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

RAFT	0.64 5	0.12 1	0.41 4	0.09 6	0.02 3	0.21 12	0.15 25	2.71 20	0.06 3	1.08 15	0.00 1	0.24 3	0.05 2	0.10 9	2.66 7	1.83 2	0.58 3	0.08 1	1.37 9	0.32 7	0.82 2	0.73 2	0.00 1	0.22 5	0.31 1	0.06 3	3.04 14	0.01 2

ProNet	0.57 3	0.19 2	0.45 6	0.03 2	0.00 1	0.22 14	0.91 90	0.30 6	0.03 1	0.01 3	1.23 34	0.20 1	0.01 1	0.36 29	2.90 9	2.03 4	0.88 6	0.19 2	0.39 1	0.25 5	0.69 1	1.90 6	0.79 33	0.50 15	0.45 6	0.01 1	0.60 3	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.50 1	0.29 3	0.07 1	0.06 3	0.10 8	0.02 1	0.02 3	0.28 4	0.13 7	0.93 14	0.00 1	0.46 7	0.10 5	0.01 1	1.91 2	2.38 11	0.31 1	0.36 4	0.81 4	0.11 3	1.42 7	2.40 10	0.01 4	0.10 2	0.42 5	0.12 4	0.57 1	0.04 5

CroCo-Stereo	0.52 2	0.32 4	0.07 1	0.08 4	0.13 9	0.04 2	0.01 1	0.23 3	0.15 9	0.11 4	0.00 1	0.48 8	0.09 4	0.01 1	2.50 4	2.46 12	0.53 2	0.39 6	1.03 6	0.10 1	1.69 10	2.25 8	0.01 4	0.14 4	0.39 3	0.22 6	0.70 4	0.04 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
RYNet	1.59 14	0.41 5	0.43 5	0.18 10	0.28 16	0.50 34	0.07 12	1.74 10	1.33 72	0.44 8	0.14 14	0.38 5	0.21 8	0.03 4	5.46 32	1.79 1	0.88 6	3.68 74	1.29 8	0.10 1	1.17 6	0.58 1	0.44 18	0.31 10	1.53 23	15.53 150	2.98 13	0.96 15

MoCha-V2	0.67 6	0.56 6	0.50 7	0.02 1	0.08 5	0.13 5	0.01 1	0.05 1	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.23 2	0.25 10	0.01 1	2.66 7	2.68 15	0.61 4	0.37 5	0.39 1	1.47 26	3.12 20	3.53 18	0.00 1	0.06 1	0.50 7	0.21 5	0.59 2	0.02 3

anonymousdsp	1.49 12	0.56 6	0.77 14	0.35 16	0.26 14	0.19 11	0.02 3	2.11 16	0.13 7	0.30 5	2.38 50	1.28 15	0.30 13	0.41 34	4.67 19	3.17 20	1.64 12	1.32 18	2.27 16	1.49 27	3.91 28	5.12 33	0.76 29	0.55 19	0.92 11	0.04 2	5.25 30	0.16 9

StereoVision	0.57 3	0.58 8	0.24 3	0.08 4	0.08 5	0.14 7	0.05 7	0.29 5	0.27 15	0.50 9	0.00 1	0.29 4	0.05 2	0.04 6	2.28 3	1.93 3	0.86 5	0.21 3	0.75 3	0.13 4	0.87 4	1.45 5	0.00 1	0.13 3	0.40 4	0.23 7	3.41 15	0.15 8

AANet_RVC	1.52 13	0.70 9	0.67 12	0.26 12	1.74 83	0.11 4	0.69 77	1.92 13	1.46 80	0.83 12	0.25 20	0.43 6	0.96 41	0.21 14	7.30 63	2.86 17	1.51 9	1.32 18	1.39 10	1.27 23	0.83 3	1.15 3	0.25 7	0.59 22	1.73 29	1.40 26	3.95 21	5.16 56

MIF-Stereo	1.78 18	0.80 10	0.63 11	0.11 7	0.33 21	0.21 12	0.04 6	2.26 17	0.35 21	4.41 55	0.01 9	2.60 29	0.39 18	0.07 7	5.04 23	4.05 36	2.47 21	1.77 32	6.38 50	0.79 16	4.23 36	3.53 18	0.53 20	0.57 20	1.46 20	1.68 31	1.30 5	1.99 27

StereoIM	1.63 16	0.82 11	0.50 7	0.17 9	0.40 25	0.10 3	0.09 15	0.44 7	0.45 25	2.08 25	0.00 1	1.14 12	0.17 6	0.03 4	3.49 11	3.67 30	2.57 22	1.86 34	5.78 39	0.84 17	2.77 18	3.77 22	0.41 14	0.44 12	2.82 41	2.23 38	2.33 9	4.64 53

RAFT + AFF	1.62 15	0.95 12	0.71 13	0.45 23	0.05 4	0.56 35	0.17 33	3.65 27	0.12 6	2.78 33	0.00 1	3.77 41	0.41 21	0.25 19	5.51 36	2.21 8	3.18 25	0.50 7	5.51 33	0.29 6	4.42 41	3.51 17	0.29 9	0.53 18	2.10 32	0.32 13	1.50 6	0.12 7

delet	1.13 8	1.39 13	0.97 28	0.34 15	1.00 48	1.13 52	0.41 57	0.98 8	0.21 12	1.21 16	0.44 21	0.86 11	0.44 23	0.80 69	3.65 12	2.11 5	1.55 10	0.86 11	0.87 5	0.55 9	1.77 11	1.44 4	0.57 21	0.88 35	1.13 14	0.23 7	3.76 18	1.07 18

iRaftStereo_RVC	1.40 10	1.41 14	0.89 25	0.43 19	0.33 21	0.29 22	0.03 5	3.60 26	0.21 12	0.41 7	1.65 43	1.69 16	0.31 14	0.24 18	2.63 6	2.33 9	1.93 18	0.78 9	2.22 15	0.65 11	3.29 22	5.39 41	0.48 19	0.72 25	0.94 12	0.24 9	3.75 17	0.84 13

MMNet	1.65 17	1.44 15	0.88 24	0.44 21	1.32 72	0.45 32	0.51 64	2.06 15	0.62 35	0.61 11	1.84 45	1.95 20	0.33 15	1.26 104	4.19 17	2.57 13	2.63 23	2.03 37	3.03 22	1.64 31	2.05 12	2.24 7	0.83 36	1.59 67	1.20 16	0.96 23	4.81 24	1.03 17

4D-IteraStereo	3.99 49	1.49 16	3.80 98	0.94 49	0.73 38	0.31 26	0.23 41	8.33 82	0.59 33	13.23 156	1.85 46	5.79 66	0.78 35	0.81 70	6.22 45	5.97 96	4.98 52	3.09 61	7.84 69	1.79 37	8.76 119	10.07 123	1.07 62	1.31 50	3.57 45	4.85 69	7.25 64	2.09 28

TDLM	1.48 11	1.86 17	1.68 54	0.63 33	1.31 71	0.91 45	1.05 94	2.32 18	0.68 40	0.38 6	6.18 106	2.45 27	0.84 36	0.88 79	1.83 1	2.14 6	1.89 15	1.30 17	1.09 7	1.05 20	1.05 5	2.29 9	0.81 34	0.48 13	0.50 7	0.25 11	1.97 8	2.12 30

GANet	2.42 28	1.95 18	1.89 58	2.15 89	2.20 98	3.78 110	1.77 109	4.21 35	0.85 45	1.76 20	5.06 93	4.57 51	0.73 34	1.41 116	3.33 10	2.76 16	3.59 31	3.82 76	2.01 13	0.78 15	1.56 8	3.33 15	1.10 68	1.37 59	2.06 31	0.76 21	3.94 20	2.62 40

HITNet	3.31 40	1.99 19	1.46 46	2.34 92	1.02 49	0.29 22	0.12 16	6.87 63	1.88 93	9.72 113	3.58 63	6.82 73	1.23 51	0.44 40	6.35 46	3.06 19	3.53 30	2.25 42	3.25 23	1.86 42	3.83 27	5.20 35	0.94 48	1.55 65	2.36 35	2.18 36	8.45 77	6.73 73
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
AASNet	1.37 9	2.02 20	1.00 31	0.44 21	1.98 90	1.30 58	0.49 62	2.04 14	0.15 9	0.50 9	1.09 31	0.56 9	0.21 8	0.65 56	4.03 16	2.34 10	1.50 8	1.80 33	1.67 12	1.12 21	2.10 13	2.66 11	0.86 40	0.99 39	1.25 17	0.63 19	2.94 12	0.63 12

UPFNet	2.80 32	2.08 21	2.72 76	1.48 69	2.05 93	2.71 93	1.45 102	4.24 37	1.59 83	2.77 32	2.57 52	2.11 22	0.64 32	1.73 127	6.78 53	3.46 25	4.04 41	3.22 64	5.75 38	3.37 95	2.18 14	3.10 13	1.27 86	1.68 72	2.79 40	2.21 37	5.77 38	1.83 23

raftrobust	4.53 69	2.11 22	3.77 96	1.33 63	1.02 49	0.62 41	0.25 43	9.42 101	0.85 45	13.22 155	5.80 98	5.79 66	1.11 46	0.66 59	8.99 88	6.78 119	5.54 66	2.99 58	8.41 73	2.41 61	6.19 71	7.10 81	1.60 106	1.01 40	7.62 94	5.85 79	6.40 52	5.41 57

LL-Strereo2	3.00 34	2.17 23	1.57 52	0.42 18	0.38 23	0.41 30	0.12 16	7.21 70	0.48 28	11.55 136	1.53 38	3.57 39	0.40 20	1.81 129	4.70 20	5.18 67	4.00 40	1.46 24	8.85 82	1.86 42	4.86 48	6.73 73	0.99 53	0.50 15	1.94 30	1.67 28	5.32 31	1.43 20

DMCA	2.02 20	2.22 24	2.01 60	0.50 27	0.93 45	1.27 57	0.19 37	1.78 11	1.50 82	1.85 21	2.97 55	3.06 35	0.35 16	0.78 68	5.18 25	3.53 27	2.90 24	2.60 50	2.19 14	1.25 22	3.12 20	3.48 16	1.07 62	1.34 56	1.04 13	1.42 27	3.89 19	2.11 29

AnonymousM	4.26 60	2.25 25	0.97 28	1.06 56	0.21 11	1.11 51	0.05 7	6.76 61	0.96 54	7.95 97	4.01 68	3.86 43	0.94 39	0.91 81	7.03 58	6.02 98	7.25 95	3.41 70	6.04 44	2.75 76	8.23 112	7.64 92	1.49 100	1.56 66	1.59 24	5.83 78	10.38 111	14.89 137

AFF-stereo	2.31 23	2.33 26	1.76 56	0.50 27	0.38 23	1.63 67	0.45 60	5.05 40	0.67 39	2.93 36	0.58 23	2.86 32	0.55 26	0.19 13	5.46 32	3.38 24	1.91 16	1.64 27	6.42 52	0.67 13	4.13 35	4.51 27	0.73 27	0.88 35	3.57 45	2.74 45	4.99 25	1.33 19

test-1	9.03 140	2.34 27	5.48 140	2.04 86	2.44 106	10.36 161	2.08 112	15.78 174	2.11 105	13.20 154	7.46 118	12.90 127	3.07 121	0.60 53	11.90 135	9.29 158	10.31 142	7.42 157	24.63 180	7.50 148	11.56 147	15.65 193	1.41 95	2.69 116	14.50 157	14.96 147	12.27 130	19.94 157

AEACV	1.08 7	2.36 28	0.81 18	0.16 8	0.16 10	0.15 8	0.08 14	0.11 2	0.09 4	0.00 1	0.00 1	0.57 10	0.28 11	0.11 10	3.79 15	3.65 29	1.79 14	0.89 12	2.80 20	1.43 25	2.40 16	4.40 26	0.35 12	0.30 7	0.31 1	0.26 12	1.85 7	0.02 3

Former-RAFT_DAM_RVC	3.91 45	2.41 29	1.55 50	0.71 45	0.64 34	0.24 17	0.14 23	6.57 59	0.89 48	6.31 78	4.86 87	4.74 54	1.16 50	0.23 17	8.94 85	4.62 51	5.86 69	2.78 51	5.69 36	2.26 54	4.71 47	7.30 84	0.64 24	0.48 13	5.50 67	14.17 144	3.70 16	8.42 84

HH	8.59 134	2.53 30	11.01 180	3.34 106	3.05 115	5.63 128	4.30 133	11.08 135	2.44 108	12.80 145	4.81 84	12.13 112	2.10 85	1.40 114	9.16 89	11.22 185	9.54 130	6.11 136	16.75 139	8.03 158	14.78 175	12.23 158	2.46 139	2.33 103	9.97 115	16.05 155	14.04 144	22.72 170

HanStereo	8.59 134	2.53 30	11.01 180	3.34 106	3.05 115	5.63 128	4.30 133	11.08 135	2.44 108	12.80 145	4.81 84	12.13 112	2.10 85	1.40 114	9.16 89	11.22 185	9.54 130	6.11 136	16.75 139	8.03 158	14.78 175	12.23 158	2.46 139	2.33 103	9.97 115	16.05 155	14.04 144	22.72 170

raft+_RVC	2.93 33	2.63 32	2.15 61	0.63 33	0.43 26	1.15 53	0.22 40	5.94 50	0.69 41	6.53 79	2.88 54	4.15 45	0.61 30	0.15 12	6.01 42	5.28 74	3.49 29	1.57 25	7.08 65	1.72 34	3.52 25	5.27 39	1.01 55	0.74 27	3.64 47	2.32 41	6.35 51	3.03 41

PWCDC_ROB	8.48 131	2.68 33	2.41 69	1.77 79	3.89 126	2.60 91	2.20 114	4.15 33	26.51 212	1.67 19	12.67 165	4.07 44	47.63 228	9.37 192	12.01 139	8.35 149	6.47 80	6.66 145	7.34 66	5.97 126	7.86 105	15.14 189	3.30 154	3.52 128	3.04 42	9.40 105	5.37 33	13.03 120

FINET	4.84 73	2.73 34	2.91 80	3.55 112	1.54 77	1.77 73	1.63 107	3.80 29	4.30 144	4.15 52	4.26 72	4.84 56	3.87 131	1.56 121	19.30 190	7.15 127	5.60 67	2.00 36	10.33 90	2.91 79	6.25 74	6.56 71	0.88 42	2.29 101	5.74 69	7.34 90	7.02 61	6.37 66

test_4	3.07 37	2.77 35	2.57 73	0.66 36	0.62 33	0.48 33	0.39 54	7.02 66	0.26 14	13.75 160	1.17 33	5.21 60	0.55 26	0.40 31	4.72 21	5.75 89	3.87 34	2.16 38	4.02 25	1.40 24	3.94 30	5.87 53	0.90 44	1.07 42	2.56 38	2.26 39	6.13 47	2.45 37

DMCA-RVC	4.20 58	2.80 36	2.46 71	2.06 88	2.50 108	1.60 66	3.91 128	4.14 32	5.68 154	3.29 42	4.34 73	11.62 107	1.43 64	1.38 112	10.60 110	4.78 57	4.51 48	3.82 76	5.23 31	3.20 88	5.40 57	6.25 59	1.22 80	2.11 93	2.35 34	3.20 50	6.12 46	7.33 76

HGLStereo	4.14 56	2.92 37	3.21 85	1.20 60	2.32 102	2.28 86	1.00 93	4.22 36	1.17 66	3.83 47	13.14 169	2.77 30	1.41 63	1.29 107	5.78 39	5.63 88	7.47 102	5.21 120	6.46 54	3.22 92	5.83 68	5.97 55	1.05 60	2.06 92	6.18 74	6.25 84	6.14 48	3.76 46

XX-Stereo	8.88 137	2.94 38	4.34 115	7.37 148	1.20 64	6.54 139	2.32 116	12.63 152	1.03 60	11.47 135	9.68 137	13.58 134	2.14 93	0.95 83	11.94 137	11.04 184	9.63 132	5.48 126	14.82 125	6.02 127	9.17 120	8.79 105	1.54 103	1.11 44	33.29 212	11.65 123	12.59 132	26.46 180

CES	6.28 95	2.98 39	1.77 57	0.69 43	1.40 73	1.43 60	0.36 50	30.80 209	1.60 84	6.30 77	13.83 178	8.43 89	1.96 81	0.53 43	7.21 61	7.08 124	8.18 114	3.02 60	6.70 63	2.59 71	24.93 219	6.37 62	1.82 121	0.76 31	7.71 96	3.66 55	7.57 72	9.83 94

BEATNet_4x	5.91 90	3.06 40	2.41 69	3.36 108	2.33 103	1.06 50	0.94 91	8.38 84	3.63 134	16.74 191	3.67 67	9.64 98	3.53 127	1.41 116	11.00 120	6.56 116	7.12 93	6.46 141	6.66 62	2.95 82	9.82 127	11.80 154	1.03 58	3.52 128	4.86 57	5.50 75	11.11 120	10.98 108

IER	3.62 43	3.07 41	1.37 44	1.02 54	1.14 61	1.92 79	0.87 85	4.35 39	1.04 61	2.92 35	8.63 127	10.56 103	1.01 43	2.84 141	6.76 51	4.45 47	4.43 46	2.87 52	3.87 24	3.20 88	3.32 23	4.36 25	1.57 104	1.75 76	2.74 39	6.49 87	5.73 36	5.44 58

sAnonymous2	7.06 107	3.11 42	1.22 42	0.66 36	0.90 43	3.81 111	0.28 46	13.71 160	3.56 131	3.78 45	6.09 103	5.62 64	4.01 133	0.43 38	10.38 105	10.81 177	11.06 150	9.65 173	19.93 156	7.58 151	11.77 148	13.75 181	1.89 123	2.01 90	11.14 127	10.75 115	10.41 112	12.21 115

CroCo_RVC	7.06 107	3.11 42	1.22 42	0.66 36	0.90 43	3.81 111	0.28 46	13.71 160	3.56 131	3.78 45	6.09 103	5.62 64	4.01 133	0.43 38	10.38 105	10.81 177	11.06 150	9.65 173	19.93 156	7.58 151	11.77 148	13.75 181	1.89 123	2.01 90	11.14 127	10.75 115	10.41 112	12.21 115

RALAANet	3.99 49	3.21 44	3.54 92	1.19 59	1.28 70	1.92 79	0.37 51	6.04 51	1.31 69	4.49 56	4.53 74	3.46 38	1.58 69	0.27 21	8.04 77	4.73 53	5.06 54	5.09 117	9.56 85	4.45 109	6.42 81	7.45 87	1.23 82	2.36 105	5.04 59	4.28 63	6.74 57	4.10 49

test-3	5.18 75	3.23 45	4.10 109	1.86 80	1.86 84	1.70 71	0.74 80	9.64 107	0.56 30	10.91 128	1.64 42	16.57 154	1.14 47	0.60 53	10.11 101	5.95 95	7.17 94	3.29 66	14.55 121	2.22 53	6.62 84	11.30 146	1.03 58	1.91 87	5.35 64	2.94 48	7.28 65	5.55 60

test_1	5.18 75	3.23 45	4.10 109	1.86 80	1.87 85	1.70 71	0.74 80	9.64 107	0.56 30	11.01 130	1.60 41	16.58 155	1.15 49	0.60 53	10.10 100	5.94 94	7.11 92	3.28 65	14.57 123	2.21 51	6.61 82	11.28 144	1.01 55	1.91 87	5.33 63	2.95 49	7.33 66	5.53 59

HCRNet	3.09 38	3.26 47	0.86 23	1.50 70	0.28 16	0.43 31	0.62 70	2.61 19	0.10 5	37.69 230	2.67 53	4.83 55	0.20 7	0.41 34	4.41 18	2.20 7	2.07 20	0.85 10	2.64 18	0.68 14	2.99 19	3.22 14	0.65 25	0.75 28	0.78 9	0.54 18	5.19 28	1.00 16

PDISCO_ROB	5.41 80	3.28 48	2.38 67	2.89 99	2.24 100	1.67 69	2.19 113	5.28 41	2.32 106	2.53 29	5.17 94	5.18 59	2.10 85	1.79 128	8.46 83	7.12 125	6.44 79	10.68 184	6.43 53	4.63 114	8.67 118	9.64 116	1.48 99	2.61 113	7.46 91	6.84 88	17.41 162	9.17 92

test_3	5.64 86	3.29 49	3.97 106	1.97 85	1.90 86	1.64 68	0.72 79	10.37 123	0.59 33	15.61 185	1.14 32	20.54 170	1.27 53	0.55 45	9.94 98	5.85 91	7.42 101	3.91 80	14.64 124	2.30 56	6.70 87	12.93 173	0.93 46	1.77 77	5.86 70	4.36 64	7.52 71	4.70 54

sCroCo_RVC	7.03 105	3.31 50	1.19 41	0.49 24	1.02 49	3.09 101	0.58 68	9.79 110	3.54 130	6.01 70	3.52 61	4.54 49	5.12 144	1.02 88	10.98 118	13.72 207	12.36 166	8.89 167	18.51 149	6.56 131	17.09 186	15.71 195	0.78 30	2.57 112	9.80 111	7.46 93	13.51 141	8.78 88

CVANet_RVC	2.32 24	3.35 51	2.89 79	3.19 105	1.68 82	2.83 97	1.72 108	4.18 34	1.27 68	0.84 13	8.03 121	3.11 36	0.85 37	1.04 89	2.57 5	2.89 18	1.91 16	1.66 28	1.65 11	1.78 36	2.27 15	3.68 21	0.74 28	0.82 33	1.50 21	0.50 17	2.56 10	3.12 43

UNet	4.07 53	3.38 52	3.37 88	1.90 82	2.00 91	2.79 96	1.45 102	7.03 67	1.91 96	5.12 59	4.76 81	4.24 46	1.45 65	2.80 140	5.88 41	4.80 58	6.51 81	4.14 91	6.59 58	4.00 101	4.86 48	4.96 31	1.60 106	2.38 107	4.47 52	4.65 67	6.17 49	6.64 69

anonymity	9.69 150	3.42 53	11.95 185	6.50 142	3.80 125	4.68 117	2.46 121	13.17 157	3.19 126	12.79 144	27.19 216	11.08 105	2.02 82	1.10 95	8.44 81	10.04 165	9.02 125	3.91 80	16.89 141	8.67 164	9.70 125	11.18 140	2.09 132	2.18 99	16.33 165	23.14 194	12.42 131	24.15 174

test_5	1.95 19	3.49 54	0.53 9	0.23 11	0.08 5	0.23 15	0.05 7	5.33 42	0.32 20	1.87 22	4.74 79	3.84 42	2.12 90	0.22 15	5.47 35	3.61 28	1.65 13	1.44 21	2.77 19	0.59 10	1.59 9	4.86 30	0.11 6	0.89 37	0.82 10	0.24 9	5.22 29	0.43 11

DeepPruner_ROB	7.92 122	3.51 55	6.37 150	5.46 131	6.07 148	4.89 121	4.10 131	7.72 73	4.28 143	10.08 118	11.22 155	9.02 93	5.45 150	1.56 121	17.45 180	7.31 129	9.05 126	7.69 161	11.20 96	4.84 117	14.34 171	9.83 121	2.54 143	3.82 135	9.23 104	17.26 161	11.09 119	8.59 87

RASNet	4.13 55	3.59 56	4.20 112	1.66 72	1.93 89	2.75 95	0.76 82	8.13 78	2.62 116	3.54 43	3.29 58	4.55 50	2.60 110	0.66 59	5.24 26	4.34 41	4.71 50	2.39 46	4.97 29	2.61 74	5.29 54	6.22 58	0.89 43	4.31 144	3.31 43	6.46 86	9.92 100	10.66 102

CFNet_pseudo	6.35 97	3.64 57	3.95 103	6.22 138	3.40 122	6.22 134	0.43 59	10.30 119	1.26 67	14.45 169	11.60 158	8.35 87	6.66 158	2.77 139	10.34 104	5.88 92	5.35 63	4.10 90	9.06 84	3.33 94	4.66 44	5.47 43	1.57 104	2.11 93	7.49 93	8.20 97	11.50 122	13.20 122

GMOStereo	4.29 61	3.81 58	1.03 33	1.66 72	1.21 65	0.59 37	0.89 86	8.71 88	0.92 49	14.91 175	0.68 24	6.44 68	1.33 57	0.32 22	5.44 28	6.43 109	5.22 58	3.98 82	8.64 74	2.44 63	5.51 60	10.60 131	0.94 48	1.33 52	7.36 86	3.40 51	9.67 90	2.32 32

error version	4.29 61	3.81 58	1.03 33	1.66 72	1.21 65	0.59 37	0.89 86	8.71 88	0.92 49	14.91 175	0.68 24	6.44 68	1.33 57	0.32 22	5.44 28	6.43 109	5.22 58	3.98 82	8.64 74	2.44 63	5.51 60	10.60 131	0.94 48	1.33 52	7.36 86	3.40 51	9.67 90	2.32 32

test-v	4.29 61	3.81 58	1.03 33	1.66 72	1.21 65	0.59 37	0.89 86	8.71 88	0.92 49	14.91 175	0.68 24	6.44 68	1.33 57	0.32 22	5.44 28	6.43 109	5.22 58	3.98 82	8.64 74	2.44 63	5.51 60	10.60 131	0.94 48	1.33 52	7.36 86	3.40 51	9.67 90	2.32 32

test-2	4.29 61	3.81 58	1.03 33	1.66 72	1.21 65	0.59 37	0.89 86	8.71 88	0.92 49	14.91 175	0.68 24	6.44 68	1.33 57	0.32 22	5.44 28	6.43 109	5.22 58	3.98 82	8.64 74	2.44 63	5.51 60	10.60 131	0.94 48	1.33 52	7.36 86	3.40 51	9.67 90	2.32 32

ARAFT	2.62 30	3.89 62	1.00 31	0.43 19	0.25 13	0.33 28	0.05 7	3.52 25	0.31 18	4.81 57	1.57 40	2.23 23	0.41 21	0.69 62	5.73 37	4.43 46	5.21 57	4.32 96	5.36 32	1.64 31	6.06 70	5.64 49	0.72 26	0.51 17	4.37 50	0.32 13	5.33 32	1.69 22

DN-CSS_ROB	5.84 88	3.98 63	4.89 126	2.48 94	3.06 117	0.98 48	0.50 63	10.91 133	1.70 88	10.36 122	11.91 160	14.40 142	4.86 143	0.59 52	9.97 99	3.88 31	7.49 105	3.54 72	15.42 131	2.91 79	8.10 108	5.59 45	1.49 100	5.32 159	6.22 75	3.87 59	7.44 70	5.87 63

RAFT_CTSACE	2.04 21	4.00 64	0.80 17	0.63 33	0.32 20	0.29 22	0.07 12	5.38 44	0.17 11	8.08 100	0.24 19	3.59 40	1.27 53	0.26 20	3.70 14	2.63 14	1.58 11	0.62 8	2.45 17	0.34 8	2.72 17	6.97 79	0.83 36	0.57 20	1.17 15	0.35 15	5.70 35	0.28 10

DISCO	4.36 67	4.01 65	1.58 53	2.04 86	2.19 97	4.90 122	4.07 130	4.05 31	3.87 136	4.97 58	7.45 117	2.57 28	2.23 98	0.71 65	8.10 79	4.26 40	6.68 83	4.39 100	9.03 83	3.53 98	5.04 52	6.00 57	1.61 108	1.80 80	4.55 53	4.87 71	7.21 63	5.94 64

RAFT-Stereo + iAFF	3.21 39	4.03 66	3.24 86	0.74 46	0.70 35	1.68 70	0.51 64	8.26 80	1.48 81	2.78 33	2.02 47	4.95 58	0.63 31	0.22 15	7.74 71	3.30 22	3.31 27	1.24 15	7.45 67	1.82 41	5.00 51	5.60 46	1.02 57	1.31 50	5.88 71	2.65 43	5.98 44	3.05 42

CFNet	4.85 74	4.04 67	2.27 65	4.54 119	2.60 112	2.45 90	1.39 100	6.79 62	0.96 54	4.30 54	4.87 88	17.29 161	3.33 126	0.57 48	7.60 68	3.46 25	4.61 49	2.99 58	5.89 40	2.60 72	4.70 46	4.05 23	0.99 53	1.30 49	9.51 105	8.10 95	9.05 84	10.68 103

CAS	3.47 42	4.05 68	0.94 26	1.04 55	0.95 46	0.38 29	0.52 66	1.78 11	0.94 53	2.75 31	6.87 111	2.43 26	3.19 124	0.33 26	6.02 43	3.97 34	5.09 55	2.36 45	6.14 45	1.98 46	4.66 44	5.65 50	0.86 40	0.22 5	6.08 73	5.26 72	7.35 67	11.91 112

pcwnet_v2	9.22 143	4.09 69	5.68 143	9.03 156	4.96 140	8.36 148	3.46 126	10.42 124	4.10 138	13.66 159	13.37 172	10.34 101	21.62 189	5.84 178	12.78 141	6.94 122	8.55 118	5.29 123	11.60 102	3.98 100	7.19 92	6.78 74	2.56 144	4.15 140	14.74 158	13.08 134	14.04 144	22.34 169

iinet-f	5.53 84	4.11 70	2.38 67	2.32 91	0.76 40	4.74 118	1.51 104	3.77 28	1.00 57	5.76 67	15.94 187	7.90 83	3.29 125	0.55 45	10.32 103	6.53 114	6.17 75	3.17 63	19.31 153	5.24 119	7.25 93	8.85 106	1.77 116	1.86 81	6.64 82	2.26 39	9.26 86	6.72 71

LoS	9.22 143	4.15 71	1.51 48	1.26 62	1.58 79	3.09 101	0.29 48	49.58 235	2.48 110	25.58 213	30.53 226	14.96 146	2.40 107	0.84 75	6.37 47	7.85 140	8.05 111	3.37 68	11.27 98	2.42 62	10.92 141	8.42 100	1.84 122	1.42 61	14.88 159	9.13 102	9.71 94	14.97 138

IPLG	4.24 59	4.17 72	2.20 62	0.68 41	1.13 60	1.55 64	1.22 97	7.89 76	0.63 37	5.66 66	2.08 48	7.70 77	2.18 94	0.90 80	7.60 68	4.74 54	7.33 97	4.60 105	6.54 57	2.28 55	3.92 29	10.36 129	1.09 67	1.71 73	5.10 60	9.17 103	6.94 59	5.00 55

IGEV_Zeroshot_test	10.39 155	4.22 73	14.36 201	14.50 176	4.31 130	6.95 141	8.83 162	13.16 156	3.13 125	13.18 153	13.93 179	14.20 139	2.65 111	0.95 83	8.66 84	10.81 177	10.38 143	4.82 111	17.18 144	8.58 162	11.86 151	12.19 157	1.50 102	3.55 131	21.75 189	13.80 141	19.90 171	21.23 163

MIM_Stereo	2.33 26	4.25 74	1.37 44	0.67 39	0.53 28	0.71 42	0.17 33	4.25 38	0.35 21	3.20 41	0.72 28	2.78 31	0.38 17	0.56 47	5.00 22	5.53 84	3.23 26	2.53 49	4.66 27	2.07 49	4.47 42	5.61 47	0.58 23	1.02 41	1.39 19	0.67 20	4.67 23	1.56 21

NVstereo2D	7.57 116	4.27 75	3.58 93	6.26 139	4.59 134	14.21 177	16.54 191	8.22 79	2.62 116	3.85 48	7.02 112	6.79 72	1.38 61	28.21 222	11.18 122	7.52 134	8.44 116	6.94 148	6.28 49	2.96 83	5.69 66	5.26 38	7.02 190	4.37 145	11.64 130	6.29 85	6.71 56	6.62 68

iResNetv2_ROB	6.05 92	4.28 76	2.23 64	4.71 120	2.24 100	4.86 120	1.33 99	8.64 87	2.39 107	6.18 74	12.61 164	13.59 135	7.05 162	0.58 50	8.09 78	5.25 71	5.39 64	4.22 93	14.95 127	4.52 111	7.49 95	5.69 51	1.68 111	4.14 137	7.48 92	5.95 81	10.01 103	7.68 77

raft_robust	6.05 92	4.31 77	1.14 39	1.73 77	0.82 41	1.84 78	0.42 58	10.69 130	1.36 74	28.25 219	1.33 35	9.02 93	2.26 104	0.97 86	6.44 48	6.14 102	7.04 91	4.22 93	12.24 106	2.30 56	8.42 116	10.32 128	0.84 39	1.74 74	8.13 99	13.91 142	9.82 98	7.69 78

LMCR-Stereo	5.87 89	4.35 78	3.34 87	1.22 61	2.03 92	3.04 100	0.20 38	7.49 72	2.50 112	6.88 85	4.15 71	10.75 104	0.94 39	0.73 67	9.32 94	5.61 87	10.09 140	4.83 112	17.85 145	6.65 132	9.53 123	9.49 113	1.13 71	2.80 117	5.45 66	5.39 73	10.69 116	11.94 113

TANstereo	7.85 120	4.35 78	3.81 99	2.90 100	3.06 117	4.17 114	0.15 25	5.61 46	1.79 91	6.80 82	3.66 65	2.23 23	2.72 115	4.32 164	11.69 129	13.36 203	11.04 148	18.99 216	22.41 170	18.43 208	7.67 102	7.51 89	29.22 228	1.29 47	1.63 25	6.05 82	10.26 107	6.77 74

XX-TBD	7.85 120	4.35 78	3.81 99	2.90 100	3.06 117	4.17 114	0.15 25	5.61 46	1.79 91	6.80 82	3.66 65	2.23 23	2.72 115	4.32 164	11.69 129	13.36 203	11.04 148	18.99 216	22.41 170	18.43 208	7.67 102	7.51 89	29.22 228	1.29 47	1.63 25	6.05 82	10.26 107	6.77 74

anonymousdsp2	3.39 41	4.36 81	2.82 77	0.60 31	0.58 30	1.78 75	0.15 25	6.54 58	0.30 17	4.12 51	4.54 75	4.48 47	0.51 25	1.27 106	5.82 40	4.50 49	3.42 28	2.18 39	11.40 100	2.21 51	4.87 50	8.18 98	0.78 30	1.36 58	3.71 48	1.01 25	6.56 55	3.58 45

LoS_RVC	4.04 51	4.37 82	4.60 116	0.32 13	1.04 53	0.26 18	0.38 52	3.48 23	1.12 64	5.36 62	4.79 82	3.01 33	2.65 111	0.40 31	6.93 56	5.22 68	4.19 44	4.04 87	8.68 78	2.52 68	8.26 114	6.94 77	1.18 76	0.30 7	9.61 107	3.67 56	7.38 68	8.50 85

tt_ll	4.04 51	4.37 82	4.60 116	0.32 13	1.04 53	0.26 18	0.38 52	3.48 23	1.12 64	5.36 62	4.79 82	3.01 33	2.65 111	0.40 31	6.93 56	5.22 68	4.19 44	4.04 87	8.68 78	2.52 68	8.26 114	6.94 77	1.18 76	0.30 7	9.61 107	3.67 56	7.38 68	8.50 85

APVNet	7.34 113	4.37 82	2.67 75	4.05 116	5.06 143	8.50 150	6.14 144	10.48 127	3.12 124	3.69 44	11.27 157	5.59 62	1.65 72	1.59 123	11.84 133	10.24 169	12.82 168	9.20 168	15.99 136	7.00 138	7.95 106	9.81 119	1.74 114	4.94 153	9.17 103	4.54 65	15.67 154	9.05 91

AACVNet	7.03 105	4.44 85	2.21 63	7.10 145	8.39 161	6.28 135	2.48 122	9.12 97	2.53 115	10.11 119	10.84 152	8.45 90	2.24 99	1.83 131	10.51 108	6.02 98	8.86 122	6.36 140	11.83 103	5.92 125	7.14 91	7.48 88	2.74 149	3.92 136	9.06 102	9.86 108	10.24 105	13.93 134

SA	4.15 57	4.47 86	0.94 26	1.16 57	1.16 62	0.99 49	0.21 39	8.85 93	0.78 43	14.04 163	0.18 15	7.80 80	1.51 67	1.50 119	7.84 72	5.05 62	6.03 73	2.93 55	6.59 58	1.71 33	4.53 43	8.41 99	0.33 10	1.77 77	3.48 44	5.82 77	9.92 100	4.01 48

CIPLG	3.95 46	4.47 86	1.56 51	1.43 66	1.06 56	1.44 61	0.63 73	9.98 114	1.42 77	6.90 86	4.91 89	7.76 79	1.25 52	2.95 146	7.18 59	4.98 60	6.37 76	2.23 40	6.63 60	2.99 85	6.61 82	6.54 70	1.39 91	1.90 85	4.79 56	1.67 28	5.76 37	1.89 24

ACRE	3.96 47	4.48 88	1.48 47	1.52 71	1.07 57	1.51 63	0.62 70	9.95 112	1.37 76	7.13 87	4.97 90	7.74 78	1.27 53	2.93 144	7.28 62	5.11 64	6.38 78	2.23 40	6.40 51	2.88 78	6.70 87	6.37 62	1.40 93	1.90 85	4.61 54	1.80 33	5.83 41	1.94 25

IPLGR_C	3.97 48	4.52 89	1.51 48	1.40 65	1.05 55	1.46 62	0.60 69	9.93 111	1.36 74	7.14 88	4.83 86	7.82 81	1.30 56	3.04 147	7.18 59	5.11 64	6.37 76	2.28 43	6.46 54	2.94 81	6.69 86	6.53 69	1.39 91	1.91 87	4.69 55	1.99 35	5.87 42	1.94 25

MIF-Stereo (partial)	2.06 22	4.53 90	0.78 15	0.40 17	0.71 37	0.29 22	0.16 30	1.54 9	0.55 29	1.29 17	0.03 12	1.18 13	0.56 28	0.14 11	5.04 23	4.75 55	3.91 36	2.49 48	3.02 21	0.88 18	4.06 32	4.54 28	0.57 21	0.72 25	2.50 37	1.85 34	5.16 27	3.97 47

Sa-1000	4.82 71	4.54 91	0.97 28	0.94 49	1.41 74	1.16 54	0.26 44	9.36 99	1.31 69	13.81 161	0.74 29	5.59 62	1.86 77	1.82 130	9.30 93	5.32 75	8.02 110	3.82 76	10.50 92	1.93 45	6.62 84	9.47 112	0.40 13	2.13 96	8.51 101	5.62 76	10.31 110	4.46 52

TESTraft	2.77 31	4.56 92	0.81 18	0.55 30	0.27 15	0.23 15	0.16 30	5.54 45	0.39 23	5.52 64	0.23 18	1.81 19	2.25 103	1.13 97	7.43 66	5.23 70	3.63 32	1.19 14	4.75 28	1.60 30	4.10 33	9.80 118	0.42 15	0.81 32	1.50 21	2.68 44	5.79 39	2.34 36

test croco	2.32 24	4.62 93	0.84 22	0.52 29	1.18 63	0.31 26	0.12 16	3.40 21	0.39 23	4.02 49	0.02 11	1.97 21	0.46 24	0.08 8	5.29 27	4.65 52	3.85 33	2.89 53	5.91 41	0.65 11	4.12 34	5.21 36	0.26 8	0.68 23	2.46 36	1.67 28	2.71 11	4.44 51

RAFT+CT+SA	2.37 27	4.62 93	0.79 16	0.68 41	0.23 12	0.13 5	0.06 11	6.04 51	0.29 16	6.20 75	0.01 9	4.71 53	1.92 78	0.34 28	3.66 13	4.41 45	2.01 19	1.59 26	4.42 26	0.99 19	4.39 40	7.38 86	0.34 11	0.70 24	1.28 18	0.38 16	5.40 34	0.90 14

GMStereo	3.90 44	4.67 95	0.58 10	0.94 49	0.83 42	1.92 79	0.62 70	9.11 96	0.66 38	2.63 30	0.76 30	13.50 131	0.28 11	0.37 30	5.75 38	4.10 37	7.59 106	1.33 20	14.31 119	2.03 48	5.87 69	4.28 24	0.78 30	1.64 69	5.42 65	4.07 61	9.09 85	2.16 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	4.82 71	4.71 96	4.82 122	1.18 58	1.67 81	0.27 21	0.24 42	7.01 65	1.31 69	8.33 101	3.27 57	8.81 91	7.68 165	0.57 48	8.23 80	5.43 81	8.62 120	1.76 31	6.14 45	1.75 35	6.38 79	5.54 44	1.24 83	1.09 43	5.69 68	7.05 89	10.78 117	10.46 99
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
AE-Stereo	6.96 103	4.72 97	4.98 130	5.02 124	1.21 65	1.77 73	2.32 116	9.06 95	0.97 56	14.06 164	1.56 39	16.24 153	2.11 88	1.10 95	10.16 102	7.71 138	10.84 147	5.95 133	12.72 111	6.14 128	10.28 134	12.68 168	1.26 84	5.31 158	11.02 125	8.15 96	11.85 127	8.84 90

MGS-Stereo	2.56 29	4.77 98	1.09 37	0.60 31	0.46 27	0.26 18	0.16 30	3.40 21	0.31 18	1.32 18	0.56 22	1.25 14	0.64 32	0.69 62	6.72 50	4.23 39	5.87 70	3.78 75	6.51 56	2.02 47	5.30 55	5.45 42	0.83 36	1.60 68	2.17 33	0.90 22	4.65 22	3.57 44

MLCV	9.18 141	4.79 99	5.80 145	12.16 168	5.39 144	9.92 157	3.94 129	14.83 170	3.29 127	9.44 112	12.83 167	17.57 163	13.01 179	0.82 72	12.00 138	5.07 63	9.75 134	5.71 129	21.28 166	4.42 108	7.71 104	9.82 120	2.57 145	6.81 170	11.89 134	12.02 128	11.53 123	13.38 124

ICVP	8.04 125	4.82 100	9.27 170	5.44 130	4.90 139	5.99 131	1.98 111	8.28 81	4.21 142	7.84 96	8.12 122	9.78 99	6.78 160	1.50 119	10.42 107	7.29 128	7.86 108	5.56 128	11.37 99	5.74 122	7.64 100	14.44 186	16.54 212	5.47 160	9.55 106	12.28 129	11.11 120	12.84 118
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RTSC	10.02 153	4.84 101	4.82 122	4.31 117	5.78 146	6.86 140	6.87 150	10.31 120	10.00 173	6.68 81	13.62 176	7.51 74	6.94 161	3.58 160	17.58 181	10.72 174	14.95 178	7.27 154	20.14 158	6.98 137	12.67 158	12.29 160	2.01 126	6.59 167	9.83 112	12.75 132	14.09 147	30.59 188

iResNet_ROB	5.34 79	4.86 102	3.99 107	2.90 100	1.66 80	2.83 97	2.34 118	7.80 75	1.45 79	6.14 73	7.77 120	4.52 48	9.57 168	0.92 82	7.42 65	5.40 80	7.37 100	4.91 113	11.52 101	3.30 93	5.49 59	3.56 20	1.45 97	4.26 142	8.06 98	5.94 80	9.61 87	9.22 93

EGLCR-Stereo	5.43 81	4.87 103	4.77 120	0.67 39	0.97 47	3.61 108	0.12 16	8.74 92	1.78 90	8.91 107	3.52 61	9.05 95	2.47 108	1.04 89	5.46 32	5.76 90	6.73 84	4.23 95	8.81 81	2.36 59	9.21 121	10.88 138	1.15 73	1.66 71	6.38 78	4.86 70	14.90 149	13.73 130

HSM	7.17 109	4.87 103	5.10 132	4.72 121	4.35 131	2.09 83	1.92 110	13.26 158	1.88 93	9.97 116	10.55 145	9.39 97	4.41 139	1.59 123	13.06 145	5.37 79	11.25 156	4.34 98	10.38 91	4.80 116	11.09 143	6.88 75	1.66 109	4.23 141	9.89 114	11.75 124	11.65 125	13.04 121

Any-RAFT	8.19 128	4.90 105	10.50 176	5.80 135	3.78 124	1.17 55	0.77 83	9.70 109	1.60 84	8.47 102	11.26 156	12.44 120	1.05 45	0.72 66	11.34 126	7.87 142	9.33 129	4.19 92	18.87 150	4.47 110	11.84 150	10.68 135	1.80 118	2.31 102	16.30 164	19.31 171	10.24 105	20.46 160

PMTNet	5.47 83	4.92 106	4.80 121	0.91 48	1.08 59	0.92 47	0.27 45	6.90 64	2.00 101	9.81 115	3.41 59	11.69 108	0.99 42	0.82 72	10.91 117	6.28 105	8.36 115	1.66 28	11.00 95	1.53 29	8.61 117	5.62 48	1.37 89	0.36 11	9.64 110	9.34 104	9.77 97	14.79 136

AF-Net	6.36 98	4.98 107	3.95 103	5.13 127	6.64 153	7.67 144	6.90 151	7.20 68	7.09 160	2.02 23	9.17 130	12.89 125	2.94 119	3.10 148	10.82 115	4.38 43	4.13 42	2.95 56	8.19 71	3.20 88	4.38 38	6.51 66	2.71 147	2.64 114	6.46 80	10.20 111	15.42 151	9.93 96

Nwc_Net	6.36 98	4.98 107	3.95 103	5.13 127	6.64 153	7.67 144	6.90 151	7.20 68	7.09 160	2.02 23	9.17 130	12.89 125	2.94 119	3.10 148	10.82 115	4.38 43	4.13 42	2.95 56	8.19 71	3.20 88	4.38 38	6.51 66	2.71 147	2.64 114	6.46 80	10.20 111	15.42 151	9.93 96

TestStereo1	3.03 35	5.04 109	0.81 18	0.49 24	0.30 18	0.18 9	0.17 33	5.71 48	0.46 26	6.13 71	0.18 15	1.72 17	2.24 99	1.09 92	7.91 74	5.36 77	3.95 38	1.44 21	5.59 34	1.81 38	6.27 75	10.29 126	0.43 16	0.75 28	1.63 25	2.85 46	6.46 53	2.51 38

SA-5K	3.03 35	5.04 109	0.81 18	0.49 24	0.30 18	0.18 9	0.17 33	5.71 48	0.46 26	6.13 71	0.18 15	1.72 17	2.24 99	1.09 92	7.91 74	5.36 77	3.95 38	1.44 21	5.59 34	1.81 38	6.27 75	10.29 126	0.43 16	0.75 28	1.63 25	2.85 46	6.46 53	2.51 38

MSKI-zero shot	8.49 132	5.05 111	4.89 126	3.10 104	2.11 95	4.14 113	1.62 106	12.73 153	1.98 100	12.06 139	10.21 142	12.11 111	1.84 75	0.58 50	11.33 125	10.25 171	10.71 145	4.33 97	20.93 163	7.77 153	11.15 144	12.31 162	1.31 88	3.34 126	10.19 117	19.55 174	15.45 153	18.28 150

DSFCA	4.41 68	5.06 112	2.31 66	2.64 97	2.59 111	3.16 103	2.35 120	3.92 30	2.51 113	3.14 40	7.17 114	4.92 57	1.14 47	0.69 62	7.44 67	4.94 59	4.99 53	4.67 108	8.79 80	3.42 97	5.56 65	7.57 91	2.39 136	3.16 122	5.18 61	5.44 74	6.17 49	7.69 78

DeepPrunerF	7.20 111	5.06 112	2.93 81	5.72 134	14.85 191	4.99 123	6.76 149	6.37 56	5.88 156	3.01 37	10.81 151	3.32 37	2.11 88	2.56 136	11.43 127	8.50 150	7.27 96	4.44 102	12.31 108	4.64 115	7.59 99	7.83 95	3.44 157	3.02 120	22.93 193	11.60 122	6.95 60	8.18 81

RALCasStereoNet	4.35 66	5.09 114	3.69 95	1.35 64	1.42 75	1.79 76	0.85 84	7.96 77	0.72 42	8.73 106	4.64 78	7.54 75	1.02 44	0.42 37	7.87 73	6.24 104	6.77 85	4.66 107	5.71 37	2.60 72	5.78 67	6.51 66	1.16 74	2.14 97	6.39 79	4.72 68	5.11 26	6.64 69

CREStereo	5.18 75	5.10 115	4.33 114	1.45 67	0.57 29	0.91 45	0.13 20	9.54 104	2.07 103	10.04 117	4.11 70	12.15 114	2.80 118	0.84 75	6.88 55	6.63 117	9.31 128	1.68 30	6.15 47	2.54 70	8.14 109	5.90 54	1.37 89	1.48 63	6.90 84	7.45 92	9.76 95	11.65 111
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
panet	5.26 78	5.12 116	4.24 113	1.46 68	0.60 31	0.89 44	0.15 25	9.63 106	1.95 98	12.27 141	4.05 69	12.85 124	2.76 117	0.83 74	6.68 49	6.45 113	8.87 124	1.86 34	5.95 42	2.39 60	7.66 101	5.85 52	1.26 84	1.50 64	6.93 85	7.40 91	10.21 104	12.09 114

CASnet	4.34 65	5.12 116	1.12 38	0.70 44	0.75 39	0.58 36	0.39 54	9.19 98	1.02 59	15.09 181	2.50 51	13.52 133	1.38 61	0.41 34	9.16 89	3.35 23	3.91 36	1.04 13	12.44 110	1.51 28	7.51 97	5.97 55	0.82 35	0.86 34	4.21 49	0.98 24	7.10 62	6.60 67
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
FADNet-RVC	7.21 112	5.12 116	2.88 78	5.40 129	3.71 123	2.30 87	6.27 145	12.00 146	2.03 102	11.39 133	5.22 95	13.63 136	3.74 130	1.67 126	17.93 183	5.91 93	6.82 87	4.04 87	19.54 154	5.81 123	7.11 90	7.81 94	1.17 75	5.65 162	8.17 100	10.78 117	7.75 73	10.91 106

DLCB_ROB	7.17 109	5.13 119	4.67 118	2.90 100	4.14 128	3.73 109	3.59 127	6.60 60	3.96 137	8.05 99	9.83 138	12.27 119	5.87 152	3.15 150	9.36 95	5.48 82	7.47 102	4.61 106	6.02 43	4.01 102	7.50 96	7.06 80	2.96 150	3.69 133	27.73 202	12.61 131	12.96 135	8.37 83

TestStereo	5.43 81	5.18 120	3.77 96	2.21 90	0.70 35	3.59 107	0.14 23	12.22 149	0.62 35	21.12 204	2.16 49	12.22 116	1.59 70	0.33 26	6.76 51	3.22 21	6.87 89	1.26 16	14.41 120	1.92 44	12.12 153	5.00 32	0.93 46	0.92 38	6.36 77	3.76 58	10.42 114	6.72 71

R-Stereo Train	7.50 114	5.21 121	4.96 128	4.81 122	1.90 86	5.37 125	0.13 20	10.31 120	2.67 118	13.06 148	8.27 124	13.07 128	2.12 90	0.65 56	10.76 113	8.91 154	11.09 152	5.40 124	15.52 132	4.08 103	11.16 145	11.69 150	1.07 62	1.89 83	12.73 139	13.26 137	8.91 82	13.40 125

RAFT-Stereo	7.50 114	5.21 121	4.96 128	4.81 122	1.90 86	5.37 125	0.13 20	10.31 120	2.67 118	13.06 148	8.27 124	13.07 128	2.12 90	0.65 56	10.76 113	8.91 154	11.09 152	5.40 124	15.52 132	4.08 103	11.16 145	11.69 150	1.07 62	1.89 83	12.73 139	13.26 137	8.91 82	13.40 125
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Test	8.62 136	5.23 123	5.19 135	5.60 133	2.38 105	2.23 85	1.27 98	11.26 138	1.60 84	12.29 142	11.92 161	12.55 121	2.32 106	1.21 102	9.80 97	11.74 189	10.82 146	5.07 116	22.12 168	9.72 174	12.92 159	12.48 163	2.07 130	2.43 110	13.00 142	15.69 152	13.59 142	16.21 143

MIPNet	5.83 87	5.26 124	2.99 82	0.98 52	1.56 78	1.98 82	1.61 105	9.96 113	1.11 63	5.14 60	5.05 92	12.09 110	3.90 132	0.84 75	8.96 87	6.11 101	8.51 117	5.12 119	10.61 93	4.34 107	3.77 26	10.93 139	1.45 97	2.36 105	9.84 113	14.56 145	7.87 75	10.59 101

psm_up	7.69 119	5.27 125	6.12 149	7.22 147	4.16 129	8.44 149	2.34 118	10.50 128	10.07 174	6.59 80	5.97 101	8.07 85	6.02 154	2.94 145	13.42 147	6.02 98	8.60 119	4.73 110	12.98 113	4.58 113	6.19 71	6.32 60	1.08 66	6.12 165	12.40 137	18.39 168	12.16 129	10.87 105

rafts_anoy	4.10 54	5.28 126	3.46 91	0.76 47	1.07 57	1.36 59	0.65 76	7.75 74	1.08 62	5.76 67	6.21 107	4.65 52	0.89 38	0.52 42	7.96 76	6.29 106	5.52 65	4.94 115	6.99 64	2.35 58	5.48 58	7.20 82	1.19 78	1.26 46	6.34 76	4.20 62	6.03 45	5.62 61

EAI-Stereo	9.00 139	5.32 127	5.61 142	5.46 131	5.04 142	7.34 142	7.45 155	12.95 154	3.41 128	10.50 124	9.99 141	13.44 130	1.92 78	1.38 112	14.88 158	11.30 187	9.83 135	4.93 114	18.90 151	9.69 173	9.61 124	11.55 148	1.72 113	3.08 121	12.74 141	12.56 130	13.29 139	19.20 153

dd	6.86 101	5.35 128	1.14 39	24.72 199	0.60 31	12.40 170	0.98 92	8.44 85	0.56 30	7.82 95	0.11 13	26.27 179	0.39 18	1.26 104	8.44 81	5.04 61	16.15 184	2.90 54	20.80 162	2.20 50	5.14 53	4.67 29	1.11 69	2.16 98	7.40 90	2.39 42	10.58 115	6.27 65

FADNet-RVC-Resample	6.87 102	5.38 129	3.18 84	3.36 108	2.87 113	2.67 92	4.17 132	11.61 143	3.51 129	15.21 182	4.97 90	11.31 106	3.14 123	3.26 151	11.75 131	5.35 76	6.94 90	7.39 156	12.03 104	7.21 143	6.35 78	11.21 141	1.76 115	8.18 175	7.65 95	8.35 98	5.82 40	10.93 107

iRaft-Stereo_20w	10.52 156	5.40 130	14.19 200	15.57 179	4.67 135	9.36 155	4.99 139	11.92 145	4.20 141	12.51 143	12.15 162	14.02 137	2.22 97	1.14 99	13.75 153	9.27 157	9.96 138	3.84 79	15.03 128	8.58 162	9.95 129	9.06 110	1.69 112	2.11 93	19.10 176	22.07 191	22.92 184	24.44 175

GLC_STEREO	5.61 85	5.42 131	4.07 108	1.90 82	2.18 96	0.86 43	0.39 54	9.53 103	0.84 44	13.27 157	6.70 109	8.87 92	1.55 68	2.01 132	6.04 44	5.11 64	12.60 167	2.32 44	9.56 85	2.99 85	17.88 195	9.98 122	0.92 45	1.34 56	4.45 51	1.79 32	13.27 138	5.66 62

Anonymous	7.93 123	5.46 132	1.96 59	1.01 53	1.43 76	2.71 93	0.48 61	10.72 131	4.55 145	3.03 38	3.26 56	7.64 76	5.30 147	1.36 111	10.75 112	12.78 195	13.11 170	10.39 177	24.08 176	8.01 157	17.70 193	13.86 183	1.89 123	4.14 137	12.32 136	10.33 113	14.49 148	11.42 109

MSMDNet	8.24 129	5.51 133	5.42 139	1.73 77	2.44 106	2.42 89	1.05 94	10.24 117	1.62 87	11.46 134	10.58 146	11.87 109	3.62 128	1.32 110	9.46 96	11.94 190	11.12 154	5.21 120	22.87 175	13.50 193	12.31 155	13.05 175	2.07 130	2.39 108	11.80 132	8.70 101	13.41 140	15.41 140

CFNet_RVC	6.00 91	5.59 134	4.72 119	5.12 126	4.80 137	4.81 119	1.17 96	6.16 53	2.48 110	5.62 65	10.61 148	7.86 82	1.93 80	1.13 97	13.61 151	4.75 55	5.84 68	4.41 101	7.57 68	3.91 99	7.48 94	6.90 76	1.11 69	2.98 119	10.57 123	10.04 110	10.27 109	10.47 100

NLCA_NET_v2_RVC	6.09 94	5.63 135	4.87 125	3.55 112	8.43 163	3.01 99	12.59 183	6.37 56	7.74 165	5.80 69	5.61 96	13.50 131	2.29 105	6.72 186	14.49 156	3.92 32	4.47 47	3.11 62	6.63 60	2.83 77	4.23 36	5.18 34	1.67 110	1.79 79	4.98 58	9.78 107	6.92 58	8.19 82
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM-Net_RVC	10.99 163	5.68 136	6.96 155	13.05 172	8.42 162	8.83 152	2.82 124	12.04 147	4.83 146	14.66 172	13.23 170	25.14 177	13.35 182	1.41 116	11.11 121	6.65 118	9.95 137	6.02 135	12.90 112	5.69 121	9.96 130	11.57 149	3.51 158	8.44 178	17.30 170	20.20 181	21.94 179	21.03 162
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADLNet	4.78 70	5.77 137	2.55 72	2.37 93	3.09 120	3.37 105	1.44 101	6.29 55	1.76 89	3.10 39	5.98 102	17.05 158	2.19 95	10.10 195	7.71 70	4.04 35	4.84 51	3.52 71	5.20 30	2.98 84	3.49 24	6.41 64	1.30 87	1.42 61	5.26 62	7.50 94	5.92 43	4.42 50

GES	6.96 103	5.77 137	2.99 82	2.54 96	2.99 114	6.21 133	2.68 123	7.46 71	3.09 123	9.09 110	7.67 119	5.22 61	1.78 73	3.52 158	15.09 159	8.28 147	12.16 164	6.94 148	21.59 167	7.17 141	10.61 137	8.53 101	2.06 129	4.39 147	5.89 72	4.58 66	8.71 78	10.80 104

CASS	10.73 157	5.87 139	5.97 148	8.12 150	6.34 149	9.02 153	6.35 146	16.40 177	5.53 151	20.86 203	10.39 144	14.47 144	4.23 136	1.16 101	11.87 134	7.32 130	16.52 186	5.98 134	25.49 181	7.14 140	13.18 162	12.71 170	2.69 146	3.17 123	18.22 172	11.13 120	17.78 165	21.80 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADCP+	8.05 127	5.92 140	6.93 154	3.99 115	4.43 132	6.34 136	8.71 160	9.37 100	15.43 190	4.24 53	12.54 163	16.68 156	1.49 66	3.79 161	10.52 109	5.54 85	6.16 74	4.52 103	13.82 116	3.39 96	7.54 98	8.85 106	2.40 137	2.28 100	7.73 97	20.38 182	8.72 79	15.58 141

cross-raft	8.45 130	5.93 141	5.25 136	3.68 114	2.36 104	3.38 106	0.69 77	12.16 148	1.33 72	13.85 162	9.94 140	14.13 138	1.85 76	1.09 92	9.28 92	10.98 183	10.68 144	4.34 98	22.38 169	8.07 160	12.96 161	15.69 194	2.04 128	2.41 109	13.22 144	12.01 127	13.21 137	15.25 139

MyStereo04	7.63 118	6.01 142	6.84 152	3.45 110	2.51 109	2.22 84	0.55 67	10.61 129	3.85 135	10.28 121	3.42 60	14.93 145	1.59 70	0.51 41	10.99 119	7.85 140	7.34 98	6.13 138	16.95 142	7.12 139	10.52 136	10.18 125	2.18 133	3.54 130	12.43 138	17.70 164	16.28 158	10.07 98

FADNet	8.90 138	6.06 143	3.45 90	5.86 137	3.92 127	4.58 116	8.86 163	16.32 176	3.05 122	15.60 184	13.11 168	14.34 140	5.46 151	2.10 134	16.01 166	5.56 86	5.92 72	5.93 132	24.14 178	6.27 130	10.29 135	8.68 102	1.06 61	2.89 118	13.92 150	13.78 140	9.65 88	13.41 127

SACVNet	9.25 145	6.26 144	5.53 141	7.03 144	6.84 155	6.20 132	8.12 157	11.27 139	8.92 170	10.91 128	8.15 123	8.41 88	2.65 111	2.75 138	13.58 150	7.59 135	10.24 141	7.84 162	15.65 134	9.54 172	12.27 154	10.56 130	2.52 142	5.28 157	18.56 173	13.47 139	15.80 156	13.78 131

IPLGR	6.49 100	6.27 145	3.85 102	2.83 98	2.07 94	1.18 56	0.63 73	10.23 116	0.86 47	8.03 98	9.43 133	12.25 117	2.59 109	0.81 70	10.61 111	5.27 73	6.78 86	6.46 141	15.92 135	6.23 129	6.23 73	11.42 147	1.40 93	3.17 123	10.22 118	12.80 133	9.76 95	7.94 80

ADCRef	9.21 142	6.62 146	5.04 131	2.49 95	4.72 136	8.63 151	8.06 156	8.92 94	13.94 184	6.83 84	10.59 147	12.26 118	3.73 129	3.37 153	12.78 141	8.01 145	8.86 122	7.48 158	18.21 147	6.77 135	10.68 139	12.08 155	5.00 171	4.61 150	10.99 124	17.90 166	9.87 99	20.28 159

s12784h	7.59 117	6.64 147	5.31 137	8.38 153	4.49 133	1.55 64	0.35 49	9.51 102	1.93 97	10.78 127	4.75 80	15.84 150	6.65 157	0.67 61	6.82 54	5.52 83	9.19 127	2.47 47	11.23 97	1.81 38	10.85 140	6.41 64	1.14 72	1.87 82	11.47 129	15.68 151	16.61 160	26.90 182

STTStereo	6.30 96	6.79 148	6.89 153	3.54 111	6.06 147	3.21 104	9.84 169	5.37 43	4.19 140	4.07 50	7.03 113	10.49 102	4.26 138	6.44 184	17.35 177	4.35 42	5.12 56	5.75 131	6.22 48	2.51 67	5.54 64	5.22 37	1.81 120	1.74 74	6.74 83	8.41 99	7.91 76	13.24 123

iResNet	13.33 173	6.84 149	8.28 165	11.51 166	9.72 168	16.70 184	6.72 148	17.32 181	7.48 163	9.76 114	11.68 159	36.69 190	37.19 214	0.95 83	16.61 171	8.34 148	11.49 159	8.45 165	31.04 187	8.90 166	9.78 126	9.60 115	2.42 138	11.98 192	13.74 149	13.18 136	16.27 157	17.20 148

MyStereo	8.51 133	6.89 150	8.12 163	4.35 118	2.55 110	1.79 76	0.63 73	11.40 140	4.84 147	11.23 132	5.72 97	14.36 141	3.07 121	0.53 43	11.80 132	7.75 139	7.81 107	6.18 139	21.27 165	7.48 147	10.95 142	11.29 145	2.02 127	3.75 134	16.90 168	19.03 169	18.10 167	9.92 95

EKT-Stereo	10.24 154	7.17 151	5.94 147	9.87 160	4.82 138	9.94 158	10.43 171	10.27 118	2.51 113	10.11 119	10.21 142	14.40 142	2.06 84	1.15 100	14.49 156	10.68 173	12.93 169	10.86 187	20.47 159	7.18 142	19.38 202	14.00 184	1.22 80	2.48 111	19.15 177	19.25 170	13.14 136	12.25 117

SHD	17.57 187	7.20 152	12.90 190	13.21 174	13.43 187	10.79 165	9.95 170	23.38 195	18.17 196	19.46 201	16.64 188	19.69 168	32.35 204	6.98 188	19.81 193	13.41 206	17.63 190	10.40 178	34.99 200	13.11 192	17.69 192	16.32 197	4.32 166	11.73 189	21.48 188	24.08 199	21.64 178	43.78 208

GANet-ADL	9.77 151	7.48 153	5.69 144	7.53 149	7.28 157	9.31 154	4.57 135	10.78 132	5.64 152	13.06 148	9.66 136	18.66 166	4.43 140	0.84 75	13.53 148	7.96 143	12.00 162	5.53 127	18.08 146	10.92 182	9.92 128	9.70 117	3.19 153	4.74 152	11.66 131	17.16 160	15.68 155	18.72 151

GEStereo_RVC	9.38 146	7.49 154	3.61 94	5.83 136	4.98 141	7.52 143	5.21 140	11.13 137	3.60 133	10.48 123	5.85 99	15.81 149	4.52 141	2.84 141	11.24 123	10.88 181	14.69 176	12.38 198	24.24 179	8.74 165	12.65 157	12.15 156	1.78 117	6.26 166	10.48 122	9.69 106	9.94 102	19.29 154

RP	7.93 123	7.55 155	9.89 173	9.16 157	7.17 156	7.85 146	9.48 165	8.37 83	7.95 167	2.23 26	13.63 177	12.80 122	6.09 155	3.46 156	11.66 128	5.26 72	6.64 82	3.37 68	9.96 89	4.25 106	6.38 79	7.77 93	1.80 118	4.27 143	10.35 121	11.04 119	11.90 128	13.70 129

RTS	17.41 185	7.60 156	7.53 159	8.32 151	7.65 158	22.53 195	11.77 179	20.32 186	21.94 201	7.25 91	10.63 149	17.12 159	10.07 171	6.01 179	20.43 196	13.33 201	21.22 206	10.77 185	38.12 205	18.28 206	17.65 190	15.57 191	4.97 169	10.75 185	28.24 204	31.93 218	26.28 190	53.85 227

RTSA	17.41 185	7.60 156	7.53 159	8.32 151	7.65 158	22.53 195	11.77 179	20.32 186	21.94 201	7.25 91	10.63 149	17.12 159	10.07 171	6.01 179	20.43 196	13.33 201	21.22 206	10.77 185	38.12 205	18.28 206	17.65 190	15.57 191	4.97 169	10.75 185	28.24 204	31.93 218	26.28 190	53.85 227

DAS	14.90 176	7.70 158	5.16 133	15.37 177	9.49 166	12.52 171	9.72 167	16.64 178	13.95 186	7.17 89	16.64 188	37.52 192	15.30 183	1.30 108	16.26 168	10.05 166	20.90 203	10.41 179	22.54 172	14.87 196	13.57 164	16.56 198	3.55 159	13.38 195	20.90 182	19.71 177	20.85 174	30.20 186

SepStereo	14.90 176	7.70 158	5.16 133	15.37 177	9.49 166	12.52 171	9.72 167	16.64 178	13.95 186	7.17 89	16.64 188	37.52 192	15.30 183	1.30 108	16.26 168	10.05 166	20.90 203	10.41 179	22.54 172	14.87 196	13.57 164	16.56 198	3.55 159	13.38 195	20.90 182	19.71 177	20.85 174	30.20 186

dad	14.07 175	7.76 160	1.70 55	31.65 203	8.54 164	17.15 188	21.46 203	25.28 200	2.10 104	24.23 210	1.51 37	36.94 191	12.78 178	2.09 133	11.90 135	6.54 115	22.40 210	4.01 86	33.72 196	2.72 75	14.06 168	6.32 60	2.33 134	5.21 156	13.95 151	3.92 60	33.70 204	25.88 177

Anonymous3	12.15 166	7.98 161	3.81 99	1.91 84	3.26 121	7.97 147	4.96 138	14.34 166	10.25 175	14.15 167	4.63 77	25.13 176	5.91 153	1.24 103	22.72 210	15.50 215	17.19 188	12.89 199	30.14 184	10.66 181	20.94 212	22.43 219	2.99 151	3.21 125	16.10 163	16.33 157	18.37 168	12.93 119

NaN_ROB	13.22 170	8.35 162	8.87 167	10.81 163	16.63 193	6.49 138	5.36 141	23.26 194	8.89 169	19.78 202	9.21 132	46.75 203	10.15 173	4.38 166	12.98 143	6.19 103	7.35 99	6.46 141	12.32 109	7.56 150	6.33 77	7.37 85	3.36 155	10.15 183	22.69 191	22.30 192	20.88 176	32.16 191

UDGNet	10.85 162	8.74 163	4.86 124	23.46 197	22.23 204	19.71 193	18.01 194	8.56 86	4.15 139	6.27 76	8.90 128	7.95 84	0.60 29	43.69 225	7.41 64	4.45 47	7.91 109	5.71 129	10.66 94	5.56 120	9.99 131	9.03 109	15.58 211	1.22 45	11.80 132	9.89 109	7.82 74	8.82 89

NCC-stereo	10.84 160	8.80 164	7.84 161	9.74 158	10.76 173	10.04 159	11.26 175	10.43 125	14.60 188	2.40 27	13.57 173	15.95 151	13.25 180	4.39 167	15.11 160	6.42 107	8.13 112	10.48 181	14.26 117	6.76 133	8.14 109	8.78 103	6.71 186	4.56 148	14.47 155	17.12 158	22.11 180	16.50 144

Abc-Net	10.84 160	8.80 164	7.84 161	9.74 158	10.76 173	10.04 159	11.26 175	10.43 125	14.60 188	2.40 27	13.57 173	15.95 151	13.25 180	4.39 167	15.11 160	6.42 107	8.13 112	10.48 181	14.26 117	6.76 133	8.14 109	8.78 103	6.71 186	4.56 148	14.47 155	17.12 158	22.11 180	16.50 144
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CBMV_ROB	16.48 180	8.87 166	10.52 177	22.32 194	18.15 198	16.88 185	12.33 181	19.84 185	5.83 155	14.47 170	9.10 129	31.92 185	17.53 186	10.73 197	16.02 167	8.77 153	15.25 179	7.67 160	20.51 160	21.26 215	14.94 178	9.21 111	6.03 182	10.01 182	23.75 194	28.89 209	30.48 196	33.65 193

AnyNet_C32	18.17 189	8.92 167	9.87 172	10.28 161	10.92 176	15.03 179	12.96 184	23.42 196	22.93 207	18.12 194	22.88 210	24.16 174	10.50 175	9.86 194	24.55 217	15.10 212	24.19 218	17.27 213	31.38 188	12.16 188	27.02 221	25.99 225	9.09 193	15.57 199	18.64 175	24.55 201	17.72 164	27.38 183

PSMNet-ADL	13.18 169	8.98 168	9.23 168	11.17 164	10.08 171	11.45 168	8.39 158	15.46 173	7.84 166	22.51 208	15.73 186	26.36 180	26.99 197	2.74 137	15.26 163	10.02 164	11.89 161	6.47 144	25.66 182	10.59 180	12.95 160	10.72 136	6.24 184	5.16 155	13.98 152	15.72 153	22.78 183	11.48 110

FADNet_RVC	13.70 174	9.24 169	6.64 151	17.58 184	8.99 165	6.43 137	5.90 142	17.04 180	6.32 157	18.73 197	13.59 175	25.46 178	21.15 187	6.03 181	20.13 195	7.50 133	16.28 185	11.51 190	35.21 202	11.29 184	14.13 169	18.69 209	2.34 135	8.32 177	11.12 126	20.05 180	10.97 118	19.38 156

stereogan	9.97 152	9.24 169	9.97 175	11.26 165	12.09 182	12.75 173	9.38 164	11.49 141	8.73 168	5.18 61	9.50 134	16.98 157	10.28 174	3.55 159	13.55 149	7.07 123	7.48 104	5.25 122	14.56 122	7.53 149	8.25 113	9.50 114	4.08 165	4.66 151	9.61 107	11.90 126	21.32 177	13.91 133

SGM-Forest	9.58 149	9.29 171	2.59 74	18.35 185	10.02 170	10.70 164	3.35 125	12.48 150	1.90 95	8.92 108	3.64 64	18.20 165	12.28 177	4.54 170	11.29 124	6.82 120	6.82 87	3.29 66	9.93 88	4.19 105	9.26 122	7.88 96	3.40 156	4.38 146	17.36 171	11.77 125	25.82 188	20.12 158
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NCCL2	10.74 158	9.39 172	9.59 171	6.76 143	6.43 151	5.59 127	4.75 136	13.04 155	7.69 164	15.02 180	8.38 126	12.21 115	4.62 142	3.39 155	17.27 176	9.74 162	9.72 133	7.84 162	13.20 114	7.46 146	14.25 170	13.56 179	5.13 175	8.69 180	20.35 179	19.66 176	15.21 150	20.93 161

TRStereo	9.50 147	9.74 173	13.57 197	6.35 141	2.21 99	16.94 186	4.76 137	10.01 115	1.95 98	10.50 124	4.54 75	15.40 148	1.81 74	1.08 91	8.95 86	9.64 161	8.83 121	4.56 104	12.28 107	5.16 118	10.66 138	11.26 142	1.44 96	1.65 70	13.46 146	17.64 163	30.07 195	21.92 168

NOSS_ROB	13.23 171	9.97 174	5.36 138	13.21 174	11.47 180	10.86 166	7.28 153	21.14 190	5.64 152	11.84 137	7.42 116	10.08 100	7.88 166	12.92 201	19.18 188	12.85 197	15.80 181	12.33 197	15.05 129	9.48 171	18.78 198	12.85 172	5.23 176	11.77 190	22.77 192	20.75 185	23.78 186	21.59 166

ADCL	11.20 164	10.21 175	7.45 158	7.13 146	5.61 145	10.57 163	11.51 177	14.73 168	18.99 197	14.12 166	15.22 183	15.18 147	5.42 149	5.40 174	12.38 140	8.19 146	9.91 136	6.67 146	16.60 138	7.37 145	15.04 179	13.33 177	5.23 176	5.15 154	13.67 148	15.23 148	12.82 134	19.33 155

PS-NSSS	9.53 148	10.85 176	3.42 89	20.57 190	6.39 150	13.64 175	8.78 161	14.91 171	1.44 78	18.52 196	1.47 36	43.44 197	5.25 146	3.94 162	13.34 146	3.95 33	5.88 71	3.64 73	20.70 161	3.12 87	4.04 31	2.71 12	3.73 162	1.41 60	10.29 119	8.47 100	8.88 81	14.63 135

MaskLacGwcNet_RVC	19.53 193	10.87 177	13.46 195	21.28 192	13.56 189	17.86 190	22.33 205	14.75 169	9.40 172	11.86 138	20.17 202	78.28 248	25.50 193	20.77 215	14.13 155	10.97 182	26.00 219	16.62 209	33.78 197	12.07 187	17.87 194	15.22 190	6.23 183	9.15 181	20.44 180	20.43 184	17.81 166	26.53 181

CBMV	16.66 183	10.98 178	8.65 166	16.54 182	12.27 184	13.79 176	6.01 143	21.66 192	15.58 191	19.38 199	7.29 115	28.55 181	9.90 169	6.69 185	19.91 194	12.75 194	15.83 182	12.31 196	17.04 143	9.92 176	17.90 196	13.02 174	4.52 167	16.69 201	24.51 197	22.50 193	39.61 214	45.97 214
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	15.08 178	11.04 179	13.64 198	22.72 196	15.79 192	15.25 181	16.09 189	20.56 188	5.45 149	16.50 189	10.93 153	17.68 164	2.05 83	19.43 212	13.01 144	14.30 210	14.55 175	9.51 172	12.16 105	10.20 177	18.96 200	17.37 202	5.09 173	13.01 193	21.39 187	23.30 198	23.31 185	23.91 172

UCFNet_RVC	8.04 125	11.14 180	4.13 111	8.72 154	6.57 152	5.93 130	2.30 115	9.62 105	2.95 121	10.66 126	9.52 135	24.39 175	4.14 135	0.97 86	13.73 152	4.54 50	5.28 62	5.09 117	9.79 87	4.53 112	8.08 107	6.63 72	3.12 152	3.67 132	16.44 166	11.59 121	9.65 88	13.88 132

FCDSN-DC	11.81 165	11.61 181	11.47 182	12.89 171	10.85 175	10.42 162	13.65 185	14.32 164	2.94 120	14.70 174	1.83 44	8.33 86	2.21 96	4.94 171	17.44 179	16.70 218	20.08 200	17.39 214	13.26 115	9.03 169	16.68 184	12.65 167	3.83 163	18.91 208	13.46 146	14.11 143	11.59 124	13.60 128
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	13.27 172	11.67 182	14.66 202	12.38 169	12.33 185	14.80 178	7.33 154	14.32 164	17.07 193	7.43 94	20.24 204	17.34 162	21.40 188	7.41 190	16.97 172	9.04 156	10.02 139	7.28 155	15.31 130	8.27 161	10.17 132	10.14 124	5.78 180	7.61 172	16.77 167	20.42 183	20.71 173	21.47 165

GwcNet-ADL	12.69 168	12.12 183	9.95 174	18.81 187	11.02 178	12.36 169	6.70 147	13.91 162	5.33 148	12.08 140	17.83 194	29.90 184	10.02 170	4.10 163	13.79 154	9.88 163	14.36 174	6.85 147	24.13 177	9.88 175	10.26 133	12.30 161	6.72 188	6.69 168	15.54 160	19.37 172	11.81 126	16.89 146

pmcnn	18.34 190	12.41 184	5.83 146	16.70 183	13.52 188	20.79 194	14.02 186	16.07 175	6.77 158	9.33 111	18.76 198	36.51 189	33.00 206	1.60 125	15.32 164	12.25 192	17.72 191	11.15 188	33.70 195	14.16 195	19.45 203	14.43 185	10.31 197	11.78 191	21.26 186	19.57 175	41.66 218	47.20 216

PWC_ROB	18.92 192	12.47 185	13.15 192	8.76 155	13.18 186	11.26 167	18.27 195	17.73 182	31.35 221	8.62 105	18.63 197	21.69 171	54.39 236	6.82 187	17.19 175	10.78 175	23.78 217	13.40 200	38.59 207	15.51 200	20.53 209	17.67 203	3.63 161	16.55 200	15.80 162	15.50 149	19.83 170	45.69 213

ADCMid	19.62 194	13.14 186	12.70 188	11.92 167	14.54 190	18.75 191	15.92 188	26.87 204	26.15 210	12.83 147	15.65 185	36.43 188	24.17 192	8.43 191	22.66 208	12.85 197	21.77 209	12.28 195	39.07 210	13.51 194	22.76 215	21.52 217	12.68 205	11.16 187	23.95 195	23.27 197	20.64 172	34.18 194

SFCPSM	17.05 184	13.21 187	9.24 169	16.34 181	11.66 181	16.48 183	10.62 173	19.16 184	13.94 184	13.10 151	20.67 205	35.38 187	39.07 217	6.35 183	17.13 174	10.09 168	13.20 171	9.20 168	36.54 204	20.91 213	14.61 174	14.62 188	7.57 192	6.76 169	20.24 178	21.28 187	17.06 161	25.86 176

XPNet_ROB	12.48 167	13.29 188	6.97 156	6.26 139	7.71 160	9.86 156	8.39 158	6.19 54	9.17 171	8.56 104	13.26 171	49.07 204	4.23 136	3.50 157	18.20 185	8.64 151	19.68 195	7.22 153	14.83 126	6.95 136	12.64 156	18.11 205	3.90 164	5.64 161	10.30 120	10.97 118	32.13 200	21.36 164

ADCPNet	20.43 195	13.90 189	12.28 186	15.74 180	17.72 196	16.04 182	16.93 192	23.61 197	20.65 199	18.44 195	19.55 201	20.49 169	29.99 201	10.22 196	22.34 205	15.17 213	19.72 196	11.65 192	35.00 201	20.96 214	22.56 213	21.32 216	11.10 199	17.10 202	25.92 199	31.12 216	25.85 189	36.11 195

GANetREF_RVC	18.55 191	14.14 190	17.17 209	13.20 173	11.24 179	13.49 174	11.55 178	33.66 212	20.90 200	27.62 218	6.10 105	50.38 208	26.73 195	3.29 152	18.41 186	7.61 136	12.32 165	10.64 183	31.95 192	11.31 185	19.81 207	10.87 137	9.13 194	18.81 207	24.23 196	15.91 154	29.65 194	30.80 189
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FAT-Stereo	23.48 203	14.23 191	19.68 216	37.30 207	37.38 217	28.76 202	18.76 198	23.69 198	13.63 182	19.13 198	29.03 221	35.11 186	34.82 209	13.16 202	20.86 201	13.04 199	19.00 194	20.04 218	35.77 203	19.51 210	19.19 201	14.56 187	13.68 206	17.26 203	20.61 181	21.91 190	30.56 197	43.35 207

ccs_rob	15.71 179	14.77 192	8.22 164	22.42 195	9.73 169	23.59 200	17.92 193	14.54 167	5.46 150	14.67 173	24.69 212	56.39 214	32.25 203	5.64 176	15.15 162	10.61 172	11.72 160	9.45 170	19.64 155	12.49 189	14.57 173	12.62 166	5.10 174	5.97 164	13.05 143	13.09 135	12.67 133	17.67 149

DPSNet	29.94 214	15.20 193	15.31 204	25.05 200	23.57 206	32.31 206	15.43 187	20.67 189	22.46 204	8.50 103	12.81 166	89.35 263	46.22 226	5.71 177	22.68 209	18.09 221	33.82 225	29.02 231	69.20 236	20.89 212	22.57 214	22.52 220	40.62 231	26.74 224	44.25 228	32.68 222	40.45 216	52.25 223

SAMSARA	38.96 224	15.52 194	37.69 233	18.97 188	18.01 197	18.96 192	18.57 197	44.44 233	36.55 233	28.79 221	18.57 196	28.75 182	47.14 227	14.57 205	33.04 226	30.30 232	23.15 212	25.75 226	47.67 217	27.36 221	48.65 249	52.46 253	7.08 191	29.16 227	96.17 267	97.88 268	95.26 267	91.51 266

ETE_ROB	16.60 181	17.17 195	7.42 157	12.50 170	10.97 177	17.03 187	9.51 166	11.06 134	13.82 183	11.19 131	17.78 193	57.81 215	6.77 159	6.21 182	20.49 198	10.24 169	23.40 215	10.02 175	21.21 164	11.00 183	16.98 185	15.94 196	5.38 179	8.15 174	15.78 161	21.22 186	43.28 221	25.95 178

S-Stereo	28.49 211	17.37 196	15.43 205	40.83 212	38.64 220	40.62 216	37.78 217	22.77 193	22.83 205	17.31 192	45.47 234	53.22 211	36.27 212	14.79 206	22.10 204	14.06 209	19.83 199	25.83 227	38.63 208	24.70 217	18.21 197	19.97 212	54.41 235	21.98 217	20.99 184	19.86 179	23.90 187	41.45 201

PA-Net	10.74 158	17.75 197	13.56 196	5.06 125	12.17 183	5.23 124	12.43 182	14.04 163	10.66 176	7.41 93	6.64 108	9.33 96	9.18 167	9.74 193	15.66 165	7.13 126	3.90 35	7.06 151	8.16 70	7.29 144	5.38 56	11.79 152	2.49 141	5.94 163	12.26 135	27.67 206	8.77 80	33.34 192
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	27.38 208	17.79 198	19.79 217	23.71 198	20.56 202	30.81 205	18.53 196	34.53 214	31.31 220	16.71 190	30.20 225	78.17 247	42.30 223	18.09 211	23.87 214	10.78 175	21.57 208	16.37 208	31.56 190	15.93 201	20.09 208	18.85 210	27.75 227	19.29 211	33.99 213	30.68 215	36.64 211	49.31 218

LALA_ROB	16.61 182	18.43 199	10.96 179	10.40 162	10.33 172	17.80 189	10.94 174	11.91 144	16.53 192	13.59 158	18.37 195	59.11 216	7.57 164	5.41 175	24.28 215	9.37 159	19.78 198	14.06 202	18.39 148	10.36 178	16.38 183	17.19 201	4.90 168	8.29 176	13.24 145	19.50 173	35.04 207	26.35 179

ADCS	27.83 209	19.32 200	16.30 207	21.69 193	20.88 203	23.37 199	19.06 199	36.40 216	32.90 228	16.10 186	26.03 215	45.89 200	37.16 213	13.98 203	26.44 218	20.10 222	30.79 222	22.29 221	49.05 220	28.13 223	37.79 231	31.88 231	13.94 207	21.91 216	30.44 209	33.99 224	31.39 199	44.25 209

STTRV1_RVC		19.97 201	10.67 178	33.47 205	19.16 200	29.14 203	22.50 206	30.89 210	29.30 214	24.44 211	23.80 211	42.62 196	41.42 222	47.96 226		12.08 191	57.30 247	13.89 201		29.86 225	59.34 256			42.07 235	27.16 201	57.60 250	35.14 208	62.45 237

AnyNet_C01	30.96 216	19.98 202	15.05 203	20.75 191	25.62 208	22.63 197	22.12 204	36.40 216	39.01 235	21.35 206	28.46 218	49.12 205	35.02 210	15.04 207	33.17 227	22.88 227	39.72 232	34.61 234	58.76 226	31.24 227	41.17 237	34.42 236	21.99 222	22.02 218	35.89 217	31.50 217	32.61 201	45.45 212

FC-DCNN	17.73 188	20.19 203	18.03 211	30.37 202	19.92 201	27.05 201	25.25 209	26.13 203	7.35 162	19.40 200	6.75 110	19.38 167	5.32 148	11.46 199	16.46 170	15.84 216	21.02 205	14.33 203	19.07 152	10.53 179	19.75 205	12.74 171	5.01 172	17.59 205	25.46 198	17.55 162	22.65 182	24.11 173

edge stereo	30.14 215	20.48 204	20.64 220	41.50 213	37.71 219	43.46 219	39.90 219	38.76 225	22.37 203	16.34 188	39.71 233	60.99 219	37.64 215	25.20 221	20.79 200	14.57 211	26.94 220	15.51 205	44.97 213	19.77 211	20.56 210	18.66 208	22.07 223	18.93 209	29.16 208	24.24 200	39.24 213	53.57 226

G-Net	26.81 207	20.73 205	18.95 215	18.62 186	17.00 194	35.95 211	16.25 190	28.36 206	32.13 224	27.09 217	33.69 230	63.17 228	25.97 194	7.24 189	23.36 213	16.51 217	23.38 214	17.63 215	45.27 214	33.88 232	25.90 220	22.07 218	11.55 202	17.39 204	28.09 203	29.38 210	42.51 219	41.89 203

MFN_U_SF_DS_RVC	22.95 199	20.90 206	11.55 183	29.26 201	18.96 199	23.36 198	19.38 200	38.11 223	24.66 208	31.91 224	14.96 182	46.43 202	35.87 211	15.73 208	23.09 211	11.55 188	11.18 155	7.96 164	34.33 198	9.44 170	17.18 187	18.30 207	15.56 210	14.07 197	32.27 210	28.33 207	33.38 203	31.85 190

LSM0	42.23 229	24.61 207	13.03 191	39.60 210	30.36 215	41.09 217	36.86 216	50.93 237	34.46 230	45.43 239	47.31 235	62.89 224	55.30 237	11.42 198	85.06 262	89.52 263	36.40 229	22.93 224	70.55 239	35.66 233	45.79 242	37.51 239	17.27 213	25.84 222	40.26 222	36.04 228	52.30 227	51.85 222

LE_ROB	31.15 217	25.04 208	23.08 222	44.74 216	47.74 230	42.26 218	47.65 225	38.05 222	26.35 211	14.92 179	27.39 217	62.93 226	54.33 235	3.38 154	17.61 182	6.00 97	12.02 163	7.50 159	34.45 199	15.08 198	17.26 189	13.21 176	10.73 198	30.38 230	45.10 231	45.00 235	62.10 238	66.75 247

CSAN	21.28 196	25.93 209	18.78 214	19.86 189	17.32 195	15.03 179	10.51 172	25.97 202	29.48 216	33.96 226	14.14 180	50.64 209	27.74 198	5.17 173	21.75 203	8.76 152	14.11 173	12.05 193	22.82 174	16.84 204	16.21 181	12.61 165	6.52 185	17.91 206	28.80 206	29.63 211	34.70 205	37.24 196

FBW_ROB	23.78 204	26.04 210	18.44 213	42.85 214	26.85 211	33.38 208	19.93 201	15.06 172	12.08 178	14.49 171	16.80 191	44.76 199	29.01 200	20.43 214	18.15 184	7.99 144	19.77 197	11.16 189	51.28 222	7.86 154	16.33 182	11.26 142	19.31 215	28.05 225	21.21 185	21.58 189	33.31 202	54.60 229

XQC	24.97 206	26.08 211	15.71 206	32.23 204	23.80 207	33.92 209	31.17 213	37.46 220	29.30 214	28.31 220	14.68 181	42.33 195	23.67 191	19.66 213	22.56 207	13.39 205	15.90 183	12.10 194	32.79 194	17.16 205	19.77 206	20.24 213	11.39 200	15.35 198	32.61 211	29.86 213	43.19 220	29.46 185

DGSMNet	32.74 218	26.21 212	21.38 221	37.73 208	29.95 214	34.84 210	34.23 215	24.66 199	19.43 198	24.88 212	51.24 239	46.06 201	28.65 199	22.25 218	26.57 219	20.94 224	51.66 241	29.84 232	62.26 230	33.85 231	40.29 236	41.12 245	24.30 225	29.99 229	26.34 200	26.33 204	31.13 198	37.73 197

SGM_RVC	23.38 201	26.36 213	13.77 199	40.24 211	27.35 212	36.85 213	24.98 207	27.67 205	17.34 194	17.93 193	18.78 199	43.62 198	38.79 216	2.91 143	17.39 178	6.83 121	13.64 172	7.15 152	31.82 191	9.02 168	14.53 172	7.23 83	5.31 178	13.15 194	37.65 221	30.48 214	53.04 229	47.36 217
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-ForestM	23.47 202	26.74 214	13.24 194	39.14 209	22.57 205	36.42 212	24.99 208	29.06 208	18.00 195	14.27 168	20.76 206	50.21 207	32.95 205	4.52 169	20.86 201	7.46 132	15.45 180	6.98 150	30.40 185	9.01 167	14.78 175	7.91 97	5.88 181	11.42 188	42.08 225	34.71 227	51.07 225	42.68 206

MFN_U_SF_RVC	29.69 213	27.88 215	16.68 208	33.60 206	26.24 210	33.24 207	28.25 212	38.11 223	22.90 206	45.82 241	29.89 224	50.07 206	33.98 208	22.28 219	31.33 225	17.67 220	14.74 177	15.63 206	53.43 223	25.34 219	24.20 217	26.62 226	11.50 201	25.26 221	34.11 214	25.01 203	37.25 212	50.62 220

MeshStereo	29.29 212	28.48 216	17.50 210	49.31 222	37.64 218	38.86 214	26.38 210	34.68 215	25.28 209	22.00 207	22.68 209	54.80 212	48.74 229	5.16 172	20.51 199	13.21 200	18.28 192	11.54 191	31.54 189	15.46 199	27.03 222	22.62 221	21.18 221	19.65 212	41.00 224	34.21 226	52.39 228	50.76 221
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
DDUNet	23.05 200	29.77 217	12.69 187	44.85 217	38.69 221	45.17 223	46.85 224	11.53 142	13.03 179	8.95 109	18.91 200	22.04 172	5.20 145	90.90 240	19.35 191	12.53 193	20.39 201	10.22 176	30.58 186	11.85 186	18.90 199	17.81 204	19.71 216	6.99 171	14.32 154	17.72 165	16.36 159	17.10 147

UDG	24.16 205	30.32 218	13.18 193	44.63 215	41.05 222	44.80 222	51.49 228	13.27 159	13.18 180	14.08 165	21.60 208	23.38 173	6.33 156	87.67 238	19.21 189	10.82 180	22.67 211	14.89 204	32.39 193	12.70 191	20.59 211	21.10 215	15.54 209	8.67 179	17.20 169	17.91 167	17.60 163	15.92 142

MDST_ROB	21.72 197	32.34 219	11.84 184	47.88 220	25.72 209	40.53 215	20.27 202	19.03 183	13.21 181	16.27 187	11.02 154	29.36 183	39.35 218	2.30 135	19.77 192	7.38 131	11.30 158	4.69 109	16.39 137	7.96 155	13.74 167	8.94 108	6.81 189	10.22 184	42.52 226	34.16 225	53.23 230	40.29 199

PVD	37.79 223	34.98 220	20.39 219	46.52 218	34.64 216	49.92 225	37.87 218	40.06 228	38.35 234	15.54 183	28.87 220	51.49 210	50.85 231	49.22 227	24.31 216	17.44 219	37.87 231	22.43 222	50.09 221	27.13 220	38.96 232	40.93 244	19.99 219	24.74 220	44.82 230	60.36 251	46.84 224	65.68 246

MADNet+	54.49 236	36.29 221	65.28 255	55.46 225	52.71 233	44.78 221	41.01 220	61.36 243	51.38 240	53.83 244	37.45 232	76.28 246	63.97 243	33.78 224	63.96 244	50.01 243	54.97 244	50.48 246	69.76 237	52.44 238	48.80 250	42.65 246	51.91 234	47.05 236	75.18 256	70.10 256	57.84 235	62.60 238

MANE	36.94 222	36.29 221	31.03 227	57.02 226	46.19 227	46.08 224	45.02 222	43.11 232	29.92 219	23.17 209	29.68 223	55.69 213	39.74 219	18.06 210	29.18 223	23.46 229	29.40 221	42.51 241	38.74 209	16.68 203	30.43 226	19.45 211	9.50 195	26.64 223	54.34 238	45.68 238	66.46 244	63.84 240

MSC_U_SF_DS_RVC	34.01 219	36.70 223	37.14 232	47.25 219	28.07 213	29.43 204	27.43 211	50.80 236	47.52 238	40.20 233	25.09 214	39.01 194	33.39 207	29.53 223	37.84 231	26.40 230	16.84 187	21.78 220	61.43 229	33.78 230	24.58 218	30.08 230	26.57 226	36.04 234	35.11 216	26.89 205	29.05 193	40.29 199

CC-Net-ROB	22.08 198	37.39 224	18.42 212	54.08 223	42.24 223	44.20 220	33.29 214	28.75 207	6.94 159	35.53 227	9.92 139	67.83 236	7.19 163	17.81 209	16.99 173	4.17 38	11.26 157	9.49 171	39.61 211	7.96 155	7.08 89	5.32 40	12.54 204	3.51 127	18.56 173	14.64 146	13.82 143	27.72 184

ELAS_RVC	39.74 227	44.04 225	36.66 231	58.11 228	45.19 225	56.14 229	49.43 226	39.73 227	29.65 217	26.32 216	34.68 231	71.94 242	42.73 225	22.07 217	28.13 222	21.12 226	35.53 227	23.10 225	44.80 212	24.70 217	36.32 230	28.59 228	19.83 217	33.58 232	51.38 234	43.13 233	64.47 242	61.73 233
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	39.35 225	44.24 226	28.05 226	61.07 231	43.47 224	54.25 226	45.22 223	41.94 231	32.65 226	31.62 223	24.73 213	61.60 221	56.77 239	14.31 204	34.72 229	23.29 228	23.20 213	17.10 212	58.99 227	32.22 229	29.52 225	24.55 224	18.61 214	29.96 228	50.77 232	41.66 231	73.70 255	64.28 241

ELAS	39.51 226	44.81 227	36.19 230	58.45 229	46.13 226	54.45 228	50.25 227	40.44 229	31.78 223	26.02 215	32.54 228	65.46 231	42.57 224	21.53 216	27.48 221	21.05 225	35.00 226	22.52 223	45.69 216	24.31 216	35.29 228	28.06 227	19.96 218	31.99 231	53.74 237	45.14 236	63.62 241	62.25 235
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	35.13 221	45.56 228	34.03 229	61.63 232	49.92 231	54.32 227	44.81 221	36.44 218	33.47 229	25.69 214	29.35 222	63.16 227	52.17 234	12.19 200	23.27 212	9.47 160	17.21 189	8.59 166	47.67 217	16.58 202	19.55 204	18.29 206	10.00 196	24.09 219	50.84 233	44.22 234	62.57 239	53.51 225

AMNet	47.83 233	50.28 229	48.32 236	49.27 221	46.57 228	59.06 231	53.92 229	21.22 191	35.36 231	31.59 222	66.41 248	69.82 239	12.21 176	54.08 230	44.47 232	55.40 246	56.24 245	57.04 254	48.21 219	48.59 236	56.86 254	49.60 250	11.74 203	47.76 237	44.74 229	51.79 245	57.49 234	63.38 239

DispFullNet	40.74 228	50.99 230	26.61 224	65.46 234	47.50 229	60.25 232	71.20 235	32.04 211	27.03 213	21.32 205	20.18 203	68.40 237	50.11 230	93.54 242	22.55 206	20.81 223	50.95 240	35.07 235	69.93 238	28.39 224	27.82 223	23.29 222	21.06 220	21.07 214	29.02 207	21.57 188	35.78 209	58.02 231

SQANet	34.13 220	52.91 231	20.04 218	71.73 236	51.83 232	73.91 237	75.37 236	25.76 201	12.05 177	32.09 225	15.31 184	60.15 217	16.08 185	90.79 239	18.73 187	7.66 137	18.79 193	16.14 207	45.27 214	12.63 190	12.03 152	11.79 152	57.69 236	8.12 173	22.24 190	23.24 196	26.50 192	42.59 205

JetBlue	57.10 238	54.08 232	62.43 250	61.97 233	58.30 236	62.31 233	61.16 231	51.95 238	74.31 251	46.01 242	28.78 219	88.78 262	39.88 220	51.67 228	46.67 234	44.36 239	61.07 249	52.35 248	60.70 228	51.51 237	54.26 252	58.95 255	68.18 251	55.39 245	54.92 239	47.82 240	72.43 251	71.46 251

SPS-STEREO	56.82 237	55.71 233	52.37 239	54.64 224	54.16 234	62.84 234	55.13 230	37.37 219	53.33 241	41.27 236	72.52 253	68.62 238	51.40 232	53.51 229	57.00 239	56.39 249	64.80 256	60.94 259	67.98 234	65.36 251	72.37 263	62.46 259	22.85 224	53.74 243	53.29 236	57.11 249	64.68 243	62.29 236
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	57.17 239	56.10 234	53.57 240	57.66 227	54.81 235	66.87 236	62.17 232	41.35 230	46.50 237	41.67 237	74.58 254	65.22 229	55.77 238	55.63 232	59.11 243	56.13 247	64.44 255	58.92 258	64.63 231	60.40 247	66.26 258	59.91 256	29.65 230	50.56 239	53.16 235	55.58 247	67.40 245	65.61 245

otaku	42.53 230	60.76 235	26.12 223	85.54 251	70.60 241	84.54 253	93.44 255	37.69 221	31.70 222	39.26 232	20.97 207	60.57 218	26.89 196	95.02 243	27.13 220	12.84 196	20.60 202	16.82 210	65.55 232	27.44 222	15.74 180	13.40 178	58.61 237	19.88 213	34.37 215	23.17 195	34.71 206	44.82 210

ACVNet-4b	46.06 232	60.90 236	32.92 228	90.00 257	76.09 251	84.67 254	96.68 262	33.82 213	32.59 225	41.20 235	17.24 192	80.20 250	32.09 202	96.24 250	37.08 230	28.08 231	33.12 223	20.43 219	55.56 224	37.90 234	13.41 163	12.52 164	63.49 247	19.04 210	36.12 218	28.81 208	41.44 217	41.92 204

Ntro	44.96 231	61.36 237	27.27 225	85.34 250	71.49 242	84.40 252	94.06 256	47.80 234	36.31 232	40.39 234	33.41 229	65.57 233	23.58 190	95.42 244	29.82 224	13.96 208	23.52 216	17.09 211	66.20 233	31.33 228	17.22 188	13.73 180	60.12 238	21.16 215	36.19 219	31.98 220	40.20 215	45.09 211

ACVNet_1	49.61 234	64.75 238	40.30 234	86.63 253	72.69 244	85.53 256	95.02 257	58.49 241	29.66 218	43.47 238	50.49 238	66.34 235	57.87 240	95.90 246	34.54 228	15.19 214	37.38 230	28.28 228	57.74 225	31.14 226	27.97 224	20.60 214	63.71 248	28.64 226	43.64 227	29.72 212	35.84 210	38.01 198

RainbowNet	54.35 235	67.68 239	45.83 235	91.40 258	75.14 249	90.62 263	95.07 258	39.32 226	32.73 227	45.43 239	31.22 227	72.72 243	57.93 241	96.79 253	69.96 246	46.59 241	35.94 228	30.28 233	78.27 251	55.58 242	23.73 216	16.75 200	65.53 249	33.78 233	40.70 223	33.59 223	45.00 222	49.95 219

SPstereo	71.86 253	69.14 240	64.01 252	60.08 230	71.97 243	63.66 235	64.72 234	85.68 261	78.76 258	70.86 254	82.24 259	71.74 241	81.00 260	78.50 236	81.26 258	86.80 262	73.51 259	57.31 256	77.35 247	66.73 254	70.33 260	66.77 260	61.61 239	73.05 258	73.20 253	61.73 252	80.11 262	68.23 250

WAO-7	61.94 243	71.56 241	62.05 249	65.75 235	69.41 239	56.14 229	62.30 233	81.67 256	78.25 254	59.05 248	70.90 250	65.32 230	71.06 247	54.89 231	84.81 261	76.94 259	44.67 234	35.13 236	80.44 256	69.59 257	43.32 240	33.82 235	15.00 208	80.05 264	55.99 241	65.94 255	56.44 231	61.89 234

ACVNet_2	59.14 240	74.57 242	58.41 246	88.79 254	81.19 254	87.39 260	96.11 260	66.30 245	42.46 236	52.85 243	49.00 236	79.04 249	70.67 246	96.49 251	54.14 238	40.62 236	41.93 233	28.82 230	77.71 248	42.88 235	33.06 227	24.05 223	62.12 240	53.57 242	55.32 240	32.47 221	51.92 226	54.99 230

IMH-64-1	61.05 241	75.17 243	52.05 237	80.74 239	74.47 246	80.23 243	84.86 241	77.30 249	64.62 243	37.02 228	59.82 241	62.46 222	80.47 257	96.83 255	53.09 236	41.27 237	49.54 236	35.71 237	72.68 241	54.81 240	39.90 233	32.50 232	62.43 241	50.78 240	67.42 248	39.74 229	57.43 232	65.04 243

IMH-64	61.05 241	75.17 243	52.05 237	80.74 239	74.47 246	80.23 243	84.86 241	77.30 249	64.62 243	37.02 228	59.82 241	62.46 222	80.47 257	96.83 255	53.09 236	41.27 237	49.54 236	35.71 237	72.68 241	54.81 240	39.90 233	32.50 232	62.43 241	50.78 240	67.42 248	39.74 229	57.43 232	65.04 243

TorneroNet-64	63.98 246	75.57 245	57.45 245	83.07 246	63.84 237	75.22 238	83.83 240	60.34 242	69.07 249	56.60 246	49.28 237	86.93 257	71.27 249	96.71 252	67.67 245	51.38 244	48.22 235	46.78 243	77.34 246	58.81 245	35.85 229	36.77 238	74.57 253	55.54 246	59.56 243	51.37 244	61.32 236	73.21 254

IMH	63.17 244	76.33 246	54.19 242	81.33 241	74.21 245	82.68 247	84.99 243	77.65 251	66.35 246	38.15 231	59.93 243	66.09 234	82.64 261	96.82 254	57.26 240	45.43 240	50.76 239	36.87 239	75.77 245	59.41 246	39.97 235	32.67 234	62.53 243	54.62 244	71.08 251	48.54 241	61.52 237	67.92 249

TorneroNet	66.86 247	77.92 247	64.47 253	86.31 252	69.64 240	77.67 239	87.13 247	62.93 244	69.96 250	65.69 251	55.78 240	86.74 256	68.24 244	96.86 257	71.17 247	51.97 245	49.62 238	51.28 247	78.97 252	62.59 249	41.20 238	43.42 247	76.92 255	56.82 247	60.62 244	49.22 242	70.01 249	71.97 252

DPSimNet_ROB		78.09 248	80.48 263	79.44 238	89.46 261	80.69 245	81.30 239	70.52 246	95.56 266	96.19 264	86.61 262	88.60 261	60.42 242	93.22 241	77.85 251	70.57 258		65.68 260	83.41 259	78.36 263	72.32 262	79.68 263	91.44 264	62.45 250		83.11 264	77.62 257	78.51 256

WAO-6	68.18 249	78.62 249	60.45 247	81.47 242	80.21 253	78.03 240	86.47 246	81.52 255	68.87 248	68.29 253	71.35 252	61.49 220	84.91 262	95.96 247	78.72 253	62.22 251	53.84 243	48.88 244	68.32 235	58.39 244	56.45 253	52.29 252	50.11 233	58.70 248	72.40 252	47.10 239	68.20 246	67.47 248

notaker	72.10 254	79.09 250	56.44 244	85.07 249	83.21 255	82.55 246	91.79 252	87.64 263	82.49 262	60.50 249	86.23 261	71.48 240	80.31 256	96.91 258	79.38 254	62.10 250	62.46 253	50.18 245	82.33 258	67.72 255	53.81 251	48.46 249	74.10 252	68.81 254	58.80 242	54.11 246	68.79 248	71.97 252

LRCNet_RVC	69.74 250	79.46 251	53.69 241	96.11 264	97.26 267	94.74 265	90.34 249	72.38 247	49.04 239	99.83 268	80.72 258	96.25 268	77.47 254	98.06 265	48.64 235	32.44 233	80.71 264	66.45 261	96.37 265	73.47 258	48.44 246	39.97 242	96.08 265	64.40 251	37.45 220	24.93 202	46.64 223	41.61 202

LVE	70.38 252	79.61 252	68.21 256	93.13 262	87.94 258	82.93 249	96.82 264	84.07 259	66.67 247	72.97 257	77.65 256	62.91 225	87.99 265	97.67 263	57.99 241	47.05 242	56.55 246	54.10 251	81.20 257	62.03 248	46.12 245	40.51 243	79.82 257	70.89 257	69.16 250	49.89 243	72.97 252	53.29 224

ktn	74.27 255	80.09 253	54.40 243	81.87 243	88.84 260	79.49 242	90.90 250	90.82 265	91.54 263	57.18 247	91.65 265	65.50 232	68.85 245	97.45 261	76.39 250	65.35 253	66.98 257	57.15 255	79.45 254	66.06 253	62.65 257	60.72 258	67.84 250	66.33 252	75.83 259	62.37 253	78.26 260	81.20 262

PSMNet_ROB	63.62 245	80.93 254	61.11 248	82.06 244	75.91 250	85.66 257	87.87 248	55.78 240	75.75 252	71.00 255	64.08 246	73.73 245	72.13 250	95.50 245	58.85 242	37.29 234	53.04 242	39.79 240	73.04 243	65.57 252	41.57 239	29.13 229	63.35 246	48.54 238	63.40 246	42.46 232	73.36 253	46.75 215

DLNR_Zeroshot_test	28.00 210	81.83 255	12.85 189	100.00 266	1.02 49	2.33 88	99.01 266	12.59 151	1.00 57	13.13 152	5.89 100	12.81 123	2.24 99	24.07 220	96.86 265	100.00 270	33.19 224	28.64 229	28.87 183	5.88 124	13.67 166	12.70 169	1.19 78	4.14 137	14.30 153	10.34 114	18.43 169	18.93 152

MFMNet_re	70.27 251	82.01 256	76.70 261	77.50 237	69.21 238	82.82 248	76.83 238	52.08 239	54.81 242	54.70 245	71.11 251	73.65 244	51.71 233	66.06 233	82.43 260	83.60 261	80.08 263	78.18 263	72.22 240	69.01 256	75.33 264	74.67 262	46.87 232	60.21 249	61.36 245	63.27 254	73.39 254	87.35 265

UNDER WATER-64	76.24 258	82.20 257	72.56 257	91.75 259	87.39 257	85.91 258	96.79 263	83.59 257	77.05 253	79.27 261	85.20 260	87.22 258	77.06 253	97.41 260	74.25 248	56.13 247	62.80 254	56.62 253	74.95 244	54.04 239	46.06 244	53.11 254	90.69 262	73.40 261	78.25 262	81.35 263	68.54 247	84.99 264

HanzoNet	79.67 261	82.95 258	64.80 254	84.96 248	88.06 259	83.31 250	90.90 250	93.49 266	91.90 265	61.69 250	89.44 263	83.67 254	87.05 264	98.05 264	75.40 249	66.41 255	75.66 260	73.33 262	87.74 260	75.19 259	71.87 261	71.17 261	75.44 254	68.47 253	77.89 261	71.87 259	79.93 261	80.34 260

WAO-8	74.52 256	84.05 259	73.61 259	89.74 255	89.50 262	89.28 261	92.75 253	80.78 253	78.43 255	76.10 259	62.95 244	83.35 252	72.81 251	96.06 248	79.78 256	69.03 256	61.26 250	52.86 249	77.93 249	77.15 261	48.50 247	37.70 240	62.77 244	73.06 259	75.75 257	70.20 257	78.12 258	78.55 257

Venus	74.52 256	84.05 259	73.61 259	89.79 256	89.50 262	89.28 261	92.75 253	80.78 253	78.43 255	76.10 259	62.95 244	83.35 252	72.81 251	96.06 248	79.78 256	69.03 256	61.26 250	52.86 249	77.93 249	77.15 261	48.50 247	37.70 240	62.77 244	73.06 259	75.75 257	70.20 257	78.12 258	78.55 257

Dean	78.10 260	84.07 261	77.79 262	97.36 265	96.41 266	97.23 266	97.23 265	85.94 262	82.02 260	89.02 263	78.94 257	89.52 264	86.62 263	98.39 266	78.24 252	66.19 254	59.02 248	58.04 257	91.39 262	80.44 264	46.00 243	34.43 237	80.10 258	75.71 262	74.91 254	56.61 248	85.57 264	61.37 232

JetRed	79.74 262	84.86 262	84.75 264	83.33 247	79.63 252	84.29 251	86.00 245	83.83 258	82.27 261	68.23 252	65.65 247	91.60 265	40.25 221	78.81 237	82.00 259	82.38 260	79.66 262	86.71 267	80.09 255	75.66 260	89.92 265	87.35 264	87.58 260	70.70 256	75.09 255	80.20 262	82.83 263	79.20 259

UNDER WATER	76.47 259	84.86 262	73.17 258	92.09 260	84.39 256	85.98 259	95.08 259	80.50 252	78.58 257	76.05 258	77.21 255	88.36 260	78.28 255	97.23 259	79.68 255	64.18 252	62.42 252	56.61 252	79.02 253	57.51 243	45.78 241	49.93 251	87.98 261	76.69 263	77.47 260	79.88 261	71.14 250	84.72 263

MADNet++	89.62 264	89.02 264	93.74 267	82.65 245	93.38 264	79.29 241	85.77 244	84.10 260	91.85 264	96.66 265	97.66 266	87.95 259	93.41 266	67.66 234	95.69 264	98.91 266	94.93 266	85.95 265	92.39 263	97.70 266	96.25 267	98.23 267	84.22 259	96.79 266	80.90 264	87.45 265	86.71 265	80.38 261

PWCK	68.06 248	90.32 265	62.85 251	92.90 261	74.77 248	85.41 255	76.65 237	74.89 248	65.35 245	71.52 256	69.97 249	81.47 251	71.14 248	71.79 235	46.18 233	38.78 235	68.69 258	46.54 242	93.69 264	65.23 250	57.46 255	44.21 248	79.49 256	69.69 255	65.76 247	45.15 237	63.32 240	64.29 242

KSHMR	85.25 263	95.47 266	88.23 265	95.51 263	93.44 265	93.00 264	96.39 261	88.80 264	81.10 259	87.36 262	90.72 264	84.93 255	80.59 259	97.47 262	94.10 263	89.78 264	75.93 261	78.41 264	88.41 261	85.57 265	68.86 259	60.56 257	91.20 263	85.71 265	80.53 263	75.42 260	75.94 256	78.30 255

MEDIAN_ROB	98.43 267	99.54 267	99.16 268	100.00 266	100.00 268	100.00 267	100.00 268	99.70 269	99.01 267	100.00 269	99.99 270	98.84 269	97.69 267	99.96 268	99.68 267	99.02 267	99.14 267	99.20 268	99.95 268	98.84 267	95.69 266	97.89 266	100.00 267	98.43 267	90.88 265	94.63 266	93.09 266	97.19 268

DPSMNet_ROB	99.77 270	99.92 268	100.00 271	100.00 266	100.00 268	100.00 267	100.00 268	99.68 267	100.00 270	99.55 266	99.83 268	95.84 267	99.58 269	100.00 269	99.97 270	100.00 270	99.97 268	99.99 270	99.86 267	100.00 269	99.87 271	99.81 270	100.00 267	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270	100.00 271

DGTPSM_ROB	99.77 270	99.92 268	100.00 271	100.00 266	100.00 268	100.00 267	100.00 268	99.68 267	100.00 270	99.55 266	99.83 268	95.82 266	99.57 268	100.00 269	99.97 270	100.00 270	99.97 268	99.99 270	99.82 266	100.00 269	99.87 271	99.81 270	100.00 267	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270	100.00 271

MyStereo03	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 266	100.00 268	100.00 267	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 272	100.00 269	100.00 269	100.00 273	100.00 272	100.00 267	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270	100.00 271

MyStereo02	96.30 265	100.00 270	100.00 271	100.00 266	0.00 1	100.00 267	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 272	100.00 269	100.00 269	100.00 273	100.00 272	100.00 267	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270	100.00 271

HaxPig	99.51 269	100.00 270	99.60 269	100.00 266	100.00 268	100.00 267	100.00 268	100.00 270	99.98 269	100.00 269	100.00 271	100.00 271	99.98 270	100.00 269	99.78 268	99.77 268	99.99 270	99.81 269	100.00 269	100.00 269	98.91 269	98.48 268	100.00 267	99.99 269	94.94 266	99.72 269	96.77 268	99.19 269

PML	97.97 266	100.00 270	89.93 266	100.00 266	100.00 268	100.00 267	99.54 267	100.00 270	99.69 268	100.00 269	98.27 267	99.94 270	100.00 271	99.54 267	97.52 266	96.07 265	93.74 265	86.07 266	100.00 269	99.13 268	96.78 268	93.32 265	99.00 266	99.26 268	97.52 269	99.99 270	100.00 270	99.98 270

CasAABBNet	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 266	100.00 268	100.00 267	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 272	100.00 269	100.00 269	100.00 273	100.00 272	100.00 267	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270	100.00 271

DPSM_ROB	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 266	100.00 268	100.00 267	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 272	100.00 269	100.00 269	100.00 273	100.00 272	100.00 267	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270	100.00 271

DPSM	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 266	100.00 268	100.00 267	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 272	100.00 269	100.00 269	100.00 273	100.00 272	100.00 267	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270	100.00 271

AVERAGE_ROB	99.48 268	100.00 270	99.91 270	100.00 266	100.00 268	100.00 267	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 269	99.90 269	99.93 269	100.00 271	100.00 272	100.00 269	100.00 269	99.13 270	99.79 269	100.00 267	100.00 270	96.67 268	96.93 267	97.20 269	96.60 267

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