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

MLG-Stereo_test1	0.11 7	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 8	0.36 205	0.03 5	0.06 3	0.06 6	0.07 14	0.04 7	0.09 4	0.05 6	0.06 11	0.38 7	0.33 42	0.12 14	0.09 9	0.13 8	0.06 1	0.17 17	0.18 21	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.07 4	0.12 13	0.07 9

MLG-Stereo	0.10 4	0.07 5	0.04 1	0.04 1	0.05 8	0.28 161	0.02 1	0.06 3	0.06 6	0.07 14	0.03 3	0.09 4	0.05 6	0.06 11	0.38 7	0.35 52	0.11 5	0.09 9	0.12 5	0.06 1	0.16 14	0.15 12	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.06 1	0.11 7	0.07 9

AIO-test2	0.10 4	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 28	0.08 11	0.05 27	0.06 3	0.07 17	0.05 3	0.08 21	0.10 7	0.05 6	0.04 1	0.58 30	0.15 1	0.09 1	0.07 2	0.09 1	0.13 34	0.11 3	0.19 24	0.03 1	0.08 28	0.09 12	0.07 4	0.06 1	0.06 3

AIO-test1	0.11 7	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.07 19	0.08 11	0.03 5	0.09 21	0.08 26	0.08 19	0.07 15	0.10 7	0.05 6	0.06 11	0.42 11	0.22 6	0.10 3	0.08 5	0.11 3	0.20 69	0.11 3	0.47 57	0.04 8	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.07 2	0.06 3

Pointernet	0.09 1	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.03 1	0.07 9	0.31 185	0.06 3	0.04 1	0.05 3	0.06 11	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 2	0.33 42	0.09 1	0.06 1	0.09 1	0.16 47	0.09 1	0.09 2	0.03 1	0.04 3	0.07 1	0.06 1	0.13 15	0.08 17

MLG-Stereo_test2	0.14 19	0.12 25	0.06 9	0.05 6	0.06 12	0.31 172	0.03 5	0.09 21	0.07 17	0.09 22	0.22 104	0.12 14	0.05 6	0.07 17	0.60 33	0.39 69	0.15 25	0.13 25	0.21 35	0.10 15	0.21 29	0.21 27	0.05 16	0.04 3	0.10 16	0.08 8	0.15 23	0.10 26

GREAT-IGEV	0.17 31	0.09 13	0.08 17	0.05 6	0.04 2	0.24 139	0.03 5	0.08 12	0.10 36	0.06 8	0.06 11	0.15 28	0.05 6	0.06 11	0.84 98	0.30 29	0.12 14	0.09 9	0.13 8	0.12 25	0.11 3	1.21 168	0.06 24	0.12 56	0.08 6	0.08 8	0.17 30	0.06 3

CoSv	0.09 1	0.11 21	0.07 14	0.05 6	0.04 2	0.09 14	0.04 17	0.08 12	0.06 6	0.06 8	0.03 3	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.29 4	0.30 29	0.11 5	0.07 2	0.13 8	0.06 1	0.12 7	0.09 2	0.03 1	0.04 3	0.11 22	0.07 4	0.10 5	0.06 3

U	0.14 19	0.09 13	0.05 6	0.05 6	0.06 12	0.04 1	0.02 1	0.09 21	0.06 6	0.09 22	0.02 1	0.12 14	0.10 39	0.07 17	0.77 73	0.44 94	0.15 25	0.11 21	0.15 19	0.09 10	0.27 43	0.26 33	0.03 1	0.06 18	0.13 29	0.10 18	0.11 7	0.09 23

CroCo-Stereo Lap2	0.12 12	0.07 5	0.05 6	0.05 6	0.06 12	0.04 1	0.03 5	0.08 12	0.06 6	0.11 29	0.03 3	0.12 14	0.06 16	0.08 21	0.59 31	0.36 58	0.11 5	0.10 16	0.12 5	0.07 5	0.25 37	0.17 18	0.04 8	0.07 22	0.11 22	0.11 22	0.11 7	0.08 17

CroCo-Stereo	0.12 12	0.07 5	0.04 1	0.05 6	0.05 8	0.04 1	0.02 1	0.08 12	0.06 6	0.06 8	0.02 1	0.10 7	0.06 16	0.07 17	0.85 108	0.38 64	0.11 5	0.09 9	0.16 21	0.06 1	0.22 31	0.18 21	0.04 8	0.05 10	0.10 16	0.09 13	0.11 7	0.07 9
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
111111	0.13 15	0.08 11	0.06 9	0.06 12	0.07 19	0.10 18	0.03 5	0.06 3	0.07 17	0.03 1	0.06 11	0.14 26	0.06 16	0.10 29	0.50 18	0.25 12	0.11 5	0.09 9	0.15 19	0.07 5	0.37 70	0.60 79	0.05 16	0.05 10	0.08 6	0.08 8	0.09 4	0.05 1

LG-Stereo	0.13 15	0.07 5	0.05 6	0.06 12	0.06 12	0.21 115	0.03 5	0.09 21	0.08 26	0.09 22	0.32 161	0.16 31	0.05 6	0.06 11	0.67 50	0.31 33	0.11 5	0.09 9	0.18 29	0.08 8	0.14 10	0.12 6	0.03 1	0.04 3	0.08 6	0.12 27	0.11 7	0.07 9

MM-Stereo_test3	0.09 1	0.08 11	0.04 1	0.06 12	0.04 2	0.05 4	0.03 5	0.10 25	0.07 17	0.07 14	0.04 7	0.09 4	0.04 2	0.04 1	0.23 1	0.30 29	0.12 14	0.07 2	0.12 5	0.20 69	0.11 3	0.11 4	0.05 16	0.04 3	0.07 1	0.08 8	0.16 26	0.07 9

MM-Stereo_test1	0.11 7	0.11 21	0.07 14	0.06 12	0.04 2	0.05 4	0.02 1	0.08 12	0.06 6	0.07 14	0.03 3	0.10 7	0.04 2	0.04 1	0.39 10	0.25 12	0.12 14	0.08 5	0.13 8	0.21 84	0.13 8	0.15 12	0.05 16	0.04 3	0.08 6	0.34 156	0.13 15	0.07 9

RAStereo	0.16 28	0.12 25	0.08 17	0.06 12	0.08 28	0.06 6	0.04 17	0.10 25	0.07 17	0.20 53	0.04 7	0.14 26	0.06 16	0.09 25	0.96 130	0.35 52	0.18 36	0.13 25	0.20 32	0.08 8	0.46 89	0.23 31	0.05 16	0.06 18	0.13 29	0.11 22	0.12 13	0.11 30

MoCha-V2	0.15 23	0.09 13	0.09 21	0.06 12	0.07 19	0.16 76	0.04 17	0.07 8	0.04 1	0.06 8	0.08 21	0.12 14	0.16 75	0.05 8	0.79 77	0.24 10	0.11 5	0.09 9	0.13 8	0.21 84	0.16 14	0.76 104	0.04 8	0.05 10	0.09 12	0.09 13	0.08 3	0.05 1

StereoVision	0.13 15	0.10 18	0.07 14	0.06 12	0.07 19	0.07 9	0.07 45	0.10 25	0.13 56	0.09 22	0.07 15	0.16 31	0.07 24	0.11 34	0.56 25	0.29 25	0.14 23	0.13 25	0.17 23	0.09 10	0.18 22	0.15 12	0.04 8	0.08 28	0.15 43	0.13 37	0.19 41	0.15 41

ProNet	0.10 4	0.07 5	0.09 21	0.06 12	0.04 2	0.10 18	0.32 188	0.07 8	0.04 1	0.04 2	0.11 40	0.07 1	0.03 1	0.20 108	0.33 5	0.21 4	0.11 5	0.08 5	0.11 3	0.07 5	0.10 2	0.08 1	0.08 38	0.05 10	0.10 16	0.06 1	0.10 5	0.06 3

LG-Stereo_L2	0.21 38	0.16 43	0.09 21	0.07 20	0.11 43	0.23 131	0.04 17	0.19 48	0.12 49	0.26 75	0.23 109	0.25 70	0.11 45	0.17 78	0.63 40	0.52 138	0.24 62	0.16 41	0.29 56	0.25 106	0.40 76	0.44 50	0.07 32	0.08 28	0.15 43	0.12 27	0.16 26	0.16 45

LG-Stereo_L1	0.21 38	0.16 43	0.09 21	0.07 20	0.11 43	0.24 139	0.04 17	0.19 48	0.12 49	0.27 79	0.23 109	0.23 59	0.11 45	0.17 78	0.60 33	0.53 142	0.24 62	0.16 41	0.33 70	0.27 111	0.40 76	0.44 50	0.06 24	0.08 28	0.15 43	0.11 22	0.17 30	0.16 45

MM-Stereo_test2	0.17 31	0.13 31	0.08 17	0.07 20	0.05 8	0.06 6	0.03 5	0.08 12	0.06 6	0.09 22	0.04 7	0.11 12	0.05 6	0.05 8	0.50 18	0.40 75	0.12 14	0.10 16	0.13 8	0.27 111	0.18 22	0.64 88	0.06 24	0.05 10	0.09 12	0.84 248	0.11 7	0.08 17

GIP-stereo	0.15 23	0.12 25	0.09 21	0.07 20	0.06 12	0.23 131	0.10 72	0.07 8	0.06 6	0.08 19	0.09 27	0.11 12	0.05 6	0.13 43	0.60 33	0.26 16	0.13 21	0.11 21	0.19 30	0.31 135	0.17 17	0.60 79	0.05 16	0.06 18	0.10 16	0.12 27	0.16 26	0.07 9

IGEV-Stereo++	0.15 23	0.10 18	0.06 9	0.07 20	0.07 19	0.09 14	0.03 5	0.07 8	0.07 17	0.06 8	0.09 27	0.15 28	0.07 24	0.14 52	0.48 16	0.26 16	0.11 5	0.10 16	0.17 23	0.09 10	0.15 11	1.09 147	0.05 16	0.05 10	0.08 6	0.09 13	0.18 33	0.08 17

RSM	0.11 7	0.09 13	0.09 21	0.07 20	0.06 12	0.14 57	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 3	0.07 15	0.13 20	0.06 16	0.04 1	0.51 21	0.26 16	0.10 3	0.10 16	0.14 16	0.11 19	0.17 17	0.13 9	0.04 8	0.06 18	0.09 12	0.11 22	0.13 15	0.07 9

MaDis-Stereo	0.19 35	0.16 43	0.11 37	0.07 20	0.10 37	0.06 6	0.06 35	0.12 30	0.10 36	0.19 50	0.08 21	0.19 43	0.08 28	0.14 52	0.52 23	0.39 69	0.24 62	0.18 53	0.30 58	0.12 25	0.46 89	0.36 43	0.07 32	0.10 42	0.19 73	0.23 82	0.20 44	0.25 95

DEFOM-Stereo	0.14 19	0.12 25	0.09 21	0.08 27	0.08 28	0.11 29	0.04 17	0.10 25	0.07 17	0.08 19	0.10 31	0.12 14	0.06 16	0.07 17	0.51 21	0.29 25	0.17 33	0.14 30	0.17 23	0.10 15	0.32 55	0.16 16	0.08 38	0.07 22	0.12 27	0.13 37	0.25 59	0.13 34

AIO-Stereo	0.11 7	0.09 13	0.09 21	0.08 27	0.06 12	0.12 44	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 3	0.06 11	0.12 14	0.05 6	0.05 8	0.46 15	0.34 49	0.22 50	0.10 16	0.21 35	0.12 25	0.13 8	0.12 6	0.04 8	0.05 10	0.08 6	0.10 18	0.13 15	0.06 3

RSM++	0.12 12	0.10 18	0.09 21	0.08 27	0.07 19	0.10 18	0.04 17	0.08 12	0.07 17	0.06 8	0.07 15	0.13 20	0.07 24	0.04 1	0.50 18	0.26 16	0.12 14	0.11 21	0.14 16	0.11 19	0.20 27	0.14 10	0.06 24	0.10 42	0.11 22	0.09 13	0.13 15	0.08 17

RAFT	0.14 19	0.07 5	0.10 32	0.08 27	0.04 2	0.24 139	0.28 179	0.19 48	0.07 17	0.13 33	0.08 21	0.13 20	0.06 16	0.11 34	0.44 14	0.17 2	0.12 14	0.08 5	0.14 16	0.21 84	0.16 14	0.18 21	0.04 8	0.05 10	0.15 43	0.15 43	0.21 47	0.16 45

RYNet	0.49 169	0.11 21	0.10 32	0.08 27	0.09 33	0.10 18	0.06 35	0.13 32	0.18 106	0.10 28	0.10 31	0.13 20	0.08 28	0.08 21	9.58 310	0.37 62	0.14 23	0.22 82	0.17 23	0.09 10	0.19 25	0.12 6	0.15 134	0.09 35	0.14 36	0.33 152	0.24 55	0.13 34

SGD-Stereo	0.37 112	0.13 31	0.10 32	0.09 32	0.09 33	0.11 29	0.05 27	0.13 32	0.12 49	0.14 36	0.08 21	0.28 88	0.15 71	0.10 29	4.91 262	0.59 156	0.29 102	0.18 53	0.37 82	0.33 140	0.47 96	0.33 39	0.10 58	0.09 35	0.14 36	0.16 45	0.22 51	0.19 62

Occ-G	0.15 23	0.13 31	0.10 32	0.09 32	0.08 28	0.12 44	0.04 17	0.08 12	0.06 6	0.05 3	0.10 31	0.10 7	0.06 16	0.06 11	0.49 17	0.31 33	0.13 21	0.13 25	0.84 190	0.09 10	0.21 29	0.20 26	0.06 24	0.07 22	0.10 16	0.08 8	0.18 33	0.09 23

UniTT-Stereo	0.24 50	0.15 37	0.11 37	0.09 32	0.11 43	0.09 14	0.05 27	0.16 39	0.11 43	0.21 54	0.09 27	0.19 43	0.15 71	0.27 145	1.23 159	0.46 112	0.23 53	0.18 53	0.63 160	0.13 34	0.53 115	0.37 44	0.10 58	0.12 56	0.17 58	0.23 82	0.15 23	0.17 55

AEACV	0.25 52	0.17 47	0.11 37	0.09 32	0.07 19	0.15 65	0.04 17	0.08 12	0.06 6	0.07 14	0.07 15	0.13 20	0.08 28	0.12 42	1.39 171	0.79 202	0.16 28	0.14 30	0.25 40	0.19 62	0.24 36	1.00 136	0.10 58	0.07 22	0.10 16	0.95 257	0.14 21	0.08 17

LGtest1	0.21 38	0.15 37	0.12 46	0.10 36	0.14 65	0.35 198	0.05 27	0.14 36	0.13 56	0.12 32	0.34 170	0.16 31	0.13 61	0.10 29	0.74 63	0.48 119	0.23 53	0.23 94	0.25 40	0.20 69	0.29 47	0.44 50	0.08 38	0.10 42	0.14 36	0.12 27	0.18 33	0.15 41

AIO_rvc	0.34 93	0.17 47	0.12 46	0.10 36	0.09 33	0.38 210	0.11 79	0.17 42	0.11 43	0.15 38	0.07 15	0.17 36	0.10 39	0.14 52	1.81 186	1.13 238	0.16 28	0.45 225	0.34 75	0.11 19	0.26 40	2.17 281	0.17 150	0.07 22	0.14 36	0.16 45	0.16 26	0.10 26

MIF-Stereo (partial)	0.23 45	0.20 84	0.12 46	0.10 36	0.12 51	0.10 18	0.07 45	0.17 42	0.14 64	0.18 48	0.10 31	0.20 48	0.11 45	0.17 78	1.11 153	0.44 94	0.25 70	0.21 74	0.26 45	0.13 34	0.49 99	0.32 38	0.08 38	0.14 88	0.17 58	0.17 48	0.38 109	0.20 65

LoS_RVC	0.37 112	0.25 161	0.20 131	0.10 36	0.17 109	0.13 49	0.09 61	0.24 73	0.25 159	0.38 173	0.25 118	0.36 140	0.34 186	0.22 112	0.81 82	0.78 200	0.41 168	0.42 219	0.56 139	0.27 111	0.97 168	1.33 181	0.14 118	0.15 96	0.28 130	0.22 74	0.25 59	0.29 113

tt_ll	0.37 112	0.25 161	0.20 131	0.10 36	0.17 109	0.13 49	0.09 61	0.24 73	0.25 159	0.38 173	0.25 118	0.36 140	0.34 186	0.22 112	0.81 82	0.78 200	0.41 168	0.42 219	0.56 139	0.27 111	0.97 168	1.33 181	0.14 118	0.15 96	0.28 130	0.22 74	0.25 59	0.29 113

iRaftStereo_RVC	0.16 28	0.15 37	0.11 37	0.10 36	0.10 37	0.09 14	0.05 27	0.17 42	0.09 28	0.15 38	0.15 64	0.18 40	0.09 33	0.18 97	0.38 7	0.28 23	0.20 44	0.14 30	0.19 30	0.12 25	0.34 62	0.30 37	0.07 32	0.09 35	0.14 36	0.12 27	0.18 33	0.13 34

TDLM	0.13 15	0.14 35	0.13 57	0.10 36	0.12 51	0.11 29	0.10 72	0.14 36	0.10 36	0.09 22	0.16 74	0.17 36	0.10 39	0.09 25	0.28 3	0.19 3	0.15 25	0.14 30	0.13 8	0.10 15	0.15 11	0.11 4	0.09 49	0.10 42	0.11 22	0.10 18	0.15 23	0.15 41

AANet_RVC	0.16 28	0.13 31	0.13 57	0.10 36	0.15 78	0.08 11	0.13 108	0.14 36	0.15 72	0.13 33	0.13 52	0.13 20	0.11 45	0.10 29	0.42 11	0.24 10	0.16 28	0.16 41	0.20 32	0.15 43	0.15 11	0.17 18	0.11 76	0.11 51	0.16 53	0.17 48	0.22 51	0.24 89

MLG-Stereo_test3	0.25 52	0.11 21	0.09 21	0.11 44	0.14 65	0.14 57	0.05 27	0.11 29	0.09 28	0.17 45	0.10 31	0.19 43	0.08 28	0.09 25	0.66 46	0.38 64	0.17 33	0.15 36	2.15 256	0.11 19	0.29 47	0.75 102	0.05 16	0.08 28	0.11 22	0.10 18	0.18 33	0.12 31

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 69	0.18 57	0.12 46	0.11 44	0.12 51	0.10 18	0.05 27	0.23 65	0.14 64	0.30 97	0.13 52	0.27 83	0.17 84	0.11 34	1.00 136	0.40 75	0.29 102	0.30 146	0.36 80	0.34 146	0.56 121	1.17 163	0.17 150	0.10 42	0.15 43	0.48 208	0.23 53	0.22 77

HUF	0.50 170	0.17 47	0.13 57	0.11 44	0.12 51	0.40 220	0.11 79	0.22 60	0.11 43	0.22 55	0.09 27	0.19 43	0.19 104	0.11 34	3.00 231	2.86 310	0.70 249	0.49 240	0.61 155	0.20 69	0.53 115	1.85 246	0.28 211	0.18 136	0.15 43	0.18 62	0.18 33	0.13 34

plain	0.21 38	0.20 84	0.12 46	0.11 44	0.14 65	0.10 18	0.06 35	0.22 60	0.11 43	0.23 57	0.08 21	0.22 56	0.11 45	0.17 78	0.66 46	0.45 105	0.25 70	0.20 65	0.26 45	0.12 25	0.46 89	0.42 48	0.07 32	0.14 88	0.17 58	0.17 48	0.19 41	0.21 74

TESTraft	0.26 57	0.21 95	0.13 57	0.11 44	0.11 43	0.10 18	0.09 61	0.24 73	0.15 72	0.24 64	0.12 46	0.28 88	0.23 127	0.15 63	1.11 153	0.42 82	0.23 53	0.17 48	0.49 116	0.18 55	0.34 62	0.50 60	0.09 49	0.12 56	0.22 86	0.25 111	0.48 157	0.23 84

test_5	0.22 43	0.19 69	0.11 37	0.11 44	0.07 19	0.21 115	0.07 45	0.32 127	0.10 36	0.17 45	0.21 96	0.24 62	0.21 115	0.08 21	0.97 133	0.46 112	0.16 28	0.15 36	0.26 45	0.11 19	0.23 35	0.46 56	0.06 24	0.12 56	0.16 53	0.17 48	0.33 77	0.20 65

LG-G_1	0.23 45	0.15 37	0.11 37	0.12 50	0.15 78	0.24 139	0.06 35	0.13 32	0.09 28	0.11 29	0.18 76	0.17 36	0.11 45	0.15 63	0.70 58	0.44 94	0.21 47	0.19 58	0.26 45	0.17 50	0.32 55	1.48 205	0.06 24	0.09 35	0.13 29	0.12 27	0.18 33	0.16 45

LG-G	0.23 45	0.15 37	0.11 37	0.12 50	0.15 78	0.24 139	0.06 35	0.13 32	0.09 28	0.11 29	0.18 76	0.17 36	0.11 45	0.15 63	0.70 58	0.44 94	0.21 47	0.19 58	0.26 45	0.17 50	0.32 55	1.48 205	0.06 24	0.09 35	0.13 29	0.12 27	0.18 33	0.16 45

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 61	0.18 57	0.11 37	0.12 50	0.11 43	0.35 198	0.05 27	0.23 65	0.14 64	0.30 97	0.21 96	0.24 62	0.35 191	0.13 43	0.76 72	0.60 157	0.27 82	0.28 133	0.32 67	0.33 140	0.61 133	0.60 79	0.09 49	0.08 28	0.14 36	0.38 173	0.24 55	0.14 39

IGEV-Stereo+	0.31 80	0.72 269	0.08 17	0.12 50	0.10 37	0.34 193	0.04 17	0.20 54	0.12 49	0.30 97	0.59 209	0.21 51	0.38 205	0.13 43	0.64 42	0.51 133	0.19 42	0.19 58	0.30 58	0.34 146	0.51 108	0.56 66	0.13 106	0.07 22	0.13 29	1.20 267	0.14 21	0.12 31

LL-Strereo2	0.28 65	0.17 47	0.14 75	0.12 50	0.11 43	0.10 18	0.06 35	0.29 97	0.16 79	0.30 97	0.14 61	0.22 56	0.11 45	0.34 190	0.56 25	0.42 82	0.23 53	0.17 48	0.39 87	0.17 50	0.70 146	1.53 217	0.10 58	0.11 51	0.24 96	0.17 48	0.25 59	0.17 55

anonymousdsp	0.23 45	0.12 25	0.11 37	0.12 50	0.10 37	0.12 44	0.06 35	0.16 39	0.09 28	0.15 38	0.79 232	0.15 28	0.07 24	0.10 29	0.84 98	0.30 29	0.18 36	0.14 30	0.22 37	0.24 104	0.25 37	1.12 155	0.17 150	0.09 35	0.12 27	0.09 13	0.23 53	0.10 26

TestStereo1	0.27 61	0.22 112	0.12 46	0.12 50	0.12 51	0.11 29	0.09 61	0.24 73	0.15 72	0.24 64	0.12 46	0.34 134	0.23 127	0.14 52	1.09 147	0.44 94	0.24 62	0.17 48	0.51 125	0.15 43	0.35 67	0.79 110	0.08 38	0.12 56	0.22 86	0.24 94	0.49 159	0.23 84

RAFT_CTSACE	0.21 38	0.20 84	0.13 57	0.12 50	0.10 37	0.14 57	0.08 51	0.24 73	0.10 36	0.26 75	0.10 31	0.21 51	0.18 93	0.11 34	0.57 27	0.35 52	0.19 42	0.14 30	0.26 45	0.18 55	0.31 53	0.70 94	0.08 38	0.10 42	0.27 121	0.17 48	0.33 77	0.16 45

SA-5K	0.27 61	0.22 112	0.12 46	0.12 50	0.12 51	0.11 29	0.09 61	0.24 73	0.15 72	0.24 64	0.12 46	0.34 134	0.23 127	0.14 52	1.09 147	0.44 94	0.24 62	0.17 48	0.51 125	0.15 43	0.35 67	0.79 110	0.08 38	0.12 56	0.22 86	0.24 94	0.49 159	0.23 84

delet	0.15 23	0.14 35	0.12 46	0.12 50	0.12 51	0.13 49	0.09 61	0.12 30	0.09 28	0.15 38	0.11 40	0.16 31	0.09 33	0.11 34	0.57 27	0.23 9	0.16 28	0.13 25	0.13 8	0.12 25	0.17 17	0.29 35	0.09 49	0.10 42	0.13 29	0.12 27	0.20 44	0.13 34

DFGA-Net	0.18 33	0.17 47	0.10 32	0.13 60	0.08 28	0.10 18	0.08 51	0.19 48	0.10 36	0.28 83	0.11 40	0.18 40	0.09 33	0.13 43	0.68 55	0.27 20	0.20 44	0.15 36	0.28 55	0.12 25	0.22 31	0.17 18	0.08 38	0.12 56	0.15 43	0.12 27	0.35 89	0.14 39

GCAP-BAT	0.46 150	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.14 65	0.11 29	0.12 89	0.31 113	0.16 79	0.31 111	0.13 52	0.45 183	0.19 104	0.28 153	0.84 98	0.69 179	3.42 307	0.23 94	0.48 108	0.30 127	1.24 201	0.57 69	0.12 87	0.12 56	0.18 65	0.28 122	0.35 89	0.79 211

test_for_model	0.46 150	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.14 65	0.11 29	0.12 89	0.31 113	0.16 79	0.31 111	0.13 52	0.45 183	0.19 104	0.28 153	0.84 98	0.69 179	3.42 307	0.23 94	0.48 108	0.30 127	1.24 201	0.57 69	0.12 87	0.12 56	0.18 65	0.28 122	0.35 89	0.79 211

testlalala2	0.46 150	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.14 65	0.11 29	0.12 89	0.31 113	0.16 79	0.31 111	0.13 52	0.45 183	0.19 104	0.28 153	0.84 98	0.69 179	3.42 307	0.23 94	0.48 108	0.30 127	1.24 201	0.57 69	0.12 87	0.12 56	0.18 65	0.28 122	0.35 89	0.79 211

MGS-Stereo	0.36 111	0.22 112	0.14 75	0.13 60	0.13 60	0.11 29	0.10 72	0.21 58	0.12 49	0.18 48	0.13 52	0.21 51	0.16 75	0.13 43	4.38 257	0.33 42	0.26 77	0.22 82	0.31 64	0.18 55	0.38 72	0.70 94	0.11 76	0.13 76	0.19 73	0.17 48	0.26 64	0.21 74

testlalala	0.46 150	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.14 65	0.11 29	0.12 89	0.31 113	0.16 79	0.31 111	0.13 52	0.45 183	0.19 104	0.28 153	0.84 98	0.69 179	3.42 307	0.23 94	0.48 108	0.30 127	1.24 201	0.57 69	0.12 87	0.12 56	0.18 65	0.28 122	0.35 89	0.79 211

testlalala_base	0.46 150	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.14 65	0.11 29	0.12 89	0.31 113	0.16 79	0.31 111	0.13 52	0.45 183	0.19 104	0.28 153	0.84 98	0.69 179	3.42 307	0.23 94	0.48 108	0.30 127	1.24 201	0.57 69	0.12 87	0.12 56	0.18 65	0.28 122	0.35 89	0.79 211

GCAP-Stereo	0.46 150	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.14 65	0.11 29	0.12 89	0.31 113	0.16 79	0.31 111	0.13 52	0.45 183	0.19 104	0.28 153	0.84 98	0.69 179	3.42 307	0.23 94	0.48 108	0.30 127	1.24 201	0.57 69	0.12 87	0.12 56	0.18 65	0.28 122	0.35 89	0.79 211

RAFT+CT+SA	0.25 52	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.09 33	0.10 18	0.08 51	0.32 127	0.13 56	0.24 64	0.10 31	0.26 77	0.21 115	0.09 25	0.98 134	0.58 152	0.18 36	0.16 41	0.40 92	0.14 40	0.33 60	0.72 98	0.07 32	0.12 56	0.19 73	0.17 48	0.32 72	0.20 65

AnonymousM	0.60 188	0.18 57	0.13 57	0.13 60	0.11 43	0.31 172	0.07 45	0.35 153	0.23 146	0.31 111	0.42 185	0.28 88	0.31 169	0.37 202	1.34 167	0.89 218	0.44 186	0.33 166	0.42 95	0.57 215	0.97 168	1.20 166	0.17 150	0.34 215	0.16 53	0.82 246	2.20 299	3.23 293

RAFT + AFF	0.42 136	0.12 25	0.09 21	0.13 60	0.07 19	0.11 29	0.06 35	0.17 42	0.10 36	0.19 50	0.10 31	0.28 88	0.08 28	0.11 34	7.47 295	0.33 42	0.20 44	0.11 21	0.33 70	0.10 15	0.39 74	0.16 16	0.07 32	0.09 35	0.16 53	0.11 22	0.13 15	0.09 23

MMNet	0.24 50	0.15 37	0.12 46	0.13 60	0.13 60	0.13 49	0.10 72	0.16 39	0.12 49	0.13 33	0.14 61	0.19 43	0.09 33	0.18 97	2.14 203	0.25 12	0.18 36	0.16 41	0.20 32	0.14 40	0.20 27	0.37 44	0.10 58	0.12 56	0.15 43	0.15 43	0.28 69	0.16 45

DMCA	0.26 57	0.17 47	0.16 89	0.13 60	0.14 65	0.13 49	0.11 79	0.18 47	0.15 72	0.19 50	0.18 76	0.28 88	0.12 55	0.15 63	1.79 184	0.60 157	0.32 122	0.46 229	0.24 38	0.15 43	0.26 40	0.21 27	0.13 106	0.12 56	0.17 58	0.17 48	0.21 47	0.17 55

AIO_test	0.48 167	0.19 69	0.13 57	0.14 73	0.10 37	0.38 210	0.28 179	0.19 48	0.13 56	0.17 45	0.10 31	0.18 40	0.09 33	0.11 34	2.64 220	2.40 300	0.22 50	0.22 82	0.32 67	0.12 25	0.29 47	2.50 301	0.15 134	0.08 28	0.16 53	1.42 275	0.21 47	0.10 26

anonymousdsp2	0.30 73	0.20 84	0.16 89	0.14 73	0.13 60	0.15 65	0.11 79	0.28 92	0.12 49	0.25 72	1.08 255	0.24 62	0.12 55	0.15 63	0.71 61	0.42 82	0.25 70	0.20 65	0.45 106	0.38 165	0.41 80	0.96 129	0.10 58	0.13 76	0.20 80	0.17 48	0.43 140	0.18 59

CES	0.41 134	0.19 69	0.16 89	0.14 73	0.18 118	0.16 76	0.10 72	0.54 243	0.25 159	0.30 97	0.34 170	0.40 160	0.38 205	0.47 230	1.33 164	0.79 202	0.52 218	0.48 236	0.33 70	0.42 182	1.04 173	1.15 160	0.14 118	0.13 76	0.26 112	0.22 74	0.28 69	0.34 143

SA	0.30 73	0.21 95	0.14 75	0.14 73	0.14 65	0.15 65	0.07 45	0.35 153	0.16 79	0.31 111	0.12 46	0.41 167	0.14 64	0.20 108	0.74 63	0.56 149	0.27 82	0.30 146	0.58 151	0.21 84	0.49 99	0.88 119	0.08 38	0.15 96	0.27 121	0.28 122	0.56 182	0.26 101

test_4	0.38 117	0.17 47	0.16 89	0.14 73	0.13 60	0.11 29	0.38 209	0.24 73	0.14 64	0.31 111	0.11 40	0.24 62	0.12 55	0.34 190	0.91 121	0.70 188	0.24 62	0.29 140	0.37 82	0.29 120	0.51 108	1.32 180	0.09 49	0.12 56	0.27 121	0.91 252	0.91 241	0.87 226

AASNet	0.20 37	0.17 47	0.13 57	0.14 73	0.15 78	0.15 65	0.13 108	0.17 42	0.09 28	0.15 38	0.15 64	0.16 31	0.09 33	0.14 52	1.03 139	0.22 6	0.18 36	0.16 41	0.17 23	0.14 40	0.17 17	0.76 104	0.10 58	0.11 51	0.15 43	0.13 37	0.17 30	0.12 31

AFF-stereo	0.22 43	0.19 69	0.15 81	0.14 73	0.12 51	0.14 57	0.06 35	0.24 73	0.13 56	0.29 90	0.12 46	0.24 62	0.10 39	0.08 21	0.60 33	0.38 64	0.18 36	0.19 58	0.48 108	0.12 25	0.28 44	0.56 66	0.08 38	0.10 42	0.19 73	0.18 62	0.43 140	0.16 45

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 69	0.16 43	0.16 89	0.15 80	0.13 60	0.14 57	0.08 51	0.29 97	0.23 146	0.28 83	0.29 148	0.26 77	0.17 84	0.17 78	0.79 77	0.54 143	0.27 82	0.24 105	0.32 67	0.20 69	0.42 83	1.19 165	0.10 58	0.13 76	0.23 89	0.33 152	0.21 47	0.28 109

MIM_Stereo	0.26 57	0.18 57	0.14 75	0.15 80	0.14 65	0.24 139	0.07 45	0.27 83	0.11 43	0.24 64	0.12 46	0.20 48	0.12 55	0.17 78	0.85 108	0.44 94	0.24 62	0.19 58	0.54 137	0.20 69	0.46 89	0.70 94	0.08 38	0.12 56	0.17 58	0.29 133	0.34 86	0.16 45

CASnet	0.31 80	0.22 112	0.14 75	0.15 80	0.17 109	0.17 86	0.08 51	0.30 103	0.18 106	0.34 135	0.21 96	0.38 147	0.28 157	0.13 43	0.75 70	0.44 94	0.32 122	0.26 118	0.43 101	0.34 146	1.11 183	0.69 93	0.11 76	0.14 88	0.25 105	0.17 48	0.33 77	0.25 95
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.34 93	0.20 84	0.13 57	0.15 80	0.15 78	0.13 49	0.15 130	0.23 65	0.23 146	0.37 164	0.27 134	0.28 88	0.30 167	0.53 241	0.74 63	0.69 179	0.38 152	0.37 194	0.35 77	0.36 151	0.72 150	1.09 147	0.11 76	0.13 76	0.24 96	0.25 111	0.28 69	0.34 143

EGLCR-Stereo	0.60 188	0.22 112	0.22 155	0.15 80	0.18 118	0.23 131	0.09 61	0.32 127	0.22 137	0.32 124	0.19 88	0.38 147	0.27 150	0.14 52	0.81 82	0.74 195	0.39 157	0.37 194	0.72 175	0.28 116	1.20 198	2.19 284	0.12 87	0.68 281	0.23 89	1.54 280	3.67 314	0.34 143

Sa-1000	0.33 87	0.21 95	0.14 75	0.15 80	0.16 90	0.15 65	0.08 51	0.36 170	0.17 97	0.31 111	0.15 64	0.41 167	0.18 93	0.25 134	0.82 95	0.48 119	0.32 122	0.33 166	0.65 163	0.19 62	0.65 139	1.11 153	0.09 49	0.17 123	0.33 159	0.29 133	0.51 167	0.27 107

raft+_RVC	0.26 57	0.19 69	0.15 81	0.15 80	0.15 78	0.13 49	0.14 118	0.30 103	0.14 64	0.28 83	0.18 76	0.22 56	0.11 45	0.19 100	0.62 38	0.43 90	0.23 53	0.17 48	0.41 93	0.28 116	0.45 88	0.95 127	0.09 49	0.11 51	0.20 80	0.18 62	0.25 59	0.20 65

sCroCo_RVC	0.46 150	0.20 84	0.16 89	0.15 80	0.16 90	0.20 109	0.12 89	0.32 127	0.32 199	0.35 143	0.24 114	0.43 173	0.45 224	0.15 63	0.83 97	1.10 236	0.47 199	0.40 214	0.67 168	0.43 184	1.55 243	1.85 246	0.14 118	0.22 176	0.30 143	0.30 140	0.49 159	0.32 133

ARAFT	0.27 61	0.17 47	0.12 46	0.15 80	0.12 51	0.12 44	0.06 35	0.20 54	0.13 56	0.36 157	0.15 64	0.29 98	0.11 45	0.27 145	0.88 120	0.39 69	0.27 82	0.24 105	0.52 133	0.13 34	0.50 105	0.90 121	0.09 49	0.11 51	0.21 82	0.14 41	0.38 109	0.18 59

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 52	0.20 84	0.18 106	0.15 80	0.17 109	0.13 49	0.10 72	0.29 97	0.15 72	0.33 132	0.15 64	0.31 117	0.22 120	0.14 52	0.66 46	0.37 62	0.22 50	0.15 36	0.50 122	0.16 47	0.32 55	0.59 76	0.10 58	0.13 76	0.24 96	0.19 67	0.47 154	0.20 65

YMNet	0.46 150	0.20 84	0.12 46	0.16 90	0.15 78	0.32 179	0.87 263	0.19 48	0.16 79	0.27 79	0.11 40	0.24 62	0.36 193	0.15 63	5.11 267	0.66 173	0.23 53	0.22 82	0.26 45	0.21 84	0.19 25	0.29 35	0.09 49	0.13 76	0.74 252	0.16 45	0.66 207	0.19 62

castereo	0.42 136	0.20 84	0.19 117	0.16 90	0.16 90	0.27 156	0.09 61	0.29 97	0.21 132	0.33 132	0.22 104	0.40 160	0.37 204	0.19 100	0.81 82	0.77 199	0.45 188	0.34 178	0.57 147	0.43 184	1.52 235	1.45 201	0.13 106	0.15 96	0.27 121	0.59 225	0.52 170	0.31 127

4D-IteraStereo	0.33 87	0.18 57	0.21 146	0.16 90	0.16 90	0.11 29	0.08 51	0.33 136	0.17 97	0.33 132	0.18 76	0.27 83	0.13 61	0.33 186	0.80 80	0.66 173	0.26 77	0.30 146	0.49 116	0.36 151	0.82 157	1.41 195	0.10 58	0.15 96	0.19 73	0.21 73	0.41 121	0.19 62

CIPLG	0.34 93	0.19 69	0.19 117	0.16 90	0.16 90	0.16 76	0.24 162	0.32 127	0.26 167	0.30 97	0.31 154	0.31 117	0.16 75	0.38 208	0.86 111	0.40 75	0.34 134	0.20 65	0.50 122	0.20 69	0.49 99	1.39 191	0.11 76	0.15 96	0.53 226	0.17 48	0.57 186	0.20 65

IPLG	0.72 210	0.20 84	0.18 106	0.16 90	0.17 109	0.15 65	0.13 108	0.35 153	0.22 137	0.35 143	1.18 261	0.29 98	0.24 132	0.54 244	9.17 306	0.54 143	0.35 141	0.29 140	0.56 139	0.37 157	0.54 120	1.38 189	0.11 76	0.57 265	0.35 169	0.29 133	0.67 210	0.22 77

IPLGR_C	0.34 93	0.19 69	0.19 117	0.16 90	0.16 90	0.16 76	0.25 171	0.32 127	0.26 167	0.30 97	0.32 161	0.30 110	0.17 84	0.37 202	0.79 77	0.40 75	0.33 130	0.20 65	0.51 125	0.19 62	0.49 99	1.39 191	0.12 87	0.15 96	0.50 222	0.17 48	0.58 190	0.20 65

GMOStereo	0.34 93	0.19 69	0.15 81	0.16 90	0.16 90	0.32 179	0.12 89	0.35 153	0.17 97	0.35 143	0.15 64	0.29 98	0.22 120	0.17 78	0.81 82	0.49 121	0.29 102	0.33 166	0.51 125	0.37 157	0.56 121	1.49 208	0.10 58	0.13 76	0.30 143	0.24 94	0.41 121	0.22 77

error version	0.34 93	0.19 69	0.15 81	0.16 90	0.16 90	0.32 179	0.12 89	0.35 153	0.17 97	0.35 143	0.15 64	0.29 98	0.22 120	0.17 78	0.81 82	0.49 121	0.29 102	0.33 166	0.51 125	0.37 157	0.56 121	1.49 208	0.10 58	0.13 76	0.30 143	0.24 94	0.41 121	0.22 77

test-v	0.34 93	0.19 69	0.15 81	0.16 90	0.16 90	0.32 179	0.12 89	0.35 153	0.17 97	0.35 143	0.15 64	0.29 98	0.22 120	0.17 78	0.81 82	0.49 121	0.29 102	0.33 166	0.51 125	0.37 157	0.56 121	1.49 208	0.10 58	0.13 76	0.30 143	0.24 94	0.41 121	0.22 77

ACRE	0.35 104	0.19 69	0.18 106	0.16 90	0.16 90	0.16 76	0.24 162	0.32 127	0.25 159	0.30 97	0.43 186	0.31 117	0.17 84	0.38 208	0.81 82	0.40 75	0.34 134	0.20 65	0.51 125	0.20 69	0.50 105	1.39 191	0.12 87	0.15 96	0.51 224	0.17 48	0.57 186	0.20 65

test-2	0.34 93	0.19 69	0.15 81	0.16 90	0.16 90	0.32 179	0.12 89	0.35 153	0.17 97	0.35 143	0.15 64	0.29 98	0.22 120	0.17 78	0.81 82	0.49 121	0.29 102	0.33 166	0.51 125	0.37 157	0.56 121	1.49 208	0.10 58	0.13 76	0.30 143	0.24 94	0.41 121	0.22 77

sAnonymous2	0.38 117	0.21 95	0.17 99	0.16 90	0.16 90	0.21 115	0.15 130	0.38 179	0.26 167	0.28 83	0.26 130	0.30 110	0.32 178	0.16 72	0.67 50	0.61 161	0.40 162	0.36 188	0.81 183	0.39 171	1.05 176	1.29 177	0.14 118	0.19 147	0.29 136	0.35 160	0.33 77	0.35 152

CroCo_RVC	0.38 117	0.21 95	0.17 99	0.16 90	0.16 90	0.21 115	0.15 130	0.38 179	0.26 167	0.28 83	0.26 130	0.30 110	0.32 178	0.16 72	0.67 50	0.61 161	0.40 162	0.36 188	0.81 183	0.39 171	1.05 176	1.29 177	0.14 118	0.19 147	0.29 136	0.35 160	0.33 77	0.35 152

GANet	0.19 35	0.17 47	0.16 89	0.16 90	0.16 90	0.21 115	0.14 118	0.20 54	0.13 56	0.15 38	0.20 91	0.37 144	0.10 39	0.14 52	0.42 11	0.22 6	0.40 162	0.20 65	0.17 23	0.11 19	0.22 31	0.14 10	0.12 87	0.12 56	0.15 43	0.13 37	0.20 44	0.17 55

S2M2	0.39 125	0.22 112	0.24 167	0.17 104	0.15 78	0.19 101	0.13 108	0.28 92	0.20 123	0.40 181	0.11 40	0.33 128	0.25 139	0.21 110	1.09 147	0.71 191	0.42 176	0.44 224	0.31 64	0.37 157	1.34 218	1.30 179	0.17 150	0.14 88	0.21 82	0.22 74	0.59 195	0.29 113

trnet	0.35 104	0.23 134	0.19 117	0.17 104	0.20 134	0.14 57	0.08 51	0.35 153	0.20 123	0.35 143	0.21 96	0.38 147	0.31 169	0.14 52	0.78 74	0.76 198	0.40 162	0.30 146	0.43 101	0.52 208	0.98 171	0.80 112	0.12 87	0.15 96	0.25 105	0.24 94	0.37 104	0.32 133

IER	0.35 104	0.19 69	0.16 89	0.17 104	0.16 90	0.17 86	0.12 89	0.23 65	0.14 64	0.28 83	0.25 118	0.31 117	0.14 64	0.23 120	3.85 250	0.29 25	0.25 70	0.20 65	0.24 38	0.20 69	0.28 44	0.21 27	0.18 161	0.14 88	0.19 73	0.24 94	0.38 109	0.25 95

rafts_anoy	0.28 65	0.23 134	0.18 106	0.17 104	0.19 127	0.15 65	0.11 79	0.34 142	0.14 64	0.26 75	0.21 96	0.25 70	0.14 64	0.22 112	0.65 44	0.40 75	0.34 134	0.24 105	0.48 108	0.33 140	0.52 113	0.76 104	0.11 76	0.16 112	0.24 96	0.23 82	0.24 55	0.26 101

CREStereo++_RVC	0.45 147	0.22 112	0.20 131	0.17 104	0.20 134	0.15 65	0.11 79	0.34 142	0.19 114	0.35 143	0.19 88	0.32 124	0.31 169	0.16 72	1.29 161	0.81 207	0.38 152	0.27 122	0.56 139	0.36 151	1.08 179	1.26 173	0.13 106	0.15 96	0.26 112	0.22 74	2.29 301	0.31 127
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
RALAANet	0.30 73	0.22 112	0.19 117	0.17 104	0.17 109	0.16 76	0.11 79	0.28 92	0.16 79	0.24 64	0.21 96	0.24 62	0.18 93	0.30 168	0.63 40	0.39 69	0.28 93	0.25 112	0.56 139	0.29 120	0.76 151	1.03 141	0.11 76	0.17 123	0.23 89	0.24 94	0.41 121	0.23 84

UPFNet	0.25 52	0.18 57	0.19 117	0.17 104	0.18 118	0.19 101	0.14 118	0.22 60	0.16 79	0.23 57	0.18 76	0.21 51	0.13 61	0.26 139	1.51 174	0.28 23	0.23 53	0.21 74	0.25 40	0.18 55	0.22 31	0.35 41	0.13 106	0.15 96	0.18 65	0.18 62	0.39 113	0.18 59

CREStereo	0.38 117	0.22 112	0.20 131	0.17 104	0.16 90	0.15 65	0.08 51	0.36 170	0.24 151	0.36 157	0.27 134	0.39 152	0.39 210	0.16 72	0.92 122	0.97 221	0.46 194	0.27 122	0.43 101	0.52 208	1.15 189	1.04 142	0.13 106	0.16 112	0.25 105	0.24 94	0.37 104	0.31 127
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
HITNet	0.31 80	0.18 57	0.15 81	0.17 104	0.15 78	0.14 57	0.10 72	0.29 97	0.19 114	0.30 97	0.20 91	0.28 88	0.18 93	0.29 162	1.30 162	0.42 82	0.27 82	0.20 65	0.37 82	0.17 50	0.64 138	0.99 134	0.12 87	0.15 96	0.19 73	0.19 67	0.39 113	0.26 101
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
PWCDC_ROB	0.55 182	0.18 57	0.19 117	0.17 104	0.26 179	0.16 76	0.19 154	0.22 60	0.54 249	0.16 44	0.43 186	0.25 70	1.12 261	0.45 225	5.47 270	0.50 127	0.31 117	0.28 133	0.36 80	0.26 110	0.60 130	1.14 159	0.25 197	0.28 201	0.18 65	0.29 133	0.26 64	0.32 133

G2L-Stereo	0.34 93	0.22 112	0.16 89	0.18 114	0.22 157	0.16 76	0.14 118	0.27 83	0.16 79	0.30 97	0.25 118	0.26 77	0.22 120	0.30 168	2.53 217	0.31 33	0.27 82	0.20 65	0.33 70	0.18 55	0.40 76	0.54 63	0.16 143	0.15 96	0.24 96	0.26 116	0.41 121	0.24 89

test-3	0.47 160	0.22 112	0.20 131	0.18 114	0.21 142	0.19 101	0.12 89	0.41 191	0.16 79	0.35 143	0.18 76	0.42 170	0.19 104	0.19 100	1.04 142	0.66 173	0.32 122	0.30 146	1.28 238	0.44 194	1.13 186	1.75 241	0.10 58	0.17 123	0.45 211	0.23 82	0.56 182	1.21 249

test_1	0.47 160	0.22 112	0.20 131	0.18 114	0.21 142	0.19 101	0.12 89	0.41 191	0.16 79	0.34 135	0.18 76	0.42 170	0.19 104	0.19 100	1.04 142	0.66 173	0.32 122	0.30 146	1.28 238	0.44 194	1.13 186	1.75 241	0.10 58	0.17 123	0.45 211	0.23 82	0.56 182	1.22 250

test_3	0.47 160	0.22 112	0.20 131	0.18 114	0.21 142	0.19 101	0.12 89	0.41 191	0.18 106	0.36 157	0.18 76	0.44 177	0.21 115	0.19 100	1.03 139	0.64 169	0.32 122	0.31 156	1.28 238	0.44 194	1.12 184	1.74 238	0.10 58	0.18 136	0.47 215	0.28 122	0.59 195	1.22 250

raftrobust	0.31 80	0.20 84	0.20 131	0.18 114	0.18 118	0.12 44	0.09 61	0.35 153	0.15 72	0.34 135	0.21 96	0.27 83	0.14 64	0.39 214	0.70 58	0.54 143	0.27 82	0.21 74	0.75 178	0.19 62	0.59 129	1.07 145	0.19 169	0.14 88	0.26 112	0.24 94	0.27 66	0.24 89

HGLStereo	0.30 73	0.23 134	0.19 117	0.18 114	0.23 163	0.18 94	0.13 108	0.23 65	0.16 79	0.31 111	0.31 154	0.21 51	0.14 64	0.22 112	1.81 186	0.35 52	0.37 147	0.24 105	0.29 56	0.20 69	0.41 80	0.39 46	0.14 118	0.16 112	0.23 89	0.23 82	0.32 72	0.22 77

PMTNet	0.42 136	0.24 149	0.21 146	0.18 114	0.17 109	0.14 57	0.32 188	0.31 113	0.24 151	0.37 164	0.25 118	0.38 147	0.38 205	0.17 78	1.19 158	1.08 232	0.45 188	0.27 122	0.56 139	0.43 184	1.15 189	1.08 146	0.13 106	0.14 88	0.40 196	0.26 116	0.32 72	0.37 157

coex_refinement	0.40 132	0.25 161	0.18 106	0.19 121	0.21 142	0.20 109	0.14 118	0.27 83	0.26 167	0.27 79	0.27 134	0.28 88	0.14 64	0.25 134	3.44 243	0.47 115	0.28 93	0.21 74	0.62 156	0.19 62	0.56 121	0.54 63	0.15 134	0.17 123	0.26 112	0.25 111	0.42 131	0.33 138

castereo++	0.43 139	0.19 69	0.17 99	0.19 121	0.15 78	0.44 231	0.08 51	0.30 103	0.20 123	0.34 135	0.18 76	0.45 183	0.35 191	0.15 63	0.78 74	0.73 193	0.43 182	0.32 160	0.57 147	0.43 184	1.42 221	1.35 186	0.22 188	0.16 112	0.24 96	0.33 152	1.16 261	0.33 138

LoS	0.46 150	0.23 134	0.17 99	0.19 121	0.19 127	0.19 101	0.12 89	0.77 265	0.26 167	0.50 207	0.45 189	0.53 207	0.47 226	0.23 120	1.06 145	0.85 215	0.56 233	0.43 222	0.62 156	0.41 177	1.28 212	1.41 195	0.15 134	0.16 112	0.35 169	0.28 122	0.33 77	0.35 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-1	0.83 225	0.18 57	0.23 161	0.19 121	0.19 127	0.57 253	0.58 239	0.44 212	0.29 183	0.72 268	5.41 308	0.54 209	0.40 212	0.59 252	0.98 134	1.32 250	0.45 188	0.48 236	1.14 219	0.96 279	1.90 268	2.36 295	0.14 118	0.21 168	0.39 192	0.46 203	0.61 199	0.63 203

LMCR-Stereo	0.33 87	0.23 134	0.19 117	0.19 121	0.18 118	0.20 109	0.13 108	0.30 103	0.19 114	0.29 90	0.23 109	0.33 128	0.29 159	0.40 218	0.67 50	0.45 105	0.39 157	0.28 133	0.53 136	0.38 165	0.51 108	0.96 129	0.14 118	0.19 147	0.25 105	0.24 94	0.33 77	0.31 127

GMStereo	0.23 45	0.24 149	0.13 57	0.19 121	0.17 109	0.19 101	0.14 118	0.29 97	0.16 79	0.23 57	0.19 88	0.32 124	0.16 75	0.13 43	0.53 24	0.27 20	0.28 93	0.19 58	0.43 101	0.20 69	0.30 51	0.19 24	0.12 87	0.15 96	0.24 96	0.19 67	0.39 113	0.20 65
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.30 73	0.21 95	0.19 117	0.19 121	0.20 134	0.21 115	0.15 130	0.27 83	0.17 97	0.29 90	0.21 96	0.25 70	0.18 93	0.59 252	1.64 179	0.31 33	0.27 82	0.22 82	0.30 58	0.21 84	0.34 62	0.25 32	0.15 134	0.19 147	0.21 82	0.24 94	0.44 143	0.26 101

RASNet	0.29 69	0.21 95	0.21 146	0.19 121	0.18 118	0.18 94	0.14 118	0.31 113	0.18 106	0.32 124	0.20 91	0.26 77	0.18 93	0.17 78	0.86 111	0.66 173	0.25 70	0.19 58	0.26 45	0.16 47	0.65 139	0.61 82	0.11 76	0.21 168	0.21 82	0.22 74	0.45 147	0.30 119

MSMDNet	0.63 198	0.24 149	0.22 155	0.19 121	0.20 134	0.38 210	0.17 142	0.43 207	0.24 151	0.60 232	0.33 167	0.40 160	1.53 272	0.50 238	0.85 108	1.50 267	0.42 176	0.35 183	1.26 232	0.67 242	1.90 268	2.18 282	0.17 150	0.18 136	0.58 238	0.53 217	0.39 113	0.58 197

DISCO	0.32 86	0.24 149	0.17 99	0.19 121	0.21 142	0.23 131	0.27 175	0.21 58	0.21 132	0.36 157	0.25 118	0.24 62	0.16 75	0.19 100	1.86 190	0.35 52	0.29 102	0.22 82	0.42 95	0.22 94	0.28 44	0.56 66	0.14 118	0.16 112	0.23 89	0.23 82	0.40 119	0.24 89

MSKI-zero shot	0.70 207	0.21 95	0.21 146	0.20 131	0.19 127	0.43 229	0.16 136	0.42 200	0.29 183	0.44 193	1.16 259	0.48 198	0.36 193	0.17 78	1.60 177	1.42 259	0.47 199	0.37 194	1.37 245	0.95 277	1.79 263	2.06 267	0.22 188	0.19 147	0.53 226	1.21 268	0.72 217	1.17 248

iinet-f	0.35 104	0.23 134	0.17 99	0.20 131	0.14 65	0.21 115	0.17 142	0.22 60	0.16 79	0.38 173	0.39 181	0.26 77	0.23 127	0.17 78	1.84 189	0.49 121	0.27 82	0.21 74	0.66 166	0.34 146	0.46 89	0.83 114	0.15 134	0.14 88	0.26 112	0.19 67	0.45 147	0.25 95

raft_robust	0.39 125	0.22 112	0.16 89	0.20 131	0.16 90	0.16 76	0.11 79	0.42 200	0.18 106	0.42 188	0.15 64	0.33 128	0.24 132	0.27 145	1.23 159	0.80 205	0.31 117	0.33 166	0.91 195	0.36 151	0.71 149	1.21 168	0.11 76	0.20 157	0.30 143	0.30 140	0.36 100	0.30 119

GLC_STEREO	0.31 80	0.23 134	0.24 167	0.20 131	0.20 134	0.18 94	0.14 118	0.38 179	0.16 79	0.34 135	0.25 118	0.29 98	0.16 75	0.17 78	0.68 55	0.52 138	0.37 147	0.27 122	0.42 95	0.37 157	0.90 162	0.42 48	0.13 106	0.15 96	0.24 96	0.18 62	0.48 157	0.25 95

RALCasStereoNet	0.30 73	0.24 149	0.19 117	0.20 131	0.19 127	0.15 65	0.17 142	0.33 136	0.14 64	0.30 97	0.20 91	0.27 83	0.15 71	0.26 139	0.65 44	0.61 161	0.31 117	0.23 94	0.34 75	0.29 120	0.58 127	1.04 142	0.11 76	0.16 112	0.25 105	0.25 111	0.24 55	0.26 101

DSFCA	0.33 87	0.25 161	0.21 146	0.20 131	0.26 179	0.22 127	0.27 175	0.23 65	0.21 132	0.22 55	0.27 134	0.25 70	0.15 71	0.14 52	1.43 173	0.64 169	0.28 93	0.27 122	0.31 64	0.21 84	0.39 74	0.52 62	0.18 161	0.19 147	0.28 130	0.28 122	0.54 176	0.45 176

BEATNet_4x	0.40 132	0.23 134	0.19 117	0.20 131	0.19 127	0.16 76	0.14 118	0.31 113	0.27 177	0.35 143	0.22 104	0.32 124	0.23 127	0.29 162	1.51 174	0.58 152	0.52 218	0.51 249	0.49 116	0.22 94	0.91 164	1.44 199	0.14 118	0.23 181	0.23 89	0.23 82	0.42 131	0.31 127

CVANet_RVC	0.18 33	0.18 57	0.18 106	0.20 131	0.15 78	0.17 86	0.13 108	0.23 65	0.11 43	0.14 36	0.22 104	0.20 48	0.12 55	0.48 234	0.35 6	0.21 4	0.17 33	0.16 41	0.16 21	0.13 34	0.18 22	0.15 12	0.10 58	0.12 56	0.14 36	0.12 27	0.19 41	0.16 45

Reg-Stereo(zero)	0.71 208	0.22 112	0.30 202	0.21 139	0.22 157	0.32 179	0.36 206	0.77 265	0.44 226	0.65 247	1.65 284	0.54 209	0.36 193	1.01 269	0.86 111	1.42 259	0.50 209	0.26 118	1.07 211	0.60 223	1.15 189	2.16 279	0.28 211	0.17 123	0.55 232	0.93 254	1.09 255	1.15 244

HI	0.71 208	0.22 112	0.30 202	0.21 139	0.22 157	0.32 179	0.36 206	0.77 265	0.44 226	0.65 247	1.65 284	0.54 209	0.36 193	1.01 269	0.86 111	1.42 259	0.50 209	0.26 118	1.07 211	0.60 223	1.15 189	2.16 279	0.28 211	0.17 123	0.55 232	0.93 254	1.09 255	1.15 244

cross-raft	0.56 184	0.25 161	0.22 155	0.21 139	0.20 134	0.39 217	0.15 130	0.44 212	0.26 167	0.48 204	0.35 176	0.43 173	0.31 169	0.24 127	0.86 111	1.35 254	0.41 168	0.34 178	1.31 243	0.78 252	1.98 275	1.89 250	0.16 143	0.18 136	0.47 215	0.46 203	0.42 131	0.68 208

Anonymous3	0.57 185	0.29 199	0.22 155	0.21 139	0.25 172	0.27 156	0.22 159	0.51 236	0.35 208	0.37 164	0.27 134	0.76 237	0.54 229	0.47 230	1.18 155	1.93 287	0.51 213	0.47 231	0.94 200	0.58 219	1.27 210	1.69 232	0.19 169	0.21 168	0.36 178	0.39 175	0.54 176	0.37 157

TestStereo	0.28 65	0.25 161	0.20 131	0.21 139	0.15 78	0.21 115	0.13 108	0.35 153	0.18 106	0.38 173	0.18 76	0.33 128	0.16 75	0.13 43	1.02 138	0.27 20	0.34 134	0.18 53	0.42 95	0.18 55	0.46 89	0.35 41	0.13 106	0.17 123	0.27 121	0.22 74	0.34 86	0.26 101

TANstereo	0.43 139	0.22 112	0.18 106	0.21 139	0.21 142	0.22 127	0.11 79	0.27 83	0.22 137	0.32 124	0.25 118	0.25 70	0.25 139	0.24 127	1.37 168	0.81 207	0.43 182	0.41 216	0.67 168	0.39 171	1.08 179	1.16 161	0.48 256	0.16 112	0.17 58	0.23 82	0.99 249	0.24 89

XX-TBD	0.43 139	0.22 112	0.18 106	0.21 139	0.21 142	0.22 127	0.11 79	0.27 83	0.22 137	0.32 124	0.25 118	0.25 70	0.25 139	0.24 127	1.37 168	0.81 207	0.43 182	0.41 216	0.67 168	0.39 171	1.08 179	1.16 161	0.48 256	0.16 112	0.17 58	0.23 82	0.99 249	0.24 89

ADLNet	0.53 176	0.26 178	0.18 106	0.21 139	0.21 142	0.23 131	0.19 154	0.30 103	0.17 97	0.23 57	0.22 104	0.62 219	0.18 93	0.48 234	6.87 287	0.38 64	0.28 93	0.21 74	0.25 40	0.20 69	0.33 60	0.90 121	0.18 161	0.13 76	0.25 105	0.26 116	0.34 86	0.23 84

GES	0.54 178	0.23 134	0.19 117	0.21 139	0.22 157	0.26 151	0.18 147	0.34 142	0.31 194	0.36 157	0.28 145	0.30 110	0.22 120	0.22 112	2.69 222	0.58 152	0.37 147	0.28 133	1.14 219	0.32 137	1.08 179	0.88 119	0.18 161	0.24 186	0.26 112	0.23 82	0.58 190	2.34 276

FINET	0.28 65	0.21 95	0.21 146	0.21 139	0.17 109	0.17 86	0.18 147	0.23 65	0.19 114	0.23 57	0.48 197	0.28 88	0.17 84	0.17 78	0.57 27	0.33 42	0.25 70	0.18 53	0.38 86	0.17 50	0.30 51	0.22 30	0.15 134	0.17 123	0.42 200	0.96 258	0.27 66	0.21 74

DLCB_ROB	0.33 87	0.25 161	0.24 167	0.22 149	0.23 163	0.20 109	0.19 154	0.27 83	0.22 137	0.31 111	0.34 170	0.34 134	0.25 139	0.33 186	0.84 98	0.33 42	0.30 112	0.28 133	0.30 58	0.21 84	0.52 113	0.72 98	0.20 177	0.21 168	0.47 215	0.36 167	0.38 109	0.46 178

iResNet_ROB	0.34 93	0.23 134	0.20 131	0.22 149	0.19 127	0.21 115	0.16 136	0.49 230	0.18 106	0.36 157	0.24 114	0.27 83	0.29 159	0.22 112	1.33 164	0.45 105	0.30 112	0.24 105	0.64 162	0.18 55	0.68 142	0.55 65	0.14 118	0.21 168	0.26 112	0.25 111	0.49 159	0.30 119

PDISCO_ROB	0.30 73	0.23 134	0.20 131	0.22 149	0.20 134	0.17 86	0.18 147	0.24 73	0.19 114	0.29 90	0.27 134	0.23 59	0.18 93	0.17 78	0.71 61	0.45 105	0.27 82	0.33 166	0.39 87	0.25 106	0.47 96	0.62 84	0.13 106	0.18 136	0.31 152	0.29 133	0.54 176	0.29 113

MyStereo04	0.43 139	0.28 196	0.26 185	0.23 152	0.24 169	0.18 94	0.14 118	0.38 179	0.28 181	0.59 228	0.28 145	0.39 152	0.18 93	0.36 198	1.03 139	0.61 161	0.35 141	0.27 122	1.20 224	0.43 184	1.04 173	0.77 107	0.38 236	0.26 193	0.37 184	0.39 175	0.55 180	0.30 119

AE-Stereo	0.44 145	0.22 112	0.24 167	0.23 152	0.24 169	0.18 94	0.16 136	0.30 103	0.21 132	0.34 135	0.16 74	0.44 177	0.27 150	0.21 110	0.94 126	0.81 207	0.41 168	0.32 160	0.52 133	0.55 211	1.07 178	1.71 236	0.12 87	0.21 168	0.34 162	0.89 251	0.46 152	0.28 109

Any-RAFT	0.58 186	0.22 112	0.32 212	0.23 152	0.21 142	0.20 109	0.14 118	0.42 200	0.25 159	0.40 181	1.16 259	0.49 200	0.32 178	0.37 202	0.87 118	0.85 215	0.67 245	0.38 207	1.20 224	0.41 177	2.25 293	1.67 230	0.18 161	0.17 123	0.43 205	0.49 211	0.44 143	0.84 223

HH	0.60 188	0.18 57	0.35 222	0.23 152	0.21 142	0.28 161	0.24 162	0.42 200	0.26 167	0.74 271	0.25 118	0.46 191	0.36 193	0.24 127	0.81 82	1.44 262	0.38 152	0.37 194	1.21 226	0.64 234	2.13 282	1.97 261	0.27 205	0.20 157	0.59 241	0.41 184	0.83 232	0.63 203

HanStereo	0.60 188	0.18 57	0.35 222	0.23 152	0.21 142	0.28 161	0.24 162	0.42 200	0.26 167	0.74 271	0.25 118	0.46 191	0.36 193	0.24 127	0.81 82	1.44 262	0.38 152	0.37 194	1.21 226	0.64 234	2.13 282	1.97 261	0.27 205	0.20 157	0.59 241	0.41 184	0.83 232	0.63 203

IPLGR	0.76 214	0.26 178	0.21 146	0.23 152	0.23 163	0.17 86	0.12 89	0.33 136	0.20 123	0.41 186	1.59 279	0.32 124	0.31 169	0.53 241	9.00 304	0.62 166	0.41 168	0.38 207	0.65 163	0.47 202	0.76 151	1.41 195	0.12 87	0.24 186	0.35 169	0.39 175	0.63 203	0.28 109

ADCRef	1.02 240	0.34 217	0.38 231	0.23 152	0.35 223	0.32 179	0.40 215	0.36 170	0.86 270	0.39 178	0.31 154	0.39 152	0.25 139	0.28 153	9.75 312	0.63 168	0.33 130	0.32 160	0.81 183	0.56 213	0.47 96	0.72 98	0.47 253	0.34 215	1.00 270	1.09 263	0.99 249	5.10 309

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 87	0.26 178	0.24 167	0.23 152	0.29 192	0.21 115	0.35 201	0.28 92	0.52 245	0.37 164	0.25 118	0.35 138	0.17 84	0.29 162	1.32 163	0.32 41	0.25 70	0.21 74	0.35 77	0.23 98	0.29 47	0.62 84	0.16 143	0.18 136	0.23 89	0.42 187	0.32 72	0.32 133
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.35 104	0.22 112	0.24 167	0.23 152	0.26 179	0.15 65	0.12 89	0.42 200	0.19 114	0.39 178	0.41 184	0.34 134	0.26 148	0.32 182	0.67 50	0.42 82	0.30 112	0.23 94	0.92 198	0.21 84	0.80 155	0.68 92	0.15 134	0.27 197	0.24 96	0.22 74	0.41 121	0.30 119

MIPNet	0.77 215	0.23 134	0.18 106	0.24 161	0.22 157	0.17 86	0.13 108	0.34 142	0.70 263	0.40 181	2.24 297	0.31 117	0.29 159	0.57 250	5.70 274	1.03 225	0.45 188	0.33 166	0.82 187	0.56 213	0.62 136	1.53 217	0.12 87	0.92 296	0.91 266	0.39 175	1.12 260	0.30 119

APVNet	0.39 125	0.27 186	0.20 131	0.24 161	0.26 179	0.27 156	0.24 162	0.31 113	0.22 137	0.26 75	0.31 154	0.29 98	0.17 84	0.27 145	1.75 183	0.50 127	0.45 188	0.35 183	0.66 166	0.32 137	0.51 108	0.97 131	0.16 143	0.25 191	0.28 130	0.24 94	0.44 143	0.30 119

STTStereo	0.37 112	0.28 196	0.28 197	0.24 161	0.27 189	0.22 127	0.33 195	0.25 82	0.36 212	0.29 90	0.27 134	0.33 128	0.20 114	0.27 145	2.32 210	0.31 33	0.26 77	0.25 112	0.30 58	0.20 69	0.34 62	0.66 91	0.31 226	0.18 136	0.25 105	0.31 143	0.35 89	0.41 167

R-Stereo Train	0.54 178	0.24 149	0.24 167	0.24 161	0.18 118	0.24 139	0.09 61	0.34 142	0.30 188	0.52 212	0.66 217	0.44 177	0.32 178	0.55 246	0.74 63	1.07 229	0.58 236	0.52 253	1.27 235	0.64 234	1.51 233	1.89 250	0.14 118	0.20 157	0.35 169	0.42 187	0.35 89	0.47 181

RTSC	0.65 202	0.25 161	0.27 192	0.24 161	0.26 179	0.28 161	0.42 218	0.35 153	0.33 205	0.43 189	0.47 194	0.30 110	0.27 150	0.29 162	7.17 291	0.50 127	0.48 205	0.30 146	0.75 178	0.33 140	0.78 154	0.93 126	0.17 150	0.30 209	0.28 130	0.31 143	0.49 159	0.59 199

RAFT-Stereo	0.54 178	0.24 149	0.24 167	0.24 161	0.18 118	0.24 139	0.09 61	0.34 142	0.30 188	0.52 212	0.66 217	0.44 177	0.32 178	0.55 246	0.74 63	1.07 229	0.58 236	0.52 253	1.27 235	0.64 234	1.51 233	1.89 250	0.14 118	0.20 157	0.35 169	0.42 187	0.35 89	0.47 181
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Test	0.64 201	0.24 149	0.22 155	0.25 167	0.21 142	0.45 235	0.17 142	0.45 216	0.26 167	0.66 251	0.80 234	0.40 160	0.39 210	0.36 198	1.01 137	1.49 266	0.41 168	0.34 178	1.29 241	0.61 225	1.90 268	1.84 245	0.17 150	0.18 136	0.54 229	0.93 254	0.41 121	1.26 252

TRStereo	1.21 252	0.32 210	0.47 250	0.25 167	0.18 118	0.64 258	0.26 173	0.44 212	0.20 123	0.70 263	0.57 206	0.80 242	0.29 159	0.23 120	1.08 146	1.85 284	0.37 147	0.35 183	1.05 209	0.88 272	1.36 219	1.89 250	0.17 150	0.16 112	0.67 248	16.20 328	0.88 237	0.49 188

ICVP	0.44 145	0.24 149	0.30 202	0.25 167	0.23 163	0.26 151	0.18 147	0.31 113	0.25 159	0.37 164	0.31 154	0.33 128	0.29 159	0.25 134	0.64 42	0.61 161	0.50 209	0.78 288	0.59 152	0.44 194	0.99 172	1.82 244	0.33 232	0.24 186	0.30 143	0.35 160	0.37 104	0.34 143
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AF-Net	0.38 117	0.25 161	0.25 180	0.25 167	0.30 197	0.28 161	0.41 216	0.36 170	0.30 188	0.25 72	0.32 161	0.39 152	0.21 115	0.23 120	2.08 201	0.31 33	0.23 53	0.22 82	0.39 87	0.22 94	0.53 115	0.78 108	0.21 181	0.19 147	0.26 112	0.27 119	0.42 131	0.33 138

Nwc_Net	0.38 117	0.25 161	0.25 180	0.25 167	0.30 197	0.28 161	0.41 216	0.36 170	0.30 188	0.25 72	0.32 161	0.39 152	0.21 115	0.23 120	2.08 201	0.31 33	0.23 53	0.22 82	0.39 87	0.22 94	0.53 115	0.78 108	0.21 181	0.19 147	0.26 112	0.27 119	0.42 131	0.33 138

ADCP+	0.99 237	0.33 213	0.34 218	0.25 167	0.34 218	0.35 198	0.49 229	0.31 113	0.66 259	0.59 228	0.48 197	0.75 235	0.18 93	0.30 168	9.27 307	0.47 115	0.27 82	0.27 122	0.78 181	0.80 255	0.51 108	0.72 98	0.18 161	0.18 136	0.69 249	2.01 293	1.44 272	3.81 301

PA-Net	0.52 174	0.36 223	0.36 225	0.25 167	0.37 230	0.26 151	0.32 188	0.33 136	0.36 212	0.30 97	0.26 130	0.30 110	0.31 169	0.47 230	2.30 208	0.51 133	0.24 62	0.28 133	0.30 58	0.29 120	0.34 62	0.90 121	0.60 266	0.26 193	0.32 157	0.72 239	0.32 72	2.29 275
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.29 69	0.23 134	0.19 117	0.25 167	0.22 157	0.19 101	0.15 130	0.30 103	0.17 97	0.28 83	0.23 109	0.37 144	0.19 104	0.22 112	1.38 170	0.25 12	0.26 77	0.21 74	0.27 54	0.19 62	0.31 53	0.45 54	0.12 87	0.17 123	0.28 130	0.24 94	0.37 104	0.31 127

CFNet_RVC	0.35 104	0.26 178	0.23 161	0.25 167	0.24 169	0.24 139	0.16 136	0.27 83	0.19 114	0.30 97	0.29 148	0.31 117	0.17 84	0.33 186	0.75 70	0.46 112	0.51 213	0.24 105	0.81 183	0.21 84	0.58 127	0.70 94	0.18 161	0.34 215	0.30 143	0.31 143	0.42 131	0.34 143

DeepPruner_ROB	0.52 174	0.25 161	0.25 180	0.25 167	0.26 179	0.23 131	0.65 252	0.32 127	0.25 159	0.37 164	0.39 181	0.29 98	0.25 139	0.31 178	3.43 242	0.72 192	0.34 134	0.29 140	0.49 116	0.23 98	1.30 214	1.20 166	0.23 190	0.23 181	0.29 136	0.42 187	0.46 152	0.29 113

HCRNet	0.34 93	0.24 149	0.13 57	0.26 177	0.11 43	0.18 94	0.13 108	0.20 54	0.09 28	0.54 218	0.20 91	0.29 98	0.10 39	0.13 43	3.96 251	0.29 25	0.21 47	0.15 36	0.25 40	0.13 34	0.25 37	0.40 47	0.13 106	0.10 42	0.13 29	0.14 41	0.36 100	0.15 41

HSM	0.39 125	0.24 149	0.23 161	0.26 177	0.25 172	0.20 109	0.18 147	0.41 191	0.20 123	0.32 124	0.30 152	0.39 152	0.24 132	0.22 112	2.57 219	0.39 69	0.33 130	0.22 82	0.49 116	0.30 127	0.70 146	0.47 57	0.14 118	0.20 157	0.29 136	0.31 143	0.44 143	0.33 138

anonymity	1.60 272	0.25 161	0.41 239	0.27 179	0.23 163	0.51 242	0.16 136	0.49 230	0.27 177	0.63 243	23.10 328	0.57 215	0.59 232	0.37 202	0.78 74	1.33 251	0.46 194	0.35 183	1.10 214	0.48 204	1.47 225	2.07 271	0.21 181	0.33 214	1.11 281	1.60 283	3.07 310	1.08 238

AACVNet	0.31 80	0.26 178	0.21 146	0.27 179	0.28 190	0.25 148	0.18 147	0.30 103	0.20 123	0.31 111	0.30 152	0.29 98	0.18 93	0.36 198	0.62 38	0.43 90	0.31 117	0.26 118	0.37 82	0.25 106	0.42 83	0.62 84	0.20 177	0.20 157	0.29 136	0.31 143	0.42 131	0.37 157

GEStereo_RVC	0.47 160	0.27 186	0.34 218	0.27 179	0.26 179	0.31 172	0.53 234	0.41 191	0.24 151	0.35 143	0.27 134	0.40 160	0.24 132	0.30 168	0.81 82	0.74 195	0.49 208	0.37 194	0.91 195	0.38 165	0.90 162	1.80 243	0.21 181	0.34 215	0.31 152	0.30 140	0.51 167	0.48 183

CFNet_pseudo	0.47 160	0.23 134	0.23 161	0.27 179	0.25 172	0.23 131	0.17 142	0.31 113	0.19 114	0.37 164	0.29 148	0.38 147	0.27 150	0.23 120	4.35 256	0.44 94	0.28 93	0.23 94	1.00 204	0.19 62	0.46 89	0.59 76	0.40 242	0.18 136	0.27 121	0.28 122	0.36 100	0.35 152

XX-Stereo	4.69 311	0.19 69	0.24 167	0.27 179	0.16 90	0.42 225	0.32 188	0.35 153	0.21 132	0.73 270	1.64 282	0.46 191	0.38 205	0.30 168	0.95 128	1.09 234	0.43 182	0.38 207	1.25 230	0.47 202	1.42 221	1.54 219	0.21 181	0.17 123	110.85 334	0.46 203	1.00 252	0.84 223

FADNet-RVC	0.38 117	0.25 161	0.26 185	0.27 179	0.26 179	0.21 115	0.42 218	0.33 136	0.24 151	0.34 135	0.26 130	0.42 170	0.28 157	0.27 145	0.95 128	0.42 82	0.39 157	0.27 122	0.73 176	0.41 177	0.63 137	0.86 118	0.21 181	0.27 197	0.34 162	0.33 152	0.33 77	0.42 170

iResNetv2_ROB	0.46 150	0.24 149	0.17 99	0.27 179	0.21 142	0.23 131	0.14 118	0.49 230	0.19 114	0.37 164	0.29 148	0.37 144	0.27 150	0.26 139	3.28 241	0.42 82	0.28 93	0.22 82	0.85 192	0.23 98	1.22 199	0.59 76	0.16 143	0.26 193	0.27 121	0.24 94	0.57 186	0.28 109

XPNet_ROB	0.48 167	0.40 240	0.29 200	0.27 179	0.32 204	0.31 172	0.28 179	0.27 83	0.32 199	0.32 124	0.43 186	1.12 253	0.24 132	0.32 182	1.68 180	0.51 133	0.66 244	0.29 140	0.41 93	0.33 140	0.69 144	1.26 173	0.26 201	0.26 193	0.30 143	0.35 160	0.75 225	0.44 172

EKT-Stereo	1.22 253	0.27 186	0.24 167	0.28 187	0.25 172	0.31 172	0.54 235	0.43 207	0.29 183	0.44 193	0.57 206	0.49 200	0.44 220	0.31 178	13.29 324	2.18 296	0.54 224	0.53 256	1.26 232	1.02 283	5.16 318	2.03 265	0.14 118	0.19 147	0.42 200	0.35 160	0.56 182	0.34 143

SACVNet	0.38 117	0.30 204	0.26 185	0.28 187	0.29 192	0.26 151	0.34 200	0.37 177	0.29 183	0.35 143	0.27 134	0.29 98	0.25 139	0.38 208	0.59 31	0.43 90	0.36 143	0.29 140	0.56 139	0.29 120	0.68 142	1.21 168	0.19 169	0.25 191	0.37 184	0.35 160	0.45 147	0.38 162

GANet-ADL	0.60 188	0.27 186	0.26 185	0.28 187	0.29 192	0.32 179	0.25 171	0.35 153	0.27 177	0.61 235	1.04 254	0.41 167	0.29 159	0.30 168	1.87 191	1.08 232	0.51 213	0.37 194	1.17 222	0.85 263	1.27 210	1.88 249	0.19 169	0.23 181	0.32 157	0.37 170	0.58 190	0.46 178

psm_up	0.35 104	0.26 178	0.27 192	0.28 187	0.25 172	0.27 156	0.18 147	0.35 153	0.32 199	0.29 90	0.24 114	0.30 110	0.25 139	0.50 238	0.93 123	0.34 49	0.34 134	0.31 156	0.62 156	0.36 151	0.43 85	0.50 60	0.16 143	0.27 197	0.33 159	0.34 156	0.39 113	0.34 143

FADNet-RVC-Resample	0.45 147	0.30 204	0.59 267	0.28 187	0.45 245	0.21 115	0.24 162	0.39 185	0.32 199	0.44 193	0.31 154	0.43 173	0.44 220	0.43 224	1.18 155	0.51 133	0.37 147	0.43 222	0.60 153	0.64 234	0.49 99	1.02 140	0.30 220	0.37 224	0.31 152	0.39 175	0.33 77	0.41 167

NVstereo2D	0.63 198	0.25 161	0.20 131	0.28 187	0.25 172	0.34 193	0.35 201	0.30 103	0.22 137	0.39 178	0.33 167	0.26 77	0.16 75	0.42 223	9.29 308	0.43 90	0.32 122	0.27 122	0.35 77	0.20 69	0.35 67	0.44 50	0.30 220	0.21 168	0.31 152	0.23 82	0.27 66	0.25 95

FADNet	0.39 125	0.27 186	0.23 161	0.29 193	0.26 179	0.25 148	0.39 214	0.36 170	0.24 151	0.35 143	0.34 170	0.36 140	0.27 150	0.27 145	0.93 123	0.39 69	0.31 117	0.34 178	0.68 171	0.43 184	0.60 130	0.90 121	0.19 169	0.22 176	0.38 188	0.42 187	0.37 104	0.44 172

UCFNet_RVC	0.39 125	0.36 223	0.26 185	0.29 193	0.31 201	0.26 151	0.19 154	0.30 103	0.23 146	0.35 143	0.27 134	0.45 183	0.25 139	0.34 190	0.82 95	0.45 105	0.30 112	0.25 112	0.96 203	0.23 98	0.69 144	0.75 102	0.45 249	0.21 168	0.35 169	0.31 143	0.35 89	0.45 176

s12784h	0.54 178	0.28 196	0.26 185	0.30 195	0.23 163	0.17 86	0.12 89	0.36 170	0.24 151	0.38 173	0.23 109	0.40 160	0.38 205	0.16 72	1.09 147	1.11 237	0.47 199	0.27 122	0.71 174	0.37 157	1.49 229	1.46 202	0.12 87	0.17 123	0.39 192	0.32 151	2.18 297	0.88 228

RP	0.45 147	0.29 199	0.33 214	0.30 195	0.31 201	0.28 161	0.35 201	0.34 142	0.33 205	0.23 57	0.36 178	0.36 140	0.26 148	0.24 127	3.81 248	0.31 33	0.28 93	0.22 82	0.33 70	0.23 98	0.26 40	0.85 117	0.19 169	0.22 176	0.29 136	0.29 133	0.52 170	0.36 156

RTS	0.80 219	0.32 210	0.28 197	0.30 195	0.33 208	0.44 231	0.59 242	0.41 191	0.46 231	0.43 189	0.34 170	0.51 204	0.34 186	0.30 168	7.29 292	0.70 188	0.55 226	0.36 188	1.02 206	0.45 198	0.93 165	1.01 138	0.25 197	0.37 224	0.54 229	1.72 286	0.58 190	0.79 211

RTSA	0.80 219	0.32 210	0.28 197	0.30 195	0.33 208	0.44 231	0.59 242	0.41 191	0.46 231	0.43 189	0.34 170	0.51 204	0.34 186	0.30 168	7.29 292	0.70 188	0.55 226	0.36 188	1.02 206	0.45 198	0.93 165	1.01 138	0.25 197	0.37 224	0.54 229	1.72 286	0.58 190	0.79 211

NCCL2	0.55 182	0.35 218	0.31 210	0.30 195	0.40 236	0.25 148	0.24 162	0.35 153	0.31 194	0.41 186	0.33 167	0.35 138	0.24 132	0.53 241	4.10 252	0.47 115	0.40 162	0.31 156	0.39 87	0.31 135	0.70 146	0.99 134	0.41 244	0.32 212	0.45 211	0.45 200	0.75 225	0.51 191

PWC_ROB	0.69 205	0.37 229	0.41 239	0.30 195	0.35 223	0.34 193	0.50 230	0.39 185	0.69 262	0.45 197	0.80 234	0.54 209	1.20 263	0.29 162	2.36 211	1.23 244	0.63 242	0.53 256	1.01 205	0.46 201	1.15 189	1.40 194	0.26 201	0.49 248	0.38 188	0.37 170	0.68 211	0.97 231

pcwnet_v2	0.69 205	0.27 186	0.31 210	0.31 201	0.33 208	0.29 169	0.24 162	0.34 142	0.25 159	0.50 207	0.40 183	1.66 276	0.40 212	0.31 178	5.73 276	0.60 157	0.36 143	0.30 146	1.08 213	0.23 98	0.82 157	0.90 121	0.57 263	0.22 176	0.35 169	0.36 167	0.51 167	0.87 226

NCC-stereo	0.47 160	0.33 213	0.30 202	0.31 201	0.33 208	0.31 172	0.38 209	0.41 191	0.40 218	0.24 64	0.38 179	0.39 152	0.36 193	0.28 153	3.13 235	0.36 58	0.29 102	0.32 160	0.42 95	0.43 184	0.44 86	0.84 115	0.28 211	0.23 181	0.36 178	0.44 198	0.45 147	0.44 172

Abc-Net	0.47 160	0.33 213	0.30 202	0.31 201	0.33 208	0.31 172	0.38 209	0.41 191	0.40 218	0.24 64	0.38 179	0.39 152	0.36 193	0.28 153	3.13 235	0.36 58	0.29 102	0.32 160	0.42 95	0.43 184	0.44 86	0.84 115	0.28 211	0.23 181	0.36 178	0.44 198	0.45 147	0.44 172
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CASS	0.51 172	0.27 186	0.27 192	0.32 204	0.26 179	0.29 169	0.67 254	0.40 189	0.30 188	0.47 201	0.52 202	0.47 196	0.36 193	0.16 72	0.74 63	0.67 178	0.71 250	0.46 229	0.78 181	0.28 116	1.67 250	1.48 205	0.17 150	0.20 157	0.42 200	0.34 156	0.53 174	0.46 178
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DMCA-RVC	0.41 134	0.21 95	0.22 155	0.32 204	0.28 190	0.18 94	0.45 223	0.34 142	0.30 188	0.32 124	1.09 256	0.31 117	0.16 75	0.30 168	2.90 227	0.35 52	0.26 77	0.25 112	0.26 45	0.30 127	0.38 72	0.34 40	0.16 143	0.28 201	0.35 169	0.20 71	0.36 100	0.27 107

DDVS	1.78 275	0.35 218	0.40 235	0.33 206	0.38 233	0.37 206	0.33 195	2.41 313	0.46 231	0.68 256	17.02 325	2.44 289	0.65 240	0.81 266	2.50 215	1.31 249	0.61 240	0.49 240	6.21 286	0.84 261	2.90 308	2.24 288	0.26 201	0.34 215	0.34 162	0.60 227	2.18 297	0.71 209

PSMNet-ADL	0.77 215	0.29 199	0.30 202	0.33 206	0.32 204	0.32 179	0.37 208	0.55 244	0.35 208	0.71 264	1.43 274	0.56 213	1.01 255	2.47 298	1.18 155	2.02 291	1.58 284	0.41 216	1.06 210	0.50 206	1.25 208	1.44 199	0.35 235	0.24 186	0.35 169	0.41 184	0.65 205	0.34 143

stereogan	0.43 139	0.33 213	0.30 202	0.33 206	0.37 230	0.35 198	0.30 183	0.35 153	0.32 199	0.30 97	0.31 154	0.46 191	0.30 167	0.27 145	1.62 178	0.41 81	0.30 112	0.25 112	0.44 105	0.29 120	0.37 70	1.61 226	0.23 190	0.24 186	0.29 136	0.31 143	0.57 186	0.39 164

ADCL	1.10 245	0.44 249	0.36 225	0.33 206	0.33 208	0.38 210	0.47 225	0.38 179	1.23 288	0.60 232	0.47 194	0.43 173	0.27 150	0.32 182	7.84 298	0.57 151	0.38 152	0.55 260	0.68 171	0.69 243	0.65 139	0.81 113	0.29 219	0.36 222	1.73 294	1.85 291	1.77 285	5.47 311

LALA_ROB	0.62 194	0.52 255	0.32 212	0.33 206	0.35 223	0.40 220	0.31 185	0.34 142	0.40 218	0.46 198	0.61 211	1.27 257	0.29 159	0.39 214	3.75 247	0.45 105	0.51 213	0.38 207	0.57 147	0.40 175	0.82 157	1.11 153	0.24 194	0.31 210	0.36 178	0.43 193	0.81 231	0.51 191

model_zeroshot	0.81 222	0.22 112	0.23 161	0.34 211	0.21 142	0.45 235	0.16 136	0.43 207	0.23 146	0.59 228	1.10 257	0.50 203	0.31 169	0.26 139	2.66 221	1.04 228	0.42 176	0.35 183	1.40 247	0.52 208	1.90 268	1.60 224	0.15 134	0.20 157	2.65 304	1.52 279	0.79 230	1.54 265

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 294	0.30 204	0.54 256	0.34 211	0.37 230	0.63 257	0.68 255	0.48 227	1.07 280	0.69 258	1.55 278	0.62 219	0.59 232	0.18 97	0.86 111	1.75 281	0.42 176	0.50 245	49.64 333	1.04 285	1.53 240	2.14 275	0.19 169	0.28 201	0.72 251	1.86 292	0.98 246	1.07 236

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 229	0.37 229	0.57 261	0.34 211	0.29 192	0.54 247	0.69 256	0.45 216	0.72 265	0.64 246	1.75 289	0.59 217	0.64 238	0.23 120	0.93 123	1.53 271	0.44 186	0.40 214	1.27 235	1.04 285	1.62 248	2.22 287	0.18 161	0.38 229	0.83 263	0.48 208	2.98 308	1.10 240

RGC	0.51 172	0.36 223	0.46 248	0.35 214	0.36 228	0.40 220	0.30 183	0.37 177	0.39 215	0.32 124	0.45 189	0.40 160	0.42 218	0.35 195	2.99 230	0.36 58	0.32 122	0.28 133	0.47 107	0.33 140	0.61 133	1.00 136	0.24 194	0.28 201	0.38 188	0.46 203	0.52 170	0.53 194

SHD	0.72 210	0.30 204	0.42 243	0.35 214	0.34 218	0.33 192	0.45 223	0.49 230	0.44 226	0.53 215	0.63 213	0.47 196	0.64 238	0.34 190	6.15 280	0.52 138	0.47 199	0.37 194	0.94 200	0.45 198	0.88 161	1.12 155	0.25 197	0.42 236	0.47 215	0.47 207	0.50 165	0.63 203

MLCV	0.53 176	0.25 161	0.24 167	0.36 216	0.32 204	0.30 171	0.22 159	0.46 223	0.47 237	0.53 215	0.80 234	0.51 204	0.40 212	0.26 139	0.94 126	1.44 262	0.41 168	0.30 146	1.26 232	0.27 111	1.16 194	1.23 172	0.23 190	0.35 221	0.33 159	0.35 160	0.49 159	0.34 143

iResNet	0.62 194	0.26 178	0.26 185	0.36 216	0.38 233	0.42 225	0.27 175	0.46 223	0.31 194	0.56 219	0.73 227	0.68 229	0.73 248	0.17 78	1.73 182	1.72 280	0.39 157	0.37 194	1.52 249	0.57 215	1.58 245	0.98 132	0.20 177	0.46 243	0.34 162	0.39 175	0.59 195	0.40 166

NaN_ROB	0.82 224	0.41 244	0.41 239	0.36 216	0.49 248	0.42 225	0.44 222	0.45 216	1.33 292	0.40 181	0.67 220	0.89 247	0.31 169	0.47 230	5.25 268	0.55 147	0.34 134	0.53 256	0.49 116	0.63 231	0.60 130	0.95 127	0.28 211	0.49 248	0.78 260	1.57 281	0.98 246	1.71 269

ETE_ROB	0.60 188	0.48 251	0.30 202	0.36 216	0.36 228	0.39 217	0.32 188	0.33 136	0.49 242	0.40 181	0.61 211	1.32 261	0.29 159	0.40 218	2.38 212	0.50 127	0.95 260	0.34 178	0.65 163	0.41 177	0.96 167	1.18 164	0.28 211	0.31 210	0.39 192	0.45 200	0.73 222	0.52 193

AnyNet_C32	1.27 258	0.41 244	0.36 225	0.37 220	0.40 236	0.48 238	0.62 245	0.47 225	1.23 288	0.56 219	0.89 246	0.53 207	0.36 193	0.40 218	10.27 318	1.27 245	0.55 226	0.54 259	0.88 194	0.63 231	1.28 212	1.52 216	0.34 234	0.50 251	1.09 279	2.40 298	1.34 268	4.67 307

NOSS_ROB	0.81 222	0.36 223	0.27 192	0.37 220	0.35 223	0.37 206	0.29 182	0.87 272	0.39 215	0.71 264	0.93 248	0.99 248	0.60 235	1.26 279	2.02 196	2.44 302	0.57 234	0.58 267	0.68 171	0.43 184	2.16 286	2.47 299	0.32 231	0.47 246	0.42 200	0.43 193	0.72 217	0.42 170

DAS	0.67 203	0.27 186	0.24 167	0.38 222	0.33 208	0.34 193	0.33 195	0.51 236	0.46 231	0.61 235	0.94 249	0.78 239	0.67 243	0.19 100	0.96 130	1.83 282	0.55 226	0.47 231	1.12 216	0.61 225	2.11 278	1.69 232	0.27 205	0.44 240	0.43 205	0.43 193	0.62 201	0.48 183

SepStereo	0.67 203	0.27 186	0.24 167	0.38 222	0.33 208	0.34 193	0.33 195	0.51 236	0.46 231	0.61 235	0.94 249	0.78 239	0.67 243	0.19 100	0.96 130	1.83 282	0.55 226	0.47 231	1.12 216	0.61 225	2.11 278	1.69 232	0.27 205	0.44 240	0.43 205	0.43 193	0.62 201	0.48 183

SFCPSM	2.02 285	0.37 229	0.29 200	0.38 222	0.33 208	0.38 210	0.38 209	0.42 200	0.48 239	0.63 243	1.10 257	1.09 252	4.92 302	0.35 195	1.80 185	1.39 256	0.59 238	0.50 245	31.93 330	0.84 261	1.50 232	1.59 223	0.30 220	0.37 224	0.42 200	0.52 215	0.69 212	1.01 235

GANetREF_RVC	0.50 170	0.40 240	0.38 231	0.38 222	0.35 223	0.35 198	0.32 188	0.51 236	0.42 225	0.48 204	0.27 134	0.71 231	0.44 220	0.29 162	1.10 152	0.45 105	1.07 267	0.33 166	0.62 156	0.36 151	0.86 160	0.64 88	0.30 220	0.39 231	0.44 209	0.40 183	0.64 204	0.50 189
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
ADCMid	1.14 250	0.50 252	0.55 259	0.39 226	0.59 260	0.56 250	0.77 260	0.59 248	0.76 268	0.47 201	0.71 224	0.70 230	0.71 247	0.39 214	8.21 299	1.09 234	0.51 213	0.45 225	1.73 253	0.51 207	1.04 173	1.21 168	0.59 265	0.40 233	0.58 238	1.47 278	1.24 265	4.18 305

FCDSN-DC	0.84 227	0.37 229	0.67 272	0.40 227	0.40 236	0.35 198	0.89 264	0.39 185	0.31 194	0.46 198	0.35 176	0.44 177	0.31 169	0.38 208	8.90 301	0.84 214	0.47 199	0.48 236	0.73 176	0.38 165	1.12 184	1.58 221	0.30 220	0.57 265	0.37 184	0.42 187	0.42 131	0.37 157
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GwcNet-ADL	0.72 210	0.35 218	0.37 229	0.41 228	0.34 218	0.32 179	0.27 175	0.40 189	0.27 177	0.61 235	1.53 277	0.63 223	0.41 216	0.33 186	3.69 246	1.34 253	0.50 209	0.56 264	0.91 195	0.87 266	1.18 196	1.60 224	0.24 194	0.27 197	0.36 178	0.48 208	0.47 154	0.66 207

PS-NSSS	0.43 139	0.38 237	0.25 180	0.42 229	0.30 197	0.35 198	0.32 188	0.34 142	0.20 123	0.36 157	0.24 114	0.74 234	0.24 132	0.40 218	1.98 195	0.34 49	0.33 130	0.23 94	0.55 138	0.20 69	0.41 80	0.57 69	0.52 259	0.20 157	0.31 152	0.31 143	0.87 235	0.37 157

CBMV	1.06 243	0.38 237	0.33 214	0.42 229	0.39 235	0.39 217	0.31 185	0.87 272	0.40 218	0.65 247	0.86 241	1.47 267	1.22 266	1.02 271	1.89 192	2.41 301	0.67 245	0.51 249	1.66 251	0.78 252	1.69 253	2.20 285	0.31 226	0.52 255	0.47 215	0.49 211	1.04 253	5.23 310
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DCVSM-stereo	1.12 248	0.31 208	0.36 225	0.43 231	0.33 208	0.52 246	0.35 201	0.68 257	0.39 215	0.66 251	1.41 273	1.60 271	0.79 250	0.39 214	0.81 82	1.02 224	0.48 205	0.37 194	12.56 311	0.92 276	1.54 241	1.37 187	0.41 244	0.49 248	0.41 197	0.51 214	0.65 205	0.61 201

G-Net	1.35 261	0.55 262	0.65 271	0.43 231	0.49 248	0.56 250	0.48 227	0.89 275	1.35 293	0.67 254	1.22 265	3.00 292	1.21 264	0.36 198	4.11 253	1.64 277	0.61 240	0.76 285	1.37 245	1.35 297	1.63 249	1.89 250	0.39 239	0.61 273	0.80 261	3.07 306	1.57 277	4.68 308

ADCPNet	1.59 271	0.37 229	0.74 277	0.43 231	0.76 274	0.42 225	1.45 282	0.90 277	0.70 263	0.76 276	1.68 287	0.76 237	3.19 294	0.76 264	8.96 303	1.92 286	0.54 224	0.37 194	4.76 281	1.03 284	1.19 197	1.09 147	0.94 282	0.40 233	1.06 276	1.36 273	0.93 243	5.53 313

HSM-Net_RVC	0.94 231	0.26 178	0.27 192	0.43 231	0.31 201	0.28 161	0.23 161	0.48 227	0.29 183	0.58 224	0.98 252	11.38 318	0.46 225	0.24 127	1.33 164	0.65 172	0.47 199	0.30 146	0.57 147	0.57 215	1.31 215	1.26 173	0.27 205	0.44 240	0.43 205	0.45 200	0.54 176	0.48 183
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	1.11 246	0.35 218	0.33 214	0.43 231	0.29 192	0.44 231	0.38 209	0.59 248	0.35 208	1.97 310	5.99 309	5.59 310	0.59 232	0.45 225	1.05 144	1.28 246	0.52 218	0.39 211	1.76 255	0.87 266	1.76 259	2.05 266	0.26 201	0.43 239	0.34 162	0.36 167	0.50 165	0.56 196

dd	0.37 112	0.25 161	0.15 81	0.44 236	0.16 90	0.32 179	0.19 154	0.28 92	0.13 56	0.29 90	0.14 61	0.44 177	0.14 64	0.15 63	2.86 224	0.38 64	0.36 143	0.22 82	0.52 133	0.34 146	0.32 55	0.28 34	0.17 150	0.29 207	0.27 121	0.20 71	0.40 119	0.32 133

FADNet_RVC	0.85 228	0.35 218	1.01 288	0.44 236	0.63 266	0.27 156	0.63 247	0.43 207	0.46 231	0.48 204	0.50 199	0.65 226	0.54 229	0.58 251	3.52 244	0.82 212	0.52 218	1.02 302	1.68 252	0.71 245	1.59 247	1.50 212	0.45 249	0.59 270	0.56 234	0.43 193	1.89 290	0.62 202

SAMSARA	1.05 242	0.40 240	0.57 261	0.44 236	0.43 242	0.43 229	0.62 245	0.74 261	0.61 256	0.60 232	0.72 225	0.59 217	1.65 274	0.46 228	6.43 283	0.74 195	0.53 223	0.50 245	1.24 229	0.55 211	1.24 201	1.37 187	0.28 211	0.56 261	1.63 290	1.74 288	1.65 282	1.61 268

ADCS	1.39 262	0.51 254	0.47 250	0.45 239	0.55 256	0.51 242	0.64 250	0.68 257	1.05 279	0.57 221	0.72 225	0.80 242	2.34 282	0.51 240	9.94 317	2.13 294	0.76 254	0.62 271	1.30 242	0.62 229	1.80 264	1.62 227	0.43 247	0.56 261	0.76 255	2.09 295	1.59 279	3.47 296

CSAN	1.01 238	0.52 255	0.48 253	0.47 240	0.49 248	0.38 210	0.48 227	0.49 230	2.50 310	0.69 258	2.01 292	1.44 265	0.69 245	0.60 255	4.20 254	0.56 149	0.46 194	0.47 231	0.82 187	2.20 312	1.16 194	1.10 150	0.31 226	0.53 257	1.68 292	1.02 261	0.72 217	0.81 220

XQC	0.80 219	0.47 250	0.40 235	0.50 241	0.46 246	0.50 239	0.57 236	0.56 246	0.48 239	0.58 224	0.63 213	0.58 216	0.81 252	0.45 225	6.95 289	0.73 193	0.45 188	0.36 188	0.84 190	0.42 182	0.81 156	1.06 144	0.33 232	0.42 236	0.53 226	0.61 228	0.69 212	0.50 189

HBP-ISP	1.24 256	0.38 237	0.50 254	0.52 242	0.41 239	0.45 235	0.33 195	0.55 244	0.40 218	0.76 276	1.30 268	0.48 198	0.48 227	1.92 287	9.87 316	3.68 317	0.55 226	0.66 275	0.82 187	0.95 277	2.11 278	2.96 309	0.30 220	0.46 243	0.47 215	0.52 215	0.94 244	0.60 200

DeepPrunerF	0.79 218	0.36 223	0.20 131	0.53 243	1.05 285	0.38 210	0.52 231	0.32 127	0.92 276	0.23 57	0.32 161	0.23 59	0.17 84	0.26 139	5.65 273	0.50 127	0.28 93	0.24 105	0.50 122	0.25 106	0.40 76	0.47 57	0.21 181	0.19 147	5.96 318	0.50 213	0.47 154	0.30 119

EAI-Stereo	1.15 251	0.27 186	0.37 229	0.54 244	0.30 197	8.38 323	0.76 258	0.45 216	0.63 257	0.34 135	0.88 244	0.46 191	0.33 184	0.25 134	1.83 188	1.17 241	0.40 162	0.65 272	2.53 263	0.73 247	1.47 225	1.71 236	0.23 190	0.46 243	1.08 278	1.64 285	1.45 274	1.79 270

STTRV1_RVC	1.23 255	0.41 244	0.34 218	0.54 244	0.41 239	0.55 249	0.43 221	0.51 236	0.50 243	0.51 209	0.50 199	0.85 246	1.05 257	0.55 246	0.84 98	0.58 152	1.80 293	0.45 225	12.60 313	1.77 305	1.77 262	1.50 212	0.55 261	0.59 270	0.52 225	0.67 234	0.89 240	1.44 260

DPSNet	1.40 263	0.43 248	0.38 231	0.54 244	0.61 265	0.65 261	0.57 236	0.51 236	0.67 260	0.46 198	0.87 243	3.54 298	1.62 273	1.43 280	2.52 216	2.12 293	0.99 262	0.99 300	7.37 294	1.69 303	2.21 290	2.98 310	0.95 283	0.74 284	0.76 255	0.76 241	0.75 225	0.82 221

SGM-Forest	1.95 279	0.37 229	0.25 180	0.54 244	0.44 243	0.40 220	0.24 162	0.59 248	0.75 267	0.72 268	0.66 217	0.99 248	2.05 277	0.34 190	5.58 272	1.88 285	0.46 194	0.39 211	23.75 323	0.29 120	2.17 287	1.62 227	0.40 242	0.29 207	1.04 273	0.59 225	1.80 286	4.01 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	0.96 232	0.36 223	0.34 218	0.55 248	0.41 239	0.32 179	0.64 250	0.52 242	0.47 237	0.71 264	1.48 275	0.67 228	0.62 236	0.35 195	3.07 234	1.67 278	0.52 218	0.56 264	1.10 214	0.87 266	1.33 216	1.89 250	0.52 259	0.51 253	0.50 222	1.05 262	3.15 312	1.80 271

UDGNet	0.39 125	0.29 199	0.21 146	0.55 248	0.44 243	0.50 239	0.42 218	0.31 113	0.20 123	0.27 79	0.28 145	0.28 88	0.12 55	0.70 261	0.66 46	0.44 94	0.29 102	0.25 112	0.60 153	0.24 104	0.61 133	0.98 132	0.39 239	0.15 96	0.34 162	0.27 119	0.42 131	0.29 113

SANet	1.44 266	0.57 263	0.54 256	0.55 248	0.60 264	0.65 261	0.76 258	0.94 281	5.50 316	0.52 212	2.23 296	4.15 305	2.61 286	0.65 258	5.29 269	0.52 138	1.21 274	0.56 264	0.93 199	0.83 260	1.54 241	1.38 189	0.47 253	0.62 277	0.74 252	1.16 265	0.88 237	2.41 279

FAT-Stereo	1.13 249	0.37 229	0.57 261	0.56 251	0.63 266	0.50 239	0.52 231	0.75 262	0.44 226	0.79 279	2.82 300	1.45 266	1.95 276	0.49 237	2.78 223	2.52 305	0.57 234	0.60 269	2.42 260	1.17 293	2.12 281	2.13 274	0.74 278	0.58 268	0.41 197	0.56 221	0.72 217	1.27 254

iRaft-Stereo_20w	0.96 232	0.31 208	0.58 266	0.57 252	0.34 218	0.51 242	0.58 239	0.44 212	0.32 199	0.90 288	1.59 279	0.56 213	0.49 228	0.37 202	2.05 199	1.22 243	0.42 176	0.52 253	1.04 208	0.82 259	1.52 235	2.14 275	0.27 205	0.38 229	1.04 273	3.39 308	2.04 293	1.45 261

pmcnn	1.11 246	0.42 247	0.41 239	0.57 252	0.59 260	0.54 247	1.41 281	0.71 259	0.48 239	0.61 235	1.28 267	1.51 269	2.96 291	1.04 272	1.42 172	2.33 299	0.81 255	0.96 296	1.74 254	1.09 289	2.41 298	1.74 238	0.82 280	0.50 251	0.48 221	0.69 235	1.09 255	1.28 255

IGEV_Zeroshot_test	0.78 217	0.25 161	0.47 250	0.58 254	0.25 172	0.61 255	0.63 247	0.48 227	0.28 181	0.67 254	1.32 269	0.66 227	0.41 216	0.31 178	0.87 118	1.36 255	0.39 157	0.36 188	1.13 218	0.76 251	1.57 244	2.29 291	0.20 177	0.20 157	0.84 264	0.84 248	2.28 300	1.09 239

gcap-zeroshot	1.09 244	0.23 134	0.33 214	0.59 255	0.20 134	0.40 220	0.35 201	0.45 216	0.24 151	0.74 271	1.21 264	0.63 223	0.34 186	0.25 134	0.80 80	1.71 279	3.94 315	0.29 140	9.06 300	0.81 256	1.52 235	1.94 258	1.39 290	0.18 136	0.58 238	0.39 175	0.41 121	0.41 167

AMNet	0.63 198	0.59 264	0.56 260	0.59 255	0.59 260	0.64 258	0.58 239	0.45 216	0.53 247	0.51 209	0.69 222	0.75 235	0.40 212	0.87 267	0.68 55	0.86 217	0.71 250	0.66 275	0.63 160	0.62 229	0.76 151	0.62 84	0.38 236	0.59 270	0.57 236	0.69 235	0.70 215	0.75 210

S-Stereo	1.43 264	0.40 240	0.43 245	0.60 257	0.58 259	0.64 258	1.10 272	0.61 252	0.57 251	0.69 258	4.10 306	1.62 274	0.65 240	0.46 228	4.54 258	2.87 311	0.55 226	0.65 272	4.87 283	4.90 318	1.26 209	2.26 289	0.99 285	0.61 273	0.41 197	0.53 217	0.66 207	0.97 231

PVD	0.98 235	0.54 260	0.59 267	0.60 257	0.56 257	0.66 263	0.63 247	0.91 278	0.87 274	0.57 221	0.85 239	0.80 242	1.03 256	0.59 252	6.60 284	0.64 169	0.69 248	0.55 260	1.16 221	0.63 231	1.22 199	1.27 176	0.39 239	0.53 257	0.75 254	0.88 250	0.85 234	1.07 236

CBMV_ROB	1.31 259	0.37 229	0.39 234	0.60 257	0.49 248	0.57 253	0.47 225	0.95 283	0.40 218	0.81 281	1.38 272	3.04 293	2.55 285	0.48 234	5.00 265	1.30 247	0.89 257	0.49 240	2.24 258	0.73 247	1.72 256	1.95 259	0.45 249	0.40 233	0.97 268	2.27 297	1.56 276	2.91 291

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 225	0.54 260	0.35 222	0.63 260	0.46 246	0.56 250	1.02 269	0.65 255	0.60 254	0.57 221	0.47 194	0.82 245	1.21 264	1.11 276	2.25 206	0.60 157	0.36 143	0.33 166	1.25 230	0.40 175	1.94 273	1.62 227	0.47 253	0.39 231	0.76 255	0.81 244	0.75 225	1.49 263

AnyNet_C01	1.52 270	0.60 265	0.54 256	0.63 260	0.56 257	0.51 242	1.16 277	0.89 275	1.30 291	0.68 256	0.88 244	1.27 257	1.30 270	0.54 244	11.26 320	2.64 307	1.16 270	1.01 301	1.42 248	0.75 249	1.67 250	1.92 257	0.60 266	0.62 277	1.33 284	0.97 260	1.63 281	3.28 294

ACV-stereo	5.83 315	11.12 323	0.40 235	0.64 262	0.34 218	6.32 319	4.79 311	4.59 318	0.50 243	0.65 247	0.85 239	1.68 277	8.74 309	4.63 315	8.94 302	3.51 316	0.67 245	0.58 267	83.85 334	1.15 292	3.70 314	6.30 321	0.42 246	0.42 236	0.38 188	0.78 242	0.76 229	0.58 197

dad	0.58 186	0.29 199	0.20 131	0.65 263	0.32 204	0.37 206	0.94 266	0.59 248	0.18 106	0.44 193	0.18 76	0.49 200	0.42 218	0.17 78	3.83 249	0.50 127	0.41 168	0.27 122	0.77 180	0.32 137	0.49 99	0.45 54	0.19 169	0.34 215	0.57 236	0.24 94	1.23 263	0.84 223

edge stereo	1.98 282	0.52 255	1.03 292	0.72 264	0.63 266	0.79 269	0.83 261	0.93 280	1.45 296	3.71 316	1.22 265	2.08 285	4.38 300	1.06 273	2.14 203	2.51 304	0.64 243	0.55 260	7.27 293	7.84 321	1.43 223	5.56 320	2.02 296	0.53 257	0.61 244	0.55 220	0.87 235	1.48 262

MADNet+	1.22 253	0.60 265	0.77 278	0.77 265	0.74 272	0.61 255	1.01 268	0.94 281	0.74 266	0.78 278	0.68 221	1.18 254	1.07 259	0.68 259	7.48 296	1.39 256	1.12 269	0.65 272	1.33 244	0.91 274	2.13 282	1.51 214	0.66 272	0.97 299	1.05 275	0.83 247	0.92 242	1.39 257

LSM0	4.83 312	0.52 255	0.57 261	0.78 266	0.66 269	0.81 270	1.26 279	1.10 289	1.08 281	0.88 287	1.65 284	1.82 278	2.45 284	0.40 218	38.07 333	52.94 333	0.87 256	0.61 270	5.33 284	1.09 289	2.57 301	3.54 314	0.43 247	0.69 282	0.94 267	2.15 296	1.61 280	5.62 314

FC-DCNN	0.96 232	0.50 252	0.92 282	0.79 267	0.52 254	0.73 265	1.10 272	0.77 265	0.52 245	0.62 241	0.65 215	0.72 232	0.62 236	0.38 208	3.13 235	0.83 213	0.94 259	0.50 245	1.19 223	0.43 184	1.52 235	1.33 181	0.31 226	0.52 255	1.01 272	0.92 253	1.51 275	2.93 292

CC-Net-ROB	0.62 194	0.60 265	0.40 235	0.81 268	0.59 260	0.75 267	0.57 236	0.43 207	0.31 194	0.47 201	0.32 161	1.38 263	0.73 248	0.62 256	0.60 33	0.33 42	0.42 176	0.32 160	2.70 265	0.28 116	0.50 105	0.61 82	0.98 284	0.28 201	0.39 192	0.37 170	0.39 113	0.54 195

MFMNet_re	0.98 235	0.78 272	0.71 275	0.83 269	0.72 271	0.97 272	0.83 261	0.75 262	0.86 270	0.69 258	0.79 232	1.30 260	0.83 253	0.68 259	2.27 207	1.16 240	1.03 264	0.80 291	1.61 250	0.85 263	2.25 293	1.12 155	0.65 271	0.71 283	0.66 247	0.66 233	0.98 246	0.99 234

FC-DCNN v2	1.01 238	0.52 255	1.01 288	0.85 270	0.53 255	0.77 268	1.07 271	0.83 270	0.65 258	0.61 235	0.65 215	0.72 232	0.79 250	0.37 202	3.26 239	0.81 207	0.95 260	0.47 231	1.22 228	0.41 177	1.52 235	1.34 184	0.31 226	0.51 253	1.30 283	1.29 272	1.86 289	2.78 284

FBW_ROB	1.04 241	0.64 268	0.57 261	0.87 271	0.87 279	0.68 264	0.98 267	0.45 216	0.34 207	0.53 215	0.75 229	1.03 250	1.27 267	1.90 286	6.09 279	0.42 82	0.60 239	0.33 166	2.46 261	0.49 205	1.49 229	1.10 150	1.23 287	0.56 261	0.44 209	0.53 217	0.55 180	0.82 221

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 194	1.03 278	0.18 106	0.89 272	0.50 252	0.74 266	0.26 173	0.39 185	0.22 137	0.92 290	0.69 222	1.06 251	0.44 220	0.32 182	0.86 111	0.99 223	0.48 205	0.31 156	0.56 139	0.38 165	1.49 229	1.87 248	0.12 87	0.16 112	0.27 121	0.29 133	0.52 170	0.80 219

SPS-STEREO	1.49 268	0.72 269	0.69 273	0.90 273	0.75 273	0.82 271	0.74 257	0.83 270	0.76 268	0.85 285	1.62 281	1.42 264	1.09 260	0.70 261	1.97 194	2.32 298	1.04 265	0.97 298	10.95 308	1.01 282	2.60 302	2.45 298	0.64 269	0.76 287	0.81 262	0.79 243	1.11 259	0.96 230
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	2.55 292	0.93 274	1.05 296	0.97 274	0.76 274	1.00 273	0.93 265	7.37 322	1.18 286	1.01 297	1.64 282	2.39 288	9.36 310	0.62 256	2.02 196	1.33 251	1.60 285	0.80 291	7.94 296	1.42 298	1.67 250	1.69 232	0.67 273	0.94 298	2.66 305	2.65 303	4.83 316	9.43 319
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	2.56 293	0.94 275	0.92 282	1.06 275	0.97 280	1.24 279	1.04 270	1.31 294	1.76 302	1.12 299	2.01 292	2.59 290	3.35 297	0.87 267	6.30 281	3.19 313	1.16 270	1.11 305	6.92 291	1.55 301	2.89 307	2.90 306	0.67 273	1.23 310	3.89 312	4.14 313	5.13 317	8.82 318

FADE		3.50 312	5.27 319	1.16 276	1.35 294	5.02 316	4.00 306	3.21 315	6.49 317	4.80 320	8.62 317		5.81 303	2.31 296	2.42 213	2.64 307	7.84 322	2.86 317	12.56 311	6.33 320	7.32 325	6.35 322	1.84 294	3.02 320	3.89 312	4.29 314	4.35 315	9.54 320

SGM-ForestM	1.49 268	1.99 297	1.26 301	1.18 277	0.67 270	1.50 282	1.71 286	1.32 295	0.94 277	0.74 271	1.03 253	2.90 291	2.23 279	0.55 246	1.68 180	0.62 166	1.34 279	0.49 240	2.81 268	0.58 219	1.33 216	1.12 155	0.57 263	0.56 261	2.12 300	2.46 299	3.00 309	3.53 298

MeshStereo	2.03 286	0.72 269	0.61 269	1.20 278	0.79 277	1.01 275	0.66 253	1.54 302	1.35 293	0.92 290	2.10 294	4.00 302	3.06 292	0.71 263	9.66 311	2.82 309	1.05 266	0.76 285	4.73 280	0.75 249	3.34 312	3.73 316	0.48 256	0.58 268	1.79 295	1.18 266	2.41 303	2.78 284
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
UDG	0.91 230	0.94 275	0.44 246	1.22 279	1.16 287	1.14 277	1.35 280	0.38 179	0.36 212	0.43 189	0.55 205	0.62 219	0.33 184	1.60 282	5.73 276	0.80 205	0.75 253	0.45 225	0.94 200	0.65 240	1.13 186	1.10 150	0.64 269	0.32 212	0.36 178	0.39 175	0.53 174	0.38 162

DDUNet	0.75 213	0.91 273	0.42 243	1.24 280	1.03 283	1.19 278	1.16 277	0.35 153	0.35 208	0.37 164	0.45 189	0.64 225	0.32 178	1.77 284	2.89 225	0.44 94	0.71 250	0.48 236	0.87 193	0.59 221	0.53 115	0.64 88	0.85 281	0.28 201	0.34 162	0.34 156	0.61 199	0.39 164

ELAS_RVC	2.37 289	0.95 277	1.21 300	1.26 281	0.98 281	1.99 290	1.12 275	1.45 300	0.86 270	0.99 295	7.87 313	3.60 299	8.50 308	1.07 274	6.31 282	1.59 275	1.34 279	1.44 311	2.57 264	0.79 254	2.43 299	3.03 311	0.71 276	0.88 293	3.51 311	3.72 311	1.69 283	2.07 273
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DGSMNet	2.89 297	1.85 293	1.04 293	1.35 282	0.50 252	1.94 288	0.59 242	2.82 314	1.53 300	3.95 317	15.60 323	1.84 279	3.19 294	4.88 317	2.89 225	2.87 311	3.06 304	1.91 313	4.57 279	2.02 311	4.46 316	3.48 313	1.64 293	2.11 316	0.88 265	3.46 309	1.04 253	2.62 282

ELAS	2.27 287	1.03 278	1.10 298	1.38 283	1.13 286	1.45 280	1.10 272	1.38 298	1.09 282	0.94 292	7.66 312	3.71 300	3.10 293	1.11 276	6.64 285	1.56 272	1.42 283	1.43 310	2.52 262	0.69 243	2.33 296	3.03 311	0.69 275	0.82 291	3.50 310	4.32 315	2.52 304	3.70 300
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 257	2.34 303	0.85 279	1.48 284	0.80 278	1.00 273	1.15 276	0.76 264	0.94 277	1.33 301	0.54 204	1.54 270	1.67 275	2.00 288	2.30 208	0.97 221	1.08 268	1.05 303	3.01 270	1.06 288	1.37 220	1.51 214	1.22 286	0.67 280	0.76 255	0.65 231	0.59 195	1.40 258

MANE	3.30 303	1.71 291	1.93 314	1.49 285	1.37 296	1.77 285	2.02 288	1.90 305	2.39 309	0.87 286	1.68 287	3.71 300	4.07 298	0.78 265	7.43 294	3.40 314	1.81 294	6.10 322	2.99 269	1.05 287	2.09 277	2.38 296	0.61 268	1.76 315	5.46 317	6.93 320	8.52 320	12.82 323

DispFullNet	3.41 305	2.89 311	1.54 308	1.52 286	1.71 303	1.49 281	1.66 285	1.26 291	2.27 307	2.07 311	1.94 291	15.55 321	4.16 299	1.77 284	5.50 271	4.82 320	2.33 298	0.96 296	23.18 322	4.57 315	2.36 297	2.47 299	0.73 277	0.57 265	1.23 282	0.62 229	1.37 269	1.51 264

PSMNet_ROB	3.52 307	1.88 294	0.99 285	1.71 287	1.19 288	2.12 297	2.02 288	0.79 269	0.86 270	8.42 326	19.75 327	12.43 319	2.32 281	7.26 325	2.04 198	0.69 179	1.30 278	1.37 309	9.12 301	0.91 274	2.05 276	1.34 184	8.71 327	0.77 288	1.06 276	1.46 277	1.32 267	1.13 242

MADNet++	2.98 298	1.95 296	2.23 315	1.73 288	2.39 311	1.68 283	2.24 294	2.26 309	2.69 311	2.34 312	2.78 299	3.30 296	3.34 296	2.86 302	4.22 255	4.20 318	2.65 300	2.14 315	3.69 277	3.00 314	4.95 317	7.04 323	1.44 292	2.60 319	1.93 297	5.78 317	2.76 306	2.35 277

IMH-64-1	1.98 282	1.48 284	1.04 293	1.97 289	1.55 298	2.06 292	2.27 295	1.02 284	1.16 284	0.58 224	0.75 229	1.89 282	2.78 288	2.77 299	9.78 313	1.51 269	1.19 272	0.66 275	3.01 270	0.81 256	1.48 227	2.06 267	3.25 307	0.74 284	1.59 288	1.25 270	2.09 294	2.83 287

IMH-64	1.98 282	1.48 284	1.04 293	1.97 289	1.55 298	2.06 292	2.27 295	1.02 284	1.16 284	0.58 224	0.75 229	1.89 282	2.78 288	2.77 299	9.78 313	1.51 269	1.19 272	0.66 275	3.01 270	0.81 256	1.48 227	2.06 267	3.25 307	0.74 284	1.59 288	1.25 270	2.09 294	2.83 287

PWCK	2.53 291	1.63 289	1.01 288	1.98 291	1.29 290	2.08 294	2.10 291	1.37 297	1.44 295	1.41 304	1.79 290	5.07 307	2.34 282	1.08 275	3.26 239	0.91 219	1.71 289	0.77 287	22.70 321	1.31 296	2.44 300	1.46 202	1.41 291	0.98 300	1.69 293	1.61 284	1.40 271	2.14 274

IMH	2.50 290	1.51 287	1.05 296	1.99 292	1.58 301	2.09 295	2.32 297	1.04 286	1.19 287	0.84 284	1.34 270	2.02 284	8.04 307	8.79 326	6.91 288	1.41 258	1.37 282	0.67 279	5.94 285	1.10 291	1.45 224	2.32 294	4.37 319	0.77 288	1.86 296	1.41 274	1.57 277	2.46 280

WAO-6	1.95 279	1.28 282	0.85 279	2.04 293	1.34 293	1.69 284	2.05 290	1.04 286	1.24 290	0.91 289	0.86 241	1.85 280	2.71 287	2.30 295	9.05 305	1.14 239	2.89 302	0.69 280	3.16 274	0.85 263	2.21 290	2.27 290	1.29 288	0.87 292	1.64 291	2.07 294	1.72 284	2.69 283

JetRed	3.85 309	2.71 309	3.02 317	2.08 294	2.45 312	3.41 306	4.64 310	2.34 312	1.83 303	1.88 308	1.20 262	3.35 297	1.28 269	3.27 304	9.82 315	3.50 315	4.08 317	3.88 319	2.41 259	1.82 306	5.48 320	4.79 318	3.60 312	1.67 314	4.20 314	11.19 325	5.32 318	8.78 317

MFN_U_SF_RVC	1.81 277	2.41 304	1.86 313	2.14 295	1.76 308	1.92 287	2.34 298	1.56 303	1.47 299	3.68 315	3.76 304	1.21 256	1.27 267	1.71 283	3.52 244	2.14 295	1.01 263	0.92 295	3.46 276	0.99 281	1.73 257	1.56 220	0.77 279	2.30 318	0.76 255	0.81 244	0.70 215	0.98 233

JetBlue	2.73 296	1.92 295	1.56 310	2.34 296	1.82 309	2.66 304	2.78 301	1.44 299	1.45 296	0.81 281	0.82 237	4.05 303	1.44 271	2.08 292	9.39 309	2.60 306	1.69 288	1.33 308	2.15 256	1.21 295	3.25 311	3.66 315	1.90 295	1.08 305	2.76 308	5.03 316	2.31 302	10.12 321

RainbowNet	1.44 266	1.50 286	0.85 279	2.41 297	1.41 297	1.97 289	2.14 292	0.65 255	0.57 251	0.74 271	0.46 192	1.61 272	1.05 257	2.78 301	1.90 193	1.30 247	1.21 274	0.51 249	3.15 273	1.74 304	1.75 258	1.97 261	3.07 304	0.61 273	0.65 246	0.69 235	0.88 237	1.43 259

Ntro	1.62 273	3.84 313	0.69 273	2.63 298	1.29 290	2.25 301	2.87 302	0.61 252	0.56 250	0.62 241	0.50 199	1.32 261	0.66 242	2.02 290	3.24 238	0.47 115	1.35 281	0.42 219	6.77 289	0.64 234	2.20 288	2.08 272	3.05 303	0.55 260	0.60 243	0.69 235	0.73 222	1.16 247

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 317	4.50 317	1.31 302	2.75 299	2.71 313	5.17 317	7.48 320	5.91 319	8.23 320	1.63 306	10.81 321	75.58 333	10.28 312	4.33 311	2.18 205	1.44 262	7.17 321	8.31 323	6.88 290	1.67 302	3.57 313	2.90 306	1.30 289	1.13 306	4.31 316	6.17 319	20.85 329	4.05 304

SQANet	1.31 259	1.35 283	0.53 255	3.10 300	1.03 283	1.89 286	1.49 283	0.50 235	0.40 218	0.51 209	0.46 192	1.19 255	0.55 231	1.57 281	2.53 217	0.49 121	1.24 276	0.37 194	6.38 288	0.61 225	1.71 254	1.74 238	2.52 299	0.37 224	0.46 214	0.57 222	0.66 207	1.26 252

DGTPSM_ROB	9.57 319	4.02 315	11.10 323	3.15 301	5.69 318	3.62 309	5.37 314	3.67 316	9.11 321	3.26 314	7.88 314	9.79 315	14.19 319	4.73 316	13.10 323	11.13 324	5.27 318	11.44 326	7.09 292	10.27 323	6.42 323	15.33 326	4.54 320	9.05 324	10.05 321	27.51 329	11.07 323	30.63 329

otaku	1.43 264	2.19 299	0.62 270	3.33 302	1.22 289	2.22 299	1.77 287	0.56 246	0.53 247	0.59 228	0.53 203	1.29 259	0.69 245	2.06 291	1.09 147	0.51 133	1.25 277	0.39 211	6.35 287	0.59 221	1.91 272	1.95 259	3.16 306	0.48 247	0.56 234	0.57 222	0.74 224	1.36 256

MDST_ROB	2.36 288	4.67 318	0.44 246	3.47 303	0.77 276	2.09 295	0.52 231	1.45 300	0.44 226	0.69 258	0.96 251	0.78 239	9.65 311	0.30 168	8.31 300	0.79 202	0.46 194	0.37 194	3.22 275	0.38 165	1.95 274	2.12 273	0.46 252	0.36 222	4.26 315	2.58 300	6.75 319	5.48 312

DPSMNet_ROB	11.01 320	4.36 316	11.20 324	3.81 304	5.73 319	4.71 314	5.45 315	3.67 316	9.75 323	4.35 318	13.56 322	11.30 317	26.82 330	5.44 323	13.51 325	12.50 325	6.62 320	12.38 327	14.62 315	10.30 324	7.11 324	16.01 327	4.56 321	9.06 325	11.07 324	27.51 329	11.13 324	30.63 329

ACVNet_1	1.67 274	1.63 289	0.96 284	4.28 305	1.59 302	2.19 298	3.55 305	0.73 260	0.57 251	0.63 243	0.58 208	1.49 268	0.97 254	5.05 318	1.52 176	0.54 143	2.24 297	0.55 260	4.77 282	0.57 215	2.20 288	1.58 221	3.26 309	0.65 279	0.70 250	0.64 230	0.69 212	0.89 229

UNDER WATER	4.11 310	2.66 308	1.51 307	4.92 306	5.25 317	3.49 308	7.24 319	2.33 311	1.84 304	1.65 307	1.20 262	5.04 306	21.14 322	5.09 319	4.93 264	2.44 302	3.86 314	1.09 304	8.36 298	1.97 309	3.80 315	2.73 304	5.04 323	2.11 316	1.96 298	3.54 310	1.91 291	3.93 302

UNDER WATER-64	3.14 301	2.61 307	1.56 310	4.95 307	2.92 314	3.47 307	4.38 309	2.32 310	1.63 301	1.37 302	1.36 271	5.08 308	4.79 301	3.47 306	7.48 296	2.02 291	3.68 313	1.11 305	3.99 278	1.95 308	2.87 306	2.92 308	5.01 322	1.40 311	1.99 299	3.99 312	2.15 296	4.42 306

WAO-7	1.96 281	1.09 280	1.32 303	5.02 308	0.99 282	1.02 276	1.64 284	1.16 290	1.46 298	2.58 313	2.14 295	2.11 286	2.83 290	1.20 278	6.00 278	1.03 225	1.68 287	0.70 281	7.59 295	0.87 266	1.71 254	1.97 261	0.38 236	1.05 302	0.98 269	1.45 276	1.10 258	1.84 272

notaker	3.52 307	2.84 310	1.55 309	5.08 309	6.69 323	3.97 311	4.03 307	1.33 296	3.34 312	1.17 300	3.34 303	6.77 312	11.07 313	5.35 320	4.78 260	1.20 242	3.25 306	0.97 298	10.40 306	2.75 313	2.90 308	2.14 275	3.69 313	1.16 307	1.00 270	1.21 268	1.44 272	1.57 267

ktn	6.56 316	5.17 319	14.71 328	5.30 310	4.74 316	9.67 324	6.68 318	7.48 323	12.97 327	1.88 308	2.35 298	27.30 328	21.86 323	4.31 310	5.72 275	1.50 267	4.02 316	1.83 312	15.82 318	4.59 316	2.65 303	2.06 267	3.99 315	1.18 308	2.40 303	1.57 281	2.89 307	2.50 281

DPSM_ROB	13.84 325	8.97 321	13.58 326	5.45 311	6.10 320	7.18 320	5.27 312	8.45 324	11.05 324	6.78 324	8.04 315	8.60 313	12.52 315	5.36 321	16.95 326	14.18 326	11.50 325	14.64 328	9.74 304	12.04 325	17.24 327	19.94 330	4.24 317	11.13 326	27.83 330	35.96 332	31.24 332	39.61 332

DPSM	13.84 325	8.97 321	13.58 326	5.45 311	6.10 320	7.18 320	5.27 312	8.45 324	11.05 324	6.78 324	8.04 315	8.60 313	12.52 315	5.36 321	16.95 326	14.18 326	11.50 325	14.64 328	9.74 304	12.04 325	17.24 327	19.94 330	4.24 317	11.13 326	27.83 330	35.96 332	31.24 332	39.61 332

ACVNet_2	1.92 278	1.61 288	1.00 286	5.61 313	1.57 300	2.05 291	2.23 293	0.87 272	0.68 261	0.71 264	0.74 228	1.61 272	1.15 262	2.00 288	2.43 214	0.69 179	2.79 301	0.51 249	12.02 310	0.71 245	1.81 265	1.68 231	2.66 300	0.79 290	1.09 279	0.74 240	0.95 245	1.11 241

WAO-8	3.09 299	2.55 305	1.41 304	5.78 314	1.73 304	2.51 302	3.26 303	1.28 292	1.93 305	5.67 321	8.70 318	3.06 294	6.18 304	4.38 312	3.04 232	1.97 289	1.78 291	0.75 283	9.44 302	1.54 299	1.76 259	2.31 292	2.46 297	1.07 303	2.29 301	1.80 289	1.83 287	2.83 287

Venus	3.09 299	2.55 305	1.41 304	5.78 314	1.73 304	2.51 302	3.26 303	1.28 292	1.93 305	5.67 321	8.70 318	3.06 294	6.18 304	4.38 312	3.04 232	1.97 289	1.78 291	0.75 283	9.44 302	1.54 299	1.76 259	2.31 292	2.46 297	1.07 303	2.29 301	1.80 289	1.83 287	2.83 287

Dean	1.78 275	1.76 292	1.00 286	5.98 316	1.87 310	2.22 299	2.59 299	1.07 288	1.14 283	0.98 294	0.82 237	1.85 280	2.08 278	2.18 293	2.05 199	1.07 229	2.05 295	0.70 281	2.78 267	0.97 280	2.14 285	1.89 250	2.92 301	0.93 297	1.41 285	1.11 264	1.39 270	1.14 243

LE_ROB	7.96 318	3.98 314	5.96 322	6.32 317	20.03 329	4.31 312	17.09 326	6.33 320	9.23 322	1.00 296	4.87 307	16.05 322	22.60 324	3.45 305	2.97 229	0.95 220	2.14 296	1.91 313	13.13 314	5.86 319	2.32 295	2.18 282	9.68 328	5.18 322	10.55 323	9.20 322	10.65 322	17.10 327

TorneroNet-64	3.44 306	2.19 299	2.33 316	7.00 318	1.73 304	3.02 305	4.22 308	1.95 306	3.75 313	0.82 283	3.10 302	4.11 304	12.63 317	3.76 307	6.96 290	1.63 276	3.11 305	0.79 289	7.96 297	1.98 310	2.65 303	2.69 303	3.37 310	0.90 295	2.67 306	2.65 303	1.21 262	3.65 299

STStereo	3.38 304	1.14 281	1.69 312	7.09 319	1.35 294	7.29 322	2.62 300	2.11 307	2.34 308	0.95 293	2.86 301	5.97 311	6.28 306	0.38 208	11.54 321	2.20 297	0.93 258	0.89 294	11.21 309	0.90 273	1.58 245	1.46 202	0.55 261	1.58 312	3.31 309	3.09 307	3.08 311	6.91 315

CasAABBNet	27.80 332	18.03 327	27.32 333	10.90 320	12.21 327	14.33 326	10.52 323	16.96 329	22.28 330	13.77 328	16.14 324	17.40 323	25.40 328	10.69 327	34.10 332	28.35 332	23.05 329	29.43 333	19.46 319	24.14 331	34.48 333	39.80 333	8.47 325	22.42 332	56.04 333	72.44 334	62.78 334	79.64 334

LVE	2.66 295	1.99 297	1.02 291	12.01 321	1.75 307	3.85 310	11.87 324	0.91 278	0.89 275	1.03 298	0.91 247	1.62 274	2.23 279	2.46 297	2.96 228	1.03 225	1.74 290	0.82 293	8.43 299	0.87 266	1.84 267	2.20 285	3.10 305	0.99 301	1.45 286	0.96 258	1.23 263	1.54 265

ACVNet-4b	3.25 302	6.98 320	0.72 276	12.08 322	1.33 292	4.39 313	9.77 322	0.61 252	0.60 254	0.66 251	3.91 305	5.47 309	11.63 314	2.24 294	0.74 63	0.55 147	2.39 299	0.49 240	10.57 307	0.87 266	2.24 292	2.88 305	2.92 301	0.61 273	0.61 244	0.58 224	0.72 217	1.15 244

PML	14.72 327	11.16 324	4.09 318	13.72 323	8.87 324	13.75 325	6.38 316	7.25 321	36.05 334	10.34 327	59.29 334	46.05 332	52.59 334	6.65 324	6.70 286	4.81 319	10.30 324	3.77 318	21.46 320	4.87 317	5.83 322	5.51 319	3.98 314	4.24 321	15.02 329	6.06 318	20.81 328	7.86 316

HanzoNet	11.30 321	14.06 325	16.74 329	13.89 324	9.10 325	15.60 327	21.20 330	11.16 328	12.45 326	6.15 323	7.25 311	20.77 324	27.41 333	28.53 332	4.84 261	9.79 323	14.66 328	2.80 316	24.65 324	12.81 328	5.39 319	4.27 317	8.60 326	1.63 313	2.70 307	2.61 301	2.55 305	3.43 295

TorneroNet	5.38 314	2.29 301	1.20 299	17.70 325	6.11 322	4.86 315	6.44 317	2.12 308	4.67 315	1.56 305	7.04 310	11.27 316	24.96 326	4.04 308	5.06 266	1.56 272	3.02 303	0.79 289	14.79 316	1.88 307	2.79 305	2.59 302	3.47 311	0.89 294	6.89 319	2.63 302	1.30 266	3.48 297

KSHMR	5.12 313	2.29 301	1.47 306	20.10 326	3.65 315	5.24 318	9.39 321	1.58 304	6.86 319	1.38 303	1.49 276	2.35 287	27.00 331	4.39 314	4.91 262	1.96 288	1.66 286	1.12 307	15.45 317	1.19 294	2.92 310	2.14 275	4.07 316	1.21 309	7.00 320	2.72 305	1.95 292	2.80 286

BEATNet-Init1	11.60 323	15.45 326	5.36 321	21.04 327	10.14 326	20.37 328	13.59 325	8.80 326	6.63 318	4.42 319	10.00 320	14.23 320	19.35 320	4.04 308	10.43 319	9.21 322	6.50 319	5.00 320	32.12 331	14.67 329	8.25 326	7.49 324	5.66 324	5.23 323	12.24 325	7.07 321	21.30 330	14.66 324

ASD4	27.98 333	34.14 333	19.11 330	22.11 328	15.76 328	34.49 334	19.22 329	25.24 332	22.16 329	27.84 331	27.98 330	36.03 331	27.38 332	22.78 329	22.42 328	22.41 329	30.38 333	24.27 330	27.15 326	30.34 334	51.62 334	47.40 334	17.59 330	18.37 330	29.34 332	34.36 331	26.84 331	38.61 331

LRCNet_RVC	12.77 324	18.28 328	5.31 320	23.03 329	20.03 329	22.79 330	18.73 328	10.19 327	4.29 314	21.40 330	17.07 326	21.90 325	12.67 318	27.64 331	4.72 259	1.57 274	13.91 327	9.09 324	27.19 327	10.23 322	5.66 321	2.42 297	25.54 331	13.38 328	1.45 286	0.65 231	3.23 313	2.39 278

HaxPig	22.03 329	23.76 329	21.73 331	25.29 330	25.48 331	24.76 331	26.73 331	22.91 330	21.16 328	29.02 332	26.42 329	24.60 326	19.57 321	25.83 330	24.34 329	21.24 328	25.03 331	26.17 331	24.65 324	23.00 330	18.72 329	16.12 328	29.01 332	21.22 331	10.44 322	12.85 326	9.65 321	15.02 325

MEDIAN_ROB	25.69 330	28.81 330	26.20 332	29.88 331	29.43 333	29.00 332	30.34 332	27.00 333	24.64 332	34.12 333	30.21 331	29.31 329	23.43 325	29.48 333	26.63 330	23.36 330	29.99 332	29.41 332	29.88 328	27.28 332	23.55 330	19.50 329	31.94 333	23.91 333	14.08 328	13.72 327	13.09 326	15.43 326

DPSimNet_ROB	19.60 328	30.02 331	12.51 325	29.96 332	26.66 332	21.35 329	18.10 327	23.34 331	23.91 331	14.59 329	30.41 332	25.17 327	25.12 327	12.92 328	12.40 322	9.18 321	23.72 330	11.03 325	37.61 332	12.43 327	24.99 331	8.77 325	13.55 329	15.98 329	13.56 326	10.45 323	19.73 327	21.73 328

AVERAGE_ROB	27.45 331	31.37 332	28.57 334	32.97 333	32.12 334	32.15 333	33.40 333	29.93 334	27.60 333	35.93 334	32.13 333	32.22 330	25.90 329	32.99 334	28.90 331	25.88 331	31.46 334	30.17 334	31.78 329	29.24 333	25.48 332	21.56 332	34.85 334	27.16 334	14.02 327	10.69 324	11.65 325	11.07 322

DLNR_Zeroshot_test	11.48 322	37.23 334	0.46 248	54.89 334	0.21 142	0.37 206	49.84 334	0.47 225	0.22 137	0.80 280	0.59 209	0.62 219	0.36 193	3.08 303	63.85 334	73.41 334	9.38 323	5.61 321	2.77 266	0.65 240	1.83 266	1.41 195	0.13 106	0.22 176	0.37 184	0.38 173	0.43 140	0.48 183

Low-res two-view benchmark