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.

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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

MLG-Stereo_test1	0.12 3	0.08 2	0.07 2	0.07 5	0.07 7	0.07 3	0.06 15	0.11 2	0.09 10	0.16 20	0.09 10	0.17 18	0.06 1	0.05 4	0.16 3	0.18 4	0.22 9	0.19 14	0.22 14	0.12 5	0.23 12	0.11 1	0.06 3	0.06 1	0.15 4	0.12 2	0.21 9	0.14 10

MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 4	0.06 1	0.08 14	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 15	0.07 5	0.16 11	0.06 1	0.05 4	0.17 5	0.18 4	0.22 9	0.19 14	0.19 6	0.12 5	0.21 9	0.12 5	0.06 3	0.06 1	0.15 4	0.12 2	0.20 7	0.14 10

CroCo-Stereo	0.13 5	0.09 3	0.08 4	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 14	0.05 1	0.10 4	0.03 1	0.13 6	0.06 1	0.04 1	0.24 22	0.26 22	0.20 4	0.18 10	0.20 9	0.11 2	0.24 17	0.15 9	0.05 1	0.06 1	0.22 23	0.20 21	0.23 12	0.15 12
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
CoSv	0.13 5	0.17 21	0.08 4	0.08 8	0.07 7	0.17 35	0.07 20	0.15 16	0.10 14	0.13 12	0.06 3	0.10 2	0.07 7	0.04 1	0.17 5	0.20 7	0.21 7	0.12 2	0.22 14	0.12 5	0.20 6	0.11 1	0.06 3	0.07 4	0.22 23	0.15 10	0.19 5	0.11 1

AIO-test1	0.13 5	0.09 3	0.08 4	0.06 1	0.07 7	0.11 18	0.04 1	0.17 23	0.13 27	0.15 15	0.16 25	0.19 23	0.08 13	0.09 25	0.18 9	0.22 13	0.19 2	0.16 6	0.15 1	0.14 12	0.17 1	0.14 7	0.08 13	0.07 4	0.14 2	0.14 7	0.13 2	0.12 5

Pointernet	0.11 1	0.09 3	0.06 1	0.07 5	0.06 4	0.09 11	0.08 27	0.13 9	0.06 2	0.11 6	0.09 10	0.10 2	0.07 7	0.06 9	0.16 3	0.16 2	0.19 2	0.11 1	0.18 3	0.09 1	0.17 1	0.11 1	0.08 13	0.07 4	0.14 2	0.12 2	0.24 15	0.12 5

111111	0.13 5	0.16 18	0.08 4	0.12 19	0.10 20	0.07 3	0.06 15	0.12 5	0.12 23	0.07 1	0.10 13	0.15 9	0.09 18	0.05 4	0.19 10	0.21 10	0.22 9	0.18 10	0.19 6	0.13 9	0.23 12	0.18 16	0.10 28	0.08 7	0.16 8	0.14 7	0.19 5	0.11 1

MLG-Stereo_test2	0.16 20	0.12 10	0.10 15	0.10 14	0.08 14	0.09 11	0.05 6	0.18 25	0.11 16	0.20 28	0.07 5	0.23 27	0.08 13	0.08 20	0.19 10	0.23 16	0.30 28	0.25 30	0.31 30	0.18 23	0.28 26	0.17 12	0.09 22	0.08 7	0.20 18	0.16 11	0.29 24	0.21 27

LG-Stereo	0.15 14	0.11 8	0.08 4	0.09 12	0.11 24	0.11 18	0.05 6	0.15 16	0.11 16	0.19 27	0.12 14	0.26 30	0.09 18	0.06 9	0.19 10	0.20 7	0.23 15	0.16 6	0.18 3	0.14 12	0.23 12	0.20 23	0.05 1	0.08 7	0.17 13	0.18 17	0.24 15	0.15 12

MM-Stereo_test3	0.13 5	0.13 11	0.08 4	0.10 14	0.07 7	0.07 3	0.05 6	0.19 26	0.14 30	0.15 15	0.06 3	0.13 6	0.06 1	0.07 13	0.15 1	0.15 1	0.23 15	0.15 4	0.21 11	0.12 5	0.18 4	0.18 16	0.08 13	0.08 7	0.15 4	0.11 1	0.28 22	0.15 12

MM-Stereo_test1	0.13 5	0.13 11	0.08 4	0.11 17	0.06 4	0.08 7	0.05 6	0.15 16	0.11 16	0.16 20	0.07 5	0.15 9	0.06 1	0.07 13	0.17 5	0.18 4	0.23 15	0.17 9	0.22 14	0.14 12	0.20 6	0.14 7	0.08 13	0.08 7	0.16 8	0.13 5	0.25 17	0.15 12

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 3	0.04 1	0.13 9	0.12 23	0.11 6	0.14 17	0.16 11	0.07 7	0.06 9	0.15 1	0.17 3	0.15 1	0.13 3	0.16 2	0.11 2	0.17 1	0.13 6	0.06 3	0.08 7	0.11 1	0.14 7	0.10 1	0.11 1

IGEV-Stereo++	0.16 20	0.24 34	0.09 14	0.13 21	0.13 26	0.10 16	0.05 6	0.15 16	0.13 27	0.12 9	0.16 25	0.16 11	0.11 27	0.07 13	0.21 16	0.22 13	0.22 9	0.18 10	0.21 11	0.16 18	0.22 11	0.27 41	0.09 22	0.08 7	0.17 13	0.18 17	0.25 17	0.18 22

U	0.15 14	0.11 8	0.08 4	0.06 1	0.05 2	0.09 11	0.04 1	0.16 21	0.06 2	0.15 15	0.04 2	0.17 18	0.07 7	0.05 4	0.22 18	0.28 29	0.26 24	0.23 27	0.27 25	0.17 20	0.28 26	0.19 20	0.06 3	0.08 7	0.26 27	0.23 34	0.23 12	0.20 25

MoCha-V2	0.14 11	0.15 16	0.11 18	0.12 19	0.09 17	0.11 18	0.09 34	0.13 9	0.08 7	0.13 12	0.18 30	0.17 18	0.07 7	0.07 13	0.17 5	0.23 16	0.20 4	0.20 17	0.25 22	0.14 12	0.29 30	0.17 12	0.08 13	0.08 7	0.17 13	0.16 11	0.15 3	0.11 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 11	0.10 6	0.08 4	0.08 8	0.08 14	0.08 7	0.05 6	0.12 5	0.06 2	0.22 34	0.07 5	0.16 11	0.07 7	0.04 1	0.20 13	0.26 22	0.22 9	0.19 14	0.26 24	0.11 2	0.28 26	0.16 10	0.06 3	0.08 7	0.22 23	0.23 34	0.20 7	0.16 17

MM-Stereo_test2	0.15 14	0.19 25	0.11 18	0.16 31	0.11 24	0.08 7	0.05 6	0.14 14	0.11 16	0.20 28	0.08 9	0.12 4	0.08 13	0.09 25	0.20 13	0.22 13	0.25 20	0.20 17	0.20 9	0.18 23	0.25 18	0.21 27	0.10 28	0.10 17	0.16 8	0.16 11	0.21 9	0.16 17

GREAT-IGEV	0.15 14	0.15 16	0.11 18	0.08 8	0.06 4	0.08 7	0.05 6	0.16 21	0.10 14	0.12 9	0.13 15	0.25 29	0.09 18	0.08 20	0.22 18	0.25 18	0.24 19	0.16 6	0.23 18	0.13 9	0.18 4	0.16 10	0.09 22	0.10 17	0.15 4	0.16 11	0.31 28	0.13 9

RAStereo	0.19 27	0.16 18	0.10 15	0.08 8	0.07 7	0.09 11	0.06 15	0.21 28	0.09 10	0.45 68	0.09 10	0.26 30	0.08 13	0.07 13	0.25 24	0.26 22	0.28 27	0.25 30	0.33 34	0.15 17	0.35 38	0.18 16	0.08 13	0.10 17	0.28 36	0.23 34	0.25 17	0.24 33

RSM++	0.17 22	0.18 24	0.13 25	0.17 37	0.10 20	0.14 24	0.07 20	0.13 9	0.13 27	0.12 9	0.14 17	0.17 18	0.11 27	0.08 20	0.25 24	0.27 28	0.25 20	0.21 22	0.23 18	0.18 23	0.26 20	0.21 27	0.08 13	0.10 17	0.20 18	0.18 17	0.29 24	0.18 22

RSM	0.15 14	0.16 18	0.12 22	0.14 25	0.09 17	0.14 24	0.06 15	0.10 1	0.08 7	0.09 3	0.15 20	0.14 8	0.10 23	0.07 13	0.22 18	0.25 18	0.21 7	0.20 17	0.18 3	0.17 20	0.25 18	0.18 16	0.08 13	0.10 17	0.16 8	0.16 11	0.27 21	0.15 12

RAFT	0.17 22	0.13 11	0.10 15	0.16 31	0.07 7	0.21 49	0.05 6	0.25 32	0.12 23	0.14 14	0.15 20	0.16 11	0.10 23	0.05 4	0.21 16	0.20 7	0.23 15	0.15 4	0.28 26	0.13 9	0.21 9	0.17 12	0.07 10	0.10 17	0.26 27	0.24 37	0.33 30	0.23 30

GIP-stereo	0.17 22	0.21 29	0.13 25	0.15 27	0.09 17	0.09 11	0.07 20	0.12 5	0.09 10	0.16 20	0.13 15	0.16 11	0.08 13	0.15 47	0.27 30	0.25 18	0.25 20	0.21 22	0.24 20	0.19 30	0.27 22	0.20 23	0.07 10	0.11 23	0.20 18	0.22 28	0.35 37	0.17 19

DEFOM-Stereo	0.21 29	0.19 25	0.12 22	0.18 41	0.13 26	0.20 47	0.08 27	0.19 26	0.14 30	0.16 20	0.23 50	0.21 26	0.10 23	0.12 36	0.27 30	0.29 34	0.34 37	0.28 37	0.32 31	0.22 42	0.32 32	0.21 27	0.12 36	0.11 23	0.26 27	0.22 28	0.47 57	0.29 41

AIO-Stereo	0.15 14	0.17 21	0.12 22	0.17 37	0.10 20	0.12 21	0.06 15	0.11 2	0.08 7	0.10 4	0.14 17	0.12 4	0.09 18	0.08 20	0.20 13	0.21 10	0.20 4	0.20 17	0.21 11	0.17 20	0.23 12	0.20 23	0.07 10	0.11 23	0.17 13	0.16 11	0.23 12	0.12 5

AEACV	0.19 27	0.31 50	0.14 28	0.17 37	0.13 26	0.12 21	0.07 20	0.15 16	0.07 6	0.16 20	0.15 20	0.18 22	0.11 27	0.11 32	0.25 24	0.25 18	0.32 30	0.23 27	0.35 38	0.18 23	0.27 22	0.22 33	0.11 34	0.11 23	0.20 18	0.22 28	0.25 17	0.18 22

ProNet	0.14 11	0.13 11	0.14 28	0.11 17	0.07 7	0.14 24	0.12 47	0.13 9	0.06 2	0.08 2	0.24 55	0.09 1	0.06 1	0.07 13	0.22 18	0.21 10	0.22 9	0.18 10	0.19 6	0.14 12	0.20 6	0.11 1	0.12 36	0.11 23	0.16 8	0.13 5	0.17 4	0.12 5

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 54	0.24 34	0.17 39	0.23 64	0.19 52	0.18 39	0.08 27	0.49 75	0.25 74	0.54 114	0.21 43	0.32 38	0.17 48	0.17 58	0.29 35	0.39 65	0.45 66	0.36 75	0.50 63	0.26 64	0.56 127	0.49 119	0.13 44	0.13 28	0.31 55	0.26 43	0.45 54	0.30 43

IGEV-Stereo+	0.27 41	0.25 37	0.14 28	0.22 51	0.14 33	0.13 23	0.07 20	0.36 43	0.20 46	0.55 121	0.23 50	0.38 56	0.14 35	0.16 54	0.26 29	0.35 49	0.40 56	0.35 71	0.48 59	0.24 51	0.44 63	0.51 131	0.12 36	0.13 28	0.28 36	0.20 21	0.34 34	0.23 30

StereoVision	0.18 25	0.13 11	0.11 18	0.09 12	0.14 33	0.16 30	0.08 27	0.17 23	0.17 34	0.15 15	0.15 20	0.16 11	0.10 23	0.06 9	0.25 24	0.26 22	0.27 25	0.22 24	0.22 14	0.16 18	0.23 12	0.17 12	0.06 3	0.13 28	0.28 36	0.29 49	0.38 42	0.28 39

LG-Stereo_L2	0.26 37	0.31 50	0.17 39	0.13 21	0.13 26	0.14 24	0.07 20	0.42 55	0.20 46	0.48 79	0.22 47	0.40 60	0.14 35	0.17 58	0.30 41	0.37 58	0.39 53	0.28 37	0.40 44	0.19 30	0.45 67	0.35 56	0.09 22	0.14 31	0.30 45	0.22 28	0.33 30	0.33 51

LG-Stereo_L1	0.27 41	0.30 49	0.17 39	0.13 21	0.13 26	0.15 28	0.08 27	0.42 55	0.21 50	0.49 88	0.20 39	0.39 59	0.15 41	0.15 47	0.30 41	0.38 61	0.39 53	0.29 45	0.40 44	0.18 23	0.47 81	0.35 56	0.08 13	0.14 31	0.30 45	0.21 26	0.37 41	0.36 59

AIO_rvc	0.25 33	0.34 57	0.16 34	0.19 43	0.15 38	0.18 39	0.11 42	0.39 48	0.22 53	0.30 42	0.16 25	0.32 38	0.12 31	0.18 61	0.27 30	0.26 22	0.33 33	0.22 24	0.38 41	0.20 36	0.42 55	0.44 98	0.13 44	0.14 31	0.28 36	0.22 28	0.33 30	0.21 27

MLG-Stereo_test3	0.23 30	0.17 21	0.13 25	0.14 25	0.17 45	0.16 30	0.09 34	0.21 28	0.12 23	0.21 31	0.18 30	0.35 44	0.11 27	0.15 47	0.29 35	0.26 22	0.33 33	0.28 37	0.63 116	0.18 23	0.40 47	0.41 78	0.11 34	0.15 34	0.21 22	0.21 26	0.33 30	0.27 37

LG-G_1	0.25 33	0.22 30	0.19 46	0.23 64	0.22 62	0.22 55	0.12 47	0.28 35	0.11 16	0.21 31	0.20 39	0.35 44	0.14 35	0.18 61	0.31 45	0.30 38	0.35 41	0.32 50	0.51 66	0.24 51	0.39 45	0.26 38	0.10 28	0.15 34	0.27 32	0.24 37	0.36 39	0.34 53

LG-G	0.25 33	0.22 30	0.19 46	0.23 64	0.22 62	0.22 55	0.12 47	0.28 35	0.11 16	0.21 31	0.20 39	0.35 44	0.14 35	0.18 61	0.31 45	0.30 38	0.35 41	0.32 50	0.51 66	0.24 51	0.39 45	0.26 38	0.10 28	0.15 34	0.27 32	0.24 37	0.36 39	0.34 53

AIO_test	0.27 41	0.39 85	0.19 46	0.29 91	0.19 52	0.18 39	0.14 64	0.42 55	0.23 58	0.33 46	0.19 34	0.37 54	0.18 52	0.18 61	0.25 24	0.29 34	0.34 37	0.24 29	0.39 42	0.21 39	0.49 91	0.46 107	0.13 44	0.15 34	0.30 45	0.28 47	0.41 49	0.21 27

Occ-G	0.18 25	0.26 39	0.15 31	0.17 37	0.14 33	0.15 28	0.07 20	0.12 5	0.11 16	0.11 6	0.22 47	0.20 25	0.09 18	0.10 28	0.28 34	0.28 29	0.25 20	0.22 24	0.29 28	0.19 30	0.26 20	0.19 20	0.10 28	0.15 34	0.19 17	0.18 17	0.29 24	0.17 19

MaDis-Stereo	0.26 37	0.20 28	0.16 34	0.10 14	0.10 20	0.10 16	0.08 27	0.24 31	0.14 30	0.36 48	0.16 25	0.36 52	0.12 31	0.08 20	0.33 49	0.35 49	0.39 53	0.35 71	0.53 79	0.20 36	0.40 47	0.26 38	0.13 44	0.15 34	0.39 84	0.39 88	0.40 48	0.49 90

anonymousdsp	0.25 33	0.23 32	0.19 46	0.16 31	0.14 33	0.18 39	0.10 39	0.37 46	0.19 43	0.32 45	0.22 47	0.32 38	0.12 31	0.14 43	0.29 35	0.32 45	0.32 30	0.28 37	0.39 42	0.22 42	0.46 74	0.31 49	0.12 36	0.15 34	0.26 27	0.20 21	0.52 75	0.20 25

RAFT + AFF	0.27 41	0.26 39	0.17 39	0.21 48	0.13 26	0.19 44	0.13 51	0.41 51	0.18 38	0.44 66	0.19 34	0.42 69	0.14 35	0.09 25	0.86 186	0.29 34	0.41 59	0.20 17	0.55 88	0.23 47	0.47 81	0.21 27	0.12 36	0.15 34	0.28 36	0.20 21	0.21 9	0.17 19

LGtest1	0.26 37	0.19 25	0.20 52	0.16 31	0.18 49	0.16 30	0.09 34	0.28 35	0.17 34	0.22 34	0.27 63	0.29 34	0.13 34	0.14 43	0.30 41	0.31 42	0.38 48	0.33 58	0.49 61	0.25 57	0.41 49	0.41 78	0.13 44	0.16 42	0.30 45	0.24 37	0.39 44	0.31 45

HCRNet	0.32 61	0.38 80	0.20 52	0.39 137	0.17 45	0.29 91	0.18 87	0.40 49	0.18 38	0.80 246	0.40 110	0.49 92	0.18 52	0.22 91	0.38 56	0.30 38	0.38 48	0.29 45	0.40 44	0.19 30	0.33 35	0.23 34	0.19 93	0.16 42	0.26 27	0.31 56	0.51 64	0.31 45

RAFT_CTSACE	0.30 54	0.37 72	0.15 31	0.15 27	0.15 38	0.25 74	0.18 87	0.53 84	0.20 46	0.55 121	0.18 30	0.44 77	0.29 103	0.16 54	0.29 35	0.30 38	0.37 45	0.27 34	0.37 40	0.18 23	0.38 43	0.45 102	0.10 28	0.17 44	0.30 45	0.31 56	0.60 101	0.26 36

iRaftStereo_RVC	0.26 37	0.27 41	0.16 34	0.13 21	0.14 33	0.18 39	0.09 34	0.44 60	0.14 30	0.36 48	0.36 92	0.32 38	0.16 45	0.13 39	0.29 35	0.29 34	0.38 48	0.28 37	0.34 37	0.22 42	0.41 49	0.38 66	0.12 36	0.17 44	0.27 32	0.29 49	0.42 50	0.27 37

AFF-stereo	0.30 54	0.34 57	0.26 90	0.18 41	0.17 45	0.33 108	0.11 42	0.50 76	0.23 58	0.46 71	0.28 66	0.40 60	0.16 45	0.12 36	0.27 30	0.35 49	0.37 45	0.25 30	0.57 98	0.23 47	0.38 43	0.25 36	0.17 73	0.17 44	0.37 77	0.37 81	0.48 60	0.32 48

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 66	0.36 70	0.20 52	0.23 64	0.20 57	0.17 35	0.10 39	0.48 73	0.23 58	0.55 121	0.32 79	0.40 60	0.19 57	0.15 47	0.48 86	0.36 55	0.47 81	0.33 58	0.51 66	0.27 67	0.50 95	0.42 85	0.16 58	0.18 47	0.30 45	0.31 56	0.48 60	0.53 106

HUF	0.29 50	0.34 57	0.20 52	0.22 51	0.21 60	0.19 44	0.11 42	0.51 78	0.22 53	0.42 57	0.18 30	0.35 44	0.22 72	0.19 68	0.30 41	0.32 45	0.38 48	0.26 33	0.52 71	0.25 57	0.52 110	0.43 92	0.16 58	0.18 47	0.30 45	0.22 28	0.38 42	0.29 41

RYNet	0.27 41	0.23 32	0.18 44	0.15 27	0.17 45	0.19 44	0.13 51	0.25 32	0.31 128	0.17 25	0.20 39	0.19 23	0.14 35	0.13 39	0.80 168	0.28 29	0.27 25	0.41 103	0.28 26	0.19 30	0.27 22	0.21 27	0.29 170	0.18 47	0.27 32	0.76 176	0.34 34	0.23 30

SGD-Stereo	0.29 50	0.24 34	0.17 39	0.16 31	0.15 38	0.22 55	0.08 27	0.29 38	0.22 53	0.29 40	0.15 20	0.45 81	0.20 60	0.10 28	0.71 155	0.45 100	0.46 71	0.27 34	0.47 56	0.22 42	0.41 49	0.36 60	0.19 93	0.19 50	0.28 36	0.32 61	0.46 55	0.40 70

YMNet	0.30 54	0.31 50	0.23 79	0.27 83	0.23 68	0.26 76	0.25 129	0.36 43	0.37 165	0.25 38	0.19 34	0.40 60	0.27 96	0.29 157	0.38 56	0.47 120	0.37 45	0.28 37	0.43 52	0.19 30	0.35 38	0.33 51	0.16 58	0.19 50	0.36 75	0.29 49	0.39 44	0.35 56

UniTT-Stereo	0.28 46	0.27 41	0.15 31	0.15 27	0.13 26	0.17 35	0.09 34	0.35 42	0.19 43	0.49 88	0.21 43	0.41 67	0.18 52	0.14 43	0.40 60	0.39 65	0.42 61	0.34 62	0.56 94	0.25 57	0.43 57	0.24 35	0.13 44	0.19 50	0.31 55	0.41 93	0.30 27	0.37 60

ARAFT	0.34 67	0.38 80	0.23 79	0.26 78	0.21 60	0.27 81	0.14 64	0.44 60	0.24 68	0.50 90	0.30 74	0.41 67	0.16 45	0.15 47	0.67 141	0.42 77	0.50 94	0.47 148	0.51 66	0.23 47	0.53 117	0.32 50	0.16 58	0.19 50	0.43 93	0.30 52	0.52 75	0.37 60

delet	0.24 31	0.25 37	0.22 74	0.24 68	0.20 57	0.28 88	0.16 79	0.21 28	0.18 38	0.23 36	0.26 60	0.26 30	0.15 41	0.25 130	0.32 48	0.28 29	0.31 29	0.27 34	0.24 20	0.24 51	0.31 31	0.20 23	0.16 58	0.19 50	0.28 36	0.25 41	0.32 29	0.31 45

LL-Strereo2	0.34 67	0.29 45	0.21 65	0.24 68	0.19 52	0.17 35	0.13 51	0.63 148	0.26 84	0.58 146	0.23 50	0.44 77	0.22 72	0.14 43	0.41 66	0.41 73	0.47 81	0.35 71	0.73 140	0.31 83	0.47 81	0.36 60	0.21 118	0.20 55	0.32 60	0.34 69	0.51 64	0.35 56

raft+_RVC	0.35 70	0.34 57	0.26 90	0.25 74	0.23 68	0.25 74	0.18 87	0.54 88	0.26 84	0.52 102	0.43 115	0.46 83	0.23 78	0.18 61	0.42 72	0.38 61	0.43 62	0.34 62	0.61 114	0.26 64	0.43 57	0.38 66	0.13 44	0.20 55	0.39 84	0.39 88	0.58 93	0.42 77

DFGA-Net	0.28 46	0.37 72	0.16 34	0.26 78	0.15 38	0.22 55	0.15 70	0.40 49	0.21 50	0.41 55	0.24 55	0.31 37	0.17 48	0.13 39	0.42 72	0.39 65	0.38 48	0.30 47	0.42 50	0.21 39	0.36 42	0.29 45	0.13 44	0.21 57	0.31 55	0.27 44	0.51 64	0.28 39

GCAP-BAT	0.76 195	0.45 120	0.20 52	0.22 51	0.25 78	0.22 55	0.13 51	0.62 134	0.25 74	0.57 134	0.29 68	0.75 169	0.20 60	0.19 68	0.47 79	0.51 144	10.38 314	0.39 86	0.59 103	0.34 95	0.93 207	0.50 124	0.17 73	0.21 57	0.34 65	0.36 73	0.51 64	0.49 90

test_for_model	0.76 195	0.45 120	0.20 52	0.22 51	0.25 78	0.22 55	0.13 51	0.62 134	0.25 74	0.57 134	0.29 68	0.75 169	0.20 60	0.19 68	0.47 79	0.51 144	10.38 314	0.39 86	0.59 103	0.34 95	0.93 207	0.50 124	0.17 73	0.21 57	0.34 65	0.36 73	0.51 64	0.49 90

testlalala2	0.76 195	0.45 120	0.20 52	0.22 51	0.25 78	0.22 55	0.13 51	0.62 134	0.25 74	0.57 134	0.29 68	0.75 169	0.20 60	0.19 68	0.47 79	0.51 144	10.38 314	0.39 86	0.59 103	0.34 95	0.93 207	0.50 124	0.17 73	0.21 57	0.34 65	0.36 73	0.51 64	0.49 90

plain	0.31 59	0.43 107	0.20 52	0.20 47	0.16 43	0.20 47	0.10 39	0.41 51	0.18 38	0.48 79	0.19 34	0.34 43	0.17 48	0.10 28	0.41 66	0.44 89	0.45 66	0.40 98	0.55 88	0.24 51	0.41 49	0.34 54	0.14 52	0.21 57	0.32 60	0.33 65	0.39 44	0.48 88

MIF-Stereo (partial)	0.30 54	0.44 112	0.18 44	0.16 31	0.16 43	0.21 49	0.11 42	0.37 46	0.22 53	0.37 51	0.24 55	0.32 38	0.17 48	0.13 39	0.39 58	0.45 100	0.46 71	0.38 84	0.42 50	0.25 57	0.43 57	0.35 56	0.18 85	0.21 57	0.35 74	0.32 61	0.50 63	0.44 81

testlalala	0.76 195	0.45 120	0.20 52	0.22 51	0.25 78	0.22 55	0.13 51	0.62 134	0.25 74	0.57 134	0.29 68	0.75 169	0.20 60	0.19 68	0.47 79	0.51 144	10.38 314	0.39 86	0.59 103	0.34 95	0.93 207	0.50 124	0.17 73	0.21 57	0.34 65	0.36 73	0.51 64	0.49 90

testlalala_base	0.76 195	0.45 120	0.20 52	0.22 51	0.25 78	0.22 55	0.13 51	0.62 134	0.25 74	0.57 134	0.29 68	0.75 169	0.20 60	0.19 68	0.47 79	0.51 144	10.38 314	0.39 86	0.59 103	0.34 95	0.93 207	0.50 124	0.17 73	0.21 57	0.34 65	0.36 73	0.51 64	0.49 90

GCAP-Stereo	0.76 195	0.45 120	0.20 52	0.22 51	0.25 78	0.22 55	0.13 51	0.62 134	0.25 74	0.57 134	0.29 68	0.75 169	0.20 60	0.19 68	0.47 79	0.51 144	10.38 314	0.39 86	0.59 103	0.34 95	0.93 207	0.50 124	0.17 73	0.21 57	0.34 65	0.36 73	0.51 64	0.49 90

test_5	0.29 50	0.39 85	0.16 34	0.22 51	0.15 38	0.21 49	0.13 51	0.54 88	0.20 46	0.38 53	0.19 34	0.44 77	0.34 152	0.10 28	0.43 74	0.38 61	0.33 33	0.32 50	0.33 34	0.20 36	0.32 32	0.35 56	0.09 22	0.21 57	0.28 36	0.30 52	0.51 64	0.32 48

PMTNet	0.48 121	0.48 151	0.43 162	0.31 105	0.30 117	0.27 81	0.22 111	0.54 88	0.29 103	0.57 134	0.39 107	0.59 129	0.23 78	0.23 103	0.64 132	0.59 177	0.57 143	0.37 80	1.17 188	0.33 89	0.67 167	0.40 75	0.20 109	0.21 57	0.79 208	0.59 146	0.65 118	0.92 189

TDLM	0.24 31	0.29 45	0.22 74	0.22 51	0.27 98	0.23 67	0.18 87	0.26 34	0.19 43	0.18 26	0.38 101	0.29 34	0.21 68	0.15 47	0.24 22	0.28 29	0.32 30	0.28 37	0.25 22	0.21 39	0.28 26	0.19 20	0.16 58	0.21 57	0.24 26	0.20 21	0.28 22	0.25 34

AANet_RVC	0.28 46	0.27 41	0.23 79	0.19 43	0.28 103	0.16 30	0.16 79	0.29 38	0.30 111	0.20 28	0.27 63	0.24 28	0.21 68	0.19 68	0.45 76	0.36 55	0.33 33	0.34 62	0.29 28	0.29 74	0.27 22	0.27 41	0.22 130	0.21 57	0.34 65	0.33 65	0.42 50	0.52 102

MGS-Stereo	0.37 72	0.46 132	0.21 65	0.22 51	0.19 52	0.22 55	0.15 70	0.45 66	0.17 34	0.36 48	0.26 60	0.29 34	0.19 57	0.23 103	1.37 247	0.40 69	0.52 109	0.45 131	0.55 88	0.33 89	0.50 95	0.41 78	0.21 118	0.22 70	0.33 64	0.30 52	0.47 57	0.45 83

4D-IteraStereo	0.40 80	0.28 44	0.33 111	0.35 125	0.24 76	0.24 71	0.15 70	0.63 148	0.28 96	0.61 161	0.39 107	0.51 103	0.22 72	0.22 91	0.48 86	0.43 84	0.49 89	0.43 116	0.66 123	0.34 95	0.63 152	0.70 180	0.14 52	0.22 70	0.39 84	0.47 114	0.63 110	0.39 65

TestStereo1	0.38 74	0.49 154	0.19 46	0.22 51	0.23 68	0.23 67	0.15 70	0.55 95	0.30 111	0.52 102	0.21 43	0.35 44	0.39 174	0.11 32	0.80 168	0.50 137	0.46 71	0.32 50	0.53 79	0.25 57	0.52 110	0.67 173	0.15 54	0.22 70	0.37 77	0.42 94	0.60 101	0.39 65

RAFT+CT+SA	0.32 61	0.46 132	0.20 52	0.26 78	0.18 49	0.22 55	0.15 70	0.58 107	0.23 58	0.52 102	0.17 29	0.46 83	0.33 140	0.12 36	0.33 49	0.43 84	0.36 43	0.30 47	0.45 54	0.23 47	0.45 67	0.49 119	0.09 22	0.22 70	0.32 60	0.31 56	0.53 79	0.35 56

SA-5K	0.38 74	0.49 154	0.19 46	0.22 51	0.23 68	0.23 67	0.15 70	0.55 95	0.30 111	0.52 102	0.21 43	0.35 44	0.39 174	0.11 32	0.80 168	0.50 137	0.46 71	0.32 50	0.53 79	0.25 57	0.52 110	0.67 173	0.15 54	0.22 70	0.37 77	0.42 94	0.60 101	0.39 65

AASNet	0.28 46	0.34 57	0.22 74	0.25 74	0.26 88	0.34 115	0.25 129	0.32 40	0.17 34	0.29 40	0.36 92	0.26 30	0.18 52	0.24 114	0.36 53	0.31 42	0.34 37	0.32 50	0.32 31	0.28 70	0.35 38	0.28 44	0.17 73	0.22 70	0.30 45	0.28 47	0.35 37	0.25 34

GMOStereo	0.42 89	0.39 85	0.21 65	0.30 99	0.26 88	0.29 91	0.19 98	0.67 169	0.30 111	0.66 199	0.32 79	0.54 109	0.33 140	0.20 79	0.40 60	0.46 109	0.50 94	0.44 121	0.68 128	0.34 95	0.51 100	0.66 168	0.16 58	0.22 70	0.58 145	0.45 105	0.82 165	0.41 72

error version	0.42 89	0.39 85	0.21 65	0.30 99	0.26 88	0.29 91	0.19 98	0.67 169	0.30 111	0.66 199	0.32 79	0.54 109	0.33 140	0.20 79	0.40 60	0.46 109	0.50 94	0.44 121	0.68 128	0.34 95	0.51 100	0.66 168	0.16 58	0.22 70	0.58 145	0.45 105	0.82 165	0.41 72

test-v	0.42 89	0.39 85	0.21 65	0.30 99	0.26 88	0.29 91	0.19 98	0.67 169	0.30 111	0.66 199	0.32 79	0.54 109	0.33 140	0.20 79	0.40 60	0.46 109	0.50 94	0.44 121	0.68 128	0.34 95	0.51 100	0.66 168	0.16 58	0.22 70	0.58 145	0.45 105	0.82 165	0.41 72

AnonymousM	0.79 206	0.34 57	0.20 52	0.24 68	0.22 62	0.21 49	0.15 70	0.58 107	0.21 50	0.57 134	0.39 107	0.45 81	0.15 41	0.19 68	0.56 97	0.54 161	0.54 120	0.40 98	0.53 79	0.30 78	0.65 160	0.54 141	0.20 109	0.22 70	0.30 45	0.39 88	1.31 245	11.04 310

test-2	0.42 89	0.39 85	0.21 65	0.30 99	0.26 88	0.29 91	0.19 98	0.67 169	0.30 111	0.66 199	0.32 79	0.54 109	0.33 140	0.20 79	0.40 60	0.46 109	0.50 94	0.44 121	0.68 128	0.34 95	0.51 100	0.66 168	0.16 58	0.22 70	0.58 145	0.45 105	0.82 165	0.41 72

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 70	0.41 96	0.32 108	0.24 68	0.19 52	0.28 88	0.13 51	0.58 107	0.24 68	0.46 71	0.35 91	0.49 92	0.19 57	0.15 47	0.34 52	0.35 49	0.41 59	0.28 37	0.65 121	0.28 70	0.44 63	0.33 51	0.19 93	0.22 70	0.51 121	0.37 81	0.58 93	0.44 81

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 169	0.37 72	0.23 79	0.51 179	0.74 241	0.89 241	0.49 191	0.62 134	0.26 84	1.60 303	0.31 77	2.57 260	0.26 89	0.22 91	0.46 78	0.48 126	0.58 147	0.45 131	0.93 168	0.37 120	0.63 152	0.71 181	0.19 93	0.23 82	0.58 145	0.49 124	0.89 185	1.91 247

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 84	0.33 54	0.29 97	0.29 91	0.24 76	0.26 76	0.16 79	0.55 95	0.40 175	0.55 121	0.49 131	0.49 92	0.27 96	0.23 103	0.58 104	0.45 100	0.51 105	0.40 98	0.50 63	0.36 114	0.46 74	0.50 124	0.16 58	0.23 82	0.49 114	0.75 173	0.44 53	0.56 117

MIM_Stereo	0.32 61	0.40 92	0.25 87	0.28 86	0.20 57	0.27 81	0.14 64	0.45 66	0.18 38	0.48 79	0.25 58	0.42 69	0.18 52	0.16 54	0.36 53	0.42 77	0.44 63	0.36 75	0.47 56	0.28 70	0.47 81	0.36 60	0.12 36	0.23 82	0.29 44	0.27 44	0.47 57	0.33 51

CAS	0.38 74	0.45 120	0.25 87	0.29 91	0.29 110	0.23 67	0.13 51	0.41 51	0.27 89	0.41 55	0.54 155	0.35 44	0.35 159	0.21 85	0.52 92	0.38 61	0.50 94	0.34 62	0.52 71	0.26 64	0.43 57	0.41 78	0.19 93	0.23 82	0.51 121	0.52 132	0.62 107	0.77 171

anonymousdsp2	0.38 74	0.46 132	0.30 101	0.25 74	0.23 68	0.32 101	0.18 87	0.58 107	0.23 58	0.47 74	0.38 101	0.48 89	0.23 78	0.18 61	0.40 60	0.39 65	0.44 63	0.33 58	0.88 163	0.31 83	0.48 87	0.52 136	0.17 73	0.23 82	0.41 90	0.33 65	0.61 104	0.42 77

CES	0.46 115	0.35 67	0.30 101	0.27 83	0.27 98	0.29 91	0.12 47	1.05 258	0.27 89	0.54 114	0.66 188	0.53 107	0.25 86	0.23 103	0.62 123	0.65 196	0.58 147	0.37 80	0.54 85	0.34 95	0.84 198	0.53 139	0.23 140	0.23 82	0.56 140	0.44 100	0.57 85	0.69 153

TESTraft	0.37 72	0.46 132	0.21 65	0.21 48	0.23 68	0.21 49	0.16 79	0.54 88	0.31 128	0.51 95	0.23 50	0.36 52	0.36 164	0.11 32	0.85 184	0.48 126	0.45 66	0.32 50	0.48 59	0.24 51	0.46 74	0.65 165	0.12 36	0.23 82	0.37 77	0.43 96	0.57 85	0.39 65

ACRE	0.42 89	0.47 139	0.22 74	0.32 107	0.22 62	0.33 108	0.18 87	0.63 148	0.23 58	0.55 121	0.50 136	0.61 134	0.30 113	0.41 199	0.91 198	0.45 100	0.52 109	0.36 75	0.55 88	0.38 124	0.57 137	0.44 98	0.19 93	0.23 82	0.44 95	0.32 61	0.58 93	0.39 65

MMNet	0.29 50	0.29 45	0.22 74	0.26 78	0.26 88	0.26 76	0.18 87	0.33 41	0.23 58	0.24 37	0.28 66	0.35 44	0.15 41	0.32 174	0.39 58	0.31 42	0.36 43	0.34 62	0.41 47	0.27 67	0.32 32	0.21 27	0.17 73	0.23 82	0.32 60	0.30 52	0.46 55	0.32 48

castereo	0.47 117	0.36 70	0.35 119	0.34 115	0.26 88	0.26 76	0.17 85	0.56 101	0.29 103	0.60 157	0.45 121	0.68 152	0.22 72	0.20 79	0.52 92	0.58 174	0.61 173	0.39 86	0.92 167	0.36 114	0.96 217	0.76 191	0.19 93	0.24 91	0.54 132	0.64 153	0.57 85	0.58 121

CASnet	0.40 80	0.52 183	0.23 79	0.27 83	0.27 98	0.30 97	0.14 64	0.62 134	0.29 103	0.61 161	0.44 118	0.64 144	0.28 101	0.23 103	0.55 95	0.36 55	0.45 66	0.31 49	0.73 140	0.27 67	0.63 152	0.39 72	0.21 118	0.24 91	0.42 91	0.32 61	0.61 104	0.56 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.55 142	0.44 112	0.29 97	0.36 130	0.37 151	0.40 139	0.20 105	1.37 275	0.31 128	0.86 257	0.78 214	0.68 152	0.37 168	0.24 114	0.58 104	0.72 209	0.59 161	0.40 98	0.75 147	0.35 112	1.03 224	0.65 165	0.21 118	0.24 91	0.79 208	0.64 153	0.64 114	0.68 151
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.47 117	0.49 154	0.41 154	0.29 91	0.30 117	0.44 153	0.14 64	0.57 103	0.26 84	0.57 134	0.27 63	0.58 124	0.23 78	0.21 85	0.36 53	0.47 120	0.53 118	0.45 131	0.75 147	0.32 87	0.69 173	0.93 209	0.19 93	0.24 91	0.48 106	0.49 124	1.30 244	0.70 159

test_4	0.34 67	0.33 54	0.27 92	0.21 48	0.18 49	0.16 30	0.11 42	0.59 114	0.26 84	0.58 146	0.25 58	0.50 98	0.20 60	0.19 68	0.33 49	0.40 69	0.45 66	0.34 62	0.41 47	0.29 74	0.45 67	0.41 78	0.16 58	0.24 91	0.38 81	0.40 92	0.59 100	0.42 77

CIPLG	0.42 89	0.47 139	0.24 85	0.32 107	0.22 62	0.32 101	0.19 98	0.63 148	0.24 68	0.55 121	0.50 136	0.60 133	0.30 113	0.41 199	0.93 203	0.44 89	0.52 109	0.37 80	0.56 94	0.38 124	0.56 127	0.45 102	0.19 93	0.24 91	0.44 95	0.31 56	0.57 85	0.38 64

IPLGR_C	0.42 89	0.47 139	0.23 79	0.31 105	0.22 62	0.32 101	0.18 87	0.63 148	0.23 58	0.55 121	0.50 136	0.61 134	0.31 125	0.41 199	0.87 192	0.45 100	0.52 109	0.37 80	0.55 88	0.38 124	0.56 127	0.46 107	0.19 93	0.24 91	0.44 95	0.33 65	0.58 93	0.40 70

raftrobust	0.43 102	0.33 54	0.36 125	0.28 86	0.28 103	0.27 81	0.18 87	0.64 155	0.25 74	0.63 177	0.53 149	0.51 103	0.25 86	0.22 91	0.63 126	0.48 126	0.51 105	0.41 103	0.96 174	0.38 124	0.53 117	0.46 107	0.20 109	0.24 91	0.57 141	0.54 137	0.54 80	0.52 102

GANet	0.32 61	0.29 45	0.27 92	0.34 115	0.33 127	0.38 131	0.29 147	0.44 60	0.24 68	0.35 47	0.30 74	0.46 83	0.22 72	0.21 85	0.31 45	0.32 45	0.40 56	0.43 116	0.33 34	0.22 42	0.33 35	0.29 45	0.22 130	0.24 91	0.31 55	0.27 44	0.42 50	0.34 53

iinet-f	0.52 132	0.43 107	0.36 125	0.34 115	0.25 78	0.47 165	0.25 129	0.43 58	0.27 89	0.52 102	0.94 232	0.61 134	0.44 190	0.25 130	1.06 226	0.57 169	0.52 109	0.39 86	1.51 201	0.50 169	0.58 141	0.75 188	0.26 158	0.25 100	0.52 125	0.38 85	0.76 150	0.53 106

iRaft-Stereo_20w	1.06 233	0.49 154	1.34 283	1.18 258	0.46 182	0.78 233	0.46 185	0.76 213	0.37 165	0.74 229	6.16 309	0.84 192	0.29 103	0.26 140	0.81 171	0.97 246	0.59 161	0.44 121	1.72 211	0.61 216	1.04 225	1.56 254	0.21 118	0.25 100	0.92 231	1.31 258	1.45 261	2.71 266

ADLNet	0.46 115	0.53 189	0.37 129	0.41 148	0.41 170	0.44 153	0.40 176	0.54 88	0.35 152	0.45 68	0.53 149	0.76 177	0.36 164	0.62 252	0.58 104	0.42 77	0.49 89	0.42 111	0.50 63	0.37 120	0.43 57	0.44 98	0.34 187	0.25 100	0.47 103	0.55 140	0.57 85	0.45 83

DMCA	0.32 61	0.31 50	0.30 101	0.24 68	0.25 78	0.27 81	0.22 111	0.36 43	0.33 141	0.31 43	0.40 110	0.40 60	0.23 78	0.25 130	0.41 66	0.37 58	0.40 56	0.39 86	0.36 39	0.28 70	0.41 49	0.27 41	0.25 151	0.25 100	0.31 55	0.35 70	0.39 44	0.37 60

CVANet_RVC	0.31 59	0.40 92	0.30 101	0.40 143	0.29 110	0.37 126	0.23 121	0.41 51	0.23 58	0.31 43	0.49 131	0.37 54	0.26 89	0.19 68	0.29 35	0.33 48	0.34 37	0.32 50	0.32 31	0.25 57	0.34 37	0.25 36	0.18 85	0.25 100	0.30 45	0.25 41	0.34 34	0.30 43

HITNet	0.38 74	0.37 72	0.28 94	0.34 115	0.29 110	0.26 76	0.19 98	0.58 107	0.32 136	0.57 134	0.45 121	0.55 115	0.30 113	0.22 91	0.51 90	0.35 49	0.44 63	0.39 86	0.41 47	0.29 74	0.41 49	0.38 66	0.20 109	0.25 100	0.39 84	0.37 81	0.70 135	0.52 102
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
IER	0.41 84	0.37 72	0.31 105	0.30 99	0.28 103	0.35 121	0.24 124	0.47 71	0.28 96	0.44 66	0.59 162	0.77 180	0.29 103	0.35 185	0.63 126	0.42 77	0.47 81	0.42 111	0.44 53	0.34 95	0.42 55	0.36 60	0.28 165	0.26 106	0.40 88	0.47 114	0.52 75	0.52 102

MIPNet	0.51 128	0.51 174	0.33 111	0.32 107	0.30 117	0.37 126	0.25 129	0.62 134	0.24 68	0.50 90	0.52 145	0.61 134	0.41 180	0.30 160	1.01 222	0.51 144	0.59 161	0.50 166	0.76 150	0.47 166	0.44 63	0.85 201	0.20 109	0.26 106	0.66 171	0.98 219	0.71 139	0.61 131

XX-Stereo	9.49 316	0.38 80	0.36 125	0.63 207	0.28 103	0.54 186	0.28 140	0.69 183	0.28 96	0.69 216	6.24 310	1.00 209	0.29 103	0.23 103	0.70 151	1.08 263	0.60 168	0.52 180	1.58 206	0.53 175	0.76 186	0.65 165	0.18 85	0.26 106	233.61 332	0.88 198	1.01 210	1.90 246

S2M2	0.40 80	0.42 103	0.41 154	0.24 68	0.27 98	0.35 121	0.22 111	0.51 78	0.24 68	0.61 161	0.23 50	0.43 74	0.21 68	0.31 167	0.59 108	0.49 133	0.55 128	0.36 75	0.53 79	0.34 95	0.55 122	0.38 66	0.28 165	0.27 109	0.42 91	0.43 96	0.63 110	0.66 144

G2L-Stereo	0.42 89	0.39 85	0.28 94	0.35 125	0.40 164	0.34 115	0.22 111	0.54 88	0.34 146	0.52 102	0.61 171	0.50 98	0.38 171	0.26 140	0.61 118	0.44 89	0.50 94	0.40 98	0.46 55	0.33 89	0.43 57	0.39 72	0.28 165	0.27 109	0.49 114	0.54 137	0.69 130	0.49 90

Sa-1000	0.48 121	0.47 139	0.21 65	0.26 78	0.26 88	0.31 98	0.15 70	0.65 162	0.36 156	0.63 177	0.33 86	0.50 98	0.26 89	0.30 160	0.94 207	0.49 133	0.59 161	0.45 131	0.90 165	0.32 87	0.52 110	0.75 188	0.17 73	0.27 109	0.72 184	0.53 134	1.00 209	0.49 90

SA	0.42 89	0.47 139	0.21 65	0.25 74	0.23 68	0.31 98	0.13 51	0.64 155	0.32 136	0.61 161	0.26 60	0.54 109	0.21 68	0.16 54	0.63 126	0.47 120	0.52 109	0.41 103	0.60 110	0.29 74	0.46 74	0.61 156	0.15 54	0.27 109	0.45 99	0.58 145	0.96 197	0.47 86

TRStereo	0.75 191	0.83 247	1.19 271	0.56 191	0.34 136	1.42 271	0.48 188	0.68 176	0.28 96	0.65 189	0.46 125	1.10 223	0.27 96	0.22 91	0.70 151	0.85 229	0.57 143	0.48 153	1.85 218	0.50 169	0.73 182	0.87 204	0.18 85	0.27 109	0.78 205	1.22 248	1.78 275	1.09 204

UPFNet	0.38 74	0.34 57	0.34 117	0.32 107	0.33 127	0.39 133	0.29 147	0.47 71	0.33 141	0.43 59	0.41 112	0.40 60	0.30 113	0.34 179	0.61 118	0.40 69	0.46 71	0.41 103	0.52 71	0.35 112	0.35 38	0.34 54	0.25 151	0.27 109	0.38 81	0.35 70	0.55 81	0.37 60

castereo++	0.44 105	0.35 67	0.33 111	0.43 157	0.23 68	0.21 49	0.17 85	0.59 114	0.30 111	0.63 177	0.37 98	0.73 165	0.22 72	0.22 91	0.44 75	0.53 154	0.58 147	0.41 103	0.66 123	0.34 95	0.81 193	0.69 178	0.20 109	0.28 115	0.48 106	0.56 144	0.76 150	0.48 88

raft_robust	0.49 124	0.44 112	0.24 85	0.38 134	0.29 110	0.32 101	0.21 106	0.73 201	0.35 152	0.69 216	0.34 88	0.57 119	0.31 125	0.24 114	0.59 108	0.53 154	0.54 120	0.46 142	0.98 175	0.37 120	0.69 173	0.94 210	0.20 109	0.28 115	0.55 136	0.69 158	0.69 130	0.60 129

IPLG	0.47 117	0.45 120	0.32 108	0.28 86	0.27 98	0.32 101	0.21 106	0.63 148	0.22 53	0.51 95	0.38 101	0.56 117	0.29 103	0.31 167	1.64 262	0.44 89	0.56 134	0.48 153	0.56 94	0.41 144	0.45 67	0.75 188	0.18 85	0.28 115	0.45 99	0.59 146	0.65 118	0.51 101

rafts_anoy	0.41 84	0.51 174	0.35 119	0.29 91	0.30 117	0.33 108	0.22 111	0.59 114	0.25 74	0.51 95	0.50 136	0.48 89	0.23 78	0.17 58	0.57 100	0.46 109	0.51 105	0.50 166	0.58 102	0.34 95	0.50 95	0.43 92	0.19 93	0.28 115	0.50 118	0.47 114	0.52 75	0.53 106

GMStereo	0.41 84	0.48 151	0.25 87	0.32 107	0.32 126	0.37 126	0.28 140	0.59 114	0.30 111	0.45 68	0.36 92	0.61 134	0.31 125	0.24 114	0.45 76	0.41 73	0.54 120	0.35 71	0.73 140	0.39 136	0.51 100	0.33 51	0.23 140	0.28 115	0.48 106	0.36 73	0.68 127	0.41 72
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RAFT-Test	0.72 184	0.50 169	0.46 175	0.52 182	0.34 136	0.41 141	0.29 147	0.73 201	0.30 111	0.62 171	0.72 205	0.68 152	0.31 125	0.22 91	0.71 155	1.03 258	0.62 179	0.50 166	2.89 252	0.66 228	1.72 258	1.14 227	0.23 140	0.29 120	0.80 212	0.96 213	0.95 194	0.91 188

anonymity	3.27 290	0.41 96	1.09 268	0.58 194	0.41 170	0.47 165	0.30 154	0.79 222	0.33 141	0.61 161	69.49 330	0.85 193	0.30 113	0.24 114	0.59 108	1.02 257	0.60 168	0.43 116	1.35 196	0.60 207	0.73 182	1.82 266	0.24 148	0.29 120	1.00 247	1.24 249	1.08 216	1.47 229

UDGNet	0.67 172	0.66 221	0.42 157	1.35 266	1.02 260	1.21 262	0.91 250	0.60 120	0.41 179	0.52 102	0.60 164	0.56 117	0.23 78	1.19 282	0.66 136	0.45 100	0.56 134	0.51 173	0.73 140	0.53 175	0.64 159	0.67 173	0.79 260	0.29 120	0.72 184	0.55 140	0.63 110	0.66 144

test-3	0.55 142	0.37 72	0.37 129	0.34 115	0.33 127	0.33 108	0.22 111	0.65 162	0.27 89	0.61 161	0.34 88	0.90 200	0.31 125	0.21 85	0.60 113	0.44 89	0.55 128	0.42 111	2.59 244	0.38 124	0.56 127	1.37 241	0.16 58	0.29 120	0.48 106	0.38 85	0.69 130	0.54 113

test_1	0.55 142	0.37 72	0.37 129	0.34 115	0.33 127	0.33 108	0.22 111	0.66 166	0.27 89	0.62 171	0.34 88	0.90 200	0.31 125	0.21 85	0.61 118	0.44 89	0.55 128	0.42 111	2.58 243	0.38 124	0.56 127	1.38 243	0.16 58	0.29 120	0.48 106	0.38 85	0.69 130	0.54 113

CREStereo++_RVC	0.43 102	0.42 103	0.39 140	0.30 99	0.33 127	0.27 81	0.19 98	0.57 103	0.31 128	0.58 146	0.36 92	0.58 124	0.56 213	0.23 103	0.48 86	0.50 137	0.61 173	0.34 62	0.52 71	0.30 78	0.56 127	0.42 85	0.16 58	0.29 120	0.49 114	0.44 100	0.79 158	0.69 153
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
RALAANet	0.41 84	0.41 96	0.37 129	0.28 86	0.28 103	0.33 108	0.24 124	0.54 88	0.27 89	0.48 79	0.48 127	0.43 74	0.25 86	0.20 79	0.57 100	0.41 73	0.49 89	0.50 166	0.71 136	0.40 141	0.52 110	0.46 107	0.21 118	0.29 120	0.46 101	0.45 105	0.70 135	0.47 86

MSMDNet	0.73 185	0.52 183	0.48 182	0.35 125	0.34 136	0.45 158	0.33 159	0.69 183	0.30 111	0.63 177	0.60 164	0.71 160	0.35 159	0.23 103	0.78 162	1.05 260	0.63 184	0.50 166	2.88 251	0.81 250	1.59 253	1.80 265	0.23 140	0.29 120	0.74 191	0.89 200	0.85 176	0.76 170

trnet	0.44 105	0.51 174	0.40 145	0.34 115	0.26 88	0.27 81	0.14 64	0.62 134	0.30 111	0.60 157	0.36 92	0.73 165	0.33 140	0.24 114	0.56 97	0.57 169	0.58 147	0.34 62	0.52 71	0.31 83	0.57 137	0.42 85	0.17 73	0.30 128	0.54 132	0.48 119	0.65 118	0.69 153

dd	0.50 125	0.51 174	0.28 94	0.91 241	0.31 125	0.65 211	0.29 147	0.59 114	0.23 58	0.54 114	0.30 74	0.75 169	0.27 96	0.26 140	0.84 180	0.46 109	0.70 210	0.39 86	1.05 178	0.38 124	0.48 87	0.43 92	0.23 140	0.30 128	0.53 128	0.39 88	0.74 145	0.58 121

GLC_STEREO	0.47 117	0.51 174	0.40 145	0.38 134	0.37 151	0.37 126	0.28 140	0.64 155	0.29 103	0.62 171	0.53 149	0.55 115	0.28 101	0.30 160	0.49 89	0.48 126	0.66 194	0.41 103	0.65 121	0.41 144	0.70 176	0.60 151	0.23 140	0.30 128	0.47 103	0.36 73	0.84 174	0.53 106

s12784h	0.62 164	0.68 225	0.47 179	0.65 212	0.44 178	0.34 115	0.24 124	0.61 127	0.31 128	0.60 157	0.44 118	0.81 184	0.55 211	0.25 130	0.62 123	0.50 137	0.62 179	0.38 84	0.74 146	0.36 114	1.26 241	0.47 112	0.18 85	0.30 128	0.70 178	0.74 169	1.39 253	2.07 249

TestStereo	0.45 110	0.51 174	0.38 138	0.42 152	0.30 117	0.44 153	0.26 133	0.71 192	0.28 96	0.76 236	0.32 79	0.64 144	0.32 134	0.24 114	0.47 79	0.35 49	0.54 120	0.33 58	0.78 152	0.38 124	0.63 152	0.42 85	0.24 148	0.30 128	0.53 128	0.43 96	0.75 147	0.55 116

FINET	0.40 80	0.38 80	0.39 140	0.43 157	0.30 117	0.34 115	0.35 162	0.44 60	0.36 156	0.47 74	0.32 79	0.47 86	0.30 113	0.28 150	0.66 136	0.50 137	0.48 86	0.36 75	0.60 110	0.33 89	0.46 74	0.37 65	0.30 173	0.30 128	0.43 93	0.35 70	0.56 83	0.42 77

CREStereo	0.44 105	0.51 174	0.40 145	0.34 115	0.26 88	0.28 88	0.15 70	0.61 127	0.30 111	0.58 146	0.36 92	0.72 162	0.33 140	0.24 114	0.59 108	0.59 177	0.59 161	0.34 62	0.52 71	0.31 83	0.59 145	0.42 85	0.18 85	0.30 128	0.54 132	0.48 119	0.64 114	0.69 153
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
ADCP+	0.92 218	0.59 204	0.62 215	0.44 162	0.45 179	0.55 188	0.85 244	0.65 162	1.81 285	0.48 79	1.10 246	1.62 248	0.33 140	0.42 209	1.03 223	0.52 152	0.52 109	0.48 153	1.19 189	0.38 124	0.58 141	0.60 151	0.32 183	0.30 128	0.66 171	3.45 307	0.77 152	4.14 287

coex_refinement	0.45 110	0.43 107	0.33 111	0.35 125	0.35 140	0.44 153	0.22 111	0.55 95	0.50 199	0.50 90	0.60 164	0.54 109	0.27 96	0.28 150	0.58 104	0.45 100	0.50 94	0.44 121	0.54 85	0.33 89	0.45 67	0.39 72	0.28 165	0.31 136	0.52 125	0.53 134	0.67 125	0.78 174

Any-RAFT	0.69 178	0.47 139	0.85 245	0.53 185	0.40 164	0.38 131	0.27 135	0.64 155	0.32 136	0.57 134	0.76 212	0.86 197	0.24 85	0.22 91	0.57 100	0.76 216	0.60 168	0.45 131	2.19 227	0.45 157	1.20 237	0.71 181	0.22 130	0.31 136	0.99 244	1.24 249	0.73 143	1.65 238

RALCasStereoNet	0.42 89	0.50 169	0.35 119	0.35 125	0.30 117	0.31 98	0.24 124	0.60 120	0.25 74	0.56 130	0.49 131	0.58 124	0.26 89	0.18 61	0.57 100	0.46 109	0.54 120	0.49 160	0.51 66	0.34 95	0.51 100	0.41 78	0.21 118	0.31 136	0.53 128	0.49 124	0.48 60	0.58 121

EAI-Stereo	0.75 191	0.49 154	0.50 188	0.51 179	0.46 182	0.56 191	0.60 212	0.73 201	0.32 136	0.63 177	0.72 205	0.82 186	0.26 89	0.24 114	1.05 224	0.96 244	0.60 168	0.49 160	3.00 254	0.62 220	0.82 194	1.13 225	0.19 93	0.31 136	0.78 205	0.70 162	1.55 265	1.17 216

CFNet	0.45 110	0.44 112	0.33 111	0.48 168	0.40 164	0.39 133	0.30 154	0.53 84	0.32 136	0.48 79	0.50 136	0.68 152	0.40 177	0.30 160	0.56 97	0.37 58	0.48 86	0.43 116	0.52 71	0.33 89	0.46 74	0.30 48	0.23 140	0.31 136	0.61 156	0.52 132	0.69 130	0.71 160

Reg-Stereo(zero)	0.78 204	0.47 139	0.56 202	0.39 137	0.28 103	0.41 141	0.35 162	0.75 210	0.36 156	0.62 171	6.09 306	0.78 181	0.32 134	0.27 147	0.41 66	0.63 184	0.58 147	0.45 131	1.51 201	0.42 150	0.65 160	0.62 157	0.21 118	0.32 141	0.55 136	0.78 180	1.26 240	1.09 204

HI	0.78 204	0.47 139	0.56 202	0.39 137	0.28 103	0.41 141	0.35 162	0.75 210	0.36 156	0.62 171	6.09 306	0.78 181	0.32 134	0.27 147	0.41 66	0.63 184	0.58 147	0.45 131	1.51 201	0.42 150	0.65 160	0.62 157	0.21 118	0.32 141	0.55 136	0.78 180	1.26 240	1.09 204

EKT-Stereo	0.75 191	0.64 217	0.54 198	0.59 197	0.47 185	0.60 198	0.73 235	0.71 192	0.29 103	0.63 177	0.66 188	0.73 165	0.30 113	0.26 140	0.86 186	1.22 279	0.68 202	0.76 255	1.46 200	0.60 207	1.75 261	1.74 263	0.21 118	0.32 141	0.93 232	0.81 187	1.06 214	0.72 162

LoS_RVC	0.42 89	0.45 120	0.43 162	0.19 43	0.25 78	0.24 71	0.16 79	0.44 60	0.28 96	0.51 95	0.48 127	0.42 69	0.31 125	0.22 91	0.60 113	0.45 100	0.46 71	0.41 103	0.71 136	0.30 78	0.67 167	0.51 131	0.19 93	0.32 141	0.61 156	0.44 100	0.58 93	0.61 131

tt_ll	0.42 89	0.45 120	0.43 162	0.19 43	0.25 78	0.24 71	0.16 79	0.44 60	0.28 96	0.51 95	0.48 127	0.42 69	0.31 125	0.22 91	0.60 113	0.45 100	0.46 71	0.41 103	0.71 136	0.30 78	0.67 167	0.51 131	0.19 93	0.32 141	0.61 156	0.44 100	0.58 93	0.61 131

IPLGR	0.57 153	0.55 192	0.37 129	0.43 157	0.38 157	0.36 124	0.23 121	0.62 134	0.30 111	0.56 130	0.68 198	0.61 134	0.32 134	0.29 157	1.73 268	0.47 120	0.56 134	0.56 198	1.09 180	0.54 181	0.53 117	0.81 198	0.20 109	0.32 141	0.71 181	0.97 218	0.73 143	0.57 119

test_3	0.56 149	0.38 80	0.36 125	0.34 115	0.33 127	0.33 108	0.21 106	0.68 176	0.29 103	0.65 189	0.33 86	0.92 202	0.35 159	0.21 85	0.60 113	0.44 89	0.56 134	0.45 131	2.68 246	0.39 136	0.55 122	1.35 239	0.15 54	0.32 141	0.51 121	0.47 114	0.67 125	0.50 99

cross-raft	0.73 185	0.56 197	0.46 175	0.43 157	0.33 127	0.40 139	0.27 135	0.73 201	0.33 141	0.65 189	0.60 164	0.74 168	0.30 113	0.23 103	0.76 161	0.96 244	0.63 184	0.48 153	2.91 253	0.59 202	1.81 264	1.31 238	0.22 130	0.32 141	0.82 216	0.94 209	0.93 190	1.01 198

LMCR-Stereo	0.50 125	0.46 132	0.33 111	0.32 107	0.33 127	0.42 147	0.24 124	0.57 103	0.37 165	0.55 121	0.46 125	0.65 147	0.40 177	0.26 140	0.69 146	0.49 133	0.62 179	0.49 160	1.11 184	0.57 195	0.66 163	0.64 163	0.25 151	0.32 141	0.48 106	0.49 124	0.63 110	0.65 143

TANstereo	0.55 142	0.41 96	0.35 119	0.40 143	0.39 159	0.45 158	0.21 106	0.52 80	0.30 111	0.54 114	0.37 98	0.38 56	0.38 171	0.41 199	0.84 180	0.73 213	0.66 194	0.78 259	1.10 182	0.89 256	0.62 149	0.54 141	0.93 271	0.32 141	0.34 65	0.45 105	0.99 204	0.53 106

XX-TBD	0.55 142	0.41 96	0.35 119	0.40 143	0.39 159	0.45 158	0.21 106	0.52 80	0.30 111	0.54 114	0.37 98	0.38 56	0.38 171	0.41 199	0.84 180	0.73 213	0.66 194	0.78 259	1.10 182	0.89 256	0.62 149	0.54 141	0.93 271	0.32 141	0.34 65	0.45 105	0.99 204	0.53 106

DMCA-RVC	0.44 105	0.37 72	0.35 119	0.33 113	0.37 151	0.32 101	0.41 178	0.46 69	0.52 202	0.43 59	0.48 127	0.68 152	0.33 140	0.29 157	0.65 135	0.46 109	0.47 81	0.44 121	0.49 61	0.38 124	0.49 91	0.48 118	0.29 170	0.32 141	0.38 81	0.37 81	0.57 85	0.62 135

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 128	0.52 183	0.48 182	0.43 157	0.57 206	0.42 147	0.62 220	0.56 101	0.62 220	0.52 102	0.51 142	0.67 150	0.34 152	0.58 249	0.78 162	0.42 77	0.47 81	0.42 111	0.57 98	0.38 124	0.46 74	0.42 85	0.30 173	0.32 141	0.48 106	0.76 176	0.62 107	0.64 141
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.45 110	0.44 112	0.29 97	0.40 143	0.38 157	0.49 169	0.43 181	0.45 66	0.43 190	0.50 90	0.57 159	0.40 60	0.29 103	0.30 160	0.61 118	0.43 84	0.55 128	0.46 142	0.69 133	0.41 144	0.48 87	0.43 92	0.26 158	0.32 141	0.47 103	0.50 128	0.62 107	0.50 99

HH	0.84 210	0.34 57	0.99 256	0.42 152	0.36 144	0.51 176	0.42 179	0.69 183	0.34 146	0.65 189	0.38 101	1.03 214	0.26 89	0.28 150	0.66 136	1.37 287	0.61 173	0.53 184	2.39 236	0.60 207	3.55 296	1.64 257	0.25 151	0.33 155	0.83 218	1.05 232	1.09 218	1.12 211

HanStereo	0.84 210	0.34 57	0.99 256	0.42 152	0.36 144	0.51 176	0.42 179	0.69 183	0.34 146	0.65 189	0.38 101	1.03 214	0.26 89	0.28 150	0.66 136	1.37 287	0.61 173	0.53 184	2.39 236	0.60 207	3.55 296	1.64 257	0.25 151	0.33 155	0.83 218	1.05 232	1.09 218	1.12 211

CFNet_pseudo	0.51 128	0.44 112	0.43 162	0.54 187	0.43 176	0.53 182	0.34 160	0.62 134	0.36 156	0.61 161	0.64 180	0.57 119	0.52 206	0.35 185	0.90 197	0.50 137	0.50 94	0.47 148	0.67 126	0.36 114	0.47 81	0.42 85	0.26 158	0.33 155	0.57 141	0.60 149	0.68 127	0.73 165

HGLStereo	0.43 102	0.43 107	0.37 129	0.34 115	0.37 151	0.39 133	0.23 121	0.48 73	0.31 128	0.47 74	0.72 205	0.42 69	0.29 103	0.32 174	0.51 90	0.49 133	0.55 128	0.50 166	0.55 88	0.39 136	0.51 100	0.43 92	0.22 130	0.33 155	0.51 121	0.51 130	0.57 85	0.45 83

gcap-zeroshot	1.75 261	0.44 112	0.89 249	0.59 197	0.36 144	0.55 188	0.29 147	0.74 206	0.29 103	0.74 229	0.76 212	1.18 229	0.33 140	0.24 114	0.78 162	0.97 246	0.61 173	0.53 184	29.80 315	0.80 246	1.04 225	1.45 246	0.23 140	0.34 159	0.75 196	0.99 221	0.96 197	0.75 168

UNet	0.44 105	0.42 103	0.40 145	0.37 131	0.36 144	0.41 141	0.28 140	0.57 103	0.35 152	0.50 90	0.49 131	0.47 86	0.34 152	0.37 191	0.53 94	0.43 84	0.54 120	0.46 142	0.56 94	0.39 136	0.47 81	0.44 98	0.27 162	0.34 159	0.44 95	0.48 119	0.58 93	0.57 119

PS-NSSS	0.60 163	0.81 242	0.44 170	0.89 238	0.54 200	0.71 222	0.63 221	0.64 155	0.38 170	0.64 184	0.41 112	1.52 244	0.47 196	0.41 199	0.59 108	0.42 77	0.52 109	0.45 131	0.94 171	0.42 150	0.44 63	0.29 45	0.36 192	0.34 159	0.63 165	0.69 158	0.70 135	0.80 175

PDISCO_ROB	0.48 121	0.40 92	0.39 140	0.38 134	0.34 136	0.39 133	0.28 140	0.50 76	0.35 152	0.37 51	0.52 145	0.49 92	0.35 159	0.31 167	0.63 126	0.58 174	0.54 120	0.68 238	0.59 103	0.44 155	0.62 149	0.67 173	0.24 148	0.34 159	0.54 132	0.53 134	0.85 176	0.58 121

CASS	0.79 206	0.55 192	0.53 195	0.65 212	0.54 200	0.59 196	0.53 196	0.78 221	0.52 202	0.71 222	0.75 211	0.67 150	0.47 196	0.28 150	0.83 176	0.67 199	0.98 255	0.56 198	1.60 208	0.58 198	2.74 278	1.44 244	0.38 199	0.35 163	0.84 222	0.81 187	0.90 186	1.02 199
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
sAnonymous2	0.58 155	0.41 96	0.31 105	0.29 91	0.29 110	0.45 158	0.29 147	0.71 192	0.41 179	0.48 79	0.53 149	0.51 103	0.43 185	0.23 103	0.86 186	0.84 227	0.70 210	0.67 232	1.34 194	0.60 207	0.83 196	0.98 212	0.30 173	0.35 163	0.62 161	0.72 166	0.72 140	0.73 165

CroCo_RVC	0.58 155	0.41 96	0.31 105	0.29 91	0.29 110	0.45 158	0.29 147	0.71 192	0.41 179	0.48 79	0.53 149	0.51 103	0.43 185	0.23 103	0.86 186	0.84 227	0.70 210	0.67 232	1.34 194	0.60 207	0.83 196	0.98 212	0.30 173	0.35 163	0.62 161	0.72 166	0.72 140	0.73 165

DSFCA	0.45 110	0.50 169	0.40 145	0.40 143	0.37 151	0.44 153	0.34 160	0.46 69	0.39 173	0.40 54	0.57 159	0.49 92	0.29 103	0.24 114	0.61 118	0.44 89	0.49 89	0.49 160	0.64 117	0.39 136	0.50 95	0.51 131	0.33 185	0.35 163	0.49 114	0.50 128	0.57 85	0.58 121

STTStereo	0.53 135	0.56 197	0.54 198	0.44 162	0.52 196	0.43 150	0.59 208	0.52 80	0.46 195	0.47 74	0.55 157	0.71 160	0.42 181	0.56 241	0.87 192	0.44 89	0.49 89	0.51 173	0.54 85	0.37 120	0.51 100	0.40 75	0.32 183	0.35 163	0.52 125	0.66 156	0.68 127	0.99 196

DeepPrunerF	1.22 241	0.49 154	0.39 140	0.58 194	2.86 301	0.49 169	0.55 201	0.52 80	0.58 216	0.43 59	0.67 195	0.43 74	0.32 134	0.42 209	1.64 262	0.75 215	0.58 147	0.46 142	0.93 168	0.46 162	0.61 147	0.53 139	0.40 204	0.35 163	15.32 322	0.82 190	0.65 118	0.62 135

CFNet_RVC	0.51 128	0.51 174	0.47 179	0.50 173	0.48 188	0.48 167	0.32 156	0.53 84	0.37 165	0.51 95	0.65 185	0.57 119	0.34 152	0.30 160	0.69 146	0.44 89	0.52 109	0.47 148	0.57 98	0.42 150	0.56 127	0.49 119	0.27 162	0.35 163	0.65 170	0.74 169	0.80 159	0.75 168

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 303	0.56 197	1.25 277	0.75 225	0.69 228	1.17 259	0.81 240	0.82 231	0.80 237	0.81 248	4.78 296	1.00 209	0.37 168	0.27 147	1.13 234	1.54 296	0.70 210	0.60 216	124.50 330	0.54 181	1.43 248	2.64 278	0.22 130	0.36 170	0.91 229	1.13 240	1.13 223	2.18 253

test-1	0.84 210	0.34 57	0.50 188	0.37 131	0.40 164	0.60 198	0.37 168	0.73 201	0.38 170	0.68 208	0.71 200	1.08 220	0.40 177	0.25 130	0.79 166	0.91 235	0.63 184	0.58 208	2.22 229	0.58 198	1.17 236	3.78 293	0.22 130	0.36 170	0.81 213	1.15 242	1.10 221	1.59 233

BEATNet_4x	0.53 135	0.40 92	0.34 117	0.39 137	0.36 144	0.32 101	0.27 135	0.64 155	0.41 179	0.66 199	0.45 121	0.62 142	0.39 174	0.24 114	0.83 176	0.63 184	0.58 147	0.58 208	0.57 98	0.36 114	0.90 205	1.52 253	0.25 151	0.36 170	0.46 101	0.44 100	0.77 152	0.60 129

R-Stereo Train	0.66 169	0.55 192	0.43 162	0.48 168	0.36 144	0.50 173	0.18 87	0.62 134	0.31 128	0.68 208	0.62 176	0.72 162	0.34 152	0.25 130	0.69 146	0.89 232	0.66 194	0.51 173	2.12 225	0.46 162	0.94 213	1.49 250	0.22 130	0.36 170	0.71 181	0.96 213	0.77 152	1.10 208

RAFT-Stereo	0.66 169	0.55 192	0.43 162	0.48 168	0.36 144	0.50 173	0.18 87	0.62 134	0.31 128	0.68 208	0.62 176	0.72 162	0.34 152	0.25 130	0.69 146	0.89 232	0.66 194	0.51 173	2.12 225	0.46 162	0.94 213	1.49 250	0.22 130	0.36 170	0.71 181	0.96 213	0.77 152	1.10 208
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV_Zeroshot_test	0.95 223	0.47 139	1.24 276	1.15 256	0.46 182	0.60 198	0.65 228	0.81 229	0.36 156	0.66 199	1.86 275	0.94 203	0.30 113	0.26 140	0.66 136	1.14 270	0.60 168	0.48 153	2.56 241	0.63 224	2.23 270	2.36 274	0.21 118	0.37 175	1.00 247	1.03 231	1.17 229	1.48 231

iResNet_ROB	0.50 125	0.49 154	0.42 157	0.42 152	0.30 117	0.42 147	0.32 156	0.60 120	0.33 141	0.52 102	0.59 162	0.47 86	0.56 213	0.25 130	0.81 171	0.46 109	0.57 143	0.49 160	1.19 189	0.36 114	0.48 87	0.36 60	0.25 151	0.37 175	0.57 141	0.54 137	0.75 147	0.61 131

model_zeroshot	0.80 209	0.46 132	0.42 157	0.42 152	0.39 159	0.43 150	0.27 135	0.72 199	0.36 156	0.64 184	0.66 188	0.97 207	0.29 103	0.24 114	1.05 224	0.92 236	0.69 208	0.54 190	3.03 255	0.73 241	1.21 238	1.20 232	0.22 130	0.38 177	0.84 222	1.14 241	1.08 216	2.21 255

MSKI-zero shot	0.84 210	0.49 154	0.43 162	0.41 148	0.35 140	0.46 164	0.32 156	0.76 213	0.30 111	0.65 189	0.92 231	0.83 190	0.32 134	0.22 91	0.62 123	1.08 263	0.64 187	0.47 148	3.14 258	0.61 216	2.23 270	1.58 255	0.20 109	0.38 177	0.96 239	1.47 267	1.24 238	1.60 234

sCroCo_RVC	0.58 155	0.42 103	0.29 97	0.28 86	0.29 110	0.39 133	0.22 111	0.60 120	0.41 179	0.53 113	0.43 115	0.48 89	0.50 201	0.24 114	0.75 160	0.99 253	0.75 222	0.63 220	1.02 177	0.56 190	1.10 232	1.36 240	0.28 165	0.39 179	0.63 165	0.63 150	0.93 190	0.64 141

AF-Net	0.53 135	0.49 154	0.44 170	0.50 173	0.53 197	0.61 201	0.54 199	0.61 127	0.55 210	0.43 59	0.66 188	0.85 193	0.42 181	0.40 196	0.64 132	0.46 109	0.46 71	0.44 121	0.60 110	0.40 141	0.45 67	0.45 102	0.41 206	0.39 179	0.50 118	0.55 140	0.81 162	0.69 153

Nwc_Net	0.53 135	0.49 154	0.44 170	0.50 173	0.53 197	0.61 201	0.54 199	0.61 127	0.55 210	0.43 59	0.66 188	0.85 193	0.42 181	0.40 196	0.64 132	0.46 109	0.46 71	0.44 121	0.60 110	0.40 141	0.45 67	0.45 102	0.41 206	0.39 179	0.50 118	0.55 140	0.81 162	0.69 153

Anonymous3	0.79 206	0.59 204	0.42 157	0.37 131	0.42 173	0.57 192	0.50 192	0.80 224	0.64 222	0.68 208	0.49 131	1.48 240	0.54 209	0.31 167	1.53 256	1.42 293	0.88 243	0.82 264	1.45 199	0.69 237	1.31 244	1.30 237	0.40 204	0.40 182	0.74 191	0.86 193	1.03 213	0.71 160

iResNetv2_ROB	0.52 132	0.45 120	0.32 108	0.48 168	0.39 159	0.48 167	0.28 140	0.64 155	0.34 146	0.52 102	0.66 188	0.70 158	0.55 211	0.28 150	0.67 141	0.47 120	0.50 94	0.46 142	1.12 185	0.45 157	0.57 137	0.47 112	0.29 170	0.40 182	0.55 136	0.51 130	0.81 162	0.58 121

PWCDC_ROB	0.67 172	0.35 67	0.39 140	0.29 91	0.43 176	0.34 115	0.36 166	0.43 58	1.25 268	0.27 39	0.72 205	0.44 77	2.38 275	0.57 246	1.11 232	0.76 216	0.56 134	0.56 198	0.64 117	0.55 186	0.63 152	2.08 269	0.46 214	0.40 182	0.36 75	0.63 150	0.51 64	0.67 147

MyStereo04	0.68 177	0.52 183	0.57 204	0.44 162	0.37 151	0.35 121	0.26 133	0.68 176	0.45 191	0.62 171	0.45 121	0.68 152	0.34 152	0.25 130	1.00 219	0.68 202	0.56 134	0.53 184	3.39 260	0.56 190	0.92 206	0.64 163	0.27 162	0.41 185	0.77 203	0.92 205	0.96 197	0.66 144

FADNet	0.65 168	0.55 192	0.41 154	0.53 185	0.42 173	0.49 169	0.65 228	0.74 206	0.42 186	0.66 199	0.64 180	0.81 184	0.50 201	0.36 187	1.17 238	0.51 144	0.51 105	0.53 184	1.61 209	0.53 175	0.69 173	0.59 147	0.35 191	0.41 185	0.72 184	0.88 198	0.78 157	1.06 202

UCFNet_RVC	0.56 149	0.78 236	0.45 174	0.59 197	0.55 203	0.52 179	0.39 174	0.58 107	0.40 175	0.59 151	0.60 164	0.82 186	0.45 191	0.32 174	0.70 151	0.42 77	0.50 94	0.50 166	0.67 126	0.45 157	0.56 127	0.47 112	0.38 199	0.41 185	0.77 203	0.71 163	0.65 118	0.86 183

GES	0.59 161	0.52 183	0.37 129	0.39 137	0.40 164	0.53 182	0.37 168	0.59 114	0.40 175	0.56 130	0.60 164	0.50 98	0.30 113	0.41 199	0.98 215	0.63 184	0.67 200	0.55 196	2.28 230	0.56 190	0.70 176	0.56 146	0.31 178	0.42 188	0.48 106	0.48 119	0.65 118	0.68 151

HSM	0.54 140	0.49 154	0.47 179	0.48 168	0.47 185	0.41 141	0.37 168	0.71 192	0.37 165	0.61 161	0.65 185	0.59 129	0.48 199	0.31 167	0.70 151	0.48 126	0.64 187	0.47 148	0.75 147	0.48 168	0.63 152	0.49 119	0.26 158	0.42 188	0.62 161	0.72 166	0.87 183	0.67 147

DLCB_ROB	0.53 135	0.50 169	0.48 182	0.41 148	0.45 179	0.43 150	0.39 174	0.55 95	0.45 191	0.57 134	0.61 171	0.70 158	0.52 206	0.41 199	0.60 113	0.47 120	0.57 143	0.48 153	0.52 71	0.43 154	0.55 122	0.47 112	0.38 199	0.42 188	0.96 239	0.79 184	0.70 135	0.62 135

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 240	0.49 154	1.28 280	0.75 225	0.41 170	1.04 251	0.67 230	0.77 218	0.52 202	0.78 242	5.67 305	1.03 214	0.35 159	0.26 140	0.86 186	1.39 291	0.68 202	0.70 242	2.61 245	0.64 225	2.89 282	2.21 271	0.19 93	0.43 191	1.03 252	1.15 242	1.35 249	2.41 260

DLNR_Zeroshot_test	17.86 320	67.45 332	1.21 273	81.91 332	0.35 140	0.45 158	74.74 332	0.76 213	0.27 89	0.69 216	0.60 164	1.16 227	0.29 103	8.20 321	84.48 332	102.07 332	23.88 326	15.14 322	7.31 283	0.50 169	4.38 305	2.51 276	0.18 85	0.43 191	0.76 202	0.86 193	0.80 159	0.80 175

GANet-ADL	0.70 181	0.59 204	0.52 193	0.60 200	0.57 206	0.61 201	0.46 185	0.68 176	0.52 202	0.65 189	0.67 195	0.76 177	0.43 185	0.39 193	1.08 229	0.79 224	0.68 202	0.52 180	1.84 217	0.64 225	0.66 163	0.86 203	0.42 209	0.43 191	0.70 178	0.87 196	0.97 200	0.89 187

pcwnet_v2	0.62 164	0.46 132	0.50 188	0.62 205	0.49 191	0.61 201	0.46 185	0.66 166	0.45 191	0.65 189	0.79 215	0.64 144	0.86 237	0.53 236	1.15 236	0.55 163	0.59 161	0.51 173	0.83 157	0.41 144	0.55 122	0.47 112	0.34 187	0.43 191	0.75 196	0.76 176	0.85 176	0.95 190

ADCRef	1.01 230	0.65 218	0.48 182	0.39 137	0.47 185	0.65 211	0.68 232	0.61 127	1.08 261	0.52 102	0.64 180	0.75 169	0.43 185	0.38 192	1.56 258	0.72 209	0.61 173	0.59 213	1.53 204	0.58 198	0.66 163	0.71 181	0.50 226	0.43 191	0.75 196	1.25 252	0.82 165	8.96 308

NVstereo2D	0.55 142	0.47 139	0.40 145	0.52 182	0.48 188	0.66 214	0.64 223	0.60 120	0.38 170	0.48 79	0.61 171	0.53 107	0.30 113	0.63 254	1.53 256	0.61 182	0.58 147	0.55 196	0.53 79	0.41 144	0.50 95	0.38 66	0.54 241	0.43 191	0.64 168	0.48 119	0.56 83	0.53 106

AACVNet	0.55 142	0.47 139	0.40 145	0.58 194	0.61 212	0.53 182	0.37 168	0.61 127	0.40 175	0.59 151	0.64 180	0.58 124	0.33 140	0.36 187	0.69 146	0.54 161	0.58 147	0.54 190	0.69 133	0.52 174	0.54 120	0.52 136	0.36 192	0.44 197	0.59 152	0.69 158	0.82 165	0.83 179

RP	0.58 155	0.57 202	0.72 233	0.62 205	0.56 204	0.57 192	0.64 223	0.63 148	0.61 218	0.42 57	0.81 220	0.78 181	0.53 208	0.43 212	0.68 144	0.48 126	0.53 118	0.44 121	0.64 117	0.45 157	0.51 100	0.54 141	0.37 197	0.44 197	0.62 161	0.59 146	0.83 172	0.77 171

RASNet	0.42 89	0.45 120	0.43 162	0.33 113	0.33 127	0.37 126	0.27 135	0.58 107	0.34 146	0.47 74	0.43 115	0.49 92	0.33 140	0.25 130	0.41 66	0.41 73	0.48 86	0.39 86	0.47 56	0.30 78	0.49 91	0.40 75	0.19 93	0.44 197	0.40 88	0.46 112	0.75 147	0.63 139

DeepPruner_ROB	0.59 161	0.44 112	0.54 198	0.52 182	0.54 200	0.49 169	0.37 168	0.61 127	0.46 195	0.60 157	0.70 199	0.61 134	0.51 205	0.32 174	1.06 226	0.58 174	0.62 179	0.59 213	0.66 123	0.47 166	0.97 220	0.72 185	0.36 192	0.44 197	0.61 156	1.00 223	0.72 140	0.58 121

SGM-Forest	0.73 185	0.71 229	0.40 145	1.13 254	0.64 219	0.74 228	0.45 183	0.68 176	0.39 173	0.61 161	0.44 118	1.16 227	1.06 241	0.49 223	0.86 186	0.61 182	0.55 128	0.46 142	0.68 128	0.44 155	0.61 147	0.49 119	0.45 212	0.44 197	0.90 228	0.86 193	1.95 279	1.47 229
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NCC-stereo	0.67 172	0.63 215	0.59 207	0.64 209	0.65 220	0.63 207	0.69 233	0.67 169	0.74 232	0.43 59	0.81 220	0.82 186	0.70 228	0.47 220	0.82 174	0.53 154	0.58 147	0.64 224	0.80 154	0.54 181	0.56 127	0.60 151	0.53 237	0.45 202	0.75 196	0.96 213	0.92 188	0.98 194

Abc-Net	0.67 172	0.63 215	0.59 207	0.64 209	0.65 220	0.63 207	0.69 233	0.67 169	0.74 232	0.43 59	0.81 220	0.82 186	0.70 228	0.47 220	0.82 174	0.53 154	0.58 147	0.64 224	0.80 154	0.54 181	0.56 127	0.60 151	0.53 237	0.45 202	0.75 196	0.96 213	0.92 188	0.98 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
APVNet	0.56 149	0.47 139	0.38 138	0.46 165	0.50 192	0.57 192	0.53 196	0.60 120	0.42 186	0.46 71	0.65 185	0.50 98	0.30 113	0.36 187	0.74 159	0.71 208	0.71 216	0.64 224	0.95 172	0.53 175	0.57 137	0.77 193	0.34 187	0.46 204	0.59 152	0.46 112	0.82 165	0.58 121

stereogan	0.67 172	0.67 223	0.62 215	0.68 218	0.73 237	0.75 229	0.64 223	0.70 189	0.57 213	0.51 95	0.64 180	1.08 220	0.62 221	0.44 215	0.83 176	0.55 163	0.56 134	0.51 173	0.91 166	0.59 202	0.59 145	0.69 178	0.47 215	0.46 204	0.59 152	0.67 157	1.16 227	0.87 185

CC-Net-ROB	0.96 226	1.18 272	0.70 231	1.56 273	1.06 262	1.63 277	1.20 266	0.79 222	0.61 218	0.81 248	0.56 158	3.07 271	0.57 217	0.85 272	0.68 144	0.44 89	0.71 216	0.63 220	1.40 198	0.57 195	0.58 141	0.43 92	1.91 290	0.46 204	0.83 218	0.83 191	0.77 152	1.20 219

AE-Stereo	0.54 140	0.48 151	0.44 170	0.50 173	0.35 140	0.36 124	0.28 140	0.55 95	0.29 103	0.64 184	0.31 77	0.89 199	0.31 125	0.24 114	0.55 95	0.65 196	0.68 202	0.52 180	0.87 162	0.53 175	0.72 179	0.81 198	0.21 118	0.47 207	0.79 208	0.69 158	0.94 192	0.62 135

dad	0.89 217	0.57 202	0.37 129	1.42 269	0.65 220	0.75 229	2.23 282	1.43 277	0.36 156	0.93 262	0.38 101	0.85 193	0.76 232	0.32 174	0.97 214	0.52 152	0.78 225	0.45 131	1.87 219	0.41 144	0.74 184	0.41 78	0.30 173	0.47 207	1.15 261	0.47 114	2.64 296	1.96 248

SACVNet	0.62 164	0.53 189	0.51 192	0.55 190	0.57 206	0.52 179	0.60 212	0.69 183	0.56 212	0.67 206	0.54 155	0.59 129	0.37 168	0.41 199	0.71 155	0.60 179	0.64 187	0.57 203	0.95 172	0.64 225	0.67 167	0.78 195	0.36 192	0.47 207	0.75 196	0.77 179	0.84 174	0.84 180

PSMNet-ADL	0.96 226	0.62 214	0.66 225	0.67 215	0.70 234	0.66 214	0.58 207	0.74 206	0.60 217	0.85 256	5.03 299	0.95 206	1.26 252	0.45 217	0.89 195	1.03 258	0.68 202	0.54 190	2.03 223	0.68 234	0.84 198	0.79 197	0.54 241	0.47 207	0.73 189	0.95 210	1.32 246	0.63 139

ICVP	0.58 155	0.49 154	0.67 228	0.50 173	0.48 188	0.52 179	0.36 166	0.60 120	0.45 191	0.61 161	0.58 161	0.61 134	0.56 213	0.30 160	0.67 141	0.64 190	0.58 147	0.51 173	0.72 139	0.51 172	0.58 141	0.74 187	0.59 248	0.47 207	0.60 155	0.75 173	0.74 145	0.72 162
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCL	1.27 243	0.82 245	0.64 221	0.60 200	0.53 197	0.73 224	0.91 250	0.75 210	2.78 304	0.68 208	1.01 239	0.86 197	0.50 201	0.50 227	1.27 242	0.64 190	0.66 194	0.57 203	1.20 191	0.60 207	0.98 221	0.88 205	0.50 226	0.47 207	1.60 281	1.50 272	0.88 184	11.30 311

DN-CSS_ROB	0.52 132	0.43 107	0.46 175	0.41 148	0.40 164	0.34 115	0.22 111	0.69 183	0.34 146	0.59 151	0.79 215	0.66 148	0.47 196	0.24 114	0.63 126	0.40 69	0.58 147	0.43 116	1.74 212	0.38 124	0.63 152	0.38 66	0.31 178	0.47 207	0.53 128	0.43 96	0.66 124	0.54 113

XPNet_ROB	0.74 190	0.77 234	0.57 204	0.54 187	0.61 212	0.63 207	0.61 217	0.53 84	0.65 223	0.58 146	0.81 220	2.35 259	0.46 194	0.43 212	0.79 166	0.63 184	0.85 237	0.57 203	0.83 157	0.55 186	0.72 179	1.09 221	0.45 212	0.49 214	0.63 165	0.74 169	1.39 253	0.86 183

psm_up	0.56 149	0.51 174	0.53 195	0.56 191	0.45 179	0.58 195	0.35 162	0.71 192	0.66 225	0.55 121	0.53 149	0.59 129	0.50 201	0.40 196	0.63 126	0.50 137	0.59 161	0.49 160	0.84 160	0.46 162	0.51 100	0.45 102	0.31 178	0.51 215	0.70 178	0.78 180	0.80 159	0.67 147

FADNet-RVC	0.58 155	0.50 169	0.37 129	0.51 179	0.42 173	0.39 133	0.56 203	0.68 176	0.36 156	0.64 184	0.50 136	1.13 226	0.45 191	0.34 179	0.91 198	0.53 154	0.54 120	0.45 131	1.20 191	0.51 172	0.54 120	0.52 136	0.33 185	0.51 215	0.57 141	0.75 173	0.64 114	0.81 177

GEStereo_RVC	0.71 183	0.59 204	0.40 145	0.54 187	0.50 192	0.61 201	0.51 193	0.71 192	0.41 179	0.59 151	0.51 142	0.76 177	0.46 194	0.39 193	0.96 212	0.92 236	0.78 225	0.75 252	1.94 220	0.62 220	0.80 191	1.37 241	0.31 178	0.52 217	0.61 156	0.63 150	0.86 181	1.12 211

PA-Net	0.64 167	0.67 223	0.66 225	0.50 173	0.66 225	0.50 173	0.64 223	0.65 162	0.73 229	0.54 114	0.52 145	0.58 124	0.58 219	0.59 251	0.93 203	0.57 169	0.46 71	0.54 190	0.61 114	0.54 181	0.49 91	0.66 168	0.36 192	0.52 217	0.64 168	1.24 249	0.64 114	1.32 224
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RTSC	0.73 185	0.49 154	0.46 175	0.47 167	0.51 195	0.55 188	0.56 203	0.67 169	0.68 226	0.54 114	0.79 215	0.57 119	0.57 217	0.41 199	1.92 276	0.77 218	0.96 254	0.58 208	1.36 197	0.56 190	0.85 200	1.11 222	0.31 178	0.53 219	0.58 145	0.65 155	0.95 194	1.26 222

ccs_rob	1.25 242	0.79 238	0.64 221	0.86 235	0.60 211	0.89 241	0.83 243	0.99 251	0.51 201	0.77 238	6.27 311	5.90 294	1.10 245	0.51 229	1.08 229	1.10 266	0.68 202	0.66 230	1.15 187	0.70 238	1.56 251	1.66 259	0.50 226	0.54 220	0.69 175	0.78 180	0.86 181	1.20 219

MLCV	0.70 181	0.49 154	0.53 195	0.73 224	0.50 192	0.65 211	0.43 181	0.81 229	0.41 179	0.71 222	0.88 227	1.01 212	0.81 234	0.28 150	0.92 201	0.43 84	0.65 191	0.52 180	2.47 240	0.45 157	0.55 122	0.72 185	0.39 203	0.54 220	0.69 175	0.80 185	0.83 172	0.72 162

SFCPSM	3.03 286	0.82 245	0.63 219	0.77 229	0.69 228	0.72 223	0.63 221	0.83 232	0.98 258	0.71 222	2.00 277	2.57 260	3.49 283	0.56 241	1.16 237	0.93 240	0.74 220	0.64 224	54.48 327	1.19 279	0.88 201	0.91 208	0.55 243	0.55 222	0.94 235	0.93 208	1.11 222	1.39 226

DDVS	2.32 270	0.70 227	0.82 243	0.70 219	0.74 241	0.73 224	0.59 208	1.09 263	0.88 245	0.80 246	34.26 326	3.93 284	1.16 248	0.52 233	1.09 231	1.35 284	0.73 219	0.65 228	1.95 221	0.95 259	1.67 257	2.27 273	0.48 220	0.56 223	0.69 175	0.84 192	1.21 233	1.35 225

DDUNet	1.38 247	2.18 284	0.79 239	2.67 283	2.43 291	2.57 284	2.52 283	0.80 224	0.84 242	0.63 177	0.94 232	1.57 247	0.45 191	2.65 296	0.94 207	0.78 221	1.99 288	0.75 252	2.31 231	0.91 258	1.16 235	0.97 211	2.71 294	0.56 223	0.72 184	0.71 163	0.97 200	0.85 181

GwcNet-ADL	0.97 228	0.83 247	0.81 241	0.91 241	0.68 226	0.70 220	0.53 196	0.77 218	0.50 199	0.72 225	5.46 302	1.20 230	0.65 226	0.46 219	0.81 171	0.95 241	0.72 218	0.56 198	1.26 193	0.71 239	0.67 167	0.78 195	0.59 248	0.56 223	0.79 208	0.98 219	0.85 176	1.75 242

RGC	0.76 195	0.72 230	0.99 256	0.70 219	0.71 235	0.76 232	0.57 206	0.74 206	0.74 232	0.56 130	0.96 235	0.83 190	0.85 236	0.56 241	0.93 203	0.60 179	0.62 179	0.56 198	0.93 168	0.61 216	0.66 163	0.71 181	0.51 234	0.56 223	0.81 213	1.01 226	0.99 204	1.19 218

SQANet	1.90 265	2.70 291	1.03 261	3.09 290	2.17 286	3.29 289	2.70 286	0.95 244	0.65 223	1.00 270	0.71 200	2.69 265	1.10 245	2.30 291	0.78 162	0.55 163	1.02 257	0.72 245	9.92 295	0.68 234	2.11 268	1.25 234	3.28 295	0.58 227	0.98 241	1.31 258	1.33 247	2.34 257

ETE_ROB	0.87 215	0.90 254	0.58 206	0.67 215	0.69 228	0.85 236	0.60 212	0.66 166	0.89 248	0.64 184	1.09 244	2.63 263	0.54 209	0.54 237	1.00 219	0.72 209	0.91 247	0.63 220	0.99 176	0.66 228	0.88 201	1.08 220	0.50 226	0.59 228	0.78 205	0.92 205	1.48 263	1.17 216

LALA_ROB	0.86 214	0.97 261	0.67 228	0.63 207	0.69 228	0.83 235	0.67 230	0.70 189	0.80 237	0.68 208	1.10 246	2.61 262	0.58 219	0.51 229	1.11 232	0.67 199	0.86 238	0.72 245	0.89 164	0.67 232	0.80 191	1.00 215	0.49 222	0.59 228	0.73 189	0.92 205	1.16 227	1.10 208

FADNet-RVC-Resample	0.57 153	0.52 183	0.42 157	0.46 165	0.39 159	0.41 141	0.40 176	0.72 199	0.42 186	0.68 208	0.51 142	1.04 218	0.43 185	0.43 212	0.96 212	0.48 126	0.56 134	0.61 218	0.85 161	0.55 186	0.52 110	0.63 159	0.34 187	0.60 230	0.58 145	0.71 163	0.55 81	0.77 171

FADNet_RVC	0.92 218	0.69 226	0.55 201	0.88 237	0.75 243	0.54 186	0.51 193	0.77 218	0.54 206	0.70 219	0.96 235	1.36 237	1.06 241	0.54 237	1.85 274	0.64 190	0.80 230	0.90 268	3.34 259	0.76 242	1.00 222	1.13 225	0.37 197	0.60 230	0.66 171	0.87 196	0.97 200	1.14 214

NCCL2	0.69 178	0.73 232	0.66 225	0.57 193	0.56 204	0.51 176	0.45 183	0.70 189	0.57 213	0.68 208	0.71 200	0.66 148	0.48 199	0.39 193	0.93 203	0.72 209	0.65 191	0.57 203	0.76 150	0.57 195	0.74 184	0.88 205	0.49 222	0.60 230	0.98 241	0.95 210	0.85 176	1.16 215

HBP-ISP	1.60 254	0.86 253	0.90 250	0.98 247	0.69 228	0.85 236	0.56 203	0.89 241	0.48 197	0.82 251	0.79 215	0.97 207	0.36 164	0.69 261	11.97 320	5.83 316	0.70 210	0.67 232	0.70 135	0.62 220	1.05 227	5.90 309	0.50 226	0.62 233	0.82 216	1.01 226	2.01 281	1.06 202

UDG	1.35 246	2.24 286	0.81 241	2.58 280	2.45 292	2.48 283	2.57 284	0.76 213	0.86 243	0.77 238	1.08 243	1.51 242	0.56 213	2.59 292	1.06 226	0.69 203	1.89 286	0.80 263	2.31 231	0.97 262	1.24 240	0.98 212	1.43 286	0.62 233	0.74 191	0.81 187	0.95 194	0.81 177

CBMV_ROB	1.71 260	0.79 238	0.65 224	1.35 266	1.07 263	1.01 247	0.74 237	1.01 255	0.54 206	0.72 225	0.81 220	9.80 313	5.90 295	0.57 246	1.42 249	0.69 203	0.80 230	0.58 208	5.38 272	1.22 280	0.95 216	0.55 145	0.53 237	0.62 233	1.22 262	1.45 266	2.72 298	2.94 270

HSM-Net_RVC	0.75 191	0.53 189	0.60 212	0.77 229	0.62 218	0.61 201	0.37 168	0.76 213	0.49 198	0.74 229	1.71 271	1.32 235	0.80 233	0.36 187	0.72 158	0.55 163	0.64 187	0.53 184	0.78 152	0.53 175	0.67 167	0.89 207	0.43 210	0.64 236	0.94 235	1.09 235	1.07 215	1.04 201
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.73 185	0.59 204	0.61 214	0.64 209	0.78 245	0.53 182	0.48 188	0.87 237	0.63 221	0.73 228	0.61 171	1.96 254	0.62 221	0.45 217	0.84 180	0.55 163	0.56 134	0.54 190	0.73 140	0.55 186	0.52 110	0.51 131	0.38 199	0.64 236	0.83 218	1.11 238	0.94 192	1.64 237

RTS	1.09 234	0.59 204	0.59 207	0.60 200	0.58 209	0.96 244	0.90 248	0.80 224	0.88 245	0.59 151	0.71 200	1.28 233	0.62 221	0.51 229	2.04 279	0.98 249	1.19 265	0.77 257	2.33 233	0.85 253	0.96 217	1.16 228	0.49 222	0.65 238	1.23 263	4.43 310	1.15 224	1.45 227

RTSA	1.09 234	0.59 204	0.59 207	0.60 200	0.58 209	0.96 244	0.90 248	0.80 224	0.88 245	0.59 151	0.71 200	1.28 233	0.62 221	0.51 229	2.04 279	0.98 249	1.19 265	0.77 257	2.33 233	0.85 253	0.96 217	1.16 228	0.49 222	0.65 238	1.23 263	4.43 310	1.15 224	1.45 227

MDST_ROB	3.33 291	2.32 288	0.75 236	3.90 301	1.47 280	2.61 285	1.00 258	1.12 265	0.72 228	0.78 242	0.67 195	1.54 245	25.37 317	0.34 179	2.11 285	0.53 154	0.65 191	0.48 153	3.69 261	0.58 198	0.88 201	0.59 147	0.58 247	0.68 240	7.85 317	3.03 301	17.15 322	8.63 307

ADCMid	1.56 252	0.92 258	0.99 256	0.70 219	0.86 249	1.05 252	1.37 269	1.29 269	1.77 284	0.75 233	1.75 272	1.27 231	1.48 258	0.69 261	2.18 288	1.07 262	0.98 255	0.79 261	2.74 248	0.80 246	1.31 244	1.74 263	1.06 275	0.70 241	1.01 249	1.53 273	1.02 211	10.33 309

ITSA-stereo	1.12 236	0.72 230	0.59 207	1.20 260	0.84 248	0.64 210	0.64 223	0.95 244	0.78 235	0.84 254	2.54 282	1.39 238	1.23 250	0.81 269	1.20 239	1.01 255	0.83 235	0.67 232	1.56 205	0.62 220	1.08 231	1.46 247	0.56 245	0.71 242	0.95 237	1.27 254	0.99 204	4.08 286

GANetREF_RVC	0.77 203	0.74 233	0.68 230	0.76 228	0.65 220	0.69 219	0.60 212	0.99 251	0.73 229	0.93 262	0.52 145	1.33 236	0.72 230	0.44 215	0.85 184	0.57 169	0.67 200	0.63 220	1.13 186	0.61 216	0.77 187	0.63 159	0.59 248	0.71 242	0.89 227	0.90 202	1.15 224	0.99 196
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
NOSS_ROB	0.76 195	0.84 251	0.50 188	0.72 222	0.61 212	0.75 229	0.52 195	0.80 224	0.54 206	0.70 219	0.62 176	0.62 142	0.86 237	0.62 252	1.14 235	1.10 266	0.78 225	0.69 241	0.73 140	0.60 207	0.88 201	0.67 173	0.50 226	0.71 242	0.86 225	0.95 210	1.38 252	0.85 181

DCVSM-stereo	1.13 237	0.66 221	0.79 239	0.89 238	0.65 220	1.15 258	0.73 235	0.95 244	0.82 241	1.04 272	4.18 293	3.75 282	1.45 257	0.49 223	0.83 176	0.86 230	0.69 208	0.60 216	2.08 224	0.87 255	1.06 229	0.77 193	0.84 265	0.72 245	0.74 191	0.89 200	0.98 203	1.09 204

Ntro	2.32 270	3.40 308	1.53 287	3.55 298	2.52 294	3.71 299	3.36 293	1.11 264	1.05 260	1.16 279	0.90 229	2.93 269	1.24 251	2.72 298	1.00 219	0.64 190	1.40 273	0.82 264	10.96 298	1.14 275	2.72 277	3.19 286	4.26 301	0.73 246	1.24 266	1.59 275	1.56 266	2.31 256

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 244	0.90 254	0.63 219	1.27 263	0.90 251	1.21 262	2.21 280	1.27 266	1.18 266	1.00 270	0.91 230	1.80 253	1.16 248	1.07 281	1.48 254	0.77 218	0.70 210	0.58 208	2.75 249	0.67 232	1.39 247	2.93 282	0.85 267	0.73 246	1.47 276	1.68 277	1.33 247	2.96 271

XQC	1.03 232	0.90 254	0.71 232	0.91 241	0.92 252	0.92 243	0.86 246	1.06 261	0.90 249	0.84 254	1.11 249	1.03 214	1.30 256	0.71 263	2.04 279	0.95 241	0.87 239	0.67 232	1.64 210	0.78 244	1.00 222	1.67 260	0.62 251	0.73 246	1.09 256	1.47 267	1.26 240	0.97 193

ACV-stereo	8.39 314	1.01 265	0.97 254	1.29 264	0.73 237	1.48 273	0.95 255	0.88 240	1.10 263	1.07 273	1.33 258	1.06 219	23.12 315	0.52 233	4.00 309	3.78 311	1.05 260	0.79 261	168.94 331	1.91 301	3.64 298	1.44 244	0.72 255	0.74 249	0.74 191	0.90 202	1.43 260	1.03 200

otaku	2.33 273	3.05 300	1.19 271	3.36 297	2.37 289	3.56 294	3.08 291	1.05 258	0.98 258	1.13 275	0.80 219	2.88 267	1.62 262	2.59 292	0.95 209	0.64 190	1.23 268	0.75 252	13.16 303	1.09 271	2.47 273	2.63 277	4.75 305	0.75 250	1.13 259	1.38 264	1.69 271	2.52 263

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 312	0.65 218	1.07 266	0.94 246	0.83 247	0.81 234	1.27 267	0.85 236	0.73 229	0.93 262	6.13 308	180.62 332	2.17 269	1.33 286	1.22 240	1.01 255	0.93 251	1.06 282	6.32 281	0.79 245	3.32 294	3.77 292	0.55 243	0.76 251	0.95 237	1.34 263	1.19 231	2.42 261

ADCPNet	2.08 269	0.77 234	0.87 247	0.83 233	1.21 270	0.85 236	1.59 272	1.02 256	1.35 273	0.83 253	1.97 276	1.01 212	7.76 301	0.75 266	2.35 298	1.16 273	0.95 252	0.71 244	4.05 265	0.97 262	1.30 243	1.61 256	0.72 255	0.76 251	1.52 279	1.96 285	1.21 233	16.04 316

CSAN	0.93 221	0.83 247	0.75 236	0.86 235	0.82 246	0.73 224	0.61 217	0.97 250	0.94 255	0.94 266	0.73 210	1.96 254	1.56 260	0.49 223	0.98 215	0.63 184	0.74 220	0.66 230	1.09 180	0.71 239	0.78 188	0.63 159	0.53 237	0.76 251	0.98 241	1.49 271	1.21 233	1.63 236

SHD	0.97 228	0.56 197	0.73 234	0.75 225	0.69 228	0.66 214	0.61 217	0.99 251	0.94 255	0.77 238	1.00 238	0.94 203	1.29 254	0.54 237	2.21 289	0.98 249	0.95 252	0.70 242	2.01 222	0.80 246	1.12 233	1.71 261	0.47 215	0.77 254	0.91 229	1.01 226	0.91 187	1.22 221

FC-DCNN	0.88 216	0.96 259	1.23 275	1.36 268	0.93 253	1.26 266	0.82 241	0.91 242	0.78 235	0.87 258	0.63 179	1.08 220	0.42 181	0.56 241	0.88 194	0.69 203	0.81 233	0.68 238	0.81 156	0.59 202	0.78 188	0.59 147	0.50 226	0.77 254	1.11 257	0.99 221	1.21 233	1.57 232

FC-DCNN v2	0.94 222	0.98 262	1.28 280	1.47 272	0.95 255	1.33 268	0.82 241	1.05 258	0.80 237	0.87 258	0.66 188	1.11 225	0.67 227	0.56 241	0.91 198	0.69 203	0.81 233	0.68 238	0.83 157	0.59 202	0.78 188	0.59 147	0.50 226	0.78 256	1.25 268	1.09 235	1.35 249	1.89 244

SGM-ForestM	2.61 276	4.20 312	0.93 251	2.78 285	1.37 277	3.57 295	2.93 289	2.59 305	1.51 280	0.70 219	1.32 256	7.25 302	5.36 293	0.47 220	0.89 195	0.53 154	0.79 229	0.54 190	7.58 284	0.60 207	0.82 194	0.47 112	0.51 234	0.80 257	4.97 309	3.66 308	7.05 317	6.30 299

FCDSN-DC	0.69 178	0.61 211	0.62 215	0.66 214	0.61 212	0.59 196	0.60 212	0.68 176	0.42 186	0.75 233	0.42 114	0.57 119	0.36 164	0.50 227	2.43 301	0.67 199	0.80 230	0.76 255	0.64 117	0.56 190	0.70 176	0.60 151	0.47 215	0.83 258	0.66 171	0.74 169	0.61 104	0.67 147
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet	0.92 218	0.56 197	0.62 215	0.72 222	0.68 226	0.96 244	0.55 201	0.95 244	0.57 213	0.67 206	0.82 225	1.41 239	1.51 259	0.31 167	1.49 255	0.66 198	0.75 222	0.67 232	4.08 266	0.68 234	0.72 179	0.63 159	0.41 206	0.83 258	0.72 184	0.91 204	1.02 211	0.87 185

SGM_RVC	2.81 282	1.46 279	0.85 245	1.76 277	1.28 272	1.68 279	1.19 265	1.56 282	1.14 264	0.82 251	1.70 270	7.09 301	2.67 281	0.42 209	0.92 201	0.57 169	0.75 222	0.57 203	11.20 300	0.66 228	0.94 213	0.46 107	0.51 234	0.84 260	1.97 289	1.64 276	5.04 313	26.13 321
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AnyNet_C32	1.64 256	0.65 218	0.74 235	0.67 215	0.73 237	0.86 239	1.14 261	0.95 244	3.12 307	0.75 233	1.53 265	0.94 203	0.64 225	0.67 259	1.83 273	1.11 268	1.06 262	0.95 275	1.78 215	0.76 242	1.76 262	1.71 261	0.66 253	0.85 261	1.13 259	2.68 296	1.17 229	13.55 313

edge stereo	1.82 262	1.16 271	2.22 297	1.46 271	1.28 272	1.58 275	1.38 270	1.67 289	1.30 270	1.20 281	3.42 290	4.33 289	2.26 273	0.80 268	1.41 248	1.46 294	1.05 260	0.83 267	5.42 273	0.97 262	1.34 246	3.76 291	0.95 273	0.88 262	1.26 269	1.20 245	1.70 272	2.91 269

pmcnn	1.66 257	0.80 241	0.52 193	1.19 259	1.01 257	1.21 262	0.93 252	0.96 249	0.54 206	0.74 229	2.66 284	3.98 286	5.06 289	0.31 167	1.65 264	1.40 292	1.20 267	0.91 271	3.99 264	0.95 259	4.45 306	1.02 217	0.90 268	0.90 263	1.07 254	1.01 226	2.43 290	3.03 273

ACVNet-4b	2.35 274	2.75 294	1.60 289	3.13 291	2.29 288	3.52 293	3.67 299	1.35 273	1.35 273	1.27 286	0.72 205	3.26 275	2.62 280	3.04 301	0.98 215	0.78 221	2.13 290	1.02 278	9.04 292	1.23 281	2.74 278	3.39 290	4.08 298	0.92 264	1.24 266	1.29 256	1.46 262	2.48 262

DAS	0.95 223	0.61 211	0.48 182	0.78 231	0.61 212	0.68 217	0.59 208	0.84 234	0.93 252	0.65 189	1.58 266	1.66 249	1.06 241	0.34 179	0.95 209	0.92 236	0.92 249	0.73 248	1.77 213	1.03 267	1.73 259	1.11 222	0.47 215	0.92 264	0.93 232	1.00 223	1.39 253	0.96 191

SepStereo	0.95 223	0.61 211	0.48 182	0.78 231	0.61 212	0.68 217	0.59 208	0.84 234	0.93 252	0.65 189	1.58 266	1.66 249	1.06 241	0.34 179	0.95 209	0.92 236	0.92 249	0.73 248	1.77 213	1.03 267	1.73 259	1.11 222	0.47 215	0.92 264	0.93 232	1.00 223	1.39 253	0.96 191

RainbowNet	2.32 270	2.93 296	1.87 293	3.34 296	2.57 295	3.50 291	3.49 296	1.29 269	0.92 250	1.53 300	0.89 228	3.18 273	2.31 274	2.94 299	1.30 244	0.90 234	1.61 280	1.00 276	5.61 274	1.51 289	2.82 281	4.18 296	4.25 300	0.97 267	1.32 270	1.58 274	1.71 273	3.00 272

STTRV1_RVC		0.81 242	0.64 221	1.04 250	0.73 237	1.03 249	0.85 244	0.91 242	0.92 250	0.93 262	0.95 234	1.72 252	2.23 270	0.86 273	1.46 253	0.78 221	1.37 271	0.72 245		1.97 302	1.59 253	1.23 233		0.97 267	1.07 254	1.11 238	1.75 274	3.40 279

FAT-Stereo	1.57 253	0.78 236	1.44 285	1.10 252	1.32 275	1.05 252	0.87 247	1.28 268	0.86 243	1.21 282	5.46 302	3.07 271	1.28 253	0.66 257	1.73 268	1.34 281	0.89 245	0.94 274	1.83 216	1.08 270	2.02 266	3.90 294	0.71 254	0.98 269	0.86 225	1.21 247	1.42 259	3.03 273

SAMSARA	1.50 249	0.79 238	1.00 260	0.93 244	0.88 250	0.86 239	0.93 252	1.57 283	1.25 268	0.96 267	1.09 244	1.27 231	2.59 278	0.83 270	2.58 303	1.19 277	1.04 258	0.91 271	2.56 241	0.99 265	1.77 263	2.23 272	0.56 245	0.98 269	2.63 292	2.81 297	2.62 295	2.56 264

AMNet	1.02 231	0.98 262	0.95 252	0.98 247	1.01 257	1.03 249	0.96 256	0.87 237	0.93 252	0.97 268	1.02 240	1.10 223	0.74 231	1.06 280	0.99 218	1.09 265	1.17 264	1.04 280	1.08 179	1.05 269	1.13 234	1.04 218	0.82 264	0.98 269	1.01 249	1.07 234	1.20 232	1.27 223

PWC_ROB	1.18 239	0.70 227	1.06 264	0.60 200	0.71 235	0.70 220	0.98 257	0.83 232	1.55 281	0.76 236	1.40 261	1.00 209	2.46 277	0.57 246	2.17 287	0.99 253	1.15 263	0.90 268	2.37 235	0.95 259	1.63 255	2.05 268	0.44 211	0.98 269	0.81 213	0.80 185	1.24 238	2.15 252

G-Net	1.86 263	1.00 264	1.28 280	0.89 238	0.93 253	1.10 255	0.77 238	1.63 285	2.07 291	0.99 269	2.89 285	7.30 304	1.67 264	0.55 240	1.45 250	1.75 301	1.04 258	0.93 273	2.87 250	2.72 312	1.89 265	1.47 248	0.80 262	1.02 273	1.06 253	1.71 278	2.82 299	5.60 295

CBMV	1.15 238	0.84 251	0.60 212	0.85 234	0.76 244	0.73 224	0.48 188	0.87 237	0.80 237	0.81 248	0.61 171	2.86 266	0.81 234	0.52 233	1.31 245	1.17 274	0.91 247	0.74 250	2.40 238	0.66 228	1.57 252	0.76 191	0.48 220	1.06 274	0.99 244	1.09 235	2.25 283	4.25 288
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACVNet_1	2.47 275	3.23 303	2.35 299	4.40 304	2.93 305	3.77 301	3.96 301	1.34 272	1.18 266	1.21 282	1.02 240	3.31 277	2.07 268	3.09 303	1.31 245	0.70 207	2.26 294	1.10 286	9.52 293	1.14 275	3.45 295	1.18 231	4.50 304	1.07 275	1.39 274	1.75 279	1.36 251	2.10 250

MeshStereo	3.62 293	1.54 280	1.05 262	2.64 281	1.72 282	2.05 282	1.15 263	2.40 302	1.41 276	0.90 261	6.48 312	9.56 311	7.42 300	0.49 223	11.75 318	1.94 305	0.87 239	0.74 250	8.79 289	0.80 246	8.36 316	8.07 317	0.73 257	1.07 275	3.39 302	2.15 290	5.22 314	4.99 291
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
PVD	1.47 248	1.04 266	1.44 285	1.10 252	1.09 266	1.19 260	1.07 260	1.91 296	2.05 290	0.79 245	1.49 264	1.54 245	1.91 267	0.89 275	2.26 293	1.35 284	1.39 272	1.09 285	2.41 239	1.14 275	1.51 250	1.98 267	0.79 260	1.08 277	1.49 278	1.82 280	1.67 270	2.10 250

ADCS	1.88 264	1.06 267	0.98 255	0.93 244	1.10 267	1.09 254	1.14 261	1.27 266	2.49 298	0.89 260	1.36 259	1.51 242	2.92 282	0.86 273	3.30 306	2.26 307	1.46 276	1.26 294	3.10 257	1.29 284	2.48 274	2.88 280	0.80 262	1.10 278	1.33 272	4.48 312	1.41 258	6.08 298

MFN_U_SF_RVC	1.68 259	1.06 267	0.88 248	1.25 262	1.01 257	1.53 274	2.07 278	1.38 276	1.17 265	1.51 297	2.95 286	2.00 256	1.57 261	2.05 290	2.38 299	0.98 249	0.87 239	0.82 264	6.78 282	1.11 274	2.21 269	2.38 275	0.65 252	1.11 279	1.23 263	1.33 261	1.28 243	1.69 241

FBW_ROB	1.34 245	1.42 278	1.08 267	2.01 279	1.42 278	1.37 270	1.63 273	0.99 251	0.70 227	0.72 225	1.02 240	2.05 257	0.91 239	1.47 287	1.24 241	0.60 179	0.88 243	0.65 228	6.08 278	0.59 202	1.06 229	0.81 198	1.48 287	1.12 280	0.99 244	1.20 245	0.99 204	1.66 239

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 258	1.25 275	1.05 262	1.56 273	1.08 264	1.20 261	3.18 292	1.50 280	2.10 292	1.30 289	0.98 237	1.50 241	1.04 240	1.66 288	1.71 265	1.18 275	0.84 236	1.01 277	6.24 279	1.15 278	1.43 248	3.23 287	1.19 277	1.14 281	1.52 279	1.29 256	1.09 218	2.78 268

AnyNet_C01	2.06 268	1.08 269	1.06 264	1.14 255	1.08 264	1.01 247	2.69 285	1.69 290	2.66 301	1.21 282	1.67 269	2.90 268	2.60 279	0.95 278	3.65 307	4.02 314	2.09 289	2.21 315	3.08 256	1.56 294	3.30 293	2.89 281	1.26 278	1.15 282	1.80 284	1.43 265	1.51 264	3.90 284

DispFullNet	4.17 295	3.20 302	4.34 316	2.72 284	2.46 293	2.92 286	2.70 286	2.79 311	1.90 288	4.51 322	6.62 313	8.91 309	4.83 287	2.59 292	2.00 278	8.18 319	3.24 302	1.98 309	24.96 313	2.93 314	3.99 301	3.36 289	1.71 288	1.15 282	1.36 273	1.32 260	2.36 289	3.65 282

S-Stereo	1.54 251	0.81 242	0.83 244	1.15 256	1.16 268	1.29 267	1.56 271	1.02 256	1.09 262	1.25 285	4.20 294	4.10 287	1.10 245	0.66 257	2.16 286	1.63 298	0.90 246	1.05 281	2.20 228	1.10 272	1.26 241	3.12 285	1.31 285	1.17 284	0.84 222	1.18 244	1.21 233	2.18 253

DGSMNet	2.66 278	0.96 259	1.36 284	1.03 249	0.99 256	1.12 257	1.05 259	1.36 274	0.94 255	2.15 312	13.54 323	1.71 251	1.85 265	0.93 277	2.50 302	3.85 313	5.34 306	1.61 306	5.07 270	1.68 299	7.04 315	8.02 316	0.96 274	1.19 285	1.01 249	1.33 261	1.40 257	1.88 243

MFMNet_re	1.51 250	1.18 272	1.12 270	1.29 264	1.16 268	1.63 277	1.32 268	1.30 271	1.63 282	1.14 278	1.38 260	2.64 264	1.63 263	0.90 276	2.27 294	1.35 284	1.58 277	1.32 299	3.69 261	1.24 282	2.10 267	1.26 236	1.16 276	1.24 286	1.11 257	1.02 230	1.59 267	1.60 234

SANet	1.61 255	0.91 257	1.10 269	1.04 250	1.05 261	1.25 265	0.77 238	1.76 292	1.81 285	0.77 238	1.24 250	6.63 298	5.08 290	0.83 270	1.56 258	0.77 218	1.24 269	0.90 268	1.58 206	0.82 251	1.05 227	1.00 215	0.90 268	1.27 287	1.32 270	1.93 282	1.88 277	3.10 275

LSM0	8.30 313	1.08 269	0.95 252	1.66 276	1.42 278	1.59 276	1.96 276	2.27 300	2.36 294	1.66 304	3.94 292	4.10 287	6.30 299	0.63 254	62.38 331	74.74 331	1.69 281	1.06 282	12.18 301	2.23 305	4.96 311	9.29 319	0.92 270	1.29 288	1.95 288	2.97 300	3.66 308	14.83 315

ACVNet_2	3.17 287	2.98 297	2.25 298	4.72 305	2.88 302	3.50 291	3.48 295	1.58 284	1.33 271	1.29 288	1.10 246	3.22 274	2.45 276	2.67 297	1.29 243	0.86 230	7.26 310	1.02 278	22.14 311	1.37 287	3.22 290	1.25 234	4.24 299	1.37 289	1.93 286	1.92 281	1.83 276	2.36 258

PSMNet_ROB	2.71 279	3.39 307	1.92 294	2.87 287	2.04 284	4.01 304	3.50 297	1.46 278	1.41 276	1.59 302	3.34 287	3.52 278	4.97 288	4.50 310	1.61 261	0.95 241	1.87 285	1.06 282	8.62 288	1.63 297	2.32 272	1.51 252	5.43 314	1.37 289	1.98 290	1.94 283	1.91 278	2.39 259

SPS-STEREO	1.93 266	1.27 276	1.21 273	1.60 275	1.34 276	1.44 272	1.17 264	1.66 286	1.36 275	1.38 292	3.67 291	3.02 270	1.29 254	1.05 279	1.85 274	1.83 303	1.58 277	1.37 301	8.86 291	1.34 285	3.07 287	1.47 248	1.27 282	1.37 289	1.42 275	1.28 255	2.02 282	1.89 244
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	2.92 284	2.70 291	2.36 300	3.23 292	2.71 297	3.70 297	4.05 302	1.66 286	2.48 296	1.13 275	1.26 252	3.60 279	6.29 297	3.59 304	2.28 295	1.15 271	2.20 291	1.31 297	6.02 276	1.52 291	3.03 285	5.48 303	4.83 308	1.40 292	2.83 296	2.02 286	2.34 286	3.64 280

IMH-64	2.92 284	2.70 291	2.36 300	3.23 292	2.71 297	3.70 297	4.05 302	1.66 286	2.48 296	1.13 275	1.26 252	3.60 279	6.29 297	3.59 304	2.28 295	1.15 271	2.20 291	1.31 297	6.02 276	1.52 291	3.03 285	5.48 303	4.83 308	1.40 292	2.83 296	2.02 286	2.34 286	3.64 280

DPSNet	2.61 276	0.83 247	0.77 238	1.21 261	1.24 271	1.34 269	0.93 252	1.08 262	1.49 279	0.78 242	0.86 226	6.91 300	3.85 284	0.58 249	4.58 311	2.54 308	1.43 275	1.24 292	14.95 307	1.34 285	4.83 310	8.01 315	1.75 289	1.40 292	1.47 276	1.95 284	1.60 269	1.66 239

SGM+DAISY	3.81 294	1.38 277	1.26 278	1.80 278	1.47 280	1.93 281	1.71 274	1.47 279	1.33 271	1.34 291	6.67 314	9.59 312	12.99 309	1.20 283	1.73 268	1.47 295	1.42 274	1.24 292	11.11 299	1.37 287	3.07 287	2.13 270	1.27 282	1.42 295	1.69 282	1.26 253	2.90 300	26.50 322

IMH	3.24 289	2.76 295	2.37 302	3.26 294	2.74 299	3.73 300	4.10 304	1.72 291	2.58 299	1.17 280	1.24 250	3.92 283	10.58 304	6.80 319	1.57 260	1.11 268	2.25 293	1.30 296	6.28 280	1.56 294	2.97 284	4.14 295	4.90 310	1.45 296	3.01 300	2.36 292	2.47 292	5.19 294

Dean	2.84 283	3.23 303	1.81 291	6.04 308	3.38 311	3.63 296	3.67 299	1.88 294	1.97 289	1.47 294	1.30 254	3.69 281	4.10 286	2.97 300	1.45 250	0.97 246	2.41 295	1.29 295	5.94 275	1.74 300	3.20 289	4.23 297	4.79 307	1.55 297	2.65 293	2.27 291	2.56 293	2.64 265

WAO-8	4.25 296	3.34 305	2.80 305	10.32 314	2.92 303	4.17 305	5.89 307	2.66 309	4.45 311	1.69 305	3.41 288	5.94 295	11.31 306	5.29 314	1.71 265	1.34 281	2.69 299	1.51 304	10.78 296	2.48 309	2.63 275	4.50 298	3.44 296	1.58 298	5.12 310	3.31 305	3.60 305	5.76 296

Venus	4.25 296	3.34 305	2.80 305	10.32 314	2.92 303	4.17 305	5.89 307	2.66 309	4.45 311	1.69 305	3.41 288	5.94 295	11.31 306	5.29 314	1.71 265	1.34 281	2.69 299	1.51 304	10.78 296	2.48 309	2.63 275	4.50 298	3.44 296	1.58 298	5.12 310	3.31 305	3.60 305	5.76 296

STStereo	5.29 300	2.47 289	5.20 318	5.20 306	2.80 300	4.72 309	3.42 294	6.23 320	6.52 314	1.51 297	7.61 316	9.53 310	14.86 312	0.63 254	4.09 310	0.64 190	0.87 239	0.62 219	36.67 319	1.02 266	1.23 239	1.05 219	0.78 259	1.63 300	3.46 303	2.43 293	3.53 304	14.15 314

ELAS	3.38 292	2.19 285	1.79 290	2.99 288	2.37 289	3.32 290	2.09 279	2.60 306	2.85 305	1.28 287	4.85 298	8.61 307	8.02 302	0.76 267	2.90 304	0.81 225	1.80 284	1.10 286	4.19 267	1.10 272	4.53 307	7.86 314	1.26 278	1.63 300	7.08 315	4.79 313	3.66 308	4.87 290
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	2.72 281	1.83 282	2.89 308	7.39 310	1.73 283	1.76 280	1.82 275	2.07 297	2.65 300	2.21 313	5.39 301	4.58 291	5.72 294	1.23 284	2.07 283	1.27 280	1.69 281	1.22 291	7.70 285	1.51 289	1.64 256	3.07 284	0.84 265	1.65 302	1.83 285	2.48 294	1.97 280	3.27 277

TorneroNet	8.11 310	4.28 313	2.58 304	27.50 324	3.31 310	5.00 311	6.00 309	2.62 307	10.13 319	1.49 296	2.57 283	11.07 318	68.61 330	4.25 308	1.77 272	1.18 275	5.78 307	1.62 307	23.67 312	2.83 313	4.30 303	5.47 302	5.37 313	1.65 302	3.72 305	3.14 302	2.59 294	6.36 300

WAO-6	2.71 279	2.26 287	1.57 288	3.00 289	2.25 287	3.01 287	3.02 290	1.77 293	2.35 293	1.52 299	1.62 268	3.94 285	5.12 291	2.64 295	2.22 290	1.38 289	2.65 298	1.36 300	4.86 269	1.54 293	2.76 280	4.79 300	2.70 293	1.73 304	2.71 294	2.59 295	2.68 297	5.02 292

ELAS_RVC	3.22 288	2.01 283	1.85 292	2.66 282	2.07 285	5.08 312	2.06 277	2.41 303	1.89 287	1.74 307	4.78 296	8.00 305	8.02 302	0.74 265	2.38 299	0.81 225	1.75 283	1.14 290	3.97 263	1.27 283	4.64 309	7.61 313	1.26 278	1.74 305	6.58 314	3.21 303	3.39 303	3.80 283
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	6.02 304	4.60 314	2.53 303	15.58 320	3.29 309	4.87 310	7.75 311	2.23 299	10.02 317	1.42 293	1.31 255	7.26 303	29.23 320	4.36 309	2.09 284	1.21 278	8.22 311	1.70 308	17.35 310	2.62 311	4.31 304	5.68 305	5.20 312	1.76 306	3.58 304	3.76 309	2.29 284	8.34 306

LVE	4.33 298	3.03 298	2.00 295	27.23 323	3.06 306	3.83 302	12.07 322	1.53 281	1.64 283	1.85 309	1.48 263	3.30 276	3.91 285	3.06 302	1.45 250	1.05 260	1.95 287	1.38 302	15.68 308	1.62 296	3.25 292	5.86 306	4.42 303	1.76 306	2.87 298	2.06 288	2.34 286	3.25 276

PWCK	5.04 299	3.03 298	2.21 296	3.61 299	2.60 296	4.41 308	5.09 305	2.45 304	2.76 303	3.31 318	4.34 295	10.15 316	5.13 292	1.74 289	1.99 277	1.38 289	2.41 295	1.45 303	51.59 326	2.35 307	3.70 300	2.69 279	2.65 292	1.78 308	2.97 299	3.21 303	2.43 290	4.77 289

MANE	7.31 307	2.64 290	4.48 317	3.30 295	3.10 307	3.94 303	2.83 288	5.37 319	6.88 315	1.11 274	5.64 304	8.81 308	11.02 305	0.67 259	3.83 308	3.83 312	1.32 270	18.03 325	8.61 287	0.84 252	4.22 302	1.16 228	0.74 258	1.79 309	13.65 321	18.61 322	22.89 324	38.18 329

KSHMR	8.16 311	4.16 311	2.96 309	25.39 322	3.92 312	5.08 312	5.53 306	2.62 307	2.40 295	2.23 314	2.26 279	4.37 290	77.17 331	5.23 313	2.24 291	1.71 299	2.79 301	1.98 309	31.04 316	2.02 303	4.59 308	5.35 301	7.54 321	1.89 310	3.30 301	2.91 299	3.01 301	6.51 301

MADNet+	1.96 267	1.18 272	1.26 278	1.45 270	1.28 272	1.10 255	2.21 280	1.88 294	1.41 276	1.33 290	1.32 256	2.29 258	2.23 270	1.25 285	4.58 311	1.87 304	2.55 297	1.13 289	2.73 247	1.63 297	3.69 299	3.33 288	1.26 278	2.09 311	1.93 286	1.47 267	1.59 267	2.77 267

notaker	5.52 301	5.55 318	3.76 314	13.97 319	5.34 316	5.44 316	7.16 310	2.36 301	2.68 302	2.06 311	1.80 273	12.90 320	23.86 316	3.98 307	2.04 279	1.73 300	3.45 304	2.12 312	17.08 309	2.15 304	6.10 314	5.87 307	6.15 318	2.12 312	1.79 283	2.08 289	2.31 285	3.29 278

JetBlue	6.09 305	3.85 310	3.31 313	5.99 307	4.13 313	6.22 318	7.94 312	3.42 312	2.89 306	1.47 294	1.46 262	8.10 306	1.90 266	5.39 316	11.86 319	3.22 310	3.30 303	2.99 316	5.32 271	2.40 308	9.74 319	10.03 322	4.93 311	2.18 313	7.39 316	17.16 321	3.72 310	24.15 319

ktn	8.45 315	3.18 301	2.84 307	6.37 309	3.26 308	4.31 307	10.28 320	2.15 298	10.13 319	2.27 315	1.83 274	42.17 327	55.84 327	3.93 306	2.34 297	2.09 306	9.85 313	2.17 313	33.98 317	2.24 306	3.24 291	3.03 283	4.78 306	2.25 314	2.59 291	2.81 297	3.18 302	5.04 293

BEATNet-Init1	22.01 326	36.32 328	3.23 312	54.74 331	11.23 323	52.95 332	28.72 326	9.47 321	8.51 316	1.57 301	10.45 322	33.05 324	48.98 325	0.71 263	16.97 324	11.50 322	1.60 279	1.11 288	77.80 328	35.27 329	9.94 321	9.98 321	1.27 282	2.30 315	27.41 324	11.09 318	52.85 331	35.36 327

UNDER WATER-64	6.11 306	5.20 316	3.13 311	12.20 317	5.77 317	6.55 320	8.53 316	4.74 318	3.45 309	2.30 316	2.36 280	12.04 319	12.47 308	5.08 312	3.02 305	1.81 302	12.11 320	2.17 313	8.81 290	4.17 317	5.75 313	7.27 312	8.74 323	2.61 316	3.86 307	8.63 316	4.32 311	7.86 305

UNDER WATER	7.55 308	4.74 315	3.06 310	10.46 316	5.92 318	6.35 319	8.05 313	4.32 313	3.69 310	1.97 310	2.14 278	10.53 317	62.60 329	4.83 311	2.25 292	1.59 297	12.22 321	2.08 311	9.67 294	3.97 315	5.27 312	6.65 310	8.86 324	2.65 317	3.82 306	5.62 314	3.62 307	7.03 303

JetRed	7.85 309	5.29 317	6.07 320	3.75 300	5.00 315	6.95 321	10.20 319	4.64 317	3.42 308	2.92 317	2.39 281	6.71 299	2.25 272	7.15 320	10.26 316	7.34 318	8.59 312	7.11 320	4.82 268	4.08 316	10.76 323	9.27 318	7.85 322	3.34 318	10.96 318	24.25 325	11.90 319	24.57 320

HanzoNet	19.12 324	15.23 321	6.99 322	35.06 327	14.35 325	40.77 328	42.46 327	17.81 327	22.51 325	3.55 319	8.29 317	41.30 326	56.30 328	43.04 330	5.72 313	4.37 315	37.83 329	3.30 317	49.59 325	8.93 322	10.30 322	6.85 311	14.15 326	3.46 319	5.94 313	5.80 315	5.29 315	7.13 304

MADNet++	5.64 302	3.51 309	3.77 315	2.84 286	4.62 314	3.02 288	3.65 298	4.36 314	5.03 313	4.18 321	5.07 300	6.45 297	5.92 296	6.18 318	7.04 314	6.82 317	4.71 305	4.00 319	8.03 286	5.83 318	9.92 320	16.38 324	2.32 291	4.34 320	3.95 308	11.38 319	4.93 312	4.01 285

PML	30.82 327	20.91 324	7.15 323	29.65 325	20.81 327	29.11 326	10.50 321	10.87 322	88.32 332	20.03 328	154.19 332	98.60 331	119.55 332	10.53 322	9.19 315	8.69 320	16.72 323	7.27 321	34.57 318	7.35 321	12.77 324	10.86 323	5.72 317	6.17 321	33.11 330	12.83 320	34.30 328	12.33 312

DPSimNet_ROB	18.93 323	32.01 326	5.97 319	12.40 318	11.35 324	6.13 317	28.07 325	15.03 326	35.64 328	3.96 320	78.33 331	18.15 321	35.00 321	5.44 317	12.19 321	10.36 321	13.57 322	3.64 318	87.52 329	6.87 320	14.36 326	9.97 320	4.40 302	7.14 322	5.17 312	9.85 317	5.93 316	32.56 324

ASD4																								8.34 323

DPSMNet_ROB	12.40 318	5.97 320	17.46 326	4.21 303	7.87 320	5.15 314	8.18 314	4.56 315	11.65 322	4.54 324	8.87 319	5.17 293	22.69 314	13.00 324	14.98 323	14.62 324	6.90 309	15.82 324	14.07 306	12.05 323	9.09 318	21.75 326	5.68 316	11.54 324	11.87 320	31.03 329	12.99 321	33.06 325

DGTPSM_ROB	12.12 317	5.96 319	17.45 325	4.20 302	7.86 319	5.15 314	8.18 314	4.56 315	11.64 321	4.52 323	8.72 318	5.01 292	17.08 313	12.98 323	14.91 322	14.58 323	6.85 308	15.76 323	12.78 302	12.05 323	9.07 317	21.74 325	5.67 315	11.54 324	11.84 319	31.02 328	12.98 320	33.06 325

LE_ROB	17.44 319	1.82 281	6.12 321	9.40 311	53.85 332	8.01 322	46.26 328	11.27 325	28.12 326	1.80 308	7.03 315	38.62 325	49.53 326	0.34 179	1.76 271	0.55 163	0.78 225	0.59 213	36.68 320	6.72 319	2.92 283	0.85 201	29.06 327	12.10 326	26.35 323	25.49 326	27.84 327	37.03 328

DPSM_ROB	18.32 321	16.26 322	21.94 327	9.42 312	8.75 321	13.61 323	9.11 317	10.90 323	15.09 323	8.45 325	8.95 320	10.12 314	13.19 310	16.42 325	19.79 325	19.11 325	18.35 324	20.45 326	13.82 304	14.88 325	26.56 327	27.45 327	6.49 319	14.39 327	31.57 328	38.83 330	36.85 329	43.86 330

DPSM	18.32 321	16.26 322	21.94 327	9.42 312	8.75 321	13.61 323	9.11 317	10.90 323	15.09 323	8.45 325	8.95 320	10.12 314	13.19 310	16.42 325	19.79 325	19.11 325	18.35 324	20.45 326	13.82 304	14.88 325	26.56 327	27.45 327	6.49 319	14.39 327	31.57 328	38.83 330	36.85 329	43.86 330

LRCNet_RVC	21.34 325	28.92 325	11.37 324	31.78 326	29.09 328	34.25 327	27.43 324	21.71 329	10.07 318	29.63 329	30.60 325	32.06 323	25.81 318	33.87 328	11.15 317	2.97 309	25.27 327	21.35 328	44.05 323	20.83 327	14.27 325	5.87 307	36.69 328	27.43 329	2.76 295	1.47 267	8.68 318	6.79 302

CasAABBNet	36.73 328	32.73 327	44.18 332	18.81 321	17.45 326	27.29 325	18.12 323	21.69 328	30.40 327	17.52 327	18.08 324	20.27 322	26.53 319	32.96 327	38.28 327	37.42 327	36.82 328	41.12 329	27.47 314	29.86 328	53.56 332	55.70 332	12.93 325	28.91 330	63.44 331	78.07 332	73.93 332	88.05 332

AVERAGE_ROB	41.98 330	44.82 330	42.27 330	45.98 329	46.88 329	45.60 330	46.56 330	47.04 331	43.89 329	49.19 331	49.91 328	47.25 329	43.00 322	49.19 331	40.14 328	38.38 328	49.01 331	51.31 331	43.98 322	42.43 331	43.31 330	38.64 330	49.42 329	42.83 331	28.65 326	20.44 324	23.41 325	19.88 317

HaxPig	41.43 329	43.85 329	40.81 329	44.90 328	47.49 330	44.66 329	46.30 329	46.31 330	45.63 330	49.00 330	49.30 327	47.24 328	43.73 323	42.64 329	40.44 329	39.13 329	48.37 330	51.07 330	43.33 321	42.25 330	42.88 329	36.52 329	50.75 330	43.02 332	27.54 325	19.97 323	20.68 323	20.75 318

MEDIAN_ROB	44.95 331	47.36 331	44.12 331	48.52 330	49.78 331	48.21 331	49.25 331	49.72 332	46.35 331	52.53 332	53.59 329	50.59 330	45.49 324	49.36 332	43.27 330	41.36 330	51.85 332	54.40 332	47.03 324	45.93 332	45.78 331	40.06 331	52.67 331	45.67 333	31.00 327	26.54 327	25.33 326	27.95 323

Low-res two-view benchmark