Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

ProNet	0.04 1	0.04 3	0.04 4	0.03 3	0.02 2	0.04 4	0.04 8	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 5	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.07 1	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 2

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 9	0.10 5	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.07 2	0.05 2	0.01 1	0.02 1	0.06 3	0.05 2	0.05 1	0.04 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MoCha-V2	0.05 3	0.04 3	0.03 1	0.04 4	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.04 4	0.03 3	0.04 3	0.05 3	0.04 3	0.02 1	0.02 2	0.10 3	0.08 2	0.07 3	0.06 3	0.08 4	0.06 4	0.07 2	0.07 5	0.03 4	0.03 2	0.05 1	0.05 2	0.05 1	0.03 1

AEACV	0.07 5	0.08 13	0.04 4	0.05 7	0.05 9	0.04 4	0.03 4	0.05 5	0.03 3	0.05 4	0.05 3	0.06 6	0.03 4	0.03 7	0.17 26	0.13 18	0.09 6	0.08 8	0.12 14	0.07 8	0.10 10	0.10 17	0.03 4	0.04 5	0.08 5	0.12 20	0.07 4	0.05 4

CroCo-Stereo Lap2	0.05 3	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.03 1	0.03 3	0.06 6	0.03 2	0.04 3	0.03 4	0.02 2	0.10 3	0.10 5	0.07 3	0.07 5	0.07 3	0.05 3	0.08 4	0.06 3	0.02 2	0.03 2	0.07 4	0.08 7	0.07 4	0.05 4

RAFT	0.07 5	0.04 3	0.06 8	0.05 7	0.03 5	0.06 10	0.03 4	0.10 12	0.05 6	0.06 6	0.07 11	0.08 8	0.05 9	0.02 2	0.10 3	0.08 2	0.08 5	0.06 3	0.08 4	0.06 4	0.08 4	0.09 14	0.02 2	0.04 5	0.13 26	0.14 36	0.16 27	0.15 37

iRaftStereo_RVC	0.08 9	0.07 7	0.06 8	0.05 7	0.05 9	0.05 7	0.03 4	0.10 12	0.05 6	0.10 14	0.09 20	0.10 13	0.05 9	0.04 12	0.11 6	0.11 8	0.13 18	0.10 15	0.12 14	0.07 8	0.15 23	0.11 19	0.04 10	0.05 7	0.10 11	0.09 8	0.11 11	0.08 8

test croco	0.10 13	0.09 18	0.07 13	0.06 13	0.06 15	0.07 16	0.04 8	0.13 23	0.06 8	0.16 26	0.06 5	0.11 16	0.04 6	0.04 12	0.16 21	0.16 44	0.16 27	0.12 24	0.15 23	0.08 16	0.15 23	0.11 19	0.04 10	0.07 17	0.12 23	0.12 20	0.12 17	0.14 31

MIM_Stereo	0.11 21	0.09 18	0.07 13	0.08 28	0.07 21	0.09 38	0.04 8	0.13 23	0.06 8	0.19 46	0.08 16	0.11 16	0.05 9	0.05 15	0.16 21	0.15 33	0.17 34	0.12 24	0.20 47	0.10 30	0.18 41	0.15 34	0.04 10	0.07 17	0.11 14	0.10 13	0.15 22	0.10 13

anonymousdsp	0.08 9	0.07 7	0.06 8	0.06 13	0.05 9	0.06 10	0.04 8	0.10 12	0.06 8	0.11 17	0.10 29	0.08 8	0.04 6	0.05 15	0.13 11	0.12 16	0.11 11	0.09 9	0.13 20	0.08 16	0.14 19	0.15 34	0.04 10	0.05 7	0.08 5	0.07 4	0.11 11	0.07 6

AASNet	0.10 13	0.10 27	0.07 13	0.10 42	0.10 56	0.11 58	0.08 63	0.11 17	0.06 8	0.10 14	0.11 42	0.10 13	0.06 15	0.07 32	0.14 14	0.11 8	0.13 18	0.11 19	0.11 10	0.09 23	0.11 12	0.12 23	0.06 35	0.08 26	0.11 14	0.10 13	0.10 8	0.08 8

HCRNet	0.15 43	0.19 151	0.08 24	0.23 157	0.09 44	0.16 106	0.09 77	0.16 36	0.06 8	0.49 227	0.16 80	0.25 107	0.08 33	0.09 59	0.43 154	0.11 8	0.16 27	0.10 15	0.21 58	0.09 23	0.13 16	0.08 9	0.11 112	0.07 17	0.09 8	0.09 8	0.14 21	0.11 15

delet	0.08 9	0.08 13	0.07 13	0.09 33	0.07 21	0.08 24	0.06 31	0.07 6	0.06 8	0.09 12	0.07 11	0.11 16	0.06 15	0.06 26	0.12 9	0.10 5	0.10 10	0.09 9	0.08 4	0.09 23	0.09 9	0.07 5	0.05 23	0.06 11	0.09 8	0.09 8	0.10 8	0.08 8

TDLM	0.07 5	0.08 13	0.07 13	0.07 15	0.07 21	0.07 16	0.05 20	0.07 6	0.06 8	0.06 6	0.10 29	0.08 8	0.06 15	0.05 15	0.09 2	0.09 4	0.09 6	0.09 9	0.08 4	0.06 4	0.08 4	0.06 3	0.05 23	0.07 17	0.08 5	0.07 4	0.08 7	0.08 8

MGS-Stereo	0.15 43	0.12 53	0.08 24	0.07 15	0.07 21	0.07 16	0.05 20	0.16 36	0.07 15	0.13 23	0.10 29	0.13 23	0.06 15	0.08 40	0.98 208	0.13 18	0.19 54	0.15 62	0.18 33	0.12 46	0.19 48	0.16 40	0.07 48	0.08 26	0.13 26	0.12 20	0.17 34	0.15 37

StereoIM	0.10 13	0.07 7	0.07 13	0.04 4	0.04 7	0.04 4	0.04 8	0.09 10	0.07 15	0.11 17	0.07 11	0.13 23	0.06 15	0.03 7	0.14 14	0.14 23	0.15 24	0.12 24	0.15 23	0.07 8	0.16 25	0.13 27	0.03 4	0.06 11	0.14 35	0.20 94	0.16 27	0.19 65

MIF-Stereo	0.11 21	0.07 7	0.06 8	0.05 7	0.05 9	0.06 10	0.04 8	0.10 12	0.07 15	0.13 23	0.06 5	0.12 19	0.12 82	0.08 40	0.18 29	0.14 23	0.16 27	0.12 24	0.19 40	0.09 23	0.17 31	0.12 23	0.07 48	0.06 11	0.12 23	0.19 85	0.10 8	0.13 22

RAFT_CTSACE	0.11 21	0.09 18	0.07 13	0.05 7	0.06 15	0.08 24	0.06 31	0.12 19	0.07 15	0.18 40	0.06 5	0.14 27	0.12 82	0.05 15	0.13 11	0.13 18	0.14 20	0.09 9	0.12 14	0.07 8	0.16 25	0.18 51	0.04 10	0.07 17	0.14 35	0.14 36	0.19 44	0.14 31

test_5	0.11 21	0.10 27	0.08 24	0.07 15	0.05 9	0.07 16	0.05 20	0.16 36	0.07 15	0.11 17	0.09 20	0.15 34	0.15 118	0.03 7	0.15 18	0.15 33	0.11 11	0.10 15	0.12 14	0.07 8	0.13 16	0.15 34	0.04 10	0.09 49	0.13 26	0.14 36	0.19 44	0.18 52

anonymousdsp2	0.13 31	0.12 53	0.09 39	0.09 33	0.08 33	0.10 43	0.07 45	0.18 48	0.08 20	0.20 50	0.16 80	0.15 34	0.07 24	0.07 32	0.15 18	0.15 33	0.17 34	0.12 24	0.23 73	0.11 39	0.19 48	0.21 67	0.07 48	0.08 26	0.13 26	0.11 16	0.18 38	0.12 18

rafts_anoy	0.14 34	0.14 88	0.11 72	0.11 57	0.11 67	0.10 43	0.07 45	0.21 68	0.08 20	0.21 54	0.15 70	0.17 47	0.07 24	0.06 26	0.20 43	0.17 52	0.20 63	0.17 87	0.22 67	0.12 46	0.21 65	0.18 51	0.06 35	0.09 49	0.16 47	0.15 45	0.15 22	0.17 46

RALCasStereoNet	0.15 43	0.14 88	0.10 49	0.13 76	0.11 67	0.10 43	0.07 45	0.20 59	0.08 20	0.23 70	0.13 57	0.19 61	0.08 33	0.07 32	0.20 43	0.18 71	0.22 94	0.17 87	0.20 47	0.12 46	0.22 74	0.21 67	0.07 48	0.09 49	0.18 71	0.15 45	0.15 22	0.15 37

ARAFT	0.12 26	0.09 18	0.07 13	0.09 33	0.07 21	0.08 24	0.04 8	0.14 27	0.08 20	0.21 54	0.10 29	0.17 47	0.05 9	0.05 15	0.18 29	0.14 23	0.18 44	0.15 62	0.20 47	0.08 16	0.20 57	0.18 51	0.05 23	0.06 11	0.14 35	0.11 16	0.18 38	0.13 22

AFF-stereo	0.10 13	0.10 27	0.08 24	0.07 15	0.06 15	0.08 24	0.04 8	0.17 40	0.08 20	0.21 54	0.08 16	0.13 23	0.05 9	0.03 7	0.14 14	0.14 23	0.12 15	0.09 9	0.20 47	0.07 8	0.14 19	0.11 19	0.04 10	0.06 11	0.13 26	0.12 20	0.18 38	0.11 15

RAFT + AFF	0.14 34	0.07 7	0.05 6	0.08 28	0.05 9	0.07 16	0.04 8	0.11 17	0.08 20	0.14 25	0.07 11	0.15 34	0.04 6	0.03 7	1.54 224	0.11 8	0.14 20	0.07 5	0.14 21	0.06 4	0.14 19	0.08 9	0.03 4	0.05 7	0.10 11	0.07 4	0.07 4	0.07 6

MMNet	0.10 13	0.09 18	0.07 13	0.10 42	0.08 33	0.09 38	0.06 31	0.10 12	0.08 20	0.08 10	0.09 20	0.12 19	0.06 15	0.08 40	0.22 68	0.11 8	0.12 15	0.11 19	0.12 14	0.09 23	0.11 12	0.08 9	0.06 35	0.08 26	0.10 11	0.11 16	0.13 19	0.12 18

GANet	0.10 13	0.10 27	0.09 39	0.10 42	0.10 56	0.12 71	0.09 77	0.13 23	0.08 20	0.10 14	0.10 29	0.14 27	0.06 15	0.06 26	0.11 6	0.12 16	0.14 20	0.14 46	0.11 10	0.07 8	0.11 12	0.08 9	0.08 65	0.08 26	0.11 14	0.09 8	0.11 11	0.11 15

CVANet_RVC	0.10 13	0.12 53	0.11 72	0.13 76	0.09 44	0.11 58	0.08 63	0.12 19	0.08 20	0.09 12	0.14 63	0.10 13	0.07 24	0.07 32	0.11 6	0.11 8	0.11 11	0.11 19	0.11 10	0.08 16	0.11 12	0.08 9	0.06 35	0.08 26	0.11 14	0.09 8	0.11 11	0.12 18

panet	0.16 58	0.13 71	0.10 49	0.11 57	0.10 56	0.10 43	0.06 31	0.24 100	0.09 29	0.28 128	0.12 47	0.26 113	0.11 69	0.10 77	0.20 43	0.22 121	0.25 125	0.13 36	0.21 58	0.13 62	0.32 119	0.20 64	0.08 65	0.09 49	0.17 58	0.17 65	0.24 80	0.23 95

MIF-Stereo (partial)	0.10 13	0.09 18	0.08 24	0.07 15	0.06 15	0.07 16	0.04 8	0.12 19	0.09 29	0.12 22	0.07 11	0.09 12	0.07 24	0.05 15	0.18 29	0.15 33	0.16 27	0.13 36	0.14 21	0.08 16	0.16 25	0.10 17	0.04 10	0.08 26	0.13 26	0.11 16	0.16 27	0.13 22

RAFT+CT+SA	0.12 26	0.10 27	0.09 39	0.08 28	0.06 15	0.07 16	0.06 31	0.19 57	0.09 29	0.16 26	0.08 16	0.18 53	0.16 124	0.05 15	0.17 26	0.17 52	0.12 15	0.10 15	0.17 30	0.09 23	0.17 31	0.23 75	0.04 10	0.08 26	0.15 43	0.14 36	0.18 38	0.17 46

CIPLG	0.15 43	0.11 40	0.08 24	0.10 42	0.09 44	0.11 58	0.08 63	0.23 84	0.09 29	0.23 70	0.14 63	0.20 66	0.10 48	0.12 109	0.23 77	0.17 52	0.21 77	0.14 46	0.21 58	0.13 62	0.22 74	0.28 106	0.06 35	0.09 49	0.16 47	0.12 20	0.21 60	0.13 22

IPLG	0.22 113	0.12 53	0.11 72	0.10 42	0.10 56	0.10 43	0.07 45	0.22 75	0.09 29	0.24 90	0.15 70	0.21 78	0.09 41	0.11 88	1.93 242	0.18 71	0.21 77	0.16 78	0.24 80	0.14 78	0.20 57	0.32 123	0.06 35	0.10 75	0.18 71	0.18 79	0.24 80	0.14 31

IPLGR_C	0.15 43	0.11 40	0.08 24	0.10 42	0.09 44	0.11 58	0.08 63	0.23 84	0.09 29	0.23 70	0.14 63	0.20 66	0.10 48	0.12 109	0.21 55	0.17 52	0.21 77	0.14 46	0.21 58	0.13 62	0.22 74	0.28 106	0.06 35	0.09 49	0.16 47	0.12 20	0.21 60	0.14 31

ACRE	0.15 43	0.11 40	0.08 24	0.10 42	0.09 44	0.11 58	0.08 63	0.23 84	0.09 29	0.23 70	0.15 70	0.20 66	0.10 48	0.12 109	0.21 55	0.17 52	0.21 77	0.14 46	0.21 58	0.13 62	0.22 74	0.27 98	0.06 35	0.09 49	0.16 47	0.12 20	0.21 60	0.13 22

AnonymousM	0.19 88	0.09 18	0.07 13	0.09 33	0.07 21	0.08 24	0.05 20	0.20 59	0.09 29	0.23 70	0.14 63	0.16 43	0.07 24	0.09 59	0.23 77	0.23 132	0.23 103	0.14 46	0.20 47	0.15 92	0.32 119	0.26 92	0.07 48	0.08 26	0.11 14	0.17 65	0.54 200	0.97 218

raft+_RVC	0.12 26	0.10 27	0.08 24	0.09 33	0.08 33	0.09 38	0.06 31	0.18 48	0.09 29	0.22 61	0.12 47	0.15 34	0.07 24	0.06 26	0.16 21	0.14 23	0.16 27	0.12 24	0.20 47	0.09 23	0.19 48	0.17 46	0.05 23	0.07 17	0.14 35	0.13 29	0.16 27	0.13 22

raftrobust	0.15 43	0.12 53	0.11 72	0.11 57	0.10 56	0.08 24	0.06 31	0.22 75	0.09 29	0.27 115	0.13 57	0.19 61	0.08 33	0.08 40	0.21 55	0.18 71	0.21 77	0.15 62	0.28 102	0.13 62	0.25 93	0.23 75	0.08 65	0.08 26	0.19 76	0.17 65	0.17 34	0.16 42

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 26	0.11 40	0.09 39	0.08 28	0.07 21	0.08 24	0.05 20	0.21 68	0.09 29	0.23 70	0.09 20	0.18 53	0.06 15	0.05 15	0.16 21	0.14 23	0.14 20	0.09 9	0.21 58	0.08 16	0.17 31	0.13 27	0.05 23	0.08 26	0.17 58	0.13 29	0.20 55	0.14 31

AANet_RVC	0.09 12	0.08 13	0.08 24	0.07 15	0.09 44	0.06 10	0.06 31	0.09 10	0.09 29	0.08 10	0.09 20	0.08 8	0.07 24	0.06 26	0.14 14	0.11 8	0.11 11	0.12 24	0.11 10	0.10 30	0.10 10	0.09 14	0.07 48	0.08 26	0.11 14	0.12 20	0.12 17	0.14 31

LL-Strereo2	0.12 26	0.08 13	0.07 13	0.07 15	0.07 21	0.06 10	0.04 8	0.15 30	0.10 41	0.22 61	0.10 29	0.13 23	0.07 24	0.07 32	0.15 18	0.15 33	0.18 44	0.11 19	0.20 47	0.10 30	0.20 57	0.28 106	0.05 23	0.07 17	0.12 23	0.13 29	0.15 22	0.10 13

CAS	0.14 34	0.11 40	0.08 24	0.09 33	0.08 33	0.08 24	0.05 20	0.17 40	0.10 41	0.17 33	0.16 80	0.15 34	0.10 48	0.10 77	0.20 43	0.18 71	0.17 34	0.14 46	0.19 40	0.11 39	0.22 74	0.23 75	0.07 48	0.08 26	0.17 58	0.16 58	0.17 34	0.23 95

iinet-f	0.17 71	0.14 88	0.10 49	0.12 70	0.09 44	0.14 87	0.09 77	0.15 30	0.10 41	0.23 70	0.25 141	0.18 53	0.15 118	0.08 40	0.33 133	0.19 89	0.20 63	0.13 36	0.36 135	0.16 106	0.20 57	0.21 67	0.08 65	0.09 49	0.17 58	0.14 36	0.25 91	0.17 46

CES	0.18 77	0.10 27	0.10 49	0.09 33	0.11 67	0.10 43	0.05 20	0.42 201	0.10 41	0.20 50	0.27 156	0.23 92	0.10 48	0.12 109	0.26 107	0.23 132	0.25 125	0.15 62	0.20 47	0.13 62	0.45 168	0.26 92	0.09 78	0.08 26	0.19 76	0.15 45	0.19 44	0.24 109

TestStereo1	0.14 34	0.12 53	0.08 24	0.07 15	0.07 21	0.08 24	0.07 45	0.14 27	0.10 41	0.17 33	0.09 20	0.14 27	0.17 135	0.05 15	0.23 77	0.17 52	0.16 27	0.12 24	0.19 40	0.10 30	0.19 48	0.24 82	0.04 10	0.07 17	0.18 71	0.17 65	0.26 99	0.20 70

IER	0.15 43	0.11 40	0.10 49	0.12 70	0.10 56	0.12 71	0.08 63	0.17 40	0.10 41	0.18 40	0.17 90	0.20 66	0.10 48	0.11 88	0.47 161	0.15 33	0.18 44	0.14 46	0.16 25	0.11 39	0.16 25	0.12 23	0.09 78	0.09 49	0.14 35	0.16 58	0.19 44	0.18 52

SA-5K	0.14 34	0.12 53	0.08 24	0.07 15	0.07 21	0.08 24	0.07 45	0.14 27	0.10 41	0.17 33	0.09 20	0.14 27	0.17 135	0.05 15	0.23 77	0.17 52	0.16 27	0.12 24	0.19 40	0.10 30	0.19 48	0.24 82	0.04 10	0.07 17	0.18 71	0.17 65	0.26 99	0.20 70

SA	0.15 43	0.13 71	0.09 39	0.09 33	0.08 33	0.11 58	0.06 31	0.21 68	0.10 41	0.23 70	0.09 20	0.23 92	0.07 24	0.07 32	0.19 33	0.18 71	0.18 44	0.15 62	0.24 80	0.12 46	0.20 57	0.26 92	0.05 23	0.09 49	0.20 86	0.20 94	0.27 114	0.23 95

dd	0.19 88	0.17 124	0.10 49	0.34 191	0.12 79	0.24 164	0.11 96	0.21 68	0.10 41	0.22 61	0.10 29	0.37 169	0.10 48	0.09 59	0.37 144	0.17 52	0.28 157	0.14 46	0.35 131	0.14 78	0.19 48	0.14 31	0.09 78	0.13 116	0.21 93	0.15 45	0.26 99	0.21 77

GLC_STEREO	0.18 77	0.15 105	0.16 130	0.15 101	0.14 107	0.14 87	0.11 96	0.26 130	0.10 41	0.28 128	0.18 94	0.20 66	0.10 48	0.11 88	0.19 33	0.19 89	0.28 157	0.15 62	0.24 80	0.14 78	0.37 146	0.23 75	0.09 78	0.10 75	0.19 76	0.13 29	0.30 133	0.18 52

MIPNet	0.21 108	0.14 88	0.11 72	0.11 57	0.12 79	0.12 71	0.08 63	0.24 100	0.10 41	0.27 115	0.24 139	0.22 88	0.14 112	0.11 88	0.94 204	0.20 97	0.23 103	0.17 87	0.31 115	0.20 128	0.21 65	0.35 135	0.07 48	0.11 85	0.23 116	0.23 118	0.27 114	0.21 77

test-3	0.18 77	0.11 40	0.09 39	0.11 57	0.12 79	0.10 43	0.07 45	0.25 117	0.10 41	0.27 115	0.11 42	0.29 139	0.11 69	0.08 40	0.23 77	0.19 89	0.23 103	0.15 62	0.47 154	0.15 92	0.33 123	0.46 168	0.06 35	0.09 49	0.16 47	0.14 36	0.25 91	0.23 95

test_1	0.18 77	0.11 40	0.09 39	0.11 57	0.12 79	0.10 43	0.07 45	0.25 117	0.10 41	0.27 115	0.11 42	0.29 139	0.11 69	0.08 40	0.23 77	0.19 89	0.23 103	0.15 62	0.47 154	0.15 92	0.33 123	0.46 168	0.06 35	0.09 49	0.16 47	0.14 36	0.25 91	0.23 95

RALAANet	0.14 34	0.13 71	0.11 72	0.10 42	0.10 56	0.11 58	0.07 45	0.17 40	0.10 41	0.16 26	0.15 70	0.15 34	0.09 41	0.06 26	0.19 33	0.16 44	0.18 44	0.17 87	0.26 87	0.14 78	0.24 89	0.23 75	0.07 48	0.09 49	0.16 47	0.15 45	0.20 55	0.16 42

CREStereo	0.17 71	0.13 71	0.11 72	0.11 57	0.10 56	0.10 43	0.06 31	0.24 100	0.10 41	0.27 115	0.12 47	0.26 113	0.11 69	0.10 77	0.22 68	0.26 155	0.26 135	0.13 36	0.21 58	0.14 78	0.36 143	0.24 82	0.08 65	0.09 49	0.17 58	0.17 65	0.23 70	0.22 86
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	0.18 77	0.15 105	0.11 72	0.14 86	0.11 67	0.09 38	0.09 77	0.22 75	0.10 41	0.29 144	0.11 42	0.25 107	0.08 33	0.09 59	0.24 92	0.27 161	0.24 114	0.13 36	0.28 102	0.13 62	0.35 138	0.24 82	0.09 78	0.08 26	0.22 99	0.17 65	0.23 70	0.25 116

DMCA	0.11 21	0.09 18	0.10 49	0.08 28	0.09 44	0.08 24	0.09 77	0.13 23	0.10 41	0.11 17	0.13 57	0.12 19	0.08 33	0.09 59	0.20 43	0.14 23	0.15 24	0.14 46	0.12 14	0.10 30	0.14 19	0.09 14	0.08 65	0.08 26	0.11 14	0.13 29	0.11 11	0.12 18

StereoVision	0.07 5	0.05 6	0.05 6	0.04 4	0.04 7	0.05 7	0.03 4	0.07 6	0.11 58	0.05 4	0.06 5	0.05 5	0.06 15	0.02 2	0.13 11	0.13 18	0.09 6	0.07 5	0.10 8	0.08 16	0.08 4	0.07 5	0.03 4	0.05 7	0.11 14	0.10 13	0.13 19	0.13 22

DLNR_Zeroshot_test	9.91 266	28.72 276	0.20 161	46.90 277	0.13 91	0.20 135	45.01 277	0.29 166	0.11 58	0.38 198	0.19 100	0.33 161	0.10 48	1.29 236	61.34 277	71.85 277	3.99 263	2.49 263	1.36 215	0.22 148	0.65 212	0.41 155	0.09 78	0.13 116	0.26 139	0.24 123	0.29 126	0.33 148

LoS_RVC	0.16 58	0.13 71	0.10 49	0.07 15	0.09 44	0.08 24	0.06 31	0.17 40	0.11 58	0.23 70	0.16 80	0.17 47	0.11 69	0.09 59	0.21 55	0.22 121	0.17 34	0.16 78	0.24 80	0.12 46	0.33 123	0.31 120	0.08 65	0.09 49	0.20 86	0.15 45	0.16 27	0.20 70

tt_ll	0.16 58	0.13 71	0.10 49	0.07 15	0.09 44	0.08 24	0.06 31	0.17 40	0.11 58	0.23 70	0.16 80	0.17 47	0.11 69	0.09 59	0.21 55	0.22 121	0.17 34	0.16 78	0.24 80	0.12 46	0.33 123	0.31 120	0.08 65	0.09 49	0.20 86	0.15 45	0.16 27	0.20 70

LoS	0.22 113	0.15 105	0.11 72	0.13 76	0.14 107	0.12 71	0.08 63	0.60 223	0.11 58	0.37 194	0.38 188	0.36 167	0.13 96	0.11 88	0.23 77	0.25 147	0.26 135	0.15 62	0.26 87	0.15 92	0.42 161	0.33 126	0.09 78	0.09 49	0.25 135	0.19 85	0.25 91	0.28 133

EGLCR-Stereo	0.20 97	0.12 53	0.10 49	0.11 57	0.11 67	0.13 80	0.06 31	0.23 84	0.11 58	0.27 115	0.09 20	0.24 99	0.09 41	0.09 59	0.18 29	0.21 108	0.24 114	0.16 78	0.29 110	0.12 46	0.36 143	0.46 168	0.07 48	0.09 49	0.15 43	0.25 134	0.93 231	0.25 116

TESTraft	0.13 31	0.11 40	0.08 24	0.07 15	0.07 21	0.07 16	0.07 45	0.15 30	0.11 58	0.16 26	0.10 29	0.14 27	0.16 124	0.05 15	0.24 92	0.17 52	0.15 24	0.12 24	0.18 33	0.10 30	0.18 41	0.22 72	0.04 10	0.08 26	0.17 58	0.17 65	0.23 70	0.19 65

Sa-1000	0.17 71	0.13 71	0.09 39	0.09 33	0.09 44	0.11 58	0.05 20	0.22 75	0.11 58	0.24 90	0.11 42	0.24 99	0.09 41	0.10 77	0.22 68	0.18 71	0.21 77	0.17 87	0.28 102	0.12 46	0.25 93	0.33 126	0.06 35	0.09 49	0.24 128	0.20 94	0.26 99	0.22 86

test_4	0.14 34	0.09 18	0.10 49	0.07 15	0.07 21	0.05 7	0.05 20	0.17 40	0.11 58	0.24 90	0.08 16	0.15 34	0.08 33	0.07 32	0.19 33	0.18 71	0.18 44	0.12 24	0.17 30	0.11 39	0.23 86	0.27 98	0.04 10	0.09 49	0.14 35	0.20 94	0.26 99	0.23 95

TRStereo	0.34 173	0.16 112	0.21 170	0.16 111	0.12 79	0.34 194	0.17 134	0.27 146	0.11 58	0.35 184	0.18 94	0.34 164	0.09 41	0.12 109	0.26 107	0.36 194	0.25 125	0.17 87	0.44 147	0.25 169	0.42 161	0.47 174	0.09 78	0.09 49	0.26 139	2.80 261	0.49 190	0.33 148

s12784h	0.22 113	0.16 112	0.13 100	0.19 137	0.14 107	0.12 71	0.08 63	0.24 100	0.11 58	0.29 144	0.16 80	0.27 123	0.15 118	0.10 77	0.22 68	0.26 155	0.26 135	0.13 36	0.29 110	0.12 46	0.50 185	0.30 115	0.08 65	0.10 75	0.24 128	0.21 103	0.65 217	0.47 179

TANstereo	0.19 88	0.12 53	0.10 49	0.14 86	0.13 91	0.14 87	0.08 63	0.18 48	0.11 58	0.24 90	0.12 47	0.16 43	0.12 82	0.13 125	0.29 116	0.28 164	0.26 135	0.25 180	0.34 124	0.22 148	0.34 130	0.27 98	0.29 203	0.10 75	0.13 26	0.15 45	0.36 158	0.18 52

XX-TBD	0.19 88	0.12 53	0.10 49	0.14 86	0.13 91	0.14 87	0.08 63	0.18 48	0.11 58	0.24 90	0.12 47	0.16 43	0.12 82	0.13 125	0.29 116	0.28 164	0.26 135	0.25 180	0.34 124	0.22 148	0.34 130	0.27 98	0.29 203	0.10 75	0.13 26	0.15 45	0.36 158	0.18 52

ADLNet	0.21 108	0.17 124	0.12 88	0.16 111	0.14 107	0.18 121	0.15 127	0.20 59	0.11 58	0.17 33	0.15 70	0.33 161	0.13 96	0.31 202	1.12 213	0.15 33	0.20 63	0.14 46	0.18 33	0.13 62	0.16 25	0.18 51	0.15 149	0.09 49	0.17 58	0.18 79	0.19 44	0.17 46

HGLStereo	0.15 43	0.14 88	0.12 88	0.13 76	0.13 91	0.13 80	0.08 63	0.18 48	0.11 58	0.22 61	0.22 126	0.14 27	0.09 41	0.11 88	0.24 92	0.17 52	0.21 77	0.17 87	0.20 47	0.14 78	0.18 41	0.16 40	0.10 97	0.11 85	0.17 58	0.16 58	0.17 34	0.15 37

HITNet	0.14 34	0.11 40	0.10 49	0.11 57	0.10 56	0.10 43	0.07 45	0.18 48	0.11 58	0.24 90	0.13 57	0.18 53	0.10 48	0.09 59	0.20 43	0.14 23	0.17 34	0.14 46	0.16 25	0.10 30	0.20 57	0.22 72	0.08 65	0.09 49	0.15 43	0.14 36	0.24 80	0.18 52
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
CASnet	0.15 43	0.12 53	0.08 24	0.10 42	0.11 67	0.14 87	0.06 31	0.23 84	0.12 74	0.28 128	0.15 70	0.23 92	0.10 48	0.09 59	0.19 33	0.15 33	0.20 63	0.11 19	0.26 87	0.11 39	0.34 130	0.19 59	0.07 48	0.08 26	0.16 47	0.12 20	0.20 55	0.17 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.14 34	0.10 27	0.09 39	0.10 42	0.08 33	0.08 24	0.05 20	0.21 68	0.12 74	0.26 106	0.12 47	0.20 66	0.08 33	0.07 32	0.19 33	0.18 71	0.20 63	0.15 62	0.22 67	0.12 46	0.27 106	0.29 111	0.05 23	0.08 26	0.14 35	0.14 36	0.19 44	0.13 22

raft_robust	0.18 77	0.13 71	0.10 49	0.14 86	0.09 44	0.11 58	0.08 63	0.25 117	0.12 74	0.30 147	0.10 29	0.24 99	0.14 112	0.10 77	0.24 92	0.21 108	0.21 77	0.17 87	0.34 124	0.14 78	0.27 106	0.31 120	0.06 35	0.10 75	0.22 99	0.21 103	0.24 80	0.21 77

dad	0.29 155	0.21 160	0.14 108	0.47 204	0.22 163	0.29 183	0.48 210	0.40 195	0.12 74	0.32 161	0.14 63	0.41 178	0.23 167	0.10 77	0.53 173	0.19 89	0.32 179	0.17 87	0.51 170	0.15 92	0.27 106	0.18 51	0.11 112	0.18 163	0.31 177	0.18 79	0.67 219	0.45 176

GMOStereo	0.16 58	0.12 53	0.10 49	0.10 42	0.08 33	0.10 43	0.07 45	0.23 84	0.12 74	0.28 128	0.10 29	0.21 78	0.13 96	0.08 40	0.20 43	0.18 71	0.21 77	0.14 46	0.23 73	0.13 62	0.26 98	0.36 136	0.05 23	0.08 26	0.22 99	0.19 85	0.24 80	0.18 52

error version	0.16 58	0.12 53	0.10 49	0.10 42	0.08 33	0.10 43	0.07 45	0.23 84	0.12 74	0.28 128	0.10 29	0.21 78	0.13 96	0.08 40	0.20 43	0.18 71	0.21 77	0.14 46	0.23 73	0.13 62	0.26 98	0.36 136	0.05 23	0.08 26	0.22 99	0.19 85	0.24 80	0.18 52

test-v	0.16 58	0.12 53	0.10 49	0.10 42	0.08 33	0.10 43	0.07 45	0.23 84	0.12 74	0.28 128	0.10 29	0.21 78	0.13 96	0.08 40	0.20 43	0.18 71	0.21 77	0.14 46	0.23 73	0.13 62	0.26 98	0.36 136	0.05 23	0.08 26	0.22 99	0.19 85	0.24 80	0.18 52

test_3	0.19 88	0.12 53	0.11 72	0.11 57	0.12 79	0.10 43	0.07 45	0.25 117	0.12 74	0.28 128	0.12 47	0.31 157	0.14 112	0.08 40	0.25 103	0.20 97	0.23 103	0.15 62	0.47 154	0.16 106	0.35 138	0.46 168	0.06 35	0.11 85	0.19 76	0.19 85	0.27 114	0.25 116

test-2	0.16 58	0.12 53	0.10 49	0.10 42	0.08 33	0.10 43	0.07 45	0.23 84	0.12 74	0.28 128	0.10 29	0.21 78	0.13 96	0.08 40	0.20 43	0.18 71	0.21 77	0.14 46	0.23 73	0.13 62	0.26 98	0.36 136	0.05 23	0.08 26	0.22 99	0.19 85	0.24 80	0.18 52

CREStereo++_RVC	0.18 77	0.12 53	0.10 49	0.11 57	0.12 79	0.11 58	0.08 63	0.23 84	0.12 74	0.28 128	0.13 57	0.22 88	0.19 153	0.10 77	0.22 68	0.22 121	0.24 114	0.12 24	0.22 67	0.11 39	0.34 130	0.25 87	0.07 48	0.09 49	0.19 76	0.15 45	0.62 212	0.23 95
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	2.24 252	0.10 27	0.10 49	0.17 120	0.10 56	0.21 145	0.11 96	0.25 117	0.12 74	0.36 188	0.53 214	0.29 139	0.10 48	0.11 88	0.24 92	0.35 187	0.27 146	0.18 117	0.47 154	0.18 118	0.41 157	0.37 142	0.10 97	0.10 75	54.05 274	0.25 134	0.34 153	0.51 181

GMStereo	0.16 58	0.16 112	0.09 39	0.14 86	0.13 91	0.15 98	0.11 96	0.22 75	0.12 74	0.19 46	0.15 70	0.25 107	0.13 96	0.09 59	0.17 26	0.14 23	0.21 77	0.13 36	0.26 87	0.15 92	0.20 57	0.12 23	0.09 78	0.11 85	0.18 71	0.15 45	0.23 70	0.15 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.15 43	0.13 71	0.13 100	0.14 86	0.12 79	0.14 87	0.10 86	0.20 59	0.12 74	0.21 54	0.15 70	0.17 47	0.12 82	0.13 125	0.21 55	0.15 33	0.20 63	0.17 87	0.18 33	0.13 62	0.17 31	0.14 31	0.10 97	0.12 100	0.15 43	0.17 65	0.20 55	0.17 46

UPFNet	0.13 31	0.11 40	0.12 88	0.12 70	0.11 67	0.13 80	0.10 86	0.15 30	0.12 74	0.17 33	0.13 57	0.15 34	0.09 41	0.11 88	0.23 77	0.15 33	0.17 34	0.15 62	0.16 25	0.11 39	0.13 16	0.11 19	0.09 78	0.09 49	0.13 26	0.13 29	0.19 44	0.13 22

RASNet	0.15 43	0.14 88	0.14 108	0.13 76	0.11 67	0.12 71	0.10 86	0.24 100	0.12 74	0.22 61	0.14 63	0.18 53	0.12 82	0.09 59	0.16 21	0.18 71	0.19 54	0.13 36	0.16 25	0.10 30	0.22 74	0.16 40	0.07 48	0.14 125	0.16 47	0.16 58	0.26 99	0.22 86

CFNet	0.16 58	0.15 105	0.12 88	0.18 127	0.15 120	0.14 87	0.11 96	0.23 84	0.12 74	0.21 54	0.16 80	0.29 139	0.14 112	0.11 88	0.21 55	0.13 18	0.20 63	0.16 78	0.18 33	0.12 46	0.17 31	0.13 27	0.08 65	0.12 100	0.20 86	0.17 65	0.22 66	0.21 77

iResNetv2_ROB	0.20 97	0.14 88	0.11 72	0.17 120	0.13 91	0.17 116	0.11 96	0.26 130	0.12 74	0.26 106	0.20 109	0.27 123	0.19 153	0.10 77	0.42 152	0.16 44	0.20 63	0.15 62	0.35 131	0.15 92	0.33 123	0.18 51	0.12 128	0.14 125	0.20 86	0.17 65	0.30 133	0.19 65

iResNet_ROB	0.17 71	0.14 88	0.12 88	0.15 101	0.11 67	0.15 98	0.11 96	0.25 117	0.12 74	0.25 100	0.16 80	0.19 61	0.21 160	0.09 59	0.25 103	0.16 44	0.22 94	0.16 78	0.29 110	0.12 46	0.23 86	0.16 40	0.09 78	0.12 100	0.20 86	0.17 65	0.26 99	0.21 77

PDISCO_ROB	0.17 71	0.16 112	0.16 130	0.14 86	0.12 79	0.13 80	0.11 96	0.15 30	0.12 74	0.16 26	0.16 80	0.12 19	0.10 48	0.09 59	0.19 33	0.20 97	0.19 54	0.23 167	0.18 33	0.15 92	0.22 74	0.23 75	0.07 48	0.11 85	0.21 93	0.24 123	0.39 167	0.23 95

MSKI-zero shot	0.26 144	0.13 71	0.10 49	0.14 86	0.14 107	0.15 98	0.11 96	0.28 156	0.13 93	0.30 147	0.35 179	0.28 130	0.11 69	0.12 109	0.29 116	0.37 198	0.28 157	0.17 87	0.58 188	0.26 177	0.57 194	0.55 201	0.09 78	0.11 85	0.25 135	0.41 194	0.32 143	0.42 170

HH	0.25 137	0.10 27	0.17 142	0.15 101	0.14 107	0.20 135	0.14 120	0.27 146	0.13 93	0.36 188	0.12 47	0.28 130	0.10 48	0.13 125	0.23 77	0.40 202	0.26 135	0.19 128	0.49 164	0.21 139	0.68 217	0.52 192	0.11 112	0.11 85	0.23 116	0.25 134	0.36 158	0.38 162

HanStereo	0.25 137	0.10 27	0.17 142	0.15 101	0.14 107	0.20 135	0.14 120	0.27 146	0.13 93	0.36 188	0.12 47	0.28 130	0.10 48	0.13 125	0.23 77	0.40 202	0.26 135	0.19 128	0.49 164	0.21 139	0.68 217	0.52 192	0.11 112	0.11 85	0.23 116	0.25 134	0.36 158	0.38 162

anonymity	0.53 200	0.11 40	0.19 155	0.16 111	0.14 107	0.16 106	0.10 86	0.29 166	0.13 93	0.34 174	7.32 265	0.30 152	0.13 96	0.12 109	0.21 55	0.37 198	0.27 146	0.17 87	0.44 147	0.23 160	0.43 163	0.54 199	0.11 112	0.12 100	0.34 187	0.43 200	0.71 223	0.44 175

IPLGR	0.26 144	0.16 112	0.13 100	0.15 101	0.15 120	0.12 71	0.09 77	0.24 100	0.13 93	0.28 128	0.25 141	0.23 92	0.12 82	0.11 88	1.91 241	0.20 97	0.22 94	0.18 117	0.34 124	0.20 128	0.25 93	0.33 126	0.07 48	0.12 100	0.23 116	0.23 118	0.28 122	0.21 77

LMCR-Stereo	0.18 77	0.14 88	0.11 72	0.13 76	0.12 79	0.15 98	0.10 86	0.22 75	0.13 93	0.23 70	0.18 94	0.24 99	0.17 135	0.12 109	0.21 55	0.19 89	0.26 135	0.18 117	0.33 119	0.19 121	0.26 98	0.25 87	0.10 97	0.12 100	0.19 76	0.18 79	0.24 80	0.23 95

TestStereo	0.17 71	0.17 124	0.14 108	0.15 101	0.11 67	0.15 98	0.11 96	0.25 117	0.13 93	0.30 147	0.15 70	0.25 107	0.11 69	0.08 40	0.19 33	0.14 23	0.23 103	0.13 36	0.27 95	0.13 62	0.27 106	0.15 34	0.09 78	0.14 125	0.21 93	0.15 45	0.21 60	0.19 65

DSFCA	0.16 58	0.18 138	0.14 108	0.14 86	0.13 91	0.16 106	0.15 127	0.16 36	0.13 93	0.16 26	0.19 100	0.18 53	0.10 48	0.08 40	0.22 68	0.18 71	0.19 54	0.17 87	0.21 58	0.14 78	0.19 48	0.19 59	0.11 112	0.12 100	0.17 58	0.18 79	0.19 44	0.19 65

FADNet-RVC	0.21 108	0.17 124	0.15 119	0.21 146	0.16 126	0.16 106	0.18 136	0.26 130	0.13 93	0.25 100	0.21 118	0.28 130	0.16 124	0.14 134	0.32 129	0.21 108	0.23 103	0.17 87	0.34 124	0.21 139	0.21 65	0.25 87	0.14 143	0.16 145	0.25 135	0.23 118	0.21 60	0.24 109

RYNet	0.15 43	0.07 7	0.06 8	0.05 7	0.06 15	0.06 10	0.04 8	0.07 6	0.13 93	0.06 6	0.06 5	0.06 6	0.05 9	0.04 12	1.96 243	0.11 8	0.09 6	0.13 36	0.10 8	0.07 8	0.08 4	0.07 5	0.13 134	0.06 11	0.09 8	0.22 111	0.11 11	0.08 8

CFNet_RVC	0.18 77	0.18 138	0.15 119	0.18 127	0.16 126	0.18 121	0.12 109	0.21 68	0.13 93	0.23 70	0.20 109	0.24 99	0.12 82	0.12 109	0.22 68	0.19 89	0.23 103	0.17 87	0.26 87	0.15 92	0.24 89	0.19 59	0.09 78	0.13 116	0.22 99	0.20 94	0.25 91	0.23 95

DISCO	0.16 58	0.15 105	0.11 72	0.14 86	0.13 91	0.16 106	0.14 120	0.15 30	0.13 93	0.21 54	0.17 90	0.16 43	0.10 48	0.10 77	0.25 103	0.16 44	0.20 63	0.15 62	0.23 73	0.14 78	0.17 31	0.18 51	0.09 78	0.11 85	0.17 58	0.16 58	0.21 60	0.16 42

DN-CSS_ROB	0.18 77	0.14 88	0.16 130	0.14 86	0.14 107	0.11 58	0.09 77	0.25 117	0.13 93	0.27 115	0.26 150	0.25 107	0.17 135	0.09 59	0.19 33	0.16 44	0.19 54	0.15 62	0.41 142	0.13 62	0.24 89	0.18 51	0.10 97	0.14 125	0.17 58	0.15 45	0.22 66	0.18 52

IGEV_Zeroshot_test	0.29 155	0.13 71	0.22 176	0.29 176	0.17 134	0.21 145	0.22 159	0.28 156	0.14 106	0.35 184	0.43 199	0.33 161	0.11 69	0.14 134	0.23 77	0.37 198	0.26 135	0.17 87	0.48 162	0.24 163	0.52 188	0.61 214	0.11 112	0.11 85	0.33 182	0.27 152	0.62 212	0.45 176

EKT-Stereo	0.33 171	0.17 124	0.13 100	0.20 142	0.17 134	0.22 154	0.25 171	0.27 146	0.14 106	0.30 147	0.26 150	0.27 123	0.13 96	0.13 125	1.64 231	0.53 218	0.29 165	0.25 180	0.46 152	0.30 197	0.82 233	0.54 199	0.09 78	0.12 100	0.30 171	0.25 134	0.31 140	0.25 116

Any-RAFT	0.24 131	0.13 71	0.16 130	0.16 111	0.13 91	0.15 98	0.10 86	0.25 117	0.14 106	0.28 128	0.35 179	0.28 130	0.11 69	0.12 109	0.22 68	0.25 147	0.28 157	0.17 87	0.50 169	0.16 106	0.63 207	0.40 152	0.10 97	0.10 75	0.28 158	0.29 162	0.26 99	0.42 170

RAFT-Test	0.24 131	0.13 71	0.11 72	0.16 111	0.14 107	0.18 121	0.11 96	0.27 146	0.14 106	0.32 161	0.26 150	0.26 113	0.12 82	0.14 134	0.24 92	0.35 187	0.27 146	0.18 117	0.56 183	0.24 163	0.58 198	0.49 183	0.09 78	0.11 85	0.27 150	0.29 162	0.27 114	0.35 152

CFNet_pseudo	0.20 97	0.16 112	0.16 130	0.19 137	0.16 126	0.16 106	0.13 113	0.24 100	0.14 106	0.28 128	0.21 118	0.22 88	0.19 153	0.12 109	0.63 179	0.17 52	0.20 63	0.17 87	0.30 114	0.12 46	0.21 65	0.17 46	0.12 128	0.12 100	0.20 86	0.20 94	0.25 91	0.26 125

GES	0.22 113	0.16 112	0.12 88	0.14 86	0.15 120	0.19 130	0.12 109	0.25 117	0.14 106	0.26 106	0.18 94	0.21 78	0.13 96	0.17 159	0.36 142	0.21 108	0.27 146	0.19 128	0.52 174	0.20 128	0.33 123	0.29 111	0.13 134	0.14 125	0.19 76	0.17 65	0.27 114	0.42 170

BEATNet_4x	0.19 88	0.14 88	0.12 88	0.13 76	0.13 91	0.12 71	0.10 86	0.20 59	0.14 106	0.27 115	0.14 63	0.21 78	0.13 96	0.11 88	0.32 129	0.20 97	0.22 94	0.22 155	0.20 47	0.12 46	0.31 116	0.41 155	0.10 97	0.12 100	0.17 58	0.16 58	0.26 99	0.23 95

MSMDNet	0.25 137	0.14 88	0.11 72	0.13 76	0.14 107	0.16 106	0.11 96	0.26 130	0.14 106	0.31 154	0.17 90	0.26 113	0.29 181	0.14 134	0.24 92	0.35 187	0.28 157	0.18 117	0.54 179	0.28 185	0.58 198	0.60 211	0.10 97	0.11 85	0.26 139	0.25 134	0.26 99	0.30 141

NVstereo2D	0.26 144	0.16 112	0.15 119	0.22 150	0.18 143	0.26 171	0.28 182	0.20 59	0.14 106	0.22 61	0.21 118	0.17 47	0.11 69	0.38 207	1.98 245	0.20 97	0.24 114	0.19 128	0.21 58	0.14 78	0.18 41	0.15 34	0.25 183	0.13 116	0.22 99	0.17 65	0.19 44	0.18 52

HSM	0.20 97	0.17 124	0.14 108	0.18 127	0.17 134	0.15 98	0.13 113	0.26 130	0.14 106	0.26 106	0.22 126	0.24 99	0.17 135	0.11 88	0.33 133	0.17 52	0.26 135	0.16 78	0.27 95	0.17 114	0.27 106	0.19 59	0.10 97	0.13 116	0.22 99	0.22 111	0.27 114	0.24 109

AE-Stereo	0.20 97	0.14 88	0.13 100	0.16 111	0.12 79	0.12 71	0.09 77	0.23 84	0.15 116	0.28 128	0.12 47	0.29 139	0.13 96	0.09 59	0.21 55	0.25 147	0.28 157	0.19 128	0.28 102	0.19 121	0.35 138	0.42 157	0.07 48	0.14 125	0.22 99	0.24 123	0.26 99	0.21 77

iRaft-Stereo_20w	0.31 164	0.14 88	0.24 184	0.29 176	0.18 143	0.22 154	0.18 136	0.26 130	0.15 116	0.41 210	0.51 212	0.30 152	0.11 69	0.12 109	0.32 129	0.32 176	0.27 146	0.17 87	0.42 145	0.24 163	0.46 171	0.53 196	0.11 112	0.10 75	0.33 182	0.67 224	0.61 210	0.60 186

UDGNet	0.23 123	0.19 151	0.14 108	0.36 195	0.30 190	0.32 190	0.29 184	0.22 75	0.15 116	0.21 54	0.20 109	0.21 78	0.08 33	0.52 219	0.20 43	0.17 52	0.21 77	0.17 87	0.25 86	0.14 78	0.26 98	0.30 115	0.30 205	0.10 75	0.24 128	0.20 94	0.22 66	0.20 70

AACVNet	0.19 88	0.17 124	0.14 108	0.19 137	0.19 147	0.19 130	0.13 113	0.23 84	0.15 116	0.25 100	0.23 134	0.20 66	0.13 96	0.13 125	0.21 55	0.18 71	0.24 114	0.18 117	0.24 80	0.17 114	0.22 74	0.20 64	0.14 143	0.15 138	0.22 99	0.21 103	0.25 91	0.25 116

cross-raft	0.24 131	0.14 88	0.12 88	0.13 76	0.13 91	0.17 116	0.10 86	0.27 146	0.15 116	0.30 147	0.19 100	0.28 130	0.10 48	0.12 109	0.26 107	0.34 182	0.27 146	0.17 87	0.57 186	0.25 169	0.62 205	0.51 189	0.09 78	0.11 85	0.29 164	0.27 152	0.26 99	0.31 144

Anonymous	0.23 123	0.15 105	0.14 108	0.13 76	0.13 91	0.15 98	0.10 86	0.26 130	0.15 116	0.24 90	0.17 90	0.23 92	0.23 167	0.09 59	0.29 116	0.33 179	0.28 157	0.25 180	0.46 152	0.22 148	0.48 177	0.48 177	0.09 78	0.14 125	0.27 150	0.24 123	0.31 140	0.23 95

FINET	0.16 58	0.15 105	0.15 119	0.16 111	0.12 79	0.13 80	0.14 120	0.18 48	0.15 116	0.17 33	0.15 70	0.18 53	0.12 82	0.11 88	0.23 77	0.18 71	0.19 54	0.14 46	0.23 73	0.12 46	0.18 41	0.14 31	0.12 128	0.12 100	0.16 47	0.16 58	0.18 38	0.16 42

APVNet	0.21 108	0.18 138	0.14 108	0.17 120	0.20 152	0.20 135	0.17 134	0.24 100	0.15 116	0.18 40	0.21 118	0.21 78	0.11 69	0.17 159	0.34 139	0.24 139	0.27 146	0.21 149	0.34 124	0.21 139	0.23 86	0.28 106	0.11 112	0.17 155	0.21 93	0.18 79	0.29 126	0.22 86

R-Stereo Train	0.23 123	0.13 71	0.13 100	0.15 101	0.13 91	0.18 121	0.07 45	0.24 100	0.15 116	0.32 161	0.25 141	0.27 123	0.13 96	0.14 134	0.21 55	0.28 164	0.30 172	0.20 139	0.47 154	0.20 128	0.47 173	0.50 185	0.10 97	0.12 100	0.23 116	0.26 147	0.23 70	0.28 133

RAFT-Stereo	0.23 123	0.13 71	0.13 100	0.15 101	0.13 91	0.18 121	0.07 45	0.24 100	0.15 116	0.32 161	0.25 141	0.27 123	0.13 96	0.14 134	0.21 55	0.28 164	0.30 172	0.20 139	0.47 154	0.20 128	0.47 173	0.50 185	0.10 97	0.12 100	0.23 116	0.26 147	0.23 70	0.28 133
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.23 123	0.26 184	0.20 161	0.31 184	0.22 163	0.25 168	0.21 153	0.27 146	0.15 116	0.28 128	0.21 118	0.53 187	0.14 112	0.16 152	0.28 114	0.15 33	0.18 44	0.17 87	0.35 131	0.14 78	0.17 31	0.13 27	0.22 180	0.16 145	0.22 99	0.25 134	0.28 122	0.27 128

GANet-ADL	0.26 144	0.18 138	0.15 119	0.20 142	0.19 147	0.22 154	0.16 131	0.26 130	0.16 127	0.34 174	0.36 184	0.29 139	0.16 124	0.21 176	0.42 152	0.29 169	0.31 176	0.19 128	0.48 162	0.28 185	0.38 149	0.48 177	0.13 134	0.14 125	0.23 116	0.24 123	0.32 143	0.30 141

ICVP	0.22 113	0.18 138	0.20 161	0.18 127	0.17 134	0.18 121	0.13 113	0.22 75	0.16 127	0.24 90	0.20 109	0.23 92	0.18 147	0.12 109	0.22 68	0.23 132	0.25 125	0.24 170	0.26 87	0.20 128	0.30 114	0.46 168	0.26 185	0.16 145	0.23 116	0.25 134	0.25 91	0.24 109
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 97	0.14 88	0.12 88	0.12 70	0.11 67	0.14 87	0.12 109	0.28 156	0.16 127	0.23 70	0.19 100	0.19 61	0.15 118	0.08 40	0.24 92	0.26 155	0.25 125	0.22 155	0.39 138	0.20 128	0.34 130	0.38 144	0.08 65	0.13 116	0.22 99	0.24 123	0.23 70	0.24 109

CroCo_RVC	0.20 97	0.14 88	0.12 88	0.12 70	0.11 67	0.14 87	0.12 109	0.28 156	0.16 127	0.23 70	0.19 100	0.19 61	0.15 118	0.08 40	0.24 92	0.26 155	0.25 125	0.22 155	0.39 138	0.20 128	0.34 130	0.38 144	0.08 65	0.13 116	0.22 99	0.24 123	0.23 70	0.24 109

DMCA-RVC	0.16 58	0.12 53	0.15 119	0.12 70	0.13 91	0.11 58	0.13 113	0.17 40	0.16 127	0.18 40	0.21 118	0.20 66	0.10 48	0.10 77	0.36 142	0.17 52	0.18 44	0.17 87	0.16 25	0.14 78	0.18 41	0.15 34	0.10 97	0.12 100	0.14 35	0.13 29	0.18 38	0.18 52

UCFNet_RVC	0.21 108	0.25 181	0.16 130	0.21 146	0.19 147	0.20 135	0.14 120	0.23 84	0.16 127	0.26 106	0.19 100	0.34 164	0.17 135	0.13 125	0.23 77	0.19 89	0.21 77	0.18 117	0.31 115	0.16 106	0.26 98	0.19 59	0.17 157	0.14 125	0.26 139	0.21 103	0.23 70	0.29 137

MLCV	0.24 131	0.16 112	0.15 119	0.24 164	0.18 143	0.21 145	0.15 127	0.30 170	0.16 127	0.31 154	0.31 170	0.32 159	0.25 174	0.11 88	0.24 92	0.24 139	0.25 125	0.17 87	0.53 178	0.15 92	0.33 123	0.33 126	0.14 143	0.17 155	0.23 116	0.23 118	0.27 114	0.25 116

DLCB_ROB	0.19 88	0.17 124	0.16 130	0.14 86	0.15 120	0.14 87	0.13 113	0.20 59	0.16 127	0.23 70	0.23 134	0.25 107	0.18 147	0.15 146	0.20 43	0.16 44	0.21 77	0.18 117	0.19 40	0.15 92	0.24 89	0.20 64	0.13 134	0.15 138	0.36 192	0.24 123	0.24 80	0.20 70

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 43	0.11 40	0.10 49	0.11 57	0.08 33	0.09 38	0.05 20	0.18 48	0.17 135	0.23 70	0.18 94	0.18 53	0.10 48	0.09 59	0.19 33	0.17 52	0.19 54	0.15 62	0.18 33	0.12 46	0.19 48	0.26 92	0.07 48	0.09 49	0.16 47	0.22 111	0.16 27	0.21 77

test-1	0.27 150	0.10 27	0.12 88	0.14 86	0.13 91	0.25 168	0.18 136	0.29 166	0.17 135	0.37 194	0.42 196	0.30 152	0.16 124	0.14 134	0.29 116	0.36 194	0.27 146	0.20 139	0.52 174	0.25 169	0.57 194	0.66 219	0.10 97	0.13 116	0.28 158	0.29 162	0.30 133	0.36 154

GEStereo_RVC	0.24 131	0.19 151	0.15 119	0.18 127	0.17 134	0.19 130	0.18 136	0.26 130	0.17 135	0.27 115	0.20 109	0.27 123	0.16 124	0.12 109	0.27 112	0.26 155	0.28 157	0.24 170	0.47 154	0.21 139	0.32 119	0.50 185	0.11 112	0.17 155	0.24 128	0.21 103	0.26 99	0.32 145

FADNet-RVC-Resample	0.20 97	0.16 112	0.18 149	0.17 120	0.16 126	0.16 106	0.14 120	0.24 100	0.17 135	0.26 106	0.19 100	0.26 113	0.16 124	0.16 152	0.30 124	0.17 52	0.20 63	0.22 155	0.26 87	0.24 163	0.22 74	0.29 111	0.13 134	0.20 167	0.22 99	0.21 103	0.19 44	0.22 86

FADNet	0.23 123	0.19 151	0.14 108	0.23 157	0.15 120	0.21 145	0.22 159	0.27 146	0.17 135	0.27 115	0.27 156	0.26 113	0.18 147	0.15 146	0.34 139	0.21 108	0.21 77	0.20 139	0.41 142	0.25 169	0.26 98	0.27 98	0.14 143	0.15 138	0.27 150	0.27 152	0.24 80	0.27 128

DeepPruner_ROB	0.22 113	0.17 124	0.16 130	0.17 120	0.17 134	0.16 106	0.18 136	0.22 75	0.17 135	0.26 106	0.26 150	0.20 66	0.18 147	0.11 88	0.50 169	0.20 97	0.24 114	0.21 149	0.27 95	0.16 106	0.41 157	0.33 126	0.14 143	0.15 138	0.22 99	0.27 152	0.26 99	0.23 95

pcwnet_v2	0.26 144	0.17 124	0.18 149	0.22 150	0.19 147	0.22 154	0.18 136	0.25 117	0.18 141	0.31 154	0.23 134	0.30 152	0.28 180	0.18 167	0.88 197	0.21 108	0.24 114	0.19 128	0.36 135	0.15 92	0.27 106	0.24 82	0.17 157	0.15 138	0.26 139	0.26 147	0.30 133	0.38 162

EAI-Stereo	0.28 154	0.13 71	0.12 88	0.18 127	0.16 126	0.66 220	0.20 148	0.27 146	0.18 141	0.27 115	0.27 156	0.29 139	0.10 48	0.11 88	0.35 141	0.32 176	0.26 135	0.20 139	0.65 193	0.22 148	0.44 167	0.44 164	0.10 97	0.14 125	0.28 158	0.31 173	0.39 167	0.42 170

GwcNet-ADL	0.29 155	0.22 162	0.21 170	0.29 176	0.22 163	0.23 158	0.19 144	0.28 156	0.19 143	0.34 174	0.58 219	0.43 181	0.23 167	0.22 179	0.50 169	0.34 182	0.29 165	0.22 155	0.44 147	0.28 185	0.36 143	0.39 149	0.13 134	0.16 145	0.26 139	0.29 162	0.28 122	0.38 162

sCroCo_RVC	0.22 113	0.13 71	0.11 72	0.11 57	0.10 56	0.14 87	0.09 77	0.24 100	0.19 143	0.24 90	0.16 80	0.20 66	0.20 157	0.08 40	0.26 107	0.36 194	0.29 165	0.22 155	0.35 131	0.21 139	0.48 177	0.53 196	0.10 97	0.15 138	0.23 116	0.21 103	0.28 122	0.23 95

STTStereo	0.19 88	0.19 151	0.21 170	0.18 127	0.20 152	0.17 116	0.25 171	0.18 48	0.19 143	0.20 50	0.19 100	0.24 99	0.14 112	0.17 159	0.32 129	0.17 52	0.19 54	0.19 128	0.19 40	0.14 78	0.18 41	0.17 46	0.11 112	0.12 100	0.19 76	0.20 94	0.20 55	0.26 125

HSM-Net_RVC	0.30 161	0.17 124	0.17 142	0.26 170	0.20 152	0.20 135	0.14 120	0.28 156	0.19 143	0.34 174	0.41 195	1.59 233	0.25 174	0.14 134	0.26 107	0.21 108	0.25 125	0.19 128	0.28 102	0.20 128	0.38 149	0.33 126	0.13 134	0.20 167	0.29 164	0.30 169	0.35 156	0.33 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	0.25 137	0.18 138	0.16 130	0.21 146	0.17 134	0.21 145	0.21 153	0.28 156	0.20 147	0.33 170	0.24 139	0.28 130	0.18 147	0.11 88	0.25 103	0.23 132	0.37 199	0.20 139	0.43 146	0.17 114	0.57 194	0.42 157	0.11 112	0.13 116	0.30 171	0.22 111	0.32 143	0.32 145
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iResNet	0.29 155	0.17 124	0.16 130	0.23 157	0.22 163	0.28 179	0.18 136	0.31 174	0.20 147	0.32 161	0.29 165	0.49 186	0.50 200	0.11 88	0.44 156	0.35 187	0.27 146	0.20 139	0.73 196	0.24 163	0.43 163	0.27 98	0.15 149	0.24 183	0.25 135	0.25 134	0.33 149	0.28 133

MyStereo04	0.22 113	0.18 138	0.17 142	0.14 86	0.14 107	0.13 80	0.10 86	0.28 156	0.21 149	0.31 154	0.20 109	0.29 139	0.13 96	0.08 40	0.27 112	0.22 121	0.22 94	0.18 117	0.54 179	0.21 139	0.34 130	0.26 92	0.11 112	0.16 145	0.27 150	0.23 118	0.30 133	0.22 86

AF-Net	0.20 97	0.18 138	0.17 142	0.18 127	0.22 163	0.20 135	0.21 153	0.24 100	0.21 149	0.19 46	0.25 141	0.26 113	0.16 124	0.14 134	0.33 133	0.20 97	0.17 34	0.17 87	0.22 67	0.15 92	0.17 31	0.21 67	0.16 154	0.14 125	0.19 76	0.19 85	0.29 126	0.22 86

Nwc_Net	0.20 97	0.18 138	0.17 142	0.18 127	0.22 163	0.20 135	0.21 153	0.24 100	0.21 149	0.19 46	0.25 141	0.26 113	0.16 124	0.14 134	0.33 133	0.20 97	0.17 34	0.17 87	0.22 67	0.15 92	0.17 31	0.21 67	0.16 154	0.14 125	0.19 76	0.19 85	0.29 126	0.22 86

RTSC	0.27 150	0.16 112	0.16 130	0.16 111	0.17 134	0.18 121	0.19 144	0.23 84	0.21 149	0.25 100	0.25 141	0.20 66	0.18 147	0.14 134	1.57 228	0.23 132	0.30 172	0.19 128	0.39 138	0.18 118	0.30 114	0.32 123	0.11 112	0.17 155	0.21 93	0.22 111	0.31 140	0.43 174

ccs_rob	0.41 186	0.24 175	0.19 155	0.33 188	0.21 157	0.33 192	0.28 182	0.34 183	0.21 149	0.47 222	1.62 254	1.59 233	0.39 188	0.22 179	0.31 126	0.36 194	0.29 165	0.22 155	0.47 154	0.27 181	0.55 191	0.57 206	0.17 157	0.20 167	0.26 139	0.25 134	0.29 126	0.36 154

XPNet_ROB	0.27 150	0.28 188	0.20 161	0.19 137	0.21 157	0.21 145	0.20 148	0.20 59	0.21 149	0.24 90	0.28 162	0.78 205	0.17 135	0.16 152	0.29 116	0.22 121	0.34 185	0.21 149	0.27 95	0.19 121	0.28 113	0.42 157	0.17 157	0.18 163	0.23 116	0.24 123	0.48 186	0.34 151

MyStereo	0.23 123	0.19 151	0.18 149	0.16 111	0.15 120	0.13 80	0.11 96	0.28 156	0.22 155	0.33 170	0.23 134	0.29 139	0.16 124	0.08 40	0.30 124	0.22 121	0.22 94	0.17 87	0.55 182	0.21 139	0.35 138	0.29 111	0.11 112	0.15 138	0.29 164	0.24 123	0.32 143	0.22 86

SACVNet	0.22 113	0.20 157	0.18 149	0.21 146	0.19 147	0.19 130	0.19 144	0.25 117	0.22 155	0.25 100	0.21 118	0.20 66	0.12 82	0.17 159	0.23 77	0.21 108	0.25 125	0.21 149	0.32 117	0.19 121	0.27 106	0.34 132	0.15 149	0.17 155	0.28 158	0.25 134	0.29 126	0.26 125

FCDSN-DC	0.36 176	0.28 188	0.33 209	0.31 184	0.29 187	0.28 179	0.39 199	0.31 174	0.22 155	0.28 128	0.20 109	0.26 113	0.16 124	0.29 196	1.96 243	0.35 187	0.34 185	0.32 210	0.33 119	0.25 169	0.41 157	0.48 177	0.27 190	0.37 215	0.29 164	0.30 169	0.30 133	0.30 141
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.33 171	0.22 162	0.22 176	0.29 176	0.25 178	0.19 130	0.22 159	0.31 174	0.22 155	0.31 154	0.29 165	0.41 178	0.33 184	0.22 179	0.72 186	0.25 147	0.29 165	0.32 210	0.73 196	0.27 181	0.43 163	0.47 174	0.16 154	0.23 181	0.27 150	0.30 169	0.51 195	0.36 154

RP	0.22 113	0.20 157	0.23 179	0.22 150	0.20 152	0.21 145	0.22 159	0.24 100	0.22 155	0.17 33	0.25 141	0.24 99	0.19 153	0.15 146	0.50 169	0.17 52	0.20 63	0.16 78	0.22 67	0.16 106	0.17 31	0.25 87	0.13 134	0.16 145	0.22 99	0.21 103	0.30 133	0.25 116

NCCL2	0.26 144	0.23 172	0.22 176	0.19 137	0.20 152	0.18 121	0.16 131	0.26 130	0.22 155	0.29 144	0.22 126	0.27 123	0.17 135	0.15 146	0.60 178	0.24 139	0.25 125	0.22 155	0.27 95	0.22 148	0.31 116	0.34 132	0.18 167	0.21 175	0.33 182	0.33 177	0.36 158	0.35 152

HBP-ISP	0.45 191	0.24 175	0.26 191	0.35 193	0.29 187	0.30 186	0.24 168	0.38 193	0.23 161	0.38 198	0.44 203	0.31 157	0.17 135	0.55 221	2.33 254	0.99 253	0.32 179	0.27 192	0.33 119	0.28 185	0.64 210	0.89 241	0.27 190	0.29 197	0.33 182	0.35 183	0.47 184	0.38 162

psm_up	0.20 97	0.17 124	0.19 155	0.20 142	0.16 126	0.20 135	0.13 113	0.25 117	0.23 161	0.23 70	0.18 94	0.21 78	0.20 157	0.15 146	0.23 77	0.18 71	0.24 114	0.18 117	0.28 102	0.16 106	0.21 65	0.16 40	0.12 128	0.20 167	0.24 128	0.24 123	0.26 99	0.25 116

stereogan	0.24 131	0.22 162	0.21 170	0.23 157	0.25 178	0.25 168	0.22 159	0.26 130	0.23 161	0.20 50	0.22 126	0.30 152	0.23 167	0.17 159	0.31 126	0.20 97	0.22 94	0.19 128	0.28 102	0.19 121	0.21 65	0.39 149	0.17 157	0.17 155	0.21 93	0.22 111	0.36 158	0.27 128

CBMV_ROB	0.48 197	0.22 162	0.24 184	0.39 199	0.32 196	0.32 190	0.29 184	0.44 205	0.23 161	0.38 198	0.45 204	1.42 230	0.88 219	0.28 193	0.91 201	0.34 182	0.37 199	0.25 180	0.81 202	0.36 206	0.54 189	0.51 189	0.28 194	0.26 191	0.44 204	0.62 218	0.62 212	0.91 214

SGM-Forest	0.38 181	0.24 175	0.18 149	0.35 193	0.25 178	0.27 173	0.20 148	0.30 170	0.23 161	0.32 161	0.23 134	0.37 169	0.43 192	0.24 185	0.82 194	0.33 179	0.24 114	0.21 149	1.61 224	0.19 121	0.38 149	0.43 161	0.27 190	0.21 175	0.34 187	0.28 156	0.57 205	0.86 211
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDUNet	0.43 189	0.54 218	0.23 179	0.86 226	0.68 227	0.83 228	0.82 227	0.26 130	0.24 166	0.23 70	0.33 175	0.37 169	0.15 118	1.63 241	0.43 154	0.24 139	0.39 204	0.25 180	0.54 179	0.28 185	0.31 116	0.30 115	0.49 226	0.20 167	0.24 128	0.25 134	0.32 143	0.29 137

CC-Net-ROB	0.36 176	0.47 214	0.32 205	0.65 217	0.49 220	0.54 210	0.46 206	0.35 187	0.24 166	0.37 194	0.28 162	0.92 209	0.21 160	0.37 206	0.28 114	0.17 52	0.23 103	0.22 155	0.67 194	0.22 148	0.22 74	0.16 40	0.44 222	0.24 183	0.29 164	0.28 156	0.27 114	0.40 169

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 77	0.18 138	0.18 149	0.17 120	0.21 157	0.16 106	0.26 179	0.19 57	0.24 166	0.22 61	0.20 109	0.26 113	0.12 82	0.19 168	0.24 92	0.16 44	0.19 54	0.16 78	0.19 40	0.13 62	0.16 25	0.17 46	0.11 112	0.11 85	0.17 58	0.22 111	0.19 44	0.21 77
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.34 173	0.22 162	0.20 161	0.27 173	0.25 178	0.26 171	0.24 168	0.41 197	0.24 166	0.36 188	0.30 168	0.36 167	0.23 167	0.39 210	0.47 161	0.57 224	0.33 183	0.29 201	0.32 117	0.23 160	0.64 210	0.67 221	0.28 194	0.30 198	0.32 179	0.30 169	0.42 176	0.32 145

UDG	0.46 193	0.56 220	0.24 184	0.85 225	0.78 231	0.79 224	0.97 231	0.27 146	0.25 170	0.28 128	0.36 184	0.37 169	0.17 135	1.43 237	0.92 203	0.25 147	0.44 211	0.27 192	0.57 186	0.29 192	0.41 157	0.37 142	0.39 216	0.19 165	0.27 150	0.28 156	0.32 143	0.27 128

Anonymous3	0.29 155	0.21 160	0.15 119	0.17 120	0.16 126	0.20 135	0.16 131	0.31 174	0.25 170	0.30 147	0.20 109	0.45 182	0.20 157	0.16 152	0.45 158	0.53 218	0.32 179	0.27 192	0.49 164	0.26 177	0.49 180	0.55 201	0.13 134	0.14 125	0.27 150	0.28 156	0.34 153	0.27 128

PA-Net	0.25 137	0.28 188	0.29 197	0.18 127	0.26 183	0.21 145	0.25 171	0.26 130	0.25 170	0.22 61	0.19 100	0.22 88	0.24 172	0.28 193	0.40 150	0.24 139	0.18 44	0.22 155	0.20 47	0.22 148	0.19 48	0.32 123	0.17 157	0.20 167	0.24 128	0.38 190	0.23 70	0.55 182
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	0.81 220	1.11 235	0.24 184	1.30 231	0.42 209	0.81 226	0.32 192	0.45 206	0.25 170	0.36 188	0.32 173	0.47 183	3.62 255	0.14 134	1.77 237	0.22 121	0.27 146	0.17 87	0.84 205	0.19 121	0.57 194	0.51 189	0.20 170	0.21 175	1.56 253	0.86 237	2.88 261	1.74 245

FBW_ROB	0.46 193	0.42 209	0.36 215	0.60 215	0.44 213	0.47 207	0.44 205	0.31 174	0.25 170	0.34 174	0.34 178	0.64 197	0.48 199	0.56 223	1.05 212	0.25 147	0.35 190	0.23 167	1.39 216	0.22 148	0.49 180	0.36 136	0.43 220	0.40 220	0.31 177	0.33 177	0.42 176	0.65 191

PSMNet-ADL	0.30 161	0.20 157	0.20 161	0.23 157	0.21 157	0.23 158	0.22 159	0.30 170	0.26 175	0.40 205	0.58 219	0.38 176	0.43 192	0.24 185	0.31 126	0.44 208	0.31 176	0.20 139	0.52 174	0.23 160	0.39 156	0.36 136	0.17 157	0.16 145	0.26 139	0.26 147	0.39 167	0.25 116

DeepPrunerF	0.29 155	0.16 112	0.14 108	0.23 157	0.44 213	0.17 116	0.21 153	0.20 59	0.26 175	0.16 26	0.22 126	0.15 34	0.12 82	0.12 109	0.97 206	0.21 108	0.18 44	0.17 87	0.26 87	0.16 106	0.21 65	0.17 46	0.12 128	0.12 100	1.97 259	0.25 134	0.22 66	0.20 70

pmcnn	0.45 191	0.24 175	0.19 155	0.33 188	0.29 187	0.34 194	0.42 201	0.34 183	0.26 175	0.34 174	0.50 210	0.80 206	1.10 227	0.19 168	0.38 147	0.57 224	0.40 207	0.32 210	0.83 204	0.37 207	0.80 229	0.49 183	0.28 194	0.24 183	0.32 179	0.34 181	0.66 218	0.82 206

FAT-Stereo	0.47 196	0.27 186	0.34 212	0.45 203	0.48 219	0.39 199	0.32 192	0.42 201	0.27 178	0.41 210	0.90 236	0.77 204	0.58 204	0.30 199	0.57 174	0.56 222	0.35 190	0.34 214	0.64 192	0.42 215	0.67 216	0.66 219	0.28 194	0.34 207	0.29 164	0.36 187	0.45 179	0.74 200

FC-DCNN	0.40 185	0.35 202	0.43 221	0.49 207	0.35 199	0.44 202	0.46 206	0.43 204	0.27 178	0.34 174	0.26 150	0.37 169	0.21 160	0.30 199	0.58 176	0.35 187	0.39 204	0.31 208	0.45 151	0.26 177	0.49 180	0.42 157	0.28 194	0.35 210	0.44 204	0.38 190	0.51 195	0.77 205

NCC-stereo	0.25 137	0.22 162	0.21 170	0.22 150	0.23 169	0.23 158	0.25 171	0.26 130	0.28 180	0.18 40	0.27 156	0.28 130	0.26 178	0.17 159	0.48 164	0.22 121	0.22 94	0.24 170	0.27 95	0.20 128	0.21 65	0.27 98	0.20 170	0.16 145	0.26 139	0.29 162	0.33 149	0.29 137

Abc-Net	0.25 137	0.22 162	0.21 170	0.22 150	0.23 169	0.23 158	0.25 171	0.26 130	0.28 180	0.18 40	0.27 156	0.28 130	0.26 178	0.17 159	0.48 164	0.22 121	0.22 94	0.24 170	0.27 95	0.20 128	0.21 65	0.27 98	0.20 170	0.16 145	0.26 139	0.29 162	0.33 149	0.29 137
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 176	0.22 162	0.28 195	0.25 167	0.24 172	0.24 164	0.27 181	0.35 187	0.28 180	0.35 184	0.33 175	0.32 159	0.45 197	0.21 176	1.38 218	0.26 155	0.30 172	0.24 170	0.56 183	0.27 181	0.38 149	0.43 161	0.20 170	0.25 187	0.33 182	0.36 187	0.35 156	0.50 180

LALA_ROB	0.32 166	0.34 199	0.23 179	0.24 164	0.24 172	0.29 183	0.22 159	0.24 100	0.28 180	0.31 154	0.35 179	0.94 211	0.21 160	0.19 168	0.64 182	0.24 139	0.33 183	0.28 200	0.33 119	0.25 169	0.34 130	0.40 152	0.18 167	0.21 175	0.26 139	0.31 173	0.50 193	0.36 154

CBMV	0.43 189	0.25 181	0.23 179	0.30 183	0.28 186	0.27 173	0.21 153	0.40 195	0.28 180	0.37 194	0.27 156	0.67 200	0.35 187	0.32 203	0.49 167	0.53 218	0.34 185	0.27 192	0.56 183	0.27 181	0.55 191	0.62 215	0.26 185	0.33 203	0.35 191	0.33 177	0.64 215	1.79 247
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SQANet	0.68 214	0.89 232	0.29 197	1.65 238	0.77 230	1.39 235	1.15 233	0.37 192	0.29 185	0.40 205	0.30 168	0.88 208	0.32 183	1.26 235	0.39 149	0.21 108	0.44 211	0.27 192	2.24 233	0.28 185	0.49 180	0.50 185	1.59 241	0.23 181	0.32 179	0.34 181	0.42 176	0.71 198

DAS	0.32 166	0.18 138	0.15 119	0.29 176	0.24 172	0.24 164	0.25 171	0.31 174	0.29 185	0.32 161	0.39 191	0.53 187	0.34 185	0.11 88	0.29 116	0.40 202	0.35 190	0.25 180	0.49 164	0.29 192	0.63 207	0.48 177	0.21 178	0.25 187	0.30 171	0.28 156	0.38 165	0.37 159

SepStereo	0.32 166	0.18 138	0.15 119	0.29 176	0.24 172	0.24 164	0.25 171	0.31 174	0.29 185	0.32 161	0.39 191	0.53 187	0.34 185	0.11 88	0.29 116	0.40 202	0.35 190	0.25 180	0.49 164	0.29 192	0.63 207	0.48 177	0.21 178	0.25 187	0.30 171	0.28 156	0.38 165	0.37 159

ETE_ROB	0.32 166	0.32 196	0.20 161	0.26 170	0.24 172	0.28 179	0.23 166	0.24 100	0.29 185	0.27 115	0.35 179	0.99 214	0.21 160	0.20 173	0.41 151	0.23 132	0.41 209	0.24 170	0.37 137	0.25 169	0.37 146	0.40 152	0.20 170	0.20 167	0.28 158	0.35 183	0.54 200	0.37 159

SFCPSM	0.64 210	0.24 175	0.19 155	0.28 174	0.23 169	0.27 173	0.24 168	0.30 170	0.30 189	0.34 174	0.50 210	0.63 196	1.06 225	0.19 168	0.37 144	0.34 182	0.31 176	0.24 170	8.10 262	0.39 208	0.45 168	0.43 161	0.20 170	0.19 165	0.30 171	0.31 173	0.36 158	0.45 176

RGC	0.27 150	0.24 175	0.28 195	0.25 167	0.26 183	0.27 173	0.20 148	0.28 156	0.30 189	0.22 61	0.31 170	0.29 139	0.31 182	0.20 173	0.51 172	0.24 139	0.23 103	0.21 149	0.29 110	0.22 148	0.25 93	0.30 115	0.17 157	0.20 167	0.28 158	0.32 176	0.34 153	0.36 154

ADCP+	0.31 164	0.17 124	0.17 142	0.15 101	0.14 107	0.17 116	0.19 144	0.21 68	0.33 191	0.26 106	0.26 150	0.37 169	0.12 82	0.13 125	1.87 240	0.18 71	0.20 63	0.17 87	0.33 119	0.18 118	0.22 74	0.22 72	0.12 128	0.11 85	0.23 116	0.69 225	0.33 149	0.99 220

RTS	0.38 181	0.22 162	0.20 161	0.22 150	0.21 157	0.31 187	0.29 184	0.31 174	0.34 192	0.23 70	0.22 126	0.29 139	0.25 174	0.16 152	1.65 232	0.29 169	0.36 196	0.24 170	0.63 190	0.31 200	0.38 149	0.38 144	0.15 149	0.22 179	0.39 195	0.95 242	0.40 172	0.63 187

RTSA	0.38 181	0.22 162	0.20 161	0.22 150	0.21 157	0.31 187	0.29 184	0.31 174	0.34 192	0.23 70	0.22 126	0.29 139	0.25 174	0.16 152	1.65 232	0.29 169	0.36 196	0.24 170	0.63 190	0.31 200	0.38 149	0.38 144	0.15 149	0.22 179	0.39 195	0.95 242	0.40 172	0.63 187

ADCRef	0.34 173	0.18 138	0.16 130	0.15 101	0.16 126	0.18 121	0.18 136	0.23 84	0.34 192	0.26 106	0.22 126	0.23 92	0.17 135	0.11 88	2.05 247	0.22 121	0.23 103	0.20 139	0.39 138	0.21 139	0.25 93	0.26 92	0.17 157	0.16 145	0.29 164	0.41 194	0.29 126	1.39 234

GANetREF_RVC	0.32 166	0.30 194	0.32 205	0.28 174	0.27 185	0.27 173	0.26 179	0.42 201	0.35 195	0.38 198	0.21 118	0.56 190	0.39 188	0.16 152	0.33 133	0.23 132	0.29 165	0.25 180	0.44 147	0.25 169	0.35 138	0.25 87	0.25 183	0.32 201	0.34 187	0.29 162	0.45 179	0.38 162
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
S-Stereo	0.53 200	0.29 192	0.27 194	0.48 205	0.46 216	0.50 208	0.60 217	0.38 193	0.37 196	0.39 203	1.16 243	1.01 215	0.45 197	0.29 196	0.91 201	0.67 235	0.35 190	0.39 222	0.84 205	0.70 237	0.46 171	0.71 223	0.61 232	0.37 215	0.30 171	0.33 177	0.40 172	0.63 187

XQC	0.42 187	0.37 206	0.31 203	0.41 200	0.35 199	0.41 201	0.42 201	0.45 206	0.38 197	0.40 205	0.33 175	0.48 184	0.44 195	0.34 205	1.54 224	0.29 169	0.29 165	0.27 192	0.52 174	0.30 197	0.37 146	0.44 164	0.26 185	0.30 198	0.41 200	0.41 194	0.53 198	0.38 162

PWCDC_ROB	0.23 123	0.10 27	0.13 100	0.10 42	0.17 134	0.11 58	0.15 127	0.12 19	0.38 197	0.11 17	0.25 141	0.14 27	0.77 214	0.28 193	0.88 197	0.21 108	0.17 34	0.18 117	0.17 30	0.17 114	0.20 57	0.39 149	0.20 170	0.17 155	0.11 14	0.20 94	0.15 22	0.24 109

NaN_ROB	0.30 161	0.25 181	0.25 188	0.25 167	0.30 190	0.21 145	0.20 148	0.34 183	0.39 199	0.30 147	0.28 162	0.65 198	0.22 166	0.17 159	0.70 184	0.20 97	0.20 63	0.20 139	0.28 102	0.26 177	0.22 74	0.23 75	0.14 143	0.26 191	0.34 187	0.41 194	0.39 167	0.55 182

DGSMNet	0.85 223	0.47 214	0.39 217	0.51 208	0.39 206	0.56 212	0.43 203	0.59 221	0.40 200	0.84 246	4.01 263	0.67 200	0.85 216	0.85 232	0.85 196	0.90 249	1.17 252	0.66 247	1.64 225	0.62 228	1.35 258	1.36 258	0.51 227	0.54 230	0.40 197	0.66 223	0.50 193	0.74 200

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 187	0.34 199	0.25 188	0.42 201	0.31 192	0.36 197	0.47 208	0.48 210	0.40 200	0.42 212	0.31 170	0.60 194	0.53 203	0.40 212	0.57 174	0.27 161	0.24 114	0.22 155	0.67 194	0.22 148	0.60 201	0.56 204	0.33 212	0.28 194	0.47 211	0.48 205	0.48 186	0.70 196

ADCPNet	0.56 202	0.26 184	0.30 201	0.29 176	0.36 202	0.29 183	0.50 211	0.41 197	0.40 200	0.38 198	0.55 216	0.38 176	1.12 228	0.26 191	2.02 246	0.42 207	0.34 185	0.24 170	1.25 212	0.39 208	0.47 173	0.45 166	0.33 212	0.28 194	0.48 212	0.56 213	0.46 183	1.88 250

STTRV1_RVC		0.32 196	0.26 191	0.42 201	0.32 196	0.40 200	0.34 195	0.41 197	0.40 200	0.36 188	0.35 179	0.59 192	0.67 207	0.48 217	0.48 164	0.27 161	0.85 240	0.27 192		0.66 233	0.88 240	0.52 192		0.48 227	0.37 194	0.56 213	0.54 200	0.96 217

otaku	0.82 221	1.17 239	0.41 219	1.90 245	0.99 237	1.68 240	1.39 235	0.46 208	0.41 204	0.46 221	0.36 184	0.93 210	0.43 192	1.51 238	0.45 158	0.30 173	0.44 211	0.29 201	2.65 240	0.40 212	0.60 201	0.58 207	2.09 243	0.34 207	0.42 202	0.35 183	0.49 190	0.74 200

ACVNet_1	0.97 228	1.21 242	0.62 230	2.28 246	1.27 247	1.81 247	2.12 250	0.63 227	0.41 204	0.50 229	0.49 208	1.06 218	0.73 212	2.46 250	0.47 161	0.31 174	0.80 237	0.40 223	2.04 232	0.42 215	0.76 226	0.56 204	2.26 246	0.43 223	0.54 219	0.42 198	0.48 186	0.58 185

edge stereo	0.61 209	0.35 202	0.44 222	0.53 211	0.47 218	0.57 216	0.54 213	0.57 219	0.41 204	0.52 232	0.69 226	1.31 225	1.03 224	0.38 207	0.44 156	0.60 229	0.40 207	0.30 206	1.76 229	0.81 246	0.47 173	0.86 240	0.41 218	0.32 201	0.41 200	0.37 189	0.57 205	0.91 214

SGM-ForestM	0.64 210	0.80 229	0.39 217	0.70 220	0.40 207	0.77 223	0.67 221	0.62 225	0.41 204	0.35 184	0.42 196	1.68 236	1.08 226	0.24 185	0.33 133	0.21 108	0.44 211	0.23 167	1.27 213	0.24 163	0.43 163	0.30 115	0.28 194	0.26 191	1.04 235	0.90 241	1.53 253	1.35 232

DPSNet	0.76 218	0.28 188	0.26 191	0.38 198	0.38 204	0.44 202	0.30 188	0.36 189	0.41 204	0.27 115	0.32 173	2.73 248	0.95 223	0.38 207	0.80 191	0.66 233	0.53 221	0.46 227	4.94 254	0.56 227	0.83 236	0.97 244	0.57 230	0.44 224	0.56 220	0.48 205	0.54 200	0.63 187

SGM_RVC	0.72 215	0.45 212	0.32 205	0.59 214	0.43 211	0.56 212	0.43 203	0.70 233	0.41 204	0.43 214	0.57 217	1.16 220	1.20 230	0.22 179	0.37 144	0.28 164	0.44 211	0.25 180	2.26 235	0.33 203	0.49 180	0.38 144	0.27 190	0.31 200	0.80 229	0.62 218	1.69 256	3.41 260
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AMNet	0.51 199	0.50 217	0.48 226	0.51 208	0.50 221	0.56 212	0.52 212	0.36 189	0.42 210	0.39 203	0.59 221	0.65 198	0.21 160	0.58 224	0.49 167	0.59 227	0.60 224	0.58 238	0.51 170	0.51 225	0.59 200	0.53 196	0.32 210	0.51 228	0.48 212	0.54 211	0.60 208	0.65 191

MFN_U_SF_RVC	0.60 208	0.55 219	0.41 219	0.56 213	0.46 216	0.57 216	0.63 218	0.56 217	0.43 211	0.86 248	0.93 237	0.72 202	0.52 201	0.53 220	0.97 206	0.49 216	0.32 179	0.34 214	1.73 226	0.44 220	0.62 205	0.58 207	0.30 205	0.56 232	0.45 206	0.44 201	0.49 190	0.68 194

Ntro	0.87 224	1.36 246	0.44 222	1.82 243	1.04 240	1.67 239	1.60 240	0.52 214	0.44 212	0.48 226	0.42 196	0.98 213	0.40 190	1.61 240	0.64 182	0.31 174	0.49 219	0.30 206	2.69 242	0.44 220	0.68 217	0.60 211	2.13 244	0.36 214	0.45 206	0.45 202	0.52 197	0.71 198

RainbowNet	0.93 226	1.16 238	0.62 230	1.83 244	1.16 244	1.69 241	1.70 241	0.51 213	0.44 212	0.59 236	0.38 188	1.19 222	0.79 215	2.02 245	0.74 188	0.57 224	0.54 222	0.40 223	1.50 220	0.76 243	0.66 214	0.65 218	2.28 247	0.46 225	0.50 214	0.49 207	0.60 208	0.84 209

ACVNet-4b	1.08 231	1.48 250	0.48 226	2.91 253	1.12 241	1.82 248	2.71 252	0.46 208	0.44 212	0.51 230	0.43 199	1.66 235	1.85 243	2.08 247	0.46 160	0.40 202	0.82 238	0.34 214	2.68 241	0.50 223	0.65 212	0.71 223	2.24 245	0.35 210	0.45 206	0.42 198	0.53 198	0.70 196

ADCMid	0.46 193	0.29 192	0.29 197	0.26 170	0.31 192	0.33 192	0.35 197	0.41 197	0.46 215	0.31 154	0.38 188	0.48 184	0.40 190	0.21 176	1.82 238	0.35 187	0.34 185	0.27 192	0.78 200	0.28 185	0.45 168	0.46 168	0.30 205	0.24 183	0.36 192	0.53 209	0.45 179	1.42 235

PWC_ROB	0.37 179	0.27 186	0.25 188	0.23 157	0.24 172	0.23 158	0.31 191	0.29 166	0.47 216	0.25 100	0.39 191	0.37 169	0.89 220	0.19 168	0.58 176	0.32 176	0.39 204	0.29 201	0.62 189	0.29 192	0.48 177	0.48 177	0.19 169	0.33 203	0.27 150	0.26 147	0.39 167	0.67 193

SAMSARA	0.65 212	0.30 194	0.44 222	0.31 184	0.31 192	0.31 187	0.34 195	0.56 217	0.48 217	0.40 205	0.37 187	0.42 180	0.90 221	0.27 192	1.62 230	0.45 210	0.36 196	0.38 219	0.76 198	0.39 208	0.70 221	0.80 237	0.20 170	0.40 220	1.50 250	1.62 255	1.49 252	1.46 237

ELAS_RVC	0.92 225	0.65 223	0.62 230	0.92 227	0.67 226	1.21 233	0.71 222	0.72 234	0.50 218	0.49 227	1.20 248	2.45 246	1.89 245	0.44 213	1.31 216	0.46 213	0.62 225	0.55 235	1.02 210	0.42 215	0.91 242	1.06 250	0.44 222	0.54 230	1.50 250	1.22 253	1.15 240	1.19 226
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.13 232	1.26 244	0.75 240	2.58 250	1.30 249	1.73 245	1.87 245	0.75 237	0.52 219	0.59 236	0.53 214	1.29 224	0.90 221	1.85 243	0.70 184	0.48 215	1.14 251	0.40 223	4.70 253	0.54 226	0.71 224	0.60 211	2.05 242	0.61 238	0.81 231	0.47 203	0.70 221	0.82 206

ADCL	0.37 179	0.23 172	0.19 155	0.20 142	0.18 143	0.23 158	0.23 166	0.26 130	0.53 220	0.32 161	0.29 165	0.29 139	0.17 135	0.15 146	1.60 229	0.21 108	0.24 114	0.22 155	0.34 124	0.22 148	0.32 119	0.28 106	0.17 157	0.17 155	0.52 217	0.53 209	0.47 184	1.56 239

MeshStereo	0.83 222	0.44 210	0.33 209	0.78 224	0.54 222	0.61 218	0.40 200	0.68 230	0.54 221	0.45 220	0.80 231	2.32 243	1.56 237	0.24 185	2.31 253	0.71 238	0.42 210	0.29 201	1.58 222	0.30 197	1.23 254	1.10 253	0.32 210	0.34 207	0.87 232	0.60 215	1.29 246	1.36 233
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
AnyNet_C32	0.49 198	0.23 172	0.23 179	0.24 164	0.25 178	0.28 179	0.30 188	0.34 183	0.58 222	0.34 174	0.45 204	0.35 166	0.24 172	0.22 179	2.28 251	0.38 201	0.38 202	0.33 213	0.51 170	0.29 192	0.55 191	0.55 201	0.23 182	0.28 194	0.43 203	0.73 229	0.45 179	1.65 242

DispFullNet	1.20 236	1.15 237	0.77 242	1.20 230	0.97 236	1.12 232	1.34 234	0.66 229	0.58 222	0.74 243	0.82 232	3.72 258	1.48 233	1.65 242	1.03 211	1.32 258	1.00 246	0.58 238	6.30 260	1.09 257	0.84 237	0.76 230	0.42 219	0.35 210	0.50 214	0.35 183	0.68 220	1.00 221

PVD	0.56 202	0.44 210	0.36 215	0.51 208	0.43 211	0.55 211	0.47 208	0.62 225	0.59 224	0.33 170	0.48 207	0.61 195	0.74 213	0.50 218	1.52 223	0.34 182	0.51 220	0.37 218	0.76 198	0.41 214	0.61 204	0.64 217	0.30 205	0.37 215	0.56 220	0.71 227	0.61 210	0.86 211

MADNet+	0.75 217	0.45 212	0.65 234	0.63 216	0.58 223	0.50 208	0.64 220	0.75 237	0.59 224	0.62 240	0.52 213	0.94 211	0.85 216	0.46 215	2.17 249	0.74 240	0.79 236	0.53 233	1.00 209	0.65 232	0.93 243	0.75 227	0.57 230	0.67 241	0.88 233	0.72 228	0.70 221	1.05 222

ADCS	0.59 206	0.34 199	0.31 203	0.34 191	0.36 202	0.36 197	0.37 198	0.48 210	0.60 226	0.34 174	0.43 199	0.58 191	0.87 218	0.29 196	2.30 252	0.66 233	0.47 217	0.38 219	0.82 203	0.42 215	0.76 226	0.69 222	0.28 194	0.35 210	0.46 209	0.88 238	0.59 207	1.26 228

LSM0	3.53 259	0.37 206	0.30 201	0.55 212	0.45 215	0.56 212	0.63 218	0.74 235	0.61 227	0.60 239	0.87 235	1.16 220	1.39 231	0.25 189	28.52 276	45.56 276	0.55 223	0.38 219	3.16 246	0.62 228	1.14 249	1.40 259	0.31 209	0.42 222	0.59 222	0.81 233	0.98 235	2.52 257

SPS-STEREO	0.80 219	0.60 221	0.56 228	0.67 219	0.62 224	0.67 221	0.58 216	0.57 219	0.61 227	0.59 236	0.96 239	1.03 217	0.67 207	0.55 221	0.83 195	0.87 247	0.78 235	0.69 249	2.74 243	0.74 242	1.23 254	1.05 248	0.45 224	0.62 240	0.61 225	0.61 217	0.83 227	0.75 203
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.94 227	0.70 225	0.59 229	0.97 228	0.73 229	0.96 230	0.72 223	0.74 235	0.62 229	0.47 222	1.17 244	2.44 245	1.62 238	0.44 213	1.40 219	0.45 210	0.63 226	0.54 234	0.99 208	0.39 208	0.88 240	1.07 251	0.43 220	0.52 229	1.56 253	1.47 254	1.33 248	1.60 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.59 206	0.35 202	0.35 214	0.31 184	0.31 192	0.44 202	0.30 188	0.50 212	0.63 230	0.43 214	0.64 224	2.00 238	0.52 201	0.23 184	0.76 189	0.52 217	0.37 199	0.35 217	0.80 201	0.67 234	0.60 201	0.59 210	0.26 185	0.33 203	0.40 197	0.82 234	0.81 226	1.59 240

CSAN	0.39 184	0.37 206	0.34 212	0.33 188	0.32 196	0.27 173	0.25 171	0.36 189	0.64 231	0.43 214	0.43 199	0.73 203	0.44 195	0.20 173	0.63 179	0.25 147	0.27 146	0.26 190	0.41 142	0.43 219	0.38 149	0.34 132	0.22 180	0.33 203	0.40 197	0.47 203	0.48 186	0.55 182

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 204	0.64 222	0.47 225	0.65 217	0.41 208	0.44 202	0.57 215	0.61 224	0.68 232	0.58 233	0.39 191	0.59 192	0.58 204	0.65 229	0.76 189	0.44 208	0.35 190	0.40 223	1.53 221	0.50 223	0.54 189	0.63 216	0.46 225	0.47 226	0.51 216	0.40 193	0.41 175	0.75 203

MFMNet_re	0.74 216	0.73 226	0.66 235	0.76 223	0.64 225	0.88 229	0.74 224	0.59 221	0.68 232	0.58 233	0.69 226	1.02 216	0.61 206	0.58 224	0.96 205	0.78 243	0.87 241	0.72 251	1.08 211	0.68 235	1.07 247	0.74 226	0.54 229	0.60 237	0.59 222	0.60 215	0.80 225	0.91 214

AnyNet_C01	0.66 213	0.35 202	0.32 205	0.37 197	0.38 204	0.35 196	0.54 213	0.55 215	0.70 234	0.40 205	0.49 208	0.83 207	0.70 210	0.30 199	2.63 261	0.87 247	0.65 227	0.59 240	0.98 207	0.48 222	0.80 229	0.78 232	0.39 216	0.38 219	0.60 224	0.49 207	0.64 215	1.16 224

LVE	1.38 242	1.30 245	0.82 244	4.62 261	1.50 253	1.89 250	3.66 259	0.82 239	0.73 235	0.88 249	0.82 232	1.12 219	1.52 235	2.14 248	0.81 193	0.56 222	0.84 239	0.59 240	3.33 247	0.72 240	0.84 237	0.89 241	2.40 249	0.80 249	1.12 239	0.70 226	1.00 237	0.90 213

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 258	0.48 216	0.29 197	0.48 205	0.42 209	0.63 219	0.86 228	0.69 231	0.74 236	0.42 212	1.69 255	46.80 277	1.87 244	0.64 228	0.38 147	0.33 179	0.97 242	0.98 259	1.59 223	0.33 203	0.81 231	0.79 233	0.28 194	0.25 187	0.52 217	0.78 232	3.35 262	0.83 208

PSMNet_ROB	1.30 240	1.36 246	0.71 237	1.48 234	1.00 238	1.69 241	1.56 239	0.64 228	0.74 236	1.47 262	3.99 262	2.77 250	1.51 234	2.54 253	0.73 187	0.47 214	0.70 229	0.49 231	2.51 239	0.71 239	0.81 231	0.58 207	3.05 259	0.58 234	0.80 229	0.64 222	0.88 228	0.69 195

SGM+DAISY	1.04 230	0.66 224	0.62 230	0.75 221	0.68 227	0.82 227	0.74 224	0.69 231	0.75 238	0.64 241	1.09 241	1.35 226	1.44 232	0.60 226	1.43 220	1.04 256	0.77 234	0.68 248	2.40 237	0.80 245	1.22 252	1.15 256	0.51 227	0.67 241	1.12 239	1.05 246	1.65 255	2.69 259

SANet	0.57 204	0.32 196	0.33 209	0.36 195	0.35 199	0.44 202	0.33 194	0.55 215	0.85 239	0.33 170	0.57 217	2.42 244	1.17 229	0.32 203	0.88 197	0.24 139	0.47 217	0.31 208	0.51 170	0.31 200	0.50 185	0.45 166	0.37 215	0.37 215	0.46 209	0.54 211	0.55 204	0.98 219

IMH-64-1	1.18 234	1.19 240	0.74 238	1.63 236	1.26 245	1.69 241	1.85 243	0.84 240	0.90 240	0.44 218	0.62 222	1.36 227	1.74 241	2.49 251	2.46 257	0.60 229	0.72 230	0.47 228	1.73 226	0.64 230	0.70 221	0.79 233	2.49 251	0.58 234	1.08 237	0.63 220	0.97 233	1.31 230

IMH-64	1.18 234	1.19 240	0.74 238	1.63 236	1.26 245	1.69 241	1.85 243	0.84 240	0.90 240	0.44 218	0.62 222	1.36 227	1.74 241	2.49 251	2.46 257	0.60 229	0.72 230	0.47 228	1.73 226	0.64 230	0.70 221	0.79 233	2.49 251	0.58 234	1.08 237	0.63 220	0.97 233	1.31 230

IMH	1.30 240	1.22 243	0.76 241	1.65 238	1.27 247	1.73 245	1.88 246	0.86 242	0.93 242	0.47 222	0.65 225	1.48 231	2.97 254	3.97 267	1.50 221	0.59 227	0.76 233	0.49 231	2.25 234	0.70 237	0.69 220	0.79 233	2.64 253	0.61 238	1.16 243	0.76 230	0.89 230	1.49 238

WAO-6	1.14 233	1.08 234	0.68 236	1.50 235	1.15 242	1.39 235	1.55 238	0.88 243	0.96 243	0.77 244	0.72 229	1.28 223	1.96 246	1.91 244	2.45 256	0.71 238	1.18 253	0.55 235	1.42 217	0.69 236	0.97 244	0.99 246	0.91 234	0.67 241	1.13 241	0.88 238	1.02 238	1.43 236

STStereo	1.28 239	0.74 227	0.83 245	2.32 247	0.84 235	2.27 255	0.98 232	1.04 250	0.96 243	0.51 230	1.19 246	3.30 254	2.84 252	0.25 189	2.59 260	0.45 210	0.38 202	0.26 190	4.54 252	0.33 203	0.51 187	0.47 174	0.28 194	0.56 232	1.24 245	0.96 244	1.38 249	2.45 255

PWCK	1.58 247	1.40 248	0.79 243	1.70 240	1.03 239	1.55 237	1.42 236	1.11 253	0.98 245	1.00 254	1.23 250	2.78 252	1.53 236	0.82 231	0.88 197	0.55 221	0.99 243	0.57 237	13.43 267	0.90 248	1.12 248	0.75 227	1.15 236	0.82 250	1.04 235	0.88 238	0.93 231	1.27 229

Dean	1.27 238	1.44 249	0.85 246	2.93 254	1.62 254	1.95 253	2.03 249	0.96 246	1.00 246	0.91 251	0.75 230	1.51 232	1.65 239	2.05 246	0.80 191	0.64 232	1.01 247	0.60 245	1.86 231	0.85 247	0.85 239	0.75 227	2.35 248	0.79 248	1.15 242	0.85 235	1.19 241	0.85 210

SPstereo	1.22 237	0.83 230	0.92 250	0.75 221	0.82 233	0.79 224	0.75 226	1.18 255	1.04 247	0.84 246	1.48 252	2.14 239	2.50 248	0.96 233	1.26 214	1.77 259	1.08 248	0.93 257	1.49 219	1.13 258	1.49 260	1.54 261	0.79 233	0.97 256	1.03 234	1.11 248	1.56 254	1.73 244

MANE	1.47 244	0.77 228	0.87 247	1.01 229	0.81 232	0.96 230	0.93 230	1.00 248	1.05 248	0.43 214	0.69 226	2.28 242	2.16 247	0.39 210	1.68 235	1.01 255	0.65 227	2.72 264	1.45 218	0.40 212	0.77 228	0.73 225	0.34 214	0.67 241	2.42 261	2.81 262	4.52 263	6.28 263

WAO-7	0.99 229	0.85 231	0.88 248	1.81 242	0.83 234	0.71 222	0.92 229	1.01 249	1.13 249	0.96 253	1.28 251	1.37 229	1.65 239	0.63 227	1.55 227	0.76 242	0.73 232	0.47 228	2.44 238	0.73 241	0.72 225	0.76 230	0.26 185	0.88 253	0.71 226	0.85 235	0.74 224	1.09 223

JetBlue	1.43 243	1.11 235	1.03 255	1.46 233	1.15 242	1.66 238	1.51 237	0.92 245	1.14 250	0.58 233	0.47 206	3.28 253	0.71 211	1.15 234	2.51 259	1.00 254	1.09 249	0.86 254	1.32 214	0.78 244	1.48 259	1.53 260	1.15 236	0.78 247	1.31 247	2.14 260	1.44 250	5.15 262

UNDER WATER-64	1.98 250	1.91 259	1.15 257	3.52 260	2.32 261	2.83 262	3.30 256	1.72 259	1.25 251	1.12 257	1.19 246	3.41 257	2.89 253	3.11 258	2.13 248	0.90 249	1.77 259	0.77 253	2.32 236	1.05 252	1.17 250	1.23 257	3.96 266	1.06 257	1.41 248	2.13 259	1.31 247	2.65 258

UNDER WATER	2.15 251	1.92 260	1.13 256	3.36 259	2.59 262	2.77 261	3.73 260	1.63 257	1.36 252	1.02 256	1.02 240	3.30 254	7.25 257	3.39 262	1.54 224	0.91 251	1.80 260	0.75 252	3.15 245	1.08 253	1.27 257	1.14 255	3.84 265	1.20 261	1.46 249	1.78 257	1.26 242	2.46 256

WAO-8	1.55 245	1.53 251	1.00 252	2.82 251	1.43 251	1.91 251	2.01 247	1.05 251	1.38 253	1.44 260	1.87 256	2.25 240	2.76 249	2.68 254	1.01 209	0.83 245	0.99 243	0.59 240	3.35 248	1.08 253	0.82 233	0.85 238	1.36 239	0.82 250	1.60 255	1.12 249	1.27 243	1.93 251

Venus	1.55 245	1.53 251	1.00 252	2.82 251	1.43 251	1.91 251	2.01 247	1.05 251	1.38 253	1.44 260	1.87 256	2.25 240	2.76 249	2.68 254	1.01 209	0.83 245	0.99 243	0.59 240	3.35 248	1.08 253	0.82 233	0.85 238	1.36 239	0.82 250	1.60 255	1.12 249	1.27 243	1.93 251

JetRed	2.50 256	2.16 261	2.32 262	1.72 241	1.88 256	2.59 258	3.38 257	1.86 261	1.53 255	1.15 258	0.93 237	2.77 250	0.67 207	2.39 249	3.50 264	2.17 261	2.74 262	3.15 266	1.82 230	1.37 259	3.39 264	2.94 265	2.72 255	1.27 262	2.55 262	6.99 267	2.85 260	4.69 261

notaker	1.84 248	1.90 258	1.02 254	3.19 257	2.19 260	2.44 256	2.77 253	1.11 253	1.57 256	0.91 251	1.09 241	3.37 256	5.56 256	3.13 260	1.35 217	0.81 244	1.34 256	0.71 250	4.26 251	1.08 253	1.22 252	0.99 246	2.96 258	0.93 254	0.74 228	0.77 231	0.98 235	1.18 225

KSHMR	2.37 255	1.84 257	1.23 259	6.67 266	1.97 258	2.73 260	3.45 258	1.31 256	1.69 257	1.18 259	1.18 245	1.71 237	11.63 264	3.21 261	1.67 234	1.07 257	1.11 250	0.92 256	5.58 256	1.04 251	1.23 254	1.05 248	3.26 260	1.06 257	1.99 260	1.18 252	1.28 245	1.85 248

BEATNet-Init1	4.26 261	5.23 265	1.17 258	9.10 268	2.61 263	8.41 269	4.21 261	2.29 262	1.73 258	0.88 249	2.38 259	6.02 262	9.23 261	0.65 229	2.70 262	2.20 262	1.24 254	0.94 258	17.87 268	4.86 266	2.04 261	1.87 263	1.10 235	1.14 259	4.62 264	2.07 258	11.53 271	6.94 265

TorneroNet-64	1.85 249	1.56 253	0.93 251	3.34 258	1.31 250	2.18 254	2.65 251	0.91 244	2.21 259	0.66 242	0.83 234	2.72 247	7.56 258	3.04 257	1.76 236	0.67 235	1.35 257	0.59 240	4.05 250	1.02 250	0.98 245	0.96 243	2.67 254	0.69 245	1.24 245	1.15 251	0.88 228	2.15 253

MADNet++	2.28 253	1.66 255	1.91 261	1.39 232	2.03 259	1.38 234	1.73 242	1.80 260	2.24 260	2.07 264	2.44 261	2.76 249	2.81 251	1.52 239	2.18 250	2.45 263	2.29 261	1.71 261	2.86 244	2.56 262	4.03 265	5.19 267	1.23 238	2.35 264	1.50 250	3.83 264	2.07 259	1.70 243

TorneroNet	2.33 254	1.60 254	0.88 248	5.64 264	1.76 255	2.56 257	2.94 254	0.97 247	2.29 261	0.79 245	1.98 258	4.07 260	12.24 265	3.12 259	1.29 215	0.67 235	1.30 255	0.61 246	5.93 257	1.00 249	1.04 246	0.98 245	2.79 257	0.70 246	1.86 258	1.04 245	1.02 238	1.87 249

LRCNet_RVC	10.22 267	14.24 270	3.26 264	20.74 273	17.71 274	19.88 274	15.89 273	6.49 268	2.47 262	19.87 274	12.97 270	19.40 272	8.44 260	26.62 275	2.33 254	0.74 240	10.08 269	5.54 267	23.31 274	6.95 267	2.43 263	1.11 254	22.86 273	8.58 268	0.73 227	0.39 192	1.72 257	1.19 226

LE_ROB	3.57 260	0.92 233	1.49 260	2.33 248	9.96 271	1.83 249	7.73 268	2.31 263	3.13 263	0.47 222	1.49 253	9.10 267	13.79 270	0.47 216	0.63 179	0.25 147	0.44 211	0.29 201	6.00 258	1.38 260	0.66 214	0.52 192	2.47 250	2.28 263	5.36 265	4.46 265	6.14 265	10.46 268

ktn	2.52 257	1.71 256	3.02 263	2.41 249	1.88 256	2.62 259	3.04 255	1.69 258	4.13 264	1.01 255	1.21 249	8.17 266	10.18 262	2.80 256	1.51 222	0.93 252	1.72 258	0.87 255	6.22 259	1.56 261	1.20 251	1.09 252	2.75 256	0.93 254	1.19 244	1.07 247	1.46 251	1.74 245

HanzoNet	4.54 262	4.29 264	3.74 267	6.10 265	3.77 264	7.50 268	8.23 269	3.94 266	4.82 265	1.56 263	2.42 260	11.35 268	12.90 268	10.81 273	1.84 239	1.89 260	4.65 266	1.35 260	10.71 265	3.05 263	2.04 261	1.81 262	5.00 269	1.14 259	1.80 257	1.67 256	1.81 258	2.33 254

DPSimNet_ROB	5.23 263	7.46 266	3.48 266	6.82 267	6.53 269	4.88 265	5.29 266	5.03 267	6.96 266	3.68 267	10.30 269	6.62 263	7.58 259	4.15 268	3.41 263	2.75 264	5.59 267	2.26 262	12.16 266	3.45 264	5.93 267	2.70 264	3.37 261	3.75 265	3.16 263	3.16 263	4.52 263	6.28 263

DGTPSM_ROB	8.76 264	3.83 262	10.08 268	3.08 255	5.50 265	3.48 263	5.02 264	3.60 264	8.96 267	3.18 265	7.06 264	3.95 259	10.56 263	3.59 263	11.06 266	10.70 266	4.35 264	10.50 268	5.45 255	9.91 268	5.93 267	14.37 269	4.39 267	8.90 269	9.99 267	27.43 271	11.00 269	30.59 271

DPSMNet_ROB	8.99 265	3.86 263	10.11 269	3.11 256	5.51 266	3.54 264	5.03 265	3.60 264	9.04 268	3.27 266	7.95 266	4.19 261	13.43 269	3.66 264	11.12 267	10.86 267	4.47 265	10.71 269	6.43 261	9.92 269	5.99 269	14.50 270	4.39 267	8.90 269	10.15 268	27.43 271	11.02 270	30.59 271

DPSM_ROB	13.12 269	7.70 267	11.86 270	4.97 262	5.71 267	6.03 266	4.61 262	8.36 270	10.82 269	6.72 268	8.03 267	8.12 264	12.29 266	3.81 265	13.89 268	13.57 268	10.28 270	13.36 270	9.07 263	11.67 270	16.11 271	18.73 273	3.51 262	10.91 271	27.70 272	35.86 273	31.04 273	39.53 273

DPSM	13.12 269	7.70 267	11.86 270	4.97 262	5.71 267	6.03 266	4.61 262	8.36 270	10.82 269	6.72 268	8.03 267	8.12 264	12.29 266	3.81 265	13.89 268	13.57 268	10.28 270	13.36 270	9.07 263	11.67 270	16.11 271	18.73 273	3.51 262	10.91 271	27.70 272	35.86 273	31.04 273	39.53 273

HaxPig	19.43 271	21.64 274	18.72 272	23.90 274	23.72 275	22.99 275	25.27 274	20.59 275	18.36 271	26.33 275	23.18 274	22.04 273	16.59 271	24.59 274	21.93 270	18.51 270	20.93 275	19.75 272	22.56 273	20.41 272	14.06 270	11.69 268	27.14 274	18.65 273	6.94 266	12.03 270	7.78 266	14.26 270

MEDIAN_ROB	22.61 272	26.37 275	23.42 273	27.86 275	27.01 276	26.90 276	28.47 275	24.00 276	21.42 272	31.43 276	26.90 275	25.65 274	19.56 272	27.54 276	23.81 271	20.10 271	25.89 276	23.65 273	27.64 275	24.33 276	18.71 273	15.27 271	29.65 275	20.16 274	10.22 269	11.12 269	10.11 268	13.24 269

MyStereo03	26.41 276	15.50 272	23.88 275	10.02 270	11.51 273	12.12 272	9.31 271	16.83 273	21.83 273	13.49 271	16.21 272	16.36 269	24.77 274	7.69 271	27.92 273	27.29 274	20.66 273	26.89 276	18.22 270	23.47 274	32.35 276	37.78 276	7.05 271	21.99 276	55.69 275	72.21 275	62.47 276	79.61 276

MyStereo02	25.99 274	15.50 272	23.88 275	10.02 270	0.00 1	12.12 272	9.31 271	16.83 273	21.83 273	13.49 271	16.21 272	16.36 269	24.77 274	7.69 271	27.92 273	27.29 274	20.66 273	26.89 276	18.22 270	23.47 274	32.35 276	37.78 276	7.05 271	21.99 276	55.69 275	72.21 275	62.47 276	79.61 276

CasAABBNet	26.35 275	15.49 271	23.85 274	9.95 269	11.46 272	12.03 271	9.23 270	16.79 272	21.84 275	13.64 273	16.11 271	16.45 271	24.90 276	7.58 270	27.95 275	27.14 273	20.53 272	26.83 275	18.10 269	23.37 273	32.22 275	37.28 275	6.99 270	21.98 275	55.78 277	72.24 277	62.39 275	79.48 275

PML	11.09 268	9.28 269	3.40 265	11.88 272	6.99 270	11.60 270	5.97 267	7.04 269	24.50 276	8.92 270	28.99 276	32.63 276	39.39 277	6.18 269	5.69 265	4.14 265	8.31 268	2.99 265	18.83 272	4.50 265	4.70 266	4.40 266	3.75 264	3.98 266	10.54 270	5.17 266	18.60 272	7.08 266

AVERAGE_ROB	25.62 273	30.03 277	26.88 277	31.96 276	30.85 277	31.13 277	32.49 276	28.35 277	25.87 277	34.56 277	30.30 277	30.39 275	23.71 273	31.94 277	27.62 272	24.45 272	28.60 277	25.76 274	30.73 276	27.87 277	22.22 274	18.68 272	33.77 276	25.40 278	10.86 271	8.77 268	9.34 267	9.16 267

ASD4																								5.70 267

Low-res two-view benchmark