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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
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
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCDC_ROB	0.01 9	0.02 14	0.02 14	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCK	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

iinet-f	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 25	0.03 23	0.02 15	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

LSM0	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

AASNet	0.05 21	0.08 38	0.08 36	0.07 36	0.05 32	0.05 33	0.05 34	0.07 35	0.05 34	0.05 24	0.05 32	0.05 31	0.05 36	0.06 36	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 34	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33

SACVNet	0.05 21	0.08 38	0.08 36	0.07 36	0.05 32	0.05 33	0.05 34	0.07 35	0.05 34	0.05 24	0.05 32	0.05 31	0.05 36	0.06 36	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 34	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33

AACVNet	0.05 21	0.08 38	0.08 36	0.07 36	0.05 32	0.05 33	0.05 34	0.07 35	0.05 34	0.05 24	0.05 32	0.05 31	0.05 36	0.06 36	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 34	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33

ADCS	0.06 24	0.02 14	0.04 21	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 165	0.02 15	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 27	0.02 15

FINET	0.07 25	0.08 38	0.07 33	0.08 39	0.07 39	0.08 41	0.07 38	0.08 41	0.07 38	0.08 30	0.07 39	0.08 38	0.07 39	0.07 39	0.07 35	0.07 38	0.07 38	0.07 39	0.07 38	0.07 39	0.08 40	0.07 38	0.07 35	0.06 39	0.07 39	0.07 39	0.08 41	0.06 39

BEATNet_4x	0.08 26	0.03 23	0.06 31	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.47 193	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.03 22	0.03 23

ADCL	0.08 26	0.03 23	0.06 31	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.47 193	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.03 22	0.03 23

ADCMid	0.08 26	0.02 14	0.13 70	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 186	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 38	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23

AnyNet_C01	0.08 26	0.03 23	0.04 21	0.02 15	0.03 21	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 192	0.02 15	0.03 23	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 25	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 23

ADCPNet	0.08 26	0.03 23	0.04 21	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.32 186	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.04 27	0.03 23

SepStereo	0.09 31	0.09 42	0.09 39	0.09 42	0.10 44	0.09 42	0.08 41	0.09 42	0.08 41	0.09 31	0.08 40	0.09 41	0.09 42	0.08 42	0.08 42	0.09 42	0.09 42	0.08 42	0.09 42	0.08 40	0.09 41	0.08 41	0.09 38	0.09 42	0.10 42	0.08 42	0.10 42	0.09 42

APVNet	0.09 31	0.06 35	0.04 21	0.06 34	0.04 28	0.05 33	0.04 29	0.05 32	1.08 215	0.05 24	0.05 32	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.05 32	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.05 33	0.04 28	0.05 33	0.04 28

AnonymousM	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

FADNet-RVC-Resample	0.10 33	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.05 32	0.05 33	0.05 34	0.07 35	0.05 34	0.05 24	0.05 32	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 34	0.05 32	0.04 29	1.53 232	0.04 29	0.05 33	0.05 33	0.06 38	0.05 33

FADNet_RVC	0.10 33	0.03 23	0.04 21	0.03 23	0.04 28	0.05 33	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.03 21	0.04 28	0.04 27	0.03 21	0.04 28	0.03 24	0.03 24	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.04 28	0.04 28	0.03 24	1.63 233	0.03 23	0.03 24	0.04 28	0.03 22	0.04 28

PVD	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

SHD	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

SAMSARA	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

XQC	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

RTSC	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

RTS	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

RTSA	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

MADNet+	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

MADNet++	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

LRCNet_RVC	0.11 45	0.12 54	0.09 39	0.12 54	0.09 42	0.12 54	0.09 42	0.12 54	0.09 42	0.12 42	0.09 43	0.11 52	0.09 42	0.09 43	0.09 43	0.09 42	0.12 54	0.16 82	0.21 83	0.09 43	0.12 54	0.09 43	0.09 38	0.09 42	0.12 54	0.28 116	0.12 54	0.09 42

FADNet-RVC	0.11 45	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.05 32	0.04 29	0.04 29	0.05 32	0.04 28	0.04 22	0.04 28	0.04 27	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.04 28	0.04 29	1.79 239	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.05 33

FADNet	0.11 45	0.04 29	0.05 26	0.06 34	0.05 32	0.04 29	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.04 22	0.05 32	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.05 34	0.05 32	0.04 29	1.74 237	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 27	0.05 33

ProNet	0.12 48	0.18 68	0.11 55	0.14 57	0.10 44	0.14 58	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.14 43	0.10 45	0.14 56	0.10 45	0.10 46	0.11 55	0.10 44	0.15 63	0.10 44	0.14 56	0.10 44	0.14 56	0.10 45	0.11 53	0.10 45	0.15 62	0.10 43	0.14 57	0.10 46

IPLG	0.12 48	0.15 58	0.12 61	0.14 57	0.11 56	0.14 58	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.12 69	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.14 56	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.14 57	0.11 56	0.14 57	0.11 57

MIPNet	0.12 48	0.15 58	0.12 61	0.14 57	0.11 56	0.14 58	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.12 69	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.14 57	0.11 56	0.14 57	0.11 57

AnyNet_C32	0.12 48	0.03 23	0.07 33	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.02 15	2.33 226	0.04 28	0.04 27	0.03 21	0.02 15	0.03 24	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.04 28	0.03 24	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 48	0.04 29	0.07 33	0.04 29	0.05 32	0.04 29	0.04 29	0.04 28	0.04 28	2.28 220	0.05 32	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.04 28

CIPLG	0.13 53	0.15 58	0.12 61	0.14 57	0.11 56	0.14 58	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.12 69	0.12 72	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.12 72	0.15 62	0.12 72	0.15 63	0.12 71

IPLGR_C	0.13 53	0.16 63	0.14 74	0.15 64	0.11 56	0.14 58	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.14 43	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.12 69	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.14 56	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.14 57	0.11 56	0.15 63	0.11 57

IPLGR	0.13 53	0.15 58	0.12 61	0.14 57	0.11 56	0.14 58	0.11 55	0.14 56	0.13 76	0.15 47	0.11 56	0.14 56	0.12 75	0.12 69	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.14 56	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.12 72	0.15 62	0.11 56	0.14 57	0.11 57

ACRE	0.13 53	0.16 63	0.12 61	0.14 57	0.11 56	0.14 58	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.14 43	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.12 69	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.14 56	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.14 57	0.11 56	0.14 57	0.11 57

ICVP	0.13 53	0.16 63	0.11 55	0.16 71	0.11 56	0.16 72	0.11 55	0.16 66	0.11 55	0.16 59	0.11 56	0.16 72	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.16 71	0.11 58	0.16 71	0.11 56	0.16 71	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.16 72	0.11 56	0.16 71	0.11 57
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 53	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.09 42	0.04 28	0.04 28	2.46 229	0.04 28	0.04 27	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.04 28	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.04 28

GMStereo	0.14 59	0.13 56	0.14 74	0.14 57	0.14 80	0.14 58	0.14 78	0.14 56	0.14 79	0.14 43	0.14 81	0.14 56	0.14 81	0.14 80	0.14 81	0.14 80	0.14 57	0.14 80	0.14 56	0.14 81	0.14 56	0.14 81	0.14 77	0.14 80	0.14 57	0.14 78	0.14 57	0.14 81
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 59	0.17 67	0.11 55	0.17 74	0.11 56	0.17 73	0.12 72	0.17 70	0.11 55	0.17 61	0.11 56	0.17 74	0.11 56	0.12 69	0.12 72	0.12 70	0.17 74	0.12 74	0.17 72	0.12 74	0.17 73	0.12 73	0.12 70	0.12 72	0.17 73	0.12 72	0.17 73	0.12 71

ELAS_RVC	0.14 59	0.18 68	0.11 55	0.19 78	0.11 56	0.18 74	0.13 76	0.16 66	0.11 55	0.17 61	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.09 43	0.11 55	0.12 70	0.17 74	0.10 44	0.18 75	0.11 56	0.18 74	0.11 56	0.10 41	0.11 58	0.19 78	0.11 56	0.19 76	0.12 71
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 59	0.19 73	0.11 55	0.20 80	0.11 56	0.20 79	0.12 72	0.18 72	0.12 71	0.18 63	0.12 74	0.19 79	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.18 77	0.11 58	0.19 79	0.11 56	0.19 77	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.20 80	0.11 56	0.20 79	0.12 71
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 59	0.23 82	0.10 42	0.19 78	0.11 56	0.20 79	0.11 55	0.16 66	0.10 44	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.09 43	0.11 55	0.11 55	0.16 71	0.10 44	0.17 72	0.11 56	0.18 74	0.11 56	0.09 38	0.10 45	0.18 75	0.11 56	0.19 76	0.12 71
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 64	0.18 68	0.13 70	0.18 75	0.13 78	0.19 78	0.13 76	0.18 72	0.13 76	0.18 63	0.13 80	0.18 77	0.13 80	0.13 76	0.13 77	0.13 76	0.18 77	0.13 77	0.18 75	0.13 80	0.18 74	0.13 78	0.13 75	0.10 45	0.19 78	0.14 78	0.19 76	0.13 79

BEATNet-Init1	0.15 64	0.07 36	0.10 42	0.08 39	0.07 39	0.07 39	0.07 38	0.07 35	0.07 38	2.19 217	0.08 40	0.08 38	0.07 39	0.07 39	0.07 35	0.07 38	0.08 40	0.07 39	0.08 40	0.08 40	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 40	0.08 40	0.07 39	0.07 39	0.07 40

DeepPrunerF	0.15 64	0.07 36	0.10 42	0.08 39	0.07 39	0.07 39	0.07 38	0.07 35	0.07 38	2.19 217	0.08 40	0.08 38	0.07 39	0.07 39	0.07 35	0.07 38	0.08 40	0.07 39	0.08 40	0.08 40	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 40	0.08 40	0.07 39	0.07 39	0.07 40

DeepPruner_ROB	0.15 64	0.18 68	0.12 61	0.18 75	0.12 74	0.18 74	0.12 72	0.18 72	0.13 76	0.18 63	0.12 74	0.18 77	0.12 75	0.13 76	0.12 72	0.13 76	0.18 77	0.13 77	0.18 75	0.12 74	0.19 77	0.12 73	0.13 75	0.12 72	0.18 75	0.12 72	0.18 74	0.12 71

LALA_ROB	0.15 64	0.21 76	0.12 61	0.21 83	0.12 74	0.20 79	0.14 78	0.20 75	0.12 71	0.22 70	0.12 74	0.16 72	0.12 75	0.10 46	0.12 72	0.12 70	0.21 84	0.11 58	0.22 84	0.12 74	0.20 79	0.12 73	0.11 53	0.12 72	0.21 84	0.14 78	0.21 83	0.13 79

GCAP-BAT	0.17 69	1.25 196	0.20 91	0.15 64	0.11 56	0.15 66	0.11 55	0.21 79	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.15 63	0.11 57

test_for_model	0.17 69	1.25 196	0.20 91	0.15 64	0.11 56	0.15 66	0.11 55	0.21 79	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.15 63	0.11 57

testlalala2	0.17 69	1.25 196	0.20 91	0.15 64	0.11 56	0.15 66	0.11 55	0.21 79	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.15 63	0.11 57

testlalala	0.17 69	1.25 196	0.20 91	0.15 64	0.11 56	0.15 66	0.11 55	0.21 79	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.15 63	0.11 57

testlalala_base	0.17 69	1.25 196	0.20 91	0.15 64	0.11 56	0.15 66	0.11 55	0.21 79	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.15 63	0.11 57

SPstereo	0.17 69	1.25 196	0.20 91	0.15 64	0.11 56	0.15 66	0.11 55	0.21 79	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.15 63	0.11 57

IGEV_Zeroshot_test	0.18 75	0.22 78	0.18 85	0.21 83	0.18 92	0.20 79	0.17 86	0.20 75	0.16 81	0.25 79	0.16 84	0.21 82	0.17 86	0.16 84	0.18 91	0.15 82	0.20 81	0.16 82	0.20 80	0.18 92	0.21 82	0.17 88	0.17 81	0.17 85	0.20 80	0.17 86	0.20 79	0.16 82

dd	0.18 75	0.22 78	0.16 76	0.22 85	0.15 81	0.22 86	0.15 81	0.21 79	0.15 80	0.21 68	0.15 82	0.21 82	0.15 82	0.15 81	0.15 83	0.15 82	0.22 86	0.14 80	0.22 84	0.14 81	0.22 85	0.15 82	0.16 79	0.15 82	0.23 91	0.15 81	0.22 84	0.16 82

dad	0.18 75	0.23 82	0.16 76	0.22 85	0.15 81	0.22 86	0.15 81	0.22 87	0.16 81	0.21 68	0.15 82	0.22 85	0.15 82	0.15 81	0.16 84	0.17 84	0.23 91	0.17 86	0.23 91	0.15 83	0.22 85	0.15 82	0.15 78	0.15 82	0.22 86	0.15 81	0.22 84	0.16 82

MSKI-zero shot	0.19 78	0.21 76	0.16 76	0.22 85	0.16 83	0.23 94	0.17 86	0.22 87	0.17 86	0.22 70	0.17 86	0.22 85	0.16 84	0.19 95	0.16 84	0.17 84	0.23 91	0.16 82	0.22 84	0.16 84	0.22 85	0.17 88	0.16 79	0.17 85	0.22 86	0.19 95	0.22 84	0.16 82

MIM_Stereo	0.19 78	0.23 82	0.18 85	0.22 85	0.16 83	0.22 86	0.16 84	0.21 79	0.16 81	0.22 70	0.17 86	0.21 82	0.17 86	0.20 96	0.18 91	0.17 84	0.22 86	0.18 94	0.22 84	0.16 84	0.21 82	0.16 84	0.17 81	0.17 85	0.21 84	0.16 84	0.22 84	0.20 96

UNet	0.19 78	0.13 56	0.09 39	0.13 56	0.09 42	0.13 56	0.09 42	0.13 55	0.09 42	0.90 154	0.09 43	0.13 55	0.09 42	0.10 46	0.09 43	0.70 187	0.13 56	0.09 43	0.13 54	0.10 44	0.91 188	0.09 43	0.10 41	0.09 42	0.13 55	0.10 43	0.13 56	0.09 42

iResNet	0.19 78	0.23 82	0.17 80	0.22 85	0.17 86	0.22 86	0.19 95	0.22 87	0.17 86	0.22 70	0.17 86	0.22 85	0.17 86	0.17 85	0.17 87	0.17 84	0.22 86	0.17 86	0.22 84	0.17 86	0.23 91	0.17 88	0.18 90	0.17 85	0.23 91	0.17 86	0.23 92	0.17 87

ACV-stereo	0.20 82	0.23 82	0.17 80	0.23 92	0.17 86	0.23 94	0.17 86	0.23 95	0.17 86	0.23 76	0.17 86	0.23 91	0.17 86	0.17 85	0.17 87	0.17 84	0.24 96	0.17 86	0.23 91	0.17 86	0.24 94	0.17 88	0.17 81	0.17 85	0.23 91	0.17 86	0.23 92	0.17 87

DAS	0.20 82	0.20 74	0.20 91	0.20 80	0.20 97	0.20 79	0.20 97	0.20 75	0.20 95	0.20 66	0.20 97	0.20 80	0.20 97	0.20 96	0.20 98	0.20 93	0.20 81	0.20 99	0.20 80	0.20 98	0.20 79	0.20 98	0.20 94	0.20 97	0.20 80	0.20 96	0.20 79	0.20 96

ASD4	0.20 82	0.20 74	0.20 91	0.20 80	0.20 97	0.20 79	0.20 97	0.20 75	0.20 95	0.20 66	0.20 97	0.20 80	0.20 97	0.20 96	0.20 98	0.20 93	0.20 81	0.20 99	0.20 80	0.20 98	0.20 79	0.20 98	0.20 94	0.20 97	0.20 80	0.20 96	0.20 79	0.20 96

iResNetv2_ROB	0.20 82	0.22 78	0.19 89	0.23 92	0.19 95	0.22 86	0.17 86	0.22 87	0.17 86	0.22 70	0.17 86	0.22 85	0.17 86	0.18 91	0.18 91	0.19 92	0.22 86	0.17 86	0.23 91	0.17 86	0.25 95	0.18 94	0.17 81	0.18 94	0.23 91	0.17 86	0.25 100	0.17 87

ITSA-stereo	0.21 86	0.16 63	0.12 61	0.16 71	0.13 78	0.18 74	0.14 78	0.16 66	1.89 245	0.16 59	0.12 74	0.17 74	0.12 75	0.13 76	0.13 77	0.13 76	0.17 74	0.13 77	0.17 72	0.12 74	0.16 71	0.12 73	0.12 70	0.12 72	0.17 73	0.12 72	0.16 71	0.12 71

Pointernet	0.22 87	0.41 122	0.38 135	0.22 85	0.17 86	0.22 86	0.17 86	0.41 138	0.17 86	0.22 70	0.17 86	0.22 85	0.17 86	0.18 91	0.18 91	0.18 89	0.23 91	0.18 94	0.23 91	0.18 92	0.23 91	0.18 94	0.17 81	0.17 85	0.22 86	0.18 93	0.22 84	0.17 87

JetRed	0.22 87	0.11 53	0.12 61	0.11 53	0.11 56	0.11 53	0.11 55	0.11 53	0.11 55	2.93 236	0.11 56	0.11 52	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.12 70	0.11 53	0.11 58	0.11 53	0.11 56	0.11 53	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.11 53	0.11 56	0.11 53	0.11 57

JetBlue	0.23 89	0.12 54	0.13 70	0.12 54	0.12 74	0.12 54	0.11 55	0.14 56	0.12 71	3.07 237	0.12 74	0.12 54	0.11 56	0.11 59	0.13 77	0.13 76	0.12 54	0.12 74	0.13 54	0.11 56	0.12 54	0.13 78	0.12 70	0.14 80	0.13 55	0.12 72	0.12 54	0.11 57

SFCPSM	0.23 89	0.18 68	0.13 70	0.18 75	0.12 74	0.18 74	0.80 198	0.17 70	0.12 71	0.88 153	0.12 74	0.17 74	0.12 75	0.13 76	0.12 72	0.12 70	0.18 77	0.12 74	0.18 75	0.12 74	1.18 209	0.13 78	0.12 70	0.12 72	0.18 75	0.13 77	0.18 74	0.12 71

LoS_RVC	0.25 91	0.25 94	0.25 107	0.25 100	0.25 107	0.25 103	0.25 108	0.25 100	0.25 106	0.25 79	0.25 110	0.25 99	0.25 108	0.26 110	0.25 110	0.26 106	0.25 101	0.25 109	0.26 104	0.25 110	0.25 95	0.25 106	0.25 105	0.25 108	0.25 102	0.25 108	0.25 100	0.25 108

tt_ll	0.25 91	0.25 94	0.25 107	0.25 100	0.25 107	0.25 103	0.25 108	0.25 100	0.25 106	0.25 79	0.25 110	0.25 99	0.25 108	0.26 110	0.25 110	0.26 106	0.25 101	0.25 109	0.26 104	0.25 110	0.25 95	0.25 106	0.25 105	0.25 108	0.25 102	0.25 108	0.25 100	0.25 108

CAS	0.25 91	0.25 94	0.25 107	0.25 100	0.26 109	0.26 109	0.26 110	0.25 100	0.25 106	0.25 79	0.25 110	0.25 99	0.25 108	0.25 108	0.25 110	0.25 103	0.26 107	0.25 109	0.26 104	0.26 114	0.25 95	0.25 106	0.25 105	0.26 112	0.25 102	0.26 112	0.25 100	0.25 108

LoS	0.25 91	0.25 94	0.27 111	0.27 106	0.26 109	0.25 103	0.26 110	0.26 105	0.25 106	0.26 85	0.25 110	0.25 99	0.25 108	0.26 110	0.25 110	0.25 103	0.25 101	0.25 109	0.25 101	0.25 110	0.27 102	0.25 106	0.26 109	0.26 112	0.26 106	0.25 108	0.25 100	0.25 108
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
model_zeroshot	0.27 95	0.30 104	0.19 89	0.36 124	0.23 105	0.25 103	0.27 113	0.33 112	0.21 98	0.35 93	0.22 102	0.25 99	0.27 116	0.26 110	0.23 105	0.26 106	0.35 118	0.22 102	0.36 120	0.23 107	0.25 95	0.27 113	0.27 111	0.23 105	0.36 120	0.22 102	0.25 100	0.27 116

DCVSM-stereo	0.27 95	0.38 116	0.22 100	0.38 129	0.22 100	0.38 131	0.22 102	0.29 108	0.22 101	0.29 87	0.22 102	0.29 110	0.22 102	0.22 100	0.21 100	0.21 95	0.38 128	0.22 102	0.38 127	0.22 102	0.38 121	0.22 100	0.21 96	0.25 108	0.38 126	0.21 99	0.38 124	0.21 100

DLNR_Zeroshot_test	0.27 95	0.30 104	0.23 102	0.30 111	0.22 100	0.31 113	0.24 106	0.29 108	0.23 104	0.38 101	0.23 105	0.29 110	0.23 106	0.22 100	0.23 105	0.23 99	0.30 112	0.34 134	0.29 110	0.23 107	0.29 106	0.29 128	0.22 99	0.23 105	0.30 111	0.23 105	0.30 110	0.23 106

HGLStereo	0.27 95	0.25 94	0.21 99	0.35 120	0.21 99	0.35 119	0.21 100	0.34 118	0.21 98	0.39 104	0.21 100	0.34 115	0.21 101	0.22 100	0.21 100	0.21 95	0.35 118	0.22 102	0.35 117	0.22 102	0.35 113	0.22 100	0.21 96	0.21 100	0.35 118	0.21 99	0.35 117	0.21 100

iResNet_ROB	0.28 99	0.32 108	0.24 106	0.33 114	0.26 109	0.32 114	0.24 106	0.33 112	0.25 106	0.33 88	0.24 108	0.35 118	0.24 107	0.23 104	0.24 109	0.25 103	0.32 113	0.24 108	0.36 120	0.24 109	0.32 107	0.28 118	0.24 104	0.24 107	0.32 112	0.24 107	0.33 111	0.24 107

IMH-64-1	0.29 100	0.23 82	0.23 102	0.23 92	0.22 100	0.22 86	0.23 104	0.22 87	0.22 101	2.02 211	0.23 105	0.23 91	0.22 102	0.23 104	0.23 105	0.23 99	0.23 91	0.22 102	0.23 91	0.22 102	0.22 85	0.22 100	0.22 99	0.22 102	0.22 86	0.22 102	0.22 84	0.22 102

IMH-64	0.29 100	0.23 82	0.23 102	0.23 92	0.22 100	0.22 86	0.23 104	0.22 87	0.22 101	2.02 211	0.23 105	0.23 91	0.22 102	0.23 104	0.23 105	0.23 99	0.23 91	0.22 102	0.23 91	0.22 102	0.22 85	0.22 100	0.22 99	0.22 102	0.22 86	0.22 102	0.22 84	0.22 102

UPFNet	0.29 100	0.24 90	0.16 76	0.24 97	0.16 83	0.24 98	0.16 84	0.23 95	0.16 81	1.19 178	0.16 84	0.23 91	0.16 84	0.17 85	0.16 84	0.89 198	0.24 96	0.16 82	0.24 97	0.18 92	1.20 212	0.16 84	0.17 81	0.16 84	0.24 97	0.16 84	0.24 94	0.16 82

WAO-6	0.30 103	0.22 78	0.23 102	0.22 85	0.23 105	0.23 94	0.22 102	0.22 87	0.23 104	2.21 219	0.22 102	0.22 85	0.22 102	0.22 100	0.22 104	0.23 99	0.22 86	0.23 107	0.22 84	0.22 102	0.22 85	0.22 100	0.22 99	0.22 102	0.23 91	0.23 105	0.22 84	0.22 102

anonymity	0.30 103	0.34 110	0.27 111	0.33 114	0.27 114	0.33 115	0.28 119	0.33 112	0.28 118	0.33 88	0.28 120	0.33 113	0.28 117	0.28 120	0.28 120	0.28 115	0.34 115	0.28 116	0.34 115	0.28 117	0.34 109	0.27 113	0.27 111	0.27 115	0.34 115	0.28 116	0.34 115	0.28 118

iRaft-Stereo_20w	0.30 103	0.46 133	0.27 111	0.34 116	0.26 109	0.35 119	0.28 119	0.34 118	0.26 112	0.34 91	0.26 114	0.34 115	0.26 114	0.26 110	0.26 115	0.26 106	0.34 115	0.26 113	0.34 115	0.26 114	0.34 109	0.26 112	0.26 109	0.26 112	0.34 115	0.26 112	0.34 115	0.26 113

MMNet	0.30 103	0.24 90	0.17 80	0.24 97	0.17 86	0.24 98	0.17 86	0.23 95	0.18 92	1.21 180	0.17 86	0.23 91	0.17 86	0.17 85	0.17 87	0.89 198	0.24 96	0.17 86	0.24 97	0.17 86	1.22 214	0.16 84	0.17 81	0.17 85	0.24 97	0.17 86	0.24 94	0.17 87

delet	0.30 103	0.24 90	0.17 80	0.24 97	0.17 86	0.24 98	0.17 86	0.23 95	0.16 81	1.21 180	0.17 86	0.24 97	0.17 86	0.17 85	0.17 87	0.91 202	0.24 96	0.17 86	0.24 97	0.17 86	1.23 216	0.17 88	0.17 81	0.17 85	0.24 97	0.17 86	0.24 94	0.17 87

psm_up	0.30 103	0.24 90	0.17 80	0.25 100	0.17 86	0.24 98	0.17 86	0.24 99	0.17 86	1.20 179	0.17 86	0.23 91	0.17 86	0.17 85	0.18 91	0.90 201	0.24 96	0.17 86	0.25 101	0.17 86	1.24 219	0.17 88	0.17 81	0.17 85	0.24 97	0.17 86	0.24 94	0.17 87

MLCV	0.30 103	0.33 109	0.28 114	0.34 116	0.28 117	0.33 115	0.28 119	0.33 112	0.29 126	0.33 88	0.27 117	0.33 113	0.28 117	0.26 110	0.29 128	0.28 115	0.33 114	0.28 116	0.33 112	0.28 117	0.33 108	0.27 113	0.28 114	0.28 118	0.33 113	0.28 116	0.33 111	0.28 118

DN-CSS_ROB	0.30 103	0.34 110	0.29 119	0.34 116	0.27 114	0.34 117	0.28 119	0.33 112	0.27 114	0.34 91	0.27 117	0.34 115	0.28 117	0.29 122	0.27 117	0.26 106	0.35 118	0.29 125	0.33 112	0.28 117	0.34 109	0.28 118	0.28 114	0.27 115	0.34 115	0.28 116	0.33 111	0.28 118

UNDER WATER-64	0.31 111	0.25 94	0.25 107	0.26 105	0.26 109	0.25 103	0.26 110	0.25 100	0.26 112	1.69 198	0.26 114	0.25 99	0.25 108	0.25 108	0.26 115	0.26 106	0.25 101	0.26 113	0.26 104	0.26 114	0.25 95	0.25 106	0.25 105	0.25 108	0.26 106	0.26 112	0.25 100	0.26 113

CASnet	0.32 112	0.53 148	0.34 130	0.27 106	0.31 133	0.34 117	0.29 131	0.31 110	0.32 130	0.25 79	0.31 133	0.27 107	0.40 150	0.45 151	0.27 117	0.30 125	0.26 107	0.40 148	0.28 109	0.37 144	0.28 104	0.39 146	0.29 120	0.40 150	0.29 110	0.28 116	0.24 94	0.30 132
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 112	0.45 131	0.29 119	0.36 124	0.29 126	0.36 124	0.29 131	0.36 125	0.29 126	0.35 93	0.29 128	0.35 118	0.28 117	0.27 117	0.28 120	0.28 115	0.35 118	0.28 116	0.35 117	0.28 117	0.35 113	0.28 118	0.29 120	0.29 126	0.36 120	0.29 129	0.36 120	0.29 127

RSM	0.33 114	0.36 114	0.31 126	0.39 140	0.32 135	0.36 124	0.30 134	0.35 121	0.38 141	0.35 93	0.31 133	0.35 118	0.30 128	0.30 125	0.31 132	0.30 125	0.36 123	0.31 130	0.36 120	0.30 131	0.36 117	0.31 131	0.31 129	0.31 131	0.36 120	0.31 133	0.36 120	0.31 134

SQANet	0.33 114	0.28 101	0.28 114	0.28 110	0.28 117	0.29 111	0.28 119	0.28 106	0.28 118	1.59 196	0.28 120	0.28 109	0.28 117	0.28 120	0.28 120	0.28 115	0.28 110	0.28 116	0.29 110	0.28 117	0.28 104	0.28 118	0.28 114	0.28 118	0.28 109	0.28 116	0.28 108	0.28 118

DGSMNet	0.33 114	0.42 128	0.28 114	0.40 141	0.28 117	0.40 141	0.28 119	0.40 136	0.28 118	0.40 109	0.28 120	0.39 132	0.28 117	0.27 117	0.28 120	0.28 115	0.40 142	0.28 116	0.42 146	0.29 126	0.41 135	0.31 131	0.29 120	0.28 118	0.41 140	0.28 116	0.42 142	0.29 127

RAFT-Test	0.34 117	0.45 131	0.30 123	0.38 129	0.32 135	0.40 141	0.32 137	0.39 134	0.32 130	0.39 104	0.30 131	0.37 125	0.29 126	0.30 125	0.30 130	0.29 123	0.38 128	0.30 128	0.38 127	0.29 126	0.38 121	0.29 128	0.29 120	0.30 130	0.38 126	0.30 131	0.38 124	0.30 132

RAFT + AFF	0.34 117	0.29 102	0.32 129	0.31 112	0.30 131	0.39 138	0.32 137	0.39 134	0.30 128	0.39 104	0.32 135	0.39 132	0.32 131	0.35 131	0.36 138	0.32 132	0.38 128	0.31 130	0.38 127	0.31 134	0.38 121	0.28 118	0.37 140	0.34 136	0.38 126	0.30 131	0.38 124	0.28 118

ETE_ROB	0.35 119	0.35 113	0.35 131	0.35 120	0.35 141	0.35 119	0.35 139	0.35 121	0.35 137	0.35 93	0.35 139	0.35 118	0.35 137	0.35 131	0.35 136	0.35 136	0.35 118	0.35 138	0.35 117	0.35 140	0.35 113	0.35 137	0.35 136	0.35 140	0.35 118	0.35 138	0.35 117	0.35 139

EKT-Stereo	0.36 120	0.50 145	0.30 123	0.40 141	0.29 126	0.40 141	0.29 131	0.35 121	0.30 128	0.47 123	0.30 131	0.35 118	0.32 131	0.29 122	0.34 134	0.33 133	0.59 170	0.31 130	0.39 138	0.29 126	0.37 119	0.38 141	0.29 120	0.31 131	0.58 173	0.28 116	0.51 161	0.29 127

GEStereo_RVC	0.36 120	0.23 82	0.18 85	0.23 92	0.18 92	0.23 94	0.19 95	0.22 87	0.19 94	0.24 77	0.20 97	0.24 97	0.18 95	0.18 91	0.18 91	0.21 95	0.25 101	0.18 94	0.22 84	0.18 92	0.23 91	0.18 94	0.19 92	0.20 97	0.23 91	0.20 96	4.43 256	0.19 95

DMCA	0.36 120	0.38 116	0.37 133	0.35 120	0.35 141	0.35 119	0.36 141	0.35 121	0.36 139	0.36 99	0.37 144	0.36 124	0.36 141	0.36 135	0.35 136	0.37 139	0.36 123	0.36 139	0.36 120	0.36 143	0.36 117	0.35 137	0.36 138	0.36 142	0.37 124	0.36 140	0.36 120	0.36 141

XPNet_ROB	0.37 123	0.37 115	0.37 133	0.37 126	0.37 143	0.37 128	0.37 145	0.37 126	0.37 140	0.37 100	0.37 144	0.37 125	0.37 142	0.37 136	0.37 141	0.37 139	0.37 126	0.37 141	0.37 124	0.37 144	0.37 119	0.37 140	0.37 140	0.37 144	0.37 124	0.37 144	0.37 123	0.37 142

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 124	1.06 181	0.54 167	0.59 175	0.27 114	0.46 152	0.27 113	0.46 144	0.27 114	0.46 121	0.27 117	0.46 146	0.26 114	0.27 117	0.27 117	0.26 106	0.46 148	0.26 113	0.45 149	0.30 131	0.46 142	0.27 113	0.27 111	0.27 115	0.46 147	0.27 115	0.45 144	0.26 113

CES	0.38 124	0.34 110	0.44 147	0.43 151	0.33 137	0.37 128	0.44 160	0.37 126	0.38 141	0.45 119	0.35 139	0.35 118	0.41 151	0.45 151	0.36 138	0.36 137	0.36 123	0.45 157	0.43 147	0.35 140	0.34 109	0.46 156	0.36 138	0.36 142	0.42 145	0.34 137	0.35 117	0.38 143

PML	0.39 126	0.56 151	0.29 119	0.55 169	0.28 117	0.56 172	0.28 119	0.51 163	0.28 118	0.50 125	0.28 120	0.51 161	0.28 117	0.29 122	0.28 120	0.29 123	0.56 168	0.29 125	0.57 175	0.28 117	0.56 165	0.28 118	0.28 114	0.29 126	0.56 170	0.28 116	0.56 167	0.28 118

GwcNet-ADL	0.41 127	0.41 122	0.41 140	0.41 147	0.41 151	0.41 144	0.41 153	0.41 138	0.41 149	0.41 110	0.41 152	0.41 137	0.41 151	0.41 143	0.41 153	0.41 146	0.41 143	0.41 150	0.41 142	0.41 151	0.41 135	0.41 150	0.41 148	0.41 151	0.41 140	0.41 151	0.41 138	0.41 150

PSMNet-ADL	0.41 127	0.41 122	0.41 140	0.41 147	0.41 151	0.41 144	0.41 153	0.41 138	0.41 149	0.41 110	0.41 152	0.41 137	0.41 151	0.41 143	0.41 153	0.41 146	0.41 143	0.41 150	0.41 142	0.41 151	0.41 135	0.41 150	0.41 148	0.41 151	0.41 140	0.41 151	0.41 138	0.41 150

GANet-ADL	0.41 127	0.41 122	0.41 140	0.41 147	0.41 151	0.41 144	0.41 153	0.41 138	0.41 149	0.41 110	0.41 152	0.41 137	0.41 151	0.41 143	0.41 153	0.41 146	0.41 143	0.41 150	0.41 142	0.41 151	0.41 135	0.41 150	0.41 148	0.41 151	0.41 140	0.41 151	0.41 138	0.41 150

ADLNet	0.41 127	0.41 122	0.41 140	0.41 147	0.41 151	0.41 144	0.41 153	0.41 138	0.41 149	0.41 110	0.41 152	0.41 137	0.41 151	0.41 143	0.41 153	0.41 146	0.41 143	0.41 150	0.41 142	0.41 151	0.41 135	0.41 150	0.41 148	0.41 151	0.41 140	0.41 151	0.41 138	0.41 150

GES	0.43 131	0.41 122	0.31 126	0.35 120	0.30 131	0.47 158	0.28 119	0.33 112	0.28 118	0.35 93	0.29 128	2.95 240	0.38 143	0.35 131	0.30 130	0.34 134	0.34 115	0.30 128	0.33 112	0.30 131	0.35 113	0.30 130	0.33 132	0.33 134	0.33 113	0.31 133	0.33 111	0.29 127

FCDSN-DC	0.44 132	0.31 106	0.35 131	0.34 116	0.28 117	0.35 119	0.30 134	0.32 111	0.25 106	1.32 186	0.24 108	1.00 198	0.32 131	0.35 131	0.34 134	0.30 125	0.72 179	0.37 141	0.48 160	0.32 135	0.53 163	0.49 170	0.23 103	0.29 126	0.50 160	0.42 156	0.61 171	0.71 190
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-7	0.46 133	0.38 116	0.38 135	0.38 129	0.38 146	0.38 131	0.38 147	0.38 128	0.38 141	2.57 230	0.38 146	0.38 128	0.38 143	0.38 137	0.38 142	0.38 141	0.38 128	0.38 143	0.38 127	0.38 146	0.38 121	0.38 141	0.38 142	0.38 145	0.38 126	0.38 145	0.38 124	0.38 143

Venus	0.46 133	0.38 116	0.40 139	0.38 129	0.38 146	0.39 138	0.38 147	0.38 128	0.38 141	2.71 232	0.38 146	0.38 128	0.38 143	0.38 137	0.38 142	0.38 141	0.38 128	0.38 143	0.38 127	0.38 146	0.38 121	0.38 141	0.38 142	0.38 145	0.38 126	0.38 145	0.39 134	0.38 143

HanzoNet	0.47 135	0.39 120	0.38 135	0.38 129	0.38 146	0.38 131	0.38 147	0.40 136	0.38 141	2.63 231	0.38 146	0.38 128	0.38 143	0.38 137	0.38 142	0.39 145	0.38 128	0.38 143	0.38 127	0.42 156	0.38 121	0.39 146	0.39 146	0.38 145	0.38 126	0.38 145	0.38 124	0.39 148

IMH	0.47 135	0.40 121	0.39 138	0.38 129	0.38 146	0.38 131	0.38 147	0.38 128	0.40 147	2.79 234	0.38 146	0.38 128	0.38 143	0.38 137	0.38 142	0.38 141	0.39 138	0.38 143	0.38 127	0.40 150	0.38 121	0.38 141	0.38 142	0.38 145	0.38 126	0.38 145	0.38 124	0.38 143

LL-Strereo2	0.47 135	2.60 223	0.51 163	0.38 129	0.28 117	0.37 128	0.28 119	0.55 166	0.35 137	0.44 118	0.34 138	0.44 145	0.34 135	0.34 127	0.36 138	0.36 137	0.47 152	0.36 139	0.47 154	0.35 140	0.47 146	0.35 137	0.35 136	0.35 140	0.46 147	0.35 138	0.47 149	0.35 139

GMOStereo	0.50 138	0.44 129	2.38 245	0.40 141	0.34 138	0.42 148	0.36 141	1.96 224	0.34 133	0.41 110	0.36 141	0.42 141	0.35 137	0.34 127	0.38 142	0.31 128	0.39 138	0.34 134	0.40 139	0.33 137	0.39 130	0.33 134	0.33 132	0.34 136	0.40 136	0.36 140	0.40 135	0.32 136

error version	0.50 138	0.44 129	2.38 245	0.40 141	0.34 138	0.42 148	0.36 141	1.96 224	0.34 133	0.41 110	0.36 141	0.42 141	0.35 137	0.34 127	0.38 142	0.31 128	0.39 138	0.34 134	0.40 139	0.33 137	0.39 130	0.33 134	0.33 132	0.34 136	0.40 136	0.36 140	0.40 135	0.32 136

SANet	0.50 138	0.50 145	0.50 160	0.50 166	0.50 175	0.50 167	0.50 174	0.50 160	0.50 172	0.50 125	0.50 171	0.50 159	0.50 173	0.50 167	0.50 174	0.50 170	0.50 162	0.50 173	0.50 166	0.50 174	0.50 157	0.50 174	0.50 168	0.50 171	0.50 160	0.50 174	0.50 159	0.50 169

PDISCO_ROB	0.50 138	0.15 58	0.11 55	0.16 71	3.16 252	0.13 56	0.12 72	0.14 56	0.12 71	0.15 47	0.11 56	2.55 239	0.11 56	2.20 240	0.13 77	0.12 70	0.16 71	0.10 44	0.14 56	0.12 74	0.15 64	0.12 73	0.12 70	0.12 72	0.15 62	0.10 43	2.75 239	0.09 42

otaku	0.52 142	0.46 133	0.48 154	0.46 153	0.46 159	0.46 152	0.46 161	0.46 144	0.47 163	1.88 201	0.46 159	0.46 146	0.46 160	0.46 153	0.46 160	0.46 154	0.47 152	0.46 158	0.46 150	0.46 160	0.47 146	0.46 156	0.46 155	0.46 159	0.47 153	0.46 159	0.46 145	0.47 160

HaxPig	0.52 142	0.48 141	0.47 149	0.47 158	0.47 163	0.47 158	0.47 165	0.47 150	0.47 163	1.80 199	0.47 163	0.47 150	0.47 163	0.47 157	0.47 164	0.47 161	0.47 152	0.47 164	0.47 154	0.47 165	0.47 146	0.47 164	0.47 161	0.47 163	0.47 153	0.47 166	0.47 149	0.47 160

UNDER WATER	0.52 142	0.47 138	0.47 149	0.47 158	0.47 163	0.47 158	0.47 165	0.47 150	0.47 163	1.90 202	0.47 163	0.47 150	0.47 163	0.47 157	0.47 164	0.47 161	0.46 148	0.47 164	0.47 154	0.47 165	0.46 142	0.47 164	0.47 161	0.48 167	0.47 153	0.47 166	0.47 149	0.47 160

Dean	0.52 142	0.46 133	0.48 154	0.46 153	0.46 159	0.46 152	0.46 161	0.46 144	0.46 158	1.90 202	0.46 159	0.47 150	0.46 160	0.46 153	0.46 160	0.46 154	0.48 156	0.46 158	0.46 150	0.46 160	0.46 142	0.46 156	0.46 155	0.46 159	0.46 147	0.46 159	0.46 145	0.46 157

Ntro	0.53 146	0.47 138	0.50 160	0.46 153	0.48 168	0.47 158	0.47 165	0.46 144	0.46 158	2.05 213	0.47 163	0.47 150	0.49 171	0.47 157	0.47 164	0.46 154	0.48 156	0.46 158	0.49 163	0.46 160	0.47 146	0.46 156	0.46 155	0.47 163	0.46 147	0.46 159	0.47 149	0.47 160

RainbowNet	0.53 146	0.48 141	0.48 154	0.48 162	0.48 168	0.48 164	0.48 169	0.48 153	0.48 167	1.92 204	0.48 168	0.48 155	0.48 167	0.48 162	0.48 169	0.48 164	0.48 156	0.48 168	0.48 160	0.48 169	0.48 152	0.48 167	0.48 164	0.48 167	0.48 158	0.48 170	0.48 154	0.48 166

LVE	0.53 146	0.47 138	0.48 154	0.47 158	0.47 163	0.47 158	0.47 165	0.48 153	0.47 163	1.96 208	0.47 163	0.47 150	0.47 163	0.47 157	0.47 164	0.47 161	0.47 152	0.47 164	0.47 154	0.47 165	0.47 146	0.47 164	0.47 161	0.47 163	0.47 153	0.47 166	0.47 149	0.47 160

ACVNet_1	0.53 146	0.46 133	0.48 154	0.47 158	0.47 163	0.46 152	0.48 169	0.48 153	0.48 167	2.07 214	0.47 163	0.48 155	0.48 167	0.47 157	0.47 164	0.46 154	0.49 160	0.47 164	0.47 154	0.47 165	0.48 152	0.46 156	0.46 155	0.48 167	0.47 153	0.47 166	0.48 154	0.47 160

ACVNet-4b	0.53 146	0.46 133	0.47 149	0.46 153	0.46 159	0.46 152	0.46 161	0.46 144	0.46 158	2.17 216	0.46 159	0.46 146	0.47 163	0.46 153	0.46 160	0.46 154	0.46 148	0.46 158	0.46 150	0.46 160	0.46 142	0.46 156	0.46 155	0.47 163	0.46 147	0.46 159	0.46 145	0.46 157

notaker	0.54 151	0.48 141	0.48 154	0.48 162	0.48 168	0.48 164	0.49 172	0.48 153	0.48 167	1.95 207	0.48 168	0.48 155	0.48 167	0.48 162	0.48 169	0.48 164	0.48 156	0.48 168	0.48 160	0.48 169	0.49 155	0.48 167	0.48 164	0.49 170	0.48 158	0.48 170	0.48 154	0.49 167

ACVNet_2	0.55 152	0.49 144	0.50 160	0.49 164	0.49 172	0.49 166	0.49 172	0.49 157	0.49 171	2.14 215	0.49 170	0.50 159	0.49 171	0.49 164	0.49 172	0.49 167	0.50 162	0.49 172	0.50 166	0.49 172	0.49 155	0.49 170	0.49 166	0.50 171	0.50 160	0.49 172	0.50 159	0.49 167

CFNet	0.55 152	0.25 94	0.18 85	0.25 100	0.18 92	0.25 103	0.18 94	0.25 100	0.18 92	0.25 79	0.18 95	0.25 99	0.18 95	0.18 91	0.18 91	0.18 89	0.25 101	0.18 94	0.25 101	0.18 92	5.31 266	4.36 266	0.18 90	0.18 94	0.25 102	0.18 93	0.25 100	0.18 94

PSMNet_ROB	0.55 152	0.55 150	0.56 171	0.56 170	0.55 178	0.56 172	0.55 178	0.55 166	0.55 176	0.55 129	0.55 176	0.55 165	0.55 179	0.55 169	0.56 178	0.55 174	0.55 166	0.55 178	0.55 172	0.55 177	0.55 164	0.55 177	0.55 172	0.55 178	0.55 168	0.55 179	0.55 166	0.55 173

IER	0.56 155	2.72 224	2.20 240	0.38 129	0.29 126	0.38 131	0.27 113	2.77 237	0.27 114	0.38 101	0.28 120	0.37 125	0.25 108	0.26 110	0.25 110	0.26 106	0.38 128	0.29 125	0.38 127	0.25 110	0.39 130	0.25 106	0.29 120	0.29 126	0.40 136	0.25 108	0.38 124	0.25 108

CASS	0.58 156	0.89 168	0.55 169	0.56 170	0.55 178	0.60 176	0.57 181	0.57 168	0.56 177	0.55 129	0.56 177	0.56 166	0.50 173	0.63 179	0.56 178	0.56 175	0.62 172	0.62 185	0.59 176	0.56 178	0.56 165	0.48 167	0.60 177	0.56 179	0.57 172	0.60 183	0.57 169	0.59 176
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 157	0.29 102	0.22 100	0.27 106	5.05 270	0.30 112	0.21 100	0.28 106	0.21 98	0.27 86	0.21 100	0.27 107	0.20 97	0.21 99	0.21 100	0.21 95	0.27 109	0.21 101	0.27 108	0.21 101	0.27 102	0.23 105	0.21 96	0.21 100	0.27 108	0.21 99	5.06 262	0.22 102

LMCR-Stereo	0.61 158	0.61 153	0.61 176	0.61 177	0.61 183	0.67 181	0.61 186	0.61 169	0.61 183	0.61 132	0.61 182	0.61 169	0.61 184	0.61 175	0.61 184	0.61 179	0.61 171	0.61 184	0.61 177	0.61 182	0.61 169	0.61 182	0.61 178	0.61 185	0.61 175	0.61 184	0.61 171	0.61 182

AANet_RVC	0.61 158	0.31 106	5.05 259	0.31 112	0.19 95	0.24 98	0.20 97	5.86 255	0.20 95	0.24 77	0.18 95	0.25 99	0.20 97	0.23 104	0.21 100	0.18 89	0.37 126	0.18 94	0.24 97	0.19 97	0.25 95	0.19 97	0.19 92	0.19 96	0.24 97	0.15 81	0.24 94	0.20 96

iRaftStereo_RVC	0.62 160	1.76 207	2.24 242	0.52 168	0.37 143	0.53 171	0.38 147	2.51 235	0.38 141	0.51 127	0.38 146	0.51 161	0.38 143	0.38 137	0.38 142	0.38 141	0.52 164	0.38 143	0.52 170	0.38 146	0.52 160	0.38 141	0.38 142	0.38 145	0.52 166	0.39 149	0.52 163	0.38 143

ARAFT	0.64 161	0.74 160	0.62 177	0.70 185	0.56 180	0.72 184	0.55 178	0.72 175	0.54 175	0.73 140	0.56 177	0.72 180	0.56 180	0.56 170	0.62 185	0.63 181	0.73 180	0.53 177	0.73 183	0.54 176	0.72 177	0.65 185	0.62 179	0.56 179	0.72 180	0.54 177	0.72 178	0.57 174

test_1	0.65 162	4.37 237	2.38 245	0.40 141	0.34 138	0.42 148	0.36 141	1.96 224	0.34 133	0.41 110	0.36 141	0.42 141	0.35 137	0.34 127	0.38 142	0.31 128	0.39 138	0.34 134	0.40 139	0.33 137	0.39 130	0.33 134	0.33 132	0.34 136	0.40 136	0.36 140	0.40 135	0.32 136

HH	0.66 163	2.13 213	0.47 149	0.37 126	0.29 126	0.36 124	0.27 113	0.49 157	0.44 155	0.78 142	0.68 186	0.67 174	0.90 202	0.62 176	0.90 201	0.53 172	0.88 191	0.48 168	0.37 124	0.29 126	0.63 172	0.66 188	0.66 183	0.51 173	1.06 206	0.61 184	1.08 205	0.60 178

HanStereo	0.66 163	2.13 213	0.47 149	0.37 126	0.29 126	0.36 124	0.27 113	0.49 157	0.44 155	0.78 142	0.68 186	0.67 174	0.90 202	0.62 176	0.90 201	0.53 172	0.88 191	0.48 168	0.37 124	0.29 126	0.63 172	0.66 188	0.66 183	0.51 173	1.06 206	0.61 184	1.08 205	0.60 178

DSFCA	0.66 163	0.73 158	0.74 184	0.68 181	0.65 187	0.64 178	0.65 191	0.65 171	0.65 185	0.66 135	0.65 185	0.65 171	0.64 185	0.65 182	0.65 188	0.65 183	0.65 174	0.65 188	0.65 179	0.65 185	0.65 175	0.65 185	0.65 182	0.65 188	0.66 177	0.66 188	0.65 174	0.65 184

STTRV1_RVC	0.66 163	1.59 205	0.52 166	0.69 182	0.61 183	0.66 180	0.43 159	0.88 183	0.45 157	0.71 138	0.62 183	0.69 177	0.45 159	0.62 176	0.40 151	0.44 152	0.80 185	0.59 181	0.76 188	0.63 183	0.80 180	0.46 156	0.64 180	0.61 185	0.72 180	0.54 177	0.80 183	0.60 178

4D-IteraStereo	0.67 167	3.40 229	1.05 204	0.71 186	0.83 199	0.47 158	0.27 113	0.47 150	0.27 114	0.35 93	0.26 114	0.68 176	0.84 198	0.41 143	0.54 176	0.89 198	0.74 182	0.88 202	0.73 183	0.87 202	0.42 140	0.27 113	0.28 114	0.28 118	0.36 120	0.28 116	0.68 175	0.90 200

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 167	0.74 160	0.60 175	0.79 189	0.61 183	0.76 185	0.57 181	0.71 174	0.56 177	0.71 138	0.54 175	0.72 180	0.66 187	0.65 182	0.65 188	0.64 182	0.74 182	0.64 187	0.74 185	0.63 183	0.73 178	0.65 185	0.64 180	0.64 187	0.74 182	0.61 184	0.73 179	0.64 183

Occ-G	0.68 169	0.54 149	3.16 251	0.57 174	0.45 158	0.52 170	0.40 152	3.44 243	0.46 158	0.52 128	0.45 158	0.51 161	0.44 157	0.44 150	0.40 151	0.45 153	0.55 166	0.41 150	0.53 171	0.43 157	0.52 160	0.40 148	0.44 154	0.45 158	0.55 168	0.44 158	0.53 165	0.44 156

TorneroNet-64	0.69 170	0.65 155	0.30 123	0.27 106	0.47 163	0.28 110	0.35 139	0.34 118	0.80 193	7.93 272	0.29 128	0.30 112	0.31 129	0.81 194	0.28 120	0.27 114	0.29 111	0.28 116	0.85 194	0.83 200	0.62 171	0.28 118	0.30 128	0.28 118	0.52 166	0.29 129	0.29 109	0.27 116

DDUNet	0.69 170	0.84 166	0.59 174	0.84 194	0.59 181	0.87 194	0.57 181	0.84 181	0.59 182	0.82 149	0.58 180	0.85 192	0.57 181	0.59 174	0.59 181	0.57 176	0.87 190	0.59 181	0.85 194	0.59 181	0.85 186	0.59 180	0.59 175	0.59 181	0.87 190	0.59 182	0.84 188	0.59 176

UDG	0.70 172	0.87 167	0.56 171	0.87 195	0.59 181	0.84 191	0.59 184	0.85 182	0.57 179	0.84 151	0.59 181	0.84 191	0.60 183	0.58 171	0.60 182	0.59 177	0.85 189	0.59 181	0.87 196	0.58 179	0.87 187	0.60 181	0.57 174	0.59 181	0.87 190	0.58 181	0.86 190	0.60 178

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 172	6.91 247	0.46 148	0.46 153	0.46 159	0.46 152	0.46 161	0.46 144	0.46 158	0.46 121	0.46 159	0.46 146	0.46 160	0.46 153	0.46 160	0.46 154	0.46 148	0.46 158	0.46 150	0.46 160	0.47 146	0.46 156	0.46 155	0.46 159	0.46 147	0.46 159	0.46 145	0.46 157

HCRNet	0.71 174	6.06 245	3.15 250	0.50 166	0.22 100	0.21 85	0.15 81	3.04 239	0.34 133	0.43 117	0.33 137	0.43 144	0.33 134	0.15 81	0.14 81	0.14 80	0.21 84	0.17 86	0.47 154	0.20 98	0.21 82	0.16 84	0.32 130	0.33 134	0.50 160	0.33 136	0.49 158	0.28 118

AFF-stereo	0.71 174	0.73 158	0.65 179	0.82 192	0.63 186	0.83 189	0.63 188	0.73 176	0.65 185	0.82 149	0.73 191	0.74 183	0.64 185	0.63 179	0.62 185	0.62 180	0.73 180	0.63 186	0.74 185	0.72 191	0.80 180	0.58 178	0.70 190	0.71 193	0.79 184	0.69 190	0.78 181	0.72 191

DMCA-RVC	0.71 174	0.72 156	0.72 180	0.71 186	0.70 189	0.70 182	0.70 194	0.70 173	0.71 188	0.70 137	0.71 189	0.71 179	0.70 189	0.70 186	0.71 192	0.70 187	0.70 177	0.71 192	0.70 180	0.71 189	0.70 176	0.70 191	0.71 192	0.71 193	0.70 178	0.72 193	0.71 176	0.70 188

PA-Net	0.71 174	0.62 154	0.55 169	0.69 182	0.71 190	0.70 182	0.69 192	0.69 172	0.74 191	0.73 140	0.75 192	0.59 168	0.72 192	0.82 195	0.79 196	0.83 195	0.67 176	0.76 195	0.81 192	0.67 187	0.61 169	0.76 194	0.68 188	0.65 188	0.82 188	0.76 196	0.71 176	0.69 187
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 178	0.57 152	0.57 173	0.56 170	0.92 202	1.07 208	0.63 188	1.03 195	0.82 197	0.49 124	0.77 193	0.69 177	0.54 178	0.58 171	0.54 176	0.86 197	1.06 203	0.72 193	1.06 207	0.79 194	0.58 168	0.87 200	0.59 175	0.46 159	0.76 183	0.46 159	1.05 202	0.97 204

AEACV	0.74 178	0.52 147	3.10 249	0.60 176	0.48 168	0.56 172	0.48 169	3.02 238	0.83 198	0.61 132	0.62 183	0.72 180	0.50 173	0.49 164	0.49 172	0.48 164	0.58 169	0.50 173	0.55 172	0.48 169	0.56 165	0.50 174	0.50 168	0.51 173	0.58 173	0.51 176	0.60 170	0.51 171

MyStereo04	0.76 180	4.78 241	0.62 177	0.63 179	0.54 177	0.65 179	0.56 180	0.61 169	0.58 180	0.61 132	0.56 177	0.63 170	0.57 181	0.63 179	0.60 182	0.60 178	0.64 173	0.56 180	0.63 178	0.58 179	0.63 172	0.62 184	0.55 172	0.60 183	0.63 176	0.57 180	0.64 173	0.58 175

RSM++	0.77 181	0.91 169	0.72 180	0.83 193	0.71 190	0.83 189	0.72 195	0.81 180	0.71 188	0.81 148	0.71 189	0.81 190	0.71 191	0.71 188	0.71 192	0.70 187	0.83 188	0.72 193	0.83 193	0.81 199	0.83 184	0.72 193	0.71 192	0.71 193	0.88 192	0.71 191	0.83 187	0.70 188

test-3	0.78 182	4.38 238	1.80 231	0.62 178	0.49 172	0.62 177	0.50 174	1.86 220	0.64 184	0.69 136	0.52 173	0.66 172	0.38 143	0.58 171	0.57 180	0.46 154	0.66 175	0.46 158	0.50 166	0.44 159	0.48 152	0.58 178	0.54 171	0.60 183	0.70 178	0.46 159	0.48 154	0.50 169

CroCo-Stereo	0.80 183	2.51 222	0.41 140	1.27 222	0.41 151	1.27 221	0.41 153	1.27 211	0.41 149	1.27 183	0.41 152	1.27 219	0.41 151	0.41 143	0.41 153	0.41 146	1.28 220	0.41 150	1.27 221	0.41 151	1.27 220	0.41 150	0.42 152	0.41 151	1.27 222	0.41 151	1.27 219	0.41 150
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
NaN_ROB	0.80 183	0.80 163	0.80 188	0.80 190	0.80 196	0.80 187	0.80 198	0.80 178	0.80 193	0.80 146	0.80 196	0.80 188	0.80 195	0.80 192	0.80 197	0.80 193	0.80 185	0.80 198	0.80 190	0.80 197	0.80 180	0.80 196	0.80 196	0.80 197	0.80 186	0.80 198	0.80 183	0.80 195

CSAN	0.80 183	0.80 163	0.80 188	0.80 190	0.80 196	0.80 187	0.80 198	0.80 178	0.80 193	0.80 146	0.80 196	0.80 188	0.80 195	0.80 192	0.80 197	0.80 193	0.80 185	0.80 198	0.80 190	0.80 197	0.80 180	0.80 196	0.80 196	0.80 197	0.80 186	0.80 198	0.80 183	0.80 195

gcap-zeroshot	0.81 186	1.03 179	0.84 192	0.93 198	0.85 200	0.84 191	0.62 187	1.21 209	0.53 174	0.79 144	0.84 199	0.77 184	0.70 189	0.84 197	0.67 190	0.74 190	1.18 215	0.52 176	0.91 197	0.79 194	0.84 185	0.61 182	0.83 198	0.69 192	0.93 198	0.82 200	0.85 189	0.66 185

AIO-Stereo	0.82 187	1.06 181	0.73 183	0.97 202	0.74 192	1.06 207	0.60 185	1.04 197	0.90 200	1.00 160	1.01 209	0.78 185	0.85 200	0.74 190	0.62 185	0.67 184	1.12 206	0.55 178	0.70 180	0.65 185	0.93 192	0.66 188	0.67 185	0.67 190	0.82 188	0.74 194	0.92 191	0.83 197

G-Net	0.82 187	1.77 208	0.78 186	0.78 188	0.78 194	0.78 186	0.78 196	0.78 177	0.79 192	0.79 144	0.78 194	0.78 185	0.78 194	0.78 191	0.78 195	0.78 191	0.79 184	0.79 196	0.79 189	0.79 194	0.79 179	0.79 195	0.79 195	0.79 196	0.79 184	0.79 197	0.79 182	0.79 194

ktn	0.84 189	1.15 186	0.54 167	1.16 217	1.26 228	0.51 168	0.53 177	0.51 163	0.66 187	4.54 257	0.51 172	0.52 164	0.52 177	0.66 184	0.51 175	0.51 171	1.37 225	1.17 221	0.49 163	0.51 175	1.23 216	0.51 176	0.67 185	0.51 173	0.51 164	0.68 189	0.51 161	0.51 171

KSHMR	0.85 190	0.72 156	0.51 163	0.49 164	0.49 172	0.51 168	1.07 216	0.50 160	0.48 167	6.04 267	0.52 173	0.66 172	0.98 208	0.49 164	0.77 194	0.49 167	1.17 213	0.51 175	0.49 163	1.06 214	0.51 158	0.49 170	0.49 166	0.51 173	1.04 204	0.49 172	0.81 186	0.72 191

CroCo-Stereo Lap2	0.85 190	2.86 226	0.43 146	1.33 224	0.43 157	1.31 222	0.42 158	1.32 212	0.42 154	1.31 185	0.44 157	1.32 220	0.44 157	0.43 149	0.44 159	0.43 151	1.35 221	0.43 156	1.32 223	0.43 157	1.31 221	0.43 155	0.43 153	0.42 157	1.31 223	0.42 156	1.31 220	0.43 155

DGTPSM_ROB	0.92 192	0.93 173	0.91 193	0.93 198	0.91 201	0.92 196	0.93 204	0.92 186	0.92 201	0.92 155	0.91 201	0.91 194	0.93 205	0.91 198	0.92 205	0.92 205	0.92 194	0.92 203	0.92 198	0.90 203	0.91 188	0.92 203	0.93 202	0.94 206	0.92 196	0.91 202	0.92 191	0.97 204

pmcnn	0.92 192	0.92 170	0.92 194	0.92 196	0.92 202	0.92 196	0.92 202	0.92 186	0.92 201	0.92 155	0.92 203	0.92 197	0.92 204	0.92 200	0.92 205	0.92 205	0.92 194	0.92 203	0.92 198	0.92 207	0.92 190	0.92 203	0.92 201	0.92 205	0.92 196	0.92 203	0.92 191	0.92 203

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 194	0.77 162	0.82 190	1.16 217	0.75 193	0.99 200	0.92 202	0.91 184	0.99 206	0.94 159	0.91 201	1.15 209	0.88 201	0.92 200	1.00 207	0.67 184	0.98 198	1.00 207	0.75 187	0.91 204	1.18 209	0.87 200	0.89 200	0.90 202	1.08 209	1.07 213	0.74 180	0.89 199

HSM-Net_RVC	0.93 194	1.09 184	0.79 187	1.10 210	0.78 194	1.09 209	0.79 197	1.16 204	0.80 193	1.14 170	0.79 195	1.17 212	0.77 193	0.73 189	0.83 199	0.78 191	1.19 216	0.79 196	1.18 216	0.72 191	1.19 211	0.80 196	0.72 194	0.80 197	1.18 217	0.74 194	1.14 209	0.73 193
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 194	8.54 260	0.41 140	0.56 170	0.37 143	0.56 172	0.37 145	0.50 160	0.40 147	0.56 131	5.24 271	0.56 166	0.34 135	0.40 142	0.41 153	0.34 134	0.53 165	0.40 148	0.56 174	0.38 146	0.52 160	0.40 148	0.40 147	0.41 151	0.56 170	0.40 150	0.56 167	0.40 149

DPSimNet_ROB	0.93 194	1.04 180	0.83 191	1.05 208	0.82 198	1.04 205	0.83 201	1.03 195	0.89 199	1.03 165	0.84 199	1.03 203	0.84 198	0.83 196	0.84 200	0.83 195	1.14 208	0.84 200	1.12 212	0.84 201	1.04 199	0.88 202	0.83 198	0.84 201	1.07 208	0.83 201	1.15 210	0.88 198

DPSM_ROB	0.93 194	0.92 170	0.94 195	0.96 200	1.02 208	0.92 196	0.98 205	0.95 189	0.92 201	0.92 155	0.92 203	0.91 194	0.97 206	0.92 200	0.91 203	0.91 202	0.96 196	0.94 205	0.93 201	0.91 204	0.93 192	0.92 203	0.93 202	0.91 203	0.91 194	0.99 204	0.92 191	0.91 201

DPSM	0.93 194	0.92 170	0.94 195	0.96 200	1.02 208	0.92 196	0.98 205	0.95 189	0.92 201	0.92 155	0.92 203	0.91 194	0.97 206	0.92 200	0.91 203	0.91 202	0.96 196	0.94 205	0.93 201	0.91 204	0.93 192	0.92 203	0.93 202	0.91 203	0.91 194	0.99 204	0.92 191	0.91 201

GANet	1.00 200	1.00 174	1.00 197	1.00 203	1.00 204	1.00 201	1.00 208	1.00 191	1.00 207	1.00 160	1.00 206	1.00 198	1.00 209	1.00 206	1.00 207	1.00 208	1.00 199	1.00 207	1.00 203	1.00 208	1.00 195	1.00 207	1.00 206	1.00 208	1.00 199	1.00 207	1.00 197	1.00 206

TDLM	1.00 200	1.00 174	1.00 197	1.00 203	1.00 204	1.00 201	1.00 208	1.00 191	1.00 207	1.00 160	1.00 206	1.00 198	1.00 209	1.00 206	1.00 207	1.00 208	1.00 199	1.00 207	1.00 203	1.00 208	1.00 195	1.00 207	1.00 206	1.00 208	1.00 199	1.00 207	1.00 197	1.00 206

CVANet_RVC	1.00 200	1.00 174	1.00 197	1.00 203	1.00 204	1.00 201	1.00 208	1.00 191	1.00 207	1.00 160	1.00 206	1.00 198	1.00 209	1.00 206	1.00 207	1.00 208	1.00 199	1.00 207	1.00 203	1.00 208	1.00 195	1.00 207	1.00 206	1.00 208	1.00 199	1.00 207	1.00 197	1.00 206

ccs_rob	1.00 200	10.06 266	0.31 126	0.44 152	0.31 133	0.43 151	0.31 136	0.43 143	0.32 130	0.45 119	0.32 135	1.20 216	0.31 129	7.02 271	0.31 132	0.31 128	0.44 147	0.31 130	0.44 148	0.32 135	0.44 141	0.31 131	0.32 130	0.32 133	0.44 146	0.32 135	0.43 143	0.31 134

trnet	1.01 204	1.01 177	1.01 200	1.01 206	1.01 207	1.01 204	1.01 211	1.01 194	1.01 210	1.01 164	1.01 209	1.01 202	1.01 212	1.01 209	1.01 211	1.01 211	1.01 202	1.01 211	1.01 206	1.01 211	1.01 198	1.01 210	1.01 209	1.01 211	1.01 202	1.01 210	1.01 201	1.01 209

CFNet_pseudo	1.01 204	9.78 264	0.29 119	0.38 129	0.28 117	0.38 131	0.28 119	0.38 128	0.28 118	0.39 104	0.28 120	0.39 132	0.28 117	9.50 272	0.29 128	0.28 115	0.38 128	0.28 116	0.38 127	0.28 117	0.38 121	0.28 118	0.28 114	0.28 118	0.38 126	0.28 116	0.38 124	0.28 118

pcwnet_v2	1.01 204	9.73 263	0.28 114	0.38 129	0.28 117	0.38 131	0.28 119	0.38 128	0.28 118	0.38 101	0.28 120	0.39 132	0.28 117	9.61 273	0.28 120	0.28 115	0.38 128	0.28 116	0.38 127	0.28 117	0.38 121	0.28 118	0.29 120	0.28 118	0.38 126	0.28 116	0.38 124	0.28 118

WAO-8	1.02 207	1.50 204	1.49 224	0.40 141	0.40 150	1.56 228	0.98 205	1.55 218	0.58 180	4.18 254	0.40 151	0.79 187	0.48 167	0.91 198	0.39 150	0.99 207	0.71 178	0.70 191	0.51 169	0.77 193	1.07 201	0.82 199	0.69 189	0.96 207	1.01 202	1.30 229	1.10 207	1.38 232

UCFNet_RVC	1.03 208	10.10 267	0.28 114	0.38 129	0.28 117	0.39 138	0.28 119	0.38 128	0.28 118	0.39 104	0.28 120	0.39 132	0.29 126	9.62 274	0.28 120	0.28 115	0.38 128	0.28 116	0.38 127	0.28 117	0.39 130	0.28 118	0.29 120	0.28 118	0.39 135	0.28 116	0.38 124	0.29 127

GLC_STEREO	1.05 209	1.01 177	1.02 201	1.02 207	1.02 208	1.05 206	1.06 213	1.05 198	1.05 211	1.04 167	1.05 211	1.05 204	1.04 213	1.06 212	1.05 212	1.06 213	1.06 203	1.05 213	1.06 207	1.05 213	1.06 200	1.06 212	1.04 211	1.05 212	1.04 204	1.05 211	1.06 203	1.06 210

FC-DCNN	1.10 210	0.81 165	0.77 185	0.63 179	0.42 156	0.86 193	0.64 190	0.91 184	0.96 205	1.11 168	0.80 196	1.07 205	0.81 197	0.67 185	1.75 238	1.30 228	1.41 226	0.85 201	1.28 222	0.71 189	2.12 235	1.32 228	0.52 170	0.81 200	1.64 229	1.40 234	2.39 237	1.75 240

RP	1.14 211	1.16 188	1.15 210	1.17 219	1.10 215	1.16 213	1.15 218	1.10 199	1.16 220	1.15 171	1.08 213	1.16 210	1.15 219	1.15 219	1.14 219	1.16 218	1.16 211	1.10 215	1.10 209	1.10 217	1.16 205	1.11 215	1.10 214	1.19 224	1.14 213	1.19 224	1.07 204	1.10 213

Abc-Net	1.14 211	1.16 188	1.18 214	1.10 210	1.10 215	1.16 213	1.18 222	1.16 204	1.13 217	1.11 168	1.16 218	1.16 210	1.12 217	1.10 213	1.17 222	1.16 218	1.16 211	1.10 215	1.16 213	1.14 220	1.17 207	1.16 218	1.11 215	1.09 217	1.10 210	1.10 216	1.16 211	1.17 218
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TorneroNet	1.15 213	1.10 185	0.51 163	0.69 182	0.51 176	1.10 210	0.50 174	0.51 163	0.51 173	13.92 274	1.17 222	0.49 158	0.51 176	0.54 168	0.48 169	0.49 167	0.49 160	0.65 188	0.70 180	0.49 172	0.51 158	0.49 170	0.67 185	1.36 231	0.51 164	0.50 174	0.52 163	1.23 225

RGC	1.15 213	1.16 188	1.17 213	1.15 215	1.11 217	1.21 218	1.21 229	1.10 199	1.15 218	1.16 174	1.11 215	1.17 212	1.09 215	1.14 218	1.11 216	1.16 218	1.19 216	1.11 218	1.10 209	1.15 222	1.11 202	1.19 221	1.16 218	1.12 219	1.17 215	1.10 216	1.16 211	1.17 218

NCC-stereo	1.15 213	1.17 191	1.12 209	1.10 210	1.15 218	1.14 211	1.15 218	1.15 202	1.12 216	1.17 177	1.17 222	1.11 207	1.17 223	1.11 215	1.10 215	1.16 218	1.12 206	1.11 218	1.16 213	1.13 219	1.23 216	1.16 218	1.19 222	1.11 218	1.18 217	1.17 221	1.17 214	1.13 216

edge stereo	1.15 213	1.18 192	1.11 208	1.12 213	1.17 222	1.17 217	1.17 220	1.16 204	1.18 224	1.16 174	1.17 222	1.17 212	1.13 218	1.11 215	1.11 216	1.12 215	1.17 213	1.17 221	1.11 211	1.17 223	1.17 207	1.17 220	1.18 220	1.14 220	1.11 211	1.18 222	1.12 208	1.11 214

Nwc_Net	1.15 213	1.15 186	1.15 210	1.09 209	1.19 224	1.16 213	1.17 220	1.15 202	1.16 220	1.16 174	1.16 218	1.08 206	1.16 220	1.11 215	1.15 221	1.18 222	1.11 205	1.10 215	1.16 213	1.17 223	1.16 205	1.13 217	1.18 220	1.20 225	1.11 211	1.15 219	1.16 211	1.20 221

stereogan	1.17 218	1.19 194	1.15 210	1.15 215	1.15 218	1.15 212	1.19 223	1.19 207	1.15 218	1.15 171	1.16 218	1.19 215	1.19 224	1.19 221	1.19 223	1.19 223	1.15 209	1.19 224	1.19 217	1.19 226	1.15 204	1.19 221	1.15 217	1.15 221	1.16 214	1.15 219	1.19 215	1.20 221

FAT-Stereo	1.22 219	1.23 195	1.19 217	1.21 221	1.24 227	1.24 220	1.19 223	1.25 210	1.24 227	1.25 182	1.19 225	1.20 216	1.24 228	1.20 222	1.21 225	1.25 227	1.22 218	1.21 226	1.25 220	1.23 229	1.22 214	1.19 221	1.19 222	1.24 228	1.25 220	1.20 225	1.19 215	1.25 227

S-Stereo	1.22 219	1.18 192	1.19 217	1.20 220	1.23 226	1.23 219	1.19 223	1.19 207	1.18 224	1.27 183	1.20 226	1.20 216	1.20 225	1.23 224	1.22 227	1.23 226	1.23 219	1.23 228	1.20 218	1.25 230	1.20 212	1.22 227	1.25 226	1.24 228	1.20 219	1.22 228	1.26 218	1.24 226

SPS-STEREO	1.25 221	1.47 203	1.06 206	1.54 228	1.08 213	1.52 227	1.20 228	1.44 216	1.06 213	1.49 195	1.10 214	1.41 224	1.10 216	0.98 204	1.08 214	1.12 215	1.47 227	1.04 212	1.53 227	1.14 220	1.52 225	1.07 213	1.02 210	1.05 212	1.48 227	1.07 213	1.55 224	1.11 214
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 222	1.37 202	1.35 220	1.38 226	1.40 230	1.39 225	1.77 239	1.36 213	1.74 238	1.36 189	1.36 230	1.36 223	1.36 230	1.36 225	1.35 228	1.41 233	1.36 223	1.36 233	1.36 224	1.35 232	1.36 223	1.35 230	1.36 228	1.35 230	1.36 225	1.35 231	1.36 223	1.35 228

HBP-ISP	1.47 223	1.07 183	1.03 202	1.30 223	1.08 213	1.36 223	1.06 213	1.44 216	1.25 229	1.97 209	1.51 234	1.65 226	1.58 234	0.98 204	1.58 234	1.68 236	1.98 232	1.32 229	2.02 233	1.28 231	2.95 240	1.89 244	0.97 205	1.06 214	1.26 221	0.99 204	1.94 227	1.43 234

PS-NSSS	1.48 224	4.46 240	1.35 220	1.35 225	1.35 229	1.41 226	1.34 231	1.36 213	1.35 231	1.40 190	1.35 229	1.33 221	1.35 229	1.37 226	1.40 230	1.35 229	1.35 221	1.35 231	1.39 225	1.44 236	1.35 222	1.34 229	1.35 227	1.38 234	1.35 224	1.33 230	1.34 221	1.38 232

CC-Net-ROB	1.51 225	4.40 239	1.69 228	1.39 227	1.40 230	1.37 224	1.40 234	1.36 213	1.39 232	1.41 191	1.36 230	1.35 222	1.38 231	1.39 227	1.39 229	1.36 230	1.36 223	1.35 231	1.39 225	1.39 233	1.37 224	1.36 231	1.41 231	1.48 235	1.39 226	1.42 235	1.35 222	1.35 228

GANetREF_RVC	1.52 226	2.01 210	1.21 219	1.98 233	1.21 225	1.98 233	1.21 229	1.98 227	1.21 226	1.99 210	1.21 227	1.98 230	1.21 227	1.02 210	1.21 225	1.21 225	1.99 233	1.21 226	1.99 232	1.21 227	1.99 230	1.21 224	1.21 224	1.21 226	1.99 233	1.21 226	1.99 230	1.21 223
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
R-Stereo Train	1.62 227	2.01 210	1.41 222	1.97 231	1.40 230	1.96 231	1.39 232	1.93 222	1.39 232	1.92 204	1.38 232	1.94 228	1.39 232	1.40 228	1.45 231	1.38 231	1.96 230	1.37 234	1.97 230	1.39 233	1.98 228	1.41 232	1.40 229	1.37 232	1.97 231	1.38 232	1.96 228	1.37 230

RAFT-Stereo	1.62 227	2.01 210	1.41 222	1.97 231	1.40 230	1.96 231	1.39 232	1.93 222	1.39 232	1.92 204	1.38 232	1.94 228	1.39 232	1.40 228	1.45 231	1.38 231	1.96 230	1.37 234	1.97 230	1.39 233	1.98 228	1.41 232	1.40 229	1.37 232	1.97 231	1.38 232	1.96 228	1.37 230
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 227	1.60 206	1.59 225	1.61 229	1.69 234	1.66 229	1.61 235	1.70 219	1.65 236	1.62 197	1.60 236	1.61 225	1.60 235	1.60 230	1.59 235	1.62 234	1.60 228	1.63 236	1.62 228	1.68 239	1.70 226	1.60 234	1.64 234	1.60 236	1.61 228	1.60 236	1.60 225	1.59 236

MoCha-V2	1.75 230	27.02 282	0.72 180	0.92 196	0.69 188	0.89 195	0.69 192	0.92 186	0.71 188	0.87 152	0.69 188	0.88 193	0.68 188	0.70 186	0.68 191	0.69 186	0.90 193	0.69 190	0.92 198	0.69 188	0.92 190	0.71 192	0.70 190	0.67 190	0.88 192	0.71 191	0.92 191	0.68 186

MFMNet_re	1.77 231	1.89 209	1.72 229	1.88 230	1.69 234	1.89 230	1.67 236	1.91 221	1.70 237	1.87 200	1.67 237	1.89 227	1.68 237	1.67 231	1.67 237	1.70 237	1.88 229	1.68 238	1.88 229	1.67 237	1.89 227	1.68 237	1.70 236	1.71 238	1.87 230	1.68 241	1.87 226	1.68 238

plain	1.96 232	3.33 228	1.04 203	3.24 243	1.04 211	3.24 244	1.04 212	3.26 241	1.05 211	3.26 239	1.13 216	3.27 242	1.06 214	1.05 211	1.05 212	1.05 212	3.28 242	1.05 213	3.29 241	1.06 214	3.30 241	1.05 211	1.05 212	1.06 214	3.30 242	1.06 212	3.30 242	1.06 210

UDGNet	1.97 233	2.43 220	1.67 226	2.46 240	1.70 236	2.44 240	1.69 237	2.34 233	1.63 235	2.35 227	1.67 237	2.37 237	1.67 236	1.68 232	1.64 236	1.67 235	2.44 240	1.64 237	2.43 239	1.67 237	2.43 239	1.66 235	1.67 235	1.63 237	2.43 239	1.66 239	2.42 238	1.66 237

FBW_ROB	2.04 234	2.50 221	1.75 230	2.45 239	1.78 237	2.40 238	1.74 238	2.47 234	1.77 239	2.37 228	1.81 239	2.30 233	1.80 238	1.78 233	1.88 246	1.80 238	2.41 239	1.77 239	2.43 239	1.83 241	2.39 237	1.81 242	1.76 238	1.75 239	2.56 240	1.75 242	2.30 235	1.74 239

TRStereo	2.05 235	2.13 213	1.85 233	2.27 234	1.84 239	2.28 234	1.84 242	2.29 230	1.87 242	2.29 223	1.86 241	2.30 233	1.87 242	2.30 244	1.87 243	2.08 244	2.29 235	1.87 242	2.30 235	1.87 243	2.08 232	1.72 238	1.86 242	2.30 248	2.13 234	1.84 244	2.29 232	1.87 243

XX-Stereo	2.05 235	2.13 213	1.85 233	2.27 234	1.84 239	2.28 234	1.84 242	2.29 230	1.87 242	2.29 223	1.86 241	2.30 233	1.87 242	2.30 244	1.87 243	2.08 244	2.29 235	1.87 242	2.30 235	1.87 243	2.08 232	1.72 238	1.86 242	2.30 248	2.13 234	1.84 244	2.29 232	1.87 243

EAI-Stereo	2.05 235	2.13 213	1.85 233	2.27 234	1.84 239	2.28 234	1.84 242	2.29 230	1.87 242	2.29 223	1.86 241	2.30 233	1.87 242	2.30 244	1.87 243	2.08 244	2.29 235	1.87 242	2.30 235	1.87 243	2.08 232	1.72 238	1.86 242	2.30 248	2.13 234	1.84 244	2.29 232	1.87 243

AF-Net	2.06 238	25.73 281	1.18 214	1.12 213	1.16 221	1.16 213	1.19 223	1.10 199	1.17 223	1.15 171	1.14 217	1.11 207	1.16 220	1.16 220	1.14 219	1.11 214	1.15 209	1.13 220	1.21 219	1.17 223	1.11 202	1.21 224	1.17 219	1.17 222	1.17 215	1.11 218	1.20 217	1.13 216

UniTT-Stereo	2.12 239	3.66 232	1.10 207	3.48 246	1.15 218	3.57 247	1.11 217	3.44 243	1.16 220	3.52 241	1.16 218	3.50 243	1.16 220	1.10 213	1.13 218	1.15 217	3.61 243	1.17 221	3.64 242	1.12 218	3.58 244	1.12 216	1.12 216	1.17 222	3.53 245	1.18 222	3.52 244	1.18 220

RAStereo	2.24 240	3.70 233	1.18 214	3.73 250	1.18 223	3.69 249	1.19 223	3.73 246	1.24 227	3.72 244	1.21 227	3.76 247	1.20 225	1.20 222	1.20 224	1.20 224	3.74 248	1.20 225	3.75 248	1.21 227	3.77 248	1.21 224	1.21 224	1.21 226	3.82 249	1.21 226	3.82 248	1.21 223

NCCL2	2.27 241	2.27 218	2.28 244	2.27 234	2.28 248	2.28 234	2.28 249	2.27 229	2.28 249	2.28 220	2.28 248	2.29 232	2.28 248	2.28 243	2.29 249	2.28 249	2.28 234	2.28 250	2.27 234	2.28 251	2.28 236	2.28 249	2.28 249	2.28 246	2.28 237	2.28 250	2.11 231	2.28 251

STTStereo	2.30 242	2.34 219	2.26 243	2.37 238	2.23 245	2.40 238	2.35 250	2.20 228	2.33 250	2.28 220	2.31 249	2.19 231	2.37 249	2.20 240	2.31 250	2.23 248	2.38 238	2.25 249	2.33 238	2.27 250	2.39 237	2.27 248	2.31 250	2.29 247	2.37 238	2.32 251	2.34 236	2.26 250

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 243	2.85 225	1.90 238	2.90 241	2.77 250	2.88 241	2.85 252	2.51 235	2.85 252	2.88 235	1.99 246	2.50 238	2.76 251	2.20 240	1.57 233	2.64 250	2.89 241	2.63 251	5.69 267	1.03 212	2.01 231	2.71 250	2.74 252	2.73 251	2.87 241	1.64 237	1.00 197	1.49 235
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 244	3.41 230	1.05 204	3.29 244	1.05 212	3.29 246	1.06 213	3.30 242	1.06 213	3.31 240	1.06 212	4.97 262	2.72 250	2.72 247	2.71 251	2.70 251	6.57 269	2.19 247	5.08 264	1.08 216	3.36 242	1.07 213	1.07 213	1.07 216	3.35 244	1.07 213	3.36 243	1.07 212

sCroCo_RVC	2.76 245	4.00 234	1.82 232	4.00 254	1.83 238	3.98 254	1.82 240	3.99 247	1.81 240	4.14 251	2.76 250	4.13 255	1.82 240	1.83 234	1.83 239	1.82 239	4.01 253	1.82 241	3.98 251	1.86 242	4.00 253	1.82 243	1.83 240	1.84 240	4.02 255	1.81 243	4.00 252	1.83 242

sAnonymous2	2.87 246	4.16 235	1.89 236	4.26 258	1.87 242	4.23 257	1.92 245	4.17 248	1.94 246	4.16 252	1.92 244	4.20 256	1.92 245	1.96 236	1.86 241	1.87 241	4.25 256	1.90 245	4.23 256	1.91 246	4.26 256	1.93 245	1.89 245	1.90 241	4.07 256	1.91 247	5.09 264	1.93 247

CroCo_RVC	2.87 246	4.16 235	1.89 236	4.26 258	1.87 242	4.23 257	1.92 245	4.17 248	1.94 246	4.16 252	1.92 244	4.20 256	1.92 245	1.96 236	1.86 241	1.87 241	4.25 256	1.90 245	4.23 256	1.91 246	4.26 256	1.93 245	1.89 245	1.90 241	4.07 256	1.91 247	5.09 264	1.93 247

Anonymous3	3.36 248	4.93 243	2.20 240	4.92 264	2.23 245	4.90 264	2.23 248	4.89 253	2.24 248	4.95 262	2.21 247	4.91 261	2.21 247	2.18 239	2.22 248	2.22 247	4.86 263	2.20 248	4.90 262	2.20 249	4.96 263	2.21 247	2.21 248	2.21 245	6.30 267	2.21 249	4.90 259	2.23 249

StereoVision	3.44 249	10.12 268	1.68 227	5.44 267	2.26 247	5.87 267	1.97 247	5.17 254	1.31 230	5.80 265	1.56 235	5.62 266	1.84 241	1.97 238	1.91 247	1.84 240	4.98 265	1.32 229	5.60 265	1.71 240	5.35 267	1.73 241	1.97 247	1.96 243	5.40 264	1.65 238	5.08 263	1.76 241

DPSNet	3.67 250	3.61 231	3.62 254	3.64 247	3.61 258	3.64 248	3.65 258	3.64 245	3.67 257	3.67 243	3.65 256	3.68 245	3.69 262	3.69 256	3.69 263	3.68 259	3.70 245	3.70 259	3.69 247	3.69 260	3.71 247	3.69 256	3.67 257	3.69 259	3.68 248	3.67 256	3.68 246	3.67 253

MaDis-Stereo	3.69 251	10.19 269	2.01 239	6.09 268	2.01 244	5.94 268	1.82 240	6.14 259	1.85 241	6.59 268	1.82 240	6.01 267	1.81 239	1.83 234	1.83 239	2.02 243	5.87 266	1.79 240	5.93 268	2.06 248	4.63 261	1.67 236	1.84 241	2.08 244	5.90 265	1.66 239	6.34 267	1.87 243

Sa-1000	3.84 252	7.71 252	6.81 269	4.15 256	2.86 251	3.27 245	3.87 264	5.99 256	4.35 268	2.78 233	3.71 257	3.88 248	3.56 258	3.88 259	3.64 256	2.71 252	3.72 246	3.27 254	3.67 246	3.15 254	3.51 243	3.36 254	2.70 251	3.49 253	3.32 243	3.76 260	2.87 240	3.76 260

SA	3.93 253	7.22 248	4.74 256	4.15 256	3.88 264	3.70 250	4.02 267	6.67 264	3.95 262	3.64 242	3.74 258	3.63 244	3.00 253	3.51 251	3.68 262	3.68 259	3.73 247	3.71 260	3.64 242	3.48 255	3.58 244	2.97 252	3.69 258	3.61 254	3.55 247	3.42 253	3.64 245	3.79 261

TestStereo1	4.11 254	7.79 254	6.72 267	3.93 251	3.81 261	3.96 252	3.58 256	6.96 267	3.74 259	3.90 246	3.76 259	3.89 249	3.57 259	3.70 257	3.66 259	3.34 256	3.80 249	3.62 256	3.66 244	3.68 258	3.91 250	3.70 257	3.65 255	3.67 256	3.88 250	3.53 254	3.89 249	3.68 256

SA-5K	4.11 254	7.79 254	6.72 267	3.93 251	3.81 261	3.96 252	3.58 256	6.96 267	3.74 259	3.90 246	3.76 259	3.89 249	3.57 259	3.70 257	3.66 259	3.34 256	3.80 249	3.62 256	3.66 244	3.68 258	3.91 250	3.70 257	3.65 255	3.67 256	3.88 250	3.53 254	3.89 249	3.68 256

test_4	4.11 254	8.05 257	6.64 265	4.52 261	3.68 259	3.00 242	3.40 255	6.21 262	3.29 254	4.07 250	3.84 262	4.04 253	3.76 264	3.56 254	3.67 261	3.76 262	4.04 254	3.79 262	4.10 252	3.53 256	3.98 252	3.74 260	3.55 254	3.61 254	3.94 254	3.75 259	3.73 247	3.73 259

test-1	4.11 254	7.65 251	4.93 257	3.65 248	3.58 256	4.70 263	3.74 262	4.73 251	4.06 264	3.72 244	4.11 266	3.70 246	3.49 257	3.36 250	3.65 258	4.17 267	3.92 251	4.04 266	4.19 255	3.75 261	4.69 262	4.18 263	3.88 261	3.90 261	4.73 260	3.77 261	3.12 241	3.68 256

TESTraft	4.16 258	8.03 256	6.81 269	3.99 253	3.68 259	3.93 251	3.70 260	6.86 266	3.69 258	3.93 248	3.88 264	3.93 251	3.59 261	3.65 255	3.64 256	3.68 259	3.92 251	3.72 261	3.92 249	3.57 257	3.84 249	3.70 257	3.71 259	3.67 256	3.91 253	3.74 258	3.92 251	3.67 253

raft_robust	4.19 259	7.78 253	6.08 262	3.30 245	3.85 263	4.03 255	3.73 261	6.25 263	3.30 255	4.44 256	3.28 254	4.01 252	3.82 265	4.29 264	3.70 264	4.01 264	4.48 261	3.42 255	4.11 253	3.76 262	4.05 254	3.32 253	3.85 260	3.82 260	4.71 259	3.83 262	4.09 253	3.80 262

RAFT_CTSACE	4.43 260	8.26 259	6.10 263	4.62 262	4.01 266	4.54 262	3.65 258	6.09 258	3.93 261	4.64 259	4.14 267	4.26 258	4.13 267	3.91 260	3.88 265	4.06 266	4.30 258	4.03 265	4.27 258	3.92 263	4.26 256	3.67 255	3.91 262	4.16 264	4.82 261	4.08 266	4.20 255	3.67 253

RAFT+CT+SA	4.43 260	7.34 250	6.71 266	5.01 265	4.38 267	4.40 259	3.85 263	6.15 261	4.30 267	4.89 261	3.26 253	4.49 260	3.01 254	4.53 265	3.36 255	3.65 258	3.64 244	4.39 268	3.94 250	4.28 266	4.44 259	4.30 265	4.24 267	4.52 266	3.90 252	3.85 263	4.89 258	4.00 264

cross-raft	4.43 260	7.31 249	6.46 264	4.47 260	3.95 265	4.46 260	3.95 265	6.70 265	3.97 263	4.41 255	3.82 261	4.38 259	3.94 266	3.95 262	3.95 267	3.95 263	4.45 260	3.95 264	4.46 259	3.95 264	4.46 260	3.95 261	3.95 264	3.94 263	4.40 258	3.95 265	4.45 257	3.95 263

test_5	4.51 263	8.85 262	5.35 261	3.66 249	3.56 255	5.10 266	4.47 269	6.14 259	4.07 265	4.96 263	3.87 263	5.14 265	4.17 269	3.53 252	4.39 268	4.53 268	4.15 255	3.62 256	4.74 261	2.94 253	3.63 246	4.53 267	4.20 266	4.54 267	4.86 262	3.68 257	4.95 260	4.06 265

test_3	4.55 264	10.96 270	7.69 273	4.04 255	3.60 257	4.10 256	3.98 266	7.94 269	4.56 269	3.99 249	4.03 265	4.08 254	3.74 263	3.99 263	3.91 266	4.05 265	4.33 259	3.89 263	4.14 254	4.00 265	4.11 255	4.02 262	4.01 265	3.91 262	3.53 245	3.94 264	4.19 254	4.20 266

FC-DCNN v2	4.74 265	3.16 227	3.16 251	3.16 242	3.16 252	3.16 243	3.16 254	3.16 240	3.16 253	3.16 238	3.16 252	3.16 241	3.16 255	3.16 249	3.16 253	3.16 255	6.72 270	6.72 272	6.72 270	6.72 274	6.72 269	6.72 274	6.72 273	6.72 271	6.72 268	6.72 271	6.72 269	6.72 272

TestStereo	4.92 266	4.80 242	4.98 258	4.82 263	4.97 269	4.91 265	4.78 270	4.80 252	4.88 270	4.78 260	4.80 269	4.99 263	4.81 270	4.83 266	4.87 270	4.97 270	4.93 264	5.01 270	5.03 263	4.90 269	5.02 264	5.02 268	5.06 268	5.04 268	4.93 263	4.89 268	5.01 261	5.09 268

DispFullNet	4.96 267	5.67 244	3.30 253	5.01 265	3.21 254	4.50 261	3.11 253	4.43 250	3.44 256	4.60 258	3.46 255	5.13 264	3.44 256	3.53 252	3.20 254	2.87 254	4.80 262	3.15 253	4.70 260	4.83 268	9.02 274	5.98 271	5.95 272	6.21 270	8.84 273	5.85 270	9.76 274	5.91 270

SGM-Forest	5.07 268	6.74 246	4.17 255	6.46 269	4.68 268	6.21 270	4.38 268	6.00 257	4.14 266	5.84 266	4.44 268	6.28 268	4.16 268	3.92 261	4.56 269	4.60 269	6.15 267	4.27 267	6.12 269	4.31 267	5.99 268	4.27 264	3.92 263	4.27 265	6.13 266	4.10 267	6.18 266	4.49 267
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 269	8.71 261	2.75 248	8.64 274	2.76 249	8.65 274	2.79 251	8.67 273	2.79 251	8.70 273	2.79 251	8.70 273	2.79 252	2.79 248	2.80 252	2.80 253	8.84 274	2.82 252	8.82 274	2.89 252	8.84 273	2.83 251	2.83 253	2.82 252	8.87 274	2.83 252	8.84 273	2.83 252

SGM+DAISY	6.35 270	8.16 258	5.14 260	8.12 273	5.08 271	8.12 273	5.16 271	8.01 270	5.18 272	7.92 271	5.14 270	7.89 272	5.14 271	4.95 267	5.33 271	5.32 271	8.14 273	5.16 271	8.16 273	5.16 270	8.21 272	5.19 269	5.12 269	5.12 269	8.18 272	5.24 269	8.12 272	5.11 269

RAFT	6.60 271	9.99 265	8.33 274	7.21 272	6.55 272	5.95 269	5.87 272	8.70 274	5.02 271	5.10 264	6.69 272	7.06 271	6.94 274	6.17 270	7.09 274	6.84 272	6.47 268	4.72 269	5.60 265	5.60 271	5.11 265	5.97 270	6.93 274	6.89 272	7.16 269	7.08 274	6.58 268	6.66 271

test-v	7.17 272	11.53 271	7.63 271	7.17 270	6.87 273	7.48 271	6.90 273	8.14 271	6.88 273	6.93 269	7.42 273	7.05 269	6.14 272	6.05 268	6.86 272	6.99 273	7.60 271	6.75 273	6.90 271	6.66 272	7.83 270	6.36 272	5.89 270	7.34 273	7.19 270	6.75 272	7.52 270	6.77 273

test-2	7.17 272	11.53 271	7.63 271	7.17 270	6.87 273	7.48 271	6.90 273	8.14 271	6.88 273	6.93 269	7.42 273	7.05 269	6.14 272	6.05 268	6.86 272	6.99 273	7.60 271	6.75 273	6.90 271	6.66 272	7.83 270	6.36 272	5.89 270	7.34 273	7.19 270	6.75 272	7.52 270	6.77 273

MANE	18.41 274	23.00 280	16.00 275	22.00 282	15.00 275	22.00 282	15.00 275	22.00 282	15.00 275	21.00 282	15.00 275	22.00 281	15.00 275	15.00 275	17.00 275	15.00 275	23.00 282	15.00 275	22.00 282	15.00 275	23.00 282	15.00 275	18.00 275	15.00 275	24.00 282	17.00 275	24.00 282	16.00 275

rafts_anoy	20.00 275	20.00 273	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 274	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276

raft+_RVC	20.00 275	20.00 273	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 274	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276

raftrobust	20.00 275	20.00 273	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 274	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276

CasAABBNet	20.00 275	20.00 273	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 274	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276

RALCasStereoNet	20.00 275	20.00 273	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 274	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276

RALAANet	20.00 275	20.00 273	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 274	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276

MSMDNet	20.00 275	20.00 273	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 274	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 276	20.00 276	20.00 275	20.00 276	20.00 275	20.00 276

MDST_ROB	61.15 282	72.66 284	46.52 283	70.00 283	44.89 283	64.24 283	43.75 283	73.65 283	48.92 284	72.70 284	42.40 283	60.70 282	50.23 283	50.07 284	67.69 284	68.60 284	83.13 284	47.77 283	82.48 284	46.00 283	95.93 284	53.44 284	50.66 283	45.00 283	84.99 284	53.64 284	79.01 283	52.07 284

CBMV	101.59 283	71.60 283	48.40 284	72.70 284	49.00 284	79.60 284	48.40 284	80.90 284	46.90 283	68.90 283	49.00 284	78.00 283	572.10 292	49.50 283	51.30 283	48.40 283	72.20 283	639.60 292	79.40 283	48.90 284	79.50 283	51.40 283	52.30 284	48.30 284	80.20 283	49.10 283	79.60 284	47.60 283
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 284	131.36 285	140.69 285	151.38 285	151.40 285	150.79 285	151.72 285	149.36 285	159.46 285	146.42 285	150.73 285	149.06 287	176.22 284	143.94 285	133.10 287	133.45 287	153.30 286	154.22 285	154.67 286	153.95 286	156.90 287	156.53 287	160.21 285	162.72 285	154.57 285	160.59 285	153.47 285	163.50 285
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
NOSS_ROB	248.11 285	409.00 290	288.00 287	412.00 287	280.00 287	411.00 290	288.00 287	356.00 286	275.00 290	379.00 290	303.00 290	415.00 289	278.00 289	260.00 290	104.00 285	103.00 285	126.00 285	108.00 284	118.00 285	98.00 285	126.00 286	104.00 286	268.00 288	216.00 287	279.00 289	201.00 286	288.00 289	206.00 286

AE-Stereo	252.48 286	202.00 286	361.00 289	502.00 289	324.00 289	321.00 286	482.00 292	423.00 289	227.00 289	201.00 286	273.00 289	101.00 284	207.00 285	198.00 286	183.00 288	181.00 288	221.00 287	232.00 289	477.00 288	220.00 288	111.00 285	100.00 285	219.00 287	214.00 286	204.00 286	211.00 287	200.00 286	222.00 288

MGS-Stereo	264.93 287	208.00 287	362.00 290	512.00 290	350.00 290	326.00 287	443.00 291	410.00 288	210.00 286	232.00 288	215.00 286	125.00 285	217.00 286	216.00 288	127.00 286	122.00 286	223.00 288	230.00 287	487.00 290	255.00 289	250.00 288	223.00 289	272.00 289	228.00 289	241.00 287	220.00 289	214.00 287	235.00 289

EGLCR-Stereo	276.81 288	209.00 288	366.00 291	514.00 291	354.00 291	336.00 288	422.00 289	440.00 290	220.00 288	231.00 287	245.00 288	135.00 286	237.00 288	218.00 289	197.00 289	222.00 290	223.00 288	230.00 287	487.00 290	255.00 289	250.00 288	273.00 290	272.00 289	228.00 289	241.00 287	220.00 289	214.00 287	235.00 289

DLCB_ROB	280.78 289	376.74 289	215.59 286	376.74 286	215.59 286	376.74 289	215.59 286	366.42 287	218.39 287	366.42 289	218.39 287	366.42 288	218.39 287	209.96 287	219.76 290	219.38 289	376.72 290	216.43 286	376.72 287	216.43 287	376.72 290	216.43 288	216.14 286	216.14 288	376.69 290	217.67 288	376.69 290	217.67 287

LE_ROB	387.11 290	453.07 291	321.39 288	500.23 288	323.05 288	493.99 291	324.56 288	477.63 291	322.28 291	465.51 291	322.97 291	486.37 290	334.17 290	305.26 291	320.63 291	327.66 291	476.08 291	315.70 290	483.76 289	335.15 291	469.64 291	309.74 291	315.90 291	318.85 291	498.41 291	328.85 291	491.00 291	330.08 291

SGM-ForestM	522.49 291	676.08 292	448.56 292	638.17 292	433.15 292	639.59 292	427.03 290	617.52 292	439.90 292	604.63 292	429.02 292	611.68 291	432.74 291	420.18 292	451.96 292	465.85 292	601.06 292	403.73 291	659.15 292	405.50 292	669.64 292	437.21 292	455.85 292	425.66 292	689.82 292	481.65 292	662.43 292	479.61 292

CBMV_ROB	1133.35 292	1280.38 293	976.92 293	1317.57 293	1021.62 293	1282.66 293	1022.22 293	1213.88 293	982.57 293	1194.12 293	975.90 293	1357.87 292	1090.02 293	943.32 293	1021.85 293	1006.47 293	1309.01 293	986.29 293	1499.40 293	986.35 293	1359.35 293	975.96 293	975.21 293	969.30 293	1337.82 293	1042.34 293	1398.25 293	1073.86 293

IGEV-Stereo++	10000000.00 293	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 293	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 293	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 293	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294

IGEV-Stereo+	10000000.00 293	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 293	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294

anonymousdsp2	10000000.00 293	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 293	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294

anonymousdsp	10000000.00 293	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 293	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294

AMNet	10000000.00 293	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 293	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294	10000000.00 294

FADE		0.05 34	0.05 26	0.05 33	0.04 28	0.03 22	0.03 24	0.05 32	0.04 28	0.06 29	0.03 24		0.04 29	0.05 31	0.07 35	0.07 38	0.07 38	0.05 34	0.06 37	0.04 28	0.09 41	0.08 41	0.06 34	0.05 33	0.06 38	0.05 33	0.05 33	0.04 28

Low-res two-view benchmark