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

CoSv	0.09 1	0.11 18	0.07 10	0.05 4	0.04 2	0.09 14	0.04 13	0.08 9	0.06 6	0.06 7	0.03 3	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.29 4	0.30 28	0.11 5	0.07 2	0.13 7	0.06 1	0.12 7	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.11 18	0.07 3	0.10 4	0.06 2

CroCo-Stereo	0.12 10	0.07 4	0.04 1	0.05 4	0.05 8	0.04 1	0.02 1	0.08 9	0.06 6	0.06 7	0.02 1	0.10 5	0.06 13	0.07 15	0.85 99	0.38 61	0.11 5	0.09 9	0.16 18	0.06 1	0.22 28	0.18 20	0.04 6	0.05 7	0.10 13	0.09 9	0.11 6	0.07 8
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	0.10 4	0.07 4	0.09 17	0.06 9	0.04 2	0.10 18	0.32 179	0.07 5	0.04 1	0.04 1	0.11 36	0.07 1	0.03 1	0.20 99	0.33 5	0.21 4	0.11 5	0.08 5	0.11 3	0.07 3	0.10 2	0.08 1	0.08 29	0.05 7	0.10 13	0.06 1	0.10 4	0.06 2

CroCo-Stereo Lap2	0.12 10	0.07 4	0.05 4	0.05 4	0.06 10	0.04 1	0.03 4	0.08 9	0.06 6	0.11 25	0.03 3	0.12 12	0.06 13	0.08 18	0.59 28	0.36 55	0.11 5	0.10 13	0.12 5	0.07 3	0.25 34	0.17 17	0.04 6	0.07 18	0.11 18	0.11 17	0.11 6	0.08 14

LG-Stereo	0.13 13	0.07 4	0.05 4	0.06 9	0.06 10	0.21 113	0.03 4	0.09 18	0.08 22	0.09 19	0.32 152	0.16 27	0.05 6	0.06 11	0.67 43	0.31 32	0.11 5	0.09 9	0.18 26	0.08 5	0.14 10	0.12 6	0.03 1	0.04 1	0.08 4	0.12 21	0.11 6	0.07 8

RAStereo	0.16 24	0.12 21	0.08 13	0.06 9	0.08 24	0.06 6	0.04 13	0.10 21	0.07 15	0.20 46	0.04 6	0.14 23	0.06 13	0.09 22	0.96 121	0.35 50	0.18 31	0.13 22	0.20 29	0.08 5	0.46 80	0.23 28	0.05 14	0.06 14	0.13 24	0.11 17	0.12 11	0.11 26

IGEV-Stereo++	0.15 19	0.10 15	0.06 7	0.07 16	0.07 16	0.09 14	0.03 4	0.07 5	0.07 15	0.06 7	0.09 24	0.15 24	0.07 20	0.14 47	0.48 14	0.26 15	0.11 5	0.10 13	0.17 20	0.09 7	0.15 11	1.09 140	0.05 14	0.05 7	0.08 4	0.09 9	0.18 27	0.08 14

Occ-G	0.15 19	0.13 26	0.10 25	0.09 26	0.08 24	0.12 43	0.04 13	0.08 9	0.06 6	0.05 2	0.10 28	0.10 5	0.06 13	0.06 11	0.49 15	0.31 32	0.13 18	0.13 22	0.84 182	0.09 7	0.21 27	0.20 24	0.06 19	0.07 18	0.10 13	0.08 6	0.18 27	0.09 20

U	0.14 16	0.09 10	0.05 4	0.05 4	0.06 10	0.04 1	0.02 1	0.09 18	0.06 6	0.09 19	0.02 1	0.12 12	0.10 34	0.07 15	0.77 64	0.44 89	0.15 22	0.11 18	0.15 17	0.09 7	0.27 40	0.26 30	0.03 1	0.06 14	0.13 24	0.10 14	0.11 6	0.09 20

StereoVision	0.13 13	0.10 15	0.07 10	0.06 9	0.07 16	0.07 9	0.07 36	0.10 21	0.13 47	0.09 19	0.07 12	0.16 27	0.07 20	0.11 29	0.56 22	0.29 24	0.14 20	0.13 22	0.17 20	0.09 7	0.18 20	0.15 12	0.04 6	0.08 24	0.15 36	0.13 28	0.19 32	0.15 36

RYNet	0.49 160	0.11 18	0.10 25	0.08 21	0.09 29	0.10 18	0.06 28	0.13 27	0.18 97	0.10 24	0.10 28	0.13 17	0.08 24	0.08 18	9.58 300	0.37 59	0.14 20	0.22 73	0.17 20	0.09 7	0.19 23	0.12 6	0.15 125	0.09 28	0.14 29	0.33 143	0.24 46	0.13 29

DEFOM-Stereo	0.14 16	0.12 21	0.09 17	0.08 21	0.08 24	0.11 28	0.04 13	0.10 21	0.07 15	0.08 16	0.10 28	0.12 12	0.06 13	0.07 15	0.51 18	0.29 24	0.17 29	0.14 26	0.17 20	0.10 12	0.32 51	0.16 15	0.08 29	0.07 18	0.12 22	0.13 28	0.25 50	0.13 29

RAFT + AFF	0.42 127	0.12 21	0.09 17	0.13 51	0.07 16	0.11 28	0.06 28	0.17 35	0.10 29	0.19 43	0.10 28	0.28 79	0.08 24	0.11 29	7.47 285	0.33 41	0.20 39	0.11 18	0.33 63	0.10 12	0.39 67	0.16 15	0.07 24	0.09 28	0.16 44	0.11 17	0.13 12	0.09 20

TDLM	0.13 13	0.14 30	0.13 48	0.10 30	0.12 45	0.11 28	0.10 63	0.14 29	0.10 29	0.09 19	0.16 70	0.17 32	0.10 34	0.09 22	0.28 3	0.19 3	0.15 22	0.14 26	0.13 7	0.10 12	0.15 11	0.11 4	0.09 40	0.10 33	0.11 18	0.10 14	0.15 20	0.15 36

AIO_rvc	0.34 84	0.17 38	0.12 37	0.10 30	0.09 29	0.38 201	0.11 70	0.17 35	0.11 36	0.15 32	0.07 12	0.17 32	0.10 34	0.14 47	1.81 177	1.13 229	0.16 24	0.45 216	0.34 67	0.11 15	0.26 37	2.17 272	0.17 141	0.07 18	0.14 29	0.16 36	0.16 22	0.10 23

RSM++	0.12 10	0.10 15	0.09 17	0.08 21	0.07 16	0.10 18	0.04 13	0.08 9	0.07 15	0.06 7	0.07 12	0.13 17	0.07 20	0.04 1	0.50 16	0.26 15	0.12 12	0.11 18	0.14 14	0.11 15	0.20 25	0.14 10	0.06 19	0.10 33	0.11 18	0.09 9	0.13 12	0.08 14

RSM	0.11 6	0.09 10	0.09 17	0.07 16	0.06 10	0.14 56	0.03 4	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.07 12	0.13 17	0.06 13	0.04 1	0.51 18	0.26 15	0.10 3	0.10 13	0.14 14	0.11 15	0.17 16	0.13 9	0.04 6	0.06 14	0.09 9	0.11 17	0.13 12	0.07 8

test_5	0.22 37	0.19 60	0.11 30	0.11 38	0.07 16	0.21 113	0.07 36	0.32 118	0.10 29	0.17 39	0.21 90	0.24 54	0.21 106	0.08 18	0.97 124	0.46 105	0.16 24	0.15 32	0.26 41	0.11 15	0.23 32	0.46 51	0.06 19	0.12 47	0.16 44	0.17 39	0.33 68	0.20 56

GANet	0.19 31	0.17 38	0.16 80	0.16 81	0.16 81	0.21 113	0.14 109	0.20 45	0.13 47	0.15 32	0.20 85	0.37 135	0.10 34	0.14 47	0.42 9	0.22 6	0.40 153	0.20 56	0.17 20	0.11 15	0.22 28	0.14 10	0.12 78	0.12 47	0.15 36	0.13 28	0.20 35	0.17 46

DFGA-Net	0.18 29	0.17 38	0.10 25	0.13 51	0.08 24	0.10 18	0.08 42	0.19 41	0.10 29	0.28 74	0.11 36	0.18 34	0.09 28	0.13 38	0.68 48	0.27 19	0.20 39	0.15 32	0.28 49	0.12 20	0.22 28	0.17 17	0.08 29	0.12 47	0.15 36	0.12 21	0.35 80	0.14 34

GREAT-IGEV	0.17 27	0.09 10	0.08 13	0.05 4	0.04 2	0.24 136	0.03 4	0.08 9	0.10 29	0.06 7	0.06 9	0.15 24	0.05 6	0.06 11	0.84 89	0.30 28	0.12 12	0.09 9	0.13 7	0.12 20	0.11 3	1.21 161	0.06 19	0.12 47	0.08 4	0.08 6	0.17 25	0.06 2

AIO_test	0.48 158	0.19 60	0.13 48	0.14 64	0.10 33	0.38 201	0.28 170	0.19 41	0.13 47	0.17 39	0.10 28	0.18 34	0.09 28	0.11 29	2.64 210	2.40 291	0.22 43	0.22 73	0.32 60	0.12 20	0.29 44	2.50 292	0.15 125	0.08 24	0.16 44	1.42 266	0.21 38	0.10 23

AIO-Stereo	0.11 6	0.09 10	0.09 17	0.08 21	0.06 10	0.12 43	0.03 4	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.06 9	0.12 12	0.05 6	0.05 8	0.46 13	0.34 47	0.22 43	0.10 13	0.21 32	0.12 20	0.13 8	0.12 6	0.04 6	0.05 7	0.08 4	0.10 14	0.13 12	0.06 2

plain	0.21 34	0.20 75	0.12 37	0.11 38	0.14 59	0.10 18	0.06 28	0.22 51	0.11 36	0.23 50	0.08 18	0.22 49	0.11 40	0.17 71	0.66 40	0.45 98	0.25 61	0.20 56	0.26 41	0.12 20	0.46 80	0.42 45	0.07 24	0.14 79	0.17 49	0.17 39	0.19 32	0.21 65

MaDis-Stereo	0.19 31	0.16 36	0.11 30	0.07 16	0.10 33	0.06 6	0.06 28	0.12 25	0.10 29	0.19 43	0.08 18	0.19 37	0.08 24	0.14 47	0.52 20	0.39 65	0.24 55	0.18 46	0.30 51	0.12 20	0.46 80	0.36 40	0.07 24	0.10 33	0.19 64	0.23 73	0.20 35	0.25 86

iRaftStereo_RVC	0.16 24	0.15 32	0.11 30	0.10 30	0.10 33	0.09 14	0.05 21	0.17 35	0.09 24	0.15 32	0.15 60	0.18 34	0.09 28	0.18 88	0.38 7	0.28 22	0.20 39	0.14 26	0.19 27	0.12 20	0.34 56	0.30 34	0.07 24	0.09 28	0.14 29	0.12 21	0.18 27	0.13 29

AFF-stereo	0.22 37	0.19 60	0.15 72	0.14 64	0.12 45	0.14 56	0.06 28	0.24 64	0.13 47	0.29 81	0.12 42	0.24 54	0.10 34	0.08 18	0.60 30	0.38 61	0.18 31	0.19 51	0.48 100	0.12 20	0.28 41	0.56 61	0.08 29	0.10 33	0.19 64	0.18 53	0.43 131	0.16 40

delet	0.15 19	0.14 30	0.12 37	0.12 43	0.12 45	0.13 48	0.09 52	0.12 25	0.09 24	0.15 32	0.11 36	0.16 27	0.09 28	0.11 29	0.57 24	0.23 9	0.16 24	0.13 22	0.13 7	0.12 20	0.17 16	0.29 32	0.09 40	0.10 33	0.13 24	0.12 21	0.20 35	0.13 29

AIO-test2	0.10 4	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 24	0.08 11	0.05 21	0.06 3	0.07 15	0.05 2	0.08 18	0.10 5	0.05 6	0.04 1	0.58 27	0.15 1	0.09 1	0.07 2	0.09 1	0.13 29	0.11 3	0.19 22	0.03 1	0.08 24	0.09 9	0.07 3	0.06 1	0.06 2

MIF-Stereo (partial)	0.23 39	0.20 75	0.12 37	0.10 30	0.12 45	0.10 18	0.07 36	0.17 35	0.14 55	0.18 41	0.10 28	0.20 41	0.11 40	0.17 71	1.11 144	0.44 89	0.25 61	0.21 65	0.26 41	0.13 29	0.49 90	0.32 35	0.08 29	0.14 79	0.17 49	0.17 39	0.38 100	0.20 56

UniTT-Stereo	0.24 42	0.15 32	0.11 30	0.09 26	0.11 39	0.09 14	0.05 21	0.16 32	0.11 36	0.21 47	0.09 24	0.19 37	0.15 62	0.27 136	1.23 150	0.46 105	0.23 46	0.18 46	0.63 152	0.13 29	0.53 106	0.37 41	0.10 49	0.12 47	0.17 49	0.23 73	0.15 20	0.17 46

HCRNet	0.34 84	0.24 140	0.13 48	0.26 168	0.11 39	0.18 92	0.13 99	0.20 45	0.09 24	0.54 209	0.20 85	0.29 89	0.10 34	0.13 38	3.96 241	0.29 24	0.21 42	0.15 32	0.25 36	0.13 29	0.25 34	0.40 44	0.13 97	0.10 33	0.13 24	0.14 32	0.36 91	0.15 36

ARAFT	0.27 52	0.17 38	0.12 37	0.15 71	0.12 45	0.12 43	0.06 28	0.20 45	0.13 47	0.36 148	0.15 60	0.29 89	0.11 40	0.27 136	0.88 111	0.39 65	0.27 73	0.24 96	0.52 125	0.13 29	0.50 96	0.90 114	0.09 40	0.11 42	0.21 73	0.14 32	0.38 100	0.18 50

CVANet_RVC	0.18 29	0.18 48	0.18 97	0.20 122	0.15 71	0.17 84	0.13 99	0.23 56	0.11 36	0.14 30	0.22 98	0.20 41	0.12 46	0.48 225	0.35 6	0.21 4	0.17 29	0.16 36	0.16 18	0.13 29	0.18 20	0.15 12	0.10 49	0.12 47	0.14 29	0.12 21	0.19 32	0.16 40

RAFT+CT+SA	0.25 44	0.21 86	0.13 48	0.13 51	0.09 29	0.10 18	0.08 42	0.32 118	0.13 47	0.24 57	0.10 28	0.26 68	0.21 106	0.09 22	0.98 125	0.58 143	0.18 31	0.16 36	0.40 84	0.14 35	0.33 54	0.72 92	0.07 24	0.12 47	0.19 64	0.17 39	0.32 63	0.20 56

AASNet	0.20 33	0.17 38	0.13 48	0.14 64	0.15 71	0.15 63	0.13 99	0.17 35	0.09 24	0.15 32	0.15 60	0.16 27	0.09 28	0.14 47	1.03 130	0.22 6	0.18 31	0.16 36	0.17 20	0.14 35	0.17 16	0.76 97	0.10 49	0.11 42	0.15 36	0.13 28	0.17 25	0.12 27

MMNet	0.24 42	0.15 32	0.12 37	0.13 51	0.13 54	0.13 48	0.10 63	0.16 32	0.12 42	0.13 27	0.14 57	0.19 37	0.09 28	0.18 88	2.14 194	0.25 12	0.18 31	0.16 36	0.20 29	0.14 35	0.20 25	0.37 41	0.10 49	0.12 47	0.15 36	0.15 34	0.28 60	0.16 40

TestStereo1	0.27 52	0.22 103	0.12 37	0.12 43	0.12 45	0.11 28	0.09 52	0.24 64	0.15 63	0.24 57	0.12 42	0.34 125	0.23 118	0.14 47	1.09 138	0.44 89	0.24 55	0.17 41	0.51 117	0.15 38	0.35 61	0.79 103	0.08 29	0.12 47	0.22 77	0.24 85	0.49 150	0.23 75

SA-5K	0.27 52	0.22 103	0.12 37	0.12 43	0.12 45	0.11 28	0.09 52	0.24 64	0.15 63	0.24 57	0.12 42	0.34 125	0.23 118	0.14 47	1.09 138	0.44 89	0.24 55	0.17 41	0.51 117	0.15 38	0.35 61	0.79 103	0.08 29	0.12 47	0.22 77	0.24 85	0.49 150	0.23 75

DMCA	0.26 48	0.17 38	0.16 80	0.13 51	0.14 59	0.13 48	0.11 70	0.18 40	0.15 63	0.19 43	0.18 72	0.28 79	0.12 46	0.15 58	1.79 175	0.60 148	0.32 113	0.46 220	0.24 34	0.15 38	0.26 37	0.21 25	0.13 97	0.12 47	0.17 49	0.17 39	0.21 38	0.17 46

AANet_RVC	0.16 24	0.13 26	0.13 48	0.10 30	0.15 71	0.08 11	0.13 99	0.14 29	0.15 63	0.13 27	0.13 48	0.13 17	0.11 40	0.10 25	0.42 9	0.24 10	0.16 24	0.16 36	0.20 29	0.15 38	0.15 11	0.17 17	0.11 67	0.11 42	0.16 44	0.17 39	0.22 42	0.24 80

Pointernet	0.09 1	0.06 1	0.06 7	0.04 1	0.03 1	0.07 9	0.31 176	0.06 3	0.04 1	0.05 2	0.06 9	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 2	0.33 41	0.09 1	0.06 1	0.09 1	0.16 42	0.09 1	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.07 1	0.06 1	0.13 12	0.08 14

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 44	0.20 75	0.18 97	0.15 71	0.17 100	0.13 48	0.10 63	0.29 88	0.15 63	0.33 123	0.15 60	0.31 108	0.22 111	0.14 47	0.66 40	0.37 59	0.22 43	0.15 32	0.50 114	0.16 42	0.32 51	0.59 71	0.10 49	0.13 67	0.24 87	0.19 58	0.47 145	0.20 56

RASNet	0.29 60	0.21 86	0.21 137	0.19 112	0.18 109	0.18 92	0.14 109	0.31 104	0.18 97	0.32 115	0.20 85	0.26 68	0.18 84	0.17 71	0.86 102	0.66 164	0.25 61	0.19 51	0.26 41	0.16 42	0.65 130	0.61 76	0.11 67	0.21 159	0.21 73	0.22 65	0.45 138	0.30 110

LL-Strereo2	0.28 56	0.17 38	0.14 66	0.12 43	0.11 39	0.10 18	0.06 28	0.29 88	0.16 70	0.30 88	0.14 57	0.22 49	0.11 40	0.34 181	0.56 22	0.42 77	0.23 46	0.17 41	0.39 79	0.17 45	0.70 137	1.53 208	0.10 49	0.11 42	0.24 87	0.17 39	0.25 50	0.17 46

FINET	0.28 56	0.21 86	0.21 137	0.21 130	0.17 100	0.17 84	0.18 138	0.23 56	0.19 105	0.23 50	0.48 188	0.28 79	0.17 75	0.17 71	0.57 24	0.33 41	0.25 61	0.18 46	0.38 78	0.17 45	0.30 47	0.22 27	0.15 125	0.17 114	0.42 191	0.96 249	0.27 57	0.21 65

HITNet	0.31 71	0.18 48	0.15 72	0.17 95	0.15 71	0.14 56	0.10 63	0.29 88	0.19 105	0.30 88	0.20 85	0.28 79	0.18 84	0.29 153	1.30 153	0.42 77	0.27 73	0.20 56	0.37 74	0.17 45	0.64 129	0.99 127	0.12 78	0.15 87	0.19 64	0.19 58	0.39 104	0.26 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
G2L-Stereo	0.34 84	0.22 103	0.16 80	0.18 105	0.22 148	0.16 74	0.14 109	0.27 74	0.16 70	0.30 88	0.25 109	0.26 68	0.22 111	0.30 159	2.53 207	0.31 32	0.27 73	0.20 56	0.33 63	0.18 48	0.40 69	0.54 58	0.16 134	0.15 87	0.24 87	0.26 107	0.41 112	0.24 80

MGS-Stereo	0.36 102	0.22 103	0.14 66	0.13 51	0.13 54	0.11 28	0.10 63	0.21 49	0.12 42	0.18 41	0.13 48	0.21 44	0.16 66	0.13 38	4.38 247	0.33 41	0.26 68	0.22 73	0.31 57	0.18 48	0.38 65	0.70 88	0.11 67	0.13 67	0.19 64	0.17 39	0.26 55	0.21 65

TESTraft	0.26 48	0.21 86	0.13 48	0.11 38	0.11 39	0.10 18	0.09 52	0.24 64	0.15 63	0.24 57	0.12 42	0.28 79	0.23 118	0.15 58	1.11 144	0.42 77	0.23 46	0.17 41	0.49 108	0.18 48	0.34 56	0.50 55	0.09 40	0.12 47	0.22 77	0.25 102	0.48 148	0.23 75

RAFT_CTSACE	0.21 34	0.20 75	0.13 48	0.12 43	0.10 33	0.14 56	0.08 42	0.24 64	0.10 29	0.26 68	0.10 28	0.21 44	0.18 84	0.11 29	0.57 24	0.35 50	0.19 37	0.14 26	0.26 41	0.18 48	0.31 49	0.70 88	0.08 29	0.10 33	0.27 112	0.17 39	0.33 68	0.16 40

TestStereo	0.28 56	0.25 152	0.20 122	0.21 130	0.15 71	0.21 113	0.13 99	0.35 144	0.18 97	0.38 164	0.18 72	0.33 119	0.16 66	0.13 38	1.02 129	0.27 19	0.34 125	0.18 46	0.42 87	0.18 48	0.46 80	0.35 38	0.13 97	0.17 114	0.27 112	0.22 65	0.34 77	0.26 92

UPFNet	0.25 44	0.18 48	0.19 108	0.17 95	0.18 109	0.19 99	0.14 109	0.22 51	0.16 70	0.23 50	0.18 72	0.21 44	0.13 52	0.26 130	1.51 165	0.28 22	0.23 46	0.21 65	0.25 36	0.18 48	0.22 28	0.35 38	0.13 97	0.15 87	0.18 56	0.18 53	0.39 104	0.18 50

iResNet_ROB	0.34 84	0.23 125	0.20 122	0.22 140	0.19 118	0.21 113	0.16 127	0.49 221	0.18 97	0.36 148	0.24 105	0.27 74	0.29 150	0.22 103	1.33 155	0.45 98	0.30 103	0.24 96	0.64 154	0.18 48	0.68 133	0.55 60	0.14 109	0.21 159	0.26 103	0.25 102	0.49 150	0.30 110

coex_refinement	0.40 123	0.25 152	0.18 97	0.19 112	0.21 133	0.20 107	0.14 109	0.27 74	0.26 158	0.27 71	0.27 125	0.28 79	0.14 55	0.25 125	3.44 233	0.47 108	0.28 84	0.21 65	0.62 148	0.19 55	0.56 112	0.54 58	0.15 125	0.17 114	0.26 103	0.25 102	0.42 122	0.33 129

AEACV	0.25 44	0.17 38	0.11 30	0.09 26	0.07 16	0.15 63	0.04 13	0.08 9	0.06 6	0.07 13	0.07 12	0.13 17	0.08 24	0.12 37	1.39 162	0.79 193	0.16 24	0.14 26	0.25 36	0.19 55	0.24 33	1.00 129	0.10 49	0.07 18	0.10 13	0.95 248	0.14 18	0.08 14

Sa-1000	0.33 78	0.21 86	0.14 66	0.15 71	0.16 81	0.15 63	0.08 42	0.36 161	0.17 88	0.31 102	0.15 60	0.41 158	0.18 84	0.25 125	0.82 86	0.48 112	0.32 113	0.33 157	0.65 155	0.19 55	0.65 130	1.11 146	0.09 40	0.17 114	0.33 150	0.29 124	0.51 158	0.27 98

IPLGR_C	0.34 84	0.19 60	0.19 108	0.16 81	0.16 81	0.16 74	0.25 162	0.32 118	0.26 158	0.30 88	0.32 152	0.30 101	0.17 75	0.37 193	0.79 68	0.40 70	0.33 121	0.20 56	0.51 117	0.19 55	0.49 90	1.39 184	0.12 78	0.15 87	0.50 213	0.17 39	0.58 181	0.20 56

raftrobust	0.31 71	0.20 75	0.20 122	0.18 105	0.18 109	0.12 43	0.09 52	0.35 144	0.15 63	0.34 126	0.21 90	0.27 74	0.14 55	0.39 205	0.70 51	0.54 134	0.27 73	0.21 65	0.75 170	0.19 55	0.59 120	1.07 138	0.19 160	0.14 79	0.26 103	0.24 85	0.27 57	0.24 80

CFNet_pseudo	0.47 151	0.23 125	0.23 152	0.27 170	0.25 163	0.23 129	0.17 133	0.31 104	0.19 105	0.37 155	0.29 139	0.38 138	0.27 141	0.23 111	4.35 246	0.44 89	0.28 84	0.23 85	1.00 196	0.19 55	0.46 80	0.59 71	0.40 233	0.18 127	0.27 112	0.28 113	0.36 91	0.35 143

CFNet	0.29 60	0.23 125	0.19 108	0.25 158	0.22 148	0.19 99	0.15 121	0.30 94	0.17 88	0.28 74	0.23 102	0.37 135	0.19 95	0.22 103	1.38 161	0.25 12	0.26 68	0.21 65	0.27 48	0.19 55	0.31 49	0.45 49	0.12 78	0.17 114	0.28 121	0.24 85	0.37 95	0.31 118

LGtest1	0.21 34	0.15 32	0.12 37	0.10 30	0.14 59	0.35 190	0.05 21	0.14 29	0.13 47	0.12 26	0.34 161	0.16 27	0.13 52	0.10 25	0.74 54	0.48 112	0.23 46	0.23 85	0.25 36	0.20 62	0.29 44	0.44 47	0.08 29	0.10 33	0.14 29	0.12 21	0.18 27	0.15 36

MM-Stereo_test3	0.09 1	0.08 9	0.04 1	0.06 9	0.04 2	0.05 4	0.03 4	0.10 21	0.07 15	0.07 13	0.04 6	0.09 4	0.04 2	0.04 1	0.23 1	0.30 28	0.12 12	0.07 2	0.12 5	0.20 62	0.11 3	0.11 4	0.05 14	0.04 1	0.07 1	0.08 6	0.16 22	0.07 8

HUF	0.50 161	0.17 38	0.13 48	0.11 38	0.12 45	0.40 211	0.11 70	0.22 51	0.11 36	0.22 48	0.09 24	0.19 37	0.19 95	0.11 29	3.00 221	2.86 300	0.70 240	0.49 231	0.61 147	0.20 62	0.53 106	1.85 237	0.28 202	0.18 127	0.15 36	0.18 53	0.18 27	0.13 29

AIO-test1	0.11 6	0.06 1	0.06 7	0.04 1	0.07 16	0.08 11	0.03 4	0.09 18	0.08 22	0.08 16	0.07 12	0.10 5	0.05 6	0.06 11	0.42 9	0.22 6	0.10 3	0.08 5	0.11 3	0.20 62	0.11 3	0.47 52	0.04 6	0.04 1	0.07 1	0.07 3	0.07 2	0.06 2

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 60	0.16 36	0.16 80	0.15 71	0.13 54	0.14 56	0.08 42	0.29 88	0.23 137	0.28 74	0.29 139	0.26 68	0.17 75	0.17 71	0.79 68	0.54 134	0.27 73	0.24 96	0.32 60	0.20 62	0.42 74	1.19 158	0.10 49	0.13 67	0.23 80	0.33 143	0.21 38	0.28 100

MIM_Stereo	0.26 48	0.18 48	0.14 66	0.15 71	0.14 59	0.24 136	0.07 36	0.27 74	0.11 36	0.24 57	0.12 42	0.20 41	0.12 46	0.17 71	0.85 99	0.44 89	0.24 55	0.19 51	0.54 129	0.20 62	0.46 80	0.70 88	0.08 29	0.12 47	0.17 49	0.29 124	0.34 77	0.16 40

IER	0.35 95	0.19 60	0.16 80	0.17 95	0.16 81	0.17 84	0.12 80	0.23 56	0.14 55	0.28 74	0.25 109	0.31 108	0.14 55	0.23 111	3.85 240	0.29 24	0.25 61	0.20 56	0.24 34	0.20 62	0.28 41	0.21 25	0.18 152	0.14 79	0.19 64	0.24 85	0.38 100	0.25 86

CIPLG	0.34 84	0.19 60	0.19 108	0.16 81	0.16 81	0.16 74	0.24 153	0.32 118	0.26 158	0.30 88	0.31 145	0.31 108	0.16 66	0.38 199	0.86 102	0.40 70	0.34 125	0.20 56	0.50 114	0.20 62	0.49 90	1.39 184	0.11 67	0.15 87	0.53 217	0.17 39	0.57 177	0.20 56

ACRE	0.35 95	0.19 60	0.18 97	0.16 81	0.16 81	0.16 74	0.24 153	0.32 118	0.25 150	0.30 88	0.43 177	0.31 108	0.17 75	0.38 199	0.81 73	0.40 70	0.34 125	0.20 56	0.51 117	0.20 62	0.50 96	1.39 184	0.12 78	0.15 87	0.51 215	0.17 39	0.57 177	0.20 56

ADLNet	0.53 167	0.26 169	0.18 97	0.21 130	0.21 133	0.23 129	0.19 145	0.30 94	0.17 88	0.23 50	0.22 98	0.62 210	0.18 84	0.48 225	6.87 277	0.38 61	0.28 84	0.21 65	0.25 36	0.20 62	0.33 54	0.90 114	0.18 152	0.13 67	0.25 96	0.26 107	0.34 77	0.23 75

GMStereo	0.23 39	0.24 140	0.13 48	0.19 112	0.17 100	0.19 99	0.14 109	0.29 88	0.16 70	0.23 50	0.19 82	0.32 115	0.16 66	0.13 38	0.53 21	0.27 19	0.28 84	0.19 51	0.43 93	0.20 62	0.30 47	0.19 22	0.12 78	0.15 87	0.24 87	0.19 58	0.39 104	0.20 56
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.30 64	0.23 125	0.19 108	0.18 105	0.23 154	0.18 92	0.13 99	0.23 56	0.16 70	0.31 102	0.31 145	0.21 44	0.14 55	0.22 103	1.81 177	0.35 50	0.37 138	0.24 96	0.29 50	0.20 62	0.41 71	0.39 43	0.14 109	0.16 103	0.23 80	0.23 73	0.32 63	0.22 68

STTStereo	0.37 103	0.28 187	0.28 188	0.24 152	0.27 180	0.22 125	0.33 186	0.25 73	0.36 203	0.29 81	0.27 125	0.33 119	0.20 105	0.27 136	2.32 201	0.31 32	0.26 68	0.25 103	0.30 51	0.20 62	0.34 56	0.66 85	0.31 217	0.18 127	0.25 96	0.31 134	0.35 80	0.41 158

NVstereo2D	0.63 189	0.25 152	0.20 122	0.28 178	0.25 163	0.34 185	0.35 192	0.30 94	0.22 128	0.39 169	0.33 158	0.26 68	0.16 66	0.42 214	9.29 298	0.43 85	0.32 113	0.27 113	0.35 69	0.20 62	0.35 61	0.44 47	0.30 211	0.21 159	0.31 143	0.23 73	0.27 57	0.25 86

PS-NSSS	0.43 130	0.38 228	0.25 171	0.42 220	0.30 188	0.35 190	0.32 179	0.34 133	0.20 114	0.36 148	0.24 105	0.74 225	0.24 123	0.40 209	1.98 186	0.34 47	0.33 121	0.23 85	0.55 130	0.20 62	0.41 71	0.57 64	0.52 250	0.20 148	0.31 143	0.31 134	0.87 226	0.37 148

YMNet	0.46 141	0.20 75	0.12 37	0.16 81	0.15 71	0.32 171	0.87 254	0.19 41	0.16 70	0.27 71	0.11 36	0.24 54	0.36 184	0.15 58	5.11 257	0.66 164	0.23 46	0.22 73	0.26 41	0.21 77	0.19 23	0.29 32	0.09 40	0.13 67	0.74 243	0.16 36	0.66 198	0.19 53

MM-Stereo_test1	0.11 6	0.11 18	0.07 10	0.06 9	0.04 2	0.05 4	0.02 1	0.08 9	0.06 6	0.07 13	0.03 3	0.10 5	0.04 2	0.04 1	0.39 8	0.25 12	0.12 12	0.08 5	0.13 7	0.21 77	0.13 8	0.15 12	0.05 14	0.04 1	0.08 4	0.34 147	0.13 12	0.07 8

MoCha-V2	0.15 19	0.09 10	0.09 17	0.06 9	0.07 16	0.16 74	0.04 13	0.07 5	0.04 1	0.06 7	0.08 18	0.12 12	0.16 66	0.05 8	0.79 68	0.24 10	0.11 5	0.09 9	0.13 7	0.21 77	0.16 14	0.76 97	0.04 6	0.05 7	0.09 9	0.09 9	0.08 3	0.05 1

SA	0.30 64	0.21 86	0.14 66	0.14 64	0.14 59	0.15 63	0.07 36	0.35 144	0.16 70	0.31 102	0.12 42	0.41 158	0.14 55	0.20 99	0.74 54	0.56 140	0.27 73	0.30 137	0.58 143	0.21 77	0.49 90	0.88 112	0.08 29	0.15 87	0.27 112	0.28 113	0.56 173	0.26 92

RAFT	0.14 16	0.07 4	0.10 25	0.08 21	0.04 2	0.24 136	0.28 170	0.19 41	0.07 15	0.13 27	0.08 18	0.13 17	0.06 13	0.11 29	0.44 12	0.17 2	0.12 12	0.08 5	0.14 14	0.21 77	0.16 14	0.18 20	0.04 6	0.05 7	0.15 36	0.15 34	0.21 38	0.16 40

UNet	0.30 64	0.21 86	0.19 108	0.19 112	0.20 125	0.21 113	0.15 121	0.27 74	0.17 88	0.29 81	0.21 90	0.25 62	0.18 84	0.59 243	1.64 170	0.31 32	0.27 73	0.22 73	0.30 51	0.21 77	0.34 56	0.25 29	0.15 125	0.19 138	0.21 73	0.24 85	0.44 134	0.26 92

DSFCA	0.33 78	0.25 152	0.21 137	0.20 122	0.26 170	0.22 125	0.27 166	0.23 56	0.21 123	0.22 48	0.27 125	0.25 62	0.15 62	0.14 47	1.43 164	0.64 160	0.28 84	0.27 113	0.31 57	0.21 77	0.39 67	0.52 57	0.18 152	0.19 138	0.28 121	0.28 113	0.54 167	0.45 167

CFNet_RVC	0.35 95	0.26 169	0.23 152	0.25 158	0.24 160	0.24 136	0.16 127	0.27 74	0.19 105	0.30 88	0.29 139	0.31 108	0.17 75	0.33 177	0.75 61	0.46 105	0.51 204	0.24 96	0.81 175	0.21 77	0.58 118	0.70 88	0.18 152	0.34 206	0.30 134	0.31 134	0.42 122	0.34 134

DLCB_ROB	0.33 78	0.25 152	0.24 158	0.22 140	0.23 154	0.20 107	0.19 145	0.27 74	0.22 128	0.31 102	0.34 161	0.34 125	0.25 130	0.33 177	0.84 89	0.33 41	0.30 103	0.28 124	0.30 51	0.21 77	0.52 104	0.72 92	0.20 168	0.21 159	0.47 206	0.36 158	0.38 100	0.46 169

DN-CSS_ROB	0.35 95	0.22 103	0.24 158	0.23 143	0.26 170	0.15 63	0.12 80	0.42 191	0.19 105	0.39 169	0.41 175	0.34 125	0.26 139	0.32 173	0.67 43	0.42 77	0.30 103	0.23 85	0.92 190	0.21 77	0.80 146	0.68 86	0.15 125	0.27 188	0.24 87	0.22 65	0.41 112	0.30 110

BEATNet_4x	0.40 123	0.23 125	0.19 108	0.20 122	0.19 118	0.16 74	0.14 109	0.31 104	0.27 168	0.35 134	0.22 98	0.32 115	0.23 118	0.29 153	1.51 165	0.58 143	0.52 209	0.51 240	0.49 108	0.22 87	0.91 155	1.44 192	0.14 109	0.23 172	0.23 80	0.23 73	0.42 122	0.31 118

AF-Net	0.38 108	0.25 152	0.25 171	0.25 158	0.30 188	0.28 155	0.41 207	0.36 161	0.30 179	0.25 65	0.32 152	0.39 143	0.21 106	0.23 111	2.08 192	0.31 32	0.23 46	0.22 73	0.39 79	0.22 87	0.53 106	0.78 101	0.21 172	0.19 138	0.26 103	0.27 110	0.42 122	0.33 129

Nwc_Net	0.38 108	0.25 152	0.25 171	0.25 158	0.30 188	0.28 155	0.41 207	0.36 161	0.30 179	0.25 65	0.32 152	0.39 143	0.21 106	0.23 111	2.08 192	0.31 32	0.23 46	0.22 73	0.39 79	0.22 87	0.53 106	0.78 101	0.21 172	0.19 138	0.26 103	0.27 110	0.42 122	0.33 129

DISCO	0.32 77	0.24 140	0.17 90	0.19 112	0.21 133	0.23 129	0.27 166	0.21 49	0.21 123	0.36 148	0.25 109	0.24 54	0.16 66	0.19 91	1.86 181	0.35 50	0.29 93	0.22 73	0.42 87	0.22 87	0.28 41	0.56 61	0.14 109	0.16 103	0.23 80	0.23 73	0.40 110	0.24 80

pcwnet_v2	0.69 196	0.27 177	0.31 201	0.31 192	0.33 199	0.29 162	0.24 153	0.34 133	0.25 150	0.50 198	0.40 174	1.66 267	0.40 203	0.31 169	5.73 266	0.60 148	0.36 134	0.30 137	1.08 205	0.23 91	0.82 148	0.90 114	0.57 253	0.22 167	0.35 160	0.36 158	0.51 158	0.87 217

RP	0.45 138	0.29 190	0.33 205	0.30 186	0.31 192	0.28 155	0.35 192	0.34 133	0.33 196	0.23 50	0.36 169	0.36 131	0.26 139	0.24 118	3.81 238	0.31 32	0.28 84	0.22 73	0.33 63	0.23 91	0.26 37	0.85 110	0.19 160	0.22 167	0.29 127	0.29 124	0.52 161	0.36 147

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 78	0.26 169	0.24 158	0.23 143	0.29 183	0.21 113	0.35 192	0.28 83	0.52 236	0.37 155	0.25 109	0.35 129	0.17 75	0.29 153	1.32 154	0.32 40	0.25 61	0.21 65	0.35 69	0.23 91	0.29 44	0.62 78	0.16 134	0.18 127	0.23 80	0.42 178	0.32 63	0.32 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.39 116	0.36 214	0.26 176	0.29 184	0.31 192	0.26 145	0.19 145	0.30 94	0.23 137	0.35 134	0.27 125	0.45 174	0.25 130	0.34 181	0.82 86	0.45 98	0.30 103	0.25 103	0.96 195	0.23 91	0.69 135	0.75 96	0.45 240	0.21 159	0.35 160	0.31 134	0.35 80	0.45 167

DeepPruner_ROB	0.52 165	0.25 152	0.25 171	0.25 158	0.26 170	0.23 129	0.65 243	0.32 118	0.25 150	0.37 155	0.39 172	0.29 89	0.25 130	0.31 169	3.43 232	0.72 183	0.34 125	0.29 131	0.49 108	0.23 91	1.30 205	1.20 159	0.23 181	0.23 172	0.29 127	0.42 178	0.46 143	0.29 104

iResNetv2_ROB	0.46 141	0.24 140	0.17 90	0.27 170	0.21 133	0.23 129	0.14 109	0.49 221	0.19 105	0.37 155	0.29 139	0.37 135	0.27 141	0.26 130	3.28 231	0.42 77	0.28 84	0.22 73	0.85 184	0.23 91	1.22 190	0.59 71	0.16 134	0.26 184	0.27 112	0.24 85	0.57 177	0.28 100

anonymousdsp	0.23 39	0.12 21	0.11 30	0.12 43	0.10 33	0.12 43	0.06 28	0.16 32	0.09 24	0.15 32	0.79 223	0.15 24	0.07 20	0.10 25	0.84 89	0.30 28	0.18 31	0.14 26	0.22 33	0.24 97	0.25 34	1.12 148	0.17 141	0.09 28	0.12 22	0.09 9	0.23 44	0.10 23

UDGNet	0.39 116	0.29 190	0.21 137	0.55 239	0.44 234	0.50 230	0.42 209	0.31 104	0.20 114	0.27 71	0.28 136	0.28 79	0.12 46	0.70 252	0.66 40	0.44 89	0.29 93	0.25 103	0.60 145	0.24 97	0.61 124	0.98 125	0.39 230	0.15 87	0.34 153	0.27 110	0.42 122	0.29 104

AACVNet	0.31 71	0.26 169	0.21 137	0.27 170	0.28 181	0.25 142	0.18 138	0.30 94	0.20 114	0.31 102	0.30 143	0.29 89	0.18 84	0.36 189	0.62 33	0.43 85	0.31 108	0.26 109	0.37 74	0.25 99	0.42 74	0.62 78	0.20 168	0.20 148	0.29 127	0.31 134	0.42 122	0.37 148

DeepPrunerF	0.79 209	0.36 214	0.20 122	0.53 234	1.05 276	0.38 201	0.52 222	0.32 118	0.92 267	0.23 50	0.32 152	0.23 52	0.17 75	0.26 130	5.65 263	0.50 120	0.28 84	0.24 96	0.50 114	0.25 99	0.40 69	0.47 52	0.21 172	0.19 138	5.96 308	0.50 204	0.47 145	0.30 110

PDISCO_ROB	0.30 64	0.23 125	0.20 122	0.22 140	0.20 125	0.17 84	0.18 138	0.24 64	0.19 105	0.29 81	0.27 125	0.23 52	0.18 84	0.17 71	0.71 52	0.45 98	0.27 73	0.33 157	0.39 79	0.25 99	0.47 87	0.62 78	0.13 97	0.18 127	0.31 143	0.29 124	0.54 167	0.29 104

PWCDC_ROB	0.55 173	0.18 48	0.19 108	0.17 95	0.26 170	0.16 74	0.19 145	0.22 51	0.54 240	0.16 38	0.43 177	0.25 62	1.12 252	0.45 216	5.47 260	0.50 120	0.31 108	0.28 124	0.36 72	0.26 102	0.60 121	1.14 152	0.25 188	0.28 192	0.18 56	0.29 124	0.26 55	0.32 124

MM-Stereo_test2	0.17 27	0.13 26	0.08 13	0.07 16	0.05 8	0.06 6	0.03 4	0.08 9	0.06 6	0.09 19	0.04 6	0.11 10	0.05 6	0.05 8	0.50 16	0.40 70	0.12 12	0.10 13	0.13 7	0.27 103	0.18 20	0.64 82	0.06 19	0.05 7	0.09 9	0.84 239	0.11 6	0.08 14

LoS_RVC	0.37 103	0.25 152	0.20 122	0.10 30	0.17 100	0.13 48	0.09 52	0.24 64	0.25 150	0.38 164	0.25 109	0.36 131	0.34 177	0.22 103	0.81 73	0.78 191	0.41 159	0.42 210	0.56 131	0.27 103	0.97 159	1.33 174	0.14 109	0.15 87	0.28 121	0.22 65	0.25 50	0.29 104

tt_ll	0.37 103	0.25 152	0.20 122	0.10 30	0.17 100	0.13 48	0.09 52	0.24 64	0.25 150	0.38 164	0.25 109	0.36 131	0.34 177	0.22 103	0.81 73	0.78 191	0.41 159	0.42 210	0.56 131	0.27 103	0.97 159	1.33 174	0.14 109	0.15 87	0.28 121	0.22 65	0.25 50	0.29 104

MLCV	0.53 167	0.25 152	0.24 158	0.36 207	0.32 195	0.30 164	0.22 150	0.46 214	0.47 228	0.53 206	0.80 225	0.51 195	0.40 203	0.26 130	0.94 117	1.44 253	0.41 159	0.30 137	1.26 224	0.27 103	1.16 185	1.23 165	0.23 181	0.35 212	0.33 150	0.35 151	0.49 150	0.34 134

EGLCR-Stereo	0.60 179	0.22 103	0.22 146	0.15 71	0.18 109	0.23 129	0.09 52	0.32 118	0.22 128	0.32 115	0.19 82	0.38 138	0.27 141	0.14 47	0.81 73	0.74 186	0.39 148	0.37 185	0.72 167	0.28 107	1.20 189	2.19 275	0.12 78	0.68 272	0.23 80	1.54 271	3.67 305	0.34 134

CASS	0.51 163	0.27 177	0.27 183	0.32 195	0.26 170	0.29 162	0.67 245	0.40 180	0.30 179	0.47 192	0.52 193	0.47 187	0.36 184	0.16 65	0.74 54	0.67 169	0.71 241	0.46 220	0.78 173	0.28 107	1.67 241	1.48 198	0.17 141	0.20 148	0.42 191	0.34 147	0.53 165	0.46 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
raft+_RVC	0.26 48	0.19 60	0.15 72	0.15 71	0.15 71	0.13 48	0.14 109	0.30 94	0.14 55	0.28 74	0.18 72	0.22 49	0.11 40	0.19 91	0.62 33	0.43 85	0.23 46	0.17 41	0.41 85	0.28 107	0.45 79	0.95 120	0.09 40	0.11 42	0.20 71	0.18 53	0.25 50	0.20 56

CC-Net-ROB	0.62 185	0.60 256	0.40 226	0.81 259	0.59 251	0.75 258	0.57 227	0.43 198	0.31 185	0.47 192	0.32 152	1.38 254	0.73 239	0.62 247	0.60 30	0.33 41	0.42 167	0.32 151	2.70 256	0.28 107	0.50 96	0.61 76	0.98 274	0.28 192	0.39 183	0.37 161	0.39 104	0.54 186

test_4	0.38 108	0.17 38	0.16 80	0.14 64	0.13 54	0.11 28	0.38 200	0.24 64	0.14 55	0.31 102	0.11 36	0.24 54	0.12 46	0.34 181	0.91 112	0.70 179	0.24 55	0.29 131	0.37 74	0.29 111	0.51 99	1.32 173	0.09 40	0.12 47	0.27 112	0.91 243	0.91 232	0.87 217

SACVNet	0.38 108	0.30 195	0.26 176	0.28 178	0.29 183	0.26 145	0.34 191	0.37 168	0.29 174	0.35 134	0.27 125	0.29 89	0.25 130	0.38 199	0.59 28	0.43 85	0.36 134	0.29 131	0.56 131	0.29 111	0.68 133	1.21 161	0.19 160	0.25 182	0.37 175	0.35 151	0.45 138	0.38 153

RALCasStereoNet	0.30 64	0.24 140	0.19 108	0.20 122	0.19 118	0.15 63	0.17 133	0.33 127	0.14 55	0.30 88	0.20 85	0.27 74	0.15 62	0.26 130	0.65 38	0.61 152	0.31 108	0.23 85	0.34 67	0.29 111	0.58 118	1.04 135	0.11 67	0.16 103	0.25 96	0.25 102	0.24 46	0.26 92

RALAANet	0.30 64	0.22 103	0.19 108	0.17 95	0.17 100	0.16 74	0.11 70	0.28 83	0.16 70	0.24 57	0.21 90	0.24 54	0.18 84	0.30 159	0.63 35	0.39 65	0.28 84	0.25 103	0.56 131	0.29 111	0.76 142	1.03 134	0.11 67	0.17 114	0.23 80	0.24 85	0.41 112	0.23 75

stereogan	0.43 130	0.33 204	0.30 193	0.33 197	0.37 221	0.35 190	0.30 174	0.35 144	0.32 190	0.30 88	0.31 145	0.46 182	0.30 158	0.27 136	1.62 169	0.41 76	0.30 103	0.25 103	0.44 97	0.29 111	0.37 64	1.61 217	0.23 181	0.24 177	0.29 127	0.31 134	0.57 177	0.39 155

PA-Net	0.52 165	0.36 214	0.36 216	0.25 158	0.37 221	0.26 145	0.32 179	0.33 127	0.36 203	0.30 88	0.26 121	0.30 101	0.31 160	0.47 221	2.30 199	0.51 126	0.24 55	0.28 124	0.30 51	0.29 111	0.34 56	0.90 114	0.60 256	0.26 184	0.32 148	0.72 230	0.32 63	2.29 266
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	1.95 269	0.37 220	0.25 171	0.54 235	0.44 234	0.40 211	0.24 153	0.59 239	0.75 258	0.72 259	0.66 208	0.99 239	2.05 268	0.34 181	5.58 262	1.88 276	0.46 185	0.39 202	23.75 312	0.29 111	2.17 278	1.62 218	0.40 233	0.29 198	1.04 264	0.59 216	1.80 277	4.01 294
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GCAP-BAT	0.46 141	0.21 86	0.13 48	0.13 51	0.14 59	0.11 28	0.12 80	0.31 104	0.16 70	0.31 102	0.13 48	0.45 174	0.19 95	0.28 144	0.84 89	0.69 170	3.42 298	0.23 85	0.48 100	0.30 118	1.24 192	0.57 64	0.12 78	0.12 47	0.18 56	0.28 113	0.35 80	0.79 202

test_for_model	0.46 141	0.21 86	0.13 48	0.13 51	0.14 59	0.11 28	0.12 80	0.31 104	0.16 70	0.31 102	0.13 48	0.45 174	0.19 95	0.28 144	0.84 89	0.69 170	3.42 298	0.23 85	0.48 100	0.30 118	1.24 192	0.57 64	0.12 78	0.12 47	0.18 56	0.28 113	0.35 80	0.79 202

testlalala2	0.46 141	0.21 86	0.13 48	0.13 51	0.14 59	0.11 28	0.12 80	0.31 104	0.16 70	0.31 102	0.13 48	0.45 174	0.19 95	0.28 144	0.84 89	0.69 170	3.42 298	0.23 85	0.48 100	0.30 118	1.24 192	0.57 64	0.12 78	0.12 47	0.18 56	0.28 113	0.35 80	0.79 202

testlalala	0.46 141	0.21 86	0.13 48	0.13 51	0.14 59	0.11 28	0.12 80	0.31 104	0.16 70	0.31 102	0.13 48	0.45 174	0.19 95	0.28 144	0.84 89	0.69 170	3.42 298	0.23 85	0.48 100	0.30 118	1.24 192	0.57 64	0.12 78	0.12 47	0.18 56	0.28 113	0.35 80	0.79 202

testlalala_base	0.46 141	0.21 86	0.13 48	0.13 51	0.14 59	0.11 28	0.12 80	0.31 104	0.16 70	0.31 102	0.13 48	0.45 174	0.19 95	0.28 144	0.84 89	0.69 170	3.42 298	0.23 85	0.48 100	0.30 118	1.24 192	0.57 64	0.12 78	0.12 47	0.18 56	0.28 113	0.35 80	0.79 202

GCAP-Stereo	0.46 141	0.21 86	0.13 48	0.13 51	0.14 59	0.11 28	0.12 80	0.31 104	0.16 70	0.31 102	0.13 48	0.45 174	0.19 95	0.28 144	0.84 89	0.69 170	3.42 298	0.23 85	0.48 100	0.30 118	1.24 192	0.57 64	0.12 78	0.12 47	0.18 56	0.28 113	0.35 80	0.79 202

DMCA-RVC	0.41 125	0.21 86	0.22 146	0.32 195	0.28 181	0.18 92	0.45 214	0.34 133	0.30 179	0.32 115	1.09 247	0.31 108	0.16 66	0.30 159	2.90 217	0.35 50	0.26 68	0.25 103	0.26 41	0.30 118	0.38 65	0.34 37	0.16 134	0.28 192	0.35 160	0.20 62	0.36 91	0.27 98

HSM	0.39 116	0.24 140	0.23 152	0.26 168	0.25 163	0.20 107	0.18 138	0.41 182	0.20 114	0.32 115	0.30 143	0.39 143	0.24 123	0.22 103	2.57 209	0.39 65	0.33 121	0.22 73	0.49 108	0.30 118	0.70 137	0.47 52	0.14 109	0.20 148	0.29 127	0.31 134	0.44 134	0.33 129

GIP-stereo	0.15 19	0.12 21	0.09 17	0.07 16	0.06 10	0.23 129	0.10 63	0.07 5	0.06 6	0.08 16	0.09 24	0.11 10	0.05 6	0.13 38	0.60 30	0.26 15	0.13 18	0.11 18	0.19 27	0.31 126	0.17 16	0.60 74	0.05 14	0.06 14	0.10 13	0.12 21	0.16 22	0.07 8

NCCL2	0.55 173	0.35 209	0.31 201	0.30 186	0.40 227	0.25 142	0.24 153	0.35 144	0.31 185	0.41 177	0.33 158	0.35 129	0.24 123	0.53 232	4.10 242	0.47 108	0.40 153	0.31 147	0.39 79	0.31 126	0.70 137	0.99 127	0.41 235	0.32 203	0.45 202	0.45 191	0.75 216	0.51 182

dad	0.58 177	0.29 190	0.20 122	0.65 254	0.32 195	0.37 197	0.94 257	0.59 239	0.18 97	0.44 184	0.18 72	0.49 191	0.42 209	0.17 71	3.83 239	0.50 120	0.41 159	0.27 113	0.77 172	0.32 128	0.49 90	0.45 49	0.19 160	0.34 206	0.57 227	0.24 85	1.23 254	0.84 214

GES	0.54 169	0.23 125	0.19 108	0.21 130	0.22 148	0.26 145	0.18 138	0.34 133	0.31 185	0.36 148	0.28 136	0.30 101	0.22 111	0.22 103	2.69 212	0.58 143	0.37 138	0.28 124	1.14 211	0.32 128	1.08 170	0.88 112	0.18 152	0.24 177	0.26 103	0.23 73	0.58 181	2.34 267

APVNet	0.39 116	0.27 177	0.20 122	0.24 152	0.26 170	0.27 150	0.24 153	0.31 104	0.22 128	0.26 68	0.31 145	0.29 89	0.17 75	0.27 136	1.75 174	0.50 120	0.45 179	0.35 174	0.66 158	0.32 128	0.51 99	0.97 124	0.16 134	0.25 182	0.28 121	0.24 85	0.44 134	0.30 110

SGD-Stereo	0.37 103	0.13 26	0.10 25	0.09 26	0.09 29	0.11 28	0.05 21	0.13 27	0.12 42	0.14 30	0.08 18	0.28 79	0.15 62	0.10 25	4.91 252	0.59 147	0.29 93	0.18 46	0.37 74	0.33 131	0.47 87	0.33 36	0.10 49	0.09 28	0.14 29	0.16 36	0.22 42	0.19 53

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 52	0.18 48	0.11 30	0.12 43	0.11 39	0.35 190	0.05 21	0.23 56	0.14 55	0.30 88	0.21 90	0.24 54	0.35 182	0.13 38	0.76 63	0.60 148	0.27 73	0.28 124	0.32 60	0.33 131	0.61 124	0.60 74	0.09 40	0.08 24	0.14 29	0.38 164	0.24 46	0.14 34

rafts_anoy	0.28 56	0.23 125	0.18 97	0.17 95	0.19 118	0.15 63	0.11 70	0.34 133	0.14 55	0.26 68	0.21 90	0.25 62	0.14 55	0.22 103	0.65 38	0.40 70	0.34 125	0.24 96	0.48 100	0.33 131	0.52 104	0.76 97	0.11 67	0.16 103	0.24 87	0.23 73	0.24 46	0.26 92

RGC	0.51 163	0.36 214	0.46 239	0.35 205	0.36 219	0.40 211	0.30 174	0.37 168	0.39 206	0.32 115	0.45 180	0.40 151	0.42 209	0.35 186	2.99 220	0.36 55	0.32 113	0.28 124	0.47 99	0.33 131	0.61 124	1.00 129	0.24 185	0.28 192	0.38 179	0.46 194	0.52 161	0.53 185

RTSC	0.65 193	0.25 152	0.27 183	0.24 152	0.26 170	0.28 155	0.42 209	0.35 144	0.33 196	0.43 180	0.47 185	0.30 101	0.27 141	0.29 153	7.17 281	0.50 120	0.48 196	0.30 137	0.75 170	0.33 131	0.78 145	0.93 119	0.17 141	0.30 200	0.28 121	0.31 134	0.49 150	0.59 190

XPNet_ROB	0.48 158	0.40 231	0.29 191	0.27 170	0.32 195	0.31 165	0.28 170	0.27 74	0.32 190	0.32 115	0.43 177	1.12 244	0.24 123	0.32 173	1.68 171	0.51 126	0.66 235	0.29 131	0.41 85	0.33 131	0.69 135	1.26 166	0.26 192	0.26 184	0.30 134	0.35 151	0.75 216	0.44 163

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 60	0.18 48	0.12 37	0.11 38	0.12 45	0.10 18	0.05 21	0.23 56	0.14 55	0.30 88	0.13 48	0.27 74	0.17 75	0.11 29	1.00 127	0.40 70	0.29 93	0.30 137	0.36 72	0.34 137	0.56 112	1.17 156	0.17 141	0.10 33	0.15 36	0.48 199	0.23 44	0.22 68

IGEV-Stereo+	0.31 71	0.72 260	0.08 13	0.12 43	0.10 33	0.34 185	0.04 13	0.20 45	0.12 42	0.30 88	0.59 200	0.21 44	0.38 196	0.13 38	0.64 36	0.51 126	0.19 37	0.19 51	0.30 51	0.34 137	0.51 99	0.56 61	0.13 97	0.07 18	0.13 24	1.20 258	0.14 18	0.12 27

CASnet	0.31 71	0.22 103	0.14 66	0.15 71	0.17 100	0.17 84	0.08 42	0.30 94	0.18 97	0.34 126	0.21 90	0.38 138	0.28 148	0.13 38	0.75 61	0.44 89	0.32 113	0.26 109	0.43 93	0.34 137	1.11 174	0.69 87	0.11 67	0.14 79	0.25 96	0.17 39	0.33 68	0.25 86
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.35 95	0.23 125	0.17 90	0.20 122	0.14 59	0.21 113	0.17 133	0.22 51	0.16 70	0.38 164	0.39 172	0.26 68	0.23 118	0.17 71	1.84 180	0.49 114	0.27 73	0.21 65	0.66 158	0.34 137	0.46 80	0.83 107	0.15 125	0.14 79	0.26 103	0.19 58	0.45 138	0.25 86

dd	0.37 103	0.25 152	0.15 72	0.44 227	0.16 81	0.32 171	0.19 145	0.28 83	0.13 47	0.29 81	0.14 57	0.44 168	0.14 55	0.15 58	2.86 214	0.38 61	0.36 134	0.22 73	0.52 125	0.34 137	0.32 51	0.28 31	0.17 141	0.29 198	0.27 112	0.20 62	0.40 110	0.32 124

4D-IteraStereo	0.33 78	0.18 48	0.21 137	0.16 81	0.16 81	0.11 28	0.08 42	0.33 127	0.17 88	0.33 123	0.18 72	0.27 74	0.13 52	0.33 177	0.80 71	0.66 164	0.26 68	0.30 137	0.49 108	0.36 142	0.82 148	1.41 188	0.10 49	0.15 87	0.19 64	0.21 64	0.41 112	0.19 53

CAS	0.34 84	0.20 75	0.13 48	0.15 71	0.15 71	0.13 48	0.15 121	0.23 56	0.23 137	0.37 155	0.27 125	0.28 79	0.30 158	0.53 232	0.74 54	0.69 170	0.38 143	0.37 185	0.35 69	0.36 142	0.72 141	1.09 140	0.11 67	0.13 67	0.24 87	0.25 102	0.28 60	0.34 134

raft_robust	0.39 116	0.22 103	0.16 80	0.20 122	0.16 81	0.16 74	0.11 70	0.42 191	0.18 97	0.42 179	0.15 60	0.33 119	0.24 123	0.27 136	1.23 150	0.80 196	0.31 108	0.33 157	0.91 187	0.36 142	0.71 140	1.21 161	0.11 67	0.20 148	0.30 134	0.30 131	0.36 91	0.30 110

CREStereo++_RVC	0.45 138	0.22 103	0.20 122	0.17 95	0.20 125	0.15 63	0.11 70	0.34 133	0.19 105	0.35 134	0.19 82	0.32 115	0.31 160	0.16 65	1.29 152	0.81 198	0.38 143	0.27 113	0.56 131	0.36 142	1.08 170	1.26 166	0.13 97	0.15 87	0.26 103	0.22 65	2.29 292	0.31 118
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
psm_up	0.35 95	0.26 169	0.27 183	0.28 178	0.25 163	0.27 150	0.18 138	0.35 144	0.32 190	0.29 81	0.24 105	0.30 101	0.25 130	0.50 229	0.93 114	0.34 47	0.34 125	0.31 147	0.62 148	0.36 142	0.43 76	0.50 55	0.16 134	0.27 188	0.33 150	0.34 147	0.39 104	0.34 134

GANetREF_RVC	0.50 161	0.40 231	0.38 222	0.38 213	0.35 214	0.35 190	0.32 179	0.51 227	0.42 216	0.48 195	0.27 125	0.71 222	0.44 211	0.29 153	1.10 143	0.45 98	1.07 258	0.33 157	0.62 148	0.36 142	0.86 151	0.64 82	0.30 211	0.39 222	0.44 200	0.40 174	0.64 195	0.50 180
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
S2M2	0.39 116	0.22 103	0.24 158	0.17 95	0.15 71	0.19 99	0.13 99	0.28 83	0.20 114	0.40 172	0.11 36	0.33 119	0.25 130	0.21 101	1.09 138	0.71 182	0.42 167	0.44 215	0.31 57	0.37 148	1.34 209	1.30 172	0.17 141	0.14 79	0.21 73	0.22 65	0.59 186	0.29 104

GLC_STEREO	0.31 71	0.23 125	0.24 158	0.20 122	0.20 125	0.18 92	0.14 109	0.38 170	0.16 70	0.34 126	0.25 109	0.29 89	0.16 66	0.17 71	0.68 48	0.52 131	0.37 138	0.27 113	0.42 87	0.37 148	0.90 153	0.42 45	0.13 97	0.15 87	0.24 87	0.18 53	0.48 148	0.25 86

IPLG	0.72 201	0.20 75	0.18 97	0.16 81	0.17 100	0.15 63	0.13 99	0.35 144	0.22 128	0.35 134	1.18 252	0.29 89	0.24 123	0.54 235	9.17 296	0.54 134	0.35 132	0.29 131	0.56 131	0.37 148	0.54 111	1.38 182	0.11 67	0.57 256	0.35 160	0.29 124	0.67 201	0.22 68

GMOStereo	0.34 84	0.19 60	0.15 72	0.16 81	0.16 81	0.32 171	0.12 80	0.35 144	0.17 88	0.35 134	0.15 60	0.29 89	0.22 111	0.17 71	0.81 73	0.49 114	0.29 93	0.33 157	0.51 117	0.37 148	0.56 112	1.49 199	0.10 49	0.13 67	0.30 134	0.24 85	0.41 112	0.22 68

error version	0.34 84	0.19 60	0.15 72	0.16 81	0.16 81	0.32 171	0.12 80	0.35 144	0.17 88	0.35 134	0.15 60	0.29 89	0.22 111	0.17 71	0.81 73	0.49 114	0.29 93	0.33 157	0.51 117	0.37 148	0.56 112	1.49 199	0.10 49	0.13 67	0.30 134	0.24 85	0.41 112	0.22 68

test-v	0.34 84	0.19 60	0.15 72	0.16 81	0.16 81	0.32 171	0.12 80	0.35 144	0.17 88	0.35 134	0.15 60	0.29 89	0.22 111	0.17 71	0.81 73	0.49 114	0.29 93	0.33 157	0.51 117	0.37 148	0.56 112	1.49 199	0.10 49	0.13 67	0.30 134	0.24 85	0.41 112	0.22 68

test-2	0.34 84	0.19 60	0.15 72	0.16 81	0.16 81	0.32 171	0.12 80	0.35 144	0.17 88	0.35 134	0.15 60	0.29 89	0.22 111	0.17 71	0.81 73	0.49 114	0.29 93	0.33 157	0.51 117	0.37 148	0.56 112	1.49 199	0.10 49	0.13 67	0.30 134	0.24 85	0.41 112	0.22 68

s12784h	0.54 169	0.28 187	0.26 176	0.30 186	0.23 154	0.17 84	0.12 80	0.36 161	0.24 142	0.38 164	0.23 102	0.40 151	0.38 196	0.16 65	1.09 138	1.11 228	0.47 190	0.27 113	0.71 166	0.37 148	1.49 220	1.46 195	0.12 78	0.17 114	0.39 183	0.32 142	2.18 288	0.88 219

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 185	1.03 269	0.18 97	0.89 263	0.50 243	0.74 257	0.26 164	0.39 176	0.22 128	0.92 281	0.69 213	1.06 242	0.44 211	0.32 173	0.86 102	0.99 214	0.48 196	0.31 147	0.56 131	0.38 156	1.49 220	1.87 239	0.12 78	0.16 103	0.27 112	0.29 124	0.52 161	0.80 210

anonymousdsp2	0.30 64	0.20 75	0.16 80	0.14 64	0.13 54	0.15 63	0.11 70	0.28 83	0.12 42	0.25 65	1.08 246	0.24 54	0.12 46	0.15 58	0.71 52	0.42 77	0.25 61	0.20 56	0.45 98	0.38 156	0.41 71	0.96 122	0.10 49	0.13 67	0.20 71	0.17 39	0.43 131	0.18 50

LMCR-Stereo	0.33 78	0.23 125	0.19 108	0.19 112	0.18 109	0.20 107	0.13 99	0.30 94	0.19 105	0.29 81	0.23 102	0.33 119	0.29 150	0.40 209	0.67 43	0.45 98	0.39 148	0.28 124	0.53 128	0.38 156	0.51 99	0.96 122	0.14 109	0.19 138	0.25 96	0.24 85	0.33 68	0.31 118

GEStereo_RVC	0.47 151	0.27 177	0.34 209	0.27 170	0.26 170	0.31 165	0.53 225	0.41 182	0.24 142	0.35 134	0.27 125	0.40 151	0.24 123	0.30 159	0.81 73	0.74 186	0.49 199	0.37 185	0.91 187	0.38 156	0.90 153	1.80 234	0.21 172	0.34 206	0.31 143	0.30 131	0.51 158	0.48 174

FCDSN-DC	0.84 218	0.37 220	0.67 263	0.40 218	0.40 227	0.35 190	0.89 255	0.39 176	0.31 185	0.46 189	0.35 167	0.44 168	0.31 160	0.38 199	8.90 291	0.84 205	0.47 190	0.48 227	0.73 168	0.38 156	1.12 175	1.58 212	0.30 211	0.57 256	0.37 175	0.42 178	0.42 122	0.37 148
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	2.36 278	4.67 308	0.44 237	3.47 293	0.77 267	2.09 286	0.52 222	1.45 291	0.44 217	0.69 249	0.96 242	0.78 230	9.65 301	0.30 159	8.31 290	0.79 193	0.46 185	0.37 185	3.22 266	0.38 156	1.95 265	2.12 264	0.46 243	0.36 213	4.26 305	2.58 291	6.75 309	5.48 303

TANstereo	0.43 130	0.22 103	0.18 97	0.21 130	0.21 133	0.22 125	0.11 70	0.27 74	0.22 128	0.32 115	0.25 109	0.25 62	0.25 130	0.24 118	1.37 159	0.81 198	0.43 173	0.41 207	0.67 160	0.39 162	1.08 170	1.16 154	0.48 247	0.16 103	0.17 49	0.23 73	0.99 240	0.24 80

XX-TBD	0.43 130	0.22 103	0.18 97	0.21 130	0.21 133	0.22 125	0.11 70	0.27 74	0.22 128	0.32 115	0.25 109	0.25 62	0.25 130	0.24 118	1.37 159	0.81 198	0.43 173	0.41 207	0.67 160	0.39 162	1.08 170	1.16 154	0.48 247	0.16 103	0.17 49	0.23 73	0.99 240	0.24 80

sAnonymous2	0.38 108	0.21 86	0.17 90	0.16 81	0.16 81	0.21 113	0.15 121	0.38 170	0.26 158	0.28 74	0.26 121	0.30 101	0.32 169	0.16 65	0.67 43	0.61 152	0.40 153	0.36 179	0.81 175	0.39 162	1.05 167	1.29 170	0.14 109	0.19 138	0.29 127	0.35 151	0.33 68	0.35 143

CroCo_RVC	0.38 108	0.21 86	0.17 90	0.16 81	0.16 81	0.21 113	0.15 121	0.38 170	0.26 158	0.28 74	0.26 121	0.30 101	0.32 169	0.16 65	0.67 43	0.61 152	0.40 153	0.36 179	0.81 175	0.39 162	1.05 167	1.29 170	0.14 109	0.19 138	0.29 127	0.35 151	0.33 68	0.35 143

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 216	0.54 251	0.35 213	0.63 251	0.46 237	0.56 241	1.02 260	0.65 246	0.60 245	0.57 212	0.47 185	0.82 236	1.21 255	1.11 267	2.25 197	0.60 148	0.36 134	0.33 157	1.25 222	0.40 166	1.94 264	1.62 218	0.47 244	0.39 222	0.76 246	0.81 235	0.75 216	1.49 254

LALA_ROB	0.62 185	0.52 246	0.32 203	0.33 197	0.35 214	0.40 211	0.31 176	0.34 133	0.40 209	0.46 189	0.61 202	1.27 248	0.29 150	0.39 205	3.75 237	0.45 98	0.51 204	0.38 198	0.57 139	0.40 166	0.82 148	1.11 146	0.24 185	0.31 201	0.36 169	0.43 184	0.81 222	0.51 182

FC-DCNN v2	1.01 229	0.52 246	1.01 279	0.85 261	0.53 246	0.77 259	1.07 262	0.83 261	0.65 249	0.61 226	0.65 206	0.72 223	0.79 241	0.37 193	3.26 229	0.81 198	0.95 251	0.47 222	1.22 220	0.41 168	1.52 226	1.34 177	0.31 217	0.51 244	1.30 274	1.29 263	1.86 280	2.78 275

Any-RAFT	0.58 177	0.22 103	0.32 203	0.23 143	0.21 133	0.20 107	0.14 109	0.42 191	0.25 150	0.40 172	1.16 250	0.49 191	0.32 169	0.37 193	0.87 109	0.85 206	0.67 236	0.38 198	1.20 216	0.41 168	2.25 284	1.67 221	0.18 152	0.17 114	0.43 196	0.49 202	0.44 134	0.84 214

LoS	0.46 141	0.23 125	0.17 90	0.19 112	0.19 118	0.19 99	0.12 80	0.77 256	0.26 158	0.50 198	0.45 180	0.53 198	0.47 217	0.23 111	1.06 136	0.85 206	0.56 224	0.43 213	0.62 148	0.41 168	1.28 203	1.41 188	0.15 125	0.16 103	0.35 160	0.28 113	0.33 68	0.35 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FADNet-RVC	0.38 108	0.25 152	0.26 176	0.27 170	0.26 170	0.21 113	0.42 209	0.33 127	0.24 142	0.34 126	0.26 121	0.42 161	0.28 148	0.27 136	0.95 119	0.42 77	0.39 148	0.27 113	0.73 168	0.41 168	0.63 128	0.86 111	0.21 172	0.27 188	0.34 153	0.33 143	0.33 68	0.42 161

ETE_ROB	0.60 179	0.48 242	0.30 193	0.36 207	0.36 219	0.39 208	0.32 179	0.33 127	0.49 233	0.40 172	0.61 202	1.32 252	0.29 150	0.40 209	2.38 203	0.50 120	0.95 251	0.34 169	0.65 155	0.41 168	0.96 158	1.18 157	0.28 202	0.31 201	0.39 183	0.45 191	0.73 213	0.52 184

CES	0.41 125	0.19 60	0.16 80	0.14 64	0.18 109	0.16 74	0.10 63	0.54 234	0.25 150	0.30 88	0.34 161	0.40 151	0.38 196	0.47 221	1.33 155	0.79 193	0.52 209	0.48 227	0.33 63	0.42 173	1.04 164	1.15 153	0.14 109	0.13 67	0.26 103	0.22 65	0.28 60	0.34 134

XQC	0.80 210	0.47 241	0.40 226	0.50 232	0.46 237	0.50 230	0.57 227	0.56 237	0.48 230	0.58 215	0.63 204	0.58 207	0.81 243	0.45 216	6.95 279	0.73 184	0.45 179	0.36 179	0.84 182	0.42 173	0.81 147	1.06 137	0.33 223	0.42 227	0.53 217	0.61 219	0.69 203	0.50 180

castereo++	0.43 130	0.19 60	0.17 90	0.19 112	0.15 71	0.44 222	0.08 42	0.30 94	0.20 114	0.34 126	0.18 72	0.45 174	0.35 182	0.15 58	0.78 65	0.73 184	0.43 173	0.32 151	0.57 139	0.43 175	1.42 212	1.35 179	0.22 179	0.16 103	0.24 87	0.33 143	1.16 252	0.33 129

castereo	0.42 127	0.20 75	0.19 108	0.16 81	0.16 81	0.27 150	0.09 52	0.29 88	0.21 123	0.33 123	0.22 98	0.40 151	0.37 195	0.19 91	0.81 73	0.77 190	0.45 179	0.34 169	0.57 139	0.43 175	1.52 226	1.45 194	0.13 97	0.15 87	0.27 112	0.59 216	0.52 161	0.31 118

MyStereo04	0.43 130	0.28 187	0.26 176	0.23 143	0.24 160	0.18 92	0.14 109	0.38 170	0.28 172	0.59 219	0.28 136	0.39 143	0.18 84	0.36 189	1.03 130	0.61 152	0.35 132	0.27 113	1.20 216	0.43 175	1.04 164	0.77 100	0.38 227	0.26 184	0.37 175	0.39 166	0.55 171	0.30 110

sCroCo_RVC	0.46 141	0.20 75	0.16 80	0.15 71	0.16 81	0.20 107	0.12 80	0.32 118	0.32 190	0.35 134	0.24 105	0.43 164	0.45 215	0.15 58	0.83 88	1.10 227	0.47 190	0.40 205	0.67 160	0.43 175	1.55 234	1.85 237	0.14 109	0.22 167	0.30 134	0.30 131	0.49 150	0.32 124

PMTNet	0.42 127	0.24 140	0.21 137	0.18 105	0.17 100	0.14 56	0.32 179	0.31 104	0.24 142	0.37 155	0.25 109	0.38 138	0.38 196	0.17 71	1.19 149	1.08 223	0.45 179	0.27 113	0.56 131	0.43 175	1.15 180	1.08 139	0.13 97	0.14 79	0.40 187	0.26 107	0.32 63	0.37 148

FADNet	0.39 116	0.27 177	0.23 152	0.29 184	0.26 170	0.25 142	0.39 205	0.36 161	0.24 142	0.35 134	0.34 161	0.36 131	0.27 141	0.27 136	0.93 114	0.39 65	0.31 108	0.34 169	0.68 163	0.43 175	0.60 121	0.90 114	0.19 160	0.22 167	0.38 179	0.42 178	0.37 95	0.44 163

NCC-stereo	0.47 151	0.33 204	0.30 193	0.31 192	0.33 199	0.31 165	0.38 200	0.41 182	0.40 209	0.24 57	0.38 170	0.39 143	0.36 184	0.28 144	3.13 225	0.36 55	0.29 93	0.32 151	0.42 87	0.43 175	0.44 77	0.84 108	0.28 202	0.23 172	0.36 169	0.44 189	0.45 138	0.44 163

Abc-Net	0.47 151	0.33 204	0.30 193	0.31 192	0.33 199	0.31 165	0.38 200	0.41 182	0.40 209	0.24 57	0.38 170	0.39 143	0.36 184	0.28 144	3.13 225	0.36 55	0.29 93	0.32 151	0.42 87	0.43 175	0.44 77	0.84 108	0.28 202	0.23 172	0.36 169	0.44 189	0.45 138	0.44 163
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	0.96 223	0.50 243	0.92 273	0.79 258	0.52 245	0.73 256	1.10 263	0.77 256	0.52 236	0.62 232	0.65 206	0.72 223	0.62 227	0.38 199	3.13 225	0.83 204	0.94 250	0.50 236	1.19 215	0.43 175	1.52 226	1.33 174	0.31 217	0.52 246	1.01 263	0.92 244	1.51 266	2.93 283

NOSS_ROB	0.81 213	0.36 214	0.27 183	0.37 211	0.35 214	0.37 197	0.29 173	0.87 263	0.39 206	0.71 255	0.93 239	0.99 239	0.60 226	1.26 270	2.02 187	2.44 293	0.57 225	0.58 258	0.68 163	0.43 175	2.16 277	2.47 290	0.32 222	0.47 237	0.42 191	0.43 184	0.72 208	0.42 161

test-3	0.47 151	0.22 103	0.20 122	0.18 105	0.21 133	0.19 99	0.12 80	0.41 182	0.16 70	0.35 134	0.18 72	0.42 161	0.19 95	0.19 91	1.04 133	0.66 164	0.32 113	0.30 137	1.28 230	0.44 185	1.13 177	1.75 232	0.10 49	0.17 114	0.45 202	0.23 73	0.56 173	1.21 240

test_1	0.47 151	0.22 103	0.20 122	0.18 105	0.21 133	0.19 99	0.12 80	0.41 182	0.16 70	0.34 126	0.18 72	0.42 161	0.19 95	0.19 91	1.04 133	0.66 164	0.32 113	0.30 137	1.28 230	0.44 185	1.13 177	1.75 232	0.10 49	0.17 114	0.45 202	0.23 73	0.56 173	1.22 241

test_3	0.47 151	0.22 103	0.20 122	0.18 105	0.21 133	0.19 99	0.12 80	0.41 182	0.18 97	0.36 148	0.18 72	0.44 168	0.21 106	0.19 91	1.03 130	0.64 160	0.32 113	0.31 147	1.28 230	0.44 185	1.12 175	1.74 229	0.10 49	0.18 127	0.47 206	0.28 113	0.59 186	1.22 241

ICVP	0.44 136	0.24 140	0.30 193	0.25 158	0.23 154	0.26 145	0.18 138	0.31 104	0.25 150	0.37 155	0.31 145	0.33 119	0.29 150	0.25 125	0.64 36	0.61 152	0.50 200	0.78 279	0.59 144	0.44 185	0.99 163	1.82 235	0.33 223	0.24 177	0.30 134	0.35 151	0.37 95	0.34 134
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SHD	0.72 201	0.30 195	0.42 234	0.35 205	0.34 209	0.33 184	0.45 214	0.49 221	0.44 217	0.53 206	0.63 204	0.47 187	0.64 229	0.34 181	6.15 270	0.52 131	0.47 190	0.37 185	0.94 192	0.45 189	0.88 152	1.12 148	0.25 188	0.42 227	0.47 206	0.47 198	0.50 156	0.63 194

RTS	0.80 210	0.32 201	0.28 188	0.30 186	0.33 199	0.44 222	0.59 233	0.41 182	0.46 222	0.43 180	0.34 161	0.51 195	0.34 177	0.30 159	7.29 282	0.70 179	0.55 217	0.36 179	1.02 198	0.45 189	0.93 156	1.01 131	0.25 188	0.37 215	0.54 220	1.72 277	0.58 181	0.79 202

RTSA	0.80 210	0.32 201	0.28 188	0.30 186	0.33 199	0.44 222	0.59 233	0.41 182	0.46 222	0.43 180	0.34 161	0.51 195	0.34 177	0.30 159	7.29 282	0.70 179	0.55 217	0.36 179	1.02 198	0.45 189	0.93 156	1.01 131	0.25 188	0.37 215	0.54 220	1.72 277	0.58 181	0.79 202

PWC_ROB	0.69 196	0.37 220	0.41 230	0.30 186	0.35 214	0.34 185	0.50 221	0.39 176	0.69 253	0.45 188	0.80 225	0.54 200	1.20 254	0.29 153	2.36 202	1.23 235	0.63 233	0.53 247	1.01 197	0.46 192	1.15 180	1.40 187	0.26 192	0.49 239	0.38 179	0.37 161	0.68 202	0.97 222

IPLGR	0.76 205	0.26 169	0.21 137	0.23 143	0.23 154	0.17 84	0.12 80	0.33 127	0.20 114	0.41 177	1.59 270	0.32 115	0.31 160	0.53 232	9.00 294	0.62 157	0.41 159	0.38 198	0.65 155	0.47 193	0.76 142	1.41 188	0.12 78	0.24 177	0.35 160	0.39 166	0.63 194	0.28 100

XX-Stereo	4.69 301	0.19 60	0.24 158	0.27 170	0.16 81	0.42 216	0.32 179	0.35 144	0.21 123	0.73 261	1.64 273	0.46 182	0.38 196	0.30 159	0.95 119	1.09 225	0.43 173	0.38 198	1.25 222	0.47 193	1.42 212	1.54 210	0.21 172	0.17 114	110.85 323	0.46 194	1.00 243	0.84 214

anonymity	1.60 262	0.25 152	0.41 230	0.27 170	0.23 154	0.51 233	0.16 127	0.49 221	0.27 168	0.63 234	23.10 318	0.57 206	0.59 223	0.37 193	0.78 65	1.33 242	0.46 185	0.35 174	1.10 206	0.48 195	1.47 216	2.07 262	0.21 172	0.33 205	1.11 272	1.60 274	3.07 301	1.08 229

FBW_ROB	1.04 232	0.64 259	0.57 252	0.87 262	0.87 270	0.68 255	0.98 258	0.45 207	0.34 198	0.53 206	0.75 220	1.03 241	1.27 258	1.90 277	6.09 269	0.42 77	0.60 230	0.33 157	2.46 252	0.49 196	1.49 220	1.10 143	1.23 277	0.56 252	0.44 200	0.53 208	0.55 171	0.82 212

PSMNet-ADL	0.77 206	0.29 190	0.30 193	0.33 197	0.32 195	0.32 171	0.37 199	0.55 235	0.35 199	0.71 255	1.43 265	0.56 204	1.01 246	2.47 288	1.18 146	2.02 282	1.58 275	0.41 207	1.06 202	0.50 197	1.25 199	1.44 192	0.35 226	0.24 177	0.35 160	0.41 175	0.65 196	0.34 134

ADCMid	1.14 241	0.50 243	0.55 250	0.39 217	0.59 251	0.56 241	0.77 251	0.59 239	0.76 259	0.47 192	0.71 215	0.70 221	0.71 238	0.39 205	8.21 289	1.09 225	0.51 204	0.45 216	1.73 245	0.51 198	1.04 164	1.21 161	0.59 255	0.40 224	0.58 229	1.47 269	1.24 256	4.18 296

model_zeroshot	0.81 213	0.22 103	0.23 152	0.34 202	0.21 133	0.45 226	0.16 127	0.43 198	0.23 137	0.59 219	1.10 248	0.50 194	0.31 160	0.26 130	2.66 211	1.04 219	0.42 167	0.35 174	1.40 239	0.52 199	1.90 259	1.60 215	0.15 125	0.20 148	2.65 295	1.52 270	0.79 221	1.54 256

trnet	0.35 95	0.23 125	0.19 108	0.17 95	0.20 125	0.14 56	0.08 42	0.35 144	0.20 114	0.35 134	0.21 90	0.38 138	0.31 160	0.14 47	0.78 65	0.76 189	0.40 153	0.30 137	0.43 93	0.52 199	0.98 162	0.80 105	0.12 78	0.15 87	0.25 96	0.24 85	0.37 95	0.32 124

CREStereo	0.38 108	0.22 103	0.20 122	0.17 95	0.16 81	0.15 63	0.08 42	0.36 161	0.24 142	0.36 148	0.27 125	0.39 143	0.39 201	0.16 65	0.92 113	0.97 212	0.46 185	0.27 113	0.43 93	0.52 199	1.15 180	1.04 135	0.13 97	0.16 103	0.25 96	0.24 85	0.37 95	0.31 118
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
AE-Stereo	0.44 136	0.22 103	0.24 158	0.23 143	0.24 160	0.18 92	0.16 127	0.30 94	0.21 123	0.34 126	0.16 70	0.44 168	0.27 141	0.21 101	0.94 117	0.81 198	0.41 159	0.32 151	0.52 125	0.55 202	1.07 169	1.71 227	0.12 78	0.21 159	0.34 153	0.89 242	0.46 143	0.28 100

SAMSARA	1.05 233	0.40 231	0.57 252	0.44 227	0.43 233	0.43 220	0.62 236	0.74 252	0.61 247	0.60 223	0.72 216	0.59 208	1.65 265	0.46 219	6.43 273	0.74 186	0.53 214	0.50 236	1.24 221	0.55 202	1.24 192	1.37 180	0.28 202	0.56 252	1.63 281	1.74 279	1.65 273	1.61 259

MIPNet	0.77 206	0.23 125	0.18 97	0.24 152	0.22 148	0.17 84	0.13 99	0.34 133	0.70 254	0.40 172	2.24 288	0.31 108	0.29 150	0.57 241	5.70 264	1.03 216	0.45 179	0.33 157	0.82 179	0.56 204	0.62 127	1.53 208	0.12 78	0.92 287	0.91 257	0.39 166	1.12 251	0.30 110

ADCRef	1.02 231	0.34 208	0.38 222	0.23 143	0.35 214	0.32 171	0.40 206	0.36 161	0.86 261	0.39 169	0.31 145	0.39 143	0.25 130	0.28 144	9.75 302	0.63 159	0.33 121	0.32 151	0.81 175	0.56 204	0.47 87	0.72 92	0.47 244	0.34 206	1.00 261	1.09 254	0.99 240	5.10 300

ACVNet_1	1.67 264	1.63 280	0.96 275	4.28 295	1.59 292	2.19 289	3.55 296	0.73 251	0.57 242	0.63 234	0.58 199	1.49 259	0.97 245	5.05 308	1.52 167	0.54 134	2.24 288	0.55 251	4.77 273	0.57 206	2.20 279	1.58 212	3.26 298	0.65 270	0.70 241	0.64 221	0.69 203	0.89 220

AnonymousM	0.60 179	0.18 48	0.13 48	0.13 51	0.11 39	0.31 165	0.07 36	0.35 144	0.23 137	0.31 102	0.42 176	0.28 79	0.31 160	0.37 193	1.34 158	0.89 209	0.44 177	0.33 157	0.42 87	0.57 206	0.97 159	1.20 159	0.17 141	0.34 206	0.16 44	0.82 237	2.20 290	3.23 284

HSM-Net_RVC	0.94 222	0.26 169	0.27 183	0.43 222	0.31 192	0.28 155	0.23 152	0.48 218	0.29 174	0.58 215	0.98 243	11.38 309	0.46 216	0.24 118	1.33 155	0.65 163	0.47 190	0.30 137	0.57 139	0.57 206	1.31 206	1.26 166	0.27 196	0.44 231	0.43 196	0.45 191	0.54 167	0.48 174
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.62 185	0.26 169	0.26 176	0.36 207	0.38 224	0.42 216	0.27 166	0.46 214	0.31 185	0.56 210	0.73 218	0.68 220	0.73 239	0.17 71	1.73 173	1.72 271	0.39 148	0.37 185	1.52 241	0.57 206	1.58 236	0.98 125	0.20 168	0.46 234	0.34 153	0.39 166	0.59 186	0.40 157

Anonymous3	0.57 176	0.29 190	0.22 146	0.21 130	0.25 163	0.27 150	0.22 150	0.51 227	0.35 199	0.37 155	0.27 125	0.76 228	0.54 220	0.47 221	1.18 146	1.93 278	0.51 204	0.47 222	0.94 192	0.58 210	1.27 201	1.69 223	0.19 160	0.21 159	0.36 169	0.39 166	0.54 167	0.37 148

SGM-ForestM	1.49 258	1.99 288	1.26 292	1.18 267	0.67 261	1.50 273	1.71 277	1.32 286	0.94 268	0.74 262	1.03 244	2.90 282	2.23 270	0.55 237	1.68 171	0.62 157	1.34 270	0.49 231	2.81 259	0.58 210	1.33 207	1.12 148	0.57 253	0.56 252	2.12 291	2.46 290	3.00 300	3.53 289

otaku	1.43 254	2.19 290	0.62 261	3.33 292	1.22 280	2.22 290	1.77 278	0.56 237	0.53 238	0.59 219	0.53 194	1.29 250	0.69 236	2.06 282	1.09 138	0.51 126	1.25 268	0.39 202	6.35 278	0.59 212	1.91 263	1.95 250	3.16 295	0.48 238	0.56 225	0.57 213	0.74 215	1.36 247

DDUNet	0.75 204	0.91 264	0.42 234	1.24 270	1.03 274	1.19 269	1.16 268	0.35 144	0.35 199	0.37 155	0.45 180	0.64 216	0.32 169	1.77 275	2.89 215	0.44 89	0.71 241	0.48 227	0.87 185	0.59 212	0.53 106	0.64 82	0.85 271	0.28 192	0.34 153	0.34 147	0.61 190	0.39 155

Reg-Stereo(zero)	0.71 199	0.22 103	0.30 193	0.21 130	0.22 148	0.32 171	0.36 197	0.77 256	0.44 217	0.65 238	1.65 275	0.54 200	0.36 184	1.01 260	0.86 102	1.42 250	0.50 200	0.26 109	1.07 203	0.60 214	1.15 180	2.16 270	0.28 202	0.17 114	0.55 223	0.93 245	1.09 246	1.15 235

HI	0.71 199	0.22 103	0.30 193	0.21 130	0.22 148	0.32 171	0.36 197	0.77 256	0.44 217	0.65 238	1.65 275	0.54 200	0.36 184	1.01 260	0.86 102	1.42 250	0.50 200	0.26 109	1.07 203	0.60 214	1.15 180	2.16 270	0.28 202	0.17 114	0.55 223	0.93 245	1.09 246	1.15 235

SQANet	1.31 249	1.35 274	0.53 246	3.10 290	1.03 274	1.89 277	1.49 274	0.50 226	0.40 209	0.51 200	0.46 183	1.19 246	0.55 222	1.57 272	2.53 207	0.49 114	1.24 267	0.37 185	6.38 279	0.61 216	1.71 245	1.74 229	2.52 288	0.37 215	0.46 205	0.57 213	0.66 198	1.26 243

RAFT-Test	0.64 192	0.24 140	0.22 146	0.25 158	0.21 133	0.45 226	0.17 133	0.45 207	0.26 158	0.66 242	0.80 225	0.40 151	0.39 201	0.36 189	1.01 128	1.49 257	0.41 159	0.34 169	1.29 233	0.61 216	1.90 259	1.84 236	0.17 141	0.18 127	0.54 220	0.93 245	0.41 112	1.26 243

DAS	0.67 194	0.27 177	0.24 158	0.38 213	0.33 199	0.34 185	0.33 186	0.51 227	0.46 222	0.61 226	0.94 240	0.78 230	0.67 234	0.19 91	0.96 121	1.83 273	0.55 217	0.47 222	1.12 208	0.61 216	2.11 269	1.69 223	0.27 196	0.44 231	0.43 196	0.43 184	0.62 192	0.48 174

SepStereo	0.67 194	0.27 177	0.24 158	0.38 213	0.33 199	0.34 185	0.33 186	0.51 227	0.46 222	0.61 226	0.94 240	0.78 230	0.67 234	0.19 91	0.96 121	1.83 273	0.55 217	0.47 222	1.12 208	0.61 216	2.11 269	1.69 223	0.27 196	0.44 231	0.43 196	0.43 184	0.62 192	0.48 174

ADCS	1.39 252	0.51 245	0.47 241	0.45 230	0.55 247	0.51 233	0.64 241	0.68 248	1.05 270	0.57 212	0.72 216	0.80 233	2.34 273	0.51 231	9.94 307	2.13 285	0.76 245	0.62 262	1.30 234	0.62 220	1.80 255	1.62 218	0.43 238	0.56 252	0.76 246	2.09 286	1.59 270	3.47 287

AMNet	0.63 189	0.59 255	0.56 251	0.59 246	0.59 251	0.64 249	0.58 230	0.45 207	0.53 238	0.51 200	0.69 213	0.75 226	0.40 203	0.87 258	0.68 48	0.86 208	0.71 241	0.66 266	0.63 152	0.62 220	0.76 142	0.62 78	0.38 227	0.59 261	0.57 227	0.69 226	0.70 206	0.75 201

PVD	0.98 226	0.54 251	0.59 258	0.60 248	0.56 248	0.66 254	0.63 238	0.91 269	0.87 265	0.57 212	0.85 230	0.80 233	1.03 247	0.59 243	6.60 274	0.64 160	0.69 239	0.55 251	1.16 213	0.63 222	1.22 190	1.27 169	0.39 230	0.53 248	0.75 245	0.88 241	0.85 225	1.07 227

AnyNet_C32	1.27 248	0.41 235	0.36 216	0.37 211	0.40 227	0.48 229	0.62 236	0.47 216	1.23 279	0.56 210	0.89 237	0.53 198	0.36 184	0.40 209	10.27 308	1.27 236	0.55 217	0.54 250	0.88 186	0.63 222	1.28 203	1.52 207	0.34 225	0.50 242	1.09 270	2.40 289	1.34 259	4.67 298

NaN_ROB	0.82 215	0.41 235	0.41 230	0.36 207	0.49 239	0.42 216	0.44 213	0.45 207	1.33 283	0.40 172	0.67 211	0.89 238	0.31 160	0.47 221	5.25 258	0.55 138	0.34 125	0.53 247	0.49 108	0.63 222	0.60 121	0.95 120	0.28 202	0.49 239	0.78 251	1.57 272	0.98 237	1.71 260

Ntro	1.62 263	3.84 303	0.69 264	2.63 288	1.29 281	2.25 292	2.87 293	0.61 243	0.56 241	0.62 232	0.50 190	1.32 252	0.66 233	2.02 281	3.24 228	0.47 108	1.35 272	0.42 210	6.77 280	0.64 225	2.20 279	2.08 263	3.05 292	0.55 251	0.60 234	0.69 226	0.73 213	1.16 238

HH	0.60 179	0.18 48	0.35 213	0.23 143	0.21 133	0.28 155	0.24 153	0.42 191	0.26 158	0.74 262	0.25 109	0.46 182	0.36 184	0.24 118	0.81 73	1.44 253	0.38 143	0.37 185	1.21 218	0.64 225	2.13 273	1.97 252	0.27 196	0.20 148	0.59 232	0.41 175	0.83 223	0.63 194

HanStereo	0.60 179	0.18 48	0.35 213	0.23 143	0.21 133	0.28 155	0.24 153	0.42 191	0.26 158	0.74 262	0.25 109	0.46 182	0.36 184	0.24 118	0.81 73	1.44 253	0.38 143	0.37 185	1.21 218	0.64 225	2.13 273	1.97 252	0.27 196	0.20 148	0.59 232	0.41 175	0.83 223	0.63 194

FADNet-RVC-Resample	0.45 138	0.30 195	0.59 258	0.28 178	0.45 236	0.21 113	0.24 153	0.39 176	0.32 190	0.44 184	0.31 145	0.43 164	0.44 211	0.43 215	1.18 146	0.51 126	0.37 138	0.43 213	0.60 145	0.64 225	0.49 90	1.02 133	0.30 211	0.37 215	0.31 143	0.39 166	0.33 68	0.41 158

R-Stereo Train	0.54 169	0.24 140	0.24 158	0.24 152	0.18 109	0.24 136	0.09 52	0.34 133	0.30 179	0.52 203	0.66 208	0.44 168	0.32 169	0.55 237	0.74 54	1.07 220	0.58 227	0.52 244	1.27 227	0.64 225	1.51 224	1.89 241	0.14 109	0.20 148	0.35 160	0.42 178	0.35 80	0.47 172

RAFT-Stereo	0.54 169	0.24 140	0.24 158	0.24 152	0.18 109	0.24 136	0.09 52	0.34 133	0.30 179	0.52 203	0.66 208	0.44 168	0.32 169	0.55 237	0.74 54	1.07 220	0.58 227	0.52 244	1.27 227	0.64 225	1.51 224	1.89 241	0.14 109	0.20 148	0.35 160	0.42 178	0.35 80	0.47 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DLNR_Zeroshot_test	11.48 312	37.23 323	0.46 239	54.89 323	0.21 133	0.37 197	49.84 323	0.47 216	0.22 128	0.80 271	0.59 200	0.62 210	0.36 184	3.08 293	63.85 323	73.41 323	9.38 313	5.61 311	2.77 257	0.65 231	1.83 257	1.41 188	0.13 97	0.22 167	0.37 175	0.38 164	0.43 131	0.48 174

UDG	0.91 221	0.94 266	0.44 237	1.22 269	1.16 278	1.14 268	1.35 271	0.38 170	0.36 203	0.43 180	0.55 196	0.62 210	0.33 175	1.60 273	5.73 266	0.80 196	0.75 244	0.45 216	0.94 192	0.65 231	1.13 177	1.10 143	0.64 259	0.32 203	0.36 169	0.39 166	0.53 165	0.38 153

MSMDNet	0.63 189	0.24 140	0.22 146	0.19 112	0.20 125	0.38 201	0.17 133	0.43 198	0.24 142	0.60 223	0.33 158	0.40 151	1.53 263	0.50 229	0.85 99	1.50 258	0.42 167	0.35 174	1.26 224	0.67 233	1.90 259	2.18 273	0.17 141	0.18 127	0.58 229	0.53 208	0.39 104	0.58 188

ADCL	1.10 236	0.44 240	0.36 216	0.33 197	0.33 199	0.38 201	0.47 216	0.38 170	1.23 279	0.60 223	0.47 185	0.43 164	0.27 141	0.32 173	7.84 288	0.57 142	0.38 143	0.55 251	0.68 163	0.69 234	0.65 130	0.81 106	0.29 210	0.36 213	1.73 285	1.85 282	1.77 276	5.47 302

ELAS	2.27 277	1.03 269	1.10 289	1.38 273	1.13 277	1.45 271	1.10 263	1.38 289	1.09 273	0.94 283	7.66 303	3.71 291	3.10 284	1.11 267	6.64 275	1.56 263	1.42 274	1.43 301	2.52 253	0.69 234	2.33 287	3.03 302	0.69 265	0.82 282	3.50 301	4.32 305	2.52 295	3.70 291
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.92 268	1.61 279	1.00 277	5.61 303	1.57 290	2.05 282	2.23 284	0.87 263	0.68 252	0.71 255	0.74 219	1.61 263	1.15 253	2.00 279	2.43 204	0.69 170	2.79 292	0.51 240	12.02 301	0.71 236	1.81 256	1.68 222	2.66 289	0.79 281	1.09 270	0.74 231	0.95 236	1.11 232

FADNet_RVC	0.85 219	0.35 209	1.01 279	0.44 227	0.63 257	0.27 150	0.63 238	0.43 198	0.46 222	0.48 195	0.50 190	0.65 217	0.54 220	0.58 242	3.52 234	0.82 203	0.52 209	1.02 293	1.68 244	0.71 236	1.59 238	1.50 203	0.45 240	0.59 261	0.56 225	0.43 184	1.89 281	0.62 193

EAI-Stereo	1.15 242	0.27 177	0.37 220	0.54 235	0.30 188	8.38 313	0.76 249	0.45 207	0.63 248	0.34 126	0.88 235	0.46 182	0.33 175	0.25 125	1.83 179	1.17 232	0.40 153	0.65 263	2.53 254	0.73 238	1.47 216	1.71 227	0.23 181	0.46 234	1.08 269	1.64 276	1.45 265	1.79 261

CBMV_ROB	1.31 249	0.37 220	0.39 225	0.60 248	0.49 239	0.57 244	0.47 216	0.95 274	0.40 209	0.81 272	1.38 263	3.04 284	2.55 276	0.48 225	5.00 255	1.30 238	0.89 248	0.49 231	2.24 249	0.73 238	1.72 247	1.95 250	0.45 240	0.40 224	0.97 259	2.27 288	1.56 267	2.91 282

AnyNet_C01	1.52 260	0.60 256	0.54 247	0.63 251	0.56 248	0.51 233	1.16 268	0.89 266	1.30 282	0.68 247	0.88 235	1.27 248	1.30 261	0.54 235	11.26 310	2.64 298	1.16 261	1.01 292	1.42 240	0.75 240	1.67 241	1.92 248	0.60 256	0.62 268	1.33 275	0.97 251	1.63 272	3.28 285

MeshStereo	2.03 276	0.72 260	0.61 260	1.20 268	0.79 268	1.01 266	0.66 244	1.54 293	1.35 284	0.92 281	2.10 285	4.00 293	3.06 283	0.71 254	9.66 301	2.82 299	1.05 257	0.76 276	4.73 271	0.75 240	3.34 303	3.73 307	0.48 247	0.58 259	1.79 286	1.18 257	2.41 294	2.78 275
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
IGEV_Zeroshot_test	0.78 208	0.25 152	0.47 241	0.58 245	0.25 163	0.61 246	0.63 238	0.48 218	0.28 172	0.67 245	1.32 260	0.66 218	0.41 207	0.31 169	0.87 109	1.36 246	0.39 148	0.36 179	1.13 210	0.76 242	1.57 235	2.29 282	0.20 168	0.20 148	0.84 255	0.84 239	2.28 291	1.09 230

cross-raft	0.56 175	0.25 152	0.22 146	0.21 130	0.20 125	0.39 208	0.15 121	0.44 203	0.26 158	0.48 195	0.35 167	0.43 164	0.31 160	0.24 118	0.86 102	1.35 245	0.41 159	0.34 169	1.31 235	0.78 243	1.98 266	1.89 241	0.16 134	0.18 127	0.47 206	0.46 194	0.42 122	0.68 199

CBMV	1.06 234	0.38 228	0.33 205	0.42 220	0.39 226	0.39 208	0.31 176	0.87 263	0.40 209	0.65 238	0.86 232	1.47 258	1.22 257	1.02 262	1.89 183	2.41 292	0.67 236	0.51 240	1.66 243	0.78 243	1.69 244	2.20 276	0.31 217	0.52 246	0.47 206	0.49 202	1.04 244	5.23 301
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ELAS_RVC	2.37 279	0.95 268	1.21 291	1.26 271	0.98 272	1.99 281	1.12 266	1.45 291	0.86 261	0.99 286	7.87 304	3.60 290	8.50 298	1.07 265	6.31 272	1.59 266	1.34 270	1.44 302	2.57 255	0.79 245	2.43 290	3.03 302	0.71 266	0.88 284	3.51 302	3.72 302	1.69 274	2.07 264
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCP+	0.99 228	0.33 204	0.34 209	0.25 158	0.34 209	0.35 190	0.49 220	0.31 104	0.66 250	0.59 219	0.48 188	0.75 226	0.18 84	0.30 159	9.27 297	0.47 108	0.27 73	0.27 113	0.78 173	0.80 246	0.51 99	0.72 92	0.18 152	0.18 127	0.69 240	2.01 284	1.44 263	3.81 292

gcap-zeroshot	1.09 235	0.23 125	0.33 205	0.59 246	0.20 125	0.40 211	0.35 192	0.45 207	0.24 142	0.74 262	1.21 255	0.63 214	0.34 177	0.25 125	0.80 71	1.71 270	3.94 306	0.29 131	9.06 291	0.81 247	1.52 226	1.94 249	1.39 280	0.18 127	0.58 229	0.39 166	0.41 112	0.41 158

IMH-64-1	1.98 272	1.48 275	1.04 284	1.97 279	1.55 288	2.06 283	2.27 286	1.02 275	1.16 275	0.58 215	0.75 220	1.89 273	2.78 279	2.77 289	9.78 303	1.51 260	1.19 263	0.66 266	3.01 261	0.81 247	1.48 218	2.06 258	3.25 296	0.74 275	1.59 279	1.25 261	2.09 285	2.83 278

IMH-64	1.98 272	1.48 275	1.04 284	1.97 279	1.55 288	2.06 283	2.27 286	1.02 275	1.16 275	0.58 215	0.75 220	1.89 273	2.78 279	2.77 289	9.78 303	1.51 260	1.19 263	0.66 266	3.01 261	0.81 247	1.48 218	2.06 258	3.25 296	0.74 275	1.59 279	1.25 261	2.09 285	2.83 278

iRaft-Stereo_20w	0.96 223	0.31 199	0.58 257	0.57 243	0.34 209	0.51 233	0.58 230	0.44 203	0.32 190	0.90 279	1.59 270	0.56 204	0.49 219	0.37 193	2.05 190	1.22 234	0.42 167	0.52 244	1.04 200	0.82 250	1.52 226	2.14 266	0.27 196	0.38 220	1.04 264	3.39 299	2.04 284	1.45 252

SANet	1.44 256	0.57 254	0.54 247	0.55 239	0.60 255	0.65 252	0.76 249	0.94 272	5.50 307	0.52 203	2.23 287	4.15 296	2.61 277	0.65 249	5.29 259	0.52 131	1.21 265	0.56 255	0.93 191	0.83 251	1.54 232	1.38 182	0.47 244	0.62 268	0.74 243	1.16 256	0.88 228	2.41 270

DDVS	1.78 265	0.35 209	0.40 226	0.33 197	0.38 224	0.37 197	0.33 186	2.41 304	0.46 222	0.68 247	17.02 315	2.44 280	0.65 231	0.81 257	2.50 205	1.31 240	0.61 231	0.49 231	6.21 277	0.84 252	2.90 299	2.24 279	0.26 192	0.34 206	0.34 153	0.60 218	2.18 288	0.71 200

SFCPSM	2.02 275	0.37 220	0.29 191	0.38 213	0.33 199	0.38 201	0.38 200	0.42 191	0.48 230	0.63 234	1.10 248	1.09 243	4.92 293	0.35 186	1.80 176	1.39 247	0.59 229	0.50 236	31.93 318	0.84 252	1.50 223	1.59 214	0.30 211	0.37 215	0.42 191	0.52 206	0.69 203	1.01 226

WAO-6	1.95 269	1.28 273	0.85 270	2.04 283	1.34 284	1.69 275	2.05 281	1.04 277	1.24 281	0.91 280	0.86 232	1.85 271	2.71 278	2.30 286	9.05 295	1.14 230	2.89 293	0.69 271	3.16 265	0.85 254	2.21 281	2.27 281	1.29 278	0.87 283	1.64 282	2.07 285	1.72 275	2.69 274

GANet-ADL	0.60 179	0.27 177	0.26 176	0.28 178	0.29 183	0.32 171	0.25 162	0.35 144	0.27 168	0.61 226	1.04 245	0.41 158	0.29 150	0.30 159	1.87 182	1.08 223	0.51 204	0.37 185	1.17 214	0.85 254	1.27 201	1.88 240	0.19 160	0.23 172	0.32 148	0.37 161	0.58 181	0.46 169

MFMNet_re	0.98 226	0.78 263	0.71 266	0.83 260	0.72 262	0.97 263	0.83 252	0.75 253	0.86 261	0.69 249	0.79 223	1.30 251	0.83 244	0.68 250	2.27 198	1.16 231	1.03 255	0.80 282	1.61 242	0.85 254	2.25 284	1.12 148	0.65 261	0.71 274	0.66 238	0.66 224	0.98 237	0.99 225

ITSA-stereo	0.96 223	0.36 214	0.34 209	0.55 239	0.41 230	0.32 171	0.64 241	0.52 233	0.47 228	0.71 255	1.48 266	0.67 219	0.62 227	0.35 186	3.07 224	1.67 269	0.52 209	0.56 255	1.10 206	0.87 257	1.33 207	1.89 241	0.52 250	0.51 244	0.50 213	1.05 253	3.15 303	1.80 262

WAO-7	1.96 271	1.09 271	1.32 294	5.02 298	0.99 273	1.02 267	1.64 275	1.16 281	1.46 289	2.58 304	2.14 286	2.11 277	2.83 281	1.20 269	6.00 268	1.03 216	1.68 278	0.70 272	7.59 286	0.87 257	1.71 245	1.97 252	0.38 227	1.05 293	0.98 260	1.45 267	1.10 249	1.84 263

LVE	2.66 285	1.99 288	1.02 282	12.01 311	1.75 297	3.85 301	11.87 314	0.91 269	0.89 266	1.03 289	0.91 238	1.62 265	2.23 270	2.46 287	2.96 218	1.03 216	1.74 281	0.82 284	8.43 290	0.87 257	1.84 258	2.20 276	3.10 294	0.99 292	1.45 277	0.96 249	1.23 254	1.54 256

ACVNet-4b	3.25 292	6.98 310	0.72 267	12.08 312	1.33 283	4.39 304	9.77 312	0.61 243	0.60 245	0.66 242	3.91 296	5.47 300	11.63 304	2.24 285	0.74 54	0.55 138	2.39 290	0.49 231	10.57 298	0.87 257	2.24 283	2.88 296	2.92 290	0.61 264	0.61 235	0.58 215	0.72 208	1.15 235

GwcNet-ADL	0.72 201	0.35 209	0.37 220	0.41 219	0.34 209	0.32 171	0.27 166	0.40 180	0.27 168	0.61 226	1.53 268	0.63 214	0.41 207	0.33 177	3.69 236	1.34 244	0.50 200	0.56 255	0.91 187	0.87 257	1.18 187	1.60 215	0.24 185	0.27 188	0.36 169	0.48 199	0.47 145	0.66 198

ccs_rob	1.11 237	0.35 209	0.33 205	0.43 222	0.29 183	0.44 222	0.38 200	0.59 239	0.35 199	1.97 301	5.99 300	5.59 301	0.59 223	0.45 216	1.05 135	1.28 237	0.52 209	0.39 202	1.76 247	0.87 257	1.76 250	2.05 257	0.26 192	0.43 230	0.34 153	0.36 158	0.50 156	0.56 187

TRStereo	1.21 243	0.32 201	0.47 241	0.25 158	0.18 109	0.64 249	0.26 164	0.44 203	0.20 114	0.70 254	0.57 197	0.80 233	0.29 150	0.23 111	1.08 137	1.85 275	0.37 138	0.35 174	1.05 201	0.88 263	1.36 210	1.89 241	0.17 141	0.16 103	0.67 239	16.20 318	0.88 228	0.49 179

STStereo	3.38 294	1.14 272	1.69 303	7.09 309	1.35 285	7.29 312	2.62 291	2.11 298	2.34 299	0.95 284	2.86 292	5.97 302	6.28 296	0.38 199	11.54 311	2.20 288	0.93 249	0.89 285	11.21 300	0.90 264	1.58 236	1.46 195	0.55 252	1.58 303	3.31 300	3.09 298	3.08 302	6.91 306

MADNet+	1.22 244	0.60 256	0.77 269	0.77 256	0.74 263	0.61 246	1.01 259	0.94 272	0.74 257	0.78 269	0.68 212	1.18 245	1.07 250	0.68 250	7.48 286	1.39 247	1.12 260	0.65 263	1.33 236	0.91 265	2.13 273	1.51 205	0.66 262	0.97 290	1.05 266	0.83 238	0.92 233	1.39 248

PSMNet_ROB	3.52 297	1.88 285	0.99 276	1.71 277	1.19 279	2.12 288	2.02 279	0.79 260	0.86 261	8.42 316	19.75 317	12.43 310	2.32 272	7.26 315	2.04 189	0.69 170	1.30 269	1.37 300	9.12 292	0.91 265	2.05 267	1.34 177	8.71 316	0.77 279	1.06 267	1.46 268	1.32 258	1.13 233

DCVSM-stereo	1.12 239	0.31 199	0.36 216	0.43 222	0.33 199	0.52 237	0.35 192	0.68 248	0.39 206	0.66 242	1.41 264	1.60 262	0.79 241	0.39 205	0.81 73	1.02 215	0.48 196	0.37 185	12.56 302	0.92 267	1.54 232	1.37 180	0.41 235	0.49 239	0.41 188	0.51 205	0.65 196	0.61 192

MSKI-zero shot	0.70 198	0.21 86	0.21 137	0.20 122	0.19 118	0.43 220	0.16 127	0.42 191	0.29 174	0.44 184	1.16 250	0.48 189	0.36 184	0.17 71	1.60 168	1.42 250	0.47 190	0.37 185	1.37 237	0.95 268	1.79 254	2.06 258	0.22 179	0.19 138	0.53 217	1.21 259	0.72 208	1.17 239

HBP-ISP	1.24 246	0.38 228	0.50 245	0.52 233	0.41 230	0.45 226	0.33 186	0.55 235	0.40 209	0.76 267	1.30 259	0.48 189	0.48 218	1.92 278	9.87 306	3.68 307	0.55 217	0.66 266	0.82 179	0.95 268	2.11 269	2.96 300	0.30 211	0.46 234	0.47 206	0.52 206	0.94 235	0.60 191

test-1	0.83 216	0.18 48	0.23 152	0.19 112	0.19 118	0.57 244	0.58 230	0.44 203	0.29 174	0.72 259	5.41 299	0.54 200	0.40 203	0.59 243	0.98 125	1.32 241	0.45 179	0.48 227	1.14 211	0.96 270	1.90 259	2.36 286	0.14 109	0.21 159	0.39 183	0.46 194	0.61 190	0.63 194

Dean	1.78 265	1.76 283	1.00 277	5.98 306	1.87 300	2.22 290	2.59 290	1.07 279	1.14 274	0.98 285	0.82 228	1.85 271	2.08 269	2.18 284	2.05 190	1.07 220	2.05 286	0.70 272	2.78 258	0.97 271	2.14 276	1.89 241	2.92 290	0.93 288	1.41 276	1.11 255	1.39 261	1.14 234

MFN_U_SF_RVC	1.81 267	2.41 295	1.86 304	2.14 285	1.76 298	1.92 278	2.34 289	1.56 294	1.47 290	3.68 306	3.76 295	1.21 247	1.27 258	1.71 274	3.52 234	2.14 286	1.01 254	0.92 286	3.46 267	0.99 272	1.73 248	1.56 211	0.77 269	2.30 309	0.76 246	0.81 235	0.70 206	0.98 224

SPS-STEREO	1.49 258	0.72 260	0.69 264	0.90 264	0.75 264	0.82 262	0.74 248	0.83 261	0.76 259	0.85 276	1.62 272	1.42 255	1.09 251	0.70 252	1.97 185	2.32 289	1.04 256	0.97 289	10.95 299	1.01 273	2.60 293	2.45 289	0.64 259	0.76 278	0.81 253	0.79 234	1.11 250	0.96 221
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EKT-Stereo	1.22 244	0.27 177	0.24 158	0.28 178	0.25 163	0.31 165	0.54 226	0.43 198	0.29 174	0.44 184	0.57 197	0.49 191	0.44 211	0.31 169	13.29 314	2.18 287	0.54 215	0.53 247	1.26 224	1.02 274	5.16 309	2.03 256	0.14 109	0.19 138	0.42 191	0.35 151	0.56 173	0.34 134

ADCPNet	1.59 261	0.37 220	0.74 268	0.43 222	0.76 265	0.42 216	1.45 273	0.90 268	0.70 254	0.76 267	1.68 278	0.76 228	3.19 285	0.76 255	8.96 293	1.92 277	0.54 215	0.37 185	4.76 272	1.03 275	1.19 188	1.09 140	0.94 272	0.40 224	1.06 267	1.36 264	0.93 234	5.53 304

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 284	0.30 195	0.54 247	0.34 202	0.37 221	0.63 248	0.68 246	0.48 218	1.07 271	0.69 249	1.55 269	0.62 210	0.59 223	0.18 88	0.86 102	1.75 272	0.42 167	0.50 236	49.64 321	1.04 276	1.53 231	2.14 266	0.19 160	0.28 192	0.72 242	1.86 283	0.98 237	1.07 227

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 220	0.37 220	0.57 252	0.34 202	0.29 183	0.54 238	0.69 247	0.45 207	0.72 256	0.64 237	1.75 280	0.59 208	0.64 229	0.23 111	0.93 114	1.53 262	0.44 177	0.40 205	1.27 227	1.04 276	1.62 239	2.22 278	0.18 152	0.38 220	0.83 254	0.48 199	2.98 299	1.10 231

MANE	3.30 293	1.71 282	1.93 305	1.49 275	1.37 286	1.77 276	2.02 279	1.90 296	2.39 300	0.87 277	1.68 278	3.71 291	4.07 289	0.78 256	7.43 284	3.40 304	1.81 285	6.10 312	2.99 260	1.05 278	2.09 268	2.38 287	0.61 258	1.76 306	5.46 307	6.93 310	8.52 310	12.82 313

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 247	2.34 294	0.85 270	1.48 274	0.80 269	1.00 264	1.15 267	0.76 255	0.94 268	1.33 292	0.54 195	1.54 261	1.67 266	2.00 279	2.30 199	0.97 212	1.08 259	1.05 294	3.01 261	1.06 279	1.37 211	1.51 205	1.22 276	0.67 271	0.76 246	0.65 222	0.59 186	1.40 249

LSM0	4.83 302	0.52 246	0.57 252	0.78 257	0.66 260	0.81 261	1.26 270	1.10 280	1.08 272	0.88 278	1.65 275	1.82 269	2.45 275	0.40 209	38.07 322	52.94 322	0.87 247	0.61 261	5.33 275	1.09 280	2.57 292	3.54 305	0.43 238	0.69 273	0.94 258	2.15 287	1.61 271	5.62 305

pmcnn	1.11 237	0.42 238	0.41 230	0.57 243	0.59 251	0.54 238	1.41 272	0.71 250	0.48 230	0.61 226	1.28 258	1.51 260	2.96 282	1.04 263	1.42 163	2.33 290	0.81 246	0.96 287	1.74 246	1.09 280	2.41 289	1.74 229	0.82 270	0.50 242	0.48 212	0.69 226	1.09 246	1.28 246

IMH	2.50 280	1.51 278	1.05 287	1.99 282	1.58 291	2.09 286	2.32 288	1.04 277	1.19 278	0.84 275	1.34 261	2.02 275	8.04 297	8.79 316	6.91 278	1.41 249	1.37 273	0.67 270	5.94 276	1.10 282	1.45 215	2.32 285	4.37 308	0.77 279	1.86 287	1.41 265	1.57 268	2.46 271

ACV-stereo	5.83 305	11.12 313	0.40 226	0.64 253	0.34 209	6.32 309	4.79 301	4.59 308	0.50 234	0.65 238	0.85 230	1.68 268	8.74 299	4.63 305	8.94 292	3.51 306	0.67 236	0.58 258	83.85 322	1.15 283	3.70 305	6.30 312	0.42 237	0.42 227	0.38 179	0.78 233	0.76 220	0.58 188

FAT-Stereo	1.13 240	0.37 220	0.57 252	0.56 242	0.63 257	0.50 230	0.52 222	0.75 253	0.44 217	0.79 270	2.82 291	1.45 257	1.95 267	0.49 228	2.78 213	2.52 296	0.57 225	0.60 260	2.42 251	1.17 284	2.12 272	2.13 265	0.74 268	0.58 259	0.41 188	0.56 212	0.72 208	1.27 245

KSHMR	5.12 303	2.29 292	1.47 297	20.10 316	3.65 305	5.24 308	9.39 311	1.58 295	6.86 309	1.38 294	1.49 267	2.35 278	27.00 321	4.39 304	4.91 252	1.96 279	1.66 277	1.12 298	15.45 306	1.19 285	2.92 301	2.14 266	4.07 305	1.21 300	7.00 310	2.72 296	1.95 283	2.80 277

JetBlue	2.73 286	1.92 286	1.56 301	2.34 286	1.82 299	2.66 295	2.78 292	1.44 290	1.45 287	0.81 272	0.82 228	4.05 294	1.44 262	2.08 283	9.39 299	2.60 297	1.69 279	1.33 299	2.15 248	1.21 286	3.25 302	3.66 306	1.90 284	1.08 296	2.76 299	5.03 306	2.31 293	10.12 311

PWCK	2.53 281	1.63 280	1.01 279	1.98 281	1.29 281	2.08 285	2.10 282	1.37 288	1.44 286	1.41 295	1.79 281	5.07 298	2.34 273	1.08 266	3.26 229	0.91 210	1.71 280	0.77 278	22.70 310	1.31 287	2.44 291	1.46 195	1.41 281	0.98 291	1.69 284	1.61 275	1.40 262	2.14 265

G-Net	1.35 251	0.55 253	0.65 262	0.43 222	0.49 239	0.56 241	0.48 218	0.89 266	1.35 284	0.67 245	1.22 256	3.00 283	1.21 255	0.36 189	4.11 243	1.64 268	0.61 231	0.76 276	1.37 237	1.35 288	1.63 240	1.89 241	0.39 230	0.61 264	0.80 252	3.07 297	1.57 268	4.68 299

SGM_RVC	2.55 282	0.93 265	1.05 287	0.97 265	0.76 265	1.00 264	0.93 256	7.37 312	1.18 277	1.01 288	1.64 273	2.39 279	9.36 300	0.62 247	2.02 187	1.33 242	1.60 276	0.80 282	7.94 287	1.42 289	1.67 241	1.69 223	0.67 263	0.94 289	2.66 296	2.65 294	4.83 306	9.43 310
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-8	3.09 289	2.55 296	1.41 295	5.78 304	1.73 294	2.51 293	3.26 294	1.28 283	1.93 296	5.67 311	8.70 308	3.06 285	6.18 294	4.38 302	3.04 222	1.97 280	1.78 282	0.75 274	9.44 293	1.54 290	1.76 250	2.31 283	2.46 286	1.07 294	2.29 292	1.80 280	1.83 278	2.83 278

Venus	3.09 289	2.55 296	1.41 295	5.78 304	1.73 294	2.51 293	3.26 294	1.28 283	1.93 296	5.67 311	8.70 308	3.06 285	6.18 294	4.38 302	3.04 222	1.97 280	1.78 282	0.75 274	9.44 293	1.54 290	1.76 250	2.31 283	2.46 286	1.07 294	2.29 292	1.80 280	1.83 278	2.83 278

SGM+DAISY	2.56 283	0.94 266	0.92 273	1.06 266	0.97 271	1.24 270	1.04 261	1.31 285	1.76 293	1.12 290	2.01 283	2.59 281	3.35 288	0.87 258	6.30 271	3.19 303	1.16 261	1.11 296	6.92 282	1.55 292	2.89 298	2.90 297	0.67 263	1.23 301	3.89 303	4.14 304	5.13 307	8.82 309

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 307	4.50 307	1.31 293	2.75 289	2.71 303	5.17 307	7.48 310	5.91 309	8.23 310	1.63 297	10.81 311	75.58 323	10.28 302	4.33 301	2.18 196	1.44 253	7.17 312	8.31 313	6.88 281	1.67 293	3.57 304	2.90 297	1.30 279	1.13 297	4.31 306	6.17 309	20.85 319	4.05 295

DPSNet	1.40 253	0.43 239	0.38 222	0.54 235	0.61 256	0.65 252	0.57 227	0.51 227	0.67 251	0.46 189	0.87 234	3.54 289	1.62 264	1.43 271	2.52 206	2.12 284	0.99 253	0.99 291	7.37 285	1.69 294	2.21 281	2.98 301	0.95 273	0.74 275	0.76 246	0.76 232	0.75 216	0.82 212

RainbowNet	1.44 256	1.50 277	0.85 270	2.41 287	1.41 287	1.97 280	2.14 283	0.65 246	0.57 242	0.74 262	0.46 183	1.61 263	1.05 248	2.78 291	1.90 184	1.30 238	1.21 265	0.51 240	3.15 264	1.74 295	1.75 249	1.97 252	3.07 293	0.61 264	0.65 237	0.69 226	0.88 228	1.43 250

STTRV1_RVC		0.41 235	0.34 209	0.54 235	0.41 230	0.55 240	0.43 212	0.51 227	0.50 234	0.51 200	0.50 190	0.85 237	1.05 248	0.55 237	0.84 89	0.58 143	1.80 284	0.45 216		1.77 296	1.77 253	1.50 203		0.59 261	0.52 216	0.67 225	0.89 231	1.44 251

JetRed	3.85 299	2.71 300	3.02 308	2.08 284	2.45 302	3.41 297	4.64 300	2.34 303	1.83 294	1.88 299	1.20 253	3.35 288	1.28 260	3.27 294	9.82 305	3.50 305	4.08 308	3.88 309	2.41 250	1.82 297	5.48 311	4.79 309	3.60 301	1.67 305	4.20 304	11.19 315	5.32 308	8.78 308

TorneroNet	5.38 304	2.29 292	1.20 290	17.70 315	6.11 312	4.86 306	6.44 307	2.12 299	4.67 306	1.56 296	7.04 301	11.27 307	24.96 316	4.04 298	5.06 256	1.56 263	3.02 294	0.79 280	14.79 305	1.88 298	2.79 296	2.59 293	3.47 300	0.89 285	6.89 309	2.63 293	1.30 257	3.48 288

UNDER WATER-64	3.14 291	2.61 298	1.56 301	4.95 297	2.92 304	3.47 298	4.38 299	2.32 301	1.63 292	1.37 293	1.36 262	5.08 299	4.79 292	3.47 296	7.48 286	2.02 282	3.68 304	1.11 296	3.99 269	1.95 299	2.87 297	2.92 299	5.01 311	1.40 302	1.99 290	3.99 303	2.15 287	4.42 297

UNDER WATER	4.11 300	2.66 299	1.51 298	4.92 296	5.25 307	3.49 299	7.24 309	2.33 302	1.84 295	1.65 298	1.20 253	5.04 297	21.14 312	5.09 309	4.93 254	2.44 293	3.86 305	1.09 295	8.36 289	1.97 300	3.80 306	2.73 295	5.04 312	2.11 307	1.96 289	3.54 301	1.91 282	3.93 293

TorneroNet-64	3.44 296	2.19 290	2.33 307	7.00 308	1.73 294	3.02 296	4.22 298	1.95 297	3.75 304	0.82 274	3.10 293	4.11 295	12.63 307	3.76 297	6.96 280	1.63 267	3.11 296	0.79 280	7.96 288	1.98 301	2.65 294	2.69 294	3.37 299	0.90 286	2.67 297	2.65 294	1.21 253	3.65 290

DGSMNet	2.89 287	1.85 284	1.04 284	1.35 272	0.50 243	1.94 279	0.59 233	2.82 305	1.53 291	3.95 308	15.60 313	1.84 270	3.19 285	4.88 307	2.89 215	2.87 301	3.06 295	1.91 304	4.57 270	2.02 302	4.46 307	3.48 304	1.64 283	2.11 307	0.88 256	3.46 300	1.04 244	2.62 273

CSAN	1.01 229	0.52 246	0.48 244	0.47 231	0.49 239	0.38 201	0.48 218	0.49 221	2.50 301	0.69 249	2.01 283	1.44 256	0.69 236	0.60 246	4.20 244	0.56 140	0.46 185	0.47 222	0.82 179	2.20 303	1.16 185	1.10 143	0.31 217	0.53 248	1.68 283	1.02 252	0.72 208	0.81 211

notaker	3.52 297	2.84 301	1.55 300	5.08 299	6.69 313	3.97 302	4.03 297	1.33 287	3.34 303	1.17 291	3.34 294	6.77 303	11.07 303	5.35 310	4.78 250	1.20 233	3.25 297	0.97 289	10.40 297	2.75 304	2.90 299	2.14 266	3.69 302	1.16 298	1.00 261	1.21 259	1.44 263	1.57 258

MADNet++	2.98 288	1.95 287	2.23 306	1.73 278	2.39 301	1.68 274	2.24 285	2.26 300	2.69 302	2.34 303	2.78 290	3.30 287	3.34 287	2.86 292	4.22 245	4.20 308	2.65 291	2.14 306	3.69 268	3.00 305	4.95 308	7.04 313	1.44 282	2.60 310	1.93 288	5.78 307	2.76 297	2.35 268

DispFullNet	3.41 295	2.89 302	1.54 299	1.52 276	1.71 293	1.49 272	1.66 276	1.26 282	2.27 298	2.07 302	1.94 282	15.55 312	4.16 290	1.77 275	5.50 261	4.82 310	2.33 289	0.96 287	23.18 311	4.57 306	2.36 288	2.47 290	0.73 267	0.57 256	1.23 273	0.62 220	1.37 260	1.51 255

ktn	6.56 306	5.17 309	14.71 318	5.30 300	4.74 306	9.67 314	6.68 308	7.48 313	12.97 317	1.88 299	2.35 289	27.30 319	21.86 313	4.31 300	5.72 265	1.50 258	4.02 307	1.83 303	15.82 307	4.59 307	2.65 294	2.06 258	3.99 304	1.18 299	2.40 294	1.57 272	2.89 298	2.50 272

PML	14.72 317	11.16 314	4.09 309	13.72 313	8.87 314	13.75 315	6.38 306	7.25 311	36.05 323	10.34 317	59.29 323	46.05 322	52.59 323	6.65 314	6.70 276	4.81 309	10.30 314	3.77 308	21.46 309	4.87 308	5.83 313	5.51 310	3.98 303	4.24 311	15.02 319	6.06 308	20.81 318	7.86 307

S-Stereo	1.43 254	0.40 231	0.43 236	0.60 248	0.58 250	0.64 249	1.10 263	0.61 243	0.57 242	0.69 249	4.10 297	1.62 265	0.65 231	0.46 219	4.54 248	2.87 301	0.55 217	0.65 263	4.87 274	4.90 309	1.26 200	2.26 280	0.99 275	0.61 264	0.41 188	0.53 208	0.66 198	0.97 222

LE_ROB	7.96 308	3.98 304	5.96 312	6.32 307	20.03 318	4.31 303	17.09 316	6.33 310	9.23 312	1.00 287	4.87 298	16.05 313	22.60 314	3.45 295	2.97 219	0.95 211	2.14 287	1.91 304	13.13 303	5.86 310	2.32 286	2.18 273	9.68 317	5.18 312	10.55 313	9.20 312	10.65 312	17.10 317

edge stereo	1.98 272	0.52 246	1.03 283	0.72 255	0.63 257	0.79 260	0.83 252	0.93 271	1.45 287	3.71 307	1.22 256	2.08 276	4.38 291	1.06 264	2.14 194	2.51 295	0.64 234	0.55 251	7.27 284	7.84 311	1.43 214	5.56 311	2.02 285	0.53 248	0.61 235	0.55 211	0.87 226	1.48 253

LRCNet_RVC	12.77 314	18.28 318	5.31 310	23.03 318	20.03 318	22.79 320	18.73 318	10.19 317	4.29 305	21.40 320	17.07 316	21.90 316	12.67 308	27.64 320	4.72 249	1.57 265	13.91 317	9.09 314	27.19 315	10.23 312	5.66 312	2.42 288	25.54 319	13.38 318	1.45 277	0.65 222	3.23 304	2.39 269

DGTPSM_ROB	9.57 309	4.02 305	11.10 313	3.15 291	5.69 308	3.62 300	5.37 304	3.67 306	9.11 311	3.26 305	7.88 305	9.79 306	14.19 309	4.73 306	13.10 313	11.13 314	5.27 309	11.44 316	7.09 283	10.27 313	6.42 314	15.33 316	4.54 309	9.05 314	10.05 311	27.51 319	11.07 313	30.63 319

DPSMNet_ROB	11.01 310	4.36 306	11.20 314	3.81 294	5.73 309	4.71 305	5.45 305	3.67 306	9.75 313	4.35 309	13.56 312	11.30 308	26.82 320	5.44 313	13.51 315	12.50 315	6.62 311	12.38 317	14.62 304	10.30 314	7.11 315	16.01 317	4.56 310	9.06 315	11.07 314	27.51 319	11.13 314	30.63 319

DPSM_ROB	13.84 315	8.97 311	13.58 316	5.45 301	6.10 310	7.18 310	5.27 302	8.45 314	11.05 314	6.78 314	8.04 306	8.60 304	12.52 305	5.36 311	16.95 316	14.18 316	11.50 315	14.64 318	9.74 295	12.04 315	17.24 317	19.94 320	4.24 306	11.13 316	27.83 320	35.96 321	31.24 321	39.61 321

DPSM	13.84 315	8.97 311	13.58 316	5.45 301	6.10 310	7.18 310	5.27 302	8.45 314	11.05 314	6.78 314	8.04 306	8.60 304	12.52 305	5.36 311	16.95 316	14.18 316	11.50 315	14.64 318	9.74 295	12.04 315	17.24 317	19.94 320	4.24 306	11.13 316	27.83 320	35.96 321	31.24 321	39.61 321

DPSimNet_ROB	19.60 318	30.02 321	12.51 315	29.96 321	26.66 321	21.35 319	18.10 317	23.34 321	23.91 320	14.59 319	30.41 321	25.17 318	25.12 317	12.92 318	12.40 312	9.18 311	23.72 320	11.03 315	37.61 320	12.43 317	24.99 321	8.77 315	13.55 318	15.98 319	13.56 316	10.45 313	19.73 317	21.73 318

HanzoNet	11.30 311	14.06 315	16.74 319	13.89 314	9.10 315	15.60 317	21.20 319	11.16 318	12.45 316	6.15 313	7.25 302	20.77 315	27.41 322	28.53 321	4.84 251	9.79 313	14.66 318	2.80 307	24.65 313	12.81 318	5.39 310	4.27 308	8.60 315	1.63 304	2.70 298	2.61 292	2.55 296	3.43 286

BEATNet-Init1	11.60 313	15.45 316	5.36 311	21.04 317	10.14 316	20.37 318	13.59 315	8.80 316	6.63 308	4.42 310	10.00 310	14.23 311	19.35 310	4.04 298	10.43 309	9.21 312	6.50 310	5.00 310	32.12 319	14.67 319	8.25 316	7.49 314	5.66 313	5.23 313	12.24 315	7.07 311	21.30 320	14.66 314

HaxPig	22.03 319	23.76 319	21.73 320	25.29 319	25.48 320	24.76 321	26.73 320	22.91 320	21.16 318	29.02 321	26.42 319	24.60 317	19.57 311	25.83 319	24.34 318	21.24 318	25.03 321	26.17 320	24.65 313	23.00 320	18.72 319	16.12 318	29.01 320	21.22 321	10.44 312	12.85 316	9.65 311	15.02 315

CasAABBNet	27.80 322	18.03 317	27.32 322	10.90 310	12.21 317	14.33 316	10.52 313	16.96 319	22.28 319	13.77 318	16.14 314	17.40 314	25.40 318	10.69 317	34.10 321	28.35 321	23.05 319	29.43 322	19.46 308	24.14 321	34.48 323	39.80 323	8.47 314	22.42 322	56.04 322	72.44 323	62.78 323	79.64 323

MEDIAN_ROB	25.69 320	28.81 320	26.20 321	29.88 320	29.43 322	29.00 322	30.34 321	27.00 322	24.64 321	34.12 322	30.21 320	29.31 320	23.43 315	29.48 322	26.63 319	23.36 319	29.99 322	29.41 321	29.88 316	27.28 322	23.55 320	19.50 319	31.94 321	23.91 323	14.08 318	13.72 317	13.09 316	15.43 316

AVERAGE_ROB	27.45 321	31.37 322	28.57 323	32.97 322	32.12 323	32.15 323	33.40 322	29.93 323	27.60 322	35.93 323	32.13 322	32.22 321	25.90 319	32.99 323	28.90 320	25.88 320	31.46 323	30.17 323	31.78 317	29.24 323	25.48 322	21.56 322	34.85 322	27.16 324	14.02 317	10.69 314	11.65 315	11.07 312

ASD4																								18.37 320

Low-res two-view benchmark