 35	0.24 44	0.10 18	0.26 54	0.21 90	0.09 14	0.98 111	0.58 130	0.18 22	0.16 27	0.40 67	0.14 28	0.33 41	0.72 79	0.07 16	0.12 35	0.19 49	0.17 28	0.32 50	0.20 41

ADCRef	1.02 208	0.34 186	0.38 199	0.23 121	0.35 192	0.32 157	0.40 184	0.36 141	0.86 238	0.39 150	0.31 127	0.39 125	0.25 113	0.28 125	9.75 279	0.63 145	0.33 104	0.32 132	0.81 154	0.56 183	0.47 73	0.72 79	0.47 221	0.34 183	1.00 238	1.09 232	0.99 220	5.10 277

ADCP+	0.99 205	0.33 182	0.34 186	0.25 136	0.34 187	0.35 173	0.49 198	0.31 84	0.66 227	0.59 199	0.48 168	0.75 204	0.18 69	0.30 140	9.27 274	0.47 97	0.27 60	0.27 96	0.78 152	0.80 223	0.51 84	0.72 79	0.18 133	0.18 105	0.69 218	2.01 261	1.44 240	3.81 269

DLCB_ROB	0.33 67	0.25 131	0.24 138	0.22 118	0.23 132	0.20 97	0.19 127	0.27 58	0.22 109	0.31 84	0.34 142	0.34 106	0.25 113	0.33 156	0.84 79	0.33 32	0.30 86	0.28 107	0.30 40	0.21 64	0.52 89	0.72 79	0.20 149	0.21 136	0.47 186	0.36 141	0.38 86	0.46 149

UCFNet_RVC	0.39 102	0.36 192	0.26 155	0.29 162	0.31 170	0.26 132	0.19 127	0.30 74	0.23 117	0.35 115	0.27 108	0.45 155	0.25 113	0.34 160	0.82 76	0.45 87	0.30 86	0.25 88	0.96 174	0.23 76	0.69 117	0.75 83	0.45 217	0.21 136	0.35 140	0.31 118	0.35 67	0.45 147

MoCha-V2	0.15 13	0.09 6	0.09 9	0.06 5	0.07 10	0.16 65	0.04 7	0.07 4	0.04 1	0.06 6	0.08 11	0.12 6	0.16 52	0.05 4	0.79 59	0.24 8	0.11 3	0.09 4	0.13 4	0.21 64	0.16 7	0.76 84	0.04 3	0.05 2	0.09 4	0.09 4	0.08 1	0.05 1

AASNet	0.20 24	0.17 28	0.13 34	0.14 50	0.15 56	0.15 54	0.13 84	0.17 25	0.09 17	0.15 22	0.15 45	0.16 20	0.09 20	0.14 34	1.03 115	0.22 5	0.18 22	0.16 27	0.17 13	0.14 28	0.17 9	0.76 84	0.10 38	0.11 30	0.15 25	0.13 20	0.17 17	0.12 17

rafts_anoy	0.28 46	0.23 104	0.18 80	0.17 78	0.19 100	0.15 54	0.11 57	0.34 113	0.14 41	0.26 55	0.21 75	0.25 48	0.14 43	0.22 85	0.65 32	0.40 61	0.34 108	0.24 81	0.48 83	0.33 115	0.52 89	0.76 84	0.11 55	0.16 86	0.24 71	0.23 60	0.24 32	0.26 75

MyStereo04	0.43 114	0.28 165	0.26 155	0.23 121	0.24 138	0.18 83	0.14 93	0.38 150	0.28 151	0.59 199	0.28 118	0.39 125	0.18 69	0.36 168	1.03 115	0.61 138	0.35 115	0.27 96	1.20 193	0.43 155	1.04 146	0.77 87	0.38 204	0.26 161	0.37 155	0.39 149	0.55 153	0.30 92

AF-Net	0.38 94	0.25 131	0.25 150	0.25 136	0.30 166	0.28 141	0.41 185	0.36 141	0.30 158	0.25 52	0.32 134	0.39 125	0.21 90	0.23 93	2.08 175	0.31 25	0.23 35	0.22 61	0.39 62	0.22 72	0.53 91	0.78 88	0.21 153	0.19 115	0.26 85	0.27 95	0.42 107	0.33 110

Nwc_Net	0.38 94	0.25 131	0.25 150	0.25 136	0.30 166	0.28 141	0.41 185	0.36 141	0.30 158	0.25 52	0.32 134	0.39 125	0.21 90	0.23 93	2.08 175	0.31 25	0.23 35	0.22 61	0.39 62	0.22 72	0.53 91	0.78 88	0.21 153	0.19 115	0.26 85	0.27 95	0.42 107	0.33 110

TestStereo1	0.27 42	0.22 86	0.12 27	0.12 30	0.12 33	0.11 20	0.09 40	0.24 48	0.15 48	0.24 44	0.12 28	0.34 106	0.23 101	0.14 34	1.09 123	0.44 78	0.24 42	0.17 32	0.51 100	0.15 31	0.35 48	0.79 90	0.08 21	0.12 35	0.22 61	0.24 72	0.49 134	0.23 59

SA-5K	0.27 42	0.22 86	0.12 27	0.12 30	0.12 33	0.11 20	0.09 40	0.24 48	0.15 48	0.24 44	0.12 28	0.34 106	0.23 101	0.14 34	1.09 123	0.44 78	0.24 42	0.17 32	0.51 100	0.15 31	0.35 48	0.79 90	0.08 21	0.12 35	0.22 61	0.24 72	0.49 134	0.23 59

trnet	0.35 82	0.23 104	0.19 89	0.17 78	0.20 107	0.14 47	0.08 31	0.35 124	0.20 97	0.35 115	0.21 75	0.38 119	0.31 142	0.14 34	0.78 57	0.76 172	0.40 136	0.30 120	0.43 76	0.52 177	0.98 144	0.80 92	0.12 66	0.15 72	0.25 78	0.24 72	0.37 81	0.32 105

ADCL	1.10 213	0.44 218	0.36 193	0.33 175	0.33 177	0.38 183	0.47 194	0.38 150	1.23 256	0.60 203	0.47 165	0.43 145	0.27 123	0.32 153	7.84 265	0.57 129	0.38 126	0.55 228	0.68 141	0.69 211	0.65 112	0.81 93	0.29 187	0.36 190	1.73 262	1.85 259	1.77 253	5.47 279

iinet-f	0.35 82	0.23 104	0.17 73	0.20 102	0.14 45	0.21 102	0.17 115	0.22 37	0.16 55	0.38 145	0.39 152	0.26 54	0.23 101	0.17 55	1.84 163	0.49 101	0.27 60	0.21 54	0.66 136	0.34 120	0.46 66	0.83 94	0.15 112	0.14 64	0.26 85	0.19 46	0.45 122	0.25 69

NCC-stereo	0.47 133	0.33 182	0.30 172	0.31 170	0.33 177	0.31 151	0.38 178	0.41 161	0.40 188	0.24 44	0.38 150	0.39 125	0.36 166	0.28 125	3.13 205	0.36 46	0.29 78	0.32 132	0.42 70	0.43 155	0.44 63	0.84 95	0.28 182	0.23 149	0.36 149	0.44 172	0.45 122	0.44 143

Abc-Net	0.47 133	0.33 182	0.30 172	0.31 170	0.33 177	0.31 151	0.38 178	0.41 161	0.40 188	0.24 44	0.38 150	0.39 125	0.36 166	0.28 125	3.13 205	0.36 46	0.29 78	0.32 132	0.42 70	0.43 155	0.44 63	0.84 95	0.28 182	0.23 149	0.36 149	0.44 172	0.45 122	0.44 143
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	0.45 121	0.29 168	0.33 182	0.30 164	0.31 170	0.28 141	0.35 172	0.34 113	0.33 175	0.23 37	0.36 149	0.36 112	0.26 121	0.24 100	3.81 217	0.31 25	0.28 70	0.22 61	0.33 50	0.23 76	0.26 27	0.85 97	0.19 141	0.22 144	0.29 106	0.29 109	0.52 145	0.36 127

FADNet-RVC	0.38 94	0.25 131	0.26 155	0.27 148	0.26 148	0.21 102	0.42 187	0.33 107	0.24 122	0.34 108	0.26 104	0.42 142	0.28 130	0.27 117	0.95 105	0.42 66	0.39 131	0.27 96	0.73 147	0.41 148	0.63 110	0.86 98	0.21 153	0.27 165	0.34 133	0.33 127	0.33 55	0.42 141

SA	0.30 53	0.21 69	0.14 50	0.14 50	0.14 45	0.15 54	0.07 25	0.35 124	0.16 55	0.31 84	0.12 28	0.41 139	0.14 43	0.20 82	0.74 47	0.56 127	0.27 60	0.30 120	0.58 123	0.21 64	0.49 75	0.88 99	0.08 21	0.15 72	0.27 93	0.28 98	0.56 155	0.26 75

GES	0.54 149	0.23 104	0.19 89	0.21 110	0.22 129	0.26 132	0.18 120	0.34 113	0.31 164	0.36 129	0.28 118	0.30 83	0.22 95	0.22 85	2.69 193	0.58 130	0.37 121	0.28 107	1.14 188	0.32 112	1.08 152	0.88 99	0.18 133	0.24 154	0.26 85	0.23 60	0.58 163	2.34 244

pcwnet_v2	0.69 175	0.27 155	0.31 178	0.31 170	0.33 177	0.29 148	0.24 135	0.34 113	0.25 130	0.50 178	0.40 154	1.66 244	0.40 181	0.31 149	5.73 243	0.60 134	0.36 117	0.30 120	1.08 182	0.23 76	0.82 130	0.90 101	0.57 231	0.22 144	0.35 140	0.36 141	0.51 142	0.87 196

ADLNet	0.53 147	0.26 147	0.18 80	0.21 110	0.21 115	0.23 117	0.19 127	0.30 74	0.17 71	0.23 37	0.22 83	0.62 188	0.18 69	0.48 204	6.87 254	0.38 52	0.28 70	0.21 54	0.25 28	0.20 53	0.33 41	0.90 101	0.18 133	0.13 53	0.25 78	0.26 93	0.34 64	0.23 59

ARAFT	0.27 42	0.17 28	0.12 27	0.15 56	0.12 33	0.12 34	0.06 17	0.20 31	0.13 35	0.36 129	0.15 45	0.29 71	0.11 29	0.27 117	0.88 97	0.39 56	0.27 60	0.24 81	0.52 108	0.13 23	0.50 81	0.90 101	0.09 30	0.11 30	0.21 58	0.14 24	0.38 86	0.18 37

FADNet	0.39 102	0.27 155	0.23 132	0.29 162	0.26 148	0.25 129	0.39 183	0.36 141	0.24 122	0.35 115	0.34 142	0.36 112	0.27 123	0.27 117	0.93 100	0.39 56	0.31 91	0.34 149	0.68 141	0.43 155	0.60 103	0.90 101	0.19 141	0.22 144	0.38 159	0.42 161	0.37 81	0.44 143

PA-Net	0.52 145	0.36 192	0.36 193	0.25 136	0.37 199	0.26 132	0.32 159	0.33 107	0.36 182	0.30 72	0.26 104	0.30 83	0.31 142	0.47 200	2.30 182	0.51 113	0.24 42	0.28 107	0.30 40	0.29 95	0.34 43	0.90 101	0.60 234	0.26 161	0.32 127	0.72 211	0.32 50	2.29 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RTSC	0.65 172	0.25 131	0.27 162	0.24 130	0.26 148	0.28 141	0.42 187	0.35 124	0.33 175	0.43 160	0.47 165	0.30 83	0.27 123	0.29 134	7.17 258	0.50 107	0.48 177	0.30 120	0.75 149	0.33 115	0.78 127	0.93 106	0.17 125	0.30 177	0.28 100	0.31 118	0.49 134	0.59 170

raft+_RVC	0.26 38	0.19 46	0.15 56	0.15 56	0.15 56	0.13 39	0.14 93	0.30 74	0.14 41	0.28 59	0.18 58	0.22 36	0.11 29	0.19 75	0.62 27	0.43 74	0.23 35	0.17 32	0.41 68	0.28 91	0.45 65	0.95 107	0.09 30	0.11 30	0.20 56	0.18 42	0.25 36	0.20 41

NaN_ROB	0.82 192	0.41 213	0.41 207	0.36 185	0.49 217	0.42 195	0.44 191	0.45 186	1.33 260	0.40 153	0.67 191	0.89 216	0.31 142	0.47 200	5.25 235	0.55 125	0.34 108	0.53 224	0.49 91	0.63 199	0.60 103	0.95 107	0.28 182	0.49 216	0.78 228	1.57 249	0.98 217	1.71 237

anonymousdsp2	0.30 53	0.20 59	0.16 64	0.14 50	0.13 40	0.15 54	0.11 57	0.28 65	0.12 31	0.25 52	1.08 225	0.24 41	0.12 35	0.15 44	0.71 45	0.42 66	0.25 48	0.20 46	0.45 81	0.38 137	0.41 57	0.96 109	0.10 38	0.13 53	0.20 56	0.17 28	0.43 115	0.18 37

LMCR-Stereo	0.33 67	0.23 104	0.19 89	0.19 94	0.18 91	0.20 97	0.13 84	0.30 74	0.19 88	0.29 65	0.23 86	0.33 101	0.29 132	0.40 188	0.67 37	0.45 87	0.39 131	0.28 107	0.53 111	0.38 137	0.51 84	0.96 109	0.14 96	0.19 115	0.25 78	0.24 72	0.33 55	0.31 100

APVNet	0.39 102	0.27 155	0.20 102	0.24 130	0.26 148	0.27 137	0.24 135	0.31 84	0.22 109	0.26 55	0.31 127	0.29 71	0.17 61	0.27 117	1.75 158	0.50 107	0.45 160	0.35 153	0.66 136	0.32 112	0.51 84	0.97 111	0.16 119	0.25 159	0.28 100	0.24 72	0.44 118	0.30 92

UDGNet	0.39 102	0.29 168	0.21 117	0.55 217	0.44 212	0.50 208	0.42 187	0.31 84	0.20 97	0.27 58	0.28 118	0.28 63	0.12 35	0.70 231	0.66 34	0.44 78	0.29 78	0.25 88	0.60 125	0.24 82	0.61 106	0.98 112	0.39 207	0.15 72	0.34 133	0.27 95	0.42 107	0.29 87

iResNet	0.62 165	0.26 147	0.26 155	0.36 185	0.38 202	0.42 195	0.27 147	0.46 193	0.31 164	0.56 190	0.73 197	0.68 198	0.73 216	0.17 55	1.73 157	1.72 250	0.39 131	0.37 165	1.52 218	0.57 185	1.58 213	0.98 112	0.20 149	0.46 211	0.34 133	0.39 149	0.59 168	0.40 137

HITNet	0.31 60	0.18 35	0.15 56	0.17 78	0.15 56	0.14 47	0.10 50	0.29 69	0.19 88	0.30 72	0.20 70	0.28 63	0.18 69	0.29 134	1.30 137	0.42 66	0.27 60	0.20 46	0.37 58	0.17 38	0.64 111	0.99 114	0.12 66	0.15 72	0.19 49	0.19 46	0.39 90	0.26 75
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
NCCL2	0.55 153	0.35 187	0.31 178	0.30 164	0.40 205	0.25 129	0.24 135	0.35 124	0.31 164	0.41 157	0.33 139	0.35 110	0.24 106	0.53 211	4.10 221	0.47 97	0.40 136	0.31 129	0.39 62	0.31 110	0.70 119	0.99 114	0.41 212	0.32 180	0.45 182	0.45 174	0.75 196	0.51 162

AEACV	0.25 34	0.17 28	0.11 20	0.09 18	0.07 10	0.15 54	0.04 7	0.08 8	0.06 6	0.07 10	0.07 7	0.13 11	0.08 16	0.12 24	1.39 146	0.79 175	0.16 16	0.14 18	0.25 28	0.19 47	0.24 23	1.00 116	0.10 38	0.07 12	0.10 6	0.95 226	0.14 12	0.08 7

RGC	0.51 143	0.36 192	0.46 216	0.35 183	0.36 197	0.40 191	0.30 154	0.37 148	0.39 185	0.32 97	0.45 160	0.40 133	0.42 187	0.35 165	2.99 201	0.36 46	0.32 96	0.28 107	0.47 82	0.33 115	0.61 106	1.00 116	0.24 165	0.28 169	0.38 159	0.46 177	0.52 145	0.53 165

RTS	0.80 187	0.32 179	0.28 167	0.30 164	0.33 177	0.44 201	0.59 211	0.41 161	0.46 199	0.43 160	0.34 142	0.51 175	0.34 160	0.30 140	7.29 259	0.70 164	0.55 195	0.36 159	1.02 177	0.45 167	0.93 138	1.01 118	0.25 168	0.37 192	0.54 200	1.72 254	0.58 163	0.79 182

RTSA	0.80 187	0.32 179	0.28 167	0.30 164	0.33 177	0.44 201	0.59 211	0.41 161	0.46 199	0.43 160	0.34 142	0.51 175	0.34 160	0.30 140	7.29 259	0.70 164	0.55 195	0.36 159	1.02 177	0.45 167	0.93 138	1.01 118	0.25 168	0.37 192	0.54 200	1.72 254	0.58 163	0.79 182

FADNet-RVC-Resample	0.45 121	0.30 173	0.59 235	0.28 156	0.45 214	0.21 102	0.24 135	0.39 156	0.32 169	0.44 164	0.31 127	0.43 145	0.44 189	0.43 194	1.18 130	0.51 113	0.37 121	0.43 193	0.60 125	0.64 202	0.49 75	1.02 120	0.30 188	0.37 192	0.31 122	0.39 149	0.33 55	0.41 138

RALAANet	0.30 53	0.22 86	0.19 89	0.17 78	0.17 82	0.16 65	0.11 57	0.28 65	0.16 55	0.24 44	0.21 75	0.24 41	0.18 69	0.30 140	0.63 29	0.39 56	0.28 70	0.25 88	0.56 114	0.29 95	0.76 124	1.03 121	0.11 55	0.17 95	0.23 64	0.24 72	0.41 98	0.23 59

RALCasStereoNet	0.30 53	0.24 119	0.19 89	0.20 102	0.19 100	0.15 54	0.17 115	0.33 107	0.14 41	0.30 72	0.20 70	0.27 59	0.15 49	0.26 111	0.65 32	0.61 138	0.31 91	0.23 71	0.34 53	0.29 95	0.58 100	1.04 122	0.11 55	0.16 86	0.25 78	0.25 89	0.24 32	0.26 75

CREStereo	0.38 94	0.22 86	0.20 102	0.17 78	0.16 63	0.15 54	0.08 31	0.36 141	0.24 122	0.36 129	0.27 108	0.39 125	0.39 179	0.16 49	0.92 99	0.97 195	0.46 166	0.27 96	0.43 76	0.52 177	1.15 162	1.04 122	0.13 84	0.16 86	0.25 78	0.24 72	0.37 81	0.31 100
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
XQC	0.80 187	0.47 219	0.40 203	0.50 210	0.46 215	0.50 208	0.57 205	0.56 216	0.48 207	0.58 195	0.63 184	0.58 185	0.81 220	0.45 195	6.95 256	0.73 168	0.45 160	0.36 159	0.84 161	0.42 153	0.81 129	1.06 124	0.33 200	0.42 204	0.53 197	0.61 200	0.69 183	0.50 160

raftrobust	0.31 60	0.20 59	0.20 102	0.18 88	0.18 91	0.12 34	0.09 40	0.35 124	0.15 48	0.34 108	0.21 75	0.27 59	0.14 43	0.39 184	0.70 43	0.54 121	0.27 60	0.21 54	0.75 149	0.19 47	0.59 102	1.07 125	0.19 141	0.14 64	0.26 85	0.24 72	0.27 43	0.24 64

PMTNet	0.42 112	0.24 119	0.21 117	0.18 88	0.17 82	0.14 47	0.32 159	0.31 84	0.24 122	0.37 136	0.25 93	0.38 119	0.38 174	0.17 55	1.19 133	1.08 205	0.45 160	0.27 96	0.56 114	0.43 155	1.15 162	1.08 126	0.13 84	0.14 64	0.40 167	0.26 93	0.32 50	0.37 128

IGEV-Stereo++	0.15 13	0.10 10	0.06 4	0.07 9	0.07 10	0.09 9	0.03 3	0.07 4	0.07 12	0.06 6	0.09 15	0.15 18	0.07 12	0.14 34	0.48 10	0.26 12	0.11 3	0.10 6	0.17 13	0.09 5	0.15 4	1.09 127	0.05 10	0.05 2	0.08 2	0.09 4	0.18 18	0.08 7

CAS	0.34 73	0.20 59	0.13 34	0.15 56	0.15 56	0.13 39	0.15 103	0.23 41	0.23 117	0.37 136	0.27 108	0.28 63	0.30 140	0.53 211	0.74 47	0.69 155	0.38 126	0.37 165	0.35 54	0.36 124	0.72 123	1.09 127	0.11 55	0.13 53	0.24 71	0.25 89	0.28 46	0.34 113

ADCPNet	1.59 239	0.37 198	0.74 245	0.43 200	0.76 242	0.42 195	1.45 250	0.90 245	0.70 231	0.76 245	1.68 255	0.76 206	3.19 262	0.76 234	8.96 270	1.92 256	0.54 193	0.37 165	4.76 249	1.03 252	1.19 168	1.09 127	0.94 250	0.40 201	1.06 244	1.36 242	0.93 214	5.53 281

UDG	0.91 198	0.94 244	0.44 214	1.22 246	1.16 255	1.14 245	1.35 248	0.38 150	0.36 182	0.43 160	0.55 176	0.62 188	0.33 157	1.60 250	5.73 243	0.80 178	0.75 221	0.45 195	0.94 171	0.65 208	1.13 159	1.10 130	0.64 237	0.32 180	0.36 149	0.39 149	0.53 147	0.38 133

FBW_ROB	1.04 209	0.64 237	0.57 229	0.87 240	0.87 247	0.68 233	0.98 235	0.45 186	0.34 177	0.53 186	0.75 199	1.03 219	1.27 235	1.90 254	6.09 246	0.42 66	0.60 208	0.33 137	2.46 229	0.49 174	1.49 199	1.10 130	1.23 255	0.56 229	0.44 180	0.53 190	0.55 153	0.82 191

CSAN	1.01 206	0.52 224	0.48 221	0.47 209	0.49 217	0.38 183	0.48 196	0.49 200	2.50 278	0.69 227	2.01 260	1.44 233	0.69 213	0.60 225	4.20 223	0.56 127	0.46 166	0.47 200	0.82 158	2.20 280	1.16 165	1.10 130	0.31 194	0.53 225	1.68 260	1.02 230	0.72 188	0.81 190

Sa-1000	0.33 67	0.21 69	0.14 50	0.15 56	0.16 63	0.15 54	0.08 31	0.36 141	0.17 71	0.31 84	0.15 45	0.41 139	0.18 69	0.25 107	0.82 76	0.48 100	0.32 96	0.33 137	0.65 133	0.19 47	0.65 112	1.11 133	0.09 30	0.17 95	0.33 130	0.29 109	0.51 142	0.27 81

LALA_ROB	0.62 165	0.52 224	0.32 180	0.33 175	0.35 192	0.40 191	0.31 156	0.34 113	0.40 188	0.46 169	0.61 182	1.27 225	0.29 132	0.39 184	3.75 216	0.45 87	0.51 182	0.38 178	0.57 121	0.40 146	0.82 130	1.11 133	0.24 165	0.31 178	0.36 149	0.43 167	0.81 202	0.51 162

anonymousdsp	0.23 29	0.12 14	0.11 20	0.12 30	0.10 22	0.12 34	0.06 17	0.16 22	0.09 17	0.15 22	0.79 202	0.15 18	0.07 12	0.10 17	0.84 79	0.30 24	0.18 22	0.14 18	0.22 25	0.24 82	0.25 24	1.12 135	0.17 125	0.09 19	0.12 14	0.09 4	0.23 31	0.10 15

SHD	0.72 178	0.30 173	0.42 211	0.35 183	0.34 187	0.33 167	0.45 192	0.49 200	0.44 196	0.53 186	0.63 184	0.47 167	0.64 206	0.34 160	6.15 247	0.52 118	0.47 171	0.37 165	0.94 171	0.45 167	0.88 134	1.12 135	0.25 168	0.42 204	0.47 186	0.47 181	0.50 140	0.63 174

SGM-ForestM	1.49 236	1.99 265	1.26 269	1.18 244	0.67 238	1.50 250	1.71 254	1.32 263	0.94 245	0.74 240	1.03 223	2.90 259	2.23 247	0.55 216	1.68 155	0.62 143	1.34 247	0.49 209	2.81 236	0.58 189	1.33 187	1.12 135	0.57 231	0.56 229	2.12 268	2.46 267	3.00 277	3.53 266

MFMNet_re	0.98 203	0.78 241	0.71 243	0.83 238	0.72 239	0.97 240	0.83 230	0.75 232	0.86 238	0.69 227	0.79 202	1.30 228	0.83 221	0.68 229	2.27 181	1.16 212	1.03 232	0.80 259	1.61 219	0.85 231	2.25 261	1.12 135	0.65 239	0.71 251	0.66 216	0.66 205	0.98 217	0.99 204

PWCDC_ROB	0.55 153	0.18 35	0.19 89	0.17 78	0.26 148	0.16 65	0.19 127	0.22 37	0.54 217	0.16 27	0.43 157	0.25 48	1.12 229	0.45 195	5.47 237	0.50 107	0.31 91	0.28 107	0.36 57	0.26 87	0.60 103	1.14 139	0.25 168	0.28 169	0.18 41	0.29 109	0.26 41	0.32 105

CES	0.41 110	0.19 46	0.16 64	0.14 50	0.18 91	0.16 65	0.10 50	0.54 213	0.25 130	0.30 72	0.34 142	0.40 133	0.38 174	0.47 200	1.33 139	0.79 175	0.52 187	0.48 205	0.33 50	0.42 153	1.04 146	1.15 140	0.14 96	0.13 53	0.26 85	0.22 53	0.28 46	0.34 113

TANstereo	0.43 114	0.22 86	0.18 80	0.21 110	0.21 115	0.22 113	0.11 57	0.27 58	0.22 109	0.32 97	0.25 93	0.25 48	0.25 113	0.24 100	1.37 143	0.81 180	0.43 155	0.41 187	0.67 138	0.39 142	1.08 152	1.16 141	0.48 224	0.16 86	0.17 34	0.23 60	0.99 220	0.24 64

XX-TBD	0.43 114	0.22 86	0.18 80	0.21 110	0.21 115	0.22 113	0.11 57	0.27 58	0.22 109	0.32 97	0.25 93	0.25 48	0.25 113	0.24 100	1.37 143	0.81 180	0.43 155	0.41 187	0.67 138	0.39 142	1.08 152	1.16 141	0.48 224	0.16 86	0.17 34	0.23 60	0.99 220	0.24 64

ETE_ROB	0.60 159	0.48 220	0.30 172	0.36 185	0.36 197	0.39 188	0.32 159	0.33 107	0.49 210	0.40 153	0.61 182	1.32 229	0.29 132	0.40 188	2.38 186	0.50 107	0.95 228	0.34 149	0.65 133	0.41 148	0.96 140	1.18 143	0.28 182	0.31 178	0.39 163	0.45 174	0.73 193	0.52 164

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 50	0.16 26	0.16 64	0.15 56	0.13 40	0.14 47	0.08 31	0.29 69	0.23 117	0.28 59	0.29 121	0.26 54	0.17 61	0.17 55	0.79 59	0.54 121	0.27 60	0.24 81	0.32 48	0.20 53	0.42 60	1.19 144	0.10 38	0.13 53	0.23 64	0.33 127	0.21 27	0.28 83

AnonymousM	0.60 159	0.18 35	0.13 34	0.13 38	0.11 27	0.31 151	0.07 25	0.35 124	0.23 117	0.31 84	0.42 156	0.28 63	0.31 142	0.37 172	1.34 142	0.89 192	0.44 158	0.33 137	0.42 70	0.57 185	0.97 141	1.20 145	0.17 125	0.34 183	0.16 30	0.82 218	2.20 267	3.23 261

DeepPruner_ROB	0.52 145	0.25 131	0.25 150	0.25 136	0.26 148	0.23 117	0.65 221	0.32 98	0.25 130	0.37 136	0.39 152	0.29 71	0.25 113	0.31 149	3.43 212	0.72 167	0.34 108	0.29 114	0.49 91	0.23 76	1.30 185	1.20 145	0.23 161	0.23 149	0.29 106	0.42 161	0.46 127	0.29 87

raft_robust	0.39 102	0.22 86	0.16 64	0.20 102	0.16 63	0.16 65	0.11 57	0.42 170	0.18 80	0.42 159	0.15 45	0.33 101	0.24 106	0.27 117	1.23 134	0.80 178	0.31 91	0.33 137	0.91 166	0.36 124	0.71 122	1.21 147	0.11 55	0.20 125	0.30 113	0.30 115	0.36 77	0.30 92

SACVNet	0.38 94	0.30 173	0.26 155	0.28 156	0.29 161	0.26 132	0.34 171	0.37 148	0.29 153	0.35 115	0.27 108	0.29 71	0.25 113	0.38 178	0.59 22	0.43 74	0.36 117	0.29 114	0.56 114	0.29 95	0.68 115	1.21 147	0.19 141	0.25 159	0.37 155	0.35 133	0.45 122	0.38 133

ADCMid	1.14 218	0.50 221	0.55 227	0.39 195	0.59 228	0.56 219	0.77 229	0.59 218	0.76 236	0.47 172	0.71 194	0.70 199	0.71 215	0.39 184	8.21 266	1.09 207	0.51 182	0.45 195	1.73 222	0.51 176	1.04 146	1.21 147	0.59 233	0.40 201	0.58 207	1.47 246	1.24 233	4.18 273

MLCV	0.53 147	0.25 131	0.24 138	0.36 185	0.32 173	0.30 150	0.22 132	0.46 193	0.47 205	0.53 186	0.80 204	0.51 175	0.40 181	0.26 111	0.94 103	1.44 232	0.41 142	0.30 120	1.26 201	0.27 88	1.16 165	1.23 150	0.23 161	0.35 189	0.33 130	0.35 133	0.49 134	0.34 113

CREStereo++_RVC	0.45 121	0.22 86	0.20 102	0.17 78	0.20 107	0.15 54	0.11 57	0.34 113	0.19 88	0.35 115	0.19 67	0.32 97	0.31 142	0.16 49	1.29 136	0.81 180	0.38 126	0.27 96	0.56 114	0.36 124	1.08 152	1.26 151	0.13 84	0.15 72	0.26 85	0.22 53	2.29 269	0.31 100
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
HSM-Net_RVC	0.94 199	0.26 147	0.27 162	0.43 200	0.31 170	0.28 141	0.23 134	0.48 197	0.29 153	0.58 195	0.98 222	11.38 286	0.46 193	0.24 100	1.33 139	0.65 149	0.47 171	0.30 120	0.57 121	0.57 185	1.31 186	1.26 151	0.27 176	0.44 208	0.43 176	0.45 174	0.54 149	0.48 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.48 140	0.40 209	0.29 170	0.27 148	0.32 173	0.31 151	0.28 151	0.27 58	0.32 169	0.32 97	0.43 157	1.12 221	0.24 106	0.32 153	1.68 155	0.51 113	0.66 213	0.29 114	0.41 68	0.33 115	0.69 117	1.26 151	0.26 172	0.26 161	0.30 113	0.35 133	0.75 196	0.44 143

PVD	0.98 203	0.54 229	0.59 235	0.60 226	0.56 225	0.66 232	0.63 216	0.91 246	0.87 242	0.57 192	0.85 209	0.80 211	1.03 224	0.59 222	6.60 251	0.64 146	0.69 217	0.55 228	1.16 190	0.63 199	1.22 170	1.27 154	0.39 207	0.53 225	0.75 222	0.88 221	0.85 205	1.07 206

sAnonymous2	0.38 94	0.21 69	0.17 73	0.16 66	0.16 63	0.21 102	0.15 103	0.38 150	0.26 138	0.28 59	0.26 104	0.30 83	0.32 151	0.16 49	0.67 37	0.61 138	0.40 136	0.36 159	0.81 154	0.39 142	1.05 149	1.29 155	0.14 96	0.19 115	0.29 106	0.35 133	0.33 55	0.35 122

CroCo_RVC	0.38 94	0.21 69	0.17 73	0.16 66	0.16 63	0.21 102	0.15 103	0.38 150	0.26 138	0.28 59	0.26 104	0.30 83	0.32 151	0.16 49	0.67 37	0.61 138	0.40 136	0.36 159	0.81 154	0.39 142	1.05 149	1.29 155	0.14 96	0.19 115	0.29 106	0.35 133	0.33 55	0.35 122

test_4	0.38 94	0.17 28	0.16 64	0.14 50	0.13 40	0.11 20	0.38 178	0.24 48	0.14 41	0.31 84	0.11 25	0.24 41	0.12 35	0.34 160	0.91 98	0.70 164	0.24 42	0.29 114	0.37 58	0.29 95	0.51 84	1.32 157	0.09 30	0.12 35	0.27 93	0.91 223	0.91 212	0.87 196

LoS_RVC	0.37 90	0.25 131	0.20 102	0.10 21	0.17 82	0.13 39	0.09 40	0.24 48	0.25 130	0.38 145	0.25 93	0.36 112	0.34 160	0.22 85	0.81 64	0.78 173	0.41 142	0.42 190	0.56 114	0.27 88	0.97 141	1.33 158	0.14 96	0.15 72	0.28 100	0.22 53	0.25 36	0.29 87

tt_ll	0.37 90	0.25 131	0.20 102	0.10 21	0.17 82	0.13 39	0.09 40	0.24 48	0.25 130	0.38 145	0.25 93	0.36 112	0.34 160	0.22 85	0.81 64	0.78 173	0.41 142	0.42 190	0.56 114	0.27 88	0.97 141	1.33 158	0.14 96	0.15 72	0.28 100	0.22 53	0.25 36	0.29 87

FC-DCNN	0.96 200	0.50 221	0.92 250	0.79 236	0.52 222	0.73 234	1.10 240	0.77 235	0.52 213	0.62 212	0.65 186	0.72 201	0.62 204	0.38 178	3.13 205	0.83 187	0.94 227	0.50 213	1.19 192	0.43 155	1.52 204	1.33 158	0.31 194	0.52 223	1.01 240	0.92 224	1.51 243	2.93 260

FC-DCNN v2	1.01 206	0.52 224	1.01 256	0.85 239	0.53 223	0.77 236	1.07 239	0.83 238	0.65 226	0.61 206	0.65 186	0.72 201	0.79 218	0.37 172	3.26 209	0.81 180	0.95 228	0.47 200	1.22 197	0.41 148	1.52 204	1.34 161	0.31 194	0.51 221	1.30 251	1.29 241	1.86 257	2.78 252

PSMNet_ROB	3.52 275	1.88 262	0.99 253	1.71 254	1.19 256	2.12 265	2.02 256	0.79 237	0.86 238	8.42 293	19.75 294	12.43 287	2.32 249	7.26 292	2.04 172	0.69 155	1.30 246	1.37 277	9.12 269	0.91 242	2.05 244	1.34 161	8.71 294	0.77 256	1.06 244	1.46 245	1.32 235	1.13 212

DCVSM-stereo	1.12 216	0.31 177	0.36 193	0.43 200	0.33 177	0.52 215	0.35 172	0.68 227	0.39 185	0.66 220	1.41 243	1.60 239	0.79 218	0.39 184	0.81 64	1.02 197	0.48 177	0.37 165	12.56 279	0.92 244	1.54 209	1.37 163	0.41 212	0.49 216	0.41 168	0.51 187	0.65 177	0.61 172

SAMSARA	1.05 210	0.40 209	0.57 229	0.44 205	0.43 211	0.43 199	0.62 214	0.74 231	0.61 224	0.60 203	0.72 195	0.59 186	1.65 242	0.46 198	6.43 250	0.74 169	0.53 192	0.50 213	1.24 198	0.55 181	1.24 172	1.37 163	0.28 182	0.56 229	1.63 258	1.74 256	1.65 250	1.61 236

IPLG	0.72 178	0.20 59	0.18 80	0.16 66	0.17 82	0.15 54	0.13 84	0.35 124	0.22 109	0.35 115	1.18 231	0.29 71	0.24 106	0.54 214	9.17 273	0.54 121	0.35 115	0.29 114	0.56 114	0.37 130	0.54 95	1.38 165	0.11 55	0.57 233	0.35 140	0.29 109	0.67 181	0.22 53

SANet	1.44 234	0.57 232	0.54 224	0.55 217	0.60 232	0.65 230	0.76 227	0.94 249	5.50 284	0.52 183	2.23 264	4.15 273	2.61 254	0.65 228	5.29 236	0.52 118	1.21 242	0.56 232	0.93 170	0.83 228	1.54 209	1.38 165	0.47 221	0.62 245	0.74 221	1.16 234	0.88 208	2.41 247

CIPLG	0.34 73	0.19 46	0.19 89	0.16 66	0.16 63	0.16 65	0.24 135	0.32 98	0.26 138	0.30 72	0.31 127	0.31 90	0.16 52	0.38 178	0.86 91	0.40 61	0.34 108	0.20 46	0.50 97	0.20 53	0.49 75	1.39 167	0.11 55	0.15 72	0.53 197	0.17 28	0.57 159	0.20 41

IPLGR_C	0.34 73	0.19 46	0.19 89	0.16 66	0.16 63	0.16 65	0.25 144	0.32 98	0.26 138	0.30 72	0.32 134	0.30 83	0.17 61	0.37 172	0.79 59	0.40 61	0.33 104	0.20 46	0.51 100	0.19 47	0.49 75	1.39 167	0.12 66	0.15 72	0.50 193	0.17 28	0.58 163	0.20 41

ACRE	0.35 82	0.19 46	0.18 80	0.16 66	0.16 63	0.16 65	0.24 135	0.32 98	0.25 130	0.30 72	0.43 157	0.31 90	0.17 61	0.38 178	0.81 64	0.40 61	0.34 108	0.20 46	0.51 100	0.20 53	0.50 81	1.39 167	0.12 66	0.15 72	0.51 195	0.17 28	0.57 159	0.20 41

PWC_ROB	0.69 175	0.37 198	0.41 207	0.30 164	0.35 192	0.34 168	0.50 199	0.39 156	0.69 230	0.45 168	0.80 204	0.54 180	1.20 231	0.29 134	2.36 185	1.23 216	0.63 211	0.53 224	1.01 176	0.46 170	1.15 162	1.40 170	0.26 172	0.49 216	0.38 159	0.37 144	0.68 182	0.97 201

DLNR_Zeroshot_test	11.48 290	37.23 301	0.46 216	54.89 301	0.21 115	0.37 179	49.84 301	0.47 195	0.22 109	0.80 249	0.59 180	0.62 188	0.36 166	3.08 270	63.85 301	73.41 302	9.38 290	5.61 288	2.77 234	0.65 208	1.83 234	1.41 171	0.13 84	0.22 144	0.37 155	0.38 147	0.43 115	0.48 154

4D-IteraStereo	0.33 67	0.18 35	0.21 117	0.16 66	0.16 63	0.11 20	0.08 31	0.33 107	0.17 71	0.33 106	0.18 58	0.27 59	0.13 41	0.33 156	0.80 62	0.66 150	0.26 55	0.30 120	0.49 91	0.36 124	0.82 130	1.41 171	0.10 38	0.15 72	0.19 49	0.21 52	0.41 98	0.19 40

LoS	0.46 124	0.23 104	0.17 73	0.19 94	0.19 100	0.19 90	0.12 65	0.77 235	0.26 138	0.50 178	0.45 160	0.53 178	0.47 194	0.23 93	1.06 121	0.85 189	0.56 202	0.43 193	0.62 127	0.41 148	1.28 183	1.41 171	0.15 112	0.16 86	0.35 140	0.28 98	0.33 55	0.35 122
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLGR	0.76 182	0.26 147	0.21 117	0.23 121	0.23 132	0.17 74	0.12 65	0.33 107	0.20 97	0.41 157	1.59 249	0.32 97	0.31 142	0.53 211	9.00 271	0.62 143	0.41 142	0.38 178	0.65 133	0.47 171	0.76 124	1.41 171	0.12 66	0.24 154	0.35 140	0.39 149	0.63 175	0.28 83

castereo	0.40 108	0.20 59	0.17 73	0.17 78	0.16 63	0.17 74	0.08 31	0.30 74	0.20 97	0.32 97	0.16 55	0.38 119	0.33 157	0.12 24	0.70 43	0.82 185	0.45 160	0.35 153	0.71 144	0.52 177	1.45 193	1.43 175	0.13 84	0.14 64	0.32 127	0.35 133	0.28 46	0.35 122

PSMNet-ADL	0.77 183	0.29 168	0.30 172	0.33 175	0.32 173	0.32 157	0.37 177	0.55 214	0.35 178	0.71 233	1.43 244	0.56 182	1.01 223	2.47 265	1.18 130	2.02 261	1.58 252	0.41 187	1.06 181	0.50 175	1.25 179	1.44 176	0.35 203	0.24 154	0.35 140	0.41 158	0.65 177	0.34 113

BEATNet_4x	0.40 108	0.23 104	0.19 89	0.20 102	0.19 100	0.16 65	0.14 93	0.31 84	0.27 147	0.35 115	0.22 83	0.32 97	0.23 101	0.29 134	1.51 149	0.58 130	0.52 187	0.51 217	0.49 91	0.22 72	0.91 137	1.44 176	0.14 96	0.23 149	0.23 64	0.23 60	0.42 107	0.31 100

s12784h	0.54 149	0.28 165	0.26 155	0.30 164	0.23 132	0.17 74	0.12 65	0.36 141	0.24 122	0.38 145	0.23 86	0.40 133	0.38 174	0.16 49	1.09 123	1.11 210	0.47 171	0.27 96	0.71 144	0.37 130	1.49 199	1.46 178	0.12 66	0.17 95	0.39 163	0.32 126	2.18 265	0.88 198

STStereo	3.38 272	1.14 249	1.69 280	7.09 286	1.35 262	7.29 289	2.62 268	2.11 275	2.34 276	0.95 261	2.86 269	5.97 279	6.28 273	0.38 178	11.54 288	2.20 267	0.93 226	0.89 262	11.21 277	0.90 241	1.58 213	1.46 178	0.55 229	1.58 280	3.31 277	3.09 275	3.08 279	6.91 283

PWCK	2.53 259	1.63 257	1.01 256	1.98 258	1.29 258	2.08 262	2.10 259	1.37 265	1.44 263	1.41 272	1.79 258	5.07 275	2.34 250	1.08 243	3.26 209	0.91 193	1.71 257	0.77 255	22.70 288	1.31 264	2.44 268	1.46 178	1.41 259	0.98 268	1.69 261	1.61 252	1.40 239	2.14 242

CASS	0.51 143	0.27 155	0.27 162	0.32 173	0.26 148	0.29 148	0.67 223	0.40 159	0.30 158	0.47 172	0.52 173	0.47 167	0.36 166	0.16 49	0.74 47	0.67 154	0.71 218	0.46 198	0.78 152	0.28 91	1.67 218	1.48 181	0.17 125	0.20 125	0.42 171	0.34 130	0.53 147	0.46 149
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GMOStereo	0.34 73	0.19 46	0.15 56	0.16 66	0.16 63	0.32 157	0.12 65	0.35 124	0.17 71	0.35 115	0.15 45	0.29 71	0.22 95	0.17 55	0.81 64	0.49 101	0.29 78	0.33 137	0.51 100	0.37 130	0.56 96	1.49 182	0.10 38	0.13 53	0.30 113	0.24 72	0.41 98	0.22 53

error version	0.34 73	0.19 46	0.15 56	0.16 66	0.16 63	0.32 157	0.12 65	0.35 124	0.17 71	0.35 115	0.15 45	0.29 71	0.22 95	0.17 55	0.81 64	0.49 101	0.29 78	0.33 137	0.51 100	0.37 130	0.56 96	1.49 182	0.10 38	0.13 53	0.30 113	0.24 72	0.41 98	0.22 53

test-v	0.34 73	0.19 46	0.15 56	0.16 66	0.16 63	0.32 157	0.12 65	0.35 124	0.17 71	0.35 115	0.15 45	0.29 71	0.22 95	0.17 55	0.81 64	0.49 101	0.29 78	0.33 137	0.51 100	0.37 130	0.56 96	1.49 182	0.10 38	0.13 53	0.30 113	0.24 72	0.41 98	0.22 53

test-2	0.34 73	0.19 46	0.15 56	0.16 66	0.16 63	0.32 157	0.12 65	0.35 124	0.17 71	0.35 115	0.15 45	0.29 71	0.22 95	0.17 55	0.81 64	0.49 101	0.29 78	0.33 137	0.51 100	0.37 130	0.56 96	1.49 182	0.10 38	0.13 53	0.30 113	0.24 72	0.41 98	0.22 53

FADNet_RVC	0.85 196	0.35 187	1.01 256	0.44 205	0.63 234	0.27 137	0.63 216	0.43 177	0.46 199	0.48 175	0.50 170	0.65 195	0.54 197	0.58 221	3.52 213	0.82 185	0.52 187	1.02 270	1.68 221	0.71 213	1.59 215	1.50 186	0.45 217	0.59 238	0.56 203	0.43 167	1.89 258	0.62 173

STTRV1_RVC	1.23 223	0.41 213	0.34 186	0.54 213	0.41 208	0.55 218	0.43 190	0.51 206	0.50 211	0.51 180	0.50 170	0.85 215	1.05 225	0.55 216	0.84 79	0.58 130	1.80 261	0.45 195	12.60 280	1.77 273	1.77 230	1.50 186	0.55 229	0.59 238	0.52 196	0.67 206	0.89 211	1.44 228

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 225	2.34 271	0.85 247	1.48 251	0.80 246	1.00 241	1.15 244	0.76 234	0.94 245	1.33 269	0.54 175	1.54 238	1.67 243	2.00 256	2.30 182	0.97 195	1.08 236	1.05 271	3.01 238	1.06 256	1.37 190	1.51 188	1.22 254	0.67 248	0.76 223	0.65 203	0.59 168	1.40 226

MADNet+	1.22 221	0.60 234	0.77 246	0.77 234	0.74 240	0.61 224	1.01 236	0.94 249	0.74 234	0.78 247	0.68 192	1.18 222	1.07 227	0.68 229	7.48 263	1.39 228	1.12 237	0.65 240	1.33 213	0.91 242	2.13 250	1.51 188	0.66 240	0.97 267	1.05 243	0.83 219	0.92 213	1.39 225

AnyNet_C32	1.27 226	0.41 213	0.36 193	0.37 189	0.40 205	0.48 207	0.62 214	0.47 195	1.23 256	0.56 190	0.89 216	0.53 178	0.36 166	0.40 188	10.27 285	1.27 217	0.55 195	0.54 227	0.88 165	0.63 199	1.28 183	1.52 190	0.34 202	0.50 219	1.09 247	2.40 266	1.34 236	4.67 275

LL-Strereo2	0.28 46	0.17 28	0.14 50	0.12 30	0.11 27	0.10 12	0.06 17	0.29 69	0.16 55	0.30 72	0.14 42	0.22 36	0.11 29	0.34 160	0.56 17	0.42 66	0.23 35	0.17 32	0.39 62	0.17 38	0.70 119	1.53 191	0.10 38	0.11 30	0.24 71	0.17 28	0.25 36	0.17 33

MIPNet	0.77 183	0.23 104	0.18 80	0.24 130	0.22 129	0.17 74	0.13 84	0.34 113	0.70 231	0.40 153	2.24 265	0.31 90	0.29 132	0.57 220	5.70 241	1.03 198	0.45 160	0.33 137	0.82 158	0.56 183	0.62 109	1.53 191	0.12 66	0.92 264	0.91 234	0.39 149	1.12 229	0.30 92

XX-Stereo	4.69 279	0.19 46	0.24 138	0.27 148	0.16 63	0.42 195	0.32 159	0.35 124	0.21 105	0.73 239	1.64 252	0.46 162	0.38 174	0.30 140	0.95 105	1.09 207	0.43 155	0.38 178	1.25 199	0.47 171	1.42 191	1.54 193	0.21 153	0.17 95	110.85 301	0.46 177	1.00 223	0.84 193

MFN_U_SF_RVC	1.81 245	2.41 272	1.86 281	2.14 262	1.76 275	1.92 255	2.34 266	1.56 271	1.47 267	3.68 283	3.76 272	1.21 224	1.27 235	1.71 251	3.52 213	2.14 265	1.01 231	0.92 263	3.46 244	0.99 249	1.73 225	1.56 194	0.77 247	2.30 286	0.76 223	0.81 216	0.70 186	0.98 203

ACVNet_1	1.67 242	1.63 257	0.96 252	4.28 272	1.59 269	2.19 266	3.55 273	0.73 230	0.57 219	0.63 214	0.58 179	1.49 236	0.97 222	5.05 285	1.52 151	0.54 121	2.24 265	0.55 228	4.77 250	0.57 185	2.20 256	1.58 195	3.26 276	0.65 247	0.70 219	0.64 202	0.69 183	0.89 199

FCDSN-DC	0.84 195	0.37 198	0.67 240	0.40 196	0.40 205	0.35 173	0.89 232	0.39 156	0.31 164	0.46 169	0.35 147	0.44 149	0.31 142	0.38 178	8.90 268	0.84 188	0.47 171	0.48 205	0.73 147	0.38 137	1.12 157	1.58 195	0.30 188	0.57 233	0.37 155	0.42 161	0.42 107	0.37 128
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SFCPSM	2.02 253	0.37 198	0.29 170	0.38 191	0.33 177	0.38 183	0.38 178	0.42 170	0.48 207	0.63 214	1.10 227	1.09 220	4.92 270	0.35 165	1.80 160	1.39 228	0.59 207	0.50 213	31.93 297	0.84 229	1.50 201	1.59 197	0.30 188	0.37 192	0.42 171	0.52 188	0.69 183	1.01 205

model_zeroshot	0.81 190	0.22 86	0.23 132	0.34 180	0.21 115	0.45 204	0.16 109	0.43 177	0.23 117	0.59 199	1.10 227	0.50 174	0.31 142	0.26 111	2.66 192	1.04 201	0.42 150	0.35 153	1.40 216	0.52 177	1.90 236	1.60 198	0.15 112	0.20 125	2.65 272	1.52 247	0.79 201	1.54 233

GwcNet-ADL	0.72 178	0.35 187	0.37 197	0.41 197	0.34 187	0.32 157	0.27 147	0.40 159	0.27 147	0.61 206	1.53 247	0.63 192	0.41 185	0.33 156	3.69 215	1.34 225	0.50 180	0.56 232	0.91 166	0.87 234	1.18 167	1.60 198	0.24 165	0.27 165	0.36 149	0.48 182	0.47 129	0.66 178

stereogan	0.43 114	0.33 182	0.30 172	0.33 175	0.37 199	0.35 173	0.30 154	0.35 124	0.32 169	0.30 72	0.31 127	0.46 162	0.30 140	0.27 117	1.62 153	0.41 65	0.30 86	0.25 88	0.44 80	0.29 95	0.37 51	1.61 200	0.23 161	0.24 154	0.29 106	0.31 118	0.57 159	0.39 135

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 193	0.54 229	0.35 190	0.63 229	0.46 215	0.56 219	1.02 237	0.65 225	0.60 222	0.57 192	0.47 165	0.82 214	1.21 232	1.11 244	2.25 180	0.60 134	0.36 117	0.33 137	1.25 199	0.40 146	1.94 241	1.62 201	0.47 221	0.39 199	0.76 223	0.81 216	0.75 196	1.49 231

ADCS	1.39 230	0.51 223	0.47 218	0.45 208	0.55 224	0.51 211	0.64 219	0.68 227	1.05 247	0.57 192	0.72 195	0.80 211	2.34 250	0.51 210	9.94 284	2.13 264	0.76 222	0.62 239	1.30 211	0.62 197	1.80 232	1.62 201	0.43 215	0.56 229	0.76 223	2.09 263	1.59 247	3.47 264

SGM-Forest	1.95 247	0.37 198	0.25 150	0.54 213	0.44 212	0.40 191	0.24 135	0.59 218	0.75 235	0.72 237	0.66 188	0.99 217	2.05 245	0.34 160	5.58 239	1.88 255	0.46 166	0.39 182	23.75 290	0.29 95	2.17 255	1.62 201	0.40 210	0.29 175	1.04 241	0.59 198	1.80 254	4.01 271
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Any-RAFT	0.58 157	0.22 86	0.32 180	0.23 121	0.21 115	0.20 97	0.14 93	0.42 170	0.25 130	0.40 153	1.16 229	0.49 171	0.32 151	0.37 172	0.87 95	0.85 189	0.67 214	0.38 178	1.20 193	0.41 148	2.25 261	1.67 204	0.18 133	0.17 95	0.43 176	0.49 184	0.44 118	0.84 193

ACVNet_2	1.92 246	1.61 256	1.00 254	5.61 280	1.57 267	2.05 259	2.23 261	0.87 240	0.68 229	0.71 233	0.74 198	1.61 240	1.15 230	2.00 256	2.43 187	0.69 155	2.79 269	0.51 217	12.02 278	0.71 213	1.81 233	1.68 205	2.66 267	0.79 258	1.09 247	0.74 212	0.95 216	1.11 211

DAS	0.67 173	0.27 155	0.24 138	0.38 191	0.33 177	0.34 168	0.33 166	0.51 206	0.46 199	0.61 206	0.94 219	0.78 208	0.67 211	0.19 75	0.96 107	1.83 252	0.55 195	0.47 200	1.12 185	0.61 193	2.11 246	1.69 206	0.27 176	0.44 208	0.43 176	0.43 167	0.62 173	0.48 154

SepStereo	0.67 173	0.27 155	0.24 138	0.38 191	0.33 177	0.34 168	0.33 166	0.51 206	0.46 199	0.61 206	0.94 219	0.78 208	0.67 211	0.19 75	0.96 107	1.83 252	0.55 195	0.47 200	1.12 185	0.61 193	2.11 246	1.69 206	0.27 176	0.44 208	0.43 176	0.43 167	0.62 173	0.48 154

Anonymous3	0.57 156	0.29 168	0.22 126	0.21 110	0.25 141	0.27 137	0.22 132	0.51 206	0.35 178	0.37 136	0.27 108	0.76 206	0.54 197	0.47 200	1.18 130	1.93 257	0.51 182	0.47 200	0.94 171	0.58 189	1.27 181	1.69 206	0.19 141	0.21 136	0.36 149	0.39 149	0.54 149	0.37 128

SGM_RVC	2.55 260	0.93 243	1.05 264	0.97 242	0.76 242	1.00 241	0.93 233	7.37 289	1.18 254	1.01 265	1.64 252	2.39 256	9.36 277	0.62 226	2.02 170	1.33 223	1.60 253	0.80 259	7.94 264	1.42 266	1.67 218	1.69 206	0.67 241	0.94 266	2.66 273	2.65 271	4.83 284	9.43 287
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AE-Stereo	0.44 119	0.22 86	0.24 138	0.23 121	0.24 138	0.18 83	0.16 109	0.30 74	0.21 105	0.34 108	0.16 55	0.44 149	0.27 123	0.21 84	0.94 103	0.81 180	0.41 142	0.32 132	0.52 108	0.55 181	1.07 151	1.71 210	0.12 66	0.21 136	0.34 133	0.89 222	0.46 127	0.28 83

EAI-Stereo	1.15 219	0.27 155	0.37 197	0.54 213	0.30 166	8.38 290	0.76 227	0.45 186	0.63 225	0.34 108	0.88 214	0.46 162	0.33 157	0.25 107	1.83 162	1.17 213	0.40 136	0.65 240	2.53 231	0.73 215	1.47 195	1.71 210	0.23 161	0.46 211	1.08 246	1.64 253	1.45 242	1.79 238

SQANet	1.31 227	1.35 251	0.53 223	3.10 267	1.03 251	1.89 254	1.49 251	0.50 205	0.40 188	0.51 180	0.46 163	1.19 223	0.55 199	1.57 249	2.53 190	0.49 101	1.24 244	0.37 165	6.38 256	0.61 193	1.71 222	1.74 212	2.52 266	0.37 192	0.46 185	0.57 195	0.66 179	1.26 220

test_3	0.47 133	0.22 86	0.20 102	0.18 88	0.21 115	0.19 90	0.12 65	0.41 161	0.18 80	0.36 129	0.18 58	0.44 149	0.21 90	0.19 75	1.03 115	0.64 146	0.32 96	0.31 129	1.28 207	0.44 163	1.12 157	1.74 212	0.10 38	0.18 105	0.47 186	0.28 98	0.59 168	1.22 218

pmcnn	1.11 214	0.42 216	0.41 207	0.57 221	0.59 228	0.54 216	1.41 249	0.71 229	0.48 207	0.61 206	1.28 237	1.51 237	2.96 259	1.04 240	1.42 147	2.33 269	0.81 223	0.96 264	1.74 223	1.09 257	2.41 266	1.74 212	0.82 248	0.50 219	0.48 192	0.69 207	1.09 226	1.28 223

test-3	0.47 133	0.22 86	0.20 102	0.18 88	0.21 115	0.19 90	0.12 65	0.41 161	0.16 55	0.35 115	0.18 58	0.42 142	0.19 80	0.19 75	1.04 118	0.66 150	0.32 96	0.30 120	1.28 207	0.44 163	1.13 159	1.75 215	0.10 38	0.17 95	0.45 182	0.23 60	0.56 155	1.21 217

test_1	0.47 133	0.22 86	0.20 102	0.18 88	0.21 115	0.19 90	0.12 65	0.41 161	0.16 55	0.34 108	0.18 58	0.42 142	0.19 80	0.19 75	1.04 118	0.66 150	0.32 96	0.30 120	1.28 207	0.44 163	1.13 159	1.75 215	0.10 38	0.17 95	0.45 182	0.23 60	0.56 155	1.22 218

GEStereo_RVC	0.47 133	0.27 155	0.34 186	0.27 148	0.26 148	0.31 151	0.53 203	0.41 161	0.24 122	0.35 115	0.27 108	0.40 133	0.24 106	0.30 140	0.81 64	0.74 169	0.49 179	0.37 165	0.91 166	0.38 137	0.90 135	1.80 217	0.21 153	0.34 183	0.31 122	0.30 115	0.51 142	0.48 154

ICVP	0.44 119	0.24 119	0.30 172	0.25 136	0.23 132	0.26 132	0.18 120	0.31 84	0.25 130	0.37 136	0.31 127	0.33 101	0.29 132	0.25 107	0.64 30	0.61 138	0.50 180	0.78 256	0.59 124	0.44 163	0.99 145	1.82 218	0.33 200	0.24 154	0.30 113	0.35 133	0.37 81	0.34 113
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-Test	0.64 171	0.24 119	0.22 126	0.25 136	0.21 115	0.45 204	0.17 115	0.45 186	0.26 138	0.66 220	0.80 204	0.40 133	0.39 179	0.36 168	1.01 113	1.49 236	0.41 142	0.34 149	1.29 210	0.61 193	1.90 236	1.84 219	0.17 125	0.18 105	0.54 200	0.93 225	0.41 98	1.26 220

sCroCo_RVC	0.46 124	0.20 59	0.16 64	0.15 56	0.16 63	0.20 97	0.12 65	0.32 98	0.32 169	0.35 115	0.24 89	0.43 145	0.45 192	0.15 44	0.83 78	1.10 209	0.47 171	0.40 185	0.67 138	0.43 155	1.55 211	1.85 220	0.14 96	0.22 144	0.30 113	0.30 115	0.49 134	0.32 105

GANet-ADL	0.60 159	0.27 155	0.26 155	0.28 156	0.29 161	0.32 157	0.25 144	0.35 124	0.27 147	0.61 206	1.04 224	0.41 139	0.29 132	0.30 140	1.87 165	1.08 205	0.51 182	0.37 165	1.17 191	0.85 231	1.27 181	1.88 221	0.19 141	0.23 149	0.32 127	0.37 144	0.58 163	0.46 149

ITSA-stereo	0.96 200	0.36 192	0.34 186	0.55 217	0.41 208	0.32 157	0.64 219	0.52 212	0.47 205	0.71 233	1.48 245	0.67 197	0.62 204	0.35 165	3.07 204	1.67 248	0.52 187	0.56 232	1.10 183	0.87 234	1.33 187	1.89 222	0.52 227	0.51 221	0.50 193	1.05 231	3.15 280	1.80 239

Dean	1.78 243	1.76 260	1.00 254	5.98 283	1.87 277	2.22 267	2.59 267	1.07 256	1.14 251	0.98 262	0.82 207	1.85 248	2.08 246	2.18 261	2.05 173	1.07 202	2.05 263	0.70 249	2.78 235	0.97 248	2.14 253	1.89 222	2.92 268	0.93 265	1.41 253	1.11 233	1.39 238	1.14 213

TRStereo	1.21 220	0.32 179	0.47 218	0.25 136	0.18 91	0.64 227	0.26 146	0.44 182	0.20 97	0.70 232	0.57 177	0.80 211	0.29 132	0.23 93	1.08 122	1.85 254	0.37 121	0.35 153	1.05 180	0.88 240	1.36 189	1.89 222	0.17 125	0.16 86	0.67 217	16.20 295	0.88 208	0.49 159

cross-raft	0.56 155	0.25 131	0.22 126	0.21 110	0.20 107	0.39 188	0.15 103	0.44 182	0.26 138	0.48 175	0.35 147	0.43 145	0.31 142	0.24 100	0.86 91	1.35 226	0.41 142	0.34 149	1.31 212	0.78 220	1.98 243	1.89 222	0.16 119	0.18 105	0.47 186	0.46 177	0.42 107	0.68 179

G-Net	1.35 229	0.55 231	0.65 239	0.43 200	0.49 217	0.56 219	0.48 196	0.89 243	1.35 261	0.67 223	1.22 235	3.00 260	1.21 232	0.36 168	4.11 222	1.64 247	0.61 209	0.76 253	1.37 214	1.35 265	1.63 217	1.89 222	0.39 207	0.61 241	0.80 229	3.07 274	1.57 245	4.68 276

R-Stereo Train	0.54 149	0.24 119	0.24 138	0.24 130	0.18 91	0.24 124	0.09 40	0.34 113	0.30 158	0.52 183	0.66 188	0.44 149	0.32 151	0.55 216	0.74 47	1.07 202	0.58 205	0.52 221	1.27 204	0.64 202	1.51 202	1.89 222	0.14 96	0.20 125	0.35 140	0.42 161	0.35 67	0.47 152

RAFT-Stereo	0.54 149	0.24 119	0.24 138	0.24 130	0.18 91	0.24 124	0.09 40	0.34 113	0.30 158	0.52 183	0.66 188	0.44 149	0.32 151	0.55 216	0.74 47	1.07 202	0.58 205	0.52 221	1.27 204	0.64 202	1.51 202	1.89 222	0.14 96	0.20 125	0.35 140	0.42 161	0.35 67	0.47 152
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AnyNet_C01	1.52 238	0.60 234	0.54 224	0.63 229	0.56 225	0.51 211	1.16 245	0.89 243	1.30 259	0.68 225	0.88 214	1.27 225	1.30 238	0.54 214	11.26 287	2.64 276	1.16 238	1.01 269	1.42 217	0.75 217	1.67 218	1.92 229	0.60 234	0.62 245	1.33 252	0.97 229	1.63 249	3.28 262

gcap-zeroshot	1.09 212	0.23 104	0.33 182	0.59 224	0.20 107	0.40 191	0.35 172	0.45 186	0.24 122	0.74 240	1.21 234	0.63 192	0.34 160	0.25 107	0.80 62	1.71 249	3.94 283	0.29 114	9.06 268	0.81 224	1.52 204	1.94 230	1.39 258	0.18 105	0.58 207	0.39 149	0.41 98	0.41 138

otaku	1.43 232	2.19 267	0.62 238	3.33 269	1.22 257	2.22 267	1.77 255	0.56 216	0.53 215	0.59 199	0.53 174	1.29 227	0.69 213	2.06 259	1.09 123	0.51 113	1.25 245	0.39 182	6.35 255	0.59 191	1.91 240	1.95 231	3.16 273	0.48 215	0.56 203	0.57 195	0.74 195	1.36 224

CBMV_ROB	1.31 227	0.37 198	0.39 202	0.60 226	0.49 217	0.57 222	0.47 194	0.95 251	0.40 188	0.81 250	1.38 242	3.04 261	2.55 253	0.48 204	5.00 233	1.30 219	0.89 225	0.49 209	2.24 226	0.73 215	1.72 224	1.95 231	0.45 217	0.40 201	0.97 236	2.27 265	1.56 244	2.91 259

WAO-7	1.96 249	1.09 248	1.32 271	5.02 275	0.99 250	1.02 244	1.64 252	1.16 258	1.46 266	2.58 281	2.14 263	2.11 254	2.83 258	1.20 246	6.00 245	1.03 198	1.68 255	0.70 249	7.59 263	0.87 234	1.71 222	1.97 233	0.38 204	1.05 270	0.98 237	1.45 244	1.10 227	1.84 240

RainbowNet	1.44 234	1.50 254	0.85 247	2.41 264	1.41 264	1.97 257	2.14 260	0.65 225	0.57 219	0.74 240	0.46 163	1.61 240	1.05 225	2.78 268	1.90 167	1.30 219	1.21 242	0.51 217	3.15 241	1.74 272	1.75 226	1.97 233	3.07 271	0.61 241	0.65 215	0.69 207	0.88 208	1.43 227

HH	0.60 159	0.18 35	0.35 190	0.23 121	0.21 115	0.28 141	0.24 135	0.42 170	0.26 138	0.74 240	0.25 93	0.46 162	0.36 166	0.24 100	0.81 64	1.44 232	0.38 126	0.37 165	1.21 195	0.64 202	2.13 250	1.97 233	0.27 176	0.20 125	0.59 210	0.41 158	0.83 203	0.63 174

HanStereo	0.60 159	0.18 35	0.35 190	0.23 121	0.21 115	0.28 141	0.24 135	0.42 170	0.26 138	0.74 240	0.25 93	0.46 162	0.36 166	0.24 100	0.81 64	1.44 232	0.38 126	0.37 165	1.21 195	0.64 202	2.13 250	1.97 233	0.27 176	0.20 125	0.59 210	0.41 158	0.83 203	0.63 174

EKT-Stereo	1.22 221	0.27 155	0.24 138	0.28 156	0.25 141	0.31 151	0.54 204	0.43 177	0.29 153	0.44 164	0.57 177	0.49 171	0.44 189	0.31 149	13.29 291	2.18 266	0.54 193	0.53 224	1.26 201	1.02 251	5.16 286	2.03 237	0.14 96	0.19 115	0.42 171	0.35 133	0.56 155	0.34 113

ccs_rob	1.11 214	0.35 187	0.33 182	0.43 200	0.29 161	0.44 201	0.38 178	0.59 218	0.35 178	1.97 278	5.99 277	5.59 278	0.59 200	0.45 195	1.05 120	1.28 218	0.52 187	0.39 182	1.76 224	0.87 234	1.76 227	2.05 238	0.26 172	0.43 207	0.34 133	0.36 141	0.50 140	0.56 167

IMH-64-1	1.98 250	1.48 252	1.04 261	1.97 256	1.55 265	2.06 260	2.27 263	1.02 252	1.16 252	0.58 195	0.75 199	1.89 250	2.78 256	2.77 266	9.78 280	1.51 239	1.19 240	0.66 243	3.01 238	0.81 224	1.48 197	2.06 239	3.25 274	0.74 252	1.59 256	1.25 239	2.09 262	2.83 255

IMH-64	1.98 250	1.48 252	1.04 261	1.97 256	1.55 265	2.06 260	2.27 263	1.02 252	1.16 252	0.58 195	0.75 199	1.89 250	2.78 256	2.77 266	9.78 280	1.51 239	1.19 240	0.66 243	3.01 238	0.81 224	1.48 197	2.06 239	3.25 274	0.74 252	1.59 256	1.25 239	2.09 262	2.83 255

ktn	6.56 284	5.17 286	14.71 295	5.30 277	4.74 283	9.67 291	6.68 285	7.48 290	12.97 294	1.88 276	2.35 266	27.30 296	21.86 290	4.31 277	5.72 242	1.50 237	4.02 284	1.83 280	15.82 285	4.59 284	2.65 271	2.06 239	3.99 282	1.18 276	2.40 271	1.57 249	2.89 275	2.50 249

MSKI-zero shot	0.70 177	0.21 69	0.21 117	0.20 102	0.19 100	0.43 199	0.16 109	0.42 170	0.29 153	0.44 164	1.16 229	0.48 169	0.36 166	0.17 55	1.60 152	1.42 231	0.47 171	0.37 165	1.37 214	0.95 245	1.79 231	2.06 239	0.22 160	0.19 115	0.53 197	1.21 237	0.72 188	1.17 216

anonymity	1.60 240	0.25 131	0.41 207	0.27 148	0.23 132	0.51 211	0.16 109	0.49 200	0.27 147	0.63 214	23.10 295	0.57 184	0.59 200	0.37 172	0.78 57	1.33 223	0.46 166	0.35 153	1.10 183	0.48 173	1.47 195	2.07 243	0.21 153	0.33 182	1.11 249	1.60 251	3.07 278	1.08 208

Ntro	1.62 241	3.84 280	0.69 241	2.63 265	1.29 258	2.25 269	2.87 270	0.61 222	0.56 218	0.62 212	0.50 170	1.32 229	0.66 210	2.02 258	3.24 208	0.47 97	1.35 249	0.42 190	6.77 257	0.64 202	2.20 256	2.08 244	3.05 270	0.55 228	0.60 212	0.69 207	0.73 193	1.16 215

MDST_ROB	2.36 256	4.67 285	0.44 214	3.47 270	0.77 244	2.09 263	0.52 200	1.45 268	0.44 196	0.69 227	0.96 221	0.78 208	9.65 278	0.30 140	8.31 267	0.79 175	0.46 166	0.37 165	3.22 243	0.38 137	1.95 242	2.12 245	0.46 220	0.36 190	4.26 282	2.58 268	6.75 287	5.48 280

FAT-Stereo	1.13 217	0.37 198	0.57 229	0.56 220	0.63 234	0.50 208	0.52 200	0.75 232	0.44 196	0.79 248	2.82 268	1.45 234	1.95 244	0.49 207	2.78 194	2.52 274	0.57 203	0.60 237	2.42 228	1.17 261	2.12 249	2.13 246	0.74 246	0.58 236	0.41 168	0.56 194	0.72 188	1.27 222

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 262	0.30 173	0.54 224	0.34 180	0.37 199	0.63 226	0.68 224	0.48 197	1.07 248	0.69 227	1.55 248	0.62 188	0.59 200	0.18 72	0.86 91	1.75 251	0.42 150	0.50 213	49.64 300	1.04 253	1.53 208	2.14 247	0.19 141	0.28 169	0.72 220	1.86 260	0.98 217	1.07 206

KSHMR	5.12 281	2.29 269	1.47 274	20.10 293	3.65 282	5.24 285	9.39 288	1.58 272	6.86 286	1.38 271	1.49 246	2.35 255	27.00 298	4.39 281	4.91 231	1.96 258	1.66 254	1.12 275	15.45 284	1.19 262	2.92 278	2.14 247	4.07 283	1.21 277	7.00 287	2.72 273	1.95 260	2.80 254

notaker	3.52 275	2.84 278	1.55 277	5.08 276	6.69 290	3.97 279	4.03 274	1.33 264	3.34 280	1.17 268	3.34 271	6.77 280	11.07 280	5.35 287	4.78 229	1.20 214	3.25 274	0.97 266	10.40 274	2.75 281	2.90 276	2.14 247	3.69 280	1.16 275	1.00 238	1.21 237	1.44 240	1.57 235

iRaft-Stereo_20w	0.96 200	0.31 177	0.58 234	0.57 221	0.34 187	0.51 211	0.58 208	0.44 182	0.32 169	0.90 257	1.59 249	0.56 182	0.49 196	0.37 172	2.05 173	1.22 215	0.42 150	0.52 221	1.04 179	0.82 227	1.52 204	2.14 247	0.27 176	0.38 197	1.04 241	3.39 276	2.04 261	1.45 229

MSMDNet	0.63 168	0.24 119	0.22 126	0.19 94	0.20 107	0.38 183	0.17 115	0.43 177	0.24 122	0.60 203	0.33 139	0.40 133	1.53 240	0.50 208	0.85 88	1.50 237	0.42 150	0.35 153	1.26 201	0.67 210	1.90 236	2.18 251	0.17 125	0.18 105	0.58 207	0.53 190	0.39 90	0.58 168

LE_ROB	7.96 286	3.98 281	5.96 289	6.32 284	20.03 296	4.31 280	17.09 293	6.33 287	9.23 289	1.00 264	4.87 275	16.05 290	22.60 291	3.45 272	2.97 200	0.95 194	2.14 264	1.91 281	13.13 281	5.86 287	2.32 263	2.18 251	9.68 295	5.18 289	10.55 290	9.20 289	10.65 290	17.10 294

EGLCR-Stereo	0.60 159	0.22 86	0.22 126	0.15 56	0.18 91	0.23 117	0.09 40	0.32 98	0.22 109	0.32 97	0.19 67	0.38 119	0.27 123	0.14 34	0.81 64	0.74 169	0.39 131	0.37 165	0.72 146	0.28 91	1.20 169	2.19 253	0.12 66	0.68 249	0.23 64	1.54 248	3.67 282	0.34 113

LVE	2.66 263	1.99 265	1.02 259	12.01 288	1.75 274	3.85 278	11.87 291	0.91 246	0.89 243	1.03 266	0.91 217	1.62 242	2.23 247	2.46 264	2.96 199	1.03 198	1.74 258	0.82 261	8.43 267	0.87 234	1.84 235	2.20 254	3.10 272	0.99 269	1.45 254	0.96 227	1.23 231	1.54 233

CBMV	1.06 211	0.38 206	0.33 182	0.42 198	0.39 204	0.39 188	0.31 156	0.87 240	0.40 188	0.65 218	0.86 211	1.47 235	1.22 234	1.02 239	1.89 166	2.41 270	0.67 214	0.51 217	1.66 220	0.78 220	1.69 221	2.20 254	0.31 194	0.52 223	0.47 186	0.49 184	1.04 224	5.23 278
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AIO-Stereo-zeroshot	0.86 197	0.37 198	0.57 229	0.34 180	0.29 161	0.54 216	0.69 225	0.45 186	0.72 233	0.64 217	1.75 257	0.59 186	0.64 206	0.23 93	0.93 100	1.53 241	0.44 158	0.40 185	1.27 204	1.04 253	1.62 216	2.22 256	0.18 133	0.38 197	0.83 231	0.48 182	2.98 276	1.10 210

DDVS	1.78 243	0.35 187	0.40 203	0.33 175	0.38 202	0.37 179	0.33 166	2.41 281	0.46 199	0.68 225	17.02 292	2.44 257	0.65 208	0.81 236	2.50 188	1.31 221	0.61 209	0.49 209	6.21 254	0.84 229	2.90 276	2.24 257	0.26 172	0.34 183	0.34 133	0.60 199	2.18 265	0.71 180

S-Stereo	1.43 232	0.40 209	0.43 213	0.60 226	0.58 227	0.64 227	1.10 240	0.61 222	0.57 219	0.69 227	4.10 274	1.62 242	0.65 208	0.46 198	4.54 227	2.87 279	0.55 195	0.65 240	4.87 251	4.90 286	1.26 180	2.26 258	0.99 253	0.61 241	0.41 168	0.53 190	0.66 179	0.97 201

WAO-6	1.95 247	1.28 250	0.85 247	2.04 260	1.34 261	1.69 252	2.05 258	1.04 254	1.24 258	0.91 258	0.86 211	1.85 248	2.71 255	2.30 263	9.05 272	1.14 211	2.89 270	0.69 248	3.16 242	0.85 231	2.21 258	2.27 259	1.29 256	0.87 260	1.64 259	2.07 262	1.72 252	2.69 251

IGEV_Zeroshot_test	0.78 185	0.25 131	0.47 218	0.58 223	0.25 141	0.61 224	0.63 216	0.48 197	0.28 151	0.67 223	1.32 239	0.66 196	0.41 185	0.31 149	0.87 95	1.36 227	0.39 131	0.36 159	1.13 187	0.76 219	1.57 212	2.29 260	0.20 149	0.20 125	0.84 232	0.84 220	2.28 268	1.09 209

WAO-8	3.09 267	2.55 273	1.41 272	5.78 281	1.73 271	2.51 270	3.26 271	1.28 260	1.93 273	5.67 288	8.70 285	3.06 262	6.18 271	4.38 279	3.04 202	1.97 259	1.78 259	0.75 251	9.44 270	1.54 267	1.76 227	2.31 261	2.46 264	1.07 271	2.29 269	1.80 257	1.83 255	2.83 255

Venus	3.09 267	2.55 273	1.41 272	5.78 281	1.73 271	2.51 270	3.26 271	1.28 260	1.93 273	5.67 288	8.70 285	3.06 262	6.18 271	4.38 279	3.04 202	1.97 259	1.78 259	0.75 251	9.44 270	1.54 267	1.76 227	2.31 261	2.46 264	1.07 271	2.29 269	1.80 257	1.83 255	2.83 255

IMH	2.50 258	1.51 255	1.05 264	1.99 259	1.58 268	2.09 263	2.32 265	1.04 254	1.19 255	0.84 253	1.34 240	2.02 252	8.04 274	8.79 293	6.91 255	1.41 230	1.37 250	0.67 247	5.94 253	1.10 259	1.45 193	2.32 263	4.37 286	0.77 256	1.86 264	1.41 243	1.57 245	2.46 248

test-1	0.83 193	0.18 35	0.23 132	0.19 94	0.19 100	0.57 222	0.58 208	0.44 182	0.29 153	0.72 237	5.41 276	0.54 180	0.40 181	0.59 222	0.98 111	1.32 222	0.45 160	0.48 205	1.14 188	0.96 247	1.90 236	2.36 264	0.14 96	0.21 136	0.39 163	0.46 177	0.61 171	0.63 174

MANE	3.30 271	1.71 259	1.93 282	1.49 252	1.37 263	1.77 253	2.02 256	1.90 273	2.39 277	0.87 255	1.68 255	3.71 268	4.07 266	0.78 235	7.43 261	3.40 282	1.81 262	6.10 289	2.99 237	1.05 255	2.09 245	2.38 265	0.61 236	1.76 283	5.46 284	6.93 287	8.52 288	12.82 290

LRCNet_RVC	12.77 292	18.28 295	5.31 287	23.03 296	20.03 296	22.79 297	18.73 295	10.19 294	4.29 282	21.40 297	17.07 293	21.90 293	12.67 285	27.64 298	4.72 228	1.57 244	13.91 294	9.09 291	27.19 294	10.23 289	5.66 289	2.42 266	25.54 298	13.38 295	1.45 254	0.65 203	3.23 281	2.39 246

SPS-STEREO	1.49 236	0.72 238	0.69 241	0.90 241	0.75 241	0.82 239	0.74 226	0.83 238	0.76 236	0.85 254	1.62 251	1.42 232	1.09 228	0.70 231	1.97 168	2.32 268	1.04 233	0.97 266	10.95 276	1.01 250	2.60 270	2.45 267	0.64 237	0.76 255	0.81 230	0.79 215	1.11 228	0.96 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NOSS_ROB	0.81 190	0.36 192	0.27 162	0.37 189	0.35 192	0.37 179	0.29 153	0.87 240	0.39 185	0.71 233	0.93 218	0.99 217	0.60 203	1.26 247	2.02 170	2.44 271	0.57 203	0.58 235	0.68 141	0.43 155	2.16 254	2.47 268	0.32 199	0.47 214	0.42 171	0.43 167	0.72 188	0.42 141

DispFullNet	3.41 273	2.89 279	1.54 276	1.52 253	1.71 270	1.49 249	1.66 253	1.26 259	2.27 275	2.07 279	1.94 259	15.55 289	4.16 267	1.77 252	5.50 238	4.82 288	2.33 266	0.96 264	23.18 289	4.57 283	2.36 265	2.47 268	0.73 245	0.57 233	1.23 250	0.62 201	1.37 237	1.51 232

TorneroNet	5.38 282	2.29 269	1.20 267	17.70 292	6.11 289	4.86 283	6.44 284	2.12 276	4.67 283	1.56 273	7.04 278	11.27 284	24.96 293	4.04 275	5.06 234	1.56 242	3.02 271	0.79 257	14.79 283	1.88 275	2.79 273	2.59 270	3.47 278	0.89 262	6.89 286	2.63 270	1.30 234	3.48 265

TorneroNet-64	3.44 274	2.19 267	2.33 284	7.00 285	1.73 271	3.02 273	4.22 275	1.95 274	3.75 281	0.82 252	3.10 270	4.11 272	12.63 284	3.76 274	6.96 257	1.63 246	3.11 273	0.79 257	7.96 265	1.98 278	2.65 271	2.69 271	3.37 277	0.90 263	2.67 274	2.65 271	1.21 230	3.65 267

UNDER WATER	4.11 278	2.66 276	1.51 275	4.92 273	5.25 284	3.49 276	7.24 286	2.33 279	1.84 272	1.65 275	1.20 232	5.04 274	21.14 289	5.09 286	4.93 232	2.44 271	3.86 282	1.09 272	8.36 266	1.97 277	3.80 283	2.73 272	5.04 290	2.11 284	1.96 266	3.54 278	1.91 259	3.93 270

ACVNet-4b	3.25 270	6.98 287	0.72 244	12.08 289	1.33 260	4.39 281	9.77 289	0.61 222	0.60 222	0.66 220	3.91 273	5.47 277	11.63 281	2.24 262	0.74 47	0.55 125	2.39 267	0.49 209	10.57 275	0.87 234	2.24 260	2.88 273	2.92 268	0.61 241	0.61 213	0.58 197	0.72 188	1.15 214

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 285	4.50 284	1.31 270	2.75 266	2.71 280	5.17 284	7.48 287	5.91 286	8.23 287	1.63 274	10.81 288	75.58 301	10.28 279	4.33 278	2.18 179	1.44 232	7.17 289	8.31 290	6.88 258	1.67 270	3.57 281	2.90 274	1.30 257	1.13 274	4.31 283	6.17 286	20.85 297	4.05 272

SGM+DAISY	2.56 261	0.94 244	0.92 250	1.06 243	0.97 248	1.24 247	1.04 238	1.31 262	1.76 270	1.12 267	2.01 260	2.59 258	3.35 265	0.87 237	6.30 248	3.19 281	1.16 238	1.11 273	6.92 259	1.55 269	2.89 275	2.90 274	0.67 241	1.23 278	3.89 280	4.14 281	5.13 285	8.82 286

UNDER WATER-64	3.14 269	2.61 275	1.56 278	4.95 274	2.92 281	3.47 275	4.38 276	2.32 278	1.63 269	1.37 270	1.36 241	5.08 276	4.79 269	3.47 273	7.48 263	2.02 261	3.68 281	1.11 273	3.99 246	1.95 276	2.87 274	2.92 276	5.01 289	1.40 279	1.99 267	3.99 280	2.15 264	4.42 274

HBP-ISP	1.24 224	0.38 206	0.50 222	0.52 211	0.41 208	0.45 204	0.33 166	0.55 214	0.40 188	0.76 245	1.30 238	0.48 169	0.48 195	1.92 255	9.87 283	3.68 285	0.55 195	0.66 243	0.82 158	0.95 245	2.11 246	2.96 277	0.30 188	0.46 211	0.47 186	0.52 188	0.94 215	0.60 171

DPSNet	1.40 231	0.43 217	0.38 199	0.54 213	0.61 233	0.65 230	0.57 205	0.51 206	0.67 228	0.46 169	0.87 213	3.54 266	1.62 241	1.43 248	2.52 189	2.12 263	0.99 230	0.99 268	7.37 262	1.69 271	2.21 258	2.98 278	0.95 251	0.74 252	0.76 223	0.76 213	0.75 196	0.82 191

ELAS_RVC	2.37 257	0.95 246	1.21 268	1.26 248	0.98 249	1.99 258	1.12 243	1.45 268	0.86 238	0.99 263	7.87 281	3.60 267	8.50 275	1.07 242	6.31 249	1.59 245	1.34 247	1.44 279	2.57 232	0.79 222	2.43 267	3.03 279	0.71 244	0.88 261	3.51 279	3.72 279	1.69 251	2.07 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.27 255	1.03 247	1.10 266	1.38 250	1.13 254	1.45 248	1.10 240	1.38 266	1.09 250	0.94 260	7.66 280	3.71 268	3.10 261	1.11 244	6.64 252	1.56 242	1.42 251	1.43 278	2.52 230	0.69 211	2.33 264	3.03 279	0.69 243	0.82 259	3.50 278	4.32 282	2.52 272	3.70 268
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DGSMNet	2.89 265	1.85 261	1.04 261	1.35 249	0.50 221	1.94 256	0.59 211	2.82 282	1.53 268	3.95 285	15.60 290	1.84 247	3.19 262	4.88 284	2.89 196	2.87 279	3.06 272	1.91 281	4.57 247	2.02 279	4.46 284	3.48 281	1.64 261	2.11 284	0.88 233	3.46 277	1.04 224	2.62 250

LSM0	4.83 280	0.52 224	0.57 229	0.78 235	0.66 237	0.81 238	1.26 247	1.10 257	1.08 249	0.88 256	1.65 254	1.82 246	2.45 252	0.40 188	38.07 300	52.94 301	0.87 224	0.61 238	5.33 252	1.09 257	2.57 269	3.54 282	0.43 215	0.69 250	0.94 235	2.15 264	1.61 248	5.62 282

JetBlue	2.73 264	1.92 263	1.56 278	2.34 263	1.82 276	2.66 272	2.78 269	1.44 267	1.45 264	0.81 250	0.82 207	4.05 271	1.44 239	2.08 260	9.39 276	2.60 275	1.69 256	1.33 276	2.15 225	1.21 263	3.25 279	3.66 283	1.90 262	1.08 273	2.76 276	5.03 283	2.31 270	10.12 288

MeshStereo	2.03 254	0.72 238	0.61 237	1.20 245	0.79 245	1.01 243	0.66 222	1.54 270	1.35 261	0.92 259	2.10 262	4.00 270	3.06 260	0.71 233	9.66 278	2.82 278	1.05 234	0.76 253	4.73 248	0.75 217	3.34 280	3.73 284	0.48 224	0.58 236	1.79 263	1.18 235	2.41 271	2.78 252
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
HanzoNet	11.30 289	14.06 292	16.74 296	13.89 291	9.10 292	15.60 294	21.20 297	11.16 295	12.45 293	6.15 290	7.25 279	20.77 292	27.41 300	28.53 299	4.84 230	9.79 291	14.66 295	2.80 284	24.65 291	12.81 295	5.39 287	4.27 285	8.60 293	1.63 281	2.70 275	2.61 269	2.55 273	3.43 263

JetRed	3.85 277	2.71 277	3.02 285	2.08 261	2.45 279	3.41 274	4.64 277	2.34 280	1.83 271	1.88 276	1.20 232	3.35 265	1.28 237	3.27 271	9.82 282	3.50 283	4.08 285	3.88 286	2.41 227	1.82 274	5.48 288	4.79 286	3.60 279	1.67 282	4.20 281	11.19 292	5.32 286	8.78 285

PML	14.72 295	11.16 291	4.09 286	13.72 290	8.87 291	13.75 292	6.38 283	7.25 288	36.05 301	10.34 294	59.29 301	46.05 300	52.59 301	6.65 291	6.70 253	4.81 287	10.30 291	3.77 285	21.46 287	4.87 285	5.83 290	5.51 287	3.98 281	4.24 288	15.02 296	6.06 285	20.81 296	7.86 284

edge stereo	1.98 250	0.52 224	1.03 260	0.72 233	0.63 234	0.79 237	0.83 230	0.93 248	1.45 264	3.71 284	1.22 235	2.08 253	4.38 268	1.06 241	2.14 177	2.51 273	0.64 212	0.55 228	7.27 261	7.84 288	1.43 192	5.56 288	2.02 263	0.53 225	0.61 213	0.55 193	0.87 206	1.48 230

ACV-stereo	5.83 283	11.12 290	0.40 203	0.64 231	0.34 187	6.32 286	4.79 278	4.59 285	0.50 211	0.65 218	0.85 209	1.68 245	8.74 276	4.63 282	8.94 269	3.51 284	0.67 214	0.58 235	83.85 301	1.15 260	3.70 282	6.30 289	0.42 214	0.42 204	0.38 159	0.78 214	0.76 200	0.58 168

FADE																2.64 276					7.32 293	6.35 290					4.35 283

MADNet++	2.98 266	1.95 264	2.23 283	1.73 255	2.39 278	1.68 251	2.24 262	2.26 277	2.69 279	2.34 280	2.78 267	3.30 264	3.34 264	2.86 269	4.22 224	4.20 286	2.65 268	2.14 283	3.69 245	3.00 282	4.95 285	7.04 291	1.44 260	2.60 287	1.93 265	5.78 284	2.76 274	2.35 245

BEATNet-Init1	11.60 291	15.45 293	5.36 288	21.04 294	10.14 293	20.37 295	13.59 292	8.80 293	6.63 285	4.42 287	10.00 287	14.23 288	19.35 287	4.04 275	10.43 286	9.21 290	6.50 287	5.00 287	32.12 298	14.67 296	8.25 294	7.49 292	5.66 291	5.23 290	12.24 292	7.07 288	21.30 298	14.66 291

DPSimNet_ROB	19.60 296	30.02 298	12.51 292	29.96 299	26.66 299	21.35 296	18.10 294	23.34 298	23.91 298	14.59 296	30.41 299	25.17 295	25.12 294	12.92 295	12.40 289	9.18 289	23.72 297	11.03 292	37.61 299	12.43 294	24.99 299	8.77 293	13.55 296	15.98 296	13.56 293	10.45 290	19.73 295	21.73 295

DGTPSM_ROB	9.57 287	4.02 282	11.10 290	3.15 268	5.69 285	3.62 277	5.37 281	3.67 283	9.11 288	3.26 282	7.88 282	9.79 283	14.19 286	4.73 283	13.10 290	11.13 292	5.27 286	11.44 293	7.09 260	10.27 290	6.42 291	15.33 294	4.54 287	9.05 291	10.05 288	27.51 296	11.07 291	30.63 296

DPSMNet_ROB	11.01 288	4.36 283	11.20 291	3.81 271	5.73 286	4.71 282	5.45 282	3.67 283	9.75 290	4.35 286	13.56 289	11.30 285	26.82 297	5.44 290	13.51 292	12.50 293	6.62 288	12.38 294	14.62 282	10.30 291	7.11 292	16.01 295	4.56 288	9.06 292	11.07 291	27.51 296	11.13 292	30.63 296

HaxPig	22.03 297	23.76 296	21.73 298	25.29 297	25.48 298	24.76 298	26.73 298	22.91 297	21.16 295	29.02 299	26.42 296	24.60 294	19.57 288	25.83 297	24.34 296	21.24 296	25.03 298	26.17 298	24.65 291	23.00 297	18.72 297	16.12 296	29.01 299	21.22 298	10.44 289	12.85 293	9.65 289	15.02 292

MEDIAN_ROB	25.69 298	28.81 297	26.20 299	29.88 298	29.43 300	29.00 299	30.34 299	27.00 300	24.64 299	34.12 300	30.21 298	29.31 297	23.43 292	29.48 300	26.63 297	23.36 298	29.99 299	29.41 299	29.88 295	27.28 299	23.55 298	19.50 297	31.94 300	23.91 300	14.08 295	13.72 294	13.09 294	15.43 293

DPSM_ROB	13.84 293	8.97 288	13.58 293	5.45 278	6.10 287	7.18 287	5.27 279	8.45 291	11.05 291	6.78 291	8.04 283	8.60 281	12.52 282	5.36 288	16.95 293	14.18 294	11.50 292	14.64 295	9.74 272	12.04 292	17.24 295	19.94 298	4.24 284	11.13 293	27.83 297	35.96 299	31.24 300	39.61 299

DPSM	13.84 293	8.97 288	13.58 293	5.45 278	6.10 287	7.18 287	5.27 279	8.45 291	11.05 291	6.78 291	8.04 283	8.60 281	12.52 282	5.36 288	16.95 293	14.18 294	11.50 292	14.64 295	9.74 272	12.04 292	17.24 295	19.94 298	4.24 284	11.13 293	27.83 297	35.96 299	31.24 300	39.61 299

AVERAGE_ROB	27.45 299	31.37 299	28.57 301	32.97 300	32.12 301	32.15 300	33.40 300	29.93 301	27.60 300	35.93 301	32.13 300	32.22 298	25.90 296	32.99 301	28.90 298	25.88 299	31.46 301	30.17 301	31.78 296	29.24 300	25.48 300	21.56 300	34.85 301	27.16 301	14.02 294	10.69 291	11.65 293	11.07 289

CasAABBNet	27.80 300	18.03 294	27.32 300	10.90 287	12.21 294	14.33 293	10.52 290	16.96 296	22.28 297	13.77 295	16.14 291	17.40 291	25.40 295	10.69 294	34.10 299	28.35 300	23.05 296	29.43 300	19.46 286	24.14 298	34.48 301	39.80 301	8.47 292	22.42 299	56.04 300	72.44 301	62.78 302	79.64 301

ASD4	27.98 301	34.14 300	19.11 297	22.11 295	15.76 295	34.49 301	19.22 296	25.24 299	22.16 296	27.84 298	27.98 297	36.03 299	27.38 299	22.78 296	22.42 295	22.41 297	30.38 300	24.27 297	27.15 293	30.34 301	51.62 302	47.40 302	17.59 297	18.37 297	29.34 299	34.36 298	26.84 299	38.61 298

Low-res two-view benchmark