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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.12 2	0.07 1	0.04 1	0.05 1	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 3	0.06 3	0.06 2	0.02 1	0.10 2	0.06 2	0.07 2	0.85 68	0.38 43	0.11 1	0.09 3	0.16 7	0.06 1	0.22 12	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.10 2	0.09 2	0.11 3	0.07 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.14 6	0.07 1	0.10 7	0.08 7	0.04 2	0.24 109	0.28 134	0.19 20	0.07 6	0.13 9	0.08 5	0.13 5	0.06 2	0.11 11	0.44 7	0.17 1	0.12 5	0.08 1	0.14 6	0.21 55	0.16 4	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.15 13	0.15 16	0.21 17	0.16 15

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

raft+_RVC	0.26 28	0.19 35	0.15 38	0.15 38	0.15 39	0.13 25	0.14 76	0.30 62	0.14 30	0.28 49	0.18 41	0.22 25	0.11 19	0.19 62	0.62 19	0.43 65	0.23 24	0.17 22	0.41 57	0.28 82	0.45 56	0.95 91	0.09 20	0.11 18	0.20 38	0.18 32	0.25 25	0.20 29

UPFNet	0.25 24	0.18 25	0.19 70	0.17 60	0.18 73	0.19 74	0.14 76	0.22 26	0.16 43	0.23 27	0.18 41	0.21 21	0.13 31	0.26 96	1.51 128	0.28 14	0.23 24	0.21 43	0.25 19	0.18 32	0.22 12	0.35 22	0.13 67	0.15 53	0.18 29	0.18 32	0.39 71	0.18 25

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

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

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

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

TestStereo1	0.27 32	0.22 68	0.12 15	0.12 20	0.12 22	0.11 15	0.09 29	0.24 36	0.15 36	0.24 34	0.12 18	0.34 94	0.23 86	0.14 22	1.09 101	0.44 69	0.24 31	0.17 22	0.51 83	0.15 23	0.35 39	0.79 73	0.08 12	0.12 23	0.22 43	0.24 62	0.49 114	0.23 47

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

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

PA-Net	0.52 128	0.36 171	0.36 173	0.25 118	0.37 178	0.26 117	0.32 141	0.33 88	0.36 163	0.30 62	0.26 87	0.30 71	0.31 127	0.47 176	2.30 162	0.51 103	0.24 31	0.28 91	0.30 31	0.29 86	0.34 34	0.90 84	0.60 209	0.26 141	0.32 109	0.72 191	0.32 37	2.29 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
test croco	0.21 15	0.20 48	0.12 15	0.11 17	0.14 34	0.10 8	0.06 7	0.22 26	0.11 17	0.23 27	0.08 5	0.22 25	0.11 19	0.17 42	0.66 25	0.45 77	0.25 37	0.20 35	0.26 23	0.12 10	0.46 57	0.42 29	0.07 7	0.14 46	0.17 22	0.17 18	0.19 11	0.21 38

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

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

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

FINET	0.28 35	0.21 57	0.21 99	0.21 92	0.17 64	0.17 59	0.18 103	0.23 30	0.19 70	0.23 27	0.48 152	0.28 51	0.17 51	0.17 42	0.57 12	0.33 26	0.25 37	0.18 27	0.38 50	0.17 29	0.30 26	0.22 15	0.15 93	0.17 76	0.42 151	0.96 206	0.27 31	0.21 38

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 55	0.26 128	0.24 119	0.23 103	0.29 143	0.21 88	0.35 153	0.28 53	0.52 190	0.37 118	0.25 76	0.35 98	0.17 51	0.29 112	1.32 117	0.32 25	0.25 37	0.21 43	0.35 43	0.23 67	0.29 25	0.62 49	0.16 100	0.18 86	0.23 46	0.42 144	0.32 37	0.32 94
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MGS-Stereo	0.36 77	0.22 68	0.14 32	0.13 26	0.13 29	0.11 15	0.10 39	0.21 24	0.12 21	0.18 20	0.13 24	0.21 21	0.16 42	0.13 17	4.38 203	0.33 26	0.26 44	0.22 50	0.31 36	0.18 32	0.38 43	0.70 58	0.11 44	0.13 35	0.19 31	0.17 18	0.26 29	0.21 38

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.31 49	0.18 25	0.15 38	0.17 60	0.15 39	0.14 33	0.10 39	0.29 57	0.19 70	0.30 62	0.20 53	0.28 51	0.18 59	0.29 112	1.30 116	0.42 57	0.27 49	0.20 35	0.37 47	0.17 29	0.64 99	0.99 98	0.12 55	0.15 53	0.19 31	0.19 36	0.39 71	0.26 63
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PDISCO_ROB	0.30 42	0.23 85	0.20 83	0.22 100	0.20 90	0.17 59	0.18 103	0.24 36	0.19 70	0.29 55	0.27 91	0.23 28	0.18 59	0.17 42	0.71 35	0.45 77	0.27 49	0.33 119	0.39 51	0.25 75	0.47 63	0.62 49	0.13 67	0.18 86	0.31 104	0.29 93	0.54 130	0.29 75

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

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

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

GMStereo	0.23 19	0.24 100	0.13 22	0.19 76	0.17 64	0.19 74	0.14 76	0.29 57	0.16 43	0.23 27	0.19 50	0.32 85	0.16 42	0.13 17	0.53 9	0.27 12	0.28 58	0.19 31	0.43 65	0.20 44	0.30 26	0.19 12	0.12 55	0.15 53	0.24 53	0.19 36	0.39 71	0.20 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DSFCA	0.33 55	0.25 112	0.21 99	0.20 84	0.26 130	0.22 99	0.27 130	0.23 30	0.21 86	0.22 26	0.27 91	0.25 36	0.15 39	0.14 22	1.43 127	0.64 135	0.28 58	0.27 79	0.31 36	0.21 55	0.39 45	0.52 39	0.18 114	0.19 95	0.28 82	0.28 88	0.54 130	0.45 135

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.47 115	0.33 162	0.30 153	0.31 153	0.33 158	0.31 136	0.38 157	0.41 144	0.40 168	0.24 34	0.38 133	0.39 113	0.36 147	0.28 109	3.13 183	0.36 37	0.29 66	0.32 114	0.42 59	0.43 136	0.44 54	0.84 78	0.28 160	0.23 128	0.36 130	0.44 155	0.45 102	0.44 131
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DISCO	0.32 54	0.24 100	0.17 55	0.19 76	0.21 97	0.23 103	0.27 130	0.21 24	0.21 86	0.36 110	0.25 76	0.24 30	0.16 42	0.19 62	1.86 143	0.35 33	0.29 66	0.22 50	0.42 59	0.22 63	0.28 22	0.56 41	0.14 77	0.16 67	0.23 46	0.23 50	0.40 77	0.24 52

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.31 49	0.22 68	0.14 32	0.15 38	0.17 64	0.17 59	0.08 21	0.30 62	0.18 62	0.34 89	0.21 58	0.38 108	0.28 115	0.13 17	0.75 43	0.44 69	0.32 84	0.26 77	0.43 65	0.34 103	1.11 145	0.69 57	0.11 44	0.14 46	0.25 60	0.17 18	0.33 42	0.25 57
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Sa-1000	0.33 55	0.21 57	0.14 32	0.15 38	0.16 46	0.15 39	0.08 21	0.36 122	0.17 53	0.31 72	0.15 29	0.41 128	0.18 59	0.25 93	0.82 62	0.48 90	0.32 84	0.33 119	0.65 116	0.19 38	0.65 100	1.11 116	0.09 20	0.17 76	0.33 111	0.29 93	0.51 122	0.27 69

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

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

test_3	0.47 115	0.22 68	0.20 83	0.18 69	0.21 97	0.19 74	0.12 53	0.41 144	0.18 62	0.36 110	0.18 41	0.44 138	0.21 74	0.19 62	1.03 93	0.64 135	0.32 84	0.31 111	1.28 187	0.44 144	1.12 146	1.74 192	0.10 27	0.18 86	0.47 166	0.28 88	0.59 150	1.22 195

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

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

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

MyStereo	0.45 108	0.29 149	0.30 153	0.25 118	0.25 122	0.19 74	0.14 76	0.37 129	0.28 130	0.66 198	0.41 138	0.39 113	0.22 79	0.36 145	1.10 105	0.58 119	0.33 92	0.27 79	1.19 173	0.44 144	1.03 134	0.92 89	0.36 181	0.27 145	0.41 148	0.41 140	0.57 140	0.30 80

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TRStereo	1.21 197	0.32 159	0.47 195	0.25 118	0.18 73	0.64 203	0.26 129	0.44 164	0.20 79	0.70 208	0.57 161	0.80 188	0.29 117	0.23 80	1.08 100	1.85 229	0.37 110	0.35 135	1.05 162	0.88 218	1.36 171	1.89 202	0.17 106	0.16 67	0.67 195	16.20 271	0.88 187	0.49 147

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.45 108	0.22 68	0.20 83	0.17 60	0.20 90	0.15 39	0.11 45	0.34 94	0.19 70	0.35 96	0.19 50	0.32 85	0.31 127	0.16 36	1.29 115	0.81 163	0.38 115	0.27 79	0.56 97	0.36 106	1.08 141	1.26 134	0.13 67	0.15 53	0.26 67	0.22 43	2.29 245	0.31 89
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
ADCL	1.10 191	0.44 195	0.36 173	0.33 158	0.33 158	0.38 164	0.47 173	0.38 132	1.23 230	0.60 184	0.47 149	0.43 134	0.27 108	0.32 131	7.84 242	0.57 118	0.38 115	0.55 204	0.68 124	0.69 192	0.65 100	0.81 76	0.29 165	0.36 169	1.73 238	1.85 235	1.77 231	5.47 254

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

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

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

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

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

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

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

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

EAI-Stereo	1.15 196	0.27 136	0.37 176	0.54 191	0.30 147	8.38 266	0.76 203	0.45 168	0.63 202	0.34 89	0.88 195	0.46 145	0.33 141	0.25 93	1.83 141	1.17 193	0.40 125	0.65 214	2.53 210	0.73 196	1.47 177	1.71 189	0.23 140	0.46 188	1.08 222	1.64 228	1.45 220	1.79 214

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iRaft-Stereo_20w	0.96 181	0.31 158	0.58 209	0.57 198	0.34 167	0.51 190	0.58 187	0.44 164	0.32 150	0.90 231	1.59 225	0.56 164	0.49 176	0.37 150	2.05 152	1.22 195	0.42 139	0.52 197	1.04 161	0.82 207	1.52 186	2.14 225	0.27 154	0.38 176	1.04 217	3.39 251	2.04 238	1.45 206

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.42 99	0.24 100	0.21 99	0.18 69	0.17 64	0.14 33	0.32 141	0.31 71	0.24 102	0.37 118	0.25 76	0.38 108	0.38 155	0.17 42	1.19 112	1.08 185	0.45 146	0.27 79	0.56 97	0.43 136	1.15 151	1.08 110	0.13 67	0.14 46	0.40 147	0.26 83	0.32 37	0.37 117

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

anonymity	1.60 217	0.25 112	0.41 184	0.27 131	0.23 113	0.51 190	0.16 93	0.49 179	0.27 126	0.63 194	23.10 273	0.57 166	0.59 181	0.37 150	0.78 45	1.33 202	0.46 151	0.35 135	1.10 165	0.48 156	1.47 177	2.07 221	0.21 132	0.33 162	1.11 225	1.60 226	3.07 254	1.08 186

CREStereo	0.38 82	0.22 68	0.20 83	0.17 60	0.16 46	0.15 39	0.08 21	0.36 122	0.24 102	0.36 110	0.27 91	0.39 113	0.39 159	0.16 36	0.92 78	0.97 177	0.46 151	0.27 79	0.43 65	0.52 160	1.15 151	1.04 106	0.13 67	0.16 67	0.25 60	0.24 62	0.37 62	0.31 89
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MDST_ROB	2.36 233	4.67 262	0.44 191	3.47 246	0.77 219	2.09 239	0.52 179	1.45 245	0.44 176	0.69 204	0.96 202	0.78 185	9.65 254	0.30 118	8.31 244	0.79 158	0.46 151	0.37 145	3.22 223	0.38 119	1.95 218	2.12 223	0.46 196	0.36 169	4.26 258	2.58 243	6.75 262	5.48 255

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

SGM-Forest	1.95 224	0.37 176	0.25 131	0.54 191	0.44 188	0.40 172	0.24 118	0.59 196	0.75 210	0.72 212	0.66 170	0.99 194	2.05 220	0.34 138	5.58 216	1.88 230	0.46 151	0.39 161	23.75 270	0.29 86	2.17 231	1.62 180	0.40 188	0.29 155	1.04 217	0.59 179	1.80 232	4.01 246
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSKI-zero shot	0.70 160	0.21 57	0.21 99	0.20 84	0.19 82	0.43 179	0.16 93	0.42 153	0.29 133	0.44 146	1.16 209	0.48 152	0.36 147	0.17 42	1.60 131	1.42 210	0.47 156	0.37 145	1.37 194	0.95 222	1.79 208	2.06 217	0.22 139	0.19 95	0.53 176	1.21 214	0.72 169	1.17 193

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

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

FCDSN-DC	0.84 177	0.37 176	0.67 215	0.40 175	0.40 182	0.35 156	0.89 208	0.39 139	0.31 145	0.46 151	0.35 130	0.44 138	0.31 127	0.38 155	8.90 245	0.84 169	0.47 156	0.48 182	0.73 129	0.38 119	1.12 146	1.58 175	0.30 166	0.57 207	0.37 136	0.42 144	0.42 87	0.37 117
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.72 161	0.30 155	0.42 188	0.35 162	0.34 167	0.33 151	0.45 171	0.49 179	0.44 176	0.53 168	0.63 167	0.47 150	0.64 185	0.34 138	6.15 224	0.52 107	0.47 156	0.37 145	0.94 152	0.45 149	0.88 122	1.12 118	0.25 147	0.42 182	0.47 166	0.47 164	0.50 120	0.63 160

HSM-Net_RVC	0.94 180	0.26 128	0.27 143	0.43 179	0.31 151	0.28 126	0.23 117	0.48 177	0.29 133	0.58 177	0.98 203	11.38 261	0.46 173	0.24 86	1.33 118	0.65 138	0.47 156	0.30 102	0.57 104	0.57 166	1.31 169	1.26 134	0.27 154	0.44 185	0.43 156	0.45 157	0.54 130	0.48 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Anonymous	0.47 115	0.23 85	0.20 83	0.18 69	0.19 82	0.20 82	0.13 66	0.38 132	0.30 138	0.36 110	0.22 65	0.36 100	0.50 177	0.17 42	0.92 78	0.93 175	0.48 162	0.48 182	0.94 152	0.46 152	1.43 174	1.71 189	0.15 93	0.23 128	0.35 120	0.33 111	0.53 127	0.33 99

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

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

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

ICVP	0.44 106	0.24 100	0.30 153	0.25 118	0.23 113	0.26 117	0.18 103	0.31 71	0.25 109	0.37 118	0.31 110	0.33 89	0.29 117	0.25 93	0.64 22	0.61 127	0.50 165	0.78 230	0.59 107	0.44 144	0.99 133	1.82 198	0.33 177	0.24 134	0.30 95	0.35 118	0.37 62	0.34 103
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GANet-ADL	0.60 142	0.27 136	0.26 136	0.28 139	0.29 143	0.32 142	0.25 127	0.35 105	0.27 126	0.61 187	1.04 205	0.41 128	0.29 117	0.30 118	1.87 144	1.08 185	0.51 167	0.37 145	1.17 172	0.85 210	1.27 164	1.88 201	0.19 121	0.23 128	0.32 109	0.37 128	0.58 145	0.46 137

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.54 132	0.24 100	0.24 119	0.24 112	0.18 73	0.24 109	0.09 29	0.34 94	0.30 138	0.52 165	0.66 170	0.44 138	0.32 135	0.55 192	0.74 37	1.07 182	0.58 189	0.52 197	1.27 185	0.64 183	1.51 184	1.89 202	0.14 77	0.20 105	0.35 120	0.42 144	0.35 54	0.47 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SFCPSM	2.02 230	0.37 176	0.29 151	0.38 170	0.33 158	0.38 164	0.38 157	0.42 153	0.48 185	0.63 194	1.10 208	1.09 197	4.92 246	0.35 143	1.80 139	1.39 207	0.59 191	0.50 190	31.93 277	0.84 209	1.50 183	1.59 177	0.30 166	0.37 171	0.42 151	0.52 169	0.69 164	1.01 184

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

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

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

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

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

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

CBMV	1.06 190	0.38 183	0.33 164	0.42 177	0.39 181	0.39 169	0.31 139	0.87 216	0.40 168	0.65 197	0.86 192	1.47 212	1.22 209	1.02 214	1.89 145	2.41 245	0.67 197	0.51 193	1.66 199	0.78 201	1.69 198	2.20 231	0.31 172	0.52 197	0.47 166	0.49 166	1.04 202	5.23 253
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PVD	0.98 183	0.54 205	0.59 210	0.60 202	0.56 200	0.66 208	0.63 195	0.91 222	0.87 217	0.57 174	0.85 191	0.80 188	1.03 199	0.59 198	6.60 228	0.64 135	0.69 199	0.55 204	1.16 171	0.63 180	1.22 159	1.27 137	0.39 185	0.53 199	0.75 199	0.88 200	0.85 184	1.07 185

CASS	0.51 126	0.27 136	0.27 143	0.32 156	0.26 130	0.29 133	0.67 201	0.40 142	0.30 138	0.47 154	0.52 157	0.47 150	0.36 147	0.16 36	0.74 37	0.67 143	0.71 200	0.46 176	0.78 134	0.28 82	1.67 195	1.48 161	0.17 106	0.20 105	0.42 151	0.34 115	0.53 127	0.46 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDUNet	0.75 164	0.91 217	0.42 188	1.24 223	1.03 227	1.19 222	1.16 221	0.35 105	0.35 159	0.37 118	0.45 144	0.64 173	0.32 135	1.77 228	2.89 175	0.44 69	0.71 200	0.48 182	0.87 145	0.59 172	0.53 80	0.64 53	0.85 224	0.28 150	0.34 114	0.34 115	0.61 153	0.39 124

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

UDG	0.91 179	0.94 219	0.44 191	1.22 222	1.16 231	1.14 221	1.35 224	0.38 132	0.36 163	0.43 142	0.55 160	0.62 169	0.33 141	1.60 226	5.73 220	0.80 161	0.75 203	0.45 173	0.94 152	0.65 189	1.13 148	1.10 113	0.64 212	0.32 160	0.36 130	0.39 132	0.53 127	0.38 122

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

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

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

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

STStereo	3.38 248	1.14 225	1.69 255	7.09 262	1.35 238	7.29 265	2.62 244	2.11 252	2.34 251	0.95 235	2.86 245	5.97 254	6.28 250	0.38 155	11.54 264	2.20 242	0.93 208	0.89 236	11.21 255	0.90 219	1.58 191	1.46 158	0.55 204	1.58 255	3.31 252	3.09 250	3.08 255	6.91 258

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

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

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

MFN_U_SF_RVC	1.81 221	2.41 248	1.86 256	2.14 238	1.76 252	1.92 231	2.34 242	1.56 248	1.47 241	3.68 258	3.76 248	1.21 201	1.27 210	1.71 227	3.52 190	2.14 240	1.01 212	0.92 237	3.46 224	0.99 226	1.73 202	1.56 174	0.77 222	2.30 261	0.76 200	0.81 195	0.70 167	0.98 182

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

SPS-STEREO	1.49 213	0.72 214	0.69 216	0.90 215	0.75 216	0.82 214	0.74 202	0.83 215	0.76 211	0.85 228	1.62 227	1.42 209	1.09 203	0.70 207	1.97 147	2.32 243	1.04 214	0.97 240	10.95 254	1.01 227	2.60 246	2.45 242	0.64 212	0.76 229	0.81 207	0.79 194	1.11 206	0.96 179
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	2.03 231	0.72 214	0.61 212	1.20 221	0.79 220	1.01 219	0.66 200	1.54 247	1.35 235	0.92 233	2.10 237	4.00 244	3.06 235	0.71 209	9.66 254	2.82 253	1.05 215	0.76 227	4.73 228	0.75 198	3.34 256	3.73 260	0.48 200	0.58 210	1.79 239	1.18 213	2.41 247	2.78 227
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GANetREF_RVC	0.50 125	0.40 186	0.38 178	0.38 170	0.35 171	0.35 156	0.32 141	0.51 185	0.42 175	0.48 157	0.27 91	0.71 178	0.44 169	0.29 112	1.10 105	0.45 77	1.07 216	0.33 119	0.62 110	0.36 106	0.86 121	0.64 53	0.30 166	0.39 177	0.44 160	0.40 139	0.64 158	0.50 148
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 202	2.34 247	0.85 222	1.48 227	0.80 221	1.00 217	1.15 220	0.76 211	0.94 220	1.33 244	0.54 159	1.54 215	1.67 218	2.00 232	2.30 162	0.97 177	1.08 217	1.05 245	3.01 218	1.06 231	1.37 172	1.51 168	1.22 230	0.67 222	0.76 200	0.65 183	0.59 150	1.40 203

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

AnyNet_C01	1.52 215	0.60 210	0.54 201	0.63 205	0.56 200	0.51 190	1.16 221	0.89 219	1.30 233	0.68 203	0.88 195	1.27 202	1.30 213	0.54 190	11.26 263	2.64 251	1.16 219	1.01 243	1.42 196	0.75 198	1.67 195	1.92 208	0.60 209	0.62 219	1.33 228	0.97 208	1.63 227	3.28 237

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

IMH-64-1	1.98 227	1.48 228	1.04 235	1.97 232	1.55 242	2.06 236	2.27 239	1.02 228	1.16 226	0.58 177	0.75 181	1.89 225	2.78 231	2.77 243	9.78 256	1.51 218	1.19 221	0.66 217	3.01 218	0.81 205	1.48 179	2.06 217	3.25 250	0.74 226	1.59 232	1.25 216	2.09 239	2.83 229

IMH-64	1.98 227	1.48 228	1.04 235	1.97 232	1.55 242	2.06 236	2.27 239	1.02 228	1.16 226	0.58 177	0.75 181	1.89 225	2.78 231	2.77 243	9.78 256	1.51 218	1.19 221	0.66 217	3.01 218	0.81 205	1.48 179	2.06 217	3.25 250	0.74 226	1.59 232	1.25 216	2.09 239	2.83 229

RainbowNet	1.44 211	1.50 230	0.85 222	2.41 240	1.41 241	1.97 233	2.14 236	0.65 203	0.57 196	0.74 215	0.46 147	1.61 216	1.05 200	2.78 245	1.90 146	1.30 199	1.21 223	0.51 193	3.15 221	1.74 247	1.75 203	1.97 211	3.07 247	0.61 215	0.65 193	0.69 187	0.88 187	1.43 204

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

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

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

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

SGM-ForestM	1.49 213	1.99 241	1.26 243	1.18 220	0.67 213	1.50 226	1.71 230	1.32 239	0.94 220	0.74 215	1.03 204	2.90 233	2.23 222	0.55 192	1.68 134	0.62 132	1.34 228	0.49 187	2.81 216	0.58 170	1.33 170	1.12 118	0.57 206	0.56 203	2.12 244	2.46 242	3.00 253	3.53 241

ELAS_RVC	2.37 234	0.95 221	1.21 242	1.26 224	0.98 225	1.99 234	1.12 219	1.45 245	0.86 213	0.99 237	7.87 257	3.60 241	8.50 252	1.07 217	6.31 226	1.59 223	1.34 228	1.44 254	2.57 211	0.79 203	2.43 243	3.03 254	0.71 219	0.88 235	3.51 254	3.72 254	1.69 229	2.07 216
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	1.62 218	3.84 257	0.69 216	2.63 241	1.29 234	2.25 245	2.87 246	0.61 200	0.56 195	0.62 192	0.50 154	1.32 206	0.66 187	2.02 234	3.24 186	0.47 87	1.35 230	0.42 168	6.77 236	0.64 183	2.20 232	2.08 222	3.05 246	0.55 202	0.60 190	0.69 187	0.73 174	1.16 192

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

IMH	2.50 235	1.51 231	1.05 238	1.99 235	1.58 245	2.09 239	2.32 241	1.04 230	1.19 229	0.84 227	1.34 219	2.02 227	8.04 251	8.79 269	6.91 232	1.41 209	1.37 232	0.67 221	5.94 233	1.10 234	1.45 176	2.32 238	4.37 262	0.77 230	1.86 240	1.41 219	1.57 223	2.46 223

ELAS	2.27 232	1.03 223	1.10 240	1.38 226	1.13 230	1.45 224	1.10 216	1.38 243	1.09 224	0.94 234	7.66 256	3.71 242	3.10 236	1.11 219	6.64 229	1.56 220	1.42 233	1.43 253	2.52 209	0.69 192	2.33 240	3.03 254	0.69 218	0.82 233	3.50 253	4.32 258	2.52 248	3.70 243
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-ADL	0.77 166	0.29 149	0.30 153	0.33 158	0.32 154	0.32 142	0.37 156	0.55 192	0.35 159	0.71 209	1.43 222	0.56 164	1.01 198	2.47 242	1.18 109	2.02 236	1.58 234	0.41 165	1.06 163	0.50 158	1.25 162	1.44 156	0.35 180	0.24 134	0.35 120	0.41 140	0.65 159	0.34 103

SGM_RVC	2.55 237	0.93 218	1.05 238	0.97 217	0.76 217	1.00 217	0.93 210	7.37 265	1.18 228	1.01 239	1.64 228	2.39 231	9.36 253	0.62 202	2.02 149	1.33 202	1.60 235	0.80 233	7.94 243	1.42 240	1.67 195	1.69 185	0.67 216	0.94 240	2.66 248	2.65 246	4.83 259	9.43 262
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
KSHMR	5.12 257	2.29 245	1.47 249	20.10 271	3.65 259	5.24 262	9.39 264	1.58 249	6.86 262	1.38 246	1.49 223	2.35 230	27.00 276	4.39 258	4.91 208	1.96 233	1.66 236	1.12 249	15.45 262	1.19 236	2.92 254	2.14 225	4.07 259	1.21 252	7.00 263	2.72 248	1.95 237	2.80 228

WAO-7	1.96 226	1.09 224	1.32 246	5.02 251	0.99 226	1.02 220	1.64 228	1.16 234	1.46 240	2.58 256	2.14 239	2.11 229	2.83 233	1.20 222	6.00 222	1.03 179	1.68 237	0.70 223	7.59 242	0.87 213	1.71 199	1.97 211	0.38 182	1.05 244	0.98 213	1.45 220	1.10 205	1.84 215

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

PWCK	2.53 236	1.63 233	1.01 231	1.98 234	1.29 234	2.08 238	2.10 235	1.37 242	1.44 237	1.41 247	1.79 233	5.07 249	2.34 225	1.08 218	3.26 187	0.91 174	1.71 239	0.77 229	22.70 268	1.31 238	2.44 244	1.46 158	1.41 234	0.98 242	1.69 237	1.61 227	1.40 217	2.14 217

LVE	2.66 239	1.99 241	1.02 233	12.01 266	1.75 251	3.85 254	11.87 269	0.91 222	0.89 218	1.03 240	0.91 198	1.62 218	2.23 222	2.46 241	2.96 178	1.03 179	1.74 240	0.82 235	8.43 246	0.87 213	1.84 212	2.20 231	3.10 248	0.99 243	1.45 230	0.96 206	1.23 209	1.54 210

WAO-8	3.09 243	2.55 249	1.41 247	5.78 257	1.73 248	2.51 246	3.26 247	1.28 236	1.93 248	5.67 264	8.70 262	3.06 236	6.18 248	4.38 256	3.04 181	1.97 234	1.78 241	0.75 225	9.44 248	1.54 241	1.76 204	2.31 236	2.46 240	1.07 245	2.29 245	1.80 233	1.83 233	2.83 229

Venus	3.09 243	2.55 249	1.41 247	5.78 257	1.73 248	2.51 246	3.26 247	1.28 236	1.93 248	5.67 264	8.70 262	3.06 236	6.18 248	4.38 256	3.04 181	1.97 234	1.78 241	0.75 225	9.44 248	1.54 241	1.76 204	2.31 236	2.46 240	1.07 245	2.29 245	1.80 233	1.83 233	2.83 229

STTRV1_RVC	1.23 200	0.41 190	0.34 167	0.54 191	0.41 185	0.55 195	0.43 169	0.51 185	0.50 189	0.51 162	0.50 154	0.85 192	1.05 200	0.55 192	0.84 65	0.58 119	1.80 243	0.45 173	12.60 258	1.77 248	1.77 207	1.50 166	0.55 204	0.59 212	0.52 175	0.67 186	0.89 190	1.44 205

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

Dean	1.78 220	1.76 236	1.00 229	5.98 259	1.87 254	2.22 243	2.59 243	1.07 232	1.14 225	0.98 236	0.82 189	1.85 223	2.08 221	2.18 237	2.05 152	1.07 182	2.05 245	0.70 223	2.78 215	0.97 225	2.14 229	1.89 202	2.92 244	0.93 239	1.41 229	1.11 211	1.39 216	1.14 190

LE_ROB	7.96 261	3.98 258	5.96 265	6.32 260	20.03 274	4.31 256	17.09 271	6.33 263	9.23 265	1.00 238	4.87 251	16.05 265	22.60 267	3.45 249	2.97 179	0.95 176	2.14 246	1.91 256	13.13 259	5.86 262	2.32 239	2.18 228	9.68 273	5.18 265	10.55 266	9.20 265	10.65 265	17.10 270

ACVNet_1	1.67 219	1.63 233	0.96 227	4.28 248	1.59 246	2.19 242	3.55 249	0.73 207	0.57 196	0.63 194	0.58 163	1.49 213	0.97 197	5.05 261	1.52 130	0.54 110	2.24 247	0.55 204	4.77 230	0.57 166	2.20 232	1.58 175	3.26 252	0.65 221	0.70 197	0.64 182	0.69 164	0.89 178

DispFullNet	3.41 249	2.89 255	1.54 251	1.52 229	1.71 247	1.49 225	1.66 229	1.26 235	2.27 250	2.07 254	1.94 234	15.55 264	4.16 242	1.77 228	5.50 215	4.82 263	2.33 248	0.96 238	23.18 269	4.57 258	2.36 241	2.47 243	0.73 220	0.57 207	1.23 226	0.62 181	1.37 215	1.51 209

ACVNet-4b	3.25 246	6.98 264	0.72 219	12.08 267	1.33 236	4.39 257	9.77 265	0.61 200	0.60 199	0.66 198	3.91 249	5.47 252	11.63 257	2.24 238	0.74 37	0.55 114	2.39 249	0.49 187	10.57 253	0.87 213	2.24 236	2.88 248	2.92 244	0.61 215	0.61 191	0.58 178	0.72 169	1.15 191

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

ACVNet_2	1.92 222	1.61 232	1.00 229	5.61 256	1.57 244	2.05 235	2.23 237	0.87 216	0.68 205	0.71 209	0.74 180	1.61 216	1.15 205	2.00 232	2.43 168	0.69 144	2.79 251	0.51 193	12.02 256	0.71 194	1.81 210	1.68 184	2.66 243	0.79 232	1.09 223	0.74 192	0.95 195	1.11 188

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

TorneroNet	5.38 258	2.29 245	1.20 241	17.70 270	6.11 266	4.86 259	6.44 260	2.12 253	4.67 258	1.56 248	7.04 254	11.27 259	24.96 269	4.04 252	5.06 211	1.56 220	3.02 253	0.79 231	14.79 261	1.88 250	2.79 250	2.59 245	3.47 254	0.89 236	6.89 262	2.63 245	1.30 212	3.48 240

DGSMNet	2.89 241	1.85 237	1.04 235	1.35 225	0.50 197	1.94 232	0.59 190	2.82 258	1.53 242	3.95 260	15.60 267	1.84 222	3.19 237	4.88 260	2.89 175	2.87 254	3.06 254	1.91 256	4.57 227	2.02 254	4.46 259	3.48 257	1.64 236	2.11 259	0.88 209	3.46 252	1.04 202	2.62 225

TorneroNet-64	3.44 250	2.19 243	2.33 259	7.00 261	1.73 248	3.02 249	4.22 252	1.95 251	3.75 256	0.82 226	3.10 246	4.11 246	12.63 260	3.76 251	6.96 234	1.63 224	3.11 255	0.79 231	7.96 244	1.98 253	2.65 248	2.69 246	3.37 253	0.90 237	2.67 249	2.65 246	1.21 208	3.65 242

notaker	3.52 251	2.84 254	1.55 252	5.08 252	6.69 267	3.97 255	4.03 251	1.33 240	3.34 255	1.17 243	3.34 247	6.77 255	11.07 256	5.35 263	4.78 206	1.20 194	3.25 256	0.97 240	10.40 252	2.75 256	2.90 253	2.14 225	3.69 256	1.16 249	1.00 214	1.21 214	1.44 218	1.57 211

UNDER WATER-64	3.14 245	2.61 251	1.56 253	4.95 250	2.92 258	3.47 251	4.38 253	2.32 255	1.63 243	1.37 245	1.36 220	5.08 250	4.79 245	3.47 250	7.48 240	2.02 236	3.68 257	1.11 247	3.99 226	1.95 251	2.87 251	2.92 251	5.01 265	1.40 254	1.99 243	3.99 255	2.15 241	4.42 249

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

ktn	6.56 259	5.17 263	14.71 271	5.30 253	4.74 260	9.67 267	6.68 261	7.48 266	12.97 270	1.88 251	2.35 242	27.30 273	21.86 266	4.31 254	5.72 219	1.50 216	4.02 259	1.83 255	15.82 263	4.59 259	2.65 248	2.06 217	3.99 258	1.18 251	2.40 247	1.57 224	2.89 252	2.50 224

JetRed	3.85 253	2.71 253	3.02 260	2.08 237	2.45 256	3.41 250	4.64 254	2.34 257	1.83 245	1.88 251	1.20 212	3.35 239	1.28 212	3.27 248	9.82 258	3.50 259	4.08 260	3.88 262	2.41 206	1.82 249	5.48 263	4.79 262	3.60 255	1.67 257	4.20 257	11.19 268	5.32 261	8.78 260

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

BEATNet-Init1	11.60 266	15.45 269	5.36 264	21.04 272	10.14 270	20.37 273	13.59 270	8.80 269	6.63 261	4.42 262	10.00 264	14.23 263	19.35 263	4.04 252	10.43 262	9.21 265	6.50 262	5.00 263	32.12 278	14.67 272	8.25 269	7.49 267	5.66 267	5.23 266	12.24 268	7.07 264	21.30 273	14.66 267

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

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 260	4.50 261	1.31 245	2.75 242	2.71 257	5.17 261	7.48 263	5.91 262	8.23 263	1.63 249	10.81 265	75.58 278	10.28 255	4.33 255	2.18 159	1.44 211	7.17 264	8.31 266	6.88 237	1.67 245	3.57 257	2.90 249	1.30 233	1.13 248	4.31 259	6.17 262	20.85 272	4.05 247

FADE		3.50 256	5.27 262	1.16 219	1.35 238	5.02 260	4.00 250	3.21 259	6.49 260	4.80 263	8.62 261		5.81 247	2.31 240	2.42 167	2.64 251	7.84 265	2.86 260	12.56 257	6.33 263	7.32 268	6.35 265	1.84 237	3.02 263	3.89 255	4.29 257	4.35 258	9.54 263

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

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

DPSM_ROB	13.84 268	8.97 265	13.58 269	5.45 254	6.10 264	7.18 263	5.27 255	8.45 267	11.05 267	6.78 267	8.04 259	8.60 256	12.52 258	5.36 264	16.95 269	14.18 269	11.50 268	14.64 271	9.74 250	12.04 268	17.24 270	19.94 273	4.24 260	11.13 269	27.83 273	35.96 275	31.24 275	39.61 275

DPSM	13.84 268	8.97 265	13.58 269	5.45 254	6.10 264	7.18 263	5.27 255	8.45 267	11.05 267	6.78 267	8.04 259	8.60 256	12.52 258	5.36 264	16.95 269	14.18 269	11.50 268	14.64 271	9.74 250	12.04 268	17.24 270	19.94 273	4.24 260	11.13 269	27.83 273	35.96 275	31.24 275	39.61 275

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

HanzoNet	11.30 264	14.06 268	16.74 272	13.89 269	9.10 269	15.60 272	21.20 275	11.16 271	12.45 269	6.15 266	7.25 255	20.77 269	27.41 278	28.53 277	4.84 207	9.79 266	14.66 271	2.80 259	24.65 271	12.81 271	5.39 262	4.27 261	8.60 271	1.63 256	2.70 250	2.61 244	2.55 249	3.43 238

CasAABBNet	27.80 276	18.03 270	27.32 276	10.90 263	12.21 271	14.33 269	10.52 266	16.96 272	22.28 273	13.77 273	16.14 268	17.40 268	25.40 273	10.69 270	34.10 277	28.35 275	23.05 272	29.43 276	19.46 264	24.14 274	34.48 276	39.80 276	8.47 268	22.42 275	56.04 278	72.44 279	62.78 277	79.64 277

MyStereo03	27.85 277	18.04 271	27.34 277	10.97 264	12.28 272	14.43 270	10.61 267	17.01 273	22.28 273	13.60 271	16.25 269	17.32 266	25.22 271	10.81 271	34.04 275	28.52 276	23.12 273	29.47 277	19.54 265	24.22 275	34.63 277	40.21 277	8.53 269	22.43 276	55.95 276	72.41 277	62.86 278	79.77 278

MyStereo02	27.39 274	18.04 271	27.34 277	10.97 264	0.00 1	14.43 270	10.61 267	17.01 273	22.28 273	13.60 271	16.25 269	17.32 266	25.22 271	10.81 271	34.04 275	28.52 276	23.12 273	29.47 277	19.54 265	24.22 275	34.63 277	40.21 277	8.53 269	22.43 276	55.95 276	72.41 277	62.86 278	79.77 278

DPSimNet_ROB	19.60 271	30.02 276	12.51 268	29.96 277	26.66 277	21.35 274	18.10 272	23.34 276	23.91 276	14.59 274	30.41 277	25.17 272	25.12 270	12.92 273	12.40 265	9.18 264	23.72 275	11.03 268	37.61 279	12.43 270	24.99 274	8.77 268	13.55 274	15.98 272	13.56 269	10.45 266	19.73 270	21.73 271

HaxPig	22.03 272	23.76 274	21.73 274	25.29 275	25.48 276	24.76 276	26.73 276	22.91 275	21.16 271	29.02 277	26.42 274	24.60 271	19.57 264	25.83 275	24.34 272	21.24 271	25.03 276	26.17 274	24.65 271	23.00 273	18.72 272	16.12 271	29.01 277	21.22 274	10.44 265	12.85 269	9.65 264	15.02 268

MEDIAN_ROB	25.69 273	28.81 275	26.20 275	29.88 276	29.43 278	29.00 277	30.34 277	27.00 278	24.64 277	34.12 278	30.21 276	29.31 274	23.43 268	29.48 278	26.63 273	23.36 273	29.99 277	29.41 275	29.88 275	27.28 277	23.55 273	19.50 272	31.94 278	23.91 278	14.08 271	13.72 270	13.09 269	15.43 269

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

AVERAGE_ROB	27.45 275	31.37 277	28.57 279	32.97 278	32.12 279	32.15 278	33.40 278	29.93 279	27.60 278	35.93 279	32.13 278	32.22 275	25.90 274	32.99 279	28.90 274	25.88 274	31.46 279	30.17 279	31.78 276	29.24 278	25.48 275	21.56 275	34.85 279	27.16 279	14.02 270	10.69 267	11.65 268	11.07 265

Low-res two-view benchmark