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	0.05 2	0.04 3	0.04 4	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.08 49	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 5	0.03 1	0.02 1	0.03 6	0.12 2	0.10 1	0.07 2	0.06 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.08 3	0.03 4	0.04 4	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 2

CroCo-Stereo Lap2	0.05 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.06 6	0.03 2	0.04 3	0.03 4	0.02 2	0.12 2	0.11 5	0.07 2	0.07 4	0.07 2	0.05 3	0.09 5	0.08 3	0.02 2	0.03 2	0.08 4	0.08 5	0.07 4	0.05 4

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 4	0.10 1	0.06 1	0.06 1	0.07 2	0.04 1	0.08 2	0.06 1	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 2
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	0.08 4	0.04 3	0.03 1	0.04 4	0.03 5	0.04 3	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.05 3	0.04 3	0.02 1	0.02 2	0.37 81	0.12 12	0.07 2	0.08 6	0.08 4	0.15 80	0.08 2	0.56 150	0.03 4	0.03 2	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.03 1

RAFT	0.08 4	0.04 3	0.06 7	0.05 7	0.03 5	0.07 15	0.03 4	0.10 12	0.05 6	0.06 6	0.07 9	0.08 8	0.05 7	0.02 2	0.22 22	0.11 5	0.09 5	0.06 1	0.08 4	0.06 4	0.08 2	0.10 7	0.02 2	0.04 4	0.14 29	0.14 32	0.16 26	0.15 37

delet	0.08 4	0.08 13	0.07 14	0.09 33	0.07 20	0.08 24	0.06 23	0.07 6	0.06 7	0.09 12	0.08 14	0.11 15	0.06 13	0.07 29	0.15 9	0.10 1	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.09 18	0.10 9	0.08 3	0.05 19	0.07 13	0.10 10	0.09 9	0.10 8	0.08 8

TDLM	0.08 4	0.08 13	0.07 14	0.07 15	0.08 30	0.07 15	0.06 23	0.08 8	0.06 7	0.06 6	0.12 42	0.08 8	0.06 13	0.05 14	0.10 1	0.10 1	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.07 5	0.09 5	0.10 7	0.05 19	0.07 13	0.08 4	0.08 5	0.09 7	0.09 11

StereoVision	0.08 4	0.05 6	0.05 5	0.04 4	0.04 7	0.05 7	0.03 4	0.07 6	0.11 58	0.05 4	0.06 5	0.06 5	0.06 13	0.02 2	0.14 7	0.13 16	0.09 5	0.07 4	0.10 8	0.08 10	0.09 5	0.08 3	0.03 4	0.05 7	0.12 19	0.10 10	0.13 19	0.13 21

RYNet	0.15 34	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.06 15	0.06 9	0.04 8	0.08 8	0.14 101	0.06 6	0.06 5	0.06 5	0.05 7	0.05 14	1.87 225	0.11 5	0.09 5	0.13 34	0.10 8	0.07 5	0.09 5	0.07 2	0.13 132	0.06 9	0.09 7	0.28 143	0.12 14	0.08 8

AASNet	0.10 10	0.10 26	0.07 14	0.10 41	0.10 53	0.11 58	0.08 49	0.12 18	0.06 7	0.10 13	0.11 35	0.10 12	0.06 13	0.07 29	0.16 10	0.12 12	0.13 15	0.11 16	0.11 10	0.09 18	0.11 11	0.13 13	0.06 27	0.08 22	0.11 14	0.10 10	0.10 8	0.09 11

GANet	0.12 19	0.10 26	0.10 44	0.10 41	0.10 53	0.13 77	0.10 84	0.14 26	0.08 19	0.11 16	0.24 134	0.15 27	0.08 30	0.08 37	0.14 7	0.13 16	0.15 21	0.15 55	0.11 10	0.08 10	0.12 13	0.25 53	0.08 58	0.08 22	0.13 23	0.10 10	0.12 14	0.11 15

AANet_RVC	0.10 10	0.08 13	0.08 23	0.07 15	0.09 37	0.06 9	0.07 35	0.09 10	0.09 26	0.08 10	0.09 18	0.08 8	0.07 22	0.06 25	0.19 14	0.12 12	0.11 11	0.12 21	0.11 10	0.10 26	0.10 9	0.10 7	0.07 40	0.08 22	0.11 14	0.12 20	0.12 14	0.14 29

iRaftStereo_RVC	0.09 9	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.05 9	0.06 9	0.03 4	0.10 12	0.06 7	0.10 13	0.09 18	0.10 12	0.05 7	0.04 10	0.13 4	0.11 5	0.14 19	0.10 11	0.12 13	0.08 10	0.15 20	0.22 41	0.04 8	0.06 9	0.10 10	0.08 5	0.11 11	0.08 8

MMNet	0.10 10	0.09 18	0.07 14	0.10 41	0.09 37	0.09 37	0.07 35	0.10 12	0.08 19	0.08 10	0.09 18	0.13 19	0.06 13	0.08 37	0.26 40	0.11 5	0.13 15	0.11 16	0.12 13	0.09 18	0.11 11	0.10 7	0.06 27	0.08 22	0.10 10	0.11 15	0.13 19	0.12 18

CVANet_RVC	0.11 14	0.12 51	0.11 59	0.13 76	0.10 53	0.11 58	0.08 49	0.13 22	0.09 26	0.10 13	0.16 69	0.11 15	0.08 30	0.08 37	0.13 4	0.12 12	0.12 13	0.12 21	0.12 13	0.09 18	0.12 13	0.17 24	0.06 27	0.08 22	0.11 14	0.10 10	0.11 11	0.14 29

RAFT_CTSACE	0.11 14	0.09 18	0.07 14	0.05 7	0.06 15	0.08 24	0.06 23	0.12 18	0.08 19	0.18 39	0.06 5	0.15 27	0.12 80	0.05 14	0.18 12	0.14 18	0.15 21	0.10 11	0.13 16	0.07 5	0.17 24	0.24 48	0.04 8	0.07 13	0.14 29	0.14 32	0.19 42	0.14 29

test_5	0.12 19	0.10 26	0.08 23	0.07 15	0.05 9	0.07 15	0.05 15	0.16 35	0.07 15	0.11 16	0.15 60	0.16 39	0.16 120	0.03 6	0.18 12	0.15 23	0.11 11	0.10 11	0.13 16	0.08 10	0.13 15	0.20 34	0.04 8	0.09 38	0.13 23	0.15 41	0.20 51	0.18 49

DMCA	0.12 19	0.09 18	0.10 44	0.08 28	0.09 37	0.08 24	0.09 69	0.13 22	0.10 37	0.11 16	0.13 47	0.13 19	0.08 30	0.09 57	0.24 27	0.15 23	0.15 21	0.14 45	0.13 16	0.10 26	0.14 18	0.12 12	0.09 71	0.09 38	0.12 19	0.13 24	0.11 11	0.12 18

MIF-Stereo (partial)	0.11 14	0.09 18	0.08 23	0.07 15	0.06 15	0.07 15	0.04 8	0.12 18	0.09 26	0.12 22	0.07 9	0.10 12	0.07 22	0.05 14	0.21 20	0.16 33	0.16 27	0.13 34	0.14 19	0.08 10	0.18 31	0.15 18	0.05 19	0.08 22	0.13 23	0.11 15	0.16 26	0.13 21

anonymousdsp	0.13 22	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.05 9	0.06 9	0.04 8	0.10 12	0.06 7	0.11 16	0.43 195	0.08 8	0.04 6	0.05 14	0.31 57	0.21 78	0.12 13	0.10 11	0.14 19	0.15 80	0.15 20	0.58 154	0.10 88	0.05 7	0.09 7	0.07 4	0.12 14	0.07 6

RAFT + AFF	0.14 27	0.07 7	0.06 7	0.08 28	0.05 9	0.07 15	0.05 15	0.11 17	0.08 19	0.14 25	0.07 9	0.15 27	0.05 7	0.03 6	1.47 203	0.11 5	0.14 19	0.08 6	0.14 19	0.07 5	0.15 20	0.10 7	0.04 8	0.06 9	0.10 10	0.08 5	0.08 6	0.07 6

test croco	0.11 14	0.10 26	0.07 14	0.06 14	0.07 20	0.07 15	0.04 8	0.13 22	0.06 7	0.16 26	0.07 9	0.12 18	0.05 7	0.04 10	0.19 14	0.16 33	0.16 27	0.13 34	0.15 22	0.08 10	0.17 24	0.15 18	0.04 8	0.08 22	0.13 23	0.12 20	0.12 14	0.14 29

AEACV	0.13 22	0.08 13	0.05 5	0.05 7	0.05 9	0.04 3	0.03 4	0.05 5	0.03 3	0.05 4	0.05 3	0.06 5	0.03 4	0.04 10	0.64 144	0.54 210	0.09 5	0.12 21	0.16 23	0.18 113	0.13 15	0.73 189	0.07 40	0.04 4	0.08 4	0.12 20	0.07 4	0.05 4

IER	0.15 34	0.12 51	0.11 59	0.12 69	0.10 53	0.12 68	0.09 69	0.17 40	0.10 37	0.18 39	0.17 78	0.21 70	0.10 48	0.11 86	0.49 118	0.15 23	0.19 50	0.14 45	0.16 23	0.12 38	0.16 23	0.17 24	0.09 71	0.10 54	0.14 29	0.17 55	0.19 42	0.18 49

UPFNet	0.14 27	0.11 39	0.12 80	0.12 69	0.11 65	0.13 77	0.10 84	0.16 35	0.12 69	0.17 32	0.14 54	0.16 39	0.09 39	0.11 86	0.25 33	0.15 23	0.17 32	0.15 55	0.16 23	0.11 34	0.14 18	0.13 13	0.09 71	0.10 54	0.13 23	0.15 41	0.19 42	0.14 29

HITNet	0.15 34	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.11 65	0.10 43	0.07 35	0.18 50	0.11 58	0.24 90	0.13 47	0.19 57	0.10 48	0.09 57	0.23 24	0.14 18	0.17 32	0.14 45	0.16 23	0.10 26	0.21 55	0.25 53	0.08 58	0.09 38	0.15 39	0.14 32	0.24 74	0.19 61
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoIM	0.10 10	0.07 7	0.06 7	0.04 4	0.04 7	0.04 3	0.04 8	0.09 10	0.07 15	0.11 16	0.08 14	0.13 19	0.06 13	0.03 6	0.17 11	0.14 18	0.15 21	0.12 21	0.17 27	0.07 5	0.17 24	0.15 18	0.03 4	0.06 9	0.15 39	0.20 83	0.16 26	0.19 61

RAFT+CT+SA	0.13 22	0.11 39	0.09 34	0.08 28	0.06 15	0.07 15	0.06 23	0.19 56	0.09 26	0.16 26	0.08 14	0.19 57	0.16 120	0.05 14	0.19 14	0.20 69	0.13 15	0.11 16	0.17 27	0.09 18	0.18 31	0.30 69	0.04 8	0.09 38	0.16 44	0.14 32	0.18 37	0.17 43

DMCA-RVC	0.17 52	0.12 51	0.15 110	0.12 69	0.13 88	0.11 58	0.18 129	0.17 40	0.16 123	0.18 39	0.21 107	0.21 70	0.10 48	0.10 74	0.50 121	0.18 47	0.18 42	0.17 87	0.17 27	0.15 80	0.18 31	0.18 28	0.10 88	0.13 101	0.14 29	0.15 41	0.19 42	0.18 49

RASNet	0.16 41	0.15 100	0.15 110	0.13 76	0.11 65	0.12 68	0.10 84	0.24 99	0.13 89	0.22 61	0.14 54	0.18 50	0.13 91	0.10 74	0.20 18	0.18 47	0.19 50	0.13 34	0.17 27	0.10 26	0.23 68	0.27 60	0.07 40	0.15 123	0.17 46	0.18 63	0.27 110	0.24 104

test_4	0.16 41	0.09 18	0.10 44	0.07 15	0.08 30	0.05 7	0.06 23	0.17 40	0.11 58	0.23 71	0.11 35	0.16 39	0.09 39	0.07 29	0.41 94	0.40 186	0.18 42	0.12 21	0.18 31	0.11 34	0.23 68	0.33 85	0.05 19	0.09 38	0.15 39	0.20 83	0.26 98	0.23 92

ADLNet	0.21 91	0.18 135	0.12 80	0.16 109	0.14 101	0.19 128	0.15 118	0.20 58	0.11 58	0.17 32	0.15 60	0.34 159	0.14 105	0.32 199	1.10 182	0.16 33	0.20 56	0.14 45	0.18 31	0.14 61	0.17 24	0.22 41	0.15 149	0.09 38	0.18 57	0.19 77	0.19 42	0.18 49

CFNet	0.17 52	0.15 100	0.13 94	0.18 127	0.16 124	0.14 85	0.12 100	0.24 99	0.12 69	0.21 54	0.16 69	0.29 132	0.14 105	0.11 86	0.26 40	0.14 18	0.20 56	0.16 76	0.18 31	0.13 47	0.18 31	0.15 18	0.08 58	0.12 83	0.21 89	0.20 83	0.22 64	0.21 79

PDISCO_ROB	0.18 66	0.16 109	0.16 126	0.14 85	0.12 75	0.13 77	0.13 111	0.15 30	0.12 69	0.16 26	0.16 69	0.13 19	0.10 48	0.09 57	0.25 33	0.20 69	0.20 56	0.23 165	0.18 31	0.15 80	0.24 82	0.28 63	0.08 58	0.12 83	0.22 92	0.24 113	0.39 166	0.24 104

PWCDC_ROB	0.24 117	0.10 26	0.13 94	0.10 41	0.18 138	0.12 68	0.16 126	0.12 18	0.38 197	0.11 16	0.25 140	0.15 27	0.82 214	0.28 190	0.92 168	0.21 78	0.17 32	0.18 112	0.18 31	0.17 106	0.23 68	0.46 128	0.20 169	0.17 143	0.12 19	0.21 93	0.15 22	0.26 119

MGS-Stereo	0.15 34	0.12 51	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.07 15	0.05 15	0.16 35	0.07 15	0.13 23	0.10 26	0.13 19	0.06 13	0.08 37	0.94 172	0.14 18	0.19 50	0.15 55	0.19 36	0.13 47	0.20 45	0.19 32	0.07 40	0.08 22	0.14 29	0.12 20	0.17 32	0.15 37

TESTraft	0.14 27	0.11 39	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.07 15	0.07 35	0.15 30	0.11 58	0.17 32	0.10 26	0.15 27	0.16 120	0.05 14	0.25 33	0.21 78	0.15 21	0.12 21	0.19 36	0.10 26	0.19 41	0.29 66	0.04 8	0.08 22	0.18 57	0.17 55	0.24 74	0.20 67

UNet	0.16 41	0.13 69	0.13 94	0.14 85	0.12 75	0.14 85	0.11 91	0.20 58	0.12 69	0.21 54	0.15 60	0.18 50	0.13 91	0.13 115	0.24 27	0.16 33	0.20 56	0.17 87	0.19 36	0.13 47	0.17 24	0.16 22	0.11 105	0.13 101	0.16 44	0.18 63	0.21 56	0.17 43

STTStereo	0.20 83	0.19 151	0.21 164	0.18 127	0.20 151	0.17 112	0.27 173	0.18 50	0.19 140	0.20 50	0.19 90	0.24 96	0.15 114	0.17 154	0.44 101	0.18 47	0.20 56	0.19 128	0.19 36	0.14 61	0.18 31	0.20 34	0.11 105	0.13 101	0.19 74	0.21 93	0.20 51	0.26 119

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 71	0.18 135	0.18 142	0.17 118	0.21 155	0.16 102	0.27 173	0.19 56	0.24 162	0.22 61	0.20 96	0.27 116	0.13 91	0.19 167	0.35 72	0.17 41	0.20 56	0.16 76	0.19 36	0.13 47	0.17 24	0.19 32	0.11 105	0.12 83	0.18 57	0.23 106	0.19 42	0.22 84
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.20 83	0.17 119	0.17 133	0.14 85	0.15 115	0.14 85	0.14 113	0.21 66	0.16 123	0.23 71	0.23 128	0.25 104	0.18 142	0.15 138	0.24 27	0.18 47	0.22 83	0.18 112	0.19 36	0.15 80	0.26 88	0.24 48	0.13 132	0.16 134	0.37 190	0.25 124	0.25 89	0.20 67

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 52	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.08 30	0.09 37	0.05 15	0.18 50	0.17 130	0.23 71	0.19 90	0.18 50	0.10 48	0.09 57	0.54 130	0.17 41	0.20 56	0.15 55	0.20 42	0.12 38	0.20 45	0.37 99	0.07 40	0.09 38	0.17 46	0.25 124	0.16 26	0.21 79

MIF-Stereo	0.11 14	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.05 9	0.06 9	0.04 8	0.10 12	0.07 15	0.13 23	0.07 9	0.13 19	0.12 80	0.08 37	0.21 20	0.15 23	0.16 27	0.12 21	0.20 42	0.09 18	0.18 31	0.14 16	0.07 40	0.07 13	0.13 23	0.18 63	0.10 8	0.13 21

MIM_Stereo	0.13 22	0.09 18	0.08 23	0.08 28	0.07 20	0.09 37	0.05 15	0.13 22	0.06 7	0.19 45	0.10 26	0.11 15	0.05 7	0.05 14	0.25 33	0.34 165	0.17 32	0.12 21	0.20 42	0.12 38	0.19 41	0.43 120	0.04 8	0.07 13	0.11 14	0.10 10	0.15 22	0.09 11

LL-Strereo2	0.14 27	0.08 13	0.07 14	0.07 15	0.07 20	0.06 9	0.05 15	0.15 30	0.10 37	0.22 61	0.09 18	0.13 19	0.07 22	0.07 29	0.24 27	0.26 127	0.17 32	0.11 16	0.20 42	0.10 26	0.21 55	0.68 184	0.06 27	0.07 13	0.12 19	0.14 32	0.15 22	0.10 14

CAS	0.15 34	0.11 39	0.08 23	0.10 41	0.09 37	0.08 24	0.07 35	0.17 40	0.10 37	0.17 32	0.17 78	0.15 27	0.10 48	0.10 74	0.27 47	0.19 62	0.18 42	0.15 55	0.20 42	0.11 34	0.23 68	0.26 57	0.08 58	0.08 22	0.18 57	0.16 49	0.17 32	0.22 84

TestStereo1	0.14 27	0.13 69	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.08 24	0.07 35	0.14 26	0.10 37	0.17 32	0.09 18	0.15 27	0.17 129	0.05 14	0.26 40	0.21 78	0.16 27	0.12 21	0.20 42	0.10 26	0.20 45	0.30 69	0.04 8	0.08 22	0.18 57	0.18 63	0.26 98	0.20 67

SA-5K	0.14 27	0.13 69	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.08 24	0.07 35	0.14 26	0.10 37	0.17 32	0.09 18	0.15 27	0.17 129	0.05 14	0.26 40	0.21 78	0.16 27	0.12 21	0.20 42	0.10 26	0.20 45	0.30 69	0.04 8	0.08 22	0.18 57	0.18 63	0.26 98	0.20 67

HGLStereo	0.16 41	0.15 100	0.12 80	0.13 76	0.14 101	0.13 77	0.09 69	0.18 50	0.11 58	0.22 61	0.23 128	0.14 26	0.09 39	0.11 86	0.26 40	0.18 47	0.22 83	0.17 87	0.20 42	0.14 61	0.19 41	0.20 34	0.10 88	0.12 83	0.18 57	0.18 63	0.18 37	0.15 37

BEATNet_4x	0.20 83	0.14 83	0.12 80	0.13 76	0.13 88	0.12 68	0.12 100	0.20 58	0.14 101	0.27 115	0.14 54	0.22 84	0.14 105	0.11 86	0.45 106	0.21 78	0.23 98	0.21 146	0.20 42	0.13 47	0.33 116	0.48 133	0.10 88	0.13 101	0.18 57	0.18 63	0.27 110	0.24 104

PA-Net	0.27 136	0.27 186	0.29 194	0.18 127	0.26 178	0.21 144	0.27 173	0.26 128	0.25 169	0.22 61	0.21 107	0.22 84	0.24 170	0.29 191	0.62 143	0.25 118	0.18 42	0.23 165	0.20 42	0.22 139	0.20 45	0.36 93	0.17 155	0.20 163	0.24 116	0.44 193	0.24 74	0.55 181
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
trnet	0.18 66	0.13 69	0.11 59	0.11 57	0.10 53	0.10 43	0.06 23	0.24 99	0.09 26	0.28 129	0.13 47	0.26 110	0.11 64	0.10 74	0.32 61	0.23 104	0.25 121	0.13 34	0.21 52	0.14 61	0.33 116	0.25 53	0.08 58	0.10 54	0.18 57	0.19 77	0.24 74	0.24 104

CES	0.19 71	0.10 26	0.10 44	0.09 33	0.11 65	0.10 43	0.06 23	0.42 199	0.10 37	0.20 50	0.28 156	0.23 89	0.10 48	0.13 115	0.35 72	0.24 110	0.25 121	0.15 55	0.21 52	0.14 61	0.45 162	0.29 66	0.09 71	0.08 22	0.19 74	0.15 41	0.20 51	0.23 92

AnonymousM	0.23 107	0.09 18	0.07 14	0.09 33	0.07 20	0.08 24	0.06 23	0.20 58	0.09 26	0.23 71	0.19 90	0.16 39	0.07 22	0.11 86	0.27 47	0.24 110	0.24 109	0.14 45	0.21 52	0.16 96	0.32 114	0.45 127	0.08 58	0.09 38	0.11 14	0.20 83	0.66 214	1.40 232

raft+_RVC	0.14 27	0.10 26	0.08 23	0.09 33	0.08 30	0.09 37	0.06 23	0.18 50	0.10 37	0.22 61	0.12 42	0.15 27	0.07 22	0.06 25	0.25 33	0.23 104	0.17 32	0.12 21	0.21 52	0.12 38	0.20 45	0.41 114	0.05 19	0.08 22	0.15 39	0.13 24	0.16 26	0.13 21

RALCasStereoNet	0.17 52	0.14 83	0.11 59	0.13 76	0.11 65	0.10 43	0.08 49	0.20 58	0.08 19	0.23 71	0.13 47	0.19 57	0.08 30	0.07 29	0.30 51	0.37 177	0.22 83	0.17 87	0.21 52	0.14 61	0.24 82	0.52 137	0.07 40	0.10 54	0.18 57	0.15 41	0.16 26	0.15 37

HCRNet	0.15 34	0.19 151	0.08 23	0.23 156	0.09 37	0.15 97	0.09 69	0.16 35	0.06 7	0.49 225	0.16 69	0.25 104	0.08 30	0.09 57	0.44 101	0.11 5	0.17 32	0.11 16	0.21 52	0.09 18	0.13 15	0.13 13	0.11 105	0.07 13	0.09 7	0.11 15	0.14 21	0.11 15

ARAFT	0.13 22	0.09 18	0.07 14	0.09 33	0.07 20	0.08 24	0.04 8	0.14 26	0.08 19	0.21 54	0.10 26	0.17 47	0.06 13	0.06 25	0.19 14	0.15 23	0.18 42	0.15 55	0.21 52	0.08 10	0.20 45	0.34 88	0.05 19	0.07 13	0.15 39	0.11 15	0.18 37	0.13 21

AFF-stereo	0.15 34	0.10 26	0.09 34	0.07 15	0.06 15	0.09 37	0.07 35	0.17 40	0.09 26	0.21 54	0.08 14	0.15 27	0.06 13	0.04 10	0.92 168	0.15 23	0.13 15	0.09 8	0.21 52	0.08 10	0.21 55	0.35 90	0.04 8	0.07 13	0.14 29	0.13 24	0.18 37	0.11 15

4D-IteraStereo	0.17 52	0.10 26	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.08 24	0.05 15	0.21 66	0.12 69	0.26 107	0.12 42	0.21 70	0.08 30	0.07 29	0.35 72	0.39 181	0.21 71	0.15 55	0.22 60	0.13 47	0.30 109	0.54 144	0.05 19	0.08 22	0.14 29	0.15 41	0.19 42	0.13 21

CIPLG	0.16 41	0.11 39	0.09 34	0.10 41	0.09 37	0.11 58	0.08 49	0.23 84	0.10 37	0.23 71	0.15 60	0.20 60	0.10 48	0.13 115	0.25 33	0.18 47	0.22 83	0.15 55	0.22 60	0.13 47	0.22 62	0.38 105	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.13 21

IPLGR_C	0.16 41	0.11 39	0.09 34	0.10 41	0.09 37	0.11 58	0.08 49	0.23 84	0.10 37	0.23 71	0.15 60	0.20 60	0.11 64	0.13 115	0.23 24	0.18 47	0.22 83	0.15 55	0.22 60	0.13 47	0.22 62	0.36 93	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.14 29

ACRE	0.16 41	0.11 39	0.09 34	0.10 41	0.09 37	0.12 68	0.08 49	0.23 84	0.10 37	0.23 71	0.15 60	0.20 60	0.10 48	0.13 115	0.24 27	0.18 47	0.22 83	0.15 55	0.22 60	0.13 47	0.22 62	0.37 99	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.13 21

CREStereo++_RVC	0.19 71	0.12 51	0.11 59	0.11 57	0.12 75	0.11 58	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.14 54	0.22 84	0.19 150	0.10 74	0.26 40	0.22 90	0.24 109	0.12 21	0.22 60	0.12 38	0.34 119	0.32 79	0.07 40	0.10 54	0.20 78	0.18 63	0.62 208	0.23 92
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
RAFT-Stereo + iAFF	0.17 52	0.11 39	0.10 44	0.08 28	0.08 30	0.08 24	0.08 49	0.21 66	0.09 26	0.23 71	0.09 18	0.20 60	0.07 22	0.05 14	0.89 163	0.15 23	0.15 21	0.10 11	0.22 60	0.09 18	0.23 68	0.36 93	0.06 27	0.09 38	0.18 57	0.13 24	0.20 51	0.14 29

CREStereo	0.18 66	0.13 69	0.11 59	0.12 69	0.10 53	0.10 43	0.06 23	0.24 99	0.10 37	0.27 115	0.14 54	0.26 110	0.12 80	0.10 74	0.32 61	0.26 127	0.26 131	0.13 34	0.22 60	0.14 61	0.36 133	0.27 60	0.08 58	0.10 54	0.18 57	0.19 77	0.24 74	0.23 92
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
DSFCA	0.17 52	0.18 135	0.14 102	0.14 85	0.13 88	0.16 102	0.15 118	0.16 35	0.13 89	0.16 26	0.19 90	0.18 50	0.11 64	0.08 37	0.26 40	0.19 62	0.20 56	0.17 87	0.22 60	0.14 61	0.20 45	0.24 48	0.11 105	0.13 101	0.18 57	0.19 77	0.20 51	0.20 67

RP	0.23 107	0.20 156	0.23 176	0.22 150	0.21 155	0.22 149	0.25 163	0.24 99	0.23 158	0.17 32	0.24 134	0.25 104	0.19 150	0.16 145	0.55 131	0.18 47	0.21 71	0.16 76	0.22 60	0.16 96	0.18 31	0.33 85	0.14 139	0.17 143	0.23 101	0.23 106	0.31 136	0.26 119

NVstereo2D	0.27 136	0.17 119	0.15 110	0.23 156	0.19 145	0.26 170	0.28 177	0.20 58	0.15 111	0.22 61	0.20 96	0.18 50	0.11 64	0.39 208	1.91 231	0.21 78	0.24 109	0.20 137	0.22 60	0.14 61	0.19 41	0.18 28	0.26 185	0.14 115	0.22 92	0.18 63	0.19 42	0.18 49

anonymousdsp2	0.18 66	0.12 51	0.09 34	0.09 33	0.08 30	0.10 43	0.07 35	0.18 50	0.09 26	0.20 50	0.50 206	0.15 27	0.07 22	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.17 32	0.13 34	0.23 70	0.19 116	0.20 45	0.67 178	0.11 105	0.12 83	0.14 29	0.11 15	0.18 37	0.12 18

GMOStereo	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 91	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 61	0.26 88	0.67 178	0.06 27	0.09 38	0.23 101	0.20 83	0.24 74	0.18 49

error version	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 91	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 61	0.26 88	0.67 178	0.06 27	0.09 38	0.23 101	0.20 83	0.24 74	0.18 49

test-v	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 91	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 61	0.26 88	0.67 178	0.06 27	0.09 38	0.23 101	0.20 83	0.24 74	0.18 49

test-2	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 91	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 61	0.26 88	0.67 178	0.06 27	0.09 38	0.23 101	0.20 83	0.24 74	0.18 49

rafts_anoy	0.16 41	0.14 83	0.12 80	0.11 57	0.11 65	0.10 43	0.08 49	0.21 66	0.08 19	0.21 54	0.16 69	0.18 50	0.08 30	0.06 25	0.34 68	0.27 136	0.20 56	0.17 87	0.23 70	0.13 47	0.23 68	0.42 117	0.06 27	0.10 54	0.18 57	0.15 41	0.15 22	0.17 43

AF-Net	0.21 91	0.18 135	0.18 142	0.18 127	0.22 160	0.20 134	0.24 156	0.24 99	0.21 145	0.19 45	0.25 140	0.27 116	0.16 120	0.14 127	0.37 81	0.20 69	0.18 42	0.17 87	0.23 70	0.15 80	0.18 31	0.26 57	0.17 155	0.14 115	0.20 78	0.22 100	0.29 122	0.22 84

Nwc_Net	0.21 91	0.18 135	0.18 142	0.18 127	0.22 160	0.20 134	0.24 156	0.24 99	0.21 145	0.19 45	0.25 140	0.27 116	0.16 120	0.14 127	0.37 81	0.20 69	0.18 42	0.17 87	0.23 70	0.15 80	0.18 31	0.26 57	0.17 155	0.14 115	0.20 78	0.22 100	0.29 122	0.22 84

IPLG	0.23 107	0.12 51	0.12 80	0.10 41	0.10 53	0.10 43	0.08 49	0.22 74	0.09 26	0.24 90	0.15 60	0.21 70	0.09 39	0.11 86	1.84 220	0.19 62	0.21 71	0.16 76	0.24 78	0.15 80	0.21 55	0.37 99	0.07 40	0.12 83	0.18 57	0.22 100	0.24 74	0.14 29

DISCO	0.16 41	0.15 100	0.11 59	0.14 85	0.13 88	0.16 102	0.15 118	0.15 30	0.13 89	0.21 54	0.17 78	0.16 39	0.10 48	0.10 74	0.30 51	0.17 41	0.20 56	0.15 55	0.24 78	0.14 61	0.18 31	0.23 44	0.09 71	0.12 83	0.18 57	0.16 49	0.22 64	0.17 43

LoS_RVC	0.17 52	0.13 69	0.11 59	0.07 15	0.10 53	0.08 24	0.07 35	0.17 40	0.12 69	0.23 71	0.17 78	0.17 47	0.11 64	0.09 57	0.46 113	0.22 90	0.17 32	0.16 76	0.25 80	0.12 38	0.36 133	0.36 93	0.08 58	0.10 54	0.21 89	0.16 49	0.17 32	0.20 67

tt_ll	0.17 52	0.13 69	0.11 59	0.07 15	0.10 53	0.08 24	0.07 35	0.17 40	0.12 69	0.23 71	0.17 78	0.17 47	0.11 64	0.09 57	0.46 113	0.22 90	0.17 32	0.16 76	0.25 80	0.12 38	0.36 133	0.36 93	0.08 58	0.10 54	0.21 89	0.16 49	0.17 32	0.20 67

SA	0.16 41	0.13 69	0.09 34	0.09 33	0.08 30	0.11 58	0.06 23	0.21 66	0.10 37	0.24 90	0.09 18	0.23 89	0.07 22	0.07 29	0.23 24	0.22 90	0.19 50	0.15 55	0.25 80	0.12 38	0.22 62	0.28 63	0.05 19	0.10 54	0.20 78	0.21 93	0.27 110	0.23 92

AACVNet	0.21 91	0.18 135	0.15 110	0.19 136	0.19 145	0.19 128	0.14 113	0.23 84	0.15 111	0.25 100	0.23 128	0.21 70	0.13 91	0.13 115	0.57 137	0.19 62	0.25 121	0.18 112	0.25 80	0.18 113	0.23 68	0.24 48	0.14 139	0.15 123	0.23 101	0.21 93	0.25 89	0.25 114

GLC_STEREO	0.20 83	0.15 100	0.16 126	0.15 101	0.14 101	0.14 85	0.12 100	0.26 128	0.10 37	0.28 129	0.19 90	0.20 60	0.10 48	0.11 86	0.51 125	0.20 69	0.28 153	0.15 55	0.26 84	0.15 80	0.38 144	0.30 69	0.09 71	0.11 76	0.20 78	0.14 32	0.30 130	0.18 49

ICVP	0.23 107	0.18 135	0.21 164	0.18 127	0.17 130	0.18 120	0.15 118	0.22 74	0.17 130	0.24 90	0.21 107	0.24 96	0.18 142	0.12 101	0.43 100	0.24 110	0.25 121	0.24 168	0.26 84	0.21 129	0.31 113	0.52 137	0.26 185	0.17 143	0.24 116	0.26 131	0.25 89	0.24 104
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC-Resample	0.23 107	0.16 109	0.18 142	0.17 118	0.16 124	0.16 102	0.16 126	0.24 99	0.18 138	0.26 107	0.18 85	0.27 116	0.17 129	0.16 145	0.81 158	0.18 47	0.21 71	0.23 165	0.26 84	0.25 160	0.23 68	0.39 111	0.13 132	0.21 167	0.22 92	0.22 100	0.19 42	0.22 84

CASnet	0.17 52	0.12 51	0.09 34	0.10 41	0.11 65	0.14 85	0.08 49	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.15 60	0.23 89	0.11 64	0.09 57	0.33 65	0.16 33	0.20 56	0.12 21	0.27 87	0.11 34	0.35 127	0.25 53	0.07 40	0.09 38	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.17 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.23 107	0.15 100	0.11 59	0.13 76	0.14 101	0.13 77	0.08 49	0.60 222	0.11 58	0.37 192	0.38 182	0.36 166	0.14 105	0.11 86	0.32 61	0.26 127	0.26 131	0.16 76	0.27 87	0.16 96	0.43 155	0.37 99	0.10 88	0.10 54	0.26 134	0.19 77	0.25 89	0.28 132

UDGNet	0.24 117	0.20 156	0.15 110	0.36 194	0.31 190	0.32 187	0.29 181	0.22 74	0.15 111	0.21 54	0.21 107	0.21 70	0.08 30	0.51 218	0.25 33	0.17 41	0.22 83	0.17 87	0.27 87	0.15 80	0.28 101	0.38 105	0.31 208	0.11 76	0.24 116	0.23 106	0.22 64	0.20 67

GMStereo	0.16 41	0.16 109	0.09 34	0.14 85	0.13 88	0.16 102	0.12 100	0.22 74	0.12 69	0.19 45	0.16 69	0.26 110	0.13 91	0.09 57	0.20 18	0.15 23	0.22 83	0.14 45	0.27 87	0.15 80	0.21 55	0.16 22	0.09 71	0.11 76	0.19 74	0.17 55	0.24 74	0.15 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DeepPrunerF	0.29 147	0.17 119	0.15 110	0.23 156	0.44 209	0.17 112	0.23 151	0.20 58	0.26 173	0.16 26	0.22 118	0.15 27	0.12 80	0.13 115	0.98 176	0.22 90	0.19 50	0.17 87	0.27 87	0.17 106	0.22 62	0.21 38	0.12 122	0.13 101	1.95 258	0.26 131	0.22 64	0.20 67

CFNet_RVC	0.22 101	0.18 135	0.15 110	0.18 127	0.17 130	0.19 128	0.12 100	0.21 66	0.13 89	0.23 71	0.21 107	0.25 104	0.13 91	0.13 115	0.93 170	0.20 69	0.23 98	0.17 87	0.27 87	0.16 96	0.25 87	0.22 41	0.10 88	0.14 115	0.23 101	0.21 93	0.25 89	0.23 92

HSM	0.22 101	0.17 119	0.15 110	0.18 127	0.18 138	0.16 102	0.14 113	0.26 128	0.14 101	0.25 100	0.22 118	0.24 96	0.18 142	0.11 86	0.67 148	0.18 47	0.26 131	0.16 76	0.27 87	0.17 106	0.30 109	0.23 44	0.10 88	0.14 115	0.23 101	0.23 106	0.27 110	0.25 114

NCCL2	0.27 136	0.24 173	0.23 176	0.19 136	0.20 151	0.18 120	0.19 137	0.26 128	0.23 158	0.29 144	0.22 118	0.28 124	0.17 129	0.15 138	0.68 149	0.25 118	0.25 121	0.22 156	0.27 87	0.22 139	0.34 119	0.44 123	0.19 167	0.22 173	0.34 179	0.34 174	0.36 156	0.36 152

TestStereo	0.18 66	0.17 119	0.14 102	0.15 101	0.11 65	0.16 102	0.11 91	0.25 116	0.13 89	0.30 148	0.16 69	0.26 110	0.11 64	0.08 37	0.22 22	0.15 23	0.24 109	0.13 34	0.28 95	0.13 47	0.28 101	0.18 28	0.09 71	0.14 115	0.22 92	0.16 49	0.21 56	0.19 61

RALAANet	0.17 52	0.13 69	0.11 59	0.10 41	0.10 53	0.11 58	0.08 49	0.17 40	0.10 37	0.16 26	0.15 60	0.16 39	0.09 39	0.07 29	0.34 68	0.17 41	0.18 42	0.17 87	0.28 95	0.15 80	0.26 88	0.60 156	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.15 41	0.21 56	0.16 42

PMTNet	0.19 71	0.15 100	0.12 80	0.14 85	0.12 75	0.09 37	0.09 69	0.22 74	0.10 37	0.29 144	0.11 35	0.25 104	0.09 39	0.09 57	0.41 94	0.27 136	0.24 109	0.13 34	0.28 95	0.14 61	0.36 133	0.30 69	0.09 71	0.08 22	0.23 101	0.20 83	0.23 69	0.26 119

NCC-stereo	0.26 132	0.22 162	0.22 172	0.22 150	0.24 169	0.23 156	0.28 177	0.26 128	0.28 178	0.18 39	0.26 148	0.29 132	0.27 176	0.17 154	0.56 133	0.23 104	0.23 98	0.24 168	0.28 95	0.21 129	0.23 68	0.32 79	0.20 169	0.17 143	0.27 141	0.29 149	0.33 146	0.30 139

stereogan	0.25 126	0.22 162	0.22 172	0.23 156	0.26 178	0.25 164	0.23 151	0.26 128	0.24 162	0.20 50	0.23 128	0.31 152	0.23 163	0.17 154	0.38 91	0.21 78	0.22 83	0.19 128	0.28 95	0.20 121	0.23 68	0.46 128	0.17 155	0.18 153	0.22 92	0.24 113	0.37 162	0.27 128

Abc-Net	0.26 132	0.22 162	0.22 172	0.22 150	0.24 169	0.23 156	0.28 177	0.26 128	0.28 178	0.18 39	0.26 148	0.29 132	0.27 176	0.17 154	0.56 133	0.23 104	0.23 98	0.24 168	0.28 95	0.21 129	0.23 68	0.32 79	0.20 169	0.17 143	0.27 141	0.29 149	0.33 146	0.30 139
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.32 157	0.17 119	0.18 142	0.27 172	0.21 155	0.21 144	0.15 118	0.28 156	0.19 140	0.34 172	0.40 187	1.56 232	0.27 176	0.15 138	0.45 106	0.22 90	0.26 131	0.19 128	0.28 95	0.20 121	0.41 149	0.57 152	0.14 139	0.21 167	0.30 164	0.31 163	0.36 156	0.35 150
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.28 144	0.28 189	0.20 157	0.20 141	0.22 160	0.22 149	0.22 148	0.20 58	0.21 145	0.24 90	0.27 152	0.79 205	0.17 129	0.16 145	0.50 121	0.23 104	0.35 186	0.21 146	0.28 95	0.20 121	0.30 109	0.53 141	0.17 155	0.18 153	0.23 101	0.24 113	0.49 185	0.36 152

Sa-1000	0.17 52	0.13 69	0.09 34	0.09 33	0.09 37	0.11 58	0.05 15	0.22 74	0.11 58	0.24 90	0.11 35	0.24 96	0.09 39	0.10 74	0.27 47	0.21 78	0.22 83	0.17 87	0.29 103	0.13 47	0.26 88	0.38 105	0.06 27	0.10 54	0.24 116	0.21 93	0.26 98	0.22 84

raftrobust	0.17 52	0.12 51	0.11 59	0.11 57	0.10 53	0.08 24	0.07 35	0.22 74	0.09 26	0.27 115	0.13 47	0.20 60	0.08 30	0.08 37	0.35 72	0.29 149	0.21 71	0.15 55	0.29 103	0.14 61	0.26 88	0.44 123	0.08 58	0.09 38	0.19 74	0.17 55	0.17 32	0.17 43

DeepPruner_ROB	0.24 117	0.17 119	0.17 133	0.17 118	0.17 130	0.16 102	0.24 156	0.22 74	0.17 130	0.26 107	0.26 148	0.21 70	0.18 142	0.12 101	0.64 144	0.21 78	0.24 109	0.21 146	0.29 103	0.16 96	0.44 160	0.36 93	0.14 139	0.16 134	0.22 92	0.30 155	0.27 110	0.23 92

NaN_ROB	0.32 157	0.25 178	0.25 183	0.25 166	0.30 187	0.22 149	0.27 173	0.35 184	0.38 197	0.30 148	0.27 152	0.67 198	0.23 163	0.17 154	0.80 157	0.21 78	0.21 71	0.21 146	0.29 103	0.26 169	0.23 68	0.29 66	0.14 139	0.27 188	0.36 189	0.45 195	0.39 166	0.56 183

AE-Stereo	0.22 101	0.14 83	0.14 102	0.16 109	0.13 88	0.12 68	0.09 69	0.23 84	0.15 111	0.27 115	0.12 42	0.29 132	0.13 91	0.09 57	0.30 51	0.29 149	0.28 153	0.19 128	0.30 107	0.22 139	0.35 127	0.77 195	0.08 58	0.15 123	0.23 101	0.24 113	0.26 98	0.20 67

s12784h	0.23 107	0.16 109	0.13 94	0.19 136	0.14 101	0.12 68	0.09 69	0.24 99	0.12 69	0.29 144	0.16 69	0.27 116	0.16 120	0.10 74	0.24 27	0.26 127	0.26 131	0.13 34	0.30 107	0.12 38	0.50 174	0.38 105	0.08 58	0.11 76	0.26 134	0.28 143	0.66 214	0.46 176

psm_up	0.21 91	0.17 119	0.19 151	0.20 141	0.17 130	0.20 134	0.15 118	0.26 128	0.23 158	0.22 61	0.18 85	0.23 89	0.20 154	0.16 145	0.36 80	0.19 62	0.24 109	0.18 112	0.30 107	0.17 106	0.23 68	0.21 38	0.12 122	0.21 167	0.24 116	0.27 137	0.26 98	0.25 114

RGC	0.28 144	0.25 178	0.29 194	0.25 166	0.27 184	0.28 175	0.21 142	0.28 156	0.31 189	0.22 61	0.31 163	0.29 132	0.32 181	0.21 174	0.59 139	0.25 118	0.24 109	0.21 146	0.30 107	0.22 139	0.27 97	0.40 112	0.18 166	0.21 167	0.29 160	0.32 167	0.35 154	0.36 152

iResNet_ROB	0.19 71	0.14 83	0.12 80	0.15 101	0.11 65	0.16 102	0.12 100	0.25 116	0.12 69	0.25 100	0.17 78	0.20 60	0.22 162	0.09 57	0.42 97	0.17 41	0.22 83	0.16 76	0.30 107	0.13 47	0.26 88	0.17 24	0.10 88	0.13 101	0.20 78	0.18 63	0.26 98	0.21 79

EGLCR-Stereo	0.27 136	0.12 51	0.11 59	0.11 57	0.12 75	0.13 77	0.06 23	0.23 84	0.14 101	0.27 115	0.18 85	0.24 96	0.09 39	0.10 74	0.35 72	0.38 179	0.24 109	0.16 76	0.31 112	0.21 129	0.37 140	1.30 247	0.11 105	0.30 194	0.17 46	0.26 131	0.93 231	0.25 114

MIPNet	0.22 101	0.15 100	0.11 59	0.11 57	0.12 75	0.12 68	0.08 49	0.24 99	0.10 37	0.27 115	0.24 134	0.23 89	0.14 105	0.11 86	0.93 170	0.21 78	0.23 98	0.17 87	0.31 112	0.20 121	0.22 62	0.44 123	0.07 40	0.12 83	0.24 116	0.29 149	0.27 110	0.20 67

CFNet_pseudo	0.21 91	0.16 109	0.16 126	0.19 136	0.16 124	0.17 112	0.13 111	0.24 99	0.15 111	0.28 129	0.22 118	0.23 89	0.20 154	0.12 101	0.65 147	0.18 47	0.20 56	0.17 87	0.31 112	0.13 47	0.21 55	0.21 38	0.12 122	0.13 101	0.20 78	0.20 83	0.25 89	0.26 119

SACVNet	0.24 117	0.20 156	0.19 151	0.21 146	0.19 145	0.19 128	0.20 138	0.26 128	0.22 150	0.25 100	0.22 118	0.21 70	0.12 80	0.17 154	0.48 117	0.22 90	0.26 131	0.21 146	0.32 115	0.20 121	0.29 107	0.41 114	0.15 149	0.18 153	0.28 152	0.26 131	0.30 130	0.26 119

LMCR-Stereo	0.19 71	0.14 83	0.12 80	0.13 76	0.12 75	0.15 97	0.10 84	0.22 74	0.13 89	0.23 71	0.18 85	0.24 96	0.17 129	0.14 127	0.30 51	0.19 62	0.26 131	0.18 112	0.33 116	0.19 116	0.27 97	0.30 69	0.10 88	0.12 83	0.20 78	0.18 63	0.24 74	0.24 104

UCFNet_RVC	0.24 117	0.25 178	0.17 133	0.21 146	0.20 151	0.20 134	0.15 118	0.23 84	0.16 123	0.26 107	0.20 96	0.35 165	0.17 129	0.13 115	0.87 162	0.19 62	0.22 83	0.18 112	0.33 116	0.17 106	0.27 97	0.24 48	0.17 155	0.15 123	0.27 141	0.23 106	0.24 74	0.29 135

NOSS_ROB	0.38 172	0.23 170	0.21 164	0.27 172	0.26 178	0.27 172	0.25 163	0.41 196	0.24 162	0.36 188	0.29 159	0.36 166	0.23 163	0.41 210	0.97 175	0.57 218	0.34 182	0.29 200	0.33 116	0.24 155	0.68 208	1.00 235	0.28 193	0.31 196	0.34 179	0.49 198	0.42 174	0.34 148

HBP-ISP	0.48 189	0.25 178	0.27 189	0.36 194	0.30 187	0.31 185	0.25 163	0.38 193	0.24 162	0.38 199	0.44 198	0.33 157	0.17 129	0.56 221	2.23 240	0.98 252	0.33 181	0.28 196	0.34 119	0.29 184	0.66 205	1.25 245	0.27 188	0.31 196	0.35 184	0.36 178	0.48 184	0.55 181

TANstereo	0.20 83	0.12 51	0.11 59	0.14 85	0.13 88	0.14 85	0.08 49	0.17 40	0.11 58	0.24 90	0.13 47	0.16 39	0.12 80	0.13 115	0.30 51	0.29 149	0.26 131	0.25 177	0.34 119	0.23 146	0.34 119	0.32 79	0.29 201	0.10 54	0.14 29	0.17 55	0.36 156	0.19 61

XX-TBD	0.20 83	0.12 51	0.11 59	0.14 85	0.13 88	0.14 85	0.08 49	0.17 40	0.11 58	0.24 90	0.13 47	0.16 39	0.12 80	0.13 115	0.30 51	0.29 149	0.26 131	0.25 177	0.34 119	0.23 146	0.34 119	0.32 79	0.29 201	0.10 54	0.14 29	0.17 55	0.36 156	0.19 61

FINET	0.48 189	0.18 135	0.19 151	0.17 118	0.14 101	0.18 120	0.21 142	0.21 66	0.32 190	0.19 45	0.41 189	0.22 84	0.38 187	0.20 170	1.70 213	0.43 192	0.24 109	0.16 76	0.34 119	0.25 160	0.32 114	0.71 186	0.14 139	0.24 177	1.14 238	2.17 254	0.50 190	1.64 240

APVNet	0.22 101	0.18 135	0.15 110	0.17 118	0.20 151	0.20 134	0.18 129	0.24 99	0.15 111	0.18 39	0.21 107	0.21 70	0.12 80	0.17 154	0.45 106	0.25 118	0.28 153	0.21 146	0.34 119	0.21 129	0.24 82	0.33 85	0.11 105	0.18 153	0.22 92	0.18 63	0.30 130	0.23 92

FCDSN-DC	0.38 172	0.28 189	0.33 207	0.31 183	0.30 187	0.30 182	0.40 196	0.31 174	0.22 150	0.28 129	0.20 96	0.29 132	0.16 120	0.30 194	1.88 226	0.36 174	0.34 182	0.33 212	0.34 119	0.25 160	0.46 166	0.82 203	0.28 193	0.38 214	0.30 164	0.31 163	0.30 130	0.30 139
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCP+	0.32 157	0.17 119	0.17 133	0.15 101	0.14 101	0.17 112	0.21 142	0.21 66	0.32 190	0.25 100	0.25 140	0.37 169	0.12 80	0.13 115	1.80 219	0.18 47	0.20 56	0.17 87	0.34 119	0.18 113	0.24 82	0.30 69	0.12 122	0.12 83	0.24 116	0.68 219	0.33 146	0.96 214

LALA_ROB	0.34 163	0.34 199	0.23 176	0.24 163	0.24 169	0.30 182	0.24 156	0.25 116	0.28 178	0.31 155	0.35 171	0.95 209	0.21 159	0.19 167	0.77 154	0.25 118	0.34 182	0.28 196	0.34 119	0.25 160	0.36 133	0.55 146	0.19 167	0.22 173	0.27 141	0.31 163	0.50 190	0.39 160

raft_robust	0.19 71	0.14 83	0.11 59	0.14 85	0.09 37	0.11 58	0.08 49	0.25 116	0.12 69	0.30 148	0.10 26	0.25 104	0.14 105	0.10 74	0.29 50	0.26 127	0.22 83	0.17 87	0.35 127	0.14 61	0.28 101	0.35 90	0.06 27	0.11 76	0.22 92	0.24 113	0.24 74	0.21 79

IPLGR	0.27 136	0.16 109	0.14 102	0.15 101	0.15 115	0.13 77	0.09 69	0.24 99	0.13 89	0.28 129	0.25 140	0.24 96	0.12 80	0.11 86	1.85 222	0.20 69	0.23 98	0.18 112	0.35 127	0.21 129	0.28 101	0.56 150	0.07 40	0.13 101	0.25 129	0.27 137	0.29 122	0.21 79

sCroCo_RVC	0.23 107	0.13 69	0.12 80	0.11 57	0.10 53	0.14 85	0.09 69	0.24 99	0.19 140	0.24 90	0.16 69	0.20 60	0.20 154	0.09 57	0.33 65	0.36 174	0.28 153	0.22 156	0.35 127	0.21 129	0.48 170	0.66 172	0.10 88	0.16 134	0.23 101	0.21 93	0.29 122	0.23 92

ADCL	0.38 172	0.23 170	0.20 157	0.20 141	0.18 138	0.23 156	0.24 156	0.26 128	0.52 217	0.32 160	0.28 156	0.30 143	0.18 142	0.16 145	1.59 208	0.22 90	0.25 121	0.22 156	0.35 127	0.23 146	0.35 127	0.35 90	0.17 155	0.18 153	0.51 211	0.52 203	0.47 181	1.53 236

dd	0.20 83	0.17 119	0.10 44	0.35 192	0.13 88	0.25 164	0.12 100	0.22 74	0.10 37	0.22 61	0.11 35	0.38 171	0.10 48	0.09 57	0.40 93	0.18 47	0.29 164	0.15 55	0.36 131	0.14 61	0.20 45	0.17 24	0.09 71	0.13 101	0.22 92	0.17 55	0.26 98	0.20 67

FADNet-RVC	0.24 117	0.17 119	0.15 110	0.21 146	0.17 130	0.17 112	0.21 142	0.26 128	0.14 101	0.25 100	0.21 107	0.28 124	0.17 129	0.14 127	0.98 176	0.22 90	0.23 98	0.17 87	0.36 131	0.22 139	0.24 82	0.30 69	0.14 139	0.17 143	0.25 129	0.23 106	0.21 56	0.24 104

PS-NSSS	0.24 117	0.26 184	0.21 164	0.31 183	0.22 160	0.26 170	0.23 151	0.27 146	0.15 111	0.28 129	0.21 107	0.55 189	0.15 114	0.16 145	0.35 72	0.16 33	0.19 50	0.17 87	0.36 131	0.15 80	0.17 24	0.14 16	0.22 180	0.16 134	0.24 116	0.24 113	0.28 121	0.27 128

iResNetv2_ROB	0.20 83	0.14 83	0.11 59	0.17 118	0.13 88	0.17 112	0.11 91	0.26 128	0.12 69	0.26 107	0.20 96	0.28 124	0.20 154	0.10 74	0.49 118	0.16 33	0.21 71	0.15 55	0.36 131	0.15 80	0.36 133	0.20 34	0.12 122	0.16 134	0.20 78	0.18 63	0.30 130	0.19 61

iinet-f	0.17 52	0.14 83	0.11 59	0.12 69	0.09 37	0.14 85	0.09 69	0.15 30	0.10 37	0.23 71	0.24 134	0.18 50	0.16 120	0.08 37	0.38 91	0.20 69	0.20 56	0.13 34	0.38 135	0.17 106	0.21 55	0.27 60	0.09 71	0.09 38	0.18 57	0.14 32	0.25 89	0.18 49

pcwnet_v2	0.27 136	0.17 119	0.18 142	0.22 150	0.19 145	0.22 149	0.18 129	0.25 116	0.18 138	0.30 148	0.24 134	0.33 157	0.29 179	0.18 164	0.90 164	0.22 90	0.24 109	0.19 128	0.38 135	0.16 96	0.28 101	0.31 77	0.17 155	0.16 134	0.26 134	0.26 131	0.30 130	0.39 160

ETE_ROB	0.34 163	0.32 196	0.21 164	0.26 169	0.24 169	0.28 175	0.25 163	0.24 99	0.29 184	0.27 115	0.35 171	1.00 213	0.21 159	0.20 170	0.59 139	0.24 110	0.42 208	0.24 168	0.38 135	0.25 160	0.40 147	0.52 137	0.20 169	0.21 167	0.29 160	0.34 174	0.55 199	0.39 160

sAnonymous2	0.21 91	0.14 83	0.13 94	0.12 69	0.12 75	0.14 85	0.12 100	0.28 156	0.16 123	0.23 71	0.20 96	0.20 60	0.15 114	0.08 37	0.31 57	0.27 136	0.25 121	0.22 156	0.40 138	0.21 129	0.35 127	0.42 117	0.09 71	0.13 101	0.23 101	0.24 113	0.23 69	0.24 104

CroCo_RVC	0.21 91	0.14 83	0.13 94	0.12 69	0.12 75	0.14 85	0.12 100	0.28 156	0.16 123	0.23 71	0.20 96	0.20 60	0.15 114	0.08 37	0.31 57	0.27 136	0.25 121	0.22 156	0.40 138	0.21 129	0.35 127	0.42 117	0.09 71	0.13 101	0.23 101	0.24 113	0.23 69	0.24 104

RTSC	0.29 147	0.17 119	0.17 133	0.17 118	0.17 130	0.18 120	0.21 142	0.23 84	0.22 150	0.26 107	0.25 140	0.21 70	0.19 150	0.14 127	1.67 212	0.28 142	0.31 172	0.21 146	0.40 138	0.19 116	0.33 116	0.38 105	0.11 105	0.18 153	0.23 101	0.24 113	0.31 136	0.45 173

ADCRef	0.34 163	0.18 135	0.17 133	0.15 101	0.16 124	0.18 120	0.18 129	0.23 84	0.33 192	0.26 107	0.22 118	0.23 89	0.18 142	0.12 101	2.01 232	0.22 90	0.23 98	0.20 137	0.40 138	0.22 139	0.27 97	0.34 88	0.17 155	0.17 143	0.30 164	0.41 188	0.29 122	1.36 230

DN-CSS_ROB	0.19 71	0.14 83	0.16 126	0.14 85	0.14 101	0.12 68	0.10 84	0.25 116	0.13 89	0.27 115	0.26 148	0.26 110	0.18 142	0.09 57	0.33 65	0.16 33	0.20 56	0.15 55	0.41 142	0.14 61	0.30 109	0.23 44	0.10 88	0.15 123	0.17 46	0.16 49	0.22 64	0.18 49

CSAN	0.42 180	0.37 206	0.34 212	0.33 188	0.33 195	0.29 179	0.36 192	0.37 191	0.64 230	0.43 214	0.43 195	0.75 203	0.46 192	0.21 174	0.78 156	0.25 118	0.29 164	0.27 190	0.42 143	0.43 213	0.43 155	0.53 141	0.22 180	0.34 202	0.44 199	0.52 203	0.49 185	0.54 180

FADNet	0.26 132	0.19 151	0.15 110	0.23 156	0.16 124	0.21 144	0.23 151	0.28 156	0.17 130	0.27 115	0.28 156	0.26 110	0.19 150	0.15 138	0.98 176	0.22 90	0.21 71	0.20 137	0.43 144	0.26 169	0.28 101	0.31 77	0.14 139	0.15 123	0.28 152	0.27 137	0.24 74	0.27 128

CASS	0.26 132	0.18 135	0.17 133	0.21 146	0.18 138	0.22 149	0.26 169	0.28 156	0.20 144	0.33 170	0.24 134	0.28 124	0.18 142	0.12 101	0.37 81	0.24 110	0.39 201	0.20 137	0.44 145	0.17 106	0.58 189	0.48 133	0.11 105	0.14 115	0.32 174	0.22 100	0.32 141	0.33 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.55 198	0.12 51	0.19 151	0.16 109	0.15 115	0.17 112	0.11 91	0.29 166	0.17 130	0.34 172	7.17 265	0.30 143	0.13 91	0.12 101	0.42 97	0.43 192	0.27 142	0.17 87	0.44 145	0.24 155	0.43 155	0.94 225	0.12 122	0.13 101	0.34 179	0.43 189	0.74 223	0.43 171

TRStereo	0.61 205	0.17 119	0.22 172	0.16 109	0.12 75	0.34 192	0.18 129	0.27 146	0.14 101	0.34 172	0.20 96	0.34 159	0.09 39	0.12 101	0.58 138	0.73 238	0.25 121	0.18 112	0.44 145	0.25 160	0.42 153	0.81 202	0.12 122	0.10 54	0.27 141	8.94 267	0.49 185	0.32 144

iRaft-Stereo_20w	0.42 180	0.16 109	0.27 189	0.30 178	0.18 138	0.22 149	0.20 138	0.26 128	0.22 150	0.41 209	0.65 223	0.30 143	0.11 64	0.17 154	0.44 101	0.55 212	0.28 153	0.18 112	0.45 148	0.46 220	0.47 168	0.97 230	0.12 122	0.11 76	0.35 184	2.32 257	0.61 206	0.59 184

GwcNet-ADL	0.30 152	0.22 162	0.21 164	0.29 176	0.23 167	0.24 161	0.22 148	0.28 156	0.19 140	0.34 172	0.57 215	0.44 181	0.23 163	0.22 177	0.53 126	0.35 168	0.30 170	0.22 156	0.45 148	0.28 177	0.37 140	0.47 130	0.14 139	0.17 143	0.27 141	0.30 155	0.29 122	0.38 159

GANetREF_RVC	0.33 161	0.30 194	0.33 207	0.28 174	0.27 184	0.27 172	0.26 169	0.42 199	0.35 195	0.38 199	0.22 118	0.57 190	0.39 188	0.16 145	0.37 81	0.24 110	0.30 170	0.25 177	0.45 148	0.26 169	0.37 140	0.28 63	0.25 183	0.33 199	0.35 184	0.29 149	0.46 178	0.40 166
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
EKT-Stereo	0.34 163	0.17 119	0.14 102	0.20 141	0.17 130	0.22 149	0.25 163	0.27 146	0.15 111	0.30 148	0.35 171	0.27 116	0.14 105	0.16 145	1.56 206	0.54 210	0.29 164	0.25 177	0.47 151	0.30 189	0.81 225	0.86 210	0.09 71	0.13 101	0.31 168	0.30 155	0.31 136	0.24 104

test-3	0.21 91	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.12 75	0.10 43	0.08 49	0.25 116	0.10 37	0.27 115	0.11 35	0.30 143	0.11 64	0.09 57	0.50 121	0.39 181	0.23 98	0.15 55	0.47 151	0.15 80	0.34 119	0.65 165	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.14 32	0.25 89	0.23 92

test_1	0.21 91	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.12 75	0.10 43	0.08 49	0.25 116	0.10 37	0.27 115	0.11 35	0.30 143	0.11 64	0.08 37	0.50 121	0.39 181	0.23 98	0.15 55	0.47 151	0.15 80	0.34 119	0.65 165	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.14 32	0.25 89	0.23 92

test_3	0.22 101	0.12 51	0.12 80	0.11 57	0.12 75	0.10 43	0.08 49	0.25 116	0.12 69	0.28 129	0.12 42	0.31 152	0.15 114	0.08 37	0.53 126	0.40 186	0.23 98	0.15 55	0.47 151	0.16 96	0.36 133	0.65 165	0.06 27	0.12 83	0.20 78	0.19 77	0.27 110	0.25 114

GEStereo_RVC	0.25 126	0.19 151	0.15 110	0.18 127	0.17 130	0.19 128	0.18 129	0.26 128	0.17 130	0.27 115	0.20 96	0.28 124	0.17 129	0.12 101	0.34 68	0.27 136	0.28 153	0.24 168	0.47 151	0.22 139	0.34 119	0.66 172	0.11 105	0.18 153	0.25 129	0.22 100	0.26 98	0.32 144

Anonymous	0.24 117	0.16 109	0.14 102	0.13 76	0.14 101	0.15 97	0.10 84	0.26 128	0.15 111	0.24 90	0.17 78	0.24 96	0.23 163	0.09 57	0.34 68	0.34 165	0.28 153	0.24 168	0.47 151	0.23 146	0.49 173	0.66 172	0.10 88	0.15 123	0.27 141	0.24 113	0.32 141	0.23 92

R-Stereo Train	0.25 126	0.14 83	0.14 102	0.15 101	0.13 88	0.18 120	0.07 35	0.24 99	0.15 111	0.32 160	0.25 140	0.28 124	0.13 91	0.14 127	0.71 150	0.32 157	0.29 164	0.20 137	0.47 151	0.20 121	0.48 170	0.65 165	0.10 88	0.12 83	0.24 116	0.25 124	0.23 69	0.28 132

RAFT-Stereo	0.25 126	0.14 83	0.14 102	0.15 101	0.13 88	0.18 120	0.07 35	0.24 99	0.15 111	0.32 160	0.25 140	0.28 124	0.13 91	0.14 127	0.71 150	0.32 157	0.29 164	0.20 137	0.47 151	0.20 121	0.48 170	0.65 165	0.10 88	0.12 83	0.24 116	0.25 124	0.23 69	0.28 132
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.43 182	0.24 173	0.20 157	0.33 188	0.22 160	0.33 191	0.28 177	0.34 183	0.21 145	0.46 221	1.56 253	1.58 234	0.41 189	0.23 181	0.82 160	0.37 177	0.29 164	0.22 156	0.47 151	0.28 177	0.55 183	0.64 162	0.17 155	0.20 163	0.26 134	0.25 124	0.29 122	0.35 150

IGEV_Zeroshot_test	0.33 161	0.13 69	0.24 182	0.30 178	0.18 138	0.23 156	0.24 156	0.28 156	0.17 130	0.35 185	0.53 210	0.34 159	0.11 64	0.14 127	0.41 94	0.61 226	0.27 142	0.17 87	0.48 160	0.31 194	0.52 179	1.06 237	0.12 122	0.12 83	0.35 184	0.28 143	0.62 208	0.45 173

FC-DCNN	0.43 182	0.35 203	0.43 219	0.49 205	0.37 202	0.48 205	0.56 212	0.44 204	0.27 177	0.34 172	0.27 152	0.41 177	0.23 163	0.31 197	0.64 144	0.36 174	0.39 201	0.31 207	0.48 160	0.27 173	0.52 179	0.75 191	0.28 193	0.37 211	0.53 214	0.39 185	0.63 211	0.82 205

GANet-ADL	0.28 144	0.18 135	0.16 126	0.20 141	0.19 145	0.23 156	0.20 138	0.26 128	0.16 123	0.34 172	0.35 171	0.30 143	0.17 129	0.21 174	0.45 106	0.29 149	0.31 172	0.19 128	0.49 162	0.28 177	0.41 149	0.77 195	0.13 132	0.15 123	0.24 116	0.30 155	0.34 150	0.30 139

HH	0.29 147	0.10 26	0.18 142	0.16 109	0.15 115	0.20 134	0.14 113	0.27 146	0.13 89	0.36 188	0.21 107	0.29 132	0.11 64	0.15 138	0.46 113	0.64 227	0.27 142	0.19 128	0.50 163	0.27 173	0.68 208	0.75 191	0.11 105	0.16 134	0.24 116	0.30 155	0.36 156	0.37 156

HanStereo	0.29 147	0.10 26	0.18 142	0.16 109	0.15 115	0.20 134	0.14 113	0.27 146	0.13 89	0.36 188	0.21 107	0.29 132	0.11 64	0.15 138	0.46 113	0.64 227	0.27 142	0.19 128	0.50 163	0.27 173	0.68 208	0.75 191	0.11 105	0.16 134	0.24 116	0.30 155	0.36 156	0.37 156

XX-Stereo	2.35 253	0.10 26	0.11 59	0.17 118	0.11 65	0.21 144	0.11 91	0.25 116	0.12 69	0.35 185	0.53 210	0.30 143	0.10 48	0.12 101	1.21 188	0.70 235	0.27 142	0.18 112	0.50 163	0.19 116	0.41 149	0.53 141	0.11 105	0.10 54	55.57 273	0.26 131	0.34 150	0.51 178

dad	0.30 152	0.21 160	0.15 110	0.47 204	0.22 160	0.30 182	0.49 204	0.40 195	0.13 89	0.32 160	0.14 54	0.41 177	0.24 170	0.11 86	0.59 139	0.20 69	0.32 177	0.17 87	0.51 166	0.16 96	0.29 107	0.23 44	0.11 105	0.19 161	0.32 174	0.18 63	0.68 218	0.46 176

Anonymous3	0.30 152	0.21 160	0.16 126	0.17 118	0.16 124	0.20 134	0.16 126	0.31 174	0.25 169	0.30 148	0.20 96	0.45 182	0.20 154	0.17 154	0.55 131	0.52 205	0.32 177	0.27 190	0.51 166	0.27 173	0.50 174	0.67 178	0.13 132	0.15 123	0.28 152	0.30 155	0.34 150	0.26 119

AMNet	0.51 197	0.50 217	0.48 226	0.51 208	0.50 221	0.57 211	0.52 208	0.36 188	0.41 204	0.39 202	0.58 219	0.66 197	0.21 159	0.58 223	0.53 126	0.59 221	0.60 221	0.58 237	0.51 166	0.51 222	0.60 194	0.55 146	0.33 212	0.52 228	0.48 207	0.54 207	0.60 204	0.66 189

Any-RAFT	0.25 126	0.13 69	0.17 133	0.16 109	0.14 101	0.15 97	0.11 91	0.25 116	0.14 101	0.28 129	0.34 169	0.29 132	0.11 64	0.12 101	0.35 72	0.26 127	0.28 153	0.17 87	0.52 169	0.16 96	0.63 199	0.49 135	0.10 88	0.11 76	0.28 152	0.33 171	0.26 98	0.41 167

PSMNet-ADL	0.35 170	0.20 156	0.21 164	0.23 156	0.22 160	0.24 161	0.25 163	0.30 170	0.26 173	0.39 202	0.57 215	0.38 171	0.46 192	0.24 184	1.26 195	0.44 195	0.32 177	0.20 137	0.52 169	0.24 155	0.40 147	0.51 136	0.17 155	0.17 143	0.27 141	0.27 137	0.40 169	0.26 119

SANet	0.60 204	0.33 197	0.33 207	0.37 196	0.36 200	0.48 205	0.44 199	0.56 215	0.85 238	0.34 172	0.57 215	2.41 244	1.30 227	0.33 202	1.18 187	0.25 118	0.48 213	0.31 207	0.52 169	0.32 197	0.55 183	0.57 152	0.37 214	0.38 214	0.48 207	0.66 214	0.57 201	0.96 214

test-1	0.32 157	0.10 26	0.13 94	0.14 85	0.14 101	0.25 164	0.18 129	0.29 166	0.17 130	0.37 192	0.41 189	0.31 152	0.17 129	0.14 127	0.91 166	0.51 203	0.27 142	0.21 146	0.53 172	0.25 160	0.57 185	0.99 234	0.11 105	0.14 115	0.28 152	0.29 149	0.31 136	0.36 152

GES	0.23 107	0.16 109	0.12 80	0.14 85	0.15 115	0.19 128	0.15 118	0.25 116	0.14 101	0.26 107	0.18 85	0.22 84	0.14 105	0.17 154	0.56 133	0.22 90	0.27 142	0.19 128	0.53 172	0.20 121	0.35 127	0.37 99	0.13 132	0.15 123	0.20 78	0.17 55	0.27 110	0.43 171

XQC	0.44 185	0.37 206	0.32 203	0.41 200	0.35 199	0.42 200	0.44 199	0.46 208	0.38 197	0.40 206	0.34 169	0.50 185	0.47 197	0.35 204	1.63 209	0.32 157	0.31 172	0.28 196	0.53 172	0.32 197	0.42 153	0.52 137	0.27 188	0.31 196	0.45 201	0.50 201	0.53 196	0.42 169

AnyNet_C32	0.50 196	0.24 173	0.23 176	0.24 163	0.26 178	0.29 179	0.33 186	0.35 184	0.57 221	0.34 172	0.44 198	0.36 166	0.25 172	0.23 181	2.35 245	0.39 181	0.39 201	0.33 212	0.53 172	0.30 189	0.61 196	0.74 190	0.23 182	0.29 192	0.44 199	0.73 222	0.46 178	1.61 239

DAS	0.34 163	0.18 135	0.15 110	0.30 178	0.25 174	0.25 164	0.26 169	0.32 181	0.29 184	0.32 160	0.38 182	0.54 187	0.37 184	0.12 101	0.45 106	0.40 186	0.37 193	0.25 177	0.54 176	0.29 184	0.66 205	0.65 165	0.21 178	0.26 184	0.31 168	0.32 167	0.38 164	0.39 160

SepStereo	0.34 163	0.18 135	0.15 110	0.30 178	0.25 174	0.25 164	0.26 169	0.32 181	0.29 184	0.32 160	0.38 182	0.54 187	0.37 184	0.12 101	0.45 106	0.40 186	0.37 193	0.25 177	0.54 176	0.29 184	0.66 205	0.65 165	0.21 178	0.26 184	0.31 168	0.32 167	0.38 164	0.39 160

MSMDNet	0.27 136	0.14 83	0.12 80	0.13 76	0.15 115	0.16 102	0.12 100	0.26 128	0.14 101	0.31 155	0.21 107	0.27 116	0.29 179	0.15 138	0.44 101	0.51 203	0.28 153	0.18 112	0.54 176	0.28 177	0.58 189	0.84 207	0.10 88	0.12 83	0.26 134	0.25 124	0.26 98	0.29 135

MLCV	0.25 126	0.16 109	0.16 126	0.25 166	0.19 145	0.21 144	0.18 129	0.30 170	0.16 123	0.31 155	0.31 163	0.34 159	0.25 172	0.11 86	0.32 61	0.25 118	0.26 131	0.17 87	0.54 176	0.16 96	0.37 140	0.38 105	0.14 139	0.19 161	0.25 129	0.23 106	0.27 110	0.26 119

MyStereo04	0.23 107	0.18 135	0.18 142	0.14 85	0.14 101	0.13 77	0.11 91	0.28 156	0.22 150	0.32 160	0.20 96	0.30 143	0.14 105	0.08 37	0.31 57	0.24 110	0.22 83	0.18 112	0.55 180	0.23 146	0.38 144	0.37 99	0.12 122	0.17 143	0.28 152	0.30 155	0.31 136	0.22 84

DDUNet	0.45 186	0.56 219	0.26 187	0.87 226	0.69 227	0.84 226	0.84 226	0.26 128	0.24 162	0.23 71	0.33 167	0.39 174	0.15 114	1.61 240	0.49 118	0.24 110	0.41 205	0.26 187	0.55 180	0.29 184	0.34 119	0.40 112	0.50 226	0.21 167	0.25 129	0.27 137	0.32 141	0.29 135

MyStereo	0.24 117	0.19 151	0.19 151	0.16 109	0.15 115	0.14 85	0.11 91	0.28 156	0.22 150	0.34 172	0.23 128	0.30 143	0.16 120	0.08 37	0.35 72	0.23 104	0.22 83	0.18 112	0.56 182	0.23 146	0.38 144	0.41 114	0.13 132	0.16 134	0.30 164	0.33 171	0.32 141	0.22 84

cross-raft	0.27 136	0.15 100	0.13 94	0.14 85	0.14 101	0.17 112	0.10 84	0.27 146	0.15 111	0.30 148	0.22 118	0.28 124	0.10 48	0.14 127	0.42 97	0.42 191	0.27 142	0.17 87	0.57 183	0.26 169	0.62 198	0.94 225	0.09 71	0.12 83	0.29 160	0.27 137	0.26 98	0.31 143

MSKI-zero shot	0.30 152	0.13 69	0.11 59	0.14 85	0.14 101	0.15 97	0.11 91	0.27 146	0.13 89	0.29 144	0.41 189	0.29 132	0.11 64	0.12 101	0.60 142	0.55 212	0.28 153	0.18 112	0.58 184	0.30 189	0.57 185	0.97 230	0.09 71	0.12 83	0.26 134	0.39 185	0.32 141	0.41 167

SHD	0.38 172	0.22 162	0.30 197	0.26 169	0.25 174	0.25 164	0.29 181	0.36 188	0.29 184	0.35 185	0.33 167	0.34 159	0.46 192	0.22 177	1.53 204	0.32 157	0.31 172	0.26 187	0.58 184	0.28 177	0.45 162	0.47 130	0.20 169	0.28 190	0.34 179	0.39 185	0.35 154	0.52 179

CBMV	0.47 188	0.25 178	0.23 176	0.31 183	0.29 186	0.31 185	0.30 183	0.41 196	0.28 178	0.37 192	0.27 152	0.70 201	0.37 184	0.33 202	0.91 166	0.53 208	0.36 189	0.27 190	0.58 184	0.28 177	0.63 199	0.97 230	0.26 185	0.35 206	0.37 190	0.36 178	0.66 214	1.86 244
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT-Test	0.29 147	0.14 83	0.12 80	0.16 109	0.15 115	0.18 120	0.12 100	0.27 146	0.14 101	0.32 160	0.50 206	0.27 116	0.12 80	0.14 127	0.44 101	0.52 205	0.27 142	0.18 112	0.59 187	0.25 160	0.59 192	0.72 187	0.10 88	0.12 83	0.27 141	0.50 201	0.27 110	0.34 148

UDG	0.48 189	0.58 220	0.27 189	0.86 225	0.79 230	0.80 224	1.00 230	0.27 146	0.25 169	0.28 129	0.35 171	0.39 174	0.17 129	1.43 237	1.00 179	0.26 127	0.47 211	0.27 190	0.59 187	0.30 189	0.44 160	0.47 130	0.40 217	0.20 163	0.28 152	0.29 149	0.33 146	0.27 128

RTS	0.40 178	0.22 162	0.20 157	0.22 150	0.21 155	0.32 187	0.33 186	0.31 174	0.33 192	0.23 71	0.22 118	0.31 152	0.25 172	0.18 164	1.88 226	0.32 157	0.37 193	0.25 177	0.64 189	0.33 199	0.43 155	0.43 120	0.16 152	0.24 177	0.41 194	0.91 232	0.40 169	0.63 187

RTSA	0.40 178	0.22 162	0.20 157	0.22 150	0.21 155	0.32 187	0.33 186	0.31 174	0.33 192	0.23 71	0.22 118	0.31 152	0.25 172	0.18 164	1.88 226	0.32 157	0.37 193	0.25 177	0.64 189	0.33 199	0.43 155	0.43 120	0.16 152	0.24 177	0.41 194	0.91 232	0.40 169	0.63 187

PWC_ROB	0.39 177	0.27 186	0.25 183	0.23 156	0.25 174	0.24 161	0.33 186	0.29 166	0.47 215	0.25 100	0.40 187	0.38 171	0.90 218	0.20 170	0.77 154	0.33 164	0.39 201	0.29 200	0.64 189	0.30 189	0.51 178	0.61 159	0.20 169	0.33 199	0.28 152	0.28 143	0.39 166	0.72 196

FAT-Stereo	0.48 189	0.27 186	0.35 213	0.45 203	0.49 219	0.39 199	0.34 190	0.43 203	0.28 178	0.41 209	0.87 235	0.77 204	0.58 204	0.30 194	0.71 150	0.56 214	0.36 189	0.34 214	0.65 192	0.42 211	0.69 214	0.77 195	0.28 193	0.34 202	0.31 168	0.36 178	0.47 181	0.74 200

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 187	0.34 199	0.26 187	0.43 201	0.33 195	0.38 198	0.53 210	0.49 210	0.40 201	0.42 212	0.31 163	0.63 195	0.54 202	0.42 211	1.29 197	0.28 142	0.26 131	0.22 156	0.68 193	0.23 146	0.65 202	0.64 162	0.33 212	0.29 192	0.47 205	0.49 198	0.49 185	0.69 192

CC-Net-ROB	0.38 172	0.47 214	0.33 207	0.66 218	0.49 219	0.57 211	0.49 204	0.35 184	0.24 162	0.37 192	0.29 159	0.96 210	0.23 163	0.38 206	0.45 106	0.18 47	0.24 109	0.22 156	0.68 193	0.23 146	0.23 68	0.18 28	0.44 221	0.24 177	0.31 168	0.28 143	0.27 110	0.39 160

EAI-Stereo	0.35 170	0.14 83	0.15 110	0.19 136	0.18 138	0.65 220	0.22 148	0.27 146	0.22 150	0.27 115	0.46 201	0.29 132	0.10 48	0.12 101	0.81 158	1.04 254	0.27 142	0.20 137	0.71 195	0.23 146	0.45 162	0.55 146	0.11 105	0.18 153	0.29 160	0.43 189	0.40 169	0.42 169

iResNet	0.30 152	0.17 119	0.17 133	0.24 163	0.23 167	0.28 175	0.20 138	0.31 174	0.21 145	0.32 160	0.29 159	0.50 185	0.51 200	0.11 86	0.53 126	0.35 168	0.27 142	0.20 137	0.74 196	0.25 160	0.47 168	0.32 79	0.15 149	0.26 184	0.26 134	0.25 124	0.34 150	0.29 135

FADNet_RVC	0.34 163	0.22 162	0.23 176	0.30 178	0.26 178	0.20 134	0.23 151	0.31 174	0.22 150	0.31 155	0.29 159	0.42 179	0.35 183	0.22 177	0.90 164	0.26 127	0.31 172	0.32 210	0.75 197	0.28 177	0.46 166	0.55 146	0.16 152	0.24 177	0.27 141	0.31 163	0.51 195	0.37 156

SAMSARA	0.69 210	0.30 194	0.45 222	0.32 186	0.32 192	0.32 187	0.38 193	0.57 217	0.48 216	0.41 209	0.37 179	0.43 180	0.93 219	0.29 191	1.85 222	0.53 208	0.38 199	0.40 222	0.78 198	0.42 211	0.77 219	0.89 216	0.20 169	0.42 221	1.55 248	1.83 251	1.51 251	1.56 238

PVD	0.59 202	0.44 210	0.38 216	0.51 208	0.44 209	0.56 210	0.49 204	0.62 225	0.59 223	0.34 172	0.48 202	0.61 191	0.75 211	0.50 217	1.78 216	0.38 179	0.51 215	0.39 220	0.79 199	0.43 213	0.68 208	0.76 194	0.30 204	0.39 217	0.61 221	0.77 224	0.62 208	0.89 209

ADCMid	0.48 189	0.29 191	0.30 197	0.26 169	0.32 192	0.34 192	0.38 193	0.42 199	0.45 214	0.31 155	0.37 179	0.49 183	0.45 191	0.22 177	1.85 222	0.35 168	0.36 189	0.27 190	0.80 200	0.31 194	0.50 174	0.60 156	0.30 204	0.25 183	0.37 190	0.55 208	0.46 178	1.40 232

G-Net	0.59 202	0.34 199	0.35 213	0.32 186	0.32 192	0.45 203	0.31 184	0.50 212	0.61 226	0.43 214	0.64 222	1.96 238	0.52 201	0.23 181	0.86 161	0.52 205	0.37 193	0.35 217	0.83 201	0.67 232	0.61 196	0.63 160	0.25 183	0.33 199	0.40 193	0.80 226	0.81 226	1.55 237

ADCS	0.62 207	0.34 199	0.31 202	0.34 191	0.37 202	0.37 197	0.40 196	0.49 210	0.60 224	0.34 172	0.42 192	0.61 191	0.98 221	0.31 197	2.29 243	0.66 230	0.50 214	0.38 218	0.84 202	0.43 213	0.87 230	0.89 216	0.28 193	0.37 211	0.47 205	0.91 232	0.60 204	1.29 225

S-Stereo	0.56 200	0.29 191	0.29 194	0.49 205	0.47 217	0.51 208	0.61 215	0.38 193	0.37 196	0.39 202	1.18 242	1.00 213	0.46 192	0.29 191	1.17 184	0.66 230	0.35 186	0.39 220	0.85 203	0.70 235	0.50 174	0.96 229	0.61 232	0.38 214	0.32 174	0.33 171	0.41 173	0.62 186

pmcnn	0.49 194	0.25 178	0.20 157	0.33 188	0.31 190	0.34 192	0.48 203	0.35 184	0.26 173	0.34 172	0.54 212	0.81 206	1.19 225	0.19 167	0.75 153	0.56 214	0.41 205	0.32 210	0.86 204	0.38 205	0.86 228	0.90 219	0.28 193	0.26 184	0.34 179	0.35 176	0.67 217	0.84 206

MDST_ROB	0.88 220	1.09 234	0.25 183	1.29 231	0.44 209	0.85 227	0.40 196	0.45 206	0.26 173	0.36 188	0.35 171	0.49 183	3.65 255	0.16 145	2.26 241	0.25 118	0.28 153	0.18 112	0.87 205	0.21 129	0.63 199	0.90 219	0.20 169	0.23 175	1.72 254	0.94 235	3.03 261	1.95 248

CBMV_ROB	0.55 198	0.23 170	0.25 183	0.40 199	0.34 198	0.35 195	0.35 191	0.44 204	0.24 162	0.39 202	0.44 198	1.41 228	1.00 222	0.30 194	1.17 184	0.35 168	0.38 199	0.25 177	0.87 205	0.36 203	0.60 194	0.83 204	0.28 193	0.28 190	0.55 217	0.85 230	0.72 221	1.13 220

AnyNet_C01	0.69 210	0.35 203	0.32 203	0.37 196	0.39 204	0.36 196	0.59 214	0.56 215	0.70 234	0.40 206	0.49 203	0.85 207	0.73 208	0.32 199	2.65 253	0.86 246	0.72 227	0.58 237	1.00 207	0.50 221	0.94 236	1.12 240	0.38 216	0.39 217	0.63 223	0.53 206	0.64 213	1.20 222

MADNet+	0.78 215	0.46 213	0.65 231	0.64 216	0.59 223	0.52 209	0.72 219	0.77 237	0.60 224	0.62 240	0.51 208	0.97 211	0.85 216	0.48 214	2.44 248	0.77 240	0.84 235	0.54 233	1.02 208	0.68 233	1.03 243	0.83 204	0.57 230	0.69 241	0.90 231	0.74 223	0.70 220	1.03 217

ELAS	1.00 226	0.70 225	0.60 229	0.99 228	0.76 229	1.00 230	0.79 223	0.77 237	0.64 230	0.49 225	1.26 247	2.43 245	1.71 238	0.47 213	1.56 206	0.49 200	0.66 226	0.54 233	1.08 209	0.41 208	0.94 236	1.34 249	0.44 221	0.54 229	1.59 249	1.52 249	1.35 247	1.96 249
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	0.76 214	0.73 226	0.66 232	0.75 221	0.64 225	0.88 228	0.78 222	0.59 221	0.67 232	0.58 233	0.68 226	1.03 215	0.64 206	0.59 224	1.22 189	0.78 242	0.86 237	0.72 250	1.10 210	0.69 234	1.11 246	0.78 198	0.54 229	0.61 236	0.59 220	0.58 209	0.80 225	0.93 212

ELAS_RVC	0.97 224	0.66 223	0.63 230	0.92 227	0.68 226	1.24 233	0.79 223	0.74 233	0.53 219	0.50 227	1.26 247	2.43 245	1.99 244	0.45 212	1.45 201	0.49 200	0.65 225	0.55 235	1.11 211	0.44 217	0.97 242	1.36 250	0.44 221	0.57 231	1.69 253	1.29 247	1.16 240	1.24 223
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCPNet	0.58 201	0.26 184	0.30 197	0.29 176	0.36 200	0.29 179	0.53 210	0.42 199	0.39 200	0.38 199	0.55 213	0.39 174	1.14 224	0.26 188	2.11 235	0.43 192	0.35 186	0.24 168	1.27 212	0.40 207	0.52 179	0.60 156	0.32 210	0.30 194	0.48 207	0.61 211	0.47 181	1.88 247

DLNR_Zeroshot_test	9.87 265	28.41 276	0.21 164	46.94 277	0.13 88	0.20 134	44.81 277	0.29 166	0.11 58	0.37 192	0.19 90	0.34 159	0.10 48	1.27 235	60.18 276	71.71 277	4.00 263	2.44 262	1.35 213	0.24 155	0.70 215	1.10 238	0.09 71	0.15 123	0.27 141	0.24 113	0.29 122	0.32 144

JetBlue	1.47 243	1.10 235	1.05 254	1.46 233	1.19 244	1.70 238	1.61 237	0.95 245	1.16 249	0.59 235	0.49 203	3.36 254	0.76 212	1.16 234	2.45 251	1.00 253	1.15 249	0.86 254	1.38 214	0.80 244	1.70 260	1.94 260	1.14 236	0.80 245	1.33 244	2.20 256	1.50 250	5.00 262

FBW_ROB	0.49 194	0.42 209	0.37 215	0.61 215	0.46 214	0.49 207	0.51 207	0.31 174	0.25 169	0.34 172	0.36 177	0.69 199	0.50 198	0.57 222	1.13 183	0.26 127	0.36 189	0.24 168	1.46 215	0.24 155	0.57 185	0.44 123	0.43 219	0.40 220	0.33 177	0.35 176	0.42 174	0.68 190

WAO-6	1.18 230	1.10 235	0.72 236	1.51 235	1.16 242	1.43 235	1.63 238	0.88 243	0.98 243	0.77 244	0.73 228	1.32 224	2.08 245	1.91 244	2.58 252	0.71 237	1.27 253	0.57 236	1.47 216	0.70 235	1.05 244	1.03 236	0.92 234	0.69 241	1.14 238	1.01 239	1.04 239	1.43 234

SGM-ForestM	1.05 229	0.83 230	0.44 220	0.72 220	0.44 209	0.83 225	0.81 225	0.69 229	0.61 226	0.37 192	0.66 225	1.69 235	1.32 229	0.37 205	4.57 261	0.46 197	0.53 217	0.25 177	1.47 216	0.37 204	0.65 202	0.90 219	0.30 204	0.39 217	1.81 255	2.49 258	1.79 255	2.50 256

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 205	0.63 222	0.47 224	0.65 217	0.41 205	0.45 203	0.63 216	0.61 223	0.68 233	0.58 233	0.38 182	0.62 193	0.60 205	0.69 228	1.33 198	0.45 196	0.37 193	0.40 222	1.53 218	0.51 222	0.58 189	0.78 198	0.46 225	0.47 225	0.51 211	0.45 195	0.42 174	0.73 198

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 257	0.48 215	0.30 197	0.49 205	0.43 208	0.63 218	0.88 228	0.69 229	0.73 235	0.42 212	1.62 255	46.67 277	1.91 243	0.66 227	0.96 174	0.34 165	0.96 241	0.97 259	1.60 219	0.34 201	0.83 226	0.87 212	0.28 193	0.27 188	0.53 214	0.79 225	3.33 262	0.81 204

MANE	1.81 247	0.80 228	0.92 248	1.03 229	0.85 234	1.02 231	1.07 231	1.06 249	1.22 250	0.45 219	0.95 237	2.28 240	2.37 246	0.48 214	4.27 260	1.23 256	0.75 228	2.70 263	1.60 219	0.54 225	0.96 241	1.32 248	0.37 214	0.80 245	3.20 262	4.45 262	4.76 263	7.33 264

SPstereo	1.25 236	0.82 229	0.93 249	0.75 221	0.82 232	0.79 223	0.76 221	1.17 255	1.02 245	0.85 247	1.56 253	2.11 239	2.54 247	0.96 233	1.79 217	1.73 259	1.11 247	0.94 256	1.61 221	1.13 258	1.51 259	1.76 259	0.79 233	0.98 256	1.06 232	1.09 241	1.58 253	1.73 242

MeshStereo	0.86 218	0.44 210	0.33 207	0.78 224	0.56 222	0.63 218	0.44 199	0.69 229	0.53 219	0.45 219	0.78 229	2.29 241	1.65 236	0.25 186	2.39 247	0.70 235	0.42 208	0.29 200	1.62 222	0.31 194	1.32 253	1.43 253	0.32 210	0.35 206	0.88 230	0.64 213	1.30 243	1.37 231
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
RainbowNet	0.99 225	1.18 238	0.66 232	1.85 244	1.18 243	1.72 240	1.78 241	0.51 213	0.43 210	0.59 235	0.39 186	1.24 222	0.83 215	2.04 245	1.46 202	0.57 218	0.62 223	0.41 224	1.68 223	0.77 243	0.75 217	0.72 187	2.27 247	0.47 225	0.53 214	0.49 198	0.61 206	0.87 208

DGSMNet	0.89 222	0.48 215	0.41 217	0.52 210	0.41 205	0.57 211	0.44 199	0.61 223	0.40 201	0.84 246	3.86 263	0.69 199	0.85 216	0.87 231	1.84 220	0.89 248	1.22 250	0.66 247	1.68 223	0.63 228	1.40 257	1.53 256	0.50 226	0.55 230	0.41 194	0.67 215	0.50 190	0.73 198

MFN_U_SF_RVC	0.63 208	0.54 218	0.41 217	0.56 213	0.46 214	0.58 214	0.69 218	0.57 217	0.44 213	0.86 248	0.91 236	0.74 202	0.54 202	0.55 220	1.54 205	0.49 200	0.34 182	0.34 214	1.70 225	0.45 219	0.68 208	0.66 172	0.29 201	0.57 231	0.45 201	0.44 193	0.49 185	0.68 190

edge stereo	0.65 209	0.35 203	0.45 222	0.54 211	0.48 218	0.59 215	0.56 212	0.58 219	0.41 204	0.52 231	0.69 227	1.30 223	1.29 226	0.39 208	0.94 172	0.60 225	0.41 205	0.30 205	1.74 226	0.81 245	0.54 182	0.97 230	0.41 218	0.34 202	0.43 197	0.38 183	0.57 201	0.90 211

SGM-Forest	0.43 182	0.24 173	0.19 151	0.35 192	0.26 178	0.27 172	0.21 142	0.30 170	0.23 158	0.32 160	0.23 128	0.37 169	0.50 198	0.25 186	1.02 180	0.35 168	0.25 121	0.21 146	1.80 227	0.19 116	0.41 149	0.85 209	0.27 188	0.23 175	0.35 184	0.28 143	0.59 203	1.05 218
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetRed	2.52 256	2.14 261	2.30 262	1.73 241	1.90 256	2.63 257	3.45 257	1.87 261	1.54 255	1.16 258	0.96 238	2.82 251	0.74 209	2.45 249	3.36 257	2.18 261	2.83 262	3.14 266	1.84 228	1.39 259	3.50 264	3.28 263	2.75 255	1.29 262	2.61 261	6.72 265	2.97 260	4.62 261

IMH-64-1	1.21 233	1.22 240	0.78 238	1.66 236	1.28 245	1.72 240	1.92 243	0.85 240	0.90 239	0.44 217	0.62 220	1.42 229	1.79 240	2.52 251	2.44 248	0.59 221	0.81 231	0.48 227	1.90 229	0.65 230	0.80 222	0.88 213	2.48 251	0.59 233	1.08 234	0.67 215	0.97 233	1.29 225

IMH-64	1.21 233	1.22 240	0.78 238	1.66 236	1.28 245	1.72 240	1.92 243	0.85 240	0.90 239	0.44 217	0.62 220	1.42 229	1.79 240	2.52 251	2.44 248	0.59 221	0.81 231	0.48 227	1.90 229	0.65 230	0.80 222	0.88 213	2.48 251	0.59 233	1.08 234	0.67 215	0.97 233	1.29 225

Dean	1.33 237	1.46 249	0.88 246	2.95 254	1.65 254	1.99 253	2.10 249	0.97 246	1.00 244	0.91 251	0.78 229	1.56 232	1.73 239	2.08 246	1.65 211	0.64 227	1.12 248	0.61 245	1.92 231	0.86 246	0.94 236	0.83 204	2.34 248	0.80 245	1.18 241	0.90 231	1.20 241	0.89 209

ACVNet_1	1.03 227	1.24 242	0.66 232	2.31 247	1.30 247	1.85 247	2.21 250	0.63 226	0.41 204	0.51 229	0.51 208	1.12 218	0.77 213	2.46 250	1.17 184	0.31 155	0.91 238	0.41 224	2.17 232	0.43 213	0.87 230	0.63 160	2.26 246	0.44 223	0.56 218	0.52 203	0.50 190	0.60 185

SGM_RVC	0.85 217	0.45 212	0.32 203	0.60 214	0.44 209	0.60 217	0.52 208	0.72 232	0.41 204	0.43 214	0.57 215	1.17 220	1.43 230	0.24 184	0.56 133	0.30 154	0.47 211	0.26 187	2.37 233	0.34 201	0.59 192	0.86 210	0.27 188	0.34 202	1.13 236	1.39 248	1.91 257	4.23 260
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER-64	2.04 250	1.94 259	1.22 258	3.55 260	2.36 261	2.89 262	3.38 256	1.76 259	1.27 251	1.12 257	1.18 242	3.46 256	3.00 251	3.14 258	2.28 242	0.90 249	1.95 259	0.79 253	2.39 234	1.08 252	1.29 250	1.48 255	3.94 265	1.07 257	1.41 245	2.17 254	1.36 248	2.64 257

IMH	1.35 238	1.24 242	0.80 241	1.68 239	1.30 247	1.77 245	1.95 246	0.86 242	0.94 241	0.47 223	0.65 223	1.54 231	3.12 254	3.92 267	1.70 213	0.59 221	0.85 236	0.50 231	2.45 235	0.71 237	0.79 220	0.88 213	2.63 253	0.62 237	1.17 240	0.82 229	0.90 229	1.47 235

SQANet	0.74 213	0.90 232	0.32 203	1.66 236	0.79 230	1.43 235	1.20 233	0.37 191	0.28 178	0.40 206	0.31 163	0.92 208	0.34 182	1.28 236	1.08 181	0.22 90	0.52 216	0.27 190	2.47 236	0.29 184	0.57 185	0.58 154	1.58 241	0.24 177	0.33 177	0.38 183	0.43 177	0.72 196

SGM+DAISY	1.35 238	0.69 224	0.66 232	0.77 223	0.72 228	0.88 228	0.85 227	0.75 234	0.95 242	0.67 242	1.33 250	1.37 226	1.68 237	0.69 228	2.33 244	1.29 257	0.83 234	0.70 249	2.51 237	0.92 247	1.38 256	1.75 258	0.53 228	0.81 248	2.12 260	3.10 259	1.97 258	4.19 259

WAO-7	1.03 227	0.85 231	0.88 246	1.80 242	0.84 233	0.74 222	0.97 229	1.02 248	1.13 248	0.96 253	1.27 249	1.38 227	1.83 242	0.64 226	1.90 230	0.77 240	0.81 231	0.48 227	2.60 238	0.74 240	0.79 220	0.80 201	0.27 188	0.89 253	0.73 225	1.00 236	0.75 224	1.09 219

PSMNet_ROB	1.36 240	1.38 247	0.74 237	1.49 234	1.02 238	1.74 244	1.67 240	0.65 227	0.75 237	1.46 260	3.82 262	3.01 252	1.57 233	2.64 253	1.24 192	0.48 198	0.77 229	0.50 231	2.60 238	0.73 238	0.87 230	0.66 172	3.06 259	0.59 233	0.84 229	0.72 221	0.90 229	0.70 194

SPS-STEREO	0.86 218	0.60 221	0.57 228	0.67 219	0.63 224	0.71 221	0.68 217	0.58 219	0.61 226	0.59 235	0.96 238	1.04 217	0.68 207	0.60 225	1.72 215	0.87 247	0.79 230	0.69 248	2.78 240	0.74 240	1.33 254	1.43 253	0.45 224	0.66 240	0.63 223	0.69 220	0.87 227	0.78 203
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.88 220	1.18 238	0.44 220	1.92 245	1.01 237	1.72 240	1.44 235	0.46 208	0.40 201	0.46 221	0.37 179	0.98 212	0.46 192	1.54 238	1.23 191	0.31 155	0.53 217	0.29 200	2.79 241	0.41 208	0.68 208	0.64 162	2.08 243	0.35 206	0.43 197	0.36 178	0.50 190	0.76 202

MADNet++	2.33 252	1.67 255	1.92 261	1.39 232	2.03 259	1.38 234	1.80 242	1.84 260	2.31 261	2.07 264	2.50 261	2.72 247	2.90 250	1.56 239	2.35 245	2.46 263	2.29 261	1.72 261	2.84 242	2.53 262	3.96 265	5.14 266	1.23 238	2.38 264	1.53 247	4.38 261	2.11 259	1.86 244

Ntro	0.92 223	1.37 246	0.47 224	1.84 243	1.06 240	1.70 238	1.65 239	0.52 214	0.43 210	0.48 224	0.42 192	1.03 215	0.42 190	1.64 241	1.24 192	0.32 157	0.59 220	0.31 207	2.88 243	0.44 217	0.76 218	0.69 185	2.12 244	0.37 211	0.45 201	0.46 197	0.53 196	0.74 200

ACVNet-4b	1.18 230	1.48 250	0.52 227	2.93 253	1.13 241	1.85 247	2.77 252	0.45 206	0.43 210	0.51 229	0.43 195	1.70 236	2.66 248	2.10 247	1.39 199	0.41 190	0.98 242	0.34 214	2.98 244	0.52 224	0.74 216	0.78 198	2.24 245	0.36 209	0.46 204	0.43 189	0.54 198	0.71 195

LSM0	3.50 259	0.37 206	0.30 197	0.55 212	0.46 214	0.59 215	0.74 220	0.75 234	0.61 226	0.60 238	0.85 233	1.16 219	1.54 232	0.27 189	26.81 271	45.36 276	0.62 223	0.38 218	3.22 245	0.63 228	1.24 249	1.69 257	0.31 208	0.43 222	0.61 221	1.00 236	1.01 236	2.47 254

UNDER WATER	2.21 251	1.95 260	1.19 257	3.39 259	2.61 262	2.83 260	3.80 260	1.66 257	1.38 252	1.01 255	1.02 240	3.36 254	7.21 257	3.44 262	1.79 217	0.91 250	1.98 260	0.77 252	3.26 246	1.10 256	1.40 257	1.38 251	3.82 264	1.21 260	1.49 246	1.89 252	1.28 242	2.48 255

LVE	1.44 242	1.32 245	0.85 244	4.60 261	1.54 253	1.95 250	3.79 259	0.83 239	0.74 236	0.89 250	0.85 233	1.18 221	1.64 235	2.17 248	1.24 192	0.56 214	0.94 240	0.60 241	3.47 247	0.73 238	0.95 240	0.94 225	2.39 250	0.82 249	1.13 236	0.81 227	1.02 237	0.94 213

WAO-8	1.64 245	1.56 251	1.03 252	2.86 251	1.45 251	1.96 251	2.08 247	1.06 249	1.40 253	1.49 261	1.81 256	2.33 242	3.10 252	2.66 254	2.13 238	0.85 244	1.09 245	0.60 241	3.55 248	1.09 253	0.91 234	0.93 223	1.36 239	0.82 249	1.60 250	1.24 244	1.31 245	1.98 250

Venus	1.64 245	1.56 251	1.03 252	2.86 251	1.45 251	1.96 251	2.08 247	1.06 249	1.40 253	1.49 261	1.81 256	2.33 242	3.10 252	2.66 254	2.13 238	0.85 244	1.09 245	0.60 241	3.55 248	1.09 253	0.91 234	0.93 223	1.36 239	0.82 249	1.60 250	1.24 244	1.31 245	1.98 250

TorneroNet-64	1.91 248	1.58 253	0.98 251	3.36 258	1.34 250	2.24 254	2.68 251	0.91 244	2.15 259	0.66 241	0.83 232	2.76 248	7.80 258	3.08 257	2.07 233	0.66 230	1.49 257	0.60 241	4.18 250	1.02 250	1.10 245	1.11 239	2.66 254	0.70 243	1.24 243	1.26 246	0.88 228	2.16 252

notaker	1.94 249	1.92 258	1.07 255	3.21 257	2.22 260	2.51 256	2.83 253	1.12 253	1.58 256	0.91 251	1.10 241	3.51 257	5.78 256	3.17 260	2.80 255	0.81 243	1.45 256	0.73 251	4.39 251	1.09 253	1.31 252	1.18 242	2.96 258	0.93 254	0.74 227	0.81 227	1.00 235	1.24 223

STStereo	1.43 241	0.76 227	0.86 245	2.30 246	0.87 235	2.27 255	1.08 232	1.07 252	1.08 247	0.53 232	1.33 250	3.27 253	2.89 249	0.32 199	3.08 256	0.57 218	0.45 210	0.29 200	4.63 252	0.41 208	0.65 202	0.84 207	0.30 204	0.64 239	1.68 252	1.90 253	1.54 252	3.12 258

ACVNet_2	1.20 232	1.28 244	0.78 238	2.58 250	1.32 249	1.77 245	1.93 245	0.75 234	0.52 217	0.60 238	0.55 213	1.33 225	0.94 220	1.87 243	1.44 200	0.48 198	1.26 252	0.41 224	4.83 253	0.55 226	0.80 222	0.66 172	2.04 242	0.62 237	0.83 228	0.60 210	0.72 221	0.85 207

DPSNet	0.80 216	0.29 191	0.28 192	0.39 198	0.41 205	0.44 202	0.31 184	0.36 188	0.41 204	0.27 115	0.36 177	2.76 248	1.04 223	0.38 206	1.22 189	0.66 230	0.61 222	0.49 230	4.85 254	0.61 227	0.86 228	1.22 244	0.58 231	0.45 224	0.58 219	0.63 212	0.55 199	0.69 192

DGTPSM_ROB	8.79 263	3.80 262	9.84 268	3.08 255	5.49 265	3.51 263	5.14 264	3.61 264	8.95 266	3.18 265	7.10 264	3.97 259	10.45 261	3.59 263	11.90 265	10.73 266	4.41 264	10.40 268	5.50 255	9.89 268	5.93 267	14.14 268	4.37 267	8.94 268	10.11 266	27.69 271	11.03 269	30.71 271

KSHMR	2.43 255	1.86 257	1.28 259	6.59 266	2.02 258	2.85 261	3.47 258	1.32 256	1.70 257	1.19 259	1.20 245	1.80 237	12.02 264	3.24 261	1.89 229	1.07 255	1.22 250	0.94 256	5.62 256	1.05 251	1.34 255	1.41 252	3.25 260	1.07 257	1.95 258	1.16 243	1.30 243	1.83 243

TorneroNet	2.42 254	1.62 254	0.93 249	5.70 264	1.82 255	2.68 258	2.96 254	0.97 246	2.23 260	0.79 245	1.95 258	4.29 261	12.85 267	3.16 259	2.11 235	0.66 230	1.44 254	0.63 246	6.06 257	1.01 249	1.17 247	1.13 241	2.78 257	0.71 244	1.82 256	1.05 240	1.03 238	1.86 244

LE_ROB	3.68 260	0.90 232	1.47 260	2.33 248	9.95 271	1.86 249	7.75 268	2.29 262	3.18 263	0.50 227	1.44 252	9.08 267	13.64 270	0.49 216	2.12 237	0.27 136	0.56 219	0.30 205	6.07 258	1.47 260	0.85 227	0.95 228	2.37 249	2.28 263	5.44 264	5.09 263	6.28 265	10.56 268

ktn	2.60 258	1.73 256	2.98 263	2.43 249	1.91 257	2.71 259	3.07 255	1.67 258	4.02 264	1.03 256	1.21 246	8.05 266	10.67 262	2.85 256	2.71 254	0.93 251	1.87 258	0.89 255	6.30 259	1.56 261	1.29 250	1.20 243	2.75 255	0.94 255	1.19 242	1.09 241	1.47 249	1.71 241

DPSMNet_ROB	9.04 264	3.83 263	9.86 269	3.11 256	5.50 266	3.56 264	5.15 265	3.61 264	9.03 267	3.27 266	7.94 266	4.20 260	13.24 268	3.69 264	12.40 266	10.89 267	4.53 265	10.61 269	6.52 260	9.90 269	5.99 268	14.29 269	4.38 268	8.94 268	10.26 269	27.69 271	11.05 270	30.71 271

DispFullNet	1.23 235	1.16 237	0.81 243	1.20 230	0.99 236	1.13 232	1.36 234	0.66 228	0.57 221	0.75 243	0.80 231	3.64 258	1.53 231	1.64 241	1.27 196	1.36 258	1.04 243	0.58 237	6.55 261	1.10 256	0.89 233	0.91 222	0.43 219	0.36 209	0.50 210	0.37 182	0.69 219	1.02 216

SFCPSM	0.71 212	0.24 173	0.20 157	0.28 174	0.24 169	0.28 175	0.24 156	0.30 170	0.30 188	0.33 170	0.49 203	0.63 195	1.30 227	0.20 170	2.10 234	0.35 168	0.32 177	0.24 168	7.82 262	0.39 206	0.45 162	0.54 144	0.20 169	0.20 163	0.31 168	0.32 167	0.37 162	0.45 173

DPSM_ROB	13.05 268	7.58 266	11.51 270	4.93 262	5.66 267	5.96 266	4.58 262	8.35 270	10.81 269	6.72 268	8.04 267	7.98 264	12.24 265	3.78 265	13.45 267	13.54 268	10.09 268	13.22 270	8.97 263	11.59 270	15.77 271	18.47 271	3.50 261	10.95 270	27.87 271	35.88 273	31.10 273	39.72 273

DPSM	13.05 268	7.58 266	11.51 270	4.93 262	5.66 267	5.96 266	4.58 262	8.35 270	10.81 269	6.72 268	8.04 267	7.98 264	12.24 265	3.78 265	13.45 267	13.54 268	10.09 268	13.22 270	8.97 263	11.59 270	15.77 271	18.47 271	3.50 261	10.95 270	27.87 271	35.88 273	31.10 273	39.72 273

HanzoNet	4.74 262	4.36 264	3.81 266	6.11 265	3.89 264	7.79 268	8.32 269	4.11 266	4.85 265	1.57 263	2.49 260	11.43 268	13.37 269	11.17 273	3.70 258	1.86 260	5.08 266	1.37 260	11.06 265	3.04 263	2.28 261	2.12 261	5.14 269	1.16 259	1.84 257	1.75 250	1.82 256	2.43 253

PWCK	1.62 244	1.41 248	0.80 241	1.72 240	1.05 239	1.57 237	1.48 236	1.12 253	1.02 245	0.99 254	1.19 244	2.77 250	1.63 234	0.84 230	1.64 210	0.56 214	1.06 244	0.58 237	13.10 266	0.92 247	1.20 248	0.89 216	1.16 237	0.83 252	1.07 233	1.00 236	0.95 232	1.30 228

DPSimNet_ROB		8.37 268	4.26 267	7.17 267	7.54 270	5.72 265	6.51 267	5.76 267	9.67 268	4.19 267	16.17 271	7.25 263	11.41 263	5.00 268	7.97 263	4.08 264		2.95 264	13.34 267	4.83 265	6.37 269	4.66 264	4.16 266	5.12 266		9.01 268	5.12 264	8.92 266

CasAABBNet	26.22 274	15.24 271	23.15 273	9.86 269	11.36 272	11.89 271	9.16 270	16.77 272	21.82 275	13.63 273	16.10 270	16.17 271	24.79 276	7.51 270	27.26 274	27.24 273	20.16 271	26.55 275	17.89 268	23.22 273	31.56 275	36.88 274	6.98 270	22.05 274	56.10 276	72.29 277	62.52 275	79.87 275

MyStereo03	26.31 275	15.26 272	23.19 274	9.93 270	11.42 273	11.99 272	9.24 271	16.81 273	21.81 273	13.49 271	16.54 272	16.08 269	24.66 274	7.63 271	27.22 272	27.35 274	20.29 272	26.61 276	18.03 269	23.41 274	31.68 276	37.68 275	7.10 271	22.06 275	56.02 274	72.24 275	62.60 276	79.99 276

MyStereo02	25.88 273	15.26 272	23.19 274	9.93 270	0.00 1	11.99 272	9.24 271	16.81 273	21.81 273	13.49 271	16.54 272	16.08 269	24.66 274	7.63 271	27.22 272	27.35 274	20.29 272	26.61 276	18.03 269	23.41 274	31.68 276	37.68 275	7.10 271	22.06 275	56.02 274	72.24 275	62.60 276	79.99 276

BEATNet-Init1	4.65 261	5.11 265	1.18 256	8.96 268	2.62 263	8.39 269	4.42 261	2.33 263	1.90 258	0.88 249	2.44 259	5.93 262	9.25 260	0.95 232	8.01 264	2.37 262	1.44 254	0.94 256	18.08 271	5.04 266	2.66 262	2.68 262	1.09 235	1.21 260	5.15 263	3.11 260	11.68 271	7.82 265

PML	11.01 267	9.32 269	3.48 265	11.78 272	6.95 269	11.56 270	6.01 266	7.06 269	23.86 276	8.88 270	28.30 276	32.00 276	39.13 277	6.23 269	5.80 262	4.22 265	8.30 267	3.01 265	18.80 272	4.50 264	4.89 266	4.68 265	3.75 263	3.97 265	10.22 268	5.10 264	18.48 272	6.93 263

HaxPig	19.46 270	21.63 274	18.84 272	23.83 274	23.65 275	22.97 275	25.18 274	20.58 275	18.35 271	26.27 275	22.91 274	22.10 273	16.59 271	24.62 274	21.69 269	18.63 270	20.94 274	19.88 272	22.44 273	20.43 272	14.32 270	12.36 267	27.03 274	18.77 272	7.07 265	12.11 270	7.84 266	14.43 270

LRCNet_RVC	10.35 266	14.59 270	3.37 264	20.91 273	17.84 274	20.02 274	16.02 273	6.47 268	2.41 262	19.86 274	12.93 269	19.51 272	8.57 259	26.59 275	3.97 259	0.73 238	10.36 270	5.77 267	23.32 274	6.94 267	2.69 263	1.25 245	22.85 273	8.44 267	0.73 225	0.43 189	1.72 254	1.19 221

MEDIAN_ROB	22.62 271	26.33 275	23.49 276	27.73 275	26.93 276	26.84 276	28.37 275	23.96 276	21.35 272	31.36 276	26.67 275	25.78 274	19.59 272	27.60 276	23.84 270	20.19 271	25.79 275	23.70 273	27.36 275	24.30 276	19.01 273	15.78 270	29.59 275	20.33 273	10.21 267	11.16 269	10.14 268	13.33 269

AVERAGE_ROB	25.64 272	30.03 277	26.89 277	31.93 276	30.82 277	31.11 277	32.43 276	28.32 277	25.80 277	34.51 277	30.14 277	30.53 275	23.76 273	32.01 277	27.78 275	24.52 272	28.55 276	25.88 274	30.51 276	27.85 277	22.51 274	19.15 273	33.73 276	25.51 277	10.76 270	8.70 266	9.35 267	9.21 267

STTRV1_RVC		0.33 197	0.28 192	0.43 201	0.33 195	0.42 200	0.38 193	0.41 196	0.41 204	0.37 192	0.42 192	0.62 193	0.74 209	0.52 219		0.39 181	0.91 238	0.28 196		0.75 242	0.94 236			0.51 227	0.51 211	0.67 215	0.63 211	1.33 229

Low-res two-view benchmark