Low-res two-view results

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 1	0.09 1	0.08 1	0.07 1	0.04 2	0.06 1	0.04 1	0.14 3	0.05 1	0.10 2	0.03 1	0.13 2	0.06 1	0.04 1	0.24 5	0.26 5	0.20 1	0.18 2	0.20 3	0.11 1	0.24 4	0.15 2	0.05 1	0.06 1	0.22 4	0.20 3	0.23 5	0.15 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MoCha-V2	0.14 2	0.20 6	0.09 3	0.12 6	0.07 3	0.08 2	0.06 4	0.14 3	0.07 4	0.11 3	0.11 3	0.15 3	0.07 3	0.06 4	0.18 1	0.22 3	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.14 4	0.27 5	0.15 2	0.08 5	0.08 2	0.17 2	0.15 2	0.18 2	0.12 1

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

CroCo-Stereo Lap2	0.14 2	0.10 2	0.08 1	0.08 2	0.08 6	0.08 2	0.05 2	0.12 1	0.06 2	0.22 10	0.07 2	0.16 4	0.07 3	0.04 1	0.20 2	0.26 5	0.22 2	0.19 4	0.26 7	0.11 1	0.28 9	0.16 4	0.06 2	0.08 2	0.22 4	0.23 8	0.20 3	0.16 4

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

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

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

delet	0.24 8	0.25 10	0.22 32	0.24 28	0.20 26	0.28 43	0.16 37	0.21 7	0.18 12	0.23 11	0.26 24	0.26 10	0.15 12	0.25 84	0.32 15	0.28 8	0.31 8	0.27 10	0.24 5	0.24 21	0.31 11	0.20 8	0.16 25	0.19 16	0.28 12	0.25 10	0.32 9	0.31 16

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

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

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

iRaftStereo_RVC	0.26 11	0.27 12	0.16 10	0.13 7	0.14 11	0.18 12	0.09 8	0.44 26	0.14 7	0.36 19	0.36 47	0.32 14	0.16 15	0.13 17	0.29 10	0.29 11	0.38 20	0.28 12	0.34 15	0.22 14	0.41 22	0.38 37	0.12 10	0.17 12	0.27 10	0.29 15	0.42 18	0.27 13

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT_CTSACE	0.30 20	0.37 35	0.15 8	0.15 8	0.15 14	0.25 31	0.18 43	0.53 46	0.20 20	0.55 85	0.18 9	0.44 40	0.29 55	0.16 26	0.29 10	0.30 13	0.37 18	0.27 10	0.37 18	0.18 7	0.38 19	0.45 65	0.10 8	0.17 12	0.30 17	0.31 21	0.60 57	0.26 12

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

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

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

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

RAFT+CT+SA	0.32 25	0.46 82	0.20 19	0.26 37	0.18 21	0.22 22	0.15 29	0.58 66	0.23 25	0.52 68	0.17 8	0.46 45	0.33 89	0.12 15	0.33 16	0.43 49	0.36 16	0.30 17	0.45 26	0.23 17	0.45 35	0.49 81	0.09 6	0.22 27	0.32 24	0.31 21	0.53 36	0.35 23

HCRNet	0.32 25	0.38 41	0.20 19	0.39 91	0.17 18	0.29 46	0.18 43	0.40 19	0.18 12	0.80 195	0.40 64	0.49 54	0.18 20	0.22 48	0.38 23	0.30 13	0.38 20	0.29 16	0.40 20	0.19 9	0.33 14	0.23 13	0.19 51	0.16 11	0.26 7	0.31 21	0.51 28	0.31 16

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

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

LL-Strereo2	0.34 30	0.29 16	0.21 23	0.24 28	0.19 23	0.17 10	0.13 17	0.63 99	0.26 41	0.58 102	0.23 18	0.44 40	0.22 30	0.14 20	0.41 32	0.41 38	0.47 45	0.35 36	0.73 93	0.31 46	0.47 47	0.36 32	0.21 71	0.20 19	0.32 24	0.34 32	0.51 28	0.35 23

test_4	0.34 30	0.33 22	0.27 48	0.21 20	0.18 21	0.16 7	0.11 12	0.59 73	0.26 41	0.58 102	0.25 22	0.50 60	0.20 26	0.19 33	0.33 16	0.40 34	0.45 32	0.34 27	0.41 21	0.29 37	0.45 35	0.41 46	0.16 25	0.24 47	0.38 38	0.40 49	0.59 56	0.42 41

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

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

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

MGS-Stereo	0.37 35	0.46 82	0.21 23	0.22 23	0.19 23	0.22 22	0.15 29	0.45 32	0.17 9	0.36 19	0.26 24	0.29 12	0.19 24	0.23 58	1.37 190	0.40 34	0.52 70	0.45 83	0.55 49	0.33 52	0.50 59	0.41 46	0.21 71	0.22 27	0.33 28	0.30 17	0.47 23	0.45 47

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.38 37	0.37 35	0.28 50	0.34 71	0.29 63	0.26 33	0.19 54	0.58 66	0.32 89	0.57 96	0.45 75	0.55 75	0.30 64	0.22 48	0.51 44	0.35 20	0.44 29	0.39 48	0.41 21	0.29 37	0.41 22	0.38 37	0.20 63	0.25 55	0.39 41	0.37 38	0.70 88	0.52 58
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CASnet	0.40 43	0.52 129	0.23 37	0.27 41	0.27 54	0.30 52	0.14 24	0.62 92	0.29 59	0.61 116	0.44 72	0.64 105	0.28 53	0.23 58	0.55 48	0.36 25	0.45 32	0.31 18	0.73 93	0.27 31	0.63 112	0.39 42	0.21 71	0.24 47	0.42 48	0.32 25	0.61 60	0.56 72
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 43	0.28 15	0.33 66	0.35 80	0.24 39	0.24 28	0.15 29	0.63 99	0.28 52	0.61 116	0.39 61	0.51 64	0.22 30	0.22 48	0.48 41	0.43 49	0.49 52	0.43 69	0.66 77	0.34 56	0.63 112	0.70 130	0.14 19	0.22 27	0.39 41	0.47 70	0.63 66	0.39 30

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

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

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

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

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

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

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

SA	0.42 51	0.47 88	0.21 23	0.25 33	0.23 33	0.31 53	0.13 17	0.64 106	0.32 89	0.61 116	0.26 24	0.54 70	0.21 27	0.16 26	0.63 76	0.47 82	0.52 70	0.41 57	0.60 65	0.29 37	0.46 40	0.61 109	0.15 21	0.27 64	0.45 55	0.58 97	0.96 149	0.47 50

CIPLG	0.42 51	0.47 88	0.24 41	0.32 63	0.22 29	0.32 56	0.19 54	0.63 99	0.24 33	0.55 85	0.50 90	0.60 94	0.30 64	0.41 146	0.93 149	0.44 54	0.52 70	0.37 42	0.56 55	0.38 75	0.56 88	0.45 65	0.19 51	0.24 47	0.44 51	0.31 21	0.57 42	0.38 29

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

GMOStereo	0.42 51	0.39 46	0.21 23	0.30 55	0.26 45	0.29 46	0.19 54	0.67 120	0.30 65	0.66 150	0.32 35	0.54 70	0.33 89	0.20 37	0.40 26	0.46 71	0.50 57	0.44 74	0.68 81	0.34 56	0.51 63	0.66 119	0.16 25	0.22 27	0.58 95	0.45 61	0.82 117	0.41 36

error version	0.42 51	0.39 46	0.21 23	0.30 55	0.26 45	0.29 46	0.19 54	0.67 120	0.30 65	0.66 150	0.32 35	0.54 70	0.33 89	0.20 37	0.40 26	0.46 71	0.50 57	0.44 74	0.68 81	0.34 56	0.51 63	0.66 119	0.16 25	0.22 27	0.58 95	0.45 61	0.82 117	0.41 36

test-v	0.42 51	0.39 46	0.21 23	0.30 55	0.26 45	0.29 46	0.19 54	0.67 120	0.30 65	0.66 150	0.32 35	0.54 70	0.33 89	0.20 37	0.40 26	0.46 71	0.50 57	0.44 74	0.68 81	0.34 56	0.51 63	0.66 119	0.16 25	0.22 27	0.58 95	0.45 61	0.82 117	0.41 36

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

test-2	0.42 51	0.39 46	0.21 23	0.30 55	0.26 45	0.29 46	0.19 54	0.67 120	0.30 65	0.66 150	0.32 35	0.54 70	0.33 89	0.20 37	0.40 26	0.46 71	0.50 57	0.44 74	0.68 81	0.34 56	0.51 63	0.66 119	0.16 25	0.22 27	0.58 95	0.45 61	0.82 117	0.41 36

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

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

CREStereo++_RVC	0.43 63	0.42 62	0.39 93	0.30 55	0.33 80	0.27 36	0.19 54	0.57 62	0.31 81	0.58 102	0.36 47	0.58 85	0.56 160	0.23 58	0.48 41	0.50 96	0.61 130	0.34 27	0.52 35	0.30 41	0.56 88	0.42 51	0.16 25	0.29 72	0.49 69	0.44 56	0.79 110	0.69 107
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.43 63	0.33 22	0.36 77	0.28 43	0.28 58	0.27 36	0.18 43	0.64 106	0.25 38	0.63 129	0.53 103	0.51 64	0.25 41	0.22 48	0.63 76	0.48 87	0.51 66	0.41 57	0.96 124	0.38 75	0.53 79	0.46 70	0.20 63	0.24 47	0.57 91	0.54 91	0.54 37	0.52 58

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

panet	0.44 66	0.51 120	0.40 98	0.34 71	0.26 45	0.27 36	0.14 24	0.62 92	0.30 65	0.60 113	0.36 47	0.73 126	0.33 89	0.24 70	0.56 50	0.57 121	0.58 107	0.34 27	0.52 35	0.31 46	0.57 97	0.42 51	0.17 37	0.30 80	0.54 85	0.48 75	0.65 73	0.69 107

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

CREStereo	0.44 66	0.51 120	0.40 98	0.34 71	0.26 45	0.28 43	0.15 29	0.61 85	0.30 65	0.58 102	0.36 47	0.72 123	0.33 89	0.24 70	0.59 60	0.59 128	0.59 118	0.34 27	0.52 35	0.31 46	0.59 105	0.42 51	0.18 43	0.30 80	0.54 85	0.48 75	0.64 69	0.69 107
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA-RVC	0.44 66	0.37 35	0.35 72	0.33 69	0.37 103	0.32 56	0.41 128	0.46 35	0.52 151	0.43 28	0.48 81	0.68 114	0.33 89	0.29 106	0.65 85	0.46 71	0.47 45	0.44 74	0.49 30	0.38 75	0.49 56	0.48 80	0.29 116	0.32 92	0.38 38	0.37 38	0.57 42	0.62 89

TestStereo	0.45 70	0.51 120	0.38 90	0.42 104	0.30 70	0.44 105	0.26 86	0.71 144	0.28 52	0.76 186	0.32 35	0.64 105	0.32 85	0.24 70	0.47 40	0.35 20	0.54 81	0.33 25	0.78 105	0.38 75	0.63 112	0.42 51	0.24 96	0.30 80	0.53 81	0.43 53	0.75 100	0.55 71

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

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

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

CES	0.46 74	0.35 33	0.30 56	0.27 41	0.27 54	0.29 46	0.12 15	1.05 202	0.27 45	0.54 79	0.66 141	0.53 68	0.25 41	0.23 58	0.62 73	0.65 145	0.58 107	0.37 42	0.54 47	0.34 56	0.84 153	0.53 93	0.23 89	0.23 39	0.56 90	0.44 56	0.57 42	0.69 107

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

EGLCR-Stereo	0.47 76	0.49 101	0.41 107	0.29 48	0.30 70	0.44 105	0.14 24	0.57 62	0.26 41	0.57 96	0.27 27	0.58 85	0.23 33	0.21 42	0.36 20	0.47 82	0.53 79	0.45 83	0.75 100	0.32 50	0.69 130	0.93 157	0.19 51	0.24 47	0.48 62	0.49 80	1.30 189	0.70 113

GLC_STEREO	0.47 76	0.51 120	0.40 98	0.38 88	0.37 103	0.37 80	0.28 93	0.64 106	0.29 59	0.62 125	0.53 103	0.55 75	0.28 53	0.30 108	0.49 43	0.48 87	0.66 149	0.41 57	0.65 75	0.41 95	0.70 133	0.60 104	0.23 89	0.30 80	0.47 59	0.36 36	0.84 126	0.53 62

IPLG	0.47 76	0.45 76	0.32 63	0.28 43	0.27 54	0.32 56	0.21 62	0.63 99	0.22 23	0.51 61	0.38 55	0.56 77	0.29 55	0.31 115	1.64 205	0.44 54	0.56 94	0.48 102	0.56 55	0.41 95	0.45 35	0.75 138	0.18 43	0.28 68	0.45 55	0.59 98	0.65 73	0.51 57

Sa-1000	0.48 79	0.47 88	0.21 23	0.26 37	0.26 45	0.31 53	0.15 29	0.65 113	0.36 108	0.63 129	0.33 41	0.50 60	0.26 44	0.30 108	0.94 153	0.49 93	0.59 118	0.45 83	0.90 117	0.32 50	0.52 73	0.75 138	0.17 37	0.27 64	0.72 133	0.53 89	1.00 159	0.49 53

PMTNet	0.48 79	0.48 98	0.43 113	0.31 61	0.30 70	0.27 36	0.22 67	0.54 50	0.29 59	0.57 96	0.39 61	0.59 90	0.23 33	0.23 58	0.64 82	0.59 128	0.57 103	0.37 42	1.17 138	0.33 52	0.67 124	0.40 43	0.20 63	0.21 21	0.79 154	0.59 98	0.65 73	0.92 142

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

raft_robust	0.49 82	0.44 69	0.24 41	0.38 88	0.29 63	0.32 56	0.21 62	0.73 152	0.35 104	0.69 167	0.34 43	0.57 80	0.31 76	0.24 70	0.59 60	0.53 107	0.54 81	0.46 91	0.98 125	0.37 72	0.69 130	0.94 158	0.20 63	0.28 68	0.55 88	0.69 109	0.69 84	0.60 83

dd	0.50 83	0.51 120	0.28 50	0.91 186	0.31 78	0.65 160	0.29 100	0.59 73	0.23 25	0.54 79	0.30 31	0.75 129	0.27 50	0.26 94	0.84 127	0.46 71	0.70 162	0.39 48	1.05 128	0.38 75	0.48 52	0.43 57	0.23 89	0.30 80	0.53 81	0.39 45	0.74 98	0.58 76

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

iResNet_ROB	0.50 83	0.49 101	0.42 109	0.42 104	0.30 70	0.42 99	0.32 108	0.60 78	0.33 94	0.52 68	0.59 117	0.47 48	0.56 160	0.25 84	0.81 119	0.46 71	0.57 103	0.49 109	1.19 139	0.36 67	0.48 52	0.36 32	0.25 99	0.37 122	0.57 91	0.54 91	0.75 100	0.61 85

MIPNet	0.51 86	0.51 120	0.33 66	0.32 63	0.30 70	0.37 80	0.25 82	0.62 92	0.24 33	0.50 57	0.52 99	0.61 95	0.41 125	0.30 108	1.01 168	0.51 103	0.59 118	0.50 115	0.76 103	0.47 115	0.44 32	0.85 149	0.20 63	0.26 61	0.66 120	0.98 166	0.71 92	0.61 85

CFNet_pseudo	0.51 86	0.44 69	0.43 113	0.54 137	0.43 126	0.53 133	0.34 112	0.62 92	0.36 108	0.61 116	0.64 133	0.57 80	0.52 153	0.35 132	0.90 144	0.50 96	0.50 57	0.47 97	0.67 79	0.36 67	0.47 47	0.42 51	0.26 106	0.33 104	0.57 91	0.60 101	0.68 81	0.73 119

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 86	0.52 129	0.48 133	0.43 108	0.57 156	0.42 99	0.62 168	0.56 61	0.62 168	0.52 68	0.51 96	0.67 112	0.34 100	0.58 192	0.78 111	0.42 42	0.47 45	0.42 64	0.57 59	0.38 75	0.46 40	0.42 51	0.30 119	0.32 92	0.48 62	0.76 128	0.62 63	0.64 96
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 90	0.43 65	0.36 77	0.34 71	0.25 41	0.47 116	0.25 82	0.43 24	0.27 45	0.52 68	0.94 182	0.61 95	0.44 136	0.25 84	1.06 171	0.57 121	0.52 70	0.39 48	1.51 151	0.50 118	0.58 101	0.75 138	0.26 106	0.25 55	0.52 79	0.38 42	0.76 103	0.53 62

iResNetv2_ROB	0.52 90	0.45 76	0.32 63	0.48 119	0.39 112	0.48 118	0.28 93	0.64 106	0.34 99	0.52 68	0.66 141	0.70 119	0.55 158	0.28 100	0.67 91	0.47 82	0.50 57	0.46 91	1.12 135	0.45 106	0.57 97	0.47 74	0.29 116	0.40 128	0.55 88	0.51 85	0.81 114	0.58 76

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

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

BEATNet_4x	0.53 93	0.40 51	0.34 70	0.39 91	0.36 96	0.32 56	0.27 88	0.64 106	0.41 127	0.66 150	0.45 75	0.62 103	0.39 119	0.24 70	0.83 124	0.63 135	0.58 107	0.58 156	0.57 59	0.36 67	0.90 160	1.52 198	0.25 99	0.36 118	0.46 57	0.44 56	0.77 104	0.60 83

AF-Net	0.53 93	0.49 101	0.44 121	0.50 124	0.53 147	0.61 151	0.54 148	0.61 85	0.55 158	0.43 28	0.66 141	0.85 145	0.42 126	0.40 143	0.64 82	0.46 71	0.46 36	0.44 74	0.60 65	0.40 92	0.45 35	0.45 65	0.41 153	0.39 125	0.50 72	0.55 93	0.81 114	0.69 107

Nwc_Net	0.53 93	0.49 101	0.44 121	0.50 124	0.53 147	0.61 151	0.54 148	0.61 85	0.55 158	0.43 28	0.66 141	0.85 145	0.42 126	0.40 143	0.64 82	0.46 71	0.46 36	0.44 74	0.60 65	0.40 92	0.45 35	0.45 65	0.41 153	0.39 125	0.50 72	0.55 93	0.81 114	0.69 107

DLCB_ROB	0.53 93	0.50 115	0.48 133	0.41 100	0.45 129	0.43 103	0.39 124	0.55 56	0.45 139	0.57 96	0.61 125	0.70 119	0.52 153	0.41 146	0.60 64	0.47 82	0.57 103	0.48 102	0.52 35	0.43 103	0.55 84	0.47 74	0.38 146	0.42 135	0.96 183	0.79 134	0.70 88	0.62 89

AE-Stereo	0.54 98	0.48 98	0.44 121	0.50 124	0.35 93	0.36 78	0.28 93	0.55 56	0.29 59	0.64 135	0.31 34	0.89 151	0.31 76	0.24 70	0.55 48	0.65 145	0.68 157	0.52 129	0.87 114	0.53 124	0.72 136	0.81 146	0.21 71	0.47 154	0.79 154	0.69 109	0.94 144	0.62 89

HSM	0.54 98	0.49 101	0.47 130	0.48 119	0.47 135	0.41 95	0.37 118	0.71 144	0.37 114	0.61 116	0.65 138	0.59 90	0.48 145	0.31 115	0.70 101	0.48 87	0.64 142	0.47 97	0.75 100	0.48 117	0.63 112	0.49 81	0.26 106	0.42 135	0.62 110	0.72 117	0.87 135	0.67 101

LoS	0.55 100	0.44 69	0.29 52	0.36 84	0.37 103	0.40 93	0.20 61	1.37 217	0.31 81	0.86 203	0.78 164	0.68 114	0.37 115	0.24 70	0.58 57	0.72 158	0.59 118	0.40 53	0.75 100	0.35 65	1.03 173	0.65 116	0.21 71	0.24 47	0.79 154	0.64 105	0.64 69	0.68 105

test-3	0.55 100	0.37 35	0.37 81	0.34 71	0.33 80	0.33 63	0.22 67	0.65 113	0.27 45	0.61 116	0.34 43	0.90 152	0.31 76	0.21 42	0.60 64	0.44 54	0.55 89	0.42 64	2.59 190	0.38 75	0.56 88	1.37 189	0.16 25	0.29 72	0.48 62	0.38 42	0.69 84	0.54 68

test_1	0.55 100	0.37 35	0.37 81	0.34 71	0.33 80	0.33 63	0.22 67	0.66 117	0.27 45	0.62 125	0.34 43	0.90 152	0.31 76	0.21 42	0.61 69	0.44 54	0.55 89	0.42 64	2.58 189	0.38 75	0.56 88	1.38 191	0.16 25	0.29 72	0.48 62	0.38 42	0.69 84	0.54 68

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

TANstereo	0.55 100	0.41 55	0.35 72	0.40 95	0.39 112	0.45 109	0.21 62	0.52 42	0.30 65	0.54 79	0.37 53	0.38 25	0.38 117	0.41 146	0.84 127	0.73 162	0.66 149	0.78 202	1.10 132	0.89 200	0.62 109	0.54 95	0.93 213	0.32 92	0.34 29	0.45 61	0.99 154	0.53 62

XX-TBD	0.55 100	0.41 55	0.35 72	0.40 95	0.39 112	0.45 109	0.21 62	0.52 42	0.30 65	0.54 79	0.37 53	0.38 25	0.38 117	0.41 146	0.84 127	0.73 162	0.66 149	0.78 202	1.10 132	0.89 200	0.62 109	0.54 95	0.93 213	0.32 92	0.34 29	0.45 61	0.99 154	0.53 62

NVstereo2D	0.55 100	0.47 88	0.40 98	0.52 132	0.48 138	0.66 163	0.64 171	0.60 78	0.38 118	0.48 48	0.61 125	0.53 68	0.30 64	0.63 197	1.53 199	0.61 133	0.58 107	0.55 144	0.53 42	0.41 95	0.50 59	0.38 37	0.54 186	0.43 139	0.64 117	0.48 75	0.56 40	0.53 62

test_3	0.56 107	0.38 41	0.36 77	0.34 71	0.33 80	0.33 63	0.21 62	0.68 127	0.29 59	0.65 140	0.33 41	0.92 154	0.35 107	0.21 42	0.60 64	0.44 54	0.56 94	0.45 83	2.68 191	0.39 87	0.55 84	1.35 187	0.15 21	0.32 92	0.51 75	0.47 70	0.67 80	0.50 55

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

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

UCFNet_RVC	0.56 107	0.78 180	0.45 125	0.59 147	0.55 153	0.52 130	0.39 124	0.58 66	0.40 123	0.59 107	0.60 119	0.82 138	0.45 137	0.32 121	0.70 101	0.42 42	0.50 57	0.50 115	0.67 79	0.45 106	0.56 88	0.47 74	0.38 146	0.41 131	0.77 149	0.71 114	0.65 73	0.86 136

IPLGR	0.57 111	0.55 139	0.37 81	0.43 108	0.38 109	0.36 78	0.23 74	0.62 92	0.30 65	0.56 92	0.68 149	0.61 95	0.32 85	0.29 106	1.73 211	0.47 82	0.56 94	0.56 146	1.09 130	0.54 130	0.53 79	0.81 146	0.20 63	0.32 92	0.71 130	0.97 165	0.73 96	0.57 74

FADNet-RVC-Resample	0.57 111	0.52 129	0.42 109	0.46 115	0.39 112	0.41 95	0.40 126	0.72 151	0.42 134	0.68 159	0.51 96	1.04 167	0.43 131	0.43 159	0.96 158	0.48 87	0.56 94	0.61 164	0.85 113	0.55 134	0.52 73	0.63 110	0.34 134	0.60 176	0.58 95	0.71 114	0.55 38	0.77 125

ICVP	0.58 113	0.49 101	0.67 176	0.50 124	0.48 138	0.52 130	0.36 116	0.60 78	0.45 139	0.61 116	0.58 116	0.61 95	0.56 160	0.30 108	0.67 91	0.64 139	0.58 107	0.51 122	0.72 92	0.51 121	0.58 101	0.74 136	0.59 192	0.47 154	0.60 104	0.75 125	0.74 98	0.72 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 113	0.41 55	0.31 60	0.29 48	0.29 63	0.45 109	0.29 100	0.71 144	0.41 127	0.48 48	0.53 103	0.51 64	0.43 131	0.23 58	0.86 133	0.84 176	0.70 162	0.67 177	1.34 144	0.60 155	0.83 151	0.98 160	0.30 119	0.35 111	0.62 110	0.72 117	0.72 93	0.73 119

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

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

FADNet-RVC	0.58 113	0.50 115	0.37 81	0.51 130	0.42 123	0.39 87	0.56 152	0.68 127	0.36 108	0.64 135	0.50 90	1.13 173	0.45 137	0.34 126	0.91 145	0.53 107	0.54 81	0.45 83	1.20 141	0.51 121	0.54 82	0.52 90	0.33 132	0.51 162	0.57 91	0.75 125	0.64 69	0.81 130

RP	0.58 113	0.57 149	0.72 182	0.62 154	0.56 154	0.57 142	0.64 171	0.63 99	0.61 166	0.42 27	0.81 170	0.78 135	0.53 155	0.43 159	0.68 94	0.48 87	0.53 79	0.44 74	0.64 71	0.45 106	0.51 63	0.54 95	0.37 144	0.44 144	0.62 110	0.59 98	0.83 124	0.77 125

GES	0.59 119	0.52 129	0.37 81	0.39 91	0.40 116	0.53 133	0.37 118	0.59 73	0.40 123	0.56 92	0.60 119	0.50 60	0.30 64	0.41 146	0.98 161	0.63 135	0.67 155	0.55 144	2.28 176	0.56 138	0.70 133	0.56 100	0.31 124	0.42 135	0.48 62	0.48 75	0.65 73	0.68 105

DeepPruner_ROB	0.59 119	0.44 69	0.54 149	0.52 132	0.54 150	0.49 120	0.37 118	0.61 85	0.46 143	0.60 113	0.70 150	0.61 95	0.51 151	0.32 121	1.06 171	0.58 126	0.62 134	0.59 161	0.66 77	0.47 115	0.97 169	0.72 134	0.36 139	0.44 144	0.61 105	1.00 170	0.72 93	0.58 76

PS-NSSS	0.60 121	0.81 186	0.44 121	0.89 184	0.54 150	0.71 171	0.63 169	0.64 106	0.38 118	0.64 135	0.41 66	1.52 189	0.47 142	0.41 146	0.59 60	0.42 42	0.52 70	0.45 83	0.94 121	0.42 101	0.44 32	0.29 21	0.36 139	0.34 108	0.63 114	0.69 109	0.70 88	0.80 128

SACVNet	0.62 122	0.53 136	0.51 143	0.55 140	0.57 156	0.52 130	0.60 160	0.69 135	0.56 160	0.67 157	0.54 109	0.59 90	0.37 115	0.41 146	0.71 105	0.60 130	0.64 142	0.57 151	0.95 122	0.64 172	0.67 124	0.78 143	0.36 139	0.47 154	0.75 143	0.77 131	0.84 126	0.84 133

s12784h	0.62 122	0.68 171	0.47 130	0.65 161	0.44 128	0.34 70	0.24 77	0.61 85	0.31 81	0.60 113	0.44 72	0.81 136	0.55 158	0.25 84	0.62 73	0.50 96	0.62 134	0.38 46	0.74 99	0.36 67	1.26 187	0.47 74	0.18 43	0.30 80	0.70 127	0.74 121	1.39 196	2.07 195

pcwnet_v2	0.62 122	0.46 82	0.50 139	0.62 154	0.49 141	0.61 151	0.46 135	0.66 117	0.45 139	0.65 140	0.79 165	0.64 105	0.86 183	0.53 180	1.15 180	0.55 115	0.59 118	0.51 122	0.83 110	0.41 95	0.55 84	0.47 74	0.34 134	0.43 139	0.75 143	0.76 128	0.85 128	0.95 143

PA-Net	0.64 125	0.67 169	0.66 173	0.50 124	0.66 174	0.50 124	0.64 171	0.65 113	0.73 177	0.54 79	0.52 99	0.58 85	0.58 166	0.59 194	0.93 149	0.57 121	0.46 36	0.54 139	0.61 69	0.54 130	0.49 56	0.66 119	0.36 139	0.52 164	0.64 117	1.24 192	0.64 69	1.32 173
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 126	0.55 139	0.41 107	0.53 135	0.42 123	0.49 120	0.65 175	0.74 157	0.42 134	0.66 150	0.64 133	0.81 136	0.50 147	0.36 134	1.17 182	0.51 103	0.51 66	0.53 133	1.61 156	0.53 124	0.69 130	0.59 101	0.35 138	0.41 131	0.72 133	0.88 147	0.78 109	1.06 154

Anonymous	0.66 127	0.52 129	0.38 90	0.35 80	0.36 96	0.42 99	0.25 82	0.74 157	0.47 145	0.45 37	0.45 75	0.56 77	0.51 151	0.23 58	0.88 140	1.09 210	0.78 175	0.69 184	1.84 164	0.64 172	1.19 183	1.21 180	0.32 129	0.42 135	0.66 120	0.73 120	0.93 141	0.74 122

R-Stereo Train	0.66 127	0.55 139	0.43 113	0.48 119	0.36 96	0.50 124	0.18 43	0.62 92	0.31 81	0.68 159	0.62 129	0.72 123	0.34 100	0.25 84	0.69 96	0.89 180	0.66 149	0.51 122	2.12 171	0.46 111	0.94 163	1.49 195	0.22 81	0.36 118	0.71 130	0.96 160	0.77 104	1.10 157

RAFT-Stereo	0.66 127	0.55 139	0.43 113	0.48 119	0.36 96	0.50 124	0.18 43	0.62 92	0.31 81	0.68 159	0.62 129	0.72 123	0.34 100	0.25 84	0.69 96	0.89 180	0.66 149	0.51 122	2.12 171	0.46 111	0.94 163	1.49 195	0.22 81	0.36 118	0.71 130	0.96 160	0.77 104	1.10 157
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 130	0.66 168	0.42 109	1.35 209	1.02 203	1.21 206	0.91 193	0.60 78	0.41 127	0.52 68	0.60 119	0.56 77	0.23 33	1.19 224	0.66 86	0.45 64	0.56 94	0.51 122	0.73 93	0.53 124	0.64 118	0.67 124	0.79 203	0.29 72	0.72 133	0.55 93	0.63 66	0.66 99

NCC-stereo	0.67 130	0.63 162	0.59 156	0.64 158	0.65 170	0.63 157	0.69 179	0.67 120	0.74 180	0.43 28	0.81 170	0.82 138	0.70 174	0.47 167	0.82 122	0.53 107	0.58 107	0.64 170	0.80 107	0.54 130	0.56 88	0.60 104	0.53 182	0.45 149	0.75 143	0.96 160	0.92 139	0.98 147

stereogan	0.67 130	0.67 169	0.62 163	0.68 167	0.73 185	0.75 177	0.64 171	0.70 141	0.57 161	0.51 61	0.64 133	1.08 168	0.62 168	0.44 162	0.83 124	0.55 115	0.56 94	0.51 122	0.91 118	0.59 151	0.59 105	0.69 129	0.47 162	0.46 151	0.59 101	0.67 108	1.16 175	0.87 138

Abc-Net	0.67 130	0.63 162	0.59 156	0.64 158	0.65 170	0.63 157	0.69 179	0.67 120	0.74 180	0.43 28	0.81 170	0.82 138	0.70 174	0.47 167	0.82 122	0.53 107	0.58 107	0.64 170	0.80 107	0.54 130	0.56 88	0.60 104	0.53 182	0.45 149	0.75 143	0.96 160	0.92 139	0.98 147
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 130	0.35 33	0.39 93	0.29 48	0.43 126	0.34 70	0.36 116	0.43 24	1.25 210	0.27 13	0.72 156	0.44 40	2.38 218	0.57 189	1.11 176	0.76 165	0.56 94	0.56 146	0.64 71	0.55 134	0.63 112	2.08 214	0.46 161	0.40 128	0.36 33	0.63 102	0.51 28	0.67 101

MyStereo04	0.68 135	0.52 129	0.57 153	0.44 112	0.37 103	0.35 75	0.26 86	0.68 127	0.45 139	0.62 125	0.45 75	0.68 114	0.34 100	0.25 84	1.00 165	0.68 152	0.56 94	0.53 133	3.39 205	0.56 138	0.92 161	0.64 114	0.27 110	0.41 131	0.77 149	0.92 152	0.96 149	0.66 99

Any-RAFT	0.69 136	0.47 88	0.85 192	0.53 135	0.40 116	0.38 85	0.27 88	0.64 106	0.32 89	0.57 96	0.76 163	0.86 149	0.24 40	0.22 48	0.57 53	0.76 165	0.60 125	0.45 83	2.19 173	0.45 106	1.20 184	0.71 131	0.22 81	0.31 88	0.99 188	1.24 192	0.73 96	1.65 186

FCDSN-DC	0.69 136	0.61 158	0.62 163	0.66 163	0.61 162	0.59 146	0.60 160	0.68 127	0.42 134	0.75 183	0.42 68	0.57 80	0.36 111	0.50 173	2.43 245	0.67 149	0.80 181	0.76 198	0.64 71	0.56 138	0.70 133	0.60 104	0.47 162	0.83 200	0.66 120	0.74 121	0.61 60	0.67 101
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 136	0.73 176	0.66 173	0.57 143	0.56 154	0.51 127	0.45 133	0.70 141	0.57 161	0.68 159	0.71 151	0.66 109	0.48 145	0.39 140	0.93 149	0.72 158	0.65 146	0.57 151	0.76 103	0.57 143	0.74 141	0.88 153	0.49 168	0.60 176	0.98 185	0.95 157	0.85 128	1.16 164

MyStereo	0.70 139	0.55 139	0.69 179	0.47 117	0.38 109	0.35 75	0.27 88	0.68 127	0.49 147	0.64 135	0.57 113	0.66 109	0.42 126	0.26 94	1.12 178	0.65 145	0.58 107	0.53 133	3.20 203	0.57 143	0.92 161	0.74 136	0.28 113	0.41 131	0.88 172	0.99 168	0.99 154	0.62 89

GANet-ADL	0.70 139	0.59 151	0.52 144	0.60 149	0.57 156	0.61 151	0.46 135	0.68 127	0.52 151	0.65 140	0.67 146	0.76 131	0.43 131	0.39 140	1.08 174	0.79 173	0.68 157	0.52 129	1.84 164	0.64 172	0.66 120	0.86 151	0.42 156	0.43 139	0.70 127	0.87 145	0.97 151	0.89 140

MLCV	0.70 139	0.49 101	0.53 146	0.73 172	0.50 142	0.65 160	0.43 131	0.81 177	0.41 127	0.71 173	0.88 177	1.01 162	0.81 180	0.28 100	0.92 147	0.43 49	0.65 146	0.52 129	2.47 186	0.45 106	0.55 84	0.72 134	0.39 150	0.54 167	0.69 125	0.80 135	0.83 124	0.72 116

GEStereo_RVC	0.71 142	0.59 151	0.40 98	0.54 137	0.50 142	0.61 151	0.51 142	0.71 144	0.41 127	0.59 107	0.51 96	0.76 131	0.46 140	0.39 140	0.96 158	0.92 184	0.78 175	0.75 195	1.94 168	0.62 168	0.80 147	1.37 189	0.31 124	0.52 164	0.61 105	0.63 102	0.86 133	1.12 160

RAFT-Test	0.72 143	0.50 115	0.46 126	0.52 132	0.34 89	0.41 95	0.29 100	0.73 152	0.30 65	0.62 125	0.72 156	0.68 114	0.31 76	0.22 48	0.71 105	1.03 203	0.62 134	0.50 115	2.89 197	0.66 175	1.72 202	1.14 175	0.23 89	0.29 72	0.80 158	0.96 160	0.95 146	0.91 141

cross-raft	0.73 144	0.56 145	0.46 126	0.43 108	0.33 80	0.40 93	0.27 88	0.73 152	0.33 94	0.65 140	0.60 119	0.74 128	0.30 64	0.23 58	0.76 110	0.96 191	0.63 139	0.48 102	2.91 198	0.59 151	1.81 208	1.31 186	0.22 81	0.32 92	0.82 162	0.94 156	0.93 141	1.01 151

RTSC	0.73 144	0.49 101	0.46 126	0.47 117	0.51 145	0.55 139	0.56 152	0.67 120	0.68 174	0.54 79	0.79 165	0.57 80	0.57 164	0.41 146	1.92 219	0.77 167	0.96 203	0.58 156	1.36 147	0.56 138	0.85 155	1.11 170	0.31 124	0.53 166	0.58 95	0.65 106	0.95 146	1.26 171

MSMDNet	0.73 144	0.52 129	0.48 133	0.35 80	0.34 89	0.45 109	0.33 111	0.69 135	0.30 65	0.63 129	0.60 119	0.71 121	0.35 107	0.23 58	0.78 111	1.05 205	0.63 139	0.50 115	2.88 196	0.81 195	1.59 198	1.80 210	0.23 89	0.29 72	0.74 140	0.89 149	0.85 128	0.76 124

NaN_ROB	0.73 144	0.59 151	0.61 162	0.64 158	0.78 190	0.53 133	0.48 138	0.87 184	0.63 169	0.73 179	0.61 125	1.96 199	0.62 168	0.45 164	0.84 127	0.55 115	0.56 94	0.54 139	0.73 93	0.55 134	0.52 73	0.51 86	0.38 146	0.64 182	0.83 164	1.11 184	0.94 144	1.64 185

SGM-Forest	0.73 144	0.71 174	0.40 98	1.13 199	0.64 169	0.74 176	0.45 133	0.68 127	0.39 121	0.61 116	0.44 72	1.16 174	1.06 187	0.49 170	0.86 133	0.61 133	0.55 89	0.46 91	0.68 81	0.44 104	0.61 107	0.49 81	0.45 159	0.44 144	0.90 174	0.86 142	1.95 221	1.47 177
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 149	0.77 178	0.57 153	0.54 137	0.61 162	0.63 157	0.61 165	0.53 46	0.65 171	0.58 102	0.81 170	2.35 204	0.46 140	0.43 159	0.79 114	0.63 135	0.85 186	0.57 151	0.83 110	0.55 134	0.72 136	1.09 169	0.45 159	0.49 161	0.63 114	0.74 121	1.39 196	0.86 136

EKT-Stereo	0.75 150	0.64 164	0.54 149	0.59 147	0.47 135	0.60 148	0.73 181	0.71 144	0.29 59	0.63 129	0.66 141	0.73 126	0.30 64	0.26 94	0.86 133	1.22 225	0.68 157	0.76 198	1.46 150	0.60 155	1.75 205	1.74 208	0.21 71	0.32 92	0.93 177	0.81 137	1.06 164	0.72 116

TRStereo	0.75 150	0.83 191	1.19 216	0.56 141	0.34 89	1.42 214	0.48 138	0.68 127	0.28 52	0.65 140	0.46 79	1.10 171	0.27 50	0.22 48	0.70 101	0.85 178	0.57 103	0.48 102	1.85 166	0.50 118	0.73 139	0.87 152	0.18 43	0.27 64	0.78 151	1.22 191	1.78 217	1.09 156

EAI-Stereo	0.75 150	0.49 101	0.50 139	0.51 130	0.46 132	0.56 141	0.60 160	0.73 152	0.32 89	0.63 129	0.72 156	0.82 138	0.26 44	0.24 70	1.05 170	0.96 191	0.60 125	0.49 109	3.00 199	0.62 168	0.82 149	1.13 173	0.19 51	0.31 88	0.78 151	0.70 113	1.55 207	1.17 165

HSM-Net_RVC	0.75 150	0.53 136	0.60 160	0.77 175	0.62 168	0.61 151	0.37 118	0.76 162	0.49 147	0.74 180	1.71 220	1.32 181	0.80 179	0.36 134	0.72 107	0.55 115	0.64 142	0.53 133	0.78 105	0.53 124	0.67 124	0.89 155	0.43 157	0.64 182	0.94 180	1.09 182	1.07 165	1.04 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RGC	0.76 154	0.72 175	0.99 201	0.70 168	0.71 183	0.76 180	0.57 155	0.74 157	0.74 180	0.56 92	0.96 185	0.83 142	0.85 182	0.56 185	0.93 149	0.60 130	0.62 134	0.56 146	0.93 119	0.61 164	0.66 120	0.71 131	0.51 179	0.56 170	0.81 159	1.01 173	0.99 154	1.19 167

NOSS_ROB	0.76 154	0.84 195	0.50 139	0.72 170	0.61 162	0.75 177	0.52 144	0.80 172	0.54 154	0.70 170	0.62 129	0.62 103	0.86 183	0.62 195	1.14 179	1.10 212	0.78 175	0.69 184	0.73 93	0.60 155	0.88 156	0.67 124	0.50 172	0.71 188	0.86 170	0.95 157	1.38 195	0.85 134

GANetREF_RVC	0.77 156	0.74 177	0.68 178	0.76 174	0.65 170	0.69 168	0.60 160	0.99 195	0.73 177	0.93 207	0.52 99	1.33 182	0.72 176	0.44 162	0.85 131	0.57 121	0.67 155	0.63 166	1.13 136	0.61 164	0.77 144	0.63 110	0.59 192	0.71 188	0.89 173	0.90 150	1.15 172	0.99 149
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CASS	0.79 157	0.55 139	0.53 146	0.65 161	0.54 150	0.59 146	0.53 145	0.78 169	0.52 151	0.71 173	0.75 162	0.67 112	0.47 142	0.28 100	0.83 124	0.67 149	0.98 204	0.56 146	1.60 155	0.58 147	2.74 222	1.44 192	0.38 146	0.35 111	0.84 168	0.81 137	0.90 137	1.02 152
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 157	0.34 25	0.20 19	0.24 28	0.22 29	0.21 17	0.15 29	0.58 66	0.21 22	0.57 96	0.39 61	0.45 44	0.15 12	0.19 33	0.56 50	0.54 113	0.54 81	0.40 53	0.53 42	0.30 41	0.65 119	0.54 95	0.20 63	0.22 27	0.30 17	0.39 45	1.31 190	11.04 253

Anonymous3	0.79 157	0.59 151	0.42 109	0.37 85	0.42 123	0.57 142	0.50 141	0.80 172	0.64 170	0.68 159	0.49 85	1.48 185	0.54 156	0.31 115	1.53 199	1.42 237	0.88 192	0.82 206	1.45 149	0.69 184	1.31 190	1.30 185	0.40 151	0.40 128	0.74 140	0.86 142	1.03 163	0.71 114

MSKI-zero shot	0.84 160	0.49 101	0.43 113	0.41 100	0.35 93	0.46 115	0.32 108	0.76 162	0.30 65	0.65 140	0.92 181	0.83 142	0.32 85	0.22 48	0.62 73	1.08 208	0.64 142	0.47 97	3.14 202	0.61 164	2.23 214	1.58 200	0.20 63	0.38 124	0.96 183	1.47 209	1.24 185	1.60 182

HH	0.84 160	0.34 25	0.99 201	0.42 104	0.36 96	0.51 127	0.42 129	0.69 135	0.34 99	0.65 140	0.38 55	1.03 164	0.26 44	0.28 100	0.66 86	1.37 232	0.61 130	0.53 133	2.39 182	0.60 155	3.55 239	1.64 202	0.25 99	0.33 104	0.83 164	1.05 179	1.09 167	1.12 160

HanStereo	0.84 160	0.34 25	0.99 201	0.42 104	0.36 96	0.51 127	0.42 129	0.69 135	0.34 99	0.65 140	0.38 55	1.03 164	0.26 44	0.28 100	0.66 86	1.37 232	0.61 130	0.53 133	2.39 182	0.60 155	3.55 239	1.64 202	0.25 99	0.33 104	0.83 164	1.05 179	1.09 167	1.12 160

test-1	0.84 160	0.34 25	0.50 139	0.37 85	0.40 116	0.60 148	0.37 118	0.73 152	0.38 118	0.68 159	0.71 151	1.08 168	0.40 122	0.25 84	0.79 114	0.91 183	0.63 139	0.58 156	2.22 175	0.58 147	1.17 182	3.78 235	0.22 81	0.36 118	0.81 159	1.15 186	1.10 170	1.59 181

LALA_ROB	0.86 164	0.97 205	0.67 176	0.63 156	0.69 177	0.83 183	0.67 177	0.70 141	0.80 184	0.68 159	1.10 196	2.61 206	0.58 166	0.51 175	1.11 176	0.67 149	0.86 187	0.72 188	0.89 116	0.67 179	0.80 147	1.00 163	0.49 168	0.59 174	0.73 138	0.92 152	1.16 175	1.10 157

ETE_ROB	0.87 165	0.90 198	0.58 155	0.67 164	0.69 177	0.85 184	0.60 160	0.66 117	0.89 191	0.64 135	1.09 194	2.63 207	0.54 156	0.54 181	1.00 165	0.72 158	0.91 196	0.63 166	0.99 126	0.66 175	0.88 156	1.08 168	0.50 172	0.59 174	0.78 151	0.92 152	1.48 205	1.17 165

FC-DCNN	0.88 166	0.96 203	1.23 220	1.36 211	0.93 197	1.26 210	0.82 185	0.91 188	0.78 183	0.87 204	0.63 132	1.08 168	0.42 126	0.56 185	0.88 140	0.69 153	0.81 184	0.68 182	0.81 109	0.59 151	0.78 145	0.59 101	0.50 172	0.77 197	1.11 200	0.99 168	1.21 181	1.57 180

dad	0.89 167	0.57 149	0.37 81	1.42 212	0.65 170	0.75 177	2.23 225	1.43 219	0.36 108	0.93 207	0.38 55	0.85 145	0.76 178	0.32 121	0.97 160	0.52 105	0.78 175	0.45 83	1.87 167	0.41 95	0.74 141	0.41 46	0.30 119	0.47 154	1.15 204	0.47 70	2.64 238	1.96 194

FADNet_RVC	0.92 168	0.69 172	0.55 152	0.88 183	0.75 188	0.54 137	0.51 142	0.77 167	0.54 154	0.70 170	0.96 185	1.36 183	1.06 187	0.54 181	1.85 217	0.64 139	0.80 181	0.90 210	3.34 204	0.76 188	1.00 171	1.13 173	0.37 144	0.60 176	0.66 120	0.87 145	0.97 151	1.14 163

ADCP+	0.92 168	0.59 151	0.62 163	0.44 112	0.45 129	0.55 139	0.85 187	0.65 113	1.81 227	0.48 48	1.10 196	1.62 193	0.33 89	0.42 156	1.03 169	0.52 105	0.52 70	0.48 102	1.19 139	0.38 75	0.58 101	0.60 104	0.32 129	0.30 80	0.66 120	3.45 251	0.77 104	4.14 229

iResNet	0.92 168	0.56 145	0.62 163	0.72 170	0.68 175	0.96 191	0.55 150	0.95 190	0.57 161	0.67 157	0.82 175	1.41 184	1.51 202	0.31 115	1.49 198	0.66 148	0.75 172	0.67 177	4.08 212	0.68 181	0.72 136	0.63 110	0.41 153	0.83 200	0.72 133	0.91 151	1.02 161	0.87 138

CSAN	0.93 171	0.83 191	0.75 185	0.86 181	0.82 191	0.73 173	0.61 165	0.97 194	0.94 198	0.94 211	0.73 161	1.96 199	1.56 203	0.49 170	0.98 161	0.63 135	0.74 170	0.66 175	1.09 130	0.71 186	0.78 145	0.63 110	0.53 182	0.76 194	0.98 185	1.49 213	1.21 181	1.63 184

IGEV_Zeroshot_test	0.95 172	0.47 88	1.24 221	1.15 201	0.46 132	0.60 148	0.65 175	0.81 177	0.36 108	0.66 150	1.86 224	0.94 155	0.30 64	0.26 94	0.66 86	1.14 216	0.60 125	0.48 102	2.56 187	0.63 171	2.23 214	2.36 217	0.21 71	0.37 122	1.00 191	1.03 178	1.17 177	1.48 179

DAS	0.95 172	0.61 158	0.48 133	0.78 177	0.61 162	0.68 166	0.59 157	0.84 181	0.93 195	0.65 140	1.58 215	1.66 194	1.06 187	0.34 126	0.95 155	0.92 184	0.92 198	0.73 191	1.77 160	1.03 210	1.73 203	1.11 170	0.47 162	0.92 206	0.93 177	1.00 170	1.39 196	0.96 144

SepStereo	0.95 172	0.61 158	0.48 133	0.78 177	0.61 162	0.68 166	0.59 157	0.84 181	0.93 195	0.65 140	1.58 215	1.66 194	1.06 187	0.34 126	0.95 155	0.92 184	0.92 198	0.73 191	1.77 160	1.03 210	1.73 203	1.11 170	0.47 162	0.92 206	0.93 177	1.00 170	1.39 196	0.96 144

PSMNet-ADL	0.96 175	0.62 161	0.66 173	0.67 164	0.70 182	0.66 163	0.58 156	0.74 157	0.60 165	0.85 202	5.03 246	0.95 158	1.26 196	0.45 164	0.89 142	1.03 203	0.68 157	0.54 139	2.03 170	0.68 181	0.84 153	0.79 145	0.54 186	0.47 154	0.73 138	0.95 157	1.32 191	0.63 94

CC-Net-ROB	0.96 175	1.18 214	0.70 180	1.56 215	1.06 205	1.63 219	1.20 208	0.79 170	0.61 166	0.81 196	0.56 112	3.07 215	0.57 164	0.85 214	0.68 94	0.44 54	0.71 167	0.63 166	1.40 148	0.57 143	0.58 101	0.43 57	1.91 234	0.46 151	0.83 164	0.83 141	0.77 104	1.20 168

GwcNet-ADL	0.97 177	0.83 191	0.81 189	0.91 186	0.68 175	0.70 169	0.53 145	0.77 167	0.50 149	0.72 176	5.46 249	1.20 176	0.65 173	0.46 166	0.81 119	0.95 188	0.72 169	0.56 146	1.26 143	0.71 186	0.67 124	0.78 143	0.59 192	0.56 170	0.79 154	0.98 166	0.85 128	1.75 190

SHD	0.97 177	0.56 145	0.73 183	0.75 173	0.69 177	0.66 163	0.61 165	0.99 195	0.94 198	0.77 188	1.00 188	0.94 155	1.29 198	0.54 181	2.21 232	0.98 195	0.95 201	0.70 186	2.01 169	0.80 192	1.12 179	1.71 206	0.47 162	0.77 197	0.91 175	1.01 173	0.91 138	1.22 170

ADCRef	1.01 179	0.65 165	0.48 133	0.39 91	0.47 135	0.65 160	0.68 178	0.61 85	1.08 204	0.52 68	0.64 133	0.75 129	0.43 131	0.38 139	1.56 201	0.72 158	0.61 130	0.59 161	1.53 152	0.58 147	0.66 120	0.71 131	0.50 172	0.43 139	0.75 143	1.25 195	0.82 117	8.96 251

AMNet	1.02 180	0.98 206	0.95 198	0.98 192	1.01 200	1.03 196	0.96 198	0.87 184	0.93 195	0.97 213	1.02 190	1.10 171	0.74 177	1.06 222	0.99 164	1.09 210	1.17 212	1.04 222	1.08 129	1.05 212	1.13 180	1.04 166	0.82 207	0.98 211	1.01 193	1.07 181	1.20 180	1.27 172

XQC	1.03 181	0.90 198	0.71 181	0.91 186	0.92 196	0.92 190	0.86 189	1.06 204	0.90 192	0.84 201	1.11 199	1.03 164	1.30 200	0.71 206	2.04 222	0.95 188	0.87 188	0.67 177	1.64 157	0.78 190	1.00 171	1.67 205	0.62 195	0.73 190	1.09 199	1.47 209	1.26 187	0.97 146

iRaft-Stereo_20w	1.06 182	0.49 101	1.34 225	1.18 203	0.46 132	0.78 181	0.46 135	0.76 162	0.37 114	0.74 180	6.16 253	0.84 144	0.29 55	0.26 94	0.81 119	0.97 193	0.59 118	0.44 74	1.72 158	0.61 164	1.04 174	1.56 199	0.21 71	0.25 55	0.92 176	1.31 200	1.45 203	2.71 209

RTS	1.09 183	0.59 151	0.59 156	0.60 149	0.58 159	0.96 191	0.90 191	0.80 172	0.88 189	0.59 107	0.71 151	1.28 179	0.62 168	0.51 175	2.04 222	0.98 195	1.19 213	0.77 200	2.33 179	0.85 198	0.96 167	1.16 176	0.49 168	0.65 184	1.23 206	4.43 254	1.15 172	1.45 175

RTSA	1.09 183	0.59 151	0.59 156	0.60 149	0.58 159	0.96 191	0.90 191	0.80 172	0.88 189	0.59 107	0.71 151	1.28 179	0.62 168	0.51 175	2.04 222	0.98 195	1.19 213	0.77 200	2.33 179	0.85 198	0.96 167	1.16 176	0.49 168	0.65 184	1.23 206	4.43 254	1.15 172	1.45 175

CBMV	1.15 185	0.84 195	0.60 160	0.85 180	0.76 189	0.73 173	0.48 138	0.87 184	0.80 184	0.81 196	0.61 125	2.86 210	0.81 180	0.52 179	1.31 188	1.17 220	0.91 196	0.74 193	2.40 184	0.66 175	1.57 197	0.76 141	0.48 167	1.06 216	0.99 188	1.09 182	2.25 225	4.25 230
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 186	0.70 173	1.06 209	0.60 149	0.71 183	0.70 169	0.98 199	0.83 179	1.55 223	0.76 186	1.40 210	1.00 160	2.46 220	0.57 189	2.17 230	0.99 199	1.15 211	0.90 210	2.37 181	0.95 203	1.63 200	2.05 213	0.44 158	0.98 211	0.81 159	0.80 135	1.24 185	2.15 198

DeepPrunerF	1.22 187	0.49 101	0.39 93	0.58 144	2.86 246	0.49 120	0.55 150	0.52 42	0.58 164	0.43 28	0.67 146	0.43 38	0.32 85	0.42 156	1.64 205	0.75 164	0.58 107	0.46 91	0.93 119	0.46 111	0.61 107	0.53 93	0.40 151	0.35 111	15.32 266	0.82 140	0.65 73	0.62 89

ccs_rob	1.25 188	0.79 182	0.64 169	0.86 181	0.60 161	0.89 189	0.83 186	0.99 195	0.51 150	0.77 188	6.27 255	5.90 236	1.10 191	0.51 175	1.08 174	1.10 212	0.68 157	0.66 175	1.15 137	0.70 185	1.56 196	1.66 204	0.50 172	0.54 167	0.69 125	0.78 132	0.86 133	1.20 168

ADCL	1.27 189	0.82 189	0.64 169	0.60 149	0.53 147	0.73 173	0.91 193	0.75 161	2.78 247	0.68 159	1.01 189	0.86 149	0.50 147	0.50 173	1.27 185	0.64 139	0.66 149	0.57 151	1.20 141	0.60 155	0.98 170	0.88 153	0.50 172	0.47 154	1.60 223	1.50 214	0.88 136	11.30 254

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 190	0.90 198	0.63 167	1.27 207	0.90 195	1.21 206	2.21 223	1.27 208	1.18 208	1.00 215	0.91 180	1.80 198	1.16 194	1.07 223	1.48 197	0.77 167	0.70 162	0.58 156	2.75 194	0.67 179	1.39 193	2.93 224	0.85 209	0.73 190	1.47 218	1.68 219	1.33 192	2.96 214

FBW_ROB	1.34 191	1.42 220	1.08 212	2.01 223	1.42 221	1.37 213	1.63 215	0.99 195	0.70 175	0.72 176	1.02 190	2.05 202	0.91 185	1.47 229	1.24 184	0.60 130	0.88 192	0.65 174	6.08 224	0.59 151	1.06 177	0.81 146	1.48 230	1.12 222	0.99 188	1.20 188	0.99 154	1.66 187

UDG	1.35 192	2.24 229	0.81 189	2.58 224	2.45 237	2.48 226	2.57 227	0.76 162	0.86 187	0.77 188	1.08 193	1.51 187	0.56 160	2.59 235	1.06 171	0.69 153	1.89 234	0.80 205	2.31 177	0.97 205	1.24 186	0.98 160	1.43 229	0.62 179	0.74 140	0.81 137	0.95 146	0.81 130

DDUNet	1.38 193	2.18 227	0.79 188	2.67 227	2.43 236	2.57 227	2.52 226	0.80 172	0.84 186	0.63 129	0.94 182	1.57 192	0.45 137	2.65 239	0.94 153	0.78 170	1.99 236	0.75 195	2.31 177	0.91 202	1.16 181	0.97 159	2.71 239	0.56 170	0.72 133	0.71 114	0.97 151	0.85 134

PVD	1.47 194	1.04 208	1.44 227	1.10 197	1.09 209	1.19 204	1.07 202	1.91 238	2.05 232	0.79 194	1.49 213	1.54 190	1.91 210	0.89 217	2.26 236	1.35 230	1.39 220	1.09 227	2.41 185	1.14 218	1.51 195	1.98 212	0.79 203	1.08 219	1.49 220	1.82 223	1.67 212	2.10 196

SAMSARA	1.50 195	0.79 182	1.00 205	0.93 189	0.88 194	0.86 187	0.93 195	1.57 225	1.25 210	0.96 212	1.09 194	1.27 177	2.59 221	0.83 212	2.58 247	1.19 223	1.04 207	0.91 213	2.56 187	0.99 208	1.77 207	2.23 216	0.56 190	0.98 211	2.63 235	2.81 240	2.62 237	2.56 207

MFMNet_re	1.51 196	1.18 214	1.12 215	1.29 208	1.16 211	1.63 219	1.32 210	1.30 213	1.63 224	1.14 221	1.38 209	2.64 208	1.63 206	0.90 218	2.27 237	1.35 230	1.58 225	1.32 241	3.69 207	1.24 225	2.10 211	1.26 184	1.16 219	1.24 228	1.11 200	1.02 177	1.59 209	1.60 182

S-Stereo	1.54 197	0.81 186	0.83 191	1.15 201	1.16 211	1.29 211	1.56 213	1.02 200	1.09 205	1.25 228	4.20 241	4.10 229	1.10 191	0.66 200	2.16 229	1.63 241	0.90 195	1.05 223	2.20 174	1.10 215	1.26 187	3.12 227	1.31 228	1.17 226	0.84 168	1.18 187	1.21 181	2.18 199

ADCMid	1.56 198	0.92 202	0.99 201	0.70 168	0.86 193	1.05 198	1.37 211	1.29 211	1.77 226	0.75 183	1.75 221	1.27 177	1.48 201	0.69 204	2.18 231	1.07 207	0.98 204	0.79 204	2.74 193	0.80 192	1.31 190	1.74 208	1.06 218	0.70 187	1.01 193	1.53 215	1.02 161	10.33 252

FAT-Stereo	1.57 199	0.78 180	1.44 227	1.10 197	1.32 218	1.05 198	0.87 190	1.28 210	0.86 187	1.21 225	5.46 249	3.07 215	1.28 197	0.66 200	1.73 211	1.34 227	0.89 194	0.94 216	1.83 163	1.08 213	2.02 210	3.90 236	0.71 198	0.98 211	0.86 170	1.21 190	1.42 202	3.03 216

HBP-ISP	1.60 200	0.86 197	0.90 196	0.98 192	0.69 177	0.85 184	0.56 152	0.89 187	0.48 146	0.82 198	0.79 165	0.97 159	0.36 111	0.69 204	11.97 264	5.83 260	0.70 162	0.67 177	0.70 88	0.62 168	1.05 175	5.90 251	0.50 172	0.62 179	0.82 162	1.01 173	2.01 223	1.06 154

SANet	1.61 201	0.91 201	1.10 214	1.04 195	1.05 204	1.25 209	0.77 183	1.76 234	1.81 227	0.77 188	1.24 200	6.63 240	5.08 233	0.83 212	1.56 201	0.77 167	1.24 217	0.90 210	1.58 153	0.82 196	1.05 175	1.00 163	0.90 210	1.27 229	1.32 212	1.93 225	1.88 219	3.10 218

AnyNet_C32	1.64 202	0.65 165	0.74 184	0.67 164	0.73 185	0.86 187	1.14 203	0.95 190	3.12 250	0.75 183	1.53 214	0.94 155	0.64 172	0.67 202	1.83 216	1.11 214	1.06 210	0.95 217	1.78 162	0.76 188	1.76 206	1.71 206	0.66 197	0.85 203	1.13 202	2.68 239	1.17 177	13.55 256

pmcnn	1.66 203	0.80 185	0.52 144	1.19 204	1.01 200	1.21 206	0.93 195	0.96 193	0.54 154	0.74 180	2.66 232	3.98 228	5.06 232	0.31 115	1.65 207	1.40 236	1.20 215	0.91 213	3.99 210	0.95 203	4.45 248	1.02 165	0.90 210	0.90 205	1.07 197	1.01 173	2.43 232	3.03 216

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 204	1.25 217	1.05 207	1.56 215	1.08 207	1.20 205	3.18 235	1.50 222	2.10 235	1.30 232	0.98 187	1.50 186	1.04 186	1.66 230	1.71 208	1.18 221	0.84 185	1.01 219	6.24 225	1.15 221	1.43 194	3.23 229	1.19 220	1.14 223	1.52 221	1.29 198	1.09 167	2.78 211

MFN_U_SF_RVC	1.68 205	1.06 209	0.88 195	1.25 206	1.01 200	1.53 216	2.07 221	1.38 218	1.17 207	1.51 240	2.95 234	2.00 201	1.57 204	2.05 233	2.38 242	0.98 195	0.87 188	0.82 206	6.78 228	1.11 217	2.21 213	2.38 218	0.65 196	1.11 221	1.23 206	1.33 203	1.28 188	1.69 189

CBMV_ROB	1.71 206	0.79 182	0.65 172	1.35 209	1.07 206	1.01 194	0.74 182	1.01 199	0.54 154	0.72 176	0.81 170	9.80 256	5.90 238	0.57 189	1.42 192	0.69 153	0.80 181	0.58 156	5.38 218	1.22 223	0.95 166	0.55 99	0.53 182	0.62 179	1.22 205	1.45 208	2.72 240	2.94 213

edge stereo	1.82 207	1.16 213	2.22 239	1.46 214	1.28 215	1.58 217	1.38 212	1.67 231	1.30 212	1.20 224	3.42 238	4.33 231	2.26 216	0.80 211	1.41 191	1.46 238	1.05 209	0.83 209	5.42 219	0.97 205	1.34 192	3.76 233	0.95 215	0.88 204	1.26 211	1.20 188	1.70 214	2.91 212

G-Net	1.86 208	1.00 207	1.28 224	0.89 184	0.93 197	1.10 201	0.77 183	1.63 227	2.07 234	0.99 214	2.89 233	7.30 247	1.67 207	0.55 184	1.45 193	1.75 244	1.04 207	0.93 215	2.87 195	2.72 254	1.89 209	1.47 193	0.80 205	1.02 215	1.06 196	1.71 220	2.82 241	5.60 237

ADCS	1.88 209	1.06 209	0.98 200	0.93 189	1.10 210	1.09 200	1.14 203	1.27 208	2.49 241	0.89 205	1.36 208	1.51 187	2.92 225	0.86 215	3.30 250	2.26 250	1.46 224	1.26 236	3.10 201	1.29 227	2.48 218	2.88 222	0.80 205	1.10 220	1.33 214	4.48 256	1.41 201	6.08 240

SQANet	1.90 210	2.70 234	1.03 206	3.09 234	2.17 231	3.29 232	2.70 229	0.95 190	0.65 171	1.00 215	0.71 151	2.69 209	1.10 191	2.30 234	0.78 111	0.55 115	1.02 206	0.72 188	9.92 241	0.68 181	2.11 212	1.25 182	3.28 240	0.58 173	0.98 185	1.31 200	1.33 192	2.34 201

SPS-STEREO	1.93 211	1.27 218	1.21 218	1.60 217	1.34 219	1.44 215	1.17 206	1.66 228	1.36 217	1.38 235	3.67 239	3.02 214	1.29 198	1.05 221	1.85 217	1.83 246	1.58 225	1.37 243	8.86 237	1.34 228	3.07 230	1.47 193	1.27 225	1.37 231	1.42 217	1.28 197	2.02 224	1.89 192
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 212	1.18 214	1.26 222	1.45 213	1.28 215	1.10 201	2.21 223	1.88 236	1.41 218	1.33 233	1.32 206	2.29 203	2.23 213	1.25 227	4.58 255	1.87 247	2.55 246	1.13 231	2.73 192	1.63 240	3.69 241	3.33 230	1.26 221	2.09 253	1.93 228	1.47 209	1.59 209	2.77 210

AnyNet_C01	2.06 213	1.08 211	1.06 209	1.14 200	1.08 207	1.01 194	2.69 228	1.69 232	2.66 244	1.21 225	1.67 218	2.90 212	2.60 222	0.95 220	3.65 252	4.02 257	2.09 237	2.21 257	3.08 200	1.56 237	3.30 236	2.89 223	1.26 221	1.15 224	1.80 226	1.43 207	1.51 206	3.90 227

ADCPNet	2.08 214	0.77 178	0.87 194	0.83 179	1.21 213	0.85 184	1.59 214	1.02 200	1.35 215	0.83 200	1.97 225	1.01 162	7.76 244	0.75 209	2.35 241	1.16 219	0.95 201	0.71 187	4.05 211	0.97 205	1.30 189	1.61 201	0.72 199	0.76 194	1.52 221	1.96 228	1.21 181	16.04 259

Ntro	2.32 215	3.40 252	1.53 229	3.55 242	2.52 239	3.71 242	3.36 236	1.11 206	1.05 203	1.16 222	0.90 179	2.93 213	1.24 195	2.72 241	1.00 165	0.64 139	1.40 221	0.82 206	10.96 244	1.14 218	2.72 221	3.19 228	4.26 246	0.73 190	1.24 209	1.59 217	1.56 208	2.31 200

RainbowNet	2.32 215	2.93 239	1.87 235	3.34 240	2.57 240	3.50 234	3.49 239	1.29 211	0.92 193	1.53 243	0.89 178	3.18 217	2.31 217	2.94 242	1.30 187	0.90 182	1.61 228	1.00 218	5.61 220	1.51 232	2.82 225	4.18 238	4.25 245	0.97 209	1.32 212	1.58 216	1.71 215	3.00 215

otaku	2.33 217	3.05 243	1.19 216	3.36 241	2.37 234	3.56 237	3.08 234	1.05 202	0.98 201	1.13 218	0.80 169	2.88 211	1.62 205	2.59 235	0.95 155	0.64 139	1.23 216	0.75 195	13.16 249	1.09 214	2.47 217	2.63 220	4.75 250	0.75 193	1.13 202	1.38 206	1.69 213	2.52 206

ACVNet-4b	2.35 218	2.75 237	1.60 231	3.13 235	2.29 233	3.52 236	3.67 242	1.35 215	1.35 215	1.27 229	0.72 156	3.26 219	2.62 223	3.04 244	0.98 161	0.78 170	2.13 238	1.02 220	9.04 238	1.23 224	2.74 222	3.39 232	4.08 243	0.92 206	1.24 209	1.29 198	1.46 204	2.48 205

STTRV1_RVC	2.36 219	0.81 186	0.64 169	1.04 195	0.73 185	1.03 196	0.85 187	0.91 188	0.92 193	0.93 207	0.95 184	1.72 197	2.23 213	0.86 215	1.46 196	0.78 170	1.37 219	0.72 188	31.78 265	1.97 244	1.59 198	1.23 181	0.98 217	0.97 209	1.07 197	1.11 184	1.75 216	3.40 222

ACVNet_1	2.47 220	3.23 247	2.35 241	4.40 248	2.93 250	3.77 244	3.96 244	1.34 214	1.18 208	1.21 225	1.02 190	3.31 221	2.07 211	3.09 246	1.31 188	0.70 156	2.26 242	1.10 228	9.52 239	1.14 218	3.45 238	1.18 179	4.50 249	1.07 217	1.39 216	1.75 221	1.36 194	2.10 196

SGM-ForestM	2.61 221	4.20 256	0.93 197	2.78 229	1.37 220	3.57 238	2.93 232	2.59 248	1.51 222	0.70 170	1.32 206	7.25 245	5.36 236	0.47 167	0.89 142	0.53 107	0.79 180	0.54 139	7.58 230	0.60 155	0.82 149	0.47 74	0.51 179	0.80 199	4.97 253	3.66 252	7.05 261	6.30 241

DPSNet	2.61 221	0.83 191	0.77 187	1.21 205	1.24 214	1.34 212	0.93 195	1.08 205	1.49 221	0.78 192	0.86 176	6.91 242	3.85 227	0.58 192	4.58 255	2.54 251	1.43 223	1.24 234	14.95 253	1.34 228	4.83 252	8.01 258	1.75 233	1.40 234	1.47 218	1.95 227	1.60 211	1.66 187

DGSMNet	2.66 223	0.96 203	1.36 226	1.03 194	0.99 199	1.12 203	1.05 201	1.36 216	0.94 198	2.15 255	13.54 267	1.71 196	1.85 208	0.93 219	2.50 246	3.85 256	5.34 255	1.61 248	5.07 216	1.68 242	7.04 258	8.02 259	0.96 216	1.19 227	1.01 193	1.33 203	1.40 200	1.88 191

WAO-6	2.71 224	2.26 230	1.57 230	3.00 233	2.25 232	3.01 230	3.02 233	1.77 235	2.35 236	1.52 242	1.62 217	3.94 227	5.12 234	2.64 238	2.22 233	1.38 234	2.65 247	1.36 242	4.86 215	1.54 236	2.76 224	4.79 242	2.70 238	1.73 246	2.71 237	2.59 238	2.68 239	5.02 234

PSMNet_ROB	2.71 224	3.39 251	1.92 236	2.87 231	2.04 228	4.01 247	3.50 240	1.46 220	1.41 218	1.59 245	3.34 235	3.52 222	4.97 231	4.50 254	1.61 204	0.95 188	1.87 233	1.06 224	8.62 234	1.63 240	2.32 216	1.51 197	5.43 259	1.37 231	1.98 232	1.94 226	1.91 220	2.39 203

WAO-7	2.72 226	1.83 225	2.89 250	7.39 254	1.73 227	1.76 222	1.82 218	2.07 239	2.65 243	2.21 256	5.39 248	4.58 233	5.72 237	1.23 226	2.07 226	1.27 226	1.69 229	1.22 233	7.70 231	1.51 232	1.64 201	3.07 226	0.84 208	1.65 244	1.83 227	2.48 237	1.97 222	3.27 220

SGM_RVC	2.81 227	1.46 221	0.85 192	1.76 220	1.28 215	1.68 221	1.19 207	1.56 224	1.14 206	0.82 198	1.70 219	7.09 243	2.67 224	0.42 156	0.92 147	0.57 121	0.75 172	0.57 151	11.20 246	0.66 175	0.94 163	0.46 70	0.51 179	0.84 202	1.97 231	1.64 218	5.04 256	26.13 265
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 228	3.23 247	1.81 233	6.04 252	3.38 256	3.63 239	3.67 242	1.88 236	1.97 231	1.47 237	1.30 204	3.69 225	4.10 229	2.97 243	1.45 193	0.97 193	2.41 243	1.29 237	5.94 221	1.74 243	3.20 232	4.23 239	4.79 252	1.55 239	2.65 236	2.27 234	2.56 235	2.64 208

IMH-64-1	2.92 229	2.70 234	2.36 242	3.23 236	2.71 242	3.70 240	4.05 245	1.66 228	2.48 239	1.13 218	1.26 202	3.60 223	6.29 240	3.59 248	2.28 238	1.15 217	2.20 239	1.31 239	6.02 222	1.52 234	3.03 228	5.48 245	4.83 253	1.40 234	2.83 239	2.02 229	2.34 228	3.64 223

IMH-64	2.92 229	2.70 234	2.36 242	3.23 236	2.71 242	3.70 240	4.05 245	1.66 228	2.48 239	1.13 218	1.26 202	3.60 223	6.29 240	3.59 248	2.28 238	1.15 217	2.20 239	1.31 239	6.02 222	1.52 234	3.03 228	5.48 245	4.83 253	1.40 234	2.83 239	2.02 229	2.34 228	3.64 223

SFCPSM	3.03 231	0.82 189	0.63 167	0.77 175	0.69 177	0.72 172	0.63 169	0.83 179	0.98 201	0.71 173	2.00 226	2.57 205	3.49 226	0.56 185	1.16 181	0.93 187	0.74 170	0.64 170	54.48 277	1.19 222	0.88 156	0.91 156	0.55 188	0.55 169	0.94 180	0.93 155	1.11 171	1.39 174

ACVNet_2	3.17 232	2.98 240	2.25 240	4.72 249	2.88 247	3.50 234	3.48 238	1.58 226	1.33 213	1.29 231	1.10 196	3.22 218	2.45 219	2.67 240	1.29 186	0.86 179	7.26 259	1.02 220	22.14 257	1.37 230	3.22 233	1.25 182	4.24 244	1.37 231	1.93 228	1.92 224	1.83 218	2.36 202

ELAS_RVC	3.22 233	2.01 226	1.85 234	2.66 226	2.07 230	5.08 255	2.06 220	2.41 246	1.89 229	1.74 249	4.78 243	8.00 248	8.02 245	0.74 208	2.38 242	0.81 174	1.75 231	1.14 232	3.97 209	1.27 226	4.64 251	7.61 256	1.26 221	1.74 247	6.58 258	3.21 247	3.39 246	3.80 226
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 234	2.76 238	2.37 244	3.26 238	2.74 244	3.73 243	4.10 247	1.72 233	2.58 242	1.17 223	1.24 200	3.92 226	10.58 248	6.80 263	1.57 203	1.11 214	2.25 241	1.30 238	6.28 226	1.56 237	2.97 227	4.14 237	4.90 255	1.45 238	3.01 243	2.36 235	2.47 234	5.19 236

anonymity	3.27 235	0.41 55	1.09 213	0.58 144	0.41 121	0.47 116	0.30 106	0.79 170	0.33 94	0.61 116	69.49 277	0.85 145	0.30 64	0.24 70	0.59 60	1.02 202	0.60 125	0.43 69	1.35 146	0.60 155	0.73 139	1.82 211	0.24 96	0.29 72	1.00 191	1.24 192	1.08 166	1.47 177

MDST_ROB	3.33 236	2.32 231	0.75 185	3.90 245	1.47 223	2.61 228	1.00 200	1.12 207	0.72 176	0.78 192	0.67 146	1.54 190	25.37 262	0.34 126	2.11 228	0.53 107	0.65 146	0.48 102	3.69 207	0.58 147	0.88 156	0.59 101	0.58 191	0.68 186	7.85 261	3.03 244	17.15 266	8.63 250

ELAS	3.38 237	2.19 228	1.79 232	2.99 232	2.37 234	3.32 233	2.09 222	2.60 249	2.85 248	1.28 230	4.85 245	8.61 250	8.02 245	0.76 210	2.90 248	0.81 174	1.80 232	1.10 228	4.19 213	1.10 215	4.53 249	7.86 257	1.26 221	1.63 242	7.08 259	4.79 257	3.66 251	4.87 232
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPstereo	3.56 238	1.74 223	3.18 254	1.78 221	1.64 225	1.86 223	1.73 217	2.36 243	2.05 232	1.84 251	4.83 244	7.23 244	9.01 247	1.81 232	3.54 251	5.52 259	2.43 245	2.86 258	3.65 206	3.54 257	5.29 255	7.52 255	1.95 235	2.10 254	2.52 233	3.11 245	3.20 245	7.77 247

MeshStereo	3.62 239	1.54 222	1.05 207	2.64 225	1.72 226	2.05 225	1.15 205	2.40 245	1.41 218	0.90 206	6.48 256	9.56 254	7.42 243	0.49 170	11.75 262	1.94 248	0.87 188	0.74 193	8.79 235	0.80 192	8.36 259	8.07 260	0.73 200	1.07 217	3.39 245	2.15 233	5.22 257	4.99 233
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM+DAISY	3.81 240	1.38 219	1.26 222	1.80 222	1.47 223	1.93 224	1.71 216	1.47 221	1.33 213	1.34 234	6.67 258	9.59 255	12.99 255	1.20 225	1.73 211	1.47 239	1.42 222	1.24 234	11.11 245	1.37 230	3.07 230	2.13 215	1.27 225	1.42 237	1.69 224	1.26 196	2.90 242	26.50 266

DispFullNet	4.17 241	3.20 246	4.34 259	2.72 228	2.46 238	2.92 229	2.70 229	2.79 254	1.90 230	4.51 265	6.62 257	8.91 252	4.83 230	2.59 235	2.00 221	8.18 263	3.24 251	1.98 251	24.96 259	2.93 256	3.99 243	3.36 231	1.71 232	1.15 224	1.36 215	1.32 202	2.36 231	3.65 225

WAO-8	4.25 242	3.34 249	2.80 247	10.32 258	2.92 248	4.17 248	5.89 250	2.66 252	4.45 254	1.69 247	3.41 236	5.94 237	11.31 250	5.29 258	1.71 208	1.34 227	2.69 248	1.51 246	10.78 242	2.48 251	2.63 219	4.50 240	3.44 241	1.58 240	5.12 254	3.31 249	3.60 248	5.76 238

Venus	4.25 242	3.34 249	2.80 247	10.32 258	2.92 248	4.17 248	5.89 250	2.66 252	4.45 254	1.69 247	3.41 236	5.94 237	11.31 250	5.29 258	1.71 208	1.34 227	2.69 248	1.51 246	10.78 242	2.48 251	2.63 219	4.50 240	3.44 241	1.58 240	5.12 254	3.31 249	3.60 248	5.76 238

LVE	4.33 244	3.03 241	2.00 237	27.23 270	3.06 251	3.83 245	12.07 266	1.53 223	1.64 225	1.85 252	1.48 212	3.30 220	3.91 228	3.06 245	1.45 193	1.05 205	1.95 235	1.38 244	15.68 254	1.62 239	3.25 235	5.86 248	4.42 248	1.76 248	2.87 241	2.06 231	2.34 228	3.25 219

PWCK	5.04 245	3.03 241	2.21 238	3.61 243	2.60 241	4.41 251	5.09 248	2.45 247	2.76 246	3.31 261	4.34 242	10.15 259	5.13 235	1.74 231	1.99 220	1.38 234	2.41 243	1.45 245	51.59 276	2.35 249	3.70 242	2.69 221	2.65 237	1.78 250	2.97 242	3.21 247	2.43 232	4.77 231

STStereo	5.29 246	2.47 232	5.20 262	5.20 250	2.80 245	4.72 252	3.42 237	6.23 263	6.52 257	1.51 240	7.61 260	9.53 253	14.86 258	0.63 197	4.09 254	0.64 139	0.87 188	0.62 165	36.67 268	1.02 209	1.23 185	1.05 167	0.78 202	1.63 242	3.46 246	2.43 236	3.53 247	14.15 257

notaker	5.52 247	5.55 262	3.76 257	13.97 263	5.34 261	5.44 259	7.16 254	2.36 243	2.68 245	2.06 254	1.80 222	12.90 263	23.86 261	3.98 251	2.04 222	1.73 243	3.45 253	2.12 254	17.08 255	2.15 246	6.10 257	5.87 249	6.15 263	2.12 255	1.79 225	2.08 232	2.31 227	3.29 221

MADNet++	5.64 248	3.51 253	3.77 258	2.84 230	4.62 259	3.02 231	3.65 241	4.36 257	5.03 256	4.18 264	5.07 247	6.45 239	5.92 239	6.18 262	7.04 258	6.82 261	4.71 254	4.00 262	8.03 232	5.83 261	9.92 263	16.38 268	2.32 236	4.34 264	3.95 252	11.38 263	4.93 255	4.01 228

TorneroNet-64	6.02 249	4.60 258	2.53 245	15.58 265	3.29 254	4.87 253	7.75 255	2.23 241	10.02 261	1.42 236	1.31 205	7.26 246	29.23 267	4.36 253	2.09 227	1.21 224	8.22 260	1.70 250	17.35 256	2.62 253	4.31 246	5.68 247	5.20 257	1.76 248	3.58 247	3.76 253	2.29 226	8.34 249

JetBlue	6.09 250	3.85 254	3.31 256	5.99 251	4.13 258	6.22 262	7.94 256	3.42 255	2.89 249	1.47 237	1.46 211	8.10 249	1.90 209	5.39 260	11.86 263	3.22 253	3.30 252	2.99 259	5.32 217	2.40 250	9.74 262	10.03 265	4.93 256	2.18 256	7.39 260	17.16 265	3.72 253	24.15 262

UNDER WATER-64	6.11 251	5.20 260	3.13 253	12.20 261	5.77 262	6.55 264	8.53 260	4.74 261	3.45 252	2.30 259	2.36 229	12.04 262	12.47 254	5.08 256	3.02 249	1.81 245	12.11 263	2.17 255	8.81 236	4.17 260	5.75 256	7.27 254	8.74 269	2.61 259	3.86 251	8.63 260	4.32 254	7.86 248

MANE	7.31 252	2.64 233	4.48 260	3.30 239	3.10 252	3.94 246	2.83 231	5.37 262	6.88 258	1.11 217	5.64 251	8.81 251	11.02 249	0.67 202	3.83 253	3.83 255	1.32 218	18.03 269	8.61 233	0.84 197	4.22 244	1.16 176	0.74 201	1.79 251	13.65 265	18.61 266	22.89 268	38.18 274

UNDER WATER	7.55 253	4.74 259	3.06 252	10.46 260	5.92 263	6.35 263	8.05 257	4.32 256	3.69 253	1.97 253	2.14 227	10.53 260	62.60 276	4.83 255	2.25 235	1.59 240	12.22 264	2.08 253	9.67 240	3.97 258	5.27 254	6.65 252	8.86 270	2.65 260	3.82 249	5.62 258	3.62 250	7.03 245

JetRed	7.85 254	5.29 261	6.07 264	3.75 244	5.00 260	6.95 265	10.20 263	4.64 260	3.42 251	2.92 260	2.39 230	6.71 241	2.25 215	7.15 264	10.26 260	7.34 262	8.59 261	7.11 264	4.82 214	4.08 259	10.76 266	9.27 261	7.85 267	3.34 261	10.96 262	24.25 269	11.90 263	24.57 264

TorneroNet	8.11 255	4.28 257	2.58 246	27.50 271	3.31 255	5.00 254	6.00 252	2.62 250	10.13 263	1.49 239	2.57 231	11.07 261	68.61 277	4.25 252	1.77 215	1.18 221	5.78 256	1.62 249	23.67 258	2.83 255	4.30 245	5.47 244	5.37 258	1.65 244	3.72 248	3.14 246	2.59 236	6.36 242

KSHMR	8.16 256	4.16 255	2.96 251	25.39 269	3.92 257	5.08 255	5.53 249	2.62 250	2.40 238	2.23 257	2.26 228	4.37 232	77.17 278	5.23 257	2.24 234	1.71 242	2.79 250	1.98 251	31.04 264	2.02 245	4.59 250	5.35 243	7.54 266	1.89 252	3.30 244	2.91 242	3.01 243	6.51 243

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 257	0.65 165	1.07 211	0.94 191	0.83 192	0.81 182	1.27 209	0.85 183	0.73 177	0.93 207	6.13 252	180.62 278	2.17 212	1.33 228	1.22 183	1.01 201	0.93 200	1.06 224	6.32 227	0.79 191	3.32 237	3.77 234	0.55 188	0.76 194	0.95 182	1.34 205	1.19 179	2.42 204

LSM0	8.30 258	1.08 211	0.95 198	1.66 218	1.42 221	1.59 218	1.96 219	2.27 242	2.36 237	1.66 246	3.94 240	4.10 229	6.30 242	0.63 197	62.38 278	74.74 278	1.69 229	1.06 224	12.18 247	2.23 247	4.96 253	9.29 262	0.92 212	1.29 230	1.95 230	2.97 243	3.66 251	14.83 258

ktn	8.45 259	3.18 245	2.84 249	6.37 253	3.26 253	4.31 250	10.28 264	2.15 240	10.13 263	2.27 258	1.83 223	42.17 273	55.84 274	3.93 250	2.34 240	2.09 249	9.85 262	2.17 255	33.98 266	2.24 248	3.24 234	3.03 225	4.78 251	2.25 257	2.59 234	2.81 240	3.18 244	5.04 235

XX-Stereo	9.49 260	0.38 41	0.36 77	0.63 156	0.28 58	0.54 137	0.28 93	0.69 135	0.28 52	0.69 167	6.24 254	1.00 160	0.29 55	0.23 58	0.70 101	1.08 208	0.60 125	0.52 129	1.58 153	0.53 124	0.76 143	0.65 116	0.18 43	0.26 61	233.61 279	0.88 147	1.01 160	1.90 193

DGTPSM_ROB	12.12 261	5.96 263	17.45 270	4.20 246	7.86 264	5.15 257	8.18 258	4.56 258	11.64 265	4.52 266	8.72 262	5.01 234	17.08 259	12.98 267	14.91 266	14.58 267	6.85 257	15.76 267	12.78 248	12.05 266	9.07 260	21.74 269	5.67 260	11.54 268	11.84 263	31.02 272	12.98 264	33.06 269

DPSMNet_ROB	12.40 262	5.97 264	17.46 271	4.21 247	7.87 265	5.15 257	8.18 258	4.56 258	11.65 266	4.54 267	8.87 263	5.17 235	22.69 260	13.00 268	14.98 267	14.62 268	6.90 258	15.82 268	14.07 252	12.05 266	9.09 261	21.75 270	5.68 261	11.54 268	11.87 264	31.03 273	12.99 265	33.06 269

LE_ROB	17.44 263	1.82 224	6.12 265	9.40 255	53.85 279	8.01 266	46.26 275	11.27 269	28.12 271	1.80 250	7.03 259	38.62 271	49.53 273	0.34 126	1.76 214	0.55 115	0.78 175	0.59 161	36.68 269	6.72 262	2.92 226	0.85 149	29.06 275	12.10 270	26.35 268	25.49 270	27.84 271	37.03 273

DLNR_Zeroshot_test	17.86 264	67.45 279	1.21 218	81.91 279	0.35 93	0.45 109	74.74 279	0.76 162	0.27 45	0.69 167	0.60 119	1.16 174	0.29 55	8.20 265	84.48 279	102.07 279	23.88 270	15.14 266	7.31 229	0.50 118	4.38 247	2.51 219	0.18 43	0.43 139	0.76 148	0.86 142	0.80 111	0.80 128

DPSM_ROB	18.32 265	16.26 266	21.94 272	9.42 256	8.75 266	13.61 267	9.11 261	10.90 267	15.09 268	8.45 268	8.95 264	10.12 257	13.19 256	16.42 270	19.79 269	19.11 270	18.35 268	20.45 270	13.82 250	14.88 268	26.56 271	27.45 271	6.49 264	14.39 271	31.57 273	38.83 275	36.85 274	43.86 275

DPSM	18.32 265	16.26 266	21.94 272	9.42 256	8.75 266	13.61 267	9.11 261	10.90 267	15.09 268	8.45 268	8.95 264	10.12 257	13.19 256	16.42 270	19.79 269	19.11 270	18.35 268	20.45 270	13.82 250	14.88 268	26.56 271	27.45 271	6.49 264	14.39 271	31.57 273	38.83 275	36.85 274	43.86 275

DPSimNet_ROB	18.93 267	32.01 270	5.97 263	12.40 262	11.35 269	6.13 261	28.07 272	15.03 270	35.64 275	3.96 263	78.33 278	18.15 264	35.00 268	5.44 261	12.19 265	10.36 265	13.57 266	3.64 261	87.52 279	6.87 263	14.36 270	9.97 263	4.40 247	7.14 266	5.17 256	9.85 261	5.93 259	32.56 268

HanzoNet	19.12 268	15.23 265	6.99 266	35.06 274	14.35 271	40.77 275	42.46 274	17.81 271	22.51 270	3.55 262	8.29 261	41.30 272	56.30 275	43.04 277	5.72 257	4.37 258	37.83 275	3.30 260	49.59 275	8.93 265	10.30 265	6.85 253	14.15 274	3.46 262	5.94 257	5.80 259	5.29 258	7.13 246

LRCNet_RVC	21.34 269	28.92 269	11.37 268	31.78 273	29.09 275	34.25 274	27.43 271	21.71 274	10.07 262	29.63 275	30.60 272	32.06 269	25.81 263	33.87 275	11.15 261	2.97 252	25.27 271	21.35 272	44.05 272	20.83 271	14.27 269	5.87 249	36.69 276	27.43 273	2.76 238	1.47 209	8.68 262	6.79 244

BEATNet-Init1	22.01 270	36.32 275	3.23 255	54.74 278	11.23 268	52.95 279	28.72 273	9.47 265	8.51 259	1.57 244	10.45 266	33.05 270	48.98 272	0.71 206	16.97 268	11.50 266	1.60 227	1.11 230	77.80 278	35.27 276	9.94 264	9.98 264	1.27 225	2.30 258	27.41 269	11.09 262	52.85 276	35.36 271

ASD4	28.39 271	32.20 271	16.01 269	15.24 264	12.36 270	19.17 269	15.39 267	18.17 272	9.38 260	45.71 276	57.05 276	24.92 268	11.45 252	13.50 269	48.27 277	18.30 269	47.28 276	47.66 276	44.35 273	25.76 272	63.37 279	42.94 276	8.48 268	8.34 267	24.58 267	32.07 274	28.35 272	36.29 272

PML	30.82 272	20.91 268	7.15 267	29.65 272	20.81 274	29.11 273	10.50 265	10.87 266	88.32 279	20.03 274	154.19 279	98.60 277	119.55 279	10.53 266	9.19 259	8.69 264	16.72 267	7.27 265	34.57 267	7.35 264	12.77 267	10.86 266	5.72 262	6.17 265	33.11 275	12.83 264	34.30 273	12.33 255

MyStereo02	36.18 273	32.71 272	44.18 277	18.90 267	0.00 1	27.36 271	18.30 269	21.92 275	30.41 273	17.08 271	18.01 268	20.35 266	26.56 265	33.03 273	39.51 272	38.47 274	36.86 273	41.18 274	27.56 261	29.89 274	53.52 276	55.42 277	13.00 272	28.90 274	63.34 276	78.17 278	74.06 278	88.27 278

CasAABBNet	36.73 274	32.73 274	44.18 277	18.81 266	17.45 272	27.29 270	18.12 268	21.69 273	30.40 272	17.52 273	18.08 270	20.27 265	26.53 264	32.96 272	38.28 271	37.42 272	36.82 272	41.12 273	27.47 260	29.86 273	53.56 278	55.70 279	12.93 271	28.91 276	63.44 278	78.07 277	73.93 277	88.05 277

MyStereo03	36.84 275	32.71 272	44.18 277	18.90 267	17.61 273	27.36 271	18.30 269	21.92 275	30.41 273	17.08 271	18.01 268	20.35 266	26.56 265	33.03 273	39.51 272	38.47 274	36.86 273	41.18 274	27.56 261	29.89 274	53.52 276	55.42 277	13.00 272	28.90 274	63.34 276	78.17 278	74.06 278	88.27 278

HaxPig	41.43 276	43.85 276	40.81 274	44.90 275	47.49 277	44.66 276	46.30 276	46.31 277	45.63 277	49.00 277	49.30 273	47.24 274	43.73 270	42.64 276	40.44 275	39.13 276	48.37 277	51.07 277	43.33 270	42.25 277	42.88 273	36.52 273	50.75 278	43.02 278	27.54 270	19.97 267	20.68 267	20.75 261

AVERAGE_ROB	41.98 277	44.82 277	42.27 275	45.98 276	46.88 276	45.60 277	46.56 277	47.04 278	43.89 276	49.19 278	49.91 274	47.25 275	43.00 269	49.19 278	40.14 274	38.38 273	49.01 278	51.31 278	43.98 271	42.43 278	43.31 274	38.64 274	49.42 277	42.83 277	28.65 271	20.44 268	23.41 269	19.88 260

MEDIAN_ROB	44.95 278	47.36 278	44.12 276	48.52 277	49.78 278	48.21 278	49.25 278	49.72 279	46.35 278	52.53 279	53.59 275	50.59 276	45.49 271	49.36 279	43.27 276	41.36 277	51.85 279	54.40 279	47.03 274	45.93 279	45.78 275	40.06 275	52.67 279	45.67 279	31.00 272	26.54 271	25.33 270	27.95 267

FADE		3.16 244	4.82 261	1.74 219	2.06 229	5.58 260	6.98 253	6.39 264	14.42 267	9.69 270	24.68 271		11.63 253	3.16 247	2.41 244	3.75 254	13.11 265	6.09 263	30.40 263	15.33 270	14.18 268	10.90 267	1.70 231	3.54 263	3.84 250	1.80 222	6.83 260	24.35 263

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