Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.09 2	0.09 4	0.09 4	0.07 3	0.05 3	0.09 5	0.08 11	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 15	0.06 1	0.04 1	0.05 6	0.14 2	0.14 1	0.15 2	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.08 1	0.08 12	0.07 4	0.11 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1

MoCha-V2	0.09 2	0.09 4	0.06 2	0.08 5	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.09 4	0.06 4	0.07 2	0.07 3	0.10 3	0.05 3	0.04 4	0.13 1	0.15 2	0.15 2	0.14 4	0.15 3	0.10 5	0.15 2	0.09 2	0.06 5	0.06 2	0.12 2	0.11 2	0.11 2	0.08 1

CroCo-Stereo	0.08 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.15 4	0.16 4	0.14 1	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.15 2	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.15 3	0.14 3	0.15 4	0.10 3
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
RAFT	0.13 5	0.08 3	0.09 4	0.11 8	0.05 3	0.15 18	0.04 2	0.18 11	0.10 6	0.10 4	0.13 6	0.13 7	0.08 6	0.03 2	0.15 4	0.15 2	0.17 5	0.12 1	0.18 4	0.09 2	0.15 2	0.14 7	0.04 3	0.08 5	0.22 13	0.21 11	0.23 15	0.20 12

StereoVision	0.14 7	0.10 6	0.09 4	0.07 3	0.10 9	0.11 7	0.07 7	0.13 6	0.17 23	0.13 7	0.12 5	0.11 4	0.08 6	0.04 4	0.20 12	0.21 13	0.20 6	0.16 6	0.18 4	0.14 7	0.16 5	0.14 7	0.04 3	0.10 7	0.23 14	0.22 16	0.25 18	0.25 20

CroCo-Stereo Lap2	0.10 4	0.07 2	0.06 2	0.06 2	0.06 6	0.06 3	0.04 2	0.06 1	0.05 3	0.14 9	0.05 2	0.11 4	0.05 3	0.03 2	0.14 2	0.17 5	0.16 4	0.14 4	0.19 8	0.09 2	0.18 6	0.10 4	0.03 1	0.06 2	0.16 5	0.18 8	0.15 4	0.11 4

RYNet	0.18 10	0.16 11	0.13 11	0.11 8	0.12 17	0.13 11	0.09 13	0.16 8	0.27 100	0.13 7	0.15 12	0.13 7	0.10 10	0.09 16	0.23 24	0.19 8	0.20 6	0.27 36	0.22 9	0.14 7	0.18 6	0.15 11	0.25 131	0.14 17	0.20 8	0.50 117	0.22 9	0.16 7

AEACV	0.13 5	0.17 15	0.09 4	0.12 11	0.11 14	0.09 5	0.05 5	0.10 5	0.06 4	0.12 5	0.11 4	0.11 4	0.06 5	0.08 12	0.17 6	0.17 5	0.22 9	0.17 8	0.24 12	0.12 6	0.19 8	0.13 5	0.06 5	0.09 6	0.15 3	0.17 7	0.15 4	0.13 5

TDLM	0.16 8	0.19 21	0.14 15	0.15 18	0.17 32	0.15 18	0.11 27	0.16 8	0.14 13	0.12 5	0.22 34	0.17 9	0.14 24	0.10 19	0.17 6	0.18 7	0.21 8	0.20 10	0.18 4	0.14 7	0.19 8	0.13 5	0.11 23	0.15 20	0.17 6	0.16 5	0.18 7	0.18 9

AANet_RVC	0.20 15	0.19 21	0.18 45	0.14 15	0.17 32	0.12 9	0.12 32	0.18 11	0.19 32	0.15 10	0.21 30	0.18 10	0.15 30	0.13 29	0.26 41	0.23 18	0.24 11	0.26 29	0.22 9	0.22 44	0.20 10	0.19 16	0.16 75	0.16 24	0.26 27	0.26 25	0.26 19	0.34 47

delet	0.17 9	0.16 11	0.16 27	0.20 42	0.14 21	0.19 34	0.12 32	0.15 7	0.13 10	0.19 11	0.17 15	0.19 11	0.11 13	0.15 37	0.20 12	0.19 8	0.22 9	0.20 10	0.18 4	0.18 23	0.21 11	0.14 7	0.11 23	0.13 14	0.20 8	0.20 10	0.18 7	0.22 14

AASNet	0.20 15	0.22 37	0.15 20	0.21 46	0.18 43	0.24 60	0.17 74	0.23 14	0.14 13	0.22 14	0.26 52	0.21 12	0.13 20	0.16 41	0.20 12	0.22 15	0.28 17	0.23 19	0.24 12	0.19 28	0.23 12	0.19 16	0.12 29	0.16 24	0.23 14	0.21 11	0.22 9	0.19 10

MMNet	0.20 15	0.20 27	0.17 35	0.21 46	0.17 32	0.20 38	0.14 50	0.23 14	0.16 21	0.19 11	0.20 26	0.27 19	0.11 13	0.22 101	0.21 19	0.21 13	0.27 15	0.24 21	0.29 19	0.18 23	0.23 12	0.15 11	0.12 29	0.15 20	0.23 14	0.23 17	0.22 9	0.25 20

HCRNet	0.24 29	0.30 89	0.15 20	0.34 111	0.15 23	0.25 69	0.15 59	0.30 27	0.14 13	0.69 207	0.32 66	0.39 55	0.14 24	0.17 48	0.20 12	0.20 11	0.30 22	0.22 15	0.33 30	0.15 12	0.24 14	0.15 11	0.16 75	0.12 10	0.20 8	0.24 19	0.24 16	0.22 14

GANet	0.22 23	0.20 27	0.20 56	0.22 49	0.23 70	0.24 60	0.19 85	0.31 29	0.17 23	0.24 16	0.21 30	0.29 25	0.14 24	0.14 32	0.21 19	0.24 20	0.29 19	0.31 63	0.24 12	0.15 12	0.24 14	0.19 16	0.16 75	0.17 35	0.23 14	0.21 11	0.26 19	0.24 18

CVANet_RVC	0.22 23	0.29 85	0.21 63	0.29 87	0.22 66	0.25 69	0.15 59	0.27 21	0.16 21	0.24 16	0.34 73	0.23 14	0.19 53	0.14 32	0.20 12	0.22 15	0.25 13	0.24 21	0.24 12	0.17 20	0.24 14	0.17 14	0.13 44	0.18 46	0.23 14	0.19 9	0.22 9	0.23 16

test croco	0.21 19	0.17 15	0.14 15	0.14 15	0.11 14	0.16 23	0.09 13	0.30 27	0.12 8	0.41 49	0.14 10	0.26 18	0.10 10	0.07 8	0.24 28	0.26 31	0.35 32	0.28 41	0.34 32	0.17 20	0.26 17	0.21 24	0.09 15	0.15 20	0.25 24	0.25 22	0.27 21	0.34 47

test_5	0.20 15	0.18 18	0.14 15	0.17 25	0.10 9	0.15 18	0.11 27	0.25 17	0.15 17	0.29 23	0.13 6	0.29 25	0.30 120	0.07 8	0.20 12	0.24 20	0.26 14	0.22 15	0.23 11	0.14 7	0.26 17	0.23 29	0.07 7	0.17 35	0.25 24	0.26 25	0.31 24	0.26 22

UPFNet	0.28 41	0.25 52	0.26 101	0.26 74	0.23 70	0.30 87	0.21 91	0.34 37	0.25 80	0.35 32	0.32 66	0.33 39	0.21 63	0.23 116	0.31 68	0.28 41	0.37 43	0.31 63	0.37 39	0.23 49	0.27 19	0.24 32	0.18 98	0.20 64	0.28 34	0.29 41	0.32 29	0.29 28

CAS	0.27 40	0.21 33	0.17 35	0.21 46	0.17 32	0.18 29	0.09 13	0.33 34	0.20 44	0.33 26	0.38 95	0.29 25	0.19 53	0.17 48	0.28 52	0.26 31	0.37 43	0.26 29	0.38 43	0.20 35	0.29 20	0.27 41	0.16 75	0.18 46	0.36 61	0.36 75	0.40 60	0.55 116

AFF-stereo	0.22 23	0.22 37	0.18 45	0.15 18	0.13 19	0.20 38	0.09 13	0.38 51	0.19 32	0.42 58	0.20 26	0.30 29	0.11 13	0.08 12	0.19 10	0.24 20	0.28 17	0.19 9	0.35 36	0.15 12	0.29 20	0.19 16	0.09 15	0.12 10	0.27 30	0.28 38	0.32 29	0.24 18

MIF-Stereo (partial)	0.21 19	0.16 11	0.15 20	0.13 14	0.12 17	0.16 23	0.08 11	0.28 23	0.19 32	0.30 24	0.18 18	0.21 12	0.12 19	0.10 19	0.24 28	0.26 31	0.35 32	0.27 36	0.30 20	0.17 20	0.30 22	0.20 21	0.10 19	0.16 24	0.27 30	0.23 17	0.27 21	0.27 24

MIF-Stereo	0.21 19	0.15 8	0.11 8	0.12 11	0.09 8	0.13 11	0.07 7	0.22 13	0.15 17	0.37 37	0.17 15	0.28 23	0.17 40	0.12 25	0.23 24	0.24 20	0.35 32	0.26 29	0.38 43	0.18 23	0.30 22	0.17 14	0.11 23	0.14 17	0.26 27	0.35 70	0.22 9	0.27 24

RAFT_CTSACE	0.21 19	0.15 8	0.13 11	0.11 8	0.11 14	0.19 34	0.13 41	0.27 21	0.15 17	0.48 101	0.13 6	0.33 39	0.25 92	0.12 25	0.21 19	0.22 15	0.29 19	0.20 10	0.27 17	0.14 7	0.30 22	0.31 65	0.07 7	0.13 14	0.25 24	0.26 25	0.31 24	0.21 13

iRaftStereo_RVC	0.18 10	0.15 8	0.11 8	0.10 7	0.10 9	0.12 9	0.06 6	0.26 19	0.11 7	0.27 19	0.25 50	0.24 16	0.11 13	0.09 16	0.18 8	0.20 11	0.29 19	0.22 15	0.26 16	0.15 12	0.30 22	0.23 29	0.08 12	0.12 10	0.21 11	0.21 11	0.27 21	0.19 10

StereoIM	0.19 14	0.14 7	0.13 11	0.08 5	0.07 7	0.08 4	0.07 7	0.17 10	0.12 8	0.26 18	0.13 6	0.28 23	0.09 9	0.06 7	0.20 12	0.24 20	0.31 24	0.26 29	0.32 27	0.15 12	0.31 26	0.19 16	0.07 7	0.12 10	0.28 34	0.31 49	0.31 24	0.37 53

RAFT+CT+SA	0.23 27	0.20 27	0.16 27	0.19 33	0.13 19	0.15 18	0.12 32	0.33 34	0.19 32	0.44 72	0.14 10	0.34 43	0.29 116	0.09 16	0.23 24	0.29 52	0.27 15	0.22 15	0.31 23	0.19 28	0.31 26	0.35 89	0.07 7	0.17 35	0.29 36	0.27 30	0.31 24	0.28 27

RAFT + AFF	0.18 10	0.18 18	0.11 8	0.16 23	0.10 9	0.14 15	0.09 13	0.25 17	0.15 17	0.33 26	0.16 13	0.31 31	0.11 13	0.07 8	0.18 8	0.19 8	0.33 26	0.16 6	0.31 23	0.16 18	0.31 26	0.14 7	0.07 7	0.11 8	0.21 11	0.16 5	0.14 3	0.13 5

DMCA	0.23 27	0.19 21	0.21 63	0.18 30	0.19 51	0.17 25	0.18 81	0.29 26	0.23 65	0.23 15	0.28 58	0.29 25	0.17 40	0.19 71	0.25 34	0.25 26	0.30 22	0.29 49	0.27 17	0.20 35	0.31 26	0.20 21	0.19 104	0.18 46	0.24 19	0.27 30	0.22 9	0.27 24

HITNet	0.28 41	0.27 69	0.21 63	0.22 49	0.21 59	0.22 50	0.15 59	0.41 58	0.22 60	0.50 113	0.35 78	0.44 71	0.21 63	0.17 48	0.26 41	0.24 20	0.33 26	0.31 63	0.31 23	0.19 28	0.32 30	0.28 48	0.16 75	0.18 46	0.31 44	0.28 38	0.44 78	0.42 72
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
PS-NSSS	0.45 133	0.52 177	0.38 145	0.68 183	0.40 150	0.56 174	0.44 159	0.57 160	0.31 126	0.58 182	0.35 78	1.11 188	0.31 125	0.28 142	0.40 117	0.30 64	0.40 57	0.36 98	0.71 135	0.32 102	0.32 30	0.21 24	0.26 135	0.29 124	0.47 103	0.47 109	0.47 84	0.62 132

LL-Strereo2	0.24 29	0.18 18	0.14 15	0.17 25	0.15 23	0.13 11	0.09 13	0.36 40	0.21 52	0.51 123	0.18 18	0.33 39	0.17 40	0.10 19	0.25 34	0.28 41	0.39 53	0.27 36	0.45 78	0.22 44	0.33 32	0.20 21	0.12 29	0.14 17	0.24 19	0.27 30	0.33 36	0.26 22

IER	0.29 45	0.24 46	0.24 87	0.24 61	0.21 59	0.25 69	0.17 74	0.35 39	0.21 52	0.36 33	0.45 130	0.51 102	0.20 58	0.24 121	0.32 79	0.29 52	0.38 48	0.31 63	0.33 30	0.23 49	0.33 32	0.27 41	0.20 114	0.19 60	0.30 40	0.32 51	0.35 40	0.39 65

UNet	0.32 67	0.28 74	0.27 102	0.29 87	0.27 98	0.31 92	0.21 91	0.41 58	0.26 92	0.41 49	0.37 88	0.39 55	0.28 111	0.25 129	0.31 68	0.30 64	0.43 83	0.35 93	0.39 47	0.26 68	0.33 32	0.32 76	0.19 104	0.26 114	0.34 52	0.37 80	0.37 51	0.41 69

anonymousdsp	0.18 10	0.16 11	0.13 11	0.12 11	0.10 9	0.13 11	0.09 13	0.24 16	0.13 10	0.28 21	0.16 13	0.23 14	0.08 6	0.11 24	0.19 10	0.23 18	0.24 11	0.20 10	0.30 20	0.15 12	0.34 35	0.21 24	0.09 15	0.11 8	0.19 7	0.15 4	0.24 16	0.16 7

ADLNet	0.34 80	0.39 142	0.25 95	0.33 103	0.29 112	0.36 116	0.32 132	0.42 60	0.25 80	0.37 37	0.38 95	0.60 148	0.28 111	0.50 195	0.31 68	0.30 64	0.40 57	0.31 63	0.38 43	0.28 79	0.34 35	0.28 48	0.28 145	0.19 60	0.36 61	0.40 94	0.35 40	0.36 51

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 33	0.24 46	0.21 63	0.17 25	0.15 23	0.18 29	0.10 21	0.47 88	0.19 32	0.43 66	0.22 34	0.39 55	0.13 20	0.10 19	0.23 24	0.25 26	0.32 25	0.21 14	0.39 47	0.18 23	0.34 35	0.23 29	0.12 29	0.17 35	0.35 58	0.27 30	0.34 37	0.33 44

AF-Net	0.40 102	0.36 121	0.35 140	0.39 132	0.44 156	0.43 142	0.38 145	0.44 64	0.43 159	0.37 37	0.49 142	0.58 136	0.32 128	0.31 154	0.41 125	0.36 113	0.35 32	0.36 98	0.45 78	0.30 91	0.34 35	0.30 58	0.33 156	0.30 128	0.38 68	0.42 96	0.59 138	0.47 89

Nwc_Net	0.40 102	0.36 121	0.35 140	0.39 132	0.44 156	0.43 142	0.38 145	0.44 64	0.43 159	0.37 37	0.49 142	0.58 136	0.32 128	0.31 154	0.41 125	0.36 113	0.35 32	0.36 98	0.45 78	0.30 91	0.34 35	0.30 58	0.33 156	0.30 128	0.38 68	0.42 96	0.59 138	0.47 89

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 94	0.38 136	0.38 145	0.34 111	0.47 165	0.32 96	0.52 177	0.40 56	0.44 162	0.41 49	0.41 110	0.56 123	0.26 96	0.41 182	0.43 134	0.30 64	0.39 53	0.33 76	0.40 57	0.27 73	0.34 35	0.27 41	0.22 117	0.24 94	0.37 64	0.47 109	0.40 60	0.44 77
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 53	0.22 37	0.21 63	0.23 59	0.18 43	0.19 34	0.12 32	0.44 64	0.35 143	0.43 66	0.40 106	0.40 60	0.21 63	0.18 58	0.32 79	0.29 52	0.42 77	0.31 63	0.37 39	0.27 73	0.35 41	0.33 81	0.13 44	0.18 46	0.37 64	0.51 124	0.31 24	0.47 89

MIM_Stereo	0.22 23	0.17 15	0.16 27	0.19 33	0.15 23	0.20 38	0.10 21	0.28 23	0.13 10	0.43 66	0.19 23	0.31 31	0.10 10	0.12 25	0.21 19	0.28 41	0.36 41	0.26 29	0.34 32	0.20 35	0.35 41	0.24 32	0.08 12	0.16 24	0.24 19	0.21 11	0.32 29	0.23 16

TESTraft	0.25 33	0.21 33	0.15 20	0.15 18	0.16 28	0.14 15	0.13 41	0.28 23	0.26 92	0.41 49	0.19 23	0.27 19	0.30 120	0.07 8	0.24 28	0.31 79	0.34 29	0.24 21	0.30 20	0.18 23	0.35 41	0.39 104	0.09 15	0.17 35	0.34 52	0.33 57	0.35 40	0.31 36

IPLG	0.30 53	0.28 74	0.24 87	0.22 49	0.20 54	0.25 69	0.15 59	0.45 70	0.19 32	0.45 76	0.28 58	0.45 76	0.18 47	0.23 116	0.33 84	0.29 52	0.43 83	0.35 93	0.40 57	0.28 79	0.35 41	0.44 128	0.12 29	0.20 64	0.35 58	0.36 75	0.37 51	0.37 53

ARAFT	0.24 29	0.20 27	0.15 20	0.20 42	0.16 28	0.20 38	0.10 21	0.32 30	0.19 32	0.45 76	0.24 38	0.34 43	0.13 20	0.10 19	0.24 28	0.25 26	0.41 69	0.34 81	0.34 32	0.16 18	0.35 41	0.21 24	0.11 23	0.13 14	0.29 36	0.24 19	0.32 29	0.29 28

FINET	0.31 62	0.30 89	0.31 121	0.34 111	0.24 77	0.27 78	0.29 124	0.36 40	0.28 109	0.39 44	0.26 52	0.37 51	0.23 79	0.22 101	0.43 134	0.35 106	0.37 43	0.28 41	0.46 82	0.25 60	0.35 41	0.28 48	0.24 128	0.24 94	0.35 58	0.27 30	0.39 57	0.32 43

CFNet	0.34 80	0.31 97	0.25 95	0.38 127	0.32 124	0.30 87	0.23 104	0.46 78	0.26 92	0.41 49	0.36 84	0.58 136	0.30 120	0.24 121	0.28 52	0.26 31	0.39 53	0.34 81	0.37 39	0.26 68	0.35 41	0.22 28	0.17 83	0.24 94	0.47 103	0.39 91	0.46 80	0.51 102

MGS-Stereo	0.24 29	0.23 41	0.16 27	0.16 23	0.14 21	0.14 15	0.10 21	0.34 37	0.14 13	0.28 21	0.20 26	0.24 16	0.13 20	0.17 48	0.25 34	0.26 31	0.40 57	0.34 81	0.39 47	0.25 60	0.36 48	0.25 34	0.14 53	0.17 35	0.26 27	0.24 19	0.35 40	0.34 47

TestStereo1	0.26 37	0.24 46	0.15 20	0.17 25	0.17 32	0.17 25	0.13 41	0.32 30	0.24 71	0.43 66	0.18 18	0.27 19	0.33 131	0.08 12	0.25 34	0.30 64	0.35 32	0.24 21	0.32 27	0.19 28	0.36 48	0.40 110	0.12 29	0.17 35	0.34 52	0.33 57	0.39 57	0.31 36

SA-5K	0.26 37	0.24 46	0.15 20	0.17 25	0.17 32	0.17 25	0.13 41	0.32 30	0.24 71	0.43 66	0.18 18	0.27 19	0.33 131	0.08 12	0.25 34	0.30 64	0.35 32	0.24 21	0.32 27	0.19 28	0.36 48	0.40 110	0.12 29	0.17 35	0.34 52	0.33 57	0.39 57	0.31 36

MIPNet	0.35 85	0.32 106	0.24 87	0.26 74	0.23 70	0.27 78	0.15 59	0.50 107	0.20 44	0.45 76	0.37 88	0.52 105	0.29 116	0.22 101	0.35 101	0.33 93	0.46 111	0.37 109	0.51 94	0.37 121	0.36 48	0.44 128	0.14 53	0.19 60	0.46 101	0.51 124	0.42 74	0.51 102

raft+_RVC	0.25 33	0.22 37	0.17 35	0.19 33	0.18 43	0.18 29	0.13 41	0.38 51	0.19 32	0.46 89	0.30 63	0.34 43	0.16 33	0.13 29	0.25 34	0.26 31	0.33 26	0.27 36	0.37 39	0.19 28	0.36 48	0.26 37	0.10 19	0.15 20	0.30 40	0.29 41	0.36 49	0.30 33

RALAANet	0.29 45	0.31 97	0.23 81	0.22 49	0.21 59	0.23 55	0.16 69	0.38 51	0.19 32	0.33 26	0.38 95	0.35 48	0.18 47	0.15 37	0.33 84	0.29 52	0.38 48	0.37 109	0.48 88	0.27 73	0.36 48	0.29 55	0.15 66	0.20 64	0.34 52	0.30 45	0.35 40	0.35 50

STTStereo	0.39 100	0.42 151	0.43 161	0.37 123	0.43 154	0.34 111	0.49 171	0.37 45	0.33 137	0.38 42	0.43 127	0.51 102	0.30 120	0.38 174	0.47 148	0.32 88	0.41 69	0.40 134	0.40 57	0.29 86	0.36 48	0.28 48	0.22 117	0.28 121	0.40 79	0.45 105	0.40 60	0.62 132

DISCO	0.32 67	0.30 89	0.23 81	0.31 93	0.28 108	0.33 100	0.30 129	0.32 30	0.29 117	0.40 47	0.41 110	0.32 35	0.20 58	0.23 116	0.32 79	0.29 52	0.42 77	0.32 73	0.46 82	0.29 86	0.36 48	0.31 65	0.19 104	0.24 94	0.37 64	0.36 75	0.41 67	0.38 57

anonymousdsp2	0.26 37	0.28 74	0.18 45	0.19 33	0.16 28	0.21 44	0.14 50	0.37 45	0.19 32	0.38 42	0.22 34	0.36 50	0.16 33	0.14 32	0.22 23	0.26 31	0.36 41	0.25 26	0.56 110	0.21 39	0.37 56	0.31 65	0.13 44	0.18 46	0.31 44	0.25 22	0.38 54	0.29 28

SA	0.30 53	0.27 69	0.17 35	0.18 30	0.17 32	0.24 60	0.10 21	0.47 88	0.26 92	0.54 146	0.20 26	0.46 84	0.14 24	0.12 25	0.30 58	0.30 64	0.41 69	0.30 59	0.40 57	0.23 49	0.37 56	0.37 97	0.10 19	0.20 64	0.41 84	0.38 82	0.49 99	0.37 53

DSFCA	0.33 75	0.39 142	0.32 127	0.31 93	0.27 98	0.35 113	0.25 111	0.36 40	0.29 117	0.32 25	0.42 119	0.38 53	0.22 72	0.19 71	0.32 79	0.31 79	0.38 48	0.36 98	0.46 82	0.26 68	0.37 56	0.37 97	0.23 124	0.24 94	0.38 68	0.35 70	0.34 37	0.43 75

DMCA-RVC	0.31 62	0.25 52	0.28 105	0.25 65	0.27 98	0.24 60	0.25 111	0.36 40	0.31 126	0.33 26	0.38 95	0.54 112	0.24 83	0.20 82	0.40 117	0.35 106	0.35 32	0.34 81	0.35 36	0.29 86	0.37 56	0.33 81	0.22 117	0.24 94	0.29 36	0.29 41	0.36 49	0.41 69

PA-Net	0.50 154	0.59 188	0.54 184	0.40 136	0.53 182	0.42 137	0.53 182	0.56 153	0.52 176	0.46 89	0.41 110	0.49 94	0.48 168	0.49 192	0.54 170	0.42 153	0.37 43	0.44 156	0.43 70	0.45 162	0.37 56	0.48 151	0.27 139	0.39 167	0.52 131	0.87 191	0.45 79	0.99 181
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.41 115	0.37 127	0.31 121	0.45 148	0.38 143	0.56 174	0.56 186	0.45 70	0.29 117	0.41 49	0.42 119	0.44 71	0.23 79	0.59 206	0.51 162	0.41 146	0.48 122	0.43 150	0.40 57	0.32 102	0.37 56	0.28 48	0.45 191	0.30 128	0.52 131	0.36 75	0.40 60	0.44 77

iResNet_ROB	0.35 85	0.30 89	0.27 102	0.32 100	0.21 59	0.33 100	0.22 96	0.45 70	0.27 100	0.45 76	0.42 119	0.38 53	0.48 168	0.19 71	0.28 52	0.29 52	0.45 100	0.36 98	0.55 105	0.24 58	0.37 56	0.27 41	0.19 104	0.25 104	0.44 96	0.39 91	0.47 84	0.47 89

DN-CSS_ROB	0.36 90	0.31 97	0.30 111	0.31 93	0.30 117	0.25 69	0.17 74	0.51 119	0.25 80	0.51 123	0.56 167	0.56 123	0.36 143	0.18 58	0.31 68	0.28 41	0.41 69	0.31 63	0.81 148	0.27 73	0.37 56	0.25 34	0.22 117	0.32 144	0.37 64	0.32 51	0.41 67	0.38 57

PWCDC_ROB	0.45 133	0.20 27	0.30 111	0.20 42	0.33 130	0.23 55	0.29 124	0.26 19	0.96 215	0.21 13	0.54 162	0.30 29	2.04 226	0.49 192	0.51 162	0.41 146	0.38 48	0.41 142	0.39 47	0.37 121	0.37 56	0.61 194	0.35 162	0.31 137	0.24 19	0.49 114	0.35 40	0.53 110

test_4	0.25 33	0.19 21	0.17 35	0.14 15	0.15 23	0.11 7	0.07 7	0.38 51	0.20 44	0.53 139	0.18 18	0.34 43	0.16 33	0.15 37	0.24 28	0.27 38	0.35 32	0.25 26	0.31 23	0.21 39	0.38 65	0.31 65	0.10 19	0.17 35	0.31 44	0.33 57	0.34 37	0.36 51

rafts_anoy	0.29 45	0.30 89	0.23 81	0.22 49	0.24 77	0.23 55	0.14 50	0.44 64	0.18 29	0.44 72	0.34 73	0.40 60	0.16 33	0.14 32	0.33 84	0.30 64	0.40 57	0.37 109	0.40 57	0.25 60	0.38 65	0.29 55	0.12 29	0.20 64	0.38 68	0.33 57	0.35 40	0.41 69

CFNet_pseudo	0.38 94	0.32 106	0.34 136	0.41 140	0.33 130	0.38 122	0.28 119	0.51 119	0.29 117	0.54 146	0.52 157	0.46 84	0.42 162	0.24 121	0.41 125	0.33 93	0.39 53	0.36 98	0.46 82	0.25 60	0.38 65	0.31 65	0.19 104	0.26 114	0.43 95	0.46 106	0.52 122	0.55 116

FADNet-RVC	0.41 115	0.37 127	0.28 105	0.41 140	0.33 130	0.33 100	0.32 132	0.53 141	0.30 122	0.52 132	0.41 110	0.59 144	0.35 139	0.25 129	0.51 162	0.37 119	0.43 83	0.34 81	0.75 141	0.40 135	0.38 65	0.39 104	0.28 145	0.36 155	0.47 103	0.52 127	0.40 60	0.53 110

RP	0.43 124	0.45 159	0.48 171	0.48 157	0.43 154	0.46 147	0.47 161	0.47 88	0.45 165	0.34 30	0.61 179	0.57 131	0.42 162	0.33 161	0.40 117	0.35 106	0.43 83	0.35 93	0.49 90	0.34 111	0.38 65	0.37 97	0.29 151	0.35 151	0.49 119	0.44 101	0.53 124	0.58 126

NaN_ROB	0.56 165	0.47 165	0.48 171	0.51 163	0.59 190	0.42 137	0.39 150	0.72 193	0.48 171	0.64 198	0.49 142	1.54 203	0.48 168	0.32 159	0.47 148	0.36 113	0.42 77	0.40 134	0.55 105	0.46 167	0.38 65	0.33 81	0.27 139	0.49 184	0.68 175	0.75 178	0.72 169	1.21 191

GMStereo	0.32 67	0.32 106	0.20 56	0.27 78	0.25 82	0.31 92	0.24 108	0.48 94	0.25 80	0.37 37	0.30 63	0.54 112	0.27 109	0.19 71	0.30 58	0.30 64	0.45 100	0.29 49	0.56 110	0.32 102	0.39 71	0.25 34	0.18 98	0.22 77	0.39 75	0.30 45	0.47 84	0.33 44
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psm_up	0.42 119	0.38 136	0.41 154	0.45 148	0.33 130	0.46 147	0.27 116	0.50 107	0.51 174	0.43 66	0.42 119	0.45 76	0.40 159	0.30 148	0.40 117	0.35 106	0.47 115	0.38 115	0.56 110	0.34 111	0.39 71	0.33 81	0.25 131	0.39 167	0.54 138	0.59 144	0.56 131	0.52 106

HGLStereo	0.32 67	0.32 106	0.25 95	0.27 78	0.27 98	0.28 83	0.17 74	0.39 55	0.23 65	0.40 47	0.56 167	0.33 39	0.19 53	0.24 121	0.30 58	0.34 102	0.44 92	0.39 126	0.41 64	0.28 79	0.39 71	0.32 76	0.18 98	0.25 104	0.40 79	0.38 82	0.35 40	0.33 44

FADNet-RVC-Resample	0.40 102	0.31 97	0.32 127	0.36 118	0.29 112	0.33 100	0.27 116	0.53 141	0.32 129	0.57 179	0.37 88	0.53 109	0.34 133	0.30 148	0.41 125	0.31 79	0.41 69	0.42 148	0.55 105	0.43 151	0.39 71	0.46 139	0.25 131	0.43 176	0.44 96	0.42 96	0.37 51	0.53 110

iinet-f	0.34 80	0.26 64	0.24 87	0.24 61	0.18 43	0.35 113	0.16 69	0.33 34	0.21 52	0.42 58	0.73 193	0.44 71	0.35 139	0.18 58	0.30 58	0.34 102	0.43 83	0.28 41	0.86 156	0.33 108	0.40 75	0.26 37	0.17 83	0.18 46	0.39 75	0.29 41	0.46 80	0.39 65

CIPLG	0.29 45	0.26 64	0.17 35	0.22 49	0.17 32	0.24 60	0.14 50	0.50 107	0.17 23	0.46 89	0.37 88	0.45 76	0.22 72	0.25 129	0.30 58	0.30 64	0.43 83	0.29 49	0.39 47	0.28 79	0.40 75	0.28 48	0.13 44	0.18 46	0.31 44	0.25 22	0.32 29	0.29 28

dd	0.38 94	0.40 145	0.21 63	0.82 198	0.25 82	0.53 169	0.24 108	0.46 78	0.19 32	0.47 97	0.24 38	0.66 158	0.21 63	0.20 82	0.38 110	0.34 102	0.57 173	0.30 59	0.75 141	0.28 79	0.40 75	0.31 65	0.17 83	0.24 94	0.44 96	0.32 51	0.51 112	0.40 67

IPLGR_C	0.29 45	0.26 64	0.17 35	0.22 49	0.17 32	0.24 60	0.14 50	0.50 107	0.17 23	0.46 89	0.37 88	0.45 76	0.24 83	0.25 129	0.30 58	0.30 64	0.43 83	0.30 59	0.39 47	0.28 79	0.40 75	0.28 48	0.13 44	0.17 35	0.31 44	0.26 25	0.32 29	0.30 33

IPLGR	0.38 94	0.41 148	0.25 95	0.35 117	0.32 124	0.28 83	0.18 81	0.50 107	0.27 100	0.48 101	0.48 140	0.52 105	0.25 92	0.22 101	0.37 107	0.31 79	0.42 77	0.39 126	0.63 125	0.38 127	0.40 75	0.48 151	0.14 53	0.22 77	0.48 113	0.47 109	0.48 88	0.46 81

ACRE	0.29 45	0.26 64	0.17 35	0.22 49	0.17 32	0.24 60	0.14 50	0.50 107	0.17 23	0.46 89	0.37 88	0.45 76	0.23 79	0.25 129	0.30 58	0.30 64	0.43 83	0.29 49	0.39 47	0.29 86	0.40 75	0.27 41	0.13 44	0.18 46	0.30 40	0.26 25	0.32 29	0.29 28

RASNet	0.31 62	0.32 106	0.30 111	0.27 78	0.24 77	0.26 75	0.20 89	0.46 78	0.26 92	0.41 49	0.33 69	0.40 60	0.25 92	0.20 82	0.25 34	0.28 41	0.38 48	0.30 59	0.34 32	0.21 39	0.40 75	0.29 55	0.14 53	0.30 128	0.33 51	0.34 65	0.49 99	0.47 89

CC-Net-ROB	0.71 183	0.91 213	0.59 194	1.38 219	0.85 210	1.25 218	0.86 208	0.69 188	0.45 165	0.71 208	0.47 138	1.95 208	0.34 133	0.62 213	0.49 154	0.33 93	0.52 152	0.48 168	1.06 180	0.43 151	0.40 75	0.27 41	0.85 222	0.41 171	0.65 170	0.64 156	0.56 131	0.93 178

iResNetv2_ROB	0.37 92	0.30 89	0.23 81	0.34 111	0.29 112	0.38 122	0.22 96	0.46 78	0.25 80	0.46 89	0.56 167	0.56 123	0.41 161	0.22 101	0.30 58	0.29 52	0.40 57	0.34 81	0.66 131	0.31 98	0.40 75	0.32 76	0.23 124	0.30 128	0.44 96	0.36 75	0.50 106	0.46 81

Sa-1000	0.32 67	0.29 85	0.17 35	0.20 42	0.20 54	0.23 55	0.10 21	0.49 99	0.28 109	0.55 161	0.26 52	0.46 84	0.17 40	0.20 82	0.31 68	0.31 79	0.45 100	0.33 76	0.50 91	0.22 44	0.41 84	0.43 124	0.14 53	0.20 64	0.42 89	0.41 95	0.51 112	0.40 67

test-3	0.33 75	0.25 52	0.20 56	0.25 65	0.25 82	0.24 60	0.15 59	0.50 107	0.21 52	0.51 123	0.24 38	0.63 154	0.24 83	0.17 48	0.34 94	0.29 52	0.45 100	0.31 63	0.84 152	0.30 91	0.41 84	0.42 119	0.12 29	0.20 64	0.31 44	0.27 30	0.41 67	0.38 57

test_1	0.33 75	0.25 52	0.20 56	0.25 65	0.25 82	0.24 60	0.15 59	0.50 107	0.21 52	0.51 123	0.24 38	0.64 156	0.24 83	0.16 41	0.34 94	0.29 52	0.45 100	0.31 63	0.85 154	0.30 91	0.41 84	0.42 119	0.12 29	0.20 64	0.31 44	0.27 30	0.41 67	0.38 57

CREStereo++_RVC	0.32 67	0.25 52	0.18 45	0.23 59	0.25 82	0.22 50	0.15 59	0.45 70	0.26 92	0.48 101	0.28 58	0.48 90	0.44 164	0.18 58	0.26 41	0.30 64	0.47 115	0.25 26	0.38 43	0.23 49	0.41 84	0.30 58	0.13 44	0.24 94	0.40 79	0.32 51	0.51 112	0.52 106
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	0.31 62	0.25 52	0.21 63	0.22 49	0.21 59	0.19 34	0.14 50	0.49 99	0.18 29	0.54 146	0.34 73	0.44 71	0.18 47	0.16 41	0.35 101	0.31 79	0.42 77	0.32 73	0.42 68	0.29 86	0.41 84	0.31 65	0.14 53	0.17 35	0.41 84	0.38 82	0.38 54	0.38 57

RALCasStereoNet	0.30 53	0.31 97	0.21 63	0.28 83	0.23 70	0.22 50	0.15 59	0.45 70	0.19 32	0.48 101	0.30 63	0.44 71	0.19 53	0.14 32	0.33 84	0.30 64	0.44 92	0.38 115	0.39 47	0.25 60	0.41 84	0.26 37	0.13 44	0.21 73	0.40 79	0.33 57	0.35 40	0.38 57

DeepPrunerF	0.55 163	0.29 85	0.30 111	0.37 123	0.86 211	0.30 87	0.37 142	0.42 60	0.34 141	0.34 30	0.53 159	0.34 43	0.22 72	0.31 154	0.38 110	0.40 137	0.42 77	0.34 81	0.56 110	0.36 117	0.41 84	0.33 81	0.27 139	0.26 114	4.90 261	0.50 117	0.38 54	0.46 81

ADCP+	0.49 150	0.35 119	0.36 143	0.33 103	0.26 91	0.39 127	0.38 145	0.48 94	0.98 216	0.42 58	0.61 179	0.85 174	0.26 96	0.30 148	0.33 84	0.32 88	0.41 69	0.35 93	0.62 122	0.27 73	0.41 84	0.37 97	0.24 128	0.22 77	0.41 84	1.72 237	0.43 76	1.18 188

CASnet	0.30 53	0.26 64	0.18 45	0.22 49	0.20 54	0.27 78	0.12 32	0.48 94	0.24 71	0.54 146	0.35 78	0.55 118	0.21 63	0.19 71	0.27 44	0.25 26	0.37 43	0.23 19	0.54 103	0.20 35	0.42 92	0.31 65	0.15 66	0.18 46	0.30 40	0.27 30	0.40 60	0.42 72
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.29 45	0.25 52	0.22 75	0.15 18	0.19 51	0.18 29	0.12 32	0.37 45	0.21 52	0.42 58	0.38 95	0.32 35	0.20 58	0.18 58	0.31 68	0.27 38	0.34 29	0.28 41	0.43 70	0.21 39	0.42 92	0.33 81	0.15 66	0.23 84	0.48 113	0.34 65	0.41 67	0.46 81

tt_ll	0.29 45	0.25 52	0.22 75	0.15 18	0.19 51	0.18 29	0.12 32	0.37 45	0.21 52	0.42 58	0.38 95	0.32 35	0.20 58	0.18 58	0.31 68	0.27 38	0.34 29	0.28 41	0.43 70	0.21 39	0.42 92	0.33 81	0.15 66	0.23 84	0.48 113	0.34 65	0.41 67	0.46 81

GMOStereo	0.30 53	0.23 41	0.16 27	0.19 33	0.18 43	0.21 44	0.13 41	0.46 78	0.25 80	0.56 169	0.24 38	0.43 66	0.26 96	0.16 41	0.27 44	0.28 41	0.40 57	0.29 49	0.44 73	0.23 49	0.42 92	0.45 132	0.12 29	0.16 24	0.42 89	0.38 82	0.48 88	0.31 36

error version	0.30 53	0.23 41	0.16 27	0.19 33	0.18 43	0.21 44	0.13 41	0.46 78	0.25 80	0.56 169	0.24 38	0.43 66	0.26 96	0.16 41	0.27 44	0.28 41	0.40 57	0.29 49	0.44 73	0.23 49	0.42 92	0.45 132	0.12 29	0.16 24	0.42 89	0.38 82	0.48 88	0.31 36

test-v	0.30 53	0.23 41	0.16 27	0.19 33	0.18 43	0.21 44	0.13 41	0.46 78	0.25 80	0.56 169	0.24 38	0.43 66	0.26 96	0.16 41	0.27 44	0.28 41	0.40 57	0.29 49	0.44 73	0.23 49	0.42 92	0.45 132	0.12 29	0.16 24	0.42 89	0.38 82	0.48 88	0.31 36

AACVNet	0.41 115	0.37 127	0.33 130	0.41 140	0.45 162	0.42 137	0.28 119	0.48 94	0.32 129	0.50 113	0.51 151	0.47 88	0.24 83	0.26 136	0.41 125	0.36 113	0.47 115	0.42 148	0.52 96	0.42 144	0.42 92	0.39 104	0.26 135	0.32 144	0.47 103	0.50 117	0.50 106	0.62 132

test-2	0.30 53	0.23 41	0.16 27	0.19 33	0.18 43	0.21 44	0.13 41	0.46 78	0.25 80	0.56 169	0.24 38	0.43 66	0.26 96	0.16 41	0.27 44	0.28 41	0.40 57	0.29 49	0.44 73	0.23 49	0.42 92	0.45 132	0.12 29	0.16 24	0.42 89	0.38 82	0.48 88	0.31 36

pcwnet_v2	0.45 133	0.36 121	0.38 145	0.47 154	0.37 141	0.46 147	0.38 145	0.51 119	0.35 143	0.54 146	0.61 179	0.50 101	0.75 188	0.35 165	0.46 144	0.36 113	0.47 115	0.38 115	0.53 101	0.30 91	0.42 92	0.31 65	0.25 131	0.32 144	0.58 154	0.58 141	0.59 138	0.68 150

MLCV	0.46 139	0.38 136	0.34 136	0.54 169	0.39 147	0.49 156	0.33 134	0.59 171	0.31 126	0.49 108	0.59 174	0.72 166	0.57 180	0.22 101	0.39 112	0.29 52	0.49 129	0.38 115	1.01 174	0.33 108	0.42 92	0.43 124	0.28 145	0.36 155	0.51 128	0.56 137	0.54 126	0.54 114

4D-IteraStereo	0.28 41	0.20 27	0.18 45	0.26 74	0.16 28	0.17 25	0.11 27	0.46 78	0.24 71	0.53 139	0.27 57	0.41 63	0.17 40	0.13 29	0.27 44	0.29 52	0.41 69	0.34 81	0.42 68	0.26 68	0.43 102	0.32 76	0.11 23	0.16 24	0.29 36	0.30 45	0.40 60	0.30 33

ICVP	0.43 124	0.38 136	0.47 168	0.40 136	0.36 137	0.40 128	0.28 119	0.47 88	0.33 137	0.46 89	0.45 130	0.49 94	0.37 150	0.24 121	0.40 117	0.38 126	0.45 100	0.39 126	0.53 101	0.39 131	0.43 102	0.59 188	0.55 203	0.34 149	0.48 113	0.55 134	0.51 112	0.55 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TANstereo	0.40 102	0.25 52	0.18 45	0.29 87	0.27 98	0.33 100	0.17 74	0.37 45	0.20 44	0.45 76	0.21 30	0.31 31	0.26 96	0.22 101	0.61 183	0.56 195	0.51 144	0.68 215	0.97 170	0.74 208	0.43 102	0.35 89	0.85 222	0.22 77	0.27 30	0.32 51	0.49 99	0.38 57

XX-TBD	0.40 102	0.25 52	0.18 45	0.29 87	0.27 98	0.33 100	0.17 74	0.37 45	0.20 44	0.45 76	0.21 30	0.31 31	0.26 96	0.22 101	0.61 183	0.56 195	0.51 144	0.68 215	0.97 170	0.74 208	0.43 102	0.35 89	0.85 222	0.22 77	0.27 30	0.32 51	0.49 99	0.38 57

NCC-stereo	0.51 157	0.47 165	0.43 161	0.49 158	0.51 174	0.50 159	0.51 172	0.51 119	0.57 180	0.36 33	0.59 174	0.62 150	0.55 177	0.36 170	0.53 168	0.41 146	0.46 111	0.50 176	0.58 117	0.41 138	0.43 102	0.40 110	0.43 188	0.36 155	0.57 149	0.72 171	0.73 172	0.65 143

stereogan	0.49 150	0.47 165	0.46 166	0.52 164	0.54 184	0.56 174	0.48 166	0.52 133	0.45 165	0.39 44	0.49 142	0.70 165	0.49 172	0.34 163	0.49 154	0.40 137	0.45 100	0.40 134	0.63 125	0.41 138	0.43 102	0.39 104	0.38 168	0.37 161	0.47 103	0.50 117	0.77 177	0.60 129

Abc-Net	0.51 157	0.47 165	0.43 161	0.49 158	0.51 174	0.50 159	0.51 172	0.51 119	0.57 180	0.36 33	0.59 174	0.62 150	0.55 177	0.36 170	0.53 168	0.41 146	0.46 111	0.50 176	0.58 117	0.41 138	0.43 102	0.40 110	0.43 188	0.36 155	0.57 149	0.72 171	0.73 172	0.65 143
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CFNet_RVC	0.38 94	0.40 145	0.33 130	0.38 127	0.35 136	0.38 122	0.25 111	0.44 64	0.28 109	0.45 76	0.49 142	0.46 84	0.26 96	0.24 121	0.40 117	0.33 93	0.43 83	0.36 98	0.44 73	0.31 98	0.43 102	0.31 65	0.19 104	0.26 114	0.49 119	0.49 114	0.50 106	0.52 106

raft_robust	0.34 80	0.27 69	0.19 54	0.29 87	0.22 66	0.22 50	0.16 69	0.52 133	0.28 109	0.64 198	0.25 50	0.48 90	0.26 96	0.18 58	0.32 79	0.33 93	0.44 92	0.34 81	0.52 96	0.28 79	0.44 110	0.47 147	0.12 29	0.21 73	0.44 96	0.44 101	0.49 99	0.46 81

test_3	0.35 85	0.25 52	0.20 56	0.25 65	0.25 82	0.23 55	0.15 59	0.51 119	0.23 65	0.54 146	0.24 38	0.67 159	0.28 111	0.17 48	0.34 94	0.31 79	0.45 100	0.33 76	0.86 156	0.32 102	0.44 110	0.50 163	0.11 23	0.22 77	0.38 68	0.38 82	0.41 67	0.37 53

AnonymousM	0.28 41	0.19 21	0.14 15	0.18 30	0.17 32	0.15 18	0.11 27	0.42 60	0.17 23	0.47 97	0.28 58	0.35 48	0.11 13	0.15 37	0.27 44	0.31 79	0.45 100	0.28 41	0.39 47	0.19 28	0.44 110	0.26 37	0.14 53	0.16 24	0.24 19	0.30 45	0.48 88	0.67 146

DLCB_ROB	0.40 102	0.36 121	0.35 140	0.32 100	0.32 124	0.31 92	0.27 116	0.42 60	0.34 141	0.46 89	0.49 142	0.54 112	0.37 150	0.30 148	0.37 107	0.33 93	0.44 92	0.38 115	0.40 57	0.32 102	0.44 110	0.34 88	0.27 139	0.31 137	0.81 201	0.57 140	0.55 128	0.46 81

PDISCO_ROB	0.34 80	0.31 97	0.32 127	0.28 83	0.24 77	0.30 87	0.21 91	0.36 40	0.24 71	0.27 19	0.35 78	0.32 35	0.24 83	0.18 58	0.36 105	0.40 137	0.40 57	0.51 180	0.36 38	0.31 98	0.44 110	0.40 110	0.17 83	0.25 104	0.41 84	0.43 100	0.62 147	0.46 81

panet	0.31 62	0.28 74	0.22 75	0.25 65	0.20 54	0.21 44	0.12 32	0.49 99	0.20 44	0.52 132	0.24 38	0.55 118	0.22 72	0.20 82	0.28 52	0.32 88	0.48 122	0.26 29	0.41 64	0.22 44	0.45 115	0.30 58	0.14 53	0.21 73	0.38 68	0.35 70	0.49 99	0.53 110

APVNet	0.42 119	0.37 127	0.30 111	0.36 118	0.39 147	0.47 152	0.36 141	0.51 119	0.32 129	0.36 33	0.52 157	0.41 63	0.24 83	0.30 148	0.45 141	0.48 175	0.55 168	0.48 168	0.63 125	0.45 162	0.45 115	0.35 89	0.26 135	0.36 155	0.47 103	0.35 70	0.60 143	0.45 79

UCFNet_RVC	0.42 119	0.52 177	0.34 136	0.47 154	0.42 152	0.42 137	0.30 129	0.49 99	0.32 129	0.51 123	0.48 140	0.68 163	0.36 143	0.26 136	0.40 117	0.32 88	0.41 69	0.38 115	0.48 88	0.30 91	0.45 115	0.31 65	0.28 145	0.30 128	0.61 163	0.49 114	0.48 88	0.61 130

iResNet	0.59 171	0.41 148	0.43 161	0.52 164	0.48 166	0.66 188	0.40 153	0.65 180	0.43 159	0.50 113	0.55 164	1.10 187	1.23 211	0.24 121	0.57 177	0.40 137	0.53 157	0.45 161	1.70 200	0.45 162	0.45 115	0.43 124	0.33 156	0.52 190	0.55 144	0.60 148	0.67 157	0.67 146

LMCR-Stereo	0.37 92	0.31 97	0.23 81	0.25 65	0.25 82	0.33 100	0.19 85	0.44 64	0.27 100	0.45 76	0.35 78	0.51 102	0.34 133	0.21 96	0.35 101	0.35 106	0.50 140	0.38 115	0.74 139	0.41 138	0.46 119	0.44 128	0.20 114	0.23 84	0.40 79	0.38 82	0.51 112	0.51 102

CREStereo	0.32 67	0.27 69	0.22 75	0.25 65	0.20 54	0.22 50	0.12 32	0.49 99	0.20 44	0.50 113	0.24 38	0.54 112	0.22 72	0.20 82	0.29 56	0.33 93	0.49 129	0.26 29	0.41 64	0.22 44	0.46 119	0.30 58	0.15 66	0.21 73	0.39 75	0.34 65	0.48 88	0.52 106
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.33 75	0.28 74	0.20 56	0.26 74	0.22 66	0.20 38	0.19 85	0.45 70	0.21 52	0.50 113	0.24 38	0.52 105	0.15 30	0.18 58	0.31 68	0.33 93	0.47 115	0.28 41	0.55 105	0.25 60	0.46 119	0.27 41	0.16 75	0.16 24	0.46 101	0.37 80	0.48 88	0.64 139

FADNet	0.46 139	0.38 136	0.31 121	0.42 144	0.32 124	0.40 128	0.46 160	0.59 171	0.35 143	0.56 169	0.53 159	0.59 144	0.39 158	0.28 142	0.50 158	0.38 126	0.40 57	0.39 126	0.94 165	0.43 151	0.46 119	0.41 115	0.29 151	0.31 137	0.55 144	0.62 152	0.48 88	0.63 137

BEATNet_4x	0.35 85	0.29 85	0.24 87	0.27 78	0.26 91	0.26 75	0.22 96	0.45 70	0.28 109	0.57 179	0.33 69	0.49 94	0.28 111	0.19 71	0.35 101	0.33 93	0.40 57	0.40 134	0.39 47	0.25 60	0.46 119	0.47 147	0.21 116	0.25 104	0.36 61	0.34 65	0.51 112	0.48 95

SGM-Forest	0.51 157	0.48 172	0.34 136	0.75 191	0.49 170	0.51 164	0.39 150	0.54 144	0.33 137	0.49 108	0.35 78	0.75 170	0.57 180	0.43 185	0.42 132	0.40 137	0.44 92	0.41 142	0.47 86	0.36 117	0.46 119	0.42 119	0.37 166	0.39 167	0.67 171	0.55 134	1.11 207	0.81 167
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
EAI-Stereo	0.43 124	0.30 89	0.21 63	0.36 118	0.30 117	0.44 144	0.39 150	0.57 160	0.28 109	0.51 123	0.34 73	0.58 136	0.18 47	0.19 71	0.48 152	0.47 170	0.49 129	0.36 98	0.97 170	0.46 167	0.47 125	0.46 139	0.14 53	0.23 84	0.55 144	0.44 101	0.65 155	0.71 152

RGC	0.56 165	0.53 181	0.64 201	0.54 169	0.54 184	0.59 179	0.43 156	0.58 164	0.60 184	0.45 76	0.70 191	0.65 157	0.69 187	0.44 187	0.60 182	0.46 163	0.49 129	0.44 156	0.62 122	0.44 159	0.47 125	0.42 119	0.39 174	0.42 173	0.62 166	0.77 182	0.72 169	0.79 160

HSM-Net_RVC	0.50 154	0.37 127	0.39 150	0.56 173	0.44 156	0.46 147	0.28 119	0.55 149	0.39 154	0.57 179	0.63 185	0.89 178	0.56 179	0.31 154	0.39 112	0.35 106	0.49 129	0.41 142	0.56 110	0.34 111	0.47 125	0.46 139	0.28 145	0.41 171	0.67 171	0.79 186	0.77 177	0.72 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MyStereo04	0.43 124	0.39 142	0.40 153	0.34 111	0.31 121	0.26 75	0.22 96	0.51 119	0.37 148	0.50 113	0.37 88	0.55 118	0.28 111	0.17 48	0.50 158	0.39 131	0.44 92	0.39 126	1.11 183	0.40 135	0.48 128	0.44 128	0.17 83	0.31 137	0.53 135	0.61 151	0.65 155	0.51 102

anonymity	1.14 210	0.25 52	0.65 205	0.38 127	0.28 108	0.36 116	0.21 91	0.56 153	0.26 92	0.53 139	18.98 271	0.52 105	0.22 72	0.20 82	0.31 68	0.44 159	0.48 122	0.32 73	0.83 149	0.45 162	0.48 128	0.46 139	0.18 98	0.22 77	0.68 175	0.98 206	0.58 135	0.98 180

GANet-ADL	0.47 144	0.42 151	0.33 130	0.43 146	0.42 152	0.48 155	0.35 138	0.51 119	0.33 137	0.54 146	0.50 148	0.63 154	0.34 133	0.35 165	0.47 148	0.39 131	0.53 157	0.38 115	0.79 144	0.51 182	0.48 128	0.41 115	0.30 154	0.30 128	0.52 131	0.59 144	0.63 151	0.72 153

XX-Stereo	8.90 260	0.24 46	0.17 35	0.40 136	0.21 59	0.44 144	0.17 74	0.55 149	0.23 65	0.52 132	0.45 130	0.58 136	0.16 33	0.20 82	0.40 117	0.47 170	0.49 129	0.37 109	0.63 125	0.38 127	0.48 128	0.38 103	0.14 53	0.20 64	229.91 277	0.56 137	0.60 143	0.99 181

SQANet	1.43 218	2.22 235	0.78 214	2.62 236	1.77 231	2.84 237	2.44 232	0.73 195	0.53 177	0.87 222	0.58 173	2.10 212	0.64 185	2.13 234	0.50 158	0.40 137	0.67 195	0.59 203	7.14 248	0.54 186	0.49 132	0.45 132	2.94 243	0.45 180	0.75 189	0.89 196	0.97 197	1.58 207

EGLCR-Stereo	0.32 67	0.28 74	0.18 45	0.24 61	0.25 82	0.33 100	0.11 27	0.48 94	0.20 44	0.49 108	0.19 23	0.49 94	0.15 30	0.17 48	0.24 28	0.28 41	0.45 100	0.31 63	0.45 78	0.25 60	0.49 132	0.41 115	0.14 53	0.18 46	0.34 52	0.31 49	0.74 174	0.57 125

iRaft-Stereo_20w	0.51 157	0.32 106	0.83 216	0.81 197	0.32 124	0.47 152	0.31 131	0.55 149	0.28 109	0.54 146	0.46 135	0.59 144	0.14 24	0.22 101	0.41 125	0.39 131	0.49 129	0.33 76	0.88 158	0.43 151	0.49 132	0.39 104	0.15 66	0.18 46	0.72 186	0.88 192	1.07 206	1.22 193

UDGNet	0.49 150	0.45 159	0.30 111	1.05 211	0.79 205	0.91 206	0.70 198	0.47 88	0.30 122	0.45 76	0.46 135	0.45 76	0.16 33	1.01 229	0.30 58	0.30 64	0.45 100	0.39 126	0.50 91	0.32 102	0.49 132	0.36 95	0.57 205	0.23 84	0.54 138	0.42 96	0.43 76	0.47 89

GwcNet-ADL	0.56 165	0.57 186	0.48 171	0.72 187	0.51 174	0.55 172	0.42 155	0.58 164	0.38 149	0.54 146	0.73 193	0.89 178	0.48 168	0.39 177	0.46 144	0.46 163	0.56 171	0.43 150	0.90 160	0.48 172	0.49 132	0.51 171	0.38 168	0.35 151	0.61 163	0.75 178	0.53 124	0.85 173

ADCRef	0.48 148	0.37 127	0.33 130	0.33 103	0.31 121	0.44 144	0.38 145	0.47 88	0.68 191	0.47 97	0.51 151	0.56 123	0.35 139	0.27 139	0.43 134	0.40 137	0.47 115	0.44 156	0.84 152	0.37 121	0.49 132	0.48 151	0.30 154	0.31 137	0.49 119	0.88 192	0.49 99	1.04 185

HSM	0.40 102	0.37 127	0.30 111	0.39 132	0.36 137	0.33 100	0.28 119	0.56 153	0.29 117	0.50 113	0.51 151	0.49 94	0.37 150	0.24 121	0.39 112	0.34 102	0.52 152	0.36 98	0.50 91	0.35 115	0.49 132	0.35 89	0.19 104	0.29 124	0.48 113	0.54 132	0.54 126	0.55 116

AE-Stereo	0.38 94	0.32 106	0.23 81	0.34 111	0.25 82	0.29 85	0.16 69	0.49 99	0.24 71	0.55 161	0.22 34	0.67 159	0.23 79	0.19 71	0.33 84	0.35 106	0.52 152	0.41 142	0.59 120	0.37 121	0.50 139	0.50 163	0.14 53	0.30 128	0.51 128	0.46 106	0.55 128	0.48 95

MyStereo	0.45 133	0.40 145	0.41 154	0.36 118	0.32 124	0.27 78	0.23 104	0.52 133	0.38 149	0.51 123	0.40 106	0.55 118	0.34 133	0.18 58	0.52 166	0.38 126	0.44 92	0.39 126	1.19 186	0.42 144	0.50 139	0.48 151	0.19 104	0.31 137	0.60 159	0.65 158	0.70 164	0.49 98

GES	0.40 102	0.37 127	0.25 95	0.31 93	0.30 117	0.41 135	0.26 114	0.46 78	0.28 109	0.49 108	0.40 106	0.43 66	0.26 96	0.30 148	0.45 141	0.40 137	0.53 157	0.43 150	0.97 170	0.42 144	0.50 139	0.41 115	0.23 124	0.30 128	0.38 68	0.35 70	0.47 84	0.49 98

SACVNet	0.46 139	0.42 151	0.38 145	0.44 147	0.41 151	0.40 128	0.43 156	0.52 133	0.47 169	0.52 132	0.45 130	0.45 76	0.25 92	0.32 159	0.44 139	0.40 137	0.50 140	0.45 161	0.63 125	0.48 172	0.51 142	0.43 124	0.29 151	0.34 149	0.64 169	0.58 141	0.62 147	0.61 130

TRStereo	0.46 139	0.42 151	0.77 212	0.38 127	0.24 77	0.79 196	0.37 142	0.50 107	0.23 65	0.51 123	0.33 69	0.67 159	0.14 24	0.19 71	0.34 94	0.41 146	0.48 122	0.35 93	0.55 105	0.36 117	0.51 142	0.46 139	0.13 44	0.19 60	0.57 149	0.62 152	1.22 216	0.79 160

s12784h	0.39 100	0.35 119	0.25 95	0.46 151	0.29 112	0.25 69	0.18 81	0.49 99	0.22 60	0.51 123	0.34 73	0.62 150	0.32 128	0.21 96	0.27 44	0.28 41	0.48 122	0.29 49	0.52 96	0.23 49	0.51 142	0.30 58	0.15 66	0.23 84	0.51 128	0.52 127	0.70 164	1.14 186

R-Stereo Train	0.40 102	0.28 74	0.29 108	0.33 103	0.27 98	0.37 118	0.14 50	0.51 119	0.25 80	0.54 146	0.42 119	0.56 123	0.26 96	0.21 96	0.34 94	0.41 146	0.52 152	0.38 115	0.70 133	0.37 121	0.51 142	0.48 151	0.17 83	0.28 121	0.54 138	0.65 158	0.46 80	0.62 132

RAFT-Stereo	0.40 102	0.28 74	0.29 108	0.33 103	0.27 98	0.37 118	0.14 50	0.51 119	0.25 80	0.54 146	0.42 119	0.56 123	0.26 96	0.21 96	0.34 94	0.41 146	0.52 152	0.38 115	0.70 133	0.37 121	0.51 142	0.48 151	0.17 83	0.28 121	0.54 138	0.65 158	0.46 80	0.62 132
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSKI-zero shot	0.46 139	0.28 74	0.20 56	0.31 93	0.27 98	0.33 100	0.24 108	0.56 153	0.24 71	0.53 139	0.40 106	0.55 118	0.21 63	0.19 71	0.33 84	0.42 153	0.51 144	0.36 98	1.37 191	0.41 138	0.52 147	0.47 147	0.16 75	0.23 84	0.49 119	1.13 216	0.80 181	0.78 158

LoS	0.41 115	0.33 115	0.21 63	0.28 83	0.31 121	0.27 78	0.16 69	1.20 224	0.22 60	0.76 214	0.69 190	0.57 131	0.27 109	0.20 82	0.31 68	0.39 131	0.46 111	0.29 49	0.52 96	0.26 68	0.52 147	0.37 97	0.17 83	0.18 46	0.59 155	0.47 109	0.48 88	0.58 126

test-1	0.45 133	0.24 46	0.22 75	0.28 83	0.29 112	0.50 159	0.29 124	0.58 164	0.32 129	0.55 161	0.41 110	0.58 136	0.30 120	0.20 82	0.39 112	0.39 131	0.50 140	0.40 134	1.04 176	0.38 127	0.52 147	0.63 198	0.17 83	0.32 144	0.60 159	0.69 169	0.58 135	0.89 175

TestStereo	0.35 85	0.33 115	0.28 105	0.33 103	0.23 70	0.34 111	0.22 96	0.54 144	0.24 71	0.64 198	0.28 58	0.53 109	0.21 63	0.18 58	0.30 58	0.25 26	0.44 92	0.27 36	0.58 117	0.27 73	0.52 147	0.32 76	0.18 98	0.26 114	0.41 84	0.33 57	0.50 106	0.43 75

Any-RAFT	0.43 124	0.27 69	0.51 178	0.37 123	0.28 108	0.31 92	0.21 91	0.50 107	0.26 92	0.48 101	0.54 162	0.57 131	0.19 53	0.19 71	0.33 84	0.37 119	0.49 129	0.34 81	0.83 149	0.33 108	0.53 151	0.42 119	0.17 83	0.23 84	0.70 179	0.84 188	0.50 106	0.89 175

sAnonymous2	0.40 102	0.28 74	0.24 87	0.25 65	0.23 70	0.32 96	0.22 96	0.56 153	0.30 122	0.41 49	0.38 95	0.39 55	0.29 116	0.18 58	0.46 144	0.50 181	0.53 157	0.49 173	0.80 146	0.42 144	0.53 151	0.56 182	0.19 104	0.25 104	0.50 125	0.52 127	0.51 112	0.56 121

CroCo_RVC	0.40 102	0.28 74	0.24 87	0.25 65	0.23 70	0.32 96	0.22 96	0.56 153	0.30 122	0.41 49	0.38 95	0.39 55	0.29 116	0.18 58	0.46 144	0.50 181	0.53 157	0.49 173	0.80 146	0.42 144	0.53 151	0.56 182	0.19 104	0.25 104	0.50 125	0.52 127	0.51 112	0.56 121

XPNet_ROB	0.55 163	0.57 186	0.42 158	0.41 140	0.44 156	0.49 156	0.43 156	0.40 56	0.47 169	0.48 101	0.57 170	1.88 207	0.36 143	0.31 154	0.52 166	0.43 155	0.65 189	0.43 150	0.60 121	0.39 131	0.53 151	0.66 203	0.34 159	0.38 163	0.49 119	0.53 131	0.96 196	0.64 139

PSMNet-ADL	0.56 165	0.47 165	0.47 168	0.52 164	0.48 166	0.51 164	0.47 161	0.58 164	0.46 168	0.64 198	0.68 189	0.77 172	0.81 192	0.39 177	0.51 162	0.46 163	0.53 157	0.41 142	1.18 184	0.50 179	0.54 155	0.45 132	0.39 174	0.35 151	0.56 147	0.67 164	0.85 190	0.50 100

RTSC	0.47 144	0.36 121	0.33 130	0.36 118	0.38 143	0.41 135	0.35 138	0.50 107	0.48 171	0.44 72	0.60 177	0.42 65	0.38 155	0.29 146	0.64 190	0.45 161	0.62 183	0.41 142	0.83 149	0.36 117	0.54 155	0.49 158	0.23 124	0.38 163	0.47 103	0.50 117	0.60 143	0.91 177

MSMDNet	0.42 119	0.32 106	0.21 63	0.27 78	0.26 91	0.37 118	0.23 104	0.51 119	0.25 80	0.52 132	0.42 119	0.54 112	0.21 63	0.20 82	0.39 112	0.52 190	0.51 144	0.38 115	1.02 175	0.59 193	0.54 155	0.53 176	0.17 83	0.23 84	0.53 135	0.46 106	0.59 138	0.63 137

MDST_ROB	1.62 221	1.46 224	0.53 182	2.47 232	0.96 218	1.72 226	0.73 201	0.72 193	0.54 179	0.59 185	0.42 119	1.08 186	11.90 256	0.28 142	0.49 154	0.37 119	0.51 144	0.36 98	0.72 136	0.41 138	0.54 155	0.36 95	0.38 168	0.47 182	3.20 255	1.82 239	8.20 263	2.54 237

RAFT-Test	0.43 124	0.31 97	0.21 63	0.37 123	0.26 91	0.35 113	0.22 96	0.53 141	0.24 71	0.53 139	0.46 135	0.54 112	0.22 72	0.20 82	0.37 107	0.51 186	0.51 144	0.37 109	1.04 176	0.48 172	0.55 159	0.50 163	0.16 75	0.23 84	0.56 147	0.51 124	0.62 147	0.65 143

GEStereo_RVC	0.47 144	0.41 148	0.31 121	0.39 132	0.37 141	0.42 137	0.33 134	0.52 133	0.32 129	0.50 113	0.41 110	0.59 144	0.38 155	0.27 139	0.54 170	0.50 181	0.60 178	0.56 198	0.90 160	0.46 167	0.55 159	0.47 147	0.24 128	0.38 163	0.49 119	0.47 109	0.50 106	0.80 165

SGM-ForestM	1.56 219	1.80 230	0.59 194	1.74 223	0.86 211	1.83 227	1.08 217	1.28 228	0.81 204	0.56 169	0.74 197	5.35 242	3.72 237	0.41 182	0.47 148	0.37 119	0.59 176	0.44 156	5.02 235	0.43 151	0.55 159	0.39 104	0.39 174	0.50 185	2.80 250	1.97 241	4.37 260	3.15 242

IGEV_Zeroshot_test	0.50 154	0.33 115	0.81 215	0.76 192	0.36 137	0.38 122	0.47 161	0.58 164	0.27 100	0.53 139	0.55 164	0.60 148	0.18 47	0.22 101	0.34 94	0.47 170	0.50 140	0.34 81	0.92 162	0.43 151	0.56 162	0.50 163	0.15 66	0.24 94	0.80 198	0.68 165	0.69 159	0.77 156

dad	0.61 174	0.45 159	0.30 111	1.01 210	0.46 164	0.63 182	1.26 222	1.15 222	0.27 100	0.79 218	0.32 66	0.76 171	0.53 176	0.21 96	0.42 132	0.36 113	0.66 191	0.34 81	1.27 189	0.31 98	0.56 162	0.30 58	0.22 117	0.36 155	0.59 155	0.39 91	1.70 231	0.97 179

DAS	0.61 174	0.42 151	0.30 111	0.62 177	0.48 166	0.54 170	0.48 166	0.59 171	0.67 189	0.45 76	0.73 193	1.19 191	0.62 182	0.25 129	0.54 170	0.46 163	0.71 202	0.51 180	0.96 167	0.66 203	0.56 162	0.63 198	0.41 183	0.62 203	0.71 183	0.72 171	0.82 183	0.79 160

SepStereo	0.61 174	0.42 151	0.30 111	0.62 177	0.48 166	0.54 170	0.48 166	0.59 171	0.67 189	0.45 76	0.73 193	1.19 191	0.62 182	0.25 129	0.54 170	0.46 163	0.71 202	0.51 180	0.96 167	0.66 203	0.56 162	0.63 198	0.41 183	0.62 203	0.71 183	0.72 171	0.82 183	0.79 160

cross-raft	0.42 119	0.32 106	0.22 75	0.32 100	0.26 91	0.32 96	0.19 85	0.54 144	0.27 100	0.55 161	0.39 104	0.58 136	0.20 58	0.20 82	0.36 105	0.48 175	0.51 144	0.37 109	1.06 180	0.44 159	0.56 162	0.59 188	0.14 53	0.25 104	0.57 149	0.54 132	0.59 138	0.59 128

NCCL2	0.49 150	0.47 165	0.48 171	0.40 136	0.38 143	0.38 122	0.33 134	0.55 149	0.44 162	0.58 182	0.47 138	0.53 109	0.36 143	0.28 142	0.57 177	0.47 170	0.49 129	0.45 161	0.57 115	0.44 159	0.56 162	0.54 179	0.34 159	0.45 180	0.70 179	0.72 171	0.61 146	0.81 167

CBMV_ROB	0.94 199	0.44 157	0.50 176	0.88 202	0.71 199	0.65 186	0.52 177	0.70 189	0.38 149	0.55 161	0.45 130	6.22 252	2.33 229	0.51 197	0.50 158	0.43 155	0.61 181	0.46 165	1.38 193	0.94 224	0.56 162	0.46 139	0.41 183	0.48 183	0.81 201	1.01 210	1.28 217	1.19 189

SGM_RVC	1.34 214	1.03 219	0.59 194	1.32 218	0.94 216	1.23 217	0.85 206	0.94 210	0.78 202	0.61 190	0.75 200	2.55 218	1.51 216	0.36 170	0.49 154	0.37 119	0.56 171	0.43 150	4.91 234	0.45 162	0.56 162	0.37 97	0.37 166	0.56 194	1.41 227	1.19 220	3.13 255	8.03 260
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.66 223	2.40 236	1.10 230	2.76 238	2.09 238	3.09 240	3.08 245	1.03 216	0.99 218	1.10 237	0.61 179	2.97 227	1.00 204	2.77 244	0.73 202	0.66 215	1.26 232	0.73 220	4.74 232	1.07 231	0.57 170	0.49 158	3.77 246	0.67 209	1.06 216	0.96 202	1.18 214	1.85 219

CASS	0.48 148	0.37 127	0.33 130	0.45 148	0.38 143	0.47 152	0.33 134	0.60 176	0.38 149	0.62 193	0.50 148	0.56 123	0.38 155	0.22 101	0.43 134	0.37 119	0.64 187	0.39 126	0.94 165	0.39 131	0.57 170	0.51 171	0.27 139	0.26 114	0.63 167	0.56 137	0.68 158	0.81 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPruner_ROB	0.43 124	0.36 121	0.37 144	0.38 127	0.39 147	0.37 118	0.26 114	0.45 70	0.36 146	0.50 113	0.53 159	0.47 88	0.40 159	0.23 116	0.56 176	0.38 126	0.48 122	0.44 156	0.51 94	0.35 115	0.57 170	0.45 132	0.27 139	0.32 144	0.47 103	0.68 165	0.52 122	0.45 79

FADNet_RVC	0.59 171	0.48 172	0.39 150	0.65 181	0.45 162	0.40 128	0.35 138	0.61 177	0.42 158	0.62 193	0.60 177	0.94 181	0.78 191	0.38 174	0.79 208	0.38 126	0.60 178	0.55 196	1.68 198	0.51 182	0.58 173	0.72 212	0.28 145	0.42 173	0.50 125	0.68 165	0.51 112	0.69 151

ccs_rob	0.82 190	0.59 188	0.42 158	0.73 189	0.49 170	0.73 191	0.68 195	0.58 164	0.39 154	0.56 169	4.12 261	3.54 236	0.96 200	0.43 185	0.62 186	0.51 186	0.53 157	0.48 168	0.78 143	0.54 186	0.58 173	0.53 176	0.39 174	0.37 161	0.54 138	0.58 141	0.55 128	0.78 158

CSAN	0.70 182	0.70 202	0.60 199	0.68 183	0.61 193	0.58 178	0.48 166	0.77 202	0.73 196	0.79 218	0.57 170	1.34 201	1.03 205	0.35 165	0.58 180	0.45 161	0.57 173	0.53 189	0.74 139	0.60 196	0.58 173	0.51 171	0.44 190	0.61 200	0.77 192	1.10 214	0.88 193	1.19 189

otaku	1.67 224	2.58 242	0.90 223	2.93 240	2.07 235	3.14 242	2.73 236	0.88 208	0.84 208	1.00 227	0.66 188	2.38 215	0.95 199	2.39 236	0.67 193	0.52 190	0.79 211	0.62 207	8.04 252	0.90 222	0.59 176	0.53 176	3.56 244	0.62 203	0.95 209	0.96 202	1.19 215	1.74 212

SFCPSM	0.82 190	0.59 188	0.46 166	0.60 176	0.53 182	0.60 180	0.51 172	0.66 182	0.62 185	0.55 161	0.81 210	1.44 202	2.03 225	0.37 173	0.55 175	0.48 175	0.55 168	0.48 168	4.41 229	0.83 216	0.59 176	0.58 187	0.45 191	0.38 163	0.70 179	0.74 177	0.69 159	0.99 181

FCDSN-DC	0.52 161	0.52 177	0.51 178	0.53 167	0.50 172	0.50 159	0.52 177	0.56 153	0.36 146	0.61 190	0.36 84	0.48 90	0.34 133	0.47 191	0.63 188	0.57 200	0.65 189	0.62 207	0.54 103	0.48 172	0.59 176	0.50 163	0.38 168	0.62 203	0.53 135	0.55 134	0.51 112	0.54 114
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	0.56 165	0.50 175	0.39 150	0.42 144	0.36 137	0.51 164	0.55 185	0.58 164	1.58 237	0.56 169	0.64 186	0.62 150	0.37 150	0.33 161	0.41 125	0.39 131	0.48 122	0.40 134	0.73 138	0.38 127	0.59 176	0.52 175	0.34 159	0.35 151	0.63 167	0.68 165	0.57 133	1.34 198

Ntro	1.72 226	2.71 245	0.98 226	3.00 242	2.17 240	3.23 243	2.98 240	0.96 211	0.92 212	1.04 234	0.76 204	2.47 217	0.76 189	2.51 238	0.68 195	0.53 193	0.83 218	0.65 210	8.03 251	0.98 226	0.60 180	0.54 179	3.62 245	0.61 200	1.02 214	1.23 221	1.17 210	1.58 207

GLC_STEREO	0.36 90	0.31 97	0.29 108	0.31 93	0.27 98	0.30 87	0.23 104	0.49 99	0.22 60	0.54 146	0.43 127	0.48 90	0.21 63	0.22 101	0.29 56	0.31 79	0.54 166	0.33 76	0.47 86	0.30 91	0.60 180	0.46 139	0.18 98	0.24 94	0.39 75	0.28 38	0.57 133	0.42 72

FBW_ROB	0.91 197	0.96 216	0.70 209	1.45 221	0.89 214	1.09 214	0.86 208	0.66 182	0.53 177	0.56 169	0.61 179	1.19 191	0.77 190	0.79 220	0.63 188	0.43 155	0.70 200	0.52 187	4.11 228	0.43 151	0.60 180	0.46 139	0.95 225	0.94 230	0.75 189	0.85 190	0.85 190	1.31 196

LALA_ROB	0.65 179	0.64 196	0.51 178	0.50 160	0.50 172	0.65 186	0.51 172	0.54 144	0.65 188	0.55 161	0.75 200	2.33 214	0.45 166	0.38 174	0.71 200	0.47 170	0.67 195	0.57 200	0.66 131	0.49 178	0.60 180	0.62 196	0.38 168	0.43 176	0.54 138	0.71 170	0.95 195	0.80 165

DLNR_Zeroshot_test	15.27 266	56.75 277	0.73 211	77.82 277	0.28 108	0.40 128	71.42 277	0.57 160	0.22 60	0.55 161	0.36 84	0.58 136	0.18 47	4.39 266	79.54 277	81.74 277	15.51 268	11.63 265	5.39 237	0.34 111	0.61 184	0.49 158	0.15 66	0.29 124	0.59 155	0.50 117	0.69 159	0.64 139

ETE_ROB	0.66 181	0.65 197	0.42 158	0.54 169	0.51 174	0.66 188	0.47 161	0.51 119	0.58 182	0.52 132	0.75 200	2.41 216	0.44 164	0.40 179	0.61 183	0.48 175	0.70 200	0.50 176	0.72 136	0.50 179	0.62 185	0.61 194	0.39 174	0.44 179	0.60 159	0.72 171	1.17 210	0.85 173

HH	0.43 124	0.21 33	0.55 186	0.33 103	0.26 91	0.40 128	0.29 124	0.52 133	0.27 100	0.54 146	0.26 52	0.57 131	0.17 40	0.22 101	0.33 84	0.46 163	0.49 129	0.40 134	0.92 162	0.42 144	0.63 186	0.49 158	0.17 83	0.25 104	0.47 103	0.60 148	0.64 152	0.82 170

HanStereo	0.43 124	0.21 33	0.55 186	0.33 103	0.26 91	0.40 128	0.29 124	0.52 133	0.27 100	0.54 146	0.26 52	0.57 131	0.17 40	0.22 101	0.33 84	0.46 163	0.49 129	0.40 134	0.92 162	0.42 144	0.63 186	0.49 158	0.17 83	0.25 104	0.47 103	0.60 148	0.64 152	0.82 170

RTS	0.77 187	0.45 159	0.41 154	0.46 151	0.44 156	0.77 194	0.53 182	0.66 182	0.73 196	0.42 58	0.51 151	0.86 175	0.50 173	0.35 165	0.68 195	0.57 200	0.82 215	0.51 180	1.59 195	0.64 201	0.63 186	0.60 191	0.36 164	0.50 185	0.80 198	3.82 258	0.83 185	1.23 194

RTSA	0.77 187	0.45 159	0.41 154	0.46 151	0.44 156	0.77 194	0.53 182	0.66 182	0.73 196	0.42 58	0.51 151	0.86 175	0.50 173	0.35 165	0.68 195	0.57 200	0.82 215	0.51 180	1.59 195	0.64 201	0.63 186	0.60 191	0.36 164	0.50 185	0.80 198	3.82 258	0.83 185	1.23 194

GANetREF_RVC	0.61 174	0.56 184	0.58 191	0.56 173	0.52 180	0.55 172	0.52 177	0.85 205	0.63 186	0.78 216	0.44 129	1.00 184	0.63 184	0.34 163	0.62 186	0.44 159	0.53 157	0.51 180	0.85 154	0.51 182	0.63 186	0.48 151	0.48 193	0.59 197	0.71 183	0.65 158	0.81 182	0.79 160
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
FC-DCNN	0.63 178	0.69 201	0.64 201	0.98 208	0.65 195	0.89 203	0.65 192	0.76 200	0.40 157	0.72 211	0.41 110	0.80 173	0.35 139	0.51 197	0.59 181	0.56 195	0.67 195	0.56 198	0.62 122	0.50 179	0.63 186	0.50 163	0.39 174	0.59 197	0.77 192	0.65 158	0.78 179	0.83 172

NOSS_ROB	0.54 162	0.48 172	0.44 165	0.55 172	0.51 174	0.51 164	0.47 161	0.68 186	0.39 154	0.52 132	0.41 110	0.49 94	0.36 143	0.53 201	0.66 191	0.56 195	0.61 181	0.54 191	0.57 115	0.47 171	0.64 192	0.50 163	0.39 174	0.51 189	0.70 179	0.65 158	0.83 185	0.67 146

EKT-Stereo	0.47 144	0.38 136	0.27 102	0.50 160	0.33 130	0.49 156	0.51 172	0.51 119	0.23 65	0.50 113	0.41 110	0.56 123	0.24 83	0.22 101	0.43 134	0.51 186	0.54 166	0.52 187	0.89 159	0.40 135	0.65 193	0.56 182	0.17 83	0.25 104	0.72 186	0.63 155	0.64 152	0.56 121

HBP-ISP	0.60 173	0.53 181	0.58 191	0.79 196	0.57 188	0.61 181	0.52 177	0.70 189	0.38 149	0.62 193	0.51 151	0.67 159	0.31 125	0.60 209	0.68 195	0.66 215	0.57 173	0.48 168	0.52 96	0.48 172	0.65 193	0.65 202	0.38 168	0.52 190	0.68 175	0.77 182	1.06 204	0.73 155

S-Stereo	0.99 200	0.65 197	0.59 194	0.94 205	0.92 215	1.08 213	1.25 221	0.74 196	0.82 205	0.66 204	2.61 255	2.64 220	0.91 196	0.56 204	0.94 223	0.72 221	0.68 198	0.83 230	1.50 194	0.83 216	0.65 193	0.69 208	1.07 228	0.81 221	0.67 171	0.77 182	0.78 179	1.55 206

CES	0.33 75	0.19 21	0.19 54	0.19 33	0.21 59	0.20 38	0.09 13	0.85 205	0.18 29	0.42 58	0.55 164	0.49 94	0.16 33	0.20 82	0.31 68	0.37 119	0.47 115	0.28 41	0.41 64	0.24 58	0.66 196	0.35 89	0.17 83	0.18 46	0.42 89	0.33 57	0.42 74	0.50 100

SHD	0.65 179	0.44 157	0.55 186	0.57 175	0.55 186	0.50 159	0.48 166	0.74 196	0.69 193	0.63 197	0.65 187	0.68 163	0.97 201	0.42 184	0.81 212	0.57 200	0.69 199	0.50 176	1.20 187	0.56 191	0.66 196	0.68 205	0.39 174	0.52 190	0.68 175	0.78 185	0.70 164	1.03 184

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 192	0.70 202	0.52 181	0.96 207	0.67 198	0.87 202	0.76 203	1.02 215	0.93 213	0.78 216	0.62 184	1.32 200	0.98 202	0.64 215	0.78 207	0.52 190	0.51 144	0.45 161	1.73 202	0.46 167	0.67 198	0.70 209	0.61 209	0.56 194	1.11 219	1.24 223	0.99 201	1.46 202

LE_ROB	11.92 265	1.06 220	1.26 236	4.81 261	43.47 275	6.01 265	35.61 273	7.74 267	6.23 263	0.58 182	3.83 260	32.58 272	46.83 273	0.27 139	0.44 139	0.32 88	0.53 157	0.43 150	23.28 265	0.75 211	0.67 198	0.51 171	0.56 204	8.03 267	23.19 268	17.00 268	20.55 269	35.43 272

CBMV	0.71 183	0.52 177	0.47 168	0.62 177	0.52 180	0.56 174	0.41 154	0.70 189	0.63 186	0.61 190	0.39 104	1.30 199	0.47 167	0.46 190	0.72 201	0.62 208	0.62 183	0.54 191	0.79 144	0.48 172	0.67 198	0.50 163	0.40 182	0.71 212	0.79 195	0.75 178	1.53 226	2.47 233
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
sCroCo_RVC	0.40 102	0.30 89	0.24 87	0.24 61	0.22 66	0.29 85	0.18 81	0.50 107	0.32 129	0.44 72	0.33 69	0.37 51	0.37 150	0.17 48	0.45 141	0.60 206	0.55 168	0.47 167	0.64 130	0.39 131	0.68 201	0.62 196	0.22 117	0.31 137	0.48 113	0.44 101	0.58 135	0.48 95

FAT-Stereo	0.88 196	0.59 188	0.88 220	0.89 203	1.07 223	0.84 201	0.66 193	0.82 203	0.58 182	0.67 206	1.67 246	2.16 213	0.93 198	0.54 202	0.86 218	0.62 208	0.66 191	0.71 218	1.29 190	0.80 214	0.68 201	0.57 185	0.57 205	0.68 210	0.67 171	0.84 188	0.83 185	1.54 205

XQC	0.74 185	0.75 204	0.58 191	0.77 194	0.74 201	0.79 196	0.72 200	0.86 207	0.77 200	0.73 212	0.57 170	0.86 175	0.81 192	0.60 209	0.79 208	0.58 204	0.63 185	0.53 189	1.04 176	0.59 193	0.68 201	0.70 209	0.52 198	0.57 196	0.90 205	1.03 212	1.04 202	0.77 156

SANet	1.13 209	0.67 200	0.77 212	0.78 195	0.74 201	0.93 208	0.62 190	1.30 229	1.22 225	0.60 187	0.96 219	5.83 248	2.57 231	0.63 214	0.77 206	0.49 179	0.79 211	0.67 214	1.08 182	0.60 196	0.68 201	0.74 215	0.78 217	0.79 220	1.05 215	1.23 221	1.17 210	2.15 225

Anonymous	0.45 133	0.34 118	0.31 121	0.30 92	0.30 117	0.33 100	0.20 89	0.52 133	0.32 129	0.39 44	0.36 84	0.45 76	0.36 143	0.17 48	0.48 152	0.59 205	0.59 176	0.51 180	1.26 188	0.43 151	0.70 205	0.55 181	0.22 117	0.27 120	0.52 131	0.50 117	0.62 147	0.55 116

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 254	0.51 176	0.68 208	0.72 187	0.57 188	0.64 185	0.77 205	0.61 177	0.48 171	0.53 139	1.02 223	115.67 277	1.14 206	0.84 222	0.57 177	0.49 179	0.71 202	0.66 211	2.72 215	0.55 189	0.72 206	0.68 205	0.41 183	0.42 173	0.75 189	0.81 187	0.72 169	1.51 204

edge stereo	1.12 207	0.82 210	1.07 229	1.15 212	1.06 222	1.25 218	1.10 218	1.12 219	0.83 206	0.65 203	1.43 237	3.44 234	1.41 213	0.68 217	0.74 203	0.69 219	0.81 214	0.62 207	2.86 217	0.74 208	0.73 207	0.75 216	0.74 215	0.66 208	0.95 209	0.88 192	1.16 209	2.01 221

STStereo	2.66 242	1.83 231	1.92 249	2.87 239	2.02 234	2.68 234	1.85 230	3.30 260	1.63 239	0.82 220	5.71 263	8.58 261	10.17 254	0.52 200	0.67 193	0.43 155	0.63 185	0.46 165	11.73 256	0.68 205	0.73 207	0.66 203	0.49 196	0.98 232	2.33 243	1.79 238	2.66 248	3.63 247

RainbowNet	1.68 225	2.49 237	1.41 238	2.98 241	2.30 242	3.12 241	2.99 242	1.00 213	0.77 200	1.29 245	0.74 197	2.63 219	1.68 219	2.76 243	1.03 227	0.77 224	1.07 227	0.76 222	2.86 217	1.15 233	0.74 209	0.59 188	3.90 247	0.77 215	1.10 218	1.16 217	1.31 221	2.07 223

DDUNet	1.05 201	1.89 232	0.53 182	2.36 230	2.10 239	2.19 229	2.32 231	0.54 144	0.68 191	0.48 101	0.80 207	1.20 195	0.24 83	2.51 238	0.69 199	0.55 194	0.83 218	0.49 173	1.68 198	0.57 192	0.75 210	0.64 201	1.31 234	0.39 167	0.57 149	0.59 144	0.69 159	0.67 146

UDG	1.07 203	1.95 233	0.54 184	2.29 228	2.24 241	2.00 228	2.51 233	0.59 171	0.72 195	0.59 185	0.83 212	1.14 190	0.31 125	2.36 235	0.66 191	0.50 181	0.89 221	0.61 206	1.81 204	0.61 199	0.78 211	0.70 209	1.26 233	0.43 176	0.61 163	0.64 156	0.69 159	0.64 139

PWC_ROB	0.76 186	0.54 183	0.66 207	0.47 154	0.56 187	0.52 168	0.70 198	0.65 180	1.26 227	0.47 97	0.75 200	0.74 168	2.10 228	0.40 179	0.79 208	0.51 186	0.83 218	0.60 204	1.37 191	0.68 205	0.78 211	0.68 205	0.35 162	0.65 207	0.60 159	0.59 144	0.76 175	1.59 210

ADCMid	0.80 189	0.59 188	0.57 190	0.53 167	0.59 190	0.75 192	0.76 203	0.93 209	1.21 224	0.54 146	0.80 207	0.99 182	0.98 202	0.44 187	0.84 216	0.60 206	0.74 206	0.55 196	1.72 201	0.55 189	0.79 213	0.81 220	0.60 208	0.50 185	0.79 195	0.90 197	0.71 167	1.76 215

ADCPNet	0.84 192	0.59 188	0.55 186	0.63 180	0.73 200	0.63 182	0.74 202	0.75 199	0.84 208	0.64 198	0.79 206	0.73 167	1.44 214	0.50 195	0.74 203	0.65 213	0.71 202	0.54 191	1.84 205	0.71 207	0.79 213	0.78 217	0.53 200	0.60 199	0.93 208	1.31 225	0.83 185	2.11 224

Anonymous3	0.56 165	0.45 159	0.31 121	0.31 93	0.33 130	0.46 147	0.37 142	0.57 160	0.51 174	0.56 169	0.38 95	1.04 185	0.36 143	0.26 136	0.76 205	0.69 219	0.66 191	0.58 202	1.04 176	0.51 182	0.81 215	0.97 227	0.26 135	0.29 124	0.59 155	0.62 152	0.76 175	0.56 121

ACVNet_1	1.85 229	2.91 250	1.43 240	3.48 249	2.62 251	3.35 248	3.34 247	1.17 223	0.93 213	1.03 231	0.87 213	2.83 225	1.40 212	2.82 247	0.83 214	0.56 195	1.32 237	0.81 227	6.24 241	1.02 228	0.83 216	0.72 212	4.04 250	0.78 218	1.22 223	0.99 209	0.97 197	1.37 200

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 205	1.02 217	0.89 222	1.25 216	0.83 209	0.90 205	1.07 216	1.23 226	1.56 235	1.03 231	0.76 204	1.19 191	0.86 195	0.98 227	0.98 225	0.74 222	0.64 187	0.72 219	3.50 221	0.86 220	0.85 217	0.98 230	0.82 221	0.89 226	1.20 222	0.93 200	0.86 192	1.68 211

G-Net	1.20 213	0.75 204	0.97 225	0.67 182	0.65 195	0.92 207	0.60 189	1.00 213	1.35 230	0.74 213	1.47 240	5.51 245	0.92 197	0.44 187	0.83 214	0.84 228	0.76 209	0.66 211	1.97 208	1.52 247	0.85 217	0.87 222	0.54 202	0.70 211	0.86 204	1.24 223	1.82 234	2.89 240

ACVNet_2	2.32 240	2.71 245	1.69 246	3.41 248	2.53 249	3.05 239	3.01 243	1.38 234	1.11 219	1.11 238	0.96 219	2.71 222	1.91 223	2.55 242	0.95 224	0.76 223	1.77 247	0.76 222	16.37 262	1.21 237	0.87 219	0.72 212	3.93 249	1.11 240	1.70 233	1.17 218	1.50 224	1.83 218

MFN_U_SF_RVC	1.10 206	0.86 211	0.65 205	0.98 208	0.79 205	1.12 215	1.03 215	1.10 218	0.83 206	1.09 236	1.61 245	1.55 204	1.22 210	0.86 224	1.16 240	0.66 215	0.60 178	0.60 204	4.87 233	0.76 212	0.88 220	0.90 225	0.53 200	0.82 222	0.98 211	0.92 198	0.98 199	1.32 197

MANE	4.47 252	1.62 228	3.30 262	2.34 229	1.90 233	2.28 230	1.66 229	2.83 257	3.11 256	0.83 221	1.12 229	7.77 258	8.15 252	0.56 204	0.79 208	0.87 229	0.82 215	13.62 266	5.80 238	0.59 193	0.94 221	0.60 191	0.48 193	0.91 228	7.29 262	9.34 264	14.90 267	26.25 269

pmcnn	0.86 195	0.56 184	0.38 145	0.70 185	0.60 192	0.81 199	0.62 190	0.63 179	0.44 162	0.49 108	0.81 210	1.86 206	2.35 230	0.23 116	0.54 170	0.64 212	0.74 206	0.54 191	2.20 211	0.60 196	0.94 221	0.57 185	0.51 197	0.53 193	0.78 194	0.75 178	1.48 223	2.01 221

Dean	2.18 236	3.00 255	1.41 238	3.65 250	3.00 256	3.31 245	3.34 247	1.62 243	1.76 241	1.34 248	1.15 231	3.10 229	3.59 235	2.78 245	1.12 236	0.88 230	1.64 244	1.06 242	3.90 227	1.55 249	0.98 223	0.82 221	4.20 252	1.27 244	2.36 246	1.90 240	2.17 241	1.95 220

AnyNet_C32	0.85 194	0.47 165	0.49 175	0.50 160	0.51 174	0.63 182	0.58 187	0.74 196	1.45 232	0.60 187	0.80 207	0.74 168	0.50 173	0.49 192	0.82 213	0.68 218	0.75 208	0.68 215	1.18 184	0.54 186	0.98 223	0.88 223	0.48 193	0.61 200	0.74 188	0.98 206	0.71 167	4.30 251

WAO-7	1.75 227	1.50 227	1.58 242	2.10 226	1.51 228	1.41 221	1.46 226	1.80 248	2.17 249	1.51 252	3.52 258	3.39 233	4.26 240	1.05 231	1.44 250	1.11 242	1.19 231	0.94 233	3.26 219	1.24 239	0.99 225	1.06 237	0.61 209	1.41 249	1.44 228	1.56 233	1.47 222	2.35 229

AMNet	0.92 198	0.91 213	0.88 220	0.91 204	0.95 217	0.96 209	0.87 210	0.71 192	0.88 210	0.90 224	0.98 222	0.99 182	0.64 185	0.95 226	0.89 221	1.00 239	1.06 224	0.97 237	0.96 167	0.97 225	1.02 226	0.97 227	0.52 198	0.91 228	0.91 206	0.98 206	1.06 204	1.14 186

PVD	1.07 203	0.87 212	0.87 219	0.94 205	0.87 213	1.00 211	0.85 206	1.55 241	1.56 235	0.60 187	0.93 217	1.21 196	1.66 218	0.79 220	0.88 219	0.77 224	1.06 224	0.78 225	1.74 203	0.84 218	1.05 227	1.08 240	0.65 211	0.76 214	1.19 221	1.45 231	1.30 219	1.77 216

PSMNet_ROB	1.96 231	2.74 247	1.24 233	2.52 233	1.79 232	3.39 251	2.92 239	1.22 225	1.19 222	1.32 247	1.42 236	2.74 224	3.87 238	2.53 241	1.17 241	0.79 226	1.30 234	0.85 231	5.35 236	1.19 234	1.06 228	0.97 227	4.07 251	1.12 242	1.56 232	1.42 229	1.57 227	1.58 207

IMH	2.38 241	2.57 241	1.64 245	3.03 245	2.50 248	3.36 249	3.51 251	1.45 238	1.91 245	1.03 231	1.08 225	3.49 235	8.04 251	3.63 253	1.13 239	0.90 233	1.63 242	0.99 238	4.48 230	1.36 243	1.08 229	0.96 226	4.57 255	1.11 240	2.03 237	1.61 234	1.79 232	3.48 246

IMH-64-1	2.14 234	2.52 238	1.62 243	3.01 243	2.45 244	3.32 246	3.49 249	1.41 235	1.89 243	1.00 227	1.09 226	3.32 231	4.52 242	3.28 251	1.18 242	0.90 233	1.59 240	0.94 233	3.67 222	1.33 240	1.12 230	1.00 232	4.55 253	1.06 236	2.07 238	1.40 226	1.68 229	2.36 230

IMH-64	2.14 234	2.52 238	1.62 243	3.01 243	2.45 244	3.32 246	3.49 249	1.41 235	1.89 243	1.00 227	1.09 226	3.32 231	4.52 242	3.28 251	1.18 242	0.90 233	1.59 240	0.94 233	3.67 222	1.33 240	1.12 230	1.00 232	4.55 253	1.06 236	2.07 238	1.40 226	1.68 229	2.36 230

ELAS	1.96 231	1.69 229	1.23 232	2.25 227	1.75 230	2.41 231	1.49 227	1.55 241	1.80 242	0.89 223	2.14 251	7.05 255	6.02 248	0.61 211	0.88 219	0.63 210	1.06 224	0.78 225	2.32 213	0.80 214	1.15 232	1.19 243	0.79 218	0.98 232	3.21 256	2.53 254	2.67 250	3.05 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STTRV1_RVC		0.66 199	0.50 176	0.82 198	0.61 193	0.81 199	0.69 197	0.76 200	0.76 199	0.71 208	0.74 197	1.29 198	1.60 217	0.78 219	0.99 226	0.50 181	1.15 229	0.57 200		1.10 232	1.18 233	0.79 218		0.87 224	0.83 203	0.95 201	1.11 207	2.15 225

MFMNet_re	1.17 212	1.06 220	0.95 224	1.17 213	0.98 219	1.44 223	1.14 219	1.07 217	1.32 229	1.00 227	1.12 229	2.07 211	1.16 207	0.84 222	1.04 228	1.01 240	1.30 234	1.05 240	2.06 209	1.00 227	1.19 234	0.98 230	0.96 226	0.97 231	0.98 211	0.92 198	1.30 219	1.42 201

ELAS_RVC	1.92 230	1.47 225	1.24 233	2.08 225	1.53 229	3.37 250	1.51 228	1.46 239	1.11 219	0.91 225	2.26 252	6.93 253	6.00 247	0.61 211	0.85 217	0.63 210	1.07 227	0.81 227	2.14 210	0.85 219	1.19 234	1.19 243	0.81 220	1.04 235	3.02 252	2.05 243	2.69 251	2.88 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	2.29 239	2.69 244	1.56 241	4.79 260	2.63 252	3.26 244	3.58 252	1.30 229	1.38 231	1.61 254	1.27 233	2.94 226	3.52 234	2.79 246	1.07 233	0.88 230	1.50 239	1.09 243	6.15 240	1.42 244	1.24 236	1.14 241	3.90 247	1.43 251	2.52 249	1.66 235	2.05 239	2.34 228

DPSNet	1.63 222	0.63 195	0.62 200	0.87 201	0.82 208	1.02 212	0.59 188	0.68 186	0.90 211	0.45 76	0.50 148	5.87 249	2.58 232	0.29 146	1.06 230	1.04 241	1.03 223	0.91 232	13.68 260	0.88 221	1.24 236	0.89 224	1.13 229	1.02 234	1.25 225	1.42 229	1.17 210	1.35 199

SAMSARA	1.12 207	0.61 194	0.85 218	0.70 185	0.65 195	0.66 188	0.66 193	1.25 227	0.98 216	0.77 215	0.70 191	0.93 180	2.06 227	0.59 206	1.05 229	0.80 227	0.77 210	0.75 221	1.62 197	0.77 213	1.27 238	1.40 251	0.42 187	0.78 218	2.33 243	2.27 249	2.28 242	2.31 227

ADCS	1.05 201	0.75 204	0.64 201	0.73 189	0.75 203	0.80 198	0.68 195	0.98 212	1.58 237	0.62 193	0.89 214	1.13 189	1.68 219	0.59 206	1.06 230	1.18 246	1.01 222	0.82 229	1.89 206	0.93 223	1.30 239	1.26 247	0.59 207	0.77 215	0.99 213	2.08 244	1.04 202	1.74 212

WAO-8	2.81 243	2.84 248	1.93 250	4.63 257	2.49 246	3.42 252	2.87 237	1.88 249	3.27 258	1.37 249	1.46 238	4.92 240	7.73 249	3.64 254	1.31 245	1.16 244	1.83 248	1.15 247	6.68 245	2.14 256	1.34 240	1.05 235	2.87 241	1.34 246	3.29 257	2.12 245	2.43 245	4.61 253

WAO-6	1.99 233	2.09 234	1.24 233	2.53 234	2.08 237	2.68 234	2.63 235	1.44 237	1.93 246	1.37 249	1.15 231	3.11 230	4.32 241	2.51 238	1.45 251	1.18 246	1.76 246	1.09 243	2.63 214	1.34 242	1.34 240	1.26 247	2.43 239	1.33 245	2.19 241	1.97 241	1.94 238	2.72 238

TorneroNet	5.35 257	3.54 257	2.08 254	3.85 252	3.06 257	4.35 257	4.55 256	1.78 247	5.81 262	1.30 246	1.48 241	6.10 251	59.26 276	3.90 262	1.29 244	0.98 238	2.50 256	1.23 249	15.91 261	1.53 248	1.34 240	1.07 239	5.16 259	1.38 248	2.49 248	2.34 252	2.12 240	4.10 249

Venus	2.81 243	2.84 248	1.93 250	4.63 257	2.49 246	3.42 252	2.87 237	1.88 249	3.27 258	1.37 249	1.46 238	4.92 240	7.73 249	3.64 254	1.31 245	1.16 244	1.83 248	1.15 247	6.68 245	2.14 256	1.34 240	1.05 235	2.87 241	1.34 246	3.29 257	2.12 245	2.43 245	4.61 253

TorneroNet-64	4.00 250	3.59 258	1.93 250	4.36 256	2.95 254	4.26 255	4.58 258	1.71 245	6.44 264	1.23 244	1.09 226	5.61 247	25.81 264	3.97 263	1.34 248	0.95 236	2.58 257	1.26 250	11.84 257	1.51 246	1.36 244	1.04 234	4.94 258	1.42 250	2.25 242	2.47 253	1.83 235	5.55 258

DispFullNet	2.28 238	2.67 243	3.43 263	2.54 235	2.31 243	2.65 233	2.56 234	1.35 233	1.31 228	2.15 260	0.96 219	8.62 262	2.71 233	2.49 237	1.12 236	1.67 257	2.75 258	1.39 251	6.61 244	2.05 255	1.38 245	1.06 237	1.21 230	0.77 215	0.92 207	0.88 192	1.50 224	2.53 236

SGM+DAISY	1.58 220	1.14 223	1.05 228	1.38 219	1.25 225	1.44 223	1.32 223	1.30 229	1.12 221	1.11 238	1.28 234	2.72 223	2.00 224	1.04 230	1.09 234	1.13 243	1.27 233	1.05 240	7.90 250	1.19 234	1.40 246	1.27 249	1.25 232	1.08 238	1.24 224	1.08 213	1.86 236	1.77 216

MADNet+	1.35 217	0.92 215	1.11 231	1.21 214	1.04 221	0.96 209	1.37 225	1.50 240	1.20 223	1.08 235	1.06 224	1.64 205	1.82 222	0.98 227	1.52 252	1.31 251	1.87 250	1.00 239	1.93 207	1.21 237	1.55 247	1.17 242	0.98 227	1.56 253	1.52 231	1.17 218	1.29 218	2.50 235

SPS-STEREO	1.34 214	1.09 222	1.04 227	1.28 217	1.18 224	1.20 216	0.98 214	1.33 232	1.23 226	1.12 240	1.29 235	2.02 209	1.20 208	0.94 225	1.12 236	1.23 248	1.30 234	1.13 246	3.84 225	1.20 236	1.66 248	1.24 246	1.22 231	1.09 239	1.17 220	1.11 215	1.58 228	1.46 202
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
KSHMR	5.04 255	3.41 256	2.38 256	4.77 259	3.49 260	4.30 256	4.29 254	2.24 254	1.95 247	1.89 256	1.87 248	3.78 237	56.60 275	4.26 264	1.69 255	1.43 253	2.22 252	1.60 254	9.78 253	1.73 251	1.68 249	1.48 253	6.29 264	1.57 254	2.43 247	2.17 248	2.30 243	4.47 252

notaker	3.58 246	3.59 258	2.75 259	6.07 262	3.32 259	4.63 259	4.56 257	2.01 252	2.21 250	1.90 257	1.51 242	7.09 256	15.50 262	3.77 259	1.72 257	1.50 254	2.35 254	1.70 256	10.97 255	2.01 254	1.69 250	1.56 254	4.87 257	1.70 256	1.51 230	1.68 236	1.89 237	2.48 234

AnyNet_C01	1.16 211	0.79 208	0.64 201	0.76 192	0.81 207	0.76 193	0.90 213	1.12 219	1.53 234	0.71 208	0.94 218	2.04 210	1.68 219	0.64 215	1.10 235	1.41 252	1.40 238	1.43 252	2.29 212	1.03 229	1.70 251	1.29 250	0.80 219	0.82 222	1.08 217	0.97 205	0.98 199	1.74 212

BEATNet-Init1	11.87 264	15.78 268	1.38 237	34.17 273	2.55 250	31.72 274	9.59 266	2.52 256	2.49 252	0.96 226	2.28 253	18.81 266	32.29 268	0.54 202	1.70 256	0.88 230	0.80 213	0.66 211	61.61 276	16.09 270	1.78 252	1.44 252	0.75 216	1.12 242	14.82 266	2.79 255	37.47 274	23.61 267

ktn	4.83 253	2.95 253	2.02 253	3.73 251	2.99 255	3.77 254	4.53 255	1.75 246	2.92 255	2.10 259	1.52 243	11.18 265	36.94 270	3.71 256	2.06 259	1.82 258	2.47 255	1.99 257	18.72 263	1.98 253	1.88 253	1.74 256	4.75 256	1.91 258	2.11 240	2.29 250	2.70 252	3.98 248

PWCK	3.72 247	2.52 238	1.72 247	3.06 246	2.07 235	3.03 238	2.98 240	1.97 251	2.05 248	2.27 261	3.31 257	5.51 245	3.67 236	1.40 232	1.32 247	0.97 237	1.74 245	1.10 245	42.82 274	1.70 250	1.90 254	1.23 245	2.24 238	1.51 252	1.84 234	2.15 247	1.79 232	2.46 232

UNDER WATER-64	3.96 249	4.37 261	2.51 258	7.01 264	4.82 264	5.45 263	5.56 260	3.42 262	2.88 254	1.94 258	1.97 249	7.85 259	8.75 253	4.47 267	1.68 254	1.29 250	3.73 261	1.68 255	6.02 239	2.22 258	1.91 255	1.82 257	7.96 268	1.98 259	2.95 251	4.40 261	2.80 253	5.47 256

UNDER WATER	3.87 248	4.07 260	2.45 257	6.40 263	4.68 263	5.32 262	5.36 259	3.27 258	3.11 256	1.70 255	1.81 247	7.54 257	10.28 255	4.28 265	1.61 253	1.24 249	3.62 260	1.58 253	6.48 243	2.35 260	1.91 255	1.64 255	7.43 267	2.14 260	3.08 253	3.53 257	2.66 248	4.95 255

LSM0	6.82 259	0.81 209	0.59 194	1.23 215	1.02 220	1.29 220	1.18 220	1.65 244	1.45 232	1.18 242	1.52 243	2.65 221	4.03 239	0.51 197	59.80 276	70.35 276	1.18 230	0.77 224	10.00 254	1.47 245	2.50 257	3.56 263	0.65 211	0.90 227	1.33 226	1.41 228	2.40 244	8.70 261

DGSMNet	1.34 214	0.76 207	0.84 217	0.84 200	0.77 204	0.89 203	0.87 210	0.82 203	0.69 193	1.13 241	5.02 262	1.26 197	0.85 194	0.72 218	1.06 230	1.62 256	1.63 242	0.95 236	3.26 219	1.05 230	2.68 258	2.86 261	0.72 214	0.88 225	0.79 195	0.96 202	0.90 194	1.21 191

JetBlue	3.47 245	2.94 252	2.19 255	4.01 255	3.28 258	4.39 258	3.86 253	2.36 255	2.38 251	1.19 243	0.90 216	7.02 254	1.50 215	3.19 250	1.37 249	1.50 254	2.33 253	2.09 258	3.87 226	1.73 251	2.93 259	2.27 258	1.98 236	1.67 255	2.33 243	4.93 262	2.98 254	22.60 266

SPstereo	2.24 237	1.49 226	1.89 248	1.52 222	1.44 227	1.58 225	1.36 224	2.01 252	1.65 240	1.52 253	2.53 254	2.99 228	5.33 246	1.61 233	1.87 258	2.90 261	2.09 251	2.24 259	2.84 216	2.23 259	2.95 260	2.64 259	1.71 235	1.81 257	1.98 236	2.32 251	2.62 247	3.27 244

HanzoNet	10.34 261	6.49 265	3.95 264	14.30 267	6.07 265	19.42 268	21.47 271	6.96 266	10.04 266	2.64 263	2.68 256	30.46 270	52.16 274	23.13 273	2.36 260	2.79 260	5.38 263	2.60 261	25.05 266	5.07 264	3.22 261	2.85 260	8.74 269	2.65 261	4.75 260	4.05 260	4.27 259	5.54 257

MeshStereo	1.81 228	1.02 217	0.72 210	1.89 224	1.26 226	1.43 222	0.87 210	1.14 221	0.79 203	0.66 204	0.89 214	8.39 260	5.02 245	0.40 179	0.89 221	0.65 213	0.66 191	0.54 191	4.56 231	0.61 199	3.32 262	0.80 219	0.65 211	0.75 213	1.97 235	1.46 232	3.34 257	4.12 250
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
DPSimNet_ROB	5.25 256	2.91 250	3.05 260	2.71 237	2.70 253	2.74 236	3.01 243	3.28 259	3.44 260	2.70 264	24.36 272	5.90 250	13.71 260	2.93 248	2.87 262	4.00 263	3.18 259	2.34 260	22.47 264	3.37 262	4.40 263	3.75 264	2.59 240	2.84 263	3.39 259	3.00 256	3.30 256	6.87 259

JetRed	5.83 258	4.38 262	5.23 265	3.30 247	4.12 262	5.85 264	9.23 265	4.20 263	2.78 253	2.31 262	2.00 250	5.46 244	1.20 208	5.68 268	3.38 263	3.88 262	6.46 266	6.52 263	3.80 224	2.98 261	6.60 264	4.97 265	5.41 260	2.73 262	9.22 263	21.91 269	5.29 261	18.57 264

LRCNet_RVC	19.16 269	27.96 270	9.75 267	30.25 272	27.88 273	31.68 273	26.10 272	20.49 274	8.68 265	28.66 274	28.73 273	30.64 271	23.65 263	32.48 274	8.43 265	1.88 259	23.05 271	16.90 269	40.24 271	17.44 271	6.93 265	3.35 262	35.23 273	25.28 272	1.49 229	1.01 210	5.96 262	3.25 243

MADNet++	4.30 251	2.97 254	3.19 261	2.44 231	3.80 261	2.62 232	3.22 246	3.36 261	4.11 261	3.55 265	3.66 259	5.40 243	4.86 244	3.12 249	2.43 261	4.06 264	3.95 262	3.22 262	6.34 242	4.44 263	7.73 266	13.41 267	2.00 237	3.91 264	3.19 254	7.99 263	3.68 258	3.33 245

DGTPSM_ROB	10.91 262	5.63 263	16.64 268	3.95 253	7.34 266	4.92 260	7.44 261	4.30 264	11.23 267	4.12 266	8.40 264	4.53 238	13.14 257	3.85 260	12.94 266	13.80 266	6.33 264	15.35 267	7.08 247	11.58 266	8.21 267	20.96 268	5.52 261	10.97 268	11.26 264	29.88 272	12.66 264	32.49 270

DPSMNet_ROB	11.00 263	5.63 263	16.64 268	3.96 254	7.34 266	4.92 260	7.44 261	4.30 264	11.25 268	4.13 267	8.58 265	4.57 239	14.55 261	3.88 261	12.94 266	13.80 266	6.34 265	15.40 268	7.85 249	11.58 266	8.22 268	20.97 269	5.52 261	10.97 268	11.28 265	29.87 271	12.66 264	32.49 270

PML	26.01 270	16.47 269	5.54 266	20.38 271	13.16 270	20.84 269	9.63 267	9.23 268	69.83 277	17.73 273	139.43 277	91.26 276	98.96 277	9.19 272	8.28 264	7.65 265	13.69 267	6.52 263	31.86 270	6.30 265	10.00 269	7.86 266	5.54 263	5.57 265	24.82 270	10.77 265	31.09 271	10.74 262

DPSM_ROB	17.13 267	15.19 266	21.09 270	8.59 265	8.29 268	12.91 266	8.41 263	9.74 269	14.29 269	8.00 268	8.92 266	10.02 263	13.15 258	3.71 256	17.12 268	17.90 268	17.95 269	19.75 270	13.14 258	14.59 268	24.07 270	27.10 270	6.34 265	14.03 270	30.70 272	38.45 273	35.86 272	43.05 273

DPSM	17.13 267	15.19 266	21.09 270	8.59 265	8.29 268	12.91 266	8.41 263	9.74 269	14.29 269	8.00 268	8.92 266	10.02 263	13.15 258	3.71 256	17.12 268	17.90 268	17.95 269	19.75 270	13.14 258	14.59 268	24.07 270	27.10 270	6.34 265	14.03 270	30.70 272	38.45 273	35.86 272	43.05 273

HaxPig	36.95 274	39.38 274	36.02 272	37.94 274	42.14 274	37.82 275	41.49 274	37.89 275	39.02 274	47.01 275	48.90 275	44.27 273	35.80 269	36.82 275	38.89 274	36.75 274	45.48 275	48.70 275	40.83 272	39.66 275	36.10 272	30.92 272	47.77 275	39.68 276	18.58 267	16.85 267	13.59 266	19.32 265

AVERAGE_ROB	39.07 275	42.10 275	39.04 273	43.37 275	44.15 276	43.08 276	43.88 275	43.21 276	40.00 275	47.62 276	48.04 274	44.84 274	39.97 271	43.46 277	38.33 273	36.44 273	46.53 276	49.04 276	41.84 273	40.32 276	39.63 273	34.70 273	46.76 274	39.74 277	24.66 269	16.71 266	19.73 268	17.80 263

MEDIAN_ROB	40.90 276	43.34 276	39.72 274	44.06 276	45.29 277	43.61 277	44.70 276	43.97 277	40.60 276	50.37 277	51.53 276	46.75 275	40.36 272	41.80 276	40.48 275	38.16 275	48.55 277	51.45 277	44.21 275	42.99 277	40.94 274	34.86 274	48.85 276	41.17 278	25.23 271	24.02 270	21.83 270	25.36 268

CasAABBNet	34.41 272	30.51 271	42.45 275	17.22 268	16.57 271	25.84 270	16.81 268	19.09 271	28.74 271	16.65 272	18.06 270	20.17 267	26.39 265	7.50 269	34.38 270	35.87 270	36.10 274	39.70 272	26.18 267	29.35 274	48.14 275	54.75 277	12.73 272	28.31 275	61.71 274	77.35 275	71.94 275	86.51 275

MyStereo03	34.45 273	30.52 272	42.47 276	17.26 269	16.71 272	26.07 271	16.92 269	19.55 272	28.76 272	16.17 270	17.98 268	20.17 267	26.47 266	7.52 270	34.40 271	35.99 271	36.08 272	39.75 273	26.27 268	29.34 272	48.43 276	54.62 275	12.72 270	28.26 273	61.75 275	77.38 276	72.05 276	86.69 276

MyStereo02	33.84 271	30.52 272	42.47 276	17.26 269	0.00 1	26.07 271	16.92 269	19.55 272	28.76 272	16.17 270	17.98 268	20.17 267	26.47 266	7.52 270	34.40 271	35.99 271	36.08 272	39.75 273	26.27 268	29.34 272	48.43 276	54.62 275	12.72 270	28.26 273	61.75 275	77.38 276	72.05 276	86.69 276

ASD4																								6.32 266

Low-res two-view benchmark