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 1	0.07 1	0.09 4	0.06 3	0.04 2	0.10 8	0.32 141	0.07 1	0.04 1	0.04 1	0.11 15	0.07 1	0.03 1	0.20 69	0.33 2	0.21 3	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.07 2	0.10 1	0.08 1	0.08 12	0.05 1	0.10 2	0.06 1	0.10 2	0.06 2

TDLM	0.13 4	0.14 11	0.13 22	0.10 11	0.12 22	0.11 15	0.10 39	0.14 10	0.10 12	0.09 5	0.16 39	0.17 13	0.10 15	0.09 7	0.28 1	0.19 2	0.15 8	0.14 9	0.13 3	0.10 6	0.15 2	0.11 2	0.09 20	0.10 12	0.11 5	0.10 5	0.15 7	0.15 12

AANet_RVC	0.16 9	0.13 10	0.13 22	0.10 11	0.15 39	0.08 5	0.13 66	0.14 10	0.15 36	0.13 9	0.13 24	0.13 5	0.11 19	0.10 9	0.42 5	0.24 8	0.16 9	0.16 17	0.20 14	0.15 23	0.15 2	0.17 8	0.11 44	0.11 18	0.16 18	0.17 18	0.22 20	0.24 52

MoCha-V2	0.15 7	0.09 5	0.09 4	0.06 3	0.07 6	0.16 50	0.04 3	0.07 1	0.04 1	0.06 2	0.08 5	0.12 3	0.16 42	0.05 1	0.79 47	0.24 8	0.11 1	0.09 3	0.13 3	0.21 55	0.16 4	0.76 67	0.04 1	0.05 1	0.09 1	0.09 2	0.08 1	0.05 1

RAFT	0.14 6	0.07 1	0.10 7	0.08 7	0.04 2	0.24 109	0.28 134	0.19 20	0.07 6	0.13 9	0.08 5	0.13 5	0.06 2	0.11 11	0.44 7	0.17 1	0.12 5	0.08 1	0.14 6	0.21 55	0.16 4	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.15 13	0.15 16	0.21 17	0.16 15

AASNet	0.20 14	0.17 18	0.13 22	0.14 32	0.15 39	0.15 39	0.13 66	0.17 15	0.09 7	0.15 13	0.15 29	0.16 10	0.09 11	0.14 22	1.03 93	0.22 5	0.18 14	0.16 17	0.17 9	0.14 20	0.17 6	0.76 67	0.10 27	0.11 18	0.15 13	0.13 11	0.17 9	0.12 8

delet	0.15 7	0.14 11	0.12 15	0.12 20	0.12 22	0.13 25	0.09 29	0.12 7	0.09 7	0.15 13	0.11 15	0.16 10	0.09 11	0.11 11	0.57 12	0.23 7	0.16 9	0.13 7	0.13 3	0.12 10	0.17 6	0.29 18	0.09 20	0.10 12	0.13 8	0.12 8	0.20 14	0.13 9

StereoVision	0.13 4	0.10 6	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 4	0.07 15	0.10 6	0.13 24	0.09 5	0.07 3	0.16 10	0.07 5	0.11 11	0.56 10	0.29 16	0.14 6	0.13 7	0.17 9	0.09 4	0.18 8	0.15 5	0.04 1	0.08 7	0.15 13	0.13 11	0.19 11	0.15 12

CVANet_RVC	0.18 11	0.18 25	0.18 61	0.20 84	0.15 39	0.17 59	0.13 66	0.23 30	0.11 17	0.14 12	0.22 65	0.20 18	0.12 25	0.48 180	0.35 3	0.21 3	0.17 13	0.16 17	0.16 7	0.13 15	0.18 8	0.15 5	0.10 27	0.12 23	0.14 10	0.12 8	0.19 11	0.16 15

RYNet	0.49 124	0.11 7	0.10 7	0.08 7	0.09 11	0.10 8	0.06 7	0.13 9	0.18 62	0.10 7	0.10 10	0.13 5	0.08 7	0.08 3	9.58 253	0.37 41	0.14 6	0.22 50	0.17 9	0.09 4	0.19 10	0.12 3	0.15 93	0.09 8	0.14 10	0.33 111	0.24 22	0.13 9

MMNet	0.24 22	0.15 13	0.12 15	0.13 26	0.13 29	0.13 25	0.10 39	0.16 12	0.12 21	0.13 9	0.14 26	0.19 15	0.09 11	0.18 60	2.14 156	0.25 10	0.18 14	0.16 17	0.20 14	0.14 20	0.20 11	0.37 25	0.10 27	0.12 23	0.15 13	0.15 16	0.28 34	0.16 15

CroCo-Stereo	0.12 2	0.07 1	0.04 1	0.05 1	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 3	0.06 3	0.06 2	0.02 1	0.10 2	0.06 2	0.07 2	0.85 68	0.38 43	0.11 1	0.09 3	0.16 7	0.06 1	0.22 12	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.10 2	0.09 2	0.11 3	0.07 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
UPFNet	0.25 24	0.18 25	0.19 70	0.17 60	0.18 73	0.19 74	0.14 76	0.22 26	0.16 43	0.23 27	0.18 41	0.21 21	0.13 31	0.26 96	1.51 128	0.28 14	0.23 24	0.21 43	0.25 19	0.18 32	0.22 12	0.35 22	0.13 67	0.15 53	0.18 29	0.18 32	0.39 71	0.18 25

GANet	0.19 12	0.17 18	0.16 46	0.16 48	0.16 46	0.21 88	0.14 76	0.20 21	0.13 24	0.15 13	0.20 53	0.37 105	0.10 15	0.14 22	0.42 5	0.22 5	0.40 125	0.20 35	0.17 9	0.11 8	0.22 12	0.14 4	0.12 55	0.12 23	0.15 13	0.13 11	0.20 14	0.17 21

test_5	0.22 17	0.19 35	0.11 9	0.11 17	0.07 6	0.21 88	0.07 15	0.32 79	0.10 12	0.17 19	0.21 58	0.24 30	0.21 74	0.08 3	0.97 88	0.46 84	0.16 9	0.15 14	0.26 23	0.11 8	0.23 15	0.46 34	0.06 6	0.12 23	0.16 18	0.17 18	0.33 42	0.20 29

AEACV	0.25 24	0.17 18	0.11 9	0.09 9	0.07 6	0.15 39	0.04 3	0.08 3	0.06 3	0.07 4	0.07 3	0.13 5	0.08 7	0.12 16	1.39 125	0.79 158	0.16 9	0.14 9	0.25 19	0.19 38	0.24 16	1.00 100	0.10 27	0.07 5	0.10 2	0.95 205	0.14 6	0.08 4

anonymousdsp	0.23 19	0.12 8	0.11 9	0.12 20	0.10 13	0.12 22	0.06 7	0.16 12	0.09 7	0.15 13	0.79 184	0.15 9	0.07 5	0.10 9	0.84 65	0.30 19	0.18 14	0.14 9	0.22 16	0.24 73	0.25 17	1.12 118	0.17 106	0.09 8	0.12 7	0.09 2	0.23 21	0.10 7

CroCo-Stereo Lap2	0.12 2	0.07 1	0.05 2	0.05 1	0.06 5	0.04 1	0.03 2	0.08 3	0.06 3	0.11 8	0.03 2	0.12 3	0.06 2	0.08 3	0.59 15	0.36 37	0.11 1	0.10 5	0.12 2	0.07 2	0.25 17	0.17 8	0.04 1	0.07 5	0.11 5	0.11 6	0.11 3	0.08 4

HCRNet	0.34 61	0.24 100	0.13 22	0.26 129	0.11 17	0.18 67	0.13 66	0.20 21	0.09 7	0.54 171	0.20 53	0.29 59	0.10 15	0.13 17	3.96 197	0.29 16	0.21 22	0.15 14	0.25 19	0.13 15	0.25 17	0.40 28	0.13 67	0.10 12	0.13 8	0.14 14	0.36 58	0.15 12

DMCA	0.26 28	0.17 18	0.16 46	0.13 26	0.14 34	0.13 25	0.11 45	0.18 19	0.15 36	0.19 22	0.18 41	0.28 51	0.12 25	0.15 31	1.79 138	0.60 124	0.32 84	0.46 176	0.24 17	0.15 23	0.26 20	0.21 13	0.13 67	0.12 23	0.17 22	0.17 18	0.21 17	0.17 21

RP	0.45 108	0.29 149	0.33 164	0.30 147	0.31 151	0.28 126	0.35 153	0.34 94	0.33 156	0.23 27	0.36 132	0.36 100	0.26 106	0.24 86	3.81 194	0.31 20	0.28 58	0.22 50	0.33 39	0.23 67	0.26 20	0.85 80	0.19 121	0.22 123	0.29 88	0.29 93	0.52 125	0.36 116

IER	0.35 70	0.19 35	0.16 46	0.17 60	0.16 46	0.17 59	0.12 53	0.23 30	0.14 30	0.28 49	0.25 76	0.31 78	0.14 33	0.23 80	3.85 196	0.29 16	0.25 37	0.20 35	0.24 17	0.20 44	0.28 22	0.21 13	0.18 114	0.14 46	0.19 31	0.24 62	0.38 67	0.25 57

AFF-stereo	0.22 17	0.19 35	0.15 38	0.14 32	0.12 22	0.14 33	0.06 7	0.24 36	0.13 24	0.29 55	0.12 18	0.24 30	0.10 15	0.08 3	0.60 17	0.38 43	0.18 14	0.19 31	0.48 72	0.12 10	0.28 22	0.56 41	0.08 12	0.10 12	0.19 31	0.18 32	0.43 95	0.16 15

DISCO	0.32 54	0.24 100	0.17 55	0.19 76	0.21 97	0.23 103	0.27 130	0.21 24	0.21 86	0.36 110	0.25 76	0.24 30	0.16 42	0.19 62	1.86 143	0.35 33	0.29 66	0.22 50	0.42 59	0.22 63	0.28 22	0.56 41	0.14 77	0.16 67	0.23 46	0.23 50	0.40 77	0.24 52

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 55	0.26 128	0.24 119	0.23 103	0.29 143	0.21 88	0.35 153	0.28 53	0.52 190	0.37 118	0.25 76	0.35 98	0.17 51	0.29 112	1.32 117	0.32 25	0.25 37	0.21 43	0.35 43	0.23 67	0.29 25	0.62 49	0.16 100	0.18 86	0.23 46	0.42 144	0.32 37	0.32 94
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GMStereo	0.23 19	0.24 100	0.13 22	0.19 76	0.17 64	0.19 74	0.14 76	0.29 57	0.16 43	0.23 27	0.19 50	0.32 85	0.16 42	0.13 17	0.53 9	0.27 12	0.28 58	0.19 31	0.43 65	0.20 44	0.30 26	0.19 12	0.12 55	0.15 53	0.24 53	0.19 36	0.39 71	0.20 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.28 35	0.21 57	0.21 99	0.21 92	0.17 64	0.17 59	0.18 103	0.23 30	0.19 70	0.23 27	0.48 152	0.28 51	0.17 51	0.17 42	0.57 12	0.33 26	0.25 37	0.18 27	0.38 50	0.17 29	0.30 26	0.22 15	0.15 93	0.17 76	0.42 151	0.96 206	0.27 31	0.21 38

RAFT_CTSACE	0.21 15	0.20 48	0.13 22	0.12 20	0.10 13	0.14 33	0.08 21	0.24 36	0.10 12	0.26 45	0.10 10	0.21 21	0.18 59	0.11 11	0.57 12	0.35 33	0.19 19	0.14 9	0.26 23	0.18 32	0.31 28	0.70 58	0.08 12	0.10 12	0.27 75	0.17 18	0.33 42	0.16 15

CFNet	0.29 39	0.23 85	0.19 70	0.25 118	0.22 110	0.19 74	0.15 87	0.30 62	0.17 53	0.28 49	0.23 69	0.37 105	0.19 70	0.22 72	1.38 124	0.25 10	0.26 44	0.21 43	0.27 29	0.19 38	0.31 28	0.45 32	0.12 55	0.17 76	0.28 82	0.24 62	0.37 62	0.31 89

dd	0.37 78	0.25 112	0.15 38	0.44 183	0.16 46	0.32 142	0.19 110	0.28 53	0.13 24	0.29 55	0.14 26	0.44 138	0.14 33	0.15 31	2.86 174	0.38 43	0.36 106	0.22 50	0.52 91	0.34 103	0.32 30	0.28 17	0.17 106	0.29 155	0.27 75	0.20 40	0.40 77	0.32 94

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 24	0.20 48	0.18 61	0.15 38	0.17 64	0.13 25	0.10 39	0.29 57	0.15 36	0.33 87	0.15 29	0.31 78	0.22 79	0.14 22	0.66 25	0.37 41	0.22 23	0.15 14	0.50 80	0.16 27	0.32 30	0.59 44	0.10 27	0.13 35	0.24 53	0.19 36	0.47 109	0.20 29

RAFT+CT+SA	0.25 24	0.21 57	0.13 22	0.13 26	0.09 11	0.10 8	0.08 21	0.32 79	0.13 24	0.24 34	0.10 10	0.26 42	0.21 74	0.09 7	0.98 89	0.58 119	0.18 14	0.16 17	0.40 56	0.14 20	0.33 32	0.72 62	0.07 7	0.12 23	0.19 31	0.17 18	0.32 37	0.20 29

ADLNet	0.53 130	0.26 128	0.18 61	0.21 92	0.21 97	0.23 103	0.19 110	0.30 62	0.17 53	0.23 27	0.22 65	0.62 169	0.18 59	0.48 180	6.87 231	0.38 43	0.28 58	0.21 43	0.25 19	0.20 44	0.33 32	0.90 84	0.18 114	0.13 35	0.25 60	0.26 83	0.34 51	0.23 47

TESTraft	0.26 28	0.21 57	0.13 22	0.11 17	0.11 17	0.10 8	0.09 29	0.24 36	0.15 36	0.24 34	0.12 18	0.28 51	0.23 86	0.15 31	1.11 107	0.42 57	0.23 24	0.17 22	0.49 74	0.18 32	0.34 34	0.50 37	0.09 20	0.12 23	0.22 43	0.25 79	0.48 112	0.23 47

iRaftStereo_RVC	0.16 9	0.15 13	0.11 9	0.10 11	0.10 13	0.09 6	0.05 5	0.17 15	0.09 7	0.15 13	0.15 29	0.18 14	0.09 11	0.18 60	0.38 4	0.28 14	0.20 20	0.14 9	0.19 13	0.12 10	0.34 34	0.30 19	0.07 7	0.09 8	0.14 10	0.12 8	0.18 10	0.13 9

UNet	0.30 42	0.21 57	0.19 70	0.19 76	0.20 90	0.21 88	0.15 87	0.27 46	0.17 53	0.29 55	0.21 58	0.25 36	0.18 59	0.59 198	1.64 133	0.31 20	0.27 49	0.22 50	0.30 31	0.21 55	0.34 34	0.25 16	0.15 93	0.19 95	0.21 40	0.24 62	0.44 98	0.26 63

STTStereo	0.37 78	0.28 146	0.28 148	0.24 112	0.27 140	0.22 99	0.33 148	0.25 45	0.36 163	0.29 55	0.27 91	0.33 89	0.20 73	0.27 101	2.32 164	0.31 20	0.26 44	0.25 71	0.30 31	0.20 44	0.34 34	0.66 55	0.31 172	0.18 86	0.25 60	0.31 102	0.35 54	0.41 127

PA-Net	0.52 128	0.36 171	0.36 173	0.25 118	0.37 178	0.26 117	0.32 141	0.33 88	0.36 163	0.30 62	0.26 87	0.30 71	0.31 127	0.47 176	2.30 162	0.51 103	0.24 31	0.28 91	0.30 31	0.29 86	0.34 34	0.90 84	0.60 209	0.26 141	0.32 109	0.72 191	0.32 37	2.29 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TestStereo1	0.27 32	0.22 68	0.12 15	0.12 20	0.12 22	0.11 15	0.09 29	0.24 36	0.15 36	0.24 34	0.12 18	0.34 94	0.23 86	0.14 22	1.09 101	0.44 69	0.24 31	0.17 22	0.51 83	0.15 23	0.35 39	0.79 73	0.08 12	0.12 23	0.22 43	0.24 62	0.49 114	0.23 47

SA-5K	0.27 32	0.22 68	0.12 15	0.12 20	0.12 22	0.11 15	0.09 29	0.24 36	0.15 36	0.24 34	0.12 18	0.34 94	0.23 86	0.14 22	1.09 101	0.44 69	0.24 31	0.17 22	0.51 83	0.15 23	0.35 39	0.79 73	0.08 12	0.12 23	0.22 43	0.24 62	0.49 114	0.23 47

NVstereo2D	0.63 151	0.25 112	0.20 83	0.28 139	0.25 122	0.34 152	0.35 153	0.30 62	0.22 90	0.39 132	0.33 122	0.26 42	0.16 42	0.42 169	9.29 251	0.43 65	0.32 84	0.27 79	0.35 43	0.20 44	0.35 39	0.44 31	0.30 166	0.21 115	0.31 104	0.23 50	0.27 31	0.25 57

stereogan	0.43 101	0.33 162	0.30 153	0.33 158	0.37 178	0.35 156	0.30 137	0.35 105	0.32 150	0.30 62	0.31 110	0.46 145	0.30 125	0.27 101	1.62 132	0.41 56	0.30 74	0.25 71	0.44 69	0.29 86	0.37 42	1.61 179	0.23 140	0.24 134	0.29 88	0.31 102	0.57 140	0.39 124

MGS-Stereo	0.36 77	0.22 68	0.14 32	0.13 26	0.13 29	0.11 15	0.10 39	0.21 24	0.12 21	0.18 20	0.13 24	0.21 21	0.16 42	0.13 17	4.38 203	0.33 26	0.26 44	0.22 50	0.31 36	0.18 32	0.38 43	0.70 58	0.11 44	0.13 35	0.19 31	0.17 18	0.26 29	0.21 38

DMCA-RVC	0.41 97	0.21 57	0.22 108	0.32 156	0.28 141	0.18 67	0.45 171	0.34 94	0.30 138	0.32 79	1.09 207	0.31 78	0.16 42	0.30 118	2.90 177	0.35 33	0.26 44	0.25 71	0.26 23	0.30 93	0.38 43	0.34 21	0.16 100	0.28 150	0.35 120	0.20 40	0.36 58	0.27 69

RAFT + AFF	0.42 99	0.12 8	0.09 4	0.13 26	0.07 6	0.11 15	0.06 7	0.17 15	0.10 12	0.19 22	0.10 10	0.28 51	0.08 7	0.11 11	7.47 239	0.33 26	0.20 20	0.11 6	0.33 39	0.10 6	0.39 45	0.16 7	0.07 7	0.09 8	0.16 18	0.11 6	0.13 5	0.09 6

DSFCA	0.33 55	0.25 112	0.21 99	0.20 84	0.26 130	0.22 99	0.27 130	0.23 30	0.21 86	0.22 26	0.27 91	0.25 36	0.15 39	0.14 22	1.43 127	0.64 135	0.28 58	0.27 79	0.31 36	0.21 55	0.39 45	0.52 39	0.18 114	0.19 95	0.28 82	0.28 88	0.54 130	0.45 135

DeepPrunerF	0.79 169	0.36 171	0.20 83	0.53 190	1.05 229	0.38 164	0.52 179	0.32 79	0.92 219	0.23 27	0.32 117	0.23 28	0.17 51	0.26 96	5.65 217	0.50 97	0.28 58	0.24 64	0.50 80	0.25 75	0.40 47	0.47 35	0.21 132	0.19 95	5.96 261	0.50 168	0.47 109	0.30 80

anonymousdsp2	0.30 42	0.20 48	0.16 46	0.14 32	0.13 29	0.15 39	0.11 45	0.28 53	0.12 21	0.25 42	1.08 206	0.24 30	0.12 25	0.15 31	0.71 35	0.42 57	0.25 37	0.20 35	0.45 70	0.38 119	0.41 48	0.96 93	0.10 27	0.13 35	0.20 38	0.17 18	0.43 95	0.18 25

HGLStereo	0.30 42	0.23 85	0.19 70	0.18 69	0.23 113	0.18 67	0.13 66	0.23 30	0.16 43	0.31 72	0.31 110	0.21 21	0.14 33	0.22 72	1.81 140	0.35 33	0.37 110	0.24 64	0.29 30	0.20 44	0.41 48	0.39 27	0.14 77	0.16 67	0.23 46	0.23 50	0.32 37	0.22 41

PS-NSSS	0.43 101	0.38 183	0.25 131	0.42 177	0.30 147	0.35 156	0.32 141	0.34 94	0.20 79	0.36 110	0.24 72	0.74 180	0.24 91	0.40 164	1.98 148	0.34 31	0.33 92	0.23 60	0.55 96	0.20 44	0.41 48	0.57 43	0.52 203	0.20 105	0.31 104	0.31 102	0.87 185	0.37 117

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 39	0.16 16	0.16 46	0.15 38	0.13 29	0.14 33	0.08 21	0.29 57	0.23 98	0.28 49	0.29 104	0.26 42	0.17 51	0.17 42	0.79 47	0.54 110	0.27 49	0.24 64	0.32 38	0.20 44	0.42 51	1.19 127	0.10 27	0.13 35	0.23 46	0.33 111	0.21 17	0.28 71

AACVNet	0.31 49	0.26 128	0.21 99	0.27 131	0.28 141	0.25 114	0.18 103	0.30 62	0.20 79	0.31 72	0.30 108	0.29 59	0.18 59	0.36 145	0.62 19	0.43 65	0.31 79	0.26 77	0.37 47	0.25 75	0.42 51	0.62 49	0.20 128	0.20 105	0.29 88	0.31 102	0.42 87	0.37 117

psm_up	0.35 70	0.26 128	0.27 143	0.28 139	0.25 122	0.27 122	0.18 103	0.35 105	0.32 150	0.29 55	0.24 72	0.30 71	0.25 98	0.50 184	0.93 80	0.34 31	0.34 97	0.31 111	0.62 110	0.36 106	0.43 53	0.50 37	0.16 100	0.27 145	0.33 111	0.34 115	0.39 71	0.34 103

NCC-stereo	0.47 115	0.33 162	0.30 153	0.31 153	0.33 158	0.31 136	0.38 157	0.41 144	0.40 168	0.24 34	0.38 133	0.39 113	0.36 147	0.28 109	3.13 183	0.36 37	0.29 66	0.32 114	0.42 59	0.43 136	0.44 54	0.84 78	0.28 160	0.23 128	0.36 130	0.44 155	0.45 102	0.44 131

Abc-Net	0.47 115	0.33 162	0.30 153	0.31 153	0.33 158	0.31 136	0.38 157	0.41 144	0.40 168	0.24 34	0.38 133	0.39 113	0.36 147	0.28 109	3.13 183	0.36 37	0.29 66	0.32 114	0.42 59	0.43 136	0.44 54	0.84 78	0.28 160	0.23 128	0.36 130	0.44 155	0.45 102	0.44 131
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raft+_RVC	0.26 28	0.19 35	0.15 38	0.15 38	0.15 39	0.13 25	0.14 76	0.30 62	0.14 30	0.28 49	0.18 41	0.22 25	0.11 19	0.19 62	0.62 19	0.43 65	0.23 24	0.17 22	0.41 57	0.28 82	0.45 56	0.95 91	0.09 20	0.11 18	0.20 38	0.18 32	0.25 25	0.20 29

test croco	0.21 15	0.20 48	0.12 15	0.11 17	0.14 34	0.10 8	0.06 7	0.22 26	0.11 17	0.23 27	0.08 5	0.22 25	0.11 19	0.17 42	0.66 25	0.45 77	0.25 37	0.20 35	0.26 23	0.12 10	0.46 57	0.42 29	0.07 7	0.14 46	0.17 22	0.17 18	0.19 11	0.21 38

StereoIM	0.19 12	0.16 16	0.11 9	0.07 6	0.10 13	0.06 3	0.06 7	0.12 7	0.10 12	0.19 22	0.08 5	0.19 15	0.08 7	0.14 22	0.52 8	0.39 47	0.24 31	0.18 27	0.30 31	0.12 10	0.46 57	0.36 24	0.07 7	0.10 12	0.19 31	0.23 50	0.20 14	0.25 57

MIM_Stereo	0.26 28	0.18 25	0.14 32	0.15 38	0.14 34	0.24 109	0.07 15	0.27 46	0.11 17	0.24 34	0.12 18	0.20 18	0.12 25	0.17 42	0.85 68	0.44 69	0.24 31	0.19 31	0.54 95	0.20 44	0.46 57	0.70 58	0.08 12	0.12 23	0.17 22	0.29 93	0.34 51	0.16 15

iinet-f	0.35 70	0.23 85	0.17 55	0.20 84	0.14 34	0.21 88	0.17 98	0.22 26	0.16 43	0.38 127	0.39 135	0.26 42	0.23 86	0.17 42	1.84 142	0.49 91	0.27 49	0.21 43	0.66 119	0.34 103	0.46 57	0.83 77	0.15 93	0.14 46	0.26 67	0.19 36	0.45 102	0.25 57

TestStereo	0.28 35	0.25 112	0.20 83	0.21 92	0.15 39	0.21 88	0.13 66	0.35 105	0.18 62	0.38 127	0.18 41	0.33 89	0.16 42	0.13 17	1.02 92	0.27 12	0.34 97	0.18 27	0.42 59	0.18 32	0.46 57	0.35 22	0.13 67	0.17 76	0.27 75	0.22 43	0.34 51	0.26 63

CFNet_pseudo	0.47 115	0.23 85	0.23 114	0.27 131	0.25 122	0.23 103	0.17 98	0.31 71	0.19 70	0.37 118	0.29 104	0.38 108	0.27 108	0.23 80	4.35 202	0.44 69	0.28 58	0.23 60	1.00 157	0.19 38	0.46 57	0.59 44	0.40 188	0.18 86	0.27 75	0.28 88	0.36 58	0.35 112

ADCRef	1.02 187	0.34 166	0.38 178	0.23 103	0.35 171	0.32 142	0.40 163	0.36 122	0.86 213	0.39 132	0.31 110	0.39 113	0.25 98	0.28 109	9.75 255	0.63 134	0.33 92	0.32 114	0.81 136	0.56 164	0.47 63	0.72 62	0.47 197	0.34 163	1.00 214	1.09 210	0.99 198	5.10 252

PDISCO_ROB	0.30 42	0.23 85	0.20 83	0.22 100	0.20 90	0.17 59	0.18 103	0.24 36	0.19 70	0.29 55	0.27 91	0.23 28	0.18 59	0.17 42	0.71 35	0.45 77	0.27 49	0.33 119	0.39 51	0.25 75	0.47 63	0.62 49	0.13 67	0.18 86	0.31 104	0.29 93	0.54 130	0.29 75

MIF-Stereo (partial)	0.23 19	0.20 48	0.12 15	0.10 11	0.12 22	0.10 8	0.07 15	0.17 15	0.14 30	0.18 20	0.10 10	0.20 18	0.11 19	0.17 42	1.11 107	0.44 69	0.25 37	0.21 43	0.26 23	0.13 15	0.49 65	0.32 20	0.08 12	0.14 46	0.17 22	0.17 18	0.38 67	0.20 29

SA	0.30 42	0.21 57	0.14 32	0.14 32	0.14 34	0.15 39	0.07 15	0.35 105	0.16 43	0.31 72	0.12 18	0.41 128	0.14 33	0.20 69	0.74 37	0.56 116	0.27 49	0.30 102	0.58 106	0.21 55	0.49 65	0.88 82	0.08 12	0.15 53	0.27 75	0.28 88	0.56 136	0.26 63

CIPLG	0.34 61	0.19 35	0.19 70	0.16 48	0.16 46	0.16 50	0.24 118	0.32 79	0.26 117	0.30 62	0.31 110	0.31 78	0.16 42	0.38 155	0.86 71	0.40 52	0.34 97	0.20 35	0.50 80	0.20 44	0.49 65	1.39 148	0.11 44	0.15 53	0.53 176	0.17 18	0.57 140	0.20 29

dad	0.58 140	0.29 149	0.20 83	0.65 207	0.32 154	0.37 161	0.94 211	0.59 196	0.18 62	0.44 146	0.18 41	0.49 154	0.42 167	0.17 42	3.83 195	0.50 97	0.41 131	0.27 79	0.77 133	0.32 96	0.49 65	0.45 32	0.19 121	0.34 163	0.57 184	0.24 62	1.23 209	0.84 172

IPLGR_C	0.34 61	0.19 35	0.19 70	0.16 48	0.16 46	0.16 50	0.25 127	0.32 79	0.26 117	0.30 62	0.32 117	0.30 71	0.17 51	0.37 150	0.79 47	0.40 52	0.33 92	0.20 35	0.51 83	0.19 38	0.49 65	1.39 148	0.12 55	0.15 53	0.50 173	0.17 18	0.58 145	0.20 29

FADNet-RVC-Resample	0.45 108	0.30 155	0.59 210	0.28 139	0.45 190	0.21 88	0.24 118	0.39 139	0.32 150	0.44 146	0.31 110	0.43 134	0.44 169	0.43 170	1.18 109	0.51 103	0.37 110	0.43 171	0.60 108	0.64 183	0.49 65	1.02 104	0.30 166	0.37 171	0.31 104	0.39 132	0.33 42	0.41 127

ACRE	0.35 70	0.19 35	0.18 61	0.16 48	0.16 46	0.16 50	0.24 118	0.32 79	0.25 109	0.30 62	0.43 141	0.31 78	0.17 51	0.38 155	0.81 51	0.40 52	0.34 97	0.20 35	0.51 83	0.20 44	0.50 71	1.39 148	0.12 55	0.15 53	0.51 174	0.17 18	0.57 140	0.20 29

ARAFT	0.27 32	0.17 18	0.12 15	0.15 38	0.12 22	0.12 22	0.06 7	0.20 21	0.13 24	0.36 110	0.15 29	0.29 59	0.11 19	0.27 101	0.88 76	0.39 47	0.27 49	0.24 64	0.52 91	0.13 15	0.50 71	0.90 84	0.09 20	0.11 18	0.21 40	0.14 14	0.38 67	0.18 25

CC-Net-ROB	0.62 148	0.60 210	0.40 182	0.81 212	0.59 203	0.75 211	0.57 184	0.43 160	0.31 145	0.47 154	0.32 117	1.38 208	0.73 193	0.62 202	0.60 17	0.33 26	0.42 139	0.32 114	2.70 213	0.28 82	0.50 71	0.61 47	0.98 227	0.28 150	0.39 143	0.37 128	0.39 71	0.54 154

test_4	0.38 82	0.17 18	0.16 46	0.14 32	0.13 29	0.11 15	0.38 157	0.24 36	0.14 30	0.31 72	0.11 15	0.24 30	0.12 25	0.34 138	0.91 77	0.70 147	0.24 31	0.29 97	0.37 47	0.29 86	0.51 74	1.32 140	0.09 20	0.12 23	0.27 75	0.91 202	0.91 191	0.87 175

LMCR-Stereo	0.33 55	0.23 85	0.19 70	0.19 76	0.18 73	0.20 82	0.13 66	0.30 62	0.19 70	0.29 55	0.23 69	0.33 89	0.29 117	0.40 164	0.67 28	0.45 77	0.39 120	0.28 91	0.53 94	0.38 119	0.51 74	0.96 93	0.14 77	0.19 95	0.25 60	0.24 62	0.33 42	0.31 89

APVNet	0.39 90	0.27 136	0.20 83	0.24 112	0.26 130	0.27 122	0.24 118	0.31 71	0.22 90	0.26 45	0.31 110	0.29 59	0.17 51	0.27 101	1.75 137	0.50 97	0.45 146	0.35 135	0.66 119	0.32 96	0.51 74	0.97 95	0.16 100	0.25 139	0.28 82	0.24 62	0.44 98	0.30 80

ADCP+	0.99 185	0.33 162	0.34 167	0.25 118	0.34 167	0.35 156	0.49 177	0.31 71	0.66 203	0.59 181	0.48 152	0.75 181	0.18 59	0.30 118	9.27 250	0.47 87	0.27 49	0.27 79	0.78 134	0.80 204	0.51 74	0.72 62	0.18 114	0.18 86	0.69 196	2.01 236	1.44 218	3.81 244

rafts_anoy	0.28 35	0.23 85	0.18 61	0.17 60	0.19 82	0.15 39	0.11 45	0.34 94	0.14 30	0.26 45	0.21 58	0.25 36	0.14 33	0.22 72	0.65 23	0.40 52	0.34 97	0.24 64	0.48 72	0.33 99	0.52 78	0.76 67	0.11 44	0.16 67	0.24 53	0.23 50	0.24 22	0.26 63

DLCB_ROB	0.33 55	0.25 112	0.24 119	0.22 100	0.23 113	0.20 82	0.19 110	0.27 46	0.22 90	0.31 72	0.34 125	0.34 94	0.25 98	0.33 134	0.84 65	0.33 26	0.30 74	0.28 91	0.30 31	0.21 55	0.52 78	0.72 62	0.20 128	0.21 115	0.47 166	0.36 125	0.38 67	0.46 137

MIF-Stereo	0.24 22	0.15 13	0.11 9	0.09 9	0.11 17	0.09 6	0.05 5	0.16 12	0.11 17	0.21 25	0.09 9	0.19 15	0.15 39	0.27 101	1.23 113	0.46 84	0.23 24	0.18 27	0.63 113	0.13 15	0.53 80	0.37 25	0.10 27	0.12 23	0.17 22	0.23 50	0.15 7	0.17 21

DDUNet	0.75 164	0.91 217	0.42 188	1.24 223	1.03 227	1.19 222	1.16 221	0.35 105	0.35 159	0.37 118	0.45 144	0.64 173	0.32 135	1.77 228	2.89 175	0.44 69	0.71 200	0.48 182	0.87 145	0.59 172	0.53 80	0.64 53	0.85 224	0.28 150	0.34 114	0.34 115	0.61 153	0.39 124

AF-Net	0.38 82	0.25 112	0.25 131	0.25 118	0.30 147	0.28 126	0.41 164	0.36 122	0.30 138	0.25 42	0.32 117	0.39 113	0.21 74	0.23 80	2.08 154	0.31 20	0.23 24	0.22 50	0.39 51	0.22 63	0.53 80	0.78 71	0.21 132	0.19 95	0.26 67	0.27 85	0.42 87	0.33 99

Nwc_Net	0.38 82	0.25 112	0.25 131	0.25 118	0.30 147	0.28 126	0.41 164	0.36 122	0.30 138	0.25 42	0.32 117	0.39 113	0.21 74	0.23 80	2.08 154	0.31 20	0.23 24	0.22 50	0.39 51	0.22 63	0.53 80	0.78 71	0.21 132	0.19 95	0.26 67	0.27 85	0.42 87	0.33 99

IPLG	0.72 161	0.20 48	0.18 61	0.16 48	0.17 64	0.15 39	0.13 66	0.35 105	0.22 90	0.35 96	1.18 211	0.29 59	0.24 91	0.54 190	9.17 249	0.54 110	0.35 104	0.29 97	0.56 97	0.37 112	0.54 84	1.38 146	0.11 44	0.57 207	0.35 120	0.29 93	0.67 162	0.22 41

GMOStereo	0.34 61	0.19 35	0.15 38	0.16 48	0.16 46	0.32 142	0.12 53	0.35 105	0.17 53	0.35 96	0.15 29	0.29 59	0.22 79	0.17 42	0.81 51	0.49 91	0.29 66	0.33 119	0.51 83	0.37 112	0.56 85	1.49 162	0.10 27	0.13 35	0.30 95	0.24 62	0.41 79	0.22 41

error version	0.34 61	0.19 35	0.15 38	0.16 48	0.16 46	0.32 142	0.12 53	0.35 105	0.17 53	0.35 96	0.15 29	0.29 59	0.22 79	0.17 42	0.81 51	0.49 91	0.29 66	0.33 119	0.51 83	0.37 112	0.56 85	1.49 162	0.10 27	0.13 35	0.30 95	0.24 62	0.41 79	0.22 41

test-v	0.34 61	0.19 35	0.15 38	0.16 48	0.16 46	0.32 142	0.12 53	0.35 105	0.17 53	0.35 96	0.15 29	0.29 59	0.22 79	0.17 42	0.81 51	0.49 91	0.29 66	0.33 119	0.51 83	0.37 112	0.56 85	1.49 162	0.10 27	0.13 35	0.30 95	0.24 62	0.41 79	0.22 41

test-2	0.34 61	0.19 35	0.15 38	0.16 48	0.16 46	0.32 142	0.12 53	0.35 105	0.17 53	0.35 96	0.15 29	0.29 59	0.22 79	0.17 42	0.81 51	0.49 91	0.29 66	0.33 119	0.51 83	0.37 112	0.56 85	1.49 162	0.10 27	0.13 35	0.30 95	0.24 62	0.41 79	0.22 41

RALCasStereoNet	0.30 42	0.24 100	0.19 70	0.20 84	0.19 82	0.15 39	0.17 98	0.33 88	0.14 30	0.30 62	0.20 53	0.27 47	0.15 39	0.26 96	0.65 23	0.61 127	0.31 79	0.23 60	0.34 42	0.29 86	0.58 89	1.04 106	0.11 44	0.16 67	0.25 60	0.25 79	0.24 22	0.26 63

CFNet_RVC	0.35 70	0.26 128	0.23 114	0.25 118	0.24 119	0.24 109	0.16 93	0.27 46	0.19 70	0.30 62	0.29 104	0.31 78	0.17 51	0.33 134	0.75 43	0.46 84	0.51 167	0.24 64	0.81 136	0.21 55	0.58 89	0.70 58	0.18 114	0.34 163	0.30 95	0.31 102	0.42 87	0.34 103

raftrobust	0.31 49	0.20 48	0.20 83	0.18 69	0.18 73	0.12 22	0.09 29	0.35 105	0.15 36	0.34 89	0.21 58	0.27 47	0.14 33	0.39 161	0.70 34	0.54 110	0.27 49	0.21 43	0.75 131	0.19 38	0.59 91	1.07 109	0.19 121	0.14 46	0.26 67	0.24 62	0.27 31	0.24 52

FADNet	0.39 90	0.27 136	0.23 114	0.29 145	0.26 130	0.25 114	0.39 162	0.36 122	0.24 102	0.35 96	0.34 125	0.36 100	0.27 108	0.27 101	0.93 80	0.39 47	0.31 79	0.34 131	0.68 124	0.43 136	0.60 92	0.90 84	0.19 121	0.22 123	0.38 140	0.42 144	0.37 62	0.44 131

NaN_ROB	0.82 174	0.41 190	0.41 184	0.36 164	0.49 193	0.42 175	0.44 170	0.45 168	1.33 234	0.40 135	0.67 173	0.89 193	0.31 127	0.47 176	5.25 212	0.55 114	0.34 97	0.53 200	0.49 74	0.63 180	0.60 92	0.95 91	0.28 160	0.49 193	0.78 205	1.57 224	0.98 196	1.71 213

PWCDC_ROB	0.55 136	0.18 25	0.19 70	0.17 60	0.26 130	0.16 50	0.19 110	0.22 26	0.54 194	0.16 18	0.43 141	0.25 36	1.12 204	0.45 171	5.47 214	0.50 97	0.31 79	0.28 91	0.36 46	0.26 78	0.60 92	1.14 122	0.25 147	0.28 150	0.18 29	0.29 93	0.26 29	0.32 94

UDGNet	0.39 90	0.29 149	0.21 99	0.55 195	0.44 188	0.50 187	0.42 166	0.31 71	0.20 79	0.27 48	0.28 101	0.28 51	0.12 25	0.70 207	0.66 25	0.44 69	0.29 66	0.25 71	0.60 108	0.24 73	0.61 95	0.98 96	0.39 185	0.15 53	0.34 114	0.27 85	0.42 87	0.29 75

RGC	0.51 126	0.36 171	0.46 193	0.35 162	0.36 176	0.40 172	0.30 137	0.37 129	0.39 166	0.32 79	0.45 144	0.40 122	0.42 167	0.35 143	2.99 180	0.36 37	0.32 84	0.28 91	0.47 71	0.33 99	0.61 95	1.00 100	0.24 144	0.28 150	0.38 140	0.46 160	0.52 125	0.53 153

MIPNet	0.77 166	0.23 85	0.18 61	0.24 112	0.22 110	0.17 59	0.13 66	0.34 94	0.70 207	0.40 135	2.24 241	0.31 78	0.29 117	0.57 196	5.70 218	1.03 179	0.45 146	0.33 119	0.82 140	0.56 164	0.62 97	1.53 171	0.12 55	0.92 238	0.91 210	0.39 132	1.12 207	0.30 80

FADNet-RVC	0.38 82	0.25 112	0.26 136	0.27 131	0.26 130	0.21 88	0.42 166	0.33 88	0.24 102	0.34 89	0.26 87	0.42 131	0.28 115	0.27 101	0.95 84	0.42 57	0.39 120	0.27 79	0.73 129	0.41 130	0.63 98	0.86 81	0.21 132	0.27 145	0.34 114	0.33 111	0.33 42	0.42 129

HITNet	0.31 49	0.18 25	0.15 38	0.17 60	0.15 39	0.14 33	0.10 39	0.29 57	0.19 70	0.30 62	0.20 53	0.28 51	0.18 59	0.29 112	1.30 116	0.42 57	0.27 49	0.20 35	0.37 47	0.17 29	0.64 99	0.99 98	0.12 55	0.15 53	0.19 31	0.19 36	0.39 71	0.26 63
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
Sa-1000	0.33 55	0.21 57	0.14 32	0.15 38	0.16 46	0.15 39	0.08 21	0.36 122	0.17 53	0.31 72	0.15 29	0.41 128	0.18 59	0.25 93	0.82 62	0.48 90	0.32 84	0.33 119	0.65 116	0.19 38	0.65 100	1.11 116	0.09 20	0.17 76	0.33 111	0.29 93	0.51 122	0.27 69

ADCL	1.10 191	0.44 195	0.36 173	0.33 158	0.33 158	0.38 164	0.47 173	0.38 132	1.23 230	0.60 184	0.47 149	0.43 134	0.27 108	0.32 131	7.84 242	0.57 118	0.38 115	0.55 204	0.68 124	0.69 192	0.65 100	0.81 76	0.29 165	0.36 169	1.73 238	1.85 235	1.77 231	5.47 254

RASNet	0.29 39	0.21 57	0.21 99	0.19 76	0.18 73	0.18 67	0.14 76	0.31 71	0.18 62	0.32 79	0.20 53	0.26 42	0.18 59	0.17 42	0.86 71	0.66 139	0.25 37	0.19 31	0.26 23	0.16 27	0.65 100	0.61 47	0.11 44	0.21 115	0.21 40	0.22 43	0.45 102	0.30 80

SACVNet	0.38 82	0.30 155	0.26 136	0.28 139	0.29 143	0.26 117	0.34 152	0.37 129	0.29 133	0.35 96	0.27 91	0.29 59	0.25 98	0.38 155	0.59 15	0.43 65	0.36 106	0.29 97	0.56 97	0.29 86	0.68 103	1.21 130	0.19 121	0.25 139	0.37 136	0.35 118	0.45 102	0.38 122

iResNet_ROB	0.34 61	0.23 85	0.20 83	0.22 100	0.19 82	0.21 88	0.16 93	0.49 179	0.18 62	0.36 110	0.24 72	0.27 47	0.29 117	0.22 72	1.33 118	0.45 77	0.30 74	0.24 64	0.64 115	0.18 32	0.68 103	0.55 40	0.14 77	0.21 115	0.26 67	0.25 79	0.49 114	0.30 80

UCFNet_RVC	0.39 90	0.36 171	0.26 136	0.29 145	0.31 151	0.26 117	0.19 110	0.30 62	0.23 98	0.35 96	0.27 91	0.45 144	0.25 98	0.34 138	0.82 62	0.45 77	0.30 74	0.25 71	0.96 156	0.23 67	0.69 105	0.75 66	0.45 193	0.21 115	0.35 120	0.31 102	0.35 54	0.45 135

XPNet_ROB	0.48 123	0.40 186	0.29 151	0.27 131	0.32 154	0.31 136	0.28 134	0.27 46	0.32 150	0.32 79	0.43 141	1.12 198	0.24 91	0.32 131	1.68 134	0.51 103	0.66 196	0.29 97	0.41 57	0.33 99	0.69 105	1.26 134	0.26 151	0.26 141	0.30 95	0.35 118	0.75 177	0.44 131

LL-Strereo2	0.28 35	0.17 18	0.14 32	0.12 20	0.11 17	0.10 8	0.06 7	0.29 57	0.16 43	0.30 62	0.14 26	0.22 25	0.11 19	0.34 138	0.56 10	0.42 57	0.23 24	0.17 22	0.39 51	0.17 29	0.70 107	1.53 171	0.10 27	0.11 18	0.24 53	0.17 18	0.25 25	0.17 21

HSM	0.39 90	0.24 100	0.23 114	0.26 129	0.25 122	0.20 82	0.18 103	0.41 144	0.20 79	0.32 79	0.30 108	0.39 113	0.24 91	0.22 72	2.57 171	0.39 47	0.33 92	0.22 50	0.49 74	0.30 93	0.70 107	0.47 35	0.14 77	0.20 105	0.29 88	0.31 102	0.44 98	0.33 99

NCCL2	0.55 136	0.35 167	0.31 160	0.30 147	0.40 182	0.25 114	0.24 118	0.35 105	0.31 145	0.41 139	0.33 122	0.35 98	0.24 91	0.53 187	4.10 198	0.47 87	0.40 125	0.31 111	0.39 51	0.31 95	0.70 107	0.99 98	0.41 190	0.32 160	0.45 162	0.45 157	0.75 177	0.51 150

raft_robust	0.39 90	0.22 68	0.16 46	0.20 84	0.16 46	0.16 50	0.11 45	0.42 153	0.18 62	0.42 141	0.15 29	0.33 89	0.24 91	0.27 101	1.23 113	0.80 161	0.31 79	0.33 119	0.91 147	0.36 106	0.71 110	1.21 130	0.11 44	0.20 105	0.30 95	0.30 99	0.36 58	0.30 80

CAS	0.34 61	0.20 48	0.13 22	0.15 38	0.15 39	0.13 25	0.15 87	0.23 30	0.23 98	0.37 118	0.27 91	0.28 51	0.30 125	0.53 187	0.74 37	0.69 144	0.38 115	0.37 145	0.35 43	0.36 106	0.72 111	1.09 111	0.11 44	0.13 35	0.24 53	0.25 79	0.28 34	0.34 103

IPLGR	0.76 165	0.26 128	0.21 99	0.23 103	0.23 113	0.17 59	0.12 53	0.33 88	0.20 79	0.41 139	1.59 225	0.32 85	0.31 127	0.53 187	9.00 247	0.62 132	0.41 131	0.38 157	0.65 116	0.47 154	0.76 112	1.41 152	0.12 55	0.24 134	0.35 120	0.39 132	0.63 157	0.28 71

RALAANet	0.30 42	0.22 68	0.19 70	0.17 60	0.17 64	0.16 50	0.11 45	0.28 53	0.16 43	0.24 34	0.21 58	0.24 30	0.18 59	0.30 118	0.63 21	0.39 47	0.28 58	0.25 71	0.56 97	0.29 86	0.76 112	1.03 105	0.11 44	0.17 76	0.23 46	0.24 62	0.41 79	0.23 47

AMNet	0.63 151	0.59 209	0.56 204	0.59 201	0.59 203	0.64 203	0.58 187	0.45 168	0.53 192	0.51 162	0.69 175	0.75 181	0.40 161	0.87 212	0.68 32	0.86 172	0.71 200	0.66 217	0.63 113	0.62 178	0.76 112	0.62 49	0.38 182	0.59 212	0.57 184	0.69 187	0.70 167	0.75 166

RTSC	0.65 155	0.25 112	0.27 143	0.24 112	0.26 130	0.28 126	0.42 166	0.35 105	0.33 156	0.43 142	0.47 149	0.30 71	0.27 108	0.29 112	7.17 235	0.50 97	0.48 162	0.30 102	0.75 131	0.33 99	0.78 115	0.93 90	0.17 106	0.30 157	0.28 82	0.31 102	0.49 114	0.59 157

DN-CSS_ROB	0.35 70	0.22 68	0.24 119	0.23 103	0.26 130	0.15 39	0.12 53	0.42 153	0.19 70	0.39 132	0.41 138	0.34 94	0.26 106	0.32 131	0.67 28	0.42 57	0.30 74	0.23 60	0.92 150	0.21 55	0.80 116	0.68 56	0.15 93	0.27 145	0.24 53	0.22 43	0.41 79	0.30 80

XQC	0.80 170	0.47 196	0.40 182	0.50 188	0.46 191	0.50 187	0.57 184	0.56 194	0.48 185	0.58 177	0.63 167	0.58 167	0.81 195	0.45 171	6.95 233	0.73 151	0.45 146	0.36 139	0.84 143	0.42 134	0.81 117	1.06 108	0.33 177	0.42 182	0.53 176	0.61 180	0.69 164	0.50 148

4D-IteraStereo	0.33 55	0.18 25	0.21 99	0.16 48	0.16 46	0.11 15	0.08 21	0.33 88	0.17 53	0.33 87	0.18 41	0.27 47	0.13 31	0.33 134	0.80 50	0.66 139	0.26 44	0.30 102	0.49 74	0.36 106	0.82 118	1.41 152	0.10 27	0.15 53	0.19 31	0.21 42	0.41 79	0.19 28

pcwnet_v2	0.69 158	0.27 136	0.31 160	0.31 153	0.33 158	0.29 133	0.24 118	0.34 94	0.25 109	0.50 160	0.40 137	1.66 220	0.40 161	0.31 127	5.73 220	0.60 124	0.36 106	0.30 102	1.08 164	0.23 67	0.82 118	0.90 84	0.57 206	0.22 123	0.35 120	0.36 125	0.51 122	0.87 175

LALA_ROB	0.62 148	0.52 201	0.32 162	0.33 158	0.35 171	0.40 172	0.31 139	0.34 94	0.40 168	0.46 151	0.61 165	1.27 202	0.29 117	0.39 161	3.75 193	0.45 77	0.51 167	0.38 157	0.57 104	0.40 128	0.82 118	1.11 116	0.24 144	0.31 158	0.36 130	0.43 150	0.81 181	0.51 150

GANetREF_RVC	0.50 125	0.40 186	0.38 178	0.38 170	0.35 171	0.35 156	0.32 141	0.51 185	0.42 175	0.48 157	0.27 91	0.71 178	0.44 169	0.29 112	1.10 105	0.45 77	1.07 216	0.33 119	0.62 110	0.36 106	0.86 121	0.64 53	0.30 166	0.39 177	0.44 160	0.40 139	0.64 158	0.50 148
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
SHD	0.72 161	0.30 155	0.42 188	0.35 162	0.34 167	0.33 151	0.45 171	0.49 179	0.44 176	0.53 168	0.63 167	0.47 150	0.64 185	0.34 138	6.15 224	0.52 107	0.47 156	0.37 145	0.94 152	0.45 149	0.88 122	1.12 118	0.25 147	0.42 182	0.47 166	0.47 164	0.50 120	0.63 160

GLC_STEREO	0.31 49	0.23 85	0.24 119	0.20 84	0.20 90	0.18 67	0.14 76	0.38 132	0.16 43	0.34 89	0.25 76	0.29 59	0.16 42	0.17 42	0.68 32	0.52 107	0.37 110	0.27 79	0.42 59	0.37 112	0.90 123	0.42 29	0.13 67	0.15 53	0.24 53	0.18 32	0.48 112	0.25 57

GEStereo_RVC	0.47 115	0.27 136	0.34 167	0.27 131	0.26 130	0.31 136	0.53 182	0.41 144	0.24 102	0.35 96	0.27 91	0.40 122	0.24 91	0.30 118	0.81 51	0.74 152	0.49 164	0.37 145	0.91 147	0.38 119	0.90 123	1.80 197	0.21 132	0.34 163	0.31 104	0.30 99	0.51 122	0.48 142

BEATNet_4x	0.40 96	0.23 85	0.19 70	0.20 84	0.19 82	0.16 50	0.14 76	0.31 71	0.27 126	0.35 96	0.22 65	0.32 85	0.23 86	0.29 112	1.51 128	0.58 119	0.52 172	0.51 193	0.49 74	0.22 63	0.91 125	1.44 156	0.14 77	0.23 128	0.23 46	0.23 50	0.42 87	0.31 89

RTS	0.80 170	0.32 159	0.28 148	0.30 147	0.33 158	0.44 181	0.59 190	0.41 144	0.46 179	0.43 142	0.34 125	0.51 157	0.34 143	0.30 118	7.29 236	0.70 147	0.55 179	0.36 139	1.02 159	0.45 149	0.93 126	1.01 102	0.25 147	0.37 171	0.54 179	1.72 229	0.58 145	0.79 167

RTSA	0.80 170	0.32 159	0.28 148	0.30 147	0.33 158	0.44 181	0.59 190	0.41 144	0.46 179	0.43 142	0.34 125	0.51 157	0.34 143	0.30 118	7.29 236	0.70 147	0.55 179	0.36 139	1.02 159	0.45 149	0.93 126	1.01 102	0.25 147	0.37 171	0.54 179	1.72 229	0.58 145	0.79 167

ETE_ROB	0.60 142	0.48 197	0.30 153	0.36 164	0.36 176	0.39 169	0.32 141	0.33 88	0.49 188	0.40 135	0.61 165	1.32 206	0.29 117	0.40 164	2.38 166	0.50 97	0.95 210	0.34 131	0.65 116	0.41 130	0.96 128	1.18 126	0.28 160	0.31 158	0.39 143	0.45 157	0.73 174	0.52 152

LoS_RVC	0.37 78	0.25 112	0.20 83	0.10 11	0.17 64	0.13 25	0.09 29	0.24 36	0.25 109	0.38 127	0.25 76	0.36 100	0.34 143	0.22 72	0.81 51	0.78 156	0.41 131	0.42 168	0.56 97	0.27 79	0.97 129	1.33 141	0.14 77	0.15 53	0.28 82	0.22 43	0.25 25	0.29 75

tt_ll	0.37 78	0.25 112	0.20 83	0.10 11	0.17 64	0.13 25	0.09 29	0.24 36	0.25 109	0.38 127	0.25 76	0.36 100	0.34 143	0.22 72	0.81 51	0.78 156	0.41 131	0.42 168	0.56 97	0.27 79	0.97 129	1.33 141	0.14 77	0.15 53	0.28 82	0.22 43	0.25 25	0.29 75

AnonymousM	0.60 142	0.18 25	0.13 22	0.13 26	0.11 17	0.31 136	0.07 15	0.35 105	0.23 98	0.31 72	0.42 140	0.28 51	0.31 127	0.37 150	1.34 121	0.89 173	0.44 145	0.33 119	0.42 59	0.57 166	0.97 129	1.20 128	0.17 106	0.34 163	0.16 18	0.82 197	2.20 243	3.23 235

trnet	0.35 70	0.23 85	0.19 70	0.17 60	0.20 90	0.14 33	0.08 21	0.35 105	0.20 79	0.35 96	0.21 58	0.38 108	0.31 127	0.14 22	0.78 45	0.76 155	0.40 125	0.30 102	0.43 65	0.52 160	0.98 132	0.80 75	0.12 55	0.15 53	0.25 60	0.24 62	0.37 62	0.32 94

ICVP	0.44 106	0.24 100	0.30 153	0.25 118	0.23 113	0.26 117	0.18 103	0.31 71	0.25 109	0.37 118	0.31 110	0.33 89	0.29 117	0.25 93	0.64 22	0.61 127	0.50 165	0.78 230	0.59 107	0.44 144	0.99 133	1.82 198	0.33 177	0.24 134	0.30 95	0.35 118	0.37 62	0.34 103
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MyStereo	0.45 108	0.29 149	0.30 153	0.25 118	0.25 122	0.19 74	0.14 76	0.37 129	0.28 130	0.66 198	0.41 138	0.39 113	0.22 79	0.36 145	1.10 105	0.58 119	0.33 92	0.27 79	1.19 173	0.44 144	1.03 134	0.92 89	0.36 181	0.27 145	0.41 148	0.41 140	0.57 140	0.30 80

MyStereo04	0.43 101	0.28 146	0.26 136	0.23 103	0.24 119	0.18 67	0.14 76	0.38 132	0.28 130	0.59 181	0.28 101	0.39 113	0.18 59	0.36 145	1.03 93	0.61 127	0.35 104	0.27 79	1.20 175	0.43 136	1.04 135	0.77 70	0.38 182	0.26 141	0.37 136	0.39 132	0.55 134	0.30 80

CES	0.41 97	0.19 35	0.16 46	0.14 32	0.18 73	0.16 50	0.10 39	0.54 191	0.25 109	0.30 62	0.34 125	0.40 122	0.38 155	0.47 176	1.33 118	0.79 158	0.52 172	0.48 182	0.33 39	0.42 134	1.04 135	1.15 123	0.14 77	0.13 35	0.26 67	0.22 43	0.28 34	0.34 103

ADCMid	1.14 195	0.50 198	0.55 203	0.39 174	0.59 203	0.56 196	0.77 205	0.59 196	0.76 211	0.47 154	0.71 176	0.70 177	0.71 192	0.39 161	8.21 243	1.09 187	0.51 167	0.45 173	1.73 201	0.51 159	1.04 135	1.21 130	0.59 208	0.40 179	0.58 186	1.47 222	1.24 211	4.18 248

sAnonymous2	0.38 82	0.21 57	0.17 55	0.16 48	0.16 46	0.21 88	0.15 87	0.38 132	0.26 117	0.28 49	0.26 87	0.30 71	0.32 135	0.16 36	0.67 28	0.61 127	0.40 125	0.36 139	0.81 136	0.39 124	1.05 138	1.29 138	0.14 77	0.19 95	0.29 88	0.35 118	0.33 42	0.35 112

CroCo_RVC	0.38 82	0.21 57	0.17 55	0.16 48	0.16 46	0.21 88	0.15 87	0.38 132	0.26 117	0.28 49	0.26 87	0.30 71	0.32 135	0.16 36	0.67 28	0.61 127	0.40 125	0.36 139	0.81 136	0.39 124	1.05 138	1.29 138	0.14 77	0.19 95	0.29 88	0.35 118	0.33 42	0.35 112

AE-Stereo	0.44 106	0.22 68	0.24 119	0.23 103	0.24 119	0.18 67	0.16 93	0.30 62	0.21 86	0.34 89	0.16 39	0.44 138	0.27 108	0.21 71	0.94 82	0.81 163	0.41 131	0.32 114	0.52 91	0.55 162	1.07 140	1.71 189	0.12 55	0.21 115	0.34 114	0.89 201	0.46 107	0.28 71

CREStereo++_RVC	0.45 108	0.22 68	0.20 83	0.17 60	0.20 90	0.15 39	0.11 45	0.34 94	0.19 70	0.35 96	0.19 50	0.32 85	0.31 127	0.16 36	1.29 115	0.81 163	0.38 115	0.27 79	0.56 97	0.36 106	1.08 141	1.26 134	0.13 67	0.15 53	0.26 67	0.22 43	2.29 245	0.31 89
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
TANstereo	0.43 101	0.22 68	0.18 61	0.21 92	0.21 97	0.22 99	0.11 45	0.27 46	0.22 90	0.32 79	0.25 76	0.25 36	0.25 98	0.24 86	1.37 122	0.81 163	0.43 142	0.41 165	0.67 121	0.39 124	1.08 141	1.16 124	0.48 200	0.16 67	0.17 22	0.23 50	0.99 198	0.24 52

XX-TBD	0.43 101	0.22 68	0.18 61	0.21 92	0.21 97	0.22 99	0.11 45	0.27 46	0.22 90	0.32 79	0.25 76	0.25 36	0.25 98	0.24 86	1.37 122	0.81 163	0.43 142	0.41 165	0.67 121	0.39 124	1.08 141	1.16 124	0.48 200	0.16 67	0.17 22	0.23 50	0.99 198	0.24 52

GES	0.54 132	0.23 85	0.19 70	0.21 92	0.22 110	0.26 117	0.18 103	0.34 94	0.31 145	0.36 110	0.28 101	0.30 71	0.22 79	0.22 72	2.69 172	0.58 119	0.37 110	0.28 91	1.14 169	0.32 96	1.08 141	0.88 82	0.18 114	0.24 134	0.26 67	0.23 50	0.58 145	2.34 219

CASnet	0.31 49	0.22 68	0.14 32	0.15 38	0.17 64	0.17 59	0.08 21	0.30 62	0.18 62	0.34 89	0.21 58	0.38 108	0.28 115	0.13 17	0.75 43	0.44 69	0.32 84	0.26 77	0.43 65	0.34 103	1.11 145	0.69 57	0.11 44	0.14 46	0.25 60	0.17 18	0.33 42	0.25 57
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_3	0.47 115	0.22 68	0.20 83	0.18 69	0.21 97	0.19 74	0.12 53	0.41 144	0.18 62	0.36 110	0.18 41	0.44 138	0.21 74	0.19 62	1.03 93	0.64 135	0.32 84	0.31 111	1.28 187	0.44 144	1.12 146	1.74 192	0.10 27	0.18 86	0.47 166	0.28 88	0.59 150	1.22 195

FCDSN-DC	0.84 177	0.37 176	0.67 215	0.40 175	0.40 182	0.35 156	0.89 208	0.39 139	0.31 145	0.46 151	0.35 130	0.44 138	0.31 127	0.38 155	8.90 245	0.84 169	0.47 156	0.48 182	0.73 129	0.38 119	1.12 146	1.58 175	0.30 166	0.57 207	0.37 136	0.42 144	0.42 87	0.37 117
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	0.91 179	0.94 219	0.44 191	1.22 222	1.16 231	1.14 221	1.35 224	0.38 132	0.36 163	0.43 142	0.55 160	0.62 169	0.33 141	1.60 226	5.73 220	0.80 161	0.75 203	0.45 173	0.94 152	0.65 189	1.13 148	1.10 113	0.64 212	0.32 160	0.36 130	0.39 132	0.53 127	0.38 122

test-3	0.47 115	0.22 68	0.20 83	0.18 69	0.21 97	0.19 74	0.12 53	0.41 144	0.16 43	0.35 96	0.18 41	0.42 131	0.19 70	0.19 62	1.04 96	0.66 139	0.32 84	0.30 102	1.28 187	0.44 144	1.13 148	1.75 195	0.10 27	0.17 76	0.45 162	0.23 50	0.56 136	1.21 194

test_1	0.47 115	0.22 68	0.20 83	0.18 69	0.21 97	0.19 74	0.12 53	0.41 144	0.16 43	0.34 89	0.18 41	0.42 131	0.19 70	0.19 62	1.04 96	0.66 139	0.32 84	0.30 102	1.28 187	0.44 144	1.13 148	1.75 195	0.10 27	0.17 76	0.45 162	0.23 50	0.56 136	1.22 195

CREStereo	0.38 82	0.22 68	0.20 83	0.17 60	0.16 46	0.15 39	0.08 21	0.36 122	0.24 102	0.36 110	0.27 91	0.39 113	0.39 159	0.16 36	0.92 78	0.97 177	0.46 151	0.27 79	0.43 65	0.52 160	1.15 151	1.04 106	0.13 67	0.16 67	0.25 60	0.24 62	0.37 62	0.31 89
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.42 99	0.24 100	0.21 99	0.18 69	0.17 64	0.14 33	0.32 141	0.31 71	0.24 102	0.37 118	0.25 76	0.38 108	0.38 155	0.17 42	1.19 112	1.08 185	0.45 146	0.27 79	0.56 97	0.43 136	1.15 151	1.08 110	0.13 67	0.14 46	0.40 147	0.26 83	0.32 37	0.37 117

PWC_ROB	0.69 158	0.37 176	0.41 184	0.30 147	0.35 171	0.34 152	0.50 178	0.39 139	0.69 206	0.45 150	0.80 186	0.54 162	1.20 206	0.29 112	2.36 165	1.23 196	0.63 194	0.53 200	1.01 158	0.46 152	1.15 151	1.40 151	0.26 151	0.49 193	0.38 140	0.37 128	0.68 163	0.97 180

MLCV	0.53 130	0.25 112	0.24 119	0.36 164	0.32 154	0.30 135	0.22 115	0.46 173	0.47 184	0.53 168	0.80 186	0.51 157	0.40 161	0.26 96	0.94 82	1.44 211	0.41 131	0.30 102	1.26 182	0.27 79	1.16 154	1.23 133	0.23 140	0.35 168	0.33 111	0.35 118	0.49 114	0.34 103

CSAN	1.01 186	0.52 201	0.48 198	0.47 187	0.49 193	0.38 164	0.48 175	0.49 179	2.50 253	0.69 204	2.01 235	1.44 210	0.69 190	0.60 201	4.20 200	0.56 116	0.46 151	0.47 178	0.82 140	2.20 255	1.16 154	1.10 113	0.31 172	0.53 199	1.68 236	1.02 209	0.72 169	0.81 169

GwcNet-ADL	0.72 161	0.35 167	0.37 176	0.41 176	0.34 167	0.32 142	0.27 130	0.40 142	0.27 126	0.61 187	1.53 224	0.63 172	0.41 165	0.33 134	3.69 192	1.34 204	0.50 165	0.56 208	0.91 147	0.87 213	1.18 156	1.60 178	0.24 144	0.27 145	0.36 130	0.48 165	0.47 109	0.66 164

ADCPNet	1.59 216	0.37 176	0.74 220	0.43 179	0.76 217	0.42 175	1.45 226	0.90 221	0.70 207	0.76 219	1.68 231	0.76 183	3.19 237	0.76 210	8.96 246	1.92 231	0.54 177	0.37 145	4.76 229	1.03 229	1.19 157	1.09 111	0.94 225	0.40 179	1.06 220	1.36 218	0.93 193	5.53 256

EGLCR-Stereo	0.60 142	0.22 68	0.22 108	0.15 38	0.18 73	0.23 103	0.09 29	0.32 79	0.22 90	0.32 79	0.19 50	0.38 108	0.27 108	0.14 22	0.81 51	0.74 152	0.39 120	0.37 145	0.72 128	0.28 82	1.20 158	2.19 230	0.12 55	0.68 223	0.23 46	1.54 223	3.67 257	0.34 103

PVD	0.98 183	0.54 205	0.59 210	0.60 202	0.56 200	0.66 208	0.63 195	0.91 222	0.87 217	0.57 174	0.85 191	0.80 188	1.03 199	0.59 198	6.60 228	0.64 135	0.69 199	0.55 204	1.16 171	0.63 180	1.22 159	1.27 137	0.39 185	0.53 199	0.75 199	0.88 200	0.85 184	1.07 185

iResNetv2_ROB	0.46 112	0.24 100	0.17 55	0.27 131	0.21 97	0.23 103	0.14 76	0.49 179	0.19 70	0.37 118	0.29 104	0.37 105	0.27 108	0.26 96	3.28 188	0.42 57	0.28 58	0.22 50	0.85 144	0.23 67	1.22 159	0.59 44	0.16 100	0.26 141	0.27 75	0.24 62	0.57 140	0.28 71

SAMSARA	1.05 189	0.40 186	0.57 205	0.44 183	0.43 187	0.43 179	0.62 193	0.74 208	0.61 201	0.60 184	0.72 177	0.59 168	1.65 217	0.46 174	6.43 227	0.74 152	0.53 176	0.50 190	1.24 179	0.55 162	1.24 161	1.37 145	0.28 160	0.56 203	1.63 234	1.74 232	1.65 228	1.61 212

PSMNet-ADL	0.77 166	0.29 149	0.30 153	0.33 158	0.32 154	0.32 142	0.37 156	0.55 192	0.35 159	0.71 209	1.43 222	0.56 164	1.01 198	2.47 242	1.18 109	2.02 236	1.58 234	0.41 165	1.06 163	0.50 158	1.25 162	1.44 156	0.35 180	0.24 134	0.35 120	0.41 140	0.65 159	0.34 103

S-Stereo	1.43 209	0.40 186	0.43 190	0.60 202	0.58 202	0.64 203	1.10 216	0.61 200	0.57 196	0.69 204	4.10 250	1.62 218	0.65 186	0.46 174	4.54 204	2.87 254	0.55 179	0.65 214	4.87 231	4.90 261	1.26 163	2.26 233	0.99 229	0.61 215	0.41 148	0.53 171	0.66 160	0.97 180

GANet-ADL	0.60 142	0.27 136	0.26 136	0.28 139	0.29 143	0.32 142	0.25 127	0.35 105	0.27 126	0.61 187	1.04 205	0.41 128	0.29 117	0.30 118	1.87 144	1.08 185	0.51 167	0.37 145	1.17 172	0.85 210	1.27 164	1.88 201	0.19 121	0.23 128	0.32 109	0.37 128	0.58 145	0.46 137

Anonymous3	0.57 139	0.29 149	0.22 108	0.21 92	0.25 122	0.27 122	0.22 115	0.51 185	0.35 159	0.37 118	0.27 91	0.76 183	0.54 178	0.47 176	1.18 109	1.93 232	0.51 167	0.47 178	0.94 152	0.58 170	1.27 164	1.69 185	0.19 121	0.21 115	0.36 130	0.39 132	0.54 130	0.37 117

LoS	0.46 112	0.23 85	0.17 55	0.19 76	0.19 82	0.19 74	0.12 53	0.77 212	0.26 117	0.50 160	0.45 144	0.53 160	0.47 174	0.23 80	1.06 99	0.85 170	0.56 186	0.43 171	0.62 110	0.41 130	1.28 166	1.41 152	0.15 93	0.16 67	0.35 120	0.28 88	0.33 42	0.35 112

AnyNet_C32	1.27 203	0.41 190	0.36 173	0.37 168	0.40 182	0.48 186	0.62 193	0.47 175	1.23 230	0.56 172	0.89 197	0.53 160	0.36 147	0.40 164	10.27 261	1.27 197	0.55 179	0.54 203	0.88 146	0.63 180	1.28 166	1.52 170	0.34 179	0.50 195	1.09 223	2.40 241	1.34 214	4.67 250

DeepPruner_ROB	0.52 128	0.25 112	0.25 131	0.25 118	0.26 130	0.23 103	0.65 199	0.32 79	0.25 109	0.37 118	0.39 135	0.29 59	0.25 98	0.31 127	3.43 189	0.72 150	0.34 97	0.29 97	0.49 74	0.23 67	1.30 168	1.20 128	0.23 140	0.23 128	0.29 88	0.42 144	0.46 107	0.29 75

HSM-Net_RVC	0.94 180	0.26 128	0.27 143	0.43 179	0.31 151	0.28 126	0.23 117	0.48 177	0.29 133	0.58 177	0.98 203	11.38 261	0.46 173	0.24 86	1.33 118	0.65 138	0.47 156	0.30 102	0.57 104	0.57 166	1.31 169	1.26 134	0.27 154	0.44 185	0.43 156	0.45 157	0.54 130	0.48 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-ForestM	1.49 213	1.99 241	1.26 243	1.18 220	0.67 213	1.50 226	1.71 230	1.32 239	0.94 220	0.74 215	1.03 204	2.90 233	2.23 222	0.55 192	1.68 134	0.62 132	1.34 228	0.49 187	2.81 216	0.58 170	1.33 170	1.12 118	0.57 206	0.56 203	2.12 244	2.46 242	3.00 253	3.53 241

TRStereo	1.21 197	0.32 159	0.47 195	0.25 118	0.18 73	0.64 203	0.26 129	0.44 164	0.20 79	0.70 208	0.57 161	0.80 188	0.29 117	0.23 80	1.08 100	1.85 229	0.37 110	0.35 135	1.05 162	0.88 218	1.36 171	1.89 202	0.17 106	0.16 67	0.67 195	16.20 270	0.88 187	0.49 147

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 202	2.34 247	0.85 222	1.48 227	0.80 221	1.00 217	1.15 220	0.76 211	0.94 220	1.33 244	0.54 159	1.54 215	1.67 218	2.00 232	2.30 162	0.97 177	1.08 217	1.05 245	3.01 218	1.06 231	1.37 172	1.51 168	1.22 230	0.67 222	0.76 200	0.65 183	0.59 150	1.40 203

XX-Stereo	4.69 255	0.19 35	0.24 119	0.27 131	0.16 46	0.42 175	0.32 141	0.35 105	0.21 86	0.73 214	1.64 228	0.46 145	0.38 155	0.30 118	0.95 84	1.09 187	0.43 142	0.38 157	1.25 180	0.47 154	1.42 173	1.54 173	0.21 132	0.17 76	110.85 279	0.46 160	1.00 201	0.84 172

Anonymous	0.47 115	0.23 85	0.20 83	0.18 69	0.19 82	0.20 82	0.13 66	0.38 132	0.30 138	0.36 110	0.22 65	0.36 100	0.50 177	0.17 42	0.92 78	0.93 175	0.48 162	0.48 182	0.94 152	0.46 152	1.43 174	1.71 189	0.15 93	0.23 128	0.35 120	0.33 111	0.53 127	0.33 99

edge stereo	1.98 227	0.52 201	1.03 234	0.72 208	0.63 209	0.79 212	0.83 206	0.93 224	1.45 238	3.71 259	1.22 214	2.08 228	4.38 244	1.06 216	2.14 156	2.51 248	0.64 195	0.55 204	7.27 240	7.84 264	1.43 174	5.56 264	2.02 239	0.53 199	0.61 191	0.55 174	0.87 185	1.48 207

IMH	2.50 235	1.51 231	1.05 238	1.99 235	1.58 244	2.09 239	2.32 241	1.04 230	1.19 229	0.84 227	1.34 219	2.02 227	8.04 251	8.79 269	6.91 232	1.41 209	1.37 232	0.67 221	5.94 233	1.10 234	1.45 176	2.32 238	4.37 262	0.77 230	1.86 240	1.41 219	1.57 223	2.46 223

anonymity	1.60 217	0.25 112	0.41 184	0.27 131	0.23 113	0.51 190	0.16 93	0.49 179	0.27 126	0.63 194	23.10 272	0.57 166	0.59 181	0.37 150	0.78 45	1.33 202	0.46 151	0.35 135	1.10 165	0.48 156	1.47 177	2.07 221	0.21 132	0.33 162	1.11 225	1.60 226	3.07 254	1.08 186

EAI-Stereo	1.15 196	0.27 136	0.37 176	0.54 191	0.30 147	8.38 265	0.76 203	0.45 168	0.63 202	0.34 89	0.88 195	0.46 145	0.33 141	0.25 93	1.83 141	1.17 193	0.40 125	0.65 214	2.53 210	0.73 196	1.47 177	1.71 189	0.23 140	0.46 188	1.08 222	1.64 228	1.45 220	1.79 214

IMH-64-1	1.98 227	1.48 228	1.04 235	1.97 232	1.55 241	2.06 236	2.27 239	1.02 228	1.16 226	0.58 177	0.75 181	1.89 225	2.78 231	2.77 243	9.78 256	1.51 218	1.19 221	0.66 217	3.01 218	0.81 205	1.48 179	2.06 217	3.25 250	0.74 226	1.59 232	1.25 216	2.09 239	2.83 229

IMH-64	1.98 227	1.48 228	1.04 235	1.97 232	1.55 241	2.06 236	2.27 239	1.02 228	1.16 226	0.58 177	0.75 181	1.89 225	2.78 231	2.77 243	9.78 256	1.51 218	1.19 221	0.66 217	3.01 218	0.81 205	1.48 179	2.06 217	3.25 250	0.74 226	1.59 232	1.25 216	2.09 239	2.83 229

s12784h	0.54 132	0.28 146	0.26 136	0.30 147	0.23 113	0.17 59	0.12 53	0.36 122	0.24 102	0.38 127	0.23 69	0.40 122	0.38 155	0.16 36	1.09 101	1.11 190	0.47 156	0.27 79	0.71 127	0.37 112	1.49 181	1.46 158	0.12 55	0.17 76	0.39 143	0.32 110	2.18 242	0.88 177

FBW_ROB	1.04 188	0.64 213	0.57 205	0.87 214	0.87 222	0.68 209	0.98 212	0.45 168	0.34 158	0.53 168	0.75 181	1.03 196	1.27 210	1.90 230	6.09 223	0.42 57	0.60 192	0.33 119	2.46 208	0.49 157	1.49 181	1.10 113	1.23 231	0.56 203	0.44 160	0.53 171	0.55 134	0.82 170

SFCPSM	2.02 230	0.37 176	0.29 151	0.38 170	0.33 158	0.38 164	0.38 157	0.42 153	0.48 185	0.63 194	1.10 208	1.09 197	4.92 246	0.35 143	1.80 139	1.39 207	0.59 191	0.50 190	31.93 276	0.84 209	1.50 183	1.59 177	0.30 166	0.37 171	0.42 151	0.52 169	0.69 164	1.01 184

R-Stereo Train	0.54 132	0.24 100	0.24 119	0.24 112	0.18 73	0.24 109	0.09 29	0.34 94	0.30 138	0.52 165	0.66 170	0.44 138	0.32 135	0.55 192	0.74 37	1.07 182	0.58 189	0.52 197	1.27 185	0.64 183	1.51 184	1.89 202	0.14 77	0.20 105	0.35 120	0.42 144	0.35 54	0.47 140

RAFT-Stereo	0.54 132	0.24 100	0.24 119	0.24 112	0.18 73	0.24 109	0.09 29	0.34 94	0.30 138	0.52 165	0.66 170	0.44 138	0.32 135	0.55 192	0.74 37	1.07 182	0.58 189	0.52 197	1.27 185	0.64 183	1.51 184	1.89 202	0.14 77	0.20 105	0.35 120	0.42 144	0.35 54	0.47 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iRaft-Stereo_20w	0.96 181	0.31 158	0.58 209	0.57 198	0.34 167	0.51 190	0.58 187	0.44 164	0.32 150	0.90 231	1.59 225	0.56 164	0.49 176	0.37 150	2.05 152	1.22 195	0.42 139	0.52 197	1.04 161	0.82 207	1.52 186	2.14 225	0.27 154	0.38 176	1.04 217	3.39 251	2.04 238	1.45 206

FC-DCNN	0.96 181	0.50 198	0.92 225	0.79 211	0.52 198	0.73 210	1.10 216	0.77 212	0.52 190	0.62 192	0.65 169	0.72 179	0.62 184	0.38 155	3.13 183	0.83 168	0.94 209	0.50 190	1.19 173	0.43 136	1.52 186	1.33 141	0.31 172	0.52 197	1.01 216	0.92 203	1.51 221	2.93 234

SANet	1.44 211	0.57 208	0.54 201	0.55 195	0.60 207	0.65 206	0.76 203	0.94 225	5.50 259	0.52 165	2.23 240	4.15 247	2.61 229	0.65 204	5.29 213	0.52 107	1.21 223	0.56 208	0.93 151	0.83 208	1.54 188	1.38 146	0.47 197	0.62 219	0.74 198	1.16 212	0.88 187	2.41 222

sCroCo_RVC	0.46 112	0.20 48	0.16 46	0.15 38	0.16 46	0.20 82	0.12 53	0.32 79	0.32 150	0.35 96	0.24 72	0.43 134	0.45 172	0.15 31	0.83 64	1.10 189	0.47 156	0.40 164	0.67 121	0.43 136	1.55 189	1.85 200	0.14 77	0.22 123	0.30 95	0.30 99	0.49 114	0.32 94

IGEV_Zeroshot_test	0.78 168	0.25 112	0.47 195	0.58 200	0.25 122	0.61 201	0.63 195	0.48 177	0.28 130	0.67 201	1.32 218	0.66 175	0.41 165	0.31 127	0.87 74	1.36 206	0.39 120	0.36 139	1.13 168	0.76 200	1.57 190	2.29 235	0.20 128	0.20 105	0.84 208	0.84 199	2.28 244	1.09 187

STStereo	3.38 248	1.14 225	1.69 255	7.09 262	1.35 238	7.29 264	2.62 244	2.11 252	2.34 251	0.95 235	2.86 245	5.97 254	6.28 250	0.38 155	11.54 264	2.20 242	0.93 208	0.89 236	11.21 255	0.90 219	1.58 191	1.46 158	0.55 204	1.58 255	3.31 252	3.09 250	3.08 255	6.91 258

iResNet	0.62 148	0.26 128	0.26 136	0.36 164	0.38 180	0.42 175	0.27 130	0.46 173	0.31 145	0.56 172	0.73 179	0.68 176	0.73 193	0.17 42	1.73 136	1.72 226	0.39 120	0.37 145	1.52 197	0.57 166	1.58 191	0.98 96	0.20 128	0.46 188	0.34 114	0.39 132	0.59 150	0.40 126

FADNet_RVC	0.85 178	0.35 167	1.01 231	0.44 183	0.63 209	0.27 122	0.63 195	0.43 160	0.46 179	0.48 157	0.50 154	0.65 174	0.54 178	0.58 197	3.52 190	0.82 167	0.52 172	1.02 244	1.68 200	0.71 194	1.59 193	1.50 166	0.45 193	0.59 212	0.56 182	0.43 150	1.89 235	0.62 159

G-Net	1.35 206	0.55 207	0.65 214	0.43 179	0.49 193	0.56 196	0.48 175	0.89 219	1.35 235	0.67 201	1.22 214	3.00 234	1.21 207	0.36 145	4.11 199	1.64 225	0.61 193	0.76 227	1.37 194	1.35 239	1.63 194	1.89 202	0.39 185	0.61 215	0.80 206	3.07 249	1.57 223	4.68 251

CASS	0.51 126	0.27 136	0.27 143	0.32 156	0.26 130	0.29 133	0.67 201	0.40 142	0.30 138	0.47 154	0.52 157	0.47 150	0.36 147	0.16 36	0.74 37	0.67 143	0.71 200	0.46 176	0.78 134	0.28 82	1.67 195	1.48 161	0.17 106	0.20 105	0.42 151	0.34 115	0.53 127	0.46 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnyNet_C01	1.52 215	0.60 210	0.54 201	0.63 205	0.56 200	0.51 190	1.16 221	0.89 219	1.30 233	0.68 203	0.88 195	1.27 202	1.30 213	0.54 190	11.26 263	2.64 251	1.16 219	1.01 243	1.42 196	0.75 198	1.67 195	1.92 208	0.60 209	0.62 219	1.33 228	0.97 208	1.63 227	3.28 237

SGM_RVC	2.55 237	0.93 218	1.05 238	0.97 217	0.76 217	1.00 217	0.93 210	7.37 265	1.18 228	1.01 239	1.64 228	2.39 231	9.36 253	0.62 202	2.02 149	1.33 202	1.60 235	0.80 233	7.94 243	1.42 240	1.67 195	1.69 185	0.67 216	0.94 240	2.66 248	2.65 246	4.83 259	9.43 262
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	1.06 190	0.38 183	0.33 164	0.42 177	0.39 181	0.39 169	0.31 139	0.87 216	0.40 168	0.65 197	0.86 192	1.47 212	1.22 209	1.02 214	1.89 145	2.41 245	0.67 197	0.51 193	1.66 199	0.78 201	1.69 198	2.20 231	0.31 172	0.52 197	0.47 166	0.49 166	1.04 202	5.23 253
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
WAO-7	1.96 226	1.09 224	1.32 246	5.02 251	0.99 226	1.02 220	1.64 228	1.16 234	1.46 240	2.58 256	2.14 239	2.11 229	2.83 233	1.20 222	6.00 222	1.03 179	1.68 237	0.70 223	7.59 242	0.87 213	1.71 199	1.97 211	0.38 182	1.05 244	0.98 213	1.45 220	1.10 205	1.84 215

SQANet	1.31 204	1.35 227	0.53 200	3.10 243	1.03 227	1.89 230	1.49 227	0.50 184	0.40 168	0.51 162	0.46 147	1.19 200	0.55 180	1.57 225	2.53 170	0.49 91	1.24 225	0.37 145	6.38 235	0.61 174	1.71 199	1.74 192	2.52 242	0.37 171	0.46 165	0.57 176	0.66 160	1.26 197

CBMV_ROB	1.31 204	0.37 176	0.39 181	0.60 202	0.49 193	0.57 199	0.47 173	0.95 227	0.40 168	0.81 224	1.38 221	3.04 235	2.55 228	0.48 180	5.00 210	1.30 199	0.89 207	0.49 187	2.24 205	0.73 196	1.72 201	1.95 209	0.45 193	0.40 179	0.97 212	2.27 240	1.56 222	2.91 233

MFN_U_SF_RVC	1.81 221	2.41 248	1.86 256	2.14 238	1.76 251	1.92 231	2.34 242	1.56 248	1.47 241	3.68 258	3.76 248	1.21 201	1.27 210	1.71 227	3.52 190	2.14 240	1.01 212	0.92 237	3.46 224	0.99 226	1.73 202	1.56 174	0.77 222	2.30 261	0.76 200	0.81 195	0.70 167	0.98 182

RainbowNet	1.44 211	1.50 230	0.85 222	2.41 240	1.41 240	1.97 233	2.14 236	0.65 203	0.57 196	0.74 215	0.46 147	1.61 216	1.05 200	2.78 245	1.90 146	1.30 199	1.21 223	0.51 193	3.15 221	1.74 247	1.75 203	1.97 211	3.07 247	0.61 215	0.65 193	0.69 187	0.88 187	1.43 204

WAO-8	3.09 243	2.55 249	1.41 247	5.78 257	1.73 247	2.51 246	3.26 247	1.28 236	1.93 248	5.67 264	8.70 261	3.06 236	6.18 248	4.38 256	3.04 181	1.97 234	1.78 241	0.75 225	9.44 248	1.54 241	1.76 204	2.31 236	2.46 240	1.07 245	2.29 245	1.80 233	1.83 233	2.83 229

Venus	3.09 243	2.55 249	1.41 247	5.78 257	1.73 247	2.51 246	3.26 247	1.28 236	1.93 248	5.67 264	8.70 261	3.06 236	6.18 248	4.38 256	3.04 181	1.97 234	1.78 241	0.75 225	9.44 248	1.54 241	1.76 204	2.31 236	2.46 240	1.07 245	2.29 245	1.80 233	1.83 233	2.83 229

ccs_rob	1.11 192	0.35 167	0.33 164	0.43 179	0.29 143	0.44 181	0.38 157	0.59 196	0.35 159	1.97 253	5.99 253	5.59 253	0.59 181	0.45 171	1.05 98	1.28 198	0.52 172	0.39 161	1.76 203	0.87 213	1.76 204	2.05 216	0.26 151	0.43 184	0.34 114	0.36 125	0.50 120	0.56 155

STTRV1_RVC	1.23 200	0.41 190	0.34 167	0.54 191	0.41 185	0.55 195	0.43 169	0.51 185	0.50 189	0.51 162	0.50 154	0.85 192	1.05 200	0.55 192	0.84 65	0.58 119	1.80 243	0.45 173	12.60 257	1.77 248	1.77 207	1.50 166	0.55 204	0.59 212	0.52 175	0.67 186	0.89 190	1.44 205

MSKI-zero shot	0.70 160	0.21 57	0.21 99	0.20 84	0.19 82	0.43 179	0.16 93	0.42 153	0.29 133	0.44 146	1.16 209	0.48 152	0.36 147	0.17 42	1.60 131	1.42 210	0.47 156	0.37 145	1.37 194	0.95 222	1.79 208	2.06 217	0.22 139	0.19 95	0.53 176	1.21 214	0.72 169	1.17 193

ADCS	1.39 207	0.51 200	0.47 195	0.45 186	0.55 199	0.51 190	0.64 198	0.68 205	1.05 222	0.57 174	0.72 177	0.80 188	2.34 225	0.51 186	9.94 260	2.13 239	0.76 204	0.62 213	1.30 191	0.62 178	1.80 209	1.62 180	0.43 191	0.56 203	0.76 200	2.09 238	1.59 225	3.47 239

ACVNet_2	1.92 222	1.61 232	1.00 229	5.61 256	1.57 243	2.05 235	2.23 237	0.87 216	0.68 205	0.71 209	0.74 180	1.61 216	1.15 205	2.00 232	2.43 168	0.69 144	2.79 251	0.51 193	12.02 256	0.71 194	1.81 210	1.68 184	2.66 243	0.79 232	1.09 223	0.74 192	0.95 195	1.11 188

DLNR_Zeroshot_test	11.48 265	37.23 278	0.46 193	54.89 279	0.21 97	0.37 161	49.84 278	0.47 175	0.22 90	0.80 223	0.59 164	0.62 169	0.36 147	3.08 247	63.85 279	73.41 279	9.38 266	5.61 264	2.77 214	0.65 189	1.83 211	1.41 152	0.13 67	0.22 123	0.37 136	0.38 131	0.43 95	0.48 142

LVE	2.66 239	1.99 241	1.02 233	12.01 266	1.75 250	3.85 254	11.87 268	0.91 222	0.89 218	1.03 240	0.91 198	1.62 218	2.23 222	2.46 241	2.96 178	1.03 179	1.74 240	0.82 235	8.43 246	0.87 213	1.84 212	2.20 231	3.10 248	0.99 243	1.45 230	0.96 206	1.23 209	1.54 210

RAFT-Test	0.64 154	0.24 100	0.22 108	0.25 118	0.21 97	0.45 184	0.17 98	0.45 168	0.26 117	0.66 198	0.80 186	0.40 122	0.39 159	0.36 145	1.01 91	1.49 215	0.41 131	0.34 131	1.29 190	0.61 174	1.90 213	1.84 199	0.17 106	0.18 86	0.54 179	0.93 204	0.41 79	1.26 197

test-1	0.83 175	0.18 25	0.23 114	0.19 76	0.19 82	0.57 199	0.58 187	0.44 164	0.29 133	0.72 212	5.41 252	0.54 162	0.40 161	0.59 198	0.98 89	1.32 201	0.45 146	0.48 182	1.14 169	0.96 224	1.90 213	2.36 239	0.14 77	0.21 115	0.39 143	0.46 160	0.61 153	0.63 160

MSMDNet	0.63 151	0.24 100	0.22 108	0.19 76	0.20 90	0.38 164	0.17 98	0.43 160	0.24 102	0.60 184	0.33 122	0.40 122	1.53 215	0.50 184	0.85 68	1.50 216	0.42 139	0.35 135	1.26 182	0.67 191	1.90 213	2.18 228	0.17 106	0.18 86	0.58 186	0.53 171	0.39 71	0.58 156

otaku	1.43 209	2.19 243	0.62 213	3.33 245	1.22 233	2.22 243	1.77 231	0.56 194	0.53 192	0.59 181	0.53 158	1.29 204	0.69 190	2.06 235	1.09 101	0.51 103	1.25 226	0.39 161	6.35 234	0.59 172	1.91 216	1.95 209	3.16 249	0.48 192	0.56 182	0.57 176	0.74 176	1.36 201

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 175	0.54 205	0.35 170	0.63 205	0.46 191	0.56 196	1.02 214	0.65 203	0.60 199	0.57 174	0.47 149	0.82 191	1.21 207	1.11 219	2.25 160	0.60 124	0.36 106	0.33 119	1.25 180	0.40 128	1.94 217	1.62 180	0.47 197	0.39 177	0.76 200	0.81 195	0.75 177	1.49 208

MDST_ROB	2.36 233	4.67 261	0.44 191	3.47 246	0.77 219	2.09 239	0.52 179	1.45 245	0.44 176	0.69 204	0.96 202	0.78 185	9.65 254	0.30 118	8.31 244	0.79 158	0.46 151	0.37 145	3.22 223	0.38 119	1.95 218	2.12 223	0.46 196	0.36 169	4.26 258	2.58 243	6.75 262	5.48 255

cross-raft	0.56 138	0.25 112	0.22 108	0.21 92	0.20 90	0.39 169	0.15 87	0.44 164	0.26 117	0.48 157	0.35 130	0.43 134	0.31 127	0.24 86	0.86 71	1.35 205	0.41 131	0.34 131	1.31 192	0.78 201	1.98 219	1.89 202	0.16 100	0.18 86	0.47 166	0.46 160	0.42 87	0.68 165

PSMNet_ROB	3.52 251	1.88 238	0.99 228	1.71 230	1.19 232	2.12 241	2.02 232	0.79 214	0.86 213	8.42 269	19.75 271	12.43 262	2.32 224	7.26 268	2.04 151	0.69 144	1.30 227	1.37 252	9.12 247	0.91 220	2.05 220	1.34 144	8.71 272	0.77 230	1.06 220	1.46 221	1.32 213	1.13 189

MANE	3.30 247	1.71 235	1.93 257	1.49 228	1.37 239	1.77 229	2.02 232	1.90 250	2.39 252	0.87 229	1.68 231	3.71 242	4.07 241	0.78 211	7.43 238	3.40 257	1.81 244	6.10 265	2.99 217	1.05 230	2.09 221	2.38 240	0.61 211	1.76 258	5.46 260	6.93 262	8.52 263	12.82 266

HBP-ISP	1.24 201	0.38 183	0.50 199	0.52 189	0.41 185	0.45 184	0.33 148	0.55 192	0.40 168	0.76 219	1.30 217	0.48 152	0.48 175	1.92 231	9.87 259	3.68 260	0.55 179	0.66 217	0.82 140	0.95 222	2.11 222	2.96 252	0.30 166	0.46 188	0.47 166	0.52 169	0.94 194	0.60 158

DAS	0.67 156	0.27 136	0.24 119	0.38 170	0.33 158	0.34 152	0.33 148	0.51 185	0.46 179	0.61 187	0.94 200	0.78 185	0.67 188	0.19 62	0.96 86	1.83 227	0.55 179	0.47 178	1.12 166	0.61 174	2.11 222	1.69 185	0.27 154	0.44 185	0.43 156	0.43 150	0.62 155	0.48 142

SepStereo	0.67 156	0.27 136	0.24 119	0.38 170	0.33 158	0.34 152	0.33 148	0.51 185	0.46 179	0.61 187	0.94 200	0.78 185	0.67 188	0.19 62	0.96 86	1.83 227	0.55 179	0.47 178	1.12 166	0.61 174	2.11 222	1.69 185	0.27 154	0.44 185	0.43 156	0.43 150	0.62 155	0.48 142

FAT-Stereo	1.13 194	0.37 176	0.57 205	0.56 197	0.63 209	0.50 187	0.52 179	0.75 209	0.44 176	0.79 222	2.82 244	1.45 211	1.95 219	0.49 183	2.78 173	2.52 249	0.57 187	0.60 211	2.42 207	1.17 235	2.12 225	2.13 224	0.74 221	0.58 210	0.41 148	0.56 175	0.72 169	1.27 199

HH	0.60 142	0.18 25	0.35 170	0.23 103	0.21 97	0.28 126	0.24 118	0.42 153	0.26 117	0.74 215	0.25 76	0.46 145	0.36 147	0.24 86	0.81 51	1.44 211	0.38 115	0.37 145	1.21 177	0.64 183	2.13 226	1.97 211	0.27 154	0.20 105	0.59 188	0.41 140	0.83 182	0.63 160

HanStereo	0.60 142	0.18 25	0.35 170	0.23 103	0.21 97	0.28 126	0.24 118	0.42 153	0.26 117	0.74 215	0.25 76	0.46 145	0.36 147	0.24 86	0.81 51	1.44 211	0.38 115	0.37 145	1.21 177	0.64 183	2.13 226	1.97 211	0.27 154	0.20 105	0.59 188	0.41 140	0.83 182	0.63 160

MADNet+	1.22 198	0.60 210	0.77 221	0.77 209	0.74 215	0.61 201	1.01 213	0.94 225	0.74 209	0.78 221	0.68 174	1.18 199	1.07 202	0.68 205	7.48 240	1.39 207	1.12 218	0.65 214	1.33 193	0.91 220	2.13 226	1.51 168	0.66 215	0.97 241	1.05 219	0.83 198	0.92 192	1.39 202

Dean	1.78 220	1.76 236	1.00 229	5.98 259	1.87 253	2.22 243	2.59 243	1.07 232	1.14 225	0.98 236	0.82 189	1.85 223	2.08 221	2.18 237	2.05 152	1.07 182	2.05 245	0.70 223	2.78 215	0.97 225	2.14 229	1.89 202	2.92 244	0.93 239	1.41 229	1.11 211	1.39 216	1.14 190

NOSS_ROB	0.81 173	0.36 171	0.27 143	0.37 168	0.35 171	0.37 161	0.29 136	0.87 216	0.39 166	0.71 209	0.93 199	0.99 194	0.60 183	1.26 223	2.02 149	2.44 246	0.57 187	0.58 210	0.68 124	0.43 136	2.16 230	2.47 243	0.32 176	0.47 191	0.42 151	0.43 150	0.72 169	0.42 129

SGM-Forest	1.95 224	0.37 176	0.25 131	0.54 191	0.44 188	0.40 172	0.24 118	0.59 196	0.75 210	0.72 212	0.66 170	0.99 194	2.05 220	0.34 138	5.58 216	1.88 230	0.46 151	0.39 161	23.75 269	0.29 86	2.17 231	1.62 180	0.40 188	0.29 155	1.04 217	0.59 179	1.80 232	4.01 246
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.62 218	3.84 256	0.69 216	2.63 241	1.29 234	2.25 245	2.87 246	0.61 200	0.56 195	0.62 192	0.50 154	1.32 206	0.66 187	2.02 234	3.24 186	0.47 87	1.35 230	0.42 168	6.77 236	0.64 183	2.20 232	2.08 222	3.05 246	0.55 202	0.60 190	0.69 187	0.73 174	1.16 192

ACVNet_1	1.67 219	1.63 233	0.96 227	4.28 248	1.59 245	2.19 242	3.55 249	0.73 207	0.57 196	0.63 194	0.58 163	1.49 213	0.97 197	5.05 261	1.52 130	0.54 110	2.24 247	0.55 204	4.77 230	0.57 166	2.20 232	1.58 175	3.26 252	0.65 221	0.70 197	0.64 182	0.69 164	0.89 178

WAO-6	1.95 224	1.28 226	0.85 222	2.04 236	1.34 237	1.69 228	2.05 234	1.04 230	1.24 232	0.91 232	0.86 192	1.85 223	2.71 230	2.30 239	9.05 248	1.14 191	2.89 252	0.69 222	3.16 222	0.85 210	2.21 234	2.27 234	1.29 232	0.87 234	1.64 235	2.07 237	1.72 230	2.69 226

DPSNet	1.40 208	0.43 194	0.38 178	0.54 191	0.61 208	0.65 206	0.57 184	0.51 185	0.67 204	0.46 151	0.87 194	3.54 240	1.62 216	1.43 224	2.52 169	2.12 238	0.99 211	0.99 242	7.37 241	1.69 246	2.21 234	2.98 253	0.95 226	0.74 226	0.76 200	0.76 193	0.75 177	0.82 170

ACVNet-4b	3.25 246	6.98 263	0.72 219	12.08 267	1.33 236	4.39 257	9.77 264	0.61 200	0.60 199	0.66 198	3.91 249	5.47 252	11.63 257	2.24 238	0.74 37	0.55 114	2.39 249	0.49 187	10.57 253	0.87 213	2.24 236	2.88 248	2.92 244	0.61 215	0.61 191	0.58 178	0.72 169	1.15 191

Any-RAFT	0.58 140	0.22 68	0.32 162	0.23 103	0.21 97	0.20 82	0.14 76	0.42 153	0.25 109	0.40 135	1.16 209	0.49 154	0.32 135	0.37 150	0.87 74	0.85 170	0.67 197	0.38 157	1.20 175	0.41 130	2.25 237	1.67 183	0.18 114	0.17 76	0.43 156	0.49 166	0.44 98	0.84 172

MFMNet_re	0.98 183	0.78 216	0.71 218	0.83 213	0.72 214	0.97 216	0.83 206	0.75 209	0.86 213	0.69 204	0.79 184	1.30 205	0.83 196	0.68 205	2.27 161	1.16 192	1.03 213	0.80 233	1.61 198	0.85 210	2.25 237	1.12 118	0.65 214	0.71 225	0.66 194	0.66 185	0.98 196	0.99 183

LE_ROB	7.96 261	3.98 257	5.96 265	6.32 260	20.03 273	4.31 256	17.09 270	6.33 263	9.23 264	1.00 238	4.87 251	16.05 265	22.60 267	3.45 249	2.97 179	0.95 176	2.14 246	1.91 256	13.13 258	5.86 262	2.32 239	2.18 228	9.68 273	5.18 265	10.55 266	9.20 264	10.65 265	17.10 270

ELAS	2.27 232	1.03 223	1.10 240	1.38 226	1.13 230	1.45 224	1.10 216	1.38 243	1.09 224	0.94 234	7.66 256	3.71 242	3.10 236	1.11 219	6.64 229	1.56 220	1.42 233	1.43 253	2.52 209	0.69 192	2.33 240	3.03 254	0.69 218	0.82 233	3.50 253	4.32 257	2.52 248	3.70 243
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	3.41 249	2.89 255	1.54 251	1.52 229	1.71 246	1.49 225	1.66 229	1.26 235	2.27 250	2.07 254	1.94 234	15.55 264	4.16 242	1.77 228	5.50 215	4.82 263	2.33 248	0.96 238	23.18 268	4.57 258	2.36 241	2.47 243	0.73 220	0.57 207	1.23 226	0.62 181	1.37 215	1.51 209

pmcnn	1.11 192	0.42 193	0.41 184	0.57 198	0.59 203	0.54 194	1.41 225	0.71 206	0.48 185	0.61 187	1.28 216	1.51 214	2.96 234	1.04 215	1.42 126	2.33 244	0.81 205	0.96 238	1.74 202	1.09 232	2.41 242	1.74 192	0.82 223	0.50 195	0.48 172	0.69 187	1.09 204	1.28 200

ELAS_RVC	2.37 234	0.95 221	1.21 242	1.26 224	0.98 225	1.99 234	1.12 219	1.45 245	0.86 213	0.99 237	7.87 257	3.60 241	8.50 252	1.07 217	6.31 226	1.59 223	1.34 228	1.44 254	2.57 211	0.79 203	2.43 243	3.03 254	0.71 219	0.88 235	3.51 254	3.72 254	1.69 229	2.07 216
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	2.53 236	1.63 233	1.01 231	1.98 234	1.29 234	2.08 238	2.10 235	1.37 242	1.44 237	1.41 247	1.79 233	5.07 249	2.34 225	1.08 218	3.26 187	0.91 174	1.71 239	0.77 229	22.70 267	1.31 238	2.44 244	1.46 158	1.41 234	0.98 242	1.69 237	1.61 227	1.40 217	2.14 217

LSM0	4.83 256	0.52 201	0.57 205	0.78 210	0.66 212	0.81 213	1.26 223	1.10 233	1.08 223	0.88 230	1.65 230	1.82 221	2.45 227	0.40 164	38.07 278	52.94 278	0.87 206	0.61 212	5.33 232	1.09 232	2.57 245	3.54 258	0.43 191	0.69 224	0.94 211	2.15 239	1.61 226	5.62 257

SPstereo	1.94 223	1.00 222	1.27 244	0.93 216	0.95 223	0.96 215	0.91 209	1.34 241	1.91 247	1.03 240	2.12 238	5.40 251	4.17 243	1.14 221	2.15 158	3.46 258	1.35 230	1.34 251	2.60 212	1.66 244	2.60 246	3.09 256	0.98 227	1.17 250	1.32 227	1.73 231	2.61 250	3.24 236

SPS-STEREO	1.49 213	0.72 214	0.69 216	0.90 215	0.75 216	0.82 214	0.74 202	0.83 215	0.76 211	0.85 228	1.62 227	1.42 209	1.09 203	0.70 207	1.97 147	2.32 243	1.04 214	0.97 240	10.95 254	1.01 227	2.60 246	2.45 242	0.64 212	0.76 229	0.81 207	0.79 194	1.11 206	0.96 179
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
TorneroNet-64	3.44 250	2.19 243	2.33 259	7.00 261	1.73 247	3.02 249	4.22 251	1.95 251	3.75 256	0.82 226	3.10 246	4.11 246	12.63 260	3.76 251	6.96 234	1.63 224	3.11 255	0.79 231	7.96 244	1.98 253	2.65 248	2.69 246	3.37 253	0.90 237	2.67 249	2.65 246	1.21 208	3.65 242

ktn	6.56 259	5.17 262	14.71 271	5.30 253	4.74 259	9.67 266	6.68 260	7.48 266	12.97 269	1.88 251	2.35 242	27.30 273	21.86 266	4.31 254	5.72 219	1.50 216	4.02 259	1.83 255	15.82 262	4.59 259	2.65 248	2.06 217	3.99 258	1.18 251	2.40 247	1.57 224	2.89 252	2.50 224

TorneroNet	5.38 258	2.29 245	1.20 241	17.70 270	6.11 265	4.86 259	6.44 259	2.12 253	4.67 258	1.56 248	7.04 254	11.27 259	24.96 269	4.04 252	5.06 211	1.56 220	3.02 253	0.79 231	14.79 260	1.88 250	2.79 250	2.59 245	3.47 254	0.89 236	6.89 262	2.63 245	1.30 212	3.48 240

UNDER WATER-64	3.14 245	2.61 251	1.56 253	4.95 250	2.92 257	3.47 251	4.38 252	2.32 255	1.63 243	1.37 245	1.36 220	5.08 250	4.79 245	3.47 250	7.48 240	2.02 236	3.68 257	1.11 247	3.99 226	1.95 251	2.87 251	2.92 251	5.01 265	1.40 254	1.99 243	3.99 255	2.15 241	4.42 249

SGM+DAISY	2.56 238	0.94 219	0.92 225	1.06 218	0.97 224	1.24 223	1.04 215	1.31 238	1.76 244	1.12 242	2.01 235	2.59 232	3.35 240	0.87 212	6.30 225	3.19 256	1.16 219	1.11 247	6.92 238	1.55 243	2.89 252	2.90 249	0.67 216	1.23 253	3.89 255	4.14 256	5.13 260	8.82 261

notaker	3.52 251	2.84 254	1.55 252	5.08 252	6.69 266	3.97 255	4.03 250	1.33 240	3.34 255	1.17 243	3.34 247	6.77 255	11.07 256	5.35 263	4.78 206	1.20 194	3.25 256	0.97 240	10.40 252	2.75 256	2.90 253	2.14 225	3.69 256	1.16 249	1.00 214	1.21 214	1.44 218	1.57 211

KSHMR	5.12 257	2.29 245	1.47 249	20.10 271	3.65 258	5.24 261	9.39 263	1.58 249	6.86 261	1.38 246	1.49 223	2.35 230	27.00 276	4.39 258	4.91 208	1.96 233	1.66 236	1.12 249	15.45 261	1.19 236	2.92 254	2.14 225	4.07 259	1.21 252	7.00 263	2.72 248	1.95 237	2.80 228

JetBlue	2.73 240	1.92 239	1.56 253	2.34 239	1.82 252	2.66 248	2.78 245	1.44 244	1.45 238	0.81 224	0.82 189	4.05 245	1.44 214	2.08 236	9.39 252	2.60 250	1.69 238	1.33 250	2.15 204	1.21 237	3.25 255	3.66 259	1.90 238	1.08 247	2.76 251	5.03 258	2.31 246	10.12 264

MeshStereo	2.03 231	0.72 214	0.61 212	1.20 221	0.79 220	1.01 219	0.66 200	1.54 247	1.35 235	0.92 233	2.10 237	4.00 244	3.06 235	0.71 209	9.66 254	2.82 253	1.05 215	0.76 227	4.73 228	0.75 198	3.34 256	3.73 260	0.48 200	0.58 210	1.79 239	1.18 213	2.41 247	2.78 227
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
MaskLacGwcNet_RVC	7.88 260	4.50 260	1.31 245	2.75 242	2.71 256	5.17 260	7.48 262	5.91 262	8.23 262	1.63 249	10.81 264	75.58 278	10.28 255	4.33 255	2.18 159	1.44 211	7.17 264	8.31 266	6.88 237	1.67 245	3.57 257	2.90 249	1.30 233	1.13 248	4.31 259	6.17 261	20.85 272	4.05 247

UNDER WATER	4.11 254	2.66 252	1.51 250	4.92 249	5.25 260	3.49 252	7.24 261	2.33 256	1.84 246	1.65 250	1.20 212	5.04 248	21.14 265	5.09 262	4.93 209	2.44 246	3.86 258	1.09 246	8.36 245	1.97 252	3.80 258	2.73 247	5.04 266	2.11 259	1.96 242	3.54 253	1.91 236	3.93 245

DGSMNet	2.89 241	1.85 237	1.04 235	1.35 225	0.50 197	1.94 232	0.59 190	2.82 258	1.53 242	3.95 260	15.60 266	1.84 222	3.19 237	4.88 260	2.89 175	2.87 254	3.06 254	1.91 256	4.57 227	2.02 254	4.46 259	3.48 257	1.64 236	2.11 259	0.88 209	3.46 252	1.04 202	2.62 225

MADNet++	2.98 242	1.95 240	2.23 258	1.73 231	2.39 254	1.68 227	2.24 238	2.26 254	2.69 254	2.34 255	2.78 243	3.30 238	3.34 239	2.86 246	4.22 201	4.20 261	2.65 250	2.14 258	3.69 225	3.00 257	4.95 260	7.04 266	1.44 235	2.60 262	1.93 241	5.78 259	2.76 251	2.35 220

EKT-Stereo	1.22 198	0.27 136	0.24 119	0.28 139	0.25 122	0.31 136	0.54 183	0.43 160	0.29 133	0.44 146	0.57 161	0.49 154	0.44 169	0.31 127	13.29 267	2.18 241	0.54 177	0.53 200	1.26 182	1.02 228	5.16 261	2.03 215	0.14 77	0.19 95	0.42 151	0.35 118	0.56 136	0.34 103

HanzoNet	11.30 264	14.06 267	16.74 272	13.89 269	9.10 268	15.60 271	21.20 274	11.16 271	12.45 268	6.15 266	7.25 255	20.77 269	27.41 278	28.53 277	4.84 207	9.79 266	14.66 271	2.80 259	24.65 270	12.81 271	5.39 262	4.27 261	8.60 271	1.63 256	2.70 250	2.61 244	2.55 249	3.43 238

JetRed	3.85 253	2.71 253	3.02 260	2.08 237	2.45 255	3.41 250	4.64 253	2.34 257	1.83 245	1.88 251	1.20 212	3.35 239	1.28 212	3.27 248	9.82 258	3.50 259	4.08 260	3.88 262	2.41 206	1.82 249	5.48 263	4.79 262	3.60 255	1.67 257	4.20 257	11.19 267	5.32 261	8.78 260

LRCNet_RVC	12.77 267	18.28 272	5.31 263	23.03 274	20.03 273	22.79 274	18.73 272	10.19 270	4.29 257	21.40 275	17.07 270	21.90 270	12.67 261	27.64 276	4.72 205	1.57 222	13.91 270	9.09 267	27.19 273	10.23 265	5.66 264	2.42 241	25.54 276	13.38 271	1.45 230	0.65 183	3.23 256	2.39 221

PML	14.72 270	11.16 266	4.09 261	13.72 268	8.87 267	13.75 267	6.38 258	7.25 264	36.05 278	10.34 270	59.29 278	46.05 277	52.59 279	6.65 267	6.70 230	4.81 262	10.30 267	3.77 261	21.46 266	4.87 260	5.83 265	5.51 263	3.98 257	4.24 264	15.02 272	6.06 260	20.81 271	7.86 259

DGTPSM_ROB	9.57 262	4.02 258	11.10 266	3.15 244	5.69 261	3.62 253	5.37 256	3.67 260	9.11 263	3.26 257	7.88 258	9.79 258	14.19 262	4.73 259	13.10 266	11.13 267	5.27 261	11.44 269	7.09 239	10.27 266	6.42 266	15.33 269	4.54 263	9.05 267	10.05 264	27.51 271	11.07 266	30.63 272

DPSMNet_ROB	11.01 263	4.36 259	11.20 267	3.81 247	5.73 262	4.71 258	5.45 257	3.67 260	9.75 265	4.35 261	13.56 265	11.30 260	26.82 275	5.44 266	13.51 268	12.50 268	6.62 263	12.38 270	14.62 259	10.30 267	7.11 267	16.01 270	4.56 264	9.06 268	11.07 267	27.51 271	11.13 267	30.63 272

FADE			5.27 262	1.16 219				3.21 259		4.80 263			5.81 247	2.31 240	2.42 167	2.64 251	7.84 265	2.86 260		6.33 263	7.32 268	6.35 265	1.84 237	3.02 263	3.89 255		4.35 258	9.54 263

BEATNet-Init1	11.60 266	15.45 268	5.36 264	21.04 272	10.14 269	20.37 272	13.59 269	8.80 269	6.63 260	4.42 262	10.00 263	14.23 263	19.35 263	4.04 252	10.43 262	9.21 265	6.50 262	5.00 263	32.12 277	14.67 272	8.25 269	7.49 267	5.66 267	5.23 266	12.24 268	7.07 263	21.30 273	14.66 267

DPSM_ROB	13.84 268	8.97 264	13.58 269	5.45 254	6.10 263	7.18 262	5.27 254	8.45 267	11.05 266	6.78 267	8.04 259	8.60 256	12.52 258	5.36 264	16.95 269	14.18 269	11.50 268	14.64 271	9.74 250	12.04 268	17.24 270	19.94 273	4.24 260	11.13 269	27.83 273	35.96 274	31.24 275	39.61 275

DPSM	13.84 268	8.97 264	13.58 269	5.45 254	6.10 263	7.18 262	5.27 254	8.45 267	11.05 266	6.78 267	8.04 259	8.60 256	12.52 258	5.36 264	16.95 269	14.18 269	11.50 268	14.64 271	9.74 250	12.04 268	17.24 270	19.94 273	4.24 260	11.13 269	27.83 273	35.96 274	31.24 275	39.61 275

HaxPig	22.03 272	23.76 273	21.73 274	25.29 275	25.48 275	24.76 275	26.73 275	22.91 275	21.16 270	29.02 277	26.42 273	24.60 271	19.57 264	25.83 275	24.34 272	21.24 271	25.03 276	26.17 274	24.65 270	23.00 273	18.72 272	16.12 271	29.01 277	21.22 274	10.44 265	12.85 268	9.65 264	15.02 268

MEDIAN_ROB	25.69 273	28.81 274	26.20 275	29.88 276	29.43 277	29.00 276	30.34 276	27.00 278	24.64 276	34.12 278	30.21 275	29.31 274	23.43 268	29.48 278	26.63 273	23.36 273	29.99 277	29.41 275	29.88 274	27.28 277	23.55 273	19.50 272	31.94 278	23.91 278	14.08 271	13.72 269	13.09 269	15.43 269

DPSimNet_ROB	19.60 271	30.02 275	12.51 268	29.96 277	26.66 276	21.35 273	18.10 271	23.34 276	23.91 275	14.59 274	30.41 276	25.17 272	25.12 270	12.92 273	12.40 265	9.18 264	23.72 275	11.03 268	37.61 278	12.43 270	24.99 274	8.77 268	13.55 274	15.98 272	13.56 269	10.45 265	19.73 270	21.73 271

AVERAGE_ROB	27.45 275	31.37 276	28.57 279	32.97 278	32.12 278	32.15 277	33.40 277	29.93 279	27.60 277	35.93 279	32.13 277	32.22 275	25.90 274	32.99 279	28.90 274	25.88 274	31.46 279	30.17 279	31.78 275	29.24 278	25.48 275	21.56 275	34.85 279	27.16 279	14.02 270	10.69 266	11.65 268	11.07 265

CasAABBNet	27.80 276	18.03 269	27.32 276	10.90 263	12.21 270	14.33 268	10.52 265	16.96 272	22.28 272	13.77 273	16.14 267	17.40 268	25.40 273	10.69 270	34.10 277	28.35 275	23.05 272	29.43 276	19.46 263	24.14 274	34.48 276	39.80 276	8.47 268	22.42 275	56.04 278	72.44 278	62.78 277	79.64 277

MyStereo03	27.85 277	18.04 270	27.34 277	10.97 264	12.28 271	14.43 269	10.61 266	17.01 273	22.28 272	13.60 271	16.25 268	17.32 266	25.22 271	10.81 271	34.04 275	28.52 276	23.12 273	29.47 277	19.54 264	24.22 275	34.63 277	40.21 277	8.53 269	22.43 276	55.95 276	72.41 276	62.86 278	79.77 278

MyStereo02	27.39 274	18.04 270	27.34 277	10.97 264	0.00 1	14.43 269	10.61 266	17.01 273	22.28 272	13.60 271	16.25 268	17.32 266	25.22 271	10.81 271	34.04 275	28.52 276	23.12 273	29.47 277	19.54 264	24.22 275	34.63 277	40.21 277	8.53 269	22.43 276	55.95 276	72.41 276	62.86 278	79.77 278

ASD4	27.98 278	34.14 277	19.11 273	22.11 273	15.76 272	34.49 278	19.22 273	25.24 277	22.16 271	27.84 276	27.98 274	36.03 276	27.38 277	22.78 274	22.42 271	22.41 272	30.38 278	24.27 273	27.15 272	30.34 279	51.62 279	47.40 279	17.59 275	18.37 273	29.34 275	34.36 273	26.84 274	38.61 274

Low-res two-view benchmark