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

ProNet	0.10 4	0.07 5	0.09 21	0.06 12	0.04 2	0.10 18	0.32 188	0.07 8	0.04 1	0.04 2	0.11 40	0.07 1	0.03 1	0.20 108	0.33 5	0.21 4	0.11 5	0.08 5	0.11 3	0.07 5	0.10 2	0.08 1	0.08 38	0.05 10	0.10 16	0.06 1	0.10 5	0.06 3

CoSv	0.09 1	0.11 21	0.07 14	0.05 6	0.04 2	0.09 14	0.04 17	0.08 12	0.06 6	0.06 8	0.03 3	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.29 4	0.30 29	0.11 5	0.07 2	0.13 8	0.06 1	0.12 7	0.09 2	0.03 1	0.04 3	0.11 22	0.07 4	0.10 5	0.06 3

Pointernet	0.09 1	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.03 1	0.07 9	0.31 185	0.06 3	0.04 1	0.05 3	0.06 11	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 2	0.33 42	0.09 1	0.06 1	0.09 1	0.16 47	0.09 1	0.09 2	0.03 1	0.04 3	0.07 1	0.06 1	0.13 15	0.08 17

MM-Stereo_test3	0.09 1	0.08 11	0.04 1	0.06 12	0.04 2	0.05 4	0.03 5	0.10 25	0.07 17	0.07 14	0.04 7	0.09 4	0.04 2	0.04 1	0.23 1	0.30 29	0.12 14	0.07 2	0.12 5	0.20 69	0.11 3	0.11 4	0.05 16	0.04 3	0.07 1	0.08 8	0.16 26	0.07 9

TDLM	0.13 15	0.14 35	0.13 57	0.10 36	0.12 51	0.11 29	0.10 72	0.14 36	0.10 36	0.09 22	0.16 74	0.17 36	0.10 39	0.09 25	0.28 3	0.19 3	0.15 25	0.14 30	0.13 8	0.10 15	0.15 11	0.11 4	0.09 49	0.10 42	0.11 22	0.10 18	0.15 23	0.15 41

LG-Stereo	0.13 15	0.07 5	0.05 6	0.06 12	0.06 12	0.21 115	0.03 5	0.09 21	0.08 26	0.09 22	0.32 161	0.16 31	0.05 6	0.06 11	0.67 50	0.31 33	0.11 5	0.09 9	0.18 29	0.08 8	0.14 10	0.12 6	0.03 1	0.04 3	0.08 6	0.12 27	0.11 7	0.07 9

AIO-Stereo	0.11 7	0.09 13	0.09 21	0.08 27	0.06 12	0.12 44	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 3	0.06 11	0.12 14	0.05 6	0.05 8	0.46 15	0.34 49	0.22 50	0.10 16	0.21 35	0.12 25	0.13 8	0.12 6	0.04 8	0.05 10	0.08 6	0.10 18	0.13 15	0.06 3

RYNet	0.49 169	0.11 21	0.10 32	0.08 27	0.09 33	0.10 18	0.06 35	0.13 32	0.18 106	0.10 28	0.10 31	0.13 20	0.08 28	0.08 21	9.58 309	0.37 62	0.14 23	0.22 82	0.17 23	0.09 10	0.19 25	0.12 6	0.15 134	0.09 35	0.14 36	0.33 152	0.24 55	0.13 34

RSM	0.11 7	0.09 13	0.09 21	0.07 20	0.06 12	0.14 57	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 3	0.07 15	0.13 20	0.06 16	0.04 1	0.51 21	0.26 16	0.10 3	0.10 16	0.14 16	0.11 19	0.17 17	0.13 9	0.04 8	0.06 18	0.09 12	0.11 22	0.13 15	0.07 9

RSM++	0.12 12	0.10 18	0.09 21	0.08 27	0.07 19	0.10 18	0.04 17	0.08 12	0.07 17	0.06 8	0.07 15	0.13 20	0.07 24	0.04 1	0.50 18	0.26 16	0.12 14	0.11 21	0.14 16	0.11 19	0.20 27	0.14 10	0.06 24	0.10 42	0.11 22	0.09 13	0.13 15	0.08 17

GANet	0.19 35	0.17 47	0.16 89	0.16 90	0.16 90	0.21 115	0.14 118	0.20 54	0.13 56	0.15 38	0.20 91	0.37 144	0.10 39	0.14 52	0.42 11	0.22 6	0.40 162	0.20 65	0.17 23	0.11 19	0.22 31	0.14 10	0.12 87	0.12 56	0.15 43	0.13 37	0.20 44	0.17 55

MLG-Stereo	0.10 4	0.07 5	0.04 1	0.04 1	0.05 8	0.28 161	0.02 1	0.06 3	0.06 6	0.07 14	0.03 3	0.09 4	0.05 6	0.06 11	0.38 7	0.35 52	0.11 5	0.09 9	0.12 5	0.06 1	0.16 14	0.15 12	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.06 1	0.11 7	0.07 9

MM-Stereo_test1	0.11 7	0.11 21	0.07 14	0.06 12	0.04 2	0.05 4	0.02 1	0.08 12	0.06 6	0.07 14	0.03 3	0.10 7	0.04 2	0.04 1	0.39 10	0.25 12	0.12 14	0.08 5	0.13 8	0.21 84	0.13 8	0.15 12	0.05 16	0.04 3	0.08 6	0.34 156	0.13 15	0.07 9

StereoVision	0.13 15	0.10 18	0.07 14	0.06 12	0.07 19	0.07 9	0.07 45	0.10 25	0.13 56	0.09 22	0.07 15	0.16 31	0.07 24	0.11 34	0.56 25	0.29 25	0.14 23	0.13 25	0.17 23	0.09 10	0.18 22	0.15 12	0.04 8	0.08 28	0.15 43	0.13 37	0.19 41	0.15 41

CVANet_RVC	0.18 33	0.18 57	0.18 106	0.20 131	0.15 78	0.17 86	0.13 108	0.23 65	0.11 43	0.14 36	0.22 104	0.20 48	0.12 55	0.48 234	0.35 6	0.21 4	0.17 33	0.16 41	0.16 21	0.13 34	0.18 22	0.15 12	0.10 58	0.12 56	0.14 36	0.12 27	0.19 41	0.16 45

DEFOM-Stereo	0.14 19	0.12 25	0.09 21	0.08 27	0.08 28	0.11 29	0.04 17	0.10 25	0.07 17	0.08 19	0.10 31	0.12 14	0.06 16	0.07 17	0.51 21	0.29 25	0.17 33	0.14 30	0.17 23	0.10 15	0.32 55	0.16 16	0.08 38	0.07 22	0.12 27	0.13 37	0.25 59	0.13 34

RAFT + AFF	0.42 136	0.12 25	0.09 21	0.13 60	0.07 19	0.11 29	0.06 35	0.17 42	0.10 36	0.19 50	0.10 31	0.28 88	0.08 28	0.11 34	7.47 294	0.33 42	0.20 44	0.11 21	0.33 70	0.10 15	0.39 74	0.16 16	0.07 32	0.09 35	0.16 53	0.11 22	0.13 15	0.09 23

DFGA-Net	0.18 33	0.17 47	0.10 32	0.13 60	0.08 28	0.10 18	0.08 51	0.19 48	0.10 36	0.28 83	0.11 40	0.18 40	0.09 33	0.13 43	0.68 55	0.27 20	0.20 44	0.15 36	0.28 55	0.12 25	0.22 31	0.17 18	0.08 38	0.12 56	0.15 43	0.12 27	0.35 89	0.14 39

CroCo-Stereo Lap2	0.12 12	0.07 5	0.05 6	0.05 6	0.06 12	0.04 1	0.03 5	0.08 12	0.06 6	0.11 29	0.03 3	0.12 14	0.06 16	0.08 21	0.59 31	0.36 58	0.11 5	0.10 16	0.12 5	0.07 5	0.25 37	0.17 18	0.04 8	0.07 22	0.11 22	0.11 22	0.11 7	0.08 17

AANet_RVC	0.16 28	0.13 31	0.13 57	0.10 36	0.15 78	0.08 11	0.13 108	0.14 36	0.15 72	0.13 33	0.13 52	0.13 20	0.11 45	0.10 29	0.42 11	0.24 10	0.16 28	0.16 41	0.20 32	0.15 43	0.15 11	0.17 18	0.11 76	0.11 51	0.16 53	0.17 48	0.22 51	0.24 89

MLG-Stereo_test1	0.11 7	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 8	0.36 205	0.03 5	0.06 3	0.06 6	0.07 14	0.04 7	0.09 4	0.05 6	0.06 11	0.38 7	0.33 42	0.12 14	0.09 9	0.13 8	0.06 1	0.17 17	0.18 21	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.07 4	0.12 13	0.07 9

CroCo-Stereo	0.12 12	0.07 5	0.04 1	0.05 6	0.05 8	0.04 1	0.02 1	0.08 12	0.06 6	0.06 8	0.02 1	0.10 7	0.06 16	0.07 17	0.85 108	0.38 64	0.11 5	0.09 9	0.16 21	0.06 1	0.22 31	0.18 21	0.04 8	0.05 10	0.10 16	0.09 13	0.11 7	0.07 9
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.14 19	0.07 5	0.10 32	0.08 27	0.04 2	0.24 139	0.28 179	0.19 48	0.07 17	0.13 33	0.08 21	0.13 20	0.06 16	0.11 34	0.44 14	0.17 2	0.12 14	0.08 5	0.14 16	0.21 84	0.16 14	0.18 21	0.04 8	0.05 10	0.15 43	0.15 43	0.21 47	0.16 45

AIO-test2	0.10 4	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 28	0.08 11	0.05 27	0.06 3	0.07 17	0.05 3	0.08 21	0.10 7	0.05 6	0.04 1	0.58 30	0.15 1	0.09 1	0.07 2	0.09 1	0.13 34	0.11 3	0.19 24	0.03 1	0.08 28	0.09 12	0.07 4	0.06 1	0.06 3

GMStereo	0.23 45	0.24 149	0.13 57	0.19 121	0.17 109	0.19 101	0.14 118	0.29 97	0.16 79	0.23 57	0.19 88	0.32 124	0.16 75	0.13 43	0.53 24	0.27 20	0.28 93	0.19 58	0.43 101	0.20 69	0.30 51	0.19 24	0.12 87	0.15 96	0.24 96	0.19 67	0.39 113	0.20 65
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Occ-G	0.15 23	0.13 31	0.10 32	0.09 32	0.08 28	0.12 44	0.04 17	0.08 12	0.06 6	0.05 3	0.10 31	0.10 7	0.06 16	0.06 11	0.49 17	0.31 33	0.13 21	0.13 25	0.84 190	0.09 10	0.21 29	0.20 26	0.06 24	0.07 22	0.10 16	0.08 8	0.18 33	0.09 23

MLG-Stereo_test2	0.14 19	0.12 25	0.06 9	0.05 6	0.06 12	0.31 172	0.03 5	0.09 21	0.07 17	0.09 22	0.22 104	0.12 14	0.05 6	0.07 17	0.60 33	0.39 69	0.15 25	0.13 25	0.21 35	0.10 15	0.21 29	0.21 27	0.05 16	0.04 3	0.10 16	0.08 8	0.15 23	0.10 26

IER	0.35 104	0.19 69	0.16 89	0.17 104	0.16 90	0.17 86	0.12 89	0.23 65	0.14 64	0.28 83	0.25 118	0.31 117	0.14 64	0.23 120	3.85 249	0.29 25	0.25 70	0.20 65	0.24 38	0.20 69	0.28 44	0.21 27	0.18 161	0.14 88	0.19 73	0.24 94	0.38 109	0.25 95

DMCA	0.26 57	0.17 47	0.16 89	0.13 60	0.14 65	0.13 49	0.11 79	0.18 47	0.15 72	0.19 50	0.18 76	0.28 88	0.12 55	0.15 63	1.79 184	0.60 157	0.32 122	0.46 229	0.24 38	0.15 43	0.26 40	0.21 27	0.13 106	0.12 56	0.17 58	0.17 48	0.21 47	0.17 55

FINET	0.28 65	0.21 95	0.21 146	0.21 139	0.17 109	0.17 86	0.18 147	0.23 65	0.19 114	0.23 57	0.48 197	0.28 88	0.17 84	0.17 78	0.57 27	0.33 42	0.25 70	0.18 53	0.38 86	0.17 50	0.30 51	0.22 30	0.15 134	0.17 123	0.42 200	0.96 258	0.27 66	0.21 74

RAStereo	0.16 28	0.12 25	0.08 17	0.06 12	0.08 28	0.06 6	0.04 17	0.10 25	0.07 17	0.20 53	0.04 7	0.14 26	0.06 16	0.09 25	0.96 130	0.35 52	0.18 36	0.13 25	0.20 32	0.08 8	0.46 89	0.23 31	0.05 16	0.06 18	0.13 29	0.11 22	0.12 13	0.11 30

UNet	0.30 73	0.21 95	0.19 117	0.19 121	0.20 134	0.21 115	0.15 130	0.27 83	0.17 97	0.29 90	0.21 96	0.25 70	0.18 93	0.59 252	1.64 179	0.31 33	0.27 82	0.22 82	0.30 58	0.21 84	0.34 62	0.25 32	0.15 134	0.19 147	0.21 82	0.24 94	0.44 143	0.26 101

U	0.14 19	0.09 13	0.05 6	0.05 6	0.06 12	0.04 1	0.02 1	0.09 21	0.06 6	0.09 22	0.02 1	0.12 14	0.10 39	0.07 17	0.77 73	0.44 94	0.15 25	0.11 21	0.15 19	0.09 10	0.27 43	0.26 33	0.03 1	0.06 18	0.13 29	0.10 18	0.11 7	0.09 23

dd	0.37 112	0.25 161	0.15 81	0.44 236	0.16 90	0.32 179	0.19 154	0.28 92	0.13 56	0.29 90	0.14 61	0.44 177	0.14 64	0.15 63	2.86 223	0.38 64	0.36 143	0.22 82	0.52 133	0.34 146	0.32 55	0.28 34	0.17 150	0.29 207	0.27 121	0.20 71	0.40 119	0.32 133

YMNet	0.46 150	0.20 84	0.12 46	0.16 90	0.15 78	0.32 179	0.87 263	0.19 48	0.16 79	0.27 79	0.11 40	0.24 62	0.36 193	0.15 63	5.11 266	0.66 173	0.23 53	0.22 82	0.26 45	0.21 84	0.19 25	0.29 35	0.09 49	0.13 76	0.74 252	0.16 45	0.66 207	0.19 62

delet	0.15 23	0.14 35	0.12 46	0.12 50	0.12 51	0.13 49	0.09 61	0.12 30	0.09 28	0.15 38	0.11 40	0.16 31	0.09 33	0.11 34	0.57 27	0.23 9	0.16 28	0.13 25	0.13 8	0.12 25	0.17 17	0.29 35	0.09 49	0.10 42	0.13 29	0.12 27	0.20 44	0.13 34

iRaftStereo_RVC	0.16 28	0.15 37	0.11 37	0.10 36	0.10 37	0.09 14	0.05 27	0.17 42	0.09 28	0.15 38	0.15 64	0.18 40	0.09 33	0.18 97	0.38 7	0.28 23	0.20 44	0.14 30	0.19 30	0.12 25	0.34 62	0.30 37	0.07 32	0.09 35	0.14 36	0.12 27	0.18 33	0.13 34

MIF-Stereo (partial)	0.23 45	0.20 84	0.12 46	0.10 36	0.12 51	0.10 18	0.07 45	0.17 42	0.14 64	0.18 48	0.10 31	0.20 48	0.11 45	0.17 78	1.11 153	0.44 94	0.25 70	0.21 74	0.26 45	0.13 34	0.49 99	0.32 38	0.08 38	0.14 88	0.17 58	0.17 48	0.38 109	0.20 65

SGD-Stereo	0.37 112	0.13 31	0.10 32	0.09 32	0.09 33	0.11 29	0.05 27	0.13 32	0.12 49	0.14 36	0.08 21	0.28 88	0.15 71	0.10 29	4.91 261	0.59 156	0.29 102	0.18 53	0.37 82	0.33 140	0.47 96	0.33 39	0.10 58	0.09 35	0.14 36	0.16 45	0.22 51	0.19 62

DMCA-RVC	0.41 134	0.21 95	0.22 155	0.32 204	0.28 190	0.18 94	0.45 223	0.34 142	0.30 188	0.32 124	1.09 256	0.31 117	0.16 75	0.30 168	2.90 226	0.35 52	0.26 77	0.25 112	0.26 45	0.30 127	0.38 72	0.34 40	0.16 143	0.28 201	0.35 169	0.20 71	0.36 100	0.27 107

TestStereo	0.28 65	0.25 161	0.20 131	0.21 139	0.15 78	0.21 115	0.13 108	0.35 153	0.18 106	0.38 173	0.18 76	0.33 128	0.16 75	0.13 43	1.02 138	0.27 20	0.34 134	0.18 53	0.42 95	0.18 55	0.46 89	0.35 41	0.13 106	0.17 123	0.27 121	0.22 74	0.34 86	0.26 101

UPFNet	0.25 52	0.18 57	0.19 117	0.17 104	0.18 118	0.19 101	0.14 118	0.22 60	0.16 79	0.23 57	0.18 76	0.21 51	0.13 61	0.26 139	1.51 174	0.28 23	0.23 53	0.21 74	0.25 40	0.18 55	0.22 31	0.35 41	0.13 106	0.15 96	0.18 65	0.18 62	0.39 113	0.18 59

MaDis-Stereo	0.19 35	0.16 43	0.11 37	0.07 20	0.10 37	0.06 6	0.06 35	0.12 30	0.10 36	0.19 50	0.08 21	0.19 43	0.08 28	0.14 52	0.52 23	0.39 69	0.24 62	0.18 53	0.30 58	0.12 25	0.46 89	0.36 43	0.07 32	0.10 42	0.19 73	0.23 82	0.20 44	0.25 95

UniTT-Stereo	0.24 50	0.15 37	0.11 37	0.09 32	0.11 43	0.09 14	0.05 27	0.16 39	0.11 43	0.21 54	0.09 27	0.19 43	0.15 71	0.27 145	1.23 159	0.46 112	0.23 53	0.18 53	0.63 160	0.13 34	0.53 115	0.37 44	0.10 58	0.12 56	0.17 58	0.23 82	0.15 23	0.17 55

MMNet	0.24 50	0.15 37	0.12 46	0.13 60	0.13 60	0.13 49	0.10 72	0.16 39	0.12 49	0.13 33	0.14 61	0.19 43	0.09 33	0.18 97	2.14 203	0.25 12	0.18 36	0.16 41	0.20 32	0.14 40	0.20 27	0.37 44	0.10 58	0.12 56	0.15 43	0.15 43	0.28 69	0.16 45

HGLStereo	0.30 73	0.23 134	0.19 117	0.18 114	0.23 163	0.18 94	0.13 108	0.23 65	0.16 79	0.31 111	0.31 154	0.21 51	0.14 64	0.22 112	1.81 186	0.35 52	0.37 147	0.24 105	0.29 56	0.20 69	0.41 80	0.39 46	0.14 118	0.16 112	0.23 89	0.23 82	0.32 72	0.22 77

HCRNet	0.34 93	0.24 149	0.13 57	0.26 177	0.11 43	0.18 94	0.13 108	0.20 54	0.09 28	0.54 218	0.20 91	0.29 98	0.10 39	0.13 43	3.96 250	0.29 25	0.21 47	0.15 36	0.25 40	0.13 34	0.25 37	0.40 47	0.13 106	0.10 42	0.13 29	0.14 41	0.36 100	0.15 41

plain	0.21 38	0.20 84	0.12 46	0.11 44	0.14 65	0.10 18	0.06 35	0.22 60	0.11 43	0.23 57	0.08 21	0.22 56	0.11 45	0.17 78	0.66 46	0.45 105	0.25 70	0.20 65	0.26 45	0.12 25	0.46 89	0.42 48	0.07 32	0.14 88	0.17 58	0.17 48	0.19 41	0.21 74

GLC_STEREO	0.31 80	0.23 134	0.24 167	0.20 131	0.20 134	0.18 94	0.14 118	0.38 179	0.16 79	0.34 135	0.25 118	0.29 98	0.16 75	0.17 78	0.68 55	0.52 138	0.37 147	0.27 122	0.42 95	0.37 157	0.90 162	0.42 48	0.13 106	0.15 96	0.24 96	0.18 62	0.48 157	0.25 95

LG-Stereo_L2	0.21 38	0.16 43	0.09 21	0.07 20	0.11 43	0.23 131	0.04 17	0.19 48	0.12 49	0.26 75	0.23 109	0.25 70	0.11 45	0.17 78	0.63 40	0.52 138	0.24 62	0.16 41	0.29 56	0.25 106	0.40 76	0.44 50	0.07 32	0.08 28	0.15 43	0.12 27	0.16 26	0.16 45

LG-Stereo_L1	0.21 38	0.16 43	0.09 21	0.07 20	0.11 43	0.24 139	0.04 17	0.19 48	0.12 49	0.27 79	0.23 109	0.23 59	0.11 45	0.17 78	0.60 33	0.53 142	0.24 62	0.16 41	0.33 70	0.27 111	0.40 76	0.44 50	0.06 24	0.08 28	0.15 43	0.11 22	0.17 30	0.16 45

LGtest1	0.21 38	0.15 37	0.12 46	0.10 36	0.14 65	0.35 198	0.05 27	0.14 36	0.13 56	0.12 32	0.34 170	0.16 31	0.13 61	0.10 29	0.74 63	0.48 119	0.23 53	0.23 94	0.25 40	0.20 69	0.29 47	0.44 50	0.08 38	0.10 42	0.14 36	0.12 27	0.18 33	0.15 41

NVstereo2D	0.63 198	0.25 161	0.20 131	0.28 187	0.25 172	0.34 193	0.35 201	0.30 103	0.22 137	0.39 178	0.33 167	0.26 77	0.16 75	0.42 223	9.29 307	0.43 90	0.32 122	0.27 122	0.35 77	0.20 69	0.35 67	0.44 50	0.30 220	0.21 168	0.31 152	0.23 82	0.27 66	0.25 95

dad	0.58 186	0.29 199	0.20 131	0.65 263	0.32 204	0.37 206	0.94 266	0.59 248	0.18 106	0.44 193	0.18 76	0.49 200	0.42 218	0.17 78	3.83 248	0.50 127	0.41 168	0.27 122	0.77 180	0.32 137	0.49 99	0.45 54	0.19 169	0.34 215	0.57 236	0.24 94	1.23 263	0.84 223

CFNet	0.29 69	0.23 134	0.19 117	0.25 167	0.22 157	0.19 101	0.15 130	0.30 103	0.17 97	0.28 83	0.23 109	0.37 144	0.19 104	0.22 112	1.38 170	0.25 12	0.26 77	0.21 74	0.27 54	0.19 62	0.31 53	0.45 54	0.12 87	0.17 123	0.28 130	0.24 94	0.37 104	0.31 127

test_5	0.22 43	0.19 69	0.11 37	0.11 44	0.07 19	0.21 115	0.07 45	0.32 127	0.10 36	0.17 45	0.21 96	0.24 62	0.21 115	0.08 21	0.97 133	0.46 112	0.16 28	0.15 36	0.26 45	0.11 19	0.23 35	0.46 56	0.06 24	0.12 56	0.16 53	0.17 48	0.33 77	0.20 65

AIO-test1	0.11 7	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.07 19	0.08 11	0.03 5	0.09 21	0.08 26	0.08 19	0.07 15	0.10 7	0.05 6	0.06 11	0.42 11	0.22 6	0.10 3	0.08 5	0.11 3	0.20 69	0.11 3	0.47 57	0.04 8	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.07 2	0.06 3

DeepPrunerF	0.79 218	0.36 223	0.20 131	0.53 243	1.05 285	0.38 210	0.52 231	0.32 127	0.92 276	0.23 57	0.32 161	0.23 59	0.17 84	0.26 139	5.65 272	0.50 127	0.28 93	0.24 105	0.50 122	0.25 106	0.40 76	0.47 57	0.21 181	0.19 147	5.96 317	0.50 213	0.47 154	0.30 119

HSM	0.39 125	0.24 149	0.23 161	0.26 177	0.25 172	0.20 109	0.18 147	0.41 191	0.20 123	0.32 124	0.30 152	0.39 152	0.24 132	0.22 112	2.57 218	0.39 69	0.33 130	0.22 82	0.49 116	0.30 127	0.70 146	0.47 57	0.14 118	0.20 157	0.29 136	0.31 143	0.44 143	0.33 138

TESTraft	0.26 57	0.21 95	0.13 57	0.11 44	0.11 43	0.10 18	0.09 61	0.24 73	0.15 72	0.24 64	0.12 46	0.28 88	0.23 127	0.15 63	1.11 153	0.42 82	0.23 53	0.17 48	0.49 116	0.18 55	0.34 62	0.50 60	0.09 49	0.12 56	0.22 86	0.25 111	0.48 157	0.23 84

psm_up	0.35 104	0.26 178	0.27 192	0.28 187	0.25 172	0.27 156	0.18 147	0.35 153	0.32 199	0.29 90	0.24 114	0.30 110	0.25 139	0.50 238	0.93 123	0.34 49	0.34 134	0.31 156	0.62 156	0.36 151	0.43 85	0.50 60	0.16 143	0.27 197	0.33 159	0.34 156	0.39 113	0.34 143

DSFCA	0.33 87	0.25 161	0.21 146	0.20 131	0.26 179	0.22 127	0.27 175	0.23 65	0.21 132	0.22 55	0.27 134	0.25 70	0.15 71	0.14 52	1.43 173	0.64 169	0.28 93	0.27 122	0.31 64	0.21 84	0.39 74	0.52 62	0.18 161	0.19 147	0.28 130	0.28 122	0.54 176	0.45 176

coex_refinement	0.40 132	0.25 161	0.18 106	0.19 121	0.21 142	0.20 109	0.14 118	0.27 83	0.26 167	0.27 79	0.27 134	0.28 88	0.14 64	0.25 134	3.44 242	0.47 115	0.28 93	0.21 74	0.62 156	0.19 62	0.56 121	0.54 63	0.15 134	0.17 123	0.26 112	0.25 111	0.42 131	0.33 138

G2L-Stereo	0.34 93	0.22 112	0.16 89	0.18 114	0.22 157	0.16 76	0.14 118	0.27 83	0.16 79	0.30 97	0.25 118	0.26 77	0.22 120	0.30 168	2.53 216	0.31 33	0.27 82	0.20 65	0.33 70	0.18 55	0.40 76	0.54 63	0.16 143	0.15 96	0.24 96	0.26 116	0.41 121	0.24 89

iResNet_ROB	0.34 93	0.23 134	0.20 131	0.22 149	0.19 127	0.21 115	0.16 136	0.49 230	0.18 106	0.36 157	0.24 114	0.27 83	0.29 159	0.22 112	1.33 164	0.45 105	0.30 112	0.24 105	0.64 162	0.18 55	0.68 142	0.55 65	0.14 118	0.21 168	0.26 112	0.25 111	0.49 159	0.30 119

IGEV-Stereo+	0.31 80	0.72 269	0.08 17	0.12 50	0.10 37	0.34 193	0.04 17	0.20 54	0.12 49	0.30 97	0.59 209	0.21 51	0.38 205	0.13 43	0.64 42	0.51 133	0.19 42	0.19 58	0.30 58	0.34 146	0.51 108	0.56 66	0.13 106	0.07 22	0.13 29	1.20 267	0.14 21	0.12 31

AFF-stereo	0.22 43	0.19 69	0.15 81	0.14 73	0.12 51	0.14 57	0.06 35	0.24 73	0.13 56	0.29 90	0.12 46	0.24 62	0.10 39	0.08 21	0.60 33	0.38 64	0.18 36	0.19 58	0.48 108	0.12 25	0.28 44	0.56 66	0.08 38	0.10 42	0.19 73	0.18 62	0.43 140	0.16 45

DISCO	0.32 86	0.24 149	0.17 99	0.19 121	0.21 142	0.23 131	0.27 175	0.21 58	0.21 132	0.36 157	0.25 118	0.24 62	0.16 75	0.19 100	1.86 190	0.35 52	0.29 102	0.22 82	0.42 95	0.22 94	0.28 44	0.56 66	0.14 118	0.16 112	0.23 89	0.23 82	0.40 119	0.24 89

GCAP-BAT	0.46 150	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.14 65	0.11 29	0.12 89	0.31 113	0.16 79	0.31 111	0.13 52	0.45 183	0.19 104	0.28 153	0.84 98	0.69 179	3.42 307	0.23 94	0.48 108	0.30 127	1.24 201	0.57 69	0.12 87	0.12 56	0.18 65	0.28 122	0.35 89	0.79 211

test_for_model	0.46 150	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.14 65	0.11 29	0.12 89	0.31 113	0.16 79	0.31 111	0.13 52	0.45 183	0.19 104	0.28 153	0.84 98	0.69 179	3.42 307	0.23 94	0.48 108	0.30 127	1.24 201	0.57 69	0.12 87	0.12 56	0.18 65	0.28 122	0.35 89	0.79 211

testlalala2	0.46 150	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.14 65	0.11 29	0.12 89	0.31 113	0.16 79	0.31 111	0.13 52	0.45 183	0.19 104	0.28 153	0.84 98	0.69 179	3.42 307	0.23 94	0.48 108	0.30 127	1.24 201	0.57 69	0.12 87	0.12 56	0.18 65	0.28 122	0.35 89	0.79 211

testlalala	0.46 150	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.14 65	0.11 29	0.12 89	0.31 113	0.16 79	0.31 111	0.13 52	0.45 183	0.19 104	0.28 153	0.84 98	0.69 179	3.42 307	0.23 94	0.48 108	0.30 127	1.24 201	0.57 69	0.12 87	0.12 56	0.18 65	0.28 122	0.35 89	0.79 211

testlalala_base	0.46 150	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.14 65	0.11 29	0.12 89	0.31 113	0.16 79	0.31 111	0.13 52	0.45 183	0.19 104	0.28 153	0.84 98	0.69 179	3.42 307	0.23 94	0.48 108	0.30 127	1.24 201	0.57 69	0.12 87	0.12 56	0.18 65	0.28 122	0.35 89	0.79 211

GCAP-Stereo	0.46 150	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.14 65	0.11 29	0.12 89	0.31 113	0.16 79	0.31 111	0.13 52	0.45 183	0.19 104	0.28 153	0.84 98	0.69 179	3.42 307	0.23 94	0.48 108	0.30 127	1.24 201	0.57 69	0.12 87	0.12 56	0.18 65	0.28 122	0.35 89	0.79 211

PS-NSSS	0.43 139	0.38 237	0.25 180	0.42 229	0.30 197	0.35 198	0.32 188	0.34 142	0.20 123	0.36 157	0.24 114	0.74 234	0.24 132	0.40 218	1.98 195	0.34 49	0.33 130	0.23 94	0.55 138	0.20 69	0.41 80	0.57 69	0.52 259	0.20 157	0.31 152	0.31 143	0.87 235	0.37 157

CFNet_pseudo	0.47 160	0.23 134	0.23 161	0.27 179	0.25 172	0.23 131	0.17 142	0.31 113	0.19 114	0.37 164	0.29 148	0.38 147	0.27 150	0.23 120	4.35 255	0.44 94	0.28 93	0.23 94	1.00 204	0.19 62	0.46 89	0.59 76	0.40 242	0.18 136	0.27 121	0.28 122	0.36 100	0.35 152

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 52	0.20 84	0.18 106	0.15 80	0.17 109	0.13 49	0.10 72	0.29 97	0.15 72	0.33 132	0.15 64	0.31 117	0.22 120	0.14 52	0.66 46	0.37 62	0.22 50	0.15 36	0.50 122	0.16 47	0.32 55	0.59 76	0.10 58	0.13 76	0.24 96	0.19 67	0.47 154	0.20 65

iResNetv2_ROB	0.46 150	0.24 149	0.17 99	0.27 179	0.21 142	0.23 131	0.14 118	0.49 230	0.19 114	0.37 164	0.29 148	0.37 144	0.27 150	0.26 139	3.28 240	0.42 82	0.28 93	0.22 82	0.85 192	0.23 98	1.22 199	0.59 76	0.16 143	0.26 193	0.27 121	0.24 94	0.57 186	0.28 109

111111	0.13 15	0.08 11	0.06 9	0.06 12	0.07 19	0.10 18	0.03 5	0.06 3	0.07 17	0.03 1	0.06 11	0.14 26	0.06 16	0.10 29	0.50 18	0.25 12	0.11 5	0.09 9	0.15 19	0.07 5	0.37 70	0.60 79	0.05 16	0.05 10	0.08 6	0.08 8	0.09 4	0.05 1

GIP-stereo	0.15 23	0.12 25	0.09 21	0.07 20	0.06 12	0.23 131	0.10 72	0.07 8	0.06 6	0.08 19	0.09 27	0.11 12	0.05 6	0.13 43	0.60 33	0.26 16	0.13 21	0.11 21	0.19 30	0.31 135	0.17 17	0.60 79	0.05 16	0.06 18	0.10 16	0.12 27	0.16 26	0.07 9

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 61	0.18 57	0.11 37	0.12 50	0.11 43	0.35 198	0.05 27	0.23 65	0.14 64	0.30 97	0.21 96	0.24 62	0.35 191	0.13 43	0.76 72	0.60 157	0.27 82	0.28 133	0.32 67	0.33 140	0.61 133	0.60 79	0.09 49	0.08 28	0.14 36	0.38 173	0.24 55	0.14 39

RASNet	0.29 69	0.21 95	0.21 146	0.19 121	0.18 118	0.18 94	0.14 118	0.31 113	0.18 106	0.32 124	0.20 91	0.26 77	0.18 93	0.17 78	0.86 111	0.66 173	0.25 70	0.19 58	0.26 45	0.16 47	0.65 139	0.61 82	0.11 76	0.21 168	0.21 82	0.22 74	0.45 147	0.30 119

CC-Net-ROB	0.62 194	0.60 265	0.40 235	0.81 268	0.59 260	0.75 267	0.57 236	0.43 207	0.31 194	0.47 201	0.32 161	1.38 263	0.73 248	0.62 256	0.60 33	0.33 42	0.42 176	0.32 160	2.70 265	0.28 116	0.50 105	0.61 82	0.98 283	0.28 201	0.39 192	0.37 170	0.39 113	0.54 195

AACVNet	0.31 80	0.26 178	0.21 146	0.27 179	0.28 190	0.25 148	0.18 147	0.30 103	0.20 123	0.31 111	0.30 152	0.29 98	0.18 93	0.36 198	0.62 38	0.43 90	0.31 117	0.26 118	0.37 82	0.25 106	0.42 83	0.62 84	0.20 177	0.20 157	0.29 136	0.31 143	0.42 131	0.37 157

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 87	0.26 178	0.24 167	0.23 152	0.29 192	0.21 115	0.35 201	0.28 92	0.52 245	0.37 164	0.25 118	0.35 138	0.17 84	0.29 162	1.32 163	0.32 41	0.25 70	0.21 74	0.35 77	0.23 98	0.29 47	0.62 84	0.16 143	0.18 136	0.23 89	0.42 187	0.32 72	0.32 133
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AMNet	0.63 198	0.59 264	0.56 260	0.59 255	0.59 260	0.64 258	0.58 239	0.45 216	0.53 247	0.51 209	0.69 222	0.75 235	0.40 212	0.87 267	0.68 55	0.86 217	0.71 250	0.66 275	0.63 160	0.62 229	0.76 151	0.62 84	0.38 236	0.59 270	0.57 236	0.69 235	0.70 215	0.75 210

PDISCO_ROB	0.30 73	0.23 134	0.20 131	0.22 149	0.20 134	0.17 86	0.18 147	0.24 73	0.19 114	0.29 90	0.27 134	0.23 59	0.18 93	0.17 78	0.71 61	0.45 105	0.27 82	0.33 166	0.39 87	0.25 106	0.47 96	0.62 84	0.13 106	0.18 136	0.31 152	0.29 133	0.54 176	0.29 113

MM-Stereo_test2	0.17 31	0.13 31	0.08 17	0.07 20	0.05 8	0.06 6	0.03 5	0.08 12	0.06 6	0.09 22	0.04 7	0.11 12	0.05 6	0.05 8	0.50 18	0.40 75	0.12 14	0.10 16	0.13 8	0.27 111	0.18 22	0.64 88	0.06 24	0.05 10	0.09 12	0.84 248	0.11 7	0.08 17

DDUNet	0.75 213	0.91 273	0.42 243	1.24 279	1.03 283	1.19 278	1.16 277	0.35 153	0.35 208	0.37 164	0.45 189	0.64 225	0.32 178	1.77 284	2.89 224	0.44 94	0.71 250	0.48 236	0.87 193	0.59 221	0.53 115	0.64 88	0.85 280	0.28 201	0.34 162	0.34 156	0.61 199	0.39 164

GANetREF_RVC	0.50 170	0.40 240	0.38 231	0.38 222	0.35 223	0.35 198	0.32 188	0.51 236	0.42 225	0.48 204	0.27 134	0.71 231	0.44 220	0.29 162	1.10 152	0.45 105	1.07 267	0.33 166	0.62 156	0.36 151	0.86 160	0.64 88	0.30 220	0.39 231	0.44 209	0.40 183	0.64 204	0.50 189
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
STTStereo	0.37 112	0.28 196	0.28 197	0.24 161	0.27 189	0.22 127	0.33 195	0.25 82	0.36 212	0.29 90	0.27 134	0.33 128	0.20 114	0.27 145	2.32 210	0.31 33	0.26 77	0.25 112	0.30 58	0.20 69	0.34 62	0.66 91	0.31 226	0.18 136	0.25 105	0.31 143	0.35 89	0.41 167

DN-CSS_ROB	0.35 104	0.22 112	0.24 167	0.23 152	0.26 179	0.15 65	0.12 89	0.42 200	0.19 114	0.39 178	0.41 184	0.34 134	0.26 148	0.32 182	0.67 50	0.42 82	0.30 112	0.23 94	0.92 198	0.21 84	0.80 155	0.68 92	0.15 134	0.27 197	0.24 96	0.22 74	0.41 121	0.30 119

CASnet	0.31 80	0.22 112	0.14 75	0.15 80	0.17 109	0.17 86	0.08 51	0.30 103	0.18 106	0.34 135	0.21 96	0.38 147	0.28 157	0.13 43	0.75 70	0.44 94	0.32 122	0.26 118	0.43 101	0.34 146	1.11 183	0.69 93	0.11 76	0.14 88	0.25 105	0.17 48	0.33 77	0.25 95
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MGS-Stereo	0.36 111	0.22 112	0.14 75	0.13 60	0.13 60	0.11 29	0.10 72	0.21 58	0.12 49	0.18 48	0.13 52	0.21 51	0.16 75	0.13 43	4.38 256	0.33 42	0.26 77	0.22 82	0.31 64	0.18 55	0.38 72	0.70 94	0.11 76	0.13 76	0.19 73	0.17 48	0.26 64	0.21 74

MIM_Stereo	0.26 57	0.18 57	0.14 75	0.15 80	0.14 65	0.24 139	0.07 45	0.27 83	0.11 43	0.24 64	0.12 46	0.20 48	0.12 55	0.17 78	0.85 108	0.44 94	0.24 62	0.19 58	0.54 137	0.20 69	0.46 89	0.70 94	0.08 38	0.12 56	0.17 58	0.29 133	0.34 86	0.16 45

RAFT_CTSACE	0.21 38	0.20 84	0.13 57	0.12 50	0.10 37	0.14 57	0.08 51	0.24 73	0.10 36	0.26 75	0.10 31	0.21 51	0.18 93	0.11 34	0.57 27	0.35 52	0.19 42	0.14 30	0.26 45	0.18 55	0.31 53	0.70 94	0.08 38	0.10 42	0.27 121	0.17 48	0.33 77	0.16 45

CFNet_RVC	0.35 104	0.26 178	0.23 161	0.25 167	0.24 169	0.24 139	0.16 136	0.27 83	0.19 114	0.30 97	0.29 148	0.31 117	0.17 84	0.33 186	0.75 70	0.46 112	0.51 213	0.24 105	0.81 183	0.21 84	0.58 127	0.70 94	0.18 161	0.34 215	0.30 143	0.31 143	0.42 131	0.34 143

RAFT+CT+SA	0.25 52	0.21 95	0.13 57	0.13 60	0.09 33	0.10 18	0.08 51	0.32 127	0.13 56	0.24 64	0.10 31	0.26 77	0.21 115	0.09 25	0.98 134	0.58 152	0.18 36	0.16 41	0.40 92	0.14 40	0.33 60	0.72 98	0.07 32	0.12 56	0.19 73	0.17 48	0.32 72	0.20 65

ADCRef	1.02 240	0.34 217	0.38 231	0.23 152	0.35 223	0.32 179	0.40 215	0.36 170	0.86 270	0.39 178	0.31 154	0.39 152	0.25 139	0.28 153	9.75 311	0.63 168	0.33 130	0.32 160	0.81 183	0.56 213	0.47 96	0.72 98	0.47 253	0.34 215	1.00 270	1.09 263	0.99 249	5.10 309

ADCP+	0.99 237	0.33 213	0.34 218	0.25 167	0.34 218	0.35 198	0.49 229	0.31 113	0.66 259	0.59 228	0.48 197	0.75 235	0.18 93	0.30 168	9.27 306	0.47 115	0.27 82	0.27 122	0.78 181	0.80 255	0.51 108	0.72 98	0.18 161	0.18 136	0.69 249	2.01 293	1.44 272	3.81 301

DLCB_ROB	0.33 87	0.25 161	0.24 167	0.22 149	0.23 163	0.20 109	0.19 154	0.27 83	0.22 137	0.31 111	0.34 170	0.34 134	0.25 139	0.33 186	0.84 98	0.33 42	0.30 112	0.28 133	0.30 58	0.21 84	0.52 113	0.72 98	0.20 177	0.21 168	0.47 215	0.36 167	0.38 109	0.46 178

MLG-Stereo_test3	0.25 52	0.11 21	0.09 21	0.11 44	0.14 65	0.14 57	0.05 27	0.11 29	0.09 28	0.17 45	0.10 31	0.19 43	0.08 28	0.09 25	0.66 46	0.38 64	0.17 33	0.15 36	2.15 256	0.11 19	0.29 47	0.75 102	0.05 16	0.08 28	0.11 22	0.10 18	0.18 33	0.12 31

UCFNet_RVC	0.39 125	0.36 223	0.26 185	0.29 193	0.31 201	0.26 151	0.19 154	0.30 103	0.23 146	0.35 143	0.27 134	0.45 183	0.25 139	0.34 190	0.82 95	0.45 105	0.30 112	0.25 112	0.96 203	0.23 98	0.69 144	0.75 102	0.45 249	0.21 168	0.35 169	0.31 143	0.35 89	0.45 176

MoCha-V2	0.15 23	0.09 13	0.09 21	0.06 12	0.07 19	0.16 76	0.04 17	0.07 8	0.04 1	0.06 8	0.08 21	0.12 14	0.16 75	0.05 8	0.79 77	0.24 10	0.11 5	0.09 9	0.13 8	0.21 84	0.16 14	0.76 104	0.04 8	0.05 10	0.09 12	0.09 13	0.08 3	0.05 1

AASNet	0.20 37	0.17 47	0.13 57	0.14 73	0.15 78	0.15 65	0.13 108	0.17 42	0.09 28	0.15 38	0.15 64	0.16 31	0.09 33	0.14 52	1.03 139	0.22 6	0.18 36	0.16 41	0.17 23	0.14 40	0.17 17	0.76 104	0.10 58	0.11 51	0.15 43	0.13 37	0.17 30	0.12 31

rafts_anoy	0.28 65	0.23 134	0.18 106	0.17 104	0.19 127	0.15 65	0.11 79	0.34 142	0.14 64	0.26 75	0.21 96	0.25 70	0.14 64	0.22 112	0.65 44	0.40 75	0.34 134	0.24 105	0.48 108	0.33 140	0.52 113	0.76 104	0.11 76	0.16 112	0.24 96	0.23 82	0.24 55	0.26 101

MyStereo04	0.43 139	0.28 196	0.26 185	0.23 152	0.24 169	0.18 94	0.14 118	0.38 179	0.28 181	0.59 228	0.28 145	0.39 152	0.18 93	0.36 198	1.03 139	0.61 161	0.35 141	0.27 122	1.20 224	0.43 184	1.04 173	0.77 107	0.38 236	0.26 193	0.37 184	0.39 175	0.55 180	0.30 119

AF-Net	0.38 117	0.25 161	0.25 180	0.25 167	0.30 197	0.28 161	0.41 216	0.36 170	0.30 188	0.25 72	0.32 161	0.39 152	0.21 115	0.23 120	2.08 201	0.31 33	0.23 53	0.22 82	0.39 87	0.22 94	0.53 115	0.78 108	0.21 181	0.19 147	0.26 112	0.27 119	0.42 131	0.33 138

Nwc_Net	0.38 117	0.25 161	0.25 180	0.25 167	0.30 197	0.28 161	0.41 216	0.36 170	0.30 188	0.25 72	0.32 161	0.39 152	0.21 115	0.23 120	2.08 201	0.31 33	0.23 53	0.22 82	0.39 87	0.22 94	0.53 115	0.78 108	0.21 181	0.19 147	0.26 112	0.27 119	0.42 131	0.33 138

TestStereo1	0.27 61	0.22 112	0.12 46	0.12 50	0.12 51	0.11 29	0.09 61	0.24 73	0.15 72	0.24 64	0.12 46	0.34 134	0.23 127	0.14 52	1.09 147	0.44 94	0.24 62	0.17 48	0.51 125	0.15 43	0.35 67	0.79 110	0.08 38	0.12 56	0.22 86	0.24 94	0.49 159	0.23 84

SA-5K	0.27 61	0.22 112	0.12 46	0.12 50	0.12 51	0.11 29	0.09 61	0.24 73	0.15 72	0.24 64	0.12 46	0.34 134	0.23 127	0.14 52	1.09 147	0.44 94	0.24 62	0.17 48	0.51 125	0.15 43	0.35 67	0.79 110	0.08 38	0.12 56	0.22 86	0.24 94	0.49 159	0.23 84

trnet	0.35 104	0.23 134	0.19 117	0.17 104	0.20 134	0.14 57	0.08 51	0.35 153	0.20 123	0.35 143	0.21 96	0.38 147	0.31 169	0.14 52	0.78 74	0.76 198	0.40 162	0.30 146	0.43 101	0.52 208	0.98 171	0.80 112	0.12 87	0.15 96	0.25 105	0.24 94	0.37 104	0.32 133

ADCL	1.10 245	0.44 249	0.36 225	0.33 206	0.33 208	0.38 210	0.47 225	0.38 179	1.23 288	0.60 232	0.47 194	0.43 173	0.27 150	0.32 182	7.84 297	0.57 151	0.38 152	0.55 260	0.68 171	0.69 243	0.65 139	0.81 113	0.29 219	0.36 222	1.73 294	1.85 291	1.77 285	5.47 311

iinet-f	0.35 104	0.23 134	0.17 99	0.20 131	0.14 65	0.21 115	0.17 142	0.22 60	0.16 79	0.38 173	0.39 181	0.26 77	0.23 127	0.17 78	1.84 189	0.49 121	0.27 82	0.21 74	0.66 166	0.34 146	0.46 89	0.83 114	0.15 134	0.14 88	0.26 112	0.19 67	0.45 147	0.25 95

NCC-stereo	0.47 160	0.33 213	0.30 202	0.31 201	0.33 208	0.31 172	0.38 209	0.41 191	0.40 218	0.24 64	0.38 179	0.39 152	0.36 193	0.28 153	3.13 234	0.36 58	0.29 102	0.32 160	0.42 95	0.43 184	0.44 86	0.84 115	0.28 211	0.23 181	0.36 178	0.44 198	0.45 147	0.44 172

Abc-Net	0.47 160	0.33 213	0.30 202	0.31 201	0.33 208	0.31 172	0.38 209	0.41 191	0.40 218	0.24 64	0.38 179	0.39 152	0.36 193	0.28 153	3.13 234	0.36 58	0.29 102	0.32 160	0.42 95	0.43 184	0.44 86	0.84 115	0.28 211	0.23 181	0.36 178	0.44 198	0.45 147	0.44 172
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	0.45 147	0.29 199	0.33 214	0.30 195	0.31 201	0.28 161	0.35 201	0.34 142	0.33 205	0.23 57	0.36 178	0.36 140	0.26 148	0.24 127	3.81 247	0.31 33	0.28 93	0.22 82	0.33 70	0.23 98	0.26 40	0.85 117	0.19 169	0.22 176	0.29 136	0.29 133	0.52 170	0.36 156

FADNet-RVC	0.38 117	0.25 161	0.26 185	0.27 179	0.26 179	0.21 115	0.42 218	0.33 136	0.24 151	0.34 135	0.26 130	0.42 170	0.28 157	0.27 145	0.95 128	0.42 82	0.39 157	0.27 122	0.73 176	0.41 177	0.63 137	0.86 118	0.21 181	0.27 197	0.34 162	0.33 152	0.33 77	0.42 170

SA	0.30 73	0.21 95	0.14 75	0.14 73	0.14 65	0.15 65	0.07 45	0.35 153	0.16 79	0.31 111	0.12 46	0.41 167	0.14 64	0.20 108	0.74 63	0.56 149	0.27 82	0.30 146	0.58 151	0.21 84	0.49 99	0.88 119	0.08 38	0.15 96	0.27 121	0.28 122	0.56 182	0.26 101

GES	0.54 178	0.23 134	0.19 117	0.21 139	0.22 157	0.26 151	0.18 147	0.34 142	0.31 194	0.36 157	0.28 145	0.30 110	0.22 120	0.22 112	2.69 221	0.58 152	0.37 147	0.28 133	1.14 219	0.32 137	1.08 179	0.88 119	0.18 161	0.24 186	0.26 112	0.23 82	0.58 190	2.34 276

pcwnet_v2	0.69 205	0.27 186	0.31 210	0.31 201	0.33 208	0.29 169	0.24 162	0.34 142	0.25 159	0.50 207	0.40 183	1.66 276	0.40 212	0.31 178	5.73 275	0.60 157	0.36 143	0.30 146	1.08 213	0.23 98	0.82 157	0.90 121	0.57 262	0.22 176	0.35 169	0.36 167	0.51 167	0.87 226

ADLNet	0.53 176	0.26 178	0.18 106	0.21 139	0.21 142	0.23 131	0.19 154	0.30 103	0.17 97	0.23 57	0.22 104	0.62 219	0.18 93	0.48 234	6.87 286	0.38 64	0.28 93	0.21 74	0.25 40	0.20 69	0.33 60	0.90 121	0.18 161	0.13 76	0.25 105	0.26 116	0.34 86	0.23 84

ARAFT	0.27 61	0.17 47	0.12 46	0.15 80	0.12 51	0.12 44	0.06 35	0.20 54	0.13 56	0.36 157	0.15 64	0.29 98	0.11 45	0.27 145	0.88 120	0.39 69	0.27 82	0.24 105	0.52 133	0.13 34	0.50 105	0.90 121	0.09 49	0.11 51	0.21 82	0.14 41	0.38 109	0.18 59

FADNet	0.39 125	0.27 186	0.23 161	0.29 193	0.26 179	0.25 148	0.39 214	0.36 170	0.24 151	0.35 143	0.34 170	0.36 140	0.27 150	0.27 145	0.93 123	0.39 69	0.31 117	0.34 178	0.68 171	0.43 184	0.60 130	0.90 121	0.19 169	0.22 176	0.38 188	0.42 187	0.37 104	0.44 172

PA-Net	0.52 174	0.36 223	0.36 225	0.25 167	0.37 230	0.26 151	0.32 188	0.33 136	0.36 212	0.30 97	0.26 130	0.30 110	0.31 169	0.47 230	2.30 208	0.51 133	0.24 62	0.28 133	0.30 58	0.29 120	0.34 62	0.90 121	0.60 265	0.26 193	0.32 157	0.72 239	0.32 72	2.29 275
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RTSC	0.65 202	0.25 161	0.27 192	0.24 161	0.26 179	0.28 161	0.42 218	0.35 153	0.33 205	0.43 189	0.47 194	0.30 110	0.27 150	0.29 162	7.17 290	0.50 127	0.48 205	0.30 146	0.75 178	0.33 140	0.78 154	0.93 126	0.17 150	0.30 209	0.28 130	0.31 143	0.49 159	0.59 199

raft+_RVC	0.26 57	0.19 69	0.15 81	0.15 80	0.15 78	0.13 49	0.14 118	0.30 103	0.14 64	0.28 83	0.18 76	0.22 56	0.11 45	0.19 100	0.62 38	0.43 90	0.23 53	0.17 48	0.41 93	0.28 116	0.45 88	0.95 127	0.09 49	0.11 51	0.20 80	0.18 62	0.25 59	0.20 65

NaN_ROB	0.82 224	0.41 244	0.41 239	0.36 216	0.49 248	0.42 225	0.44 222	0.45 216	1.33 292	0.40 181	0.67 220	0.89 247	0.31 169	0.47 230	5.25 267	0.55 147	0.34 134	0.53 256	0.49 116	0.63 231	0.60 130	0.95 127	0.28 211	0.49 248	0.78 260	1.57 281	0.98 246	1.71 269

anonymousdsp2	0.30 73	0.20 84	0.16 89	0.14 73	0.13 60	0.15 65	0.11 79	0.28 92	0.12 49	0.25 72	1.08 255	0.24 62	0.12 55	0.15 63	0.71 61	0.42 82	0.25 70	0.20 65	0.45 106	0.38 165	0.41 80	0.96 129	0.10 58	0.13 76	0.20 80	0.17 48	0.43 140	0.18 59

LMCR-Stereo	0.33 87	0.23 134	0.19 117	0.19 121	0.18 118	0.20 109	0.13 108	0.30 103	0.19 114	0.29 90	0.23 109	0.33 128	0.29 159	0.40 218	0.67 50	0.45 105	0.39 157	0.28 133	0.53 136	0.38 165	0.51 108	0.96 129	0.14 118	0.19 147	0.25 105	0.24 94	0.33 77	0.31 127

APVNet	0.39 125	0.27 186	0.20 131	0.24 161	0.26 179	0.27 156	0.24 162	0.31 113	0.22 137	0.26 75	0.31 154	0.29 98	0.17 84	0.27 145	1.75 183	0.50 127	0.45 188	0.35 183	0.66 166	0.32 137	0.51 108	0.97 131	0.16 143	0.25 191	0.28 130	0.24 94	0.44 143	0.30 119

UDGNet	0.39 125	0.29 199	0.21 146	0.55 248	0.44 243	0.50 239	0.42 218	0.31 113	0.20 123	0.27 79	0.28 145	0.28 88	0.12 55	0.70 261	0.66 46	0.44 94	0.29 102	0.25 112	0.60 153	0.24 104	0.61 133	0.98 132	0.39 239	0.15 96	0.34 162	0.27 119	0.42 131	0.29 113

iResNet	0.62 194	0.26 178	0.26 185	0.36 216	0.38 233	0.42 225	0.27 175	0.46 223	0.31 194	0.56 219	0.73 227	0.68 229	0.73 248	0.17 78	1.73 182	1.72 280	0.39 157	0.37 194	1.52 249	0.57 215	1.58 245	0.98 132	0.20 177	0.46 243	0.34 162	0.39 175	0.59 195	0.40 166

HITNet	0.31 80	0.18 57	0.15 81	0.17 104	0.15 78	0.14 57	0.10 72	0.29 97	0.19 114	0.30 97	0.20 91	0.28 88	0.18 93	0.29 162	1.30 162	0.42 82	0.27 82	0.20 65	0.37 82	0.17 50	0.64 138	0.99 134	0.12 87	0.15 96	0.19 73	0.19 67	0.39 113	0.26 101
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
NCCL2	0.55 182	0.35 218	0.31 210	0.30 195	0.40 236	0.25 148	0.24 162	0.35 153	0.31 194	0.41 186	0.33 167	0.35 138	0.24 132	0.53 241	4.10 251	0.47 115	0.40 162	0.31 156	0.39 87	0.31 135	0.70 146	0.99 134	0.41 244	0.32 212	0.45 211	0.45 200	0.75 225	0.51 191

AEACV	0.25 52	0.17 47	0.11 37	0.09 32	0.07 19	0.15 65	0.04 17	0.08 12	0.06 6	0.07 14	0.07 15	0.13 20	0.08 28	0.12 42	1.39 171	0.79 202	0.16 28	0.14 30	0.25 40	0.19 62	0.24 36	1.00 136	0.10 58	0.07 22	0.10 16	0.95 257	0.14 21	0.08 17

RGC	0.51 172	0.36 223	0.46 248	0.35 214	0.36 228	0.40 220	0.30 183	0.37 177	0.39 215	0.32 124	0.45 189	0.40 160	0.42 218	0.35 195	2.99 229	0.36 58	0.32 122	0.28 133	0.47 107	0.33 140	0.61 133	1.00 136	0.24 194	0.28 201	0.38 188	0.46 203	0.52 170	0.53 194

RTS	0.80 219	0.32 210	0.28 197	0.30 195	0.33 208	0.44 231	0.59 242	0.41 191	0.46 231	0.43 189	0.34 170	0.51 204	0.34 186	0.30 168	7.29 291	0.70 188	0.55 226	0.36 188	1.02 206	0.45 198	0.93 165	1.01 138	0.25 197	0.37 224	0.54 229	1.72 286	0.58 190	0.79 211

RTSA	0.80 219	0.32 210	0.28 197	0.30 195	0.33 208	0.44 231	0.59 242	0.41 191	0.46 231	0.43 189	0.34 170	0.51 204	0.34 186	0.30 168	7.29 291	0.70 188	0.55 226	0.36 188	1.02 206	0.45 198	0.93 165	1.01 138	0.25 197	0.37 224	0.54 229	1.72 286	0.58 190	0.79 211

FADNet-RVC-Resample	0.45 147	0.30 204	0.59 267	0.28 187	0.45 245	0.21 115	0.24 162	0.39 185	0.32 199	0.44 193	0.31 154	0.43 173	0.44 220	0.43 224	1.18 155	0.51 133	0.37 147	0.43 222	0.60 153	0.64 234	0.49 99	1.02 140	0.30 220	0.37 224	0.31 152	0.39 175	0.33 77	0.41 167

RALAANet	0.30 73	0.22 112	0.19 117	0.17 104	0.17 109	0.16 76	0.11 79	0.28 92	0.16 79	0.24 64	0.21 96	0.24 62	0.18 93	0.30 168	0.63 40	0.39 69	0.28 93	0.25 112	0.56 139	0.29 120	0.76 151	1.03 141	0.11 76	0.17 123	0.23 89	0.24 94	0.41 121	0.23 84

RALCasStereoNet	0.30 73	0.24 149	0.19 117	0.20 131	0.19 127	0.15 65	0.17 142	0.33 136	0.14 64	0.30 97	0.20 91	0.27 83	0.15 71	0.26 139	0.65 44	0.61 161	0.31 117	0.23 94	0.34 75	0.29 120	0.58 127	1.04 142	0.11 76	0.16 112	0.25 105	0.25 111	0.24 55	0.26 101

CREStereo	0.38 117	0.22 112	0.20 131	0.17 104	0.16 90	0.15 65	0.08 51	0.36 170	0.24 151	0.36 157	0.27 134	0.39 152	0.39 210	0.16 72	0.92 122	0.97 221	0.46 194	0.27 122	0.43 101	0.52 208	1.15 189	1.04 142	0.13 106	0.16 112	0.25 105	0.24 94	0.37 104	0.31 127
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
XQC	0.80 219	0.47 250	0.40 235	0.50 241	0.46 246	0.50 239	0.57 236	0.56 246	0.48 239	0.58 224	0.63 213	0.58 216	0.81 252	0.45 225	6.95 288	0.73 193	0.45 188	0.36 188	0.84 190	0.42 182	0.81 156	1.06 144	0.33 232	0.42 236	0.53 226	0.61 228	0.69 212	0.50 189

raftrobust	0.31 80	0.20 84	0.20 131	0.18 114	0.18 118	0.12 44	0.09 61	0.35 153	0.15 72	0.34 135	0.21 96	0.27 83	0.14 64	0.39 214	0.70 58	0.54 143	0.27 82	0.21 74	0.75 178	0.19 62	0.59 129	1.07 145	0.19 169	0.14 88	0.26 112	0.24 94	0.27 66	0.24 89

PMTNet	0.42 136	0.24 149	0.21 146	0.18 114	0.17 109	0.14 57	0.32 188	0.31 113	0.24 151	0.37 164	0.25 118	0.38 147	0.38 205	0.17 78	1.19 158	1.08 232	0.45 188	0.27 122	0.56 139	0.43 184	1.15 189	1.08 146	0.13 106	0.14 88	0.40 196	0.26 116	0.32 72	0.37 157

IGEV-Stereo++	0.15 23	0.10 18	0.06 9	0.07 20	0.07 19	0.09 14	0.03 5	0.07 8	0.07 17	0.06 8	0.09 27	0.15 28	0.07 24	0.14 52	0.48 16	0.26 16	0.11 5	0.10 16	0.17 23	0.09 10	0.15 11	1.09 147	0.05 16	0.05 10	0.08 6	0.09 13	0.18 33	0.08 17

CAS	0.34 93	0.20 84	0.13 57	0.15 80	0.15 78	0.13 49	0.15 130	0.23 65	0.23 146	0.37 164	0.27 134	0.28 88	0.30 167	0.53 241	0.74 63	0.69 179	0.38 152	0.37 194	0.35 77	0.36 151	0.72 150	1.09 147	0.11 76	0.13 76	0.24 96	0.25 111	0.28 69	0.34 143

ADCPNet	1.59 270	0.37 229	0.74 277	0.43 231	0.76 274	0.42 225	1.45 282	0.90 277	0.70 263	0.76 276	1.68 287	0.76 237	3.19 294	0.76 264	8.96 302	1.92 286	0.54 224	0.37 194	4.76 281	1.03 284	1.19 197	1.09 147	0.94 281	0.40 233	1.06 276	1.36 273	0.93 243	5.53 313

UDG	0.91 230	0.94 275	0.44 246	1.22 278	1.16 287	1.14 277	1.35 280	0.38 179	0.36 212	0.43 189	0.55 205	0.62 219	0.33 184	1.60 282	5.73 275	0.80 205	0.75 253	0.45 225	0.94 200	0.65 240	1.13 186	1.10 150	0.64 268	0.32 212	0.36 178	0.39 175	0.53 174	0.38 162

FBW_ROB	1.04 241	0.64 268	0.57 261	0.87 271	0.87 279	0.68 264	0.98 267	0.45 216	0.34 207	0.53 215	0.75 229	1.03 250	1.27 267	1.90 286	6.09 278	0.42 82	0.60 239	0.33 166	2.46 261	0.49 205	1.49 229	1.10 150	1.23 286	0.56 261	0.44 209	0.53 217	0.55 180	0.82 221

CSAN	1.01 238	0.52 255	0.48 253	0.47 240	0.49 248	0.38 210	0.48 227	0.49 230	2.50 310	0.69 258	2.01 292	1.44 265	0.69 245	0.60 255	4.20 253	0.56 149	0.46 194	0.47 231	0.82 187	2.20 312	1.16 194	1.10 150	0.31 226	0.53 257	1.68 292	1.02 261	0.72 217	0.81 220

Sa-1000	0.33 87	0.21 95	0.14 75	0.15 80	0.16 90	0.15 65	0.08 51	0.36 170	0.17 97	0.31 111	0.15 64	0.41 167	0.18 93	0.25 134	0.82 95	0.48 119	0.32 122	0.33 166	0.65 163	0.19 62	0.65 139	1.11 153	0.09 49	0.17 123	0.33 159	0.29 133	0.51 167	0.27 107

LALA_ROB	0.62 194	0.52 255	0.32 212	0.33 206	0.35 223	0.40 220	0.31 185	0.34 142	0.40 218	0.46 198	0.61 211	1.27 257	0.29 159	0.39 214	3.75 246	0.45 105	0.51 213	0.38 207	0.57 147	0.40 175	0.82 157	1.11 153	0.24 194	0.31 210	0.36 178	0.43 193	0.81 231	0.51 191

anonymousdsp	0.23 45	0.12 25	0.11 37	0.12 50	0.10 37	0.12 44	0.06 35	0.16 39	0.09 28	0.15 38	0.79 232	0.15 28	0.07 24	0.10 29	0.84 98	0.30 29	0.18 36	0.14 30	0.22 37	0.24 104	0.25 37	1.12 155	0.17 150	0.09 35	0.12 27	0.09 13	0.23 53	0.10 26

SHD	0.72 210	0.30 204	0.42 243	0.35 214	0.34 218	0.33 192	0.45 223	0.49 230	0.44 226	0.53 215	0.63 213	0.47 196	0.64 238	0.34 190	6.15 279	0.52 138	0.47 199	0.37 194	0.94 200	0.45 198	0.88 161	1.12 155	0.25 197	0.42 236	0.47 215	0.47 207	0.50 165	0.63 203

SGM-ForestM	1.49 267	1.99 297	1.26 301	1.18 276	0.67 270	1.50 282	1.71 286	1.32 295	0.94 277	0.74 271	1.03 253	2.90 291	2.23 279	0.55 246	1.68 180	0.62 166	1.34 279	0.49 240	2.81 268	0.58 219	1.33 216	1.12 155	0.57 262	0.56 261	2.12 300	2.46 299	3.00 309	3.53 298

MFMNet_re	0.98 235	0.78 272	0.71 275	0.83 269	0.72 271	0.97 272	0.83 261	0.75 262	0.86 270	0.69 258	0.79 232	1.30 260	0.83 253	0.68 259	2.27 207	1.16 240	1.03 264	0.80 291	1.61 250	0.85 263	2.25 293	1.12 155	0.65 270	0.71 283	0.66 247	0.66 233	0.98 246	0.99 234

PWCDC_ROB	0.55 182	0.18 57	0.19 117	0.17 104	0.26 179	0.16 76	0.19 154	0.22 60	0.54 249	0.16 44	0.43 186	0.25 70	1.12 261	0.45 225	5.47 269	0.50 127	0.31 117	0.28 133	0.36 80	0.26 110	0.60 130	1.14 159	0.25 197	0.28 201	0.18 65	0.29 133	0.26 64	0.32 133

CES	0.41 134	0.19 69	0.16 89	0.14 73	0.18 118	0.16 76	0.10 72	0.54 243	0.25 159	0.30 97	0.34 170	0.40 160	0.38 205	0.47 230	1.33 164	0.79 202	0.52 218	0.48 236	0.33 70	0.42 182	1.04 173	1.15 160	0.14 118	0.13 76	0.26 112	0.22 74	0.28 69	0.34 143

TANstereo	0.43 139	0.22 112	0.18 106	0.21 139	0.21 142	0.22 127	0.11 79	0.27 83	0.22 137	0.32 124	0.25 118	0.25 70	0.25 139	0.24 127	1.37 168	0.81 207	0.43 182	0.41 216	0.67 168	0.39 171	1.08 179	1.16 161	0.48 256	0.16 112	0.17 58	0.23 82	0.99 249	0.24 89

XX-TBD	0.43 139	0.22 112	0.18 106	0.21 139	0.21 142	0.22 127	0.11 79	0.27 83	0.22 137	0.32 124	0.25 118	0.25 70	0.25 139	0.24 127	1.37 168	0.81 207	0.43 182	0.41 216	0.67 168	0.39 171	1.08 179	1.16 161	0.48 256	0.16 112	0.17 58	0.23 82	0.99 249	0.24 89

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 69	0.18 57	0.12 46	0.11 44	0.12 51	0.10 18	0.05 27	0.23 65	0.14 64	0.30 97	0.13 52	0.27 83	0.17 84	0.11 34	1.00 136	0.40 75	0.29 102	0.30 146	0.36 80	0.34 146	0.56 121	1.17 163	0.17 150	0.10 42	0.15 43	0.48 208	0.23 53	0.22 77

ETE_ROB	0.60 188	0.48 251	0.30 202	0.36 216	0.36 228	0.39 217	0.32 188	0.33 136	0.49 242	0.40 181	0.61 211	1.32 261	0.29 159	0.40 218	2.38 212	0.50 127	0.95 260	0.34 178	0.65 163	0.41 177	0.96 167	1.18 164	0.28 211	0.31 210	0.39 192	0.45 200	0.73 222	0.52 193

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 69	0.16 43	0.16 89	0.15 80	0.13 60	0.14 57	0.08 51	0.29 97	0.23 146	0.28 83	0.29 148	0.26 77	0.17 84	0.17 78	0.79 77	0.54 143	0.27 82	0.24 105	0.32 67	0.20 69	0.42 83	1.19 165	0.10 58	0.13 76	0.23 89	0.33 152	0.21 47	0.28 109

AnonymousM	0.60 188	0.18 57	0.13 57	0.13 60	0.11 43	0.31 172	0.07 45	0.35 153	0.23 146	0.31 111	0.42 185	0.28 88	0.31 169	0.37 202	1.34 167	0.89 218	0.44 186	0.33 166	0.42 95	0.57 215	0.97 168	1.20 166	0.17 150	0.34 215	0.16 53	0.82 246	2.20 299	3.23 293

DeepPruner_ROB	0.52 174	0.25 161	0.25 180	0.25 167	0.26 179	0.23 131	0.65 252	0.32 127	0.25 159	0.37 164	0.39 181	0.29 98	0.25 139	0.31 178	3.43 241	0.72 192	0.34 134	0.29 140	0.49 116	0.23 98	1.30 214	1.20 166	0.23 190	0.23 181	0.29 136	0.42 187	0.46 152	0.29 113

GREAT-IGEV	0.17 31	0.09 13	0.08 17	0.05 6	0.04 2	0.24 139	0.03 5	0.08 12	0.10 36	0.06 8	0.06 11	0.15 28	0.05 6	0.06 11	0.84 98	0.30 29	0.12 14	0.09 9	0.13 8	0.12 25	0.11 3	1.21 168	0.06 24	0.12 56	0.08 6	0.08 8	0.17 30	0.06 3

raft_robust	0.39 125	0.22 112	0.16 89	0.20 131	0.16 90	0.16 76	0.11 79	0.42 200	0.18 106	0.42 188	0.15 64	0.33 128	0.24 132	0.27 145	1.23 159	0.80 205	0.31 117	0.33 166	0.91 195	0.36 151	0.71 149	1.21 168	0.11 76	0.20 157	0.30 143	0.30 140	0.36 100	0.30 119

SACVNet	0.38 117	0.30 204	0.26 185	0.28 187	0.29 192	0.26 151	0.34 200	0.37 177	0.29 183	0.35 143	0.27 134	0.29 98	0.25 139	0.38 208	0.59 31	0.43 90	0.36 143	0.29 140	0.56 139	0.29 120	0.68 142	1.21 168	0.19 169	0.25 191	0.37 184	0.35 160	0.45 147	0.38 162

ADCMid	1.14 250	0.50 252	0.55 259	0.39 226	0.59 260	0.56 250	0.77 260	0.59 248	0.76 268	0.47 201	0.71 224	0.70 230	0.71 247	0.39 214	8.21 298	1.09 234	0.51 213	0.45 225	1.73 253	0.51 207	1.04 173	1.21 168	0.59 264	0.40 233	0.58 238	1.47 278	1.24 265	4.18 305

MLCV	0.53 176	0.25 161	0.24 167	0.36 216	0.32 204	0.30 171	0.22 159	0.46 223	0.47 237	0.53 215	0.80 234	0.51 204	0.40 212	0.26 139	0.94 126	1.44 262	0.41 168	0.30 146	1.26 232	0.27 111	1.16 194	1.23 172	0.23 190	0.35 221	0.33 159	0.35 160	0.49 159	0.34 143

CREStereo++_RVC	0.45 147	0.22 112	0.20 131	0.17 104	0.20 134	0.15 65	0.11 79	0.34 142	0.19 114	0.35 143	0.19 88	0.32 124	0.31 169	0.16 72	1.29 161	0.81 207	0.38 152	0.27 122	0.56 139	0.36 151	1.08 179	1.26 173	0.13 106	0.15 96	0.26 112	0.22 74	2.29 301	0.31 127
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
HSM-Net_RVC	0.94 231	0.26 178	0.27 192	0.43 231	0.31 201	0.28 161	0.23 161	0.48 227	0.29 183	0.58 224	0.98 252	11.38 318	0.46 225	0.24 127	1.33 164	0.65 172	0.47 199	0.30 146	0.57 147	0.57 215	1.31 215	1.26 173	0.27 205	0.44 240	0.43 205	0.45 200	0.54 176	0.48 183
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.48 167	0.40 240	0.29 200	0.27 179	0.32 204	0.31 172	0.28 179	0.27 83	0.32 199	0.32 124	0.43 186	1.12 253	0.24 132	0.32 182	1.68 180	0.51 133	0.66 244	0.29 140	0.41 93	0.33 140	0.69 144	1.26 173	0.26 201	0.26 193	0.30 143	0.35 160	0.75 225	0.44 172

PVD	0.98 235	0.54 260	0.59 267	0.60 257	0.56 257	0.66 263	0.63 247	0.91 278	0.87 274	0.57 221	0.85 239	0.80 242	1.03 256	0.59 252	6.60 283	0.64 169	0.69 248	0.55 260	1.16 221	0.63 231	1.22 199	1.27 176	0.39 239	0.53 257	0.75 254	0.88 250	0.85 234	1.07 236

sAnonymous2	0.38 117	0.21 95	0.17 99	0.16 90	0.16 90	0.21 115	0.15 130	0.38 179	0.26 167	0.28 83	0.26 130	0.30 110	0.32 178	0.16 72	0.67 50	0.61 161	0.40 162	0.36 188	0.81 183	0.39 171	1.05 176	1.29 177	0.14 118	0.19 147	0.29 136	0.35 160	0.33 77	0.35 152

CroCo_RVC	0.38 117	0.21 95	0.17 99	0.16 90	0.16 90	0.21 115	0.15 130	0.38 179	0.26 167	0.28 83	0.26 130	0.30 110	0.32 178	0.16 72	0.67 50	0.61 161	0.40 162	0.36 188	0.81 183	0.39 171	1.05 176	1.29 177	0.14 118	0.19 147	0.29 136	0.35 160	0.33 77	0.35 152

S2M2	0.39 125	0.22 112	0.24 167	0.17 104	0.15 78	0.19 101	0.13 108	0.28 92	0.20 123	0.40 181	0.11 40	0.33 128	0.25 139	0.21 110	1.09 147	0.71 191	0.42 176	0.44 224	0.31 64	0.37 157	1.34 218	1.30 179	0.17 150	0.14 88	0.21 82	0.22 74	0.59 195	0.29 113

test_4	0.38 117	0.17 47	0.16 89	0.14 73	0.13 60	0.11 29	0.38 209	0.24 73	0.14 64	0.31 111	0.11 40	0.24 62	0.12 55	0.34 190	0.91 121	0.70 188	0.24 62	0.29 140	0.37 82	0.29 120	0.51 108	1.32 180	0.09 49	0.12 56	0.27 121	0.91 252	0.91 241	0.87 226

LoS_RVC	0.37 112	0.25 161	0.20 131	0.10 36	0.17 109	0.13 49	0.09 61	0.24 73	0.25 159	0.38 173	0.25 118	0.36 140	0.34 186	0.22 112	0.81 82	0.78 200	0.41 168	0.42 219	0.56 139	0.27 111	0.97 168	1.33 181	0.14 118	0.15 96	0.28 130	0.22 74	0.25 59	0.29 113

tt_ll	0.37 112	0.25 161	0.20 131	0.10 36	0.17 109	0.13 49	0.09 61	0.24 73	0.25 159	0.38 173	0.25 118	0.36 140	0.34 186	0.22 112	0.81 82	0.78 200	0.41 168	0.42 219	0.56 139	0.27 111	0.97 168	1.33 181	0.14 118	0.15 96	0.28 130	0.22 74	0.25 59	0.29 113

FC-DCNN	0.96 232	0.50 252	0.92 282	0.79 267	0.52 254	0.73 265	1.10 272	0.77 265	0.52 245	0.62 241	0.65 215	0.72 232	0.62 236	0.38 208	3.13 234	0.83 213	0.94 259	0.50 245	1.19 223	0.43 184	1.52 235	1.33 181	0.31 226	0.52 255	1.01 272	0.92 253	1.51 275	2.93 292

FC-DCNN v2	1.01 238	0.52 255	1.01 288	0.85 270	0.53 255	0.77 268	1.07 271	0.83 270	0.65 258	0.61 235	0.65 215	0.72 232	0.79 250	0.37 202	3.26 238	0.81 207	0.95 260	0.47 231	1.22 228	0.41 177	1.52 235	1.34 184	0.31 226	0.51 253	1.30 283	1.29 272	1.86 289	2.78 284

PSMNet_ROB	3.52 306	1.88 294	0.99 285	1.71 286	1.19 288	2.12 297	2.02 288	0.79 269	0.86 270	8.42 325	19.75 326	12.43 319	2.32 281	7.26 324	2.04 198	0.69 179	1.30 278	1.37 309	9.12 301	0.91 274	2.05 276	1.34 184	8.71 325	0.77 288	1.06 276	1.46 277	1.32 267	1.13 242

castereo++	0.43 139	0.19 69	0.17 99	0.19 121	0.15 78	0.44 231	0.08 51	0.30 103	0.20 123	0.34 135	0.18 76	0.45 183	0.35 191	0.15 63	0.78 74	0.73 193	0.43 182	0.32 160	0.57 147	0.43 184	1.42 221	1.35 186	0.22 188	0.16 112	0.24 96	0.33 152	1.16 261	0.33 138

DCVSM-stereo	1.12 248	0.31 208	0.36 225	0.43 231	0.33 208	0.52 246	0.35 201	0.68 257	0.39 215	0.66 251	1.41 273	1.60 271	0.79 250	0.39 214	0.81 82	1.02 224	0.48 205	0.37 194	12.56 311	0.92 276	1.54 241	1.37 187	0.41 244	0.49 248	0.41 197	0.51 214	0.65 205	0.61 201

SAMSARA	1.05 242	0.40 240	0.57 261	0.44 236	0.43 242	0.43 229	0.62 245	0.74 261	0.61 256	0.60 232	0.72 225	0.59 217	1.65 274	0.46 228	6.43 282	0.74 195	0.53 223	0.50 245	1.24 229	0.55 211	1.24 201	1.37 187	0.28 211	0.56 261	1.63 290	1.74 288	1.65 282	1.61 268

IPLG	0.72 210	0.20 84	0.18 106	0.16 90	0.17 109	0.15 65	0.13 108	0.35 153	0.22 137	0.35 143	1.18 261	0.29 98	0.24 132	0.54 244	9.17 305	0.54 143	0.35 141	0.29 140	0.56 139	0.37 157	0.54 120	1.38 189	0.11 76	0.57 265	0.35 169	0.29 133	0.67 210	0.22 77

SANet	1.44 265	0.57 263	0.54 256	0.55 248	0.60 264	0.65 261	0.76 258	0.94 281	5.50 316	0.52 212	2.23 296	4.15 305	2.61 286	0.65 258	5.29 268	0.52 138	1.21 274	0.56 264	0.93 199	0.83 260	1.54 241	1.38 189	0.47 253	0.62 277	0.74 252	1.16 265	0.88 237	2.41 279

CIPLG	0.34 93	0.19 69	0.19 117	0.16 90	0.16 90	0.16 76	0.24 162	0.32 127	0.26 167	0.30 97	0.31 154	0.31 117	0.16 75	0.38 208	0.86 111	0.40 75	0.34 134	0.20 65	0.50 122	0.20 69	0.49 99	1.39 191	0.11 76	0.15 96	0.53 226	0.17 48	0.57 186	0.20 65

IPLGR_C	0.34 93	0.19 69	0.19 117	0.16 90	0.16 90	0.16 76	0.25 171	0.32 127	0.26 167	0.30 97	0.32 161	0.30 110	0.17 84	0.37 202	0.79 77	0.40 75	0.33 130	0.20 65	0.51 125	0.19 62	0.49 99	1.39 191	0.12 87	0.15 96	0.50 222	0.17 48	0.58 190	0.20 65

ACRE	0.35 104	0.19 69	0.18 106	0.16 90	0.16 90	0.16 76	0.24 162	0.32 127	0.25 159	0.30 97	0.43 186	0.31 117	0.17 84	0.38 208	0.81 82	0.40 75	0.34 134	0.20 65	0.51 125	0.20 69	0.50 105	1.39 191	0.12 87	0.15 96	0.51 224	0.17 48	0.57 186	0.20 65

PWC_ROB	0.69 205	0.37 229	0.41 239	0.30 195	0.35 223	0.34 193	0.50 230	0.39 185	0.69 262	0.45 197	0.80 234	0.54 209	1.20 263	0.29 162	2.36 211	1.23 244	0.63 242	0.53 256	1.01 205	0.46 201	1.15 189	1.40 194	0.26 201	0.49 248	0.38 188	0.37 170	0.68 211	0.97 231

DLNR_Zeroshot_test	11.48 321	37.23 332	0.46 248	54.89 332	0.21 142	0.37 206	49.84 332	0.47 225	0.22 137	0.80 280	0.59 209	0.62 219	0.36 193	3.08 302	63.85 332	73.41 332	9.38 322	5.61 320	2.77 266	0.65 240	1.83 266	1.41 195	0.13 106	0.22 176	0.37 184	0.38 173	0.43 140	0.48 183

4D-IteraStereo	0.33 87	0.18 57	0.21 146	0.16 90	0.16 90	0.11 29	0.08 51	0.33 136	0.17 97	0.33 132	0.18 76	0.27 83	0.13 61	0.33 186	0.80 80	0.66 173	0.26 77	0.30 146	0.49 116	0.36 151	0.82 157	1.41 195	0.10 58	0.15 96	0.19 73	0.21 73	0.41 121	0.19 62

LoS	0.46 150	0.23 134	0.17 99	0.19 121	0.19 127	0.19 101	0.12 89	0.77 265	0.26 167	0.50 207	0.45 189	0.53 207	0.47 226	0.23 120	1.06 145	0.85 215	0.56 233	0.43 222	0.62 156	0.41 177	1.28 212	1.41 195	0.15 134	0.16 112	0.35 169	0.28 122	0.33 77	0.35 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLGR	0.76 214	0.26 178	0.21 146	0.23 152	0.23 163	0.17 86	0.12 89	0.33 136	0.20 123	0.41 186	1.59 279	0.32 124	0.31 169	0.53 241	9.00 303	0.62 166	0.41 168	0.38 207	0.65 163	0.47 202	0.76 151	1.41 195	0.12 87	0.24 186	0.35 169	0.39 175	0.63 203	0.28 109

PSMNet-ADL	0.77 215	0.29 199	0.30 202	0.33 206	0.32 204	0.32 179	0.37 208	0.55 244	0.35 208	0.71 264	1.43 274	0.56 213	1.01 255	2.47 297	1.18 155	2.02 291	1.58 284	0.41 216	1.06 210	0.50 206	1.25 208	1.44 199	0.35 235	0.24 186	0.35 169	0.41 184	0.65 205	0.34 143

BEATNet_4x	0.40 132	0.23 134	0.19 117	0.20 131	0.19 127	0.16 76	0.14 118	0.31 113	0.27 177	0.35 143	0.22 104	0.32 124	0.23 127	0.29 162	1.51 174	0.58 152	0.52 218	0.51 249	0.49 116	0.22 94	0.91 164	1.44 199	0.14 118	0.23 181	0.23 89	0.23 82	0.42 131	0.31 127

castereo	0.42 136	0.20 84	0.19 117	0.16 90	0.16 90	0.27 156	0.09 61	0.29 97	0.21 132	0.33 132	0.22 104	0.40 160	0.37 204	0.19 100	0.81 82	0.77 199	0.45 188	0.34 178	0.57 147	0.43 184	1.52 235	1.45 201	0.13 106	0.15 96	0.27 121	0.59 225	0.52 170	0.31 127

s12784h	0.54 178	0.28 196	0.26 185	0.30 195	0.23 163	0.17 86	0.12 89	0.36 170	0.24 151	0.38 173	0.23 109	0.40 160	0.38 205	0.16 72	1.09 147	1.11 237	0.47 199	0.27 122	0.71 174	0.37 157	1.49 229	1.46 202	0.12 87	0.17 123	0.39 192	0.32 151	2.18 297	0.88 228

STStereo	3.38 303	1.14 281	1.69 312	7.09 318	1.35 294	7.29 321	2.62 300	2.11 307	2.34 308	0.95 293	2.86 301	5.97 311	6.28 305	0.38 208	11.54 320	2.20 297	0.93 258	0.89 294	11.21 309	0.90 273	1.58 245	1.46 202	0.55 261	1.58 312	3.31 309	3.09 307	3.08 311	6.91 315

PWCK	2.53 290	1.63 289	1.01 288	1.98 290	1.29 290	2.08 294	2.10 291	1.37 297	1.44 295	1.41 304	1.79 290	5.07 307	2.34 282	1.08 275	3.26 238	0.91 219	1.71 289	0.77 287	22.70 319	1.31 296	2.44 300	1.46 202	1.41 290	0.98 300	1.69 293	1.61 284	1.40 271	2.14 274

LG-G_1	0.23 45	0.15 37	0.11 37	0.12 50	0.15 78	0.24 139	0.06 35	0.13 32	0.09 28	0.11 29	0.18 76	0.17 36	0.11 45	0.15 63	0.70 58	0.44 94	0.21 47	0.19 58	0.26 45	0.17 50	0.32 55	1.48 205	0.06 24	0.09 35	0.13 29	0.12 27	0.18 33	0.16 45

LG-G	0.23 45	0.15 37	0.11 37	0.12 50	0.15 78	0.24 139	0.06 35	0.13 32	0.09 28	0.11 29	0.18 76	0.17 36	0.11 45	0.15 63	0.70 58	0.44 94	0.21 47	0.19 58	0.26 45	0.17 50	0.32 55	1.48 205	0.06 24	0.09 35	0.13 29	0.12 27	0.18 33	0.16 45

CASS	0.51 172	0.27 186	0.27 192	0.32 204	0.26 179	0.29 169	0.67 254	0.40 189	0.30 188	0.47 201	0.52 202	0.47 196	0.36 193	0.16 72	0.74 63	0.67 178	0.71 250	0.46 229	0.78 181	0.28 116	1.67 250	1.48 205	0.17 150	0.20 157	0.42 200	0.34 156	0.53 174	0.46 178
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GMOStereo	0.34 93	0.19 69	0.15 81	0.16 90	0.16 90	0.32 179	0.12 89	0.35 153	0.17 97	0.35 143	0.15 64	0.29 98	0.22 120	0.17 78	0.81 82	0.49 121	0.29 102	0.33 166	0.51 125	0.37 157	0.56 121	1.49 208	0.10 58	0.13 76	0.30 143	0.24 94	0.41 121	0.22 77

error version	0.34 93	0.19 69	0.15 81	0.16 90	0.16 90	0.32 179	0.12 89	0.35 153	0.17 97	0.35 143	0.15 64	0.29 98	0.22 120	0.17 78	0.81 82	0.49 121	0.29 102	0.33 166	0.51 125	0.37 157	0.56 121	1.49 208	0.10 58	0.13 76	0.30 143	0.24 94	0.41 121	0.22 77

test-v	0.34 93	0.19 69	0.15 81	0.16 90	0.16 90	0.32 179	0.12 89	0.35 153	0.17 97	0.35 143	0.15 64	0.29 98	0.22 120	0.17 78	0.81 82	0.49 121	0.29 102	0.33 166	0.51 125	0.37 157	0.56 121	1.49 208	0.10 58	0.13 76	0.30 143	0.24 94	0.41 121	0.22 77

test-2	0.34 93	0.19 69	0.15 81	0.16 90	0.16 90	0.32 179	0.12 89	0.35 153	0.17 97	0.35 143	0.15 64	0.29 98	0.22 120	0.17 78	0.81 82	0.49 121	0.29 102	0.33 166	0.51 125	0.37 157	0.56 121	1.49 208	0.10 58	0.13 76	0.30 143	0.24 94	0.41 121	0.22 77

FADNet_RVC	0.85 228	0.35 218	1.01 288	0.44 236	0.63 266	0.27 156	0.63 247	0.43 207	0.46 231	0.48 204	0.50 199	0.65 226	0.54 229	0.58 251	3.52 243	0.82 212	0.52 218	1.02 302	1.68 252	0.71 245	1.59 247	1.50 212	0.45 249	0.59 270	0.56 234	0.43 193	1.89 290	0.62 202

STTRV1_RVC		0.41 244	0.34 218	0.54 244	0.41 239	0.55 249	0.43 221	0.51 236	0.50 243	0.51 209	0.50 199	0.85 246	1.05 257	0.55 246	0.84 98	0.58 152	1.80 293	0.45 225		1.77 305	1.77 262	1.50 212		0.59 270	0.52 225	0.67 234	0.89 240	1.44 260

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 256	2.34 303	0.85 279	1.48 283	0.80 278	1.00 273	1.15 276	0.76 264	0.94 277	1.33 301	0.54 204	1.54 270	1.67 275	2.00 288	2.30 208	0.97 221	1.08 268	1.05 303	3.01 270	1.06 288	1.37 220	1.51 214	1.22 285	0.67 280	0.76 255	0.65 231	0.59 195	1.40 258

MADNet+	1.22 253	0.60 265	0.77 278	0.77 265	0.74 272	0.61 255	1.01 268	0.94 281	0.74 266	0.78 278	0.68 221	1.18 254	1.07 259	0.68 259	7.48 295	1.39 256	1.12 269	0.65 272	1.33 244	0.91 274	2.13 282	1.51 214	0.66 271	0.97 299	1.05 275	0.83 247	0.92 242	1.39 257

AnyNet_C32	1.27 257	0.41 244	0.36 225	0.37 220	0.40 236	0.48 238	0.62 245	0.47 225	1.23 288	0.56 219	0.89 246	0.53 207	0.36 193	0.40 218	10.27 317	1.27 245	0.55 226	0.54 259	0.88 194	0.63 231	1.28 212	1.52 216	0.34 234	0.50 251	1.09 279	2.40 298	1.34 268	4.67 307

LL-Strereo2	0.28 65	0.17 47	0.14 75	0.12 50	0.11 43	0.10 18	0.06 35	0.29 97	0.16 79	0.30 97	0.14 61	0.22 56	0.11 45	0.34 190	0.56 25	0.42 82	0.23 53	0.17 48	0.39 87	0.17 50	0.70 146	1.53 217	0.10 58	0.11 51	0.24 96	0.17 48	0.25 59	0.17 55

MIPNet	0.77 215	0.23 134	0.18 106	0.24 161	0.22 157	0.17 86	0.13 108	0.34 142	0.70 263	0.40 181	2.24 297	0.31 117	0.29 159	0.57 250	5.70 273	1.03 225	0.45 188	0.33 166	0.82 187	0.56 213	0.62 136	1.53 217	0.12 87	0.92 296	0.91 266	0.39 175	1.12 260	0.30 119

XX-Stereo	4.69 310	0.19 69	0.24 167	0.27 179	0.16 90	0.42 225	0.32 188	0.35 153	0.21 132	0.73 270	1.64 282	0.46 191	0.38 205	0.30 168	0.95 128	1.09 234	0.43 182	0.38 207	1.25 230	0.47 202	1.42 221	1.54 219	0.21 181	0.17 123	110.85 332	0.46 203	1.00 252	0.84 223

MFN_U_SF_RVC	1.81 276	2.41 304	1.86 313	2.14 294	1.76 307	1.92 287	2.34 298	1.56 303	1.47 299	3.68 315	3.76 304	1.21 256	1.27 267	1.71 283	3.52 243	2.14 295	1.01 263	0.92 295	3.46 276	0.99 281	1.73 257	1.56 220	0.77 278	2.30 318	0.76 255	0.81 244	0.70 215	0.98 233

ACVNet_1	1.67 273	1.63 289	0.96 284	4.28 304	1.59 301	2.19 298	3.55 305	0.73 260	0.57 251	0.63 243	0.58 208	1.49 268	0.97 254	5.05 317	1.52 176	0.54 143	2.24 297	0.55 260	4.77 282	0.57 215	2.20 288	1.58 221	3.26 307	0.65 279	0.70 250	0.64 230	0.69 212	0.89 229

FCDSN-DC	0.84 227	0.37 229	0.67 272	0.40 227	0.40 236	0.35 198	0.89 264	0.39 185	0.31 194	0.46 198	0.35 176	0.44 177	0.31 169	0.38 208	8.90 300	0.84 214	0.47 199	0.48 236	0.73 176	0.38 165	1.12 184	1.58 221	0.30 220	0.57 265	0.37 184	0.42 187	0.42 131	0.37 157
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SFCPSM	2.02 284	0.37 229	0.29 200	0.38 222	0.33 208	0.38 210	0.38 209	0.42 200	0.48 239	0.63 243	1.10 257	1.09 252	4.92 302	0.35 195	1.80 185	1.39 256	0.59 238	0.50 245	31.93 327	0.84 261	1.50 232	1.59 223	0.30 220	0.37 224	0.42 200	0.52 215	0.69 212	1.01 235

model_zeroshot	0.81 222	0.22 112	0.23 161	0.34 211	0.21 142	0.45 235	0.16 136	0.43 207	0.23 146	0.59 228	1.10 257	0.50 203	0.31 169	0.26 139	2.66 220	1.04 228	0.42 176	0.35 183	1.40 247	0.52 208	1.90 268	1.60 224	0.15 134	0.20 157	2.65 304	1.52 279	0.79 230	1.54 265

GwcNet-ADL	0.72 210	0.35 218	0.37 229	0.41 228	0.34 218	0.32 179	0.27 175	0.40 189	0.27 177	0.61 235	1.53 277	0.63 223	0.41 216	0.33 186	3.69 245	1.34 253	0.50 209	0.56 264	0.91 195	0.87 266	1.18 196	1.60 224	0.24 194	0.27 197	0.36 178	0.48 208	0.47 154	0.66 207

stereogan	0.43 139	0.33 213	0.30 202	0.33 206	0.37 230	0.35 198	0.30 183	0.35 153	0.32 199	0.30 97	0.31 154	0.46 191	0.30 167	0.27 145	1.62 178	0.41 81	0.30 112	0.25 112	0.44 105	0.29 120	0.37 70	1.61 226	0.23 190	0.24 186	0.29 136	0.31 143	0.57 186	0.39 164

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 225	0.54 260	0.35 222	0.63 260	0.46 246	0.56 250	1.02 269	0.65 255	0.60 254	0.57 221	0.47 194	0.82 245	1.21 264	1.11 276	2.25 206	0.60 157	0.36 143	0.33 166	1.25 230	0.40 175	1.94 273	1.62 227	0.47 253	0.39 231	0.76 255	0.81 244	0.75 225	1.49 263

ADCS	1.39 261	0.51 254	0.47 250	0.45 239	0.55 256	0.51 242	0.64 250	0.68 257	1.05 279	0.57 221	0.72 225	0.80 242	2.34 282	0.51 240	9.94 316	2.13 294	0.76 254	0.62 271	1.30 242	0.62 229	1.80 264	1.62 227	0.43 247	0.56 261	0.76 255	2.09 295	1.59 279	3.47 296

SGM-Forest	1.95 278	0.37 229	0.25 180	0.54 244	0.44 243	0.40 220	0.24 162	0.59 248	0.75 267	0.72 268	0.66 217	0.99 248	2.05 277	0.34 190	5.58 271	1.88 285	0.46 194	0.39 211	23.75 321	0.29 120	2.17 287	1.62 227	0.40 242	0.29 207	1.04 273	0.59 225	1.80 286	4.01 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Any-RAFT	0.58 186	0.22 112	0.32 212	0.23 152	0.21 142	0.20 109	0.14 118	0.42 200	0.25 159	0.40 181	1.16 259	0.49 200	0.32 178	0.37 202	0.87 118	0.85 215	0.67 245	0.38 207	1.20 224	0.41 177	2.25 293	1.67 230	0.18 161	0.17 123	0.43 205	0.49 211	0.44 143	0.84 223

ACVNet_2	1.92 277	1.61 288	1.00 286	5.61 312	1.57 299	2.05 291	2.23 293	0.87 272	0.68 261	0.71 264	0.74 228	1.61 272	1.15 262	2.00 288	2.43 213	0.69 179	2.79 301	0.51 249	12.02 310	0.71 245	1.81 265	1.68 231	2.66 298	0.79 290	1.09 279	0.74 240	0.95 245	1.11 241

DAS	0.67 203	0.27 186	0.24 167	0.38 222	0.33 208	0.34 193	0.33 195	0.51 236	0.46 231	0.61 235	0.94 249	0.78 239	0.67 243	0.19 100	0.96 130	1.83 282	0.55 226	0.47 231	1.12 216	0.61 225	2.11 278	1.69 232	0.27 205	0.44 240	0.43 205	0.43 193	0.62 201	0.48 183

SepStereo	0.67 203	0.27 186	0.24 167	0.38 222	0.33 208	0.34 193	0.33 195	0.51 236	0.46 231	0.61 235	0.94 249	0.78 239	0.67 243	0.19 100	0.96 130	1.83 282	0.55 226	0.47 231	1.12 216	0.61 225	2.11 278	1.69 232	0.27 205	0.44 240	0.43 205	0.43 193	0.62 201	0.48 183

Anonymous3	0.57 185	0.29 199	0.22 155	0.21 139	0.25 172	0.27 156	0.22 159	0.51 236	0.35 208	0.37 164	0.27 134	0.76 237	0.54 229	0.47 230	1.18 155	1.93 287	0.51 213	0.47 231	0.94 200	0.58 219	1.27 210	1.69 232	0.19 169	0.21 168	0.36 178	0.39 175	0.54 176	0.37 157

SGM_RVC	2.55 291	0.93 274	1.05 296	0.97 274	0.76 274	1.00 273	0.93 265	7.37 321	1.18 286	1.01 297	1.64 282	2.39 288	9.36 309	0.62 256	2.02 196	1.33 251	1.60 285	0.80 291	7.94 296	1.42 298	1.67 250	1.69 232	0.67 272	0.94 298	2.66 305	2.65 303	4.83 315	9.43 319
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AE-Stereo	0.44 145	0.22 112	0.24 167	0.23 152	0.24 169	0.18 94	0.16 136	0.30 103	0.21 132	0.34 135	0.16 74	0.44 177	0.27 150	0.21 110	0.94 126	0.81 207	0.41 168	0.32 160	0.52 133	0.55 211	1.07 178	1.71 236	0.12 87	0.21 168	0.34 162	0.89 251	0.46 152	0.28 109

EAI-Stereo	1.15 251	0.27 186	0.37 229	0.54 244	0.30 197	8.38 322	0.76 258	0.45 216	0.63 257	0.34 135	0.88 244	0.46 191	0.33 184	0.25 134	1.83 188	1.17 241	0.40 162	0.65 272	2.53 263	0.73 247	1.47 225	1.71 236	0.23 190	0.46 243	1.08 278	1.64 285	1.45 274	1.79 270

SQANet	1.31 258	1.35 283	0.53 255	3.10 299	1.03 283	1.89 286	1.49 283	0.50 235	0.40 218	0.51 209	0.46 192	1.19 255	0.55 231	1.57 281	2.53 216	0.49 121	1.24 276	0.37 194	6.38 288	0.61 225	1.71 254	1.74 238	2.52 297	0.37 224	0.46 214	0.57 222	0.66 207	1.26 252

test_3	0.47 160	0.22 112	0.20 131	0.18 114	0.21 142	0.19 101	0.12 89	0.41 191	0.18 106	0.36 157	0.18 76	0.44 177	0.21 115	0.19 100	1.03 139	0.64 169	0.32 122	0.31 156	1.28 238	0.44 194	1.12 184	1.74 238	0.10 58	0.18 136	0.47 215	0.28 122	0.59 195	1.22 250

pmcnn	1.11 246	0.42 247	0.41 239	0.57 252	0.59 260	0.54 247	1.41 281	0.71 259	0.48 239	0.61 235	1.28 267	1.51 269	2.96 291	1.04 272	1.42 172	2.33 299	0.81 255	0.96 296	1.74 254	1.09 289	2.41 298	1.74 238	0.82 279	0.50 251	0.48 221	0.69 235	1.09 255	1.28 255

test-3	0.47 160	0.22 112	0.20 131	0.18 114	0.21 142	0.19 101	0.12 89	0.41 191	0.16 79	0.35 143	0.18 76	0.42 170	0.19 104	0.19 100	1.04 142	0.66 173	0.32 122	0.30 146	1.28 238	0.44 194	1.13 186	1.75 241	0.10 58	0.17 123	0.45 211	0.23 82	0.56 182	1.21 249

test_1	0.47 160	0.22 112	0.20 131	0.18 114	0.21 142	0.19 101	0.12 89	0.41 191	0.16 79	0.34 135	0.18 76	0.42 170	0.19 104	0.19 100	1.04 142	0.66 173	0.32 122	0.30 146	1.28 238	0.44 194	1.13 186	1.75 241	0.10 58	0.17 123	0.45 211	0.23 82	0.56 182	1.22 250

GEStereo_RVC	0.47 160	0.27 186	0.34 218	0.27 179	0.26 179	0.31 172	0.53 234	0.41 191	0.24 151	0.35 143	0.27 134	0.40 160	0.24 132	0.30 168	0.81 82	0.74 195	0.49 208	0.37 194	0.91 195	0.38 165	0.90 162	1.80 243	0.21 181	0.34 215	0.31 152	0.30 140	0.51 167	0.48 183

ICVP	0.44 145	0.24 149	0.30 202	0.25 167	0.23 163	0.26 151	0.18 147	0.31 113	0.25 159	0.37 164	0.31 154	0.33 128	0.29 159	0.25 134	0.64 42	0.61 161	0.50 209	0.78 288	0.59 152	0.44 194	0.99 172	1.82 244	0.33 232	0.24 186	0.30 143	0.35 160	0.37 104	0.34 143
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-Test	0.64 201	0.24 149	0.22 155	0.25 167	0.21 142	0.45 235	0.17 142	0.45 216	0.26 167	0.66 251	0.80 234	0.40 160	0.39 210	0.36 198	1.01 137	1.49 266	0.41 168	0.34 178	1.29 241	0.61 225	1.90 268	1.84 245	0.17 150	0.18 136	0.54 229	0.93 254	0.41 121	1.26 252

HUF	0.50 170	0.17 47	0.13 57	0.11 44	0.12 51	0.40 220	0.11 79	0.22 60	0.11 43	0.22 55	0.09 27	0.19 43	0.19 104	0.11 34	3.00 230	2.86 309	0.70 249	0.49 240	0.61 155	0.20 69	0.53 115	1.85 246	0.28 211	0.18 136	0.15 43	0.18 62	0.18 33	0.13 34

sCroCo_RVC	0.46 150	0.20 84	0.16 89	0.15 80	0.16 90	0.20 109	0.12 89	0.32 127	0.32 199	0.35 143	0.24 114	0.43 173	0.45 224	0.15 63	0.83 97	1.10 236	0.47 199	0.40 214	0.67 168	0.43 184	1.55 243	1.85 246	0.14 118	0.22 176	0.30 143	0.30 140	0.49 159	0.32 133

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 194	1.03 278	0.18 106	0.89 272	0.50 252	0.74 266	0.26 173	0.39 185	0.22 137	0.92 290	0.69 222	1.06 251	0.44 220	0.32 182	0.86 111	0.99 223	0.48 205	0.31 156	0.56 139	0.38 165	1.49 229	1.87 248	0.12 87	0.16 112	0.27 121	0.29 133	0.52 170	0.80 219

GANet-ADL	0.60 188	0.27 186	0.26 185	0.28 187	0.29 192	0.32 179	0.25 171	0.35 153	0.27 177	0.61 235	1.04 254	0.41 167	0.29 159	0.30 168	1.87 191	1.08 232	0.51 213	0.37 194	1.17 222	0.85 263	1.27 210	1.88 249	0.19 169	0.23 181	0.32 157	0.37 170	0.58 190	0.46 178

ITSA-stereo	0.96 232	0.36 223	0.34 218	0.55 248	0.41 239	0.32 179	0.64 250	0.52 242	0.47 237	0.71 264	1.48 275	0.67 228	0.62 236	0.35 195	3.07 233	1.67 278	0.52 218	0.56 264	1.10 214	0.87 266	1.33 216	1.89 250	0.52 259	0.51 253	0.50 222	1.05 262	3.15 312	1.80 271

Dean	1.78 274	1.76 292	1.00 286	5.98 315	1.87 309	2.22 299	2.59 299	1.07 288	1.14 283	0.98 294	0.82 237	1.85 280	2.08 278	2.18 293	2.05 199	1.07 229	2.05 295	0.70 281	2.78 267	0.97 280	2.14 285	1.89 250	2.92 299	0.93 297	1.41 285	1.11 264	1.39 270	1.14 243

TRStereo	1.21 252	0.32 210	0.47 250	0.25 167	0.18 118	0.64 258	0.26 173	0.44 212	0.20 123	0.70 263	0.57 206	0.80 242	0.29 159	0.23 120	1.08 146	1.85 284	0.37 147	0.35 183	1.05 209	0.88 272	1.36 219	1.89 250	0.17 150	0.16 112	0.67 248	16.20 327	0.88 237	0.49 188

cross-raft	0.56 184	0.25 161	0.22 155	0.21 139	0.20 134	0.39 217	0.15 130	0.44 212	0.26 167	0.48 204	0.35 176	0.43 173	0.31 169	0.24 127	0.86 111	1.35 254	0.41 168	0.34 178	1.31 243	0.78 252	1.98 275	1.89 250	0.16 143	0.18 136	0.47 215	0.46 203	0.42 131	0.68 208

G-Net	1.35 260	0.55 262	0.65 271	0.43 231	0.49 248	0.56 250	0.48 227	0.89 275	1.35 293	0.67 254	1.22 265	3.00 292	1.21 264	0.36 198	4.11 252	1.64 277	0.61 240	0.76 285	1.37 245	1.35 297	1.63 249	1.89 250	0.39 239	0.61 273	0.80 261	3.07 306	1.57 277	4.68 308

R-Stereo Train	0.54 178	0.24 149	0.24 167	0.24 161	0.18 118	0.24 139	0.09 61	0.34 142	0.30 188	0.52 212	0.66 217	0.44 177	0.32 178	0.55 246	0.74 63	1.07 229	0.58 236	0.52 253	1.27 235	0.64 234	1.51 233	1.89 250	0.14 118	0.20 157	0.35 169	0.42 187	0.35 89	0.47 181

RAFT-Stereo	0.54 178	0.24 149	0.24 167	0.24 161	0.18 118	0.24 139	0.09 61	0.34 142	0.30 188	0.52 212	0.66 217	0.44 177	0.32 178	0.55 246	0.74 63	1.07 229	0.58 236	0.52 253	1.27 235	0.64 234	1.51 233	1.89 250	0.14 118	0.20 157	0.35 169	0.42 187	0.35 89	0.47 181
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AnyNet_C01	1.52 269	0.60 265	0.54 256	0.63 260	0.56 257	0.51 242	1.16 277	0.89 275	1.30 291	0.68 256	0.88 244	1.27 257	1.30 270	0.54 244	11.26 319	2.64 307	1.16 270	1.01 301	1.42 248	0.75 249	1.67 250	1.92 257	0.60 265	0.62 277	1.33 284	0.97 260	1.63 281	3.28 294

gcap-zeroshot	1.09 244	0.23 134	0.33 214	0.59 255	0.20 134	0.40 220	0.35 201	0.45 216	0.24 151	0.74 271	1.21 264	0.63 223	0.34 186	0.25 134	0.80 80	1.71 279	3.94 315	0.29 140	9.06 300	0.81 256	1.52 235	1.94 258	1.39 289	0.18 136	0.58 238	0.39 175	0.41 121	0.41 167

otaku	1.43 263	2.19 299	0.62 270	3.33 301	1.22 289	2.22 299	1.77 287	0.56 246	0.53 247	0.59 228	0.53 203	1.29 259	0.69 245	2.06 291	1.09 147	0.51 133	1.25 277	0.39 211	6.35 287	0.59 221	1.91 272	1.95 259	3.16 304	0.48 247	0.56 234	0.57 222	0.74 224	1.36 256

CBMV_ROB	1.31 258	0.37 229	0.39 234	0.60 257	0.49 248	0.57 253	0.47 225	0.95 283	0.40 218	0.81 281	1.38 272	3.04 293	2.55 285	0.48 234	5.00 264	1.30 247	0.89 257	0.49 240	2.24 258	0.73 247	1.72 256	1.95 259	0.45 249	0.40 233	0.97 268	2.27 297	1.56 276	2.91 291

WAO-7	1.96 280	1.09 280	1.32 303	5.02 307	0.99 282	1.02 276	1.64 284	1.16 290	1.46 298	2.58 313	2.14 295	2.11 286	2.83 290	1.20 278	6.00 277	1.03 225	1.68 287	0.70 281	7.59 295	0.87 266	1.71 254	1.97 261	0.38 236	1.05 302	0.98 269	1.45 276	1.10 258	1.84 272

RainbowNet	1.44 265	1.50 286	0.85 279	2.41 296	1.41 296	1.97 289	2.14 292	0.65 255	0.57 251	0.74 271	0.46 192	1.61 272	1.05 257	2.78 300	1.90 193	1.30 247	1.21 274	0.51 249	3.15 273	1.74 304	1.75 258	1.97 261	3.07 302	0.61 273	0.65 246	0.69 235	0.88 237	1.43 259

HH	0.60 188	0.18 57	0.35 222	0.23 152	0.21 142	0.28 161	0.24 162	0.42 200	0.26 167	0.74 271	0.25 118	0.46 191	0.36 193	0.24 127	0.81 82	1.44 262	0.38 152	0.37 194	1.21 226	0.64 234	2.13 282	1.97 261	0.27 205	0.20 157	0.59 241	0.41 184	0.83 232	0.63 203

HanStereo	0.60 188	0.18 57	0.35 222	0.23 152	0.21 142	0.28 161	0.24 162	0.42 200	0.26 167	0.74 271	0.25 118	0.46 191	0.36 193	0.24 127	0.81 82	1.44 262	0.38 152	0.37 194	1.21 226	0.64 234	2.13 282	1.97 261	0.27 205	0.20 157	0.59 241	0.41 184	0.83 232	0.63 203

EKT-Stereo	1.22 253	0.27 186	0.24 167	0.28 187	0.25 172	0.31 172	0.54 235	0.43 207	0.29 183	0.44 193	0.57 206	0.49 200	0.44 220	0.31 178	13.29 323	2.18 296	0.54 224	0.53 256	1.26 232	1.02 283	5.16 318	2.03 265	0.14 118	0.19 147	0.42 200	0.35 160	0.56 182	0.34 143

ccs_rob	1.11 246	0.35 218	0.33 214	0.43 231	0.29 192	0.44 231	0.38 209	0.59 248	0.35 208	1.97 310	5.99 309	5.59 310	0.59 232	0.45 225	1.05 144	1.28 246	0.52 218	0.39 211	1.76 255	0.87 266	1.76 259	2.05 266	0.26 201	0.43 239	0.34 162	0.36 167	0.50 165	0.56 196

IMH-64-1	1.98 281	1.48 284	1.04 293	1.97 288	1.55 297	2.06 292	2.27 295	1.02 284	1.16 284	0.58 224	0.75 229	1.89 282	2.78 288	2.77 298	9.78 312	1.51 269	1.19 272	0.66 275	3.01 270	0.81 256	1.48 227	2.06 267	3.25 305	0.74 284	1.59 288	1.25 270	2.09 294	2.83 287

IMH-64	1.98 281	1.48 284	1.04 293	1.97 288	1.55 297	2.06 292	2.27 295	1.02 284	1.16 284	0.58 224	0.75 229	1.89 282	2.78 288	2.77 298	9.78 312	1.51 269	1.19 272	0.66 275	3.01 270	0.81 256	1.48 227	2.06 267	3.25 305	0.74 284	1.59 288	1.25 270	2.09 294	2.83 287

ktn	6.56 315	5.17 318	14.71 327	5.30 309	4.74 315	9.67 323	6.68 317	7.48 322	12.97 326	1.88 308	2.35 298	27.30 328	21.86 322	4.31 309	5.72 274	1.50 267	4.02 316	1.83 312	15.82 316	4.59 316	2.65 303	2.06 267	3.99 313	1.18 308	2.40 303	1.57 281	2.89 307	2.50 281

MSKI-zero shot	0.70 207	0.21 95	0.21 146	0.20 131	0.19 127	0.43 229	0.16 136	0.42 200	0.29 183	0.44 193	1.16 259	0.48 198	0.36 193	0.17 78	1.60 177	1.42 259	0.47 199	0.37 194	1.37 245	0.95 277	1.79 263	2.06 267	0.22 188	0.19 147	0.53 226	1.21 268	0.72 217	1.17 248

anonymity	1.60 271	0.25 161	0.41 239	0.27 179	0.23 163	0.51 242	0.16 136	0.49 230	0.27 177	0.63 243	23.10 327	0.57 215	0.59 232	0.37 202	0.78 74	1.33 251	0.46 194	0.35 183	1.10 214	0.48 204	1.47 225	2.07 271	0.21 181	0.33 214	1.11 281	1.60 283	3.07 310	1.08 238

Ntro	1.62 272	3.84 312	0.69 273	2.63 297	1.29 290	2.25 301	2.87 302	0.61 252	0.56 250	0.62 241	0.50 199	1.32 261	0.66 242	2.02 290	3.24 237	0.47 115	1.35 281	0.42 219	6.77 289	0.64 234	2.20 288	2.08 272	3.05 301	0.55 260	0.60 243	0.69 235	0.73 222	1.16 247

MDST_ROB	2.36 287	4.67 317	0.44 246	3.47 302	0.77 276	2.09 295	0.52 231	1.45 300	0.44 226	0.69 258	0.96 251	0.78 239	9.65 310	0.30 168	8.31 299	0.79 202	0.46 194	0.37 194	3.22 275	0.38 165	1.95 274	2.12 273	0.46 252	0.36 222	4.26 314	2.58 300	6.75 318	5.48 312

FAT-Stereo	1.13 249	0.37 229	0.57 261	0.56 251	0.63 266	0.50 239	0.52 231	0.75 262	0.44 226	0.79 279	2.82 300	1.45 266	1.95 276	0.49 237	2.78 222	2.52 305	0.57 234	0.60 269	2.42 260	1.17 293	2.12 281	2.13 274	0.74 277	0.58 268	0.41 197	0.56 221	0.72 217	1.27 254

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 293	0.30 204	0.54 256	0.34 211	0.37 230	0.63 257	0.68 255	0.48 227	1.07 280	0.69 258	1.55 278	0.62 219	0.59 232	0.18 97	0.86 111	1.75 281	0.42 176	0.50 245	49.64 330	1.04 285	1.53 240	2.14 275	0.19 169	0.28 201	0.72 251	1.86 292	0.98 246	1.07 236

KSHMR	5.12 312	2.29 301	1.47 306	20.10 325	3.65 314	5.24 317	9.39 320	1.58 304	6.86 318	1.38 303	1.49 276	2.35 287	27.00 330	4.39 313	4.91 261	1.96 288	1.66 286	1.12 307	15.45 315	1.19 294	2.92 310	2.14 275	4.07 314	1.21 309	7.00 319	2.72 305	1.95 292	2.80 286

notaker	3.52 306	2.84 310	1.55 309	5.08 308	6.69 322	3.97 311	4.03 306	1.33 296	3.34 312	1.17 300	3.34 303	6.77 312	11.07 312	5.35 319	4.78 259	1.20 242	3.25 306	0.97 298	10.40 306	2.75 313	2.90 308	2.14 275	3.69 311	1.16 307	1.00 270	1.21 268	1.44 272	1.57 267

iRaft-Stereo_20w	0.96 232	0.31 208	0.58 266	0.57 252	0.34 218	0.51 242	0.58 239	0.44 212	0.32 199	0.90 288	1.59 279	0.56 213	0.49 228	0.37 202	2.05 199	1.22 243	0.42 176	0.52 253	1.04 208	0.82 259	1.52 235	2.14 275	0.27 205	0.38 229	1.04 273	3.39 308	2.04 293	1.45 261

Reg-Stereo(zero)	0.71 208	0.22 112	0.30 202	0.21 139	0.22 157	0.32 179	0.36 206	0.77 265	0.44 226	0.65 247	1.65 284	0.54 209	0.36 193	1.01 269	0.86 111	1.42 259	0.50 209	0.26 118	1.07 211	0.60 223	1.15 189	2.16 279	0.28 211	0.17 123	0.55 232	0.93 254	1.09 255	1.15 244

HI	0.71 208	0.22 112	0.30 202	0.21 139	0.22 157	0.32 179	0.36 206	0.77 265	0.44 226	0.65 247	1.65 284	0.54 209	0.36 193	1.01 269	0.86 111	1.42 259	0.50 209	0.26 118	1.07 211	0.60 223	1.15 189	2.16 279	0.28 211	0.17 123	0.55 232	0.93 254	1.09 255	1.15 244

AIO_rvc	0.34 93	0.17 47	0.12 46	0.10 36	0.09 33	0.38 210	0.11 79	0.17 42	0.11 43	0.15 38	0.07 15	0.17 36	0.10 39	0.14 52	1.81 186	1.13 238	0.16 28	0.45 225	0.34 75	0.11 19	0.26 40	2.17 281	0.17 150	0.07 22	0.14 36	0.16 45	0.16 26	0.10 26

MSMDNet	0.63 198	0.24 149	0.22 155	0.19 121	0.20 134	0.38 210	0.17 142	0.43 207	0.24 151	0.60 232	0.33 167	0.40 160	1.53 272	0.50 238	0.85 108	1.50 267	0.42 176	0.35 183	1.26 232	0.67 242	1.90 268	2.18 282	0.17 150	0.18 136	0.58 238	0.53 217	0.39 113	0.58 197

LE_ROB	7.96 317	3.98 313	5.96 321	6.32 316	20.03 327	4.31 312	17.09 325	6.33 319	9.23 321	1.00 296	4.87 307	16.05 322	22.60 323	3.45 304	2.97 228	0.95 220	2.14 296	1.91 313	13.13 312	5.86 319	2.32 295	2.18 282	9.68 326	5.18 321	10.55 322	9.20 321	10.65 321	17.10 326

EGLCR-Stereo	0.60 188	0.22 112	0.22 155	0.15 80	0.18 118	0.23 131	0.09 61	0.32 127	0.22 137	0.32 124	0.19 88	0.38 147	0.27 150	0.14 52	0.81 82	0.74 195	0.39 157	0.37 194	0.72 175	0.28 116	1.20 198	2.19 284	0.12 87	0.68 281	0.23 89	1.54 280	3.67 314	0.34 143

LVE	2.66 294	1.99 297	1.02 291	12.01 320	1.75 306	3.85 310	11.87 323	0.91 278	0.89 275	1.03 298	0.91 247	1.62 274	2.23 279	2.46 296	2.96 227	1.03 225	1.74 290	0.82 293	8.43 299	0.87 266	1.84 267	2.20 285	3.10 303	0.99 301	1.45 286	0.96 258	1.23 263	1.54 265

CBMV	1.06 243	0.38 237	0.33 214	0.42 229	0.39 235	0.39 217	0.31 185	0.87 272	0.40 218	0.65 247	0.86 241	1.47 267	1.22 266	1.02 271	1.89 192	2.41 301	0.67 245	0.51 249	1.66 251	0.78 252	1.69 253	2.20 285	0.31 226	0.52 255	0.47 215	0.49 211	1.04 253	5.23 310
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AIO-Stereo-zeroshot	0.86 229	0.37 229	0.57 261	0.34 211	0.29 192	0.54 247	0.69 256	0.45 216	0.72 265	0.64 246	1.75 289	0.59 217	0.64 238	0.23 120	0.93 123	1.53 271	0.44 186	0.40 214	1.27 235	1.04 285	1.62 248	2.22 287	0.18 161	0.38 229	0.83 263	0.48 208	2.98 308	1.10 240

DDVS	1.78 274	0.35 218	0.40 235	0.33 206	0.38 233	0.37 206	0.33 195	2.41 313	0.46 231	0.68 256	17.02 324	2.44 289	0.65 240	0.81 266	2.50 214	1.31 249	0.61 240	0.49 240	6.21 286	0.84 261	2.90 308	2.24 288	0.26 201	0.34 215	0.34 162	0.60 227	2.18 297	0.71 209

S-Stereo	1.43 263	0.40 240	0.43 245	0.60 257	0.58 259	0.64 258	1.10 272	0.61 252	0.57 251	0.69 258	4.10 306	1.62 274	0.65 240	0.46 228	4.54 257	2.87 310	0.55 226	0.65 272	4.87 283	4.90 318	1.26 209	2.26 289	0.99 284	0.61 273	0.41 197	0.53 217	0.66 207	0.97 231

WAO-6	1.95 278	1.28 282	0.85 279	2.04 292	1.34 293	1.69 284	2.05 290	1.04 286	1.24 290	0.91 289	0.86 241	1.85 280	2.71 287	2.30 295	9.05 304	1.14 239	2.89 302	0.69 280	3.16 274	0.85 263	2.21 290	2.27 290	1.29 287	0.87 292	1.64 291	2.07 294	1.72 284	2.69 283

IGEV_Zeroshot_test	0.78 217	0.25 161	0.47 250	0.58 254	0.25 172	0.61 255	0.63 247	0.48 227	0.28 181	0.67 254	1.32 269	0.66 227	0.41 216	0.31 178	0.87 118	1.36 255	0.39 157	0.36 188	1.13 218	0.76 251	1.57 244	2.29 291	0.20 177	0.20 157	0.84 264	0.84 248	2.28 300	1.09 239

WAO-8	3.09 298	2.55 305	1.41 304	5.78 313	1.73 303	2.51 302	3.26 303	1.28 292	1.93 305	5.67 320	8.70 317	3.06 294	6.18 303	4.38 311	3.04 231	1.97 289	1.78 291	0.75 283	9.44 302	1.54 299	1.76 259	2.31 292	2.46 295	1.07 303	2.29 301	1.80 289	1.83 287	2.83 287

Venus	3.09 298	2.55 305	1.41 304	5.78 313	1.73 303	2.51 302	3.26 303	1.28 292	1.93 305	5.67 320	8.70 317	3.06 294	6.18 303	4.38 311	3.04 231	1.97 289	1.78 291	0.75 283	9.44 302	1.54 299	1.76 259	2.31 292	2.46 295	1.07 303	2.29 301	1.80 289	1.83 287	2.83 287

IMH	2.50 289	1.51 287	1.05 296	1.99 291	1.58 300	2.09 295	2.32 297	1.04 286	1.19 287	0.84 284	1.34 270	2.02 284	8.04 306	8.79 325	6.91 287	1.41 258	1.37 282	0.67 279	5.94 285	1.10 291	1.45 224	2.32 294	4.37 317	0.77 288	1.86 296	1.41 274	1.57 277	2.46 280

test-1	0.83 225	0.18 57	0.23 161	0.19 121	0.19 127	0.57 253	0.58 239	0.44 212	0.29 183	0.72 268	5.41 308	0.54 209	0.40 212	0.59 252	0.98 134	1.32 250	0.45 188	0.48 236	1.14 219	0.96 279	1.90 268	2.36 295	0.14 118	0.21 168	0.39 192	0.46 203	0.61 199	0.63 203

MANE	3.30 302	1.71 291	1.93 314	1.49 284	1.37 295	1.77 285	2.02 288	1.90 305	2.39 309	0.87 286	1.68 287	3.71 300	4.07 298	0.78 265	7.43 293	3.40 313	1.81 294	6.10 321	2.99 269	1.05 287	2.09 277	2.38 296	0.61 267	1.76 315	5.46 316	6.93 319	8.52 319	12.82 322

LRCNet_RVC	12.77 323	18.28 327	5.31 319	23.03 327	20.03 327	22.79 329	18.73 327	10.19 326	4.29 314	21.40 329	17.07 325	21.90 325	12.67 317	27.64 329	4.72 258	1.57 274	13.91 326	9.09 323	27.19 324	10.23 321	5.66 321	2.42 297	25.54 328	13.38 327	1.45 286	0.65 231	3.23 313	2.39 278

SPS-STEREO	1.49 267	0.72 269	0.69 273	0.90 273	0.75 273	0.82 271	0.74 257	0.83 270	0.76 268	0.85 285	1.62 281	1.42 264	1.09 260	0.70 261	1.97 194	2.32 298	1.04 265	0.97 298	10.95 308	1.01 282	2.60 302	2.45 298	0.64 268	0.76 287	0.81 262	0.79 243	1.11 259	0.96 230
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NOSS_ROB	0.81 222	0.36 223	0.27 192	0.37 220	0.35 223	0.37 206	0.29 182	0.87 272	0.39 215	0.71 264	0.93 248	0.99 248	0.60 235	1.26 279	2.02 196	2.44 302	0.57 234	0.58 267	0.68 171	0.43 184	2.16 286	2.47 299	0.32 231	0.47 246	0.42 200	0.43 193	0.72 217	0.42 170

DispFullNet	3.41 304	2.89 311	1.54 308	1.52 285	1.71 302	1.49 281	1.66 285	1.26 291	2.27 307	2.07 311	1.94 291	15.55 321	4.16 299	1.77 284	5.50 270	4.82 319	2.33 298	0.96 296	23.18 320	4.57 315	2.36 297	2.47 299	0.73 276	0.57 265	1.23 282	0.62 229	1.37 269	1.51 264

AIO_test	0.48 167	0.19 69	0.13 57	0.14 73	0.10 37	0.38 210	0.28 179	0.19 48	0.13 56	0.17 45	0.10 31	0.18 40	0.09 33	0.11 34	2.64 219	2.40 300	0.22 50	0.22 82	0.32 67	0.12 25	0.29 47	2.50 301	0.15 134	0.08 28	0.16 53	1.42 275	0.21 47	0.10 26

TorneroNet	5.38 313	2.29 301	1.20 299	17.70 324	6.11 321	4.86 315	6.44 316	2.12 308	4.67 315	1.56 305	7.04 310	11.27 316	24.96 325	4.04 307	5.06 265	1.56 272	3.02 303	0.79 289	14.79 314	1.88 307	2.79 305	2.59 302	3.47 309	0.89 294	6.89 318	2.63 302	1.30 266	3.48 297

TorneroNet-64	3.44 305	2.19 299	2.33 316	7.00 317	1.73 303	3.02 305	4.22 307	1.95 306	3.75 313	0.82 283	3.10 302	4.11 304	12.63 316	3.76 306	6.96 289	1.63 276	3.11 305	0.79 289	7.96 297	1.98 310	2.65 303	2.69 303	3.37 308	0.90 295	2.67 306	2.65 303	1.21 262	3.65 299

UNDER WATER	4.11 309	2.66 308	1.51 307	4.92 305	5.25 316	3.49 308	7.24 318	2.33 311	1.84 304	1.65 307	1.20 262	5.04 306	21.14 321	5.09 318	4.93 263	2.44 302	3.86 314	1.09 304	8.36 298	1.97 309	3.80 315	2.73 304	5.04 321	2.11 316	1.96 298	3.54 310	1.91 291	3.93 302

ACVNet-4b	3.25 301	6.98 319	0.72 276	12.08 321	1.33 292	4.39 313	9.77 321	0.61 252	0.60 254	0.66 251	3.91 305	5.47 309	11.63 313	2.24 294	0.74 63	0.55 147	2.39 299	0.49 240	10.57 307	0.87 266	2.24 292	2.88 305	2.92 299	0.61 273	0.61 244	0.58 224	0.72 217	1.15 244

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 316	4.50 316	1.31 302	2.75 298	2.71 312	5.17 316	7.48 319	5.91 318	8.23 319	1.63 306	10.81 320	75.58 332	10.28 311	4.33 310	2.18 205	1.44 262	7.17 321	8.31 322	6.88 290	1.67 302	3.57 313	2.90 306	1.30 288	1.13 306	4.31 315	6.17 318	20.85 328	4.05 304

SGM+DAISY	2.56 292	0.94 275	0.92 282	1.06 275	0.97 280	1.24 279	1.04 270	1.31 294	1.76 302	1.12 299	2.01 292	2.59 290	3.35 297	0.87 267	6.30 280	3.19 312	1.16 270	1.11 305	6.92 291	1.55 301	2.89 307	2.90 306	0.67 272	1.23 310	3.89 312	4.14 313	5.13 316	8.82 318

UNDER WATER-64	3.14 300	2.61 307	1.56 310	4.95 306	2.92 313	3.47 307	4.38 308	2.32 310	1.63 301	1.37 302	1.36 271	5.08 308	4.79 301	3.47 305	7.48 295	2.02 291	3.68 313	1.11 305	3.99 278	1.95 308	2.87 306	2.92 308	5.01 320	1.40 311	1.99 299	3.99 312	2.15 296	4.42 306

HBP-ISP	1.24 255	0.38 237	0.50 254	0.52 242	0.41 239	0.45 235	0.33 195	0.55 244	0.40 218	0.76 276	1.30 268	0.48 198	0.48 227	1.92 287	9.87 315	3.68 316	0.55 226	0.66 275	0.82 187	0.95 277	2.11 278	2.96 309	0.30 220	0.46 243	0.47 215	0.52 215	0.94 244	0.60 200

DPSNet	1.40 262	0.43 248	0.38 231	0.54 244	0.61 265	0.65 261	0.57 236	0.51 236	0.67 260	0.46 198	0.87 243	3.54 298	1.62 273	1.43 280	2.52 215	2.12 293	0.99 262	0.99 300	7.37 294	1.69 303	2.21 290	2.98 310	0.95 282	0.74 284	0.76 255	0.76 241	0.75 225	0.82 221

ELAS_RVC	2.37 288	0.95 277	1.21 300	1.26 280	0.98 281	1.99 290	1.12 275	1.45 300	0.86 270	0.99 295	7.87 313	3.60 299	8.50 307	1.07 274	6.31 281	1.59 275	1.34 279	1.44 311	2.57 264	0.79 254	2.43 299	3.03 311	0.71 275	0.88 293	3.51 311	3.72 311	1.69 283	2.07 273
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.27 286	1.03 278	1.10 298	1.38 282	1.13 286	1.45 280	1.10 272	1.38 298	1.09 282	0.94 292	7.66 312	3.71 300	3.10 293	1.11 276	6.64 284	1.56 272	1.42 283	1.43 310	2.52 262	0.69 243	2.33 296	3.03 311	0.69 274	0.82 291	3.50 310	4.32 314	2.52 304	3.70 300
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DGSMNet	2.89 296	1.85 293	1.04 293	1.35 281	0.50 252	1.94 288	0.59 242	2.82 314	1.53 300	3.95 317	15.60 322	1.84 279	3.19 294	4.88 316	2.89 224	2.87 310	3.06 304	1.91 313	4.57 279	2.02 311	4.46 316	3.48 313	1.64 292	2.11 316	0.88 265	3.46 309	1.04 253	2.62 282

LSM0	4.83 311	0.52 255	0.57 261	0.78 266	0.66 269	0.81 270	1.26 279	1.10 289	1.08 281	0.88 287	1.65 284	1.82 278	2.45 284	0.40 218	38.07 331	52.94 331	0.87 256	0.61 270	5.33 284	1.09 289	2.57 301	3.54 314	0.43 247	0.69 282	0.94 267	2.15 296	1.61 280	5.62 314

JetBlue	2.73 295	1.92 295	1.56 310	2.34 295	1.82 308	2.66 304	2.78 301	1.44 299	1.45 296	0.81 281	0.82 237	4.05 303	1.44 271	2.08 292	9.39 308	2.60 306	1.69 288	1.33 308	2.15 256	1.21 295	3.25 311	3.66 315	1.90 293	1.08 305	2.76 308	5.03 315	2.31 302	10.12 320

MeshStereo	2.03 285	0.72 269	0.61 269	1.20 277	0.79 277	1.01 275	0.66 253	1.54 302	1.35 293	0.92 290	2.10 294	4.00 302	3.06 292	0.71 263	9.66 310	2.82 308	1.05 266	0.76 285	4.73 280	0.75 249	3.34 312	3.73 316	0.48 256	0.58 268	1.79 295	1.18 266	2.41 303	2.78 284
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
HanzoNet	11.30 320	14.06 324	16.74 328	13.89 323	9.10 324	15.60 326	21.20 328	11.16 327	12.45 325	6.15 322	7.25 311	20.77 324	27.41 331	28.53 330	4.84 260	9.79 322	14.66 327	2.80 316	24.65 322	12.81 327	5.39 319	4.27 317	8.60 324	1.63 313	2.70 307	2.61 301	2.55 305	3.43 295

JetRed	3.85 308	2.71 309	3.02 317	2.08 293	2.45 311	3.41 306	4.64 309	2.34 312	1.83 303	1.88 308	1.20 262	3.35 297	1.28 269	3.27 303	9.82 314	3.50 314	4.08 317	3.88 318	2.41 259	1.82 306	5.48 320	4.79 318	3.60 310	1.67 314	4.20 313	11.19 324	5.32 317	8.78 317

PML	14.72 326	11.16 323	4.09 318	13.72 322	8.87 323	13.75 324	6.38 315	7.25 320	36.05 332	10.34 326	59.29 332	46.05 331	52.59 332	6.65 323	6.70 285	4.81 318	10.30 323	3.77 317	21.46 318	4.87 317	5.83 322	5.51 319	3.98 312	4.24 320	15.02 328	6.06 317	20.81 327	7.86 316

edge stereo	1.98 281	0.52 255	1.03 292	0.72 264	0.63 266	0.79 269	0.83 261	0.93 280	1.45 296	3.71 316	1.22 265	2.08 285	4.38 300	1.06 273	2.14 203	2.51 304	0.64 243	0.55 260	7.27 293	7.84 320	1.43 223	5.56 320	2.02 294	0.53 257	0.61 244	0.55 220	0.87 235	1.48 262

ACV-stereo	5.83 314	11.12 322	0.40 235	0.64 262	0.34 218	6.32 318	4.79 310	4.59 317	0.50 243	0.65 247	0.85 239	1.68 277	8.74 308	4.63 314	8.94 301	3.51 315	0.67 245	0.58 267	83.85 331	1.15 292	3.70 314	6.30 321	0.42 246	0.42 236	0.38 188	0.78 242	0.76 229	0.58 197

MADNet++	2.98 297	1.95 296	2.23 315	1.73 287	2.39 310	1.68 283	2.24 294	2.26 309	2.69 311	2.34 312	2.78 299	3.30 296	3.34 296	2.86 301	4.22 254	4.20 317	2.65 300	2.14 315	3.69 277	3.00 314	4.95 317	7.04 322	1.44 291	2.60 319	1.93 297	5.78 316	2.76 306	2.35 277

BEATNet-Init1	11.60 322	15.45 325	5.36 320	21.04 326	10.14 325	20.37 327	13.59 324	8.80 325	6.63 317	4.42 319	10.00 319	14.23 320	19.35 319	4.04 307	10.43 318	9.21 321	6.50 319	5.00 319	32.12 328	14.67 328	8.25 325	7.49 323	5.66 322	5.23 322	12.24 324	7.07 320	21.30 329	14.66 323

DPSimNet_ROB	19.60 327	30.02 330	12.51 324	29.96 330	26.66 330	21.35 328	18.10 326	23.34 330	23.91 329	14.59 328	30.41 330	25.17 327	25.12 326	12.92 327	12.40 321	9.18 320	23.72 329	11.03 324	37.61 329	12.43 326	24.99 330	8.77 324	13.55 327	15.98 328	13.56 325	10.45 322	19.73 326	21.73 327

DGTPSM_ROB	9.57 318	4.02 314	11.10 322	3.15 300	5.69 317	3.62 309	5.37 313	3.67 315	9.11 320	3.26 314	7.88 314	9.79 315	14.19 318	4.73 315	13.10 322	11.13 323	5.27 318	11.44 325	7.09 292	10.27 322	6.42 323	15.33 325	4.54 318	9.05 323	10.05 320	27.51 328	11.07 322	30.63 328

DPSMNet_ROB	11.01 319	4.36 315	11.20 323	3.81 303	5.73 318	4.71 314	5.45 314	3.67 315	9.75 322	4.35 318	13.56 321	11.30 317	26.82 329	5.44 322	13.51 324	12.50 324	6.62 320	12.38 326	14.62 313	10.30 323	7.11 324	16.01 326	4.56 319	9.06 324	11.07 323	27.51 328	11.13 323	30.63 328

HaxPig	22.03 328	23.76 328	21.73 329	25.29 328	25.48 329	24.76 330	26.73 329	22.91 329	21.16 327	29.02 330	26.42 328	24.60 326	19.57 320	25.83 328	24.34 327	21.24 327	25.03 330	26.17 329	24.65 322	23.00 329	18.72 328	16.12 327	29.01 329	21.22 330	10.44 321	12.85 325	9.65 320	15.02 324

MEDIAN_ROB	25.69 329	28.81 329	26.20 330	29.88 329	29.43 331	29.00 331	30.34 330	27.00 331	24.64 330	34.12 331	30.21 329	29.31 329	23.43 324	29.48 331	26.63 328	23.36 328	29.99 331	29.41 330	29.88 325	27.28 331	23.55 329	19.50 328	31.94 330	23.91 332	14.08 327	13.72 326	13.09 325	15.43 325

DPSM_ROB	13.84 324	8.97 320	13.58 325	5.45 310	6.10 319	7.18 319	5.27 311	8.45 323	11.05 323	6.78 323	8.04 315	8.60 313	12.52 314	5.36 320	16.95 325	14.18 325	11.50 324	14.64 327	9.74 304	12.04 324	17.24 326	19.94 329	4.24 315	11.13 325	27.83 329	35.96 330	31.24 330	39.61 330

DPSM	13.84 324	8.97 320	13.58 325	5.45 310	6.10 319	7.18 319	5.27 311	8.45 323	11.05 323	6.78 323	8.04 315	8.60 313	12.52 314	5.36 320	16.95 325	14.18 325	11.50 324	14.64 327	9.74 304	12.04 324	17.24 326	19.94 329	4.24 315	11.13 325	27.83 329	35.96 330	31.24 330	39.61 330

AVERAGE_ROB	27.45 330	31.37 331	28.57 332	32.97 331	32.12 332	32.15 332	33.40 331	29.93 332	27.60 331	35.93 332	32.13 331	32.22 330	25.90 328	32.99 332	28.90 329	25.88 329	31.46 332	30.17 332	31.78 326	29.24 332	25.48 331	21.56 331	34.85 331	27.16 333	14.02 326	10.69 323	11.65 324	11.07 321

CasAABBNet	27.80 331	18.03 326	27.32 331	10.90 319	12.21 326	14.33 325	10.52 322	16.96 328	22.28 328	13.77 327	16.14 323	17.40 323	25.40 327	10.69 326	34.10 330	28.35 330	23.05 328	29.43 331	19.46 317	24.14 330	34.48 332	39.80 332	8.47 323	22.42 331	56.04 331	72.44 332	62.78 332	79.64 332

ASD4																								18.37 329

Low-res two-view benchmark