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

Pointernet	0.24 1	0.21 2	0.14 1	0.14 5	0.12 2	0.19 5	0.16 16	0.28 6	0.10 1	0.17 6	0.14 5	0.23 3	0.14 3	0.12 1	0.47 1	0.42 1	0.37 3	0.23 1	0.35 1	0.19 1	0.35 1	0.25 2	0.14 1	0.14 4	0.23 1	0.21 2	0.67 16	0.22 3

RSM	0.30 2	0.30 8	0.22 9	0.32 22	0.15 6	0.21 8	0.10 6	0.17 1	0.16 9	0.14 1	0.26 12	0.22 2	0.19 11	0.14 2	0.64 6	0.60 6	0.39 5	0.37 8	0.35 1	0.33 11	0.46 6	0.54 13	0.19 8	0.16 6	0.30 3	0.26 4	0.58 10	0.24 4

MoCha-V2	0.30 2	0.31 9	0.23 11	0.21 8	0.17 10	0.17 3	0.14 13	0.23 4	0.11 2	0.26 9	0.28 16	0.32 9	0.16 5	0.19 12	0.62 5	0.61 8	0.39 5	0.38 10	0.35 1	0.42 23	0.61 16	0.51 12	0.15 2	0.16 6	0.35 7	0.26 4	0.34 1	0.19 1

ProNet	0.30 2	0.27 5	0.31 18	0.26 11	0.15 6	0.27 14	0.27 44	0.38 11	0.13 3	0.15 3	0.49 43	0.29 6	0.13 1	0.16 7	0.73 8	0.49 3	0.43 9	0.32 3	0.35 1	0.27 6	0.38 2	0.22 1	0.38 32	0.22 16	0.32 4	0.20 1	0.38 2	0.27 6

StereoVision	0.34 8	0.27 5	0.21 8	0.13 4	0.18 11	0.21 8	0.14 13	0.30 8	0.23 15	0.35 13	0.18 6	0.34 11	0.17 9	0.16 7	0.98 12	0.78 17	0.44 10	0.35 5	0.43 5	0.23 4	0.40 4	0.48 9	0.16 3	0.21 15	0.40 13	0.40 21	0.71 19	0.37 16

CroCo-Stereo Lap2	0.33 6	0.22 3	0.15 2	0.11 1	0.12 2	0.16 1	0.08 3	0.35 10	0.15 8	0.47 20	0.10 3	0.31 8	0.14 3	0.14 2	1.26 20	1.00 36	0.36 2	0.36 7	0.44 6	0.20 2	0.53 11	0.55 14	0.17 5	0.13 1	0.39 12	0.35 17	0.40 3	0.27 6

CroCo-Stereo	0.35 9	0.20 1	0.15 2	0.11 1	0.10 1	0.18 4	0.06 1	0.33 9	0.14 4	0.31 11	0.05 1	0.36 13	0.13 1	0.15 5	1.64 33	1.05 42	0.35 1	0.37 8	0.45 7	0.20 2	0.62 18	0.79 31	0.16 3	0.13 1	0.38 9	0.31 10	0.45 4	0.26 5
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
delet	0.51 18	0.58 21	0.47 44	0.35 25	0.50 75	0.50 70	0.30 48	0.49 16	0.29 23	0.56 25	0.44 35	0.45 18	0.34 28	0.48 115	1.16 14	0.68 11	0.55 20	0.46 18	0.47 8	0.41 21	0.58 14	0.39 5	0.39 34	0.41 49	0.48 24	0.36 18	1.09 39	0.50 24

RSM++	0.33 6	0.33 10	0.23 11	0.36 29	0.20 12	0.24 12	0.10 6	0.21 3	0.16 9	0.16 4	0.26 12	0.26 4	0.19 11	0.16 7	0.83 11	0.65 9	0.41 7	0.38 10	0.50 9	0.39 17	0.50 8	0.59 18	0.25 13	0.16 6	0.41 14	0.26 4	0.54 8	0.30 12

TDLM	0.49 16	0.59 23	0.60 68	0.39 42	0.48 63	0.46 54	0.43 99	0.72 34	0.35 34	0.30 10	0.65 77	0.76 69	0.41 42	0.35 49	0.54 3	0.58 5	0.55 20	0.49 21	0.50 9	0.43 24	0.50 8	0.39 5	0.41 40	0.39 43	0.38 9	0.31 10	0.61 13	0.66 52

RAFT	0.35 9	0.22 3	0.19 5	0.27 12	0.13 4	0.30 19	0.08 3	0.97 77	0.18 12	0.92 109	0.19 7	0.27 5	0.16 5	0.18 11	0.51 2	0.47 2	0.38 4	0.26 2	0.54 11	0.25 5	0.43 5	0.34 3	0.19 8	0.15 5	0.38 9	0.34 15	0.90 25	0.27 6

RYNet	2.42 161	0.40 14	0.35 23	0.29 16	0.32 23	0.40 38	0.25 35	0.61 23	0.55 94	0.33 12	0.36 27	0.40 17	0.26 19	0.27 24	52.29 279	0.69 12	0.47 14	1.00 168	0.54 11	0.29 8	0.50 8	0.37 4	0.38 32	0.32 24	0.57 39	1.24 141	1.31 54	0.50 24

CVANet_RVC	0.60 24	0.67 34	0.81 103	0.81 141	0.53 85	0.66 119	0.55 122	1.15 96	0.39 40	0.44 17	0.79 112	0.80 77	0.44 51	0.43 91	0.69 7	0.67 10	0.55 20	0.53 30	0.55 13	0.57 50	0.63 20	0.57 16	0.40 37	0.41 49	0.46 19	0.40 21	0.72 20	0.55 28

AANet_RVC	0.54 21	0.45 17	0.40 29	0.33 23	0.61 102	0.28 16	0.31 52	0.61 23	0.58 104	0.44 17	0.41 31	0.39 15	0.48 55	0.33 40	1.16 14	0.79 18	0.55 20	0.53 30	0.56 14	0.52 38	0.46 6	0.49 10	0.34 19	0.38 37	0.57 39	0.57 45	1.05 36	0.97 99

GANet	0.64 28	0.67 34	0.63 71	0.57 87	0.58 93	0.95 163	0.55 122	0.78 44	0.46 62	0.57 27	0.61 70	1.83 174	0.36 33	0.41 77	0.81 10	0.69 12	0.76 66	0.73 86	0.58 15	0.40 19	0.53 11	0.49 10	0.47 68	0.48 79	0.56 38	0.41 26	0.83 23	0.69 54

U	0.41 12	0.28 7	0.16 4	0.11 1	0.13 4	0.16 1	0.06 1	0.45 15	0.14 4	0.49 21	0.07 2	0.36 13	0.16 5	0.20 16	1.71 39	1.14 59	0.44 10	0.41 15	0.59 16	0.32 9	0.66 22	0.92 42	0.17 5	0.17 10	0.50 28	0.36 18	0.49 5	0.35 15

anonymousdsp	0.50 17	0.38 12	0.36 24	0.28 14	0.32 23	0.28 16	0.15 15	0.56 20	0.26 18	0.42 16	0.33 21	0.53 23	0.19 11	0.27 24	1.47 23	0.87 22	0.54 18	0.52 26	0.62 17	0.48 33	0.71 24	1.04 49	0.36 27	0.30 21	0.46 19	0.29 9	1.13 44	0.33 14

HCRNet	0.66 30	0.78 74	0.41 33	0.54 80	0.27 19	0.41 43	0.39 80	0.63 26	0.31 24	1.62 163	0.59 68	0.67 46	0.29 22	0.41 77	1.99 73	0.73 15	0.60 30	0.47 19	0.65 18	0.43 24	0.78 32	0.62 20	0.36 27	0.34 29	0.42 17	0.43 31	2.14 115	0.50 24

AASNet	0.53 20	0.74 54	0.46 43	0.35 25	0.61 102	0.51 74	0.42 96	0.65 28	0.26 18	0.41 15	0.50 45	0.39 15	0.31 25	0.41 77	1.02 13	0.69 12	0.53 17	0.60 41	0.67 19	0.51 34	0.60 15	0.87 37	0.41 40	0.41 49	0.50 28	0.40 21	0.70 18	0.45 21

DMCA	0.63 27	0.73 51	0.63 71	0.40 43	0.49 66	0.52 77	0.33 67	0.59 21	0.52 83	0.80 82	0.63 75	0.70 51	0.40 40	0.47 109	1.48 24	0.92 26	0.69 45	0.67 67	0.67 19	0.51 34	0.67 23	0.59 18	0.48 71	0.45 63	0.48 24	0.52 38	1.04 35	0.62 45

RAStereo	0.46 15	0.38 12	0.19 5	0.15 6	0.16 8	0.19 5	0.11 9	0.44 13	0.18 12	0.99 119	0.12 4	0.45 18	0.18 10	0.15 5	1.85 57	1.10 52	0.52 15	0.47 19	0.68 21	0.27 6	0.77 29	0.80 33	0.27 14	0.17 10	0.47 22	0.34 15	0.51 6	0.41 19

Occ-G	0.43 13	0.59 23	0.29 14	0.34 24	0.31 21	0.26 13	0.12 10	0.38 11	0.18 12	0.16 4	0.32 19	0.33 10	0.24 18	0.16 7	1.16 14	0.84 20	0.45 13	0.39 13	0.71 22	0.32 9	0.87 40	0.78 30	0.22 10	0.19 13	0.36 8	0.26 4	0.94 30	0.31 13

RAFT_CTSACE	0.64 28	0.94 135	0.31 18	0.37 30	0.34 31	0.33 23	0.23 29	1.23 107	0.26 18	0.64 42	0.29 17	0.71 54	0.57 80	0.34 45	1.57 31	1.07 46	0.52 15	0.43 16	0.72 23	0.33 11	0.85 38	1.72 73	0.42 45	0.30 21	0.46 19	0.41 26	1.58 82	0.39 17

iRaftStereo_RVC	0.51 18	0.56 20	0.40 29	0.28 14	0.31 21	0.32 22	0.19 20	0.68 32	0.25 17	0.46 19	0.57 63	0.58 25	0.29 22	0.25 21	1.17 17	0.89 24	0.56 24	0.45 17	0.72 23	0.41 21	0.97 51	0.79 31	0.35 22	0.34 29	0.44 18	0.41 26	0.76 22	0.48 22

IGEV-Stereo++	0.36 11	0.40 14	0.20 7	0.22 10	0.25 15	0.21 8	0.09 5	0.25 5	0.17 11	0.20 7	0.34 23	0.29 6	0.20 14	0.19 12	0.78 9	0.60 6	0.44 10	0.33 4	0.75 25	0.34 13	0.53 11	0.64 23	0.22 10	0.13 1	0.28 2	0.27 8	1.09 39	0.28 9

MMNet	0.59 23	0.58 21	0.44 37	0.38 32	0.55 89	0.42 45	0.29 47	0.60 22	0.40 47	0.38 14	0.55 60	0.63 35	0.32 26	0.51 127	1.51 27	0.75 16	0.72 55	0.58 39	0.76 26	0.55 45	0.62 18	0.41 7	0.40 37	0.52 92	0.51 31	0.49 33	1.49 70	0.50 24

MIF-Stereo (partial)	0.69 32	0.76 67	0.33 21	0.27 12	0.37 38	0.35 27	0.31 52	0.53 18	0.40 47	0.62 38	0.32 19	0.50 20	0.39 36	0.23 19	2.08 83	1.51 124	0.68 40	0.71 78	0.77 27	0.43 24	1.10 63	0.94 44	0.39 34	0.32 24	0.57 39	0.71 63	2.25 134	0.87 86

AEACV	0.43 13	0.94 135	0.30 15	0.29 16	0.20 12	0.27 14	0.12 10	0.28 6	0.14 4	0.24 8	0.23 10	0.35 12	0.21 15	0.20 16	1.24 19	0.83 19	0.57 26	0.38 10	0.78 28	0.45 30	0.81 33	0.73 27	0.24 12	0.18 12	0.34 6	0.31 10	0.61 13	0.28 9

HITNet	0.90 56	0.65 29	0.62 70	0.68 113	0.50 75	0.39 35	0.32 63	1.26 113	0.89 145	0.70 49	0.70 94	0.91 103	0.49 57	0.39 67	1.96 70	1.02 37	0.66 38	0.64 60	0.79 29	0.61 68	1.53 93	3.85 107	0.46 59	0.52 92	0.58 42	0.64 52	1.81 94	0.81 71
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
ADLNet	2.50 163	0.99 154	0.73 87	0.62 99	0.75 132	0.63 112	0.53 116	1.12 91	0.61 110	0.58 30	0.71 96	1.61 167	0.61 93	0.87 192	46.09 256	1.02 37	0.70 47	0.67 67	0.85 30	0.74 106	0.75 28	1.07 52	0.51 93	0.47 67	0.94 115	0.93 100	1.63 86	0.70 56

IER	0.88 53	0.82 84	0.55 61	0.49 64	0.51 77	0.56 92	0.45 105	0.80 49	0.49 74	1.15 133	0.77 106	1.03 118	0.50 60	0.79 184	3.66 176	1.04 40	0.73 60	0.64 60	0.87 31	0.78 115	0.73 27	0.82 34	0.60 132	0.53 96	0.63 48	1.00 114	2.05 111	0.74 59

DLCB_ROB	0.94 60	0.90 115	0.88 119	0.73 119	0.80 143	0.69 126	0.69 139	0.87 64	0.72 130	0.94 113	0.86 125	1.02 115	0.91 161	0.69 171	1.48 24	1.06 45	0.97 134	0.72 84	0.88 32	0.74 106	1.21 73	1.21 59	0.78 175	0.71 149	1.26 165	1.26 143	1.49 70	0.95 96

CFNet	0.80 42	0.84 94	0.79 98	0.76 126	0.70 124	0.60 105	0.46 109	0.84 58	0.48 70	0.66 46	0.71 96	0.92 105	0.61 93	0.43 91	1.75 46	0.84 20	0.70 47	0.64 60	0.90 33	0.78 115	0.89 45	0.72 26	0.45 57	0.51 87	0.87 100	0.83 82	1.67 88	1.15 126

UPFNet	0.73 36	0.69 39	0.79 98	0.54 80	0.65 112	0.58 99	0.54 118	0.72 34	0.54 92	0.59 32	0.57 63	0.61 32	0.47 52	0.62 156	1.80 52	0.96 31	0.72 55	0.68 71	0.91 34	0.72 101	0.64 21	0.55 14	0.53 101	0.52 92	0.58 42	0.51 36	2.19 124	0.59 40

MGS-Stereo	1.48 119	0.99 154	0.47 44	0.40 43	0.35 35	0.40 38	0.36 76	0.65 28	0.26 18	0.52 22	0.43 33	0.52 22	0.38 34	0.43 91	23.31 233	0.93 29	0.73 60	0.79 103	0.93 35	0.65 79	1.10 63	1.25 60	0.44 51	0.48 79	0.72 68	0.49 33	1.29 53	0.77 65

plain	0.67 31	0.87 103	0.33 21	0.31 19	0.59 95	0.33 23	0.30 48	0.89 67	0.34 32	0.72 54	0.24 11	0.65 41	0.34 28	0.19 12	1.95 63	1.57 134	0.71 50	0.69 73	0.94 36	0.39 17	1.28 78	1.20 58	0.33 18	0.33 27	0.59 45	0.60 47	0.72 20	0.74 59

DMCA-RVC	0.86 46	0.74 54	0.73 87	0.61 96	0.77 135	0.56 92	0.70 140	0.77 41	1.43 192	1.38 150	0.69 87	0.87 92	0.54 69	0.55 134	1.66 38	1.05 42	0.81 85	0.74 89	0.95 37	0.73 104	0.89 45	0.93 43	0.51 93	0.58 113	0.59 45	0.62 49	1.82 96	0.91 92

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 36	0.86 101	0.36 24	0.43 55	0.32 23	0.30 19	0.19 20	0.71 33	0.32 28	0.70 49	0.33 21	0.63 35	0.57 80	0.41 77	2.03 80	1.91 156	0.63 33	0.68 71	1.00 38	0.45 30	1.86 111	1.87 76	0.40 37	0.23 17	0.49 26	0.37 20	1.09 39	0.55 28

DSFCA	0.87 50	0.84 94	0.73 87	0.65 106	0.77 135	0.61 108	0.78 145	0.75 39	0.78 134	0.77 68	0.83 121	0.75 65	0.48 55	0.43 91	1.89 60	1.14 59	0.85 93	0.87 124	1.00 38	0.74 106	1.00 57	1.05 50	0.72 166	0.63 132	0.83 88	0.95 103	1.88 101	0.85 82

RASNet	0.85 44	0.72 47	0.89 124	0.61 96	0.62 108	0.66 119	0.41 90	0.98 79	0.61 110	1.21 135	0.64 76	0.74 58	0.67 108	0.40 71	1.23 18	1.31 85	0.72 55	0.66 64	1.00 38	0.70 97	1.09 61	1.43 66	0.43 48	0.75 154	0.68 59	0.79 74	2.17 120	0.93 95

test_5	0.69 32	0.91 119	0.30 15	0.38 32	0.26 17	0.35 27	0.19 20	1.79 182	0.31 24	0.58 30	1.20 156	0.75 65	0.73 124	0.32 37	1.36 21	1.10 52	0.54 18	0.54 34	1.01 41	0.37 15	0.61 16	1.37 65	0.29 15	0.34 29	0.41 14	0.40 21	1.72 89	0.44 20

PA-Net	1.22 88	0.95 141	1.13 173	0.75 122	1.31 196	0.68 124	0.84 153	0.82 54	1.18 178	0.83 85	0.77 106	0.76 69	0.78 143	0.91 198	3.00 150	1.21 73	0.68 40	0.77 96	1.02 42	0.82 125	1.13 68	4.67 116	0.66 148	0.82 168	1.00 123	2.10 215	1.24 49	2.13 182
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FCDSN-DC	3.63 196	0.94 135	2.84 252	1.29 195	1.30 195	1.03 177	1.00 168	0.90 68	0.91 148	1.04 125	0.74 101	1.21 140	0.74 129	0.58 141	52.59 280	2.04 167	1.24 172	1.13 192	1.05 43	0.79 117	6.62 174	10.01 191	0.78 175	2.18 234	1.20 151	1.67 189	1.20 48	1.05 116
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
HGLStereo	0.83 43	0.64 26	0.75 93	0.52 73	0.67 118	0.56 92	0.45 105	0.66 31	0.50 78	1.72 170	0.96 137	0.64 38	0.56 76	0.54 129	1.65 36	1.18 66	0.80 76	0.76 94	1.05 43	0.66 84	0.99 53	1.36 64	0.49 81	0.54 100	0.71 65	0.76 70	1.59 84	0.82 73

STTStereo	0.99 66	0.95 141	0.82 106	0.77 131	0.77 135	0.69 126	0.87 158	0.86 60	1.53 201	1.27 141	0.79 112	1.13 133	0.69 111	0.93 201	2.19 92	1.03 39	0.72 55	0.70 75	1.05 43	0.63 77	1.15 69	0.86 36	0.58 126	0.56 108	0.73 71	1.21 140	1.74 93	1.41 150

FINET	0.69 32	0.65 29	0.67 79	0.65 106	0.49 66	0.48 65	0.45 105	0.75 39	0.59 106	0.61 35	0.48 40	0.82 83	0.57 80	0.43 91	1.71 39	1.08 49	0.77 68	0.57 36	1.07 46	0.56 47	0.88 41	0.65 24	0.43 48	0.50 85	0.62 47	0.56 44	0.96 31	0.64 49

CAS	1.05 69	0.80 78	0.40 29	0.50 70	0.48 63	0.37 29	0.30 48	0.55 19	0.44 59	1.13 132	0.77 106	0.64 38	0.95 171	0.31 35	2.68 134	1.79 151	0.96 131	0.82 114	1.08 47	0.61 68	2.91 128	5.06 129	0.44 51	0.30 21	0.81 82	0.92 99	1.18 47	1.16 127

MaDis-Stereo	0.57 22	0.47 18	0.30 15	0.16 7	0.26 17	0.21 8	0.17 17	0.44 13	0.32 28	1.08 129	0.22 9	0.51 21	0.22 17	0.19 12	1.83 55	1.19 69	0.62 31	0.59 40	1.09 48	0.45 30	0.81 33	0.94 44	0.37 30	0.25 18	0.63 48	0.67 60	0.60 12	0.82 73

AACVNet	0.95 62	0.87 103	0.69 81	0.91 151	0.91 154	0.72 132	0.59 132	0.87 64	0.60 107	0.73 57	0.88 128	0.79 76	0.64 98	0.60 149	1.77 49	1.37 93	0.84 91	0.83 116	1.12 49	0.77 112	1.36 86	1.13 53	0.70 159	0.65 137	0.87 100	1.12 127	1.90 102	1.31 142

UNet	0.85 44	0.76 67	0.74 90	0.60 94	0.60 98	0.61 108	0.53 116	0.90 68	0.58 104	1.21 135	0.68 84	0.71 54	0.56 76	0.67 164	1.72 43	1.11 55	0.79 73	0.72 84	1.13 50	0.82 125	0.84 36	0.69 25	0.62 135	0.58 113	0.64 50	0.77 71	2.48 158	0.95 96

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 50	0.64 26	0.54 60	0.44 58	0.41 47	0.38 32	0.26 41	1.26 113	0.49 74	0.85 91	0.62 72	0.75 65	0.54 69	0.34 45	1.75 46	1.50 123	0.68 40	0.70 75	1.17 51	0.56 47	1.52 92	3.83 106	0.39 34	0.37 34	0.75 74	1.18 136	0.68 17	0.77 65

AIO-Stereo	0.31 5	0.33 10	0.22 9	0.35 25	0.16 8	0.20 7	0.10 6	0.17 1	0.14 4	0.14 1	0.20 8	0.21 1	0.16 5	0.14 2	0.55 4	0.55 4	0.41 7	0.39 13	1.18 52	0.36 14	0.39 3	0.43 8	0.17 5	0.16 6	0.32 4	0.24 3	0.61 13	0.19 1

IGEV-Stereo+	0.60 24	1.04 169	0.24 13	0.49 64	0.32 23	0.29 18	0.13 12	0.51 17	0.26 18	0.79 78	0.94 133	0.57 24	0.26 19	0.28 26	1.64 33	1.19 69	0.59 29	0.61 45	1.19 53	0.43 24	0.90 47	1.17 55	0.48 71	0.20 14	0.41 14	0.31 10	0.56 9	0.40 18

RP	1.18 85	1.02 165	1.24 191	0.94 155	1.08 173	0.84 146	1.17 184	1.25 111	1.31 184	0.61 35	1.16 153	1.21 140	0.75 133	0.68 165	3.34 168	1.04 40	0.89 105	0.67 67	1.20 54	0.79 117	0.88 41	2.85 97	0.59 130	0.71 149	0.86 96	0.98 111	2.51 163	1.21 133

BEATNet_4x	1.53 125	0.77 71	0.77 95	0.75 122	0.67 118	0.47 60	0.40 86	1.23 107	1.32 185	0.83 85	0.77 106	0.95 107	0.74 129	0.59 145	5.02 196	2.40 181	1.64 196	1.43 222	1.27 55	0.85 128	4.54 144	8.28 172	0.48 71	0.91 181	0.70 62	0.77 71	1.85 97	0.99 107

CFNet_RVC	0.94 60	0.84 94	0.89 124	0.76 126	0.80 143	0.71 129	0.49 111	0.74 38	0.63 117	0.88 100	0.94 133	0.87 92	0.57 80	0.50 121	1.96 70	1.12 56	0.79 73	0.79 103	1.27 55	0.73 104	1.26 76	1.52 69	0.48 71	0.64 135	0.98 121	1.11 124	1.92 104	1.23 134

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 68	0.93 132	0.80 102	0.72 116	0.79 141	0.65 117	1.02 172	1.07 88	2.31 231	2.00 183	0.74 101	0.97 110	0.56 76	0.94 203	1.82 53	0.96 31	0.68 40	0.67 67	1.31 57	0.65 79	0.88 41	0.94 44	0.57 119	0.57 109	0.73 71	1.60 181	1.43 63	1.27 140
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NCCL2	1.48 119	1.28 201	1.10 165	1.11 173	1.43 204	0.78 141	0.90 161	1.05 86	1.14 176	1.86 180	1.27 161	1.02 115	0.81 146	0.80 187	3.43 170	1.42 104	1.14 160	0.87 124	1.31 57	0.89 135	1.94 114	3.37 103	1.48 229	1.02 185	1.50 198	1.35 151	3.80 224	1.85 170

LL-Strereo2	1.08 77	0.65 29	0.59 65	0.40 43	0.34 31	0.31 21	0.23 29	1.48 146	0.38 38	0.68 48	0.58 67	0.63 35	0.32 26	0.64 160	1.65 36	1.13 57	0.63 33	0.53 30	1.32 59	0.66 84	1.35 84	11.05 225	0.44 51	0.34 29	0.64 50	0.60 47	1.05 36	0.56 30

CES	1.27 92	0.77 71	0.56 63	0.45 60	0.56 90	0.51 74	0.21 26	1.50 149	0.70 127	0.78 71	0.80 116	0.84 87	0.90 160	0.33 40	3.45 172	2.96 189	1.14 160	1.04 176	1.32 59	1.08 158	4.63 147	4.87 122	0.63 140	0.38 37	0.85 94	0.83 82	1.02 34	1.16 127

CASnet	1.15 83	0.91 119	0.49 48	0.40 43	0.43 50	0.38 32	0.20 24	0.91 70	0.49 74	0.77 68	0.56 61	0.88 97	0.53 64	0.35 49	2.15 86	1.24 77	0.72 55	0.50 22	1.34 61	0.54 40	7.12 184	5.37 137	0.41 40	0.38 37	1.21 152	0.49 33	1.45 66	0.79 68
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AMNet	1.29 98	1.12 176	1.05 152	1.13 177	1.12 178	1.24 196	1.08 179	1.36 135	1.13 174	1.10 130	1.11 150	1.51 162	1.26 190	1.20 223	1.52 28	1.57 134	1.35 183	1.21 204	1.37 62	1.22 171	1.35 84	1.19 57	1.25 214	1.19 198	1.23 160	1.72 191	1.54 74	1.65 163

TestStereo	0.77 40	0.93 132	0.79 98	0.56 84	0.46 54	0.66 119	0.33 67	1.22 105	0.42 56	0.90 105	0.52 53	0.84 87	0.54 69	0.39 67	1.50 26	0.92 26	0.73 60	0.51 25	1.38 63	0.56 47	1.25 75	0.82 34	0.44 51	0.44 61	0.77 78	0.79 74	1.34 55	0.79 68

NVstereo2D	2.81 176	0.82 84	0.74 90	0.69 114	0.78 139	0.92 161	0.81 152	1.18 102	0.76 132	0.91 106	1.06 146	0.80 77	0.55 75	0.71 172	52.63 281	1.47 119	0.86 96	0.83 116	1.42 64	0.69 90	1.12 66	0.94 44	0.76 168	0.83 171	1.08 134	0.78 73	0.98 32	0.74 59

XPNet_ROB	1.63 129	1.57 222	1.09 164	0.91 151	1.13 181	1.01 175	0.88 159	0.95 76	1.14 176	1.07 128	1.82 181	4.03 229	0.72 119	0.78 181	1.82 53	1.51 124	1.52 193	0.94 148	1.42 64	1.04 153	2.20 117	7.75 168	0.86 197	0.80 161	0.94 115	1.29 147	3.34 209	1.56 157

TANstereo	1.49 121	1.06 170	0.88 119	0.67 111	0.73 128	0.87 152	0.33 67	0.86 60	0.61 110	0.70 49	0.69 87	0.59 29	0.59 85	1.02 209	2.75 138	2.89 186	0.94 125	1.13 192	1.43 66	1.28 174	5.13 158	5.06 129	1.35 223	0.46 65	0.54 34	0.89 94	5.92 242	0.74 59

XX-TBD	1.49 121	1.06 170	0.88 119	0.67 111	0.73 128	0.87 152	0.33 67	0.86 60	0.61 110	0.70 49	0.69 87	0.59 29	0.59 85	1.02 209	2.75 138	2.89 186	0.94 125	1.13 192	1.43 66	1.28 174	5.13 158	5.06 129	1.35 223	0.46 65	0.54 34	0.89 94	5.92 242	0.74 59

PS-NSSS	1.07 74	1.44 215	0.69 81	1.20 189	0.91 154	1.16 187	0.93 165	0.80 49	0.55 94	0.74 59	0.49 43	1.98 182	1.03 178	0.91 198	1.54 29	0.92 26	0.83 89	0.73 86	1.45 68	0.62 74	0.94 50	0.63 21	1.68 233	0.50 85	1.00 123	0.95 103	3.21 202	1.11 123

NaN_ROB	1.84 145	1.11 175	1.04 151	0.95 156	1.77 221	0.86 150	0.91 163	1.32 130	10.70 278	1.00 121	1.38 171	2.45 203	0.89 158	1.12 218	4.34 192	1.29 82	0.92 120	0.88 133	1.49 69	1.14 164	1.42 91	2.02 84	0.76 168	1.03 186	1.30 171	2.01 209	2.38 149	3.27 211

test_4	1.13 80	0.74 54	0.77 95	0.42 53	0.32 23	0.34 25	0.26 41	0.78 44	0.33 30	0.75 60	0.40 29	0.87 92	0.35 32	0.40 71	2.10 84	1.55 130	0.65 37	0.69 73	1.50 70	0.51 34	1.12 66	10.25 199	0.41 40	0.37 34	0.58 42	0.70 62	2.73 183	0.62 45

RALCasStereoNet	0.93 57	0.82 84	0.93 129	0.53 77	0.53 85	0.60 105	0.45 105	1.48 146	0.44 59	1.03 122	0.75 103	0.89 102	0.49 57	0.32 37	2.31 104	1.43 108	0.78 70	0.75 91	1.50 70	0.58 54	1.18 71	2.21 87	0.49 81	0.57 109	0.86 96	1.13 130	0.90 25	1.16 127

PWCDC_ROB	2.78 173	0.70 41	0.65 76	0.61 96	0.87 148	0.63 112	0.57 126	1.04 85	1.59 204	0.65 43	1.88 182	0.80 77	3.28 227	0.73 173	41.04 243	2.18 172	1.23 171	0.98 160	1.52 72	0.97 147	2.56 123	5.26 136	0.68 155	0.81 165	0.74 73	0.94 102	1.13 44	0.97 99

UniTT-Stereo	0.60 24	0.44 16	0.32 20	0.21 8	0.25 15	0.34 25	0.17 17	0.61 23	0.31 24	0.75 60	0.27 14	0.62 34	0.34 28	0.21 18	1.77 49	1.44 110	0.57 26	0.61 45	1.53 73	0.44 29	0.91 48	1.14 54	0.37 30	0.29 20	0.50 28	0.54 40	0.52 7	0.58 34

PDISCO_ROB	1.06 72	0.87 103	0.60 68	0.80 138	0.68 121	0.53 82	0.59 132	0.93 72	0.69 125	1.80 175	1.00 145	0.74 58	0.63 96	0.66 162	1.87 58	1.44 110	0.89 105	1.10 184	1.53 73	0.80 119	1.56 96	2.40 91	0.52 100	0.63 132	1.19 150	0.79 74	2.56 171	0.81 71

NCC-stereo	1.25 90	1.24 191	1.10 165	0.99 162	1.05 167	0.96 164	1.53 199	1.79 182	1.59 204	0.60 33	1.34 165	1.17 137	1.03 178	0.74 175	2.44 110	1.07 46	0.89 105	0.99 163	1.54 75	0.91 136	0.99 53	2.46 92	0.80 183	0.76 156	1.26 165	1.59 178	1.39 60	1.61 160

Abc-Net	1.25 90	1.24 191	1.10 165	0.99 162	1.05 167	0.96 164	1.53 199	1.79 182	1.59 204	0.60 33	1.34 165	1.17 137	1.03 178	0.74 175	2.44 110	1.07 46	0.89 105	0.99 163	1.54 75	0.91 136	0.99 53	2.46 92	0.80 183	0.76 156	1.26 165	1.59 178	1.39 60	1.61 160
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FADNet-RVC-Resample	1.37 107	0.87 103	0.99 142	0.72 116	0.81 145	0.63 112	1.02 172	1.06 87	0.91 148	0.99 119	0.99 143	1.69 170	0.73 124	1.02 209	4.06 189	1.41 101	1.02 145	1.62 228	1.55 77	1.04 153	1.37 88	5.03 127	0.57 119	1.14 195	0.88 103	1.99 208	1.45 66	1.54 156

ICVP	1.51 123	0.74 54	1.07 158	0.75 122	0.75 132	0.84 146	0.54 118	1.10 89	0.86 140	1.37 148	1.15 152	0.88 97	1.08 184	0.53 128	1.90 62	1.91 156	1.22 169	0.99 163	1.56 78	0.96 146	3.89 139	10.50 206	0.68 155	0.77 158	0.91 113	1.19 138	1.42 62	1.14 125
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GLC_STEREO	0.97 64	0.89 112	0.85 114	0.56 84	0.60 98	0.48 65	0.40 86	1.70 175	0.47 64	0.77 68	0.67 81	0.78 75	0.63 96	0.61 151	2.53 120	1.65 142	0.88 103	0.60 41	1.57 79	0.70 97	2.48 121	1.17 55	0.44 51	0.43 57	0.67 52	0.55 42	2.36 145	0.88 89

raft+_RVC	0.71 35	0.73 51	0.70 84	0.41 47	0.34 31	0.49 67	0.30 48	1.48 146	0.43 57	0.62 38	0.62 72	0.65 41	0.39 36	0.26 22	1.74 44	1.16 62	0.69 45	0.53 30	1.57 79	0.51 34	0.85 38	1.06 51	0.44 51	0.38 37	0.68 59	0.62 49	0.85 24	0.69 54

AF-Net	1.05 69	0.83 87	0.94 130	0.76 126	0.91 154	0.98 169	1.68 205	1.52 156	1.06 165	0.57 27	0.96 137	1.34 148	0.64 98	0.74 175	1.71 39	0.99 34	0.80 76	0.60 41	1.64 81	0.72 101	0.72 25	2.35 88	0.63 140	0.62 126	0.89 107	0.82 80	1.57 80	1.25 137

Nwc_Net	1.05 69	0.83 87	0.94 130	0.76 126	0.91 154	0.98 169	1.68 205	1.52 156	1.06 165	0.57 27	0.96 137	1.34 148	0.64 98	0.74 175	1.71 39	0.99 34	0.80 76	0.60 41	1.64 81	0.72 101	0.72 25	2.35 88	0.63 140	0.62 126	0.89 107	0.82 80	1.57 80	1.25 137

stereogan	1.44 117	1.33 206	1.05 152	1.11 173	1.28 194	1.11 181	0.97 166	1.26 113	1.05 164	1.22 139	1.10 148	1.62 168	0.89 158	0.66 162	2.34 105	1.31 85	0.94 125	0.81 111	1.72 83	0.95 144	1.10 63	8.04 170	0.71 161	0.77 158	0.83 88	1.06 118	2.36 145	1.38 148

DISCO	0.96 63	0.98 151	0.56 63	0.57 87	0.61 102	0.81 145	0.79 148	0.77 41	0.81 135	2.06 189	0.86 125	0.66 43	0.70 113	0.42 87	1.87 58	1.27 80	0.99 138	0.80 108	1.80 84	0.80 119	0.92 49	1.33 61	0.57 119	0.51 87	0.72 68	0.84 87	2.02 109	0.80 70

RGC	1.43 116	1.30 203	1.99 231	1.14 182	1.18 186	1.16 187	1.01 169	1.20 103	1.08 168	0.91 106	1.70 179	1.18 139	1.24 189	0.87 192	3.10 161	1.18 66	0.98 136	0.86 122	1.81 85	1.02 151	1.39 89	3.87 109	0.76 168	0.90 180	1.14 146	1.53 173	2.17 120	1.85 170

AnonymousM	2.27 158	0.64 26	0.44 37	0.51 71	0.32 23	0.49 67	0.24 32	1.70 175	0.48 70	0.75 60	2.06 192	0.70 51	0.47 52	0.39 67	2.47 113	3.26 197	0.99 138	1.03 173	1.88 86	2.37 231	4.85 151	6.68 154	0.57 119	0.47 67	0.53 33	0.65 59	11.71 266	14.52 258

GMStereo	0.73 36	0.99 154	0.39 26	0.49 64	0.47 58	0.55 86	0.41 90	0.77 41	0.43 57	0.55 23	0.48 40	0.81 82	0.38 34	0.34 45	1.60 32	0.95 30	0.74 63	0.52 26	1.88 86	0.57 50	1.07 58	0.73 27	0.42 45	0.51 87	0.72 68	0.47 32	1.87 100	0.57 33
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RAFT + AFF	1.96 150	0.49 19	0.42 34	0.41 47	0.20 12	0.41 43	0.19 20	0.65 28	0.23 15	0.56 25	0.27 14	0.77 73	0.21 15	0.29 27	39.69 239	0.90 25	0.62 31	0.35 5	1.92 88	0.38 16	0.77 29	0.57 16	0.32 16	0.27 19	0.71 65	0.33 14	0.58 10	0.29 11

psm_up	0.99 66	0.86 101	0.99 142	0.78 133	0.89 152	0.75 136	0.58 129	1.33 131	1.03 163	0.88 100	0.69 87	0.99 114	0.72 119	0.76 180	1.89 60	1.10 52	0.91 114	0.81 111	1.93 89	0.81 122	1.08 59	0.90 39	0.49 81	0.85 174	1.01 125	1.06 118	1.62 85	1.10 120

RALAANet	1.14 81	0.70 41	0.84 110	0.53 77	0.53 85	0.60 105	0.41 90	1.30 120	0.50 78	0.94 113	0.65 77	0.72 56	0.59 85	0.33 40	1.97 72	1.32 87	0.75 65	0.89 134	1.96 90	0.85 128	3.07 130	5.37 137	0.53 101	0.62 126	0.82 85	1.03 116	2.08 113	0.78 67

UDGNet	1.34 106	1.00 159	0.76 94	1.64 212	1.38 201	1.69 217	1.25 188	1.22 105	0.69 125	0.63 41	0.84 123	0.83 85	0.41 42	1.62 232	2.02 79	1.19 69	0.81 85	0.87 124	1.98 91	0.92 139	1.68 102	5.69 143	1.26 217	0.47 67	1.21 152	0.95 103	2.15 117	1.03 113

HSM-Net_RVC	3.49 192	1.07 172	1.10 165	1.70 214	1.17 185	0.90 160	0.61 135	2.29 229	1.07 167	2.77 215	5.82 235	41.08 284	1.35 195	0.50 121	2.40 107	1.74 148	1.10 152	0.77 96	1.99 92	1.13 163	6.78 177	6.90 160	0.80 183	2.23 239	1.64 211	1.49 166	2.14 115	1.75 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
dd	0.86 46	0.80 78	0.51 49	1.05 169	0.44 52	0.85 149	0.44 103	0.85 59	0.39 40	0.83 85	0.40 29	1.23 142	0.39 36	0.47 109	2.21 98	0.98 33	0.97 134	0.71 78	2.00 93	0.61 68	0.84 36	0.77 29	0.49 81	0.64 135	0.70 62	0.53 39	1.73 91	1.47 152

RAFT+CT+SA	0.87 50	0.97 148	0.40 29	0.45 60	0.29 20	0.38 32	0.20 24	1.64 172	0.33 30	0.72 54	0.30 18	0.88 97	0.65 103	0.40 71	1.56 30	1.21 73	0.56 24	0.57 36	2.08 94	0.40 19	0.83 35	5.00 126	0.32 16	0.37 34	0.47 22	0.42 30	1.56 75	0.49 23

anonymousdsp2	0.86 46	0.84 94	0.84 110	0.43 55	0.44 52	0.56 92	0.32 63	1.17 98	0.36 36	0.66 46	0.67 81	0.69 49	0.40 40	0.49 120	1.46 22	1.36 92	0.67 39	0.62 49	2.12 95	0.60 65	1.36 86	2.66 95	0.36 27	0.44 61	0.71 65	0.51 36	1.86 99	0.64 49

LMCR-Stereo	1.06 72	0.83 87	0.84 110	0.53 77	0.62 108	0.64 115	0.33 67	1.12 91	0.60 107	0.83 85	0.79 112	0.91 103	0.49 57	0.41 77	2.53 120	1.54 129	1.03 148	0.75 91	2.16 96	1.42 184	1.68 102	3.87 109	0.49 81	0.65 137	0.75 74	0.83 82	1.10 43	0.88 89

LoS	1.51 123	0.79 77	0.59 65	0.52 73	0.56 90	0.65 117	0.38 79	2.56 237	0.88 143	1.21 135	0.94 133	0.97 110	0.88 157	0.35 49	3.04 153	3.41 201	1.24 172	0.93 145	2.19 97	0.68 89	5.96 164	7.00 162	0.62 135	0.47 67	1.14 146	0.98 111	1.06 38	0.87 86
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	1.31 100	0.94 135	0.95 135	0.90 149	1.10 175	0.87 152	0.92 164	1.50 149	0.81 135	1.23 140	0.71 96	0.94 106	0.69 111	0.68 165	1.83 55	1.40 98	1.12 159	0.83 116	2.20 98	0.94 142	2.13 116	5.87 147	0.65 145	0.82 168	1.04 130	1.06 118	2.02 109	1.30 141

LALA_ROB	1.85 146	2.17 237	1.13 173	1.05 169	1.26 190	1.16 187	1.01 169	1.17 98	1.46 195	2.06 189	2.82 200	3.47 219	0.92 164	0.93 201	3.90 186	1.46 117	1.36 184	1.18 199	2.20 98	1.31 177	2.84 126	5.10 132	0.77 173	1.01 184	1.24 161	1.41 159	3.89 228	1.77 168

FADNet-RVC	1.38 109	0.71 45	0.88 119	0.77 131	1.09 174	0.58 99	2.16 222	0.92 71	0.57 102	1.03 122	0.72 99	1.48 159	0.64 98	0.61 151	5.02 196	1.56 132	0.85 93	0.90 137	2.24 100	1.52 198	2.20 117	4.08 113	0.51 93	0.77 158	1.48 194	1.14 132	1.43 63	1.35 146

DeepPrunerF	4.30 208	1.53 218	0.72 86	2.93 243	5.08 273	2.43 237	3.38 236	0.87 64	4.11 256	0.80 82	1.17 154	0.66 43	0.56 76	0.61 151	45.12 255	2.02 166	1.01 143	0.78 100	2.32 101	0.88 133	1.56 96	1.70 72	0.84 194	0.67 141	29.00 285	1.78 194	2.48 158	1.17 131

DeepPruner_ROB	1.64 132	0.75 62	0.91 126	0.85 145	0.88 150	0.75 136	1.75 209	1.26 113	0.91 148	1.49 156	1.65 177	0.85 89	0.81 146	0.56 135	3.12 163	1.49 122	1.02 145	1.02 170	2.33 102	0.75 109	7.42 187	6.70 155	0.81 187	0.69 144	0.88 103	1.45 161	2.17 120	0.87 86

rafts_anoy	0.88 53	0.81 82	0.86 116	0.44 58	0.49 66	0.51 74	0.46 109	1.58 165	0.48 70	0.61 35	0.70 94	0.70 51	0.47 52	0.30 28	2.51 119	1.38 94	0.76 66	0.78 100	2.36 103	0.61 68	1.28 78	0.99 48	0.49 81	0.49 82	0.85 94	0.90 97	0.93 29	1.00 112

PMTNet	1.39 110	0.94 135	0.99 142	0.48 63	0.49 66	0.47 60	0.32 63	0.83 55	0.66 122	0.83 85	0.62 72	0.88 97	0.50 60	0.35 49	2.72 137	4.30 219	0.91 114	0.57 36	2.40 104	0.54 40	6.12 168	5.45 140	0.57 119	0.38 37	1.99 227	1.00 114	1.09 39	1.19 132

trnet	1.20 86	0.91 119	0.94 130	0.52 73	0.42 48	0.47 60	0.25 35	1.41 141	0.61 110	0.88 100	0.75 103	0.97 110	0.72 119	0.37 60	2.66 131	3.31 199	0.86 96	0.61 45	2.41 105	0.60 65	3.93 140	3.14 99	0.50 91	0.47 67	1.03 129	0.86 92	1.72 89	0.99 107

CREStereo	1.37 107	0.91 119	0.94 130	0.52 73	0.42 48	0.47 60	0.26 41	1.43 143	0.66 122	0.87 94	0.83 121	0.95 107	0.73 124	0.36 58	2.98 149	4.38 222	0.85 93	0.56 35	2.41 105	0.62 74	5.52 162	4.71 117	0.53 101	0.47 67	1.02 127	0.87 93	1.73 91	0.98 101
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
GANetREF_RVC	1.28 93	1.18 184	0.95 135	1.18 188	1.04 165	1.00 174	0.79 148	1.25 111	1.10 170	1.29 142	0.77 106	2.28 198	0.91 161	0.63 158	2.00 74	1.14 59	1.01 143	0.98 160	2.44 107	0.82 125	1.98 115	1.33 61	0.78 175	1.05 189	1.28 170	1.27 144	2.63 177	1.49 153
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
CC-Net-ROB	1.63 129	1.81 228	1.19 185	1.85 218	1.77 221	2.27 230	1.56 201	0.93 72	0.96 152	1.29 142	0.67 81	5.48 242	2.51 212	1.43 230	1.64 33	0.87 22	1.34 180	1.17 196	2.46 108	0.88 133	1.09 61	1.35 63	3.34 249	0.63 132	1.22 157	1.15 133	1.47 68	1.57 158

ETE_ROB	1.85 146	1.93 233	1.18 182	1.04 167	1.33 198	1.26 198	1.12 182	1.11 90	2.30 230	1.36 147	3.26 208	3.18 217	0.94 169	1.14 220	2.62 126	1.51 124	2.14 220	0.99 163	2.50 109	1.15 166	3.67 136	5.74 146	0.86 197	1.03 186	1.21 152	1.36 153	2.30 135	1.68 165

sCroCo_RVC	1.85 146	0.67 34	0.55 61	0.37 30	0.49 66	0.75 136	0.41 90	0.94 75	1.56 203	1.51 157	0.78 111	1.04 122	0.94 169	0.48 115	2.49 114	5.07 230	1.26 175	1.22 205	2.53 110	1.37 179	7.95 197	11.14 226	0.45 57	0.60 121	0.94 115	1.12 127	2.34 141	1.05 116

GCAP-BAT	1.68 134	0.92 125	0.51 49	0.38 32	0.40 41	0.45 48	0.31 52	1.31 123	0.41 49	0.78 71	0.51 47	2.09 184	0.43 44	0.30 28	1.95 63	1.95 160	13.44 274	0.62 49	2.57 111	0.59 57	8.07 199	1.98 78	0.48 71	0.47 67	0.67 52	0.64 52	2.20 126	0.83 76

test_for_model	1.68 134	0.92 125	0.51 49	0.38 32	0.40 41	0.45 48	0.31 52	1.31 123	0.41 49	0.78 71	0.51 47	2.09 184	0.43 44	0.30 28	1.95 63	1.95 160	13.44 274	0.62 49	2.57 111	0.59 57	8.07 199	1.98 78	0.48 71	0.47 67	0.67 52	0.64 52	2.20 126	0.83 76

testlalala2	1.68 134	0.92 125	0.51 49	0.38 32	0.40 41	0.45 48	0.31 52	1.31 123	0.41 49	0.78 71	0.51 47	2.09 184	0.43 44	0.30 28	1.95 63	1.95 160	13.44 274	0.62 49	2.57 111	0.59 57	8.07 199	1.98 78	0.48 71	0.47 67	0.67 52	0.64 52	2.20 126	0.83 76

testlalala	1.68 134	0.92 125	0.51 49	0.38 32	0.40 41	0.45 48	0.31 52	1.31 123	0.41 49	0.78 71	0.51 47	2.09 184	0.43 44	0.30 28	1.95 63	1.95 160	13.44 274	0.62 49	2.57 111	0.59 57	8.07 199	1.98 78	0.48 71	0.47 67	0.67 52	0.64 52	2.20 126	0.83 76

testlalala_base	1.68 134	0.92 125	0.51 49	0.38 32	0.40 41	0.45 48	0.31 52	1.31 123	0.41 49	0.78 71	0.51 47	2.09 184	0.43 44	0.30 28	1.95 63	1.95 160	13.44 274	0.62 49	2.57 111	0.59 57	8.07 199	1.98 78	0.48 71	0.47 67	0.67 52	0.64 52	2.20 126	0.83 76

SPstereo	1.68 134	0.92 125	0.51 49	0.38 32	0.40 41	0.45 48	0.31 52	1.31 123	0.41 49	0.78 71	0.51 47	2.09 184	0.43 44	0.30 28	1.95 63	1.95 160	13.44 274	0.62 49	2.57 111	0.59 57	8.07 199	1.98 78	0.48 71	0.47 67	0.67 52	0.64 52	2.20 126	0.83 76

HSM	1.07 74	0.75 62	0.97 137	0.78 133	0.77 135	0.54 83	0.54 118	1.87 191	0.60 107	0.76 64	0.85 124	0.87 92	0.67 108	0.56 135	2.24 99	1.05 42	0.92 120	0.71 78	2.57 111	0.71 99	1.80 109	2.08 85	0.56 116	0.72 152	0.90 111	0.97 107	2.08 113	1.03 113

UCFNet_RVC	1.11 78	1.26 197	0.85 114	0.88 148	0.93 161	0.77 140	0.58 129	0.78 44	0.67 124	0.93 111	0.80 116	1.25 143	0.93 166	0.48 115	2.17 90	1.09 50	0.78 70	0.82 114	2.60 118	0.80 119	1.32 80	1.66 71	1.31 221	0.67 141	1.05 132	1.11 124	1.44 65	2.13 182

AE-Stereo	1.61 128	0.85 98	1.23 190	0.81 141	0.51 77	0.57 96	0.75 144	0.83 55	0.49 74	0.79 78	0.54 57	1.29 144	0.72 119	0.47 109	2.05 82	2.96 189	0.99 138	0.92 141	2.63 119	0.86 131	4.61 145	11.92 243	0.50 91	0.80 161	1.26 165	1.34 150	1.95 105	0.86 84

DDUNet	2.05 151	2.73 244	2.03 232	2.92 241	2.66 245	3.04 243	2.76 229	1.17 98	1.11 172	1.60 161	1.21 159	2.23 195	1.69 200	2.81 245	2.04 81	1.25 78	2.78 227	2.42 261	2.63 119	2.90 240	1.92 113	2.11 86	2.77 247	0.92 182	1.01 125	0.93 100	2.50 162	1.10 120

FADNet	1.44 117	0.83 87	0.83 109	0.82 143	1.03 164	0.61 108	1.88 216	0.97 77	0.73 131	0.93 111	0.92 132	1.16 136	0.76 138	0.74 175	3.69 180	1.34 91	0.91 114	1.03 173	2.63 119	1.49 193	2.87 127	4.93 123	0.49 81	0.65 137	1.54 203	1.70 190	1.51 72	1.83 169

UDG	3.91 202	2.76 245	2.09 234	2.92 241	2.64 243	2.99 242	2.71 227	1.31 123	1.13 174	1.65 165	1.96 184	2.20 194	1.68 199	2.77 244	48.81 263	1.57 134	3.02 231	2.26 251	2.65 122	2.91 241	3.00 129	3.09 98	2.64 242	1.05 189	1.02 127	1.19 138	2.36 145	1.16 127

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 46	0.72 47	0.84 110	0.41 47	0.39 40	0.54 83	0.21 26	0.99 80	0.52 83	1.54 158	0.57 63	0.73 57	0.39 36	0.26 22	2.15 86	1.17 64	0.64 36	0.50 22	2.66 123	0.57 50	0.88 41	0.90 39	0.47 68	0.39 43	0.86 96	0.72 65	2.54 170	0.66 52

ARAFT	0.89 55	0.72 47	0.47 44	0.35 25	0.34 31	0.42 45	0.24 32	0.64 27	0.34 32	2.25 198	0.57 63	0.58 25	0.29 22	0.39 67	2.14 85	1.42 104	0.71 50	0.74 89	2.68 124	0.54 40	1.86 111	1.93 77	0.42 45	0.33 27	0.83 88	0.40 21	1.98 108	0.56 30

4D-IteraStereo	1.32 103	0.61 25	1.07 158	0.49 64	0.43 50	0.40 38	0.25 35	1.44 144	0.37 37	0.75 60	0.56 61	0.75 65	0.43 44	0.43 91	2.29 103	1.38 94	0.68 40	0.66 64	2.70 125	0.59 57	3.21 132	10.86 220	0.46 59	0.40 47	0.69 61	0.83 82	2.34 141	0.64 49

dad	1.63 129	0.97 148	0.65 76	2.18 229	1.19 188	1.01 175	3.99 242	1.66 173	0.55 94	1.21 135	0.50 45	1.12 132	2.01 203	0.58 141	3.09 159	1.16 62	1.11 156	0.76 94	2.70 125	0.77 112	1.34 81	1.48 67	0.71 161	0.88 178	2.48 236	0.71 63	5.52 241	3.80 216

CREStereo++_RVC	1.73 140	0.91 119	1.03 148	0.51 71	0.56 90	0.40 38	0.28 46	1.37 137	0.51 81	0.83 85	0.61 70	0.76 69	0.85 154	0.34 45	2.78 140	3.07 192	0.92 120	0.61 45	2.72 127	0.55 45	5.01 154	5.69 143	0.53 101	0.38 37	0.94 115	0.84 87	12.80 270	0.98 101
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
AFF-stereo	0.76 39	0.69 39	0.59 65	0.30 18	0.32 23	0.52 77	0.18 19	0.86 60	0.41 49	1.37 148	0.43 33	0.60 31	0.34 28	0.24 20	1.76 48	1.13 57	0.57 26	0.62 49	2.81 128	0.43 24	0.77 29	0.63 21	0.41 40	0.32 24	0.70 62	0.67 60	2.38 149	0.56 30

iResNet_ROB	1.16 84	0.83 87	0.82 106	0.65 106	0.59 95	0.67 122	0.58 129	2.65 241	0.53 87	1.73 171	0.76 105	0.87 92	0.78 143	0.47 109	3.77 184	1.45 112	0.87 99	0.86 122	2.81 128	0.65 79	1.26 76	0.87 37	0.57 119	0.73 153	0.81 82	0.95 103	2.65 180	1.03 113

TESTraft	0.98 65	0.96 146	0.42 34	0.41 47	0.33 30	0.40 38	0.25 35	1.13 93	0.39 40	0.97 118	0.35 26	0.61 32	0.75 133	0.54 129	3.18 164	1.42 104	0.70 47	0.50 22	2.86 130	0.53 39	1.08 59	3.15 100	0.35 22	0.40 47	0.52 32	1.18 136	2.52 164	0.61 43

TestStereo1	0.93 57	0.98 151	0.39 26	0.38 32	0.36 36	0.39 35	0.25 35	1.02 82	0.39 40	0.79 78	0.34 23	0.58 25	0.73 124	0.54 129	3.06 154	1.47 119	0.71 50	0.52 26	2.91 131	0.54 40	1.34 81	1.84 74	0.35 22	0.39 43	0.54 34	1.06 118	2.53 168	0.60 41

SA-5K	0.93 57	0.98 151	0.39 26	0.38 32	0.36 36	0.39 35	0.25 35	1.02 82	0.39 40	0.79 78	0.34 23	0.58 25	0.73 124	0.54 129	3.06 154	1.47 119	0.71 50	0.52 26	2.91 131	0.54 40	1.34 81	1.84 74	0.35 22	0.39 43	0.54 34	1.06 118	2.53 168	0.60 41

GMOStereo	1.28 93	0.74 54	0.45 39	0.62 99	0.52 79	0.46 54	0.39 80	1.54 158	0.47 64	0.87 94	0.47 36	0.74 58	0.59 85	0.35 49	2.01 75	1.45 112	0.80 76	0.87 124	2.92 133	0.69 90	1.78 105	10.98 221	0.46 59	0.41 49	1.09 136	0.72 65	1.56 75	0.58 34

error version	1.28 93	0.74 54	0.45 39	0.62 99	0.52 79	0.46 54	0.39 80	1.54 158	0.47 64	0.87 94	0.47 36	0.74 58	0.59 85	0.35 49	2.01 75	1.45 112	0.80 76	0.87 124	2.92 133	0.69 90	1.78 105	10.98 221	0.46 59	0.41 49	1.09 136	0.72 65	1.56 75	0.58 34

test-v	1.28 93	0.74 54	0.45 39	0.62 99	0.52 79	0.46 54	0.39 80	1.54 158	0.47 64	0.87 94	0.47 36	0.74 58	0.59 85	0.35 49	2.01 75	1.45 112	0.80 76	0.87 124	2.92 133	0.69 90	1.78 105	10.98 221	0.46 59	0.41 49	1.09 136	0.72 65	1.56 75	0.58 34

test-2	1.28 93	0.74 54	0.45 39	0.62 99	0.52 79	0.46 54	0.39 80	1.54 158	0.47 64	0.87 94	0.47 36	0.74 58	0.59 85	0.35 49	2.01 75	1.45 112	0.80 76	0.87 124	2.92 133	0.69 90	1.78 105	10.98 221	0.46 59	0.41 49	1.09 136	0.72 65	1.56 75	0.58 34

iinet-f	1.22 88	1.08 173	0.64 74	0.93 154	0.46 54	0.68 124	0.57 126	0.79 48	0.48 70	2.11 194	1.35 168	0.83 85	0.64 98	0.35 49	3.95 187	1.80 153	0.77 68	0.66 64	2.93 137	1.00 149	1.53 93	3.24 101	0.64 144	0.53 96	1.10 141	0.63 51	2.23 133	0.90 91

NOSS_ROB	3.67 198	1.38 209	0.81 103	1.15 186	1.16 184	1.15 185	0.65 137	2.25 225	1.41 191	4.85 260	6.68 247	6.78 251	1.06 182	0.82 189	11.52 212	14.58 271	1.34 180	1.17 196	2.93 137	0.98 148	14.13 267	12.82 265	0.79 178	1.48 208	1.13 145	1.48 163	3.41 211	1.25 137

ADCL	5.69 228	1.88 229	1.63 211	1.29 195	1.40 202	1.59 213	2.22 223	1.23 107	5.20 263	3.04 225	2.01 190	1.14 134	0.84 153	1.04 215	50.40 267	1.63 141	1.45 189	1.79 234	2.94 139	1.38 181	3.19 131	2.35 88	1.23 213	1.07 191	9.47 270	11.74 268	11.34 263	29.10 281

LoS_RVC	1.42 112	1.25 194	0.86 116	0.31 19	0.49 66	0.37 29	0.33 67	0.73 36	0.56 99	2.10 192	0.68 84	0.67 46	0.70 113	0.33 40	3.08 157	3.79 210	0.89 105	2.10 248	3.01 140	0.66 84	4.40 142	6.44 151	0.51 93	0.43 57	0.82 85	0.85 89	0.90 25	0.99 107

tt_ll	1.42 112	1.25 194	0.86 116	0.31 19	0.49 66	0.37 29	0.33 67	0.73 36	0.56 99	2.10 192	0.68 84	0.67 46	0.70 113	0.33 40	3.08 157	3.79 210	0.89 105	2.10 248	3.01 140	0.66 84	4.40 142	6.44 151	0.51 93	0.43 57	0.82 85	0.85 89	0.90 25	0.99 107

SA	1.07 74	0.90 115	0.42 34	0.55 82	0.53 85	0.49 67	0.24 32	1.60 166	0.46 62	0.71 53	0.41 31	0.69 49	0.58 84	0.62 156	1.74 44	1.41 101	0.78 70	0.79 103	3.17 142	0.65 79	1.24 74	4.73 118	0.34 19	0.51 87	0.75 74	1.12 127	2.64 178	0.72 58

Sa-1000	1.14 81	0.75 62	0.47 44	0.49 64	0.61 102	0.50 70	0.27 44	1.70 175	0.52 83	0.73 57	0.48 40	0.66 43	0.67 108	0.79 184	2.17 90	1.43 108	0.92 120	0.93 145	3.23 143	0.58 54	1.55 95	4.86 121	0.35 22	0.59 119	1.14 146	1.24 141	2.35 143	0.76 64

CIPLG	1.32 103	0.70 41	0.69 81	0.57 87	0.46 54	0.52 77	0.33 67	0.81 51	0.55 94	0.76 64	0.69 87	1.03 118	0.53 64	0.59 145	2.91 145	1.33 89	0.89 105	0.62 49	3.23 143	0.62 74	1.62 98	10.69 212	0.55 109	0.53 96	0.90 111	0.54 40	2.37 148	0.61 43

IPLGR	3.25 187	0.89 112	0.81 103	0.65 106	0.66 117	0.50 70	0.42 96	1.14 95	0.44 59	2.02 184	1.30 162	0.86 90	0.74 129	0.47 109	50.44 268	1.86 154	1.15 164	1.11 188	3.23 143	1.37 179	1.41 90	7.71 167	0.56 116	0.70 148	1.39 181	1.55 175	3.46 214	0.92 94

APVNet	1.21 87	1.02 165	0.64 74	0.69 114	0.78 139	0.86 150	0.84 153	0.78 44	0.71 129	0.92 109	0.82 119	0.86 90	0.59 85	0.58 141	2.67 133	1.65 142	1.11 156	0.98 160	3.23 143	0.85 128	1.62 98	4.73 118	0.55 109	0.84 173	0.77 78	0.80 77	1.90 102	0.98 101

CSAN	2.48 162	1.26 197	1.12 171	1.46 207	1.78 224	1.13 183	0.90 161	1.50 149	10.52 277	2.40 205	3.81 214	4.12 230	2.51 212	0.96 205	3.83 185	1.27 80	1.29 176	1.05 180	3.24 147	1.70 207	3.71 137	4.45 115	0.79 178	1.38 205	1.39 181	3.93 241	2.43 153	2.96 203

IPLGR_C	1.31 100	0.71 45	0.68 80	0.57 87	0.46 54	0.52 77	0.31 52	0.81 51	0.53 87	0.76 64	0.69 87	1.03 118	0.53 64	0.59 145	2.62 126	1.33 89	0.88 103	0.63 58	3.25 148	0.61 68	1.64 101	10.69 212	0.55 109	0.53 96	0.89 107	0.57 45	2.40 151	0.62 45

MIPNet	2.89 177	0.91 119	0.77 95	0.49 64	0.65 112	0.55 86	0.57 126	1.34 134	0.53 87	2.05 187	0.99 143	0.80 77	0.77 141	0.48 115	40.89 242	1.61 138	1.15 164	0.94 148	3.25 148	1.19 169	1.15 69	9.31 186	0.57 119	0.62 126	1.24 161	1.51 170	2.90 192	0.82 73

ACRE	1.31 100	0.70 41	0.66 78	0.58 92	0.47 58	0.52 77	0.32 63	0.81 51	0.53 87	0.76 64	0.69 87	1.04 122	0.52 63	0.59 145	2.66 131	1.32 87	0.89 105	0.63 58	3.25 148	0.61 68	1.62 98	10.69 212	0.55 109	0.52 92	0.92 114	0.55 42	2.40 151	0.62 45

s12784h	2.23 153	1.12 176	1.32 196	1.12 175	0.91 154	0.59 102	0.39 80	1.37 137	0.65 120	1.05 126	0.82 119	1.08 126	0.95 171	0.37 60	2.80 142	4.82 226	0.93 124	0.71 78	3.28 151	0.58 54	7.80 192	8.40 175	0.51 93	0.54 100	1.50 198	1.13 130	11.58 264	3.94 217

MIM_Stereo	0.78 41	0.77 71	0.53 58	0.43 55	0.38 39	0.46 54	0.22 28	1.50 149	0.31 24	0.55 23	0.38 28	0.64 38	0.27 21	0.32 37	1.77 49	1.09 50	0.63 33	0.73 86	3.30 152	0.57 50	1.19 72	0.91 41	0.34 19	0.36 33	0.49 26	0.41 26	1.95 105	0.58 34

EGLCR-Stereo	2.26 156	0.87 103	1.17 181	0.45 60	0.48 63	0.61 108	0.23 29	0.83 55	0.55 94	0.72 54	0.53 55	0.80 77	0.66 105	0.41 77	2.36 106	2.92 188	0.90 113	1.10 184	3.35 153	0.60 65	5.09 156	12.56 261	0.47 68	0.45 63	0.89 107	0.91 98	20.21 278	0.86 84

CASS	2.08 152	1.02 165	1.16 180	1.28 193	0.99 162	0.88 156	3.39 237	1.42 142	1.02 162	1.30 144	2.46 199	1.14 134	0.81 146	0.46 105	2.70 135	2.38 180	3.41 233	1.10 184	3.40 154	1.18 168	8.01 198	8.63 176	0.66 148	0.69 144	1.49 196	1.27 144	2.52 164	1.41 150
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADCRef	4.84 216	1.42 213	1.01 146	0.78 133	1.77 221	1.21 194	1.62 203	0.99 80	5.58 265	1.85 179	1.08 147	1.02 115	0.91 161	1.17 222	54.35 285	1.92 158	1.10 152	1.04 176	3.49 155	1.32 178	1.80 109	3.27 102	2.13 240	0.87 177	2.30 230	4.60 243	2.48 158	29.71 282

IPLG	3.01 182	0.75 62	0.63 71	0.42 53	0.52 79	0.54 83	0.51 114	1.63 170	0.35 34	0.62 38	0.59 68	0.77 73	0.66 105	0.46 105	51.49 273	1.67 145	1.02 145	0.92 141	3.51 156	0.63 77	0.99 53	5.97 148	0.49 81	0.48 79	0.80 81	1.16 134	2.86 189	0.71 57

AnyNet_C32	6.05 234	1.43 214	1.39 197	1.26 192	1.64 213	1.36 202	2.92 230	1.55 162	5.28 264	2.67 213	4.61 221	1.90 176	1.29 191	1.29 228	55.18 287	3.43 203	1.96 214	2.08 247	3.65 157	1.91 216	6.94 183	8.77 181	1.20 211	1.68 214	6.02 257	14.92 274	6.12 245	20.86 268

sAnonymous2	1.42 112	0.76 67	0.52 56	0.41 47	0.47 58	0.71 129	0.41 90	1.28 117	0.98 156	0.65 43	0.89 129	1.08 126	0.95 171	0.37 60	2.20 93	2.28 174	1.10 152	1.04 176	3.71 158	0.92 139	4.94 152	6.73 157	0.62 135	0.55 106	0.83 88	1.39 156	1.25 50	1.24 135

CroCo_RVC	1.42 112	0.76 67	0.52 56	0.41 47	0.47 58	0.71 129	0.41 90	1.28 117	0.98 156	0.65 43	0.89 129	1.08 126	0.95 171	0.37 60	2.20 93	2.28 174	1.10 152	1.04 176	3.71 158	0.92 139	4.94 152	6.73 157	0.62 135	0.55 106	0.83 88	1.39 156	1.25 50	1.24 135

PWC_ROB	2.61 167	1.20 188	1.48 202	0.96 157	1.05 167	1.21 194	1.79 212	1.24 110	1.94 221	1.81 176	3.61 213	2.12 190	2.96 222	0.91 198	9.88 208	4.30 219	1.97 215	1.95 241	3.72 160	1.62 202	5.58 163	7.59 166	0.81 187	1.98 229	1.35 176	1.27 144	3.11 198	3.07 206

RTS	3.53 193	1.15 179	0.98 140	0.97 160	1.26 190	1.33 200	3.31 234	1.33 131	1.50 199	2.37 202	1.20 156	1.75 171	1.12 185	0.88 195	42.78 248	2.37 178	1.94 212	1.33 217	3.94 161	1.62 202	3.62 134	5.21 134	1.02 207	1.09 192	1.83 221	5.05 247	2.33 139	2.13 182

RTSA	3.53 193	1.15 179	0.98 140	0.97 160	1.26 190	1.33 200	3.31 234	1.33 131	1.50 199	2.37 202	1.20 156	1.75 171	1.12 185	0.88 195	42.78 248	2.37 178	1.94 212	1.33 217	3.94 161	1.62 202	3.62 134	5.21 134	1.02 207	1.09 192	1.83 221	5.05 247	2.33 139	2.13 182

ADCP+	5.07 219	1.54 219	1.72 215	1.08 171	1.54 208	1.18 190	2.02 220	1.02 82	2.72 239	4.05 248	2.23 197	2.24 196	0.61 93	0.94 203	54.46 286	1.52 127	0.83 89	0.95 154	3.94 161	0.87 132	2.22 119	2.57 94	0.71 161	0.62 126	2.48 236	11.25 266	7.85 255	23.66 273

XQC	3.58 195	1.29 202	1.21 189	1.28 193	1.43 204	1.29 199	1.93 217	1.60 166	1.45 193	2.47 207	3.06 205	1.48 159	4.17 230	1.23 225	44.68 254	2.35 176	1.60 195	1.18 199	3.95 164	1.43 186	3.22 133	4.97 124	0.84 194	1.24 200	1.43 189	2.09 214	2.30 135	1.52 154

GEStereo_RVC	1.80 144	0.96 146	0.99 142	1.02 165	0.87 148	1.12 182	1.03 175	1.66 173	0.82 137	0.91 106	0.79 112	1.34 148	0.75 133	0.61 151	2.25 100	2.14 171	1.14 160	1.23 208	4.06 165	1.22 171	4.66 148	11.41 233	0.71 161	0.95 183	0.88 103	0.97 107	2.49 161	1.65 163

RTSC	3.08 185	0.95 141	1.25 193	0.76 126	0.91 154	0.96 164	1.84 214	1.15 96	1.34 187	2.37 202	2.12 193	1.11 130	0.99 175	1.02 209	41.50 245	1.94 159	1.88 208	1.22 205	4.09 166	1.06 156	2.76 125	4.02 112	0.63 140	1.03 186	0.83 88	0.99 113	2.44 154	1.98 179

SHD	3.38 188	1.01 161	1.68 214	1.14 182	1.07 172	1.14 184	1.78 211	1.61 169	1.66 207	2.40 205	3.05 204	1.63 169	2.43 210	0.84 190	40.11 240	2.04 167	1.74 199	1.40 220	4.17 167	1.88 215	3.81 138	5.43 139	0.70 159	1.67 213	1.86 223	1.46 162	1.97 107	1.59 159

raftrobust	1.11 78	0.65 29	0.92 128	0.55 82	0.49 66	0.44 47	0.33 67	1.55 162	0.47 64	0.94 113	0.72 99	0.82 83	0.53 64	0.36 58	2.91 145	1.71 146	0.71 50	0.70 75	4.37 168	0.65 79	1.69 104	3.95 111	0.59 130	0.42 56	0.95 119	0.85 89	0.99 33	0.85 82

SANet	5.69 228	2.22 238	1.77 219	1.84 217	2.37 238	2.28 231	1.43 196	4.49 265	7.61 272	2.05 187	4.86 224	8.34 260	11.81 257	1.70 235	43.86 252	1.62 140	5.96 248	1.51 224	4.43 169	1.70 207	8.97 215	8.28 172	1.20 211	2.60 252	1.94 226	6.02 255	3.42 213	9.29 247

MADNet+	4.78 215	2.02 236	1.87 225	2.01 225	2.36 237	1.47 208	4.28 244	2.47 234	1.99 223	2.66 211	2.13 194	3.56 220	2.85 221	2.34 241	41.14 244	5.66 238	3.48 235	1.53 225	4.54 170	3.38 246	13.07 254	7.34 165	1.72 234	3.48 273	2.93 240	2.17 217	3.24 205	3.29 212

iResNetv2_ROB	1.57 126	0.87 103	0.70 84	1.13 177	0.65 112	0.72 132	0.49 111	2.63 240	0.64 119	1.77 174	0.87 127	1.30 147	0.75 133	0.40 71	4.81 195	1.26 79	0.91 114	0.71 78	4.58 171	0.81 122	7.66 190	1.62 70	0.58 126	0.80 161	0.81 82	0.83 82	3.12 201	0.91 92

PVD	4.10 203	1.44 215	2.12 236	1.41 202	1.58 211	1.68 216	2.10 221	3.06 248	2.66 236	2.85 217	4.32 216	2.46 204	3.63 229	1.27 226	40.43 241	2.72 184	2.19 221	2.11 250	4.71 172	2.46 235	6.18 169	6.10 150	1.02 207	1.74 218	2.32 232	2.44 224	2.90 192	2.66 196

AnyNet_C01	7.20 246	2.24 240	2.27 239	2.95 245	1.92 230	1.58 212	5.39 250	3.73 260	5.63 266	3.17 228	4.41 217	4.59 237	6.09 236	1.88 239	58.66 289	14.24 269	5.46 245	3.69 274	4.79 173	3.02 242	8.40 209	10.33 204	2.45 241	2.24 240	5.77 255	2.65 228	8.81 259	17.99 264

SAMSARA	4.13 204	1.32 204	1.53 205	1.48 208	1.35 199	1.47 208	2.74 228	2.23 223	1.83 218	2.26 199	3.47 212	2.01 183	8.60 243	1.76 238	38.24 237	2.88 185	1.82 203	1.41 221	4.99 174	1.91 216	5.10 157	5.71 145	0.94 202	1.80 220	3.33 246	3.84 239	4.16 231	3.30 213

ADCS	6.69 241	1.97 234	1.94 227	1.41 202	2.24 232	1.84 221	3.00 231	2.08 212	3.97 253	2.66 211	3.26 208	3.01 216	11.48 255	2.01 240	53.18 283	11.65 263	2.72 226	2.59 263	5.10 175	2.24 229	10.43 231	8.65 177	1.76 235	1.97 227	2.57 238	10.58 264	7.51 254	18.68 265

GwcNet-ADL	2.54 164	1.23 190	1.55 207	1.22 190	1.26 190	0.97 167	0.78 145	1.50 149	0.84 139	3.20 229	6.67 246	1.86 175	1.05 181	0.79 184	4.58 193	4.90 228	1.47 190	0.90 137	5.20 176	1.95 219	6.39 173	10.33 204	0.91 200	1.12 194	1.22 157	1.93 203	2.15 117	2.70 197

DN-CSS_ROB	1.32 103	0.83 87	1.03 148	0.87 147	0.86 147	0.47 60	0.36 76	2.00 205	0.57 102	1.56 160	1.81 180	0.96 109	0.77 141	0.38 65	2.15 86	1.40 98	1.03 148	0.93 145	5.27 177	0.66 84	2.56 123	2.82 96	0.54 106	0.86 176	0.79 80	0.81 78	2.07 112	1.33 145

Anonymous3	2.32 159	0.85 98	0.88 119	0.56 84	1.10 175	0.89 159	0.70 140	2.45 232	1.12 173	1.05 126	0.98 142	2.57 208	1.14 187	0.56 135	4.14 191	9.30 256	1.50 191	1.47 223	5.33 178	1.49 193	6.83 178	10.10 193	0.71 161	0.67 141	1.08 134	1.38 154	2.32 138	1.35 146

MyStereo04	1.58 127	0.90 115	0.97 137	0.78 133	0.89 152	0.57 96	0.40 86	1.57 164	0.97 153	2.23 197	0.89 129	1.34 148	0.54 69	0.41 77	2.94 148	2.47 182	0.86 96	0.92 141	5.37 179	1.50 196	4.62 146	3.51 104	0.92 201	0.81 165	1.21 152	1.61 183	2.58 173	0.95 96

G-Net	6.29 236	1.69 225	1.86 223	1.42 204	1.70 218	1.45 207	1.19 187	4.71 267	8.56 273	3.16 227	4.70 222	7.94 255	6.89 238	0.85 191	15.45 221	8.15 253	1.92 211	2.75 266	5.41 180	6.49 265	9.16 218	11.23 230	1.46 228	2.81 263	1.81 219	19.84 278	6.51 250	30.80 283

FAT-Stereo	4.35 210	1.18 184	2.25 238	1.48 208	1.81 227	1.42 205	1.49 198	3.57 255	1.84 219	3.66 240	6.22 240	6.70 249	2.76 218	1.07 217	6.82 204	15.24 277	2.03 218	2.49 262	5.43 181	8.81 276	13.23 255	12.34 254	0.95 203	2.79 262	1.26 165	2.25 219	2.96 195	5.48 230

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 197	1.48 217	1.03 148	1.98 224	1.75 220	2.09 228	5.14 249	2.15 215	2.23 228	1.73 171	1.57 175	2.49 205	4.83 233	5.73 264	12.78 214	1.73 147	1.22 169	1.06 181	5.43 181	1.54 199	12.24 242	9.06 184	1.52 230	1.16 196	2.29 229	3.46 237	3.05 197	7.63 242

GES	1.40 111	0.73 51	0.79 98	0.78 133	0.71 125	0.80 143	0.59 132	1.37 137	0.97 153	1.66 166	0.94 133	0.74 58	0.65 103	0.63 158	2.40 107	1.55 130	0.98 136	0.89 134	5.45 183	1.14 164	3.99 141	3.85 107	0.65 145	0.83 171	0.75 74	0.81 78	1.52 73	1.72 166

iRaft-Stereo_20w	4.16 205	1.13 178	2.10 235	2.66 235	1.55 210	1.55 211	1.17 184	1.96 197	1.27 181	5.53 280	6.77 250	1.52 163	1.34 194	0.43 91	3.03 151	5.32 235	0.95 129	0.77 96	5.49 184	1.46 191	8.20 206	12.75 264	0.61 133	0.60 121	1.63 209	25.36 282	11.64 265	5.58 233

DDVS	6.06 235	1.18 184	1.31 195	1.12 175	1.54 208	1.18 190	1.01 169	2.45 232	1.75 210	3.31 230	80.70 292	6.22 246	1.76 202	1.15 221	3.67 179	6.50 241	2.01 217	1.29 214	5.56 185	4.99 256	10.09 228	12.94 270	0.81 187	1.16 196	1.11 144	1.53 173	4.71 236	2.62 195

EKT-Stereo	5.41 224	0.97 148	1.10 165	0.72 116	0.74 130	0.87 152	1.17 184	2.02 206	1.00 158	1.41 153	2.92 201	1.11 130	0.81 146	0.46 105	72.33 295	14.74 272	1.14 160	1.37 219	5.61 186	7.76 268	9.80 220	10.61 210	0.53 101	0.61 125	1.39 181	1.11 124	2.56 171	1.08 119

FADNet_RVC	3.44 190	1.21 189	1.19 185	1.40 201	1.78 224	0.99 171	1.75 209	1.50 149	1.19 179	1.35 146	2.01 190	1.96 180	1.63 198	1.66 234	22.11 229	3.36 200	1.83 204	2.82 270	5.63 187	1.76 209	6.35 172	9.50 187	0.77 173	1.39 207	1.21 152	1.48 163	12.05 267	2.87 201

S-Stereo	4.68 214	1.15 179	1.74 218	1.75 215	1.63 212	1.65 214	2.24 224	2.75 245	2.15 226	3.32 231	11.59 277	5.97 243	1.74 201	0.88 195	19.04 226	16.28 279	1.81 202	2.39 259	5.64 188	9.35 281	7.13 185	12.52 259	1.61 232	2.64 254	1.24 161	2.08 213	2.88 190	3.26 210

raft_robust	1.30 99	0.93 132	0.53 58	0.59 93	0.47 58	0.57 96	0.37 78	2.06 211	0.52 83	1.69 169	0.53 55	0.76 69	0.82 151	0.47 109	2.16 89	1.52 127	0.84 91	0.84 120	5.71 189	0.59 57	2.50 122	5.04 128	0.46 59	0.51 87	0.99 122	1.05 117	1.58 82	0.99 107

DAS	2.93 179	0.99 154	1.06 156	1.13 177	1.05 167	1.03 177	1.04 176	1.74 179	1.81 216	3.32 231	5.70 233	2.61 209	3.08 224	0.50 121	3.19 165	7.47 247	1.83 204	1.23 208	5.90 190	1.83 212	12.92 249	10.26 200	0.76 168	1.94 225	1.32 173	1.51 170	2.60 174	1.31 142

SepStereo	2.93 179	0.99 154	1.06 156	1.13 177	1.05 167	1.03 177	1.04 176	1.74 179	1.81 216	3.32 231	5.70 233	2.61 209	3.08 224	0.50 121	3.19 165	7.47 247	1.83 204	1.23 208	5.90 190	1.83 212	12.92 249	10.26 200	0.76 168	1.94 225	1.32 173	1.51 170	2.60 174	1.31 142

IGEV_Zeroshot_test	3.38 188	0.83 87	1.84 222	2.82 239	0.69 123	2.37 234	1.26 190	2.23 223	0.94 151	4.40 252	6.76 249	2.28 198	1.01 177	0.45 101	2.83 143	7.72 251	0.87 99	0.77 96	5.93 192	1.87 214	8.49 212	12.88 269	0.58 126	0.69 144	1.40 184	1.57 176	14.84 276	2.99 204

PSMNet-ADL	2.61 167	0.95 141	1.12 171	1.14 182	1.18 186	0.97 167	0.85 156	1.78 181	1.26 180	3.49 236	6.09 238	1.43 155	2.78 219	0.56 135	2.93 147	10.59 259	1.31 177	0.96 156	5.96 193	1.20 170	6.66 175	9.11 185	0.86 197	0.82 168	1.10 141	1.44 160	2.85 188	1.10 120

ccs_rob	4.23 207	1.10 174	1.53 205	1.14 182	0.92 160	1.19 192	1.05 178	2.86 246	1.27 181	4.20 249	35.77 284	8.95 261	1.29 191	0.73 173	3.10 161	6.47 240	1.50 191	1.17 196	5.98 194	1.44 188	10.44 232	11.78 240	0.74 167	2.24 240	1.07 133	1.30 148	2.65 180	2.20 187

TRStereo	6.31 237	1.25 194	1.93 226	0.85 145	0.61 102	2.29 232	0.86 157	2.21 221	0.54 92	4.40 252	1.34 165	2.24 196	0.75 133	0.45 101	4.08 190	6.55 242	0.80 76	0.85 121	6.04 195	1.45 190	7.60 189	12.13 244	0.55 109	0.49 82	1.44 190	103.74 297	3.24 205	1.61 160

HBP-ISP	6.40 238	1.33 206	2.30 241	1.91 223	1.51 206	1.65 214	0.79 148	2.50 236	1.29 183	4.91 263	6.80 253	1.37 152	0.74 129	14.59 279	52.98 282	19.59 283	1.24 172	1.10 184	6.08 196	8.03 271	12.73 245	16.75 281	0.79 178	1.19 198	1.81 219	2.06 210	3.90 229	2.87 201

HH	2.75 170	0.67 34	1.42 198	0.80 138	0.71 125	0.88 156	1.09 180	1.86 189	0.87 141	5.19 273	0.66 79	1.91 177	0.86 155	0.57 139	2.65 129	8.48 254	0.87 99	0.94 148	6.36 197	1.39 182	13.52 259	12.32 250	0.79 178	0.58 113	1.38 178	1.63 184	3.81 225	2.06 180

HanStereo	2.75 170	0.67 34	1.42 198	0.80 138	0.71 125	0.88 156	1.09 180	1.86 189	0.87 141	5.19 273	0.66 79	1.91 177	0.86 155	0.57 139	2.65 129	8.48 254	0.87 99	0.94 148	6.36 197	1.39 182	13.52 259	12.32 250	0.79 178	0.58 113	1.38 178	1.63 184	3.81 225	2.06 180

ITSA-stereo	4.40 211	1.26 197	1.18 182	1.64 212	1.64 213	0.99 171	1.38 195	1.99 201	1.47 197	3.68 242	6.79 251	2.16 192	1.42 196	1.36 229	8.32 206	6.93 243	2.19 221	1.94 240	6.40 199	5.42 257	7.43 188	10.74 217	1.29 218	2.39 246	1.53 202	5.02 246	23.63 281	8.74 244

XX-Stereo	11.10 261	0.72 47	1.24 191	1.04 167	0.52 79	0.80 143	0.84 153	1.13 93	0.51 81	4.53 256	6.79 251	1.54 164	1.06 182	0.42 87	2.78 140	5.82 239	0.96 131	0.94 148	6.43 200	0.91 136	6.26 171	8.36 174	0.58 126	0.43 57	237.38 297	1.38 154	2.64 178	3.61 214

MFMNet_re	3.01 182	1.41 210	1.48 202	1.53 210	1.87 229	1.96 225	2.01 219	2.67 243	2.16 227	1.60 161	1.98 186	3.57 221	2.65 216	1.02 209	6.96 205	4.19 218	2.67 225	1.96 242	6.48 201	2.40 233	14.04 266	4.97 124	1.86 237	1.97 227	1.38 178	1.33 149	3.31 208	1.94 177

test_3	1.73 140	1.02 165	1.05 152	0.65 106	0.61 102	0.55 86	0.43 99	1.96 197	0.38 38	0.88 100	0.52 53	1.45 156	0.54 69	0.40 71	2.20 93	1.40 98	0.81 85	0.81 111	6.56 202	0.71 99	5.08 155	11.49 234	0.43 48	0.49 82	0.96 120	1.09 123	3.23 203	0.98 101

test-3	1.73 140	1.00 159	1.08 161	0.63 104	0.60 98	0.55 86	0.43 99	1.99 201	0.39 40	0.86 92	0.54 57	1.45 156	0.53 64	0.41 77	2.20 93	1.41 101	0.81 85	0.79 103	6.57 203	0.69 90	5.20 160	11.52 237	0.46 59	0.54 100	0.86 96	0.97 107	3.11 198	0.98 101

test_1	1.73 140	1.01 161	1.08 161	0.63 104	0.60 98	0.55 86	0.43 99	1.99 201	0.39 40	0.86 92	0.54 57	1.45 156	0.54 69	0.41 77	2.20 93	1.42 104	0.80 76	0.79 103	6.57 203	0.69 90	5.20 160	11.52 237	0.46 59	0.54 100	0.87 100	0.97 107	3.11 198	0.98 101

GANet-ADL	2.79 174	0.89 112	1.20 188	1.00 164	1.00 163	1.20 193	0.80 151	1.20 103	1.00 158	3.59 237	6.59 245	1.06 125	0.76 138	0.48 115	12.27 213	4.90 228	1.57 194	0.92 141	6.59 205	1.66 205	6.93 182	11.51 236	0.68 155	0.80 161	1.09 136	1.40 158	2.47 157	1.85 170

pcwnet_v2	3.22 186	0.81 82	0.94 130	0.92 153	1.12 178	0.94 162	0.70 140	1.17 98	0.88 143	2.04 186	1.10 148	1.09 129	1.00 176	1.27 226	47.63 259	1.56 132	0.96 131	0.87 124	6.63 206	0.81 122	2.45 120	3.52 105	1.01 206	0.75 154	1.04 130	1.16 134	2.44 154	2.23 189

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 201	1.16 183	2.03 232	1.15 186	0.83 146	1.77 220	1.13 183	2.03 207	3.32 248	2.90 220	7.02 260	2.32 200	2.01 203	0.38 65	3.61 174	9.96 257	1.34 180	1.07 182	6.67 207	6.11 262	8.45 210	12.70 262	0.56 116	1.27 202	1.76 218	1.48 163	16.62 277	5.17 227

anonymity	6.71 242	0.80 78	1.73 217	1.09 172	0.88 150	0.79 142	0.68 138	2.17 217	0.90 146	3.78 244	97.20 293	1.95 179	0.93 166	0.44 100	2.57 122	7.16 245	0.95 129	0.83 116	6.70 208	1.07 157	7.93 196	12.47 257	0.67 151	0.57 109	1.51 200	1.60 181	20.99 280	2.80 199

MLCV	1.91 149	0.87 103	0.97 137	1.33 198	1.13 181	0.99 171	0.74 143	2.14 214	0.77 133	2.02 184	4.44 218	1.60 165	1.56 197	0.45 101	2.63 128	1.79 151	1.11 156	0.96 156	6.71 209	1.05 155	4.69 150	5.60 141	0.66 148	1.60 210	1.14 146	1.35 151	2.31 137	1.06 118

test-1	3.02 184	0.66 33	1.14 175	0.60 94	0.58 93	0.75 136	0.63 136	1.96 197	0.82 137	4.00 247	5.48 230	2.18 193	0.80 145	0.41 77	4.00 188	7.32 246	1.18 166	1.19 201	6.72 210	7.57 267	10.78 234	12.94 270	0.54 106	0.60 121	1.40 184	1.78 194	2.89 191	2.52 194

R-Stereo Train	2.23 153	1.01 161	1.14 175	0.96 157	0.63 110	0.73 134	0.31 52	1.30 120	1.01 160	1.68 167	4.49 219	1.29 144	0.70 113	0.42 87	2.49 114	3.99 214	1.66 197	1.02 170	6.77 211	1.11 159	7.83 193	12.24 248	0.49 81	0.54 100	1.42 186	1.66 186	1.34 55	1.93 175

RAFT-Stereo	2.23 153	1.01 161	1.14 175	0.96 157	0.63 110	0.73 134	0.31 52	1.30 120	1.01 160	1.68 167	4.49 219	1.29 144	0.70 113	0.42 87	2.49 114	3.99 214	1.66 197	1.02 170	6.77 211	1.11 159	7.83 193	12.24 248	0.49 81	0.54 100	1.42 186	1.66 186	1.34 55	1.93 175
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Any-RAFT	2.54 164	0.94 135	1.27 194	0.75 122	0.75 132	0.50 70	0.40 86	1.99 201	0.56 99	0.87 94	6.98 258	1.50 161	0.51 62	0.40 71	2.50 117	3.41 201	0.91 114	0.90 137	6.78 213	0.75 109	14.26 272	10.61 210	0.67 151	0.59 119	1.63 209	1.83 198	2.17 120	4.22 219

iResNet	2.79 174	0.95 141	0.91 126	1.35 200	1.69 216	1.41 204	1.02 172	1.81 186	1.09 169	2.62 210	5.14 226	1.80 173	2.38 208	0.46 105	10.35 209	7.64 250	1.36 184	1.23 208	6.83 214	1.78 210	10.05 226	4.09 114	0.61 133	2.02 230	1.10 141	1.50 169	2.80 186	1.39 149

MSKI-zero shot	2.77 172	0.80 78	1.10 165	0.74 121	0.59 95	0.67 122	0.54 118	1.87 191	0.97 153	0.88 100	6.73 248	1.60 165	0.72 119	0.43 91	3.38 169	7.92 252	1.20 168	0.87 124	6.85 215	4.65 253	10.45 233	12.15 245	0.55 109	0.71 149	1.49 196	1.96 207	1.85 97	3.12 208

MSMDNet	2.69 169	0.87 103	1.07 158	0.57 87	0.65 112	0.59 102	0.49 111	2.03 207	0.62 116	1.03 122	0.97 141	1.05 124	12.04 258	0.50 121	2.60 124	5.56 237	1.05 150	0.80 108	6.93 216	1.42 184	11.49 238	12.49 258	0.67 151	0.58 113	1.48 194	1.83 198	1.28 52	1.97 178

RAFT-Test	2.37 160	0.85 98	1.14 175	1.02 165	0.65 112	0.58 99	0.51 114	2.18 219	0.70 127	1.12 131	5.37 229	0.97 110	0.92 164	0.45 101	2.50 117	5.29 234	0.99 138	0.80 108	6.96 217	1.11 159	10.85 236	10.83 219	0.67 151	0.58 113	1.51 200	1.82 197	1.38 59	2.18 186

cross-raft	2.26 156	0.88 111	1.08 161	0.73 119	0.68 121	0.64 115	0.44 103	2.04 209	0.61 110	0.95 116	1.30 162	1.03 118	0.76 138	0.43 91	2.58 123	5.15 231	0.99 138	0.78 100	7.00 218	1.80 211	12.15 239	10.30 203	0.65 145	0.60 121	1.60 208	1.92 202	1.66 87	2.36 192

SGM-Forest	4.18 206	1.24 191	0.74 90	2.12 227	1.35 199	1.42 205	0.56 124	1.36 135	0.90 146	4.89 262	0.96 137	2.51 207	12.92 261	0.61 151	16.38 223	3.12 194	0.79 73	0.65 63	7.04 219	0.76 111	6.77 176	10.03 192	0.84 194	0.81 165	1.66 213	1.78 194	4.79 239	25.96 277
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	2.89 177	0.92 125	1.57 208	1.31 197	1.04 165	1.53 210	0.99 167	2.96 247	1.33 186	3.46 234	6.20 239	6.77 250	2.59 214	0.87 192	2.25 100	4.01 216	1.37 186	1.11 188	7.05 220	4.27 248	6.91 179	6.70 155	1.25 214	2.64 254	1.30 171	1.73 192	3.46 214	2.47 193

model_zeroshot	2.99 181	0.75 62	1.18 182	1.86 219	0.74 130	0.59 102	0.56 124	1.94 195	0.63 117	3.88 245	6.88 256	1.41 154	0.66 105	0.68 165	5.34 199	4.82 226	1.18 166	0.96 156	7.09 221	1.03 152	12.99 252	9.02 183	0.54 106	0.65 137	5.42 254	1.66 186	2.16 119	6.22 237

CFNet_pseudo	1.65 133	0.78 74	0.82 106	0.82 143	0.79 141	0.69 126	0.42 96	0.93 72	0.53 87	0.95 116	0.81 118	0.88 97	0.81 146	0.81 188	15.70 222	1.39 96	0.74 63	0.71 78	7.24 222	0.77 112	0.97 51	1.50 68	0.69 158	0.57 109	0.88 103	0.89 94	1.47 68	1.12 124

ADCMid	5.63 227	2.23 239	2.63 247	1.42 204	2.89 250	2.37 234	3.73 240	1.92 193	2.97 242	1.91 182	3.16 206	2.33 201	2.31 207	1.48 231	50.97 272	3.74 208	1.84 207	1.86 238	7.38 223	1.99 223	4.66 148	5.18 133	2.70 244	1.38 205	2.33 233	8.75 262	6.81 252	21.02 269

EAI-Stereo	2.60 166	0.90 115	1.57 208	0.90 149	1.31 196	0.84 146	1.31 191	2.22 222	1.34 187	0.81 84	5.69 232	1.37 152	0.83 152	0.50 121	4.76 194	5.32 235	0.91 114	0.94 148	7.45 224	1.11 159	9.07 216	10.78 218	0.62 135	0.85 174	1.45 193	2.06 210	3.36 210	1.90 173

pmcnn	5.52 225	1.54 219	1.51 204	2.64 234	3.13 257	2.07 226	10.40 265	2.61 239	2.65 235	2.55 209	6.41 242	6.23 247	15.93 270	0.58 141	6.75 203	14.92 274	3.87 238	3.34 272	7.45 224	7.76 268	13.60 262	10.19 196	6.30 265	2.29 243	1.57 206	3.30 235	4.69 235	4.80 221

JetBlue	10.90 259	9.40 280	6.23 279	8.34 264	6.82 280	10.07 281	10.58 267	5.04 270	3.97 253	2.95 222	4.09 215	9.83 265	9.32 247	8.12 267	48.65 262	14.50 270	6.76 256	5.08 276	7.66 226	3.76 247	13.23 255	17.58 283	8.19 278	3.58 274	11.41 273	18.49 276	12.08 269	28.49 280

JetRed	12.50 270	6.96 277	7.76 282	4.77 258	6.78 279	9.35 279	10.92 269	5.31 271	4.54 260	5.85 283	3.28 210	8.17 259	7.48 239	9.74 271	50.80 270	15.21 276	10.30 262	7.93 278	7.83 227	5.44 258	18.10 287	24.48 288	11.12 282	4.60 279	11.97 274	25.85 283	24.78 282	28.17 279

FC-DCNN	3.48 191	1.59 223	4.19 266	2.76 238	2.30 233	3.10 245	1.73 208	2.57 238	1.72 209	2.88 219	1.36 169	2.15 191	1.21 188	0.68 165	6.32 201	1.61 138	1.31 177	1.03 173	7.90 228	0.95 144	8.85 214	8.73 179	0.82 191	1.69 217	3.19 244	2.50 226	4.67 234	16.15 262

FC-DCNN v2	3.76 199	1.64 224	4.17 265	2.93 243	2.32 235	3.38 246	1.67 204	2.65 241	2.92 240	2.86 218	1.36 169	2.62 211	1.33 193	0.68 165	6.35 202	1.65 142	1.31 177	1.00 168	8.25 229	0.94 142	8.74 213	8.73 179	0.82 191	1.68 214	4.68 251	3.34 236	7.40 253	15.96 261

DLNR_Zeroshot_test	23.11 284	81.98 296	1.97 228	102.16 296	0.49 66	0.55 86	81.36 294	2.30 230	0.50 78	4.87 261	2.22 196	2.99 215	0.93 166	12.17 273	96.90 296	144.02 297	34.28 290	19.61 287	8.60 230	4.35 249	8.08 205	6.53 153	0.51 93	0.69 144	1.37 177	1.57 176	1.16 46	1.90 173

ELAS	10.16 257	3.54 256	5.12 274	4.49 253	4.32 272	5.01 262	4.33 245	6.88 274	4.09 255	4.97 265	7.74 265	9.90 268	11.01 253	3.51 255	52.19 277	4.52 223	7.15 258	9.65 281	8.69 231	2.38 232	13.33 257	14.95 277	2.75 245	3.64 275	17.76 278	27.24 285	13.13 271	21.93 270
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	4.93 218	2.40 242	2.44 244	2.67 236	2.86 249	2.30 233	4.71 247	1.79 182	1.10 170	2.54 208	2.92 201	4.12 230	5.31 234	6.61 265	50.17 265	1.18 66	1.44 188	0.95 154	8.76 232	1.43 186	8.26 207	5.68 142	4.20 255	1.75 219	1.42 186	1.95 205	1.81 94	2.20 187

WAO-6	7.36 247	2.83 247	2.64 248	8.38 265	2.78 247	3.59 249	8.61 260	3.51 252	3.36 249	1.84 177	2.45 198	5.99 244	8.70 245	3.06 248	50.70 269	2.35 176	13.44 274	1.82 235	8.79 233	2.15 228	14.26 272	12.40 256	3.35 250	2.64 254	7.87 264	5.84 252	4.30 232	11.17 254

CBMV	5.08 220	1.41 210	1.15 179	1.44 206	1.42 203	1.24 196	0.78 145	2.27 227	1.47 197	3.04 225	6.44 243	7.74 254	9.07 246	0.60 149	12.81 215	13.79 268	1.99 216	1.29 214	9.56 234	1.15 166	9.82 221	12.54 260	0.82 191	1.84 222	1.44 190	1.83 198	4.39 233	25.76 276
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ELAS_RVC	9.07 252	3.30 252	5.65 276	4.08 249	3.41 263	7.21 273	4.01 243	7.69 278	3.75 251	4.97 265	7.74 265	9.89 266	11.00 252	3.00 246	47.69 260	4.33 221	6.53 253	9.70 282	9.64 235	2.89 239	13.54 261	15.79 278	2.75 245	4.07 276	18.38 279	23.86 280	4.94 240	5.18 228
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CBMV_ROB	6.60 240	1.41 210	1.59 210	2.38 231	1.74 219	1.90 222	1.86 215	6.44 272	1.69 208	5.02 267	7.03 261	9.95 270	11.26 254	0.65 161	38.55 238	7.04 244	2.78 227	1.12 191	9.67 236	2.45 234	9.46 219	11.60 239	0.80 183	1.37 204	4.92 252	12.01 269	4.73 237	18.79 266

Dean	5.89 233	3.71 259	2.59 245	34.77 282	3.99 268	4.60 257	10.86 268	2.26 226	2.39 232	2.16 195	1.55 174	4.68 238	4.76 232	3.30 252	3.03 151	1.76 149	12.09 267	1.65 229	9.86 237	2.04 225	14.16 268	9.89 190	7.35 268	2.66 259	3.36 247	2.91 232	3.53 218	3.13 209

MADNet++	9.22 255	4.13 265	6.16 278	4.32 251	5.78 277	3.96 250	8.14 258	7.09 275	6.83 270	5.28 276	7.83 267	7.65 253	8.62 244	12.90 274	19.42 227	21.00 286	7.04 257	6.27 277	10.40 238	7.97 270	14.29 275	18.67 284	3.96 253	5.12 280	5.80 256	22.29 279	9.32 260	8.69 243

MANE	14.22 273	9.62 281	6.93 280	4.94 261	5.72 276	7.88 275	11.48 271	7.38 277	9.90 276	4.92 264	6.89 257	8.98 262	12.13 259	3.67 257	50.37 266	17.85 281	11.82 265	20.17 288	10.46 239	6.55 266	12.22 241	12.86 267	1.77 236	11.33 285	24.83 284	30.99 287	31.42 287	40.73 290

SGM-ForestM	6.44 239	10.17 282	6.98 281	4.69 255	2.91 252	6.90 271	9.70 264	7.26 276	4.59 261	4.81 259	6.31 241	9.50 263	9.35 248	0.78 181	3.65 175	1.30 83	6.50 252	0.89 134	11.21 240	1.44 188	6.08 167	6.02 149	1.58 231	1.68 214	9.47 270	11.34 267	12.07 268	16.58 263

MFN_U_SF_RVC	4.44 212	1.91 232	1.83 221	2.19 230	1.82 228	2.38 236	4.61 246	2.39 231	1.94 221	4.48 254	11.47 276	3.74 227	2.50 211	4.72 259	20.32 228	3.66 207	1.91 210	1.83 236	11.50 241	3.25 244	7.86 195	6.73 157	1.25 214	3.20 271	1.86 223	3.84 239	2.83 187	3.94 217

IMH-64-1	7.17 244	3.27 250	3.53 260	4.69 255	3.29 259	4.58 255	5.71 251	3.51 252	3.09 243	1.39 151	1.98 186	4.90 239	10.92 250	4.82 260	52.00 274	4.78 224	3.66 236	2.27 252	12.32 242	1.96 220	6.91 179	10.55 207	7.77 273	2.22 236	6.05 258	4.73 244	13.45 272	9.13 245

IMH-64	7.17 244	3.27 250	3.53 260	4.69 255	3.29 259	4.58 255	5.71 251	3.51 252	3.09 243	1.39 151	1.98 186	4.90 239	10.92 250	4.82 260	52.00 274	4.78 224	3.66 236	2.27 252	12.32 242	1.96 220	6.91 179	10.55 207	7.77 273	2.22 236	6.05 258	4.73 244	13.45 272	9.13 245

UNDER WATER-64	11.75 265	7.29 278	4.90 270	17.03 271	7.40 282	8.44 277	16.49 280	8.25 284	4.32 259	4.51 255	3.21 207	17.72 276	15.23 266	8.81 268	46.52 258	10.69 260	13.57 281	3.01 271	12.74 244	8.66 274	14.20 270	12.82 265	11.01 281	4.40 277	6.45 261	18.67 277	8.71 258	22.29 271

DGSMNet	11.16 262	1.98 235	1.98 229	1.90 222	1.52 207	2.46 238	1.47 197	3.07 249	2.11 225	12.67 287	102.10 294	3.59 223	18.94 274	18.97 284	16.50 224	15.09 275	12.73 269	10.36 283	13.79 245	4.57 251	12.99 252	14.32 274	7.77 273	3.43 272	1.75 217	6.25 256	3.48 217	5.53 231

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 209	2.25 241	1.45 201	2.41 232	1.94 231	1.93 223	4.82 248	1.96 197	2.59 234	2.96 223	1.96 184	2.49 205	8.10 241	9.76 272	14.02 217	3.47 204	2.04 219	1.98 243	14.27 246	3.33 245	7.23 186	7.20 164	2.89 248	1.85 223	2.43 235	2.85 231	2.19 124	6.62 239

DPSM_ROB	21.05 280	17.19 284	22.69 287	10.13 266	9.29 285	13.96 282	14.50 278	11.66 285	15.25 285	9.00 284	8.97 272	10.35 271	13.24 264	19.90 285	59.73 290	26.35 288	18.76 283	21.26 289	14.74 247	15.50 283	28.56 290	27.85 290	7.42 270	16.13 288	34.05 288	39.30 293	37.97 291	44.48 293

DPSM	21.05 280	17.19 284	22.69 287	10.13 266	9.29 285	13.96 282	14.50 278	11.66 285	15.25 285	9.00 284	8.97 272	10.35 271	13.24 264	19.90 285	59.73 290	26.35 288	18.76 283	21.26 289	14.74 247	15.50 283	28.56 290	27.85 290	7.42 270	16.13 288	34.05 288	39.30 293	37.97 291	44.48 293

RainbowNet	4.65 213	3.75 260	2.70 250	4.56 254	2.98 255	4.16 252	8.75 261	2.05 210	2.01 224	1.90 181	1.12 151	3.61 225	3.00 223	3.60 256	2.70 135	1.89 155	2.97 230	1.54 226	15.27 249	8.73 275	11.07 237	11.30 232	10.70 280	2.22 236	1.73 215	2.30 220	2.76 184	6.13 236

SGM+DAISY	11.81 266	3.22 249	3.47 258	3.83 248	3.15 258	4.25 253	3.52 238	7.70 279	10.88 280	5.57 281	9.00 274	9.94 269	13.12 263	1.74 237	22.71 232	18.99 282	3.23 232	2.28 254	15.35 250	8.91 277	15.05 282	17.02 282	1.32 222	4.58 278	24.50 283	31.01 288	32.60 289	41.83 292

DPSNet	5.60 226	1.54 219	1.19 185	1.76 216	2.44 240	2.08 227	1.81 213	1.95 196	2.93 241	2.09 191	5.15 227	9.82 264	6.09 236	8.98 269	14.30 218	12.14 265	4.12 242	3.60 273	17.82 251	8.28 272	12.18 240	14.58 275	3.71 252	3.09 268	2.30 230	2.42 223	2.52 164	2.24 190

MDST_ROB	12.03 267	32.81 288	1.72 215	20.74 276	2.64 243	5.90 267	1.72 207	4.06 262	1.35 189	3.76 243	6.53 244	2.75 213	42.83 279	0.54 129	50.83 271	1.22 76	1.08 151	0.75 91	18.95 252	1.00 149	12.75 248	11.49 234	1.29 218	1.26 201	22.72 282	11.17 265	31.24 286	31.81 285

ADCPNet	7.09 243	1.18 184	3.04 256	1.33 198	3.12 256	1.36 202	8.88 262	2.15 215	3.24 246	4.23 250	7.84 268	1.96 180	15.92 269	1.71 236	49.61 264	3.53 206	1.89 209	1.25 212	19.14 253	3.03 243	5.96 164	4.75 120	4.72 256	1.29 203	3.95 249	5.33 249	3.87 227	27.01 278

SQANet	4.87 217	4.55 266	2.13 237	19.76 274	2.63 241	4.99 261	3.29 233	1.63 170	1.45 193	1.20 134	1.40 172	3.22 218	2.40 209	2.76 243	3.09 159	1.20 72	5.19 244	1.07 182	19.89 254	1.28 174	12.48 243	10.73 215	11.37 283	1.49 209	1.57 206	2.32 222	2.66 182	5.86 234

otaku	5.09 221	5.20 267	2.27 239	18.45 272	2.89 250	5.73 263	3.63 239	1.44 144	1.46 195	1.31 145	1.42 173	3.59 223	2.63 215	3.22 250	3.07 156	1.30 83	5.55 246	1.14 195	20.28 255	1.49 193	13.81 263	11.25 231	11.85 285	1.91 224	1.56 205	2.06 210	2.52 164	6.49 238

LSM0	11.61 264	1.70 226	2.94 254	2.71 237	2.41 239	2.76 240	6.88 256	4.22 263	4.26 258	3.67 241	7.57 263	7.41 252	9.43 249	0.98 206	64.90 294	78.60 296	3.43 234	2.37 258	20.39 256	4.80 254	14.29 275	16.21 280	1.30 220	3.06 267	3.29 245	12.44 270	6.06 244	25.31 275

IMH	9.11 253	3.31 253	3.55 262	4.46 252	3.30 261	4.60 257	6.29 254	3.48 250	3.12 245	1.42 154	1.88 182	5.38 241	15.63 268	51.61 292	52.03 276	3.06 191	3.92 239	2.32 255	20.77 257	2.01 224	6.25 170	9.58 189	8.07 277	2.21 235	7.69 263	5.96 254	3.77 223	10.35 252

PSMNet_ROB	16.63 277	5.59 270	2.97 255	3.47 247	2.63 241	5.86 266	6.18 253	2.20 220	2.29 229	5.39 278	141.45 295	97.59 293	6.02 235	33.78 289	3.23 167	1.58 137	4.09 241	1.69 231	20.81 258	2.75 236	12.93 251	7.08 163	63.80 295	2.60 252	2.95 241	3.67 238	2.77 185	3.66 215

ACVNet_1	5.24 222	3.87 262	3.60 263	13.80 268	3.48 264	6.00 268	10.57 266	1.60 166	1.79 213	1.55 159	1.30 162	4.40 235	2.80 220	5.43 262	2.42 109	1.39 96	11.59 264	1.72 233	20.91 259	1.50 196	14.41 277	8.16 171	7.22 267	2.84 264	1.73 215	2.19 218	2.61 176	2.72 198

MeshStereo	9.30 256	2.68 243	2.31 242	4.19 250	2.81 248	4.05 251	1.96 218	8.24 283	9.28 274	5.13 270	8.64 270	11.19 273	12.84 260	0.78 181	52.26 278	15.80 278	4.59 243	1.92 239	22.33 260	1.58 200	15.40 284	19.41 285	1.06 210	2.12 232	8.69 268	5.55 250	10.68 261	15.59 260
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DGTPSM_ROB	17.21 278	6.49 274	18.05 285	4.91 260	8.87 283	5.73 263	11.48 271	5.02 268	12.05 281	5.03 269	9.34 275	12.62 274	56.51 287	15.29 280	43.82 251	20.47 284	19.26 285	16.28 285	24.70 261	20.05 285	13.50 258	22.25 286	6.00 261	12.55 286	12.71 275	32.01 290	14.20 274	35.61 288

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 282	1.32 204	1.63 211	1.89 221	1.69 216	1.93 223	3.75 241	2.27 227	2.66 236	5.02 267	29.10 282	216.12 297	51.87 286	5.44 263	3.66 176	4.09 217	5.59 247	13.75 284	28.77 262	1.47 192	14.44 278	12.86 267	0.98 205	2.33 245	1.88 225	7.40 257	145.78 297	5.57 232

CasAABBNet	42.72 290	34.60 289	45.66 291	20.17 275	18.55 288	28.05 288	29.13 284	23.25 290	30.69 288	18.73 289	18.11 278	20.72 279	37.90 278	39.93 291	120.54 297	52.80 295	37.72 292	42.56 294	29.30 263	30.56 291	57.58 296	56.66 297	14.58 286	32.34 293	68.46 295	79.09 296	76.31 294	89.48 296

Ntro	5.35 223	6.19 272	2.38 243	8.06 263	2.91 252	4.88 259	6.70 255	1.40 140	1.53 201	1.44 155	1.19 155	3.58 222	2.73 217	3.12 249	3.66 176	1.17 64	6.56 254	1.19 201	32.62 264	1.60 201	14.27 274	11.82 241	11.41 284	2.54 251	1.64 211	2.30 220	2.45 156	5.00 224

ACVNet_2	5.79 231	3.52 255	2.90 253	21.94 277	3.38 262	4.55 254	8.18 259	1.84 187	1.76 211	1.84 177	1.98 186	3.88 228	3.20 226	3.03 247	2.85 144	1.46 117	12.77 270	1.56 227	33.59 265	1.68 206	10.81 235	7.91 169	6.79 266	2.68 260	3.13 243	2.65 228	3.23 203	3.11 207

DPSMNet_ROB	22.61 283	6.50 275	18.06 286	4.95 262	8.88 284	5.76 265	11.54 273	5.02 268	12.08 282	5.17 271	28.67 281	19.69 278	163.24 297	15.38 281	43.87 253	20.66 285	19.56 286	16.59 286	35.50 266	20.17 286	13.82 264	22.26 287	6.02 262	12.56 287	12.82 276	32.01 290	14.23 275	35.60 287

gcap-zeroshot	3.80 200	0.78 74	1.44 200	1.88 220	0.67 118	1.15 185	1.31 191	2.09 213	0.65 120	5.43 279	7.00 259	2.87 214	0.70 113	0.31 35	2.44 110	5.25 233	0.94 125	0.91 140	36.08 267	1.25 173	8.46 211	10.60 209	4.00 254	0.62 126	1.44 190	1.49 166	1.34 55	1.53 155

TorneroNet-64	13.24 271	6.25 273	5.07 273	34.05 281	3.72 266	9.38 280	16.75 281	3.49 251	12.26 283	2.27 201	5.98 237	17.67 275	34.24 277	14.37 277	47.92 261	3.76 209	13.18 272	2.40 260	36.34 268	9.15 280	13.85 265	12.35 255	5.65 258	2.64 254	14.28 277	14.51 273	3.41 211	12.48 255

edge stereo	5.88 232	1.88 229	3.14 257	2.14 228	1.80 226	2.47 239	2.43 225	4.51 266	3.45 250	3.97 246	4.84 223	6.45 248	17.40 271	1.04 215	5.09 198	14.91 273	1.80 200	1.66 230	37.39 269	6.28 264	5.99 166	12.74 263	1.44 227	2.02 230	2.12 228	2.11 216	3.75 222	5.99 235

SGM_RVC	8.49 250	2.77 246	1.77 219	2.88 240	2.31 234	3.42 247	2.70 226	7.78 281	3.92 252	5.57 281	8.42 269	9.89 266	12.92 261	0.68 165	3.72 181	2.10 169	6.63 255	1.11 188	40.78 270	5.93 261	9.99 224	10.27 202	1.97 238	2.17 233	8.79 269	2.97 233	27.36 283	40.51 289
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
STStereo	16.49 276	3.48 254	5.91 277	44.25 286	5.60 275	39.03 290	13.11 276	7.74 280	10.72 279	5.19 273	8.92 271	24.73 281	30.22 276	1.03 214	59.92 292	11.74 264	2.59 224	1.26 213	40.79 271	2.25 230	10.02 225	8.79 182	2.06 239	11.31 284	22.61 281	16.05 275	20.57 279	35.39 286

notaker	10.31 258	13.11 283	4.84 269	18.55 273	6.95 281	7.98 276	14.39 277	3.69 259	3.28 247	2.90 220	2.15 195	30.28 282	43.63 280	4.40 258	9.01 207	2.66 183	12.71 268	2.73 265	42.35 272	2.87 238	14.87 281	10.21 197	7.77 273	3.03 266	2.66 239	2.98 234	3.46 214	4.84 222

PML	39.07 289	38.06 290	12.06 283	39.32 285	29.04 289	40.62 291	11.06 270	14.14 287	100.08 296	27.87 290	166.26 297	107.74 294	159.39 296	13.53 275	15.41 220	10.75 261	35.75 291	8.64 279	42.84 273	10.61 282	14.22 271	16.14 279	5.89 259	7.21 283	53.08 293	13.95 271	42.26 293	19.02 267

UNDER WATER	16.39 275	7.86 279	4.99 271	15.68 270	10.73 287	8.76 278	38.30 286	8.07 282	6.02 267	4.25 251	2.98 203	18.63 277	96.18 293	14.44 278	32.70 236	10.29 258	13.91 282	2.75 266	43.73 274	8.62 273	16.83 286	12.33 252	17.08 287	5.55 281	6.06 260	14.49 272	6.37 249	15.05 259

HaxPig	44.53 291	46.75 292	47.32 292	47.72 288	48.79 292	47.60 292	48.40 287	49.50 292	47.10 291	49.76 294	50.31 288	49.00 286	45.26 282	54.49 293	41.50 245	40.24 291	50.15 293	52.05 295	44.74 275	43.04 293	46.61 293	44.38 295	51.78 292	45.43 294	33.92 287	25.30 281	28.66 284	22.43 272

WAO-7	8.11 248	2.98 248	5.46 275	29.83 280	2.32 235	3.09 244	9.23 263	2.48 235	4.20 257	4.67 258	7.60 264	7.98 256	11.78 256	1.64 233	22.32 230	2.11 170	12.00 266	2.79 269	44.95 276	2.13 227	10.06 227	10.12 194	1.37 225	2.49 250	2.97 242	4.35 242	2.94 194	5.06 226

LE_ROB	28.97 288	25.29 286	36.16 290	34.90 283	56.86 296	18.61 286	58.99 290	32.08 291	41.72 290	5.37 277	27.57 280	46.00 285	49.67 284	13.72 276	14.83 219	3.84 212	5.96 248	1.22 205	46.43 277	36.35 292	10.19 230	11.19 229	48.45 291	22.49 290	30.18 286	31.59 289	31.60 288	40.87 291

AVERAGE_ROB	46.12 292	48.49 293	48.31 293	49.34 289	50.25 293	48.63 293	49.80 288	50.74 294	48.67 292	51.68 295	52.55 289	50.28 287	47.20 283	55.70 294	43.00 250	40.99 292	52.42 294	54.59 296	47.27 278	45.45 294	48.77 294	44.06 294	52.90 293	46.98 295	35.80 290	26.72 284	30.77 285	23.81 274

SPS-STEREO	5.78 230	1.73 227	1.86 223	2.48 233	1.67 215	2.19 229	1.60 202	2.72 244	1.76 211	3.63 239	6.80 253	4.12 230	2.19 206	1.21 224	13.01 216	12.86 266	2.91 229	2.01 244	47.66 279	2.04 225	14.17 269	13.06 272	1.43 226	2.27 242	2.40 234	1.94 204	3.66 221	2.80 199
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	11.58 263	3.99 263	2.60 246	44.40 287	2.71 246	4.98 260	62.31 291	1.85 188	1.79 213	1.63 164	1.25 160	4.22 233	58.75 288	3.34 253	2.27 102	1.21 73	13.33 273	1.70 232	49.50 280	1.93 218	14.47 279	13.72 273	7.40 269	3.13 270	1.55 204	1.89 201	2.20 126	4.61 220

MEDIAN_ROB	49.56 294	51.66 294	50.91 294	52.80 290	53.76 294	52.08 294	53.35 289	54.28 295	52.25 293	54.89 296	55.89 290	53.59 288	50.09 285	58.85 295	46.45 257	44.55 293	55.81 295	57.90 297	50.55 281	48.85 295	52.07 295	46.79 296	56.69 294	50.01 296	39.10 291	30.23 286	33.56 290	31.26 284

LVE	10.96 260	3.63 258	2.68 249	55.15 291	4.03 271	7.50 274	88.91 295	1.93 194	2.44 233	2.26 199	1.69 178	4.48 236	4.75 231	3.42 254	3.44 171	2.21 173	6.03 250	1.84 237	50.68 282	1.97 222	10.14 229	12.19 247	5.54 257	3.12 269	3.75 248	2.46 225	2.99 196	6.76 241

WAO-8	12.07 268	5.33 268	4.83 267	26.48 278	4.01 269	6.22 269	11.73 274	3.65 257	6.39 268	28.97 291	41.01 286	8.08 257	18.91 272	20.68 287	3.75 182	3.24 195	9.46 259	2.01 244	53.81 283	5.76 259	9.83 222	11.16 227	6.04 263	2.43 248	8.05 266	7.74 259	6.36 247	9.95 250

Venus	12.07 268	5.33 268	4.83 267	26.48 278	4.01 269	6.22 269	11.73 274	3.65 257	6.39 268	28.97 291	41.01 286	8.08 257	18.91 272	20.68 287	3.75 182	3.24 195	9.46 259	2.01 244	53.81 283	5.76 259	9.83 222	11.16 227	6.04 263	2.43 248	8.05 266	7.74 259	6.36 247	9.95 250

LRCNet_RVC	25.94 286	30.78 287	14.74 284	35.18 284	31.16 290	36.52 289	29.93 285	23.08 289	12.70 284	36.15 293	33.37 283	37.24 283	28.56 275	37.11 290	17.47 225	7.61 249	31.06 288	26.75 292	67.49 285	29.07 289	23.47 289	10.73 215	39.23 290	30.61 292	7.37 262	2.53 227	11.22 262	9.31 248

PWCK	9.19 254	3.84 261	2.76 251	4.81 259	3.48 264	7.14 272	7.79 257	3.92 261	4.66 262	4.66 257	5.84 236	24.68 280	8.47 242	3.24 251	10.95 211	3.27 198	9.48 261	2.36 257	72.75 286	4.94 255	14.76 280	6.95 161	3.68 251	2.40 247	8.01 265	7.55 258	6.35 246	9.51 249

TorneroNet	24.73 285	6.18 271	3.52 259	95.34 294	3.93 267	27.05 287	29.02 283	4.44 264	18.13 287	2.20 196	37.99 285	77.85 291	72.31 289	18.15 283	41.78 247	3.07 192	13.11 271	2.35 256	87.85 287	9.06 279	15.44 285	12.17 246	5.94 260	2.64 254	52.32 292	8.18 261	3.59 220	14.11 257

ktn	26.84 287	3.99 263	95.18 297	14.39 269	5.44 274	18.02 285	17.50 282	19.69 288	67.27 295	2.84 216	5.30 228	171.03 296	80.75 291	7.72 266	10.93 210	3.48 205	20.95 287	2.71 264	90.26 288	29.10 290	15.05 282	10.23 198	7.60 272	2.93 265	5.12 253	5.83 251	4.73 237	6.62 239

KSHMR	20.05 279	6.71 276	4.01 264	99.31 295	5.91 278	17.09 284	71.12 293	3.62 256	9.75 275	3.59 237	3.39 211	6.07 245	84.38 292	17.14 282	22.70 231	3.97 213	6.29 251	2.76 268	90.60 289	2.83 237	12.73 245	10.14 195	9.05 279	2.74 261	21.08 280	5.85 253	8.10 256	10.46 253

BEATNet-Init1	52.60 295	76.96 295	24.06 289	87.02 293	56.48 295	86.86 296	68.77 292	49.65 293	34.71 289	11.93 286	56.24 291	64.63 289	78.72 290	9.65 270	58.40 288	51.35 294	32.72 289	23.00 291	101.24 290	71.98 297	46.49 292	39.72 293	28.67 288	24.23 291	59.12 294	38.23 292	77.99 295	61.49 295

HanzoNet	47.37 293	45.54 291	75.64 296	62.53 292	47.97 291	62.03 295	90.57 296	55.02 296	58.34 294	15.60 288	22.00 279	75.72 290	107.47 294	172.14 297	23.65 234	13.02 267	62.42 296	9.26 280	134.39 291	22.45 287	19.74 288	25.78 289	31.84 289	5.57 282	9.72 272	9.49 263	8.54 257	12.61 256

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 249	1.15 179	1.98 229	1.25 191	1.24 189	1.74 218	1.31 191	2.17 217	7.44 271	3.47 235	7.09 262	2.38 202	2.08 205	0.37 60	3.49 173	11.36 262	1.39 187	0.99 163	136.53 292	6.21 263	8.35 208	12.33 252	0.55 109	0.88 178	1.22 157	1.95 205	2.35 143	4.96 223

DispFullNet	15.85 274	3.61 257	5.00 272	3.30 246	2.93 254	3.51 248	3.20 232	6.49 273	2.71 238	5.17 271	6.80 253	90.79 292	15.55 267	2.73 242	28.89 235	23.38 287	4.02 240	3.86 275	138.92 293	28.91 288	12.60 244	11.86 242	2.69 243	2.31 244	4.30 250	2.71 230	6.80 251	5.05 225

SFCPSM	8.92 251	1.34 208	1.05 152	1.13 177	1.12 178	1.10 180	0.89 160	1.28 117	1.79 213	2.71 214	5.63 231	4.32 234	7.90 240	1.01 208	5.47 200	5.23 232	1.80 200	1.19 201	162.18 294	4.49 250	7.79 191	9.52 188	0.81 187	1.64 211	1.33 175	1.76 193	3.30 207	3.06 205

ACV-stereo	13.36 272	1.90 231	1.63 211	2.10 226	1.15 183	2.97 241	1.36 194	1.72 178	1.86 220	2.96 223	4.89 225	3.67 226	43.88 281	1.13 219	54.14 284	17.43 280	2.38 223	1.31 216	170.74 295	4.64 252	12.73 245	14.68 276	0.97 204	1.83 221	1.25 164	1.49 166	3.53 218	2.32 191

DPSimNet_ROB	111.84 296	179.62 297	74.81 295	195.40 297	165.93 297	136.63 297	98.05 297	126.48 297	138.79 297	82.31 297	148.57 296	159.77 295	157.57 295	78.29 296	64.65 293	40.10 290	142.61 297	34.98 293	195.20 296	69.76 296	154.10 297	32.63 292	82.12 296	98.24 297	71.10 296	51.68 295	117.83 296	122.56 297

ASD4																								105.89 298

STTRV1_RVC		1.26 197	1.01 146	1.62 211	1.11 177	1.76 219	1.25 188	1.50 149	1.40 190	1.75 173	1.60 176	2.72 212	3.31 228	1.00 207	2.61 125	1.77 150	11.19 263	0.96 156		9.01 278	9.10 217	8.68 178		1.66 212	1.68 214	1.59 178	3.90 229	5.32 229

Low-res two-view benchmark