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

MoCha-V2	0.04 1	0.04 3	0.03 1	0.03 3	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.04 4	0.03 3	0.03 1	0.04 3	0.05 4	0.02 1	0.02 2	0.10 3	0.08 2	0.07 3	0.06 3	0.06 1	0.05 3	0.07 2	0.09 13	0.03 4	0.02 1	0.05 1	0.05 2	0.05 1	0.03 1

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	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 9	0.10 5	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.07 2	0.05 2	0.01 1	0.02 1	0.06 3	0.05 2	0.05 1	0.04 2
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
ProNet	0.04 1	0.04 3	0.04 4	0.03 3	0.02 2	0.04 4	0.04 8	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 5	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.07 1	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.03 1	0.03 4	0.03 3	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 2

CroCo-Stereo Lap2	0.05 4	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.03 1	0.03 3	0.06 6	0.03 2	0.04 3	0.03 4	0.02 2	0.10 3	0.10 5	0.07 3	0.07 5	0.07 4	0.05 3	0.08 4	0.06 3	0.02 2	0.03 3	0.07 4	0.08 7	0.07 4	0.05 4

AEACV	0.07 5	0.08 13	0.04 4	0.05 7	0.05 9	0.04 4	0.03 4	0.05 5	0.03 3	0.05 4	0.05 4	0.06 6	0.03 4	0.03 7	0.17 26	0.13 18	0.09 6	0.08 8	0.12 14	0.07 8	0.10 10	0.10 17	0.03 4	0.04 5	0.08 5	0.12 20	0.07 4	0.05 4

RAFT	0.07 5	0.04 3	0.06 8	0.05 7	0.03 6	0.06 10	0.03 4	0.10 12	0.05 6	0.06 6	0.07 11	0.08 8	0.05 9	0.02 2	0.10 3	0.08 2	0.08 5	0.06 3	0.08 5	0.06 5	0.08 4	0.09 13	0.02 2	0.04 5	0.13 26	0.14 36	0.16 27	0.15 37

StereoVision	0.07 5	0.05 6	0.05 6	0.04 5	0.04 7	0.05 7	0.03 4	0.07 6	0.11 58	0.05 4	0.06 5	0.05 4	0.06 15	0.02 2	0.13 11	0.13 18	0.09 6	0.07 5	0.10 8	0.08 16	0.08 4	0.07 5	0.03 4	0.05 7	0.11 14	0.10 13	0.13 19	0.13 22

anonymousdsp	0.08 9	0.07 7	0.06 8	0.06 13	0.05 9	0.06 10	0.04 8	0.10 12	0.06 8	0.11 17	0.10 29	0.08 8	0.04 6	0.05 15	0.13 11	0.12 16	0.11 11	0.09 9	0.13 20	0.08 16	0.14 19	0.15 34	0.04 10	0.05 7	0.08 5	0.07 4	0.11 11	0.07 6

iRaftStereo_RVC	0.08 9	0.07 7	0.06 8	0.05 7	0.05 9	0.05 7	0.03 4	0.10 12	0.05 6	0.10 14	0.09 20	0.10 13	0.05 9	0.04 12	0.11 6	0.11 8	0.13 18	0.10 15	0.12 14	0.07 8	0.15 23	0.11 19	0.04 10	0.05 7	0.10 11	0.09 8	0.11 11	0.08 8

RAFT + AFF	0.14 34	0.07 7	0.05 6	0.08 28	0.05 9	0.07 16	0.04 8	0.11 17	0.08 20	0.14 25	0.07 11	0.15 34	0.04 6	0.03 7	1.54 224	0.11 8	0.14 20	0.07 5	0.14 21	0.06 5	0.14 19	0.08 8	0.03 4	0.05 7	0.10 11	0.07 4	0.07 4	0.07 6

StereoIM	0.10 13	0.07 7	0.07 13	0.04 5	0.04 7	0.04 4	0.04 8	0.09 10	0.07 15	0.11 17	0.07 11	0.13 23	0.06 15	0.03 7	0.14 14	0.14 23	0.15 24	0.12 24	0.15 23	0.07 8	0.16 25	0.13 27	0.03 4	0.06 11	0.14 35	0.20 94	0.16 27	0.19 65

MIF-Stereo	0.11 21	0.07 7	0.06 8	0.05 7	0.05 9	0.06 10	0.04 8	0.10 12	0.07 15	0.13 23	0.06 5	0.12 19	0.12 82	0.08 40	0.18 29	0.14 23	0.16 27	0.12 24	0.19 40	0.09 23	0.17 31	0.12 23	0.07 48	0.06 11	0.12 23	0.19 85	0.10 8	0.13 22

ARAFT	0.12 26	0.09 18	0.07 13	0.09 33	0.07 21	0.08 24	0.04 8	0.14 27	0.08 20	0.21 54	0.10 29	0.17 47	0.05 9	0.05 15	0.18 29	0.14 23	0.18 44	0.15 62	0.20 47	0.08 16	0.20 57	0.18 51	0.05 23	0.06 11	0.14 35	0.11 16	0.18 38	0.13 22

AFF-stereo	0.10 13	0.10 27	0.08 24	0.07 15	0.06 15	0.08 24	0.04 8	0.17 40	0.08 20	0.21 54	0.08 16	0.13 23	0.05 9	0.03 7	0.14 14	0.14 23	0.12 15	0.09 9	0.20 47	0.07 8	0.14 19	0.11 19	0.04 10	0.06 11	0.13 26	0.12 20	0.18 38	0.11 15

delet	0.08 9	0.08 13	0.07 13	0.09 33	0.07 21	0.08 24	0.06 31	0.07 6	0.06 8	0.09 12	0.07 11	0.11 16	0.06 15	0.06 26	0.12 9	0.10 5	0.10 10	0.09 9	0.08 5	0.09 23	0.09 9	0.07 5	0.05 23	0.06 11	0.09 8	0.09 8	0.10 8	0.08 8

RYNet	0.15 43	0.07 7	0.06 8	0.05 7	0.06 15	0.06 10	0.04 8	0.07 6	0.13 93	0.06 6	0.06 5	0.06 6	0.05 9	0.04 12	1.96 243	0.11 8	0.09 6	0.13 36	0.10 8	0.07 8	0.08 4	0.07 5	0.13 134	0.06 11	0.09 8	0.22 111	0.11 11	0.08 8

test croco	0.10 13	0.09 18	0.07 13	0.06 13	0.06 15	0.07 16	0.04 8	0.13 23	0.06 8	0.16 26	0.06 5	0.11 16	0.04 6	0.04 12	0.16 21	0.16 44	0.16 27	0.12 24	0.15 23	0.08 16	0.15 23	0.11 19	0.04 10	0.07 17	0.12 23	0.12 20	0.12 17	0.14 31

MIM_Stereo	0.11 21	0.09 18	0.07 13	0.08 28	0.07 21	0.09 38	0.04 8	0.13 23	0.06 8	0.19 46	0.08 16	0.11 16	0.05 9	0.05 15	0.16 21	0.15 33	0.17 34	0.12 24	0.20 47	0.10 30	0.18 41	0.15 34	0.04 10	0.07 17	0.11 14	0.10 13	0.15 22	0.10 13

LL-Strereo2	0.12 26	0.08 13	0.07 13	0.07 15	0.07 21	0.06 10	0.04 8	0.15 30	0.10 41	0.22 61	0.10 29	0.13 23	0.07 24	0.07 32	0.15 18	0.15 33	0.18 44	0.11 19	0.20 47	0.10 30	0.20 57	0.28 106	0.05 23	0.07 17	0.12 23	0.13 29	0.15 22	0.10 13

TestStereo1	0.14 34	0.12 53	0.08 24	0.07 15	0.07 21	0.08 24	0.07 45	0.14 27	0.10 41	0.17 33	0.09 20	0.14 27	0.17 135	0.05 15	0.23 77	0.17 52	0.16 27	0.12 24	0.19 40	0.10 30	0.19 48	0.24 82	0.04 10	0.07 17	0.18 71	0.17 65	0.26 99	0.20 70

RAFT_CTSACE	0.11 21	0.09 18	0.07 13	0.05 7	0.06 15	0.08 24	0.06 31	0.12 19	0.07 15	0.18 40	0.06 5	0.14 27	0.12 82	0.05 15	0.13 11	0.13 18	0.14 20	0.09 9	0.12 14	0.07 8	0.16 25	0.18 51	0.04 10	0.07 17	0.14 35	0.14 36	0.19 44	0.14 31

SA-5K	0.14 34	0.12 53	0.08 24	0.07 15	0.07 21	0.08 24	0.07 45	0.14 27	0.10 41	0.17 33	0.09 20	0.14 27	0.17 135	0.05 15	0.23 77	0.17 52	0.16 27	0.12 24	0.19 40	0.10 30	0.19 48	0.24 82	0.04 10	0.07 17	0.18 71	0.17 65	0.26 99	0.20 70

raft+_RVC	0.12 26	0.10 27	0.08 24	0.09 33	0.08 33	0.09 38	0.06 31	0.18 48	0.09 29	0.22 61	0.12 47	0.15 34	0.07 24	0.06 26	0.16 21	0.14 23	0.16 27	0.12 24	0.20 47	0.09 23	0.19 48	0.17 46	0.05 23	0.07 17	0.14 35	0.13 29	0.16 27	0.13 22

HCRNet	0.15 43	0.19 151	0.08 24	0.23 157	0.09 44	0.16 106	0.09 77	0.16 36	0.06 8	0.49 227	0.16 80	0.25 107	0.08 33	0.09 59	0.43 154	0.11 8	0.16 27	0.10 15	0.21 58	0.09 23	0.13 16	0.08 8	0.11 112	0.07 17	0.09 8	0.09 8	0.14 21	0.11 15

TDLM	0.07 5	0.08 13	0.07 13	0.07 15	0.07 21	0.07 16	0.05 20	0.07 6	0.06 8	0.06 6	0.10 29	0.08 8	0.06 15	0.05 15	0.09 2	0.09 4	0.09 6	0.09 9	0.08 5	0.06 5	0.08 4	0.06 3	0.05 23	0.07 17	0.08 5	0.07 4	0.08 7	0.08 8

MGS-Stereo	0.15 43	0.12 53	0.08 24	0.07 15	0.07 21	0.07 16	0.05 20	0.16 36	0.07 15	0.13 23	0.10 29	0.13 23	0.06 15	0.08 40	0.98 208	0.13 18	0.19 54	0.15 62	0.18 33	0.12 46	0.19 48	0.16 40	0.07 48	0.08 26	0.13 26	0.12 20	0.17 34	0.15 37

MIF-Stereo (partial)	0.10 13	0.09 18	0.08 24	0.07 15	0.06 15	0.07 16	0.04 8	0.12 19	0.09 29	0.12 22	0.07 11	0.09 12	0.07 24	0.05 15	0.18 29	0.15 33	0.16 27	0.13 36	0.14 21	0.08 16	0.16 25	0.10 17	0.04 10	0.08 26	0.13 26	0.11 16	0.16 27	0.13 22

CASnet	0.15 43	0.12 53	0.08 24	0.10 42	0.11 67	0.14 87	0.06 31	0.23 84	0.12 74	0.28 128	0.15 70	0.23 92	0.10 48	0.09 59	0.19 33	0.15 33	0.20 63	0.11 19	0.26 87	0.11 39	0.34 130	0.19 59	0.07 48	0.08 26	0.16 47	0.12 20	0.20 55	0.17 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.14 34	0.10 27	0.09 39	0.10 42	0.08 33	0.08 24	0.05 20	0.21 68	0.12 74	0.26 106	0.12 47	0.20 66	0.08 33	0.07 32	0.19 33	0.18 71	0.20 63	0.15 62	0.22 67	0.12 46	0.27 106	0.29 111	0.05 23	0.08 26	0.14 35	0.14 36	0.19 44	0.13 22

CAS	0.14 34	0.11 40	0.08 24	0.09 33	0.08 33	0.08 24	0.05 20	0.17 40	0.10 41	0.17 33	0.16 80	0.15 34	0.10 48	0.10 77	0.20 43	0.18 71	0.17 34	0.14 46	0.19 40	0.11 39	0.22 74	0.23 75	0.07 48	0.08 26	0.17 58	0.16 58	0.17 34	0.23 95

anonymousdsp2	0.13 31	0.12 53	0.09 39	0.09 33	0.08 33	0.10 43	0.07 45	0.18 48	0.08 20	0.20 50	0.16 80	0.15 34	0.07 24	0.07 32	0.15 18	0.15 33	0.17 34	0.12 24	0.23 73	0.11 39	0.19 48	0.21 67	0.07 48	0.08 26	0.13 26	0.11 16	0.18 38	0.12 18

CES	0.18 77	0.10 27	0.10 49	0.09 33	0.11 67	0.10 43	0.05 20	0.42 201	0.10 41	0.20 50	0.27 156	0.23 92	0.10 48	0.12 109	0.26 107	0.23 132	0.25 125	0.15 62	0.20 47	0.13 62	0.45 168	0.26 92	0.09 78	0.08 26	0.19 76	0.15 45	0.19 44	0.24 109

TESTraft	0.13 31	0.11 40	0.08 24	0.07 15	0.07 21	0.07 16	0.07 45	0.15 30	0.11 58	0.16 26	0.10 29	0.14 27	0.16 124	0.05 15	0.24 92	0.17 52	0.15 24	0.12 24	0.18 33	0.10 30	0.18 41	0.22 72	0.04 10	0.08 26	0.17 58	0.17 65	0.23 70	0.19 65

RAFT+CT+SA	0.12 26	0.10 27	0.09 39	0.08 28	0.06 15	0.07 16	0.06 31	0.19 57	0.09 29	0.16 26	0.08 16	0.18 53	0.16 124	0.05 15	0.17 26	0.17 52	0.12 15	0.10 15	0.17 30	0.09 23	0.17 31	0.23 75	0.04 10	0.08 26	0.15 43	0.14 36	0.18 38	0.17 46

AASNet	0.10 13	0.10 27	0.07 13	0.10 42	0.10 56	0.11 58	0.08 63	0.11 17	0.06 8	0.10 14	0.11 42	0.10 13	0.06 15	0.07 32	0.14 14	0.11 8	0.13 18	0.11 19	0.11 10	0.09 23	0.11 12	0.12 23	0.06 35	0.08 26	0.11 14	0.10 13	0.10 8	0.08 8

GMOStereo	0.16 58	0.12 53	0.10 49	0.10 42	0.08 33	0.10 43	0.07 45	0.23 84	0.12 74	0.28 128	0.10 29	0.21 78	0.13 96	0.08 40	0.20 43	0.18 71	0.21 77	0.14 46	0.23 73	0.13 62	0.26 98	0.36 136	0.05 23	0.08 26	0.22 99	0.19 85	0.24 80	0.18 52

error version	0.16 58	0.12 53	0.10 49	0.10 42	0.08 33	0.10 43	0.07 45	0.23 84	0.12 74	0.28 128	0.10 29	0.21 78	0.13 96	0.08 40	0.20 43	0.18 71	0.21 77	0.14 46	0.23 73	0.13 62	0.26 98	0.36 136	0.05 23	0.08 26	0.22 99	0.19 85	0.24 80	0.18 52

test-v	0.16 58	0.12 53	0.10 49	0.10 42	0.08 33	0.10 43	0.07 45	0.23 84	0.12 74	0.28 128	0.10 29	0.21 78	0.13 96	0.08 40	0.20 43	0.18 71	0.21 77	0.14 46	0.23 73	0.13 62	0.26 98	0.36 136	0.05 23	0.08 26	0.22 99	0.19 85	0.24 80	0.18 52

AnonymousM	0.19 88	0.09 18	0.07 13	0.09 33	0.07 21	0.08 24	0.05 20	0.20 59	0.09 29	0.23 70	0.14 63	0.16 43	0.07 24	0.09 59	0.23 77	0.23 132	0.23 103	0.14 46	0.20 47	0.15 92	0.32 119	0.26 92	0.07 48	0.08 26	0.11 14	0.17 65	0.54 200	0.97 218

test-2	0.16 58	0.12 53	0.10 49	0.10 42	0.08 33	0.10 43	0.07 45	0.23 84	0.12 74	0.28 128	0.10 29	0.21 78	0.13 96	0.08 40	0.20 43	0.18 71	0.21 77	0.14 46	0.23 73	0.13 62	0.26 98	0.36 136	0.05 23	0.08 26	0.22 99	0.19 85	0.24 80	0.18 52

raftrobust	0.15 43	0.12 53	0.11 72	0.11 57	0.10 56	0.08 24	0.06 31	0.22 75	0.09 29	0.27 115	0.13 57	0.19 61	0.08 33	0.08 40	0.21 55	0.18 71	0.21 77	0.15 62	0.28 102	0.13 62	0.25 93	0.23 75	0.08 65	0.08 26	0.19 76	0.17 65	0.17 34	0.16 42

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 26	0.11 40	0.09 39	0.08 28	0.07 21	0.08 24	0.05 20	0.21 68	0.09 29	0.23 70	0.09 20	0.18 53	0.06 15	0.05 15	0.16 21	0.14 23	0.14 20	0.09 9	0.21 58	0.08 16	0.17 31	0.13 27	0.05 23	0.08 26	0.17 58	0.13 29	0.20 55	0.14 31

MMNet	0.10 13	0.09 18	0.07 13	0.10 42	0.08 33	0.09 38	0.06 31	0.10 12	0.08 20	0.08 10	0.09 20	0.12 19	0.06 15	0.08 40	0.22 68	0.11 8	0.12 15	0.11 19	0.12 14	0.09 23	0.11 12	0.08 8	0.06 35	0.08 26	0.10 11	0.11 16	0.13 19	0.12 18

PMTNet	0.18 77	0.15 105	0.11 72	0.14 86	0.11 67	0.09 38	0.09 77	0.22 75	0.10 41	0.29 144	0.11 42	0.25 107	0.08 33	0.09 59	0.24 92	0.27 161	0.24 114	0.13 36	0.28 102	0.13 62	0.35 138	0.24 82	0.09 78	0.08 26	0.22 99	0.17 65	0.23 70	0.25 116

DMCA	0.11 21	0.09 18	0.10 49	0.08 28	0.09 44	0.08 24	0.09 77	0.13 23	0.10 41	0.11 17	0.13 57	0.12 19	0.08 33	0.09 59	0.20 43	0.14 23	0.15 24	0.14 46	0.12 14	0.10 30	0.14 19	0.09 13	0.08 65	0.08 26	0.11 14	0.13 29	0.11 11	0.12 18

GANet	0.10 13	0.10 27	0.09 39	0.10 42	0.10 56	0.12 71	0.09 77	0.13 23	0.08 20	0.10 14	0.10 29	0.14 27	0.06 15	0.06 26	0.11 6	0.12 16	0.14 20	0.14 46	0.11 10	0.07 8	0.11 12	0.08 8	0.08 65	0.08 26	0.11 14	0.09 8	0.11 11	0.11 15

CVANet_RVC	0.10 13	0.12 53	0.11 72	0.13 76	0.09 44	0.11 58	0.08 63	0.12 19	0.08 20	0.09 12	0.14 63	0.10 13	0.07 24	0.07 32	0.11 6	0.11 8	0.11 11	0.11 19	0.11 10	0.08 16	0.11 12	0.08 8	0.06 35	0.08 26	0.11 14	0.09 8	0.11 11	0.12 18

AANet_RVC	0.09 12	0.08 13	0.08 24	0.07 15	0.09 44	0.06 10	0.06 31	0.09 10	0.09 29	0.08 10	0.09 20	0.08 8	0.07 24	0.06 26	0.14 14	0.11 8	0.11 11	0.12 24	0.11 10	0.10 30	0.10 10	0.09 13	0.07 48	0.08 26	0.11 14	0.12 20	0.12 17	0.14 31

panet	0.16 58	0.13 71	0.10 49	0.11 57	0.10 56	0.10 43	0.06 31	0.24 100	0.09 29	0.28 128	0.12 47	0.26 113	0.11 69	0.10 77	0.20 43	0.22 121	0.25 125	0.13 36	0.21 58	0.13 62	0.32 119	0.20 64	0.08 65	0.09 49	0.17 58	0.17 65	0.24 80	0.23 95

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 43	0.11 40	0.10 49	0.11 57	0.08 33	0.09 38	0.05 20	0.18 48	0.17 135	0.23 70	0.18 94	0.18 53	0.10 48	0.09 59	0.19 33	0.17 52	0.19 54	0.15 62	0.18 33	0.12 46	0.19 48	0.26 92	0.07 48	0.09 49	0.16 47	0.22 111	0.16 27	0.21 77

LoS_RVC	0.16 58	0.13 71	0.10 49	0.07 15	0.09 44	0.08 24	0.06 31	0.17 40	0.11 58	0.23 70	0.16 80	0.17 47	0.11 69	0.09 59	0.21 55	0.22 121	0.17 34	0.16 78	0.24 80	0.12 46	0.33 123	0.31 120	0.08 65	0.09 49	0.20 86	0.15 45	0.16 27	0.20 70

tt_ll	0.16 58	0.13 71	0.10 49	0.07 15	0.09 44	0.08 24	0.06 31	0.17 40	0.11 58	0.23 70	0.16 80	0.17 47	0.11 69	0.09 59	0.21 55	0.22 121	0.17 34	0.16 78	0.24 80	0.12 46	0.33 123	0.31 120	0.08 65	0.09 49	0.20 86	0.15 45	0.16 27	0.20 70

iinet-f	0.17 71	0.14 88	0.10 49	0.12 70	0.09 44	0.14 87	0.09 77	0.15 30	0.10 41	0.23 70	0.25 141	0.18 53	0.15 118	0.08 40	0.33 133	0.19 89	0.20 63	0.13 36	0.36 135	0.16 106	0.20 57	0.21 67	0.08 65	0.09 49	0.17 58	0.14 36	0.25 91	0.17 46

LoS	0.22 113	0.15 105	0.11 72	0.13 76	0.14 107	0.12 71	0.08 63	0.60 223	0.11 58	0.37 194	0.38 188	0.36 167	0.13 96	0.11 88	0.23 77	0.25 147	0.26 135	0.15 62	0.26 87	0.15 92	0.42 161	0.33 126	0.09 78	0.09 49	0.25 135	0.19 85	0.25 91	0.28 133

EGLCR-Stereo	0.20 97	0.12 53	0.10 49	0.11 57	0.11 67	0.13 80	0.06 31	0.23 84	0.11 58	0.27 115	0.09 20	0.24 99	0.09 41	0.09 59	0.18 29	0.21 108	0.24 114	0.16 78	0.29 110	0.12 46	0.36 143	0.46 168	0.07 48	0.09 49	0.15 43	0.25 134	0.93 231	0.25 116

IER	0.15 43	0.11 40	0.10 49	0.12 70	0.10 56	0.12 71	0.08 63	0.17 40	0.10 41	0.18 40	0.17 90	0.20 66	0.10 48	0.11 88	0.47 161	0.15 33	0.18 44	0.14 46	0.16 25	0.11 39	0.16 25	0.12 23	0.09 78	0.09 49	0.14 35	0.16 58	0.19 44	0.18 52

test_5	0.11 21	0.10 27	0.08 24	0.07 15	0.05 9	0.07 16	0.05 20	0.16 36	0.07 15	0.11 17	0.09 20	0.15 34	0.15 118	0.03 7	0.15 18	0.15 33	0.11 11	0.10 15	0.12 14	0.07 8	0.13 16	0.15 34	0.04 10	0.09 49	0.13 26	0.14 36	0.19 44	0.18 52

Sa-1000	0.17 71	0.13 71	0.09 39	0.09 33	0.09 44	0.11 58	0.05 20	0.22 75	0.11 58	0.24 90	0.11 42	0.24 99	0.09 41	0.10 77	0.22 68	0.18 71	0.21 77	0.17 87	0.28 102	0.12 46	0.25 93	0.33 126	0.06 35	0.09 49	0.24 128	0.20 94	0.26 99	0.22 86

SA	0.15 43	0.13 71	0.09 39	0.09 33	0.08 33	0.11 58	0.06 31	0.21 68	0.10 41	0.23 70	0.09 20	0.23 92	0.07 24	0.07 32	0.19 33	0.18 71	0.18 44	0.15 62	0.24 80	0.12 46	0.20 57	0.26 92	0.05 23	0.09 49	0.20 86	0.20 94	0.27 114	0.23 95

test_4	0.14 34	0.09 18	0.10 49	0.07 15	0.07 21	0.05 7	0.05 20	0.17 40	0.11 58	0.24 90	0.08 16	0.15 34	0.08 33	0.07 32	0.19 33	0.18 71	0.18 44	0.12 24	0.17 30	0.11 39	0.23 86	0.27 98	0.04 10	0.09 49	0.14 35	0.20 94	0.26 99	0.23 95

CIPLG	0.15 43	0.11 40	0.08 24	0.10 42	0.09 44	0.11 58	0.08 63	0.23 84	0.09 29	0.23 70	0.14 63	0.20 66	0.10 48	0.12 109	0.23 77	0.17 52	0.21 77	0.14 46	0.21 58	0.13 62	0.22 74	0.28 106	0.06 35	0.09 49	0.16 47	0.12 20	0.21 60	0.13 22

IPLGR_C	0.15 43	0.11 40	0.08 24	0.10 42	0.09 44	0.11 58	0.08 63	0.23 84	0.09 29	0.23 70	0.14 63	0.20 66	0.10 48	0.12 109	0.21 55	0.17 52	0.21 77	0.14 46	0.21 58	0.13 62	0.22 74	0.28 106	0.06 35	0.09 49	0.16 47	0.12 20	0.21 60	0.14 31

test-3	0.18 77	0.11 40	0.09 39	0.11 57	0.12 79	0.10 43	0.07 45	0.25 117	0.10 41	0.27 115	0.11 42	0.29 139	0.11 69	0.08 40	0.23 77	0.19 89	0.23 103	0.15 62	0.47 154	0.15 92	0.33 123	0.46 168	0.06 35	0.09 49	0.16 47	0.14 36	0.25 91	0.23 95

test_1	0.18 77	0.11 40	0.09 39	0.11 57	0.12 79	0.10 43	0.07 45	0.25 117	0.10 41	0.27 115	0.11 42	0.29 139	0.11 69	0.08 40	0.23 77	0.19 89	0.23 103	0.15 62	0.47 154	0.15 92	0.33 123	0.46 168	0.06 35	0.09 49	0.16 47	0.14 36	0.25 91	0.23 95

ACRE	0.15 43	0.11 40	0.08 24	0.10 42	0.09 44	0.11 58	0.08 63	0.23 84	0.09 29	0.23 70	0.15 70	0.20 66	0.10 48	0.12 109	0.21 55	0.17 52	0.21 77	0.14 46	0.21 58	0.13 62	0.22 74	0.27 98	0.06 35	0.09 49	0.16 47	0.12 20	0.21 60	0.13 22

TRStereo	0.34 173	0.16 112	0.21 170	0.16 111	0.12 79	0.34 194	0.17 134	0.27 146	0.11 58	0.35 184	0.18 94	0.34 164	0.09 41	0.12 109	0.26 107	0.36 194	0.25 125	0.17 87	0.44 147	0.25 169	0.42 161	0.47 174	0.09 78	0.09 49	0.26 139	2.80 261	0.49 190	0.33 148

rafts_anoy	0.14 34	0.14 88	0.11 72	0.11 57	0.11 67	0.10 43	0.07 45	0.21 68	0.08 20	0.21 54	0.15 70	0.17 47	0.07 24	0.06 26	0.20 43	0.17 52	0.20 63	0.17 87	0.22 67	0.12 46	0.21 65	0.18 51	0.06 35	0.09 49	0.16 47	0.15 45	0.15 22	0.17 46

CREStereo++_RVC	0.18 77	0.12 53	0.10 49	0.11 57	0.12 79	0.11 58	0.08 63	0.23 84	0.12 74	0.28 128	0.13 57	0.22 88	0.19 153	0.10 77	0.22 68	0.22 121	0.24 114	0.12 24	0.22 67	0.11 39	0.34 130	0.25 87	0.07 48	0.09 49	0.19 76	0.15 45	0.62 212	0.23 95
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
RALCasStereoNet	0.15 43	0.14 88	0.10 49	0.13 76	0.11 67	0.10 43	0.07 45	0.20 59	0.08 20	0.23 70	0.13 57	0.19 61	0.08 33	0.07 32	0.20 43	0.18 71	0.22 94	0.17 87	0.20 47	0.12 46	0.22 74	0.21 67	0.07 48	0.09 49	0.18 71	0.15 45	0.15 22	0.15 37

RALAANet	0.14 34	0.13 71	0.11 72	0.10 42	0.10 56	0.11 58	0.07 45	0.17 40	0.10 41	0.16 26	0.15 70	0.15 34	0.09 41	0.06 26	0.19 33	0.16 44	0.18 44	0.17 87	0.26 87	0.14 78	0.24 89	0.23 75	0.07 48	0.09 49	0.16 47	0.15 45	0.20 55	0.16 42

ADLNet	0.21 108	0.17 124	0.12 88	0.16 111	0.14 107	0.18 121	0.15 127	0.20 59	0.11 58	0.17 33	0.15 70	0.33 161	0.13 96	0.31 202	1.12 213	0.15 33	0.20 63	0.14 46	0.18 33	0.13 62	0.16 25	0.18 51	0.15 149	0.09 49	0.17 58	0.18 79	0.19 44	0.17 46

UPFNet	0.13 31	0.11 40	0.12 88	0.12 70	0.11 67	0.13 80	0.10 86	0.15 30	0.12 74	0.17 33	0.13 57	0.15 34	0.09 41	0.11 88	0.23 77	0.15 33	0.17 34	0.15 62	0.16 25	0.11 39	0.13 16	0.11 19	0.09 78	0.09 49	0.13 26	0.13 29	0.19 44	0.13 22

CREStereo	0.17 71	0.13 71	0.11 72	0.11 57	0.10 56	0.10 43	0.06 31	0.24 100	0.10 41	0.27 115	0.12 47	0.26 113	0.11 69	0.10 77	0.22 68	0.26 155	0.26 135	0.13 36	0.21 58	0.14 78	0.36 143	0.24 82	0.08 65	0.09 49	0.17 58	0.17 65	0.23 70	0.22 86
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
HITNet	0.14 34	0.11 40	0.10 49	0.11 57	0.10 56	0.10 43	0.07 45	0.18 48	0.11 58	0.24 90	0.13 57	0.18 53	0.10 48	0.09 59	0.20 43	0.14 23	0.17 34	0.14 46	0.16 25	0.10 30	0.20 57	0.22 72	0.08 65	0.09 49	0.15 43	0.14 36	0.24 80	0.18 52
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
Any-RAFT	0.24 131	0.13 71	0.16 130	0.16 111	0.13 91	0.15 98	0.10 86	0.25 117	0.14 106	0.28 128	0.35 179	0.28 130	0.11 69	0.12 109	0.22 68	0.25 147	0.28 157	0.17 87	0.50 169	0.16 106	0.63 207	0.40 152	0.10 97	0.10 75	0.28 158	0.29 162	0.26 99	0.42 170

raft_robust	0.18 77	0.13 71	0.10 49	0.14 86	0.09 44	0.11 58	0.08 63	0.25 117	0.12 74	0.30 147	0.10 29	0.24 99	0.14 112	0.10 77	0.24 92	0.21 108	0.21 77	0.17 87	0.34 124	0.14 78	0.27 106	0.31 120	0.06 35	0.10 75	0.22 99	0.21 103	0.24 80	0.21 77

iRaft-Stereo_20w	0.31 164	0.14 88	0.24 184	0.29 176	0.18 143	0.22 154	0.18 136	0.26 130	0.15 116	0.41 210	0.51 212	0.30 152	0.11 69	0.12 109	0.32 129	0.32 176	0.27 146	0.17 87	0.42 145	0.24 163	0.46 171	0.53 196	0.11 112	0.10 75	0.33 182	0.67 224	0.61 210	0.60 186

UDGNet	0.23 123	0.19 151	0.14 108	0.36 195	0.30 190	0.32 190	0.29 184	0.22 75	0.15 116	0.21 54	0.20 109	0.21 78	0.08 33	0.52 219	0.20 43	0.17 52	0.21 77	0.17 87	0.25 86	0.14 78	0.26 98	0.30 115	0.30 205	0.10 75	0.24 128	0.20 94	0.22 66	0.20 70

GLC_STEREO	0.18 77	0.15 105	0.16 130	0.15 101	0.14 107	0.14 87	0.11 96	0.26 130	0.10 41	0.28 128	0.18 94	0.20 66	0.10 48	0.11 88	0.19 33	0.19 89	0.28 157	0.15 62	0.24 80	0.14 78	0.37 146	0.23 75	0.09 78	0.10 75	0.19 76	0.13 29	0.30 133	0.18 52

IPLG	0.22 113	0.12 53	0.11 72	0.10 42	0.10 56	0.10 43	0.07 45	0.22 75	0.09 29	0.24 90	0.15 70	0.21 78	0.09 41	0.11 88	1.93 242	0.18 71	0.21 77	0.16 78	0.24 80	0.14 78	0.20 57	0.32 123	0.06 35	0.10 75	0.18 71	0.18 79	0.24 80	0.14 31

s12784h	0.22 113	0.16 112	0.13 100	0.19 137	0.14 107	0.12 71	0.08 63	0.24 100	0.11 58	0.29 144	0.16 80	0.27 123	0.15 118	0.10 77	0.22 68	0.26 155	0.26 135	0.13 36	0.29 110	0.12 46	0.50 185	0.30 115	0.08 65	0.10 75	0.24 128	0.21 103	0.65 217	0.47 179

TANstereo	0.19 88	0.12 53	0.10 49	0.14 86	0.13 91	0.14 87	0.08 63	0.18 48	0.11 58	0.24 90	0.12 47	0.16 43	0.12 82	0.13 125	0.29 116	0.28 164	0.26 135	0.25 180	0.34 124	0.22 148	0.34 130	0.27 98	0.29 203	0.10 75	0.13 26	0.15 45	0.36 158	0.18 52

XX-TBD	0.19 88	0.12 53	0.10 49	0.14 86	0.13 91	0.14 87	0.08 63	0.18 48	0.11 58	0.24 90	0.12 47	0.16 43	0.12 82	0.13 125	0.29 116	0.28 164	0.26 135	0.25 180	0.34 124	0.22 148	0.34 130	0.27 98	0.29 203	0.10 75	0.13 26	0.15 45	0.36 158	0.18 52

XX-Stereo	2.24 252	0.10 27	0.10 49	0.17 120	0.10 56	0.21 145	0.11 96	0.25 117	0.12 74	0.36 188	0.53 214	0.29 139	0.10 48	0.11 88	0.24 92	0.35 187	0.27 146	0.18 117	0.47 154	0.18 118	0.41 157	0.37 142	0.10 97	0.10 75	54.05 274	0.25 134	0.34 153	0.51 181

IGEV_Zeroshot_test	0.29 155	0.13 71	0.22 176	0.29 176	0.17 134	0.21 145	0.22 159	0.28 156	0.14 106	0.35 184	0.43 199	0.33 161	0.11 69	0.14 134	0.23 77	0.37 198	0.26 135	0.17 87	0.48 162	0.24 163	0.52 188	0.61 214	0.11 112	0.11 85	0.33 182	0.27 152	0.62 212	0.45 176

MSKI-zero shot	0.26 144	0.13 71	0.10 49	0.14 86	0.14 107	0.15 98	0.11 96	0.28 156	0.13 93	0.30 147	0.35 179	0.28 130	0.11 69	0.12 109	0.29 116	0.37 198	0.28 157	0.17 87	0.58 188	0.26 177	0.57 194	0.55 201	0.09 78	0.11 85	0.25 135	0.41 194	0.32 143	0.42 170

RAFT-Test	0.24 131	0.13 71	0.11 72	0.16 111	0.14 107	0.18 121	0.11 96	0.27 146	0.14 106	0.32 161	0.26 150	0.26 113	0.12 82	0.14 134	0.24 92	0.35 187	0.27 146	0.18 117	0.56 183	0.24 163	0.58 198	0.49 183	0.09 78	0.11 85	0.27 150	0.29 162	0.27 114	0.35 152

HH	0.25 137	0.10 27	0.17 142	0.15 101	0.14 107	0.20 135	0.14 120	0.27 146	0.13 93	0.36 188	0.12 47	0.28 130	0.10 48	0.13 125	0.23 77	0.40 202	0.26 135	0.19 128	0.49 164	0.21 139	0.68 217	0.52 192	0.11 112	0.11 85	0.23 116	0.25 134	0.36 158	0.38 162

HanStereo	0.25 137	0.10 27	0.17 142	0.15 101	0.14 107	0.20 135	0.14 120	0.27 146	0.13 93	0.36 188	0.12 47	0.28 130	0.10 48	0.13 125	0.23 77	0.40 202	0.26 135	0.19 128	0.49 164	0.21 139	0.68 217	0.52 192	0.11 112	0.11 85	0.23 116	0.25 134	0.36 158	0.38 162

MIPNet	0.21 108	0.14 88	0.11 72	0.11 57	0.12 79	0.12 71	0.08 63	0.24 100	0.10 41	0.27 115	0.24 139	0.22 88	0.14 112	0.11 88	0.94 204	0.20 97	0.23 103	0.17 87	0.31 115	0.20 128	0.21 65	0.35 135	0.07 48	0.11 85	0.23 116	0.23 118	0.27 114	0.21 77

test_3	0.19 88	0.12 53	0.11 72	0.11 57	0.12 79	0.10 43	0.07 45	0.25 117	0.12 74	0.28 128	0.12 47	0.31 157	0.14 112	0.08 40	0.25 103	0.20 97	0.23 103	0.15 62	0.47 154	0.16 106	0.35 138	0.46 168	0.06 35	0.11 85	0.19 76	0.19 85	0.27 114	0.25 116

cross-raft	0.24 131	0.14 88	0.12 88	0.13 76	0.13 91	0.17 116	0.10 86	0.27 146	0.15 116	0.30 147	0.19 100	0.28 130	0.10 48	0.12 109	0.26 107	0.34 182	0.27 146	0.17 87	0.57 186	0.25 169	0.62 205	0.51 189	0.09 78	0.11 85	0.29 164	0.27 152	0.26 99	0.31 144

GMStereo	0.16 58	0.16 112	0.09 39	0.14 86	0.13 91	0.15 98	0.11 96	0.22 75	0.12 74	0.19 46	0.15 70	0.25 107	0.13 96	0.09 59	0.17 26	0.14 23	0.21 77	0.13 36	0.26 87	0.15 92	0.20 57	0.12 23	0.09 78	0.11 85	0.18 71	0.15 45	0.23 70	0.15 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.15 43	0.14 88	0.12 88	0.13 76	0.13 91	0.13 80	0.08 63	0.18 48	0.11 58	0.22 61	0.22 126	0.14 27	0.09 41	0.11 88	0.24 92	0.17 52	0.21 77	0.17 87	0.20 47	0.14 78	0.18 41	0.16 40	0.10 97	0.11 85	0.17 58	0.16 58	0.17 34	0.15 37

ADCP+	0.31 164	0.17 124	0.17 142	0.15 101	0.14 107	0.17 116	0.19 144	0.21 68	0.33 191	0.26 106	0.26 150	0.37 169	0.12 82	0.13 125	1.87 240	0.18 71	0.20 63	0.17 87	0.33 119	0.18 118	0.22 74	0.22 72	0.12 128	0.11 85	0.23 116	0.69 225	0.33 149	0.99 220

MSMDNet	0.25 137	0.14 88	0.11 72	0.13 76	0.14 107	0.16 106	0.11 96	0.26 130	0.14 106	0.31 154	0.17 90	0.26 113	0.29 181	0.14 134	0.24 92	0.35 187	0.28 157	0.18 117	0.54 179	0.28 185	0.58 198	0.60 211	0.10 97	0.11 85	0.26 139	0.25 134	0.26 99	0.30 141

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 77	0.18 138	0.18 149	0.17 120	0.21 157	0.16 106	0.26 179	0.19 57	0.24 166	0.22 61	0.20 109	0.26 113	0.12 82	0.19 168	0.24 92	0.16 44	0.19 54	0.16 78	0.19 40	0.13 62	0.16 25	0.17 46	0.11 112	0.11 85	0.17 58	0.22 111	0.19 44	0.21 77
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.16 58	0.15 105	0.11 72	0.14 86	0.13 91	0.16 106	0.14 120	0.15 30	0.13 93	0.21 54	0.17 90	0.16 43	0.10 48	0.10 77	0.25 103	0.16 44	0.20 63	0.15 62	0.23 73	0.14 78	0.17 31	0.18 51	0.09 78	0.11 85	0.17 58	0.16 58	0.21 60	0.16 42

PDISCO_ROB	0.17 71	0.16 112	0.16 130	0.14 86	0.12 79	0.13 80	0.11 96	0.15 30	0.12 74	0.16 26	0.16 80	0.12 19	0.10 48	0.09 59	0.19 33	0.20 97	0.19 54	0.23 167	0.18 33	0.15 92	0.22 74	0.23 75	0.07 48	0.11 85	0.21 93	0.24 123	0.39 167	0.23 95

EKT-Stereo	0.33 171	0.17 124	0.13 100	0.20 142	0.17 134	0.22 154	0.25 171	0.27 146	0.14 106	0.30 147	0.26 150	0.27 123	0.13 96	0.13 125	1.64 231	0.53 218	0.29 165	0.25 180	0.46 152	0.30 197	0.82 233	0.54 199	0.09 78	0.12 100	0.30 171	0.25 134	0.31 140	0.25 116

anonymity	0.53 200	0.11 40	0.19 155	0.16 111	0.14 107	0.16 106	0.10 86	0.29 166	0.13 93	0.34 174	7.32 265	0.30 152	0.13 96	0.12 109	0.21 55	0.37 198	0.27 146	0.17 87	0.44 147	0.23 160	0.43 163	0.54 199	0.11 112	0.12 100	0.34 187	0.43 200	0.71 223	0.44 175

IPLGR	0.26 144	0.16 112	0.13 100	0.15 101	0.15 120	0.12 71	0.09 77	0.24 100	0.13 93	0.28 128	0.25 141	0.23 92	0.12 82	0.11 88	1.91 241	0.20 97	0.22 94	0.18 117	0.34 124	0.20 128	0.25 93	0.33 126	0.07 48	0.12 100	0.23 116	0.23 118	0.28 122	0.21 77

LMCR-Stereo	0.18 77	0.14 88	0.11 72	0.13 76	0.12 79	0.15 98	0.10 86	0.22 75	0.13 93	0.23 70	0.18 94	0.24 99	0.17 135	0.12 109	0.21 55	0.19 89	0.26 135	0.18 117	0.33 119	0.19 121	0.26 98	0.25 87	0.10 97	0.12 100	0.19 76	0.18 79	0.24 80	0.23 95

CFNet_pseudo	0.20 97	0.16 112	0.16 130	0.19 137	0.16 126	0.16 106	0.13 113	0.24 100	0.14 106	0.28 128	0.21 118	0.22 88	0.19 153	0.12 109	0.63 179	0.17 52	0.20 63	0.17 87	0.30 114	0.12 46	0.21 65	0.17 46	0.12 128	0.12 100	0.20 86	0.20 94	0.25 91	0.26 125

FINET	0.16 58	0.15 105	0.15 119	0.16 111	0.12 79	0.13 80	0.14 120	0.18 48	0.15 116	0.17 33	0.15 70	0.18 53	0.12 82	0.11 88	0.23 77	0.18 71	0.19 54	0.14 46	0.23 73	0.12 46	0.18 41	0.14 31	0.12 128	0.12 100	0.16 47	0.16 58	0.18 38	0.16 42

UNet	0.15 43	0.13 71	0.13 100	0.14 86	0.12 79	0.14 87	0.10 86	0.20 59	0.12 74	0.21 54	0.15 70	0.17 47	0.12 82	0.13 125	0.21 55	0.15 33	0.20 63	0.17 87	0.18 33	0.13 62	0.17 31	0.14 31	0.10 97	0.12 100	0.15 43	0.17 65	0.20 55	0.17 46

DSFCA	0.16 58	0.18 138	0.14 108	0.14 86	0.13 91	0.16 106	0.15 127	0.16 36	0.13 93	0.16 26	0.19 100	0.18 53	0.10 48	0.08 40	0.22 68	0.18 71	0.19 54	0.17 87	0.21 58	0.14 78	0.19 48	0.19 59	0.11 112	0.12 100	0.17 58	0.18 79	0.19 44	0.19 65

DMCA-RVC	0.16 58	0.12 53	0.15 119	0.12 70	0.13 91	0.11 58	0.13 113	0.17 40	0.16 127	0.18 40	0.21 118	0.20 66	0.10 48	0.10 77	0.36 142	0.17 52	0.18 44	0.17 87	0.16 25	0.14 78	0.18 41	0.15 34	0.10 97	0.12 100	0.14 35	0.13 29	0.18 38	0.18 52

STTStereo	0.19 88	0.19 151	0.21 170	0.18 127	0.20 152	0.17 116	0.25 171	0.18 48	0.19 143	0.20 50	0.19 100	0.24 99	0.14 112	0.17 159	0.32 129	0.17 52	0.19 54	0.19 128	0.19 40	0.14 78	0.18 41	0.17 46	0.11 112	0.12 100	0.19 76	0.20 94	0.20 55	0.26 125

BEATNet_4x	0.19 88	0.14 88	0.12 88	0.13 76	0.13 91	0.12 71	0.10 86	0.20 59	0.14 106	0.27 115	0.14 63	0.21 78	0.13 96	0.11 88	0.32 129	0.20 97	0.22 94	0.22 155	0.20 47	0.12 46	0.31 116	0.41 155	0.10 97	0.12 100	0.17 58	0.16 58	0.26 99	0.23 95

R-Stereo Train	0.23 123	0.13 71	0.13 100	0.15 101	0.13 91	0.18 121	0.07 45	0.24 100	0.15 116	0.32 161	0.25 141	0.27 123	0.13 96	0.14 134	0.21 55	0.28 164	0.30 172	0.20 139	0.47 154	0.20 128	0.47 173	0.50 185	0.10 97	0.12 100	0.23 116	0.26 147	0.23 70	0.28 133

DeepPrunerF	0.29 155	0.16 112	0.14 108	0.23 157	0.44 213	0.17 116	0.21 153	0.20 59	0.26 175	0.16 26	0.22 126	0.15 34	0.12 82	0.12 109	0.97 206	0.21 108	0.18 44	0.17 87	0.26 87	0.16 106	0.21 65	0.17 46	0.12 128	0.12 100	1.97 259	0.25 134	0.22 66	0.20 70

RAFT-Stereo	0.23 123	0.13 71	0.13 100	0.15 101	0.13 91	0.18 121	0.07 45	0.24 100	0.15 116	0.32 161	0.25 141	0.27 123	0.13 96	0.14 134	0.21 55	0.28 164	0.30 172	0.20 139	0.47 154	0.20 128	0.47 173	0.50 185	0.10 97	0.12 100	0.23 116	0.26 147	0.23 70	0.28 133
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.16 58	0.15 105	0.12 88	0.18 127	0.15 120	0.14 87	0.11 96	0.23 84	0.12 74	0.21 54	0.16 80	0.29 139	0.14 112	0.11 88	0.21 55	0.13 18	0.20 63	0.16 78	0.18 33	0.12 46	0.17 31	0.13 27	0.08 65	0.12 100	0.20 86	0.17 65	0.22 66	0.21 77

iResNet_ROB	0.17 71	0.14 88	0.12 88	0.15 101	0.11 67	0.15 98	0.11 96	0.25 117	0.12 74	0.25 100	0.16 80	0.19 61	0.21 160	0.09 59	0.25 103	0.16 44	0.22 94	0.16 78	0.29 110	0.12 46	0.23 86	0.16 40	0.09 78	0.12 100	0.20 86	0.17 65	0.26 99	0.21 77

DLNR_Zeroshot_test	9.91 266	28.72 276	0.20 161	46.90 277	0.13 91	0.20 135	45.01 277	0.29 166	0.11 58	0.38 198	0.19 100	0.33 161	0.10 48	1.29 236	61.34 277	71.85 277	3.99 263	2.49 263	1.36 215	0.22 148	0.65 212	0.41 155	0.09 78	0.13 116	0.26 139	0.24 123	0.29 126	0.33 148

CASS	0.25 137	0.18 138	0.16 130	0.21 146	0.17 134	0.21 145	0.21 153	0.28 156	0.20 147	0.33 170	0.24 139	0.28 130	0.18 147	0.11 88	0.25 103	0.23 132	0.37 199	0.20 139	0.43 146	0.17 114	0.57 194	0.42 157	0.11 112	0.13 116	0.30 171	0.22 111	0.32 143	0.32 145
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.19 88	0.17 124	0.10 49	0.34 191	0.12 79	0.24 164	0.11 96	0.21 68	0.10 41	0.22 61	0.10 29	0.37 169	0.10 48	0.09 59	0.37 144	0.17 52	0.28 157	0.14 46	0.35 131	0.14 78	0.19 48	0.14 31	0.09 78	0.13 116	0.21 93	0.15 45	0.26 99	0.21 77

test-1	0.27 150	0.10 27	0.12 88	0.14 86	0.13 91	0.25 168	0.18 136	0.29 166	0.17 135	0.37 194	0.42 196	0.30 152	0.16 124	0.14 134	0.29 116	0.36 194	0.27 146	0.20 139	0.52 174	0.25 169	0.57 194	0.66 219	0.10 97	0.13 116	0.28 158	0.29 162	0.30 133	0.36 154

sAnonymous2	0.20 97	0.14 88	0.12 88	0.12 70	0.11 67	0.14 87	0.12 109	0.28 156	0.16 127	0.23 70	0.19 100	0.19 61	0.15 118	0.08 40	0.24 92	0.26 155	0.25 125	0.22 155	0.39 138	0.20 128	0.34 130	0.38 144	0.08 65	0.13 116	0.22 99	0.24 123	0.23 70	0.24 109

CroCo_RVC	0.20 97	0.14 88	0.12 88	0.12 70	0.11 67	0.14 87	0.12 109	0.28 156	0.16 127	0.23 70	0.19 100	0.19 61	0.15 118	0.08 40	0.24 92	0.26 155	0.25 125	0.22 155	0.39 138	0.20 128	0.34 130	0.38 144	0.08 65	0.13 116	0.22 99	0.24 123	0.23 70	0.24 109

CFNet_RVC	0.18 77	0.18 138	0.15 119	0.18 127	0.16 126	0.18 121	0.12 109	0.21 68	0.13 93	0.23 70	0.20 109	0.24 99	0.12 82	0.12 109	0.22 68	0.19 89	0.23 103	0.17 87	0.26 87	0.15 92	0.24 89	0.19 59	0.09 78	0.13 116	0.22 99	0.20 94	0.25 91	0.23 95

NVstereo2D	0.26 144	0.16 112	0.15 119	0.22 150	0.18 143	0.26 171	0.28 182	0.20 59	0.14 106	0.22 61	0.21 118	0.17 47	0.11 69	0.38 207	1.98 245	0.20 97	0.24 114	0.19 128	0.21 58	0.14 78	0.18 41	0.15 34	0.25 183	0.13 116	0.22 99	0.17 65	0.19 44	0.18 52

HSM	0.20 97	0.17 124	0.14 108	0.18 127	0.17 134	0.15 98	0.13 113	0.26 130	0.14 106	0.26 106	0.22 126	0.24 99	0.17 135	0.11 88	0.33 133	0.17 52	0.26 135	0.16 78	0.27 95	0.17 114	0.27 106	0.19 59	0.10 97	0.13 116	0.22 99	0.22 111	0.27 114	0.24 109

AE-Stereo	0.20 97	0.14 88	0.13 100	0.16 111	0.12 79	0.12 71	0.09 77	0.23 84	0.15 116	0.28 128	0.12 47	0.29 139	0.13 96	0.09 59	0.21 55	0.25 147	0.28 157	0.19 128	0.28 102	0.19 121	0.35 138	0.42 157	0.07 48	0.14 125	0.22 99	0.24 123	0.26 99	0.21 77

GANet-ADL	0.26 144	0.18 138	0.15 119	0.20 142	0.19 147	0.22 154	0.16 131	0.26 130	0.16 127	0.34 174	0.36 184	0.29 139	0.16 124	0.21 176	0.42 152	0.29 169	0.31 176	0.19 128	0.48 162	0.28 185	0.38 149	0.48 177	0.13 134	0.14 125	0.23 116	0.24 123	0.32 143	0.30 141

Anonymous3	0.29 155	0.21 160	0.15 119	0.17 120	0.16 126	0.20 135	0.16 131	0.31 174	0.25 170	0.30 147	0.20 109	0.45 182	0.20 157	0.16 152	0.45 158	0.53 218	0.32 179	0.27 192	0.49 164	0.26 177	0.49 180	0.55 201	0.13 134	0.14 125	0.27 150	0.28 156	0.34 153	0.27 128

TestStereo	0.17 71	0.17 124	0.14 108	0.15 101	0.11 67	0.15 98	0.11 96	0.25 117	0.13 93	0.30 147	0.15 70	0.25 107	0.11 69	0.08 40	0.19 33	0.14 23	0.23 103	0.13 36	0.27 95	0.13 62	0.27 106	0.15 34	0.09 78	0.14 125	0.21 93	0.15 45	0.21 60	0.19 65

Anonymous	0.23 123	0.15 105	0.14 108	0.13 76	0.13 91	0.15 98	0.10 86	0.26 130	0.15 116	0.24 90	0.17 90	0.23 92	0.23 167	0.09 59	0.29 116	0.33 179	0.28 157	0.25 180	0.46 152	0.22 148	0.48 177	0.48 177	0.09 78	0.14 125	0.27 150	0.24 123	0.31 140	0.23 95

GES	0.22 113	0.16 112	0.12 88	0.14 86	0.15 120	0.19 130	0.12 109	0.25 117	0.14 106	0.26 106	0.18 94	0.21 78	0.13 96	0.17 159	0.36 142	0.21 108	0.27 146	0.19 128	0.52 174	0.20 128	0.33 123	0.29 111	0.13 134	0.14 125	0.19 76	0.17 65	0.27 114	0.42 170

EAI-Stereo	0.28 154	0.13 71	0.12 88	0.18 127	0.16 126	0.66 220	0.20 148	0.27 146	0.18 141	0.27 115	0.27 156	0.29 139	0.10 48	0.11 88	0.35 141	0.32 176	0.26 135	0.20 139	0.65 193	0.22 148	0.44 167	0.44 164	0.10 97	0.14 125	0.28 158	0.31 173	0.39 167	0.42 170

AF-Net	0.20 97	0.18 138	0.17 142	0.18 127	0.22 163	0.20 135	0.21 153	0.24 100	0.21 149	0.19 46	0.25 141	0.26 113	0.16 124	0.14 134	0.33 133	0.20 97	0.17 34	0.17 87	0.22 67	0.15 92	0.17 31	0.21 67	0.16 154	0.14 125	0.19 76	0.19 85	0.29 126	0.22 86

Nwc_Net	0.20 97	0.18 138	0.17 142	0.18 127	0.22 163	0.20 135	0.21 153	0.24 100	0.21 149	0.19 46	0.25 141	0.26 113	0.16 124	0.14 134	0.33 133	0.20 97	0.17 34	0.17 87	0.22 67	0.15 92	0.17 31	0.21 67	0.16 154	0.14 125	0.19 76	0.19 85	0.29 126	0.22 86

RASNet	0.15 43	0.14 88	0.14 108	0.13 76	0.11 67	0.12 71	0.10 86	0.24 100	0.12 74	0.22 61	0.14 63	0.18 53	0.12 82	0.09 59	0.16 21	0.18 71	0.19 54	0.13 36	0.16 25	0.10 30	0.22 74	0.16 40	0.07 48	0.14 125	0.16 47	0.16 58	0.26 99	0.22 86

UCFNet_RVC	0.21 108	0.25 181	0.16 130	0.21 146	0.19 147	0.20 135	0.14 120	0.23 84	0.16 127	0.26 106	0.19 100	0.34 164	0.17 135	0.13 125	0.23 77	0.19 89	0.21 77	0.18 117	0.31 115	0.16 106	0.26 98	0.19 59	0.17 157	0.14 125	0.26 139	0.21 103	0.23 70	0.29 137

iResNetv2_ROB	0.20 97	0.14 88	0.11 72	0.17 120	0.13 91	0.17 116	0.11 96	0.26 130	0.12 74	0.26 106	0.20 109	0.27 123	0.19 153	0.10 77	0.42 152	0.16 44	0.20 63	0.15 62	0.35 131	0.15 92	0.33 123	0.18 51	0.12 128	0.14 125	0.20 86	0.17 65	0.30 133	0.19 65

DN-CSS_ROB	0.18 77	0.14 88	0.16 130	0.14 86	0.14 107	0.11 58	0.09 77	0.25 117	0.13 93	0.27 115	0.26 150	0.25 107	0.17 135	0.09 59	0.19 33	0.16 44	0.19 54	0.15 62	0.41 142	0.13 62	0.24 89	0.18 51	0.10 97	0.14 125	0.17 58	0.15 45	0.22 66	0.18 52

MyStereo	0.23 123	0.19 151	0.18 149	0.16 111	0.15 120	0.13 80	0.11 96	0.28 156	0.22 155	0.33 170	0.23 134	0.29 139	0.16 124	0.08 40	0.30 124	0.22 121	0.22 94	0.17 87	0.55 182	0.21 139	0.35 138	0.29 111	0.11 112	0.15 138	0.29 164	0.24 123	0.32 143	0.22 86

AACVNet	0.19 88	0.17 124	0.14 108	0.19 137	0.19 147	0.19 130	0.13 113	0.23 84	0.15 116	0.25 100	0.23 134	0.20 66	0.13 96	0.13 125	0.21 55	0.18 71	0.24 114	0.18 117	0.24 80	0.17 114	0.22 74	0.20 64	0.14 143	0.15 138	0.22 99	0.21 103	0.25 91	0.25 116

pcwnet_v2	0.26 144	0.17 124	0.18 149	0.22 150	0.19 147	0.22 154	0.18 136	0.25 117	0.18 141	0.31 154	0.23 134	0.30 152	0.28 180	0.18 167	0.88 197	0.21 108	0.24 114	0.19 128	0.36 135	0.15 92	0.27 106	0.24 82	0.17 157	0.15 138	0.26 139	0.26 147	0.30 133	0.38 162

sCroCo_RVC	0.22 113	0.13 71	0.11 72	0.11 57	0.10 56	0.14 87	0.09 77	0.24 100	0.19 143	0.24 90	0.16 80	0.20 66	0.20 157	0.08 40	0.26 107	0.36 194	0.29 165	0.22 155	0.35 131	0.21 139	0.48 177	0.53 196	0.10 97	0.15 138	0.23 116	0.21 103	0.28 122	0.23 95

FADNet	0.23 123	0.19 151	0.14 108	0.23 157	0.15 120	0.21 145	0.22 159	0.27 146	0.17 135	0.27 115	0.27 156	0.26 113	0.18 147	0.15 146	0.34 139	0.21 108	0.21 77	0.20 139	0.41 142	0.25 169	0.26 98	0.27 98	0.14 143	0.15 138	0.27 150	0.27 152	0.24 80	0.27 128

DeepPruner_ROB	0.22 113	0.17 124	0.16 130	0.17 120	0.17 134	0.16 106	0.18 136	0.22 75	0.17 135	0.26 106	0.26 150	0.20 66	0.18 147	0.11 88	0.50 169	0.20 97	0.24 114	0.21 149	0.27 95	0.16 106	0.41 157	0.33 126	0.14 143	0.15 138	0.22 99	0.27 152	0.26 99	0.23 95

DLCB_ROB	0.19 88	0.17 124	0.16 130	0.14 86	0.15 120	0.14 87	0.13 113	0.20 59	0.16 127	0.23 70	0.23 134	0.25 107	0.18 147	0.15 146	0.20 43	0.16 44	0.21 77	0.18 117	0.19 40	0.15 92	0.24 89	0.20 64	0.13 134	0.15 138	0.36 192	0.24 123	0.24 80	0.20 70

MyStereo04	0.22 113	0.18 138	0.17 142	0.14 86	0.14 107	0.13 80	0.10 86	0.28 156	0.21 149	0.31 154	0.20 109	0.29 139	0.13 96	0.08 40	0.27 112	0.22 121	0.22 94	0.18 117	0.54 179	0.21 139	0.34 130	0.26 92	0.11 112	0.16 145	0.27 150	0.23 118	0.30 133	0.22 86

GwcNet-ADL	0.29 155	0.22 162	0.21 170	0.29 176	0.22 163	0.23 158	0.19 144	0.28 156	0.19 143	0.34 174	0.58 219	0.43 181	0.23 167	0.22 179	0.50 169	0.34 182	0.29 165	0.22 155	0.44 147	0.28 185	0.36 143	0.39 149	0.13 134	0.16 145	0.26 139	0.29 162	0.28 122	0.38 162

PSMNet-ADL	0.30 161	0.20 157	0.20 161	0.23 157	0.21 157	0.23 158	0.22 159	0.30 170	0.26 175	0.40 205	0.58 219	0.38 176	0.43 192	0.24 185	0.31 126	0.44 208	0.31 176	0.20 139	0.52 174	0.23 160	0.39 156	0.36 136	0.17 157	0.16 145	0.26 139	0.26 147	0.39 167	0.25 116

ICVP	0.22 113	0.18 138	0.20 161	0.18 127	0.17 134	0.18 121	0.13 113	0.22 75	0.16 127	0.24 90	0.20 109	0.23 92	0.18 147	0.12 109	0.22 68	0.23 132	0.25 125	0.24 170	0.26 87	0.20 128	0.30 114	0.46 168	0.26 185	0.16 145	0.23 116	0.25 134	0.25 91	0.24 109
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	0.21 108	0.17 124	0.15 119	0.21 146	0.16 126	0.16 106	0.18 136	0.26 130	0.13 93	0.25 100	0.21 118	0.28 130	0.16 124	0.14 134	0.32 129	0.21 108	0.23 103	0.17 87	0.34 124	0.21 139	0.21 65	0.25 87	0.14 143	0.16 145	0.25 135	0.23 118	0.21 60	0.24 109

RP	0.22 113	0.20 157	0.23 179	0.22 150	0.20 152	0.21 145	0.22 159	0.24 100	0.22 155	0.17 33	0.25 141	0.24 99	0.19 153	0.15 146	0.50 169	0.17 52	0.20 63	0.16 78	0.22 67	0.16 106	0.17 31	0.25 87	0.13 134	0.16 145	0.22 99	0.21 103	0.30 133	0.25 116

NCC-stereo	0.25 137	0.22 162	0.21 170	0.22 150	0.23 169	0.23 158	0.25 171	0.26 130	0.28 180	0.18 40	0.27 156	0.28 130	0.26 178	0.17 159	0.48 164	0.22 121	0.22 94	0.24 170	0.27 95	0.20 128	0.21 65	0.27 98	0.20 170	0.16 145	0.26 139	0.29 162	0.33 149	0.29 137

Abc-Net	0.25 137	0.22 162	0.21 170	0.22 150	0.23 169	0.23 158	0.25 171	0.26 130	0.28 180	0.18 40	0.27 156	0.28 130	0.26 178	0.17 159	0.48 164	0.22 121	0.22 94	0.24 170	0.27 95	0.20 128	0.21 65	0.27 98	0.20 170	0.16 145	0.26 139	0.29 162	0.33 149	0.29 137
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.34 173	0.18 138	0.16 130	0.15 101	0.16 126	0.18 121	0.18 136	0.23 84	0.34 192	0.26 106	0.22 126	0.23 92	0.17 135	0.11 88	2.05 247	0.22 121	0.23 103	0.20 139	0.39 138	0.21 139	0.25 93	0.26 92	0.17 157	0.16 145	0.29 164	0.41 194	0.29 126	1.39 234

PS-NSSS	0.23 123	0.26 184	0.20 161	0.31 184	0.22 163	0.25 168	0.21 153	0.27 146	0.15 116	0.28 128	0.21 118	0.53 187	0.14 112	0.16 152	0.28 114	0.15 33	0.18 44	0.17 87	0.35 131	0.14 78	0.17 31	0.13 27	0.22 180	0.16 145	0.22 99	0.25 134	0.28 122	0.27 128

SACVNet	0.22 113	0.20 157	0.18 149	0.21 146	0.19 147	0.19 130	0.19 144	0.25 117	0.22 155	0.25 100	0.21 118	0.20 66	0.12 82	0.17 159	0.23 77	0.21 108	0.25 125	0.21 149	0.32 117	0.19 121	0.27 106	0.34 132	0.15 149	0.17 155	0.28 158	0.25 134	0.29 126	0.26 125

GEStereo_RVC	0.24 131	0.19 151	0.15 119	0.18 127	0.17 134	0.19 130	0.18 136	0.26 130	0.17 135	0.27 115	0.20 109	0.27 123	0.16 124	0.12 109	0.27 112	0.26 155	0.28 157	0.24 170	0.47 154	0.21 139	0.32 119	0.50 185	0.11 112	0.17 155	0.24 128	0.21 103	0.26 99	0.32 145

APVNet	0.21 108	0.18 138	0.14 108	0.17 120	0.20 152	0.20 135	0.17 134	0.24 100	0.15 116	0.18 40	0.21 118	0.21 78	0.11 69	0.17 159	0.34 139	0.24 139	0.27 146	0.21 149	0.34 124	0.21 139	0.23 86	0.28 106	0.11 112	0.17 155	0.21 93	0.18 79	0.29 126	0.22 86

stereogan	0.24 131	0.22 162	0.21 170	0.23 157	0.25 178	0.25 168	0.22 159	0.26 130	0.23 161	0.20 50	0.22 126	0.30 152	0.23 167	0.17 159	0.31 126	0.20 97	0.22 94	0.19 128	0.28 102	0.19 121	0.21 65	0.39 149	0.17 157	0.17 155	0.21 93	0.22 111	0.36 158	0.27 128

RTSC	0.27 150	0.16 112	0.16 130	0.16 111	0.17 134	0.18 121	0.19 144	0.23 84	0.21 149	0.25 100	0.25 141	0.20 66	0.18 147	0.14 134	1.57 228	0.23 132	0.30 172	0.19 128	0.39 138	0.18 118	0.30 114	0.32 123	0.11 112	0.17 155	0.21 93	0.22 111	0.31 140	0.43 174

ADCL	0.37 179	0.23 172	0.19 155	0.20 142	0.18 143	0.23 158	0.23 166	0.26 130	0.53 220	0.32 161	0.29 165	0.29 139	0.17 135	0.15 146	1.60 229	0.21 108	0.24 114	0.22 155	0.34 124	0.22 148	0.32 119	0.28 106	0.17 157	0.17 155	0.52 217	0.53 209	0.47 184	1.56 239

MLCV	0.24 131	0.16 112	0.15 119	0.24 164	0.18 143	0.21 145	0.15 127	0.30 170	0.16 127	0.31 154	0.31 170	0.32 159	0.25 174	0.11 88	0.24 92	0.24 139	0.25 125	0.17 87	0.53 178	0.15 92	0.33 123	0.33 126	0.14 143	0.17 155	0.23 116	0.23 118	0.27 114	0.25 116

PWCDC_ROB	0.23 123	0.10 27	0.13 100	0.10 42	0.17 134	0.11 58	0.15 127	0.12 19	0.38 197	0.11 17	0.25 141	0.14 27	0.77 214	0.28 193	0.88 197	0.21 108	0.17 34	0.18 117	0.17 30	0.17 114	0.20 57	0.39 149	0.20 170	0.17 155	0.11 14	0.20 94	0.15 22	0.24 109

dad	0.29 155	0.21 160	0.14 108	0.47 204	0.22 163	0.29 183	0.48 210	0.40 195	0.12 74	0.32 161	0.14 63	0.41 178	0.23 167	0.10 77	0.53 173	0.19 89	0.32 179	0.17 87	0.51 170	0.15 92	0.27 106	0.18 51	0.11 112	0.18 163	0.31 177	0.18 79	0.67 219	0.45 176

XPNet_ROB	0.27 150	0.28 188	0.20 161	0.19 137	0.21 157	0.21 145	0.20 148	0.20 59	0.21 149	0.24 90	0.28 162	0.78 205	0.17 135	0.16 152	0.29 116	0.22 121	0.34 185	0.21 149	0.27 95	0.19 121	0.28 113	0.42 157	0.17 157	0.18 163	0.23 116	0.24 123	0.48 186	0.34 151

UDG	0.46 193	0.56 220	0.24 184	0.85 225	0.78 231	0.79 224	0.97 231	0.27 146	0.25 170	0.28 128	0.36 184	0.37 169	0.17 135	1.43 237	0.92 203	0.25 147	0.44 211	0.27 192	0.57 186	0.29 192	0.41 157	0.37 142	0.39 216	0.19 165	0.27 150	0.28 156	0.32 143	0.27 128

SFCPSM	0.64 210	0.24 175	0.19 155	0.28 174	0.23 169	0.27 173	0.24 168	0.30 170	0.30 189	0.34 174	0.50 210	0.63 196	1.06 225	0.19 168	0.37 144	0.34 182	0.31 176	0.24 170	8.10 262	0.39 208	0.45 168	0.43 161	0.20 170	0.19 165	0.30 171	0.31 173	0.36 158	0.45 176

DDUNet	0.43 189	0.54 218	0.23 179	0.86 226	0.68 227	0.83 228	0.82 227	0.26 130	0.24 166	0.23 70	0.33 175	0.37 169	0.15 118	1.63 241	0.43 154	0.24 139	0.39 204	0.25 180	0.54 179	0.28 185	0.31 116	0.30 115	0.49 226	0.20 167	0.24 128	0.25 134	0.32 143	0.29 137

psm_up	0.20 97	0.17 124	0.19 155	0.20 142	0.16 126	0.20 135	0.13 113	0.25 117	0.23 161	0.23 70	0.18 94	0.21 78	0.20 157	0.15 146	0.23 77	0.18 71	0.24 114	0.18 117	0.28 102	0.16 106	0.21 65	0.16 40	0.12 128	0.20 167	0.24 128	0.24 123	0.26 99	0.25 116

FADNet-RVC-Resample	0.20 97	0.16 112	0.18 149	0.17 120	0.16 126	0.16 106	0.14 120	0.24 100	0.17 135	0.26 106	0.19 100	0.26 113	0.16 124	0.16 152	0.30 124	0.17 52	0.20 63	0.22 155	0.26 87	0.24 163	0.22 74	0.29 111	0.13 134	0.20 167	0.22 99	0.21 103	0.19 44	0.22 86

RGC	0.27 150	0.24 175	0.28 195	0.25 167	0.26 183	0.27 173	0.20 148	0.28 156	0.30 189	0.22 61	0.31 170	0.29 139	0.31 182	0.20 173	0.51 172	0.24 139	0.23 103	0.21 149	0.29 110	0.22 148	0.25 93	0.30 115	0.17 157	0.20 167	0.28 158	0.32 176	0.34 153	0.36 154

HSM-Net_RVC	0.30 161	0.17 124	0.17 142	0.26 170	0.20 152	0.20 135	0.14 120	0.28 156	0.19 143	0.34 174	0.41 195	1.59 233	0.25 174	0.14 134	0.26 107	0.21 108	0.25 125	0.19 128	0.28 102	0.20 128	0.38 149	0.33 126	0.13 134	0.20 167	0.29 164	0.30 169	0.35 156	0.33 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	0.25 137	0.28 188	0.29 197	0.18 127	0.26 183	0.21 145	0.25 171	0.26 130	0.25 170	0.22 61	0.19 100	0.22 88	0.24 172	0.28 193	0.40 150	0.24 139	0.18 44	0.22 155	0.20 47	0.22 148	0.19 48	0.32 123	0.17 157	0.20 167	0.24 128	0.38 190	0.23 70	0.55 182
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.41 186	0.24 175	0.19 155	0.33 188	0.21 157	0.33 192	0.28 182	0.34 183	0.21 149	0.47 222	1.62 254	1.59 233	0.39 188	0.22 179	0.31 126	0.36 194	0.29 165	0.22 155	0.47 154	0.27 181	0.55 191	0.57 206	0.17 157	0.20 167	0.26 139	0.25 134	0.29 126	0.36 154

ETE_ROB	0.32 166	0.32 196	0.20 161	0.26 170	0.24 172	0.28 179	0.23 166	0.24 100	0.29 185	0.27 115	0.35 179	0.99 214	0.21 160	0.20 173	0.41 151	0.23 132	0.41 209	0.24 170	0.37 137	0.25 169	0.37 146	0.40 152	0.20 170	0.20 167	0.28 158	0.35 183	0.54 200	0.37 159

NCCL2	0.26 144	0.23 172	0.22 176	0.19 137	0.20 152	0.18 121	0.16 131	0.26 130	0.22 155	0.29 144	0.22 126	0.27 123	0.17 135	0.15 146	0.60 178	0.24 139	0.25 125	0.22 155	0.27 95	0.22 148	0.31 116	0.34 132	0.18 167	0.21 175	0.33 182	0.33 177	0.36 158	0.35 152

MDST_ROB	0.81 220	1.11 235	0.24 184	1.30 231	0.42 209	0.81 226	0.32 192	0.45 206	0.25 170	0.36 188	0.32 173	0.47 183	3.62 255	0.14 134	1.77 237	0.22 121	0.27 146	0.17 87	0.84 205	0.19 121	0.57 194	0.51 189	0.20 170	0.21 175	1.56 253	0.86 237	2.88 261	1.74 245

LALA_ROB	0.32 166	0.34 199	0.23 179	0.24 164	0.24 172	0.29 183	0.22 159	0.24 100	0.28 180	0.31 154	0.35 179	0.94 211	0.21 160	0.19 168	0.64 182	0.24 139	0.33 183	0.28 200	0.33 119	0.25 169	0.34 130	0.40 152	0.18 167	0.21 175	0.26 139	0.31 173	0.50 193	0.36 154

SGM-Forest	0.38 181	0.24 175	0.18 149	0.35 193	0.25 178	0.27 173	0.20 148	0.30 170	0.23 161	0.32 161	0.23 134	0.37 169	0.43 192	0.24 185	0.82 194	0.33 179	0.24 114	0.21 149	1.61 224	0.19 121	0.38 149	0.43 161	0.27 190	0.21 175	0.34 187	0.28 156	0.57 205	0.86 211
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RTS	0.38 181	0.22 162	0.20 161	0.22 150	0.21 157	0.31 187	0.29 184	0.31 174	0.34 192	0.23 70	0.22 126	0.29 139	0.25 174	0.16 152	1.65 232	0.29 169	0.36 196	0.24 170	0.63 190	0.31 200	0.38 149	0.38 144	0.15 149	0.22 179	0.39 195	0.95 242	0.40 172	0.63 187

RTSA	0.38 181	0.22 162	0.20 161	0.22 150	0.21 157	0.31 187	0.29 184	0.31 174	0.34 192	0.23 70	0.22 126	0.29 139	0.25 174	0.16 152	1.65 232	0.29 169	0.36 196	0.24 170	0.63 190	0.31 200	0.38 149	0.38 144	0.15 149	0.22 179	0.39 195	0.95 242	0.40 172	0.63 187

SQANet	0.68 214	0.89 232	0.29 197	1.65 238	0.77 230	1.39 235	1.15 233	0.37 192	0.29 185	0.40 205	0.30 168	0.88 208	0.32 183	1.26 235	0.39 149	0.21 108	0.44 211	0.27 192	2.24 233	0.28 185	0.49 180	0.50 185	1.59 241	0.23 181	0.32 179	0.34 181	0.42 176	0.71 198

FADNet_RVC	0.33 171	0.22 162	0.22 176	0.29 176	0.25 178	0.19 130	0.22 159	0.31 174	0.22 155	0.31 154	0.29 165	0.41 178	0.33 184	0.22 179	0.72 186	0.25 147	0.29 165	0.32 210	0.73 196	0.27 181	0.43 163	0.47 174	0.16 154	0.23 181	0.27 150	0.30 169	0.51 195	0.36 154

ADCMid	0.46 193	0.29 192	0.29 197	0.26 170	0.31 192	0.33 192	0.35 197	0.41 197	0.46 215	0.31 154	0.38 188	0.48 184	0.40 190	0.21 176	1.82 238	0.35 187	0.34 185	0.27 192	0.78 200	0.28 185	0.45 168	0.46 168	0.30 205	0.24 183	0.36 192	0.53 209	0.45 179	1.42 235

CC-Net-ROB	0.36 176	0.47 214	0.32 205	0.65 217	0.49 220	0.54 210	0.46 206	0.35 187	0.24 166	0.37 194	0.28 162	0.92 209	0.21 160	0.37 206	0.28 114	0.17 52	0.23 103	0.22 155	0.67 194	0.22 148	0.22 74	0.16 40	0.44 222	0.24 183	0.29 164	0.28 156	0.27 114	0.40 169

iResNet	0.29 155	0.17 124	0.16 130	0.23 157	0.22 163	0.28 179	0.18 136	0.31 174	0.20 147	0.32 161	0.29 165	0.49 186	0.50 200	0.11 88	0.44 156	0.35 187	0.27 146	0.20 139	0.73 196	0.24 163	0.43 163	0.27 98	0.15 149	0.24 183	0.25 135	0.25 134	0.33 149	0.28 133

pmcnn	0.45 191	0.24 175	0.19 155	0.33 188	0.29 187	0.34 194	0.42 201	0.34 183	0.26 175	0.34 174	0.50 210	0.80 206	1.10 227	0.19 168	0.38 147	0.57 224	0.40 207	0.32 210	0.83 204	0.37 207	0.80 229	0.49 183	0.28 194	0.24 183	0.32 179	0.34 181	0.66 218	0.82 206

DAS	0.32 166	0.18 138	0.15 119	0.29 176	0.24 172	0.24 164	0.25 171	0.31 174	0.29 185	0.32 161	0.39 191	0.53 187	0.34 185	0.11 88	0.29 116	0.40 202	0.35 190	0.25 180	0.49 164	0.29 192	0.63 207	0.48 177	0.21 178	0.25 187	0.30 171	0.28 156	0.38 165	0.37 159

SepStereo	0.32 166	0.18 138	0.15 119	0.29 176	0.24 172	0.24 164	0.25 171	0.31 174	0.29 185	0.32 161	0.39 191	0.53 187	0.34 185	0.11 88	0.29 116	0.40 202	0.35 190	0.25 180	0.49 164	0.29 192	0.63 207	0.48 177	0.21 178	0.25 187	0.30 171	0.28 156	0.38 165	0.37 159

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 258	0.48 216	0.29 197	0.48 205	0.42 209	0.63 219	0.86 228	0.69 231	0.74 236	0.42 212	1.69 255	46.80 277	1.87 244	0.64 228	0.38 147	0.33 179	0.97 242	0.98 259	1.59 223	0.33 203	0.81 231	0.79 233	0.28 194	0.25 187	0.52 217	0.78 232	3.35 262	0.83 208

SHD	0.36 176	0.22 162	0.28 195	0.25 167	0.24 172	0.24 164	0.27 181	0.35 187	0.28 180	0.35 184	0.33 175	0.32 159	0.45 197	0.21 176	1.38 218	0.26 155	0.30 172	0.24 170	0.56 183	0.27 181	0.38 149	0.43 161	0.20 170	0.25 187	0.33 182	0.36 187	0.35 156	0.50 180

SGM-ForestM	0.64 210	0.80 229	0.39 217	0.70 220	0.40 207	0.77 223	0.67 221	0.62 225	0.41 204	0.35 184	0.42 196	1.68 236	1.08 226	0.24 185	0.33 133	0.21 108	0.44 211	0.23 167	1.27 213	0.24 163	0.43 163	0.30 115	0.28 194	0.26 191	1.04 235	0.90 241	1.53 253	1.35 232

NaN_ROB	0.30 161	0.25 181	0.25 188	0.25 167	0.30 190	0.21 145	0.20 148	0.34 183	0.39 199	0.30 147	0.28 162	0.65 198	0.22 166	0.17 159	0.70 184	0.20 97	0.20 63	0.20 139	0.28 102	0.26 177	0.22 74	0.23 75	0.14 143	0.26 191	0.34 187	0.41 194	0.39 167	0.55 182

CBMV_ROB	0.48 197	0.22 162	0.24 184	0.39 199	0.32 196	0.32 190	0.29 184	0.44 205	0.23 161	0.38 198	0.45 204	1.42 230	0.88 219	0.28 193	0.91 201	0.34 182	0.37 199	0.25 180	0.81 202	0.36 206	0.54 189	0.51 189	0.28 194	0.26 191	0.44 204	0.62 218	0.62 212	0.91 214

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 187	0.34 199	0.25 188	0.42 201	0.31 192	0.36 197	0.47 208	0.48 210	0.40 200	0.42 212	0.31 170	0.60 194	0.53 203	0.40 212	0.57 174	0.27 161	0.24 114	0.22 155	0.67 194	0.22 148	0.60 201	0.56 204	0.33 212	0.28 194	0.47 211	0.48 205	0.48 186	0.70 196

AnyNet_C32	0.49 198	0.23 172	0.23 179	0.24 164	0.25 178	0.28 179	0.30 188	0.34 183	0.58 222	0.34 174	0.45 204	0.35 166	0.24 172	0.22 179	2.28 251	0.38 201	0.38 202	0.33 213	0.51 170	0.29 192	0.55 191	0.55 201	0.23 182	0.28 194	0.43 203	0.73 229	0.45 179	1.65 242

ADCPNet	0.56 202	0.26 184	0.30 201	0.29 176	0.36 202	0.29 183	0.50 211	0.41 197	0.40 200	0.38 198	0.55 216	0.38 176	1.12 228	0.26 191	2.02 246	0.42 207	0.34 185	0.24 170	1.25 212	0.39 208	0.47 173	0.45 166	0.33 212	0.28 194	0.48 212	0.56 213	0.46 183	1.88 250

HBP-ISP	0.45 191	0.24 175	0.26 191	0.35 193	0.29 187	0.30 186	0.24 168	0.38 193	0.23 161	0.38 198	0.44 203	0.31 157	0.17 135	0.55 221	2.33 254	0.99 253	0.32 179	0.27 192	0.33 119	0.28 185	0.64 210	0.89 241	0.27 190	0.29 197	0.33 182	0.35 183	0.47 184	0.38 162

XQC	0.42 187	0.37 206	0.31 203	0.41 200	0.35 199	0.41 201	0.42 201	0.45 206	0.38 197	0.40 205	0.33 175	0.48 184	0.44 195	0.34 205	1.54 224	0.29 169	0.29 165	0.27 192	0.52 174	0.30 197	0.37 146	0.44 164	0.26 185	0.30 198	0.41 200	0.41 194	0.53 198	0.38 162

NOSS_ROB	0.34 173	0.22 162	0.20 161	0.27 173	0.25 178	0.26 171	0.24 168	0.41 197	0.24 166	0.36 188	0.30 168	0.36 167	0.23 167	0.39 210	0.47 161	0.57 224	0.33 183	0.29 201	0.32 117	0.23 160	0.64 210	0.67 221	0.28 194	0.30 198	0.32 179	0.30 169	0.42 176	0.32 145

SGM_RVC	0.72 215	0.45 212	0.32 205	0.59 214	0.43 211	0.56 212	0.43 203	0.70 233	0.41 204	0.43 214	0.57 217	1.16 220	1.20 230	0.22 179	0.37 144	0.28 164	0.44 211	0.25 180	2.26 235	0.33 203	0.49 180	0.38 144	0.27 190	0.31 200	0.80 229	0.62 218	1.69 256	3.41 260
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
edge stereo	0.61 209	0.35 202	0.44 222	0.53 211	0.47 218	0.57 216	0.54 213	0.57 219	0.41 204	0.52 232	0.69 226	1.31 225	1.03 224	0.38 207	0.44 156	0.60 229	0.40 207	0.30 206	1.76 229	0.81 246	0.47 173	0.86 240	0.41 218	0.32 201	0.41 200	0.37 189	0.57 205	0.91 214

GANetREF_RVC	0.32 166	0.30 194	0.32 205	0.28 174	0.27 185	0.27 173	0.26 179	0.42 201	0.35 195	0.38 198	0.21 118	0.56 190	0.39 188	0.16 152	0.33 133	0.23 132	0.29 165	0.25 180	0.44 147	0.25 169	0.35 138	0.25 87	0.25 183	0.32 201	0.34 187	0.29 162	0.45 179	0.38 162
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
G-Net	0.59 206	0.35 202	0.35 214	0.31 184	0.31 192	0.44 202	0.30 188	0.50 212	0.63 230	0.43 214	0.64 224	2.00 238	0.52 201	0.23 184	0.76 189	0.52 217	0.37 199	0.35 217	0.80 201	0.67 234	0.60 201	0.59 210	0.26 185	0.33 203	0.40 197	0.82 234	0.81 226	1.59 240

CSAN	0.39 184	0.37 206	0.34 212	0.33 188	0.32 196	0.27 173	0.25 171	0.36 189	0.64 231	0.43 214	0.43 199	0.73 203	0.44 195	0.20 173	0.63 179	0.25 147	0.27 146	0.26 190	0.41 142	0.43 219	0.38 149	0.34 132	0.22 180	0.33 203	0.40 197	0.47 203	0.48 186	0.55 182

PWC_ROB	0.37 179	0.27 186	0.25 188	0.23 157	0.24 172	0.23 158	0.31 191	0.29 166	0.47 216	0.25 100	0.39 191	0.37 169	0.89 220	0.19 168	0.58 176	0.32 176	0.39 204	0.29 201	0.62 189	0.29 192	0.48 177	0.48 177	0.19 169	0.33 203	0.27 150	0.26 147	0.39 167	0.67 193

CBMV	0.43 189	0.25 181	0.23 179	0.30 183	0.28 186	0.27 173	0.21 153	0.40 195	0.28 180	0.37 194	0.27 156	0.67 200	0.35 187	0.32 203	0.49 167	0.53 218	0.34 185	0.27 192	0.56 183	0.27 181	0.55 191	0.62 215	0.26 185	0.33 203	0.35 191	0.33 177	0.64 215	1.79 247
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	0.82 221	1.17 239	0.41 219	1.90 245	0.99 237	1.68 240	1.39 235	0.46 208	0.41 204	0.46 221	0.36 184	0.93 210	0.43 192	1.51 238	0.45 158	0.30 173	0.44 211	0.29 201	2.65 240	0.40 212	0.60 201	0.58 207	2.09 243	0.34 207	0.42 202	0.35 183	0.49 190	0.74 200

FAT-Stereo	0.47 196	0.27 186	0.34 212	0.45 203	0.48 219	0.39 199	0.32 192	0.42 201	0.27 178	0.41 210	0.90 236	0.77 204	0.58 204	0.30 199	0.57 174	0.56 222	0.35 190	0.34 214	0.64 192	0.42 215	0.67 216	0.66 219	0.28 194	0.34 207	0.29 164	0.36 187	0.45 179	0.74 200

MeshStereo	0.83 222	0.44 210	0.33 209	0.78 224	0.54 222	0.61 218	0.40 200	0.68 230	0.54 221	0.45 220	0.80 231	2.32 243	1.56 237	0.24 185	2.31 253	0.71 238	0.42 210	0.29 201	1.58 222	0.30 197	1.23 254	1.10 253	0.32 210	0.34 207	0.87 232	0.60 215	1.29 246	1.36 233
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
ACVNet-4b	1.08 231	1.48 250	0.48 226	2.91 253	1.12 241	1.82 248	2.71 252	0.46 208	0.44 212	0.51 230	0.43 199	1.66 235	1.85 243	2.08 247	0.46 160	0.40 202	0.82 238	0.34 214	2.68 241	0.50 223	0.65 212	0.71 223	2.24 245	0.35 210	0.45 206	0.42 198	0.53 198	0.70 196

ADCS	0.59 206	0.34 199	0.31 203	0.34 191	0.36 202	0.36 197	0.37 198	0.48 210	0.60 226	0.34 174	0.43 199	0.58 191	0.87 218	0.29 196	2.30 252	0.66 233	0.47 217	0.38 219	0.82 203	0.42 215	0.76 226	0.69 222	0.28 194	0.35 210	0.46 209	0.88 238	0.59 207	1.26 228

FC-DCNN	0.40 185	0.35 202	0.43 221	0.49 207	0.35 199	0.44 202	0.46 206	0.43 204	0.27 178	0.34 174	0.26 150	0.37 169	0.21 160	0.30 199	0.58 176	0.35 187	0.39 204	0.31 208	0.45 151	0.26 177	0.49 180	0.42 157	0.28 194	0.35 210	0.44 204	0.38 190	0.51 195	0.77 205

DispFullNet	1.20 236	1.15 237	0.77 242	1.20 230	0.97 236	1.12 232	1.34 234	0.66 229	0.58 222	0.74 243	0.82 232	3.72 258	1.48 233	1.65 242	1.03 211	1.32 258	1.00 246	0.58 238	6.30 260	1.09 257	0.84 237	0.76 230	0.42 219	0.35 210	0.50 214	0.35 183	0.68 220	1.00 221

Ntro	0.87 224	1.36 246	0.44 222	1.82 243	1.04 240	1.67 239	1.60 240	0.52 214	0.44 212	0.48 226	0.42 196	0.98 213	0.40 190	1.61 240	0.64 182	0.31 174	0.49 219	0.30 206	2.69 242	0.44 220	0.68 217	0.60 211	2.13 244	0.36 214	0.45 206	0.45 202	0.52 197	0.71 198

FCDSN-DC	0.36 176	0.28 188	0.33 209	0.31 184	0.29 187	0.28 179	0.39 199	0.31 174	0.22 155	0.28 128	0.20 109	0.26 113	0.16 124	0.29 196	1.96 243	0.35 187	0.34 185	0.32 210	0.33 119	0.25 169	0.41 157	0.48 177	0.27 190	0.37 215	0.29 164	0.30 169	0.30 133	0.30 141
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
S-Stereo	0.53 200	0.29 192	0.27 194	0.48 205	0.46 216	0.50 208	0.60 217	0.38 193	0.37 196	0.39 203	1.16 243	1.01 215	0.45 197	0.29 196	0.91 201	0.67 235	0.35 190	0.39 222	0.84 205	0.70 237	0.46 171	0.71 223	0.61 232	0.37 215	0.30 171	0.33 177	0.40 172	0.63 187

PVD	0.56 202	0.44 210	0.36 215	0.51 208	0.43 211	0.55 211	0.47 208	0.62 225	0.59 224	0.33 170	0.48 207	0.61 195	0.74 213	0.50 218	1.52 223	0.34 182	0.51 220	0.37 218	0.76 198	0.41 214	0.61 204	0.64 217	0.30 205	0.37 215	0.56 220	0.71 227	0.61 210	0.86 211

SANet	0.57 204	0.32 196	0.33 209	0.36 195	0.35 199	0.44 202	0.33 194	0.55 215	0.85 239	0.33 170	0.57 217	2.42 244	1.17 229	0.32 203	0.88 197	0.24 139	0.47 217	0.31 208	0.51 170	0.31 200	0.50 185	0.45 166	0.37 215	0.37 215	0.46 209	0.54 211	0.55 204	0.98 219

AnyNet_C01	0.66 213	0.35 202	0.32 205	0.37 197	0.38 204	0.35 196	0.54 213	0.55 215	0.70 234	0.40 205	0.49 208	0.83 207	0.70 210	0.30 199	2.63 261	0.87 247	0.65 227	0.59 240	0.98 207	0.48 222	0.80 229	0.78 232	0.39 216	0.38 219	0.60 224	0.49 207	0.64 215	1.16 224

SAMSARA	0.65 212	0.30 194	0.44 222	0.31 184	0.31 192	0.31 187	0.34 195	0.56 217	0.48 217	0.40 205	0.37 187	0.42 180	0.90 221	0.27 192	1.62 230	0.45 210	0.36 196	0.38 219	0.76 198	0.39 208	0.70 221	0.80 237	0.20 170	0.40 220	1.50 250	1.62 255	1.49 252	1.46 237

FBW_ROB	0.46 193	0.42 209	0.36 215	0.60 215	0.44 213	0.47 207	0.44 205	0.31 174	0.25 170	0.34 174	0.34 178	0.64 197	0.48 199	0.56 223	1.05 212	0.25 147	0.35 190	0.23 167	1.39 216	0.22 148	0.49 180	0.36 136	0.43 220	0.40 220	0.31 177	0.33 177	0.42 176	0.65 191

LSM0	3.53 259	0.37 206	0.30 201	0.55 212	0.45 215	0.56 212	0.63 218	0.74 235	0.61 227	0.60 239	0.87 235	1.16 220	1.39 231	0.25 189	28.52 276	45.56 276	0.55 223	0.38 219	3.16 246	0.62 228	1.14 249	1.40 259	0.31 209	0.42 222	0.59 222	0.81 233	0.98 235	2.52 257

ACVNet_1	0.97 228	1.21 242	0.62 230	2.28 246	1.27 247	1.81 247	2.12 250	0.63 227	0.41 204	0.50 229	0.49 208	1.06 218	0.73 212	2.46 250	0.47 161	0.31 174	0.80 237	0.40 223	2.04 232	0.42 215	0.76 226	0.56 204	2.26 246	0.43 223	0.54 219	0.42 198	0.48 186	0.58 185

DPSNet	0.76 218	0.28 188	0.26 191	0.38 198	0.38 204	0.44 202	0.30 188	0.36 189	0.41 204	0.27 115	0.32 173	2.73 248	0.95 223	0.38 207	0.80 191	0.66 233	0.53 221	0.46 227	4.94 254	0.56 227	0.83 236	0.97 244	0.57 230	0.44 224	0.56 220	0.48 205	0.54 200	0.63 187

RainbowNet	0.93 226	1.16 238	0.62 230	1.83 244	1.16 244	1.69 241	1.70 241	0.51 213	0.44 212	0.59 236	0.38 188	1.19 222	0.79 215	2.02 245	0.74 188	0.57 224	0.54 222	0.40 223	1.50 220	0.76 243	0.66 214	0.65 218	2.28 247	0.46 225	0.50 214	0.49 207	0.60 208	0.84 209

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 204	0.64 222	0.47 225	0.65 217	0.41 208	0.44 202	0.57 215	0.61 224	0.68 232	0.58 233	0.39 191	0.59 192	0.58 204	0.65 229	0.76 189	0.44 208	0.35 190	0.40 223	1.53 221	0.50 223	0.54 189	0.63 216	0.46 225	0.47 226	0.51 216	0.40 193	0.41 175	0.75 203

STTRV1_RVC		0.32 196	0.26 191	0.42 201	0.32 196	0.40 200	0.34 195	0.41 197	0.40 200	0.36 188	0.35 179	0.59 192	0.67 207	0.48 217	0.48 164	0.27 161	0.85 240	0.27 192		0.66 233	0.88 240	0.52 192		0.48 227	0.37 194	0.56 213	0.54 200	0.96 217

AMNet	0.51 199	0.50 217	0.48 226	0.51 208	0.50 221	0.56 212	0.52 212	0.36 189	0.42 210	0.39 203	0.59 221	0.65 198	0.21 160	0.58 224	0.49 167	0.59 227	0.60 224	0.58 238	0.51 170	0.51 225	0.59 200	0.53 196	0.32 210	0.51 228	0.48 212	0.54 211	0.60 208	0.65 191

ELAS	0.94 227	0.70 225	0.59 229	0.97 228	0.73 229	0.96 230	0.72 223	0.74 235	0.62 229	0.47 222	1.17 244	2.44 245	1.62 238	0.44 213	1.40 219	0.45 210	0.63 226	0.54 234	0.99 208	0.39 208	0.88 240	1.07 251	0.43 220	0.52 229	1.56 253	1.47 254	1.33 248	1.60 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DGSMNet	0.85 223	0.47 214	0.39 217	0.51 208	0.39 206	0.56 212	0.43 203	0.59 221	0.40 200	0.84 246	4.01 263	0.67 200	0.85 216	0.85 232	0.85 196	0.90 249	1.17 252	0.66 247	1.64 225	0.62 228	1.35 258	1.36 258	0.51 227	0.54 230	0.40 197	0.66 223	0.50 193	0.74 200

ELAS_RVC	0.92 225	0.65 223	0.62 230	0.92 227	0.67 226	1.21 233	0.71 222	0.72 234	0.50 218	0.49 227	1.20 248	2.45 246	1.89 245	0.44 213	1.31 216	0.46 213	0.62 225	0.55 235	1.02 210	0.42 215	0.91 242	1.06 250	0.44 222	0.54 230	1.50 250	1.22 253	1.15 240	1.19 226
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.60 208	0.55 219	0.41 219	0.56 213	0.46 216	0.57 216	0.63 218	0.56 217	0.43 211	0.86 248	0.93 237	0.72 202	0.52 201	0.53 220	0.97 206	0.49 216	0.32 179	0.34 214	1.73 226	0.44 220	0.62 205	0.58 207	0.30 205	0.56 232	0.45 206	0.44 201	0.49 190	0.68 194

STStereo	1.28 239	0.74 227	0.83 245	2.32 247	0.84 235	2.27 255	0.98 232	1.04 250	0.96 243	0.51 230	1.19 246	3.30 254	2.84 252	0.25 189	2.59 260	0.45 210	0.38 202	0.26 190	4.54 252	0.33 203	0.51 187	0.47 174	0.28 194	0.56 232	1.24 245	0.96 244	1.38 249	2.45 255

IMH-64-1	1.18 234	1.19 240	0.74 238	1.63 236	1.26 245	1.69 241	1.85 243	0.84 240	0.90 240	0.44 218	0.62 222	1.36 227	1.74 241	2.49 251	2.46 257	0.60 229	0.72 230	0.47 228	1.73 226	0.64 230	0.70 221	0.79 233	2.49 251	0.58 234	1.08 237	0.63 220	0.97 233	1.31 230

IMH-64	1.18 234	1.19 240	0.74 238	1.63 236	1.26 245	1.69 241	1.85 243	0.84 240	0.90 240	0.44 218	0.62 222	1.36 227	1.74 241	2.49 251	2.46 257	0.60 229	0.72 230	0.47 228	1.73 226	0.64 230	0.70 221	0.79 233	2.49 251	0.58 234	1.08 237	0.63 220	0.97 233	1.31 230

PSMNet_ROB	1.30 240	1.36 246	0.71 237	1.48 234	1.00 238	1.69 241	1.56 239	0.64 228	0.74 236	1.47 262	3.99 262	2.77 250	1.51 234	2.54 253	0.73 187	0.47 214	0.70 229	0.49 231	2.51 239	0.71 239	0.81 231	0.58 207	3.05 259	0.58 234	0.80 229	0.64 222	0.88 228	0.69 195

MFMNet_re	0.74 216	0.73 226	0.66 235	0.76 223	0.64 225	0.88 229	0.74 224	0.59 221	0.68 232	0.58 233	0.69 226	1.02 216	0.61 206	0.58 224	0.96 205	0.78 243	0.87 241	0.72 251	1.08 211	0.68 235	1.07 247	0.74 226	0.54 229	0.60 237	0.59 222	0.60 215	0.80 225	0.91 214

IMH	1.30 240	1.22 243	0.76 241	1.65 238	1.27 247	1.73 245	1.88 246	0.86 242	0.93 242	0.47 222	0.65 225	1.48 231	2.97 254	3.97 267	1.50 221	0.59 227	0.76 233	0.49 231	2.25 234	0.70 237	0.69 220	0.79 233	2.64 253	0.61 238	1.16 243	0.76 230	0.89 230	1.49 238

ACVNet_2	1.13 232	1.26 244	0.75 240	2.58 250	1.30 249	1.73 245	1.87 245	0.75 237	0.52 219	0.59 236	0.53 214	1.29 224	0.90 221	1.85 243	0.70 184	0.48 215	1.14 251	0.40 223	4.70 253	0.54 226	0.71 224	0.60 211	2.05 242	0.61 238	0.81 231	0.47 203	0.70 221	0.82 206

SPS-STEREO	0.80 219	0.60 221	0.56 228	0.67 219	0.62 224	0.67 221	0.58 216	0.57 219	0.61 227	0.59 236	0.96 239	1.03 217	0.67 207	0.55 221	0.83 195	0.87 247	0.78 235	0.69 249	2.74 243	0.74 242	1.23 254	1.05 248	0.45 224	0.62 240	0.61 225	0.61 217	0.83 227	0.75 203
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-6	1.14 233	1.08 234	0.68 236	1.50 235	1.15 242	1.39 235	1.55 238	0.88 243	0.96 243	0.77 244	0.72 229	1.28 223	1.96 246	1.91 244	2.45 256	0.71 238	1.18 253	0.55 235	1.42 217	0.69 236	0.97 244	0.99 246	0.91 234	0.67 241	1.13 241	0.88 238	1.02 238	1.43 236

MADNet+	0.75 217	0.45 212	0.65 234	0.63 216	0.58 223	0.50 208	0.64 220	0.75 237	0.59 224	0.62 240	0.52 213	0.94 211	0.85 216	0.46 215	2.17 249	0.74 240	0.79 236	0.53 233	1.00 209	0.65 232	0.93 243	0.75 227	0.57 230	0.67 241	0.88 233	0.72 228	0.70 221	1.05 222

MANE	1.47 244	0.77 228	0.87 247	1.01 229	0.81 232	0.96 230	0.93 230	1.00 248	1.05 248	0.43 214	0.69 226	2.28 242	2.16 247	0.39 210	1.68 235	1.01 255	0.65 227	2.72 264	1.45 218	0.40 212	0.77 228	0.73 225	0.34 214	0.67 241	2.42 261	2.81 262	4.52 263	6.28 263

SGM+DAISY	1.04 230	0.66 224	0.62 230	0.75 221	0.68 227	0.82 227	0.74 224	0.69 231	0.75 238	0.64 241	1.09 241	1.35 226	1.44 232	0.60 226	1.43 220	1.04 256	0.77 234	0.68 248	2.40 237	0.80 245	1.22 252	1.15 256	0.51 227	0.67 241	1.12 239	1.05 246	1.65 255	2.69 259

TorneroNet-64	1.85 249	1.56 253	0.93 251	3.34 258	1.31 250	2.18 254	2.65 251	0.91 244	2.21 259	0.66 242	0.83 234	2.72 247	7.56 258	3.04 257	1.76 236	0.67 235	1.35 257	0.59 240	4.05 250	1.02 250	0.98 245	0.96 243	2.67 254	0.69 245	1.24 245	1.15 251	0.88 228	2.15 253

TorneroNet	2.33 254	1.60 254	0.88 248	5.64 264	1.76 255	2.56 257	2.94 254	0.97 247	2.29 261	0.79 245	1.98 258	4.07 260	12.24 265	3.12 259	1.29 215	0.67 235	1.30 255	0.61 246	5.93 257	1.00 249	1.04 246	0.98 245	2.79 257	0.70 246	1.86 258	1.04 245	1.02 238	1.87 249

JetBlue	1.43 243	1.11 235	1.03 255	1.46 233	1.15 242	1.66 238	1.51 237	0.92 245	1.14 250	0.58 233	0.47 206	3.28 253	0.71 211	1.15 234	2.51 259	1.00 254	1.09 249	0.86 254	1.32 214	0.78 244	1.48 259	1.53 260	1.15 236	0.78 247	1.31 247	2.14 260	1.44 250	5.15 262

Dean	1.27 238	1.44 249	0.85 246	2.93 254	1.62 254	1.95 253	2.03 249	0.96 246	1.00 246	0.91 251	0.75 230	1.51 232	1.65 239	2.05 246	0.80 191	0.64 232	1.01 247	0.60 245	1.86 231	0.85 247	0.85 239	0.75 227	2.35 248	0.79 248	1.15 242	0.85 235	1.19 241	0.85 210

LVE	1.38 242	1.30 245	0.82 244	4.62 261	1.50 253	1.89 250	3.66 259	0.82 239	0.73 235	0.88 249	0.82 232	1.12 219	1.52 235	2.14 248	0.81 193	0.56 222	0.84 239	0.59 240	3.33 247	0.72 240	0.84 237	0.89 241	2.40 249	0.80 249	1.12 239	0.70 226	1.00 237	0.90 213

WAO-8	1.55 245	1.53 251	1.00 252	2.82 251	1.43 251	1.91 251	2.01 247	1.05 251	1.38 253	1.44 260	1.87 256	2.25 240	2.76 249	2.68 254	1.01 209	0.83 245	0.99 243	0.59 240	3.35 248	1.08 253	0.82 233	0.85 238	1.36 239	0.82 250	1.60 255	1.12 249	1.27 243	1.93 251

Venus	1.55 245	1.53 251	1.00 252	2.82 251	1.43 251	1.91 251	2.01 247	1.05 251	1.38 253	1.44 260	1.87 256	2.25 240	2.76 249	2.68 254	1.01 209	0.83 245	0.99 243	0.59 240	3.35 248	1.08 253	0.82 233	0.85 238	1.36 239	0.82 250	1.60 255	1.12 249	1.27 243	1.93 251

PWCK	1.58 247	1.40 248	0.79 243	1.70 240	1.03 239	1.55 237	1.42 236	1.11 253	0.98 245	1.00 254	1.23 250	2.78 252	1.53 236	0.82 231	0.88 197	0.55 221	0.99 243	0.57 237	13.43 267	0.90 248	1.12 248	0.75 227	1.15 236	0.82 250	1.04 235	0.88 238	0.93 231	1.27 229

WAO-7	0.99 229	0.85 231	0.88 248	1.81 242	0.83 234	0.71 222	0.92 229	1.01 249	1.13 249	0.96 253	1.28 251	1.37 229	1.65 239	0.63 227	1.55 227	0.76 242	0.73 232	0.47 228	2.44 238	0.73 241	0.72 225	0.76 230	0.26 185	0.88 253	0.71 226	0.85 235	0.74 224	1.09 223

ktn	2.52 257	1.71 256	3.02 263	2.41 249	1.88 256	2.62 259	3.04 255	1.69 258	4.13 264	1.01 255	1.21 249	8.17 266	10.18 262	2.80 256	1.51 222	0.93 252	1.72 258	0.87 255	6.22 259	1.56 261	1.20 251	1.09 252	2.75 256	0.93 254	1.19 244	1.07 247	1.46 251	1.74 245

notaker	1.84 248	1.90 258	1.02 254	3.19 257	2.19 260	2.44 256	2.77 253	1.11 253	1.57 256	0.91 251	1.09 241	3.37 256	5.56 256	3.13 260	1.35 217	0.81 244	1.34 256	0.71 250	4.26 251	1.08 253	1.22 252	0.99 246	2.96 258	0.93 254	0.74 228	0.77 231	0.98 235	1.18 225

SPstereo	1.22 237	0.83 230	0.92 250	0.75 221	0.82 233	0.79 224	0.75 226	1.18 255	1.04 247	0.84 246	1.48 252	2.14 239	2.50 248	0.96 233	1.26 214	1.77 259	1.08 248	0.93 257	1.49 219	1.13 258	1.49 260	1.54 261	0.79 233	0.97 256	1.03 234	1.11 248	1.56 254	1.73 244

UNDER WATER-64	1.98 250	1.91 259	1.15 257	3.52 260	2.32 261	2.83 262	3.30 256	1.72 259	1.25 251	1.12 257	1.19 246	3.41 257	2.89 253	3.11 258	2.13 248	0.90 249	1.77 259	0.77 253	2.32 236	1.05 252	1.17 250	1.23 257	3.96 266	1.06 257	1.41 248	2.13 259	1.31 247	2.65 258

KSHMR	2.37 255	1.84 257	1.23 259	6.67 266	1.97 258	2.73 260	3.45 258	1.31 256	1.69 257	1.18 259	1.18 245	1.71 237	11.63 264	3.21 261	1.67 234	1.07 257	1.11 250	0.92 256	5.58 256	1.04 251	1.23 254	1.05 248	3.26 260	1.06 257	1.99 260	1.18 252	1.28 245	1.85 248

HanzoNet	4.54 262	4.29 264	3.74 267	6.10 265	3.77 264	7.50 268	8.23 269	3.94 266	4.82 265	1.56 263	2.42 260	11.35 268	12.90 268	10.81 273	1.84 239	1.89 260	4.65 266	1.35 260	10.71 265	3.05 263	2.04 261	1.81 262	5.00 269	1.14 259	1.80 257	1.67 256	1.81 258	2.33 254

BEATNet-Init1	4.26 261	5.23 265	1.17 258	9.10 268	2.61 263	8.41 269	4.21 261	2.29 262	1.73 258	0.88 249	2.38 259	6.02 262	9.23 261	0.65 229	2.70 262	2.20 262	1.24 254	0.94 258	17.87 268	4.86 266	2.04 261	1.87 263	1.10 235	1.14 259	4.62 264	2.07 258	11.53 271	6.94 265

UNDER WATER	2.15 251	1.92 260	1.13 256	3.36 259	2.59 262	2.77 261	3.73 260	1.63 257	1.36 252	1.02 256	1.02 240	3.30 254	7.25 257	3.39 262	1.54 224	0.91 251	1.80 260	0.75 252	3.15 245	1.08 253	1.27 257	1.14 255	3.84 265	1.20 261	1.46 249	1.78 257	1.26 242	2.46 256

JetRed	2.50 256	2.16 261	2.32 262	1.72 241	1.88 256	2.59 258	3.38 257	1.86 261	1.53 255	1.15 258	0.93 237	2.77 250	0.67 207	2.39 249	3.50 264	2.17 261	2.74 262	3.15 266	1.82 230	1.37 259	3.39 264	2.94 265	2.72 255	1.27 262	2.55 262	6.99 267	2.85 260	4.69 261

LE_ROB	3.57 260	0.92 233	1.49 260	2.33 248	9.96 271	1.83 249	7.73 268	2.31 263	3.13 263	0.47 222	1.49 253	9.10 267	13.79 270	0.47 216	0.63 179	0.25 147	0.44 211	0.29 201	6.00 258	1.38 260	0.66 214	0.52 192	2.47 250	2.28 263	5.36 265	4.46 265	6.14 265	10.46 268

MADNet++	2.28 253	1.66 255	1.91 261	1.39 232	2.03 259	1.38 234	1.73 242	1.80 260	2.24 260	2.07 264	2.44 261	2.76 249	2.81 251	1.52 239	2.18 250	2.45 263	2.29 261	1.71 261	2.86 244	2.56 262	4.03 265	5.19 267	1.23 238	2.35 264	1.50 250	3.83 264	2.07 259	1.70 243

DPSimNet_ROB	5.23 263	7.46 266	3.48 266	6.82 267	6.53 269	4.88 265	5.29 266	5.03 267	6.96 266	3.68 267	10.30 269	6.62 263	7.58 259	4.15 268	3.41 263	2.75 264	5.59 267	2.26 262	12.16 266	3.45 264	5.93 267	2.70 264	3.37 261	3.75 265	3.16 263	3.16 263	4.52 263	6.28 263

PML	11.09 268	9.28 269	3.40 265	11.88 272	6.99 270	11.60 270	5.97 267	7.04 269	24.50 276	8.92 270	28.99 276	32.63 276	39.39 277	6.18 269	5.69 265	4.14 265	8.31 268	2.99 265	18.83 272	4.50 265	4.70 266	4.40 266	3.75 264	3.98 266	10.54 270	5.17 266	18.60 272	7.08 266

ASD4																								5.70 267

LRCNet_RVC	10.22 267	14.24 270	3.26 264	20.74 273	17.71 274	19.88 274	15.89 273	6.49 268	2.47 262	19.87 274	12.97 270	19.40 272	8.44 260	26.62 275	2.33 254	0.74 240	10.08 269	5.54 267	23.31 274	6.95 267	2.43 263	1.11 254	22.86 273	8.58 268	0.73 227	0.39 192	1.72 257	1.19 226

DPSMNet_ROB	8.99 265	3.86 263	10.11 269	3.11 256	5.51 266	3.54 264	5.03 265	3.60 264	9.04 268	3.27 266	7.95 266	4.19 261	13.43 269	3.66 264	11.12 267	10.86 267	4.47 265	10.71 269	6.43 261	9.92 269	5.99 269	14.50 270	4.39 267	8.90 269	10.15 268	27.43 271	11.02 270	30.59 271

DGTPSM_ROB	8.76 264	3.83 262	10.08 268	3.08 255	5.50 265	3.48 263	5.02 264	3.60 264	8.96 267	3.18 265	7.06 264	3.95 259	10.56 263	3.59 263	11.06 266	10.70 266	4.35 264	10.50 268	5.45 255	9.91 268	5.93 267	14.37 269	4.39 267	8.90 269	9.99 267	27.43 271	11.00 269	30.59 271

DPSM_ROB	13.12 269	7.70 267	11.86 270	4.97 262	5.71 267	6.03 266	4.61 262	8.36 270	10.82 269	6.72 268	8.03 267	8.12 264	12.29 266	3.81 265	13.89 268	13.57 268	10.28 270	13.36 270	9.07 263	11.67 270	16.11 271	18.73 273	3.51 262	10.91 271	27.70 272	35.86 273	31.04 273	39.53 273

DPSM	13.12 269	7.70 267	11.86 270	4.97 262	5.71 267	6.03 266	4.61 262	8.36 270	10.82 269	6.72 268	8.03 267	8.12 264	12.29 266	3.81 265	13.89 268	13.57 268	10.28 270	13.36 270	9.07 263	11.67 270	16.11 271	18.73 273	3.51 262	10.91 271	27.70 272	35.86 273	31.04 273	39.53 273

HaxPig	19.43 271	21.64 274	18.72 272	23.90 274	23.72 275	22.99 275	25.27 274	20.59 275	18.36 271	26.33 275	23.18 274	22.04 273	16.59 271	24.59 274	21.93 270	18.51 270	20.93 275	19.75 272	22.56 273	20.41 272	14.06 270	11.69 268	27.14 274	18.65 273	6.94 266	12.03 270	7.78 266	14.26 270

MEDIAN_ROB	22.61 272	26.37 275	23.42 273	27.86 275	27.01 276	26.90 276	28.47 275	24.00 276	21.42 272	31.43 276	26.90 275	25.65 274	19.56 272	27.54 276	23.81 271	20.10 271	25.89 276	23.65 273	27.64 275	24.33 276	18.71 273	15.27 271	29.65 275	20.16 274	10.22 269	11.12 269	10.11 268	13.24 269

CasAABBNet	26.35 275	15.49 271	23.85 274	9.95 269	11.46 272	12.03 271	9.23 270	16.79 272	21.84 275	13.64 273	16.11 271	16.45 271	24.90 276	7.58 270	27.95 275	27.14 273	20.53 272	26.83 275	18.10 269	23.37 273	32.22 275	37.28 275	6.99 270	21.98 275	55.78 277	72.24 277	62.39 275	79.48 275

MyStereo03	26.41 276	15.50 272	23.88 275	10.02 270	11.51 273	12.12 272	9.31 271	16.83 273	21.83 273	13.49 271	16.21 272	16.36 269	24.77 274	7.69 271	27.92 273	27.29 274	20.66 273	26.89 276	18.22 270	23.47 274	32.35 276	37.78 276	7.05 271	21.99 276	55.69 275	72.21 275	62.47 276	79.61 276

MyStereo02	25.99 274	15.50 272	23.88 275	10.02 270	0.00 1	12.12 272	9.31 271	16.83 273	21.83 273	13.49 271	16.21 272	16.36 269	24.77 274	7.69 271	27.92 273	27.29 274	20.66 273	26.89 276	18.22 270	23.47 274	32.35 276	37.78 276	7.05 271	21.99 276	55.69 275	72.21 275	62.47 276	79.61 276

AVERAGE_ROB	25.62 273	30.03 277	26.88 277	31.96 276	30.85 277	31.13 277	32.49 276	28.35 277	25.87 277	34.56 277	30.30 277	30.39 275	23.71 273	31.94 277	27.62 272	24.45 272	28.60 277	25.76 274	30.73 276	27.87 277	22.22 274	18.68 272	33.77 276	25.40 278	10.86 271	8.77 268	9.34 267	9.16 267

Low-res two-view benchmark