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

AIO-test2	0.21 1	0.16 1	0.11 1	0.09 1	0.11 2	0.16 2	0.12 16	0.23 4	0.15 9	0.18 7	0.19 12	0.42 24	0.14 5	0.12 3	0.34 1	0.42 2	0.32 1	0.25 3	0.30 1	0.18 1	0.29 1	0.32 6	0.11 2	0.15 9	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 2

AIO-test1	0.25 3	0.19 2	0.14 2	0.12 5	0.14 8	0.18 8	0.15 23	0.33 12	0.16 11	0.25 11	0.24 19	0.35 13	0.14 5	0.19 17	0.56 9	0.59 9	0.35 2	0.30 7	0.35 2	0.27 9	0.33 2	0.31 5	0.13 3	0.13 2	0.23 2	0.23 5	0.31 2	0.18 1

Pointernet	0.24 2	0.21 4	0.14 2	0.14 7	0.12 3	0.19 11	0.16 25	0.28 8	0.10 1	0.17 6	0.14 8	0.23 3	0.14 5	0.12 3	0.47 4	0.42 2	0.37 5	0.23 1	0.35 2	0.19 2	0.35 4	0.25 3	0.14 4	0.14 8	0.23 2	0.21 4	0.67 21	0.22 5

GREAT-IGEV	0.32 11	0.37 15	0.21 13	0.15 8	0.12 3	0.16 2	0.09 7	0.30 10	0.16 11	0.33 19	0.18 10	0.44 26	0.19 18	0.20 22	0.74 15	0.61 13	0.45 18	0.29 6	0.42 10	0.28 13	0.43 10	0.52 18	0.21 14	0.17 16	0.27 4	0.25 8	0.88 34	0.23 6

IGEV-Stereo++	0.36 18	0.40 19	0.20 11	0.22 14	0.25 24	0.21 14	0.09 7	0.25 7	0.17 17	0.20 8	0.34 35	0.29 7	0.20 23	0.19 17	0.78 16	0.60 11	0.44 15	0.33 10	0.75 34	0.34 19	0.53 19	0.64 29	0.22 15	0.13 2	0.28 5	0.27 15	1.09 52	0.28 17

MM-Stereo_test3	0.27 5	0.36 14	0.14 2	0.25 16	0.15 11	0.15 1	0.08 4	0.48 24	0.18 20	0.25 11	0.10 4	0.41 23	0.12 2	0.11 2	0.36 2	0.40 1	0.42 11	0.26 4	0.37 7	0.25 7	0.33 2	0.25 3	0.24 18	0.12 1	0.29 6	0.20 1	0.77 31	0.23 6

RSM	0.30 7	0.30 10	0.22 15	0.32 31	0.15 11	0.21 14	0.10 10	0.17 1	0.16 11	0.14 1	0.26 22	0.22 2	0.19 18	0.14 6	0.64 11	0.60 11	0.39 7	0.37 14	0.35 2	0.33 17	0.46 12	0.54 19	0.19 12	0.16 11	0.30 7	0.26 11	0.58 14	0.24 8

MM-Stereo_test1	0.29 6	0.69 46	0.15 5	0.23 15	0.14 8	0.16 2	0.07 3	0.37 17	0.14 4	0.27 15	0.11 6	0.43 25	0.11 1	0.12 3	0.45 3	0.48 5	0.45 18	0.32 8	0.42 10	0.27 9	0.35 4	0.35 8	0.23 17	0.13 2	0.31 8	0.23 5	0.63 20	0.24 8

AIO-Stereo	0.31 10	0.33 12	0.22 15	0.35 35	0.16 14	0.20 13	0.10 10	0.17 1	0.14 4	0.14 1	0.20 15	0.21 1	0.16 11	0.14 6	0.55 8	0.55 7	0.41 9	0.39 19	1.18 62	0.36 20	0.39 7	0.43 13	0.17 8	0.16 11	0.32 9	0.24 7	0.61 17	0.19 2

ProNet	0.30 7	0.27 7	0.31 26	0.26 17	0.15 11	0.27 22	0.27 58	0.38 18	0.13 3	0.15 3	0.49 56	0.29 7	0.13 3	0.16 11	0.73 14	0.49 6	0.43 13	0.32 8	0.35 2	0.27 9	0.38 6	0.22 1	0.38 40	0.22 24	0.32 9	0.20 1	0.38 5	0.27 14

AEACV	0.43 21	0.94 152	0.30 23	0.29 23	0.20 18	0.27 22	0.12 16	0.28 8	0.14 4	0.24 10	0.23 18	0.35 13	0.21 24	0.20 22	1.24 28	0.83 28	0.57 37	0.38 16	0.78 37	0.45 39	0.81 43	0.73 34	0.24 18	0.18 20	0.34 11	0.31 19	0.61 17	0.28 17

MM-Stereo_test2	0.35 15	0.78 87	0.22 15	0.30 26	0.21 21	0.18 8	0.11 13	0.33 12	0.16 11	0.36 22	0.15 9	0.39 19	0.15 10	0.17 15	0.69 12	0.66 17	0.43 13	0.39 19	0.41 9	0.37 21	0.50 14	0.85 44	0.24 18	0.16 11	0.35 12	0.25 8	0.54 11	0.25 12

GIP-stereo	0.37 19	0.56 26	0.32 28	0.29 23	0.23 23	0.21 14	0.11 13	0.24 6	0.17 17	0.30 16	0.19 12	0.38 17	0.18 16	0.21 25	1.05 21	0.64 15	0.46 21	0.39 19	0.42 10	0.41 28	0.52 18	0.82 41	0.17 8	0.17 16	0.35 12	0.31 19	0.76 28	0.24 8

MoCha-V2	0.30 7	0.31 11	0.23 18	0.21 12	0.17 16	0.17 7	0.14 21	0.23 4	0.11 2	0.26 14	0.28 26	0.32 10	0.16 11	0.19 17	0.62 10	0.61 13	0.39 7	0.38 16	0.35 2	0.42 31	0.61 24	0.51 17	0.15 5	0.16 11	0.35 12	0.26 11	0.34 3	0.19 2

Occ-G	0.43 21	0.59 30	0.29 22	0.34 33	0.31 33	0.26 21	0.12 16	0.38 18	0.18 20	0.16 4	0.32 30	0.33 11	0.24 27	0.16 11	1.16 23	0.84 29	0.45 18	0.39 19	0.71 31	0.32 15	0.87 50	0.78 37	0.22 15	0.19 21	0.36 15	0.26 11	0.94 40	0.31 21

CroCo-Stereo	0.35 15	0.20 3	0.15 5	0.11 2	0.10 1	0.18 8	0.06 1	0.33 12	0.14 4	0.31 18	0.05 1	0.36 15	0.13 3	0.15 9	1.64 42	1.05 52	0.35 2	0.37 14	0.45 15	0.20 4	0.62 26	0.79 38	0.16 6	0.13 2	0.38 16	0.31 19	0.45 7	0.26 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.35 15	0.22 5	0.19 9	0.27 19	0.13 6	0.30 28	0.08 4	0.97 92	0.18 20	0.92 124	0.19 12	0.27 5	0.16 11	0.18 16	0.51 6	0.47 4	0.38 6	0.26 4	0.54 20	0.25 7	0.43 10	0.34 7	0.19 12	0.15 9	0.38 16	0.34 26	0.90 35	0.27 14

TDLM	0.49 25	0.59 30	0.60 81	0.39 54	0.48 78	0.46 69	0.43 114	0.72 46	0.35 47	0.30 16	0.65 92	0.76 81	0.41 54	0.35 62	0.54 7	0.58 8	0.55 30	0.49 31	0.50 17	0.43 32	0.50 14	0.39 10	0.41 50	0.39 55	0.38 16	0.31 19	0.61 17	0.66 65

CroCo-Stereo Lap2	0.33 12	0.22 5	0.15 5	0.11 2	0.12 3	0.16 2	0.08 4	0.35 15	0.15 9	0.47 31	0.10 4	0.31 9	0.14 5	0.14 6	1.26 29	1.00 45	0.36 4	0.36 13	0.44 14	0.20 4	0.53 19	0.55 20	0.17 8	0.13 2	0.39 19	0.35 28	0.40 6	0.27 14

CoSv	0.26 4	0.38 16	0.20 11	0.18 11	0.14 8	0.35 40	0.09 7	0.38 18	0.16 11	0.20 8	0.08 3	0.28 6	0.14 5	0.09 1	0.47 4	0.59 9	0.42 11	0.23 1	0.39 8	0.19 2	0.40 8	0.23 2	0.10 1	0.13 2	0.40 20	0.25 8	0.36 4	0.24 8

StereoVision	0.34 14	0.27 7	0.21 13	0.13 6	0.18 17	0.21 14	0.14 21	0.30 10	0.23 24	0.35 21	0.18 10	0.34 12	0.17 15	0.16 11	0.98 19	0.78 26	0.44 15	0.35 11	0.43 13	0.23 6	0.40 8	0.48 14	0.16 6	0.21 23	0.40 20	0.40 32	0.71 24	0.37 26

IGEV-Stereo+	0.60 35	1.04 186	0.24 20	0.49 78	0.32 35	0.29 26	0.13 19	0.51 26	0.26 27	0.79 91	0.94 148	0.57 34	0.26 29	0.28 37	1.64 42	1.19 80	0.59 40	0.61 58	1.19 63	0.43 32	0.90 57	1.17 67	0.48 83	0.20 22	0.41 22	0.31 19	0.56 13	0.40 28

RSM++	0.33 12	0.33 12	0.23 18	0.36 40	0.20 18	0.24 19	0.10 10	0.21 3	0.16 11	0.16 4	0.26 22	0.26 4	0.19 18	0.16 11	0.83 18	0.65 16	0.41 9	0.38 16	0.50 17	0.39 24	0.50 14	0.59 24	0.25 21	0.16 11	0.41 22	0.26 11	0.54 11	0.30 20

test_5	0.69 43	0.91 136	0.30 23	0.38 43	0.26 28	0.35 40	0.19 32	1.79 197	0.31 37	0.58 42	1.20 171	0.75 77	0.73 139	0.32 50	1.36 30	1.10 63	0.54 28	0.54 46	1.01 51	0.37 21	0.61 24	1.37 77	0.29 23	0.34 40	0.41 22	0.40 32	1.72 103	0.44 30

HCRNet	0.66 41	0.78 87	0.41 43	0.54 94	0.27 30	0.41 58	0.39 95	0.63 37	0.31 37	1.62 178	0.59 81	0.67 58	0.29 33	0.41 92	1.99 85	0.73 23	0.60 42	0.47 29	0.65 27	0.43 32	0.78 41	0.62 26	0.36 35	0.34 40	0.42 25	0.43 42	2.14 129	0.50 36

DEFOM-Stereo	0.45 23	0.55 25	0.28 21	0.26 17	0.30 32	0.32 31	0.13 19	0.35 15	0.17 17	0.25 11	0.32 30	0.38 17	0.19 18	0.22 27	1.10 22	0.73 23	0.59 40	0.52 36	0.51 19	0.44 37	0.73 35	0.69 31	0.42 55	0.28 30	0.44 26	0.32 24	1.28 65	0.46 32

iRaftStereo_RVC	0.51 27	0.56 26	0.40 39	0.28 21	0.31 33	0.32 31	0.19 32	0.68 43	0.25 26	0.46 30	0.57 76	0.58 36	0.29 33	0.25 30	1.17 26	0.89 33	0.56 34	0.45 27	0.72 32	0.41 28	0.97 61	0.79 38	0.35 30	0.34 40	0.44 26	0.41 37	0.76 28	0.48 34

AIO_rvc	0.53 29	0.71 54	0.38 35	0.34 33	0.22 22	0.34 36	0.16 25	0.57 30	0.28 33	0.38 23	0.22 16	0.56 33	0.24 27	0.27 33	1.96 81	1.04 49	0.48 23	0.40 23	1.28 67	0.47 42	0.79 42	0.95 57	0.39 42	0.22 24	0.46 28	0.28 16	0.72 25	0.33 22

anonymousdsp	0.50 26	0.38 16	0.36 33	0.28 21	0.32 35	0.28 24	0.15 23	0.56 29	0.26 27	0.42 26	0.33 33	0.53 32	0.19 18	0.27 33	1.47 32	0.87 31	0.54 28	0.52 36	0.62 26	0.48 43	0.71 32	1.04 61	0.36 35	0.30 32	0.46 28	0.29 17	1.13 57	0.33 22

RAFT_CTSACE	0.64 39	0.94 152	0.31 26	0.37 41	0.34 44	0.33 33	0.23 42	1.23 122	0.26 27	0.64 54	0.29 27	0.71 66	0.57 95	0.34 58	1.57 40	1.07 56	0.52 25	0.43 26	0.72 32	0.33 17	0.85 48	1.72 85	0.42 55	0.30 32	0.46 28	0.41 37	1.58 96	0.39 27

CVANet_RVC	0.60 35	0.67 41	0.81 117	0.81 158	0.53 100	0.66 136	0.55 137	1.15 111	0.39 53	0.44 28	0.79 127	0.80 90	0.44 64	0.43 106	0.69 12	0.67 18	0.55 30	0.53 42	0.55 22	0.57 63	0.63 28	0.57 22	0.40 46	0.41 62	0.46 28	0.40 32	0.72 25	0.55 40

AIO_test	0.59 33	0.77 83	0.45 49	0.44 70	0.25 24	0.35 40	0.20 36	0.61 33	0.27 32	0.43 27	0.30 28	0.57 34	0.28 32	0.29 38	2.01 87	1.46 128	0.49 24	0.42 25	0.86 40	0.49 45	1.02 68	1.01 59	0.40 46	0.24 27	0.47 32	0.49 44	1.00 45	0.35 24

RAStereo	0.46 24	0.38 16	0.19 9	0.15 8	0.16 14	0.19 11	0.11 13	0.44 21	0.18 20	0.99 134	0.12 7	0.45 27	0.18 16	0.15 9	1.85 67	1.10 63	0.52 25	0.47 29	0.68 30	0.27 9	0.77 38	0.80 40	0.27 22	0.17 16	0.47 32	0.34 26	0.51 9	0.41 29

RAFT+CT+SA	0.87 62	0.97 165	0.40 39	0.45 73	0.29 31	0.38 47	0.20 36	1.64 187	0.33 43	0.72 66	0.30 28	0.88 110	0.65 118	0.40 86	1.56 39	1.21 84	0.56 34	0.57 49	2.08 106	0.40 26	0.83 45	5.00 139	0.32 24	0.37 46	0.47 32	0.42 41	1.56 89	0.49 35

delet	0.51 27	0.58 28	0.47 55	0.35 35	0.50 90	0.50 85	0.30 63	0.49 25	0.29 34	0.56 37	0.44 48	0.45 27	0.34 39	0.48 130	1.16 23	0.68 19	0.55 30	0.46 28	0.47 16	0.41 28	0.58 22	0.39 10	0.39 42	0.41 62	0.48 35	0.36 29	1.09 52	0.50 36

DMCA	0.63 38	0.73 61	0.63 84	0.40 55	0.49 81	0.52 92	0.33 82	0.59 31	0.52 98	0.80 95	0.63 89	0.70 63	0.40 52	0.47 124	1.48 33	0.92 35	0.69 58	0.67 80	0.67 28	0.51 46	0.67 31	0.59 24	0.48 83	0.45 76	0.48 35	0.52 51	1.04 48	0.62 57

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 47	0.86 117	0.36 33	0.43 67	0.32 35	0.30 28	0.19 32	0.71 45	0.32 41	0.70 61	0.33 33	0.63 47	0.57 95	0.41 92	2.03 93	1.91 168	0.63 45	0.68 84	1.00 48	0.45 39	1.86 124	1.87 88	0.40 46	0.23 26	0.49 37	0.37 31	1.09 52	0.55 40

MIM_Stereo	0.78 52	0.77 83	0.53 70	0.43 67	0.38 52	0.46 69	0.22 41	1.50 164	0.31 37	0.55 35	0.38 40	0.64 50	0.27 31	0.32 50	1.77 58	1.09 61	0.63 45	0.73 99	3.30 167	0.57 63	1.19 83	0.91 50	0.34 27	0.36 45	0.49 37	0.41 37	1.95 119	0.58 46

U	0.41 20	0.28 9	0.16 8	0.11 2	0.13 6	0.16 2	0.06 1	0.45 23	0.14 4	0.49 32	0.07 2	0.36 15	0.16 11	0.20 22	1.71 48	1.14 70	0.44 15	0.41 24	0.59 25	0.32 15	0.66 30	0.92 51	0.17 8	0.17 16	0.50 39	0.36 29	0.49 8	0.35 24

UniTT-Stereo	0.60 35	0.44 21	0.32 28	0.21 12	0.25 24	0.34 36	0.17 29	0.61 33	0.31 37	0.75 73	0.27 24	0.62 46	0.34 39	0.21 25	1.77 58	1.44 121	0.57 37	0.61 58	1.53 84	0.44 37	0.91 58	1.14 66	0.37 38	0.29 31	0.50 39	0.54 53	0.52 10	0.58 46

AASNet	0.53 29	0.74 64	0.46 54	0.35 35	0.61 117	0.51 89	0.42 111	0.65 39	0.26 27	0.41 25	0.50 58	0.39 19	0.31 36	0.41 92	1.02 20	0.69 20	0.53 27	0.60 54	0.67 28	0.51 46	0.60 23	0.87 46	0.41 50	0.41 62	0.50 39	0.40 32	0.70 23	0.45 31

HUF	2.12 167	0.70 49	0.53 70	0.35 35	0.25 24	0.29 26	0.16 25	0.81 64	0.29 34	0.49 32	0.24 19	0.61 43	0.43 56	0.27 33	21.42 245	21.17 303	0.56 34	0.52 36	2.25 113	0.54 52	1.58 109	1.03 60	0.42 55	0.34 40	0.51 42	0.30 18	0.76 28	0.47 33

MMNet	0.59 33	0.58 28	0.44 47	0.38 43	0.55 104	0.42 60	0.29 62	0.60 32	0.40 60	0.38 23	0.55 73	0.63 47	0.32 37	0.51 142	1.51 36	0.75 25	0.72 68	0.58 52	0.76 35	0.55 58	0.62 26	0.41 12	0.40 46	0.52 105	0.51 42	0.49 44	1.49 84	0.50 36

TESTraft	0.98 77	0.96 163	0.42 44	0.41 59	0.33 42	0.40 53	0.25 48	1.13 108	0.39 53	0.97 133	0.35 38	0.61 43	0.75 148	0.54 144	3.18 180	1.42 115	0.70 60	0.50 32	2.86 144	0.53 51	1.08 70	3.15 112	0.35 30	0.40 60	0.52 44	1.18 150	2.52 178	0.61 55

AnonymousM	2.27 173	0.64 33	0.44 47	0.51 85	0.32 35	0.49 82	0.24 45	1.70 190	0.48 84	0.75 73	2.06 207	0.70 63	0.47 65	0.39 82	2.47 129	3.26 211	0.99 151	1.03 190	1.88 98	2.37 248	4.85 164	6.68 168	0.57 132	0.47 80	0.53 45	0.65 72	11.71 283	14.52 275

TestStereo1	0.93 69	0.98 168	0.39 36	0.38 43	0.36 49	0.39 50	0.25 48	1.02 97	0.39 53	0.79 91	0.34 35	0.58 36	0.73 139	0.54 144	3.06 170	1.47 131	0.71 63	0.52 36	2.91 145	0.54 52	1.34 92	1.84 86	0.35 30	0.39 55	0.54 46	1.06 132	2.53 182	0.60 53

SA-5K	0.93 69	0.98 168	0.39 36	0.38 43	0.36 49	0.39 50	0.25 48	1.02 97	0.39 53	0.79 91	0.34 35	0.58 36	0.73 139	0.54 144	3.06 170	1.47 131	0.71 63	0.52 36	2.91 145	0.54 52	1.34 92	1.84 86	0.35 30	0.39 55	0.54 46	1.06 132	2.53 182	0.60 53

TANstereo	1.49 134	1.06 187	0.88 133	0.67 126	0.73 143	0.87 169	0.33 82	0.86 75	0.61 125	0.70 61	0.69 102	0.59 40	0.59 100	1.02 224	2.75 154	2.89 200	0.94 138	1.13 209	1.43 77	1.28 189	5.13 171	5.06 142	1.35 240	0.46 78	0.54 46	0.89 107	5.92 258	0.74 72

XX-TBD	1.49 134	1.06 187	0.88 133	0.67 126	0.73 143	0.87 169	0.33 82	0.86 75	0.61 125	0.70 61	0.69 102	0.59 40	0.59 100	1.02 224	2.75 154	2.89 200	0.94 138	1.13 209	1.43 77	1.28 189	5.13 171	5.06 142	1.35 240	0.46 78	0.54 46	0.89 107	5.92 258	0.74 72

GANet	0.64 39	0.67 41	0.63 84	0.57 101	0.58 108	0.95 180	0.55 137	0.78 57	0.46 76	0.57 39	0.61 83	1.83 191	0.36 45	0.41 92	0.81 17	0.69 20	0.76 79	0.73 99	0.58 24	0.40 26	0.53 19	0.49 15	0.47 80	0.48 92	0.56 50	0.41 37	0.83 32	0.69 67

MIF-Stereo (partial)	0.69 43	0.76 78	0.33 30	0.27 19	0.37 51	0.35 40	0.31 67	0.53 27	0.40 60	0.62 50	0.32 30	0.50 29	0.39 48	0.23 28	2.08 96	1.51 136	0.68 53	0.71 91	0.77 36	0.43 32	1.10 74	0.94 53	0.39 42	0.32 35	0.57 51	0.71 76	2.25 148	0.87 99

RYNet	2.42 176	0.40 19	0.35 32	0.29 23	0.32 35	0.40 53	0.25 48	0.61 33	0.55 109	0.33 19	0.36 39	0.40 22	0.26 29	0.27 33	52.29 296	0.69 20	0.47 22	1.00 185	0.54 20	0.29 14	0.50 14	0.37 9	0.38 40	0.32 35	0.57 51	1.24 155	1.31 68	0.50 36

AANet_RVC	0.54 31	0.45 22	0.40 39	0.33 32	0.61 117	0.28 24	0.31 67	0.61 33	0.58 119	0.44 28	0.41 43	0.39 19	0.48 68	0.33 53	1.16 23	0.79 27	0.55 30	0.53 42	0.56 23	0.52 50	0.46 12	0.49 15	0.34 27	0.38 49	0.57 51	0.57 58	1.05 49	0.97 112

test_4	1.13 92	0.74 64	0.77 108	0.42 65	0.32 35	0.34 36	0.26 55	0.78 57	0.33 43	0.75 73	0.40 41	0.87 105	0.35 43	0.40 86	2.10 99	1.55 142	0.65 49	0.69 86	1.50 81	0.51 46	1.12 77	10.25 214	0.41 50	0.37 46	0.58 54	0.70 75	2.73 197	0.62 57

UPFNet	0.73 47	0.69 46	0.79 112	0.54 94	0.65 127	0.58 116	0.54 133	0.72 46	0.54 107	0.59 44	0.57 76	0.61 43	0.47 65	0.62 171	1.80 61	0.96 40	0.72 68	0.68 84	0.91 44	0.72 116	0.64 29	0.55 20	0.53 114	0.52 105	0.58 54	0.51 49	2.19 138	0.59 52

HITNet	0.90 68	0.65 36	0.62 83	0.68 128	0.50 90	0.39 50	0.32 78	1.26 128	0.89 162	0.70 61	0.70 109	0.91 116	0.49 71	0.39 82	1.96 81	1.02 46	0.66 51	0.64 73	0.79 38	0.61 81	1.53 104	3.85 119	0.46 71	0.52 105	0.58 54	0.64 65	1.81 108	0.81 84
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
plain	0.67 42	0.87 119	0.33 30	0.31 28	0.59 110	0.33 33	0.30 63	0.89 82	0.34 45	0.72 66	0.24 19	0.65 53	0.34 39	0.19 17	1.95 74	1.57 146	0.71 63	0.69 86	0.94 46	0.39 24	1.28 89	1.20 70	0.33 26	0.33 38	0.59 57	0.60 60	0.72 25	0.74 72

DMCA-RVC	0.86 58	0.74 64	0.73 100	0.61 111	0.77 152	0.56 107	0.70 157	0.77 53	1.43 209	1.38 165	0.69 102	0.87 105	0.54 84	0.55 149	1.66 47	1.05 52	0.81 98	0.74 103	0.95 47	0.73 119	0.89 55	0.93 52	0.51 106	0.58 127	0.59 57	0.62 62	1.82 110	0.91 105

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 53	0.75 72	0.48 59	0.38 43	0.33 42	0.25 20	0.16 25	0.68 43	0.30 36	0.72 66	0.42 45	0.77 85	0.35 43	0.30 40	1.81 62	1.08 59	0.65 49	0.56 47	1.71 94	0.48 43	1.60 110	4.30 127	0.49 93	0.39 55	0.60 59	0.49 44	0.95 41	0.65 64

FINET	0.69 43	0.65 36	0.67 92	0.65 121	0.49 81	0.48 80	0.45 120	0.75 51	0.59 121	0.61 47	0.48 53	0.82 96	0.57 95	0.43 106	1.71 48	1.08 59	0.77 81	0.57 49	1.07 56	0.56 60	0.88 51	0.65 30	0.43 60	0.50 98	0.62 60	0.56 57	0.96 42	0.64 61

MaDis-Stereo	0.57 32	0.47 23	0.30 23	0.16 10	0.26 28	0.21 14	0.17 29	0.44 21	0.32 41	1.08 144	0.22 16	0.51 30	0.22 26	0.19 17	1.83 65	1.19 80	0.62 43	0.59 53	1.09 58	0.45 39	0.81 43	0.94 53	0.37 38	0.25 28	0.63 61	0.67 73	0.60 16	0.82 86

IER	0.88 65	0.82 100	0.55 74	0.49 78	0.51 92	0.56 107	0.45 120	0.80 62	0.49 88	1.15 148	0.77 121	1.03 132	0.50 74	0.79 199	3.66 192	1.04 49	0.73 73	0.64 73	0.87 41	0.78 130	0.73 35	0.82 41	0.60 146	0.53 110	0.63 61	1.00 127	2.05 125	0.74 72

LL-Strereo2	1.08 89	0.65 36	0.59 78	0.40 55	0.34 44	0.31 30	0.23 42	1.48 161	0.38 51	0.68 60	0.58 80	0.63 47	0.32 37	0.64 175	1.65 45	1.13 68	0.63 45	0.53 42	1.32 70	0.66 99	1.35 95	11.05 240	0.44 63	0.34 40	0.64 63	0.60 60	1.05 49	0.56 42

UNet	0.85 56	0.76 78	0.74 103	0.60 109	0.60 113	0.61 125	0.53 131	0.90 83	0.58 119	1.21 150	0.68 99	0.71 66	0.56 91	0.67 179	1.72 52	1.11 66	0.79 86	0.72 97	1.13 60	0.82 140	0.84 46	0.69 31	0.62 151	0.58 127	0.64 63	0.77 84	2.48 172	0.95 109

GCAP-BAT	1.68 148	0.92 142	0.51 61	0.38 43	0.40 54	0.45 63	0.31 67	1.31 138	0.41 62	0.78 84	0.51 60	2.09 201	0.43 56	0.30 40	1.95 74	1.95 172	13.44 291	0.62 62	2.57 124	0.59 70	8.07 216	1.98 90	0.48 83	0.47 80	0.67 65	0.64 65	2.20 140	0.83 89

test_for_model	1.68 148	0.92 142	0.51 61	0.38 43	0.40 54	0.45 63	0.31 67	1.31 138	0.41 62	0.78 84	0.51 60	2.09 201	0.43 56	0.30 40	1.95 74	1.95 172	13.44 291	0.62 62	2.57 124	0.59 70	8.07 216	1.98 90	0.48 83	0.47 80	0.67 65	0.64 65	2.20 140	0.83 89

testlalala2	1.68 148	0.92 142	0.51 61	0.38 43	0.40 54	0.45 63	0.31 67	1.31 138	0.41 62	0.78 84	0.51 60	2.09 201	0.43 56	0.30 40	1.95 74	1.95 172	13.44 291	0.62 62	2.57 124	0.59 70	8.07 216	1.98 90	0.48 83	0.47 80	0.67 65	0.64 65	2.20 140	0.83 89

testlalala	1.68 148	0.92 142	0.51 61	0.38 43	0.40 54	0.45 63	0.31 67	1.31 138	0.41 62	0.78 84	0.51 60	2.09 201	0.43 56	0.30 40	1.95 74	1.95 172	13.44 291	0.62 62	2.57 124	0.59 70	8.07 216	1.98 90	0.48 83	0.47 80	0.67 65	0.64 65	2.20 140	0.83 89

testlalala_base	1.68 148	0.92 142	0.51 61	0.38 43	0.40 54	0.45 63	0.31 67	1.31 138	0.41 62	0.78 84	0.51 60	2.09 201	0.43 56	0.30 40	1.95 74	1.95 172	13.44 291	0.62 62	2.57 124	0.59 70	8.07 216	1.98 90	0.48 83	0.47 80	0.67 65	0.64 65	2.20 140	0.83 89

GCAP-Stereo	1.68 148	0.92 142	0.51 61	0.38 43	0.40 54	0.45 63	0.31 67	1.31 138	0.41 62	0.78 84	0.51 60	2.09 201	0.43 56	0.30 40	1.95 74	1.95 172	13.44 291	0.62 62	2.57 124	0.59 70	8.07 216	1.98 90	0.48 83	0.47 80	0.67 65	0.64 65	2.20 140	0.83 89

GLC_STEREO	0.97 76	0.89 129	0.85 128	0.56 98	0.60 113	0.48 80	0.40 101	1.70 190	0.47 78	0.77 81	0.67 96	0.78 88	0.63 111	0.61 166	2.53 136	1.65 154	0.88 116	0.60 54	1.57 90	0.70 112	2.48 134	1.17 67	0.44 63	0.43 70	0.67 65	0.55 55	2.36 159	0.88 102

raft+_RVC	0.71 46	0.73 61	0.70 97	0.41 59	0.34 44	0.49 82	0.30 63	1.48 161	0.43 70	0.62 50	0.62 85	0.65 53	0.39 48	0.26 31	1.74 53	1.16 73	0.69 58	0.53 42	1.57 90	0.51 46	0.85 48	1.06 63	0.44 63	0.38 49	0.68 72	0.62 62	0.85 33	0.69 67

RASNet	0.85 56	0.72 57	0.89 138	0.61 111	0.62 123	0.66 136	0.41 105	0.98 94	0.61 125	1.21 150	0.64 90	0.74 70	0.67 123	0.40 86	1.23 27	1.31 96	0.72 68	0.66 77	1.00 48	0.70 112	1.09 72	1.43 78	0.43 60	0.75 171	0.68 72	0.79 87	2.17 134	0.93 108

4D-IteraStereo	1.32 115	0.61 32	1.07 173	0.49 78	0.43 64	0.40 53	0.25 48	1.44 159	0.37 50	0.75 73	0.56 74	0.75 77	0.43 56	0.43 106	2.29 119	1.38 105	0.68 53	0.66 77	2.70 139	0.59 70	3.21 145	10.86 235	0.46 71	0.40 60	0.69 74	0.83 95	2.34 155	0.64 61

dd	0.86 58	0.80 92	0.51 61	1.05 186	0.44 66	0.85 166	0.44 118	0.85 73	0.39 53	0.83 100	0.40 41	1.23 157	0.39 48	0.47 124	2.21 113	0.98 42	0.97 147	0.71 91	2.00 105	0.61 81	0.84 46	0.77 36	0.49 93	0.64 152	0.70 75	0.53 52	1.73 105	1.47 166

AFF-stereo	0.76 50	0.69 46	0.59 78	0.30 26	0.32 35	0.52 92	0.18 31	0.86 75	0.41 62	1.37 163	0.43 46	0.60 42	0.34 39	0.24 29	1.76 57	1.13 68	0.57 37	0.62 62	2.81 142	0.43 32	0.77 38	0.63 27	0.41 50	0.32 35	0.70 75	0.67 73	2.38 163	0.56 42

BEATNet_4x	1.53 138	0.77 83	0.77 108	0.75 139	0.67 133	0.47 75	0.40 101	1.23 122	1.32 202	0.83 100	0.77 121	0.95 120	0.74 144	0.59 160	5.02 212	2.40 193	1.64 213	1.43 239	1.27 65	0.85 143	4.54 157	8.28 187	0.48 83	0.91 198	0.70 75	0.77 84	1.85 111	0.99 120

anonymousdsp2	0.86 58	0.84 110	0.84 124	0.43 67	0.44 66	0.56 107	0.32 78	1.17 113	0.36 49	0.66 58	0.67 96	0.69 61	0.40 52	0.49 135	1.46 31	1.36 103	0.67 52	0.62 62	2.12 107	0.60 78	1.36 97	2.66 107	0.36 35	0.44 74	0.71 78	0.51 49	1.86 113	0.64 61

RAFT + AFF	1.96 164	0.49 24	0.42 44	0.41 59	0.20 18	0.41 58	0.19 32	0.65 39	0.23 24	0.56 37	0.27 24	0.77 85	0.21 24	0.29 38	39.69 256	0.90 34	0.62 43	0.35 11	1.92 100	0.38 23	0.77 38	0.57 22	0.32 24	0.27 29	0.71 78	0.33 25	0.58 14	0.29 19

HGLStereo	0.83 55	0.64 33	0.75 106	0.52 87	0.67 133	0.56 107	0.45 120	0.66 42	0.50 92	1.72 185	0.96 152	0.64 50	0.56 91	0.54 144	1.65 45	1.18 77	0.80 89	0.76 108	1.05 53	0.66 99	0.99 63	1.36 76	0.49 93	0.54 114	0.71 78	0.76 83	1.59 98	0.82 86

MGS-Stereo	1.48 132	0.99 171	0.47 55	0.40 55	0.35 48	0.40 53	0.36 91	0.65 39	0.26 27	0.52 34	0.43 46	0.52 31	0.38 46	0.43 106	23.31 250	0.93 38	0.73 73	0.79 118	0.93 45	0.65 94	1.10 74	1.25 72	0.44 63	0.48 92	0.72 81	0.49 44	1.29 67	0.77 78

GMStereo	0.73 47	0.99 171	0.39 36	0.49 78	0.47 72	0.55 101	0.41 105	0.77 53	0.43 70	0.55 35	0.48 53	0.81 95	0.38 46	0.34 58	1.60 41	0.95 39	0.74 76	0.52 36	1.88 98	0.57 63	1.07 69	0.73 34	0.42 55	0.51 100	0.72 81	0.47 43	1.87 114	0.57 45
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DISCO	0.96 75	0.98 168	0.56 76	0.57 101	0.61 117	0.81 162	0.79 165	0.77 53	0.81 152	2.06 204	0.86 140	0.66 55	0.70 128	0.42 102	1.87 69	1.27 91	0.99 151	0.80 123	1.80 96	0.80 134	0.92 59	1.33 73	0.57 132	0.51 100	0.72 81	0.84 100	2.02 123	0.80 83

STTStereo	0.99 78	0.95 158	0.82 120	0.77 148	0.77 152	0.69 143	0.87 175	0.86 75	1.53 218	1.27 156	0.79 127	1.13 148	0.69 126	0.93 216	2.19 107	1.03 48	0.72 68	0.70 88	1.05 53	0.63 92	1.15 80	0.86 45	0.58 140	0.56 122	0.73 84	1.21 154	1.74 107	1.41 164

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 80	0.93 149	0.80 116	0.72 133	0.79 158	0.65 134	1.02 189	1.07 103	2.31 248	2.00 198	0.74 116	0.97 123	0.56 91	0.94 218	1.82 63	0.96 40	0.68 53	0.67 80	1.31 68	0.65 94	0.88 51	0.94 53	0.57 132	0.57 123	0.73 84	1.60 198	1.43 77	1.27 154
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	2.78 190	0.70 49	0.65 89	0.61 111	0.87 165	0.63 129	0.57 141	1.04 100	1.59 221	0.65 55	1.88 197	0.80 90	3.28 244	0.73 188	41.04 260	2.18 184	1.23 186	0.98 177	1.52 83	0.97 162	2.56 136	5.26 149	0.68 172	0.81 182	0.74 86	0.94 115	1.13 57	0.97 112

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 62	0.64 33	0.54 73	0.44 70	0.41 60	0.38 47	0.26 55	1.26 128	0.49 88	0.85 106	0.62 85	0.75 77	0.54 84	0.34 58	1.75 55	1.50 135	0.68 53	0.70 88	1.17 61	0.56 60	1.52 103	3.83 118	0.39 42	0.37 46	0.75 87	1.18 150	0.68 22	0.77 78

SA	1.07 86	0.90 132	0.42 44	0.55 96	0.53 100	0.49 82	0.24 45	1.60 181	0.46 76	0.71 65	0.41 43	0.69 61	0.58 99	0.62 171	1.74 53	1.41 112	0.78 83	0.79 118	3.17 156	0.65 94	1.24 85	4.73 131	0.34 27	0.51 100	0.75 87	1.12 141	2.64 192	0.72 71

LMCR-Stereo	1.06 84	0.83 103	0.84 124	0.53 91	0.62 123	0.64 132	0.33 82	1.12 106	0.60 122	0.83 100	0.79 127	0.91 116	0.49 71	0.41 92	2.53 136	1.54 141	1.03 162	0.75 105	2.16 108	1.42 199	1.68 115	3.87 121	0.49 93	0.65 154	0.75 87	0.83 95	1.10 56	0.88 102

GES	1.40 123	0.73 61	0.79 112	0.78 150	0.71 140	0.80 160	0.59 147	1.37 152	0.97 170	1.66 181	0.94 148	0.74 70	0.65 118	0.63 173	2.40 123	1.55 142	0.98 149	0.89 151	5.45 198	1.14 179	3.99 154	3.85 119	0.65 162	0.83 188	0.75 87	0.81 91	1.52 87	1.72 181

TestStereo	0.77 51	0.93 149	0.79 112	0.56 98	0.46 68	0.66 136	0.33 82	1.22 120	0.42 69	0.90 120	0.52 66	0.84 100	0.54 84	0.39 82	1.50 35	0.92 35	0.73 73	0.51 35	1.38 74	0.56 60	1.25 86	0.82 41	0.44 63	0.44 74	0.77 91	0.79 87	1.34 69	0.79 81

APVNet	1.21 99	1.02 182	0.64 87	0.69 129	0.78 156	0.86 167	0.84 170	0.78 57	0.71 146	0.92 124	0.82 134	0.86 103	0.59 100	0.58 156	2.67 149	1.65 154	1.11 171	0.98 177	3.23 157	0.85 143	1.62 111	4.73 131	0.55 122	0.84 190	0.77 91	0.80 90	1.90 116	0.98 114

DN-CSS_ROB	1.32 115	0.83 103	1.03 163	0.87 164	0.86 164	0.47 75	0.36 91	2.00 220	0.57 117	1.56 175	1.81 195	0.96 122	0.77 156	0.38 78	2.15 101	1.40 109	1.03 162	0.93 162	5.27 192	0.66 99	2.56 136	2.82 108	0.54 119	0.86 193	0.79 93	0.81 91	2.07 126	1.33 159

IPLG	3.01 199	0.75 72	0.63 84	0.42 65	0.52 94	0.54 98	0.51 129	1.63 185	0.35 47	0.62 50	0.59 81	0.77 85	0.66 120	0.46 120	51.49 290	1.67 157	1.02 159	0.92 158	3.51 171	0.63 92	0.99 63	5.97 161	0.49 93	0.48 92	0.80 94	1.16 148	2.86 203	0.71 70

CAS	1.05 81	0.80 92	0.40 39	0.50 84	0.48 78	0.37 44	0.30 63	0.55 28	0.44 73	1.13 147	0.77 121	0.64 50	0.95 188	0.31 48	2.68 150	1.79 163	0.96 144	0.82 129	1.08 57	0.61 81	2.91 141	5.06 142	0.44 63	0.30 32	0.81 95	0.92 112	1.18 60	1.16 140

iResNetv2_ROB	1.57 139	0.87 119	0.70 97	1.13 194	0.65 127	0.72 149	0.49 126	2.63 255	0.64 134	1.77 189	0.87 142	1.30 162	0.75 148	0.40 86	4.81 211	1.26 90	0.91 127	0.71 91	4.58 186	0.81 137	7.66 206	1.62 82	0.58 140	0.80 178	0.81 95	0.83 95	3.12 215	0.91 105

iResNet_ROB	1.16 96	0.83 103	0.82 120	0.65 121	0.59 110	0.67 139	0.58 144	2.65 256	0.53 102	1.73 186	0.76 120	0.87 105	0.78 158	0.47 124	3.77 200	1.45 123	0.87 112	0.86 139	2.81 142	0.65 94	1.26 87	0.87 46	0.57 132	0.73 170	0.81 95	0.95 116	2.65 194	1.03 126

LoS_RVC	1.42 124	1.25 211	0.86 130	0.31 28	0.49 81	0.37 44	0.33 82	0.73 48	0.56 114	2.10 207	0.68 99	0.67 58	0.70 128	0.33 53	3.08 173	3.79 224	0.89 118	2.10 265	3.01 154	0.66 99	4.40 155	6.44 165	0.51 106	0.43 70	0.82 98	0.85 102	0.90 35	0.99 120

tt_ll	1.42 124	1.25 211	0.86 130	0.31 28	0.49 81	0.37 44	0.33 82	0.73 48	0.56 114	2.10 207	0.68 99	0.67 58	0.70 128	0.33 53	3.08 173	3.79 224	0.89 118	2.10 265	3.01 154	0.66 99	4.40 155	6.44 165	0.51 106	0.43 70	0.82 98	0.85 102	0.90 35	0.99 120

RALAANet	1.14 93	0.70 49	0.84 124	0.53 91	0.53 100	0.60 122	0.41 105	1.30 135	0.50 92	0.94 128	0.65 92	0.72 68	0.59 100	0.33 53	1.97 84	1.32 98	0.75 78	0.89 151	1.96 102	0.85 143	3.07 143	5.37 150	0.53 114	0.62 143	0.82 98	1.03 130	2.08 127	0.78 80

sAnonymous2	1.42 124	0.76 78	0.52 68	0.41 59	0.47 72	0.71 146	0.41 105	1.28 132	0.98 173	0.65 55	0.89 144	1.08 141	0.95 188	0.37 73	2.20 108	2.28 186	1.10 167	1.04 193	3.71 173	0.92 154	4.94 165	6.73 171	0.62 151	0.55 120	0.83 101	1.39 171	1.25 63	1.24 149

CroCo_RVC	1.42 124	0.76 78	0.52 68	0.41 59	0.47 72	0.71 146	0.41 105	1.28 132	0.98 173	0.65 55	0.89 144	1.08 141	0.95 188	0.37 73	2.20 108	2.28 186	1.10 167	1.04 193	3.71 173	0.92 154	4.94 165	6.73 171	0.62 151	0.55 120	0.83 101	1.39 171	1.25 63	1.24 149

ARAFT	0.89 67	0.72 57	0.47 55	0.35 35	0.34 44	0.42 60	0.24 45	0.64 38	0.34 45	2.25 213	0.57 76	0.58 36	0.29 33	0.39 82	2.14 100	1.42 115	0.71 63	0.74 103	2.68 138	0.54 52	1.86 124	1.93 89	0.42 55	0.33 38	0.83 101	0.40 32	1.98 122	0.56 42

DSFCA	0.87 62	0.84 110	0.73 100	0.65 121	0.77 152	0.61 125	0.78 162	0.75 51	0.78 151	0.77 81	0.83 136	0.75 77	0.48 68	0.43 106	1.89 71	1.14 70	0.85 106	0.87 141	1.00 48	0.74 121	1.00 67	1.05 62	0.72 183	0.63 149	0.83 101	0.95 116	1.88 115	0.85 95

stereogan	1.44 129	1.33 223	1.05 167	1.11 190	1.28 211	1.11 198	0.97 183	1.26 128	1.05 181	1.22 154	1.10 163	1.62 185	0.89 175	0.66 177	2.34 121	1.31 96	0.94 138	0.81 126	1.72 95	0.95 159	1.10 74	8.04 185	0.71 178	0.77 175	0.83 101	1.06 132	2.36 159	1.38 162

RTSC	3.08 202	0.95 158	1.25 208	0.76 143	0.91 171	0.96 181	1.84 231	1.15 111	1.34 204	2.37 217	2.12 208	1.11 145	0.99 192	1.02 224	41.50 262	1.94 171	1.88 225	1.22 222	4.09 181	1.06 171	2.76 138	4.02 124	0.63 156	1.03 203	0.83 101	0.99 126	2.44 168	1.98 194

CES	1.27 104	0.77 83	0.56 76	0.45 73	0.56 105	0.51 89	0.21 39	1.50 164	0.70 144	0.78 84	0.80 131	0.84 100	0.90 177	0.33 53	3.45 188	2.96 203	1.14 175	1.04 193	1.32 70	1.08 173	4.63 160	4.87 135	0.63 156	0.38 49	0.85 107	0.83 95	1.02 46	1.16 140

rafts_anoy	0.88 65	0.81 98	0.86 130	0.44 70	0.49 81	0.51 89	0.46 124	1.58 180	0.48 84	0.61 47	0.70 109	0.70 63	0.47 65	0.30 40	2.51 135	1.38 105	0.76 79	0.78 115	2.36 116	0.61 81	1.28 89	0.99 58	0.49 93	0.49 95	0.85 107	0.90 110	0.93 39	1.00 125

test-3	1.73 154	1.00 176	1.08 176	0.63 119	0.60 113	0.55 101	0.43 114	1.99 216	0.39 53	0.86 107	0.54 70	1.45 171	0.53 79	0.41 92	2.20 108	1.41 112	0.81 98	0.79 118	6.57 220	0.69 105	5.20 175	11.52 252	0.46 71	0.54 114	0.86 109	0.97 120	3.11 212	0.98 114

RALCasStereoNet	0.93 69	0.82 100	0.93 143	0.53 91	0.53 100	0.60 122	0.45 120	1.48 161	0.44 73	1.03 137	0.75 118	0.89 115	0.49 71	0.32 50	2.31 120	1.43 119	0.78 83	0.75 105	1.50 81	0.58 67	1.18 82	2.21 99	0.49 93	0.57 123	0.86 109	1.13 144	0.90 35	1.16 140

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 58	0.72 57	0.84 124	0.41 59	0.39 53	0.54 98	0.21 39	0.99 95	0.52 98	1.54 173	0.57 76	0.73 69	0.39 48	0.26 31	2.15 101	1.17 75	0.64 48	0.50 32	2.66 136	0.57 63	0.88 51	0.90 48	0.47 80	0.39 55	0.86 109	0.72 78	2.54 184	0.66 65

RP	1.18 97	1.02 182	1.24 206	0.94 172	1.08 190	0.84 163	1.17 201	1.25 126	1.31 201	0.61 47	1.16 168	1.21 155	0.75 148	0.68 180	3.34 184	1.04 49	0.89 118	0.67 80	1.20 64	0.79 132	0.88 51	2.85 109	0.59 144	0.71 166	0.86 109	0.98 124	2.51 177	1.21 146

test_1	1.73 154	1.01 178	1.08 176	0.63 119	0.60 113	0.55 101	0.43 114	1.99 216	0.39 53	0.86 107	0.54 70	1.45 171	0.54 84	0.41 92	2.20 108	1.42 115	0.80 89	0.79 118	6.57 220	0.69 105	5.20 175	11.52 252	0.46 71	0.54 114	0.87 113	0.97 120	3.11 212	0.98 114

AACVNet	0.95 74	0.87 119	0.69 94	0.91 168	0.91 171	0.72 149	0.59 147	0.87 79	0.60 122	0.73 70	0.88 143	0.79 89	0.64 113	0.60 164	1.77 58	1.37 104	0.84 104	0.83 131	1.12 59	0.77 127	1.36 97	1.13 65	0.70 176	0.65 154	0.87 113	1.12 141	1.90 116	1.31 156

CFNet	0.80 53	0.84 110	0.79 112	0.76 143	0.70 139	0.60 122	0.46 124	0.84 72	0.48 84	0.66 58	0.71 111	0.92 118	0.61 108	0.43 106	1.75 55	0.84 29	0.70 60	0.64 73	0.90 43	0.78 130	0.89 55	0.72 33	0.45 69	0.51 100	0.87 113	0.83 95	1.67 102	1.15 139

GEStereo_RVC	1.80 158	0.96 163	0.99 157	1.02 182	0.87 165	1.12 199	1.03 192	1.66 188	0.82 154	0.91 121	0.79 127	1.34 163	0.75 148	0.61 166	2.25 115	2.14 183	1.14 175	1.23 225	4.06 180	1.22 186	4.66 161	11.41 248	0.71 178	0.95 200	0.88 116	0.97 120	2.49 175	1.65 178

CFNet_pseudo	1.65 147	0.78 87	0.82 120	0.82 160	0.79 158	0.69 143	0.42 111	0.93 87	0.53 102	0.95 131	0.81 133	0.88 110	0.81 161	0.81 203	15.70 238	1.39 107	0.74 76	0.71 91	7.24 239	0.77 127	0.97 61	1.50 80	0.69 175	0.57 123	0.88 116	0.89 107	1.47 82	1.12 137

FADNet-RVC-Resample	1.37 119	0.87 119	0.99 157	0.72 133	0.81 162	0.63 129	1.02 189	1.06 102	0.91 165	0.99 134	0.99 158	1.69 187	0.73 139	1.02 224	4.06 205	1.41 112	1.02 159	1.62 245	1.55 88	1.04 168	1.37 99	5.03 140	0.57 132	1.14 212	0.88 116	1.99 225	1.45 80	1.54 170

DeepPruner_ROB	1.64 146	0.75 72	0.91 140	0.85 162	0.88 167	0.75 153	1.75 226	1.26 128	0.91 165	1.49 171	1.65 192	0.85 102	0.81 161	0.56 150	3.12 179	1.49 134	1.02 159	1.02 187	2.33 115	0.75 124	7.42 203	6.70 169	0.81 204	0.69 161	0.88 116	1.45 178	2.17 134	0.87 99

EGLCR-Stereo	2.26 171	0.87 119	1.17 196	0.45 73	0.48 78	0.61 125	0.23 42	0.83 69	0.55 109	0.72 66	0.53 68	0.80 90	0.66 120	0.41 92	2.36 122	2.92 202	0.90 126	1.10 201	3.35 168	0.60 78	5.09 169	12.56 276	0.47 80	0.45 76	0.89 120	0.91 111	20.21 295	0.86 97

IPLGR_C	1.31 112	0.71 54	0.68 93	0.57 101	0.46 68	0.52 92	0.31 67	0.81 64	0.53 102	0.76 77	0.69 102	1.03 132	0.53 79	0.59 160	2.62 142	1.33 100	0.88 116	0.63 71	3.25 163	0.61 81	1.64 114	10.69 227	0.55 122	0.53 110	0.89 120	0.57 58	2.40 165	0.62 57

AF-Net	1.05 81	0.83 103	0.94 144	0.76 143	0.91 171	0.98 186	1.68 222	1.52 171	1.06 182	0.57 39	0.96 152	1.34 163	0.64 113	0.74 190	1.71 48	0.99 43	0.80 89	0.60 54	1.64 92	0.72 116	0.72 33	2.35 100	0.63 156	0.62 143	0.89 120	0.82 93	1.57 94	1.25 151

Nwc_Net	1.05 81	0.83 103	0.94 144	0.76 143	0.91 171	0.98 186	1.68 222	1.52 171	1.06 182	0.57 39	0.96 152	1.34 163	0.64 113	0.74 190	1.71 48	0.99 43	0.80 89	0.60 54	1.64 92	0.72 116	0.72 33	2.35 100	0.63 156	0.62 143	0.89 120	0.82 93	1.57 94	1.25 151

CIPLG	1.32 115	0.70 49	0.69 94	0.57 101	0.46 68	0.52 92	0.33 82	0.81 64	0.55 109	0.76 77	0.69 102	1.03 132	0.53 79	0.59 160	2.91 161	1.33 100	0.89 118	0.62 62	3.23 157	0.62 87	1.62 111	10.69 227	0.55 122	0.53 110	0.90 124	0.54 53	2.37 162	0.61 55

HSM	1.07 86	0.75 72	0.97 152	0.78 150	0.77 152	0.54 98	0.54 133	1.87 206	0.60 122	0.76 77	0.85 139	0.87 105	0.67 123	0.56 150	2.24 114	1.05 52	0.92 133	0.71 91	2.57 124	0.71 114	1.80 122	2.08 97	0.56 129	0.72 169	0.90 124	0.97 120	2.08 127	1.03 126

ICVP	1.51 136	0.74 64	1.07 173	0.75 139	0.75 147	0.84 163	0.54 133	1.10 104	0.86 157	1.37 163	1.15 167	0.88 110	1.08 201	0.53 143	1.90 73	1.91 168	1.22 184	0.99 180	1.56 89	0.96 161	3.89 152	10.50 221	0.68 172	0.77 175	0.91 126	1.19 152	1.42 76	1.14 138
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACRE	1.31 112	0.70 49	0.66 91	0.58 106	0.47 72	0.52 92	0.32 78	0.81 64	0.53 102	0.76 77	0.69 102	1.04 136	0.52 78	0.59 160	2.66 147	1.32 98	0.89 118	0.63 71	3.25 163	0.61 81	1.62 111	10.69 227	0.55 122	0.52 105	0.92 127	0.55 55	2.40 165	0.62 57

CREStereo++_RVC	1.73 154	0.91 136	1.03 163	0.51 85	0.56 105	0.40 53	0.28 61	1.37 152	0.51 96	0.83 100	0.61 83	0.76 81	0.85 171	0.34 58	2.78 156	3.07 206	0.92 133	0.61 58	2.72 141	0.55 58	5.01 167	5.69 156	0.53 114	0.38 49	0.94 128	0.84 100	12.80 287	0.98 114
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
sCroCo_RVC	1.85 160	0.67 41	0.55 74	0.37 41	0.49 81	0.75 153	0.41 105	0.94 90	1.56 220	1.51 172	0.78 126	1.04 136	0.94 186	0.48 130	2.49 130	5.07 244	1.26 190	1.22 222	2.53 123	1.37 194	7.95 214	11.14 241	0.45 69	0.60 136	0.94 128	1.12 141	2.34 155	1.05 129

ADLNet	2.50 178	0.99 171	0.73 100	0.62 114	0.75 147	0.63 129	0.53 131	1.12 106	0.61 125	0.58 42	0.71 111	1.61 184	0.61 108	0.87 207	46.09 273	1.02 46	0.70 60	0.67 80	0.85 39	0.74 121	0.75 37	1.07 64	0.51 106	0.47 80	0.94 128	0.93 113	1.63 100	0.70 69

XPNet_ROB	1.63 143	1.57 239	1.09 179	0.91 168	1.13 198	1.01 192	0.88 176	0.95 91	1.14 193	1.07 143	1.82 196	4.03 246	0.72 134	0.78 196	1.82 63	1.51 136	1.52 210	0.94 165	1.42 75	1.04 168	2.20 130	7.75 183	0.86 214	0.80 178	0.94 128	1.29 162	3.34 223	1.56 171

raftrobust	1.11 90	0.65 36	0.92 142	0.55 96	0.49 81	0.44 62	0.33 82	1.55 177	0.47 78	0.94 128	0.72 114	0.82 96	0.53 79	0.36 71	2.91 161	1.71 158	0.71 63	0.70 88	4.37 183	0.65 94	1.69 117	3.95 123	0.59 144	0.42 69	0.95 132	0.85 102	0.99 44	0.85 95

test_3	1.73 154	1.02 182	1.05 167	0.65 121	0.61 117	0.55 101	0.43 114	1.96 212	0.38 51	0.88 115	0.52 66	1.45 171	0.54 84	0.40 86	2.20 108	1.40 109	0.81 98	0.81 126	6.56 219	0.71 114	5.08 168	11.49 249	0.43 60	0.49 95	0.96 133	1.09 137	3.23 217	0.98 114

CFNet_RVC	0.94 72	0.84 110	0.89 138	0.76 143	0.80 160	0.71 146	0.49 126	0.74 50	0.63 132	0.88 115	0.94 148	0.87 105	0.57 95	0.50 136	1.96 81	1.12 67	0.79 86	0.79 118	1.27 65	0.73 119	1.26 87	1.52 81	0.48 83	0.64 152	0.98 134	1.11 138	1.92 118	1.23 148

castereo++	1.62 142	0.76 78	0.78 111	0.59 107	0.41 60	0.34 36	0.25 48	0.85 73	0.43 70	0.81 98	0.62 85	1.02 128	0.51 76	0.38 78	1.86 68	2.57 195	1.01 156	0.73 99	3.23 157	0.62 87	7.09 199	6.35 164	0.63 156	0.58 127	0.99 135	1.01 129	7.61 271	1.63 177

raft_robust	1.30 111	0.93 149	0.53 70	0.59 107	0.47 72	0.57 113	0.37 93	2.06 226	0.52 98	1.69 184	0.53 68	0.76 81	0.82 166	0.47 124	2.16 104	1.52 139	0.84 104	0.84 137	5.71 204	0.59 70	2.50 135	5.04 141	0.46 71	0.51 100	0.99 135	1.05 131	1.58 96	0.99 120

PA-Net	1.22 100	0.95 158	1.13 188	0.75 139	1.31 213	0.68 141	0.84 170	0.82 68	1.18 195	0.83 100	0.77 121	0.76 81	0.78 158	0.91 213	3.00 166	1.21 84	0.68 53	0.77 111	1.02 52	0.82 140	1.13 79	4.67 129	0.66 165	0.82 185	1.00 137	2.10 232	1.24 62	2.13 197
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	1.07 86	1.44 232	0.69 94	1.20 206	0.91 171	1.16 204	0.93 182	0.80 62	0.55 109	0.74 72	0.49 56	1.98 199	1.03 195	0.91 213	1.54 38	0.92 35	0.83 102	0.73 99	1.45 79	0.62 87	0.94 60	0.63 27	1.68 250	0.50 98	1.00 137	0.95 116	3.21 216	1.11 136

DDUNet	2.05 165	2.73 261	2.03 249	2.92 258	2.66 262	3.04 260	2.76 246	1.17 113	1.11 189	1.60 176	1.21 174	2.23 212	1.69 217	2.81 262	2.04 94	1.25 89	2.78 244	2.42 278	2.63 132	2.90 257	1.92 126	2.11 98	2.77 264	0.92 199	1.01 139	0.93 113	2.50 176	1.10 133

psm_up	0.99 78	0.86 117	0.99 157	0.78 150	0.89 169	0.75 153	0.58 144	1.33 146	1.03 180	0.88 115	0.69 102	0.99 127	0.72 134	0.76 195	1.89 71	1.10 63	0.91 127	0.81 126	1.93 101	0.81 137	1.08 70	0.90 48	0.49 93	0.85 191	1.01 139	1.06 132	1.62 99	1.10 133

UDG	3.91 219	2.76 262	2.09 251	2.92 258	2.64 260	2.99 259	2.71 244	1.31 138	1.13 191	1.65 180	1.96 199	2.20 211	1.68 216	2.77 261	48.81 280	1.57 146	3.02 248	2.26 268	2.65 135	2.91 258	3.00 142	3.09 110	2.64 259	1.05 206	1.02 141	1.19 152	2.36 159	1.16 140

CREStereo	1.37 119	0.91 136	0.94 144	0.52 87	0.42 62	0.47 75	0.26 55	1.43 158	0.66 137	0.87 109	0.83 136	0.95 120	0.73 139	0.36 71	2.98 165	4.38 236	0.85 106	0.56 47	2.41 118	0.62 87	5.52 177	4.71 130	0.53 114	0.47 80	1.02 141	0.87 106	1.73 105	0.98 114
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
trnet	1.20 98	0.91 136	0.94 144	0.52 87	0.42 62	0.47 75	0.25 48	1.41 156	0.61 125	0.88 115	0.75 118	0.97 123	0.72 134	0.37 73	2.66 147	3.31 213	0.86 109	0.61 58	2.41 118	0.60 78	3.93 153	3.14 111	0.50 104	0.47 80	1.03 143	0.86 105	1.72 103	0.99 120

castereo	1.44 129	0.88 127	0.96 151	0.46 76	0.47 72	0.33 33	0.27 58	0.77 53	0.50 92	0.80 95	0.64 90	1.04 136	0.48 68	0.38 78	2.25 115	2.81 198	1.03 162	0.76 108	2.67 137	0.62 87	7.90 212	7.11 178	0.57 132	0.52 105	1.04 144	1.25 157	1.03 47	1.21 146

SACVNet	1.31 112	0.94 152	0.95 149	0.90 166	1.10 192	0.87 169	0.92 181	1.50 164	0.81 152	1.23 155	0.71 111	0.94 119	0.69 126	0.68 180	1.83 65	1.40 109	1.12 174	0.83 131	2.20 110	0.94 157	2.13 129	5.87 160	0.65 162	0.82 185	1.04 144	1.06 132	2.02 123	1.30 155

pcwnet_v2	3.22 203	0.81 98	0.94 144	0.92 170	1.12 195	0.94 179	0.70 157	1.17 113	0.88 160	2.04 201	1.10 163	1.09 144	1.00 193	1.27 241	47.63 276	1.56 144	0.96 144	0.87 141	6.63 223	0.81 137	2.45 133	3.52 117	1.01 223	0.75 171	1.04 144	1.16 148	2.44 168	2.23 204

UCFNet_RVC	1.11 90	1.26 214	0.85 128	0.88 165	0.93 178	0.77 157	0.58 144	0.78 57	0.67 139	0.93 126	0.80 131	1.25 158	0.93 183	0.48 130	2.17 105	1.09 61	0.78 83	0.82 129	2.60 131	0.80 134	1.32 91	1.66 83	1.31 238	0.67 158	1.05 147	1.11 138	1.44 79	2.13 197

ccs_rob	4.23 224	1.10 191	1.53 222	1.14 199	0.92 177	1.19 209	1.05 195	2.86 261	1.27 198	4.20 266	35.77 301	8.95 278	1.29 208	0.73 188	3.10 177	6.47 256	1.50 208	1.17 213	5.98 209	1.44 203	10.44 249	11.78 255	0.74 184	2.24 257	1.07 148	1.30 163	2.65 194	2.20 202

Reg-Stereo(zero)	2.60 181	0.80 92	1.38 212	0.70 131	0.75 147	0.56 107	0.62 151	3.07 264	0.68 140	3.56 252	6.85 271	1.50 176	0.84 168	1.38 245	2.08 96	5.28 248	1.28 191	0.83 131	6.55 217	1.51 213	5.18 173	13.34 288	0.60 146	0.60 136	1.08 149	1.44 175	4.02 245	3.66 230

HI	2.60 181	0.80 92	1.38 212	0.70 131	0.75 147	0.56 107	0.62 151	3.07 264	0.68 140	3.56 252	6.85 271	1.50 176	0.84 168	1.38 245	2.08 96	5.28 248	1.28 191	0.83 131	6.55 217	1.51 213	5.18 173	13.34 288	0.60 146	0.60 136	1.08 149	1.44 175	4.02 245	3.66 230

Anonymous3	2.32 174	0.85 114	0.88 133	0.56 98	1.10 192	0.89 176	0.70 157	2.45 247	1.12 190	1.05 141	0.98 157	2.57 225	1.14 204	0.56 150	4.14 207	9.30 272	1.50 208	1.47 240	5.33 193	1.49 208	6.83 193	10.10 208	0.71 178	0.67 158	1.08 149	1.38 169	2.32 152	1.35 160

NVstereo2D	2.81 193	0.82 100	0.74 103	0.69 129	0.78 156	0.92 178	0.81 169	1.18 117	0.76 149	0.91 121	1.06 161	0.80 90	0.55 90	0.71 187	52.63 298	1.47 131	0.86 109	0.83 131	1.42 75	0.69 105	1.12 77	0.94 53	0.76 185	0.83 188	1.08 149	0.78 86	0.98 43	0.74 72

GMOStereo	1.28 105	0.74 64	0.45 49	0.62 114	0.52 94	0.46 69	0.39 95	1.54 173	0.47 78	0.87 109	0.47 49	0.74 70	0.59 100	0.35 62	2.01 87	1.45 123	0.80 89	0.87 141	2.92 147	0.69 105	1.78 118	10.98 236	0.46 71	0.41 62	1.09 153	0.72 78	1.56 89	0.58 46

error version	1.28 105	0.74 64	0.45 49	0.62 114	0.52 94	0.46 69	0.39 95	1.54 173	0.47 78	0.87 109	0.47 49	0.74 70	0.59 100	0.35 62	2.01 87	1.45 123	0.80 89	0.87 141	2.92 147	0.69 105	1.78 118	10.98 236	0.46 71	0.41 62	1.09 153	0.72 78	1.56 89	0.58 46

test-v	1.28 105	0.74 64	0.45 49	0.62 114	0.52 94	0.46 69	0.39 95	1.54 173	0.47 78	0.87 109	0.47 49	0.74 70	0.59 100	0.35 62	2.01 87	1.45 123	0.80 89	0.87 141	2.92 147	0.69 105	1.78 118	10.98 236	0.46 71	0.41 62	1.09 153	0.72 78	1.56 89	0.58 46

GANet-ADL	2.79 191	0.89 129	1.20 203	1.00 181	1.00 180	1.20 210	0.80 168	1.20 118	1.00 175	3.59 254	6.59 260	1.06 140	0.76 153	0.48 130	12.27 229	4.90 242	1.57 211	0.92 158	6.59 222	1.66 222	6.93 197	11.51 251	0.68 172	0.80 178	1.09 153	1.40 173	2.47 171	1.85 185

test-2	1.28 105	0.74 64	0.45 49	0.62 114	0.52 94	0.46 69	0.39 95	1.54 173	0.47 78	0.87 109	0.47 49	0.74 70	0.59 100	0.35 62	2.01 87	1.45 123	0.80 89	0.87 141	2.92 147	0.69 105	1.78 118	10.98 236	0.46 71	0.41 62	1.09 153	0.72 78	1.56 89	0.58 46

iinet-f	1.22 100	1.08 190	0.64 87	0.93 171	0.46 68	0.68 141	0.57 141	0.79 61	0.48 84	2.11 209	1.35 183	0.83 98	0.64 113	0.35 62	3.95 203	1.80 165	0.77 81	0.66 77	2.93 151	1.00 164	1.53 104	3.24 113	0.64 161	0.53 110	1.10 158	0.63 64	2.23 147	0.90 104

PSMNet-ADL	2.61 184	0.95 158	1.12 186	1.14 199	1.18 203	0.97 184	0.85 173	1.78 196	1.26 197	3.49 251	6.09 253	1.43 170	2.78 236	0.56 150	2.93 163	10.59 275	1.31 194	0.96 173	5.96 208	1.20 185	6.66 190	9.11 200	0.86 214	0.82 185	1.10 158	1.44 175	2.85 202	1.10 133

iResNet	2.79 191	0.95 158	0.91 140	1.35 217	1.69 233	1.41 221	1.02 189	1.81 201	1.09 186	2.62 225	5.14 241	1.80 190	2.38 225	0.46 120	10.35 225	7.64 266	1.36 201	1.23 225	6.83 231	1.78 227	10.05 243	4.09 126	0.61 149	2.02 247	1.10 158	1.50 186	2.80 200	1.39 163

DDVS	6.06 252	1.18 201	1.31 210	1.12 192	1.54 225	1.18 207	1.01 186	2.45 247	1.75 227	3.31 245	80.70 309	6.22 263	1.76 219	1.15 236	3.67 195	6.50 257	2.01 234	1.29 231	5.56 200	4.99 273	10.09 245	12.94 285	0.81 204	1.16 213	1.11 161	1.53 190	4.71 252	2.62 210

NOSS_ROB	3.67 215	1.38 226	0.81 117	1.15 203	1.16 201	1.15 202	0.65 154	2.25 240	1.41 208	4.85 277	6.68 262	6.78 268	1.06 199	0.82 204	11.52 228	14.58 287	1.34 197	1.17 213	2.93 151	0.98 163	14.13 284	12.82 280	0.79 195	1.48 225	1.13 162	1.48 180	3.41 225	1.25 151

LoS	1.51 136	0.79 91	0.59 78	0.52 87	0.56 105	0.65 134	0.38 94	2.56 252	0.88 160	1.21 150	0.94 148	0.97 123	0.88 174	0.35 62	3.04 169	3.41 215	1.24 187	0.93 162	2.19 109	0.68 104	5.96 179	7.00 176	0.62 151	0.47 80	1.14 163	0.98 124	1.06 51	0.87 99
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Sa-1000	1.14 93	0.75 72	0.47 55	0.49 78	0.61 117	0.50 85	0.27 58	1.70 190	0.52 98	0.73 70	0.48 53	0.66 55	0.67 123	0.79 199	2.17 105	1.43 119	0.92 133	0.93 162	3.23 157	0.58 67	1.55 106	4.86 134	0.35 30	0.59 134	1.14 163	1.24 155	2.35 157	0.76 77

RGC	1.43 128	1.30 220	1.99 248	1.14 199	1.18 203	1.16 204	1.01 186	1.20 118	1.08 185	0.91 121	1.70 194	1.18 154	1.24 206	0.87 207	3.10 177	1.18 77	0.98 149	0.86 139	1.81 97	1.02 166	1.39 100	3.87 121	0.76 185	0.90 197	1.14 163	1.53 190	2.17 134	1.85 185

MLCV	1.91 163	0.87 119	0.97 152	1.33 215	1.13 198	0.99 188	0.74 160	2.14 229	0.77 150	2.02 199	4.44 233	1.60 182	1.56 214	0.45 116	2.63 144	1.79 163	1.11 171	0.96 173	6.71 226	1.05 170	4.69 163	5.60 154	0.66 165	1.60 227	1.14 163	1.35 166	2.31 151	1.06 131

PDISCO_ROB	1.06 84	0.87 119	0.60 81	0.80 155	0.68 136	0.53 97	0.59 147	0.93 87	0.69 142	1.80 190	1.00 160	0.74 70	0.63 111	0.66 177	1.87 69	1.44 121	0.89 118	1.10 201	1.53 84	0.80 134	1.56 107	2.40 103	0.52 113	0.63 149	1.19 167	0.79 87	2.56 185	0.81 84

FCDSN-DC	3.63 213	0.94 152	2.84 269	1.29 212	1.30 212	1.03 194	1.00 185	0.90 83	0.91 165	1.04 140	0.74 116	1.21 155	0.74 144	0.58 156	52.59 297	2.04 179	1.24 187	1.13 209	1.05 53	0.79 132	6.62 189	10.01 206	0.78 192	2.18 251	1.20 168	1.67 206	1.20 61	1.05 129
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MyStereo04	1.58 140	0.90 132	0.97 152	0.78 150	0.89 169	0.57 113	0.40 101	1.57 179	0.97 170	2.23 212	0.89 144	1.34 163	0.54 84	0.41 92	2.94 164	2.47 194	0.86 109	0.92 158	5.37 194	1.50 211	4.62 159	3.51 116	0.92 218	0.81 182	1.21 169	1.61 200	2.58 187	0.95 109

CASnet	1.15 95	0.91 136	0.49 60	0.40 55	0.43 64	0.38 47	0.20 36	0.91 85	0.49 88	0.77 81	0.56 74	0.88 110	0.53 79	0.35 62	2.15 101	1.24 88	0.72 68	0.50 32	1.34 72	0.54 52	7.12 200	5.37 150	0.41 50	0.38 49	1.21 169	0.49 44	1.45 80	0.79 81
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
UDGNet	1.34 118	1.00 176	0.76 107	1.64 229	1.38 218	1.69 234	1.25 205	1.22 120	0.69 142	0.63 53	0.84 138	0.83 98	0.41 54	1.62 249	2.02 92	1.19 80	0.81 98	0.87 141	1.98 103	0.92 154	1.68 115	5.69 156	1.26 234	0.47 80	1.21 169	0.95 116	2.15 131	1.03 126

FADNet_RVC	3.44 207	1.21 206	1.19 200	1.40 218	1.78 241	0.99 188	1.75 226	1.50 164	1.19 196	1.35 161	2.01 205	1.96 197	1.63 215	1.66 251	22.11 246	3.36 214	1.83 221	2.82 287	5.63 202	1.76 226	6.35 187	9.50 202	0.77 190	1.39 224	1.21 169	1.48 180	12.05 284	2.87 216

ETE_ROB	1.85 160	1.93 250	1.18 197	1.04 184	1.33 215	1.26 215	1.12 199	1.11 105	2.30 247	1.36 162	3.26 223	3.18 234	0.94 186	1.14 235	2.62 142	1.51 136	2.14 237	0.99 180	2.50 122	1.15 181	3.67 149	5.74 159	0.86 214	1.03 203	1.21 169	1.36 168	2.30 149	1.68 180

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 266	1.15 196	1.98 246	1.25 208	1.24 206	1.74 235	1.31 208	2.17 232	7.44 288	3.47 250	7.09 279	2.38 219	2.08 222	0.37 73	3.49 189	11.36 278	1.39 204	0.99 180	136.53 309	6.21 280	8.35 225	12.33 267	0.55 122	0.88 195	1.22 174	1.95 222	2.35 157	4.96 240

GwcNet-ADL	2.54 179	1.23 207	1.55 224	1.22 207	1.26 207	0.97 184	0.78 162	1.50 164	0.84 156	3.20 244	6.67 261	1.86 192	1.05 198	0.79 199	4.58 209	4.90 242	1.47 207	0.90 154	5.20 191	1.95 236	6.39 188	10.33 219	0.91 217	1.12 211	1.22 174	1.93 220	2.15 131	2.70 212

CC-Net-ROB	1.63 143	1.81 245	1.19 200	1.85 235	1.77 238	2.27 247	1.56 218	0.93 87	0.96 169	1.29 157	0.67 96	5.48 259	2.51 229	1.43 247	1.64 42	0.87 31	1.34 197	1.17 213	2.46 121	0.88 148	1.09 72	1.35 75	3.34 266	0.63 149	1.22 174	1.15 147	1.47 82	1.57 172

AMNet	1.29 110	1.12 193	1.05 167	1.13 194	1.12 195	1.24 213	1.08 196	1.36 150	1.13 191	1.10 145	1.11 165	1.51 179	1.26 207	1.20 238	1.52 37	1.57 146	1.35 200	1.21 221	1.37 73	1.22 186	1.35 95	1.19 69	1.25 231	1.19 215	1.23 177	1.72 208	1.54 88	1.65 178

MIPNet	2.89 194	0.91 136	0.77 108	0.49 78	0.65 127	0.55 101	0.57 141	1.34 149	0.53 102	2.05 202	0.99 158	0.80 90	0.77 156	0.48 130	40.89 259	1.61 150	1.15 179	0.94 165	3.25 163	1.19 184	1.15 80	9.31 201	0.57 132	0.62 143	1.24 178	1.51 187	2.90 206	0.82 86

S-Stereo	4.68 231	1.15 196	1.74 235	1.75 232	1.63 229	1.65 231	2.24 241	2.75 260	2.15 243	3.32 246	11.59 294	5.97 260	1.74 218	0.88 210	19.04 242	16.28 295	1.81 219	2.39 276	5.64 203	9.35 298	7.13 201	12.52 274	1.61 249	2.64 271	1.24 178	2.08 230	2.88 204	3.26 225

LALA_ROB	1.85 160	2.17 254	1.13 188	1.05 186	1.26 207	1.16 204	1.01 186	1.17 113	1.46 212	2.06 204	2.82 215	3.47 236	0.92 181	0.93 216	3.90 202	1.46 128	1.36 201	1.18 216	2.20 110	1.31 192	2.84 139	5.10 145	0.77 190	1.01 201	1.24 178	1.41 174	3.89 242	1.77 183

ACV-stereo	13.36 289	1.90 248	1.63 228	2.10 243	1.15 200	2.97 258	1.36 211	1.72 193	1.86 237	2.96 238	4.89 240	3.67 243	43.88 298	1.13 234	54.14 301	17.43 296	2.38 240	1.31 233	170.74 312	4.64 269	12.73 262	14.68 293	0.97 221	1.83 238	1.25 181	1.49 183	3.53 232	2.32 206

AE-Stereo	1.61 141	0.85 114	1.23 205	0.81 158	0.51 92	0.57 113	0.75 161	0.83 69	0.49 88	0.79 91	0.54 70	1.29 159	0.72 134	0.47 124	2.05 95	2.96 203	0.99 151	0.92 158	2.63 132	0.86 146	4.61 158	11.92 258	0.50 104	0.80 178	1.26 182	1.34 165	1.95 119	0.86 97

FAT-Stereo	4.35 227	1.18 201	2.25 255	1.48 225	1.81 244	1.42 222	1.49 215	3.57 272	1.84 236	3.66 257	6.22 255	6.70 266	2.76 235	1.07 232	6.82 220	15.24 293	2.03 235	2.49 279	5.43 196	8.81 293	13.23 272	12.34 269	0.95 220	2.79 279	1.26 182	2.25 236	2.96 209	5.48 247

NCC-stereo	1.25 102	1.24 208	1.10 180	0.99 179	1.05 184	0.96 181	1.53 216	1.79 197	1.59 221	0.60 45	1.34 180	1.17 152	1.03 195	0.74 190	2.44 126	1.07 56	0.89 118	0.99 180	1.54 86	0.91 151	0.99 63	2.46 104	0.80 200	0.76 173	1.26 182	1.59 195	1.39 74	1.61 174

Abc-Net	1.25 102	1.24 208	1.10 180	0.99 179	1.05 184	0.96 181	1.53 216	1.79 197	1.59 221	0.60 45	1.34 180	1.17 152	1.03 195	0.74 190	2.44 126	1.07 56	0.89 118	0.99 180	1.54 86	0.91 151	0.99 63	2.46 104	0.80 200	0.76 173	1.26 182	1.59 195	1.39 74	1.61 174
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DLCB_ROB	0.94 72	0.90 132	0.88 133	0.73 136	0.80 160	0.69 143	0.69 156	0.87 79	0.72 147	0.94 128	0.86 140	1.02 128	0.91 178	0.69 186	1.48 33	1.06 55	0.97 147	0.72 97	0.88 42	0.74 121	1.21 84	1.21 71	0.78 192	0.71 166	1.26 182	1.26 158	1.49 84	0.95 109

GANetREF_RVC	1.28 105	1.18 201	0.95 149	1.18 205	1.04 182	1.00 191	0.79 165	1.25 126	1.10 187	1.29 157	0.77 121	2.28 215	0.91 178	0.63 173	2.00 86	1.14 70	1.01 156	0.98 177	2.44 120	0.82 140	1.98 128	1.33 73	0.78 192	1.05 206	1.28 187	1.27 159	2.63 191	1.49 167
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
DCVSM-stereo	2.89 194	0.92 142	1.57 225	1.31 214	1.04 182	1.53 227	0.99 184	2.96 262	1.33 203	3.46 249	6.20 254	6.77 267	2.59 231	0.87 207	2.25 115	4.01 230	1.37 203	1.11 205	7.05 237	4.27 265	6.91 194	6.70 169	1.25 231	2.64 271	1.30 188	1.73 209	3.46 228	2.47 208

NaN_ROB	1.84 159	1.11 192	1.04 166	0.95 173	1.77 238	0.86 167	0.91 180	1.32 145	10.70 295	1.00 136	1.38 186	2.45 220	0.89 175	1.12 233	4.34 208	1.29 93	0.92 133	0.88 150	1.49 80	1.14 179	1.42 102	2.02 96	0.76 185	1.03 203	1.30 188	2.01 226	2.38 163	3.27 226

DAS	2.93 196	0.99 171	1.06 171	1.13 194	1.05 184	1.03 194	1.04 193	1.74 194	1.81 233	3.32 246	5.70 248	2.61 226	3.08 241	0.50 136	3.19 181	7.47 263	1.83 221	1.23 225	5.90 205	1.83 229	12.92 266	10.26 215	0.76 185	1.94 242	1.32 190	1.51 187	2.60 188	1.31 156

SepStereo	2.93 196	0.99 171	1.06 171	1.13 194	1.05 184	1.03 194	1.04 193	1.74 194	1.81 233	3.32 246	5.70 248	2.61 226	3.08 241	0.50 136	3.19 181	7.47 263	1.83 221	1.23 225	5.90 205	1.83 229	12.92 266	10.26 215	0.76 185	1.94 242	1.32 190	1.51 187	2.60 188	1.31 156

SFCPSM	8.92 268	1.34 225	1.05 167	1.13 194	1.12 195	1.10 197	0.89 177	1.28 132	1.79 230	2.71 229	5.63 246	4.32 251	7.90 257	1.01 223	5.47 216	5.23 246	1.80 217	1.19 218	162.18 311	4.49 267	7.79 207	9.52 203	0.81 204	1.64 228	1.33 192	1.76 210	3.30 221	3.06 220

PWC_ROB	2.61 184	1.20 205	1.48 219	0.96 174	1.05 184	1.21 211	1.79 229	1.24 125	1.94 238	1.81 191	3.61 228	2.12 207	2.96 239	0.91 213	9.88 224	4.30 233	1.97 232	1.95 258	3.72 175	1.62 219	5.58 178	7.59 181	0.81 204	1.98 246	1.35 193	1.27 159	3.11 212	3.07 221

DLNR_Zeroshot_test	23.11 301	81.98 313	1.97 245	102.16 313	0.49 81	0.55 101	81.36 311	2.30 245	0.50 92	4.87 278	2.22 211	2.99 232	0.93 183	12.17 290	96.90 313	144.02 314	34.28 307	19.61 304	8.60 247	4.35 266	8.08 222	6.53 167	0.51 106	0.69 161	1.37 194	1.57 193	1.16 59	1.90 188

HH	2.75 187	0.67 41	1.42 215	0.80 155	0.71 140	0.88 173	1.09 197	1.86 204	0.87 158	5.19 290	0.66 94	1.91 194	0.86 172	0.57 154	2.65 145	8.48 270	0.87 112	0.94 165	6.36 212	1.39 197	13.52 276	12.32 265	0.79 195	0.58 127	1.38 195	1.63 201	3.81 239	2.06 195

HanStereo	2.75 187	0.67 41	1.42 215	0.80 155	0.71 140	0.88 173	1.09 197	1.86 204	0.87 158	5.19 290	0.66 94	1.91 194	0.86 172	0.57 154	2.65 145	8.48 270	0.87 112	0.94 165	6.36 212	1.39 197	13.52 276	12.32 265	0.79 195	0.58 127	1.38 195	1.63 201	3.81 239	2.06 195

MFMNet_re	3.01 199	1.41 227	1.48 219	1.53 227	1.87 246	1.96 242	2.01 236	2.67 258	2.16 244	1.60 176	1.98 201	3.57 238	2.65 233	1.02 224	6.96 221	4.19 232	2.67 242	1.96 259	6.48 216	2.40 250	14.04 283	4.97 137	1.86 254	1.97 244	1.38 195	1.33 164	3.31 222	1.94 192

EKT-Stereo	5.41 241	0.97 165	1.10 180	0.72 133	0.74 145	0.87 169	1.17 201	2.02 221	1.00 175	1.41 168	2.92 216	1.11 145	0.81 161	0.46 120	72.33 312	14.74 288	1.14 175	1.37 236	5.61 201	7.76 285	9.80 237	10.61 225	0.53 114	0.61 142	1.39 198	1.11 138	2.56 185	1.08 132

IPLGR	3.25 204	0.89 129	0.81 117	0.65 121	0.66 132	0.50 85	0.42 111	1.14 110	0.44 73	2.02 199	1.30 177	0.86 103	0.74 144	0.47 124	50.44 285	1.86 166	1.15 179	1.11 205	3.23 157	1.37 194	1.41 101	7.71 182	0.56 129	0.70 165	1.39 198	1.55 192	3.46 228	0.92 107

CSAN	2.48 177	1.26 214	1.12 186	1.46 224	1.78 241	1.13 200	0.90 178	1.50 164	10.52 294	2.40 220	3.81 229	4.12 247	2.51 229	0.96 220	3.83 201	1.27 91	1.29 193	1.05 197	3.24 162	1.70 224	3.71 150	4.45 128	0.79 195	1.38 222	1.39 198	3.93 258	2.43 167	2.96 218

IGEV_Zeroshot_test	3.38 205	0.83 103	1.84 239	2.82 256	0.69 138	2.37 251	1.26 207	2.23 238	0.94 168	4.40 269	6.76 264	2.28 215	1.01 194	0.45 116	2.83 159	7.72 267	0.87 112	0.77 111	5.93 207	1.87 231	8.49 229	12.88 284	0.58 140	0.69 161	1.40 201	1.57 193	14.84 293	2.99 219

test-1	3.02 201	0.66 40	1.14 190	0.60 109	0.58 108	0.75 153	0.63 153	1.96 212	0.82 154	4.00 264	5.48 245	2.18 210	0.80 160	0.41 92	4.00 204	7.32 262	1.18 181	1.19 218	6.72 227	7.57 284	10.78 251	12.94 285	0.54 119	0.60 136	1.40 201	1.78 211	2.89 205	2.52 209

R-Stereo Train	2.23 168	1.01 178	1.14 190	0.96 174	0.63 125	0.73 151	0.31 67	1.30 135	1.01 177	1.68 182	4.49 234	1.29 159	0.70 128	0.42 102	2.49 130	3.99 228	1.66 214	1.02 187	6.77 228	1.11 174	7.83 209	12.24 263	0.49 93	0.54 114	1.42 203	1.66 203	1.34 69	1.93 190

RAFT-Stereo	2.23 168	1.01 178	1.14 190	0.96 174	0.63 125	0.73 151	0.31 67	1.30 135	1.01 177	1.68 182	4.49 234	1.29 159	0.70 128	0.42 102	2.49 130	3.99 228	1.66 214	1.02 187	6.77 228	1.11 174	7.83 209	12.24 263	0.49 93	0.54 114	1.42 203	1.66 203	1.34 69	1.93 190
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FBW_ROB	4.93 235	2.40 259	2.44 261	2.67 253	2.86 266	2.30 250	4.71 264	1.79 197	1.10 187	2.54 223	2.92 216	4.12 247	5.31 251	6.61 282	50.17 282	1.18 77	1.44 205	0.95 171	8.76 249	1.43 201	8.26 224	5.68 155	4.20 272	1.75 236	1.42 203	1.95 222	1.81 108	2.20 202

XQC	3.58 212	1.29 219	1.21 204	1.28 210	1.43 221	1.29 216	1.93 234	1.60 181	1.45 210	2.47 222	3.06 220	1.48 174	4.17 247	1.23 240	44.68 271	2.35 188	1.60 212	1.18 216	3.95 179	1.43 201	3.22 146	4.97 137	0.84 211	1.24 217	1.43 206	2.09 231	2.30 149	1.52 168

gcap-zeroshot	3.80 217	0.78 87	1.44 217	1.88 237	0.67 133	1.15 202	1.31 208	2.09 228	0.65 135	5.43 296	7.00 276	2.87 231	0.70 128	0.31 48	2.44 126	5.25 247	0.94 138	0.91 157	36.08 284	1.25 188	8.46 228	10.60 224	4.00 271	0.62 143	1.44 207	1.49 183	1.34 69	1.53 169

TRStereo	6.31 254	1.25 211	1.93 243	0.85 162	0.61 117	2.29 249	0.86 174	2.21 236	0.54 107	4.40 269	1.34 180	2.24 213	0.75 148	0.45 116	4.08 206	6.55 258	0.80 89	0.85 138	6.04 210	1.45 205	7.60 205	12.13 259	0.55 122	0.49 95	1.44 207	103.74 314	3.24 219	1.61 174

CBMV	5.08 237	1.41 227	1.15 194	1.44 223	1.42 220	1.24 213	0.78 162	2.27 242	1.47 214	3.04 240	6.44 258	7.74 271	9.07 263	0.60 164	12.81 231	13.79 284	1.99 233	1.29 231	9.56 251	1.15 181	9.82 238	12.54 275	0.82 208	1.84 239	1.44 207	1.83 215	4.39 249	25.76 293
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
EAI-Stereo	2.60 181	0.90 132	1.57 225	0.90 166	1.31 213	0.84 163	1.31 208	2.22 237	1.34 204	0.81 98	5.69 247	1.37 167	0.83 167	0.50 136	4.76 210	5.32 251	0.91 127	0.94 165	7.45 241	1.11 174	9.07 233	10.78 233	0.62 151	0.85 191	1.45 210	2.06 227	3.36 224	1.90 188

FADNet-RVC	1.38 121	0.71 54	0.88 133	0.77 148	1.09 191	0.58 116	2.16 239	0.92 86	0.57 117	1.03 137	0.72 114	1.48 174	0.64 113	0.61 166	5.02 212	1.56 144	0.85 106	0.90 154	2.24 112	1.52 215	2.20 130	4.08 125	0.51 106	0.77 175	1.48 211	1.14 146	1.43 77	1.35 160

MSMDNet	2.69 186	0.87 119	1.07 173	0.57 101	0.65 127	0.59 119	0.49 126	2.03 222	0.62 131	1.03 137	0.97 156	1.05 139	12.04 275	0.50 136	2.60 140	5.56 253	1.05 165	0.80 123	6.93 233	1.42 199	11.49 255	12.49 273	0.67 168	0.58 127	1.48 211	1.83 215	1.28 65	1.97 193

MSKI-zero shot	2.77 189	0.80 92	1.10 180	0.74 138	0.59 110	0.67 139	0.54 133	1.87 206	0.97 170	0.88 115	6.73 263	1.60 182	0.72 134	0.43 106	3.38 185	7.92 268	1.20 183	0.87 141	6.85 232	4.65 270	10.45 250	12.15 260	0.55 122	0.71 166	1.49 213	1.96 224	1.85 111	3.12 223

CASS	2.08 166	1.02 182	1.16 195	1.28 210	0.99 179	0.88 173	3.39 254	1.42 157	1.02 179	1.30 159	2.46 214	1.14 149	0.81 161	0.46 120	2.70 151	2.38 192	3.41 250	1.10 201	3.40 169	1.18 183	8.01 215	8.63 191	0.66 165	0.69 161	1.49 213	1.27 159	2.52 178	1.41 164
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	2.23 168	1.12 193	1.32 211	1.12 192	0.91 171	0.59 119	0.39 95	1.37 152	0.65 135	1.05 141	0.82 134	1.08 141	0.95 188	0.37 73	2.80 158	4.82 240	0.93 137	0.71 91	3.28 166	0.58 67	7.80 208	8.40 190	0.51 106	0.54 114	1.50 215	1.13 144	11.58 281	3.94 234

NCCL2	1.48 132	1.28 218	1.10 180	1.11 190	1.43 221	0.78 158	0.90 178	1.05 101	1.14 193	1.86 195	1.27 176	1.02 128	0.81 161	0.80 202	3.43 186	1.42 115	1.14 175	0.87 141	1.31 68	0.89 150	1.94 127	3.37 115	1.48 246	1.02 202	1.50 215	1.35 166	3.80 238	1.85 185

RAFT-Test	2.37 175	0.85 114	1.14 190	1.02 182	0.65 127	0.58 116	0.51 129	2.18 234	0.70 144	1.12 146	5.37 244	0.97 123	0.92 181	0.45 116	2.50 133	5.29 250	0.99 151	0.80 123	6.96 234	1.11 174	10.85 253	10.83 234	0.67 168	0.58 127	1.51 217	1.82 214	1.38 73	2.18 201

anonymity	6.71 259	0.80 92	1.73 234	1.09 189	0.88 167	0.79 159	0.68 155	2.17 232	0.90 163	3.78 261	97.20 310	1.95 196	0.93 183	0.44 115	2.57 138	7.16 261	0.95 142	0.83 131	6.70 225	1.07 172	7.93 213	12.47 272	0.67 168	0.57 123	1.51 217	1.60 198	20.99 297	2.80 214

ITSA-stereo	4.40 228	1.26 214	1.18 197	1.64 229	1.64 230	0.99 188	1.38 212	1.99 216	1.47 214	3.68 259	6.79 266	2.16 209	1.42 213	1.36 244	8.32 222	6.93 259	2.19 238	1.94 257	6.40 214	5.42 274	7.43 204	10.74 232	1.29 235	2.39 263	1.53 219	5.02 263	23.63 298	8.74 261

FADNet	1.44 129	0.83 103	0.83 123	0.82 160	1.03 181	0.61 125	1.88 233	0.97 92	0.73 148	0.93 126	0.92 147	1.16 151	0.76 153	0.74 190	3.69 196	1.34 102	0.91 127	1.03 190	2.63 132	1.49 208	2.87 140	4.93 136	0.49 93	0.65 154	1.54 220	1.70 207	1.51 86	1.83 184

ACVNet-4b	11.58 280	3.99 280	2.60 263	44.40 304	2.71 263	4.98 277	62.31 308	1.85 203	1.79 230	1.63 179	1.25 175	4.22 250	58.75 305	3.34 270	2.27 118	1.21 84	13.33 290	1.70 249	49.50 297	1.93 235	14.47 296	13.72 290	7.40 286	3.13 287	1.55 221	1.89 218	2.20 140	4.61 237

otaku	5.09 238	5.20 284	2.27 256	18.45 289	2.89 267	5.73 280	3.63 256	1.44 159	1.46 212	1.31 160	1.42 188	3.59 240	2.63 232	3.22 267	3.07 172	1.30 94	5.55 263	1.14 212	20.28 272	1.49 208	13.81 280	11.25 246	11.85 302	1.91 241	1.56 222	2.06 227	2.52 178	6.49 255

SQANet	4.87 234	4.55 283	2.13 254	19.76 291	2.63 258	4.99 278	3.29 250	1.63 185	1.45 210	1.20 149	1.40 187	3.22 235	2.40 226	2.76 260	3.09 175	1.20 83	5.19 261	1.07 199	19.89 271	1.28 189	12.48 260	10.73 230	11.37 300	1.49 226	1.57 223	2.32 239	2.66 196	5.86 251

pmcnn	5.52 242	1.54 236	1.51 221	2.64 251	3.13 274	2.07 243	10.40 282	2.61 254	2.65 252	2.55 224	6.41 257	6.23 264	15.93 287	0.58 156	6.75 219	14.92 290	3.87 255	3.34 289	7.45 241	7.76 285	13.60 279	10.19 211	6.30 282	2.29 260	1.57 223	3.30 252	4.69 251	4.80 238

cross-raft	2.26 171	0.88 127	1.08 176	0.73 136	0.68 136	0.64 132	0.44 118	2.04 224	0.61 125	0.95 131	1.30 177	1.03 132	0.76 153	0.43 106	2.58 139	5.15 245	0.99 151	0.78 115	7.00 235	1.80 228	12.15 256	10.30 218	0.65 162	0.60 136	1.60 225	1.92 219	1.66 101	2.36 207

Any-RAFT	2.54 179	0.94 152	1.27 209	0.75 139	0.75 147	0.50 85	0.40 101	1.99 216	0.56 114	0.87 109	6.98 275	1.50 176	0.51 76	0.40 86	2.50 133	3.41 215	0.91 127	0.90 154	6.78 230	0.75 124	14.26 289	10.61 225	0.67 168	0.59 134	1.63 226	1.83 215	2.17 134	4.22 236

iRaft-Stereo_20w	4.16 222	1.13 195	2.10 252	2.66 252	1.55 227	1.55 228	1.17 201	1.96 212	1.27 198	5.53 297	6.77 265	1.52 180	1.34 211	0.43 106	3.03 167	5.32 251	0.95 142	0.77 111	5.49 199	1.46 206	8.20 223	12.75 279	0.61 149	0.60 136	1.63 226	25.36 299	11.64 282	5.58 250

Ntro	5.35 240	6.19 289	2.38 260	8.06 280	2.91 269	4.88 276	6.70 272	1.40 155	1.53 218	1.44 170	1.19 170	3.58 239	2.73 234	3.12 266	3.66 192	1.17 75	6.56 271	1.19 218	32.62 281	1.60 218	14.27 291	11.82 256	11.41 301	2.54 268	1.64 228	2.30 237	2.45 170	5.00 241

HSM-Net_RVC	3.49 209	1.07 189	1.10 180	1.70 231	1.17 202	0.90 177	0.61 150	2.29 244	1.07 184	2.77 230	5.82 250	41.08 301	1.35 212	0.50 136	2.40 123	1.74 160	1.10 167	0.77 111	1.99 104	1.13 178	6.78 192	6.90 174	0.80 200	2.23 256	1.64 228	1.49 183	2.14 129	1.75 182
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-Forest	4.18 223	1.24 208	0.74 103	2.12 244	1.35 216	1.42 222	0.56 139	1.36 150	0.90 163	4.89 279	0.96 152	2.51 224	12.92 278	0.61 166	16.38 239	3.12 208	0.79 86	0.65 76	7.04 236	0.76 126	6.77 191	10.03 207	0.84 211	0.81 182	1.66 230	1.78 211	4.79 255	25.96 294
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
STTRV1_RVC		1.26 214	1.01 161	1.62 228	1.11 194	1.76 236	1.25 205	1.50 164	1.40 207	1.75 188	1.60 191	2.72 229	3.31 245	1.00 222	2.61 141	1.77 162	11.19 280	0.96 173		9.01 295	9.10 234	8.68 193		1.66 229	1.68 231	1.59 195	3.90 243	5.32 246

RainbowNet	4.65 230	3.75 277	2.70 267	4.56 271	2.98 272	4.16 269	8.75 278	2.05 225	2.01 241	1.90 196	1.12 166	3.61 242	3.00 240	3.60 273	2.70 151	1.89 167	2.97 247	1.54 243	15.27 266	8.73 292	11.07 254	11.30 247	10.70 297	2.22 253	1.73 232	2.30 237	2.76 198	6.13 253

ACVNet_1	5.24 239	3.87 279	3.60 280	13.80 285	3.48 281	6.00 285	10.57 283	1.60 181	1.79 230	1.55 174	1.30 177	4.40 252	2.80 237	5.43 279	2.42 125	1.39 107	11.59 281	1.72 250	20.91 276	1.50 211	14.41 294	8.16 186	7.22 284	2.84 281	1.73 232	2.19 235	2.61 190	2.72 213

DGSMNet	11.16 279	1.98 252	1.98 246	1.90 239	1.52 224	2.46 255	1.47 214	3.07 264	2.11 242	12.67 304	102.10 311	3.59 240	18.94 291	18.97 301	16.50 240	15.09 291	12.73 286	10.36 300	13.79 262	4.57 268	12.99 269	14.32 291	7.77 290	3.43 289	1.75 234	6.25 273	3.48 231	5.53 248

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 218	1.16 200	2.03 249	1.15 203	0.83 163	1.77 237	1.13 200	2.03 222	3.32 265	2.90 235	7.02 277	2.32 217	2.01 220	0.38 78	3.61 190	9.96 273	1.34 197	1.07 199	6.67 224	6.11 279	8.45 227	12.70 277	0.56 129	1.27 219	1.76 235	1.48 180	16.62 294	5.17 244

HBP-ISP	6.40 255	1.33 223	2.30 258	1.91 240	1.51 223	1.65 231	0.79 165	2.50 251	1.29 200	4.91 280	6.80 268	1.37 167	0.74 144	14.59 296	52.98 299	19.59 299	1.24 187	1.10 201	6.08 211	8.03 288	12.73 262	16.75 298	0.79 195	1.19 215	1.81 236	2.06 227	3.90 243	2.87 216

G-Net	6.29 253	1.69 242	1.86 240	1.42 221	1.70 235	1.45 224	1.19 204	4.71 284	8.56 290	3.16 242	4.70 237	7.94 272	6.89 255	0.85 206	15.45 237	8.15 269	1.92 228	2.75 283	5.41 195	6.49 282	9.16 235	11.23 245	1.46 245	2.81 280	1.81 236	19.84 295	6.51 266	30.80 300

RTS	3.53 210	1.15 196	0.98 155	0.97 177	1.26 207	1.33 217	3.31 251	1.33 146	1.50 216	2.37 217	1.20 171	1.75 188	1.12 202	0.88 210	42.78 265	2.37 190	1.94 229	1.33 234	3.94 176	1.62 219	3.62 147	5.21 147	1.02 224	1.09 209	1.83 238	5.05 264	2.33 153	2.13 197

RTSA	3.53 210	1.15 196	0.98 155	0.97 177	1.26 207	1.33 217	3.31 251	1.33 146	1.50 216	2.37 217	1.20 171	1.75 188	1.12 202	0.88 210	42.78 265	2.37 190	1.94 229	1.33 234	3.94 176	1.62 219	3.62 147	5.21 147	1.02 224	1.09 209	1.83 238	5.05 264	2.33 153	2.13 197

MFN_U_SF_RVC	4.44 229	1.91 249	1.83 238	2.19 247	1.82 245	2.38 253	4.61 263	2.39 246	1.94 238	4.48 271	11.47 293	3.74 244	2.50 228	4.72 276	20.32 244	3.66 221	1.91 227	1.83 253	11.50 258	3.25 261	7.86 211	6.73 171	1.25 231	3.20 288	1.86 240	3.84 256	2.83 201	3.94 234

SHD	3.38 205	1.01 178	1.68 231	1.14 199	1.07 189	1.14 201	1.78 228	1.61 184	1.66 224	2.40 220	3.05 219	1.63 186	2.43 227	0.84 205	40.11 257	2.04 179	1.74 216	1.40 237	4.17 182	1.88 232	3.81 151	5.43 152	0.70 176	1.67 230	1.86 240	1.46 179	1.97 121	1.59 173

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 299	1.32 221	1.63 228	1.89 238	1.69 233	1.93 240	3.75 258	2.27 242	2.66 253	5.02 284	29.10 299	216.12 314	51.87 303	5.44 280	3.66 192	4.09 231	5.59 264	13.75 301	28.77 279	1.47 207	14.44 295	12.86 282	0.98 222	2.33 262	1.88 242	7.40 274	145.78 314	5.57 249

SANet	5.69 245	2.22 255	1.77 236	1.84 234	2.37 255	2.28 248	1.43 213	4.49 282	7.61 289	2.05 202	4.86 239	8.34 277	11.81 274	1.70 252	43.86 269	1.62 152	5.96 265	1.51 241	4.43 184	1.70 224	8.97 232	8.28 187	1.20 228	2.60 269	1.94 243	6.02 272	3.42 227	9.29 264

PMTNet	1.39 122	0.94 152	0.99 157	0.48 77	0.49 81	0.47 75	0.32 78	0.83 69	0.66 137	0.83 100	0.62 85	0.88 110	0.50 74	0.35 62	2.72 153	4.30 233	0.91 127	0.57 49	2.40 117	0.54 52	6.12 183	5.45 153	0.57 132	0.38 49	1.99 244	1.00 127	1.09 52	1.19 145

edge stereo	5.88 249	1.88 246	3.14 274	2.14 245	1.80 243	2.47 256	2.43 242	4.51 283	3.45 267	3.97 263	4.84 238	6.45 265	17.40 288	1.04 230	5.09 214	14.91 289	1.80 217	1.66 247	37.39 286	6.28 281	5.99 181	12.74 278	1.44 244	2.02 247	2.12 245	2.11 233	3.75 236	5.99 252

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 214	1.48 234	1.03 163	1.98 241	1.75 237	2.09 245	5.14 266	2.15 230	2.23 245	1.73 186	1.57 190	2.49 222	4.83 250	5.73 281	12.78 230	1.73 159	1.22 184	1.06 198	5.43 196	1.54 216	12.24 259	9.06 199	1.52 247	1.16 213	2.29 246	3.46 254	3.05 211	7.63 259

ADCRef	4.84 233	1.42 230	1.01 161	0.78 150	1.77 238	1.21 211	1.62 220	0.99 95	5.58 282	1.85 194	1.08 162	1.02 128	0.91 178	1.17 237	54.35 302	1.92 170	1.10 167	1.04 193	3.49 170	1.32 193	1.80 122	3.27 114	2.13 257	0.87 194	2.30 247	4.60 260	2.48 172	29.71 299

DPSNet	5.60 243	1.54 236	1.19 200	1.76 233	2.44 257	2.08 244	1.81 230	1.95 211	2.93 258	2.09 206	5.15 242	9.82 281	6.09 253	8.98 286	14.30 234	12.14 281	4.12 259	3.60 290	17.82 268	8.28 289	12.18 257	14.58 292	3.71 269	3.09 285	2.30 247	2.42 240	2.52 178	2.24 205

PVD	4.10 220	1.44 232	2.12 253	1.41 219	1.58 228	1.68 233	2.10 238	3.06 263	2.66 253	2.85 232	4.32 231	2.46 221	3.63 246	1.27 241	40.43 258	2.72 197	2.19 238	2.11 267	4.71 187	2.46 252	6.18 184	6.10 163	1.02 224	1.74 235	2.32 249	2.44 241	2.90 206	2.66 211

ADCMid	5.63 244	2.23 256	2.63 264	1.42 221	2.89 267	2.37 251	3.73 257	1.92 208	2.97 259	1.91 197	3.16 221	2.33 218	2.31 224	1.48 248	50.97 289	3.74 222	1.84 224	1.86 255	7.38 240	1.99 240	4.66 161	5.18 146	2.70 261	1.38 222	2.33 250	8.75 279	6.81 268	21.02 286

SPS-STEREO	5.78 247	1.73 244	1.86 240	2.48 250	1.67 232	2.19 246	1.60 219	2.72 259	1.76 228	3.63 256	6.80 268	4.12 247	2.19 223	1.21 239	13.01 232	12.86 282	2.91 246	2.01 261	47.66 296	2.04 242	14.17 286	13.06 287	1.43 243	2.27 259	2.40 251	1.94 221	3.66 235	2.80 214
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 226	2.25 258	1.45 218	2.41 249	1.94 248	1.93 240	4.82 265	1.96 212	2.59 251	2.96 238	1.96 199	2.49 222	8.10 258	9.76 289	14.02 233	3.47 218	2.04 236	1.98 260	14.27 263	3.33 262	7.23 202	7.20 179	2.89 265	1.85 240	2.43 252	2.85 248	2.19 138	6.62 256

dad	1.63 143	0.97 165	0.65 89	2.18 246	1.19 205	1.01 192	3.99 259	1.66 188	0.55 109	1.21 150	0.50 58	1.12 147	2.01 220	0.58 156	3.09 175	1.16 73	1.11 171	0.76 108	2.70 139	0.77 127	1.34 92	1.48 79	0.71 178	0.88 195	2.48 253	0.71 76	5.52 257	3.80 233

ADCP+	5.07 236	1.54 236	1.72 232	1.08 188	1.54 225	1.18 207	2.02 237	1.02 97	2.72 256	4.05 265	2.23 212	2.24 213	0.61 108	0.94 218	54.46 303	1.52 139	0.83 102	0.95 171	3.94 176	0.87 147	2.22 132	2.57 106	0.71 178	0.62 143	2.48 253	11.25 283	7.85 272	23.66 290

ADCS	6.69 258	1.97 251	1.94 244	1.41 219	2.24 249	1.84 238	3.00 248	2.08 227	3.97 270	2.66 226	3.26 223	3.01 233	11.48 272	2.01 257	53.18 300	11.65 279	2.72 243	2.59 280	5.10 190	2.24 246	10.43 248	8.65 192	1.76 252	1.97 244	2.57 255	10.58 281	7.51 270	18.68 282

notaker	10.31 275	13.11 300	4.84 286	18.55 290	6.95 298	7.98 293	14.39 294	3.69 276	3.28 264	2.90 235	2.15 210	30.28 299	43.63 297	4.40 275	9.01 223	2.66 196	12.71 285	2.73 282	42.35 289	2.87 255	14.87 298	10.21 212	7.77 290	3.03 283	2.66 256	2.98 251	3.46 228	4.84 239

MADNet+	4.78 232	2.02 253	1.87 242	2.01 242	2.36 254	1.47 225	4.28 261	2.47 249	1.99 240	2.66 226	2.13 209	3.56 237	2.85 238	2.34 258	41.14 261	5.66 254	3.48 252	1.53 242	4.54 185	3.38 263	13.07 271	7.34 180	1.72 251	3.48 290	2.93 257	2.17 234	3.24 219	3.29 227

PSMNet_ROB	16.63 294	5.59 287	2.97 272	3.47 264	2.63 258	5.86 283	6.18 270	2.20 235	2.29 246	5.39 295	141.45 312	97.59 310	6.02 252	33.78 306	3.23 183	1.58 149	4.09 258	1.69 248	20.81 275	2.75 253	12.93 268	7.08 177	63.80 312	2.60 269	2.95 258	3.67 255	2.77 199	3.66 230

WAO-7	8.11 265	2.98 265	5.46 292	29.83 297	2.32 252	3.09 261	9.23 280	2.48 250	4.20 274	4.67 275	7.60 281	7.98 273	11.78 273	1.64 250	22.32 247	2.11 182	12.00 283	2.79 286	44.95 293	2.13 244	10.06 244	10.12 209	1.37 242	2.49 267	2.97 259	4.35 259	2.94 208	5.06 243

ACVNet_2	5.79 248	3.52 272	2.90 270	21.94 294	3.38 279	4.55 271	8.18 276	1.84 202	1.76 228	1.84 192	1.98 201	3.88 245	3.20 243	3.03 264	2.85 160	1.46 128	12.77 287	1.56 244	33.59 282	1.68 223	10.81 252	7.91 184	6.79 283	2.68 277	3.13 260	2.65 245	3.23 217	3.11 222

FC-DCNN	3.48 208	1.59 240	4.19 283	2.76 255	2.30 250	3.10 262	1.73 225	2.57 253	1.72 226	2.88 234	1.36 184	2.15 208	1.21 205	0.68 180	6.32 217	1.61 150	1.31 194	1.03 190	7.90 245	0.95 159	8.85 231	8.73 194	0.82 208	1.69 234	3.19 261	2.50 243	4.67 250	16.15 279

LSM0	11.61 281	1.70 243	2.94 271	2.71 254	2.41 256	2.76 257	6.88 273	4.22 280	4.26 275	3.67 258	7.57 280	7.41 269	9.43 266	0.98 221	64.90 311	78.60 313	3.43 251	2.37 275	20.39 273	4.80 271	14.29 292	16.21 297	1.30 237	3.06 284	3.29 262	12.44 287	6.06 260	25.31 292

SAMSARA	4.13 221	1.32 221	1.53 222	1.48 225	1.35 216	1.47 225	2.74 245	2.23 238	1.83 235	2.26 214	3.47 227	2.01 200	8.60 260	1.76 255	38.24 254	2.88 199	1.82 220	1.41 238	4.99 189	1.91 233	5.10 170	5.71 158	0.94 219	1.80 237	3.33 263	3.84 256	4.16 247	3.30 228

Dean	5.89 250	3.71 276	2.59 262	34.77 299	3.99 285	4.60 274	10.86 285	2.26 241	2.39 249	2.16 210	1.55 189	4.68 255	4.76 249	3.30 269	3.03 167	1.76 161	12.09 284	1.65 246	9.86 254	2.04 242	14.16 285	9.89 205	7.35 285	2.66 276	3.36 264	2.91 249	3.53 232	3.13 224

LVE	10.96 277	3.63 275	2.68 266	55.15 308	4.03 288	7.50 291	88.91 312	1.93 209	2.44 250	2.26 214	1.69 193	4.48 253	4.75 248	3.42 271	3.44 187	2.21 185	6.03 267	1.84 254	50.68 299	1.97 239	10.14 246	12.19 262	5.54 274	3.12 286	3.75 265	2.46 242	2.99 210	6.76 258

ADCPNet	7.09 260	1.18 201	3.04 273	1.33 215	3.12 273	1.36 219	8.88 279	2.15 230	3.24 263	4.23 267	7.84 285	1.96 197	15.92 286	1.71 253	49.61 281	3.53 220	1.89 226	1.25 229	19.14 270	3.03 260	5.96 179	4.75 133	4.72 273	1.29 220	3.95 266	5.33 266	3.87 241	27.01 295

DispFullNet	15.85 291	3.61 274	5.00 289	3.30 263	2.93 271	3.51 265	3.20 249	6.49 290	2.71 255	5.17 288	6.80 268	90.79 309	15.55 284	2.73 259	28.89 252	23.38 304	4.02 257	3.86 292	138.92 310	28.91 305	12.60 261	11.86 257	2.69 260	2.31 261	4.30 267	2.71 247	6.80 267	5.05 242

FC-DCNN v2	3.76 216	1.64 241	4.17 282	2.93 260	2.32 252	3.38 263	1.67 221	2.65 256	2.92 257	2.86 233	1.36 184	2.62 228	1.33 210	0.68 180	6.35 218	1.65 154	1.31 194	1.00 185	8.25 246	0.94 157	8.74 230	8.73 194	0.82 208	1.68 231	4.68 268	3.34 253	7.40 269	15.96 278

CBMV_ROB	6.60 257	1.41 227	1.59 227	2.38 248	1.74 236	1.90 239	1.86 232	6.44 289	1.69 225	5.02 284	7.03 278	9.95 287	11.26 271	0.65 176	38.55 255	7.04 260	2.78 244	1.12 208	9.67 253	2.45 251	9.46 236	11.60 254	0.80 200	1.37 221	4.92 269	12.01 286	4.73 253	18.79 283

ktn	26.84 304	3.99 280	95.18 314	14.39 286	5.44 291	18.02 302	17.50 299	19.69 305	67.27 312	2.84 231	5.30 243	171.03 313	80.75 308	7.72 283	10.93 226	3.48 219	20.95 304	2.71 281	90.26 305	29.10 307	15.05 299	10.23 213	7.60 289	2.93 282	5.12 270	5.83 268	4.73 253	6.62 256

model_zeroshot	2.99 198	0.75 72	1.18 197	1.86 236	0.74 145	0.59 119	0.56 139	1.94 210	0.63 132	3.88 262	6.88 273	1.41 169	0.66 120	0.68 180	5.34 215	4.82 240	1.18 181	0.96 173	7.09 238	1.03 167	12.99 269	9.02 198	0.54 119	0.65 154	5.42 271	1.66 203	2.16 133	6.22 254

AnyNet_C01	7.20 263	2.24 257	2.27 256	2.95 262	1.92 247	1.58 229	5.39 267	3.73 277	5.63 283	3.17 243	4.41 232	4.59 254	6.09 253	1.88 256	58.66 306	14.24 285	5.46 262	3.69 291	4.79 188	3.02 259	8.40 226	10.33 219	2.45 258	2.24 257	5.77 272	2.65 245	8.81 276	17.99 281

MADNet++	9.22 272	4.13 282	6.16 295	4.32 268	5.78 294	3.96 267	8.14 275	7.09 292	6.83 287	5.28 293	7.83 284	7.65 270	8.62 261	12.90 291	19.42 243	21.00 302	7.04 274	6.27 294	10.40 255	7.97 287	14.29 292	18.67 301	3.96 270	5.12 297	5.80 273	22.29 296	9.32 277	8.69 260

AnyNet_C32	6.05 251	1.43 231	1.39 214	1.26 209	1.64 230	1.36 219	2.92 247	1.55 177	5.28 281	2.67 228	4.61 236	1.90 193	1.29 208	1.29 243	55.18 304	3.43 217	1.96 231	2.08 264	3.65 172	1.91 233	6.94 198	8.77 196	1.20 228	1.68 231	6.02 274	14.92 291	6.12 261	20.86 285

IMH-64-1	7.17 261	3.27 267	3.53 277	4.69 272	3.29 276	4.58 272	5.71 268	3.51 269	3.09 260	1.39 166	1.98 201	4.90 256	10.92 267	4.82 277	52.00 291	4.78 238	3.66 253	2.27 269	12.32 259	1.96 237	6.91 194	10.55 222	7.77 290	2.22 253	6.05 275	4.73 261	13.45 289	9.13 262

IMH-64	7.17 261	3.27 267	3.53 277	4.69 272	3.29 276	4.58 272	5.71 268	3.51 269	3.09 260	1.39 166	1.98 201	4.90 256	10.92 267	4.82 277	52.00 291	4.78 238	3.66 253	2.27 269	12.32 259	1.96 237	6.91 194	10.55 222	7.77 290	2.22 253	6.05 275	4.73 261	13.45 289	9.13 262

UNDER WATER	16.39 292	7.86 296	4.99 288	15.68 287	10.73 304	8.76 295	38.30 303	8.07 299	6.02 284	4.25 268	2.98 218	18.63 294	96.18 310	14.44 295	32.70 253	10.29 274	13.91 299	2.75 283	43.73 291	8.62 290	16.83 303	12.33 267	17.08 304	5.55 298	6.06 277	14.49 289	6.37 265	15.05 276

UNDER WATER-64	11.75 282	7.29 295	4.90 287	17.03 288	7.40 299	8.44 294	16.49 297	8.25 301	4.32 276	4.51 272	3.21 222	17.72 293	15.23 283	8.81 285	46.52 275	10.69 276	13.57 298	3.01 288	12.74 261	8.66 291	14.20 287	12.82 280	11.01 298	4.40 294	6.45 278	18.67 294	8.71 275	22.29 288

LRCNet_RVC	25.94 303	30.78 304	14.74 301	35.18 301	31.16 307	36.52 306	29.93 302	23.08 306	12.70 301	36.15 310	33.37 300	37.24 300	28.56 292	37.11 307	17.47 241	7.61 265	31.06 305	26.75 309	67.49 302	29.07 306	23.47 306	10.73 230	39.23 307	30.61 309	7.37 279	2.53 244	11.22 279	9.31 265

IMH	9.11 270	3.31 270	3.55 279	4.46 269	3.30 278	4.60 274	6.29 271	3.48 267	3.12 262	1.42 169	1.88 197	5.38 258	15.63 285	51.61 309	52.03 293	3.06 205	3.92 256	2.32 272	20.77 274	2.01 241	6.25 185	9.58 204	8.07 294	2.21 252	7.69 280	5.96 271	3.77 237	10.35 269

WAO-6	7.36 264	2.83 264	2.64 265	8.38 282	2.78 264	3.59 266	8.61 277	3.51 269	3.36 266	1.84 192	2.45 213	5.99 261	8.70 262	3.06 265	50.70 286	2.35 188	13.44 291	1.82 252	8.79 250	2.15 245	14.26 289	12.40 271	3.35 267	2.64 271	7.87 281	5.84 269	4.30 248	11.17 271

PWCK	9.19 271	3.84 278	2.76 268	4.81 276	3.48 281	7.14 289	7.79 274	3.92 278	4.66 279	4.66 274	5.84 251	24.68 297	8.47 259	3.24 268	10.95 227	3.27 212	9.48 278	2.36 274	72.75 303	4.94 272	14.76 297	6.95 175	3.68 268	2.40 264	8.01 282	7.55 275	6.35 262	9.51 266

WAO-8	12.07 285	5.33 285	4.83 284	26.48 295	4.01 286	6.22 286	11.73 291	3.65 274	6.39 285	28.97 308	41.01 303	8.08 274	18.91 289	20.68 304	3.75 198	3.24 209	9.46 276	2.01 261	53.81 300	5.76 276	9.83 239	11.16 242	6.04 280	2.43 265	8.05 283	7.74 276	6.36 263	9.95 267

Venus	12.07 285	5.33 285	4.83 284	26.48 295	4.01 286	6.22 286	11.73 291	3.65 274	6.39 285	28.97 308	41.01 303	8.08 274	18.91 289	20.68 304	3.75 198	3.24 209	9.46 276	2.01 261	53.81 300	5.76 276	9.83 239	11.16 242	6.04 280	2.43 265	8.05 283	7.74 276	6.36 263	9.95 267

MeshStereo	9.30 273	2.68 260	2.31 259	4.19 267	2.81 265	4.05 268	1.96 235	8.24 300	9.28 291	5.13 287	8.64 287	11.19 290	12.84 277	0.78 196	52.26 295	15.80 294	4.59 260	1.92 256	22.33 277	1.58 217	15.40 301	19.41 302	1.06 227	2.12 249	8.69 285	5.55 267	10.68 278	15.59 277
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
SGM_RVC	8.49 267	2.77 263	1.77 236	2.88 257	2.31 251	3.42 264	2.70 243	7.78 298	3.92 269	5.57 298	8.42 286	9.89 283	12.92 278	0.68 180	3.72 197	2.10 181	6.63 272	1.11 205	40.78 287	5.93 278	9.99 241	10.27 217	1.97 255	2.17 250	8.79 286	2.97 250	27.36 300	40.51 306
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCL	5.69 245	1.88 246	1.63 228	1.29 212	1.40 219	1.59 230	2.22 240	1.23 122	5.20 280	3.04 240	2.01 205	1.14 149	0.84 168	1.04 230	50.40 284	1.63 153	1.45 206	1.79 251	2.94 153	1.38 196	3.19 144	2.35 100	1.23 230	1.07 208	9.47 287	11.74 285	11.34 280	29.10 298

SGM-ForestM	6.44 256	10.17 299	6.98 298	4.69 272	2.91 269	6.90 288	9.70 281	7.26 293	4.59 278	4.81 276	6.31 256	9.50 280	9.35 265	0.78 196	3.65 191	1.30 94	6.50 269	0.89 151	11.21 257	1.44 203	6.08 182	6.02 162	1.58 248	1.68 231	9.47 287	11.34 284	12.07 285	16.58 280

HanzoNet	47.37 310	45.54 308	75.64 313	62.53 309	47.97 308	62.03 312	90.57 313	55.02 313	58.34 311	15.60 305	22.00 296	75.72 307	107.47 311	172.14 314	23.65 251	13.02 283	62.42 313	9.26 297	134.39 308	22.45 304	19.74 305	25.78 306	31.84 306	5.57 299	9.72 289	9.49 280	8.54 274	12.61 273

JetBlue	10.90 276	9.40 297	6.23 296	8.34 281	6.82 297	10.07 298	10.58 284	5.04 287	3.97 270	2.95 237	4.09 230	9.83 282	9.32 264	8.12 284	48.65 279	14.50 286	6.76 273	5.08 293	7.66 243	3.76 264	13.23 272	17.58 300	8.19 295	3.58 291	11.41 290	18.49 293	12.08 286	28.49 297

JetRed	12.50 287	6.96 294	7.76 299	4.77 275	6.78 296	9.35 296	10.92 286	5.31 288	4.54 277	5.85 300	3.28 225	8.17 276	7.48 256	9.74 288	50.80 287	15.21 292	10.30 279	7.93 295	7.83 244	5.44 275	18.10 304	24.48 305	11.12 299	4.60 296	11.97 291	25.85 300	24.78 299	28.17 296

DGTPSM_ROB	17.21 295	6.49 291	18.05 302	4.91 277	8.87 300	5.73 280	11.48 288	5.02 285	12.05 298	5.03 286	9.34 292	12.62 291	56.51 304	15.29 297	43.82 268	20.47 300	19.26 302	16.28 302	24.70 278	20.05 302	13.50 275	22.25 303	6.00 278	12.55 303	12.71 292	32.01 307	14.20 291	35.61 305

DPSMNet_ROB	22.61 300	6.50 292	18.06 303	4.95 279	8.88 301	5.76 282	11.54 290	5.02 285	12.08 299	5.17 288	28.67 298	19.69 295	163.24 314	15.38 298	43.87 270	20.66 301	19.56 303	16.59 303	35.50 283	20.17 303	13.82 281	22.26 304	6.02 279	12.56 304	12.82 293	32.01 307	14.23 292	35.60 304

TorneroNet-64	13.24 288	6.25 290	5.07 290	34.05 298	3.72 283	9.38 297	16.75 298	3.49 268	12.26 300	2.27 216	5.98 252	17.67 292	34.24 294	14.37 294	47.92 278	3.76 223	13.18 289	2.40 277	36.34 285	9.15 297	13.85 282	12.35 270	5.65 275	2.64 271	14.28 294	14.51 290	3.41 225	12.48 272

ELAS	10.16 274	3.54 273	5.12 291	4.49 270	4.32 289	5.01 279	4.33 262	6.88 291	4.09 272	4.97 282	7.74 282	9.90 285	11.01 270	3.51 272	52.19 294	4.52 237	7.15 275	9.65 298	8.69 248	2.38 249	13.33 274	14.95 294	2.75 262	3.64 292	17.76 295	27.24 302	13.13 288	21.93 287
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	9.07 269	3.30 269	5.65 293	4.08 266	3.41 280	7.21 290	4.01 260	7.69 295	3.75 268	4.97 282	7.74 282	9.89 283	11.00 269	3.00 263	47.69 277	4.33 235	6.53 270	9.70 299	9.64 252	2.89 256	13.54 278	15.79 295	2.75 262	4.07 293	18.38 296	23.86 297	4.94 256	5.18 245
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	20.05 296	6.71 293	4.01 281	99.31 312	5.91 295	17.09 301	71.12 310	3.62 273	9.75 292	3.59 254	3.39 226	6.07 262	84.38 309	17.14 299	22.70 248	3.97 227	6.29 268	2.76 285	90.60 306	2.83 254	12.73 262	10.14 210	9.05 296	2.74 278	21.08 297	5.85 270	8.10 273	10.46 270

STStereo	16.49 293	3.48 271	5.91 294	44.25 303	5.60 292	39.03 307	13.11 293	7.74 297	10.72 296	5.19 290	8.92 288	24.73 298	30.22 293	1.03 229	59.92 309	11.74 280	2.59 241	1.26 230	40.79 288	2.25 247	10.02 242	8.79 197	2.06 256	11.31 301	22.61 298	16.05 292	20.57 296	35.39 303

MDST_ROB	12.03 284	32.81 305	1.72 232	20.74 293	2.64 260	5.90 284	1.72 224	4.06 279	1.35 206	3.76 260	6.53 259	2.75 230	42.83 296	0.54 144	50.83 288	1.22 87	1.08 166	0.75 105	18.95 269	1.00 164	12.75 265	11.49 249	1.29 235	1.26 218	22.72 299	11.17 282	31.24 303	31.81 302

SGM+DAISY	11.81 283	3.22 266	3.47 275	3.83 265	3.15 275	4.25 270	3.52 255	7.70 296	10.88 297	5.57 298	9.00 291	9.94 286	13.12 280	1.74 254	22.71 249	18.99 298	3.23 249	2.28 271	15.35 267	8.91 294	15.05 299	17.02 299	1.32 239	4.58 295	24.50 300	31.01 305	32.60 306	41.83 309

MANE	14.22 290	9.62 298	6.93 297	4.94 278	5.72 293	7.88 292	11.48 288	7.38 294	9.90 293	4.92 281	6.89 274	8.98 279	12.13 276	3.67 274	50.37 283	17.85 297	11.82 282	20.17 305	10.46 256	6.55 283	12.22 258	12.86 282	1.77 253	11.33 302	24.83 301	30.99 304	31.42 304	40.73 307

DeepPrunerF	4.30 225	1.53 235	0.72 99	2.93 260	5.08 290	2.43 254	3.38 253	0.87 79	4.11 273	0.80 95	1.17 169	0.66 55	0.56 91	0.61 166	45.12 272	2.02 178	1.01 156	0.78 115	2.32 114	0.88 148	1.56 107	1.70 84	0.84 211	0.67 158	29.00 302	1.78 211	2.48 172	1.17 144

LE_ROB	28.97 305	25.29 303	36.16 307	34.90 300	56.86 313	18.61 303	58.99 307	32.08 308	41.72 307	5.37 294	27.57 297	46.00 302	49.67 301	13.72 293	14.83 235	3.84 226	5.96 265	1.22 222	46.43 294	36.35 309	10.19 247	11.19 244	48.45 308	22.49 307	30.18 303	31.59 306	31.60 305	40.87 308

HaxPig	44.53 308	46.75 309	47.32 309	47.72 305	48.79 309	47.60 309	48.40 304	49.50 309	47.10 308	49.76 311	50.31 305	49.00 303	45.26 299	54.49 310	41.50 262	40.24 308	50.15 310	52.05 312	44.74 292	43.04 310	46.61 310	44.38 312	51.78 309	45.43 311	33.92 304	25.30 298	28.66 301	22.43 289

DPSM_ROB	21.05 297	17.19 301	22.69 304	10.13 283	9.29 302	13.96 299	14.50 295	11.66 302	15.25 302	9.00 301	8.97 289	10.35 288	13.24 281	19.90 302	59.73 307	26.35 305	18.76 300	21.26 306	14.74 264	15.50 300	28.56 307	27.85 307	7.42 287	16.13 305	34.05 305	39.30 310	37.97 308	44.48 310

DPSM	21.05 297	17.19 301	22.69 304	10.13 283	9.29 302	13.96 299	14.50 295	11.66 302	15.25 302	9.00 301	8.97 289	10.35 288	13.24 281	19.90 302	59.73 307	26.35 305	18.76 300	21.26 306	14.74 264	15.50 300	28.56 307	27.85 307	7.42 287	16.13 305	34.05 305	39.30 310	37.97 308	44.48 310

AVERAGE_ROB	46.12 309	48.49 310	48.31 310	49.34 306	50.25 310	48.63 310	49.80 305	50.74 311	48.67 309	51.68 312	52.55 306	50.28 304	47.20 300	55.70 311	43.00 267	40.99 309	52.42 311	54.59 313	47.27 295	45.45 311	48.77 311	44.06 311	52.90 310	46.98 312	35.80 307	26.72 301	30.77 302	23.81 291

MEDIAN_ROB	49.56 311	51.66 311	50.91 311	52.80 307	53.76 311	52.08 311	53.35 306	54.28 312	52.25 310	54.89 313	55.89 307	53.59 305	50.09 302	58.85 312	46.45 274	44.55 310	55.81 312	57.90 314	50.55 298	48.85 312	52.07 312	46.79 313	56.69 311	50.01 313	39.10 308	30.23 303	33.56 307	31.26 301

TorneroNet	24.73 302	6.18 288	3.52 276	95.34 311	3.93 284	27.05 304	29.02 300	4.44 281	18.13 304	2.20 211	37.99 302	77.85 308	72.31 306	18.15 300	41.78 264	3.07 206	13.11 288	2.35 273	87.85 304	9.06 296	15.44 302	12.17 261	5.94 277	2.64 271	52.32 309	8.18 278	3.59 234	14.11 274

PML	39.07 306	38.06 307	12.06 300	39.32 302	29.04 306	40.62 308	11.06 287	14.14 304	100.08 313	27.87 307	166.26 314	107.74 311	159.39 313	13.53 292	15.41 236	10.75 277	35.75 308	8.64 296	42.84 290	10.61 299	14.22 288	16.14 296	5.89 276	7.21 300	53.08 310	13.95 288	42.26 310	19.02 284

BEATNet-Init1	52.60 312	76.96 312	24.06 306	87.02 310	56.48 312	86.86 313	68.77 309	49.65 310	34.71 306	11.93 303	56.24 308	64.63 306	78.72 307	9.65 287	58.40 305	51.35 311	32.72 306	23.00 308	101.24 307	71.98 314	46.49 309	39.72 310	28.67 305	24.23 308	59.12 311	38.23 309	77.99 312	61.49 312

CasAABBNet	42.72 307	34.60 306	45.66 308	20.17 292	18.55 305	28.05 305	29.13 301	23.25 307	30.69 305	18.73 306	18.11 295	20.72 296	37.90 295	39.93 308	120.54 314	52.80 312	37.72 309	42.56 311	29.30 280	30.56 308	57.58 313	56.66 314	14.58 303	32.34 310	68.46 312	79.09 313	76.31 311	89.48 313

DPSimNet_ROB	111.84 313	179.62 314	74.81 312	195.40 314	165.93 314	136.63 314	98.05 314	126.48 314	138.79 314	82.31 314	148.57 313	159.77 312	157.57 312	78.29 313	64.65 310	40.10 307	142.61 314	34.98 310	195.20 313	69.76 313	154.10 314	32.63 309	82.12 313	98.24 314	71.10 313	51.68 312	117.83 313	122.56 314

XX-Stereo	11.10 278	0.72 57	1.24 206	1.04 184	0.52 94	0.80 160	0.84 170	1.13 108	0.51 96	4.53 273	6.79 266	1.54 181	1.06 199	0.42 102	2.78 156	5.82 255	0.96 144	0.94 165	6.43 215	0.91 151	6.26 186	8.36 189	0.58 140	0.43 70	237.38 314	1.38 169	2.64 192	3.61 229

ASD4																								105.89 315

Low-res two-view benchmark