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	0.11 3	0.06 6	0.32 34	0.01 1	0.01 4	0.08 84	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.17 10	0.06 24	0.00 1	0.86 6	0.40 5	0.08 8	0.04 10	0.04 2	0.07 15	0.34 15	0.40 16	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.03 1	0.00 1

anonymousdsp	0.27 14	0.09 11	0.36 51	0.24 56	0.05 16	0.09 88	0.00 1	0.03 9	0.05 15	0.00 1	0.28 84	0.19 15	0.15 53	0.00 1	1.24 11	0.84 18	0.12 16	0.10 21	0.29 12	0.18 41	0.42 18	1.05 41	0.02 47	0.05 18	0.01 6	0.01 9	1.54 37	0.00 1

test_5	0.54 29	0.60 99	0.22 20	0.02 3	0.02 5	0.11 93	0.01 27	2.77 151	0.04 9	0.00 1	1.10 131	0.44 58	0.45 101	0.00 1	1.47 17	1.13 41	0.08 8	0.10 21	1.01 33	0.04 9	0.43 19	1.34 47	0.00 1	0.05 18	0.07 25	0.00 1	2.98 67	0.01 9

CroCo-Stereo	0.18 6	0.07 8	0.02 3	0.05 9	0.06 19	0.00 1	0.00 1	0.04 14	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.02 6	0.00 1	1.54 21	1.07 34	0.04 4	0.03 8	0.65 22	0.04 9	0.32 14	0.73 28	0.00 1	0.02 6	0.03 13	0.01 9	0.08 5	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
HCRNet	0.41 21	0.36 62	0.34 44	0.30 78	0.12 33	0.00 1	0.05 80	0.02 6	0.02 4	1.46 135	0.00 1	0.18 13	0.05 22	0.00 1	2.70 59	0.67 13	0.22 33	0.06 13	0.22 9	0.11 27	0.30 11	0.59 22	0.02 47	0.01 3	0.01 6	0.01 9	3.21 81	0.03 14

AFF-stereo	0.55 30	0.29 49	0.41 64	0.33 83	0.09 27	0.03 65	0.00 1	0.38 43	0.10 39	1.17 115	0.01 44	0.32 40	0.06 24	0.00 1	1.52 19	1.24 50	0.15 21	0.59 102	3.40 106	0.07 15	0.54 23	0.60 23	0.00 1	0.07 29	0.13 48	0.06 26	3.05 69	0.10 35

RYNet	0.45 25	0.04 2	0.00 1	0.02 3	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.04 9	0.07 36	0.00 1	0.05 1	0.12 45	0.00 1	4.77 156	0.60 9	0.10 12	1.00 150	0.35 14	0.01 3	0.21 9	0.04 2	0.00 1	0.02 6	0.08 29	3.06 135	1.39 32	0.13 42

MGS-Stereo	0.61 40	0.95 140	0.61 92	0.26 60	0.16 40	0.01 34	0.02 48	0.06 17	0.15 55	0.00 1	0.00 1	0.29 35	0.15 53	0.01 8	5.46 177	0.88 21	0.30 49	0.27 57	0.86 29	0.38 76	1.25 62	1.76 63	0.03 64	0.14 66	0.29 65	0.26 55	1.72 40	0.25 53

CASnet	0.75 53	0.51 83	0.49 78	0.23 52	0.29 88	0.00 1	0.00 1	0.50 53	0.18 68	0.06 35	0.06 58	0.54 74	0.36 91	0.01 8	2.44 49	1.35 60	0.50 74	0.41 80	2.34 72	0.25 61	3.65 138	2.36 80	0.02 47	0.14 66	1.63 130	0.05 25	1.61 38	0.23 49
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CroCo-Stereo Lap2	0.14 5	0.09 11	0.03 5	0.05 9	0.05 16	0.00 1	0.00 1	0.03 9	0.05 15	0.24 55	0.00 1	0.08 5	0.02 6	0.01 8	1.28 12	1.00 30	0.03 2	0.02 6	0.05 3	0.04 9	0.31 13	0.34 13	0.00 1	0.03 10	0.03 13	0.00 1	0.05 2	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.59 36	0.80 120	0.45 71	0.25 58	0.07 21	0.14 106	0.00 1	2.03 109	0.06 19	0.00 1	0.12 66	0.44 58	0.46 106	0.01 8	1.58 22	1.08 36	0.15 21	0.12 25	0.57 19	0.08 19	0.74 33	2.54 92	0.00 1	0.04 15	0.24 64	0.00 1	3.77 110	0.04 18

RAFT+CT+SA	0.64 44	0.82 124	0.25 23	0.15 35	0.03 8	0.00 1	0.00 1	2.49 132	0.08 30	0.08 39	0.00 1	0.74 97	0.39 96	0.01 8	1.39 16	1.38 64	0.11 14	0.15 34	2.23 63	0.18 41	0.84 38	2.50 87	0.01 28	0.06 23	0.11 43	0.01 9	3.34 87	0.04 18

AASNet	0.18 6	0.44 73	0.26 25	0.08 27	0.08 24	0.00 1	0.08 98	0.03 9	0.05 15	0.26 56	0.00 1	0.16 9	0.03 11	0.01 8	1.06 8	0.60 9	0.08 8	0.03 8	0.08 6	0.16 38	0.24 10	0.64 25	0.00 1	0.03 10	0.00 1	0.01 9	0.38 15	0.03 14

RAFT	0.18 6	0.04 2	0.33 40	0.02 3	0.00 1	0.12 99	0.12 112	0.94 68	0.01 1	0.70 88	0.00 1	0.17 10	0.00 1	0.01 8	0.57 4	0.46 6	0.03 2	0.00 1	0.06 5	0.21 54	0.14 5	0.50 17	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.27 12	0.00 1

TestStereo	0.55 30	0.62 102	0.47 73	0.22 46	0.09 27	0.00 1	0.01 27	1.90 105	0.22 76	0.30 60	0.00 1	0.28 32	0.08 30	0.01 8	1.58 22	0.87 19	0.34 54	0.19 38	2.65 87	0.08 19	1.43 70	0.55 21	0.02 47	0.07 29	0.10 39	0.42 68	2.09 46	0.13 42

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 45	0.29 49	0.60 88	0.37 102	0.27 82	0.03 65	0.02 48	0.96 70	0.11 42	1.34 127	0.00 1	0.28 32	0.08 30	0.01 8	1.83 27	1.32 56	0.26 43	0.11 23	3.40 106	0.24 57	0.79 36	0.89 34	0.00 1	0.19 82	0.38 73	0.22 52	3.31 84	0.15 44

RAFT + AFF	0.41 21	0.04 2	0.01 2	0.22 46	0.02 5	0.04 72	0.00 1	0.03 9	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.28 32	0.02 6	0.01 8	4.88 162	0.92 25	0.35 56	0.02 6	2.33 71	0.03 7	0.65 28	0.50 17	0.01 28	0.12 56	0.15 54	0.10 36	0.24 10	0.01 9

GMStereo	0.44 23	0.93 137	0.07 7	0.25 58	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.14 25	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.30 38	0.01 3	0.01 8	1.87 28	0.90 23	0.26 43	0.17 36	2.60 82	0.08 19	1.17 54	0.33 12	0.00 1	0.05 18	0.08 29	0.02 20	2.57 54	0.04 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	0.27 14	0.37 65	0.20 18	0.17 37	0.09 27	0.02 58	0.01 27	0.02 6	0.04 9	0.59 82	0.00 1	0.34 47	0.05 22	0.01 8	1.81 26	0.88 21	0.31 50	0.12 25	0.22 9	0.10 24	0.38 17	0.23 9	0.00 1	0.03 10	0.03 13	0.06 26	1.19 28	0.15 44

TDLM	0.09 2	0.08 10	0.12 13	0.02 3	0.02 5	0.00 1	0.01 27	0.19 29	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.48 63	0.01 3	0.01 8	0.26 1	0.22 1	0.08 8	0.06 13	0.01 1	0.00 1	0.10 2	0.10 6	0.01 28	0.01 3	0.00 1	0.01 9	0.30 14	0.39 66

AANet_RVC	0.25 12	0.05 5	0.29 31	0.06 16	0.19 53	0.00 1	0.23 128	0.03 9	0.17 63	0.35 67	0.01 44	0.07 4	0.04 16	0.01 8	1.37 15	0.48 8	0.10 12	0.06 13	0.43 17	0.17 39	0.10 2	0.25 10	0.03 64	0.05 18	0.02 9	0.06 26	1.15 27	0.89 88

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 45	0.06 6	0.35 47	0.17 37	0.16 40	0.01 34	0.01 27	1.78 95	0.20 73	0.14 46	0.16 74	0.41 57	0.17 65	0.02 22	2.91 71	1.69 96	0.26 43	0.38 73	1.18 40	0.12 30	1.54 79	2.66 96	0.01 28	0.06 23	0.16 55	2.28 127	0.22 9	0.33 61

StereoIM	0.33 18	0.21 29	0.36 51	0.06 16	0.13 34	0.01 34	0.03 66	0.06 17	0.06 19	1.25 122	0.00 1	0.20 18	0.02 6	0.02 22	1.52 19	1.15 44	0.12 16	0.24 46	1.27 42	0.10 24	0.71 30	0.90 35	0.00 1	0.07 29	0.17 57	0.15 43	0.13 7	0.04 18

AEACV	0.25 12	0.71 114	0.36 51	0.04 7	0.03 8	0.10 91	0.00 1	0.02 6	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.18 13	0.13 47	0.02 22	1.22 10	0.79 16	0.05 5	0.26 51	0.73 24	0.29 64	0.63 27	0.50 17	0.12 106	0.04 15	0.01 6	0.21 51	0.29 13	0.00 1

CASS	2.68 151	1.05 147	1.93 174	2.07 175	0.98 146	0.45 133	2.15 176	2.82 155	1.03 145	1.83 146	3.58 171	1.38 122	0.53 116	0.02 22	4.01 122	3.03 156	4.89 205	1.34 167	9.14 165	1.47 153	7.05 204	6.20 200	0.03 64	0.27 105	2.76 161	2.80 134	4.30 138	5.36 152
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GLC_STEREO	0.76 54	0.44 73	0.48 74	0.22 46	0.24 71	0.00 1	0.00 1	2.40 125	0.19 70	0.15 48	0.04 54	0.27 29	0.14 51	0.02 22	2.55 57	1.82 106	0.46 69	0.24 46	2.26 68	0.30 66	2.66 113	1.47 50	0.05 81	0.08 39	0.05 22	0.07 30	3.59 97	0.32 59

GMOStereo	0.91 69	0.15 17	0.61 92	0.34 89	0.25 73	0.12 99	0.05 80	2.40 125	0.15 55	0.00 1	0.18 76	0.51 67	0.45 101	0.02 22	2.30 39	1.97 115	0.53 78	0.70 113	2.24 64	0.41 83	1.67 81	3.92 128	0.01 28	0.15 70	1.33 119	0.13 39	3.95 120	0.09 30

error version	0.91 69	0.15 17	0.61 92	0.34 89	0.25 73	0.12 99	0.05 80	2.40 125	0.15 55	0.00 1	0.18 76	0.51 67	0.45 101	0.02 22	2.30 39	1.97 115	0.53 78	0.70 113	2.24 64	0.41 83	1.67 81	3.92 128	0.01 28	0.15 70	1.33 119	0.13 39	3.95 120	0.09 30

test-v	0.91 69	0.15 17	0.61 92	0.34 89	0.25 73	0.12 99	0.05 80	2.40 125	0.15 55	0.00 1	0.18 76	0.51 67	0.45 101	0.02 22	2.30 39	1.97 115	0.53 78	0.70 113	2.24 64	0.41 83	1.67 81	3.92 128	0.01 28	0.15 70	1.33 119	0.13 39	3.95 120	0.09 30

test-2	0.91 69	0.15 17	0.61 92	0.34 89	0.25 73	0.12 99	0.05 80	2.40 125	0.15 55	0.00 1	0.18 76	0.51 67	0.45 101	0.02 22	2.30 39	1.97 115	0.53 78	0.70 113	2.24 64	0.41 83	1.67 81	3.92 128	0.01 28	0.15 70	1.33 119	0.13 39	3.95 120	0.09 30

rafts_anoy	0.62 42	0.28 46	0.70 107	0.37 102	0.21 60	0.04 72	0.00 1	2.53 136	0.14 53	0.01 24	0.00 1	0.10 6	0.04 16	0.02 22	2.50 54	1.45 69	0.32 52	0.36 70	1.92 55	0.17 39	1.38 68	0.99 40	0.00 1	0.18 79	0.53 85	0.73 86	0.73 21	1.01 97

raft+_RVC	0.49 28	0.38 68	0.37 56	0.34 89	0.21 60	0.03 65	0.04 75	2.29 119	0.09 36	0.00 1	0.00 1	0.25 23	0.08 30	0.02 22	1.79 25	1.24 50	0.29 47	0.09 18	2.37 76	0.24 57	0.77 35	1.09 42	0.00 1	0.06 23	0.07 25	0.12 38	0.57 18	0.36 64

GES	1.43 103	0.28 46	0.41 64	0.57 126	0.37 110	0.27 126	0.07 95	2.06 113	0.93 137	1.20 120	0.58 111	0.39 55	0.23 73	0.02 22	4.91 163	2.49 135	0.91 121	0.66 110	9.59 170	1.37 150	2.97 122	2.53 91	0.16 114	0.41 138	0.20 60	0.17 48	2.57 54	2.20 123

FINET	0.37 20	0.14 16	0.45 71	0.18 39	0.08 24	0.02 58	0.01 27	0.34 40	0.17 63	0.01 24	0.30 88	0.56 79	0.19 66	0.02 22	2.46 52	1.20 49	0.26 43	0.09 18	1.10 35	0.14 31	0.72 31	0.31 11	0.04 72	0.14 66	0.03 13	0.10 36	0.84 23	0.05 23

delet	0.19 9	0.07 8	0.25 23	0.06 16	0.04 13	0.02 58	0.02 48	0.01 3	0.04 9	0.34 63	0.00 1	0.10 6	0.03 11	0.02 22	1.36 14	0.46 6	0.16 25	0.05 11	0.13 8	0.05 12	0.13 4	0.18 8	0.00 1	0.04 15	0.00 1	0.01 9	1.41 33	0.02 12

RASNet	0.63 43	0.18 23	0.57 82	0.41 113	0.28 85	0.10 91	0.05 80	0.94 68	0.14 53	1.07 110	0.09 64	0.48 63	0.34 86	0.02 22	1.28 12	1.47 71	0.35 56	0.21 42	0.99 31	0.02 6	1.15 53	1.53 54	0.10 99	0.34 130	0.22 63	0.30 60	3.55 96	0.73 81

MSKI-zero shot	3.19 165	0.59 97	1.39 153	0.19 41	0.37 110	0.18 114	0.03 66	3.19 169	0.96 138	0.82 95	4.84 186	3.83 150	0.60 125	0.03 37	3.33 102	5.29 207	1.15 142	0.81 131	11.77 186	1.76 166	6.55 194	5.98 196	0.22 133	0.32 124	4.41 183	12.05 214	7.79 192	7.75 171

StereoVision	0.11 3	0.10 13	0.02 3	0.04 7	0.03 8	0.00 1	0.02 48	0.04 14	0.03 5	0.03 32	0.00 1	0.17 10	0.02 6	0.03 37	0.99 7	0.75 15	0.05 5	0.01 3	0.29 12	0.03 7	0.15 6	0.07 4	0.00 1	0.05 18	0.03 13	0.00 1	0.06 4	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.47 27	0.36 62	0.44 69	0.07 24	0.18 50	0.01 34	0.00 1	0.07 20	0.11 42	0.01 24	0.01 44	0.38 52	0.09 38	0.03 37	2.00 30	1.58 80	0.22 33	0.50 91	0.75 27	0.06 14	1.09 49	0.94 37	0.00 1	0.19 82	0.08 29	0.26 55	2.83 61	0.39 66

MIM_Stereo	0.55 30	0.13 15	0.43 66	0.34 89	0.22 65	0.11 93	0.02 48	2.05 110	0.07 24	0.00 1	0.01 44	0.23 21	0.09 38	0.03 37	2.07 32	1.15 44	0.15 21	0.39 75	2.56 80	0.27 63	1.24 61	0.94 37	0.06 88	0.13 63	0.18 58	0.19 49	1.72 40	0.17 47

EGLCR-Stereo	1.26 97	0.21 29	1.76 169	0.07 24	0.25 73	0.08 84	0.02 48	0.49 52	0.55 106	0.11 42	0.45 103	0.58 83	0.67 131	0.03 37	2.32 43	2.67 141	0.93 124	1.20 164	4.21 118	0.19 47	4.10 151	4.78 156	0.05 81	0.13 63	0.64 95	0.67 80	6.56 178	0.32 59

test-3	1.53 109	1.03 145	1.25 144	0.40 108	0.31 94	0.11 93	0.06 90	2.79 154	0.17 63	0.35 67	0.44 101	4.06 152	0.35 87	0.03 37	2.84 65	1.63 85	0.37 63	0.57 99	8.86 160	0.46 95	3.20 129	5.38 171	0.02 47	0.27 105	0.61 94	0.95 95	3.95 120	0.88 85

test_1	1.53 109	1.05 147	1.24 143	0.40 108	0.31 94	0.11 93	0.06 90	2.78 152	0.17 63	0.32 61	0.42 99	4.06 152	0.36 91	0.03 37	2.84 65	1.62 84	0.37 63	0.57 99	8.88 161	0.46 95	3.22 131	5.38 171	0.02 47	0.27 105	0.60 92	0.95 95	3.95 120	0.90 89

test_3	1.56 115	1.14 152	1.14 136	0.44 117	0.32 99	0.11 93	0.07 95	2.84 156	0.16 62	0.39 70	0.43 100	4.16 155	0.36 91	0.03 37	2.91 71	1.52 77	0.41 67	0.59 102	8.96 164	0.46 95	3.12 128	5.36 170	0.02 47	0.25 94	0.85 102	1.20 101	3.83 115	0.95 91

GANet-ADL	2.26 137	0.51 83	1.82 172	0.99 150	0.99 147	1.45 166	0.29 131	2.00 107	1.01 142	3.12 177	3.40 168	1.38 122	0.33 85	0.03 37	5.34 172	3.89 179	2.23 171	0.79 124	7.70 146	1.85 171	3.10 126	4.63 155	0.18 120	0.43 143	1.38 124	3.47 144	4.81 151	3.97 141

iRaftStereo_RVC	0.22 11	0.19 24	0.35 47	0.22 46	0.11 31	0.01 34	0.00 1	0.04 14	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.22 20	0.10 43	0.03 37	1.13 9	0.87 19	0.16 25	0.06 13	0.37 16	0.11 27	0.95 42	0.62 24	0.00 1	0.02 6	0.08 29	0.00 1	0.11 6	0.03 14

RALCasStereoNet	0.70 49	0.30 53	0.84 119	0.37 102	0.28 85	0.05 77	0.12 112	2.12 115	0.13 50	1.03 107	0.04 54	0.50 66	0.15 53	0.03 37	2.37 46	1.67 92	0.23 36	0.24 46	1.26 41	0.14 31	1.21 56	2.03 67	0.01 28	0.11 55	0.34 70	1.39 105	0.78 22	1.25 102

GANet	0.29 16	0.56 93	0.39 60	0.27 64	0.11 31	0.88 152	0.14 117	0.27 37	0.06 19	0.02 29	0.28 84	1.85 129	0.04 16	0.03 37	0.62 5	0.39 4	0.37 63	0.14 33	0.24 11	0.01 3	0.20 8	0.05 3	0.06 88	0.02 6	0.06 23	0.01 9	0.48 16	0.16 46

CVANet_RVC	0.21 10	0.15 17	0.61 92	0.42 114	0.06 19	0.06 81	0.01 27	1.53 88	0.05 15	0.08 39	0.04 54	0.62 84	0.04 16	0.03 37	0.46 3	0.32 3	0.14 19	0.09 18	0.05 3	0.01 3	0.19 7	0.07 4	0.00 1	0.03 10	0.00 1	0.01 9	0.55 17	0.08 29

iResNet	4.14 180	0.84 128	0.71 108	2.34 177	2.59 186	4.58 193	1.07 156	4.67 193	1.21 152	3.72 196	3.61 172	12.28 190	16.06 212	0.03 37	6.64 196	3.14 161	2.35 175	1.89 189	16.43 194	2.53 186	3.76 142	2.90 101	0.17 118	3.88 204	1.66 131	4.23 154	5.19 161	3.23 135

panet	0.99 79	0.29 49	0.72 110	0.22 46	0.13 34	0.01 34	0.02 48	2.55 139	0.37 89	0.62 83	0.48 105	0.70 92	0.59 121	0.04 51	2.80 63	3.02 154	0.66 94	0.57 99	2.14 61	0.60 112	2.82 116	2.17 73	0.03 64	0.09 48	1.26 114	0.51 76	2.42 52	0.91 90

test croco	0.45 25	0.37 65	0.43 66	0.16 36	0.37 110	0.00 1	0.00 1	0.74 64	0.08 30	0.01 24	0.00 1	0.53 73	0.09 38	0.04 51	2.41 47	1.80 105	0.25 39	0.31 61	0.93 30	0.10 24	1.31 64	1.36 48	0.00 1	0.23 88	0.13 48	0.02 20	0.25 11	0.09 30

s12784h	2.07 132	2.29 180	2.24 176	1.60 163	0.69 134	0.05 77	0.03 66	2.13 116	0.55 106	1.19 118	0.13 71	1.61 128	0.68 132	0.04 51	3.20 87	3.09 158	0.78 111	0.41 80	3.50 108	0.43 89	5.42 179	2.92 102	0.11 104	0.12 56	2.64 157	1.70 113	6.64 179	11.65 188

DSFCA	0.70 49	0.43 71	0.51 79	0.29 75	0.58 128	0.04 72	0.59 143	0.22 33	0.54 104	0.49 78	0.56 108	0.33 43	0.08 30	0.04 51	2.86 67	1.28 54	0.67 96	0.73 120	1.00 32	0.44 92	1.01 48	1.14 44	0.21 125	0.24 89	0.54 86	0.82 90	2.81 60	0.47 70

DISCO	0.79 55	0.95 140	0.31 33	0.06 16	0.33 103	0.51 137	0.44 138	0.23 36	0.32 86	1.75 144	0.59 112	0.38 52	0.29 80	0.04 51	2.98 78	1.36 61	0.96 127	0.29 59	3.24 100	0.53 105	0.79 36	1.45 49	0.10 99	0.07 29	0.12 47	0.29 59	2.76 59	0.31 57

iResNet_ROB	1.07 86	0.65 107	0.30 32	0.45 119	0.30 92	0.01 34	0.02 48	3.10 165	0.12 47	1.34 127	0.00 1	0.66 87	0.35 87	0.04 51	4.37 136	1.65 87	0.54 82	0.49 89	5.83 133	0.29 64	1.30 63	0.87 33	0.20 123	0.26 98	0.16 55	0.84 92	3.74 104	1.12 99

MIF-Stereo	0.35 19	0.28 46	0.38 57	0.07 24	0.18 50	0.00 1	0.01 27	0.07 20	0.08 30	0.00 1	0.00 1	0.29 35	0.03 11	0.05 57	1.88 29	1.42 66	0.15 21	0.33 65	1.70 53	0.07 15	0.88 40	1.21 45	0.00 1	0.12 56	0.06 23	0.03 23	0.14 8	0.03 14

ProNet	0.06 1	0.03 1	0.08 10	0.01 1	0.00 1	0.12 99	0.27 130	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.05 57	0.43 2	0.28 2	0.02 1	0.00 1	0.09 7	0.00 1	0.05 1	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 29	0.00 1	0.05 2	0.00 1

DAS	4.09 178	0.94 138	1.15 138	1.82 169	1.27 158	1.15 162	1.11 159	3.48 178	4.23 195	3.34 182	6.52 201	12.55 191	5.36 186	0.05 57	4.66 151	4.57 186	4.02 197	2.27 196	9.63 171	5.33 210	5.93 184	5.39 173	0.52 163	4.30 208	4.09 177	5.06 171	7.48 187	4.17 142

SepStereo	4.09 178	0.94 138	1.15 138	1.82 169	1.27 158	1.15 162	1.11 159	3.48 178	4.23 195	3.34 182	6.52 201	12.55 191	5.36 186	0.05 57	4.66 151	4.57 186	4.02 197	2.27 196	9.63 171	5.33 210	5.93 184	5.39 173	0.52 163	4.30 208	4.09 177	5.06 171	7.48 187	4.17 142

CREStereo++_RVC	0.99 79	0.21 29	1.16 140	0.28 68	0.36 108	0.01 34	0.05 80	2.06 113	0.27 81	0.62 83	0.08 62	0.46 62	0.14 51	0.05 57	2.55 57	2.70 142	0.74 108	0.50 91	2.59 81	0.24 57	2.97 122	2.20 74	0.09 95	0.10 50	0.96 105	0.43 69	4.10 134	0.79 84
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
MMNet	0.30 17	0.21 29	0.07 7	0.05 9	0.05 16	0.00 1	0.06 90	0.01 3	0.03 5	0.22 51	0.00 1	0.19 15	0.01 3	0.05 57	2.24 36	0.62 11	0.24 38	0.12 25	0.35 14	0.07 15	0.30 11	0.11 7	0.04 72	0.08 39	0.03 13	0.04 24	2.84 62	0.02 12

CREStereo	1.03 83	0.31 57	0.74 111	0.24 56	0.16 40	0.01 34	0.04 75	2.66 146	0.55 106	0.63 85	0.56 108	0.71 93	0.59 121	0.05 57	2.97 76	3.31 166	0.60 85	0.43 82	2.12 60	0.57 109	3.00 125	2.30 79	0.06 88	0.12 56	1.18 112	0.53 78	2.42 52	0.88 85
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
HSM-Net_RVC	2.86 156	1.24 156	1.50 159	2.55 179	1.72 171	0.57 141	0.17 120	3.55 181	1.14 147	3.50 192	6.32 200	7.94 176	2.93 177	0.05 57	3.38 103	2.12 124	1.28 147	0.26 51	3.24 100	1.24 145	3.66 139	3.76 124	0.61 171	2.64 193	4.43 184	6.27 183	5.76 170	5.47 155
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.57 34	0.46 79	0.64 100	0.43 115	0.34 106	0.04 72	0.00 1	0.58 59	0.09 36	0.66 86	0.05 57	0.64 85	0.07 27	0.05 57	2.25 37	0.65 12	0.35 56	0.06 13	0.73 24	0.34 69	0.85 39	0.73 28	0.00 1	0.08 39	0.45 81	0.16 45	3.22 82	1.51 108

HSM	0.97 77	0.30 53	0.87 121	0.54 124	0.46 118	0.00 1	0.01 27	2.93 158	0.30 85	0.13 45	0.56 108	0.65 86	0.13 47	0.05 57	2.97 76	1.08 36	0.66 94	0.17 36	3.26 102	0.35 71	1.78 87	2.03 67	0.04 72	0.33 128	0.38 73	0.81 89	4.16 136	1.10 98

GEStereo_RVC	2.30 140	0.85 130	0.97 129	1.05 151	0.71 136	1.61 168	1.09 157	2.72 148	0.56 109	0.78 91	0.41 95	2.40 138	0.28 78	0.06 67	4.81 160	4.48 183	1.79 163	2.17 193	8.91 162	1.90 174	3.58 136	7.25 213	0.52 163	0.92 165	0.41 77	0.85 93	4.47 142	6.48 162

RALAANet	0.92 73	0.35 61	0.48 74	0.36 100	0.24 71	0.18 114	0.02 48	1.89 103	0.19 70	0.51 79	0.01 44	0.26 26	0.25 76	0.06 67	2.32 43	1.73 99	0.35 56	0.69 112	3.14 97	0.55 107	2.51 110	2.39 82	0.01 28	0.26 98	0.37 72	1.12 100	4.01 128	0.53 74

UCFNet_RVC	1.13 92	2.65 185	0.57 82	0.57 126	0.74 137	0.19 118	0.01 27	0.28 38	0.22 76	0.95 102	0.39 94	2.41 140	0.89 154	0.06 67	2.99 80	1.18 46	0.50 74	0.49 89	2.19 62	0.44 92	1.50 75	1.54 57	1.06 189	0.19 82	1.43 125	1.73 115	1.86 43	3.39 139

iResNetv2_ROB	1.26 97	0.75 118	0.32 34	1.29 157	0.33 103	0.02 58	0.02 48	3.19 169	0.20 73	2.00 152	0.29 86	2.24 135	0.41 98	0.06 67	3.64 114	1.45 69	0.75 109	0.13 30	5.77 131	0.43 89	2.86 118	1.71 61	0.16 114	0.37 135	0.38 73	0.47 72	4.08 131	0.72 80

MLCV	2.45 145	0.61 101	0.81 117	2.48 178	1.21 155	0.95 156	0.50 142	3.57 182	0.61 113	3.75 197	4.26 181	5.13 162	3.34 180	0.06 67	4.63 150	1.78 103	1.32 151	0.86 135	10.05 174	1.09 137	2.30 97	3.92 128	0.29 138	2.16 188	1.87 135	3.06 135	4.01 128	1.40 105

AE-Stereo	1.43 103	0.31 57	1.73 167	0.33 83	0.32 99	0.04 72	0.32 133	0.43 47	0.32 86	0.04 34	0.00 1	3.38 145	0.44 100	0.07 72	2.86 67	3.30 165	0.96 127	0.79 124	3.65 110	0.79 125	3.64 137	4.40 149	0.04 72	0.40 137	2.93 166	2.14 123	4.74 149	0.18 48

MyStereo	2.28 138	0.73 117	2.44 182	0.70 134	0.85 145	0.09 88	0.03 66	2.37 124	0.49 100	3.34 182	3.07 166	1.58 127	0.12 45	0.07 72	5.59 180	2.77 143	0.47 71	0.66 110	10.41 178	1.64 162	4.67 159	4.12 140	0.83 182	0.75 162	3.49 173	4.89 168	4.90 155	0.59 76

raft_robust	1.21 95	0.70 112	0.61 92	0.27 64	0.19 53	0.00 1	0.00 1	3.05 162	0.22 76	1.18 116	0.03 53	0.34 47	0.69 133	0.07 72	2.94 75	1.76 102	0.57 83	0.63 108	4.95 126	0.19 47	2.98 124	4.81 157	0.01 28	0.19 82	0.97 106	1.39 105	2.87 63	0.98 96

PSMNet-ADL	3.15 163	0.80 120	1.49 158	1.54 161	1.63 168	0.88 152	0.30 132	2.50 133	1.91 175	4.43 209	8.13 214	4.06 152	6.80 193	0.07 72	4.23 128	5.16 203	1.83 165	0.91 141	11.85 187	1.86 172	4.02 147	4.02 135	0.70 178	0.51 148	1.61 129	4.33 157	8.01 193	1.36 104

FCDSN-DC	1.58 119	0.84 128	2.05 175	1.66 164	1.43 164	1.08 161	0.99 152	0.72 63	0.44 95	1.18 116	0.31 89	1.45 124	0.49 112	0.07 72	6.05 191	1.96 114	2.13 170	1.97 191	1.16 38	0.44 92	2.39 105	2.62 95	0.49 161	3.18 196	1.72 132	3.24 140	1.34 31	1.27 103
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVstereo2D	0.83 59	0.43 71	0.07 7	0.23 52	0.36 108	0.41 130	0.08 98	1.61 90	0.59 112	0.84 96	1.11 132	0.36 50	0.21 70	0.07 72	5.88 185	2.16 127	0.62 88	0.45 84	1.50 47	0.19 47	1.20 55	0.94 37	0.02 47	0.32 124	1.30 117	0.24 54	0.95 24	0.24 51

DLCB_ROB	0.92 73	0.72 115	0.64 100	0.43 115	0.42 116	0.14 106	0.18 121	0.43 47	0.28 82	0.85 97	0.53 106	1.12 110	0.72 137	0.07 72	2.16 35	1.12 40	0.88 120	0.26 51	0.69 23	0.20 52	1.35 65	1.53 54	0.49 161	0.28 115	4.11 179	2.41 130	2.04 44	0.78 83

DN-CSS_ROB	1.45 106	0.52 87	1.11 134	0.81 138	0.69 134	0.00 1	0.03 66	2.86 157	0.35 88	1.50 137	3.76 174	0.73 96	0.36 91	0.07 72	2.89 70	1.44 67	1.08 138	0.79 124	8.61 155	0.23 55	3.25 132	1.97 65	0.02 47	0.66 157	0.10 39	0.52 77	3.12 76	1.56 109

MyStereo04	2.04 131	0.66 108	0.91 124	0.69 133	0.82 143	0.02 58	0.04 75	2.62 143	0.91 135	2.83 169	0.75 124	1.37 121	0.09 38	0.08 80	5.03 168	3.04 157	0.58 84	0.72 119	10.25 176	1.62 160	4.78 162	3.27 116	0.94 185	0.69 158	2.62 156	4.29 156	4.75 150	0.65 79

IGEV_Zeroshot_test	3.61 170	0.78 119	7.78 220	6.84 200	0.33 103	2.04 176	1.78 170	3.97 187	0.92 136	2.12 154	6.05 198	4.60 158	1.01 159	0.08 80	3.44 105	5.73 212	0.76 110	0.61 104	9.25 166	1.49 154	7.12 206	6.47 204	0.31 141	0.27 105	5.02 192	5.44 177	5.95 172	7.38 168

anonymousdsp2	0.70 49	0.27 44	0.28 28	0.23 52	0.07 21	0.02 58	0.02 48	1.36 81	0.08 30	0.02 29	0.59 112	0.29 35	0.16 60	0.08 80	1.51 18	1.55 78	0.25 39	0.32 63	3.52 109	0.55 107	1.55 80	3.00 109	0.02 47	0.07 29	0.13 48	0.15 43	2.70 58	0.01 9

iinet-f	1.47 107	1.20 155	0.32 34	0.82 139	0.13 34	0.14 106	0.10 105	0.42 45	0.21 75	1.93 148	4.19 177	0.19 15	0.21 70	0.08 80	5.12 170	2.54 137	0.23 36	0.30 60	7.71 147	1.00 132	1.95 93	4.30 147	0.21 125	0.17 77	1.25 113	0.16 45	4.11 135	0.62 77

test_4	0.60 39	0.10 13	0.53 81	0.29 75	0.13 34	0.07 82	0.22 126	0.09 23	0.07 24	0.03 32	0.00 1	0.68 89	0.15 53	0.08 80	2.06 31	1.55 78	0.12 16	0.39 75	1.82 54	0.18 41	1.12 51	2.11 70	0.01 28	0.07 29	0.20 60	0.30 60	3.49 94	0.24 51

sAnonymous2	1.54 112	0.26 41	0.15 15	0.10 31	0.17 47	0.48 134	0.00 1	1.87 101	0.97 139	0.22 51	0.41 95	1.12 110	0.82 146	0.08 80	4.07 124	3.86 177	1.31 148	1.19 162	7.54 144	0.72 120	4.00 144	4.87 161	0.03 64	0.29 117	0.14 52	2.16 124	2.37 50	2.45 128

CroCo_RVC	1.54 112	0.26 41	0.15 15	0.10 31	0.17 47	0.48 134	0.00 1	1.87 101	0.97 139	0.22 51	0.41 95	1.12 110	0.82 146	0.08 80	4.07 124	3.86 177	1.31 148	1.19 162	7.54 144	0.72 120	4.00 144	4.87 161	0.03 64	0.29 117	0.14 52	2.16 124	2.37 50	2.45 128

CFNet_RVC	0.86 62	0.59 97	0.74 111	0.33 83	0.32 99	0.11 93	0.02 48	0.11 24	0.17 63	0.87 99	0.74 123	0.57 82	0.16 60	0.08 80	3.11 83	1.19 48	0.50 74	0.34 67	1.28 43	0.15 35	1.68 85	1.48 52	0.02 47	0.25 94	0.86 103	1.89 121	3.64 99	2.13 121

TRStereo	3.24 167	2.66 187	7.45 217	0.35 98	0.14 38	7.79 205	0.13 116	3.04 161	0.42 94	2.75 165	1.46 137	5.69 169	0.65 129	0.09 88	3.75 117	4.23 182	0.70 106	0.63 108	6.77 140	1.21 143	4.05 150	4.81 157	0.12 106	0.24 89	2.72 159	6.73 187	12.83 208	6.09 159

raftrobust	0.86 62	0.40 69	0.77 114	0.40 108	0.31 94	0.01 34	0.04 75	2.51 134	0.13 50	0.51 79	0.00 1	0.51 67	0.24 74	0.09 88	2.98 78	2.12 124	0.22 33	0.31 61	4.90 125	0.11 27	1.68 85	2.15 71	0.16 114	0.15 70	0.78 101	0.40 66	0.97 25	0.36 64

sCroCo_RVC	1.75 125	0.23 39	0.32 34	0.06 16	0.17 47	0.15 110	0.01 27	0.81 66	1.74 171	1.93 148	0.47 104	1.08 106	0.82 146	0.09 88	3.32 101	4.94 199	2.31 174	1.73 181	5.18 127	2.00 177	5.82 182	5.83 186	0.10 99	0.26 98	0.59 91	1.60 110	4.43 140	1.17 101

EAI-Stereo	2.70 152	0.83 127	2.70 186	0.89 145	1.47 166	0.83 150	1.46 164	3.07 164	1.18 150	0.21 50	3.82 175	3.19 144	0.72 137	0.09 88	5.24 171	4.82 194	0.83 118	0.91 141	9.83 173	1.25 146	4.49 157	5.29 166	0.39 151	0.80 163	1.87 135	3.19 139	7.10 186	6.43 161

HGLStereo	0.58 35	0.32 60	0.38 57	0.23 52	0.26 80	0.01 34	0.06 90	0.06 17	0.12 47	1.22 121	0.70 121	0.14 8	0.15 53	0.09 88	2.33 45	1.33 59	0.37 63	0.24 46	1.13 37	0.15 35	0.97 44	1.51 53	0.06 88	0.07 29	0.08 29	0.08 33	3.08 71	0.47 70

PMTNet	1.28 99	0.58 96	0.96 127	0.28 68	0.22 65	0.01 34	0.16 119	0.50 53	0.57 110	0.72 90	0.35 92	0.54 74	0.48 110	0.09 88	3.27 96	3.32 167	0.72 107	0.39 75	6.17 135	0.35 71	3.67 140	2.41 86	0.09 95	0.12 56	3.12 169	1.00 98	1.23 29	3.32 137

GANetREF_RVC	2.43 143	1.69 168	0.81 117	2.04 174	1.16 151	1.02 158	0.10 105	4.72 195	1.44 161	3.62 193	0.06 58	10.03 184	0.69 133	0.09 88	3.63 111	1.36 61	1.06 136	0.94 145	6.44 138	0.46 95	2.32 98	1.74 62	0.17 118	1.35 176	3.41 172	3.75 147	6.55 177	4.82 149
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
CBMV_ROB	6.09 193	2.65 185	2.29 179	8.35 206	5.74 204	5.08 194	2.76 184	5.03 199	2.35 179	3.78 198	4.70 184	21.22 206	13.56 210	0.09 88	6.04 190	3.70 175	2.84 180	1.39 169	11.35 183	8.80 225	4.92 170	3.11 111	0.43 156	2.10 187	7.06 205	10.12 210	12.96 209	11.93 189

EKT-Stereo	2.55 147	0.72 115	1.73 167	0.49 121	0.32 99	0.51 137	1.72 169	3.38 176	1.00 141	1.96 151	2.80 161	1.33 119	0.76 141	0.10 96	4.55 144	5.93 215	1.26 146	3.18 207	8.70 156	2.73 189	6.75 197	5.86 187	0.10 99	0.26 98	3.99 176	1.81 118	5.40 165	1.62 112

ARAFT	0.70 49	0.19 24	0.28 28	0.31 80	0.08 24	0.00 1	0.01 27	0.16 26	0.08 30	1.30 124	0.00 1	0.38 52	0.03 11	0.10 96	3.41 104	1.87 107	0.29 47	0.27 57	2.54 79	0.05 12	1.83 89	1.60 59	0.01 28	0.10 50	0.42 79	0.02 20	3.41 88	0.12 40

DeepPruner_ROB	1.57 116	0.37 65	0.71 108	0.50 122	0.55 127	0.37 128	1.60 168	1.74 92	0.84 129	1.37 130	2.40 152	0.49 65	0.51 114	0.10 96	5.38 174	2.16 127	1.10 139	1.08 155	2.28 70	0.40 78	4.83 166	3.42 117	0.66 176	0.34 130	0.57 89	5.04 170	3.07 70	0.53 74

iRaft-Stereo_20w	4.18 181	1.14 152	8.05 222	7.32 202	1.81 176	3.33 188	1.55 166	3.45 177	1.28 156	3.63 194	7.12 205	3.54 146	1.33 170	0.11 99	4.16 127	4.85 195	0.93 124	0.61 104	9.28 167	1.22 144	5.08 173	5.56 180	0.43 156	0.53 151	3.85 175	8.64 200	11.20 205	12.91 190

DMCA-RVC	0.65 45	0.42 70	0.43 66	0.31 80	0.58 128	0.15 110	0.44 138	0.29 39	1.57 165	1.31 125	0.35 92	0.55 76	0.13 47	0.11 99	2.54 56	1.10 39	0.51 77	0.46 85	0.84 28	0.36 73	0.76 34	0.83 30	0.19 121	0.14 66	0.11 43	0.06 26	2.59 57	0.52 72

HITNet	0.59 36	0.16 22	0.10 11	0.06 16	0.07 21	0.01 34	0.02 48	1.76 93	0.82 127	0.11 42	0.00 1	0.68 89	0.28 78	0.11 99	2.51 55	1.02 31	0.25 39	0.13 30	0.63 21	0.24 57	1.43 70	1.56 58	0.01 28	0.12 56	0.02 9	0.16 45	3.32 85	0.42 69
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_RVC	1.09 87	1.51 162	0.60 88	0.05 9	0.49 119	0.01 34	0.08 98	0.22 33	0.74 121	1.72 140	0.23 81	0.56 79	0.63 126	0.12 102	3.15 84	2.90 147	0.69 101	1.79 184	3.27 103	0.50 102	4.03 148	3.48 119	0.21 125	0.07 29	0.33 68	0.47 72	0.70 19	0.96 93

tt_ll	1.09 87	1.51 162	0.60 88	0.05 9	0.49 119	0.01 34	0.08 98	0.22 33	0.74 121	1.72 140	0.23 81	0.56 79	0.63 126	0.12 102	3.15 84	2.90 147	0.69 101	1.79 184	3.27 103	0.50 102	4.03 148	3.48 119	0.21 125	0.07 29	0.33 68	0.47 72	0.70 19	0.96 93

TestStereo1	0.81 57	0.91 135	0.22 20	0.06 16	0.16 40	0.00 1	0.01 27	1.08 73	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.26 26	0.57 119	0.12 102	4.26 129	1.66 89	0.18 28	0.19 38	2.84 92	0.09 22	1.37 66	2.51 88	0.01 28	0.06 23	0.09 37	1.26 102	3.75 107	0.05 23

SA-5K	0.81 57	0.91 135	0.22 20	0.06 16	0.16 40	0.00 1	0.01 27	1.08 73	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.26 26	0.57 119	0.12 102	4.26 129	1.66 89	0.18 28	0.19 38	2.84 92	0.09 22	1.37 66	2.51 88	0.01 28	0.06 23	0.09 37	1.26 102	3.75 107	0.05 23

LMCR-Stereo	0.97 77	0.53 89	0.59 86	0.28 68	0.25 73	0.07 82	0.02 48	1.39 82	0.28 82	0.34 63	0.12 66	0.74 97	0.15 53	0.12 102	3.20 87	1.88 110	1.07 137	0.36 70	5.87 134	1.71 163	2.10 95	2.39 82	0.02 47	0.33 128	0.35 71	0.38 64	1.44 35	0.34 62

XX-Stereo	3.48 169	0.50 82	1.80 170	1.21 155	0.27 82	0.34 127	0.44 138	1.47 85	0.41 93	2.51 159	6.92 204	4.97 160	1.06 162	0.12 102	3.21 90	5.22 205	0.96 127	0.80 129	6.95 141	0.80 126	4.33 155	4.04 137	0.21 125	0.27 105	26.57 235	3.75 147	5.08 160	9.77 181

CAS	0.79 55	0.21 29	0.34 44	0.21 42	0.19 53	0.03 65	0.14 117	0.21 32	0.63 114	1.19 118	0.16 74	0.33 43	0.78 143	0.13 108	2.72 60	1.66 89	0.85 119	0.71 118	1.12 36	0.46 95	2.41 106	2.37 81	0.03 64	0.08 39	0.11 43	0.69 82	1.69 39	1.95 116

DeepPrunerF	2.66 150	1.67 167	0.33 40	3.58 187	9.30 217	1.76 173	3.48 190	0.68 61	3.29 188	0.71 89	1.59 141	0.37 51	0.27 77	0.13 108	5.94 186	3.42 172	1.03 133	0.54 95	4.47 120	0.65 115	2.02 94	2.06 69	0.56 169	0.31 121	15.21 221	3.30 142	3.74 104	1.47 107

FC-DCNN	3.82 173	4.38 203	5.67 211	9.61 209	4.14 196	8.01 207	3.26 188	4.21 189	1.69 169	2.95 173	1.54 140	5.87 172	2.09 174	0.13 108	4.40 138	2.15 126	2.54 177	1.11 157	3.38 105	0.82 127	3.11 127	2.20 74	0.65 174	3.29 198	6.33 201	4.91 169	6.98 183	7.80 172

APVNet	1.14 93	1.04 146	0.20 18	0.33 83	0.37 110	0.21 121	0.36 135	0.34 40	0.39 92	0.95 102	0.44 101	0.71 93	0.15 53	0.15 111	3.51 107	2.84 146	1.63 161	0.93 144	4.54 122	0.69 117	1.89 91	4.06 138	0.02 47	0.53 151	0.10 39	0.38 64	3.20 80	0.95 91

Any-RAFT	2.56 148	0.56 93	3.45 192	0.34 89	0.51 121	0.01 34	0.04 75	2.96 160	0.64 115	0.51 79	3.99 176	3.76 149	0.35 87	0.16 112	2.92 73	3.82 176	0.81 116	0.80 129	8.30 153	0.51 104	5.45 180	3.87 127	0.44 159	0.16 76	4.84 188	7.87 192	3.19 79	8.70 174

4D-IteraStereo	0.83 59	0.30 53	1.14 136	0.28 68	0.31 94	0.01 34	0.02 48	2.15 117	0.11 42	0.00 1	0.20 80	0.25 23	0.22 72	0.16 112	2.28 38	1.65 87	0.11 14	0.37 72	2.84 92	0.41 83	2.82 116	2.87 98	0.02 47	0.21 86	0.08 29	0.22 52	3.10 72	0.35 63

CES	1.20 94	0.24 40	0.35 47	0.13 33	0.18 50	0.05 77	0.08 98	5.35 202	0.78 125	0.43 75	0.31 89	0.83 101	0.86 153	0.16 112	3.20 87	3.22 162	1.12 141	1.06 154	1.51 48	1.05 134	4.23 152	3.19 113	0.08 93	0.09 48	0.19 59	0.34 62	1.07 26	2.23 124

dd	0.93 75	0.46 79	0.32 34	1.70 165	0.04 13	0.21 121	0.11 110	0.46 51	0.06 19	0.11 42	0.01 44	1.91 130	0.06 24	0.16 112	4.29 132	0.96 27	0.81 116	0.34 67	5.67 129	0.37 74	0.58 25	0.68 27	0.15 111	0.26 98	0.07 25	0.09 34	3.26 83	1.96 117

Anonymous	2.21 136	0.21 29	0.12 13	0.08 27	0.25 73	0.14 106	0.00 1	3.06 163	1.34 157	1.47 136	0.01 44	1.31 118	1.20 165	0.16 112	4.37 136	5.51 210	2.59 178	1.75 183	12.10 188	2.04 178	5.82 182	5.62 182	0.09 95	1.05 167	1.45 127	1.75 117	4.59 147	1.60 111

UNet	0.56 33	0.30 53	0.39 60	0.26 60	0.19 53	0.03 65	0.08 98	0.52 57	0.13 50	1.15 113	0.00 1	0.44 58	0.16 60	0.16 112	2.13 33	1.28 54	0.34 54	0.20 41	1.42 45	0.19 47	0.62 26	0.50 17	0.13 109	0.24 89	0.03 13	0.26 55	3.32 85	0.62 77

RAFT-Test	2.40 142	0.62 102	1.45 156	1.07 152	0.41 115	0.21 121	0.21 124	3.19 169	0.77 123	1.05 109	3.09 167	0.94 102	0.92 156	0.17 118	3.47 106	5.18 204	0.97 130	0.56 98	10.36 177	1.38 151	6.37 190	5.29 166	0.38 150	0.25 94	2.80 163	4.66 163	4.56 145	4.51 144

IPLGR	1.73 123	0.63 106	0.67 105	0.35 98	0.40 114	0.00 1	0.03 66	1.41 83	0.26 80	2.36 157	2.42 154	0.33 43	0.80 145	0.17 118	6.12 192	1.87 107	1.22 145	1.28 165	5.37 128	1.72 165	2.44 107	4.20 143	0.02 47	0.56 154	2.66 158	4.85 166	3.82 113	0.77 82

cross-raft	2.33 141	0.70 112	1.33 149	0.40 108	0.61 130	0.19 118	0.08 98	3.13 166	0.71 120	0.78 91	1.62 143	1.09 108	0.70 136	0.17 118	3.66 116	4.78 192	0.99 132	0.55 96	10.72 180	1.52 156	6.33 189	5.61 181	0.30 139	0.24 89	2.56 155	4.68 164	4.44 141	5.06 151

MSMDNet	2.28 138	0.62 102	1.27 145	0.37 102	0.30 92	0.19 118	0.07 95	3.15 167	0.68 118	1.01 106	0.97 127	1.10 109	2.40 175	0.17 118	3.93 121	5.26 206	1.11 140	0.55 96	10.21 175	2.94 194	6.12 186	5.76 185	0.31 141	0.26 98	2.47 149	4.23 154	3.01 68	3.18 134

ADLNet	0.67 48	0.96 142	0.10 11	0.21 42	0.23 67	0.08 84	0.01 27	1.26 78	0.09 36	0.32 61	0.06 58	2.28 137	0.08 30	0.18 122	3.28 97	1.03 32	0.35 56	0.11 23	0.54 18	0.18 41	0.54 23	1.10 43	0.00 1	0.03 10	0.88 104	0.68 81	3.16 77	0.28 54

MDST_ROB	10.13 206	16.70 225	3.04 188	29.06 224	9.34 218	20.66 223	5.02 200	5.90 204	1.98 177	3.16 179	2.70 159	11.22 187	28.15 227	0.18 122	6.30 194	1.37 63	1.21 144	0.34 67	7.74 149	1.01 133	4.67 159	3.95 133	1.92 198	1.94 185	26.55 234	19.78 234	37.02 243	22.50 218

HH	2.94 157	0.45 76	4.88 202	0.58 128	0.51 121	0.73 145	1.38 162	3.25 172	0.84 129	2.85 171	0.60 114	5.15 163	0.82 146	0.19 124	3.29 98	6.00 217	0.67 96	0.89 137	9.52 168	1.83 169	7.59 211	5.88 189	0.41 152	0.27 105	3.12 169	5.47 178	5.66 167	6.52 163

HanStereo	2.94 157	0.45 76	4.88 202	0.58 128	0.51 121	0.73 145	1.38 162	3.25 172	0.84 129	2.85 171	0.60 114	5.15 163	0.82 146	0.19 124	3.29 98	6.00 217	0.67 96	0.89 137	9.52 168	1.83 169	7.59 211	5.88 189	0.41 152	0.27 105	3.12 169	5.47 178	5.66 167	6.52 163

dad	4.05 177	0.87 132	0.28 28	10.24 210	1.70 170	1.03 159	12.23 218	12.58 223	0.11 42	3.46 191	0.00 1	1.93 131	3.59 182	0.19 124	4.92 164	1.26 53	1.60 158	0.53 93	14.05 191	0.63 113	2.73 115	1.88 64	0.16 114	0.71 159	5.78 196	0.19 49	17.00 220	9.60 179

AACVNet	0.85 61	0.56 93	0.35 47	0.58 128	0.67 132	0.09 88	0.01 27	0.35 42	0.19 70	0.17 49	0.15 72	0.45 61	0.24 74	0.19 124	2.81 64	1.91 112	0.48 73	0.38 73	1.44 46	0.23 55	1.44 72	1.22 46	0.33 144	0.08 39	0.50 84	1.57 109	4.09 132	2.39 127

PDISCO_ROB	1.03 83	0.55 91	0.06 6	0.67 132	0.28 85	0.00 1	0.21 124	0.71 62	0.49 100	1.28 123	0.99 130	0.25 23	0.32 83	0.19 124	3.02 81	2.03 121	0.69 101	1.42 171	2.26 68	0.58 110	2.32 98	3.22 115	0.14 110	0.27 105	1.36 123	0.37 63	3.84 116	0.23 49

TESTraft	0.86 62	0.88 133	0.32 34	0.05 9	0.16 40	0.00 1	0.00 1	1.51 87	0.06 19	0.69 87	0.00 1	0.33 43	0.64 128	0.20 129	4.51 142	1.67 92	0.18 28	0.16 35	2.63 85	0.25 61	1.10 50	2.24 77	0.07 92	0.08 39	0.10 39	1.62 111	3.71 103	0.04 18

IER	0.59 36	0.45 76	0.27 26	0.30 78	0.16 40	0.00 1	0.01 27	0.42 45	0.11 42	1.09 111	0.07 61	1.35 120	0.04 16	0.20 129	3.17 86	1.08 36	0.20 32	0.13 30	0.73 24	0.40 78	0.51 22	0.64 25	0.21 125	0.07 29	0.08 29	1.01 99	2.92 64	0.28 54

IPLGR_C	0.86 62	0.20 27	0.61 92	0.28 68	0.21 60	0.00 1	0.22 126	0.18 27	0.47 96	0.07 36	0.12 66	1.18 114	0.08 30	0.20 129	4.59 146	1.50 74	0.65 93	0.26 51	2.00 58	0.19 47	2.34 101	2.95 103	0.05 81	0.27 105	0.60 92	0.07 30	3.82 113	0.11 37

GwcNet-ADL	3.21 166	2.99 191	3.34 190	3.11 182	2.07 183	0.82 149	0.12 112	2.95 159	0.67 117	3.84 202	7.51 208	7.80 175	1.22 166	0.20 129	3.79 119	4.73 191	2.11 169	0.73 120	7.81 151	2.53 186	3.21 130	3.69 123	0.22 133	1.53 179	2.17 141	4.84 165	4.00 127	8.77 176

test-1	2.99 160	0.26 41	1.52 161	0.33 83	0.21 60	0.22 124	0.38 136	3.16 168	0.85 133	3.36 185	4.21 179	5.45 167	0.78 143	0.20 129	4.02 123	4.67 190	1.40 155	1.31 166	10.46 179	1.58 157	5.30 178	7.01 210	0.04 72	0.34 130	2.98 167	6.37 184	5.39 164	8.95 177

LL-Strereo2	0.61 40	0.22 36	0.36 51	0.09 29	0.10 30	0.17 113	0.01 27	2.25 118	0.18 68	0.00 1	0.00 1	0.21 19	0.04 16	0.21 134	1.68 24	1.32 56	0.05 5	0.12 25	2.34 72	0.39 77	1.51 76	2.98 106	0.00 1	0.08 39	0.43 80	0.01 9	1.44 35	0.31 57

LoS	1.87 128	0.22 36	0.38 57	0.22 46	0.14 38	0.02 58	0.06 90	15.85 228	0.90 134	3.42 188	0.71 122	0.95 104	0.83 151	0.21 134	3.22 92	3.63 174	1.18 143	0.90 139	2.95 95	0.64 114	5.08 173	3.80 125	0.22 133	0.17 77	2.26 143	0.82 90	1.23 29	0.52 72

CIPLG	0.87 67	0.19 24	0.67 105	0.27 64	0.21 60	0.00 1	0.20 122	0.19 29	0.50 102	0.07 36	0.12 66	1.16 113	0.08 30	0.21 134	4.78 157	1.50 74	0.68 100	0.22 43	1.92 55	0.18 41	2.28 96	2.98 106	0.04 72	0.27 105	0.66 96	0.09 34	3.80 111	0.12 40

NCC-stereo	1.86 126	1.63 165	1.33 149	0.95 148	1.22 156	0.80 147	2.29 178	2.62 143	2.93 185	0.34 63	2.87 164	2.16 133	1.17 163	0.21 134	3.63 111	1.13 41	0.63 91	0.96 147	2.79 90	0.75 122	0.98 45	2.96 104	0.36 148	0.32 124	2.31 146	4.50 159	3.69 100	4.78 147

Abc-Net	1.86 126	1.63 165	1.33 149	0.95 148	1.22 156	0.80 147	2.29 178	2.62 143	2.93 185	0.34 63	2.87 164	2.16 133	1.17 163	0.21 134	3.63 111	1.13 41	0.63 91	0.96 147	2.79 90	0.75 122	0.98 45	2.96 104	0.36 148	0.32 124	2.31 146	4.50 159	3.69 100	4.78 147
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	2.16 134	1.08 150	1.57 163	0.84 140	0.19 53	0.01 34	0.01 27	2.05 110	1.01 142	1.37 130	2.45 156	1.50 125	0.46 106	0.21 134	3.23 93	4.53 184	1.62 159	1.05 151	7.07 142	1.09 137	4.86 167	5.93 193	0.04 72	0.31 121	2.48 150	4.63 161	3.10 72	5.74 156

RAFT-Stereo	2.16 134	1.08 150	1.57 163	0.84 140	0.19 53	0.01 34	0.01 27	2.05 110	1.01 142	1.37 130	2.45 156	1.50 125	0.46 106	0.21 134	3.23 93	4.53 184	1.62 159	1.05 151	7.07 142	1.09 137	4.86 167	5.93 193	0.04 72	0.31 121	2.48 150	4.63 161	3.10 72	5.74 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIPNet	1.49 108	0.69 111	0.74 111	0.32 82	0.51 121	0.00 1	0.03 66	1.79 96	0.38 90	2.13 156	0.97 127	0.31 39	0.76 141	0.22 141	5.02 167	1.92 113	1.31 148	0.86 135	3.68 113	1.25 146	1.21 56	4.62 154	0.03 64	0.50 147	1.90 137	4.87 167	3.90 119	0.30 56

AnonymousM	1.53 109	0.20 27	0.39 60	0.05 9	0.04 13	0.25 125	0.01 27	2.74 150	0.57 110	0.35 67	1.45 136	0.55 76	0.53 116	0.22 141	2.76 61	2.91 149	0.98 131	1.05 151	2.00 58	1.32 149	3.73 141	3.49 121	0.20 123	0.28 115	0.13 48	0.28 58	5.87 171	9.03 178

ACRE	0.87 67	0.21 29	0.64 100	0.28 68	0.20 59	0.00 1	0.20 122	0.18 27	0.48 99	0.08 39	0.15 72	1.22 115	0.08 30	0.23 143	4.70 154	1.49 72	0.67 96	0.25 50	1.97 57	0.18 41	2.33 100	2.98 106	0.05 81	0.26 98	0.67 99	0.07 30	3.81 112	0.11 37

IPLG	1.12 91	0.36 62	0.65 104	0.29 75	0.23 67	0.00 1	0.05 80	2.30 120	0.29 84	0.39 70	0.29 86	0.27 29	0.72 137	0.24 144	5.68 182	1.79 104	1.05 134	0.84 134	2.78 89	0.41 83	0.98 45	4.31 148	0.02 47	0.25 94	0.46 82	1.49 108	3.86 117	0.11 37

ICVP	1.32 101	0.22 36	1.47 157	0.40 108	0.35 107	0.44 131	0.10 105	1.27 79	0.65 116	1.74 143	1.26 134	0.66 87	1.37 171	0.24 144	2.88 69	2.65 139	1.33 152	0.99 149	2.36 75	0.91 130	2.59 111	4.11 139	0.10 99	0.36 133	0.57 89	2.21 126	2.92 64	1.59 110
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UPFNet	0.44 23	0.29 49	0.59 86	0.21 42	0.26 80	0.01 34	0.02 48	0.08 22	0.08 30	0.39 70	0.00 1	0.27 29	0.03 11	0.24 144	3.08 82	0.92 25	0.14 19	0.12 25	0.57 19	0.31 67	0.36 16	0.39 15	0.01 28	0.12 56	0.02 9	0.01 9	3.44 91	0.05 23

anonymity	3.65 171	0.66 108	5.99 213	1.34 159	0.51 121	0.44 131	0.11 110	3.79 186	0.79 126	2.66 163	18.15 242	3.83 150	0.89 154	0.26 147	3.21 90	5.09 202	0.93 124	0.53 93	7.76 150	1.11 140	4.31 154	5.87 188	0.28 137	0.42 141	4.98 191	9.60 207	5.40 165	9.75 180

AF-Net	1.11 89	0.51 83	0.87 121	0.34 89	0.78 140	0.89 154	1.87 171	2.40 125	1.15 148	0.48 76	0.68 119	3.66 147	0.16 60	0.27 148	2.44 49	0.98 28	0.35 56	0.01 3	1.60 49	0.40 78	0.50 20	2.58 93	0.05 81	0.08 39	0.66 96	0.45 70	3.47 92	2.34 125

Nwc_Net	1.11 89	0.51 83	0.87 121	0.34 89	0.78 140	0.89 154	1.87 171	2.40 125	1.15 148	0.48 76	0.68 119	3.66 147	0.16 60	0.27 148	2.44 49	0.98 28	0.35 56	0.01 3	1.60 49	0.40 78	0.50 20	2.58 93	0.05 81	0.08 39	0.66 96	0.45 70	3.47 92	2.34 125

STTStereo	1.06 85	0.85 130	0.57 82	0.36 100	0.29 88	0.08 84	0.64 146	0.43 47	1.56 164	1.40 133	0.26 83	1.95 132	0.07 27	0.29 150	4.26 129	1.06 33	0.25 39	0.23 45	1.16 38	0.14 31	1.46 74	0.84 31	0.12 106	0.10 50	0.07 25	1.81 118	3.51 95	4.84 150

NCCL2	2.12 133	2.27 179	1.29 146	1.28 156	1.85 177	0.18 114	0.77 150	1.24 77	1.25 153	1.62 139	2.71 160	1.06 105	0.51 114	0.31 151	4.40 138	2.33 132	1.57 157	0.62 106	2.35 74	0.68 116	2.68 114	4.29 146	1.52 195	1.06 168	4.65 186	4.17 153	4.04 130	6.58 165

SGM-Forest	2.81 154	2.03 175	0.36 51	6.32 199	1.79 175	2.66 180	0.02 48	1.42 84	0.77 123	2.52 160	0.96 126	6.57 174	5.74 189	0.31 151	4.36 135	2.94 152	0.61 86	0.33 65	3.08 96	0.47 100	2.46 109	2.73 97	0.84 183	0.45 145	3.66 174	3.74 146	11.30 206	7.44 169
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FADNet-RVC	1.64 122	0.31 57	0.64 100	0.33 83	1.19 154	0.01 34	2.53 182	0.57 58	0.22 76	1.03 107	0.32 91	6.04 173	0.29 80	0.32 153	4.47 140	1.90 111	0.62 88	0.78 123	6.45 139	1.80 168	1.85 90	2.02 66	0.19 121	0.52 150	1.78 134	1.74 116	3.10 72	3.15 133

stereogan	1.89 129	2.00 174	1.17 141	1.47 160	2.05 182	1.72 170	0.87 151	1.84 99	1.11 146	1.36 129	1.51 138	5.81 170	0.48 110	0.32 153	3.87 120	1.69 96	0.80 114	0.39 75	3.96 115	0.78 124	1.23 59	4.02 135	0.26 136	0.51 148	0.30 67	1.30 104	6.30 175	3.84 140

SACVNet	1.43 103	0.80 120	0.85 120	0.58 128	1.31 160	0.63 144	0.62 145	2.60 142	0.52 103	1.33 126	0.02 52	0.74 97	0.32 83	0.34 155	2.78 62	2.11 123	1.38 154	0.39 75	4.62 123	0.70 118	2.37 103	3.83 126	0.05 81	0.42 141	1.29 116	1.64 112	3.74 104	2.62 130

SA	0.95 76	0.82 124	0.44 69	0.21 42	0.23 67	0.01 34	0.00 1	2.73 149	0.12 47	0.02 29	0.00 1	0.39 55	0.39 96	0.36 156	2.49 53	1.61 82	0.31 50	0.47 87	3.23 99	0.20 52	1.23 59	3.19 113	0.01 28	0.18 79	0.41 77	1.70 113	4.81 151	0.10 35

Anonymous3	3.16 164	0.55 91	0.79 116	0.09 29	1.10 149	0.50 136	0.03 66	3.52 180	1.26 154	1.12 112	0.84 125	10.62 185	1.31 169	0.36 156	7.37 200	6.90 224	3.59 188	3.15 206	10.88 182	2.20 182	6.83 200	9.50 229	0.31 141	0.37 135	1.43 125	3.45 143	5.32 163	1.91 115

ccs_rob	4.75 185	1.46 159	2.39 181	1.96 172	0.68 133	3.13 185	1.58 167	4.94 198	1.36 158	4.31 208	15.82 237	28.46 212	8.43 197	0.38 158	5.65 181	5.42 208	2.23 171	1.60 178	6.31 136	1.98 176	6.14 187	5.97 195	0.35 147	2.33 189	1.28 115	2.40 129	4.09 132	7.49 170

RP	1.29 100	1.06 149	2.32 180	0.84 140	1.16 151	0.39 129	1.53 165	1.89 103	1.68 168	0.29 59	2.21 150	2.25 136	0.13 47	0.40 159	3.31 100	1.07 34	0.61 86	0.05 11	1.61 51	0.40 78	0.65 28	3.05 110	0.11 104	0.29 117	0.29 65	0.92 94	4.24 137	2.04 118

XPNet_ROB	3.02 162	2.54 183	1.33 149	0.73 136	1.45 165	1.04 160	0.61 144	0.83 67	1.45 162	1.16 114	3.44 170	26.85 211	0.35 87	0.40 159	3.24 95	2.22 130	3.28 186	0.79 124	3.20 98	1.19 142	2.94 121	5.51 177	0.76 180	0.46 146	0.72 100	2.37 128	9.22 196	3.37 138

PS-NSSS	1.54 112	3.12 192	0.33 40	3.03 181	0.83 144	1.73 171	0.70 147	0.39 44	0.15 55	0.39 70	0.00 1	11.06 186	1.04 161	0.41 161	2.13 33	0.79 16	0.47 71	0.26 51	4.17 117	0.14 31	0.90 41	0.37 14	2.44 200	0.06 23	0.99 107	0.74 87	3.17 78	1.82 114

psm_up	1.01 82	0.60 99	0.96 127	0.38 106	0.75 138	0.01 34	0.03 66	2.33 122	1.18 150	0.78 91	0.00 1	0.94 102	0.09 38	0.45 162	2.41 47	1.18 46	0.62 88	0.44 83	3.67 112	0.32 68	1.14 52	0.85 32	0.00 1	0.58 155	1.06 109	1.42 107	3.75 107	1.44 106

MeshStereo	13.21 218	10.28 217	5.53 208	24.29 223	14.71 224	17.26 220	7.30 208	12.03 217	7.47 210	4.66 212	9.13 220	38.56 226	29.80 229	0.45 162	9.43 223	7.37 229	3.76 192	2.44 201	18.85 204	2.41 185	12.93 237	7.18 211	1.21 191	5.79 218	22.04 230	16.38 227	33.15 236	32.34 234
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
CFNet_pseudo	0.86 62	0.52 87	0.57 82	0.44 117	0.52 126	0.05 77	0.02 48	0.60 60	0.10 39	0.93 101	0.12 66	0.71 93	0.30 82	0.51 164	4.66 151	1.68 94	0.33 53	0.32 63	2.61 83	0.34 69	0.96 43	1.53 54	0.55 168	0.13 63	0.49 83	0.50 75	2.17 48	1.63 113

BEATNet_4x	1.40 102	0.54 90	0.27 26	0.13 33	0.27 82	0.01 34	0.10 105	1.80 97	1.74 171	0.41 74	0.53 106	0.82 100	0.59 121	0.54 165	4.30 133	2.92 150	1.87 166	1.84 188	1.39 44	0.71 119	4.68 161	6.21 201	0.02 47	0.81 164	0.21 62	0.40 66	3.69 100	0.96 93

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 79	0.82 124	0.34 44	0.18 39	0.43 117	0.03 65	1.10 158	1.20 76	2.50 182	2.06 153	0.11 65	0.69 91	0.07 27	0.54 165	3.65 115	0.91 24	0.19 31	0.22 43	1.65 52	0.15 35	0.73 32	0.92 36	0.08 93	0.18 79	0.11 43	3.29 141	2.58 56	2.09 119
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	2.82 155	0.49 81	0.17 17	0.38 106	0.79 142	0.03 65	0.10 105	1.16 75	8.93 215	0.14 46	2.49 158	0.55 76	31.02 233	0.57 167	5.58 179	3.32 167	1.73 162	0.91 141	2.53 78	0.88 128	2.92 119	7.18 211	0.15 111	0.53 151	0.55 87	0.69 82	1.43 34	0.88 85

SGM_RVC	10.08 205	10.50 218	3.60 194	16.68 214	8.80 216	14.87 216	7.11 206	9.19 211	6.25 204	4.06 203	7.33 207	24.89 209	18.29 215	0.57 167	4.57 145	1.98 119	3.30 187	1.17 161	20.75 208	2.20 182	4.80 165	2.23 76	2.29 199	3.65 202	17.68 226	13.31 220	33.30 238	28.67 228
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	5.52 189	3.65 198	1.32 148	3.46 186	2.86 188	2.04 176	0.41 137	3.64 183	2.63 184	4.09 204	2.36 151	14.13 195	3.70 184	0.57 167	7.16 198	6.19 220	4.26 199	2.36 200	8.76 157	1.44 152	6.43 191	4.53 151	0.54 167	5.62 216	4.85 189	6.08 181	19.41 223	26.62 226
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RGC	2.44 144	1.98 173	4.87 201	1.54 161	1.65 169	1.74 172	1.05 154	2.02 108	1.43 160	0.88 100	4.42 183	2.52 142	2.42 176	0.58 170	4.33 134	1.63 85	0.91 121	0.48 88	4.28 119	1.08 136	1.94 92	4.01 134	0.15 111	0.72 161	2.19 142	5.22 175	4.90 155	6.96 166

G-Net	10.87 209	4.96 207	9.71 225	3.77 188	4.24 197	7.37 203	2.01 173	10.08 214	15.80 229	4.95 216	15.59 235	48.52 239	9.05 199	0.58 170	8.11 211	8.67 234	5.49 207	4.42 215	23.80 215	15.66 235	8.01 215	8.23 222	3.06 210	5.14 215	6.15 199	13.92 221	22.56 225	23.75 221

SHD	4.34 182	1.02 144	2.50 183	1.71 166	1.33 161	1.46 167	2.01 173	4.90 196	4.30 198	2.63 161	4.99 188	4.39 157	9.41 202	0.58 170	8.20 212	4.81 193	4.43 201	2.44 201	13.01 190	2.95 195	5.61 181	6.88 208	0.30 139	3.26 197	4.11 179	5.16 174	3.88 118	10.98 186

Sa-1000	1.25 96	0.27 44	0.51 79	0.28 68	0.23 67	0.00 1	0.00 1	2.78 152	0.10 39	0.01 24	0.01 44	0.34 47	0.50 113	0.59 173	4.62 149	1.70 98	0.69 101	0.83 133	4.47 120	0.43 89	1.38 68	4.54 153	0.01 28	0.24 89	2.01 139	1.81 118	5.02 159	0.39 66

FADNet	1.92 130	0.44 73	0.60 88	0.54 124	1.05 148	0.00 1	2.95 186	0.78 65	0.38 90	0.81 94	0.61 116	2.40 138	0.47 109	0.65 174	5.57 178	1.73 99	0.69 101	1.08 155	8.93 163	1.61 159	2.36 102	2.52 90	0.09 95	0.36 133	2.54 154	3.77 149	3.43 90	5.46 154

S-Stereo	9.11 203	1.88 170	3.41 191	7.93 205	7.92 213	12.47 214	19.24 225	5.20 200	6.26 205	6.18 221	20.72 246	29.27 213	7.13 194	0.65 174	9.55 224	7.50 230	3.80 193	5.87 226	17.77 196	6.30 214	6.21 188	7.52 216	12.23 229	6.88 223	2.77 162	6.68 186	6.74 182	18.03 205

RTS	5.53 190	1.46 159	0.94 125	0.90 146	1.73 172	4.08 191	4.63 197	2.53 136	3.41 190	2.79 166	1.70 144	8.18 177	1.27 167	0.72 176	7.83 203	4.87 196	7.37 217	2.34 198	18.33 198	2.92 191	4.78 162	5.88 189	1.04 187	1.31 174	6.74 203	22.88 241	6.66 180	22.00 215

RTSA	5.53 190	1.46 159	0.94 125	0.90 146	1.73 172	4.08 191	4.63 197	2.53 136	3.41 190	2.79 166	1.70 144	8.18 177	1.27 167	0.72 176	7.83 203	4.87 196	7.37 217	2.34 198	18.33 198	2.92 191	4.78 162	5.88 189	1.04 187	1.31 174	6.74 203	22.88 241	6.66 180	22.00 215

pmcnn	8.05 201	2.96 190	2.25 177	6.23 197	5.03 200	6.98 201	4.33 195	4.70 194	2.02 178	4.19 205	9.20 221	19.11 204	20.39 219	0.73 178	7.05 197	6.73 222	6.29 211	4.51 217	22.54 212	4.66 206	9.62 222	5.08 165	4.46 215	4.23 206	5.99 197	5.22 175	17.26 221	25.55 225

SGM-ForestM	11.60 213	15.35 223	4.54 198	19.02 217	8.08 214	18.74 222	10.83 217	12.03 217	7.24 208	3.01 174	6.09 199	36.06 223	23.95 221	0.75 179	4.47 140	1.51 76	3.60 190	0.75 122	20.06 207	1.60 158	4.23 152	1.65 60	1.36 192	3.34 199	25.09 232	20.48 236	34.27 241	25.03 223

PA-Net	1.61 121	0.81 123	1.43 155	0.27 64	1.99 180	0.12 99	0.34 134	0.19 29	1.90 174	0.85 97	0.41 95	0.24 22	0.20 67	0.78 180	4.61 148	1.44 67	0.17 27	0.26 51	1.08 34	0.53 105	1.44 72	3.18 112	0.65 174	0.44 144	0.99 107	7.71 191	1.78 42	9.78 183
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	4.04 176	4.73 206	1.42 154	1.16 154	1.93 178	2.17 178	1.04 153	1.80 97	2.48 181	2.74 164	5.87 195	33.34 218	0.69 133	0.78 180	6.02 189	2.33 132	3.21 185	1.82 186	3.66 111	1.88 173	3.40 133	4.99 163	0.34 146	1.03 166	1.91 138	3.61 145	8.50 195	6.20 160

PWC_ROB	7.15 197	1.85 169	5.57 209	0.85 143	1.17 153	1.95 174	4.77 199	2.56 140	17.27 235	3.83 201	7.66 209	4.97 160	39.20 240	0.81 182	8.35 215	4.96 200	6.51 212	4.27 213	15.99 193	4.39 203	7.48 210	7.59 217	0.53 166	4.79 213	2.74 160	2.63 133	7.01 184	23.26 219

NOSS_ROB	2.78 153	3.78 199	0.39 60	2.02 173	1.58 167	2.36 179	0.00 1	2.66 146	1.54 163	3.63 194	1.79 146	2.55 143	3.51 181	0.83 183	5.82 184	5.57 211	2.69 179	1.83 187	2.63 85	0.91 130	4.62 158	4.13 141	0.42 155	2.58 192	2.29 144	4.46 158	7.67 191	2.88 131

ADCP+	3.47 168	2.05 176	2.64 185	1.31 158	1.93 178	1.19 164	3.99 192	1.07 72	9.83 218	1.78 145	5.75 194	8.79 180	0.37 95	0.90 184	5.04 169	2.20 129	0.44 68	0.90 139	5.82 132	0.88 128	2.38 104	3.43 118	0.33 144	0.41 138	3.03 168	12.72 217	3.59 97	10.90 185

LSM0	22.48 232	6.09 210	4.65 199	14.89 213	10.39 220	16.43 218	13.29 220	23.38 240	15.69 228	14.75 240	18.69 243	35.79 222	33.70 236	0.93 185	73.52 264	85.94 264	13.36 228	5.62 224	55.67 252	16.83 238	21.95 253	18.82 251	4.28 214	8.01 228	16.44 223	16.43 228	28.65 231	32.66 235

CSAN	4.46 183	2.36 182	1.57 163	3.12 183	3.32 191	1.64 169	0.76 149	4.59 192	4.37 199	3.80 199	2.84 162	17.58 202	10.47 205	0.96 186	4.80 159	1.75 101	2.06 168	1.16 160	5.69 130	2.34 184	2.93 120	2.40 85	0.43 156	2.56 191	4.64 185	11.45 213	7.53 190	13.44 193

FADNet-RVC-Resample	1.60 120	0.67 110	0.97 129	0.50 122	0.64 131	0.18 114	1.05 154	1.27 79	0.83 128	0.96 104	0.97 127	5.23 166	0.42 99	1.02 187	4.81 160	1.68 94	1.05 134	1.96 190	3.78 114	1.06 135	1.52 77	2.28 78	0.21 125	1.35 176	0.55 87	3.16 138	2.13 47	2.92 132

STTRV1_RVC		2.31 181	1.06 132	5.61 196	1.39 162	5.42 196	2.59 183	3.68 184	3.77 194	4.47 211	4.40 182	16.44 199	20.14 218	1.02 187	9.83 226	3.26 163	18.06 236	0.81 131		11.45 231	18.05 248	6.27 202		4.23 206	6.12 198	7.90 193	11.99 207	28.90 230

RTSC	2.56 148	0.89 134	1.50 159	0.47 120	0.76 139	0.87 151	2.29 178	1.56 89	1.91 175	2.12 154	2.86 163	1.23 116	0.97 158	1.03 189	7.27 199	3.36 169	4.68 203	1.74 182	7.73 148	1.11 140	3.95 143	5.39 173	0.21 125	1.11 171	0.40 76	0.95 95	4.56 145	8.26 173

SFCPSM	5.40 188	2.86 189	1.19 142	1.84 171	1.39 162	1.34 165	0.49 141	2.34 123	4.85 202	3.12 177	8.16 215	15.40 197	22.08 220	1.04 190	5.77 183	4.60 188	2.35 175	1.58 177	22.71 213	7.33 218	4.45 156	4.53 151	0.62 172	1.97 186	4.29 181	4.05 152	5.75 169	9.77 181

STStereo	19.12 222	25.20 231	16.96 240	40.13 234	26.93 232	32.21 231	21.77 228	19.35 236	16.49 231	7.75 224	17.60 239	46.83 237	36.96 238	1.06 191	8.10 209	2.99 153	3.81 194	1.57 176	31.85 222	5.18 209	6.77 199	5.31 168	3.04 209	9.71 233	29.57 236	23.01 243	40.22 245	35.81 237

TANstereo	1.57 116	1.38 157	0.48 74	0.26 60	0.29 88	0.52 139	0.05 80	0.51 55	0.47 96	0.27 57	0.62 117	0.32 40	0.20 67	1.08 192	3.59 109	2.81 144	0.79 112	1.63 179	8.83 158	3.01 196	3.50 134	2.89 99	3.03 207	0.10 50	0.04 20	0.69 82	4.96 157	0.05 23

XX-TBD	1.57 116	1.38 157	0.48 74	0.26 60	0.29 88	0.52 139	0.05 80	0.51 55	0.47 96	0.27 57	0.62 117	0.32 40	0.20 67	1.08 192	3.59 109	2.81 144	0.79 112	1.63 179	8.83 158	3.01 196	3.50 134	2.89 99	3.03 207	0.10 50	0.04 20	0.69 82	4.96 157	0.05 23

ADCL	3.91 174	3.61 197	2.28 178	1.76 167	1.76 174	3.09 184	4.16 193	1.98 106	13.71 225	2.81 168	5.14 189	2.47 141	0.65 129	1.10 194	5.38 174	2.55 138	2.02 167	2.20 194	6.41 137	2.08 179	4.87 169	4.20 143	1.40 193	1.06 168	6.69 202	6.60 185	4.33 139	11.16 187

NaN_ROB	3.01 161	1.16 154	1.13 135	0.86 144	3.03 189	0.59 142	0.75 148	3.25 172	2.58 183	0.98 105	1.32 135	21.10 205	0.59 121	1.15 195	4.15 126	1.58 80	0.80 114	0.70 113	2.38 77	1.30 148	1.52 77	2.15 71	0.46 160	1.07 170	2.50 152	6.25 182	4.54 144	13.27 191

edge stereo	11.35 211	6.83 213	10.52 227	14.06 212	12.00 223	16.55 219	12.81 219	12.42 221	7.44 209	6.06 219	15.12 234	38.81 227	17.75 214	1.25 196	7.59 202	7.29 228	5.73 210	3.11 205	25.18 218	4.53 204	6.71 196	8.01 221	4.16 213	3.71 203	8.94 209	7.65 189	13.41 212	28.72 229

ADCRef	2.96 159	2.78 188	1.02 131	0.70 134	2.21 184	1.96 175	2.42 181	0.96 70	6.10 203	1.94 150	1.15 133	1.08 106	0.74 140	1.32 197	6.01 188	3.38 170	1.34 153	1.15 159	8.41 154	2.09 180	2.59 111	3.60 122	1.88 197	0.71 159	2.81 164	8.00 194	3.42 89	10.24 184

MFMNet_re	16.26 220	13.95 221	7.70 219	24.27 222	9.34 218	33.99 233	17.43 221	12.42 221	19.62 237	10.23 230	13.58 229	39.02 228	13.47 209	1.40 198	10.73 231	10.12 240	29.43 252	12.22 240	31.31 221	10.07 227	17.19 245	9.15 227	8.44 222	9.02 231	8.97 211	5.68 180	24.08 227	36.04 238

FAT-Stereo	7.20 198	2.13 178	8.68 224	7.00 201	11.87 222	5.95 198	3.19 187	7.26 207	3.52 192	5.84 217	13.06 226	18.26 203	8.49 198	1.41 199	8.81 220	6.34 221	3.65 191	4.07 212	15.49 192	6.21 213	6.75 197	6.94 209	0.74 179	4.80 214	2.92 165	7.26 188	7.50 189	16.30 200

XQC	4.76 186	3.14 193	1.63 166	3.31 184	3.69 194	3.46 189	2.94 185	6.02 205	3.05 187	2.64 162	5.51 191	5.67 168	7.46 195	1.41 199	8.02 206	4.65 189	3.59 188	1.49 174	10.75 181	2.91 190	4.96 171	6.67 205	0.41 152	1.91 183	7.13 206	10.47 212	11.17 204	4.51 144

ETE_ROB	4.62 184	4.04 201	1.52 161	1.14 153	2.02 181	2.70 181	1.28 161	1.50 86	4.25 197	1.89 147	5.88 196	37.95 225	0.84 152	1.42 201	4.94 165	2.66 140	3.81 194	0.95 146	4.84 124	1.63 161	4.01 146	5.32 169	0.67 177	1.14 172	2.03 140	3.84 150	15.25 217	7.23 167

LE_ROB	22.46 231	10.87 220	12.67 231	32.44 226	37.93 238	31.36 228	33.43 233	23.22 239	21.14 241	6.73 222	17.81 241	52.15 244	50.94 255	1.56 202	6.43 195	2.92 150	3.14 183	1.46 172	30.14 220	8.43 222	7.23 207	4.28 145	7.08 220	25.69 250	34.50 245	36.15 257	53.30 258	53.30 255

pcwnet_v2	1.73 123	0.62 102	0.78 115	0.73 136	1.15 150	0.59 142	0.23 128	1.77 94	0.68 118	3.36 185	1.85 148	1.23 116	1.01 159	1.61 203	5.43 176	2.08 122	0.92 123	0.62 106	4.07 116	0.37 74	1.82 88	2.39 82	1.01 186	0.41 138	1.32 118	2.11 122	3.98 126	4.53 146

HBP-ISP	3.70 172	3.49 195	4.13 197	4.77 193	2.41 185	3.60 190	0.12 112	4.11 188	1.26 154	3.39 187	4.22 180	4.64 159	0.54 118	1.76 204	8.63 217	8.11 232	1.56 156	1.34 167	2.61 83	1.51 155	5.14 175	6.84 207	0.56 169	1.55 180	2.53 153	5.06 171	10.57 202	5.37 153

FADNet_RVC	3.95 175	2.06 177	1.30 147	3.33 185	3.36 192	0.99 157	2.06 175	2.30 120	1.39 159	1.72 140	4.72 185	9.29 181	5.82 191	1.76 204	8.23 214	3.12 160	2.98 182	4.27 213	16.83 195	3.30 200	4.99 172	5.51 177	0.63 173	1.39 178	1.45 127	3.14 137	4.86 153	5.92 158

AnyNet_C32	5.68 192	1.96 171	2.91 187	1.78 168	2.71 187	3.17 186	5.76 202	4.31 190	12.56 220	3.07 175	7.17 206	4.22 156	1.70 172	2.19 206	8.22 213	5.98 216	5.69 209	4.43 216	12.45 189	2.93 193	9.72 224	8.57 224	1.84 196	3.46 201	6.24 200	9.82 209	6.26 174	14.21 194

ADCMid	6.83 196	4.46 204	4.95 204	2.16 176	4.31 198	5.71 197	7.29 207	8.83 210	12.78 222	3.11 176	8.10 213	9.83 183	9.65 203	2.84 207	8.51 216	5.42 208	4.68 203	2.83 203	18.87 205	3.22 198	7.09 205	7.70 219	5.37 217	2.33 189	5.12 193	8.71 201	5.21 162	15.24 198

PVD	12.14 215	5.88 209	8.51 223	7.70 204	6.65 211	10.05 211	6.16 204	21.11 238	19.74 238	3.44 189	8.69 217	16.07 198	27.50 226	2.86 208	8.93 221	7.52 231	11.20 226	6.11 228	24.24 216	6.83 216	11.08 226	11.21 240	1.11 190	5.71 217	15.30 222	21.90 239	17.71 222	34.49 236

SANet	10.32 207	4.15 202	6.27 214	5.51 194	5.49 203	8.58 210	2.27 177	15.41 227	13.03 224	2.83 169	9.09 219	60.35 249	25.50 224	2.93 209	8.06 207	3.02 154	7.05 213	3.86 211	11.43 184	3.25 199	5.27 177	5.02 164	2.60 202	7.27 227	11.08 215	12.57 216	13.36 211	23.31 220

ADCPNet	6.67 194	1.97 172	3.86 196	2.75 180	6.19 209	3.07 183	7.60 210	5.21 201	8.03 211	3.82 200	7.92 210	5.17 165	13.78 211	2.98 210	8.10 209	6.12 219	4.35 200	2.04 192	18.50 201	4.74 207	7.04 203	7.43 214	2.98 206	1.91 183	8.96 210	14.04 222	7.02 185	14.47 196

CC-Net-ROB	5.26 187	8.36 215	1.81 171	22.68 220	6.07 208	15.19 217	7.74 211	0.45 50	0.84 129	1.53 138	0.00 1	23.78 208	3.00 178	3.15 211	2.92 73	0.74 14	2.29 173	1.51 175	11.50 185	0.48 101	1.21 56	1.47 50	9.41 224	0.22 87	2.30 145	2.51 132	2.25 49	8.72 175

ELAS	19.48 226	22.90 230	14.50 234	35.26 230	24.25 231	31.48 230	19.80 227	16.72 231	15.91 230	7.71 223	15.62 236	48.88 240	30.47 232	3.20 212	9.19 222	3.39 171	10.97 224	5.79 225	21.49 210	6.53 215	11.69 231	11.90 242	9.30 223	9.63 232	32.86 240	24.17 244	41.19 248	41.31 245
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	19.26 223	19.85 228	14.31 233	33.92 228	22.40 227	33.39 232	19.24 225	15.07 225	10.89 219	8.20 225	17.30 238	54.84 246	32.79 235	3.23 213	8.72 218	3.46 173	11.25 227	6.19 230	19.97 206	7.86 221	12.63 235	12.02 243	9.45 226	10.70 235	30.22 238	22.17 240	41.23 249	38.75 242
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	23.62 235	27.86 232	13.22 232	44.78 235	23.54 228	38.58 235	23.96 229	18.57 234	18.15 236	9.17 226	13.26 227	47.63 238	48.00 250	3.29 214	12.31 236	9.22 236	7.35 216	5.48 223	48.70 243	19.34 240	12.33 234	11.24 241	7.11 221	11.28 236	33.76 242	21.63 237	60.52 263	47.50 250

SAMSARA	19.29 224	2.55 184	5.07 205	4.09 191	3.44 193	3.26 187	4.38 196	15.32 226	9.58 216	4.44 210	5.63 192	8.73 179	24.82 222	3.30 215	10.45 229	6.81 223	5.49 207	3.46 210	21.26 209	4.77 208	17.96 247	24.74 260	0.82 181	4.77 212	80.12 266	91.25 266	77.91 266	76.45 266

MANE	19.83 227	17.14 226	15.43 237	34.46 229	23.74 229	25.27 226	17.85 222	19.50 237	17.04 233	6.13 220	12.40 225	41.03 229	35.23 237	3.36 216	7.87 205	8.98 235	7.09 214	29.77 258	21.81 211	3.71 201	9.51 221	5.54 179	2.50 201	8.83 230	34.12 243	27.95 249	51.25 256	47.85 251

ADCS	9.93 204	5.64 208	4.82 200	3.95 189	6.05 207	6.17 199	5.70 201	9.47 212	15.68 227	4.19 205	7.98 211	12.91 193	17.41 213	3.94 217	10.52 230	11.68 242	10.14 222	7.14 231	24.46 217	8.67 224	13.95 240	13.00 245	2.94 204	6.15 220	9.75 213	17.65 231	10.70 203	17.41 201

DGSMNet	11.51 212	4.52 205	7.92 221	5.60 195	4.80 199	7.02 202	6.11 203	7.51 208	4.47 200	11.25 234	31.10 252	17.12 201	7.95 196	4.11 218	10.43 228	14.27 245	16.27 233	9.03 237	40.42 235	11.09 230	20.12 252	22.06 254	4.60 216	6.88 223	5.15 194	9.40 204	8.22 194	13.42 192

DPSNet	14.25 219	3.23 194	1.83 173	7.63 203	7.22 212	10.44 212	4.19 194	5.68 203	8.64 214	4.20 207	3.75 173	72.37 258	26.68 225	4.43 219	10.42 227	10.25 241	10.56 223	8.02 233	58.50 255	8.44 223	11.36 228	8.93 226	16.95 233	10.34 234	18.62 227	15.80 226	14.33 215	21.91 214

AnyNet_C01	12.12 214	6.13 211	5.39 206	6.24 198	6.03 206	5.20 195	9.20 213	12.30 220	16.87 232	5.85 218	9.03 218	26.16 210	18.91 216	4.53 220	11.14 234	12.98 243	16.27 233	15.82 249	34.24 226	10.36 228	16.44 244	13.34 247	7.06 219	6.93 225	11.61 216	9.46 205	9.77 201	19.91 210

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 199	3.59 196	1.09 133	9.20 207	3.71 195	7.69 204	7.51 209	10.81 216	8.52 213	4.93 215	4.20 178	16.73 200	9.30 200	5.45 221	8.09 208	3.29 164	1.80 164	1.13 158	18.77 202	2.10 181	6.48 193	7.49 215	3.17 211	1.74 181	12.06 217	14.29 223	9.71 200	14.36 195

SPS-STEREO	20.13 228	14.92 222	11.88 229	19.84 218	20.39 225	18.24 221	9.27 214	16.06 230	19.74 238	19.91 245	20.06 245	33.66 221	37.68 239	7.23 222	13.17 240	16.66 249	26.75 248	16.01 250	32.30 223	23.65 246	30.25 259	22.84 257	13.67 230	13.47 242	16.56 224	15.26 225	29.55 234	24.45 222
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AMNet	6.77 195	3.87 200	2.62 184	4.00 190	5.86 205	6.75 200	3.31 189	2.51 134	2.47 180	3.44 189	6.68 203	9.34 182	2.05 173	7.44 223	4.79 158	9.81 239	13.48 229	7.65 232	7.95 152	7.83 220	11.47 230	7.62 218	2.74 203	4.18 205	5.52 195	8.25 197	13.24 210	17.97 204

FBW_ROB	7.98 200	9.24 216	5.57 209	20.21 219	8.25 215	12.08 213	8.09 212	4.92 197	1.58 166	3.30 181	5.15 190	13.88 194	3.03 179	7.45 224	6.23 193	1.49 72	2.89 181	0.79 124	33.18 225	1.93 175	5.24 176	4.40 149	9.43 225	8.29 229	4.88 190	7.69 190	4.88 154	21.40 213

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 202	1.51 162	5.87 212	4.30 192	3.26 190	2.82 182	6.81 205	3.68 184	3.59 193	4.81 213	10.18 223	66.20 253	11.63 206	7.70 225	5.97 187	5.06 201	4.49 202	5.33 222	18.36 200	2.64 188	7.91 213	8.42 223	0.92 184	3.39 200	4.34 182	8.02 195	6.20 173	15.61 199

MFN_U_SF_RVC	10.34 208	6.17 212	3.69 195	9.55 208	5.13 201	12.52 215	10.34 215	12.25 219	7.05 207	12.23 236	14.31 231	22.82 207	13.03 208	8.82 226	11.37 235	4.87 196	3.83 196	3.31 208	39.34 233	5.97 212	8.56 220	8.81 225	1.45 194	6.40 222	9.49 212	8.57 199	9.56 199	19.71 209

MADNet+	19.30 225	7.92 214	15.32 236	17.51 216	11.42 221	8.09 208	18.41 223	28.03 247	17.21 234	12.46 237	12.08 224	33.63 220	30.37 231	9.62 227	18.64 247	14.89 246	25.78 246	10.10 239	40.05 234	16.50 237	17.34 246	12.76 244	9.48 227	18.60 245	35.02 246	20.22 235	21.19 224	38.41 240

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 210	10.59 219	6.33 215	17.49 215	6.29 210	7.85 206	10.69 216	18.03 233	23.43 242	11.13 231	4.86 187	14.66 196	5.81 190	9.65 228	9.78 225	5.91 214	3.18 184	5.17 220	39.06 232	7.03 217	7.92 214	9.81 231	7.04 218	7.22 226	14.77 220	8.85 202	6.40 176	17.43 202

UDGNet	2.51 146	1.01 143	0.33 40	10.93 211	5.26 202	8.50 209	3.54 191	1.72 91	0.15 55	0.23 54	0.08 62	0.52 72	0.10 43	10.25 229	3.55 108	1.25 52	0.46 69	0.46 85	2.73 88	0.59 111	2.44 107	4.14 142	2.94 204	0.15 70	1.72 132	0.77 88	2.94 66	1.13 100

SGM+DAISY	20.91 229	16.10 224	12.43 230	22.81 221	21.80 226	24.45 225	18.63 224	17.89 232	12.77 221	18.42 244	19.55 244	30.39 215	40.48 241	11.67 230	12.56 238	15.10 247	25.73 245	12.69 243	34.93 228	21.56 244	26.12 256	22.15 255	21.16 234	12.73 239	17.44 225	13.30 219	33.35 239	28.26 227

WAO-7	27.19 239	31.49 234	25.61 249	33.41 227	34.55 237	21.90 224	27.96 230	47.14 257	47.22 256	29.27 250	38.50 255	41.69 231	40.59 244	12.37 231	31.37 254	17.44 250	15.34 231	8.53 234	46.18 239	20.63 243	9.79 225	10.78 236	3.30 212	33.50 255	22.38 231	21.79 238	23.87 226	37.39 239

DLNR_Zeroshot_test	22.90 234	78.82 266	7.01 216	99.97 266	0.31 94	0.15 110	98.85 266	3.30 175	0.54 104	3.17 180	2.43 155	5.81 170	0.93 157	21.74 232	96.26 267	100.00 270	24.75 243	22.56 253	22.80 214	1.79 167	8.42 219	6.44 203	0.04 72	0.30 120	2.39 148	4.03 151	2.05 45	3.31 136

JetBlue	32.19 243	30.24 233	35.83 258	39.74 233	34.14 235	43.67 236	35.54 234	29.41 251	45.70 254	14.86 241	8.65 216	79.62 263	19.51 217	25.38 233	15.92 246	16.55 248	38.70 258	25.92 257	35.72 229	25.05 249	29.56 258	23.18 258	32.21 236	26.78 251	30.47 239	28.96 250	48.44 254	49.33 252

PWCK	38.25 248	63.47 257	23.98 248	73.60 259	41.23 240	60.98 243	51.31 238	54.00 258	35.86 246	26.51 248	39.23 256	62.00 252	46.09 247	26.43 234	14.46 244	9.53 238	30.80 254	12.71 244	83.96 264	28.46 253	23.42 254	13.60 248	47.98 241	30.51 254	34.48 244	27.91 248	31.53 235	38.61 241

MADNet++	76.54 265	72.15 263	83.11 267	61.53 242	81.21 266	58.42 240	69.47 248	68.24 266	78.58 265	85.63 265	92.37 266	80.60 264	85.04 266	36.71 235	81.19 265	89.82 265	88.15 266	69.64 265	82.54 263	91.39 266	92.32 266	93.48 267	65.75 257	90.26 267	59.09 265	74.29 265	74.25 265	61.32 260

SPstereo	42.72 252	33.54 236	31.83 254	31.00 225	34.43 236	30.75 227	28.20 231	59.10 260	44.02 251	29.97 251	59.48 260	49.02 242	63.04 263	44.63 236	40.17 257	54.80 262	47.68 261	33.56 260	57.43 254	41.63 260	43.54 262	37.71 262	27.86 235	44.58 260	42.50 253	39.59 258	57.37 260	45.91 248

SQANet	17.87 221	31.68 235	5.41 207	57.78 237	33.35 234	57.44 238	39.25 235	4.37 191	1.73 170	4.89 214	1.53 139	30.38 214	5.54 188	56.25 237	3.78 118	1.32 56	5.20 206	1.48 173	29.72 219	1.71 163	6.45 192	5.45 176	54.26 242	1.90 182	4.80 187	8.48 198	9.52 198	18.82 208

JetRed	62.68 264	71.30 262	68.71 265	66.70 248	63.10 256	69.94 257	74.63 253	66.20 264	66.87 262	41.55 257	36.99 254	80.77 265	12.41 207	62.44 238	66.90 263	66.45 263	65.00 264	75.57 267	62.84 257	53.56 263	77.95 265	72.78 265	73.29 263	48.99 262	55.75 264	62.99 264	66.04 264	62.58 262

otaku	21.36 230	42.67 241	7.67 218	62.47 243	41.26 241	63.18 248	49.95 237	6.15 206	4.57 201	10.22 229	1.83 147	32.26 216	9.33 201	65.85 239	4.60 147	1.61 82	7.10 215	1.41 170	36.88 230	7.74 219	7.03 202	5.98 196	54.87 243	2.69 194	8.31 207	9.47 206	13.48 213	18.26 206

UDG	12.63 217	20.60 229	3.50 193	36.40 232	28.77 233	31.44 229	39.49 236	2.59 141	1.77 173	2.37 158	6.03 197	11.55 188	3.79 185	74.28 240	5.35 173	2.47 134	8.42 221	2.92 204	18.81 203	4.63 205	7.35 209	4.85 160	12.22 228	1.18 173	1.15 111	2.47 131	4.49 143	2.18 122

Ntro	22.77 233	41.10 238	9.75 226	63.11 245	42.85 242	62.03 246	56.57 240	8.43 209	6.55 206	12.02 235	2.06 149	33.43 219	6.53 192	75.01 241	4.99 166	1.38 64	7.98 219	2.25 195	37.75 231	9.51 226	6.94 201	6.04 198	55.49 244	3.02 195	10.71 214	14.77 224	13.49 214	21.09 212

PSMNet_ROB	31.36 241	48.75 248	16.32 238	64.48 247	46.97 244	60.77 242	61.30 241	19.02 235	20.70 240	27.57 249	24.90 249	41.43 230	42.18 245	83.15 242	13.95 241	4.06 180	17.90 235	5.94 227	42.51 237	15.37 234	11.21 227	9.54 230	57.95 246	14.27 243	29.64 237	19.74 233	29.38 233	17.81 203

DDUNet	12.41 216	19.68 227	3.23 189	36.37 231	24.08 230	34.35 234	31.95 232	1.86 100	1.63 167	1.44 134	3.43 169	12.02 189	3.65 183	83.75 243	4.54 143	2.28 131	8.10 220	3.39 209	18.01 197	4.26 202	6.60 195	4.81 157	16.44 232	0.64 156	1.08 110	0.61 79	4.68 148	2.12 120

DispFullNet	26.27 236	39.81 237	17.89 241	52.75 236	38.74 239	45.03 237	55.21 239	13.74 224	12.89 223	13.75 238	9.88 222	43.75 233	32.46 234	86.51 244	11.01 232	13.68 244	29.48 253	16.23 251	51.78 247	14.64 233	13.87 239	10.46 234	14.59 231	6.22 221	8.62 208	8.03 196	16.08 218	32.10 233

WAO-6	36.54 247	46.81 243	19.38 242	60.03 238	52.14 253	58.04 239	63.77 242	27.20 244	42.09 249	33.11 254	17.67 240	42.19 232	50.09 254	89.85 245	29.06 252	18.00 252	22.89 241	12.66 242	41.03 236	25.00 248	19.25 249	17.73 249	34.12 237	17.43 244	42.37 252	25.35 245	36.73 242	42.55 247

DPSimNet_ROB	58.77 261	55.98 253	59.21 264	62.88 244	73.92 265	60.20 241	64.84 243	28.34 250	91.63 266	80.59 264	52.65 258	74.49 261	47.24 249	90.64 246	55.91 261	45.99 261	54.62 263	42.30 262	68.03 261	59.25 264	51.18 264	59.54 264	44.54 238	45.19 261	44.85 255	61.56 263	56.15 259	55.05 257

RainbowNet	27.62 240	45.59 242	16.83 239	69.42 253	46.28 243	68.08 255	69.73 249	9.87 213	3.31 189	17.67 243	2.40 152	45.29 234	28.15 227	91.67 247	11.05 233	3.10 159	10.99 225	5.02 218	43.52 238	16.90 239	8.37 218	6.69 206	58.54 247	4.55 211	13.10 219	12.31 215	16.72 219	20.53 211

WAO-8	44.25 254	56.07 254	34.81 256	70.40 256	61.11 254	71.92 259	71.92 251	43.60 254	48.93 257	32.20 252	26.30 250	67.35 254	49.97 252	91.99 248	26.69 250	19.01 255	29.42 250	13.46 246	51.63 245	37.17 257	16.32 242	10.83 237	44.60 239	27.68 252	53.45 261	35.23 254	47.57 252	55.24 258

Venus	44.25 254	56.07 254	34.81 256	70.38 255	61.11 254	71.92 259	71.92 251	43.60 254	48.93 257	32.20 252	26.30 250	67.35 254	49.97 252	91.99 248	26.69 250	19.01 255	29.42 250	13.46 246	51.63 245	37.17 257	16.32 242	10.83 237	44.60 239	27.68 252	53.45 261	35.23 254	47.57 252	55.24 258

ACVNet_2	32.06 242	47.10 244	20.06 243	67.26 252	49.84 252	64.97 251	85.15 262	28.04 248	14.34 226	14.44 239	8.02 212	51.06 243	30.19 230	92.01 250	8.75 219	2.50 136	19.20 237	5.27 221	50.34 244	16.10 236	8.16 216	5.63 183	57.79 245	13.22 241	36.40 247	13.10 218	24.92 228	31.82 232

ACVNet-4b	26.61 237	42.01 239	11.61 228	69.47 254	47.43 245	69.50 256	76.65 254	10.80 215	9.82 217	15.00 242	1.59 141	58.27 247	9.88 204	93.43 251	4.75 155	1.87 107	13.94 230	5.15 219	32.30 223	13.54 232	7.25 208	5.67 184	58.95 248	4.34 210	12.13 218	9.30 203	15.06 216	18.72 207

ACVNet_1	26.74 238	42.56 240	14.81 235	66.86 250	48.56 247	65.11 253	82.56 259	15.95 229	8.17 212	11.16 232	5.65 193	32.31 217	25.19 223	93.82 252	7.38 201	2.02 120	15.91 232	6.16 229	34.50 227	10.98 229	8.17 217	6.10 199	59.12 249	5.79 218	19.06 228	9.75 208	9.37 197	15.02 197

IMH-64-1	33.95 244	47.85 245	23.39 245	61.17 239	49.33 250	61.76 244	67.81 244	27.05 242	35.73 244	10.03 227	14.78 232	45.47 235	40.48 241	93.88 253	14.40 242	7.26 226	20.70 238	8.75 235	47.06 240	20.52 241	11.86 232	10.05 232	59.37 251	11.73 237	41.46 250	17.26 229	27.54 229	39.89 243

IMH-64	33.95 244	47.85 245	23.39 245	61.17 239	49.33 250	61.76 244	67.81 244	27.05 242	35.73 244	10.03 227	14.78 232	45.47 235	40.48 241	93.88 253	14.40 242	7.26 226	20.70 238	8.75 235	47.06 240	20.52 241	11.86 232	10.05 232	59.37 251	11.73 237	41.46 250	17.26 229	27.54 229	39.89 243

IMH	35.14 246	49.00 249	23.80 247	61.52 241	49.14 249	63.04 247	67.99 246	27.86 246	38.05 248	11.18 233	14.22 230	49.01 241	53.30 258	93.93 255	14.60 245	7.08 225	21.66 240	9.65 238	47.64 242	22.22 245	11.39 229	9.32 228	59.41 253	12.98 240	40.95 249	19.12 232	29.12 232	41.73 246

notaker	49.83 256	63.78 258	33.18 255	70.81 257	66.40 259	70.73 258	78.98 257	45.33 256	64.15 261	43.75 259	59.49 261	60.26 248	51.62 256	93.99 256	46.45 259	31.86 257	34.38 256	24.64 255	65.77 260	41.22 259	24.40 255	24.26 259	68.58 259	39.92 258	26.43 233	29.62 251	38.96 244	46.51 249

TorneroNet-64	38.80 249	50.14 250	23.16 244	63.45 246	47.59 246	63.57 249	68.85 247	27.44 245	44.99 252	21.03 246	13.47 228	69.75 257	56.51 259	94.74 257	18.85 249	8.54 233	26.03 247	15.59 248	53.93 251	25.94 250	12.81 236	10.53 235	61.35 254	21.98 246	33.37 241	26.73 247	33.93 240	53.30 255

UNDER WATER	52.38 257	65.77 260	42.25 259	77.68 262	67.77 260	74.59 262	85.69 264	61.52 262	50.72 259	41.81 258	48.33 257	74.09 260	57.87 261	94.82 258	34.80 256	18.86 254	33.89 255	24.15 254	57.03 253	29.54 255	19.73 250	18.75 250	69.48 261	49.19 263	52.93 260	49.45 260	44.09 251	69.45 265

TorneroNet	39.82 251	53.94 252	26.20 250	66.81 249	49.07 248	65.07 252	70.90 250	26.31 241	46.32 255	24.07 247	20.96 247	67.36 256	52.11 257	94.83 259	18.77 248	9.35 237	24.89 244	16.30 252	53.07 248	24.04 247	13.64 238	11.04 239	61.85 255	22.68 248	36.84 248	25.85 246	42.63 250	50.33 253

Dean	42.92 253	51.28 251	31.30 253	76.75 261	64.32 257	79.06 265	83.43 261	42.61 253	43.67 250	35.18 255	22.58 248	60.75 250	56.83 260	94.89 260	13.15 239	4.20 181	27.88 249	12.35 241	63.72 258	28.96 254	9.62 222	7.74 220	59.21 250	22.07 247	48.58 257	35.91 256	53.04 257	29.88 231

KSHMR	56.45 260	73.76 264	53.18 263	81.77 264	70.47 261	77.94 264	83.01 260	67.07 265	54.37 260	56.94 263	54.51 259	61.36 251	46.54 248	94.90 261	59.43 262	44.62 260	39.11 259	36.00 261	64.69 259	47.55 261	28.73 257	19.90 252	65.78 258	55.97 265	49.71 258	33.30 253	50.13 255	53.27 254

UNDER WATER-64	53.24 259	62.47 256	43.72 261	79.20 263	70.94 262	76.00 263	87.61 265	65.70 263	45.62 253	52.26 262	61.76 262	72.47 259	58.44 262	94.91 262	30.75 253	17.95 251	34.62 257	25.80 256	53.84 250	26.41 252	19.77 251	21.35 253	75.52 264	44.10 259	50.84 259	55.27 262	40.93 246	69.21 264

LVE	39.30 250	48.25 247	30.12 252	73.97 260	64.66 258	64.57 250	77.85 255	28.17 249	23.72 243	37.91 256	35.79 253	37.41 224	49.58 251	95.15 263	12.46 237	5.89 213	24.18 242	12.87 245	53.55 249	26.04 251	13.99 241	13.05 246	69.20 260	25.62 249	43.97 254	29.71 252	40.99 247	22.41 217

ktn	52.79 258	63.82 259	30.11 251	66.93 251	72.48 264	66.28 254	78.41 256	39.02 252	71.70 263	45.89 261	67.47 263	52.57 245	45.22 246	95.33 264	48.59 260	35.19 258	41.05 260	31.49 259	60.62 256	36.06 256	32.70 261	35.82 261	63.06 256	38.69 256	45.38 256	41.08 259	57.93 261	62.41 261

HanzoNet	60.55 263	68.65 261	42.85 260	71.08 258	71.43 263	71.96 261	79.15 258	59.75 261	75.19 264	45.14 260	74.83 265	74.50 262	63.75 264	96.51 265	43.02 258	39.58 259	52.48 262	47.20 263	75.57 262	51.40 262	44.83 263	44.21 263	72.81 262	39.33 257	54.31 263	50.20 261	60.45 262	64.70 263

LRCNet_RVC	60.25 262	73.90 265	44.96 262	94.13 265	95.20 267	91.02 266	85.32 263	54.56 259	36.51 247	98.66 266	73.01 264	91.80 268	67.46 265	96.60 266	33.95 255	18.60 253	69.32 265	51.86 264	94.53 265	64.28 265	31.29 260	22.24 256	94.67 265	54.29 264	19.85 229	10.16 211	33.16 237	25.34 224

PML	96.14 266	100.00 270	82.26 266	100.00 267	100.00 269	100.00 270	99.16 269	100.00 271	98.98 268	100.00 269	95.95 267	99.91 272	100.00 271	98.52 267	94.87 266	92.63 266	90.73 267	73.63 266	100.00 269	98.25 268	92.56 267	85.93 266	97.80 266	98.67 269	96.15 270	99.98 270	100.00 270	99.92 270

MEDIAN_ROB	97.56 268	99.08 267	98.39 268	100.00 267	99.99 268	100.00 270	100.00 270	99.49 269	98.31 267	100.00 269	99.95 270	97.97 269	96.05 267	99.97 268	99.41 268	98.43 267	98.53 268	98.66 268	99.88 268	97.95 267	93.38 268	96.45 269	100.00 268	97.23 268	86.96 267	92.33 267	89.80 267	95.90 268

MyStereo03	100.00 275	100.00 270	100.00 271	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270	100.00 269	100.00 272	100.00 273	100.00 271	100.00 269	100.00 273	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 269	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

MyStereo02	96.30 267	100.00 270	100.00 271	100.00 267	0.00 1	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270	100.00 269	100.00 272	100.00 273	100.00 271	100.00 269	100.00 273	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 269	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

HaxPig	98.97 270	100.00 270	98.94 269	100.00 267	100.00 269	99.99 269	100.00 270	99.99 270	99.97 269	100.00 269	99.99 271	100.00 273	99.95 270	100.00 269	99.56 269	99.43 268	99.97 271	99.57 269	100.00 269	100.00 271	97.25 269	96.32 268	99.99 267	99.98 270	89.17 268	99.51 269	94.19 268	98.51 269

CasAABBNet	100.00 275	100.00 270	100.00 271	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270	100.00 269	100.00 272	100.00 273	100.00 271	100.00 269	100.00 273	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 269	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

DPSMNet_ROB	99.53 272	99.78 269	100.00 271	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 270	99.17 267	100.00 270	99.31 267	99.63 268	91.42 267	99.14 269	100.00 269	99.94 271	100.00 270	99.82 269	99.99 270	99.62 267	99.99 269	99.79 271	99.66 271	100.00 268	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

DGTPSM_ROB	99.52 271	99.77 268	100.00 271	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 270	99.17 267	100.00 270	99.31 267	99.64 269	91.36 266	99.13 268	100.00 269	99.94 271	100.00 270	99.82 269	99.99 270	99.53 266	99.99 269	99.80 272	99.66 271	100.00 268	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

DPSM_ROB	99.92 273	100.00 270	100.00 271	100.00 267	100.00 269	98.97 267	98.99 267	100.00 271	100.00 270	100.00 269	100.00 272	99.90 270	100.00 271	100.00 269	100.00 273	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 269	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

DPSM	99.92 273	100.00 270	100.00 271	100.00 267	100.00 269	98.97 267	98.99 267	100.00 271	100.00 270	100.00 269	100.00 272	99.90 270	100.00 271	100.00 269	100.00 273	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 269	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

AVERAGE_ROB	98.95 269	100.00 270	99.79 270	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270	100.00 269	100.00 272	100.00 273	100.00 271	100.00 269	99.77 270	99.85 269	100.00 272	100.00 272	100.00 269	100.00 271	98.12 270	99.51 270	100.00 268	100.00 271	93.43 269	93.75 268	94.35 269	93.16 267

ASD4																								86.17 266

Low-res two-view benchmark