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	1.03 173	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	1.47 203	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	1.47 203	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	1.32 194	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	1.46 202	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	1.32 194	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	1.08 225	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	1.53 242	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	1.63 244	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 83	0.21 86	0.09 43	0.12 54	0.09 43	0.09 38	0.09 42	0.12 54	0.28 119	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	1.79 250	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	1.74 248	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	2.33 240	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	2.28 232	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 72	0.11 56	0.16 73	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 72	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	2.46 243	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 81	0.14 58	0.14 78	0.14 56	0.14 80	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 75	0.11 56	0.17 74	0.12 72	0.17 70	0.11 55	0.17 62	0.11 56	0.17 75	0.11 56	0.12 69	0.12 72	0.12 70	0.17 75	0.12 74	0.17 73	0.12 74	0.17 74	0.12 73	0.12 70	0.12 72	0.17 74	0.12 72	0.17 74	0.12 71

ELAS_RVC	0.14 59	0.18 68	0.11 55	0.19 80	0.11 56	0.18 75	0.13 76	0.16 66	0.11 55	0.17 62	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.09 43	0.11 55	0.12 70	0.17 75	0.10 44	0.18 76	0.11 56	0.18 75	0.11 56	0.10 41	0.11 58	0.19 79	0.11 56	0.19 77	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 82	0.11 56	0.20 82	0.12 72	0.18 72	0.12 71	0.18 64	0.12 74	0.19 81	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.18 78	0.11 58	0.19 80	0.11 56	0.19 79	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.20 82	0.11 56	0.20 81	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 80	0.11 56	0.20 82	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 72	0.10 44	0.17 73	0.11 56	0.18 75	0.11 56	0.09 38	0.10 45	0.18 76	0.11 56	0.19 77	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 77	0.13 78	0.19 80	0.13 76	0.18 72	0.13 76	0.18 64	0.13 80	0.18 78	0.13 80	0.13 76	0.13 77	0.13 76	0.18 78	0.13 77	0.18 76	0.13 80	0.18 75	0.13 78	0.13 75	0.10 45	0.19 79	0.14 78	0.19 77	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	2.19 228	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	2.19 228	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 77	0.12 74	0.18 75	0.12 72	0.18 72	0.13 76	0.18 64	0.12 74	0.18 78	0.12 75	0.13 76	0.12 72	0.13 76	0.18 78	0.13 77	0.18 76	0.12 74	0.19 79	0.12 73	0.13 75	0.12 72	0.18 76	0.12 72	0.18 75	0.12 71

LALA_ROB	0.15 64	0.21 76	0.12 61	0.21 86	0.12 74	0.20 82	0.14 78	0.20 75	0.12 71	0.22 72	0.12 74	0.16 72	0.12 75	0.10 46	0.12 72	0.12 70	0.21 87	0.11 58	0.22 87	0.12 74	0.20 82	0.12 73	0.11 53	0.12 72	0.21 87	0.14 78	0.21 85	0.13 79

GCAP-BAT	0.17 69	1.25 200	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	1.25 200	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	1.25 200	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	1.25 200	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	1.25 200	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

GCAP-Stereo	0.17 69	1.25 200	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 86	0.18 94	0.20 82	0.17 87	0.20 75	0.16 82	0.25 82	0.16 84	0.21 85	0.17 87	0.16 85	0.18 92	0.15 83	0.20 83	0.16 83	0.20 82	0.18 94	0.21 85	0.17 89	0.17 82	0.17 86	0.20 82	0.17 87	0.20 81	0.16 83

dd	0.18 75	0.22 78	0.16 76	0.22 88	0.15 82	0.22 89	0.15 82	0.21 79	0.15 81	0.21 70	0.15 82	0.21 85	0.15 83	0.15 82	0.15 83	0.15 83	0.22 89	0.14 80	0.22 87	0.14 81	0.22 88	0.15 83	0.16 80	0.15 83	0.23 94	0.15 82	0.22 87	0.16 83

dad	0.18 75	0.23 82	0.16 76	0.22 88	0.15 82	0.22 89	0.15 82	0.22 87	0.16 82	0.21 70	0.15 82	0.22 88	0.15 83	0.15 82	0.16 85	0.17 85	0.23 94	0.17 87	0.23 94	0.15 84	0.22 88	0.15 83	0.15 79	0.15 83	0.22 89	0.15 82	0.22 87	0.16 83

MSKI-zero shot	0.19 78	0.21 76	0.16 76	0.22 88	0.16 85	0.23 97	0.17 87	0.22 87	0.17 87	0.22 72	0.17 86	0.22 88	0.16 85	0.19 96	0.16 85	0.17 85	0.23 94	0.16 83	0.22 87	0.16 85	0.22 88	0.17 89	0.16 80	0.17 86	0.22 89	0.19 97	0.22 87	0.16 83

MIM_Stereo	0.19 78	0.23 82	0.18 85	0.22 88	0.16 85	0.22 89	0.16 85	0.21 79	0.16 82	0.22 72	0.17 86	0.21 85	0.17 87	0.20 97	0.18 92	0.17 85	0.22 89	0.18 96	0.22 87	0.16 85	0.21 85	0.16 85	0.17 82	0.17 86	0.21 87	0.16 85	0.22 87	0.20 99

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	0.90 162	0.09 43	0.13 55	0.09 42	0.10 46	0.09 43	0.70 195	0.13 56	0.09 43	0.13 54	0.10 44	0.91 196	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 88	0.17 88	0.22 89	0.19 97	0.22 87	0.17 87	0.22 72	0.17 86	0.22 88	0.17 87	0.17 86	0.17 88	0.17 85	0.22 89	0.17 87	0.22 87	0.17 88	0.23 94	0.17 89	0.18 92	0.17 86	0.23 94	0.17 87	0.23 95	0.17 89

ACV-stereo	0.20 82	0.23 82	0.17 80	0.23 95	0.17 88	0.23 97	0.17 87	0.23 95	0.17 87	0.23 78	0.17 86	0.23 94	0.17 87	0.17 86	0.17 88	0.17 85	0.24 99	0.17 87	0.23 94	0.17 88	0.24 97	0.17 89	0.17 82	0.17 86	0.23 94	0.17 87	0.23 95	0.17 89

DAS	0.20 82	0.20 74	0.20 91	0.20 82	0.20 100	0.20 82	0.20 99	0.20 75	0.20 98	0.20 68	0.20 99	0.20 83	0.20 98	0.20 97	0.20 100	0.20 94	0.20 83	0.20 102	0.20 82	0.20 101	0.20 82	0.20 100	0.20 97	0.20 99	0.20 82	0.20 98	0.20 81	0.20 99

ASD4	0.20 82	0.20 74	0.20 91	0.20 82	0.20 100	0.20 82	0.20 99	0.20 75	0.20 98	0.20 68	0.20 99	0.20 83	0.20 98	0.20 97	0.20 100	0.20 94	0.20 83	0.20 102	0.20 82	0.20 101	0.20 82	0.20 100	0.20 97	0.20 99	0.20 82	0.20 98	0.20 81	0.20 99

iResNetv2_ROB	0.20 82	0.22 78	0.19 89	0.23 95	0.19 98	0.22 89	0.17 87	0.22 87	0.17 87	0.22 72	0.17 86	0.22 88	0.17 87	0.18 92	0.18 92	0.19 93	0.22 89	0.17 87	0.23 94	0.17 88	0.25 98	0.18 96	0.17 82	0.18 96	0.23 94	0.17 87	0.25 103	0.17 89

ITSA-stereo	0.21 86	0.16 63	0.12 61	0.16 72	0.13 78	0.18 75	0.14 78	0.16 66	1.89 256	0.16 59	0.12 74	0.17 75	0.12 75	0.13 76	0.13 77	0.13 76	0.17 75	0.13 77	0.17 73	0.12 74	0.16 71	0.12 73	0.12 70	0.12 72	0.17 74	0.12 72	0.16 71	0.12 71

Pointernet	0.22 87	0.41 122	0.38 136	0.22 88	0.17 88	0.22 89	0.17 87	0.41 138	0.17 87	0.22 72	0.17 86	0.22 88	0.17 87	0.18 92	0.18 92	0.18 90	0.23 94	0.18 96	0.23 94	0.18 94	0.23 94	0.18 96	0.17 82	0.17 86	0.22 89	0.18 95	0.22 87	0.17 89

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	2.93 250	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	3.07 251	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 77	0.12 74	0.18 75	0.80 206	0.17 70	0.12 71	0.88 161	0.12 74	0.17 75	0.12 75	0.13 76	0.12 72	0.12 70	0.18 78	0.12 74	0.18 76	0.12 74	1.18 217	0.13 78	0.12 70	0.12 72	0.18 76	0.13 77	0.18 75	0.12 71

LoS_RVC	0.25 91	0.25 94	0.25 107	0.25 103	0.25 110	0.25 106	0.25 110	0.25 100	0.25 109	0.25 82	0.25 113	0.25 102	0.25 111	0.26 113	0.25 113	0.26 109	0.25 104	0.25 112	0.26 107	0.25 113	0.25 98	0.25 109	0.25 108	0.25 111	0.25 105	0.25 111	0.25 103	0.25 111

tt_ll	0.25 91	0.25 94	0.25 107	0.25 103	0.25 110	0.25 106	0.25 110	0.25 100	0.25 109	0.25 82	0.25 113	0.25 102	0.25 111	0.26 113	0.25 113	0.26 109	0.25 104	0.25 112	0.26 107	0.25 113	0.25 98	0.25 109	0.25 108	0.25 111	0.25 105	0.25 111	0.25 103	0.25 111

CAS	0.25 91	0.25 94	0.25 107	0.25 103	0.26 112	0.26 112	0.26 112	0.25 100	0.25 109	0.25 82	0.25 113	0.25 102	0.25 111	0.25 111	0.25 113	0.25 106	0.26 110	0.25 112	0.26 107	0.26 117	0.25 98	0.25 109	0.25 108	0.26 115	0.25 105	0.26 115	0.25 103	0.25 111

LoS	0.25 91	0.25 94	0.27 111	0.27 109	0.26 112	0.25 106	0.26 112	0.26 105	0.25 109	0.26 88	0.25 113	0.25 102	0.25 111	0.26 113	0.25 113	0.25 106	0.25 104	0.25 112	0.25 104	0.25 113	0.27 105	0.25 109	0.26 112	0.26 115	0.26 109	0.25 111	0.25 103	0.25 111
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 95	1.28 206	1.07 211	0.15 64	0.13 78	0.15 66	0.14 78	1.22 214	0.13 76	0.16 59	0.17 86	0.16 72	0.14 81	0.14 80	0.15 83	0.14 80	0.15 63	0.14 80	0.16 71	0.14 81	0.16 71	0.14 81	0.14 77	0.14 80	0.16 72	0.14 78	0.16 71	0.15 82

model_zeroshot	0.27 96	0.30 104	0.19 89	0.36 128	0.23 108	0.25 106	0.27 116	0.33 112	0.21 101	0.35 97	0.22 105	0.25 102	0.27 119	0.26 113	0.23 108	0.26 109	0.35 122	0.22 105	0.36 124	0.23 110	0.25 98	0.27 116	0.27 114	0.23 108	0.36 124	0.22 105	0.25 103	0.27 119

DCVSM-stereo	0.27 96	0.38 116	0.22 100	0.38 133	0.22 103	0.38 135	0.22 104	0.29 108	0.22 104	0.29 90	0.22 105	0.29 113	0.22 105	0.22 103	0.21 102	0.21 97	0.38 132	0.22 105	0.38 131	0.22 105	0.38 125	0.22 103	0.21 99	0.25 111	0.38 130	0.21 102	0.38 128	0.21 103

DLNR_Zeroshot_test	0.27 96	0.30 104	0.23 102	0.30 114	0.22 103	0.31 116	0.24 108	0.29 108	0.23 107	0.38 105	0.23 108	0.29 113	0.23 109	0.22 103	0.23 108	0.23 102	0.30 115	0.34 140	0.29 113	0.23 110	0.29 109	0.29 131	0.22 102	0.23 108	0.30 114	0.23 108	0.30 113	0.23 109

HGLStereo	0.27 96	0.25 94	0.21 99	0.35 124	0.21 102	0.35 123	0.21 102	0.34 118	0.21 101	0.39 108	0.21 102	0.34 119	0.21 103	0.22 103	0.21 102	0.21 97	0.35 122	0.22 105	0.35 121	0.22 105	0.35 117	0.22 103	0.21 99	0.21 102	0.35 122	0.21 102	0.35 121	0.21 103

iResNet_ROB	0.28 100	0.32 108	0.24 106	0.33 118	0.26 112	0.32 118	0.24 108	0.33 112	0.25 109	0.33 92	0.24 111	0.35 122	0.24 110	0.23 107	0.24 112	0.25 106	0.32 117	0.24 111	0.36 124	0.24 112	0.32 111	0.28 121	0.24 107	0.24 110	0.32 116	0.24 110	0.33 115	0.24 110

IMH-64-1	0.29 101	0.23 82	0.23 102	0.23 95	0.22 103	0.22 89	0.23 106	0.22 87	0.22 104	2.02 221	0.23 108	0.23 94	0.22 105	0.23 107	0.23 108	0.23 102	0.23 94	0.22 105	0.23 94	0.22 105	0.22 88	0.22 103	0.22 102	0.22 105	0.22 89	0.22 105	0.22 87	0.22 105

IMH-64	0.29 101	0.23 82	0.23 102	0.23 95	0.22 103	0.22 89	0.23 106	0.22 87	0.22 104	2.02 221	0.23 108	0.23 94	0.22 105	0.23 107	0.23 108	0.23 102	0.23 94	0.22 105	0.23 94	0.22 105	0.22 88	0.22 103	0.22 102	0.22 105	0.22 89	0.22 105	0.22 87	0.22 105

UPFNet	0.29 101	0.24 90	0.16 76	0.24 100	0.16 85	0.24 101	0.16 85	0.23 95	0.16 82	1.19 186	0.16 84	0.23 94	0.16 85	0.17 86	0.16 85	0.89 206	0.24 99	0.16 83	0.24 100	0.18 94	1.20 220	0.16 85	0.17 82	0.16 85	0.24 100	0.16 85	0.24 97	0.16 83

WAO-6	0.30 104	0.22 78	0.23 102	0.22 88	0.23 108	0.23 97	0.22 104	0.22 87	0.23 107	2.21 231	0.22 105	0.22 88	0.22 105	0.22 103	0.22 106	0.23 102	0.22 89	0.23 110	0.22 87	0.22 105	0.22 88	0.22 103	0.22 102	0.22 105	0.23 94	0.23 108	0.22 87	0.22 105

anonymity	0.30 104	0.34 110	0.27 111	0.33 118	0.27 117	0.33 119	0.28 122	0.33 112	0.28 122	0.33 92	0.28 124	0.33 117	0.28 120	0.28 124	0.28 124	0.28 119	0.34 119	0.28 119	0.34 119	0.28 121	0.34 113	0.27 116	0.27 114	0.27 119	0.34 119	0.28 119	0.34 119	0.28 121

iRaft-Stereo_20w	0.30 104	0.46 133	0.27 111	0.34 120	0.26 112	0.35 123	0.28 122	0.34 118	0.26 116	0.34 95	0.26 117	0.34 119	0.26 117	0.26 113	0.26 118	0.26 109	0.34 119	0.26 116	0.34 119	0.26 117	0.34 113	0.26 115	0.26 112	0.26 115	0.34 119	0.26 115	0.34 119	0.26 116

MMNet	0.30 104	0.24 90	0.17 80	0.24 100	0.17 88	0.24 101	0.17 87	0.23 95	0.18 94	1.21 188	0.17 86	0.23 94	0.17 87	0.17 86	0.17 88	0.89 206	0.24 99	0.17 87	0.24 100	0.17 88	1.22 222	0.16 85	0.17 82	0.17 86	0.24 100	0.17 87	0.24 97	0.17 89

delet	0.30 104	0.24 90	0.17 80	0.24 100	0.17 88	0.24 101	0.17 87	0.23 95	0.16 82	1.21 188	0.17 86	0.24 100	0.17 87	0.17 86	0.17 88	0.91 210	0.24 99	0.17 87	0.24 100	0.17 88	1.23 224	0.17 89	0.17 82	0.17 86	0.24 100	0.17 87	0.24 97	0.17 89

psm_up	0.30 104	0.24 90	0.17 80	0.25 103	0.17 88	0.24 101	0.17 87	0.24 99	0.17 87	1.20 187	0.17 86	0.23 94	0.17 87	0.17 86	0.18 92	0.90 209	0.24 99	0.17 87	0.25 104	0.17 88	1.24 227	0.17 89	0.17 82	0.17 86	0.24 100	0.17 87	0.24 97	0.17 89

MLCV	0.30 104	0.33 109	0.28 114	0.34 120	0.28 120	0.33 119	0.28 122	0.33 112	0.29 130	0.33 92	0.27 121	0.33 117	0.28 120	0.26 113	0.29 132	0.28 119	0.33 118	0.28 119	0.33 116	0.28 121	0.33 112	0.27 116	0.28 118	0.28 122	0.33 117	0.28 119	0.33 115	0.28 121

DN-CSS_ROB	0.30 104	0.34 110	0.29 119	0.34 120	0.27 117	0.34 121	0.28 122	0.33 112	0.27 118	0.34 95	0.27 121	0.34 119	0.28 120	0.29 126	0.27 121	0.26 109	0.35 122	0.29 128	0.33 116	0.28 121	0.34 113	0.28 121	0.28 118	0.27 119	0.34 119	0.28 119	0.33 115	0.28 121

UNDER WATER-64	0.31 112	0.25 94	0.25 107	0.26 108	0.26 112	0.25 106	0.26 112	0.25 100	0.26 116	1.69 208	0.26 117	0.25 102	0.25 111	0.25 111	0.26 118	0.26 109	0.25 104	0.26 116	0.26 107	0.26 117	0.25 98	0.25 109	0.25 108	0.25 111	0.26 109	0.26 115	0.25 103	0.26 116

CASnet	0.32 113	0.53 149	0.34 131	0.27 109	0.31 138	0.34 121	0.29 135	0.31 110	0.32 135	0.25 82	0.31 138	0.27 110	0.40 156	0.45 157	0.27 121	0.30 129	0.26 110	0.40 154	0.28 112	0.37 150	0.28 107	0.39 152	0.29 124	0.40 156	0.29 113	0.28 119	0.24 97	0.30 136
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 113	0.45 131	0.29 119	0.36 128	0.29 130	0.36 128	0.29 135	0.36 125	0.29 130	0.35 97	0.29 132	0.35 122	0.28 120	0.27 120	0.28 124	0.28 119	0.35 122	0.28 119	0.35 121	0.28 121	0.35 117	0.28 121	0.29 124	0.29 130	0.36 124	0.29 132	0.36 124	0.29 130

RSM	0.33 115	0.36 114	0.31 126	0.39 144	0.32 140	0.36 128	0.30 138	0.35 121	0.38 147	0.35 97	0.31 138	0.35 122	0.30 132	0.30 129	0.31 137	0.30 129	0.36 127	0.31 135	0.36 124	0.30 135	0.36 121	0.31 136	0.31 134	0.31 136	0.36 124	0.31 138	0.36 124	0.31 139

SQANet	0.33 115	0.28 101	0.28 114	0.28 113	0.28 120	0.29 114	0.28 122	0.28 106	0.28 122	1.59 206	0.28 124	0.28 112	0.28 120	0.28 124	0.28 124	0.28 119	0.28 113	0.28 119	0.29 113	0.28 121	0.28 107	0.28 121	0.28 118	0.28 122	0.28 112	0.28 119	0.28 111	0.28 121

DGSMNet	0.33 115	0.42 128	0.28 114	0.40 145	0.28 120	0.40 145	0.28 122	0.40 136	0.28 122	0.40 113	0.28 124	0.39 136	0.28 120	0.27 120	0.28 124	0.28 119	0.40 146	0.28 119	0.42 151	0.29 130	0.41 139	0.31 136	0.29 124	0.28 122	0.41 144	0.28 119	0.42 146	0.29 130

castereo	0.34 118	1.59 210	1.39 229	0.17 75	0.15 82	0.18 75	0.26 112	1.74 228	0.17 87	0.19 67	0.18 96	0.18 78	0.20 98	0.20 97	0.22 106	0.21 97	0.18 78	0.17 87	0.19 80	0.16 85	0.18 75	0.20 100	0.17 82	0.21 102	0.19 79	0.17 87	0.19 77	0.16 83

RAFT-Test	0.34 118	0.45 131	0.30 123	0.38 133	0.32 140	0.40 145	0.32 142	0.39 134	0.32 135	0.39 108	0.30 135	0.37 129	0.29 129	0.30 129	0.30 134	0.29 127	0.38 132	0.30 132	0.38 131	0.29 130	0.38 125	0.29 131	0.29 124	0.30 134	0.38 130	0.30 135	0.38 128	0.30 136

RAFT + AFF	0.34 118	0.29 102	0.32 129	0.31 116	0.30 135	0.39 142	0.32 142	0.39 134	0.30 132	0.39 108	0.32 140	0.39 136	0.32 137	0.35 137	0.36 144	0.32 137	0.38 132	0.31 135	0.38 131	0.31 139	0.38 125	0.28 121	0.37 146	0.34 142	0.38 130	0.30 135	0.38 128	0.28 121

ETE_ROB	0.35 121	0.35 113	0.35 132	0.35 124	0.35 147	0.35 123	0.35 144	0.35 121	0.35 143	0.35 97	0.35 145	0.35 122	0.35 143	0.35 137	0.35 142	0.35 142	0.35 122	0.35 144	0.35 121	0.35 146	0.35 117	0.35 142	0.35 142	0.35 146	0.35 122	0.35 144	0.35 121	0.35 145

GREAT-IGEV	0.36 122	0.46 133	0.33 130	0.43 155	0.30 135	0.43 155	0.30 138	0.45 144	0.30 132	0.42 121	0.30 135	0.43 149	0.30 132	0.30 129	0.30 134	0.30 129	0.43 152	0.30 132	0.43 152	0.30 135	0.43 145	0.30 134	0.30 132	0.30 134	0.43 150	0.30 135	0.43 148	0.30 136

EKT-Stereo	0.36 122	0.50 146	0.30 123	0.40 145	0.29 130	0.40 145	0.29 135	0.35 121	0.30 132	0.47 129	0.30 135	0.35 122	0.32 137	0.29 126	0.34 140	0.33 138	0.59 176	0.31 135	0.39 142	0.29 130	0.37 123	0.38 146	0.29 124	0.31 136	0.58 179	0.28 119	0.51 167	0.29 130

GEStereo_RVC	0.36 122	0.23 82	0.18 85	0.23 95	0.18 94	0.23 97	0.19 97	0.22 87	0.19 96	0.24 79	0.20 99	0.24 100	0.18 96	0.18 92	0.18 92	0.21 97	0.25 104	0.18 96	0.22 87	0.18 94	0.23 94	0.18 96	0.19 95	0.20 99	0.23 94	0.20 98	4.43 270	0.19 97

DMCA	0.36 122	0.38 116	0.37 134	0.35 124	0.35 147	0.35 123	0.36 147	0.35 121	0.36 145	0.36 103	0.37 150	0.36 128	0.36 147	0.36 141	0.35 142	0.37 145	0.36 127	0.36 145	0.36 124	0.36 149	0.36 121	0.35 142	0.36 144	0.36 148	0.37 128	0.36 146	0.36 124	0.36 147

XPNet_ROB	0.37 126	0.37 115	0.37 134	0.37 130	0.37 149	0.37 132	0.37 151	0.37 126	0.37 146	0.37 104	0.37 150	0.37 129	0.37 148	0.37 142	0.37 147	0.37 145	0.37 130	0.37 147	0.37 128	0.37 150	0.37 123	0.37 145	0.37 146	0.37 150	0.37 128	0.37 150	0.37 127	0.37 148

GIP-stereo	0.38 127	0.56 152	0.40 140	0.45 158	0.33 142	0.44 157	0.35 144	0.49 158	0.33 138	0.43 122	0.32 140	0.42 145	0.31 134	0.33 132	0.33 139	0.34 139	0.40 146	0.32 139	0.40 143	0.32 140	0.43 145	0.38 146	0.33 137	0.32 138	0.43 150	0.32 140	0.42 146	0.34 144

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 127	1.06 185	0.54 169	0.59 181	0.27 117	0.46 158	0.27 116	0.46 145	0.27 118	0.46 127	0.27 121	0.46 152	0.26 117	0.27 120	0.27 121	0.26 109	0.46 154	0.26 116	0.45 155	0.30 135	0.46 148	0.27 116	0.27 114	0.27 119	0.46 153	0.27 118	0.45 150	0.26 116

CES	0.38 127	0.34 110	0.44 149	0.43 155	0.33 142	0.37 132	0.44 166	0.37 126	0.38 147	0.45 125	0.35 145	0.35 122	0.41 157	0.45 157	0.36 144	0.36 143	0.36 127	0.45 163	0.43 152	0.35 146	0.34 113	0.46 162	0.36 144	0.36 148	0.42 149	0.34 143	0.35 121	0.38 149

PML	0.39 130	0.56 152	0.29 119	0.55 175	0.28 120	0.56 178	0.28 122	0.51 165	0.28 122	0.50 131	0.28 124	0.51 167	0.28 120	0.29 126	0.28 124	0.29 127	0.56 174	0.29 128	0.57 181	0.28 121	0.56 171	0.28 121	0.28 118	0.29 130	0.56 176	0.28 119	0.56 173	0.28 121

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 131	2.14 227	1.91 249	0.20 82	0.18 94	0.19 80	0.17 87	2.23 238	0.19 96	0.24 79	0.21 102	0.19 81	0.21 103	0.20 97	0.18 92	0.20 94	0.20 83	0.18 96	0.20 82	0.19 99	0.19 79	0.17 89	0.18 92	0.17 86	0.20 82	0.20 98	0.21 85	0.19 97

GwcNet-ADL	0.41 132	0.41 122	0.41 142	0.41 151	0.41 157	0.41 148	0.41 159	0.41 138	0.41 155	0.41 114	0.41 158	0.41 141	0.41 157	0.41 149	0.41 159	0.41 152	0.41 148	0.41 156	0.41 147	0.41 157	0.41 139	0.41 156	0.41 154	0.41 157	0.41 144	0.41 157	0.41 142	0.41 156

PSMNet-ADL	0.41 132	0.41 122	0.41 142	0.41 151	0.41 157	0.41 148	0.41 159	0.41 138	0.41 155	0.41 114	0.41 158	0.41 141	0.41 157	0.41 149	0.41 159	0.41 152	0.41 148	0.41 156	0.41 147	0.41 157	0.41 139	0.41 156	0.41 154	0.41 157	0.41 144	0.41 157	0.41 142	0.41 156

GANet-ADL	0.41 132	0.41 122	0.41 142	0.41 151	0.41 157	0.41 148	0.41 159	0.41 138	0.41 155	0.41 114	0.41 158	0.41 141	0.41 157	0.41 149	0.41 159	0.41 152	0.41 148	0.41 156	0.41 147	0.41 157	0.41 139	0.41 156	0.41 154	0.41 157	0.41 144	0.41 157	0.41 142	0.41 156

ADLNet	0.41 132	0.41 122	0.41 142	0.41 151	0.41 157	0.41 148	0.41 159	0.41 138	0.41 155	0.41 114	0.41 158	0.41 141	0.41 157	0.41 149	0.41 159	0.41 152	0.41 148	0.41 156	0.41 147	0.41 157	0.41 139	0.41 156	0.41 154	0.41 157	0.41 144	0.41 157	0.41 142	0.41 156

DEFOM-Stereo	0.43 136	1.60 212	1.47 232	0.30 114	0.28 120	0.31 116	0.28 122	1.65 226	0.25 109	0.29 90	0.26 117	0.30 115	0.29 129	0.27 120	0.26 118	0.26 109	0.30 115	0.29 128	0.30 115	0.26 117	0.29 109	0.29 131	0.27 114	0.26 115	0.30 114	0.29 132	0.30 113	0.29 130

GES	0.43 136	0.41 122	0.31 126	0.35 124	0.30 135	0.47 164	0.28 122	0.33 112	0.28 122	0.35 97	0.29 132	2.95 254	0.38 149	0.35 137	0.30 134	0.34 139	0.34 119	0.30 132	0.33 116	0.30 135	0.35 117	0.30 134	0.33 137	0.33 140	0.33 117	0.31 138	0.33 115	0.29 130

FCDSN-DC	0.44 138	0.31 106	0.35 132	0.34 120	0.28 120	0.35 123	0.30 138	0.32 111	0.25 109	1.32 194	0.24 111	1.00 206	0.32 137	0.35 137	0.34 140	0.30 129	0.72 187	0.37 147	0.48 166	0.32 140	0.53 169	0.49 176	0.23 106	0.29 130	0.50 166	0.42 162	0.61 179	0.71 198
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-7	0.46 139	0.38 116	0.38 136	0.38 133	0.38 152	0.38 135	0.38 153	0.38 128	0.38 147	2.57 244	0.38 152	0.38 132	0.38 149	0.38 143	0.38 148	0.38 147	0.38 132	0.38 149	0.38 131	0.38 152	0.38 125	0.38 146	0.38 148	0.38 151	0.38 130	0.38 151	0.38 128	0.38 149

Venus	0.46 139	0.38 116	0.40 140	0.38 133	0.38 152	0.39 142	0.38 153	0.38 128	0.38 147	2.71 246	0.38 152	0.38 132	0.38 149	0.38 143	0.38 148	0.38 147	0.38 132	0.38 149	0.38 131	0.38 152	0.38 125	0.38 146	0.38 148	0.38 151	0.38 130	0.38 151	0.39 138	0.38 149

HanzoNet	0.47 141	0.39 120	0.38 136	0.38 133	0.38 152	0.38 135	0.38 153	0.40 136	0.38 147	2.63 245	0.38 152	0.38 132	0.38 149	0.38 143	0.38 148	0.39 151	0.38 132	0.38 149	0.38 131	0.42 162	0.38 125	0.39 152	0.39 152	0.38 151	0.38 130	0.38 151	0.38 128	0.39 154

IMH	0.47 141	0.40 121	0.39 139	0.38 133	0.38 152	0.38 135	0.38 153	0.38 128	0.40 153	2.79 248	0.38 152	0.38 132	0.38 149	0.38 143	0.38 148	0.38 147	0.39 142	0.38 149	0.38 131	0.40 156	0.38 125	0.38 146	0.38 148	0.38 151	0.38 130	0.38 151	0.38 128	0.38 149

LL-Strereo2	0.47 141	2.60 236	0.51 165	0.38 133	0.28 120	0.37 132	0.28 122	0.55 168	0.35 143	0.44 124	0.34 144	0.44 151	0.34 141	0.34 133	0.36 144	0.36 143	0.47 158	0.36 145	0.47 160	0.35 146	0.47 152	0.35 142	0.35 142	0.35 146	0.46 153	0.35 144	0.47 155	0.35 145

GMOStereo	0.50 144	0.44 129	2.38 259	0.40 145	0.34 144	0.42 152	0.36 147	1.96 233	0.34 139	0.41 114	0.36 147	0.42 145	0.35 143	0.34 133	0.38 148	0.31 133	0.39 142	0.34 140	0.40 143	0.33 143	0.39 134	0.33 139	0.33 137	0.34 142	0.40 140	0.36 146	0.40 139	0.32 141

error version	0.50 144	0.44 129	2.38 259	0.40 145	0.34 144	0.42 152	0.36 147	1.96 233	0.34 139	0.41 114	0.36 147	0.42 145	0.35 143	0.34 133	0.38 148	0.31 133	0.39 142	0.34 140	0.40 143	0.33 143	0.39 134	0.33 139	0.33 137	0.34 142	0.40 140	0.36 146	0.40 139	0.32 141

SANet	0.50 144	0.50 146	0.50 162	0.50 172	0.50 182	0.50 173	0.50 182	0.50 162	0.50 180	0.50 131	0.50 179	0.50 165	0.50 179	0.50 174	0.50 182	0.50 178	0.50 168	0.50 180	0.50 172	0.50 182	0.50 163	0.50 182	0.50 175	0.50 178	0.50 166	0.50 182	0.50 165	0.50 176

PDISCO_ROB	0.50 144	0.15 58	0.11 55	0.16 72	3.16 266	0.13 56	0.12 72	0.14 56	0.12 71	0.15 47	0.11 56	2.55 253	0.11 56	2.20 251	0.13 77	0.12 70	0.16 72	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	2.75 253	0.09 42

otaku	0.52 148	0.46 133	0.48 156	0.46 159	0.46 165	0.46 158	0.46 167	0.46 145	0.47 169	1.88 211	0.46 165	0.46 152	0.46 166	0.46 159	0.46 166	0.46 160	0.47 158	0.46 164	0.46 156	0.46 166	0.47 152	0.46 162	0.46 161	0.46 165	0.47 159	0.46 165	0.46 151	0.47 166

HaxPig	0.52 148	0.48 142	0.47 151	0.47 164	0.47 169	0.47 164	0.47 171	0.47 151	0.47 169	1.80 209	0.47 169	0.47 156	0.47 169	0.47 163	0.47 170	0.47 167	0.47 158	0.47 170	0.47 160	0.47 171	0.47 152	0.47 170	0.47 167	0.47 169	0.47 159	0.47 172	0.47 155	0.47 166

UNDER WATER	0.52 148	0.47 139	0.47 151	0.47 164	0.47 169	0.47 164	0.47 171	0.47 151	0.47 169	1.90 212	0.47 169	0.47 156	0.47 169	0.47 163	0.47 170	0.47 167	0.46 154	0.47 170	0.47 160	0.47 171	0.46 148	0.47 170	0.47 167	0.48 173	0.47 159	0.47 172	0.47 155	0.47 166

Dean	0.52 148	0.46 133	0.48 156	0.46 159	0.46 165	0.46 158	0.46 167	0.46 145	0.46 164	1.90 212	0.46 165	0.47 156	0.46 166	0.46 159	0.46 166	0.46 160	0.48 162	0.46 164	0.46 156	0.46 166	0.46 148	0.46 162	0.46 161	0.46 165	0.46 153	0.46 165	0.46 151	0.46 163

Ntro	0.53 152	0.47 139	0.50 162	0.46 159	0.48 174	0.47 164	0.47 171	0.46 145	0.46 164	2.05 223	0.47 169	0.47 156	0.49 177	0.47 163	0.47 170	0.46 160	0.48 162	0.46 164	0.49 169	0.46 166	0.47 152	0.46 162	0.46 161	0.47 169	0.46 153	0.46 165	0.47 155	0.47 166

RainbowNet	0.53 152	0.48 142	0.48 156	0.48 168	0.48 174	0.48 170	0.48 175	0.48 154	0.48 173	1.92 214	0.48 174	0.48 161	0.48 173	0.48 168	0.48 175	0.48 170	0.48 162	0.48 174	0.48 166	0.48 175	0.48 158	0.48 173	0.48 170	0.48 173	0.48 164	0.48 176	0.48 160	0.48 172

LVE	0.53 152	0.47 139	0.48 156	0.47 164	0.47 169	0.47 164	0.47 171	0.48 154	0.47 169	1.96 218	0.47 169	0.47 156	0.47 169	0.47 163	0.47 170	0.47 167	0.47 158	0.47 170	0.47 160	0.47 171	0.47 152	0.47 170	0.47 167	0.47 169	0.47 159	0.47 172	0.47 155	0.47 166

ACVNet_1	0.53 152	0.46 133	0.48 156	0.47 164	0.47 169	0.46 158	0.48 175	0.48 154	0.48 173	2.07 224	0.47 169	0.48 161	0.48 173	0.47 163	0.47 170	0.46 160	0.49 166	0.47 170	0.47 160	0.47 171	0.48 158	0.46 162	0.46 161	0.48 173	0.47 159	0.47 172	0.48 160	0.47 166

ACVNet-4b	0.53 152	0.46 133	0.47 151	0.46 159	0.46 165	0.46 158	0.46 167	0.46 145	0.46 164	2.17 227	0.46 165	0.46 152	0.47 169	0.46 159	0.46 166	0.46 160	0.46 154	0.46 164	0.46 156	0.46 166	0.46 148	0.46 162	0.46 161	0.47 169	0.46 153	0.46 165	0.46 151	0.46 163

AIO-test2	0.54 157	0.65 158	0.55 172	0.60 182	0.50 182	0.60 182	0.49 178	0.65 174	0.48 173	0.60 139	0.49 177	0.59 174	0.50 179	0.50 174	0.49 179	0.49 174	0.60 177	0.50 180	0.60 183	0.49 179	0.60 175	0.49 176	0.50 175	0.51 180	0.60 182	0.48 176	0.60 176	0.50 176

AIO-test1	0.54 157	0.64 157	0.54 169	0.60 182	0.49 178	0.61 184	0.49 178	0.64 173	0.49 178	0.59 138	0.48 174	0.60 176	0.50 179	0.48 168	0.48 175	0.48 170	0.60 177	0.48 174	0.60 183	0.48 175	0.60 175	0.49 176	0.49 172	0.49 176	0.59 181	0.49 179	0.60 176	0.49 173

notaker	0.54 157	0.48 142	0.48 156	0.48 168	0.48 174	0.48 170	0.49 178	0.48 154	0.48 173	1.95 217	0.48 174	0.48 161	0.48 173	0.48 168	0.48 175	0.48 170	0.48 162	0.48 174	0.48 166	0.48 175	0.49 161	0.48 173	0.48 170	0.49 176	0.48 164	0.48 176	0.48 160	0.49 173

ACVNet_2	0.55 160	0.49 145	0.50 162	0.49 170	0.49 178	0.49 172	0.49 178	0.49 158	0.49 178	2.14 226	0.49 177	0.50 165	0.49 177	0.49 171	0.49 179	0.49 174	0.50 168	0.49 179	0.50 172	0.49 179	0.49 161	0.49 176	0.49 172	0.50 178	0.50 166	0.49 179	0.50 165	0.49 173

CFNet	0.55 160	0.25 94	0.18 85	0.25 103	0.18 94	0.25 106	0.18 96	0.25 100	0.18 94	0.25 82	0.18 96	0.25 102	0.18 96	0.18 92	0.18 92	0.18 90	0.25 104	0.18 96	0.25 104	0.18 94	5.31 280	4.36 280	0.18 92	0.18 96	0.25 105	0.18 95	0.25 103	0.18 96

PSMNet_ROB	0.55 160	0.55 151	0.56 175	0.56 176	0.55 186	0.56 178	0.55 186	0.55 168	0.55 184	0.55 135	0.55 184	0.55 171	0.55 187	0.55 177	0.56 186	0.55 182	0.55 172	0.55 186	0.55 178	0.55 185	0.55 170	0.55 185	0.55 180	0.55 186	0.55 174	0.55 187	0.55 172	0.55 181

IER	0.56 163	2.72 237	2.20 253	0.38 133	0.29 130	0.38 135	0.27 116	2.77 251	0.27 118	0.38 105	0.28 124	0.37 129	0.25 111	0.26 113	0.25 113	0.26 109	0.38 132	0.29 128	0.38 131	0.25 113	0.39 134	0.25 109	0.29 124	0.29 130	0.40 140	0.25 111	0.38 128	0.25 111

CASS	0.58 164	0.89 172	0.55 172	0.56 176	0.55 186	0.60 182	0.57 189	0.57 170	0.56 185	0.55 135	0.56 185	0.56 172	0.50 179	0.63 187	0.56 186	0.56 183	0.62 180	0.62 193	0.59 182	0.56 186	0.56 171	0.48 173	0.60 185	0.56 187	0.57 178	0.60 191	0.57 175	0.59 184
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 165	0.29 102	0.22 100	0.27 109	5.05 284	0.30 115	0.21 102	0.28 106	0.21 101	0.27 89	0.21 102	0.27 110	0.20 98	0.21 102	0.21 102	0.21 97	0.27 112	0.21 104	0.27 111	0.21 104	0.27 105	0.23 108	0.21 99	0.21 102	0.27 111	0.21 102	5.06 276	0.22 105

LMCR-Stereo	0.61 166	0.61 155	0.61 180	0.61 185	0.61 191	0.67 189	0.61 194	0.61 171	0.61 191	0.61 140	0.61 190	0.61 177	0.61 192	0.61 183	0.61 192	0.61 187	0.61 179	0.61 192	0.61 185	0.61 190	0.61 177	0.61 190	0.61 186	0.61 193	0.61 183	0.61 192	0.61 179	0.61 190

AANet_RVC	0.61 166	0.31 106	5.05 273	0.31 116	0.19 98	0.24 101	0.20 99	5.86 269	0.20 98	0.24 79	0.18 96	0.25 102	0.20 98	0.23 107	0.21 102	0.18 90	0.37 130	0.18 96	0.24 100	0.19 99	0.25 98	0.19 99	0.19 95	0.19 98	0.24 100	0.15 82	0.24 97	0.20 99

iRaftStereo_RVC	0.62 168	1.76 215	2.24 255	0.52 174	0.37 149	0.53 177	0.38 153	2.51 249	0.38 147	0.51 133	0.38 152	0.51 167	0.38 149	0.38 143	0.38 148	0.38 147	0.52 170	0.38 149	0.52 176	0.38 152	0.52 166	0.38 146	0.38 148	0.38 151	0.52 172	0.39 155	0.52 169	0.38 149

ARAFT	0.64 169	0.74 164	0.62 181	0.70 193	0.56 188	0.72 192	0.55 186	0.72 179	0.54 183	0.73 148	0.56 185	0.72 188	0.56 188	0.56 178	0.62 193	0.63 189	0.73 188	0.53 185	0.73 191	0.54 184	0.72 185	0.65 193	0.62 187	0.56 187	0.72 188	0.54 185	0.72 186	0.57 182

test_1	0.65 170	4.37 251	2.38 259	0.40 145	0.34 144	0.42 152	0.36 147	1.96 233	0.34 139	0.41 114	0.36 147	0.42 145	0.35 143	0.34 133	0.38 148	0.31 133	0.39 142	0.34 140	0.40 143	0.33 143	0.39 134	0.33 139	0.33 137	0.34 142	0.40 140	0.36 146	0.40 139	0.32 141

HH	0.66 171	2.13 222	0.47 151	0.37 130	0.29 130	0.36 128	0.27 116	0.49 158	0.44 161	0.78 150	0.68 194	0.67 182	0.90 210	0.62 184	0.90 209	0.53 180	0.88 199	0.48 174	0.37 128	0.29 130	0.63 180	0.66 196	0.66 191	0.51 180	1.06 214	0.61 192	1.08 213	0.60 186

HanStereo	0.66 171	2.13 222	0.47 151	0.37 130	0.29 130	0.36 128	0.27 116	0.49 158	0.44 161	0.78 150	0.68 194	0.67 182	0.90 210	0.62 184	0.90 209	0.53 180	0.88 199	0.48 174	0.37 128	0.29 130	0.63 180	0.66 196	0.66 191	0.51 180	1.06 214	0.61 192	1.08 213	0.60 186

DSFCA	0.66 171	0.73 162	0.74 188	0.68 189	0.65 195	0.64 186	0.65 199	0.65 174	0.65 193	0.66 143	0.65 193	0.65 179	0.64 193	0.65 190	0.65 196	0.65 191	0.65 182	0.65 196	0.65 187	0.65 193	0.65 183	0.65 193	0.65 190	0.65 196	0.66 185	0.66 196	0.65 182	0.65 192

STTRV1_RVC	0.66 171	1.59 210	0.52 168	0.69 190	0.61 191	0.66 188	0.43 165	0.88 187	0.45 163	0.71 146	0.62 191	0.69 185	0.45 165	0.62 184	0.40 157	0.44 158	0.80 193	0.59 189	0.76 196	0.63 191	0.80 188	0.46 162	0.64 188	0.61 193	0.72 188	0.54 185	0.80 191	0.60 186

4D-IteraStereo	0.67 175	3.40 242	1.05 208	0.71 194	0.83 207	0.47 164	0.27 116	0.47 151	0.27 118	0.35 97	0.26 117	0.68 184	0.84 206	0.41 149	0.54 184	0.89 206	0.74 190	0.88 210	0.73 191	0.87 210	0.42 144	0.27 116	0.28 118	0.28 122	0.36 124	0.28 119	0.68 183	0.90 208

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 175	0.74 164	0.60 179	0.79 197	0.61 191	0.76 193	0.57 189	0.71 178	0.56 185	0.71 146	0.54 183	0.72 188	0.66 195	0.65 190	0.65 196	0.64 190	0.74 190	0.64 195	0.74 193	0.63 191	0.73 186	0.65 193	0.64 188	0.64 195	0.74 190	0.61 192	0.73 187	0.64 191

Occ-G	0.68 177	0.54 150	3.16 265	0.57 180	0.45 164	0.52 176	0.40 158	3.44 257	0.46 164	0.52 134	0.45 164	0.51 167	0.44 163	0.44 156	0.40 157	0.45 159	0.55 172	0.41 156	0.53 177	0.43 163	0.52 166	0.40 154	0.44 160	0.45 164	0.55 174	0.44 164	0.53 171	0.44 162

TorneroNet-64	0.69 178	0.65 158	0.30 123	0.27 109	0.47 169	0.28 113	0.35 144	0.34 118	0.80 201	7.93 286	0.29 132	0.30 115	0.31 134	0.81 202	0.28 124	0.27 118	0.29 114	0.28 119	0.85 202	0.83 208	0.62 179	0.28 121	0.30 132	0.28 122	0.52 172	0.29 132	0.29 112	0.27 119

DDUNet	0.69 178	0.84 170	0.59 178	0.84 202	0.59 189	0.87 202	0.57 189	0.84 185	0.59 190	0.82 157	0.58 188	0.85 200	0.57 189	0.59 182	0.59 189	0.57 184	0.87 198	0.59 189	0.85 202	0.59 189	0.85 194	0.59 188	0.59 183	0.59 189	0.87 198	0.59 190	0.84 196	0.59 184

UDG	0.70 180	0.87 171	0.56 175	0.87 203	0.59 189	0.84 199	0.59 192	0.85 186	0.57 187	0.84 159	0.59 189	0.84 199	0.60 191	0.58 179	0.60 190	0.59 185	0.85 197	0.59 189	0.87 204	0.58 187	0.87 195	0.60 189	0.57 182	0.59 189	0.87 198	0.58 189	0.86 198	0.60 186

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 180	6.91 261	0.46 150	0.46 159	0.46 165	0.46 158	0.46 167	0.46 145	0.46 164	0.46 127	0.46 165	0.46 152	0.46 166	0.46 159	0.46 166	0.46 160	0.46 154	0.46 164	0.46 156	0.46 166	0.47 152	0.46 162	0.46 161	0.46 165	0.46 153	0.46 165	0.46 151	0.46 163

HCRNet	0.71 182	6.06 259	3.15 264	0.50 172	0.22 103	0.21 88	0.15 82	3.04 253	0.34 139	0.43 122	0.33 143	0.43 149	0.33 140	0.15 82	0.14 81	0.14 80	0.21 87	0.17 87	0.47 160	0.20 101	0.21 85	0.16 85	0.32 135	0.33 140	0.50 166	0.33 142	0.49 164	0.28 121

AFF-stereo	0.71 182	0.73 162	0.65 183	0.82 200	0.63 194	0.83 197	0.63 196	0.73 180	0.65 193	0.82 157	0.73 199	0.74 191	0.64 193	0.63 187	0.62 193	0.62 188	0.73 188	0.63 194	0.74 193	0.72 199	0.80 188	0.58 186	0.70 198	0.71 201	0.79 192	0.69 198	0.78 189	0.72 199

DMCA-RVC	0.71 182	0.72 160	0.72 184	0.71 194	0.70 197	0.70 190	0.70 202	0.70 177	0.71 196	0.70 145	0.71 197	0.71 187	0.70 197	0.70 194	0.71 200	0.70 195	0.70 185	0.71 200	0.70 188	0.71 197	0.70 184	0.70 199	0.71 200	0.71 201	0.70 186	0.72 201	0.71 184	0.70 196

PA-Net	0.71 182	0.62 156	0.55 172	0.69 190	0.71 198	0.70 190	0.69 200	0.69 176	0.74 199	0.73 148	0.75 200	0.59 174	0.72 200	0.82 203	0.79 204	0.83 203	0.67 184	0.76 203	0.81 200	0.67 195	0.61 177	0.76 202	0.68 196	0.65 196	0.82 196	0.76 204	0.71 184	0.69 195
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 186	0.57 154	0.57 177	0.56 176	0.92 210	1.07 216	0.63 196	1.03 199	0.82 205	0.49 130	0.77 201	0.69 185	0.54 186	0.58 179	0.54 184	0.86 205	1.06 211	0.72 201	1.06 215	0.79 202	0.58 174	0.87 208	0.59 183	0.46 165	0.76 191	0.46 165	1.05 210	0.97 213

AEACV	0.74 186	0.52 148	3.10 263	0.60 182	0.48 174	0.56 178	0.48 175	3.02 252	0.83 206	0.61 140	0.62 191	0.72 188	0.50 179	0.49 171	0.49 179	0.48 170	0.58 175	0.50 180	0.55 178	0.48 175	0.56 171	0.50 182	0.50 175	0.51 180	0.58 179	0.51 184	0.60 176	0.51 179

MyStereo04	0.76 188	4.78 255	0.62 181	0.63 187	0.54 185	0.65 187	0.56 188	0.61 171	0.58 188	0.61 140	0.56 185	0.63 178	0.57 189	0.63 187	0.60 190	0.60 186	0.64 181	0.56 188	0.63 186	0.58 187	0.63 180	0.62 192	0.55 180	0.60 191	0.63 184	0.57 188	0.64 181	0.58 183

RSM++	0.77 189	0.91 173	0.72 184	0.83 201	0.71 198	0.83 197	0.72 203	0.81 184	0.71 196	0.81 156	0.71 197	0.81 198	0.71 199	0.71 196	0.71 200	0.70 195	0.83 196	0.72 201	0.83 201	0.81 207	0.83 192	0.72 201	0.71 200	0.71 201	0.88 200	0.71 199	0.83 195	0.70 196

test-3	0.78 190	4.38 252	1.80 241	0.62 186	0.49 178	0.62 185	0.50 182	1.86 229	0.64 192	0.69 144	0.52 181	0.66 180	0.38 149	0.58 179	0.57 188	0.46 160	0.66 183	0.46 164	0.50 172	0.44 165	0.48 158	0.58 186	0.54 179	0.60 191	0.70 186	0.46 165	0.48 160	0.50 176

CroCo-Stereo	0.80 191	2.51 235	0.41 142	1.27 230	0.41 157	1.27 229	0.41 159	1.27 216	0.41 155	1.27 191	0.41 158	1.27 227	0.41 157	0.41 149	0.41 159	0.41 152	1.28 228	0.41 156	1.27 229	0.41 157	1.27 228	0.41 156	0.42 158	0.41 157	1.27 230	0.41 157	1.27 227	0.41 156
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	0.80 191	0.80 167	0.80 192	0.80 198	0.80 204	0.80 195	0.80 206	0.80 182	0.80 201	0.80 154	0.80 204	0.80 196	0.80 203	0.80 200	0.80 205	0.80 201	0.80 193	0.80 206	0.80 198	0.80 205	0.80 188	0.80 204	0.80 204	0.80 205	0.80 194	0.80 206	0.80 191	0.80 203

CSAN	0.80 191	0.80 167	0.80 192	0.80 198	0.80 204	0.80 195	0.80 206	0.80 182	0.80 201	0.80 154	0.80 204	0.80 196	0.80 203	0.80 200	0.80 205	0.80 201	0.80 193	0.80 206	0.80 198	0.80 205	0.80 188	0.80 204	0.80 204	0.80 205	0.80 194	0.80 206	0.80 191	0.80 203

gcap-zeroshot	0.81 194	1.03 183	0.84 196	0.93 206	0.85 208	0.84 199	0.62 195	1.21 213	0.53 182	0.79 152	0.84 207	0.77 192	0.70 197	0.84 205	0.67 198	0.74 198	1.18 223	0.52 184	0.91 205	0.79 202	0.84 193	0.61 190	0.83 206	0.69 200	0.93 206	0.82 208	0.85 197	0.66 193

AIO-Stereo	0.82 195	1.06 185	0.73 187	0.97 210	0.74 200	1.06 215	0.60 193	1.04 201	0.90 208	1.00 168	1.01 218	0.78 193	0.85 208	0.74 198	0.62 193	0.67 192	1.12 214	0.55 186	0.70 188	0.65 193	0.93 200	0.66 196	0.67 193	0.67 198	0.82 196	0.74 202	0.92 199	0.83 205

G-Net	0.82 195	1.77 216	0.78 190	0.78 196	0.78 202	0.78 194	0.78 204	0.78 181	0.79 200	0.79 152	0.78 202	0.78 193	0.78 202	0.78 199	0.78 203	0.78 199	0.79 192	0.79 204	0.79 197	0.79 202	0.79 187	0.79 203	0.79 203	0.79 204	0.79 192	0.79 205	0.79 190	0.79 202

ktn	0.84 197	1.15 190	0.54 169	1.16 225	1.26 238	0.51 174	0.53 185	0.51 165	0.66 195	4.54 271	0.51 180	0.52 170	0.52 185	0.66 192	0.51 183	0.51 179	1.37 233	1.17 231	0.49 169	0.51 183	1.23 224	0.51 184	0.67 193	0.51 180	0.51 170	0.68 197	0.51 167	0.51 179

KSHMR	0.85 198	0.72 160	0.51 165	0.49 170	0.49 178	0.51 174	1.07 226	0.50 162	0.48 173	6.04 281	0.52 181	0.66 180	0.98 216	0.49 171	0.77 202	0.49 174	1.17 221	0.51 183	0.49 169	1.06 224	0.51 164	0.49 176	0.49 172	0.51 180	1.04 212	0.49 179	0.81 194	0.72 199

CroCo-Stereo Lap2	0.85 198	2.86 239	0.43 148	1.33 232	0.43 163	1.31 230	0.42 164	1.32 217	0.42 160	1.31 193	0.44 163	1.32 228	0.44 163	0.43 155	0.44 165	0.43 157	1.35 229	0.43 162	1.32 231	0.43 163	1.31 229	0.43 161	0.43 159	0.42 163	1.31 231	0.42 162	1.31 228	0.43 161

DGTPSM_ROB	0.92 200	0.93 177	0.91 197	0.93 206	0.91 209	0.92 204	0.93 212	0.92 190	0.92 209	0.92 163	0.91 209	0.91 202	0.93 213	0.91 206	0.92 213	0.92 213	0.92 202	0.92 211	0.92 206	0.90 211	0.91 196	0.92 211	0.93 210	0.94 214	0.92 204	0.91 210	0.92 199	0.97 213

pmcnn	0.92 200	0.92 174	0.92 198	0.92 204	0.92 210	0.92 204	0.92 210	0.92 190	0.92 209	0.92 163	0.92 211	0.92 205	0.92 212	0.92 208	0.92 213	0.92 213	0.92 202	0.92 211	0.92 206	0.92 215	0.92 198	0.92 211	0.92 209	0.92 213	0.92 204	0.92 211	0.92 199	0.92 211

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 202	0.77 166	0.82 194	1.16 225	0.75 201	0.99 208	0.92 210	0.91 188	0.99 215	0.94 167	0.91 209	1.15 217	0.88 209	0.92 208	1.00 216	0.67 192	0.98 206	1.00 216	0.75 195	0.91 212	1.18 217	0.87 208	0.89 208	0.90 210	1.08 217	1.07 223	0.74 188	0.89 207

HSM-Net_RVC	0.93 202	1.09 188	0.79 191	1.10 218	0.78 202	1.09 217	0.79 205	1.16 208	0.80 201	1.14 178	0.79 203	1.17 220	0.77 201	0.73 197	0.83 207	0.78 199	1.19 224	0.79 204	1.18 224	0.72 199	1.19 219	0.80 204	0.72 202	0.80 205	1.18 225	0.74 202	1.14 217	0.73 201
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 202	8.54 274	0.41 142	0.56 176	0.37 149	0.56 178	0.37 151	0.50 162	0.40 153	0.56 137	5.24 285	0.56 172	0.34 141	0.40 148	0.41 159	0.34 139	0.53 171	0.40 154	0.56 180	0.38 152	0.52 166	0.40 154	0.40 153	0.41 157	0.56 176	0.40 156	0.56 173	0.40 155

DPSimNet_ROB	0.93 202	1.04 184	0.83 195	1.05 216	0.82 206	1.04 213	0.83 209	1.03 199	0.89 207	1.03 173	0.84 207	1.03 211	0.84 206	0.83 204	0.84 208	0.83 203	1.14 216	0.84 208	1.12 220	0.84 209	1.04 207	0.88 210	0.83 206	0.84 209	1.07 216	0.83 209	1.15 218	0.88 206

DPSM_ROB	0.93 202	0.92 174	0.94 199	0.96 208	1.02 217	0.92 204	0.98 213	0.95 193	0.92 209	0.92 163	0.92 211	0.91 202	0.97 214	0.92 208	0.91 211	0.91 210	0.96 204	0.94 213	0.93 209	0.91 212	0.93 200	0.92 211	0.93 210	0.91 211	0.91 202	0.99 213	0.92 199	0.91 209

DPSM	0.93 202	0.92 174	0.94 199	0.96 208	1.02 217	0.92 204	0.98 213	0.95 193	0.92 209	0.92 163	0.92 211	0.91 202	0.97 214	0.92 208	0.91 211	0.91 210	0.96 204	0.94 213	0.93 209	0.91 212	0.93 200	0.92 211	0.93 210	0.91 211	0.91 202	0.99 213	0.92 199	0.91 209

GANet	1.00 208	1.00 178	1.00 201	1.00 211	1.00 213	1.00 209	1.00 218	1.00 195	1.00 216	1.00 168	1.00 215	1.00 206	1.00 218	1.00 215	1.00 216	1.00 217	1.00 207	1.00 216	1.00 211	1.00 217	1.00 203	1.00 216	1.00 215	1.00 217	1.00 207	1.00 216	1.00 205	1.00 215

TDLM	1.00 208	1.00 178	1.00 201	1.00 211	1.00 213	1.00 209	1.00 218	1.00 195	1.00 216	1.00 168	1.00 215	1.00 206	1.00 218	1.00 215	1.00 216	1.00 217	1.00 207	1.00 216	1.00 211	1.00 217	1.00 203	1.00 216	1.00 215	1.00 217	1.00 207	1.00 216	1.00 205	1.00 215

CVANet_RVC	1.00 208	1.00 178	1.00 201	1.00 211	1.00 213	1.00 209	1.00 218	1.00 195	1.00 216	1.00 168	1.00 215	1.00 206	1.00 218	1.00 215	1.00 216	1.00 217	1.00 207	1.00 216	1.00 211	1.00 217	1.00 203	1.00 216	1.00 215	1.00 217	1.00 207	1.00 216	1.00 205	1.00 215

ccs_rob	1.00 208	10.06 280	0.31 126	0.44 157	0.31 138	0.43 155	0.31 141	0.43 143	0.32 135	0.45 125	0.32 140	1.20 224	0.31 134	7.02 285	0.31 137	0.31 133	0.44 153	0.31 135	0.44 154	0.32 140	0.44 147	0.31 136	0.32 135	0.32 138	0.44 152	0.32 140	0.43 148	0.31 139

trnet	1.01 212	1.01 181	1.01 204	1.01 214	1.01 216	1.01 212	1.01 221	1.01 198	1.01 219	1.01 172	1.01 218	1.01 210	1.01 222	1.01 218	1.01 220	1.01 220	1.01 210	1.01 220	1.01 214	1.01 220	1.01 206	1.01 219	1.01 218	1.01 220	1.01 210	1.01 219	1.01 209	1.01 218

CFNet_pseudo	1.01 212	9.78 278	0.29 119	0.38 133	0.28 120	0.38 135	0.28 122	0.38 128	0.28 122	0.39 108	0.28 124	0.39 136	0.28 120	9.50 286	0.29 132	0.28 119	0.38 132	0.28 119	0.38 131	0.28 121	0.38 125	0.28 121	0.28 118	0.28 122	0.38 130	0.28 119	0.38 128	0.28 121

pcwnet_v2	1.01 212	9.73 277	0.28 114	0.38 133	0.28 120	0.38 135	0.28 122	0.38 128	0.28 122	0.38 105	0.28 124	0.39 136	0.28 120	9.61 287	0.28 124	0.28 119	0.38 132	0.28 119	0.38 131	0.28 121	0.38 125	0.28 121	0.29 124	0.28 122	0.38 130	0.28 119	0.38 128	0.28 121

WAO-8	1.02 215	1.50 209	1.49 233	0.40 145	0.40 156	1.56 238	0.98 213	1.55 225	0.58 188	4.18 268	0.40 157	0.79 195	0.48 173	0.91 206	0.39 156	0.99 216	0.71 186	0.70 199	0.51 175	0.77 201	1.07 209	0.82 207	0.69 197	0.96 216	1.01 210	1.30 239	1.10 215	1.38 242

UCFNet_RVC	1.03 216	10.10 281	0.28 114	0.38 133	0.28 120	0.39 142	0.28 122	0.38 128	0.28 122	0.39 108	0.28 124	0.39 136	0.29 129	9.62 288	0.28 124	0.28 119	0.38 132	0.28 119	0.38 131	0.28 121	0.39 134	0.28 121	0.29 124	0.28 122	0.39 139	0.28 119	0.38 128	0.29 130

GLC_STEREO	1.05 217	1.01 181	1.02 205	1.02 215	1.02 217	1.05 214	1.06 223	1.05 202	1.05 221	1.04 175	1.05 221	1.05 212	1.04 223	1.06 222	1.05 222	1.06 223	1.06 211	1.05 223	1.06 215	1.05 223	1.06 208	1.06 222	1.04 220	1.05 222	1.04 212	1.05 221	1.06 211	1.06 220

FC-DCNN	1.10 218	0.81 169	0.77 189	0.63 187	0.42 162	0.86 201	0.64 198	0.91 188	0.96 213	1.11 176	0.80 204	1.07 213	0.81 205	0.67 193	1.75 249	1.30 238	1.41 235	0.85 209	1.28 230	0.71 197	2.12 245	1.32 238	0.52 178	0.81 208	1.64 239	1.40 244	2.39 250	1.75 251

RP	1.14 219	1.16 192	1.15 216	1.17 227	1.10 225	1.16 221	1.15 228	1.10 203	1.16 230	1.15 179	1.08 223	1.16 218	1.15 229	1.15 229	1.14 229	1.16 228	1.16 219	1.10 225	1.10 217	1.10 227	1.16 213	1.11 225	1.10 224	1.19 234	1.14 221	1.19 234	1.07 212	1.10 223

Abc-Net	1.14 219	1.16 192	1.18 220	1.10 218	1.10 225	1.16 221	1.18 232	1.16 208	1.13 227	1.11 176	1.16 228	1.16 218	1.12 227	1.10 223	1.17 232	1.16 228	1.16 219	1.10 225	1.16 221	1.14 230	1.17 215	1.16 228	1.11 225	1.09 227	1.10 218	1.10 226	1.16 219	1.17 228
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 221	1.90 218	1.10 212	1.37 234	0.94 212	1.36 231	0.98 213	1.48 223	0.98 214	1.37 198	0.98 214	1.37 232	0.98 216	0.95 212	0.94 215	0.95 215	1.37 233	0.95 215	1.38 233	0.95 216	1.38 233	0.95 215	0.95 213	0.95 215	1.37 234	0.95 212	1.37 232	0.95 212

TorneroNet	1.15 221	1.10 189	0.51 165	0.69 190	0.51 184	1.10 218	0.50 182	0.51 165	0.51 181	13.92 288	1.17 232	0.49 164	0.51 184	0.54 176	0.48 175	0.49 174	0.49 166	0.65 196	0.70 188	0.49 179	0.51 164	0.49 176	0.67 193	1.36 241	0.51 170	0.50 182	0.52 169	1.23 235

RGC	1.15 221	1.16 192	1.17 219	1.15 223	1.11 227	1.21 226	1.21 239	1.10 203	1.15 228	1.16 182	1.11 225	1.17 220	1.09 225	1.14 228	1.11 226	1.16 228	1.19 224	1.11 228	1.10 217	1.15 232	1.11 210	1.19 231	1.16 228	1.12 229	1.17 223	1.10 226	1.16 219	1.17 228

NCC-stereo	1.15 221	1.17 195	1.12 215	1.10 218	1.15 228	1.14 219	1.15 228	1.15 206	1.12 226	1.17 185	1.17 232	1.11 215	1.17 233	1.11 225	1.10 225	1.16 228	1.12 214	1.11 228	1.16 221	1.13 229	1.23 224	1.16 228	1.19 232	1.11 228	1.18 225	1.17 231	1.17 222	1.13 226

edge stereo	1.15 221	1.18 196	1.11 214	1.12 221	1.17 232	1.17 225	1.17 230	1.16 208	1.18 234	1.16 182	1.17 232	1.17 220	1.13 228	1.11 225	1.11 226	1.12 225	1.17 221	1.17 231	1.11 219	1.17 233	1.17 215	1.17 230	1.18 230	1.14 230	1.11 219	1.18 232	1.12 216	1.11 224

Nwc_Net	1.15 221	1.15 190	1.15 216	1.09 217	1.19 234	1.16 221	1.17 230	1.15 206	1.16 230	1.16 182	1.16 228	1.08 214	1.16 230	1.11 225	1.15 231	1.18 232	1.11 213	1.10 225	1.16 221	1.17 233	1.16 213	1.13 227	1.18 230	1.20 235	1.11 219	1.15 229	1.16 219	1.20 231

stereogan	1.17 227	1.19 198	1.15 216	1.15 223	1.15 228	1.15 220	1.19 233	1.19 211	1.15 228	1.15 179	1.16 228	1.19 223	1.19 234	1.19 231	1.19 233	1.19 233	1.15 217	1.19 234	1.19 225	1.19 236	1.15 212	1.19 231	1.15 227	1.15 231	1.16 222	1.15 229	1.19 223	1.20 231

MM-Stereo_test3	1.22 228	1.60 212	1.19 223	1.48 237	1.02 217	1.48 236	0.99 217	1.54 224	1.03 220	1.41 200	1.03 220	1.44 234	1.00 218	1.04 220	1.04 221	1.02 221	1.42 236	1.04 221	1.48 236	1.01 220	1.48 234	1.03 220	1.06 222	1.04 221	1.53 237	1.04 220	1.49 233	1.04 219

FAT-Stereo	1.22 228	1.23 199	1.19 223	1.21 229	1.24 237	1.24 228	1.19 233	1.25 215	1.24 237	1.25 190	1.19 235	1.20 224	1.24 238	1.20 232	1.21 235	1.25 237	1.22 226	1.21 236	1.25 228	1.23 239	1.22 222	1.19 231	1.19 232	1.24 238	1.25 228	1.20 235	1.19 223	1.25 237

S-Stereo	1.22 228	1.18 196	1.19 223	1.20 228	1.23 236	1.23 227	1.19 233	1.19 211	1.18 234	1.27 191	1.20 236	1.20 224	1.20 235	1.23 234	1.22 237	1.23 236	1.23 227	1.23 238	1.20 226	1.25 240	1.20 220	1.22 237	1.25 236	1.24 238	1.20 227	1.22 238	1.26 226	1.24 236

SPS-STEREO	1.25 231	1.47 208	1.06 210	1.54 238	1.08 223	1.52 237	1.20 238	1.44 221	1.06 223	1.49 205	1.10 224	1.41 233	1.10 226	0.98 213	1.08 224	1.12 225	1.47 237	1.04 221	1.53 237	1.14 230	1.52 235	1.07 223	1.02 219	1.05 222	1.48 236	1.07 223	1.55 234	1.11 224
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 232	1.37 207	1.35 227	1.38 235	1.40 240	1.39 234	1.77 250	1.36 218	1.74 249	1.36 197	1.36 240	1.36 231	1.36 240	1.36 235	1.35 238	1.41 243	1.36 231	1.36 243	1.36 232	1.35 242	1.36 231	1.35 240	1.36 238	1.35 240	1.36 233	1.35 241	1.36 231	1.35 238

HBP-ISP	1.47 233	1.07 187	1.03 206	1.30 231	1.08 223	1.36 231	1.06 223	1.44 221	1.25 239	1.97 219	1.51 244	1.65 236	1.58 245	0.98 213	1.58 245	1.68 247	1.98 242	1.32 239	2.02 243	1.28 241	2.95 254	1.89 255	0.97 214	1.06 224	1.26 229	0.99 213	1.94 237	1.43 244

PS-NSSS	1.48 234	4.46 254	1.35 227	1.35 233	1.35 239	1.41 235	1.34 241	1.36 218	1.35 241	1.40 199	1.35 239	1.33 229	1.35 239	1.37 236	1.40 240	1.35 239	1.35 229	1.35 241	1.39 234	1.44 246	1.35 230	1.34 239	1.35 237	1.38 244	1.35 232	1.33 240	1.34 229	1.38 242

CC-Net-ROB	1.51 235	4.40 253	1.69 238	1.39 236	1.40 240	1.37 233	1.40 244	1.36 218	1.39 242	1.41 200	1.36 240	1.35 230	1.38 241	1.39 237	1.39 239	1.36 240	1.36 231	1.35 241	1.39 234	1.39 243	1.37 232	1.36 241	1.41 241	1.48 245	1.39 235	1.42 245	1.35 230	1.35 238

GANetREF_RVC	1.52 236	2.01 219	1.21 226	1.98 243	1.21 235	1.98 243	1.21 239	1.98 236	1.21 236	1.99 220	1.21 237	1.98 240	1.21 237	1.02 219	1.21 235	1.21 235	1.99 243	1.21 236	1.99 242	1.21 237	1.99 240	1.21 234	1.21 234	1.21 236	1.99 243	1.21 236	1.99 240	1.21 233
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	1.62 237	2.01 219	1.41 230	1.97 241	1.40 240	1.96 241	1.39 242	1.93 231	1.39 242	1.92 214	1.38 242	1.94 238	1.39 242	1.40 238	1.45 241	1.38 241	1.96 240	1.37 244	1.97 240	1.39 243	1.98 238	1.41 242	1.40 239	1.37 242	1.97 241	1.38 242	1.96 238	1.37 240

RAFT-Stereo	1.62 237	2.01 219	1.41 230	1.97 241	1.40 240	1.96 241	1.39 242	1.93 231	1.39 242	1.92 214	1.38 242	1.94 238	1.39 242	1.40 238	1.45 241	1.38 241	1.96 240	1.37 244	1.97 240	1.39 243	1.98 238	1.41 242	1.40 239	1.37 242	1.97 241	1.38 242	1.96 238	1.37 240
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 237	1.60 212	1.59 234	1.61 239	1.69 245	1.66 239	1.61 246	1.70 227	1.65 247	1.62 207	1.60 247	1.61 235	1.60 246	1.60 241	1.59 246	1.62 245	1.60 238	1.63 247	1.62 238	1.68 250	1.70 236	1.60 245	1.64 245	1.60 247	1.61 238	1.60 247	1.60 235	1.59 247

MoCha-V2	1.75 240	27.02 296	0.72 184	0.92 204	0.69 196	0.89 203	0.69 200	0.92 190	0.71 196	0.87 160	0.69 196	0.88 201	0.68 196	0.70 194	0.68 199	0.69 194	0.90 201	0.69 198	0.92 206	0.69 196	0.92 198	0.71 200	0.70 198	0.67 198	0.88 200	0.71 199	0.92 199	0.68 194

MFMNet_re	1.77 241	1.89 217	1.72 239	1.88 240	1.69 245	1.89 240	1.67 247	1.91 230	1.70 248	1.87 210	1.67 248	1.89 237	1.68 248	1.67 242	1.67 248	1.70 248	1.88 239	1.68 249	1.88 239	1.67 248	1.89 237	1.68 248	1.70 247	1.71 249	1.87 240	1.68 252	1.87 236	1.68 249

MM-Stereo_test1	1.85 242	3.50 244	1.61 235	2.12 244	1.47 244	2.14 244	1.47 245	2.33 245	1.53 245	2.12 225	1.54 245	2.19 242	1.53 244	1.54 240	1.53 243	1.53 244	2.20 244	1.54 246	2.24 244	1.57 247	2.21 247	1.49 244	1.59 243	1.49 246	2.15 247	1.52 246	2.15 242	1.54 246

plain	1.96 243	3.33 241	1.04 207	3.24 257	1.04 221	3.24 258	1.04 222	3.26 255	1.05 221	3.26 253	1.13 226	3.27 256	1.06 224	1.05 221	1.05 222	1.05 222	3.28 256	1.05 223	3.29 255	1.06 224	3.30 255	1.05 221	1.05 221	1.06 224	3.30 256	1.06 222	3.30 256	1.06 220

UDGNet	1.97 244	2.43 233	1.67 236	2.46 252	1.70 247	2.44 251	1.69 248	2.34 246	1.63 246	2.35 241	1.67 248	2.37 251	1.67 247	1.68 243	1.64 247	1.67 246	2.44 251	1.64 248	2.43 252	1.67 248	2.43 253	1.66 246	1.67 246	1.63 248	2.43 252	1.66 250	2.42 251	1.66 248

FBW_ROB	2.04 245	2.50 234	1.75 240	2.45 251	1.78 248	2.40 249	1.74 249	2.47 248	1.77 250	2.37 242	1.81 250	2.30 245	1.80 249	1.78 244	1.88 257	1.80 249	2.41 250	1.77 250	2.43 252	1.83 252	2.39 251	1.81 253	1.76 249	1.75 250	2.56 254	1.75 253	2.30 247	1.74 250

TRStereo	2.05 246	2.13 222	1.85 243	2.27 245	1.84 250	2.28 245	1.84 253	2.29 241	1.87 253	2.29 235	1.86 252	2.30 245	1.87 253	2.30 258	1.87 254	2.08 256	2.29 246	1.87 253	2.30 246	1.87 254	2.08 242	1.72 249	1.86 253	2.30 262	2.13 244	1.84 255	2.29 244	1.87 254

XX-Stereo	2.05 246	2.13 222	1.85 243	2.27 245	1.84 250	2.28 245	1.84 253	2.29 241	1.87 253	2.29 235	1.86 252	2.30 245	1.87 253	2.30 258	1.87 254	2.08 256	2.29 246	1.87 253	2.30 246	1.87 254	2.08 242	1.72 249	1.86 253	2.30 262	2.13 244	1.84 255	2.29 244	1.87 254

EAI-Stereo	2.05 246	2.13 222	1.85 243	2.27 245	1.84 250	2.28 245	1.84 253	2.29 241	1.87 253	2.29 235	1.86 252	2.30 245	1.87 253	2.30 258	1.87 254	2.08 256	2.29 246	1.87 253	2.30 246	1.87 254	2.08 242	1.72 249	1.86 253	2.30 262	2.13 244	1.84 255	2.29 244	1.87 254

AF-Net	2.06 249	25.73 295	1.18 220	1.12 221	1.16 231	1.16 221	1.19 233	1.10 203	1.17 233	1.15 179	1.14 227	1.11 215	1.16 230	1.16 230	1.14 229	1.11 224	1.15 217	1.13 230	1.21 227	1.17 233	1.11 210	1.21 234	1.17 229	1.17 232	1.17 223	1.11 228	1.20 225	1.13 226

UniTT-Stereo	2.12 250	3.66 246	1.10 212	3.48 260	1.15 228	3.57 261	1.11 227	3.44 257	1.16 230	3.52 255	1.16 228	3.50 257	1.16 230	1.10 223	1.13 228	1.15 227	3.61 257	1.17 231	3.64 256	1.12 228	3.58 258	1.12 226	1.12 226	1.17 232	3.53 259	1.18 232	3.52 258	1.18 230

HUF	2.22 251	2.33 229	2.24 255	2.35 249	2.07 256	2.45 252	2.11 260	2.42 247	2.13 260	2.19 228	2.15 259	2.10 241	2.09 258	2.27 256	2.04 259	2.08 256	2.44 251	2.12 260	2.38 251	2.18 261	2.29 249	2.22 259	2.12 260	2.12 257	2.52 253	2.10 260	2.22 243	2.15 261

AIO_test	2.22 251	2.36 232	2.10 251	2.47 253	2.15 257	2.54 253	2.06 259	2.27 239	2.09 259	2.29 235	2.13 258	2.30 245	2.09 258	2.25 254	2.15 261	1.95 254	2.52 254	2.08 258	2.32 249	2.21 263	2.20 246	2.26 261	2.05 259	2.06 255	2.40 251	2.16 262	2.52 252	2.05 260

RAStereo	2.24 253	3.70 247	1.18 220	3.73 264	1.18 233	3.69 263	1.19 233	3.73 260	1.24 237	3.72 258	1.21 237	3.76 261	1.20 235	1.20 232	1.20 234	1.20 234	3.74 262	1.20 235	3.75 262	1.21 237	3.77 262	1.21 234	1.21 234	1.21 236	3.82 263	1.21 236	3.82 262	1.21 233

AIO_rvc	2.25 254	2.35 231	2.10 251	2.47 253	2.17 258	2.54 253	2.15 261	2.32 244	2.21 261	2.29 235	2.28 261	2.33 250	2.09 258	2.26 255	2.14 260	2.08 256	2.49 253	2.09 259	2.53 254	2.14 260	2.34 250	2.23 260	2.14 261	2.18 258	2.19 248	2.15 261	2.35 249	2.22 262

NCCL2	2.27 255	2.27 228	2.28 258	2.27 245	2.28 262	2.28 245	2.28 263	2.27 239	2.28 263	2.28 232	2.28 261	2.29 244	2.28 262	2.28 257	2.29 263	2.28 263	2.28 245	2.28 264	2.27 245	2.28 265	2.28 248	2.28 263	2.28 263	2.28 260	2.28 249	2.28 264	2.11 241	2.28 265

STTStereo	2.30 256	2.34 230	2.26 257	2.37 250	2.23 259	2.40 249	2.35 264	2.20 237	2.33 264	2.28 232	2.31 263	2.19 242	2.37 263	2.20 251	2.31 264	2.23 262	2.38 249	2.25 263	2.33 250	2.27 264	2.39 251	2.27 262	2.31 264	2.29 261	2.37 250	2.32 265	2.34 248	2.26 264

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 257	2.85 238	1.90 248	2.90 255	2.77 264	2.88 255	2.85 266	2.51 249	2.85 266	2.88 249	1.99 257	2.50 252	2.76 265	2.20 251	1.57 244	2.64 264	2.89 255	2.63 265	5.69 281	1.03 222	2.01 241	2.71 264	2.74 266	2.73 265	2.87 255	1.64 248	1.00 205	1.49 245
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)	2.52 258	3.41 243	1.05 208	3.29 258	1.05 222	3.29 260	1.06 223	3.30 256	1.06 223	3.31 254	1.06 222	4.97 276	2.72 264	2.72 261	2.71 265	2.70 265	6.57 283	2.19 261	5.08 278	1.08 226	3.36 256	1.07 223	1.07 223	1.07 226	3.35 258	1.07 223	3.36 257	1.07 222

sCroCo_RVC	2.76 259	4.00 248	1.82 242	4.00 268	1.83 249	3.98 268	1.82 251	3.99 261	1.81 251	4.14 265	2.76 264	4.13 269	1.82 251	1.83 245	1.83 250	1.82 250	4.01 267	1.82 252	3.98 265	1.86 253	4.00 267	1.82 254	1.83 251	1.84 251	4.02 269	1.81 254	4.00 266	1.83 253

sAnonymous2	2.87 260	4.16 249	1.89 246	4.26 272	1.87 253	4.23 271	1.92 256	4.17 262	1.94 257	4.16 266	1.92 255	4.20 270	1.92 256	1.96 247	1.86 252	1.87 252	4.25 270	1.90 256	4.23 270	1.91 257	4.26 270	1.93 256	1.89 256	1.90 252	4.07 270	1.91 258	5.09 278	1.93 258

CroCo_RVC	2.87 260	4.16 249	1.89 246	4.26 272	1.87 253	4.23 271	1.92 256	4.17 262	1.94 257	4.16 266	1.92 255	4.20 270	1.92 256	1.96 247	1.86 252	1.87 252	4.25 270	1.90 256	4.23 270	1.91 257	4.26 270	1.93 256	1.89 256	1.90 252	4.07 270	1.91 258	5.09 278	1.93 258

Anonymous3	3.36 262	4.93 257	2.20 253	4.92 278	2.23 259	4.90 278	2.23 262	4.89 267	2.24 262	4.95 276	2.21 260	4.91 275	2.21 261	2.18 250	2.22 262	2.22 261	4.86 277	2.20 262	4.90 276	2.20 262	4.96 277	2.21 258	2.21 262	2.21 259	6.30 281	2.21 263	4.90 273	2.23 263

StereoVision	3.44 263	10.12 282	1.68 237	5.44 281	2.26 261	5.87 281	1.97 258	5.17 268	1.31 240	5.80 279	1.56 246	5.62 280	1.84 252	1.97 249	1.91 258	1.84 251	4.98 279	1.32 239	5.60 279	1.71 251	5.35 281	1.73 252	1.97 258	1.96 254	5.40 278	1.65 249	5.08 277	1.76 252

DPSNet	3.67 264	3.61 245	3.62 268	3.64 261	3.61 272	3.64 262	3.65 272	3.64 259	3.67 271	3.67 257	3.65 270	3.68 259	3.69 276	3.69 270	3.69 277	3.68 273	3.70 259	3.70 273	3.69 261	3.69 274	3.71 261	3.69 270	3.67 271	3.69 273	3.68 262	3.67 270	3.68 260	3.67 267

MaDis-Stereo	3.69 265	10.19 283	2.01 250	6.09 282	2.01 255	5.94 282	1.82 251	6.14 273	1.85 252	6.59 282	1.82 251	6.01 281	1.81 250	1.83 245	1.83 250	2.02 255	5.87 280	1.79 251	5.93 282	2.06 259	4.63 275	1.67 247	1.84 252	2.08 256	5.90 279	1.66 250	6.34 281	1.87 254

Sa-1000	3.84 266	7.71 266	6.81 283	4.15 270	2.86 265	3.27 259	3.87 278	5.99 270	4.35 282	2.78 247	3.71 271	3.88 262	3.56 272	3.88 273	3.64 270	2.71 266	3.72 260	3.27 268	3.67 260	3.15 268	3.51 257	3.36 268	2.70 265	3.49 267	3.32 257	3.76 274	2.87 254	3.76 274

SA	3.93 267	7.22 262	4.74 270	4.15 270	3.88 278	3.70 264	4.02 281	6.67 278	3.95 276	3.64 256	3.74 272	3.63 258	3.00 267	3.51 265	3.68 276	3.68 273	3.73 261	3.71 274	3.64 256	3.48 269	3.58 258	2.97 266	3.69 272	3.61 268	3.55 261	3.42 267	3.64 259	3.79 275

TestStereo1	4.11 268	7.79 268	6.72 281	3.93 265	3.81 275	3.96 266	3.58 270	6.96 281	3.74 273	3.90 260	3.76 273	3.89 263	3.57 273	3.70 271	3.66 273	3.34 270	3.80 263	3.62 270	3.66 258	3.68 272	3.91 264	3.70 271	3.65 269	3.67 270	3.88 264	3.53 268	3.89 263	3.68 270

SA-5K	4.11 268	7.79 268	6.72 281	3.93 265	3.81 275	3.96 266	3.58 270	6.96 281	3.74 273	3.90 260	3.76 273	3.89 263	3.57 273	3.70 271	3.66 273	3.34 270	3.80 263	3.62 270	3.66 258	3.68 272	3.91 264	3.70 271	3.65 269	3.67 270	3.88 264	3.53 268	3.89 263	3.68 270

test_4	4.11 268	8.05 271	6.64 279	4.52 275	3.68 273	3.00 256	3.40 269	6.21 276	3.29 268	4.07 264	3.84 276	4.04 267	3.76 278	3.56 268	3.67 275	3.76 276	4.04 268	3.79 276	4.10 266	3.53 270	3.98 266	3.74 274	3.55 268	3.61 268	3.94 268	3.75 273	3.73 261	3.73 273

test-1	4.11 268	7.65 265	4.93 271	3.65 262	3.58 270	4.70 277	3.74 276	4.73 265	4.06 278	3.72 258	4.11 280	3.70 260	3.49 271	3.36 264	3.65 272	4.17 281	3.92 265	4.04 280	4.19 269	3.75 275	4.69 276	4.18 277	3.88 275	3.90 275	4.73 274	3.77 275	3.12 255	3.68 270

TESTraft	4.16 272	8.03 270	6.81 283	3.99 267	3.68 273	3.93 265	3.70 274	6.86 280	3.69 272	3.93 262	3.88 278	3.93 265	3.59 275	3.65 269	3.64 270	3.68 273	3.92 265	3.72 275	3.92 263	3.57 271	3.84 263	3.70 271	3.71 273	3.67 270	3.91 267	3.74 272	3.92 265	3.67 267

raft_robust	4.19 273	7.78 267	6.08 276	3.30 259	3.85 277	4.03 269	3.73 275	6.25 277	3.30 269	4.44 270	3.28 268	4.01 266	3.82 279	4.29 278	3.70 278	4.01 278	4.48 275	3.42 269	4.11 267	3.76 276	4.05 268	3.32 267	3.85 274	3.82 274	4.71 273	3.83 276	4.09 267	3.80 276

RAFT_CTSACE	4.43 274	8.26 273	6.10 277	4.62 276	4.01 280	4.54 276	3.65 272	6.09 272	3.93 275	4.64 273	4.14 281	4.26 272	4.13 281	3.91 274	3.88 279	4.06 280	4.30 272	4.03 279	4.27 272	3.92 277	4.26 270	3.67 269	3.91 276	4.16 278	4.82 275	4.08 280	4.20 269	3.67 267

RAFT+CT+SA	4.43 274	7.34 264	6.71 280	5.01 279	4.38 281	4.40 273	3.85 277	6.15 275	4.30 281	4.89 275	3.26 267	4.49 274	3.01 268	4.53 279	3.36 269	3.65 272	3.64 258	4.39 282	3.94 264	4.28 280	4.44 273	4.30 279	4.24 281	4.52 280	3.90 266	3.85 277	4.89 272	4.00 278

cross-raft	4.43 274	7.31 263	6.46 278	4.47 274	3.95 279	4.46 274	3.95 279	6.70 279	3.97 277	4.41 269	3.82 275	4.38 273	3.94 280	3.95 276	3.95 281	3.95 277	4.45 274	3.95 278	4.46 273	3.95 278	4.46 274	3.95 275	3.95 278	3.94 277	4.40 272	3.95 279	4.45 271	3.95 277

test_5	4.51 277	8.85 276	5.35 275	3.66 263	3.56 269	5.10 280	4.47 283	6.14 273	4.07 279	4.96 277	3.87 277	5.14 279	4.17 283	3.53 266	4.39 282	4.53 282	4.15 269	3.62 270	4.74 275	2.94 267	3.63 260	4.53 281	4.20 280	4.54 281	4.86 276	3.68 271	4.95 274	4.06 279

test_3	4.55 278	10.96 284	7.69 287	4.04 269	3.60 271	4.10 270	3.98 280	7.94 283	4.56 283	3.99 263	4.03 279	4.08 268	3.74 277	3.99 277	3.91 280	4.05 279	4.33 273	3.89 277	4.14 268	4.00 279	4.11 269	4.02 276	4.01 279	3.91 276	3.53 259	3.94 278	4.19 268	4.20 280

FC-DCNN v2	4.74 279	3.16 240	3.16 265	3.16 256	3.16 266	3.16 257	3.16 268	3.16 254	3.16 267	3.16 252	3.16 266	3.16 255	3.16 269	3.16 263	3.16 267	3.16 269	6.72 284	6.72 286	6.72 284	6.72 288	6.72 283	6.72 288	6.72 287	6.72 285	6.72 282	6.72 285	6.72 283	6.72 286

TestStereo	4.92 280	4.80 256	4.98 272	4.82 277	4.97 283	4.91 279	4.78 284	4.80 266	4.88 284	4.78 274	4.80 283	4.99 277	4.81 284	4.83 280	4.87 284	4.97 284	4.93 278	5.01 284	5.03 277	4.90 283	5.02 278	5.02 282	5.06 282	5.04 282	4.93 277	4.89 282	5.01 275	5.09 282

DispFullNet	4.96 281	5.67 258	3.30 267	5.01 279	3.21 268	4.50 275	3.11 267	4.43 264	3.44 270	4.60 272	3.46 269	5.13 278	3.44 270	3.53 266	3.20 268	2.87 268	4.80 276	3.15 267	4.70 274	4.83 282	9.02 288	5.98 285	5.95 286	6.21 284	8.84 287	5.85 284	9.76 288	5.91 284

SGM-Forest	5.07 282	6.74 260	4.17 269	6.46 283	4.68 282	6.21 284	4.38 282	6.00 271	4.14 280	5.84 280	4.44 282	6.28 282	4.16 282	3.92 275	4.56 283	4.60 283	6.15 281	4.27 281	6.12 283	4.31 281	5.99 282	4.27 278	3.92 277	4.27 279	6.13 280	4.10 281	6.18 280	4.49 281
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 283	8.71 275	2.75 262	8.64 288	2.76 263	8.65 288	2.79 265	8.67 287	2.79 265	8.70 287	2.79 265	8.70 287	2.79 266	2.79 262	2.80 266	2.80 267	8.84 288	2.82 266	8.82 288	2.89 266	8.84 287	2.83 265	2.83 267	2.82 266	8.87 288	2.83 266	8.84 287	2.83 266

SGM+DAISY	6.35 284	8.16 272	5.14 274	8.12 287	5.08 285	8.12 287	5.16 285	8.01 284	5.18 286	7.92 285	5.14 284	7.89 286	5.14 285	4.95 281	5.33 285	5.32 285	8.14 287	5.16 285	8.16 287	5.16 284	8.21 286	5.19 283	5.12 283	5.12 283	8.18 286	5.24 283	8.12 286	5.11 283

RAFT	6.60 285	9.99 279	8.33 288	7.21 286	6.55 286	5.95 283	5.87 286	8.70 288	5.02 285	5.10 278	6.69 286	7.06 285	6.94 288	6.17 284	7.09 288	6.84 286	6.47 282	4.72 283	5.60 279	5.60 285	5.11 279	5.97 284	6.93 288	6.89 286	7.16 283	7.08 288	6.58 282	6.66 285

test-v	7.17 286	11.53 285	7.63 285	7.17 284	6.87 287	7.48 285	6.90 287	8.14 285	6.88 287	6.93 283	7.42 287	7.05 283	6.14 286	6.05 282	6.86 286	6.99 287	7.60 285	6.75 287	6.90 285	6.66 286	7.83 284	6.36 286	5.89 284	7.34 287	7.19 284	6.75 286	7.52 284	6.77 287

test-2	7.17 286	11.53 285	7.63 285	7.17 284	6.87 287	7.48 285	6.90 287	8.14 285	6.88 287	6.93 283	7.42 287	7.05 283	6.14 286	6.05 282	6.86 286	6.99 287	7.60 285	6.75 287	6.90 285	6.66 286	7.83 284	6.36 286	5.89 284	7.34 287	7.19 284	6.75 286	7.52 284	6.77 287

MANE	18.41 288	23.00 294	16.00 289	22.00 296	15.00 289	22.00 296	15.00 289	22.00 296	15.00 289	21.00 296	15.00 289	22.00 295	15.00 289	15.00 289	17.00 289	15.00 289	23.00 296	15.00 289	22.00 296	15.00 289	23.00 296	15.00 289	18.00 289	15.00 289	24.00 296	17.00 289	24.00 296	16.00 289

rafts_anoy	20.00 289	20.00 287	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 288	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290

raft+_RVC	20.00 289	20.00 287	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 288	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290

raftrobust	20.00 289	20.00 287	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 288	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290

CasAABBNet	20.00 289	20.00 287	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 288	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290

RALCasStereoNet	20.00 289	20.00 287	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 288	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290

RALAANet	20.00 289	20.00 287	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 288	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290

MSMDNet	20.00 289	20.00 287	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 288	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 290	20.00 290	20.00 289	20.00 290	20.00 289	20.00 290

Reg-Stereo(zero)	37.00 296	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 296	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297

HI	37.00 296	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 296	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297

CoSv	37.00 296	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 296	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297	37.00 297

MDST_ROB	61.15 299	72.66 301	46.52 300	70.00 300	44.89 300	64.24 300	43.75 300	73.65 300	48.92 301	72.70 301	42.40 300	60.70 299	50.23 300	50.07 301	67.69 301	68.60 301	83.13 301	47.77 300	82.48 301	46.00 300	95.93 301	53.44 301	50.66 300	45.00 300	84.99 301	53.64 301	79.01 300	52.07 301

CBMV	101.59 300	71.60 300	48.40 301	72.70 301	49.00 301	79.60 301	48.40 301	80.90 301	46.90 300	68.90 300	49.00 301	78.00 300	572.10 309	49.50 300	51.30 300	48.40 300	72.20 300	639.60 309	79.40 300	48.90 301	79.50 300	51.40 300	52.30 301	48.30 301	80.20 300	49.10 300	79.60 301	47.60 300
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 301	131.36 302	140.69 302	151.38 302	151.40 302	150.79 302	151.72 302	149.36 302	159.46 302	146.42 302	150.73 302	149.06 304	176.22 301	143.94 302	133.10 304	133.45 304	153.30 303	154.22 302	154.67 303	153.95 303	156.90 304	156.53 304	160.21 302	162.72 302	154.57 302	160.59 302	153.47 302	163.50 302
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	248.11 302	409.00 307	288.00 304	412.00 304	280.00 304	411.00 307	288.00 304	356.00 303	275.00 307	379.00 307	303.00 307	415.00 306	278.00 306	260.00 307	104.00 302	103.00 302	126.00 302	108.00 301	118.00 302	98.00 302	126.00 303	104.00 303	268.00 305	216.00 304	279.00 306	201.00 303	288.00 306	206.00 303

AE-Stereo	252.48 303	202.00 303	361.00 306	502.00 306	324.00 306	321.00 303	482.00 309	423.00 306	227.00 306	201.00 303	273.00 306	101.00 301	207.00 302	198.00 303	183.00 305	181.00 305	221.00 304	232.00 306	477.00 305	220.00 305	111.00 302	100.00 302	219.00 304	214.00 303	204.00 303	211.00 304	200.00 303	222.00 305

MGS-Stereo	264.93 304	208.00 304	362.00 307	512.00 307	350.00 307	326.00 304	443.00 308	410.00 305	210.00 303	232.00 305	215.00 303	125.00 302	217.00 303	216.00 305	127.00 303	122.00 303	223.00 305	230.00 304	487.00 307	255.00 306	250.00 305	223.00 306	272.00 306	228.00 306	241.00 304	220.00 306	214.00 304	235.00 306

EGLCR-Stereo	276.81 305	209.00 305	366.00 308	514.00 308	354.00 308	336.00 305	422.00 306	440.00 307	220.00 305	231.00 304	245.00 305	135.00 303	237.00 305	218.00 306	197.00 306	222.00 307	223.00 305	230.00 304	487.00 307	255.00 306	250.00 305	273.00 307	272.00 306	228.00 306	241.00 304	220.00 306	214.00 304	235.00 306

DLCB_ROB	280.78 306	376.74 306	215.59 303	376.74 303	215.59 303	376.74 306	215.59 303	366.42 304	218.39 304	366.42 306	218.39 304	366.42 305	218.39 304	209.96 304	219.76 307	219.38 306	376.72 307	216.43 303	376.72 304	216.43 304	376.72 307	216.43 305	216.14 303	216.14 305	376.69 307	217.67 305	376.69 307	217.67 304

LE_ROB	387.11 307	453.07 308	321.39 305	500.23 305	323.05 305	493.99 308	324.56 305	477.63 308	322.28 308	465.51 308	322.97 308	486.37 307	334.17 307	305.26 308	320.63 308	327.66 308	476.08 308	315.70 307	483.76 306	335.15 308	469.64 308	309.74 308	315.90 308	318.85 308	498.41 308	328.85 308	491.00 308	330.08 308

SGM-ForestM	522.49 308	676.08 309	448.56 309	638.17 309	433.15 309	639.59 309	427.03 307	617.52 309	439.90 309	604.63 309	429.02 309	611.68 308	432.74 308	420.18 309	451.96 309	465.85 309	601.06 309	403.73 308	659.15 309	405.50 309	669.64 309	437.21 309	455.85 309	425.66 309	689.82 309	481.65 309	662.43 309	479.61 309

CBMV_ROB	1133.35 309	1280.38 310	976.92 310	1317.57 310	1021.62 310	1282.66 310	1022.22 310	1213.88 310	982.57 310	1194.12 310	975.90 310	1357.87 309	1090.02 310	943.32 310	1021.85 310	1006.47 310	1309.01 310	986.29 310	1499.40 310	986.35 310	1359.35 310	975.96 310	975.21 310	969.30 310	1337.82 310	1042.34 310	1398.25 310	1073.86 310

IGEV-Stereo++	10000000.00 310	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 310	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 310	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 310	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311

IGEV-Stereo+	10000000.00 310	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 310	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311

anonymousdsp2	10000000.00 310	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 310	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311

anonymousdsp	10000000.00 310	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 310	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311

AMNet	10000000.00 310	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 310	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311	10000000.00 311

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