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

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

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

RAFT	0.14 10	0.07 2	0.10 17	0.08 13	0.04 2	0.24 124	0.28 151	0.19 30	0.07 12	0.13 18	0.08 11	0.13 11	0.06 5	0.11 19	0.44 8	0.17 1	0.12 8	0.08 2	0.14 7	0.21 64	0.16 7	0.18 15	0.04 3	0.05 2	0.15 25	0.15 26	0.21 27	0.16 27

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

CroCo-Stereo	0.12 5	0.07 2	0.04 1	0.05 2	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 8	0.06 6	0.06 6	0.02 1	0.10 3	0.06 5	0.07 7	0.85 88	0.38 52	0.11 3	0.09 4	0.16 11	0.06 1	0.22 19	0.18 15	0.04 3	0.05 2	0.10 6	0.09 4	0.11 3	0.07 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
IGEV-Stereo++	0.15 13	0.10 10	0.06 4	0.07 9	0.07 10	0.09 9	0.03 3	0.07 4	0.07 12	0.06 6	0.09 15	0.15 18	0.07 12	0.14 34	0.48 10	0.26 12	0.11 3	0.10 6	0.17 13	0.09 5	0.15 4	1.09 127	0.05 10	0.05 2	0.08 2	0.09 4	0.18 18	0.08 7

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

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

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

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

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

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

RAFT + AFF	0.42 112	0.12 14	0.09 9	0.13 38	0.07 10	0.11 20	0.06 17	0.17 25	0.10 22	0.19 31	0.10 18	0.28 63	0.08 16	0.11 19	7.47 263	0.33 32	0.20 30	0.11 10	0.33 50	0.10 10	0.39 54	0.16 11	0.07 16	0.09 19	0.16 30	0.11 12	0.13 7	0.09 12

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

Occ-G	0.15 13	0.13 19	0.10 17	0.09 18	0.08 17	0.12 34	0.04 7	0.08 8	0.06 6	0.05 2	0.10 18	0.10 3	0.06 5	0.06 6	0.49 11	0.31 25	0.13 10	0.13 14	0.84 161	0.09 5	0.21 18	0.20 18	0.06 13	0.07 12	0.10 6	0.08 3	0.18 18	0.09 12

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HCRNet	0.34 73	0.24 119	0.13 34	0.26 146	0.11 27	0.18 83	0.13 84	0.20 31	0.09 17	0.54 189	0.20 70	0.29 71	0.10 24	0.13 26	3.96 221	0.29 20	0.21 32	0.15 24	0.25 28	0.13 23	0.25 24	0.40 36	0.13 84	0.10 23	0.13 16	0.14 24	0.36 77	0.15 24

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.23 29	0.24 119	0.13 34	0.19 94	0.17 82	0.19 90	0.14 93	0.29 69	0.16 55	0.23 37	0.19 67	0.32 97	0.16 52	0.13 26	0.53 16	0.27 16	0.28 70	0.19 41	0.43 76	0.20 53	0.30 34	0.19 17	0.12 66	0.15 72	0.24 71	0.19 46	0.39 90	0.20 41
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RASNet	0.29 50	0.21 69	0.21 117	0.19 94	0.18 91	0.18 83	0.14 93	0.31 84	0.18 80	0.32 97	0.20 70	0.26 54	0.18 69	0.17 55	0.86 91	0.66 150	0.25 48	0.19 41	0.26 32	0.16 35	0.65 112	0.61 64	0.11 55	0.21 136	0.21 58	0.22 53	0.45 122	0.30 92

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

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

IER	0.35 82	0.19 46	0.16 64	0.17 78	0.16 63	0.17 74	0.12 65	0.23 41	0.14 41	0.28 59	0.25 93	0.31 90	0.14 43	0.23 93	3.85 220	0.29 20	0.25 48	0.20 46	0.24 26	0.20 53	0.28 30	0.21 19	0.18 133	0.14 64	0.19 49	0.24 72	0.38 86	0.25 69

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

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

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

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

HITNet	0.31 60	0.18 35	0.15 56	0.17 78	0.15 56	0.14 47	0.10 50	0.29 69	0.19 88	0.30 72	0.20 70	0.28 63	0.18 69	0.29 134	1.30 137	0.42 66	0.27 60	0.20 46	0.37 58	0.17 38	0.64 111	0.99 114	0.12 66	0.15 72	0.19 49	0.19 46	0.39 90	0.26 75
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MIF-Stereo (partial)	0.23 29	0.20 59	0.12 27	0.10 21	0.12 33	0.10 12	0.07 25	0.17 25	0.14 41	0.18 29	0.10 18	0.20 28	0.11 29	0.17 55	1.11 128	0.44 78	0.25 48	0.21 54	0.26 32	0.13 23	0.49 75	0.32 28	0.08 21	0.14 64	0.17 34	0.17 28	0.38 86	0.20 41

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

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

ADLNet	0.53 147	0.26 147	0.18 80	0.21 110	0.21 115	0.23 117	0.19 127	0.30 74	0.17 71	0.23 37	0.22 83	0.62 188	0.18 69	0.48 204	6.87 255	0.38 52	0.28 70	0.21 54	0.25 28	0.20 53	0.33 41	0.90 101	0.18 133	0.13 53	0.25 78	0.26 93	0.34 64	0.23 59

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 67	0.26 147	0.24 138	0.23 121	0.29 161	0.21 102	0.35 172	0.28 65	0.52 213	0.37 136	0.25 93	0.35 110	0.17 61	0.29 134	1.32 138	0.32 31	0.25 48	0.21 54	0.35 54	0.23 76	0.29 33	0.62 66	0.16 119	0.18 105	0.23 64	0.42 161	0.32 50	0.32 105
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MGS-Stereo	0.36 89	0.22 86	0.14 50	0.13 38	0.13 40	0.11 20	0.10 50	0.21 35	0.12 31	0.18 29	0.13 34	0.21 31	0.16 52	0.13 26	4.38 227	0.33 32	0.26 55	0.22 61	0.31 46	0.18 41	0.38 52	0.70 75	0.11 55	0.13 53	0.19 49	0.17 28	0.26 41	0.21 50

dd	0.37 90	0.25 131	0.15 56	0.44 205	0.16 63	0.32 157	0.19 127	0.28 65	0.13 35	0.29 65	0.14 42	0.44 149	0.14 43	0.15 44	2.86 196	0.38 52	0.36 117	0.22 61	0.52 108	0.34 120	0.32 38	0.28 25	0.17 125	0.29 175	0.27 93	0.20 50	0.40 96	0.32 105

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

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

RP	0.45 121	0.29 168	0.33 182	0.30 164	0.31 170	0.28 141	0.35 172	0.34 113	0.33 175	0.23 37	0.36 149	0.36 112	0.26 121	0.24 100	3.81 218	0.31 25	0.28 70	0.22 61	0.33 50	0.23 76	0.26 27	0.85 97	0.19 141	0.22 144	0.29 106	0.29 109	0.52 145	0.36 127

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

RYNet	0.49 141	0.11 13	0.10 17	0.08 13	0.09 20	0.10 12	0.06 17	0.13 19	0.18 80	0.10 16	0.10 18	0.13 11	0.08 16	0.08 10	9.58 278	0.37 50	0.14 12	0.22 61	0.17 13	0.09 5	0.19 15	0.12 4	0.15 112	0.09 19	0.14 21	0.33 127	0.24 32	0.13 19

iResNetv2_ROB	0.46 124	0.24 119	0.17 73	0.27 148	0.21 115	0.23 117	0.14 93	0.49 200	0.19 88	0.37 136	0.29 121	0.37 116	0.27 123	0.26 111	3.28 212	0.42 66	0.28 70	0.22 61	0.85 163	0.23 76	1.22 170	0.59 59	0.16 119	0.26 161	0.27 93	0.24 72	0.57 159	0.28 83

HSM	0.39 102	0.24 119	0.23 132	0.26 146	0.25 141	0.20 97	0.18 120	0.41 161	0.20 97	0.32 97	0.30 125	0.39 125	0.24 106	0.22 85	2.57 192	0.39 56	0.33 104	0.22 61	0.49 91	0.30 102	0.70 119	0.47 43	0.14 96	0.20 125	0.29 106	0.31 118	0.44 118	0.33 110

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

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

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

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

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

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

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

CFNet_pseudo	0.47 133	0.23 104	0.23 132	0.27 148	0.25 141	0.23 117	0.17 115	0.31 84	0.19 88	0.37 136	0.29 121	0.38 119	0.27 123	0.23 93	4.35 226	0.44 78	0.28 70	0.23 71	1.00 175	0.19 47	0.46 66	0.59 59	0.40 210	0.18 105	0.27 93	0.28 98	0.36 77	0.35 122

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

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

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

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

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

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

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

DeepPrunerF	0.79 186	0.36 192	0.20 102	0.53 212	1.05 253	0.38 183	0.52 200	0.32 98	0.92 244	0.23 37	0.32 134	0.23 39	0.17 61	0.26 111	5.65 241	0.50 107	0.28 70	0.24 81	0.50 97	0.25 84	0.40 56	0.47 43	0.21 153	0.19 115	5.96 286	0.50 186	0.47 129	0.30 92

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

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

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

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

DMCA-RVC	0.41 110	0.21 69	0.22 126	0.32 173	0.28 159	0.18 83	0.45 192	0.34 113	0.30 158	0.32 97	1.09 226	0.31 90	0.16 52	0.30 140	2.90 199	0.35 41	0.26 55	0.25 88	0.26 32	0.30 102	0.38 52	0.34 29	0.16 119	0.28 169	0.35 140	0.20 50	0.36 77	0.27 81

STTStereo	0.37 90	0.28 165	0.28 167	0.24 130	0.27 158	0.22 113	0.33 166	0.25 57	0.36 182	0.29 65	0.27 108	0.33 101	0.20 89	0.27 117	2.32 184	0.31 25	0.26 55	0.25 88	0.30 40	0.20 53	0.34 43	0.66 72	0.31 194	0.18 105	0.25 78	0.31 118	0.35 67	0.41 138

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

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

CASnet	0.31 60	0.22 86	0.14 50	0.15 56	0.17 82	0.17 74	0.08 31	0.30 74	0.18 80	0.34 108	0.21 75	0.38 119	0.28 130	0.13 26	0.75 53	0.44 78	0.32 96	0.26 94	0.43 76	0.34 120	1.11 156	0.69 74	0.11 55	0.14 64	0.25 78	0.17 28	0.33 55	0.25 69
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AACVNet	0.31 60	0.26 147	0.21 117	0.27 148	0.28 159	0.25 129	0.18 120	0.30 74	0.20 97	0.31 84	0.30 125	0.29 71	0.18 69	0.36 168	0.62 27	0.43 74	0.31 91	0.26 94	0.37 58	0.25 84	0.42 60	0.62 66	0.20 149	0.20 125	0.29 106	0.31 118	0.42 107	0.37 128

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

dad	0.58 157	0.29 168	0.20 102	0.65 232	0.32 173	0.37 179	0.94 234	0.59 218	0.18 80	0.44 164	0.18 58	0.49 171	0.42 187	0.17 55	3.83 219	0.50 107	0.41 142	0.27 96	0.77 151	0.32 112	0.49 75	0.45 40	0.19 141	0.34 183	0.57 205	0.24 72	1.23 231	0.84 193

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

CREStereo++_RVC	0.45 121	0.22 86	0.20 102	0.17 78	0.20 107	0.15 54	0.11 57	0.34 113	0.19 88	0.35 115	0.19 67	0.32 97	0.31 142	0.16 49	1.29 136	0.81 180	0.38 126	0.27 96	0.56 114	0.36 124	1.08 152	1.26 151	0.13 84	0.15 72	0.26 85	0.22 53	2.29 269	0.31 100
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.54 149	0.28 165	0.26 155	0.30 164	0.23 132	0.17 74	0.12 65	0.36 141	0.24 122	0.38 145	0.23 86	0.40 133	0.38 174	0.16 49	1.09 123	1.11 210	0.47 171	0.27 96	0.71 144	0.37 130	1.49 199	1.46 178	0.12 66	0.17 95	0.39 163	0.32 126	2.18 265	0.88 198

CREStereo	0.38 94	0.22 86	0.20 102	0.17 78	0.16 63	0.15 54	0.08 31	0.36 141	0.24 122	0.36 129	0.27 108	0.39 125	0.39 179	0.16 49	0.92 99	0.97 195	0.46 166	0.27 96	0.43 76	0.52 177	1.15 162	1.04 122	0.13 84	0.16 86	0.25 78	0.24 72	0.37 81	0.31 100
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DSFCA	0.33 67	0.25 131	0.21 117	0.20 102	0.26 148	0.22 113	0.27 147	0.23 41	0.21 105	0.22 36	0.27 108	0.25 48	0.15 49	0.14 34	1.43 148	0.64 146	0.28 70	0.27 96	0.31 46	0.21 64	0.39 54	0.52 47	0.18 133	0.19 115	0.28 100	0.28 98	0.54 149	0.45 147

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

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

ADCP+	0.99 205	0.33 182	0.34 186	0.25 136	0.34 187	0.35 173	0.49 198	0.31 84	0.66 227	0.59 199	0.48 168	0.75 204	0.18 69	0.30 140	9.27 275	0.47 97	0.27 60	0.27 96	0.78 152	0.80 223	0.51 84	0.72 79	0.18 133	0.18 105	0.69 218	2.01 261	1.44 240	3.81 269

NVstereo2D	0.63 168	0.25 131	0.20 102	0.28 156	0.25 141	0.34 168	0.35 172	0.30 74	0.22 109	0.39 150	0.33 139	0.26 54	0.16 52	0.42 193	9.29 276	0.43 74	0.32 96	0.27 96	0.35 54	0.20 53	0.35 48	0.44 39	0.30 188	0.21 136	0.31 122	0.23 60	0.27 43	0.25 69

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

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

GES	0.54 149	0.23 104	0.19 89	0.21 110	0.22 129	0.26 132	0.18 120	0.34 113	0.31 164	0.36 129	0.28 118	0.30 83	0.22 95	0.22 85	2.69 194	0.58 130	0.37 121	0.28 107	1.14 188	0.32 112	1.08 152	0.88 99	0.18 133	0.24 154	0.26 85	0.23 60	0.58 163	2.34 244

RGC	0.51 143	0.36 192	0.46 216	0.35 183	0.36 197	0.40 191	0.30 154	0.37 148	0.39 185	0.32 97	0.45 160	0.40 133	0.42 187	0.35 165	2.99 202	0.36 46	0.32 96	0.28 107	0.47 82	0.33 115	0.61 106	1.00 116	0.24 165	0.28 169	0.38 159	0.46 177	0.52 145	0.53 165

PA-Net	0.52 145	0.36 192	0.36 193	0.25 136	0.37 199	0.26 132	0.32 159	0.33 107	0.36 182	0.30 72	0.26 104	0.30 83	0.31 142	0.47 200	2.30 182	0.51 113	0.24 42	0.28 107	0.30 40	0.29 95	0.34 43	0.90 101	0.60 234	0.26 161	0.32 127	0.72 211	0.32 50	2.29 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROB	0.33 67	0.25 131	0.24 138	0.22 118	0.23 132	0.20 97	0.19 127	0.27 58	0.22 109	0.31 84	0.34 142	0.34 106	0.25 113	0.33 156	0.84 79	0.33 32	0.30 86	0.28 107	0.30 40	0.21 64	0.52 89	0.72 79	0.20 149	0.21 136	0.47 186	0.36 141	0.38 86	0.46 149

PWCDC_ROB	0.55 153	0.18 35	0.19 89	0.17 78	0.26 148	0.16 65	0.19 127	0.22 37	0.54 217	0.16 27	0.43 157	0.25 48	1.12 229	0.45 195	5.47 238	0.50 107	0.31 91	0.28 107	0.36 57	0.26 87	0.60 103	1.14 139	0.25 168	0.28 169	0.18 41	0.29 109	0.26 41	0.32 105

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

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

IPLG	0.72 178	0.20 59	0.18 80	0.16 66	0.17 82	0.15 54	0.13 84	0.35 124	0.22 109	0.35 115	1.18 231	0.29 71	0.24 106	0.54 214	9.17 274	0.54 121	0.35 115	0.29 114	0.56 114	0.37 130	0.54 95	1.38 165	0.11 55	0.57 233	0.35 140	0.29 109	0.67 181	0.22 53

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

DeepPruner_ROB	0.52 145	0.25 131	0.25 150	0.25 136	0.26 148	0.23 117	0.65 221	0.32 98	0.25 130	0.37 136	0.39 152	0.29 71	0.25 113	0.31 149	3.43 213	0.72 167	0.34 108	0.29 114	0.49 91	0.23 76	1.30 185	1.20 145	0.23 161	0.23 149	0.29 106	0.42 161	0.46 127	0.29 87

XPNet_ROB	0.48 140	0.40 209	0.29 170	0.27 148	0.32 173	0.31 151	0.28 151	0.27 58	0.32 169	0.32 97	0.43 157	1.12 221	0.24 106	0.32 153	1.68 155	0.51 113	0.66 213	0.29 114	0.41 68	0.33 115	0.69 117	1.26 151	0.26 172	0.26 161	0.30 113	0.35 133	0.75 196	0.44 143

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

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

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

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

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

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

RTSC	0.65 172	0.25 131	0.27 162	0.24 130	0.26 148	0.28 141	0.42 187	0.35 124	0.33 175	0.43 160	0.47 165	0.30 83	0.27 123	0.29 134	7.17 259	0.50 107	0.48 177	0.30 120	0.75 149	0.33 115	0.78 127	0.93 106	0.17 125	0.30 177	0.28 100	0.31 118	0.49 134	0.59 170

HSM-Net_RVC	0.94 199	0.26 147	0.27 162	0.43 200	0.31 170	0.28 141	0.23 134	0.48 197	0.29 153	0.58 195	0.98 222	11.38 286	0.46 193	0.24 100	1.33 139	0.65 149	0.47 171	0.30 120	0.57 121	0.57 185	1.31 186	1.26 151	0.27 176	0.44 208	0.43 176	0.45 174	0.54 149	0.48 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.53 147	0.25 131	0.24 138	0.36 185	0.32 173	0.30 150	0.22 132	0.46 193	0.47 205	0.53 186	0.80 204	0.51 175	0.40 181	0.26 111	0.94 103	1.44 232	0.41 142	0.30 120	1.26 201	0.27 88	1.16 165	1.23 150	0.23 161	0.35 189	0.33 130	0.35 133	0.49 134	0.34 113

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

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

NCCL2	0.55 153	0.35 187	0.31 178	0.30 164	0.40 205	0.25 129	0.24 135	0.35 124	0.31 164	0.41 157	0.33 139	0.35 110	0.24 106	0.53 211	4.10 222	0.47 97	0.40 136	0.31 129	0.39 62	0.31 110	0.70 119	0.99 114	0.41 212	0.32 180	0.45 182	0.45 174	0.75 196	0.51 162

AE-Stereo	0.44 119	0.22 86	0.24 138	0.23 121	0.24 138	0.18 83	0.16 109	0.30 74	0.21 105	0.34 108	0.16 55	0.44 149	0.27 123	0.21 84	0.94 103	0.81 180	0.41 142	0.32 132	0.52 108	0.55 181	1.07 151	1.71 210	0.12 66	0.21 136	0.34 133	0.89 222	0.46 127	0.28 83

NCC-stereo	0.47 133	0.33 182	0.30 172	0.31 170	0.33 177	0.31 151	0.38 178	0.41 161	0.40 188	0.24 44	0.38 150	0.39 125	0.36 166	0.28 125	3.13 206	0.36 46	0.29 78	0.32 132	0.42 70	0.43 155	0.44 63	0.84 95	0.28 182	0.23 149	0.36 149	0.44 172	0.45 122	0.44 143

Abc-Net	0.47 133	0.33 182	0.30 172	0.31 170	0.33 177	0.31 151	0.38 178	0.41 161	0.40 188	0.24 44	0.38 150	0.39 125	0.36 166	0.28 125	3.13 206	0.36 46	0.29 78	0.32 132	0.42 70	0.43 155	0.44 63	0.84 95	0.28 182	0.23 149	0.36 149	0.44 172	0.45 122	0.44 143
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	1.02 208	0.34 186	0.38 199	0.23 121	0.35 192	0.32 157	0.40 184	0.36 141	0.86 238	0.39 150	0.31 127	0.39 125	0.25 113	0.28 125	9.75 280	0.63 145	0.33 104	0.32 132	0.81 154	0.56 183	0.47 73	0.72 79	0.47 221	0.34 183	1.00 238	1.09 232	0.99 220	5.10 277

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

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

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

MIPNet	0.77 183	0.23 104	0.18 80	0.24 130	0.22 129	0.17 74	0.13 84	0.34 113	0.70 231	0.40 153	2.24 265	0.31 90	0.29 132	0.57 220	5.70 242	1.03 198	0.45 160	0.33 137	0.82 158	0.56 183	0.62 109	1.53 191	0.12 66	0.92 264	0.91 234	0.39 149	1.12 229	0.30 92

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.50 142	0.40 209	0.38 199	0.38 191	0.35 192	0.35 173	0.32 159	0.51 206	0.42 195	0.48 175	0.27 108	0.71 200	0.44 189	0.29 134	1.10 127	0.45 87	1.07 235	0.33 137	0.62 127	0.36 124	0.86 133	0.64 70	0.30 188	0.39 199	0.44 180	0.40 157	0.64 176	0.50 160
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	1.04 209	0.64 237	0.57 229	0.87 240	0.87 247	0.68 233	0.98 235	0.45 186	0.34 177	0.53 186	0.75 199	1.03 219	1.27 235	1.90 254	6.09 247	0.42 66	0.60 208	0.33 137	2.46 229	0.49 174	1.49 199	1.10 130	1.23 255	0.56 229	0.44 180	0.53 190	0.55 153	0.82 191

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

RAFT-Test	0.64 171	0.24 119	0.22 126	0.25 136	0.21 115	0.45 204	0.17 115	0.45 186	0.26 138	0.66 220	0.80 204	0.40 133	0.39 179	0.36 168	1.01 113	1.49 236	0.41 142	0.34 149	1.29 210	0.61 193	1.90 236	1.84 219	0.17 125	0.18 105	0.54 200	0.93 225	0.41 98	1.26 220

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

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

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

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

model_zeroshot	0.81 190	0.22 86	0.23 132	0.34 180	0.21 115	0.45 204	0.16 109	0.43 177	0.23 117	0.59 199	1.10 227	0.50 174	0.31 142	0.26 111	2.66 193	1.04 201	0.42 150	0.35 153	1.40 216	0.52 177	1.90 236	1.60 198	0.15 112	0.20 125	2.65 272	1.52 247	0.79 201	1.54 233

anonymity	1.60 240	0.25 131	0.41 207	0.27 148	0.23 132	0.51 211	0.16 109	0.49 200	0.27 147	0.63 214	23.10 296	0.57 184	0.59 200	0.37 172	0.78 57	1.33 223	0.46 166	0.35 153	1.10 183	0.48 173	1.47 195	2.07 243	0.21 153	0.33 182	1.11 249	1.60 251	3.07 278	1.08 208

TRStereo	1.21 220	0.32 179	0.47 218	0.25 136	0.18 91	0.64 227	0.26 146	0.44 182	0.20 97	0.70 232	0.57 177	0.80 211	0.29 132	0.23 93	1.08 122	1.85 254	0.37 121	0.35 153	1.05 180	0.88 240	1.36 189	1.89 222	0.17 125	0.16 86	0.67 217	16.20 296	0.88 208	0.49 159

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

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

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

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

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

XQC	0.80 187	0.47 219	0.40 203	0.50 210	0.46 215	0.50 208	0.57 205	0.56 216	0.48 207	0.58 195	0.63 184	0.58 185	0.81 220	0.45 195	6.95 257	0.73 168	0.45 160	0.36 159	0.84 161	0.42 153	0.81 129	1.06 124	0.33 200	0.42 204	0.53 197	0.61 200	0.69 183	0.50 160

RTS	0.80 187	0.32 179	0.28 167	0.30 164	0.33 177	0.44 201	0.59 211	0.41 161	0.46 199	0.43 160	0.34 142	0.51 175	0.34 160	0.30 140	7.29 260	0.70 164	0.55 195	0.36 159	1.02 177	0.45 167	0.93 138	1.01 118	0.25 168	0.37 192	0.54 200	1.72 254	0.58 163	0.79 182

RTSA	0.80 187	0.32 179	0.28 167	0.30 164	0.33 177	0.44 201	0.59 211	0.41 161	0.46 199	0.43 160	0.34 142	0.51 175	0.34 160	0.30 140	7.29 260	0.70 164	0.55 195	0.36 159	1.02 177	0.45 167	0.93 138	1.01 118	0.25 168	0.37 192	0.54 200	1.72 254	0.58 163	0.79 182

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

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

SQANet	1.31 227	1.35 251	0.53 223	3.10 268	1.03 251	1.89 254	1.49 251	0.50 205	0.40 188	0.51 180	0.46 163	1.19 223	0.55 199	1.57 249	2.53 191	0.49 101	1.24 244	0.37 165	6.38 256	0.61 193	1.71 222	1.74 212	2.52 267	0.37 192	0.46 185	0.57 195	0.66 179	1.26 220

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

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

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

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

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

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

SHD	0.72 178	0.30 173	0.42 211	0.35 183	0.34 187	0.33 167	0.45 192	0.49 200	0.44 196	0.53 186	0.63 184	0.47 167	0.64 206	0.34 160	6.15 248	0.52 118	0.47 171	0.37 165	0.94 171	0.45 167	0.88 134	1.12 135	0.25 168	0.42 204	0.47 186	0.47 181	0.50 140	0.63 174

ADCPNet	1.59 239	0.37 198	0.74 245	0.43 200	0.76 242	0.42 195	1.45 250	0.90 245	0.70 231	0.76 245	1.68 255	0.76 206	3.19 262	0.76 234	8.96 271	1.92 256	0.54 193	0.37 165	4.76 249	1.03 252	1.19 168	1.09 127	0.94 250	0.40 201	1.06 244	1.36 242	0.93 214	5.53 281

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

MDST_ROB	2.36 256	4.67 286	0.44 214	3.47 271	0.77 244	2.09 263	0.52 200	1.45 268	0.44 196	0.69 227	0.96 221	0.78 208	9.65 279	0.30 140	8.31 268	0.79 175	0.46 166	0.37 165	3.22 243	0.38 137	1.95 242	2.12 245	0.46 220	0.36 190	4.26 283	2.58 268	6.75 287	5.48 280

Any-RAFT	0.58 157	0.22 86	0.32 180	0.23 121	0.21 115	0.20 97	0.14 93	0.42 170	0.25 130	0.40 153	1.16 229	0.49 171	0.32 151	0.37 172	0.87 95	0.85 189	0.67 214	0.38 178	1.20 193	0.41 148	2.25 261	1.67 204	0.18 133	0.17 95	0.43 176	0.49 184	0.44 118	0.84 193

IPLGR	0.76 182	0.26 147	0.21 117	0.23 121	0.23 132	0.17 74	0.12 65	0.33 107	0.20 97	0.41 157	1.59 249	0.32 97	0.31 142	0.53 211	9.00 272	0.62 143	0.41 142	0.38 178	0.65 133	0.47 171	0.76 124	1.41 171	0.12 66	0.24 154	0.35 140	0.39 149	0.63 175	0.28 83

XX-Stereo	4.69 279	0.19 46	0.24 138	0.27 148	0.16 63	0.42 195	0.32 159	0.35 124	0.21 105	0.73 239	1.64 252	0.46 162	0.38 174	0.30 140	0.95 105	1.09 207	0.43 155	0.38 178	1.25 199	0.47 171	1.42 191	1.54 193	0.21 153	0.17 95	110.85 302	0.46 177	1.00 223	0.84 193

LALA_ROB	0.62 165	0.52 224	0.32 180	0.33 175	0.35 192	0.40 191	0.31 156	0.34 113	0.40 188	0.46 169	0.61 182	1.27 225	0.29 132	0.39 184	3.75 217	0.45 87	0.51 182	0.38 178	0.57 121	0.40 146	0.82 130	1.11 133	0.24 165	0.31 178	0.36 149	0.43 167	0.81 202	0.51 162

otaku	1.43 232	2.19 267	0.62 238	3.33 270	1.22 257	2.22 267	1.77 255	0.56 216	0.53 215	0.59 199	0.53 174	1.29 227	0.69 213	2.06 259	1.09 123	0.51 113	1.25 245	0.39 182	6.35 255	0.59 191	1.91 240	1.95 231	3.16 274	0.48 215	0.56 203	0.57 195	0.74 195	1.36 224

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

SGM-Forest	1.95 247	0.37 198	0.25 150	0.54 213	0.44 212	0.40 191	0.24 135	0.59 218	0.75 235	0.72 237	0.66 188	0.99 217	2.05 245	0.34 160	5.58 240	1.88 255	0.46 166	0.39 182	23.75 291	0.29 95	2.17 255	1.62 201	0.40 210	0.29 175	1.04 241	0.59 198	1.80 254	4.01 271
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO-Stereo-zeroshot	0.86 197	0.37 198	0.57 229	0.34 180	0.29 161	0.54 216	0.69 225	0.45 186	0.72 233	0.64 217	1.75 257	0.59 186	0.64 206	0.23 93	0.93 100	1.53 241	0.44 158	0.40 185	1.27 204	1.04 253	1.62 216	2.22 256	0.18 133	0.38 197	0.83 231	0.48 182	2.98 276	1.10 210

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

PSMNet-ADL	0.77 183	0.29 168	0.30 172	0.33 175	0.32 173	0.32 157	0.37 177	0.55 214	0.35 178	0.71 233	1.43 244	0.56 182	1.01 223	2.47 266	1.18 130	2.02 261	1.58 252	0.41 187	1.06 181	0.50 175	1.25 179	1.44 176	0.35 203	0.24 154	0.35 140	0.41 158	0.65 177	0.34 113

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

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

Ntro	1.62 241	3.84 281	0.69 241	2.63 266	1.29 258	2.25 269	2.87 270	0.61 222	0.56 218	0.62 212	0.50 170	1.32 229	0.66 210	2.02 258	3.24 209	0.47 97	1.35 249	0.42 190	6.77 257	0.64 202	2.20 256	2.08 244	3.05 271	0.55 228	0.60 212	0.69 207	0.73 193	1.16 215

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

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

LoS	0.46 124	0.23 104	0.17 73	0.19 94	0.19 100	0.19 90	0.12 65	0.77 235	0.26 138	0.50 178	0.45 160	0.53 178	0.47 194	0.23 93	1.06 121	0.85 189	0.56 202	0.43 193	0.62 127	0.41 148	1.28 183	1.41 171	0.15 112	0.16 86	0.35 140	0.28 98	0.33 55	0.35 122
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FADNet-RVC-Resample	0.45 121	0.30 173	0.59 235	0.28 156	0.45 214	0.21 102	0.24 135	0.39 156	0.32 169	0.44 164	0.31 127	0.43 145	0.44 189	0.43 194	1.18 130	0.51 113	0.37 121	0.43 193	0.60 125	0.64 202	0.49 75	1.02 120	0.30 188	0.37 192	0.31 122	0.39 149	0.33 55	0.41 138

UDG	0.91 198	0.94 244	0.44 214	1.22 247	1.16 255	1.14 245	1.35 248	0.38 150	0.36 182	0.43 160	0.55 176	0.62 188	0.33 157	1.60 250	5.73 244	0.80 178	0.75 221	0.45 195	0.94 171	0.65 208	1.13 159	1.10 130	0.64 237	0.32 180	0.36 149	0.39 149	0.53 147	0.38 133

ADCMid	1.14 218	0.50 221	0.55 227	0.39 195	0.59 228	0.56 219	0.77 229	0.59 218	0.76 236	0.47 172	0.71 194	0.70 199	0.71 215	0.39 184	8.21 267	1.09 207	0.51 182	0.45 195	1.73 222	0.51 176	1.04 146	1.21 147	0.59 233	0.40 201	0.58 207	1.47 246	1.24 233	4.18 273

STTRV1_RVC	1.23 223	0.41 213	0.34 186	0.54 213	0.41 208	0.55 218	0.43 190	0.51 206	0.50 211	0.51 180	0.50 170	0.85 215	1.05 225	0.55 216	0.84 79	0.58 130	1.80 261	0.45 195	12.60 281	1.77 273	1.77 230	1.50 186	0.55 229	0.59 238	0.52 196	0.67 206	0.89 211	1.44 228

CASS	0.51 143	0.27 155	0.27 162	0.32 173	0.26 148	0.29 148	0.67 223	0.40 159	0.30 158	0.47 172	0.52 173	0.47 167	0.36 166	0.16 49	0.74 47	0.67 154	0.71 218	0.46 198	0.78 152	0.28 91	1.67 218	1.48 181	0.17 125	0.20 125	0.42 171	0.34 130	0.53 147	0.46 149
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DMCA	0.26 38	0.17 28	0.16 64	0.13 38	0.14 45	0.13 39	0.11 57	0.18 29	0.15 48	0.19 31	0.18 58	0.28 63	0.12 35	0.15 44	1.79 159	0.60 134	0.32 96	0.46 198	0.24 26	0.15 31	0.26 27	0.21 19	0.13 84	0.12 35	0.17 34	0.17 28	0.21 27	0.17 33

FC-DCNN v2	1.01 206	0.52 224	1.01 256	0.85 239	0.53 223	0.77 236	1.07 239	0.83 238	0.65 226	0.61 206	0.65 186	0.72 201	0.79 218	0.37 172	3.26 210	0.81 180	0.95 228	0.47 200	1.22 197	0.41 148	1.52 204	1.34 161	0.31 194	0.51 221	1.30 251	1.29 241	1.86 257	2.78 252

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

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

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

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

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

DDUNet	0.75 181	0.91 242	0.42 211	1.24 248	1.03 251	1.19 246	1.16 245	0.35 124	0.35 178	0.37 136	0.45 160	0.64 194	0.32 151	1.77 252	2.89 197	0.44 78	0.71 218	0.48 205	0.87 164	0.59 191	0.53 91	0.64 70	0.85 249	0.28 169	0.34 133	0.34 130	0.61 171	0.39 135

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

FCDSN-DC	0.84 195	0.37 198	0.67 240	0.40 196	0.40 205	0.35 173	0.89 232	0.39 156	0.31 164	0.46 169	0.35 147	0.44 149	0.31 142	0.38 178	8.90 269	0.84 188	0.47 171	0.48 205	0.73 147	0.38 137	1.12 157	1.58 195	0.30 188	0.57 233	0.37 155	0.42 161	0.42 107	0.37 128
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DDVS	1.78 243	0.35 187	0.40 203	0.33 175	0.38 202	0.37 179	0.33 166	2.41 281	0.46 199	0.68 225	17.02 293	2.44 257	0.65 208	0.81 236	2.50 189	1.31 221	0.61 209	0.49 209	6.21 254	0.84 229	2.90 276	2.24 257	0.26 172	0.34 183	0.34 133	0.60 199	2.18 265	0.71 180

ACVNet-4b	3.25 270	6.98 288	0.72 244	12.08 290	1.33 260	4.39 281	9.77 290	0.61 222	0.60 222	0.66 220	3.91 273	5.47 277	11.63 282	2.24 262	0.74 47	0.55 125	2.39 267	0.49 209	10.57 275	0.87 234	2.24 260	2.88 273	2.92 269	0.61 241	0.61 213	0.58 197	0.72 188	1.15 214

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

CBMV_ROB	1.31 227	0.37 198	0.39 202	0.60 226	0.49 217	0.57 222	0.47 194	0.95 251	0.40 188	0.81 250	1.38 242	3.04 261	2.55 253	0.48 204	5.00 234	1.30 219	0.89 225	0.49 209	2.24 226	0.73 215	1.72 224	1.95 231	0.45 217	0.40 201	0.97 236	2.27 265	1.56 244	2.91 259

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 262	0.30 173	0.54 224	0.34 180	0.37 199	0.63 226	0.68 224	0.48 197	1.07 248	0.69 227	1.55 248	0.62 188	0.59 200	0.18 72	0.86 91	1.75 251	0.42 150	0.50 213	49.64 301	1.04 253	1.53 208	2.14 247	0.19 141	0.28 169	0.72 220	1.86 260	0.98 217	1.07 206

SFCPSM	2.02 253	0.37 198	0.29 170	0.38 191	0.33 177	0.38 183	0.38 178	0.42 170	0.48 207	0.63 214	1.10 227	1.09 220	4.92 270	0.35 165	1.80 160	1.39 228	0.59 207	0.50 213	31.93 298	0.84 229	1.50 201	1.59 197	0.30 188	0.37 192	0.42 171	0.52 188	0.69 183	1.01 205

SAMSARA	1.05 210	0.40 209	0.57 229	0.44 205	0.43 211	0.43 199	0.62 214	0.74 231	0.61 224	0.60 203	0.72 195	0.59 186	1.65 242	0.46 198	6.43 251	0.74 169	0.53 192	0.50 213	1.24 198	0.55 181	1.24 172	1.37 163	0.28 182	0.56 229	1.63 258	1.74 256	1.65 250	1.61 236

FC-DCNN	0.96 200	0.50 221	0.92 250	0.79 236	0.52 222	0.73 234	1.10 240	0.77 235	0.52 213	0.62 212	0.65 186	0.72 201	0.62 204	0.38 178	3.13 206	0.83 187	0.94 227	0.50 213	1.19 192	0.43 155	1.52 204	1.33 158	0.31 194	0.52 223	1.01 240	0.92 224	1.51 243	2.93 260

RainbowNet	1.44 234	1.50 254	0.85 247	2.41 265	1.41 265	1.97 257	2.14 260	0.65 225	0.57 219	0.74 240	0.46 163	1.61 240	1.05 225	2.78 269	1.90 167	1.30 219	1.21 242	0.51 217	3.15 241	1.74 272	1.75 226	1.97 233	3.07 272	0.61 241	0.65 215	0.69 207	0.88 208	1.43 227

ACVNet_2	1.92 246	1.61 256	1.00 254	5.61 281	1.57 268	2.05 259	2.23 261	0.87 240	0.68 229	0.71 233	0.74 198	1.61 240	1.15 230	2.00 256	2.43 188	0.69 155	2.79 269	0.51 217	12.02 278	0.71 213	1.81 233	1.68 205	2.66 268	0.79 258	1.09 247	0.74 212	0.95 216	1.11 211

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

CBMV	1.06 211	0.38 206	0.33 182	0.42 198	0.39 204	0.39 188	0.31 156	0.87 240	0.40 188	0.65 218	0.86 211	1.47 235	1.22 234	1.02 239	1.89 166	2.41 270	0.67 214	0.51 217	1.66 220	0.78 220	1.69 221	2.20 254	0.31 194	0.52 223	0.47 186	0.49 184	1.04 224	5.23 278
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iRaft-Stereo_20w	0.96 200	0.31 177	0.58 234	0.57 221	0.34 187	0.51 211	0.58 208	0.44 182	0.32 169	0.90 257	1.59 249	0.56 182	0.49 196	0.37 172	2.05 173	1.22 215	0.42 150	0.52 221	1.04 179	0.82 227	1.52 204	2.14 247	0.27 176	0.38 197	1.04 241	3.39 276	2.04 261	1.45 229

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

RAFT-Stereo	0.54 149	0.24 119	0.24 138	0.24 130	0.18 91	0.24 124	0.09 40	0.34 113	0.30 158	0.52 183	0.66 188	0.44 149	0.32 151	0.55 216	0.74 47	1.07 202	0.58 205	0.52 221	1.27 204	0.64 202	1.51 202	1.89 222	0.14 96	0.20 125	0.35 140	0.42 161	0.35 67	0.47 152
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EKT-Stereo	1.22 221	0.27 155	0.24 138	0.28 156	0.25 141	0.31 151	0.54 204	0.43 177	0.29 153	0.44 164	0.57 177	0.49 171	0.44 189	0.31 149	13.29 292	2.18 266	0.54 193	0.53 224	1.26 201	1.02 251	5.16 286	2.03 237	0.14 96	0.19 115	0.42 171	0.35 133	0.56 155	0.34 113

NaN_ROB	0.82 192	0.41 213	0.41 207	0.36 185	0.49 217	0.42 195	0.44 191	0.45 186	1.33 260	0.40 153	0.67 191	0.89 216	0.31 142	0.47 200	5.25 236	0.55 125	0.34 108	0.53 224	0.49 91	0.63 199	0.60 103	0.95 107	0.28 182	0.49 216	0.78 228	1.57 249	0.98 217	1.71 237

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

AnyNet_C32	1.27 226	0.41 213	0.36 193	0.37 189	0.40 205	0.48 207	0.62 214	0.47 195	1.23 256	0.56 190	0.89 216	0.53 178	0.36 166	0.40 188	10.27 286	1.27 217	0.55 195	0.54 227	0.88 165	0.63 199	1.28 183	1.52 190	0.34 202	0.50 219	1.09 247	2.40 266	1.34 236	4.67 275

ACVNet_1	1.67 242	1.63 257	0.96 252	4.28 273	1.59 270	2.19 266	3.55 273	0.73 230	0.57 219	0.63 214	0.58 179	1.49 236	0.97 222	5.05 286	1.52 151	0.54 121	2.24 265	0.55 228	4.77 250	0.57 185	2.20 256	1.58 195	3.26 277	0.65 247	0.70 219	0.64 202	0.69 183	0.89 199

edge stereo	1.98 250	0.52 224	1.03 260	0.72 233	0.63 234	0.79 237	0.83 230	0.93 248	1.45 264	3.71 284	1.22 235	2.08 253	4.38 268	1.06 241	2.14 177	2.51 273	0.64 212	0.55 228	7.27 261	7.84 289	1.43 192	5.56 288	2.02 264	0.53 225	0.61 213	0.55 193	0.87 206	1.48 230

PVD	0.98 203	0.54 229	0.59 235	0.60 226	0.56 225	0.66 232	0.63 216	0.91 246	0.87 242	0.57 192	0.85 209	0.80 211	1.03 224	0.59 222	6.60 252	0.64 146	0.69 217	0.55 228	1.16 190	0.63 199	1.22 170	1.27 154	0.39 207	0.53 225	0.75 222	0.88 221	0.85 205	1.07 206

ADCL	1.10 213	0.44 218	0.36 193	0.33 175	0.33 177	0.38 183	0.47 194	0.38 150	1.23 256	0.60 203	0.47 165	0.43 145	0.27 123	0.32 153	7.84 266	0.57 129	0.38 126	0.55 228	0.68 141	0.69 211	0.65 112	0.81 93	0.29 187	0.36 190	1.73 262	1.85 259	1.77 253	5.47 279

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

GwcNet-ADL	0.72 178	0.35 187	0.37 197	0.41 197	0.34 187	0.32 157	0.27 147	0.40 159	0.27 147	0.61 206	1.53 247	0.63 192	0.41 185	0.33 156	3.69 216	1.34 225	0.50 180	0.56 232	0.91 166	0.87 234	1.18 167	1.60 198	0.24 165	0.27 165	0.36 149	0.48 182	0.47 129	0.66 178

SANet	1.44 234	0.57 232	0.54 224	0.55 217	0.60 232	0.65 230	0.76 227	0.94 249	5.50 284	0.52 183	2.23 264	4.15 273	2.61 254	0.65 228	5.29 237	0.52 118	1.21 242	0.56 232	0.93 170	0.83 228	1.54 209	1.38 165	0.47 221	0.62 245	0.74 221	1.16 234	0.88 208	2.41 247

ACV-stereo	5.83 283	11.12 291	0.40 203	0.64 231	0.34 187	6.32 287	4.79 279	4.59 286	0.50 211	0.65 218	0.85 209	1.68 245	8.74 277	4.63 283	8.94 270	3.51 284	0.67 214	0.58 235	83.85 302	1.15 260	3.70 282	6.30 289	0.42 214	0.42 204	0.38 159	0.78 214	0.76 200	0.58 168

NOSS_ROB	0.81 190	0.36 192	0.27 162	0.37 189	0.35 192	0.37 179	0.29 153	0.87 240	0.39 185	0.71 233	0.93 218	0.99 217	0.60 203	1.26 247	2.02 170	2.44 271	0.57 203	0.58 235	0.68 141	0.43 155	2.16 254	2.47 268	0.32 199	0.47 214	0.42 171	0.43 167	0.72 188	0.42 141

FAT-Stereo	1.13 217	0.37 198	0.57 229	0.56 220	0.63 234	0.50 208	0.52 200	0.75 232	0.44 196	0.79 248	2.82 268	1.45 234	1.95 244	0.49 207	2.78 195	2.52 274	0.57 203	0.60 237	2.42 228	1.17 261	2.12 249	2.13 246	0.74 246	0.58 236	0.41 168	0.56 194	0.72 188	1.27 222

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

ADCS	1.39 230	0.51 223	0.47 218	0.45 208	0.55 224	0.51 211	0.64 219	0.68 227	1.05 247	0.57 192	0.72 195	0.80 211	2.34 250	0.51 210	9.94 285	2.13 264	0.76 222	0.62 239	1.30 211	0.62 197	1.80 232	1.62 201	0.43 215	0.56 229	0.76 223	2.09 263	1.59 247	3.47 264

EAI-Stereo	1.15 219	0.27 155	0.37 197	0.54 213	0.30 166	8.38 291	0.76 227	0.45 186	0.63 225	0.34 108	0.88 214	0.46 162	0.33 157	0.25 107	1.83 162	1.17 213	0.40 136	0.65 240	2.53 231	0.73 215	1.47 195	1.71 210	0.23 161	0.46 211	1.08 246	1.64 253	1.45 242	1.79 238

S-Stereo	1.43 232	0.40 209	0.43 213	0.60 226	0.58 227	0.64 227	1.10 240	0.61 222	0.57 219	0.69 227	4.10 274	1.62 242	0.65 208	0.46 198	4.54 228	2.87 279	0.55 195	0.65 240	4.87 251	4.90 286	1.26 180	2.26 258	0.99 253	0.61 241	0.41 168	0.53 190	0.66 179	0.97 201

MADNet+	1.22 221	0.60 234	0.77 246	0.77 234	0.74 240	0.61 224	1.01 236	0.94 249	0.74 234	0.78 247	0.68 192	1.18 222	1.07 227	0.68 229	7.48 264	1.39 228	1.12 237	0.65 240	1.33 213	0.91 242	2.13 250	1.51 188	0.66 240	0.97 267	1.05 243	0.83 219	0.92 213	1.39 225

IMH-64-1	1.98 250	1.48 252	1.04 261	1.97 257	1.55 266	2.06 260	2.27 263	1.02 252	1.16 252	0.58 195	0.75 199	1.89 250	2.78 256	2.77 267	9.78 281	1.51 239	1.19 240	0.66 243	3.01 238	0.81 224	1.48 197	2.06 239	3.25 275	0.74 252	1.59 256	1.25 239	2.09 262	2.83 255

IMH-64	1.98 250	1.48 252	1.04 261	1.97 257	1.55 266	2.06 260	2.27 263	1.02 252	1.16 252	0.58 195	0.75 199	1.89 250	2.78 256	2.77 267	9.78 281	1.51 239	1.19 240	0.66 243	3.01 238	0.81 224	1.48 197	2.06 239	3.25 275	0.74 252	1.59 256	1.25 239	2.09 262	2.83 255

HBP-ISP	1.24 224	0.38 206	0.50 222	0.52 211	0.41 208	0.45 204	0.33 166	0.55 214	0.40 188	0.76 245	1.30 238	0.48 169	0.48 195	1.92 255	9.87 284	3.68 285	0.55 195	0.66 243	0.82 158	0.95 245	2.11 246	2.96 277	0.30 188	0.46 211	0.47 186	0.52 188	0.94 215	0.60 171

AMNet	0.63 168	0.59 233	0.56 228	0.59 224	0.59 228	0.64 227	0.58 208	0.45 186	0.53 215	0.51 180	0.69 193	0.75 204	0.40 181	0.87 237	0.68 41	0.86 191	0.71 218	0.66 243	0.63 130	0.62 197	0.76 124	0.62 66	0.38 204	0.59 238	0.57 205	0.69 207	0.70 186	0.75 181

IMH	2.50 258	1.51 255	1.05 264	1.99 260	1.58 269	2.09 263	2.32 265	1.04 254	1.19 255	0.84 253	1.34 240	2.02 252	8.04 275	8.79 294	6.91 256	1.41 230	1.37 250	0.67 247	5.94 253	1.10 259	1.45 193	2.32 263	4.37 287	0.77 256	1.86 264	1.41 243	1.57 245	2.46 248

WAO-6	1.95 247	1.28 250	0.85 247	2.04 261	1.34 261	1.69 252	2.05 258	1.04 254	1.24 258	0.91 258	0.86 211	1.85 248	2.71 255	2.30 263	9.05 273	1.14 211	2.89 270	0.69 248	3.16 242	0.85 231	2.21 258	2.27 259	1.29 256	0.87 260	1.64 259	2.07 262	1.72 252	2.69 251

WAO-7	1.96 249	1.09 248	1.32 271	5.02 276	0.99 250	1.02 244	1.64 252	1.16 258	1.46 266	2.58 281	2.14 263	2.11 254	2.83 258	1.20 246	6.00 246	1.03 198	1.68 255	0.70 249	7.59 263	0.87 234	1.71 222	1.97 233	0.38 204	1.05 270	0.98 237	1.45 244	1.10 227	1.84 240

Dean	1.78 243	1.76 260	1.00 254	5.98 284	1.87 278	2.22 267	2.59 267	1.07 256	1.14 251	0.98 262	0.82 207	1.85 248	2.08 246	2.18 261	2.05 173	1.07 202	2.05 263	0.70 249	2.78 235	0.97 248	2.14 253	1.89 222	2.92 269	0.93 265	1.41 253	1.11 233	1.39 238	1.14 213

WAO-8	3.09 267	2.55 273	1.41 272	5.78 282	1.73 272	2.51 270	3.26 271	1.28 260	1.93 273	5.67 289	8.70 286	3.06 262	6.18 272	4.38 280	3.04 203	1.97 259	1.78 259	0.75 251	9.44 270	1.54 267	1.76 227	2.31 261	2.46 265	1.07 271	2.29 269	1.80 257	1.83 255	2.83 255

Venus	3.09 267	2.55 273	1.41 272	5.78 282	1.73 272	2.51 270	3.26 271	1.28 260	1.93 273	5.67 289	8.70 286	3.06 262	6.18 272	4.38 280	3.04 203	1.97 259	1.78 259	0.75 251	9.44 270	1.54 267	1.76 227	2.31 261	2.46 265	1.07 271	2.29 269	1.80 257	1.83 255	2.83 255

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

MeshStereo	2.03 254	0.72 238	0.61 237	1.20 246	0.79 245	1.01 243	0.66 222	1.54 270	1.35 261	0.92 259	2.10 262	4.00 270	3.06 260	0.71 233	9.66 279	2.82 278	1.05 234	0.76 253	4.73 248	0.75 217	3.34 280	3.73 284	0.48 224	0.58 236	1.79 263	1.18 235	2.41 271	2.78 252
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PWCK	2.53 259	1.63 257	1.01 256	1.98 259	1.29 258	2.08 262	2.10 259	1.37 265	1.44 263	1.41 272	1.79 258	5.07 275	2.34 250	1.08 243	3.26 210	0.91 193	1.71 257	0.77 255	22.70 289	1.31 264	2.44 268	1.46 178	1.41 259	0.98 268	1.69 261	1.61 252	1.40 239	2.14 242

ICVP	0.44 119	0.24 119	0.30 172	0.25 136	0.23 132	0.26 132	0.18 120	0.31 84	0.25 130	0.37 136	0.31 127	0.33 101	0.29 132	0.25 107	0.64 30	0.61 138	0.50 180	0.78 256	0.59 124	0.44 163	0.99 145	1.82 218	0.33 200	0.24 154	0.30 113	0.35 133	0.37 81	0.34 113
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TorneroNet-64	3.44 274	2.19 267	2.33 284	7.00 286	1.73 272	3.02 273	4.22 276	1.95 274	3.75 281	0.82 252	3.10 270	4.11 272	12.63 285	3.76 275	6.96 258	1.63 246	3.11 273	0.79 257	7.96 265	1.98 278	2.65 271	2.69 271	3.37 278	0.90 263	2.67 274	2.65 271	1.21 230	3.65 267

TorneroNet	5.38 282	2.29 269	1.20 267	17.70 293	6.11 290	4.86 283	6.44 285	2.12 276	4.67 283	1.56 273	7.04 278	11.27 284	24.96 294	4.04 276	5.06 235	1.56 242	3.02 271	0.79 257	14.79 284	1.88 275	2.79 273	2.59 270	3.47 279	0.89 262	6.89 287	2.63 270	1.30 234	3.48 265

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

SGM_RVC	2.55 260	0.93 243	1.05 264	0.97 242	0.76 242	1.00 241	0.93 233	7.37 290	1.18 254	1.01 265	1.64 252	2.39 256	9.36 278	0.62 226	2.02 170	1.33 223	1.60 253	0.80 259	7.94 264	1.42 266	1.67 218	1.69 206	0.67 241	0.94 266	2.66 273	2.65 271	4.83 284	9.43 287
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LVE	2.66 263	1.99 265	1.02 259	12.01 289	1.75 275	3.85 278	11.87 292	0.91 246	0.89 243	1.03 266	0.91 217	1.62 242	2.23 247	2.46 265	2.96 200	1.03 198	1.74 258	0.82 261	8.43 267	0.87 234	1.84 235	2.20 254	3.10 273	0.99 269	1.45 254	0.96 227	1.23 231	1.54 233

STStereo	3.38 272	1.14 249	1.69 280	7.09 287	1.35 262	7.29 290	2.62 268	2.11 275	2.34 276	0.95 261	2.86 269	5.97 279	6.28 274	0.38 178	11.54 289	2.20 267	0.93 226	0.89 262	11.21 277	0.90 241	1.58 213	1.46 178	0.55 229	1.58 280	3.31 277	3.09 275	3.08 279	6.91 283

MFN_U_SF_RVC	1.81 245	2.41 272	1.86 281	2.14 263	1.76 276	1.92 255	2.34 266	1.56 271	1.47 267	3.68 283	3.76 272	1.21 224	1.27 235	1.71 251	3.52 214	2.14 265	1.01 231	0.92 263	3.46 244	0.99 249	1.73 225	1.56 194	0.77 247	2.30 286	0.76 223	0.81 216	0.70 186	0.98 203

DispFullNet	3.41 273	2.89 279	1.54 276	1.52 254	1.71 271	1.49 249	1.66 253	1.26 259	2.27 275	2.07 279	1.94 259	15.55 289	4.16 267	1.77 252	5.50 239	4.82 288	2.33 266	0.96 264	23.18 290	4.57 283	2.36 265	2.47 268	0.73 245	0.57 233	1.23 250	0.62 201	1.37 237	1.51 232

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

notaker	3.52 275	2.84 278	1.55 277	5.08 277	6.69 291	3.97 279	4.03 275	1.33 264	3.34 280	1.17 268	3.34 271	6.77 280	11.07 281	5.35 288	4.78 230	1.20 214	3.25 274	0.97 266	10.40 274	2.75 281	2.90 276	2.14 247	3.69 281	1.16 275	1.00 238	1.21 237	1.44 240	1.57 235

SPS-STEREO	1.49 236	0.72 238	0.69 241	0.90 241	0.75 241	0.82 239	0.74 226	0.83 238	0.76 236	0.85 254	1.62 251	1.42 232	1.09 228	0.70 231	1.97 168	2.32 268	1.04 233	0.97 266	10.95 276	1.01 250	2.60 270	2.45 267	0.64 237	0.76 255	0.81 230	0.79 215	1.11 228	0.96 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSNet	1.40 231	0.43 217	0.38 199	0.54 213	0.61 233	0.65 230	0.57 205	0.51 206	0.67 228	0.46 169	0.87 213	3.54 266	1.62 241	1.43 248	2.52 190	2.12 263	0.99 230	0.99 268	7.37 262	1.69 271	2.21 258	2.98 278	0.95 251	0.74 252	0.76 223	0.76 213	0.75 196	0.82 191

AnyNet_C01	1.52 238	0.60 234	0.54 224	0.63 229	0.56 225	0.51 211	1.16 245	0.89 243	1.30 259	0.68 225	0.88 214	1.27 225	1.30 238	0.54 214	11.26 288	2.64 276	1.16 238	1.01 269	1.42 217	0.75 217	1.67 218	1.92 229	0.60 234	0.62 245	1.33 252	0.97 229	1.63 249	3.28 262

FADNet_RVC	0.85 196	0.35 187	1.01 256	0.44 205	0.63 234	0.27 137	0.63 216	0.43 177	0.46 199	0.48 175	0.50 170	0.65 195	0.54 197	0.58 221	3.52 214	0.82 185	0.52 187	1.02 270	1.68 221	0.71 213	1.59 215	1.50 186	0.45 217	0.59 238	0.56 203	0.43 167	1.89 258	0.62 173

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 225	2.34 271	0.85 247	1.48 252	0.80 246	1.00 241	1.15 244	0.76 234	0.94 245	1.33 269	0.54 175	1.54 238	1.67 243	2.00 256	2.30 182	0.97 195	1.08 236	1.05 271	3.01 238	1.06 256	1.37 190	1.51 188	1.22 254	0.67 248	0.76 223	0.65 203	0.59 168	1.40 226

UNDER WATER	4.11 278	2.66 276	1.51 275	4.92 274	5.25 285	3.49 276	7.24 287	2.33 279	1.84 272	1.65 275	1.20 232	5.04 274	21.14 290	5.09 287	4.93 233	2.44 271	3.86 282	1.09 272	8.36 266	1.97 277	3.80 283	2.73 272	5.04 291	2.11 284	1.96 266	3.54 278	1.91 259	3.93 270

UNDER WATER-64	3.14 269	2.61 275	1.56 278	4.95 275	2.92 282	3.47 275	4.38 277	2.32 278	1.63 269	1.37 270	1.36 241	5.08 276	4.79 269	3.47 274	7.48 264	2.02 261	3.68 281	1.11 273	3.99 246	1.95 276	2.87 274	2.92 276	5.01 290	1.40 279	1.99 267	3.99 280	2.15 264	4.42 274

SGM+DAISY	2.56 261	0.94 244	0.92 250	1.06 243	0.97 248	1.24 247	1.04 238	1.31 262	1.76 270	1.12 267	2.01 260	2.59 258	3.35 265	0.87 237	6.30 249	3.19 281	1.16 238	1.11 273	6.92 259	1.55 269	2.89 275	2.90 274	0.67 241	1.23 278	3.89 280	4.14 281	5.13 285	8.82 286

KSHMR	5.12 281	2.29 269	1.47 274	20.10 294	3.65 283	5.24 286	9.39 289	1.58 272	6.86 287	1.38 271	1.49 246	2.35 255	27.00 299	4.39 282	4.91 232	1.96 258	1.66 254	1.12 275	15.45 285	1.19 262	2.92 278	2.14 247	4.07 284	1.21 277	7.00 288	2.72 273	1.95 260	2.80 254

JetBlue	2.73 264	1.92 263	1.56 278	2.34 264	1.82 277	2.66 272	2.78 269	1.44 267	1.45 264	0.81 250	0.82 207	4.05 271	1.44 239	2.08 260	9.39 277	2.60 275	1.69 256	1.33 276	2.15 225	1.21 263	3.25 279	3.66 283	1.90 263	1.08 273	2.76 276	5.03 284	2.31 270	10.12 289

PSMNet_ROB	3.52 275	1.88 262	0.99 253	1.71 255	1.19 256	2.12 265	2.02 256	0.79 237	0.86 238	8.42 294	19.75 295	12.43 287	2.32 249	7.26 293	2.04 172	0.69 155	1.30 246	1.37 277	9.12 269	0.91 242	2.05 244	1.34 161	8.71 295	0.77 256	1.06 244	1.46 245	1.32 235	1.13 212

ELAS	2.27 255	1.03 247	1.10 266	1.38 251	1.13 254	1.45 248	1.10 240	1.38 266	1.09 250	0.94 260	7.66 280	3.71 268	3.10 261	1.11 244	6.64 253	1.56 242	1.42 251	1.43 278	2.52 230	0.69 211	2.33 264	3.03 279	0.69 243	0.82 259	3.50 278	4.32 283	2.52 272	3.70 268
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.37 257	0.95 246	1.21 268	1.26 249	0.98 249	1.99 258	1.12 243	1.45 268	0.86 238	0.99 263	7.87 281	3.60 267	8.50 276	1.07 242	6.31 250	1.59 245	1.34 247	1.44 279	2.57 232	0.79 222	2.43 267	3.03 279	0.71 244	0.88 261	3.51 279	3.72 279	1.69 251	2.07 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	6.56 284	5.17 287	14.71 296	5.30 278	4.74 284	9.67 292	6.68 286	7.48 291	12.97 295	1.88 276	2.35 266	27.30 296	21.86 291	4.31 278	5.72 243	1.50 237	4.02 284	1.83 280	15.82 286	4.59 284	2.65 271	2.06 239	3.99 283	1.18 276	2.40 271	1.57 249	2.89 275	2.50 249

DGSMNet	2.89 265	1.85 261	1.04 261	1.35 250	0.50 221	1.94 256	0.59 211	2.82 282	1.53 268	3.95 285	15.60 291	1.84 247	3.19 262	4.88 285	2.89 197	2.87 279	3.06 272	1.91 281	4.57 247	2.02 279	4.46 284	3.48 281	1.64 261	2.11 284	0.88 233	3.46 277	1.04 224	2.62 250

LE_ROB	7.96 286	3.98 282	5.96 290	6.32 285	20.03 297	4.31 280	17.09 294	6.33 288	9.23 290	1.00 264	4.87 275	16.05 290	22.60 292	3.45 273	2.97 201	0.95 194	2.14 264	1.91 281	13.13 282	5.86 287	2.32 263	2.18 251	9.68 296	5.18 290	10.55 291	9.20 290	10.65 290	17.10 295

MADNet++	2.98 266	1.95 264	2.23 283	1.73 256	2.39 279	1.68 251	2.24 262	2.26 277	2.69 279	2.34 280	2.78 267	3.30 264	3.34 264	2.86 270	4.22 225	4.20 286	2.65 268	2.14 283	3.69 245	3.00 282	4.95 285	7.04 291	1.44 260	2.60 287	1.93 265	5.78 285	2.76 274	2.35 245

HanzoNet	11.30 289	14.06 293	16.74 297	13.89 292	9.10 293	15.60 295	21.20 298	11.16 296	12.45 294	6.15 291	7.25 279	20.77 292	27.41 301	28.53 300	4.84 231	9.79 291	14.66 296	2.80 284	24.65 292	12.81 296	5.39 287	4.27 285	8.60 294	1.63 281	2.70 275	2.61 269	2.55 273	3.43 263

FADE		3.50 280	5.27 287	1.16 244	1.35 262	5.02 284	4.00 274	3.21 283	6.49 285	4.80 288	8.62 285		5.81 271	2.31 264	2.42 187	2.64 276	7.84 290	2.86 285	12.56 279	6.33 288	7.32 293	6.35 290	1.84 262	3.02 288	3.89 280	4.29 282	4.35 283	9.54 288

PML	14.72 295	11.16 292	4.09 286	13.72 291	8.87 292	13.75 293	6.38 284	7.25 289	36.05 302	10.34 295	59.29 302	46.05 300	52.59 302	6.65 292	6.70 254	4.81 287	10.30 292	3.77 286	21.46 288	4.87 285	5.83 290	5.51 287	3.98 282	4.24 289	15.02 297	6.06 286	20.81 296	7.86 284

JetRed	3.85 277	2.71 277	3.02 285	2.08 262	2.45 280	3.41 274	4.64 278	2.34 280	1.83 271	1.88 276	1.20 232	3.35 265	1.28 237	3.27 272	9.82 283	3.50 283	4.08 285	3.88 287	2.41 227	1.82 274	5.48 288	4.79 286	3.60 280	1.67 282	4.20 282	11.19 293	5.32 286	8.78 285

BEATNet-Init1	11.60 291	15.45 294	5.36 289	21.04 295	10.14 294	20.37 296	13.59 293	8.80 294	6.63 286	4.42 287	10.00 288	14.23 288	19.35 288	4.04 276	10.43 287	9.21 290	6.50 287	5.00 288	32.12 299	14.67 297	8.25 294	7.49 292	5.66 292	5.23 291	12.24 293	7.07 289	21.30 298	14.66 292

DLNR_Zeroshot_test	11.48 290	37.23 302	0.46 216	54.89 302	0.21 115	0.37 179	49.84 302	0.47 195	0.22 109	0.80 249	0.59 180	0.62 188	0.36 166	3.08 271	63.85 302	73.41 302	9.38 291	5.61 289	2.77 234	0.65 208	1.83 234	1.41 171	0.13 84	0.22 144	0.37 155	0.38 147	0.43 115	0.48 154

MANE	3.30 271	1.71 259	1.93 282	1.49 253	1.37 264	1.77 253	2.02 256	1.90 273	2.39 277	0.87 255	1.68 255	3.71 268	4.07 266	0.78 235	7.43 262	3.40 282	1.81 262	6.10 290	2.99 237	1.05 255	2.09 245	2.38 265	0.61 236	1.76 283	5.46 285	6.93 288	8.52 288	12.82 291

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 285	4.50 285	1.31 270	2.75 267	2.71 281	5.17 285	7.48 288	5.91 287	8.23 288	1.63 274	10.81 289	75.58 301	10.28 280	4.33 279	2.18 179	1.44 232	7.17 289	8.31 291	6.88 258	1.67 270	3.57 281	2.90 274	1.30 257	1.13 274	4.31 284	6.17 287	20.85 297	4.05 272

LRCNet_RVC	12.77 292	18.28 296	5.31 288	23.03 297	20.03 297	22.79 298	18.73 296	10.19 295	4.29 282	21.40 298	17.07 294	21.90 293	12.67 286	27.64 299	4.72 229	1.57 244	13.91 295	9.09 292	27.19 295	10.23 290	5.66 289	2.42 266	25.54 299	13.38 296	1.45 254	0.65 203	3.23 281	2.39 246

DPSimNet_ROB	19.60 296	30.02 299	12.51 293	29.96 300	26.66 300	21.35 297	18.10 295	23.34 299	23.91 299	14.59 297	30.41 300	25.17 295	25.12 295	12.92 296	12.40 290	9.18 289	23.72 298	11.03 293	37.61 300	12.43 295	24.99 299	8.77 293	13.55 297	15.98 297	13.56 294	10.45 291	19.73 295	21.73 296

DGTPSM_ROB	9.57 287	4.02 283	11.10 291	3.15 269	5.69 286	3.62 277	5.37 282	3.67 284	9.11 289	3.26 282	7.88 282	9.79 283	14.19 287	4.73 284	13.10 291	11.13 292	5.27 286	11.44 294	7.09 260	10.27 291	6.42 291	15.33 294	4.54 288	9.05 292	10.05 289	27.51 297	11.07 291	30.63 297

DPSMNet_ROB	11.01 288	4.36 284	11.20 292	3.81 272	5.73 287	4.71 282	5.45 283	3.67 284	9.75 291	4.35 286	13.56 290	11.30 285	26.82 298	5.44 291	13.51 293	12.50 293	6.62 288	12.38 295	14.62 283	10.30 292	7.11 292	16.01 295	4.56 289	9.06 293	11.07 292	27.51 297	11.13 292	30.63 297

DPSM_ROB	13.84 293	8.97 289	13.58 294	5.45 279	6.10 288	7.18 288	5.27 280	8.45 292	11.05 292	6.78 292	8.04 283	8.60 281	12.52 283	5.36 289	16.95 294	14.18 294	11.50 293	14.64 296	9.74 272	12.04 293	17.24 295	19.94 298	4.24 285	11.13 294	27.83 298	35.96 300	31.24 300	39.61 300

DPSM	13.84 293	8.97 289	13.58 294	5.45 279	6.10 288	7.18 288	5.27 280	8.45 292	11.05 292	6.78 292	8.04 283	8.60 281	12.52 283	5.36 289	16.95 294	14.18 294	11.50 293	14.64 296	9.74 272	12.04 293	17.24 295	19.94 298	4.24 285	11.13 294	27.83 298	35.96 300	31.24 300	39.61 300

ASD4	27.98 301	34.14 301	19.11 298	22.11 296	15.76 296	34.49 302	19.22 297	25.24 300	22.16 297	27.84 299	27.98 298	36.03 299	27.38 300	22.78 297	22.42 296	22.41 297	30.38 301	24.27 298	27.15 294	30.34 302	51.62 302	47.40 302	17.59 298	18.37 298	29.34 300	34.36 299	26.84 299	38.61 299

HaxPig	22.03 297	23.76 297	21.73 299	25.29 298	25.48 299	24.76 299	26.73 299	22.91 298	21.16 296	29.02 300	26.42 297	24.60 294	19.57 289	25.83 298	24.34 297	21.24 296	25.03 299	26.17 299	24.65 292	23.00 298	18.72 297	16.12 296	29.01 300	21.22 299	10.44 290	12.85 294	9.65 289	15.02 293

MEDIAN_ROB	25.69 298	28.81 298	26.20 300	29.88 299	29.43 301	29.00 300	30.34 300	27.00 301	24.64 300	34.12 301	30.21 299	29.31 297	23.43 293	29.48 301	26.63 298	23.36 298	29.99 300	29.41 300	29.88 296	27.28 300	23.55 298	19.50 297	31.94 301	23.91 301	14.08 296	13.72 295	13.09 294	15.43 294

CasAABBNet	27.80 300	18.03 295	27.32 301	10.90 288	12.21 295	14.33 294	10.52 291	16.96 297	22.28 298	13.77 296	16.14 292	17.40 291	25.40 296	10.69 295	34.10 300	28.35 300	23.05 297	29.43 301	19.46 287	24.14 299	34.48 301	39.80 301	8.47 293	22.42 300	56.04 301	72.44 302	62.78 302	79.64 302

AVERAGE_ROB	27.45 299	31.37 300	28.57 302	32.97 301	32.12 302	32.15 301	33.40 301	29.93 302	27.60 301	35.93 302	32.13 301	32.22 298	25.90 297	32.99 302	28.90 299	25.88 299	31.46 302	30.17 302	31.78 297	29.24 301	25.48 300	21.56 300	34.85 302	27.16 302	14.02 295	10.69 292	11.65 293	11.07 290

Low-res two-view benchmark