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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 + 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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.11 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

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

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

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
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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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