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

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 5	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.03 8	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 18	0.03 16	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 6	0.02 8	0.03 17	0.02 12	0.03 12	0.03 12	0.03 8	0.02 3	0.02 5	0.02 10	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.05 14	0.03 2	0.06 21	0.02 1	0.04 9	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 17	0.03 1	0.04 18	0.03 8

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.03 11	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 5	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.02 12	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 5	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 6	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 11	0.03 1	0.02 1	0.02 1
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
MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.03 11	0.01 1	0.01 1	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.04 4	0.05 16	0.04 7	0.03 5	0.04 9	0.04 19	0.03 37	0.03 16	0.03 2	0.04 8	0.03 10	0.04 18

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.04 16	0.04 20	0.01 1	0.01 2	0.05 9	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.03 5	0.04 9	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.04 11	0.04 8	0.03 10	0.03 8

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.03 12	0.04 19	0.03 8	0.06 46	0.03 13	0.01 1	0.02 14	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 6	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.02 1	0.04 8	0.02 1	0.03 8

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.05 24	0.05 30	0.04 20	0.04 16	0.04 20	0.02 10	0.03 30	0.05 9	0.06 19	0.04 4	0.04 6	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.03 2	0.04 8	0.02 1	0.03 8

Occ-G	0.04 19	0.04 27	0.03 19	0.04 28	0.02 8	0.03 17	0.02 12	0.04 18	0.03 12	0.03 8	0.05 29	0.03 13	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.06 19	0.06 20	0.06 24	0.07 25	0.04 16	0.05 15	0.03 7	0.04 57	0.03 16	0.04 11	0.04 8	0.03 10	0.05 23

U	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 10	0.01 2	0.05 9	0.05 6	0.05 14	0.04 6	0.04 7	0.03 5	0.05 15	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 11	0.04 8	0.02 1	0.03 8

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 17	0.03 19	0.02 6	0.03 19	0.03 17	0.02 12	0.02 3	0.03 12	0.03 8	0.03 11	0.02 5	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.05 15	0.03 5	0.04 9	0.03 7	0.02 18	0.02 5	0.03 2	0.04 8	0.03 10	0.02 1

RSM	0.03 6	0.03 17	0.03 19	0.02 6	0.03 19	0.03 17	0.02 12	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.04 16	0.04 20	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.06 19	0.05 14	0.04 6	0.05 15	0.04 16	0.05 15	0.03 7	0.01 2	0.03 16	0.04 11	0.04 8	0.03 10	0.03 8

HUF	0.07 42	0.05 38	0.04 32	0.07 81	0.06 63	0.04 29	0.03 28	0.09 47	0.07 66	0.16 73	0.05 29	0.09 46	0.04 39	0.03 30	0.06 23	0.07 30	0.08 30	0.06 24	0.09 48	0.06 38	0.14 93	0.06 43	0.03 37	0.04 28	0.08 37	0.05 16	0.06 33	0.05 23

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.02 12	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.06 20	0.04 6	0.06 21	0.03 5	0.05 15	0.03 7	0.01 2	0.03 16	0.04 11	0.05 16	0.03 10	0.03 8

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 19	0.03 19	0.03 17	0.02 12	0.04 18	0.04 19	0.04 20	0.03 11	0.03 13	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.04 16	0.04 9	0.04 19	0.03 37	0.03 16	0.03 2	0.05 16	0.03 10	0.03 8

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.02 3	0.04 20	0.03 27	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.05 14	0.05 16	0.04 7	0.03 5	0.06 21	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.06 21	0.05 16	0.04 18	0.04 18

RSM++	0.04 19	0.03 17	0.03 19	0.02 6	0.04 27	0.02 4	0.03 28	0.05 24	0.04 19	0.04 20	0.04 16	0.05 27	0.02 10	0.02 14	0.06 23	0.06 19	0.05 14	0.05 16	0.05 15	0.04 16	0.07 28	0.04 19	0.02 18	0.03 16	0.06 21	0.05 16	0.04 18	0.04 18

anonymousdsp	0.05 24	0.04 27	0.03 19	0.03 19	0.04 27	0.04 29	0.04 52	0.06 28	0.05 30	0.06 31	0.04 16	0.03 13	0.02 10	0.03 30	0.06 23	0.07 30	0.08 30	0.06 24	0.08 35	0.05 27	0.09 36	0.05 28	0.03 37	0.03 16	0.05 17	0.05 16	0.05 23	0.05 23

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.02 12	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.02 3	0.02 5	0.03 27	0.01 2	0.05 9	0.05 6	0.04 4	0.05 16	0.04 7	0.04 16	0.04 9	0.04 19	0.01 2	0.02 5	0.05 17	0.05 16	0.05 23	0.03 8

HCRNet	0.11 96	0.17 216	0.06 85	0.22 216	0.08 100	0.15 172	0.08 122	0.13 82	0.04 19	0.46 279	0.12 139	0.24 205	0.07 106	0.07 108	0.08 59	0.06 19	0.14 74	0.08 40	0.20 175	0.08 74	0.09 36	0.05 28	0.11 187	0.06 70	0.06 21	0.05 16	0.05 23	0.08 41

RAFT + AFF	0.05 24	0.04 27	0.03 19	0.05 41	0.04 27	0.04 29	0.03 28	0.06 28	0.08 84	0.09 41	0.05 29	0.09 46	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.09 38	0.06 24	0.06 21	0.04 16	0.07 28	0.05 28	0.02 18	0.04 28	0.07 29	0.05 16	0.05 23	0.05 23

TDLM	0.04 19	0.04 27	0.04 32	0.04 28	0.04 27	0.04 29	0.03 28	0.04 18	0.03 12	0.04 20	0.06 46	0.04 20	0.03 27	0.03 30	0.06 23	0.06 19	0.06 20	0.06 24	0.05 15	0.04 16	0.05 15	0.04 19	0.03 37	0.04 28	0.05 17	0.05 16	0.05 23	0.05 23

AIO_rvc	0.06 28	0.06 58	0.03 19	0.05 41	0.04 27	0.04 29	0.03 28	0.08 43	0.06 48	0.10 49	0.04 16	0.08 41	0.02 10	0.03 30	0.06 23	0.07 30	0.08 30	0.06 24	0.07 25	0.05 27	0.12 62	0.05 28	0.02 18	0.03 16	0.06 21	0.06 26	0.05 23	0.05 23

DEFOM-Stereo	0.04 19	0.03 17	0.02 3	0.04 28	0.03 19	0.03 17	0.02 12	0.04 18	0.04 19	0.04 20	0.04 16	0.03 13	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.07 24	0.06 24	0.06 21	0.04 16	0.06 21	0.03 7	0.02 18	0.02 5	0.06 21	0.06 26	0.05 23	0.04 18

IGEV-Stereo+	0.06 28	0.03 17	0.03 19	0.03 19	0.04 27	0.03 17	0.03 28	0.16 106	0.06 48	0.20 116	0.06 46	0.06 34	0.03 27	0.04 48	0.07 33	0.08 40	0.10 42	0.06 24	0.09 48	0.06 38	0.12 62	0.06 43	0.03 37	0.03 16	0.07 29	0.06 26	0.03 10	0.07 37

AEACV	0.04 19	0.03 17	0.02 3	0.04 28	0.03 19	0.02 4	0.02 12	0.03 12	0.03 12	0.03 8	0.03 11	0.03 13	0.02 10	0.01 2	0.05 9	0.06 19	0.05 14	0.05 16	0.07 25	0.04 16	0.06 21	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.06 21	0.06 26	0.04 18	0.03 8

iRaftStereo_RVC	0.05 24	0.03 17	0.03 19	0.03 19	0.03 19	0.03 17	0.02 12	0.05 24	0.04 19	0.06 31	0.05 29	0.05 27	0.03 27	0.02 14	0.06 23	0.06 19	0.10 42	0.07 35	0.07 25	0.05 27	0.09 36	0.04 19	0.02 18	0.03 16	0.07 29	0.06 26	0.05 23	0.05 23

delet	0.05 24	0.05 38	0.04 32	0.06 60	0.05 41	0.05 51	0.05 62	0.04 18	0.04 19	0.06 31	0.05 29	0.10 53	0.05 56	0.03 30	0.07 33	0.06 19	0.07 24	0.06 24	0.05 15	0.06 38	0.06 21	0.04 19	0.03 37	0.04 28	0.06 21	0.06 26	0.04 18	0.04 18

AIO_test	0.06 28	0.05 38	0.04 32	0.07 81	0.05 41	0.04 29	0.04 52	0.10 54	0.09 110	0.12 52	0.05 29	0.11 62	0.04 39	0.03 30	0.06 23	0.07 30	0.07 24	0.06 24	0.08 35	0.05 27	0.13 78	0.05 28	0.04 57	0.04 28	0.09 45	0.07 32	0.05 23	0.05 23

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 42	0.05 38	0.03 19	0.04 28	0.05 41	0.04 29	0.02 12	0.11 58	0.06 48	0.22 129	0.05 29	0.05 27	0.02 10	0.03 30	0.07 33	0.08 40	0.12 57	0.08 40	0.09 48	0.07 53	0.16 126	0.06 43	0.02 18	0.03 16	0.07 29	0.07 32	0.07 39	0.05 23

MIM_Stereo	0.06 28	0.04 27	0.03 19	0.05 41	0.05 41	0.05 51	0.03 28	0.06 28	0.04 19	0.14 60	0.06 46	0.04 20	0.02 10	0.03 30	0.07 33	0.08 40	0.13 60	0.07 35	0.09 48	0.06 38	0.11 48	0.06 43	0.02 18	0.04 28	0.08 37	0.07 32	0.07 39	0.05 23

AASNet	0.06 28	0.06 58	0.04 32	0.09 109	0.07 79	0.08 91	0.05 62	0.08 43	0.04 19	0.07 38	0.07 60	0.07 37	0.04 39	0.04 48	0.06 23	0.07 30	0.10 42	0.08 40	0.08 35	0.06 38	0.07 28	0.06 43	0.04 57	0.06 70	0.08 37	0.07 32	0.06 33	0.06 35

GANet	0.06 28	0.07 81	0.06 85	0.06 60	0.06 63	0.07 81	0.06 95	0.07 38	0.05 30	0.06 31	0.07 60	0.05 27	0.04 39	0.04 48	0.07 33	0.08 40	0.08 30	0.10 84	0.07 25	0.05 27	0.07 28	0.05 28	0.05 83	0.05 46	0.08 37	0.07 32	0.06 33	0.06 35

CVANet_RVC	0.07 42	0.07 81	0.07 113	0.08 91	0.06 63	0.07 81	0.05 62	0.06 28	0.05 30	0.06 31	0.09 99	0.05 27	0.04 39	0.04 48	0.08 59	0.08 40	0.08 30	0.08 40	0.08 35	0.06 38	0.08 33	0.05 28	0.04 57	0.05 46	0.08 37	0.07 32	0.07 39	0.09 48

StereoVision	0.06 28	0.03 17	0.04 32	0.03 19	0.03 19	0.03 17	0.02 12	0.06 28	0.11 147	0.02 3	0.05 29	0.03 13	0.06 81	0.01 2	0.08 59	0.10 84	0.06 20	0.05 16	0.08 35	0.07 53	0.06 21	0.05 28	0.02 18	0.04 28	0.10 60	0.08 38	0.10 62	0.12 81

MIF-Stereo (partial)	0.06 28	0.05 38	0.06 85	0.05 41	0.04 27	0.05 51	0.03 28	0.08 43	0.07 66	0.07 38	0.04 16	0.05 27	0.06 81	0.04 48	0.08 59	0.08 40	0.11 48	0.08 40	0.08 35	0.05 27	0.09 36	0.05 28	0.02 18	0.06 70	0.10 60	0.08 38	0.07 39	0.08 41

anonymousdsp2	0.08 52	0.07 81	0.05 56	0.06 60	0.05 41	0.06 66	0.05 62	0.12 63	0.06 48	0.17 83	0.06 46	0.08 41	0.04 39	0.05 64	0.07 33	0.08 40	0.13 60	0.08 40	0.10 57	0.07 53	0.12 62	0.06 43	0.05 83	0.06 70	0.09 45	0.08 38	0.08 45	0.07 37

AFF-stereo	0.06 28	0.05 38	0.05 56	0.05 41	0.04 27	0.04 29	0.03 28	0.11 58	0.06 48	0.16 73	0.04 16	0.08 41	0.03 27	0.02 14	0.06 23	0.08 40	0.08 30	0.05 16	0.09 48	0.04 16	0.09 36	0.05 28	0.02 18	0.04 28	0.10 60	0.08 38	0.07 39	0.07 37

MMNet	0.06 28	0.06 58	0.04 32	0.08 91	0.06 63	0.06 66	0.05 62	0.07 38	0.05 30	0.05 27	0.05 29	0.09 46	0.04 39	0.04 48	0.07 33	0.07 30	0.08 30	0.08 40	0.07 25	0.06 38	0.06 21	0.05 28	0.04 57	0.05 46	0.07 29	0.08 38	0.07 39	0.10 60

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 42	0.05 38	0.03 19	0.03 19	0.05 41	0.05 51	0.03 28	0.12 63	0.05 30	0.22 129	0.05 29	0.08 41	0.03 27	0.05 64	0.07 33	0.09 56	0.13 60	0.09 65	0.10 57	0.06 38	0.16 126	0.06 43	0.04 57	0.04 28	0.07 29	0.09 43	0.08 45	0.10 60

MGS-Stereo	0.08 52	0.06 58	0.04 32	0.05 41	0.05 41	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.05 30	0.09 41	0.07 60	0.10 53	0.04 39	0.05 64	0.07 33	0.08 40	0.15 80	0.11 100	0.12 74	0.09 100	0.12 62	0.07 58	0.05 83	0.05 46	0.10 60	0.09 43	0.11 76	0.10 60

plain	0.06 28	0.04 27	0.04 32	0.04 28	0.04 27	0.05 51	0.03 28	0.08 43	0.04 19	0.09 41	0.05 29	0.06 34	0.02 10	0.02 14	0.07 33	0.08 40	0.12 57	0.08 40	0.08 35	0.06 38	0.08 33	0.04 19	0.02 18	0.05 46	0.09 45	0.09 43	0.08 45	0.09 48

LL-Strereo2	0.07 42	0.03 17	0.03 19	0.04 28	0.05 41	0.04 29	0.03 28	0.06 28	0.07 66	0.14 60	0.07 60	0.08 41	0.05 56	0.04 48	0.07 33	0.08 40	0.14 74	0.07 35	0.10 57	0.06 38	0.10 44	0.06 43	0.03 37	0.04 28	0.08 37	0.09 43	0.08 45	0.05 23

CIPLG	0.09 58	0.06 58	0.05 56	0.06 60	0.06 63	0.09 104	0.06 95	0.18 148	0.06 48	0.20 116	0.08 81	0.12 68	0.06 81	0.06 80	0.08 59	0.10 84	0.17 106	0.11 100	0.11 64	0.09 100	0.13 78	0.06 43	0.04 57	0.06 70	0.10 60	0.09 43	0.10 62	0.10 60

GLC_STEREO	0.13 131	0.11 153	0.12 190	0.12 152	0.11 152	0.10 126	0.10 155	0.19 169	0.07 66	0.25 193	0.13 151	0.12 68	0.07 106	0.07 108	0.08 59	0.12 167	0.24 211	0.11 100	0.17 143	0.09 100	0.27 258	0.15 215	0.07 121	0.07 105	0.15 126	0.09 43	0.20 186	0.12 81

IPLGR_C	0.09 58	0.06 58	0.05 56	0.06 60	0.06 63	0.09 104	0.06 95	0.18 148	0.06 48	0.20 116	0.08 81	0.12 68	0.07 106	0.06 80	0.08 59	0.10 84	0.17 106	0.11 100	0.11 64	0.09 100	0.13 78	0.06 43	0.04 57	0.06 70	0.10 60	0.09 43	0.10 62	0.10 60

raft+_RVC	0.08 52	0.06 58	0.04 32	0.06 60	0.06 63	0.07 81	0.04 52	0.10 54	0.08 84	0.17 83	0.08 81	0.09 46	0.04 39	0.04 48	0.08 59	0.07 30	0.13 60	0.09 65	0.11 64	0.06 38	0.13 78	0.05 28	0.03 37	0.05 46	0.10 60	0.09 43	0.09 57	0.08 41

RALCasStereoNet	0.09 58	0.08 113	0.06 85	0.09 109	0.07 79	0.06 66	0.05 62	0.12 63	0.05 30	0.18 95	0.07 60	0.12 68	0.05 56	0.04 48	0.09 92	0.10 84	0.18 125	0.12 128	0.13 94	0.08 74	0.15 109	0.08 75	0.05 83	0.06 70	0.12 83	0.09 43	0.10 62	0.08 41

ARAFT	0.07 42	0.04 27	0.04 32	0.05 41	0.05 41	0.05 51	0.02 12	0.09 47	0.06 48	0.12 52	0.06 46	0.12 68	0.03 27	0.03 30	0.07 33	0.07 30	0.12 57	0.09 65	0.09 48	0.05 27	0.11 48	0.07 58	0.03 37	0.04 28	0.09 45	0.09 43	0.09 57	0.09 48

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 52	0.06 58	0.05 56	0.05 41	0.04 27	0.04 29	0.04 52	0.14 92	0.07 66	0.21 125	0.04 16	0.12 68	0.04 39	0.03 30	0.07 33	0.09 56	0.09 38	0.06 24	0.10 57	0.05 27	0.11 48	0.05 28	0.03 37	0.05 46	0.12 83	0.09 43	0.09 57	0.09 48

AANet_RVC	0.06 28	0.05 38	0.06 85	0.05 41	0.06 63	0.04 29	0.05 62	0.05 24	0.06 48	0.05 27	0.06 46	0.05 27	0.04 39	0.04 48	0.07 33	0.07 30	0.08 30	0.08 40	0.07 25	0.07 53	0.07 28	0.06 43	0.05 83	0.05 46	0.07 29	0.09 43	0.06 33	0.08 41

GCAP-BAT	0.09 58	0.05 38	0.04 32	0.05 41	0.07 79	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.08 84	0.24 162	0.05 29	0.15 99	0.05 56	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.18 125	0.10 84	0.12 74	0.08 74	0.14 93	0.07 58	0.04 57	0.05 46	0.09 45	0.10 55	0.08 45	0.09 48

test_for_model	0.09 58	0.05 38	0.04 32	0.05 41	0.07 79	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.08 84	0.24 162	0.05 29	0.15 99	0.05 56	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.18 125	0.10 84	0.12 74	0.08 74	0.14 93	0.07 58	0.04 57	0.05 46	0.09 45	0.10 55	0.08 45	0.09 48

testlalala2	0.09 58	0.05 38	0.04 32	0.05 41	0.07 79	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.08 84	0.24 162	0.05 29	0.15 99	0.05 56	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.18 125	0.10 84	0.12 74	0.08 74	0.14 93	0.07 58	0.04 57	0.05 46	0.09 45	0.10 55	0.08 45	0.09 48

CASnet	0.10 83	0.06 58	0.05 56	0.08 91	0.09 119	0.11 136	0.05 62	0.18 148	0.10 133	0.23 146	0.11 129	0.13 84	0.06 81	0.07 108	0.09 92	0.10 84	0.16 93	0.08 40	0.18 156	0.07 53	0.14 93	0.06 43	0.06 101	0.06 70	0.12 83	0.10 55	0.14 111	0.10 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.09 58	0.05 38	0.04 32	0.05 41	0.07 79	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.08 84	0.24 162	0.05 29	0.15 99	0.05 56	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.18 125	0.10 84	0.12 74	0.08 74	0.14 93	0.07 58	0.04 57	0.05 46	0.09 45	0.10 55	0.08 45	0.09 48

testlalala_base	0.09 58	0.05 38	0.04 32	0.05 41	0.07 79	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.08 84	0.24 162	0.05 29	0.15 99	0.05 56	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.18 125	0.10 84	0.12 74	0.08 74	0.14 93	0.07 58	0.04 57	0.05 46	0.09 45	0.10 55	0.08 45	0.09 48

GCAP-Stereo	0.09 58	0.05 38	0.04 32	0.05 41	0.07 79	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.08 84	0.24 162	0.05 29	0.15 99	0.05 56	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.18 125	0.10 84	0.12 74	0.08 74	0.14 93	0.07 58	0.04 57	0.05 46	0.09 45	0.10 55	0.08 45	0.09 48

4D-IteraStereo	0.09 58	0.06 58	0.05 56	0.06 60	0.06 63	0.06 66	0.04 52	0.15 97	0.10 133	0.22 129	0.08 81	0.14 94	0.06 81	0.03 30	0.08 59	0.10 84	0.17 106	0.09 65	0.11 64	0.07 53	0.15 109	0.05 28	0.03 37	0.05 46	0.10 60	0.10 55	0.08 45	0.08 41

LoS_RVC	0.09 58	0.07 81	0.05 56	0.05 41	0.06 63	0.06 66	0.05 62	0.13 82	0.08 84	0.18 95	0.11 129	0.12 68	0.06 81	0.07 108	0.08 59	0.09 56	0.10 42	0.08 40	0.12 74	0.08 74	0.16 126	0.09 109	0.05 83	0.06 70	0.14 113	0.10 55	0.10 62	0.13 89

tt_ll	0.09 58	0.07 81	0.05 56	0.05 41	0.06 63	0.06 66	0.05 62	0.13 82	0.08 84	0.18 95	0.11 129	0.12 68	0.06 81	0.07 108	0.08 59	0.09 56	0.10 42	0.08 40	0.12 74	0.08 74	0.16 126	0.09 109	0.05 83	0.06 70	0.14 113	0.10 55	0.10 62	0.13 89

iinet-f	0.10 83	0.09 129	0.06 85	0.08 91	0.06 63	0.09 104	0.06 95	0.09 47	0.07 66	0.18 95	0.11 129	0.10 53	0.10 148	0.06 80	0.08 59	0.09 56	0.14 74	0.09 65	0.18 156	0.09 100	0.11 48	0.06 43	0.05 83	0.06 70	0.11 75	0.10 55	0.15 122	0.12 81

IER	0.09 58	0.07 81	0.07 113	0.09 109	0.07 79	0.08 91	0.06 95	0.12 63	0.07 66	0.14 60	0.11 129	0.10 53	0.07 106	0.06 80	0.08 59	0.09 56	0.15 80	0.11 100	0.11 64	0.07 53	0.11 48	0.07 58	0.06 101	0.06 70	0.10 60	0.10 55	0.11 76	0.14 98

test-3	0.10 83	0.06 58	0.04 32	0.06 60	0.08 100	0.05 51	0.05 62	0.17 116	0.07 66	0.24 162	0.07 60	0.19 150	0.07 106	0.06 80	0.10 130	0.10 84	0.21 175	0.09 65	0.15 119	0.10 123	0.16 126	0.09 109	0.05 83	0.06 70	0.09 45	0.10 55	0.12 85	0.11 70

test_1	0.10 83	0.06 58	0.04 32	0.06 60	0.08 100	0.05 51	0.05 62	0.17 116	0.07 66	0.24 162	0.07 60	0.19 150	0.07 106	0.06 80	0.10 130	0.10 84	0.21 175	0.09 65	0.15 119	0.10 123	0.16 126	0.09 109	0.05 83	0.06 70	0.09 45	0.10 55	0.12 85	0.11 70

ACRE	0.09 58	0.06 58	0.05 56	0.06 60	0.06 63	0.09 104	0.06 95	0.18 148	0.06 48	0.20 116	0.08 81	0.12 68	0.07 106	0.06 80	0.08 59	0.10 84	0.17 106	0.11 100	0.11 64	0.09 100	0.13 78	0.06 43	0.04 57	0.06 70	0.10 60	0.10 55	0.10 62	0.10 60

rafts_anoy	0.09 58	0.08 113	0.07 113	0.07 81	0.07 79	0.06 66	0.05 62	0.13 82	0.05 30	0.17 83	0.09 99	0.12 68	0.05 56	0.03 30	0.09 92	0.10 84	0.15 80	0.12 128	0.13 94	0.07 53	0.14 93	0.08 75	0.03 37	0.06 70	0.11 75	0.10 55	0.09 57	0.11 70

TANstereo	0.11 96	0.06 58	0.06 85	0.10 125	0.09 119	0.09 104	0.06 95	0.12 63	0.08 84	0.22 129	0.08 81	0.13 84	0.07 106	0.08 127	0.10 130	0.13 188	0.20 161	0.13 154	0.18 156	0.08 74	0.18 160	0.09 109	0.06 101	0.06 70	0.10 60	0.10 55	0.15 122	0.14 98

XX-TBD	0.11 96	0.06 58	0.06 85	0.10 125	0.09 119	0.09 104	0.06 95	0.12 63	0.08 84	0.22 129	0.08 81	0.13 84	0.07 106	0.08 127	0.10 130	0.13 188	0.20 161	0.13 154	0.18 156	0.08 74	0.18 160	0.09 109	0.06 101	0.06 70	0.10 60	0.10 55	0.15 122	0.14 98

RALAANet	0.09 58	0.08 113	0.06 85	0.07 81	0.05 41	0.08 91	0.05 62	0.10 54	0.07 66	0.12 52	0.09 99	0.10 53	0.06 81	0.03 30	0.08 59	0.09 56	0.13 60	0.11 100	0.15 119	0.08 74	0.12 62	0.07 58	0.04 57	0.06 70	0.11 75	0.10 55	0.11 76	0.11 70

FINET	0.12 121	0.11 153	0.12 190	0.12 152	0.10 135	0.11 136	0.13 181	0.15 97	0.12 163	0.13 57	0.12 139	0.13 84	0.09 135	0.09 144	0.15 226	0.13 188	0.15 80	0.11 100	0.16 135	0.09 100	0.13 78	0.10 140	0.10 177	0.10 164	0.12 83	0.10 55	0.13 98	0.12 81

UPFNet	0.09 58	0.08 113	0.08 134	0.09 109	0.07 79	0.09 104	0.06 95	0.12 63	0.09 110	0.14 60	0.09 99	0.12 68	0.06 81	0.07 108	0.08 59	0.10 84	0.13 60	0.11 100	0.10 57	0.07 53	0.09 36	0.07 58	0.06 101	0.06 70	0.09 45	0.10 55	0.10 62	0.10 60

DMCA-RVC	0.10 83	0.08 113	0.11 175	0.08 91	0.09 119	0.08 91	0.08 122	0.12 63	0.09 110	0.13 57	0.13 151	0.13 84	0.07 106	0.06 80	0.13 201	0.12 167	0.14 74	0.13 154	0.11 64	0.10 123	0.12 62	0.09 109	0.07 121	0.09 148	0.10 60	0.10 55	0.10 62	0.11 70

DMCA	0.07 42	0.05 38	0.07 113	0.06 60	0.06 63	0.05 51	0.07 111	0.09 47	0.06 48	0.06 31	0.09 99	0.07 37	0.06 81	0.06 80	0.07 33	0.08 40	0.11 48	0.10 84	0.08 35	0.07 53	0.09 36	0.05 28	0.06 101	0.05 46	0.08 37	0.10 55	0.05 23	0.07 37

DN-CSS_ROB	0.11 96	0.09 129	0.11 175	0.08 91	0.09 119	0.08 91	0.08 122	0.16 106	0.10 133	0.23 146	0.17 197	0.18 138	0.14 193	0.05 64	0.08 59	0.09 56	0.13 60	0.10 84	0.18 156	0.09 100	0.11 48	0.08 75	0.07 121	0.08 126	0.13 93	0.10 55	0.12 85	0.10 60

CAS	0.09 58	0.07 81	0.05 56	0.06 60	0.05 41	0.05 51	0.04 52	0.14 92	0.05 30	0.11 50	0.10 118	0.11 62	0.05 56	0.07 108	0.08 59	0.09 56	0.11 48	0.10 84	0.14 107	0.07 53	0.12 62	0.07 58	0.05 83	0.05 46	0.13 93	0.11 79	0.09 57	0.14 98

LoS	0.15 175	0.10 142	0.08 134	0.10 125	0.11 152	0.09 104	0.07 111	0.50 275	0.05 30	0.32 258	0.36 270	0.36 227	0.06 81	0.09 144	0.09 92	0.10 84	0.20 161	0.09 65	0.14 107	0.11 143	0.21 210	0.09 109	0.07 121	0.07 105	0.17 150	0.11 79	0.20 186	0.21 188
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.11 96	0.06 58	0.06 85	0.06 60	0.08 100	0.07 81	0.05 62	0.35 254	0.05 30	0.15 67	0.23 242	0.13 84	0.04 39	0.08 127	0.08 59	0.10 84	0.19 145	0.08 40	0.14 107	0.08 74	0.28 263	0.08 75	0.07 121	0.04 28	0.14 113	0.11 79	0.13 98	0.16 123

IPLG	0.09 58	0.07 81	0.07 113	0.07 81	0.07 79	0.06 66	0.05 62	0.15 97	0.06 48	0.22 129	0.06 46	0.15 99	0.05 56	0.04 48	0.08 59	0.10 84	0.16 93	0.10 84	0.14 107	0.09 100	0.13 78	0.08 75	0.04 57	0.07 105	0.13 93	0.11 79	0.11 76	0.08 41

AnonymousM	0.08 52	0.05 38	0.04 32	0.06 60	0.05 41	0.04 29	0.04 52	0.13 82	0.05 30	0.20 116	0.06 46	0.11 62	0.03 27	0.06 80	0.09 92	0.09 56	0.19 145	0.08 40	0.12 74	0.07 53	0.16 126	0.06 43	0.04 57	0.04 28	0.08 37	0.11 79	0.10 62	0.09 48

CREStereo++_RVC	0.11 96	0.07 81	0.05 56	0.08 91	0.08 100	0.08 91	0.07 111	0.16 106	0.09 110	0.26 210	0.09 99	0.17 123	0.13 179	0.08 127	0.08 59	0.10 84	0.20 161	0.08 40	0.13 94	0.07 53	0.19 171	0.08 75	0.06 101	0.06 70	0.14 113	0.11 79	0.16 131	0.15 109
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
TestStereo	0.13 131	0.12 166	0.10 162	0.11 141	0.08 100	0.11 136	0.10 155	0.18 148	0.11 147	0.24 162	0.13 151	0.20 164	0.08 123	0.06 80	0.11 167	0.10 84	0.20 161	0.11 100	0.20 175	0.10 123	0.21 210	0.10 140	0.06 101	0.12 192	0.19 185	0.11 79	0.12 85	0.13 89

RASNet	0.11 96	0.10 142	0.09 144	0.10 125	0.07 79	0.08 91	0.08 122	0.19 169	0.09 110	0.17 83	0.10 118	0.13 84	0.08 123	0.06 80	0.08 59	0.10 84	0.15 80	0.09 65	0.12 74	0.06 38	0.15 109	0.09 109	0.05 83	0.10 164	0.13 93	0.11 79	0.17 143	0.17 134

HITNet	0.09 58	0.07 81	0.06 85	0.08 91	0.08 100	0.08 91	0.05 62	0.11 58	0.07 66	0.19 108	0.08 81	0.12 68	0.06 81	0.07 108	0.08 59	0.08 40	0.13 60	0.11 100	0.10 57	0.06 38	0.10 44	0.09 109	0.06 101	0.06 70	0.12 83	0.11 79	0.16 131	0.13 89
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
DISCO	0.10 83	0.10 142	0.08 134	0.10 125	0.09 119	0.11 136	0.09 138	0.10 54	0.08 84	0.15 67	0.10 118	0.12 68	0.07 106	0.06 80	0.09 92	0.11 128	0.15 80	0.10 84	0.14 107	0.10 123	0.12 62	0.10 140	0.06 101	0.09 148	0.14 113	0.11 79	0.13 98	0.11 70

castereo++	0.10 83	0.07 81	0.05 56	0.07 81	0.07 79	0.06 66	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.24 162	0.08 81	0.17 123	0.06 81	0.05 64	0.09 92	0.10 84	0.19 145	0.09 65	0.13 94	0.07 53	0.20 191	0.07 58	0.05 83	0.07 105	0.12 83	0.12 89	0.12 85	0.11 70

castereo	0.10 83	0.07 81	0.06 85	0.06 60	0.07 79	0.08 91	0.05 62	0.16 106	0.11 147	0.24 162	0.10 118	0.15 99	0.04 39	0.05 64	0.08 59	0.10 84	0.20 161	0.09 65	0.14 107	0.07 53	0.19 171	0.07 58	0.04 57	0.07 105	0.13 93	0.12 89	0.12 85	0.12 81

MyStereo04	0.14 155	0.12 166	0.10 162	0.08 91	0.09 119	0.10 126	0.08 122	0.22 207	0.19 218	0.24 162	0.16 188	0.23 197	0.11 158	0.04 48	0.10 130	0.11 128	0.17 106	0.12 128	0.21 186	0.12 163	0.16 126	0.11 160	0.06 101	0.11 176	0.21 210	0.12 89	0.16 131	0.15 109

EGLCR-Stereo	0.11 96	0.06 58	0.04 32	0.08 91	0.08 100	0.07 81	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.27 224	0.06 46	0.19 150	0.06 81	0.08 127	0.08 59	0.10 84	0.20 161	0.10 84	0.16 135	0.07 53	0.17 147	0.07 58	0.04 57	0.06 70	0.10 60	0.12 89	0.18 162	0.18 151

TESTraft	0.09 58	0.06 58	0.06 85	0.04 28	0.04 27	0.05 51	0.06 95	0.09 47	0.08 84	0.09 41	0.08 81	0.12 68	0.13 179	0.03 30	0.09 92	0.10 84	0.11 48	0.09 65	0.08 35	0.07 53	0.13 78	0.12 179	0.02 18	0.05 46	0.14 113	0.12 89	0.14 111	0.20 174

RAFT+CT+SA	0.09 58	0.05 38	0.07 113	0.05 41	0.05 41	0.04 29	0.05 62	0.13 82	0.08 84	0.08 40	0.07 60	0.15 99	0.13 179	0.04 48	0.10 130	0.10 84	0.09 38	0.08 40	0.08 35	0.06 38	0.12 62	0.11 160	0.02 18	0.06 70	0.13 93	0.12 89	0.11 76	0.17 134

raftrobust	0.10 83	0.08 113	0.06 85	0.08 91	0.07 79	0.05 51	0.04 52	0.14 92	0.06 48	0.25 193	0.07 60	0.12 68	0.05 56	0.05 64	0.08 59	0.09 56	0.18 125	0.11 100	0.11 64	0.09 100	0.17 147	0.08 75	0.05 83	0.05 46	0.13 93	0.12 89	0.10 62	0.10 60

ADLNet	0.12 121	0.11 153	0.08 134	0.12 152	0.10 135	0.16 181	0.12 176	0.14 92	0.07 66	0.13 57	0.10 118	0.25 206	0.10 148	0.28 251	0.09 92	0.10 84	0.17 106	0.09 65	0.13 94	0.09 100	0.11 48	0.08 75	0.13 204	0.06 70	0.13 93	0.12 89	0.12 85	0.14 98

HGLStereo	0.11 96	0.10 142	0.08 134	0.09 109	0.10 135	0.09 104	0.06 95	0.14 92	0.08 84	0.18 95	0.15 177	0.09 46	0.06 81	0.08 127	0.09 92	0.10 84	0.17 106	0.13 154	0.14 107	0.10 123	0.11 48	0.09 109	0.08 145	0.08 126	0.13 93	0.12 89	0.10 62	0.11 70

PMTNet	0.11 96	0.10 142	0.06 85	0.12 152	0.09 119	0.07 81	0.06 95	0.18 148	0.06 48	0.28 240	0.06 46	0.18 138	0.04 39	0.07 108	0.09 92	0.11 128	0.19 145	0.09 65	0.14 107	0.08 74	0.17 147	0.09 109	0.07 121	0.05 46	0.13 93	0.12 89	0.17 143	0.15 109

CFNet	0.12 121	0.11 153	0.08 134	0.14 170	0.12 166	0.11 136	0.09 138	0.19 169	0.10 133	0.18 95	0.12 139	0.25 206	0.10 148	0.08 127	0.08 59	0.09 56	0.17 106	0.12 128	0.12 74	0.09 100	0.11 48	0.08 75	0.06 101	0.09 148	0.15 126	0.12 89	0.13 98	0.13 89

CFNet_RVC	0.13 131	0.12 166	0.10 162	0.14 170	0.11 152	0.14 160	0.09 138	0.17 116	0.09 110	0.19 108	0.13 151	0.21 182	0.09 135	0.09 144	0.10 130	0.13 188	0.18 125	0.13 154	0.15 119	0.11 143	0.16 126	0.08 75	0.06 101	0.09 148	0.15 126	0.12 89	0.16 131	0.17 134

NVstereo2D	0.15 175	0.11 153	0.11 175	0.19 206	0.14 188	0.21 224	0.24 238	0.13 82	0.11 147	0.16 73	0.14 164	0.10 53	0.07 106	0.39 264	0.11 167	0.11 128	0.21 175	0.14 179	0.15 119	0.10 123	0.12 62	0.08 75	0.24 244	0.08 126	0.14 113	0.12 89	0.14 111	0.12 81

iResNetv2_ROB	0.12 121	0.08 113	0.07 113	0.12 152	0.09 119	0.12 144	0.08 122	0.17 116	0.08 84	0.22 129	0.12 139	0.20 164	0.15 201	0.06 80	0.08 59	0.08 40	0.16 93	0.11 100	0.17 143	0.10 123	0.14 93	0.09 109	0.09 164	0.10 164	0.14 113	0.12 89	0.19 174	0.12 81

iResNet_ROB	0.11 96	0.08 113	0.07 113	0.11 141	0.08 100	0.12 144	0.07 111	0.15 97	0.08 84	0.23 146	0.10 118	0.15 99	0.15 201	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.17 106	0.12 128	0.13 94	0.09 100	0.14 93	0.09 109	0.07 121	0.08 126	0.14 113	0.12 89	0.15 122	0.15 109

Reg-Stereo(zero)	0.11 96	0.08 113	0.06 85	0.08 91	0.07 79	0.10 126	0.07 111	0.17 116	0.10 133	0.25 193	0.09 99	0.20 164	0.06 81	0.07 108	0.09 92	0.11 128	0.19 145	0.10 84	0.15 119	0.09 100	0.15 109	0.08 75	0.07 121	0.07 105	0.13 93	0.13 104	0.18 162	0.17 134

HI	0.11 96	0.08 113	0.06 85	0.08 91	0.07 79	0.10 126	0.07 111	0.17 116	0.10 133	0.25 193	0.09 99	0.20 164	0.06 81	0.07 108	0.09 92	0.11 128	0.19 145	0.10 84	0.15 119	0.09 100	0.15 109	0.08 75	0.07 121	0.07 105	0.13 93	0.13 104	0.18 162	0.17 134

trnet	0.11 96	0.08 113	0.05 56	0.07 81	0.07 79	0.07 81	0.05 62	0.18 148	0.05 30	0.27 224	0.07 60	0.18 138	0.06 81	0.08 127	0.08 59	0.10 84	0.22 187	0.08 40	0.12 74	0.07 53	0.20 191	0.08 75	0.06 101	0.05 46	0.11 75	0.13 104	0.17 143	0.16 123

TestStereo1	0.09 58	0.07 81	0.06 85	0.04 28	0.05 41	0.06 66	0.06 95	0.07 38	0.07 66	0.09 41	0.07 60	0.11 62	0.14 193	0.04 48	0.09 92	0.10 84	0.11 48	0.09 65	0.09 48	0.08 74	0.13 78	0.12 179	0.02 18	0.04 28	0.15 126	0.13 104	0.16 131	0.20 174

RAFT_CTSACE	0.07 42	0.04 27	0.06 85	0.03 19	0.04 27	0.05 51	0.05 62	0.06 28	0.06 48	0.09 41	0.04 16	0.10 53	0.09 135	0.03 30	0.07 33	0.08 40	0.11 48	0.07 35	0.07 25	0.05 27	0.12 62	0.08 75	0.03 37	0.06 70	0.12 83	0.13 104	0.12 85	0.15 109

test_5	0.08 52	0.05 38	0.07 113	0.04 28	0.04 27	0.04 29	0.04 52	0.09 47	0.05 30	0.05 27	0.07 60	0.12 68	0.12 166	0.02 14	0.07 33	0.09 56	0.07 24	0.07 35	0.08 35	0.06 38	0.10 44	0.09 109	0.02 18	0.07 105	0.10 60	0.13 104	0.13 98	0.18 151

SA-5K	0.09 58	0.07 81	0.06 85	0.04 28	0.05 41	0.06 66	0.06 95	0.07 38	0.07 66	0.09 41	0.07 60	0.11 62	0.14 193	0.04 48	0.09 92	0.10 84	0.11 48	0.09 65	0.09 48	0.08 74	0.13 78	0.12 179	0.02 18	0.04 28	0.15 126	0.13 104	0.16 131	0.20 174

iRaft-Stereo_20w	0.13 131	0.07 81	0.05 56	0.12 152	0.12 166	0.12 144	0.09 138	0.16 106	0.10 133	0.28 240	0.09 99	0.19 150	0.04 39	0.10 158	0.09 92	0.11 128	0.24 211	0.11 100	0.15 119	0.13 181	0.20 191	0.08 75	0.09 164	0.06 70	0.17 150	0.13 104	0.20 186	0.25 205

dd	0.14 155	0.12 166	0.07 113	0.25 229	0.10 135	0.19 209	0.09 138	0.17 116	0.08 84	0.17 83	0.08 81	0.33 221	0.08 123	0.06 80	0.10 130	0.11 128	0.24 211	0.11 100	0.25 214	0.09 100	0.15 109	0.09 109	0.06 101	0.09 148	0.17 150	0.13 104	0.18 162	0.15 109

MIPNet	0.11 96	0.09 129	0.06 85	0.07 81	0.08 100	0.07 81	0.05 62	0.17 116	0.06 48	0.23 146	0.07 60	0.15 99	0.08 123	0.05 64	0.09 92	0.10 84	0.17 106	0.11 100	0.20 175	0.12 163	0.13 78	0.10 140	0.05 83	0.07 105	0.15 126	0.13 104	0.11 76	0.13 89

IPLGR	0.12 121	0.09 129	0.09 144	0.09 109	0.10 135	0.09 104	0.07 111	0.18 148	0.09 110	0.22 129	0.10 118	0.15 99	0.07 106	0.06 80	0.09 92	0.11 128	0.17 106	0.11 100	0.20 175	0.12 163	0.15 109	0.08 75	0.04 57	0.08 126	0.16 138	0.13 104	0.14 111	0.16 123

AACVNet	0.14 155	0.13 179	0.10 162	0.13 163	0.13 178	0.14 160	0.10 155	0.19 169	0.11 147	0.22 129	0.17 197	0.13 84	0.10 148	0.09 144	0.11 167	0.11 128	0.21 175	0.13 154	0.17 143	0.12 163	0.16 126	0.11 160	0.11 187	0.11 176	0.17 150	0.13 104	0.14 111	0.16 123

LMCR-Stereo	0.13 131	0.09 129	0.07 113	0.11 141	0.08 100	0.11 136	0.09 138	0.18 148	0.09 110	0.19 108	0.14 164	0.19 150	0.14 193	0.10 158	0.09 92	0.11 128	0.20 161	0.13 154	0.19 169	0.10 123	0.18 160	0.10 140	0.08 145	0.08 126	0.15 126	0.13 104	0.18 162	0.17 134

GMStereo	0.12 121	0.12 166	0.07 113	0.11 141	0.11 152	0.13 153	0.09 138	0.17 116	0.10 133	0.17 83	0.13 151	0.21 182	0.11 158	0.07 108	0.10 130	0.09 56	0.17 106	0.10 84	0.17 143	0.12 163	0.14 93	0.09 109	0.07 121	0.09 148	0.14 113	0.13 104	0.15 122	0.12 81
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.10 83	0.09 129	0.08 134	0.10 125	0.08 100	0.09 104	0.08 122	0.15 97	0.08 84	0.17 83	0.09 99	0.13 84	0.09 135	0.07 108	0.09 92	0.10 84	0.16 93	0.13 154	0.12 74	0.08 74	0.11 48	0.09 109	0.08 145	0.09 148	0.11 75	0.13 104	0.10 62	0.11 70

CREStereo	0.11 96	0.08 113	0.06 85	0.08 91	0.08 100	0.07 81	0.05 62	0.18 148	0.05 30	0.26 210	0.08 81	0.18 138	0.06 81	0.08 127	0.08 59	0.10 84	0.22 187	0.09 65	0.13 94	0.08 74	0.20 191	0.09 109	0.06 101	0.05 46	0.11 75	0.13 104	0.17 143	0.15 109
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DSFCA	0.11 96	0.13 179	0.09 144	0.10 125	0.08 100	0.11 136	0.11 166	0.12 63	0.09 110	0.12 52	0.13 151	0.14 94	0.07 106	0.05 64	0.09 92	0.11 128	0.15 80	0.13 154	0.16 135	0.10 123	0.13 78	0.12 179	0.07 121	0.09 148	0.12 83	0.13 104	0.10 62	0.13 89

FADNet-RVC-Resample	0.13 131	0.10 142	0.12 190	0.12 152	0.10 135	0.13 153	0.10 155	0.16 106	0.13 172	0.18 95	0.13 151	0.17 123	0.11 158	0.10 158	0.10 130	0.09 56	0.13 60	0.15 193	0.15 119	0.17 223	0.15 109	0.12 179	0.10 177	0.13 202	0.17 150	0.13 104	0.12 85	0.11 70

STTStereo	0.13 131	0.14 192	0.17 231	0.13 163	0.15 196	0.13 153	0.20 218	0.13 82	0.13 172	0.15 67	0.15 177	0.17 123	0.10 148	0.11 170	0.12 181	0.12 167	0.15 80	0.14 179	0.13 94	0.11 143	0.12 62	0.10 140	0.07 121	0.09 148	0.15 126	0.13 104	0.12 85	0.16 123

BEATNet_4x	0.11 96	0.10 142	0.08 134	0.09 109	0.09 119	0.09 104	0.08 122	0.12 63	0.08 84	0.21 125	0.09 99	0.15 99	0.09 135	0.07 108	0.10 130	0.09 56	0.13 60	0.13 154	0.11 64	0.08 74	0.13 78	0.11 160	0.08 145	0.07 105	0.13 93	0.13 104	0.18 162	0.18 151

RYNet	0.06 28	0.04 27	0.04 32	0.04 28	0.04 27	0.04 29	0.03 28	0.04 18	0.11 147	0.05 27	0.04 16	0.04 20	0.03 27	0.03 30	0.07 33	0.06 19	0.07 24	0.08 40	0.07 25	0.05 27	0.05 15	0.04 19	0.11 187	0.04 28	0.06 21	0.13 104	0.06 33	0.05 23

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 131	0.13 179	0.13 199	0.14 170	0.15 196	0.13 153	0.20 218	0.13 82	0.15 189	0.16 73	0.16 188	0.21 182	0.09 135	0.15 216	0.10 130	0.12 167	0.15 80	0.12 128	0.11 64	0.09 100	0.11 48	0.09 109	0.08 145	0.08 126	0.13 93	0.13 104	0.11 76	0.15 109
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.14 155	0.11 153	0.09 144	0.16 186	0.12 166	0.14 160	0.11 166	0.21 198	0.10 133	0.24 162	0.13 151	0.21 182	0.14 193	0.08 127	0.09 92	0.10 84	0.19 145	0.11 100	0.19 169	0.09 100	0.17 147	0.08 75	0.10 177	0.09 148	0.16 138	0.13 104	0.16 131	0.19 166

PWCDC_ROB	0.13 131	0.06 58	0.09 144	0.07 81	0.13 178	0.08 91	0.13 181	0.06 28	0.24 239	0.09 41	0.15 177	0.09 46	0.43 265	0.26 245	0.10 130	0.10 84	0.09 38	0.12 128	0.08 35	0.11 143	0.08 33	0.11 160	0.19 228	0.13 202	0.07 29	0.13 104	0.08 45	0.18 151

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 83	0.07 81	0.06 85	0.08 91	0.05 41	0.07 81	0.03 28	0.11 58	0.15 189	0.20 116	0.15 177	0.11 62	0.07 106	0.08 127	0.08 59	0.09 56	0.16 93	0.11 100	0.12 74	0.08 74	0.12 62	0.11 160	0.06 101	0.07 105	0.12 83	0.14 128	0.12 85	0.16 123

AE-Stereo	0.12 121	0.09 129	0.08 134	0.11 141	0.09 119	0.08 91	0.05 62	0.17 116	0.14 181	0.24 162	0.09 99	0.19 150	0.10 148	0.07 108	0.10 130	0.12 167	0.24 211	0.13 154	0.16 135	0.11 143	0.18 160	0.09 109	0.05 83	0.09 148	0.13 93	0.14 128	0.15 122	0.15 109

IGEV_Zeroshot_test	0.14 155	0.07 81	0.05 56	0.13 163	0.13 178	0.10 126	0.11 166	0.17 116	0.09 110	0.28 240	0.09 99	0.23 197	0.05 56	0.12 189	0.09 92	0.11 128	0.23 196	0.11 100	0.16 135	0.12 163	0.20 191	0.09 109	0.09 164	0.06 70	0.19 185	0.14 128	0.23 206	0.27 213

HH	0.13 131	0.06 58	0.05 56	0.11 141	0.11 152	0.16 181	0.08 122	0.19 169	0.07 66	0.28 240	0.08 81	0.18 138	0.05 56	0.12 189	0.10 130	0.10 84	0.23 196	0.12 128	0.15 119	0.10 123	0.20 191	0.08 75	0.07 121	0.08 126	0.13 93	0.14 128	0.19 174	0.23 195

HanStereo	0.13 131	0.06 58	0.05 56	0.11 141	0.11 152	0.16 181	0.08 122	0.19 169	0.07 66	0.28 240	0.08 81	0.18 138	0.05 56	0.12 189	0.10 130	0.10 84	0.23 196	0.12 128	0.15 119	0.10 123	0.20 191	0.08 75	0.07 121	0.08 126	0.13 93	0.14 128	0.19 174	0.23 195

CASS	0.15 175	0.12 166	0.10 162	0.14 170	0.12 166	0.16 181	0.10 155	0.19 169	0.15 189	0.26 210	0.12 139	0.20 164	0.12 166	0.09 144	0.11 167	0.12 167	0.23 196	0.12 128	0.23 203	0.09 100	0.19 171	0.10 140	0.07 121	0.09 148	0.23 227	0.14 128	0.19 174	0.22 191
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SA	0.10 83	0.07 81	0.06 85	0.06 60	0.05 41	0.08 91	0.04 52	0.12 63	0.05 30	0.16 73	0.07 60	0.16 119	0.03 27	0.04 48	0.09 92	0.09 56	0.13 60	0.11 100	0.12 74	0.09 100	0.14 93	0.10 140	0.03 37	0.06 70	0.16 138	0.14 128	0.13 98	0.20 174

dad	0.18 200	0.16 208	0.11 175	0.36 243	0.16 199	0.24 233	0.21 229	0.24 221	0.09 110	0.22 129	0.11 129	0.38 230	0.11 158	0.08 127	0.12 181	0.10 84	0.27 246	0.12 128	0.29 230	0.10 123	0.19 171	0.12 179	0.08 145	0.13 202	0.18 171	0.14 128	0.31 237	0.22 191

RAFT	0.06 28	0.03 17	0.05 56	0.03 19	0.02 8	0.03 17	0.02 12	0.07 38	0.04 19	0.04 20	0.06 46	0.07 37	0.05 56	0.01 2	0.06 23	0.06 19	0.07 24	0.05 16	0.05 15	0.04 16	0.06 21	0.07 58	0.01 2	0.04 28	0.13 93	0.14 128	0.13 98	0.15 109

GEStereo_RVC	0.14 155	0.13 179	0.10 162	0.11 141	0.12 166	0.12 144	0.11 166	0.18 148	0.13 172	0.24 162	0.16 188	0.18 138	0.10 148	0.06 80	0.12 181	0.11 128	0.20 161	0.17 217	0.23 203	0.13 181	0.15 109	0.13 196	0.07 121	0.11 176	0.20 197	0.14 128	0.13 98	0.19 166

s12784h	0.12 121	0.09 129	0.06 85	0.11 141	0.09 119	0.08 91	0.06 95	0.18 148	0.07 66	0.27 224	0.11 129	0.19 150	0.08 123	0.07 108	0.08 59	0.09 56	0.21 175	0.08 40	0.15 119	0.07 53	0.20 191	0.08 75	0.05 83	0.07 105	0.16 138	0.14 128	0.18 162	0.21 188

CFNet_pseudo	0.13 131	0.11 153	0.11 175	0.14 170	0.11 152	0.12 144	0.11 166	0.19 169	0.12 163	0.24 162	0.14 164	0.16 119	0.15 201	0.08 127	0.09 92	0.10 84	0.16 93	0.13 154	0.13 94	0.08 74	0.15 109	0.08 75	0.08 145	0.09 148	0.15 126	0.14 128	0.19 174	0.20 174

GES	0.14 155	0.11 153	0.07 113	0.09 109	0.11 152	0.15 172	0.09 138	0.20 187	0.09 110	0.23 146	0.12 139	0.17 123	0.11 158	0.14 208	0.10 130	0.10 84	0.23 196	0.14 179	0.24 209	0.14 192	0.17 147	0.17 227	0.11 187	0.09 148	0.15 126	0.14 128	0.21 200	0.20 174

EAI-Stereo	0.13 131	0.07 81	0.04 32	0.10 125	0.10 135	0.10 126	0.09 138	0.17 116	0.10 133	0.26 210	0.11 129	0.20 164	0.05 56	0.10 158	0.10 130	0.11 128	0.23 196	0.12 128	0.18 156	0.12 163	0.19 171	0.08 75	0.08 145	0.08 126	0.16 138	0.14 128	0.15 122	0.20 174

DeepPrunerF	0.11 96	0.10 142	0.10 162	0.13 163	0.13 178	0.09 104	0.09 138	0.15 97	0.11 147	0.12 52	0.14 164	0.10 53	0.09 135	0.07 108	0.12 181	0.11 128	0.11 48	0.13 154	0.13 94	0.11 143	0.13 78	0.08 75	0.08 145	0.08 126	0.17 150	0.14 128	0.11 76	0.14 98

MSMDNet	0.13 131	0.08 113	0.06 85	0.09 109	0.12 166	0.10 126	0.08 122	0.17 116	0.11 147	0.27 224	0.09 99	0.20 164	0.06 81	0.12 189	0.10 130	0.11 128	0.24 211	0.12 128	0.19 169	0.16 218	0.21 210	0.11 160	0.07 121	0.08 126	0.17 150	0.14 128	0.17 143	0.18 151

iResNet	0.16 192	0.11 153	0.09 144	0.15 182	0.13 178	0.17 190	0.12 176	0.21 198	0.14 181	0.25 193	0.13 151	0.35 225	0.32 250	0.08 127	0.10 130	0.11 128	0.20 161	0.12 128	0.25 214	0.14 192	0.18 160	0.11 160	0.12 198	0.13 202	0.18 171	0.14 128	0.20 186	0.18 151

DDVS	0.19 206	0.15 200	0.13 199	0.18 199	0.18 214	0.19 209	0.20 218	0.20 187	0.16 194	0.25 193	0.21 230	0.39 233	0.27 238	0.13 202	0.12 181	0.14 209	0.26 235	0.19 233	0.28 228	0.15 206	0.18 160	0.16 223	0.10 177	0.14 211	0.19 185	0.15 145	0.22 204	0.25 205

DCVSM-stereo	0.20 214	0.15 200	0.11 175	0.24 226	0.18 214	0.26 236	0.21 229	0.23 215	0.16 194	0.24 162	0.19 220	0.49 243	0.27 238	0.13 202	0.10 130	0.12 167	0.24 211	0.16 204	0.24 209	0.15 206	0.19 171	0.14 203	0.22 235	0.11 176	0.18 171	0.15 145	0.24 214	0.28 216

ITSA-stereo	0.18 200	0.14 192	0.11 175	0.26 231	0.16 199	0.18 198	0.16 197	0.25 225	0.17 204	0.25 193	0.17 197	0.33 221	0.24 227	0.16 219	0.11 167	0.11 128	0.21 175	0.15 193	0.22 193	0.10 123	0.19 171	0.11 160	0.15 211	0.11 176	0.22 220	0.15 145	0.20 186	0.23 195

EKT-Stereo	0.15 175	0.10 142	0.07 113	0.13 163	0.12 166	0.16 181	0.17 206	0.18 148	0.11 147	0.26 210	0.17 197	0.17 123	0.07 106	0.11 170	0.09 92	0.11 128	0.24 211	0.15 193	0.23 203	0.12 163	0.24 244	0.10 140	0.07 121	0.08 126	0.20 197	0.15 145	0.17 143	0.18 151

DLNR_Zeroshot_test	10.12 307	32.06 314	0.05 56	54.44 314	0.09 119	0.18 198	50.47 314	0.19 169	0.08 84	0.27 224	0.07 60	0.20 164	0.04 39	0.14 208	62.26 314	70.60 314	0.33 262	0.18 228	0.25 214	0.11 143	0.20 191	0.08 75	0.07 121	0.09 148	0.18 171	0.15 145	0.20 186	0.26 209

Any-RAFT	0.13 131	0.07 81	0.05 56	0.10 125	0.09 119	0.12 144	0.08 122	0.17 116	0.10 133	0.26 210	0.09 99	0.20 164	0.08 123	0.10 158	0.09 92	0.10 84	0.22 187	0.11 100	0.20 175	0.10 123	0.21 210	0.09 109	0.08 145	0.06 70	0.16 138	0.15 145	0.17 143	0.17 134

RAFT-Test	0.13 131	0.07 81	0.06 85	0.09 109	0.11 152	0.13 153	0.09 138	0.17 116	0.11 147	0.27 224	0.10 118	0.20 164	0.05 56	0.12 189	0.10 130	0.11 128	0.23 196	0.12 128	0.21 186	0.14 192	0.21 210	0.11 160	0.06 101	0.08 126	0.17 150	0.15 145	0.17 143	0.17 134

Sa-1000	0.10 83	0.07 81	0.07 113	0.07 81	0.05 41	0.09 104	0.03 28	0.12 63	0.06 48	0.18 95	0.08 81	0.19 150	0.05 56	0.05 64	0.10 130	0.10 84	0.16 93	0.12 128	0.14 107	0.09 100	0.16 126	0.10 140	0.04 57	0.05 46	0.19 185	0.15 145	0.13 98	0.20 174

test_4	0.09 58	0.05 38	0.07 113	0.05 41	0.06 63	0.03 17	0.02 12	0.11 58	0.09 110	0.17 83	0.06 46	0.09 46	0.06 81	0.03 30	0.09 92	0.09 56	0.15 80	0.08 40	0.10 57	0.07 53	0.16 126	0.08 75	0.02 18	0.07 105	0.09 45	0.15 145	0.12 85	0.18 151

UDGNet	0.15 175	0.13 179	0.09 144	0.18 199	0.17 207	0.16 181	0.19 216	0.15 97	0.11 147	0.16 73	0.14 164	0.15 99	0.05 56	0.45 265	0.09 92	0.10 84	0.17 106	0.12 128	0.14 107	0.09 100	0.17 147	0.09 109	0.28 266	0.07 105	0.17 150	0.15 145	0.12 85	0.13 89

test_3	0.11 96	0.07 81	0.07 113	0.06 60	0.08 100	0.05 51	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.24 162	0.09 99	0.21 182	0.11 158	0.06 80	0.13 201	0.13 188	0.20 161	0.09 65	0.14 107	0.10 123	0.18 160	0.08 75	0.04 57	0.08 126	0.13 93	0.15 145	0.13 98	0.14 98

GwcNet-ADL	0.17 195	0.12 166	0.11 175	0.19 206	0.14 188	0.17 190	0.14 187	0.21 198	0.14 181	0.24 162	0.17 197	0.32 220	0.16 206	0.19 230	0.11 167	0.14 209	0.22 187	0.15 193	0.23 203	0.13 181	0.18 160	0.11 160	0.05 83	0.10 164	0.18 171	0.15 145	0.19 174	0.21 188

PSMNet-ADL	0.18 200	0.13 179	0.13 199	0.16 186	0.14 188	0.17 190	0.16 197	0.20 187	0.21 235	0.27 224	0.19 220	0.29 217	0.25 230	0.18 225	0.14 216	0.14 209	0.23 196	0.14 179	0.22 193	0.14 192	0.19 171	0.11 160	0.10 177	0.11 176	0.20 197	0.15 145	0.23 206	0.19 166

GANet-ADL	0.15 175	0.12 166	0.09 144	0.14 170	0.12 166	0.16 181	0.12 176	0.20 187	0.10 133	0.25 193	0.15 177	0.22 195	0.12 166	0.21 237	0.09 92	0.11 128	0.25 227	0.14 179	0.20 175	0.14 192	0.19 171	0.09 109	0.08 145	0.10 164	0.17 150	0.15 145	0.20 186	0.17 134

TRStereo	0.13 131	0.07 81	0.05 56	0.09 109	0.08 100	0.17 190	0.13 181	0.18 148	0.07 66	0.25 193	0.09 99	0.20 164	0.04 39	0.10 158	0.09 92	0.10 84	0.22 187	0.11 100	0.22 193	0.13 181	0.19 171	0.09 109	0.09 164	0.07 105	0.16 138	0.15 145	0.24 214	0.20 174

APVNet	0.15 175	0.13 179	0.11 175	0.14 170	0.16 199	0.14 160	0.13 181	0.19 169	0.11 147	0.14 60	0.13 151	0.17 123	0.09 135	0.16 219	0.15 226	0.15 225	0.21 175	0.14 179	0.22 193	0.15 206	0.15 109	0.12 179	0.07 121	0.12 192	0.16 138	0.15 145	0.19 174	0.17 134

AF-Net	0.15 175	0.13 179	0.13 199	0.14 170	0.18 214	0.15 172	0.14 187	0.17 116	0.16 194	0.17 83	0.21 230	0.18 138	0.12 166	0.10 158	0.17 237	0.16 233	0.13 60	0.14 179	0.15 119	0.11 143	0.11 48	0.10 140	0.13 204	0.10 164	0.14 113	0.15 145	0.20 186	0.14 98

RP	0.15 175	0.14 192	0.15 217	0.17 194	0.14 188	0.17 190	0.16 197	0.19 169	0.17 204	0.14 60	0.16 188	0.16 119	0.15 201	0.11 170	0.13 201	0.12 167	0.15 80	0.12 128	0.15 119	0.12 163	0.12 62	0.12 179	0.10 177	0.12 192	0.17 150	0.15 145	0.20 186	0.18 151

Nwc_Net	0.15 175	0.13 179	0.13 199	0.14 170	0.18 214	0.15 172	0.14 187	0.17 116	0.16 194	0.17 83	0.21 230	0.18 138	0.12 166	0.10 158	0.17 237	0.16 233	0.13 60	0.14 179	0.15 119	0.11 143	0.11 48	0.10 140	0.13 204	0.10 164	0.14 113	0.15 145	0.20 186	0.14 98

R-Stereo Train	0.13 131	0.07 81	0.07 113	0.09 109	0.10 135	0.15 172	0.05 62	0.16 106	0.12 163	0.28 240	0.12 139	0.20 164	0.08 123	0.11 170	0.09 92	0.11 128	0.24 211	0.12 128	0.16 135	0.11 143	0.21 210	0.11 160	0.08 145	0.07 105	0.15 126	0.15 145	0.16 131	0.15 109

ADCL	0.14 155	0.12 166	0.11 175	0.13 163	0.11 152	0.14 160	0.10 155	0.17 116	0.15 189	0.22 129	0.16 188	0.21 182	0.12 166	0.09 144	0.10 130	0.11 128	0.16 93	0.13 154	0.17 143	0.12 163	0.18 160	0.13 196	0.11 187	0.11 176	0.16 138	0.15 145	0.16 131	0.16 123

ADCP+	0.11 96	0.10 142	0.08 134	0.09 109	0.07 79	0.09 104	0.08 122	0.13 82	0.11 147	0.16 73	0.12 139	0.18 138	0.08 123	0.07 108	0.10 130	0.09 56	0.16 93	0.11 100	0.14 107	0.09 100	0.12 62	0.09 109	0.08 145	0.08 126	0.11 75	0.15 145	0.11 76	0.11 70

RAFT-Stereo	0.13 131	0.07 81	0.07 113	0.09 109	0.10 135	0.15 172	0.05 62	0.16 106	0.12 163	0.28 240	0.12 139	0.20 164	0.08 123	0.11 170	0.09 92	0.11 128	0.24 211	0.12 128	0.16 135	0.11 143	0.21 210	0.11 160	0.08 145	0.07 105	0.15 126	0.15 145	0.16 131	0.15 109
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.15 175	0.17 216	0.12 190	0.16 186	0.14 188	0.17 190	0.11 166	0.17 116	0.12 163	0.20 116	0.13 151	0.28 211	0.12 166	0.10 158	0.11 167	0.13 188	0.18 125	0.13 154	0.17 143	0.12 163	0.16 126	0.09 109	0.10 177	0.11 176	0.18 171	0.15 145	0.17 143	0.19 166

HSM	0.14 155	0.12 166	0.09 144	0.14 170	0.13 178	0.12 144	0.10 155	0.18 148	0.10 133	0.23 146	0.15 177	0.18 138	0.14 193	0.08 127	0.10 130	0.10 84	0.21 175	0.12 128	0.17 143	0.12 163	0.18 160	0.10 140	0.07 121	0.08 126	0.17 150	0.15 145	0.17 143	0.18 151

ACV-stereo	0.25 232	0.15 200	0.13 199	0.22 216	0.17 207	0.28 239	0.24 238	0.21 198	0.20 229	0.24 162	0.21 230	0.28 211	0.36 257	0.18 225	0.13 201	0.12 167	0.34 264	0.20 239	1.12 288	0.25 253	0.26 256	0.17 227	0.29 269	0.18 231	0.19 185	0.16 170	0.25 220	0.29 218

UniTT-Stereo	0.07 42	0.04 27	0.04 32	0.04 28	0.03 19	0.05 51	0.03 28	0.06 28	0.05 30	0.06 31	0.04 16	0.07 37	0.12 166	0.07 108	0.08 59	0.07 30	0.11 48	0.08 40	0.08 35	0.07 53	0.09 36	0.08 75	0.08 145	0.04 28	0.09 45	0.16 170	0.06 33	0.09 48

SQANet	0.45 264	0.54 271	0.14 210	1.41 278	0.51 271	1.23 278	0.83 275	0.30 243	0.24 239	0.34 266	0.24 245	0.64 254	0.19 216	1.12 276	0.17 237	0.14 209	0.24 211	0.20 239	0.40 251	0.22 247	0.16 126	0.14 203	1.58 282	0.17 228	0.20 197	0.16 170	0.26 225	0.39 243

raft_robust	0.12 121	0.09 129	0.09 144	0.11 141	0.06 63	0.09 104	0.06 95	0.15 97	0.08 84	0.23 146	0.07 60	0.20 164	0.11 158	0.09 144	0.11 167	0.12 167	0.16 93	0.12 128	0.13 94	0.10 123	0.15 109	0.11 160	0.03 37	0.07 105	0.18 171	0.16 170	0.15 122	0.14 98

GMOStereo	0.11 96	0.07 81	0.09 144	0.06 60	0.05 41	0.06 66	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.24 162	0.07 60	0.17 123	0.09 135	0.05 64	0.10 130	0.11 128	0.17 106	0.08 40	0.12 74	0.08 74	0.19 171	0.08 75	0.03 37	0.06 70	0.18 171	0.16 170	0.14 111	0.17 134

error version	0.11 96	0.07 81	0.09 144	0.06 60	0.05 41	0.06 66	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.24 162	0.07 60	0.17 123	0.09 135	0.05 64	0.10 130	0.11 128	0.17 106	0.08 40	0.12 74	0.08 74	0.19 171	0.08 75	0.03 37	0.06 70	0.18 171	0.16 170	0.14 111	0.17 134

test-v	0.11 96	0.07 81	0.09 144	0.06 60	0.05 41	0.06 66	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.24 162	0.07 60	0.17 123	0.09 135	0.05 64	0.10 130	0.11 128	0.17 106	0.08 40	0.12 74	0.08 74	0.19 171	0.08 75	0.03 37	0.06 70	0.18 171	0.16 170	0.14 111	0.17 134

test-2	0.11 96	0.07 81	0.09 144	0.06 60	0.05 41	0.06 66	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.24 162	0.07 60	0.17 123	0.09 135	0.05 64	0.10 130	0.11 128	0.17 106	0.08 40	0.12 74	0.08 74	0.19 171	0.08 75	0.03 37	0.06 70	0.18 171	0.16 170	0.14 111	0.17 134

sCroCo_RVC	0.14 155	0.09 129	0.09 144	0.08 91	0.07 79	0.10 126	0.07 111	0.19 169	0.14 181	0.18 95	0.12 139	0.13 84	0.14 193	0.06 80	0.13 201	0.15 225	0.22 187	0.15 193	0.22 193	0.13 181	0.21 210	0.16 223	0.06 101	0.12 192	0.17 150	0.16 170	0.17 143	0.17 134

XX-Stereo	0.14 155	0.05 38	0.05 56	0.10 125	0.08 100	0.17 190	0.07 111	0.18 148	0.10 133	0.27 224	0.09 99	0.20 164	0.03 27	0.09 144	0.10 130	0.12 167	0.23 196	0.11 100	0.20 175	0.11 143	0.20 191	0.08 75	0.08 145	0.07 105	0.22 220	0.16 170	0.17 143	0.36 237

psm_up	0.14 155	0.11 153	0.13 199	0.15 182	0.12 166	0.14 160	0.11 166	0.20 187	0.16 194	0.19 108	0.12 139	0.15 99	0.17 210	0.10 158	0.12 181	0.12 167	0.19 145	0.13 154	0.17 143	0.11 143	0.15 109	0.09 109	0.10 177	0.16 223	0.18 171	0.16 170	0.17 143	0.20 174

FADNet-RVC	0.14 155	0.13 179	0.10 162	0.18 199	0.11 152	0.14 160	0.09 138	0.21 198	0.09 110	0.19 108	0.17 197	0.17 123	0.12 166	0.11 170	0.14 216	0.15 225	0.18 125	0.13 154	0.18 156	0.15 206	0.12 62	0.12 179	0.12 198	0.11 176	0.20 197	0.16 170	0.14 111	0.14 98

stereogan	0.16 192	0.15 200	0.15 217	0.16 186	0.18 214	0.18 198	0.16 197	0.20 187	0.19 218	0.14 60	0.16 188	0.20 164	0.18 212	0.13 202	0.14 216	0.13 188	0.16 93	0.14 179	0.17 143	0.14 192	0.14 93	0.12 179	0.13 204	0.13 202	0.16 138	0.16 170	0.23 206	0.18 151

RTSC	0.14 155	0.11 153	0.10 162	0.12 152	0.11 152	0.12 144	0.10 155	0.16 106	0.13 172	0.18 95	0.13 151	0.15 99	0.13 179	0.08 127	0.11 167	0.13 188	0.20 161	0.13 154	0.21 186	0.12 163	0.16 126	0.12 179	0.07 121	0.10 164	0.16 138	0.16 170	0.21 200	0.32 230

HSM-Net_RVC	0.15 175	0.12 166	0.10 162	0.17 194	0.13 178	0.14 160	0.10 155	0.18 148	0.14 181	0.25 193	0.18 211	0.28 211	0.16 206	0.11 170	0.11 167	0.11 128	0.19 145	0.13 154	0.16 135	0.11 143	0.17 147	0.11 160	0.08 145	0.11 176	0.19 185	0.16 170	0.23 206	0.24 199
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.20 214	0.15 200	0.11 175	0.26 231	0.16 199	0.26 236	0.20 218	0.22 207	0.16 194	0.25 193	0.24 245	0.57 252	0.24 227	0.17 221	0.12 181	0.13 188	0.23 196	0.15 193	0.21 186	0.15 206	0.21 210	0.11 160	0.12 198	0.11 176	0.20 197	0.16 170	0.18 162	0.24 199

DeepPruner_ROB	0.14 155	0.13 179	0.11 175	0.12 152	0.11 152	0.10 126	0.09 138	0.17 116	0.12 163	0.21 125	0.18 211	0.15 99	0.13 179	0.08 127	0.12 181	0.11 128	0.19 145	0.15 193	0.19 169	0.11 143	0.17 147	0.14 203	0.10 177	0.11 176	0.17 150	0.16 170	0.17 143	0.19 166

DLCB_ROB	0.13 131	0.12 166	0.11 175	0.10 125	0.10 135	0.10 126	0.09 138	0.16 106	0.11 147	0.18 95	0.17 197	0.19 150	0.13 179	0.11 170	0.11 167	0.10 84	0.17 106	0.13 154	0.13 94	0.10 123	0.17 147	0.10 140	0.09 164	0.12 192	0.27 239	0.16 170	0.16 131	0.13 89

model_zeroshot	0.14 155	0.09 129	0.06 85	0.10 125	0.10 135	0.14 160	0.08 122	0.20 187	0.12 163	0.28 240	0.08 81	0.21 182	0.06 81	0.11 170	0.09 92	0.12 167	0.26 235	0.13 154	0.27 224	0.11 143	0.20 191	0.13 196	0.11 187	0.09 148	0.17 150	0.17 188	0.18 162	0.18 151

gcap-zeroshot	0.13 131	0.08 113	0.05 56	0.08 91	0.10 135	0.11 136	0.09 138	0.18 148	0.09 110	0.28 240	0.08 81	0.20 164	0.06 81	0.10 158	0.09 92	0.12 167	0.23 196	0.11 100	0.27 224	0.12 163	0.20 191	0.11 160	0.07 121	0.08 126	0.12 83	0.17 188	0.17 143	0.18 151

MSKI-zero shot	0.13 131	0.08 113	0.05 56	0.09 109	0.11 152	0.09 104	0.07 111	0.19 169	0.09 110	0.28 240	0.10 118	0.19 150	0.06 81	0.11 170	0.10 130	0.11 128	0.24 211	0.11 100	0.17 143	0.11 143	0.21 210	0.10 140	0.07 121	0.08 126	0.14 113	0.17 188	0.18 162	0.18 151

DAS	0.19 206	0.11 153	0.09 144	0.24 226	0.19 221	0.18 198	0.20 218	0.23 215	0.18 210	0.24 162	0.14 164	0.38 230	0.21 219	0.09 144	0.12 181	0.11 128	0.25 227	0.16 204	0.22 193	0.15 206	0.20 191	0.14 203	0.18 223	0.13 202	0.19 185	0.17 188	0.23 206	0.29 218

SepStereo	0.19 206	0.11 153	0.09 144	0.24 226	0.19 221	0.18 198	0.20 218	0.23 215	0.18 210	0.24 162	0.14 164	0.38 230	0.21 219	0.09 144	0.12 181	0.11 128	0.25 227	0.16 204	0.22 193	0.15 206	0.20 191	0.14 203	0.18 223	0.13 202	0.19 185	0.17 188	0.23 206	0.29 218

cross-raft	0.14 155	0.08 113	0.07 113	0.08 91	0.10 135	0.12 144	0.08 122	0.17 116	0.13 172	0.27 224	0.11 129	0.21 182	0.05 56	0.11 170	0.13 201	0.14 209	0.22 187	0.11 100	0.23 203	0.13 181	0.23 237	0.09 109	0.06 101	0.08 126	0.22 220	0.17 188	0.14 111	0.15 109

sAnonymous2	0.14 155	0.09 129	0.10 162	0.10 125	0.09 119	0.09 104	0.11 166	0.22 207	0.11 147	0.23 146	0.16 188	0.15 99	0.10 148	0.06 80	0.12 181	0.13 188	0.18 125	0.15 193	0.21 186	0.14 192	0.16 126	0.14 203	0.04 57	0.10 164	0.17 150	0.17 188	0.17 143	0.16 123

CroCo_RVC	0.14 155	0.09 129	0.10 162	0.10 125	0.09 119	0.09 104	0.11 166	0.22 207	0.11 147	0.23 146	0.16 188	0.15 99	0.10 148	0.06 80	0.12 181	0.13 188	0.18 125	0.15 193	0.21 186	0.14 192	0.16 126	0.14 203	0.04 57	0.10 164	0.17 150	0.17 188	0.17 143	0.16 123

SFCPSM	0.20 214	0.15 200	0.12 190	0.22 216	0.16 199	0.20 215	0.18 209	0.22 207	0.20 229	0.26 210	0.24 245	0.34 224	0.33 253	0.14 208	0.12 181	0.12 167	0.24 211	0.16 204	0.32 237	0.19 234	0.19 171	0.13 196	0.14 209	0.12 192	0.21 210	0.17 188	0.20 186	0.25 205

NCC-stereo	0.17 195	0.16 208	0.16 223	0.16 186	0.17 207	0.18 198	0.18 209	0.19 169	0.20 229	0.16 73	0.19 220	0.21 182	0.21 219	0.12 189	0.20 249	0.18 247	0.18 125	0.19 233	0.18 156	0.15 206	0.15 109	0.15 215	0.15 211	0.12 192	0.18 171	0.17 188	0.24 214	0.20 174

Abc-Net	0.17 195	0.16 208	0.16 223	0.16 186	0.17 207	0.18 198	0.18 209	0.19 169	0.20 229	0.16 73	0.19 220	0.21 182	0.21 219	0.12 189	0.20 249	0.18 247	0.18 125	0.19 233	0.18 156	0.15 206	0.15 109	0.15 215	0.15 211	0.12 192	0.18 171	0.17 188	0.24 214	0.20 174
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.18 200	0.21 233	0.14 210	0.15 182	0.16 199	0.15 172	0.15 192	0.15 97	0.14 181	0.19 108	0.18 211	0.49 243	0.13 179	0.11 170	0.13 201	0.14 209	0.25 227	0.16 204	0.18 156	0.14 192	0.17 147	0.18 236	0.13 204	0.13 202	0.17 150	0.17 188	0.31 237	0.29 218

DispFullNet	0.48 265	0.50 269	0.19 241	1.14 275	0.40 262	0.77 274	1.22 280	0.32 247	0.24 239	0.24 162	0.27 256	0.84 274	0.48 270	1.62 281	0.15 226	0.15 225	0.49 279	0.34 275	1.08 286	0.26 255	0.24 244	0.18 236	0.20 231	0.21 237	0.27 239	0.17 188	0.35 246	0.59 271

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 175	0.07 81	0.05 56	0.12 152	0.12 166	0.15 172	0.09 138	0.17 116	0.12 163	0.29 253	0.09 99	0.22 195	0.05 56	0.12 189	0.11 167	0.11 128	0.26 235	0.12 128	0.33 240	0.11 143	0.20 191	0.12 179	0.08 145	0.06 70	0.21 210	0.18 201	0.20 186	0.32 230

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 175	0.07 81	0.05 56	0.14 170	0.12 166	0.15 172	0.10 155	0.18 148	0.08 84	0.26 210	0.08 81	0.19 150	0.08 123	0.11 170	0.10 130	0.12 167	0.26 235	0.13 154	0.26 219	0.11 143	0.20 191	0.10 140	0.08 145	0.07 105	0.20 197	0.18 201	0.19 174	0.31 226

MaDis-Stereo	0.07 42	0.04 27	0.05 56	0.03 19	0.02 8	0.03 17	0.03 28	0.06 28	0.06 48	0.04 20	0.06 46	0.10 53	0.05 56	0.02 14	0.07 33	0.08 40	0.10 42	0.09 65	0.07 25	0.05 27	0.10 44	0.10 140	0.01 2	0.05 46	0.11 75	0.18 201	0.13 98	0.16 123

otaku	0.58 270	0.71 275	0.29 263	1.70 289	0.84 278	1.49 283	1.00 276	0.40 266	0.34 269	0.38 273	0.31 267	0.65 256	0.26 235	1.35 277	0.33 269	0.25 260	0.20 161	0.23 252	0.69 267	0.30 264	0.22 226	0.17 227	2.24 285	0.28 259	0.29 247	0.18 201	0.30 234	0.39 243

anonymity	0.13 131	0.06 58	0.05 56	0.09 109	0.10 135	0.09 104	0.07 111	0.18 148	0.08 84	0.28 240	0.12 139	0.19 150	0.06 81	0.09 144	0.09 92	0.13 188	0.23 196	0.12 128	0.17 143	0.15 206	0.19 171	0.10 140	0.09 164	0.07 105	0.19 185	0.18 201	0.19 174	0.19 166

DDUNet	0.26 236	0.20 228	0.12 190	0.37 245	0.30 254	0.40 259	0.47 265	0.20 187	0.16 194	0.16 73	0.25 251	0.16 119	0.08 123	1.63 282	0.13 201	0.14 209	0.21 175	0.14 179	0.25 214	0.13 181	0.18 160	0.12 179	0.25 246	0.15 215	0.17 150	0.18 201	0.18 162	0.22 191

SACVNet	0.15 175	0.14 192	0.13 199	0.16 186	0.13 178	0.14 160	0.12 176	0.19 169	0.17 204	0.19 108	0.17 197	0.14 94	0.07 106	0.14 208	0.13 201	0.13 188	0.19 145	0.16 204	0.20 175	0.13 181	0.16 126	0.14 203	0.12 198	0.13 202	0.20 197	0.18 201	0.19 174	0.17 134

test-1	0.14 155	0.06 58	0.07 113	0.11 141	0.10 135	0.18 198	0.14 187	0.19 169	0.13 172	0.28 240	0.10 118	0.19 150	0.11 158	0.12 189	0.12 181	0.13 188	0.22 187	0.12 128	0.22 193	0.10 123	0.24 244	0.08 75	0.09 164	0.08 126	0.21 210	0.18 201	0.15 122	0.17 134

FADNet	0.16 192	0.15 200	0.10 162	0.20 210	0.10 135	0.19 209	0.13 181	0.20 187	0.13 172	0.22 129	0.24 245	0.17 123	0.14 193	0.12 189	0.17 237	0.16 233	0.16 93	0.14 179	0.23 203	0.20 238	0.16 126	0.12 179	0.11 187	0.11 176	0.21 210	0.18 201	0.16 131	0.15 109

ADCRef	0.13 131	0.10 142	0.09 144	0.10 125	0.08 100	0.09 104	0.08 122	0.17 116	0.14 181	0.21 125	0.15 177	0.15 99	0.13 179	0.05 64	0.10 130	0.11 128	0.16 93	0.14 179	0.19 169	0.12 163	0.15 109	0.12 179	0.09 164	0.11 176	0.13 93	0.18 201	0.13 98	0.18 151

PWC_ROB	0.22 225	0.20 228	0.14 210	0.18 199	0.17 207	0.16 181	0.20 218	0.21 198	0.26 249	0.15 67	0.20 225	0.28 211	0.62 277	0.13 202	0.12 181	0.13 188	0.27 246	0.18 228	0.36 247	0.18 230	0.22 226	0.17 227	0.16 215	0.24 249	0.19 185	0.18 201	0.24 214	0.43 252

SGM-Forest	0.19 206	0.18 222	0.16 223	0.23 220	0.18 214	0.20 215	0.18 209	0.23 215	0.17 204	0.20 116	0.15 177	0.23 197	0.18 212	0.22 238	0.17 237	0.18 247	0.19 145	0.17 217	0.18 156	0.15 206	0.17 147	0.18 236	0.25 246	0.18 231	0.22 220	0.18 201	0.25 220	0.24 199
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 206	0.14 192	0.11 175	0.18 199	0.13 178	0.19 209	0.16 197	0.20 187	0.18 210	0.26 210	0.14 164	0.35 225	0.25 230	0.09 144	0.09 92	0.11 128	0.25 227	0.14 179	0.24 209	0.14 192	0.22 226	0.14 203	0.11 187	0.11 176	0.21 210	0.18 201	0.39 255	0.45 256

ICVP	0.15 175	0.13 179	0.14 210	0.12 152	0.12 166	0.13 153	0.10 155	0.17 116	0.12 163	0.17 83	0.13 151	0.18 138	0.12 166	0.09 144	0.12 181	0.13 188	0.18 125	0.15 193	0.15 119	0.14 192	0.17 147	0.13 196	0.20 231	0.11 176	0.19 185	0.19 214	0.17 143	0.16 123
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
S-Stereo	0.30 248	0.22 236	0.17 231	0.41 255	0.39 261	0.41 260	0.37 252	0.25 225	0.25 244	0.26 210	0.44 274	0.54 251	0.36 257	0.24 240	0.16 231	0.14 209	0.27 246	0.27 261	0.34 243	0.28 259	0.23 237	0.22 256	0.53 275	0.23 241	0.22 220	0.19 214	0.27 228	0.38 239

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 256	0.16 208	0.12 190	0.26 231	0.22 232	0.22 227	0.27 246	0.24 221	0.15 189	0.24 162	0.16 188	4.24 305	0.22 226	0.19 230	0.13 201	0.13 188	0.34 264	0.22 249	0.31 235	0.20 238	0.23 237	0.18 236	0.22 235	0.14 211	0.20 197	0.19 214	0.21 200	0.24 199

FBW_ROB	0.26 236	0.26 248	0.25 255	0.37 245	0.25 242	0.32 245	0.20 218	0.21 198	0.18 210	0.27 224	0.20 225	0.45 237	0.31 247	0.26 245	0.20 249	0.20 257	0.27 246	0.17 217	0.51 261	0.14 192	0.21 210	0.14 203	0.16 215	0.28 259	0.21 210	0.19 214	0.33 242	0.55 266

UDG	0.26 236	0.20 228	0.13 199	0.38 250	0.31 255	0.38 257	0.51 268	0.19 169	0.16 194	0.19 108	0.23 242	0.17 123	0.09 135	1.45 278	0.14 216	0.13 188	0.27 246	0.16 204	0.26 219	0.13 181	0.21 210	0.13 196	0.25 246	0.12 192	0.20 197	0.20 218	0.20 186	0.19 166

Anonymous3	0.18 200	0.15 200	0.11 175	0.15 182	0.10 135	0.14 160	0.11 166	0.22 207	0.19 218	0.27 224	0.15 177	0.27 209	0.12 166	0.13 202	0.25 256	0.17 240	0.23 196	0.18 228	0.26 219	0.17 223	0.24 244	0.20 248	0.09 164	0.10 164	0.21 210	0.20 218	0.22 204	0.20 174

pcwnet_v2	0.15 175	0.12 166	0.12 190	0.16 186	0.14 188	0.17 190	0.14 187	0.20 187	0.13 172	0.22 129	0.14 164	0.19 150	0.18 212	0.12 189	0.10 130	0.12 167	0.18 125	0.13 154	0.17 143	0.12 163	0.16 126	0.11 160	0.09 164	0.10 164	0.19 185	0.20 218	0.19 174	0.27 213

ADCMid	0.21 220	0.18 222	0.17 231	0.18 199	0.19 221	0.20 215	0.16 197	0.29 240	0.25 244	0.24 162	0.19 220	0.36 227	0.21 219	0.12 189	0.16 231	0.16 233	0.25 227	0.18 228	0.37 248	0.19 234	0.24 244	0.18 236	0.17 221	0.15 215	0.24 229	0.20 218	0.25 220	0.29 218

AnyNet_C32	0.20 214	0.16 208	0.15 217	0.17 194	0.17 207	0.19 209	0.16 197	0.25 225	0.22 236	0.25 193	0.23 242	0.23 197	0.18 212	0.14 208	0.19 246	0.18 247	0.28 253	0.22 249	0.29 230	0.18 230	0.27 258	0.21 253	0.16 215	0.17 228	0.22 220	0.20 218	0.21 200	0.23 195

LRCNet_RVC	9.85 306	16.31 310	0.59 286	24.99 311	21.12 312	23.54 312	20.75 310	1.45 303	0.48 279	21.31 312	13.10 310	22.63 312	3.34 304	28.36 313	0.38 272	0.27 267	7.74 308	1.15 303	23.52 311	3.99 305	0.46 286	0.30 270	27.02 311	1.72 304	0.35 262	0.21 223	0.42 261	0.37 238

FADNet_RVC	0.18 200	0.14 192	0.13 199	0.20 210	0.15 196	0.14 160	0.13 181	0.24 221	0.14 181	0.24 162	0.17 197	0.27 209	0.21 219	0.14 208	0.14 216	0.12 167	0.19 145	0.17 217	0.31 235	0.15 206	0.19 171	0.14 203	0.11 187	0.14 211	0.20 197	0.21 223	0.18 162	0.22 191

RGC	0.19 206	0.17 216	0.17 231	0.19 206	0.20 226	0.20 215	0.15 192	0.22 207	0.26 249	0.17 83	0.20 225	0.21 182	0.24 227	0.15 216	0.23 253	0.18 247	0.18 125	0.16 204	0.18 156	0.16 218	0.17 147	0.13 196	0.12 198	0.15 215	0.20 197	0.21 223	0.23 206	0.24 199

CC-Net-ROB	0.28 244	0.40 264	0.28 261	0.56 264	0.44 265	0.41 260	0.38 256	0.32 247	0.20 229	0.33 262	0.28 259	0.68 259	0.10 148	0.32 262	0.19 246	0.13 188	0.14 74	0.16 204	0.39 250	0.18 230	0.15 109	0.09 109	0.23 240	0.24 249	0.21 210	0.21 223	0.19 174	0.29 218

GANetREF_RVC	0.26 236	0.26 248	0.30 264	0.23 220	0.23 236	0.23 232	0.24 238	0.35 254	0.33 267	0.32 258	0.17 197	0.50 246	0.38 261	0.12 189	0.20 249	0.17 240	0.19 145	0.21 243	0.35 246	0.21 240	0.23 237	0.15 215	0.22 235	0.29 261	0.27 239	0.21 223	0.36 250	0.31 226
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
PS-NSSS	0.17 195	0.19 225	0.17 231	0.23 220	0.18 214	0.18 198	0.16 197	0.22 207	0.13 172	0.23 146	0.20 225	0.44 236	0.08 123	0.11 170	0.12 181	0.10 84	0.13 60	0.13 154	0.26 219	0.11 143	0.11 48	0.07 58	0.18 223	0.15 215	0.17 150	0.21 223	0.13 98	0.20 174

NaN_ROB	0.19 206	0.20 228	0.19 241	0.20 210	0.20 226	0.16 181	0.15 192	0.27 231	0.19 218	0.23 146	0.18 211	0.47 242	0.16 206	0.11 170	0.13 201	0.12 167	0.15 80	0.14 179	0.21 186	0.19 234	0.13 78	0.10 140	0.09 164	0.20 234	0.24 229	0.21 223	0.26 225	0.28 216

PDISCO_ROB	0.12 121	0.13 179	0.13 199	0.10 125	0.08 100	0.09 104	0.09 138	0.09 47	0.08 84	0.11 50	0.10 118	0.06 34	0.05 56	0.05 64	0.09 92	0.11 128	0.14 74	0.16 204	0.09 48	0.10 123	0.14 93	0.12 179	0.04 57	0.08 126	0.16 138	0.21 223	0.32 239	0.19 166

Ntro	0.63 273	0.72 276	0.30 264	1.78 291	0.84 278	1.55 284	1.09 278	0.48 274	0.37 272	0.38 273	0.38 271	0.72 263	0.26 235	1.51 280	0.35 270	0.27 267	0.22 187	0.24 255	0.69 267	0.31 266	0.22 226	0.17 227	2.49 288	0.30 262	0.31 252	0.22 231	0.37 251	0.42 249

FAT-Stereo	0.26 236	0.19 225	0.17 231	0.38 250	0.36 259	0.30 241	0.25 243	0.26 228	0.18 210	0.27 224	0.25 251	0.33 221	0.36 257	0.26 245	0.16 231	0.15 225	0.26 235	0.23 252	0.33 240	0.21 240	0.22 226	0.19 244	0.22 235	0.22 239	0.21 210	0.22 231	0.32 239	0.42 249

ADCPNet	0.22 225	0.17 216	0.16 223	0.20 210	0.19 221	0.20 215	0.18 209	0.27 231	0.23 238	0.26 210	0.22 237	0.26 208	0.28 240	0.15 216	0.16 231	0.17 240	0.24 211	0.17 217	0.32 237	0.23 248	0.24 244	0.19 244	0.17 221	0.21 237	0.25 233	0.22 231	0.27 228	0.33 233

NOSS_ROB	0.21 220	0.14 192	0.15 217	0.20 210	0.19 221	0.20 215	0.22 231	0.29 240	0.18 210	0.25 193	0.15 177	0.21 182	0.13 179	0.27 250	0.13 201	0.14 209	0.26 235	0.21 243	0.22 193	0.17 223	0.23 237	0.22 256	0.26 251	0.24 249	0.26 236	0.22 231	0.24 214	0.26 209

LALA_ROB	0.22 225	0.25 245	0.16 223	0.19 206	0.17 207	0.22 227	0.16 197	0.17 116	0.19 218	0.24 162	0.21 230	0.64 254	0.15 201	0.13 202	0.23 253	0.17 240	0.27 246	0.22 249	0.22 193	0.18 230	0.20 191	0.20 248	0.14 209	0.15 215	0.20 197	0.22 231	0.35 246	0.25 205

SGM_RVC	0.25 232	0.24 243	0.17 231	0.39 253	0.27 246	0.34 251	0.26 244	0.28 234	0.19 218	0.25 193	0.18 211	0.42 234	0.30 244	0.17 221	0.12 181	0.13 188	0.23 196	0.15 193	0.25 214	0.13 181	0.19 171	0.15 215	0.19 228	0.17 228	0.33 258	0.22 231	0.55 269	0.43 252
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.22 225	0.18 222	0.17 231	0.23 220	0.21 229	0.20 215	0.18 209	0.27 231	0.19 218	0.28 240	0.11 129	0.29 217	0.13 179	0.24 240	0.13 201	0.14 209	0.24 211	0.18 228	0.20 175	0.16 218	0.21 210	0.18 236	0.24 244	0.23 241	0.26 236	0.22 231	0.35 246	0.40 246
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DGSMNet	0.34 254	0.28 254	0.23 254	0.40 254	0.33 256	0.37 255	0.37 252	0.28 234	0.25 244	0.25 193	0.50 279	0.45 237	0.31 247	0.25 242	0.23 253	0.19 256	0.51 281	0.32 270	0.72 271	0.35 272	0.37 272	0.38 284	0.28 266	0.31 263	0.27 239	0.23 238	0.32 239	0.38 239

G-Net	0.29 247	0.24 243	0.19 241	0.23 220	0.21 229	0.36 253	0.23 235	0.30 243	0.27 254	0.33 262	0.32 268	0.93 279	0.25 230	0.18 225	0.18 244	0.18 247	0.26 235	0.21 243	0.43 254	0.31 266	0.26 256	0.17 227	0.18 223	0.18 231	0.27 239	0.23 238	0.40 259	0.42 249

edge stereo	0.31 251	0.23 240	0.20 244	0.41 255	0.35 257	0.42 262	0.39 259	0.38 262	0.22 236	0.23 146	0.38 271	0.69 260	0.33 253	0.30 256	0.15 226	0.16 233	0.31 258	0.21 243	0.42 252	0.21 240	0.23 237	0.17 227	0.25 246	0.22 239	0.27 239	0.23 238	0.39 255	0.55 266

MDST_ROB	0.22 225	0.27 252	0.14 210	0.47 259	0.24 239	0.36 253	0.20 218	0.24 221	0.16 194	0.26 210	0.14 164	0.28 211	0.25 230	0.11 170	0.11 167	0.12 167	0.21 175	0.12 128	0.17 143	0.12 163	0.19 171	0.10 140	0.11 187	0.12 192	0.34 261	0.23 238	0.56 270	0.31 226

CSAN	0.26 236	0.31 259	0.30 264	0.26 231	0.23 236	0.21 224	0.18 209	0.28 234	0.36 271	0.35 269	0.24 245	0.51 248	0.26 235	0.14 208	0.18 244	0.17 240	0.19 145	0.20 239	0.26 219	0.25 253	0.22 226	0.20 248	0.18 223	0.27 255	0.30 250	0.23 238	0.38 254	0.38 239

HBP-ISP	0.21 220	0.16 208	0.12 190	0.26 231	0.22 232	0.22 227	0.17 206	0.29 240	0.18 210	0.27 224	0.18 211	0.21 182	0.12 166	0.28 251	0.10 130	0.14 209	0.26 235	0.19 233	0.20 175	0.12 163	0.22 226	0.23 259	0.26 251	0.23 241	0.24 229	0.24 243	0.23 206	0.26 209

FCDSN-DC	0.25 232	0.25 245	0.25 255	0.28 239	0.26 244	0.26 236	0.34 250	0.28 234	0.18 210	0.20 116	0.17 197	0.20 164	0.12 166	0.29 253	0.26 257	0.26 262	0.29 254	0.28 265	0.27 224	0.21 240	0.25 252	0.25 262	0.26 251	0.32 266	0.26 236	0.24 243	0.26 225	0.27 213
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 255	0.36 260	0.39 272	0.46 258	0.28 247	0.30 241	0.28 247	0.50 275	0.46 278	0.39 276	0.30 264	0.37 229	0.36 257	0.31 258	0.35 270	0.26 262	0.21 175	0.27 261	0.71 269	0.37 273	0.27 258	0.29 269	0.30 270	0.38 273	0.32 256	0.24 243	0.29 232	0.39 243

SGM-ForestM	0.24 231	0.22 236	0.16 223	0.37 245	0.24 239	0.32 245	0.24 238	0.28 234	0.20 229	0.23 146	0.17 197	0.51 248	0.25 230	0.20 235	0.12 181	0.13 188	0.23 196	0.16 204	0.24 209	0.14 192	0.19 171	0.16 223	0.21 234	0.16 223	0.35 262	0.24 243	0.51 265	0.35 235

DPSNet	0.39 259	0.19 225	0.17 231	0.27 238	0.25 242	0.29 240	0.19 216	0.26 228	0.24 239	0.18 95	0.17 197	2.16 299	0.43 265	0.10 158	0.17 237	0.15 225	0.35 267	0.28 265	2.04 300	0.27 258	0.25 252	0.16 223	0.28 266	0.25 253	0.38 267	0.24 243	0.39 255	0.51 262

SANet	0.30 248	0.21 233	0.21 250	0.25 229	0.21 229	0.31 243	0.22 231	0.30 243	0.31 264	0.27 224	0.26 253	1.39 289	0.38 261	0.22 238	0.14 216	0.14 209	0.26 235	0.21 243	0.30 234	0.21 240	0.24 244	0.20 248	0.31 271	0.23 241	0.33 258	0.24 243	0.35 246	0.48 258

MFN_U_SF_RVC	0.31 251	0.29 257	0.21 250	0.33 241	0.28 247	0.31 243	0.29 248	0.37 260	0.24 239	0.46 279	0.30 264	0.50 246	0.32 250	0.25 242	0.27 260	0.24 259	0.18 125	0.23 252	0.58 263	0.28 259	0.24 244	0.27 267	0.22 235	0.27 255	0.31 252	0.25 249	0.37 251	0.50 261

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 232	0.25 245	0.20 244	0.29 240	0.22 232	0.22 227	0.23 235	0.36 257	0.27 254	0.36 270	0.22 237	0.45 237	0.32 250	0.19 230	0.17 237	0.17 240	0.17 106	0.16 204	0.29 230	0.14 192	0.20 191	0.18 236	0.27 264	0.23 241	0.29 247	0.25 249	0.33 242	0.31 226

XQC	0.28 244	0.30 258	0.26 258	0.37 245	0.28 247	0.37 255	0.37 252	0.40 266	0.30 261	0.32 258	0.20 225	0.45 237	0.28 240	0.31 258	0.14 216	0.14 209	0.20 161	0.21 243	0.33 240	0.23 248	0.22 226	0.20 248	0.23 240	0.24 249	0.32 256	0.25 249	0.44 262	0.32 230

ADCS	0.28 244	0.22 236	0.21 250	0.26 231	0.24 239	0.25 234	0.23 235	0.36 257	0.30 261	0.23 146	0.27 256	0.46 241	0.35 256	0.20 235	0.19 246	0.18 247	0.32 259	0.24 255	0.48 258	0.28 259	0.36 271	0.28 268	0.19 228	0.23 241	0.31 252	0.25 249	0.30 234	0.41 248

PA-Net	0.19 206	0.21 233	0.25 255	0.14 170	0.20 226	0.18 198	0.20 218	0.21 198	0.19 218	0.18 95	0.14 164	0.17 123	0.21 219	0.26 245	0.16 231	0.18 247	0.15 80	0.19 233	0.13 94	0.17 223	0.14 93	0.15 215	0.10 177	0.16 223	0.17 150	0.25 249	0.17 143	0.35 235
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	0.27 242	0.28 254	0.26 258	0.36 243	0.28 247	0.32 245	0.37 252	0.32 247	0.19 218	0.22 129	0.18 211	0.23 197	0.13 179	0.29 253	0.26 257	0.26 262	0.29 254	0.27 261	0.28 228	0.21 240	0.25 252	0.25 262	0.26 251	0.31 263	0.30 250	0.25 249	0.29 232	0.30 224

CBMV_ROB	0.21 220	0.14 192	0.15 217	0.26 231	0.22 232	0.21 224	0.22 231	0.28 234	0.17 204	0.26 210	0.17 197	0.28 211	0.17 210	0.26 245	0.11 167	0.12 167	0.26 235	0.17 217	0.18 156	0.16 218	0.21 210	0.19 244	0.26 251	0.20 234	0.24 229	0.25 249	0.25 220	0.33 233

FC-DCNN v2	0.27 242	0.28 254	0.27 260	0.37 245	0.28 247	0.32 245	0.38 256	0.33 251	0.19 218	0.22 129	0.18 211	0.23 197	0.13 179	0.29 253	0.26 257	0.26 262	0.29 254	0.27 261	0.29 230	0.21 240	0.25 252	0.25 262	0.26 251	0.31 263	0.31 252	0.26 256	0.30 234	0.30 224

ACVNet_2	0.83 282	0.92 282	0.56 283	1.99 296	0.99 290	1.84 294	1.55 288	0.68 285	0.40 277	0.53 283	0.47 275	1.02 282	0.67 281	1.93 284	0.51 279	0.45 279	0.38 271	0.33 273	1.01 283	0.42 275	0.34 268	0.24 261	2.58 289	0.53 282	0.60 282	0.26 256	0.52 266	0.55 266

ACVNet_1	0.74 278	0.79 280	0.40 274	2.04 297	0.96 285	1.88 295	1.51 285	0.59 281	0.28 257	0.43 277	0.49 277	0.71 261	0.61 276	2.21 293	0.32 266	0.25 260	0.32 259	0.31 269	0.60 264	0.31 266	0.29 264	0.21 253	2.72 291	0.33 268	0.40 268	0.26 256	0.37 251	0.38 239

NCCL2	0.17 195	0.17 216	0.16 223	0.13 163	0.13 178	0.13 153	0.12 176	0.21 198	0.17 204	0.22 129	0.15 177	0.23 197	0.13 179	0.09 144	0.15 226	0.16 233	0.18 125	0.17 217	0.19 169	0.17 223	0.21 210	0.17 227	0.11 187	0.16 223	0.25 233	0.26 256	0.20 186	0.24 199

RTS	0.20 214	0.16 208	0.14 210	0.17 194	0.14 188	0.20 215	0.15 192	0.23 215	0.26 249	0.15 67	0.14 164	0.14 94	0.20 217	0.11 170	0.13 201	0.15 225	0.24 211	0.17 217	0.34 243	0.24 251	0.22 226	0.15 215	0.09 164	0.15 215	0.28 245	0.27 260	0.28 230	0.55 266

RTSA	0.20 214	0.16 208	0.14 210	0.17 194	0.14 188	0.20 215	0.15 192	0.23 215	0.26 249	0.15 67	0.14 164	0.14 94	0.20 217	0.11 170	0.13 201	0.15 225	0.24 211	0.17 217	0.34 243	0.24 251	0.22 226	0.15 215	0.09 164	0.15 215	0.28 245	0.27 260	0.28 230	0.55 266

SHD	0.21 220	0.17 216	0.20 244	0.18 199	0.16 199	0.18 198	0.20 218	0.26 228	0.16 194	0.27 224	0.18 211	0.23 197	0.31 247	0.17 221	0.14 216	0.14 209	0.19 145	0.17 217	0.32 237	0.17 223	0.20 191	0.17 227	0.16 215	0.16 223	0.23 227	0.28 262	0.25 220	0.43 252

ETE_ROB	0.22 225	0.23 240	0.15 217	0.20 210	0.16 199	0.19 209	0.17 206	0.18 148	0.19 218	0.22 129	0.22 237	0.65 256	0.16 206	0.14 208	0.14 216	0.14 209	0.30 257	0.19 233	0.24 209	0.19 234	0.21 210	0.18 236	0.16 215	0.15 215	0.22 220	0.28 262	0.41 260	0.26 209

MeshStereo	0.30 248	0.26 248	0.20 244	0.49 261	0.36 259	0.35 252	0.26 244	0.32 247	0.28 257	0.30 255	0.27 256	0.61 253	0.47 268	0.18 225	0.12 181	0.14 209	0.26 235	0.17 217	0.27 224	0.17 223	0.27 258	0.21 253	0.25 246	0.20 234	0.36 264	0.28 262	0.54 268	0.49 260
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
LSM0	3.45 302	0.27 252	0.18 240	0.38 250	0.29 253	0.39 258	0.36 251	0.51 277	0.31 264	0.45 278	0.47 275	0.71 261	0.57 274	0.19 230	23.17 310	59.79 313	0.36 268	0.26 259	1.29 294	0.33 271	0.44 283	0.32 276	0.23 240	0.27 255	0.36 264	0.29 265	0.53 267	0.51 262

LE_ROB	0.40 260	0.20 228	0.16 223	0.41 255	0.43 264	0.33 250	0.44 262	0.34 253	0.29 259	0.32 258	0.21 230	1.25 287	1.40 301	0.11 170	0.10 130	0.11 128	0.21 175	0.13 154	0.20 175	0.13 181	0.22 226	0.12 179	0.12 198	0.14 211	0.36 264	0.31 266	1.39 301	1.32 299

ACVNet-4b	0.69 276	0.75 278	0.33 268	1.72 290	0.94 284	1.61 289	1.42 283	0.33 251	0.32 266	0.38 273	0.26 253	1.20 285	0.29 243	2.16 291	0.39 273	0.37 273	0.33 262	0.24 255	0.57 262	0.38 274	0.16 126	0.14 203	2.71 290	0.23 241	0.29 247	0.32 267	0.39 255	0.40 246

AnyNet_C01	0.31 251	0.22 236	0.20 244	0.22 216	0.26 244	0.25 234	0.24 238	0.37 260	0.37 272	0.26 210	0.28 259	0.49 243	0.33 253	0.18 225	0.28 262	0.21 258	0.38 271	0.32 270	0.64 265	0.32 269	0.39 273	0.31 275	0.26 251	0.25 253	0.33 258	0.32 267	0.34 244	0.44 255

PSMNet_ROB	0.78 280	0.97 286	0.60 288	1.62 287	0.90 282	1.47 282	1.19 279	0.56 280	0.73 285	0.74 290	0.62 284	0.84 274	0.82 283	1.49 279	0.53 280	0.42 275	0.52 282	0.40 280	0.84 276	0.62 287	0.40 279	0.30 270	1.85 283	0.48 277	0.67 285	0.32 267	0.76 283	0.46 257

IMH-64-1	0.90 284	0.95 283	0.51 277	1.59 282	0.98 288	1.58 285	1.73 292	0.75 287	0.74 286	0.33 262	0.61 281	0.83 272	0.94 287	2.59 295	0.50 277	0.42 275	0.48 276	0.36 277	0.92 279	0.55 280	0.39 273	0.30 270	3.14 295	0.50 279	0.81 288	0.34 270	0.60 274	0.80 284

IMH-64	0.90 284	0.95 283	0.51 277	1.59 282	0.98 288	1.58 285	1.73 292	0.75 287	0.74 286	0.33 262	0.61 281	0.83 272	0.94 287	2.59 295	0.50 277	0.42 275	0.48 276	0.36 277	0.92 279	0.55 280	0.39 273	0.30 270	3.14 295	0.50 279	0.81 288	0.34 270	0.60 274	0.80 284

RainbowNet	0.77 279	0.87 281	0.46 275	1.83 292	0.91 283	1.59 287	1.47 284	0.42 270	0.38 274	0.47 282	0.34 269	0.90 278	0.60 275	1.97 286	0.62 286	0.48 281	0.34 264	0.33 273	0.90 278	0.58 282	0.33 266	0.23 259	2.82 294	0.39 274	0.40 268	0.34 270	0.44 262	0.48 258

BEATNet-Init1	0.49 267	0.42 265	0.28 261	0.79 274	0.40 262	0.60 269	0.45 263	0.41 269	0.27 254	0.30 255	0.22 237	0.89 277	0.84 285	0.25 242	0.27 260	0.26 262	0.27 246	0.25 258	0.84 276	0.28 259	0.27 258	0.26 265	0.26 251	0.32 266	0.49 272	0.35 273	2.05 305	0.88 289

PWCK	0.88 283	1.24 295	0.61 289	1.53 280	0.85 280	1.21 277	1.03 277	1.08 298	0.72 284	0.70 289	0.83 295	1.48 291	0.87 286	0.69 274	0.40 274	0.41 274	0.73 297	0.47 283	3.04 303	0.67 293	0.56 294	0.43 287	0.94 280	0.74 294	0.72 287	0.36 274	0.69 278	0.73 281

STStereo	0.37 257	0.44 268	0.31 267	0.75 272	0.49 270	0.57 266	0.43 261	0.35 254	0.30 261	0.34 266	0.24 245	0.85 276	0.53 273	0.19 230	0.14 216	0.16 233	0.25 227	0.16 204	0.45 256	0.16 218	0.23 237	0.19 244	0.20 231	0.23 241	0.49 272	0.37 275	0.75 282	0.54 265

ELAS_RVC	0.43 263	0.43 266	0.36 270	0.64 268	0.44 265	0.62 271	0.50 266	0.39 264	0.25 244	0.25 193	0.30 264	1.23 286	0.30 244	0.31 258	0.28 262	0.27 267	0.37 270	0.30 267	0.42 252	0.26 255	0.34 268	0.32 276	0.26 251	0.37 271	0.50 274	0.38 276	0.78 286	0.70 277
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	0.41 261	0.36 260	0.33 268	0.61 267	0.44 265	0.44 263	0.46 264	0.42 270	0.25 244	0.23 146	0.22 237	0.65 256	0.28 240	0.30 256	0.28 262	0.29 271	0.32 259	0.42 281	0.37 248	0.23 248	0.30 265	0.26 265	0.26 251	0.34 270	0.54 277	0.40 277	1.07 297	0.87 287

ELAS	0.42 262	0.43 266	0.36 270	0.64 268	0.44 265	0.58 268	0.50 266	0.40 266	0.26 249	0.25 193	0.28 259	0.94 280	0.30 244	0.31 258	0.28 262	0.27 267	0.36 268	0.30 267	0.43 254	0.26 255	0.33 266	0.32 276	0.26 251	0.37 271	0.54 277	0.40 277	0.77 285	0.74 282
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	0.70 277	0.56 272	0.69 294	0.73 271	0.61 275	0.78 275	0.68 273	0.52 278	0.91 291	0.46 279	0.29 263	3.18 302	0.38 261	0.52 268	0.44 275	0.43 278	0.70 296	0.53 290	0.66 266	0.51 277	0.54 292	0.58 296	0.75 276	0.56 285	0.55 279	0.42 279	0.96 294	0.99 291

WAO-6	0.82 281	0.95 283	0.59 286	1.30 277	1.05 291	1.25 279	1.39 282	0.77 290	0.84 289	0.79 291	0.69 288	0.74 266	1.00 291	1.94 285	0.78 294	0.61 291	0.53 283	0.48 284	0.78 274	0.60 283	0.55 293	0.51 293	0.49 273	0.57 288	0.83 292	0.42 279	0.76 283	0.85 286

LVE	0.95 287	0.97 286	0.71 295	1.84 293	1.35 295	1.59 287	1.52 286	0.78 291	0.64 282	0.81 293	0.91 296	0.72 263	1.00 291	2.18 292	0.53 280	0.48 281	0.57 285	0.53 290	1.09 287	0.64 289	0.45 284	0.38 284	2.74 293	0.69 290	0.83 292	0.44 281	0.84 289	0.52 264

IMH	0.93 286	0.98 288	0.53 280	1.61 284	0.97 287	1.64 290	1.76 294	0.75 287	0.77 288	0.34 266	0.61 281	0.96 281	1.05 295	2.67 297	0.54 282	0.46 280	0.49 279	0.38 279	0.94 281	0.60 283	0.39 273	0.30 270	3.14 295	0.53 282	0.82 290	0.45 282	0.65 276	0.79 283

TorneroNet-64	1.07 291	1.00 289	0.57 284	1.94 294	0.88 281	1.98 298	2.01 295	0.63 282	0.88 290	0.58 286	0.49 277	1.83 296	1.71 302	2.88 302	0.62 286	0.51 284	0.46 275	0.46 282	1.17 291	0.61 286	0.34 268	0.37 281	3.40 298	0.56 285	0.64 284	0.48 283	0.68 277	1.11 294

TorneroNet	1.08 292	1.09 291	0.66 293	1.94 294	0.96 285	2.16 299	2.02 296	0.65 284	0.91 291	0.67 288	0.56 280	1.67 295	1.15 297	2.94 304	0.65 289	0.52 285	0.48 276	0.51 287	1.12 288	0.65 291	0.39 273	0.43 287	3.52 299	0.57 288	0.68 286	0.48 283	0.84 289	1.01 292

notaker	1.27 295	1.41 298	0.58 285	2.37 301	1.48 297	2.34 301	2.27 300	0.94 296	1.62 301	0.79 291	1.07 300	1.66 292	1.08 296	3.06 306	0.94 298	0.69 296	0.68 292	0.49 285	1.62 299	0.84 299	0.53 291	0.45 290	3.70 302	0.80 297	0.61 283	0.52 285	0.80 287	0.92 290

AMNet	0.49 267	0.50 269	0.47 276	0.50 262	0.47 269	0.61 270	0.52 269	0.31 246	0.29 259	0.29 253	0.69 288	0.72 263	0.13 179	0.53 269	0.44 275	0.55 286	0.57 285	0.58 295	0.48 258	0.48 276	0.59 295	0.48 292	0.26 251	0.48 277	0.44 270	0.52 285	0.58 272	0.63 273

SGM+DAISY	0.58 270	0.57 273	0.54 281	0.59 266	0.55 274	0.68 273	0.56 271	0.42 270	0.38 274	0.37 271	0.77 292	0.75 267	0.65 279	0.54 271	0.55 283	0.56 287	0.68 292	0.61 297	0.71 269	0.64 289	0.69 298	0.62 298	0.27 264	0.50 279	0.52 275	0.53 287	0.74 280	0.68 276

STTRV1_RVC		0.26 248	0.22 253	0.35 242	0.28 247	0.32 245	0.29 248	0.36 257	0.33 267	0.27 224	0.26 253	0.42 234	0.41 264	0.47 266	0.32 266	0.18 247	0.59 287	0.20 239		0.30 264	0.59 295	0.22 256		0.43 275	0.25 233	0.54 288	0.34 244	0.64 274

Dean	1.06 290	1.03 290	0.79 298	2.27 299	1.31 294	1.96 296	1.56 291	0.92 293	0.94 294	0.88 297	0.76 291	1.19 284	1.17 298	2.09 290	0.64 288	0.60 290	0.60 288	0.56 292	1.23 293	0.73 295	0.45 284	0.36 280	2.73 292	0.71 291	0.95 296	0.55 289	1.05 296	0.62 272

SPS-STEREO	0.59 272	0.57 273	0.52 279	0.55 263	0.54 273	0.65 272	0.52 269	0.39 264	0.66 283	0.37 271	0.78 293	0.78 268	0.64 278	0.53 269	0.55 283	0.57 289	0.68 292	0.64 298	0.74 272	0.72 294	0.77 301	0.66 300	0.26 251	0.53 282	0.53 276	0.56 290	0.70 279	0.65 275
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.38 258	0.38 263	0.20 244	0.47 259	0.35 257	0.50 265	0.40 260	0.38 262	0.34 269	0.23 146	0.28 259	0.52 250	0.51 271	0.50 267	0.16 231	0.17 240	0.41 273	0.26 259	0.49 260	0.28 259	0.39 273	0.40 286	0.23 240	0.27 255	0.44 270	0.57 291	0.46 264	0.72 279

MFMNet_re	0.66 274	0.73 277	0.65 291	0.77 273	0.62 276	0.82 276	0.70 274	0.52 278	0.54 281	0.54 285	0.65 285	0.80 270	0.51 271	0.59 273	0.66 290	0.67 293	0.82 299	0.69 299	0.74 272	0.62 287	0.70 299	0.64 299	0.45 272	0.56 285	0.59 281	0.63 292	0.74 280	0.87 287

WAO-7	0.66 274	0.75 278	0.65 291	0.72 270	0.78 277	0.57 266	0.66 272	0.97 297	0.96 295	0.63 287	0.78 293	0.79 269	0.83 284	0.55 272	0.83 295	0.71 297	0.42 274	0.35 276	0.94 281	0.66 292	0.43 281	0.34 279	0.16 215	0.83 298	0.56 280	0.64 293	0.57 271	0.70 277

MADNet+	0.55 269	0.36 260	0.63 290	0.56 264	0.52 272	0.45 264	0.38 256	0.63 282	0.52 280	0.53 283	0.41 273	0.81 271	0.67 281	0.33 263	0.57 285	0.49 283	0.56 284	0.50 286	0.82 275	0.52 278	0.47 287	0.43 287	0.51 274	0.47 276	0.82 290	0.70 294	0.58 272	0.72 279

WAO-8	1.00 288	1.11 292	0.76 296	1.61 284	1.24 292	1.74 292	1.55 288	0.93 294	0.98 296	0.81 293	0.67 286	1.66 292	1.00 291	2.08 288	0.77 292	0.68 294	0.63 289	0.52 288	1.05 284	0.81 297	0.47 287	0.37 281	0.78 277	0.75 295	1.10 300	0.73 295	0.95 292	1.16 296

Venus	1.00 288	1.11 292	0.76 296	1.61 284	1.24 292	1.74 292	1.55 288	0.93 294	0.98 296	0.81 293	0.67 286	1.66 292	1.00 291	2.08 288	0.77 292	0.68 294	0.63 289	0.52 288	1.05 284	0.81 297	0.47 287	0.37 281	0.78 277	0.75 295	1.10 300	0.73 295	0.95 292	1.16 296

ktn	1.24 294	1.39 297	0.55 282	1.62 287	1.59 299	1.68 291	2.12 297	0.86 292	1.75 303	0.90 299	1.11 301	1.11 283	0.95 290	2.57 294	0.97 299	0.73 298	0.80 298	0.59 296	1.41 296	0.76 296	0.68 297	0.67 301	3.69 301	0.73 292	0.92 295	0.75 297	1.19 299	1.28 298

KSHMR	1.33 296	1.42 299	1.04 302	2.27 299	1.44 296	2.23 300	2.12 297	1.21 299	1.06 299	1.13 302	1.06 299	1.27 288	0.94 287	2.89 303	1.08 300	0.95 301	0.85 300	0.83 301	1.32 295	0.97 300	0.72 300	0.58 296	3.52 299	1.07 303	0.99 297	0.77 298	1.00 295	1.07 293

UNDER WATER	1.40 297	1.42 299	0.86 300	2.83 302	1.92 303	2.74 303	2.57 302	1.28 301	1.01 298	0.88 297	0.97 297	1.88 297	1.26 299	3.09 307	0.83 295	0.62 292	0.66 291	0.56 292	1.20 292	0.60 283	0.42 280	0.47 291	4.04 305	0.98 302	1.08 299	0.99 299	0.87 291	1.67 305

HanzoNet	1.74 300	1.62 302	0.80 299	2.26 298	1.70 301	2.72 302	2.54 301	1.25 300	1.85 304	0.92 300	1.28 303	4.37 306	3.81 305	3.36 308	0.88 297	0.78 299	1.06 301	0.94 302	2.54 302	1.03 301	0.89 302	0.88 302	3.79 303	0.73 292	1.12 302	1.00 300	1.29 300	1.57 302

UNDER WATER-64	1.40 297	1.36 296	0.88 301	2.85 303	1.93 304	2.78 304	2.66 303	1.36 302	0.92 293	1.04 301	1.17 302	1.88 297	1.30 300	3.03 305	0.75 291	0.56 287	0.68 292	0.57 294	1.13 290	0.54 279	0.43 281	0.51 293	4.08 306	0.91 300	1.02 298	1.10 301	0.80 287	1.60 303

DPSimNet_ROB	1.21 293	1.20 294	1.29 303	1.47 279	1.59 299	1.30 281	1.35 281	0.68 285	1.69 302	1.67 303	1.03 298	1.45 290	0.66 280	2.04 287	1.20 301	0.89 300	1.16 302	0.79 300	1.61 298	1.38 303	1.04 303	1.24 303	0.79 279	0.84 299	0.87 294	1.20 302	1.17 298	1.12 295

SAMSARA	0.48 265	0.23 240	0.39 272	0.23 220	0.23 236	0.22 227	0.22 231	0.44 273	0.38 274	0.31 257	0.21 230	0.30 219	0.47 268	0.17 221	0.32 266	0.34 272	0.25 227	0.32 270	0.46 257	0.32 269	0.47 287	0.52 295	0.15 211	0.33 268	1.39 305	1.54 303	1.41 302	1.46 301

JetRed	1.62 299	1.82 303	1.71 304	1.58 281	1.50 298	1.97 297	2.21 299	1.51 304	1.47 300	0.82 296	0.74 290	2.63 301	0.43 265	1.73 283	1.48 303	1.54 302	1.67 303	2.94 306	1.42 297	1.08 302	2.30 304	2.07 304	1.99 284	0.97 301	1.16 303	1.70 304	1.57 303	1.60 303

MADNet++	1.86 301	1.58 301	1.74 305	1.27 276	1.74 302	1.26 280	1.53 287	1.62 305	2.07 305	1.84 304	2.22 304	2.60 300	2.72 303	0.75 275	1.39 302	1.54 302	2.01 304	1.47 304	2.12 301	2.13 304	3.35 305	3.26 305	1.23 281	2.21 305	1.21 304	2.25 305	1.76 304	1.32 299

PML	8.20 303	7.62 308	3.39 306	9.64 309	5.14 305	9.56 310	5.20 308	6.48 308	18.29 311	6.44 307	3.30 305	16.82 309	29.20 314	5.41 309	6.10 304	3.93 304	7.39 307	2.64 305	20.47 310	4.70 306	3.50 306	3.87 306	3.98 304	4.21 307	6.16 307	4.40 306	16.76 311	6.85 306

AVERAGE_ROB	24.43 312	29.85 313	27.27 314	31.30 313	29.70 314	30.00 314	31.47 313	26.59 314	24.68 314	34.31 314	27.39 314	31.23 314	21.35 312	30.69 314	28.19 313	24.02 311	26.74 314	21.17 313	30.34 313	27.38 314	20.48 313	16.18 311	32.28 313	24.32 315	8.51 309	7.76 307	7.92 307	8.46 307

MEDIAN_ROB	20.47 311	25.88 312	24.03 313	26.51 312	25.55 313	25.88 313	26.99 312	21.23 313	19.72 312	28.73 313	22.19 313	24.61 313	16.74 311	26.47 312	23.75 311	18.44 310	22.03 313	14.75 310	26.69 312	23.31 312	15.11 310	11.56 308	27.65 312	18.39 313	7.22 308	9.33 308	8.28 308	11.75 308

HaxPig	16.02 310	19.59 311	18.75 311	21.25 310	20.52 311	21.33 311	22.30 311	17.00 312	14.71 310	19.29 311	17.19 312	17.46 310	12.16 308	22.51 311	17.80 309	14.90 309	17.75 311	9.40 307	18.97 308	15.48 311	9.47 309	7.16 307	23.74 310	15.28 312	4.31 306	12.19 309	6.81 306	15.11 309

DPSMNet_ROB	8.63 304	3.69 305	8.74 308	2.98 304	5.70 306	3.37 305	4.41 306	3.70 306	9.03 306	3.00 305	6.88 307	3.53 303	10.11 307	2.70 298	10.47 305	10.76 305	3.81 305	12.92 309	4.77 305	10.22 307	5.99 308	13.86 309	4.50 309	8.50 308	10.06 310	27.81 310	11.04 309	30.59 310

DGTPSM_ROB	8.63 304	3.68 304	8.73 307	2.98 304	5.70 306	3.37 305	4.41 306	3.70 306	9.03 306	3.00 305	6.85 306	3.53 303	10.07 306	2.70 298	10.47 305	10.76 305	3.81 305	12.91 308	4.74 304	10.22 307	5.98 307	13.86 309	4.49 308	8.50 308	10.06 310	27.81 310	11.04 309	30.59 310

DPSM_ROB	13.01 308	6.29 306	9.52 309	4.44 306	6.37 308	4.34 307	3.59 304	8.20 309	10.79 308	6.64 308	7.87 308	9.69 307	12.99 309	2.80 300	12.81 307	13.68 307	9.16 309	16.58 311	9.87 306	12.33 309	16.73 311	17.95 312	2.26 286	10.56 310	28.34 312	36.91 312	31.06 312	39.57 312

DPSM	13.01 308	6.29 306	9.52 309	4.44 306	6.37 308	4.34 307	3.59 304	8.20 309	10.79 308	6.64 308	7.87 308	9.69 307	12.99 309	2.80 300	12.81 307	13.68 307	9.16 309	16.58 311	9.87 306	12.33 309	16.73 311	17.95 312	2.26 286	10.56 310	28.34 312	36.91 312	31.06 312	39.57 312

CasAABBNet	26.14 313	12.60 309	19.00 312	8.89 308	12.76 310	8.55 309	7.26 309	16.43 311	21.86 313	13.67 310	15.79 311	19.63 311	26.13 313	5.53 310	25.80 312	27.48 312	18.01 312	33.35 314	20.00 309	24.70 313	33.62 314	35.57 314	4.48 307	21.32 314	57.07 314	74.41 314	62.39 314	79.48 314

ASD4																								2.43 306

Low-res two-view benchmark