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

ProNet	0.34 1	0.17 2	0.37 4	0.02 1	0.00 1	0.19 12	0.38 66	0.31 6	0.03 1	0.00 1	0.96 36	0.20 2	0.01 1	0.12 14	1.98 6	0.97 2	0.66 6	0.07 2	0.38 2	0.05 1	0.48 1	0.19 1	0.61 31	0.07 4	0.44 8	0.01 1	0.49 2	0.00 1

MoCha-V2	0.38 2	0.43 6	0.43 7	0.02 1	0.03 4	0.09 4	0.00 1	0.02 1	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.11 6	0.02 4	1.11 2	1.30 3	0.56 4	0.38 7	0.17 1	0.44 12	3.21 26	0.89 7	0.00 1	0.04 1	0.28 4	0.09 4	0.41 1	0.01 2

CroCo-Stereo Lap2	0.41 3	0.26 3	0.06 2	0.06 3	0.08 8	0.01 1	0.01 3	0.26 4	0.13 8	0.94 14	0.00 1	0.34 6	0.04 3	0.01 1	1.90 5	2.20 15	0.23 1	0.29 4	0.72 4	0.09 3	1.14 7	1.10 11	0.01 4	0.05 2	0.40 7	0.12 5	0.56 3	0.03 5

CroCo-Stereo	0.46 4	0.29 4	0.05 1	0.07 4	0.11 9	0.03 2	0.00 1	0.20 3	0.14 9	0.11 4	0.00 1	0.44 8	0.03 2	0.01 1	2.56 13	2.20 15	0.34 2	0.29 4	0.88 6	0.09 3	1.53 10	1.58 18	0.01 4	0.06 3	0.36 6	0.20 7	0.68 4	0.03 5
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
StereoVision	0.50 5	0.56 8	0.24 3	0.07 4	0.07 7	0.13 7	0.05 17	0.26 4	0.26 17	0.51 9	0.00 1	0.24 4	0.04 3	0.04 7	2.09 7	1.78 6	0.64 5	0.17 3	0.71 3	0.12 5	0.62 2	0.91 8	0.00 1	0.10 7	0.33 5	0.23 11	3.30 15	0.16 8

RAFT	0.51 6	0.10 1	0.40 5	0.09 6	0.01 3	0.21 16	0.15 45	2.74 20	0.06 3	1.09 15	0.00 1	0.21 3	0.05 5	0.02 4	1.05 1	0.90 1	0.35 3	0.05 1	1.39 10	0.30 8	0.74 4	0.58 5	0.00 1	0.09 5	0.14 1	0.05 3	2.94 14	0.01 2

AEACV	0.75 7	2.37 29	0.78 24	0.15 8	0.13 10	0.15 10	0.06 19	0.10 2	0.09 5	0.00 1	0.00 1	0.54 10	0.28 13	0.05 9	2.24 9	1.86 8	1.67 18	0.48 8	2.18 18	0.72 21	2.19 16	1.85 22	0.15 7	0.09 5	0.20 2	0.27 12	1.73 7	0.02 4

delet	1.00 8	1.38 14	0.86 27	0.34 16	0.99 58	1.00 56	0.38 66	0.91 8	0.18 12	1.23 16	0.46 26	0.68 11	0.37 22	0.79 93	3.35 19	1.81 7	1.37 10	0.77 11	0.86 5	0.53 15	1.57 11	0.48 4	0.46 23	0.62 48	0.84 16	0.22 9	3.65 18	1.02 16

TDLM	1.02 9	1.64 17	1.38 54	0.37 19	0.90 49	0.67 44	0.76 94	2.31 18	0.18 12	0.25 5	2.96 69	2.21 26	0.64 36	0.31 37	1.15 3	1.45 4	1.52 16	0.93 13	0.98 7	0.67 19	0.98 5	0.42 3	0.64 34	0.39 26	0.23 3	0.19 6	1.76 8	1.68 24

anonymousdsp	1.11 10	0.53 7	0.70 14	0.35 17	0.24 14	0.19 12	0.01 3	2.12 16	0.12 7	0.28 6	0.32 23	1.24 15	0.24 11	0.12 14	2.76 14	2.27 18	1.37 10	1.14 18	1.99 14	0.91 23	3.63 35	2.61 32	0.46 23	0.19 12	0.73 12	0.03 2	5.14 29	0.16 8

iRaftStereo_RVC	1.19 11	1.36 13	0.77 17	0.41 22	0.28 21	0.28 26	0.01 3	3.64 27	0.21 14	0.42 7	1.74 50	1.58 18	0.30 15	0.16 19	2.24 9	2.10 13	1.62 17	0.70 10	2.00 15	0.42 11	2.95 22	2.78 33	0.39 19	0.26 16	0.74 13	0.22 9	3.64 17	0.86 13

AASNet	1.22 12	2.00 21	0.89 28	0.43 25	1.99 98	1.14 58	0.48 75	2.04 15	0.14 9	0.51 9	0.89 34	0.50 9	0.20 8	0.40 47	3.90 25	1.95 10	1.29 8	1.75 35	1.62 13	1.12 27	1.97 14	1.71 19	0.72 42	0.51 35	1.03 20	0.32 15	2.81 12	0.65 12

RYNet	1.33 13	0.39 5	0.40 5	0.17 10	0.24 14	0.47 35	0.05 17	1.74 11	1.23 78	0.44 8	0.14 14	0.32 5	0.20 8	0.01 1	5.64 51	1.64 5	0.82 7	3.63 77	1.17 8	0.08 2	1.02 6	0.26 2	0.26 11	0.23 14	1.45 29	10.04 120	2.88 13	0.99 15

AANet_RVC	1.37 14	0.66 9	0.62 13	0.25 12	1.74 85	0.10 5	0.67 91	1.93 13	1.51 90	0.84 13	0.26 21	0.38 7	0.91 41	0.19 20	4.34 38	2.69 20	1.41 12	1.28 23	1.30 9	1.13 28	0.73 3	0.94 9	0.25 10	0.51 35	1.68 33	1.46 32	3.94 21	5.33 58

RAFT + AFF	1.46 15	0.92 12	0.53 9	0.40 21	0.04 5	0.51 41	0.02 6	3.71 28	0.11 6	2.77 32	0.00 1	3.68 42	0.34 20	0.12 14	5.69 53	2.03 11	2.88 26	0.36 6	5.48 37	0.27 7	4.19 48	1.25 12	0.21 9	0.18 11	1.91 37	0.31 14	1.40 6	0.12 7

StereoIM	1.47 16	0.79 11	0.48 8	0.15 8	0.38 25	0.08 3	0.06 19	0.40 7	0.41 28	1.99 23	0.00 1	1.07 13	0.13 7	0.02 4	3.18 17	2.92 23	2.53 23	1.79 36	5.43 36	0.76 22	2.42 17	2.23 25	0.31 14	0.26 16	2.60 43	2.33 44	2.20 9	4.80 54

MMNet	1.47 16	1.42 16	0.77 17	0.38 20	1.31 75	0.40 30	0.41 69	2.03 14	0.60 40	0.59 11	1.41 43	1.71 21	0.29 14	1.11 109	4.13 34	2.32 19	2.38 22	1.85 37	2.96 22	1.59 40	1.76 13	0.67 6	0.69 38	1.09 75	1.07 21	0.92 24	4.71 25	1.02 16

MIF-Stereo	1.58 18	0.76 10	0.60 12	0.11 7	0.32 23	0.19 12	0.03 8	2.21 17	0.34 23	4.40 55	0.00 1	2.37 27	0.32 16	0.05 9	3.96 32	3.80 47	2.25 21	1.61 31	6.17 55	0.64 17	3.66 36	2.14 23	0.45 22	0.39 26	1.01 19	1.65 37	1.17 5	2.06 29

test_5	1.60 19	3.48 56	0.54 10	0.18 11	0.06 6	0.23 20	0.03 8	5.33 42	0.27 18	1.64 20	1.35 41	3.71 43	1.93 84	0.23 21	4.32 36	3.32 32	1.42 13	1.29 25	2.63 20	0.35 10	1.40 9	2.80 34	0.08 6	0.39 26	0.54 9	0.20 7	5.14 29	0.43 11

CVANet_RVC	1.68 20	2.90 39	2.47 80	2.89 104	1.15 72	2.50 94	1.35 104	3.81 30	0.39 27	0.59 11	4.79 87	2.85 34	0.62 33	0.52 59	1.71 4	2.12 14	1.49 14	1.21 19	1.54 11	1.42 34	1.98 15	1.37 14	0.60 30	0.46 32	0.61 11	0.35 18	2.29 10	1.34 19

DMCA	1.74 21	2.24 27	1.84 62	0.49 28	0.92 51	1.14 58	0.13 40	1.67 10	1.22 77	1.86 22	2.71 63	2.80 33	0.32 16	0.80 94	3.91 26	3.06 27	2.68 24	2.46 50	2.04 16	1.09 25	2.71 19	1.41 17	0.88 61	0.76 55	0.83 15	1.23 29	3.78 20	2.08 30

RAFT_CTSACE	1.80 22	3.98 66	0.77 17	0.63 37	0.30 22	0.28 26	0.03 8	5.40 44	0.17 11	8.06 99	0.26 21	3.50 40	1.29 57	0.27 33	2.19 8	2.25 17	1.31 9	0.55 9	2.14 17	0.25 6	2.51 18	4.48 73	0.64 34	0.28 20	0.82 14	0.32 15	5.60 37	0.28 10

MIF-Stereo (partial)	1.81 23	4.50 92	0.75 15	0.33 15	0.68 39	0.27 24	0.12 38	1.52 9	0.53 36	1.31 18	0.03 12	1.02 12	0.50 28	0.13 17	3.75 23	4.15 65	3.64 36	2.41 49	2.72 21	0.67 19	3.40 28	2.87 37	0.44 21	0.46 32	1.62 31	1.84 39	5.04 27	4.09 49

AFF-stereo	1.82 24	2.26 28	1.46 57	0.48 27	0.25 17	1.34 65	0.06 19	5.02 41	0.67 43	2.94 35	0.38 24	2.43 30	0.54 29	0.04 7	2.36 11	2.98 24	1.50 15	1.28 23	6.14 54	0.46 14	2.84 21	1.37 14	0.59 29	0.24 15	2.68 44	2.72 48	4.81 26	1.35 20

GANet	1.82 24	1.64 17	1.45 56	1.64 74	1.59 82	3.29 109	1.37 105	3.97 33	0.80 47	1.49 19	1.65 48	4.25 49	0.33 18	0.55 63	2.45 12	2.07 12	3.11 29	3.41 72	1.60 12	0.45 13	1.32 8	0.94 9	0.87 59	0.89 63	1.39 28	0.46 20	3.70 19	2.40 37

MIM_Stereo	1.95 26	4.20 76	1.15 43	0.66 39	0.48 29	0.54 42	0.10 29	4.26 38	0.35 24	3.18 41	0.24 19	2.64 32	0.33 18	0.37 43	3.71 21	3.67 42	3.04 27	2.25 47	4.58 28	1.35 32	4.11 45	2.85 36	0.49 25	0.44 30	0.97 18	0.59 21	4.57 23	1.60 22

test croco	2.08 27	4.58 94	0.78 24	0.45 26	1.13 70	0.30 28	0.09 28	3.41 23	0.38 26	3.93 50	0.01 10	1.70 20	0.40 24	0.07 12	4.24 35	4.24 69	3.66 37	2.76 54	5.86 47	0.31 9	3.28 27	3.58 50	0.15 7	0.47 34	1.63 32	1.64 36	2.57 11	4.57 52

RAFT+CT+SA	2.12 28	4.55 93	0.77 17	0.68 45	0.20 12	0.11 6	0.03 8	6.05 53	0.25 16	6.05 73	0.01 10	4.53 54	1.70 77	0.35 41	2.99 15	3.98 56	1.76 19	1.41 28	4.23 26	0.66 18	4.06 43	4.89 84	0.26 11	0.39 26	0.88 17	0.33 17	5.32 34	0.92 14

MGS-Stereo	2.39 29	4.74 103	0.91 31	0.57 34	0.42 27	0.24 21	0.13 40	3.39 22	0.30 21	1.24 17	0.43 25	1.17 14	0.59 31	0.69 83	6.94 101	3.65 41	5.59 71	3.79 84	6.31 60	1.86 53	4.88 60	3.88 55	0.70 40	0.93 65	1.90 36	0.92 24	4.53 22	3.69 47

ARAFT	2.39 29	3.85 62	0.89 28	0.42 24	0.20 12	0.19 12	0.02 6	3.46 24	0.27 18	4.75 57	1.66 49	2.06 23	0.39 23	0.50 57	6.13 74	4.10 64	4.82 57	4.26 101	5.12 33	1.32 31	5.68 77	3.03 38	0.61 31	0.21 13	3.58 51	0.29 13	5.21 32	1.60 22

UPFNet	2.49 31	1.99 20	2.37 77	1.34 68	2.02 101	2.42 92	1.28 103	4.05 35	1.40 83	2.80 33	2.31 55	1.94 22	0.62 33	1.73 132	6.03 66	3.15 29	3.86 41	3.15 68	5.50 41	3.22 97	1.74 12	1.29 13	1.15 89	1.10 76	2.08 39	1.13 27	5.67 39	1.81 25

raft+_RVC	2.50 32	2.50 33	1.82 60	0.62 36	0.39 26	0.94 52	0.12 38	6.00 51	0.51 33	6.37 78	2.93 68	3.97 46	0.61 32	0.13 17	3.95 27	3.26 31	3.23 30	1.33 26	6.64 65	1.09 25	3.07 24	2.53 30	0.72 42	0.37 25	2.72 46	2.42 45	6.25 54	3.14 44

TESTraft	2.52 33	4.45 90	0.77 17	0.55 31	0.24 14	0.15 10	0.10 29	5.57 45	0.37 25	5.42 64	0.24 19	1.63 19	2.10 99	1.16 112	6.48 85	4.71 90	3.39 32	1.01 14	4.62 29	1.20 29	3.66 36	7.30 116	0.36 16	0.61 47	1.11 22	2.78 49	5.69 40	2.43 38

test_4	2.66 34	2.69 35	2.24 72	0.64 38	0.43 28	0.45 34	0.29 61	7.08 66	0.21 14	13.81 161	0.17 15	5.08 61	0.55 30	0.25 27	3.14 16	3.74 44	3.62 35	2.05 42	3.70 25	1.04 24	3.58 33	3.56 48	0.67 37	0.36 24	1.58 30	2.25 43	5.99 50	2.50 39

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 34	3.98 66	2.74 84	0.66 39	0.54 33	1.38 66	0.08 25	8.29 82	1.10 70	2.81 34	1.79 51	4.55 55	0.62 33	0.05 9	3.26 18	3.00 25	2.86 25	1.01 14	7.25 68	1.55 39	3.90 39	2.28 26	0.86 56	0.54 38	5.14 75	2.58 46	5.87 48	3.12 43

LL-Strereo2	2.73 36	2.07 23	1.31 51	0.41 22	0.33 24	0.40 30	0.04 14	7.25 70	0.46 32	11.56 136	1.61 47	3.45 39	0.40 24	1.65 128	3.89 24	3.61 39	3.85 40	1.35 27	8.89 86	1.66 44	4.46 54	3.90 56	0.74 44	0.28 20	1.80 34	1.56 34	5.15 31	1.47 21

TestStereo1	2.77 37	4.95 114	0.77 17	0.49 28	0.27 18	0.13 7	0.11 34	5.74 48	0.44 29	6.03 71	0.19 16	1.51 16	2.08 95	1.12 110	6.37 80	4.90 95	3.76 38	1.25 21	5.48 37	1.44 35	5.77 79	7.77 121	0.37 17	0.57 44	1.26 24	2.93 52	6.36 55	2.59 40

SA-5K	2.77 37	4.95 114	0.77 17	0.49 28	0.27 18	0.13 7	0.11 34	5.74 48	0.44 29	6.03 71	0.19 16	1.51 16	2.08 95	1.12 110	6.37 80	4.90 95	3.76 38	1.25 21	5.48 37	1.44 35	5.77 79	7.77 121	0.37 17	0.57 44	1.26 24	2.93 52	6.36 55	2.59 40

FINET	2.77 37	2.20 25	2.22 71	3.13 106	0.96 55	0.85 50	0.44 71	2.83 21	1.89 103	3.86 48	0.87 33	4.06 47	1.56 74	0.53 60	7.78 124	4.97 99	4.37 51	1.53 30	8.10 76	1.44 35	3.94 40	2.47 29	0.43 20	1.02 70	2.68 44	1.59 35	6.19 53	2.93 42

anonymousdsp2	2.91 40	4.21 77	2.42 78	0.57 34	0.53 32	1.58 75	0.08 25	6.62 60	0.27 18	4.15 52	2.56 58	4.45 51	0.45 26	0.97 102	4.05 33	3.34 33	3.04 27	1.87 38	11.24 104	1.50 38	4.44 53	5.29 90	0.50 27	0.69 52	3.16 49	1.06 26	6.44 57	3.20 45

HCRNet	2.91 40	3.19 49	0.80 26	1.42 70	0.27 18	0.41 32	0.63 85	2.61 19	0.08 4	37.79 231	2.40 56	4.61 56	0.20 8	0.27 33	4.32 36	1.94 9	1.87 20	0.78 12	2.43 19	0.63 16	2.71 19	1.37 14	0.49 25	0.26 16	0.56 10	0.41 19	5.09 28	1.03 18

HITNet	3.05 42	1.95 19	1.39 55	2.31 92	0.99 58	0.27 24	0.10 29	6.94 64	1.94 105	9.64 113	3.77 77	6.82 73	0.95 43	0.42 48	5.11 44	2.84 22	3.36 31	2.24 46	3.02 23	1.84 51	3.48 29	3.17 41	0.83 55	1.10 76	1.87 35	2.18 41	7.99 77	5.68 61
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
CAS	3.22 43	4.04 70	0.76 16	1.00 55	0.90 49	0.36 29	0.26 57	1.77 12	0.93 57	2.66 31	6.08 107	2.38 28	3.02 127	0.26 30	5.25 46	3.46 35	4.96 58	2.19 43	5.65 44	1.83 50	4.13 47	3.84 54	0.69 38	0.13 8	5.29 77	5.48 87	7.23 69	12.33 119

IER	3.28 44	3.00 41	1.18 45	0.96 53	1.10 63	1.73 81	0.69 92	4.33 39	0.93 57	2.94 35	8.22 134	10.19 102	0.95 43	2.88 147	6.34 79	3.77 46	4.10 45	2.77 55	3.58 24	3.17 95	2.98 23	2.43 28	1.42 109	1.15 85	2.40 40	4.50 75	5.36 35	5.45 59

GMStereo	3.35 45	4.62 96	0.54 10	0.92 50	0.78 42	1.72 80	0.13 40	8.79 94	0.44 29	2.60 30	0.80 32	12.77 128	0.24 11	0.08 13	4.35 39	3.21 30	7.17 102	1.21 19	13.22 116	1.85 52	5.24 68	2.17 24	0.63 33	1.06 73	4.50 65	0.66 22	8.59 81	2.08 30
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 46	2.37 29	1.28 49	0.68 45	0.58 35	0.24 21	0.06 19	6.44 59	0.82 48	6.37 78	4.72 86	4.67 57	1.17 51	0.24 26	5.91 63	4.37 72	5.47 69	2.70 52	5.05 31	1.77 48	4.30 50	5.04 85	0.50 27	0.35 23	4.79 71	10.48 126	3.57 16	8.71 90

RALAANet	3.52 47	3.11 45	2.97 90	1.15 60	1.20 73	1.71 79	0.23 55	6.04 52	1.02 64	4.47 56	4.42 84	3.09 38	1.43 68	0.26 30	6.06 68	3.85 48	4.78 56	5.01 120	8.94 87	3.58 100	5.33 73	4.51 75	1.10 84	1.59 102	3.98 58	4.39 72	6.63 58	4.21 51

RASNet	3.53 48	3.37 54	3.79 113	1.55 72	1.82 90	2.49 93	0.49 77	8.15 79	2.25 115	3.47 43	3.22 71	4.35 50	2.16 104	0.31 37	3.74 22	3.52 37	4.32 49	2.23 45	4.31 27	2.32 76	4.60 56	3.57 49	0.74 44	3.60 144	2.49 41	3.92 65	9.56 98	8.84 91

4D-IteraStereo	3.57 49	1.40 15	3.26 96	0.93 51	0.64 37	0.21 16	0.15 45	8.38 84	0.58 37	13.21 155	1.95 53	5.52 67	0.78 37	0.70 84	4.77 41	4.00 58	4.72 54	3.05 64	7.65 69	1.59 40	7.94 118	6.96 113	0.86 56	0.56 39	2.75 47	4.52 76	7.16 67	2.15 32

rafts_anoy	3.60 50	5.19 127	2.96 89	0.71 47	0.94 53	1.15 60	0.58 82	7.80 74	0.85 51	5.74 67	5.15 95	4.46 52	0.80 38	0.30 36	5.99 65	4.47 79	5.17 66	4.92 115	6.42 62	2.15 66	4.87 59	4.03 60	0.96 72	0.94 67	4.99 72	4.39 72	5.59 36	5.69 62

CIPLG	3.61 51	4.41 88	1.23 48	1.34 68	0.89 46	1.20 62	0.47 73	10.05 114	1.17 75	6.95 86	4.93 91	7.61 83	1.19 52	2.50 139	6.60 95	4.23 68	5.99 76	1.94 39	6.22 57	2.59 82	6.28 89	4.55 76	1.21 93	1.12 82	3.89 53	1.19 28	5.66 38	1.93 26

ACRE	3.62 52	4.42 89	1.19 46	1.43 71	0.89 46	1.26 64	0.47 73	10.01 113	1.14 72	7.17 91	4.96 92	7.60 82	1.21 53	2.50 139	6.59 92	4.37 72	5.99 76	1.95 40	5.99 49	2.46 79	6.37 93	4.38 70	1.22 97	1.10 76	3.95 55	1.36 30	5.72 41	1.98 27

IPLGR_C	3.64 53	4.47 91	1.21 47	1.32 66	0.89 46	1.21 63	0.44 71	10.00 112	1.13 71	7.19 92	4.86 88	7.67 84	1.22 55	2.60 142	6.55 88	4.38 74	5.99 76	2.00 41	6.05 52	2.52 80	6.35 91	4.56 78	1.21 93	1.13 83	3.93 54	1.54 33	5.76 45	1.99 28

AnonymousM	3.65 54	2.19 24	0.90 30	1.07 56	0.18 11	0.94 52	0.04 14	6.87 63	0.97 61	7.98 98	2.55 57	3.83 44	0.95 43	0.57 66	5.52 49	5.43 108	6.84 93	3.37 71	5.62 43	2.07 63	7.93 117	5.27 89	1.21 93	0.87 61	1.22 23	2.60 47	9.70 99	11.77 114

DMCA-RVC	3.69 55	2.69 35	2.18 69	1.93 86	2.43 108	1.44 70	2.89 125	3.94 32	5.33 151	3.34 42	4.21 82	11.38 107	1.29 57	1.28 117	7.23 106	4.15 65	4.25 48	3.53 76	4.86 30	2.77 86	4.84 58	4.43 71	1.06 82	1.47 97	1.95 38	1.99 40	5.75 44	7.13 76

LoS_RVC	3.70 56	4.34 85	4.10 117	0.30 13	0.99 58	0.22 18	0.28 59	3.52 25	1.08 68	5.34 62	4.08 79	2.90 35	2.49 117	0.25 27	6.07 70	4.58 84	4.11 46	3.75 82	8.01 74	2.21 71	7.12 108	5.11 86	1.03 79	0.14 9	8.95 111	3.32 55	7.11 65	8.66 88

tt_ll	3.70 56	4.34 85	4.10 117	0.30 13	0.99 58	0.22 18	0.28 59	3.52 25	1.08 68	5.34 62	4.08 79	2.90 35	2.49 117	0.25 27	6.07 70	4.58 84	4.11 46	3.75 82	8.01 74	2.21 71	7.12 108	5.11 86	1.03 79	0.14 9	8.95 111	3.32 55	7.11 65	8.66 88

UNet	3.74 58	3.26 52	3.07 92	1.82 83	1.90 94	2.72 98	1.23 102	6.67 61	1.74 99	5.15 59	4.59 85	3.93 45	1.34 63	2.73 145	5.38 47	3.97 55	6.35 82	4.01 92	6.20 56	3.83 104	4.23 49	3.13 39	1.49 113	1.68 109	3.36 50	4.36 71	6.04 51	6.85 75

HGLStereo	3.76 59	2.76 37	2.94 87	1.14 59	2.09 103	2.07 87	0.84 96	4.17 37	0.94 60	3.87 49	12.55 167	2.53 31	1.36 65	1.33 123	5.16 45	4.75 92	6.97 98	5.00 119	6.08 53	3.00 91	5.28 72	3.98 57	0.94 67	1.33 89	5.42 78	5.41 86	5.83 47	3.80 48

IPLG	3.82 60	4.08 73	1.77 59	0.66 39	1.10 63	1.40 68	1.06 101	7.97 76	0.58 37	5.71 66	2.09 54	7.34 77	1.94 87	0.68 82	6.96 102	3.94 53	6.95 97	4.42 106	6.44 63	2.11 65	3.66 36	8.25 133	0.97 74	0.91 64	4.05 59	6.06 91	6.79 60	5.17 57

SA	3.89 61	4.31 84	0.91 31	1.17 61	1.14 71	0.89 51	0.17 48	8.93 95	0.74 45	13.98 163	0.19 16	7.57 81	1.40 66	1.37 124	6.47 84	4.55 82	5.81 73	2.80 59	6.32 61	1.59 40	4.12 46	6.35 103	0.26 11	1.04 71	2.93 48	6.10 93	9.85 105	4.12 50

GMOStereo	3.91 62	3.72 58	0.92 33	1.64 74	1.12 66	0.50 36	0.63 85	8.76 90	0.91 53	15.01 177	0.71 27	6.30 68	1.33 59	0.23 21	3.95 27	4.42 75	5.04 60	3.85 85	8.60 79	1.98 57	5.17 63	7.78 124	0.82 51	0.56 39	6.49 88	3.33 57	9.48 94	2.37 33

error version	3.91 62	3.72 58	0.92 33	1.64 74	1.12 66	0.50 36	0.63 85	8.76 90	0.91 53	15.01 177	0.71 27	6.30 68	1.33 59	0.23 21	3.95 27	4.42 75	5.04 60	3.85 85	8.60 79	1.98 57	5.17 63	7.78 124	0.82 51	0.56 39	6.49 88	3.33 57	9.48 94	2.37 33

test-v	3.91 62	3.72 58	0.92 33	1.64 74	1.12 66	0.50 36	0.63 85	8.76 90	0.91 53	15.01 177	0.71 27	6.30 68	1.33 59	0.23 21	3.95 27	4.42 75	5.04 60	3.85 85	8.60 79	1.98 57	5.17 63	7.78 124	0.82 51	0.56 39	6.49 88	3.33 57	9.48 94	2.37 33

test-2	3.91 62	3.72 58	0.92 33	1.64 74	1.12 66	0.50 36	0.63 85	8.76 90	0.91 53	15.01 177	0.71 27	6.30 68	1.33 59	0.23 21	3.95 27	4.42 75	5.04 60	3.85 85	8.60 79	1.98 57	5.17 63	7.78 124	0.82 51	0.56 39	6.49 88	3.33 57	9.48 94	2.37 33

RALCasStereoNet	3.91 62	4.92 112	3.22 94	1.25 65	1.26 74	1.64 77	0.65 90	7.99 77	0.65 42	8.76 106	4.87 90	7.31 76	0.94 42	0.26 30	5.95 64	4.30 70	6.48 85	4.60 109	5.27 34	1.90 54	5.25 71	3.80 53	0.91 65	1.48 99	5.91 82	4.81 81	4.62 24	6.52 72

DISCO	3.96 67	3.91 64	1.34 52	1.96 87	2.17 105	4.70 122	3.66 132	4.01 34	3.78 140	5.05 58	6.84 113	2.38 28	2.08 95	0.35 41	6.06 68	3.90 50	6.57 87	4.25 100	8.62 83	3.32 98	4.39 51	4.01 58	1.40 107	1.11 79	4.06 60	4.93 84	7.01 63	5.11 56

CASnet	3.99 68	5.08 121	0.97 38	0.66 39	0.61 36	0.50 36	0.10 29	9.21 99	0.93 57	15.01 177	2.63 61	13.58 136	1.27 56	0.28 35	5.49 48	3.06 27	3.54 34	1.02 16	12.15 112	1.35 32	6.94 104	3.55 47	0.66 36	0.44 30	3.95 55	0.88 23	7.01 63	6.82 74
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DSFCA	4.04 69	5.03 117	2.21 70	2.54 97	2.56 114	2.90 102	2.32 124	3.90 31	2.54 123	3.07 39	7.06 119	4.70 58	0.88 40	0.60 70	6.08 72	4.01 59	4.71 53	4.61 110	8.45 78	3.20 96	5.06 62	5.33 91	2.28 141	2.37 122	4.53 67	4.90 83	5.72 41	7.60 78

raftrobust	4.09 70	2.00 21	3.23 95	1.32 66	0.96 55	0.44 33	0.15 45	9.53 103	0.71 44	13.29 156	5.73 103	5.50 66	1.07 48	0.39 45	6.70 96	4.77 93	5.29 67	2.88 61	7.88 71	2.18 70	5.75 78	4.31 66	1.37 106	0.57 44	6.87 93	6.05 90	5.91 49	5.47 60

CREStereo++_RVC	4.28 71	4.68 99	4.25 121	1.08 57	1.43 79	0.25 23	0.11 34	7.12 67	1.06 66	8.41 101	2.65 62	8.74 93	7.06 164	0.37 43	4.85 43	5.04 102	8.52 121	1.71 34	5.48 37	1.62 43	6.08 83	3.73 52	1.10 84	0.52 37	4.73 70	3.85 64	10.36 115	10.81 109
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
CFNet	4.33 72	3.98 66	2.01 66	4.38 119	2.45 109	2.25 91	0.54 79	6.78 62	0.88 52	4.20 54	5.09 94	17.09 161	2.33 113	0.48 55	5.67 52	3.01 26	4.34 50	2.87 60	5.36 35	2.39 77	4.04 41	1.79 21	0.77 46	1.05 72	8.67 107	5.50 88	8.59 81	10.37 102

ADLNet	4.36 73	5.79 138	2.34 75	2.31 92	3.04 121	3.06 105	1.41 107	6.28 57	1.71 98	3.10 40	5.71 102	16.87 160	2.06 94	10.00 195	5.74 55	3.62 40	4.57 52	3.32 70	5.11 32	2.82 87	3.10 25	4.01 58	1.10 84	0.79 58	4.46 64	6.15 94	5.79 46	3.43 46

Sa-1000	4.52 74	4.36 87	0.94 37	0.95 52	1.37 78	0.99 55	0.19 49	9.48 100	1.23 78	13.79 160	0.78 31	5.33 65	1.84 79	1.70 130	7.36 111	4.84 94	7.91 113	3.69 79	10.07 92	1.73 46	5.79 81	7.50 118	0.33 15	1.39 93	8.06 101	5.66 89	10.24 112	4.58 53

CREStereo	4.65 75	5.05 118	3.91 115	1.23 63	0.52 30	0.79 48	0.10 29	9.62 105	1.76 100	10.00 116	2.78 67	11.95 117	2.45 116	0.47 53	5.77 59	5.85 122	9.05 127	1.48 29	5.89 48	2.21 71	7.71 115	4.21 63	1.12 87	0.83 60	6.05 84	4.56 78	9.33 92	10.79 107
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
panet	4.72 76	5.07 120	3.82 114	1.23 63	0.52 30	0.77 47	0.08 25	9.70 106	1.63 94	12.26 141	2.71 63	12.63 125	2.41 114	0.47 53	5.53 50	5.69 114	8.60 122	1.65 33	5.73 45	2.07 63	7.20 111	4.13 62	1.01 76	0.81 59	6.09 85	4.55 77	9.78 101	11.22 112

test-3	4.72 76	3.18 47	3.66 110	1.86 84	1.74 85	1.44 70	0.59 83	9.78 107	0.51 33	10.97 129	1.51 45	16.42 155	1.15 49	0.64 74	6.55 88	4.09 63	6.92 96	3.09 67	14.37 126	1.92 56	6.27 88	8.30 136	0.89 62	1.11 79	4.71 69	2.88 50	7.22 68	5.72 66

test_1	4.72 76	3.18 47	3.66 110	1.86 84	1.75 89	1.44 70	0.59 83	9.79 108	0.51 33	11.07 131	1.49 44	16.42 155	1.16 50	0.64 74	6.53 87	4.08 61	6.87 94	3.07 65	14.39 127	1.91 55	6.26 87	8.28 135	0.87 59	1.11 79	4.69 68	2.89 51	7.26 71	5.71 65

EGLCR-Stereo	4.86 79	4.87 105	4.24 120	0.66 39	0.92 51	3.38 110	0.04 14	8.65 89	1.15 73	8.90 107	1.19 40	8.78 95	2.32 112	0.67 80	3.49 20	4.65 89	6.35 82	4.19 98	8.22 77	1.79 49	8.98 129	8.12 132	0.90 64	0.78 57	4.37 61	4.84 82	14.60 149	14.17 134

PDISCO_ROB	4.91 80	3.21 50	2.14 67	2.74 98	2.11 104	1.51 74	1.48 111	4.94 40	2.29 116	2.49 29	5.41 100	4.86 59	2.09 98	1.83 133	6.55 88	6.61 130	6.04 79	10.49 185	6.22 57	4.15 114	7.50 114	7.17 115	1.15 89	1.81 112	6.10 86	6.17 95	17.36 164	8.08 84

iResNet_ROB	4.93 81	4.72 102	3.53 106	2.88 103	1.64 83	2.62 96	1.84 114	7.85 75	1.17 75	6.17 74	7.61 125	4.17 48	8.58 168	0.75 87	6.46 83	4.48 80	7.24 105	4.88 114	11.20 103	3.00 91	4.43 52	2.29 27	1.28 100	3.11 134	7.39 98	6.06 91	9.14 87	8.50 87

PMTNet	4.94 82	4.88 109	4.33 123	0.87 48	0.95 54	0.75 45	0.24 56	7.00 65	1.68 95	9.89 115	3.04 70	11.43 108	0.99 46	0.44 49	6.15 75	5.72 116	8.20 115	1.62 32	10.98 99	1.31 30	7.98 119	4.24 65	1.21 93	0.27 19	9.00 113	6.68 99	9.35 93	14.21 135

iinet-f	5.03 83	3.97 65	2.00 64	2.22 91	0.72 40	4.42 118	1.39 106	3.78 29	0.83 50	5.79 69	16.26 189	7.84 86	3.16 128	0.39 45	6.73 97	5.80 121	5.81 73	2.96 63	18.68 154	4.96 118	6.63 98	6.26 101	1.62 120	1.13 83	5.70 81	2.23 42	8.85 86	5.76 67

TestStereo	5.06 84	5.12 123	3.29 99	2.13 90	0.66 38	3.22 107	0.07 23	12.34 148	0.61 41	21.17 205	1.07 38	11.86 113	1.49 71	0.34 40	4.60 40	2.79 21	6.67 90	1.12 17	13.94 120	1.75 47	11.50 157	3.17 41	0.80 49	0.63 49	6.03 83	3.31 54	10.14 111	6.81 73

test_3	5.18 85	3.24 51	3.52 105	1.97 88	1.82 90	1.38 66	0.57 81	10.49 127	0.58 37	15.72 185	1.14 39	20.47 171	1.21 53	0.59 68	6.11 73	3.99 57	7.17 102	3.73 81	14.43 128	2.01 62	6.36 92	10.05 169	0.79 48	0.97 68	5.22 76	4.31 70	7.31 72	4.84 55

MIPNet	5.28 86	5.21 128	2.42 78	0.96 53	1.54 81	1.77 82	1.43 109	9.99 111	1.07 67	5.20 60	5.32 98	11.54 109	3.41 129	0.66 77	7.23 106	5.18 104	8.25 116	4.96 116	10.27 94	4.20 115	3.48 29	8.54 139	1.33 103	1.45 95	8.47 104	10.14 123	7.62 75	10.87 110

DN-CSS_ROB	5.28 86	3.87 63	4.38 125	2.33 94	3.00 120	0.63 43	0.22 54	10.51 129	1.48 87	10.35 122	11.92 164	14.00 140	4.14 141	0.49 56	6.33 78	3.51 36	7.12 101	3.41 72	14.86 131	2.28 74	6.55 96	3.37 43	1.33 103	4.19 154	5.66 80	3.49 61	7.31 72	5.92 69

GLC_STEREO	5.29 88	5.26 130	3.54 107	1.72 81	2.01 100	0.76 46	0.07 23	9.53 103	0.76 46	13.31 157	6.35 112	8.74 93	1.57 75	2.03 135	4.82 42	4.71 90	11.99 166	2.19 43	8.79 85	2.88 90	17.78 200	8.08 130	0.80 49	0.64 51	3.96 57	1.70 38	12.99 136	5.85 68

BEATNet_4x	5.29 88	3.00 41	2.25 73	3.27 109	2.19 106	0.79 48	0.43 70	8.36 83	3.67 137	16.72 191	3.62 75	9.42 98	2.83 124	1.19 114	7.64 119	6.41 128	6.68 91	6.54 146	6.26 59	2.71 85	8.94 127	9.57 155	0.86 56	2.72 126	3.78 52	3.50 62	10.49 119	8.93 92

CFNet_RVC	5.36 90	5.40 133	4.21 119	5.04 128	4.49 138	4.48 119	0.85 97	6.16 55	2.33 118	5.54 65	9.67 147	7.72 85	1.53 73	1.01 107	7.47 114	3.94 53	5.67 72	4.23 99	6.87 66	3.53 99	6.63 98	4.83 82	0.92 66	2.24 118	9.70 123	9.81 116	9.91 107	10.56 104

LMCR-Stereo	5.39 91	4.30 83	2.89 86	1.13 58	1.91 95	2.74 99	0.11 34	7.55 72	2.14 109	6.83 82	4.10 81	10.39 104	0.87 39	0.60 70	6.86 100	4.92 97	10.03 143	4.62 111	17.39 145	6.52 140	8.52 122	7.79 128	0.95 70	2.04 114	4.45 63	4.62 80	10.48 118	10.75 106

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 92	5.54 136	4.48 131	3.34 111	8.15 162	2.84 101	11.81 184	6.36 58	7.66 166	5.78 68	5.33 99	13.38 135	1.43 68	6.77 188	8.35 133	3.58 38	3.89 44	2.73 53	6.50 64	2.45 78	4.05 42	3.51 45	1.46 111	1.47 97	4.50 65	9.14 111	6.65 59	7.99 83
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_robust	5.58 93	4.22 78	1.07 40	1.67 80	0.73 41	1.66 78	0.33 63	10.68 131	1.24 80	28.57 220	1.40 42	8.69 91	2.30 111	0.92 101	5.75 58	5.47 110	6.87 94	4.05 94	12.01 108	2.00 61	7.75 116	8.62 141	0.71 41	1.06 73	6.91 95	8.32 106	9.75 100	7.96 82

iResNetv2_ROB	5.61 94	4.07 72	1.96 63	4.69 123	2.20 107	4.60 121	0.94 99	8.50 86	2.09 108	6.20 75	12.67 169	13.31 134	6.49 161	0.50 57	6.25 76	4.56 83	5.13 64	4.03 93	14.34 125	3.94 109	6.24 85	4.48 73	1.50 114	3.20 136	6.68 92	5.25 85	9.83 102	7.92 81

STTStereo	5.68 95	6.69 149	6.57 153	3.38 113	5.86 148	3.08 106	9.13 171	5.39 43	4.13 143	4.12 51	7.05 116	10.29 103	3.43 130	6.41 185	9.30 146	3.89 49	4.74 55	5.33 125	6.03 51	2.17 68	5.24 68	3.16 40	1.54 115	1.57 101	5.56 79	8.28 105	7.44 74	13.60 127

AF-Net	5.68 95	4.87 105	3.58 108	5.01 126	6.35 153	7.34 143	5.88 148	7.21 68	6.61 159	2.00 24	9.35 142	12.65 126	2.84 125	2.93 148	7.30 109	3.90 50	3.88 42	2.77 55	7.90 72	2.87 88	3.53 31	4.34 68	2.43 146	2.29 120	5.03 73	6.54 97	14.92 151	8.95 94

Nwc_Net	5.68 95	4.87 105	3.58 108	5.01 126	6.35 153	7.34 143	5.88 148	7.21 68	6.61 159	2.00 24	9.35 142	12.65 126	2.84 125	2.93 148	7.30 109	3.90 50	3.88 42	2.77 55	7.90 72	2.87 88	3.53 31	4.34 68	2.43 146	2.29 120	5.03 73	6.54 97	14.92 151	8.95 94

CFNet_pseudo	5.91 98	3.52 57	3.34 102	6.20 140	3.32 123	5.95 135	0.34 64	10.37 120	1.25 81	14.57 173	11.14 159	7.98 88	5.93 157	2.55 141	8.18 130	5.00 100	5.14 65	3.96 90	8.63 84	3.16 94	4.10 44	3.53 46	1.45 110	1.42 94	7.02 96	8.12 103	11.12 122	12.25 117

IPLGR	5.92 99	6.24 145	3.26 96	2.76 99	1.94 96	1.03 57	0.52 78	10.26 118	0.82 48	8.09 100	9.29 141	11.67 111	2.41 114	0.71 85	8.16 129	4.48 80	6.52 86	6.34 143	15.32 136	5.98 131	5.58 76	9.27 151	1.28 100	2.20 116	9.24 114	9.44 114	9.23 89	7.80 80

CES	5.95 100	2.93 40	1.36 53	0.66 39	1.36 77	1.18 61	0.21 53	31.02 210	1.50 88	6.36 77	12.72 170	8.42 90	1.98 90	0.32 39	6.05 67	6.73 131	8.14 114	2.77 55	6.00 50	2.30 75	23.59 219	5.42 93	1.63 121	0.32 22	6.88 94	3.82 63	6.83 62	10.13 101

GES	6.26 101	5.53 135	2.66 82	2.38 95	2.84 116	5.88 133	2.06 118	7.47 71	3.11 129	9.19 110	7.05 116	4.90 60	1.68 76	3.18 157	9.10 143	7.18 140	11.91 165	6.77 151	21.06 167	6.50 139	9.84 140	6.26 101	1.97 133	3.63 145	4.43 62	4.60 79	8.49 80	9.43 98

dd	6.36 102	5.34 132	1.03 39	23.89 199	0.57 34	11.85 169	0.76 94	8.17 80	0.31 22	7.87 96	0.08 13	25.57 179	0.36 21	0.83 96	7.60 118	4.16 67	14.92 180	2.61 51	19.55 160	2.15 66	4.54 55	2.55 31	0.96 72	1.60 103	6.25 87	1.43 31	10.32 113	6.48 71

FADNet-RVC-Resample	6.37 103	5.32 131	3.05 91	3.36 112	2.81 115	2.60 95	3.63 131	11.26 141	3.30 132	15.15 182	5.22 97	10.74 105	2.75 122	3.27 159	8.23 131	4.64 88	6.41 84	7.30 158	11.56 105	6.67 143	5.47 75	8.56 140	1.55 116	7.75 179	7.40 99	7.54 101	5.73 43	10.79 107

AE-Stereo	6.49 104	4.68 99	4.46 130	4.91 125	1.05 62	1.61 76	2.27 123	9.12 98	0.98 62	14.13 165	1.59 46	15.96 153	2.04 92	0.88 99	5.74 55	6.79 132	10.74 148	5.71 132	12.14 110	5.55 125	9.80 139	10.03 167	0.97 74	4.34 155	10.30 128	8.50 107	11.70 128	9.14 97

FADNet-RVC	6.53 105	5.05 118	2.54 81	5.38 131	3.47 125	2.08 89	5.59 146	11.63 144	1.70 97	11.49 134	4.99 93	13.15 131	3.46 131	1.64 127	10.47 166	5.41 107	6.66 89	3.92 89	18.29 152	5.47 123	5.85 82	5.74 98	1.05 81	5.25 162	7.53 100	10.60 128	7.25 70	10.68 105

AACVNet	6.57 106	4.28 82	2.00 64	6.89 145	8.25 163	5.89 134	2.06 118	9.02 97	2.20 111	10.00 116	10.55 154	8.16 89	1.92 83	1.66 129	7.56 117	5.64 113	8.28 117	6.20 141	11.08 100	5.61 126	6.11 84	5.44 94	2.48 148	3.25 138	8.55 105	9.98 119	10.12 109	14.15 133

HSM	6.59 107	4.79 104	4.59 132	4.39 120	4.12 131	1.77 82	1.59 113	13.37 159	1.89 103	10.07 119	10.56 155	9.18 97	4.34 143	1.32 121	7.55 116	4.62 87	11.19 159	4.14 97	10.06 91	4.43 117	9.64 136	4.84 83	1.32 102	3.28 140	9.26 116	11.65 135	11.34 125	12.56 120

DLCB_ROB	6.64 108	4.98 116	4.42 127	2.78 100	3.88 129	3.23 108	2.91 126	6.23 56	3.75 139	7.92 97	9.28 140	12.04 119	5.57 154	3.10 155	6.52 86	4.32 71	7.17 102	4.49 107	5.54 42	3.76 102	6.52 95	4.47 72	2.84 150	3.00 132	26.87 205	12.78 143	12.52 134	8.36 85

DeepPrunerF	6.67 109	4.91 111	2.71 83	5.81 135	14.61 191	4.84 123	5.92 150	6.05 53	5.90 156	3.01 37	11.37 160	3.03 37	1.93 84	2.43 137	7.67 122	8.08 153	7.06 99	4.09 95	11.97 107	3.91 107	6.91 103	5.40 92	3.22 156	2.23 117	21.61 193	10.08 121	6.82 61	8.42 86

sCroCo_RVC	6.73 110	3.16 46	1.16 44	0.36 18	0.96 55	3.01 103	0.48 75	9.86 109	3.55 136	5.96 70	3.53 73	4.46 52	4.94 148	0.90 100	8.47 136	12.80 206	12.41 167	8.74 167	18.16 150	6.11 133	16.64 195	13.91 196	0.77 46	2.27 119	9.25 115	7.62 102	13.29 142	9.02 96

sAnonymous2	6.75 111	3.01 43	1.09 41	0.56 32	0.86 43	3.69 111	0.20 50	13.79 162	3.54 134	3.81 46	5.80 104	5.21 63	3.97 139	0.45 50	9.32 148	9.91 181	11.13 156	9.66 174	19.38 156	7.15 152	10.98 149	11.72 184	1.80 127	1.62 104	9.87 125	10.73 129	10.41 116	12.62 121

CroCo_RVC	6.75 111	3.01 43	1.09 41	0.56 32	0.86 43	3.69 111	0.20 50	13.79 162	3.54 134	3.81 46	5.80 104	5.21 63	3.97 139	0.45 50	9.32 148	9.91 181	11.13 156	9.66 174	19.38 156	7.15 152	10.98 149	11.72 184	1.80 127	1.62 104	9.87 125	10.73 129	10.41 116	12.62 121

APVNet	6.75 111	4.23 79	2.36 76	4.05 116	5.00 143	8.19 150	5.50 145	10.42 122	2.99 128	3.74 44	11.48 161	5.09 62	1.52 72	1.53 126	8.48 137	9.23 166	12.54 168	9.16 170	15.66 137	6.55 142	6.98 105	6.77 112	1.47 112	4.01 153	8.58 106	4.04 68	14.92 151	7.68 79

psm_up	6.89 114	5.17 124	5.69 149	7.08 146	3.86 128	8.14 149	1.89 116	10.11 116	10.23 174	6.61 81	6.17 109	7.50 80	5.04 150	3.00 150	7.28 108	4.96 98	8.33 120	4.62 111	12.14 110	4.06 112	5.17 63	3.67 51	0.89 62	5.31 163	12.09 142	13.82 155	12.09 130	11.20 111

MyStereo04	7.01 115	5.80 140	6.23 152	3.28 110	2.46 110	1.87 84	0.29 61	10.65 130	3.72 138	10.06 118	3.60 74	14.64 146	1.45 70	0.55 63	10.04 160	7.24 142	7.08 100	5.80 134	16.47 142	5.91 129	9.44 134	7.77 121	1.92 132	2.84 128	11.34 135	12.60 142	15.95 158	10.38 103

s12784h	7.05 116	6.53 146	4.78 137	8.33 153	4.14 132	1.42 69	0.26 57	9.52 102	1.68 95	10.88 127	3.99 78	15.69 150	5.75 155	0.46 52	5.88 60	5.02 101	9.11 128	2.34 48	10.63 97	1.72 45	10.37 144	4.63 80	1.02 77	1.24 88	10.41 129	10.56 127	16.24 160	27.67 183

R-Stereo Train	7.06 117	5.17 124	4.44 128	4.55 121	1.74 85	5.01 124	0.03 8	10.47 125	2.45 121	13.20 153	7.65 126	12.96 129	1.97 88	0.66 77	7.02 103	8.24 157	11.06 154	5.33 125	15.01 133	3.87 105	10.24 142	9.64 156	0.94 67	1.23 86	11.65 138	13.69 151	8.71 84	13.64 130

RAFT-Stereo	7.06 117	5.17 124	4.44 128	4.55 121	1.74 85	5.01 124	0.03 8	10.47 125	2.45 121	13.20 153	7.65 126	12.96 129	1.97 88	0.66 77	7.02 103	8.24 157	11.06 154	5.33 125	15.01 133	3.87 105	10.24 142	9.64 156	0.94 67	1.23 86	11.65 138	13.69 151	8.71 84	13.64 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	7.07 119	4.11 74	2.84 85	6.07 139	4.20 133	14.23 177	16.14 191	8.04 78	2.36 120	3.80 45	7.36 123	6.35 72	1.34 63	27.27 223	10.21 164	6.95 134	8.32 119	6.49 144	5.84 46	2.62 83	5.05 61	2.83 35	6.83 191	3.65 146	10.99 131	4.40 74	6.12 52	6.36 70

DeepPruner_ROB	7.23 120	3.43 55	5.83 150	5.40 132	5.92 149	4.54 120	3.14 128	7.68 73	3.99 141	10.10 121	11.71 163	8.69 91	5.30 152	1.52 125	11.36 177	6.40 127	8.96 126	7.60 162	10.41 95	4.28 116	12.74 170	8.68 143	2.39 144	3.23 137	8.74 108	14.91 162	10.83 121	7.52 77

RP	7.25 121	7.42 155	9.24 172	9.13 157	6.89 157	7.70 146	8.79 166	8.38 84	7.87 168	2.24 26	14.27 181	12.61 124	6.13 159	3.08 154	7.46 112	4.61 86	6.04 79	3.25 69	9.49 90	3.91 107	5.24 68	5.64 97	1.57 117	3.25 138	9.67 122	7.42 100	11.28 123	13.10 124

UCFNet_RVC	7.31 122	10.90 180	3.72 112	8.53 154	6.34 152	5.70 132	1.88 115	9.50 101	2.87 126	10.61 125	9.09 137	24.45 175	3.50 134	0.83 96	7.65 121	3.74 44	5.02 59	4.98 117	9.22 89	4.07 113	7.02 106	4.58 79	2.97 152	2.88 129	14.87 161	9.76 115	9.23 89	13.60 127

TANstereo	7.47 123	4.26 80	3.29 99	2.79 101	2.87 118	3.88 113	0.13 40	5.71 46	1.55 92	6.86 84	2.72 65	2.17 24	2.24 106	4.18 168	12.57 183	12.99 207	10.89 152	18.94 216	22.19 172	17.84 208	7.39 112	5.50 95	29.21 229	0.71 53	1.27 26	3.98 66	9.84 103	5.70 63

XX-TBD	7.47 123	4.26 80	3.29 99	2.79 101	2.87 118	3.88 113	0.13 40	5.71 46	1.55 92	6.86 84	2.72 65	2.17 24	2.24 106	4.18 168	12.57 183	12.99 207	10.89 152	18.94 216	22.19 172	17.84 208	7.39 112	5.50 95	29.21 229	0.71 53	1.27 26	3.98 66	9.84 103	5.70 63

ICVP	7.52 125	4.60 95	8.97 171	5.16 129	4.46 137	5.66 130	1.41 107	8.26 81	4.13 143	7.86 95	7.69 128	9.43 99	5.99 158	1.18 113	7.22 105	6.97 135	7.58 109	5.27 124	10.96 98	5.33 121	7.09 107	12.60 189	16.70 212	4.49 160	8.80 109	12.28 139	10.58 120	12.26 118
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Any-RAFT	7.56 126	4.67 98	10.19 177	5.61 134	3.24 122	0.94 52	0.71 93	9.86 109	1.40 83	8.52 104	11.08 158	12.26 120	1.05 47	0.54 62	5.73 54	7.53 148	9.41 134	3.96 90	18.38 153	4.03 111	11.34 155	8.27 134	1.60 119	1.55 100	15.63 166	15.41 165	10.13 110	20.95 166

ADCP+	7.57 127	5.95 142	6.65 156	4.01 115	4.41 136	6.21 138	8.21 161	8.97 96	15.76 191	4.18 53	12.91 171	16.38 154	1.42 67	3.62 162	6.73 97	5.20 105	5.84 75	4.36 104	13.27 117	3.05 93	6.62 97	6.20 100	2.24 138	1.63 106	7.32 97	18.78 181	8.33 79	16.03 143

Anonymous	7.61 128	5.25 129	1.83 61	0.90 49	1.33 76	2.67 97	0.38 66	10.84 133	4.49 146	3.02 38	3.25 72	7.46 78	5.25 151	1.32 121	9.52 151	12.04 200	13.30 172	10.40 180	23.69 177	7.60 162	16.62 194	11.29 181	1.79 126	3.96 152	11.13 133	10.10 122	14.25 148	11.79 115

MSMDNet	7.75 129	5.40 133	4.83 138	1.65 79	1.97 97	2.23 90	0.86 98	10.39 121	1.50 88	11.53 135	7.49 124	11.66 110	3.58 136	0.99 105	8.04 128	10.34 190	10.85 151	5.13 121	22.46 175	13.04 194	11.51 158	10.76 177	1.81 130	1.63 106	11.41 136	9.18 112	13.28 141	15.81 142

MyStereo	7.86 130	6.61 148	7.56 164	4.06 117	2.50 111	1.48 73	0.35 65	11.42 142	4.77 148	11.04 130	6.02 106	14.02 142	2.78 123	0.56 65	10.41 165	7.03 138	7.50 108	5.84 136	20.93 166	6.28 138	9.97 141	9.19 149	1.75 123	3.05 133	15.90 168	13.80 154	17.69 167	9.59 99

RAFT-Test	7.86 130	5.10 122	4.59 132	5.48 133	1.88 92	2.05 85	1.04 100	11.43 143	1.47 86	12.34 143	8.89 136	12.35 121	2.27 108	0.87 98	7.69 123	10.14 188	10.49 147	4.98 117	21.48 168	9.21 173	12.20 165	10.06 170	1.80 127	1.68 109	12.76 148	10.30 125	13.47 143	16.31 144

HH	7.89 132	2.46 31	10.75 181	3.19 107	2.51 112	5.20 128	4.37 136	11.24 139	2.24 113	12.85 146	2.59 59	11.89 114	2.11 100	1.29 118	6.59 92	9.43 172	9.29 130	5.91 137	16.06 140	6.96 148	14.02 179	9.66 158	2.23 136	1.34 90	9.53 119	11.90 137	13.93 146	23.53 171

HanStereo	7.89 132	2.46 31	10.75 181	3.19 107	2.51 112	5.20 128	4.37 136	11.24 139	2.24 113	12.85 146	2.59 59	11.89 114	2.11 100	1.29 118	6.59 92	9.43 172	9.29 130	5.91 137	16.06 140	6.96 148	14.02 179	9.66 158	2.23 136	1.34 90	9.53 119	11.90 137	13.93 146	23.53 171

cross-raft	7.92 134	5.83 141	4.66 136	3.42 114	1.99 98	3.02 104	0.56 80	12.35 149	1.29 82	13.91 162	6.87 115	13.98 139	1.84 79	0.75 87	7.47 114	9.69 178	10.47 146	4.26 101	22.05 171	7.48 159	12.08 162	13.17 194	1.78 125	1.64 108	12.98 151	12.29 140	13.04 138	14.82 137

MSKI-zero shot	7.94 135	4.90 110	4.34 124	3.10 105	1.70 84	4.00 115	1.44 110	12.93 154	2.03 106	12.15 140	7.79 129	12.00 118	1.80 78	0.61 73	6.29 77	8.66 162	10.45 145	4.09 95	20.51 164	7.15 152	10.78 148	9.52 154	1.14 88	2.63 124	9.80 124	20.32 192	15.32 155	18.86 154

PWCDC_ROB	7.98 136	2.58 34	2.16 68	1.57 73	3.59 126	2.05 85	1.50 112	4.07 36	26.78 212	1.69 21	12.22 165	3.64 41	46.61 227	9.30 192	10.12 162	8.17 155	6.16 81	6.56 147	7.10 67	5.79 128	6.75 102	12.25 187	3.12 155	3.16 135	2.54 42	9.33 113	5.21 32	11.52 113

EAI-Stereo	8.01 137	4.87 105	4.99 140	5.25 130	4.23 134	7.18 142	6.95 154	13.19 157	2.31 117	10.61 125	6.86 114	13.29 133	1.93 84	1.00 106	9.61 152	9.46 174	9.57 138	4.69 113	18.16 150	8.69 170	8.96 128	8.64 142	1.41 108	2.04 114	11.59 137	8.24 104	13.03 137	19.52 158

FADNet	8.23 138	5.99 144	3.09 93	5.83 136	3.63 127	4.34 116	8.43 163	15.97 176	2.81 125	15.51 184	12.42 166	13.91 138	5.01 149	1.96 134	9.98 158	5.15 103	5.42 68	5.73 133	22.84 176	5.93 130	8.77 124	6.73 110	0.95 70	2.69 125	12.22 145	13.83 156	9.29 91	13.73 132

XX-Stereo	8.40 139	2.85 38	3.92 116	7.47 149	1.11 65	6.30 139	2.23 122	12.78 153	1.03 65	11.47 133	9.17 139	13.26 132	2.17 105	0.59 68	7.84 125	9.52 175	9.36 133	5.44 129	14.15 121	5.72 127	8.92 126	6.58 106	1.26 98	0.63 49	32.29 213	11.47 133	12.55 135	26.75 181

test-1	8.48 140	2.23 26	4.98 139	2.04 89	2.03 102	10.12 161	1.99 117	15.82 175	2.06 107	13.18 151	7.18 122	12.57 122	2.54 120	0.64 74	7.64 119	7.87 151	9.96 141	7.03 155	24.35 181	7.18 157	11.13 151	12.94 192	1.20 92	1.91 113	13.93 157	14.53 160	12.14 131	19.78 162

MLCV	8.52 141	4.65 97	5.49 147	11.94 168	4.96 142	9.67 158	3.19 129	14.68 170	2.93 127	9.54 112	12.61 168	17.15 163	12.38 179	0.58 67	8.02 127	4.02 60	9.45 136	5.57 131	20.86 165	4.00 110	6.25 86	8.11 131	2.35 143	5.67 168	10.58 130	11.87 136	11.44 127	12.14 116

pcwnet_v2	8.61 142	4.00 69	5.13 142	8.89 156	4.68 141	8.06 148	3.37 130	10.49 127	4.03 142	13.78 159	13.40 174	9.95 101	20.61 188	5.41 180	9.26 145	5.78 120	8.28 117	5.18 122	11.11 101	3.63 101	6.31 90	4.55 76	2.42 145	3.34 143	13.64 156	13.45 148	13.60 144	20.23 163

SACVNet	8.62 143	5.97 143	5.15 143	6.88 144	6.74 155	5.68 131	7.59 157	11.19 138	8.65 169	10.96 128	7.05 116	7.94 87	2.49 117	2.67 144	8.38 135	6.92 133	9.83 140	7.65 163	15.12 135	9.30 176	10.70 147	8.06 129	2.25 139	4.43 159	18.03 176	13.51 149	15.43 156	14.21 135

ADCRef	8.62 143	6.53 146	4.38 125	2.47 96	4.66 140	8.28 151	7.51 156	8.58 88	14.10 189	6.83 82	10.63 156	11.91 116	3.53 135	3.06 153	8.72 141	7.72 150	8.71 124	7.39 159	17.63 147	6.13 134	9.53 135	9.33 153	4.93 173	3.70 147	9.63 121	18.39 179	9.86 106	18.66 152

TRStereo	8.83 145	8.80 169	13.01 196	6.34 141	1.88 92	16.53 187	4.61 139	10.15 117	1.16 74	10.57 124	4.38 83	15.04 148	1.84 79	0.72 86	6.57 91	8.36 160	8.62 123	4.39 105	11.80 106	4.99 119	10.38 145	8.45 138	1.16 91	0.93 65	12.57 147	12.31 141	30.08 197	22.69 170

LoS	8.88 146	4.05 71	1.28 49	1.18 62	1.51 80	2.83 100	0.20 50	49.84 236	2.23 112	25.23 213	30.02 227	14.66 147	2.13 103	0.53 60	5.74 55	7.35 144	7.89 112	3.07 65	10.61 96	2.17 68	10.65 146	6.56 105	1.57 117	0.87 61	14.16 159	9.04 110	9.21 88	15.09 139

GEStereo_RVC	8.92 147	7.37 154	3.35 103	5.88 137	5.00 143	7.40 145	5.10 142	10.85 134	3.40 133	10.37 123	5.21 96	15.43 149	3.62 137	2.63 143	10.94 172	9.98 184	14.57 178	12.40 198	23.99 179	8.16 166	11.89 161	9.29 152	1.70 122	5.38 164	9.32 118	8.88 109	9.92 108	18.79 153

PS-NSSS	8.92 147	10.56 176	2.94 87	20.23 190	6.01 150	13.21 176	7.92 159	14.92 172	1.45 85	18.68 197	0.90 35	43.30 197	4.22 142	3.63 163	6.76 99	3.35 34	5.53 70	3.52 74	19.94 162	2.70 84	3.62 34	1.71 19	3.48 162	0.97 68	8.91 110	8.81 108	8.63 83	14.97 138

SGM-Forest	8.97 149	9.25 173	2.31 74	18.42 186	9.53 171	10.54 165	2.93 127	12.39 150	1.78 101	8.99 108	3.73 76	18.11 165	11.34 176	4.22 170	7.99 126	6.38 126	6.62 88	2.95 62	9.10 88	3.77 103	8.28 120	4.80 81	3.31 157	3.31 142	16.01 169	11.58 134	25.32 189	19.29 156
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RTSC	9.00 150	4.69 101	4.25 121	4.13 118	5.35 145	6.44 140	5.81 147	10.10 115	9.46 173	6.42 80	13.24 173	6.89 74	6.43 160	3.16 156	11.63 180	8.85 164	14.64 179	6.92 152	19.46 159	6.05 132	11.17 152	9.70 160	1.75 123	5.64 167	8.31 102	9.85 118	13.85 145	28.94 189

anonymity	9.08 151	3.30 53	11.90 188	6.36 142	3.32 123	4.38 117	2.11 120	13.09 155	2.14 109	12.78 144	24.99 214	10.78 106	2.01 91	0.77 89	5.90 62	8.78 163	8.79 125	3.64 78	16.50 143	8.09 165	9.18 131	8.86 144	1.82 131	1.45 95	15.23 165	21.82 196	12.38 132	24.87 177

GANet-ADL	9.10 152	7.28 153	5.18 144	7.24 148	6.79 156	8.88 154	3.94 133	10.88 135	5.35 152	13.12 149	9.94 149	18.49 166	3.48 132	0.67 80	9.63 153	7.42 145	11.69 164	5.51 130	17.72 148	10.52 185	9.26 132	7.40 117	2.98 153	3.73 148	11.03 132	13.06 146	15.27 154	19.21 155

stereogan	9.22 153	9.08 170	8.33 166	11.15 166	11.62 183	12.54 173	9.08 170	11.06 137	7.59 165	5.21 61	9.53 146	16.86 159	9.57 172	3.28 160	9.65 154	6.22 125	7.24 105	5.22 123	14.15 121	7.10 151	7.16 110	7.07 114	3.96 165	3.76 149	8.32 103	9.81 116	20.71 177	13.60 127

EKT-Stereo	9.40 154	6.93 151	5.29 145	9.99 160	4.49 138	9.39 157	10.24 172	10.33 119	1.86 102	10.09 120	7.09 121	14.17 144	2.04 92	0.82 95	8.66 138	10.08 185	12.72 170	10.67 187	19.67 161	6.85 147	18.66 207	11.56 182	1.08 83	1.76 111	18.60 177	15.03 163	13.09 140	12.67 123

iRaft-Stereo_20w	9.64 155	4.92 112	13.83 201	15.20 179	4.25 135	9.14 155	4.64 140	12.08 146	3.15 130	12.31 142	9.46 145	13.76 137	2.27 108	0.77 89	8.70 140	8.19 156	9.42 135	3.52 74	14.49 129	7.92 163	9.66 137	6.74 111	1.33 103	1.34 90	17.96 175	16.99 172	22.98 184	25.32 178

IGEV_Zeroshot_test	9.84 156	4.19 75	14.24 203	14.55 176	3.97 130	6.77 141	8.88 167	13.23 158	2.33 118	12.89 148	11.00 157	14.00 140	2.57 121	0.78 92	6.41 82	9.61 177	9.97 142	4.56 108	16.98 144	8.01 164	11.37 156	9.81 162	1.26 98	2.77 127	20.84 190	13.68 150	19.70 171	21.20 167

PA-Net	9.95 157	17.79 198	13.14 197	4.86 124	11.72 184	5.03 126	11.63 182	13.76 161	10.83 176	7.45 94	5.67 101	9.12 96	8.54 167	9.52 194	10.98 173	6.60 129	3.46 33	6.66 149	7.76 70	6.80 146	4.83 57	9.05 148	2.30 142	5.54 165	11.20 134	23.05 204	8.19 78	33.08 194
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	10.07 158	9.13 171	9.31 173	6.66 143	6.18 151	5.15 127	3.99 134	12.65 151	7.21 164	14.91 176	8.82 135	11.82 112	4.37 144	3.00 150	11.71 181	9.00 165	9.29 130	7.48 161	12.90 115	7.01 150	13.16 174	11.18 180	4.88 172	7.81 180	19.45 183	19.58 187	14.82 150	20.54 165

CASS	10.12 159	5.79 138	5.47 146	7.96 150	5.68 147	8.59 153	5.39 144	16.39 179	5.43 153	21.03 204	10.04 150	14.11 143	3.94 138	0.77 89	8.68 139	6.97 135	15.85 187	6.06 139	24.19 180	6.68 144	12.18 164	10.22 172	2.57 149	2.37 122	16.93 172	11.40 132	17.21 163	21.46 168
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	10.18 160	8.77 167	7.25 161	9.61 158	10.25 174	9.82 159	10.40 174	10.44 123	14.05 185	2.32 27	13.76 177	15.72 151	12.69 181	4.10 165	11.13 175	5.74 117	7.76 110	10.24 178	13.60 118	6.21 135	6.74 100	6.62 108	6.26 186	3.79 150	13.26 153	17.07 173	21.78 180	15.57 140

Abc-Net	10.18 160	8.77 167	7.25 161	9.61 158	10.25 174	9.82 159	10.40 174	10.44 123	14.05 185	2.32 27	13.76 177	15.72 151	12.69 181	4.10 165	11.13 175	5.74 117	7.76 110	10.24 178	13.60 118	6.21 135	6.74 100	6.62 108	6.26 186	3.79 150	13.26 153	17.07 173	21.78 180	15.57 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UDGNet	10.26 162	8.45 163	3.50 104	23.52 198	22.01 205	19.33 193	17.38 194	8.53 87	3.15 130	6.28 76	8.15 132	7.27 75	0.49 27	45.27 226	5.89 61	4.08 61	7.49 107	5.36 128	10.11 93	5.48 124	9.04 130	6.61 107	14.31 209	0.77 56	11.67 140	6.19 96	7.72 76	8.93 92

HSM-Net_RVC	10.31 163	5.58 137	6.64 155	12.79 172	7.83 161	8.37 152	2.17 121	12.08 146	4.75 147	14.71 174	13.23 172	25.19 178	12.41 180	1.01 107	7.46 112	5.69 114	9.68 139	5.80 134	12.33 113	5.37 122	8.78 125	8.95 147	3.34 158	7.42 175	16.51 171	19.09 183	21.38 179	19.75 161
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADCL	10.50 164	10.03 175	7.04 160	7.18 147	5.54 146	10.26 164	10.81 177	14.24 165	19.32 198	14.16 166	15.22 186	14.41 145	4.88 147	4.92 174	8.29 132	7.34 143	9.11 128	6.50 145	15.94 138	6.52 140	12.93 172	10.39 175	5.04 175	4.34 155	12.79 149	15.31 164	12.40 133	18.55 151

FCDSN-DC	11.37 165	11.42 181	11.08 184	12.74 171	10.46 177	10.13 162	13.47 186	14.12 164	2.60 124	14.56 172	1.86 52	7.49 79	2.11 100	4.52 172	18.19 216	16.02 218	19.95 202	17.16 213	12.89 114	8.51 168	16.38 192	9.96 165	3.61 163	17.93 208	12.17 144	13.27 147	11.29 124	13.14 125
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous3	11.53 166	7.69 161	3.27 98	1.73 82	2.85 117	7.82 147	5.00 141	14.29 168	10.32 175	14.16 166	4.86 88	24.64 176	5.75 155	1.19 114	17.24 214	14.45 213	17.03 189	12.98 199	29.47 185	10.30 182	19.88 212	20.00 219	2.84 150	2.89 131	14.98 163	13.96 158	18.36 169	13.25 126

XPNet_ROB	11.67 167	13.20 188	6.63 154	6.03 138	7.57 160	9.37 156	7.79 158	5.83 50	8.72 170	8.51 103	13.75 176	49.51 205	3.49 133	3.24 158	10.60 167	7.51 147	19.13 197	6.96 154	14.33 124	6.24 137	11.17 152	15.75 207	3.65 164	4.83 161	9.30 117	11.04 131	31.52 200	19.58 159

GwcNet-ADL	12.05 168	11.91 183	9.54 174	18.75 187	10.20 173	12.14 172	6.27 152	13.65 160	5.02 149	12.11 139	17.59 195	29.93 184	9.22 170	4.00 164	8.92 142	9.34 170	13.38 173	6.69 150	23.76 178	9.21 173	9.40 133	10.34 174	6.62 189	6.01 170	14.99 164	18.15 177	11.36 126	16.95 147

NOSS_ROB	12.25 169	9.52 174	5.01 141	12.85 173	10.79 179	10.64 166	6.79 153	21.16 191	5.63 155	11.90 138	7.79 129	9.69 100	7.49 165	12.87 201	13.04 191	11.80 197	15.65 185	12.11 195	14.27 123	8.78 172	17.59 199	10.04 168	5.16 178	10.72 191	21.20 191	15.54 166	23.28 186	19.43 157

PSMNet-ADL	12.39 170	8.76 166	8.74 169	10.89 164	9.42 170	10.75 167	8.02 160	14.92 172	7.72 167	22.73 208	14.98 185	26.26 180	26.16 196	2.48 138	10.16 163	9.33 169	11.52 161	6.30 142	25.52 182	10.03 180	11.60 159	8.36 137	6.21 184	4.37 157	13.15 152	14.31 159	22.08 183	9.86 100

NaN_ROB	12.48 171	8.41 162	8.83 170	10.77 163	16.22 194	6.08 137	4.38 138	22.86 194	8.85 171	19.93 202	9.44 144	47.25 203	9.13 169	4.11 167	9.34 150	5.76 119	6.80 92	6.17 140	12.06 109	7.16 155	5.46 74	5.12 88	3.04 154	9.64 184	20.81 189	17.39 175	20.34 174	31.73 191

RGC	12.52 172	11.48 182	13.33 199	12.10 169	11.73 185	14.58 180	6.96 155	14.26 166	16.09 192	7.33 93	19.17 202	17.09 161	21.08 189	7.05 190	13.55 194	8.10 154	9.45 136	7.13 156	14.73 130	7.59 161	8.75 123	7.63 119	5.32 180	6.63 172	15.73 167	20.65 193	20.04 172	20.44 164

iResNet	12.61 173	6.71 150	7.79 165	11.09 165	9.16 168	16.35 185	6.20 151	16.82 181	6.96 162	9.88 114	11.60 162	36.53 190	36.96 215	0.60 70	11.02 174	7.50 146	11.26 160	8.35 166	30.61 190	8.24 167	8.37 121	7.68 120	2.25 139	10.72 191	12.41 146	13.01 145	15.81 157	16.57 146

FADNet_RVC	12.83 174	9.18 172	6.00 151	17.32 184	8.43 164	6.02 136	5.16 143	16.68 180	6.01 157	18.67 196	14.01 180	24.78 177	19.64 187	5.79 181	14.83 200	6.97 135	15.41 184	11.47 191	34.21 201	10.48 184	12.80 171	16.02 208	2.14 134	7.31 173	10.14 127	18.66 180	10.33 114	18.00 149

dad	13.38 175	7.58 160	1.49 58	31.22 203	8.43 164	16.14 184	21.04 203	25.65 202	1.53 91	24.43 211	1.06 37	37.14 191	11.36 177	1.70 130	8.35 133	5.36 106	22.07 213	3.72 80	32.83 196	2.57 81	13.11 173	3.50 44	2.20 135	4.41 158	12.90 150	4.07 69	33.22 204	24.21 174

DAS	14.01 176	7.50 156	4.63 134	15.17 177	9.04 166	12.00 170	8.70 164	16.36 177	14.09 187	7.12 89	17.14 193	37.20 192	13.71 183	0.98 103	10.73 169	9.30 167	20.85 205	10.44 181	21.80 169	14.68 199	12.26 166	14.17 198	3.43 160	12.61 195	19.28 180	16.51 168	20.40 175	28.09 185

SepStereo	14.01 176	7.50 156	4.63 134	15.17 177	9.04 166	12.00 170	8.70 164	16.36 177	14.09 187	7.12 89	17.14 193	37.20 192	13.71 183	0.98 103	10.73 169	9.30 167	20.85 205	10.44 181	21.80 169	14.68 199	12.26 166	14.17 198	3.43 160	12.61 195	19.28 180	16.51 168	20.40 175	28.09 185

HBP-ISP	14.42 178	10.82 179	12.34 189	22.60 196	14.88 192	14.98 181	15.15 189	20.50 189	4.48 145	16.38 189	10.15 151	17.25 164	1.84 79	19.47 213	11.57 179	13.28 209	14.29 176	9.08 169	11.15 102	9.30 176	17.96 203	15.05 203	5.03 174	12.00 194	20.48 188	22.38 202	22.99 185	24.00 173

ccs_rob	15.15 179	14.72 192	7.44 163	22.32 195	9.33 169	22.95 199	17.29 193	14.27 167	5.28 150	14.81 175	23.21 213	55.94 214	30.81 203	5.40 179	12.59 185	10.12 187	11.59 162	9.34 172	19.31 155	11.79 190	13.71 177	11.01 178	5.04 175	5.61 166	12.12 143	12.86 144	12.00 129	18.08 150

CBMV_ROB	15.45 180	8.52 164	10.06 176	22.29 194	17.04 196	16.35 185	11.36 181	19.65 185	5.48 154	14.50 171	9.14 138	31.73 185	16.37 186	10.55 197	10.08 161	7.96 152	15.06 182	7.46 160	19.43 158	21.06 215	13.40 175	6.45 104	6.05 183	8.81 182	21.63 194	24.29 207	29.88 195	32.55 193

CBMV	15.50 181	10.69 178	8.40 167	16.02 181	11.11 181	12.89 174	4.24 135	21.34 192	15.36 190	19.49 201	7.06 119	28.50 182	9.40 171	6.42 186	13.21 192	12.10 201	15.07 183	12.37 197	16.04 139	9.27 175	15.69 188	9.92 164	4.30 167	15.37 200	22.30 195	18.82 182	39.12 214	44.05 212
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	15.83 182	18.32 199	10.45 179	10.22 162	10.00 172	17.62 189	10.32 173	11.67 145	16.15 193	13.58 158	18.48 200	59.62 218	7.63 166	5.28 175	16.96 212	8.57 161	19.42 199	13.90 202	17.46 146	9.65 178	15.04 182	14.91 202	4.56 168	7.33 174	11.88 141	19.34 184	34.58 208	24.50 175

ETE_ROB	15.85 183	17.19 196	6.97 159	12.39 170	10.54 178	16.82 188	8.40 162	10.76 132	13.32 183	11.19 132	18.44 199	58.51 215	6.50 162	6.01 182	12.65 186	9.41 171	23.07 215	9.86 176	20.40 163	10.14 181	15.50 187	13.68 195	5.13 177	7.65 177	14.90 162	21.29 194	42.78 220	24.50 175

SFCPSM	16.40 184	13.16 186	8.61 168	16.26 182	11.35 182	16.02 183	10.72 176	18.80 184	13.84 184	13.17 150	20.92 207	35.30 187	37.96 217	6.05 183	10.85 171	9.55 176	12.68 169	9.16 170	36.45 204	20.65 214	13.76 178	12.33 188	7.58 192	5.97 169	19.12 179	19.85 189	16.70 161	26.05 179

SHD	16.57 185	6.93 151	12.56 191	13.09 174	12.68 187	10.19 163	8.95 168	23.05 196	17.16 195	19.45 200	15.91 187	18.72 168	31.71 205	6.26 184	15.16 204	11.59 192	17.18 191	10.05 177	33.55 198	11.88 191	15.80 189	14.38 200	3.97 166	10.59 189	20.10 186	22.14 199	21.26 178	43.14 211

RTS	16.64 186	7.53 158	6.93 157	8.17 151	7.37 158	22.56 196	10.89 178	19.94 186	22.55 204	7.08 87	10.54 152	16.42 155	10.00 173	5.31 177	12.77 187	11.76 194	20.70 203	10.48 183	37.62 206	17.58 206	15.87 190	12.66 190	4.67 169	9.96 185	26.64 202	33.09 227	26.24 191	54.03 229

RTSA	16.64 186	7.53 158	6.93 157	8.17 151	7.37 158	22.56 196	10.89 178	19.94 186	22.55 204	7.08 87	10.54 152	16.42 155	10.00 173	5.31 177	12.77 187	11.76 194	20.70 203	10.48 183	37.62 206	17.58 206	15.87 190	12.66 190	4.67 169	9.96 185	26.64 202	33.09 227	26.24 191	54.03 229

FC-DCNN	16.94 188	19.98 203	17.50 213	30.21 202	19.17 201	26.56 201	24.08 209	25.48 201	6.76 161	19.19 198	6.28 111	18.52 167	4.41 145	11.03 199	15.54 209	14.98 216	21.04 207	14.06 203	18.07 149	9.67 179	19.16 211	9.99 166	4.83 171	16.43 204	23.36 198	16.73 170	22.02 182	22.31 169

AnyNet_C32	17.17 189	8.67 165	9.73 175	10.14 161	10.45 176	14.52 179	11.69 183	22.97 195	22.78 206	18.32 194	22.52 211	23.72 174	10.02 175	9.41 193	17.12 213	14.49 214	23.62 217	17.24 214	30.57 189	11.59 187	24.77 220	23.05 226	8.94 194	14.39 198	17.12 173	21.73 195	17.43 165	26.54 180

pmcnn	17.48 190	12.24 184	5.49 147	16.43 183	12.67 186	20.37 194	13.45 185	15.73 174	6.53 158	9.33 111	16.08 188	36.41 189	31.77 206	1.19 114	10.64 168	11.94 199	17.58 192	11.13 189	33.67 199	13.41 195	18.13 204	11.69 183	10.16 197	10.62 190	20.15 187	17.79 176	41.23 218	46.08 216

GANetREF_RVC	17.96 191	13.78 189	16.85 209	13.13 175	10.91 180	12.94 175	11.29 180	33.74 212	20.83 200	27.66 218	6.09 108	50.53 208	26.27 197	3.04 152	15.18 205	7.13 139	11.68 163	10.53 186	31.57 193	10.46 183	18.21 205	9.24 150	8.91 193	18.25 209	23.10 197	15.87 167	29.33 194	28.45 187
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
PWC_ROB	18.14 192	12.26 185	12.99 195	8.59 155	12.83 189	10.82 168	17.67 197	17.38 182	31.50 223	8.59 105	16.91 191	21.14 172	53.99 236	6.59 187	13.63 195	10.19 189	23.63 218	13.26 200	37.72 208	14.50 197	19.05 210	14.89 201	3.38 159	15.79 201	14.66 160	13.71 153	19.36 170	44.89 214

ADCMid	18.65 193	13.18 187	12.39 190	11.76 167	14.19 190	18.49 192	14.99 188	26.29 204	26.32 210	12.79 145	16.33 190	36.18 188	23.39 192	7.98 191	15.52 208	12.49 204	21.07 208	12.21 196	38.30 210	12.13 193	20.69 213	18.31 214	12.50 205	10.20 188	22.89 196	20.15 191	20.27 173	32.52 192

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 194	10.58 177	13.21 198	21.10 192	12.82 188	17.68 190	22.41 206	14.66 169	9.25 172	11.76 137	19.72 205	78.32 248	24.76 193	20.31 215	11.52 178	9.88 180	26.15 219	16.66 211	32.71 195	11.68 188	16.68 196	13.08 193	5.93 182	8.18 181	19.39 182	16.85 171	17.65 166	27.14 182

ADCPNet	19.39 195	13.87 190	11.68 187	15.69 180	17.32 197	15.71 182	16.26 192	23.07 197	20.67 199	18.57 195	18.76 201	20.18 169	29.47 201	10.00 195	14.34 197	14.05 212	18.99 196	11.55 192	34.43 202	20.26 213	20.72 214	18.42 215	11.08 201	16.03 202	25.16 200	27.30 213	25.24 188	34.64 195

CSAN	20.20 196	25.94 210	18.99 217	19.75 189	16.53 195	14.47 178	8.99 169	25.29 200	28.05 214	34.09 227	13.71 175	50.93 209	26.34 198	4.65 173	12.99 190	8.24 157	13.54 174	11.67 193	22.32 174	16.30 205	15.15 184	10.21 171	6.23 185	17.35 206	26.80 204	25.06 208	34.30 206	37.46 197

MDST_ROB	20.31 197	32.64 219	11.05 183	48.15 221	25.03 209	40.35 216	19.18 202	18.66 183	11.72 178	16.23 187	7.89 131	29.18 183	38.42 218	1.31 120	9.90 157	5.45 109	10.74 148	4.30 103	14.90 132	6.70 145	11.78 160	5.78 99	6.44 188	8.89 183	40.87 226	31.29 224	52.88 230	38.56 199

CC-Net-ROB	21.26 198	37.17 224	18.21 215	53.24 224	41.87 224	43.35 220	32.25 214	28.26 206	7.15 163	35.79 228	8.18 133	67.30 237	6.82 163	17.02 209	9.70 155	3.67 42	10.84 150	8.97 168	38.52 211	7.29 158	6.46 94	4.21 63	12.31 204	2.88 129	17.19 174	13.90 157	13.06 139	28.51 188

SGM-ForestM	21.76 199	26.76 214	12.74 194	38.92 209	21.53 204	35.95 212	23.82 207	28.41 208	16.51 194	14.11 164	18.08 198	50.37 207	31.58 204	3.29 161	9.31 147	5.58 112	14.41 177	6.57 148	28.33 183	7.58 160	12.09 163	4.33 67	5.42 181	9.98 187	40.14 225	30.48 221	50.62 225	40.54 202

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 200	20.71 205	11.36 186	29.18 201	18.08 199	22.91 198	18.43 200	37.55 222	24.02 208	32.04 224	14.86 184	46.12 202	35.56 211	14.85 208	15.04 203	10.88 191	10.38 144	7.76 164	33.34 197	8.77 171	15.08 183	15.67 206	15.43 211	13.32 197	31.89 211	26.93 212	32.93 203	31.67 190

DDUNet	22.09 201	28.93 217	10.71 180	44.13 217	38.12 222	44.55 223	45.65 225	10.93 136	12.67 181	9.01 109	19.31 203	20.40 170	4.73 146	90.87 242	15.39 207	11.80 197	19.61 200	9.59 173	29.64 186	11.01 186	17.32 197	15.62 205	18.79 215	6.18 171	13.56 155	14.63 161	15.99 159	17.27 148

SGM_RVC	22.30 202	26.60 213	13.45 200	40.22 213	26.52 212	36.56 213	24.02 208	27.37 205	17.51 196	17.98 193	18.03 196	43.52 198	37.60 216	2.18 136	9.83 156	5.94 123	13.03 171	6.93 153	30.45 188	8.54 169	12.39 169	4.12 61	5.16 178	11.77 193	36.42 220	27.38 214	52.67 229	45.94 215
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FAT-Stereo	22.66 203	14.10 191	18.12 214	36.51 207	36.45 218	28.44 202	18.28 198	23.24 198	12.64 180	19.19 198	29.53 225	34.98 186	34.03 210	13.01 203	15.02 201	12.25 202	18.18 194	19.93 218	34.98 203	19.35 211	17.89 202	12.07 186	13.56 206	16.39 203	18.75 178	22.16 200	29.92 196	42.72 208

FBW_ROB	22.68 204	25.59 209	17.06 210	42.36 215	25.78 210	32.64 207	18.79 201	14.74 171	11.55 177	14.37 169	14.63 183	43.96 199	27.95 200	19.91 214	12.86 189	7.21 141	19.18 198	10.97 188	50.42 222	7.16 155	14.33 181	8.94 146	19.37 216	27.40 225	19.63 185	19.58 187	32.74 202	53.34 227

UDG	23.27 205	29.32 218	11.18 185	43.83 216	40.37 223	44.05 221	50.45 229	13.10 156	13.02 182	14.19 168	22.69 212	21.71 173	5.53 153	87.32 240	14.53 199	9.94 183	21.35 210	14.28 204	31.51 192	11.75 189	18.79 208	19.17 217	14.52 210	7.66 178	16.22 170	18.20 178	17.11 162	16.42 145

XQC	23.79 206	26.07 211	15.10 206	32.24 204	23.60 207	33.61 209	31.06 213	36.95 220	28.94 217	28.36 219	13.76 177	41.71 195	22.97 191	18.81 212	15.02 201	11.76 194	14.98 181	11.67 193	32.12 194	15.72 204	17.84 201	17.68 213	11.06 200	14.53 199	30.59 210	25.39 210	42.82 221	27.90 184

SANet	26.20 207	17.46 197	19.39 219	23.31 197	19.54 202	30.21 205	17.62 196	34.21 215	29.84 220	16.57 190	29.14 224	78.44 249	41.28 223	17.70 211	14.47 198	9.87 179	21.24 209	16.39 209	30.80 191	14.78 201	18.51 206	16.48 211	28.56 227	18.55 211	32.02 212	26.21 211	36.14 211	48.65 219

G-Net	26.39 208	20.83 206	18.69 216	18.14 185	16.15 193	35.72 211	15.59 190	28.39 207	32.97 227	27.04 217	33.44 231	63.95 228	25.70 195	6.89 189	17.98 215	16.18 219	23.13 216	17.60 215	44.66 216	34.02 232	25.13 221	20.14 220	11.41 202	16.88 205	27.61 206	29.30 219	42.48 219	42.59 207

ADCS	26.80 209	19.40 200	15.99 207	21.47 193	20.26 203	22.98 200	18.29 199	35.82 216	32.21 224	16.06 186	26.49 216	45.49 200	36.28 213	13.17 204	20.46 220	19.03 222	30.07 222	22.20 221	48.35 219	27.42 223	35.57 231	28.75 232	13.83 207	20.87 217	29.72 209	30.23 220	30.90 199	42.38 206

S-Stereo	27.72 210	17.16 195	13.86 202	39.92 211	37.96 221	40.17 215	37.41 218	22.71 193	22.92 207	17.38 192	45.47 235	52.74 211	36.13 212	14.44 207	15.19 206	13.69 210	19.68 201	25.76 227	37.88 209	24.35 218	16.58 193	17.35 212	54.72 237	21.07 218	19.57 184	19.47 186	23.45 187	41.49 205

DLNR_Zeroshot_test	27.74 211	81.73 257	12.63 192	100.00 268	0.86 43	2.07 87	98.97 268	12.75 152	1.01 63	13.19 152	6.22 110	12.59 123	2.29 110	24.24 220	96.65 268	100.00 272	32.51 224	28.96 231	28.74 184	5.03 120	12.27 168	9.76 161	1.02 77	3.30 141	13.96 158	10.23 124	18.30 168	19.61 160

MeshStereo	28.39 212	28.64 216	17.49 212	49.25 222	36.94 219	38.63 214	25.84 210	34.17 214	25.10 209	21.94 207	21.87 208	55.23 212	48.16 229	4.50 171	13.52 193	12.28 203	18.04 193	11.23 190	30.39 187	14.62 198	25.20 222	20.27 222	21.38 221	18.82 212	39.99 224	31.23 223	52.09 228	49.59 220
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
MFN_U_SF_RVC	28.82 213	28.11 215	16.40 208	33.64 206	25.89 211	32.81 208	27.70 212	37.42 221	22.10 202	45.99 243	28.32 223	49.91 206	32.35 207	21.67 219	23.87 225	16.93 220	13.84 175	15.41 205	53.47 223	24.58 219	22.24 217	24.24 227	11.62 203	24.71 221	33.63 214	24.09 205	37.01 212	50.20 221

DPSNet	28.84 214	15.01 193	14.59 204	24.53 200	22.59 206	32.15 206	14.89 187	20.11 188	22.50 203	8.42 102	9.93 148	89.34 266	44.91 226	5.30 176	16.79 211	17.05 221	33.42 225	28.86 230	68.85 237	19.87 212	21.86 216	20.14 220	40.60 232	25.82 224	42.58 228	28.31 217	39.91 216	50.48 222

edge stereo	29.25 215	20.44 204	19.28 218	41.04 214	37.14 220	43.08 219	39.81 219	38.54 225	21.86 201	16.30 188	39.05 233	60.91 220	36.52 214	25.09 221	13.84 196	13.95 211	26.34 220	15.54 206	44.48 215	19.15 210	18.84 209	16.15 209	21.96 223	17.87 207	27.90 207	22.43 203	39.03 213	53.23 226

AnyNet_C01	29.84 216	19.89 202	14.82 205	20.44 191	24.83 208	21.98 195	21.35 204	35.82 216	38.87 235	21.30 206	27.69 222	49.03 204	34.01 209	14.21 206	25.95 228	21.84 228	38.69 232	34.70 235	58.02 227	30.27 226	38.97 237	31.02 236	21.95 222	20.80 216	34.15 216	28.69 218	32.34 201	44.08 213

LE_ROB	30.18 217	25.29 208	22.53 222	44.68 218	47.30 231	42.05 218	47.63 226	37.72 223	26.38 211	14.44 170	27.01 218	63.45 226	53.67 235	2.76 146	9.16 144	5.54 111	11.17 158	7.21 157	33.90 200	14.21 196	15.25 186	10.29 173	10.82 199	29.62 230	43.65 231	41.44 236	61.77 238	65.95 247

DGSMNet	31.95 218	26.17 212	20.72 221	37.26 208	28.74 214	34.52 210	34.10 215	24.17 199	19.22 197	24.54 212	49.93 240	45.93 201	27.51 199	21.47 218	22.14 221	20.16 225	51.49 242	29.68 233	61.18 230	33.45 231	39.09 238	39.36 246	24.02 225	29.07 229	25.54 201	24.21 206	30.84 198	38.20 198

SQANet	32.80 219	51.98 232	17.38 211	71.36 237	50.98 233	73.19 238	74.73 237	25.86 203	12.19 179	32.41 225	14.38 182	59.07 216	14.65 185	90.80 241	9.98 158	6.17 124	17.16 190	15.73 207	43.94 213	12.07 192	9.77 138	8.88 145	57.35 238	7.60 176	21.20 191	20.05 190	25.86 190	40.75 204

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 220	37.24 225	37.63 233	47.28 220	27.52 213	29.08 204	26.75 211	50.43 237	47.48 238	40.30 234	26.00 215	38.55 194	32.85 208	28.45 224	32.67 233	26.35 231	15.78 186	21.22 220	61.04 229	33.35 230	22.55 218	27.54 231	26.33 226	35.86 234	34.90 217	22.12 198	28.39 193	40.68 203

STTRV1_RVC	33.64 221	19.69 201	10.23 178	32.93 205	18.42 200	28.73 203	21.65 205	30.21 209	29.18 218	24.35 210	21.99 209	42.54 196	40.31 222	46.58 227	29.61 232	10.10 186	57.30 248	13.57 201	63.91 231	28.69 225	58.70 257	19.89 218	42.33 233	41.61 235	24.70 199	55.51 251	34.55 207	61.08 234

STStereo	33.82 222	46.03 229	33.92 230	62.03 234	49.51 232	54.29 228	44.39 223	36.14 218	32.39 225	25.36 214	27.16 219	63.64 227	51.30 233	11.18 200	12.51 182	7.64 149	16.36 188	8.19 165	46.40 217	15.25 202	17.50 198	15.24 204	9.85 196	23.07 219	49.16 234	40.60 235	62.23 239	51.79 225

MANE	35.56 223	36.32 223	30.27 227	57.13 227	45.60 227	45.77 224	44.19 222	42.38 232	28.54 216	22.99 209	27.28 220	55.78 213	38.47 219	17.15 210	19.38 218	22.05 229	28.66 221	42.73 242	37.10 205	15.31 203	28.48 226	16.47 210	9.03 195	25.43 223	52.81 239	42.23 238	66.17 245	62.49 239

PVD	36.94 224	35.53 220	20.19 220	46.53 219	34.00 216	49.81 226	37.38 217	39.85 229	38.08 234	15.29 183	27.60 221	51.81 210	50.55 231	49.21 228	16.55 210	15.85 217	37.91 231	22.29 222	49.12 221	26.18 220	37.77 232	38.78 245	19.75 218	24.11 220	43.49 230	58.18 252	46.46 224	65.23 244

BEATNet-Init1	37.96 225	44.56 227	27.41 226	61.43 232	43.01 225	54.12 227	44.65 224	41.12 231	30.83 222	31.66 223	22.08 210	61.84 224	55.93 239	12.97 202	24.90 227	21.55 227	21.99 212	16.73 212	57.95 226	30.86 228	27.04 225	21.23 224	18.58 214	28.82 228	49.15 233	37.94 232	73.47 256	62.96 240

SAMSARA	38.30 226	15.47 194	38.14 234	18.86 188	17.33 198	18.42 191	17.45 195	44.16 234	36.06 232	28.66 221	18.06 197	28.26 181	47.25 228	13.90 205	27.47 230	29.04 233	22.15 214	25.56 226	46.84 218	26.27 221	47.87 250	51.36 256	6.64 190	28.47 227	96.29 269	97.75 269	95.23 268	91.23 267

ELAS	38.52 227	44.92 228	35.73 231	58.67 230	45.67 228	54.34 229	49.79 228	39.79 228	30.51 221	25.44 215	30.07 228	65.85 235	41.53 224	20.67 216	22.24 222	19.55 223	34.81 227	22.44 223	44.42 214	23.13 216	34.09 229	25.77 228	19.79 219	30.94 231	52.44 238	42.30 239	63.40 241	61.61 236
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	38.71 228	44.08 226	36.14 232	58.34 229	44.80 226	56.14 231	49.04 227	39.16 226	28.27 215	25.76 216	32.54 230	72.51 244	41.64 225	21.11 217	22.30 223	19.61 224	35.30 229	23.00 224	43.53 212	23.57 217	35.09 230	26.25 229	19.66 217	32.53 232	49.82 235	40.38 234	64.26 242	60.37 233
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	39.75 229	49.92 231	23.96 224	64.91 235	46.52 229	59.62 233	70.39 236	31.47 211	26.91 213	20.82 203	19.96 206	67.89 238	48.82 230	93.71 244	18.90 217	20.26 226	49.49 240	34.84 236	69.36 239	28.05 224	25.61 223	21.10 223	20.01 220	20.31 214	28.35 208	19.38 185	35.57 210	56.98 231

LSM0	41.44 230	24.61 207	12.72 193	39.36 210	29.64 215	40.63 217	36.02 216	50.44 238	34.27 230	45.33 240	46.68 236	62.96 225	54.33 237	10.70 198	82.82 262	89.58 264	35.18 228	23.00 224	69.90 240	35.16 233	44.19 244	35.05 240	17.16 213	25.30 222	38.79 222	32.56 225	51.88 227	50.73 223

otaku	41.47 231	59.93 236	23.77 223	85.43 252	70.24 242	84.12 254	93.39 257	37.75 224	32.63 226	39.34 233	19.49 204	59.42 217	25.11 194	95.21 245	19.99 219	11.68 193	18.98 195	16.34 208	64.80 233	27.36 222	13.65 176	10.63 176	58.26 239	19.35 213	33.80 215	22.23 201	34.11 205	42.76 209

Ntro	43.91 232	60.52 238	25.10 225	85.23 251	71.11 243	83.99 252	93.99 258	47.62 235	36.91 233	40.53 235	31.94 229	64.60 230	21.97 190	95.55 247	22.72 224	12.49 204	21.79 211	16.54 210	65.59 234	31.28 229	15.15 184	11.03 179	59.53 240	20.73 215	36.26 219	30.56 222	39.66 215	43.06 210

ACVNet-4b	45.05 233	60.08 237	30.77 228	90.02 259	75.84 252	84.32 255	96.58 264	33.86 213	33.30 228	41.42 238	17.10 192	79.70 251	30.67 202	96.27 252	28.98 231	27.35 232	31.43 223	19.93 218	54.55 224	37.33 234	11.23 154	9.86 163	62.73 249	18.46 210	35.28 218	28.09 216	40.93 217	40.39 201

FADE	46.07 234	35.65 221	32.11 229	39.92 211	36.25 217	48.22 225	42.77 221	43.87 233	58.89 243	33.95 226	39.24 234	86.56 258	61.40 243	26.23 222	24.46 226	26.15 230	50.85 241	38.88 240	70.03 241	55.78 243	54.59 253	48.58 253	30.11 231	46.05 236	42.64 229	33.18 229	66.01 244	71.59 252

AMNet	47.82 235	49.81 230	47.75 237	49.90 223	46.59 230	58.94 232	54.48 230	20.74 190	35.99 231	31.17 222	68.62 249	69.95 240	11.91 178	54.47 231	44.89 237	55.58 248	56.46 247	57.26 257	48.53 220	48.42 236	57.22 256	47.88 252	10.80 198	47.38 238	44.55 232	51.78 247	57.59 234	62.43 238

ACVNet_1	48.34 236	63.93 239	38.22 235	86.47 254	72.30 245	85.13 257	94.95 260	58.28 242	29.71 219	43.49 239	48.57 238	65.41 233	56.74 240	95.77 248	26.81 229	14.51 215	35.45 230	27.56 228	56.62 225	30.44 227	25.82 224	18.59 216	63.35 250	28.26 226	42.57 227	25.15 209	35.26 209	35.90 196

RainbowNet	53.63 237	66.91 240	44.07 236	91.23 260	74.92 250	90.37 264	95.07 261	39.32 227	33.34 229	45.45 241	29.92 226	71.99 243	56.83 241	96.98 260	68.70 249	46.94 242	34.42 226	29.67 232	77.69 253	55.56 242	21.47 215	14.04 197	64.62 251	33.19 233	39.92 223	32.77 226	44.50 222	48.08 218

MADNet+	53.95 238	35.82 222	65.49 256	55.03 226	52.23 234	44.42 222	40.28 220	60.67 244	51.63 240	54.06 245	38.36 232	76.38 247	64.35 244	32.92 225	60.20 246	48.58 244	53.78 245	50.30 247	69.19 238	51.45 238	47.07 248	40.09 247	52.15 236	46.49 237	75.06 260	69.31 259	57.65 235	63.58 242

JetBlue	56.35 239	54.44 233	61.38 250	61.95 233	57.67 237	61.95 234	60.94 232	51.18 239	73.59 252	45.81 242	26.60 217	88.52 263	40.01 221	51.49 229	43.77 236	43.40 240	60.04 252	52.20 251	59.95 228	50.68 237	52.42 252	57.10 257	68.83 253	54.93 246	53.92 240	44.48 241	72.22 252	72.13 254

SPS-STEREO	56.37 240	55.26 234	52.00 241	54.83 225	53.74 235	62.64 235	54.55 231	36.65 219	52.61 241	41.02 236	72.82 254	68.83 239	51.37 234	54.23 230	54.01 241	56.16 250	65.48 257	61.21 260	67.80 236	65.19 252	71.89 264	61.36 261	22.00 224	53.23 244	52.28 237	54.66 250	64.70 243	61.46 235
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	56.40 241	55.60 235	53.01 244	57.87 228	54.17 236	66.57 237	61.59 233	40.71 230	45.76 237	41.21 237	73.61 255	65.02 231	54.97 238	55.73 233	54.11 244	55.49 247	65.18 256	59.21 259	64.31 232	60.11 248	65.62 259	58.39 258	28.82 228	49.97 240	51.62 236	52.77 248	67.11 246	64.35 243

ACVNet_2	58.27 242	74.04 243	56.98 247	88.59 256	81.05 255	87.05 261	96.06 262	66.05 246	43.49 236	52.82 244	46.78 237	78.54 250	69.96 247	96.60 253	50.76 240	40.75 237	40.15 233	28.24 229	76.92 249	42.75 235	31.31 227	21.70 225	61.62 242	53.19 243	55.03 241	28.06 215	51.48 226	53.37 228

IMH-64-1	60.28 243	74.69 244	50.42 238	80.31 240	73.97 247	79.70 244	84.33 242	77.04 250	64.71 245	37.08 229	59.46 242	61.44 221	80.06 258	96.76 257	49.65 238	41.24 238	48.02 237	35.18 237	71.95 242	54.63 240	37.85 233	30.42 234	61.88 243	50.63 241	66.91 249	36.03 230	57.39 232	65.70 245

IMH-64	60.28 243	74.69 244	50.42 238	80.31 240	73.97 247	79.70 244	84.33 242	77.04 250	64.71 245	37.08 229	59.46 242	61.44 221	80.06 258	96.76 257	49.65 238	41.24 238	48.02 237	35.18 237	71.95 242	54.63 240	37.85 233	30.42 234	61.88 243	50.63 241	66.91 249	36.03 230	57.39 232	65.70 245

WAO-7	61.44 245	71.70 242	62.21 252	65.81 236	69.25 240	55.85 230	62.17 234	81.48 257	77.86 257	59.25 249	69.56 250	65.46 234	70.40 248	54.87 232	84.64 264	76.82 260	43.20 234	34.36 234	80.12 258	68.99 258	41.89 240	31.49 237	14.04 208	80.25 265	55.37 242	63.81 255	56.11 231	61.87 237

IMH	62.37 246	75.88 247	52.64 242	80.91 242	73.71 246	82.21 248	84.46 244	77.43 252	66.45 248	38.17 232	59.49 244	65.18 232	82.27 262	96.74 256	54.05 243	45.28 241	49.25 239	36.35 239	75.11 247	59.08 247	37.91 235	30.39 233	61.98 245	54.51 245	70.73 253	45.19 242	61.21 237	67.54 248

PSMNet_ROB	62.69 247	80.61 255	59.91 249	81.85 245	75.39 251	85.28 258	87.50 250	55.22 241	75.12 253	70.87 256	63.54 247	73.03 245	71.52 251	95.40 246	54.18 245	37.32 235	51.73 243	39.45 241	72.02 244	65.27 253	40.03 239	26.72 230	62.70 248	47.90 239	62.18 247	38.75 233	73.13 254	46.14 217

TorneroNet-64	63.19 248	75.15 246	55.88 246	82.69 247	63.23 238	74.55 239	83.40 241	60.19 243	69.74 250	56.51 247	48.87 239	86.61 259	70.59 250	96.70 254	63.73 247	51.45 245	46.73 235	46.07 243	76.66 248	58.77 246	33.57 228	34.51 239	74.14 255	55.02 247	59.06 244	48.57 245	61.16 236	72.46 255

TorneroNet	66.23 249	77.53 248	63.32 254	85.97 253	69.14 239	77.06 240	86.80 249	62.89 245	70.48 251	65.63 252	55.43 241	86.42 257	67.47 245	96.85 259	67.92 248	52.32 246	47.97 236	50.55 248	78.21 254	62.59 250	38.95 236	41.32 248	76.55 257	56.42 248	60.86 245	48.15 244	69.78 250	71.65 253

PWCK	67.12 250	90.16 267	61.80 251	92.78 263	74.34 249	85.07 256	75.96 238	74.55 249	64.36 244	71.63 257	71.49 252	81.09 252	70.46 249	70.64 236	37.90 234	37.63 236	67.71 259	46.24 244	93.61 267	64.94 251	56.13 255	41.76 249	79.34 258	69.81 256	64.94 248	41.69 237	63.04 240	63.13 241

WAO-6	67.55 251	78.30 250	59.14 248	81.25 243	79.91 254	77.57 241	86.13 248	81.41 256	68.11 249	68.43 254	70.17 251	60.57 219	84.88 263	96.09 249	78.63 259	61.94 251	52.44 244	47.97 245	67.63 235	57.85 245	55.31 254	51.06 255	49.29 235	58.07 249	71.80 254	43.75 240	67.99 247	68.15 250

LRCNet_RVC	69.01 252	78.86 252	51.62 240	95.98 266	97.20 269	94.61 267	90.00 251	72.51 248	49.01 239	99.86 270	79.80 259	96.18 270	77.08 255	97.92 266	43.52 235	32.40 234	79.98 265	65.71 262	96.30 268	73.11 259	47.12 249	37.90 243	95.96 268	64.87 252	37.53 221	21.86 197	46.23 223	40.21 200

LVE	69.55 253	79.12 253	67.17 257	92.96 264	87.79 261	82.46 249	96.73 266	83.91 260	66.42 247	72.92 258	76.51 256	61.80 223	87.71 266	97.59 265	54.04 242	47.00 243	55.01 246	53.49 252	80.57 259	61.93 249	44.39 245	38.35 244	79.72 259	70.54 258	68.62 252	46.65 243	72.75 253	51.61 224

MFMNet_re	70.53 254	82.36 258	77.16 263	78.14 238	69.48 241	83.12 251	76.90 239	52.18 240	55.55 242	54.56 246	72.65 253	73.90 246	50.72 232	65.86 234	81.62 260	83.89 262	81.27 266	78.63 265	72.62 245	68.87 257	75.27 265	74.56 264	46.78 234	60.04 250	61.18 246	66.38 256	73.44 255	87.29 266

notaker	71.38 255	78.65 251	54.69 245	84.72 250	82.95 256	82.06 247	91.48 254	87.48 265	82.07 262	60.48 250	85.97 262	70.68 241	79.79 257	96.70 254	77.03 255	61.97 252	61.31 254	49.23 246	81.82 260	67.63 256	52.22 251	46.81 250	73.73 254	68.68 255	58.07 243	51.33 246	68.53 249	71.08 251

SPstereo	71.78 256	69.50 241	63.21 253	60.32 231	72.07 244	63.64 236	64.54 235	86.42 264	79.66 259	70.67 255	81.58 260	71.85 242	80.92 261	78.94 238	82.15 261	87.70 263	73.34 260	56.84 256	76.92 249	66.43 255	69.70 261	65.05 262	61.58 241	72.96 259	72.43 255	61.70 254	79.96 263	67.88 249

ktn	73.77 257	79.75 254	53.00 243	81.45 244	88.63 262	78.92 242	90.62 253	90.90 267	91.37 265	57.04 248	91.77 267	64.56 229	68.03 246	97.29 262	75.00 253	65.54 254	66.33 258	56.23 255	78.86 256	65.83 254	61.55 258	59.89 260	67.39 252	66.10 253	75.18 261	60.13 253	78.23 261	82.16 263

WAO-8	73.90 258	83.69 260	72.64 260	89.62 257	89.28 264	88.99 262	92.48 255	80.57 254	77.83 255	76.08 259	62.52 245	82.88 253	72.27 252	96.23 250	77.30 256	69.40 257	59.94 250	52.15 249	77.08 251	76.97 262	46.88 246	35.80 241	62.13 246	73.39 261	75.03 258	68.35 257	77.93 259	77.76 256

Venus	73.90 258	83.69 260	72.64 260	89.67 258	89.28 264	88.99 262	92.48 255	80.57 254	77.83 255	76.08 259	62.52 245	82.88 253	72.27 252	96.23 250	77.30 256	69.40 257	59.94 250	52.15 249	77.08 251	76.97 262	46.88 246	35.80 241	62.13 246	73.39 261	75.03 258	68.35 257	77.93 259	77.76 256

UNDER WATER-64	75.67 260	81.70 256	71.33 258	91.75 261	87.21 259	85.53 259	96.64 265	83.38 258	76.42 254	79.20 262	85.55 261	86.85 260	76.63 254	97.41 263	72.40 250	55.82 249	61.54 255	55.65 254	74.02 246	53.26 239	44.03 242	50.98 254	90.58 264	73.26 260	78.01 264	80.76 264	68.27 248	84.86 264

UNDER WATER	75.88 261	84.51 263	71.98 259	92.01 262	84.19 257	85.60 260	94.87 259	80.27 253	77.93 258	76.18 261	76.67 257	88.04 261	77.89 256	97.19 261	78.13 258	63.60 253	61.10 253	55.58 253	78.49 255	56.97 244	43.63 241	47.72 251	87.87 263	76.39 264	77.17 262	78.76 262	70.88 251	85.11 265

Dean	77.48 262	83.82 262	77.11 262	97.28 267	96.37 268	97.16 268	97.23 267	85.86 262	81.96 261	88.94 265	77.88 258	89.24 265	86.33 264	98.31 268	75.93 254	66.54 256	57.80 249	57.32 258	91.12 265	80.41 265	44.18 243	32.55 238	80.01 260	75.39 263	73.99 256	53.83 249	85.46 265	59.93 232

DPSimNet_ROB	78.97 263	77.62 249	80.17 264	79.15 239	89.15 263	80.21 246	80.58 240	70.37 247	95.41 268	96.15 266	87.26 263	88.83 264	59.22 242	93.19 243	74.77 252	69.80 259	75.14 263	65.07 261	82.98 261	77.91 264	71.40 263	78.66 265	91.28 267	61.75 251	68.55 251	82.24 265	77.44 258	77.82 258

HanzoNet	79.15 264	82.61 259	63.39 255	84.63 249	87.76 260	82.84 250	90.52 252	93.48 268	91.71 266	61.49 251	89.74 265	83.24 255	86.75 265	97.92 266	73.08 251	66.32 255	74.85 261	72.80 263	87.43 262	75.21 260	70.67 262	70.02 263	75.14 256	68.22 254	77.26 263	70.29 260	79.78 262	79.93 262

JetRed	79.56 265	85.37 264	84.59 265	83.21 248	79.47 253	84.04 253	85.88 247	83.64 259	82.41 263	68.18 253	64.26 248	91.36 267	39.61 220	78.40 237	83.29 263	82.43 261	79.11 264	86.69 268	79.88 257	75.28 261	89.69 266	86.94 266	87.50 262	70.30 257	74.65 257	79.37 263	82.70 264	79.91 261

KSHMR	85.05 266	95.39 268	87.70 266	95.47 265	93.32 266	92.81 266	96.30 263	88.71 266	80.58 260	87.28 264	90.38 266	84.49 256	80.26 260	97.55 264	94.11 266	90.49 265	74.98 262	77.89 264	88.64 263	85.83 266	67.64 260	58.51 259	91.11 266	86.08 266	81.21 266	75.30 261	75.75 257	78.54 259

MADNet++	89.66 267	89.04 266	93.96 269	82.44 246	93.36 267	79.42 243	85.59 246	83.91 260	91.80 267	96.72 267	97.56 268	88.26 262	93.28 267	68.16 235	96.48 267	98.97 268	95.25 269	85.92 267	92.58 266	98.11 268	96.75 270	98.43 270	84.35 261	96.89 268	80.50 265	86.67 266	86.59 266	79.77 260

ASD4	90.46 268	85.97 265	88.49 267	87.45 255	84.31 258	91.28 265	85.08 245	86.37 263	89.99 264	79.48 263	88.75 264	66.34 236	97.78 269	82.39 239	88.26 265	94.21 266	93.57 268	95.38 269	90.49 264	94.99 267	94.33 267	93.83 268	90.77 265	93.56 267	99.58 272	99.93 271	99.89 271	99.95 271

MyStereo02	96.30 269	100.00 272	100.00 273	100.00 268	0.00 1	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 272	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 271	100.00 275	100.00 275	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

PML	98.00 270	100.00 272	89.41 268	100.00 268	100.00 270	100.00 269	99.52 269	100.00 272	99.67 270	100.00 271	98.18 269	99.94 272	100.00 273	99.58 269	97.81 269	96.93 267	93.39 267	85.77 266	100.00 272	99.15 270	96.63 269	92.95 267	99.24 269	99.73 270	98.06 271	99.99 272	100.00 272	99.98 272

MEDIAN_ROB	98.39 271	99.52 269	99.12 270	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	99.70 271	99.00 269	100.00 271	99.99 272	98.80 271	97.65 268	99.97 270	99.66 270	99.00 269	99.10 270	99.18 270	99.95 271	98.83 269	95.51 268	97.85 269	100.00 270	98.41 269	90.71 267	94.33 267	93.03 267	97.15 269

AVERAGE_ROB	99.48 272	100.00 272	99.90 272	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 271	99.89 272	99.92 271	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 271	99.09 272	99.77 272	100.00 270	100.00 272	96.69 270	96.89 268	97.18 270	96.57 268

HaxPig	99.50 273	100.00 272	99.58 271	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	99.99 271	100.00 271	100.00 273	100.00 273	99.98 272	100.00 271	99.75 271	99.76 270	99.99 273	99.80 271	100.00 272	100.00 271	98.86 271	98.48 271	100.00 270	99.99 271	94.78 268	99.70 270	96.75 269	99.23 270

DGTPSM_ROB	99.76 274	99.92 270	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	99.67 269	100.00 272	99.54 268	99.82 270	95.69 268	99.56 270	100.00 271	99.97 273	100.00 272	99.97 271	99.99 272	99.84 269	100.00 271	99.88 273	99.80 273	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

DPSMNet_ROB	99.77 275	99.92 270	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	99.67 269	100.00 272	99.54 268	99.82 270	95.70 269	99.57 271	100.00 271	99.97 273	100.00 272	99.97 271	99.99 272	99.88 270	100.00 271	99.88 273	99.80 273	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

MyStereo03	100.00 276	100.00 272	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 272	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 271	100.00 275	100.00 275	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

CasAABBNet	100.00 276	100.00 272	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 272	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 271	100.00 275	100.00 275	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

DPSM_ROB	100.00 276	100.00 272	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 272	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 271	100.00 275	100.00 275	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

DPSM	100.00 276	100.00 272	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 272	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 271	100.00 275	100.00 275	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

Low-res two-view benchmark