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

MoCha-V2	1.94 118	0.31 9	0.25 11	0.21 8	0.17 10	0.17 3	0.15 14	0.23 4	0.11 1	0.27 9	0.32 18	0.33 8	0.16 5	0.22 16	16.77 176	2.58 147	0.41 4	0.40 11	0.35 1	0.92 126	0.61 14	25.91 281	0.16 2	0.19 9	0.38 6	0.26 5	0.36 1	0.19 1

ProNet	0.42 5	0.28 5	0.34 18	0.26 11	0.15 6	0.28 15	0.40 80	0.38 11	0.13 3	0.16 3	0.52 43	0.29 6	0.14 1	0.20 12	1.47 11	1.03 23	0.47 10	0.35 3	0.36 3	0.31 6	0.41 2	1.45 28	0.43 34	0.31 18	0.36 4	0.20 1	0.40 2	0.26 5

CroCo-Stereo Lap2	0.35 2	0.23 4	0.15 1	0.11 1	0.12 2	0.16 1	0.08 3	0.35 10	0.15 7	0.47 19	0.10 3	0.33 8	0.15 3	0.16 2	1.27 10	1.03 23	0.37 1	0.37 5	0.46 6	0.22 3	0.60 13	0.93 10	0.17 4	0.14 1	0.40 9	0.34 14	0.41 3	0.27 7

CroCo-Stereo	0.36 3	0.21 1	0.15 1	0.11 1	0.10 1	0.19 4	0.06 1	0.33 9	0.14 4	0.31 10	0.05 1	0.37 13	0.14 1	0.18 9	1.64 20	1.08 28	0.38 2	0.38 6	0.52 8	0.21 1	0.65 18	0.90 9	0.17 4	0.15 2	0.39 8	0.31 10	0.45 4	0.26 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
U	0.43 6	0.29 7	0.17 4	0.11 1	0.14 5	0.16 1	0.07 2	0.45 15	0.15 7	0.49 21	0.07 2	0.39 14	0.17 8	0.24 17	1.72 23	1.23 50	0.49 14	0.43 13	0.62 15	0.34 8	0.68 21	1.02 12	0.18 6	0.19 9	0.55 25	0.36 18	0.50 5	0.34 15

RAStereo	0.49 7	0.38 12	0.20 5	0.16 6	0.16 8	0.19 4	0.11 7	0.44 13	0.18 12	0.98 118	0.12 4	0.46 18	0.19 10	0.16 2	1.87 29	1.13 35	0.53 15	0.48 18	0.71 21	0.28 5	0.88 31	1.21 18	0.28 12	0.20 11	0.50 19	0.34 14	0.54 6	0.41 19

UniTT-Stereo	0.64 14	0.44 16	0.35 20	0.21 8	0.25 15	0.35 24	0.18 17	0.62 25	0.31 24	0.75 60	0.29 14	0.69 42	0.36 31	0.25 19	1.85 28	1.53 87	0.60 25	0.65 54	1.69 76	0.47 22	1.19 57	1.30 20	0.39 27	0.33 20	0.56 29	0.55 36	0.55 7	0.58 33

RSM++	1.29 61	0.33 10	0.25 11	0.36 28	0.20 12	0.24 12	0.11 7	0.22 3	0.17 10	0.16 3	0.28 13	0.27 4	0.20 11	0.17 5	0.89 5	0.71 4	0.43 6	0.39 10	0.52 8	0.46 20	0.53 9	25.80 278	0.31 14	0.18 8	0.55 25	0.26 5	0.57 8	0.29 11

IGEV-Stereo+	1.72 104	1.04 165	0.26 13	0.48 63	0.32 23	0.29 17	0.13 12	0.50 16	0.27 18	0.78 69	7.60 259	0.57 24	0.26 19	0.31 25	3.09 74	3.57 175	0.61 27	0.62 42	1.55 62	0.54 33	1.01 44	20.06 264	0.57 101	0.21 12	0.46 14	0.31 10	0.58 9	0.40 18

RAFT + AFF	2.00 124	0.49 19	0.46 34	0.41 44	0.20 12	0.43 44	0.21 22	0.65 27	0.24 16	0.56 24	0.27 11	0.78 66	0.22 15	0.32 26	39.56 212	0.96 16	0.71 39	0.38 6	1.92 82	0.39 11	0.79 26	1.40 23	0.33 16	0.40 28	0.73 53	0.35 16	0.59 10	0.30 12

RSM	1.16 52	0.30 8	0.23 10	0.32 19	0.15 6	0.21 8	0.10 6	0.18 1	0.16 9	0.14 1	0.27 11	0.23 2	0.20 11	0.15 1	0.70 2	0.64 2	0.43 6	0.38 6	0.36 3	0.42 13	0.50 7	23.43 273	0.23 9	0.17 4	0.40 9	0.25 4	0.61 11	0.24 4

MaDis-Stereo	0.61 12	0.48 18	0.31 14	0.17 7	0.27 18	0.21 8	0.18 17	0.44 13	0.33 27	1.08 129	0.30 16	0.52 20	0.24 17	0.19 10	1.98 31	1.30 60	0.63 30	0.60 37	1.24 49	0.47 22	0.91 38	1.19 17	0.39 27	0.28 17	0.64 42	0.66 56	0.62 12	0.82 70

AEACV	3.45 173	0.93 123	0.35 20	0.29 14	0.21 14	0.27 14	0.12 10	0.28 6	0.14 4	0.24 8	0.24 9	0.36 12	0.22 15	0.21 14	30.09 197	24.13 285	0.59 22	0.46 16	1.65 75	0.91 125	0.89 32	28.36 288	0.27 11	0.21 12	0.36 4	0.31 10	0.63 13	0.28 10

AIO-Stereo	1.11 44	0.33 10	0.22 7	0.35 25	0.16 8	0.20 7	0.11 7	0.18 1	0.14 4	0.15 2	0.20 8	0.22 1	0.16 5	0.17 5	5.08 113	1.09 32	0.46 9	0.40 11	1.20 46	0.50 26	0.43 3	16.33 230	0.20 7	0.17 4	0.35 3	0.24 3	0.64 14	0.19 1

TDLM	0.57 11	0.62 24	0.66 71	0.43 50	0.58 89	0.49 59	0.51 109	0.72 34	0.45 55	0.33 11	0.80 102	0.83 76	0.46 50	0.46 90	0.67 1	0.67 3	0.59 22	0.55 30	0.52 8	0.51 28	0.51 8	1.17 15	0.44 38	0.41 31	0.42 13	0.35 16	0.64 14	0.70 52

Pointernet	0.28 1	0.22 2	0.15 1	0.14 5	0.12 2	0.19 4	0.16 16	0.28 6	0.11 1	0.17 6	0.16 5	0.23 2	0.15 3	0.17 5	0.82 3	0.55 1	0.40 3	0.24 1	0.35 1	0.21 1	0.37 1	0.78 6	0.15 1	0.17 4	0.26 1	0.20 1	0.68 16	0.22 3

Former-RAFT_DAM_RVC	1.44 78	0.64 26	0.58 55	0.44 58	0.42 47	0.38 29	0.27 39	1.25 110	0.49 70	0.85 92	0.62 67	0.76 57	0.54 69	0.35 33	12.82 160	1.55 95	0.72 41	0.71 70	2.02 88	0.58 41	1.72 87	6.96 126	0.42 32	0.39 23	0.82 76	1.19 131	0.71 17	0.77 63

StereoVision	0.36 3	0.28 5	0.22 7	0.13 4	0.18 11	0.21 8	0.14 13	0.30 8	0.23 15	0.35 13	0.18 6	0.35 11	0.17 8	0.17 5	1.03 7	0.80 9	0.47 10	0.36 4	0.44 5	0.23 4	0.47 5	0.59 4	0.16 2	0.22 15	0.41 11	0.40 21	0.72 18	0.36 16

AASNet	0.55 9	0.74 49	0.50 41	0.35 25	0.61 92	0.52 71	0.42 82	0.65 27	0.28 21	0.41 15	0.50 40	0.40 15	0.32 25	0.44 81	1.04 8	0.73 6	0.55 16	0.61 41	0.68 17	0.51 28	0.62 16	0.94 11	0.46 45	0.50 49	0.52 21	0.44 28	0.74 19	0.45 21

plain	0.75 18	0.88 103	0.39 23	0.33 22	0.61 92	0.35 24	0.30 46	0.89 66	0.35 31	0.72 53	0.24 9	0.73 49	0.35 27	0.21 14	2.10 36	1.66 106	0.73 43	0.72 73	1.01 34	0.43 16	1.85 96	1.92 37	0.36 19	0.39 23	0.72 52	0.61 42	0.75 20	0.74 56

iRaftStereo_RVC	0.69 17	0.56 20	0.45 33	0.29 14	0.31 21	0.34 22	0.20 21	0.68 32	0.26 17	0.46 18	0.56 57	0.60 25	0.30 22	0.29 23	1.71 21	0.98 19	0.60 25	0.47 17	0.75 22	0.45 18	1.03 46	4.25 72	0.38 25	0.42 33	0.49 17	0.41 24	0.78 21	0.48 22

CVANet_RVC	0.80 24	0.73 47	0.92 114	0.86 145	0.64 106	0.72 128	0.62 123	1.17 97	0.55 85	0.47 19	0.89 117	0.91 90	0.48 53	0.51 107	0.84 4	0.75 8	0.61 27	0.59 35	0.56 12	0.63 53	0.66 20	3.82 64	0.43 34	0.47 44	0.57 30	0.44 28	0.78 21	1.05 112

GANet	1.17 54	0.80 77	0.81 89	0.71 114	0.71 117	1.18 181	0.64 126	0.83 53	0.47 60	0.61 34	6.20 233	2.19 181	0.44 49	0.65 154	0.94 6	0.81 11	0.87 82	0.79 91	0.65 16	0.46 20	0.56 11	6.49 119	0.53 79	0.57 63	0.65 45	0.47 30	0.85 23	0.70 52

raft+_RVC	1.58 94	0.74 49	0.75 79	0.41 44	0.35 32	0.52 71	0.32 57	1.47 146	0.45 55	0.63 39	0.61 65	0.69 42	0.39 33	0.30 24	4.83 110	4.95 200	0.76 51	0.56 33	1.64 70	0.60 46	0.96 41	16.85 240	0.50 62	0.45 39	0.78 67	0.62 43	0.88 24	0.68 51

RAFT	0.65 15	0.22 2	0.20 5	0.28 12	0.13 4	0.31 19	0.08 3	0.97 75	0.18 12	0.79 79	0.19 7	0.28 5	0.16 5	0.20 12	7.28 131	1.41 70	0.42 5	0.27 2	0.54 11	0.36 10	0.45 4	0.42 1	0.21 8	0.17 4	0.41 11	0.33 13	0.91 25	0.27 7

LoS_RVC	1.52 87	1.26 191	0.96 121	0.32 19	0.52 70	0.38 29	0.34 64	0.73 36	0.57 90	2.10 191	0.76 92	0.73 49	0.72 114	0.35 33	4.43 106	3.80 180	0.91 91	2.29 249	3.41 148	0.70 78	4.52 137	6.76 121	0.56 91	0.44 37	0.84 78	0.85 81	0.93 26	0.98 99

tt_ll	1.52 87	1.26 191	0.96 121	0.32 19	0.52 70	0.38 29	0.34 64	0.73 36	0.57 90	2.10 191	0.76 92	0.73 49	0.72 114	0.35 33	4.43 106	3.80 180	0.91 91	2.29 249	3.41 148	0.70 78	4.52 137	6.76 121	0.56 91	0.44 37	0.84 78	0.85 81	0.93 26	0.98 99

rafts_anoy	1.69 101	0.82 80	0.95 119	0.45 59	0.51 67	0.54 75	0.46 96	1.57 165	0.51 77	0.61 34	0.70 82	0.71 45	0.49 54	0.36 36	8.16 135	6.28 221	0.82 72	0.79 91	2.48 104	0.65 62	1.66 83	11.09 174	0.54 83	0.54 55	1.00 113	0.90 88	0.96 28	0.99 104

RALCasStereoNet	1.87 113	0.84 85	1.02 137	0.54 77	0.55 83	0.62 102	0.48 103	1.48 147	0.46 59	1.01 122	0.74 89	0.92 95	0.50 57	0.36 36	6.19 124	11.19 240	0.81 67	0.76 86	1.55 62	0.68 74	1.46 71	13.06 203	0.52 73	0.66 96	0.94 101	1.13 127	0.96 28	1.14 122

Occ-G	1.18 55	0.59 23	0.31 14	0.34 24	0.31 21	0.26 13	0.12 10	0.38 11	0.19 14	0.16 3	0.36 24	0.34 10	0.25 18	0.16 2	7.20 130	1.86 120	0.48 12	0.45 15	1.09 40	0.42 13	0.93 39	13.28 206	0.29 13	0.21 12	0.38 6	0.26 5	0.97 30	0.31 13

NVstereo2D	2.85 156	0.83 81	0.80 88	0.70 113	0.80 135	0.92 157	0.81 143	1.18 101	0.76 127	0.93 112	1.03 133	0.81 74	0.55 72	0.72 168	52.45 276	1.56 97	0.94 103	0.87 119	1.64 70	0.72 85	1.14 53	1.60 32	0.76 165	0.87 143	1.08 128	0.79 68	1.01 31	0.75 58

raftrobust	1.74 107	0.68 33	1.00 131	0.55 79	0.51 67	0.45 47	0.34 64	1.54 156	0.48 64	0.94 115	0.72 85	0.88 83	0.53 62	0.41 60	7.35 132	5.79 211	0.73 43	0.71 70	4.77 171	0.68 74	2.01 104	10.90 165	0.65 131	0.50 49	1.06 125	0.86 83	1.05 32	0.84 78

AANet_RVC	0.56 10	0.46 17	0.41 27	0.33 22	0.61 92	0.28 15	0.34 64	0.61 22	0.58 93	0.43 16	0.40 27	0.40 15	0.49 54	0.34 31	1.48 12	0.84 13	0.56 18	0.53 23	0.58 14	0.53 32	0.47 5	0.52 3	0.34 17	0.40 28	0.58 34	0.56 38	1.05 32	0.97 95

LL-Strereo2	1.57 92	0.66 28	0.65 67	0.40 42	0.35 32	0.32 20	0.23 24	1.48 147	0.42 43	0.68 48	0.57 60	0.63 31	0.32 25	0.67 159	2.65 55	7.88 231	0.65 31	0.55 30	1.37 54	0.70 78	1.80 89	15.65 225	0.50 62	0.40 28	0.65 45	0.62 43	1.06 34	0.56 29

DMCA	0.68 16	0.72 41	0.65 67	0.40 42	0.49 60	0.54 75	0.34 64	0.59 21	0.55 85	0.79 79	0.64 70	0.73 49	0.41 38	0.47 92	1.60 19	0.99 20	0.76 51	0.68 59	0.68 17	0.52 31	0.71 23	1.17 15	0.51 67	0.57 63	0.50 19	0.55 36	1.06 34	0.62 46

delet	0.53 8	0.58 21	0.49 39	0.36 28	0.50 63	0.51 66	0.31 47	0.50 16	0.30 23	0.56 24	0.44 29	0.47 19	0.36 31	0.48 94	1.21 9	0.72 5	0.58 20	0.48 18	0.47 7	0.42 13	0.61 14	0.70 5	0.41 31	0.47 44	0.52 21	0.36 18	1.09 36	0.51 27

LoS	1.62 97	0.79 73	0.65 67	0.53 74	0.57 87	0.67 117	0.39 78	2.55 236	0.90 143	1.22 140	0.98 129	0.98 108	0.87 154	0.44 81	4.09 102	3.52 172	1.45 174	0.94 139	2.24 93	0.75 90	6.08 162	7.76 132	0.68 140	0.64 87	1.18 145	0.97 99	1.10 37	0.87 84
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LMCR-Stereo	1.14 48	0.84 85	0.91 108	0.55 79	0.63 103	0.66 114	0.34 64	1.12 90	0.64 110	0.82 86	0.77 96	0.94 99	0.49 54	0.44 81	3.22 80	1.57 99	1.06 132	0.76 86	2.19 91	1.43 175	1.90 98	4.46 74	0.53 79	0.81 128	0.87 86	0.86 83	1.11 38	0.94 91

IGEV-Stereo++	1.94 118	0.41 14	0.22 7	0.22 10	0.25 15	0.21 8	0.09 5	0.25 5	0.17 10	0.20 7	0.36 24	0.29 6	0.21 14	0.19 10	16.62 174	1.60 102	0.45 8	0.38 6	0.87 27	0.49 25	0.58 12	25.92 282	0.25 10	0.16 3	0.31 2	0.27 8	1.12 39	0.27 7

PWCDC_ROB	2.81 152	0.72 41	0.69 73	0.63 100	0.95 154	0.69 121	0.70 135	1.04 84	1.58 199	0.64 41	1.84 172	0.91 90	3.56 226	0.77 176	39.21 210	2.17 136	1.31 164	0.99 151	1.59 68	1.01 142	3.34 122	5.82 111	0.72 151	0.87 143	0.77 63	0.94 94	1.13 40	1.19 130

IGEV-BASED-STEREO-	1.26 58	0.86 95	0.39 23	0.42 49	0.32 23	0.32 20	0.19 19	0.71 33	0.32 25	0.70 49	0.31 17	0.64 32	0.56 74	0.43 75	4.05 99	2.29 139	0.65 31	0.70 69	1.04 36	0.51 28	1.88 97	13.45 207	0.46 45	0.24 16	0.57 30	0.37 20	1.14 41	0.54 28

anonymousdsp	2.48 143	0.38 12	0.39 23	0.28 12	0.32 23	0.29 17	0.15 14	0.56 19	0.27 18	0.43 16	18.77 277	0.54 22	0.20 11	0.32 26	13.20 162	1.48 82	0.58 20	0.54 25	0.70 20	0.61 47	0.78 25	23.15 272	0.43 34	0.39 23	0.49 17	0.29 9	1.16 42	0.33 14

CES	1.47 82	0.78 71	0.61 63	0.46 62	0.57 87	0.52 71	0.23 24	1.50 151	0.68 118	0.78 69	0.86 108	0.86 82	0.90 157	0.39 54	7.38 133	3.09 157	1.24 157	1.04 165	1.48 59	1.19 155	4.63 141	5.40 100	0.67 137	0.45 39	0.87 86	0.82 72	1.16 42	1.15 125

PMTNet	1.59 95	0.94 131	1.06 143	0.49 64	0.51 67	0.49 59	0.32 57	0.83 53	0.72 124	0.83 88	0.63 68	0.89 87	0.50 57	0.42 69	7.10 127	4.35 192	0.96 109	0.57 34	2.41 98	0.58 41	5.99 160	6.00 115	0.61 117	0.41 31	1.97 221	1.03 109	1.16 42	1.19 130

DLNR_Zeroshot_test	24.07 283	81.88 296	1.95 223	101.60 296	0.50 63	0.56 82	81.29 295	2.29 227	0.50 73	4.86 260	2.13 185	3.03 210	0.93 162	12.16 272	103.32 294	142.13 297	34.14 289	19.58 287	8.61 227	4.90 251	8.02 194	28.05 285	0.55 84	0.85 141	1.36 169	1.54 161	1.21 45	1.87 168

CAS	1.16 52	0.81 78	0.47 36	0.51 70	0.49 60	0.38 29	0.31 47	0.56 19	0.45 55	1.20 133	0.90 119	0.64 32	0.97 172	0.32 26	3.11 75	2.22 138	0.98 113	0.85 113	1.21 47	0.64 55	3.95 129	5.48 104	0.47 47	0.31 18	0.85 83	0.92 93	1.21 45	1.15 125

sAnonymous2	1.46 79	0.77 63	0.55 49	0.43 50	0.48 56	0.71 125	0.42 82	1.28 116	0.99 151	0.65 44	0.88 114	1.13 126	0.96 168	0.36 36	2.58 52	2.36 143	1.11 138	1.05 170	3.69 153	0.96 133	4.96 144	7.11 127	0.64 127	0.61 75	0.84 78	1.39 147	1.25 47	1.23 134

CroCo_RVC	1.46 79	0.77 63	0.55 49	0.43 50	0.48 56	0.71 125	0.42 82	1.28 116	0.99 151	0.65 44	0.88 114	1.13 126	0.96 168	0.36 36	2.58 52	2.36 143	1.11 138	1.05 170	3.69 153	0.96 133	4.96 144	7.11 127	0.64 127	0.61 75	0.84 78	1.39 147	1.25 47	1.23 134

MSMDNet	3.50 175	0.89 106	1.16 165	0.58 87	0.75 122	0.62 102	0.50 106	2.02 206	0.62 104	1.04 124	1.76 168	1.11 122	12.05 253	0.61 136	12.99 161	10.73 238	1.17 149	0.81 97	6.92 216	1.46 179	11.45 236	17.23 247	0.72 151	0.84 134	1.47 185	1.81 182	1.28 49	1.94 174

MGS-Stereo	1.51 86	0.99 150	0.53 47	0.41 44	0.35 32	0.41 36	0.36 74	0.66 30	0.28 21	0.53 22	0.47 33	0.52 20	0.39 33	0.43 75	23.18 188	1.01 21	0.77 57	0.79 91	1.05 37	0.67 72	1.17 55	1.46 29	0.47 47	0.69 102	0.77 63	0.48 31	1.29 50	0.77 63

FCDSN-DC	3.99 189	0.97 140	2.81 250	1.39 199	1.40 196	1.15 180	1.19 176	0.91 68	0.91 145	1.04 124	0.72 85	1.58 163	0.75 122	0.63 145	52.37 275	2.42 146	1.30 163	1.13 184	1.11 44	0.80 101	7.88 190	16.59 233	0.81 174	2.41 240	1.31 157	1.68 172	1.29 50	1.11 119
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RYNet	2.44 141	0.41 14	0.36 22	0.30 17	0.32 23	0.41 36	0.25 33	0.61 22	0.56 88	0.33 11	0.36 24	0.41 17	0.26 19	0.27 21	52.15 274	0.73 6	0.48 12	1.00 155	0.57 13	0.31 6	0.54 10	0.42 1	0.40 29	0.34 21	0.58 34	1.58 165	1.32 52	0.49 23

gcap-zeroshot	4.50 197	0.79 73	1.44 197	1.90 217	0.76 123	1.22 189	2.14 202	2.08 212	0.63 107	5.43 279	7.06 253	2.92 209	0.70 109	0.41 60	13.38 163	11.02 239	1.21 153	1.09 178	36.04 265	1.48 180	8.46 209	11.16 175	3.53 251	0.89 154	1.44 178	1.46 154	1.34 53	1.49 151

RAFT-Test	3.32 171	0.86 95	1.22 177	1.02 164	0.82 140	0.59 96	0.58 119	2.18 217	0.70 122	1.12 131	7.31 256	1.02 111	0.91 159	0.59 132	9.35 142	11.60 246	1.14 145	0.81 97	7.01 218	1.28 165	10.82 231	17.19 246	0.76 165	0.77 117	1.51 191	4.92 241	1.38 54	2.16 184

TestStereo	0.82 25	0.94 131	0.85 96	0.56 84	0.47 54	0.68 119	0.35 72	1.21 105	0.42 43	0.90 106	0.65 72	0.88 83	0.55 72	0.39 54	1.59 17	0.96 16	0.77 57	0.54 25	1.41 56	0.57 37	1.30 64	1.32 21	0.48 52	0.49 48	0.79 70	0.81 71	1.39 55	0.79 67

R-Stereo Train	3.50 175	1.01 158	1.23 178	1.00 159	0.66 110	0.77 136	0.32 57	1.30 120	1.01 154	1.63 164	4.33 209	1.34 144	0.71 111	0.42 69	34.59 200	4.42 193	1.66 190	1.02 161	6.76 208	1.16 152	7.74 185	13.63 210	0.52 73	0.64 87	1.53 193	1.66 170	1.39 55	1.92 172

RAFT-Stereo	3.50 175	1.01 158	1.23 178	1.00 159	0.66 110	0.77 136	0.32 57	1.30 120	1.01 154	1.63 164	4.33 209	1.34 144	0.71 111	0.42 69	34.59 200	4.42 193	1.66 190	1.02 161	6.76 208	1.16 152	7.74 185	13.63 210	0.52 73	0.64 87	1.53 193	1.66 170	1.39 55	1.92 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FINET	8.71 246	0.76 60	1.06 143	0.73 116	0.61 92	0.65 112	0.96 155	1.14 94	10.65 275	0.64 41	8.32 266	1.23 133	12.97 256	0.66 156	19.47 185	15.19 273	1.11 138	0.67 57	4.45 166	3.30 237	6.92 171	25.13 277	0.48 52	1.82 210	33.04 284	36.43 290	1.44 58	45.32 293

FADNet-RVC-Resample	2.26 138	0.88 103	1.00 131	0.72 115	0.82 140	0.64 110	1.20 177	1.09 87	0.94 147	0.99 120	0.96 123	1.71 168	0.79 137	1.00 200	25.20 191	1.54 92	1.23 156	1.59 224	1.55 62	1.07 146	1.59 81	6.84 124	0.60 115	1.24 190	0.88 88	1.96 196	1.44 58	1.54 152

NCC-stereo	1.37 71	1.25 189	1.13 157	1.00 159	1.08 164	0.98 163	1.87 195	1.76 181	1.58 199	0.60 31	1.33 153	1.22 131	1.08 179	0.78 177	3.16 78	1.19 44	0.95 105	1.00 155	1.64 70	1.00 140	1.20 59	3.65 60	0.84 183	0.84 134	1.28 153	1.57 163	1.44 58	1.60 156

Abc-Net	1.37 71	1.25 189	1.13 157	1.00 159	1.08 164	0.98 163	1.87 195	1.76 181	1.58 199	0.60 31	1.33 153	1.22 131	1.08 179	0.78 177	3.16 78	1.19 44	0.95 105	1.00 155	1.64 70	1.00 140	1.20 59	3.65 60	0.84 183	0.84 134	1.28 153	1.57 163	1.44 58	1.60 156
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FADNet-RVC	2.70 150	0.72 41	0.93 115	0.78 129	1.09 169	0.60 99	2.77 215	0.92 69	0.62 104	1.01 122	0.73 88	1.50 157	0.65 99	0.62 141	38.99 209	1.71 108	0.92 94	0.91 134	2.27 95	1.57 184	2.69 117	4.17 70	0.53 79	0.80 125	1.47 185	1.12 124	1.45 62	1.38 144

PA-Net	1.33 67	0.99 150	1.18 171	0.77 125	1.35 192	0.69 121	0.90 151	0.82 52	1.17 172	0.82 86	1.28 151	0.78 66	0.79 137	0.93 192	4.45 108	1.31 62	0.72 41	0.80 95	1.06 38	0.89 121	1.19 57	4.70 77	0.68 140	0.85 141	1.01 114	2.17 207	1.45 62	2.09 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CASnet	1.22 56	0.92 117	0.55 49	0.41 44	0.45 51	0.39 33	0.24 28	0.92 69	0.50 73	0.78 69	0.56 57	0.91 90	0.54 69	0.38 47	3.31 81	1.35 66	0.77 57	0.51 21	1.43 57	0.56 35	7.13 175	5.44 103	0.45 41	0.48 47	1.22 149	0.50 34	1.47 64	0.78 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_pseudo	1.71 102	0.79 73	0.89 102	0.83 140	0.79 133	0.71 125	0.43 86	0.93 71	0.53 81	0.94 115	0.81 104	0.94 99	0.88 156	0.82 183	15.18 170	1.47 81	0.79 65	0.73 76	7.38 220	0.78 96	1.08 49	2.74 53	0.74 160	0.70 106	0.91 93	0.91 91	1.47 64	1.13 121

CC-Net-ROB	1.72 104	1.82 227	1.21 175	1.92 218	1.84 219	2.43 231	1.64 190	0.93 71	0.96 150	1.27 142	0.68 74	5.86 242	2.76 211	1.47 227	2.26 44	0.95 15	1.46 177	1.26 208	2.79 122	0.96 133	1.12 52	1.41 26	3.28 248	0.73 110	1.31 157	1.15 129	1.47 64	1.57 153

NLCA_NET_v2_RVC	1.09 41	0.93 123	0.85 96	0.74 119	0.81 137	0.66 114	1.22 180	1.07 85	2.23 226	1.99 184	0.76 92	0.97 105	0.63 93	0.94 194	2.41 50	1.05 25	0.74 45	0.72 73	1.32 52	0.70 78	0.90 33	1.40 23	0.59 110	0.61 75	0.74 60	1.58 165	1.48 67	1.26 138
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MMNet	0.63 13	0.58 21	0.47 36	0.39 40	0.56 86	0.43 44	0.31 47	0.61 22	0.40 37	0.39 14	0.60 64	0.68 40	0.35 27	0.52 109	1.55 13	0.80 9	0.77 57	0.60 37	0.76 23	0.55 34	0.65 18	0.87 8	0.44 38	0.60 73	0.52 21	0.49 33	1.49 68	0.50 25

DLCB_ROB	1.03 37	0.92 117	0.91 108	0.74 119	0.83 143	0.75 133	0.77 139	0.88 63	0.73 126	0.93 112	0.85 106	1.06 114	0.94 164	0.70 164	1.57 14	1.24 53	1.03 125	0.73 76	0.92 29	0.75 90	1.48 75	2.49 47	0.81 174	0.77 117	1.35 166	1.30 140	1.49 68	0.95 93

ICVP	1.60 96	0.75 52	1.11 155	0.77 125	0.78 129	0.87 148	0.64 126	1.10 88	0.85 137	1.37 150	1.11 140	0.95 102	1.12 183	0.57 128	3.12 77	2.05 133	1.33 166	1.00 155	1.56 65	1.07 146	3.91 128	10.82 164	0.69 146	0.87 143	0.95 104	1.21 133	1.52 70	1.14 122
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	1.63 98	0.75 52	0.83 91	0.79 133	0.73 120	0.82 143	0.67 132	1.36 136	0.95 149	1.65 167	0.95 122	0.78 66	0.65 99	0.66 156	6.17 123	1.65 104	1.02 124	0.91 134	5.50 182	1.23 161	4.23 133	5.40 100	0.67 137	0.96 167	0.81 75	0.83 75	1.52 70	1.65 160

FADNet	2.84 155	0.83 81	0.90 105	0.83 140	1.04 161	0.62 102	2.08 201	0.99 78	0.76 127	0.92 111	0.92 121	1.18 130	0.78 135	0.76 172	40.37 218	1.50 83	0.97 112	1.03 163	2.68 116	1.57 184	3.20 121	5.00 83	0.51 67	0.68 100	1.58 197	1.68 172	1.54 72	1.82 164

AMNet	1.31 64	1.12 175	1.05 142	1.14 177	1.12 173	1.27 195	1.07 164	1.35 133	1.13 167	1.10 130	1.11 140	1.55 160	1.26 187	1.20 217	1.75 25	1.59 101	1.37 171	1.23 201	1.37 54	1.22 158	1.40 67	1.40 23	1.25 216	1.26 193	1.26 151	1.70 174	1.54 72	1.65 160

RAFT+CT+SA	0.90 29	0.97 140	0.42 30	0.45 59	0.29 20	0.39 33	0.21 22	1.63 171	0.35 31	0.73 56	0.32 18	0.91 90	0.69 108	0.41 60	1.58 15	1.43 73	0.59 22	0.60 37	2.18 89	0.50 26	0.90 33	5.09 86	0.35 18	0.43 34	0.55 25	0.43 27	1.56 74	0.49 23

GMOStereo	1.98 120	0.75 52	0.52 43	0.62 95	0.53 73	0.47 48	0.47 99	1.54 156	0.48 64	0.87 96	0.47 33	0.77 60	0.58 80	0.38 47	10.16 147	5.49 207	0.81 67	0.88 123	3.13 134	0.81 106	1.81 92	16.83 236	0.49 56	0.56 59	1.11 132	0.74 63	1.57 75	0.58 33

error version	1.98 120	0.75 52	0.52 43	0.62 95	0.53 73	0.47 48	0.47 99	1.54 156	0.48 64	0.87 96	0.47 33	0.77 60	0.58 80	0.38 47	10.16 147	5.49 207	0.81 67	0.88 123	3.13 134	0.81 106	1.81 92	16.83 236	0.49 56	0.56 59	1.11 132	0.74 63	1.57 75	0.58 33

test-v	1.98 120	0.75 52	0.52 43	0.62 95	0.53 73	0.47 48	0.47 99	1.54 156	0.48 64	0.87 96	0.47 33	0.77 60	0.58 80	0.38 47	10.16 147	5.49 207	0.81 67	0.88 123	3.13 134	0.81 106	1.81 92	16.83 236	0.49 56	0.56 59	1.11 132	0.74 63	1.57 75	0.58 33

test-2	1.98 120	0.75 52	0.52 43	0.62 95	0.53 73	0.47 48	0.47 99	1.54 156	0.48 64	0.87 96	0.47 33	0.77 60	0.58 80	0.38 47	10.16 147	5.49 207	0.81 67	0.88 123	3.13 134	0.81 106	1.81 92	16.83 236	0.49 56	0.56 59	1.11 132	0.74 63	1.57 75	0.58 33

raft_robust	1.38 74	0.94 131	0.55 49	0.60 91	0.48 56	0.59 96	0.38 76	2.05 211	0.53 81	1.67 169	0.52 43	0.83 76	0.81 142	0.49 98	3.50 86	1.90 122	0.92 94	0.86 115	4.99 174	0.61 47	3.19 120	5.05 85	0.47 47	0.64 87	1.04 122	1.06 115	1.58 79	0.99 104

RAFT_CTSACE	0.75 18	0.94 131	0.33 17	0.36 28	0.34 29	0.34 22	0.24 28	1.23 107	0.27 18	0.64 41	0.29 14	0.72 48	0.56 74	0.34 31	2.96 67	1.22 48	0.55 16	0.44 14	0.81 24	0.35 9	0.87 29	2.64 51	0.47 47	0.38 22	0.54 24	0.41 24	1.58 79	0.39 17

AF-Net	1.15 50	0.85 91	1.00 131	0.77 125	0.93 150	1.00 166	2.29 205	1.51 154	1.06 160	0.57 27	0.96 123	1.40 149	0.64 96	0.75 170	2.20 42	1.08 28	0.85 75	0.62 42	1.83 78	0.79 99	0.90 33	2.97 56	0.66 134	0.65 93	0.98 108	0.89 86	1.58 79	1.24 136

Nwc_Net	1.15 50	0.85 91	1.00 131	0.77 125	0.93 150	1.00 166	2.29 205	1.51 154	1.06 160	0.57 27	0.96 123	1.40 149	0.64 96	0.75 170	2.20 42	1.08 28	0.85 75	0.62 42	1.83 78	0.79 99	0.90 33	2.97 56	0.66 134	0.65 93	0.98 108	0.89 86	1.58 79	1.24 136

UCFNet_RVC	2.81 152	1.27 193	0.90 105	0.89 148	0.94 153	0.78 139	0.62 123	0.78 42	0.68 118	0.91 108	0.80 102	1.29 140	1.02 174	0.50 105	42.02 227	1.15 36	0.85 75	0.83 108	6.67 204	0.85 118	1.51 77	2.89 54	1.15 210	0.75 112	1.10 129	1.14 128	1.58 79	2.10 180

HGLStereo	0.89 28	0.66 28	0.79 85	0.52 72	0.71 117	0.57 87	0.50 106	0.67 31	0.51 77	1.67 169	0.96 123	0.66 37	0.57 76	0.54 119	1.73 24	1.28 58	0.85 75	0.78 89	1.10 42	0.68 74	1.07 47	2.08 40	0.51 67	0.68 100	0.75 62	0.79 68	1.59 84	0.81 68

psm_up	1.12 45	0.88 103	1.03 139	0.79 133	0.95 154	0.77 136	0.66 130	1.33 130	1.03 158	0.87 96	0.69 79	1.12 123	0.76 127	0.76 172	2.94 65	1.17 41	0.96 109	0.82 102	2.32 96	0.85 118	1.44 68	1.89 36	0.51 67	0.92 160	1.03 118	1.08 118	1.62 85	1.09 116

ADLNet	2.55 144	0.99 150	0.77 82	0.63 100	0.76 123	0.65 112	0.53 111	1.11 89	0.61 102	0.58 29	0.72 85	1.70 167	0.61 87	0.88 187	46.09 239	1.06 26	0.75 49	0.68 59	0.86 26	0.75 90	0.79 26	1.96 38	0.55 84	0.58 67	0.96 107	0.96 96	1.63 86	0.76 62

cross-raft	2.82 154	0.91 112	1.18 171	0.75 121	0.90 146	0.66 114	0.46 96	2.03 209	0.61 102	0.95 117	1.42 162	1.08 120	0.76 127	0.53 112	8.24 137	5.88 212	1.09 136	0.80 95	6.99 217	2.68 223	12.15 238	17.17 245	0.72 151	0.78 122	1.60 199	1.91 190	1.66 87	2.34 188

CFNet	0.87 27	0.85 91	0.83 91	0.78 129	0.74 121	0.62 102	0.56 113	0.84 56	0.49 70	0.67 47	0.70 82	0.96 104	0.68 105	0.45 88	2.29 46	0.88 14	0.76 51	0.66 56	0.94 32	0.80 101	1.07 47	1.08 14	0.50 62	0.54 55	0.91 93	1.03 109	1.67 88	1.14 122

test_5	0.76 21	0.91 112	0.32 16	0.39 40	0.26 17	0.36 26	0.19 19	1.79 185	0.33 27	0.60 31	1.97 178	0.76 57	0.75 122	0.33 29	1.58 15	1.23 50	0.57 19	0.55 30	1.09 40	0.40 12	0.64 17	1.83 35	0.31 14	0.46 43	0.47 16	0.40 21	1.72 89	0.44 20

trnet	1.46 79	0.91 112	0.99 128	0.53 74	0.44 49	0.49 59	0.25 33	1.41 141	0.67 116	0.88 103	1.00 131	0.97 105	0.76 127	0.44 81	7.79 134	3.28 164	0.95 105	0.64 46	2.41 98	0.64 55	3.97 131	3.96 68	0.58 104	0.63 85	1.03 118	1.01 103	1.73 90	0.99 104

dd	0.93 31	0.81 78	0.54 48	1.07 168	0.45 51	0.87 148	0.50 106	0.86 58	0.42 43	0.83 88	0.44 29	1.28 139	0.40 35	0.56 126	2.32 47	1.06 26	1.03 125	0.74 81	2.01 87	0.62 51	0.87 29	1.54 31	0.52 73	0.75 112	0.86 84	0.58 41	1.74 91	1.43 148

CREStereo	1.57 92	0.92 117	0.99 128	0.53 74	0.43 48	0.49 59	0.26 36	1.44 145	0.71 123	0.87 96	1.01 132	0.95 102	0.76 127	0.44 81	7.17 128	4.29 189	0.93 99	0.59 35	2.41 98	0.65 62	5.45 153	5.19 88	0.61 117	0.63 85	1.02 117	1.01 103	1.74 91	0.98 99
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	1.06 40	0.95 136	0.90 105	0.79 133	0.77 127	0.70 124	1.10 167	0.86 58	1.48 191	1.26 141	0.78 100	1.13 126	0.78 135	0.94 194	2.76 57	1.16 38	0.76 51	0.73 76	1.10 42	0.66 65	1.18 56	1.53 30	0.62 120	0.58 67	0.78 67	1.22 135	1.76 93	1.40 146

FBW_ROB	5.25 213	2.41 242	2.49 242	2.72 236	2.98 250	2.61 232	6.30 241	1.78 184	1.10 164	2.52 207	2.82 191	4.91 236	8.67 238	6.67 263	49.93 258	1.28 58	1.82 197	0.97 146	9.21 229	1.68 190	9.07 212	5.89 112	4.29 255	1.84 212	1.48 187	1.92 192	1.81 94	2.56 193

DMCA-RVC	0.94 32	0.74 49	0.78 84	0.62 95	0.78 129	0.58 89	1.11 170	0.77 40	1.39 182	1.36 147	0.68 74	0.88 83	0.57 76	0.58 130	2.43 51	1.16 38	0.91 91	0.78 89	0.99 33	0.78 96	0.94 40	1.41 26	0.55 84	0.72 109	0.62 40	0.64 46	1.82 95	0.91 89

HITNet	0.97 35	0.66 28	0.64 66	0.69 111	0.50 63	0.40 35	0.33 61	1.25 110	0.87 141	0.70 49	0.70 82	0.94 99	0.53 62	0.39 54	2.05 34	1.16 38	0.69 36	0.64 46	0.84 25	0.61 47	2.15 106	4.61 76	0.49 56	0.60 73	0.63 41	0.63 45	1.82 95	0.82 70
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
MSKI-zero shot	3.77 186	0.85 91	1.15 163	0.73 116	0.63 103	0.68 119	0.56 113	1.86 191	0.94 147	0.88 103	6.74 241	1.62 164	0.71 111	0.43 75	15.96 172	13.56 258	1.52 181	1.01 159	6.81 212	8.64 270	10.46 227	16.23 228	0.59 110	0.87 143	1.50 189	1.95 195	1.85 97	3.10 204

anonymousdsp2	2.94 160	0.84 85	0.87 99	0.43 50	0.45 51	0.58 89	0.34 64	1.16 96	0.38 35	0.66 46	21.85 278	0.70 44	0.41 38	0.59 132	13.83 165	3.60 177	0.76 51	0.71 70	2.22 92	1.35 169	1.52 79	21.23 267	0.43 34	0.62 78	0.79 70	0.50 34	1.85 97	0.65 49

BEATNet_4x	1.77 109	0.78 71	0.79 85	0.76 122	0.70 115	0.51 66	0.49 105	1.23 107	1.31 179	0.84 91	0.76 92	1.06 114	0.76 127	0.67 159	8.95 139	2.41 145	1.91 199	1.42 216	1.30 51	0.88 120	4.99 148	9.14 144	0.51 67	1.03 173	0.77 63	0.82 72	1.85 97	1.10 117

GMStereo	0.82 25	0.99 150	0.40 26	0.49 64	0.48 56	0.56 82	0.46 96	0.79 44	0.47 60	0.55 23	0.47 33	0.84 81	0.41 38	0.37 46	1.71 21	1.08 28	0.77 57	0.54 25	1.93 84	0.59 44	1.20 59	2.06 39	0.45 41	0.57 63	0.77 63	0.67 58	1.86 100	0.57 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DSFCA	0.94 32	0.84 85	0.75 79	0.66 108	0.78 129	0.62 102	0.79 142	0.75 39	0.78 129	0.78 69	0.86 108	0.79 69	0.52 61	0.44 81	1.95 30	1.21 47	0.89 88	0.87 119	1.03 35	0.81 106	1.11 50	2.19 43	0.73 154	0.80 125	0.84 78	0.96 96	1.89 101	0.85 79

APVNet	1.28 60	1.03 164	0.68 72	0.69 111	0.78 129	0.87 148	0.89 150	0.79 44	0.72 124	0.91 108	0.83 105	0.92 95	0.61 87	0.59 132	3.31 81	1.71 108	1.16 148	0.99 151	3.22 138	0.92 126	1.91 100	4.73 78	0.58 104	1.11 181	0.80 72	0.84 77	1.90 102	0.97 95

AACVNet	1.30 63	0.89 106	0.74 77	0.93 149	0.95 154	0.73 130	0.64 126	0.88 63	0.64 110	0.74 58	0.88 114	0.83 76	0.67 104	0.62 141	9.20 140	1.41 70	0.87 82	0.84 111	1.21 47	0.80 101	1.51 77	2.50 48	0.75 163	0.69 102	0.88 88	1.11 121	1.91 103	1.31 140

CFNet_RVC	2.61 146	0.87 99	0.97 124	0.76 122	0.82 140	0.73 130	0.52 110	0.74 38	0.66 115	0.87 96	1.03 133	0.90 88	0.61 87	0.52 109	44.12 233	1.18 42	0.85 75	0.81 97	2.35 97	0.76 94	1.46 71	2.38 45	0.53 79	0.73 110	0.99 110	1.11 121	1.93 104	1.22 133

AE-Stereo	1.87 113	0.86 95	1.31 189	0.82 139	0.55 83	0.58 89	0.78 140	0.83 53	0.49 70	0.79 79	0.54 52	1.31 143	0.72 114	0.52 109	2.79 62	4.03 185	1.04 128	0.97 146	3.06 130	1.16 152	4.60 140	15.60 223	0.55 84	1.04 176	1.33 162	1.34 143	1.95 105	0.86 81

MIM_Stereo	1.71 102	0.77 63	0.56 53	0.43 50	0.38 38	0.47 48	0.23 24	1.50 151	0.32 25	0.56 24	0.46 31	0.65 36	0.28 21	0.39 54	6.21 125	11.24 241	0.65 31	0.82 102	3.32 146	0.89 121	1.35 65	10.19 154	0.38 25	0.51 51	0.55 25	0.42 26	1.96 106	0.58 33

SHD	3.64 181	1.05 168	2.15 229	1.16 180	1.24 181	1.21 187	2.45 210	1.63 171	1.66 202	2.43 206	2.96 192	1.83 170	2.53 209	0.95 196	39.82 214	3.82 182	1.89 198	1.51 220	4.16 164	2.08 212	5.74 159	5.69 106	0.74 160	1.99 220	1.92 219	1.81 182	1.97 107	1.86 167

ARAFT	1.32 65	0.72 41	0.50 41	0.35 25	0.34 29	0.44 46	0.24 28	0.65 27	0.35 31	2.25 197	0.56 57	0.60 25	0.30 22	0.43 75	2.15 40	1.46 78	0.75 49	0.75 85	2.78 121	0.58 41	2.25 110	12.47 197	0.45 41	0.39 23	0.94 101	0.40 21	1.98 108	0.57 31

SACVNet	1.42 77	0.96 139	1.03 139	0.93 149	1.15 175	0.95 159	0.99 157	1.50 151	0.82 133	1.21 137	0.74 89	0.99 109	0.73 117	0.70 164	3.38 83	1.50 83	1.24 157	0.85 113	2.24 93	0.96 133	2.50 114	5.99 114	0.69 146	0.90 155	1.04 122	1.06 115	2.02 109	1.29 139

DISCO	1.04 38	0.98 146	0.62 64	0.57 85	0.62 99	0.84 145	0.83 146	0.77 40	0.82 133	1.98 183	0.89 117	0.68 40	0.70 109	0.45 88	1.98 31	1.35 66	1.00 119	0.81 97	1.83 78	0.81 106	1.00 43	2.90 55	0.62 120	0.65 93	0.74 60	0.84 77	2.03 110	0.85 79

IER	0.95 34	0.83 81	0.60 62	0.50 68	0.52 70	0.58 89	0.48 103	0.80 47	0.50 73	1.12 131	0.77 96	1.06 114	0.50 57	0.78 177	3.59 88	1.11 33	0.76 51	0.65 54	0.91 28	0.78 96	0.76 24	2.32 44	0.66 134	0.67 98	0.65 45	1.01 103	2.05 111	0.74 56

DN-CSS_ROB	1.49 84	0.84 85	1.08 149	0.88 147	0.88 144	0.50 64	0.39 78	2.00 204	0.63 107	1.55 158	1.79 170	1.00 110	0.81 142	0.41 60	3.48 84	1.46 78	1.12 142	0.95 140	5.28 178	0.75 90	4.20 132	3.69 62	0.56 91	1.01 171	0.80 72	0.82 72	2.06 112	1.31 140

RALAANet	1.79 110	0.71 36	0.88 100	0.54 77	0.55 83	0.63 109	0.43 86	1.30 120	0.52 80	0.93 112	0.65 72	0.74 55	0.60 86	0.33 29	8.49 138	1.53 87	0.78 63	0.91 134	2.18 89	1.09 149	3.35 123	15.13 220	0.55 84	0.79 124	0.92 99	1.03 109	2.08 113	0.77 63

HSM	1.47 82	0.76 60	1.02 137	0.81 137	0.80 135	0.56 82	0.56 113	1.86 191	0.60 99	0.76 64	0.85 106	0.90 88	0.68 105	0.60 135	11.58 157	1.15 36	0.96 109	0.74 81	2.61 107	0.74 87	2.26 111	2.51 49	0.60 115	0.87 143	0.95 104	0.98 101	2.08 113	1.02 108

HCRNet	0.75 18	0.79 73	0.43 31	0.55 79	0.27 18	0.42 43	0.38 76	0.63 26	0.34 29	1.59 160	0.61 65	0.67 38	0.31 24	0.42 69	2.11 37	0.81 11	0.65 31	0.48 18	0.68 17	0.44 17	0.80 28	2.42 46	0.40 29	0.45 39	0.46 14	0.48 31	2.14 115	0.50 25

UDGNet	1.40 76	1.04 165	0.83 91	1.64 211	1.39 194	1.70 213	1.25 182	1.21 105	0.81 132	0.63 39	0.87 111	0.92 95	0.42 41	1.61 229	2.12 38	1.25 54	0.87 82	0.89 127	2.45 103	0.92 126	1.95 103	5.71 107	1.28 218	0.54 55	1.21 147	1.10 120	2.15 116	1.02 108

GwcNet-ADL	2.59 145	1.24 187	1.55 205	1.27 190	1.36 193	0.98 163	0.84 147	1.49 149	0.86 138	3.20 228	6.66 239	2.00 177	1.04 176	0.79 180	3.85 91	4.95 200	1.68 192	0.89 127	5.11 176	2.44 218	6.48 165	11.06 173	0.92 199	1.18 186	1.31 157	1.92 192	2.15 116	2.69 195

model_zeroshot	5.64 218	0.77 63	1.32 191	1.93 219	0.99 160	0.64 110	0.62 123	1.94 193	0.65 114	3.86 245	6.90 248	1.45 152	0.65 99	0.66 156	15.20 171	14.91 269	1.28 161	1.06 173	7.09 219	1.05 144	13.05 252	25.85 279	0.63 124	0.75 112	39.07 291	1.65 169	2.16 118	6.16 235

RASNet	1.02 36	0.75 52	0.95 119	0.64 104	0.64 106	0.67 117	0.45 92	0.98 77	0.62 104	1.21 137	0.64 70	0.76 57	0.74 119	0.43 75	1.59 17	1.52 85	0.78 63	0.68 59	1.06 38	0.70 78	1.24 63	4.37 73	0.47 47	0.84 134	0.80 72	0.83 75	2.17 119	1.08 115

UPFNet	0.78 23	0.71 36	0.89 102	0.55 79	0.65 109	0.60 99	0.56 113	0.72 34	0.57 90	0.59 30	0.59 62	0.64 32	0.47 52	0.61 136	1.83 27	1.02 22	0.77 57	0.69 67	0.92 29	0.73 86	0.70 22	1.04 13	0.55 84	0.67 98	0.64 42	0.57 40	2.18 120	0.59 39

MSC_U_SF_DS_RVC	5.15 211	2.25 241	1.46 201	2.42 232	2.07 231	2.04 223	5.18 234	1.97 198	2.61 231	2.96 221	1.93 175	3.79 217	10.20 244	10.36 269	27.56 194	3.55 174	3.01 225	1.99 243	14.19 243	3.59 240	7.40 178	9.91 151	2.85 247	1.93 217	2.42 233	2.82 219	2.19 121	6.53 237

ACVNet-4b	15.72 272	4.04 263	2.68 245	44.32 287	2.83 245	6.13 263	62.22 291	1.84 187	1.78 212	1.65 167	1.24 148	4.40 231	112.58 294	3.38 249	47.32 246	1.32 63	16.00 282	1.73 231	55.10 282	2.19 216	14.48 277	16.37 231	7.30 268	3.18 266	1.64 201	1.88 188	2.20 122	4.57 218

RGC	1.56 91	1.33 200	1.98 226	1.18 181	1.24 181	1.20 186	1.06 161	1.20 103	1.09 163	0.91 108	1.67 165	1.23 133	1.26 187	0.92 191	4.08 101	1.27 56	1.06 132	0.86 115	1.92 82	1.10 150	1.72 87	5.40 100	0.79 171	1.03 173	1.17 142	1.52 159	2.20 122	1.83 165

DeepPruner_ROB	1.89 116	0.77 63	0.97 124	0.86 145	0.91 148	0.80 140	5.39 236	1.26 113	0.91 145	1.47 155	1.61 164	0.92 95	0.82 146	0.56 126	4.41 104	1.54 92	1.07 134	1.06 173	2.72 120	0.80 101	7.63 183	7.36 130	0.87 193	0.77 117	0.91 93	1.47 156	2.20 122	0.99 104

GCAP-BAT	2.08 128	0.93 123	0.58 55	0.38 31	0.41 40	0.47 48	0.31 47	1.31 123	0.43 49	0.78 69	0.52 43	2.25 186	0.43 43	0.36 36	3.88 92	6.19 215	13.58 274	0.64 46	2.63 108	0.66 65	8.41 203	5.39 94	0.56 91	0.62 78	0.73 53	0.64 46	2.21 125	0.82 70

test_for_model	2.08 128	0.93 123	0.58 55	0.38 31	0.41 40	0.47 48	0.31 47	1.31 123	0.43 49	0.78 69	0.52 43	2.25 186	0.43 43	0.36 36	3.88 92	6.19 215	13.58 274	0.64 46	2.63 108	0.66 65	8.41 203	5.39 94	0.56 91	0.62 78	0.73 53	0.64 46	2.21 125	0.82 70

testlalala2	2.08 128	0.93 123	0.58 55	0.38 31	0.41 40	0.47 48	0.31 47	1.31 123	0.43 49	0.78 69	0.52 43	2.25 186	0.43 43	0.36 36	3.88 92	6.19 215	13.58 274	0.64 46	2.63 108	0.66 65	8.41 203	5.39 94	0.56 91	0.62 78	0.73 53	0.64 46	2.21 125	0.82 70

testlalala	2.08 128	0.93 123	0.58 55	0.38 31	0.41 40	0.47 48	0.31 47	1.31 123	0.43 49	0.78 69	0.52 43	2.25 186	0.43 43	0.36 36	3.88 92	6.19 215	13.58 274	0.64 46	2.63 108	0.66 65	8.41 203	5.39 94	0.56 91	0.62 78	0.73 53	0.64 46	2.21 125	0.82 70

testlalala_base	2.08 128	0.93 123	0.58 55	0.38 31	0.41 40	0.47 48	0.31 47	1.31 123	0.43 49	0.78 69	0.52 43	2.25 186	0.43 43	0.36 36	3.88 92	6.19 215	13.58 274	0.64 46	2.63 108	0.66 65	8.41 203	5.39 94	0.56 91	0.62 78	0.73 53	0.64 46	2.21 125	0.82 70

SPstereo	2.08 128	0.93 123	0.58 55	0.38 31	0.41 40	0.47 48	0.31 47	1.31 123	0.43 49	0.78 69	0.52 43	2.25 186	0.43 43	0.36 36	3.88 92	6.19 215	13.58 274	0.64 46	2.63 108	0.66 65	8.41 203	5.39 94	0.56 91	0.62 78	0.73 53	0.64 46	2.21 125	0.82 70

HSM-Net_RVC	3.81 187	1.09 172	1.14 160	1.82 214	1.25 183	0.94 158	0.70 135	2.28 226	1.07 162	2.74 215	5.68 229	38.55 284	1.46 194	0.55 122	5.03 112	1.95 125	1.20 152	0.79 91	1.99 86	1.22 158	7.13 175	13.94 217	0.84 183	2.30 232	1.64 201	1.51 157	2.21 125	1.75 163
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iinet-f	1.26 58	1.10 173	0.69 73	0.94 153	0.47 54	0.72 128	0.58 119	0.79 44	0.50 73	2.11 193	1.35 156	0.83 76	0.64 96	0.38 47	3.97 98	1.88 121	0.79 65	0.68 59	3.04 128	1.08 148	1.61 82	3.40 58	0.68 140	0.75 112	1.14 139	0.64 46	2.22 132	0.90 86

MIF-Stereo (partial)	0.77 22	0.77 63	0.34 18	0.29 14	0.38 38	0.36 26	0.31 47	0.54 18	0.40 37	0.61 34	0.32 18	0.55 23	0.40 35	0.24 17	2.14 39	1.65 104	0.69 36	0.76 86	0.93 31	0.48 24	1.52 79	1.76 34	0.42 32	0.39 23	0.64 42	0.70 60	2.25 133	0.86 81

Any-RAFT	2.70 150	0.95 136	1.29 187	0.76 122	0.79 133	0.51 66	0.42 82	1.99 203	0.58 93	0.86 93	6.97 251	1.52 159	0.51 60	0.44 81	5.49 118	3.45 169	0.94 103	0.93 138	6.85 214	0.82 112	14.24 268	11.16 175	0.70 148	0.78 122	1.62 200	1.89 189	2.28 134	4.18 217

Anonymous3	2.34 139	0.87 99	0.96 121	0.57 85	1.20 180	0.90 153	0.70 135	2.43 231	1.12 166	1.04 124	0.97 127	2.57 201	1.18 186	0.58 130	4.83 110	8.57 233	1.53 183	1.46 219	5.31 179	1.61 187	6.76 168	10.34 156	0.73 154	0.71 107	1.11 132	1.40 150	2.31 135	1.33 142

XQC	3.85 188	1.31 197	1.36 193	1.30 193	1.53 200	1.33 198	2.55 212	1.62 168	1.46 189	2.54 208	3.01 194	1.69 166	4.90 229	1.38 225	44.59 234	3.43 168	1.76 195	1.35 214	3.99 159	1.75 194	4.57 139	5.16 87	0.89 197	1.42 198	2.05 223	2.68 217	2.31 135	2.06 177

MLCV	2.04 125	0.89 106	0.99 128	1.37 197	1.31 188	1.02 169	1.01 158	2.14 213	0.80 130	2.00 185	4.28 208	1.74 169	1.62 195	0.48 94	3.03 70	2.01 130	1.33 166	0.96 143	6.76 208	1.13 151	6.05 161	5.71 107	0.68 140	1.73 208	1.32 161	1.39 147	2.32 137	1.07 113

RTS	3.66 182	1.19 178	1.07 147	0.99 157	1.30 186	1.36 199	3.80 226	1.35 133	1.49 193	2.37 201	1.17 145	1.84 171	1.14 184	1.07 206	42.35 228	3.22 161	2.05 207	1.43 217	4.07 160	1.94 202	4.46 135	5.32 90	1.05 206	1.34 195	1.91 217	5.04 242	2.33 138	2.12 181

RTSA	3.66 182	1.19 178	1.07 147	0.99 157	1.30 186	1.36 199	3.80 226	1.35 133	1.49 193	2.37 201	1.17 145	1.84 171	1.14 184	1.07 206	42.35 228	3.22 161	2.05 207	1.43 217	4.07 160	1.94 202	4.46 135	5.32 90	1.05 206	1.34 195	1.91 217	5.04 242	2.33 138	2.12 181

4D-IteraStereo	2.05 126	0.63 25	1.16 165	0.49 64	0.44 49	0.41 36	0.26 36	1.43 143	0.38 35	0.75 60	0.55 56	0.79 69	0.42 41	0.46 90	9.38 143	11.47 245	0.71 39	0.68 59	2.81 123	0.64 55	3.95 129	11.85 188	0.52 73	0.58 67	0.71 51	0.84 77	2.34 140	0.63 48

sCroCo_RVC	1.92 117	0.68 33	0.57 54	0.38 31	0.50 63	0.76 135	0.43 86	0.94 73	1.56 198	1.51 156	0.77 96	1.06 114	0.96 168	0.50 105	3.03 70	5.07 203	1.25 159	1.23 201	2.55 105	1.40 172	7.89 191	12.35 195	0.45 41	0.64 87	0.94 101	1.12 124	2.34 140	1.04 111

AIO-Stereo-zeroshot1	9.97 252	1.84 228	2.24 232	1.34 195	1.79 215	1.78 215	1.71 191	2.17 216	7.58 270	3.47 234	7.13 255	2.44 198	2.07 203	0.38 47	10.77 154	13.53 256	1.54 184	1.19 197	136.48 291	6.52 264	8.17 196	26.38 283	0.61 117	0.97 169	1.28 153	18.58 272	2.35 142	4.90 221

Sa-1000	1.22 56	0.77 63	0.49 39	0.49 64	0.61 92	0.51 66	0.29 44	1.69 176	0.53 81	0.73 56	0.48 39	0.73 49	0.66 103	0.76 172	3.04 72	1.97 127	0.98 113	0.95 140	3.31 144	0.63 53	1.92 101	4.89 80	0.37 21	0.82 129	1.15 141	1.22 135	2.35 142	0.75 58

CIPLG	1.37 71	0.71 36	0.91 108	0.59 89	0.53 73	0.54 75	0.36 74	0.81 49	0.59 98	0.76 64	0.68 74	1.04 112	0.53 62	0.64 149	3.08 73	1.45 77	0.93 99	0.67 57	3.23 139	0.64 55	1.66 83	10.56 160	0.58 104	0.84 134	1.03 118	0.66 56	2.36 144	0.61 43

UDG	4.03 190	2.77 245	2.35 239	2.93 240	2.67 240	3.00 238	2.72 214	1.31 123	1.13 167	1.64 166	1.94 176	2.23 184	1.70 196	2.77 240	48.50 250	1.67 107	3.08 226	2.35 254	2.67 115	2.91 229	3.58 126	5.04 84	2.66 240	1.23 189	1.07 127	1.28 139	2.36 144	1.15 125

GLC_STEREO	1.38 74	0.90 109	0.91 108	0.58 87	0.62 99	0.49 59	0.43 86	1.68 175	0.48 64	0.77 68	0.68 74	0.81 74	0.62 92	0.61 136	9.99 146	1.91 123	0.92 94	0.60 37	1.71 77	0.71 83	2.58 115	3.85 66	0.48 52	0.57 63	0.69 49	0.56 38	2.36 144	0.87 84

stereogan	1.50 85	1.32 198	1.15 163	1.13 174	1.31 188	1.13 179	1.02 160	1.26 113	1.04 159	1.20 133	1.09 138	1.65 165	0.90 157	0.67 159	2.78 61	1.43 73	1.01 123	0.81 97	1.83 78	0.99 139	1.36 66	8.05 135	0.73 154	0.92 160	0.91 93	1.08 118	2.36 144	1.37 143

ETE_ROB	2.14 135	1.95 232	1.29 187	1.08 170	1.39 194	1.29 197	1.47 187	1.12 90	2.26 227	1.35 146	3.17 197	3.39 213	0.94 164	1.14 213	5.12 114	1.56 97	2.63 219	0.99 151	2.98 126	1.22 158	4.29 134	8.09 137	0.91 198	1.09 178	1.28 153	1.38 146	2.37 148	1.87 168

AFF-stereo	3.18 168	0.71 36	0.65 67	0.31 18	0.33 27	0.55 80	0.23 24	0.87 62	0.42 43	1.36 147	0.46 31	0.67 38	0.35 27	0.26 20	46.76 243	1.18 42	0.62 29	0.86 115	2.87 124	0.45 18	4.82 142	15.89 227	0.44 38	0.47 44	0.82 76	0.68 59	2.38 149	0.56 29

NaN_ROB	2.45 142	1.12 175	1.08 149	0.97 155	1.86 222	0.90 153	1.61 189	1.33 130	10.69 277	1.00 121	1.27 150	2.58 202	0.94 164	1.20 217	17.00 178	1.43 73	1.03 125	0.90 132	1.56 65	1.21 157	1.90 98	3.45 59	0.81 174	1.12 182	1.54 195	2.00 200	2.39 150	3.23 208

IPLGR_C	1.36 69	0.72 41	0.89 102	0.59 89	0.54 79	0.54 75	0.34 64	0.81 49	0.58 93	0.76 64	0.69 79	1.05 113	0.53 62	0.64 149	2.77 58	1.41 70	0.92 94	0.69 67	3.26 140	0.64 55	1.68 85	10.52 158	0.58 104	0.83 132	1.01 114	0.65 55	2.40 151	0.61 43

ACRE	1.36 69	0.71 36	0.88 100	0.61 93	0.53 73	0.55 80	0.35 72	0.81 49	0.58 93	0.76 64	0.69 79	1.06 114	0.53 62	0.64 149	2.80 63	1.39 69	0.92 94	0.68 59	3.26 140	0.64 55	1.68 85	10.53 159	0.58 104	0.83 132	1.03 118	0.64 46	2.40 151	0.62 46

pcwnet_v2	3.23 169	0.83 81	0.97 124	0.93 149	1.14 174	0.96 160	0.69 134	1.17 97	0.87 141	2.03 187	1.10 139	1.29 140	1.08 179	1.26 220	45.42 236	1.62 103	1.08 135	0.89 127	6.88 215	0.84 117	3.07 119	4.23 71	1.04 205	0.91 158	1.05 124	1.19 131	2.44 153	2.19 185

RTSC	3.28 170	0.98 146	1.45 200	0.78 129	0.96 158	1.01 168	2.41 209	1.17 97	1.33 181	2.40 205	2.02 183	1.27 137	1.03 175	1.14 213	40.84 223	3.19 160	1.99 202	1.31 212	4.15 163	1.44 176	3.49 125	5.65 105	0.68 140	1.18 186	1.17 142	1.04 112	2.44 153	2.09 178

CSAN	3.35 172	1.35 203	1.16 165	1.52 207	2.04 230	1.26 194	7.98 248	1.54 156	10.46 274	2.39 204	3.42 201	5.12 238	2.55 210	1.14 213	8.20 136	1.38 68	1.73 193	1.10 180	3.33 147	1.72 193	6.90 170	10.63 161	0.82 178	1.50 200	1.94 220	3.78 234	2.45 155	2.93 200

ADCRef	4.89 205	1.42 208	1.03 139	0.78 129	1.79 215	1.25 193	1.80 192	1.00 80	5.53 262	1.84 177	1.05 135	1.16 129	0.93 162	1.23 219	53.67 280	2.00 128	1.15 147	1.05 170	3.90 158	1.36 170	2.10 105	4.11 69	2.09 237	1.09 178	2.26 226	4.58 235	2.46 156	29.47 278

UNet	0.90 29	0.77 63	0.77 82	0.61 93	0.61 92	0.61 101	0.57 118	0.90 67	0.60 99	1.20 133	0.68 74	0.77 60	0.58 80	0.67 159	1.80 26	1.20 46	0.83 74	0.73 76	1.14 45	0.83 115	0.90 33	1.35 22	0.65 131	0.77 117	0.70 50	0.79 68	2.48 157	0.95 93

DeepPrunerF	4.26 192	1.62 221	0.74 77	2.93 240	4.99 273	2.40 229	3.44 221	0.88 63	3.92 251	0.79 79	1.16 143	0.71 45	0.57 76	0.63 145	43.07 232	2.04 132	1.04 128	0.87 119	2.42 101	0.92 126	1.80 89	2.10 42	0.88 196	0.82 129	28.99 280	1.77 181	2.48 157	1.16 128

GEStereo_RVC	1.88 115	0.97 140	1.01 135	1.01 163	0.88 144	1.12 178	1.07 164	1.65 173	0.82 133	0.90 106	0.78 100	1.38 147	0.79 137	0.64 149	2.40 49	2.33 141	1.22 154	1.22 200	4.10 162	1.26 164	5.16 152	12.04 191	0.73 154	1.21 188	0.95 104	0.97 99	2.49 159	1.64 159

DDUNet	2.19 136	2.74 244	2.17 230	2.93 240	2.67 240	3.05 239	2.77 215	1.17 97	1.11 165	1.60 161	1.37 160	2.26 193	1.70 196	2.81 242	2.35 48	1.30 60	2.80 224	2.43 261	2.64 114	2.90 228	1.94 102	4.91 81	2.77 245	1.00 170	1.10 129	0.94 94	2.50 160	1.10 117

CASS	2.25 137	1.02 162	1.23 178	1.34 195	1.04 161	0.89 151	5.14 233	1.41 141	1.02 157	1.29 143	2.38 188	1.25 135	0.84 149	0.53 112	3.59 88	2.58 147	3.60 228	1.09 178	3.45 150	1.24 162	7.99 193	9.49 146	0.68 140	0.88 150	1.59 198	1.27 137	2.51 161	1.41 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RP	1.29 61	1.05 168	1.26 184	0.96 154	1.11 171	0.85 146	1.39 185	1.24 109	1.30 178	0.61 34	1.16 143	1.27 137	0.75 122	0.72 168	3.49 85	1.12 34	0.95 105	0.68 59	1.24 49	0.83 115	1.02 45	4.57 75	0.63 124	0.91 158	0.90 91	1.02 108	2.51 161	1.20 132

otaku	6.32 225	5.21 267	2.43 241	18.55 273	3.05 252	6.58 265	5.21 235	1.43 143	1.44 185	1.31 145	1.39 161	3.94 221	2.76 211	3.25 247	26.81 193	1.43 73	10.64 257	1.19 197	20.32 255	1.71 192	13.88 262	11.69 184	11.83 285	2.03 223	1.64 201	2.05 202	2.52 163	6.37 236

TESTraft	1.04 38	0.98 146	0.44 32	0.41 44	0.34 29	0.41 36	0.26 36	1.12 90	0.40 37	0.98 118	0.35 23	0.64 32	0.76 127	0.53 112	3.11 75	1.82 119	0.74 45	0.52 22	3.10 131	0.57 37	1.16 54	3.86 67	0.37 21	0.45 39	0.58 34	1.17 130	2.52 163	0.60 40

TestStereo1	1.09 41	0.99 150	0.41 27	0.38 31	0.37 36	0.41 36	0.27 39	1.02 81	0.40 37	0.80 83	0.34 21	0.61 29	0.74 119	0.53 112	2.97 68	1.78 115	0.74 45	0.54 25	3.12 132	0.57 37	1.44 68	5.38 92	0.37 21	0.43 34	0.59 37	1.04 112	2.53 165	0.60 40

SA-5K	1.09 41	0.99 150	0.41 27	0.38 31	0.37 36	0.41 36	0.27 39	1.02 81	0.40 37	0.80 83	0.34 21	0.61 29	0.74 119	0.53 112	2.97 68	1.78 115	0.74 45	0.54 25	3.12 132	0.57 37	1.44 68	5.38 92	0.37 21	0.43 34	0.59 37	1.04 112	2.53 165	0.60 40

Ntro	7.30 237	6.21 271	2.53 243	8.29 263	3.01 251	5.20 257	8.21 250	1.40 139	1.51 195	1.44 154	1.19 147	3.90 218	2.78 213	3.15 246	35.64 202	1.27 56	10.61 255	1.27 209	45.74 276	1.93 201	14.28 272	11.91 189	11.38 284	2.65 249	1.73 208	2.28 211	2.54 167	4.94 222

RAFT-Stereo + iAFF	3.00 162	0.73 47	0.91 108	0.43 50	0.41 40	0.58 89	0.28 43	0.99 78	0.60 99	1.54 157	0.59 62	0.80 72	0.40 35	0.28 22	44.82 235	1.22 48	0.69 36	0.53 23	2.71 118	0.62 51	2.23 109	13.76 215	0.50 62	0.59 70	0.90 91	0.75 67	2.54 167	0.66 50

EKT-Stereo	4.27 194	0.97 140	1.18 171	0.73 116	0.77 127	0.89 151	1.18 174	2.02 206	1.53 197	1.56 159	4.82 217	1.25 135	0.80 141	0.54 119	31.80 198	14.62 266	1.26 160	1.36 215	5.54 183	7.66 266	9.42 217	17.09 244	0.57 101	0.75 112	1.41 175	1.82 186	2.56 169	1.07 113

PDISCO_ROB	1.12 45	0.87 99	0.62 64	0.79 133	0.70 115	0.54 75	0.76 138	0.95 74	0.69 121	1.78 174	0.98 129	0.75 56	0.63 93	0.65 154	2.15 40	1.54 92	0.99 116	1.10 180	1.60 69	0.82 112	1.80 89	2.71 52	0.57 101	0.84 134	1.20 146	0.84 77	2.56 169	0.90 86

MyStereo04	1.85 112	0.92 117	1.06 143	0.81 137	0.90 146	0.59 96	0.43 86	1.56 162	0.99 151	2.30 199	0.87 111	1.46 153	0.57 76	0.41 60	3.53 87	2.81 152	0.93 99	1.01 159	5.44 181	2.73 224	4.96 144	6.15 117	1.83 235	0.96 167	1.39 173	1.73 175	2.57 171	0.94 91

DAS	3.10 164	1.00 156	1.10 153	1.19 184	1.08 164	1.08 175	1.21 178	1.75 179	1.79 213	3.25 229	5.47 225	2.72 205	3.29 223	0.55 122	5.31 115	7.12 226	2.42 217	1.23 201	6.24 194	1.85 198	12.96 248	10.93 166	0.78 168	1.97 218	1.37 171	1.75 176	2.60 172	1.57 153

SepStereo	3.10 164	1.00 156	1.10 153	1.19 184	1.08 164	1.08 175	1.21 178	1.75 179	1.79 213	3.25 229	5.47 225	2.72 205	3.29 223	0.55 122	5.31 115	7.12 226	2.42 217	1.23 201	6.24 194	1.85 198	12.96 248	10.93 166	0.78 168	1.97 218	1.37 171	1.75 176	2.60 172	1.57 153

GANetREF_RVC	1.35 68	1.22 184	1.01 135	1.18 181	1.10 170	1.02 169	0.81 143	1.25 110	1.15 170	1.30 144	0.77 96	2.55 200	0.96 168	0.63 145	2.28 45	1.23 50	1.09 136	0.99 151	2.42 101	0.90 124	2.22 107	1.72 33	0.79 171	1.12 182	1.31 157	1.27 137	2.62 174	1.48 150
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
DPSNet	6.19 221	1.58 219	1.40 194	1.82 214	2.77 243	2.27 227	2.04 200	1.97 198	2.91 238	2.12 194	5.08 220	10.47 272	6.82 236	8.77 266	19.95 186	11.92 253	5.92 241	3.73 273	17.76 249	9.60 279	12.18 239	17.85 250	3.88 253	3.21 267	2.31 229	3.71 232	2.62 174	2.45 191

XX-Stereo	13.13 264	0.72 41	1.28 186	1.04 166	0.54 79	0.81 142	0.87 148	1.13 93	0.51 77	4.52 256	6.79 243	1.56 162	1.04 176	0.49 98	39.98 216	16.92 277	1.52 181	0.95 140	6.78 211	0.95 131	6.18 163	13.69 213	0.71 149	0.52 52	237.32 296	1.37 145	2.63 176	3.58 211

SA	1.14 48	0.95 136	0.46 34	0.55 79	0.54 79	0.50 64	0.25 33	1.59 166	0.47 60	0.72 53	0.40 27	0.73 49	0.59 85	0.62 141	2.09 35	2.12 134	0.82 72	0.82 102	3.31 144	0.67 72	1.46 71	4.78 79	0.36 19	0.69 102	0.78 67	1.11 121	2.64 177	0.72 55

ccs_rob	5.44 216	1.11 174	1.53 204	1.20 187	0.97 159	1.19 184	1.07 164	2.86 244	1.25 175	4.19 249	35.07 284	8.65 261	1.42 192	0.76 172	35.68 203	6.12 214	1.64 186	1.17 192	5.87 190	1.60 186	10.36 226	12.86 201	0.76 165	2.22 231	1.10 129	1.34 143	2.64 177	2.22 187

iResNet_ROB	1.32 65	0.86 95	0.86 98	0.65 105	0.60 90	0.69 121	0.66 130	2.64 239	0.58 93	1.71 171	0.75 91	0.97 105	0.82 146	0.49 98	5.86 120	1.53 87	0.93 99	0.86 115	2.96 125	0.68 74	2.22 107	1.21 18	0.62 120	0.95 165	0.86 84	0.98 101	2.65 179	1.02 108

SQANet	6.61 231	4.52 266	2.25 234	19.46 274	2.80 244	5.78 260	5.10 232	1.62 168	1.42 183	1.20 133	1.35 156	3.49 214	2.47 207	2.79 241	39.69 213	1.32 63	10.61 255	1.08 177	20.69 257	1.49 181	12.87 245	10.98 169	11.36 283	1.61 204	1.68 205	2.30 213	2.67 180	5.76 232

test_4	2.06 127	0.75 52	0.84 94	0.43 50	0.36 35	0.36 26	0.27 39	0.78 42	0.34 29	0.75 60	0.53 51	0.91 90	0.35 27	0.41 60	13.80 164	13.16 255	0.68 35	0.72 73	1.64 70	0.61 47	1.21 62	11.03 171	0.48 52	0.52 52	0.66 48	0.71 61	2.72 181	0.61 43

ACVNet_1	7.23 235	3.88 261	3.60 261	16.55 270	3.61 262	6.82 267	10.77 265	1.61 167	1.77 210	1.62 163	1.34 155	4.64 232	3.07 220	7.87 264	46.54 242	1.46 78	11.70 263	1.77 232	20.85 258	1.62 188	14.44 276	9.86 149	7.17 267	2.93 262	1.84 212	2.33 214	2.75 182	2.71 196

RainbowNet	6.38 227	3.77 259	2.95 254	4.59 253	3.15 255	4.28 250	10.99 268	2.04 210	1.97 219	1.89 182	1.11 140	3.92 220	3.08 221	3.63 252	42.37 230	1.96 126	4.60 234	1.56 223	16.57 248	8.71 273	11.66 237	11.28 179	10.57 280	2.32 233	2.23 225	2.29 212	2.78 183	6.05 234

iResNet	2.85 156	0.97 140	0.97 124	1.43 202	1.80 217	1.47 205	1.12 171	1.81 186	1.13 167	2.59 210	4.97 219	1.93 173	2.37 206	0.49 98	10.52 153	7.03 225	1.43 173	1.23 201	6.83 213	1.98 205	10.31 224	4.92 82	0.64 127	2.13 229	1.14 139	1.54 161	2.80 184	1.38 144

MFN_U_SF_RVC	5.03 208	1.91 231	1.84 215	2.23 230	1.92 226	2.67 233	6.14 239	2.41 230	1.98 220	4.44 254	10.81 274	4.14 226	2.48 208	4.92 258	32.71 199	3.59 176	2.29 215	1.81 235	11.46 240	3.54 239	7.96 192	7.26 129	1.24 215	3.78 274	1.85 213	3.74 233	2.83 185	3.90 216

IPLG	3.07 163	0.76 60	0.72 75	0.43 50	0.54 79	0.56 82	0.53 111	1.62 168	0.36 34	0.62 38	0.58 61	0.79 69	0.68 105	0.49 98	50.96 265	1.74 114	1.12 142	0.97 146	3.52 151	0.64 55	1.11 50	6.45 118	0.52 73	0.82 129	0.92 99	1.91 190	2.86 186	0.71 54

S-Stereo	5.20 212	1.19 178	1.90 220	1.82 214	1.73 213	1.68 212	2.29 205	2.74 243	2.14 223	3.32 231	13.02 275	5.98 243	1.85 199	0.89 188	28.39 196	16.06 275	1.91 199	2.35 254	5.62 186	9.27 277	7.51 181	15.02 219	1.62 230	2.70 251	1.33 162	2.06 204	2.88 187	3.20 207

test-1	4.23 191	0.69 35	1.20 174	0.60 91	0.60 90	0.75 133	0.64 126	1.95 194	0.80 130	4.00 248	5.47 225	2.20 182	0.79 137	0.41 60	24.74 190	12.65 254	1.45 174	1.51 220	6.68 205	6.25 261	10.73 230	20.07 265	0.58 104	0.87 143	1.46 181	1.76 180	2.89 188	2.51 192

MIPNet	2.96 161	0.92 117	0.91 108	0.50 68	0.67 113	0.56 82	0.61 122	1.33 130	0.54 84	2.05 189	0.97 127	0.83 76	0.81 142	0.49 98	40.68 220	1.72 110	1.31 164	0.97 146	3.26 140	1.24 162	1.50 76	9.35 145	0.59 110	1.03 173	1.35 166	1.98 198	2.90 189	0.81 68

GANet-ADL	3.14 166	0.92 117	1.31 189	1.05 167	1.05 163	1.24 192	0.92 153	1.20 103	1.01 154	3.66 240	6.58 238	1.07 119	0.81 142	0.49 98	11.53 156	4.97 202	1.73 193	0.91 134	6.57 202	2.05 209	8.13 195	18.07 255	0.71 149	0.95 165	1.11 132	1.99 199	2.91 190	1.84 166

WAO-7	9.07 247	3.01 248	5.43 275	29.81 280	2.48 236	4.10 248	9.87 257	2.50 233	4.12 255	4.70 258	7.51 257	8.00 256	14.77 264	1.87 233	40.78 222	2.16 135	12.66 267	2.78 266	45.71 275	2.18 214	10.61 228	10.06 152	1.41 220	2.61 247	3.09 239	4.78 238	2.98 191	5.05 224

PVD	4.32 195	1.44 212	2.25 234	1.41 200	1.77 214	1.75 214	2.70 213	3.05 246	2.66 234	3.00 223	4.25 207	2.70 204	3.99 227	1.37 224	39.86 215	3.83 183	2.30 216	2.28 248	4.67 170	2.74 225	7.12 174	6.88 125	1.06 208	1.88 216	3.05 237	2.71 218	2.99 192	2.93 200

PSMNet-ADL	4.56 200	0.97 140	1.17 169	1.19 184	1.28 184	1.04 171	0.92 153	1.77 183	1.26 176	3.47 234	6.08 231	1.51 158	3.10 222	0.57 128	51.86 272	9.30 234	1.51 179	0.96 143	5.92 191	1.28 165	6.83 169	12.62 199	0.87 193	0.88 150	1.17 142	1.43 152	3.02 193	1.17 129

FAT-Stereo	4.52 199	1.20 182	2.24 232	1.53 208	1.85 221	1.44 203	1.59 188	3.56 255	1.83 215	3.65 238	6.20 233	6.73 248	2.83 217	1.06 205	10.97 155	14.80 268	2.18 212	2.42 259	5.19 177	8.70 272	13.23 254	13.14 204	0.95 201	2.77 257	1.34 164	2.22 209	3.04 194	5.45 229

MFN_U_SF_DS_RVC	4.37 196	1.52 216	1.06 143	2.01 222	1.95 227	2.24 226	6.41 242	2.14 213	2.21 225	1.72 172	1.55 163	2.74 208	6.14 233	6.25 262	28.17 195	1.81 117	1.51 179	1.06 173	5.38 180	1.78 195	12.52 240	8.92 143	1.51 229	1.25 192	2.26 226	3.39 230	3.05 195	7.55 240

LVE	12.08 260	3.68 256	2.75 248	55.08 291	4.35 271	8.14 274	74.25 294	1.97 198	2.42 230	2.31 200	1.72 167	4.79 233	5.02 230	3.47 251	40.00 217	2.29 139	11.14 259	1.88 238	50.99 281	2.03 207	10.30 223	12.06 192	5.50 257	3.25 268	3.73 244	3.25 226	3.10 196	6.68 239

test-3	2.64 147	1.01 158	1.14 160	0.63 100	0.62 99	0.58 89	0.45 92	1.98 201	0.42 43	0.86 93	0.54 52	1.48 155	0.53 62	0.41 60	15.10 168	11.78 247	0.86 80	0.82 102	6.54 200	0.74 87	5.58 156	11.75 186	0.51 67	0.90 155	0.91 93	1.01 103	3.11 197	0.97 95

test_1	2.64 147	1.01 158	1.14 160	0.63 100	0.62 99	0.58 89	0.45 92	1.98 201	0.42 43	0.86 93	0.54 52	1.48 155	0.53 62	0.41 60	15.10 168	11.82 250	0.86 80	0.82 102	6.53 199	0.74 87	5.60 157	11.75 186	0.50 62	0.90 155	0.91 93	1.01 103	3.11 197	0.98 99

PWC_ROB	2.85 156	1.23 185	1.47 202	0.98 156	1.11 171	1.27 195	1.99 199	1.27 115	1.94 218	1.81 175	3.58 204	2.35 196	3.05 219	1.01 201	14.14 166	4.27 188	2.10 210	1.91 241	3.81 156	1.66 189	5.64 158	8.18 138	0.85 187	2.03 223	1.36 169	1.46 154	3.11 197	3.25 209

iResNetv2_ROB	1.65 99	0.91 112	0.76 81	1.13 174	0.66 110	0.73 130	0.56 113	2.62 237	0.67 116	1.76 173	0.87 111	1.36 146	0.77 134	0.42 69	5.48 117	1.34 65	1.04 128	0.74 81	4.59 168	0.89 121	7.80 189	2.09 41	0.62 120	0.93 162	0.89 90	0.86 83	3.12 200	0.90 86

PS-NSSS	1.13 47	1.45 213	0.73 76	1.20 187	0.95 154	1.22 189	1.06 161	0.80 47	0.55 85	0.74 58	0.51 41	2.17 180	1.08 179	0.93 192	2.02 33	0.96 16	0.89 88	0.74 81	1.56 65	0.65 62	0.97 42	0.79 7	1.65 231	0.55 58	1.13 138	0.96 96	3.19 201	1.11 119

test_3	2.64 147	1.02 162	1.12 156	0.65 105	0.63 103	0.57 87	0.45 92	1.95 194	0.41 42	0.88 103	0.51 41	1.47 154	0.54 69	0.40 58	14.93 167	11.79 248	0.88 87	0.83 108	6.54 200	0.76 94	5.54 154	11.70 185	0.49 56	0.88 150	0.99 110	1.12 124	3.23 202	0.98 99

TRStereo	7.27 236	1.32 198	1.93 221	0.85 144	0.64 106	2.31 228	0.87 148	2.20 218	0.84 136	4.40 253	1.76 168	2.27 194	0.75 122	0.53 112	9.78 144	18.00 278	0.89 88	0.90 132	5.70 189	1.69 191	7.47 179	17.27 248	0.63 124	0.64 87	1.43 177	106.42 296	3.23 202	1.61 158

MADNet+	4.92 207	2.05 235	1.88 218	2.10 225	2.41 234	1.62 211	5.57 237	2.53 235	2.09 221	2.66 213	2.11 184	4.11 224	2.91 218	2.54 238	41.01 224	5.19 204	4.09 232	1.69 228	4.60 169	3.68 243	13.15 253	7.71 131	1.76 233	3.65 272	3.07 238	2.16 206	3.24 204	3.28 210

PSMNet_ROB	17.18 276	5.57 270	2.98 255	3.51 247	2.73 242	6.41 264	10.28 260	2.31 228	2.27 228	4.77 259	140.21 295	98.21 293	6.08 232	34.53 289	10.47 152	1.72 110	5.37 239	1.72 230	20.16 254	3.45 238	13.00 250	8.00 134	63.38 295	2.71 252	3.54 243	3.57 231	3.25 205	3.61 212

MFMNet_re	3.46 174	1.42 208	1.49 203	1.53 208	1.89 224	2.00 221	2.86 218	2.64 239	2.15 224	1.61 162	1.95 177	3.90 218	2.80 215	1.04 204	16.75 175	4.11 186	2.68 221	1.96 242	6.65 203	2.58 222	14.03 263	5.20 89	1.88 236	2.03 223	1.41 175	1.32 142	3.30 206	2.21 186

XPNet_ROB	1.76 108	1.58 219	1.17 169	0.93 149	1.17 177	1.05 172	0.98 156	0.97 75	1.17 172	1.07 128	1.79 170	4.38 230	0.73 117	0.80 181	2.59 54	1.58 100	1.78 196	0.97 146	1.45 58	1.06 145	2.58 115	8.45 140	0.94 200	0.88 150	0.99 110	1.31 141	3.33 207	1.71 162

EAI-Stereo	5.34 214	1.04 165	2.30 237	1.02 164	1.55 202	0.85 146	1.91 197	2.21 220	2.99 240	0.81 85	6.93 250	1.39 148	0.83 148	0.54 119	26.39 192	49.22 292	1.18 150	1.17 192	7.74 224	1.54 183	8.92 211	12.00 190	0.78 168	2.02 222	1.46 181	2.24 210	3.36 208	1.89 170

NOSS_ROB	4.59 201	1.38 207	0.84 94	1.18 181	1.29 185	1.18 181	0.68 133	2.34 229	1.43 184	4.86 260	6.67 240	6.78 250	1.06 178	10.45 270	17.10 179	14.19 262	1.64 186	1.16 190	3.03 127	1.02 143	14.13 264	17.92 252	0.82 178	1.66 206	1.27 152	4.91 240	3.40 209	1.44 149

SFCPSM	10.77 254	1.34 202	1.09 151	1.15 178	1.19 179	1.19 184	0.90 151	1.29 118	1.76 209	2.70 214	5.58 228	4.33 229	10.25 246	1.08 208	51.59 266	5.22 205	1.99 202	1.17 192	161.66 294	4.44 245	7.65 184	11.04 172	0.84 183	1.68 207	1.34 164	1.75 176	3.44 210	3.04 203

IPLGR	3.62 180	0.90 109	0.93 115	0.65 105	0.68 114	0.51 66	0.44 91	1.14 94	0.45 55	2.02 186	1.29 152	0.88 83	0.76 127	0.48 94	49.71 255	1.92 124	1.37 171	1.13 184	3.29 143	1.45 177	3.00 118	15.33 221	0.59 110	1.08 177	1.51 191	1.93 194	3.46 211	0.91 89

DGSMNet	12.30 261	2.15 236	2.14 228	1.99 220	1.68 209	2.73 236	1.82 193	3.08 247	2.11 222	12.64 287	99.93 294	4.00 223	18.54 271	19.58 283	45.95 238	15.08 270	12.73 268	10.09 283	15.38 246	4.59 247	13.00 250	15.62 224	7.34 270	3.49 270	1.76 210	5.84 248	3.48 212	5.37 227

ACVNet_2	7.60 241	3.56 253	2.92 253	21.71 277	3.45 260	5.03 256	10.20 258	1.84 187	1.75 208	1.88 179	1.90 174	4.13 225	3.42 225	3.13 245	48.14 249	1.55 95	12.78 269	1.59 224	33.01 264	1.79 196	11.17 234	7.89 133	6.76 266	2.80 259	3.11 240	2.99 223	3.50 213	3.10 204

Dean	7.71 245	3.73 258	2.70 247	34.51 282	4.04 267	5.77 259	11.08 269	2.27 225	2.38 229	2.20 195	1.67 165	5.02 237	5.62 231	3.37 248	48.84 252	1.81 117	12.14 266	1.69 228	9.97 235	2.18 214	14.18 266	9.87 150	7.32 269	2.79 258	3.52 242	2.90 220	3.53 214	3.17 206

DCVSM-stereo	3.15 167	0.94 131	1.56 206	1.37 197	1.08 164	1.54 207	1.01 158	3.02 245	1.32 180	3.44 233	6.18 232	6.76 249	2.79 214	0.90 190	5.98 121	4.29 189	1.47 178	1.10 180	7.68 222	3.59 240	6.97 172	8.61 142	1.23 212	2.64 248	1.46 181	2.00 200	3.57 215	2.42 190

TorneroNet-64	13.22 265	6.29 273	5.03 271	34.00 281	3.73 266	10.39 281	16.61 279	3.46 250	12.22 283	2.26 198	5.35 224	17.42 275	34.25 277	14.90 277	47.42 247	3.17 158	13.22 272	2.42 259	36.46 267	9.14 276	14.27 269	12.82 200	5.64 258	2.71 252	14.05 273	13.61 265	3.58 216	12.45 253

TorneroNet	25.03 285	6.23 272	3.71 262	95.21 294	4.04 267	30.59 287	28.04 283	4.36 264	17.91 287	2.20 195	37.98 285	81.16 291	72.52 288	18.24 282	46.94 244	2.75 151	13.19 271	2.38 257	87.74 287	9.05 275	15.54 283	12.50 198	5.92 262	2.71 252	49.11 292	8.21 258	3.60 217	13.88 256

SANet	6.32 225	2.20 238	1.79 213	2.07 224	2.63 239	3.36 240	10.20 258	4.41 265	7.43 269	2.04 188	4.35 211	8.33 258	12.55 254	1.80 232	47.09 245	1.72 110	6.07 242	1.51 220	4.45 166	1.81 197	9.80 219	10.36 157	1.21 211	2.72 255	2.04 222	5.93 250	3.67 218	9.02 242

edge stereo	6.57 230	1.88 230	3.13 257	2.21 229	1.87 223	2.69 235	3.15 219	4.49 266	3.41 248	3.95 246	4.81 216	6.45 246	20.30 272	1.11 209	18.59 184	14.65 267	2.02 205	1.64 227	36.45 266	6.00 259	7.11 173	13.70 214	1.44 223	2.08 227	2.35 230	2.08 205	3.74 219	5.94 233

SPS-STEREO	6.95 232	1.75 226	1.96 224	2.47 233	1.71 211	2.67 233	7.51 245	2.73 242	1.77 210	3.62 237	6.80 245	4.88 235	2.19 205	1.30 221	41.49 225	11.88 252	3.62 229	2.04 244	36.63 268	2.04 208	14.17 265	17.87 251	1.48 227	2.69 250	2.50 234	3.26 227	3.74 219	2.81 198
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACV-stereo	13.53 267	1.95 232	1.64 210	2.13 227	1.16 176	3.41 241	1.39 185	1.71 178	1.85 216	2.95 220	4.86 218	3.99 222	45.11 281	1.12 210	53.60 279	16.55 276	2.70 222	1.30 211	170.74 295	4.49 246	12.74 244	16.57 232	1.00 202	1.87 214	1.39 173	3.04 224	3.75 221	2.35 189

notaker	13.32 266	13.02 283	4.84 266	18.53 272	6.99 280	8.41 276	14.34 275	3.85 260	3.23 245	2.91 219	2.14 186	31.16 282	43.76 280	4.86 257	85.76 292	2.65 149	12.81 270	2.79 267	43.18 273	2.96 231	14.95 279	11.46 182	7.77 276	3.13 264	2.66 236	2.97 222	3.75 221	4.87 220

IMH	9.35 249	3.37 252	3.55 260	4.56 252	3.42 259	4.71 255	8.11 249	3.47 251	3.11 243	1.42 153	1.87 173	5.75 241	16.21 267	47.47 292	51.66 267	2.73 150	9.15 251	2.36 256	20.87 259	2.09 213	8.20 197	10.33 155	8.06 277	2.34 234	7.63 260	5.85 249	3.76 223	10.29 249

NCCL2	1.66 100	1.30 196	1.16 165	1.12 172	1.48 198	0.80 140	1.13 173	1.07 85	1.15 170	1.84 177	1.26 149	1.12 123	0.84 149	0.83 184	4.07 100	1.52 85	1.22 154	0.89 127	1.35 53	0.93 130	2.49 113	5.97 113	1.47 226	1.14 184	1.49 188	1.40 150	3.78 224	1.89 170

HH	3.66 182	0.67 31	1.44 197	0.83 140	0.81 137	0.96 160	1.10 167	1.85 189	0.86 138	5.18 269	5.29 222	1.95 174	0.86 151	0.61 136	11.66 158	15.16 271	0.99 116	1.04 165	6.30 196	3.12 234	13.50 259	13.59 208	0.86 188	0.94 163	1.45 179	1.81 182	3.81 225	2.04 175

HanStereo	3.66 182	0.67 31	1.44 197	0.83 140	0.81 137	0.96 160	1.10 167	1.85 189	0.86 138	5.18 269	5.29 222	1.95 174	0.86 151	0.61 136	11.66 158	15.16 271	0.99 116	1.04 165	6.30 196	3.12 234	13.50 259	13.59 208	0.86 188	0.94 163	1.45 179	1.81 182	3.81 225	2.04 175

LALA_ROB	2.09 134	2.18 237	1.21 175	1.07 168	1.32 190	1.18 181	1.12 171	1.19 102	1.45 187	2.05 189	2.76 190	3.68 216	0.92 160	0.96 197	4.76 109	1.53 87	1.45 174	1.18 196	2.60 106	1.36 170	3.60 127	8.26 139	0.80 173	1.16 185	1.35 166	1.44 153	3.89 227	2.12 181

ADCPNet	7.22 234	1.20 182	3.00 256	1.33 194	3.12 254	1.46 204	9.28 255	2.20 218	3.19 244	4.19 249	7.62 260	2.54 199	15.76 266	1.74 231	49.34 254	3.53 173	2.22 213	1.25 207	19.78 253	3.05 233	6.47 164	6.78 123	4.59 256	1.45 199	3.90 245	5.06 244	3.90 228	26.91 274

HBP-ISP	6.55 229	1.35 203	2.23 231	1.99 220	1.62 208	1.78 215	0.81 143	2.50 233	1.26 176	4.90 263	6.79 243	1.42 151	0.75 122	14.52 276	52.81 277	19.38 281	1.33 166	1.14 186	6.08 192	7.98 268	12.72 243	19.17 262	0.83 182	1.51 201	2.15 224	2.05 202	3.91 229	3.74 213

SAMSARA	4.67 202	1.33 200	1.79 213	1.51 206	1.56 205	1.58 208	3.79 225	2.22 221	1.93 217	2.38 203	3.37 200	2.12 178	9.35 241	2.02 235	37.97 207	5.46 206	2.03 206	1.62 226	4.95 173	2.84 227	6.73 167	6.13 116	1.00 202	2.01 221	4.21 247	6.28 251	4.36 230	5.44 228

CBMV	5.62 217	1.43 210	1.24 182	1.61 210	1.61 207	1.96 219	2.28 203	3.43 249	1.48 191	3.08 225	6.42 236	7.79 254	9.12 239	0.62 141	17.34 181	13.54 257	2.64 220	1.27 209	9.58 231	1.19 155	10.31 224	16.88 241	0.86 188	2.04 226	1.64 201	1.86 187	4.52 231	26.08 273
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	6.28 223	1.19 178	1.34 192	1.13 174	1.54 201	1.21 187	1.06 161	2.48 232	1.74 207	3.43 232	79.09 292	6.13 244	1.94 200	1.15 216	10.44 151	6.06 213	2.12 211	1.31 212	5.58 185	4.97 252	9.98 222	13.68 212	0.82 178	1.24 190	1.22 149	1.52 159	4.65 232	2.63 194

pmcnn	6.42 228	1.56 218	1.60 207	2.69 234	3.39 256	2.12 224	10.59 264	2.67 241	2.61 231	2.54 208	6.38 235	6.37 245	16.22 268	0.89 188	16.23 173	14.56 265	4.57 233	3.30 271	7.74 224	7.59 265	13.62 261	22.89 271	6.22 265	2.53 244	1.86 214	3.14 225	4.68 233	4.77 219

ktn	29.25 287	4.04 263	95.12 296	14.38 268	5.47 274	18.03 284	17.50 280	16.11 288	67.22 295	2.86 216	5.27 221	171.03 296	80.57 290	10.72 271	76.12 290	3.35 167	21.01 287	2.75 265	90.20 288	29.10 290	15.07 281	11.01 170	7.65 273	3.01 263	5.09 249	5.80 247	4.72 234	6.57 238

WAO-6	7.60 241	2.96 247	2.69 246	8.39 265	2.91 248	4.09 247	9.80 256	3.51 254	3.29 247	1.83 176	2.44 189	6.58 247	10.28 247	3.07 243	50.48 263	2.35 142	13.45 273	1.89 240	9.14 228	2.24 217	14.27 269	12.25 193	3.34 250	2.73 256	7.78 261	7.61 256	4.78 235	11.18 251

ELAS_RVC	9.44 250	3.33 249	5.58 276	4.11 249	3.68 263	7.49 271	6.29 240	7.70 278	3.76 250	5.25 273	7.74 262	9.89 264	11.05 250	3.12 244	47.81 248	4.61 198	7.01 246	9.67 282	11.32 238	2.99 232	13.48 257	18.09 256	2.75 243	4.11 275	20.24 276	23.51 276	5.06 236	5.25 226
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
dad	1.73 106	0.98 146	0.82 90	2.17 228	1.18 178	1.11 177	4.08 229	1.66 174	0.63 107	1.21 137	0.54 52	1.12 123	2.00 202	0.63 145	3.74 90	1.25 54	1.14 145	0.82 102	2.70 117	0.80 101	1.47 74	2.54 50	0.73 154	1.01 171	2.41 231	0.71 61	5.51 237	3.77 214

STTRV1_RVC		1.35 203	1.13 157	1.70 213	1.33 191	2.15 225	1.82 193	1.56 162	1.45 187	1.88 179	3.47 203	3.12 211	4.87 228	1.12 210		6.48 222	11.18 260	1.07 176		10.39 280	9.37 216			2.21 230	5.53 250	2.91 221	5.85 238	13.08 254

CBMV_ROB	7.32 239	1.49 215	2.01 227	2.37 231	1.95 227	2.94 237	2.85 217	6.45 272	1.67 203	5.35 277	6.91 249	9.95 268	11.78 251	0.67 159	38.78 208	6.71 224	3.91 230	1.19 197	10.02 236	2.47 220	9.67 218	17.08 243	0.81 174	1.62 205	7.83 262	10.07 261	5.85 238	25.35 272

SGM-Forest	5.08 209	1.24 187	0.79 85	2.11 226	1.57 206	1.42 201	0.58 119	1.40 139	0.90 143	4.89 262	0.91 120	2.72 205	12.97 256	0.64 149	17.84 183	3.50 170	0.87 82	0.68 59	9.60 234	0.82 112	7.51 181	17.96 254	0.87 193	1.09 178	1.69 206	1.75 176	5.90 240	34.83 283
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TANstereo	1.55 89	1.06 170	0.94 117	0.68 109	0.76 123	0.90 153	0.33 61	0.86 58	0.64 110	0.70 49	1.05 135	0.60 25	0.61 87	1.01 201	2.77 58	2.92 154	1.00 119	1.15 187	1.49 60	1.30 167	5.05 150	5.77 109	1.42 221	0.59 70	0.57 30	0.90 88	5.94 241	0.75 58

XX-TBD	1.55 89	1.06 170	0.94 117	0.68 109	0.76 123	0.90 153	0.33 61	0.86 58	0.64 110	0.70 49	1.05 135	0.60 25	0.61 87	1.01 201	2.77 58	2.92 154	1.00 119	1.15 187	1.49 60	1.30 167	5.05 150	5.77 109	1.42 221	0.59 70	0.57 30	0.90 88	5.94 241	0.75 58

AnyNet_C32	6.19 221	1.45 213	1.40 194	1.28 191	1.69 210	1.43 202	3.69 224	1.56 162	5.23 261	2.63 211	4.52 214	2.23 184	1.34 190	1.41 226	54.68 283	3.51 171	2.24 214	2.06 247	3.81 156	1.98 205	7.39 177	11.40 180	1.23 212	1.87 214	5.90 253	14.50 267	6.04 243	20.74 265

LSM0	11.96 259	1.70 225	2.88 252	2.75 237	2.51 237	3.46 243	9.27 254	4.20 263	4.16 256	3.65 238	7.52 258	7.40 252	10.23 245	1.32 222	64.87 288	78.56 295	4.73 236	2.33 253	20.33 256	4.80 249	14.31 273	17.05 242	1.30 219	3.15 265	3.41 241	15.40 270	6.33 244	25.24 271

PWCK	10.29 253	3.91 262	2.77 249	4.89 258	3.54 261	7.32 270	8.68 251	3.93 261	4.63 259	4.65 257	5.75 230	24.50 280	9.85 243	3.38 249	35.70 204	3.25 163	10.92 258	2.38 257	72.59 286	5.10 253	14.78 278	8.07 136	3.71 252	2.51 242	7.91 263	7.44 253	6.33 244	9.46 246

UNDER WATER	16.74 275	8.01 279	5.18 272	15.67 269	9.29 285	8.94 278	36.85 286	8.38 283	6.23 264	4.21 252	3.00 193	18.64 277	96.12 292	15.60 280	37.14 205	10.17 236	14.68 281	2.79 267	47.09 278	8.60 269	17.12 285	13.21 205	17.04 287	5.56 279	6.15 257	15.22 269	6.39 246	14.80 257

G-Net	6.30 224	1.67 223	1.86 216	1.46 205	1.83 218	1.49 206	1.31 183	4.92 267	8.45 271	3.15 226	4.65 215	7.94 255	6.81 235	0.87 186	16.87 177	7.83 230	1.93 201	2.71 263	5.65 187	6.44 263	9.07 212	11.41 181	1.44 223	2.80 259	1.78 211	18.73 274	6.49 247	30.54 279

WAO-8	14.11 269	5.49 268	4.86 267	26.82 278	4.15 269	6.96 268	11.78 272	3.65 257	6.35 265	31.53 291	38.68 286	8.33 258	22.49 273	20.27 286	50.28 259	3.34 165	11.20 261	2.04 244	55.23 283	5.70 257	9.91 220	11.24 177	5.91 260	2.59 245	8.00 264	7.57 254	6.79 248	9.89 247

Venus	14.11 269	5.49 268	4.86 267	26.82 278	4.15 269	6.96 268	11.78 272	3.65 257	6.35 265	31.53 291	38.68 286	8.33 258	22.49 273	20.27 286	50.28 259	3.34 165	11.20 261	2.04 244	55.23 283	5.70 257	9.91 220	11.24 177	5.91 260	2.59 245	8.00 264	7.57 254	6.79 248	9.89 247

DispFullNet	16.30 274	3.61 255	4.99 270	3.31 246	3.08 253	3.50 244	3.23 220	6.46 273	2.69 235	5.18 269	6.80 245	88.00 292	15.13 265	2.74 239	39.32 211	24.41 286	4.06 231	3.86 274	139.45 292	28.19 288	12.57 241	15.74 226	2.71 242	2.38 235	4.19 246	2.67 216	6.81 250	5.03 223

ADCMid	5.86 220	2.21 239	2.60 244	1.42 201	2.94 249	2.42 230	4.52 231	1.96 196	2.94 239	1.88 179	3.14 196	2.67 203	2.81 216	1.59 228	50.47 262	3.62 178	2.00 204	1.84 237	7.49 221	2.45 219	5.56 155	8.48 141	2.66 240	1.57 202	2.29 228	8.47 259	7.21 251	20.87 266

ADCS	7.02 233	1.96 234	1.96 224	1.45 204	2.34 232	1.96 219	3.44 221	2.25 223	3.95 253	2.64 212	3.13 195	3.52 215	17.50 270	2.18 236	52.87 278	11.38 242	3.10 227	2.55 262	5.10 175	2.56 221	10.82 231	10.12 153	1.74 232	2.12 228	2.53 235	10.38 262	7.40 252	18.54 263

FC-DCNN	4.51 198	1.62 221	4.08 264	2.84 238	2.39 233	3.98 245	10.51 262	2.63 238	1.71 205	2.88 217	1.36 158	4.19 227	1.34 190	0.70 164	7.04 126	2.00 128	1.35 169	1.04 165	9.58 231	0.98 137	9.23 215	16.30 229	0.86 188	1.84 212	4.65 248	2.21 208	7.62 253	16.90 261

ADCP+	5.11 210	1.52 216	1.70 211	1.08 170	1.55 202	1.22 189	2.28 203	1.03 83	2.69 235	3.96 247	2.19 187	2.25 186	0.63 93	0.98 199	54.20 282	1.53 87	0.87 82	0.96 143	4.27 165	0.95 131	2.45 112	3.80 63	0.74 160	0.80 125	2.41 231	11.13 263	7.77 254	23.00 268

KSHMR	21.80 281	6.71 276	4.04 263	99.23 295	6.14 277	41.63 291	70.49 293	3.63 256	8.86 272	3.60 236	3.42 201	6.78 250	84.46 291	17.61 281	40.67 219	3.96 184	10.14 252	2.82 269	90.71 289	2.91 229	12.90 246	12.31 194	9.04 279	2.84 261	19.52 275	5.56 246	8.25 255	10.42 250

HanzoNet	48.72 293	45.82 291	75.50 295	62.48 292	48.71 291	62.22 295	81.53 296	55.12 296	62.18 294	15.62 288	22.35 279	75.50 290	105.13 293	172.23 297	54.19 281	11.79 248	63.30 296	9.59 281	142.68 293	22.42 287	19.77 288	25.86 280	34.29 289	5.85 281	9.77 268	9.44 260	8.54 256	13.60 255

AnyNet_C01	7.46 240	2.22 240	2.25 234	2.99 245	1.99 229	1.80 217	6.11 238	3.82 259	5.59 263	3.15 226	4.35 211	4.84 234	6.54 234	2.23 237	58.48 284	14.06 261	6.69 245	3.67 272	4.82 172	3.18 236	8.68 210	13.81 216	2.41 238	2.39 238	5.67 251	3.29 229	8.76 257	17.77 262

UNDER WATER-64	11.94 258	7.33 278	5.26 273	17.03 271	7.50 282	8.66 277	16.40 278	8.75 284	4.42 257	4.46 255	3.23 198	17.69 276	16.25 269	9.32 267	46.44 240	10.50 237	13.88 280	3.04 270	12.89 242	8.65 271	14.27 269	14.74 218	10.97 281	4.47 276	6.36 258	18.61 273	9.42 258	21.90 267

MADNet++	9.58 251	4.14 265	6.28 279	4.33 251	5.76 276	4.05 246	8.92 253	7.11 274	7.31 267	5.28 275	7.81 263	7.63 253	9.16 240	13.24 273	22.87 187	20.42 282	7.52 249	6.31 277	10.37 237	7.95 267	14.23 267	18.70 259	4.07 254	5.38 278	5.79 252	22.37 275	9.94 259	11.72 252

MeshStereo	9.32 248	2.66 243	2.34 238	4.20 250	2.89 247	4.28 250	2.45 210	8.29 282	9.16 273	5.14 268	8.46 268	11.16 273	13.23 261	0.85 185	51.81 271	15.66 274	4.76 237	1.82 236	21.81 260	1.92 200	15.41 282	19.79 263	1.07 209	2.40 239	8.53 266	5.45 245	10.67 260	15.48 258
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
LRCNet_RVC	27.23 286	30.79 287	14.68 284	35.16 284	31.14 290	36.50 288	30.07 285	23.05 289	12.67 284	36.10 293	33.27 283	37.41 283	28.58 275	37.19 290	51.77 270	7.29 228	31.08 288	27.01 292	67.79 285	28.97 289	22.94 289	11.62 183	39.23 290	30.57 292	7.31 259	2.54 215	11.22 261	9.26 245

ADCL	5.74 219	1.87 229	1.62 208	1.28 191	1.42 197	1.61 210	2.34 208	1.29 118	5.06 260	3.00 223	1.99 182	1.30 142	0.87 154	1.13 212	49.88 257	1.73 113	1.64 186	1.77 232	3.04 128	1.41 173	3.47 124	3.84 65	1.23 212	1.32 194	9.34 267	11.37 264	11.30 262	28.87 277

iRaft-Stereo_20w	5.41 215	1.35 203	2.82 251	2.69 234	1.55 202	1.58 208	1.23 181	1.96 196	3.24 246	5.53 280	7.00 252	1.55 160	1.33 189	0.55 122	6.14 122	9.93 235	1.65 189	0.87 119	6.14 193	5.54 255	8.40 202	20.46 266	0.73 154	0.87 143	1.71 207	34.19 286	11.64 263	5.53 231

s12784h	2.36 140	1.12 175	1.42 196	1.12 172	0.93 150	0.62 102	0.40 80	1.36 136	0.68 118	1.05 127	0.86 108	1.10 121	0.94 164	0.43 75	2.88 64	4.87 199	1.00 119	0.73 76	3.80 155	0.59 44	7.79 187	9.50 147	0.55 84	0.69 102	1.89 216	1.97 197	11.65 264	3.89 215

FADNet_RVC	3.56 178	1.23 185	1.25 183	1.44 203	1.84 219	1.07 174	1.92 198	1.49 149	1.21 174	1.36 147	1.98 181	2.15 179	1.78 198	1.70 230	24.01 189	3.18 159	2.07 209	2.72 264	5.67 188	1.96 204	6.65 166	9.51 148	0.82 178	1.59 203	1.21 147	1.51 157	12.03 265	2.86 199

JetBlue	11.01 256	9.35 280	6.18 278	8.36 264	7.13 281	10.04 280	10.87 266	5.04 268	4.04 254	2.99 222	3.99 206	9.99 269	9.75 242	8.16 265	48.50 250	14.21 263	7.41 247	5.05 276	7.73 223	3.91 244	13.36 256	18.71 260	8.17 278	3.64 271	11.32 269	18.46 271	12.54 266	28.46 276

FC-DCNN v2	4.90 206	1.67 223	4.09 265	2.95 243	2.41 234	4.23 249	10.50 261	3.34 248	2.69 235	2.88 217	1.36 158	4.20 228	2.16 204	0.70 164	7.18 129	2.02 131	1.35 169	1.03 163	9.59 233	0.98 137	9.12 214	16.72 235	0.86 188	1.79 209	5.94 254	3.28 228	12.65 267	16.55 260

CREStereo++_RVC	1.81 111	0.91 112	1.09 151	0.52 72	0.61 92	0.41 36	0.29 44	1.37 138	0.56 88	0.83 88	0.63 68	0.77 60	0.86 151	0.40 58	2.94 65	3.08 156	0.98 113	0.63 45	2.71 118	0.56 35	4.98 147	6.57 120	0.59 110	0.53 54	1.06 125	1.06 115	12.85 268	0.97 95
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
ELAS	10.84 255	3.56 253	4.96 269	4.79 256	4.42 272	5.56 258	6.51 243	7.57 275	3.94 252	5.28 275	7.73 261	9.90 266	11.95 252	3.98 255	51.90 273	4.58 197	7.45 248	9.46 280	9.29 230	2.75 226	13.28 255	17.44 249	2.75 243	3.75 273	17.66 274	27.22 280	13.08 269	31.86 281
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	7.69 243	3.33 249	3.54 258	4.78 254	3.41 257	4.66 252	7.94 246	3.50 252	3.08 241	1.39 151	1.97 178	5.46 239	11.00 248	5.06 259	51.74 268	4.54 195	6.41 243	2.30 251	19.20 251	2.05 209	8.35 199	10.70 162	7.76 274	2.38 235	6.01 255	4.61 236	13.27 270	9.08 243

IMH-64	7.69 243	3.33 249	3.54 258	4.78 254	3.41 257	4.66 252	7.94 246	3.50 252	3.08 241	1.39 151	1.97 178	5.46 239	11.00 248	5.06 259	51.74 268	4.54 195	6.41 243	2.30 251	19.20 251	2.05 209	8.35 199	10.70 162	7.76 274	2.38 235	6.01 255	4.61 236	13.27 270	9.08 243

IGEV_Zeroshot_test	4.26 192	0.84 85	1.93 221	2.97 244	0.71 117	3.42 242	1.32 184	2.22 221	1.67 203	4.20 251	6.87 247	2.33 195	1.00 173	0.48 94	9.28 141	11.41 243	1.04 128	0.84 111	5.57 184	4.84 250	8.38 201	21.42 268	0.65 131	0.84 134	1.46 181	1.58 165	14.79 272	2.96 202

DGTPSM_ROB	18.53 278	6.49 274	18.04 285	4.98 260	8.90 283	5.93 261	18.56 281	5.08 269	12.04 281	5.07 266	9.28 273	12.68 274	55.86 287	15.28 278	66.30 289	20.57 283	19.32 285	16.27 285	24.75 261	20.04 285	16.70 284	22.25 269	6.01 263	12.63 285	13.88 271	32.46 284	14.80 273	36.23 285

DPSMNet_ROB	24.31 284	6.50 275	18.05 286	5.02 261	8.92 284	6.00 262	18.76 282	5.09 270	12.07 282	5.20 272	26.86 281	20.02 278	160.56 296	15.40 279	77.59 291	20.75 284	19.63 286	16.57 286	37.30 269	20.17 286	17.40 286	22.27 270	6.03 264	12.63 285	13.98 272	32.46 284	14.87 274	36.24 286

AnonymousM	2.90 159	0.65 27	0.48 38	0.51 70	0.33 27	0.52 71	0.24 28	1.70 177	0.47 60	0.75 60	4.40 213	0.71 45	0.46 50	0.47 92	2.68 56	3.64 179	1.18 150	1.04 165	1.95 85	3.61 242	4.88 143	12.46 196	0.67 137	0.66 96	0.60 39	1.21 133	15.66 275	16.35 259

AIO-Stereo-zeroshot	4.68 203	1.27 193	2.35 239	1.21 189	1.52 199	1.82 218	1.18 174	2.02 206	7.37 268	3.67 241	7.12 254	2.40 197	1.99 201	0.42 69	5.56 119	11.42 244	1.54 184	1.15 187	6.68 205	6.15 260	8.32 198	17.95 253	0.64 127	1.37 197	1.74 209	7.67 257	16.62 276	5.12 225

SGM-ForestM	13.80 268	10.32 282	8.18 281	4.90 259	3.69 264	7.87 273	10.55 263	7.61 276	10.68 276	5.09 267	8.30 265	9.49 263	12.89 255	4.42 256	49.85 256	13.64 260	10.21 253	1.16 190	11.67 241	8.91 274	11.41 235	24.59 275	3.28 248	5.76 280	31.49 282	36.13 288	19.13 277	41.30 288

EGLCR-Stereo	3.59 179	0.87 99	1.26 184	0.45 59	0.49 60	0.62 102	0.24 28	0.84 56	1.44 185	0.72 53	3.96 205	0.80 72	0.65 99	0.51 107	4.34 103	8.11 232	1.11 138	1.11 183	3.53 152	0.71 83	5.00 149	35.96 290	0.56 91	0.71 107	1.01 114	0.91 91	20.20 278	0.86 81

anonymity	7.31 238	0.90 109	1.71 212	1.15 178	0.92 149	0.82 143	0.78 140	2.16 215	1.73 206	3.78 244	97.18 293	1.99 176	0.92 160	0.53 112	9.97 145	7.82 229	1.13 144	0.89 127	6.68 205	1.45 177	7.79 187	18.56 258	0.75 163	0.77 117	1.50 189	1.58 165	21.11 279	2.77 197

ITSA-stereo	4.84 204	1.28 195	1.23 178	1.66 212	1.71 211	1.05 172	4.19 230	2.00 204	1.47 190	3.70 242	6.77 242	2.20 182	1.42 192	1.36 223	17.32 180	6.64 223	2.71 223	1.88 238	6.39 198	4.78 248	7.50 180	10.94 168	1.25 216	2.52 243	1.54 195	4.85 239	23.59 280	8.62 241

STStereo	17.90 277	3.70 257	5.94 277	43.89 286	5.62 275	39.01 289	13.50 274	7.84 281	10.79 278	5.25 273	8.94 269	24.58 281	30.28 276	1.98 234	59.79 287	13.60 259	5.75 240	1.79 234	40.86 271	5.29 254	11.04 233	15.34 222	2.47 239	11.83 283	23.98 277	30.27 282	23.75 281	36.15 284

JetRed	12.58 262	6.94 277	7.73 280	4.83 257	6.78 279	9.44 279	10.92 267	5.31 271	4.60 258	5.84 283	3.34 199	8.16 257	8.25 237	9.89 268	50.58 264	14.44 264	10.47 254	7.92 278	7.78 226	5.56 256	18.07 287	24.74 276	11.23 282	4.59 277	12.62 270	25.80 278	25.52 282	28.19 275

HaxPig	44.55 291	46.74 292	47.29 292	47.70 288	48.78 292	47.59 292	48.40 287	49.50 292	47.10 291	49.76 294	50.30 288	49.05 286	45.31 282	54.53 293	41.50 226	40.24 289	50.13 293	52.04 294	44.70 274	43.04 293	46.59 292	44.52 291	51.78 292	45.41 294	33.76 285	25.29 277	28.70 283	23.20 269

AVERAGE_ROB	46.10 292	48.44 293	48.15 293	49.32 289	50.20 293	48.59 293	49.79 288	50.71 294	48.61 292	51.66 295	52.51 289	50.25 287	47.27 283	55.77 294	43.02 231	41.01 290	52.37 294	54.54 295	47.19 279	45.40 294	48.69 293	44.71 292	52.87 293	46.96 295	35.70 289	26.55 279	30.75 284	23.74 270

MDST_ROB	12.84 263	32.58 288	1.86 216	20.66 276	2.84 246	7.65 272	3.50 223	4.02 262	1.51 195	3.73 243	6.49 237	3.22 212	42.47 279	0.80 181	50.42 261	2.20 137	1.29 162	0.83 108	18.69 250	1.42 174	12.92 247	18.51 257	1.50 228	1.82 210	24.51 278	15.09 268	31.82 285	34.42 282

LE_ROB	30.50 288	24.69 286	35.49 290	34.61 283	56.81 296	18.87 285	58.99 290	31.76 291	41.68 290	5.39 278	26.68 280	46.42 285	49.67 284	13.45 274	40.69 221	4.22 187	12.06 265	1.23 201	46.44 277	37.28 292	12.68 242	19.06 261	48.23 291	22.44 290	30.42 281	31.57 283	31.85 286	40.86 287

SGM_RVC	11.64 257	2.80 246	1.89 219	2.92 239	2.54 238	4.66 252	8.81 252	7.78 280	3.50 249	5.57 281	8.27 264	9.89 264	12.97 256	0.97 198	4.41 104	2.83 153	7.65 250	1.17 192	40.85 270	6.32 262	10.68 229	24.24 274	1.79 234	3.32 269	27.82 279	35.58 287	31.94 287	43.00 289
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MANE	15.81 273	9.88 281	8.25 282	5.12 262	6.22 278	8.39 275	11.49 271	7.67 277	10.83 279	4.97 264	8.34 267	8.98 262	12.97 256	3.88 254	48.84 252	18.39 279	11.83 264	20.15 288	11.32 238	9.38 278	13.48 257	26.38 283	2.78 246	12.22 284	32.08 283	36.35 289	33.31 288	43.41 290

MEDIAN_ROB	49.56 294	51.56 294	50.68 294	52.75 290	53.71 294	52.03 294	53.33 289	54.25 295	52.17 293	54.87 296	55.86 291	53.55 288	50.14 285	59.05 295	46.45 241	44.58 291	55.75 295	57.86 296	50.47 280	48.81 295	52.02 294	47.66 293	56.65 294	49.99 296	38.96 290	30.09 281	33.54 289	31.34 280

SGM+DAISY	15.03 271	3.86 260	5.41 274	3.96 248	3.71 265	6.66 266	7.44 244	7.77 279	10.90 280	5.69 282	8.99 272	9.93 267	13.12 260	3.67 253	45.62 237	18.93 280	4.69 235	3.97 275	15.74 247	13.34 282	15.06 280	28.38 289	1.46 225	13.52 287	34.47 286	36.45 291	37.75 290	45.36 294

DPSM_ROB	21.09 279	17.18 284	22.68 287	10.13 266	9.29 285	13.96 282	14.47 276	11.66 285	15.25 285	9.00 284	8.97 270	10.35 270	13.24 262	19.82 284	59.61 285	26.09 287	18.75 283	21.25 289	14.76 244	15.47 283	28.53 290	28.20 286	7.44 271	16.13 288	34.47 286	39.29 293	38.28 291	45.08 291

DPSM	21.09 279	17.18 284	22.68 287	10.13 266	9.29 285	13.96 282	14.47 276	11.66 285	15.25 285	9.00 284	8.97 270	10.35 270	13.24 262	19.82 284	59.61 285	26.09 287	18.75 283	21.25 289	14.76 244	15.47 283	28.53 290	28.20 286	7.44 271	16.13 288	34.47 286	39.29 293	38.28 291	45.08 291

PML	39.12 289	38.07 290	12.03 283	39.14 285	28.99 289	40.52 290	11.18 270	14.17 287	98.92 296	27.80 290	165.99 296	107.70 294	159.11 295	13.58 275	17.37 182	11.85 251	35.22 290	8.64 279	42.84 272	11.21 281	14.35 274	16.59 233	5.89 259	7.24 282	52.84 293	13.89 266	42.19 293	18.91 264

CasAABBNet	43.13 290	34.58 289	45.64 291	20.16 275	18.53 288	28.05 286	29.10 284	23.25 290	30.68 288	18.72 289	18.11 276	20.71 279	37.91 278	39.77 291	120.31 295	53.12 294	37.70 291	42.54 293	29.33 263	30.54 291	57.52 296	65.08 295	14.60 286	32.33 293	69.15 295	79.07 295	76.98 294	90.93 296

BEATNet-Init1	54.98 295	76.29 295	23.41 289	86.88 293	56.39 295	86.85 296	69.29 292	49.55 293	36.32 289	11.75 286	54.61 290	64.36 289	78.43 289	21.46 288	91.69 293	51.99 293	38.14 292	22.22 291	101.82 290	73.02 296	54.14 295	49.15 294	27.76 288	24.21 291	58.43 294	37.31 292	77.81 295	61.10 295

DPSimNet_ROB		193.45 297	99.23 297	195.37 297	175.02 297	155.06 297	112.88 297	167.32 297	164.47 297	99.95 297	205.57 297	169.31 295	207.38 297	93.94 296	127.45 296	85.03 296		87.66 297	201.24 296	103.73 297	162.25 297	98.87 296	105.97 296	134.73 297		183.74 297	136.27 296	168.25 297

MaskLacGwcNet_RVC	22.39 282	1.43 210	1.63 209	2.01 222	1.89 224	2.00 221	4.03 228	2.25 223	2.65 233	5.01 265	28.79 282	216.21 297	50.44 286	5.46 261	37.62 206	4.30 191	5.35 238	12.78 284	28.48 262	1.49 181	14.42 275	12.87 202	1.01 204	2.45 241	1.87 215	7.04 252	145.49 297	5.50 230

Low-res two-view benchmark