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

MoCha-V2	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.02 4	0.02 2	0.01 1	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.03 4	0.01 1	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.04 3	0.03 3	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.03 3	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 4	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 5	0.02 2	0.02 3	0.03 9	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.05 4	0.04 3	0.04 4	0.04 4	0.04 5	0.01 2	0.02 2	0.05 4	0.05 4	0.05 6	0.03 4

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	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 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 3	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
ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.02 4	0.02 4	0.02 2	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

StereoIM	0.07 22	0.04 10	0.05 27	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.03 11	0.06 11	0.06 30	0.04 7	0.06 19	0.10 31	0.05 32	0.02 8	0.07 13	0.08 20	0.10 22	0.09 43	0.07 9	0.05 10	0.10 27	0.10 107	0.01 2	0.05 23	0.11 46	0.18 164	0.13 67	0.16 93

StereoVision	0.06 11	0.03 5	0.04 11	0.03 5	0.03 8	0.03 6	0.02 3	0.06 11	0.11 114	0.02 2	0.05 13	0.03 4	0.06 50	0.01 2	0.08 30	0.10 55	0.06 6	0.05 4	0.08 17	0.07 31	0.06 7	0.05 11	0.02 8	0.04 8	0.10 31	0.08 16	0.10 33	0.12 51

anonymousdsp	0.05 7	0.04 10	0.03 6	0.03 5	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.06 11	0.05 14	0.06 14	0.04 6	0.03 4	0.02 4	0.03 14	0.06 7	0.07 13	0.08 12	0.06 9	0.08 17	0.05 10	0.09 19	0.05 11	0.03 21	0.03 6	0.05 4	0.05 4	0.05 6	0.05 7

RAFT_CTSACE	0.07 22	0.04 10	0.06 52	0.03 5	0.04 12	0.05 23	0.05 33	0.06 11	0.06 30	0.09 24	0.04 6	0.10 31	0.09 98	0.03 14	0.07 13	0.08 20	0.11 27	0.07 14	0.07 9	0.05 10	0.12 45	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.12 54	0.13 73	0.12 56	0.15 78

RAFT	0.06 11	0.03 5	0.05 27	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.02 3	0.07 21	0.04 7	0.04 7	0.06 19	0.07 18	0.05 32	0.01 2	0.06 7	0.06 6	0.07 8	0.05 4	0.05 5	0.04 4	0.06 7	0.07 35	0.01 2	0.04 8	0.13 62	0.14 96	0.13 67	0.15 78

iRaftStereo_RVC	0.05 7	0.03 5	0.03 6	0.03 5	0.03 8	0.03 6	0.02 3	0.05 9	0.04 7	0.06 14	0.05 13	0.05 11	0.03 9	0.02 8	0.06 7	0.06 6	0.10 22	0.07 14	0.07 9	0.05 10	0.09 19	0.04 5	0.02 8	0.03 6	0.07 11	0.06 9	0.05 6	0.05 7

test croco	0.06 11	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.04 12	0.05 23	0.03 11	0.08 26	0.04 7	0.09 24	0.05 13	0.06 16	0.02 4	0.02 8	0.07 13	0.08 20	0.12 36	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.08 16	0.04 5	0.02 8	0.05 23	0.09 23	0.09 21	0.08 23	0.09 26

MIF-Stereo	0.07 22	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.03 8	0.05 23	0.03 11	0.06 11	0.05 14	0.06 14	0.04 6	0.07 18	0.12 129	0.07 78	0.08 30	0.07 13	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.07 31	0.09 19	0.08 44	0.08 113	0.04 8	0.09 23	0.16 135	0.06 13	0.09 26

AEACV	0.04 5	0.03 5	0.02 1	0.04 11	0.03 8	0.02 2	0.02 3	0.03 5	0.03 4	0.03 5	0.03 5	0.03 4	0.02 4	0.01 2	0.05 3	0.06 6	0.05 5	0.05 4	0.07 9	0.04 4	0.06 7	0.03 4	0.01 2	0.02 2	0.06 7	0.06 9	0.04 4	0.03 4

LL-Strereo2	0.07 22	0.03 5	0.03 6	0.04 11	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.07 45	0.14 41	0.07 31	0.08 22	0.05 32	0.04 27	0.07 13	0.08 20	0.14 51	0.07 14	0.10 35	0.06 19	0.10 27	0.06 24	0.03 21	0.04 8	0.08 16	0.09 21	0.08 23	0.05 7

TestStereo1	0.09 35	0.07 52	0.06 52	0.04 11	0.05 23	0.06 37	0.06 64	0.07 21	0.07 45	0.09 24	0.07 31	0.11 40	0.14 156	0.04 27	0.09 62	0.10 55	0.11 27	0.09 43	0.09 29	0.08 49	0.13 59	0.12 143	0.02 8	0.04 8	0.15 92	0.13 73	0.16 100	0.20 141

TESTraft	0.09 35	0.06 30	0.06 52	0.04 11	0.04 12	0.05 23	0.06 64	0.09 29	0.08 62	0.09 24	0.08 52	0.12 45	0.13 142	0.03 14	0.09 62	0.10 55	0.11 27	0.09 43	0.08 17	0.07 31	0.13 59	0.12 143	0.02 8	0.05 23	0.14 79	0.12 60	0.14 80	0.20 141

test_5	0.08 29	0.05 20	0.07 76	0.04 11	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.09 29	0.05 14	0.05 10	0.07 31	0.12 45	0.12 129	0.02 8	0.07 13	0.09 34	0.07 8	0.07 14	0.08 17	0.06 19	0.10 27	0.09 76	0.02 8	0.07 75	0.10 31	0.13 73	0.13 67	0.18 120

SA-5K	0.09 35	0.07 52	0.06 52	0.04 11	0.05 23	0.06 37	0.06 64	0.07 21	0.07 45	0.09 24	0.07 31	0.11 40	0.14 156	0.04 27	0.09 62	0.10 55	0.11 27	0.09 43	0.09 29	0.08 49	0.13 59	0.12 143	0.02 8	0.04 8	0.15 92	0.13 73	0.16 100	0.20 141

RYNet	0.06 11	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.04 6	0.11 114	0.05 10	0.04 6	0.04 8	0.03 9	0.03 14	0.07 13	0.06 6	0.07 8	0.08 19	0.07 9	0.05 10	0.05 5	0.04 5	0.11 152	0.04 8	0.06 7	0.13 73	0.06 13	0.05 7

TDLM	0.04 5	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.04 6	0.03 4	0.04 7	0.06 19	0.04 8	0.03 9	0.03 14	0.06 7	0.06 6	0.06 6	0.06 9	0.05 5	0.04 4	0.05 5	0.04 5	0.03 21	0.04 8	0.05 4	0.05 4	0.05 6	0.05 7

MGS-Stereo	0.08 29	0.06 30	0.04 11	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.12 42	0.05 14	0.09 24	0.07 31	0.10 31	0.04 18	0.05 43	0.07 13	0.08 20	0.15 57	0.11 67	0.12 51	0.09 69	0.12 45	0.07 35	0.05 53	0.05 23	0.10 31	0.09 21	0.11 47	0.10 32

MIF-Stereo (partial)	0.06 11	0.05 20	0.06 52	0.05 21	0.04 12	0.05 23	0.03 11	0.08 26	0.07 45	0.07 21	0.04 6	0.05 11	0.06 50	0.04 27	0.08 30	0.08 20	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.05 10	0.09 19	0.05 11	0.02 8	0.06 41	0.10 31	0.08 16	0.07 18	0.08 19

MIM_Stereo	0.06 11	0.04 10	0.03 6	0.05 21	0.05 23	0.05 23	0.03 11	0.06 11	0.04 7	0.14 41	0.06 19	0.04 8	0.02 4	0.03 14	0.07 13	0.08 20	0.13 38	0.07 14	0.09 29	0.06 19	0.11 31	0.06 24	0.02 8	0.04 8	0.08 16	0.07 12	0.07 18	0.05 7

LoS_RVC	0.09 35	0.07 52	0.05 27	0.05 21	0.06 42	0.06 37	0.05 33	0.13 54	0.08 62	0.18 75	0.11 92	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.10 22	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.16 97	0.09 76	0.05 53	0.06 41	0.14 79	0.10 32	0.10 33	0.13 58

tt_ll	0.09 35	0.07 52	0.05 27	0.05 21	0.06 42	0.06 37	0.05 33	0.13 54	0.08 62	0.18 75	0.11 92	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.10 22	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.16 97	0.09 76	0.05 53	0.06 41	0.14 79	0.10 32	0.10 33	0.13 58

RAFT+CT+SA	0.09 35	0.05 20	0.07 76	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.05 33	0.13 54	0.08 62	0.08 23	0.07 31	0.15 76	0.13 142	0.04 27	0.10 95	0.10 55	0.09 18	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.12 45	0.11 126	0.02 8	0.06 41	0.13 62	0.12 60	0.11 47	0.17 105

test_4	0.09 35	0.05 20	0.07 76	0.05 21	0.06 42	0.03 6	0.02 3	0.11 38	0.09 81	0.17 63	0.06 19	0.09 25	0.06 50	0.03 14	0.09 62	0.09 34	0.15 57	0.08 19	0.10 35	0.07 31	0.16 97	0.08 44	0.02 8	0.07 75	0.09 23	0.15 113	0.12 56	0.18 120

ARAFT	0.07 22	0.04 10	0.04 11	0.05 21	0.05 23	0.05 23	0.02 3	0.09 29	0.06 30	0.12 34	0.06 19	0.12 45	0.03 9	0.03 14	0.07 13	0.07 13	0.12 36	0.09 43	0.09 29	0.05 10	0.11 31	0.07 35	0.03 21	0.04 8	0.09 23	0.09 21	0.09 28	0.09 26

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 29	0.06 30	0.05 27	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.14 64	0.07 45	0.21 105	0.04 6	0.12 45	0.04 18	0.03 14	0.07 13	0.09 34	0.09 18	0.06 9	0.10 35	0.05 10	0.11 31	0.05 11	0.03 21	0.05 23	0.12 54	0.09 21	0.09 28	0.09 26

AFF-stereo	0.06 11	0.05 20	0.05 27	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.11 38	0.06 30	0.16 54	0.04 6	0.08 22	0.03 9	0.02 8	0.06 7	0.08 20	0.08 12	0.05 4	0.09 29	0.04 4	0.09 19	0.05 11	0.02 8	0.04 8	0.10 31	0.08 16	0.07 18	0.07 16

RAFT + AFF	0.05 7	0.04 10	0.03 6	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.08 62	0.09 24	0.05 13	0.09 25	0.02 4	0.02 8	0.05 3	0.05 2	0.09 18	0.06 9	0.06 8	0.04 4	0.07 12	0.05 11	0.02 8	0.04 8	0.07 11	0.05 4	0.05 6	0.05 7

AANet_RVC	0.06 11	0.05 20	0.06 52	0.05 21	0.06 42	0.04 11	0.05 33	0.05 9	0.06 30	0.05 10	0.06 19	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.07 13	0.07 13	0.08 12	0.08 19	0.07 9	0.07 31	0.07 12	0.06 24	0.05 53	0.05 23	0.07 11	0.09 21	0.06 13	0.08 19

4D-IteraStereo	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.06 37	0.04 24	0.15 69	0.10 102	0.22 109	0.08 52	0.14 71	0.06 50	0.03 14	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.09 43	0.11 41	0.07 31	0.15 82	0.05 11	0.03 21	0.05 23	0.10 31	0.10 32	0.08 23	0.08 19

CAS	0.09 35	0.07 52	0.05 27	0.06 33	0.05 23	0.05 23	0.04 24	0.14 64	0.05 14	0.11 32	0.10 82	0.11 40	0.05 32	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.11 27	0.10 59	0.14 77	0.07 31	0.12 45	0.07 35	0.05 53	0.05 23	0.13 62	0.11 50	0.09 28	0.14 67

anonymousdsp2	0.08 29	0.07 52	0.05 27	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.12 42	0.06 30	0.17 63	0.06 19	0.08 22	0.04 18	0.05 43	0.07 13	0.08 20	0.13 38	0.08 19	0.10 35	0.07 31	0.12 45	0.06 24	0.05 53	0.06 41	0.09 23	0.08 16	0.08 23	0.07 16

CES	0.11 65	0.06 30	0.06 52	0.06 33	0.08 68	0.07 51	0.05 33	0.35 214	0.05 14	0.15 48	0.23 202	0.13 61	0.04 18	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.19 117	0.08 19	0.14 77	0.08 49	0.28 223	0.08 44	0.07 92	0.04 8	0.14 79	0.11 50	0.13 67	0.16 93

SA	0.10 54	0.07 52	0.06 52	0.06 33	0.05 23	0.08 61	0.04 24	0.12 42	0.05 14	0.16 54	0.07 31	0.16 89	0.03 9	0.04 27	0.09 62	0.09 34	0.13 38	0.11 67	0.12 51	0.09 69	0.14 73	0.10 107	0.03 21	0.06 41	0.16 104	0.14 96	0.13 67	0.20 141

CIPLG	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.18 114	0.06 30	0.20 96	0.08 52	0.12 45	0.06 50	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.11 67	0.11 41	0.09 69	0.13 59	0.06 24	0.04 37	0.06 41	0.10 31	0.09 21	0.10 33	0.10 32

IPLGR_C	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.18 114	0.06 30	0.20 96	0.08 52	0.12 45	0.07 70	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.11 67	0.11 41	0.09 69	0.13 59	0.06 24	0.04 37	0.06 41	0.10 31	0.09 21	0.10 33	0.10 32

GMOStereo	0.11 65	0.07 52	0.09 107	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.07 31	0.17 93	0.09 98	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.18 136	0.16 135	0.14 80	0.17 105

error version	0.11 65	0.07 52	0.09 107	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.07 31	0.17 93	0.09 98	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.18 136	0.16 135	0.14 80	0.17 105

test-v	0.11 65	0.07 52	0.09 107	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.07 31	0.17 93	0.09 98	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.18 136	0.16 135	0.14 80	0.17 105

test-3	0.10 54	0.06 30	0.04 11	0.06 33	0.08 68	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.07 45	0.24 139	0.07 31	0.19 119	0.07 70	0.06 56	0.10 95	0.10 55	0.21 143	0.09 43	0.15 88	0.10 90	0.16 97	0.09 76	0.05 53	0.06 41	0.09 23	0.10 32	0.12 56	0.11 41

test_1	0.10 54	0.06 30	0.04 11	0.06 33	0.08 68	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.07 45	0.24 139	0.07 31	0.19 119	0.07 70	0.06 56	0.10 95	0.10 55	0.21 143	0.09 43	0.15 88	0.10 90	0.16 97	0.09 76	0.05 53	0.06 41	0.09 23	0.10 32	0.12 56	0.11 41

ACRE	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.18 114	0.06 30	0.20 96	0.08 52	0.12 45	0.07 70	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.11 67	0.11 41	0.09 69	0.13 59	0.06 24	0.04 37	0.06 41	0.10 31	0.10 32	0.10 33	0.10 32

test_3	0.11 65	0.07 52	0.07 76	0.06 33	0.08 68	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.09 66	0.21 148	0.11 121	0.06 56	0.13 162	0.13 149	0.20 130	0.09 43	0.14 77	0.10 90	0.18 130	0.08 44	0.04 37	0.08 91	0.13 62	0.15 113	0.13 67	0.14 67

AnonymousM	0.08 29	0.05 20	0.04 11	0.06 33	0.05 23	0.04 11	0.04 24	0.13 54	0.05 14	0.20 96	0.06 19	0.11 40	0.03 9	0.06 56	0.09 62	0.09 34	0.19 117	0.08 19	0.12 51	0.07 31	0.16 97	0.06 24	0.04 37	0.04 8	0.08 16	0.11 50	0.10 33	0.09 26

test-2	0.11 65	0.07 52	0.09 107	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.07 31	0.17 93	0.09 98	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.18 136	0.16 135	0.14 80	0.17 105

raft+_RVC	0.08 29	0.06 30	0.04 11	0.06 33	0.06 42	0.07 51	0.04 24	0.10 35	0.08 62	0.17 63	0.08 52	0.09 25	0.04 18	0.04 27	0.08 30	0.07 13	0.13 38	0.09 43	0.11 41	0.06 19	0.13 59	0.05 11	0.03 21	0.05 23	0.10 31	0.09 21	0.09 28	0.08 19

delet	0.05 7	0.05 20	0.04 11	0.06 33	0.05 23	0.05 23	0.05 33	0.04 6	0.04 7	0.06 14	0.05 13	0.10 31	0.05 32	0.03 14	0.07 13	0.06 6	0.07 8	0.06 9	0.05 5	0.06 19	0.06 7	0.04 5	0.03 21	0.04 8	0.06 7	0.06 9	0.04 4	0.04 6

DMCA	0.07 22	0.05 20	0.07 76	0.06 33	0.06 42	0.05 23	0.07 80	0.09 29	0.06 30	0.06 14	0.09 66	0.07 18	0.06 50	0.06 56	0.07 13	0.08 20	0.11 27	0.10 59	0.08 17	0.07 31	0.09 19	0.05 11	0.06 70	0.05 23	0.08 16	0.10 32	0.05 6	0.07 16

GANet	0.06 11	0.07 52	0.06 52	0.06 33	0.06 42	0.07 51	0.06 64	0.07 21	0.05 14	0.06 14	0.07 31	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.07 13	0.08 20	0.08 12	0.10 59	0.07 9	0.05 10	0.07 12	0.05 11	0.05 53	0.05 23	0.08 16	0.07 12	0.06 13	0.06 14

panet	0.11 65	0.08 80	0.05 27	0.07 53	0.07 57	0.07 51	0.05 33	0.18 114	0.05 14	0.27 187	0.07 31	0.18 107	0.06 50	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.22 155	0.08 19	0.12 51	0.07 31	0.20 157	0.08 44	0.06 70	0.05 23	0.11 46	0.13 73	0.17 113	0.16 93

Sa-1000	0.10 54	0.07 52	0.07 76	0.07 53	0.05 23	0.09 73	0.03 11	0.12 42	0.06 30	0.18 75	0.08 52	0.19 119	0.05 32	0.05 43	0.10 95	0.10 55	0.16 70	0.12 94	0.14 77	0.09 69	0.16 97	0.10 107	0.04 37	0.05 23	0.19 149	0.15 113	0.13 67	0.20 141

IPLG	0.09 35	0.07 52	0.07 76	0.07 53	0.07 57	0.06 37	0.05 33	0.15 69	0.06 30	0.22 109	0.06 19	0.15 76	0.05 32	0.04 27	0.08 30	0.10 55	0.16 70	0.10 59	0.14 77	0.09 69	0.13 59	0.08 44	0.04 37	0.07 75	0.13 62	0.11 50	0.11 47	0.08 19

MIPNet	0.11 65	0.09 93	0.06 52	0.07 53	0.08 68	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.06 30	0.23 123	0.07 31	0.15 76	0.08 87	0.05 43	0.09 62	0.10 55	0.17 83	0.11 67	0.20 143	0.12 126	0.13 59	0.10 107	0.05 53	0.07 75	0.15 92	0.13 73	0.11 47	0.13 58

rafts_anoy	0.09 35	0.08 80	0.07 76	0.07 53	0.07 57	0.06 37	0.05 33	0.13 54	0.05 14	0.17 63	0.09 66	0.12 45	0.05 32	0.03 14	0.09 62	0.10 55	0.15 57	0.12 94	0.13 65	0.07 31	0.14 73	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.11 46	0.10 32	0.09 28	0.11 41

RALAANet	0.09 35	0.08 80	0.06 52	0.07 53	0.05 23	0.08 61	0.05 33	0.10 35	0.07 45	0.12 34	0.09 66	0.10 31	0.06 50	0.03 14	0.08 30	0.09 34	0.13 38	0.11 67	0.15 88	0.08 49	0.12 45	0.07 35	0.04 37	0.06 41	0.11 46	0.10 32	0.11 47	0.11 41

PWCDC_ROB	0.13 98	0.06 30	0.09 107	0.07 53	0.13 144	0.08 61	0.13 146	0.06 11	0.24 199	0.09 24	0.15 141	0.09 25	0.43 225	0.26 206	0.10 95	0.10 55	0.09 18	0.12 94	0.08 17	0.11 109	0.08 16	0.11 126	0.19 191	0.13 165	0.07 11	0.13 73	0.08 23	0.18 120

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 54	0.07 52	0.06 52	0.08 60	0.05 23	0.07 51	0.03 11	0.11 38	0.15 153	0.20 96	0.15 141	0.11 40	0.07 70	0.08 96	0.08 30	0.09 34	0.16 70	0.11 67	0.12 51	0.08 49	0.12 45	0.11 126	0.06 70	0.07 75	0.12 54	0.14 96	0.12 56	0.16 93

MyStereo04	0.14 121	0.12 130	0.10 125	0.08 60	0.09 87	0.10 95	0.08 89	0.22 169	0.19 179	0.24 139	0.16 152	0.23 161	0.11 121	0.04 27	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.12 94	0.21 154	0.12 126	0.16 97	0.11 126	0.06 70	0.11 140	0.21 171	0.12 60	0.16 100	0.15 78

CASnet	0.10 54	0.06 30	0.05 27	0.08 60	0.09 87	0.11 104	0.05 33	0.18 114	0.10 102	0.23 123	0.11 92	0.13 61	0.06 50	0.07 78	0.09 62	0.10 55	0.16 70	0.08 19	0.18 123	0.07 31	0.14 73	0.06 24	0.06 70	0.06 41	0.12 54	0.10 32	0.14 80	0.10 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 54	0.09 93	0.06 52	0.08 60	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.09 29	0.07 45	0.18 75	0.11 92	0.10 31	0.10 111	0.06 56	0.08 30	0.09 34	0.14 51	0.09 43	0.18 123	0.09 69	0.11 31	0.06 24	0.05 53	0.06 41	0.11 46	0.10 32	0.15 91	0.12 51

EGLCR-Stereo	0.11 65	0.06 30	0.04 11	0.08 60	0.08 68	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.27 187	0.06 19	0.19 119	0.06 50	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.20 130	0.10 59	0.16 102	0.07 31	0.17 117	0.07 35	0.04 37	0.06 41	0.10 31	0.12 60	0.18 131	0.18 120

cross-raft	0.14 121	0.08 80	0.07 76	0.08 60	0.10 103	0.12 112	0.08 89	0.17 86	0.13 136	0.27 187	0.11 92	0.21 148	0.05 32	0.11 138	0.13 162	0.14 170	0.22 155	0.11 67	0.23 171	0.13 144	0.23 199	0.09 76	0.06 70	0.08 91	0.22 180	0.17 152	0.14 80	0.15 78

CREStereo++_RVC	0.11 65	0.07 52	0.05 27	0.08 60	0.08 68	0.08 61	0.07 80	0.16 78	0.09 81	0.26 174	0.09 66	0.17 93	0.13 142	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.20 130	0.08 19	0.13 65	0.07 31	0.19 140	0.08 44	0.06 70	0.06 41	0.14 79	0.11 50	0.16 100	0.15 78
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
raftrobust	0.10 54	0.08 80	0.06 52	0.08 60	0.07 57	0.05 23	0.04 24	0.14 64	0.06 30	0.25 160	0.07 31	0.12 45	0.05 32	0.05 43	0.08 30	0.09 34	0.18 102	0.11 67	0.11 41	0.09 69	0.17 117	0.08 44	0.05 53	0.05 23	0.13 62	0.12 60	0.10 33	0.10 32

sCroCo_RVC	0.14 121	0.09 93	0.09 107	0.08 60	0.07 57	0.10 95	0.07 80	0.19 133	0.14 145	0.18 75	0.12 102	0.13 61	0.14 156	0.06 56	0.13 162	0.15 186	0.22 155	0.15 157	0.22 162	0.13 144	0.21 171	0.16 185	0.06 70	0.12 155	0.17 116	0.16 135	0.17 113	0.17 105

MMNet	0.06 11	0.06 30	0.04 11	0.08 60	0.06 42	0.06 37	0.05 33	0.07 21	0.05 14	0.05 10	0.05 13	0.09 25	0.04 18	0.04 27	0.07 13	0.07 13	0.08 12	0.08 19	0.07 9	0.06 19	0.06 7	0.05 11	0.04 37	0.05 23	0.07 11	0.08 16	0.07 18	0.10 32

CREStereo	0.11 65	0.08 80	0.06 52	0.08 60	0.08 68	0.07 51	0.05 33	0.18 114	0.05 14	0.26 174	0.08 52	0.18 107	0.06 50	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.22 155	0.09 43	0.13 65	0.08 49	0.20 157	0.09 76	0.06 70	0.05 23	0.11 46	0.13 73	0.17 113	0.15 78
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
DMCA-RVC	0.10 54	0.08 80	0.11 140	0.08 60	0.09 87	0.08 61	0.08 89	0.12 42	0.09 81	0.13 38	0.13 114	0.13 61	0.07 70	0.06 56	0.13 162	0.12 133	0.14 51	0.13 120	0.11 41	0.10 90	0.12 45	0.09 76	0.07 92	0.09 112	0.10 31	0.10 32	0.10 33	0.11 41

CVANet_RVC	0.07 22	0.07 52	0.07 76	0.08 60	0.06 42	0.07 51	0.05 33	0.06 11	0.05 14	0.06 14	0.09 66	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.08 30	0.08 20	0.08 12	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.08 16	0.05 11	0.04 37	0.05 23	0.08 16	0.07 12	0.07 18	0.09 26

HITNet	0.09 35	0.07 52	0.06 52	0.08 60	0.08 68	0.08 61	0.05 33	0.11 38	0.07 45	0.19 88	0.08 52	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.08 20	0.13 38	0.11 67	0.10 35	0.06 19	0.10 27	0.09 76	0.06 70	0.06 41	0.12 54	0.11 50	0.16 100	0.13 58
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
DN-CSS_ROB	0.11 65	0.09 93	0.11 140	0.08 60	0.09 87	0.08 61	0.08 89	0.16 78	0.10 102	0.23 123	0.17 162	0.18 107	0.14 156	0.05 43	0.08 30	0.09 34	0.13 38	0.10 59	0.18 123	0.09 69	0.11 31	0.08 44	0.07 92	0.08 91	0.13 62	0.10 32	0.12 56	0.10 32

MSKI-zero shot	0.13 98	0.08 80	0.05 27	0.09 75	0.11 120	0.09 73	0.07 80	0.19 133	0.09 81	0.28 203	0.10 82	0.19 119	0.06 50	0.11 138	0.10 95	0.11 97	0.24 178	0.11 67	0.17 110	0.11 109	0.21 171	0.10 107	0.07 92	0.08 91	0.14 79	0.17 152	0.18 131	0.18 120

RAFT-Test	0.13 98	0.07 52	0.06 52	0.09 75	0.11 120	0.13 121	0.09 106	0.17 86	0.11 114	0.27 187	0.10 82	0.20 133	0.05 32	0.12 155	0.10 95	0.11 97	0.23 164	0.12 94	0.21 154	0.14 155	0.21 171	0.11 126	0.06 70	0.08 91	0.17 116	0.15 113	0.17 113	0.17 105

anonymity	0.13 98	0.06 30	0.05 27	0.09 75	0.10 103	0.09 73	0.07 80	0.18 114	0.08 62	0.28 203	0.12 102	0.19 119	0.06 50	0.09 113	0.09 62	0.13 149	0.23 164	0.12 94	0.17 110	0.15 169	0.19 140	0.10 107	0.09 130	0.07 75	0.19 149	0.18 164	0.19 140	0.19 133

IER	0.09 35	0.07 52	0.07 76	0.09 75	0.07 57	0.08 61	0.06 64	0.12 42	0.07 45	0.14 41	0.11 92	0.10 31	0.07 70	0.06 56	0.08 30	0.09 34	0.15 57	0.11 67	0.11 41	0.07 31	0.11 31	0.07 35	0.06 70	0.06 41	0.10 31	0.10 32	0.11 47	0.14 67

IPLGR	0.12 88	0.09 93	0.09 107	0.09 75	0.10 103	0.09 73	0.07 80	0.18 114	0.09 81	0.22 109	0.10 82	0.15 76	0.07 70	0.06 56	0.09 62	0.11 97	0.17 83	0.11 67	0.20 143	0.12 126	0.15 82	0.08 44	0.04 37	0.08 91	0.16 104	0.13 73	0.14 80	0.16 93

AASNet	0.06 11	0.06 30	0.04 11	0.09 75	0.07 57	0.08 61	0.05 33	0.08 26	0.04 7	0.07 21	0.07 31	0.07 18	0.04 18	0.04 27	0.06 7	0.07 13	0.10 22	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.07 12	0.06 24	0.04 37	0.06 41	0.08 16	0.07 12	0.06 13	0.06 14

TRStereo	0.13 98	0.07 52	0.05 27	0.09 75	0.08 68	0.17 155	0.13 146	0.18 114	0.07 45	0.25 160	0.09 66	0.20 133	0.04 18	0.10 127	0.09 62	0.10 55	0.22 155	0.11 67	0.22 162	0.13 144	0.19 140	0.09 76	0.09 130	0.07 75	0.16 104	0.15 113	0.24 177	0.20 141

RALCasStereoNet	0.09 35	0.08 80	0.06 52	0.09 75	0.07 57	0.06 37	0.05 33	0.12 42	0.05 14	0.18 75	0.07 31	0.12 45	0.05 32	0.04 27	0.09 62	0.10 55	0.18 102	0.12 94	0.13 65	0.08 49	0.15 82	0.08 44	0.05 53	0.06 41	0.12 54	0.09 21	0.10 33	0.08 19

GES	0.14 121	0.11 117	0.07 76	0.09 75	0.11 120	0.15 139	0.09 106	0.20 152	0.09 81	0.23 123	0.12 102	0.17 93	0.11 121	0.14 171	0.10 95	0.10 55	0.23 164	0.14 143	0.24 177	0.14 155	0.17 117	0.17 189	0.11 152	0.09 112	0.15 92	0.14 96	0.21 164	0.20 141

UPFNet	0.09 35	0.08 80	0.08 97	0.09 75	0.07 57	0.09 73	0.06 64	0.12 42	0.09 81	0.14 41	0.09 66	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.10 55	0.13 38	0.11 67	0.10 35	0.07 31	0.09 19	0.07 35	0.06 70	0.06 41	0.09 23	0.10 32	0.10 33	0.10 32

HGLStereo	0.11 65	0.10 105	0.08 97	0.09 75	0.10 103	0.09 73	0.06 64	0.14 64	0.08 62	0.18 75	0.15 141	0.09 25	0.06 50	0.08 96	0.09 62	0.10 55	0.17 83	0.13 120	0.14 77	0.10 90	0.11 31	0.09 76	0.08 113	0.08 91	0.13 62	0.12 60	0.10 33	0.11 41

BEATNet_4x	0.11 65	0.10 105	0.08 97	0.09 75	0.09 87	0.09 73	0.08 89	0.12 42	0.08 62	0.21 105	0.09 66	0.15 76	0.09 98	0.07 78	0.10 95	0.09 34	0.13 38	0.13 120	0.11 41	0.08 49	0.13 59	0.11 126	0.08 113	0.07 75	0.13 62	0.13 73	0.18 131	0.18 120

R-Stereo Train	0.13 98	0.07 52	0.07 76	0.09 75	0.10 103	0.15 139	0.05 33	0.16 78	0.12 129	0.28 203	0.12 102	0.20 133	0.08 87	0.11 138	0.09 62	0.11 97	0.24 178	0.12 94	0.16 102	0.11 109	0.21 171	0.11 126	0.08 113	0.07 75	0.15 92	0.15 113	0.16 100	0.15 78

ADCP+	0.11 65	0.10 105	0.08 97	0.09 75	0.07 57	0.09 73	0.08 89	0.13 54	0.11 114	0.16 54	0.12 102	0.18 107	0.08 87	0.07 78	0.10 95	0.09 34	0.16 70	0.11 67	0.14 77	0.09 69	0.12 45	0.09 76	0.08 113	0.08 91	0.11 46	0.15 113	0.11 47	0.11 41

RAFT-Stereo	0.13 98	0.07 52	0.07 76	0.09 75	0.10 103	0.15 139	0.05 33	0.16 78	0.12 129	0.28 203	0.12 102	0.20 133	0.08 87	0.11 138	0.09 62	0.11 97	0.24 178	0.12 94	0.16 102	0.11 109	0.21 171	0.11 126	0.08 113	0.07 75	0.15 92	0.15 113	0.16 100	0.15 78
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 98	0.08 80	0.06 52	0.09 75	0.12 134	0.10 95	0.08 89	0.17 86	0.11 114	0.27 187	0.09 66	0.20 133	0.06 50	0.12 155	0.10 95	0.11 97	0.24 178	0.12 94	0.19 137	0.16 180	0.21 171	0.11 126	0.07 92	0.08 91	0.17 116	0.14 96	0.17 113	0.18 120

MyStereo	0.14 121	0.13 143	0.10 125	0.10 91	0.10 103	0.11 104	0.08 89	0.23 177	0.20 189	0.25 160	0.16 152	0.23 161	0.13 142	0.04 27	0.10 95	0.11 97	0.18 102	0.12 94	0.21 154	0.12 126	0.16 97	0.12 143	0.06 70	0.11 140	0.22 180	0.13 73	0.16 100	0.16 93

Any-RAFT	0.13 98	0.07 52	0.05 27	0.10 91	0.09 87	0.12 112	0.08 89	0.17 86	0.10 102	0.26 174	0.09 66	0.20 133	0.08 87	0.10 127	0.09 62	0.10 55	0.22 155	0.11 67	0.20 143	0.10 90	0.21 171	0.09 76	0.08 113	0.06 41	0.16 104	0.15 113	0.17 113	0.17 105

LoS	0.15 142	0.10 105	0.08 97	0.10 91	0.11 120	0.09 73	0.07 80	0.50 235	0.05 14	0.32 218	0.36 230	0.36 189	0.06 50	0.09 113	0.09 62	0.10 55	0.20 130	0.09 43	0.14 77	0.11 109	0.21 171	0.09 76	0.07 92	0.07 75	0.17 116	0.11 50	0.20 152	0.21 155

TANstereo	0.11 65	0.06 30	0.06 52	0.10 91	0.09 87	0.09 73	0.06 64	0.12 42	0.08 62	0.22 109	0.08 52	0.13 61	0.07 70	0.08 96	0.10 95	0.13 149	0.20 130	0.13 120	0.18 123	0.08 49	0.18 130	0.09 76	0.06 70	0.06 41	0.10 31	0.10 32	0.15 91	0.14 67

XX-TBD	0.11 65	0.06 30	0.06 52	0.10 91	0.09 87	0.09 73	0.06 64	0.12 42	0.08 62	0.22 109	0.08 52	0.13 61	0.07 70	0.08 96	0.10 95	0.13 149	0.20 130	0.13 120	0.18 123	0.08 49	0.18 130	0.09 76	0.06 70	0.06 41	0.10 31	0.10 32	0.15 91	0.14 67

sAnonymous2	0.14 121	0.09 93	0.10 125	0.10 91	0.09 87	0.09 73	0.11 131	0.22 169	0.11 114	0.23 123	0.16 152	0.15 76	0.10 111	0.06 56	0.12 143	0.13 149	0.18 102	0.15 157	0.21 154	0.14 155	0.16 97	0.14 166	0.04 37	0.10 127	0.17 116	0.17 152	0.17 113	0.16 93

CroCo_RVC	0.14 121	0.09 93	0.10 125	0.10 91	0.09 87	0.09 73	0.11 131	0.22 169	0.11 114	0.23 123	0.16 152	0.15 76	0.10 111	0.06 56	0.12 143	0.13 149	0.18 102	0.15 157	0.21 154	0.14 155	0.16 97	0.14 166	0.04 37	0.10 127	0.17 116	0.17 152	0.17 113	0.16 93

XX-Stereo	0.14 121	0.05 20	0.05 27	0.10 91	0.08 68	0.17 155	0.07 80	0.18 114	0.10 102	0.27 187	0.09 66	0.20 133	0.03 9	0.09 113	0.10 95	0.12 133	0.23 164	0.11 67	0.20 143	0.11 109	0.20 157	0.08 44	0.08 113	0.07 75	0.22 180	0.16 135	0.17 113	0.36 197

Anonymous	0.14 121	0.10 105	0.10 125	0.10 91	0.10 103	0.10 95	0.08 89	0.19 133	0.09 81	0.20 96	0.13 114	0.19 119	0.18 175	0.07 78	0.14 176	0.14 170	0.21 143	0.17 179	0.18 123	0.15 169	0.22 187	0.16 185	0.06 70	0.10 127	0.23 187	0.17 152	0.19 140	0.15 78

EAI-Stereo	0.13 98	0.07 52	0.04 11	0.10 91	0.10 103	0.10 95	0.09 106	0.17 86	0.10 102	0.26 174	0.11 92	0.20 133	0.05 32	0.10 127	0.10 95	0.11 97	0.23 164	0.12 94	0.18 123	0.12 126	0.19 140	0.08 44	0.08 113	0.08 91	0.16 104	0.14 96	0.15 91	0.20 141

UNet	0.10 54	0.09 93	0.08 97	0.10 91	0.08 68	0.09 73	0.08 89	0.15 69	0.08 62	0.17 63	0.09 66	0.13 61	0.09 98	0.07 78	0.09 62	0.10 55	0.16 70	0.13 120	0.12 51	0.08 49	0.11 31	0.09 76	0.08 113	0.09 112	0.11 46	0.13 73	0.10 33	0.11 41

DSFCA	0.11 65	0.13 143	0.09 107	0.10 91	0.08 68	0.11 104	0.11 131	0.12 42	0.09 81	0.12 34	0.13 114	0.14 71	0.07 70	0.05 43	0.09 62	0.11 97	0.15 57	0.13 120	0.16 102	0.10 90	0.13 59	0.12 143	0.07 92	0.09 112	0.12 54	0.13 73	0.10 33	0.13 58

ADCRef	0.13 98	0.10 105	0.09 107	0.10 91	0.08 68	0.09 73	0.08 89	0.17 86	0.14 145	0.21 105	0.15 141	0.15 76	0.13 142	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.16 70	0.14 143	0.19 137	0.12 126	0.15 82	0.12 143	0.09 130	0.11 140	0.13 62	0.18 164	0.13 67	0.18 120

RASNet	0.11 65	0.10 105	0.09 107	0.10 91	0.07 57	0.08 61	0.08 89	0.19 133	0.09 81	0.17 63	0.10 82	0.13 61	0.08 87	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.15 57	0.09 43	0.12 51	0.06 19	0.15 82	0.09 76	0.05 53	0.10 127	0.13 62	0.11 50	0.17 113	0.17 105

DISCO	0.10 54	0.10 105	0.08 97	0.10 91	0.09 87	0.11 104	0.09 106	0.10 35	0.08 62	0.15 48	0.10 82	0.12 45	0.07 70	0.06 56	0.09 62	0.11 97	0.15 57	0.10 59	0.14 77	0.10 90	0.12 45	0.10 107	0.06 70	0.09 112	0.14 79	0.11 50	0.13 67	0.11 41

DLCB_ROB	0.13 98	0.12 130	0.11 140	0.10 91	0.10 103	0.10 95	0.09 106	0.16 78	0.11 114	0.18 75	0.17 162	0.19 119	0.13 142	0.11 138	0.11 131	0.10 55	0.17 83	0.13 120	0.13 65	0.10 90	0.17 117	0.10 107	0.09 130	0.12 155	0.27 200	0.16 135	0.16 100	0.13 58

PDISCO_ROB	0.12 88	0.13 143	0.13 162	0.10 91	0.08 68	0.09 73	0.09 106	0.09 29	0.08 62	0.11 32	0.10 82	0.06 16	0.05 32	0.05 43	0.09 62	0.11 97	0.14 51	0.16 167	0.09 29	0.10 90	0.14 73	0.12 143	0.04 37	0.08 91	0.16 104	0.21 184	0.32 199	0.19 133

AE-Stereo	0.12 88	0.09 93	0.08 97	0.11 108	0.09 87	0.08 61	0.05 33	0.17 86	0.14 145	0.24 139	0.09 66	0.19 119	0.10 111	0.07 78	0.10 95	0.12 133	0.24 178	0.13 120	0.16 102	0.11 109	0.18 130	0.09 76	0.05 53	0.09 112	0.13 62	0.14 96	0.15 91	0.15 78

HH	0.13 98	0.06 30	0.05 27	0.11 108	0.11 120	0.16 146	0.08 89	0.19 133	0.07 45	0.28 203	0.08 52	0.18 107	0.05 32	0.12 155	0.10 95	0.10 55	0.23 164	0.12 94	0.15 88	0.10 90	0.20 157	0.08 44	0.07 92	0.08 91	0.13 62	0.14 96	0.19 140	0.23 162

HanStereo	0.13 98	0.06 30	0.05 27	0.11 108	0.11 120	0.16 146	0.08 89	0.19 133	0.07 45	0.28 203	0.08 52	0.18 107	0.05 32	0.12 155	0.10 95	0.10 55	0.23 164	0.12 94	0.15 88	0.10 90	0.20 157	0.08 44	0.07 92	0.08 91	0.13 62	0.14 96	0.19 140	0.23 162

raft_robust	0.12 88	0.09 93	0.09 107	0.11 108	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.15 69	0.08 62	0.23 123	0.07 31	0.20 133	0.11 121	0.09 113	0.11 131	0.12 133	0.16 70	0.12 94	0.13 65	0.10 90	0.15 82	0.11 126	0.03 21	0.07 75	0.18 136	0.16 135	0.15 91	0.14 67

test-1	0.14 121	0.06 30	0.07 76	0.11 108	0.10 103	0.18 163	0.14 152	0.19 133	0.13 136	0.28 203	0.10 82	0.19 119	0.11 121	0.12 155	0.12 143	0.13 149	0.22 155	0.12 94	0.22 162	0.10 90	0.24 206	0.08 44	0.09 130	0.08 91	0.21 171	0.18 164	0.15 91	0.17 105

LMCR-Stereo	0.13 98	0.09 93	0.07 76	0.11 108	0.08 68	0.11 104	0.09 106	0.18 114	0.09 81	0.19 88	0.14 128	0.19 119	0.14 156	0.10 127	0.09 62	0.11 97	0.20 130	0.13 120	0.19 137	0.10 90	0.18 130	0.10 107	0.08 113	0.08 91	0.15 92	0.13 73	0.18 131	0.17 105

GEStereo_RVC	0.14 121	0.13 143	0.10 125	0.11 108	0.12 134	0.12 112	0.11 131	0.18 114	0.13 136	0.24 139	0.16 152	0.18 107	0.10 111	0.06 56	0.12 143	0.11 97	0.20 130	0.17 179	0.23 171	0.13 144	0.15 82	0.13 160	0.07 92	0.11 140	0.20 159	0.14 96	0.13 67	0.19 133

s12784h	0.12 88	0.09 93	0.06 52	0.11 108	0.09 87	0.08 61	0.06 64	0.18 114	0.07 45	0.27 187	0.11 92	0.19 119	0.08 87	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.21 143	0.08 19	0.15 88	0.07 31	0.20 157	0.08 44	0.05 53	0.07 75	0.16 104	0.14 96	0.18 131	0.21 155

TestStereo	0.13 98	0.12 130	0.10 125	0.11 108	0.08 68	0.11 104	0.10 121	0.18 114	0.11 114	0.24 139	0.13 114	0.20 133	0.08 87	0.06 56	0.11 131	0.10 55	0.20 130	0.11 67	0.20 143	0.10 90	0.21 171	0.10 107	0.06 70	0.12 155	0.19 149	0.11 50	0.12 56	0.13 58

GMStereo	0.12 88	0.12 130	0.07 76	0.11 108	0.11 120	0.13 121	0.09 106	0.17 86	0.10 102	0.17 63	0.13 114	0.21 148	0.11 121	0.07 78	0.10 95	0.09 34	0.17 83	0.10 59	0.17 110	0.12 126	0.14 73	0.09 76	0.07 92	0.09 112	0.14 79	0.13 73	0.15 91	0.12 51
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
iResNet_ROB	0.11 65	0.08 80	0.07 76	0.11 108	0.08 68	0.12 112	0.07 80	0.15 69	0.08 62	0.23 123	0.10 82	0.15 76	0.15 164	0.06 56	0.07 13	0.09 34	0.17 83	0.12 94	0.13 65	0.09 69	0.14 73	0.09 76	0.07 92	0.08 91	0.14 79	0.12 60	0.15 91	0.15 78

iRaft-Stereo_20w	0.13 98	0.07 52	0.05 27	0.12 119	0.12 134	0.12 112	0.09 106	0.16 78	0.10 102	0.28 203	0.09 66	0.19 119	0.04 18	0.10 127	0.09 62	0.11 97	0.24 178	0.11 67	0.15 88	0.13 144	0.20 157	0.08 44	0.09 130	0.06 41	0.17 116	0.13 73	0.20 152	0.25 171

GLC_STEREO	0.13 98	0.11 117	0.12 153	0.12 119	0.11 120	0.10 95	0.10 121	0.19 133	0.07 45	0.25 160	0.13 114	0.12 45	0.07 70	0.07 78	0.08 30	0.12 133	0.24 178	0.11 67	0.17 110	0.09 69	0.27 218	0.15 177	0.07 92	0.07 75	0.15 92	0.09 21	0.20 152	0.12 51

ICVP	0.15 142	0.13 143	0.14 171	0.12 119	0.12 134	0.13 121	0.10 121	0.17 86	0.12 129	0.17 63	0.13 114	0.18 107	0.12 129	0.09 113	0.12 143	0.13 149	0.18 102	0.15 157	0.15 88	0.14 155	0.17 117	0.13 160	0.20 194	0.11 140	0.19 149	0.19 175	0.17 113	0.16 93
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.12 88	0.11 117	0.08 97	0.12 119	0.10 103	0.16 146	0.12 141	0.14 64	0.07 45	0.13 38	0.10 82	0.25 170	0.10 111	0.28 212	0.09 62	0.10 55	0.17 83	0.09 43	0.13 65	0.09 69	0.11 31	0.08 44	0.13 168	0.06 41	0.13 62	0.12 60	0.12 56	0.14 67

FINET	0.12 88	0.11 117	0.12 153	0.12 119	0.10 103	0.11 104	0.13 146	0.15 69	0.12 129	0.13 38	0.12 102	0.13 61	0.09 98	0.09 113	0.15 187	0.13 149	0.15 57	0.11 67	0.16 102	0.09 69	0.13 59	0.10 107	0.10 143	0.10 127	0.12 54	0.10 32	0.13 67	0.12 51

PMTNet	0.11 65	0.10 105	0.06 52	0.12 119	0.09 87	0.07 51	0.06 64	0.18 114	0.06 30	0.28 203	0.06 19	0.18 107	0.04 18	0.07 78	0.09 62	0.11 97	0.19 117	0.09 43	0.14 77	0.08 49	0.17 117	0.09 76	0.07 92	0.05 23	0.13 62	0.12 60	0.17 113	0.15 78

FADNet-RVC-Resample	0.13 98	0.10 105	0.12 153	0.12 119	0.10 103	0.13 121	0.10 121	0.16 78	0.13 136	0.18 75	0.13 114	0.17 93	0.11 121	0.10 127	0.10 95	0.09 34	0.13 38	0.15 157	0.15 88	0.17 185	0.15 82	0.12 143	0.10 143	0.13 165	0.17 116	0.13 73	0.12 56	0.11 41

RTSC	0.14 121	0.11 117	0.10 125	0.12 119	0.11 120	0.12 112	0.10 121	0.16 78	0.13 136	0.18 75	0.13 114	0.15 76	0.13 142	0.08 96	0.11 131	0.13 149	0.20 130	0.13 120	0.21 154	0.12 126	0.16 97	0.12 143	0.07 92	0.10 127	0.16 104	0.16 135	0.21 164	0.32 191

DeepPruner_ROB	0.14 121	0.13 143	0.11 140	0.12 119	0.11 120	0.10 95	0.09 106	0.17 86	0.12 129	0.21 105	0.18 175	0.15 76	0.13 142	0.08 96	0.12 143	0.11 97	0.19 117	0.15 157	0.19 137	0.11 109	0.17 117	0.14 166	0.10 143	0.11 140	0.17 116	0.16 135	0.17 113	0.19 133

iResNetv2_ROB	0.12 88	0.08 80	0.07 76	0.12 119	0.09 87	0.12 112	0.08 89	0.17 86	0.08 62	0.22 109	0.12 102	0.20 133	0.15 164	0.06 56	0.08 30	0.08 20	0.16 70	0.11 67	0.17 110	0.10 90	0.14 73	0.09 76	0.09 130	0.10 127	0.14 79	0.12 60	0.19 140	0.12 51

IGEV_Zeroshot_test	0.14 121	0.07 52	0.05 27	0.13 129	0.13 144	0.10 95	0.11 131	0.17 86	0.09 81	0.28 203	0.09 66	0.23 161	0.05 32	0.12 155	0.09 62	0.11 97	0.23 164	0.11 67	0.16 102	0.12 126	0.20 157	0.09 76	0.09 130	0.06 41	0.19 149	0.14 96	0.23 169	0.27 178

EKT-Stereo	0.15 142	0.10 105	0.07 76	0.13 129	0.12 134	0.16 146	0.17 170	0.18 114	0.11 114	0.26 174	0.17 162	0.17 93	0.07 70	0.11 138	0.09 62	0.11 97	0.24 178	0.15 157	0.23 171	0.12 126	0.24 206	0.10 107	0.07 92	0.08 91	0.20 159	0.15 113	0.17 113	0.18 120

AACVNet	0.14 121	0.13 143	0.10 125	0.13 129	0.13 144	0.14 128	0.10 121	0.19 133	0.11 114	0.22 109	0.17 162	0.13 61	0.10 111	0.09 113	0.11 131	0.11 97	0.21 143	0.13 120	0.17 110	0.12 126	0.16 97	0.11 126	0.11 152	0.11 140	0.17 116	0.13 73	0.14 80	0.16 93

STTStereo	0.13 98	0.14 157	0.17 192	0.13 129	0.15 162	0.13 121	0.20 182	0.13 54	0.13 136	0.15 48	0.15 141	0.17 93	0.10 111	0.11 138	0.12 143	0.12 133	0.15 57	0.14 143	0.13 65	0.11 109	0.12 45	0.10 107	0.07 92	0.09 112	0.15 92	0.13 73	0.12 56	0.16 93

ADCL	0.14 121	0.12 130	0.11 140	0.13 129	0.11 120	0.14 128	0.10 121	0.17 86	0.15 153	0.22 109	0.16 152	0.21 148	0.12 129	0.09 113	0.10 95	0.11 97	0.16 70	0.13 120	0.17 110	0.12 126	0.18 130	0.13 160	0.11 152	0.11 140	0.16 104	0.15 113	0.16 100	0.16 93

DeepPrunerF	0.11 65	0.10 105	0.10 125	0.13 129	0.13 144	0.09 73	0.09 106	0.15 69	0.11 114	0.12 34	0.14 128	0.10 31	0.09 98	0.07 78	0.12 143	0.11 97	0.11 27	0.13 120	0.13 65	0.11 109	0.13 59	0.08 44	0.08 113	0.08 91	0.17 116	0.14 96	0.11 47	0.14 67

NCCL2	0.17 160	0.17 177	0.16 184	0.13 129	0.13 144	0.13 121	0.12 141	0.21 161	0.17 166	0.22 109	0.15 141	0.23 161	0.13 142	0.09 113	0.15 187	0.16 194	0.18 102	0.17 179	0.19 137	0.17 185	0.21 171	0.17 189	0.11 152	0.16 185	0.25 194	0.26 217	0.20 152	0.24 165

CASS	0.15 142	0.12 130	0.10 125	0.14 136	0.12 134	0.16 146	0.10 121	0.19 133	0.15 153	0.26 174	0.12 102	0.20 133	0.12 129	0.09 113	0.11 131	0.12 133	0.23 164	0.12 94	0.23 171	0.09 69	0.19 140	0.10 107	0.07 92	0.09 112	0.23 187	0.14 96	0.19 140	0.22 158
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.15 142	0.12 130	0.09 107	0.14 136	0.12 134	0.16 146	0.12 141	0.20 152	0.10 102	0.25 160	0.15 141	0.22 160	0.12 129	0.21 198	0.09 62	0.11 97	0.25 193	0.14 143	0.20 143	0.14 155	0.19 140	0.09 76	0.08 113	0.10 127	0.17 116	0.15 113	0.20 152	0.17 105

CFNet_pseudo	0.13 98	0.11 117	0.11 140	0.14 136	0.11 120	0.12 112	0.11 131	0.19 133	0.12 129	0.24 139	0.14 128	0.16 89	0.15 164	0.08 96	0.09 62	0.10 55	0.16 70	0.13 120	0.13 65	0.08 49	0.15 82	0.08 44	0.08 113	0.09 112	0.15 92	0.14 96	0.19 140	0.20 141

APVNet	0.15 142	0.13 143	0.11 140	0.14 136	0.16 165	0.14 128	0.13 146	0.19 133	0.11 114	0.14 41	0.13 114	0.17 93	0.09 98	0.16 182	0.15 187	0.15 186	0.21 143	0.14 143	0.22 162	0.15 169	0.15 82	0.12 143	0.07 92	0.12 155	0.16 104	0.15 113	0.19 140	0.17 105

AF-Net	0.15 142	0.13 143	0.13 162	0.14 136	0.18 178	0.15 139	0.14 152	0.17 86	0.16 158	0.17 63	0.21 192	0.18 107	0.12 129	0.10 127	0.17 198	0.16 194	0.13 38	0.14 143	0.15 88	0.11 109	0.11 31	0.10 107	0.13 168	0.10 127	0.14 79	0.15 113	0.20 152	0.14 67

Nwc_Net	0.15 142	0.13 143	0.13 162	0.14 136	0.18 178	0.15 139	0.14 152	0.17 86	0.16 158	0.17 63	0.21 192	0.18 107	0.12 129	0.10 127	0.17 198	0.16 194	0.13 38	0.14 143	0.15 88	0.11 109	0.11 31	0.10 107	0.13 168	0.10 127	0.14 79	0.15 113	0.20 152	0.14 67

PA-Net	0.19 170	0.21 194	0.25 216	0.14 136	0.20 188	0.18 163	0.20 182	0.21 161	0.19 179	0.18 75	0.14 128	0.17 93	0.21 183	0.26 206	0.16 192	0.18 208	0.15 57	0.19 196	0.13 65	0.17 185	0.14 73	0.15 177	0.10 143	0.16 185	0.17 116	0.25 210	0.17 113	0.35 195
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.12 88	0.11 117	0.08 97	0.14 136	0.12 134	0.11 104	0.09 106	0.19 133	0.10 102	0.18 75	0.12 102	0.25 170	0.10 111	0.08 96	0.08 30	0.09 34	0.17 83	0.12 94	0.12 51	0.09 69	0.11 31	0.08 44	0.06 70	0.09 112	0.15 92	0.12 60	0.13 67	0.13 58

CFNet_RVC	0.13 98	0.12 130	0.10 125	0.14 136	0.11 120	0.14 128	0.09 106	0.17 86	0.09 81	0.19 88	0.13 114	0.21 148	0.09 98	0.09 113	0.10 95	0.13 149	0.18 102	0.13 120	0.15 88	0.11 109	0.16 97	0.08 44	0.06 70	0.09 112	0.15 92	0.12 60	0.16 100	0.17 105

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 98	0.13 143	0.13 162	0.14 136	0.15 162	0.13 121	0.20 182	0.13 54	0.15 153	0.16 54	0.16 152	0.21 148	0.09 98	0.15 179	0.10 95	0.12 133	0.15 57	0.12 94	0.11 41	0.09 69	0.11 31	0.09 76	0.08 113	0.08 91	0.13 62	0.13 73	0.11 47	0.15 78
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.14 121	0.12 130	0.09 107	0.14 136	0.13 144	0.12 112	0.10 121	0.18 114	0.10 102	0.23 123	0.15 141	0.18 107	0.14 156	0.08 96	0.10 95	0.10 55	0.21 143	0.12 94	0.17 110	0.12 126	0.18 130	0.10 107	0.07 92	0.08 91	0.17 116	0.15 113	0.17 113	0.18 120

Anonymous3	0.18 165	0.15 164	0.11 140	0.15 147	0.10 103	0.14 128	0.11 131	0.22 169	0.19 179	0.27 187	0.15 141	0.27 173	0.12 129	0.13 167	0.25 217	0.17 201	0.23 164	0.18 191	0.26 186	0.17 185	0.24 206	0.20 209	0.09 130	0.10 127	0.21 171	0.20 179	0.22 168	0.20 141

psm_up	0.14 121	0.11 117	0.13 162	0.15 147	0.12 134	0.14 128	0.11 131	0.20 152	0.16 158	0.19 88	0.12 102	0.15 76	0.17 173	0.10 127	0.12 143	0.12 133	0.19 117	0.13 120	0.17 110	0.11 109	0.15 82	0.09 76	0.10 143	0.16 185	0.18 136	0.16 135	0.17 113	0.20 141

iResNet	0.16 157	0.11 117	0.09 107	0.15 147	0.13 144	0.17 155	0.12 141	0.21 161	0.14 145	0.25 160	0.13 114	0.35 187	0.32 211	0.08 96	0.10 95	0.11 97	0.20 130	0.12 94	0.25 181	0.14 155	0.18 130	0.11 126	0.12 162	0.13 165	0.18 136	0.14 96	0.20 152	0.18 120

XPNet_ROB	0.18 165	0.21 194	0.14 171	0.15 147	0.16 165	0.15 139	0.15 157	0.15 69	0.14 145	0.19 88	0.18 175	0.49 204	0.13 142	0.11 138	0.13 162	0.14 170	0.25 193	0.16 167	0.18 123	0.14 155	0.17 117	0.18 197	0.13 168	0.13 165	0.17 116	0.17 152	0.31 197	0.29 182

SACVNet	0.15 142	0.14 157	0.13 162	0.16 151	0.13 144	0.14 128	0.12 141	0.19 133	0.17 166	0.19 88	0.17 162	0.14 71	0.07 70	0.14 171	0.13 162	0.13 149	0.19 117	0.16 167	0.20 143	0.13 144	0.16 97	0.14 166	0.12 162	0.13 165	0.20 159	0.18 164	0.19 140	0.17 105

PSMNet-ADL	0.18 165	0.13 143	0.13 162	0.16 151	0.14 154	0.17 155	0.16 162	0.20 152	0.21 195	0.27 187	0.19 183	0.29 180	0.25 193	0.18 187	0.14 176	0.14 170	0.23 164	0.14 143	0.22 162	0.14 155	0.19 140	0.11 126	0.10 143	0.11 140	0.20 159	0.15 113	0.23 169	0.19 133

pcwnet_v2	0.15 142	0.12 130	0.12 153	0.16 151	0.14 154	0.17 155	0.14 152	0.20 152	0.13 136	0.22 109	0.14 128	0.19 119	0.18 175	0.12 155	0.10 95	0.12 133	0.18 102	0.13 120	0.17 110	0.12 126	0.16 97	0.11 126	0.09 130	0.10 127	0.19 149	0.20 179	0.19 140	0.27 178

NCC-stereo	0.17 160	0.16 169	0.16 184	0.16 151	0.17 172	0.18 163	0.18 173	0.19 133	0.20 189	0.16 54	0.19 183	0.21 148	0.21 183	0.12 155	0.20 210	0.18 208	0.18 102	0.19 196	0.18 123	0.15 169	0.15 82	0.15 177	0.15 175	0.12 155	0.18 136	0.17 152	0.24 177	0.20 141

stereogan	0.16 157	0.15 164	0.15 178	0.16 151	0.18 178	0.18 163	0.16 162	0.20 152	0.19 179	0.14 41	0.16 152	0.20 133	0.18 175	0.13 167	0.14 176	0.13 149	0.16 70	0.14 143	0.17 110	0.14 155	0.14 73	0.12 143	0.13 168	0.13 165	0.16 104	0.16 135	0.23 169	0.18 120

Abc-Net	0.17 160	0.16 169	0.16 184	0.16 151	0.17 172	0.18 163	0.18 173	0.19 133	0.20 189	0.16 54	0.19 183	0.21 148	0.21 183	0.12 155	0.20 210	0.18 208	0.18 102	0.19 196	0.18 123	0.15 169	0.15 82	0.15 177	0.15 175	0.12 155	0.18 136	0.17 152	0.24 177	0.20 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UCFNet_RVC	0.15 142	0.17 177	0.12 153	0.16 151	0.14 154	0.17 155	0.11 131	0.17 86	0.12 129	0.20 96	0.13 114	0.28 175	0.12 129	0.10 127	0.11 131	0.13 149	0.18 102	0.13 120	0.17 110	0.12 126	0.16 97	0.09 76	0.10 143	0.11 140	0.18 136	0.15 113	0.17 113	0.19 133

MLCV	0.14 121	0.11 117	0.09 107	0.16 151	0.12 134	0.14 128	0.11 131	0.21 161	0.10 102	0.24 139	0.13 114	0.21 148	0.14 156	0.08 96	0.09 62	0.10 55	0.19 117	0.11 67	0.19 137	0.09 69	0.17 117	0.08 44	0.10 143	0.09 112	0.16 104	0.13 73	0.16 100	0.19 133

RP	0.15 142	0.14 157	0.15 178	0.17 159	0.14 154	0.17 155	0.16 162	0.19 133	0.17 166	0.14 41	0.16 152	0.16 89	0.15 164	0.11 138	0.13 162	0.12 133	0.15 57	0.12 94	0.15 88	0.12 126	0.12 45	0.12 143	0.10 143	0.12 155	0.17 116	0.15 113	0.20 152	0.18 120

RTS	0.20 177	0.16 169	0.14 171	0.17 159	0.14 154	0.20 178	0.15 157	0.23 177	0.26 209	0.15 48	0.14 128	0.14 71	0.20 181	0.11 138	0.13 162	0.15 186	0.24 178	0.17 179	0.34 204	0.24 212	0.22 187	0.15 177	0.09 130	0.15 177	0.28 206	0.27 220	0.28 191	0.55 226

RTSA	0.20 177	0.16 169	0.14 171	0.17 159	0.14 154	0.20 178	0.15 157	0.23 177	0.26 209	0.15 48	0.14 128	0.14 71	0.20 181	0.11 138	0.13 162	0.15 186	0.24 178	0.17 179	0.34 204	0.24 212	0.22 187	0.15 177	0.09 130	0.15 177	0.28 206	0.27 220	0.28 191	0.55 226

AnyNet_C32	0.20 177	0.16 169	0.15 178	0.17 159	0.17 172	0.19 173	0.16 162	0.25 187	0.22 196	0.25 160	0.23 202	0.23 161	0.18 175	0.14 171	0.19 207	0.18 208	0.28 215	0.22 210	0.29 193	0.18 192	0.27 218	0.21 214	0.16 178	0.17 190	0.22 180	0.20 179	0.21 164	0.23 162

HSM-Net_RVC	0.15 142	0.12 130	0.10 125	0.17 159	0.13 144	0.14 128	0.10 121	0.18 114	0.14 145	0.25 160	0.18 175	0.28 175	0.16 169	0.11 138	0.11 131	0.11 97	0.19 117	0.13 120	0.16 102	0.11 109	0.17 117	0.11 126	0.08 113	0.11 140	0.19 149	0.16 135	0.23 169	0.24 165
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UDGNet	0.15 142	0.13 143	0.09 107	0.18 164	0.17 172	0.16 146	0.19 180	0.15 69	0.11 114	0.16 54	0.14 128	0.15 76	0.05 32	0.45 225	0.09 62	0.10 55	0.17 83	0.12 94	0.14 77	0.09 69	0.17 117	0.09 76	0.28 227	0.07 75	0.17 116	0.15 113	0.12 56	0.13 58

FADNet-RVC	0.14 121	0.13 143	0.10 125	0.18 164	0.11 120	0.14 128	0.09 106	0.21 161	0.09 81	0.19 88	0.17 162	0.17 93	0.12 129	0.11 138	0.14 176	0.15 186	0.18 102	0.13 120	0.18 123	0.15 169	0.12 45	0.12 143	0.12 162	0.11 140	0.20 159	0.16 135	0.14 80	0.14 67

SHD	0.21 182	0.17 177	0.20 205	0.18 164	0.16 165	0.18 163	0.20 182	0.26 189	0.16 158	0.27 187	0.18 175	0.23 161	0.31 208	0.17 183	0.14 176	0.14 170	0.19 117	0.17 179	0.32 199	0.17 185	0.20 157	0.17 189	0.16 178	0.16 185	0.23 187	0.28 222	0.25 182	0.43 212

ADCMid	0.21 182	0.18 183	0.17 192	0.18 164	0.19 183	0.20 178	0.16 162	0.29 201	0.25 204	0.24 139	0.19 183	0.36 189	0.21 183	0.12 155	0.16 192	0.16 194	0.25 193	0.18 191	0.37 209	0.19 196	0.24 206	0.18 197	0.17 184	0.15 177	0.24 190	0.20 179	0.25 182	0.29 182

PWC_ROB	0.22 187	0.20 189	0.14 171	0.18 164	0.17 172	0.16 146	0.20 182	0.21 161	0.26 209	0.15 48	0.20 187	0.28 175	0.62 237	0.13 167	0.12 143	0.13 149	0.27 208	0.18 191	0.36 208	0.18 192	0.22 187	0.17 189	0.16 178	0.24 210	0.19 149	0.18 164	0.24 177	0.43 212

pmcnn	0.19 170	0.14 157	0.11 140	0.18 164	0.13 144	0.19 173	0.16 162	0.20 152	0.18 171	0.26 174	0.14 128	0.35 187	0.25 193	0.09 113	0.09 62	0.11 97	0.25 193	0.14 143	0.24 177	0.14 155	0.22 187	0.14 166	0.11 152	0.11 140	0.21 171	0.18 164	0.39 215	0.45 216

GwcNet-ADL	0.17 160	0.12 130	0.11 140	0.19 170	0.14 154	0.17 155	0.14 152	0.21 161	0.14 145	0.24 139	0.17 162	0.32 183	0.16 169	0.19 191	0.11 131	0.14 170	0.22 155	0.15 157	0.23 171	0.13 144	0.18 130	0.11 126	0.05 53	0.10 127	0.18 136	0.15 113	0.19 140	0.21 155

RGC	0.19 170	0.17 177	0.17 192	0.19 170	0.20 188	0.20 178	0.15 157	0.22 169	0.26 209	0.17 63	0.20 187	0.21 148	0.24 191	0.15 179	0.23 214	0.18 208	0.18 102	0.16 167	0.18 123	0.16 180	0.17 117	0.13 160	0.12 162	0.15 177	0.20 159	0.21 184	0.23 169	0.24 165

NVstereo2D	0.15 142	0.11 117	0.11 140	0.19 170	0.14 154	0.21 187	0.24 200	0.13 54	0.11 114	0.16 54	0.14 128	0.10 31	0.07 70	0.39 224	0.11 131	0.11 97	0.21 143	0.14 143	0.15 88	0.10 90	0.12 45	0.08 44	0.24 206	0.08 91	0.14 79	0.12 60	0.14 80	0.12 51

LALA_ROB	0.22 187	0.25 206	0.16 184	0.19 170	0.17 172	0.22 190	0.16 162	0.17 86	0.19 179	0.24 139	0.21 192	0.64 214	0.15 164	0.13 167	0.23 214	0.17 201	0.27 208	0.22 210	0.22 162	0.18 192	0.20 157	0.20 209	0.14 173	0.15 177	0.20 159	0.22 192	0.35 206	0.25 171

FADNet_RVC	0.18 165	0.14 157	0.13 162	0.20 174	0.15 162	0.14 128	0.13 146	0.24 183	0.14 145	0.24 139	0.17 162	0.27 173	0.21 183	0.14 171	0.14 176	0.12 133	0.19 117	0.17 179	0.31 197	0.15 169	0.19 140	0.14 166	0.11 152	0.14 174	0.20 159	0.21 184	0.18 131	0.22 158

FADNet	0.16 157	0.15 164	0.10 125	0.20 174	0.10 103	0.19 173	0.13 146	0.20 152	0.13 136	0.22 109	0.24 205	0.17 93	0.14 156	0.12 155	0.17 198	0.16 194	0.16 70	0.14 143	0.23 171	0.20 200	0.16 97	0.12 143	0.11 152	0.11 140	0.21 171	0.18 164	0.16 100	0.15 78

ADCPNet	0.22 187	0.17 177	0.16 184	0.20 174	0.19 183	0.20 178	0.18 173	0.27 192	0.23 198	0.26 174	0.22 197	0.26 172	0.28 201	0.15 179	0.16 192	0.17 201	0.24 178	0.17 179	0.32 199	0.23 209	0.24 206	0.19 205	0.17 184	0.21 198	0.25 194	0.22 192	0.27 189	0.33 193

NaN_ROB	0.19 170	0.20 189	0.19 202	0.20 174	0.20 188	0.16 146	0.15 157	0.27 192	0.19 179	0.23 123	0.18 175	0.47 203	0.16 169	0.11 138	0.13 162	0.12 133	0.15 57	0.14 143	0.21 154	0.19 196	0.13 59	0.10 107	0.09 130	0.20 195	0.24 190	0.21 184	0.26 186	0.28 181

NOSS_ROB	0.21 182	0.14 157	0.15 178	0.20 174	0.19 183	0.20 178	0.22 193	0.29 201	0.18 171	0.25 160	0.15 141	0.21 148	0.13 142	0.27 211	0.13 162	0.14 170	0.26 201	0.21 204	0.22 162	0.17 185	0.23 199	0.22 217	0.26 213	0.24 210	0.26 197	0.22 192	0.24 177	0.26 174

ETE_ROB	0.22 187	0.23 201	0.15 178	0.20 174	0.16 165	0.19 173	0.17 170	0.18 114	0.19 179	0.22 109	0.22 197	0.65 216	0.16 169	0.14 171	0.14 176	0.14 170	0.30 218	0.19 196	0.24 177	0.19 196	0.21 171	0.18 197	0.16 178	0.15 177	0.22 180	0.28 222	0.41 220	0.26 174

HCRNet	0.11 65	0.17 177	0.06 52	0.22 180	0.08 68	0.15 139	0.08 89	0.13 54	0.04 7	0.46 239	0.12 102	0.24 169	0.07 70	0.07 78	0.08 30	0.06 6	0.14 51	0.08 19	0.20 143	0.08 49	0.09 19	0.05 11	0.11 152	0.06 41	0.06 7	0.05 4	0.05 6	0.08 19

SFCPSM	0.20 177	0.15 164	0.12 153	0.22 180	0.16 165	0.20 178	0.18 173	0.22 169	0.20 189	0.26 174	0.24 205	0.34 186	0.33 214	0.14 171	0.12 143	0.12 133	0.24 178	0.16 167	0.32 199	0.19 196	0.19 140	0.13 160	0.14 173	0.12 155	0.21 171	0.17 152	0.20 152	0.25 171

AnyNet_C01	0.31 211	0.22 197	0.20 205	0.22 180	0.26 206	0.25 197	0.24 200	0.37 220	0.37 232	0.26 174	0.28 219	0.49 204	0.33 214	0.18 187	0.28 222	0.21 219	0.38 231	0.32 230	0.64 226	0.32 229	0.39 233	0.31 235	0.26 213	0.25 214	0.33 218	0.32 227	0.34 204	0.44 215

G-Net	0.29 207	0.24 204	0.19 202	0.23 183	0.21 191	0.36 213	0.23 197	0.30 204	0.27 214	0.33 222	0.32 228	0.93 239	0.25 193	0.18 187	0.18 205	0.18 208	0.26 201	0.21 204	0.43 215	0.31 226	0.26 217	0.17 189	0.18 186	0.18 193	0.27 200	0.23 199	0.40 219	0.42 209

SAMSARA	0.48 225	0.23 201	0.39 232	0.23 183	0.23 198	0.22 190	0.22 193	0.44 233	0.38 234	0.31 217	0.21 192	0.30 182	0.47 228	0.17 183	0.32 226	0.34 232	0.25 193	0.32 230	0.46 218	0.32 229	0.47 247	0.52 255	0.15 175	0.33 228	1.39 266	1.54 264	1.41 263	1.46 262

GANetREF_RVC	0.26 197	0.26 209	0.30 224	0.23 183	0.23 198	0.23 195	0.24 200	0.35 214	0.33 227	0.32 218	0.17 162	0.50 206	0.38 221	0.12 155	0.20 210	0.17 201	0.19 117	0.21 204	0.35 207	0.21 202	0.23 199	0.15 177	0.22 198	0.29 222	0.27 200	0.21 184	0.36 210	0.31 188
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	0.17 160	0.19 186	0.17 192	0.23 183	0.18 178	0.18 163	0.16 162	0.22 169	0.13 136	0.23 123	0.20 187	0.44 197	0.08 87	0.11 138	0.12 143	0.10 55	0.13 38	0.13 120	0.26 186	0.11 109	0.11 31	0.07 35	0.18 186	0.15 177	0.17 116	0.21 184	0.13 67	0.20 141

SGM-Forest	0.19 170	0.18 183	0.16 184	0.23 183	0.18 178	0.20 178	0.18 173	0.23 177	0.17 166	0.20 96	0.15 141	0.23 161	0.18 175	0.22 199	0.17 198	0.18 208	0.19 117	0.17 179	0.18 123	0.15 169	0.17 117	0.18 197	0.25 208	0.18 193	0.22 180	0.18 164	0.25 182	0.24 165
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.22 187	0.18 183	0.17 192	0.23 183	0.21 191	0.20 178	0.18 173	0.27 192	0.19 179	0.28 203	0.11 92	0.29 180	0.13 142	0.24 201	0.13 162	0.14 170	0.24 178	0.18 191	0.20 143	0.16 180	0.21 171	0.18 197	0.24 206	0.23 202	0.26 197	0.22 192	0.35 206	0.40 206
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DAS	0.19 170	0.11 117	0.09 107	0.24 189	0.19 183	0.18 163	0.20 182	0.23 177	0.18 171	0.24 139	0.14 128	0.38 192	0.21 183	0.09 113	0.12 143	0.11 97	0.25 193	0.16 167	0.22 162	0.15 169	0.20 157	0.14 166	0.18 186	0.13 165	0.19 149	0.17 152	0.23 169	0.29 182

SepStereo	0.19 170	0.11 117	0.09 107	0.24 189	0.19 183	0.18 163	0.20 182	0.23 177	0.18 171	0.24 139	0.14 128	0.38 192	0.21 183	0.09 113	0.12 143	0.11 97	0.25 193	0.16 167	0.22 162	0.15 169	0.20 157	0.14 166	0.18 186	0.13 165	0.19 149	0.17 152	0.23 169	0.29 182

dd	0.14 121	0.12 130	0.07 76	0.25 191	0.10 103	0.19 173	0.09 106	0.17 86	0.08 62	0.17 63	0.08 52	0.33 184	0.08 87	0.06 56	0.10 95	0.11 97	0.24 178	0.11 67	0.25 181	0.09 69	0.15 82	0.09 76	0.06 70	0.09 112	0.17 116	0.13 73	0.18 131	0.15 78

SANet	0.30 208	0.21 194	0.21 211	0.25 191	0.21 191	0.31 204	0.22 193	0.30 204	0.31 224	0.27 187	0.26 213	1.39 250	0.38 221	0.22 199	0.14 176	0.14 170	0.26 201	0.21 204	0.30 196	0.21 202	0.24 206	0.20 209	0.31 231	0.23 202	0.33 218	0.24 204	0.35 206	0.48 218

HBP-ISP	0.21 182	0.16 169	0.12 153	0.26 193	0.22 194	0.22 190	0.17 170	0.29 201	0.18 171	0.27 187	0.18 175	0.21 148	0.12 129	0.28 212	0.10 95	0.14 170	0.26 201	0.19 196	0.20 143	0.12 126	0.22 187	0.23 220	0.26 213	0.23 202	0.24 190	0.24 204	0.23 169	0.26 174

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 216	0.16 169	0.12 153	0.26 193	0.22 194	0.22 190	0.27 207	0.24 183	0.15 153	0.24 139	0.16 152	4.24 266	0.22 190	0.19 191	0.13 162	0.13 149	0.34 225	0.22 210	0.31 197	0.20 200	0.23 199	0.18 197	0.22 198	0.14 174	0.20 159	0.19 175	0.21 164	0.24 165

ADCS	0.28 204	0.22 197	0.21 211	0.26 193	0.24 201	0.25 197	0.23 197	0.36 217	0.30 221	0.23 123	0.27 216	0.46 202	0.35 217	0.20 196	0.19 207	0.18 208	0.32 220	0.24 216	0.48 219	0.28 219	0.36 231	0.28 228	0.19 191	0.23 202	0.31 213	0.25 210	0.30 195	0.41 208

ccs_rob	0.20 177	0.15 164	0.11 140	0.26 193	0.16 165	0.26 199	0.20 182	0.22 169	0.16 158	0.25 160	0.24 205	0.57 212	0.24 191	0.17 183	0.12 143	0.13 149	0.23 164	0.15 157	0.21 154	0.15 169	0.21 171	0.11 126	0.12 162	0.11 140	0.20 159	0.16 135	0.18 131	0.24 165

CBMV_ROB	0.21 182	0.14 157	0.15 178	0.26 193	0.22 194	0.21 187	0.22 193	0.28 195	0.17 166	0.26 174	0.17 162	0.28 175	0.17 173	0.26 206	0.11 131	0.12 133	0.26 201	0.17 179	0.18 123	0.16 180	0.21 171	0.19 205	0.26 213	0.20 195	0.24 190	0.25 210	0.25 182	0.33 193

CSAN	0.26 197	0.31 219	0.30 224	0.26 193	0.23 198	0.21 187	0.18 173	0.28 195	0.36 231	0.35 229	0.24 205	0.51 208	0.26 198	0.14 171	0.18 205	0.17 201	0.19 117	0.20 201	0.26 186	0.25 214	0.22 187	0.20 209	0.18 186	0.27 216	0.30 211	0.23 199	0.38 214	0.38 199

DPSNet	0.39 219	0.19 186	0.17 192	0.27 199	0.25 204	0.29 201	0.19 180	0.26 189	0.24 199	0.18 75	0.17 162	2.16 260	0.43 225	0.10 127	0.17 198	0.15 186	0.35 227	0.28 225	2.04 261	0.27 218	0.25 214	0.16 185	0.28 227	0.25 214	0.38 227	0.24 204	0.39 215	0.51 222

FCDSN-DC	0.25 194	0.25 206	0.25 216	0.28 200	0.26 206	0.26 199	0.34 211	0.28 195	0.18 171	0.20 96	0.17 162	0.20 133	0.12 129	0.29 214	0.26 218	0.26 223	0.29 216	0.28 225	0.27 190	0.21 202	0.25 214	0.25 223	0.26 213	0.32 226	0.26 197	0.24 204	0.26 186	0.27 178
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 194	0.25 206	0.20 205	0.29 201	0.22 194	0.22 190	0.23 197	0.36 217	0.27 214	0.36 230	0.22 197	0.45 198	0.32 211	0.19 191	0.17 198	0.17 201	0.17 83	0.16 167	0.29 193	0.14 155	0.20 157	0.18 197	0.27 225	0.23 202	0.29 208	0.25 210	0.33 202	0.31 188

MFN_U_SF_RVC	0.31 211	0.29 217	0.21 211	0.33 202	0.28 209	0.31 204	0.29 209	0.37 220	0.24 199	0.46 239	0.30 224	0.50 206	0.32 211	0.25 203	0.27 220	0.24 220	0.18 102	0.23 213	0.58 224	0.28 219	0.24 206	0.27 227	0.22 198	0.27 216	0.31 213	0.25 210	0.37 211	0.50 221

STTRV1_RVC		0.26 209	0.22 214	0.35 203	0.28 209	0.32 206	0.29 209	0.36 217	0.33 227	0.27 187	0.26 213	0.42 195	0.41 224	0.47 226	0.32 226	0.18 208	0.59 247	0.20 201		0.30 224	0.59 255	0.22 217		0.43 235	0.25 194	0.54 248	0.34 204	0.64 234

dad	0.18 165	0.16 169	0.11 140	0.36 204	0.16 165	0.24 196	0.21 192	0.24 183	0.09 81	0.22 109	0.11 92	0.38 192	0.11 121	0.08 96	0.12 143	0.10 55	0.27 208	0.12 94	0.29 193	0.10 90	0.19 140	0.12 143	0.08 113	0.13 165	0.18 136	0.14 96	0.31 197	0.22 158

FC-DCNN	0.27 203	0.28 215	0.26 219	0.36 204	0.28 209	0.32 206	0.37 213	0.32 208	0.19 179	0.22 109	0.18 175	0.23 161	0.13 142	0.29 214	0.26 218	0.26 223	0.29 216	0.27 222	0.28 192	0.21 202	0.25 214	0.25 223	0.26 213	0.31 224	0.30 211	0.25 210	0.29 193	0.30 187

DDUNet	0.26 197	0.20 189	0.12 153	0.37 206	0.30 215	0.40 219	0.47 225	0.20 152	0.16 158	0.16 54	0.25 211	0.16 89	0.08 87	1.63 243	0.13 162	0.14 170	0.21 143	0.14 143	0.25 181	0.13 144	0.18 130	0.12 143	0.25 208	0.15 177	0.17 116	0.18 164	0.18 131	0.22 158

XQC	0.28 204	0.30 218	0.26 219	0.37 206	0.28 209	0.37 215	0.37 213	0.40 226	0.30 221	0.32 218	0.20 187	0.45 198	0.28 201	0.31 218	0.14 176	0.14 170	0.20 130	0.21 204	0.33 202	0.23 209	0.22 187	0.20 209	0.23 202	0.24 210	0.32 216	0.25 210	0.44 222	0.32 191

SGM-ForestM	0.24 193	0.22 197	0.16 184	0.37 206	0.24 201	0.32 206	0.24 200	0.28 195	0.20 189	0.23 123	0.17 162	0.51 208	0.25 193	0.20 196	0.12 143	0.13 149	0.23 164	0.16 167	0.24 177	0.14 155	0.19 140	0.16 185	0.21 197	0.16 185	0.35 222	0.24 204	0.51 225	0.35 195

FBW_ROB	0.26 197	0.26 209	0.25 216	0.37 206	0.25 204	0.32 206	0.20 182	0.21 161	0.18 171	0.27 187	0.20 187	0.45 198	0.31 208	0.26 206	0.20 210	0.20 218	0.27 208	0.17 179	0.51 222	0.14 155	0.21 171	0.14 166	0.16 178	0.28 220	0.21 171	0.19 175	0.33 202	0.55 226

UDG	0.26 197	0.20 189	0.13 162	0.38 210	0.31 216	0.38 217	0.51 228	0.19 133	0.16 158	0.19 88	0.23 202	0.17 93	0.09 98	1.45 239	0.14 176	0.13 149	0.27 208	0.16 167	0.26 186	0.13 144	0.21 171	0.13 160	0.25 208	0.12 155	0.20 159	0.20 179	0.20 152	0.19 133

FAT-Stereo	0.26 197	0.19 186	0.17 192	0.38 210	0.36 220	0.30 202	0.25 204	0.26 189	0.18 171	0.27 187	0.25 211	0.33 184	0.36 218	0.26 206	0.16 192	0.15 186	0.26 201	0.23 213	0.33 202	0.21 202	0.22 187	0.19 205	0.22 198	0.22 200	0.21 171	0.22 192	0.32 199	0.42 209

LSM0	3.45 263	0.27 213	0.18 201	0.38 210	0.29 214	0.39 218	0.36 212	0.51 237	0.31 224	0.45 238	0.47 235	0.71 221	0.57 234	0.19 191	23.17 271	59.79 276	0.36 228	0.26 220	1.29 255	0.33 231	0.44 243	0.32 236	0.23 202	0.27 216	0.36 224	0.29 225	0.53 227	0.51 222

SGM_RVC	0.25 194	0.24 204	0.17 192	0.39 213	0.27 208	0.34 211	0.26 205	0.28 195	0.19 179	0.25 160	0.18 175	0.42 195	0.30 205	0.17 183	0.12 143	0.13 149	0.23 164	0.15 157	0.25 181	0.13 144	0.19 140	0.15 177	0.19 191	0.17 190	0.33 218	0.22 192	0.55 229	0.43 212
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DGSMNet	0.34 214	0.28 215	0.23 215	0.40 214	0.33 217	0.37 215	0.37 213	0.28 195	0.25 204	0.25 160	0.50 239	0.45 198	0.31 208	0.25 203	0.23 214	0.19 217	0.51 241	0.32 230	0.72 232	0.35 232	0.37 232	0.38 244	0.28 227	0.31 224	0.27 200	0.23 199	0.32 199	0.38 199

S-Stereo	0.30 208	0.22 197	0.17 192	0.41 215	0.39 222	0.41 220	0.37 213	0.25 187	0.25 204	0.26 174	0.44 234	0.54 211	0.36 218	0.24 201	0.16 192	0.14 170	0.27 208	0.27 222	0.34 204	0.28 219	0.23 199	0.22 217	0.53 235	0.23 202	0.22 180	0.19 175	0.27 189	0.38 199

edge stereo	0.31 211	0.23 201	0.20 205	0.41 215	0.35 218	0.42 222	0.39 219	0.38 222	0.22 196	0.23 123	0.38 231	0.69 220	0.33 214	0.30 216	0.15 187	0.16 194	0.31 219	0.21 204	0.42 213	0.21 202	0.23 199	0.17 189	0.25 208	0.22 200	0.27 200	0.23 199	0.39 215	0.55 226

LE_ROB	0.40 220	0.20 189	0.16 184	0.41 215	0.43 225	0.33 210	0.44 222	0.34 213	0.29 219	0.32 218	0.21 192	1.25 248	1.40 261	0.11 138	0.10 95	0.11 97	0.21 143	0.13 120	0.20 143	0.13 144	0.22 187	0.12 143	0.12 162	0.14 174	0.36 224	0.31 226	1.39 262	1.32 260

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 215	0.36 220	0.39 232	0.46 218	0.28 209	0.30 202	0.28 208	0.50 235	0.46 238	0.39 236	0.30 224	0.37 191	0.36 218	0.31 218	0.35 230	0.26 223	0.21 143	0.27 222	0.71 230	0.37 233	0.27 218	0.29 229	0.30 230	0.38 233	0.32 216	0.24 204	0.29 193	0.39 203

PVD	0.38 218	0.38 223	0.20 205	0.47 219	0.35 218	0.50 225	0.40 220	0.38 222	0.34 229	0.23 123	0.28 219	0.52 210	0.51 231	0.50 227	0.16 192	0.17 201	0.41 233	0.26 220	0.49 221	0.28 219	0.39 233	0.40 246	0.23 202	0.27 216	0.44 230	0.57 251	0.46 224	0.72 239

MDST_ROB	0.22 187	0.27 213	0.14 171	0.47 219	0.24 201	0.36 213	0.20 182	0.24 183	0.16 158	0.26 174	0.14 128	0.28 175	0.25 193	0.11 138	0.11 131	0.12 133	0.21 143	0.12 94	0.17 110	0.12 126	0.19 140	0.10 107	0.11 152	0.12 155	0.34 221	0.23 199	0.56 230	0.31 188

MeshStereo	0.30 208	0.26 209	0.20 205	0.49 221	0.36 220	0.35 212	0.26 205	0.32 208	0.28 217	0.30 215	0.27 216	0.61 213	0.47 228	0.18 187	0.12 143	0.14 170	0.26 201	0.17 179	0.27 190	0.17 185	0.27 218	0.21 214	0.25 208	0.20 195	0.36 224	0.28 222	0.54 228	0.49 220
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
AMNet	0.49 227	0.50 229	0.47 236	0.50 222	0.47 230	0.61 230	0.52 229	0.31 207	0.29 219	0.29 214	0.69 248	0.72 223	0.13 142	0.53 229	0.44 235	0.55 246	0.57 245	0.58 255	0.48 219	0.48 236	0.59 255	0.48 252	0.26 213	0.48 237	0.44 230	0.52 245	0.58 232	0.63 233

SPS-STEREO	0.59 232	0.57 233	0.52 239	0.55 223	0.54 234	0.65 232	0.52 229	0.39 224	0.66 243	0.37 231	0.78 253	0.78 228	0.64 238	0.53 229	0.55 243	0.57 249	0.68 252	0.64 259	0.74 233	0.72 254	0.77 261	0.66 260	0.26 213	0.53 242	0.53 236	0.56 250	0.70 239	0.65 235
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	0.55 229	0.36 220	0.63 250	0.56 224	0.52 233	0.45 224	0.38 217	0.63 242	0.52 240	0.53 243	0.41 233	0.81 231	0.67 241	0.33 223	0.57 245	0.49 243	0.56 244	0.50 246	0.82 236	0.52 238	0.47 247	0.43 247	0.51 234	0.47 236	0.82 250	0.70 254	0.58 232	0.72 239

CC-Net-ROB	0.28 204	0.40 224	0.28 221	0.56 224	0.44 226	0.41 220	0.38 217	0.32 208	0.20 189	0.33 222	0.28 219	0.68 219	0.10 111	0.32 222	0.19 207	0.13 149	0.14 51	0.16 167	0.39 211	0.18 192	0.15 82	0.09 76	0.23 202	0.24 210	0.21 171	0.21 184	0.19 140	0.29 182

SGM+DAISY	0.58 230	0.57 233	0.54 241	0.59 226	0.55 235	0.68 233	0.56 231	0.42 230	0.38 234	0.37 231	0.77 252	0.75 227	0.65 239	0.54 231	0.55 243	0.56 247	0.68 252	0.61 257	0.71 230	0.64 249	0.69 258	0.62 258	0.27 225	0.50 239	0.52 235	0.53 247	0.74 240	0.68 236

MANE	0.41 221	0.36 220	0.33 228	0.61 227	0.44 226	0.44 223	0.46 224	0.42 230	0.25 204	0.23 123	0.22 197	0.65 216	0.28 201	0.30 216	0.28 222	0.29 231	0.32 220	0.42 241	0.37 209	0.23 209	0.30 225	0.26 225	0.26 213	0.34 230	0.54 237	0.40 237	1.07 257	0.87 247

ELAS_RVC	0.43 223	0.43 226	0.36 230	0.64 228	0.44 226	0.62 231	0.50 226	0.39 224	0.25 204	0.25 160	0.30 224	1.23 247	0.30 205	0.31 218	0.28 222	0.27 227	0.37 230	0.30 227	0.42 213	0.26 215	0.34 228	0.32 236	0.26 213	0.37 231	0.50 234	0.38 236	0.78 246	0.70 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 222	0.43 226	0.36 230	0.64 228	0.44 226	0.58 228	0.50 226	0.40 226	0.26 209	0.25 160	0.28 219	0.94 240	0.30 205	0.31 218	0.28 222	0.27 227	0.36 228	0.30 227	0.43 215	0.26 215	0.33 226	0.32 236	0.26 213	0.37 231	0.54 237	0.40 237	0.77 245	0.74 242
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPstereo	0.89 244	0.77 240	0.70 255	0.66 230	0.80 239	0.69 234	0.69 234	1.11 259	0.93 254	0.74 250	1.18 263	0.98 242	1.42 262	0.93 236	0.88 257	1.07 262	0.95 261	0.61 257	1.18 252	0.81 257	0.85 262	0.74 262	0.64 236	0.91 260	0.87 254	0.74 257	1.15 258	0.89 250

WAO-7	0.66 234	0.75 238	0.65 251	0.72 231	0.78 238	0.57 226	0.66 232	0.97 257	0.96 256	0.63 247	0.78 253	0.79 229	0.83 244	0.55 232	0.83 255	0.71 257	0.42 234	0.35 236	0.94 242	0.66 252	0.43 241	0.34 239	0.16 178	0.83 258	0.56 240	0.64 253	0.57 231	0.70 237

JetBlue	0.70 237	0.56 232	0.69 254	0.73 232	0.61 236	0.78 236	0.68 233	0.52 238	0.91 251	0.46 239	0.29 223	3.18 263	0.38 221	0.52 228	0.44 235	0.43 238	0.70 256	0.53 250	0.66 227	0.51 237	0.54 252	0.58 256	0.75 237	0.56 245	0.55 239	0.42 239	0.96 254	0.99 252

STStereo	0.37 217	0.44 228	0.31 227	0.75 233	0.49 231	0.57 226	0.43 221	0.35 214	0.30 221	0.34 226	0.24 205	0.85 236	0.53 233	0.19 191	0.14 176	0.16 194	0.25 193	0.16 167	0.45 217	0.16 180	0.23 199	0.19 205	0.20 194	0.23 202	0.49 232	0.37 235	0.75 242	0.54 225

MFMNet_re	0.66 234	0.73 237	0.65 251	0.77 234	0.62 237	0.82 237	0.70 235	0.52 238	0.54 241	0.54 245	0.65 245	0.80 230	0.51 231	0.59 233	0.66 250	0.67 253	0.82 259	0.69 260	0.74 233	0.62 247	0.70 259	0.64 259	0.45 232	0.56 245	0.59 241	0.63 252	0.74 240	0.87 247

BEATNet-Init1	0.49 227	0.42 225	0.28 221	0.79 235	0.40 223	0.60 229	0.45 223	0.41 229	0.27 214	0.30 215	0.22 197	0.89 237	0.84 245	0.25 203	0.27 220	0.26 223	0.27 208	0.25 219	0.84 237	0.28 219	0.27 218	0.26 225	0.26 213	0.32 226	0.49 232	0.35 233	2.05 266	0.88 249

DispFullNet	0.48 225	0.50 229	0.19 202	1.14 236	0.40 223	0.77 235	1.22 241	0.32 208	0.24 199	0.24 139	0.27 216	0.84 234	0.48 230	1.62 242	0.15 187	0.15 186	0.49 239	0.34 235	1.08 247	0.26 215	0.24 206	0.18 197	0.20 194	0.21 198	0.27 200	0.17 152	0.35 206	0.59 231

MADNet++	1.86 262	1.58 262	1.74 266	1.27 237	1.74 264	1.26 241	1.53 248	1.62 266	2.07 266	1.84 265	2.22 265	2.60 261	2.72 264	0.75 235	1.39 263	1.54 263	2.01 265	1.47 265	2.12 262	2.13 265	3.35 266	3.26 266	1.23 242	2.21 266	1.21 265	2.25 266	1.76 265	1.32 260

WAO-6	0.82 241	0.95 244	0.59 246	1.30 238	1.05 253	1.25 240	1.39 243	0.77 250	0.84 249	0.79 252	0.69 248	0.74 226	1.00 251	1.94 246	0.78 254	0.61 251	0.53 243	0.48 244	0.78 235	0.60 243	0.55 253	0.51 253	0.49 233	0.57 248	0.83 252	0.42 239	0.76 243	0.85 246

SQANet	0.45 224	0.54 231	0.14 171	1.41 239	0.51 232	1.23 239	0.83 236	0.30 204	0.24 199	0.34 226	0.24 205	0.64 214	0.19 180	1.12 237	0.17 198	0.14 170	0.24 178	0.20 201	0.40 212	0.22 208	0.16 97	0.14 166	1.58 243	0.17 190	0.20 159	0.16 135	0.26 186	0.39 203

DPSimNet_ROB	1.21 254	1.20 255	1.29 264	1.47 240	1.59 261	1.30 242	1.35 242	0.68 245	1.69 263	1.67 264	1.03 258	1.45 251	0.66 240	2.04 248	1.20 262	0.89 260	1.16 263	0.79 261	1.61 259	1.38 264	1.04 264	1.24 264	0.79 240	0.84 259	0.87 254	1.20 263	1.17 259	1.12 256

PWCK	0.88 243	1.24 256	0.61 249	1.53 241	0.85 242	1.21 238	1.03 238	1.08 258	0.72 244	0.70 249	0.83 255	1.48 252	0.87 246	0.69 234	0.40 234	0.41 234	0.73 257	0.47 243	3.04 264	0.67 253	0.56 254	0.43 247	0.94 241	0.74 254	0.72 247	0.36 234	0.69 238	0.73 241

JetRed	1.62 260	1.82 264	1.71 265	1.58 242	1.50 260	1.97 258	2.21 260	1.51 265	1.47 261	0.82 257	0.74 250	2.63 262	0.43 225	1.73 244	1.48 264	1.54 263	1.67 264	2.94 267	1.42 258	1.08 263	2.30 265	2.07 265	1.99 245	0.97 262	1.16 264	1.70 265	1.57 264	1.60 264

IMH-64-1	0.90 245	0.95 244	0.51 237	1.59 243	0.98 250	1.58 246	1.73 253	0.75 247	0.74 246	0.33 222	0.61 241	0.83 232	0.94 247	2.59 256	0.50 237	0.42 235	0.48 236	0.36 237	0.92 240	0.55 240	0.39 233	0.30 230	3.14 256	0.50 239	0.81 248	0.34 230	0.60 234	0.80 244

IMH-64	0.90 245	0.95 244	0.51 237	1.59 243	0.98 250	1.58 246	1.73 253	0.75 247	0.74 246	0.33 222	0.61 241	0.83 232	0.94 247	2.59 256	0.50 237	0.42 235	0.48 236	0.36 237	0.92 240	0.55 240	0.39 233	0.30 230	3.14 256	0.50 239	0.81 248	0.34 230	0.60 234	0.80 244

WAO-8	1.00 249	1.11 253	0.76 257	1.61 245	1.24 254	1.74 253	1.55 249	0.93 254	0.98 257	0.81 254	0.67 246	1.66 253	1.00 251	2.08 249	0.77 252	0.68 254	0.63 249	0.52 248	1.05 245	0.81 257	0.47 247	0.37 241	0.78 238	0.75 255	1.10 261	0.73 255	0.95 252	1.16 257

Venus	1.00 249	1.11 253	0.76 257	1.61 245	1.24 254	1.74 253	1.55 249	0.93 254	0.98 257	0.81 254	0.67 246	1.66 253	1.00 251	2.08 249	0.77 252	0.68 254	0.63 249	0.52 248	1.05 245	0.81 257	0.47 247	0.37 241	0.78 238	0.75 255	1.10 261	0.73 255	0.95 252	1.16 257

IMH	0.93 247	0.98 249	0.53 240	1.61 245	0.97 249	1.64 251	1.76 255	0.75 247	0.77 248	0.34 226	0.61 241	0.96 241	1.05 255	2.67 258	0.54 242	0.46 240	0.49 239	0.38 239	0.94 242	0.60 243	0.39 233	0.30 230	3.14 256	0.53 242	0.82 250	0.45 242	0.65 236	0.79 243

ktn	1.24 255	1.39 258	0.55 242	1.62 248	1.59 261	1.68 252	2.12 258	0.86 252	1.75 264	0.90 260	1.11 261	1.11 244	0.95 250	2.57 255	0.97 260	0.73 258	0.80 258	0.59 256	1.41 257	0.76 256	0.68 257	0.67 261	3.69 262	0.73 252	0.92 256	0.75 258	1.19 260	1.28 259

PSMNet_ROB	0.78 240	0.97 247	0.60 248	1.62 248	0.90 244	1.47 243	1.19 240	0.56 240	0.73 245	0.74 250	0.62 244	0.84 234	0.82 243	1.49 240	0.53 240	0.42 235	0.52 242	0.40 240	0.84 237	0.62 247	0.40 239	0.30 230	1.85 244	0.48 237	0.67 245	0.32 227	0.76 243	0.46 217

otaku	0.58 230	0.71 235	0.29 223	1.70 250	0.84 240	1.49 244	1.00 237	0.40 226	0.34 229	0.38 233	0.31 227	0.65 216	0.26 198	1.35 238	0.33 229	0.25 221	0.20 130	0.23 213	0.69 228	0.30 224	0.22 187	0.17 189	2.24 246	0.28 220	0.29 208	0.18 164	0.30 195	0.39 203

ACVNet-4b	0.69 236	0.75 238	0.33 228	1.72 251	0.94 246	1.61 250	1.42 244	0.33 212	0.32 226	0.38 233	0.26 213	1.20 246	0.29 204	2.16 252	0.39 233	0.37 233	0.33 223	0.24 216	0.57 223	0.38 234	0.16 97	0.14 166	2.71 251	0.23 202	0.29 208	0.32 227	0.39 215	0.40 206

Ntro	0.63 233	0.72 236	0.30 224	1.78 252	0.84 240	1.55 245	1.09 239	0.48 234	0.37 232	0.38 233	0.38 231	0.72 223	0.26 198	1.51 241	0.35 230	0.27 227	0.22 155	0.24 216	0.69 228	0.31 226	0.22 187	0.17 189	2.49 249	0.30 223	0.31 213	0.22 192	0.37 211	0.42 209

RainbowNet	0.77 239	0.87 242	0.46 235	1.83 253	0.91 245	1.59 248	1.47 245	0.42 230	0.38 234	0.47 242	0.34 229	0.90 238	0.60 235	1.97 247	0.62 246	0.48 241	0.34 225	0.33 233	0.90 239	0.58 242	0.33 226	0.23 220	2.82 255	0.39 234	0.40 228	0.34 230	0.44 222	0.48 218

LVE	0.95 248	0.97 247	0.71 256	1.84 254	1.35 257	1.59 248	1.52 247	0.78 251	0.64 242	0.81 254	0.91 256	0.72 223	1.00 251	2.18 253	0.53 240	0.48 241	0.57 245	0.53 250	1.09 248	0.64 249	0.45 244	0.38 244	2.74 254	0.69 250	0.83 252	0.44 241	0.84 249	0.52 224

TorneroNet-64	1.07 252	1.00 250	0.57 244	1.94 255	0.88 243	1.98 259	2.01 256	0.63 242	0.88 250	0.58 246	0.49 237	1.83 257	1.71 263	2.88 263	0.62 246	0.51 244	0.46 235	0.46 242	1.17 251	0.61 246	0.34 228	0.37 241	3.40 259	0.56 245	0.64 244	0.48 243	0.68 237	1.11 255

TorneroNet	1.08 253	1.09 252	0.66 253	1.94 255	0.96 247	2.16 260	2.02 257	0.65 244	0.91 251	0.67 248	0.56 240	1.67 256	1.15 257	2.94 265	0.65 249	0.52 245	0.48 236	0.51 247	1.12 249	0.65 251	0.39 233	0.43 247	3.52 260	0.57 248	0.68 246	0.48 243	0.84 249	1.01 253

ACVNet_2	0.83 242	0.92 243	0.56 243	1.99 257	0.99 252	1.84 255	1.55 249	0.68 245	0.40 237	0.53 243	0.47 235	1.02 243	0.67 241	1.93 245	0.51 239	0.45 239	0.38 231	0.33 233	1.01 244	0.42 235	0.34 228	0.24 222	2.58 250	0.53 242	0.60 242	0.26 217	0.52 226	0.55 226

ACVNet_1	0.74 238	0.79 241	0.40 234	2.04 258	0.96 247	1.88 256	1.51 246	0.59 241	0.28 217	0.43 237	0.49 237	0.71 221	0.61 236	2.21 254	0.32 226	0.25 221	0.32 220	0.31 229	0.60 225	0.31 226	0.29 224	0.21 214	2.72 252	0.33 228	0.40 228	0.26 217	0.37 211	0.38 199

HanzoNet	1.74 261	1.62 263	0.80 260	2.26 259	1.70 263	2.72 263	2.54 262	1.25 261	1.85 265	0.92 261	1.28 264	4.37 267	3.81 266	3.36 269	0.88 257	0.78 259	1.06 262	0.94 263	2.54 263	1.03 262	0.89 263	0.88 263	3.79 264	0.73 252	1.12 263	1.00 261	1.29 261	1.57 263

KSHMR	1.33 257	1.42 260	1.04 263	2.27 260	1.44 258	2.23 261	2.12 258	1.21 260	1.06 260	1.13 263	1.06 259	1.27 249	0.94 247	2.89 264	1.08 261	0.95 261	0.85 260	0.83 262	1.32 256	0.97 261	0.72 260	0.58 256	3.52 260	1.07 264	0.99 258	0.77 259	1.00 255	1.07 254

Dean	1.06 251	1.03 251	0.79 259	2.27 260	1.31 256	1.96 257	1.56 252	0.92 253	0.94 255	0.88 258	0.76 251	1.19 245	1.17 258	2.09 251	0.64 248	0.60 250	0.60 248	0.56 252	1.23 254	0.73 255	0.45 244	0.36 240	2.73 253	0.71 251	0.95 257	0.55 249	1.05 256	0.62 232

notaker	1.27 256	1.41 259	0.58 245	2.37 262	1.48 259	2.34 262	2.27 261	0.94 256	1.62 262	0.79 252	1.07 260	1.66 253	1.08 256	3.06 267	0.94 259	0.69 256	0.68 252	0.49 245	1.62 260	0.84 260	0.53 251	0.45 250	3.70 263	0.80 257	0.61 243	0.52 245	0.80 247	0.92 251

UNDER WATER	1.40 258	1.42 260	0.86 261	2.83 263	1.92 265	2.74 264	2.57 263	1.28 262	1.01 259	0.88 258	0.97 257	1.88 258	1.26 259	3.09 268	0.83 255	0.62 252	0.66 251	0.56 252	1.20 253	0.60 243	0.42 240	0.47 251	4.04 266	0.98 263	1.08 260	0.99 260	0.87 251	1.67 266

UNDER WATER-64	1.40 258	1.36 257	0.88 262	2.85 264	1.93 266	2.78 265	2.66 264	1.36 263	0.92 253	1.04 262	1.17 262	1.88 258	1.30 260	3.03 266	0.75 251	0.56 247	0.68 252	0.57 254	1.13 250	0.54 239	0.43 241	0.51 253	4.08 267	0.91 260	1.02 259	1.10 262	0.80 247	1.60 264

DPSMNet_ROB	8.63 265	3.69 266	8.74 269	2.98 265	5.70 268	3.37 266	4.41 267	3.70 267	9.03 267	3.00 266	6.88 268	3.53 264	10.11 268	2.70 259	10.47 266	10.76 266	3.81 266	12.92 270	4.77 266	10.22 268	5.99 269	13.86 270	4.50 270	8.50 269	10.06 271	27.81 271	11.04 270	30.59 271

DGTPSM_ROB	8.63 265	3.68 265	8.73 268	2.98 265	5.70 268	3.37 266	4.41 267	3.70 267	9.03 267	3.00 266	6.85 267	3.53 264	10.07 267	2.70 259	10.47 266	10.76 266	3.81 266	12.91 269	4.74 265	10.22 268	5.98 268	13.86 270	4.49 269	8.50 269	10.06 271	27.81 271	11.04 270	30.59 271

DPSM_ROB	13.01 269	6.29 267	9.52 270	4.44 267	6.37 270	4.34 268	3.59 265	8.20 270	10.79 269	6.64 269	7.87 269	9.69 268	12.99 270	2.80 261	12.81 268	13.68 268	9.16 270	16.58 272	9.87 267	12.33 270	16.73 272	17.95 273	2.26 247	10.56 271	28.34 273	36.91 273	31.06 273	39.57 273

DPSM	13.01 269	6.29 267	9.52 270	4.44 267	6.37 270	4.34 268	3.59 265	8.20 270	10.79 269	6.64 269	7.87 269	9.69 268	12.99 270	2.80 261	12.81 268	13.68 268	9.16 270	16.58 272	9.87 267	12.33 270	16.73 272	17.95 273	2.26 247	10.56 271	28.34 273	36.91 273	31.06 273	39.57 273

CasAABBNet	26.14 275	12.60 270	19.00 273	8.89 269	12.76 272	8.55 270	7.26 272	16.43 272	21.86 276	13.67 273	15.79 272	19.63 274	26.13 274	5.53 271	25.80 275	27.48 273	18.01 273	33.35 275	20.00 272	24.70 274	33.62 277	35.57 275	4.48 268	21.32 277	57.07 277	74.41 277	62.39 275	79.48 275

MyStereo03	26.19 276	12.62 271	19.14 274	8.95 270	12.80 273	8.76 271	7.25 270	16.48 273	21.77 274	13.39 271	15.86 273	19.52 272	26.18 275	5.65 272	25.76 273	27.53 274	18.31 274	33.40 276	19.83 270	24.80 275	33.59 275	36.18 276	4.55 271	21.29 275	56.99 275	74.31 275	62.53 276	79.67 276

MyStereo02	25.72 274	12.62 271	19.14 274	8.95 270	0.00 1	8.76 271	7.25 270	16.48 273	21.77 274	13.39 271	15.86 273	19.52 272	26.18 275	5.65 272	25.76 273	27.53 274	18.31 274	33.40 276	19.83 270	24.80 275	33.59 275	36.18 276	4.55 271	21.29 275	56.99 275	74.31 275	62.53 276	79.67 276

PML	8.20 264	7.62 269	3.39 267	9.64 272	5.14 267	9.56 273	5.20 269	6.48 269	18.29 272	6.44 268	3.30 266	16.82 270	29.20 277	5.41 270	6.10 265	3.93 265	7.39 268	2.64 266	20.47 273	4.70 267	3.50 267	3.87 267	3.98 265	4.21 268	6.16 268	4.40 267	16.76 272	6.85 267

HaxPig	16.02 271	19.59 274	18.75 272	21.25 273	20.52 274	21.33 274	22.30 274	17.00 275	14.71 271	19.29 274	17.19 275	17.46 271	12.16 269	22.51 274	17.80 270	14.90 270	17.75 272	9.40 268	18.97 269	15.48 272	9.47 270	7.16 268	23.74 273	15.28 273	4.31 267	12.19 270	6.81 267	15.11 270

LRCNet_RVC	9.85 267	16.31 273	0.59 246	24.99 274	21.12 275	23.54 275	20.75 273	1.45 264	0.48 239	21.31 275	13.10 271	22.63 275	3.34 265	28.36 276	0.38 232	0.27 227	7.74 269	1.15 264	23.52 274	3.99 266	0.46 246	0.30 230	27.02 274	1.72 265	0.35 222	0.21 184	0.42 221	0.37 198

MEDIAN_ROB	20.47 272	25.88 275	24.03 276	26.51 275	25.55 276	25.88 276	26.99 275	21.23 276	19.72 273	28.73 276	22.19 276	24.61 276	16.74 272	26.47 275	23.75 272	18.44 271	22.03 276	14.75 271	26.69 275	23.31 273	15.11 271	11.56 269	27.65 275	18.39 274	7.22 269	9.33 269	8.28 269	11.75 269

AVERAGE_ROB	24.43 273	29.85 276	27.27 277	31.30 276	29.70 277	30.00 277	31.47 276	26.59 277	24.68 277	34.31 277	27.39 277	31.23 277	21.35 273	30.69 277	28.19 276	24.02 272	26.74 277	21.17 274	30.34 276	27.38 277	20.48 274	16.18 272	32.28 276	24.32 278	8.51 270	7.76 268	7.92 268	8.46 268

DLNR_Zeroshot_test	10.12 268	32.06 277	0.05 27	54.44 277	0.09 87	0.18 163	50.47 277	0.19 133	0.08 62	0.27 187	0.07 31	0.20 133	0.04 18	0.14 171	62.26 277	70.60 277	0.33 223	0.18 191	0.25 181	0.11 109	0.20 157	0.08 44	0.07 92	0.09 112	0.18 136	0.15 113	0.20 152	0.26 174

ASD4																								2.43 267

Low-res two-view benchmark