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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
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
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCK	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

iinet-f	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

ADCMid	0.08 30	0.02 14	0.13 74	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 202	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 41	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 180	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.03 25	0.02 15	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

LSM0	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

PWCDC_ROB	0.01 9	0.02 14	0.02 14	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

coex_refinement	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

G2L-Stereo	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

YMNet	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	0.03 21	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.04 32	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

FADNet_RVC	0.10 37	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 254	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

BEATNet_4x	0.08 30	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 211	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 30	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 211	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 30	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 210	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

AnyNet_C32	0.12 52	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 248	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCPNet	0.08 30	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 202	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

FADNet-RVC-Resample	0.10 37	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.53 249	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 40	0.05 36

FADNet-RVC	0.11 49	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 260	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 36

FADNet	0.11 49	0.04 32	0.05 30	0.06 36	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.74 258	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 36

ADCRef	0.13 57	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 45	0.04 31	0.04 32	2.46 251	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

ADCP+	0.12 52	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 240	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

DFGA-Net	0.04 24	0.06 37	0.03 23	0.06 36	0.03 23	0.05 35	0.03 26	0.05 35	0.03 27	0.05 27	0.03 26	0.05 34	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.05 35	0.03 25	0.05 33	0.03 26	0.06 41	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 41	0.03 26	0.06 40	0.03 25

APVNet	0.09 35	0.06 37	0.04 25	0.06 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 233	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

BEATNet-Init1	0.15 69	0.07 39	0.10 45	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 38	0.07 41	2.19 236	0.08 43	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	0.08 43	0.07 42	0.08 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 38	0.07 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 43

DeepPrunerF	0.15 69	0.07 39	0.10 45	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 38	0.07 41	2.19 236	0.08 43	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	0.08 43	0.07 42	0.08 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 38	0.07 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 43

AASNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

SACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

AACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

FINET	0.07 29	0.08 41	0.07 36	0.08 42	0.07 42	0.08 44	0.07 41	0.08 44	0.07 41	0.08 33	0.07 42	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 42	0.08 44	0.07 42	0.07 38	0.06 42	0.07 42	0.07 42	0.08 44	0.06 42

SepStereo	0.09 35	0.09 45	0.09 42	0.09 45	0.10 47	0.09 45	0.08 44	0.09 45	0.08 44	0.09 34	0.08 43	0.09 45	0.09 45	0.08 45	0.08 45	0.09 45	0.09 45	0.08 45	0.09 45	0.08 43	0.09 45	0.08 45	0.09 41	0.09 45	0.10 45	0.08 45	0.10 45	0.09 45

AnonymousM	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

PVD	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

SHD	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

SAMSARA	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

XQC	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

RTSC	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

RTS	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

RTSA	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

MADNet+	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

MADNet++	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

JetRed	0.22 91	0.11 56	0.12 65	0.11 56	0.11 60	0.11 56	0.11 59	0.11 56	0.11 59	2.93 261	0.11 59	0.11 56	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.12 74	0.11 56	0.11 62	0.11 56	0.11 60	0.11 56	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.11 56	0.11 60	0.11 56	0.11 61

JetBlue	0.23 93	0.12 57	0.13 74	0.12 57	0.12 78	0.12 57	0.11 59	0.14 59	0.12 75	3.07 262	0.12 77	0.12 58	0.11 60	0.11 63	0.13 81	0.13 80	0.12 57	0.12 78	0.13 57	0.11 60	0.12 57	0.13 82	0.12 74	0.14 84	0.13 58	0.12 76	0.12 57	0.11 61

LRCNet_RVC	0.11 49	0.12 57	0.09 42	0.12 57	0.09 45	0.12 57	0.09 45	0.12 57	0.09 45	0.12 45	0.09 46	0.11 56	0.09 45	0.09 46	0.09 46	0.09 45	0.12 57	0.16 87	0.21 89	0.09 46	0.12 57	0.09 46	0.09 41	0.09 45	0.12 57	0.28 123	0.12 57	0.09 45

GMStereo	0.14 64	0.13 59	0.14 78	0.14 60	0.14 85	0.14 61	0.14 82	0.14 59	0.14 84	0.14 46	0.14 84	0.14 60	0.14 85	0.14 84	0.14 85	0.14 84	0.14 60	0.14 84	0.14 59	0.14 85	0.14 59	0.14 85	0.14 81	0.14 84	0.14 60	0.14 82	0.14 60	0.14 85
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.19 83	0.13 59	0.09 42	0.13 59	0.09 45	0.13 59	0.09 45	0.13 58	0.09 45	0.90 169	0.09 46	0.13 59	0.09 45	0.10 49	0.09 46	0.70 201	0.13 59	0.09 46	0.13 57	0.10 47	0.91 203	0.09 46	0.10 44	0.09 45	0.13 58	0.10 46	0.13 59	0.09 45

S2M2	0.13 57	0.14 61	0.10 45	0.14 60	0.10 47	0.15 69	0.10 48	0.30 112	0.10 47	0.14 46	0.17 89	0.14 60	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.14 60	0.10 47	0.14 59	0.10 47	0.14 59	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.15 65	0.10 46	0.14 60	0.10 49

CIPLG	0.13 57	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.15 67	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.12 73	0.12 76	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.12 76	0.15 65	0.12 76	0.15 67	0.12 75

IPLG	0.12 52	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 73	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.14 60	0.11 61

MIPNet	0.12 52	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 73	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.14 60	0.11 61

IPLGR	0.13 57	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.13 80	0.15 51	0.11 59	0.14 60	0.12 79	0.12 73	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.12 76	0.15 65	0.11 60	0.14 60	0.11 61

PDISCO_ROB	0.50 151	0.15 62	0.11 59	0.16 76	3.16 277	0.13 59	0.12 76	0.14 59	0.12 75	0.15 51	0.11 59	2.55 265	0.11 60	2.20 262	0.13 81	0.12 74	0.16 76	0.10 47	0.14 59	0.12 78	0.15 68	0.12 77	0.12 74	0.12 76	0.15 65	0.10 46	2.75 264	0.09 45

ITSA-stereo	0.21 90	0.16 67	0.12 65	0.16 76	0.13 82	0.18 79	0.14 82	0.16 69	1.89 267	0.16 63	0.12 77	0.17 80	0.12 79	0.13 80	0.13 81	0.13 80	0.17 79	0.13 81	0.17 77	0.12 78	0.16 75	0.12 77	0.12 74	0.12 76	0.17 78	0.12 76	0.16 75	0.12 75

IPLGR_C	0.13 57	0.16 67	0.14 78	0.15 68	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.14 46	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 73	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.15 67	0.11 61

ACRE	0.13 57	0.16 67	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.15 67	0.11 59	0.14 46	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 73	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.14 60	0.11 61

ICVP	0.13 57	0.16 67	0.11 59	0.16 76	0.11 60	0.16 77	0.11 59	0.16 69	0.11 59	0.16 63	0.11 59	0.16 77	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.16 76	0.11 62	0.16 75	0.11 60	0.16 75	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.16 76	0.11 60	0.16 75	0.11 61
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM	0.14 64	0.17 71	0.11 59	0.17 79	0.11 60	0.17 78	0.12 76	0.17 73	0.11 59	0.17 66	0.11 59	0.17 80	0.11 60	0.12 73	0.12 76	0.12 74	0.17 79	0.12 78	0.17 77	0.12 78	0.17 78	0.12 77	0.12 74	0.12 76	0.17 78	0.12 76	0.17 78	0.12 75

DDVS	0.15 69	0.18 72	0.13 74	0.18 81	0.13 82	0.19 84	0.13 80	0.18 75	0.13 80	0.18 68	0.13 83	0.18 83	0.13 84	0.13 80	0.13 81	0.13 80	0.18 82	0.13 81	0.18 80	0.13 84	0.18 79	0.13 82	0.13 79	0.10 48	0.19 83	0.14 82	0.19 81	0.13 83

ProNet	0.12 52	0.18 72	0.11 59	0.14 60	0.10 47	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.14 46	0.10 48	0.14 60	0.10 48	0.10 49	0.11 59	0.10 47	0.15 67	0.10 47	0.14 59	0.10 47	0.14 59	0.10 48	0.11 57	0.10 48	0.15 65	0.10 46	0.14 60	0.10 49

SFCPSM	0.23 93	0.18 72	0.13 74	0.18 81	0.12 78	0.18 79	0.80 214	0.17 73	0.12 75	0.88 168	0.12 77	0.17 80	0.12 79	0.13 80	0.12 76	0.12 74	0.18 82	0.12 78	0.18 80	0.12 78	1.18 225	0.13 82	0.12 74	0.12 76	0.18 80	0.13 81	0.18 79	0.12 75

DeepPruner_ROB	0.15 69	0.18 72	0.12 65	0.18 81	0.12 78	0.18 79	0.12 76	0.18 75	0.13 80	0.18 68	0.12 77	0.18 83	0.12 79	0.13 80	0.12 76	0.13 80	0.18 82	0.13 81	0.18 80	0.12 78	0.19 83	0.12 77	0.13 79	0.12 76	0.18 80	0.12 76	0.18 79	0.12 75

ELAS_RVC	0.14 64	0.18 72	0.11 59	0.19 84	0.11 60	0.18 79	0.13 80	0.16 69	0.11 59	0.17 66	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.09 46	0.11 59	0.12 74	0.17 79	0.10 47	0.18 80	0.11 60	0.18 79	0.11 60	0.10 44	0.11 62	0.19 83	0.11 60	0.19 81	0.12 75
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 64	0.19 77	0.11 59	0.20 86	0.11 60	0.20 86	0.12 76	0.18 75	0.12 75	0.18 68	0.12 77	0.19 86	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.18 82	0.11 62	0.19 84	0.11 60	0.19 83	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.20 86	0.11 60	0.20 85	0.12 75
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DAS	0.20 87	0.20 78	0.20 95	0.20 86	0.20 104	0.20 86	0.20 103	0.20 78	0.20 102	0.20 72	0.20 103	0.20 88	0.20 102	0.20 101	0.20 104	0.20 98	0.20 87	0.20 106	0.20 86	0.20 105	0.20 86	0.20 104	0.20 101	0.20 103	0.20 86	0.20 102	0.20 85	0.20 103

MSKI-zero shot	0.19 83	0.21 79	0.16 80	0.22 91	0.16 89	0.23 100	0.17 91	0.22 89	0.17 91	0.22 75	0.17 89	0.22 92	0.16 89	0.19 100	0.16 89	0.17 89	0.23 97	0.16 87	0.22 90	0.16 89	0.22 91	0.17 93	0.16 84	0.17 90	0.22 92	0.19 101	0.22 90	0.16 87

LALA_ROB	0.15 69	0.21 79	0.12 65	0.21 89	0.12 78	0.20 86	0.14 82	0.20 78	0.12 75	0.22 75	0.12 77	0.16 77	0.12 79	0.10 49	0.12 76	0.12 74	0.21 90	0.11 62	0.22 90	0.12 78	0.20 86	0.12 77	0.11 57	0.12 76	0.21 90	0.14 82	0.21 88	0.13 83

WAO-6	0.30 108	0.22 81	0.23 105	0.22 91	0.23 111	0.23 100	0.22 107	0.22 89	0.23 110	2.21 239	0.22 108	0.22 92	0.22 108	0.22 106	0.22 109	0.23 105	0.22 92	0.23 113	0.22 90	0.22 108	0.22 91	0.22 106	0.22 105	0.22 109	0.23 97	0.23 111	0.22 90	0.22 108

IGEV_Zeroshot_test	0.18 80	0.22 81	0.18 89	0.21 89	0.18 98	0.20 86	0.17 91	0.20 78	0.16 86	0.25 85	0.16 87	0.21 89	0.17 91	0.16 89	0.18 96	0.15 87	0.20 87	0.16 87	0.20 86	0.18 98	0.21 88	0.17 93	0.17 86	0.17 90	0.20 86	0.17 91	0.20 85	0.16 87

dd	0.18 80	0.22 81	0.16 80	0.22 91	0.15 86	0.22 92	0.15 86	0.21 81	0.15 85	0.21 73	0.15 85	0.21 89	0.15 87	0.15 86	0.15 87	0.15 87	0.22 92	0.14 84	0.22 90	0.14 85	0.22 91	0.15 87	0.16 84	0.15 87	0.23 97	0.15 86	0.22 90	0.16 87

iResNetv2_ROB	0.20 87	0.22 81	0.19 93	0.23 98	0.19 102	0.22 92	0.17 91	0.22 89	0.17 91	0.22 75	0.17 89	0.22 92	0.17 91	0.18 96	0.18 96	0.19 97	0.22 92	0.17 91	0.23 97	0.17 92	0.25 101	0.18 100	0.17 86	0.18 100	0.23 97	0.17 91	0.25 106	0.17 93

ACV-stereo	0.20 87	0.23 85	0.17 84	0.23 98	0.17 92	0.23 100	0.17 91	0.23 97	0.17 91	0.23 81	0.17 89	0.23 98	0.17 91	0.17 90	0.17 92	0.17 89	0.24 102	0.17 91	0.23 97	0.17 92	0.24 100	0.17 93	0.17 86	0.17 90	0.23 97	0.17 91	0.23 98	0.17 93

IMH-64-1	0.29 105	0.23 85	0.23 105	0.23 98	0.22 106	0.22 92	0.23 109	0.22 89	0.22 107	2.02 229	0.23 111	0.23 98	0.22 108	0.23 110	0.23 111	0.23 105	0.23 97	0.22 108	0.23 97	0.22 108	0.22 91	0.22 106	0.22 105	0.22 109	0.22 92	0.22 108	0.22 90	0.22 108

IMH-64	0.29 105	0.23 85	0.23 105	0.23 98	0.22 106	0.22 92	0.23 109	0.22 89	0.22 107	2.02 229	0.23 111	0.23 98	0.22 108	0.23 110	0.23 111	0.23 105	0.23 97	0.22 108	0.23 97	0.22 108	0.22 91	0.22 106	0.22 105	0.22 109	0.22 92	0.22 108	0.22 90	0.22 108

MIM_Stereo	0.19 83	0.23 85	0.18 89	0.22 91	0.16 89	0.22 92	0.16 89	0.21 81	0.16 86	0.22 75	0.17 89	0.21 89	0.17 91	0.20 101	0.18 96	0.17 89	0.22 92	0.18 100	0.22 90	0.16 89	0.21 88	0.16 89	0.17 86	0.17 90	0.21 90	0.16 89	0.22 90	0.20 103

dad	0.18 80	0.23 85	0.16 80	0.22 91	0.15 86	0.22 92	0.15 86	0.22 89	0.16 86	0.21 73	0.15 85	0.22 92	0.15 87	0.15 86	0.16 89	0.17 89	0.23 97	0.17 91	0.23 97	0.15 88	0.22 91	0.15 87	0.15 83	0.15 87	0.22 92	0.15 86	0.22 90	0.16 87

GEStereo_RVC	0.36 127	0.23 85	0.18 89	0.23 98	0.18 98	0.23 100	0.19 101	0.22 89	0.19 100	0.24 82	0.20 103	0.24 104	0.18 100	0.18 96	0.18 96	0.21 100	0.25 107	0.18 100	0.22 90	0.18 98	0.23 97	0.18 100	0.19 99	0.20 103	0.23 97	0.20 102	4.43 281	0.19 101

iResNet	0.19 83	0.23 85	0.17 84	0.22 91	0.17 92	0.22 92	0.19 101	0.22 89	0.17 91	0.22 75	0.17 89	0.22 92	0.17 91	0.17 90	0.17 92	0.17 89	0.22 92	0.17 91	0.22 90	0.17 92	0.23 97	0.17 93	0.18 96	0.17 90	0.23 97	0.17 91	0.23 98	0.17 93

ELAS	0.14 64	0.23 85	0.10 45	0.19 84	0.11 60	0.20 86	0.11 59	0.16 69	0.10 47	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.09 46	0.11 59	0.11 59	0.16 76	0.10 47	0.17 77	0.11 60	0.18 79	0.11 60	0.09 41	0.10 48	0.18 80	0.11 60	0.19 81	0.12 75
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MMNet	0.30 108	0.24 93	0.17 84	0.24 103	0.17 92	0.24 104	0.17 91	0.23 97	0.18 98	1.21 196	0.17 89	0.23 98	0.17 91	0.17 90	0.17 92	0.89 213	0.24 102	0.17 91	0.24 103	0.17 92	1.22 230	0.16 89	0.17 86	0.17 90	0.24 103	0.17 91	0.24 100	0.17 93

delet	0.30 108	0.24 93	0.17 84	0.24 103	0.17 92	0.24 104	0.17 91	0.23 97	0.16 86	1.21 196	0.17 89	0.24 104	0.17 91	0.17 90	0.17 92	0.91 217	0.24 102	0.17 91	0.24 103	0.17 92	1.23 232	0.17 93	0.17 86	0.17 90	0.24 103	0.17 91	0.24 100	0.17 93

psm_up	0.30 108	0.24 93	0.17 84	0.25 106	0.17 92	0.24 104	0.17 91	0.24 101	0.17 91	1.20 195	0.17 89	0.23 98	0.17 91	0.17 90	0.18 96	0.90 216	0.24 102	0.17 91	0.25 107	0.17 92	1.24 235	0.17 93	0.17 86	0.17 90	0.24 103	0.17 91	0.24 100	0.17 93

UPFNet	0.29 105	0.24 93	0.16 80	0.24 103	0.16 89	0.24 104	0.16 89	0.23 97	0.16 86	1.19 193	0.16 87	0.23 98	0.16 89	0.17 90	0.16 89	0.89 213	0.24 102	0.16 87	0.24 103	0.18 98	1.20 228	0.16 89	0.17 86	0.16 89	0.24 103	0.16 89	0.24 100	0.16 87

UNDER WATER-64	0.31 116	0.25 97	0.25 110	0.26 111	0.26 115	0.25 109	0.26 115	0.25 102	0.26 119	1.69 216	0.26 120	0.25 106	0.25 114	0.25 114	0.26 121	0.26 112	0.25 107	0.26 119	0.26 110	0.26 120	0.25 101	0.25 112	0.25 111	0.25 115	0.26 112	0.26 118	0.25 106	0.26 119

LoS_RVC	0.25 95	0.25 97	0.25 110	0.25 106	0.25 113	0.25 109	0.25 113	0.25 102	0.25 112	0.25 85	0.25 116	0.25 106	0.25 114	0.26 116	0.25 116	0.26 112	0.25 107	0.25 115	0.26 110	0.25 116	0.25 101	0.25 112	0.25 111	0.25 115	0.25 108	0.25 114	0.25 106	0.25 114

tt_ll	0.25 95	0.25 97	0.25 110	0.25 106	0.25 113	0.25 109	0.25 113	0.25 102	0.25 112	0.25 85	0.25 116	0.25 106	0.25 114	0.26 116	0.25 116	0.26 112	0.25 107	0.25 115	0.26 110	0.25 116	0.25 101	0.25 112	0.25 111	0.25 115	0.25 108	0.25 114	0.25 106	0.25 114

CAS	0.25 95	0.25 97	0.25 110	0.25 106	0.26 115	0.26 115	0.26 115	0.25 102	0.25 112	0.25 85	0.25 116	0.25 106	0.25 114	0.25 114	0.25 116	0.25 109	0.26 113	0.25 115	0.26 110	0.26 120	0.25 101	0.25 112	0.25 111	0.26 119	0.25 108	0.26 118	0.25 106	0.25 114

LoS	0.25 95	0.25 97	0.27 114	0.27 112	0.26 115	0.25 109	0.26 115	0.26 107	0.25 112	0.26 91	0.25 116	0.25 106	0.25 114	0.26 116	0.25 116	0.25 109	0.25 107	0.25 115	0.25 107	0.25 116	0.27 108	0.25 112	0.26 115	0.26 119	0.26 112	0.25 114	0.25 106	0.25 114
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.27 100	0.25 97	0.21 102	0.35 127	0.21 105	0.35 126	0.21 105	0.34 121	0.21 104	0.39 112	0.21 105	0.34 123	0.21 106	0.22 106	0.21 105	0.21 100	0.35 125	0.22 108	0.35 124	0.22 108	0.35 120	0.22 106	0.21 102	0.21 106	0.35 125	0.21 105	0.35 124	0.21 106

CFNet	0.55 167	0.25 97	0.18 89	0.25 106	0.18 98	0.25 109	0.18 100	0.25 102	0.18 98	0.25 85	0.18 100	0.25 106	0.18 100	0.18 96	0.18 96	0.18 94	0.25 107	0.18 100	0.25 107	0.18 98	5.31 294	4.36 294	0.18 96	0.18 100	0.25 108	0.18 99	0.25 106	0.18 100

SQANet	0.33 120	0.28 104	0.28 117	0.28 116	0.28 124	0.29 117	0.28 126	0.28 108	0.28 126	1.59 214	0.28 127	0.28 116	0.28 124	0.28 128	0.28 128	0.28 122	0.28 116	0.28 123	0.29 116	0.28 125	0.28 110	0.28 125	0.28 122	0.28 127	0.28 115	0.28 123	0.28 114	0.28 125

RAFT + AFF	0.34 123	0.29 105	0.32 132	0.31 119	0.30 139	0.39 146	0.32 146	0.39 137	0.30 136	0.39 112	0.32 144	0.39 141	0.32 141	0.35 141	0.36 148	0.32 141	0.38 136	0.31 139	0.38 135	0.31 143	0.38 129	0.28 125	0.37 150	0.34 147	0.38 134	0.30 139	0.38 132	0.28 125

DISCO	0.59 173	0.29 105	0.22 103	0.27 112	5.05 298	0.30 118	0.21 105	0.28 108	0.21 104	0.27 92	0.21 105	0.27 114	0.20 102	0.21 105	0.21 105	0.21 100	0.27 115	0.21 107	0.27 114	0.21 107	0.27 108	0.23 111	0.21 102	0.21 106	0.27 114	0.21 105	5.06 289	0.22 108

model_zeroshot	0.27 100	0.30 107	0.19 93	0.36 131	0.23 111	0.25 109	0.27 119	0.33 115	0.21 104	0.35 100	0.22 108	0.25 106	0.27 122	0.26 116	0.23 111	0.26 112	0.35 125	0.22 108	0.36 127	0.23 113	0.25 101	0.27 119	0.27 117	0.23 112	0.36 127	0.22 108	0.25 106	0.27 122

DLNR_Zeroshot_test	0.27 100	0.30 107	0.23 105	0.30 117	0.22 106	0.31 119	0.24 111	0.29 110	0.23 110	0.38 109	0.23 111	0.29 117	0.23 112	0.22 106	0.23 111	0.23 105	0.30 118	0.34 144	0.29 116	0.23 113	0.29 112	0.29 135	0.22 105	0.23 112	0.30 117	0.23 111	0.30 116	0.23 112

FCDSN-DC	0.44 143	0.31 109	0.35 135	0.34 123	0.28 124	0.35 126	0.30 142	0.32 114	0.25 112	1.32 202	0.24 114	1.00 214	0.32 141	0.35 141	0.34 144	0.30 132	0.72 194	0.37 151	0.48 170	0.32 144	0.53 174	0.49 183	0.23 109	0.29 135	0.50 170	0.42 168	0.61 185	0.71 206
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AANet_RVC	0.61 174	0.31 109	5.05 287	0.31 119	0.19 102	0.24 104	0.20 103	5.86 283	0.20 102	0.24 82	0.18 100	0.25 106	0.20 102	0.23 110	0.21 105	0.18 94	0.37 133	0.18 100	0.24 103	0.19 103	0.25 101	0.19 103	0.19 99	0.19 102	0.24 103	0.15 86	0.24 100	0.20 103

iResNet_ROB	0.28 104	0.32 111	0.24 109	0.33 121	0.26 115	0.32 121	0.24 111	0.33 115	0.25 112	0.33 95	0.24 114	0.35 126	0.24 113	0.23 110	0.24 115	0.25 109	0.32 120	0.24 114	0.36 127	0.24 115	0.32 114	0.28 125	0.24 110	0.24 114	0.32 119	0.24 113	0.33 118	0.24 113

MLCV	0.30 108	0.33 112	0.28 117	0.34 123	0.28 124	0.33 122	0.28 126	0.33 115	0.29 134	0.33 95	0.27 124	0.33 121	0.28 124	0.26 116	0.29 136	0.28 122	0.33 121	0.28 123	0.33 119	0.28 125	0.33 115	0.27 119	0.28 122	0.28 127	0.33 120	0.28 123	0.33 118	0.28 125

CES	0.38 132	0.34 113	0.44 154	0.43 159	0.33 146	0.37 135	0.44 172	0.37 129	0.38 151	0.45 129	0.35 149	0.35 126	0.41 164	0.45 163	0.36 148	0.36 147	0.36 130	0.45 170	0.43 156	0.35 150	0.34 116	0.46 169	0.36 148	0.36 153	0.42 153	0.34 147	0.35 124	0.38 155

anonymity	0.30 108	0.34 113	0.27 114	0.33 121	0.27 120	0.33 122	0.28 126	0.33 115	0.28 126	0.33 95	0.28 127	0.33 121	0.28 124	0.28 128	0.28 128	0.28 122	0.34 122	0.28 123	0.34 122	0.28 125	0.34 116	0.27 119	0.27 117	0.27 123	0.34 122	0.28 123	0.34 122	0.28 125

DN-CSS_ROB	0.30 108	0.34 113	0.29 122	0.34 123	0.27 120	0.34 124	0.28 126	0.33 115	0.27 121	0.34 98	0.27 124	0.34 123	0.28 124	0.29 130	0.27 124	0.26 112	0.35 125	0.29 132	0.33 119	0.28 125	0.34 116	0.28 125	0.28 122	0.27 123	0.34 122	0.28 123	0.33 118	0.28 125

ETE_ROB	0.35 126	0.35 116	0.35 135	0.35 127	0.35 151	0.35 126	0.35 148	0.35 124	0.35 147	0.35 100	0.35 149	0.35 126	0.35 147	0.35 141	0.35 146	0.35 146	0.35 125	0.35 148	0.35 124	0.35 150	0.35 120	0.35 146	0.35 146	0.35 151	0.35 125	0.35 148	0.35 124	0.35 149

RSM	0.33 120	0.36 117	0.31 129	0.39 148	0.32 144	0.36 131	0.30 142	0.35 124	0.38 151	0.35 100	0.31 141	0.35 126	0.30 136	0.30 133	0.31 141	0.30 132	0.36 130	0.31 139	0.36 127	0.30 139	0.36 124	0.31 140	0.31 138	0.31 141	0.36 127	0.31 142	0.36 127	0.31 143

XPNet_ROB	0.37 131	0.37 118	0.37 138	0.37 133	0.37 153	0.37 135	0.37 155	0.37 129	0.37 150	0.37 108	0.37 154	0.37 134	0.37 152	0.37 146	0.37 151	0.37 149	0.37 133	0.37 151	0.37 131	0.37 154	0.37 126	0.37 149	0.37 150	0.37 155	0.37 131	0.37 154	0.37 130	0.37 152

DCVSM-stereo	0.27 100	0.38 119	0.22 103	0.38 137	0.22 106	0.38 139	0.22 107	0.29 110	0.22 107	0.29 93	0.22 108	0.29 117	0.22 108	0.22 106	0.21 105	0.21 100	0.38 136	0.22 108	0.38 135	0.22 108	0.38 129	0.22 106	0.21 102	0.25 115	0.38 134	0.21 105	0.38 132	0.21 106

WAO-7	0.46 146	0.38 119	0.38 140	0.38 137	0.38 157	0.38 139	0.38 158	0.38 131	0.38 151	2.57 255	0.38 157	0.38 137	0.38 155	0.38 148	0.38 153	0.38 152	0.38 136	0.38 154	0.38 135	0.38 158	0.38 129	0.38 152	0.38 154	0.38 156	0.38 134	0.38 156	0.38 132	0.38 155

Venus	0.46 146	0.38 119	0.40 144	0.38 137	0.38 157	0.39 146	0.38 158	0.38 131	0.38 151	2.71 257	0.38 157	0.38 137	0.38 155	0.38 148	0.38 153	0.38 152	0.38 136	0.38 154	0.38 135	0.38 158	0.38 129	0.38 152	0.38 154	0.38 156	0.38 134	0.38 156	0.39 142	0.38 155

DMCA	0.36 127	0.38 119	0.37 138	0.35 127	0.35 151	0.35 126	0.36 151	0.35 124	0.36 149	0.36 106	0.37 154	0.36 132	0.36 151	0.36 145	0.35 146	0.37 149	0.36 130	0.36 149	0.36 127	0.36 153	0.36 124	0.35 146	0.36 148	0.36 153	0.37 131	0.36 150	0.36 127	0.36 151

HanzoNet	0.47 148	0.39 123	0.38 140	0.38 137	0.38 157	0.38 139	0.38 158	0.40 139	0.38 151	2.63 256	0.38 157	0.38 137	0.38 155	0.38 148	0.38 153	0.39 157	0.38 136	0.38 154	0.38 135	0.42 169	0.38 129	0.39 159	0.39 159	0.38 156	0.38 134	0.38 156	0.38 132	0.39 160

IMH	0.47 148	0.40 124	0.39 143	0.38 137	0.38 157	0.38 139	0.38 158	0.38 131	0.40 159	2.79 259	0.38 157	0.38 137	0.38 155	0.38 148	0.38 153	0.38 152	0.39 146	0.38 154	0.38 135	0.40 163	0.38 129	0.38 152	0.38 154	0.38 156	0.38 134	0.38 156	0.38 132	0.38 155

Pointernet	0.22 91	0.41 125	0.38 140	0.22 91	0.17 92	0.22 92	0.17 91	0.41 141	0.17 91	0.22 75	0.17 89	0.22 92	0.17 91	0.18 96	0.18 96	0.18 94	0.23 97	0.18 100	0.23 97	0.18 98	0.23 97	0.18 100	0.17 86	0.17 90	0.22 92	0.18 99	0.22 90	0.17 93

GwcNet-ADL	0.41 137	0.41 125	0.41 146	0.41 155	0.41 163	0.41 152	0.41 165	0.41 141	0.41 162	0.41 118	0.41 166	0.41 146	0.41 164	0.41 155	0.41 165	0.41 158	0.41 152	0.41 163	0.41 151	0.41 164	0.41 143	0.41 163	0.41 161	0.41 164	0.41 148	0.41 163	0.41 146	0.41 163

PSMNet-ADL	0.41 137	0.41 125	0.41 146	0.41 155	0.41 163	0.41 152	0.41 165	0.41 141	0.41 162	0.41 118	0.41 166	0.41 146	0.41 164	0.41 155	0.41 165	0.41 158	0.41 152	0.41 163	0.41 151	0.41 164	0.41 143	0.41 163	0.41 161	0.41 164	0.41 148	0.41 163	0.41 146	0.41 163

GANet-ADL	0.41 137	0.41 125	0.41 146	0.41 155	0.41 163	0.41 152	0.41 165	0.41 141	0.41 162	0.41 118	0.41 166	0.41 146	0.41 164	0.41 155	0.41 165	0.41 158	0.41 152	0.41 163	0.41 151	0.41 164	0.41 143	0.41 163	0.41 161	0.41 164	0.41 148	0.41 163	0.41 146	0.41 163

ADLNet	0.41 137	0.41 125	0.41 146	0.41 155	0.41 163	0.41 152	0.41 165	0.41 141	0.41 162	0.41 118	0.41 166	0.41 146	0.41 164	0.41 155	0.41 165	0.41 158	0.41 152	0.41 163	0.41 151	0.41 164	0.41 143	0.41 163	0.41 161	0.41 164	0.41 148	0.41 163	0.41 146	0.41 163

GES	0.43 141	0.41 125	0.31 129	0.35 127	0.30 139	0.47 168	0.28 126	0.33 115	0.28 126	0.35 100	0.29 135	2.95 266	0.38 155	0.35 141	0.30 138	0.34 143	0.34 122	0.30 136	0.33 119	0.30 139	0.35 120	0.30 138	0.33 141	0.33 145	0.33 120	0.31 142	0.33 118	0.29 134

DGSMNet	0.33 120	0.42 131	0.28 117	0.40 149	0.28 124	0.40 149	0.28 126	0.40 139	0.28 126	0.40 117	0.28 127	0.39 141	0.28 124	0.27 123	0.28 128	0.28 122	0.40 150	0.28 123	0.42 155	0.29 134	0.41 143	0.31 140	0.29 128	0.28 127	0.41 148	0.28 123	0.42 150	0.29 134

GMOStereo	0.50 151	0.44 132	2.38 270	0.40 149	0.34 148	0.42 156	0.36 151	1.96 241	0.34 143	0.41 118	0.36 151	0.42 150	0.35 147	0.34 137	0.38 153	0.31 137	0.39 146	0.34 144	0.40 147	0.33 147	0.39 138	0.33 143	0.33 141	0.34 147	0.40 144	0.36 150	0.40 143	0.32 145

error version	0.50 151	0.44 132	2.38 270	0.40 149	0.34 148	0.42 156	0.36 151	1.96 241	0.34 143	0.41 118	0.36 151	0.42 150	0.35 147	0.34 137	0.38 153	0.31 137	0.39 146	0.34 144	0.40 147	0.33 147	0.39 138	0.33 143	0.33 141	0.34 147	0.40 144	0.36 150	0.40 143	0.32 145

LG-Stereo_L2	0.32 117	0.45 134	0.36 137	0.37 133	0.27 120	0.37 135	0.27 119	0.43 146	0.27 121	0.36 106	0.31 141	0.36 132	0.27 122	0.27 123	0.27 124	0.30 132	0.37 133	0.27 122	0.37 131	0.27 124	0.37 126	0.27 119	0.27 117	0.27 123	0.37 131	0.27 121	0.37 130	0.27 122

Any-RAFT	0.32 117	0.45 134	0.29 122	0.36 131	0.29 134	0.36 131	0.29 139	0.36 128	0.29 134	0.35 100	0.29 135	0.35 126	0.28 124	0.27 123	0.28 128	0.28 122	0.35 125	0.28 123	0.35 124	0.28 125	0.35 120	0.28 125	0.29 128	0.29 135	0.36 127	0.29 136	0.36 127	0.29 134

RAFT-Test	0.34 123	0.45 134	0.30 126	0.38 137	0.32 144	0.40 149	0.32 146	0.39 137	0.32 139	0.39 112	0.30 138	0.37 134	0.29 133	0.30 133	0.30 138	0.29 130	0.38 136	0.30 136	0.38 135	0.29 134	0.38 129	0.29 135	0.29 128	0.30 139	0.38 134	0.30 139	0.38 132	0.30 140

GREAT-IGEV	0.36 127	0.46 137	0.33 133	0.43 159	0.30 139	0.43 159	0.30 142	0.45 148	0.30 136	0.42 125	0.30 138	0.43 154	0.30 136	0.30 133	0.30 138	0.30 132	0.43 156	0.30 136	0.43 156	0.30 139	0.43 149	0.30 138	0.30 136	0.30 139	0.43 154	0.30 139	0.43 152	0.30 140

otaku	0.52 155	0.46 137	0.48 162	0.46 163	0.46 171	0.46 162	0.46 173	0.46 149	0.47 176	1.88 219	0.46 173	0.46 157	0.46 173	0.46 165	0.46 173	0.46 166	0.47 162	0.46 171	0.46 160	0.46 173	0.47 156	0.46 169	0.46 168	0.46 172	0.47 163	0.46 171	0.46 155	0.47 173

Dean	0.52 155	0.46 137	0.48 162	0.46 163	0.46 171	0.46 162	0.46 173	0.46 149	0.46 171	1.90 220	0.46 173	0.47 161	0.46 173	0.46 165	0.46 173	0.46 166	0.48 166	0.46 171	0.46 160	0.46 173	0.46 152	0.46 169	0.46 168	0.46 172	0.46 157	0.46 171	0.46 155	0.46 170

ACVNet_1	0.53 159	0.46 137	0.48 162	0.47 168	0.47 175	0.46 162	0.48 181	0.48 158	0.48 180	2.07 232	0.47 177	0.48 166	0.48 180	0.47 169	0.47 177	0.46 166	0.49 170	0.47 178	0.47 164	0.47 178	0.48 162	0.46 169	0.46 168	0.48 180	0.47 163	0.47 178	0.48 164	0.47 173

ACVNet-4b	0.53 159	0.46 137	0.47 157	0.46 163	0.46 171	0.46 162	0.46 173	0.46 149	0.46 171	2.17 235	0.46 173	0.46 157	0.47 176	0.46 165	0.46 173	0.46 166	0.46 158	0.46 171	0.46 160	0.46 173	0.46 152	0.46 169	0.46 168	0.47 176	0.46 157	0.46 171	0.46 155	0.46 170

iRaft-Stereo_20w	0.30 108	0.46 137	0.27 114	0.34 123	0.26 115	0.35 126	0.28 126	0.34 121	0.26 119	0.34 98	0.26 120	0.34 123	0.26 120	0.26 116	0.26 121	0.26 112	0.34 122	0.26 119	0.34 122	0.26 120	0.34 116	0.26 118	0.26 115	0.26 119	0.34 122	0.26 118	0.34 122	0.26 119

Ntro	0.53 159	0.47 143	0.50 169	0.46 163	0.48 180	0.47 168	0.47 177	0.46 149	0.46 171	2.05 231	0.47 177	0.47 161	0.49 184	0.47 169	0.47 177	0.46 166	0.48 166	0.46 171	0.49 173	0.46 173	0.47 156	0.46 169	0.46 168	0.47 176	0.46 157	0.46 171	0.47 159	0.47 173

UNDER WATER	0.52 155	0.47 143	0.47 157	0.47 168	0.47 175	0.47 168	0.47 177	0.47 155	0.47 176	1.90 220	0.47 177	0.47 161	0.47 176	0.47 169	0.47 177	0.47 173	0.46 158	0.47 178	0.47 164	0.47 178	0.46 152	0.47 177	0.47 174	0.48 180	0.47 163	0.47 178	0.47 159	0.47 173

LVE	0.53 159	0.47 143	0.48 162	0.47 168	0.47 175	0.47 168	0.47 177	0.48 158	0.47 176	1.96 226	0.47 177	0.47 161	0.47 176	0.47 169	0.47 177	0.47 173	0.47 162	0.47 178	0.47 164	0.47 178	0.47 156	0.47 177	0.47 174	0.47 176	0.47 163	0.47 178	0.47 159	0.47 173

RainbowNet	0.53 159	0.48 146	0.48 162	0.48 172	0.48 180	0.48 174	0.48 181	0.48 158	0.48 180	1.92 222	0.48 182	0.48 166	0.48 180	0.48 174	0.48 182	0.48 176	0.48 166	0.48 182	0.48 170	0.48 182	0.48 162	0.48 180	0.48 177	0.48 180	0.48 168	0.48 182	0.48 164	0.48 179

HaxPig	0.52 155	0.48 146	0.47 157	0.47 168	0.47 175	0.47 168	0.47 177	0.47 155	0.47 176	1.80 217	0.47 177	0.47 161	0.47 176	0.47 169	0.47 177	0.47 173	0.47 162	0.47 178	0.47 164	0.47 178	0.47 156	0.47 177	0.47 174	0.47 176	0.47 163	0.47 178	0.47 159	0.47 173

notaker	0.54 164	0.48 146	0.48 162	0.48 172	0.48 180	0.48 174	0.49 184	0.48 158	0.48 180	1.95 225	0.48 182	0.48 166	0.48 180	0.48 174	0.48 182	0.48 176	0.48 166	0.48 182	0.48 170	0.48 182	0.49 165	0.48 180	0.48 177	0.49 183	0.48 168	0.48 182	0.48 164	0.49 180

ACVNet_2	0.55 167	0.49 149	0.50 169	0.49 174	0.49 184	0.49 176	0.49 184	0.49 162	0.49 185	2.14 234	0.49 185	0.50 170	0.49 184	0.49 177	0.49 186	0.49 180	0.50 172	0.49 187	0.50 176	0.49 186	0.49 165	0.49 183	0.49 179	0.50 185	0.50 170	0.49 185	0.50 169	0.49 180

EKT-Stereo	0.36 127	0.50 150	0.30 126	0.40 149	0.29 134	0.40 149	0.29 139	0.35 124	0.30 136	0.47 133	0.30 138	0.35 126	0.32 141	0.29 130	0.34 144	0.33 142	0.59 182	0.31 139	0.39 146	0.29 134	0.37 126	0.38 152	0.29 128	0.31 141	0.58 185	0.28 123	0.51 171	0.29 134

SANet	0.50 151	0.50 150	0.50 169	0.50 176	0.50 188	0.50 177	0.50 188	0.50 166	0.50 187	0.50 135	0.50 187	0.50 170	0.50 186	0.50 180	0.50 189	0.50 184	0.50 172	0.50 188	0.50 176	0.50 189	0.50 167	0.50 189	0.50 182	0.50 185	0.50 170	0.50 188	0.50 169	0.50 183

AEACV	0.74 193	0.52 152	3.10 274	0.60 189	0.48 180	0.56 184	0.48 181	3.02 263	0.83 213	0.61 147	0.62 199	0.72 196	0.50 186	0.49 177	0.49 186	0.48 176	0.58 181	0.50 188	0.55 185	0.48 182	0.56 178	0.50 189	0.50 182	0.51 187	0.58 185	0.51 190	0.60 182	0.51 186

CASnet	0.32 117	0.53 153	0.34 134	0.27 112	0.31 142	0.34 124	0.29 139	0.31 113	0.32 139	0.25 85	0.31 141	0.27 114	0.40 163	0.45 163	0.27 124	0.30 132	0.26 113	0.40 161	0.28 115	0.37 154	0.28 110	0.39 159	0.29 128	0.40 163	0.29 116	0.28 123	0.24 100	0.30 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Occ-G	0.68 184	0.54 154	3.16 277	0.57 187	0.45 170	0.52 181	0.40 164	3.44 268	0.46 171	0.52 139	0.45 172	0.51 173	0.44 170	0.44 162	0.40 163	0.45 165	0.55 177	0.41 163	0.53 182	0.43 170	0.52 171	0.40 161	0.44 167	0.45 171	0.55 180	0.44 170	0.53 176	0.44 169

PSMNet_ROB	0.55 167	0.55 155	0.56 182	0.56 183	0.55 192	0.56 184	0.55 192	0.55 172	0.55 191	0.55 142	0.55 192	0.55 179	0.55 194	0.55 183	0.56 193	0.55 188	0.55 177	0.55 194	0.55 185	0.55 192	0.55 177	0.55 192	0.55 187	0.55 193	0.55 180	0.55 193	0.55 178	0.55 189

GIP-stereo	0.38 132	0.56 156	0.40 144	0.45 162	0.33 146	0.44 161	0.35 148	0.49 162	0.33 142	0.43 126	0.32 144	0.42 150	0.31 138	0.33 136	0.33 143	0.34 143	0.40 150	0.32 143	0.40 147	0.32 144	0.43 149	0.38 152	0.33 141	0.32 143	0.43 154	0.32 144	0.42 150	0.34 148

PML	0.39 135	0.56 156	0.29 122	0.55 182	0.28 124	0.56 184	0.28 126	0.51 169	0.28 126	0.50 135	0.28 127	0.51 173	0.28 124	0.29 130	0.28 128	0.29 130	0.56 180	0.29 132	0.57 188	0.28 125	0.56 178	0.28 125	0.28 122	0.29 135	0.56 182	0.28 123	0.56 179	0.28 125

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 145	0.57 158	0.45 155	0.54 180	0.37 153	0.53 182	0.37 155	0.56 174	0.40 159	0.53 141	0.38 157	0.53 177	0.37 152	0.37 146	0.37 151	0.37 149	0.55 177	0.38 154	0.53 182	0.37 154	0.53 174	0.37 149	0.37 150	0.39 162	0.54 179	0.37 154	0.54 177	0.37 152

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 193	0.57 158	0.57 184	0.56 183	0.92 217	1.07 223	0.63 203	1.03 207	0.82 212	0.49 134	0.77 209	0.69 193	0.54 193	0.58 185	0.54 191	0.86 212	1.06 218	0.72 209	1.06 221	0.79 210	0.58 181	0.87 215	0.59 190	0.46 172	0.76 198	0.46 171	1.05 217	0.97 221

LG-Stereo_L1	0.44 143	0.58 160	0.49 168	0.51 178	0.38 157	0.51 178	0.38 158	0.56 174	0.38 151	0.50 135	0.38 157	0.50 170	0.38 155	0.38 148	0.38 153	0.38 152	0.52 174	0.38 154	0.52 180	0.38 158	0.51 168	0.38 152	0.38 154	0.38 156	0.52 176	0.38 156	0.51 171	0.40 161

LG-Stereo	0.57 171	0.58 160	0.43 152	0.54 180	0.65 201	0.95 214	0.69 207	0.69 182	0.38 151	0.52 139	0.37 154	0.53 177	0.37 152	0.68 201	0.73 209	0.72 204	0.70 191	0.37 151	0.54 184	0.37 154	0.54 176	0.37 149	0.37 150	0.56 194	0.95 214	0.59 196	0.84 202	0.37 152

LMCR-Stereo	0.61 174	0.61 162	0.61 187	0.61 192	0.61 197	0.67 195	0.61 201	0.61 177	0.61 198	0.61 147	0.61 198	0.61 185	0.61 199	0.61 189	0.61 199	0.61 193	0.61 185	0.61 200	0.61 192	0.61 198	0.61 184	0.61 197	0.61 193	0.61 201	0.61 190	0.61 199	0.61 185	0.61 198

PA-Net	0.71 189	0.62 163	0.55 179	0.69 198	0.71 205	0.70 196	0.69 207	0.69 182	0.74 206	0.73 155	0.75 208	0.59 182	0.72 207	0.82 211	0.79 212	0.83 210	0.67 190	0.76 211	0.81 206	0.67 203	0.61 184	0.76 209	0.68 202	0.65 204	0.82 203	0.76 211	0.71 190	0.69 203
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-test1	0.54 164	0.64 164	0.54 176	0.60 189	0.49 184	0.61 190	0.49 184	0.64 179	0.49 185	0.59 145	0.48 182	0.60 184	0.50 186	0.48 174	0.48 182	0.48 176	0.60 183	0.48 182	0.60 190	0.48 182	0.60 182	0.49 183	0.49 179	0.49 183	0.59 187	0.49 185	0.60 182	0.49 180

AIO-test2	0.54 164	0.65 165	0.55 179	0.60 189	0.50 188	0.60 188	0.49 184	0.65 180	0.48 180	0.60 146	0.49 185	0.59 182	0.50 186	0.50 180	0.49 186	0.49 180	0.60 183	0.50 188	0.60 190	0.49 186	0.60 182	0.49 183	0.50 182	0.51 187	0.60 188	0.48 182	0.60 182	0.50 183

TorneroNet-64	0.69 185	0.65 165	0.30 126	0.27 112	0.47 175	0.28 116	0.35 148	0.34 121	0.80 208	7.93 300	0.29 135	0.30 119	0.31 138	0.81 210	0.28 128	0.27 121	0.29 117	0.28 123	0.85 208	0.83 216	0.62 186	0.28 125	0.30 136	0.28 127	0.52 176	0.29 136	0.29 115	0.27 122

KSHMR	0.85 205	0.72 167	0.51 172	0.49 174	0.49 184	0.51 178	1.07 234	0.50 166	0.48 180	6.04 295	0.52 189	0.66 188	0.98 224	0.49 177	0.77 210	0.49 180	1.17 228	0.51 191	0.49 173	1.06 232	0.51 168	0.49 183	0.49 179	0.51 187	1.04 220	0.49 185	0.81 200	0.72 207

DMCA-RVC	0.71 189	0.72 167	0.72 191	0.71 202	0.70 204	0.70 196	0.70 210	0.70 184	0.71 203	0.70 152	0.71 205	0.71 195	0.70 204	0.70 202	0.71 207	0.70 201	0.70 191	0.71 208	0.70 195	0.71 205	0.70 191	0.70 206	0.71 206	0.71 209	0.70 193	0.72 208	0.71 190	0.70 204

AFF-stereo	0.71 189	0.73 169	0.65 190	0.82 208	0.63 200	0.83 203	0.63 203	0.73 187	0.65 200	0.82 164	0.73 207	0.74 199	0.64 200	0.63 193	0.62 200	0.62 194	0.73 195	0.63 202	0.74 200	0.72 207	0.80 195	0.58 193	0.70 204	0.71 209	0.79 199	0.69 205	0.78 195	0.72 207

DSFCA	0.66 179	0.73 169	0.74 195	0.68 197	0.65 201	0.64 192	0.65 206	0.65 180	0.65 200	0.66 150	0.65 201	0.65 187	0.64 200	0.65 196	0.65 203	0.65 197	0.65 188	0.65 204	0.65 194	0.65 201	0.65 190	0.65 200	0.65 196	0.65 204	0.66 192	0.66 203	0.65 188	0.65 200

ARAFT	0.64 177	0.74 171	0.62 188	0.70 201	0.56 194	0.72 198	0.55 192	0.72 186	0.54 190	0.73 155	0.56 193	0.72 196	0.56 195	0.56 184	0.62 200	0.63 195	0.73 195	0.53 193	0.73 198	0.54 191	0.72 192	0.65 200	0.62 194	0.56 194	0.72 195	0.54 191	0.72 192	0.57 190

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 182	0.74 171	0.60 186	0.79 205	0.61 197	0.76 199	0.57 196	0.71 185	0.56 192	0.71 153	0.54 191	0.72 196	0.66 202	0.65 196	0.65 203	0.64 196	0.74 197	0.64 203	0.74 200	0.63 199	0.73 193	0.65 200	0.64 195	0.64 203	0.74 197	0.61 199	0.73 193	0.64 199

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 210	0.77 173	0.82 201	1.16 233	0.75 208	0.99 215	0.92 218	0.91 196	0.99 223	0.94 174	0.91 217	1.15 225	0.88 217	0.92 216	1.00 224	0.67 198	0.98 213	1.00 224	0.75 202	0.91 220	1.18 225	0.87 215	0.89 215	0.90 219	1.08 225	1.07 231	0.74 194	0.89 215

NaN_ROB	0.80 198	0.80 174	0.80 199	0.80 206	0.80 211	0.80 201	0.80 214	0.80 189	0.80 208	0.80 161	0.80 212	0.80 204	0.80 210	0.80 208	0.80 213	0.80 208	0.80 200	0.80 214	0.80 204	0.80 213	0.80 195	0.80 211	0.80 211	0.80 213	0.80 201	0.80 213	0.80 197	0.80 211

CSAN	0.80 198	0.80 174	0.80 199	0.80 206	0.80 211	0.80 201	0.80 214	0.80 189	0.80 208	0.80 161	0.80 212	0.80 204	0.80 210	0.80 208	0.80 213	0.80 208	0.80 200	0.80 214	0.80 204	0.80 213	0.80 195	0.80 211	0.80 211	0.80 213	0.80 201	0.80 213	0.80 197	0.80 211

FC-DCNN	1.10 226	0.81 176	0.77 196	0.63 195	0.42 168	0.86 207	0.64 205	0.91 196	0.96 221	1.11 183	0.80 212	1.07 221	0.81 212	0.67 200	1.75 260	1.30 246	1.41 243	0.85 217	1.28 236	0.71 205	2.12 253	1.32 246	0.52 185	0.81 216	1.64 247	1.40 252	2.39 258	1.75 262

DDUNet	0.69 185	0.84 177	0.59 185	0.84 210	0.59 195	0.87 208	0.57 196	0.84 192	0.59 197	0.82 164	0.58 196	0.85 208	0.57 196	0.59 188	0.59 196	0.57 190	0.87 205	0.59 197	0.85 208	0.59 197	0.85 201	0.59 195	0.59 190	0.59 197	0.87 205	0.59 196	0.84 202	0.59 192

UDG	0.70 187	0.87 178	0.56 182	0.87 211	0.59 195	0.84 205	0.59 199	0.85 193	0.57 194	0.84 166	0.59 197	0.84 207	0.60 198	0.58 185	0.60 197	0.59 191	0.85 204	0.59 197	0.87 210	0.58 194	0.87 202	0.60 196	0.57 189	0.59 197	0.87 205	0.58 195	0.86 205	0.60 194

CASS	0.58 172	0.89 179	0.55 179	0.56 183	0.55 192	0.60 188	0.57 196	0.57 176	0.56 192	0.55 142	0.56 193	0.56 180	0.50 186	0.63 193	0.56 193	0.56 189	0.62 186	0.62 201	0.59 189	0.56 193	0.56 178	0.48 180	0.60 192	0.56 194	0.57 184	0.60 198	0.57 181	0.59 192
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RSM++	0.77 196	0.91 180	0.72 191	0.83 209	0.71 205	0.83 203	0.72 211	0.81 191	0.71 203	0.81 163	0.71 205	0.81 206	0.71 206	0.71 204	0.71 207	0.70 201	0.83 203	0.72 209	0.83 207	0.81 215	0.83 199	0.72 208	0.71 206	0.71 209	0.88 207	0.71 206	0.83 201	0.70 204

DPSM_ROB	0.93 210	0.92 181	0.94 207	0.96 216	1.02 225	0.92 210	0.98 221	0.95 201	0.92 217	0.92 170	0.92 219	0.91 210	0.97 222	0.92 216	0.91 219	0.91 217	0.96 211	0.94 221	0.93 215	0.91 220	0.93 207	0.92 219	0.93 217	0.91 220	0.91 209	0.99 220	0.92 206	0.91 217

DPSM	0.93 210	0.92 181	0.94 207	0.96 216	1.02 225	0.92 210	0.98 221	0.95 201	0.92 217	0.92 170	0.92 219	0.91 210	0.97 222	0.92 216	0.91 219	0.91 217	0.96 211	0.94 221	0.93 215	0.91 220	0.93 207	0.92 219	0.93 217	0.91 220	0.91 209	0.99 220	0.92 206	0.91 217

pmcnn	0.92 208	0.92 181	0.92 205	0.92 212	0.92 217	0.92 210	0.92 218	0.92 198	0.92 217	0.92 170	0.92 219	0.92 213	0.92 220	0.92 216	0.92 221	0.92 220	0.92 209	0.92 219	0.92 212	0.92 223	0.92 205	0.92 219	0.92 216	0.92 222	0.92 211	0.92 218	0.92 206	0.92 219

DGTPSM_ROB	0.92 208	0.93 184	0.91 204	0.93 214	0.91 216	0.92 210	0.93 220	0.92 198	0.92 217	0.92 170	0.91 217	0.91 210	0.93 221	0.91 214	0.92 221	0.92 220	0.92 209	0.92 219	0.92 212	0.90 219	0.91 203	0.92 219	0.93 217	0.94 223	0.92 211	0.91 217	0.92 206	0.97 221

GANet	1.00 216	1.00 185	1.00 209	1.00 219	1.00 220	1.00 216	1.00 226	1.00 203	1.00 224	1.00 175	1.00 223	1.00 214	1.00 226	1.00 223	1.00 224	1.00 224	1.00 214	1.00 224	1.00 217	1.00 225	1.00 210	1.00 224	1.00 222	1.00 226	1.00 215	1.00 223	1.00 212	1.00 223

TDLM	1.00 216	1.00 185	1.00 209	1.00 219	1.00 220	1.00 216	1.00 226	1.00 203	1.00 224	1.00 175	1.00 223	1.00 214	1.00 226	1.00 223	1.00 224	1.00 224	1.00 214	1.00 224	1.00 217	1.00 225	1.00 210	1.00 224	1.00 222	1.00 226	1.00 215	1.00 223	1.00 212	1.00 223

CVANet_RVC	1.00 216	1.00 185	1.00 209	1.00 219	1.00 220	1.00 216	1.00 226	1.00 203	1.00 224	1.00 175	1.00 223	1.00 214	1.00 226	1.00 223	1.00 224	1.00 224	1.00 214	1.00 224	1.00 217	1.00 225	1.00 210	1.00 224	1.00 222	1.00 226	1.00 215	1.00 223	1.00 212	1.00 223

trnet	1.01 220	1.01 188	1.01 212	1.01 222	1.01 224	1.01 219	1.01 229	1.01 206	1.01 227	1.01 179	1.01 226	1.01 218	1.01 230	1.01 226	1.01 228	1.01 227	1.01 217	1.01 228	1.01 220	1.01 228	1.01 213	1.01 227	1.01 225	1.01 229	1.01 218	1.01 226	1.01 216	1.01 226

GLC_STEREO	1.05 225	1.01 188	1.02 213	1.02 223	1.02 225	1.05 221	1.06 231	1.05 210	1.05 229	1.04 182	1.05 229	1.05 220	1.04 231	1.06 230	1.05 230	1.06 231	1.06 218	1.05 231	1.06 221	1.05 231	1.06 216	1.06 230	1.04 227	1.05 231	1.04 220	1.05 229	1.06 218	1.06 228

gcap-zeroshot	0.81 201	1.03 190	0.84 203	0.93 214	0.85 215	0.84 205	0.62 202	1.21 221	0.53 189	0.79 159	0.84 215	0.77 200	0.70 204	0.84 213	0.67 205	0.74 205	1.18 231	0.52 192	0.91 211	0.79 210	0.84 200	0.61 197	0.83 213	0.69 208	0.93 213	0.82 215	0.85 204	0.66 201

DPSimNet_ROB	0.93 210	1.04 191	0.83 202	1.05 224	0.82 213	1.04 220	0.83 217	1.03 207	0.89 215	1.03 180	0.84 215	1.03 219	0.84 214	0.83 212	0.84 216	0.83 210	1.14 223	0.84 216	1.12 226	0.84 217	1.04 214	0.88 217	0.83 213	0.84 217	1.07 224	0.83 216	1.15 226	0.88 214

AIO-Stereo	0.82 202	1.06 192	0.73 194	0.97 218	0.74 207	1.06 222	0.60 200	1.04 209	0.90 216	1.00 175	1.01 226	0.78 201	0.85 216	0.74 206	0.62 200	0.67 198	1.12 221	0.55 194	0.70 195	0.65 201	0.93 207	0.66 203	0.67 199	0.67 206	0.82 203	0.74 209	0.92 206	0.83 213

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 132	1.06 192	0.54 176	0.59 188	0.27 120	0.46 162	0.27 119	0.46 149	0.27 121	0.46 131	0.27 124	0.46 157	0.26 120	0.27 123	0.27 124	0.26 112	0.46 158	0.26 119	0.45 159	0.30 139	0.46 152	0.27 119	0.27 117	0.27 123	0.46 157	0.27 121	0.45 154	0.26 119

HBP-ISP	1.47 241	1.07 194	1.03 214	1.30 239	1.08 231	1.36 239	1.06 231	1.44 229	1.25 247	1.97 227	1.51 252	1.65 245	1.58 253	0.98 221	1.58 253	1.68 258	1.98 250	1.32 247	2.02 250	1.28 249	2.95 265	1.89 266	0.97 221	1.06 233	1.26 237	0.99 220	1.94 245	1.43 252

HSM-Net_RVC	0.93 210	1.09 195	0.79 198	1.10 226	0.78 209	1.09 224	0.79 213	1.16 216	0.80 208	1.14 185	0.79 211	1.17 228	0.77 208	0.73 205	0.83 215	0.78 206	1.19 232	0.79 212	1.18 230	0.72 207	1.19 227	0.80 211	0.72 208	0.80 213	1.18 233	0.74 209	1.14 225	0.73 209
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TorneroNet	1.15 229	1.10 196	0.51 172	0.69 198	0.51 190	1.10 225	0.50 188	0.51 169	0.51 188	13.92 302	1.17 240	0.49 169	0.51 191	0.54 182	0.48 182	0.49 180	0.49 170	0.65 204	0.70 195	0.49 186	0.51 168	0.49 183	0.67 199	1.36 250	0.51 174	0.50 188	0.52 174	1.23 243

ktn	0.84 204	1.15 197	0.54 176	1.16 233	1.26 246	0.51 178	0.53 191	0.51 169	0.66 202	4.54 283	0.51 188	0.52 176	0.52 192	0.66 199	0.51 190	0.51 185	1.37 241	1.17 239	0.49 173	0.51 190	1.23 232	0.51 191	0.67 199	0.51 187	0.51 174	0.68 204	0.51 171	0.51 186

Nwc_Net	1.15 229	1.15 197	1.15 224	1.09 225	1.19 242	1.16 228	1.17 238	1.15 214	1.16 238	1.16 189	1.16 236	1.08 222	1.16 238	1.11 233	1.15 239	1.18 240	1.11 220	1.10 233	1.16 227	1.17 241	1.16 221	1.13 235	1.18 237	1.20 244	1.11 227	1.15 237	1.16 227	1.20 239

RP	1.14 227	1.16 199	1.15 224	1.17 235	1.10 233	1.16 228	1.15 236	1.10 211	1.16 238	1.15 186	1.08 231	1.16 226	1.15 237	1.15 237	1.14 237	1.16 236	1.16 226	1.10 233	1.10 223	1.10 235	1.16 221	1.11 233	1.10 231	1.19 243	1.14 229	1.19 242	1.07 219	1.10 231

RGC	1.15 229	1.16 199	1.17 227	1.15 231	1.11 235	1.21 234	1.21 247	1.10 211	1.15 236	1.16 189	1.11 233	1.17 228	1.09 233	1.14 236	1.11 234	1.16 236	1.19 232	1.11 236	1.10 223	1.15 240	1.11 218	1.19 239	1.16 235	1.12 238	1.17 231	1.10 234	1.16 227	1.17 236

Abc-Net	1.14 227	1.16 199	1.18 228	1.10 226	1.10 233	1.16 228	1.18 240	1.16 216	1.13 235	1.11 183	1.16 236	1.16 226	1.12 235	1.10 231	1.17 240	1.16 236	1.16 226	1.10 233	1.16 227	1.14 238	1.17 223	1.16 236	1.11 232	1.09 236	1.10 226	1.10 234	1.16 227	1.17 236
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCC-stereo	1.15 229	1.17 202	1.12 223	1.10 226	1.15 236	1.14 226	1.15 236	1.15 214	1.12 234	1.17 192	1.17 240	1.11 223	1.17 241	1.11 233	1.10 233	1.16 236	1.12 221	1.11 236	1.16 227	1.13 237	1.23 232	1.16 236	1.19 239	1.11 237	1.18 233	1.17 239	1.17 230	1.13 234

S-Stereo	1.22 236	1.18 203	1.19 231	1.20 236	1.23 244	1.23 235	1.19 241	1.19 219	1.18 242	1.27 199	1.20 244	1.20 232	1.20 243	1.23 242	1.22 245	1.23 244	1.23 235	1.23 246	1.20 232	1.25 248	1.20 228	1.22 245	1.25 243	1.24 247	1.20 235	1.22 246	1.26 234	1.24 244

edge stereo	1.15 229	1.18 203	1.11 222	1.12 229	1.17 240	1.17 233	1.17 238	1.16 216	1.18 242	1.16 189	1.17 240	1.17 228	1.13 236	1.11 233	1.11 234	1.12 233	1.17 228	1.17 239	1.11 225	1.17 241	1.17 223	1.17 238	1.18 237	1.14 239	1.11 227	1.18 240	1.12 223	1.11 232

stereogan	1.17 235	1.19 205	1.15 224	1.15 231	1.15 236	1.15 227	1.19 241	1.19 219	1.15 236	1.15 186	1.16 236	1.19 231	1.19 242	1.19 239	1.19 241	1.19 241	1.15 224	1.19 242	1.19 231	1.19 244	1.15 220	1.19 239	1.15 234	1.15 240	1.16 230	1.15 237	1.19 231	1.20 239

FAT-Stereo	1.22 236	1.23 206	1.19 231	1.21 237	1.24 245	1.24 236	1.19 241	1.25 223	1.24 245	1.25 198	1.19 243	1.20 232	1.24 246	1.20 240	1.21 243	1.25 245	1.22 234	1.21 244	1.25 234	1.23 247	1.22 230	1.19 239	1.19 239	1.24 247	1.25 236	1.20 243	1.19 231	1.25 245

GCAP-BAT	0.17 74	1.25 207	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

test_for_model	0.17 74	1.25 207	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

testlalala2	0.17 74	1.25 207	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

testlalala	0.17 74	1.25 207	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

testlalala_base	0.17 74	1.25 207	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

GCAP-Stereo	0.17 74	1.25 207	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

castereo++	0.26 99	1.28 213	1.07 219	0.15 68	0.13 82	0.15 69	0.14 82	1.22 222	0.13 80	0.16 63	0.17 89	0.16 77	0.14 85	0.14 84	0.15 87	0.14 84	0.15 67	0.14 84	0.16 75	0.14 85	0.16 75	0.14 85	0.14 81	0.14 84	0.16 76	0.14 82	0.16 75	0.15 86

MLG-Stereo	0.87 207	1.33 214	0.93 206	0.62 193	1.00 220	1.16 228	0.55 192	0.86 194	0.83 213	1.19 193	0.40 164	1.30 236	0.81 212	0.65 196	0.45 172	1.01 227	1.17 228	0.46 171	1.29 237	0.58 194	1.05 215	0.90 218	0.73 209	0.87 218	0.60 188	1.01 226	1.13 224	0.51 186

RASNet	1.39 240	1.37 215	1.35 235	1.38 243	1.40 248	1.39 242	1.77 261	1.36 226	1.74 260	1.36 205	1.36 248	1.36 240	1.36 248	1.36 243	1.35 246	1.41 251	1.36 239	1.36 251	1.36 239	1.35 250	1.36 239	1.35 248	1.36 245	1.35 249	1.36 241	1.35 249	1.36 239	1.35 246

SPS-STEREO	1.25 239	1.47 216	1.06 218	1.54 246	1.08 231	1.52 245	1.20 246	1.44 229	1.06 231	1.49 213	1.10 232	1.41 242	1.10 234	0.98 221	1.08 232	1.12 233	1.47 245	1.04 229	1.53 244	1.14 238	1.52 243	1.07 231	1.02 226	1.05 231	1.48 244	1.07 231	1.55 242	1.11 232
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	1.02 223	1.50 217	1.49 241	0.40 149	0.40 162	1.56 246	0.98 221	1.55 233	0.58 195	4.18 279	0.40 164	0.79 203	0.48 180	0.91 214	0.39 162	0.99 223	0.71 193	0.70 207	0.51 179	0.77 209	1.07 217	0.82 214	0.69 203	0.96 225	1.01 218	1.30 247	1.10 222	1.38 250

castereo	0.34 123	1.59 218	1.39 237	0.17 79	0.15 86	0.18 79	0.26 115	1.74 236	0.17 91	0.19 71	0.18 100	0.18 83	0.20 102	0.20 101	0.22 109	0.21 100	0.18 82	0.17 91	0.19 84	0.16 89	0.18 79	0.20 104	0.17 86	0.21 106	0.19 83	0.17 91	0.19 81	0.16 87

STTRV1_RVC		1.59 218	0.52 175	0.69 198	0.61 197	0.66 194	0.43 171	0.88 195	0.45 170	0.71 153	0.62 199	0.69 193	0.45 172	0.62 190	0.40 163	0.44 164	0.80 200	0.59 197		0.63 199	0.80 195	0.46 169		0.61 201	0.72 195	0.54 191	0.80 197	0.60 194

MM-Stereo_test3	1.22 236	1.60 220	1.19 231	1.48 245	1.02 225	1.48 244	0.99 225	1.54 232	1.03 228	1.41 208	1.03 228	1.44 243	1.00 226	1.04 228	1.04 229	1.02 229	1.42 244	1.04 229	1.48 243	1.01 228	1.48 242	1.03 228	1.06 229	1.04 230	1.53 245	1.04 228	1.49 241	1.04 227

DEFOM-Stereo	0.43 141	1.60 220	1.47 240	0.30 117	0.28 124	0.31 119	0.28 126	1.65 234	0.25 112	0.29 93	0.26 120	0.30 119	0.29 133	0.27 123	0.26 121	0.26 112	0.30 118	0.29 132	0.30 118	0.26 120	0.29 112	0.29 135	0.27 117	0.26 119	0.30 117	0.29 136	0.30 116	0.29 134

DPSMNet_ROB	1.62 245	1.60 220	1.59 242	1.61 247	1.69 256	1.66 247	1.61 254	1.70 235	1.65 258	1.62 215	1.60 255	1.61 244	1.60 254	1.60 249	1.59 254	1.62 256	1.60 246	1.63 258	1.62 245	1.68 261	1.70 244	1.60 253	1.64 255	1.60 256	1.61 246	1.60 255	1.60 243	1.59 255

iRaftStereo_RVC	0.62 176	1.76 223	2.24 266	0.52 179	0.37 153	0.53 182	0.38 158	2.51 257	0.38 151	0.51 138	0.38 157	0.51 173	0.38 155	0.38 148	0.38 153	0.38 152	0.52 174	0.38 154	0.52 180	0.38 158	0.52 171	0.38 152	0.38 154	0.38 156	0.52 176	0.39 161	0.52 174	0.38 155

G-Net	0.82 202	1.77 224	0.78 197	0.78 204	0.78 209	0.78 200	0.78 212	0.78 188	0.79 207	0.79 159	0.78 210	0.78 201	0.78 209	0.78 207	0.78 211	0.78 206	0.79 199	0.79 212	0.79 203	0.79 210	0.79 194	0.79 210	0.79 210	0.79 212	0.79 199	0.79 212	0.79 196	0.79 210

MFMNet_re	1.77 249	1.89 225	1.72 250	1.88 248	1.69 256	1.89 248	1.67 258	1.91 238	1.70 259	1.87 218	1.67 259	1.89 246	1.68 259	1.67 253	1.67 259	1.70 259	1.88 247	1.68 260	1.88 246	1.67 259	1.89 245	1.68 259	1.70 257	1.71 261	1.87 248	1.68 263	1.87 244	1.68 260

MM-Stereo_test2	1.15 229	1.90 226	1.10 220	1.37 242	0.94 219	1.36 239	0.98 221	1.48 231	0.98 222	1.37 206	0.98 222	1.37 241	0.98 224	0.95 220	0.94 223	0.95 222	1.37 241	0.95 223	1.38 240	0.95 224	1.38 241	0.95 223	0.95 220	0.95 224	1.37 242	0.95 219	1.37 240	0.95 220

R-Stereo Train	1.62 245	2.01 227	1.41 238	1.97 249	1.40 248	1.96 249	1.39 250	1.93 239	1.39 250	1.92 222	1.38 250	1.94 247	1.39 250	1.40 246	1.45 249	1.38 249	1.96 248	1.37 252	1.97 247	1.39 251	1.98 246	1.41 250	1.40 246	1.37 251	1.97 249	1.38 250	1.96 246	1.37 248

RAFT-Stereo	1.62 245	2.01 227	1.41 238	1.97 249	1.40 248	1.96 249	1.39 250	1.93 239	1.39 250	1.92 222	1.38 250	1.94 247	1.39 250	1.40 246	1.45 249	1.38 249	1.96 248	1.37 252	1.97 247	1.39 251	1.98 246	1.41 250	1.40 246	1.37 251	1.97 249	1.38 250	1.96 246	1.37 248
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	1.52 244	2.01 227	1.21 234	1.98 251	1.21 243	1.98 251	1.21 247	1.98 244	1.21 244	1.99 228	1.21 245	1.98 249	1.21 245	1.02 227	1.21 243	1.21 243	1.99 251	1.21 244	1.99 249	1.21 245	1.99 248	1.21 242	1.21 241	1.21 245	1.99 251	1.21 244	1.99 248	1.21 241
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
HH	0.66 179	2.13 230	0.47 157	0.37 133	0.29 134	0.36 131	0.27 119	0.49 162	0.44 168	0.78 157	0.68 202	0.67 190	0.90 218	0.62 190	0.90 217	0.53 186	0.88 206	0.48 182	0.37 131	0.29 134	0.63 187	0.66 203	0.66 197	0.51 187	1.06 222	0.61 199	1.08 220	0.60 194

HanStereo	0.66 179	2.13 230	0.47 157	0.37 133	0.29 134	0.36 131	0.27 119	0.49 162	0.44 168	0.78 157	0.68 202	0.67 190	0.90 218	0.62 190	0.90 217	0.53 186	0.88 206	0.48 182	0.37 131	0.29 134	0.63 187	0.66 203	0.66 197	0.51 187	1.06 222	0.61 199	1.08 220	0.60 194

TRStereo	2.05 257	2.13 230	1.85 254	2.27 253	1.84 261	2.28 253	1.84 264	2.29 249	1.87 264	2.29 243	1.86 263	2.30 254	1.87 264	2.30 269	1.87 265	2.08 267	2.29 254	1.87 264	2.30 253	1.87 265	2.08 250	1.72 260	1.86 263	2.30 274	2.13 252	1.84 266	2.29 252	1.87 265

XX-Stereo	2.05 257	2.13 230	1.85 254	2.27 253	1.84 261	2.28 253	1.84 264	2.29 249	1.87 264	2.29 243	1.86 263	2.30 254	1.87 264	2.30 269	1.87 265	2.08 267	2.29 254	1.87 264	2.30 253	1.87 265	2.08 250	1.72 260	1.86 263	2.30 274	2.13 252	1.84 266	2.29 252	1.87 265

EAI-Stereo	2.05 257	2.13 230	1.85 254	2.27 253	1.84 261	2.28 253	1.84 264	2.29 249	1.87 264	2.29 243	1.86 263	2.30 254	1.87 264	2.30 269	1.87 265	2.08 267	2.29 254	1.87 264	2.30 253	1.87 265	2.08 250	1.72 260	1.86 263	2.30 274	2.13 252	1.84 266	2.29 252	1.87 265

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 136	2.14 235	1.91 260	0.20 86	0.18 98	0.19 84	0.17 91	2.23 246	0.19 100	0.24 82	0.21 105	0.19 86	0.21 106	0.20 101	0.18 96	0.20 98	0.20 87	0.18 100	0.20 86	0.19 103	0.19 83	0.17 93	0.18 96	0.17 90	0.20 86	0.20 102	0.21 88	0.19 101

NCCL2	2.27 266	2.27 236	2.28 269	2.27 253	2.28 273	2.28 253	2.28 274	2.27 247	2.28 274	2.28 240	2.28 272	2.29 253	2.28 273	2.28 268	2.29 274	2.28 274	2.28 253	2.28 275	2.27 252	2.28 276	2.28 256	2.28 274	2.28 273	2.28 272	2.28 257	2.28 275	2.11 249	2.28 276

HUF	2.22 262	2.33 237	2.24 266	2.35 257	2.07 267	2.45 260	2.11 271	2.42 255	2.13 271	2.19 236	2.15 270	2.10 250	2.09 269	2.27 267	2.04 270	2.08 267	2.44 259	2.12 271	2.38 258	2.18 272	2.29 257	2.22 270	2.12 270	2.12 269	2.52 261	2.10 271	2.22 251	2.15 272

STTStereo	2.30 267	2.34 238	2.26 268	2.37 258	2.23 270	2.40 257	2.35 275	2.20 245	2.33 275	2.28 240	2.31 274	2.19 251	2.37 274	2.20 262	2.31 275	2.23 273	2.38 257	2.25 274	2.33 257	2.27 275	2.39 259	2.27 273	2.31 274	2.29 273	2.37 258	2.32 276	2.34 256	2.26 275

AIO_rvc	2.25 265	2.35 239	2.10 262	2.47 261	2.17 269	2.54 261	2.15 272	2.32 252	2.21 272	2.29 243	2.28 272	2.33 259	2.09 269	2.26 266	2.14 271	2.08 267	2.49 261	2.09 270	2.53 261	2.14 271	2.34 258	2.23 271	2.14 271	2.18 270	2.19 256	2.15 272	2.35 257	2.22 273

AIO_test	2.22 262	2.36 240	2.10 262	2.47 261	2.15 268	2.54 261	2.06 270	2.27 247	2.09 270	2.29 243	2.13 269	2.30 254	2.09 269	2.25 265	2.15 272	1.95 265	2.52 262	2.08 269	2.32 256	2.21 274	2.20 254	2.26 272	2.05 269	2.06 267	2.40 259	2.16 273	2.52 260	2.05 271

UDGNet	1.97 252	2.43 241	1.67 247	2.46 260	1.70 258	2.44 259	1.69 259	2.34 254	1.63 257	2.35 249	1.67 259	2.37 260	1.67 258	1.68 254	1.64 258	1.67 257	2.44 259	1.64 259	2.43 259	1.67 259	2.43 261	1.66 257	1.67 256	1.63 260	2.43 260	1.66 261	2.42 259	1.66 259

FBW_ROB	2.04 256	2.50 242	1.75 251	2.45 259	1.78 259	2.40 257	1.74 260	2.47 256	1.77 261	2.37 250	1.81 261	2.30 254	1.80 260	1.78 255	1.88 268	1.80 260	2.41 258	1.77 261	2.43 259	1.83 263	2.39 259	1.81 264	1.76 259	1.75 262	2.56 265	1.75 264	2.30 255	1.74 261

CroCo-Stereo	0.80 198	2.51 243	0.41 146	1.27 238	0.41 163	1.27 237	0.41 165	1.27 224	0.41 162	1.27 199	0.41 166	1.27 235	0.41 164	0.41 155	0.41 165	0.41 158	1.28 236	0.41 163	1.27 235	0.41 164	1.27 236	0.41 163	0.42 165	0.41 164	1.27 238	0.41 163	1.27 235	0.41 163
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
LGtest1	1.99 253	2.55 244	1.62 244	2.54 263	1.61 253	2.54 261	1.61 254	2.51 257	1.61 254	2.49 252	1.61 256	2.49 261	1.61 255	1.61 250	1.61 255	1.61 253	2.55 263	1.62 257	2.54 262	1.61 256	2.54 262	1.61 254	1.61 251	1.61 257	2.54 262	1.61 256	2.54 261	1.61 256

LG-G_1	1.99 253	2.56 245	1.63 245	2.54 263	1.62 254	2.55 264	1.61 254	2.51 257	1.61 254	2.50 253	1.62 257	2.50 262	1.61 255	1.61 250	1.61 255	1.61 253	2.55 263	1.61 255	2.55 263	1.61 256	2.55 263	1.61 254	1.61 251	1.61 257	2.55 263	1.61 256	2.54 261	1.61 256

LG-G	1.99 253	2.56 245	1.63 245	2.54 263	1.62 254	2.55 264	1.61 254	2.51 257	1.61 254	2.50 253	1.62 257	2.50 262	1.61 255	1.61 250	1.61 255	1.61 253	2.55 263	1.61 255	2.55 263	1.61 256	2.55 263	1.61 254	1.61 251	1.61 257	2.55 263	1.61 256	2.54 261	1.61 256

LL-Strereo2	0.47 148	2.60 247	0.51 172	0.38 137	0.28 124	0.37 135	0.28 126	0.55 172	0.35 147	0.44 128	0.34 148	0.44 156	0.34 145	0.34 137	0.36 148	0.36 147	0.47 162	0.36 149	0.47 164	0.35 150	0.47 156	0.35 146	0.35 146	0.35 151	0.46 157	0.35 148	0.47 159	0.35 149

IER	0.56 170	2.72 248	2.20 264	0.38 137	0.29 134	0.38 139	0.27 119	2.77 262	0.27 121	0.38 109	0.28 127	0.37 134	0.25 114	0.26 116	0.25 116	0.26 112	0.38 136	0.29 132	0.38 135	0.25 116	0.39 138	0.25 112	0.29 128	0.29 135	0.40 144	0.25 114	0.38 132	0.25 114

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 268	2.85 249	1.90 259	2.90 266	2.77 275	2.88 266	2.85 277	2.51 257	2.85 277	2.88 260	1.99 268	2.50 262	2.76 276	2.20 262	1.57 252	2.64 275	2.89 266	2.63 276	5.69 294	1.03 230	2.01 249	2.71 275	2.74 277	2.73 277	2.87 266	1.64 259	1.00 212	1.49 253
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.85 205	2.86 250	0.43 152	1.33 240	0.43 169	1.31 238	0.42 170	1.32 225	0.42 167	1.31 201	0.44 171	1.32 237	0.44 170	0.43 161	0.44 171	0.43 163	1.35 237	0.43 169	1.32 238	0.43 170	1.31 237	0.43 168	0.43 166	0.42 170	1.31 239	0.42 168	1.31 236	0.43 168

FC-DCNN v2	4.74 293	3.16 251	3.16 277	3.16 267	3.16 277	3.16 268	3.16 282	3.16 265	3.16 279	3.16 263	3.16 278	3.16 267	3.16 281	3.16 274	3.16 280	3.16 281	6.72 298	6.72 300	6.72 297	6.72 302	6.72 297	6.72 302	6.72 300	6.72 300	6.72 296	6.72 299	6.72 297	6.72 300

plain	1.96 251	3.33 252	1.04 215	3.24 268	1.04 229	3.24 269	1.04 230	3.26 266	1.05 229	3.26 264	1.13 234	3.27 268	1.06 232	1.05 229	1.05 230	1.05 230	3.28 267	1.05 231	3.29 265	1.06 232	3.30 266	1.05 229	1.05 228	1.06 233	3.30 267	1.06 230	3.30 267	1.06 228

4D-IteraStereo	0.67 182	3.40 253	1.05 216	0.71 202	0.83 214	0.47 168	0.27 119	0.47 155	0.27 121	0.35 100	0.26 120	0.68 192	0.84 214	0.41 155	0.54 191	0.89 213	0.74 197	0.88 218	0.73 198	0.87 218	0.42 148	0.27 119	0.28 122	0.28 127	0.36 127	0.28 123	0.68 189	0.90 216

MIF-Stereo (partial)	2.52 269	3.41 254	1.05 216	3.29 269	1.05 230	3.29 271	1.06 231	3.30 267	1.06 231	3.31 265	1.06 230	4.97 290	2.72 275	2.72 272	2.71 276	2.70 276	6.57 297	2.19 272	5.08 291	1.08 234	3.36 267	1.07 231	1.07 230	1.07 235	3.35 269	1.07 231	3.36 268	1.07 230

MM-Stereo_test1	1.85 250	3.50 255	1.61 243	2.12 252	1.47 252	2.14 252	1.47 253	2.33 253	1.53 253	2.12 233	1.54 253	2.19 251	1.53 252	1.54 248	1.53 251	1.53 252	2.20 252	1.54 254	2.24 251	1.57 255	2.21 255	1.49 252	1.59 250	1.49 255	2.15 255	1.52 254	2.15 250	1.54 254

DPSNet	3.67 275	3.61 256	3.62 282	3.64 272	3.61 286	3.64 273	3.65 286	3.64 270	3.67 285	3.67 268	3.65 284	3.68 271	3.69 290	3.69 284	3.69 291	3.68 287	3.70 270	3.70 287	3.69 271	3.69 288	3.71 272	3.69 284	3.67 284	3.69 288	3.68 273	3.67 284	3.68 271	3.67 281

UniTT-Stereo	2.12 261	3.66 257	1.10 220	3.48 271	1.15 236	3.57 272	1.11 235	3.44 268	1.16 238	3.52 266	1.16 236	3.50 269	1.16 238	1.10 231	1.13 236	1.15 235	3.61 268	1.17 239	3.64 266	1.12 236	3.58 269	1.12 234	1.12 233	1.17 241	3.53 270	1.18 240	3.52 269	1.18 238

RAStereo	2.24 264	3.70 258	1.18 228	3.73 275	1.18 241	3.69 274	1.19 241	3.73 271	1.24 245	3.72 269	1.21 245	3.76 273	1.20 243	1.20 240	1.20 242	1.20 242	3.74 273	1.20 243	3.75 272	1.21 245	3.77 273	1.21 242	1.21 241	1.21 245	3.82 274	1.21 244	3.82 273	1.21 241

sCroCo_RVC	2.76 270	4.00 259	1.82 253	4.00 279	1.83 260	3.98 279	1.82 262	3.99 272	1.81 262	4.14 276	2.76 275	4.13 281	1.82 262	1.83 256	1.83 261	1.82 261	4.01 278	1.82 263	3.98 275	1.86 264	4.00 278	1.82 265	1.83 261	1.84 263	4.02 280	1.81 265	4.00 277	1.83 264

sAnonymous2	2.87 271	4.16 260	1.89 257	4.26 283	1.87 264	4.23 282	1.92 267	4.17 273	1.94 268	4.16 277	1.92 266	4.20 282	1.92 267	1.96 258	1.86 263	1.87 263	4.25 281	1.90 267	4.23 280	1.91 268	4.26 281	1.93 267	1.89 266	1.90 264	4.07 281	1.91 269	5.09 292	1.93 269

CroCo_RVC	2.87 271	4.16 260	1.89 257	4.26 283	1.87 264	4.23 282	1.92 267	4.17 273	1.94 268	4.16 277	1.92 266	4.20 282	1.92 267	1.96 258	1.86 263	1.87 263	4.25 281	1.90 267	4.23 280	1.91 268	4.26 281	1.93 267	1.89 266	1.90 264	4.07 281	1.91 269	5.09 292	1.93 269

test_1	0.65 178	4.37 262	2.38 270	0.40 149	0.34 148	0.42 156	0.36 151	1.96 241	0.34 143	0.41 118	0.36 151	0.42 150	0.35 147	0.34 137	0.38 153	0.31 137	0.39 146	0.34 144	0.40 147	0.33 147	0.39 138	0.33 143	0.33 141	0.34 147	0.40 144	0.36 150	0.40 143	0.32 145

test-3	0.78 197	4.38 263	1.80 252	0.62 193	0.49 184	0.62 191	0.50 188	1.86 237	0.64 199	0.69 151	0.52 189	0.66 188	0.38 155	0.58 185	0.57 195	0.46 166	0.66 189	0.46 171	0.50 176	0.44 172	0.48 162	0.58 193	0.54 186	0.60 199	0.70 193	0.46 171	0.48 164	0.50 183

CC-Net-ROB	1.51 243	4.40 264	1.69 249	1.39 244	1.40 248	1.37 241	1.40 252	1.36 226	1.39 250	1.41 208	1.36 248	1.35 239	1.38 249	1.39 245	1.39 247	1.36 248	1.36 239	1.35 249	1.39 241	1.39 251	1.37 240	1.36 249	1.41 248	1.48 254	1.39 243	1.42 253	1.35 238	1.35 246

PS-NSSS	1.48 242	4.46 265	1.35 235	1.35 241	1.35 247	1.41 243	1.34 249	1.36 226	1.35 249	1.40 207	1.35 247	1.33 238	1.35 247	1.37 244	1.40 248	1.35 247	1.35 237	1.35 249	1.39 241	1.44 254	1.35 238	1.34 247	1.35 244	1.38 253	1.35 240	1.33 248	1.34 237	1.38 250

MLG-Stereo_test3	3.87 279	4.64 266	3.29 279	5.17 293	3.23 280	4.83 289	3.02 278	4.95 280	3.22 280	4.31 280	3.33 282	5.08 292	3.20 282	3.23 276	2.77 277	3.20 282	4.99 291	3.24 281	4.93 288	2.94 278	4.82 289	3.33 281	3.33 280	3.29 281	5.19 291	3.02 278	5.08 290	2.93 279

MLG-Stereo_test1	3.87 279	4.67 267	3.29 279	5.26 294	3.25 281	5.04 292	3.11 280	4.43 275	3.27 281	5.02 291	3.21 279	4.71 288	3.10 280	3.22 275	3.06 279	2.98 280	5.03 292	3.18 279	4.95 289	2.94 278	4.70 288	3.32 279	3.30 279	3.27 280	5.17 290	3.08 280	5.02 288	2.85 278

MyStereo04	0.76 195	4.78 268	0.62 188	0.63 195	0.54 191	0.65 193	0.56 195	0.61 177	0.58 195	0.61 147	0.56 193	0.63 186	0.57 196	0.63 193	0.60 197	0.60 192	0.64 187	0.56 196	0.63 193	0.58 194	0.63 187	0.62 199	0.55 187	0.60 199	0.63 191	0.57 194	0.64 187	0.58 191

TestStereo	4.92 294	4.80 269	4.98 286	4.82 289	4.97 297	4.91 291	4.78 298	4.80 278	4.88 298	4.78 286	4.80 297	4.99 291	4.81 298	4.83 294	4.87 298	4.97 298	4.93 289	5.01 298	5.03 290	4.90 297	5.02 291	5.02 296	5.06 295	5.04 297	4.93 288	4.89 296	5.01 287	5.09 296

Anonymous3	3.36 273	4.93 270	2.20 264	4.92 290	2.23 270	4.90 290	2.23 273	4.89 279	2.24 273	4.95 289	2.21 271	4.91 289	2.21 272	2.18 261	2.22 273	2.22 272	4.86 288	2.20 273	4.90 287	2.20 273	4.96 290	2.21 269	2.21 272	2.21 271	6.30 295	2.21 274	4.90 285	2.23 274

MLG-Stereo_test2	3.86 278	4.96 271	3.13 275	4.65 288	3.27 282	5.17 294	3.07 279	5.01 281	3.01 278	4.93 288	3.03 277	4.56 287	3.32 283	3.26 277	3.33 282	3.30 283	5.17 293	3.19 280	4.86 286	2.96 281	5.04 292	3.25 278	2.67 275	3.15 279	4.98 289	3.05 279	4.59 283	3.30 280

DispFullNet	4.96 295	5.67 272	3.30 281	5.01 291	3.21 279	4.50 286	3.11 280	4.43 275	3.44 284	4.60 284	3.46 283	5.13 293	3.44 284	3.53 280	3.20 281	2.87 279	4.80 287	3.15 278	4.70 284	4.83 296	9.02 302	5.98 299	5.95 299	6.21 299	8.84 301	5.85 298	9.76 302	5.91 298

HCRNet	0.71 189	6.06 273	3.15 276	0.50 176	0.22 106	0.21 91	0.15 86	3.04 264	0.34 143	0.43 126	0.33 147	0.43 154	0.33 144	0.15 86	0.14 85	0.14 84	0.21 90	0.17 91	0.47 164	0.20 105	0.21 88	0.16 89	0.32 139	0.33 145	0.50 170	0.33 146	0.49 168	0.28 125

SGM-Forest	5.07 296	6.74 274	4.17 283	6.46 297	4.68 296	6.21 298	4.38 296	6.00 285	4.14 294	5.84 294	4.44 296	6.28 297	4.16 296	3.92 289	4.56 297	4.60 297	6.15 295	4.27 295	6.12 296	4.31 295	5.99 296	4.27 292	3.92 290	4.27 294	6.13 294	4.10 295	6.18 294	4.49 295
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaskLacGwcNet_RVC	0.70 187	6.91 275	0.46 156	0.46 163	0.46 171	0.46 162	0.46 173	0.46 149	0.46 171	0.46 131	0.46 173	0.46 157	0.46 173	0.46 165	0.46 173	0.46 166	0.46 158	0.46 171	0.46 160	0.46 173	0.47 156	0.46 169	0.46 168	0.46 172	0.46 157	0.46 171	0.46 155	0.46 170

SA	3.93 281	7.22 276	4.74 284	4.15 281	3.88 292	3.70 275	4.02 295	6.67 292	3.95 290	3.64 267	3.74 286	3.63 270	3.00 278	3.51 279	3.68 290	3.68 287	3.73 272	3.71 288	3.64 266	3.48 283	3.58 269	2.97 277	3.69 285	3.61 283	3.55 272	3.42 281	3.64 270	3.79 289

cross-raft	4.43 288	7.31 277	6.46 292	4.47 285	3.95 293	4.46 285	3.95 293	6.70 293	3.97 291	4.41 281	3.82 289	4.38 285	3.94 294	3.95 290	3.95 295	3.95 291	4.45 285	3.95 292	4.46 283	3.95 292	4.46 285	3.95 289	3.95 291	3.94 292	4.40 283	3.95 293	4.45 282	3.95 291

RAFT+CT+SA	4.43 288	7.34 278	6.71 294	5.01 291	4.38 295	4.40 284	3.85 291	6.15 289	4.30 295	4.89 287	3.26 280	4.49 286	3.01 279	4.53 293	3.36 283	3.65 286	3.64 269	4.39 296	3.94 274	4.28 294	4.44 284	4.30 293	4.24 294	4.52 295	3.90 277	3.85 291	4.89 284	4.00 292

test-1	4.11 282	7.65 279	4.93 285	3.65 273	3.58 284	4.70 288	3.74 290	4.73 277	4.06 292	3.72 269	4.11 294	3.70 272	3.49 285	3.36 278	3.65 286	4.17 295	3.92 276	4.04 294	4.19 279	3.75 289	4.69 287	4.18 291	3.88 288	3.90 290	4.73 285	3.77 289	3.12 266	3.68 284

Sa-1000	3.84 277	7.71 280	6.81 297	4.15 281	2.86 276	3.27 270	3.87 292	5.99 284	4.35 296	2.78 258	3.71 285	3.88 274	3.56 286	3.88 287	3.64 284	2.71 277	3.72 271	3.27 282	3.67 270	3.15 282	3.51 268	3.36 282	2.70 276	3.49 282	3.32 268	3.76 288	2.87 265	3.76 288

raft_robust	4.19 287	7.78 281	6.08 290	3.30 270	3.85 291	4.03 280	3.73 289	6.25 291	3.30 283	4.44 282	3.28 281	4.01 278	3.82 293	4.29 292	3.70 292	4.01 292	4.48 286	3.42 283	4.11 277	3.76 290	4.05 279	3.32 279	3.85 287	3.82 289	4.71 284	3.83 290	4.09 278	3.80 290

TestStereo1	4.11 282	7.79 282	6.72 295	3.93 276	3.81 289	3.96 277	3.58 284	6.96 295	3.74 287	3.90 271	3.76 287	3.89 275	3.57 287	3.70 285	3.66 287	3.34 284	3.80 274	3.62 284	3.66 268	3.68 286	3.91 275	3.70 285	3.65 282	3.67 285	3.88 275	3.53 282	3.89 274	3.68 284

SA-5K	4.11 282	7.79 282	6.72 295	3.93 276	3.81 289	3.96 277	3.58 284	6.96 295	3.74 287	3.90 271	3.76 287	3.89 275	3.57 287	3.70 285	3.66 287	3.34 284	3.80 274	3.62 284	3.66 268	3.68 286	3.91 275	3.70 285	3.65 282	3.67 285	3.88 275	3.53 282	3.89 274	3.68 284

TESTraft	4.16 286	8.03 284	6.81 297	3.99 278	3.68 287	3.93 276	3.70 288	6.86 294	3.69 286	3.93 273	3.88 292	3.93 277	3.59 289	3.65 283	3.64 284	3.68 287	3.92 276	3.72 289	3.92 273	3.57 285	3.84 274	3.70 285	3.71 286	3.67 285	3.91 278	3.74 286	3.92 276	3.67 281

test_4	4.11 282	8.05 285	6.64 293	4.52 286	3.68 287	3.00 267	3.40 283	6.21 290	3.29 282	4.07 275	3.84 290	4.04 279	3.76 292	3.56 282	3.67 289	3.76 290	4.04 279	3.79 290	4.10 276	3.53 284	3.98 277	3.74 288	3.55 281	3.61 283	3.94 279	3.75 287	3.73 272	3.73 287

SGM+DAISY	6.35 298	8.16 286	5.14 288	8.12 301	5.08 299	8.12 301	5.16 299	8.01 298	5.18 300	7.92 299	5.14 298	7.89 301	5.14 299	4.95 295	5.33 299	5.32 299	8.14 301	5.16 299	8.16 300	5.16 298	8.21 300	5.19 297	5.12 296	5.12 298	8.18 300	5.24 297	8.12 300	5.11 297

RAFT_CTSACE	4.43 288	8.26 287	6.10 291	4.62 287	4.01 294	4.54 287	3.65 286	6.09 286	3.93 289	4.64 285	4.14 295	4.26 284	4.13 295	3.91 288	3.88 293	4.06 294	4.30 283	4.03 293	4.27 282	3.92 291	4.26 281	3.67 283	3.91 289	4.16 293	4.82 286	4.08 294	4.20 280	3.67 281

CFNet_RVC	0.93 210	8.54 288	0.41 146	0.56 183	0.37 153	0.56 184	0.37 155	0.50 166	0.40 159	0.56 144	5.24 299	0.56 180	0.34 145	0.40 154	0.41 165	0.34 143	0.53 176	0.40 161	0.56 187	0.38 158	0.52 171	0.40 161	0.40 160	0.41 164	0.56 182	0.40 162	0.56 179	0.40 161

U	5.23 297	8.71 289	2.75 273	8.64 302	2.76 274	8.65 302	2.79 276	8.67 301	2.79 276	8.70 301	2.79 276	8.70 302	2.79 277	2.79 273	2.80 278	2.80 278	8.84 302	2.82 277	8.82 301	2.89 277	8.84 301	2.83 276	2.83 278	2.82 278	8.87 302	2.83 277	8.84 301	2.83 277

test_5	4.51 291	8.85 290	5.35 289	3.66 274	3.56 283	5.10 293	4.47 297	6.14 287	4.07 293	4.96 290	3.87 291	5.14 294	4.17 297	3.53 280	4.39 296	4.53 296	4.15 280	3.62 284	4.74 285	2.94 278	3.63 271	4.53 295	4.20 293	4.54 296	4.86 287	3.68 285	4.95 286	4.06 293

pcwnet_v2	1.01 220	9.73 291	0.28 117	0.38 137	0.28 124	0.38 139	0.28 126	0.38 131	0.28 126	0.38 109	0.28 127	0.39 141	0.28 124	9.61 301	0.28 128	0.28 122	0.38 136	0.28 123	0.38 135	0.28 125	0.38 129	0.28 125	0.29 128	0.28 127	0.38 134	0.28 123	0.38 132	0.28 125

CFNet_pseudo	1.01 220	9.78 292	0.29 122	0.38 137	0.28 124	0.38 139	0.28 126	0.38 131	0.28 126	0.39 112	0.28 127	0.39 141	0.28 124	9.50 300	0.29 136	0.28 122	0.38 136	0.28 123	0.38 135	0.28 125	0.38 129	0.28 125	0.28 122	0.28 127	0.38 134	0.28 123	0.38 132	0.28 125

RAFT	6.60 299	9.99 293	8.33 302	7.21 300	6.55 300	5.95 297	5.87 300	8.70 302	5.02 299	5.10 292	6.69 300	7.06 300	6.94 302	6.17 298	7.09 302	6.84 300	6.47 296	4.72 297	5.60 292	5.60 299	5.11 293	5.97 298	6.93 301	6.89 301	7.16 297	7.08 302	6.58 296	6.66 299

ccs_rob	1.00 216	10.06 294	0.31 129	0.44 161	0.31 142	0.43 159	0.31 145	0.43 146	0.32 139	0.45 129	0.32 144	1.20 232	0.31 138	7.02 299	0.31 141	0.31 137	0.44 157	0.31 139	0.44 158	0.32 144	0.44 151	0.31 140	0.32 139	0.32 143	0.44 156	0.32 144	0.43 152	0.31 143

UCFNet_RVC	1.03 224	10.10 295	0.28 117	0.38 137	0.28 124	0.39 146	0.28 126	0.38 131	0.28 126	0.39 112	0.28 127	0.39 141	0.29 133	9.62 302	0.28 128	0.28 122	0.38 136	0.28 123	0.38 135	0.28 125	0.39 138	0.28 125	0.29 128	0.28 127	0.39 143	0.28 123	0.38 132	0.29 134

StereoVision	3.44 274	10.12 296	1.68 248	5.44 295	2.26 272	5.87 295	1.97 269	5.17 282	1.31 248	5.80 293	1.56 254	5.62 295	1.84 263	1.97 260	1.91 269	1.84 262	4.98 290	1.32 247	5.60 292	1.71 262	5.35 295	1.73 263	1.97 268	1.96 266	5.40 292	1.65 260	5.08 290	1.76 263

MaDis-Stereo	3.69 276	10.19 297	2.01 261	6.09 296	2.01 266	5.94 296	1.82 262	6.14 287	1.85 263	6.59 296	1.82 262	6.01 296	1.81 261	1.83 256	1.83 261	2.02 266	5.87 294	1.79 262	5.93 295	2.06 270	4.63 286	1.67 258	1.84 262	2.08 268	5.90 293	1.66 261	6.34 295	1.87 265

test_3	4.55 292	10.96 298	7.69 301	4.04 280	3.60 285	4.10 281	3.98 294	7.94 297	4.56 297	3.99 274	4.03 293	4.08 280	3.74 291	3.99 291	3.91 294	4.05 293	4.33 284	3.89 291	4.14 278	4.00 293	4.11 280	4.02 290	4.01 292	3.91 291	3.53 270	3.94 292	4.19 279	4.20 294

test-v	7.17 300	11.53 299	7.63 299	7.17 298	6.87 301	7.48 299	6.90 301	8.14 299	6.88 301	6.93 297	7.42 301	7.05 298	6.14 300	6.05 296	6.86 300	6.99 301	7.60 299	6.75 301	6.90 298	6.66 300	7.83 298	6.36 300	5.89 297	7.34 302	7.19 298	6.75 300	7.52 298	6.77 301

test-2	7.17 300	11.53 299	7.63 299	7.17 298	6.87 301	7.48 299	6.90 301	8.14 299	6.88 301	6.93 297	7.42 301	7.05 298	6.14 300	6.05 296	6.86 300	6.99 301	7.60 299	6.75 301	6.90 298	6.66 300	7.83 298	6.36 300	5.89 297	7.34 302	7.19 298	6.75 300	7.52 298	6.77 301

rafts_anoy	20.00 303	20.00 301	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 302	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 305	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304

raft+_RVC	20.00 303	20.00 301	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 302	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 305	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304

raftrobust	20.00 303	20.00 301	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 302	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 305	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304

CasAABBNet	20.00 303	20.00 301	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 302	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 305	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304

RALCasStereoNet	20.00 303	20.00 301	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 302	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 305	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304

RALAANet	20.00 303	20.00 301	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 302	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 305	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304

MSMDNet	20.00 303	20.00 301	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 302	20.00 304	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 305	20.00 303	20.00 304	20.00 303	20.00 304

MANE	18.41 302	23.00 308	16.00 303	22.00 310	15.00 303	22.00 310	15.00 303	22.00 310	15.00 303	21.00 310	15.00 303	22.00 310	15.00 303	15.00 303	17.00 303	15.00 303	23.00 310	15.00 303	22.00 309	15.00 303	23.00 310	15.00 303	18.00 302	15.00 304	24.00 310	17.00 303	24.00 310	16.00 303

AF-Net	2.06 260	25.73 309	1.18 228	1.12 229	1.16 239	1.16 228	1.19 241	1.10 211	1.17 241	1.15 186	1.14 235	1.11 223	1.16 238	1.16 238	1.14 237	1.11 232	1.15 224	1.13 238	1.21 233	1.17 241	1.11 218	1.21 242	1.17 236	1.17 241	1.17 231	1.11 236	1.20 233	1.13 234

MoCha-V2	1.75 248	27.02 310	0.72 191	0.92 212	0.69 203	0.89 209	0.69 207	0.92 198	0.71 203	0.87 167	0.69 204	0.88 209	0.68 203	0.70 202	0.68 206	0.69 200	0.90 208	0.69 206	0.92 212	0.69 204	0.92 205	0.71 207	0.70 204	0.67 206	0.88 207	0.71 206	0.92 206	0.68 202

Reg-Stereo(zero)	37.00 310	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 310	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 310	37.00 312	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311

HI	37.00 310	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 310	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 310	37.00 312	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311

CoSv	37.00 310	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 310	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 310	37.00 312	37.00 311	37.00 311	37.00 311	37.00 311

CBMV	101.59 314	71.60 314	48.40 315	72.70 315	49.00 315	79.60 315	48.40 315	80.90 315	46.90 314	68.90 314	49.00 315	78.00 315	572.10 323	49.50 314	51.30 314	48.40 314	72.20 314	639.60 323	79.40 313	48.90 315	79.50 314	51.40 314	52.30 314	48.30 316	80.20 314	49.10 314	79.60 315	47.60 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 313	72.66 315	46.52 314	70.00 314	44.89 314	64.24 314	43.75 314	73.65 314	48.92 315	72.70 315	42.40 314	60.70 314	50.23 314	50.07 315	67.69 315	68.60 315	83.13 315	47.77 314	82.48 314	46.00 314	95.93 315	53.44 315	50.66 313	45.00 315	84.99 315	53.64 315	79.01 314	52.07 315

MeshStereo	151.99 315	131.36 316	140.69 316	151.38 316	151.40 316	150.79 316	151.72 316	149.36 316	159.46 316	146.42 316	150.73 316	149.06 319	176.22 315	143.94 316	133.10 318	133.45 318	153.30 317	154.22 316	154.67 316	153.95 317	156.90 318	156.53 318	160.21 315	162.72 317	154.57 316	160.59 316	153.47 316	163.50 316
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
AE-Stereo	252.48 317	202.00 317	361.00 320	502.00 320	324.00 320	321.00 317	482.00 323	423.00 320	227.00 320	201.00 317	273.00 320	101.00 316	207.00 316	198.00 317	183.00 319	181.00 319	221.00 318	232.00 320	477.00 318	220.00 319	111.00 316	100.00 316	219.00 317	214.00 318	204.00 317	211.00 318	200.00 317	222.00 319

MGS-Stereo	264.93 318	208.00 318	362.00 321	512.00 321	350.00 321	326.00 318	443.00 322	410.00 319	210.00 317	232.00 319	215.00 317	125.00 317	217.00 317	216.00 319	127.00 317	122.00 317	223.00 319	230.00 318	487.00 320	255.00 320	250.00 319	223.00 320	272.00 319	228.00 321	241.00 318	220.00 320	214.00 318	235.00 320

EGLCR-Stereo	276.81 319	209.00 319	366.00 322	514.00 322	354.00 322	336.00 319	422.00 320	440.00 321	220.00 319	231.00 318	245.00 319	135.00 318	237.00 319	218.00 320	197.00 320	222.00 321	223.00 319	230.00 318	487.00 320	255.00 320	250.00 319	273.00 321	272.00 319	228.00 321	241.00 318	220.00 320	214.00 318	235.00 320

DLCB_ROB	280.78 320	376.74 320	215.59 317	376.74 317	215.59 317	376.74 320	215.59 317	366.42 318	218.39 318	366.42 320	218.39 318	366.42 320	218.39 318	209.96 318	219.76 321	219.38 320	376.72 321	216.43 317	376.72 317	216.43 318	376.72 321	216.43 319	216.14 316	216.14 320	376.69 321	217.67 319	376.69 321	217.67 318

NOSS_ROB	248.11 316	409.00 321	288.00 318	412.00 318	280.00 318	411.00 321	288.00 318	356.00 317	275.00 321	379.00 321	303.00 321	415.00 321	278.00 320	260.00 321	104.00 316	103.00 316	126.00 316	108.00 315	118.00 315	98.00 316	126.00 317	104.00 317	268.00 318	216.00 319	279.00 320	201.00 317	288.00 320	206.00 317

LE_ROB	387.11 321	453.07 322	321.39 319	500.23 319	323.05 319	493.99 322	324.56 319	477.63 322	322.28 322	465.51 322	322.97 322	486.37 322	334.17 321	305.26 322	320.63 322	327.66 322	476.08 322	315.70 321	483.76 319	335.15 322	469.64 322	309.74 322	315.90 321	318.85 323	498.41 322	328.85 322	491.00 322	330.08 322

SGM-ForestM	522.49 322	676.08 323	448.56 323	638.17 323	433.15 323	639.59 323	427.03 321	617.52 323	439.90 323	604.63 323	429.02 323	611.68 323	432.74 322	420.18 323	451.96 323	465.85 323	601.06 323	403.73 322	659.15 322	405.50 323	669.64 323	437.21 323	455.85 322	425.66 324	689.82 323	481.65 323	662.43 323	479.61 323

CBMV_ROB	1133.35 323	1280.38 324	976.92 324	1317.57 324	1021.62 324	1282.66 324	1022.22 324	1213.88 324	982.57 324	1194.12 324	975.90 324	1357.87 324	1090.02 324	943.32 324	1021.85 324	1006.47 324	1309.01 324	986.29 324	1499.40 323	986.35 324	1359.35 324	975.96 324	975.21 323	969.30 325	1337.82 324	1042.34 324	1398.25 324	1073.86 324

111111	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 326	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325

SGD-Stereo	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 326	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325

IGEV-Stereo++	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 326	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 326	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325

IGEV-Stereo+	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 326	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325

anonymousdsp2	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 326	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325

anonymousdsp	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 326	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325

AMNet	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 324	10000000.00 326	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325	10000000.00 325

ASD4																								0.20 103

Low-res two-view benchmark