Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MoCha-V2	0.14 6	0.10 5	0.09 4	0.06 3	0.05 4	0.18 66	0.03 2	0.06 1	0.04 1	0.05 2	0.05 3	0.09 2	0.07 5	0.08 2	0.59 15	0.21 3	0.11 1	0.10 4	0.11 1	0.10 6	0.17 5	1.09 110	0.04 1	0.04 1	0.08 1	0.07 2	0.09 1	0.05 1

ProNet	0.10 1	0.07 1	0.09 4	0.06 3	0.04 2	0.10 8	0.32 141	0.07 2	0.04 1	0.04 1	0.11 15	0.07 1	0.03 1	0.20 69	0.33 2	0.21 3	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.07 2	0.10 1	0.08 1	0.08 12	0.05 2	0.10 2	0.06 1	0.10 2	0.06 2

CroCo-Stereo	0.12 2	0.07 1	0.04 1	0.05 1	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 3	0.06 3	0.06 3	0.02 1	0.10 3	0.06 2	0.07 1	0.85 68	0.38 43	0.11 1	0.09 3	0.16 7	0.06 1	0.22 12	0.18 10	0.04 1	0.05 2	0.10 2	0.09 3	0.11 3	0.07 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.14 6	0.07 1	0.10 7	0.08 7	0.04 2	0.24 109	0.28 134	0.19 20	0.07 6	0.13 9	0.08 6	0.13 5	0.06 2	0.11 11	0.44 7	0.17 1	0.12 5	0.08 1	0.14 6	0.21 56	0.16 4	0.18 10	0.04 1	0.05 2	0.15 13	0.15 16	0.21 17	0.16 15

AEACV	0.25 24	0.17 18	0.11 9	0.09 9	0.07 7	0.15 39	0.04 4	0.08 3	0.06 3	0.07 4	0.07 4	0.13 5	0.08 8	0.12 16	1.39 125	0.79 158	0.16 9	0.14 9	0.25 19	0.19 39	0.24 16	1.00 99	0.10 27	0.07 5	0.10 2	0.95 205	0.14 6	0.08 4

CroCo-Stereo Lap2	0.12 2	0.07 1	0.05 2	0.05 1	0.06 6	0.04 1	0.03 2	0.08 3	0.06 3	0.11 8	0.03 2	0.12 4	0.06 2	0.08 2	0.59 15	0.36 37	0.11 1	0.10 4	0.12 3	0.07 2	0.25 17	0.17 8	0.04 1	0.07 5	0.11 5	0.11 6	0.11 3	0.08 4

StereoVision	0.13 4	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 7	0.07 4	0.07 15	0.10 6	0.13 24	0.09 5	0.07 4	0.16 10	0.07 5	0.11 11	0.56 10	0.29 16	0.14 6	0.13 7	0.17 9	0.09 4	0.18 8	0.15 5	0.04 1	0.08 7	0.15 13	0.13 11	0.19 11	0.15 12

anonymousdsp	0.23 19	0.12 8	0.11 9	0.12 20	0.10 13	0.12 22	0.06 7	0.16 12	0.09 7	0.15 13	0.79 184	0.15 9	0.07 5	0.10 9	0.84 65	0.30 19	0.18 14	0.14 9	0.22 16	0.24 73	0.25 17	1.12 118	0.17 106	0.09 8	0.12 7	0.09 3	0.23 21	0.10 7

iRaftStereo_RVC	0.16 9	0.15 13	0.11 9	0.10 11	0.10 13	0.09 6	0.05 5	0.17 15	0.09 7	0.15 13	0.15 29	0.18 14	0.09 12	0.18 60	0.38 4	0.28 14	0.20 20	0.14 9	0.19 13	0.12 11	0.34 34	0.30 19	0.07 7	0.09 8	0.14 10	0.12 8	0.18 10	0.13 9

RAFT + AFF	0.42 99	0.12 8	0.09 4	0.13 26	0.07 7	0.11 15	0.06 7	0.17 15	0.10 12	0.19 22	0.10 10	0.28 51	0.08 8	0.11 11	7.47 238	0.33 26	0.20 20	0.11 6	0.33 39	0.10 6	0.39 45	0.16 7	0.07 7	0.09 8	0.16 18	0.11 6	0.13 5	0.09 6

RYNet	0.49 124	0.11 7	0.10 7	0.08 7	0.09 11	0.10 8	0.06 7	0.13 9	0.18 62	0.10 7	0.10 10	0.13 5	0.08 8	0.08 2	9.58 252	0.37 41	0.14 6	0.22 50	0.17 9	0.09 4	0.19 10	0.12 3	0.15 93	0.09 8	0.14 10	0.33 111	0.24 22	0.13 9

StereoIM	0.19 12	0.16 16	0.11 9	0.07 6	0.10 13	0.06 3	0.06 7	0.12 7	0.10 12	0.19 22	0.08 6	0.19 15	0.08 8	0.14 22	0.52 8	0.39 47	0.24 31	0.18 27	0.30 31	0.12 11	0.46 57	0.36 24	0.07 7	0.10 12	0.19 31	0.23 50	0.20 14	0.25 57

RAFT_CTSACE	0.21 15	0.20 48	0.13 22	0.12 20	0.10 13	0.14 33	0.08 21	0.24 36	0.10 12	0.26 45	0.10 10	0.21 21	0.18 59	0.11 11	0.57 12	0.35 33	0.19 19	0.14 9	0.26 23	0.18 33	0.31 28	0.70 58	0.08 12	0.10 12	0.27 75	0.17 18	0.33 42	0.16 15

HCRNet	0.34 61	0.24 100	0.13 22	0.26 129	0.11 17	0.18 66	0.13 66	0.20 21	0.09 7	0.54 171	0.20 53	0.29 59	0.10 16	0.13 17	3.96 196	0.29 16	0.21 22	0.15 14	0.25 19	0.13 16	0.25 17	0.40 28	0.13 67	0.10 12	0.13 8	0.14 14	0.36 58	0.15 12

AFF-stereo	0.22 17	0.19 35	0.15 38	0.14 32	0.12 22	0.14 33	0.06 7	0.24 36	0.13 24	0.29 55	0.12 18	0.24 30	0.10 16	0.08 2	0.60 18	0.38 43	0.18 14	0.19 31	0.48 72	0.12 11	0.28 22	0.56 41	0.08 12	0.10 12	0.19 31	0.18 32	0.43 95	0.16 15

delet	0.15 8	0.14 11	0.12 15	0.12 20	0.12 22	0.13 25	0.09 29	0.12 7	0.09 7	0.15 13	0.11 15	0.16 10	0.09 12	0.11 11	0.57 12	0.23 8	0.16 9	0.13 7	0.13 4	0.12 11	0.17 5	0.29 18	0.09 20	0.10 12	0.13 8	0.12 8	0.20 14	0.13 9

TDLM	0.13 4	0.14 11	0.13 22	0.10 11	0.12 22	0.11 15	0.10 39	0.14 10	0.10 12	0.09 5	0.16 39	0.17 13	0.10 16	0.09 7	0.28 1	0.19 2	0.15 8	0.14 9	0.13 4	0.10 6	0.15 2	0.11 2	0.09 20	0.10 12	0.11 5	0.10 5	0.15 7	0.15 12

LL-Strereo2	0.28 35	0.17 18	0.14 32	0.12 20	0.11 17	0.10 8	0.06 7	0.29 57	0.16 43	0.30 62	0.14 26	0.22 25	0.11 20	0.34 138	0.56 10	0.42 57	0.23 24	0.17 22	0.39 51	0.17 30	0.70 107	1.53 171	0.10 27	0.11 18	0.24 53	0.17 18	0.25 25	0.17 21

AASNet	0.20 14	0.17 18	0.13 22	0.14 32	0.15 39	0.15 39	0.13 66	0.17 15	0.09 7	0.15 13	0.15 29	0.16 10	0.09 12	0.14 22	1.03 93	0.22 6	0.18 14	0.16 17	0.17 9	0.14 21	0.17 5	0.76 67	0.10 27	0.11 18	0.15 13	0.13 11	0.17 9	0.12 8

raft+_RVC	0.26 28	0.19 35	0.15 38	0.15 38	0.15 39	0.13 25	0.14 76	0.30 62	0.14 30	0.28 49	0.18 41	0.22 25	0.11 20	0.19 62	0.62 20	0.43 65	0.23 24	0.17 22	0.41 57	0.28 82	0.45 56	0.95 90	0.09 20	0.11 18	0.20 38	0.18 32	0.25 25	0.20 29

ARAFT	0.27 32	0.17 18	0.12 15	0.15 38	0.12 22	0.12 22	0.06 7	0.20 21	0.13 24	0.36 110	0.15 29	0.29 59	0.11 20	0.27 101	0.88 76	0.39 47	0.27 49	0.24 64	0.52 91	0.13 16	0.50 71	0.90 83	0.09 20	0.11 18	0.21 40	0.14 14	0.38 67	0.18 25

AANet_RVC	0.16 9	0.13 10	0.13 22	0.10 11	0.15 39	0.08 5	0.13 66	0.14 10	0.15 36	0.13 9	0.13 24	0.13 5	0.11 20	0.10 9	0.42 5	0.24 9	0.16 9	0.16 17	0.20 14	0.15 24	0.15 2	0.17 8	0.11 44	0.11 18	0.16 18	0.17 18	0.22 20	0.24 52

MIF-Stereo	0.24 22	0.15 13	0.11 9	0.09 9	0.11 17	0.09 6	0.05 5	0.16 12	0.11 17	0.21 25	0.09 9	0.19 15	0.15 40	0.27 101	1.23 113	0.46 84	0.23 24	0.18 27	0.63 113	0.13 16	0.53 80	0.37 25	0.10 27	0.12 23	0.17 22	0.23 50	0.15 7	0.17 21

MIM_Stereo	0.26 28	0.18 25	0.14 32	0.15 38	0.14 34	0.24 109	0.07 15	0.27 46	0.11 17	0.24 34	0.12 18	0.20 18	0.12 26	0.17 42	0.85 68	0.44 69	0.24 31	0.19 31	0.54 95	0.20 45	0.46 57	0.70 58	0.08 12	0.12 23	0.17 22	0.29 93	0.34 51	0.16 15

TestStereo1	0.27 32	0.22 68	0.12 15	0.12 20	0.12 22	0.11 15	0.09 29	0.24 36	0.15 36	0.24 34	0.12 18	0.34 94	0.23 86	0.14 22	1.09 101	0.44 69	0.24 31	0.17 22	0.51 83	0.15 24	0.35 39	0.79 72	0.08 12	0.12 23	0.22 43	0.24 62	0.49 114	0.23 47

TESTraft	0.26 28	0.21 57	0.13 22	0.11 17	0.11 17	0.10 8	0.09 29	0.24 36	0.15 36	0.24 34	0.12 18	0.28 51	0.23 86	0.15 31	1.11 107	0.42 57	0.23 24	0.17 22	0.49 74	0.18 33	0.34 34	0.50 37	0.09 20	0.12 23	0.22 43	0.25 79	0.48 112	0.23 47

RAFT+CT+SA	0.25 24	0.21 57	0.13 22	0.13 26	0.09 11	0.10 8	0.08 21	0.32 79	0.13 24	0.24 34	0.10 10	0.26 42	0.21 74	0.09 7	0.98 89	0.58 119	0.18 14	0.16 17	0.40 56	0.14 21	0.33 32	0.72 62	0.07 7	0.12 23	0.19 31	0.17 18	0.32 37	0.20 29

test_5	0.22 17	0.19 35	0.11 9	0.11 17	0.07 7	0.21 88	0.07 15	0.32 79	0.10 12	0.17 19	0.21 58	0.24 30	0.21 74	0.08 2	0.97 88	0.46 84	0.16 9	0.15 14	0.26 23	0.11 9	0.23 15	0.46 34	0.06 6	0.12 23	0.16 18	0.17 18	0.33 42	0.20 29

SA-5K	0.27 32	0.22 68	0.12 15	0.12 20	0.12 22	0.11 15	0.09 29	0.24 36	0.15 36	0.24 34	0.12 18	0.34 94	0.23 86	0.14 22	1.09 101	0.44 69	0.24 31	0.17 22	0.51 83	0.15 24	0.35 39	0.79 72	0.08 12	0.12 23	0.22 43	0.24 62	0.49 114	0.23 47

test_4	0.38 82	0.17 18	0.16 46	0.14 32	0.13 29	0.11 15	0.38 157	0.24 36	0.14 30	0.31 72	0.11 15	0.24 30	0.12 26	0.34 138	0.91 77	0.70 147	0.24 31	0.29 97	0.37 47	0.29 86	0.51 74	1.32 140	0.09 20	0.12 23	0.27 75	0.91 202	0.91 191	0.87 175

MMNet	0.24 22	0.15 13	0.12 15	0.13 26	0.13 29	0.13 25	0.10 39	0.16 12	0.12 21	0.13 9	0.14 26	0.19 15	0.09 12	0.18 60	2.14 156	0.25 10	0.18 14	0.16 17	0.20 14	0.14 21	0.20 11	0.37 25	0.10 27	0.12 23	0.15 13	0.15 16	0.28 34	0.16 15

DMCA	0.26 28	0.17 18	0.16 46	0.13 26	0.14 34	0.13 25	0.11 45	0.18 19	0.15 36	0.19 22	0.18 41	0.28 51	0.12 26	0.15 31	1.79 138	0.60 124	0.32 84	0.46 176	0.24 17	0.15 24	0.26 20	0.21 13	0.13 67	0.12 23	0.17 22	0.17 18	0.21 17	0.17 21

GANet	0.19 12	0.17 18	0.16 46	0.16 48	0.16 46	0.21 88	0.14 76	0.20 21	0.13 24	0.15 13	0.20 53	0.37 105	0.10 16	0.14 22	0.42 5	0.22 6	0.40 125	0.20 35	0.17 9	0.11 9	0.22 12	0.14 4	0.12 55	0.12 23	0.15 13	0.13 11	0.20 14	0.17 21

CVANet_RVC	0.18 11	0.18 25	0.18 61	0.20 84	0.15 39	0.17 58	0.13 66	0.23 30	0.11 17	0.14 12	0.22 65	0.20 18	0.12 26	0.48 180	0.35 3	0.21 3	0.17 13	0.16 17	0.16 7	0.13 16	0.18 8	0.15 5	0.10 27	0.12 23	0.14 10	0.12 8	0.19 11	0.16 15

MGS-Stereo	0.36 77	0.22 68	0.14 32	0.13 26	0.13 29	0.11 15	0.10 39	0.21 24	0.12 21	0.18 20	0.13 24	0.21 21	0.16 43	0.13 17	4.38 202	0.33 26	0.26 44	0.22 50	0.31 36	0.18 33	0.38 43	0.70 58	0.11 44	0.13 35	0.19 31	0.17 18	0.26 29	0.21 38

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 39	0.16 16	0.16 46	0.15 38	0.13 29	0.14 33	0.08 21	0.29 57	0.23 98	0.28 49	0.29 104	0.26 42	0.17 51	0.17 42	0.79 48	0.54 110	0.27 49	0.24 64	0.32 38	0.20 45	0.42 51	1.19 127	0.10 27	0.13 35	0.23 46	0.33 111	0.21 17	0.28 71

CAS	0.34 61	0.20 48	0.13 22	0.15 38	0.15 39	0.13 25	0.15 87	0.23 30	0.23 98	0.37 118	0.27 91	0.28 51	0.30 125	0.53 187	0.74 38	0.69 144	0.38 115	0.37 145	0.35 43	0.36 106	0.72 111	1.09 110	0.11 44	0.13 35	0.24 53	0.25 79	0.28 34	0.34 103

anonymousdsp2	0.30 42	0.20 48	0.16 46	0.14 32	0.13 29	0.15 39	0.11 45	0.28 53	0.12 21	0.25 42	1.08 206	0.24 30	0.12 26	0.15 31	0.71 36	0.42 57	0.25 37	0.20 35	0.45 70	0.38 119	0.41 48	0.96 92	0.10 27	0.13 35	0.20 38	0.17 18	0.43 95	0.18 25

CES	0.41 97	0.19 35	0.16 46	0.14 32	0.18 73	0.16 50	0.10 39	0.54 191	0.25 109	0.30 62	0.34 125	0.40 122	0.38 155	0.47 176	1.33 118	0.79 158	0.52 172	0.48 182	0.33 39	0.42 134	1.04 135	1.15 123	0.14 77	0.13 35	0.26 67	0.22 43	0.28 34	0.34 103

GMOStereo	0.34 61	0.19 35	0.15 38	0.16 48	0.16 46	0.32 142	0.12 53	0.35 105	0.17 53	0.35 96	0.15 29	0.29 59	0.22 79	0.17 42	0.81 51	0.49 91	0.29 66	0.33 119	0.51 83	0.37 112	0.56 85	1.49 162	0.10 27	0.13 35	0.30 95	0.24 62	0.41 79	0.22 41

error version	0.34 61	0.19 35	0.15 38	0.16 48	0.16 46	0.32 142	0.12 53	0.35 105	0.17 53	0.35 96	0.15 29	0.29 59	0.22 79	0.17 42	0.81 51	0.49 91	0.29 66	0.33 119	0.51 83	0.37 112	0.56 85	1.49 162	0.10 27	0.13 35	0.30 95	0.24 62	0.41 79	0.22 41

test-v	0.34 61	0.19 35	0.15 38	0.16 48	0.16 46	0.32 142	0.12 53	0.35 105	0.17 53	0.35 96	0.15 29	0.29 59	0.22 79	0.17 42	0.81 51	0.49 91	0.29 66	0.33 119	0.51 83	0.37 112	0.56 85	1.49 162	0.10 27	0.13 35	0.30 95	0.24 62	0.41 79	0.22 41

test-2	0.34 61	0.19 35	0.15 38	0.16 48	0.16 46	0.32 142	0.12 53	0.35 105	0.17 53	0.35 96	0.15 29	0.29 59	0.22 79	0.17 42	0.81 51	0.49 91	0.29 66	0.33 119	0.51 83	0.37 112	0.56 85	1.49 162	0.10 27	0.13 35	0.30 95	0.24 62	0.41 79	0.22 41

ADLNet	0.53 130	0.26 128	0.18 61	0.21 92	0.21 97	0.23 103	0.19 110	0.30 62	0.17 53	0.23 27	0.22 65	0.62 169	0.18 59	0.48 180	6.87 230	0.38 43	0.28 58	0.21 43	0.25 19	0.20 45	0.33 32	0.90 83	0.18 114	0.13 35	0.25 60	0.26 83	0.34 51	0.23 47

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 24	0.20 48	0.18 61	0.15 38	0.17 64	0.13 25	0.10 39	0.29 57	0.15 36	0.33 87	0.15 29	0.31 78	0.22 79	0.14 22	0.66 26	0.37 41	0.22 23	0.15 14	0.50 80	0.16 28	0.32 30	0.59 44	0.10 27	0.13 35	0.24 53	0.19 36	0.47 109	0.20 29

test croco	0.21 15	0.20 48	0.12 15	0.11 17	0.14 34	0.10 8	0.06 7	0.22 26	0.11 17	0.23 27	0.08 6	0.22 25	0.11 20	0.17 42	0.66 26	0.45 77	0.25 37	0.20 35	0.26 23	0.12 11	0.46 57	0.42 29	0.07 7	0.14 46	0.17 22	0.17 18	0.19 11	0.21 38

MIF-Stereo (partial)	0.23 19	0.20 48	0.12 15	0.10 11	0.12 22	0.10 8	0.07 15	0.17 15	0.14 30	0.18 20	0.10 10	0.20 18	0.11 20	0.17 42	1.11 107	0.44 69	0.25 37	0.21 43	0.26 23	0.13 16	0.49 65	0.32 20	0.08 12	0.14 46	0.17 22	0.17 18	0.38 67	0.20 29

CASnet	0.31 49	0.22 68	0.14 32	0.15 38	0.17 64	0.17 58	0.08 21	0.30 62	0.18 62	0.34 89	0.21 58	0.38 108	0.28 115	0.13 17	0.75 44	0.44 69	0.32 84	0.26 77	0.43 65	0.34 103	1.11 145	0.69 57	0.11 44	0.14 46	0.25 60	0.17 18	0.33 42	0.25 57
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.35 70	0.23 85	0.17 55	0.20 84	0.14 34	0.21 88	0.17 98	0.22 26	0.16 43	0.38 127	0.39 135	0.26 42	0.23 86	0.17 42	1.84 142	0.49 91	0.27 49	0.21 43	0.66 119	0.34 103	0.46 57	0.83 76	0.15 93	0.14 46	0.26 67	0.19 36	0.45 102	0.25 57

IER	0.35 70	0.19 35	0.16 46	0.17 60	0.16 46	0.17 58	0.12 53	0.23 30	0.14 30	0.28 49	0.25 76	0.31 78	0.14 34	0.23 80	3.85 195	0.29 16	0.25 37	0.20 35	0.24 17	0.20 45	0.28 22	0.21 13	0.18 114	0.14 46	0.19 31	0.24 62	0.38 67	0.25 57

raftrobust	0.31 49	0.20 48	0.20 83	0.18 69	0.18 73	0.12 22	0.09 29	0.35 105	0.15 36	0.34 89	0.21 58	0.27 47	0.14 34	0.39 161	0.70 35	0.54 110	0.27 49	0.21 43	0.75 131	0.19 39	0.59 91	1.07 108	0.19 121	0.14 46	0.26 67	0.24 62	0.27 31	0.24 52

PMTNet	0.42 99	0.24 100	0.21 99	0.18 69	0.17 64	0.14 33	0.32 141	0.31 71	0.24 102	0.37 118	0.25 76	0.38 108	0.38 155	0.17 42	1.19 112	1.08 185	0.45 146	0.27 79	0.56 97	0.43 136	1.15 151	1.08 109	0.13 67	0.14 46	0.40 147	0.26 83	0.32 37	0.37 117

panet	0.35 70	0.23 85	0.19 70	0.17 60	0.20 90	0.14 33	0.08 21	0.35 105	0.20 79	0.35 96	0.21 58	0.38 108	0.31 127	0.14 22	0.78 46	0.76 155	0.40 125	0.30 102	0.43 65	0.52 160	0.98 132	0.80 74	0.12 55	0.15 53	0.25 60	0.24 62	0.37 62	0.32 94

4D-IteraStereo	0.33 55	0.18 25	0.21 99	0.16 48	0.16 46	0.11 15	0.08 21	0.33 88	0.17 53	0.33 87	0.18 41	0.27 47	0.13 32	0.33 134	0.80 50	0.66 139	0.26 44	0.30 102	0.49 74	0.36 106	0.82 118	1.41 152	0.10 27	0.15 53	0.19 31	0.21 42	0.41 79	0.19 28

LoS_RVC	0.37 78	0.25 112	0.20 83	0.10 11	0.17 64	0.13 25	0.09 29	0.24 36	0.25 109	0.38 127	0.25 76	0.36 100	0.34 143	0.22 72	0.81 51	0.78 156	0.41 131	0.42 168	0.56 97	0.27 79	0.97 129	1.33 141	0.14 77	0.15 53	0.28 82	0.22 43	0.25 25	0.29 75

tt_ll	0.37 78	0.25 112	0.20 83	0.10 11	0.17 64	0.13 25	0.09 29	0.24 36	0.25 109	0.38 127	0.25 76	0.36 100	0.34 143	0.22 72	0.81 51	0.78 156	0.41 131	0.42 168	0.56 97	0.27 79	0.97 129	1.33 141	0.14 77	0.15 53	0.28 82	0.22 43	0.25 25	0.29 75

SA	0.30 42	0.21 57	0.14 32	0.14 32	0.14 34	0.15 39	0.07 15	0.35 105	0.16 43	0.31 72	0.12 18	0.41 128	0.14 34	0.20 69	0.74 38	0.56 116	0.27 49	0.30 102	0.58 106	0.21 56	0.49 65	0.88 81	0.08 12	0.15 53	0.27 75	0.28 88	0.56 136	0.26 63

CIPLG	0.34 61	0.19 35	0.19 70	0.16 48	0.16 46	0.16 50	0.24 118	0.32 79	0.26 117	0.30 62	0.31 110	0.31 78	0.16 43	0.38 155	0.86 71	0.40 52	0.34 97	0.20 35	0.50 80	0.20 45	0.49 65	1.39 148	0.11 44	0.15 53	0.53 176	0.17 18	0.57 140	0.20 29

UDGNet	0.39 90	0.29 149	0.21 99	0.55 195	0.44 188	0.50 187	0.42 166	0.31 71	0.20 79	0.27 48	0.28 101	0.28 51	0.12 26	0.70 207	0.66 26	0.44 69	0.29 66	0.25 71	0.60 108	0.24 73	0.61 95	0.98 95	0.39 185	0.15 53	0.34 114	0.27 85	0.42 87	0.29 75

GLC_STEREO	0.31 49	0.23 85	0.24 119	0.20 84	0.20 90	0.18 66	0.14 76	0.38 132	0.16 43	0.34 89	0.25 76	0.29 59	0.16 43	0.17 42	0.68 33	0.52 107	0.37 110	0.27 79	0.42 59	0.37 112	0.90 123	0.42 29	0.13 67	0.15 53	0.24 53	0.18 32	0.48 112	0.25 57

IPLGR_C	0.34 61	0.19 35	0.19 70	0.16 48	0.16 46	0.16 50	0.25 127	0.32 79	0.26 117	0.30 62	0.32 117	0.30 71	0.17 51	0.37 150	0.79 48	0.40 52	0.33 92	0.20 35	0.51 83	0.19 39	0.49 65	1.39 148	0.12 55	0.15 53	0.50 173	0.17 18	0.58 145	0.20 29

ACRE	0.35 70	0.19 35	0.18 61	0.16 48	0.16 46	0.16 50	0.24 118	0.32 79	0.25 109	0.30 62	0.43 141	0.31 78	0.17 51	0.38 155	0.81 51	0.40 52	0.34 97	0.20 35	0.51 83	0.20 45	0.50 71	1.39 148	0.12 55	0.15 53	0.51 174	0.17 18	0.57 140	0.20 29

CREStereo++_RVC	0.45 108	0.22 68	0.20 83	0.17 60	0.20 90	0.15 39	0.11 45	0.34 94	0.19 70	0.35 96	0.19 50	0.32 85	0.31 127	0.16 36	1.29 115	0.81 163	0.38 115	0.27 79	0.56 97	0.36 106	1.08 141	1.26 134	0.13 67	0.15 53	0.26 67	0.22 43	2.29 245	0.31 89
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
GMStereo	0.23 19	0.24 100	0.13 22	0.19 76	0.17 64	0.19 74	0.14 76	0.29 57	0.16 43	0.23 27	0.19 50	0.32 85	0.16 43	0.13 17	0.53 9	0.27 12	0.28 58	0.19 31	0.43 65	0.20 45	0.30 26	0.19 12	0.12 55	0.15 53	0.24 53	0.19 36	0.39 71	0.20 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.25 24	0.18 25	0.19 70	0.17 60	0.18 73	0.19 74	0.14 76	0.22 26	0.16 43	0.23 27	0.18 41	0.21 21	0.13 32	0.26 96	1.51 128	0.28 14	0.23 24	0.21 43	0.25 19	0.18 33	0.22 12	0.35 22	0.13 67	0.15 53	0.18 29	0.18 32	0.39 71	0.18 25

HITNet	0.31 49	0.18 25	0.15 38	0.17 60	0.15 39	0.14 33	0.10 39	0.29 57	0.19 70	0.30 62	0.20 53	0.28 51	0.18 59	0.29 112	1.30 116	0.42 57	0.27 49	0.20 35	0.37 47	0.17 30	0.64 99	0.99 97	0.12 55	0.15 53	0.19 31	0.19 36	0.39 71	0.26 63
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
LoS	0.46 112	0.23 85	0.17 55	0.19 76	0.19 82	0.19 74	0.12 53	0.77 212	0.26 117	0.50 160	0.45 144	0.53 160	0.47 174	0.23 80	1.06 99	0.85 170	0.56 186	0.43 171	0.62 110	0.41 130	1.28 166	1.41 152	0.15 93	0.16 67	0.35 120	0.28 88	0.33 42	0.35 112

TRStereo	1.21 197	0.32 159	0.47 195	0.25 118	0.18 73	0.64 203	0.26 129	0.44 164	0.20 79	0.70 208	0.57 161	0.80 188	0.29 117	0.23 80	1.08 100	1.85 229	0.37 110	0.35 135	1.05 162	0.88 218	1.36 171	1.89 202	0.17 106	0.16 67	0.67 195	16.20 270	0.88 187	0.49 147

rafts_anoy	0.28 35	0.23 85	0.18 61	0.17 60	0.19 82	0.15 39	0.11 45	0.34 94	0.14 30	0.26 45	0.21 58	0.25 36	0.14 34	0.22 72	0.65 24	0.40 52	0.34 97	0.24 64	0.48 72	0.33 99	0.52 78	0.76 67	0.11 44	0.16 67	0.24 53	0.23 50	0.24 22	0.26 63

TANstereo	0.43 101	0.22 68	0.18 61	0.21 92	0.21 97	0.22 99	0.11 45	0.27 46	0.22 90	0.32 79	0.25 76	0.25 36	0.25 98	0.24 86	1.37 122	0.81 163	0.43 142	0.41 165	0.67 121	0.39 124	1.08 141	1.16 124	0.48 200	0.16 67	0.17 22	0.23 50	0.99 198	0.24 52

XX-TBD	0.43 101	0.22 68	0.18 61	0.21 92	0.21 97	0.22 99	0.11 45	0.27 46	0.22 90	0.32 79	0.25 76	0.25 36	0.25 98	0.24 86	1.37 122	0.81 163	0.43 142	0.41 165	0.67 121	0.39 124	1.08 141	1.16 124	0.48 200	0.16 67	0.17 22	0.23 50	0.99 198	0.24 52

RALCasStereoNet	0.30 42	0.24 100	0.19 70	0.20 84	0.19 82	0.15 39	0.17 98	0.33 88	0.14 30	0.30 62	0.20 53	0.27 47	0.15 40	0.26 96	0.65 24	0.61 127	0.31 79	0.23 60	0.34 42	0.29 86	0.58 89	1.04 105	0.11 44	0.16 67	0.25 60	0.25 79	0.24 22	0.26 63

CREStereo	0.38 82	0.22 68	0.20 83	0.17 60	0.16 46	0.15 39	0.08 21	0.36 122	0.24 102	0.36 110	0.27 91	0.39 113	0.39 159	0.16 36	0.92 78	0.97 177	0.46 151	0.27 79	0.43 65	0.52 160	1.15 151	1.04 105	0.13 67	0.16 67	0.25 60	0.24 62	0.37 62	0.31 89
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
HGLStereo	0.30 42	0.23 85	0.19 70	0.18 69	0.23 113	0.18 66	0.13 66	0.23 30	0.16 43	0.31 72	0.31 110	0.21 21	0.14 34	0.22 72	1.81 140	0.35 33	0.37 110	0.24 64	0.29 30	0.20 45	0.41 48	0.39 27	0.14 77	0.16 67	0.23 46	0.23 50	0.32 37	0.22 41

DISCO	0.32 54	0.24 100	0.17 55	0.19 76	0.21 97	0.23 103	0.27 130	0.21 24	0.21 86	0.36 110	0.25 76	0.24 30	0.16 43	0.19 62	1.86 143	0.35 33	0.29 66	0.22 50	0.42 59	0.22 63	0.28 22	0.56 41	0.14 77	0.16 67	0.23 46	0.23 50	0.40 77	0.24 52

Any-RAFT	0.58 140	0.22 68	0.32 162	0.23 103	0.21 97	0.20 82	0.14 76	0.42 153	0.25 109	0.40 135	1.16 209	0.49 154	0.32 135	0.37 150	0.87 74	0.85 170	0.67 197	0.38 157	1.20 175	0.41 130	2.25 237	1.67 183	0.18 114	0.17 76	0.43 156	0.49 166	0.44 98	0.84 172

Sa-1000	0.33 55	0.21 57	0.14 32	0.15 38	0.16 46	0.15 39	0.08 21	0.36 122	0.17 53	0.31 72	0.15 29	0.41 128	0.18 59	0.25 93	0.82 62	0.48 90	0.32 84	0.33 119	0.65 116	0.19 39	0.65 100	1.11 116	0.09 20	0.17 76	0.33 111	0.29 93	0.51 122	0.27 69

test-3	0.47 115	0.22 68	0.20 83	0.18 69	0.21 97	0.19 74	0.12 53	0.41 144	0.16 43	0.35 96	0.18 41	0.42 131	0.19 70	0.19 62	1.04 96	0.66 139	0.32 84	0.30 102	1.28 187	0.44 144	1.13 148	1.75 195	0.10 27	0.17 76	0.45 162	0.23 50	0.56 136	1.21 194

test_1	0.47 115	0.22 68	0.20 83	0.18 69	0.21 97	0.19 74	0.12 53	0.41 144	0.16 43	0.34 89	0.18 41	0.42 131	0.19 70	0.19 62	1.04 96	0.66 139	0.32 84	0.30 102	1.28 187	0.44 144	1.13 148	1.75 195	0.10 27	0.17 76	0.45 162	0.23 50	0.56 136	1.22 195

s12784h	0.54 132	0.28 146	0.26 136	0.30 147	0.23 113	0.17 58	0.12 53	0.36 122	0.24 102	0.38 127	0.23 69	0.40 122	0.38 155	0.16 36	1.09 101	1.11 190	0.47 156	0.27 79	0.71 127	0.37 112	1.49 181	1.46 158	0.12 55	0.17 76	0.39 143	0.32 110	2.18 242	0.88 177

TestStereo	0.28 35	0.25 112	0.20 83	0.21 92	0.15 39	0.21 88	0.13 66	0.35 105	0.18 62	0.38 127	0.18 41	0.33 89	0.16 43	0.13 17	1.02 92	0.27 12	0.34 97	0.18 27	0.42 59	0.18 33	0.46 57	0.35 22	0.13 67	0.17 76	0.27 75	0.22 43	0.34 51	0.26 63

RALAANet	0.30 42	0.22 68	0.19 70	0.17 60	0.17 64	0.16 50	0.11 45	0.28 53	0.16 43	0.24 34	0.21 58	0.24 30	0.18 59	0.30 118	0.63 22	0.39 47	0.28 58	0.25 71	0.56 97	0.29 86	0.76 112	1.03 104	0.11 44	0.17 76	0.23 46	0.24 62	0.41 79	0.23 47

XX-Stereo	4.69 254	0.19 35	0.24 119	0.27 131	0.16 46	0.42 175	0.32 141	0.35 105	0.21 86	0.73 214	1.64 228	0.46 145	0.38 155	0.30 118	0.95 84	1.09 187	0.43 142	0.38 157	1.25 180	0.47 154	1.42 173	1.54 173	0.21 132	0.17 76	110.85 277	0.46 160	1.00 201	0.84 172

FINET	0.28 35	0.21 57	0.21 99	0.21 92	0.17 64	0.17 58	0.18 103	0.23 30	0.19 70	0.23 27	0.48 152	0.28 51	0.17 51	0.17 42	0.57 12	0.33 26	0.25 37	0.18 27	0.38 50	0.17 30	0.30 26	0.22 15	0.15 93	0.17 76	0.42 151	0.96 206	0.27 31	0.21 38

CFNet	0.29 39	0.23 85	0.19 70	0.25 118	0.22 110	0.19 74	0.15 87	0.30 62	0.17 53	0.28 49	0.23 69	0.37 105	0.19 70	0.22 72	1.38 124	0.25 10	0.26 44	0.21 43	0.27 29	0.19 39	0.31 28	0.45 32	0.12 55	0.17 76	0.28 82	0.24 62	0.37 62	0.31 89

RAFT-Test	0.64 154	0.24 100	0.22 108	0.25 118	0.21 97	0.45 184	0.17 98	0.45 168	0.26 117	0.66 198	0.80 186	0.40 122	0.39 159	0.36 145	1.01 91	1.49 215	0.41 131	0.34 131	1.29 190	0.61 174	1.90 213	1.84 199	0.17 106	0.18 86	0.54 179	0.93 204	0.41 79	1.26 197

test_3	0.47 115	0.22 68	0.20 83	0.18 69	0.21 97	0.19 74	0.12 53	0.41 144	0.18 62	0.36 110	0.18 41	0.44 138	0.21 74	0.19 62	1.03 93	0.64 135	0.32 84	0.31 111	1.28 187	0.44 144	1.12 146	1.74 192	0.10 27	0.18 86	0.47 166	0.28 88	0.59 150	1.22 195

cross-raft	0.56 138	0.25 112	0.22 108	0.21 92	0.20 90	0.39 169	0.15 87	0.44 164	0.26 117	0.48 157	0.35 130	0.43 134	0.31 127	0.24 86	0.86 71	1.35 205	0.41 131	0.34 131	1.31 192	0.78 201	1.98 219	1.89 202	0.16 100	0.18 86	0.47 166	0.46 160	0.42 87	0.68 165

CFNet_pseudo	0.47 115	0.23 85	0.23 114	0.27 131	0.25 122	0.23 103	0.17 98	0.31 71	0.19 70	0.37 118	0.29 104	0.38 108	0.27 108	0.23 80	4.35 201	0.44 69	0.28 58	0.23 60	1.00 157	0.19 39	0.46 57	0.59 44	0.40 188	0.18 86	0.27 75	0.28 88	0.36 58	0.35 112

STTStereo	0.37 78	0.28 146	0.28 148	0.24 112	0.27 140	0.22 99	0.33 148	0.25 45	0.36 163	0.29 55	0.27 91	0.33 89	0.20 73	0.27 101	2.32 164	0.31 20	0.26 44	0.25 71	0.30 31	0.20 45	0.34 34	0.66 55	0.31 172	0.18 86	0.25 60	0.31 102	0.35 54	0.41 127

ADCP+	0.99 185	0.33 162	0.34 167	0.25 118	0.34 167	0.35 156	0.49 177	0.31 71	0.66 203	0.59 181	0.48 152	0.75 181	0.18 59	0.30 118	9.27 249	0.47 87	0.27 49	0.27 79	0.78 134	0.80 204	0.51 74	0.72 62	0.18 114	0.18 86	0.69 196	2.01 236	1.44 218	3.81 244

MSMDNet	0.63 151	0.24 100	0.22 108	0.19 76	0.20 90	0.38 164	0.17 98	0.43 160	0.24 102	0.60 184	0.33 122	0.40 122	1.53 215	0.50 184	0.85 68	1.50 216	0.42 139	0.35 135	1.26 182	0.67 191	1.90 213	2.18 228	0.17 106	0.18 86	0.58 186	0.53 171	0.39 71	0.58 156

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 55	0.26 128	0.24 119	0.23 103	0.29 143	0.21 88	0.35 153	0.28 53	0.52 190	0.37 118	0.25 76	0.35 98	0.17 51	0.29 112	1.32 117	0.32 25	0.25 37	0.21 43	0.35 43	0.23 67	0.29 25	0.62 49	0.16 100	0.18 86	0.23 46	0.42 144	0.32 37	0.32 94
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	0.30 42	0.23 85	0.20 83	0.22 100	0.20 90	0.17 58	0.18 103	0.24 36	0.19 70	0.29 55	0.27 91	0.23 28	0.18 59	0.17 42	0.71 36	0.45 77	0.27 49	0.33 119	0.39 51	0.25 75	0.47 63	0.62 49	0.13 67	0.18 86	0.31 104	0.29 93	0.54 130	0.29 75

MSKI-zero shot	0.70 160	0.21 57	0.21 99	0.20 84	0.19 82	0.43 179	0.16 93	0.42 153	0.29 133	0.44 146	1.16 209	0.48 152	0.36 147	0.17 42	1.60 131	1.42 210	0.47 156	0.37 145	1.37 194	0.95 222	1.79 208	2.06 217	0.22 139	0.19 95	0.53 176	1.21 214	0.72 169	1.17 193

EKT-Stereo	1.22 198	0.27 136	0.24 119	0.28 139	0.25 122	0.31 136	0.54 183	0.43 160	0.29 133	0.44 146	0.57 161	0.49 154	0.44 169	0.31 127	13.29 266	2.18 241	0.54 177	0.53 200	1.26 182	1.02 228	5.16 261	2.03 215	0.14 77	0.19 95	0.42 151	0.35 118	0.56 136	0.34 103

LMCR-Stereo	0.33 55	0.23 85	0.19 70	0.19 76	0.18 73	0.20 82	0.13 66	0.30 62	0.19 70	0.29 55	0.23 69	0.33 89	0.29 117	0.40 164	0.67 29	0.45 77	0.39 120	0.28 91	0.53 94	0.38 119	0.51 74	0.96 92	0.14 77	0.19 95	0.25 60	0.24 62	0.33 42	0.31 89

sAnonymous2	0.38 82	0.21 57	0.17 55	0.16 48	0.16 46	0.21 88	0.15 87	0.38 132	0.26 117	0.28 49	0.26 87	0.30 71	0.32 135	0.16 36	0.67 29	0.61 127	0.40 125	0.36 139	0.81 136	0.39 124	1.05 138	1.29 138	0.14 77	0.19 95	0.29 88	0.35 118	0.33 42	0.35 112

CroCo_RVC	0.38 82	0.21 57	0.17 55	0.16 48	0.16 46	0.21 88	0.15 87	0.38 132	0.26 117	0.28 49	0.26 87	0.30 71	0.32 135	0.16 36	0.67 29	0.61 127	0.40 125	0.36 139	0.81 136	0.39 124	1.05 138	1.29 138	0.14 77	0.19 95	0.29 88	0.35 118	0.33 42	0.35 112

UNet	0.30 42	0.21 57	0.19 70	0.19 76	0.20 90	0.21 88	0.15 87	0.27 46	0.17 53	0.29 55	0.21 58	0.25 36	0.18 59	0.59 198	1.64 133	0.31 20	0.27 49	0.22 50	0.30 31	0.21 56	0.34 34	0.25 16	0.15 93	0.19 95	0.21 40	0.24 62	0.44 98	0.26 63

DSFCA	0.33 55	0.25 112	0.21 99	0.20 84	0.26 130	0.22 99	0.27 130	0.23 30	0.21 86	0.22 26	0.27 91	0.25 36	0.15 40	0.14 22	1.43 127	0.64 135	0.28 58	0.27 79	0.31 36	0.21 56	0.39 45	0.52 39	0.18 114	0.19 95	0.28 82	0.28 88	0.54 130	0.45 135

AF-Net	0.38 82	0.25 112	0.25 131	0.25 118	0.30 147	0.28 126	0.41 164	0.36 122	0.30 138	0.25 42	0.32 117	0.39 113	0.21 74	0.23 80	2.08 154	0.31 20	0.23 24	0.22 50	0.39 51	0.22 63	0.53 80	0.78 70	0.21 132	0.19 95	0.26 67	0.27 85	0.42 87	0.33 99

Nwc_Net	0.38 82	0.25 112	0.25 131	0.25 118	0.30 147	0.28 126	0.41 164	0.36 122	0.30 138	0.25 42	0.32 117	0.39 113	0.21 74	0.23 80	2.08 154	0.31 20	0.23 24	0.22 50	0.39 51	0.22 63	0.53 80	0.78 70	0.21 132	0.19 95	0.26 67	0.27 85	0.42 87	0.33 99

DeepPrunerF	0.79 169	0.36 171	0.20 83	0.53 190	1.05 229	0.38 164	0.52 179	0.32 79	0.92 219	0.23 27	0.32 117	0.23 28	0.17 51	0.26 96	5.65 216	0.50 97	0.28 58	0.24 64	0.50 80	0.25 75	0.40 47	0.47 35	0.21 132	0.19 95	5.96 260	0.50 168	0.47 109	0.30 80

IGEV_Zeroshot_test	0.78 168	0.25 112	0.47 195	0.58 200	0.25 122	0.61 201	0.63 195	0.48 177	0.28 130	0.67 201	1.32 218	0.66 175	0.41 165	0.31 127	0.87 74	1.36 206	0.39 120	0.36 139	1.13 168	0.76 200	1.57 190	2.29 235	0.20 128	0.20 105	0.84 208	0.84 199	2.28 244	1.09 187

HH	0.60 142	0.18 25	0.35 170	0.23 103	0.21 97	0.28 126	0.24 118	0.42 153	0.26 117	0.74 215	0.25 76	0.46 145	0.36 147	0.24 86	0.81 51	1.44 211	0.38 115	0.37 145	1.21 177	0.64 183	2.13 226	1.97 211	0.27 154	0.20 105	0.59 188	0.41 140	0.83 182	0.63 160

HanStereo	0.60 142	0.18 25	0.35 170	0.23 103	0.21 97	0.28 126	0.24 118	0.42 153	0.26 117	0.74 215	0.25 76	0.46 145	0.36 147	0.24 86	0.81 51	1.44 211	0.38 115	0.37 145	1.21 177	0.64 183	2.13 226	1.97 211	0.27 154	0.20 105	0.59 188	0.41 140	0.83 182	0.63 160

CASS	0.51 126	0.27 136	0.27 143	0.32 156	0.26 130	0.29 133	0.67 201	0.40 142	0.30 138	0.47 154	0.52 157	0.47 150	0.36 147	0.16 36	0.74 38	0.67 143	0.71 200	0.46 176	0.78 134	0.28 82	1.67 195	1.48 161	0.17 106	0.20 105	0.42 151	0.34 115	0.53 127	0.46 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
raft_robust	0.39 90	0.22 68	0.16 46	0.20 84	0.16 46	0.16 50	0.11 45	0.42 153	0.18 62	0.42 141	0.15 29	0.33 89	0.24 91	0.27 101	1.23 113	0.80 161	0.31 79	0.33 119	0.91 147	0.36 106	0.71 110	1.21 130	0.11 44	0.20 105	0.30 95	0.30 99	0.36 58	0.30 80

AACVNet	0.31 49	0.26 128	0.21 99	0.27 131	0.28 141	0.25 114	0.18 103	0.30 62	0.20 79	0.31 72	0.30 108	0.29 59	0.18 59	0.36 145	0.62 20	0.43 65	0.31 79	0.26 77	0.37 47	0.25 75	0.42 51	0.62 49	0.20 128	0.20 105	0.29 88	0.31 102	0.42 87	0.37 117

R-Stereo Train	0.54 132	0.24 100	0.24 119	0.24 112	0.18 73	0.24 109	0.09 29	0.34 94	0.30 138	0.52 165	0.66 170	0.44 138	0.32 135	0.55 192	0.74 38	1.07 182	0.58 189	0.52 197	1.27 185	0.64 183	1.51 184	1.89 202	0.14 77	0.20 105	0.35 120	0.42 144	0.35 54	0.47 140

RAFT-Stereo	0.54 132	0.24 100	0.24 119	0.24 112	0.18 73	0.24 109	0.09 29	0.34 94	0.30 138	0.52 165	0.66 170	0.44 138	0.32 135	0.55 192	0.74 38	1.07 182	0.58 189	0.52 197	1.27 185	0.64 183	1.51 184	1.89 202	0.14 77	0.20 105	0.35 120	0.42 144	0.35 54	0.47 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.43 101	0.38 183	0.25 131	0.42 177	0.30 147	0.35 156	0.32 141	0.34 94	0.20 79	0.36 110	0.24 72	0.74 180	0.24 91	0.40 164	1.98 148	0.34 31	0.33 92	0.23 60	0.55 96	0.20 45	0.41 48	0.57 43	0.52 203	0.20 105	0.31 104	0.31 102	0.87 185	0.37 117

HSM	0.39 90	0.24 100	0.23 114	0.26 129	0.25 122	0.20 82	0.18 103	0.41 144	0.20 79	0.32 79	0.30 108	0.39 113	0.24 91	0.22 72	2.57 170	0.39 47	0.33 92	0.22 50	0.49 74	0.30 93	0.70 107	0.47 35	0.14 77	0.20 105	0.29 88	0.31 102	0.44 98	0.33 99

AE-Stereo	0.44 106	0.22 68	0.24 119	0.23 103	0.24 119	0.18 66	0.16 93	0.30 62	0.21 86	0.34 89	0.16 39	0.44 138	0.27 108	0.21 71	0.94 82	0.81 163	0.41 131	0.32 114	0.52 91	0.55 162	1.07 140	1.71 189	0.12 55	0.21 115	0.34 114	0.89 201	0.46 107	0.28 71

test-1	0.83 175	0.18 25	0.23 114	0.19 76	0.19 82	0.57 199	0.58 187	0.44 164	0.29 133	0.72 212	5.41 252	0.54 162	0.40 161	0.59 198	0.98 89	1.32 201	0.45 146	0.48 182	1.14 169	0.96 224	1.90 213	2.36 239	0.14 77	0.21 115	0.39 143	0.46 160	0.61 153	0.63 160

Anonymous3	0.57 139	0.29 149	0.22 108	0.21 92	0.25 122	0.27 122	0.22 115	0.51 185	0.35 159	0.37 118	0.27 91	0.76 183	0.54 178	0.47 176	1.18 109	1.93 232	0.51 167	0.47 178	0.94 152	0.58 170	1.27 164	1.69 185	0.19 121	0.21 115	0.36 130	0.39 132	0.54 130	0.37 117

RASNet	0.29 39	0.21 57	0.21 99	0.19 76	0.18 73	0.18 66	0.14 76	0.31 71	0.18 62	0.32 79	0.20 53	0.26 42	0.18 59	0.17 42	0.86 71	0.66 139	0.25 37	0.19 31	0.26 23	0.16 28	0.65 100	0.61 47	0.11 44	0.21 115	0.21 40	0.22 43	0.45 102	0.30 80

UCFNet_RVC	0.39 90	0.36 171	0.26 136	0.29 145	0.31 151	0.26 117	0.19 110	0.30 62	0.23 98	0.35 96	0.27 91	0.45 144	0.25 98	0.34 138	0.82 62	0.45 77	0.30 74	0.25 71	0.96 156	0.23 67	0.69 105	0.75 66	0.45 193	0.21 115	0.35 120	0.31 102	0.35 54	0.45 135

NVstereo2D	0.63 151	0.25 112	0.20 83	0.28 139	0.25 122	0.34 152	0.35 153	0.30 62	0.22 90	0.39 132	0.33 122	0.26 42	0.16 43	0.42 169	9.29 250	0.43 65	0.32 84	0.27 79	0.35 43	0.20 45	0.35 39	0.44 31	0.30 166	0.21 115	0.31 104	0.23 50	0.27 31	0.25 57

DLCB_ROB	0.33 55	0.25 112	0.24 119	0.22 100	0.23 113	0.20 82	0.19 110	0.27 46	0.22 90	0.31 72	0.34 125	0.34 94	0.25 98	0.33 134	0.84 65	0.33 26	0.30 74	0.28 91	0.30 31	0.21 56	0.52 78	0.72 62	0.20 128	0.21 115	0.47 166	0.36 125	0.38 67	0.46 137

iResNet_ROB	0.34 61	0.23 85	0.20 83	0.22 100	0.19 82	0.21 88	0.16 93	0.49 179	0.18 62	0.36 110	0.24 72	0.27 47	0.29 117	0.22 72	1.33 118	0.45 77	0.30 74	0.24 64	0.64 115	0.18 33	0.68 103	0.55 40	0.14 77	0.21 115	0.26 67	0.25 79	0.49 114	0.30 80

DLNR_Zeroshot_test	11.48 264	37.23 277	0.46 193	54.89 277	0.21 97	0.37 161	49.84 277	0.47 175	0.22 90	0.80 223	0.59 164	0.62 169	0.36 147	3.08 246	63.85 277	73.41 277	9.38 265	5.61 263	2.77 214	0.65 189	1.83 211	1.41 152	0.13 67	0.22 123	0.37 136	0.38 131	0.43 95	0.48 142

pcwnet_v2	0.69 158	0.27 136	0.31 160	0.31 153	0.33 158	0.29 133	0.24 118	0.34 94	0.25 109	0.50 160	0.40 137	1.66 220	0.40 161	0.31 127	5.73 219	0.60 124	0.36 106	0.30 102	1.08 164	0.23 67	0.82 118	0.90 83	0.57 205	0.22 123	0.35 120	0.36 125	0.51 122	0.87 175

sCroCo_RVC	0.46 112	0.20 48	0.16 46	0.15 38	0.16 46	0.20 82	0.12 53	0.32 79	0.32 150	0.35 96	0.24 72	0.43 134	0.45 172	0.15 31	0.83 64	1.10 189	0.47 156	0.40 164	0.67 121	0.43 136	1.55 189	1.85 200	0.14 77	0.22 123	0.30 95	0.30 99	0.49 114	0.32 94

FADNet	0.39 90	0.27 136	0.23 114	0.29 145	0.26 130	0.25 114	0.39 162	0.36 122	0.24 102	0.35 96	0.34 125	0.36 100	0.27 108	0.27 101	0.93 80	0.39 47	0.31 79	0.34 131	0.68 124	0.43 136	0.60 92	0.90 83	0.19 121	0.22 123	0.38 140	0.42 144	0.37 62	0.44 131

RP	0.45 108	0.29 149	0.33 164	0.30 147	0.31 151	0.28 126	0.35 153	0.34 94	0.33 156	0.23 27	0.36 132	0.36 100	0.26 106	0.24 86	3.81 193	0.31 20	0.28 58	0.22 50	0.33 39	0.23 67	0.26 20	0.85 79	0.19 121	0.22 123	0.29 88	0.29 93	0.52 125	0.36 116

GANet-ADL	0.60 142	0.27 136	0.26 136	0.28 139	0.29 143	0.32 142	0.25 127	0.35 105	0.27 126	0.61 187	1.04 205	0.41 128	0.29 117	0.30 118	1.87 144	1.08 185	0.51 167	0.37 145	1.17 172	0.85 210	1.27 164	1.88 201	0.19 121	0.23 128	0.32 109	0.37 128	0.58 145	0.46 137

Anonymous	0.47 115	0.23 85	0.20 83	0.18 69	0.19 82	0.20 82	0.13 66	0.38 132	0.30 138	0.36 110	0.22 65	0.36 100	0.50 177	0.17 42	0.92 78	0.93 175	0.48 162	0.48 182	0.94 152	0.46 152	1.43 174	1.71 189	0.15 93	0.23 128	0.35 120	0.33 111	0.53 127	0.33 99

BEATNet_4x	0.40 96	0.23 85	0.19 70	0.20 84	0.19 82	0.16 50	0.14 76	0.31 71	0.27 126	0.35 96	0.22 65	0.32 85	0.23 86	0.29 112	1.51 128	0.58 119	0.52 172	0.51 193	0.49 74	0.22 63	0.91 125	1.44 156	0.14 77	0.23 128	0.23 46	0.23 50	0.42 87	0.31 89

NCC-stereo	0.47 115	0.33 162	0.30 153	0.31 153	0.33 158	0.31 136	0.38 157	0.41 144	0.40 168	0.24 34	0.38 133	0.39 113	0.36 147	0.28 109	3.13 182	0.36 37	0.29 66	0.32 114	0.42 59	0.43 136	0.44 54	0.84 77	0.28 160	0.23 128	0.36 130	0.44 155	0.45 102	0.44 131

Abc-Net	0.47 115	0.33 162	0.30 153	0.31 153	0.33 158	0.31 136	0.38 157	0.41 144	0.40 168	0.24 34	0.38 133	0.39 113	0.36 147	0.28 109	3.13 182	0.36 37	0.29 66	0.32 114	0.42 59	0.43 136	0.44 54	0.84 77	0.28 160	0.23 128	0.36 130	0.44 155	0.45 102	0.44 131
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPruner_ROB	0.52 128	0.25 112	0.25 131	0.25 118	0.26 130	0.23 103	0.65 199	0.32 79	0.25 109	0.37 118	0.39 135	0.29 59	0.25 98	0.31 127	3.43 188	0.72 150	0.34 97	0.29 97	0.49 74	0.23 67	1.30 168	1.20 128	0.23 140	0.23 128	0.29 88	0.42 144	0.46 107	0.29 75

IPLGR	0.76 165	0.26 128	0.21 99	0.23 103	0.23 113	0.17 58	0.12 53	0.33 88	0.20 79	0.41 139	1.59 225	0.32 85	0.31 127	0.53 187	9.00 246	0.62 132	0.41 131	0.38 157	0.65 116	0.47 154	0.76 112	1.41 152	0.12 55	0.24 134	0.35 120	0.39 132	0.63 157	0.28 71

PSMNet-ADL	0.77 166	0.29 149	0.30 153	0.33 158	0.32 154	0.32 142	0.37 156	0.55 192	0.35 159	0.71 209	1.43 222	0.56 164	1.01 198	2.47 241	1.18 109	2.02 236	1.58 234	0.41 165	1.06 163	0.50 158	1.25 162	1.44 156	0.35 180	0.24 134	0.35 120	0.41 140	0.65 159	0.34 103

ICVP	0.44 106	0.24 100	0.30 153	0.25 118	0.23 113	0.26 117	0.18 103	0.31 71	0.25 109	0.37 118	0.31 110	0.33 89	0.29 117	0.25 93	0.64 23	0.61 127	0.50 165	0.78 230	0.59 107	0.44 144	0.99 133	1.82 198	0.33 177	0.24 134	0.30 95	0.35 118	0.37 62	0.34 103
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.54 132	0.23 85	0.19 70	0.21 92	0.22 110	0.26 117	0.18 103	0.34 94	0.31 145	0.36 110	0.28 101	0.30 71	0.22 79	0.22 72	2.69 171	0.58 119	0.37 110	0.28 91	1.14 169	0.32 96	1.08 141	0.88 81	0.18 114	0.24 134	0.26 67	0.23 50	0.58 145	2.34 219

stereogan	0.43 101	0.33 162	0.30 153	0.33 158	0.37 178	0.35 156	0.30 137	0.35 105	0.32 150	0.30 62	0.31 110	0.46 145	0.30 125	0.27 101	1.62 132	0.41 56	0.30 74	0.25 71	0.44 69	0.29 86	0.37 42	1.61 179	0.23 140	0.24 134	0.29 88	0.31 102	0.57 140	0.39 124

SACVNet	0.38 82	0.30 155	0.26 136	0.28 139	0.29 143	0.26 117	0.34 152	0.37 129	0.29 133	0.35 96	0.27 91	0.29 59	0.25 98	0.38 155	0.59 15	0.43 65	0.36 106	0.29 97	0.56 97	0.29 86	0.68 103	1.21 130	0.19 121	0.25 139	0.37 136	0.35 118	0.45 102	0.38 122

APVNet	0.39 90	0.27 136	0.20 83	0.24 112	0.26 130	0.27 122	0.24 118	0.31 71	0.22 90	0.26 45	0.31 110	0.29 59	0.17 51	0.27 101	1.75 137	0.50 97	0.45 146	0.35 135	0.66 119	0.32 96	0.51 74	0.97 94	0.16 100	0.25 139	0.28 82	0.24 62	0.44 98	0.30 80

MyStereo04	0.43 101	0.28 146	0.26 136	0.23 103	0.24 119	0.18 66	0.14 76	0.38 132	0.28 130	0.59 181	0.28 101	0.39 113	0.18 59	0.36 145	1.03 93	0.61 127	0.35 104	0.27 79	1.20 175	0.43 136	1.04 135	0.77 69	0.38 182	0.26 141	0.37 136	0.39 132	0.55 134	0.30 80

PA-Net	0.52 128	0.36 171	0.36 173	0.25 118	0.37 178	0.26 117	0.32 141	0.33 88	0.36 163	0.30 62	0.26 87	0.30 71	0.31 127	0.47 176	2.30 162	0.51 103	0.24 31	0.28 91	0.30 31	0.29 86	0.34 34	0.90 83	0.60 208	0.26 141	0.32 109	0.72 191	0.32 37	2.29 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNetv2_ROB	0.46 112	0.24 100	0.17 55	0.27 131	0.21 97	0.23 103	0.14 76	0.49 179	0.19 70	0.37 118	0.29 104	0.37 105	0.27 108	0.26 96	3.28 187	0.42 57	0.28 58	0.22 50	0.85 144	0.23 67	1.22 159	0.59 44	0.16 100	0.26 141	0.27 75	0.24 62	0.57 140	0.28 71

XPNet_ROB	0.48 123	0.40 186	0.29 151	0.27 131	0.32 154	0.31 136	0.28 134	0.27 46	0.32 150	0.32 79	0.43 141	1.12 198	0.24 91	0.32 131	1.68 134	0.51 103	0.66 196	0.29 97	0.41 57	0.33 99	0.69 105	1.26 134	0.26 151	0.26 141	0.30 95	0.35 118	0.75 177	0.44 131

MyStereo	0.45 108	0.29 149	0.30 153	0.25 118	0.25 122	0.19 74	0.14 76	0.37 129	0.28 130	0.66 198	0.41 138	0.39 113	0.22 79	0.36 145	1.10 105	0.58 119	0.33 92	0.27 79	1.19 173	0.44 144	1.03 134	0.92 88	0.36 181	0.27 145	0.41 148	0.41 140	0.57 140	0.30 80

GwcNet-ADL	0.72 161	0.35 167	0.37 176	0.41 176	0.34 167	0.32 142	0.27 130	0.40 142	0.27 126	0.61 187	1.53 224	0.63 172	0.41 165	0.33 134	3.69 191	1.34 204	0.50 165	0.56 208	0.91 147	0.87 213	1.18 156	1.60 178	0.24 144	0.27 145	0.36 130	0.48 165	0.47 109	0.66 164

psm_up	0.35 70	0.26 128	0.27 143	0.28 139	0.25 122	0.27 122	0.18 103	0.35 105	0.32 150	0.29 55	0.24 72	0.30 71	0.25 98	0.50 184	0.93 80	0.34 31	0.34 97	0.31 111	0.62 110	0.36 106	0.43 53	0.50 37	0.16 100	0.27 145	0.33 111	0.34 115	0.39 71	0.34 103

FADNet-RVC	0.38 82	0.25 112	0.26 136	0.27 131	0.26 130	0.21 88	0.42 166	0.33 88	0.24 102	0.34 89	0.26 87	0.42 131	0.28 115	0.27 101	0.95 84	0.42 57	0.39 120	0.27 79	0.73 129	0.41 130	0.63 98	0.86 80	0.21 132	0.27 145	0.34 114	0.33 111	0.33 42	0.42 129

DN-CSS_ROB	0.35 70	0.22 68	0.24 119	0.23 103	0.26 130	0.15 39	0.12 53	0.42 153	0.19 70	0.39 132	0.41 138	0.34 94	0.26 106	0.32 131	0.67 29	0.42 57	0.30 74	0.23 60	0.92 150	0.21 56	0.80 116	0.68 56	0.15 93	0.27 145	0.24 53	0.22 43	0.41 79	0.30 80

DDUNet	0.75 164	0.91 217	0.42 188	1.24 222	1.03 227	1.19 222	1.16 221	0.35 105	0.35 159	0.37 118	0.45 144	0.64 173	0.32 135	1.77 228	2.89 174	0.44 69	0.71 200	0.48 182	0.87 145	0.59 172	0.53 80	0.64 53	0.85 223	0.28 150	0.34 114	0.34 115	0.61 153	0.39 124

DMCA-RVC	0.41 97	0.21 57	0.22 108	0.32 156	0.28 141	0.18 66	0.45 171	0.34 94	0.30 138	0.32 79	1.09 207	0.31 78	0.16 43	0.30 118	2.90 176	0.35 33	0.26 44	0.25 71	0.26 23	0.30 93	0.38 43	0.34 21	0.16 100	0.28 150	0.35 120	0.20 40	0.36 58	0.27 69

RGC	0.51 126	0.36 171	0.46 193	0.35 162	0.36 176	0.40 172	0.30 137	0.37 129	0.39 166	0.32 79	0.45 144	0.40 122	0.42 167	0.35 143	2.99 179	0.36 37	0.32 84	0.28 91	0.47 71	0.33 99	0.61 95	1.00 99	0.24 144	0.28 150	0.38 140	0.46 160	0.52 125	0.53 153

CC-Net-ROB	0.62 148	0.60 210	0.40 182	0.81 212	0.59 203	0.75 211	0.57 184	0.43 160	0.31 145	0.47 154	0.32 117	1.38 208	0.73 193	0.62 202	0.60 18	0.33 26	0.42 139	0.32 114	2.70 213	0.28 82	0.50 71	0.61 47	0.98 226	0.28 150	0.39 143	0.37 128	0.39 71	0.54 154

PWCDC_ROB	0.55 136	0.18 25	0.19 70	0.17 60	0.26 130	0.16 50	0.19 110	0.22 26	0.54 194	0.16 18	0.43 141	0.25 36	1.12 204	0.45 171	5.47 213	0.50 97	0.31 79	0.28 91	0.36 46	0.26 78	0.60 92	1.14 122	0.25 147	0.28 150	0.18 29	0.29 93	0.26 29	0.32 94

dd	0.37 78	0.25 112	0.15 38	0.44 183	0.16 46	0.32 142	0.19 110	0.28 53	0.13 24	0.29 55	0.14 26	0.44 138	0.14 34	0.15 31	2.86 173	0.38 43	0.36 106	0.22 50	0.52 91	0.34 103	0.32 30	0.28 17	0.17 106	0.29 155	0.27 75	0.20 40	0.40 77	0.32 94

SGM-Forest	1.95 223	0.37 176	0.25 131	0.54 191	0.44 188	0.40 172	0.24 118	0.59 196	0.75 210	0.72 212	0.66 170	0.99 194	2.05 220	0.34 138	5.58 215	1.88 230	0.46 151	0.39 161	23.75 268	0.29 86	2.17 231	1.62 180	0.40 188	0.29 155	1.04 217	0.59 179	1.80 232	4.01 246
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RTSC	0.65 155	0.25 112	0.27 143	0.24 112	0.26 130	0.28 126	0.42 166	0.35 105	0.33 156	0.43 142	0.47 149	0.30 71	0.27 108	0.29 112	7.17 234	0.50 97	0.48 162	0.30 102	0.75 131	0.33 99	0.78 115	0.93 89	0.17 106	0.30 157	0.28 82	0.31 102	0.49 114	0.59 157

ETE_ROB	0.60 142	0.48 197	0.30 153	0.36 164	0.36 176	0.39 169	0.32 141	0.33 88	0.49 188	0.40 135	0.61 165	1.32 206	0.29 117	0.40 164	2.38 166	0.50 97	0.95 210	0.34 131	0.65 116	0.41 130	0.96 128	1.18 126	0.28 160	0.31 158	0.39 143	0.45 157	0.73 174	0.52 152

LALA_ROB	0.62 148	0.52 201	0.32 162	0.33 158	0.35 171	0.40 172	0.31 139	0.34 94	0.40 168	0.46 151	0.61 165	1.27 202	0.29 117	0.39 161	3.75 192	0.45 77	0.51 167	0.38 157	0.57 104	0.40 128	0.82 118	1.11 116	0.24 144	0.31 158	0.36 130	0.43 150	0.81 181	0.51 150

UDG	0.91 179	0.94 219	0.44 191	1.22 221	1.16 231	1.14 221	1.35 224	0.38 132	0.36 163	0.43 142	0.55 160	0.62 169	0.33 141	1.60 226	5.73 219	0.80 161	0.75 203	0.45 173	0.94 152	0.65 189	1.13 148	1.10 113	0.64 211	0.32 160	0.36 130	0.39 132	0.53 127	0.38 122

NCCL2	0.55 136	0.35 167	0.31 160	0.30 147	0.40 182	0.25 114	0.24 118	0.35 105	0.31 145	0.41 139	0.33 122	0.35 98	0.24 91	0.53 187	4.10 197	0.47 87	0.40 125	0.31 111	0.39 51	0.31 95	0.70 107	0.99 97	0.41 190	0.32 160	0.45 162	0.45 157	0.75 177	0.51 150

anonymity	1.60 216	0.25 112	0.41 184	0.27 131	0.23 113	0.51 190	0.16 93	0.49 179	0.27 126	0.63 194	23.10 272	0.57 166	0.59 181	0.37 150	0.78 46	1.33 202	0.46 151	0.35 135	1.10 165	0.48 156	1.47 177	2.07 221	0.21 132	0.33 162	1.11 225	1.60 226	3.07 254	1.08 186

dad	0.58 140	0.29 149	0.20 83	0.65 207	0.32 154	0.37 161	0.94 211	0.59 196	0.18 62	0.44 146	0.18 41	0.49 154	0.42 167	0.17 42	3.83 194	0.50 97	0.41 131	0.27 79	0.77 133	0.32 96	0.49 65	0.45 32	0.19 121	0.34 163	0.57 184	0.24 62	1.23 209	0.84 172

AnonymousM	0.60 142	0.18 25	0.13 22	0.13 26	0.11 17	0.31 136	0.07 15	0.35 105	0.23 98	0.31 72	0.42 140	0.28 51	0.31 127	0.37 150	1.34 121	0.89 173	0.44 145	0.33 119	0.42 59	0.57 166	0.97 129	1.20 128	0.17 106	0.34 163	0.16 18	0.82 197	2.20 243	3.23 235

GEStereo_RVC	0.47 115	0.27 136	0.34 167	0.27 131	0.26 130	0.31 136	0.53 182	0.41 144	0.24 102	0.35 96	0.27 91	0.40 122	0.24 91	0.30 118	0.81 51	0.74 152	0.49 164	0.37 145	0.91 147	0.38 119	0.90 123	1.80 197	0.21 132	0.34 163	0.31 104	0.30 99	0.51 122	0.48 142

ADCRef	1.02 187	0.34 166	0.38 178	0.23 103	0.35 171	0.32 142	0.40 163	0.36 122	0.86 213	0.39 132	0.31 110	0.39 113	0.25 98	0.28 109	9.75 254	0.63 134	0.33 92	0.32 114	0.81 136	0.56 164	0.47 63	0.72 62	0.47 197	0.34 163	1.00 214	1.09 210	0.99 198	5.10 252

CFNet_RVC	0.35 70	0.26 128	0.23 114	0.25 118	0.24 119	0.24 109	0.16 93	0.27 46	0.19 70	0.30 62	0.29 104	0.31 78	0.17 51	0.33 134	0.75 44	0.46 84	0.51 167	0.24 64	0.81 136	0.21 56	0.58 89	0.70 58	0.18 114	0.34 163	0.30 95	0.31 102	0.42 87	0.34 103

MLCV	0.53 130	0.25 112	0.24 119	0.36 164	0.32 154	0.30 135	0.22 115	0.46 173	0.47 184	0.53 168	0.80 186	0.51 157	0.40 161	0.26 96	0.94 82	1.44 211	0.41 131	0.30 102	1.26 182	0.27 79	1.16 154	1.23 133	0.23 140	0.35 168	0.33 111	0.35 118	0.49 114	0.34 103

ADCL	1.10 191	0.44 195	0.36 173	0.33 158	0.33 158	0.38 164	0.47 173	0.38 132	1.23 230	0.60 184	0.47 149	0.43 134	0.27 108	0.32 131	7.84 241	0.57 118	0.38 115	0.55 204	0.68 124	0.69 192	0.65 100	0.81 75	0.29 165	0.36 169	1.73 238	1.85 235	1.77 231	5.47 254

MDST_ROB	2.36 232	4.67 261	0.44 191	3.47 245	0.77 219	2.09 239	0.52 179	1.45 245	0.44 176	0.69 204	0.96 202	0.78 185	9.65 253	0.30 118	8.31 243	0.79 158	0.46 151	0.37 145	3.22 223	0.38 119	1.95 218	2.12 223	0.46 196	0.36 169	4.26 257	2.58 243	6.75 261	5.48 255

SQANet	1.31 203	1.35 227	0.53 200	3.10 242	1.03 227	1.89 230	1.49 227	0.50 184	0.40 168	0.51 162	0.46 147	1.19 200	0.55 180	1.57 225	2.53 169	0.49 91	1.24 225	0.37 145	6.38 235	0.61 174	1.71 199	1.74 192	2.52 240	0.37 171	0.46 165	0.57 176	0.66 160	1.26 197

SFCPSM	2.02 229	0.37 176	0.29 151	0.38 170	0.33 158	0.38 164	0.38 157	0.42 153	0.48 185	0.63 194	1.10 208	1.09 197	4.92 246	0.35 143	1.80 139	1.39 207	0.59 191	0.50 190	31.93 274	0.84 209	1.50 183	1.59 177	0.30 166	0.37 171	0.42 151	0.52 169	0.69 164	1.01 184

FADNet-RVC-Resample	0.45 108	0.30 155	0.59 210	0.28 139	0.45 190	0.21 88	0.24 118	0.39 139	0.32 150	0.44 146	0.31 110	0.43 134	0.44 169	0.43 170	1.18 109	0.51 103	0.37 110	0.43 171	0.60 108	0.64 183	0.49 65	1.02 103	0.30 166	0.37 171	0.31 104	0.39 132	0.33 42	0.41 127

RTS	0.80 170	0.32 159	0.28 148	0.30 147	0.33 158	0.44 181	0.59 190	0.41 144	0.46 179	0.43 142	0.34 125	0.51 157	0.34 143	0.30 118	7.29 235	0.70 147	0.55 179	0.36 139	1.02 159	0.45 149	0.93 126	1.01 101	0.25 147	0.37 171	0.54 179	1.72 229	0.58 145	0.79 167

RTSA	0.80 170	0.32 159	0.28 148	0.30 147	0.33 158	0.44 181	0.59 190	0.41 144	0.46 179	0.43 142	0.34 125	0.51 157	0.34 143	0.30 118	7.29 235	0.70 147	0.55 179	0.36 139	1.02 159	0.45 149	0.93 126	1.01 101	0.25 147	0.37 171	0.54 179	1.72 229	0.58 145	0.79 167

iRaft-Stereo_20w	0.96 181	0.31 158	0.58 209	0.57 198	0.34 167	0.51 190	0.58 187	0.44 164	0.32 150	0.90 231	1.59 225	0.56 164	0.49 176	0.37 150	2.05 152	1.22 195	0.42 139	0.52 197	1.04 161	0.82 207	1.52 186	2.14 225	0.27 154	0.38 176	1.04 217	3.39 251	2.04 238	1.45 206

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 175	0.54 205	0.35 170	0.63 205	0.46 191	0.56 196	1.02 214	0.65 203	0.60 199	0.57 174	0.47 149	0.82 191	1.21 207	1.11 219	2.25 160	0.60 124	0.36 106	0.33 119	1.25 180	0.40 128	1.94 217	1.62 180	0.47 197	0.39 177	0.76 200	0.81 195	0.75 177	1.49 208

GANetREF_RVC	0.50 125	0.40 186	0.38 178	0.38 170	0.35 171	0.35 156	0.32 141	0.51 185	0.42 175	0.48 157	0.27 91	0.71 178	0.44 169	0.29 112	1.10 105	0.45 77	1.07 216	0.33 119	0.62 110	0.36 106	0.86 121	0.64 53	0.30 166	0.39 177	0.44 160	0.40 139	0.64 158	0.50 148
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
ADCMid	1.14 195	0.50 198	0.55 203	0.39 174	0.59 203	0.56 196	0.77 205	0.59 196	0.76 211	0.47 154	0.71 176	0.70 177	0.71 192	0.39 161	8.21 242	1.09 187	0.51 167	0.45 173	1.73 201	0.51 159	1.04 135	1.21 130	0.59 207	0.40 179	0.58 186	1.47 222	1.24 211	4.18 248

ADCPNet	1.59 215	0.37 176	0.74 220	0.43 179	0.76 217	0.42 175	1.45 226	0.90 221	0.70 207	0.76 219	1.68 231	0.76 183	3.19 237	0.76 210	8.96 245	1.92 231	0.54 177	0.37 145	4.76 229	1.03 229	1.19 157	1.09 110	0.94 224	0.40 179	1.06 220	1.36 218	0.93 193	5.53 256

CBMV_ROB	1.31 203	0.37 176	0.39 181	0.60 202	0.49 193	0.57 199	0.47 173	0.95 227	0.40 168	0.81 224	1.38 221	3.04 235	2.55 228	0.48 180	5.00 209	1.30 199	0.89 207	0.49 187	2.24 205	0.73 196	1.72 201	1.95 209	0.45 193	0.40 179	0.97 212	2.27 240	1.56 222	2.91 233

SHD	0.72 161	0.30 155	0.42 188	0.35 162	0.34 167	0.33 151	0.45 171	0.49 179	0.44 176	0.53 168	0.63 167	0.47 150	0.64 185	0.34 138	6.15 223	0.52 107	0.47 156	0.37 145	0.94 152	0.45 149	0.88 122	1.12 118	0.25 147	0.42 182	0.47 166	0.47 164	0.50 120	0.63 160

XQC	0.80 170	0.47 196	0.40 182	0.50 188	0.46 191	0.50 187	0.57 184	0.56 194	0.48 185	0.58 177	0.63 167	0.58 167	0.81 195	0.45 171	6.95 232	0.73 151	0.45 146	0.36 139	0.84 143	0.42 134	0.81 117	1.06 107	0.33 177	0.42 182	0.53 176	0.61 180	0.69 164	0.50 148

ccs_rob	1.11 192	0.35 167	0.33 164	0.43 179	0.29 143	0.44 181	0.38 157	0.59 196	0.35 159	1.97 253	5.99 253	5.59 253	0.59 181	0.45 171	1.05 98	1.28 198	0.52 172	0.39 161	1.76 203	0.87 213	1.76 204	2.05 216	0.26 151	0.43 184	0.34 114	0.36 125	0.50 120	0.56 155

DAS	0.67 156	0.27 136	0.24 119	0.38 170	0.33 158	0.34 152	0.33 148	0.51 185	0.46 179	0.61 187	0.94 200	0.78 185	0.67 188	0.19 62	0.96 86	1.83 227	0.55 179	0.47 178	1.12 166	0.61 174	2.11 222	1.69 185	0.27 154	0.44 185	0.43 156	0.43 150	0.62 155	0.48 142

SepStereo	0.67 156	0.27 136	0.24 119	0.38 170	0.33 158	0.34 152	0.33 148	0.51 185	0.46 179	0.61 187	0.94 200	0.78 185	0.67 188	0.19 62	0.96 86	1.83 227	0.55 179	0.47 178	1.12 166	0.61 174	2.11 222	1.69 185	0.27 154	0.44 185	0.43 156	0.43 150	0.62 155	0.48 142

HSM-Net_RVC	0.94 180	0.26 128	0.27 143	0.43 179	0.31 151	0.28 126	0.23 117	0.48 177	0.29 133	0.58 177	0.98 203	11.38 261	0.46 173	0.24 86	1.33 118	0.65 138	0.47 156	0.30 102	0.57 104	0.57 166	1.31 169	1.26 134	0.27 154	0.44 185	0.43 156	0.45 157	0.54 130	0.48 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HBP-ISP	1.24 200	0.38 183	0.50 199	0.52 189	0.41 185	0.45 184	0.33 148	0.55 192	0.40 168	0.76 219	1.30 217	0.48 152	0.48 175	1.92 231	9.87 258	3.68 259	0.55 179	0.66 217	0.82 140	0.95 222	2.11 222	2.96 252	0.30 166	0.46 188	0.47 166	0.52 169	0.94 194	0.60 158

EAI-Stereo	1.15 196	0.27 136	0.37 176	0.54 191	0.30 147	8.38 265	0.76 203	0.45 168	0.63 202	0.34 89	0.88 195	0.46 145	0.33 141	0.25 93	1.83 141	1.17 193	0.40 125	0.65 214	2.53 210	0.73 196	1.47 177	1.71 189	0.23 140	0.46 188	1.08 222	1.64 228	1.45 220	1.79 214

iResNet	0.62 148	0.26 128	0.26 136	0.36 164	0.38 180	0.42 175	0.27 130	0.46 173	0.31 145	0.56 172	0.73 179	0.68 176	0.73 193	0.17 42	1.73 136	1.72 226	0.39 120	0.37 145	1.52 197	0.57 166	1.58 191	0.98 95	0.20 128	0.46 188	0.34 114	0.39 132	0.59 150	0.40 126

NOSS_ROB	0.81 173	0.36 171	0.27 143	0.37 168	0.35 171	0.37 161	0.29 136	0.87 216	0.39 166	0.71 209	0.93 199	0.99 194	0.60 183	1.26 223	2.02 149	2.44 246	0.57 187	0.58 210	0.68 124	0.43 136	2.16 230	2.47 243	0.32 176	0.47 191	0.42 151	0.43 150	0.72 169	0.42 129

otaku	1.43 208	2.19 243	0.62 213	3.33 244	1.22 233	2.22 243	1.77 231	0.56 194	0.53 192	0.59 181	0.53 158	1.29 204	0.69 190	2.06 235	1.09 101	0.51 103	1.25 226	0.39 161	6.35 234	0.59 172	1.91 216	1.95 209	3.16 247	0.48 192	0.56 182	0.57 176	0.74 176	1.36 201

NaN_ROB	0.82 174	0.41 190	0.41 184	0.36 164	0.49 193	0.42 175	0.44 170	0.45 168	1.33 234	0.40 135	0.67 173	0.89 193	0.31 127	0.47 176	5.25 211	0.55 114	0.34 97	0.53 200	0.49 74	0.63 180	0.60 92	0.95 90	0.28 160	0.49 193	0.78 205	1.57 224	0.98 196	1.71 213

PWC_ROB	0.69 158	0.37 176	0.41 184	0.30 147	0.35 171	0.34 152	0.50 178	0.39 139	0.69 206	0.45 150	0.80 186	0.54 162	1.20 206	0.29 112	2.36 165	1.23 196	0.63 194	0.53 200	1.01 158	0.46 152	1.15 151	1.40 151	0.26 151	0.49 193	0.38 140	0.37 128	0.68 163	0.97 180

AnyNet_C32	1.27 202	0.41 190	0.36 173	0.37 168	0.40 182	0.48 186	0.62 193	0.47 175	1.23 230	0.56 172	0.89 197	0.53 160	0.36 147	0.40 164	10.27 260	1.27 197	0.55 179	0.54 203	0.88 146	0.63 180	1.28 166	1.52 170	0.34 179	0.50 195	1.09 223	2.40 241	1.34 214	4.67 250

pmcnn	1.11 192	0.42 193	0.41 184	0.57 198	0.59 203	0.54 194	1.41 225	0.71 206	0.48 185	0.61 187	1.28 216	1.51 214	2.96 234	1.04 215	1.42 126	2.33 244	0.81 205	0.96 238	1.74 202	1.09 232	2.41 242	1.74 192	0.82 222	0.50 195	0.48 172	0.69 187	1.09 204	1.28 200

FC-DCNN	0.96 181	0.50 198	0.92 225	0.79 211	0.52 198	0.73 210	1.10 216	0.77 212	0.52 190	0.62 192	0.65 169	0.72 179	0.62 184	0.38 155	3.13 182	0.83 168	0.94 209	0.50 190	1.19 173	0.43 136	1.52 186	1.33 141	0.31 172	0.52 197	1.01 216	0.92 203	1.51 221	2.93 234

CBMV	1.06 190	0.38 183	0.33 164	0.42 177	0.39 181	0.39 169	0.31 139	0.87 216	0.40 168	0.65 197	0.86 192	1.47 212	1.22 209	1.02 214	1.89 145	2.41 245	0.67 197	0.51 193	1.66 199	0.78 201	1.69 198	2.20 231	0.31 172	0.52 197	0.47 166	0.49 166	1.04 202	5.23 253
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
edge stereo	1.98 226	0.52 201	1.03 234	0.72 208	0.63 209	0.79 212	0.83 206	0.93 224	1.45 238	3.71 259	1.22 214	2.08 228	4.38 244	1.06 216	2.14 156	2.51 248	0.64 195	0.55 204	7.27 240	7.84 263	1.43 174	5.56 264	2.02 237	0.53 199	0.61 191	0.55 174	0.87 185	1.48 207

PVD	0.98 183	0.54 205	0.59 210	0.60 202	0.56 200	0.66 208	0.63 195	0.91 222	0.87 217	0.57 174	0.85 191	0.80 188	1.03 199	0.59 198	6.60 227	0.64 135	0.69 199	0.55 204	1.16 171	0.63 180	1.22 159	1.27 137	0.39 185	0.53 199	0.75 199	0.88 200	0.85 184	1.07 185

CSAN	1.01 186	0.52 201	0.48 198	0.47 187	0.49 193	0.38 164	0.48 175	0.49 179	2.50 253	0.69 204	2.01 235	1.44 210	0.69 190	0.60 201	4.20 199	0.56 116	0.46 151	0.47 178	0.82 140	2.20 255	1.16 154	1.10 113	0.31 172	0.53 199	1.68 236	1.02 209	0.72 169	0.81 169

Ntro	1.62 217	3.84 256	0.69 216	2.63 240	1.29 234	2.25 245	2.87 246	0.61 200	0.56 195	0.62 192	0.50 154	1.32 206	0.66 187	2.02 234	3.24 185	0.47 87	1.35 230	0.42 168	6.77 236	0.64 183	2.20 232	2.08 222	3.05 244	0.55 202	0.60 190	0.69 187	0.73 174	1.16 192

SAMSARA	1.05 189	0.40 186	0.57 205	0.44 183	0.43 187	0.43 179	0.62 193	0.74 208	0.61 201	0.60 184	0.72 177	0.59 168	1.65 217	0.46 174	6.43 226	0.74 152	0.53 176	0.50 190	1.24 179	0.55 162	1.24 161	1.37 145	0.28 160	0.56 203	1.63 234	1.74 232	1.65 228	1.61 212

ADCS	1.39 206	0.51 200	0.47 195	0.45 186	0.55 199	0.51 190	0.64 198	0.68 205	1.05 222	0.57 174	0.72 177	0.80 188	2.34 225	0.51 186	9.94 259	2.13 239	0.76 204	0.62 213	1.30 191	0.62 178	1.80 209	1.62 180	0.43 191	0.56 203	0.76 200	2.09 238	1.59 225	3.47 239

SGM-ForestM	1.49 212	1.99 241	1.26 243	1.18 219	0.67 213	1.50 226	1.71 230	1.32 239	0.94 220	0.74 215	1.03 204	2.90 233	2.23 222	0.55 192	1.68 134	0.62 132	1.34 228	0.49 187	2.81 216	0.58 170	1.33 170	1.12 118	0.57 205	0.56 203	2.12 244	2.46 242	3.00 253	3.53 241

FBW_ROB	1.04 188	0.64 213	0.57 205	0.87 214	0.87 222	0.68 209	0.98 212	0.45 168	0.34 158	0.53 168	0.75 181	1.03 196	1.27 210	1.90 230	6.09 222	0.42 57	0.60 192	0.33 119	2.46 208	0.49 157	1.49 181	1.10 113	1.23 230	0.56 203	0.44 160	0.53 171	0.55 134	0.82 170

IPLG	0.72 161	0.20 48	0.18 61	0.16 48	0.17 64	0.15 39	0.13 66	0.35 105	0.22 90	0.35 96	1.18 211	0.29 59	0.24 91	0.54 190	9.17 248	0.54 110	0.35 104	0.29 97	0.56 97	0.37 112	0.54 84	1.38 146	0.11 44	0.57 207	0.35 120	0.29 93	0.67 162	0.22 41

FCDSN-DC	0.84 177	0.37 176	0.67 215	0.40 175	0.40 182	0.35 156	0.89 208	0.39 139	0.31 145	0.46 151	0.35 130	0.44 138	0.31 127	0.38 155	8.90 244	0.84 169	0.47 156	0.48 182	0.73 129	0.38 119	1.12 146	1.58 175	0.30 166	0.57 207	0.37 136	0.42 144	0.42 87	0.37 117
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	3.41 248	2.89 255	1.54 251	1.52 228	1.71 246	1.49 225	1.66 229	1.26 235	2.27 250	2.07 254	1.94 234	15.55 264	4.16 242	1.77 228	5.50 214	4.82 262	2.33 248	0.96 238	23.18 267	4.57 258	2.36 241	2.47 243	0.73 219	0.57 207	1.23 226	0.62 181	1.37 215	1.51 209

FAT-Stereo	1.13 194	0.37 176	0.57 205	0.56 197	0.63 209	0.50 187	0.52 179	0.75 209	0.44 176	0.79 222	2.82 244	1.45 211	1.95 219	0.49 183	2.78 172	2.52 249	0.57 187	0.60 211	2.42 207	1.17 235	2.12 225	2.13 224	0.74 220	0.58 210	0.41 148	0.56 175	0.72 169	1.27 199

MeshStereo	2.03 230	0.72 214	0.61 212	1.20 220	0.79 220	1.01 219	0.66 200	1.54 247	1.35 235	0.92 233	2.10 237	4.00 244	3.06 235	0.71 209	9.66 253	2.82 252	1.05 215	0.76 227	4.73 228	0.75 198	3.34 256	3.73 260	0.48 200	0.58 210	1.79 239	1.18 213	2.41 247	2.78 227
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
FADNet_RVC	0.85 178	0.35 167	1.01 231	0.44 183	0.63 209	0.27 122	0.63 195	0.43 160	0.46 179	0.48 157	0.50 154	0.65 174	0.54 178	0.58 197	3.52 189	0.82 167	0.52 172	1.02 244	1.68 200	0.71 194	1.59 193	1.50 166	0.45 193	0.59 212	0.56 182	0.43 150	1.89 235	0.62 159

STTRV1_RVC		0.41 190	0.34 167	0.54 191	0.41 185	0.55 195	0.43 169	0.51 185	0.50 189	0.51 162	0.50 154	0.85 192	1.05 200	0.55 192	0.84 65	0.58 119	1.80 243	0.45 173		1.77 248	1.77 207	1.50 166		0.59 212	0.52 175	0.67 186	0.89 190	1.44 205

AMNet	0.63 151	0.59 209	0.56 204	0.59 201	0.59 203	0.64 203	0.58 187	0.45 168	0.53 192	0.51 162	0.69 175	0.75 181	0.40 161	0.87 212	0.68 33	0.86 172	0.71 200	0.66 217	0.63 113	0.62 178	0.76 112	0.62 49	0.38 182	0.59 212	0.57 184	0.69 187	0.70 167	0.75 166

RainbowNet	1.44 210	1.50 230	0.85 222	2.41 239	1.41 240	1.97 233	2.14 236	0.65 203	0.57 196	0.74 215	0.46 147	1.61 216	1.05 200	2.78 244	1.90 146	1.30 199	1.21 223	0.51 193	3.15 221	1.74 247	1.75 203	1.97 211	3.07 245	0.61 215	0.65 193	0.69 187	0.88 187	1.43 204

ACVNet-4b	3.25 245	6.98 263	0.72 219	12.08 266	1.33 236	4.39 257	9.77 264	0.61 200	0.60 199	0.66 198	3.91 249	5.47 252	11.63 256	2.24 238	0.74 38	0.55 114	2.39 249	0.49 187	10.57 253	0.87 213	2.24 236	2.88 248	2.92 242	0.61 215	0.61 191	0.58 178	0.72 169	1.15 191

S-Stereo	1.43 208	0.40 186	0.43 190	0.60 202	0.58 202	0.64 203	1.10 216	0.61 200	0.57 196	0.69 204	4.10 250	1.62 218	0.65 186	0.46 174	4.54 203	2.87 253	0.55 179	0.65 214	4.87 231	4.90 261	1.26 163	2.26 233	0.99 228	0.61 215	0.41 148	0.53 171	0.66 160	0.97 180

G-Net	1.35 205	0.55 207	0.65 214	0.43 179	0.49 193	0.56 196	0.48 175	0.89 219	1.35 235	0.67 201	1.22 214	3.00 234	1.21 207	0.36 145	4.11 198	1.64 225	0.61 193	0.76 227	1.37 194	1.35 239	1.63 194	1.89 202	0.39 185	0.61 215	0.80 206	3.07 249	1.57 223	4.68 251

AnyNet_C01	1.52 214	0.60 210	0.54 201	0.63 205	0.56 200	0.51 190	1.16 221	0.89 219	1.30 233	0.68 203	0.88 195	1.27 202	1.30 213	0.54 190	11.26 262	2.64 251	1.16 219	1.01 243	1.42 196	0.75 198	1.67 195	1.92 208	0.60 208	0.62 219	1.33 228	0.97 208	1.63 227	3.28 237

SANet	1.44 210	0.57 208	0.54 201	0.55 195	0.60 207	0.65 206	0.76 203	0.94 225	5.50 259	0.52 165	2.23 240	4.15 247	2.61 229	0.65 204	5.29 212	0.52 107	1.21 223	0.56 208	0.93 151	0.83 208	1.54 188	1.38 146	0.47 197	0.62 219	0.74 198	1.16 212	0.88 187	2.41 222

ACVNet_1	1.67 218	1.63 233	0.96 227	4.28 247	1.59 245	2.19 242	3.55 249	0.73 207	0.57 196	0.63 194	0.58 163	1.49 213	0.97 197	5.05 260	1.52 130	0.54 110	2.24 247	0.55 204	4.77 230	0.57 166	2.20 232	1.58 175	3.26 250	0.65 221	0.70 197	0.64 182	0.69 164	0.89 178

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 201	2.34 247	0.85 222	1.48 226	0.80 221	1.00 217	1.15 220	0.76 211	0.94 220	1.33 244	0.54 159	1.54 215	1.67 218	2.00 232	2.30 162	0.97 177	1.08 217	1.05 245	3.01 218	1.06 231	1.37 172	1.51 168	1.22 229	0.67 222	0.76 200	0.65 183	0.59 150	1.40 203

EGLCR-Stereo	0.60 142	0.22 68	0.22 108	0.15 38	0.18 73	0.23 103	0.09 29	0.32 79	0.22 90	0.32 79	0.19 50	0.38 108	0.27 108	0.14 22	0.81 51	0.74 152	0.39 120	0.37 145	0.72 128	0.28 82	1.20 158	2.19 230	0.12 55	0.68 223	0.23 46	1.54 223	3.67 257	0.34 103

LSM0	4.83 255	0.52 201	0.57 205	0.78 210	0.66 212	0.81 213	1.26 223	1.10 233	1.08 223	0.88 230	1.65 230	1.82 221	2.45 227	0.40 164	38.07 276	52.94 276	0.87 206	0.61 212	5.33 232	1.09 232	2.57 245	3.54 258	0.43 191	0.69 224	0.94 211	2.15 239	1.61 226	5.62 257

MFMNet_re	0.98 183	0.78 216	0.71 218	0.83 213	0.72 214	0.97 216	0.83 206	0.75 209	0.86 213	0.69 204	0.79 184	1.30 205	0.83 196	0.68 205	2.27 161	1.16 192	1.03 213	0.80 233	1.61 198	0.85 210	2.25 237	1.12 118	0.65 213	0.71 225	0.66 194	0.66 185	0.98 196	0.99 183

IMH-64-1	1.98 226	1.48 228	1.04 235	1.97 231	1.55 241	2.06 236	2.27 239	1.02 228	1.16 226	0.58 177	0.75 181	1.89 225	2.78 231	2.77 242	9.78 255	1.51 218	1.19 221	0.66 217	3.01 218	0.81 205	1.48 179	2.06 217	3.25 248	0.74 226	1.59 232	1.25 216	2.09 239	2.83 229

IMH-64	1.98 226	1.48 228	1.04 235	1.97 231	1.55 241	2.06 236	2.27 239	1.02 228	1.16 226	0.58 177	0.75 181	1.89 225	2.78 231	2.77 242	9.78 255	1.51 218	1.19 221	0.66 217	3.01 218	0.81 205	1.48 179	2.06 217	3.25 248	0.74 226	1.59 232	1.25 216	2.09 239	2.83 229

DPSNet	1.40 207	0.43 194	0.38 178	0.54 191	0.61 208	0.65 206	0.57 184	0.51 185	0.67 204	0.46 151	0.87 194	3.54 240	1.62 216	1.43 224	2.52 168	2.12 238	0.99 211	0.99 242	7.37 241	1.69 246	2.21 234	2.98 253	0.95 225	0.74 226	0.76 200	0.76 193	0.75 177	0.82 170

SPS-STEREO	1.49 212	0.72 214	0.69 216	0.90 215	0.75 216	0.82 214	0.74 202	0.83 215	0.76 211	0.85 228	1.62 227	1.42 209	1.09 203	0.70 207	1.97 147	2.32 243	1.04 214	0.97 240	10.95 254	1.01 227	2.60 246	2.45 242	0.64 211	0.76 229	0.81 207	0.79 194	1.11 206	0.96 179
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	2.50 234	1.51 231	1.05 238	1.99 234	1.58 244	2.09 239	2.32 241	1.04 230	1.19 229	0.84 227	1.34 219	2.02 227	8.04 250	8.79 268	6.91 231	1.41 209	1.37 232	0.67 221	5.94 233	1.10 234	1.45 176	2.32 238	4.37 260	0.77 230	1.86 240	1.41 219	1.57 223	2.46 223

PSMNet_ROB	3.52 250	1.88 238	0.99 228	1.71 229	1.19 232	2.12 241	2.02 232	0.79 214	0.86 213	8.42 268	19.75 271	12.43 262	2.32 224	7.26 267	2.04 151	0.69 144	1.30 227	1.37 252	9.12 247	0.91 220	2.05 220	1.34 144	8.71 270	0.77 230	1.06 220	1.46 221	1.32 213	1.13 189

ACVNet_2	1.92 221	1.61 232	1.00 229	5.61 255	1.57 243	2.05 235	2.23 237	0.87 216	0.68 205	0.71 209	0.74 180	1.61 216	1.15 205	2.00 232	2.43 167	0.69 144	2.79 251	0.51 193	12.02 256	0.71 194	1.81 210	1.68 184	2.66 241	0.79 232	1.09 223	0.74 192	0.95 195	1.11 188

ELAS	2.27 231	1.03 223	1.10 240	1.38 225	1.13 230	1.45 224	1.10 216	1.38 243	1.09 224	0.94 234	7.66 256	3.71 242	3.10 236	1.11 219	6.64 228	1.56 220	1.42 233	1.43 253	2.52 209	0.69 192	2.33 240	3.03 254	0.69 217	0.82 233	3.50 253	4.32 257	2.52 248	3.70 243
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.95 223	1.28 226	0.85 222	2.04 235	1.34 237	1.69 228	2.05 234	1.04 230	1.24 232	0.91 232	0.86 192	1.85 223	2.71 230	2.30 239	9.05 247	1.14 191	2.89 252	0.69 222	3.16 222	0.85 210	2.21 234	2.27 234	1.29 231	0.87 234	1.64 235	2.07 237	1.72 230	2.69 226

ELAS_RVC	2.37 233	0.95 221	1.21 242	1.26 223	0.98 225	1.99 234	1.12 219	1.45 245	0.86 213	0.99 237	7.87 257	3.60 241	8.50 251	1.07 217	6.31 225	1.59 223	1.34 228	1.44 254	2.57 211	0.79 203	2.43 243	3.03 254	0.71 218	0.88 235	3.51 254	3.72 254	1.69 229	2.07 216
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	5.38 257	2.29 245	1.20 241	17.70 269	6.11 265	4.86 259	6.44 259	2.12 253	4.67 258	1.56 248	7.04 254	11.27 259	24.96 268	4.04 251	5.06 210	1.56 220	3.02 253	0.79 231	14.79 259	1.88 250	2.79 250	2.59 245	3.47 252	0.89 236	6.89 261	2.63 245	1.30 212	3.48 240

TorneroNet-64	3.44 249	2.19 243	2.33 259	7.00 260	1.73 247	3.02 249	4.22 251	1.95 251	3.75 256	0.82 226	3.10 246	4.11 246	12.63 259	3.76 250	6.96 233	1.63 224	3.11 255	0.79 231	7.96 244	1.98 253	2.65 248	2.69 246	3.37 251	0.90 237	2.67 249	2.65 246	1.21 208	3.65 242

MIPNet	0.77 166	0.23 85	0.18 61	0.24 112	0.22 110	0.17 58	0.13 66	0.34 94	0.70 207	0.40 135	2.24 241	0.31 78	0.29 117	0.57 196	5.70 217	1.03 179	0.45 146	0.33 119	0.82 140	0.56 164	0.62 97	1.53 171	0.12 55	0.92 238	0.91 210	0.39 132	1.12 207	0.30 80

Dean	1.78 219	1.76 236	1.00 229	5.98 258	1.87 253	2.22 243	2.59 243	1.07 232	1.14 225	0.98 236	0.82 189	1.85 223	2.08 221	2.18 237	2.05 152	1.07 182	2.05 245	0.70 223	2.78 215	0.97 225	2.14 229	1.89 202	2.92 242	0.93 239	1.41 229	1.11 211	1.39 216	1.14 190

SGM_RVC	2.55 236	0.93 218	1.05 238	0.97 217	0.76 217	1.00 217	0.93 210	7.37 264	1.18 228	1.01 239	1.64 228	2.39 231	9.36 252	0.62 202	2.02 149	1.33 202	1.60 235	0.80 233	7.94 243	1.42 240	1.67 195	1.69 185	0.67 215	0.94 240	2.66 248	2.65 246	4.83 258	9.43 262
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	1.22 198	0.60 210	0.77 221	0.77 209	0.74 215	0.61 201	1.01 213	0.94 225	0.74 209	0.78 221	0.68 174	1.18 199	1.07 202	0.68 205	7.48 239	1.39 207	1.12 218	0.65 214	1.33 193	0.91 220	2.13 226	1.51 168	0.66 214	0.97 241	1.05 219	0.83 198	0.92 192	1.39 202

PWCK	2.53 235	1.63 233	1.01 231	1.98 233	1.29 234	2.08 238	2.10 235	1.37 242	1.44 237	1.41 247	1.79 233	5.07 249	2.34 225	1.08 218	3.26 186	0.91 174	1.71 239	0.77 229	22.70 266	1.31 238	2.44 244	1.46 158	1.41 233	0.98 242	1.69 237	1.61 227	1.40 217	2.14 217

LVE	2.66 238	1.99 241	1.02 233	12.01 265	1.75 250	3.85 254	11.87 268	0.91 222	0.89 218	1.03 240	0.91 198	1.62 218	2.23 222	2.46 240	2.96 177	1.03 179	1.74 240	0.82 235	8.43 246	0.87 213	1.84 212	2.20 231	3.10 246	0.99 243	1.45 230	0.96 206	1.23 209	1.54 210

WAO-7	1.96 225	1.09 224	1.32 246	5.02 250	0.99 226	1.02 220	1.64 228	1.16 234	1.46 240	2.58 256	2.14 239	2.11 229	2.83 233	1.20 222	6.00 221	1.03 179	1.68 237	0.70 223	7.59 242	0.87 213	1.71 199	1.97 211	0.38 182	1.05 244	0.98 213	1.45 220	1.10 205	1.84 215

WAO-8	3.09 242	2.55 249	1.41 247	5.78 256	1.73 247	2.51 246	3.26 247	1.28 236	1.93 248	5.67 263	8.70 261	3.06 236	6.18 247	4.38 255	3.04 180	1.97 234	1.78 241	0.75 225	9.44 248	1.54 241	1.76 204	2.31 236	2.46 238	1.07 245	2.29 245	1.80 233	1.83 233	2.83 229

Venus	3.09 242	2.55 249	1.41 247	5.78 256	1.73 247	2.51 246	3.26 247	1.28 236	1.93 248	5.67 263	8.70 261	3.06 236	6.18 247	4.38 255	3.04 180	1.97 234	1.78 241	0.75 225	9.44 248	1.54 241	1.76 204	2.31 236	2.46 238	1.07 245	2.29 245	1.80 233	1.83 233	2.83 229

JetBlue	2.73 239	1.92 239	1.56 253	2.34 238	1.82 252	2.66 248	2.78 245	1.44 244	1.45 238	0.81 224	0.82 189	4.05 245	1.44 214	2.08 236	9.39 251	2.60 250	1.69 238	1.33 250	2.15 204	1.21 237	3.25 255	3.66 259	1.90 236	1.08 247	2.76 251	5.03 258	2.31 246	10.12 263

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 259	4.50 260	1.31 245	2.75 241	2.71 256	5.17 260	7.48 262	5.91 261	8.23 262	1.63 249	10.81 264	75.58 277	10.28 254	4.33 254	2.18 159	1.44 211	7.17 264	8.31 265	6.88 237	1.67 245	3.57 257	2.90 249	1.30 232	1.13 248	4.31 258	6.17 261	20.85 271	4.05 247

notaker	3.52 250	2.84 254	1.55 252	5.08 251	6.69 266	3.97 255	4.03 250	1.33 240	3.34 255	1.17 243	3.34 247	6.77 255	11.07 255	5.35 262	4.78 205	1.20 194	3.25 256	0.97 240	10.40 252	2.75 256	2.90 253	2.14 225	3.69 254	1.16 249	1.00 214	1.21 214	1.44 218	1.57 211

SPstereo	1.94 222	1.00 222	1.27 244	0.93 216	0.95 223	0.96 215	0.91 209	1.34 241	1.91 247	1.03 240	2.12 238	5.40 251	4.17 243	1.14 221	2.15 158	3.46 257	1.35 230	1.34 251	2.60 212	1.66 244	2.60 246	3.09 256	0.98 226	1.17 250	1.32 227	1.73 231	2.61 250	3.24 236

ktn	6.56 258	5.17 262	14.71 270	5.30 252	4.74 259	9.67 266	6.68 260	7.48 265	12.97 269	1.88 251	2.35 242	27.30 273	21.86 265	4.31 253	5.72 218	1.50 216	4.02 259	1.83 255	15.82 261	4.59 259	2.65 248	2.06 217	3.99 256	1.18 251	2.40 247	1.57 224	2.89 252	2.50 224

KSHMR	5.12 256	2.29 245	1.47 249	20.10 270	3.65 258	5.24 261	9.39 263	1.58 249	6.86 261	1.38 246	1.49 223	2.35 230	27.00 275	4.39 257	4.91 207	1.96 233	1.66 236	1.12 249	15.45 260	1.19 236	2.92 254	2.14 225	4.07 257	1.21 252	7.00 262	2.72 248	1.95 237	2.80 228

SGM+DAISY	2.56 237	0.94 219	0.92 225	1.06 218	0.97 224	1.24 223	1.04 215	1.31 238	1.76 244	1.12 242	2.01 235	2.59 232	3.35 240	0.87 212	6.30 224	3.19 255	1.16 219	1.11 247	6.92 238	1.55 243	2.89 252	2.90 249	0.67 215	1.23 253	3.89 255	4.14 256	5.13 259	8.82 261

UNDER WATER-64	3.14 244	2.61 251	1.56 253	4.95 249	2.92 257	3.47 251	4.38 252	2.32 255	1.63 243	1.37 245	1.36 220	5.08 250	4.79 245	3.47 249	7.48 239	2.02 236	3.68 257	1.11 247	3.99 226	1.95 251	2.87 251	2.92 251	5.01 263	1.40 254	1.99 243	3.99 255	2.15 241	4.42 249

STStereo	3.38 247	1.14 225	1.69 255	7.09 261	1.35 238	7.29 264	2.62 244	2.11 252	2.34 251	0.95 235	2.86 245	5.97 254	6.28 249	0.38 155	11.54 263	2.20 242	0.93 208	0.89 236	11.21 255	0.90 219	1.58 191	1.46 158	0.55 204	1.58 255	3.31 252	3.09 250	3.08 255	6.91 258

HanzoNet	11.30 263	14.06 267	16.74 271	13.89 268	9.10 268	15.60 271	21.20 273	11.16 270	12.45 268	6.15 265	7.25 255	20.77 269	27.41 276	28.53 275	4.84 206	9.79 265	14.66 270	2.80 259	24.65 269	12.81 270	5.39 262	4.27 261	8.60 269	1.63 256	2.70 250	2.61 244	2.55 249	3.43 238

JetRed	3.85 252	2.71 253	3.02 260	2.08 236	2.45 255	3.41 250	4.64 253	2.34 257	1.83 245	1.88 251	1.20 212	3.35 239	1.28 212	3.27 247	9.82 257	3.50 258	4.08 260	3.88 261	2.41 206	1.82 249	5.48 263	4.79 262	3.60 253	1.67 257	4.20 256	11.19 267	5.32 260	8.78 260

MANE	3.30 246	1.71 235	1.93 257	1.49 227	1.37 239	1.77 229	2.02 232	1.90 250	2.39 252	0.87 229	1.68 231	3.71 242	4.07 241	0.78 211	7.43 237	3.40 256	1.81 244	6.10 264	2.99 217	1.05 230	2.09 221	2.38 240	0.61 210	1.76 258	5.46 259	6.93 262	8.52 262	12.82 265

UNDER WATER	4.11 253	2.66 252	1.51 250	4.92 248	5.25 260	3.49 252	7.24 261	2.33 256	1.84 246	1.65 250	1.20 212	5.04 248	21.14 264	5.09 261	4.93 208	2.44 246	3.86 258	1.09 246	8.36 245	1.97 252	3.80 258	2.73 247	5.04 264	2.11 259	1.96 242	3.54 253	1.91 236	3.93 245

DGSMNet	2.89 240	1.85 237	1.04 235	1.35 224	0.50 197	1.94 232	0.59 190	2.82 258	1.53 242	3.95 260	15.60 266	1.84 222	3.19 237	4.88 259	2.89 174	2.87 253	3.06 254	1.91 256	4.57 227	2.02 254	4.46 259	3.48 257	1.64 235	2.11 259	0.88 209	3.46 252	1.04 202	2.62 225

MFN_U_SF_RVC	1.81 220	2.41 248	1.86 256	2.14 237	1.76 251	1.92 231	2.34 242	1.56 248	1.47 241	3.68 258	3.76 248	1.21 201	1.27 210	1.71 227	3.52 189	2.14 240	1.01 212	0.92 237	3.46 224	0.99 226	1.73 202	1.56 174	0.77 221	2.30 261	0.76 200	0.81 195	0.70 167	0.98 182

MADNet++	2.98 241	1.95 240	2.23 258	1.73 230	2.39 254	1.68 227	2.24 238	2.26 254	2.69 254	2.34 255	2.78 243	3.30 238	3.34 239	2.86 245	4.22 200	4.20 260	2.65 250	2.14 258	3.69 225	3.00 257	4.95 260	7.04 265	1.44 234	2.60 262	1.93 241	5.78 259	2.76 251	2.35 220

PML	14.72 269	11.16 266	4.09 261	13.72 267	8.87 267	13.75 267	6.38 258	7.25 263	36.05 277	10.34 269	59.29 277	46.05 276	52.59 277	6.65 266	6.70 229	4.81 261	10.30 266	3.77 260	21.46 265	4.87 260	5.83 265	5.51 263	3.98 255	4.24 263	15.02 271	6.06 260	20.81 270	7.86 259

LE_ROB	7.96 260	3.98 257	5.96 264	6.32 259	20.03 272	4.31 256	17.09 270	6.33 262	9.23 264	1.00 238	4.87 251	16.05 265	22.60 266	3.45 248	2.97 178	0.95 176	2.14 246	1.91 256	13.13 257	5.86 262	2.32 239	2.18 228	9.68 271	5.18 264	10.55 265	9.20 264	10.65 264	17.10 269

BEATNet-Init1	11.60 265	15.45 268	5.36 263	21.04 271	10.14 269	20.37 272	13.59 269	8.80 268	6.63 260	4.42 262	10.00 263	14.23 263	19.35 262	4.04 251	10.43 261	9.21 264	6.50 262	5.00 262	32.12 275	14.67 271	8.25 268	7.49 266	5.66 265	5.23 265	12.24 267	7.07 263	21.30 272	14.66 266

DGTPSM_ROB	9.57 261	4.02 258	11.10 265	3.15 243	5.69 261	3.62 253	5.37 256	3.67 259	9.11 263	3.26 257	7.88 258	9.79 258	14.19 261	4.73 258	13.10 265	11.13 266	5.27 261	11.44 268	7.09 239	10.27 265	6.42 266	15.33 268	4.54 261	9.05 266	10.05 263	27.51 271	11.07 265	30.63 271

DPSMNet_ROB	11.01 262	4.36 259	11.20 266	3.81 246	5.73 262	4.71 258	5.45 257	3.67 259	9.75 265	4.35 261	13.56 265	11.30 260	26.82 274	5.44 265	13.51 267	12.50 267	6.62 263	12.38 269	14.62 258	10.30 266	7.11 267	16.01 269	4.56 262	9.06 267	11.07 266	27.51 271	11.13 266	30.63 271

DPSM_ROB	13.84 267	8.97 264	13.58 268	5.45 253	6.10 263	7.18 262	5.27 254	8.45 266	11.05 266	6.78 266	8.04 259	8.60 256	12.52 257	5.36 263	16.95 268	14.18 268	11.50 267	14.64 270	9.74 250	12.04 267	17.24 269	19.94 272	4.24 258	11.13 268	27.83 272	35.96 273	31.24 273	39.61 273

DPSM	13.84 267	8.97 264	13.58 268	5.45 253	6.10 263	7.18 262	5.27 254	8.45 266	11.05 266	6.78 266	8.04 259	8.60 256	12.52 257	5.36 263	16.95 268	14.18 268	11.50 267	14.64 270	9.74 250	12.04 267	17.24 269	19.94 272	4.24 258	11.13 268	27.83 272	35.96 273	31.24 273	39.61 273

LRCNet_RVC	12.77 266	18.28 272	5.31 262	23.03 272	20.03 272	22.79 274	18.73 272	10.19 269	4.29 257	21.40 274	17.07 270	21.90 270	12.67 260	27.64 274	4.72 204	1.57 222	13.91 269	9.09 266	27.19 271	10.23 264	5.66 264	2.42 241	25.54 273	13.38 270	1.45 230	0.65 183	3.23 256	2.39 221

DPSimNet_ROB	19.60 270	30.02 275	12.51 267	29.96 275	26.66 275	21.35 273	18.10 271	23.34 275	23.91 274	14.59 273	30.41 275	25.17 272	25.12 269	12.92 272	12.40 264	9.18 263	23.72 274	11.03 267	37.61 276	12.43 269	24.99 273	8.77 267	13.55 272	15.98 271	13.56 268	10.45 265	19.73 269	21.73 270

ASD4																								18.37 272

HaxPig	22.03 271	23.76 273	21.73 272	25.29 273	25.48 274	24.76 275	26.73 274	22.91 274	21.16 270	29.02 275	26.42 273	24.60 271	19.57 263	25.83 273	24.34 270	21.24 270	25.03 275	26.17 272	24.65 269	23.00 272	18.72 271	16.12 270	29.01 274	21.22 273	10.44 264	12.85 268	9.65 263	15.02 267

CasAABBNet	27.80 275	18.03 269	27.32 274	10.90 262	12.21 270	14.33 268	10.52 265	16.96 271	22.28 271	13.77 272	16.14 267	17.40 268	25.40 272	10.69 269	34.10 275	28.35 273	23.05 271	29.43 274	19.46 262	24.14 273	34.48 275	39.80 275	8.47 266	22.42 274	56.04 276	72.44 277	62.78 275	79.64 275

MyStereo03	27.85 276	18.04 270	27.34 275	10.97 263	12.28 271	14.43 269	10.61 266	17.01 272	22.28 271	13.60 270	16.25 268	17.32 266	25.22 270	10.81 270	34.04 273	28.52 274	23.12 272	29.47 275	19.54 263	24.22 274	34.63 276	40.21 276	8.53 267	22.43 275	55.95 274	72.41 275	62.86 276	79.77 276

MyStereo02	27.39 273	18.04 270	27.34 275	10.97 263	0.00 1	14.43 269	10.61 266	17.01 272	22.28 271	13.60 270	16.25 268	17.32 266	25.22 270	10.81 270	34.04 273	28.52 274	23.12 272	29.47 275	19.54 263	24.22 274	34.63 276	40.21 276	8.53 267	22.43 275	55.95 274	72.41 275	62.86 276	79.77 276

MEDIAN_ROB	25.69 272	28.81 274	26.20 273	29.88 274	29.43 276	29.00 276	30.34 275	27.00 276	24.64 275	34.12 276	30.21 274	29.31 274	23.43 267	29.48 276	26.63 271	23.36 271	29.99 276	29.41 273	29.88 272	27.28 276	23.55 272	19.50 271	31.94 275	23.91 277	14.08 270	13.72 269	13.09 268	15.43 268

AVERAGE_ROB	27.45 274	31.37 276	28.57 277	32.97 276	32.12 277	32.15 277	33.40 276	29.93 277	27.60 276	35.93 277	32.13 276	32.22 275	25.90 273	32.99 277	28.90 272	25.88 272	31.46 277	30.17 277	31.78 273	29.24 277	25.48 274	21.56 274	34.85 276	27.16 278	14.02 269	10.69 266	11.65 267	11.07 264

Low-res two-view benchmark