Low-res two-view results

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

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

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

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

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

RSM	0.10 9	0.05 12	0.36 69	0.02 12	0.02 8	0.11 109	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 16	0.05 34	0.00 1	0.60 9	0.49 14	0.01 1	0.04 17	0.15 14	0.03 12	0.20 17	0.03 2	0.00 1	0.02 17	0.02 16	0.19 68	0.05 6	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 14	0.06 16	0.30 45	0.02 12	0.01 4	0.15 134	0.00 1	0.02 16	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.17 16	0.06 39	0.00 1	0.77 15	0.57 18	0.02 2	0.05 19	0.19 18	0.26 82	0.16 15	0.39 24	0.02 62	0.03 25	0.02 16	0.00 1	0.60 35	0.00 1

AIO-test2	0.06 1	0.09 22	0.01 2	0.00 1	0.09 42	0.04 84	0.01 43	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 6	0.04 26	0.00 1	0.45 5	0.25 2	0.02 2	0.00 1	0.03 2	0.03 12	0.05 2	0.06 9	0.00 1	0.16 106	0.05 39	0.01 13	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.08 6	0.03 1	0.03 9	0.01 6	0.07 35	0.05 90	0.00 1	0.01 4	0.03 16	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 26	0.00 1	0.68 13	0.55 17	0.02 2	0.00 1	0.11 12	0.19 63	0.12 9	0.15 15	0.00 1	0.01 6	0.01 7	0.01 13	0.01 2	0.00 1

Pointernet	0.06 1	0.04 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 96	0.18 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 84	0.10 8	0.01 3	0.00 1	0.31 2	0.33 6	0.02 2	0.00 1	0.04 3	0.06 23	0.10 6	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 4	0.18 70

IGEV-Stereo+	0.37 39	1.03 178	0.03 9	0.11 56	0.12 52	0.11 109	0.00 1	0.09 41	0.11 62	0.02 54	0.99 159	0.31 58	0.30 108	0.02 43	1.32 29	1.22 69	0.02 2	0.26 71	1.29 62	0.23 73	0.84 56	1.24 67	0.10 118	0.01 6	0.02 16	0.22 73	0.08 12	0.00 1

RSM++	0.10 9	0.05 12	0.36 69	0.02 12	0.01 4	0.11 109	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 24	0.08 45	0.00 1	0.77 15	0.52 15	0.02 2	0.04 17	0.10 11	0.03 12	0.20 17	0.16 16	0.00 1	0.03 25	0.01 7	0.00 1	0.11 16	0.00 1

ProNet	0.06 1	0.03 1	0.08 19	0.01 6	0.00 1	0.12 118	0.27 162	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.00 1	0.05 83	0.43 4	0.28 3	0.02 2	0.00 1	0.09 9	0.00 1	0.05 2	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 48	0.00 1	0.05 6	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 4	0.04 4	0.02 5	0.00 1	0.01 4	0.02 61	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 12	0.03 17	0.00 1	0.38 3	0.30 4	0.03 9	0.00 1	0.15 14	0.07 28	0.05 2	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.06 39	0.38 30	0.06 47

CoSv	0.08 6	0.11 29	0.21 30	0.01 6	0.02 8	0.01 36	0.00 1	0.02 16	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.11 11	0.01 3	0.00 1	0.66 12	0.62 23	0.03 9	0.06 23	0.08 7	0.02 7	0.03 1	0.12 14	0.00 1	0.01 6	0.01 7	0.00 1	0.08 12	0.00 1

U	0.20 23	0.12 30	0.02 5	0.06 37	0.05 27	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.18 24	0.01 3	0.00 1	1.57 38	1.16 64	0.03 9	0.07 30	0.45 31	0.07 28	0.45 34	0.85 48	0.00 1	0.02 17	0.07 43	0.00 1	0.06 10	0.02 29

CroCo-Stereo Lap2	0.14 14	0.09 22	0.03 9	0.05 27	0.05 27	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.05 33	0.24 85	0.00 1	0.08 6	0.02 11	0.01 24	1.28 27	1.00 45	0.03 9	0.02 13	0.05 4	0.04 17	0.31 26	0.34 22	0.00 1	0.03 25	0.03 25	0.00 1	0.05 6	0.00 1

RAFT	0.18 17	0.04 4	0.33 55	0.02 12	0.00 1	0.12 118	0.12 140	0.94 93	0.01 5	0.70 118	0.00 1	0.17 16	0.00 1	0.01 24	0.57 8	0.46 10	0.03 9	0.00 1	0.06 6	0.21 72	0.14 12	0.50 28	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.27 27	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 4	0.04 4	0.08 19	0.00 1	0.01 4	0.03 76	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 16	0.03 17	0.00 1	0.55 7	0.45 9	0.04 14	0.00 1	0.18 16	0.06 23	0.07 5	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.08 47	0.05 6	0.00 1

AIO_rvc	0.29 33	0.29 67	0.34 61	0.03 21	0.02 8	0.14 127	0.10 132	0.02 16	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.18 24	0.09 54	0.01 24	1.58 39	1.03 47	0.04 14	0.18 56	1.71 74	0.04 17	0.56 40	0.92 53	0.14 137	0.01 6	0.13 75	0.03 35	0.13 19	0.01 21

IGEV-Stereo++	0.18 17	0.03 1	0.05 12	0.02 12	0.02 8	0.10 106	0.00 1	0.01 4	0.03 16	0.00 1	0.07 84	0.18 24	0.03 17	0.01 24	0.89 18	0.54 16	0.04 14	0.08 32	0.50 32	0.02 7	0.15 13	0.67 39	0.00 1	0.01 6	0.02 16	0.01 13	1.27 53	0.00 1

AIO-Stereo	0.14 14	0.04 4	0.36 69	0.01 6	0.03 17	0.13 126	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 24	0.05 34	0.00 1	0.61 10	0.42 8	0.04 14	0.07 30	1.51 67	0.06 23	0.12 9	0.04 4	0.00 1	0.01 6	0.01 7	0.02 29	0.12 18	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 17	0.07 19	0.02 5	0.05 27	0.06 33	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.02 11	0.00 1	1.54 37	1.07 50	0.04 14	0.03 15	0.65 37	0.04 17	0.32 27	0.73 42	0.00 1	0.02 17	0.03 25	0.01 13	0.08 12	0.00 1
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
Occ-G	0.22 25	0.10 25	0.23 34	0.04 24	0.10 46	0.16 138	0.00 1	0.04 29	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.13 13	0.01 3	0.00 1	1.13 23	0.76 30	0.05 19	0.15 51	0.80 43	0.01 3	0.71 47	0.74 44	0.00 1	0.03 25	0.03 25	0.01 13	0.71 38	0.01 21

StereoVision	0.11 11	0.10 25	0.02 5	0.04 24	0.03 17	0.00 1	0.02 69	0.04 29	0.03 16	0.03 58	0.00 1	0.17 16	0.02 11	0.03 60	0.99 19	0.75 29	0.05 19	0.01 9	0.29 25	0.03 12	0.15 13	0.07 10	0.00 1	0.05 37	0.03 25	0.00 1	0.06 10	0.00 1

AEACV	0.25 29	0.71 147	0.36 69	0.04 24	0.03 17	0.10 106	0.00 1	0.02 16	0.03 16	0.00 1	0.00 1	0.18 24	0.13 64	0.02 43	1.22 25	0.79 31	0.05 19	0.26 71	0.73 39	0.29 92	0.63 44	0.50 28	0.12 127	0.04 34	0.01 7	0.21 72	0.29 28	0.00 1

LL-Strereo2	0.61 63	0.22 54	0.36 69	0.09 52	0.10 46	0.17 142	0.01 43	2.25 143	0.18 89	0.00 1	0.00 1	0.21 38	0.04 26	0.21 168	1.68 44	1.32 77	0.05 19	0.12 41	2.34 95	0.39 106	1.51 96	2.98 136	0.00 1	0.08 67	0.43 109	0.01 13	1.44 58	0.31 80

AIO_test	0.35 37	0.45 98	0.42 93	0.03 21	0.02 8	0.14 127	0.23 159	0.12 45	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.19 31	0.09 54	0.00 1	1.60 42	1.26 73	0.06 23	0.08 32	0.80 43	0.06 23	1.12 70	1.01 59	0.18 149	0.01 6	0.19 87	0.45 98	0.99 45	0.01 21

GIP-stereo	0.18 17	0.05 12	0.13 24	0.02 12	0.03 17	0.16 138	0.02 69	0.06 34	0.03 16	0.00 1	0.26 110	0.31 58	0.05 34	0.01 24	1.03 20	0.57 18	0.06 23	0.01 9	0.26 24	0.29 92	0.38 29	0.81 45	0.07 109	0.02 17	0.03 25	0.09 50	0.21 22	0.00 1

RAStereo	0.23 27	0.17 40	0.05 12	0.05 27	0.10 46	0.00 1	0.01 43	0.03 23	0.04 24	0.96 134	0.00 1	0.19 31	0.01 3	0.01 24	1.67 43	1.14 60	0.06 23	0.06 23	0.21 20	0.02 7	0.60 42	0.71 41	0.00 1	0.05 37	0.03 25	0.01 13	0.10 15	0.01 21

MM-Stereo_test2	0.13 12	0.04 4	0.07 15	0.00 1	0.02 8	0.02 61	0.00 1	0.01 4	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.17 16	0.02 11	0.00 1	0.76 14	0.59 20	0.07 26	0.05 19	0.18 16	0.28 91	0.29 23	0.53 32	0.01 42	0.01 6	0.08 48	0.20 71	0.04 4	0.00 1

MoCha-V2	0.13 12	0.06 16	0.31 47	0.01 6	0.05 27	0.09 103	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 16	0.18 84	0.00 1	0.84 17	0.47 12	0.07 26	0.00 1	0.09 9	0.15 50	0.26 22	0.49 27	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.08 47	0.02 3	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 27	0.19 42	0.23 34	0.01 6	0.05 27	0.12 118	0.01 43	0.02 16	0.03 16	0.00 1	0.00 1	0.17 16	0.03 17	0.00 1	1.06 21	0.66 26	0.08 28	0.12 41	0.20 19	0.02 7	0.43 32	0.42 26	0.00 1	0.02 17	0.01 7	0.02 29	2.26 79	0.06 47

test_5	0.54 51	0.60 126	0.22 31	0.02 12	0.02 8	0.11 109	0.01 43	2.77 181	0.04 24	0.00 1	1.10 161	0.44 79	0.45 130	0.00 1	1.47 33	1.13 57	0.08 28	0.10 37	1.01 50	0.04 17	0.43 32	1.34 68	0.00 1	0.05 37	0.07 43	0.00 1	2.98 97	0.01 21

AASNet	0.18 17	0.44 95	0.26 38	0.08 51	0.08 39	0.00 1	0.08 125	0.03 23	0.05 33	0.26 86	0.00 1	0.16 15	0.03 17	0.01 24	1.06 21	0.60 21	0.08 28	0.03 15	0.08 7	0.16 54	0.24 21	0.64 37	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.01 13	0.38 30	0.03 32

TDLM	0.09 8	0.08 21	0.12 23	0.02 12	0.02 8	0.00 1	0.01 43	0.19 51	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.48 86	0.01 3	0.01 24	0.26 1	0.22 1	0.08 28	0.06 23	0.01 1	0.00 1	0.10 6	0.10 12	0.01 42	0.01 6	0.00 1	0.01 13	0.30 29	0.39 89

RYNet	0.45 45	0.04 4	0.00 1	0.02 12	0.03 17	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.04 24	0.07 64	0.00 1	0.05 2	0.12 63	0.00 1	4.77 192	0.60 21	0.10 32	1.00 185	0.35 27	0.01 3	0.21 20	0.04 4	0.00 1	0.02 17	0.08 48	3.06 167	1.39 55	0.13 64

AANet_RVC	0.25 29	0.05 12	0.29 44	0.06 37	0.19 81	0.00 1	0.23 159	0.03 23	0.17 84	0.35 97	0.01 66	0.07 5	0.04 26	0.01 24	1.37 31	0.48 13	0.10 32	0.06 23	0.43 30	0.17 55	0.10 6	0.25 19	0.03 80	0.05 37	0.02 16	0.06 39	1.15 47	0.89 116

4D-IteraStereo	0.83 82	0.30 72	1.14 166	0.28 98	0.31 124	0.01 36	0.02 69	2.15 142	0.11 62	0.00 1	0.20 107	0.25 42	0.22 91	0.16 147	2.28 68	1.65 108	0.11 34	0.37 99	2.84 116	0.41 112	2.82 139	2.87 128	0.02 62	0.21 120	0.08 48	0.22 73	3.10 102	0.35 86

RAFT+CT+SA	0.64 67	0.82 157	0.25 36	0.15 59	0.03 17	0.00 1	0.00 1	2.49 162	0.08 50	0.08 67	0.00 1	0.74 120	0.39 123	0.01 24	1.39 32	1.38 85	0.11 34	0.15 51	2.23 85	0.18 57	0.84 56	2.50 117	0.01 42	0.06 43	0.11 63	0.01 13	3.34 117	0.04 36

MaDis-Stereo	0.33 36	0.21 48	0.36 69	0.06 37	0.13 54	0.01 36	0.03 88	0.06 34	0.06 39	1.25 153	0.00 1	0.20 36	0.02 11	0.02 43	1.52 35	1.15 62	0.12 36	0.24 65	1.27 60	0.10 38	0.71 47	0.90 52	0.00 1	0.07 49	0.17 85	0.15 61	0.13 19	0.04 36

anonymousdsp	0.27 31	0.09 22	0.36 69	0.24 80	0.05 27	0.09 103	0.00 1	0.03 23	0.05 33	0.00 1	0.28 112	0.19 31	0.15 70	0.00 1	1.24 26	0.84 33	0.12 36	0.10 37	0.29 25	0.18 57	0.42 31	1.05 61	0.02 62	0.05 37	0.01 7	0.01 13	1.54 60	0.00 1

test_4	0.60 62	0.10 25	0.53 109	0.29 105	0.13 54	0.07 96	0.22 157	0.09 41	0.07 44	0.03 58	0.00 1	0.68 112	0.15 70	0.08 112	2.06 54	1.55 99	0.12 36	0.39 102	1.82 75	0.18 57	1.12 70	2.11 97	0.01 42	0.07 49	0.20 89	0.30 82	3.49 124	0.24 74

UPFNet	0.44 43	0.29 67	0.59 114	0.21 66	0.26 109	0.01 36	0.02 69	0.08 40	0.08 50	0.39 100	0.00 1	0.27 48	0.03 17	0.24 178	3.08 115	0.92 40	0.14 39	0.12 41	0.57 34	0.31 96	0.36 28	0.39 24	0.01 42	0.12 84	0.02 16	0.01 13	3.44 121	0.05 41

CVANet_RVC	0.21 24	0.15 34	0.61 121	0.42 144	0.06 33	0.06 95	0.01 43	1.53 113	0.05 33	0.08 67	0.04 76	0.62 107	0.04 26	0.03 60	0.46 6	0.32 5	0.14 39	0.09 34	0.05 4	0.01 3	0.19 16	0.07 10	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.01 13	0.55 33	0.08 51

UniTT-Stereo	0.35 37	0.28 64	0.38 78	0.07 46	0.18 78	0.00 1	0.01 43	0.07 38	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.29 54	0.03 17	0.05 83	1.88 50	1.42 87	0.15 41	0.33 92	1.70 73	0.07 28	0.88 59	1.21 65	0.00 1	0.12 84	0.06 41	0.03 35	0.14 21	0.03 32

MIM_Stereo	0.55 53	0.13 31	0.43 94	0.34 119	0.22 94	0.11 109	0.02 69	2.05 135	0.07 44	0.00 1	0.01 66	0.23 40	0.09 54	0.03 60	2.07 55	1.15 62	0.15 41	0.39 102	2.56 103	0.27 89	1.24 81	0.94 55	0.06 105	0.13 91	0.18 86	0.19 68	1.72 63	0.17 69

RAFT_CTSACE	0.59 59	0.80 153	0.45 99	0.25 82	0.07 35	0.14 127	0.00 1	2.03 134	0.06 39	0.00 1	0.12 91	0.44 79	0.46 135	0.01 24	1.58 39	1.08 52	0.15 41	0.12 41	0.57 34	0.08 33	0.74 51	2.54 122	0.00 1	0.04 34	0.24 93	0.00 1	3.77 141	0.04 36

AFF-stereo	0.55 53	0.29 67	0.41 91	0.33 113	0.09 42	0.03 76	0.00 1	0.38 67	0.10 59	1.17 146	0.01 66	0.32 61	0.06 39	0.00 1	1.52 35	1.24 70	0.15 41	0.59 134	3.40 136	0.07 28	0.54 38	0.60 35	0.00 1	0.07 49	0.13 75	0.06 39	3.05 99	0.10 57

iRaftStereo_RVC	0.22 25	0.19 42	0.35 65	0.22 70	0.11 50	0.01 36	0.00 1	0.04 29	0.07 44	0.00 1	0.00 1	0.22 39	0.10 61	0.03 60	1.13 23	0.87 34	0.16 45	0.06 23	0.37 29	0.11 41	0.95 61	0.62 36	0.00 1	0.02 17	0.08 48	0.00 1	0.11 16	0.03 32

delet	0.19 22	0.07 19	0.25 36	0.06 37	0.04 24	0.02 61	0.02 69	0.01 4	0.04 24	0.34 93	0.00 1	0.10 8	0.03 17	0.02 43	1.36 30	0.46 10	0.16 45	0.05 19	0.13 13	0.05 21	0.13 11	0.18 17	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.01 13	1.41 56	0.02 29

PA-Net	1.61 152	0.81 156	1.43 185	0.27 94	1.99 215	0.12 118	0.34 166	0.19 51	1.90 207	0.85 127	0.41 123	0.24 41	0.20 86	0.78 215	4.61 184	1.44 88	0.17 47	0.26 71	1.08 52	0.53 136	1.44 92	3.18 142	0.65 211	0.44 179	0.99 137	7.71 231	1.78 71	9.78 220
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TestStereo1	0.81 80	0.91 168	0.22 31	0.06 37	0.16 61	0.00 1	0.01 43	1.08 98	0.07 44	0.00 1	0.00 1	0.26 45	0.57 150	0.12 135	4.26 164	1.66 110	0.18 48	0.19 57	2.84 116	0.09 36	1.37 86	2.51 118	0.01 42	0.06 43	0.09 57	1.26 132	3.75 138	0.05 41

TESTraft	0.86 85	0.88 166	0.32 50	0.05 27	0.16 61	0.00 1	0.00 1	1.51 112	0.06 39	0.69 117	0.00 1	0.33 64	0.64 159	0.20 163	4.51 177	1.67 113	0.18 48	0.16 53	2.63 108	0.25 80	1.10 69	2.24 107	0.07 109	0.08 67	0.10 59	1.62 141	3.71 134	0.04 36

SA-5K	0.81 80	0.91 168	0.22 31	0.06 37	0.16 61	0.00 1	0.01 43	1.08 98	0.07 44	0.00 1	0.00 1	0.26 45	0.57 150	0.12 135	4.26 164	1.66 110	0.18 48	0.19 57	2.84 116	0.09 36	1.37 86	2.51 118	0.01 42	0.06 43	0.09 57	1.26 132	3.75 138	0.05 41

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 102	0.82 157	0.34 61	0.18 63	0.43 147	0.03 76	1.10 192	1.20 101	2.50 217	2.06 183	0.11 90	0.69 114	0.07 42	0.54 199	3.65 148	0.91 39	0.19 51	0.22 62	1.65 72	0.15 50	0.73 50	0.92 53	0.08 111	0.18 110	0.11 63	3.29 173	2.58 86	2.09 149
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IER	0.59 59	0.45 98	0.27 39	0.30 108	0.16 61	0.00 1	0.01 43	0.42 69	0.11 62	1.09 142	0.07 84	1.35 144	0.04 26	0.20 163	3.17 119	1.08 52	0.20 52	0.13 47	0.73 39	0.40 107	0.51 37	0.64 37	0.21 156	0.07 49	0.08 48	1.01 128	2.92 94	0.28 77

HUF	0.45 45	0.14 32	0.59 114	0.03 21	0.10 46	0.16 138	0.01 43	0.33 62	0.05 33	0.00 1	0.01 66	0.20 36	0.26 102	0.00 1	2.26 67	2.24 154	0.21 53	0.24 65	2.24 86	0.12 44	1.54 99	1.02 60	0.08 111	0.03 25	0.12 67	0.02 29	0.25 25	0.01 21

MIF-Stereo (partial)	0.47 48	0.36 84	0.44 97	0.07 46	0.18 78	0.01 36	0.00 1	0.07 38	0.11 62	0.01 49	0.01 66	0.38 73	0.09 54	0.03 60	2.00 52	1.58 101	0.22 54	0.50 122	0.75 42	0.06 23	1.09 68	0.94 55	0.00 1	0.19 113	0.08 48	0.26 77	2.83 91	0.39 89

raftrobust	0.86 85	0.40 91	0.77 143	0.40 138	0.31 124	0.01 36	0.04 96	2.51 164	0.13 71	0.51 109	0.00 1	0.51 90	0.24 99	0.09 120	2.98 111	2.12 146	0.22 54	0.31 82	4.90 157	0.11 41	1.68 107	2.15 98	0.16 143	0.15 98	0.78 130	0.40 94	0.97 44	0.36 87

HCRNet	0.41 41	0.36 84	0.34 61	0.30 108	0.12 52	0.00 1	0.05 101	0.02 16	0.02 11	1.46 166	0.00 1	0.18 24	0.05 34	0.00 1	2.70 92	0.67 27	0.22 54	0.06 23	0.22 21	0.11 41	0.30 24	0.59 34	0.02 62	0.01 6	0.01 7	0.01 13	3.21 111	0.03 32

iinet-f	1.47 138	1.20 190	0.32 50	0.82 170	0.13 54	0.14 127	0.10 132	0.42 69	0.21 103	1.93 178	4.19 208	0.19 31	0.21 89	0.08 112	5.12 206	2.54 167	0.23 57	0.30 81	7.71 181	1.00 164	1.95 115	4.30 178	0.21 156	0.17 108	1.25 144	0.16 63	4.11 166	0.62 105

RALCasStereoNet	0.70 72	0.30 72	0.84 149	0.37 132	0.28 114	0.05 90	0.12 140	2.12 140	0.13 71	1.03 138	0.04 76	0.50 89	0.15 70	0.03 60	2.37 76	1.67 113	0.23 57	0.24 65	1.26 59	0.14 46	1.21 76	2.03 94	0.01 42	0.11 83	0.34 99	1.39 135	0.78 40	1.25 130

MMNet	0.30 35	0.21 48	0.07 15	0.05 27	0.05 27	0.00 1	0.06 111	0.01 4	0.03 16	0.22 81	0.00 1	0.19 31	0.01 3	0.05 83	2.24 65	0.62 23	0.24 59	0.12 41	0.35 27	0.07 28	0.30 24	0.11 13	0.04 89	0.08 67	0.03 25	0.04 37	2.84 92	0.02 29

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 48	0.10 25	0.33 55	0.05 27	0.16 61	0.08 99	0.00 1	0.12 45	0.23 108	0.03 58	0.04 76	0.46 83	0.15 70	0.01 24	1.97 51	1.14 60	0.25 60	0.44 110	1.88 76	0.20 69	1.65 102	2.18 102	0.15 139	0.07 49	0.04 36	0.14 60	0.78 40	0.06 47

plain	0.45 45	0.37 87	0.43 94	0.16 60	0.37 140	0.00 1	0.00 1	0.74 89	0.08 50	0.01 49	0.00 1	0.53 96	0.09 54	0.04 75	2.41 77	1.80 126	0.25 60	0.31 82	0.93 47	0.10 38	1.31 84	1.36 69	0.00 1	0.23 122	0.13 75	0.02 29	0.25 25	0.09 52

anonymousdsp2	0.70 72	0.27 62	0.28 41	0.23 76	0.07 35	0.02 61	0.02 69	1.36 106	0.08 50	0.02 54	0.59 141	0.29 54	0.16 78	0.08 112	1.51 34	1.55 99	0.25 60	0.32 84	3.52 139	0.55 138	1.55 101	3.00 139	0.02 62	0.07 49	0.13 75	0.15 61	2.70 88	0.01 21

STTStereo	1.06 108	0.85 163	0.57 110	0.36 130	0.29 117	0.08 99	0.64 178	0.43 72	1.56 197	1.40 164	0.26 110	1.95 155	0.07 42	0.29 184	4.26 164	1.06 49	0.25 60	0.23 64	1.16 56	0.14 46	1.46 94	0.84 47	0.12 127	0.10 78	0.07 43	1.81 147	3.51 125	4.84 180

HITNet	0.59 59	0.16 39	0.10 21	0.06 37	0.07 35	0.01 36	0.02 69	1.76 118	0.82 161	0.11 70	0.00 1	0.68 112	0.28 104	0.11 132	2.51 85	1.02 46	0.25 60	0.13 47	0.63 36	0.24 76	1.43 90	1.56 79	0.01 42	0.12 84	0.02 16	0.16 63	3.32 115	0.42 92
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
Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 68	0.06 16	0.35 65	0.17 61	0.16 61	0.01 36	0.01 43	1.78 120	0.20 95	0.14 74	0.16 99	0.41 78	0.17 83	0.02 43	2.91 104	1.69 117	0.26 65	0.38 100	1.18 58	0.12 44	1.54 99	2.66 126	0.01 42	0.06 43	0.16 83	2.28 157	0.22 23	0.33 84

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 68	0.29 67	0.60 117	0.37 132	0.27 111	0.03 76	0.02 69	0.96 95	0.11 62	1.34 158	0.00 1	0.28 51	0.08 45	0.01 24	1.83 48	1.32 77	0.26 65	0.11 39	3.40 136	0.24 76	0.79 54	0.89 51	0.00 1	0.19 113	0.38 102	0.22 73	3.31 114	0.15 66

GMStereo	0.44 43	0.93 170	0.07 15	0.25 82	0.03 17	0.00 1	0.00 1	0.14 47	0.07 44	0.00 1	0.00 1	0.30 57	0.01 3	0.01 24	1.87 49	0.90 38	0.26 65	0.17 54	2.60 105	0.08 33	1.17 74	0.33 21	0.00 1	0.05 37	0.08 48	0.02 29	2.57 84	0.04 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.37 39	0.14 32	0.45 99	0.18 63	0.08 39	0.02 61	0.01 43	0.34 63	0.17 84	0.01 49	0.30 116	0.56 102	0.19 85	0.02 43	2.46 82	1.20 68	0.26 65	0.09 34	1.10 53	0.14 46	0.72 49	0.31 20	0.04 89	0.14 94	0.03 25	0.10 53	0.84 42	0.05 41

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 51	0.58 122	0.31 47	0.07 46	0.14 58	0.16 138	0.00 1	0.11 43	0.18 89	0.04 61	0.54 136	0.47 85	0.42 127	0.02 43	1.77 45	1.93 135	0.27 69	0.46 113	1.01 50	0.27 89	2.04 117	2.17 100	0.09 114	0.07 49	0.02 16	0.16 63	1.26 52	0.07 50

raft+_RVC	0.49 50	0.38 90	0.37 77	0.34 119	0.21 88	0.03 76	0.04 96	2.29 144	0.09 56	0.00 1	0.00 1	0.25 42	0.08 45	0.02 43	1.79 46	1.24 70	0.29 70	0.09 34	2.37 99	0.24 76	0.77 53	1.09 62	0.00 1	0.06 43	0.07 43	0.12 55	0.57 34	0.36 87

ARAFT	0.70 72	0.19 42	0.28 41	0.31 110	0.08 39	0.00 1	0.01 43	0.16 48	0.08 50	1.30 155	0.00 1	0.38 73	0.03 17	0.10 129	3.41 137	1.87 128	0.29 70	0.27 78	2.54 102	0.05 21	1.83 111	1.60 80	0.01 42	0.10 78	0.42 108	0.02 29	3.41 118	0.12 62

MGS-Stereo	0.61 63	0.95 173	0.61 121	0.26 90	0.16 61	0.01 36	0.02 69	0.06 34	0.15 76	0.00 1	0.00 1	0.29 54	0.15 70	0.01 24	5.46 214	0.88 36	0.30 72	0.27 78	0.86 46	0.38 105	1.25 82	1.76 84	0.03 80	0.14 94	0.29 94	0.26 77	1.72 63	0.25 76

SA	0.95 99	0.82 157	0.44 97	0.21 66	0.23 96	0.01 36	0.00 1	2.73 179	0.12 68	0.02 54	0.00 1	0.39 76	0.39 123	0.36 190	2.49 83	1.61 103	0.31 73	0.47 116	3.23 129	0.20 69	1.23 79	3.19 143	0.01 42	0.18 110	0.41 106	1.70 143	4.81 182	0.10 57

DMCA	0.27 31	0.37 87	0.20 28	0.17 61	0.09 42	0.02 61	0.01 43	0.02 16	0.04 24	0.59 112	0.00 1	0.34 68	0.05 34	0.01 24	1.81 47	0.88 36	0.31 73	0.12 41	0.22 21	0.10 38	0.38 29	0.23 18	0.00 1	0.03 25	0.03 25	0.06 39	1.19 48	0.15 66

rafts_anoy	0.62 65	0.28 64	0.70 136	0.37 132	0.21 88	0.04 84	0.00 1	2.53 166	0.14 74	0.01 49	0.00 1	0.10 8	0.04 26	0.02 43	2.50 84	1.45 90	0.32 75	0.36 97	1.92 77	0.17 55	1.38 88	0.99 58	0.00 1	0.18 110	0.53 114	0.73 115	0.73 39	1.01 125

CFNet_pseudo	0.86 85	0.52 113	0.57 110	0.44 147	0.52 156	0.05 90	0.02 69	0.60 85	0.10 59	0.93 131	0.12 91	0.71 116	0.30 108	0.51 198	4.66 187	1.68 115	0.33 76	0.32 84	2.61 106	0.34 98	0.96 62	1.53 75	0.55 204	0.13 91	0.49 112	0.50 104	2.17 77	1.63 141

TestStereo	0.55 53	0.62 135	0.47 101	0.22 70	0.09 42	0.00 1	0.01 43	1.90 130	0.22 104	0.30 90	0.00 1	0.28 51	0.08 45	0.01 24	1.58 39	0.87 34	0.34 77	0.19 57	2.65 110	0.08 33	1.43 90	0.55 33	0.02 62	0.07 49	0.10 59	0.42 96	2.09 75	0.13 64

UNet	0.56 56	0.30 72	0.39 81	0.26 90	0.19 81	0.03 76	0.08 125	0.52 82	0.13 71	1.15 144	0.00 1	0.44 79	0.16 78	0.16 147	2.13 62	1.28 75	0.34 77	0.20 60	1.42 64	0.19 63	0.62 43	0.50 28	0.13 130	0.24 123	0.03 25	0.26 77	3.32 115	0.62 105

RALAANet	0.92 96	0.35 81	0.48 102	0.36 130	0.24 100	0.18 143	0.02 69	1.89 128	0.19 92	0.51 109	0.01 66	0.26 45	0.25 101	0.06 93	2.32 73	1.73 120	0.35 79	0.69 144	3.14 121	0.55 138	2.51 133	2.39 112	0.01 42	0.26 132	0.37 101	1.12 130	4.01 159	0.53 97

ADLNet	0.67 71	0.96 175	0.10 21	0.21 66	0.23 96	0.08 99	0.01 43	1.26 103	0.09 56	0.32 91	0.06 81	2.28 160	0.08 45	0.18 156	3.28 130	1.03 47	0.35 79	0.11 39	0.54 33	0.18 57	0.54 38	1.10 63	0.00 1	0.03 25	0.88 133	0.68 110	3.16 107	0.28 77

RAFT + AFF	0.41 41	0.04 4	0.01 2	0.22 70	0.02 8	0.04 84	0.00 1	0.03 23	0.03 16	0.00 1	0.00 1	0.28 51	0.02 11	0.01 24	4.88 198	0.92 40	0.35 79	0.02 13	2.33 94	0.03 12	0.65 45	0.50 28	0.01 42	0.12 84	0.15 82	0.10 53	0.24 24	0.01 21

AF-Net	1.11 112	0.51 108	0.87 151	0.34 119	0.78 172	0.89 186	1.87 207	2.40 149	1.15 182	0.48 106	0.68 148	3.66 172	0.16 78	0.27 182	2.44 79	0.98 43	0.35 79	0.01 9	1.60 69	0.40 107	0.50 35	2.58 123	0.05 98	0.08 67	0.66 125	0.45 98	3.47 122	2.34 155

Nwc_Net	1.11 112	0.51 108	0.87 151	0.34 119	0.78 172	0.89 186	1.87 207	2.40 149	1.15 182	0.48 106	0.68 148	3.66 172	0.16 78	0.27 182	2.44 79	0.98 43	0.35 79	0.01 9	1.60 69	0.40 107	0.50 35	2.58 123	0.05 98	0.08 67	0.66 125	0.45 98	3.47 122	2.34 155

RASNet	0.63 66	0.18 41	0.57 110	0.41 143	0.28 114	0.10 106	0.05 101	0.94 93	0.14 74	1.07 141	0.09 89	0.48 86	0.34 113	0.02 43	1.28 27	1.47 92	0.35 79	0.21 61	0.99 48	0.02 7	1.15 73	1.53 75	0.10 118	0.34 165	0.22 92	0.30 82	3.55 126	0.73 109

CFNet	0.57 57	0.46 102	0.64 129	0.43 145	0.34 136	0.04 84	0.00 1	0.58 84	0.09 56	0.66 116	0.05 80	0.64 108	0.07 42	0.05 83	2.25 66	0.65 25	0.35 79	0.06 23	0.73 39	0.34 98	0.85 58	0.73 42	0.00 1	0.08 67	0.45 110	0.16 63	3.22 112	1.51 137

test-3	1.53 140	1.03 178	1.25 174	0.40 138	0.31 124	0.11 109	0.06 111	2.79 184	0.17 84	0.35 97	0.44 129	4.06 177	0.35 114	0.03 60	2.84 98	1.63 106	0.37 86	0.57 131	8.86 195	0.46 124	3.20 153	5.38 205	0.02 62	0.27 140	0.61 123	0.95 124	3.95 151	0.88 113

test_1	1.53 140	1.05 181	1.24 173	0.40 138	0.31 124	0.11 109	0.06 111	2.78 182	0.17 84	0.32 91	0.42 127	4.06 177	0.36 118	0.03 60	2.84 98	1.62 105	0.37 86	0.57 131	8.88 196	0.46 124	3.22 155	5.38 205	0.02 62	0.27 140	0.60 121	0.95 124	3.95 151	0.90 117

HGLStereo	0.58 58	0.32 79	0.38 78	0.23 76	0.26 109	0.01 36	0.06 111	0.06 34	0.12 68	1.22 152	0.70 150	0.14 14	0.15 70	0.09 120	2.33 75	1.33 80	0.37 86	0.24 65	1.13 55	0.15 50	0.97 63	1.51 74	0.06 105	0.07 49	0.08 48	0.08 47	3.08 101	0.47 93

GANet	0.29 33	0.56 119	0.39 81	0.27 94	0.11 50	0.88 184	0.14 145	0.27 59	0.06 39	0.02 54	0.28 112	1.85 152	0.04 26	0.03 60	0.62 11	0.39 7	0.37 86	0.14 50	0.24 23	0.01 3	0.20 17	0.05 7	0.06 105	0.02 17	0.06 41	0.01 13	0.48 32	0.16 68

test_3	1.56 146	1.14 186	1.14 166	0.44 147	0.32 129	0.11 109	0.07 116	2.84 186	0.16 83	0.39 100	0.43 128	4.16 186	0.36 118	0.03 60	2.91 104	1.52 98	0.41 90	0.59 134	8.96 199	0.46 124	3.12 152	5.36 204	0.02 62	0.25 128	0.85 131	1.20 131	3.83 146	0.95 119

ADCP+	3.47 201	2.05 213	2.64 219	1.31 189	1.93 213	1.19 197	3.99 231	1.07 97	9.83 258	1.78 175	5.75 226	8.79 217	0.37 122	0.90 219	5.04 205	2.20 152	0.44 91	0.90 173	5.82 164	0.88 160	2.38 127	3.43 148	0.33 178	0.41 173	3.03 204	12.72 257	3.59 127	10.90 222

UDGNet	2.51 177	1.01 176	0.33 55	10.93 250	5.26 241	8.50 247	3.54 230	1.72 116	0.15 76	0.23 84	0.08 87	0.52 95	0.10 61	10.25 269	3.55 141	1.25 72	0.46 92	0.46 113	2.73 111	0.59 142	2.44 130	4.14 173	2.94 244	0.15 98	1.72 165	0.77 117	2.94 96	1.13 128

GLC_STEREO	0.76 77	0.44 95	0.48 102	0.22 70	0.24 100	0.00 1	0.00 1	2.40 149	0.19 92	0.15 77	0.04 76	0.27 48	0.14 68	0.02 43	2.55 87	1.82 127	0.46 92	0.24 65	2.26 91	0.30 95	2.66 136	1.47 71	0.05 98	0.08 67	0.05 39	0.07 44	3.59 127	0.32 82

PS-NSSS	1.54 143	3.12 230	0.33 55	3.03 217	0.83 176	1.73 205	0.70 179	0.39 68	0.15 76	0.39 100	0.00 1	11.06 224	1.04 195	0.41 195	2.13 62	0.79 31	0.47 94	0.26 71	4.17 148	0.14 46	0.90 60	0.37 23	2.44 239	0.06 43	0.99 137	0.74 116	3.17 108	1.82 142

AACVNet	0.85 84	0.56 119	0.35 65	0.58 160	0.67 164	0.09 103	0.01 43	0.35 65	0.19 92	0.17 78	0.15 97	0.45 82	0.24 99	0.19 158	2.81 97	1.91 133	0.48 95	0.38 100	1.44 65	0.23 73	1.44 92	1.22 66	0.33 178	0.08 67	0.50 113	1.57 139	4.09 163	2.39 157

CASnet	0.75 76	0.51 108	0.49 106	0.23 76	0.29 117	0.00 1	0.00 1	0.50 78	0.18 89	0.06 63	0.06 81	0.54 97	0.36 118	0.01 24	2.44 79	1.35 81	0.50 96	0.41 107	2.34 95	0.25 80	3.65 162	2.36 110	0.02 62	0.14 94	1.63 163	0.05 38	1.61 61	0.23 72
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_RVC	0.86 85	0.59 124	0.74 140	0.33 113	0.32 129	0.11 109	0.02 69	0.11 43	0.17 84	0.87 129	0.74 152	0.57 105	0.16 78	0.08 112	3.11 116	1.19 67	0.50 96	0.34 94	1.28 61	0.15 50	1.68 107	1.48 73	0.02 62	0.25 128	0.86 132	1.89 150	3.64 129	2.13 151

UCFNet_RVC	1.13 115	2.65 223	0.57 110	0.57 158	0.74 169	0.19 147	0.01 43	0.28 60	0.22 104	0.95 132	0.39 122	2.41 163	0.89 188	0.06 93	2.99 113	1.18 65	0.50 96	0.49 118	2.19 84	0.44 121	1.50 95	1.54 78	1.06 226	0.19 113	1.43 159	1.73 145	1.86 72	3.39 169

DMCA-RVC	0.65 68	0.42 92	0.43 94	0.31 110	0.58 159	0.15 134	0.44 170	0.29 61	1.57 198	1.31 156	0.35 120	0.55 99	0.13 64	0.11 132	2.54 86	1.10 55	0.51 99	0.46 113	0.84 45	0.36 102	0.76 52	0.83 46	0.19 151	0.14 94	0.11 63	0.06 39	2.59 87	0.52 95

GMOStereo	0.91 92	0.15 34	0.61 121	0.34 119	0.25 102	0.12 118	0.05 101	2.40 149	0.15 76	0.00 1	0.18 102	0.51 90	0.45 130	0.02 43	2.30 69	1.97 137	0.53 100	0.70 145	2.24 86	0.41 112	1.67 103	3.92 158	0.01 42	0.15 98	1.33 152	0.13 56	3.95 151	0.09 52

error version	0.91 92	0.15 34	0.61 121	0.34 119	0.25 102	0.12 118	0.05 101	2.40 149	0.15 76	0.00 1	0.18 102	0.51 90	0.45 130	0.02 43	2.30 69	1.97 137	0.53 100	0.70 145	2.24 86	0.41 112	1.67 103	3.92 158	0.01 42	0.15 98	1.33 152	0.13 56	3.95 151	0.09 52

test-v	0.91 92	0.15 34	0.61 121	0.34 119	0.25 102	0.12 118	0.05 101	2.40 149	0.15 76	0.00 1	0.18 102	0.51 90	0.45 130	0.02 43	2.30 69	1.97 137	0.53 100	0.70 145	2.24 86	0.41 112	1.67 103	3.92 158	0.01 42	0.15 98	1.33 152	0.13 56	3.95 151	0.09 52

test-2	0.91 92	0.15 34	0.61 121	0.34 119	0.25 102	0.12 118	0.05 101	2.40 149	0.15 76	0.00 1	0.18 102	0.51 90	0.45 130	0.02 43	2.30 69	1.97 137	0.53 100	0.70 145	2.24 86	0.41 112	1.67 103	3.92 158	0.01 42	0.15 98	1.33 152	0.13 56	3.95 151	0.09 52

iResNet_ROB	1.07 109	0.65 140	0.30 45	0.45 149	0.30 122	0.01 36	0.02 69	3.10 195	0.12 68	1.34 158	0.00 1	0.66 110	0.35 114	0.04 75	4.37 171	1.65 108	0.54 104	0.49 118	5.83 165	0.29 92	1.30 83	0.87 50	0.20 154	0.26 132	0.16 83	0.84 121	3.74 135	1.12 127

raft_robust	1.21 120	0.70 145	0.61 121	0.27 94	0.19 81	0.00 1	0.00 1	3.05 193	0.22 104	1.18 147	0.03 75	0.34 68	0.69 164	0.07 98	2.94 108	1.76 123	0.57 105	0.63 141	4.95 158	0.19 63	2.98 147	4.81 191	0.01 42	0.19 113	0.97 135	1.39 135	2.87 93	0.98 124

MyStereo04	2.04 162	0.66 141	0.91 154	0.69 165	0.82 175	0.02 61	0.04 96	2.62 173	0.91 169	2.83 201	0.75 153	1.37 145	0.09 54	0.08 112	5.03 204	3.04 188	0.58 106	0.72 151	10.25 212	1.62 195	4.78 188	3.27 146	0.94 222	0.69 194	2.62 191	4.29 191	4.75 181	0.65 107

CREStereo	1.03 106	0.31 76	0.74 140	0.24 80	0.16 61	0.01 36	0.04 96	2.66 176	0.55 137	0.63 115	0.56 137	0.71 116	0.59 152	0.05 83	2.97 109	3.31 197	0.60 107	0.43 109	2.12 82	0.57 140	3.00 148	2.30 109	0.06 105	0.12 84	1.18 143	0.53 107	2.42 82	0.88 113
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
RP	1.29 125	1.06 183	2.32 213	0.84 171	1.16 185	0.39 161	1.53 200	1.89 128	1.68 201	0.29 89	2.21 181	2.25 159	0.13 64	0.40 193	3.31 133	1.07 50	0.61 108	0.05 19	1.61 71	0.40 107	0.65 45	3.05 140	0.11 124	0.29 152	0.29 94	0.92 123	4.24 168	2.04 148

SGM-Forest	2.81 185	2.03 212	0.36 69	6.32 236	1.79 210	2.66 215	0.02 69	1.42 109	0.77 155	2.52 191	0.96 155	6.57 211	5.74 225	0.31 185	4.36 170	2.94 183	0.61 108	0.33 92	3.08 120	0.47 129	2.46 132	2.73 127	0.84 219	0.45 180	3.66 210	3.74 180	11.30 246	7.44 203
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
psm_up	1.01 105	0.60 126	0.96 157	0.38 136	0.75 170	0.01 36	0.03 88	2.33 147	1.18 184	0.78 121	0.00 1	0.94 125	0.09 54	0.45 196	2.41 77	1.18 65	0.62 110	0.44 110	3.67 143	0.32 97	1.14 72	0.85 48	0.00 1	0.58 190	1.06 139	1.42 137	3.75 138	1.44 134

FADNet-RVC	1.64 153	0.31 76	0.64 129	0.33 113	1.19 188	0.01 36	2.53 219	0.57 83	0.22 104	1.03 138	0.32 119	6.04 208	0.29 106	0.32 187	4.47 174	1.90 132	0.62 110	0.78 155	6.45 171	1.80 203	1.85 112	2.02 93	0.19 151	0.52 185	1.78 167	1.74 146	3.10 102	3.15 163

NVstereo2D	0.83 82	0.43 93	0.07 15	0.23 76	0.36 138	0.41 162	0.08 125	1.61 115	0.59 143	0.84 126	1.11 162	0.36 71	0.21 89	0.07 98	5.88 223	2.16 150	0.62 110	0.45 112	1.50 66	0.19 63	1.20 75	0.94 55	0.02 62	0.32 159	1.30 150	0.24 76	0.95 43	0.24 74

NCC-stereo	1.86 157	1.63 202	1.33 179	0.95 179	1.22 190	0.80 179	2.29 215	2.62 173	2.93 221	0.34 93	2.87 195	2.16 156	1.17 197	0.21 168	3.63 144	1.13 57	0.63 113	0.96 182	2.79 113	0.75 153	0.98 64	2.96 134	0.36 182	0.32 159	2.31 181	4.50 194	3.69 130	4.78 177

Abc-Net	1.86 157	1.63 202	1.33 179	0.95 179	1.22 190	0.80 179	2.29 215	2.62 173	2.93 221	0.34 93	2.87 195	2.16 156	1.17 197	0.21 168	3.63 144	1.13 57	0.63 113	0.96 182	2.79 113	0.75 153	0.98 64	2.96 134	0.36 182	0.32 159	2.31 181	4.50 194	3.69 130	4.78 177
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLGR_C	0.86 85	0.20 46	0.61 121	0.28 98	0.21 88	0.00 1	0.22 157	0.18 49	0.47 127	0.07 64	0.12 91	1.18 139	0.08 45	0.20 163	4.59 182	1.50 95	0.65 115	0.26 71	2.00 80	0.19 63	2.34 124	2.95 133	0.05 98	0.27 140	0.60 121	0.07 44	3.82 144	0.11 59

trnet	0.99 102	0.29 67	0.72 139	0.22 70	0.13 54	0.01 36	0.02 69	2.55 169	0.37 118	0.62 113	0.48 133	0.70 115	0.59 152	0.04 75	2.80 96	3.02 185	0.66 116	0.57 131	2.14 83	0.60 143	2.82 139	2.17 100	0.03 80	0.09 76	1.26 145	0.51 105	2.42 82	0.91 118

HSM	0.97 100	0.30 72	0.87 151	0.54 156	0.46 148	0.00 1	0.01 43	2.93 188	0.30 114	0.13 73	0.56 137	0.65 109	0.13 64	0.05 83	2.97 109	1.08 52	0.66 116	0.17 54	3.26 132	0.35 100	1.78 109	2.03 94	0.04 89	0.33 163	0.38 102	0.81 118	4.16 167	1.10 126

HH	2.94 188	0.45 98	4.88 239	0.58 160	0.51 151	0.73 177	1.38 197	3.25 202	0.84 163	2.85 203	0.60 143	5.15 196	0.82 180	0.19 158	3.29 131	6.00 253	0.67 118	0.89 171	9.52 203	1.83 204	7.59 250	5.88 224	0.41 186	0.27 140	3.12 205	5.47 213	5.66 200	6.52 197

HanStereo	2.94 188	0.45 98	4.88 239	0.58 160	0.51 151	0.73 177	1.38 197	3.25 202	0.84 163	2.85 203	0.60 143	5.15 196	0.82 180	0.19 158	3.29 131	6.00 253	0.67 118	0.89 171	9.52 203	1.83 204	7.59 250	5.88 224	0.41 186	0.27 140	3.12 205	5.47 213	5.66 200	6.52 197

ACRE	0.87 90	0.21 48	0.64 129	0.28 98	0.20 87	0.00 1	0.20 153	0.18 49	0.48 130	0.08 67	0.15 97	1.22 140	0.08 45	0.23 177	4.70 190	1.49 93	0.67 118	0.25 70	1.97 79	0.18 57	2.33 123	2.98 136	0.05 98	0.26 132	0.67 128	0.07 44	3.81 143	0.11 59

DSFCA	0.70 72	0.43 93	0.51 107	0.29 105	0.58 159	0.04 84	0.59 175	0.22 55	0.54 135	0.49 108	0.56 137	0.33 64	0.08 45	0.04 75	2.86 100	1.28 75	0.67 118	0.73 152	1.00 49	0.44 121	1.01 67	1.14 64	0.21 156	0.24 123	0.54 115	0.82 119	2.81 90	0.47 93

CIPLG	0.87 90	0.19 42	0.67 134	0.27 94	0.21 88	0.00 1	0.20 153	0.19 51	0.50 132	0.07 64	0.12 91	1.16 138	0.08 45	0.21 168	4.78 193	1.50 95	0.68 122	0.22 62	1.92 77	0.18 57	2.28 119	2.98 136	0.04 89	0.27 140	0.66 125	0.09 50	3.80 142	0.12 62

LoS_RVC	1.09 110	1.51 198	0.60 117	0.05 27	0.49 149	0.01 36	0.08 125	0.22 55	0.74 153	1.72 170	0.23 108	0.56 102	0.63 157	0.12 135	3.15 117	2.90 177	0.69 123	1.79 221	3.27 133	0.50 131	4.03 174	3.48 149	0.21 156	0.07 49	0.33 97	0.47 101	0.70 36	0.96 121

tt_ll	1.09 110	1.51 198	0.60 117	0.05 27	0.49 149	0.01 36	0.08 125	0.22 55	0.74 153	1.72 170	0.23 108	0.56 102	0.63 157	0.12 135	3.15 117	2.90 177	0.69 123	1.79 221	3.27 133	0.50 131	4.03 174	3.48 149	0.21 156	0.07 49	0.33 97	0.47 101	0.70 36	0.96 121

Sa-1000	1.25 121	0.27 62	0.51 107	0.28 98	0.23 96	0.00 1	0.00 1	2.78 182	0.10 59	0.01 49	0.01 66	0.34 68	0.50 143	0.59 207	4.62 185	1.70 119	0.69 123	0.83 166	4.47 151	0.43 118	1.38 88	4.54 187	0.01 42	0.24 123	2.01 174	1.81 147	5.02 191	0.39 89

FADNet	1.92 161	0.44 95	0.60 117	0.54 156	1.05 181	0.00 1	2.95 224	0.78 90	0.38 119	0.81 124	0.61 145	2.40 161	0.47 138	0.65 209	5.57 215	1.73 120	0.69 123	1.08 191	8.93 198	1.61 194	2.36 125	2.52 120	0.09 114	0.36 168	2.54 189	3.77 183	3.43 120	5.46 187

PDISCO_ROB	1.03 106	0.55 117	0.06 14	0.67 164	0.28 114	0.00 1	0.21 155	0.71 87	0.49 131	1.28 154	0.99 159	0.25 42	0.32 110	0.19 158	3.02 114	2.03 143	0.69 123	1.42 208	2.26 91	0.58 141	2.32 121	3.22 145	0.14 137	0.27 140	1.36 156	0.37 91	3.84 147	0.23 72

TRStereo	3.24 200	2.66 225	7.45 256	0.35 128	0.14 58	7.79 242	0.13 144	3.04 192	0.42 123	2.75 196	1.46 167	5.69 203	0.65 160	0.09 120	3.75 151	4.23 216	0.70 128	0.63 141	6.77 172	1.21 176	4.05 176	4.81 191	0.12 127	0.24 123	2.72 194	6.73 224	12.83 248	6.09 193

PMTNet	1.28 124	0.58 122	0.96 157	0.28 98	0.22 94	0.01 36	0.16 147	0.50 78	0.57 141	0.72 120	0.35 120	0.54 97	0.48 139	0.09 120	3.27 129	3.32 198	0.72 129	0.39 102	6.17 167	0.35 100	3.67 164	2.41 116	0.09 114	0.12 84	3.12 205	1.00 127	1.23 50	3.32 167

CREStereo++_RVC	0.99 102	0.21 48	1.16 170	0.28 98	0.36 138	0.01 36	0.05 101	2.06 138	0.27 110	0.62 113	0.08 87	0.46 83	0.14 68	0.05 83	2.55 87	2.70 173	0.74 130	0.50 122	2.59 104	0.24 76	2.97 145	2.20 103	0.09 114	0.10 78	0.96 134	0.43 97	4.10 165	0.79 112
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
iResNetv2_ROB	1.26 122	0.75 151	0.32 50	1.29 188	0.33 133	0.02 61	0.02 69	3.19 199	0.20 95	2.00 182	0.29 114	2.24 158	0.41 125	0.06 93	3.64 147	1.45 90	0.75 131	0.13 47	5.77 163	0.43 118	2.86 141	1.71 82	0.16 143	0.37 170	0.38 102	0.47 101	4.08 162	0.72 108

IGEV_Zeroshot_test	3.61 203	0.78 152	7.78 260	6.84 237	0.33 133	2.04 211	1.78 205	3.97 222	0.92 170	2.12 184	6.05 230	4.60 190	1.01 193	0.08 112	3.44 138	5.73 248	0.76 132	0.61 137	9.25 201	1.49 189	7.12 245	6.47 242	0.31 175	0.27 140	5.02 230	5.44 212	5.95 207	7.38 202

s12784h	2.07 163	2.29 218	2.24 208	1.60 194	0.69 166	0.05 90	0.03 88	2.13 141	0.55 137	1.19 149	0.13 96	1.61 151	0.68 163	0.04 75	3.20 120	3.09 189	0.78 133	0.41 107	3.50 138	0.43 118	5.42 215	2.92 132	0.11 124	0.12 84	2.64 192	1.70 143	6.64 217	11.65 225

TANstereo	1.57 147	1.38 193	0.48 102	0.26 90	0.29 117	0.52 171	0.05 101	0.51 80	0.47 127	0.27 87	0.62 146	0.32 61	0.20 86	1.08 227	3.59 142	2.81 174	0.79 134	1.63 217	8.83 193	3.01 233	3.50 158	2.89 129	3.03 247	0.10 78	0.04 36	0.69 111	4.96 189	0.05 41

XX-TBD	1.57 147	1.38 193	0.48 102	0.26 90	0.29 117	0.52 171	0.05 101	0.51 80	0.47 127	0.27 87	0.62 146	0.32 61	0.20 86	1.08 227	3.59 142	2.81 174	0.79 134	1.63 217	8.83 193	3.01 233	3.50 158	2.89 129	3.03 247	0.10 78	0.04 36	0.69 111	4.96 189	0.05 41

stereogan	1.89 160	2.00 211	1.17 171	1.47 191	2.05 218	1.72 204	0.87 183	1.84 124	1.11 180	1.36 160	1.51 168	5.81 205	0.48 139	0.32 187	3.87 154	1.69 117	0.80 136	0.39 102	3.96 146	0.78 155	1.23 79	4.02 166	0.26 168	0.51 183	0.30 96	1.30 134	6.30 212	3.84 170

NaN_ROB	3.01 192	1.16 188	1.13 165	0.86 175	3.03 226	0.59 174	0.75 180	3.25 202	2.58 218	0.98 136	1.32 165	21.10 243	0.59 152	1.15 230	4.15 161	1.58 101	0.80 136	0.70 145	2.38 100	1.30 183	1.52 97	2.15 98	0.46 196	1.07 204	2.50 187	6.25 219	4.54 175	13.27 230

Any-RAFT	2.56 179	0.56 119	3.45 227	0.34 119	0.51 151	0.01 36	0.04 96	2.96 190	0.64 146	0.51 109	3.99 207	3.76 174	0.35 114	0.16 147	2.92 106	3.82 209	0.81 138	0.80 162	8.30 187	0.51 133	5.45 216	3.87 157	0.44 195	0.16 106	4.84 226	7.87 232	3.19 109	8.70 209

dd	0.93 98	0.46 102	0.32 50	1.70 198	0.04 24	0.21 151	0.11 138	0.46 76	0.06 39	0.11 70	0.01 66	1.91 153	0.06 39	0.16 147	4.29 167	0.96 42	0.81 138	0.34 94	5.67 161	0.37 103	0.58 41	0.68 40	0.15 139	0.26 132	0.07 43	0.09 50	3.26 113	1.96 146

EAI-Stereo	2.70 183	0.83 160	2.70 220	0.89 176	1.47 200	0.83 182	1.46 199	3.07 194	1.18 184	0.21 80	3.82 205	3.19 169	0.72 169	0.09 120	5.24 207	4.82 230	0.83 140	0.91 175	9.83 209	1.25 179	4.49 183	5.29 200	0.39 185	0.80 198	1.87 168	3.19 171	7.10 225	6.43 195

CAS	0.79 78	0.21 48	0.34 61	0.21 66	0.19 81	0.03 76	0.14 145	0.21 54	0.63 145	1.19 149	0.16 99	0.33 64	0.78 175	0.13 141	2.72 93	1.66 110	0.85 141	0.71 150	1.12 54	0.46 124	2.41 129	2.37 111	0.03 80	0.08 67	0.11 63	0.69 111	1.69 62	1.95 145

DLCB_ROB	0.92 96	0.72 149	0.64 129	0.43 145	0.42 146	0.14 127	0.18 151	0.43 72	0.28 111	0.85 127	0.53 134	1.12 134	0.72 169	0.07 98	2.16 64	1.12 56	0.88 142	0.26 71	0.69 38	0.20 69	1.35 85	1.53 75	0.49 197	0.28 150	4.11 216	2.41 160	2.04 73	0.78 111

GES	1.43 134	0.28 64	0.41 91	0.57 158	0.37 140	0.27 158	0.07 116	2.06 138	0.93 171	1.20 151	0.58 140	0.39 76	0.23 98	0.02 43	4.91 199	2.49 165	0.91 143	0.66 143	9.59 205	1.37 185	2.97 145	2.53 121	0.16 143	0.41 173	0.20 89	0.17 67	2.57 84	2.20 153

RGC	2.44 173	1.98 210	4.87 238	1.54 192	1.65 203	1.74 206	1.05 188	2.02 133	1.43 193	0.88 130	4.42 214	2.52 165	2.42 211	0.58 204	4.33 169	1.63 106	0.91 143	0.48 117	4.28 150	1.08 168	1.94 114	4.01 165	0.15 139	0.72 197	2.19 177	5.22 210	4.90 186	6.96 200

gcap-zeroshot	3.09 194	0.51 108	3.99 232	1.67 197	0.29 117	1.36 199	1.37 196	3.29 205	0.65 147	2.77 197	4.48 215	6.22 209	0.69 164	0.09 120	3.93 155	4.80 228	0.92 145	0.78 155	16.30 231	2.38 221	5.15 210	5.77 220	1.31 229	0.26 132	2.97 202	4.91 203	4.58 178	2.00 147

pcwnet_v2	1.73 154	0.62 135	0.78 144	0.73 167	1.15 184	0.59 174	0.23 159	1.77 119	0.68 150	3.36 219	1.85 179	1.23 141	1.01 193	1.61 242	5.43 213	2.08 144	0.92 145	0.62 139	4.07 147	0.37 103	1.82 110	2.39 112	1.01 223	0.41 173	1.32 151	2.11 152	3.98 157	4.53 176

EGLCR-Stereo	1.26 122	0.21 48	1.76 201	0.07 46	0.25 102	0.08 99	0.02 69	0.49 77	0.55 137	0.11 70	0.45 131	0.58 106	0.67 162	0.03 60	2.32 73	2.67 172	0.93 147	1.20 200	4.21 149	0.19 63	4.10 177	4.78 190	0.05 98	0.13 91	0.64 124	0.67 109	6.56 216	0.32 82

anonymity	3.65 204	0.66 141	5.99 251	1.34 190	0.51 151	0.44 163	0.11 138	3.79 220	0.79 160	2.66 194	18.15 281	3.83 175	0.89 188	0.26 181	3.21 123	5.09 239	0.93 147	0.53 125	7.76 184	1.11 172	4.31 180	5.87 223	0.28 169	0.42 176	4.98 229	9.60 247	5.40 198	9.75 217

iRaft-Stereo_20w	4.18 214	1.14 186	8.05 262	7.32 239	1.81 211	3.33 223	1.55 201	3.45 208	1.28 190	3.63 228	7.12 238	3.54 171	1.33 203	0.11 132	4.16 162	4.85 231	0.93 147	0.61 137	9.28 202	1.22 177	5.08 206	5.56 215	0.43 192	0.53 186	3.85 212	8.64 240	11.20 245	12.91 229

AE-Stereo	1.43 134	0.31 76	1.73 199	0.33 113	0.32 129	0.04 84	0.32 165	0.43 72	0.32 115	0.04 61	0.00 1	3.38 170	0.44 129	0.07 98	2.86 100	3.30 196	0.96 150	0.79 157	3.65 141	0.79 156	3.64 161	4.40 180	0.04 89	0.40 172	2.93 201	2.14 153	4.74 180	0.18 70

XX-Stereo	3.48 202	0.50 107	1.80 202	1.21 186	0.27 111	0.34 159	0.44 170	1.47 110	0.41 122	2.51 190	6.92 237	4.97 192	1.06 196	0.12 135	3.21 123	5.22 242	0.96 150	0.80 162	6.95 173	0.80 157	4.33 181	4.04 168	0.21 156	0.27 140	26.57 275	3.75 181	5.08 192	9.77 218

DISCO	0.79 78	0.95 173	0.31 47	0.06 37	0.33 133	0.51 169	0.44 170	0.23 58	0.32 115	1.75 174	0.59 141	0.38 73	0.29 106	0.04 75	2.98 111	1.36 82	0.96 150	0.29 80	3.24 130	0.53 136	0.79 54	1.45 70	0.10 118	0.07 49	0.12 67	0.29 81	2.76 89	0.31 80

RAFT-Test	2.40 171	0.62 135	1.45 186	1.07 183	0.41 145	0.21 151	0.21 155	3.19 199	0.77 155	1.05 140	3.09 197	0.94 125	0.92 190	0.17 152	3.47 139	5.18 241	0.97 153	0.56 130	10.36 213	1.38 186	6.37 228	5.29 200	0.38 184	0.25 128	2.80 198	4.66 198	4.56 176	4.51 174

AnonymousM	1.53 140	0.20 46	0.39 81	0.05 27	0.04 24	0.25 157	0.01 43	2.74 180	0.57 141	0.35 97	1.45 166	0.55 99	0.53 146	0.22 175	2.76 94	2.91 179	0.98 154	1.05 187	2.00 80	1.32 184	3.73 165	3.49 151	0.20 154	0.28 150	0.13 75	0.28 80	5.87 206	9.03 214

cross-raft	2.33 170	0.70 145	1.33 179	0.40 138	0.61 161	0.19 147	0.08 125	3.13 196	0.71 152	0.78 121	1.62 173	1.09 131	0.70 168	0.17 152	3.66 149	4.78 227	0.99 155	0.55 128	10.72 216	1.52 191	6.33 227	5.61 216	0.30 171	0.24 123	2.56 190	4.68 199	4.44 172	5.06 181

castereo++	1.13 115	0.49 105	0.33 55	0.05 27	0.21 88	0.23 155	0.00 1	0.42 69	0.44 124	0.20 79	0.17 101	1.13 137	0.41 125	0.07 98	2.01 53	2.66 170	1.01 156	0.52 124	2.80 115	0.52 134	4.60 184	4.06 169	0.30 171	0.15 98	0.98 136	1.06 129	3.70 133	1.89 143

DeepPrunerF	2.66 181	1.67 204	0.33 55	3.58 224	9.30 256	1.76 207	3.48 229	0.68 86	3.29 224	0.71 119	1.59 171	0.37 72	0.27 103	0.13 141	5.94 224	3.42 205	1.03 157	0.54 127	4.47 151	0.65 146	2.02 116	2.06 96	0.56 205	0.31 156	15.21 261	3.30 175	3.74 135	1.47 135

castereo	1.20 118	0.33 80	0.83 148	0.07 46	0.25 102	0.19 147	0.01 43	0.36 66	0.52 133	0.14 74	0.19 106	1.09 131	0.49 141	0.04 75	2.66 91	2.91 179	1.04 158	0.60 136	4.65 155	0.52 134	4.93 203	4.40 180	0.11 124	0.15 98	1.13 141	2.05 151	1.19 48	1.47 135

IPLG	1.12 114	0.36 84	0.65 133	0.29 105	0.23 96	0.00 1	0.05 101	2.30 145	0.29 113	0.39 100	0.29 114	0.27 48	0.72 169	0.24 178	5.68 218	1.79 125	1.05 159	0.84 167	2.78 112	0.41 112	0.98 64	4.31 179	0.02 62	0.25 128	0.46 111	1.49 138	3.86 148	0.11 59

FADNet-RVC-Resample	1.60 151	0.67 143	0.97 159	0.50 154	0.64 163	0.18 143	1.05 188	1.27 104	0.83 162	0.96 134	0.97 156	5.23 200	0.42 127	1.02 222	4.81 196	1.68 115	1.05 159	1.96 229	3.78 145	1.06 167	1.52 97	2.28 108	0.21 156	1.35 210	0.55 116	3.16 170	2.13 76	2.92 162

GANetREF_RVC	2.43 172	1.69 205	0.81 146	2.04 209	1.16 185	1.02 191	0.10 132	4.72 233	1.44 194	3.62 227	0.06 81	10.03 222	0.69 164	0.09 120	3.63 144	1.36 82	1.06 161	0.94 179	6.44 170	0.46 124	2.32 121	1.74 83	0.17 147	1.35 210	3.41 208	3.75 181	6.55 215	4.82 179
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
LMCR-Stereo	0.97 100	0.53 115	0.59 114	0.28 98	0.25 102	0.07 96	0.02 69	1.39 107	0.28 111	0.34 93	0.12 91	0.74 120	0.15 70	0.12 135	3.20 120	1.88 131	1.07 162	0.36 97	5.87 166	1.71 197	2.10 118	2.39 112	0.02 62	0.33 163	0.35 100	0.38 92	1.44 58	0.34 85

DN-CSS_ROB	1.45 137	0.52 113	1.11 164	0.81 169	0.69 166	0.00 1	0.03 88	2.86 187	0.35 117	1.50 167	3.76 204	0.73 119	0.36 118	0.07 98	2.89 103	1.44 88	1.08 163	0.79 157	8.61 189	0.23 73	3.25 156	1.97 86	0.02 62	0.66 193	0.10 59	0.52 106	3.12 106	1.56 138

DeepPruner_ROB	1.57 147	0.37 87	0.71 137	0.50 154	0.55 157	0.37 160	1.60 203	1.74 117	0.84 163	1.37 161	2.40 183	0.49 88	0.51 144	0.10 129	5.38 211	2.16 150	1.10 164	1.08 191	2.28 93	0.40 107	4.83 198	3.42 147	0.66 213	0.34 165	0.57 118	5.04 205	3.07 100	0.53 97

MSMDNet	2.28 168	0.62 135	1.27 175	0.37 132	0.30 122	0.19 147	0.07 116	3.15 197	0.68 150	1.01 137	0.97 156	1.10 133	2.40 210	0.17 152	3.93 155	5.26 243	1.11 165	0.55 128	10.21 211	2.94 231	6.12 224	5.76 219	0.31 175	0.26 132	2.47 184	4.23 189	3.01 98	3.18 164

CES	1.20 118	0.24 58	0.35 65	0.13 57	0.18 78	0.05 90	0.08 125	5.35 241	0.78 159	0.43 105	0.31 117	0.83 124	0.86 187	0.16 147	3.20 120	3.22 193	1.12 166	1.06 190	1.51 67	1.05 166	4.23 178	3.19 143	0.08 111	0.09 76	0.19 87	0.34 90	1.07 46	2.23 154

MSKI-zero shot	3.19 198	0.59 124	1.39 183	0.19 65	0.37 140	0.18 143	0.03 88	3.19 199	0.96 172	0.82 125	4.84 218	3.83 175	0.60 156	0.03 60	3.33 135	5.29 244	1.15 167	0.81 164	11.77 222	1.76 201	6.55 232	5.98 232	0.22 164	0.32 159	4.41 220	12.05 254	7.79 231	7.75 205

LoS	1.87 159	0.22 54	0.38 78	0.22 70	0.14 58	0.02 61	0.06 111	15.85 268	0.90 168	3.42 222	0.71 151	0.95 127	0.83 185	0.21 168	3.22 125	3.63 207	1.18 168	0.90 173	2.95 119	0.64 145	5.08 206	3.80 155	0.22 164	0.17 108	2.26 178	0.82 119	1.23 50	0.52 95
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MDST_ROB	10.13 246	16.70 265	3.04 223	29.06 264	9.34 257	20.66 263	5.02 240	5.90 243	1.98 210	3.16 214	2.70 190	11.22 225	28.15 267	0.18 156	6.30 233	1.37 84	1.21 169	0.34 94	7.74 183	1.01 165	4.67 186	3.95 163	1.92 237	1.94 221	26.55 274	19.78 274	37.02 283	22.50 258

IPLGR	1.73 154	0.63 139	0.67 134	0.35 128	0.40 144	0.00 1	0.03 88	1.41 108	0.26 109	2.36 187	2.42 185	0.33 64	0.80 177	0.17 152	6.12 230	1.87 128	1.22 170	1.28 201	5.37 160	1.72 199	2.44 130	4.20 174	0.02 62	0.56 189	2.66 193	4.85 201	3.82 144	0.77 110

EKT-Stereo	2.55 178	0.72 149	1.73 199	0.49 153	0.32 129	0.51 169	1.72 204	3.38 207	1.00 175	1.96 181	2.80 192	1.33 143	0.76 173	0.10 129	4.55 180	5.93 251	1.26 171	3.18 247	8.70 191	2.73 226	6.75 236	5.86 222	0.10 118	0.26 132	3.99 213	1.81 147	5.40 198	1.62 140

HSM-Net_RVC	2.86 187	1.24 191	1.50 189	2.55 214	1.72 205	0.57 173	0.17 148	3.55 213	1.14 181	3.50 226	6.32 232	7.94 213	2.93 213	0.05 83	3.38 136	2.12 146	1.28 172	0.26 71	3.24 130	1.24 178	3.66 163	3.76 154	0.61 207	2.64 230	4.43 221	6.27 220	5.76 203	5.47 188
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MIPNet	1.49 139	0.69 144	0.74 140	0.32 112	0.51 151	0.00 1	0.03 88	1.79 121	0.38 119	2.13 186	0.97 156	0.31 58	0.76 173	0.22 175	5.02 203	1.92 134	1.31 173	0.86 168	3.68 144	1.25 179	1.21 76	4.62 188	0.03 80	0.50 182	1.90 170	4.87 202	3.90 150	0.30 79

sAnonymous2	1.54 143	0.26 59	0.15 25	0.10 54	0.17 75	0.48 166	0.00 1	1.87 126	0.97 173	0.22 81	0.41 123	1.12 134	0.82 180	0.08 112	4.07 159	3.86 210	1.31 173	1.19 198	7.54 178	0.72 151	4.00 168	4.87 195	0.03 80	0.29 152	0.14 80	2.16 154	2.37 80	2.45 158

CroCo_RVC	1.54 143	0.26 59	0.15 25	0.10 54	0.17 75	0.48 166	0.00 1	1.87 126	0.97 173	0.22 81	0.41 123	1.12 134	0.82 180	0.08 112	4.07 159	3.86 210	1.31 173	1.19 198	7.54 178	0.72 151	4.00 168	4.87 195	0.03 80	0.29 152	0.14 80	2.16 154	2.37 80	2.45 158

MLCV	2.45 174	0.61 128	0.81 146	2.48 213	1.21 189	0.95 188	0.50 174	3.57 214	0.61 144	3.75 232	4.26 212	5.13 195	3.34 216	0.06 93	4.63 186	1.78 124	1.32 176	0.86 168	10.05 210	1.09 169	2.30 120	3.92 158	0.29 170	2.16 224	1.87 168	3.06 167	4.01 159	1.40 133

ICVP	1.32 126	0.22 54	1.47 187	0.40 138	0.35 137	0.44 163	0.10 132	1.27 104	0.65 147	1.74 173	1.26 164	0.66 110	1.37 204	0.24 178	2.88 102	2.65 169	1.33 177	0.99 184	2.36 98	0.91 162	2.59 134	4.11 171	0.10 118	0.36 168	0.57 118	2.21 156	2.92 94	1.59 139
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	2.96 190	2.78 226	1.02 161	0.70 166	2.21 220	1.96 209	2.42 218	0.96 95	6.10 242	1.94 180	1.15 163	1.08 129	0.74 172	1.32 235	6.01 226	3.38 201	1.34 178	1.15 195	8.41 188	2.09 215	2.59 134	3.60 152	1.88 236	0.71 195	2.81 199	8.00 234	3.42 119	10.24 221

SACVNet	1.43 134	0.80 153	0.85 150	0.58 160	1.31 194	0.63 176	0.62 177	2.60 172	0.52 133	1.33 157	0.02 74	0.74 120	0.32 110	0.34 189	2.78 95	2.11 145	1.38 179	0.39 102	4.62 154	0.70 149	2.37 126	3.83 156	0.05 98	0.42 176	1.29 149	1.64 142	3.74 135	2.62 160

test-1	2.99 191	0.26 59	1.52 191	0.33 113	0.21 88	0.22 154	0.38 168	3.16 198	0.85 167	3.36 219	4.21 210	5.45 201	0.78 175	0.20 163	4.02 158	4.67 225	1.40 180	1.31 202	10.46 214	1.58 192	5.30 214	7.01 249	0.04 89	0.34 165	2.98 203	6.37 221	5.39 197	8.95 213

Reg-Stereo(zero)	2.47 175	0.35 81	2.58 216	0.48 151	0.84 177	0.14 127	0.17 148	3.76 218	0.77 155	3.03 208	8.81 254	2.75 167	0.81 178	1.26 232	2.61 89	3.41 203	1.42 181	0.49 118	7.28 176	1.29 181	4.00 168	4.42 183	0.41 186	0.19 113	1.28 146	3.03 165	5.77 204	5.27 182

HI	2.47 175	0.35 81	2.58 216	0.48 151	0.84 177	0.14 127	0.17 148	3.76 218	0.77 155	3.03 208	8.81 254	2.75 167	0.81 178	1.26 232	2.61 89	3.41 203	1.42 181	0.49 118	7.28 176	1.29 181	4.00 168	4.42 183	0.41 186	0.19 113	1.28 146	3.03 165	5.77 204	5.27 182

model_zeroshot	3.10 195	0.46 102	1.69 198	1.87 205	0.56 158	0.23 155	0.00 1	3.03 191	0.44 124	2.48 189	3.95 206	4.58 189	0.55 149	0.15 145	5.31 208	4.57 220	1.45 183	0.88 170	14.88 227	1.15 174	5.62 218	5.52 213	0.03 80	0.19 113	3.71 211	6.21 218	5.26 195	8.89 212

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 216	1.17 189	7.69 258	1.88 206	0.63 162	5.37 231	1.86 206	3.49 211	2.61 219	3.69 230	9.28 260	5.22 199	1.87 206	0.04 75	4.47 174	6.37 258	1.46 184	1.46 209	9.75 208	2.23 219	6.73 235	6.20 236	0.25 167	1.56 216	5.23 233	7.70 230	6.43 214	11.78 226

HBP-ISP	3.70 205	3.49 233	4.13 233	4.77 230	2.41 221	3.60 225	0.12 140	4.11 224	1.26 188	3.39 221	4.22 211	4.64 191	0.54 148	1.76 243	8.63 256	8.11 271	1.56 185	1.34 203	2.61 106	1.51 190	5.14 209	6.84 246	0.56 205	1.55 215	2.53 188	5.06 206	10.57 242	5.37 185

NCCL2	2.12 164	2.27 217	1.29 176	1.28 187	1.85 212	0.18 143	0.77 182	1.24 102	1.25 187	1.62 169	2.71 191	1.06 128	0.51 144	0.31 185	4.40 172	2.33 162	1.57 186	0.62 139	2.35 97	0.68 147	2.68 137	4.29 177	1.52 234	1.06 202	4.65 224	4.17 188	4.04 161	6.58 199

dad	4.05 210	0.87 165	0.28 41	10.24 249	1.70 204	1.03 192	12.23 258	12.58 263	0.11 62	3.46 225	0.00 1	1.93 154	3.59 218	0.19 158	4.92 200	1.26 73	1.60 187	0.53 125	14.05 226	0.63 144	2.73 138	1.88 85	0.16 143	0.71 195	5.78 235	0.19 68	17.00 260	9.60 216

R-Stereo Train	2.16 165	1.08 184	1.57 193	0.84 171	0.19 81	0.01 36	0.01 43	2.05 135	1.01 176	1.37 161	2.45 187	1.50 149	0.46 135	0.21 168	3.23 126	4.53 218	1.62 188	1.05 187	7.07 174	1.09 169	4.86 199	5.93 228	0.04 89	0.31 156	2.48 185	4.63 196	3.10 102	5.74 189

RAFT-Stereo	2.16 165	1.08 184	1.57 193	0.84 171	0.19 81	0.01 36	0.01 43	2.05 135	1.01 176	1.37 161	2.45 187	1.50 149	0.46 135	0.21 168	3.23 126	4.53 218	1.62 188	1.05 187	7.07 174	1.09 169	4.86 199	5.93 228	0.04 89	0.31 156	2.48 185	4.63 196	3.10 102	5.74 189
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
APVNet	1.14 117	1.04 180	0.20 28	0.33 113	0.37 140	0.21 151	0.36 167	0.34 63	0.39 121	0.95 132	0.44 129	0.71 116	0.15 70	0.15 145	3.51 140	2.84 176	1.63 190	0.93 178	4.54 153	0.69 148	1.89 113	4.06 169	0.02 62	0.53 186	0.10 59	0.38 92	3.20 110	0.95 119

PWCDC_ROB	2.82 186	0.49 105	0.17 27	0.38 136	0.79 174	0.03 76	0.10 132	1.16 100	8.93 255	0.14 74	2.49 189	0.55 99	31.02 273	0.57 201	5.58 216	3.32 198	1.73 191	0.91 175	2.53 101	0.88 160	2.92 142	7.18 250	0.15 139	0.53 186	0.55 116	0.69 111	1.43 57	0.88 113

GEStereo_RVC	2.30 169	0.85 163	0.97 159	1.05 182	0.71 168	1.61 202	1.09 191	2.72 178	0.56 140	0.78 121	0.41 123	2.40 161	0.28 104	0.06 93	4.81 196	4.48 217	1.79 192	2.17 232	8.91 197	1.90 209	3.58 160	7.25 252	0.52 199	0.92 200	0.41 106	0.85 122	4.47 173	6.48 196

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 238	3.59 234	1.09 163	9.20 246	3.71 233	7.69 241	7.51 249	10.81 256	8.52 253	4.93 253	4.20 209	16.73 238	9.30 237	5.45 261	8.09 247	3.29 195	1.80 193	1.13 194	18.77 240	2.10 216	6.48 231	7.49 255	3.17 251	1.74 217	12.06 257	14.29 263	9.71 240	14.36 234

DCVSM-stereo	5.01 222	0.71 147	3.03 222	3.15 220	1.12 183	7.80 243	0.89 184	4.62 230	2.36 214	5.22 255	8.35 250	23.33 246	11.95 244	0.62 208	3.74 150	4.04 213	1.81 194	1.40 206	16.15 230	3.33 238	5.11 208	3.97 164	2.55 241	3.56 241	1.98 173	3.62 179	4.91 187	5.83 191

PSMNet-ADL	3.15 196	0.80 153	1.49 188	1.54 192	1.63 202	0.88 184	0.30 164	2.50 163	1.91 208	4.43 246	8.13 248	4.06 177	6.80 229	0.07 98	4.23 163	5.16 240	1.83 195	0.91 175	11.85 223	1.86 207	4.02 173	4.02 166	0.70 215	0.51 183	1.61 162	4.33 192	8.01 232	1.36 132

BEATNet_4x	1.40 127	0.54 116	0.27 39	0.13 57	0.27 111	0.01 36	0.10 132	1.80 122	1.74 204	0.41 104	0.53 134	0.82 123	0.59 152	0.54 199	4.30 168	2.92 181	1.87 196	1.84 225	1.39 63	0.71 150	4.68 187	6.21 238	0.02 62	0.81 199	0.21 91	0.40 94	3.69 130	0.96 121

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 230	1.25 192	7.40 255	2.57 215	2.03 217	6.90 237	2.76 221	4.00 223	4.04 232	4.58 249	8.36 251	4.99 194	2.06 208	0.03 60	5.72 219	7.36 267	1.90 197	0.95 180	38.08 270	1.75 200	5.95 222	6.44 240	0.19 151	0.58 190	3.59 209	7.26 226	6.15 209	12.75 228

ADCL	3.91 207	3.61 235	2.28 211	1.76 200	1.76 209	3.09 219	4.16 232	1.98 131	13.71 265	2.81 200	5.14 221	2.47 164	0.65 160	1.10 229	5.38 211	2.55 168	2.02 198	2.20 233	6.41 169	2.08 214	4.87 201	4.20 174	1.40 232	1.06 202	6.69 241	6.60 222	4.33 170	11.16 224

CSAN	4.46 218	2.36 220	1.57 193	3.12 219	3.32 228	1.64 203	0.76 181	4.59 229	4.37 238	3.80 234	2.84 193	17.58 240	10.47 242	0.96 221	4.80 195	1.75 122	2.06 199	1.16 196	5.69 162	2.34 220	2.93 143	2.40 115	0.43 192	2.56 228	4.64 223	11.45 253	7.53 229	13.44 232

GwcNet-ADL	3.21 199	2.99 229	3.34 225	3.11 218	2.07 219	0.82 181	0.12 140	2.95 189	0.67 149	3.84 237	7.51 241	7.80 212	1.22 199	0.20 163	3.79 153	4.73 226	2.11 200	0.73 152	7.81 185	2.53 223	3.21 154	3.69 153	0.22 164	1.53 214	2.17 176	4.84 200	4.00 158	8.77 211

FCDSN-DC	1.58 150	0.84 161	2.05 207	1.66 196	1.43 198	1.08 194	0.99 185	0.72 88	0.44 124	1.18 147	0.31 117	1.45 148	0.49 141	0.07 98	6.05 229	1.96 136	2.13 201	1.97 230	1.16 56	0.44 121	2.39 128	2.62 125	0.49 197	3.18 233	1.72 165	3.24 172	1.34 54	1.27 131
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GANet-ADL	2.26 167	0.51 108	1.82 204	0.99 181	0.99 180	1.45 200	0.29 163	2.00 132	1.01 176	3.12 212	3.40 198	1.38 146	0.33 112	0.03 60	5.34 209	3.89 212	2.23 202	0.79 157	7.70 180	1.85 206	3.10 149	4.63 189	0.18 149	0.43 178	1.38 157	3.47 177	4.81 182	3.97 171

ccs_rob	4.75 220	1.46 195	2.39 214	1.96 207	0.68 165	3.13 220	1.58 202	4.94 236	1.36 191	4.31 244	15.82 276	28.46 252	8.43 234	0.38 192	5.65 217	5.42 245	2.23 202	1.60 216	6.31 168	1.98 211	6.14 225	5.97 231	0.35 181	2.33 225	1.28 146	2.40 159	4.09 163	7.49 204

CC-Net-ROB	5.26 224	8.36 255	1.81 203	22.68 260	6.07 247	15.19 257	7.74 251	0.45 75	0.84 163	1.53 168	0.00 1	23.78 247	3.00 214	3.15 251	2.92 106	0.74 28	2.29 204	1.51 213	11.50 221	0.48 130	1.21 76	1.47 71	9.41 264	0.22 121	2.30 180	2.51 162	2.25 78	8.72 210

sCroCo_RVC	1.75 156	0.23 57	0.32 50	0.06 37	0.17 75	0.15 134	0.01 43	0.81 91	1.74 204	1.93 178	0.47 132	1.08 129	0.82 180	0.09 120	3.32 134	4.94 235	2.31 205	1.73 219	5.18 159	2.00 213	5.82 219	5.83 221	0.10 118	0.26 132	0.59 120	1.60 140	4.43 171	1.17 129

SFCPSM	5.40 225	2.86 227	1.19 172	1.84 204	1.39 196	1.34 198	0.49 173	2.34 148	4.85 241	3.12 212	8.16 249	15.40 235	22.08 259	1.04 225	5.77 220	4.60 223	2.35 206	1.58 215	22.71 251	7.33 257	4.45 182	4.53 185	0.62 208	1.97 222	4.29 218	4.05 187	5.75 202	9.77 218

iResNet	4.14 213	0.84 161	0.71 137	2.34 212	2.59 222	4.58 228	1.07 190	4.67 231	1.21 186	3.72 231	3.61 202	12.28 228	16.06 251	0.03 60	6.64 235	3.14 192	2.35 206	1.89 226	16.43 232	2.53 223	3.76 166	2.90 131	0.17 147	3.88 244	1.66 164	4.23 189	5.19 193	3.23 165

FC-DCNN v2	4.24 215	4.65 244	5.90 250	11.00 251	4.41 237	8.70 249	3.19 225	5.19 238	2.19 212	2.86 205	1.78 176	6.28 210	2.81 212	0.13 141	4.51 177	2.15 148	2.50 208	1.01 186	3.64 140	0.81 158	3.11 150	2.22 105	0.64 210	3.28 235	7.94 246	5.77 216	8.62 235	9.05 215

FC-DCNN	3.82 206	4.38 241	5.67 248	9.61 248	4.14 234	8.01 245	3.26 227	4.21 225	1.69 202	2.95 206	1.54 170	5.87 207	2.09 209	0.13 141	4.40 172	2.15 148	2.54 209	1.11 193	3.38 135	0.82 159	3.11 150	2.20 103	0.65 211	3.29 236	6.33 240	4.91 203	6.98 222	7.80 206

DDVS	5.40 225	1.51 198	2.25 209	1.64 195	2.80 224	1.96 209	1.03 186	5.91 244	4.10 233	3.96 238	19.83 284	26.29 250	6.82 230	1.57 241	5.77 220	6.90 261	2.58 210	1.92 227	10.46 214	4.59 243	6.02 223	7.39 253	0.30 171	1.40 213	1.41 158	3.29 173	6.10 208	8.11 207

NOSS_ROB	2.78 184	3.78 237	0.39 81	2.02 208	1.58 201	2.36 214	0.00 1	2.66 176	1.54 196	3.63 228	1.79 177	2.55 166	3.51 217	0.83 218	5.82 222	5.57 247	2.69 211	1.83 224	2.63 108	0.91 162	4.62 185	4.13 172	0.42 191	2.58 229	2.29 179	4.46 193	7.67 230	2.88 161

CBMV_ROB	6.09 232	2.65 223	2.29 212	8.35 244	5.74 243	5.08 229	2.76 221	5.03 237	2.35 213	3.78 233	4.70 216	21.22 244	13.56 249	0.09 120	6.04 228	3.70 208	2.84 212	1.39 205	11.35 219	8.80 264	4.92 202	3.11 141	0.43 192	2.10 223	7.06 244	10.12 250	12.96 249	11.93 227

FBW_ROB	7.98 239	9.24 256	5.57 246	20.21 259	8.25 254	12.08 253	8.09 252	4.92 235	1.58 199	3.30 216	5.15 222	13.88 232	3.03 215	7.45 264	6.23 232	1.49 93	2.89 213	0.79 157	33.18 263	1.93 210	5.24 211	4.40 180	9.43 265	8.29 269	4.88 228	7.69 229	4.88 185	21.40 253

FADNet_RVC	3.95 208	2.06 214	1.30 177	3.33 222	3.36 229	0.99 190	2.06 212	2.30 145	1.39 192	1.72 170	4.72 217	9.29 218	5.82 227	1.76 243	8.23 253	3.12 191	2.98 214	4.27 253	16.83 233	3.30 237	4.99 205	5.51 211	0.63 209	1.39 212	1.45 161	3.14 169	4.86 184	5.92 192

LE_ROB	22.46 271	10.87 260	12.67 271	32.44 265	37.93 276	31.36 267	33.43 272	23.22 279	21.14 281	6.73 262	17.81 280	52.15 283	50.94 295	1.56 240	6.43 234	2.92 181	3.14 215	1.46 209	30.14 258	8.43 261	7.23 246	4.28 176	7.08 260	25.69 290	34.50 285	36.15 297	53.30 298	53.30 294

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 250	10.59 259	6.33 253	17.49 255	6.29 249	7.85 244	10.69 256	18.03 273	23.43 282	11.13 271	4.86 219	14.66 234	5.81 226	9.65 268	9.78 265	5.91 250	3.18 216	5.17 260	39.06 271	7.03 256	7.92 253	9.81 271	7.04 258	7.22 266	14.77 260	8.85 242	6.40 213	17.43 242

LALA_ROB	4.04 209	4.73 245	1.42 184	1.16 185	1.93 213	2.17 213	1.04 187	1.80 122	2.48 216	2.74 195	5.87 227	33.34 258	0.69 164	0.78 215	6.02 227	2.33 162	3.21 217	1.82 223	3.66 142	1.88 208	3.40 157	4.99 197	0.34 180	1.03 201	1.91 171	3.61 178	8.50 234	6.20 194

ITSA-stereo	5.15 223	2.22 216	1.65 197	8.76 245	3.63 231	0.95 188	1.93 209	4.42 228	3.38 226	4.33 245	7.98 244	9.94 221	12.44 246	3.01 250	6.17 231	5.02 237	3.28 218	1.93 228	8.63 190	1.99 212	5.29 213	5.96 230	1.38 231	3.33 237	4.43 221	7.25 225	4.95 188	14.86 236

XPNet_ROB	3.02 193	2.54 221	1.33 179	0.73 167	1.45 199	1.04 193	0.61 176	0.83 92	1.45 195	1.16 145	3.44 200	26.85 251	0.35 114	0.40 193	3.24 128	2.22 153	3.28 218	0.79 157	3.20 122	1.19 175	2.94 144	5.51 211	0.76 217	0.46 181	0.72 129	2.37 158	9.22 236	3.37 168

SGM_RVC	10.08 245	10.50 258	3.60 229	16.68 254	8.80 255	14.87 256	7.11 246	9.19 251	6.25 244	4.06 239	7.33 240	24.89 248	18.29 254	0.57 201	4.57 181	1.98 141	3.30 220	1.17 197	20.75 246	2.20 217	4.80 191	2.23 106	2.29 238	3.65 242	17.68 266	13.31 260	33.30 278	28.67 268
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Anonymous3	3.16 197	0.55 117	0.79 145	0.09 52	1.10 182	0.50 168	0.03 88	3.52 212	1.26 188	1.12 143	0.84 154	10.62 223	1.31 202	0.36 190	7.37 239	6.90 261	3.59 221	3.15 246	10.88 218	2.20 217	6.83 239	9.50 269	0.31 175	0.37 170	1.43 159	3.45 176	5.32 196	1.91 144

XQC	4.76 221	3.14 231	1.63 196	3.31 221	3.69 232	3.46 224	2.94 223	6.02 245	3.05 223	2.64 193	5.51 223	5.67 202	7.46 232	1.41 237	8.02 245	4.65 224	3.59 221	1.49 212	10.75 217	2.91 227	4.96 204	6.67 243	0.41 186	1.91 219	7.13 245	10.47 252	11.17 244	4.51 174

SGM-ForestM	11.60 253	15.35 263	4.54 234	19.02 257	8.08 253	18.74 262	10.83 257	12.03 257	7.24 248	3.01 207	6.09 231	36.06 263	23.95 260	0.75 214	4.47 174	1.51 97	3.60 223	0.75 154	20.06 245	1.60 193	4.23 178	1.65 81	1.36 230	3.34 238	25.09 272	20.48 276	34.27 281	25.03 263

FAT-Stereo	7.20 237	2.13 215	8.68 264	7.00 238	11.87 261	5.95 234	3.19 225	7.26 247	3.52 229	5.84 257	13.06 265	18.26 241	8.49 235	1.41 237	8.81 259	6.34 257	3.65 224	4.07 252	15.49 228	6.21 252	6.75 236	6.94 248	0.74 216	4.80 254	2.92 200	7.26 226	7.50 228	16.30 240

MeshStereo	13.21 258	10.28 257	5.53 245	24.29 263	14.71 263	17.26 260	7.30 248	12.03 257	7.47 250	4.66 250	9.13 258	38.56 266	29.80 269	0.45 196	9.43 263	7.37 268	3.76 225	2.44 240	18.85 242	2.41 222	12.93 277	7.18 250	1.21 228	5.79 258	22.04 270	16.38 267	33.15 276	32.34 274
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
S-Stereo	9.11 243	1.88 207	3.41 226	7.93 242	7.92 252	12.47 254	19.24 265	5.20 239	6.26 245	6.18 261	20.72 286	29.27 253	7.13 231	0.65 209	9.55 264	7.50 269	3.80 226	5.87 266	17.77 234	6.30 253	6.21 226	7.52 256	12.23 269	6.88 263	2.77 197	6.68 223	6.74 220	18.03 245

STStereo	19.12 262	25.20 271	16.96 280	40.13 273	26.93 271	32.21 270	21.77 268	19.35 276	16.49 271	7.75 264	17.60 278	46.83 277	36.96 278	1.06 226	8.10 248	2.99 184	3.81 227	1.57 214	31.85 260	5.18 248	6.77 238	5.31 202	3.04 249	9.71 273	29.57 276	23.01 283	40.22 285	35.81 277

ETE_ROB	4.62 219	4.04 239	1.52 191	1.14 184	2.02 216	2.70 216	1.28 195	1.50 111	4.25 236	1.89 177	5.88 228	37.95 265	0.84 186	1.42 239	4.94 201	2.66 170	3.81 227	0.95 180	4.84 156	1.63 196	4.01 172	5.32 203	0.67 214	1.14 206	2.03 175	3.84 184	15.25 257	7.23 201

MFN_U_SF_RVC	10.34 248	6.17 252	3.69 230	9.55 247	5.13 240	12.52 255	10.34 255	12.25 259	7.05 247	12.23 276	14.31 270	22.82 245	13.03 247	8.82 266	11.37 275	4.87 232	3.83 229	3.31 248	39.34 272	5.97 251	8.56 260	8.81 265	1.45 233	6.40 262	9.49 252	8.57 239	9.56 239	19.71 249

DAS	4.09 211	0.94 171	1.15 168	1.82 202	1.27 192	1.15 195	1.11 193	3.48 209	4.23 234	3.34 217	6.52 233	12.55 229	5.36 222	0.05 83	4.66 187	4.57 220	4.02 230	2.27 235	9.63 206	5.33 249	5.93 220	5.39 207	0.52 199	4.30 248	4.09 214	5.06 206	7.48 226	4.17 172

SepStereo	4.09 211	0.94 171	1.15 168	1.82 202	1.27 192	1.15 195	1.11 193	3.48 209	4.23 234	3.34 217	6.52 233	12.55 229	5.36 222	0.05 83	4.66 187	4.57 220	4.02 230	2.27 235	9.63 206	5.33 249	5.93 220	5.39 207	0.52 199	4.30 248	4.09 214	5.06 206	7.48 226	4.17 172

CBMV	5.52 227	3.65 236	1.32 178	3.46 223	2.86 225	2.04 211	0.41 169	3.64 215	2.63 220	4.09 240	2.36 182	14.13 233	3.70 220	0.57 201	7.16 237	6.19 256	4.26 232	2.36 239	8.76 192	1.44 187	6.43 229	4.53 185	0.54 203	5.62 256	4.85 227	6.08 217	19.41 263	26.62 266
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCPNet	6.67 233	1.97 209	3.86 231	2.75 216	6.19 248	3.07 218	7.60 250	5.21 240	8.03 251	3.82 235	7.92 243	5.17 198	13.78 250	2.98 249	8.10 248	6.12 255	4.35 233	2.04 231	18.50 239	4.74 246	7.04 242	7.43 254	2.98 246	1.91 219	8.96 250	14.04 262	7.02 224	14.47 235

SHD	4.34 217	1.02 177	2.50 215	1.71 199	1.33 195	1.46 201	2.01 210	4.90 234	4.30 237	2.63 192	4.99 220	4.39 188	9.41 239	0.58 204	8.20 251	4.81 229	4.43 234	2.44 240	13.01 225	2.95 232	5.61 217	6.88 247	0.30 171	3.26 234	4.11 216	5.16 209	3.88 149	10.98 223

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 242	1.51 198	5.87 249	4.30 229	3.26 227	2.82 217	6.81 245	3.68 216	3.59 230	4.81 251	10.18 262	66.20 292	11.63 243	7.70 265	5.97 225	5.06 238	4.49 235	5.33 262	18.36 238	2.64 225	7.91 252	8.42 263	0.92 221	3.39 239	4.34 219	8.02 235	6.20 210	15.61 239

RTSC	2.56 179	0.89 167	1.50 189	0.47 150	0.76 171	0.87 183	2.29 215	1.56 114	1.91 208	2.12 184	2.86 194	1.23 141	0.97 192	1.03 224	7.27 238	3.36 200	4.68 236	1.74 220	7.73 182	1.11 172	3.95 167	5.39 207	0.21 156	1.11 205	0.40 105	0.95 124	4.56 176	8.26 208

ADCMid	6.83 235	4.46 242	4.95 241	2.16 211	4.31 236	5.71 233	7.29 247	8.83 250	12.78 262	3.11 211	8.10 247	9.83 220	9.65 240	2.84 246	8.51 255	5.42 245	4.68 236	2.83 243	18.87 243	3.22 235	7.09 244	7.70 259	5.37 257	2.33 225	5.12 231	8.71 241	5.21 194	15.24 238

CASS	2.68 182	1.05 181	1.93 206	2.07 210	0.98 179	0.45 165	2.15 213	2.82 185	1.03 179	1.83 176	3.58 201	1.38 146	0.53 146	0.02 43	4.01 157	3.03 187	4.89 238	1.34 203	9.14 200	1.47 188	7.05 243	6.20 236	0.03 80	0.27 140	2.76 196	2.80 164	4.30 169	5.36 184
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SQANet	17.87 261	31.68 275	5.41 244	57.78 276	33.35 273	57.44 277	39.25 274	4.37 227	1.73 203	4.89 252	1.53 169	30.38 254	5.54 224	56.25 276	3.78 152	1.32 77	5.20 239	1.48 211	29.72 257	1.71 197	6.45 230	5.45 210	54.26 281	1.90 218	4.80 225	8.48 238	9.52 238	18.82 248

G-Net	10.87 249	4.96 246	9.71 265	3.77 225	4.24 235	7.37 240	2.01 210	10.08 254	15.80 269	4.95 254	15.59 274	48.52 279	9.05 236	0.58 204	8.11 250	8.67 273	5.49 240	4.42 255	23.80 253	15.66 275	8.01 254	8.23 262	3.06 250	5.14 255	6.15 238	13.92 261	22.56 265	23.75 261

SAMSARA	19.29 264	2.55 222	5.07 242	4.09 228	3.44 230	3.26 222	4.38 236	15.32 266	9.58 256	4.44 247	5.63 224	8.73 216	24.82 261	3.30 255	10.45 269	6.81 260	5.49 240	3.46 250	21.26 247	4.77 247	17.96 287	24.74 300	0.82 218	4.77 252	80.12 305	91.25 305	77.91 305	76.45 305

AnyNet_C32	5.68 231	1.96 208	2.91 221	1.78 201	2.71 223	3.17 221	5.76 242	4.31 226	12.56 260	3.07 210	7.17 239	4.22 187	1.70 205	2.19 245	8.22 252	5.98 252	5.69 242	4.43 256	12.45 224	2.93 230	9.72 264	8.57 264	1.84 235	3.46 240	6.24 239	9.82 249	6.26 211	14.21 233

edge stereo	11.35 251	6.83 253	10.52 267	14.06 252	12.00 262	16.55 259	12.81 259	12.42 261	7.44 249	6.06 259	15.12 273	38.81 267	17.75 253	1.25 231	7.59 241	7.29 266	5.73 243	3.11 245	25.18 256	4.53 242	6.71 234	8.01 261	4.16 253	3.71 243	8.94 249	7.65 228	13.41 252	28.72 269

ACV-stereo	8.15 241	5.09 247	4.79 236	8.14 243	1.73 206	11.44 252	4.25 234	3.84 221	6.16 243	5.36 256	6.72 236	5.73 204	25.08 262	1.31 234	9.40 262	10.22 280	5.83 244	2.67 242	51.43 284	14.43 272	8.48 259	6.72 245	0.88 220	2.46 227	1.95 172	3.85 185	6.75 221	5.39 186

pmcnn	8.05 240	2.96 228	2.25 209	6.23 234	5.03 239	6.98 238	4.33 235	4.70 232	2.02 211	4.19 241	9.20 259	19.11 242	20.39 258	0.73 213	7.05 236	6.73 259	6.29 245	4.51 257	22.54 250	4.66 245	9.62 262	5.08 199	4.46 255	4.23 246	5.99 236	5.22 210	17.26 261	25.55 265

PWC_ROB	7.15 236	1.85 206	5.57 246	0.85 174	1.17 187	1.95 208	4.77 239	2.56 170	17.27 275	3.83 236	7.66 242	4.97 192	39.20 280	0.81 217	8.35 254	4.96 236	6.51 246	4.27 253	15.99 229	4.39 241	7.48 249	7.59 257	0.53 202	4.79 253	2.74 195	2.63 163	7.01 223	23.26 259

SANet	10.32 247	4.15 240	6.27 252	5.51 231	5.49 242	8.58 248	2.27 214	15.41 267	13.03 264	2.83 201	9.09 257	60.35 288	25.50 264	2.93 248	8.06 246	3.02 185	7.05 247	3.86 251	11.43 220	3.25 236	5.27 212	5.02 198	2.60 242	7.27 267	11.08 255	12.57 256	13.36 251	23.31 260

MANE	19.83 267	17.14 266	15.43 277	34.46 268	23.74 268	25.27 266	17.85 262	19.50 277	17.04 273	6.13 260	12.40 264	41.03 269	35.23 277	3.36 256	7.87 244	8.98 274	7.09 248	29.77 298	21.81 249	3.71 239	9.51 261	5.54 214	2.50 240	8.83 270	34.12 283	27.95 289	51.25 296	47.85 290

otaku	21.36 270	42.67 280	7.67 257	62.47 282	41.26 279	63.18 287	49.95 276	6.15 246	4.57 240	10.22 269	1.83 178	32.26 256	9.33 238	65.85 278	4.60 183	1.61 103	7.10 249	1.41 207	36.88 268	7.74 258	7.03 241	5.98 232	54.87 282	2.69 231	8.31 247	9.47 246	13.48 253	18.26 246

BEATNet-Init1	23.62 275	27.86 272	13.22 272	44.78 274	23.54 267	38.58 274	23.96 269	18.57 274	18.15 276	9.17 266	13.26 266	47.63 278	48.00 290	3.29 254	12.31 276	9.22 275	7.35 250	5.48 263	48.70 282	19.34 280	12.33 274	11.24 281	7.11 261	11.28 276	33.76 282	21.63 277	60.52 302	47.50 289

RTS	5.53 228	1.46 195	0.94 155	0.90 177	1.73 206	4.08 226	4.63 237	2.53 166	3.41 227	2.79 198	1.70 174	8.18 214	1.27 200	0.72 211	7.83 242	4.87 232	7.37 251	2.34 237	18.33 236	2.92 228	4.78 188	5.88 224	1.04 224	1.31 208	6.74 242	22.88 281	6.66 218	22.00 255

RTSA	5.53 228	1.46 195	0.94 155	0.90 177	1.73 206	4.08 226	4.63 237	2.53 166	3.41 227	2.79 198	1.70 174	8.18 214	1.27 200	0.72 211	7.83 242	4.87 232	7.37 251	2.34 237	18.33 236	2.92 228	4.78 188	5.88 224	1.04 224	1.31 208	6.74 242	22.88 281	6.66 218	22.00 255

Ntro	22.77 273	41.10 277	9.75 266	63.11 284	42.85 280	62.03 285	56.57 279	8.43 249	6.55 246	12.02 275	2.06 180	33.43 259	6.53 228	75.01 280	4.99 202	1.38 85	7.98 253	2.25 234	37.75 269	9.51 265	6.94 240	6.04 234	55.49 283	3.02 232	10.71 254	14.77 264	13.49 254	21.09 252

DDUNet	12.41 256	19.68 267	3.23 224	36.37 270	24.08 269	34.35 273	31.95 271	1.86 125	1.63 200	1.44 165	3.43 199	12.02 227	3.65 219	83.75 282	4.54 179	2.28 155	8.10 254	3.39 249	18.01 235	4.26 240	6.60 233	4.81 191	16.44 272	0.64 192	1.08 140	0.61 108	4.68 179	2.12 150

UDG	12.63 257	20.60 269	3.50 228	36.40 271	28.77 272	31.44 268	39.49 275	2.59 171	1.77 206	2.37 188	6.03 229	11.55 226	3.79 221	74.28 279	5.35 210	2.47 164	8.42 255	2.92 244	18.81 241	4.63 244	7.35 248	4.85 194	12.22 268	1.18 207	1.15 142	2.47 161	4.49 174	2.18 152

ADCS	9.93 244	5.64 248	4.82 237	3.95 226	6.05 246	6.17 235	5.70 241	9.47 252	15.68 267	4.19 241	7.98 244	12.91 231	17.41 252	3.94 257	10.52 270	11.68 282	10.14 256	7.14 271	24.46 255	8.67 263	13.95 280	13.00 285	2.94 244	6.15 260	9.75 253	17.65 271	10.70 243	17.41 241

DPSNet	14.25 259	3.23 232	1.83 205	7.63 240	7.22 251	10.44 251	4.19 233	5.68 242	8.64 254	4.20 243	3.75 203	72.37 297	26.68 265	4.43 259	10.42 267	10.25 281	10.56 257	8.02 273	58.50 294	8.44 262	11.36 268	8.93 266	16.95 273	10.34 274	18.62 267	15.80 266	14.33 255	21.91 254

ELAS	19.48 266	22.90 270	14.50 274	35.26 269	24.25 270	31.48 269	19.80 267	16.72 271	15.91 270	7.71 263	15.62 275	48.88 280	30.47 272	3.20 252	9.19 261	3.39 202	10.97 258	5.79 265	21.49 248	6.53 254	11.69 271	11.90 282	9.30 263	9.63 272	32.86 280	24.17 284	41.19 288	41.31 285
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	27.62 280	45.59 281	16.83 279	69.42 292	46.28 281	68.08 294	69.73 288	9.87 253	3.31 225	17.67 283	2.40 183	45.29 274	28.15 267	91.67 286	11.05 273	3.10 190	10.99 259	5.02 258	43.52 277	16.90 279	8.37 257	6.69 244	58.54 286	4.55 251	13.10 259	12.31 255	16.72 259	20.53 251

PVD	12.14 255	5.88 249	8.51 263	7.70 241	6.65 250	10.05 250	6.16 244	21.11 278	19.74 278	3.44 223	8.69 253	16.07 236	27.50 266	2.86 247	8.93 260	7.52 270	11.20 260	6.11 268	24.24 254	6.83 255	11.08 266	11.21 280	1.11 227	5.71 257	15.30 262	21.90 279	17.71 262	34.49 276

ELAS_RVC	19.26 263	19.85 268	14.31 273	33.92 267	22.40 266	33.39 271	19.24 265	15.07 265	10.89 259	8.20 265	17.30 277	54.84 285	32.79 275	3.23 253	8.72 257	3.46 206	11.25 261	6.19 270	19.97 244	7.86 260	12.63 275	12.02 283	9.45 266	10.70 275	30.22 278	22.17 280	41.23 289	38.75 282
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GCAP-BAT	1.42 128	0.61 128	0.40 85	0.25 82	0.16 61	0.02 61	0.07 116	2.44 156	0.20 95	0.00 1	0.00 1	4.08 180	0.22 91	0.07 98	2.09 56	2.28 155	11.83 262	0.32 84	3.20 122	0.26 82	4.81 192	2.01 87	0.13 130	0.07 49	0.12 67	0.32 84	1.72 63	0.54 99

test_for_model	1.42 128	0.61 128	0.40 85	0.25 82	0.16 61	0.02 61	0.07 116	2.44 156	0.20 95	0.00 1	0.00 1	4.08 180	0.22 91	0.07 98	2.09 56	2.28 155	11.83 262	0.32 84	3.20 122	0.26 82	4.81 192	2.01 87	0.13 130	0.07 49	0.12 67	0.32 84	1.72 63	0.54 99

testlalala2	1.42 128	0.61 128	0.40 85	0.25 82	0.16 61	0.02 61	0.07 116	2.44 156	0.20 95	0.00 1	0.00 1	4.08 180	0.22 91	0.07 98	2.09 56	2.28 155	11.83 262	0.32 84	3.20 122	0.26 82	4.81 192	2.01 87	0.13 130	0.07 49	0.12 67	0.32 84	1.72 63	0.54 99

testlalala	1.42 128	0.61 128	0.40 85	0.25 82	0.16 61	0.02 61	0.07 116	2.44 156	0.20 95	0.00 1	0.00 1	4.08 180	0.22 91	0.07 98	2.09 56	2.28 155	11.83 262	0.32 84	3.20 122	0.26 82	4.81 192	2.01 87	0.13 130	0.07 49	0.12 67	0.32 84	1.72 63	0.54 99

testlalala_base	1.42 128	0.61 128	0.40 85	0.25 82	0.16 61	0.02 61	0.07 116	2.44 156	0.20 95	0.00 1	0.00 1	4.08 180	0.22 91	0.07 98	2.09 56	2.28 155	11.83 262	0.32 84	3.20 122	0.26 82	4.81 192	2.01 87	0.13 130	0.07 49	0.12 67	0.32 84	1.72 63	0.54 99

GCAP-Stereo	1.42 128	0.61 128	0.40 85	0.25 82	0.16 61	0.02 61	0.07 116	2.44 156	0.20 95	0.00 1	0.00 1	4.08 180	0.22 91	0.07 98	2.09 56	2.28 155	11.83 262	0.32 84	3.20 122	0.26 82	4.81 192	2.01 87	0.13 130	0.07 49	0.12 67	0.32 84	1.72 63	0.54 99

LSM0	22.48 272	6.09 250	4.65 235	14.89 253	10.39 259	16.43 258	13.29 260	23.38 280	15.69 268	14.75 280	18.69 282	35.79 262	33.70 276	0.93 220	73.52 303	85.94 303	13.36 268	5.62 264	55.67 292	16.83 278	21.95 293	18.82 291	4.28 254	8.01 268	16.44 263	16.43 268	28.65 271	32.66 275

AMNet	6.77 234	3.87 238	2.62 218	4.00 227	5.86 244	6.75 236	3.31 228	2.51 164	2.47 215	3.44 223	6.68 235	9.34 219	2.05 207	7.44 263	4.79 194	9.81 278	13.48 269	7.65 272	7.95 186	7.83 259	11.47 270	7.62 258	2.74 243	4.18 245	5.52 234	8.25 237	13.24 250	17.97 244

ACVNet-4b	26.61 277	42.01 278	11.61 268	69.47 293	47.43 283	69.50 295	76.65 293	10.80 255	9.82 257	15.00 282	1.59 171	58.27 286	9.88 241	93.43 290	4.75 191	1.87 128	13.94 270	5.15 259	32.30 261	13.54 271	7.25 247	5.67 218	58.95 287	4.34 250	12.13 258	9.30 243	15.06 256	18.72 247

WAO-7	27.19 279	31.49 274	25.61 289	33.41 266	34.55 275	21.90 264	27.96 270	47.14 297	47.22 295	29.27 290	38.50 295	41.69 271	40.59 284	12.37 271	31.37 294	17.44 290	15.34 271	8.53 274	46.18 278	20.63 283	9.79 265	10.78 276	3.30 252	33.50 295	22.38 271	21.79 278	23.87 266	37.39 279

ACVNet_1	26.74 278	42.56 279	14.81 275	66.86 289	48.56 285	65.11 292	82.56 298	15.95 269	8.17 252	11.16 272	5.65 225	32.31 257	25.19 263	93.82 291	7.38 240	2.02 142	15.91 272	6.16 269	34.50 265	10.98 268	8.17 256	6.10 235	59.12 288	5.79 258	19.06 268	9.75 248	9.37 237	15.02 237

DGSMNet	11.51 252	4.52 243	7.92 261	5.60 232	4.80 238	7.02 239	6.11 243	7.51 248	4.47 239	11.25 274	31.10 292	17.12 239	7.95 233	4.11 258	10.43 268	14.27 285	16.27 273	9.03 277	40.42 274	11.09 269	20.12 292	22.06 294	4.60 256	6.88 263	5.15 232	9.40 244	8.22 233	13.42 231

AnyNet_C01	12.12 254	6.13 251	5.39 243	6.24 235	6.03 245	5.20 230	9.20 253	12.30 260	16.87 272	5.85 258	9.03 256	26.16 249	18.91 255	4.53 260	11.14 274	12.98 283	16.27 273	15.82 289	34.24 264	10.36 267	16.44 284	13.34 287	7.06 259	6.93 265	11.61 256	9.46 245	9.77 241	19.91 250

PSMNet_ROB	31.36 281	48.75 287	16.32 278	64.48 286	46.97 282	60.77 281	61.30 280	19.02 275	20.70 280	27.57 289	24.90 289	41.43 270	42.18 285	83.15 281	13.95 281	4.06 214	17.90 275	5.94 267	42.51 276	15.37 274	11.21 267	9.54 270	57.95 285	14.27 283	29.64 277	19.74 273	29.38 273	17.81 243

STTRV1_RVC		2.31 219	1.06 162	5.61 233	1.39 196	5.42 232	2.59 220	3.68 216	3.77 231	4.47 248	4.40 213	16.44 237	20.14 257	1.02 222	9.83 266	3.26 194	18.06 276	0.81 164		11.45 270	18.05 288	6.27 239		4.23 246	6.12 237	7.90 233	11.99 247	28.90 270

ACVNet_2	32.06 282	47.10 283	20.06 283	67.26 291	49.84 290	64.97 290	85.15 301	28.04 288	14.34 266	14.44 279	8.02 246	51.06 282	30.19 270	92.01 289	8.75 258	2.50 166	19.20 277	5.27 261	50.34 283	16.10 276	8.16 255	5.63 217	57.79 284	13.22 281	36.40 287	13.10 258	24.92 268	31.82 272

IMH-64-1	33.95 284	47.85 284	23.39 285	61.17 278	49.33 288	61.76 283	67.81 283	27.05 282	35.73 284	10.03 267	14.78 271	45.47 275	40.48 281	93.88 292	14.40 282	7.26 264	20.70 278	8.75 275	47.06 279	20.52 281	11.86 272	10.05 272	59.37 290	11.73 277	41.46 290	17.26 269	27.54 269	39.89 283

IMH-64	33.95 284	47.85 284	23.39 285	61.17 278	49.33 288	61.76 283	67.81 283	27.05 282	35.73 284	10.03 267	14.78 271	45.47 275	40.48 281	93.88 292	14.40 282	7.26 264	20.70 278	8.75 275	47.06 279	20.52 281	11.86 272	10.05 272	59.37 290	11.73 277	41.46 290	17.26 269	27.54 269	39.89 283

IMH	35.14 286	49.00 288	23.80 287	61.52 280	49.14 287	63.04 286	67.99 285	27.86 286	38.05 288	11.18 273	14.22 269	49.01 281	53.30 298	93.93 294	14.60 285	7.08 263	21.66 280	9.65 278	47.64 281	22.22 285	11.39 269	9.32 268	59.41 292	12.98 280	40.95 289	19.12 272	29.12 272	41.73 286

WAO-6	36.54 287	46.81 282	19.38 282	60.03 277	52.14 291	58.04 278	63.77 281	27.20 284	42.09 289	33.11 293	17.67 279	42.19 272	50.09 294	89.85 284	29.06 292	18.00 292	22.89 281	12.66 282	41.03 275	25.00 288	19.25 289	17.73 289	34.12 276	17.43 284	42.37 292	25.35 285	36.73 282	42.55 287

LVE	39.30 290	48.25 286	30.12 292	73.97 299	64.66 296	64.57 289	77.85 294	28.17 289	23.72 283	37.91 295	35.79 293	37.41 264	49.58 291	95.15 302	12.46 277	5.89 249	24.18 282	12.87 285	53.55 289	26.04 291	13.99 281	13.05 286	69.20 299	25.62 289	43.97 293	29.71 292	40.99 287	22.41 257

DLNR_Zeroshot_test	22.90 274	78.82 305	7.01 254	99.97 305	0.31 124	0.15 134	98.85 305	3.30 206	0.54 135	3.17 215	2.43 186	5.81 205	0.93 191	21.74 272	96.26 306	100.00 309	24.75 283	22.56 293	22.80 252	1.79 202	8.42 258	6.44 240	0.04 89	0.30 155	2.39 183	4.03 186	2.05 74	3.31 166

TorneroNet	39.82 291	53.94 291	26.20 290	66.81 288	49.07 286	65.07 291	70.90 289	26.31 281	46.32 294	24.07 287	20.96 287	67.36 295	52.11 297	94.83 298	18.77 288	9.35 276	24.89 284	16.30 292	53.07 288	24.04 287	13.64 278	11.04 279	61.85 294	22.68 288	36.84 288	25.85 286	42.63 290	50.33 292

SGM+DAISY	20.91 269	16.10 264	12.43 270	22.81 261	21.80 265	24.45 265	18.63 264	17.89 272	12.77 261	18.42 284	19.55 283	30.39 255	40.48 281	11.67 270	12.56 278	15.10 287	25.73 285	12.69 283	34.93 266	21.56 284	26.12 296	22.15 295	21.16 274	12.73 279	17.44 265	13.30 259	33.35 279	28.26 267

MADNet+	19.30 265	7.92 254	15.32 276	17.51 256	11.42 260	8.09 246	18.41 263	28.03 287	17.21 274	12.46 277	12.08 263	33.63 260	30.37 271	9.62 267	18.64 287	14.89 286	25.78 286	10.10 279	40.05 273	16.50 277	17.34 286	12.76 284	9.48 267	18.60 285	35.02 286	20.22 275	21.19 264	38.41 280

TorneroNet-64	38.80 289	50.14 289	23.16 284	63.45 285	47.59 284	63.57 288	68.85 286	27.44 285	44.99 291	21.03 286	13.47 267	69.75 296	56.51 299	94.74 296	18.85 289	8.54 272	26.03 287	15.59 288	53.93 291	25.94 290	12.81 276	10.53 275	61.35 293	21.98 286	33.37 281	26.73 287	33.93 280	53.30 294

SPS-STEREO	20.13 268	14.92 262	11.88 269	19.84 258	20.39 264	18.24 261	9.27 254	16.06 270	19.74 278	19.91 285	20.06 285	33.66 261	37.68 279	7.23 262	13.17 280	16.66 289	26.75 288	16.01 290	32.30 261	23.65 286	30.25 299	22.84 297	13.67 270	13.47 282	16.56 264	15.26 265	29.55 274	24.45 262
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	42.92 292	51.28 290	31.30 293	76.75 300	64.32 295	79.06 304	83.43 300	42.61 293	43.67 290	35.18 294	22.58 288	60.75 289	56.83 300	94.89 299	13.15 279	4.20 215	27.88 289	12.35 281	63.72 297	28.96 294	9.62 262	7.74 260	59.21 289	22.07 287	48.58 296	35.91 296	53.04 297	29.88 271

WAO-8	44.25 293	56.07 293	34.81 295	70.40 295	61.11 292	71.92 298	71.92 290	43.60 294	48.93 296	32.20 291	26.30 290	67.35 293	49.97 292	91.99 287	26.69 290	19.01 295	29.42 290	13.46 286	51.63 285	37.17 297	16.32 282	10.83 277	44.60 278	27.68 292	53.45 300	35.23 294	47.57 292	55.24 297

Venus	44.25 293	56.07 293	34.81 295	70.38 294	61.11 292	71.92 298	71.92 290	43.60 294	48.93 296	32.20 291	26.30 290	67.35 293	49.97 292	91.99 287	26.69 290	19.01 295	29.42 290	13.46 286	51.63 285	37.17 297	16.32 282	10.83 277	44.60 278	27.68 292	53.45 300	35.23 294	47.57 292	55.24 297

MFMNet_re	16.26 260	13.95 261	7.70 259	24.27 262	9.34 257	33.99 272	17.43 261	12.42 261	19.62 277	10.23 270	13.58 268	39.02 268	13.47 248	1.40 236	10.73 271	10.12 279	29.43 292	12.22 280	31.31 259	10.07 266	17.19 285	9.15 267	8.44 262	9.02 271	8.97 251	5.68 215	24.08 267	36.04 278

DispFullNet	26.27 276	39.81 276	17.89 281	52.75 275	38.74 277	45.03 276	55.21 278	13.74 264	12.89 263	13.75 278	9.88 261	43.75 273	32.46 274	86.51 283	11.01 272	13.68 284	29.48 293	16.23 291	51.78 287	14.64 273	13.87 279	10.46 274	14.59 271	6.22 261	8.62 248	8.03 236	16.08 258	32.10 273

PWCK	38.25 288	63.47 296	23.98 288	73.60 298	41.23 278	60.98 282	51.31 277	54.00 298	35.86 286	26.51 288	39.23 296	62.00 291	46.09 287	26.43 274	14.46 284	9.53 277	30.80 294	12.71 284	83.96 303	28.46 293	23.42 294	13.60 288	47.98 280	30.51 294	34.48 284	27.91 288	31.53 275	38.61 281

UNDER WATER	52.38 296	65.77 299	42.25 298	77.68 301	67.77 298	74.59 301	85.69 303	61.52 301	50.72 298	41.81 297	48.33 297	74.09 299	57.87 301	94.82 297	34.80 296	18.86 294	33.89 295	24.15 294	57.03 293	29.54 295	19.73 290	18.75 290	69.48 300	49.19 302	52.93 299	49.45 299	44.09 291	69.45 304

notaker	49.83 295	63.78 297	33.18 294	70.81 296	66.40 297	70.73 297	78.98 296	45.33 296	64.15 300	43.75 298	59.49 300	60.26 287	51.62 296	93.99 295	46.45 298	31.86 297	34.38 296	24.64 295	65.77 299	41.22 299	24.40 295	24.26 299	68.58 298	39.92 298	26.43 273	29.62 291	38.96 284	46.51 288

UNDER WATER-64	53.24 298	62.47 295	43.72 300	79.20 302	70.94 300	76.00 302	87.61 304	65.70 302	45.62 292	52.26 301	61.76 301	72.47 298	58.44 302	94.91 301	30.75 293	17.95 291	34.62 297	25.80 296	53.84 290	26.41 292	19.77 291	21.35 293	75.52 303	44.10 299	50.84 298	55.27 301	40.93 286	69.21 303

JetBlue	32.19 283	30.24 273	35.83 297	39.74 272	34.14 274	43.67 275	35.54 273	29.41 291	45.70 293	14.86 281	8.65 252	79.62 302	19.51 256	25.38 273	15.92 286	16.55 288	38.70 298	25.92 297	35.72 267	25.05 289	29.56 298	23.18 298	32.21 275	26.78 291	30.47 279	28.96 290	48.44 294	49.33 291

KSHMR	56.45 299	73.76 303	53.18 302	81.77 303	70.47 299	77.94 303	83.01 299	67.07 304	54.37 299	56.94 302	54.51 299	61.36 290	46.54 288	94.90 300	59.43 301	44.62 300	39.11 299	36.00 300	64.69 298	47.55 300	28.73 297	19.90 292	65.78 297	55.97 304	49.71 297	33.30 293	50.13 295	53.27 293

ktn	52.79 297	63.82 298	30.11 291	66.93 290	72.48 302	66.28 293	78.41 295	39.02 292	71.70 302	45.89 300	67.47 302	52.57 284	45.22 286	95.33 303	48.59 299	35.19 298	41.05 300	31.49 299	60.62 295	36.06 296	32.70 301	35.82 301	63.06 295	38.69 296	45.38 295	41.08 298	57.93 300	62.41 300

HanzoNet	60.55 302	68.65 300	42.85 299	71.08 297	71.43 301	71.96 300	79.15 297	59.75 300	75.19 303	45.14 299	74.83 304	74.50 301	63.75 303	96.51 304	43.02 297	39.58 299	52.48 301	47.20 302	75.57 301	51.40 301	44.83 302	44.21 302	72.81 301	39.33 297	54.31 302	50.20 300	60.45 301	64.70 302

DPSimNet_ROB	58.77 300	55.98 292	59.21 303	62.88 283	73.92 303	60.20 280	64.84 282	28.34 290	91.63 305	80.59 303	52.65 298	74.49 300	47.24 289	90.64 285	55.91 300	45.99 301	54.62 302	42.30 301	68.03 300	59.25 303	51.18 303	59.54 303	44.54 277	45.19 300	44.85 294	61.56 302	56.15 299	55.05 296

JetRed	62.68 303	71.30 301	68.71 304	66.70 287	63.10 294	69.94 296	74.63 292	66.20 303	66.87 301	41.55 296	36.99 294	80.77 304	12.41 245	62.44 277	66.90 302	66.45 302	65.00 303	75.57 306	62.84 296	53.56 302	77.95 304	72.78 304	73.29 302	48.99 301	55.75 303	62.99 303	66.04 303	62.58 301

LRCNet_RVC	60.25 301	73.90 304	44.96 301	94.13 304	95.20 305	91.02 305	85.32 302	54.56 299	36.51 287	98.66 305	73.01 303	91.80 307	67.46 304	96.60 305	33.95 295	18.60 293	69.32 304	51.86 303	94.53 304	64.28 304	31.29 300	22.24 296	94.67 304	54.29 303	19.85 269	10.16 251	33.16 277	25.34 264

MADNet++	76.54 304	72.15 302	83.11 306	61.53 281	81.21 304	58.42 279	69.47 287	68.24 305	78.58 304	85.63 304	92.37 305	80.60 303	85.04 305	36.71 275	81.19 304	89.82 304	88.15 305	69.64 304	82.54 302	91.39 305	92.32 305	93.48 306	65.75 296	90.26 306	59.09 304	74.29 304	74.25 304	61.32 299

PML	96.14 305	100.00 309	82.26 305	100.00 306	100.00 307	100.00 309	99.16 308	100.00 310	98.98 307	100.00 308	95.95 306	99.91 311	100.00 310	98.52 306	94.87 305	92.63 305	90.73 306	73.63 305	100.00 308	98.25 307	92.56 306	85.93 305	97.80 305	98.67 308	96.15 309	99.98 309	100.00 309	99.92 309

MEDIAN_ROB	97.56 306	99.08 306	98.39 307	100.00 306	99.99 306	100.00 309	100.00 309	99.49 308	98.31 306	100.00 308	99.95 309	97.97 308	96.05 306	99.97 307	99.41 307	98.43 306	98.53 307	98.66 307	99.88 307	97.95 306	93.38 307	96.45 308	100.00 307	97.23 307	86.96 306	92.33 306	89.80 306	95.90 307

DPSMNet_ROB	99.53 310	99.78 308	100.00 310	100.00 306	100.00 307	100.00 309	100.00 309	99.17 306	100.00 309	99.31 306	99.63 307	91.42 306	99.14 308	100.00 308	99.94 310	100.00 309	99.82 308	99.99 309	99.62 306	99.99 308	99.79 310	99.66 310	100.00 307	100.00 310	100.00 310	100.00 310	100.00 309	100.00 310

DGTPSM_ROB	99.52 309	99.77 307	100.00 310	100.00 306	100.00 307	100.00 309	100.00 309	99.17 306	100.00 309	99.31 306	99.64 308	91.36 305	99.13 307	100.00 308	99.94 310	100.00 309	99.82 308	99.99 309	99.53 305	99.99 308	99.80 311	99.66 310	100.00 307	100.00 310	100.00 310	100.00 310	100.00 309	100.00 310

HaxPig	98.97 308	100.00 309	98.94 308	100.00 306	100.00 307	99.99 308	100.00 309	99.99 309	99.97 308	100.00 308	99.99 310	100.00 312	99.95 309	100.00 308	99.56 308	99.43 307	99.97 310	99.57 308	100.00 308	100.00 310	97.25 308	96.32 307	99.99 306	99.98 309	89.17 307	99.51 308	94.19 307	98.51 308

CasAABBNet	100.00 313	100.00 309	100.00 310	100.00 306	100.00 307	100.00 309	100.00 309	100.00 310	100.00 309	100.00 308	100.00 311	100.00 312	100.00 310	100.00 308	100.00 312	100.00 309	100.00 311	100.00 311	100.00 308	100.00 310	100.00 312	100.00 312	100.00 307	100.00 310	100.00 310	100.00 310	100.00 309	100.00 310

DPSM_ROB	99.92 311	100.00 309	100.00 310	100.00 306	100.00 307	98.97 306	98.99 306	100.00 310	100.00 309	100.00 308	100.00 311	99.90 309	100.00 310	100.00 308	100.00 312	100.00 309	100.00 311	100.00 311	100.00 308	100.00 310	100.00 312	100.00 312	100.00 307	100.00 310	100.00 310	100.00 310	100.00 309	100.00 310

DPSM	99.92 311	100.00 309	100.00 310	100.00 306	100.00 307	98.97 306	98.99 306	100.00 310	100.00 309	100.00 308	100.00 311	99.90 309	100.00 310	100.00 308	100.00 312	100.00 309	100.00 311	100.00 311	100.00 308	100.00 310	100.00 312	100.00 312	100.00 307	100.00 310	100.00 310	100.00 310	100.00 309	100.00 310

AVERAGE_ROB	98.95 307	100.00 309	99.79 309	100.00 306	100.00 307	100.00 309	100.00 309	100.00 310	100.00 309	100.00 308	100.00 311	100.00 312	100.00 310	100.00 308	99.77 309	99.85 308	100.00 311	100.00 311	100.00 308	100.00 310	98.12 309	99.51 309	100.00 307	100.00 310	93.43 308	93.75 307	94.35 308	93.16 306

ASD4																								86.17 305

Low-res two-view benchmark