Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 14	0.04 6	0.02 1	0.03 1	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 3	0.03 1

CoSv	0.04 2	0.04 8	0.03 2	0.03 6	0.03 9	0.05 20	0.03 14	0.05 15	0.04 13	0.04 5	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.07 6	0.04 2	0.08 12	0.04 2	0.06 5	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 16	0.05 4	0.07 11	0.04 3

MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 6	0.03 9	0.02 1	0.02 3	0.04 6	0.05 17	0.04 5	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.07 6	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 4	0.04 2	0.04 1	0.06 8	0.04 3

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 8	0.03 2	0.04 12	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.04 5	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.07 6	0.05 3	0.06 4	0.05 7	0.06 5	0.05 4	0.03 13	0.03 4	0.05 5	0.05 4	0.05 3	0.04 3

GREAT-IGEV	0.05 8	0.04 8	0.03 2	0.03 6	0.02 1	0.04 12	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 5	0.05 12	0.08 24	0.02 1	0.02 2	0.11 16	0.09 9	0.07 6	0.05 3	0.07 8	0.05 7	0.06 5	0.10 31	0.03 13	0.03 4	0.06 11	0.06 11	0.08 19	0.04 3

AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 6	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.05 17	0.04 5	0.06 19	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.06 1	0.05 1	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 4	0.03 1	0.05 4	0.03 1	0.04 3

AIO-test1	0.05 8	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.06 20	0.06 24	0.06 20	0.06 19	0.06 16	0.02 1	0.03 18	0.09 7	0.09 9	0.06 3	0.05 3	0.05 1	0.05 7	0.05 2	0.06 8	0.02 3	0.03 4	0.04 2	0.05 4	0.04 2	0.04 3

ProNet	0.04 2	0.04 8	0.04 12	0.03 6	0.02 1	0.04 12	0.04 27	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 19	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.06 5	0.03 1	0.03 13	0.03 4	0.05 5	0.04 1	0.05 3	0.04 3

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 24	0.10 17	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.01 1	0.02 1	0.06 11	0.05 4	0.05 3	0.04 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
IGEV-Stereo++	0.06 16	0.05 14	0.04 12	0.05 20	0.05 22	0.04 12	0.02 3	0.05 15	0.05 17	0.05 14	0.05 12	0.05 11	0.04 21	0.03 18	0.09 7	0.09 9	0.07 6	0.06 10	0.08 12	0.05 7	0.07 9	0.12 39	0.04 23	0.03 4	0.05 5	0.07 14	0.08 19	0.05 12

AIO-Stereo	0.05 8	0.05 14	0.04 12	0.04 12	0.04 17	0.04 12	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 10	0.04 4	0.03 13	0.02 2	0.09 7	0.09 9	0.07 6	0.06 10	0.09 20	0.06 14	0.07 9	0.06 8	0.03 13	0.03 4	0.05 5	0.05 4	0.07 11	0.04 3

RSM	0.05 8	0.05 14	0.04 12	0.04 12	0.04 17	0.05 20	0.03 14	0.04 6	0.03 5	0.04 5	0.05 12	0.06 16	0.03 13	0.02 2	0.10 12	0.09 9	0.07 6	0.06 10	0.07 8	0.06 14	0.08 13	0.06 8	0.02 3	0.04 17	0.06 11	0.06 11	0.07 11	0.05 12

MoCha-V2	0.05 8	0.04 8	0.03 2	0.04 12	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 5	0.05 12	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 12	0.08 6	0.07 6	0.06 10	0.08 12	0.06 14	0.07 9	0.07 13	0.03 13	0.03 4	0.05 5	0.05 4	0.05 3	0.03 1

RAFT	0.07 21	0.04 8	0.06 26	0.05 20	0.03 9	0.06 27	0.03 14	0.10 29	0.05 17	0.06 20	0.07 27	0.08 24	0.05 27	0.02 2	0.10 12	0.08 6	0.08 16	0.06 10	0.08 12	0.06 14	0.08 13	0.09 27	0.02 3	0.04 17	0.13 49	0.14 58	0.16 50	0.15 59

MM-Stereo_test2	0.05 8	0.05 14	0.04 12	0.04 12	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.05 14	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.03 18	0.09 7	0.09 9	0.07 6	0.07 15	0.07 8	0.06 14	0.08 13	0.10 31	0.04 23	0.03 4	0.05 5	0.09 26	0.06 8	0.05 12

GIP-stereo	0.06 16	0.05 14	0.04 12	0.04 12	0.03 9	0.04 12	0.03 14	0.03 1	0.03 5	0.05 14	0.04 10	0.05 11	0.02 1	0.04 28	0.11 16	0.09 9	0.08 16	0.07 15	0.09 20	0.07 24	0.08 13	0.09 27	0.02 3	0.04 17	0.06 11	0.07 14	0.08 19	0.05 12

U	0.05 8	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 6	0.02 1	0.04 5	0.01 1	0.05 11	0.03 13	0.02 2	0.12 24	0.11 22	0.08 16	0.07 15	0.08 12	0.05 7	0.10 24	0.07 13	0.01 1	0.03 4	0.07 16	0.07 14	0.06 8	0.06 19

RSM++	0.06 16	0.05 14	0.05 21	0.05 20	0.05 22	0.04 12	0.03 14	0.06 20	0.05 17	0.05 14	0.05 12	0.07 22	0.04 21	0.02 2	0.11 16	0.10 17	0.08 16	0.07 15	0.08 12	0.06 14	0.09 21	0.07 13	0.03 13	0.04 17	0.08 19	0.07 14	0.07 11	0.05 12

StereoVision	0.07 21	0.05 14	0.05 21	0.04 12	0.04 17	0.05 20	0.03 14	0.07 23	0.11 81	0.05 14	0.06 19	0.05 11	0.06 34	0.02 2	0.13 27	0.13 35	0.09 21	0.07 15	0.10 23	0.08 35	0.08 13	0.07 13	0.03 13	0.05 24	0.11 35	0.10 32	0.13 40	0.13 44

CroCo-Stereo Lap2	0.05 8	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 20	0.03 4	0.04 4	0.03 13	0.02 2	0.10 12	0.10 17	0.07 6	0.07 15	0.07 8	0.05 7	0.08 13	0.06 8	0.02 3	0.03 4	0.07 16	0.08 22	0.07 11	0.05 12

RAFT + AFF	0.14 57	0.07 23	0.05 21	0.08 49	0.05 22	0.07 35	0.04 27	0.11 34	0.08 37	0.14 44	0.07 27	0.15 57	0.04 21	0.03 18	1.54 262	0.11 22	0.14 39	0.07 15	0.14 39	0.06 14	0.14 36	0.08 22	0.03 13	0.05 24	0.10 29	0.07 14	0.07 11	0.07 21

RAStereo	0.06 16	0.05 14	0.04 12	0.03 6	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.05 15	0.03 5	0.10 30	0.03 4	0.07 22	0.03 13	0.02 2	0.14 31	0.11 22	0.09 21	0.08 22	0.09 20	0.05 7	0.12 32	0.07 13	0.02 3	0.03 4	0.09 24	0.07 14	0.07 11	0.07 21

Occ-G	0.06 16	0.07 23	0.05 21	0.05 20	0.04 17	0.05 20	0.03 14	0.05 15	0.04 13	0.04 5	0.08 35	0.06 16	0.03 13	0.03 18	0.11 16	0.11 22	0.08 16	0.08 22	0.13 36	0.06 14	0.09 21	0.07 13	0.04 23	0.05 24	0.06 11	0.06 11	0.08 19	0.06 19

AEACV	0.07 21	0.08 30	0.04 12	0.05 20	0.05 22	0.04 12	0.03 14	0.05 15	0.03 5	0.05 14	0.05 12	0.06 16	0.03 13	0.03 18	0.17 45	0.13 35	0.09 21	0.08 22	0.12 30	0.07 24	0.10 24	0.10 31	0.03 13	0.04 17	0.08 19	0.12 40	0.07 11	0.05 12

AIO_rvc	0.09 29	0.09 36	0.06 26	0.07 34	0.06 31	0.07 35	0.04 27	0.12 36	0.08 37	0.12 39	0.05 12	0.11 34	0.04 21	0.05 32	0.22 98	0.17 71	0.11 27	0.09 25	0.14 39	0.07 24	0.16 42	0.22 98	0.04 23	0.05 24	0.09 24	0.08 22	0.09 25	0.07 21

AIO_test	0.12 46	0.10 48	0.06 26	0.10 70	0.07 39	0.07 35	0.06 59	0.14 45	0.10 63	0.13 41	0.07 27	0.13 44	0.05 27	0.05 32	0.29 150	0.29 197	0.11 27	0.09 25	0.13 36	0.07 24	0.18 59	0.24 110	0.05 42	0.06 31	0.12 45	0.18 108	0.10 26	0.07 21

DEFOM-Stereo	0.07 21	0.06 22	0.04 12	0.06 30	0.05 22	0.05 20	0.03 14	0.06 20	0.05 17	0.06 20	0.07 27	0.06 16	0.03 13	0.03 18	0.11 16	0.10 17	0.11 27	0.09 25	0.10 23	0.06 14	0.11 27	0.07 13	0.04 23	0.04 17	0.08 19	0.08 22	0.12 37	0.08 26

anonymousdsp	0.08 26	0.07 23	0.06 26	0.06 30	0.05 22	0.06 27	0.04 27	0.10 29	0.06 24	0.11 34	0.10 57	0.08 24	0.04 21	0.05 32	0.13 27	0.12 33	0.11 27	0.09 25	0.13 36	0.08 35	0.14 36	0.15 51	0.04 23	0.05 24	0.08 19	0.07 14	0.11 30	0.07 21

RAFT_CTSACE	0.11 40	0.09 36	0.07 35	0.05 20	0.06 31	0.08 53	0.06 59	0.12 36	0.07 32	0.18 59	0.06 19	0.14 49	0.12 114	0.05 32	0.13 27	0.13 35	0.14 39	0.09 25	0.12 30	0.07 24	0.16 42	0.18 70	0.04 23	0.07 40	0.14 64	0.14 58	0.19 73	0.14 53

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 46	0.11 68	0.09 68	0.08 49	0.07 39	0.08 53	0.05 42	0.21 97	0.09 50	0.23 90	0.09 47	0.18 76	0.06 34	0.05 32	0.16 40	0.14 40	0.14 39	0.09 25	0.21 81	0.08 35	0.17 49	0.13 44	0.05 42	0.08 55	0.17 87	0.13 50	0.20 85	0.14 53

AFF-stereo	0.10 31	0.10 48	0.08 53	0.07 34	0.06 31	0.08 53	0.04 27	0.17 62	0.08 37	0.21 74	0.08 35	0.13 44	0.05 27	0.03 18	0.14 31	0.14 40	0.12 34	0.09 25	0.20 69	0.07 24	0.14 36	0.11 35	0.04 23	0.06 31	0.13 49	0.12 40	0.18 67	0.11 37

delet	0.08 26	0.08 30	0.07 35	0.09 61	0.07 39	0.08 53	0.06 59	0.07 23	0.06 24	0.09 28	0.07 27	0.11 34	0.06 34	0.06 47	0.12 24	0.10 17	0.10 26	0.09 25	0.08 12	0.09 42	0.09 21	0.07 13	0.05 42	0.06 31	0.09 24	0.09 26	0.10 26	0.08 26

TDLM	0.07 21	0.08 30	0.07 35	0.07 34	0.07 39	0.07 35	0.05 42	0.07 23	0.06 24	0.06 20	0.10 57	0.08 24	0.06 34	0.05 32	0.09 7	0.09 9	0.09 21	0.09 25	0.08 12	0.06 14	0.08 13	0.06 8	0.05 42	0.07 40	0.08 19	0.07 14	0.08 19	0.08 26

HUF	0.13 53	0.09 36	0.07 35	0.08 49	0.08 54	0.07 35	0.04 27	0.15 49	0.08 37	0.18 59	0.07 27	0.12 39	0.07 46	0.06 47	0.43 189	0.45 247	0.15 44	0.10 34	0.20 69	0.09 42	0.21 85	0.21 92	0.06 56	0.06 31	0.11 35	0.08 22	0.11 30	0.08 26

IGEV-Stereo+	0.10 31	0.11 68	0.05 21	0.05 20	0.06 31	0.06 27	0.03 14	0.16 56	0.08 37	0.24 110	0.13 86	0.11 34	0.06 34	0.05 32	0.13 27	0.15 51	0.14 39	0.10 34	0.15 42	0.10 50	0.18 59	0.15 51	0.05 42	0.04 17	0.10 29	0.12 40	0.08 19	0.09 33

RAFT+CT+SA	0.12 46	0.10 48	0.09 68	0.08 49	0.06 31	0.07 35	0.06 59	0.19 80	0.09 50	0.16 45	0.08 35	0.18 76	0.16 160	0.05 32	0.17 45	0.17 71	0.12 34	0.10 34	0.17 51	0.09 42	0.17 49	0.23 102	0.04 23	0.08 55	0.15 72	0.14 58	0.18 67	0.17 69

test_5	0.11 40	0.10 48	0.08 53	0.07 34	0.05 22	0.07 35	0.05 42	0.16 56	0.07 32	0.11 34	0.09 47	0.15 57	0.15 153	0.03 18	0.15 36	0.15 51	0.11 27	0.10 34	0.12 30	0.07 24	0.13 33	0.15 51	0.04 23	0.09 78	0.13 49	0.14 58	0.19 73	0.18 75

iRaftStereo_RVC	0.08 26	0.07 23	0.06 26	0.05 20	0.05 22	0.05 20	0.03 14	0.10 29	0.05 17	0.10 30	0.09 47	0.10 30	0.05 27	0.04 28	0.11 16	0.11 22	0.13 37	0.10 34	0.12 30	0.07 24	0.15 40	0.11 35	0.04 23	0.05 24	0.10 29	0.09 26	0.11 30	0.08 26

HCRNet	0.15 66	0.19 187	0.08 53	0.23 191	0.09 66	0.16 137	0.09 108	0.16 56	0.06 24	0.49 267	0.16 111	0.25 130	0.08 62	0.09 89	0.43 189	0.11 22	0.16 48	0.10 34	0.21 81	0.09 42	0.13 33	0.08 22	0.11 146	0.07 40	0.09 24	0.09 26	0.14 43	0.11 37

CASnet	0.15 66	0.12 83	0.08 53	0.10 70	0.11 97	0.14 117	0.06 59	0.23 115	0.12 103	0.28 158	0.15 101	0.23 115	0.10 78	0.09 89	0.19 60	0.15 51	0.20 86	0.11 40	0.26 117	0.11 62	0.34 153	0.19 84	0.07 71	0.08 55	0.16 76	0.12 40	0.20 85	0.17 69
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.12 46	0.08 30	0.07 35	0.07 34	0.07 39	0.06 27	0.04 27	0.15 49	0.10 63	0.22 81	0.10 57	0.13 44	0.07 46	0.07 55	0.15 36	0.15 51	0.18 66	0.11 40	0.20 69	0.10 50	0.20 77	0.28 135	0.05 42	0.07 40	0.12 45	0.13 50	0.15 45	0.10 35

AASNet	0.10 31	0.10 48	0.07 35	0.10 70	0.10 85	0.11 88	0.08 94	0.11 34	0.06 24	0.10 30	0.11 70	0.10 30	0.06 34	0.07 55	0.14 31	0.11 22	0.13 37	0.11 40	0.11 26	0.09 42	0.11 27	0.12 39	0.06 56	0.08 55	0.11 35	0.10 32	0.10 26	0.08 26

MMNet	0.10 31	0.09 36	0.07 35	0.10 70	0.08 54	0.09 67	0.06 59	0.10 29	0.08 37	0.08 26	0.09 47	0.12 39	0.06 34	0.08 64	0.22 98	0.11 22	0.12 34	0.11 40	0.12 30	0.09 42	0.11 27	0.08 22	0.06 56	0.08 55	0.10 29	0.11 35	0.13 40	0.12 40

CVANet_RVC	0.10 31	0.12 83	0.11 103	0.13 107	0.09 66	0.11 88	0.08 94	0.12 36	0.08 37	0.09 28	0.14 93	0.10 30	0.07 46	0.07 55	0.11 16	0.11 22	0.11 27	0.11 40	0.11 26	0.08 35	0.11 27	0.08 22	0.06 56	0.08 55	0.11 35	0.09 26	0.11 30	0.12 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 40	0.08 30	0.06 26	0.07 34	0.07 39	0.07 35	0.03 14	0.16 56	0.09 50	0.24 110	0.09 47	0.10 30	0.06 34	0.05 32	0.15 36	0.17 71	0.17 55	0.12 45	0.16 45	0.10 50	0.24 111	0.17 64	0.04 23	0.05 24	0.10 29	0.11 35	0.13 40	0.09 33

plain	0.10 31	0.09 36	0.07 35	0.06 30	0.06 31	0.07 35	0.04 27	0.13 41	0.06 24	0.16 45	0.06 19	0.11 34	0.04 21	0.04 28	0.16 40	0.16 63	0.16 48	0.12 45	0.15 42	0.08 35	0.15 40	0.11 35	0.04 23	0.07 40	0.12 45	0.12 40	0.12 37	0.14 53

MaDis-Stereo	0.10 31	0.07 23	0.07 35	0.04 12	0.04 17	0.04 12	0.04 27	0.09 27	0.07 32	0.11 34	0.07 27	0.13 44	0.06 34	0.03 18	0.14 31	0.14 40	0.15 44	0.12 45	0.15 42	0.07 24	0.16 42	0.13 44	0.03 13	0.06 31	0.14 64	0.20 124	0.16 50	0.19 94

UniTT-Stereo	0.11 40	0.07 23	0.06 26	0.05 20	0.05 22	0.06 27	0.04 27	0.10 29	0.07 32	0.13 41	0.06 19	0.12 39	0.12 114	0.08 64	0.18 56	0.14 40	0.16 48	0.12 45	0.19 62	0.09 42	0.17 49	0.12 39	0.07 71	0.06 31	0.12 45	0.19 115	0.10 26	0.13 44

MIM_Stereo	0.11 40	0.09 36	0.07 35	0.08 49	0.07 39	0.09 67	0.04 27	0.13 41	0.06 24	0.19 66	0.08 35	0.11 34	0.05 27	0.05 32	0.16 40	0.15 51	0.17 55	0.12 45	0.20 69	0.10 50	0.18 59	0.15 51	0.04 23	0.07 40	0.11 35	0.10 32	0.15 45	0.10 35

anonymousdsp2	0.13 53	0.12 83	0.09 68	0.09 61	0.08 54	0.10 72	0.07 76	0.18 71	0.08 37	0.20 70	0.16 111	0.15 57	0.07 46	0.07 55	0.15 36	0.15 51	0.17 55	0.12 45	0.23 96	0.11 62	0.19 68	0.21 92	0.07 71	0.08 55	0.13 49	0.11 35	0.18 67	0.12 40

TestStereo1	0.14 57	0.12 83	0.08 53	0.07 34	0.07 39	0.08 53	0.07 76	0.14 45	0.10 63	0.17 52	0.09 47	0.14 49	0.17 170	0.05 32	0.23 108	0.17 71	0.16 48	0.12 45	0.19 62	0.10 50	0.19 68	0.24 110	0.04 23	0.07 40	0.18 101	0.17 93	0.26 130	0.20 100

TESTraft	0.13 53	0.11 68	0.08 53	0.07 34	0.07 39	0.07 35	0.07 76	0.15 49	0.11 81	0.16 45	0.10 57	0.14 49	0.16 160	0.05 32	0.24 124	0.17 71	0.15 44	0.12 45	0.18 54	0.10 50	0.18 59	0.22 98	0.04 23	0.08 55	0.17 87	0.17 93	0.23 100	0.19 94

SA-5K	0.14 57	0.12 83	0.08 53	0.07 34	0.07 39	0.08 53	0.07 76	0.14 45	0.10 63	0.17 52	0.09 47	0.14 49	0.17 170	0.05 32	0.23 108	0.17 71	0.16 48	0.12 45	0.19 62	0.10 50	0.19 68	0.24 110	0.04 23	0.07 40	0.18 101	0.17 93	0.26 130	0.20 100

test_4	0.14 57	0.09 36	0.10 79	0.07 34	0.07 39	0.05 20	0.05 42	0.17 62	0.11 81	0.24 110	0.08 35	0.15 57	0.08 62	0.07 55	0.19 60	0.18 92	0.18 66	0.12 45	0.17 51	0.11 62	0.23 107	0.27 127	0.04 23	0.09 78	0.14 64	0.20 124	0.26 130	0.23 125

CREStereo++_RVC	0.18 102	0.12 83	0.10 79	0.11 87	0.12 111	0.11 88	0.08 94	0.23 115	0.12 103	0.28 158	0.13 86	0.22 111	0.19 189	0.10 106	0.22 98	0.22 149	0.24 136	0.12 45	0.22 90	0.11 62	0.34 153	0.25 116	0.07 71	0.09 78	0.19 106	0.15 73	0.62 250	0.23 125
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
raft+_RVC	0.12 46	0.10 48	0.08 53	0.09 61	0.08 54	0.09 67	0.06 59	0.18 71	0.09 50	0.22 81	0.12 76	0.15 57	0.07 46	0.06 47	0.16 40	0.14 40	0.16 48	0.12 45	0.20 69	0.09 42	0.19 68	0.17 64	0.05 42	0.07 40	0.14 64	0.13 50	0.16 50	0.13 44

AANet_RVC	0.09 29	0.08 30	0.08 53	0.07 34	0.09 66	0.06 27	0.06 59	0.09 27	0.09 50	0.08 26	0.09 47	0.08 24	0.07 46	0.06 47	0.14 31	0.11 22	0.11 27	0.12 45	0.11 26	0.10 50	0.10 24	0.09 27	0.07 71	0.08 55	0.11 35	0.12 40	0.12 37	0.14 53

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 46	0.09 36	0.06 26	0.06 30	0.07 39	0.06 27	0.04 27	0.17 62	0.08 37	0.24 110	0.08 35	0.14 49	0.06 34	0.06 47	0.17 45	0.14 40	0.18 66	0.13 58	0.18 54	0.10 50	0.23 107	0.23 102	0.06 56	0.06 31	0.10 29	0.13 50	0.14 43	0.16 64

trnet	0.16 81	0.13 102	0.10 79	0.11 87	0.10 85	0.10 72	0.06 59	0.24 131	0.09 50	0.28 158	0.12 76	0.26 142	0.11 101	0.10 106	0.20 73	0.22 149	0.25 148	0.13 58	0.21 81	0.13 85	0.32 142	0.20 89	0.08 95	0.09 78	0.17 87	0.17 93	0.24 110	0.23 125

MIF-Stereo (partial)	0.10 31	0.09 36	0.08 53	0.07 34	0.06 31	0.07 35	0.04 27	0.12 36	0.09 50	0.12 39	0.07 27	0.09 29	0.07 46	0.05 32	0.18 56	0.15 51	0.16 48	0.13 58	0.14 39	0.08 35	0.16 42	0.10 31	0.04 23	0.08 55	0.13 49	0.11 35	0.16 50	0.13 44

iinet-f	0.17 94	0.14 122	0.10 79	0.12 100	0.09 66	0.14 117	0.09 108	0.15 49	0.10 63	0.23 90	0.25 170	0.18 76	0.15 153	0.08 64	0.33 167	0.19 110	0.20 86	0.13 58	0.36 166	0.16 137	0.20 77	0.21 92	0.08 95	0.09 78	0.17 87	0.14 58	0.25 121	0.17 69

s12784h	0.22 144	0.16 148	0.13 132	0.19 169	0.14 138	0.12 102	0.08 94	0.24 131	0.11 81	0.29 174	0.16 111	0.27 152	0.15 153	0.10 106	0.22 98	0.26 183	0.26 161	0.13 58	0.29 141	0.12 69	0.50 221	0.30 143	0.08 95	0.10 105	0.24 162	0.21 134	0.65 255	0.47 214

TestStereo	0.17 94	0.17 160	0.14 140	0.15 133	0.11 97	0.15 130	0.11 126	0.25 148	0.13 123	0.30 177	0.15 101	0.25 130	0.11 101	0.08 64	0.19 60	0.14 40	0.23 125	0.13 58	0.27 125	0.13 85	0.27 129	0.15 51	0.09 109	0.14 161	0.21 126	0.15 73	0.21 90	0.19 94

GMStereo	0.16 81	0.16 148	0.09 68	0.14 118	0.13 123	0.15 130	0.11 126	0.22 104	0.12 103	0.19 66	0.15 101	0.25 130	0.13 131	0.09 89	0.17 45	0.14 40	0.21 100	0.13 58	0.26 117	0.15 123	0.20 77	0.12 39	0.09 109	0.11 116	0.18 101	0.15 73	0.23 100	0.15 59
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.17 94	0.13 102	0.11 103	0.11 87	0.10 85	0.10 72	0.06 59	0.24 131	0.10 63	0.27 144	0.12 76	0.26 142	0.11 101	0.10 106	0.22 98	0.26 183	0.26 161	0.13 58	0.21 81	0.14 109	0.36 167	0.24 110	0.08 95	0.09 78	0.17 87	0.17 93	0.23 100	0.22 117
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.18 102	0.15 140	0.11 103	0.14 118	0.11 97	0.09 67	0.09 108	0.22 104	0.10 63	0.29 174	0.11 70	0.25 130	0.08 62	0.09 89	0.24 124	0.27 189	0.24 136	0.13 58	0.28 132	0.13 85	0.35 163	0.24 110	0.09 109	0.08 55	0.22 133	0.17 93	0.23 100	0.25 145

RASNet	0.15 66	0.14 122	0.14 140	0.13 107	0.11 97	0.12 102	0.10 117	0.24 131	0.12 103	0.22 81	0.14 93	0.18 76	0.12 114	0.09 89	0.16 40	0.18 92	0.19 77	0.13 58	0.16 45	0.10 50	0.22 95	0.16 58	0.07 71	0.14 161	0.16 76	0.16 86	0.26 130	0.22 117

RYNet	0.15 66	0.07 23	0.06 26	0.05 20	0.06 31	0.06 27	0.04 27	0.07 23	0.13 123	0.06 20	0.06 19	0.06 16	0.05 27	0.04 28	1.96 282	0.11 22	0.09 21	0.13 58	0.10 23	0.07 24	0.08 13	0.07 13	0.13 168	0.06 31	0.09 24	0.22 142	0.11 30	0.08 26

castereo++	0.17 94	0.11 68	0.09 68	0.12 100	0.09 66	0.10 72	0.06 59	0.22 104	0.12 103	0.27 144	0.11 70	0.27 152	0.10 78	0.08 64	0.17 45	0.21 135	0.24 136	0.14 69	0.25 115	0.13 85	0.44 198	0.31 148	0.08 95	0.10 105	0.17 87	0.17 93	0.36 188	0.19 94

castereo	0.17 94	0.12 83	0.10 79	0.10 70	0.10 85	0.11 88	0.06 59	0.22 104	0.13 123	0.26 134	0.14 93	0.23 115	0.08 62	0.07 55	0.19 60	0.22 149	0.25 148	0.14 69	0.28 132	0.13 85	0.45 200	0.34 161	0.07 71	0.09 78	0.19 106	0.20 124	0.19 73	0.20 100

GCAP-BAT	0.18 102	0.10 48	0.07 35	0.08 49	0.09 66	0.07 35	0.05 42	0.20 82	0.11 81	0.25 122	0.08 35	0.25 130	0.07 46	0.08 64	0.17 45	0.19 110	1.29 288	0.14 69	0.24 103	0.13 85	0.38 173	0.18 70	0.07 71	0.07 40	0.13 49	0.14 58	0.16 50	0.18 75

test_for_model	0.18 102	0.10 48	0.07 35	0.08 49	0.09 66	0.07 35	0.05 42	0.20 82	0.11 81	0.25 122	0.08 35	0.25 130	0.07 46	0.08 64	0.17 45	0.19 110	1.29 288	0.14 69	0.24 103	0.13 85	0.38 173	0.18 70	0.07 71	0.07 40	0.13 49	0.14 58	0.16 50	0.18 75

testlalala2	0.18 102	0.10 48	0.07 35	0.08 49	0.09 66	0.07 35	0.05 42	0.20 82	0.11 81	0.25 122	0.08 35	0.25 130	0.07 46	0.08 64	0.17 45	0.19 110	1.29 288	0.14 69	0.24 103	0.13 85	0.38 173	0.18 70	0.07 71	0.07 40	0.13 49	0.14 58	0.16 50	0.18 75

testlalala	0.18 102	0.10 48	0.07 35	0.08 49	0.09 66	0.07 35	0.05 42	0.20 82	0.11 81	0.25 122	0.08 35	0.25 130	0.07 46	0.08 64	0.17 45	0.19 110	1.29 288	0.14 69	0.24 103	0.13 85	0.38 173	0.18 70	0.07 71	0.07 40	0.13 49	0.14 58	0.16 50	0.18 75

testlalala_base	0.18 102	0.10 48	0.07 35	0.08 49	0.09 66	0.07 35	0.05 42	0.20 82	0.11 81	0.25 122	0.08 35	0.25 130	0.07 46	0.08 64	0.17 45	0.19 110	1.29 288	0.14 69	0.24 103	0.13 85	0.38 173	0.18 70	0.07 71	0.07 40	0.13 49	0.14 58	0.16 50	0.18 75

GCAP-Stereo	0.18 102	0.10 48	0.07 35	0.08 49	0.09 66	0.07 35	0.05 42	0.20 82	0.11 81	0.25 122	0.08 35	0.25 130	0.07 46	0.08 64	0.17 45	0.19 110	1.29 288	0.14 69	0.24 103	0.13 85	0.38 173	0.18 70	0.07 71	0.07 40	0.13 49	0.14 58	0.16 50	0.18 75

CAS	0.14 57	0.11 68	0.08 53	0.09 61	0.08 54	0.08 53	0.05 42	0.17 62	0.10 63	0.17 52	0.16 111	0.15 57	0.10 78	0.10 106	0.20 73	0.18 92	0.17 55	0.14 69	0.19 62	0.11 62	0.22 95	0.23 102	0.07 71	0.08 55	0.17 87	0.16 86	0.17 63	0.23 125

IER	0.15 66	0.11 68	0.10 79	0.12 100	0.10 85	0.12 102	0.08 94	0.17 62	0.10 63	0.18 59	0.17 121	0.20 89	0.10 78	0.11 117	0.47 198	0.15 51	0.18 66	0.14 69	0.16 45	0.11 62	0.16 42	0.12 39	0.09 109	0.09 78	0.14 64	0.16 86	0.19 73	0.18 75

CIPLG	0.15 66	0.11 68	0.08 53	0.10 70	0.09 66	0.11 88	0.08 94	0.23 115	0.09 50	0.23 90	0.14 93	0.20 89	0.10 78	0.12 138	0.23 108	0.17 71	0.21 100	0.14 69	0.21 81	0.13 85	0.22 95	0.28 135	0.06 56	0.09 78	0.16 76	0.12 40	0.21 90	0.13 44

dd	0.19 119	0.17 160	0.10 79	0.34 228	0.12 111	0.24 197	0.11 126	0.21 97	0.10 63	0.22 81	0.10 57	0.37 204	0.10 78	0.09 89	0.37 178	0.17 71	0.28 183	0.14 69	0.35 162	0.14 109	0.19 68	0.14 48	0.09 109	0.13 151	0.21 126	0.15 73	0.26 130	0.21 108

IPLGR_C	0.15 66	0.11 68	0.08 53	0.10 70	0.09 66	0.11 88	0.08 94	0.23 115	0.09 50	0.23 90	0.14 93	0.20 89	0.10 78	0.12 138	0.21 85	0.17 71	0.21 100	0.14 69	0.21 81	0.13 85	0.22 95	0.28 135	0.06 56	0.09 78	0.16 76	0.12 40	0.21 90	0.14 53

GMOStereo	0.16 81	0.12 83	0.10 79	0.10 70	0.08 54	0.10 72	0.07 76	0.23 115	0.12 103	0.28 158	0.10 57	0.21 101	0.13 131	0.08 64	0.20 73	0.18 92	0.21 100	0.14 69	0.23 96	0.13 85	0.26 121	0.36 166	0.05 42	0.08 55	0.22 133	0.19 115	0.24 110	0.18 75

error version	0.16 81	0.12 83	0.10 79	0.10 70	0.08 54	0.10 72	0.07 76	0.23 115	0.12 103	0.28 158	0.10 57	0.21 101	0.13 131	0.08 64	0.20 73	0.18 92	0.21 100	0.14 69	0.23 96	0.13 85	0.26 121	0.36 166	0.05 42	0.08 55	0.22 133	0.19 115	0.24 110	0.18 75

test-v	0.16 81	0.12 83	0.10 79	0.10 70	0.08 54	0.10 72	0.07 76	0.23 115	0.12 103	0.28 158	0.10 57	0.21 101	0.13 131	0.08 64	0.20 73	0.18 92	0.21 100	0.14 69	0.23 96	0.13 85	0.26 121	0.36 166	0.05 42	0.08 55	0.22 133	0.19 115	0.24 110	0.18 75

ACRE	0.15 66	0.11 68	0.08 53	0.10 70	0.09 66	0.11 88	0.08 94	0.23 115	0.09 50	0.23 90	0.15 101	0.20 89	0.10 78	0.12 138	0.21 85	0.17 71	0.21 100	0.14 69	0.21 81	0.13 85	0.22 95	0.27 127	0.06 56	0.09 78	0.16 76	0.12 40	0.21 90	0.13 44

AnonymousM	0.19 119	0.09 36	0.07 35	0.09 61	0.07 39	0.08 53	0.05 42	0.20 82	0.09 50	0.23 90	0.14 93	0.16 66	0.07 46	0.09 89	0.23 108	0.23 160	0.23 125	0.14 69	0.20 69	0.15 123	0.32 142	0.26 121	0.07 71	0.08 55	0.11 35	0.17 93	0.54 236	0.97 258

test-2	0.16 81	0.12 83	0.10 79	0.10 70	0.08 54	0.10 72	0.07 76	0.23 115	0.12 103	0.28 158	0.10 57	0.21 101	0.13 131	0.08 64	0.20 73	0.18 92	0.21 100	0.14 69	0.23 96	0.13 85	0.26 121	0.36 166	0.05 42	0.08 55	0.22 133	0.19 115	0.24 110	0.18 75

ADLNet	0.21 139	0.17 160	0.12 120	0.16 143	0.14 138	0.18 152	0.15 160	0.20 82	0.11 81	0.17 52	0.15 101	0.33 194	0.13 131	0.31 241	1.12 252	0.15 51	0.20 86	0.14 69	0.18 54	0.13 85	0.16 42	0.18 70	0.15 183	0.09 78	0.17 87	0.18 108	0.19 73	0.17 69

FINET	0.16 81	0.15 140	0.15 152	0.16 143	0.12 111	0.13 111	0.14 152	0.18 71	0.15 148	0.17 52	0.15 101	0.18 76	0.12 114	0.11 117	0.23 108	0.18 92	0.19 77	0.14 69	0.23 96	0.12 69	0.18 59	0.14 48	0.12 161	0.12 134	0.16 76	0.16 86	0.18 67	0.16 64

DMCA	0.11 40	0.09 36	0.10 79	0.08 49	0.09 66	0.08 53	0.09 108	0.13 41	0.10 63	0.11 34	0.13 86	0.12 39	0.08 62	0.09 89	0.20 73	0.14 40	0.15 44	0.14 69	0.12 30	0.10 50	0.14 36	0.09 27	0.08 95	0.08 55	0.11 35	0.13 50	0.11 30	0.12 40

GANet	0.10 31	0.10 48	0.09 68	0.10 70	0.10 85	0.12 102	0.09 108	0.13 41	0.08 37	0.10 30	0.10 57	0.14 49	0.06 34	0.06 47	0.11 16	0.12 33	0.14 39	0.14 69	0.11 26	0.07 24	0.11 27	0.08 22	0.08 95	0.08 55	0.11 35	0.09 26	0.11 30	0.11 37

HITNet	0.14 57	0.11 68	0.10 79	0.11 87	0.10 85	0.10 72	0.07 76	0.18 71	0.11 81	0.24 110	0.13 86	0.18 76	0.10 78	0.09 89	0.20 73	0.14 40	0.17 55	0.14 69	0.16 45	0.10 50	0.20 77	0.22 98	0.08 95	0.09 78	0.15 72	0.14 58	0.24 110	0.18 75
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
Reg-Stereo(zero)	0.24 160	0.13 102	0.14 140	0.13 107	0.11 97	0.14 117	0.11 126	0.32 216	0.15 148	0.34 204	0.56 252	0.30 181	0.12 114	0.16 185	0.19 60	0.31 204	0.25 148	0.15 93	0.42 176	0.17 145	0.34 153	0.49 215	0.10 128	0.11 116	0.20 117	0.24 154	0.38 198	0.37 189

HI	0.24 160	0.13 102	0.14 140	0.13 107	0.11 97	0.14 117	0.11 126	0.32 216	0.15 148	0.34 204	0.56 252	0.30 181	0.12 114	0.16 185	0.19 60	0.31 204	0.25 148	0.15 93	0.42 176	0.17 145	0.34 153	0.49 215	0.10 128	0.11 116	0.20 117	0.24 154	0.38 198	0.37 189

MGS-Stereo	0.15 66	0.12 83	0.08 53	0.07 34	0.07 39	0.07 35	0.05 42	0.16 56	0.07 32	0.13 41	0.10 57	0.13 44	0.06 34	0.08 64	0.98 247	0.13 35	0.19 77	0.15 93	0.18 54	0.12 69	0.19 68	0.16 58	0.07 71	0.08 55	0.13 49	0.12 40	0.17 63	0.15 59

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 66	0.11 68	0.10 79	0.11 87	0.08 54	0.09 67	0.05 42	0.18 71	0.17 169	0.23 90	0.18 124	0.18 76	0.10 78	0.09 89	0.19 60	0.17 71	0.19 77	0.15 93	0.18 54	0.12 69	0.19 68	0.26 121	0.07 71	0.09 78	0.16 76	0.22 142	0.16 50	0.21 108

4D-IteraStereo	0.14 57	0.10 48	0.09 68	0.10 70	0.08 54	0.08 53	0.05 42	0.21 97	0.12 103	0.26 134	0.12 76	0.20 89	0.08 62	0.07 55	0.19 60	0.18 92	0.20 86	0.15 93	0.22 90	0.12 69	0.27 129	0.29 140	0.05 42	0.08 55	0.14 64	0.14 58	0.19 73	0.13 44

LoS	0.22 144	0.15 140	0.11 103	0.13 107	0.14 138	0.12 102	0.08 94	0.60 263	0.11 81	0.37 230	0.38 220	0.36 202	0.13 131	0.11 117	0.23 108	0.25 175	0.26 161	0.15 93	0.26 117	0.15 123	0.42 191	0.33 155	0.09 109	0.09 78	0.25 169	0.19 115	0.25 121	0.28 163
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.18 102	0.10 48	0.10 79	0.09 61	0.11 97	0.10 72	0.05 42	0.42 239	0.10 63	0.20 70	0.27 186	0.23 115	0.10 78	0.12 138	0.26 140	0.23 160	0.25 148	0.15 93	0.20 69	0.13 85	0.45 200	0.26 121	0.09 109	0.08 55	0.19 106	0.15 73	0.19 73	0.24 138

SA	0.15 66	0.13 102	0.09 68	0.09 61	0.08 54	0.11 88	0.06 59	0.21 97	0.10 63	0.23 90	0.09 47	0.23 115	0.07 46	0.07 55	0.19 60	0.18 92	0.18 66	0.15 93	0.24 103	0.12 69	0.20 77	0.26 121	0.05 42	0.09 78	0.20 117	0.20 124	0.27 145	0.23 125

GLC_STEREO	0.18 102	0.15 140	0.16 163	0.15 133	0.14 138	0.14 117	0.11 126	0.26 161	0.10 63	0.28 158	0.18 124	0.20 89	0.10 78	0.11 117	0.19 60	0.19 110	0.28 183	0.15 93	0.24 103	0.14 109	0.37 170	0.23 102	0.09 109	0.10 105	0.19 106	0.13 50	0.30 164	0.18 75

test-3	0.18 102	0.11 68	0.09 68	0.11 87	0.12 111	0.10 72	0.07 76	0.25 148	0.10 63	0.27 144	0.11 70	0.29 169	0.11 101	0.08 64	0.23 108	0.19 110	0.23 125	0.15 93	0.47 187	0.15 123	0.33 146	0.46 201	0.06 56	0.09 78	0.16 76	0.14 58	0.25 121	0.23 125

test_1	0.18 102	0.11 68	0.09 68	0.11 87	0.12 111	0.10 72	0.07 76	0.25 148	0.10 63	0.27 144	0.11 70	0.29 169	0.11 101	0.08 64	0.23 108	0.19 110	0.23 125	0.15 93	0.47 187	0.15 123	0.33 146	0.46 201	0.06 56	0.09 78	0.16 76	0.14 58	0.25 121	0.23 125

test_3	0.19 119	0.12 83	0.11 103	0.11 87	0.12 111	0.10 72	0.07 76	0.25 148	0.12 103	0.28 158	0.12 76	0.31 188	0.14 147	0.08 64	0.25 136	0.20 124	0.23 125	0.15 93	0.47 187	0.16 137	0.35 163	0.46 201	0.06 56	0.11 116	0.19 106	0.19 115	0.27 145	0.25 145

raftrobust	0.15 66	0.12 83	0.11 103	0.11 87	0.10 85	0.08 53	0.06 59	0.22 104	0.09 50	0.27 144	0.13 86	0.19 84	0.08 62	0.08 64	0.21 85	0.18 92	0.21 100	0.15 93	0.28 132	0.13 85	0.25 116	0.23 102	0.08 95	0.08 55	0.19 106	0.17 93	0.17 63	0.16 64

ARAFT	0.12 46	0.09 36	0.07 35	0.09 61	0.07 39	0.08 53	0.04 27	0.14 45	0.08 37	0.21 74	0.10 57	0.17 70	0.05 27	0.05 32	0.18 56	0.14 40	0.18 66	0.15 93	0.20 69	0.08 35	0.20 77	0.18 70	0.05 42	0.06 31	0.14 64	0.11 35	0.18 67	0.13 44

UPFNet	0.13 53	0.11 68	0.12 120	0.12 100	0.11 97	0.13 111	0.10 117	0.15 49	0.12 103	0.17 52	0.13 86	0.15 57	0.09 71	0.11 117	0.23 108	0.15 51	0.17 55	0.15 93	0.16 45	0.11 62	0.13 33	0.11 35	0.09 109	0.09 78	0.13 49	0.13 50	0.19 73	0.13 44

iResNetv2_ROB	0.20 128	0.14 122	0.11 103	0.17 152	0.13 123	0.17 147	0.11 126	0.26 161	0.12 103	0.26 134	0.20 139	0.27 152	0.19 189	0.10 106	0.42 187	0.16 63	0.20 86	0.15 93	0.35 162	0.15 123	0.33 146	0.18 70	0.12 161	0.14 161	0.20 117	0.17 93	0.30 164	0.19 94

DISCO	0.16 81	0.15 140	0.11 103	0.14 118	0.13 123	0.16 137	0.14 152	0.15 49	0.13 123	0.21 74	0.17 121	0.16 66	0.10 78	0.10 106	0.25 136	0.16 63	0.20 86	0.15 93	0.23 96	0.14 109	0.17 49	0.18 70	0.09 109	0.11 116	0.17 87	0.16 86	0.21 90	0.16 64

DN-CSS_ROB	0.18 102	0.14 122	0.16 163	0.14 118	0.14 138	0.11 88	0.09 108	0.25 148	0.13 123	0.27 144	0.26 179	0.25 130	0.17 170	0.09 89	0.19 60	0.16 63	0.19 77	0.15 93	0.41 173	0.13 85	0.24 111	0.18 70	0.10 128	0.14 161	0.17 87	0.15 73	0.22 96	0.18 75

LoS_RVC	0.16 81	0.13 102	0.10 79	0.07 34	0.09 66	0.08 53	0.06 59	0.17 62	0.11 81	0.23 90	0.16 111	0.17 70	0.11 101	0.09 89	0.21 85	0.22 149	0.17 55	0.16 111	0.24 103	0.12 69	0.33 146	0.31 148	0.08 95	0.09 78	0.20 117	0.15 73	0.16 50	0.20 100

tt_ll	0.16 81	0.13 102	0.10 79	0.07 34	0.09 66	0.08 53	0.06 59	0.17 62	0.11 81	0.23 90	0.16 111	0.17 70	0.11 101	0.09 89	0.21 85	0.22 149	0.17 55	0.16 111	0.24 103	0.12 69	0.33 146	0.31 148	0.08 95	0.09 78	0.20 117	0.15 73	0.16 50	0.20 100

EGLCR-Stereo	0.20 128	0.12 83	0.10 79	0.11 87	0.11 97	0.13 111	0.06 59	0.23 115	0.11 81	0.27 144	0.09 47	0.24 122	0.09 71	0.09 89	0.18 56	0.21 135	0.24 136	0.16 111	0.29 141	0.12 69	0.36 167	0.46 201	0.07 71	0.09 78	0.15 72	0.25 165	0.93 271	0.25 145

IPLG	0.22 144	0.12 83	0.11 103	0.10 70	0.10 85	0.10 72	0.07 76	0.22 104	0.09 50	0.24 110	0.15 101	0.21 101	0.09 71	0.11 117	1.93 280	0.18 92	0.21 100	0.16 111	0.24 103	0.14 109	0.20 77	0.32 152	0.06 56	0.10 105	0.18 101	0.18 108	0.24 110	0.14 53

RP	0.22 144	0.20 192	0.23 214	0.22 183	0.20 185	0.21 178	0.22 193	0.24 131	0.22 190	0.17 52	0.25 170	0.24 122	0.19 189	0.15 179	0.50 206	0.17 71	0.20 86	0.16 111	0.22 90	0.16 137	0.17 49	0.25 116	0.13 168	0.16 180	0.22 133	0.21 134	0.30 164	0.25 145

CFNet	0.16 81	0.15 140	0.12 120	0.18 159	0.15 153	0.14 117	0.11 126	0.23 115	0.12 103	0.21 74	0.16 111	0.29 169	0.14 147	0.11 117	0.21 85	0.13 35	0.20 86	0.16 111	0.18 54	0.12 69	0.17 49	0.13 44	0.08 95	0.12 134	0.20 117	0.17 93	0.22 96	0.21 108

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 102	0.18 174	0.18 183	0.17 152	0.21 191	0.16 137	0.26 215	0.19 80	0.24 200	0.22 81	0.20 139	0.26 142	0.12 114	0.19 204	0.24 124	0.16 63	0.19 77	0.16 111	0.19 62	0.13 85	0.16 42	0.17 64	0.11 146	0.11 116	0.17 87	0.22 142	0.19 73	0.21 108
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.20 128	0.17 160	0.14 140	0.18 159	0.17 167	0.15 130	0.13 145	0.26 161	0.14 138	0.26 134	0.22 156	0.24 122	0.17 170	0.11 117	0.33 167	0.17 71	0.26 161	0.16 111	0.27 125	0.17 145	0.27 129	0.19 84	0.10 128	0.13 151	0.22 133	0.22 142	0.27 145	0.24 138

iResNet_ROB	0.17 94	0.14 122	0.12 120	0.15 133	0.11 97	0.15 130	0.11 126	0.25 148	0.12 103	0.25 122	0.16 111	0.19 84	0.21 196	0.09 89	0.25 136	0.16 63	0.22 117	0.16 111	0.29 141	0.12 69	0.23 107	0.16 58	0.09 109	0.12 134	0.20 117	0.17 93	0.26 130	0.21 108

gcap-zeroshot	0.36 209	0.13 102	0.16 163	0.19 169	0.14 138	0.19 162	0.14 152	0.28 186	0.13 123	0.37 230	0.35 210	0.34 197	0.12 114	0.12 138	0.23 108	0.36 227	0.50 253	0.17 120	3.18 283	0.25 202	0.45 200	0.51 224	0.23 217	0.11 116	0.21 126	0.26 179	0.25 121	0.27 157

IGEV_Zeroshot_test	0.29 187	0.13 102	0.22 211	0.29 212	0.17 167	0.21 178	0.22 193	0.28 186	0.14 138	0.35 217	0.43 232	0.33 194	0.11 101	0.14 167	0.23 108	0.37 232	0.26 161	0.17 120	0.48 195	0.24 195	0.52 224	0.61 252	0.11 146	0.11 116	0.33 218	0.27 185	0.62 250	0.45 211

MSKI-zero shot	0.26 175	0.13 102	0.10 79	0.14 118	0.14 138	0.15 130	0.11 126	0.28 186	0.13 123	0.30 177	0.35 210	0.28 160	0.11 101	0.12 138	0.29 150	0.37 232	0.28 183	0.17 120	0.58 221	0.26 211	0.57 232	0.55 237	0.09 109	0.11 116	0.25 169	0.41 232	0.32 174	0.42 205

Any-RAFT	0.24 160	0.13 102	0.16 163	0.16 143	0.13 123	0.15 130	0.10 117	0.25 148	0.14 138	0.28 158	0.35 210	0.28 160	0.11 101	0.12 138	0.22 98	0.25 175	0.28 183	0.17 120	0.50 203	0.16 137	0.63 246	0.40 183	0.10 128	0.10 105	0.28 194	0.29 197	0.26 130	0.42 205

anonymity	0.53 237	0.11 68	0.19 188	0.16 143	0.14 138	0.16 137	0.10 117	0.29 199	0.13 123	0.34 204	7.32 304	0.30 181	0.13 131	0.12 138	0.21 85	0.37 232	0.27 172	0.17 120	0.44 180	0.23 192	0.43 193	0.54 235	0.11 146	0.12 134	0.34 225	0.43 238	0.71 261	0.44 210

raft_robust	0.18 102	0.13 102	0.10 79	0.14 118	0.09 66	0.11 88	0.08 94	0.25 148	0.12 103	0.30 177	0.10 57	0.24 122	0.14 147	0.10 106	0.24 124	0.21 135	0.21 100	0.17 120	0.34 155	0.14 109	0.27 129	0.31 148	0.06 56	0.10 105	0.22 133	0.21 134	0.24 110	0.21 108

Sa-1000	0.17 94	0.13 102	0.09 68	0.09 61	0.09 66	0.11 88	0.05 42	0.22 104	0.11 81	0.24 110	0.11 70	0.24 122	0.09 71	0.10 106	0.22 98	0.18 92	0.21 100	0.17 120	0.28 132	0.12 69	0.25 116	0.33 155	0.06 56	0.09 78	0.24 162	0.20 124	0.26 130	0.22 117

iRaft-Stereo_20w	0.31 196	0.14 122	0.24 222	0.29 212	0.18 176	0.22 187	0.18 169	0.26 161	0.15 148	0.41 250	0.51 245	0.30 181	0.11 101	0.12 138	0.32 163	0.32 209	0.27 172	0.17 120	0.42 176	0.24 195	0.46 206	0.53 232	0.11 146	0.10 105	0.33 218	0.67 264	0.61 248	0.60 222

UDGNet	0.23 154	0.19 187	0.14 140	0.36 232	0.30 228	0.32 226	0.29 222	0.22 104	0.15 148	0.21 74	0.20 139	0.21 101	0.08 62	0.52 259	0.20 73	0.17 71	0.21 100	0.17 120	0.25 115	0.14 109	0.26 121	0.30 143	0.30 243	0.10 105	0.24 162	0.20 124	0.22 96	0.20 100

dad	0.29 187	0.21 195	0.14 140	0.47 243	0.22 197	0.29 219	0.48 249	0.40 233	0.12 103	0.32 191	0.14 93	0.41 214	0.23 203	0.10 106	0.53 210	0.19 110	0.32 209	0.17 120	0.51 204	0.15 123	0.27 129	0.18 70	0.11 146	0.18 198	0.31 212	0.18 108	0.67 257	0.45 211

MIPNet	0.21 139	0.14 122	0.11 103	0.11 87	0.12 111	0.12 102	0.08 94	0.24 131	0.10 63	0.27 144	0.24 168	0.22 111	0.14 147	0.11 117	0.94 243	0.20 124	0.23 125	0.17 120	0.31 146	0.20 161	0.21 85	0.35 165	0.07 71	0.11 116	0.23 150	0.23 149	0.27 145	0.21 108

TRStereo	0.34 206	0.16 148	0.21 204	0.16 143	0.12 111	0.34 231	0.17 167	0.27 176	0.11 81	0.35 217	0.18 124	0.34 197	0.09 71	0.12 138	0.26 140	0.36 227	0.25 148	0.17 120	0.44 180	0.25 202	0.42 191	0.47 207	0.09 109	0.09 78	0.26 174	2.80 300	0.49 226	0.33 178

cross-raft	0.24 160	0.14 122	0.12 120	0.13 107	0.13 123	0.17 147	0.10 117	0.27 176	0.15 148	0.30 177	0.19 130	0.28 160	0.10 78	0.12 138	0.26 140	0.34 214	0.27 172	0.17 120	0.57 219	0.25 202	0.62 244	0.51 224	0.09 109	0.11 116	0.29 200	0.27 185	0.26 130	0.31 174

rafts_anoy	0.14 57	0.14 122	0.11 103	0.11 87	0.11 97	0.10 72	0.07 76	0.21 97	0.08 37	0.21 74	0.15 101	0.17 70	0.07 46	0.06 47	0.20 73	0.17 71	0.20 86	0.17 120	0.22 90	0.12 69	0.21 85	0.18 70	0.06 56	0.09 78	0.16 76	0.15 73	0.15 45	0.17 69

CFNet_pseudo	0.20 128	0.16 148	0.16 163	0.19 169	0.16 158	0.16 137	0.13 145	0.24 131	0.14 138	0.28 158	0.21 148	0.22 111	0.19 189	0.12 138	0.63 218	0.17 71	0.20 86	0.17 120	0.30 145	0.12 69	0.21 85	0.17 64	0.12 161	0.12 134	0.20 117	0.20 124	0.25 121	0.26 154

RALCasStereoNet	0.15 66	0.14 122	0.10 79	0.13 107	0.11 97	0.10 72	0.07 76	0.20 82	0.08 37	0.23 90	0.13 86	0.19 84	0.08 62	0.07 55	0.20 73	0.18 92	0.22 117	0.17 120	0.20 69	0.12 69	0.22 95	0.21 92	0.07 71	0.09 78	0.18 101	0.15 73	0.15 45	0.15 59

RALAANet	0.14 57	0.13 102	0.11 103	0.10 70	0.10 85	0.11 88	0.07 76	0.17 62	0.10 63	0.16 45	0.15 101	0.15 57	0.09 71	0.06 47	0.19 60	0.16 63	0.18 66	0.17 120	0.26 117	0.14 109	0.24 111	0.23 102	0.07 71	0.09 78	0.16 76	0.15 73	0.20 85	0.16 64

UNet	0.15 66	0.13 102	0.13 132	0.14 118	0.12 111	0.14 117	0.10 117	0.20 82	0.12 103	0.21 74	0.15 101	0.17 70	0.12 114	0.13 156	0.21 85	0.15 51	0.20 86	0.17 120	0.18 54	0.13 85	0.17 49	0.14 48	0.10 128	0.12 134	0.15 72	0.17 93	0.20 85	0.17 69

HGLStereo	0.15 66	0.14 122	0.12 120	0.13 107	0.13 123	0.13 111	0.08 94	0.18 71	0.11 81	0.22 81	0.22 156	0.14 49	0.09 71	0.11 117	0.24 124	0.17 71	0.21 100	0.17 120	0.20 69	0.14 109	0.18 59	0.16 58	0.10 128	0.11 116	0.17 87	0.16 86	0.17 63	0.15 59

DSFCA	0.16 81	0.18 174	0.14 140	0.14 118	0.13 123	0.16 137	0.15 160	0.16 56	0.13 123	0.16 45	0.19 130	0.18 76	0.10 78	0.08 64	0.22 98	0.18 92	0.19 77	0.17 120	0.21 81	0.14 109	0.19 68	0.19 84	0.11 146	0.12 134	0.17 87	0.18 108	0.19 73	0.19 94

DMCA-RVC	0.16 81	0.12 83	0.15 152	0.12 100	0.13 123	0.11 88	0.13 145	0.17 62	0.16 161	0.18 59	0.21 148	0.20 89	0.10 78	0.10 106	0.36 176	0.17 71	0.18 66	0.17 120	0.16 45	0.14 109	0.18 59	0.15 51	0.10 128	0.12 134	0.14 64	0.13 50	0.18 67	0.18 75

FADNet-RVC	0.21 139	0.17 160	0.15 152	0.21 179	0.16 158	0.16 137	0.18 169	0.26 161	0.13 123	0.25 122	0.21 148	0.28 160	0.16 160	0.14 167	0.32 163	0.21 135	0.23 125	0.17 120	0.34 155	0.21 172	0.21 85	0.25 116	0.14 177	0.16 180	0.25 169	0.23 149	0.21 90	0.24 138

AF-Net	0.20 128	0.18 174	0.17 176	0.18 159	0.22 197	0.20 168	0.21 187	0.24 131	0.21 183	0.19 66	0.25 170	0.26 142	0.16 160	0.14 167	0.33 167	0.20 124	0.17 55	0.17 120	0.22 90	0.15 123	0.17 49	0.21 92	0.16 188	0.14 161	0.19 106	0.19 115	0.29 157	0.22 117

Nwc_Net	0.20 128	0.18 174	0.17 176	0.18 159	0.22 197	0.20 168	0.21 187	0.24 131	0.21 183	0.19 66	0.25 170	0.26 142	0.16 160	0.14 167	0.33 167	0.20 124	0.17 55	0.17 120	0.22 90	0.15 123	0.17 49	0.21 92	0.16 188	0.14 161	0.19 106	0.19 115	0.29 157	0.22 117

DeepPrunerF	0.29 187	0.16 148	0.14 140	0.23 191	0.44 252	0.17 147	0.21 187	0.20 82	0.26 210	0.16 45	0.22 156	0.15 57	0.12 114	0.12 138	0.97 245	0.21 135	0.18 66	0.17 120	0.26 117	0.16 137	0.21 85	0.17 64	0.12 161	0.12 134	1.97 298	0.25 165	0.22 96	0.20 100

ADCP+	0.31 196	0.17 160	0.17 176	0.15 133	0.14 138	0.17 147	0.19 177	0.21 97	0.33 230	0.26 134	0.26 179	0.37 204	0.12 114	0.13 156	1.87 278	0.18 92	0.20 86	0.17 120	0.33 150	0.18 151	0.22 95	0.22 98	0.12 161	0.11 116	0.23 150	0.69 265	0.33 179	0.99 260

CFNet_RVC	0.18 102	0.18 174	0.15 152	0.18 159	0.16 158	0.18 152	0.12 141	0.21 97	0.13 123	0.23 90	0.20 139	0.24 122	0.12 114	0.12 138	0.22 98	0.19 110	0.23 125	0.17 120	0.26 117	0.15 123	0.24 111	0.19 84	0.09 109	0.13 151	0.22 133	0.20 124	0.25 121	0.23 125

PS-NSSS	0.23 154	0.26 222	0.20 195	0.31 220	0.22 197	0.25 202	0.21 187	0.27 176	0.15 148	0.28 158	0.21 148	0.53 225	0.14 147	0.16 185	0.28 147	0.15 51	0.18 66	0.17 120	0.35 162	0.14 109	0.17 49	0.13 44	0.22 215	0.16 180	0.22 133	0.25 165	0.28 153	0.27 157

MLCV	0.24 160	0.16 148	0.15 152	0.24 198	0.18 176	0.21 178	0.15 160	0.30 203	0.16 161	0.31 184	0.31 200	0.32 191	0.25 210	0.11 117	0.24 124	0.24 167	0.25 148	0.17 120	0.53 212	0.15 123	0.33 146	0.33 155	0.14 177	0.17 190	0.23 150	0.23 149	0.27 145	0.25 145

MDST_ROB	0.81 258	1.11 274	0.24 222	1.30 270	0.42 248	0.81 265	0.32 230	0.45 244	0.25 204	0.36 223	0.32 203	0.47 220	3.62 294	0.14 167	1.77 275	0.22 149	0.27 172	0.17 120	0.84 241	0.19 154	0.57 232	0.51 224	0.20 205	0.21 211	1.56 292	0.86 277	2.88 300	1.74 284

MyStereo04	0.22 144	0.18 174	0.17 176	0.14 118	0.14 138	0.13 111	0.10 117	0.28 186	0.21 183	0.31 184	0.20 139	0.29 169	0.13 131	0.08 64	0.27 145	0.22 149	0.22 117	0.18 150	0.54 213	0.21 172	0.34 153	0.26 121	0.11 146	0.16 180	0.27 187	0.23 149	0.30 164	0.22 117

RAFT-Test	0.24 160	0.13 102	0.11 103	0.16 143	0.14 138	0.18 152	0.11 126	0.27 176	0.14 138	0.32 191	0.26 179	0.26 142	0.12 114	0.14 167	0.24 124	0.35 219	0.27 172	0.18 150	0.56 216	0.24 195	0.58 236	0.49 215	0.09 109	0.11 116	0.27 187	0.29 197	0.27 145	0.35 182

IPLGR	0.26 175	0.16 148	0.13 132	0.15 133	0.15 153	0.12 102	0.09 108	0.24 131	0.13 123	0.28 158	0.25 170	0.23 115	0.12 114	0.11 117	1.91 279	0.20 124	0.22 117	0.18 150	0.34 155	0.20 161	0.25 116	0.33 155	0.07 71	0.12 134	0.23 150	0.23 149	0.28 153	0.21 108

AACVNet	0.19 119	0.17 160	0.14 140	0.19 169	0.19 180	0.19 162	0.13 145	0.23 115	0.15 148	0.25 122	0.23 164	0.20 89	0.13 131	0.13 156	0.21 85	0.18 92	0.24 136	0.18 150	0.24 103	0.17 145	0.22 95	0.20 89	0.14 177	0.15 174	0.22 133	0.21 134	0.25 121	0.25 145

LMCR-Stereo	0.18 102	0.14 122	0.11 103	0.13 107	0.12 111	0.15 130	0.10 117	0.22 104	0.13 123	0.23 90	0.18 124	0.24 122	0.17 170	0.12 138	0.21 85	0.19 110	0.26 161	0.18 150	0.33 150	0.19 154	0.26 121	0.25 116	0.10 128	0.12 134	0.19 106	0.18 108	0.24 110	0.23 125

XX-Stereo	2.24 290	0.10 48	0.10 79	0.17 152	0.10 85	0.21 178	0.11 126	0.25 148	0.12 103	0.36 223	0.53 248	0.29 169	0.10 78	0.11 117	0.24 124	0.35 219	0.27 172	0.18 150	0.47 187	0.18 151	0.41 187	0.37 172	0.10 128	0.10 105	54.05 313	0.25 165	0.34 183	0.51 216

psm_up	0.20 128	0.17 160	0.19 188	0.20 175	0.16 158	0.20 168	0.13 145	0.25 148	0.23 195	0.23 90	0.18 124	0.21 101	0.20 193	0.15 179	0.23 108	0.18 92	0.24 136	0.18 150	0.28 132	0.16 137	0.21 85	0.16 58	0.12 161	0.20 202	0.24 162	0.24 154	0.26 130	0.25 145

MSMDNet	0.25 168	0.14 122	0.11 103	0.13 107	0.14 138	0.16 137	0.11 126	0.26 161	0.14 138	0.31 184	0.17 121	0.26 142	0.29 217	0.14 167	0.24 124	0.35 219	0.28 183	0.18 150	0.54 213	0.28 221	0.58 236	0.60 248	0.10 128	0.11 116	0.26 174	0.25 165	0.26 130	0.30 171

UCFNet_RVC	0.21 139	0.25 219	0.16 163	0.21 179	0.19 180	0.20 168	0.14 152	0.23 115	0.16 161	0.26 134	0.19 130	0.34 197	0.17 170	0.13 156	0.23 108	0.19 110	0.21 100	0.18 150	0.31 146	0.16 137	0.26 121	0.19 84	0.17 192	0.14 161	0.26 174	0.21 134	0.23 100	0.29 167

DLCB_ROB	0.19 119	0.17 160	0.16 163	0.14 118	0.15 153	0.14 117	0.13 145	0.20 82	0.16 161	0.23 90	0.23 164	0.25 130	0.18 183	0.15 179	0.20 73	0.16 63	0.21 100	0.18 150	0.19 62	0.15 123	0.24 111	0.20 89	0.13 168	0.15 174	0.36 230	0.24 154	0.24 110	0.20 100

PWCDC_ROB	0.23 154	0.10 48	0.13 132	0.10 70	0.17 167	0.11 88	0.15 160	0.12 36	0.38 237	0.11 34	0.25 170	0.14 49	0.77 253	0.28 231	0.88 236	0.21 135	0.17 55	0.18 150	0.17 51	0.17 145	0.20 77	0.39 180	0.20 205	0.17 190	0.11 35	0.20 124	0.15 45	0.24 138

model_zeroshot	0.28 185	0.14 122	0.11 103	0.16 143	0.14 138	0.18 152	0.11 126	0.28 186	0.15 148	0.33 200	0.32 203	0.31 188	0.10 78	0.13 156	0.43 189	0.31 204	0.30 197	0.19 161	0.66 228	0.22 180	0.55 228	0.44 196	0.12 161	0.13 151	0.49 252	0.36 223	0.31 171	0.53 217

AE-Stereo	0.20 128	0.14 122	0.13 132	0.16 143	0.12 111	0.12 102	0.09 108	0.23 115	0.15 148	0.28 158	0.12 76	0.29 169	0.13 131	0.09 89	0.21 85	0.25 175	0.28 183	0.19 161	0.28 132	0.19 154	0.35 163	0.42 188	0.07 71	0.14 161	0.22 133	0.24 154	0.26 130	0.21 108

HH	0.25 168	0.10 48	0.17 176	0.15 133	0.14 138	0.20 168	0.14 152	0.27 176	0.13 123	0.36 223	0.12 76	0.28 160	0.10 78	0.13 156	0.23 108	0.40 238	0.26 161	0.19 161	0.49 197	0.21 172	0.68 256	0.52 228	0.11 146	0.11 116	0.23 150	0.25 165	0.36 188	0.38 194

HanStereo	0.25 168	0.10 48	0.17 176	0.15 133	0.14 138	0.20 168	0.14 152	0.27 176	0.13 123	0.36 223	0.12 76	0.28 160	0.10 78	0.13 156	0.23 108	0.40 238	0.26 161	0.19 161	0.49 197	0.21 172	0.68 256	0.52 228	0.11 146	0.11 116	0.23 150	0.25 165	0.36 188	0.38 194

GANet-ADL	0.26 175	0.18 174	0.15 152	0.20 175	0.19 180	0.22 187	0.16 164	0.26 161	0.16 161	0.34 204	0.36 216	0.29 169	0.16 160	0.21 213	0.42 187	0.29 197	0.31 205	0.19 161	0.48 195	0.28 221	0.38 173	0.48 210	0.13 168	0.14 161	0.23 150	0.24 154	0.32 174	0.30 171

pcwnet_v2	0.26 175	0.17 160	0.18 183	0.22 183	0.19 180	0.22 187	0.18 169	0.25 148	0.18 175	0.31 184	0.23 164	0.30 181	0.28 216	0.18 202	0.88 236	0.21 135	0.24 136	0.19 161	0.36 166	0.15 123	0.27 129	0.24 110	0.17 192	0.15 174	0.26 174	0.26 179	0.30 164	0.38 194

GES	0.22 144	0.16 148	0.12 120	0.14 118	0.15 153	0.19 162	0.12 141	0.25 148	0.14 138	0.26 134	0.18 124	0.21 101	0.13 131	0.17 194	0.36 176	0.21 135	0.27 172	0.19 161	0.52 208	0.20 161	0.33 146	0.29 140	0.13 168	0.14 161	0.19 106	0.17 93	0.27 145	0.42 205

STTStereo	0.19 119	0.19 187	0.21 204	0.18 159	0.20 185	0.17 147	0.25 207	0.18 71	0.19 177	0.20 70	0.19 130	0.24 122	0.14 147	0.17 194	0.32 163	0.17 71	0.19 77	0.19 161	0.19 62	0.14 109	0.18 59	0.17 64	0.11 146	0.12 134	0.19 106	0.20 124	0.20 85	0.26 154

stereogan	0.24 160	0.22 198	0.21 204	0.23 191	0.25 214	0.25 202	0.22 193	0.26 161	0.23 195	0.20 70	0.22 156	0.30 181	0.23 203	0.17 194	0.31 160	0.20 124	0.22 117	0.19 161	0.28 132	0.19 154	0.21 85	0.39 180	0.17 192	0.17 190	0.21 126	0.22 142	0.36 188	0.27 157

RTSC	0.27 181	0.16 148	0.16 163	0.16 143	0.17 167	0.18 152	0.19 177	0.23 115	0.21 183	0.25 122	0.25 170	0.20 89	0.18 183	0.14 167	1.57 266	0.23 160	0.30 197	0.19 161	0.39 169	0.18 151	0.30 137	0.32 152	0.11 146	0.17 190	0.21 126	0.22 142	0.31 171	0.43 209

HSM-Net_RVC	0.30 193	0.17 160	0.17 176	0.26 206	0.20 185	0.20 168	0.14 152	0.28 186	0.19 177	0.34 204	0.41 227	1.59 273	0.25 210	0.14 167	0.26 140	0.21 135	0.25 148	0.19 161	0.28 132	0.20 161	0.38 173	0.33 155	0.13 168	0.20 202	0.29 200	0.30 204	0.35 186	0.33 178
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.26 175	0.16 148	0.15 152	0.22 183	0.18 176	0.26 205	0.28 220	0.20 82	0.14 138	0.22 81	0.21 148	0.17 70	0.11 101	0.38 247	1.98 284	0.20 124	0.24 136	0.19 161	0.21 81	0.14 109	0.18 59	0.15 51	0.25 220	0.13 151	0.22 133	0.17 93	0.19 73	0.18 75

CASS	0.25 168	0.18 174	0.16 163	0.21 179	0.17 167	0.21 178	0.21 187	0.28 186	0.20 181	0.33 200	0.24 168	0.28 160	0.18 183	0.11 117	0.25 136	0.23 160	0.37 230	0.20 173	0.43 179	0.17 145	0.57 232	0.42 188	0.11 146	0.13 151	0.30 206	0.22 142	0.32 174	0.32 175
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSMNet-ADL	0.30 193	0.20 192	0.20 195	0.23 191	0.21 191	0.23 191	0.22 193	0.30 203	0.26 210	0.40 245	0.58 256	0.38 211	0.43 230	0.24 223	0.31 160	0.44 244	0.31 205	0.20 173	0.52 208	0.23 192	0.39 186	0.36 166	0.17 192	0.16 180	0.26 174	0.26 179	0.39 202	0.25 145

test-1	0.27 181	0.10 48	0.12 120	0.14 118	0.13 123	0.25 202	0.18 169	0.29 199	0.17 169	0.37 230	0.42 229	0.30 181	0.16 160	0.14 167	0.29 150	0.36 227	0.27 172	0.20 173	0.52 208	0.25 202	0.57 232	0.66 258	0.10 128	0.13 151	0.28 194	0.29 197	0.30 164	0.36 184

EAI-Stereo	0.28 185	0.13 102	0.12 120	0.18 159	0.16 158	0.66 259	0.20 181	0.27 176	0.18 175	0.27 144	0.27 186	0.29 169	0.10 78	0.11 117	0.35 175	0.32 209	0.26 161	0.20 173	0.65 227	0.22 180	0.44 198	0.44 196	0.10 128	0.14 161	0.28 194	0.31 208	0.39 202	0.42 205

FADNet	0.23 154	0.19 187	0.14 140	0.23 191	0.15 153	0.21 178	0.22 193	0.27 176	0.17 169	0.27 144	0.27 186	0.26 142	0.18 183	0.15 179	0.34 173	0.21 135	0.21 100	0.20 173	0.41 173	0.25 202	0.26 121	0.27 127	0.14 177	0.15 174	0.27 187	0.27 185	0.24 110	0.27 157

R-Stereo Train	0.23 154	0.13 102	0.13 132	0.15 133	0.13 123	0.18 152	0.07 76	0.24 131	0.15 148	0.32 191	0.25 170	0.27 152	0.13 131	0.14 167	0.21 85	0.28 192	0.30 197	0.20 173	0.47 187	0.20 161	0.47 208	0.50 220	0.10 128	0.12 134	0.23 150	0.26 179	0.23 100	0.28 163

ADCRef	0.34 206	0.18 174	0.16 163	0.15 133	0.16 158	0.18 152	0.18 169	0.23 115	0.34 232	0.26 134	0.22 156	0.23 115	0.17 170	0.11 117	2.05 286	0.22 149	0.23 125	0.20 173	0.39 169	0.21 172	0.25 116	0.26 121	0.17 192	0.16 180	0.29 200	0.41 232	0.29 157	1.39 274

RAFT-Stereo	0.23 154	0.13 102	0.13 132	0.15 133	0.13 123	0.18 152	0.07 76	0.24 131	0.15 148	0.32 191	0.25 170	0.27 152	0.13 131	0.14 167	0.21 85	0.28 192	0.30 197	0.20 173	0.47 187	0.20 161	0.47 208	0.50 220	0.10 128	0.12 134	0.23 150	0.26 179	0.23 100	0.28 163
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.29 187	0.17 160	0.16 163	0.23 191	0.22 197	0.28 214	0.18 169	0.31 207	0.20 181	0.32 191	0.29 195	0.49 224	0.50 239	0.11 117	0.44 193	0.35 219	0.27 172	0.20 173	0.73 231	0.24 195	0.43 193	0.27 127	0.15 183	0.24 221	0.25 169	0.25 165	0.33 179	0.28 163

NaN_ROB	0.30 193	0.25 219	0.25 227	0.25 203	0.30 228	0.21 178	0.20 181	0.34 218	0.39 239	0.30 177	0.28 192	0.65 236	0.22 202	0.17 194	0.70 223	0.20 124	0.20 86	0.20 173	0.28 132	0.26 211	0.22 95	0.23 102	0.14 177	0.26 229	0.34 225	0.41 232	0.39 202	0.55 218

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 275	0.15 140	0.23 214	0.22 183	0.20 185	0.33 228	0.24 202	0.28 186	0.33 230	0.38 236	0.52 246	0.35 200	0.15 153	0.13 156	0.29 150	0.49 254	0.30 197	0.21 183	25.47 310	0.27 216	0.49 214	0.60 248	0.10 128	0.12 134	0.32 214	0.45 241	0.37 196	0.60 222

SACVNet	0.22 144	0.20 192	0.18 183	0.21 179	0.19 180	0.19 162	0.19 177	0.25 148	0.22 190	0.25 122	0.21 148	0.20 89	0.12 114	0.17 194	0.23 108	0.21 135	0.25 148	0.21 183	0.32 148	0.19 154	0.27 129	0.34 161	0.15 183	0.17 190	0.28 194	0.25 165	0.29 157	0.26 154

APVNet	0.21 139	0.18 174	0.14 140	0.17 152	0.20 185	0.20 168	0.17 167	0.24 131	0.15 148	0.18 59	0.21 148	0.21 101	0.11 101	0.17 194	0.34 173	0.24 167	0.27 172	0.21 183	0.34 155	0.21 172	0.23 107	0.28 135	0.11 146	0.17 190	0.21 126	0.18 108	0.29 157	0.22 117

RGC	0.27 181	0.24 213	0.28 234	0.25 203	0.26 220	0.27 207	0.20 181	0.28 186	0.30 227	0.22 81	0.31 200	0.29 169	0.31 218	0.20 209	0.51 209	0.24 167	0.23 125	0.21 183	0.29 141	0.22 180	0.25 116	0.30 143	0.17 192	0.20 202	0.28 194	0.32 211	0.34 183	0.36 184

DeepPruner_ROB	0.22 144	0.17 160	0.16 163	0.17 152	0.17 167	0.16 137	0.18 169	0.22 104	0.17 169	0.26 134	0.26 179	0.20 89	0.18 183	0.11 117	0.50 206	0.20 124	0.24 136	0.21 183	0.27 125	0.16 137	0.41 187	0.33 155	0.14 177	0.15 174	0.22 133	0.27 185	0.26 130	0.23 125

XPNet_ROB	0.27 181	0.28 226	0.20 195	0.19 169	0.21 191	0.21 178	0.20 181	0.20 82	0.21 183	0.24 110	0.28 192	0.78 243	0.17 170	0.16 185	0.29 150	0.22 149	0.34 216	0.21 183	0.27 125	0.19 154	0.28 136	0.42 188	0.17 192	0.18 198	0.23 150	0.24 154	0.48 222	0.34 181

SGM-Forest	0.38 216	0.24 213	0.18 183	0.35 230	0.25 214	0.27 207	0.20 181	0.30 203	0.23 195	0.32 191	0.23 164	0.37 204	0.43 230	0.24 223	0.82 233	0.33 212	0.24 136	0.21 183	1.61 259	0.19 154	0.38 173	0.43 193	0.27 227	0.21 211	0.34 225	0.28 190	0.57 242	0.86 251
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 219	0.21 195	0.21 204	0.32 224	0.24 206	0.38 236	0.26 215	0.37 228	0.25 204	0.37 230	0.58 256	0.92 247	0.47 237	0.18 202	0.24 124	0.29 197	0.30 197	0.22 190	1.72 261	0.34 243	0.45 200	0.37 172	0.30 243	0.23 218	0.26 174	0.27 185	0.37 196	0.40 202

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 203	0.15 140	0.23 214	0.24 198	0.16 158	0.28 214	0.20 181	0.28 186	0.21 183	0.35 217	0.60 260	0.32 191	0.17 170	0.12 138	0.28 147	0.44 244	0.30 197	0.22 190	0.58 221	0.28 221	0.54 225	0.59 246	0.09 109	0.14 161	0.33 218	0.32 211	0.79 264	0.60 222

GwcNet-ADL	0.29 187	0.22 198	0.21 204	0.29 212	0.22 197	0.23 191	0.19 177	0.28 186	0.19 177	0.34 204	0.58 256	0.43 217	0.23 203	0.22 216	0.50 206	0.34 214	0.29 190	0.22 190	0.44 180	0.28 221	0.36 167	0.39 180	0.13 168	0.16 180	0.26 174	0.29 197	0.28 153	0.38 194

sAnonymous2	0.20 128	0.14 122	0.12 120	0.12 100	0.11 97	0.14 117	0.12 141	0.28 186	0.16 161	0.23 90	0.19 130	0.19 84	0.15 153	0.08 64	0.24 124	0.26 183	0.25 148	0.22 190	0.39 169	0.20 161	0.34 153	0.38 175	0.08 95	0.13 151	0.22 133	0.24 154	0.23 100	0.24 138

CroCo_RVC	0.20 128	0.14 122	0.12 120	0.12 100	0.11 97	0.14 117	0.12 141	0.28 186	0.16 161	0.23 90	0.19 130	0.19 84	0.15 153	0.08 64	0.24 124	0.26 183	0.25 148	0.22 190	0.39 169	0.20 161	0.34 153	0.38 175	0.08 95	0.13 151	0.22 133	0.24 154	0.23 100	0.24 138

sCroCo_RVC	0.22 144	0.13 102	0.11 103	0.11 87	0.10 85	0.14 117	0.09 108	0.24 131	0.19 177	0.24 110	0.16 111	0.20 89	0.20 193	0.08 64	0.26 140	0.36 227	0.29 190	0.22 190	0.35 162	0.21 172	0.48 212	0.53 232	0.10 128	0.15 174	0.23 150	0.21 134	0.28 153	0.23 125

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 224	0.34 237	0.25 227	0.42 240	0.31 230	0.36 234	0.47 247	0.48 250	0.40 240	0.42 252	0.31 200	0.60 232	0.53 242	0.40 252	0.57 212	0.27 189	0.24 136	0.22 190	0.67 229	0.22 180	0.60 240	0.56 240	0.33 251	0.28 233	0.47 249	0.48 245	0.48 222	0.70 234

FADNet-RVC-Resample	0.20 128	0.16 148	0.18 183	0.17 152	0.16 158	0.16 137	0.14 152	0.24 131	0.17 169	0.26 134	0.19 130	0.26 142	0.16 160	0.16 185	0.30 159	0.17 71	0.20 86	0.22 190	0.26 117	0.24 195	0.22 95	0.29 140	0.13 168	0.20 202	0.22 133	0.21 134	0.19 73	0.22 117

BEATNet_4x	0.19 119	0.14 122	0.12 120	0.13 107	0.13 123	0.12 102	0.10 117	0.20 82	0.14 138	0.27 144	0.14 93	0.21 101	0.13 131	0.11 117	0.32 163	0.20 124	0.22 117	0.22 190	0.20 69	0.12 69	0.31 139	0.41 186	0.10 128	0.12 134	0.17 87	0.16 86	0.26 130	0.23 125

ADCL	0.37 213	0.23 209	0.19 188	0.20 175	0.18 176	0.23 191	0.23 200	0.26 161	0.53 260	0.32 191	0.29 195	0.29 169	0.17 170	0.15 179	1.60 267	0.21 135	0.24 136	0.22 190	0.34 155	0.22 180	0.32 142	0.28 135	0.17 192	0.17 190	0.52 257	0.53 249	0.47 220	1.56 279

PA-Net	0.25 168	0.28 226	0.29 236	0.18 159	0.26 220	0.21 178	0.25 207	0.26 161	0.25 204	0.22 81	0.19 130	0.22 111	0.24 207	0.28 231	0.40 184	0.24 167	0.18 66	0.22 190	0.20 69	0.22 180	0.19 68	0.32 152	0.17 192	0.20 202	0.24 162	0.38 227	0.23 100	0.55 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.36 209	0.47 253	0.32 244	0.65 257	0.49 259	0.54 249	0.46 244	0.35 222	0.24 200	0.37 230	0.28 192	0.92 247	0.21 196	0.37 246	0.28 147	0.17 71	0.23 125	0.22 190	0.67 229	0.22 180	0.22 95	0.16 58	0.44 262	0.24 221	0.29 200	0.28 190	0.27 145	0.40 202

ccs_rob	0.41 222	0.24 213	0.19 188	0.33 225	0.21 191	0.33 228	0.28 220	0.34 218	0.21 183	0.47 262	1.62 292	1.59 273	0.39 224	0.22 216	0.31 160	0.36 227	0.29 190	0.22 190	0.47 187	0.27 216	0.55 228	0.57 242	0.17 192	0.20 202	0.26 174	0.25 165	0.29 157	0.36 184

NCCL2	0.26 175	0.23 209	0.22 211	0.19 169	0.20 185	0.18 152	0.16 164	0.26 161	0.22 190	0.29 174	0.22 156	0.27 152	0.17 170	0.15 179	0.60 216	0.24 167	0.25 148	0.22 190	0.27 125	0.22 180	0.31 139	0.34 161	0.18 202	0.21 211	0.33 218	0.33 213	0.36 188	0.35 182

SGM-ForestM	0.64 248	0.80 268	0.39 256	0.70 260	0.40 246	0.77 263	0.67 261	0.62 265	0.41 244	0.35 217	0.42 229	1.68 276	1.08 265	0.24 223	0.33 167	0.21 135	0.44 243	0.23 204	1.27 249	0.24 195	0.43 193	0.30 143	0.28 231	0.26 229	1.04 274	0.90 281	1.53 293	1.35 272

FBW_ROB	0.46 230	0.42 248	0.36 254	0.60 255	0.44 252	0.47 246	0.44 243	0.31 207	0.25 204	0.34 204	0.34 209	0.64 235	0.48 238	0.56 263	1.05 251	0.25 175	0.35 221	0.23 204	1.39 252	0.22 180	0.49 214	0.36 166	0.43 260	0.40 260	0.31 212	0.33 213	0.42 212	0.65 229

PDISCO_ROB	0.17 94	0.16 148	0.16 163	0.14 118	0.12 111	0.13 111	0.11 126	0.15 49	0.12 103	0.16 45	0.16 111	0.12 39	0.10 78	0.09 89	0.19 60	0.20 124	0.19 77	0.23 204	0.18 54	0.15 123	0.22 95	0.23 102	0.07 71	0.11 116	0.21 126	0.24 154	0.39 202	0.23 125

ICVP	0.22 144	0.18 174	0.20 195	0.18 159	0.17 167	0.18 152	0.13 145	0.22 104	0.16 161	0.24 110	0.20 139	0.23 115	0.18 183	0.12 138	0.22 98	0.23 160	0.25 148	0.24 207	0.26 117	0.20 161	0.30 137	0.46 201	0.26 222	0.16 180	0.23 150	0.25 165	0.25 121	0.24 138
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.24 160	0.19 187	0.15 152	0.18 159	0.17 167	0.19 162	0.18 169	0.26 161	0.17 169	0.27 144	0.20 139	0.27 152	0.16 160	0.12 138	0.27 145	0.26 183	0.28 183	0.24 207	0.47 187	0.21 172	0.32 142	0.50 220	0.11 146	0.17 190	0.24 162	0.21 134	0.26 130	0.32 175

SFCPSM	0.64 248	0.24 213	0.19 188	0.28 210	0.23 203	0.27 207	0.24 202	0.30 203	0.30 227	0.34 204	0.50 243	0.63 234	1.06 264	0.19 204	0.37 178	0.34 214	0.31 205	0.24 207	8.10 299	0.39 247	0.45 200	0.43 193	0.20 205	0.19 200	0.30 206	0.31 208	0.36 188	0.45 211

NCC-stereo	0.25 168	0.22 198	0.21 204	0.22 183	0.23 203	0.23 191	0.25 207	0.26 161	0.28 217	0.18 59	0.27 186	0.28 160	0.26 214	0.17 194	0.48 201	0.22 149	0.22 117	0.24 207	0.27 125	0.20 161	0.21 85	0.27 127	0.20 205	0.16 180	0.26 174	0.29 197	0.33 179	0.29 167

Abc-Net	0.25 168	0.22 198	0.21 204	0.22 183	0.23 203	0.23 191	0.25 207	0.26 161	0.28 217	0.18 59	0.27 186	0.28 160	0.26 214	0.17 194	0.48 201	0.22 149	0.22 117	0.24 207	0.27 125	0.20 161	0.21 85	0.27 127	0.20 205	0.16 180	0.26 174	0.29 197	0.33 179	0.29 167
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 209	0.22 198	0.28 234	0.25 203	0.24 206	0.24 197	0.27 219	0.35 222	0.28 217	0.35 217	0.33 206	0.32 191	0.45 235	0.21 213	1.38 256	0.26 183	0.30 197	0.24 207	0.56 216	0.27 216	0.38 173	0.43 193	0.20 205	0.25 225	0.33 218	0.36 223	0.35 186	0.50 215

RTS	0.38 216	0.22 198	0.20 195	0.22 183	0.21 191	0.31 223	0.29 222	0.31 207	0.34 232	0.23 90	0.22 156	0.29 169	0.25 210	0.16 185	1.65 270	0.29 197	0.36 227	0.24 207	0.63 224	0.31 237	0.38 173	0.38 175	0.15 183	0.22 215	0.39 233	0.95 282	0.40 207	0.63 225

RTSA	0.38 216	0.22 198	0.20 195	0.22 183	0.21 191	0.31 223	0.29 222	0.31 207	0.34 232	0.23 90	0.22 156	0.29 169	0.25 210	0.16 185	1.65 270	0.29 197	0.36 227	0.24 207	0.63 224	0.31 237	0.38 173	0.38 175	0.15 183	0.22 215	0.39 233	0.95 282	0.40 207	0.63 225

ADCPNet	0.56 240	0.26 222	0.30 240	0.29 212	0.36 240	0.29 219	0.50 251	0.41 235	0.40 240	0.38 236	0.55 250	0.38 211	1.12 267	0.26 229	2.02 285	0.42 243	0.34 216	0.24 207	1.25 248	0.39 247	0.47 208	0.45 199	0.33 251	0.28 233	0.48 250	0.56 253	0.46 219	1.88 289

ETE_ROB	0.32 198	0.32 234	0.20 195	0.26 206	0.24 206	0.28 214	0.23 200	0.24 131	0.29 222	0.27 144	0.35 210	0.99 253	0.21 196	0.20 209	0.41 186	0.23 160	0.41 241	0.24 207	0.37 168	0.25 202	0.37 170	0.40 183	0.20 205	0.20 202	0.28 194	0.35 219	0.54 236	0.37 189

ITSA-stereo	0.37 213	0.23 209	0.19 188	0.39 237	0.26 220	0.24 197	0.26 215	0.35 222	0.26 210	0.39 242	0.55 250	0.46 219	0.41 229	0.23 221	0.53 210	0.38 235	0.31 205	0.25 217	0.49 197	0.24 195	0.43 193	0.49 215	0.23 217	0.22 215	0.33 218	0.40 230	0.72 262	0.75 241

EKT-Stereo	0.33 203	0.17 160	0.13 132	0.20 175	0.17 167	0.22 187	0.25 207	0.27 176	0.14 138	0.30 177	0.26 179	0.27 152	0.13 131	0.13 156	1.64 269	0.53 257	0.29 190	0.25 217	0.46 185	0.30 234	0.82 272	0.54 235	0.09 109	0.12 134	0.30 206	0.25 165	0.31 171	0.25 145

DDUNet	0.43 226	0.54 257	0.23 214	0.86 265	0.68 266	0.83 267	0.82 266	0.26 161	0.24 200	0.23 90	0.33 206	0.37 204	0.15 153	1.63 280	0.43 189	0.24 167	0.39 235	0.25 217	0.54 213	0.28 221	0.31 139	0.30 143	0.49 266	0.20 202	0.24 162	0.25 165	0.32 174	0.29 167

DAS	0.32 198	0.18 174	0.15 152	0.29 212	0.24 206	0.24 197	0.25 207	0.31 207	0.29 222	0.32 191	0.39 223	0.53 225	0.34 221	0.11 117	0.29 150	0.40 238	0.35 221	0.25 217	0.49 197	0.29 229	0.63 246	0.48 210	0.21 213	0.25 225	0.30 206	0.28 190	0.38 198	0.37 189

SepStereo	0.32 198	0.18 174	0.15 152	0.29 212	0.24 206	0.24 197	0.25 207	0.31 207	0.29 222	0.32 191	0.39 223	0.53 225	0.34 221	0.11 117	0.29 150	0.40 238	0.35 221	0.25 217	0.49 197	0.29 229	0.63 246	0.48 210	0.21 213	0.25 225	0.30 206	0.28 190	0.38 198	0.37 189

TANstereo	0.19 119	0.12 83	0.10 79	0.14 118	0.13 123	0.14 117	0.08 94	0.18 71	0.11 81	0.24 110	0.12 76	0.16 66	0.12 114	0.13 156	0.29 150	0.28 192	0.26 161	0.25 217	0.34 155	0.22 180	0.34 153	0.27 127	0.29 241	0.10 105	0.13 49	0.15 73	0.36 188	0.18 75

XX-TBD	0.19 119	0.12 83	0.10 79	0.14 118	0.13 123	0.14 117	0.08 94	0.18 71	0.11 81	0.24 110	0.12 76	0.16 66	0.12 114	0.13 156	0.29 150	0.28 192	0.26 161	0.25 217	0.34 155	0.22 180	0.34 153	0.27 127	0.29 241	0.10 105	0.13 49	0.15 73	0.36 188	0.18 75

GANetREF_RVC	0.32 198	0.30 232	0.32 244	0.28 210	0.27 223	0.27 207	0.26 215	0.42 239	0.35 235	0.38 236	0.21 148	0.56 228	0.39 224	0.16 185	0.33 167	0.23 160	0.29 190	0.25 217	0.44 180	0.25 202	0.35 163	0.25 116	0.25 220	0.32 240	0.34 225	0.29 197	0.45 215	0.38 194
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
CBMV_ROB	0.48 234	0.22 198	0.24 222	0.39 237	0.32 234	0.32 226	0.29 222	0.44 243	0.23 195	0.38 236	0.45 237	1.42 270	0.88 258	0.28 231	0.91 240	0.34 214	0.37 230	0.25 217	0.81 238	0.36 245	0.54 225	0.51 224	0.28 231	0.26 229	0.44 242	0.62 258	0.62 250	0.91 254

SGM_RVC	0.72 253	0.45 251	0.32 244	0.59 254	0.43 250	0.56 251	0.43 241	0.70 273	0.41 244	0.43 254	0.57 254	1.16 260	1.20 269	0.22 216	0.37 178	0.28 192	0.44 243	0.25 217	2.26 271	0.33 240	0.49 214	0.38 175	0.27 227	0.31 239	0.80 269	0.62 258	1.69 295	3.41 299
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.53 237	0.22 198	0.24 222	0.24 198	0.25 214	0.27 207	0.24 202	0.39 232	0.26 210	0.35 217	4.72 302	1.02 255	0.40 226	0.20 209	0.40 184	0.39 237	0.33 213	0.26 227	0.75 233	0.34 243	0.58 236	0.63 254	0.16 188	0.20 202	0.25 169	0.25 165	0.55 240	0.40 202

STStereo	1.28 277	0.74 266	0.83 285	2.32 286	0.84 273	2.27 294	0.98 271	1.04 290	0.96 283	0.51 270	1.19 285	3.30 293	2.84 290	0.25 227	2.59 299	0.45 247	0.38 233	0.26 227	4.54 289	0.33 240	0.51 223	0.47 207	0.28 231	0.56 272	1.24 284	0.96 284	1.38 289	2.45 294

CSAN	0.39 219	0.37 245	0.34 251	0.33 225	0.32 234	0.27 207	0.25 207	0.36 225	0.64 271	0.43 254	0.43 232	0.73 241	0.44 233	0.20 209	0.63 218	0.25 175	0.27 172	0.26 227	0.41 173	0.43 258	0.38 173	0.34 161	0.22 215	0.33 242	0.40 235	0.47 243	0.48 222	0.55 218

SQANet	0.68 252	0.89 270	0.29 236	1.65 277	0.77 269	1.39 274	1.15 272	0.37 228	0.29 222	0.40 245	0.30 198	0.88 246	0.32 219	1.26 274	0.39 183	0.21 135	0.44 243	0.27 230	2.24 269	0.28 221	0.49 214	0.50 220	1.59 280	0.23 218	0.32 214	0.34 217	0.42 212	0.71 236

HBP-ISP	0.45 228	0.24 213	0.26 230	0.35 230	0.29 225	0.30 222	0.24 202	0.38 230	0.23 195	0.38 236	0.44 236	0.31 188	0.17 170	0.55 261	2.33 293	0.99 293	0.32 209	0.27 230	0.33 150	0.28 221	0.64 249	0.89 280	0.27 227	0.29 236	0.33 218	0.35 219	0.47 220	0.38 194

UDG	0.46 230	0.56 259	0.24 222	0.85 264	0.78 270	0.79 264	0.97 270	0.27 176	0.25 204	0.28 158	0.36 216	0.37 204	0.17 170	1.43 276	0.92 242	0.25 175	0.44 243	0.27 230	0.57 219	0.29 229	0.41 187	0.37 172	0.39 256	0.19 200	0.27 187	0.28 190	0.32 174	0.27 157

Anonymous3	0.29 187	0.21 195	0.15 152	0.17 152	0.16 158	0.20 168	0.16 164	0.31 207	0.25 204	0.30 177	0.20 139	0.45 218	0.20 193	0.16 185	0.45 195	0.53 257	0.32 209	0.27 230	0.49 197	0.26 211	0.49 214	0.55 237	0.13 168	0.14 161	0.27 187	0.28 190	0.34 183	0.27 157

XQC	0.42 224	0.37 245	0.31 242	0.41 239	0.35 237	0.41 239	0.42 239	0.45 244	0.38 237	0.40 245	0.33 206	0.48 222	0.44 233	0.34 244	1.54 262	0.29 197	0.29 190	0.27 230	0.52 208	0.30 234	0.37 170	0.44 196	0.26 222	0.30 237	0.41 238	0.41 232	0.53 234	0.38 194

ADCMid	0.46 230	0.29 230	0.29 236	0.26 206	0.31 230	0.33 228	0.35 235	0.41 235	0.46 255	0.31 184	0.38 220	0.48 222	0.40 226	0.21 213	1.82 276	0.35 219	0.34 216	0.27 230	0.78 236	0.28 221	0.45 200	0.46 201	0.30 243	0.24 221	0.36 230	0.53 249	0.45 215	1.42 275

STTRV1_RVC		0.32 234	0.26 230	0.42 240	0.32 234	0.40 238	0.34 233	0.41 235	0.40 240	0.36 223	0.35 210	0.59 230	0.67 246	0.48 257	0.48 201	0.27 189	0.85 274	0.27 230		0.66 273	0.88 280	0.52 228		0.48 267	0.37 232	0.56 253	0.54 236	0.96 257

CBMV	0.43 226	0.25 219	0.23 214	0.30 219	0.28 224	0.27 207	0.21 187	0.40 233	0.28 217	0.37 230	0.27 186	0.67 238	0.35 223	0.32 242	0.49 204	0.53 257	0.34 216	0.27 230	0.56 216	0.27 216	0.55 228	0.62 253	0.26 222	0.33 242	0.35 229	0.33 213	0.64 253	1.79 286
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	0.32 198	0.34 237	0.23 214	0.24 198	0.24 206	0.29 219	0.22 193	0.24 131	0.28 217	0.31 184	0.35 210	0.94 250	0.21 196	0.19 204	0.64 221	0.24 167	0.33 213	0.28 238	0.33 150	0.25 202	0.34 153	0.40 183	0.18 202	0.21 211	0.26 174	0.31 208	0.50 229	0.36 184

ACV-stereo	2.24 290	1.03 272	0.23 214	0.38 235	0.24 206	0.70 261	0.48 249	0.45 244	0.32 229	0.36 223	0.41 227	0.47 220	2.93 292	0.35 245	1.93 280	0.86 286	0.44 243	0.29 239	44.47 313	0.55 266	0.82 272	0.90 282	0.33 251	0.26 229	0.26 174	0.28 190	0.41 210	0.39 201

otaku	0.82 259	1.17 278	0.41 258	1.90 284	0.99 275	1.68 279	1.39 274	0.46 248	0.41 244	0.46 261	0.36 216	0.93 249	0.43 230	1.51 277	0.45 195	0.30 203	0.44 243	0.29 239	2.65 276	0.40 251	0.60 240	0.58 243	2.09 282	0.34 246	0.42 240	0.35 219	0.49 226	0.74 238

LE_ROB	3.57 299	0.92 271	1.49 299	2.33 287	9.96 309	1.83 288	7.73 307	2.31 302	3.13 302	0.47 262	1.49 291	9.10 306	13.79 309	0.47 256	0.63 218	0.25 175	0.44 243	0.29 239	6.00 295	1.38 299	0.66 253	0.52 228	2.47 289	2.28 302	5.36 304	4.46 304	6.14 304	10.46 307

NOSS_ROB	0.34 206	0.22 198	0.20 195	0.27 209	0.25 214	0.26 205	0.24 202	0.41 235	0.24 200	0.36 223	0.30 198	0.36 202	0.23 203	0.39 250	0.47 198	0.57 263	0.33 213	0.29 239	0.32 148	0.23 192	0.64 249	0.67 260	0.28 231	0.30 237	0.32 214	0.30 204	0.42 212	0.32 175

PWC_ROB	0.37 213	0.27 224	0.25 227	0.23 191	0.24 206	0.23 191	0.31 229	0.29 199	0.47 256	0.25 122	0.39 223	0.37 204	0.89 259	0.19 204	0.58 214	0.32 209	0.39 235	0.29 239	0.62 223	0.29 229	0.48 212	0.48 210	0.19 204	0.33 242	0.27 187	0.26 179	0.39 202	0.67 231

MeshStereo	0.83 260	0.44 249	0.33 248	0.78 263	0.54 261	0.61 257	0.40 238	0.68 270	0.54 261	0.45 260	0.80 270	2.32 282	1.56 276	0.24 223	2.31 292	0.71 277	0.42 242	0.29 239	1.58 257	0.30 234	1.23 294	1.10 293	0.32 249	0.34 246	0.87 272	0.60 255	1.29 286	1.36 273
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
FC-DCNN v2	0.41 222	0.36 244	0.45 264	0.51 247	0.36 240	0.46 245	0.46 244	0.45 244	0.29 222	0.34 204	0.26 179	0.38 211	0.24 207	0.30 237	0.60 216	0.35 219	0.39 235	0.30 245	0.46 185	0.26 211	0.49 214	0.42 188	0.28 231	0.35 249	0.50 253	0.43 238	0.59 244	0.79 245

Ntro	0.87 262	1.36 285	0.44 261	1.82 282	1.04 278	1.67 278	1.60 279	0.52 254	0.44 252	0.48 266	0.42 229	0.98 252	0.40 226	1.61 279	0.64 221	0.31 204	0.49 252	0.30 245	2.69 278	0.44 259	0.68 256	0.60 248	2.13 283	0.36 254	0.45 244	0.45 241	0.52 233	0.71 236

edge stereo	0.61 247	0.35 240	0.44 261	0.53 251	0.47 257	0.57 255	0.54 253	0.57 259	0.41 244	0.52 272	0.69 265	1.31 265	1.03 263	0.38 247	0.44 193	0.60 268	0.40 239	0.30 245	1.76 265	0.81 286	0.47 208	0.86 279	0.41 258	0.32 240	0.41 238	0.37 226	0.57 242	0.91 254

FC-DCNN	0.40 221	0.35 240	0.43 260	0.49 246	0.35 237	0.44 240	0.46 244	0.43 242	0.27 215	0.34 204	0.26 179	0.37 204	0.21 196	0.30 237	0.58 214	0.35 219	0.39 235	0.31 248	0.45 184	0.26 211	0.49 214	0.42 188	0.28 231	0.35 249	0.44 242	0.38 227	0.51 231	0.77 244

SANet	0.57 242	0.32 234	0.33 248	0.36 232	0.35 237	0.44 240	0.33 232	0.55 255	0.85 279	0.33 200	0.57 254	2.42 283	1.17 268	0.32 242	0.88 236	0.24 167	0.47 250	0.31 248	0.51 204	0.31 237	0.50 221	0.45 199	0.37 255	0.37 255	0.46 247	0.54 251	0.55 240	0.98 259

FCDSN-DC	0.36 209	0.28 226	0.33 248	0.31 220	0.29 225	0.28 214	0.39 237	0.31 207	0.22 190	0.28 158	0.20 139	0.26 142	0.16 160	0.29 234	1.96 282	0.35 219	0.34 216	0.32 250	0.33 150	0.25 202	0.41 187	0.48 210	0.27 227	0.37 255	0.29 200	0.30 204	0.30 164	0.30 171
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.33 203	0.22 198	0.22 211	0.29 212	0.25 214	0.19 162	0.22 193	0.31 207	0.22 190	0.31 184	0.29 195	0.41 214	0.33 220	0.22 216	0.72 225	0.25 175	0.29 190	0.32 250	0.73 231	0.27 216	0.43 193	0.47 207	0.16 188	0.23 218	0.27 187	0.30 204	0.51 231	0.36 184

pmcnn	0.45 228	0.24 213	0.19 188	0.33 225	0.29 225	0.34 231	0.42 239	0.34 218	0.26 210	0.34 204	0.50 243	0.80 244	1.10 266	0.19 204	0.38 181	0.57 263	0.40 239	0.32 250	0.83 240	0.37 246	0.80 268	0.49 215	0.28 231	0.24 221	0.32 214	0.34 217	0.66 256	0.82 246

AnyNet_C32	0.49 235	0.23 209	0.23 214	0.24 198	0.25 214	0.28 214	0.30 226	0.34 218	0.58 262	0.34 204	0.45 237	0.35 200	0.24 207	0.22 216	2.28 290	0.38 235	0.38 233	0.33 253	0.51 204	0.29 229	0.55 228	0.55 237	0.23 217	0.28 233	0.43 241	0.73 269	0.45 215	1.65 282

ACVNet-4b	1.08 269	1.48 289	0.48 266	2.91 292	1.12 279	1.82 287	2.71 291	0.46 248	0.44 252	0.51 270	0.43 232	1.66 275	1.85 282	2.08 286	0.46 197	0.40 238	0.82 272	0.34 254	2.68 277	0.50 262	0.65 251	0.71 262	2.24 284	0.35 249	0.45 244	0.42 236	0.53 234	0.70 234

FAT-Stereo	0.47 233	0.27 224	0.34 251	0.45 242	0.48 258	0.39 237	0.32 230	0.42 239	0.27 215	0.41 250	0.90 275	0.77 242	0.58 243	0.30 237	0.57 212	0.56 261	0.35 221	0.34 254	0.64 226	0.42 254	0.67 255	0.66 258	0.28 231	0.34 246	0.29 200	0.36 223	0.45 215	0.74 238

MFN_U_SF_RVC	0.60 246	0.55 258	0.41 258	0.56 253	0.46 255	0.57 255	0.63 258	0.56 257	0.43 251	0.86 287	0.93 276	0.72 240	0.52 240	0.53 260	0.97 245	0.49 254	0.32 209	0.34 254	1.73 262	0.44 259	0.62 244	0.58 243	0.30 243	0.56 272	0.45 244	0.44 240	0.49 226	0.68 232

G-Net	0.59 244	0.35 240	0.35 253	0.31 220	0.31 230	0.44 240	0.30 226	0.50 252	0.63 270	0.43 254	0.64 263	2.00 278	0.52 240	0.23 221	0.76 228	0.52 256	0.37 230	0.35 257	0.80 237	0.67 274	0.60 240	0.59 246	0.26 222	0.33 242	0.40 235	0.82 274	0.81 266	1.59 280

PVD	0.56 240	0.44 249	0.36 254	0.51 247	0.43 250	0.55 250	0.47 247	0.62 265	0.59 264	0.33 200	0.48 240	0.61 233	0.74 252	0.50 258	1.52 261	0.34 214	0.51 254	0.37 258	0.76 234	0.41 253	0.61 243	0.64 256	0.30 243	0.37 255	0.56 260	0.71 267	0.61 248	0.86 251

SAMSARA	0.65 250	0.30 232	0.44 261	0.31 220	0.31 230	0.31 223	0.34 233	0.56 257	0.48 257	0.40 245	0.37 219	0.42 216	0.90 260	0.27 230	1.62 268	0.45 247	0.36 227	0.38 259	0.76 234	0.39 247	0.70 260	0.80 276	0.20 205	0.40 260	1.50 289	1.62 294	1.49 292	1.46 277

ADCS	0.59 244	0.34 237	0.31 242	0.34 228	0.36 240	0.36 234	0.37 236	0.48 250	0.60 266	0.34 204	0.43 232	0.58 229	0.87 257	0.29 234	2.30 291	0.66 272	0.47 250	0.38 259	0.82 239	0.42 254	0.76 265	0.69 261	0.28 231	0.35 249	0.46 247	0.88 278	0.59 244	1.26 268

LSM0	3.53 298	0.37 245	0.30 240	0.55 252	0.45 254	0.56 251	0.63 258	0.74 275	0.61 267	0.60 279	0.87 274	1.16 260	1.39 270	0.25 227	28.52 313	45.56 313	0.55 257	0.38 259	3.16 282	0.62 268	1.14 289	1.40 299	0.31 248	0.42 262	0.59 262	0.81 273	0.98 275	2.52 296

S-Stereo	0.53 237	0.29 230	0.27 233	0.48 244	0.46 255	0.50 247	0.60 257	0.38 230	0.37 236	0.39 242	1.16 282	1.01 254	0.45 235	0.29 234	0.91 240	0.67 274	0.35 221	0.39 262	0.84 241	0.70 277	0.46 206	0.71 262	0.61 272	0.37 255	0.30 206	0.33 213	0.40 207	0.63 225

RainbowNet	0.93 264	1.16 277	0.62 270	1.83 283	1.16 282	1.69 280	1.70 280	0.51 253	0.44 252	0.59 276	0.38 220	1.19 262	0.79 254	2.02 284	0.74 227	0.57 263	0.54 256	0.40 263	1.50 255	0.76 283	0.66 253	0.65 257	2.28 286	0.46 265	0.50 253	0.49 247	0.60 246	0.84 249

ACVNet_2	1.13 270	1.26 283	0.75 280	2.58 289	1.30 287	1.73 284	1.87 284	0.75 277	0.52 259	0.59 276	0.53 248	1.29 264	0.90 260	1.85 282	0.70 223	0.48 253	1.14 284	0.40 263	4.70 290	0.54 265	0.71 263	0.60 248	2.05 281	0.61 278	0.81 271	0.47 243	0.70 259	0.82 246

ACVNet_1	0.97 266	1.21 281	0.62 270	2.28 285	1.27 285	1.81 286	2.12 289	0.63 267	0.41 244	0.50 269	0.49 241	1.06 258	0.73 251	2.46 289	0.47 198	0.31 204	0.80 271	0.40 263	2.04 268	0.42 254	0.76 265	0.56 240	2.26 285	0.43 263	0.54 259	0.42 236	0.48 222	0.58 221

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 242	0.64 261	0.47 265	0.65 257	0.41 247	0.44 240	0.57 255	0.61 264	0.68 272	0.58 273	0.39 223	0.59 230	0.58 243	0.65 269	0.76 228	0.44 244	0.35 221	0.40 263	1.53 256	0.50 262	0.54 225	0.63 254	0.46 265	0.47 266	0.51 256	0.40 230	0.41 210	0.75 241

DPSNet	0.76 256	0.28 226	0.26 230	0.38 235	0.38 243	0.44 240	0.30 226	0.36 225	0.41 244	0.27 144	0.32 203	2.73 287	0.95 262	0.38 247	0.80 230	0.66 272	0.53 255	0.46 267	4.94 291	0.56 267	0.83 276	0.97 284	0.57 270	0.44 264	0.56 260	0.48 245	0.54 236	0.63 225

WAO-7	0.99 267	0.85 269	0.88 288	1.81 281	0.83 272	0.71 262	0.92 268	1.01 289	1.13 288	0.96 292	1.28 290	1.37 269	1.65 278	0.63 267	1.55 265	0.76 281	0.73 266	0.47 268	2.44 274	0.73 281	0.72 264	0.76 269	0.26 222	0.88 293	0.71 266	0.85 275	0.74 263	1.09 263

IMH-64-1	1.18 272	1.19 279	0.74 278	1.63 275	1.26 283	1.69 280	1.85 282	0.84 280	0.90 280	0.44 258	0.62 261	1.36 267	1.74 280	2.49 290	2.46 296	0.60 268	0.72 264	0.47 268	1.73 262	0.64 270	0.70 260	0.79 272	2.49 290	0.58 274	1.08 276	0.63 260	0.97 273	1.31 270

IMH-64	1.18 272	1.19 279	0.74 278	1.63 275	1.26 283	1.69 280	1.85 282	0.84 280	0.90 280	0.44 258	0.62 261	1.36 267	1.74 280	2.49 290	2.46 296	0.60 268	0.72 264	0.47 268	1.73 262	0.64 270	0.70 260	0.79 272	2.49 290	0.58 274	1.08 276	0.63 260	0.97 273	1.31 270

IMH	1.30 278	1.22 282	0.76 281	1.65 277	1.27 285	1.73 284	1.88 285	0.86 282	0.93 282	0.47 262	0.65 264	1.48 271	2.97 293	3.97 306	1.50 259	0.59 266	0.76 267	0.49 271	2.25 270	0.70 277	0.69 259	0.79 272	2.64 292	0.61 278	1.16 282	0.76 270	0.89 270	1.49 278

PSMNet_ROB	1.30 278	1.36 285	0.71 277	1.48 273	1.00 276	1.69 280	1.56 278	0.64 268	0.74 276	1.47 301	3.99 300	2.77 289	1.51 273	2.54 292	0.73 226	0.47 252	0.70 263	0.49 271	2.51 275	0.71 279	0.81 270	0.58 243	3.05 298	0.58 274	0.80 269	0.64 262	0.88 268	0.69 233

MADNet+	0.75 255	0.45 251	0.65 274	0.63 256	0.58 262	0.50 247	0.64 260	0.75 277	0.59 264	0.62 280	0.52 246	0.94 250	0.85 255	0.46 255	2.17 288	0.74 279	0.79 270	0.53 273	1.00 245	0.65 272	0.93 283	0.75 266	0.57 270	0.67 281	0.88 273	0.72 268	0.70 259	1.05 262

ELAS	0.94 265	0.70 264	0.59 269	0.97 267	0.73 268	0.96 269	0.72 263	0.74 275	0.62 269	0.47 262	1.17 283	2.44 284	1.62 277	0.44 253	1.40 257	0.45 247	0.63 260	0.54 274	0.99 244	0.39 247	0.88 280	1.07 291	0.43 260	0.52 269	1.56 292	1.47 293	1.33 288	1.60 281
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.14 271	1.08 273	0.68 276	1.50 274	1.15 280	1.39 274	1.55 277	0.88 283	0.96 283	0.77 284	0.72 268	1.28 263	1.96 285	1.91 283	2.45 295	0.71 277	1.18 286	0.55 275	1.42 253	0.69 276	0.97 284	0.99 286	0.91 273	0.67 281	1.13 280	0.88 278	1.02 278	1.43 276

ELAS_RVC	0.92 263	0.65 262	0.62 270	0.92 266	0.67 265	1.21 272	0.71 262	0.72 274	0.50 258	0.49 267	1.20 287	2.45 285	1.89 284	0.44 253	1.31 254	0.46 251	0.62 259	0.55 275	1.02 246	0.42 254	0.91 282	1.06 290	0.44 262	0.54 270	1.50 289	1.22 292	1.15 280	1.19 266
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.58 285	1.40 287	0.79 283	1.70 279	1.03 277	1.55 276	1.42 275	1.11 293	0.98 285	1.00 293	1.23 289	2.78 291	1.53 275	0.82 271	0.88 236	0.55 260	0.99 277	0.57 277	13.43 304	0.90 288	1.12 288	0.75 266	1.15 275	0.82 290	1.04 274	0.88 278	0.93 271	1.27 269

AMNet	0.51 236	0.50 256	0.48 266	0.51 247	0.50 260	0.56 251	0.52 252	0.36 225	0.42 250	0.39 242	0.59 259	0.65 236	0.21 196	0.58 264	0.49 204	0.59 266	0.60 258	0.58 278	0.51 204	0.51 264	0.59 239	0.53 232	0.32 249	0.51 268	0.48 250	0.54 251	0.60 246	0.65 229

DispFullNet	1.20 274	1.15 276	0.77 282	1.20 269	0.97 274	1.12 271	1.34 273	0.66 269	0.58 262	0.74 283	0.82 271	3.72 297	1.48 272	1.65 281	1.03 250	1.32 298	1.00 280	0.58 278	6.30 297	1.09 297	0.84 277	0.76 269	0.42 259	0.35 249	0.50 253	0.35 219	0.68 258	1.00 261

WAO-8	1.55 283	1.53 290	1.00 291	2.82 290	1.43 289	1.91 290	2.01 286	1.05 291	1.38 292	1.44 299	1.87 294	2.25 279	2.76 287	2.68 293	1.01 248	0.83 284	0.99 277	0.59 280	3.35 285	1.08 293	0.82 272	0.85 277	1.36 278	0.82 290	1.60 294	1.12 288	1.27 283	1.93 290

TorneroNet-64	1.85 287	1.56 292	0.93 290	3.34 297	1.31 288	2.18 293	2.65 290	0.91 284	2.21 298	0.66 282	0.83 273	2.72 286	7.56 297	3.04 296	1.76 274	0.67 274	1.35 296	0.59 280	4.05 287	1.02 290	0.98 285	0.96 283	2.67 293	0.69 285	1.24 284	1.15 290	0.88 268	2.15 292

Venus	1.55 283	1.53 290	1.00 291	2.82 290	1.43 289	1.91 290	2.01 286	1.05 291	1.38 292	1.44 299	1.87 294	2.25 279	2.76 287	2.68 293	1.01 248	0.83 284	0.99 277	0.59 280	3.35 285	1.08 293	0.82 272	0.85 277	1.36 278	0.82 290	1.60 294	1.12 288	1.27 283	1.93 290

LVE	1.38 280	1.30 284	0.82 284	4.62 300	1.50 291	1.89 289	3.66 298	0.82 279	0.73 275	0.88 288	0.82 271	1.12 259	1.52 274	2.14 287	0.81 232	0.56 261	0.84 273	0.59 280	3.33 284	0.72 280	0.84 277	0.89 280	2.40 288	0.80 289	1.12 278	0.70 266	1.00 277	0.90 253

AnyNet_C01	0.66 251	0.35 240	0.32 244	0.37 234	0.38 243	0.35 233	0.54 253	0.55 255	0.70 274	0.40 245	0.49 241	0.83 245	0.70 249	0.30 237	2.63 300	0.87 287	0.65 261	0.59 280	0.98 243	0.48 261	0.80 268	0.78 271	0.39 256	0.38 259	0.60 264	0.49 247	0.64 253	1.16 264

Dean	1.27 276	1.44 288	0.85 286	2.93 293	1.62 292	1.95 292	2.03 288	0.96 286	1.00 286	0.91 290	0.75 269	1.51 272	1.65 278	2.05 285	0.80 230	0.64 271	1.01 281	0.60 285	1.86 267	0.85 287	0.85 279	0.75 266	2.35 287	0.79 288	1.15 281	0.85 275	1.19 281	0.85 250

TorneroNet	2.33 293	1.60 293	0.88 288	5.64 303	1.76 293	2.56 296	2.94 293	0.97 287	2.29 300	0.79 285	1.98 296	4.07 299	12.24 304	3.12 298	1.29 253	0.67 274	1.30 294	0.61 286	5.93 294	1.00 289	1.04 286	0.98 285	2.79 296	0.70 286	1.86 297	1.04 285	1.02 278	1.87 288

DGSMNet	0.85 261	0.47 253	0.39 256	0.51 247	0.39 245	0.56 251	0.43 241	0.59 261	0.40 240	0.84 286	4.01 301	0.67 238	0.85 255	0.85 272	0.85 235	0.90 289	1.17 285	0.66 287	1.64 260	0.62 268	1.35 298	1.36 298	0.51 267	0.54 270	0.40 235	0.66 263	0.50 229	0.74 238

SGM+DAISY	1.04 268	0.66 263	0.62 270	0.75 261	0.68 266	0.82 266	0.74 264	0.69 271	0.75 278	0.64 281	1.09 280	1.35 266	1.44 271	0.60 266	1.43 258	1.04 296	0.77 268	0.68 288	2.40 273	0.80 285	1.22 292	1.15 296	0.51 267	0.67 281	1.12 278	1.05 286	1.65 294	2.69 298

SPS-STEREO	0.80 257	0.60 260	0.56 268	0.67 259	0.62 263	0.67 260	0.58 256	0.57 259	0.61 267	0.59 276	0.96 278	1.03 257	0.67 246	0.55 261	0.83 234	0.87 287	0.78 269	0.69 289	2.74 279	0.74 282	1.23 294	1.05 288	0.45 264	0.62 280	0.61 265	0.61 257	0.83 267	0.75 241
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
notaker	1.84 286	1.90 297	1.02 293	3.19 296	2.19 298	2.44 295	2.77 292	1.11 293	1.57 295	0.91 290	1.09 280	3.37 295	5.56 295	3.13 299	1.35 255	0.81 283	1.34 295	0.71 290	4.26 288	1.08 293	1.22 292	0.99 286	2.96 297	0.93 294	0.74 268	0.77 271	0.98 275	1.18 265

MFMNet_re	0.74 254	0.73 265	0.66 275	0.76 262	0.64 264	0.88 268	0.74 264	0.59 261	0.68 272	0.58 273	0.69 265	1.02 255	0.61 245	0.58 264	0.96 244	0.78 282	0.87 275	0.72 291	1.08 247	0.68 275	1.07 287	0.74 265	0.54 269	0.60 277	0.59 262	0.60 255	0.80 265	0.91 254

UNDER WATER	2.15 289	1.92 299	1.13 295	3.36 298	2.59 300	2.77 300	3.73 299	1.63 296	1.36 291	1.02 295	1.02 279	3.30 293	7.25 296	3.39 301	1.54 262	0.91 291	1.80 299	0.75 292	3.15 281	1.08 293	1.27 297	1.14 295	3.84 304	1.20 300	1.46 288	1.78 296	1.26 282	2.46 295

UNDER WATER-64	1.98 288	1.91 298	1.15 296	3.52 299	2.32 299	2.83 301	3.30 295	1.72 298	1.25 290	1.12 296	1.19 285	3.41 296	2.89 291	3.11 297	2.13 287	0.90 289	1.77 298	0.77 293	2.32 272	1.05 292	1.17 290	1.23 297	3.96 305	1.06 296	1.41 287	2.13 298	1.31 287	2.65 297

JetBlue	1.43 281	1.11 274	1.03 294	1.46 272	1.15 280	1.66 277	1.51 276	0.92 285	1.14 289	0.58 273	0.47 239	3.28 292	0.71 250	1.15 273	2.51 298	1.00 294	1.09 282	0.86 294	1.32 250	0.78 284	1.48 299	1.53 300	1.15 275	0.78 287	1.31 286	2.14 299	1.44 290	5.15 301

ktn	2.52 296	1.71 295	3.02 302	2.41 288	1.88 294	2.62 298	3.04 294	1.69 297	4.13 303	1.01 294	1.21 288	8.17 305	10.18 301	2.80 295	1.51 260	0.93 292	1.72 297	0.87 295	6.22 296	1.56 300	1.20 291	1.09 292	2.75 295	0.93 294	1.19 283	1.07 287	1.46 291	1.74 284

KSHMR	2.37 294	1.84 296	1.23 298	6.67 305	1.97 296	2.73 299	3.45 297	1.31 295	1.69 296	1.18 298	1.18 284	1.71 277	11.63 303	3.21 300	1.67 272	1.07 297	1.11 283	0.92 296	5.58 293	1.04 291	1.23 294	1.05 288	3.26 299	1.06 296	1.99 299	1.18 291	1.28 285	1.85 287

BEATNet-Init1	4.26 300	5.23 304	1.17 297	9.10 307	2.61 301	8.41 308	4.21 300	2.29 301	1.73 297	0.88 288	2.38 297	6.02 301	9.23 300	0.65 269	2.70 301	2.20 301	1.24 287	0.94 297	17.87 305	4.86 305	2.04 300	1.87 302	1.10 274	1.14 298	4.62 303	2.07 297	11.53 310	6.94 304

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 297	0.48 255	0.29 236	0.48 244	0.42 248	0.63 258	0.86 267	0.69 271	0.74 276	0.42 252	1.69 293	46.80 314	1.87 283	0.64 268	0.38 181	0.33 212	0.97 276	0.98 298	1.59 258	0.33 240	0.81 270	0.79 272	0.28 231	0.25 225	0.52 257	0.78 272	3.35 301	0.83 248

HanzoNet	4.54 301	4.29 303	3.74 306	6.10 304	3.77 302	7.50 307	8.23 308	3.94 305	4.82 304	1.56 302	2.42 298	11.35 307	12.90 307	10.81 310	1.84 277	1.89 299	4.65 305	1.35 299	10.71 302	3.05 302	2.04 300	1.81 301	5.00 308	1.14 298	1.80 296	1.67 295	1.81 297	2.33 293

MADNet++	2.28 292	1.66 294	1.91 300	1.39 271	2.03 297	1.38 273	1.73 281	1.80 299	2.24 299	2.07 303	2.44 299	2.76 288	2.81 289	1.52 278	2.18 289	2.45 302	2.29 300	1.71 300	2.86 280	2.56 301	4.03 304	5.19 306	1.23 277	2.35 303	1.50 289	3.83 303	2.07 298	1.70 283

DPSimNet_ROB	5.23 302	7.46 305	3.48 305	6.82 306	6.53 307	4.88 304	5.29 305	5.03 306	6.96 305	3.68 306	10.30 308	6.62 302	7.58 298	4.15 307	3.41 302	2.75 303	5.59 306	2.26 301	12.16 303	3.45 303	5.93 306	2.70 303	3.37 300	3.75 304	3.16 302	3.16 302	4.52 302	6.28 302

DLNR_Zeroshot_test	9.91 305	28.72 313	0.20 195	46.90 314	0.13 123	0.20 168	45.01 314	0.29 199	0.11 81	0.38 236	0.19 130	0.33 194	0.10 78	1.29 275	61.34 314	71.85 314	3.99 302	2.49 302	1.36 251	0.22 180	0.65 251	0.41 186	0.09 109	0.13 151	0.26 174	0.24 154	0.29 157	0.33 178

MANE	1.47 282	0.77 267	0.87 287	1.01 268	0.81 271	0.96 269	0.93 269	1.00 288	1.05 287	0.43 254	0.69 265	2.28 281	2.16 286	0.39 250	1.68 273	1.01 295	0.65 261	2.72 303	1.45 254	0.40 251	0.77 267	0.73 264	0.34 254	0.67 281	2.42 300	2.81 301	4.52 302	6.28 302

PML	11.09 307	9.28 308	3.40 304	11.88 309	6.99 308	11.60 309	5.97 306	7.04 308	24.50 313	8.92 309	28.99 313	32.63 313	39.39 314	6.18 308	5.69 304	4.14 304	8.31 307	2.99 304	18.83 307	4.50 304	4.70 305	4.40 305	3.75 303	3.98 305	10.54 309	5.17 305	18.60 311	7.08 305

JetRed	2.50 295	2.16 300	2.32 301	1.72 280	1.88 294	2.59 297	3.38 296	1.86 300	1.53 294	1.15 297	0.93 276	2.77 289	0.67 246	2.39 288	3.50 303	2.17 300	2.74 301	3.15 305	1.82 266	1.37 298	3.39 303	2.94 304	2.72 294	1.27 301	2.55 301	6.99 306	2.85 299	4.69 300

LRCNet_RVC	10.22 306	14.24 309	3.26 303	20.74 310	17.71 311	19.88 311	15.89 310	6.49 307	2.47 301	19.87 311	12.97 309	19.40 309	8.44 299	26.62 312	2.33 293	0.74 279	10.08 308	5.54 306	23.31 309	6.95 306	2.43 302	1.11 294	22.86 310	8.58 307	0.73 267	0.39 229	1.72 296	1.19 266

DGTPSM_ROB	8.76 303	3.83 301	10.08 307	3.08 294	5.50 303	3.48 302	5.02 303	3.60 303	8.96 306	3.18 304	7.06 303	3.95 298	10.56 302	3.59 302	11.06 305	10.70 305	4.35 303	10.50 307	5.45 292	9.91 307	5.93 306	14.37 308	4.39 306	8.90 308	9.99 306	27.43 310	11.00 308	30.59 310

DPSMNet_ROB	8.99 304	3.86 302	10.11 308	3.11 295	5.51 304	3.54 303	5.03 304	3.60 303	9.04 307	3.27 305	7.95 305	4.19 300	13.43 308	3.66 303	11.12 306	10.86 306	4.47 304	10.71 308	6.43 298	9.92 308	5.99 308	14.50 309	4.39 306	8.90 308	10.15 307	27.43 310	11.02 309	30.59 310

DPSM_ROB	13.12 308	7.70 306	11.86 309	4.97 301	5.71 305	6.03 305	4.61 301	8.36 309	10.82 308	6.72 307	8.03 306	8.12 303	12.29 305	3.81 304	13.89 307	13.57 307	10.28 309	13.36 309	9.07 300	11.67 309	16.11 310	18.73 312	3.51 301	10.91 310	27.70 311	35.86 312	31.04 312	39.53 312

DPSM	13.12 308	7.70 306	11.86 309	4.97 301	5.71 305	6.03 305	4.61 301	8.36 309	10.82 308	6.72 307	8.03 306	8.12 303	12.29 305	3.81 304	13.89 307	13.57 307	10.28 309	13.36 309	9.07 300	11.67 309	16.11 310	18.73 312	3.51 301	10.91 310	27.70 311	35.86 312	31.04 312	39.53 312

HaxPig	19.43 310	21.64 311	18.72 311	23.90 311	23.72 312	22.99 312	25.27 311	20.59 312	18.36 310	26.33 312	23.18 311	22.04 310	16.59 310	24.59 311	21.93 309	18.51 309	20.93 312	19.75 311	22.56 308	20.41 311	14.06 309	11.69 307	27.14 311	18.65 312	6.94 305	12.03 309	7.78 305	14.26 309

MEDIAN_ROB	22.61 311	26.37 312	23.42 312	27.86 312	27.01 313	26.90 313	28.47 312	24.00 313	21.42 311	31.43 313	26.90 312	25.65 311	19.56 311	27.54 313	23.81 310	20.10 310	25.89 313	23.65 312	27.64 311	24.33 313	18.71 312	15.27 310	29.65 312	20.16 313	10.22 308	11.12 308	10.11 307	13.24 308

AVERAGE_ROB	25.62 312	30.03 314	26.88 314	31.96 313	30.85 314	31.13 314	32.49 313	28.35 314	25.87 314	34.56 314	30.30 314	30.39 312	23.71 312	31.94 314	27.62 311	24.45 311	28.60 314	25.76 313	30.73 312	27.87 314	22.22 313	18.68 311	33.77 313	25.40 315	10.86 310	8.77 307	9.34 306	9.16 306

CasAABBNet	26.35 313	15.49 310	23.85 313	9.95 308	11.46 310	12.03 310	9.23 309	16.79 311	21.84 312	13.64 310	16.11 310	16.45 308	24.90 313	7.58 309	27.95 312	27.14 312	20.53 311	26.83 314	18.10 306	23.37 312	32.22 314	37.28 314	6.99 309	21.98 314	55.78 314	72.24 314	62.39 314	79.48 314

ASD4																								5.70 306

Low-res two-view benchmark