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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
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
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCDC_ROB	0.01 9	0.02 14	0.02 14	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCK	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

iinet-f	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 25	0.03 23	0.02 15	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

LSM0	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

AASNet	0.05 21	0.08 37	0.08 35	0.07 35	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 34	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.05 35	0.06 35	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 33	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 32

SACVNet	0.05 21	0.08 37	0.08 35	0.07 35	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 34	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.05 35	0.06 35	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 33	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 32

AACVNet	0.05 21	0.08 37	0.08 35	0.07 35	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 34	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.05 35	0.06 35	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 33	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 32

ADCS	0.06 24	0.02 14	0.04 21	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 171	0.02 15	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 27	0.02 15

FINET	0.07 25	0.08 37	0.07 32	0.08 38	0.07 38	0.08 40	0.07 37	0.08 40	0.07 37	0.08 29	0.07 38	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 38	0.07 38	0.07 38	0.07 37	0.07 38	0.08 40	0.07 38	0.07 34	0.06 38	0.07 38	0.07 38	0.08 40	0.06 38

BEATNet_4x	0.08 26	0.03 23	0.06 30	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.47 201	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.03 22	0.03 23

ADCL	0.08 26	0.03 23	0.06 30	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.47 201	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.03 22	0.03 23

ADCMid	0.08 26	0.02 14	0.13 69	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 192	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 37	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23

AnyNet_C01	0.08 26	0.03 23	0.04 21	0.02 15	0.03 21	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 200	0.02 15	0.03 23	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 25	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 23

ADCPNet	0.08 26	0.03 23	0.04 21	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.32 192	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.04 27	0.03 23

SepStereo	0.09 31	0.09 41	0.09 38	0.09 41	0.10 43	0.09 41	0.08 40	0.09 41	0.08 40	0.09 30	0.08 39	0.09 41	0.09 41	0.08 41	0.08 41	0.09 41	0.09 41	0.08 41	0.09 41	0.08 39	0.09 41	0.08 41	0.09 37	0.09 41	0.10 41	0.08 41	0.10 41	0.09 41

APVNet	0.09 31	0.06 34	0.04 21	0.06 33	0.04 28	0.05 32	0.04 28	0.05 32	1.08 223	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.05 32	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.05 33	0.04 28	0.05 33	0.04 28

AnonymousM	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

FADNet-RVC-Resample	0.10 33	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 34	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 33	0.05 32	0.04 29	1.53 239	0.04 29	0.05 33	0.05 33	0.06 37	0.05 32

FADNet_RVC	0.10 33	0.03 23	0.04 21	0.03 23	0.04 28	0.05 32	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.03 21	0.04 27	0.04 27	0.03 21	0.04 28	0.03 24	0.03 24	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.04 28	0.04 28	0.03 24	1.63 241	0.03 23	0.03 24	0.04 28	0.03 22	0.04 28

PVD	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

SHD	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

SAMSARA	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

XQC	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

RTSC	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

RTS	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

RTSA	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

MADNet+	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

MADNet++	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

LRCNet_RVC	0.11 45	0.12 53	0.09 38	0.12 53	0.09 41	0.12 53	0.09 41	0.12 53	0.09 41	0.12 41	0.09 42	0.11 52	0.09 41	0.09 42	0.09 42	0.09 41	0.12 53	0.16 82	0.21 84	0.09 42	0.12 53	0.09 42	0.09 37	0.09 41	0.12 53	0.28 117	0.12 53	0.09 41

FADNet-RVC	0.11 45	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.05 31	0.04 28	0.04 28	0.05 32	0.04 28	0.04 22	0.04 27	0.04 27	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.04 28	0.04 29	1.79 247	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.05 32

FADNet	0.11 45	0.04 29	0.05 26	0.06 33	0.05 31	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.04 22	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.05 33	0.05 32	0.04 29	1.74 245	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 27	0.05 32

ProNet	0.12 48	0.18 67	0.11 54	0.14 56	0.10 43	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.11 54	0.14 42	0.10 44	0.14 56	0.10 44	0.10 45	0.11 54	0.10 43	0.15 62	0.10 43	0.14 55	0.10 43	0.14 55	0.10 44	0.11 52	0.10 44	0.15 61	0.10 42	0.14 56	0.10 45

IPLG	0.12 48	0.15 57	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.12 68	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.14 55	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.14 56	0.11 55	0.14 56	0.11 56

MIPNet	0.12 48	0.15 57	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.12 68	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.14 56	0.11 55	0.14 56	0.11 56

AnyNet_C32	0.12 48	0.03 23	0.07 32	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.02 15	2.33 238	0.04 27	0.04 27	0.03 21	0.02 15	0.03 24	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.04 28	0.03 24	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 48	0.04 29	0.07 32	0.04 29	0.05 31	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.04 28	2.28 230	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.04 28

CIPLG	0.13 53	0.15 57	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.15 63	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.12 68	0.12 71	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.12 71	0.15 61	0.12 71	0.15 62	0.12 70

IPLGR_C	0.13 53	0.16 62	0.14 73	0.15 63	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.11 54	0.14 42	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.12 68	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.14 55	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.14 56	0.11 55	0.15 62	0.11 56

IPLGR	0.13 53	0.15 57	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.13 75	0.15 46	0.11 55	0.14 56	0.12 74	0.12 68	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.14 55	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.12 71	0.15 61	0.11 55	0.14 56	0.11 56

ACRE	0.13 53	0.16 62	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.15 63	0.11 54	0.14 42	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.12 68	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.14 55	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.14 56	0.11 55	0.14 56	0.11 56

ICVP	0.13 53	0.16 62	0.11 54	0.16 71	0.11 55	0.16 72	0.11 54	0.16 65	0.11 54	0.16 58	0.11 55	0.16 72	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.16 71	0.11 57	0.16 70	0.11 55	0.16 70	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.16 71	0.11 55	0.16 70	0.11 56
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 53	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.09 41	0.04 28	0.04 28	2.46 241	0.04 27	0.04 27	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.04 28	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.04 28

GMStereo	0.14 59	0.13 55	0.14 73	0.14 56	0.14 80	0.14 57	0.14 77	0.14 55	0.14 79	0.14 42	0.14 80	0.14 56	0.14 80	0.14 79	0.14 80	0.14 79	0.14 56	0.14 79	0.14 55	0.14 80	0.14 55	0.14 80	0.14 76	0.14 79	0.14 56	0.14 77	0.14 56	0.14 80
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 59	0.17 66	0.11 54	0.17 74	0.11 55	0.17 73	0.12 71	0.17 69	0.11 54	0.17 61	0.11 55	0.17 75	0.11 55	0.12 68	0.12 71	0.12 69	0.17 74	0.12 73	0.17 72	0.12 73	0.17 73	0.12 72	0.12 69	0.12 71	0.17 73	0.12 71	0.17 73	0.12 70

ELAS_RVC	0.14 59	0.18 67	0.11 54	0.19 79	0.11 55	0.18 74	0.13 75	0.16 65	0.11 54	0.17 61	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.09 42	0.11 54	0.12 69	0.17 74	0.10 43	0.18 75	0.11 55	0.18 74	0.11 55	0.10 40	0.11 57	0.19 78	0.11 55	0.19 76	0.12 70
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 59	0.19 72	0.11 54	0.20 81	0.11 55	0.20 81	0.12 71	0.18 71	0.12 70	0.18 63	0.12 73	0.19 81	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.18 77	0.11 57	0.19 79	0.11 55	0.19 78	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.20 81	0.11 55	0.20 80	0.12 70
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 59	0.23 80	0.10 41	0.19 79	0.11 55	0.20 81	0.11 54	0.16 65	0.10 43	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.09 42	0.11 54	0.11 54	0.16 71	0.10 43	0.17 72	0.11 55	0.18 74	0.11 55	0.09 37	0.10 44	0.18 75	0.11 55	0.19 76	0.12 70
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 64	0.18 67	0.13 69	0.18 76	0.13 77	0.19 79	0.13 75	0.18 71	0.13 75	0.18 63	0.13 79	0.18 78	0.13 79	0.13 75	0.13 76	0.13 75	0.18 77	0.13 76	0.18 75	0.13 79	0.18 74	0.13 77	0.13 74	0.10 44	0.19 78	0.14 77	0.19 76	0.13 78

BEATNet-Init1	0.15 64	0.07 35	0.10 41	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 37	0.07 34	0.07 37	2.19 226	0.08 39	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 38	0.08 39	0.07 38	0.08 39	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 34	0.07 39	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 39

DeepPrunerF	0.15 64	0.07 35	0.10 41	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 37	0.07 34	0.07 37	2.19 226	0.08 39	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 38	0.08 39	0.07 38	0.08 39	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 34	0.07 39	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 39

DeepPruner_ROB	0.15 64	0.18 67	0.12 60	0.18 76	0.12 73	0.18 74	0.12 71	0.18 71	0.13 75	0.18 63	0.12 73	0.18 78	0.12 74	0.13 75	0.12 71	0.13 75	0.18 77	0.13 76	0.18 75	0.12 73	0.19 78	0.12 72	0.13 74	0.12 71	0.18 75	0.12 71	0.18 74	0.12 70

LALA_ROB	0.15 64	0.21 74	0.12 60	0.21 84	0.12 73	0.20 81	0.14 77	0.20 74	0.12 70	0.22 70	0.12 73	0.16 72	0.12 74	0.10 45	0.12 71	0.12 69	0.21 85	0.11 57	0.22 85	0.12 73	0.20 81	0.12 72	0.11 52	0.12 71	0.21 85	0.14 77	0.21 83	0.13 78

GCAP-BAT	0.17 69	1.25 198	0.20 90	0.15 63	0.11 55	0.15 65	0.11 54	0.21 77	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.15 63	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.15 61	0.11 55	0.15 62	0.11 56

test_for_model	0.17 69	1.25 198	0.20 90	0.15 63	0.11 55	0.15 65	0.11 54	0.21 77	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.15 63	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.15 61	0.11 55	0.15 62	0.11 56

testlalala2	0.17 69	1.25 198	0.20 90	0.15 63	0.11 55	0.15 65	0.11 54	0.21 77	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.15 63	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.15 61	0.11 55	0.15 62	0.11 56

testlalala	0.17 69	1.25 198	0.20 90	0.15 63	0.11 55	0.15 65	0.11 54	0.21 77	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.15 63	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.15 61	0.11 55	0.15 62	0.11 56

testlalala_base	0.17 69	1.25 198	0.20 90	0.15 63	0.11 55	0.15 65	0.11 54	0.21 77	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.15 63	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.15 61	0.11 55	0.15 62	0.11 56

GCAP-Stereo	0.17 69	1.25 198	0.20 90	0.15 63	0.11 55	0.15 65	0.11 54	0.21 77	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.15 63	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.15 61	0.11 55	0.15 62	0.11 56

IGEV_Zeroshot_test	0.18 75	0.22 76	0.18 84	0.21 84	0.18 93	0.20 81	0.17 86	0.20 74	0.16 81	0.25 80	0.16 83	0.21 84	0.17 86	0.16 84	0.18 91	0.15 82	0.20 82	0.16 82	0.20 81	0.18 93	0.21 83	0.17 88	0.17 81	0.17 85	0.20 81	0.17 86	0.20 80	0.16 82

dd	0.18 75	0.22 76	0.16 75	0.22 86	0.15 81	0.22 87	0.15 81	0.21 77	0.15 80	0.21 68	0.15 81	0.21 84	0.15 82	0.15 81	0.15 82	0.15 82	0.22 87	0.14 79	0.22 85	0.14 80	0.22 86	0.15 82	0.16 79	0.15 82	0.23 92	0.15 81	0.22 85	0.16 82

dad	0.18 75	0.23 80	0.16 75	0.22 86	0.15 81	0.22 87	0.15 81	0.22 85	0.16 81	0.21 68	0.15 81	0.22 87	0.15 82	0.15 81	0.16 84	0.17 84	0.23 92	0.17 86	0.23 92	0.15 83	0.22 86	0.15 82	0.15 78	0.15 82	0.22 87	0.15 81	0.22 85	0.16 82

MSKI-zero shot	0.19 78	0.21 74	0.16 75	0.22 86	0.16 84	0.23 95	0.17 86	0.22 85	0.17 86	0.22 70	0.17 85	0.22 87	0.16 84	0.19 95	0.16 84	0.17 84	0.23 92	0.16 82	0.22 85	0.16 84	0.22 86	0.17 88	0.16 79	0.17 85	0.22 87	0.19 96	0.22 85	0.16 82

MIM_Stereo	0.19 78	0.23 80	0.18 84	0.22 86	0.16 84	0.22 87	0.16 84	0.21 77	0.16 81	0.22 70	0.17 85	0.21 84	0.17 86	0.20 96	0.18 91	0.17 84	0.22 87	0.18 95	0.22 85	0.16 84	0.21 83	0.16 84	0.17 81	0.17 85	0.21 85	0.16 84	0.22 85	0.20 98

UNet	0.19 78	0.13 55	0.09 38	0.13 55	0.09 41	0.13 55	0.09 41	0.13 54	0.09 41	0.90 160	0.09 42	0.13 55	0.09 41	0.10 45	0.09 42	0.70 193	0.13 55	0.09 42	0.13 53	0.10 43	0.91 194	0.09 42	0.10 40	0.09 41	0.13 54	0.10 42	0.13 55	0.09 41

iResNet	0.19 78	0.23 80	0.17 79	0.22 86	0.17 87	0.22 87	0.19 96	0.22 85	0.17 86	0.22 70	0.17 85	0.22 87	0.17 86	0.17 85	0.17 87	0.17 84	0.22 87	0.17 86	0.22 85	0.17 87	0.23 92	0.17 88	0.18 91	0.17 85	0.23 92	0.17 86	0.23 93	0.17 88

ACV-stereo	0.20 82	0.23 80	0.17 79	0.23 93	0.17 87	0.23 95	0.17 86	0.23 93	0.17 86	0.23 76	0.17 85	0.23 93	0.17 86	0.17 85	0.17 87	0.17 84	0.24 97	0.17 86	0.23 92	0.17 87	0.24 95	0.17 88	0.17 81	0.17 85	0.23 92	0.17 86	0.23 93	0.17 88

DAS	0.20 82	0.20 73	0.20 90	0.20 81	0.20 99	0.20 81	0.20 98	0.20 74	0.20 97	0.20 67	0.20 98	0.20 83	0.20 97	0.20 96	0.20 99	0.20 93	0.20 82	0.20 101	0.20 81	0.20 100	0.20 81	0.20 99	0.20 96	0.20 98	0.20 81	0.20 97	0.20 80	0.20 98

iResNetv2_ROB	0.20 82	0.22 76	0.19 88	0.23 93	0.19 97	0.22 87	0.17 86	0.22 85	0.17 86	0.22 70	0.17 85	0.22 87	0.17 86	0.18 91	0.18 91	0.19 92	0.22 87	0.17 86	0.23 92	0.17 87	0.25 96	0.18 95	0.17 81	0.18 95	0.23 92	0.17 86	0.25 101	0.17 88

ITSA-stereo	0.21 85	0.16 62	0.12 60	0.16 71	0.13 77	0.18 74	0.14 77	0.16 65	1.89 254	0.16 58	0.12 73	0.17 75	0.12 74	0.13 75	0.13 76	0.13 75	0.17 74	0.13 76	0.17 72	0.12 73	0.16 70	0.12 72	0.12 69	0.12 71	0.17 73	0.12 71	0.16 70	0.12 70

Pointernet	0.22 86	0.41 120	0.38 134	0.22 86	0.17 87	0.22 87	0.17 86	0.41 136	0.17 86	0.22 70	0.17 85	0.22 87	0.17 86	0.18 91	0.18 91	0.18 89	0.23 92	0.18 95	0.23 92	0.18 93	0.23 92	0.18 95	0.17 81	0.17 85	0.22 87	0.18 94	0.22 85	0.17 88

JetRed	0.22 86	0.11 52	0.12 60	0.11 52	0.11 55	0.11 52	0.11 54	0.11 52	0.11 54	2.93 248	0.11 55	0.11 52	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.12 69	0.11 52	0.11 57	0.11 52	0.11 55	0.11 52	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.11 52	0.11 55	0.11 52	0.11 56

JetBlue	0.23 88	0.12 53	0.13 69	0.12 53	0.12 73	0.12 53	0.11 54	0.14 55	0.12 70	3.07 249	0.12 73	0.12 54	0.11 55	0.11 58	0.13 76	0.13 75	0.12 53	0.12 73	0.13 53	0.11 55	0.12 53	0.13 77	0.12 69	0.14 79	0.13 54	0.12 71	0.12 53	0.11 56

SFCPSM	0.23 88	0.18 67	0.13 69	0.18 76	0.12 73	0.18 74	0.80 204	0.17 69	0.12 70	0.88 159	0.12 73	0.17 75	0.12 74	0.13 75	0.12 71	0.12 69	0.18 77	0.12 73	0.18 75	0.12 73	1.18 215	0.13 77	0.12 69	0.12 71	0.18 75	0.13 76	0.18 74	0.12 70

LoS_RVC	0.25 90	0.25 92	0.25 105	0.25 101	0.25 108	0.25 104	0.25 108	0.25 98	0.25 107	0.25 80	0.25 111	0.25 101	0.25 109	0.26 111	0.25 111	0.26 107	0.25 102	0.25 110	0.26 105	0.25 111	0.25 96	0.25 107	0.25 106	0.25 109	0.25 103	0.25 109	0.25 101	0.25 109

tt_ll	0.25 90	0.25 92	0.25 105	0.25 101	0.25 108	0.25 104	0.25 108	0.25 98	0.25 107	0.25 80	0.25 111	0.25 101	0.25 109	0.26 111	0.25 111	0.26 107	0.25 102	0.25 110	0.26 105	0.25 111	0.25 96	0.25 107	0.25 106	0.25 109	0.25 103	0.25 109	0.25 101	0.25 109

CAS	0.25 90	0.25 92	0.25 105	0.25 101	0.26 110	0.26 110	0.26 110	0.25 98	0.25 107	0.25 80	0.25 111	0.25 101	0.25 109	0.25 109	0.25 111	0.25 104	0.26 108	0.25 110	0.26 105	0.26 115	0.25 96	0.25 107	0.25 106	0.26 113	0.25 103	0.26 113	0.25 101	0.25 109

LoS	0.25 90	0.25 92	0.27 109	0.27 107	0.26 110	0.25 104	0.26 110	0.26 103	0.25 107	0.26 86	0.25 111	0.25 101	0.25 109	0.26 111	0.25 111	0.25 104	0.25 102	0.25 110	0.25 102	0.25 111	0.27 103	0.25 107	0.26 110	0.26 113	0.26 107	0.25 109	0.25 101	0.25 109
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 94	1.28 204	1.07 209	0.15 63	0.13 77	0.15 65	0.14 77	1.22 212	0.13 75	0.16 58	0.17 85	0.16 72	0.14 80	0.14 79	0.15 82	0.14 79	0.15 62	0.14 79	0.16 70	0.14 80	0.16 70	0.14 80	0.14 76	0.14 79	0.16 71	0.14 77	0.16 70	0.15 81

model_zeroshot	0.27 95	0.30 102	0.19 88	0.36 126	0.23 106	0.25 104	0.27 114	0.33 110	0.21 99	0.35 95	0.22 103	0.25 101	0.27 117	0.26 111	0.23 106	0.26 107	0.35 120	0.22 103	0.36 122	0.23 108	0.25 96	0.27 114	0.27 112	0.23 106	0.36 122	0.22 103	0.25 101	0.27 117

DCVSM-stereo	0.27 95	0.38 114	0.22 98	0.38 131	0.22 101	0.38 133	0.22 102	0.29 106	0.22 102	0.29 88	0.22 103	0.29 112	0.22 103	0.22 101	0.21 100	0.21 95	0.38 130	0.22 103	0.38 129	0.22 103	0.38 123	0.22 101	0.21 97	0.25 109	0.38 128	0.21 100	0.38 126	0.21 101

DLNR_Zeroshot_test	0.27 95	0.30 102	0.23 100	0.30 112	0.22 101	0.31 114	0.24 106	0.29 106	0.23 105	0.38 103	0.23 106	0.29 112	0.23 107	0.22 101	0.23 106	0.23 100	0.30 113	0.34 138	0.29 111	0.23 108	0.29 107	0.29 129	0.22 100	0.23 106	0.30 112	0.23 106	0.30 111	0.23 107

HGLStereo	0.27 95	0.25 92	0.21 97	0.35 122	0.21 100	0.35 121	0.21 100	0.34 116	0.21 99	0.39 106	0.21 100	0.34 118	0.21 101	0.22 101	0.21 100	0.21 95	0.35 120	0.22 103	0.35 119	0.22 103	0.35 115	0.22 101	0.21 97	0.21 100	0.35 120	0.21 100	0.35 119	0.21 101

iResNet_ROB	0.28 99	0.32 106	0.24 104	0.33 116	0.26 110	0.32 116	0.24 106	0.33 110	0.25 107	0.33 90	0.24 109	0.35 121	0.24 108	0.23 105	0.24 110	0.25 104	0.32 115	0.24 109	0.36 122	0.24 110	0.32 109	0.28 119	0.24 105	0.24 108	0.32 114	0.24 108	0.33 113	0.24 108

IMH-64-1	0.29 100	0.23 80	0.23 100	0.23 93	0.22 101	0.22 87	0.23 104	0.22 85	0.22 102	2.02 219	0.23 106	0.23 93	0.22 103	0.23 105	0.23 106	0.23 100	0.23 92	0.22 103	0.23 92	0.22 103	0.22 86	0.22 101	0.22 100	0.22 103	0.22 87	0.22 103	0.22 85	0.22 103

IMH-64	0.29 100	0.23 80	0.23 100	0.23 93	0.22 101	0.22 87	0.23 104	0.22 85	0.22 102	2.02 219	0.23 106	0.23 93	0.22 103	0.23 105	0.23 106	0.23 100	0.23 92	0.22 103	0.23 92	0.22 103	0.22 86	0.22 101	0.22 100	0.22 103	0.22 87	0.22 103	0.22 85	0.22 103

UPFNet	0.29 100	0.24 88	0.16 75	0.24 98	0.16 84	0.24 99	0.16 84	0.23 93	0.16 81	1.19 184	0.16 83	0.23 93	0.16 84	0.17 85	0.16 84	0.89 204	0.24 97	0.16 82	0.24 98	0.18 93	1.20 218	0.16 84	0.17 81	0.16 84	0.24 98	0.16 84	0.24 95	0.16 82

WAO-6	0.30 103	0.22 76	0.23 100	0.22 86	0.23 106	0.23 95	0.22 102	0.22 85	0.23 105	2.21 229	0.22 103	0.22 87	0.22 103	0.22 101	0.22 104	0.23 100	0.22 87	0.23 108	0.22 85	0.22 103	0.22 86	0.22 101	0.22 100	0.22 103	0.23 92	0.23 106	0.22 85	0.22 103

anonymity	0.30 103	0.34 108	0.27 109	0.33 116	0.27 115	0.33 117	0.28 120	0.33 110	0.28 120	0.33 90	0.28 122	0.33 116	0.28 118	0.28 122	0.28 122	0.28 117	0.34 117	0.28 117	0.34 117	0.28 119	0.34 111	0.27 114	0.27 112	0.27 117	0.34 117	0.28 117	0.34 117	0.28 119

iRaft-Stereo_20w	0.30 103	0.46 131	0.27 109	0.34 118	0.26 110	0.35 121	0.28 120	0.34 116	0.26 114	0.34 93	0.26 115	0.34 118	0.26 115	0.26 111	0.26 116	0.26 107	0.34 117	0.26 114	0.34 117	0.26 115	0.34 111	0.26 113	0.26 110	0.26 113	0.34 117	0.26 113	0.34 117	0.26 114

MMNet	0.30 103	0.24 88	0.17 79	0.24 98	0.17 87	0.24 99	0.17 86	0.23 93	0.18 93	1.21 186	0.17 85	0.23 93	0.17 86	0.17 85	0.17 87	0.89 204	0.24 97	0.17 86	0.24 98	0.17 87	1.22 220	0.16 84	0.17 81	0.17 85	0.24 98	0.17 86	0.24 95	0.17 88

delet	0.30 103	0.24 88	0.17 79	0.24 98	0.17 87	0.24 99	0.17 86	0.23 93	0.16 81	1.21 186	0.17 85	0.24 99	0.17 86	0.17 85	0.17 87	0.91 208	0.24 97	0.17 86	0.24 98	0.17 87	1.23 222	0.17 88	0.17 81	0.17 85	0.24 98	0.17 86	0.24 95	0.17 88

psm_up	0.30 103	0.24 88	0.17 79	0.25 101	0.17 87	0.24 99	0.17 86	0.24 97	0.17 86	1.20 185	0.17 85	0.23 93	0.17 86	0.17 85	0.18 91	0.90 207	0.24 97	0.17 86	0.25 102	0.17 87	1.24 225	0.17 88	0.17 81	0.17 85	0.24 98	0.17 86	0.24 95	0.17 88

MLCV	0.30 103	0.33 107	0.28 112	0.34 118	0.28 118	0.33 117	0.28 120	0.33 110	0.29 128	0.33 90	0.27 119	0.33 116	0.28 118	0.26 111	0.29 130	0.28 117	0.33 116	0.28 117	0.33 114	0.28 119	0.33 110	0.27 114	0.28 116	0.28 120	0.33 115	0.28 117	0.33 113	0.28 119

DN-CSS_ROB	0.30 103	0.34 108	0.29 117	0.34 118	0.27 115	0.34 119	0.28 120	0.33 110	0.27 116	0.34 93	0.27 119	0.34 118	0.28 118	0.29 124	0.27 119	0.26 107	0.35 120	0.29 126	0.33 114	0.28 119	0.34 111	0.28 119	0.28 116	0.27 117	0.34 117	0.28 117	0.33 113	0.28 119

UNDER WATER-64	0.31 111	0.25 92	0.25 105	0.26 106	0.26 110	0.25 104	0.26 110	0.25 98	0.26 114	1.69 206	0.26 115	0.25 101	0.25 109	0.25 109	0.26 116	0.26 107	0.25 102	0.26 114	0.26 105	0.26 115	0.25 96	0.25 107	0.25 106	0.25 109	0.26 107	0.26 113	0.25 101	0.26 114

CASnet	0.32 112	0.53 147	0.34 129	0.27 107	0.31 136	0.34 119	0.29 133	0.31 108	0.32 133	0.25 80	0.31 136	0.27 109	0.40 154	0.45 155	0.27 119	0.30 127	0.26 108	0.40 152	0.28 110	0.37 148	0.28 105	0.39 150	0.29 122	0.40 154	0.29 111	0.28 117	0.24 95	0.30 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 112	0.45 129	0.29 117	0.36 126	0.29 128	0.36 126	0.29 133	0.36 123	0.29 128	0.35 95	0.29 130	0.35 121	0.28 118	0.27 118	0.28 122	0.28 117	0.35 120	0.28 117	0.35 119	0.28 119	0.35 115	0.28 119	0.29 122	0.29 128	0.36 122	0.29 130	0.36 122	0.29 128

RSM	0.33 114	0.36 112	0.31 124	0.39 142	0.32 138	0.36 126	0.30 136	0.35 119	0.38 145	0.35 95	0.31 136	0.35 121	0.30 130	0.30 127	0.31 135	0.30 127	0.36 125	0.31 133	0.36 122	0.30 133	0.36 119	0.31 134	0.31 132	0.31 134	0.36 122	0.31 136	0.36 122	0.31 137

SQANet	0.33 114	0.28 99	0.28 112	0.28 111	0.28 118	0.29 112	0.28 120	0.28 104	0.28 120	1.59 204	0.28 122	0.28 111	0.28 118	0.28 122	0.28 122	0.28 117	0.28 111	0.28 117	0.29 111	0.28 119	0.28 105	0.28 119	0.28 116	0.28 120	0.28 110	0.28 117	0.28 109	0.28 119

DGSMNet	0.33 114	0.42 126	0.28 112	0.40 143	0.28 118	0.40 143	0.28 120	0.40 134	0.28 120	0.40 111	0.28 122	0.39 135	0.28 118	0.27 118	0.28 122	0.28 117	0.40 144	0.28 117	0.42 149	0.29 128	0.41 137	0.31 134	0.29 122	0.28 120	0.41 142	0.28 117	0.42 144	0.29 128

castereo	0.34 117	1.59 208	1.39 227	0.17 74	0.15 81	0.18 74	0.26 110	1.74 226	0.17 86	0.19 66	0.18 95	0.18 78	0.20 97	0.20 96	0.22 104	0.21 95	0.18 77	0.17 86	0.19 79	0.16 84	0.18 74	0.20 99	0.17 81	0.21 100	0.19 78	0.17 86	0.19 76	0.16 82

RAFT-Test	0.34 117	0.45 129	0.30 121	0.38 131	0.32 138	0.40 143	0.32 140	0.39 132	0.32 133	0.39 106	0.30 133	0.37 128	0.29 127	0.30 127	0.30 132	0.29 125	0.38 130	0.30 130	0.38 129	0.29 128	0.38 123	0.29 129	0.29 122	0.30 132	0.38 128	0.30 133	0.38 126	0.30 134

RAFT + AFF	0.34 117	0.29 100	0.32 127	0.31 114	0.30 133	0.39 140	0.32 140	0.39 132	0.30 130	0.39 106	0.32 138	0.39 135	0.32 135	0.35 135	0.36 142	0.32 135	0.38 130	0.31 133	0.38 129	0.31 137	0.38 123	0.28 119	0.37 144	0.34 140	0.38 128	0.30 133	0.38 126	0.28 119

ETE_ROB	0.35 120	0.35 111	0.35 130	0.35 122	0.35 145	0.35 121	0.35 142	0.35 119	0.35 141	0.35 95	0.35 143	0.35 121	0.35 141	0.35 135	0.35 140	0.35 140	0.35 120	0.35 142	0.35 119	0.35 144	0.35 115	0.35 140	0.35 140	0.35 144	0.35 120	0.35 142	0.35 119	0.35 143

GREAT-IGEV	0.36 121	0.46 131	0.33 128	0.43 153	0.30 133	0.43 153	0.30 136	0.45 142	0.30 130	0.42 119	0.30 133	0.43 148	0.30 130	0.30 127	0.30 132	0.30 127	0.43 150	0.30 130	0.43 150	0.30 133	0.43 143	0.30 132	0.30 130	0.30 132	0.43 148	0.30 133	0.43 146	0.30 134

EKT-Stereo	0.36 121	0.50 144	0.30 121	0.40 143	0.29 128	0.40 143	0.29 133	0.35 119	0.30 130	0.47 127	0.30 133	0.35 121	0.32 135	0.29 124	0.34 138	0.33 136	0.59 174	0.31 133	0.39 140	0.29 128	0.37 121	0.38 144	0.29 122	0.31 134	0.58 177	0.28 117	0.51 165	0.29 128

GEStereo_RVC	0.36 121	0.23 80	0.18 84	0.23 93	0.18 93	0.23 95	0.19 96	0.22 85	0.19 95	0.24 77	0.20 98	0.24 99	0.18 95	0.18 91	0.18 91	0.21 95	0.25 102	0.18 95	0.22 85	0.18 93	0.23 92	0.18 95	0.19 94	0.20 98	0.23 92	0.20 97	4.43 268	0.19 96

DMCA	0.36 121	0.38 114	0.37 132	0.35 122	0.35 145	0.35 121	0.36 145	0.35 119	0.36 143	0.36 101	0.37 148	0.36 127	0.36 145	0.36 139	0.35 140	0.37 143	0.36 125	0.36 143	0.36 122	0.36 147	0.36 119	0.35 140	0.36 142	0.36 146	0.37 126	0.36 144	0.36 122	0.36 145

XPNet_ROB	0.37 125	0.37 113	0.37 132	0.37 128	0.37 147	0.37 130	0.37 149	0.37 124	0.37 144	0.37 102	0.37 148	0.37 128	0.37 146	0.37 140	0.37 145	0.37 143	0.37 128	0.37 145	0.37 126	0.37 148	0.37 121	0.37 143	0.37 144	0.37 148	0.37 126	0.37 148	0.37 125	0.37 146

GIP-stereo	0.38 126	0.56 150	0.40 138	0.45 156	0.33 140	0.44 155	0.35 142	0.49 156	0.33 136	0.43 120	0.32 138	0.42 144	0.31 132	0.33 130	0.33 137	0.34 137	0.40 144	0.32 137	0.40 141	0.32 138	0.43 143	0.38 144	0.33 135	0.32 136	0.43 148	0.32 138	0.42 144	0.34 142

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 126	1.06 183	0.54 167	0.59 179	0.27 115	0.46 156	0.27 114	0.46 143	0.27 116	0.46 125	0.27 119	0.46 151	0.26 115	0.27 118	0.27 119	0.26 107	0.46 152	0.26 114	0.45 153	0.30 133	0.46 146	0.27 114	0.27 112	0.27 117	0.46 151	0.27 116	0.45 148	0.26 114

CES	0.38 126	0.34 108	0.44 147	0.43 153	0.33 140	0.37 130	0.44 164	0.37 124	0.38 145	0.45 123	0.35 143	0.35 121	0.41 155	0.45 155	0.36 142	0.36 141	0.36 125	0.45 161	0.43 150	0.35 144	0.34 111	0.46 160	0.36 142	0.36 146	0.42 147	0.34 141	0.35 119	0.38 147

PML	0.39 129	0.56 150	0.29 117	0.55 173	0.28 118	0.56 176	0.28 120	0.51 163	0.28 120	0.50 129	0.28 122	0.51 166	0.28 118	0.29 124	0.28 122	0.29 125	0.56 172	0.29 126	0.57 179	0.28 119	0.56 169	0.28 119	0.28 116	0.29 128	0.56 174	0.28 117	0.56 171	0.28 119

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 130	2.14 225	1.91 247	0.20 81	0.18 93	0.19 79	0.17 86	2.23 236	0.19 95	0.24 77	0.21 100	0.19 81	0.21 101	0.20 96	0.18 91	0.20 93	0.20 82	0.18 95	0.20 81	0.19 98	0.19 78	0.17 88	0.18 91	0.17 85	0.20 81	0.20 97	0.21 83	0.19 96

GwcNet-ADL	0.41 131	0.41 120	0.41 140	0.41 149	0.41 155	0.41 146	0.41 157	0.41 136	0.41 153	0.41 112	0.41 156	0.41 140	0.41 155	0.41 147	0.41 156	0.41 150	0.41 146	0.41 154	0.41 145	0.41 155	0.41 137	0.41 154	0.41 152	0.41 155	0.41 142	0.41 155	0.41 140	0.41 154

PSMNet-ADL	0.41 131	0.41 120	0.41 140	0.41 149	0.41 155	0.41 146	0.41 157	0.41 136	0.41 153	0.41 112	0.41 156	0.41 140	0.41 155	0.41 147	0.41 156	0.41 150	0.41 146	0.41 154	0.41 145	0.41 155	0.41 137	0.41 154	0.41 152	0.41 155	0.41 142	0.41 155	0.41 140	0.41 154

GANet-ADL	0.41 131	0.41 120	0.41 140	0.41 149	0.41 155	0.41 146	0.41 157	0.41 136	0.41 153	0.41 112	0.41 156	0.41 140	0.41 155	0.41 147	0.41 156	0.41 150	0.41 146	0.41 154	0.41 145	0.41 155	0.41 137	0.41 154	0.41 152	0.41 155	0.41 142	0.41 155	0.41 140	0.41 154

ADLNet	0.41 131	0.41 120	0.41 140	0.41 149	0.41 155	0.41 146	0.41 157	0.41 136	0.41 153	0.41 112	0.41 156	0.41 140	0.41 155	0.41 147	0.41 156	0.41 150	0.41 146	0.41 154	0.41 145	0.41 155	0.41 137	0.41 154	0.41 152	0.41 155	0.41 142	0.41 155	0.41 140	0.41 154

DEFOM-Stereo	0.43 135	1.60 210	1.47 230	0.30 112	0.28 118	0.31 114	0.28 120	1.65 224	0.25 107	0.29 88	0.26 115	0.30 114	0.29 127	0.27 118	0.26 116	0.26 107	0.30 113	0.29 126	0.30 113	0.26 115	0.29 107	0.29 129	0.27 112	0.26 113	0.30 112	0.29 130	0.30 111	0.29 128

GES	0.43 135	0.41 120	0.31 124	0.35 122	0.30 133	0.47 162	0.28 120	0.33 110	0.28 120	0.35 95	0.29 130	2.95 253	0.38 147	0.35 135	0.30 132	0.34 137	0.34 117	0.30 130	0.33 114	0.30 133	0.35 115	0.30 132	0.33 135	0.33 138	0.33 115	0.31 136	0.33 113	0.29 128

FCDSN-DC	0.44 137	0.31 104	0.35 130	0.34 118	0.28 118	0.35 121	0.30 136	0.32 109	0.25 107	1.32 192	0.24 109	1.00 205	0.32 135	0.35 135	0.34 138	0.30 127	0.72 185	0.37 145	0.48 164	0.32 138	0.53 167	0.49 173	0.23 104	0.29 128	0.50 164	0.42 160	0.61 177	0.71 196
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-7	0.46 138	0.38 114	0.38 134	0.38 131	0.38 150	0.38 133	0.38 151	0.38 126	0.38 145	2.57 242	0.38 150	0.38 131	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.38 145	0.38 130	0.38 147	0.38 129	0.38 150	0.38 123	0.38 144	0.38 146	0.38 149	0.38 128	0.38 149	0.38 126	0.38 147

Venus	0.46 138	0.38 114	0.40 138	0.38 131	0.38 150	0.39 140	0.38 151	0.38 126	0.38 145	2.71 244	0.38 150	0.38 131	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.38 145	0.38 130	0.38 147	0.38 129	0.38 150	0.38 123	0.38 144	0.38 146	0.38 149	0.38 128	0.38 149	0.39 136	0.38 147

HanzoNet	0.47 140	0.39 118	0.38 134	0.38 131	0.38 150	0.38 133	0.38 151	0.40 134	0.38 145	2.63 243	0.38 150	0.38 131	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.39 149	0.38 130	0.38 147	0.38 129	0.42 160	0.38 123	0.39 150	0.39 150	0.38 149	0.38 128	0.38 149	0.38 126	0.39 152

IMH	0.47 140	0.40 119	0.39 137	0.38 131	0.38 150	0.38 133	0.38 151	0.38 126	0.40 151	2.79 246	0.38 150	0.38 131	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.38 145	0.39 140	0.38 147	0.38 129	0.40 154	0.38 123	0.38 144	0.38 146	0.38 149	0.38 128	0.38 149	0.38 126	0.38 147

LL-Strereo2	0.47 140	2.60 234	0.51 163	0.38 131	0.28 118	0.37 130	0.28 120	0.55 166	0.35 141	0.44 122	0.34 142	0.44 150	0.34 139	0.34 131	0.36 142	0.36 141	0.47 156	0.36 143	0.47 158	0.35 144	0.47 150	0.35 140	0.35 140	0.35 144	0.46 151	0.35 142	0.47 153	0.35 143

GMOStereo	0.50 143	0.44 127	2.38 257	0.40 143	0.34 142	0.42 150	0.36 145	1.96 231	0.34 137	0.41 112	0.36 145	0.42 144	0.35 141	0.34 131	0.38 146	0.31 131	0.39 140	0.34 138	0.40 141	0.33 141	0.39 132	0.33 137	0.33 135	0.34 140	0.40 138	0.36 144	0.40 137	0.32 139

error version	0.50 143	0.44 127	2.38 257	0.40 143	0.34 142	0.42 150	0.36 145	1.96 231	0.34 137	0.41 112	0.36 145	0.42 144	0.35 141	0.34 131	0.38 146	0.31 131	0.39 140	0.34 138	0.40 141	0.33 141	0.39 132	0.33 137	0.33 135	0.34 140	0.40 138	0.36 144	0.40 137	0.32 139

SANet	0.50 143	0.50 144	0.50 160	0.50 170	0.50 180	0.50 171	0.50 180	0.50 160	0.50 178	0.50 129	0.50 177	0.50 164	0.50 177	0.50 172	0.50 179	0.50 176	0.50 166	0.50 178	0.50 170	0.50 180	0.50 161	0.50 179	0.50 173	0.50 176	0.50 164	0.50 180	0.50 163	0.50 174

PDISCO_ROB	0.50 143	0.15 57	0.11 54	0.16 71	3.16 264	0.13 55	0.12 71	0.14 55	0.12 70	0.15 46	0.11 55	2.55 252	0.11 55	2.20 249	0.13 76	0.12 69	0.16 71	0.10 43	0.14 55	0.12 73	0.15 63	0.12 72	0.12 69	0.12 71	0.15 61	0.10 42	2.75 251	0.09 41

otaku	0.52 147	0.46 131	0.48 154	0.46 157	0.46 163	0.46 156	0.46 165	0.46 143	0.47 167	1.88 209	0.46 163	0.46 151	0.46 164	0.46 157	0.46 163	0.46 158	0.47 156	0.46 162	0.46 154	0.46 164	0.47 150	0.46 160	0.46 159	0.46 163	0.47 157	0.46 163	0.46 149	0.47 164

HaxPig	0.52 147	0.48 140	0.47 149	0.47 162	0.47 167	0.47 162	0.47 169	0.47 149	0.47 167	1.80 207	0.47 167	0.47 155	0.47 167	0.47 161	0.47 167	0.47 165	0.47 156	0.47 168	0.47 158	0.47 169	0.47 150	0.47 167	0.47 165	0.47 167	0.47 157	0.47 170	0.47 153	0.47 164

UNDER WATER	0.52 147	0.47 137	0.47 149	0.47 162	0.47 167	0.47 162	0.47 169	0.47 149	0.47 167	1.90 210	0.47 167	0.47 155	0.47 167	0.47 161	0.47 167	0.47 165	0.46 152	0.47 168	0.47 158	0.47 169	0.46 146	0.47 167	0.47 165	0.48 171	0.47 157	0.47 170	0.47 153	0.47 164

Dean	0.52 147	0.46 131	0.48 154	0.46 157	0.46 163	0.46 156	0.46 165	0.46 143	0.46 162	1.90 210	0.46 163	0.47 155	0.46 164	0.46 157	0.46 163	0.46 158	0.48 160	0.46 162	0.46 154	0.46 164	0.46 146	0.46 160	0.46 159	0.46 163	0.46 151	0.46 163	0.46 149	0.46 161

Ntro	0.53 151	0.47 137	0.50 160	0.46 157	0.48 172	0.47 162	0.47 169	0.46 143	0.46 162	2.05 221	0.47 167	0.47 155	0.49 175	0.47 161	0.47 167	0.46 158	0.48 160	0.46 162	0.49 167	0.46 164	0.47 150	0.46 160	0.46 159	0.47 167	0.46 151	0.46 163	0.47 153	0.47 164

RainbowNet	0.53 151	0.48 140	0.48 154	0.48 166	0.48 172	0.48 168	0.48 173	0.48 152	0.48 171	1.92 212	0.48 172	0.48 160	0.48 171	0.48 166	0.48 172	0.48 168	0.48 160	0.48 172	0.48 164	0.48 173	0.48 156	0.48 170	0.48 168	0.48 171	0.48 162	0.48 174	0.48 158	0.48 170

LVE	0.53 151	0.47 137	0.48 154	0.47 162	0.47 167	0.47 162	0.47 169	0.48 152	0.47 167	1.96 216	0.47 167	0.47 155	0.47 167	0.47 161	0.47 167	0.47 165	0.47 156	0.47 168	0.47 158	0.47 169	0.47 150	0.47 167	0.47 165	0.47 167	0.47 157	0.47 170	0.47 153	0.47 164

ACVNet_1	0.53 151	0.46 131	0.48 154	0.47 162	0.47 167	0.46 156	0.48 173	0.48 152	0.48 171	2.07 222	0.47 167	0.48 160	0.48 171	0.47 161	0.47 167	0.46 158	0.49 164	0.47 168	0.47 158	0.47 169	0.48 156	0.46 160	0.46 159	0.48 171	0.47 157	0.47 170	0.48 158	0.47 164

ACVNet-4b	0.53 151	0.46 131	0.47 149	0.46 157	0.46 163	0.46 156	0.46 165	0.46 143	0.46 162	2.17 225	0.46 163	0.46 151	0.47 167	0.46 157	0.46 163	0.46 158	0.46 152	0.46 162	0.46 154	0.46 164	0.46 146	0.46 160	0.46 159	0.47 167	0.46 151	0.46 163	0.46 149	0.46 161

AIO-test2	0.54 156	0.65 156	0.55 170	0.60 180	0.50 180	0.60 180	0.49 176	0.65 172	0.48 171	0.60 137	0.49 175	0.59 173	0.50 177	0.50 172	0.49 176	0.49 172	0.60 175	0.50 178	0.60 181	0.49 177	0.60 173	0.49 173	0.50 173	0.51 178	0.60 180	0.48 174	0.60 174	0.50 174

AIO-test1	0.54 156	0.64 155	0.54 167	0.60 180	0.49 176	0.61 182	0.49 176	0.64 171	0.49 176	0.59 136	0.48 172	0.60 175	0.50 177	0.48 166	0.48 172	0.48 168	0.60 175	0.48 172	0.60 181	0.48 173	0.60 173	0.49 173	0.49 170	0.49 174	0.59 179	0.49 177	0.60 174	0.49 171

notaker	0.54 156	0.48 140	0.48 154	0.48 166	0.48 172	0.48 168	0.49 176	0.48 152	0.48 171	1.95 215	0.48 172	0.48 160	0.48 171	0.48 166	0.48 172	0.48 168	0.48 160	0.48 172	0.48 164	0.48 173	0.49 159	0.48 170	0.48 168	0.49 174	0.48 162	0.48 174	0.48 158	0.49 171

ACVNet_2	0.55 159	0.49 143	0.50 160	0.49 168	0.49 176	0.49 170	0.49 176	0.49 156	0.49 176	2.14 224	0.49 175	0.50 164	0.49 175	0.49 169	0.49 176	0.49 172	0.50 166	0.49 177	0.50 170	0.49 177	0.49 159	0.49 173	0.49 170	0.50 176	0.50 164	0.49 177	0.50 163	0.49 171

CFNet	0.55 159	0.25 92	0.18 84	0.25 101	0.18 93	0.25 104	0.18 95	0.25 98	0.18 93	0.25 80	0.18 95	0.25 101	0.18 95	0.18 91	0.18 91	0.18 89	0.25 102	0.18 95	0.25 102	0.18 93	5.31 278	4.36 277	0.18 91	0.18 95	0.25 103	0.18 94	0.25 101	0.18 95

PSMNet_ROB	0.55 159	0.55 149	0.56 173	0.56 174	0.55 184	0.56 176	0.55 184	0.55 166	0.55 182	0.55 133	0.55 182	0.55 170	0.55 185	0.55 175	0.56 183	0.55 180	0.55 170	0.55 184	0.55 176	0.55 183	0.55 168	0.55 182	0.55 178	0.55 184	0.55 172	0.55 185	0.55 170	0.55 179

IER	0.56 162	2.72 235	2.20 251	0.38 131	0.29 128	0.38 133	0.27 114	2.77 249	0.27 116	0.38 103	0.28 122	0.37 128	0.25 109	0.26 111	0.25 111	0.26 107	0.38 130	0.29 126	0.38 129	0.25 111	0.39 132	0.25 107	0.29 122	0.29 128	0.40 138	0.25 109	0.38 126	0.25 109

CASS	0.58 163	0.89 170	0.55 170	0.56 174	0.55 184	0.60 180	0.57 187	0.57 168	0.56 183	0.55 133	0.56 183	0.56 171	0.50 177	0.63 185	0.56 183	0.56 181	0.62 178	0.62 191	0.59 180	0.56 184	0.56 169	0.48 170	0.60 183	0.56 185	0.57 176	0.60 189	0.57 173	0.59 182
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 164	0.29 100	0.22 98	0.27 107	5.05 282	0.30 113	0.21 100	0.28 104	0.21 99	0.27 87	0.21 100	0.27 109	0.20 97	0.21 100	0.21 100	0.21 95	0.27 110	0.21 102	0.27 109	0.21 102	0.27 103	0.23 106	0.21 97	0.21 100	0.27 109	0.21 100	5.06 274	0.22 103

LMCR-Stereo	0.61 165	0.61 153	0.61 178	0.61 183	0.61 189	0.67 187	0.61 192	0.61 169	0.61 189	0.61 138	0.61 188	0.61 176	0.61 190	0.61 181	0.61 189	0.61 185	0.61 177	0.61 190	0.61 183	0.61 188	0.61 175	0.61 187	0.61 184	0.61 191	0.61 181	0.61 190	0.61 177	0.61 188

AANet_RVC	0.61 165	0.31 104	5.05 271	0.31 114	0.19 97	0.24 99	0.20 98	5.86 267	0.20 97	0.24 77	0.18 95	0.25 101	0.20 97	0.23 105	0.21 100	0.18 89	0.37 128	0.18 95	0.24 98	0.19 98	0.25 96	0.19 98	0.19 94	0.19 97	0.24 98	0.15 81	0.24 95	0.20 98

iRaftStereo_RVC	0.62 167	1.76 213	2.24 253	0.52 172	0.37 147	0.53 175	0.38 151	2.51 247	0.38 145	0.51 131	0.38 150	0.51 166	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.38 145	0.52 168	0.38 147	0.52 174	0.38 150	0.52 164	0.38 144	0.38 146	0.38 149	0.52 170	0.39 153	0.52 167	0.38 147

ARAFT	0.64 168	0.74 162	0.62 179	0.70 191	0.56 186	0.72 190	0.55 184	0.72 177	0.54 181	0.73 146	0.56 183	0.72 187	0.56 186	0.56 176	0.62 190	0.63 187	0.73 186	0.53 183	0.73 189	0.54 182	0.72 183	0.65 190	0.62 185	0.56 185	0.72 186	0.54 183	0.72 184	0.57 180

test_1	0.65 169	4.37 249	2.38 257	0.40 143	0.34 142	0.42 150	0.36 145	1.96 231	0.34 137	0.41 112	0.36 145	0.42 144	0.35 141	0.34 131	0.38 146	0.31 131	0.39 140	0.34 138	0.40 141	0.33 141	0.39 132	0.33 137	0.33 135	0.34 140	0.40 138	0.36 144	0.40 137	0.32 139

HH	0.66 170	2.13 220	0.47 149	0.37 128	0.29 128	0.36 126	0.27 114	0.49 156	0.44 159	0.78 148	0.68 192	0.67 181	0.90 208	0.62 182	0.90 206	0.53 178	0.88 197	0.48 172	0.37 126	0.29 128	0.63 178	0.66 193	0.66 188	0.51 178	1.06 212	0.61 190	1.08 211	0.60 184

HanStereo	0.66 170	2.13 220	0.47 149	0.37 128	0.29 128	0.36 126	0.27 114	0.49 156	0.44 159	0.78 148	0.68 192	0.67 181	0.90 208	0.62 182	0.90 206	0.53 178	0.88 197	0.48 172	0.37 126	0.29 128	0.63 178	0.66 193	0.66 188	0.51 178	1.06 212	0.61 190	1.08 211	0.60 184

DSFCA	0.66 170	0.73 160	0.74 186	0.68 187	0.65 193	0.64 184	0.65 197	0.65 172	0.65 191	0.66 141	0.65 191	0.65 178	0.64 191	0.65 188	0.65 193	0.65 189	0.65 180	0.65 194	0.65 185	0.65 191	0.65 181	0.65 190	0.65 187	0.65 194	0.66 183	0.66 194	0.65 180	0.65 190

4D-IteraStereo	0.67 173	3.40 240	1.05 206	0.71 192	0.83 205	0.47 162	0.27 114	0.47 149	0.27 116	0.35 95	0.26 115	0.68 183	0.84 204	0.41 147	0.54 181	0.89 204	0.74 188	0.88 208	0.73 189	0.87 208	0.42 142	0.27 114	0.28 116	0.28 120	0.36 122	0.28 117	0.68 181	0.90 206

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 173	0.74 162	0.60 177	0.79 195	0.61 189	0.76 191	0.57 187	0.71 176	0.56 183	0.71 144	0.54 181	0.72 187	0.66 193	0.65 188	0.65 193	0.64 188	0.74 188	0.64 193	0.74 191	0.63 189	0.73 184	0.65 190	0.64 186	0.64 193	0.74 188	0.61 190	0.73 185	0.64 189

Occ-G	0.68 175	0.54 148	3.16 263	0.57 178	0.45 162	0.52 174	0.40 156	3.44 255	0.46 162	0.52 132	0.45 162	0.51 166	0.44 161	0.44 154	0.40 155	0.45 157	0.55 170	0.41 154	0.53 175	0.43 161	0.52 164	0.40 152	0.44 158	0.45 162	0.55 172	0.44 162	0.53 169	0.44 160

TorneroNet-64	0.69 176	0.65 156	0.30 121	0.27 107	0.47 167	0.28 111	0.35 142	0.34 116	0.80 199	7.93 284	0.29 130	0.30 114	0.31 132	0.81 200	0.28 122	0.27 116	0.29 112	0.28 117	0.85 199	0.83 206	0.62 177	0.28 119	0.30 130	0.28 120	0.52 170	0.29 130	0.29 110	0.27 117

DDUNet	0.69 176	0.84 168	0.59 176	0.84 200	0.59 187	0.87 200	0.57 187	0.84 183	0.59 188	0.82 155	0.58 186	0.85 199	0.57 187	0.59 180	0.59 186	0.57 182	0.87 196	0.59 187	0.85 199	0.59 187	0.85 192	0.59 185	0.59 181	0.59 187	0.87 196	0.59 188	0.84 194	0.59 182

UDG	0.70 178	0.87 169	0.56 173	0.87 201	0.59 187	0.84 197	0.59 190	0.85 184	0.57 185	0.84 157	0.59 187	0.84 198	0.60 189	0.58 177	0.60 187	0.59 183	0.85 195	0.59 187	0.87 201	0.58 185	0.87 193	0.60 186	0.57 180	0.59 187	0.87 196	0.58 187	0.86 196	0.60 184

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 178	6.91 259	0.46 148	0.46 157	0.46 163	0.46 156	0.46 165	0.46 143	0.46 162	0.46 125	0.46 163	0.46 151	0.46 164	0.46 157	0.46 163	0.46 158	0.46 152	0.46 162	0.46 154	0.46 164	0.47 150	0.46 160	0.46 159	0.46 163	0.46 151	0.46 163	0.46 149	0.46 161

HCRNet	0.71 180	6.06 257	3.15 262	0.50 170	0.22 101	0.21 86	0.15 81	3.04 251	0.34 137	0.43 120	0.33 141	0.43 148	0.33 138	0.15 81	0.14 80	0.14 79	0.21 85	0.17 86	0.47 158	0.20 100	0.21 83	0.16 84	0.32 133	0.33 138	0.50 164	0.33 140	0.49 162	0.28 119

AFF-stereo	0.71 180	0.73 160	0.65 181	0.82 198	0.63 192	0.83 195	0.63 194	0.73 178	0.65 191	0.82 155	0.73 197	0.74 190	0.64 191	0.63 185	0.62 190	0.62 186	0.73 186	0.63 192	0.74 191	0.72 197	0.80 186	0.58 183	0.70 195	0.71 199	0.79 190	0.69 196	0.78 187	0.72 197

DMCA-RVC	0.71 180	0.72 158	0.72 182	0.71 192	0.70 195	0.70 188	0.70 200	0.70 175	0.71 194	0.70 143	0.71 195	0.71 186	0.70 195	0.70 192	0.71 197	0.70 193	0.70 183	0.71 198	0.70 186	0.71 195	0.70 182	0.70 196	0.71 197	0.71 199	0.70 184	0.72 199	0.71 182	0.70 194

PA-Net	0.71 180	0.62 154	0.55 170	0.69 188	0.71 196	0.70 188	0.69 198	0.69 174	0.74 197	0.73 146	0.75 198	0.59 173	0.72 198	0.82 201	0.79 201	0.83 201	0.67 182	0.76 201	0.81 197	0.67 193	0.61 175	0.76 199	0.68 193	0.65 194	0.82 194	0.76 202	0.71 182	0.69 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 184	0.57 152	0.57 175	0.56 174	0.92 208	1.07 214	0.63 194	1.03 197	0.82 203	0.49 128	0.77 199	0.69 184	0.54 184	0.58 177	0.54 181	0.86 203	1.06 209	0.72 199	1.06 212	0.79 200	0.58 172	0.87 205	0.59 181	0.46 163	0.76 189	0.46 163	1.05 208	0.97 211

AEACV	0.74 184	0.52 146	3.10 261	0.60 180	0.48 172	0.56 176	0.48 173	3.02 250	0.83 204	0.61 138	0.62 189	0.72 187	0.50 177	0.49 169	0.49 176	0.48 168	0.58 173	0.50 178	0.55 176	0.48 173	0.56 169	0.50 179	0.50 173	0.51 178	0.58 177	0.51 182	0.60 174	0.51 177

MyStereo04	0.76 186	4.78 253	0.62 179	0.63 185	0.54 183	0.65 185	0.56 186	0.61 169	0.58 186	0.61 138	0.56 183	0.63 177	0.57 187	0.63 185	0.60 187	0.60 184	0.64 179	0.56 186	0.63 184	0.58 185	0.63 178	0.62 189	0.55 178	0.60 189	0.63 182	0.57 186	0.64 179	0.58 181

RSM++	0.77 187	0.91 171	0.72 182	0.83 199	0.71 196	0.83 195	0.72 201	0.81 182	0.71 194	0.81 154	0.71 195	0.81 197	0.71 197	0.71 194	0.71 197	0.70 193	0.83 194	0.72 199	0.83 198	0.81 205	0.83 190	0.72 198	0.71 197	0.71 199	0.88 198	0.71 197	0.83 193	0.70 194

test-3	0.78 188	4.38 250	1.80 239	0.62 184	0.49 176	0.62 183	0.50 180	1.86 227	0.64 190	0.69 142	0.52 179	0.66 179	0.38 147	0.58 177	0.57 185	0.46 158	0.66 181	0.46 162	0.50 170	0.44 163	0.48 156	0.58 183	0.54 177	0.60 189	0.70 184	0.46 163	0.48 158	0.50 174

CroCo-Stereo	0.80 189	2.51 233	0.41 140	1.27 228	0.41 155	1.27 227	0.41 157	1.27 214	0.41 153	1.27 189	0.41 156	1.27 226	0.41 155	0.41 147	0.41 156	0.41 150	1.28 225	0.41 154	1.27 226	0.41 155	1.27 226	0.41 154	0.42 156	0.41 155	1.27 227	0.41 155	1.27 225	0.41 154
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
NaN_ROB	0.80 189	0.80 165	0.80 190	0.80 196	0.80 202	0.80 193	0.80 204	0.80 180	0.80 199	0.80 152	0.80 202	0.80 195	0.80 201	0.80 198	0.80 202	0.80 199	0.80 191	0.80 204	0.80 195	0.80 203	0.80 186	0.80 201	0.80 201	0.80 203	0.80 192	0.80 204	0.80 189	0.80 201

CSAN	0.80 189	0.80 165	0.80 190	0.80 196	0.80 202	0.80 193	0.80 204	0.80 180	0.80 199	0.80 152	0.80 202	0.80 195	0.80 201	0.80 198	0.80 202	0.80 199	0.80 191	0.80 204	0.80 195	0.80 203	0.80 186	0.80 201	0.80 201	0.80 203	0.80 192	0.80 204	0.80 189	0.80 201

gcap-zeroshot	0.81 192	1.03 181	0.84 194	0.93 204	0.85 206	0.84 197	0.62 193	1.21 211	0.53 180	0.79 150	0.84 205	0.77 191	0.70 195	0.84 203	0.67 195	0.74 196	1.18 220	0.52 182	0.91 202	0.79 200	0.84 191	0.61 187	0.83 203	0.69 198	0.93 204	0.82 206	0.85 195	0.66 191

AIO-Stereo	0.82 193	1.06 183	0.73 185	0.97 208	0.74 198	1.06 213	0.60 191	1.04 199	0.90 206	1.00 166	1.01 216	0.78 192	0.85 206	0.74 196	0.62 190	0.67 190	1.12 212	0.55 184	0.70 186	0.65 191	0.93 198	0.66 193	0.67 190	0.67 196	0.82 194	0.74 200	0.92 197	0.83 203

G-Net	0.82 193	1.77 214	0.78 188	0.78 194	0.78 200	0.78 192	0.78 202	0.78 179	0.79 198	0.79 150	0.78 200	0.78 192	0.78 200	0.78 197	0.78 200	0.78 197	0.79 190	0.79 202	0.79 194	0.79 200	0.79 185	0.79 200	0.79 200	0.79 202	0.79 190	0.79 203	0.79 188	0.79 200

ktn	0.84 195	1.15 188	0.54 167	1.16 223	1.26 236	0.51 172	0.53 183	0.51 163	0.66 193	4.54 269	0.51 178	0.52 169	0.52 183	0.66 190	0.51 180	0.51 177	1.37 230	1.17 229	0.49 167	0.51 181	1.23 222	0.51 181	0.67 190	0.51 178	0.51 168	0.68 195	0.51 165	0.51 177

KSHMR	0.85 196	0.72 158	0.51 163	0.49 168	0.49 176	0.51 172	1.07 224	0.50 160	0.48 171	6.04 279	0.52 179	0.66 179	0.98 214	0.49 169	0.77 199	0.49 172	1.17 218	0.51 181	0.49 167	1.06 222	0.51 162	0.49 173	0.49 170	0.51 178	1.04 210	0.49 177	0.81 192	0.72 197

CroCo-Stereo Lap2	0.85 196	2.86 237	0.43 146	1.33 230	0.43 161	1.31 228	0.42 162	1.32 215	0.42 158	1.31 191	0.44 161	1.32 227	0.44 161	0.43 153	0.44 162	0.43 155	1.35 226	0.43 160	1.32 228	0.43 161	1.31 227	0.43 159	0.43 157	0.42 161	1.31 228	0.42 160	1.31 226	0.43 159

DGTPSM_ROB	0.92 198	0.93 175	0.91 195	0.93 204	0.91 207	0.92 202	0.93 210	0.92 188	0.92 207	0.92 161	0.91 207	0.91 201	0.93 211	0.91 204	0.92 210	0.92 211	0.92 200	0.92 209	0.92 203	0.90 209	0.91 194	0.92 208	0.93 207	0.94 212	0.92 202	0.91 208	0.92 197	0.97 211

pmcnn	0.92 198	0.92 172	0.92 196	0.92 202	0.92 208	0.92 202	0.92 208	0.92 188	0.92 207	0.92 161	0.92 209	0.92 204	0.92 210	0.92 206	0.92 210	0.92 211	0.92 200	0.92 209	0.92 203	0.92 213	0.92 196	0.92 208	0.92 206	0.92 211	0.92 202	0.92 209	0.92 197	0.92 209

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 200	0.77 164	0.82 192	1.16 223	0.75 199	0.99 206	0.92 208	0.91 186	0.99 213	0.94 165	0.91 207	1.15 216	0.88 207	0.92 206	1.00 213	0.67 190	0.98 204	1.00 214	0.75 193	0.91 210	1.18 215	0.87 205	0.89 205	0.90 208	1.08 214	1.07 221	0.74 186	0.89 205

HSM-Net_RVC	0.93 200	1.09 186	0.79 189	1.10 216	0.78 200	1.09 215	0.79 203	1.16 206	0.80 199	1.14 176	0.79 201	1.17 219	0.77 199	0.73 195	0.83 204	0.78 197	1.19 221	0.79 202	1.18 221	0.72 197	1.19 217	0.80 201	0.72 199	0.80 203	1.18 222	0.74 200	1.14 215	0.73 199
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 200	8.54 272	0.41 140	0.56 174	0.37 147	0.56 176	0.37 149	0.50 160	0.40 151	0.56 135	5.24 283	0.56 171	0.34 139	0.40 146	0.41 156	0.34 137	0.53 169	0.40 152	0.56 178	0.38 150	0.52 164	0.40 152	0.40 151	0.41 155	0.56 174	0.40 154	0.56 171	0.40 153

DPSM_ROB	0.93 200	0.92 172	0.94 197	0.96 206	1.02 215	0.92 202	0.98 211	0.95 191	0.92 207	0.92 161	0.92 209	0.91 201	0.97 212	0.92 206	0.91 208	0.91 208	0.96 202	0.94 211	0.93 206	0.91 210	0.93 198	0.92 208	0.93 207	0.91 209	0.91 200	0.99 211	0.92 197	0.91 207

DPSM	0.93 200	0.92 172	0.94 197	0.96 206	1.02 215	0.92 202	0.98 211	0.95 191	0.92 207	0.92 161	0.92 209	0.91 201	0.97 212	0.92 206	0.91 208	0.91 208	0.96 202	0.94 211	0.93 206	0.91 210	0.93 198	0.92 208	0.93 207	0.91 209	0.91 200	0.99 211	0.92 197	0.91 207

GANet	1.00 205	1.00 176	1.00 199	1.00 209	1.00 211	1.00 207	1.00 216	1.00 193	1.00 214	1.00 166	1.00 213	1.00 205	1.00 216	1.00 213	1.00 213	1.00 215	1.00 205	1.00 214	1.00 208	1.00 215	1.00 201	1.00 213	1.00 212	1.00 215	1.00 205	1.00 214	1.00 203	1.00 213

TDLM	1.00 205	1.00 176	1.00 199	1.00 209	1.00 211	1.00 207	1.00 216	1.00 193	1.00 214	1.00 166	1.00 213	1.00 205	1.00 216	1.00 213	1.00 213	1.00 215	1.00 205	1.00 214	1.00 208	1.00 215	1.00 201	1.00 213	1.00 212	1.00 215	1.00 205	1.00 214	1.00 203	1.00 213

CVANet_RVC	1.00 205	1.00 176	1.00 199	1.00 209	1.00 211	1.00 207	1.00 216	1.00 193	1.00 214	1.00 166	1.00 213	1.00 205	1.00 216	1.00 213	1.00 213	1.00 215	1.00 205	1.00 214	1.00 208	1.00 215	1.00 201	1.00 213	1.00 212	1.00 215	1.00 205	1.00 214	1.00 203	1.00 213

ccs_rob	1.00 205	10.06 278	0.31 124	0.44 155	0.31 136	0.43 153	0.31 139	0.43 141	0.32 133	0.45 123	0.32 138	1.20 223	0.31 132	7.02 283	0.31 135	0.31 131	0.44 151	0.31 133	0.44 152	0.32 138	0.44 145	0.31 134	0.32 133	0.32 136	0.44 150	0.32 138	0.43 146	0.31 137

trnet	1.01 209	1.01 179	1.01 202	1.01 212	1.01 214	1.01 210	1.01 219	1.01 196	1.01 217	1.01 170	1.01 216	1.01 209	1.01 220	1.01 216	1.01 217	1.01 218	1.01 208	1.01 218	1.01 211	1.01 218	1.01 204	1.01 216	1.01 215	1.01 218	1.01 208	1.01 217	1.01 207	1.01 216

CFNet_pseudo	1.01 209	9.78 276	0.29 117	0.38 131	0.28 118	0.38 133	0.28 120	0.38 126	0.28 120	0.39 106	0.28 122	0.39 135	0.28 118	9.50 284	0.29 130	0.28 117	0.38 130	0.28 117	0.38 129	0.28 119	0.38 123	0.28 119	0.28 116	0.28 120	0.38 128	0.28 117	0.38 126	0.28 119

pcwnet_v2	1.01 209	9.73 275	0.28 112	0.38 131	0.28 118	0.38 133	0.28 120	0.38 126	0.28 120	0.38 103	0.28 122	0.39 135	0.28 118	9.61 285	0.28 122	0.28 117	0.38 130	0.28 117	0.38 129	0.28 119	0.38 123	0.28 119	0.29 122	0.28 120	0.38 128	0.28 117	0.38 126	0.28 119

WAO-8	1.02 212	1.50 207	1.49 231	0.40 143	0.40 154	1.56 236	0.98 211	1.55 223	0.58 186	4.18 266	0.40 155	0.79 194	0.48 171	0.91 204	0.39 154	0.99 214	0.71 184	0.70 197	0.51 173	0.77 199	1.07 207	0.82 204	0.69 194	0.96 214	1.01 208	1.30 237	1.10 213	1.38 240

UCFNet_RVC	1.03 213	10.10 279	0.28 112	0.38 131	0.28 118	0.39 140	0.28 120	0.38 126	0.28 120	0.39 106	0.28 122	0.39 135	0.29 127	9.62 286	0.28 122	0.28 117	0.38 130	0.28 117	0.38 129	0.28 119	0.39 132	0.28 119	0.29 122	0.28 120	0.39 137	0.28 117	0.38 126	0.29 128

GLC_STEREO	1.05 214	1.01 179	1.02 203	1.02 213	1.02 215	1.05 212	1.06 221	1.05 200	1.05 219	1.04 173	1.05 219	1.05 211	1.04 221	1.06 220	1.05 219	1.06 221	1.06 209	1.05 221	1.06 212	1.05 221	1.06 206	1.06 219	1.04 217	1.05 220	1.04 210	1.05 219	1.06 209	1.06 218

FC-DCNN	1.10 215	0.81 167	0.77 187	0.63 185	0.42 160	0.86 199	0.64 196	0.91 186	0.96 211	1.11 174	0.80 202	1.07 212	0.81 203	0.67 191	1.75 246	1.30 236	1.41 232	0.85 207	1.28 227	0.71 195	2.12 243	1.32 235	0.52 176	0.81 206	1.64 236	1.40 242	2.39 248	1.75 249

RP	1.14 216	1.16 190	1.15 214	1.17 225	1.10 223	1.16 219	1.15 226	1.10 201	1.16 228	1.15 177	1.08 221	1.16 217	1.15 227	1.15 227	1.14 226	1.16 226	1.16 216	1.10 223	1.10 214	1.10 225	1.16 211	1.11 222	1.10 221	1.19 232	1.14 218	1.19 232	1.07 210	1.10 221

Abc-Net	1.14 216	1.16 190	1.18 218	1.10 216	1.10 223	1.16 219	1.18 230	1.16 206	1.13 225	1.11 174	1.16 226	1.16 217	1.12 225	1.10 221	1.17 229	1.16 226	1.16 216	1.10 223	1.16 218	1.14 228	1.17 213	1.16 225	1.11 222	1.09 225	1.10 215	1.10 224	1.16 217	1.17 226
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 218	1.90 216	1.10 210	1.37 232	0.94 210	1.36 229	0.98 211	1.48 221	0.98 212	1.37 196	0.98 212	1.37 231	0.98 214	0.95 210	0.94 212	0.95 213	1.37 230	0.95 213	1.38 230	0.95 214	1.38 231	0.95 212	0.95 210	0.95 213	1.37 231	0.95 210	1.37 230	0.95 210

TorneroNet	1.15 218	1.10 187	0.51 163	0.69 188	0.51 182	1.10 216	0.50 180	0.51 163	0.51 179	13.92 286	1.17 230	0.49 163	0.51 182	0.54 174	0.48 172	0.49 172	0.49 164	0.65 194	0.70 186	0.49 177	0.51 162	0.49 173	0.67 190	1.36 239	0.51 168	0.50 180	0.52 167	1.23 233

RGC	1.15 218	1.16 190	1.17 217	1.15 221	1.11 225	1.21 224	1.21 237	1.10 201	1.15 226	1.16 180	1.11 223	1.17 219	1.09 223	1.14 226	1.11 223	1.16 226	1.19 221	1.11 226	1.10 214	1.15 230	1.11 208	1.19 228	1.16 225	1.12 227	1.17 220	1.10 224	1.16 217	1.17 226

NCC-stereo	1.15 218	1.17 193	1.12 213	1.10 216	1.15 226	1.14 217	1.15 226	1.15 204	1.12 224	1.17 183	1.17 230	1.11 214	1.17 231	1.11 223	1.10 222	1.16 226	1.12 212	1.11 226	1.16 218	1.13 227	1.23 222	1.16 225	1.19 229	1.11 226	1.18 222	1.17 229	1.17 220	1.13 224

edge stereo	1.15 218	1.18 194	1.11 212	1.12 219	1.17 230	1.17 223	1.17 228	1.16 206	1.18 232	1.16 180	1.17 230	1.17 219	1.13 226	1.11 223	1.11 223	1.12 223	1.17 218	1.17 229	1.11 216	1.17 231	1.17 213	1.17 227	1.18 227	1.14 228	1.11 216	1.18 230	1.12 214	1.11 222

Nwc_Net	1.15 218	1.15 188	1.15 214	1.09 215	1.19 232	1.16 219	1.17 228	1.15 204	1.16 228	1.16 180	1.16 226	1.08 213	1.16 228	1.11 223	1.15 228	1.18 230	1.11 211	1.10 223	1.16 218	1.17 231	1.16 211	1.13 224	1.18 227	1.20 233	1.11 216	1.15 227	1.16 217	1.20 229

stereogan	1.17 224	1.19 196	1.15 214	1.15 221	1.15 226	1.15 218	1.19 231	1.19 209	1.15 226	1.15 177	1.16 226	1.19 222	1.19 232	1.19 229	1.19 230	1.19 231	1.15 214	1.19 232	1.19 222	1.19 234	1.15 210	1.19 228	1.15 224	1.15 229	1.16 219	1.15 227	1.19 221	1.20 229

MM-Stereo_test3	1.22 225	1.60 210	1.19 221	1.48 235	1.02 215	1.48 234	0.99 215	1.54 222	1.03 218	1.41 198	1.03 218	1.44 233	1.00 216	1.04 218	1.04 218	1.02 219	1.42 233	1.04 219	1.48 233	1.01 218	1.48 232	1.03 217	1.06 219	1.04 219	1.53 234	1.04 218	1.49 231	1.04 217

FAT-Stereo	1.22 225	1.23 197	1.19 221	1.21 227	1.24 235	1.24 226	1.19 231	1.25 213	1.24 235	1.25 188	1.19 233	1.20 223	1.24 236	1.20 230	1.21 232	1.25 235	1.22 223	1.21 234	1.25 225	1.23 237	1.22 220	1.19 228	1.19 229	1.24 236	1.25 225	1.20 233	1.19 221	1.25 235

S-Stereo	1.22 225	1.18 194	1.19 221	1.20 226	1.23 234	1.23 225	1.19 231	1.19 209	1.18 232	1.27 189	1.20 234	1.20 223	1.20 233	1.23 232	1.22 234	1.23 234	1.23 224	1.23 236	1.20 223	1.25 238	1.20 218	1.22 234	1.25 233	1.24 236	1.20 224	1.22 236	1.26 224	1.24 234

SPS-STEREO	1.25 228	1.47 206	1.06 208	1.54 236	1.08 221	1.52 235	1.20 236	1.44 219	1.06 221	1.49 203	1.10 222	1.41 232	1.10 224	0.98 211	1.08 221	1.12 223	1.47 234	1.04 219	1.53 234	1.14 228	1.52 233	1.07 220	1.02 216	1.05 220	1.48 233	1.07 221	1.55 232	1.11 222
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 229	1.37 205	1.35 225	1.38 233	1.40 238	1.39 232	1.77 248	1.36 216	1.74 247	1.36 195	1.36 238	1.36 230	1.36 238	1.36 233	1.35 235	1.41 241	1.36 228	1.36 241	1.36 229	1.35 240	1.36 229	1.35 237	1.36 235	1.35 238	1.36 230	1.35 239	1.36 229	1.35 236

HBP-ISP	1.47 230	1.07 185	1.03 204	1.30 229	1.08 221	1.36 229	1.06 221	1.44 219	1.25 237	1.97 217	1.51 242	1.65 235	1.58 243	0.98 211	1.58 242	1.68 245	1.98 239	1.32 237	2.02 240	1.28 239	2.95 252	1.89 252	0.97 211	1.06 222	1.26 226	0.99 211	1.94 235	1.43 242

PS-NSSS	1.48 231	4.46 252	1.35 225	1.35 231	1.35 237	1.41 233	1.34 239	1.36 216	1.35 239	1.40 197	1.35 237	1.33 228	1.35 237	1.37 234	1.40 237	1.35 237	1.35 226	1.35 239	1.39 231	1.44 244	1.35 228	1.34 236	1.35 234	1.38 242	1.35 229	1.33 238	1.34 227	1.38 240

CC-Net-ROB	1.51 232	4.40 251	1.69 236	1.39 234	1.40 238	1.37 231	1.40 242	1.36 216	1.39 240	1.41 198	1.36 238	1.35 229	1.38 239	1.39 235	1.39 236	1.36 238	1.36 228	1.35 239	1.39 231	1.39 241	1.37 230	1.36 238	1.41 238	1.48 243	1.39 232	1.42 243	1.35 228	1.35 236

GANetREF_RVC	1.52 233	2.01 217	1.21 224	1.98 241	1.21 233	1.98 241	1.21 237	1.98 234	1.21 234	1.99 218	1.21 235	1.98 239	1.21 235	1.02 217	1.21 232	1.21 233	1.99 240	1.21 234	1.99 239	1.21 235	1.99 238	1.21 231	1.21 231	1.21 234	1.99 240	1.21 234	1.99 238	1.21 231
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
R-Stereo Train	1.62 234	2.01 217	1.41 228	1.97 239	1.40 238	1.96 239	1.39 240	1.93 229	1.39 240	1.92 212	1.38 240	1.94 237	1.39 240	1.40 236	1.45 238	1.38 239	1.96 237	1.37 242	1.97 237	1.39 241	1.98 236	1.41 239	1.40 236	1.37 240	1.97 238	1.38 240	1.96 236	1.37 238

RAFT-Stereo	1.62 234	2.01 217	1.41 228	1.97 239	1.40 238	1.96 239	1.39 240	1.93 229	1.39 240	1.92 212	1.38 240	1.94 237	1.39 240	1.40 236	1.45 238	1.38 239	1.96 237	1.37 242	1.97 237	1.39 241	1.98 236	1.41 239	1.40 236	1.37 240	1.97 238	1.38 240	1.96 236	1.37 238
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 234	1.60 210	1.59 232	1.61 237	1.69 243	1.66 237	1.61 244	1.70 225	1.65 245	1.62 205	1.60 245	1.61 234	1.60 244	1.60 239	1.59 243	1.62 243	1.60 235	1.63 245	1.62 235	1.68 248	1.70 234	1.60 242	1.64 242	1.60 245	1.61 235	1.60 245	1.60 233	1.59 245

MoCha-V2	1.75 237	27.02 294	0.72 182	0.92 202	0.69 194	0.89 201	0.69 198	0.92 188	0.71 194	0.87 158	0.69 194	0.88 200	0.68 194	0.70 192	0.68 196	0.69 192	0.90 199	0.69 196	0.92 203	0.69 194	0.92 196	0.71 197	0.70 195	0.67 196	0.88 198	0.71 197	0.92 197	0.68 192

MFMNet_re	1.77 238	1.89 215	1.72 237	1.88 238	1.69 243	1.89 238	1.67 245	1.91 228	1.70 246	1.87 208	1.67 246	1.89 236	1.68 246	1.67 240	1.67 245	1.70 246	1.88 236	1.68 247	1.88 236	1.67 246	1.89 235	1.68 245	1.70 244	1.71 247	1.87 237	1.68 250	1.87 234	1.68 247

MM-Stereo_test1	1.85 239	3.50 242	1.61 233	2.12 242	1.47 242	2.14 242	1.47 243	2.33 243	1.53 243	2.12 223	1.54 243	2.19 241	1.53 242	1.54 238	1.53 240	1.53 242	2.20 241	1.54 244	2.24 241	1.57 245	2.21 245	1.49 241	1.59 240	1.49 244	2.15 244	1.52 244	2.15 240	1.54 244

plain	1.96 240	3.33 239	1.04 205	3.24 255	1.04 219	3.24 256	1.04 220	3.26 253	1.05 219	3.26 251	1.13 224	3.27 255	1.06 222	1.05 219	1.05 219	1.05 220	3.28 253	1.05 221	3.29 252	1.06 222	3.30 253	1.05 218	1.05 218	1.06 222	3.30 253	1.06 220	3.30 254	1.06 218

UDGNet	1.97 241	2.43 231	1.67 234	2.46 250	1.70 245	2.44 249	1.69 246	2.34 244	1.63 244	2.35 239	1.67 246	2.37 250	1.67 245	1.68 241	1.64 244	1.67 244	2.44 248	1.64 246	2.43 249	1.67 246	2.43 251	1.66 243	1.67 243	1.63 246	2.43 249	1.66 248	2.42 249	1.66 246

FBW_ROB	2.04 242	2.50 232	1.75 238	2.45 249	1.78 246	2.40 247	1.74 247	2.47 246	1.77 248	2.37 240	1.81 248	2.30 244	1.80 247	1.78 242	1.88 254	1.80 247	2.41 247	1.77 248	2.43 249	1.83 250	2.39 249	1.81 250	1.76 246	1.75 248	2.56 251	1.75 251	2.30 245	1.74 248

TRStereo	2.05 243	2.13 220	1.85 241	2.27 243	1.84 248	2.28 243	1.84 251	2.29 239	1.87 251	2.29 233	1.86 250	2.30 244	1.87 251	2.30 256	1.87 251	2.08 254	2.29 243	1.87 251	2.30 243	1.87 252	2.08 240	1.72 246	1.86 250	2.30 260	2.13 241	1.84 253	2.29 242	1.87 252

XX-Stereo	2.05 243	2.13 220	1.85 241	2.27 243	1.84 248	2.28 243	1.84 251	2.29 239	1.87 251	2.29 233	1.86 250	2.30 244	1.87 251	2.30 256	1.87 251	2.08 254	2.29 243	1.87 251	2.30 243	1.87 252	2.08 240	1.72 246	1.86 250	2.30 260	2.13 241	1.84 253	2.29 242	1.87 252

EAI-Stereo	2.05 243	2.13 220	1.85 241	2.27 243	1.84 248	2.28 243	1.84 251	2.29 239	1.87 251	2.29 233	1.86 250	2.30 244	1.87 251	2.30 256	1.87 251	2.08 254	2.29 243	1.87 251	2.30 243	1.87 252	2.08 240	1.72 246	1.86 250	2.30 260	2.13 241	1.84 253	2.29 242	1.87 252

AF-Net	2.06 246	25.73 293	1.18 218	1.12 219	1.16 229	1.16 219	1.19 231	1.10 201	1.17 231	1.15 177	1.14 225	1.11 214	1.16 228	1.16 228	1.14 226	1.11 222	1.15 214	1.13 228	1.21 224	1.17 231	1.11 208	1.21 231	1.17 226	1.17 230	1.17 220	1.11 226	1.20 223	1.13 224

UniTT-Stereo	2.12 247	3.66 244	1.10 210	3.48 258	1.15 226	3.57 259	1.11 225	3.44 255	1.16 228	3.52 253	1.16 226	3.50 256	1.16 228	1.10 221	1.13 225	1.15 225	3.61 254	1.17 229	3.64 253	1.12 226	3.58 256	1.12 223	1.12 223	1.17 230	3.53 256	1.18 230	3.52 256	1.18 228

HUF	2.22 248	2.33 227	2.24 253	2.35 247	2.07 254	2.45 250	2.11 258	2.42 245	2.13 258	2.19 226	2.15 257	2.10 240	2.09 256	2.27 254	2.04 256	2.08 254	2.44 248	2.12 258	2.38 248	2.18 259	2.29 247	2.22 256	2.12 257	2.12 255	2.52 250	2.10 258	2.22 241	2.15 259

AIO_test	2.22 248	2.36 230	2.10 249	2.47 251	2.15 255	2.54 251	2.06 257	2.27 237	2.09 257	2.29 233	2.13 256	2.30 244	2.09 256	2.25 252	2.15 258	1.95 252	2.52 251	2.08 256	2.32 246	2.21 261	2.20 244	2.26 258	2.05 256	2.06 253	2.40 248	2.16 260	2.52 250	2.05 258

RAStereo	2.24 250	3.70 245	1.18 218	3.73 262	1.18 231	3.69 261	1.19 231	3.73 258	1.24 235	3.72 256	1.21 235	3.76 260	1.20 233	1.20 230	1.20 231	1.20 232	3.74 259	1.20 233	3.75 259	1.21 235	3.77 260	1.21 231	1.21 231	1.21 234	3.82 260	1.21 234	3.82 260	1.21 231

AIO_rvc	2.25 251	2.35 229	2.10 249	2.47 251	2.17 256	2.54 251	2.15 259	2.32 242	2.21 259	2.29 233	2.28 259	2.33 249	2.09 256	2.26 253	2.14 257	2.08 254	2.49 250	2.09 257	2.53 251	2.14 258	2.34 248	2.23 257	2.14 258	2.18 256	2.19 245	2.15 259	2.35 247	2.22 260

NCCL2	2.27 252	2.27 226	2.28 256	2.27 243	2.28 260	2.28 243	2.28 261	2.27 237	2.28 261	2.28 230	2.28 259	2.29 243	2.28 260	2.28 255	2.29 260	2.28 261	2.28 242	2.28 262	2.27 242	2.28 263	2.28 246	2.28 260	2.28 260	2.28 258	2.28 246	2.28 262	2.11 239	2.28 263

STTStereo	2.30 253	2.34 228	2.26 255	2.37 248	2.23 257	2.40 247	2.35 262	2.20 235	2.33 262	2.28 230	2.31 261	2.19 241	2.37 261	2.20 249	2.31 261	2.23 260	2.38 246	2.25 261	2.33 247	2.27 262	2.39 249	2.27 259	2.31 261	2.29 259	2.37 247	2.32 263	2.34 246	2.26 262

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 254	2.85 236	1.90 246	2.90 253	2.77 262	2.88 253	2.85 264	2.51 247	2.85 264	2.88 247	1.99 255	2.50 251	2.76 263	2.20 249	1.57 241	2.64 262	2.89 252	2.63 263	5.69 278	1.03 220	2.01 239	2.71 261	2.74 263	2.73 263	2.87 252	1.64 246	1.00 203	1.49 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 255	3.41 241	1.05 206	3.29 256	1.05 220	3.29 258	1.06 221	3.30 254	1.06 221	3.31 252	1.06 220	4.97 275	2.72 262	2.72 259	2.71 262	2.70 263	6.57 280	2.19 259	5.08 275	1.08 224	3.36 254	1.07 220	1.07 220	1.07 224	3.35 255	1.07 221	3.36 255	1.07 220

sCroCo_RVC	2.76 256	4.00 246	1.82 240	4.00 266	1.83 247	3.98 266	1.82 249	3.99 259	1.81 249	4.14 263	2.76 262	4.13 268	1.82 249	1.83 243	1.83 247	1.82 248	4.01 264	1.82 250	3.98 262	1.86 251	4.00 265	1.82 251	1.83 248	1.84 249	4.02 266	1.81 252	4.00 264	1.83 251

sAnonymous2	2.87 257	4.16 247	1.89 244	4.26 270	1.87 251	4.23 269	1.92 254	4.17 260	1.94 255	4.16 264	1.92 253	4.20 269	1.92 254	1.96 245	1.86 249	1.87 250	4.25 267	1.90 254	4.23 267	1.91 255	4.26 268	1.93 253	1.89 253	1.90 250	4.07 267	1.91 256	5.09 276	1.93 256

CroCo_RVC	2.87 257	4.16 247	1.89 244	4.26 270	1.87 251	4.23 269	1.92 254	4.17 260	1.94 255	4.16 264	1.92 253	4.20 269	1.92 254	1.96 245	1.86 249	1.87 250	4.25 267	1.90 254	4.23 267	1.91 255	4.26 268	1.93 253	1.89 253	1.90 250	4.07 267	1.91 256	5.09 276	1.93 256

Anonymous3	3.36 259	4.93 255	2.20 251	4.92 276	2.23 257	4.90 276	2.23 260	4.89 265	2.24 260	4.95 274	2.21 258	4.91 274	2.21 259	2.18 248	2.22 259	2.22 259	4.86 274	2.20 260	4.90 273	2.20 260	4.96 275	2.21 255	2.21 259	2.21 257	6.30 278	2.21 261	4.90 271	2.23 261

StereoVision	3.44 260	10.12 280	1.68 235	5.44 279	2.26 259	5.87 279	1.97 256	5.17 266	1.31 238	5.80 277	1.56 244	5.62 279	1.84 250	1.97 247	1.91 255	1.84 249	4.98 276	1.32 237	5.60 276	1.71 249	5.35 279	1.73 249	1.97 255	1.96 252	5.40 275	1.65 247	5.08 275	1.76 250

DPSNet	3.67 261	3.61 243	3.62 266	3.64 259	3.61 270	3.64 260	3.65 270	3.64 257	3.67 269	3.67 255	3.65 268	3.68 258	3.69 274	3.69 268	3.69 274	3.68 271	3.70 256	3.70 271	3.69 258	3.69 272	3.71 259	3.69 267	3.67 268	3.69 271	3.68 259	3.67 268	3.68 258	3.67 265

MaDis-Stereo	3.69 262	10.19 281	2.01 248	6.09 280	2.01 253	5.94 280	1.82 249	6.14 271	1.85 250	6.59 280	1.82 249	6.01 280	1.81 248	1.83 243	1.83 247	2.02 253	5.87 277	1.79 249	5.93 279	2.06 257	4.63 273	1.67 244	1.84 249	2.08 254	5.90 276	1.66 248	6.34 279	1.87 252

Sa-1000	3.84 263	7.71 264	6.81 281	4.15 268	2.86 263	3.27 257	3.87 276	5.99 268	4.35 280	2.78 245	3.71 269	3.88 261	3.56 270	3.88 271	3.64 267	2.71 264	3.72 257	3.27 266	3.67 257	3.15 266	3.51 255	3.36 265	2.70 262	3.49 265	3.32 254	3.76 272	2.87 252	3.76 272

SA	3.93 264	7.22 260	4.74 268	4.15 268	3.88 276	3.70 262	4.02 279	6.67 276	3.95 274	3.64 254	3.74 270	3.63 257	3.00 265	3.51 263	3.68 273	3.68 271	3.73 258	3.71 272	3.64 253	3.48 267	3.58 256	2.97 263	3.69 269	3.61 266	3.55 258	3.42 265	3.64 257	3.79 273

TestStereo1	4.11 265	7.79 266	6.72 279	3.93 263	3.81 273	3.96 264	3.58 268	6.96 279	3.74 271	3.90 258	3.76 271	3.89 262	3.57 271	3.70 269	3.66 270	3.34 268	3.80 260	3.62 268	3.66 255	3.68 270	3.91 262	3.70 268	3.65 266	3.67 268	3.88 261	3.53 266	3.89 261	3.68 268

SA-5K	4.11 265	7.79 266	6.72 279	3.93 263	3.81 273	3.96 264	3.58 268	6.96 279	3.74 271	3.90 258	3.76 271	3.89 262	3.57 271	3.70 269	3.66 270	3.34 268	3.80 260	3.62 268	3.66 255	3.68 270	3.91 262	3.70 268	3.65 266	3.67 268	3.88 261	3.53 266	3.89 261	3.68 268

test_4	4.11 265	8.05 269	6.64 277	4.52 273	3.68 271	3.00 254	3.40 267	6.21 274	3.29 266	4.07 262	3.84 274	4.04 266	3.76 276	3.56 266	3.67 272	3.76 274	4.04 265	3.79 274	4.10 263	3.53 268	3.98 264	3.74 271	3.55 265	3.61 266	3.94 265	3.75 271	3.73 259	3.73 271

test-1	4.11 265	7.65 263	4.93 269	3.65 260	3.58 268	4.70 275	3.74 274	4.73 263	4.06 276	3.72 256	4.11 278	3.70 259	3.49 269	3.36 262	3.65 269	4.17 279	3.92 262	4.04 278	4.19 266	3.75 273	4.69 274	4.18 274	3.88 272	3.90 273	4.73 271	3.77 273	3.12 253	3.68 268

TESTraft	4.16 269	8.03 268	6.81 281	3.99 265	3.68 271	3.93 263	3.70 272	6.86 278	3.69 270	3.93 260	3.88 276	3.93 264	3.59 273	3.65 267	3.64 267	3.68 271	3.92 262	3.72 273	3.92 260	3.57 269	3.84 261	3.70 268	3.71 270	3.67 268	3.91 264	3.74 270	3.92 263	3.67 265

raft_robust	4.19 270	7.78 265	6.08 274	3.30 257	3.85 275	4.03 267	3.73 273	6.25 275	3.30 267	4.44 268	3.28 266	4.01 265	3.82 277	4.29 276	3.70 275	4.01 276	4.48 272	3.42 267	4.11 264	3.76 274	4.05 266	3.32 264	3.85 271	3.82 272	4.71 270	3.83 274	4.09 265	3.80 274

RAFT_CTSACE	4.43 271	8.26 271	6.10 275	4.62 274	4.01 278	4.54 274	3.65 270	6.09 270	3.93 273	4.64 271	4.14 279	4.26 271	4.13 279	3.91 272	3.88 276	4.06 278	4.30 269	4.03 277	4.27 269	3.92 275	4.26 268	3.67 266	3.91 273	4.16 276	4.82 272	4.08 278	4.20 267	3.67 265

RAFT+CT+SA	4.43 271	7.34 262	6.71 278	5.01 277	4.38 279	4.40 271	3.85 275	6.15 273	4.30 279	4.89 273	3.26 265	4.49 273	3.01 266	4.53 277	3.36 266	3.65 270	3.64 255	4.39 280	3.94 261	4.28 278	4.44 271	4.30 276	4.24 278	4.52 278	3.90 263	3.85 275	4.89 270	4.00 276

cross-raft	4.43 271	7.31 261	6.46 276	4.47 272	3.95 277	4.46 272	3.95 277	6.70 277	3.97 275	4.41 267	3.82 273	4.38 272	3.94 278	3.95 274	3.95 278	3.95 275	4.45 271	3.95 276	4.46 270	3.95 276	4.46 272	3.95 272	3.95 275	3.94 275	4.40 269	3.95 277	4.45 269	3.95 275

test_5	4.51 274	8.85 274	5.35 273	3.66 261	3.56 267	5.10 278	4.47 281	6.14 271	4.07 277	4.96 275	3.87 275	5.14 278	4.17 281	3.53 264	4.39 279	4.53 280	4.15 266	3.62 268	4.74 272	2.94 265	3.63 258	4.53 278	4.20 277	4.54 279	4.86 273	3.68 269	4.95 272	4.06 277

test_3	4.55 275	10.96 282	7.69 285	4.04 267	3.60 269	4.10 268	3.98 278	7.94 281	4.56 281	3.99 261	4.03 277	4.08 267	3.74 275	3.99 275	3.91 277	4.05 277	4.33 270	3.89 275	4.14 265	4.00 277	4.11 267	4.02 273	4.01 276	3.91 274	3.53 256	3.94 276	4.19 266	4.20 278

FC-DCNN v2	4.74 276	3.16 238	3.16 263	3.16 254	3.16 264	3.16 255	3.16 266	3.16 252	3.16 265	3.16 250	3.16 264	3.16 254	3.16 267	3.16 261	3.16 264	3.16 267	6.72 281	6.72 284	6.72 281	6.72 286	6.72 281	6.72 285	6.72 284	6.72 283	6.72 279	6.72 283	6.72 281	6.72 284

TestStereo	4.92 277	4.80 254	4.98 270	4.82 275	4.97 281	4.91 277	4.78 282	4.80 264	4.88 282	4.78 272	4.80 281	4.99 276	4.81 282	4.83 278	4.87 281	4.97 282	4.93 275	5.01 282	5.03 274	4.90 281	5.02 276	5.02 279	5.06 279	5.04 280	4.93 274	4.89 280	5.01 273	5.09 280

DispFullNet	4.96 278	5.67 256	3.30 265	5.01 277	3.21 266	4.50 273	3.11 265	4.43 262	3.44 268	4.60 270	3.46 267	5.13 277	3.44 268	3.53 264	3.20 265	2.87 266	4.80 273	3.15 265	4.70 271	4.83 280	9.02 286	5.98 282	5.95 283	6.21 282	8.84 284	5.85 282	9.76 286	5.91 282

SGM-Forest	5.07 279	6.74 258	4.17 267	6.46 281	4.68 280	6.21 282	4.38 280	6.00 269	4.14 278	5.84 278	4.44 280	6.28 281	4.16 280	3.92 273	4.56 280	4.60 281	6.15 278	4.27 279	6.12 280	4.31 279	5.99 280	4.27 275	3.92 274	4.27 277	6.13 277	4.10 279	6.18 278	4.49 279
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 280	8.71 273	2.75 260	8.64 286	2.76 261	8.65 286	2.79 263	8.67 285	2.79 263	8.70 285	2.79 263	8.70 286	2.79 264	2.79 260	2.80 263	2.80 265	8.84 285	2.82 264	8.82 285	2.89 264	8.84 285	2.83 262	2.83 264	2.82 264	8.87 285	2.83 264	8.84 285	2.83 264

SGM+DAISY	6.35 281	8.16 270	5.14 272	8.12 285	5.08 283	8.12 285	5.16 283	8.01 282	5.18 284	7.92 283	5.14 282	7.89 285	5.14 283	4.95 279	5.33 282	5.32 283	8.14 284	5.16 283	8.16 284	5.16 282	8.21 284	5.19 280	5.12 280	5.12 281	8.18 283	5.24 281	8.12 284	5.11 281

RAFT	6.60 282	9.99 277	8.33 286	7.21 284	6.55 284	5.95 281	5.87 284	8.70 286	5.02 283	5.10 276	6.69 284	7.06 284	6.94 286	6.17 282	7.09 285	6.84 284	6.47 279	4.72 281	5.60 276	5.60 283	5.11 277	5.97 281	6.93 285	6.89 284	7.16 280	7.08 286	6.58 280	6.66 283

test-v	7.17 283	11.53 283	7.63 283	7.17 282	6.87 285	7.48 283	6.90 285	8.14 283	6.88 285	6.93 281	7.42 285	7.05 282	6.14 284	6.05 280	6.86 283	6.99 285	7.60 282	6.75 285	6.90 282	6.66 284	7.83 282	6.36 283	5.89 281	7.34 285	7.19 281	6.75 284	7.52 282	6.77 285

test-2	7.17 283	11.53 283	7.63 283	7.17 282	6.87 285	7.48 283	6.90 285	8.14 283	6.88 285	6.93 281	7.42 285	7.05 282	6.14 284	6.05 280	6.86 283	6.99 285	7.60 282	6.75 285	6.90 282	6.66 284	7.83 282	6.36 283	5.89 281	7.34 285	7.19 281	6.75 284	7.52 282	6.77 285

MANE	18.41 285	23.00 292	16.00 287	22.00 294	15.00 287	22.00 294	15.00 287	22.00 294	15.00 287	21.00 294	15.00 287	22.00 294	15.00 287	15.00 287	17.00 286	15.00 287	23.00 293	15.00 287	22.00 293	15.00 287	23.00 294	15.00 286	18.00 286	15.00 287	24.00 293	17.00 287	24.00 294	16.00 287

rafts_anoy	20.00 286	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 287	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288

raft+_RVC	20.00 286	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 287	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288

raftrobust	20.00 286	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 287	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288

CasAABBNet	20.00 286	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 287	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288

RALCasStereoNet	20.00 286	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 287	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288

RALAANet	20.00 286	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 287	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288

MSMDNet	20.00 286	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 287	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288

Reg-Stereo(zero)	37.00 293	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 295	37.00 294	37.00 294	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 295	37.00 295

HI	37.00 293	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 295	37.00 294	37.00 294	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 295	37.00 295

CoSv	37.00 293	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 295	37.00 294	37.00 294	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 295	37.00 295

MDST_ROB	61.15 296	72.66 299	46.52 298	70.00 298	44.89 298	64.24 298	43.75 298	73.65 298	48.92 299	72.70 299	42.40 298	60.70 298	50.23 298	50.07 299	67.69 298	68.60 299	83.13 298	47.77 298	82.48 298	46.00 298	95.93 299	53.44 298	50.66 297	45.00 298	84.99 298	53.64 299	79.01 298	52.07 299

CBMV	101.59 297	71.60 298	48.40 299	72.70 299	49.00 299	79.60 299	48.40 299	80.90 299	46.90 298	68.90 298	49.00 299	78.00 299	572.10 307	49.50 298	51.30 297	48.40 298	72.20 297	639.60 307	79.40 297	48.90 299	79.50 298	51.40 297	52.30 298	48.30 299	80.20 297	49.10 298	79.60 299	47.60 298
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 298	131.36 300	140.69 300	151.38 300	151.40 300	150.79 300	151.72 300	149.36 300	159.46 300	146.42 300	150.73 300	149.06 303	176.22 299	143.94 300	133.10 301	133.45 302	153.30 300	154.22 300	154.67 300	153.95 301	156.90 302	156.53 301	160.21 299	162.72 300	154.57 299	160.59 300	153.47 300	163.50 300
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
NOSS_ROB	248.11 299	409.00 305	288.00 302	412.00 302	280.00 302	411.00 305	288.00 302	356.00 301	275.00 305	379.00 305	303.00 305	415.00 305	278.00 304	260.00 305	104.00 299	103.00 300	126.00 299	108.00 299	118.00 299	98.00 300	126.00 301	104.00 300	268.00 302	216.00 302	279.00 303	201.00 301	288.00 304	206.00 301

AE-Stereo	252.48 300	202.00 301	361.00 304	502.00 304	324.00 304	321.00 301	482.00 307	423.00 304	227.00 304	201.00 301	273.00 304	101.00 300	207.00 300	198.00 301	183.00 302	181.00 303	221.00 301	232.00 304	477.00 302	220.00 303	111.00 300	100.00 299	219.00 301	214.00 301	204.00 300	211.00 302	200.00 301	222.00 303

MGS-Stereo	264.93 301	208.00 302	362.00 305	512.00 305	350.00 305	326.00 302	443.00 306	410.00 303	210.00 301	232.00 303	215.00 301	125.00 301	217.00 301	216.00 303	127.00 300	122.00 301	223.00 302	230.00 302	487.00 304	255.00 304	250.00 303	223.00 303	272.00 303	228.00 304	241.00 301	220.00 304	214.00 302	235.00 304

EGLCR-Stereo	276.81 302	209.00 303	366.00 306	514.00 306	354.00 306	336.00 303	422.00 304	440.00 305	220.00 303	231.00 302	245.00 303	135.00 302	237.00 303	218.00 304	197.00 303	222.00 305	223.00 302	230.00 302	487.00 304	255.00 304	250.00 303	273.00 304	272.00 303	228.00 304	241.00 301	220.00 304	214.00 302	235.00 304

DLCB_ROB	280.78 303	376.74 304	215.59 301	376.74 301	215.59 301	376.74 304	215.59 301	366.42 302	218.39 302	366.42 304	218.39 302	366.42 304	218.39 302	209.96 302	219.76 304	219.38 304	376.72 304	216.43 301	376.72 301	216.43 302	376.72 305	216.43 302	216.14 300	216.14 303	376.69 304	217.67 303	376.69 305	217.67 302

LE_ROB	387.11 304	453.07 306	321.39 303	500.23 303	323.05 303	493.99 306	324.56 303	477.63 306	322.28 306	465.51 306	322.97 306	486.37 306	334.17 305	305.26 306	320.63 305	327.66 306	476.08 305	315.70 305	483.76 303	335.15 306	469.64 306	309.74 305	315.90 305	318.85 306	498.41 305	328.85 306	491.00 306	330.08 306

SGM-ForestM	522.49 305	676.08 307	448.56 307	638.17 307	433.15 307	639.59 307	427.03 305	617.52 307	439.90 307	604.63 307	429.02 307	611.68 307	432.74 306	420.18 307	451.96 306	465.85 307	601.06 306	403.73 306	659.15 306	405.50 307	669.64 307	437.21 306	455.85 306	425.66 307	689.82 306	481.65 307	662.43 307	479.61 307

CBMV_ROB	1133.35 306	1280.38 308	976.92 308	1317.57 308	1021.62 308	1282.66 308	1022.22 308	1213.88 308	982.57 308	1194.12 308	975.90 308	1357.87 308	1090.02 308	943.32 308	1021.85 307	1006.47 308	1309.01 307	986.29 308	1499.40 307	986.35 308	1359.35 308	975.96 307	975.21 307	969.30 308	1337.82 307	1042.34 308	1398.25 308	1073.86 308

IGEV-Stereo++	10000000.00 307	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 307	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309

IGEV-Stereo+	10000000.00 307	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309

anonymousdsp2	10000000.00 307	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309

anonymousdsp	10000000.00 307	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309

AMNet	10000000.00 307	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309

STTRV1_RVC		1.59 208	0.52 166	0.69 188	0.61 189	0.66 186	0.43 163	0.88 185	0.45 161	0.71 144	0.62 189	0.69 184	0.45 163	0.62 182		0.44 156	0.80 191	0.59 187		0.63 189	0.80 186			0.61 191	0.72 186	0.54 183	0.80 189	0.60 184

DPSimNet_ROB		1.04 182	0.83 193	1.05 214	0.82 204	1.04 211	0.83 207	1.03 197	0.89 205	1.03 171	0.84 205	1.03 210	0.84 204	0.83 202	0.84 205	0.83 201		0.84 206	1.12 217	0.84 207	1.04 205	0.88 207	0.83 203	0.84 207		0.83 207	1.15 216	0.88 204

Low-res two-view benchmark