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.

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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

TDLM	0.09 8	0.08 21	0.12 23	0.02 12	0.02 8	0.00 1	0.01 43	0.19 51	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.48 86	0.01 3	0.01 24	0.26 1	0.22 1	0.08 28	0.06 23	0.01 1	0.00 1	0.10 6	0.10 12	0.01 42	0.01 6	0.00 1	0.01 13	0.30 29	0.39 89

AIO-test2	0.06 1	0.09 22	0.01 2	0.00 1	0.09 42	0.04 84	0.01 43	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 6	0.04 26	0.00 1	0.45 5	0.25 2	0.02 2	0.00 1	0.03 2	0.03 12	0.05 2	0.06 9	0.00 1	0.16 106	0.05 39	0.01 13	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.06 1	0.03 1	0.08 19	0.01 6	0.00 1	0.12 118	0.27 162	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.00 1	0.05 83	0.43 4	0.28 3	0.02 2	0.00 1	0.09 9	0.00 1	0.05 2	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 48	0.00 1	0.05 6	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 4	0.04 4	0.02 5	0.00 1	0.01 4	0.02 61	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 12	0.03 17	0.00 1	0.38 3	0.30 4	0.03 9	0.00 1	0.15 14	0.07 28	0.05 2	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.06 39	0.38 30	0.06 47

CVANet_RVC	0.21 24	0.15 34	0.61 121	0.42 144	0.06 33	0.06 95	0.01 43	1.53 113	0.05 33	0.08 67	0.04 76	0.62 107	0.04 26	0.03 60	0.46 6	0.32 5	0.14 39	0.09 34	0.05 4	0.01 3	0.19 16	0.07 10	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.01 13	0.55 33	0.08 51

Pointernet	0.06 1	0.04 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 96	0.18 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 84	0.10 8	0.01 3	0.00 1	0.31 2	0.33 6	0.02 2	0.00 1	0.04 3	0.06 23	0.10 6	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 4	0.18 70

GANet	0.29 33	0.56 119	0.39 81	0.27 94	0.11 50	0.88 184	0.14 145	0.27 59	0.06 39	0.02 54	0.28 112	1.85 152	0.04 26	0.03 60	0.62 11	0.39 7	0.37 86	0.14 50	0.24 23	0.01 3	0.20 17	0.05 7	0.06 105	0.02 17	0.06 41	0.01 13	0.48 32	0.16 68

AIO-Stereo	0.14 14	0.04 4	0.36 69	0.01 6	0.03 17	0.13 126	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 24	0.05 34	0.00 1	0.61 10	0.42 8	0.04 14	0.07 30	1.51 67	0.06 23	0.12 9	0.04 4	0.00 1	0.01 6	0.01 7	0.02 29	0.12 18	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 4	0.04 4	0.08 19	0.00 1	0.01 4	0.03 76	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 16	0.03 17	0.00 1	0.55 7	0.45 9	0.04 14	0.00 1	0.18 16	0.06 23	0.07 5	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.08 47	0.05 6	0.00 1

RAFT	0.18 17	0.04 4	0.33 55	0.02 12	0.00 1	0.12 118	0.12 140	0.94 93	0.01 5	0.70 118	0.00 1	0.17 16	0.00 1	0.01 24	0.57 8	0.46 10	0.03 9	0.00 1	0.06 6	0.21 72	0.14 12	0.50 28	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.27 27	0.00 1

delet	0.19 22	0.07 19	0.25 36	0.06 37	0.04 24	0.02 61	0.02 69	0.01 4	0.04 24	0.34 93	0.00 1	0.10 8	0.03 17	0.02 43	1.36 30	0.46 10	0.16 45	0.05 19	0.13 13	0.05 21	0.13 11	0.18 17	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.01 13	1.41 56	0.02 29

MoCha-V2	0.13 12	0.06 16	0.31 47	0.01 6	0.05 27	0.09 103	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 16	0.18 84	0.00 1	0.84 17	0.47 12	0.07 26	0.00 1	0.09 9	0.15 50	0.26 22	0.49 27	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.08 47	0.02 3	0.00 1

AANet_RVC	0.25 29	0.05 12	0.29 44	0.06 37	0.19 81	0.00 1	0.23 159	0.03 23	0.17 84	0.35 97	0.01 66	0.07 5	0.04 26	0.01 24	1.37 31	0.48 13	0.10 32	0.06 23	0.43 30	0.17 55	0.10 6	0.25 19	0.03 80	0.05 37	0.02 16	0.06 39	1.15 47	0.89 116

RSM	0.10 9	0.05 12	0.36 69	0.02 12	0.02 8	0.11 109	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 16	0.05 34	0.00 1	0.60 9	0.49 14	0.01 1	0.04 17	0.15 14	0.03 12	0.20 17	0.03 2	0.00 1	0.02 17	0.02 16	0.19 68	0.05 6	0.00 1

RSM++	0.10 9	0.05 12	0.36 69	0.02 12	0.01 4	0.11 109	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 24	0.08 45	0.00 1	0.77 15	0.52 15	0.02 2	0.04 17	0.10 11	0.03 12	0.20 17	0.16 16	0.00 1	0.03 25	0.01 7	0.00 1	0.11 16	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 17	0.03 1	0.05 12	0.02 12	0.02 8	0.10 106	0.00 1	0.01 4	0.03 16	0.00 1	0.07 84	0.18 24	0.03 17	0.01 24	0.89 18	0.54 16	0.04 14	0.08 32	0.50 32	0.02 7	0.15 13	0.67 39	0.00 1	0.01 6	0.02 16	0.01 13	1.27 53	0.00 1

AIO-test1	0.08 6	0.03 1	0.03 9	0.01 6	0.07 35	0.05 90	0.00 1	0.01 4	0.03 16	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 26	0.00 1	0.68 13	0.55 17	0.02 2	0.00 1	0.11 12	0.19 63	0.12 9	0.15 15	0.00 1	0.01 6	0.01 7	0.01 13	0.01 2	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 14	0.06 16	0.30 45	0.02 12	0.01 4	0.15 134	0.00 1	0.02 16	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.17 16	0.06 39	0.00 1	0.77 15	0.57 18	0.02 2	0.05 19	0.19 18	0.26 82	0.16 15	0.39 24	0.02 62	0.03 25	0.02 16	0.00 1	0.60 35	0.00 1

GIP-stereo	0.18 17	0.05 12	0.13 24	0.02 12	0.03 17	0.16 138	0.02 69	0.06 34	0.03 16	0.00 1	0.26 110	0.31 58	0.05 34	0.01 24	1.03 20	0.57 18	0.06 23	0.01 9	0.26 24	0.29 92	0.38 29	0.81 45	0.07 109	0.02 17	0.03 25	0.09 50	0.21 22	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 12	0.04 4	0.07 15	0.00 1	0.02 8	0.02 61	0.00 1	0.01 4	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.17 16	0.02 11	0.00 1	0.76 14	0.59 20	0.07 26	0.05 19	0.18 16	0.28 91	0.29 23	0.53 32	0.01 42	0.01 6	0.08 48	0.20 71	0.04 4	0.00 1

AASNet	0.18 17	0.44 95	0.26 38	0.08 51	0.08 39	0.00 1	0.08 125	0.03 23	0.05 33	0.26 86	0.00 1	0.16 15	0.03 17	0.01 24	1.06 21	0.60 21	0.08 28	0.03 15	0.08 7	0.16 54	0.24 21	0.64 37	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.01 13	0.38 30	0.03 32

RYNet	0.45 45	0.04 4	0.00 1	0.02 12	0.03 17	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.04 24	0.07 64	0.00 1	0.05 2	0.12 63	0.00 1	4.77 192	0.60 21	0.10 32	1.00 185	0.35 27	0.01 3	0.21 20	0.04 4	0.00 1	0.02 17	0.08 48	3.06 167	1.39 55	0.13 64

CoSv	0.08 6	0.11 29	0.21 30	0.01 6	0.02 8	0.01 36	0.00 1	0.02 16	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.11 11	0.01 3	0.00 1	0.66 12	0.62 23	0.03 9	0.06 23	0.08 7	0.02 7	0.03 1	0.12 14	0.00 1	0.01 6	0.01 7	0.00 1	0.08 12	0.00 1

MMNet	0.30 35	0.21 48	0.07 15	0.05 27	0.05 27	0.00 1	0.06 111	0.01 4	0.03 16	0.22 81	0.00 1	0.19 31	0.01 3	0.05 83	2.24 65	0.62 23	0.24 59	0.12 41	0.35 27	0.07 28	0.30 24	0.11 13	0.04 89	0.08 67	0.03 25	0.04 37	2.84 92	0.02 29

CFNet	0.57 57	0.46 102	0.64 129	0.43 145	0.34 136	0.04 84	0.00 1	0.58 84	0.09 56	0.66 116	0.05 80	0.64 108	0.07 42	0.05 83	2.25 66	0.65 25	0.35 79	0.06 23	0.73 39	0.34 98	0.85 58	0.73 42	0.00 1	0.08 67	0.45 110	0.16 63	3.22 112	1.51 137

DEFOM-Stereo	0.23 27	0.19 42	0.23 34	0.01 6	0.05 27	0.12 118	0.01 43	0.02 16	0.03 16	0.00 1	0.00 1	0.17 16	0.03 17	0.00 1	1.06 21	0.66 26	0.08 28	0.12 41	0.20 19	0.02 7	0.43 32	0.42 26	0.00 1	0.02 17	0.01 7	0.02 29	2.26 79	0.06 47

HCRNet	0.41 41	0.36 84	0.34 61	0.30 108	0.12 52	0.00 1	0.05 101	0.02 16	0.02 11	1.46 166	0.00 1	0.18 24	0.05 34	0.00 1	2.70 92	0.67 27	0.22 54	0.06 23	0.22 21	0.11 41	0.30 24	0.59 34	0.02 62	0.01 6	0.01 7	0.01 13	3.21 111	0.03 32

CC-Net-ROB	5.26 224	8.36 255	1.81 203	22.68 261	6.07 247	15.19 257	7.74 251	0.45 75	0.84 163	1.53 168	0.00 1	23.78 247	3.00 214	3.15 251	2.92 106	0.74 28	2.29 204	1.51 213	11.50 221	0.48 130	1.21 76	1.47 71	9.41 265	0.22 121	2.30 180	2.51 162	2.25 78	8.72 210

StereoVision	0.11 11	0.10 25	0.02 5	0.04 24	0.03 17	0.00 1	0.02 69	0.04 29	0.03 16	0.03 58	0.00 1	0.17 16	0.02 11	0.03 60	0.99 19	0.75 29	0.05 19	0.01 9	0.29 25	0.03 12	0.15 13	0.07 10	0.00 1	0.05 37	0.03 25	0.00 1	0.06 10	0.00 1

Occ-G	0.22 25	0.10 25	0.23 34	0.04 24	0.10 46	0.16 138	0.00 1	0.04 29	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.13 13	0.01 3	0.00 1	1.13 23	0.76 30	0.05 19	0.15 51	0.80 43	0.01 3	0.71 47	0.74 44	0.00 1	0.03 25	0.03 25	0.01 13	0.71 38	0.01 21

AEACV	0.25 29	0.71 147	0.36 69	0.04 24	0.03 17	0.10 106	0.00 1	0.02 16	0.03 16	0.00 1	0.00 1	0.18 24	0.13 64	0.02 43	1.22 25	0.79 31	0.05 19	0.26 71	0.73 39	0.29 92	0.63 44	0.50 28	0.12 127	0.04 34	0.01 7	0.21 72	0.29 28	0.00 1

PS-NSSS	1.54 143	3.12 230	0.33 55	3.03 217	0.83 176	1.73 205	0.70 179	0.39 68	0.15 76	0.39 100	0.00 1	11.06 224	1.04 195	0.41 195	2.13 62	0.79 31	0.47 94	0.26 71	4.17 148	0.14 46	0.90 60	0.37 23	2.44 239	0.06 43	0.99 137	0.74 116	3.17 108	1.82 142

anonymousdsp	0.27 31	0.09 22	0.36 69	0.24 80	0.05 27	0.09 103	0.00 1	0.03 23	0.05 33	0.00 1	0.28 112	0.19 31	0.15 70	0.00 1	1.24 26	0.84 33	0.12 36	0.10 37	0.29 25	0.18 57	0.42 31	1.05 61	0.02 62	0.05 37	0.01 7	0.01 13	1.54 60	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.22 25	0.19 42	0.35 65	0.22 70	0.11 50	0.01 36	0.00 1	0.04 29	0.07 44	0.00 1	0.00 1	0.22 39	0.10 61	0.03 60	1.13 23	0.87 34	0.16 45	0.06 23	0.37 29	0.11 41	0.95 61	0.62 36	0.00 1	0.02 17	0.08 48	0.00 1	0.11 16	0.03 32

TestStereo	0.55 53	0.62 135	0.47 101	0.22 70	0.09 42	0.00 1	0.01 43	1.90 130	0.22 104	0.30 90	0.00 1	0.28 51	0.08 45	0.01 24	1.58 39	0.87 34	0.34 77	0.19 57	2.65 110	0.08 33	1.43 90	0.55 33	0.02 62	0.07 49	0.10 59	0.42 96	2.09 75	0.13 64

MGS-Stereo	0.61 63	0.95 173	0.61 121	0.26 90	0.16 61	0.01 36	0.02 69	0.06 34	0.15 76	0.00 1	0.00 1	0.29 54	0.15 70	0.01 24	5.46 214	0.88 36	0.30 72	0.27 78	0.86 46	0.38 105	1.25 82	1.76 84	0.03 80	0.14 94	0.29 94	0.26 77	1.72 63	0.25 76

DMCA	0.27 31	0.37 87	0.20 28	0.17 61	0.09 42	0.02 61	0.01 43	0.02 16	0.04 24	0.59 112	0.00 1	0.34 68	0.05 34	0.01 24	1.81 47	0.88 36	0.31 73	0.12 41	0.22 21	0.10 38	0.38 29	0.23 18	0.00 1	0.03 25	0.03 25	0.06 39	1.19 48	0.15 66

GMStereo	0.44 43	0.93 170	0.07 15	0.25 82	0.03 17	0.00 1	0.00 1	0.14 47	0.07 44	0.00 1	0.00 1	0.30 57	0.01 3	0.01 24	1.87 49	0.90 38	0.26 65	0.17 54	2.60 105	0.08 33	1.17 74	0.33 21	0.00 1	0.05 37	0.08 48	0.02 29	2.57 84	0.04 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLCA_NET_v2_RVC	0.99 102	0.82 157	0.34 61	0.18 63	0.43 147	0.03 76	1.10 192	1.20 101	2.50 217	2.06 183	0.11 90	0.69 114	0.07 42	0.54 199	3.65 148	0.91 39	0.19 51	0.22 62	1.65 72	0.15 50	0.73 50	0.92 53	0.08 111	0.18 110	0.11 63	3.29 173	2.58 86	2.09 149
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT + AFF	0.41 41	0.04 4	0.01 2	0.22 70	0.02 8	0.04 84	0.00 1	0.03 23	0.03 16	0.00 1	0.00 1	0.28 51	0.02 11	0.01 24	4.88 198	0.92 40	0.35 79	0.02 13	2.33 94	0.03 12	0.65 45	0.50 28	0.01 42	0.12 84	0.15 82	0.10 53	0.24 24	0.01 21

UPFNet	0.44 43	0.29 67	0.59 114	0.21 66	0.26 109	0.01 36	0.02 69	0.08 40	0.08 50	0.39 100	0.00 1	0.27 48	0.03 17	0.24 178	3.08 115	0.92 40	0.14 39	0.12 41	0.57 34	0.31 96	0.36 28	0.39 24	0.01 42	0.12 84	0.02 16	0.01 13	3.44 121	0.05 41

dd	0.93 98	0.46 102	0.32 50	1.70 198	0.04 24	0.21 151	0.11 138	0.46 76	0.06 39	0.11 70	0.01 66	1.91 153	0.06 39	0.16 147	4.29 167	0.96 42	0.81 138	0.34 94	5.67 161	0.37 103	0.58 41	0.68 40	0.15 139	0.26 132	0.07 43	0.09 50	3.26 113	1.96 146

AF-Net	1.11 112	0.51 108	0.87 151	0.34 119	0.78 172	0.89 186	1.87 207	2.40 149	1.15 182	0.48 106	0.68 148	3.66 172	0.16 78	0.27 182	2.44 79	0.98 43	0.35 79	0.01 9	1.60 69	0.40 107	0.50 35	2.58 123	0.05 98	0.08 67	0.66 125	0.45 98	3.47 122	2.34 155

Nwc_Net	1.11 112	0.51 108	0.87 151	0.34 119	0.78 172	0.89 186	1.87 207	2.40 149	1.15 182	0.48 106	0.68 148	3.66 172	0.16 78	0.27 182	2.44 79	0.98 43	0.35 79	0.01 9	1.60 69	0.40 107	0.50 35	2.58 123	0.05 98	0.08 67	0.66 125	0.45 98	3.47 122	2.34 155

CroCo-Stereo Lap2	0.14 14	0.09 22	0.03 9	0.05 27	0.05 27	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.05 33	0.24 85	0.00 1	0.08 6	0.02 11	0.01 24	1.28 27	1.00 45	0.03 9	0.02 13	0.05 4	0.04 17	0.31 26	0.34 22	0.00 1	0.03 25	0.03 25	0.00 1	0.05 6	0.00 1

HITNet	0.59 59	0.16 39	0.10 21	0.06 37	0.07 35	0.01 36	0.02 69	1.76 118	0.82 161	0.11 70	0.00 1	0.68 112	0.28 104	0.11 132	2.51 85	1.02 46	0.25 60	0.13 47	0.63 36	0.24 76	1.43 90	1.56 79	0.01 42	0.12 84	0.02 16	0.16 63	3.32 115	0.42 92
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
AIO_rvc	0.29 33	0.29 67	0.34 61	0.03 21	0.02 8	0.14 127	0.10 132	0.02 16	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.18 24	0.09 54	0.01 24	1.58 39	1.03 47	0.04 14	0.18 56	1.71 74	0.04 17	0.56 40	0.92 53	0.14 137	0.01 6	0.13 75	0.03 35	0.13 19	0.01 21

ADLNet	0.67 71	0.96 175	0.10 21	0.21 66	0.23 96	0.08 99	0.01 43	1.26 103	0.09 56	0.32 91	0.06 81	2.28 160	0.08 45	0.18 156	3.28 130	1.03 47	0.35 79	0.11 39	0.54 33	0.18 57	0.54 38	1.10 63	0.00 1	0.03 25	0.88 133	0.68 110	3.16 107	0.28 77

STTStereo	1.06 108	0.85 163	0.57 110	0.36 130	0.29 117	0.08 99	0.64 178	0.43 72	1.56 197	1.40 164	0.26 110	1.95 155	0.07 42	0.29 184	4.26 164	1.06 49	0.25 60	0.23 64	1.16 56	0.14 46	1.46 94	0.84 47	0.12 127	0.10 78	0.07 43	1.81 147	3.51 125	4.84 180

CroCo-Stereo	0.18 17	0.07 19	0.02 5	0.05 27	0.06 33	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.02 11	0.00 1	1.54 37	1.07 50	0.04 14	0.03 15	0.65 37	0.04 17	0.32 27	0.73 42	0.00 1	0.02 17	0.03 25	0.01 13	0.08 12	0.00 1
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
RP	1.29 125	1.06 183	2.32 213	0.84 171	1.16 185	0.39 161	1.53 200	1.89 128	1.68 201	0.29 89	2.21 181	2.25 159	0.13 64	0.40 193	3.31 133	1.07 50	0.61 108	0.05 19	1.61 71	0.40 107	0.65 45	3.05 140	0.11 124	0.29 152	0.29 94	0.92 123	4.24 168	2.04 148

IER	0.59 59	0.45 98	0.27 39	0.30 108	0.16 61	0.00 1	0.01 43	0.42 69	0.11 62	1.09 142	0.07 84	1.35 144	0.04 26	0.20 163	3.17 119	1.08 52	0.20 52	0.13 47	0.73 39	0.40 107	0.51 37	0.64 37	0.21 156	0.07 49	0.08 48	1.01 128	2.92 94	0.28 77

RAFT_CTSACE	0.59 59	0.80 153	0.45 99	0.25 82	0.07 35	0.14 127	0.00 1	2.03 134	0.06 39	0.00 1	0.12 91	0.44 79	0.46 135	0.01 24	1.58 39	1.08 52	0.15 41	0.12 41	0.57 34	0.08 33	0.74 51	2.54 122	0.00 1	0.04 34	0.24 93	0.00 1	3.77 141	0.04 36

HSM	0.97 100	0.30 72	0.87 151	0.54 156	0.46 148	0.00 1	0.01 43	2.93 188	0.30 114	0.13 73	0.56 137	0.65 109	0.13 64	0.05 83	2.97 109	1.08 52	0.66 116	0.17 54	3.26 132	0.35 100	1.78 109	2.03 94	0.04 89	0.33 163	0.38 102	0.81 118	4.16 167	1.10 126

DMCA-RVC	0.65 68	0.42 92	0.43 94	0.31 110	0.58 159	0.15 134	0.44 170	0.29 61	1.57 198	1.31 156	0.35 120	0.55 99	0.13 64	0.11 132	2.54 86	1.10 55	0.51 99	0.46 113	0.84 45	0.36 102	0.76 52	0.83 46	0.19 151	0.14 94	0.11 63	0.06 39	2.59 87	0.52 95

DLCB_ROB	0.92 96	0.72 149	0.64 129	0.43 145	0.42 146	0.14 127	0.18 151	0.43 72	0.28 111	0.85 127	0.53 134	1.12 134	0.72 169	0.07 98	2.16 64	1.12 56	0.88 142	0.26 71	0.69 38	0.20 69	1.35 85	1.53 75	0.49 197	0.28 150	4.11 216	2.41 160	2.04 73	0.78 111

test_5	0.54 51	0.60 126	0.22 31	0.02 12	0.02 8	0.11 109	0.01 43	2.77 181	0.04 24	0.00 1	1.10 161	0.44 79	0.45 130	0.00 1	1.47 33	1.13 57	0.08 28	0.10 37	1.01 50	0.04 17	0.43 32	1.34 68	0.00 1	0.05 37	0.07 43	0.00 1	2.98 97	0.01 21

NCC-stereo	1.86 157	1.63 202	1.33 179	0.95 179	1.22 190	0.80 179	2.29 215	2.62 173	2.93 221	0.34 93	2.87 195	2.16 156	1.17 197	0.21 168	3.63 144	1.13 57	0.63 113	0.96 182	2.79 113	0.75 153	0.98 64	2.96 134	0.36 182	0.32 159	2.31 181	4.50 194	3.69 130	4.78 177

Abc-Net	1.86 157	1.63 202	1.33 179	0.95 179	1.22 190	0.80 179	2.29 215	2.62 173	2.93 221	0.34 93	2.87 195	2.16 156	1.17 197	0.21 168	3.63 144	1.13 57	0.63 113	0.96 182	2.79 113	0.75 153	0.98 64	2.96 134	0.36 182	0.32 159	2.31 181	4.50 194	3.69 130	4.78 177
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DEFOM-Stereo_RVC	0.47 48	0.10 25	0.33 55	0.05 27	0.16 61	0.08 99	0.00 1	0.12 45	0.23 108	0.03 58	0.04 76	0.46 83	0.15 70	0.01 24	1.97 51	1.14 60	0.25 60	0.44 110	1.88 76	0.20 69	1.65 102	2.18 102	0.15 139	0.07 49	0.04 36	0.14 60	0.78 40	0.06 47

RAStereo	0.23 27	0.17 40	0.05 12	0.05 27	0.10 46	0.00 1	0.01 43	0.03 23	0.04 24	0.96 134	0.00 1	0.19 31	0.01 3	0.01 24	1.67 43	1.14 60	0.06 23	0.06 23	0.21 20	0.02 7	0.60 42	0.71 41	0.00 1	0.05 37	0.03 25	0.01 13	0.10 15	0.01 21

MaDis-Stereo	0.33 36	0.21 48	0.36 69	0.06 37	0.13 54	0.01 36	0.03 88	0.06 34	0.06 39	1.25 153	0.00 1	0.20 36	0.02 11	0.02 43	1.52 35	1.15 62	0.12 36	0.24 65	1.27 60	0.10 38	0.71 47	0.90 52	0.00 1	0.07 49	0.17 85	0.15 61	0.13 19	0.04 36

MIM_Stereo	0.55 53	0.13 31	0.43 94	0.34 119	0.22 94	0.11 109	0.02 69	2.05 135	0.07 44	0.00 1	0.01 66	0.23 40	0.09 54	0.03 60	2.07 55	1.15 62	0.15 41	0.39 102	2.56 103	0.27 89	1.24 81	0.94 55	0.06 105	0.13 91	0.18 86	0.19 68	1.72 63	0.17 69

U	0.20 23	0.12 30	0.02 5	0.06 37	0.05 27	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.18 24	0.01 3	0.00 1	1.57 38	1.16 64	0.03 9	0.07 30	0.45 31	0.07 28	0.45 34	0.85 48	0.00 1	0.02 17	0.07 43	0.00 1	0.06 10	0.02 29

psm_up	1.01 105	0.60 126	0.96 157	0.38 136	0.75 170	0.01 36	0.03 88	2.33 147	1.18 184	0.78 121	0.00 1	0.94 125	0.09 54	0.45 196	2.41 77	1.18 65	0.62 110	0.44 110	3.67 143	0.32 97	1.14 72	0.85 48	0.00 1	0.58 190	1.06 139	1.42 137	3.75 138	1.44 134

UCFNet_RVC	1.13 115	2.65 223	0.57 110	0.57 158	0.74 169	0.19 147	0.01 43	0.28 60	0.22 104	0.95 132	0.39 122	2.41 163	0.89 188	0.06 93	2.99 113	1.18 65	0.50 96	0.49 118	2.19 84	0.44 121	1.50 95	1.54 78	1.06 226	0.19 113	1.43 159	1.73 145	1.86 72	3.39 169

CFNet_RVC	0.86 85	0.59 124	0.74 140	0.33 113	0.32 129	0.11 109	0.02 69	0.11 43	0.17 84	0.87 129	0.74 152	0.57 105	0.16 78	0.08 112	3.11 116	1.19 67	0.50 96	0.34 94	1.28 61	0.15 50	1.68 107	1.48 73	0.02 62	0.25 128	0.86 132	1.89 150	3.64 129	2.13 151

FINET	0.37 39	0.14 32	0.45 99	0.18 63	0.08 39	0.02 61	0.01 43	0.34 63	0.17 84	0.01 49	0.30 116	0.56 102	0.19 85	0.02 43	2.46 82	1.20 68	0.26 65	0.09 34	1.10 53	0.14 46	0.72 49	0.31 20	0.04 89	0.14 94	0.03 25	0.10 53	0.84 42	0.05 41

IGEV-Stereo+	0.37 39	1.03 178	0.03 9	0.11 56	0.12 52	0.11 109	0.00 1	0.09 41	0.11 62	0.02 54	0.99 159	0.31 58	0.30 108	0.02 43	1.32 29	1.22 69	0.02 2	0.26 71	1.29 62	0.23 73	0.84 56	1.24 67	0.10 118	0.01 6	0.02 16	0.22 73	0.08 12	0.00 1

raft+_RVC	0.49 50	0.38 90	0.37 77	0.34 119	0.21 88	0.03 76	0.04 96	2.29 144	0.09 56	0.00 1	0.00 1	0.25 42	0.08 45	0.02 43	1.79 46	1.24 70	0.29 70	0.09 34	2.37 99	0.24 76	0.77 53	1.09 62	0.00 1	0.06 43	0.07 43	0.12 55	0.57 34	0.36 87

AFF-stereo	0.55 53	0.29 67	0.41 91	0.33 113	0.09 42	0.03 76	0.00 1	0.38 67	0.10 59	1.17 146	0.01 66	0.32 61	0.06 39	0.00 1	1.52 35	1.24 70	0.15 41	0.59 134	3.40 136	0.07 28	0.54 38	0.60 35	0.00 1	0.07 49	0.13 75	0.06 39	3.05 99	0.10 57

UDGNet	2.51 177	1.01 176	0.33 55	10.93 250	5.26 241	8.50 247	3.54 230	1.72 116	0.15 76	0.23 84	0.08 87	0.52 95	0.10 61	10.25 269	3.55 141	1.25 72	0.46 92	0.46 113	2.73 111	0.59 142	2.44 130	4.14 173	2.94 244	0.15 98	1.72 165	0.77 117	2.94 96	1.13 128

AIO_test	0.35 37	0.45 98	0.42 93	0.03 21	0.02 8	0.14 127	0.23 159	0.12 45	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.19 31	0.09 54	0.00 1	1.60 42	1.26 73	0.06 23	0.08 32	0.80 43	0.06 23	1.12 70	1.01 59	0.18 149	0.01 6	0.19 87	0.45 98	0.99 45	0.01 21

dad	4.05 210	0.87 165	0.28 41	10.24 249	1.70 204	1.03 192	12.23 258	12.58 263	0.11 62	3.46 225	0.00 1	1.93 154	3.59 218	0.19 158	4.92 200	1.26 73	1.60 187	0.53 125	14.05 226	0.63 144	2.73 138	1.88 85	0.16 143	0.71 195	5.78 235	0.19 68	17.00 260	9.60 216

UNet	0.56 56	0.30 72	0.39 81	0.26 90	0.19 81	0.03 76	0.08 125	0.52 82	0.13 71	1.15 144	0.00 1	0.44 79	0.16 78	0.16 147	2.13 62	1.28 75	0.34 77	0.20 60	1.42 64	0.19 63	0.62 43	0.50 28	0.13 130	0.24 123	0.03 25	0.26 77	3.32 115	0.62 105

DSFCA	0.70 72	0.43 93	0.51 107	0.29 105	0.58 159	0.04 84	0.59 175	0.22 55	0.54 135	0.49 108	0.56 137	0.33 64	0.08 45	0.04 75	2.86 100	1.28 75	0.67 118	0.73 152	1.00 49	0.44 121	1.01 67	1.14 64	0.21 156	0.24 123	0.54 115	0.82 119	2.81 90	0.47 93

SQANet	17.87 262	31.68 276	5.41 244	57.78 277	33.35 274	57.44 278	39.25 275	4.37 227	1.73 203	4.89 252	1.53 169	30.38 254	5.54 224	56.25 277	3.78 152	1.32 77	5.20 239	1.48 211	29.72 257	1.71 197	6.45 230	5.45 210	54.26 283	1.90 218	4.80 225	8.48 238	9.52 238	18.82 248

LL-Strereo2	0.61 63	0.22 54	0.36 69	0.09 52	0.10 46	0.17 142	0.01 43	2.25 143	0.18 89	0.00 1	0.00 1	0.21 38	0.04 26	0.21 168	1.68 44	1.32 77	0.05 19	0.12 41	2.34 95	0.39 106	1.51 96	2.98 136	0.00 1	0.08 67	0.43 109	0.01 13	1.44 58	0.31 80

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 68	0.29 67	0.60 117	0.37 132	0.27 111	0.03 76	0.02 69	0.96 95	0.11 62	1.34 158	0.00 1	0.28 51	0.08 45	0.01 24	1.83 48	1.32 77	0.26 65	0.11 39	3.40 136	0.24 76	0.79 54	0.89 51	0.00 1	0.19 113	0.38 102	0.22 73	3.31 114	0.15 66

HGLStereo	0.58 58	0.32 79	0.38 78	0.23 76	0.26 109	0.01 36	0.06 111	0.06 34	0.12 68	1.22 152	0.70 150	0.14 14	0.15 70	0.09 120	2.33 75	1.33 80	0.37 86	0.24 65	1.13 55	0.15 50	0.97 63	1.51 74	0.06 105	0.07 49	0.08 48	0.08 47	3.08 101	0.47 93

CASnet	0.75 76	0.51 108	0.49 106	0.23 76	0.29 117	0.00 1	0.00 1	0.50 78	0.18 89	0.06 63	0.06 81	0.54 97	0.36 118	0.01 24	2.44 79	1.35 81	0.50 96	0.41 107	2.34 95	0.25 80	3.65 162	2.36 110	0.02 62	0.14 94	1.63 163	0.05 38	1.61 61	0.23 72
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANetREF_RVC	2.43 172	1.69 205	0.81 146	2.04 209	1.16 185	1.02 191	0.10 132	4.72 233	1.44 194	3.62 227	0.06 81	10.03 222	0.69 164	0.09 120	3.63 144	1.36 82	1.06 161	0.94 179	6.44 170	0.46 124	2.32 121	1.74 83	0.17 147	1.35 210	3.41 208	3.75 181	6.55 215	4.82 179
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
DISCO	0.79 78	0.95 173	0.31 47	0.06 37	0.33 133	0.51 169	0.44 170	0.23 58	0.32 115	1.75 174	0.59 141	0.38 73	0.29 106	0.04 75	2.98 111	1.36 82	0.96 150	0.29 80	3.24 130	0.53 136	0.79 54	1.45 70	0.10 118	0.07 49	0.12 67	0.29 81	2.76 89	0.31 80

MDST_ROB	10.13 247	16.70 266	3.04 223	29.06 265	9.34 257	20.66 263	5.02 240	5.90 243	1.98 210	3.16 214	2.70 190	11.22 225	28.15 267	0.18 156	6.30 233	1.37 84	1.21 169	0.34 94	7.74 183	1.01 165	4.67 186	3.95 163	1.92 237	1.94 221	26.55 275	19.78 275	37.02 283	22.50 258

Ntro	22.77 274	41.10 278	9.75 266	63.11 285	42.85 281	62.03 286	56.57 280	8.43 249	6.55 246	12.02 275	2.06 180	33.43 259	6.53 228	75.01 282	4.99 202	1.38 85	7.98 253	2.25 234	37.75 269	9.51 265	6.94 240	6.04 234	55.49 285	3.02 232	10.71 254	14.77 265	13.49 254	21.09 252

RAFT+CT+SA	0.64 67	0.82 157	0.25 36	0.15 59	0.03 17	0.00 1	0.00 1	2.49 162	0.08 50	0.08 67	0.00 1	0.74 120	0.39 123	0.01 24	1.39 32	1.38 85	0.11 34	0.15 51	2.23 85	0.18 57	0.84 56	2.50 117	0.01 42	0.06 43	0.11 63	0.01 13	3.34 117	0.04 36

UniTT-Stereo	0.35 37	0.28 64	0.38 78	0.07 46	0.18 78	0.00 1	0.01 43	0.07 38	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.29 54	0.03 17	0.05 83	1.88 50	1.42 87	0.15 41	0.33 92	1.70 73	0.07 28	0.88 59	1.21 65	0.00 1	0.12 84	0.06 41	0.03 35	0.14 21	0.03 32

PA-Net	1.61 152	0.81 156	1.43 185	0.27 94	1.99 215	0.12 118	0.34 166	0.19 51	1.90 207	0.85 127	0.41 123	0.24 41	0.20 86	0.78 215	4.61 184	1.44 88	0.17 47	0.26 71	1.08 52	0.53 136	1.44 92	3.18 142	0.65 211	0.44 179	0.99 137	7.71 231	1.78 71	9.78 220
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	1.45 137	0.52 113	1.11 164	0.81 169	0.69 166	0.00 1	0.03 88	2.86 187	0.35 117	1.50 167	3.76 204	0.73 119	0.36 118	0.07 98	2.89 103	1.44 88	1.08 163	0.79 157	8.61 189	0.23 73	3.25 156	1.97 86	0.02 62	0.66 193	0.10 59	0.52 106	3.12 106	1.56 138

rafts_anoy	0.62 65	0.28 64	0.70 136	0.37 132	0.21 88	0.04 84	0.00 1	2.53 166	0.14 74	0.01 49	0.00 1	0.10 8	0.04 26	0.02 43	2.50 84	1.45 90	0.32 75	0.36 97	1.92 77	0.17 55	1.38 88	0.99 58	0.00 1	0.18 110	0.53 114	0.73 115	0.73 39	1.01 125

iResNetv2_ROB	1.26 122	0.75 151	0.32 50	1.29 188	0.33 133	0.02 61	0.02 69	3.19 199	0.20 95	2.00 182	0.29 114	2.24 158	0.41 125	0.06 93	3.64 147	1.45 90	0.75 131	0.13 47	5.77 163	0.43 118	2.86 141	1.71 82	0.16 143	0.37 170	0.38 102	0.47 101	4.08 162	0.72 108

RASNet	0.63 66	0.18 41	0.57 110	0.41 143	0.28 114	0.10 106	0.05 101	0.94 93	0.14 74	1.07 141	0.09 89	0.48 86	0.34 113	0.02 43	1.28 27	1.47 92	0.35 79	0.21 61	0.99 48	0.02 7	1.15 73	1.53 75	0.10 118	0.34 165	0.22 92	0.30 82	3.55 126	0.73 109

ACRE	0.87 90	0.21 48	0.64 129	0.28 98	0.20 87	0.00 1	0.20 153	0.18 49	0.48 130	0.08 67	0.15 97	1.22 140	0.08 45	0.23 177	4.70 190	1.49 93	0.67 118	0.25 70	1.97 79	0.18 57	2.33 123	2.98 136	0.05 98	0.26 132	0.67 128	0.07 44	3.81 143	0.11 59

FBW_ROB	7.98 239	9.24 256	5.57 246	20.21 260	8.25 254	12.08 253	8.09 252	4.92 235	1.58 199	3.30 216	5.15 222	13.88 232	3.03 215	7.45 264	6.23 232	1.49 93	2.89 213	0.79 157	33.18 263	1.93 210	5.24 211	4.40 180	9.43 266	8.29 269	4.88 228	7.69 229	4.88 185	21.40 253

CIPLG	0.87 90	0.19 42	0.67 134	0.27 94	0.21 88	0.00 1	0.20 153	0.19 51	0.50 132	0.07 64	0.12 91	1.16 138	0.08 45	0.21 168	4.78 193	1.50 95	0.68 122	0.22 62	1.92 77	0.18 57	2.28 119	2.98 136	0.04 89	0.27 140	0.66 125	0.09 50	3.80 142	0.12 62

IPLGR_C	0.86 85	0.20 46	0.61 121	0.28 98	0.21 88	0.00 1	0.22 157	0.18 49	0.47 127	0.07 64	0.12 91	1.18 139	0.08 45	0.20 163	4.59 182	1.50 95	0.65 115	0.26 71	2.00 80	0.19 63	2.34 124	2.95 133	0.05 98	0.27 140	0.60 121	0.07 44	3.82 144	0.11 59

SGM-ForestM	11.60 254	15.35 264	4.54 234	19.02 258	8.08 253	18.74 262	10.83 257	12.03 257	7.24 248	3.01 207	6.09 231	36.06 263	23.95 260	0.75 214	4.47 174	1.51 97	3.60 223	0.75 154	20.06 245	1.60 193	4.23 178	1.65 81	1.36 230	3.34 238	25.09 273	20.48 277	34.27 281	25.03 263

test_3	1.56 146	1.14 186	1.14 166	0.44 147	0.32 129	0.11 109	0.07 116	2.84 186	0.16 83	0.39 100	0.43 128	4.16 186	0.36 118	0.03 60	2.91 104	1.52 98	0.41 90	0.59 134	8.96 199	0.46 124	3.12 152	5.36 204	0.02 62	0.25 128	0.85 131	1.20 131	3.83 146	0.95 119

anonymousdsp2	0.70 72	0.27 62	0.28 41	0.23 76	0.07 35	0.02 61	0.02 69	1.36 106	0.08 50	0.02 54	0.59 141	0.29 54	0.16 78	0.08 112	1.51 34	1.55 99	0.25 60	0.32 84	3.52 139	0.55 138	1.55 101	3.00 139	0.02 62	0.07 49	0.13 75	0.15 61	2.70 88	0.01 21

test_4	0.60 62	0.10 25	0.53 109	0.29 105	0.13 54	0.07 96	0.22 157	0.09 41	0.07 44	0.03 58	0.00 1	0.68 112	0.15 70	0.08 112	2.06 54	1.55 99	0.12 36	0.39 102	1.82 75	0.18 57	1.12 70	2.11 97	0.01 42	0.07 49	0.20 89	0.30 82	3.49 124	0.24 74

MIF-Stereo (partial)	0.47 48	0.36 84	0.44 97	0.07 46	0.18 78	0.01 36	0.00 1	0.07 38	0.11 62	0.01 49	0.01 66	0.38 73	0.09 54	0.03 60	2.00 52	1.58 101	0.22 54	0.50 122	0.75 42	0.06 23	1.09 68	0.94 55	0.00 1	0.19 113	0.08 48	0.26 77	2.83 91	0.39 89

NaN_ROB	3.01 192	1.16 188	1.13 165	0.86 175	3.03 226	0.59 174	0.75 180	3.25 202	2.58 218	0.98 136	1.32 165	21.10 243	0.59 152	1.15 230	4.15 161	1.58 101	0.80 136	0.70 145	2.38 100	1.30 183	1.52 97	2.15 98	0.46 196	1.07 204	2.50 187	6.25 219	4.54 175	13.27 230

otaku	21.36 271	42.67 281	7.67 257	62.47 283	41.26 280	63.18 288	49.95 277	6.15 246	4.57 240	10.22 269	1.83 178	32.26 256	9.33 238	65.85 279	4.60 183	1.61 103	7.10 249	1.41 207	36.88 268	7.74 258	7.03 241	5.98 232	54.87 284	2.69 231	8.31 247	9.47 246	13.48 253	18.26 246

SA	0.95 99	0.82 157	0.44 97	0.21 66	0.23 96	0.01 36	0.00 1	2.73 179	0.12 68	0.02 54	0.00 1	0.39 76	0.39 123	0.36 190	2.49 83	1.61 103	0.31 73	0.47 116	3.23 129	0.20 69	1.23 79	3.19 143	0.01 42	0.18 110	0.41 106	1.70 143	4.81 182	0.10 57

test_1	1.53 140	1.05 181	1.24 173	0.40 138	0.31 124	0.11 109	0.06 111	2.78 182	0.17 84	0.32 91	0.42 127	4.06 177	0.36 118	0.03 60	2.84 98	1.62 105	0.37 86	0.57 131	8.88 196	0.46 124	3.22 155	5.38 205	0.02 62	0.27 140	0.60 121	0.95 124	3.95 151	0.90 117

test-3	1.53 140	1.03 178	1.25 174	0.40 138	0.31 124	0.11 109	0.06 111	2.79 184	0.17 84	0.35 97	0.44 129	4.06 177	0.35 114	0.03 60	2.84 98	1.63 106	0.37 86	0.57 131	8.86 195	0.46 124	3.20 153	5.38 205	0.02 62	0.27 140	0.61 123	0.95 124	3.95 151	0.88 113

RGC	2.44 173	1.98 210	4.87 238	1.54 192	1.65 203	1.74 206	1.05 188	2.02 133	1.43 193	0.88 130	4.42 214	2.52 165	2.42 211	0.58 204	4.33 169	1.63 106	0.91 143	0.48 117	4.28 150	1.08 168	1.94 114	4.01 165	0.15 139	0.72 197	2.19 177	5.22 210	4.90 186	6.96 200

4D-IteraStereo	0.83 82	0.30 72	1.14 166	0.28 98	0.31 124	0.01 36	0.02 69	2.15 142	0.11 62	0.00 1	0.20 107	0.25 42	0.22 91	0.16 147	2.28 68	1.65 108	0.11 34	0.37 99	2.84 116	0.41 112	2.82 139	2.87 128	0.02 62	0.21 120	0.08 48	0.22 73	3.10 102	0.35 86

iResNet_ROB	1.07 109	0.65 140	0.30 45	0.45 149	0.30 122	0.01 36	0.02 69	3.10 195	0.12 68	1.34 158	0.00 1	0.66 110	0.35 114	0.04 75	4.37 171	1.65 108	0.54 104	0.49 118	5.83 165	0.29 92	1.30 83	0.87 50	0.20 154	0.26 132	0.16 83	0.84 121	3.74 135	1.12 127

CAS	0.79 78	0.21 48	0.34 61	0.21 66	0.19 81	0.03 76	0.14 145	0.21 54	0.63 145	1.19 149	0.16 99	0.33 64	0.78 175	0.13 141	2.72 93	1.66 110	0.85 141	0.71 150	1.12 54	0.46 124	2.41 129	2.37 111	0.03 80	0.08 67	0.11 63	0.69 111	1.69 62	1.95 145

TestStereo1	0.81 80	0.91 168	0.22 31	0.06 37	0.16 61	0.00 1	0.01 43	1.08 98	0.07 44	0.00 1	0.00 1	0.26 45	0.57 150	0.12 135	4.26 164	1.66 110	0.18 48	0.19 57	2.84 116	0.09 36	1.37 86	2.51 118	0.01 42	0.06 43	0.09 57	1.26 132	3.75 138	0.05 41

SA-5K	0.81 80	0.91 168	0.22 31	0.06 37	0.16 61	0.00 1	0.01 43	1.08 98	0.07 44	0.00 1	0.00 1	0.26 45	0.57 150	0.12 135	4.26 164	1.66 110	0.18 48	0.19 57	2.84 116	0.09 36	1.37 86	2.51 118	0.01 42	0.06 43	0.09 57	1.26 132	3.75 138	0.05 41

TESTraft	0.86 85	0.88 166	0.32 50	0.05 27	0.16 61	0.00 1	0.00 1	1.51 112	0.06 39	0.69 117	0.00 1	0.33 64	0.64 159	0.20 163	4.51 177	1.67 113	0.18 48	0.16 53	2.63 108	0.25 80	1.10 69	2.24 107	0.07 109	0.08 67	0.10 59	1.62 141	3.71 134	0.04 36

RALCasStereoNet	0.70 72	0.30 72	0.84 149	0.37 132	0.28 114	0.05 90	0.12 140	2.12 140	0.13 71	1.03 138	0.04 76	0.50 89	0.15 70	0.03 60	2.37 76	1.67 113	0.23 57	0.24 65	1.26 59	0.14 46	1.21 76	2.03 94	0.01 42	0.11 83	0.34 99	1.39 135	0.78 40	1.25 130

CFNet_pseudo	0.86 85	0.52 113	0.57 110	0.44 147	0.52 156	0.05 90	0.02 69	0.60 85	0.10 59	0.93 131	0.12 91	0.71 116	0.30 108	0.51 198	4.66 187	1.68 115	0.33 76	0.32 84	2.61 106	0.34 98	0.96 62	1.53 75	0.55 204	0.13 91	0.49 112	0.50 104	2.17 77	1.63 141

FADNet-RVC-Resample	1.60 151	0.67 143	0.97 159	0.50 154	0.64 163	0.18 143	1.05 188	1.27 104	0.83 162	0.96 134	0.97 156	5.23 200	0.42 127	1.02 222	4.81 196	1.68 115	1.05 159	1.96 229	3.78 145	1.06 167	1.52 97	2.28 108	0.21 156	1.35 210	0.55 116	3.16 170	2.13 76	2.92 162

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 68	0.06 16	0.35 65	0.17 61	0.16 61	0.01 36	0.01 43	1.78 120	0.20 95	0.14 74	0.16 99	0.41 78	0.17 83	0.02 43	2.91 104	1.69 117	0.26 65	0.38 100	1.18 58	0.12 44	1.54 99	2.66 126	0.01 42	0.06 43	0.16 83	2.28 157	0.22 23	0.33 84

stereogan	1.89 160	2.00 211	1.17 171	1.47 191	2.05 218	1.72 204	0.87 183	1.84 124	1.11 180	1.36 160	1.51 168	5.81 205	0.48 139	0.32 187	3.87 154	1.69 117	0.80 136	0.39 102	3.96 146	0.78 155	1.23 79	4.02 166	0.26 168	0.51 183	0.30 96	1.30 134	6.30 212	3.84 170

Sa-1000	1.25 121	0.27 62	0.51 107	0.28 98	0.23 96	0.00 1	0.00 1	2.78 182	0.10 59	0.01 49	0.01 66	0.34 68	0.50 143	0.59 207	4.62 185	1.70 119	0.69 123	0.83 166	4.47 151	0.43 118	1.38 88	4.54 187	0.01 42	0.24 123	2.01 174	1.81 147	5.02 191	0.39 89

RALAANet	0.92 96	0.35 81	0.48 102	0.36 130	0.24 100	0.18 143	0.02 69	1.89 128	0.19 92	0.51 109	0.01 66	0.26 45	0.25 101	0.06 93	2.32 73	1.73 120	0.35 79	0.69 144	3.14 121	0.55 138	2.51 133	2.39 112	0.01 42	0.26 132	0.37 101	1.12 130	4.01 159	0.53 97

FADNet	1.92 161	0.44 95	0.60 117	0.54 156	1.05 181	0.00 1	2.95 224	0.78 90	0.38 119	0.81 124	0.61 145	2.40 161	0.47 138	0.65 209	5.57 215	1.73 120	0.69 123	1.08 191	8.93 198	1.61 194	2.36 125	2.52 120	0.09 114	0.36 168	2.54 189	3.77 183	3.43 120	5.46 187

CSAN	4.46 218	2.36 220	1.57 193	3.12 219	3.32 228	1.64 203	0.76 181	4.59 229	4.37 238	3.80 234	2.84 193	17.58 240	10.47 242	0.96 221	4.80 195	1.75 122	2.06 199	1.16 196	5.69 162	2.34 220	2.93 143	2.40 115	0.43 192	2.56 228	4.64 223	11.45 253	7.53 229	13.44 232

raft_robust	1.21 120	0.70 145	0.61 121	0.27 94	0.19 81	0.00 1	0.00 1	3.05 193	0.22 104	1.18 147	0.03 75	0.34 68	0.69 164	0.07 98	2.94 108	1.76 123	0.57 105	0.63 141	4.95 158	0.19 63	2.98 147	4.81 191	0.01 42	0.19 113	0.97 135	1.39 135	2.87 93	0.98 124

MLCV	2.45 174	0.61 128	0.81 146	2.48 213	1.21 189	0.95 188	0.50 174	3.57 214	0.61 144	3.75 232	4.26 212	5.13 195	3.34 216	0.06 93	4.63 186	1.78 124	1.32 176	0.86 168	10.05 210	1.09 169	2.30 120	3.92 158	0.29 170	2.16 224	1.87 168	3.06 167	4.01 159	1.40 133

IPLG	1.12 114	0.36 84	0.65 133	0.29 105	0.23 96	0.00 1	0.05 101	2.30 145	0.29 113	0.39 100	0.29 114	0.27 48	0.72 169	0.24 178	5.68 218	1.79 125	1.05 159	0.84 167	2.78 112	0.41 112	0.98 64	4.31 179	0.02 62	0.25 128	0.46 111	1.49 138	3.86 148	0.11 59

plain	0.45 45	0.37 87	0.43 94	0.16 60	0.37 140	0.00 1	0.00 1	0.74 89	0.08 50	0.01 49	0.00 1	0.53 96	0.09 54	0.04 75	2.41 77	1.80 126	0.25 60	0.31 82	0.93 47	0.10 38	1.31 84	1.36 69	0.00 1	0.23 122	0.13 75	0.02 29	0.25 25	0.09 52

GLC_STEREO	0.76 77	0.44 95	0.48 102	0.22 70	0.24 100	0.00 1	0.00 1	2.40 149	0.19 92	0.15 77	0.04 76	0.27 48	0.14 68	0.02 43	2.55 87	1.82 127	0.46 92	0.24 65	2.26 91	0.30 95	2.66 136	1.47 71	0.05 98	0.08 67	0.05 39	0.07 44	3.59 127	0.32 82

ACVNet-4b	26.61 278	42.01 279	11.61 268	69.47 294	47.43 284	69.50 296	76.65 295	10.80 255	9.82 257	15.00 282	1.59 171	58.27 287	9.88 241	93.43 292	4.75 191	1.87 128	13.94 270	5.15 259	32.30 261	13.54 271	7.25 247	5.67 218	58.95 289	4.34 250	12.13 258	9.30 243	15.06 256	18.72 247

IPLGR	1.73 154	0.63 139	0.67 134	0.35 128	0.40 144	0.00 1	0.03 88	1.41 108	0.26 109	2.36 187	2.42 185	0.33 64	0.80 177	0.17 152	6.12 230	1.87 128	1.22 170	1.28 201	5.37 160	1.72 199	2.44 130	4.20 174	0.02 62	0.56 189	2.66 193	4.85 201	3.82 144	0.77 110

ARAFT	0.70 72	0.19 42	0.28 41	0.31 110	0.08 39	0.00 1	0.01 43	0.16 48	0.08 50	1.30 155	0.00 1	0.38 73	0.03 17	0.10 129	3.41 137	1.87 128	0.29 70	0.27 78	2.54 102	0.05 21	1.83 111	1.60 80	0.01 42	0.10 78	0.42 108	0.02 29	3.41 118	0.12 62

LMCR-Stereo	0.97 100	0.53 115	0.59 114	0.28 98	0.25 102	0.07 96	0.02 69	1.39 107	0.28 111	0.34 93	0.12 91	0.74 120	0.15 70	0.12 135	3.20 120	1.88 131	1.07 162	0.36 97	5.87 166	1.71 197	2.10 118	2.39 112	0.02 62	0.33 163	0.35 100	0.38 92	1.44 58	0.34 85

FADNet-RVC	1.64 153	0.31 76	0.64 129	0.33 113	1.19 188	0.01 36	2.53 219	0.57 83	0.22 104	1.03 138	0.32 119	6.04 208	0.29 106	0.32 187	4.47 174	1.90 132	0.62 110	0.78 155	6.45 171	1.80 203	1.85 112	2.02 93	0.19 151	0.52 185	1.78 167	1.74 146	3.10 102	3.15 163

AACVNet	0.85 84	0.56 119	0.35 65	0.58 160	0.67 164	0.09 103	0.01 43	0.35 65	0.19 92	0.17 78	0.15 97	0.45 82	0.24 99	0.19 158	2.81 97	1.91 133	0.48 95	0.38 100	1.44 65	0.23 73	1.44 92	1.22 66	0.33 178	0.08 67	0.50 113	1.57 139	4.09 163	2.39 157

MIPNet	1.49 139	0.69 144	0.74 140	0.32 112	0.51 151	0.00 1	0.03 88	1.79 121	0.38 119	2.13 186	0.97 156	0.31 58	0.76 173	0.22 175	5.02 203	1.92 134	1.31 173	0.86 168	3.68 144	1.25 179	1.21 76	4.62 188	0.03 80	0.50 182	1.90 170	4.87 202	3.90 150	0.30 79

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 51	0.58 122	0.31 47	0.07 46	0.14 58	0.16 138	0.00 1	0.11 43	0.18 89	0.04 61	0.54 136	0.47 85	0.42 127	0.02 43	1.77 45	1.93 135	0.27 69	0.46 113	1.01 50	0.27 89	2.04 117	2.17 100	0.09 114	0.07 49	0.02 16	0.16 63	1.26 52	0.07 50

FCDSN-DC	1.58 150	0.84 161	2.05 207	1.66 196	1.43 198	1.08 194	0.99 185	0.72 88	0.44 124	1.18 147	0.31 117	1.45 148	0.49 141	0.07 98	6.05 229	1.96 136	2.13 201	1.97 230	1.16 56	0.44 121	2.39 128	2.62 125	0.49 197	3.18 233	1.72 165	3.24 172	1.34 54	1.27 131
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GMOStereo	0.91 92	0.15 34	0.61 121	0.34 119	0.25 102	0.12 118	0.05 101	2.40 149	0.15 76	0.00 1	0.18 102	0.51 90	0.45 130	0.02 43	2.30 69	1.97 137	0.53 100	0.70 145	2.24 86	0.41 112	1.67 103	3.92 158	0.01 42	0.15 98	1.33 152	0.13 56	3.95 151	0.09 52

error version	0.91 92	0.15 34	0.61 121	0.34 119	0.25 102	0.12 118	0.05 101	2.40 149	0.15 76	0.00 1	0.18 102	0.51 90	0.45 130	0.02 43	2.30 69	1.97 137	0.53 100	0.70 145	2.24 86	0.41 112	1.67 103	3.92 158	0.01 42	0.15 98	1.33 152	0.13 56	3.95 151	0.09 52

test-v	0.91 92	0.15 34	0.61 121	0.34 119	0.25 102	0.12 118	0.05 101	2.40 149	0.15 76	0.00 1	0.18 102	0.51 90	0.45 130	0.02 43	2.30 69	1.97 137	0.53 100	0.70 145	2.24 86	0.41 112	1.67 103	3.92 158	0.01 42	0.15 98	1.33 152	0.13 56	3.95 151	0.09 52

test-2	0.91 92	0.15 34	0.61 121	0.34 119	0.25 102	0.12 118	0.05 101	2.40 149	0.15 76	0.00 1	0.18 102	0.51 90	0.45 130	0.02 43	2.30 69	1.97 137	0.53 100	0.70 145	2.24 86	0.41 112	1.67 103	3.92 158	0.01 42	0.15 98	1.33 152	0.13 56	3.95 151	0.09 52

SGM_RVC	10.08 246	10.50 258	3.60 229	16.68 255	8.80 255	14.87 256	7.11 246	9.19 251	6.25 244	4.06 239	7.33 240	24.89 248	18.29 254	0.57 201	4.57 181	1.98 141	3.30 220	1.17 197	20.75 246	2.20 217	4.80 191	2.23 106	2.29 238	3.65 242	17.68 266	13.31 260	33.30 278	28.67 268
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	26.74 279	42.56 280	14.81 275	66.86 290	48.56 286	65.11 293	82.56 300	15.95 269	8.17 252	11.16 272	5.65 225	32.31 257	25.19 263	93.82 293	7.38 240	2.02 142	15.91 272	6.16 269	34.50 265	10.98 268	8.17 256	6.10 235	59.12 290	5.79 258	19.06 268	9.75 248	9.37 237	15.02 237

PDISCO_ROB	1.03 106	0.55 117	0.06 14	0.67 164	0.28 114	0.00 1	0.21 155	0.71 87	0.49 131	1.28 154	0.99 159	0.25 42	0.32 110	0.19 158	3.02 114	2.03 143	0.69 123	1.42 208	2.26 91	0.58 141	2.32 121	3.22 145	0.14 137	0.27 140	1.36 156	0.37 91	3.84 147	0.23 72

pcwnet_v2	1.73 154	0.62 135	0.78 144	0.73 167	1.15 184	0.59 174	0.23 159	1.77 119	0.68 150	3.36 219	1.85 179	1.23 141	1.01 193	1.61 242	5.43 213	2.08 144	0.92 145	0.62 139	4.07 147	0.37 103	1.82 110	2.39 112	1.01 223	0.41 173	1.32 151	2.11 152	3.98 157	4.53 176

SACVNet	1.43 134	0.80 153	0.85 150	0.58 160	1.31 194	0.63 176	0.62 177	2.60 172	0.52 133	1.33 157	0.02 74	0.74 120	0.32 110	0.34 189	2.78 95	2.11 145	1.38 179	0.39 102	4.62 154	0.70 149	2.37 126	3.83 156	0.05 98	0.42 176	1.29 149	1.64 142	3.74 135	2.62 160

raftrobust	0.86 85	0.40 91	0.77 143	0.40 138	0.31 124	0.01 36	0.04 96	2.51 164	0.13 71	0.51 109	0.00 1	0.51 90	0.24 99	0.09 120	2.98 111	2.12 146	0.22 54	0.31 82	4.90 157	0.11 41	1.68 107	2.15 98	0.16 143	0.15 98	0.78 130	0.40 94	0.97 44	0.36 87

HSM-Net_RVC	2.86 187	1.24 191	1.50 189	2.55 214	1.72 205	0.57 173	0.17 148	3.55 213	1.14 181	3.50 226	6.32 232	7.94 213	2.93 213	0.05 83	3.38 136	2.12 146	1.28 172	0.26 71	3.24 130	1.24 178	3.66 163	3.76 154	0.61 207	2.64 230	4.43 221	6.27 220	5.76 203	5.47 188
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN v2	4.24 215	4.65 244	5.90 250	11.00 251	4.41 237	8.70 249	3.19 225	5.19 238	2.19 212	2.86 205	1.78 176	6.28 210	2.81 212	0.13 141	4.51 177	2.15 148	2.50 208	1.01 186	3.64 140	0.81 158	3.11 150	2.22 105	0.64 210	3.28 235	7.94 246	5.77 216	8.62 235	9.05 215

FC-DCNN	3.82 206	4.38 241	5.67 248	9.61 248	4.14 234	8.01 245	3.26 227	4.21 225	1.69 202	2.95 206	1.54 170	5.87 207	2.09 209	0.13 141	4.40 172	2.15 148	2.54 209	1.11 193	3.38 135	0.82 159	3.11 150	2.20 103	0.65 211	3.29 236	6.33 240	4.91 203	6.98 222	7.80 206

NVstereo2D	0.83 82	0.43 93	0.07 15	0.23 76	0.36 138	0.41 162	0.08 125	1.61 115	0.59 143	0.84 126	1.11 162	0.36 71	0.21 89	0.07 98	5.88 223	2.16 150	0.62 110	0.45 112	1.50 66	0.19 63	1.20 75	0.94 55	0.02 62	0.32 159	1.30 150	0.24 76	0.95 43	0.24 74

DeepPruner_ROB	1.57 147	0.37 87	0.71 137	0.50 154	0.55 157	0.37 160	1.60 203	1.74 117	0.84 163	1.37 161	2.40 183	0.49 88	0.51 144	0.10 129	5.38 211	2.16 150	1.10 164	1.08 191	2.28 93	0.40 107	4.83 198	3.42 147	0.66 213	0.34 165	0.57 118	5.04 205	3.07 100	0.53 97

ADCP+	3.47 201	2.05 213	2.64 219	1.31 189	1.93 213	1.19 197	3.99 231	1.07 97	9.83 258	1.78 175	5.75 226	8.79 217	0.37 122	0.90 219	5.04 205	2.20 152	0.44 91	0.90 173	5.82 164	0.88 160	2.38 127	3.43 148	0.33 178	0.41 173	3.03 204	12.72 257	3.59 127	10.90 222

XPNet_ROB	3.02 193	2.54 221	1.33 179	0.73 167	1.45 199	1.04 193	0.61 176	0.83 92	1.45 195	1.16 145	3.44 200	26.85 251	0.35 114	0.40 193	3.24 128	2.22 153	3.28 218	0.79 157	3.20 122	1.19 175	2.94 144	5.51 211	0.76 217	0.46 181	0.72 129	2.37 158	9.22 236	3.37 168

HUF	0.45 45	0.14 32	0.59 114	0.03 21	0.10 46	0.16 138	0.01 43	0.33 62	0.05 33	0.00 1	0.01 66	0.20 36	0.26 102	0.00 1	2.26 67	2.24 154	0.21 53	0.24 65	2.24 86	0.12 44	1.54 99	1.02 60	0.08 111	0.03 25	0.12 67	0.02 29	0.25 25	0.01 21

GCAP-BAT	1.42 128	0.61 128	0.40 85	0.25 82	0.16 61	0.02 61	0.07 116	2.44 156	0.20 95	0.00 1	0.00 1	4.08 180	0.22 91	0.07 98	2.09 56	2.28 155	11.83 262	0.32 84	3.20 122	0.26 82	4.81 192	2.01 87	0.13 130	0.07 49	0.12 67	0.32 84	1.72 63	0.54 99

test_for_model	1.42 128	0.61 128	0.40 85	0.25 82	0.16 61	0.02 61	0.07 116	2.44 156	0.20 95	0.00 1	0.00 1	4.08 180	0.22 91	0.07 98	2.09 56	2.28 155	11.83 262	0.32 84	3.20 122	0.26 82	4.81 192	2.01 87	0.13 130	0.07 49	0.12 67	0.32 84	1.72 63	0.54 99

testlalala2	1.42 128	0.61 128	0.40 85	0.25 82	0.16 61	0.02 61	0.07 116	2.44 156	0.20 95	0.00 1	0.00 1	4.08 180	0.22 91	0.07 98	2.09 56	2.28 155	11.83 262	0.32 84	3.20 122	0.26 82	4.81 192	2.01 87	0.13 130	0.07 49	0.12 67	0.32 84	1.72 63	0.54 99

testlalala	1.42 128	0.61 128	0.40 85	0.25 82	0.16 61	0.02 61	0.07 116	2.44 156	0.20 95	0.00 1	0.00 1	4.08 180	0.22 91	0.07 98	2.09 56	2.28 155	11.83 262	0.32 84	3.20 122	0.26 82	4.81 192	2.01 87	0.13 130	0.07 49	0.12 67	0.32 84	1.72 63	0.54 99

testlalala_base	1.42 128	0.61 128	0.40 85	0.25 82	0.16 61	0.02 61	0.07 116	2.44 156	0.20 95	0.00 1	0.00 1	4.08 180	0.22 91	0.07 98	2.09 56	2.28 155	11.83 262	0.32 84	3.20 122	0.26 82	4.81 192	2.01 87	0.13 130	0.07 49	0.12 67	0.32 84	1.72 63	0.54 99

GCAP-Stereo	1.42 128	0.61 128	0.40 85	0.25 82	0.16 61	0.02 61	0.07 116	2.44 156	0.20 95	0.00 1	0.00 1	4.08 180	0.22 91	0.07 98	2.09 56	2.28 155	11.83 262	0.32 84	3.20 122	0.26 82	4.81 192	2.01 87	0.13 130	0.07 49	0.12 67	0.32 84	1.72 63	0.54 99

DDUNet	12.41 257	19.68 268	3.23 224	36.37 271	24.08 270	34.35 274	31.95 272	1.86 125	1.63 200	1.44 165	3.43 199	12.02 227	3.65 219	83.75 284	4.54 179	2.28 155	8.10 254	3.39 249	18.01 235	4.26 240	6.60 233	4.81 191	16.44 274	0.64 192	1.08 140	0.61 108	4.68 179	2.12 150

NCCL2	2.12 164	2.27 217	1.29 176	1.28 187	1.85 212	0.18 143	0.77 182	1.24 102	1.25 187	1.62 169	2.71 191	1.06 128	0.51 144	0.31 185	4.40 172	2.33 162	1.57 186	0.62 139	2.35 97	0.68 147	2.68 137	4.29 177	1.52 234	1.06 202	4.65 224	4.17 188	4.04 161	6.58 199

LALA_ROB	4.04 209	4.73 245	1.42 184	1.16 185	1.93 213	2.17 213	1.04 187	1.80 122	2.48 216	2.74 195	5.87 227	33.34 258	0.69 164	0.78 215	6.02 227	2.33 162	3.21 217	1.82 223	3.66 142	1.88 208	3.40 157	4.99 197	0.34 180	1.03 201	1.91 171	3.61 178	8.50 234	6.20 194

UDG	12.63 258	20.60 270	3.50 228	36.40 272	28.77 273	31.44 269	39.49 276	2.59 171	1.77 206	2.37 188	6.03 229	11.55 226	3.79 221	74.28 281	5.35 210	2.47 164	8.42 255	2.92 244	18.81 241	4.63 244	7.35 248	4.85 194	12.22 269	1.18 207	1.15 142	2.47 161	4.49 174	2.18 152

GES	1.43 134	0.28 64	0.41 91	0.57 158	0.37 140	0.27 158	0.07 116	2.06 138	0.93 171	1.20 151	0.58 140	0.39 76	0.23 98	0.02 43	4.91 199	2.49 165	0.91 143	0.66 143	9.59 205	1.37 185	2.97 145	2.53 121	0.16 143	0.41 173	0.20 89	0.17 67	2.57 84	2.20 153

ACVNet_2	32.06 283	47.10 284	20.06 284	67.26 292	49.84 291	64.97 291	85.15 303	28.04 289	14.34 266	14.44 279	8.02 246	51.06 283	30.19 270	92.01 291	8.75 258	2.50 166	19.20 277	5.27 261	50.34 283	16.10 276	8.16 255	5.63 217	57.79 286	13.22 281	36.40 288	13.10 258	24.92 268	31.82 272

iinet-f	1.47 138	1.20 190	0.32 50	0.82 170	0.13 54	0.14 127	0.10 132	0.42 69	0.21 103	1.93 178	4.19 208	0.19 31	0.21 89	0.08 112	5.12 206	2.54 167	0.23 57	0.30 81	7.71 181	1.00 164	1.95 115	4.30 178	0.21 156	0.17 108	1.25 144	0.16 63	4.11 166	0.62 105

ADCL	3.91 207	3.61 235	2.28 211	1.76 200	1.76 209	3.09 219	4.16 232	1.98 131	13.71 265	2.81 200	5.14 221	2.47 164	0.65 160	1.10 229	5.38 211	2.55 168	2.02 198	2.20 233	6.41 169	2.08 214	4.87 201	4.20 174	1.40 232	1.06 202	6.69 241	6.60 222	4.33 170	11.16 224

ICVP	1.32 126	0.22 54	1.47 187	0.40 138	0.35 137	0.44 163	0.10 132	1.27 104	0.65 147	1.74 173	1.26 164	0.66 110	1.37 204	0.24 178	2.88 102	2.65 169	1.33 177	0.99 184	2.36 98	0.91 162	2.59 134	4.11 171	0.10 118	0.36 168	0.57 118	2.21 156	2.92 94	1.59 139
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
castereo++	1.13 115	0.49 105	0.33 55	0.05 27	0.21 88	0.23 155	0.00 1	0.42 69	0.44 124	0.20 79	0.17 101	1.13 137	0.41 125	0.07 98	2.01 53	2.66 170	1.01 156	0.52 124	2.80 115	0.52 134	4.60 184	4.06 169	0.30 171	0.15 98	0.98 136	1.06 129	3.70 133	1.89 143

ETE_ROB	4.62 219	4.04 239	1.52 191	1.14 184	2.02 216	2.70 216	1.28 195	1.50 111	4.25 236	1.89 177	5.88 228	37.95 265	0.84 186	1.42 239	4.94 201	2.66 170	3.81 227	0.95 180	4.84 156	1.63 196	4.01 172	5.32 203	0.67 214	1.14 206	2.03 175	3.84 184	15.25 257	7.23 201

EGLCR-Stereo	1.26 122	0.21 48	1.76 201	0.07 46	0.25 102	0.08 99	0.02 69	0.49 77	0.55 137	0.11 70	0.45 131	0.58 106	0.67 162	0.03 60	2.32 73	2.67 172	0.93 147	1.20 200	4.21 149	0.19 63	4.10 177	4.78 190	0.05 98	0.13 91	0.64 124	0.67 109	6.56 216	0.32 82

CREStereo++_RVC	0.99 102	0.21 48	1.16 170	0.28 98	0.36 138	0.01 36	0.05 101	2.06 138	0.27 110	0.62 113	0.08 87	0.46 83	0.14 68	0.05 83	2.55 87	2.70 173	0.74 130	0.50 122	2.59 104	0.24 76	2.97 145	2.20 103	0.09 114	0.10 78	0.96 134	0.43 97	4.10 165	0.79 112
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
TANstereo	1.57 147	1.38 193	0.48 102	0.26 90	0.29 117	0.52 171	0.05 101	0.51 80	0.47 127	0.27 87	0.62 146	0.32 61	0.20 86	1.08 227	3.59 142	2.81 174	0.79 134	1.63 217	8.83 193	3.01 233	3.50 158	2.89 129	3.03 247	0.10 78	0.04 36	0.69 111	4.96 189	0.05 41

XX-TBD	1.57 147	1.38 193	0.48 102	0.26 90	0.29 117	0.52 171	0.05 101	0.51 80	0.47 127	0.27 87	0.62 146	0.32 61	0.20 86	1.08 227	3.59 142	2.81 174	0.79 134	1.63 217	8.83 193	3.01 233	3.50 158	2.89 129	3.03 247	0.10 78	0.04 36	0.69 111	4.96 189	0.05 41

APVNet	1.14 117	1.04 180	0.20 28	0.33 113	0.37 140	0.21 151	0.36 167	0.34 63	0.39 121	0.95 132	0.44 129	0.71 116	0.15 70	0.15 145	3.51 140	2.84 176	1.63 190	0.93 178	4.54 153	0.69 148	1.89 113	4.06 169	0.02 62	0.53 186	0.10 59	0.38 92	3.20 110	0.95 119

LoS_RVC	1.09 110	1.51 198	0.60 117	0.05 27	0.49 149	0.01 36	0.08 125	0.22 55	0.74 153	1.72 170	0.23 108	0.56 102	0.63 157	0.12 135	3.15 117	2.90 177	0.69 123	1.79 221	3.27 133	0.50 131	4.03 174	3.48 149	0.21 156	0.07 49	0.33 97	0.47 101	0.70 36	0.96 121

tt_ll	1.09 110	1.51 198	0.60 117	0.05 27	0.49 149	0.01 36	0.08 125	0.22 55	0.74 153	1.72 170	0.23 108	0.56 102	0.63 157	0.12 135	3.15 117	2.90 177	0.69 123	1.79 221	3.27 133	0.50 131	4.03 174	3.48 149	0.21 156	0.07 49	0.33 97	0.47 101	0.70 36	0.96 121

castereo	1.20 118	0.33 80	0.83 148	0.07 46	0.25 102	0.19 147	0.01 43	0.36 66	0.52 133	0.14 74	0.19 106	1.09 131	0.49 141	0.04 75	2.66 91	2.91 179	1.04 158	0.60 136	4.65 155	0.52 134	4.93 203	4.40 180	0.11 124	0.15 98	1.13 141	2.05 151	1.19 48	1.47 135

AnonymousM	1.53 140	0.20 46	0.39 81	0.05 27	0.04 24	0.25 157	0.01 43	2.74 180	0.57 141	0.35 97	1.45 166	0.55 99	0.53 146	0.22 175	2.76 94	2.91 179	0.98 154	1.05 187	2.00 80	1.32 184	3.73 165	3.49 151	0.20 154	0.28 150	0.13 75	0.28 80	5.87 206	9.03 214

BEATNet_4x	1.40 127	0.54 116	0.27 39	0.13 57	0.27 111	0.01 36	0.10 132	1.80 122	1.74 204	0.41 104	0.53 134	0.82 123	0.59 152	0.54 199	4.30 168	2.92 181	1.87 196	1.84 225	1.39 63	0.71 150	4.68 187	6.21 238	0.02 62	0.81 199	0.21 91	0.40 94	3.69 130	0.96 121

LE_ROB	22.46 272	10.87 260	12.67 271	32.44 266	37.93 277	31.36 268	33.43 273	23.22 280	21.14 281	6.73 262	17.81 280	52.15 284	50.94 296	1.56 240	6.43 234	2.92 181	3.14 215	1.46 209	30.14 258	8.43 261	7.23 246	4.28 176	7.08 261	25.69 291	34.50 286	36.15 298	53.30 299	53.30 294

SGM-Forest	2.81 185	2.03 212	0.36 69	6.32 236	1.79 210	2.66 215	0.02 69	1.42 109	0.77 155	2.52 191	0.96 155	6.57 211	5.74 225	0.31 185	4.36 170	2.94 183	0.61 108	0.33 92	3.08 120	0.47 129	2.46 132	2.73 127	0.84 219	0.45 180	3.66 210	3.74 180	11.30 246	7.44 203
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
STStereo	19.12 263	25.20 272	16.96 280	40.13 274	26.93 272	32.21 271	21.77 268	19.35 276	16.49 271	7.75 264	17.60 278	46.83 277	36.96 278	1.06 226	8.10 248	2.99 184	3.81 227	1.57 214	31.85 260	5.18 248	6.77 238	5.31 202	3.04 249	9.71 273	29.57 277	23.01 284	40.22 285	35.81 277

trnet	0.99 102	0.29 67	0.72 139	0.22 70	0.13 54	0.01 36	0.02 69	2.55 169	0.37 118	0.62 113	0.48 133	0.70 115	0.59 152	0.04 75	2.80 96	3.02 185	0.66 116	0.57 131	2.14 83	0.60 143	2.82 139	2.17 100	0.03 80	0.09 76	1.26 145	0.51 105	2.42 82	0.91 118

SANet	10.32 248	4.15 240	6.27 252	5.51 231	5.49 242	8.58 248	2.27 214	15.41 267	13.03 264	2.83 201	9.09 257	60.35 289	25.50 264	2.93 248	8.06 246	3.02 185	7.05 247	3.86 251	11.43 220	3.25 236	5.27 212	5.02 198	2.60 242	7.27 267	11.08 255	12.57 256	13.36 251	23.31 260

CASS	2.68 182	1.05 181	1.93 206	2.07 210	0.98 179	0.45 165	2.15 213	2.82 185	1.03 179	1.83 176	3.58 201	1.38 146	0.53 146	0.02 43	4.01 157	3.03 187	4.89 238	1.34 203	9.14 200	1.47 188	7.05 243	6.20 236	0.03 80	0.27 140	2.76 196	2.80 164	4.30 169	5.36 184
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo04	2.04 162	0.66 141	0.91 154	0.69 165	0.82 175	0.02 61	0.04 96	2.62 173	0.91 169	2.83 201	0.75 153	1.37 145	0.09 54	0.08 112	5.03 204	3.04 188	0.58 106	0.72 151	10.25 212	1.62 195	4.78 188	3.27 146	0.94 222	0.69 194	2.62 191	4.29 191	4.75 181	0.65 107

s12784h	2.07 163	2.29 218	2.24 208	1.60 194	0.69 166	0.05 90	0.03 88	2.13 141	0.55 137	1.19 149	0.13 96	1.61 151	0.68 163	0.04 75	3.20 120	3.09 189	0.78 133	0.41 107	3.50 138	0.43 118	5.42 215	2.92 132	0.11 124	0.12 84	2.64 192	1.70 143	6.64 217	11.65 225

RainbowNet	27.62 281	45.59 282	16.83 279	69.42 293	46.28 282	68.08 295	69.73 289	9.87 253	3.31 225	17.67 283	2.40 183	45.29 274	28.15 267	91.67 288	11.05 274	3.10 190	10.99 259	5.02 258	43.52 277	16.90 279	8.37 257	6.69 244	58.54 288	4.55 251	13.10 259	12.31 255	16.72 259	20.53 251

FADNet_RVC	3.95 208	2.06 214	1.30 177	3.33 222	3.36 229	0.99 190	2.06 212	2.30 145	1.39 192	1.72 170	4.72 217	9.29 218	5.82 227	1.76 243	8.23 253	3.12 191	2.98 214	4.27 253	16.83 233	3.30 237	4.99 205	5.51 211	0.63 209	1.39 212	1.45 161	3.14 169	4.86 184	5.92 192

iResNet	4.14 213	0.84 161	0.71 137	2.34 212	2.59 222	4.58 228	1.07 190	4.67 231	1.21 186	3.72 231	3.61 202	12.28 228	16.06 251	0.03 60	6.64 235	3.14 192	2.35 206	1.89 226	16.43 232	2.53 223	3.76 166	2.90 131	0.17 147	3.88 244	1.66 164	4.23 189	5.19 193	3.23 165

CES	1.20 118	0.24 58	0.35 65	0.13 57	0.18 78	0.05 90	0.08 125	5.35 241	0.78 159	0.43 105	0.31 117	0.83 124	0.86 187	0.16 147	3.20 120	3.22 193	1.12 166	1.06 190	1.51 67	1.05 166	4.23 178	3.19 143	0.08 111	0.09 76	0.19 87	0.34 90	1.07 46	2.23 154

STTRV1_RVC	9.47 244	2.31 219	1.06 162	5.61 233	1.39 196	5.42 232	2.59 220	3.68 216	3.77 231	4.47 248	4.40 213	16.44 237	20.14 257	1.02 222	9.83 266	3.26 194	18.06 276	0.81 164	51.87 288	11.45 270	18.05 288	6.27 239	4.52 256	4.23 246	6.12 237	7.90 233	11.99 247	28.90 270

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 238	3.59 234	1.09 163	9.20 246	3.71 233	7.69 241	7.51 249	10.81 256	8.52 253	4.93 253	4.20 209	16.73 238	9.30 237	5.45 261	8.09 247	3.29 195	1.80 193	1.13 194	18.77 240	2.10 216	6.48 231	7.49 255	3.17 251	1.74 217	12.06 257	14.29 264	9.71 240	14.36 234

AE-Stereo	1.43 134	0.31 76	1.73 199	0.33 113	0.32 129	0.04 84	0.32 165	0.43 72	0.32 115	0.04 61	0.00 1	3.38 170	0.44 129	0.07 98	2.86 100	3.30 196	0.96 150	0.79 157	3.65 141	0.79 156	3.64 161	4.40 180	0.04 89	0.40 172	2.93 201	2.14 153	4.74 180	0.18 70

CREStereo	1.03 106	0.31 76	0.74 140	0.24 80	0.16 61	0.01 36	0.04 96	2.66 176	0.55 137	0.63 115	0.56 137	0.71 116	0.59 152	0.05 83	2.97 109	3.31 197	0.60 107	0.43 109	2.12 82	0.57 140	3.00 148	2.30 109	0.06 105	0.12 84	1.18 143	0.53 107	2.42 82	0.88 113
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	1.28 124	0.58 122	0.96 157	0.28 98	0.22 94	0.01 36	0.16 147	0.50 78	0.57 141	0.72 120	0.35 120	0.54 97	0.48 139	0.09 120	3.27 129	3.32 198	0.72 129	0.39 102	6.17 167	0.35 100	3.67 164	2.41 116	0.09 114	0.12 84	3.12 205	1.00 127	1.23 50	3.32 167

PWCDC_ROB	2.82 186	0.49 105	0.17 27	0.38 136	0.79 174	0.03 76	0.10 132	1.16 100	8.93 255	0.14 74	2.49 189	0.55 99	31.02 273	0.57 201	5.58 216	3.32 198	1.73 191	0.91 175	2.53 101	0.88 160	2.92 142	7.18 250	0.15 139	0.53 186	0.55 116	0.69 111	1.43 57	0.88 113

RTSC	2.56 179	0.89 167	1.50 189	0.47 150	0.76 171	0.87 183	2.29 215	1.56 114	1.91 208	2.12 184	2.86 194	1.23 141	0.97 192	1.03 224	7.27 238	3.36 200	4.68 236	1.74 220	7.73 182	1.11 172	3.95 167	5.39 207	0.21 156	1.11 205	0.40 105	0.95 124	4.56 176	8.26 208

ADCRef	2.96 190	2.78 226	1.02 161	0.70 166	2.21 220	1.96 209	2.42 218	0.96 95	6.10 242	1.94 180	1.15 163	1.08 129	0.74 172	1.32 235	6.01 226	3.38 201	1.34 178	1.15 195	8.41 188	2.09 215	2.59 134	3.60 152	1.88 236	0.71 195	2.81 199	8.00 234	3.42 119	10.24 221

ELAS	19.48 267	22.90 271	14.50 274	35.26 270	24.25 271	31.48 270	19.80 267	16.72 271	15.91 270	7.71 263	15.62 275	48.88 280	30.47 272	3.20 252	9.19 261	3.39 202	10.97 258	5.79 265	21.49 248	6.53 254	11.69 271	11.90 282	9.30 264	9.63 272	32.86 281	24.17 285	41.19 288	41.31 285
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Reg-Stereo(zero)	2.47 175	0.35 81	2.58 216	0.48 151	0.84 177	0.14 127	0.17 148	3.76 218	0.77 155	3.03 208	8.81 254	2.75 167	0.81 178	1.26 232	2.61 89	3.41 203	1.42 181	0.49 118	7.28 176	1.29 181	4.00 168	4.42 183	0.41 186	0.19 113	1.28 146	3.03 165	5.77 204	5.27 182

HI	2.47 175	0.35 81	2.58 216	0.48 151	0.84 177	0.14 127	0.17 148	3.76 218	0.77 155	3.03 208	8.81 254	2.75 167	0.81 178	1.26 232	2.61 89	3.41 203	1.42 181	0.49 118	7.28 176	1.29 181	4.00 168	4.42 183	0.41 186	0.19 113	1.28 146	3.03 165	5.77 204	5.27 182

DeepPrunerF	2.66 181	1.67 204	0.33 55	3.58 224	9.30 256	1.76 207	3.48 229	0.68 86	3.29 224	0.71 119	1.59 171	0.37 72	0.27 103	0.13 141	5.94 224	3.42 205	1.03 157	0.54 127	4.47 151	0.65 146	2.02 116	2.06 96	0.56 205	0.31 156	15.21 261	3.30 175	3.74 135	1.47 135

ELAS_RVC	19.26 264	19.85 269	14.31 273	33.92 268	22.40 267	33.39 272	19.24 265	15.07 265	10.89 259	8.20 265	17.30 277	54.84 286	32.79 275	3.23 253	8.72 257	3.46 206	11.25 261	6.19 270	19.97 244	7.86 260	12.63 275	12.02 283	9.45 267	10.70 275	30.22 279	22.17 281	41.23 289	38.75 282
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LoS	1.87 159	0.22 54	0.38 78	0.22 70	0.14 58	0.02 61	0.06 111	15.85 268	0.90 168	3.42 222	0.71 151	0.95 127	0.83 185	0.21 168	3.22 125	3.63 207	1.18 168	0.90 173	2.95 119	0.64 145	5.08 206	3.80 155	0.22 164	0.17 108	2.26 178	0.82 119	1.23 50	0.52 95
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CBMV_ROB	6.09 232	2.65 223	2.29 212	8.35 244	5.74 243	5.08 229	2.76 221	5.03 237	2.35 213	3.78 233	4.70 216	21.22 244	13.56 249	0.09 120	6.04 228	3.70 208	2.84 212	1.39 205	11.35 219	8.80 264	4.92 202	3.11 141	0.43 192	2.10 223	7.06 244	10.12 250	12.96 249	11.93 227

Any-RAFT	2.56 179	0.56 119	3.45 227	0.34 119	0.51 151	0.01 36	0.04 96	2.96 190	0.64 146	0.51 109	3.99 207	3.76 174	0.35 114	0.16 147	2.92 106	3.82 209	0.81 138	0.80 162	8.30 187	0.51 133	5.45 216	3.87 157	0.44 195	0.16 106	4.84 226	7.87 232	3.19 109	8.70 209

sAnonymous2	1.54 143	0.26 59	0.15 25	0.10 54	0.17 75	0.48 166	0.00 1	1.87 126	0.97 173	0.22 81	0.41 123	1.12 134	0.82 180	0.08 112	4.07 159	3.86 210	1.31 173	1.19 198	7.54 178	0.72 151	4.00 168	4.87 195	0.03 80	0.29 152	0.14 80	2.16 154	2.37 80	2.45 158

CroCo_RVC	1.54 143	0.26 59	0.15 25	0.10 54	0.17 75	0.48 166	0.00 1	1.87 126	0.97 173	0.22 81	0.41 123	1.12 134	0.82 180	0.08 112	4.07 159	3.86 210	1.31 173	1.19 198	7.54 178	0.72 151	4.00 168	4.87 195	0.03 80	0.29 152	0.14 80	2.16 154	2.37 80	2.45 158

GANet-ADL	2.26 167	0.51 108	1.82 204	0.99 181	0.99 180	1.45 200	0.29 163	2.00 132	1.01 176	3.12 212	3.40 198	1.38 146	0.33 112	0.03 60	5.34 209	3.89 212	2.23 202	0.79 157	7.70 180	1.85 206	3.10 149	4.63 189	0.18 149	0.43 178	1.38 157	3.47 177	4.81 182	3.97 171

DCVSM-stereo	5.01 222	0.71 147	3.03 222	3.15 220	1.12 183	7.80 243	0.89 184	4.62 230	2.36 214	5.22 255	8.35 250	23.33 246	11.95 244	0.62 208	3.74 150	4.04 213	1.81 194	1.40 206	16.15 230	3.33 238	5.11 208	3.97 164	2.55 241	3.56 241	1.98 173	3.62 179	4.91 187	5.83 191

PSMNet_ROB	31.36 282	48.75 288	16.32 278	64.48 287	46.97 283	60.77 282	61.30 281	19.02 275	20.70 280	27.57 290	24.90 289	41.43 270	42.18 285	83.15 283	13.95 282	4.06 214	17.90 275	5.94 267	42.51 276	15.37 274	11.21 267	9.54 270	57.95 287	14.27 283	29.64 278	19.74 274	29.38 273	17.81 243

Dean	42.92 293	51.28 291	31.30 294	76.75 302	64.32 296	79.06 305	83.43 302	42.61 294	43.67 291	35.18 295	22.58 288	60.75 290	56.83 301	94.89 301	13.15 280	4.20 215	27.88 289	12.35 281	63.72 299	28.96 294	9.62 262	7.74 260	59.21 291	22.07 287	48.58 297	35.91 297	53.04 298	29.88 271

TRStereo	3.24 200	2.66 225	7.45 256	0.35 128	0.14 58	7.79 242	0.13 144	3.04 192	0.42 123	2.75 196	1.46 167	5.69 203	0.65 160	0.09 120	3.75 151	4.23 216	0.70 128	0.63 141	6.77 172	1.21 176	4.05 176	4.81 191	0.12 127	0.24 123	2.72 194	6.73 224	12.83 248	6.09 193

GEStereo_RVC	2.30 169	0.85 163	0.97 159	1.05 182	0.71 168	1.61 202	1.09 191	2.72 178	0.56 140	0.78 121	0.41 123	2.40 161	0.28 104	0.06 93	4.81 196	4.48 217	1.79 192	2.17 232	8.91 197	1.90 209	3.58 160	7.25 252	0.52 199	0.92 200	0.41 106	0.85 122	4.47 173	6.48 196

R-Stereo Train	2.16 165	1.08 184	1.57 193	0.84 171	0.19 81	0.01 36	0.01 43	2.05 135	1.01 176	1.37 161	2.45 187	1.50 149	0.46 135	0.21 168	3.23 126	4.53 218	1.62 188	1.05 187	7.07 174	1.09 169	4.86 199	5.93 228	0.04 89	0.31 156	2.48 185	4.63 196	3.10 102	5.74 189

RAFT-Stereo	2.16 165	1.08 184	1.57 193	0.84 171	0.19 81	0.01 36	0.01 43	2.05 135	1.01 176	1.37 161	2.45 187	1.50 149	0.46 135	0.21 168	3.23 126	4.53 218	1.62 188	1.05 187	7.07 174	1.09 169	4.86 199	5.93 228	0.04 89	0.31 156	2.48 185	4.63 196	3.10 102	5.74 189
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	3.10 195	0.46 102	1.69 198	1.87 205	0.56 158	0.23 155	0.00 1	3.03 191	0.44 124	2.48 189	3.95 206	4.58 189	0.55 149	0.15 145	5.31 208	4.57 220	1.45 183	0.88 170	14.88 227	1.15 174	5.62 218	5.52 213	0.03 80	0.19 113	3.71 211	6.21 218	5.26 195	8.89 212

DAS	4.09 211	0.94 171	1.15 168	1.82 202	1.27 192	1.15 195	1.11 193	3.48 209	4.23 234	3.34 217	6.52 233	12.55 229	5.36 222	0.05 83	4.66 187	4.57 220	4.02 230	2.27 235	9.63 206	5.33 249	5.93 220	5.39 207	0.52 199	4.30 248	4.09 214	5.06 206	7.48 226	4.17 172

SepStereo	4.09 211	0.94 171	1.15 168	1.82 202	1.27 192	1.15 195	1.11 193	3.48 209	4.23 234	3.34 217	6.52 233	12.55 229	5.36 222	0.05 83	4.66 187	4.57 220	4.02 230	2.27 235	9.63 206	5.33 249	5.93 220	5.39 207	0.52 199	4.30 248	4.09 214	5.06 206	7.48 226	4.17 172

SFCPSM	5.40 225	2.86 227	1.19 172	1.84 204	1.39 196	1.34 198	0.49 173	2.34 148	4.85 241	3.12 212	8.16 249	15.40 235	22.08 259	1.04 225	5.77 220	4.60 223	2.35 206	1.58 215	22.71 251	7.33 257	4.45 182	4.53 185	0.62 208	1.97 222	4.29 218	4.05 187	5.75 202	9.77 218

XQC	4.76 221	3.14 231	1.63 196	3.31 221	3.69 232	3.46 224	2.94 223	6.02 245	3.05 223	2.64 193	5.51 223	5.67 202	7.46 232	1.41 237	8.02 245	4.65 224	3.59 221	1.49 212	10.75 217	2.91 227	4.96 204	6.67 243	0.41 186	1.91 219	7.13 245	10.47 252	11.17 244	4.51 174

test-1	2.99 191	0.26 59	1.52 191	0.33 113	0.21 88	0.22 154	0.38 168	3.16 198	0.85 167	3.36 219	4.21 210	5.45 201	0.78 175	0.20 163	4.02 158	4.67 225	1.40 180	1.31 202	10.46 214	1.58 192	5.30 214	7.01 249	0.04 89	0.34 165	2.98 203	6.37 221	5.39 197	8.95 213

GwcNet-ADL	3.21 199	2.99 229	3.34 225	3.11 218	2.07 219	0.82 181	0.12 140	2.95 189	0.67 149	3.84 237	7.51 241	7.80 212	1.22 199	0.20 163	3.79 153	4.73 226	2.11 200	0.73 152	7.81 185	2.53 223	3.21 154	3.69 153	0.22 164	1.53 214	2.17 176	4.84 200	4.00 158	8.77 211

cross-raft	2.33 170	0.70 145	1.33 179	0.40 138	0.61 161	0.19 147	0.08 125	3.13 196	0.71 152	0.78 121	1.62 173	1.09 131	0.70 168	0.17 152	3.66 149	4.78 227	0.99 155	0.55 128	10.72 216	1.52 191	6.33 227	5.61 216	0.30 171	0.24 123	2.56 190	4.68 199	4.44 172	5.06 181

gcap-zeroshot	3.09 194	0.51 108	3.99 232	1.67 197	0.29 117	1.36 199	1.37 196	3.29 205	0.65 147	2.77 197	4.48 215	6.22 209	0.69 164	0.09 120	3.93 155	4.80 228	0.92 145	0.78 155	16.30 231	2.38 221	5.15 210	5.77 220	1.31 229	0.26 132	2.97 202	4.91 203	4.58 178	2.00 147

SHD	4.34 217	1.02 177	2.50 215	1.71 199	1.33 195	1.46 201	2.01 210	4.90 234	4.30 237	2.63 192	4.99 220	4.39 188	9.41 239	0.58 204	8.20 251	4.81 229	4.43 234	2.44 240	13.01 225	2.95 232	5.61 217	6.88 247	0.30 171	3.26 234	4.11 216	5.16 209	3.88 149	10.98 223

EAI-Stereo	2.70 183	0.83 160	2.70 220	0.89 176	1.47 200	0.83 182	1.46 199	3.07 194	1.18 184	0.21 80	3.82 205	3.19 169	0.72 169	0.09 120	5.24 207	4.82 230	0.83 140	0.91 175	9.83 209	1.25 179	4.49 183	5.29 200	0.39 185	0.80 198	1.87 168	3.19 171	7.10 225	6.43 195

iRaft-Stereo_20w	4.18 214	1.14 186	8.05 262	7.32 239	1.81 211	3.33 223	1.55 201	3.45 208	1.28 190	3.63 228	7.12 238	3.54 171	1.33 203	0.11 132	4.16 162	4.85 231	0.93 147	0.61 137	9.28 202	1.22 177	5.08 206	5.56 215	0.43 192	0.53 186	3.85 212	8.64 240	11.20 245	12.91 229

MFN_U_SF_RVC	10.34 249	6.17 252	3.69 230	9.55 247	5.13 240	12.52 255	10.34 255	12.25 259	7.05 247	12.23 276	14.31 270	22.82 245	13.03 247	8.82 266	11.37 276	4.87 232	3.83 229	3.31 248	39.34 272	5.97 251	8.56 260	8.81 265	1.45 233	6.40 262	9.49 252	8.57 239	9.56 239	19.71 249

RTS	5.53 228	1.46 195	0.94 155	0.90 177	1.73 206	4.08 226	4.63 237	2.53 166	3.41 227	2.79 198	1.70 174	8.18 214	1.27 200	0.72 211	7.83 242	4.87 232	7.37 251	2.34 237	18.33 236	2.92 228	4.78 188	5.88 224	1.04 224	1.31 208	6.74 242	22.88 282	6.66 218	22.00 255

RTSA	5.53 228	1.46 195	0.94 155	0.90 177	1.73 206	4.08 226	4.63 237	2.53 166	3.41 227	2.79 198	1.70 174	8.18 214	1.27 200	0.72 211	7.83 242	4.87 232	7.37 251	2.34 237	18.33 236	2.92 228	4.78 188	5.88 224	1.04 224	1.31 208	6.74 242	22.88 282	6.66 218	22.00 255

sCroCo_RVC	1.75 156	0.23 57	0.32 50	0.06 37	0.17 75	0.15 134	0.01 43	0.81 91	1.74 204	1.93 178	0.47 132	1.08 129	0.82 180	0.09 120	3.32 134	4.94 235	2.31 205	1.73 219	5.18 159	2.00 213	5.82 219	5.83 221	0.10 118	0.26 132	0.59 120	1.60 140	4.43 171	1.17 129

PWC_ROB	7.15 236	1.85 206	5.57 246	0.85 174	1.17 187	1.95 208	4.77 239	2.56 170	17.27 275	3.83 236	7.66 242	4.97 192	39.20 280	0.81 217	8.35 254	4.96 236	6.51 246	4.27 253	15.99 229	4.39 241	7.48 249	7.59 257	0.53 202	4.79 253	2.74 195	2.63 163	7.01 223	23.26 259

ITSA-stereo	5.15 223	2.22 216	1.65 197	8.76 245	3.63 231	0.95 188	1.93 209	4.42 228	3.38 226	4.33 245	7.98 244	9.94 221	12.44 246	3.01 250	6.17 231	5.02 237	3.28 218	1.93 228	8.63 190	1.99 212	5.29 213	5.96 230	1.38 231	3.33 237	4.43 221	7.25 225	4.95 188	14.86 236

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 242	1.51 198	5.87 249	4.30 229	3.26 227	2.82 217	6.81 245	3.68 216	3.59 230	4.81 251	10.18 262	66.20 293	11.63 243	7.70 265	5.97 225	5.06 238	4.49 235	5.33 262	18.36 238	2.64 225	7.91 252	8.42 263	0.92 221	3.39 239	4.34 219	8.02 235	6.20 210	15.61 239

anonymity	3.65 204	0.66 141	5.99 251	1.34 190	0.51 151	0.44 163	0.11 138	3.79 220	0.79 160	2.66 194	18.15 281	3.83 175	0.89 188	0.26 181	3.21 123	5.09 239	0.93 147	0.53 125	7.76 184	1.11 172	4.31 180	5.87 223	0.28 169	0.42 176	4.98 229	9.60 247	5.40 198	9.75 217

PSMNet-ADL	3.15 196	0.80 153	1.49 188	1.54 192	1.63 202	0.88 184	0.30 164	2.50 163	1.91 208	4.43 246	8.13 248	4.06 177	6.80 229	0.07 98	4.23 163	5.16 240	1.83 195	0.91 175	11.85 223	1.86 207	4.02 173	4.02 166	0.70 215	0.51 183	1.61 162	4.33 192	8.01 232	1.36 132

RAFT-Test	2.40 171	0.62 135	1.45 186	1.07 183	0.41 145	0.21 151	0.21 155	3.19 199	0.77 155	1.05 140	3.09 197	0.94 125	0.92 190	0.17 152	3.47 139	5.18 241	0.97 153	0.56 130	10.36 213	1.38 186	6.37 228	5.29 200	0.38 184	0.25 128	2.80 198	4.66 198	4.56 176	4.51 174

XX-Stereo	3.48 202	0.50 107	1.80 202	1.21 186	0.27 111	0.34 159	0.44 170	1.47 110	0.41 122	2.51 190	6.92 237	4.97 192	1.06 196	0.12 135	3.21 123	5.22 242	0.96 150	0.80 162	6.95 173	0.80 157	4.33 181	4.04 168	0.21 156	0.27 140	26.57 276	3.75 181	5.08 192	9.77 218

MSMDNet	2.28 168	0.62 135	1.27 175	0.37 132	0.30 122	0.19 147	0.07 116	3.15 197	0.68 150	1.01 137	0.97 156	1.10 133	2.40 210	0.17 152	3.93 155	5.26 243	1.11 165	0.55 128	10.21 211	2.94 231	6.12 224	5.76 219	0.31 175	0.26 132	2.47 184	4.23 189	3.01 98	3.18 164

MSKI-zero shot	3.19 198	0.59 124	1.39 183	0.19 65	0.37 140	0.18 143	0.03 88	3.19 199	0.96 172	0.82 125	4.84 218	3.83 175	0.60 156	0.03 60	3.33 135	5.29 244	1.15 167	0.81 164	11.77 222	1.76 201	6.55 232	5.98 232	0.22 164	0.32 159	4.41 220	12.05 254	7.79 231	7.75 205

ADCMid	6.83 235	4.46 242	4.95 241	2.16 211	4.31 236	5.71 233	7.29 247	8.83 250	12.78 262	3.11 211	8.10 247	9.83 220	9.65 240	2.84 246	8.51 255	5.42 245	4.68 236	2.83 243	18.87 243	3.22 235	7.09 244	7.70 259	5.37 258	2.33 225	5.12 231	8.71 241	5.21 194	15.24 238

ccs_rob	4.75 220	1.46 195	2.39 214	1.96 207	0.68 165	3.13 220	1.58 202	4.94 236	1.36 191	4.31 244	15.82 276	28.46 252	8.43 234	0.38 192	5.65 217	5.42 245	2.23 202	1.60 216	6.31 168	1.98 211	6.14 225	5.97 231	0.35 181	2.33 225	1.28 146	2.40 159	4.09 163	7.49 204

NOSS_ROB	2.78 184	3.78 237	0.39 81	2.02 208	1.58 201	2.36 214	0.00 1	2.66 176	1.54 196	3.63 228	1.79 177	2.55 166	3.51 217	0.83 218	5.82 222	5.57 247	2.69 211	1.83 224	2.63 108	0.91 162	4.62 185	4.13 172	0.42 191	2.58 229	2.29 179	4.46 193	7.67 230	2.88 161

IGEV_Zeroshot_test	3.61 203	0.78 152	7.78 260	6.84 237	0.33 133	2.04 211	1.78 205	3.97 222	0.92 170	2.12 184	6.05 230	4.60 190	1.01 193	0.08 112	3.44 138	5.73 248	0.76 132	0.61 137	9.25 201	1.49 189	7.12 245	6.47 242	0.31 175	0.27 140	5.02 230	5.44 212	5.95 207	7.38 202

LVE	39.30 291	48.25 287	30.12 293	73.97 301	64.66 297	64.57 290	77.85 296	28.17 290	23.72 283	37.91 296	35.79 294	37.41 264	49.58 292	95.15 304	12.46 278	5.89 249	24.18 282	12.87 285	53.55 290	26.04 291	13.99 281	13.05 286	69.20 301	25.62 290	43.97 294	29.71 293	40.99 287	22.41 257

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 251	10.59 259	6.33 253	17.49 256	6.29 249	7.85 244	10.69 256	18.03 273	23.43 282	11.13 271	4.86 219	14.66 234	5.81 226	9.65 268	9.78 265	5.91 250	3.18 216	5.17 260	39.06 271	7.03 256	7.92 253	9.81 271	7.04 259	7.22 266	14.77 260	8.85 242	6.40 213	17.43 242

EKT-Stereo	2.55 178	0.72 149	1.73 199	0.49 153	0.32 129	0.51 169	1.72 204	3.38 207	1.00 175	1.96 181	2.80 192	1.33 143	0.76 173	0.10 129	4.55 180	5.93 251	1.26 171	3.18 247	8.70 191	2.73 226	6.75 236	5.86 222	0.10 118	0.26 132	3.99 213	1.81 147	5.40 198	1.62 140

AnyNet_C32	5.68 231	1.96 208	2.91 221	1.78 201	2.71 223	3.17 221	5.76 242	4.31 226	12.56 260	3.07 210	7.17 239	4.22 187	1.70 205	2.19 245	8.22 252	5.98 252	5.69 242	4.43 256	12.45 224	2.93 230	9.72 264	8.57 264	1.84 235	3.46 240	6.24 239	9.82 249	6.26 211	14.21 233

HH	2.94 188	0.45 98	4.88 239	0.58 160	0.51 151	0.73 177	1.38 197	3.25 202	0.84 163	2.85 203	0.60 143	5.15 196	0.82 180	0.19 158	3.29 131	6.00 253	0.67 118	0.89 171	9.52 203	1.83 204	7.59 250	5.88 224	0.41 186	0.27 140	3.12 205	5.47 213	5.66 200	6.52 197

HanStereo	2.94 188	0.45 98	4.88 239	0.58 160	0.51 151	0.73 177	1.38 197	3.25 202	0.84 163	2.85 203	0.60 143	5.15 196	0.82 180	0.19 158	3.29 131	6.00 253	0.67 118	0.89 171	9.52 203	1.83 204	7.59 250	5.88 224	0.41 186	0.27 140	3.12 205	5.47 213	5.66 200	6.52 197

ADCPNet	6.67 233	1.97 209	3.86 231	2.75 216	6.19 248	3.07 218	7.60 250	5.21 240	8.03 251	3.82 235	7.92 243	5.17 198	13.78 250	2.98 249	8.10 248	6.12 255	4.35 233	2.04 231	18.50 239	4.74 246	7.04 242	7.43 254	2.98 246	1.91 219	8.96 250	14.04 263	7.02 224	14.47 235

CBMV	5.52 227	3.65 236	1.32 178	3.46 223	2.86 225	2.04 211	0.41 169	3.64 215	2.63 220	4.09 240	2.36 182	14.13 233	3.70 220	0.57 201	7.16 237	6.19 256	4.26 232	2.36 239	8.76 192	1.44 187	6.43 229	4.53 185	0.54 203	5.62 256	4.85 227	6.08 217	19.41 263	26.62 266
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	7.20 237	2.13 215	8.68 264	7.00 238	11.87 261	5.95 234	3.19 225	7.26 247	3.52 229	5.84 257	13.06 265	18.26 241	8.49 235	1.41 237	8.81 259	6.34 257	3.65 224	4.07 252	15.49 228	6.21 252	6.75 236	6.94 248	0.74 216	4.80 254	2.92 200	7.26 226	7.50 228	16.30 240

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 216	1.17 189	7.69 258	1.88 206	0.63 162	5.37 231	1.86 206	3.49 211	2.61 219	3.69 230	9.28 260	5.22 199	1.87 206	0.04 75	4.47 174	6.37 258	1.46 184	1.46 209	9.75 208	2.23 219	6.73 235	6.20 236	0.25 167	1.56 216	5.23 233	7.70 230	6.43 214	11.78 226

pmcnn	8.05 240	2.96 228	2.25 209	6.23 234	5.03 239	6.98 238	4.33 235	4.70 232	2.02 211	4.19 241	9.20 259	19.11 242	20.39 258	0.73 213	7.05 236	6.73 259	6.29 245	4.51 257	22.54 250	4.66 245	9.62 262	5.08 199	4.46 255	4.23 246	5.99 236	5.22 210	17.26 261	25.55 265

SAMSARA	19.29 265	2.55 222	5.07 242	4.09 228	3.44 230	3.26 222	4.38 236	15.32 266	9.58 256	4.44 247	5.63 224	8.73 216	24.82 261	3.30 255	10.45 269	6.81 260	5.49 240	3.46 250	21.26 247	4.77 247	17.96 287	24.74 300	0.82 218	4.77 252	80.12 306	91.25 306	77.91 306	76.45 306

DDVS	5.40 225	1.51 198	2.25 209	1.64 195	2.80 224	1.96 209	1.03 186	5.91 244	4.10 233	3.96 238	19.83 284	26.29 250	6.82 230	1.57 241	5.77 220	6.90 261	2.58 210	1.92 227	10.46 214	4.59 243	6.02 223	7.39 253	0.30 171	1.40 213	1.41 158	3.29 173	6.10 208	8.11 207

Anonymous3	3.16 197	0.55 117	0.79 145	0.09 52	1.10 182	0.50 168	0.03 88	3.52 212	1.26 188	1.12 143	0.84 154	10.62 223	1.31 202	0.36 190	7.37 239	6.90 261	3.59 221	3.15 246	10.88 218	2.20 217	6.83 239	9.50 269	0.31 175	0.37 170	1.43 159	3.45 176	5.32 196	1.91 144

IMH	35.14 287	49.00 289	23.80 288	61.52 281	49.14 288	63.04 287	67.99 286	27.86 287	38.05 288	11.18 273	14.22 269	49.01 281	53.30 299	93.93 296	14.60 286	7.08 263	21.66 280	9.65 278	47.64 281	22.22 285	11.39 269	9.32 268	59.41 294	12.98 280	40.95 290	19.12 273	29.12 272	41.73 286

IMH-64-1	33.95 285	47.85 285	23.39 286	61.17 279	49.33 289	61.76 284	67.81 284	27.05 283	35.73 284	10.03 267	14.78 271	45.47 275	40.48 281	93.88 294	14.40 283	7.26 264	20.70 278	8.75 275	47.06 279	20.52 281	11.86 272	10.05 272	59.37 292	11.73 277	41.46 291	17.26 270	27.54 269	39.89 283

IMH-64	33.95 285	47.85 285	23.39 286	61.17 279	49.33 289	61.76 284	67.81 284	27.05 283	35.73 284	10.03 267	14.78 271	45.47 275	40.48 281	93.88 294	14.40 283	7.26 264	20.70 278	8.75 275	47.06 279	20.52 281	11.86 272	10.05 272	59.37 292	11.73 277	41.46 291	17.26 270	27.54 269	39.89 283

edge stereo	11.35 252	6.83 253	10.52 267	14.06 252	12.00 262	16.55 259	12.81 259	12.42 261	7.44 249	6.06 259	15.12 273	38.81 267	17.75 253	1.25 231	7.59 241	7.29 266	5.73 243	3.11 245	25.18 256	4.53 242	6.71 234	8.01 261	4.16 253	3.71 243	8.94 249	7.65 228	13.41 252	28.72 269

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 230	1.25 192	7.40 255	2.57 215	2.03 217	6.90 237	2.76 221	4.00 223	4.04 232	4.58 249	8.36 251	4.99 194	2.06 208	0.03 60	5.72 219	7.36 267	1.90 197	0.95 180	38.08 270	1.75 200	5.95 222	6.44 240	0.19 151	0.58 190	3.59 209	7.26 226	6.15 209	12.75 228

MeshStereo	13.21 259	10.28 257	5.53 245	24.29 264	14.71 263	17.26 260	7.30 248	12.03 257	7.47 250	4.66 250	9.13 258	38.56 266	29.80 269	0.45 196	9.43 263	7.37 268	3.76 225	2.44 240	18.85 242	2.41 222	12.93 277	7.18 250	1.21 228	5.79 258	22.04 271	16.38 268	33.15 276	32.34 274
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
S-Stereo	9.11 243	1.88 207	3.41 226	7.93 242	7.92 252	12.47 254	19.24 265	5.20 239	6.26 245	6.18 261	20.72 286	29.27 253	7.13 231	0.65 209	9.55 264	7.50 269	3.80 226	5.87 266	17.77 234	6.30 253	6.21 226	7.52 256	12.23 270	6.88 263	2.77 197	6.68 223	6.74 220	18.03 245

PVD	12.14 256	5.88 249	8.51 263	7.70 241	6.65 250	10.05 250	6.16 244	21.11 279	19.74 278	3.44 223	8.69 253	16.07 236	27.50 266	2.86 247	8.93 260	7.52 270	11.20 260	6.11 268	24.24 254	6.83 255	11.08 266	11.21 280	1.11 227	5.71 257	15.30 262	21.90 280	17.71 262	34.49 276

HBP-ISP	3.70 205	3.49 233	4.13 233	4.77 230	2.41 221	3.60 225	0.12 140	4.11 224	1.26 188	3.39 221	4.22 211	4.64 191	0.54 148	1.76 243	8.63 256	8.11 271	1.56 185	1.34 203	2.61 106	1.51 190	5.14 209	6.84 246	0.56 205	1.55 215	2.53 188	5.06 206	10.57 242	5.37 185

TorneroNet-64	38.80 290	50.14 290	23.16 285	63.45 286	47.59 285	63.57 289	68.85 287	27.44 286	44.99 292	21.03 287	13.47 267	69.75 297	56.51 300	94.74 298	18.85 290	8.54 272	26.03 287	15.59 288	53.93 292	25.94 290	12.81 276	10.53 275	61.35 295	21.98 286	33.37 282	26.73 288	33.93 280	53.30 294

G-Net	10.87 250	4.96 246	9.71 265	3.77 225	4.24 235	7.37 240	2.01 210	10.08 254	15.80 269	4.95 254	15.59 274	48.52 279	9.05 236	0.58 204	8.11 250	8.67 273	5.49 240	4.42 255	23.80 253	15.66 275	8.01 254	8.23 262	3.06 250	5.14 255	6.15 238	13.92 262	22.56 265	23.75 261

MANE	19.83 268	17.14 267	15.43 277	34.46 269	23.74 269	25.27 266	17.85 262	19.50 277	17.04 273	6.13 260	12.40 264	41.03 269	35.23 277	3.36 256	7.87 244	8.98 274	7.09 248	29.77 299	21.81 249	3.71 239	9.51 261	5.54 214	2.50 240	8.83 270	34.12 284	27.95 290	51.25 297	47.85 290

BEATNet-Init1	23.62 276	27.86 273	13.22 272	44.78 275	23.54 268	38.58 275	23.96 269	18.57 274	18.15 276	9.17 266	13.26 266	47.63 278	48.00 291	3.29 254	12.31 277	9.22 275	7.35 250	5.48 263	48.70 282	19.34 280	12.33 274	11.24 281	7.11 262	11.28 276	33.76 283	21.63 278	60.52 303	47.50 289

TorneroNet	39.82 292	53.94 292	26.20 291	66.81 289	49.07 287	65.07 292	70.90 291	26.31 282	46.32 295	24.07 288	20.96 287	67.36 296	52.11 298	94.83 300	18.77 289	9.35 276	24.89 284	16.30 292	53.07 289	24.04 287	13.64 278	11.04 279	61.85 296	22.68 288	36.84 289	25.85 287	42.63 290	50.33 292

PWCK	38.25 289	63.47 297	23.98 289	73.60 300	41.23 279	60.98 283	51.31 278	54.00 299	35.86 286	26.51 289	39.23 297	62.00 292	46.09 287	26.43 275	14.46 285	9.53 277	30.80 294	12.71 284	83.96 306	28.46 293	23.42 294	13.60 288	47.98 282	30.51 295	34.48 285	27.91 289	31.53 275	38.61 281

AMNet	6.77 234	3.87 238	2.62 218	4.00 227	5.86 244	6.75 236	3.31 228	2.51 164	2.47 215	3.44 223	6.68 235	9.34 219	2.05 207	7.44 263	4.79 194	9.81 278	13.48 269	7.65 272	7.95 186	7.83 259	11.47 270	7.62 258	2.74 243	4.18 245	5.52 234	8.25 237	13.24 250	17.97 244

MFMNet_re	16.26 261	13.95 261	7.70 259	24.27 263	9.34 257	33.99 273	17.43 261	12.42 261	19.62 277	10.23 270	13.58 268	39.02 268	13.47 248	1.40 236	10.73 272	10.12 279	29.43 292	12.22 280	31.31 259	10.07 266	17.19 285	9.15 267	8.44 263	9.02 271	8.97 251	5.68 215	24.08 267	36.04 278

ACV-stereo	8.15 241	5.09 247	4.79 236	8.14 243	1.73 206	11.44 252	4.25 234	3.84 221	6.16 243	5.36 256	6.72 236	5.73 204	25.08 262	1.31 234	9.40 262	10.22 280	5.83 244	2.67 242	51.43 284	14.43 272	8.48 259	6.72 245	0.88 220	2.46 227	1.95 172	3.85 185	6.75 221	5.39 186

DPSNet	14.25 260	3.23 232	1.83 205	7.63 240	7.22 251	10.44 251	4.19 233	5.68 242	8.64 254	4.20 243	3.75 203	72.37 298	26.68 265	4.43 259	10.42 267	10.25 281	10.56 257	8.02 273	58.50 295	8.44 262	11.36 268	8.93 266	16.95 275	10.34 274	18.62 267	15.80 267	14.33 255	21.91 254

ADCS	9.93 245	5.64 248	4.82 237	3.95 226	6.05 246	6.17 235	5.70 241	9.47 252	15.68 267	4.19 241	7.98 244	12.91 231	17.41 252	3.94 257	10.52 271	11.68 282	10.14 256	7.14 271	24.46 255	8.67 263	13.95 280	13.00 285	2.94 244	6.15 260	9.75 253	17.65 272	10.70 243	17.41 241

FADE		14.85 262	17.79 281	14.74 253	16.62 264	29.68 267	27.01 270	21.03 278	43.04 290	17.86 284	27.87 292		47.30 290	12.65 272	10.46 270	11.90 283	33.51 295	23.60 294	58.58 296	34.75 296	35.81 302	34.34 301	13.33 271	24.52 289	20.36 270	13.78 261	47.51 292	56.40 299

AnyNet_C01	12.12 255	6.13 251	5.39 243	6.24 235	6.03 245	5.20 230	9.20 253	12.30 260	16.87 272	5.85 258	9.03 256	26.16 249	18.91 255	4.53 260	11.14 275	12.98 284	16.27 273	15.82 289	34.24 264	10.36 267	16.44 284	13.34 287	7.06 260	6.93 265	11.61 256	9.46 245	9.77 241	19.91 250

DispFullNet	26.27 277	39.81 277	17.89 282	52.75 276	38.74 278	45.03 277	55.21 279	13.74 264	12.89 263	13.75 278	9.88 261	43.75 273	32.46 274	86.51 285	11.01 273	13.68 285	29.48 293	16.23 291	51.78 287	14.64 273	13.87 279	10.46 274	14.59 273	6.22 261	8.62 248	8.03 236	16.08 258	32.10 273

DGSMNet	11.51 253	4.52 243	7.92 261	5.60 232	4.80 238	7.02 239	6.11 243	7.51 248	4.47 239	11.25 274	31.10 293	17.12 239	7.95 233	4.11 258	10.43 268	14.27 286	16.27 273	9.03 277	40.42 274	11.09 269	20.12 292	22.06 294	4.60 257	6.88 263	5.15 232	9.40 244	8.22 233	13.42 231

MADNet+	19.30 266	7.92 254	15.32 276	17.51 257	11.42 260	8.09 246	18.41 263	28.03 288	17.21 274	12.46 277	12.08 263	33.63 260	30.37 271	9.62 267	18.64 288	14.89 287	25.78 286	10.10 279	40.05 273	16.50 277	17.34 286	12.76 284	9.48 268	18.60 285	35.02 287	20.22 276	21.19 264	38.41 280

SGM+DAISY	20.91 270	16.10 265	12.43 270	22.81 262	21.80 266	24.45 265	18.63 264	17.89 272	12.77 261	18.42 285	19.55 283	30.39 255	40.48 281	11.67 270	12.56 279	15.10 288	25.73 285	12.69 283	34.93 266	21.56 284	26.12 296	22.15 295	21.16 276	12.73 279	17.44 265	13.30 259	33.35 279	28.26 267

JetBlue	32.19 284	30.24 274	35.83 298	39.74 273	34.14 275	43.67 276	35.54 274	29.41 292	45.70 294	14.86 281	8.65 252	79.62 303	19.51 256	25.38 274	15.92 287	16.55 289	38.70 299	25.92 298	35.72 267	25.05 289	29.56 298	23.18 298	32.21 277	26.78 292	30.47 280	28.96 291	48.44 295	49.33 291

SPS-STEREO	20.13 269	14.92 263	11.88 269	19.84 259	20.39 265	18.24 261	9.27 254	16.06 270	19.74 278	19.91 286	20.06 285	33.66 261	37.68 279	7.23 262	13.17 281	16.66 290	26.75 288	16.01 290	32.30 261	23.65 286	30.25 299	22.84 297	13.67 272	13.47 282	16.56 264	15.26 266	29.55 274	24.45 262
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	27.19 280	31.49 275	25.61 290	33.41 267	34.55 276	21.90 264	27.96 271	47.14 298	47.22 296	29.27 291	38.50 296	41.69 271	40.59 284	12.37 271	31.37 295	17.44 291	15.34 271	8.53 274	46.18 278	20.63 283	9.79 265	10.78 276	3.30 252	33.50 296	22.38 272	21.79 279	23.87 266	37.39 279

UNDER WATER-64	53.24 299	62.47 296	43.72 301	79.20 304	70.94 302	76.00 303	87.61 306	65.70 303	45.62 293	52.26 302	61.76 302	72.47 299	58.44 303	94.91 303	30.75 294	17.95 292	34.62 298	25.80 297	53.84 291	26.41 292	19.77 291	21.35 293	75.52 305	44.10 300	50.84 299	55.27 302	40.93 286	69.21 304

WAO-6	36.54 288	46.81 283	19.38 283	60.03 278	52.14 292	58.04 279	63.77 282	27.20 285	42.09 289	33.11 294	17.67 279	42.19 272	50.09 295	89.85 286	29.06 293	18.00 293	22.89 281	12.66 282	41.03 275	25.00 288	19.25 289	17.73 289	34.12 278	17.43 284	42.37 293	25.35 286	36.73 282	42.55 287

LRCNet_RVC	60.25 302	73.90 306	44.96 302	94.13 306	95.20 307	91.02 307	85.32 304	54.56 300	36.51 287	98.66 307	73.01 304	91.80 308	67.46 305	96.60 307	33.95 296	18.60 294	69.32 305	51.86 304	94.53 307	64.28 305	31.29 300	22.24 296	94.67 307	54.29 304	19.85 269	10.16 251	33.16 277	25.34 264

UNDER WATER	52.38 297	65.77 300	42.25 299	77.68 303	67.77 299	74.59 302	85.69 305	61.52 302	50.72 299	41.81 298	48.33 298	74.09 300	57.87 302	94.82 299	34.80 297	18.86 295	33.89 296	24.15 295	57.03 294	29.54 295	19.73 290	18.75 290	69.48 302	49.19 303	52.93 300	49.45 300	44.09 291	69.45 305

WAO-8	44.25 294	56.07 294	34.81 296	70.40 296	61.11 293	71.92 299	71.92 292	43.60 295	48.93 297	32.20 292	26.30 290	67.35 294	49.97 293	91.99 289	26.69 291	19.01 296	29.42 290	13.46 286	51.63 285	37.17 298	16.32 282	10.83 277	44.60 280	27.68 293	53.45 301	35.23 295	47.57 293	55.24 297

Venus	44.25 294	56.07 294	34.81 296	70.38 295	61.11 293	71.92 299	71.92 292	43.60 295	48.93 297	32.20 292	26.30 290	67.35 294	49.97 293	91.99 289	26.69 291	19.01 296	29.42 290	13.46 286	51.63 285	37.17 298	16.32 282	10.83 277	44.60 280	27.68 293	53.45 301	35.23 295	47.57 293	55.24 297

notaker	49.83 296	63.78 298	33.18 295	70.81 297	66.40 298	70.73 298	78.98 298	45.33 297	64.15 301	43.75 299	59.49 301	60.26 288	51.62 297	93.99 297	46.45 299	31.86 298	34.38 297	24.64 296	65.77 301	41.22 300	24.40 295	24.26 299	68.58 300	39.92 299	26.43 274	29.62 292	38.96 284	46.51 288

ktn	52.79 298	63.82 299	30.11 292	66.93 291	72.48 304	66.28 294	78.41 297	39.02 293	71.70 303	45.89 301	67.47 303	52.57 285	45.22 286	95.33 305	48.59 300	35.19 299	41.05 301	31.49 300	60.62 297	36.06 297	32.70 301	35.82 302	63.06 297	38.69 297	45.38 296	41.08 299	57.93 301	62.41 301

HanzoNet	60.55 303	68.65 301	42.85 300	71.08 298	71.43 303	71.96 301	79.15 299	59.75 301	75.19 304	45.14 300	74.83 305	74.50 302	63.75 304	96.51 306	43.02 298	39.58 300	52.48 302	47.20 303	75.57 303	51.40 302	44.83 303	44.21 303	72.81 303	39.33 298	54.31 303	50.20 301	60.45 302	64.70 303

KSHMR	56.45 300	73.76 304	53.18 303	81.77 305	70.47 301	77.94 304	83.01 301	67.07 305	54.37 300	56.94 303	54.51 300	61.36 291	46.54 288	94.90 302	59.43 302	44.62 301	39.11 300	36.00 301	64.69 300	47.55 301	28.73 297	19.90 292	65.78 299	55.97 305	49.71 298	33.30 294	50.13 296	53.27 293

DPSimNet_ROB	58.77 301	55.98 293	59.21 304	62.88 284	73.92 305	60.20 281	64.84 283	28.34 291	91.63 307	80.59 305	52.65 299	74.49 301	47.24 289	90.64 287	55.91 301	45.99 302	54.62 303	42.30 302	68.03 302	59.25 304	51.18 304	59.54 304	44.54 279	45.19 301	44.85 295	61.56 303	56.15 300	55.05 296

JetRed	62.68 304	71.30 302	68.71 305	66.70 288	63.10 295	69.94 297	74.63 294	66.20 304	66.87 302	41.55 297	36.99 295	80.77 305	12.41 245	62.44 278	66.90 303	66.45 303	65.00 304	75.57 307	62.84 298	53.56 303	77.95 305	72.78 305	73.29 304	48.99 302	55.75 304	62.99 304	66.04 304	62.58 302

LSM0	22.48 273	6.09 250	4.65 235	14.89 254	10.39 259	16.43 258	13.29 260	23.38 281	15.69 268	14.75 280	18.69 282	35.79 262	33.70 276	0.93 220	73.52 304	85.94 304	13.36 268	5.62 264	55.67 293	16.83 278	21.95 293	18.82 291	4.28 254	8.01 268	16.44 263	16.43 269	28.65 271	32.66 275

ASD4	81.96 306	73.83 305	78.52 306	73.50 299	68.47 300	82.76 306	70.15 290	72.27 307	81.46 306	64.14 304	76.80 306	49.38 282	95.53 307	68.81 280	77.80 305	87.45 305	86.82 306	89.90 308	81.43 304	90.17 306	88.82 306	88.65 307	81.37 306	86.17 306	99.17 311	99.86 310	99.79 310	99.90 310

MADNet++	76.54 305	72.15 303	83.11 308	61.53 282	81.21 306	58.42 280	69.47 288	68.24 306	78.58 305	85.63 306	92.37 307	80.60 304	85.04 306	36.71 276	81.19 306	89.82 306	88.15 307	69.64 305	82.54 305	91.39 307	92.32 307	93.48 308	65.75 298	90.26 307	59.09 305	74.29 305	74.25 305	61.32 300

PML	96.14 307	100.00 311	82.26 307	100.00 308	100.00 309	100.00 311	99.16 310	100.00 312	98.98 309	100.00 310	95.95 308	99.91 312	100.00 312	98.52 308	94.87 307	92.63 307	90.73 308	73.63 306	100.00 311	98.25 309	92.56 308	85.93 306	97.80 308	98.67 309	96.15 310	99.98 311	100.00 311	99.92 311

MEDIAN_ROB	97.56 308	99.08 308	98.39 309	100.00 308	99.99 308	100.00 311	100.00 311	99.49 310	98.31 308	100.00 310	99.95 311	97.97 309	96.05 308	99.97 309	99.41 309	98.43 308	98.53 309	98.66 309	99.88 310	97.95 308	93.38 309	96.45 310	100.00 310	97.23 308	86.96 307	92.33 307	89.80 307	95.90 308

HaxPig	98.97 310	100.00 311	98.94 310	100.00 308	100.00 309	99.99 310	100.00 311	99.99 311	99.97 310	100.00 310	99.99 312	100.00 313	99.95 311	100.00 310	99.56 310	99.43 309	99.97 312	99.57 310	100.00 311	100.00 312	97.25 310	96.32 309	99.99 309	99.98 310	89.17 308	99.51 309	94.19 308	98.51 309

AVERAGE_ROB	98.95 309	100.00 311	99.79 311	100.00 308	100.00 309	100.00 311	100.00 311	100.00 312	100.00 311	100.00 310	100.00 313	100.00 313	100.00 312	100.00 310	99.77 311	99.85 310	100.00 313	100.00 313	100.00 311	100.00 312	98.12 311	99.51 311	100.00 310	100.00 311	93.43 309	93.75 308	94.35 309	93.16 307

DLNR_Zeroshot_test	22.90 275	78.82 307	7.01 254	99.97 307	0.31 124	0.15 134	98.85 307	3.30 206	0.54 135	3.17 215	2.43 186	5.81 205	0.93 191	21.74 273	96.26 308	100.00 311	24.75 283	22.56 293	22.80 252	1.79 202	8.42 258	6.44 240	0.04 89	0.30 155	2.39 183	4.03 186	2.05 74	3.31 166

CasAABBNet	100.00 315	100.00 311	100.00 312	100.00 308	100.00 309	100.00 311	100.00 311	100.00 312	100.00 311	100.00 310	100.00 313	100.00 313	100.00 312	100.00 310	100.00 314	100.00 311	100.00 313	100.00 313	100.00 311	100.00 312	100.00 314	100.00 314	100.00 310	100.00 311	100.00 312	100.00 312	100.00 311	100.00 312

DPSMNet_ROB	99.53 312	99.78 310	100.00 312	100.00 308	100.00 309	100.00 311	100.00 311	99.17 308	100.00 311	99.31 308	99.63 309	91.42 307	99.14 310	100.00 310	99.94 312	100.00 311	99.82 310	99.99 311	99.62 309	99.99 310	99.79 312	99.66 312	100.00 310	100.00 311	100.00 312	100.00 312	100.00 311	100.00 312

DGTPSM_ROB	99.52 311	99.77 309	100.00 312	100.00 308	100.00 309	100.00 311	100.00 311	99.17 308	100.00 311	99.31 308	99.64 310	91.36 306	99.13 309	100.00 310	99.94 312	100.00 311	99.82 310	99.99 311	99.53 308	99.99 310	99.80 313	99.66 312	100.00 310	100.00 311	100.00 312	100.00 312	100.00 311	100.00 312

DPSM_ROB	99.92 313	100.00 311	100.00 312	100.00 308	100.00 309	98.97 308	98.99 308	100.00 312	100.00 311	100.00 310	100.00 313	99.90 310	100.00 312	100.00 310	100.00 314	100.00 311	100.00 313	100.00 313	100.00 311	100.00 312	100.00 314	100.00 314	100.00 310	100.00 311	100.00 312	100.00 312	100.00 311	100.00 312

DPSM	99.92 313	100.00 311	100.00 312	100.00 308	100.00 309	98.97 308	98.99 308	100.00 312	100.00 311	100.00 310	100.00 313	99.90 310	100.00 312	100.00 310	100.00 314	100.00 311	100.00 313	100.00 313	100.00 311	100.00 312	100.00 314	100.00 314	100.00 310	100.00 311	100.00 312	100.00 312	100.00 311	100.00 312

Low-res two-view benchmark