Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.03 1	0.02 1	0.02 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
MoCha-V2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.03 4	0.02 3	0.01 1	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 3	0.03 8	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.05 4	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.04 4	0.01 2	0.02 2	0.06 6	0.06 6	0.05 5	0.03 4

RAFT	0.06 11	0.03 5	0.05 25	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.02 3	0.07 21	0.04 6	0.04 7	0.06 18	0.07 18	0.05 31	0.01 2	0.06 6	0.06 5	0.06 6	0.05 4	0.05 5	0.04 3	0.06 7	0.07 33	0.01 2	0.04 8	0.13 59	0.14 81	0.13 67	0.15 77

RAFT + AFF	0.05 6	0.04 10	0.03 6	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.08 61	0.09 24	0.05 12	0.09 24	0.02 4	0.02 7	0.05 3	0.06 5	0.09 16	0.06 9	0.06 6	0.04 3	0.07 11	0.05 9	0.02 8	0.04 8	0.07 10	0.05 4	0.05 5	0.06 13

delet	0.05 6	0.05 20	0.04 10	0.06 33	0.05 23	0.05 23	0.05 33	0.04 6	0.04 6	0.06 14	0.05 12	0.10 30	0.05 31	0.03 14	0.07 10	0.06 5	0.07 9	0.06 9	0.06 6	0.06 19	0.06 7	0.04 4	0.03 21	0.05 20	0.07 10	0.07 10	0.05 5	0.04 6

TDLM	0.05 6	0.04 10	0.04 10	0.04 12	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.04 6	0.04 6	0.04 7	0.06 18	0.04 8	0.03 8	0.03 14	0.06 6	0.06 5	0.06 6	0.06 9	0.06 6	0.04 3	0.05 5	0.04 4	0.03 21	0.04 8	0.05 4	0.06 6	0.05 5	0.05 7

StereoIM	0.07 20	0.04 10	0.05 25	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.03 11	0.06 11	0.06 28	0.04 7	0.06 18	0.10 30	0.05 31	0.02 7	0.07 10	0.08 18	0.10 22	0.09 44	0.07 9	0.05 10	0.10 25	0.10 89	0.01 2	0.05 20	0.12 49	0.18 153	0.13 67	0.16 88

AEACV	0.04 5	0.03 5	0.02 1	0.04 12	0.03 8	0.02 2	0.02 3	0.03 5	0.03 5	0.03 4	0.04 5	0.03 5	0.02 4	0.02 7	0.06 6	0.06 5	0.05 5	0.05 4	0.07 9	0.04 3	0.06 7	0.04 4	0.01 2	0.02 2	0.06 6	0.07 10	0.04 4	0.03 4

RAFT_CTSACE	0.07 20	0.04 10	0.06 50	0.03 5	0.04 12	0.05 23	0.05 33	0.06 11	0.06 28	0.09 24	0.04 5	0.10 30	0.09 96	0.03 14	0.08 23	0.08 18	0.11 27	0.07 14	0.07 9	0.05 10	0.12 36	0.08 39	0.03 21	0.06 38	0.12 49	0.12 55	0.12 56	0.16 88

iRaftStereo_RVC	0.05 6	0.03 5	0.03 6	0.03 5	0.03 8	0.03 6	0.02 3	0.05 8	0.04 6	0.06 14	0.05 12	0.05 11	0.03 8	0.02 7	0.06 6	0.06 5	0.10 22	0.07 14	0.07 9	0.05 10	0.09 19	0.05 9	0.02 8	0.03 6	0.07 10	0.06 6	0.05 5	0.05 7

MMNet	0.06 11	0.06 30	0.05 25	0.08 59	0.06 41	0.06 35	0.05 33	0.07 21	0.06 28	0.05 10	0.06 18	0.09 24	0.04 18	0.04 27	0.07 10	0.07 13	0.09 16	0.08 19	0.07 9	0.06 19	0.07 11	0.05 9	0.04 35	0.05 20	0.07 10	0.08 16	0.07 17	0.10 29

RYNet	0.06 11	0.04 10	0.04 10	0.04 12	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.05 8	0.11 113	0.05 10	0.04 5	0.04 8	0.03 8	0.03 14	0.07 10	0.06 5	0.07 9	0.08 19	0.07 9	0.05 10	0.05 5	0.05 9	0.11 152	0.04 8	0.06 6	0.15 103	0.06 12	0.05 7

GANet	0.07 20	0.07 52	0.06 50	0.06 33	0.06 41	0.07 51	0.06 64	0.08 25	0.05 13	0.06 14	0.07 30	0.06 15	0.04 18	0.04 27	0.07 10	0.08 18	0.09 16	0.10 57	0.07 9	0.05 10	0.07 11	0.05 9	0.05 51	0.05 20	0.08 15	0.07 10	0.07 17	0.06 13

AANet_RVC	0.06 11	0.05 20	0.06 50	0.05 21	0.06 41	0.04 11	0.05 33	0.05 8	0.06 28	0.05 10	0.06 18	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.08 23	0.07 13	0.08 12	0.08 19	0.07 9	0.07 30	0.07 11	0.07 33	0.05 51	0.05 20	0.07 10	0.08 16	0.06 12	0.08 18

test croco	0.06 11	0.04 10	0.04 10	0.04 12	0.04 12	0.05 23	0.03 11	0.08 25	0.04 6	0.09 24	0.05 12	0.06 15	0.02 4	0.02 7	0.07 10	0.08 18	0.12 36	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.08 16	0.04 4	0.02 8	0.05 20	0.09 23	0.10 27	0.08 23	0.09 24

StereoVision	0.06 11	0.03 5	0.04 10	0.03 5	0.03 8	0.03 6	0.02 3	0.06 11	0.11 113	0.02 2	0.05 12	0.03 5	0.06 48	0.01 2	0.09 40	0.10 48	0.06 6	0.05 4	0.08 17	0.07 30	0.06 7	0.05 9	0.02 8	0.04 8	0.10 26	0.07 10	0.10 33	0.12 50

MIF-Stereo (partial)	0.06 11	0.05 20	0.06 50	0.05 21	0.04 12	0.05 23	0.03 11	0.08 25	0.07 43	0.07 21	0.04 5	0.05 11	0.06 48	0.04 27	0.08 23	0.08 18	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.05 10	0.09 19	0.05 9	0.02 8	0.06 38	0.10 26	0.08 16	0.07 17	0.08 18

MIF-Stereo	0.07 20	0.04 10	0.04 10	0.03 5	0.03 8	0.05 23	0.03 11	0.06 11	0.05 13	0.06 14	0.04 5	0.07 18	0.12 126	0.07 77	0.08 23	0.07 13	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.07 30	0.09 19	0.08 39	0.07 91	0.04 8	0.10 26	0.16 120	0.06 12	0.10 29

anonymousdsp	0.05 6	0.04 10	0.04 10	0.03 5	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.06 11	0.05 13	0.06 14	0.04 5	0.03 5	0.02 4	0.03 14	0.07 10	0.08 18	0.08 12	0.06 9	0.08 17	0.05 10	0.09 19	0.05 9	0.03 21	0.03 6	0.05 4	0.05 4	0.05 5	0.05 7

TESTraft	0.09 35	0.06 30	0.06 50	0.04 12	0.04 12	0.05 23	0.06 64	0.09 29	0.08 61	0.09 24	0.08 48	0.12 44	0.13 141	0.03 14	0.09 40	0.10 48	0.11 27	0.09 44	0.08 17	0.07 30	0.13 57	0.12 135	0.02 8	0.05 20	0.14 77	0.13 64	0.14 78	0.20 138

RAFT+CT+SA	0.09 35	0.05 20	0.07 74	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.05 33	0.13 54	0.07 43	0.08 23	0.07 30	0.15 76	0.13 141	0.04 27	0.11 98	0.10 48	0.09 16	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.12 36	0.11 117	0.02 8	0.06 38	0.13 59	0.13 64	0.11 47	0.17 101

test_5	0.08 29	0.05 20	0.07 74	0.04 12	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.09 29	0.05 13	0.05 10	0.07 30	0.12 44	0.12 126	0.02 7	0.08 23	0.09 32	0.07 9	0.07 14	0.08 17	0.06 19	0.10 25	0.10 89	0.02 8	0.08 88	0.10 26	0.14 81	0.13 67	0.18 121

AASNet	0.07 20	0.06 30	0.04 10	0.09 75	0.07 57	0.08 61	0.05 33	0.08 25	0.05 13	0.07 21	0.07 30	0.07 18	0.04 18	0.04 27	0.07 10	0.07 13	0.10 22	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.07 11	0.06 19	0.04 35	0.06 38	0.08 15	0.08 16	0.06 12	0.06 13

DMCA	0.07 20	0.05 20	0.07 74	0.06 33	0.06 41	0.05 23	0.07 80	0.09 29	0.07 43	0.06 14	0.09 66	0.07 18	0.06 48	0.06 55	0.08 23	0.08 18	0.11 27	0.10 57	0.08 17	0.07 30	0.09 19	0.06 19	0.06 69	0.06 38	0.08 15	0.10 27	0.06 12	0.08 18

CVANet_RVC	0.07 20	0.07 52	0.07 74	0.08 59	0.06 41	0.07 51	0.05 33	0.06 11	0.05 13	0.06 14	0.09 66	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.08 23	0.08 18	0.08 12	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.08 16	0.06 19	0.04 35	0.05 20	0.08 15	0.07 10	0.07 17	0.10 29

PWCDC_ROB	0.13 96	0.06 30	0.09 106	0.07 54	0.13 143	0.08 61	0.13 146	0.06 11	0.24 200	0.09 24	0.15 139	0.10 30	0.45 227	0.26 204	0.12 125	0.10 48	0.09 16	0.12 93	0.08 17	0.11 105	0.08 16	0.12 135	0.19 191	0.13 165	0.08 15	0.14 81	0.08 23	0.18 121

MIM_Stereo	0.06 11	0.04 10	0.03 6	0.05 21	0.05 23	0.05 23	0.03 11	0.06 11	0.04 6	0.14 41	0.07 30	0.04 8	0.03 8	0.03 14	0.07 10	0.08 18	0.13 38	0.07 14	0.09 29	0.06 19	0.11 30	0.06 19	0.02 8	0.04 8	0.08 15	0.07 10	0.07 17	0.05 7

TestStereo1	0.09 35	0.07 52	0.06 50	0.04 12	0.05 23	0.06 35	0.06 64	0.07 21	0.07 43	0.09 24	0.07 30	0.11 38	0.14 155	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.11 27	0.09 44	0.09 29	0.08 46	0.13 57	0.12 135	0.02 8	0.05 20	0.15 85	0.14 81	0.16 99	0.20 138

SA-5K	0.09 35	0.07 52	0.06 50	0.04 12	0.05 23	0.06 35	0.06 64	0.07 21	0.07 43	0.09 24	0.07 30	0.11 38	0.14 155	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.11 27	0.09 44	0.09 29	0.08 46	0.13 57	0.12 135	0.02 8	0.05 20	0.15 85	0.14 81	0.16 99	0.20 138

ARAFT	0.07 20	0.04 10	0.04 10	0.05 21	0.05 23	0.05 23	0.02 3	0.09 29	0.06 28	0.12 34	0.06 18	0.12 44	0.03 8	0.03 14	0.07 10	0.07 13	0.12 36	0.09 44	0.09 29	0.05 10	0.11 30	0.08 39	0.03 21	0.04 8	0.10 26	0.09 22	0.09 28	0.09 24

AFF-stereo	0.06 11	0.05 20	0.05 25	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.11 38	0.06 28	0.16 54	0.05 12	0.08 22	0.03 8	0.02 7	0.07 10	0.08 18	0.08 12	0.05 4	0.09 29	0.04 3	0.09 19	0.05 9	0.02 8	0.04 8	0.10 26	0.08 16	0.07 17	0.07 16

PDISCO_ROB	0.12 85	0.13 144	0.13 160	0.10 92	0.08 67	0.09 74	0.09 106	0.09 29	0.08 61	0.11 32	0.10 74	0.06 15	0.05 31	0.05 43	0.10 67	0.12 121	0.14 50	0.16 167	0.09 29	0.10 88	0.14 73	0.13 152	0.04 35	0.08 88	0.17 111	0.21 180	0.32 198	0.20 138

LL-Strereo2	0.07 20	0.03 5	0.03 6	0.04 12	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.07 43	0.15 47	0.07 30	0.08 22	0.05 31	0.04 27	0.08 23	0.09 32	0.13 38	0.07 14	0.10 35	0.06 19	0.10 25	0.06 19	0.03 21	0.04 8	0.08 15	0.10 27	0.08 23	0.05 7

test_4	0.09 35	0.05 20	0.07 74	0.05 21	0.06 41	0.03 6	0.02 3	0.12 41	0.09 81	0.17 63	0.06 18	0.09 24	0.06 48	0.03 14	0.09 40	0.10 48	0.15 59	0.08 19	0.10 35	0.07 30	0.17 105	0.09 64	0.02 8	0.07 70	0.10 26	0.14 81	0.12 56	0.19 130

UPFNet	0.09 35	0.08 80	0.08 96	0.09 75	0.08 67	0.09 74	0.06 64	0.12 41	0.09 81	0.14 41	0.10 74	0.12 44	0.06 48	0.07 77	0.08 23	0.10 48	0.13 38	0.11 68	0.10 35	0.07 30	0.10 25	0.07 33	0.06 69	0.07 70	0.09 23	0.11 40	0.10 33	0.11 38

HITNet	0.09 35	0.07 52	0.06 50	0.08 59	0.08 67	0.08 61	0.05 33	0.11 38	0.07 43	0.19 88	0.08 48	0.12 44	0.07 68	0.07 77	0.09 40	0.08 18	0.13 38	0.10 57	0.10 35	0.07 30	0.11 30	0.09 64	0.06 69	0.06 38	0.12 49	0.11 40	0.16 99	0.14 65
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
4D-IteraStereo	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.06 35	0.04 24	0.15 69	0.10 101	0.22 110	0.08 48	0.14 70	0.06 48	0.03 14	0.09 40	0.10 48	0.17 84	0.09 44	0.11 39	0.08 46	0.15 77	0.06 19	0.03 21	0.05 20	0.10 26	0.10 27	0.08 23	0.08 18

anonymousdsp2	0.08 29	0.07 52	0.05 25	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.12 41	0.06 28	0.17 63	0.06 18	0.09 24	0.04 18	0.05 43	0.07 10	0.08 18	0.13 38	0.08 19	0.11 39	0.07 30	0.13 57	0.07 33	0.05 51	0.06 38	0.09 23	0.08 16	0.08 23	0.07 16

IER	0.09 35	0.07 52	0.07 74	0.09 75	0.07 57	0.09 74	0.06 64	0.12 41	0.07 43	0.14 41	0.11 88	0.11 38	0.07 68	0.06 55	0.09 40	0.09 32	0.14 50	0.11 68	0.11 39	0.07 30	0.12 36	0.08 39	0.06 69	0.06 38	0.10 26	0.11 40	0.11 47	0.14 65

CIPLG	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.18 112	0.06 28	0.20 96	0.08 48	0.13 56	0.07 68	0.06 55	0.08 23	0.10 48	0.17 84	0.11 68	0.11 39	0.09 68	0.13 57	0.06 19	0.04 35	0.06 38	0.10 26	0.10 27	0.10 33	0.10 29

IPLGR_C	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.18 112	0.06 28	0.20 96	0.08 48	0.13 56	0.07 68	0.06 55	0.08 23	0.11 84	0.17 84	0.11 68	0.11 39	0.09 68	0.13 57	0.06 19	0.04 35	0.06 38	0.10 26	0.09 22	0.10 33	0.10 29

ACRE	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.18 112	0.06 28	0.20 96	0.08 48	0.13 56	0.07 68	0.06 55	0.08 23	0.10 48	0.17 84	0.11 68	0.11 39	0.09 68	0.13 57	0.06 19	0.04 35	0.06 38	0.10 26	0.10 27	0.10 33	0.10 29

raft+_RVC	0.08 29	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.07 51	0.04 24	0.10 35	0.08 61	0.17 63	0.08 48	0.09 24	0.04 18	0.04 27	0.08 23	0.08 18	0.13 38	0.09 44	0.11 39	0.06 19	0.13 57	0.06 19	0.04 35	0.05 20	0.11 43	0.09 22	0.09 28	0.09 24

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 29	0.06 30	0.05 25	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.14 63	0.07 43	0.21 105	0.04 5	0.12 44	0.04 18	0.03 14	0.08 23	0.09 32	0.09 16	0.06 9	0.11 39	0.05 10	0.11 30	0.06 19	0.03 21	0.05 20	0.13 59	0.09 22	0.09 28	0.09 24

DMCA-RVC	0.10 53	0.08 80	0.11 135	0.08 59	0.09 86	0.08 61	0.08 88	0.12 41	0.09 81	0.13 38	0.13 110	0.13 56	0.07 68	0.06 55	0.14 156	0.12 121	0.14 50	0.13 120	0.11 39	0.10 88	0.12 36	0.10 89	0.07 91	0.09 110	0.10 26	0.10 27	0.10 33	0.11 38

BEATNet_4x	0.11 62	0.10 105	0.08 96	0.09 75	0.09 86	0.09 74	0.08 88	0.12 41	0.08 61	0.21 105	0.09 66	0.15 76	0.09 96	0.08 95	0.11 98	0.10 48	0.13 38	0.13 120	0.11 39	0.08 46	0.13 57	0.12 135	0.08 114	0.08 88	0.13 59	0.13 64	0.18 130	0.18 121

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 96	0.13 144	0.14 170	0.14 137	0.16 164	0.13 121	0.21 187	0.13 54	0.15 153	0.16 54	0.16 150	0.21 144	0.10 109	0.15 179	0.12 125	0.12 121	0.16 68	0.12 93	0.11 39	0.09 68	0.12 36	0.10 89	0.08 114	0.09 110	0.13 59	0.13 64	0.11 47	0.16 88
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
panet	0.11 62	0.08 80	0.05 25	0.08 59	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.18 112	0.05 13	0.27 188	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.08 95	0.09 40	0.10 48	0.21 145	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.20 151	0.09 64	0.06 69	0.05 20	0.12 49	0.14 81	0.18 130	0.17 101

MGS-Stereo	0.08 29	0.06 30	0.04 10	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.12 41	0.05 13	0.09 24	0.07 30	0.10 30	0.04 18	0.05 43	0.07 10	0.08 18	0.15 59	0.11 68	0.12 50	0.09 68	0.13 57	0.07 33	0.05 51	0.05 20	0.10 26	0.09 22	0.11 47	0.10 29

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 53	0.07 52	0.07 74	0.08 59	0.05 23	0.07 51	0.03 11	0.11 38	0.15 153	0.20 96	0.14 123	0.12 44	0.07 68	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.16 68	0.11 68	0.12 50	0.08 46	0.12 36	0.11 117	0.06 69	0.07 70	0.12 49	0.15 103	0.12 56	0.16 88

LoS_RVC	0.09 35	0.07 52	0.05 25	0.05 21	0.06 41	0.06 35	0.05 33	0.13 54	0.08 61	0.18 76	0.11 88	0.12 44	0.06 48	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.10 22	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.17 105	0.09 64	0.05 51	0.06 38	0.15 85	0.11 40	0.10 33	0.13 56

tt_ll	0.09 35	0.07 52	0.05 25	0.05 21	0.06 41	0.06 35	0.05 33	0.13 54	0.08 61	0.18 76	0.11 88	0.12 44	0.06 48	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.10 22	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.17 105	0.09 64	0.05 51	0.06 38	0.15 85	0.11 40	0.10 33	0.13 56

SA	0.10 53	0.07 52	0.07 74	0.06 33	0.05 23	0.08 61	0.04 24	0.12 41	0.05 13	0.16 54	0.07 30	0.16 86	0.03 8	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.13 38	0.11 68	0.12 50	0.09 68	0.14 73	0.10 89	0.03 21	0.06 38	0.16 101	0.15 103	0.13 67	0.21 153

GMOStereo	0.11 62	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.07 30	0.17 91	0.09 96	0.05 43	0.11 98	0.12 121	0.17 84	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.19 138	0.08 39	0.03 21	0.07 70	0.18 130	0.18 153	0.14 78	0.17 101

error version	0.11 62	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.07 30	0.17 91	0.09 96	0.05 43	0.11 98	0.12 121	0.17 84	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.19 138	0.08 39	0.03 21	0.07 70	0.18 130	0.18 153	0.14 78	0.17 101

test-v	0.11 62	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.07 30	0.17 91	0.09 96	0.05 43	0.11 98	0.12 121	0.17 84	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.19 138	0.08 39	0.03 21	0.07 70	0.18 130	0.18 153	0.14 78	0.17 101

AnonymousM	0.08 29	0.05 20	0.04 10	0.06 33	0.05 23	0.04 11	0.04 24	0.13 54	0.05 13	0.20 96	0.06 18	0.11 38	0.03 8	0.06 55	0.10 67	0.10 48	0.19 117	0.09 44	0.12 50	0.07 30	0.16 92	0.06 19	0.04 35	0.04 8	0.08 15	0.11 40	0.10 33	0.10 29

test-2	0.11 62	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.07 30	0.17 91	0.09 96	0.05 43	0.11 98	0.12 121	0.17 84	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.19 138	0.08 39	0.03 21	0.07 70	0.18 130	0.18 153	0.14 78	0.17 101

raftrobust	0.10 53	0.08 80	0.06 50	0.08 59	0.07 57	0.05 23	0.04 24	0.14 63	0.06 28	0.25 161	0.08 48	0.13 56	0.05 31	0.05 43	0.09 40	0.09 32	0.17 84	0.12 93	0.12 50	0.09 68	0.17 105	0.08 39	0.05 51	0.06 38	0.13 59	0.12 55	0.10 33	0.11 38

UNet	0.11 62	0.09 93	0.09 106	0.10 92	0.08 67	0.10 94	0.08 88	0.15 69	0.08 61	0.17 63	0.10 74	0.13 56	0.09 96	0.07 77	0.09 40	0.10 48	0.16 68	0.13 120	0.12 50	0.08 46	0.12 36	0.09 64	0.08 114	0.09 110	0.12 49	0.14 81	0.10 33	0.11 38

RASNet	0.11 62	0.10 105	0.10 119	0.09 75	0.07 57	0.08 61	0.08 88	0.19 132	0.09 81	0.17 63	0.10 74	0.13 56	0.09 96	0.06 55	0.09 40	0.10 48	0.14 50	0.09 44	0.12 50	0.06 19	0.15 77	0.09 64	0.05 51	0.10 126	0.13 59	0.12 55	0.17 112	0.17 101

CFNet	0.12 85	0.11 117	0.08 96	0.14 137	0.12 131	0.11 101	0.09 106	0.20 149	0.10 101	0.18 76	0.12 100	0.25 170	0.10 109	0.08 95	0.09 40	0.09 32	0.17 84	0.12 93	0.12 50	0.09 68	0.12 36	0.08 39	0.06 69	0.10 126	0.15 85	0.13 64	0.13 67	0.13 56

CREStereo++_RVC	0.11 62	0.07 52	0.05 25	0.08 59	0.09 86	0.08 61	0.07 80	0.16 77	0.09 81	0.26 175	0.09 66	0.17 91	0.13 141	0.08 95	0.09 40	0.10 48	0.19 117	0.08 19	0.13 65	0.07 30	0.20 151	0.08 39	0.06 69	0.06 38	0.14 77	0.12 55	0.16 99	0.15 77
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_pseudo	0.13 96	0.11 117	0.11 135	0.14 137	0.11 119	0.12 112	0.11 129	0.19 132	0.12 128	0.24 139	0.14 123	0.17 91	0.15 163	0.09 112	0.10 67	0.10 48	0.16 68	0.13 120	0.13 65	0.08 46	0.15 77	0.08 39	0.08 114	0.09 110	0.15 85	0.14 81	0.19 139	0.21 153

ADLNet	0.13 96	0.11 117	0.08 96	0.13 128	0.10 102	0.16 146	0.13 146	0.14 63	0.07 43	0.13 38	0.10 74	0.25 170	0.11 120	0.29 213	0.10 67	0.10 48	0.17 84	0.09 44	0.13 65	0.09 68	0.11 30	0.09 64	0.13 167	0.06 38	0.13 59	0.13 64	0.12 56	0.14 65

CREStereo	0.11 62	0.08 80	0.06 50	0.08 59	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.18 112	0.05 13	0.26 175	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.08 95	0.09 40	0.10 48	0.22 156	0.08 19	0.13 65	0.08 46	0.20 151	0.09 64	0.06 69	0.06 38	0.12 49	0.13 64	0.17 112	0.16 88
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
STTStereo	0.13 96	0.14 157	0.17 191	0.13 128	0.15 162	0.13 121	0.21 187	0.13 54	0.14 143	0.15 47	0.15 139	0.17 91	0.10 109	0.11 137	0.14 156	0.12 121	0.15 59	0.15 155	0.13 65	0.11 105	0.12 36	0.10 89	0.07 91	0.09 110	0.15 85	0.14 81	0.12 56	0.16 88

DeepPrunerF	0.12 85	0.10 105	0.11 135	0.13 128	0.14 153	0.09 74	0.09 106	0.15 69	0.11 113	0.12 34	0.14 123	0.10 30	0.09 96	0.07 77	0.13 138	0.11 84	0.11 27	0.13 120	0.13 65	0.11 105	0.13 57	0.09 64	0.08 114	0.08 88	0.17 111	0.15 103	0.11 47	0.14 65

PA-Net	0.19 170	0.21 192	0.25 216	0.14 137	0.20 187	0.18 163	0.21 187	0.21 160	0.19 177	0.17 63	0.15 139	0.17 91	0.21 183	0.26 204	0.17 183	0.18 206	0.15 59	0.19 196	0.13 65	0.17 183	0.14 73	0.16 180	0.10 143	0.16 183	0.18 130	0.27 215	0.17 112	0.35 195
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CAS	0.09 35	0.07 52	0.05 25	0.06 33	0.05 23	0.05 23	0.04 24	0.14 63	0.06 28	0.11 32	0.11 88	0.11 38	0.05 31	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.11 27	0.10 57	0.14 72	0.07 30	0.12 36	0.08 39	0.05 51	0.05 20	0.13 59	0.11 40	0.09 28	0.14 65

CES	0.12 85	0.06 30	0.06 50	0.06 33	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.35 213	0.05 13	0.15 47	0.23 199	0.13 56	0.04 18	0.08 95	0.09 40	0.11 84	0.19 117	0.08 19	0.14 72	0.08 46	0.28 219	0.08 39	0.07 91	0.04 8	0.14 77	0.11 40	0.14 78	0.16 88

raft_robust	0.12 85	0.09 93	0.09 106	0.11 107	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.15 69	0.08 61	0.23 123	0.07 30	0.20 133	0.11 120	0.09 112	0.11 98	0.12 121	0.16 68	0.12 93	0.14 72	0.10 88	0.15 77	0.11 117	0.03 21	0.08 88	0.18 130	0.17 138	0.15 91	0.14 65

Sa-1000	0.11 62	0.07 52	0.07 74	0.06 33	0.05 23	0.09 74	0.03 11	0.12 41	0.07 43	0.18 76	0.08 48	0.19 118	0.05 31	0.06 55	0.10 67	0.10 48	0.16 68	0.12 93	0.14 72	0.09 68	0.17 105	0.10 89	0.04 35	0.05 20	0.19 143	0.16 120	0.13 67	0.20 138

UDGNet	0.15 138	0.13 144	0.10 119	0.18 164	0.17 170	0.16 146	0.20 181	0.16 77	0.11 113	0.16 54	0.14 123	0.16 86	0.05 31	0.44 225	0.10 67	0.10 48	0.17 84	0.12 93	0.14 72	0.09 68	0.17 105	0.10 89	0.29 229	0.07 70	0.17 111	0.16 120	0.12 56	0.13 56

IPLG	0.10 53	0.07 52	0.07 74	0.07 54	0.07 57	0.06 35	0.05 33	0.15 69	0.06 28	0.22 110	0.06 18	0.15 76	0.05 31	0.04 27	0.09 40	0.10 48	0.16 68	0.10 57	0.14 72	0.09 68	0.13 57	0.08 39	0.04 35	0.07 70	0.13 59	0.12 55	0.11 47	0.09 24

test_3	0.11 62	0.07 52	0.07 74	0.06 33	0.08 67	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.10 101	0.24 139	0.09 66	0.22 157	0.12 126	0.06 55	0.13 138	0.13 146	0.20 132	0.09 44	0.14 72	0.10 88	0.18 123	0.09 64	0.04 35	0.08 88	0.13 59	0.14 81	0.13 67	0.14 65

rafts_anoy	0.09 35	0.08 80	0.07 74	0.07 54	0.07 57	0.06 35	0.05 33	0.13 54	0.05 13	0.17 63	0.10 74	0.12 44	0.05 31	0.03 14	0.10 67	0.10 48	0.15 59	0.12 93	0.14 72	0.07 30	0.15 77	0.08 39	0.04 35	0.06 38	0.11 43	0.10 27	0.09 28	0.11 38

RALCasStereoNet	0.09 35	0.08 80	0.06 50	0.09 75	0.07 57	0.06 35	0.05 33	0.12 41	0.05 13	0.18 76	0.07 30	0.12 44	0.05 31	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.18 103	0.12 93	0.14 72	0.08 46	0.15 77	0.08 39	0.05 51	0.06 38	0.12 49	0.10 27	0.10 33	0.08 18

HGLStereo	0.11 62	0.10 105	0.08 96	0.09 75	0.10 102	0.09 74	0.06 64	0.14 63	0.08 61	0.18 76	0.15 139	0.09 24	0.06 48	0.08 95	0.10 67	0.10 48	0.17 84	0.13 120	0.14 72	0.10 88	0.12 36	0.10 89	0.08 114	0.09 110	0.13 59	0.13 64	0.10 33	0.11 38

PMTNet	0.11 62	0.10 105	0.06 50	0.12 119	0.09 86	0.07 51	0.06 64	0.18 112	0.06 28	0.28 201	0.06 18	0.18 106	0.04 18	0.07 77	0.10 67	0.11 84	0.18 103	0.08 19	0.14 72	0.08 46	0.18 123	0.10 89	0.07 91	0.05 20	0.13 59	0.12 55	0.17 112	0.16 88

ADCP+	0.11 62	0.10 105	0.08 96	0.09 75	0.07 57	0.09 74	0.08 88	0.14 63	0.11 113	0.16 54	0.12 100	0.18 106	0.08 81	0.07 77	0.11 98	0.10 48	0.16 68	0.11 68	0.14 72	0.09 68	0.12 36	0.09 64	0.08 114	0.08 88	0.11 43	0.16 120	0.11 47	0.11 38

DISCO	0.11 62	0.10 105	0.08 96	0.10 92	0.09 86	0.11 101	0.09 106	0.10 35	0.08 61	0.15 47	0.11 88	0.12 44	0.07 68	0.06 55	0.09 40	0.11 84	0.15 59	0.10 57	0.14 72	0.10 88	0.12 36	0.10 89	0.06 69	0.09 110	0.14 77	0.12 55	0.13 67	0.11 38

DLCB_ROB	0.14 120	0.12 129	0.12 149	0.10 92	0.10 102	0.10 94	0.09 106	0.16 77	0.12 128	0.18 76	0.17 160	0.19 118	0.13 141	0.11 137	0.12 125	0.11 84	0.16 68	0.13 120	0.14 72	0.10 88	0.18 123	0.11 117	0.09 129	0.12 154	0.27 198	0.16 120	0.16 99	0.14 65

iResNet_ROB	0.11 62	0.08 80	0.07 74	0.11 107	0.08 67	0.12 112	0.08 88	0.15 69	0.08 61	0.23 123	0.11 88	0.15 76	0.15 163	0.06 55	0.08 23	0.09 32	0.16 68	0.12 93	0.14 72	0.09 68	0.15 77	0.10 89	0.07 91	0.08 88	0.15 85	0.12 55	0.15 91	0.15 77

LoS	0.16 153	0.10 105	0.08 96	0.10 92	0.11 119	0.09 74	0.07 80	0.50 235	0.05 13	0.32 218	0.36 230	0.36 189	0.06 48	0.09 112	0.09 40	0.10 48	0.19 117	0.09 44	0.15 87	0.11 105	0.21 167	0.09 64	0.07 91	0.07 70	0.18 130	0.12 55	0.20 152	0.21 153

iRaft-Stereo_20w	0.13 96	0.07 52	0.05 25	0.12 119	0.12 131	0.12 112	0.09 106	0.15 69	0.10 101	0.28 201	0.10 74	0.19 118	0.04 18	0.10 124	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.11 68	0.15 87	0.13 141	0.20 151	0.08 39	0.09 129	0.06 38	0.18 130	0.15 103	0.20 152	0.26 173

test-3	0.10 53	0.06 30	0.04 10	0.06 33	0.08 67	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.07 43	0.24 139	0.08 48	0.19 118	0.08 81	0.06 55	0.11 98	0.11 84	0.20 132	0.10 57	0.15 87	0.10 88	0.16 92	0.10 89	0.05 51	0.06 38	0.10 26	0.11 40	0.12 56	0.11 38

test_1	0.10 53	0.06 30	0.04 10	0.06 33	0.08 67	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.07 43	0.24 139	0.08 48	0.19 118	0.08 81	0.06 55	0.11 98	0.11 84	0.20 132	0.10 57	0.15 87	0.10 88	0.16 92	0.10 89	0.05 51	0.06 38	0.10 26	0.11 40	0.12 56	0.11 38

s12784h	0.12 85	0.09 93	0.06 50	0.11 107	0.09 86	0.08 61	0.06 64	0.18 112	0.07 43	0.26 175	0.12 100	0.19 118	0.09 96	0.07 77	0.09 40	0.10 48	0.20 132	0.08 19	0.15 87	0.07 30	0.20 151	0.08 39	0.05 51	0.07 70	0.16 101	0.15 103	0.18 130	0.21 153

FADNet-RVC-Resample	0.13 96	0.10 105	0.12 149	0.12 119	0.10 102	0.13 121	0.10 120	0.16 77	0.13 136	0.18 76	0.13 110	0.17 91	0.12 126	0.10 124	0.11 98	0.09 32	0.13 38	0.15 155	0.15 87	0.18 189	0.15 77	0.13 152	0.10 143	0.14 172	0.17 111	0.13 64	0.12 56	0.12 50

AF-Net	0.15 138	0.13 144	0.13 160	0.14 137	0.18 176	0.15 138	0.14 152	0.17 86	0.16 157	0.17 63	0.21 188	0.18 106	0.12 126	0.10 124	0.18 191	0.16 188	0.14 50	0.14 142	0.15 87	0.11 105	0.12 36	0.11 117	0.13 167	0.10 126	0.15 85	0.16 120	0.20 152	0.15 77

RP	0.15 138	0.14 157	0.16 181	0.17 159	0.14 153	0.17 155	0.16 162	0.19 132	0.17 164	0.14 41	0.16 150	0.16 86	0.15 163	0.11 137	0.14 156	0.12 121	0.15 59	0.12 93	0.15 87	0.12 126	0.12 36	0.13 152	0.10 143	0.12 154	0.17 111	0.17 138	0.20 152	0.18 121

Nwc_Net	0.15 138	0.13 144	0.13 160	0.14 137	0.18 176	0.15 138	0.14 152	0.17 86	0.16 157	0.17 63	0.21 188	0.18 106	0.12 126	0.10 124	0.18 191	0.16 188	0.14 50	0.14 142	0.15 87	0.11 105	0.12 36	0.11 117	0.13 167	0.10 126	0.15 85	0.16 120	0.20 152	0.15 77

CFNet_RVC	0.13 96	0.12 129	0.10 119	0.14 137	0.11 119	0.14 128	0.09 106	0.17 86	0.09 81	0.19 88	0.13 110	0.21 144	0.09 96	0.10 124	0.12 125	0.13 146	0.18 103	0.13 120	0.15 87	0.11 105	0.16 92	0.09 64	0.06 69	0.09 110	0.16 101	0.13 64	0.16 99	0.17 101

HH	0.13 96	0.06 30	0.05 25	0.11 107	0.12 131	0.16 146	0.08 88	0.19 132	0.08 61	0.28 201	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.12 155	0.11 98	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.16 97	0.11 105	0.20 151	0.08 39	0.07 91	0.08 88	0.13 59	0.15 103	0.19 139	0.24 162

HanStereo	0.13 96	0.06 30	0.05 25	0.11 107	0.12 131	0.16 146	0.08 88	0.19 132	0.08 61	0.28 201	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.12 155	0.11 98	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.16 97	0.11 105	0.20 151	0.08 39	0.07 91	0.08 88	0.13 59	0.15 103	0.19 139	0.24 162

EGLCR-Stereo	0.11 62	0.06 30	0.04 10	0.08 59	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.27 188	0.06 18	0.19 118	0.06 48	0.08 95	0.08 23	0.10 48	0.20 132	0.10 57	0.16 97	0.07 30	0.17 105	0.08 39	0.04 35	0.06 38	0.10 26	0.13 64	0.18 130	0.17 101

ICVP	0.15 138	0.13 144	0.14 170	0.12 119	0.12 131	0.13 121	0.10 120	0.17 86	0.12 128	0.17 63	0.14 123	0.18 106	0.12 126	0.09 112	0.13 138	0.14 165	0.18 103	0.15 155	0.16 97	0.14 151	0.17 105	0.14 161	0.20 193	0.11 139	0.19 143	0.19 170	0.17 112	0.17 101
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.09 35	0.08 80	0.06 50	0.07 54	0.06 41	0.08 61	0.05 33	0.10 35	0.07 43	0.12 34	0.10 74	0.10 30	0.06 48	0.03 14	0.09 40	0.09 32	0.13 38	0.11 68	0.16 97	0.09 68	0.12 36	0.08 39	0.04 35	0.06 38	0.12 49	0.10 27	0.11 47	0.11 38

DSFCA	0.11 62	0.12 129	0.09 106	0.10 92	0.08 67	0.11 101	0.11 129	0.12 41	0.09 81	0.12 34	0.14 123	0.14 70	0.08 81	0.05 43	0.10 67	0.11 84	0.15 59	0.12 93	0.16 97	0.10 88	0.13 57	0.12 135	0.07 91	0.09 110	0.13 59	0.14 81	0.10 33	0.13 56

R-Stereo Train	0.13 96	0.07 52	0.07 74	0.09 75	0.10 102	0.15 138	0.05 33	0.16 77	0.12 128	0.28 201	0.13 110	0.21 144	0.08 81	0.11 137	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.16 97	0.11 105	0.21 167	0.11 117	0.08 114	0.07 70	0.15 85	0.14 81	0.16 99	0.15 77

RAFT-Stereo	0.13 96	0.07 52	0.07 74	0.09 75	0.10 102	0.15 138	0.05 33	0.16 77	0.12 128	0.28 201	0.13 110	0.21 144	0.08 81	0.11 137	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.16 97	0.11 105	0.21 167	0.11 117	0.08 114	0.07 70	0.15 85	0.14 81	0.16 99	0.15 77
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	0.15 138	0.11 117	0.11 135	0.19 170	0.14 153	0.21 186	0.24 200	0.13 54	0.11 113	0.16 54	0.14 123	0.10 30	0.08 81	0.40 224	0.12 125	0.12 121	0.21 145	0.14 142	0.16 97	0.10 88	0.12 36	0.09 64	0.25 207	0.08 88	0.15 85	0.13 64	0.14 78	0.13 56

AE-Stereo	0.13 96	0.09 93	0.08 96	0.11 107	0.09 86	0.08 61	0.05 33	0.17 86	0.14 143	0.24 139	0.10 74	0.19 118	0.10 109	0.07 77	0.11 98	0.12 121	0.24 183	0.13 120	0.17 106	0.11 105	0.19 138	0.10 89	0.05 51	0.09 110	0.14 77	0.14 81	0.15 91	0.14 65

IGEV_Zeroshot_test	0.14 120	0.07 52	0.06 50	0.13 128	0.13 143	0.10 94	0.11 129	0.17 86	0.09 81	0.28 201	0.10 74	0.23 161	0.05 31	0.12 155	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.11 68	0.17 106	0.12 126	0.20 151	0.10 89	0.09 129	0.06 38	0.20 153	0.15 103	0.23 169	0.27 176

MSKI-zero shot	0.13 96	0.08 80	0.05 25	0.09 75	0.11 119	0.09 74	0.07 80	0.19 132	0.09 81	0.28 201	0.10 74	0.19 118	0.06 48	0.11 137	0.11 98	0.12 121	0.23 165	0.11 68	0.17 106	0.11 105	0.22 180	0.10 89	0.07 91	0.08 88	0.14 77	0.17 138	0.18 130	0.18 121

anonymity	0.13 96	0.06 30	0.05 25	0.09 75	0.10 102	0.09 74	0.07 80	0.18 112	0.08 61	0.28 201	0.13 110	0.19 118	0.06 48	0.09 112	0.10 67	0.13 146	0.23 165	0.12 93	0.17 106	0.15 167	0.20 151	0.10 89	0.09 129	0.07 70	0.20 153	0.19 170	0.19 139	0.19 130

GLC_STEREO	0.13 96	0.11 117	0.12 149	0.12 119	0.11 119	0.11 101	0.10 120	0.19 132	0.07 43	0.25 161	0.13 110	0.13 56	0.07 68	0.07 77	0.09 40	0.12 121	0.24 183	0.11 68	0.17 106	0.09 68	0.27 217	0.16 180	0.07 91	0.07 70	0.16 101	0.10 27	0.20 152	0.12 50

AACVNet	0.14 120	0.13 144	0.10 119	0.13 128	0.13 143	0.14 128	0.10 120	0.19 132	0.11 113	0.22 110	0.18 170	0.14 70	0.10 109	0.09 112	0.12 125	0.11 84	0.21 145	0.13 120	0.17 106	0.12 126	0.16 92	0.11 117	0.11 152	0.11 139	0.18 130	0.14 81	0.14 78	0.16 88

pcwnet_v2	0.16 153	0.12 129	0.12 149	0.16 151	0.14 153	0.17 155	0.14 152	0.20 149	0.13 136	0.22 110	0.14 123	0.19 118	0.18 175	0.12 155	0.11 98	0.12 121	0.18 103	0.14 142	0.17 106	0.12 126	0.16 92	0.11 117	0.09 129	0.11 139	0.20 153	0.19 170	0.19 139	0.28 180

GMStereo	0.12 85	0.12 129	0.07 74	0.11 107	0.11 119	0.13 121	0.09 106	0.17 86	0.10 101	0.17 63	0.14 123	0.22 157	0.11 120	0.07 77	0.10 67	0.09 32	0.17 84	0.10 57	0.17 106	0.12 126	0.15 77	0.09 64	0.07 91	0.09 110	0.14 77	0.13 64	0.15 91	0.12 50
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 85	0.12 129	0.12 149	0.12 119	0.10 102	0.11 101	0.13 146	0.15 69	0.12 128	0.13 38	0.12 100	0.13 56	0.10 109	0.09 112	0.18 191	0.13 146	0.16 68	0.11 68	0.17 106	0.10 88	0.13 57	0.10 89	0.10 143	0.10 126	0.13 59	0.11 40	0.13 67	0.13 56

psm_up	0.15 138	0.11 117	0.13 160	0.15 147	0.12 131	0.14 128	0.11 129	0.20 149	0.17 164	0.19 88	0.13 110	0.15 76	0.17 171	0.10 124	0.14 156	0.12 121	0.19 117	0.13 120	0.17 106	0.11 105	0.15 77	0.10 89	0.10 143	0.16 183	0.18 130	0.17 138	0.17 112	0.19 130

HSM-Net_RVC	0.16 153	0.12 129	0.10 119	0.17 159	0.13 143	0.14 128	0.10 120	0.18 112	0.14 143	0.25 161	0.18 170	0.28 174	0.17 171	0.11 137	0.12 125	0.11 84	0.19 117	0.13 120	0.17 106	0.11 105	0.18 123	0.12 135	0.08 114	0.11 139	0.19 143	0.17 138	0.23 169	0.24 162
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 138	0.17 177	0.12 149	0.16 151	0.14 153	0.17 155	0.11 129	0.17 86	0.13 136	0.21 105	0.13 110	0.28 174	0.12 126	0.10 124	0.12 125	0.13 146	0.18 103	0.13 120	0.17 106	0.12 126	0.17 105	0.09 64	0.10 143	0.11 139	0.19 143	0.16 120	0.17 112	0.20 138

iResNetv2_ROB	0.12 85	0.08 80	0.08 96	0.12 119	0.09 86	0.12 112	0.08 88	0.17 86	0.08 61	0.22 110	0.12 100	0.20 133	0.16 168	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.16 68	0.11 68	0.17 106	0.10 88	0.15 77	0.10 89	0.09 129	0.10 126	0.15 85	0.13 64	0.19 139	0.12 50

HSM	0.14 120	0.12 129	0.09 106	0.14 137	0.13 143	0.12 112	0.11 129	0.18 112	0.11 113	0.23 123	0.15 139	0.18 106	0.14 155	0.08 95	0.12 125	0.11 84	0.21 145	0.12 93	0.17 106	0.12 126	0.18 123	0.11 117	0.07 91	0.08 88	0.17 111	0.16 120	0.17 112	0.18 121

TANstereo	0.11 62	0.06 30	0.06 50	0.10 92	0.09 86	0.08 61	0.06 64	0.12 41	0.08 61	0.22 110	0.08 48	0.13 56	0.08 81	0.08 95	0.10 67	0.13 146	0.19 117	0.13 120	0.18 120	0.08 46	0.18 123	0.10 89	0.06 69	0.06 38	0.11 43	0.11 40	0.15 91	0.14 65

XX-TBD	0.11 62	0.06 30	0.06 50	0.10 92	0.09 86	0.08 61	0.06 64	0.12 41	0.08 61	0.22 110	0.08 48	0.13 56	0.08 81	0.08 95	0.10 67	0.13 146	0.19 117	0.13 120	0.18 120	0.08 46	0.18 123	0.10 89	0.06 69	0.06 38	0.11 43	0.11 40	0.15 91	0.14 65

Anonymous	0.15 138	0.10 105	0.10 119	0.10 92	0.10 102	0.10 94	0.08 88	0.19 132	0.09 81	0.20 96	0.13 110	0.19 118	0.17 171	0.07 77	0.14 156	0.15 183	0.20 132	0.17 180	0.18 120	0.15 167	0.23 191	0.16 180	0.06 69	0.10 126	0.23 185	0.18 153	0.19 139	0.15 77

FADNet-RVC	0.15 138	0.13 144	0.11 135	0.18 164	0.12 131	0.14 128	0.10 120	0.21 160	0.09 81	0.19 88	0.17 160	0.18 106	0.12 126	0.11 137	0.17 183	0.15 183	0.18 103	0.13 120	0.18 120	0.15 167	0.12 36	0.13 152	0.12 163	0.11 139	0.21 165	0.16 120	0.14 78	0.15 77

stereogan	0.16 153	0.15 165	0.15 177	0.16 151	0.18 176	0.18 163	0.16 162	0.20 149	0.19 177	0.14 41	0.16 150	0.20 133	0.18 175	0.13 168	0.16 176	0.13 146	0.16 68	0.14 142	0.18 120	0.14 151	0.15 77	0.13 152	0.13 167	0.13 165	0.16 101	0.17 138	0.23 169	0.18 121

ADCL	0.14 120	0.12 129	0.11 135	0.13 128	0.11 119	0.14 128	0.11 129	0.18 112	0.16 157	0.22 110	0.16 150	0.21 144	0.13 141	0.09 112	0.12 125	0.12 121	0.17 84	0.13 120	0.18 120	0.13 141	0.19 138	0.14 161	0.11 152	0.11 139	0.17 111	0.16 120	0.16 99	0.17 101

MDST_ROB	0.23 191	0.26 209	0.15 177	0.46 218	0.24 201	0.36 212	0.20 181	0.24 181	0.16 157	0.26 175	0.15 139	0.28 174	0.27 198	0.11 137	0.13 138	0.13 146	0.21 145	0.12 93	0.18 120	0.12 126	0.20 151	0.11 117	0.11 152	0.12 154	0.36 222	0.25 204	0.57 230	0.33 189

XPNet_ROB	0.18 162	0.21 192	0.14 170	0.15 147	0.16 164	0.15 138	0.15 157	0.16 77	0.14 143	0.19 88	0.19 179	0.49 204	0.13 141	0.11 137	0.16 176	0.14 165	0.25 191	0.16 167	0.18 120	0.14 151	0.17 105	0.19 198	0.13 167	0.14 172	0.18 130	0.17 138	0.32 198	0.29 183

DN-CSS_ROB	0.11 62	0.09 93	0.12 149	0.08 59	0.09 86	0.08 61	0.08 88	0.16 77	0.10 101	0.23 123	0.17 160	0.19 118	0.14 155	0.05 43	0.09 40	0.09 32	0.13 38	0.10 57	0.18 120	0.09 68	0.12 36	0.08 39	0.07 91	0.08 88	0.13 59	0.11 40	0.12 56	0.11 38

SGM-Forest	0.20 176	0.18 183	0.16 181	0.23 183	0.18 176	0.21 186	0.18 172	0.23 176	0.17 164	0.20 96	0.16 150	0.23 161	0.18 175	0.22 199	0.18 191	0.18 206	0.19 117	0.17 180	0.18 120	0.15 167	0.18 123	0.19 198	0.25 207	0.19 194	0.22 176	0.18 153	0.26 185	0.24 162
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CASnet	0.10 53	0.06 30	0.05 25	0.08 59	0.09 86	0.11 101	0.05 33	0.18 112	0.10 101	0.23 123	0.11 88	0.13 56	0.06 48	0.08 95	0.10 67	0.10 48	0.16 68	0.08 19	0.19 130	0.08 46	0.14 73	0.06 19	0.06 69	0.06 38	0.12 49	0.10 27	0.14 78	0.10 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 53	0.09 93	0.06 50	0.08 59	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.09 29	0.07 43	0.18 76	0.11 88	0.11 38	0.10 109	0.06 55	0.09 40	0.10 48	0.14 50	0.09 44	0.19 130	0.09 68	0.12 36	0.06 19	0.05 51	0.06 38	0.11 43	0.10 27	0.15 91	0.12 50

LMCR-Stereo	0.13 96	0.09 93	0.07 74	0.11 107	0.08 67	0.11 101	0.09 106	0.18 112	0.09 81	0.19 88	0.14 123	0.19 118	0.14 155	0.10 124	0.10 67	0.11 84	0.20 132	0.13 120	0.19 130	0.11 105	0.18 123	0.10 89	0.08 114	0.08 88	0.15 85	0.13 64	0.19 139	0.17 101

EAI-Stereo	0.13 96	0.07 52	0.04 10	0.10 92	0.10 102	0.10 94	0.09 106	0.18 112	0.10 101	0.26 175	0.11 88	0.20 133	0.05 31	0.10 124	0.10 67	0.12 121	0.22 156	0.12 93	0.19 130	0.12 126	0.19 138	0.09 64	0.08 114	0.08 88	0.16 101	0.15 103	0.16 99	0.20 138

RGC	0.19 170	0.17 177	0.17 191	0.19 170	0.20 187	0.20 178	0.15 157	0.22 169	0.26 209	0.17 63	0.21 188	0.21 144	0.24 191	0.15 179	0.24 214	0.19 214	0.18 103	0.16 167	0.19 130	0.16 179	0.17 105	0.14 161	0.13 167	0.16 183	0.21 165	0.21 180	0.24 176	0.25 170

NCC-stereo	0.18 162	0.16 169	0.16 181	0.16 151	0.18 176	0.18 163	0.18 172	0.19 132	0.20 190	0.16 54	0.19 179	0.21 144	0.21 183	0.12 155	0.22 207	0.18 206	0.18 103	0.19 196	0.19 130	0.15 167	0.16 92	0.15 171	0.15 175	0.12 154	0.19 143	0.18 153	0.24 176	0.20 138

Abc-Net	0.18 162	0.16 169	0.16 181	0.16 151	0.18 176	0.18 163	0.18 172	0.19 132	0.20 190	0.16 54	0.19 179	0.21 144	0.21 183	0.12 155	0.22 207	0.18 206	0.18 103	0.19 196	0.19 130	0.15 167	0.16 92	0.15 171	0.15 175	0.12 154	0.19 143	0.18 153	0.24 176	0.20 138
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.13 96	0.10 105	0.10 119	0.10 92	0.08 67	0.09 74	0.09 106	0.17 86	0.14 143	0.20 96	0.15 139	0.15 76	0.13 141	0.05 43	0.11 98	0.11 84	0.16 68	0.14 142	0.19 130	0.12 126	0.16 92	0.12 135	0.09 129	0.11 139	0.14 77	0.18 153	0.13 67	0.19 130

MSMDNet	0.13 96	0.08 80	0.06 50	0.09 75	0.12 131	0.10 94	0.08 88	0.17 86	0.11 113	0.27 188	0.10 74	0.20 133	0.06 48	0.12 155	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.19 130	0.16 179	0.21 167	0.12 135	0.07 91	0.08 88	0.17 111	0.15 103	0.17 112	0.18 121

DeepPruner_ROB	0.14 120	0.13 144	0.11 135	0.12 119	0.11 119	0.11 101	0.09 106	0.17 86	0.12 128	0.21 105	0.18 170	0.15 76	0.13 141	0.08 95	0.14 156	0.11 84	0.18 103	0.15 155	0.19 130	0.11 105	0.18 123	0.14 161	0.10 143	0.11 139	0.17 111	0.17 138	0.17 112	0.19 130

MLCV	0.14 120	0.11 117	0.09 106	0.16 151	0.12 131	0.14 128	0.11 129	0.21 160	0.10 101	0.24 139	0.13 110	0.21 144	0.15 163	0.08 95	0.10 67	0.10 48	0.19 117	0.11 68	0.19 130	0.09 68	0.18 123	0.09 64	0.10 143	0.09 110	0.17 111	0.14 81	0.16 99	0.20 138

NCCL2	0.18 162	0.17 177	0.16 181	0.13 128	0.13 143	0.13 121	0.12 141	0.21 160	0.18 170	0.22 110	0.15 139	0.23 161	0.13 141	0.10 124	0.17 183	0.16 188	0.19 117	0.17 180	0.19 130	0.17 183	0.22 180	0.18 189	0.11 152	0.16 183	0.26 195	0.26 205	0.20 152	0.24 162

CBMV_ROB	0.22 184	0.14 157	0.16 181	0.26 193	0.23 196	0.21 186	0.22 193	0.28 193	0.17 164	0.26 175	0.17 160	0.28 174	0.18 175	0.26 204	0.13 138	0.12 121	0.26 200	0.17 180	0.19 130	0.17 183	0.21 167	0.19 198	0.26 213	0.21 195	0.25 191	0.27 215	0.25 182	0.34 193

HBP-ISP	0.21 181	0.16 169	0.13 160	0.26 193	0.23 196	0.22 190	0.18 172	0.29 200	0.18 170	0.28 201	0.19 179	0.22 157	0.12 126	0.28 212	0.11 98	0.14 165	0.26 200	0.19 196	0.20 143	0.13 141	0.23 191	0.23 217	0.26 213	0.24 209	0.25 191	0.24 195	0.23 169	0.26 173

MIPNet	0.11 62	0.09 93	0.06 50	0.07 54	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.06 28	0.23 123	0.07 30	0.16 86	0.08 81	0.05 43	0.10 67	0.11 84	0.17 84	0.11 68	0.20 143	0.12 126	0.13 57	0.11 117	0.05 51	0.07 70	0.16 101	0.15 103	0.11 47	0.13 56

SACVNet	0.16 153	0.14 157	0.13 160	0.16 151	0.13 143	0.14 128	0.12 141	0.19 132	0.17 164	0.19 88	0.17 160	0.14 70	0.07 68	0.14 171	0.15 168	0.14 165	0.19 117	0.16 167	0.20 143	0.13 141	0.17 105	0.14 161	0.12 163	0.13 165	0.21 165	0.19 170	0.19 139	0.17 101

TestStereo	0.13 96	0.12 129	0.10 119	0.11 107	0.08 67	0.11 101	0.10 120	0.19 132	0.11 113	0.24 139	0.14 123	0.20 133	0.08 81	0.06 55	0.12 125	0.10 48	0.20 132	0.11 68	0.20 143	0.10 88	0.21 167	0.11 117	0.06 69	0.12 154	0.19 143	0.11 40	0.12 56	0.13 56

HCRNet	0.12 85	0.17 177	0.06 50	0.22 181	0.08 67	0.15 138	0.08 88	0.13 54	0.04 6	0.46 239	0.12 100	0.24 167	0.07 68	0.07 77	0.08 23	0.06 5	0.14 50	0.08 19	0.20 143	0.08 46	0.10 25	0.05 9	0.11 152	0.06 38	0.06 6	0.06 6	0.05 5	0.08 18

CBMV	0.22 184	0.18 183	0.18 196	0.23 183	0.22 192	0.20 178	0.18 172	0.27 191	0.19 177	0.28 201	0.11 88	0.30 181	0.13 141	0.24 201	0.16 176	0.14 165	0.25 191	0.18 191	0.20 143	0.16 179	0.22 180	0.19 198	0.24 206	0.23 201	0.27 198	0.24 195	0.36 209	0.42 206
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.14 120	0.12 129	0.11 135	0.08 59	0.09 86	0.11 101	0.08 88	0.23 176	0.19 177	0.24 139	0.16 150	0.23 161	0.11 120	0.04 27	0.11 98	0.11 84	0.17 84	0.12 93	0.21 149	0.12 126	0.17 105	0.12 135	0.06 69	0.12 154	0.21 165	0.14 81	0.16 99	0.15 77

MyStereo	0.14 120	0.13 144	0.11 135	0.10 92	0.10 102	0.11 101	0.08 88	0.23 176	0.20 190	0.24 139	0.16 150	0.23 161	0.13 141	0.04 27	0.11 98	0.11 84	0.18 103	0.12 93	0.21 149	0.13 141	0.17 105	0.12 135	0.06 69	0.11 139	0.22 176	0.14 81	0.17 112	0.17 101

Any-RAFT	0.13 96	0.07 52	0.06 50	0.11 107	0.09 86	0.12 112	0.08 88	0.17 86	0.10 101	0.26 175	0.09 66	0.20 133	0.08 81	0.11 137	0.11 98	0.11 84	0.22 156	0.11 68	0.21 149	0.10 88	0.22 180	0.10 89	0.08 114	0.06 38	0.16 101	0.16 120	0.17 112	0.17 101

RAFT-Test	0.13 96	0.07 52	0.06 50	0.09 75	0.11 119	0.13 121	0.08 88	0.17 86	0.11 113	0.27 188	0.11 88	0.20 133	0.05 31	0.12 155	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.21 149	0.14 151	0.21 167	0.11 117	0.07 91	0.08 88	0.17 111	0.16 120	0.17 112	0.17 101

IPLGR	0.12 85	0.09 93	0.09 106	0.09 75	0.10 102	0.09 74	0.07 80	0.18 112	0.09 81	0.22 110	0.10 74	0.16 86	0.07 68	0.06 55	0.10 67	0.11 84	0.17 84	0.11 68	0.21 149	0.12 126	0.16 92	0.09 64	0.04 35	0.08 88	0.16 101	0.14 81	0.14 78	0.16 88

GANet-ADL	0.15 138	0.12 129	0.09 106	0.14 137	0.12 131	0.16 146	0.12 141	0.20 149	0.10 101	0.25 161	0.15 139	0.22 157	0.12 126	0.21 198	0.11 98	0.11 84	0.25 191	0.14 142	0.21 149	0.14 151	0.19 138	0.10 89	0.08 114	0.10 126	0.17 111	0.16 120	0.20 152	0.17 101

sAnonymous2	0.14 120	0.09 93	0.10 119	0.10 92	0.09 86	0.09 74	0.11 129	0.22 169	0.11 113	0.23 123	0.17 160	0.15 76	0.10 109	0.06 55	0.13 138	0.14 165	0.18 103	0.15 155	0.21 149	0.14 151	0.17 105	0.15 171	0.05 51	0.10 126	0.17 111	0.17 138	0.17 112	0.16 88

CroCo_RVC	0.14 120	0.09 93	0.10 119	0.10 92	0.09 86	0.09 74	0.11 129	0.22 169	0.11 113	0.23 123	0.17 160	0.15 76	0.10 109	0.06 55	0.13 138	0.14 165	0.18 103	0.15 155	0.21 149	0.14 151	0.17 105	0.15 171	0.05 51	0.10 126	0.17 111	0.17 138	0.17 112	0.16 88

XX-Stereo	0.14 120	0.05 20	0.05 25	0.10 92	0.07 57	0.17 155	0.07 80	0.18 112	0.10 101	0.27 188	0.09 66	0.21 144	0.03 8	0.10 124	0.11 98	0.12 121	0.22 156	0.11 68	0.21 149	0.11 105	0.20 151	0.09 64	0.08 114	0.07 70	0.23 185	0.17 138	0.17 112	0.35 195

RTSC	0.14 120	0.11 117	0.11 135	0.12 119	0.11 119	0.12 112	0.10 120	0.16 77	0.14 143	0.18 76	0.13 110	0.15 76	0.14 155	0.08 95	0.13 138	0.13 146	0.20 132	0.13 120	0.21 149	0.12 126	0.16 92	0.12 135	0.07 91	0.10 126	0.16 101	0.17 138	0.21 163	0.33 189

ccs_rob	0.20 176	0.15 165	0.12 149	0.26 193	0.16 164	0.26 199	0.20 181	0.22 169	0.16 157	0.25 161	0.24 202	0.58 212	0.25 192	0.18 184	0.13 138	0.13 146	0.23 165	0.15 155	0.21 149	0.16 179	0.21 167	0.12 135	0.12 163	0.11 139	0.20 153	0.16 120	0.18 130	0.23 160

NaN_ROB	0.19 170	0.20 190	0.19 202	0.19 170	0.20 187	0.16 146	0.15 157	0.28 193	0.19 177	0.23 123	0.18 170	0.46 201	0.17 171	0.11 137	0.14 156	0.13 146	0.15 59	0.14 142	0.21 149	0.19 193	0.13 57	0.11 117	0.09 129	0.21 195	0.25 191	0.23 193	0.26 185	0.28 180

LE_ROB	0.42 220	0.19 186	0.17 191	0.40 214	0.44 225	0.33 210	0.44 222	0.35 213	0.29 220	0.32 218	0.21 188	1.22 247	1.73 262	0.11 137	0.11 98	0.11 84	0.21 145	0.13 120	0.21 149	0.13 141	0.23 191	0.13 152	0.12 163	0.15 175	0.39 226	0.36 229	1.46 263	1.45 261

DAS	0.19 170	0.11 117	0.10 119	0.24 188	0.19 183	0.18 163	0.21 187	0.23 176	0.18 170	0.24 139	0.14 123	0.38 192	0.21 183	0.09 112	0.13 138	0.12 121	0.25 191	0.16 167	0.22 162	0.15 167	0.21 167	0.14 161	0.17 183	0.13 165	0.20 153	0.18 153	0.23 169	0.30 184

SepStereo	0.19 170	0.11 117	0.10 119	0.24 188	0.19 183	0.18 163	0.21 187	0.23 176	0.18 170	0.24 139	0.14 123	0.38 192	0.21 183	0.09 112	0.13 138	0.12 121	0.25 191	0.16 167	0.22 162	0.15 167	0.21 167	0.14 161	0.17 183	0.13 165	0.20 153	0.18 153	0.23 169	0.30 184

PSMNet-ADL	0.18 162	0.13 144	0.13 160	0.16 151	0.14 153	0.17 155	0.16 162	0.20 149	0.22 195	0.27 188	0.20 186	0.29 180	0.26 194	0.18 184	0.16 176	0.14 165	0.23 165	0.14 142	0.22 162	0.14 151	0.19 138	0.11 117	0.10 143	0.11 139	0.20 153	0.16 120	0.23 169	0.20 138

TRStereo	0.13 96	0.07 52	0.05 25	0.09 75	0.08 67	0.17 155	0.12 141	0.18 112	0.07 43	0.25 161	0.09 66	0.20 133	0.05 31	0.10 124	0.10 67	0.11 84	0.21 145	0.11 68	0.22 162	0.14 151	0.19 138	0.09 64	0.09 129	0.07 70	0.17 111	0.17 138	0.24 176	0.19 130

sCroCo_RVC	0.14 120	0.09 93	0.09 106	0.08 59	0.07 57	0.10 94	0.07 80	0.20 149	0.14 143	0.18 76	0.12 100	0.13 56	0.14 155	0.06 55	0.14 156	0.16 188	0.22 156	0.15 155	0.22 162	0.13 141	0.21 167	0.16 180	0.06 69	0.12 154	0.18 130	0.15 103	0.17 112	0.17 101

APVNet	0.15 138	0.13 144	0.11 135	0.13 128	0.17 170	0.15 138	0.13 146	0.19 132	0.11 113	0.14 41	0.13 110	0.17 91	0.09 96	0.16 182	0.17 183	0.16 188	0.21 145	0.14 142	0.22 162	0.15 167	0.15 77	0.12 135	0.07 91	0.12 154	0.17 111	0.15 103	0.19 139	0.17 101

NOSS_ROB	0.21 181	0.14 157	0.16 181	0.21 179	0.19 183	0.20 178	0.22 193	0.30 202	0.18 170	0.25 161	0.16 150	0.21 144	0.13 141	0.27 211	0.15 168	0.14 165	0.26 200	0.21 204	0.22 162	0.17 183	0.23 191	0.22 214	0.26 213	0.24 209	0.26 195	0.23 193	0.24 176	0.27 176

GwcNet-ADL	0.17 159	0.12 129	0.11 135	0.19 170	0.14 153	0.17 155	0.14 152	0.21 160	0.14 143	0.24 139	0.17 160	0.32 183	0.16 168	0.20 193	0.13 138	0.14 165	0.23 165	0.15 155	0.23 169	0.13 141	0.18 123	0.12 135	0.06 69	0.10 126	0.19 143	0.16 120	0.19 139	0.22 157

cross-raft	0.14 120	0.08 80	0.07 74	0.08 59	0.10 102	0.12 112	0.08 88	0.17 86	0.13 136	0.27 188	0.12 100	0.21 144	0.05 31	0.11 137	0.13 138	0.14 165	0.22 156	0.11 68	0.23 169	0.13 141	0.23 191	0.10 89	0.06 69	0.08 88	0.22 176	0.18 153	0.14 78	0.16 88

test-1	0.15 138	0.06 30	0.07 74	0.11 107	0.10 102	0.18 163	0.14 152	0.19 132	0.13 136	0.28 201	0.10 74	0.19 118	0.11 120	0.12 155	0.13 138	0.14 165	0.22 156	0.12 93	0.23 169	0.10 88	0.24 202	0.09 64	0.09 129	0.08 88	0.21 165	0.18 153	0.15 91	0.18 121

GEStereo_RVC	0.14 120	0.13 144	0.10 119	0.11 107	0.12 131	0.12 112	0.11 129	0.18 112	0.13 136	0.24 139	0.16 150	0.18 106	0.10 109	0.06 55	0.13 138	0.12 121	0.20 132	0.16 167	0.23 169	0.13 141	0.16 92	0.14 161	0.07 91	0.11 139	0.21 165	0.15 103	0.13 67	0.20 138

FADNet	0.16 153	0.15 165	0.10 119	0.20 175	0.10 102	0.19 172	0.13 146	0.21 160	0.13 136	0.22 110	0.26 212	0.17 91	0.14 155	0.12 155	0.20 203	0.16 188	0.16 68	0.14 142	0.23 169	0.20 200	0.16 92	0.13 152	0.11 152	0.11 139	0.21 165	0.17 138	0.16 99	0.15 77

LALA_ROB	0.22 184	0.25 206	0.16 181	0.19 170	0.17 170	0.22 190	0.16 162	0.18 112	0.19 177	0.24 139	0.21 188	0.63 214	0.15 163	0.13 168	0.26 217	0.17 200	0.27 207	0.22 208	0.23 169	0.19 193	0.20 151	0.21 210	0.14 173	0.15 175	0.20 153	0.22 188	0.35 206	0.26 173

EKT-Stereo	0.15 138	0.10 105	0.07 74	0.13 128	0.13 143	0.16 146	0.17 170	0.17 86	0.11 113	0.26 175	0.17 160	0.17 91	0.07 68	0.11 137	0.11 98	0.11 84	0.24 183	0.15 155	0.24 175	0.12 126	0.25 208	0.10 89	0.07 91	0.08 88	0.20 153	0.16 120	0.17 112	0.17 101

CASS	0.15 138	0.12 129	0.10 119	0.14 137	0.12 131	0.16 146	0.10 120	0.19 132	0.15 153	0.26 175	0.12 100	0.20 133	0.12 126	0.09 112	0.13 138	0.12 121	0.23 165	0.12 93	0.24 175	0.10 88	0.20 151	0.11 117	0.07 91	0.09 110	0.23 185	0.14 81	0.19 139	0.22 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GES	0.14 120	0.11 117	0.07 74	0.09 75	0.11 119	0.15 138	0.09 106	0.20 149	0.09 81	0.23 123	0.12 100	0.17 91	0.11 120	0.14 171	0.12 125	0.11 84	0.23 165	0.14 142	0.24 175	0.14 151	0.18 123	0.18 189	0.11 152	0.09 110	0.15 85	0.13 64	0.21 163	0.20 138

pmcnn	0.19 170	0.14 157	0.11 135	0.18 164	0.13 143	0.19 172	0.16 162	0.20 149	0.19 177	0.26 175	0.15 139	0.35 187	0.26 194	0.09 112	0.11 98	0.11 84	0.25 191	0.14 142	0.24 175	0.14 151	0.23 191	0.15 171	0.11 152	0.11 139	0.21 165	0.19 170	0.40 218	0.46 216

dd	0.14 120	0.12 129	0.07 74	0.25 191	0.11 119	0.19 172	0.09 106	0.17 86	0.08 61	0.17 63	0.08 48	0.33 184	0.08 81	0.06 55	0.11 98	0.11 84	0.24 183	0.11 68	0.25 179	0.09 68	0.15 77	0.09 64	0.06 69	0.09 110	0.17 111	0.13 64	0.18 130	0.14 65

DDUNet	0.26 197	0.21 192	0.12 149	0.38 208	0.31 215	0.41 219	0.48 225	0.20 149	0.16 157	0.16 54	0.25 207	0.17 91	0.08 81	1.61 243	0.15 168	0.14 165	0.21 145	0.15 155	0.25 179	0.14 151	0.18 123	0.13 152	0.25 207	0.16 183	0.17 111	0.19 170	0.18 130	0.22 157

SGM-ForestM	0.25 193	0.22 197	0.16 181	0.37 206	0.24 201	0.32 206	0.24 200	0.29 200	0.21 194	0.23 123	0.18 170	0.50 206	0.26 194	0.20 193	0.15 168	0.13 146	0.23 165	0.16 167	0.25 179	0.15 167	0.20 151	0.17 187	0.21 197	0.17 188	0.37 223	0.26 205	0.52 225	0.37 197

ETE_ROB	0.22 184	0.23 202	0.15 177	0.20 175	0.16 164	0.19 172	0.17 170	0.18 112	0.19 177	0.21 105	0.22 197	0.64 215	0.16 168	0.14 171	0.17 183	0.14 165	0.30 218	0.19 196	0.25 179	0.19 193	0.22 180	0.18 189	0.16 178	0.15 175	0.22 176	0.28 219	0.41 220	0.27 176

DLNR_Zeroshot_test	10.02 267	31.66 277	0.05 25	54.25 277	0.10 102	0.18 163	50.40 277	0.19 132	0.08 61	0.27 188	0.07 30	0.20 133	0.04 18	0.14 171	60.23 276	70.55 277	0.34 223	0.18 191	0.26 183	0.11 105	0.20 151	0.08 39	0.07 91	0.09 110	0.19 143	0.15 103	0.20 152	0.25 170

Anonymous3	0.18 162	0.15 165	0.11 135	0.15 147	0.10 102	0.14 128	0.11 129	0.22 169	0.19 177	0.27 188	0.15 139	0.27 173	0.12 126	0.12 155	0.27 219	0.18 206	0.22 156	0.18 191	0.26 183	0.17 183	0.25 208	0.21 210	0.09 129	0.10 126	0.21 165	0.21 180	0.22 168	0.20 138

PS-NSSS	0.17 159	0.19 186	0.18 196	0.23 183	0.18 176	0.18 163	0.16 162	0.22 169	0.12 128	0.23 123	0.21 188	0.44 197	0.08 81	0.11 137	0.14 156	0.10 48	0.13 38	0.13 120	0.26 183	0.11 105	0.11 30	0.07 33	0.18 189	0.15 175	0.17 111	0.21 180	0.14 78	0.20 138

iResNet	0.17 159	0.11 117	0.10 119	0.15 147	0.13 143	0.17 155	0.12 141	0.21 160	0.14 143	0.25 161	0.14 123	0.35 187	0.32 207	0.08 95	0.12 125	0.11 84	0.20 132	0.12 93	0.26 183	0.15 167	0.18 123	0.12 135	0.11 152	0.13 165	0.18 130	0.15 103	0.20 152	0.19 130

CSAN	0.26 197	0.30 218	0.30 223	0.26 193	0.23 196	0.21 186	0.19 179	0.28 193	0.37 232	0.35 229	0.24 202	0.51 209	0.27 198	0.14 171	0.22 207	0.17 200	0.19 117	0.20 201	0.26 183	0.25 214	0.22 180	0.20 207	0.17 183	0.27 216	0.31 211	0.26 205	0.39 214	0.38 199

SGM_RVC	0.25 193	0.24 204	0.18 196	0.39 212	0.27 207	0.34 211	0.26 205	0.28 193	0.19 177	0.25 161	0.18 170	0.42 195	0.31 205	0.18 184	0.14 156	0.13 146	0.23 165	0.15 155	0.26 183	0.14 151	0.19 138	0.15 171	0.19 191	0.17 188	0.34 218	0.24 195	0.56 229	0.45 214
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UDG	0.26 197	0.21 192	0.13 160	0.39 212	0.32 216	0.39 217	0.53 230	0.20 149	0.16 157	0.19 88	0.23 199	0.17 91	0.09 96	1.45 239	0.16 176	0.13 146	0.27 207	0.16 167	0.27 189	0.14 151	0.22 180	0.14 161	0.25 207	0.12 154	0.21 165	0.21 180	0.21 163	0.19 130

FCDSN-DC	0.25 193	0.25 206	0.26 218	0.28 200	0.26 204	0.26 199	0.35 211	0.28 193	0.18 170	0.20 96	0.18 170	0.21 144	0.12 126	0.29 213	0.25 215	0.26 223	0.29 216	0.28 225	0.28 190	0.21 202	0.25 208	0.25 221	0.26 213	0.32 226	0.27 198	0.24 195	0.26 185	0.27 176
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.30 208	0.26 209	0.20 204	0.49 221	0.37 220	0.36 212	0.26 205	0.32 207	0.28 215	0.30 214	0.28 218	0.60 213	0.48 229	0.18 184	0.15 168	0.14 165	0.26 200	0.17 180	0.28 190	0.18 189	0.28 219	0.22 214	0.25 207	0.21 195	0.37 223	0.30 224	0.55 228	0.51 220
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
FC-DCNN	0.27 202	0.28 215	0.27 219	0.36 204	0.28 209	0.32 206	0.38 216	0.33 210	0.19 177	0.22 110	0.19 179	0.23 161	0.13 141	0.29 213	0.26 217	0.27 226	0.29 216	0.27 222	0.29 192	0.22 207	0.26 216	0.25 221	0.26 213	0.31 224	0.31 211	0.26 205	0.30 193	0.30 184

dad	0.18 162	0.16 169	0.12 149	0.36 204	0.16 164	0.24 196	0.21 187	0.24 181	0.09 81	0.22 110	0.11 88	0.38 192	0.12 126	0.08 95	0.13 138	0.11 84	0.27 207	0.13 120	0.30 193	0.11 105	0.19 138	0.12 135	0.09 129	0.13 165	0.19 143	0.14 81	0.31 196	0.24 162

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 193	0.25 206	0.20 204	0.29 201	0.22 192	0.22 190	0.23 196	0.37 218	0.28 215	0.35 229	0.22 197	0.46 201	0.32 207	0.20 193	0.19 199	0.17 200	0.17 84	0.16 167	0.30 193	0.14 151	0.21 167	0.19 198	0.27 225	0.23 201	0.29 206	0.26 205	0.33 200	0.31 188

AnyNet_C32	0.21 181	0.16 169	0.15 177	0.17 159	0.17 170	0.19 172	0.16 162	0.26 188	0.22 195	0.25 161	0.24 202	0.24 167	0.18 175	0.14 171	0.22 207	0.18 206	0.28 214	0.22 208	0.30 193	0.19 193	0.28 219	0.23 217	0.16 178	0.18 192	0.22 176	0.22 188	0.21 163	0.24 162

SANet	0.31 210	0.21 192	0.21 210	0.25 191	0.22 192	0.31 202	0.22 193	0.31 206	0.32 225	0.27 188	0.27 214	1.36 250	0.39 223	0.22 199	0.17 183	0.14 165	0.26 200	0.21 204	0.30 193	0.21 202	0.25 208	0.21 210	0.30 230	0.23 201	0.34 218	0.26 205	0.35 206	0.49 218

SFCPSM	0.20 176	0.14 157	0.12 149	0.21 179	0.16 164	0.20 178	0.18 172	0.22 169	0.20 190	0.25 161	0.24 202	0.34 186	0.34 214	0.14 171	0.13 138	0.13 146	0.24 183	0.16 167	0.32 197	0.19 193	0.19 138	0.13 152	0.14 173	0.12 154	0.22 176	0.18 153	0.20 152	0.25 170

FADNet_RVC	0.18 162	0.14 157	0.13 160	0.20 175	0.15 162	0.14 128	0.13 146	0.24 181	0.14 143	0.24 139	0.18 170	0.28 174	0.22 189	0.14 171	0.15 168	0.12 121	0.20 132	0.17 180	0.32 197	0.15 167	0.20 151	0.15 171	0.11 152	0.15 175	0.20 153	0.21 180	0.18 130	0.23 160

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 216	0.16 169	0.13 160	0.26 193	0.22 192	0.23 194	0.27 207	0.24 181	0.15 153	0.24 139	0.16 150	4.16 266	0.22 189	0.19 190	0.14 156	0.13 146	0.33 221	0.22 208	0.32 197	0.20 200	0.24 202	0.19 198	0.22 199	0.14 172	0.20 153	0.20 179	0.21 163	0.24 162

ADCPNet	0.22 184	0.17 177	0.16 181	0.20 175	0.20 187	0.20 178	0.18 172	0.28 193	0.23 197	0.26 175	0.23 199	0.26 172	0.29 202	0.15 179	0.19 199	0.17 200	0.24 183	0.17 180	0.32 197	0.23 209	0.25 208	0.20 207	0.17 183	0.22 198	0.25 191	0.24 195	0.27 188	0.34 193

FAT-Stereo	0.26 197	0.19 186	0.17 191	0.38 208	0.37 220	0.31 202	0.25 204	0.26 188	0.18 170	0.28 201	0.25 207	0.33 184	0.36 217	0.26 204	0.18 191	0.16 188	0.27 207	0.23 213	0.33 201	0.21 202	0.22 180	0.19 198	0.22 199	0.22 198	0.22 176	0.22 188	0.33 200	0.43 209

SHD	0.22 184	0.17 177	0.21 210	0.18 164	0.17 170	0.19 172	0.20 181	0.27 191	0.17 164	0.27 188	0.19 179	0.24 167	0.32 207	0.17 183	0.16 176	0.15 183	0.19 117	0.17 180	0.33 201	0.18 189	0.21 167	0.18 189	0.16 178	0.17 188	0.24 189	0.28 219	0.25 182	0.43 209

XQC	0.29 205	0.30 218	0.27 219	0.37 206	0.28 209	0.37 215	0.37 212	0.40 224	0.30 221	0.32 218	0.20 186	0.45 198	0.28 201	0.31 217	0.16 176	0.15 183	0.21 145	0.22 208	0.34 203	0.24 210	0.22 180	0.21 210	0.23 202	0.25 213	0.33 216	0.27 215	0.44 222	0.33 189

S-Stereo	0.30 208	0.22 197	0.18 196	0.42 216	0.39 222	0.41 219	0.37 212	0.25 187	0.24 200	0.26 175	0.44 234	0.55 211	0.36 217	0.24 201	0.18 191	0.14 165	0.27 207	0.27 222	0.35 204	0.28 219	0.23 191	0.23 217	0.53 235	0.23 201	0.23 185	0.19 170	0.27 188	0.38 199

RTS	0.20 176	0.16 169	0.14 170	0.17 159	0.14 153	0.20 178	0.15 157	0.24 181	0.25 205	0.15 47	0.14 123	0.14 70	0.20 181	0.11 137	0.15 168	0.16 188	0.24 183	0.17 180	0.35 204	0.24 210	0.23 191	0.16 180	0.09 129	0.15 175	0.29 206	0.26 205	0.28 191	0.55 225

RTSA	0.20 176	0.16 169	0.14 170	0.17 159	0.14 153	0.20 178	0.15 157	0.24 181	0.25 205	0.15 47	0.14 123	0.14 70	0.20 181	0.11 137	0.15 168	0.16 188	0.24 183	0.17 180	0.35 204	0.24 210	0.23 191	0.16 180	0.09 129	0.15 175	0.29 206	0.26 205	0.28 191	0.55 225

GANetREF_RVC	0.26 197	0.26 209	0.30 223	0.23 183	0.23 196	0.23 194	0.24 200	0.35 213	0.33 227	0.32 218	0.18 170	0.50 206	0.38 221	0.12 155	0.22 207	0.18 206	0.20 132	0.21 204	0.35 204	0.21 202	0.24 202	0.16 180	0.22 199	0.29 222	0.28 202	0.21 180	0.36 209	0.33 189
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
ADCMid	0.22 184	0.18 183	0.17 191	0.18 164	0.19 183	0.20 178	0.16 162	0.30 202	0.25 205	0.24 139	0.19 179	0.36 189	0.21 183	0.12 155	0.18 191	0.16 188	0.25 191	0.18 191	0.37 208	0.19 193	0.24 202	0.20 207	0.17 183	0.15 175	0.24 189	0.22 188	0.25 182	0.30 184

PWC_ROB	0.23 191	0.20 190	0.14 170	0.18 164	0.17 170	0.16 146	0.20 181	0.21 160	0.27 212	0.15 47	0.21 188	0.28 174	0.63 236	0.13 168	0.14 156	0.13 146	0.27 207	0.18 191	0.37 208	0.19 193	0.22 180	0.18 189	0.16 178	0.24 209	0.20 153	0.19 170	0.24 176	0.44 212

MANE	0.42 220	0.36 220	0.33 228	0.61 227	0.45 228	0.44 223	0.47 224	0.43 231	0.26 209	0.23 123	0.24 202	0.64 215	0.29 202	0.31 217	0.32 223	0.30 231	0.33 221	0.42 241	0.38 210	0.24 210	0.31 225	0.27 224	0.26 213	0.35 230	0.57 238	0.44 238	1.10 257	0.98 252

CC-Net-ROB	0.28 204	0.40 224	0.29 221	0.57 225	0.44 225	0.42 221	0.38 216	0.32 207	0.19 177	0.33 222	0.28 218	0.69 220	0.10 109	0.32 220	0.21 205	0.13 146	0.14 50	0.16 167	0.40 211	0.18 189	0.15 77	0.09 64	0.23 202	0.24 209	0.22 176	0.21 180	0.19 139	0.28 180

SQANet	0.46 224	0.56 231	0.14 170	1.44 239	0.52 232	1.25 239	0.85 236	0.30 202	0.23 197	0.34 226	0.25 207	0.66 217	0.19 180	1.15 237	0.19 199	0.14 165	0.25 191	0.20 201	0.42 212	0.22 207	0.17 105	0.14 161	1.56 243	0.17 188	0.21 165	0.17 138	0.27 188	0.41 204

edge stereo	0.31 210	0.22 197	0.20 204	0.42 216	0.36 218	0.42 221	0.39 218	0.39 223	0.23 197	0.23 123	0.39 231	0.68 218	0.34 214	0.30 216	0.17 183	0.17 200	0.31 219	0.21 204	0.42 212	0.21 202	0.24 202	0.18 189	0.25 207	0.23 201	0.28 202	0.24 195	0.39 214	0.55 225

G-Net	0.29 205	0.24 204	0.19 202	0.24 188	0.21 191	0.36 212	0.23 196	0.30 202	0.27 212	0.33 222	0.33 228	0.89 238	0.25 192	0.19 190	0.21 205	0.18 206	0.26 200	0.22 208	0.44 214	0.31 226	0.27 217	0.18 189	0.18 189	0.18 192	0.28 202	0.24 195	0.40 218	0.41 204

ELAS_RVC	0.44 223	0.43 226	0.36 230	0.63 228	0.44 225	0.62 231	0.50 226	0.40 224	0.26 209	0.25 161	0.31 225	1.20 245	0.31 205	0.32 220	0.31 221	0.28 228	0.37 229	0.30 227	0.44 214	0.27 217	0.35 228	0.33 233	0.26 213	0.38 232	0.52 233	0.41 234	0.78 245	0.74 240
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.43 222	0.43 226	0.36 230	0.64 229	0.45 228	0.58 226	0.50 226	0.40 224	0.27 212	0.25 161	0.30 223	0.92 239	0.32 207	0.32 220	0.31 221	0.28 228	0.36 228	0.30 227	0.45 216	0.26 215	0.34 227	0.33 233	0.26 213	0.37 231	0.56 237	0.43 237	0.78 245	0.76 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	0.38 217	0.43 226	0.31 226	0.74 232	0.50 231	0.58 226	0.43 221	0.35 213	0.31 223	0.34 226	0.25 207	0.83 232	0.55 233	0.20 193	0.17 183	0.16 188	0.25 191	0.16 167	0.46 217	0.17 183	0.24 202	0.19 198	0.20 193	0.23 201	0.52 233	0.41 234	0.76 242	0.59 230

SAMSARA	0.49 225	0.23 202	0.39 233	0.23 183	0.23 196	0.22 190	0.23 196	0.44 233	0.39 235	0.31 217	0.21 188	0.30 181	0.47 228	0.18 184	0.35 226	0.34 232	0.26 200	0.32 229	0.47 218	0.32 229	0.48 247	0.54 253	0.15 175	0.33 228	1.40 265	1.58 264	1.42 262	1.48 262

AMNet	0.49 225	0.50 229	0.48 236	0.49 221	0.47 230	0.61 230	0.51 228	0.32 207	0.28 215	0.30 214	0.68 246	0.72 222	0.13 141	0.53 229	0.44 232	0.55 246	0.57 244	0.58 253	0.48 219	0.48 236	0.58 254	0.50 250	0.26 213	0.48 237	0.45 230	0.52 244	0.58 231	0.65 233

ADCS	0.29 205	0.22 197	0.21 210	0.26 193	0.25 203	0.25 197	0.23 196	0.37 218	0.30 221	0.23 123	0.27 214	0.47 203	0.36 217	0.20 193	0.22 207	0.19 214	0.32 220	0.24 216	0.49 220	0.28 219	0.37 231	0.30 227	0.20 193	0.23 201	0.31 211	0.28 219	0.30 193	0.43 209

PVD	0.39 218	0.38 223	0.20 204	0.47 220	0.36 218	0.50 225	0.40 220	0.38 221	0.34 230	0.23 123	0.29 220	0.52 210	0.51 231	0.50 227	0.19 199	0.17 200	0.40 232	0.26 220	0.50 221	0.29 221	0.40 233	0.41 245	0.23 202	0.27 216	0.45 230	0.59 249	0.46 224	0.73 239

FBW_ROB	0.27 202	0.26 209	0.25 216	0.38 208	0.26 204	0.32 206	0.20 181	0.21 160	0.19 177	0.27 188	0.21 188	0.45 198	0.32 207	0.26 204	0.22 207	0.20 217	0.27 207	0.17 180	0.52 222	0.14 151	0.22 180	0.15 171	0.17 183	0.28 219	0.22 176	0.19 170	0.33 200	0.57 228

MFN_U_SF_RVC	0.31 210	0.28 215	0.21 210	0.33 202	0.29 213	0.31 202	0.29 209	0.38 221	0.24 200	0.46 239	0.31 225	0.50 206	0.34 214	0.25 203	0.30 220	0.25 220	0.19 117	0.23 213	0.58 223	0.29 221	0.25 208	0.28 226	0.21 197	0.27 216	0.31 211	0.26 205	0.37 211	0.51 220

ACVNet-4b	0.70 236	0.78 240	0.34 229	1.74 251	0.95 246	1.64 249	1.43 244	0.33 210	0.31 223	0.38 232	0.26 212	1.23 248	0.29 202	2.19 252	0.42 231	0.37 233	0.34 223	0.24 216	0.59 224	0.38 234	0.17 105	0.15 171	2.71 251	0.23 201	0.30 210	0.32 226	0.39 214	0.42 206

ACVNet_1	0.75 238	0.82 241	0.41 234	2.07 258	0.98 247	1.94 256	1.52 246	0.59 241	0.28 215	0.43 237	0.50 238	0.73 223	0.63 236	2.24 254	0.36 228	0.25 220	0.34 223	0.32 229	0.62 225	0.31 226	0.30 224	0.22 214	2.71 251	0.33 228	0.41 229	0.28 219	0.37 211	0.39 203

AnyNet_C01	0.32 213	0.22 197	0.20 204	0.22 181	0.27 207	0.25 197	0.24 200	0.37 218	0.37 232	0.26 175	0.29 220	0.49 204	0.33 213	0.18 184	0.32 223	0.22 219	0.39 231	0.32 229	0.65 226	0.33 230	0.41 237	0.33 233	0.26 213	0.26 215	0.34 218	0.34 227	0.34 204	0.45 214

JetBlue	0.71 237	0.56 231	0.71 253	0.74 232	0.62 236	0.79 235	0.69 233	0.53 239	0.93 253	0.46 239	0.30 223	3.22 263	0.38 221	0.52 228	0.46 233	0.44 238	0.73 256	0.53 248	0.68 227	0.52 237	0.57 252	0.60 255	0.74 237	0.57 245	0.57 238	0.46 239	0.97 254	0.96 250

otaku	0.59 230	0.73 236	0.30 223	1.73 250	0.85 240	1.52 244	1.01 237	0.40 224	0.33 227	0.38 232	0.32 227	0.68 218	0.26 194	1.38 238	0.35 226	0.25 220	0.21 145	0.23 213	0.71 228	0.30 224	0.23 191	0.18 189	2.19 246	0.28 219	0.29 206	0.18 153	0.31 196	0.42 206

Ntro	0.64 233	0.74 237	0.31 226	1.81 252	0.85 240	1.57 245	1.10 239	0.48 234	0.36 231	0.38 232	0.39 231	0.74 224	0.27 198	1.54 241	0.37 229	0.28 228	0.23 165	0.24 216	0.71 228	0.31 226	0.23 191	0.18 189	2.45 249	0.30 223	0.31 211	0.24 195	0.38 213	0.44 212

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 215	0.36 220	0.38 232	0.46 218	0.28 209	0.31 202	0.28 208	0.51 236	0.46 238	0.39 236	0.29 220	0.37 191	0.36 217	0.31 217	0.38 230	0.26 223	0.22 156	0.27 222	0.72 230	0.37 233	0.28 219	0.31 228	0.30 230	0.38 232	0.33 216	0.26 205	0.30 193	0.38 199

SGM+DAISY	0.59 230	0.58 234	0.54 240	0.58 226	0.55 235	0.69 233	0.57 231	0.43 231	0.39 235	0.38 232	0.78 250	0.75 226	0.65 239	0.54 231	0.62 244	0.56 247	0.67 251	0.61 256	0.72 230	0.64 249	0.71 258	0.65 258	0.27 225	0.51 239	0.54 235	0.57 247	0.75 241	0.71 238

MFMNet_re	0.66 234	0.72 235	0.65 251	0.77 234	0.62 236	0.82 237	0.70 235	0.52 238	0.53 241	0.54 245	0.65 245	0.79 229	0.51 231	0.59 233	0.68 248	0.67 253	0.81 258	0.69 260	0.74 232	0.62 247	0.71 258	0.64 257	0.45 232	0.57 245	0.59 241	0.62 252	0.74 240	0.88 247

DGSMNet	0.34 214	0.27 214	0.24 215	0.41 215	0.33 217	0.37 215	0.37 212	0.28 193	0.25 205	0.25 161	0.52 239	0.45 198	0.32 207	0.26 204	0.25 215	0.20 217	0.52 241	0.32 229	0.75 233	0.35 232	0.38 232	0.39 243	0.28 227	0.31 224	0.27 198	0.24 195	0.33 200	0.37 197

SPS-STEREO	0.60 232	0.57 233	0.53 237	0.55 223	0.54 234	0.65 232	0.52 229	0.40 224	0.68 243	0.37 231	0.78 250	0.78 228	0.64 238	0.53 229	0.59 242	0.57 249	0.67 251	0.63 259	0.75 233	0.72 254	0.77 261	0.68 259	0.26 213	0.54 244	0.54 235	0.60 250	0.70 238	0.66 234
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-6	0.83 241	0.96 244	0.61 245	1.33 238	1.06 253	1.28 241	1.42 243	0.78 250	0.87 249	0.78 252	0.70 249	0.77 227	1.02 252	1.95 245	0.81 251	0.62 251	0.55 243	0.49 244	0.80 235	0.60 243	0.57 252	0.53 252	0.50 233	0.58 248	0.85 252	0.46 239	0.77 244	0.83 246

MADNet+	0.56 229	0.37 222	0.63 248	0.56 224	0.53 233	0.45 224	0.39 218	0.64 243	0.51 240	0.53 243	0.40 233	0.81 231	0.67 240	0.34 223	0.61 243	0.50 243	0.58 245	0.50 245	0.84 236	0.53 238	0.49 250	0.44 246	0.51 234	0.47 236	0.82 248	0.71 254	0.58 231	0.70 236

PSMNet_ROB	0.80 240	0.99 247	0.62 247	1.64 243	0.93 245	1.51 243	1.20 240	0.57 240	0.73 244	0.74 250	0.63 244	0.86 234	0.84 243	1.52 240	0.58 239	0.42 235	0.54 242	0.41 240	0.87 237	0.62 247	0.42 239	0.31 228	1.83 244	0.48 237	0.69 246	0.37 230	0.76 242	0.47 217

RainbowNet	0.78 239	0.90 242	0.47 235	1.86 253	0.92 243	1.63 248	1.48 245	0.42 230	0.37 232	0.47 242	0.34 229	0.92 239	0.62 235	2.02 247	0.65 245	0.48 241	0.35 226	0.33 233	0.92 238	0.58 242	0.33 226	0.24 220	2.80 255	0.39 234	0.40 227	0.35 228	0.44 222	0.50 219

WAO-7	0.67 235	0.75 238	0.64 250	0.72 231	0.78 238	0.58 226	0.66 232	0.97 257	0.97 256	0.62 247	0.81 254	0.79 229	0.84 243	0.55 232	0.86 254	0.71 257	0.44 234	0.36 236	0.96 239	0.67 252	0.44 240	0.35 238	0.16 178	0.83 258	0.57 238	0.67 253	0.58 231	0.70 236

IMH-64-1	0.91 245	0.98 245	0.53 237	1.64 243	1.01 250	1.62 246	1.75 253	0.76 247	0.74 245	0.33 222	0.61 241	0.87 235	0.95 247	2.61 256	0.53 236	0.42 235	0.49 236	0.36 236	0.96 239	0.55 239	0.40 233	0.31 228	3.11 256	0.51 239	0.82 248	0.37 230	0.60 234	0.78 243

IMH-64	0.91 245	0.98 245	0.53 237	1.64 243	1.01 250	1.62 246	1.75 253	0.76 247	0.74 245	0.33 222	0.61 241	0.87 235	0.95 247	2.61 256	0.53 236	0.42 235	0.49 236	0.36 236	0.96 239	0.55 239	0.40 233	0.31 228	3.11 256	0.51 239	0.82 248	0.37 230	0.60 234	0.78 243

IMH	0.95 247	1.00 249	0.55 241	1.66 249	1.00 248	1.69 251	1.78 255	0.76 247	0.77 248	0.34 226	0.61 241	1.01 242	1.07 255	2.69 258	0.58 239	0.46 240	0.51 239	0.38 239	0.98 242	0.60 243	0.40 233	0.32 232	3.11 256	0.53 242	0.83 251	0.48 241	0.65 236	0.79 245

BEATNet-Init1	0.51 228	0.41 225	0.29 221	0.78 235	0.41 223	0.60 229	0.46 223	0.41 229	0.28 215	0.30 214	0.25 207	0.87 235	0.91 245	0.26 204	0.33 225	0.26 223	0.28 214	0.25 219	0.98 242	0.29 221	0.29 223	0.27 224	0.26 213	0.32 226	0.51 232	0.38 233	2.12 266	0.96 250

ACVNet_2	0.84 242	0.95 243	0.58 243	2.04 256	1.03 252	1.88 255	1.56 249	0.68 245	0.39 235	0.53 243	0.49 236	1.05 243	0.68 241	1.97 246	0.53 236	0.44 238	0.40 232	0.33 233	1.06 244	0.42 235	0.35 228	0.25 221	2.54 250	0.53 242	0.61 242	0.28 219	0.53 226	0.58 229

WAO-8	1.02 249	1.14 253	0.79 257	1.64 243	1.25 254	1.78 253	1.57 250	0.93 253	1.01 257	0.81 254	0.68 246	1.72 253	1.03 253	2.08 248	0.82 252	0.68 254	0.65 249	0.53 248	1.09 245	0.82 258	0.48 247	0.38 240	0.81 239	0.75 255	1.12 260	0.77 256	0.96 252	1.21 257

Venus	1.02 249	1.14 253	0.79 257	1.64 243	1.25 254	1.78 253	1.57 250	0.93 253	1.01 257	0.81 254	0.68 246	1.72 253	1.03 253	2.08 248	0.82 252	0.68 254	0.65 249	0.53 248	1.09 245	0.82 258	0.48 247	0.38 240	0.81 239	0.75 255	1.12 260	0.77 256	0.96 252	1.21 257

DispFullNet	0.49 225	0.53 230	0.20 204	1.14 236	0.43 224	0.79 235	1.26 241	0.33 210	0.24 200	0.24 139	0.27 214	0.85 233	0.50 230	1.59 242	0.18 191	0.15 183	0.51 239	0.34 235	1.12 247	0.26 215	0.25 208	0.19 198	0.20 193	0.22 198	0.28 202	0.18 153	0.35 206	0.61 231

LVE	0.97 248	0.99 247	0.73 256	1.89 254	1.39 257	1.65 250	1.53 247	0.79 251	0.65 242	0.81 254	0.92 256	0.74 224	1.01 251	2.21 253	0.58 239	0.48 241	0.59 246	0.54 251	1.13 248	0.64 249	0.46 244	0.40 244	2.73 254	0.69 250	0.85 252	0.50 243	0.85 249	0.54 224

UNDER WATER-64	1.42 257	1.40 257	0.92 262	2.88 264	1.97 265	2.82 264	2.72 264	1.37 263	0.94 255	1.04 262	1.15 262	1.96 259	1.33 260	3.07 266	0.80 250	0.56 247	0.70 254	0.58 253	1.17 249	0.55 239	0.45 242	0.54 253	3.98 266	0.92 261	1.03 258	1.13 262	0.81 247	1.60 264

TorneroNet	1.11 253	1.11 252	0.67 252	2.05 257	1.00 248	2.29 260	2.05 256	0.65 244	0.89 251	0.68 248	0.57 240	1.74 256	1.26 258	2.97 265	0.71 249	0.52 245	0.50 238	0.51 247	1.18 250	0.65 251	0.41 237	0.44 246	3.48 260	0.58 248	0.67 245	0.49 242	0.85 249	1.02 253

SPstereo	0.89 243	0.77 239	0.71 253	0.66 230	0.80 239	0.69 233	0.69 233	1.10 259	0.91 252	0.74 250	1.22 263	0.97 241	1.44 261	0.93 236	0.89 256	1.06 262	0.96 261	0.62 258	1.20 251	0.81 257	0.87 262	0.79 261	0.64 236	0.91 260	0.89 254	0.74 255	1.16 258	0.90 248

TorneroNet-64	1.09 252	1.03 250	0.60 244	1.99 255	0.92 243	2.06 259	2.05 256	0.63 242	0.87 249	0.58 246	0.49 236	1.90 257	1.89 263	2.91 263	0.67 246	0.51 244	0.48 235	0.47 242	1.23 252	0.61 245	0.35 228	0.38 240	3.33 259	0.57 245	0.64 244	0.52 244	0.69 237	1.15 255

UNDER WATER	1.42 257	1.45 261	0.89 261	2.87 263	1.98 266	2.78 263	2.64 263	1.29 261	1.04 259	0.87 258	0.98 257	1.95 258	1.30 259	3.12 268	0.87 255	0.63 252	0.68 253	0.58 253	1.23 252	0.61 245	0.44 240	0.50 250	3.95 265	0.99 263	1.09 259	1.04 260	0.88 251	1.67 266

Dean	1.08 251	1.06 251	0.80 259	2.30 259	1.35 256	1.99 257	1.58 252	0.93 253	0.93 253	0.88 259	0.78 250	1.21 246	1.22 257	2.13 251	0.67 246	0.60 250	0.62 248	0.57 252	1.25 254	0.74 255	0.46 244	0.37 239	2.72 253	0.71 251	1.00 257	0.60 250	1.05 256	0.64 232

KSHMR	1.34 256	1.44 259	1.07 263	2.31 260	1.48 258	2.31 261	2.15 258	1.22 260	1.07 260	1.13 263	1.07 259	1.30 249	0.96 249	2.92 264	1.12 260	0.95 261	0.87 260	0.84 262	1.34 255	0.97 261	0.74 260	0.60 255	3.48 260	1.07 264	0.99 256	0.77 256	1.01 255	1.06 254

LSM0	3.23 262	0.28 215	0.18 196	0.38 208	0.30 214	0.39 217	0.37 212	0.51 236	0.32 225	0.45 238	0.47 235	0.71 221	0.59 234	0.19 190	16.94 269	59.67 276	0.37 229	0.26 220	1.34 255	0.34 231	0.45 242	0.34 237	0.23 202	0.28 219	0.38 225	0.31 225	0.53 226	0.53 222

JetRed	1.64 259	1.79 264	1.70 265	1.59 242	1.52 260	2.02 258	2.26 260	1.52 265	1.47 261	0.82 257	0.78 250	2.67 262	0.43 225	1.78 244	1.47 263	1.56 264	1.74 263	2.93 267	1.44 257	1.10 263	2.36 265	2.20 264	1.98 245	0.98 262	1.19 263	1.77 265	1.58 264	1.56 263

ktn	1.26 254	1.42 258	0.57 242	1.65 248	1.61 262	1.75 252	2.16 259	0.86 252	1.75 264	0.89 260	1.11 261	1.18 244	0.96 249	2.60 255	1.03 258	0.73 258	0.82 259	0.61 256	1.47 258	0.76 256	0.70 257	0.69 260	3.64 262	0.73 252	0.93 255	0.81 259	1.20 260	1.25 259

DPSimNet_ROB		1.23 255	1.31 264	1.49 240	1.60 261	1.34 242	1.37 242	0.68 245	1.70 263	1.68 264	1.03 258	1.48 251	0.82 242	2.08 248	1.45 262	0.92 260		0.81 261	1.64 259	1.41 264	1.08 264	1.28 263	0.79 238	0.87 259		1.26 263	1.18 259	1.16 256

notaker	1.30 255	1.44 259	0.61 245	2.42 262	1.51 259	2.40 262	2.31 261	0.95 256	1.64 262	0.79 253	1.07 259	1.73 255	1.18 256	3.10 267	1.04 259	0.69 256	0.70 254	0.50 245	1.66 260	0.85 260	0.56 251	0.47 249	3.67 263	0.80 257	0.62 243	0.58 248	0.81 247	0.95 249

DPSNet	0.40 219	0.19 186	0.18 196	0.27 199	0.26 204	0.29 201	0.19 179	0.26 188	0.24 200	0.18 76	0.17 160	2.15 260	0.44 226	0.10 124	0.20 203	0.16 188	0.35 226	0.28 225	2.00 261	0.27 217	0.25 208	0.17 187	0.28 227	0.25 213	0.40 227	0.27 215	0.39 214	0.53 222

MADNet++	1.87 261	1.58 262	1.74 266	1.28 237	1.74 263	1.25 239	1.55 248	1.63 266	2.10 266	1.84 265	2.24 265	2.56 261	2.74 264	0.75 235	1.43 261	1.55 263	2.00 264	1.47 265	2.11 262	2.11 265	3.28 266	3.23 265	1.22 242	2.22 266	1.23 264	2.58 266	1.77 265	1.36 260

HanzoNet	1.79 260	1.65 263	0.85 260	2.31 260	1.74 263	2.83 265	2.55 262	1.29 261	1.86 265	0.92 261	1.28 264	4.71 267	3.85 266	3.43 269	0.96 257	0.79 259	1.10 262	0.95 263	2.68 263	1.04 262	0.93 263	0.92 262	3.78 264	0.73 252	1.15 262	1.07 261	1.29 261	1.61 265

PWCK	0.90 244	1.24 256	0.63 248	1.55 241	0.86 242	1.23 238	1.04 238	1.09 258	0.75 247	0.70 249	0.81 254	1.52 252	0.91 245	0.71 234	0.46 233	0.41 234	0.74 257	0.47 242	3.07 264	0.67 252	0.58 254	0.45 248	0.95 241	0.74 254	0.74 247	0.41 234	0.70 238	0.76 241

DGTPSM_ROB	8.61 264	3.65 265	8.39 268	2.97 265	5.68 268	3.37 266	4.40 267	3.70 267	9.03 267	3.00 266	6.91 267	3.52 264	10.03 267	2.69 258	10.46 265	10.76 266	3.81 265	12.88 269	4.73 265	10.21 268	5.93 268	13.78 269	4.46 268	8.55 268	10.09 270	27.91 271	11.05 270	30.64 271

DPSMNet_ROB	8.62 265	3.66 266	8.40 269	2.97 265	5.69 269	3.37 266	4.40 267	3.70 267	9.03 267	3.00 266	6.93 268	3.52 264	10.07 268	2.69 258	10.46 265	10.76 266	3.81 265	12.88 269	4.76 266	10.21 268	5.93 268	13.78 269	4.47 269	8.55 268	10.10 271	27.91 271	11.06 271	30.64 271

DPSM_ROB	12.93 268	6.06 267	9.07 270	4.34 267	6.33 270	4.24 268	3.55 265	8.20 270	10.79 269	6.62 269	7.89 269	9.68 268	12.99 270	2.78 261	12.36 267	13.66 268	8.95 269	16.55 272	9.69 267	12.30 270	16.52 272	17.76 272	2.26 247	10.59 270	28.41 272	36.73 273	31.10 273	39.69 273

DPSM	12.93 268	6.06 267	9.07 270	4.34 267	6.33 270	4.24 268	3.55 265	8.20 270	10.79 269	6.62 269	7.89 269	9.68 268	12.99 270	2.78 261	12.36 267	13.66 268	8.95 269	16.55 272	9.69 267	12.30 270	16.52 272	17.76 272	2.26 247	10.59 270	28.41 272	36.73 273	31.10 273	39.69 273

HaxPig	16.12 270	19.70 274	18.82 275	21.25 273	20.53 274	21.35 274	22.27 274	17.00 275	14.68 271	19.29 274	17.18 275	18.07 271	12.18 269	22.52 274	17.87 270	14.95 270	17.87 272	9.54 268	18.95 269	15.62 272	9.98 270	7.75 267	23.74 273	15.32 272	4.46 266	12.22 270	6.85 267	15.21 270

MyStereo03	26.03 275	12.17 270	18.23 273	8.74 270	12.69 272	8.44 271	7.21 271	16.48 273	21.77 274	13.32 271	15.90 273	19.49 272	26.17 275	5.59 272	24.91 272	27.50 273	17.88 273	33.36 276	19.50 270	24.77 275	33.22 276	36.10 275	4.56 271	21.35 274	57.13 274	73.97 275	62.60 276	79.92 276

MyStereo02	25.56 273	12.17 270	18.23 273	8.74 270	0.00 1	8.44 271	7.21 271	16.48 273	21.77 274	13.32 271	15.90 273	19.49 272	26.17 275	5.59 272	24.91 272	27.50 273	17.88 273	33.36 276	19.50 270	24.77 275	33.22 276	36.10 275	4.56 271	21.35 274	57.13 274	73.97 275	62.60 276	79.92 276

CasAABBNet	25.99 274	12.23 272	18.16 272	8.64 269	12.70 273	8.22 270	7.18 270	16.43 272	21.85 276	13.64 273	15.80 272	19.61 274	26.12 274	5.47 270	25.18 274	27.55 275	17.67 271	33.30 275	19.65 272	24.62 274	33.10 275	35.23 274	4.49 270	21.39 276	57.22 276	74.08 277	62.47 275	79.73 275

PML	8.17 263	7.65 269	3.51 267	9.56 272	5.16 267	9.57 273	5.23 269	6.49 269	17.89 272	6.44 268	3.24 266	16.63 270	29.28 277	5.47 270	6.12 264	3.95 265	7.38 267	2.69 266	20.47 273	4.69 267	3.59 267	3.96 266	3.98 266	4.20 267	5.71 267	4.30 267	16.67 272	6.70 267

LRCNet_RVC	9.94 266	17.32 273	0.72 255	25.08 274	21.25 275	23.72 275	20.86 273	1.45 264	0.48 239	21.28 275	13.07 271	22.69 275	3.57 265	28.32 276	0.47 235	0.27 226	8.45 268	1.25 264	23.54 274	4.04 266	0.47 246	0.33 233	26.91 274	1.58 265	0.35 221	0.22 188	0.43 221	0.38 199

MEDIAN_ROB	20.51 271	25.88 275	24.09 276	26.47 275	25.52 276	25.87 276	26.98 275	21.19 276	19.61 273	28.55 276	22.12 276	24.85 276	16.74 272	26.52 275	23.53 271	18.59 271	22.10 275	14.86 271	26.41 275	23.30 273	15.47 271	11.96 268	27.64 275	18.47 273	7.32 268	9.55 269	8.34 269	11.88 269

AVERAGE_ROB	24.46 272	29.85 276	27.17 277	31.26 276	29.68 277	30.01 277	31.43 276	26.55 277	24.57 277	34.19 277	27.26 277	31.45 277	21.40 273	30.75 277	28.23 275	24.11 272	26.75 276	21.47 274	30.01 276	27.38 277	20.81 274	16.76 271	32.29 276	24.48 277	8.40 269	7.77 268	7.95 268	8.54 268

STTRV1_RVC		0.26 209	0.22 214	0.35 203	0.28 209	0.32 206	0.29 209	0.36 217	0.33 227	0.27 188	0.27 214	0.42 195	0.41 224	0.48 226		0.19 214	0.59 246	0.20 201		0.30 224	0.59 256			0.43 235	0.26 195	0.56 246	0.34 204	0.67 235

Low-res two-view benchmark