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

AIO-Stereo	0.31 30	0.09 6	0.09 9	0.08 12	0.06 5	0.13 32	0.04 1	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.06 5	0.12 5	0.06 3	0.05 3	1.41 55	0.40 43	0.58 188	0.10 4	0.24 19	0.99 231	0.16 3	2.98 231	0.13 61	0.06 3	0.09 2	0.10 8	0.13 6	0.06 2

Pointernet	0.13 1	0.06 1	0.06 4	0.04 1	0.03 1	0.07 4	0.31 123	0.06 2	0.04 1	0.05 2	0.06 5	0.08 2	0.04 1	0.06 5	0.60 1	0.38 37	0.11 1	0.06 1	0.10 1	0.16 22	0.10 1	0.72 44	0.04 1	0.05 1	0.07 1	0.06 1	0.13 6	0.08 6

RSM	0.28 24	0.09 6	0.09 9	0.07 9	0.06 5	0.14 43	0.05 5	0.06 2	0.05 4	0.05 2	0.08 9	0.13 7	0.06 3	0.04 1	0.74 5	0.27 8	0.24 26	0.10 4	0.14 6	0.35 96	0.20 10	3.91 269	0.12 48	0.07 6	0.10 4	0.11 10	0.14 9	0.07 4

IGEV-Stereo++	0.47 98	0.10 9	0.07 5	0.07 9	0.07 9	0.09 9	0.05 5	0.07 4	0.07 11	0.06 6	0.10 14	0.15 14	0.07 8	0.14 27	2.21 122	1.32 198	0.11 1	0.66 236	0.57 106	1.24 252	0.57 80	3.18 239	1.20 249	0.06 3	0.09 2	0.09 3	0.19 18	0.08 6

MoCha-V2	0.36 45	0.10 9	0.09 9	0.06 5	0.07 9	0.17 63	0.05 5	0.07 4	0.04 1	0.07 9	0.08 9	0.12 5	0.16 46	0.05 3	2.33 128	0.49 81	0.12 3	0.56 219	0.14 6	1.01 233	0.18 6	3.35 244	0.04 1	0.05 1	0.10 4	0.09 3	0.09 1	0.05 1

ProNet	0.17 6	0.07 2	0.09 9	0.06 5	0.04 2	0.10 10	0.66 198	0.07 4	0.04 1	0.04 1	0.12 24	0.07 1	0.04 1	0.30 119	0.74 5	0.47 76	0.27 46	0.09 3	0.11 2	0.13 12	0.17 5	0.47 23	0.09 17	0.08 9	0.10 4	0.06 1	0.11 2	0.06 2

Occ-G	0.34 38	0.14 18	0.10 14	0.09 16	0.09 17	0.13 32	0.07 10	0.08 7	0.06 6	0.05 2	0.14 37	0.11 3	0.06 3	0.06 5	1.60 71	0.58 102	0.13 5	0.37 152	0.84 153	0.61 174	0.26 18	2.35 201	0.67 226	0.08 9	0.10 4	0.09 3	0.18 16	0.09 11

RSM++	0.30 28	0.10 9	0.09 9	0.08 12	0.07 9	0.11 14	0.06 9	0.08 7	0.07 11	0.06 6	0.08 9	0.14 11	0.07 8	0.04 1	0.71 4	0.27 8	0.22 21	0.11 8	0.15 9	0.52 161	0.24 15	4.18 272	0.15 85	0.12 24	0.13 12	0.10 8	0.14 9	0.08 6

AEACV	0.71 160	0.17 24	0.11 18	0.09 16	0.08 14	0.15 49	0.08 17	0.08 7	0.06 6	0.07 9	0.07 7	0.13 7	0.08 12	0.21 74	4.08 176	3.29 272	0.16 10	0.82 256	0.73 140	1.51 260	0.70 107	4.15 271	0.95 243	0.08 9	0.11 8	0.92 214	0.15 12	0.08 6

CroCo-Stereo Lap2	0.14 2	0.08 5	0.05 1	0.05 2	0.06 5	0.05 1	0.04 1	0.08 7	0.06 6	0.11 15	0.03 3	0.14 11	0.07 8	0.08 9	0.94 13	0.36 29	0.12 3	0.10 4	0.13 3	0.07 2	0.30 22	0.23 4	0.04 1	0.07 6	0.12 10	0.11 10	0.11 2	0.08 6

CroCo-Stereo	0.14 2	0.07 2	0.05 1	0.05 2	0.05 4	0.05 1	0.04 1	0.08 7	0.06 6	0.06 6	0.01 1	0.11 3	0.07 8	0.07 7	1.09 20	0.38 37	0.13 5	0.10 4	0.17 11	0.06 1	0.26 18	0.24 5	0.04 1	0.06 3	0.11 8	0.09 3	0.11 2	0.07 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
U	0.16 5	0.09 6	0.05 1	0.05 2	0.06 5	0.06 3	0.04 1	0.09 12	0.06 6	0.09 11	0.02 2	0.16 15	0.11 22	0.07 7	1.00 14	0.45 61	0.15 8	0.12 9	0.16 10	0.09 4	0.30 22	0.37 14	0.04 1	0.09 12	0.14 13	0.11 10	0.12 5	0.09 11

RAStereo	0.18 8	0.12 14	0.08 7	0.06 5	0.08 14	0.07 4	0.05 5	0.10 13	0.07 11	0.20 32	0.04 4	0.16 15	0.06 3	0.09 12	1.13 30	0.35 26	0.18 14	0.13 11	0.24 19	0.08 3	0.52 64	0.30 7	0.05 8	0.09 12	0.14 13	0.11 10	0.13 6	0.11 15

StereoVision	0.15 4	0.10 9	0.07 5	0.06 5	0.07 9	0.07 4	0.07 10	0.10 13	0.13 31	0.09 11	0.07 7	0.16 15	0.08 12	0.11 15	0.75 8	0.29 13	0.15 8	0.13 11	0.17 11	0.10 5	0.23 14	0.22 3	0.04 1	0.09 12	0.15 20	0.13 16	0.19 18	0.16 23

delet	0.18 8	0.14 18	0.13 26	0.12 28	0.12 27	0.13 32	0.10 27	0.12 15	0.10 19	0.15 19	0.12 24	0.18 20	0.10 20	0.12 19	1.14 31	0.24 4	0.17 11	0.14 13	0.13 3	0.12 9	0.18 6	0.33 10	0.09 17	0.11 19	0.14 13	0.12 14	0.21 23	0.14 20

MaDis-Stereo	0.23 14	0.17 24	0.11 18	0.07 9	0.11 23	0.08 7	0.07 10	0.13 16	0.10 19	0.19 28	0.10 14	0.20 22	0.09 15	0.14 27	1.08 18	0.40 43	0.24 26	0.18 29	0.54 101	0.12 9	0.51 61	0.45 21	0.07 9	0.13 26	0.20 40	0.23 53	0.21 23	0.24 60

RYNet	0.49 105	0.11 13	0.10 14	0.08 12	0.09 17	0.10 10	0.07 10	0.13 16	0.18 77	0.10 14	0.10 14	0.14 11	0.08 12	0.08 9	9.32 266	0.37 32	0.14 7	0.22 48	0.17 11	0.10 5	0.20 10	0.13 1	0.16 98	0.10 15	0.14 13	0.45 158	0.24 30	0.13 17

AANet_RVC	0.18 8	0.13 17	0.13 26	0.10 19	0.16 54	0.08 7	0.13 41	0.14 18	0.15 41	0.13 16	0.12 24	0.13 7	0.11 22	0.11 15	0.90 12	0.25 6	0.18 14	0.17 22	0.20 15	0.16 22	0.18 6	0.21 2	0.11 40	0.12 24	0.16 24	0.16 23	0.22 27	0.23 55

TDLM	0.17 6	0.14 18	0.14 45	0.11 22	0.14 38	0.11 14	0.11 29	0.15 19	0.12 26	0.09 11	0.21 68	0.20 22	0.11 22	0.12 19	0.61 2	0.20 1	0.20 19	0.15 16	0.13 3	0.11 7	0.15 2	0.37 14	0.10 27	0.11 19	0.12 10	0.16 23	0.16 14	0.16 23

UniTT-Stereo	0.27 22	0.16 23	0.11 18	0.09 16	0.11 23	0.11 14	0.07 10	0.16 20	0.11 21	0.21 33	0.10 14	0.29 52	0.16 46	0.26 98	1.56 63	0.47 76	0.25 34	0.19 32	0.64 124	0.15 17	0.59 86	0.44 20	0.10 27	0.16 45	0.18 31	0.22 49	0.16 14	0.17 29

anonymousdsp	0.52 114	0.12 14	0.12 22	0.12 28	0.10 19	0.13 32	0.07 10	0.16 20	0.09 15	0.15 19	2.52 262	0.16 15	0.09 15	0.10 14	1.84 93	1.32 198	0.23 24	0.15 16	0.41 54	1.16 247	0.31 25	3.07 238	1.01 247	0.10 15	0.14 13	0.09 3	0.24 30	0.10 14

MMNet	0.25 17	0.15 21	0.12 22	0.14 40	0.14 38	0.13 32	0.14 53	0.16 20	0.12 26	0.13 16	0.15 39	0.22 26	0.09 15	0.18 59	2.41 129	0.26 7	0.19 17	0.17 22	0.20 15	0.15 17	0.21 13	0.40 16	0.10 27	0.14 30	0.15 20	0.16 23	0.28 41	0.16 23

MIF-Stereo (partial)	0.26 19	0.20 48	0.13 26	0.10 19	0.13 34	0.11 14	0.08 17	0.17 23	0.14 36	0.18 26	0.10 14	0.25 35	0.11 22	0.16 40	1.41 55	0.45 61	0.25 34	0.22 48	0.30 31	0.15 17	0.58 81	0.56 27	0.09 17	0.18 65	0.19 36	0.17 28	0.38 79	0.20 38

AASNet	0.22 13	0.18 29	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.16 54	0.14 53	0.17 23	0.09 15	0.15 19	0.16 50	0.16 15	0.10 20	0.15 32	1.23 39	0.23 2	0.18 14	0.16 21	0.17 11	0.14 14	0.20 10	0.80 52	0.10 27	0.13 26	0.15 20	0.14 19	0.18 16	0.13 17

iRaftStereo_RVC	0.20 12	0.15 21	0.12 22	0.10 19	0.11 23	0.10 10	0.07 10	0.17 23	0.09 15	0.15 19	0.15 39	0.18 20	0.09 15	0.17 46	0.63 3	0.28 11	0.25 34	0.14 13	0.21 18	0.21 41	0.36 31	0.86 60	0.08 13	0.10 15	0.15 20	0.12 14	0.19 18	0.13 17

RAFT + AFF	0.43 81	0.12 14	0.10 14	0.13 36	0.07 9	0.11 14	0.30 122	0.17 23	0.11 21	0.19 28	0.10 14	0.28 48	0.09 15	0.12 19	7.26 245	0.34 25	0.22 21	0.12 9	0.34 38	0.11 7	0.41 43	0.26 6	0.07 9	0.11 19	0.16 24	0.13 16	0.14 9	0.09 11

DMCA	0.28 24	0.17 24	0.16 56	0.13 36	0.14 38	0.13 32	0.16 67	0.18 27	0.15 41	0.19 28	0.18 52	0.28 48	0.12 30	0.15 32	2.01 106	0.60 108	0.33 86	0.45 185	0.24 19	0.15 17	0.29 21	0.30 7	0.13 61	0.14 30	0.18 31	0.17 28	0.21 23	0.17 29

RAFT	0.18 8	0.07 2	0.10 14	0.08 12	0.04 2	0.24 114	0.27 116	0.19 28	0.07 11	0.13 16	0.08 9	0.13 7	0.06 3	0.11 15	1.18 36	0.29 13	0.17 11	0.08 2	0.14 6	0.21 41	0.16 3	0.33 10	0.04 1	0.07 6	0.16 24	0.15 21	0.21 23	0.16 23

IGEV-Stereo+	0.62 149	0.72 235	0.08 7	0.12 28	0.10 19	0.34 157	0.08 17	0.20 29	0.12 26	0.30 69	0.96 214	0.21 24	0.37 166	0.13 22	2.18 119	1.69 223	0.21 20	0.28 91	0.77 143	1.07 239	0.69 104	3.68 261	0.80 237	0.10 15	0.14 13	1.16 227	0.15 12	0.12 16

HCRNet	0.36 45	0.24 108	0.13 26	0.26 142	0.12 27	0.18 69	0.13 41	0.20 29	0.09 15	0.54 185	0.20 61	0.29 52	0.11 22	0.14 27	3.99 175	0.31 17	0.24 26	0.15 16	0.26 24	0.13 12	0.27 20	0.58 31	0.13 61	0.11 19	0.14 13	0.16 23	0.37 75	0.15 22

ARAFT	0.31 30	0.18 29	0.13 26	0.15 54	0.13 34	0.13 32	0.09 24	0.20 29	0.13 31	0.36 126	0.15 39	0.33 79	0.12 30	0.26 98	1.09 20	0.40 43	0.29 57	0.24 64	0.57 106	0.15 17	0.53 68	1.71 148	0.09 17	0.14 30	0.23 57	0.15 21	0.38 79	0.18 33

MGS-Stereo	0.37 49	0.22 77	0.15 50	0.14 40	0.13 34	0.11 14	0.12 35	0.21 32	0.12 26	0.18 26	0.13 29	0.21 24	0.16 46	0.13 22	4.27 180	0.35 26	0.28 52	0.22 48	0.35 41	0.20 34	0.41 43	0.75 46	0.12 48	0.16 45	0.20 40	0.17 28	0.27 40	0.21 47

plain	0.24 15	0.21 60	0.13 26	0.11 22	0.15 42	0.11 14	0.08 17	0.21 32	0.12 26	0.23 35	0.09 13	0.30 59	0.12 30	0.17 46	1.07 16	0.46 69	0.25 34	0.23 58	0.29 29	0.14 14	0.55 74	0.57 29	0.08 13	0.19 84	0.19 36	0.17 28	0.20 21	0.21 47

DISCO	0.34 38	0.24 108	0.17 65	0.19 91	0.21 100	0.24 114	0.33 128	0.21 32	0.21 98	0.35 111	0.26 89	0.25 35	0.17 54	0.19 65	2.16 116	0.37 32	0.30 69	0.22 48	0.44 61	0.23 53	0.31 25	0.71 42	0.15 85	0.18 65	0.24 60	0.23 53	0.40 91	0.25 64

iinet-f	0.37 49	0.24 108	0.18 74	0.20 99	0.15 42	0.22 98	0.19 82	0.22 35	0.16 51	0.38 141	0.39 144	0.27 44	0.23 96	0.17 46	1.98 103	0.49 81	0.31 74	0.21 39	0.69 134	0.36 99	0.50 57	0.92 65	0.15 85	0.18 65	0.27 81	0.20 43	0.46 118	0.26 72

UPFNet	0.27 22	0.18 29	0.20 80	0.18 81	0.19 79	0.19 76	0.15 64	0.22 35	0.17 65	0.23 35	0.19 57	0.23 29	0.14 39	0.26 98	1.70 83	0.29 13	0.24 26	0.21 39	0.25 23	0.18 26	0.24 15	0.40 16	0.14 76	0.17 62	0.19 36	0.20 43	0.39 85	0.19 36

PWCDC_ROB	0.57 134	0.19 39	0.20 80	0.17 71	0.27 144	0.22 98	0.25 112	0.22 35	0.54 209	0.16 24	0.43 149	0.32 71	1.19 224	0.47 170	5.41 207	0.50 85	0.34 94	0.28 91	0.38 46	0.27 73	0.68 101	1.28 110	0.25 148	0.31 164	0.19 36	0.29 98	0.26 36	0.36 120

IGEV-BASED-STEREO-	0.42 70	0.18 29	0.12 22	0.12 28	0.12 27	0.35 163	0.08 17	0.23 38	0.14 36	0.30 69	0.20 61	0.24 32	0.34 153	0.13 22	1.73 84	0.64 117	0.27 46	0.28 91	0.35 41	0.36 99	0.61 92	3.37 246	0.10 27	0.11 19	0.16 24	0.37 134	0.25 32	0.14 20

CAS	0.40 63	0.20 48	0.14 45	0.15 54	0.16 54	0.13 32	0.43 154	0.23 38	0.23 111	0.37 133	0.28 104	0.29 52	0.30 132	0.52 180	1.74 85	0.70 126	0.39 118	0.37 152	0.37 45	0.37 103	0.77 115	1.14 95	0.12 48	0.15 39	0.25 68	0.25 68	0.29 44	0.34 111

IER	0.37 49	0.19 39	0.17 65	0.17 71	0.16 54	0.18 69	0.18 78	0.23 38	0.15 41	0.27 55	0.25 85	0.33 79	0.14 39	0.23 84	3.88 171	0.31 17	0.27 46	0.20 36	0.24 19	0.20 34	0.32 27	0.42 18	0.19 120	0.16 45	0.20 40	0.26 84	0.38 79	0.25 64

HGLStereo	0.33 37	0.24 108	0.20 80	0.18 81	0.24 124	0.19 76	0.18 78	0.23 38	0.16 51	0.31 81	0.32 127	0.22 26	0.15 45	0.21 74	1.95 100	0.47 76	0.38 114	0.24 64	0.30 31	0.20 34	0.46 51	0.57 29	0.14 76	0.19 84	0.24 60	0.25 68	0.33 47	0.22 50

DSFCA	0.36 45	0.25 123	0.21 96	0.21 106	0.26 136	0.23 107	0.27 116	0.23 38	0.21 98	0.22 34	0.27 98	0.26 40	0.16 46	0.15 32	1.69 82	0.64 117	0.29 57	0.27 83	0.32 37	0.24 57	0.46 51	0.81 55	0.18 113	0.21 101	0.28 87	0.29 98	0.57 155	0.45 141

LoS_RVC	0.48 100	0.25 123	0.21 96	0.11 22	0.19 79	0.13 32	0.13 41	0.24 43	0.25 122	0.38 141	0.26 89	0.37 100	0.34 153	0.22 78	3.48 153	0.79 134	0.41 125	0.43 177	0.60 115	0.29 76	1.05 139	1.41 120	0.14 76	0.16 45	0.28 87	0.23 53	0.26 36	0.29 83

tt_ll	0.48 100	0.25 123	0.21 96	0.11 22	0.19 79	0.13 32	0.13 41	0.24 43	0.25 122	0.38 141	0.26 89	0.37 100	0.34 153	0.22 78	3.48 153	0.79 134	0.41 125	0.43 177	0.60 115	0.29 76	1.05 139	1.41 120	0.14 76	0.16 45	0.28 87	0.23 53	0.26 36	0.29 83

TestStereo1	0.31 30	0.22 77	0.13 26	0.12 28	0.12 27	0.12 29	0.12 35	0.24 43	0.15 41	0.25 46	0.11 22	0.35 89	0.23 96	0.15 32	1.30 46	0.83 146	0.24 26	0.18 29	0.53 92	0.18 26	0.41 43	0.96 71	0.08 13	0.14 30	0.23 57	0.24 62	0.49 129	0.23 55

TESTraft	0.30 28	0.22 77	0.15 50	0.11 22	0.12 27	0.11 14	0.11 29	0.24 43	0.15 41	0.25 46	0.12 24	0.29 52	0.23 96	0.16 40	1.32 49	0.80 139	0.23 24	0.17 22	0.52 88	0.20 34	0.39 40	0.76 48	0.09 17	0.15 39	0.22 55	0.25 68	0.48 127	0.23 55

RAFT_CTSACE	0.24 15	0.20 48	0.13 26	0.12 28	0.10 19	0.14 43	0.10 27	0.24 43	0.11 21	0.26 52	0.10 14	0.22 26	0.18 60	0.11 15	0.87 11	0.39 41	0.22 21	0.14 13	0.31 33	0.19 31	0.33 30	0.83 56	0.09 17	0.13 26	0.27 81	0.16 23	0.34 57	0.17 29

SA-5K	0.31 30	0.22 77	0.13 26	0.12 28	0.12 27	0.12 29	0.12 35	0.24 43	0.15 41	0.25 46	0.11 22	0.35 89	0.23 96	0.15 32	1.30 46	0.83 146	0.24 26	0.18 29	0.53 92	0.18 26	0.41 43	0.96 71	0.08 13	0.14 30	0.23 57	0.24 62	0.49 129	0.23 55

test_4	0.49 105	0.17 24	0.17 65	0.14 40	0.15 42	0.12 29	0.40 145	0.24 43	0.15 41	0.31 81	0.29 109	0.28 48	0.13 33	0.35 143	2.02 108	1.85 231	0.25 34	0.29 99	0.39 50	0.31 82	0.54 72	1.54 132	0.10 27	0.16 45	0.29 98	0.88 212	0.91 206	0.85 189

AFF-stereo	0.54 119	0.20 48	0.16 56	0.14 40	0.16 54	0.23 107	0.53 173	0.24 43	0.14 36	0.29 62	0.13 29	0.42 125	0.11 22	0.15 32	5.96 220	0.42 48	0.26 42	0.20 36	0.50 82	0.25 65	0.83 122	1.97 168	0.09 17	0.16 45	0.21 45	0.20 43	0.43 109	0.16 23

PDISCO_ROB	0.34 38	0.24 108	0.21 96	0.22 113	0.20 91	0.19 76	0.42 152	0.24 43	0.19 84	0.29 62	0.27 98	0.25 35	0.18 60	0.18 59	1.28 45	0.45 61	0.32 78	0.33 119	0.41 54	0.26 69	0.55 74	0.70 40	0.14 76	0.21 101	0.32 118	0.30 105	0.55 146	0.31 93

STTStereo	0.40 63	0.28 158	0.28 155	0.24 124	0.28 152	0.23 107	0.55 179	0.25 52	0.36 172	0.29 62	0.27 98	0.35 89	0.22 89	0.27 104	2.65 135	0.33 20	0.27 46	0.25 71	0.31 33	0.22 50	0.37 33	0.69 39	0.31 176	0.19 84	0.26 74	0.31 111	0.36 63	0.40 132

CVANet_RVC	0.26 19	0.19 39	0.19 77	0.20 99	0.16 54	0.18 69	0.14 53	0.25 52	0.16 51	0.15 19	0.26 89	0.23 29	0.13 33	0.54 188	0.74 5	0.23 2	0.24 26	0.17 22	0.54 101	0.14 14	0.19 9	0.91 64	0.10 27	0.13 26	0.16 24	0.13 16	0.22 27	0.24 60

MIM_Stereo	0.38 55	0.19 39	0.15 50	0.15 54	0.14 38	0.24 114	0.13 41	0.27 54	0.11 21	0.24 41	0.22 73	0.23 29	0.13 33	0.17 46	1.24 40	1.58 215	0.25 34	0.21 39	0.54 101	0.38 109	0.49 56	2.01 173	0.09 17	0.16 45	0.18 31	0.29 98	0.35 61	0.16 23

TANstereo	0.45 89	0.22 77	0.20 80	0.21 106	0.22 111	0.22 98	0.12 35	0.27 54	0.22 103	0.32 95	0.26 89	0.27 44	0.26 109	0.24 88	1.59 66	0.80 139	0.44 143	0.41 174	0.67 126	0.40 122	1.07 146	1.35 113	0.48 211	0.18 65	0.18 31	0.25 68	1.00 216	0.25 64

XX-TBD	0.45 89	0.22 77	0.20 80	0.21 106	0.22 111	0.22 98	0.12 35	0.27 54	0.22 103	0.32 95	0.26 89	0.27 44	0.26 109	0.24 88	1.59 66	0.80 139	0.44 143	0.41 174	0.67 126	0.40 122	1.07 146	1.35 113	0.48 211	0.18 65	0.18 31	0.25 68	1.00 216	0.25 64

UNet	0.32 35	0.21 60	0.20 80	0.19 91	0.20 91	0.21 89	0.16 67	0.27 54	0.17 65	0.29 62	0.21 68	0.26 40	0.18 60	0.57 202	1.91 96	0.32 19	0.28 52	0.23 58	0.31 33	0.21 41	0.37 33	0.32 9	0.16 98	0.21 101	0.22 55	0.25 68	0.44 113	0.26 72

CFNet_RVC	0.54 119	0.27 149	0.24 122	0.25 132	0.25 131	0.25 119	0.22 93	0.27 54	0.19 84	0.30 69	0.31 118	0.34 85	0.18 60	0.33 134	5.54 211	0.48 80	0.53 177	0.24 64	0.86 158	0.24 57	0.63 94	0.76 48	0.19 120	0.35 170	0.31 109	0.31 111	0.42 102	0.34 111

anonymousdsp2	0.65 151	0.21 60	0.17 65	0.14 40	0.13 34	0.16 54	0.12 35	0.28 59	0.13 31	0.25 46	2.91 265	0.24 32	0.13 33	0.29 113	2.31 127	1.62 220	0.28 52	0.33 119	0.48 73	1.22 249	0.45 49	3.20 240	0.94 242	0.55 216	0.21 45	0.17 28	0.44 113	0.18 33

RALAANet	0.41 67	0.23 95	0.20 80	0.17 71	0.19 79	0.18 69	0.24 104	0.28 59	0.16 51	0.24 41	0.21 68	0.32 71	0.18 60	0.30 119	1.47 61	0.42 48	0.30 69	0.25 71	0.60 115	0.34 92	0.81 119	2.50 209	0.12 48	0.20 93	0.25 68	0.24 62	0.41 94	0.23 55

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 49	0.26 139	0.25 132	0.23 117	0.30 157	0.21 89	0.44 160	0.28 59	0.51 205	0.37 133	0.25 85	0.36 99	0.18 60	0.29 113	2.01 106	0.33 20	0.28 52	0.22 48	0.35 41	0.24 57	0.32 27	0.64 35	0.16 98	0.19 84	0.24 60	0.42 148	0.32 46	0.32 97
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	0.36 45	0.25 123	0.24 122	0.22 113	0.24 124	0.22 98	0.31 123	0.28 59	0.23 111	0.31 81	0.34 132	0.35 89	0.26 109	0.33 134	1.24 40	0.35 26	0.34 94	0.28 91	0.31 33	0.22 50	0.59 86	0.80 52	0.21 133	0.24 132	0.48 182	0.37 134	0.38 79	0.45 141

XPNet_ROB	0.56 131	0.41 205	0.30 163	0.27 144	0.33 167	0.33 154	0.38 140	0.28 59	0.32 159	0.32 95	0.42 147	1.18 218	0.25 104	0.32 131	3.03 142	0.53 90	0.66 206	0.30 103	0.43 59	0.34 92	0.75 112	1.60 138	0.26 151	0.27 149	0.32 118	0.35 125	0.76 193	0.48 150

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 67	0.17 24	0.16 56	0.15 54	0.15 42	0.14 43	0.11 29	0.29 64	0.22 103	0.28 57	0.29 109	0.26 40	0.18 60	0.17 46	3.57 158	0.54 95	0.29 57	0.24 64	0.41 54	0.21 41	0.47 54	1.45 124	0.10 27	0.14 30	0.24 60	0.36 129	0.22 27	0.28 81

LL-Strereo2	0.42 70	0.18 29	0.14 45	0.12 28	0.12 27	0.10 10	0.22 93	0.29 64	0.17 65	0.30 69	0.14 37	0.25 35	0.11 22	0.34 141	1.80 88	1.07 179	0.24 26	0.17 22	0.42 58	0.20 34	0.81 119	3.01 236	0.12 48	0.14 30	0.24 60	0.19 38	0.25 32	0.17 29

dd	0.39 60	0.26 139	0.15 50	0.45 203	0.17 62	0.33 154	0.21 90	0.29 64	0.14 36	0.29 62	0.15 39	0.45 139	0.14 39	0.16 40	2.98 140	0.41 47	0.38 114	0.22 48	0.53 92	0.34 92	0.37 33	0.35 12	0.17 105	0.30 160	0.29 98	0.21 46	0.40 91	0.32 97

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 119	0.21 60	0.20 80	0.16 63	0.21 100	0.26 122	0.56 181	0.29 64	0.16 51	0.33 102	0.15 39	0.45 139	0.22 89	0.18 59	5.69 215	0.38 37	0.26 42	0.15 16	0.53 92	0.31 82	0.73 110	1.77 154	0.11 40	0.19 84	0.26 74	0.21 46	0.47 124	0.20 38

GMStereo	0.26 19	0.24 108	0.13 26	0.19 91	0.17 62	0.20 86	0.16 67	0.29 64	0.16 51	0.23 35	0.19 57	0.33 79	0.17 54	0.14 27	0.80 9	0.30 16	0.29 57	0.19 32	0.44 61	0.20 34	0.36 31	0.35 12	0.12 48	0.16 45	0.25 68	0.22 49	0.39 85	0.20 38
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.32 35	0.18 29	0.15 50	0.17 71	0.17 62	0.14 43	0.11 29	0.29 64	0.19 84	0.30 69	0.20 61	0.30 59	0.19 71	0.29 113	1.46 59	0.42 48	0.31 74	0.20 36	0.38 46	0.18 26	0.67 100	1.02 77	0.12 48	0.16 45	0.20 40	0.19 38	0.39 85	0.27 75
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
AE-Stereo	0.53 116	0.23 95	0.26 144	0.24 124	0.24 124	0.19 76	0.20 84	0.30 70	0.21 98	0.34 104	0.16 50	0.45 139	0.28 122	0.22 78	1.34 51	1.14 186	0.42 134	0.35 146	0.60 115	0.76 201	1.06 145	2.89 226	0.16 98	0.27 149	0.35 129	0.86 210	0.46 118	0.28 81

CASnet	0.38 55	0.22 77	0.15 50	0.15 54	0.18 71	0.19 76	0.36 135	0.30 70	0.18 77	0.34 104	0.21 68	0.44 133	0.28 122	0.13 22	1.97 102	0.46 69	0.35 99	0.26 78	0.44 61	0.34 92	1.13 152	0.87 61	0.11 40	0.18 65	0.25 68	0.18 34	0.33 47	0.25 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AACVNet	0.45 89	0.26 139	0.21 96	0.27 144	0.29 156	0.26 122	0.32 126	0.30 70	0.21 98	0.31 81	0.30 114	0.33 79	0.19 71	0.36 146	3.76 166	0.44 57	0.33 86	0.26 78	0.41 54	0.27 73	0.46 51	0.71 42	0.20 128	0.22 115	0.30 102	0.31 111	0.42 102	0.37 123

LMCR-Stereo	0.38 55	0.23 95	0.20 80	0.19 91	0.20 91	0.23 107	0.14 53	0.30 70	0.20 91	0.29 62	0.24 78	0.34 85	0.29 127	0.60 207	1.59 66	0.46 69	0.39 118	0.28 91	0.55 104	0.38 109	0.55 74	1.08 88	0.15 85	0.22 115	0.26 74	0.26 84	0.33 47	0.32 97

raft+_RVC	0.35 44	0.19 39	0.16 56	0.15 54	0.16 54	0.13 32	0.22 93	0.30 70	0.14 36	0.28 57	0.18 52	0.28 48	0.11 22	0.19 65	1.09 20	0.79 134	0.26 42	0.17 22	0.45 70	0.42 126	0.50 57	2.07 178	0.10 27	0.14 30	0.21 45	0.18 34	0.26 36	0.20 38

ADLNet	0.53 116	0.26 139	0.18 74	0.21 106	0.21 100	0.24 114	0.20 84	0.30 70	0.17 65	0.23 35	0.23 75	0.63 182	0.19 71	0.48 171	6.74 232	0.39 41	0.29 57	0.21 39	0.26 24	0.21 41	0.37 33	0.93 66	0.19 120	0.15 39	0.25 68	0.28 88	0.34 57	0.24 60

GANet	0.34 38	0.18 29	0.21 96	0.18 81	0.18 71	0.27 128	0.17 71	0.30 70	0.13 31	0.19 28	0.92 209	0.45 139	0.43 183	0.19 65	0.84 10	0.24 4	0.46 151	0.25 71	0.20 15	0.18 26	0.32 27	1.60 138	0.13 61	0.14 30	0.62 206	0.14 19	0.20 21	0.18 33

CFNet	0.31 30	0.23 95	0.20 80	0.25 132	0.23 118	0.19 76	0.21 90	0.30 70	0.17 65	0.28 57	0.23 75	0.38 103	0.21 84	0.22 78	1.67 77	0.27 8	0.29 57	0.21 39	0.28 27	0.21 41	0.37 33	0.48 24	0.13 61	0.18 65	0.29 98	0.29 98	0.38 79	0.32 97

UCFNet_RVC	0.57 134	0.37 189	0.27 151	0.30 159	0.32 165	0.28 133	0.32 126	0.30 70	0.23 111	0.35 111	0.27 98	0.52 167	0.26 109	0.34 141	5.19 199	0.46 69	0.32 78	0.25 71	1.03 171	0.26 69	0.73 110	0.84 57	0.45 204	0.23 124	0.37 140	0.33 119	0.36 63	0.45 141

NVstereo2D	0.63 150	0.25 123	0.22 110	0.29 156	0.26 136	0.34 157	0.35 132	0.30 70	0.22 103	0.39 146	0.32 127	0.27 44	0.16 46	0.43 161	9.07 264	0.45 61	0.34 94	0.28 91	0.38 46	0.21 41	0.37 33	0.51 25	0.30 170	0.22 115	0.32 118	0.25 68	0.28 41	0.25 64

GCAP-BAT	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 193	1.12 23	1.06 172	3.67 272	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 179	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 176

test_for_model	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 193	1.12 23	1.06 172	3.67 272	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 179	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 176

testlalala2	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 193	1.12 23	1.06 172	3.67 272	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 179	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 176

testlalala	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 193	1.12 23	1.06 172	3.67 272	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 179	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 176

testlalala_base	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 193	1.12 23	1.06 172	3.67 272	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 179	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 176

SPstereo	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 193	1.12 23	1.06 172	3.67 272	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 179	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 176

UDGNet	0.43 81	0.30 167	0.23 119	0.55 211	0.45 208	0.50 201	0.44 160	0.31 80	0.22 103	0.27 55	0.29 109	0.31 63	0.13 33	0.68 217	1.27 44	0.45 61	0.34 94	0.25 71	0.67 126	0.25 65	0.66 97	1.15 96	0.41 196	0.17 62	0.34 127	0.32 116	0.42 102	0.29 83

ICVP	0.54 119	0.25 123	0.31 168	0.25 132	0.25 131	0.26 122	0.37 139	0.31 80	0.25 122	0.37 133	0.31 118	0.41 117	0.30 132	0.25 94	2.81 137	0.62 114	0.50 167	0.77 250	0.59 113	0.45 151	0.98 133	1.93 163	0.33 184	0.26 143	0.31 109	0.36 129	0.39 85	0.34 111
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.49 105	0.24 108	0.24 122	0.27 144	0.25 131	0.23 107	0.17 71	0.31 80	0.19 84	0.37 133	0.30 114	0.43 129	0.28 122	0.23 84	4.31 181	0.45 61	0.32 78	0.24 64	1.02 170	0.20 34	0.52 64	0.70 40	0.40 192	0.21 101	0.28 87	0.29 98	0.36 63	0.35 115

PMTNet	0.45 89	0.24 108	0.22 110	0.18 81	0.18 71	0.15 49	0.33 128	0.31 80	0.24 116	0.37 133	0.25 85	0.39 107	0.38 170	0.18 59	1.77 86	1.07 179	0.46 151	0.27 83	0.57 106	0.44 141	1.15 155	1.31 111	0.14 76	0.16 45	0.40 157	0.30 105	0.33 47	0.37 123

BEATNet_4x	0.45 89	0.24 108	0.19 77	0.20 99	0.21 100	0.20 86	0.31 123	0.31 80	0.27 139	0.35 111	0.22 73	0.37 100	0.24 101	0.33 134	2.17 118	0.58 102	0.55 185	0.50 203	0.49 74	0.23 53	0.96 131	1.57 133	0.14 76	0.26 143	0.24 60	0.25 68	0.42 102	0.33 103

RASNet	0.34 38	0.21 60	0.22 110	0.19 91	0.19 79	0.18 69	0.15 64	0.31 80	0.19 84	0.32 95	0.20 61	0.26 40	0.19 71	0.25 94	1.16 32	0.66 120	0.28 52	0.19 32	0.28 27	0.16 22	0.68 101	1.10 90	0.12 48	0.24 132	0.24 60	0.25 68	0.46 118	0.44 137

EGLCR-Stereo	1.05 199	0.22 77	0.25 132	0.15 54	0.19 79	0.23 107	0.16 67	0.32 92	0.39 176	0.32 95	0.65 175	0.39 107	0.27 118	0.14 27	2.06 112	2.01 241	0.41 125	0.37 152	0.78 145	1.73 264	1.19 160	5.99 284	0.95 243	3.44 284	0.26 74	1.49 241	3.66 277	0.33 103

RAFT+CT+SA	0.28 24	0.21 60	0.13 26	0.13 36	0.10 19	0.11 14	0.09 24	0.32 92	0.13 31	0.24 41	0.10 14	0.29 52	0.21 84	0.09 12	1.16 32	0.87 154	0.19 17	0.17 22	0.43 59	0.16 22	0.37 33	1.04 87	0.07 9	0.15 39	0.20 40	0.18 34	0.33 47	0.20 38

test_5	0.25 17	0.19 39	0.11 18	0.11 22	0.08 14	0.21 89	0.08 17	0.32 92	0.11 21	0.17 25	0.37 140	0.24 32	0.21 84	0.08 9	1.17 34	0.49 81	0.17 11	0.15 16	0.29 29	0.12 9	0.25 17	0.73 45	0.07 9	0.15 39	0.17 29	0.17 28	0.33 47	0.20 38

CIPLG	0.38 55	0.20 48	0.20 80	0.17 71	0.21 100	0.17 63	0.27 116	0.32 92	0.27 139	0.30 69	0.31 118	0.32 71	0.17 54	0.53 185	1.12 23	0.44 57	0.37 108	0.21 39	0.51 83	0.23 53	0.51 61	1.59 136	0.12 48	0.19 84	0.53 190	0.18 34	0.56 148	0.20 38

IPLGR_C	0.37 49	0.20 48	0.21 96	0.17 71	0.21 100	0.17 63	0.28 120	0.32 92	0.26 132	0.30 69	0.31 118	0.32 71	0.18 60	0.52 180	1.07 16	0.43 52	0.36 105	0.21 39	0.51 83	0.21 41	0.51 61	1.53 130	0.12 48	0.19 84	0.50 184	0.19 38	0.58 158	0.20 38

ACRE	0.38 55	0.20 48	0.20 80	0.17 71	0.21 100	0.17 63	0.27 116	0.32 92	0.25 122	0.30 69	0.42 147	0.32 71	0.17 54	0.52 180	1.08 18	0.44 57	0.37 108	0.21 39	0.52 88	0.23 53	0.52 64	1.57 133	0.12 48	0.19 84	0.52 188	0.19 38	0.57 155	0.20 38

RALCasStereoNet	0.42 70	0.24 108	0.21 96	0.20 99	0.20 91	0.16 54	0.26 113	0.32 92	0.15 41	0.30 69	0.20 61	0.31 63	0.16 46	0.27 104	1.17 34	1.54 212	0.33 86	0.23 58	0.38 46	0.43 131	0.62 93	2.34 200	0.12 48	0.18 65	0.26 74	0.25 68	0.25 32	0.27 75

sCroCo_RVC	0.49 105	0.21 60	0.17 65	0.15 54	0.16 54	0.21 89	0.15 64	0.32 92	0.32 159	0.36 126	0.24 78	0.44 133	0.46 187	0.15 32	1.40 54	1.09 183	0.46 151	0.40 171	0.67 126	0.43 131	1.53 197	2.17 188	0.15 85	0.24 132	0.30 102	0.30 105	0.49 129	0.32 97

APVNet	0.42 70	0.27 149	0.20 80	0.24 124	0.27 144	0.28 133	0.26 113	0.32 92	0.22 103	0.26 52	0.31 118	0.30 59	0.17 54	0.27 104	2.45 131	0.51 86	0.45 149	0.34 132	0.67 126	0.33 90	0.56 77	1.03 85	0.16 98	0.29 154	0.29 98	0.25 68	0.45 117	0.31 93

DeepPrunerF	0.80 176	0.37 189	0.21 96	0.52 208	1.05 248	0.38 173	0.58 184	0.32 92	0.90 238	0.23 35	0.32 127	0.25 35	0.18 60	0.26 98	5.52 210	0.52 88	0.30 69	0.26 78	0.52 88	0.26 69	0.44 48	0.55 26	0.22 138	0.21 101	5.87 279	0.51 178	0.47 124	0.30 89

ADCP+	0.98 188	0.33 175	0.34 177	0.25 132	0.34 171	0.36 166	0.54 175	0.32 92	0.65 221	0.59 194	0.47 157	0.76 198	0.18 60	0.30 119	8.84 261	0.49 81	0.29 57	0.27 83	0.82 151	0.79 206	0.56 77	0.89 62	0.19 120	0.20 93	0.68 212	1.95 254	1.43 234	3.74 261

DeepPruner_ROB	0.56 131	0.25 123	0.26 144	0.25 132	0.28 152	0.26 122	1.00 225	0.32 92	0.25 122	0.37 133	0.38 143	0.35 89	0.25 104	0.31 127	3.86 169	0.71 127	0.35 99	0.30 103	0.53 92	0.25 65	1.34 172	1.26 108	0.23 142	0.24 132	0.30 102	0.44 155	0.47 124	0.31 93

4D-IteraStereo	0.45 89	0.19 39	0.24 122	0.17 71	0.18 71	0.14 43	0.14 53	0.33 104	0.17 65	0.33 102	0.18 52	0.39 107	0.13 33	0.33 134	1.77 86	1.69 223	0.27 46	0.30 103	0.51 83	0.37 103	0.91 129	2.13 183	0.13 61	0.20 93	0.21 45	0.22 49	0.41 94	0.19 36

IPLGR	0.80 176	0.26 139	0.22 110	0.23 117	0.25 131	0.18 69	0.17 71	0.33 104	0.20 91	0.41 154	1.55 242	0.35 89	0.31 137	0.57 202	8.76 258	0.61 109	0.43 140	0.38 164	0.67 126	0.48 154	0.87 124	2.30 198	0.13 61	0.29 154	0.38 148	0.47 167	0.63 168	0.29 83

FADNet-RVC	0.55 130	0.25 123	0.26 144	0.27 144	0.27 144	0.23 107	0.59 189	0.33 104	0.24 116	0.34 104	0.26 89	0.43 129	0.29 127	0.30 119	5.05 197	0.44 57	0.41 125	0.27 83	0.74 141	0.43 131	0.69 104	0.94 67	0.21 133	0.28 153	0.35 129	0.33 119	0.34 57	0.42 136

PA-Net	0.59 142	0.36 184	0.38 192	0.25 132	0.38 191	0.26 122	0.46 163	0.33 104	0.36 172	0.30 69	0.36 139	0.30 59	0.32 142	0.49 176	3.68 163	0.51 86	0.26 42	0.29 99	0.34 38	0.31 82	0.40 41	0.95 70	0.59 218	0.27 149	0.33 122	0.77 203	0.35 61	2.26 237
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ETE_ROB	0.66 153	0.48 215	0.31 168	0.36 178	0.38 191	0.40 178	0.49 166	0.33 104	0.49 202	0.40 150	0.60 168	1.36 225	0.29 127	0.41 157	3.00 141	0.53 90	1.01 224	0.34 132	0.71 138	0.42 126	1.03 137	1.59 136	0.28 161	0.32 167	0.40 157	0.45 158	0.75 189	0.56 160

SA	0.34 38	0.22 77	0.14 45	0.14 40	0.15 42	0.16 54	0.09 24	0.34 109	0.16 51	0.31 81	0.12 24	0.44 133	0.14 39	0.21 74	1.06 15	0.92 157	0.27 46	0.30 103	0.61 120	0.24 57	0.53 68	0.90 63	0.09 17	0.18 65	0.27 81	0.29 98	0.56 148	0.27 75

MIPNet	0.79 175	0.23 95	0.20 80	0.24 124	0.24 124	0.17 63	0.18 78	0.34 109	0.69 225	0.39 146	2.18 257	0.35 89	0.30 132	0.62 211	5.55 212	1.14 186	0.47 157	0.33 119	0.82 151	0.56 167	0.68 101	1.70 146	0.13 61	0.92 255	0.90 229	0.49 170	1.11 222	0.29 83

rafts_anoy	0.39 60	0.24 108	0.20 80	0.18 81	0.20 91	0.16 54	0.24 104	0.34 109	0.15 41	0.26 52	0.23 75	0.29 52	0.14 39	0.21 74	1.59 66	0.89 155	0.36 105	0.24 64	0.51 83	0.35 96	0.59 86	1.81 156	0.11 40	0.18 65	0.28 87	0.23 53	0.25 32	0.26 72

CREStereo++_RVC	0.48 100	0.22 77	0.22 110	0.17 71	0.21 100	0.15 49	0.24 104	0.34 109	0.20 91	0.35 111	0.20 61	0.32 71	0.32 142	0.17 46	1.41 55	0.81 143	0.39 118	0.26 78	0.56 105	0.36 99	1.07 146	1.45 124	0.13 61	0.17 62	0.28 87	0.27 87	2.29 261	0.31 93
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
pcwnet_v2	0.70 158	0.27 149	0.31 168	0.31 164	0.34 171	0.30 139	0.26 113	0.34 109	0.25 122	0.50 175	0.40 145	1.84 243	0.41 176	0.32 131	5.63 214	0.61 109	0.38 114	0.30 103	1.11 178	0.26 69	0.88 125	1.09 89	0.57 217	0.25 137	0.36 135	0.36 129	0.51 137	0.87 191

GES	0.59 142	0.24 108	0.20 80	0.21 106	0.23 118	0.27 128	0.51 170	0.34 109	0.31 154	0.35 111	0.29 109	0.32 71	0.23 96	0.22 78	3.28 147	0.59 105	0.38 114	0.28 91	1.15 182	0.33 90	1.12 150	1.17 99	0.18 113	0.26 143	0.28 87	0.24 62	0.58 158	2.30 238

DMCA-RVC	0.46 96	0.21 60	0.23 119	0.31 164	0.28 152	0.19 76	0.75 206	0.34 109	0.31 154	0.32 95	1.07 217	0.31 63	0.16 46	0.29 113	3.57 158	0.36 29	0.29 57	0.25 71	0.27 26	0.30 80	0.40 41	0.46 22	0.19 120	0.29 154	0.35 129	0.22 49	0.36 63	0.27 75

RP	0.47 98	0.29 163	0.34 177	0.31 164	0.31 163	0.29 136	0.52 171	0.34 109	0.33 164	0.23 35	0.35 137	0.38 103	0.26 109	0.25 94	3.84 168	0.33 20	0.30 69	0.22 48	0.34 38	0.24 57	0.30 22	1.02 77	0.19 120	0.25 137	0.30 102	0.32 116	0.53 141	0.37 123

R-Stereo Train	0.71 160	0.25 123	0.26 144	0.24 124	0.19 79	0.25 119	0.14 53	0.34 109	0.30 149	0.52 178	0.65 175	0.45 139	0.32 142	0.53 185	4.42 183	1.58 215	0.58 188	0.51 206	1.26 192	0.64 183	1.51 193	2.41 203	0.14 76	0.21 101	0.37 140	0.42 148	0.36 63	0.46 146

RAFT-Stereo	0.71 160	0.25 123	0.26 144	0.24 124	0.19 79	0.25 119	0.14 53	0.34 109	0.30 149	0.52 178	0.65 175	0.45 139	0.32 142	0.53 185	4.42 183	1.58 215	0.58 188	0.51 206	1.26 192	0.64 183	1.51 193	2.41 203	0.14 76	0.21 101	0.37 140	0.42 148	0.36 63	0.46 146
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.46 96	0.38 196	0.26 144	0.42 194	0.31 163	0.38 173	0.47 164	0.34 109	0.20 91	0.36 126	0.24 78	0.84 206	0.26 109	0.41 157	2.16 116	0.37 32	0.35 99	0.23 58	0.57 106	0.21 41	0.43 47	0.59 33	0.52 215	0.21 101	0.33 122	0.31 111	0.87 202	0.36 120

trnet	0.39 60	0.23 95	0.21 96	0.17 71	0.21 100	0.15 49	0.13 41	0.35 120	0.20 91	0.35 111	0.24 78	0.39 107	0.32 142	0.15 32	1.59 66	0.76 130	0.41 125	0.30 103	0.44 61	0.53 165	0.98 133	0.99 75	0.13 61	0.18 65	0.26 74	0.28 88	0.38 79	0.33 103

DDUNet	0.78 174	0.93 239	0.47 207	1.24 243	1.04 247	1.20 243	1.21 230	0.35 120	0.36 172	0.37 133	0.46 152	0.68 192	0.33 152	1.75 248	3.05 143	0.45 61	0.74 213	0.51 206	0.90 160	0.61 174	0.59 86	1.03 85	0.87 240	0.31 164	0.36 135	0.36 129	0.61 166	0.38 128

IPLG	0.73 165	0.21 60	0.19 77	0.16 63	0.19 79	0.16 54	0.17 71	0.35 120	0.22 103	0.35 111	1.15 220	0.32 71	0.24 101	0.60 207	8.93 262	0.54 95	0.37 108	0.29 99	0.57 106	0.37 103	0.63 94	1.44 123	0.12 48	0.58 222	0.35 129	0.39 140	0.67 172	0.21 47

GMOStereo	0.44 83	0.20 48	0.16 56	0.16 63	0.18 71	0.32 149	0.43 154	0.35 120	0.17 65	0.35 111	0.15 39	0.31 63	0.22 89	0.17 46	1.68 78	0.92 157	0.29 57	0.33 119	0.53 92	0.38 109	0.58 81	2.66 213	0.10 27	0.18 65	0.31 109	0.25 68	0.41 94	0.22 50

error version	0.44 83	0.20 48	0.16 56	0.16 63	0.18 71	0.32 149	0.43 154	0.35 120	0.17 65	0.35 111	0.15 39	0.31 63	0.22 89	0.17 46	1.68 78	0.92 157	0.29 57	0.33 119	0.53 92	0.38 109	0.58 81	2.66 213	0.10 27	0.18 65	0.31 109	0.25 68	0.41 94	0.22 50

test-v	0.44 83	0.20 48	0.16 56	0.16 63	0.18 71	0.32 149	0.43 154	0.35 120	0.17 65	0.35 111	0.15 39	0.31 63	0.22 89	0.17 46	1.68 78	0.92 157	0.29 57	0.33 119	0.53 92	0.38 109	0.58 81	2.66 213	0.10 27	0.18 65	0.31 109	0.25 68	0.41 94	0.22 50

GANet-ADL	0.67 156	0.27 149	0.28 155	0.29 156	0.30 157	0.34 157	0.61 191	0.35 120	0.27 139	0.62 205	1.02 216	0.43 129	0.30 132	0.30 119	1.92 97	1.08 181	0.54 181	0.37 152	1.16 183	0.85 213	1.37 176	2.98 231	0.20 128	0.26 143	0.33 122	0.50 172	0.69 177	0.45 141

AnonymousM	0.72 164	0.19 39	0.13 26	0.13 36	0.11 23	0.32 149	0.08 17	0.35 120	0.23 111	0.31 81	0.64 174	0.29 52	0.32 142	0.67 215	1.61 72	0.94 163	0.46 151	0.33 119	0.44 61	0.64 183	0.98 133	1.94 165	0.23 142	0.39 183	0.17 29	0.82 208	2.67 269	4.07 265

test-2	0.44 83	0.20 48	0.16 56	0.16 63	0.18 71	0.32 149	0.43 154	0.35 120	0.17 65	0.35 111	0.15 39	0.31 63	0.22 89	0.17 46	1.68 78	0.92 157	0.29 57	0.33 119	0.53 92	0.38 109	0.58 81	2.66 213	0.10 27	0.18 65	0.31 109	0.25 68	0.41 94	0.22 50

TestStereo	0.29 27	0.25 123	0.21 96	0.21 106	0.16 54	0.21 89	0.14 53	0.35 120	0.18 77	0.38 141	0.20 61	0.34 85	0.16 46	0.13 22	1.20 38	0.28 11	0.35 99	0.19 32	0.44 61	0.19 31	0.48 55	0.42 18	0.13 61	0.18 65	0.27 81	0.23 53	0.34 57	0.25 64

raftrobust	0.41 67	0.21 60	0.22 110	0.18 81	0.20 91	0.14 43	0.17 71	0.35 120	0.15 41	0.34 104	0.21 68	0.35 89	0.14 39	0.38 151	1.56 63	0.94 163	0.30 69	0.21 39	0.78 145	0.24 57	0.65 96	1.82 157	0.20 128	0.18 65	0.28 87	0.24 62	0.28 41	0.24 60

XX-Stereo	5.12 276	0.19 39	0.25 132	0.27 144	0.17 62	0.43 187	0.40 145	0.35 120	0.21 98	0.73 236	1.62 246	0.48 157	0.38 170	0.30 119	7.62 250	3.59 276	0.44 143	0.37 152	1.35 206	0.47 152	1.40 179	2.09 179	0.45 204	0.20 93	112.24 296	0.46 163	0.99 215	0.83 186

RTSC	0.69 157	0.26 139	0.30 163	0.24 124	0.27 144	0.30 139	0.50 167	0.35 120	0.34 167	0.44 161	0.46 152	0.35 89	0.28 122	0.31 127	7.03 238	0.69 123	0.52 172	0.47 191	0.76 142	0.38 109	0.84 123	1.10 90	0.18 113	0.37 178	0.33 122	0.34 122	0.50 134	0.63 170

NCCL2	0.60 144	0.36 184	0.32 174	0.30 159	0.40 197	0.26 122	0.52 171	0.35 120	0.32 159	0.41 154	0.33 130	0.41 117	0.25 104	0.54 188	4.15 178	0.59 105	0.42 134	0.32 115	0.40 51	0.32 87	0.79 117	1.41 120	0.41 196	0.35 170	0.45 171	0.45 158	0.75 189	0.53 157

LALA_ROB	0.66 153	0.52 220	0.34 177	0.33 170	0.36 185	0.41 183	0.44 160	0.35 120	0.40 180	0.46 166	0.60 168	1.31 222	0.29 127	0.40 156	3.95 173	0.47 76	0.53 177	0.38 164	0.60 115	0.41 124	0.89 126	1.73 149	0.25 148	0.33 169	0.38 148	0.43 153	0.81 197	0.57 162

Sa-1000	0.37 49	0.21 60	0.14 45	0.15 54	0.17 62	0.16 54	0.11 29	0.36 135	0.18 77	0.31 81	0.15 39	0.46 146	0.18 60	0.25 94	1.18 36	0.73 128	0.32 78	0.33 119	0.66 125	0.22 50	0.69 104	1.18 100	0.09 17	0.23 124	0.34 127	0.30 105	0.51 137	0.27 75

s12784h	0.57 134	0.28 158	0.28 155	0.30 159	0.24 124	0.18 69	0.14 53	0.36 135	0.25 122	0.38 141	0.24 78	0.40 111	0.39 173	0.17 46	1.26 43	1.10 184	0.48 160	0.27 83	0.72 139	0.37 103	1.49 191	1.74 150	0.13 61	0.20 93	0.44 168	0.47 167	2.18 257	0.86 190

psm_up	0.42 70	0.26 139	0.28 155	0.28 151	0.27 144	0.27 128	0.41 150	0.36 135	0.32 159	0.29 62	0.24 78	0.41 117	0.26 109	0.50 178	1.90 95	0.36 29	0.35 99	0.31 113	0.70 135	0.37 103	0.52 64	0.75 46	0.16 98	0.29 154	0.33 122	0.37 134	0.40 91	0.33 103

CREStereo	0.42 70	0.23 95	0.21 96	0.18 81	0.17 62	0.15 49	0.11 29	0.36 135	0.24 116	0.36 126	0.28 104	0.40 111	0.40 175	0.17 46	1.46 59	0.96 165	0.47 157	0.26 78	0.44 61	0.52 161	1.14 153	1.16 98	0.13 61	0.19 84	0.26 74	0.28 88	0.37 75	0.32 97
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
FADNet	0.56 131	0.27 149	0.24 122	0.29 156	0.26 136	0.27 128	0.47 164	0.36 135	0.24 116	0.35 111	0.34 132	0.38 103	0.28 122	0.28 110	5.03 195	0.43 52	0.33 86	0.34 132	0.70 135	0.44 141	0.66 97	0.98 74	0.19 120	0.23 124	0.40 157	0.41 145	0.37 75	0.44 137

AF-Net	0.40 63	0.25 123	0.25 132	0.25 132	0.30 157	0.29 136	0.65 196	0.36 135	0.30 149	0.25 46	0.31 118	0.41 117	0.21 84	0.24 88	2.18 119	0.33 20	0.25 34	0.22 48	0.40 51	0.24 57	0.59 86	0.85 58	0.22 138	0.20 93	0.28 87	0.30 105	0.43 109	0.33 103

stereogan	0.45 89	0.34 178	0.32 174	0.33 170	0.38 191	0.36 166	0.35 132	0.36 135	0.33 164	0.30 69	0.31 118	0.47 149	0.31 137	0.27 104	1.84 93	0.43 52	0.32 78	0.25 71	0.45 70	0.31 82	0.45 49	1.68 145	0.24 146	0.26 143	0.30 102	0.33 119	0.58 158	0.39 131

Nwc_Net	0.40 63	0.25 123	0.25 132	0.25 132	0.30 157	0.29 136	0.65 196	0.36 135	0.30 149	0.25 46	0.31 118	0.41 117	0.21 84	0.24 88	2.18 119	0.33 20	0.25 34	0.22 48	0.40 51	0.24 57	0.59 86	0.85 58	0.22 138	0.20 93	0.28 87	0.30 105	0.43 109	0.33 103

ADCRef	1.02 192	0.34 178	0.38 192	0.23 117	0.35 182	0.34 157	0.42 152	0.36 135	0.85 233	0.39 146	0.31 118	0.40 111	0.26 109	0.31 127	9.43 267	0.63 116	0.34 94	0.32 115	0.84 153	0.57 168	0.53 68	0.99 75	0.47 208	0.36 174	0.99 231	1.08 224	0.98 211	5.01 271

SACVNet	0.49 105	0.30 167	0.27 151	0.28 151	0.30 157	0.27 128	0.36 135	0.37 144	0.29 144	0.35 111	0.28 104	0.35 89	0.26 109	0.38 151	2.96 139	0.45 61	0.39 118	0.29 99	0.58 112	0.30 80	0.75 112	1.37 117	0.20 128	0.27 149	0.37 140	0.35 125	0.46 118	0.37 123

RGC	0.54 119	0.37 189	0.47 207	0.35 176	0.38 191	0.41 183	0.36 135	0.37 144	0.39 176	0.32 95	0.46 152	0.42 125	0.42 180	0.35 143	3.29 148	0.38 37	0.36 105	0.28 91	0.49 74	0.35 96	0.72 108	1.21 103	0.25 148	0.30 160	0.39 153	0.46 163	0.53 141	0.53 157

MyStereo04	0.50 110	0.28 158	0.27 151	0.23 117	0.24 124	0.19 76	0.22 93	0.38 146	0.29 144	0.64 212	0.28 104	0.48 157	0.19 71	0.35 143	1.48 62	0.65 119	0.37 108	0.27 83	1.22 188	0.50 159	1.12 150	1.26 108	0.44 202	0.30 160	0.39 153	0.50 172	0.55 146	0.30 89

UDG	0.94 186	0.96 241	0.50 213	1.23 242	1.17 251	1.15 242	1.45 243	0.38 146	0.36 172	0.43 157	0.53 164	0.67 188	0.35 158	1.60 247	5.73 216	0.79 134	0.86 219	0.47 191	0.98 169	0.67 190	1.18 159	1.31 111	0.66 223	0.36 174	0.37 140	0.40 142	0.53 141	0.38 128

GLC_STEREO	0.44 83	0.23 95	0.25 132	0.20 99	0.21 100	0.19 76	0.19 82	0.38 146	0.16 51	0.34 104	0.25 85	0.31 63	0.17 54	0.16 40	3.59 161	0.53 90	0.41 125	0.27 83	0.46 72	0.38 109	0.90 127	0.78 50	0.13 61	0.18 65	0.25 68	0.19 38	0.49 129	0.25 64

sAnonymous2	0.42 70	0.22 77	0.17 65	0.16 63	0.17 62	0.22 98	0.17 71	0.38 146	0.26 132	0.28 57	0.26 89	0.33 79	0.32 142	0.16 40	1.63 74	0.61 109	0.40 122	0.36 147	0.81 149	0.39 119	1.05 139	1.36 115	0.15 85	0.22 115	0.30 102	0.35 125	0.33 47	0.35 115

CroCo_RVC	0.42 70	0.22 77	0.17 65	0.16 63	0.17 62	0.22 98	0.17 71	0.38 146	0.26 132	0.28 57	0.26 89	0.33 79	0.32 142	0.16 40	1.63 74	0.61 109	0.40 122	0.36 147	0.81 149	0.39 119	1.05 139	1.36 115	0.15 85	0.22 115	0.30 102	0.35 125	0.33 47	0.35 115

FCDSN-DC	0.91 185	0.37 189	0.66 233	0.41 193	0.42 202	0.50 201	0.94 221	0.39 151	0.31 154	0.46 166	0.34 132	0.67 188	0.31 137	0.56 193	8.70 257	0.85 150	0.50 167	0.48 195	0.79 147	0.38 109	1.31 171	2.78 221	0.30 170	0.60 225	0.39 153	0.43 153	0.42 102	0.38 128
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	0.60 144	0.31 171	0.59 227	0.28 151	0.45 208	0.22 98	0.43 154	0.39 151	0.32 159	0.44 161	0.30 114	0.46 146	0.46 187	0.44 165	4.75 192	0.52 88	0.42 134	0.43 177	0.59 113	0.64 183	0.54 72	1.24 106	0.30 170	0.38 181	0.31 109	0.39 140	0.33 47	0.41 133

ADCL	1.10 201	0.44 210	0.37 189	0.33 170	0.34 171	0.40 178	0.50 167	0.39 151	1.21 250	0.59 194	0.47 157	0.46 146	0.27 118	0.33 134	7.64 251	0.57 101	0.40 122	0.56 219	0.70 135	0.69 194	0.72 108	0.97 73	0.29 167	0.37 178	1.70 255	1.79 250	1.76 247	5.37 274

CASS	0.57 134	0.27 149	0.28 155	0.33 170	0.28 152	0.30 139	0.88 216	0.40 154	0.30 149	0.47 168	0.51 162	0.48 157	0.37 166	0.17 46	1.95 100	0.67 122	0.77 217	0.46 187	0.80 148	0.29 76	1.68 212	1.65 142	0.18 113	0.23 124	0.46 178	0.34 122	0.53 141	0.46 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test-3	0.58 138	0.22 77	0.22 110	0.18 81	0.22 111	0.21 89	0.20 84	0.40 154	0.17 65	0.35 111	0.18 52	0.44 133	0.20 82	0.19 65	2.28 124	1.72 226	0.33 86	0.30 103	1.28 197	0.44 141	1.16 157	2.16 186	0.11 40	0.21 101	0.45 171	0.23 53	0.56 148	1.19 212

test_1	0.58 138	0.22 77	0.22 110	0.18 81	0.22 111	0.21 89	0.20 84	0.40 154	0.17 65	0.34 104	0.18 52	0.44 133	0.20 82	0.19 65	2.28 124	1.73 228	0.33 86	0.30 103	1.27 195	0.44 141	1.16 157	2.16 186	0.11 40	0.21 101	0.45 171	0.23 53	0.56 148	1.19 212

GwcNet-ADL	0.74 166	0.35 181	0.37 189	0.42 194	0.37 188	0.34 157	0.54 175	0.40 154	0.27 139	0.61 201	1.49 236	0.67 188	0.42 180	0.33 134	3.62 162	1.33 200	0.52 172	0.56 219	0.91 162	0.87 216	1.20 161	1.83 159	0.24 146	0.29 154	0.38 148	0.49 170	0.48 127	0.65 172

PWC_ROB	0.75 168	0.38 196	0.40 195	0.31 164	0.36 185	0.38 173	0.58 184	0.40 154	0.68 224	0.44 161	0.79 196	0.58 175	1.23 227	0.33 134	3.24 145	1.21 192	0.64 203	0.52 210	1.04 172	0.48 154	1.20 161	1.67 144	0.27 157	0.51 205	0.39 153	0.41 145	0.68 174	1.17 209

Any-RAFT	0.61 147	0.22 77	0.33 176	0.24 124	0.22 111	0.20 86	0.18 78	0.41 159	0.25 122	0.40 150	1.13 219	0.51 164	0.32 142	0.36 146	1.24 40	0.85 150	0.65 205	0.37 152	1.31 203	0.42 126	2.23 248	1.86 161	0.18 113	0.21 101	0.44 168	0.54 185	0.44 113	0.83 186

HH	0.77 172	0.18 29	0.36 186	0.23 117	0.23 118	0.30 139	0.24 104	0.41 159	0.26 132	0.73 236	0.77 193	0.50 161	0.36 161	0.48 171	1.99 104	2.39 256	0.41 125	0.37 152	1.21 186	0.97 228	2.12 241	2.61 211	0.28 161	0.73 242	0.60 203	0.50 172	0.83 198	0.62 167

HanStereo	0.77 172	0.18 29	0.36 186	0.23 117	0.23 118	0.30 139	0.24 104	0.41 159	0.26 132	0.73 236	0.77 193	0.50 161	0.36 161	0.48 171	1.99 104	2.39 256	0.41 125	0.37 152	1.21 186	0.97 228	2.12 241	2.61 211	0.28 161	0.73 242	0.60 203	0.50 172	0.83 198	0.62 167

test_3	0.58 138	0.22 77	0.22 110	0.18 81	0.22 111	0.21 89	0.20 84	0.41 159	0.18 77	0.36 126	0.19 57	0.45 139	0.22 89	0.19 65	2.28 124	1.72 226	0.33 86	0.31 113	1.27 195	0.44 141	1.15 155	2.15 184	0.11 40	0.22 115	0.47 179	0.28 88	0.59 163	1.20 214

GEStereo_RVC	0.53 116	0.27 149	0.34 177	0.27 144	0.27 144	0.31 144	0.53 173	0.41 159	0.25 122	0.35 111	0.28 104	0.41 117	0.25 104	0.30 119	1.92 97	0.74 129	0.50 167	0.37 152	0.92 163	0.38 109	0.93 130	2.15 184	0.21 133	0.37 178	0.32 118	0.31 111	0.51 137	0.48 150

NCC-stereo	0.50 110	0.33 175	0.31 168	0.31 164	0.33 167	0.31 144	0.58 184	0.41 159	0.40 180	0.24 41	0.37 140	0.40 111	0.36 161	0.28 110	3.38 149	0.37 32	0.31 74	0.32 115	0.44 61	0.44 141	0.50 57	0.94 67	0.28 161	0.25 137	0.38 148	0.44 155	0.46 118	0.44 137

Abc-Net	0.50 110	0.33 175	0.31 168	0.31 164	0.33 167	0.31 144	0.58 184	0.41 159	0.40 180	0.24 41	0.37 140	0.40 111	0.36 161	0.28 110	3.38 149	0.37 32	0.31 74	0.32 115	0.44 61	0.44 141	0.50 57	0.94 67	0.28 161	0.25 137	0.38 148	0.44 155	0.46 118	0.44 137
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM	0.48 100	0.24 108	0.24 122	0.26 142	0.26 136	0.21 89	0.24 104	0.41 159	0.20 91	0.31 81	0.30 114	0.41 117	0.25 104	0.22 78	4.49 187	0.40 43	0.35 99	0.23 58	0.52 88	0.32 87	0.77 115	0.65 37	0.15 85	0.23 124	0.31 109	0.32 116	0.44 113	0.34 111

model_zeroshot	1.14 205	0.23 95	0.28 155	0.35 176	0.26 136	0.45 193	0.23 100	0.42 167	0.23 111	0.59 194	1.26 225	0.51 164	0.31 137	0.30 119	3.38 149	3.22 270	0.44 143	0.88 258	1.41 211	0.52 161	1.90 226	3.42 250	0.30 170	0.23 124	5.98 280	1.47 239	0.78 195	1.52 227

MSKI-zero shot	0.84 181	0.22 77	0.23 119	0.20 99	0.20 91	0.43 187	0.22 93	0.42 167	0.29 144	0.43 157	1.26 225	0.49 160	0.37 166	0.18 59	2.67 136	2.10 245	0.50 167	0.57 223	1.35 206	1.15 246	1.79 214	3.60 259	0.22 138	0.22 115	0.53 190	1.17 229	0.72 181	1.15 208

raft_robust	0.42 70	0.23 95	0.16 56	0.20 99	0.17 62	0.16 54	0.14 53	0.42 167	0.18 77	0.41 154	0.15 39	0.38 103	0.24 101	0.27 104	1.56 63	1.16 188	0.32 78	0.33 119	0.92 163	0.37 103	0.75 112	1.25 107	0.11 40	0.25 137	0.31 109	0.34 122	0.37 75	0.29 83

SFCPSM	2.47 251	0.37 189	0.30 163	0.38 185	0.34 171	0.40 178	0.40 145	0.42 167	0.48 199	0.62 205	1.07 217	1.09 216	5.75 267	0.39 155	13.40 284	1.37 202	0.60 198	0.49 197	31.30 291	0.84 210	1.49 191	1.92 162	0.30 170	0.38 181	0.43 163	0.53 181	0.72 181	1.00 197

RTS	0.83 179	0.32 173	0.30 163	0.30 159	0.34 171	0.45 193	0.77 211	0.42 167	0.45 188	0.43 157	0.34 132	0.55 170	0.35 158	0.43 161	7.23 243	0.76 130	0.58 188	0.44 181	1.04 172	0.48 154	1.05 139	1.10 90	0.26 151	0.41 186	0.58 198	1.67 247	0.58 158	0.79 183

RTSA	0.83 179	0.32 173	0.30 163	0.30 159	0.34 171	0.45 193	0.77 211	0.42 167	0.45 188	0.43 157	0.34 132	0.55 170	0.35 158	0.43 161	7.23 243	0.76 130	0.58 188	0.44 181	1.04 172	0.48 154	1.05 139	1.10 90	0.26 151	0.41 186	0.58 198	1.67 247	0.58 158	0.79 183

MSMDNet	0.74 166	0.25 123	0.24 122	0.19 91	0.24 124	0.38 173	0.23 100	0.42 167	0.24 116	0.60 200	0.48 160	0.42 125	1.54 235	0.54 188	2.07 113	2.22 250	0.43 140	0.34 132	1.25 189	0.67 190	1.89 221	2.97 230	0.18 113	0.21 101	0.57 195	0.52 179	0.39 85	0.57 162

DN-CSS_ROB	0.42 70	0.22 77	0.25 132	0.23 117	0.26 136	0.17 63	0.23 100	0.42 167	0.20 91	0.39 146	0.41 146	0.40 111	0.27 118	0.32 131	2.02 108	0.43 52	0.32 78	0.23 58	0.93 165	0.25 65	0.98 133	0.79 51	0.15 85	0.32 167	0.24 60	0.23 53	0.42 102	0.30 89

EKT-Stereo	1.24 211	0.27 149	0.26 144	0.28 151	0.26 136	0.31 144	0.54 175	0.43 175	0.33 164	0.45 165	0.84 198	0.51 164	0.44 185	0.68 217	12.27 281	2.16 247	0.54 181	0.52 210	1.28 197	1.01 233	5.05 283	3.02 237	0.15 85	0.22 115	0.43 163	0.47 167	0.56 148	0.33 103

iRaft-Stereo_20w	1.46 221	0.46 212	0.73 239	0.60 220	0.34 171	0.52 206	0.76 210	0.43 175	0.86 234	0.90 253	1.85 250	0.57 174	0.48 190	0.85 227	2.22 123	3.23 271	0.48 160	0.55 217	1.17 184	3.69 279	1.53 197	4.23 273	0.34 185	0.39 183	1.04 235	7.81 281	2.03 254	1.43 222

cross-raft	0.70 158	0.26 139	0.24 122	0.22 113	0.23 118	0.40 178	0.21 90	0.43 175	0.26 132	0.48 172	0.45 150	0.44 133	0.31 137	0.44 165	1.82 92	1.88 232	0.42 134	0.34 132	1.30 202	0.78 203	1.97 233	3.53 255	0.18 113	0.21 101	0.47 179	0.45 158	0.42 102	0.67 173

FADNet_RVC	0.88 184	0.35 181	1.04 254	0.44 197	0.64 229	0.34 157	0.70 201	0.43 175	0.46 195	0.48 172	0.49 161	0.70 194	0.57 194	0.62 211	3.92 172	0.81 143	0.59 195	1.01 264	1.70 218	0.72 196	1.63 204	1.60 138	0.45 204	0.60 225	0.56 194	0.45 158	1.88 249	0.63 170

CC-Net-ROB	0.71 160	0.61 232	0.40 195	0.82 234	0.61 226	0.84 231	0.72 204	0.43 175	0.31 154	0.47 168	0.33 130	1.47 230	0.76 211	0.64 214	2.54 132	0.42 48	0.45 149	0.33 119	2.71 228	0.31 82	0.53 68	0.64 35	0.96 245	0.29 154	0.42 162	0.37 134	0.39 85	0.53 157

AIO-Stereo-zeroshot	1.03 195	0.37 189	0.69 236	0.38 185	0.41 199	0.55 210	0.68 199	0.44 180	1.05 242	0.65 214	2.14 256	0.60 178	0.64 201	0.27 104	1.35 52	1.95 236	0.46 151	0.44 181	1.28 197	1.06 237	1.61 203	3.55 256	0.48 211	0.41 186	0.82 224	1.47 239	2.97 272	1.08 203

TRStereo	1.98 238	0.34 178	0.47 207	0.25 132	0.19 79	0.65 219	0.29 121	0.44 180	0.56 210	0.70 228	0.63 171	0.80 201	0.29 127	0.24 88	3.25 146	4.38 281	0.37 108	0.36 147	1.05 175	0.87 216	1.34 172	2.98 231	0.60 220	0.20 93	0.66 210	30.16 293	0.88 203	0.48 150

test-1	1.01 191	0.18 29	0.25 132	0.19 91	0.20 91	0.57 213	0.57 183	0.44 180	0.29 144	0.72 233	5.27 273	0.56 172	0.41 176	0.57 202	4.45 186	1.93 235	0.46 151	0.49 197	1.14 181	0.95 226	1.89 221	3.39 247	0.15 85	0.24 132	0.40 157	0.46 163	0.61 166	0.62 167

gcap-zeroshot	1.23 210	0.23 95	0.34 177	0.63 224	0.23 118	0.43 187	0.50 167	0.45 183	0.24 116	0.74 239	1.51 237	0.65 187	0.34 153	0.75 222	2.08 114	2.88 268	3.84 278	0.34 132	8.89 265	0.89 220	1.52 196	2.27 196	1.37 254	0.22 115	0.59 201	0.42 148	0.41 94	0.41 133

RAFT-Test	0.82 178	0.24 108	0.24 122	0.25 132	0.27 144	0.46 197	0.24 104	0.45 183	0.26 132	0.66 216	1.53 238	0.42 125	0.39 173	0.44 165	2.04 111	2.35 253	0.43 140	0.34 132	1.41 211	0.62 178	1.89 221	2.68 217	0.21 133	0.21 101	0.54 192	1.85 251	0.41 94	1.24 215

EAI-Stereo	1.49 222	0.29 163	0.52 217	0.57 214	0.37 188	8.27 287	0.81 213	0.45 183	0.83 231	0.34 104	1.41 234	0.47 149	0.34 153	0.26 98	3.70 164	6.04 284	0.44 143	0.65 232	2.71 228	0.74 199	1.46 190	1.97 168	0.29 167	0.76 245	1.07 237	2.21 258	1.45 236	1.76 231

AMNet	0.66 153	0.59 230	0.56 222	0.59 219	0.59 223	0.66 223	0.58 184	0.45 183	0.53 207	0.52 178	0.68 183	0.76 198	0.41 176	0.90 228	1.37 53	0.85 150	0.71 210	0.66 236	0.63 122	0.62 178	0.79 117	0.66 38	0.39 190	0.60 225	0.57 195	0.68 197	0.70 179	0.77 176

MLCV	0.58 138	0.25 123	0.25 132	0.37 182	0.34 171	0.35 163	0.55 179	0.46 187	0.46 195	0.53 182	0.79 196	0.64 185	0.41 176	0.29 113	1.32 49	1.41 204	0.49 164	0.30 103	1.29 201	0.29 76	1.28 166	1.37 117	0.23 142	0.41 186	0.36 135	0.36 129	0.49 129	0.35 115

NaN_ROB	0.86 183	0.41 205	0.41 199	0.36 178	0.49 213	0.43 187	0.90 219	0.46 187	1.31 254	0.40 150	0.65 175	0.96 213	0.32 142	0.48 171	5.44 208	0.59 105	0.37 108	0.53 213	0.51 83	0.63 180	0.66 97	1.13 94	0.28 161	0.50 203	0.79 222	1.54 243	0.98 211	1.69 230

FBW_ROB	1.09 200	0.65 234	0.58 224	0.89 237	0.89 244	0.75 228	1.26 233	0.46 187	0.35 168	0.53 182	0.76 192	1.15 217	1.35 232	1.88 251	6.04 222	0.46 69	0.64 203	0.33 119	2.64 226	0.54 166	1.66 207	1.39 119	1.22 251	0.57 219	0.47 179	0.54 185	0.56 148	0.87 191

DLNR_Zeroshot_test	11.56 285	37.00 297	0.46 205	54.84 297	0.22 111	0.37 169	49.73 297	0.47 190	0.22 103	0.79 245	0.58 167	0.63 182	0.36 161	3.05 267	62.78 296	73.23 297	9.32 287	5.55 285	2.75 230	0.71 195	1.92 230	4.90 280	0.13 61	0.36 174	0.37 140	0.38 139	0.43 109	0.47 149

HSM-Net_RVC	1.02 192	0.27 149	0.28 155	0.44 197	0.33 167	0.31 144	0.40 145	0.47 190	0.29 144	0.58 191	0.95 212	11.21 282	0.48 190	0.31 127	2.42 130	0.66 120	0.48 160	0.30 103	0.57 106	0.57 168	1.35 175	2.26 193	0.27 157	0.45 197	0.44 168	0.46 163	0.56 148	0.50 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.65 151	0.26 139	0.27 151	0.37 182	0.40 197	0.43 187	0.41 150	0.47 190	0.31 154	0.56 187	0.72 187	0.74 195	0.74 209	0.19 65	1.94 99	1.69 223	0.41 125	0.37 152	1.54 215	0.58 170	1.64 206	1.15 96	0.21 133	0.51 205	0.35 129	0.40 142	0.59 163	0.41 133

AIO-Stereo-zeroshot1	2.91 258	0.45 211	0.61 228	0.38 185	0.44 205	0.64 218	0.70 201	0.48 193	1.33 256	0.69 224	2.00 253	0.63 182	0.61 198	0.24 88	2.56 133	3.16 269	0.44 143	0.60 227	48.67 295	1.11 243	1.51 193	3.87 266	0.67 226	0.30 160	0.72 214	3.59 269	0.98 211	1.05 200

IGEV_Zeroshot_test	1.02 192	0.25 123	0.53 218	0.67 228	0.26 136	0.78 229	0.87 214	0.48 193	0.47 198	0.66 216	1.53 238	0.67 188	0.42 180	0.36 146	1.61 72	3.56 275	0.42 134	0.36 147	1.13 180	1.47 259	1.56 200	3.88 268	0.32 181	0.23 124	0.84 226	0.82 208	2.28 260	1.07 202

AnyNet_C32	1.29 216	0.41 205	0.37 189	0.37 182	0.41 199	0.49 200	0.72 204	0.48 193	1.21 250	0.56 187	0.87 205	0.58 175	0.37 166	0.42 159	9.98 275	1.25 193	0.58 188	0.54 215	0.90 160	0.63 180	1.41 186	2.06 177	0.34 185	0.54 212	1.08 238	2.33 259	1.33 229	4.59 268

iResNet_ROB	0.42 70	0.23 95	0.21 96	0.22 113	0.19 79	0.22 98	0.24 104	0.48 193	0.18 77	0.36 126	0.24 78	0.34 85	0.30 132	0.23 84	2.91 138	0.46 69	0.32 78	0.24 64	0.67 126	0.19 31	0.81 119	0.58 31	0.15 85	0.25 137	0.27 81	0.26 84	0.50 134	0.30 89

SQANet	1.49 222	1.36 247	0.58 224	3.10 264	1.06 249	1.94 252	1.64 247	0.49 197	0.40 180	0.51 177	0.46 152	1.28 221	0.60 196	1.59 246	5.32 205	0.62 114	1.54 244	0.38 164	7.12 255	0.64 183	1.87 219	1.85 160	2.50 262	0.40 185	0.48 182	0.62 194	0.68 174	1.26 216

anonymity	1.70 232	0.26 139	0.41 199	0.28 151	0.25 131	0.51 203	0.23 100	0.49 197	0.56 210	0.63 209	22.54 292	0.58 175	0.59 195	0.37 149	1.81 89	1.46 206	0.47 157	0.36 147	1.10 176	0.52 161	1.45 189	3.41 248	0.23 142	0.35 170	1.09 239	1.56 244	3.23 275	1.06 201

iResNetv2_ROB	0.48 100	0.24 108	0.18 74	0.27 144	0.21 100	0.24 114	0.20 84	0.49 197	0.19 84	0.36 126	0.29 109	0.43 129	0.27 118	0.26 98	3.54 156	0.43 52	0.33 86	0.22 48	0.85 155	0.27 73	1.29 169	0.62 34	0.17 105	0.31 164	0.28 87	0.25 68	0.57 155	0.27 75

Anonymous3	0.61 147	0.30 167	0.24 122	0.21 106	0.27 144	0.28 133	0.22 93	0.50 200	0.35 168	0.37 133	0.27 98	0.76 198	0.54 193	0.52 180	2.02 108	1.89 233	0.52 172	0.46 187	0.96 167	0.58 170	1.27 164	1.94 165	0.20 128	0.23 124	0.37 140	0.41 145	0.54 145	0.37 123

SHD	0.76 171	0.30 167	0.51 214	0.36 178	0.38 191	0.37 169	0.54 175	0.50 200	0.45 188	0.54 185	0.63 171	0.52 167	0.66 202	0.38 151	6.13 223	0.69 123	0.50 167	0.44 181	0.96 167	0.48 154	1.09 149	1.20 102	0.26 151	0.53 209	0.50 184	0.53 181	0.50 134	0.67 173

CSAN	1.10 201	0.52 220	0.48 211	0.48 206	0.52 215	0.47 199	1.16 228	0.50 200	2.45 273	0.68 222	1.96 252	1.51 231	0.72 206	0.63 213	4.44 185	0.58 102	0.54 181	0.49 197	0.85 155	2.17 275	1.29 169	2.22 191	0.32 181	0.54 212	1.68 254	1.05 222	0.73 184	0.81 185

DAS	0.75 168	0.28 158	0.25 132	0.39 190	0.34 171	0.37 169	0.38 140	0.51 203	0.45 188	0.61 201	0.92 209	0.81 202	0.72 206	0.20 72	1.81 89	1.80 229	0.76 215	0.46 187	1.39 209	0.61 174	2.15 246	2.12 181	0.27 157	0.46 198	0.45 171	0.50 172	0.63 168	0.52 154

SepStereo	0.75 168	0.28 158	0.25 132	0.39 190	0.34 171	0.37 169	0.38 140	0.51 203	0.45 188	0.61 201	0.92 209	0.81 202	0.72 206	0.20 72	1.81 89	1.80 229	0.76 215	0.46 187	1.39 209	0.61 174	2.15 246	2.12 181	0.27 157	0.46 198	0.45 171	0.50 172	0.63 168	0.52 154

FINET	2.02 241	0.57 228	0.61 228	0.36 178	0.41 199	0.65 219	0.75 206	0.51 203	1.37 258	0.40 150	1.53 238	0.60 178	1.81 240	1.11 234	5.80 218	2.01 241	0.74 213	0.39 169	1.12 179	1.26 253	1.24 163	3.49 252	0.36 189	1.29 272	5.70 278	8.60 282	3.56 276	8.18 280

GANetREF_RVC	0.52 114	0.40 203	0.39 194	0.38 185	0.36 185	0.36 166	0.34 130	0.51 203	0.43 187	0.48 172	0.27 98	0.75 197	0.44 185	0.29 113	1.30 46	0.46 69	1.06 227	0.34 132	0.63 122	0.39 119	0.90 127	0.80 52	0.31 176	0.41 186	0.45 171	0.40 142	0.65 171	0.52 154
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
ITSA-stereo	1.00 190	0.36 184	0.35 184	0.55 211	0.43 203	0.33 154	0.94 221	0.52 207	0.48 199	0.71 230	1.44 235	0.69 193	0.63 200	0.37 149	3.55 157	1.64 222	0.61 200	0.55 217	1.10 176	0.86 214	1.37 176	2.00 170	0.52 215	0.53 209	0.51 186	1.03 221	3.14 273	1.77 232

DPSNet	1.55 227	0.46 212	0.51 214	0.56 213	0.67 233	0.68 226	0.60 190	0.52 207	0.67 222	0.47 168	0.91 208	3.61 264	1.80 239	1.42 244	3.87 170	2.08 243	1.53 243	1.18 270	7.27 258	1.86 268	2.26 251	3.71 262	1.01 247	0.79 248	0.78 221	1.06 223	0.78 195	0.90 193

STTRV1_RVC		0.48 215	0.41 199	0.57 214	0.44 205	0.65 219	0.69 200	0.53 209	0.56 210	0.53 182	0.74 188	0.95 212	1.23 227	0.93 229		1.20 191	1.96 254	0.51 206		1.98 271	1.89 221			0.71 240	1.17 243	1.15 226	1.35 231	2.70 246

CES	0.44 83	0.20 48	0.17 65	0.14 40	0.19 79	0.16 54	0.22 93	0.54 210	0.25 122	0.30 69	0.35 137	0.41 117	0.38 170	0.56 193	1.66 76	0.80 139	0.53 177	0.47 191	0.35 41	0.42 126	1.04 138	1.23 105	0.15 85	0.15 39	0.27 81	0.21 46	0.29 44	0.33 103

HBP-ISP	1.35 217	0.39 202	0.51 214	0.53 209	0.44 205	0.51 203	0.38 140	0.55 211	0.40 180	0.76 241	1.27 227	0.56 172	0.53 192	1.94 252	9.60 273	3.60 277	0.62 202	0.65 232	0.85 155	0.94 225	2.13 243	3.87 266	0.30 170	0.53 209	0.54 192	0.52 179	0.97 210	2.49 243

PSMNet-ADL	1.03 195	0.29 163	0.31 168	0.34 175	0.35 182	0.35 163	0.64 194	0.55 211	0.35 168	0.71 230	1.40 233	0.60 178	1.07 219	2.44 261	6.98 237	1.98 238	1.55 245	0.40 171	1.25 189	0.51 160	1.28 166	2.00 170	0.35 188	0.26 143	0.37 140	0.42 148	0.68 174	0.36 120

otaku	1.62 230	2.18 264	0.66 233	3.34 266	1.26 254	2.28 264	1.88 251	0.56 213	0.53 207	0.59 194	0.53 164	1.38 226	0.75 210	2.08 255	5.12 198	0.53 90	1.55 245	0.40 171	6.52 252	0.63 180	2.05 239	2.02 175	3.13 269	0.51 205	0.58 198	0.57 189	0.75 189	1.36 219

XQC	0.85 182	0.47 214	0.43 203	0.50 207	0.48 212	0.51 203	0.64 194	0.57 214	0.49 202	0.59 194	0.63 171	0.62 181	0.90 215	0.48 171	6.85 234	0.79 134	0.48 160	0.48 195	0.86 158	0.47 152	0.96 131	1.19 101	0.34 185	0.46 198	0.62 206	0.78 204	0.69 177	0.58 164

dad	0.60 144	0.29 163	0.21 96	0.64 227	0.32 165	0.42 186	0.96 224	0.58 215	0.19 84	0.44 161	0.19 57	0.50 161	0.43 183	0.18 59	3.95 173	0.53 90	0.42 134	0.27 83	0.77 143	0.32 87	0.56 77	0.56 27	0.19 120	0.35 170	0.57 195	0.24 62	1.25 225	0.83 186

ccs_rob	1.24 211	0.36 184	0.34 177	0.44 197	0.30 157	0.45 193	0.40 145	0.59 216	0.35 168	1.95 274	5.83 274	5.52 275	0.61 198	0.55 191	4.50 188	1.27 194	0.52 172	0.39 169	1.72 219	0.86 214	1.74 213	2.26 193	0.26 151	0.44 194	0.35 129	0.37 134	0.51 137	0.56 160

ADCMid	1.19 209	0.50 217	0.55 221	0.39 190	0.60 225	0.57 213	0.88 216	0.60 217	0.75 228	0.47 168	0.69 184	0.74 195	1.17 223	0.42 159	8.06 255	1.08 181	0.54 181	0.45 185	1.76 220	0.58 170	1.14 153	1.63 141	0.59 218	0.44 194	0.59 201	1.44 237	1.26 227	4.11 266

Ntro	1.75 233	3.82 277	0.74 240	2.63 262	1.32 256	2.29 266	2.93 266	0.61 218	0.56 210	0.62 205	0.51 162	1.41 227	0.70 205	2.04 254	5.26 201	0.55 98	1.64 249	0.43 177	7.27 258	0.67 190	2.31 254	2.26 193	3.03 266	0.57 219	0.61 205	0.70 200	0.75 189	1.17 209

ACVNet-4b	3.64 268	6.86 284	0.79 243	12.11 286	1.35 257	4.38 278	9.73 286	0.61 218	0.59 217	0.66 216	3.81 270	5.41 274	14.98 283	2.27 259	6.26 225	0.56 100	2.90 265	0.50 203	11.57 274	0.90 223	2.37 258	2.99 234	2.90 264	0.62 230	0.62 206	0.59 190	0.73 184	1.14 206

S-Stereo	1.49 222	0.40 203	0.47 207	0.62 223	0.61 226	0.65 219	1.16 228	0.61 218	0.57 215	0.69 224	4.22 271	1.62 237	0.66 202	0.46 169	5.38 206	2.80 266	0.56 186	0.65 232	4.93 247	4.83 282	1.34 172	2.95 229	0.99 246	0.63 233	0.43 163	0.53 181	0.67 172	0.96 195

SGM-Forest	2.22 248	0.37 189	0.25 132	0.54 210	0.45 208	0.41 183	0.36 135	0.61 218	0.74 227	0.72 233	0.65 175	1.01 215	2.24 243	0.43 161	7.35 246	2.53 261	0.52 172	0.38 164	25.12 287	0.36 99	2.24 249	3.52 254	0.40 192	0.47 202	1.03 234	0.59 190	1.83 248	4.94 270
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RainbowNet	1.64 231	1.52 251	0.91 246	2.42 261	1.44 259	2.01 254	2.33 256	0.65 222	0.56 210	0.74 239	0.47 157	1.68 239	1.11 221	2.89 265	5.46 209	1.27 194	1.49 241	0.53 213	3.78 242	1.77 265	1.89 221	2.02 175	3.05 267	0.64 235	0.71 213	0.69 199	0.90 205	1.43 222

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 187	0.54 225	0.35 184	0.63 224	0.50 214	0.62 216	1.25 232	0.66 223	0.60 218	0.57 189	0.46 152	0.92 211	1.28 230	1.16 238	4.96 193	0.61 109	0.53 177	0.33 119	1.25 189	0.44 141	2.01 237	1.75 152	0.47 208	0.41 186	0.76 216	0.81 207	0.76 193	1.47 224

DCVSM-stereo	1.16 207	0.31 171	0.36 186	0.44 197	0.34 171	0.53 208	0.38 140	0.68 224	0.39 176	0.66 216	1.38 232	1.59 235	0.84 213	0.44 165	1.43 58	1.01 168	0.49 164	0.37 152	12.42 276	0.92 224	1.53 197	1.57 133	0.41 196	0.50 203	0.43 163	0.60 192	0.72 181	0.60 166

ADCS	1.43 220	0.51 218	0.48 211	0.46 205	0.57 220	0.54 209	0.75 206	0.70 225	1.04 241	0.57 189	0.71 185	0.90 209	2.71 246	0.58 206	9.65 274	2.08 243	0.85 218	0.61 229	1.33 204	0.66 189	1.99 235	2.10 180	0.43 200	0.60 225	0.76 216	2.08 255	1.59 240	3.43 257

pmcnn	1.28 215	0.43 209	0.41 199	0.58 218	0.64 229	0.56 212	1.59 246	0.73 226	0.48 199	0.61 201	1.31 228	1.55 233	3.12 255	1.04 231	3.82 167	2.27 251	0.89 220	0.95 260	1.85 221	1.09 240	2.50 262	3.33 243	0.81 238	0.54 212	0.52 188	0.68 197	1.09 220	1.31 218

ACVNet_1	1.88 236	1.65 255	1.00 248	4.35 269	1.63 266	2.25 263	3.73 270	0.74 227	0.57 215	0.64 212	0.60 168	1.59 235	1.04 217	4.94 280	5.58 213	0.55 98	2.45 262	0.56 219	4.96 248	0.59 173	2.36 257	1.77 154	3.27 272	0.67 238	0.73 215	0.80 205	0.73 184	0.91 194

FAT-Stereo	1.15 206	0.38 196	0.58 224	0.57 214	0.65 231	0.52 206	0.61 191	0.75 228	0.45 188	0.78 243	2.74 263	1.46 228	1.93 241	0.49 176	3.14 144	2.47 260	0.59 195	0.60 227	2.42 224	1.16 247	2.14 244	2.40 202	0.73 232	0.58 222	0.43 163	0.55 187	0.74 188	1.26 216

SAMSARA	1.13 203	0.41 205	0.61 228	0.45 203	0.47 211	0.46 197	0.75 206	0.75 228	0.63 219	0.63 209	0.71 185	0.64 185	1.75 236	0.50 178	6.46 230	1.05 171	0.58 188	0.64 231	1.26 192	0.65 188	1.44 188	1.53 130	0.29 167	0.63 233	1.73 257	2.11 256	1.68 244	1.81 233

MFMNet_re	1.04 198	0.78 238	0.71 238	0.83 235	0.72 235	0.99 237	1.00 225	0.75 228	0.84 232	0.69 224	0.77 193	1.34 224	0.88 214	0.73 221	3.39 152	1.16 188	1.02 225	0.80 253	1.68 216	0.87 216	2.31 254	1.22 104	0.66 223	0.73 242	0.67 211	0.65 196	0.98 211	1.02 199

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 219	2.30 266	0.83 244	1.46 248	0.80 240	1.02 238	1.34 238	0.76 231	0.95 240	1.32 265	0.53 164	1.58 234	1.79 238	2.11 257	4.63 191	0.98 166	1.12 229	1.04 266	3.00 233	1.09 240	1.43 187	1.93 163	1.20 249	0.68 239	0.76 216	0.72 202	0.60 165	1.37 220

LoS	0.51 113	0.23 95	0.17 65	0.19 91	0.20 91	0.19 76	0.14 53	0.77 232	0.27 139	0.50 175	0.45 150	0.54 169	0.47 189	0.23 84	2.11 115	0.86 153	0.57 187	0.42 176	0.62 121	0.41 124	1.28 166	1.52 128	0.16 98	0.18 65	0.36 135	0.29 98	0.33 47	0.35 115
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FC-DCNN	1.13 203	0.51 218	0.91 246	0.81 233	0.56 219	0.91 233	1.45 243	0.80 233	0.52 206	0.62 205	0.65 175	0.88 207	0.77 212	0.56 193	3.53 155	0.84 149	0.95 222	0.49 197	1.28 197	0.44 141	1.59 201	2.59 210	0.31 176	0.56 217	1.66 253	0.91 213	2.36 263	3.06 255

PSMNet_ROB	3.65 269	1.89 259	1.02 250	1.73 251	1.22 253	2.20 262	2.32 255	0.81 234	0.87 235	8.35 290	19.23 291	13.09 284	2.39 244	7.48 289	4.12 177	0.90 156	1.45 237	1.36 274	9.04 266	0.98 230	2.14 244	1.49 126	8.68 289	0.79 248	1.14 242	1.51 242	1.33 229	1.13 205

SPS-STEREO	1.77 234	0.72 235	0.70 237	0.90 238	0.76 237	0.94 236	1.22 231	0.83 235	0.77 230	0.85 251	1.60 243	1.46 228	1.15 222	1.13 237	6.34 227	2.28 252	1.13 230	0.97 262	10.82 272	1.01 233	2.76 266	3.50 253	0.65 222	1.04 263	0.83 225	0.94 215	1.61 241	1.00 197
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN v2	1.18 208	0.53 224	1.00 248	0.86 236	0.57 220	0.93 234	1.41 241	0.85 236	0.64 220	0.63 209	0.65 175	0.88 207	0.96 216	0.55 191	3.58 160	0.82 145	0.96 223	0.47 191	1.33 204	0.42 126	1.59 201	2.76 219	0.31 176	0.56 217	1.75 258	1.30 235	2.65 268	2.85 252

ACVNet_2	2.10 246	1.63 253	1.05 256	5.55 277	1.60 264	2.11 256	2.38 259	0.88 237	0.67 222	0.72 233	0.75 191	1.69 240	1.20 225	2.03 253	6.14 224	0.69 123	2.98 266	0.52 210	12.09 275	0.73 197	1.97 233	1.74 150	2.64 263	0.82 251	1.11 241	0.97 217	1.00 216	1.14 206

CBMV	1.24 211	0.38 196	0.34 177	0.44 197	0.43 203	0.63 217	0.93 220	0.88 237	0.41 185	0.66 216	0.85 202	1.52 232	1.27 229	1.05 232	4.34 182	2.35 253	0.72 211	0.50 203	1.69 217	0.78 203	1.85 217	3.21 242	0.31 176	0.57 219	0.51 186	0.53 181	1.09 220	5.35 273
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCPNet	1.61 229	0.38 196	0.74 240	0.43 196	0.76 237	0.44 192	1.54 245	0.89 239	0.69 225	0.76 241	1.64 247	0.81 202	3.20 257	0.76 223	8.80 260	1.90 234	0.59 195	0.37 152	4.80 246	1.06 237	1.27 164	1.49 126	0.93 241	0.43 192	1.05 236	1.37 236	0.96 209	5.45 275

NOSS_ROB	0.99 189	0.36 184	0.28 155	0.38 185	0.37 188	0.40 178	0.34 130	0.89 239	0.39 176	0.71 230	0.90 207	1.00 214	0.60 196	1.35 242	5.04 196	2.39 256	0.66 206	0.58 226	0.68 133	0.44 141	2.24 249	3.36 245	0.32 181	0.51 205	0.45 171	1.00 219	0.73 184	0.45 141

G-Net	1.35 217	0.54 225	0.64 232	0.44 197	0.52 215	0.58 215	0.56 181	0.90 241	1.32 255	0.66 216	1.20 222	2.96 257	1.21 226	0.38 151	4.22 179	1.62 220	0.61 200	0.76 246	1.47 214	1.34 254	1.63 204	1.95 167	0.39 190	0.62 230	0.79 222	2.98 267	1.56 238	4.61 269

PVD	1.03 195	0.54 225	0.66 233	0.60 220	0.59 223	0.67 224	0.71 203	0.91 242	0.87 235	0.59 194	0.84 198	0.81 202	1.06 218	0.61 210	6.62 231	0.78 133	0.72 211	0.66 236	1.18 185	0.68 193	1.39 178	1.52 128	0.40 192	0.62 230	0.85 227	0.97 217	0.86 201	1.12 204

AnyNet_C01	1.58 228	0.60 231	0.54 219	0.63 224	0.57 220	0.55 210	1.30 236	0.91 242	1.28 253	0.68 222	0.87 205	1.32 223	1.38 233	0.60 207	10.94 278	2.59 264	1.36 235	1.01 264	1.45 213	0.78 203	1.92 230	2.80 222	0.60 220	0.65 236	1.35 245	1.00 219	1.63 242	3.28 256

LVE	2.80 256	2.00 262	1.06 257	11.92 285	1.89 273	3.94 275	11.90 288	0.92 244	0.89 237	1.05 261	0.95 212	1.73 241	2.85 251	2.48 262	4.97 194	1.02 169	1.98 255	0.83 257	8.57 263	0.89 220	2.03 238	2.22 191	3.09 268	1.01 260	1.45 248	1.12 225	1.25 225	1.57 228

edge stereo	2.12 247	0.52 220	1.03 252	0.73 230	0.65 231	0.83 230	0.94 221	0.93 245	1.42 259	3.68 281	1.19 221	2.07 249	5.51 266	1.12 236	4.51 189	2.46 259	0.66 206	0.54 215	7.21 256	7.73 285	1.91 227	5.54 282	2.01 259	0.54 212	0.64 209	0.56 188	0.88 203	1.47 224

SANet	1.53 226	0.57 228	0.54 219	0.57 214	0.63 228	0.84 231	1.33 237	0.94 246	5.40 281	0.52 178	2.18 257	4.12 268	2.90 253	0.69 219	5.97 221	0.54 95	1.22 233	0.57 223	0.94 166	0.84 210	1.67 209	1.76 153	0.47 208	0.65 236	0.76 216	1.29 234	0.92 207	2.37 239

MADNet+	1.26 214	0.61 232	0.76 242	0.78 231	0.75 236	0.67 224	1.28 234	0.96 247	0.76 229	0.78 243	0.67 182	1.26 219	1.09 220	0.71 220	7.44 247	1.41 204	1.21 232	0.68 239	1.36 208	0.96 227	2.27 252	1.65 142	0.67 226	1.01 260	1.09 239	0.86 210	0.92 207	1.37 220

CBMV_ROB	1.50 225	0.38 196	0.44 204	0.61 222	0.53 217	0.72 227	0.87 214	0.97 248	0.41 185	0.82 246	1.34 230	3.03 258	2.77 248	0.67 215	5.27 203	1.29 196	0.91 221	0.49 197	2.40 223	0.73 197	1.83 215	2.91 227	0.44 202	0.46 198	1.38 246	2.48 260	2.25 259	3.99 264

IMH-64-1	2.03 242	1.51 249	1.09 258	2.00 254	1.58 262	2.11 256	2.42 261	1.03 249	1.16 246	0.58 191	0.74 188	1.98 247	2.84 249	2.80 263	9.51 270	1.48 208	1.46 238	0.68 239	3.40 238	0.83 207	1.67 209	2.17 188	3.24 270	0.77 246	1.58 250	1.25 232	2.08 255	2.79 250

IMH-64	2.03 242	1.51 249	1.09 258	2.00 254	1.58 262	2.11 256	2.42 261	1.03 249	1.16 246	0.58 191	0.74 188	1.98 247	2.84 249	2.80 263	9.51 270	1.48 208	1.46 238	0.68 239	3.40 238	0.83 207	1.67 209	2.17 188	3.24 270	0.77 246	1.58 250	1.25 232	2.08 255	2.79 250

IMH	2.56 253	1.54 252	1.10 261	2.02 256	1.61 265	2.14 260	2.47 263	1.04 251	1.19 249	0.84 250	1.32 229	2.11 250	8.34 271	8.58 290	7.20 242	1.38 203	1.63 248	0.69 242	6.28 251	1.13 244	1.66 207	2.45 208	4.33 282	0.80 250	1.85 260	1.44 237	1.58 239	2.43 241

WAO-6	2.00 240	1.30 246	0.90 245	2.06 257	1.36 258	1.76 249	2.23 253	1.05 252	1.25 252	0.90 253	0.86 204	1.93 245	2.98 254	2.31 260	9.04 263	1.13 185	3.03 267	0.71 243	3.26 237	0.87 216	2.31 254	2.29 197	1.30 253	0.89 253	1.64 252	2.20 257	1.75 246	2.69 245

Dean	1.99 239	1.78 256	1.04 254	5.97 280	1.91 274	2.28 264	2.73 264	1.08 253	1.13 245	0.99 258	0.85 202	1.93 245	2.20 242	2.22 258	6.37 228	1.06 172	2.29 260	0.71 243	2.89 232	0.99 231	2.27 252	2.01 173	2.90 264	0.95 258	1.45 248	1.16 227	1.40 233	1.17 209

LSM0	4.85 275	0.52 220	0.57 223	0.79 232	0.68 234	0.93 234	1.64 247	1.10 254	1.07 243	0.88 252	1.61 244	1.82 242	2.76 247	0.57 202	36.27 295	52.79 296	1.17 231	0.61 229	5.39 249	1.09 240	2.69 265	4.05 270	0.43 200	0.71 240	0.96 230	2.62 261	1.66 243	5.53 276

WAO-7	2.06 244	1.09 244	1.31 267	5.01 272	1.02 246	1.12 241	1.77 250	1.17 255	1.46 260	2.60 278	2.11 255	2.14 251	3.29 260	1.20 240	6.91 236	1.03 170	1.88 252	0.71 243	7.92 260	0.89 220	1.85 217	2.00 170	0.40 192	1.06 264	1.00 232	1.64 246	1.11 222	1.83 234

DispFullNet	3.48 266	2.86 276	1.56 271	1.52 249	1.71 267	1.50 245	1.67 249	1.27 256	2.23 271	2.08 275	1.90 251	15.31 286	4.18 263	1.76 249	6.30 226	5.14 283	2.33 261	0.96 261	23.76 285	4.54 280	2.39 259	2.88 225	0.75 234	0.59 224	1.21 244	0.63 195	1.38 232	1.51 226

WAO-8	3.35 263	2.60 270	1.45 269	5.81 278	1.76 270	2.58 267	3.35 268	1.29 257	1.93 269	5.80 285	8.48 282	3.23 259	7.05 269	4.33 273	7.65 252	2.21 248	2.00 256	0.76 246	9.76 269	1.55 261	1.91 227	2.41 203	2.43 260	1.09 265	2.27 264	1.91 252	1.91 250	2.85 252

Venus	3.35 263	2.60 270	1.45 269	5.81 278	1.76 270	2.58 267	3.35 268	1.29 257	1.93 269	5.80 285	8.48 282	3.23 259	7.05 269	4.33 273	7.65 252	2.21 248	2.00 256	0.76 246	9.76 269	1.55 261	1.91 227	2.41 203	2.43 260	1.09 265	2.27 264	1.91 252	1.91 250	2.85 252

notaker	3.82 270	2.85 275	1.60 275	5.07 273	6.65 287	4.01 276	4.08 271	1.35 259	3.29 277	1.17 263	3.27 267	7.19 277	11.25 277	5.52 285	10.91 277	1.19 190	3.40 271	1.00 263	10.57 271	2.74 277	3.02 273	2.76 219	3.68 276	1.17 269	1.01 233	1.23 231	1.48 237	1.67 229

PWCK	2.66 254	1.64 254	1.02 250	1.99 253	1.31 255	2.12 259	2.24 254	1.38 260	1.49 263	1.40 268	1.75 249	5.02 271	2.57 245	1.11 234	5.82 219	0.92 157	1.88 252	0.77 250	22.26 284	1.36 255	2.55 264	1.82 157	1.41 255	1.00 259	1.70 255	1.73 249	1.43 234	2.15 236

MDST_ROB	2.52 252	4.60 282	0.46 205	3.44 267	0.80 240	2.17 261	1.06 227	1.43 261	0.45 188	0.69 224	0.97 215	0.90 209	9.59 274	0.52 180	8.48 256	0.83 146	0.49 164	0.38 164	3.22 235	0.43 131	2.06 240	3.48 251	0.46 207	0.44 194	4.66 276	2.82 266	7.09 283	6.04 277

ELAS	2.40 249	1.03 243	1.09 258	1.42 247	1.18 252	1.56 246	1.37 239	1.45 262	1.11 244	0.98 257	7.50 276	3.70 265	3.24 258	1.17 239	6.79 233	1.57 214	1.51 242	1.42 275	2.70 227	0.74 199	2.41 260	3.64 260	0.70 230	0.87 252	3.48 270	4.29 273	2.53 265	5.26 272
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	2.79 255	1.91 260	1.57 273	2.35 260	1.87 272	2.74 269	2.98 267	1.48 263	1.47 261	0.82 246	0.84 198	4.15 270	1.76 237	2.10 256	9.12 265	2.54 262	1.83 251	1.32 273	2.23 222	1.23 251	3.58 278	4.43 276	1.88 258	1.10 267	2.74 268	4.93 274	2.54 266	9.94 283

ELAS_RVC	2.44 250	0.96 241	1.22 264	1.27 245	1.00 245	2.07 255	1.39 240	1.49 264	0.90 238	1.02 259	7.69 278	3.59 263	8.45 272	1.08 233	6.38 229	1.59 218	1.48 240	1.44 276	2.76 231	0.83 207	2.49 261	3.71 262	0.71 231	0.92 255	4.00 271	3.72 271	1.70 245	2.12 235
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	3.35 263	1.11 245	1.12 262	1.13 240	1.09 250	1.41 244	1.43 242	1.50 265	2.30 272	1.18 264	2.49 261	2.61 255	3.81 262	1.38 243	7.14 240	3.78 278	1.35 234	1.18 270	6.95 254	2.03 274	3.17 275	4.72 277	0.78 236	1.87 277	7.00 283	9.62 284	6.26 282	12.14 286

SGM-ForestM	2.82 257	2.06 263	1.39 268	1.24 243	0.84 243	1.68 247	2.06 252	1.51 266	1.72 266	0.83 249	1.72 248	2.92 256	2.86 252	1.47 245	13.04 283	2.00 240	1.60 247	0.65 232	3.15 234	1.36 255	2.00 236	3.73 264	0.68 229	1.41 273	5.16 277	7.43 280	4.20 279	7.44 278

MFN_U_SF_RVC	1.88 236	2.37 269	1.83 277	2.12 259	1.74 268	1.92 250	2.41 260	1.55 267	1.47 261	3.65 280	3.67 269	1.26 219	1.29 231	1.80 250	5.26 201	2.13 246	1.02 225	0.92 259	3.41 240	1.01 233	1.83 215	1.70 146	0.76 235	2.29 282	0.76 216	0.80 205	0.71 180	0.97 196

MeshStereo	2.06 244	0.72 235	0.62 231	1.20 241	0.81 242	1.07 239	0.88 216	1.56 268	1.33 256	0.92 255	2.05 254	3.97 267	3.27 259	0.79 225	9.44 268	2.77 265	1.06 227	0.76 246	4.72 245	0.77 202	3.43 276	4.36 275	0.48 211	0.61 229	1.79 259	1.20 230	2.41 264	2.75 247
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
KSHMR	5.27 277	2.31 267	1.56 271	19.82 290	3.72 279	5.58 282	9.25 285	1.59 269	6.74 282	1.39 267	1.54 241	2.55 254	27.41 294	4.49 278	5.23 200	1.95 236	2.01 258	1.16 269	15.51 280	1.22 249	3.03 274	4.81 279	4.06 279	1.24 271	6.88 282	2.65 262	1.96 252	2.78 249

TorneroNet-64	3.48 266	2.22 265	2.33 281	6.99 282	1.75 269	3.12 270	4.23 272	1.93 270	3.68 278	0.82 246	3.07 266	4.13 269	12.86 281	3.79 271	7.09 239	1.59 218	3.32 270	0.80 253	8.09 261	1.97 270	2.83 269	2.91 227	3.35 273	0.92 255	2.63 267	2.71 265	1.23 224	3.63 260

MANE	4.00 273	1.80 257	2.02 279	1.54 250	1.45 260	1.92 250	2.33 256	2.03 271	2.79 274	0.95 256	2.26 259	3.71 266	4.42 264	1.34 241	11.76 280	3.86 279	2.04 259	6.06 286	3.24 236	1.67 263	2.53 263	4.35 274	0.73 232	2.18 281	7.35 284	10.20 286	9.04 284	14.41 287

TorneroNet	5.57 278	2.31 267	1.28 265	17.72 289	6.26 286	5.20 281	6.38 280	2.10 272	4.58 280	1.58 270	6.93 275	12.01 283	25.68 291	4.11 272	7.72 254	1.52 211	3.26 269	0.81 255	14.83 278	1.87 269	2.97 271	2.83 223	3.45 274	0.91 254	6.76 281	2.68 263	1.31 228	3.44 258

MADNet++	3.06 260	1.96 261	2.25 280	1.74 252	2.38 275	1.69 248	2.37 258	2.32 273	2.81 275	2.35 277	2.83 264	3.27 261	3.49 261	2.95 266	4.59 190	4.15 280	2.68 263	2.16 280	3.67 241	2.98 278	4.90 282	6.99 286	1.45 256	2.67 283	1.97 261	6.54 279	2.85 270	2.75 247

STStereo	3.84 271	1.40 248	1.92 278	7.03 283	1.55 261	7.23 286	2.86 265	2.33 274	2.89 276	1.13 262	3.35 268	5.94 276	6.30 268	1.02 230	11.44 279	2.57 263	1.41 236	1.21 272	11.20 273	1.43 257	1.93 232	2.85 224	0.84 239	2.03 278	4.48 275	5.55 275	3.68 278	8.18 280

JetRed	3.89 272	2.69 274	2.99 282	2.09 258	2.47 276	3.46 271	4.71 275	2.36 275	1.86 267	1.89 273	1.24 224	3.40 262	1.50 234	3.36 268	9.54 272	3.47 274	4.17 281	3.86 283	2.43 225	1.85 267	5.57 284	5.36 281	3.66 275	1.68 276	4.31 274	10.87 288	5.62 281	8.71 282

UNDER WATER	4.18 274	2.68 273	1.59 274	4.92 270	5.21 281	3.56 273	7.19 283	2.38 276	1.87 268	1.64 272	1.20 222	5.13 273	20.86 286	5.22 282	5.27 203	2.38 255	4.12 280	1.12 267	8.60 264	1.99 273	4.00 280	3.20 240	5.02 286	2.11 280	2.01 263	3.64 270	1.96 252	3.95 262

UNDER WATER-64	3.21 262	2.63 272	1.65 276	4.96 271	2.97 278	3.54 272	4.45 273	2.43 277	1.65 265	1.37 266	1.35 231	5.10 272	4.97 265	3.52 270	7.47 248	1.98 238	3.95 279	1.13 268	4.05 243	1.98 271	3.01 272	3.41 248	4.98 285	1.42 274	1.98 262	3.96 272	2.32 262	4.39 267

DDVS	1.83 235	0.35 181	0.40 195	0.33 170	0.38 191	0.38 173	0.35 132	2.47 278	0.46 195	0.70 228	16.59 289	2.41 253	0.69 204	0.79 225	3.72 165	1.30 197	0.60 198	0.49 197	6.26 250	0.84 210	2.85 270	2.44 207	0.26 151	0.36 174	0.36 135	0.61 193	2.19 258	0.71 175

DGSMNet	3.07 261	1.84 258	1.18 263	1.34 246	0.55 218	1.94 252	0.63 193	2.86 279	1.57 264	3.95 282	15.19 287	1.85 244	3.15 256	4.98 281	7.18 241	2.82 267	3.15 268	1.89 278	4.63 244	2.18 276	4.69 281	3.75 265	1.61 257	2.10 279	0.87 228	3.36 268	1.05 219	2.58 244

DPSMNet_ROB	11.21 284	4.32 280	10.98 288	3.81 268	5.72 283	4.73 279	5.77 279	3.68 280	9.72 287	4.34 283	13.32 286	11.20 281	26.44 293	5.79 287	18.24 288	12.77 288	6.74 284	12.28 290	14.97 279	10.29 288	7.12 289	15.93 289	4.55 284	9.11 289	11.15 288	27.78 291	11.17 288	30.75 293

DGTPSM_ROB	9.70 283	3.99 279	10.89 287	3.15 265	5.68 282	3.68 274	5.70 278	3.68 280	9.10 285	3.26 279	7.88 279	9.73 280	14.04 282	4.74 279	15.68 285	11.36 287	5.40 283	11.36 289	7.25 257	10.26 287	6.46 288	15.15 288	4.53 283	9.09 288	10.18 285	27.78 291	11.12 287	30.76 294

ACV-stereo	5.76 279	10.97 287	0.40 195	0.69 229	0.35 182	6.27 283	4.69 274	4.53 282	0.50 204	0.65 214	0.84 198	1.67 238	8.94 273	4.46 276	8.78 259	3.43 273	0.70 209	0.57 223	82.32 296	1.14 245	3.72 279	6.25 285	0.42 199	0.43 192	0.40 157	0.94 215	0.83 198	0.59 165

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 281	4.44 281	1.28 265	2.72 263	2.67 277	5.12 280	7.72 284	5.86 283	8.09 284	1.63 271	10.53 285	75.81 297	10.21 276	4.39 275	5.74 217	1.46 206	7.09 286	8.20 287	6.83 253	1.82 266	3.57 277	3.00 235	1.27 252	1.13 268	4.24 273	5.98 278	20.77 292	3.98 263

LE_ROB	8.27 282	3.90 278	5.83 286	6.29 281	20.01 292	4.37 277	16.99 290	6.27 284	9.37 286	1.52 269	4.75 272	16.09 287	22.44 288	3.44 269	7.51 249	1.00 167	2.71 264	2.01 279	13.15 277	6.14 284	2.79 267	3.55 256	9.48 291	5.16 286	10.68 287	9.87 285	10.85 286	17.08 291

PML	14.62 291	11.18 288	4.16 283	13.60 287	8.80 288	13.67 289	6.43 281	7.27 285	35.40 297	10.29 291	58.08 297	45.45 296	52.15 297	6.70 288	6.87 235	4.96 282	10.24 288	3.79 282	21.45 283	4.89 283	6.05 287	5.92 283	3.98 278	4.24 285	14.76 292	5.96 277	20.73 291	7.74 279

SGM_RVC	2.96 259	0.93 239	1.03 252	0.98 239	0.79 239	1.11 240	1.28 234	7.29 286	1.16 246	1.02 259	1.61 244	2.40 252	10.04 275	0.77 224	2.62 134	1.34 201	1.69 250	0.79 252	8.10 262	1.44 258	1.88 220	3.56 258	0.66 223	1.03 262	4.05 272	5.78 276	5.56 280	11.12 285
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	6.75 280	5.13 283	14.43 291	5.28 274	4.73 280	9.87 288	6.61 282	7.39 287	12.71 291	2.14 276	2.31 260	26.89 292	22.25 287	4.47 277	10.48 276	1.49 210	4.37 282	1.82 277	15.76 281	4.55 281	2.80 268	2.30 198	3.97 277	1.19 270	2.37 266	1.57 245	2.89 271	2.47 242

DPSM_ROB	13.78 289	8.86 285	13.29 289	5.41 275	6.06 284	7.11 284	5.22 276	8.44 288	11.03 288	6.77 288	8.06 280	8.50 278	12.48 278	5.32 283	16.50 286	14.15 289	11.34 289	14.53 291	9.66 267	11.98 289	16.98 291	19.77 292	4.23 280	11.17 290	28.01 293	35.97 295	31.31 295	39.81 295

DPSM	13.78 289	8.86 285	13.29 289	5.41 275	6.06 284	7.11 284	5.22 276	8.44 288	11.03 288	6.77 288	8.06 280	8.50 278	12.48 278	5.32 283	16.50 286	14.15 289	11.34 289	14.53 291	9.66 267	11.98 289	16.98 291	19.77 292	4.23 280	11.17 290	28.01 293	35.97 295	31.31 295	39.81 295

BEATNet-Init1	12.35 287	15.22 290	5.32 284	20.87 291	10.13 290	20.29 292	13.89 289	8.81 290	6.91 283	4.38 284	9.79 284	14.10 285	19.20 284	5.76 286	21.46 289	9.40 285	7.04 285	4.94 284	32.32 293	14.93 292	9.82 290	9.29 287	5.60 287	5.30 287	12.73 289	8.77 283	21.38 293	15.70 290

LRCNet_RVC	13.01 288	18.58 292	5.37 285	23.16 292	20.12 293	22.89 293	18.83 291	10.15 291	4.22 279	21.39 294	16.92 290	22.03 290	12.77 280	27.61 294	9.50 269	1.55 213	14.16 291	9.39 288	27.19 289	10.19 286	6.02 286	2.70 218	25.48 293	13.25 292	1.43 247	0.70 200	3.22 274	2.37 239

HanzoNet	11.76 286	14.15 289	16.54 293	13.84 288	9.27 289	15.98 291	21.04 292	11.44 292	12.53 290	6.20 287	7.51 277	20.70 289	27.83 295	29.09 295	12.87 282	9.53 286	15.26 292	2.84 281	25.21 288	12.71 291	5.74 285	4.74 278	9.10 290	1.66 275	2.75 269	2.69 264	2.55 267	3.62 259

CasAABBNet	27.70 295	17.80 291	26.74 296	10.82 284	12.13 291	14.20 290	10.44 287	16.94 293	22.25 293	13.76 292	16.13 288	17.20 288	25.33 290	10.59 291	33.32 294	28.51 295	22.73 293	29.20 295	19.29 282	24.02 295	33.97 297	39.71 296	8.44 288	22.49 295	56.39 295	72.48 297	62.92 297	80.05 297

HaxPig	22.04 292	23.70 293	21.75 294	25.21 293	25.39 294	24.72 295	26.63 294	22.90 294	21.18 292	28.97 295	26.14 293	24.63 291	19.57 285	25.91 293	23.99 290	21.35 292	24.94 294	26.23 294	24.50 286	23.01 294	18.91 293	16.86 291	28.89 294	21.36 293	10.50 286	12.89 289	9.72 285	15.23 288

DPSimNet_ROB		32.83 296	15.86 292	30.90 295	29.54 296	24.40 294	21.28 293	25.65 295	31.75 296	16.97 293	45.56 296	27.37 293	37.12 296	16.35 292	24.86 291	14.34 291		14.84 293	40.36 294	17.54 293	26.29 296	15.99 290	16.67 292	21.85 294		32.67 294	22.06 294	29.89 292

MEDIAN_ROB	25.67 293	28.72 294	26.17 295	29.76 294	29.32 295	28.92 296	30.23 295	26.96 296	24.57 294	34.05 296	29.96 294	29.36 294	23.45 289	29.57 296	26.51 292	23.43 293	29.83 295	29.43 296	29.59 290	27.23 296	23.78 294	20.07 294	31.85 295	24.07 296	14.01 291	13.68 290	13.10 290	15.52 289

AVERAGE_ROB	27.45 294	31.34 295	28.53 297	32.94 296	32.07 297	32.12 297	33.33 296	29.89 297	27.53 295	35.87 297	31.94 295	32.32 295	25.95 292	33.08 297	28.98 293	25.93 294	31.35 296	30.24 297	31.55 292	29.19 297	25.74 295	22.05 295	34.79 296	27.26 297	13.89 290	10.58 287	11.65 289	11.11 284

Low-res two-view benchmark