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

CroCo-Stereo Lap2	0.05 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.06 5	0.03 2	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.12 2	0.11 5	0.07 2	0.07 4	0.07 2	0.05 3	0.09 4	0.08 3	0.02 2	0.03 2	0.08 3	0.08 4	0.07 3	0.05 3

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 4	0.10 1	0.06 1	0.06 1	0.07 2	0.04 1	0.08 2	0.06 1	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 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
ProNet	0.05 2	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.08 47	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.03 5	0.12 2	0.10 1	0.07 2	0.06 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.08 3	0.03 4	0.04 3	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

RAFT	0.08 4	0.04 3	0.06 6	0.05 6	0.03 5	0.07 14	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 8	0.08 7	0.05 6	0.02 2	0.22 22	0.11 5	0.09 4	0.06 1	0.08 4	0.06 4	0.08 2	0.10 7	0.02 2	0.04 3	0.14 28	0.14 31	0.16 25	0.15 36

StereoVision	0.08 4	0.05 5	0.05 4	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 56	0.05 3	0.06 4	0.06 4	0.06 12	0.02 2	0.14 7	0.13 15	0.09 4	0.07 4	0.10 7	0.08 10	0.09 4	0.08 3	0.03 4	0.05 6	0.12 18	0.10 9	0.13 18	0.13 20

StereoIM	0.10 9	0.07 6	0.06 6	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 15	0.08 13	0.13 18	0.06 12	0.03 5	0.17 11	0.14 17	0.15 20	0.12 20	0.17 26	0.07 5	0.17 23	0.15 18	0.03 4	0.06 8	0.15 38	0.20 81	0.16 25	0.19 60

MIF-Stereo	0.11 13	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.07 8	0.13 18	0.12 78	0.08 36	0.21 20	0.15 22	0.16 26	0.12 20	0.20 41	0.09 18	0.18 30	0.14 16	0.07 39	0.07 12	0.13 22	0.18 62	0.10 7	0.13 20

anonymousdsp	0.13 21	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.04 7	0.10 11	0.06 6	0.11 15	0.43 193	0.08 7	0.04 5	0.05 13	0.31 57	0.21 77	0.12 12	0.10 10	0.14 18	0.15 79	0.15 19	0.58 152	0.10 86	0.05 6	0.09 6	0.07 3	0.12 13	0.07 5

iRaftStereo_RVC	0.09 8	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.03 3	0.10 11	0.06 6	0.10 12	0.09 17	0.10 11	0.05 6	0.04 9	0.13 4	0.11 5	0.14 18	0.10 10	0.12 12	0.08 10	0.15 19	0.22 41	0.04 7	0.06 8	0.10 9	0.08 4	0.11 10	0.08 7

RAFT + AFF	0.14 26	0.07 6	0.06 6	0.08 27	0.05 8	0.07 14	0.05 14	0.11 16	0.08 18	0.14 24	0.07 8	0.15 26	0.05 6	0.03 5	1.47 201	0.11 5	0.14 18	0.08 6	0.14 18	0.07 5	0.15 19	0.10 7	0.04 7	0.06 8	0.10 9	0.08 4	0.08 5	0.07 5

RYNet	0.15 33	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.06 14	0.06 8	0.04 7	0.08 7	0.14 99	0.06 5	0.06 4	0.06 4	0.05 6	0.05 13	1.87 223	0.11 5	0.09 4	0.13 33	0.10 7	0.07 5	0.09 4	0.07 2	0.13 130	0.06 8	0.09 6	0.28 141	0.12 13	0.08 7

AEACV	0.13 21	0.08 12	0.05 4	0.05 6	0.05 8	0.04 3	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.05 3	0.06 4	0.03 3	0.04 9	0.64 142	0.54 208	0.09 4	0.12 20	0.16 22	0.18 111	0.13 14	0.73 187	0.07 39	0.04 3	0.08 3	0.12 19	0.07 3	0.05 3

LL-Strereo2	0.14 26	0.08 12	0.07 13	0.07 14	0.07 19	0.06 8	0.05 14	0.15 29	0.10 35	0.22 60	0.09 17	0.13 18	0.07 21	0.07 28	0.24 27	0.26 125	0.17 31	0.11 15	0.20 41	0.10 26	0.21 54	0.68 182	0.06 26	0.07 12	0.12 18	0.14 31	0.15 21	0.10 13

delet	0.08 4	0.08 12	0.07 13	0.09 32	0.07 19	0.08 23	0.06 22	0.07 5	0.06 6	0.09 11	0.08 13	0.11 14	0.06 12	0.07 28	0.15 9	0.10 1	0.10 8	0.09 7	0.08 4	0.09 18	0.10 8	0.08 3	0.05 18	0.07 12	0.10 9	0.09 8	0.10 7	0.08 7

TDLM	0.08 4	0.08 12	0.07 13	0.07 14	0.08 29	0.07 14	0.06 22	0.08 7	0.06 6	0.06 5	0.12 41	0.08 7	0.06 12	0.05 13	0.10 1	0.10 1	0.10 8	0.09 7	0.08 4	0.07 5	0.09 4	0.10 7	0.05 18	0.07 12	0.08 3	0.08 4	0.09 6	0.09 10

AANet_RVC	0.10 9	0.08 12	0.08 22	0.07 14	0.09 36	0.06 8	0.07 33	0.09 9	0.09 25	0.08 9	0.09 17	0.08 7	0.07 21	0.06 24	0.19 14	0.12 12	0.11 10	0.12 20	0.11 9	0.10 26	0.10 8	0.10 7	0.07 39	0.08 21	0.11 13	0.12 19	0.12 13	0.14 28

MIF-Stereo (partial)	0.11 13	0.09 17	0.08 22	0.07 14	0.06 14	0.07 14	0.04 7	0.12 17	0.09 25	0.12 21	0.07 8	0.10 11	0.07 21	0.05 13	0.21 20	0.16 32	0.16 26	0.13 33	0.14 18	0.08 10	0.18 30	0.15 18	0.05 18	0.08 21	0.13 22	0.11 14	0.16 25	0.13 20

MIM_Stereo	0.13 21	0.09 17	0.08 22	0.08 27	0.07 19	0.09 36	0.05 14	0.13 21	0.06 6	0.19 44	0.10 25	0.11 14	0.05 6	0.05 13	0.25 33	0.34 163	0.17 31	0.12 20	0.20 41	0.12 38	0.19 40	0.43 119	0.04 7	0.07 12	0.11 13	0.10 9	0.15 21	0.09 10

RAFT_CTSACE	0.11 13	0.09 17	0.07 13	0.05 6	0.06 14	0.08 23	0.06 22	0.12 17	0.08 18	0.18 38	0.06 4	0.15 26	0.12 78	0.05 13	0.18 12	0.14 17	0.15 20	0.10 10	0.13 15	0.07 5	0.17 23	0.24 48	0.04 7	0.07 12	0.14 28	0.14 31	0.19 41	0.14 28

test_4	0.16 40	0.09 17	0.10 43	0.07 14	0.08 29	0.05 6	0.06 22	0.17 39	0.11 56	0.23 70	0.11 34	0.16 38	0.09 38	0.07 28	0.41 92	0.40 184	0.18 41	0.12 20	0.18 30	0.11 34	0.23 67	0.33 84	0.05 18	0.09 37	0.15 38	0.20 81	0.26 96	0.23 91

AnonymousM	0.23 105	0.09 17	0.07 13	0.09 32	0.07 19	0.08 23	0.06 22	0.20 57	0.09 25	0.23 70	0.19 88	0.16 38	0.07 21	0.11 84	0.27 47	0.24 108	0.24 108	0.14 43	0.21 51	0.16 94	0.32 113	0.45 126	0.08 57	0.09 37	0.11 13	0.20 81	0.66 212	1.40 230

ARAFT	0.13 21	0.09 17	0.07 13	0.09 32	0.07 19	0.08 23	0.04 7	0.14 25	0.08 18	0.21 53	0.10 25	0.17 46	0.06 12	0.06 24	0.19 14	0.15 22	0.18 41	0.15 53	0.21 51	0.08 10	0.20 44	0.34 87	0.05 18	0.07 12	0.15 38	0.11 14	0.18 36	0.13 20

MMNet	0.10 9	0.09 17	0.07 13	0.10 40	0.09 36	0.09 36	0.07 33	0.10 11	0.08 18	0.08 9	0.09 17	0.13 18	0.06 12	0.08 36	0.26 40	0.11 5	0.13 14	0.11 15	0.12 12	0.09 18	0.11 10	0.10 7	0.06 26	0.08 21	0.10 9	0.11 14	0.13 18	0.12 17

DMCA	0.12 18	0.09 17	0.10 43	0.08 27	0.09 36	0.08 23	0.09 67	0.13 21	0.10 35	0.11 15	0.13 46	0.13 18	0.08 29	0.09 56	0.24 27	0.15 22	0.15 20	0.14 43	0.13 15	0.10 26	0.14 17	0.12 12	0.09 69	0.09 37	0.12 18	0.13 23	0.11 10	0.12 17

test croco	0.11 13	0.10 25	0.07 13	0.06 13	0.07 19	0.07 14	0.04 7	0.13 21	0.06 6	0.16 25	0.07 8	0.12 17	0.05 6	0.04 9	0.19 14	0.16 32	0.16 26	0.13 33	0.15 21	0.08 10	0.17 23	0.15 18	0.04 7	0.08 21	0.13 22	0.12 19	0.12 13	0.14 28

HH	0.29 145	0.10 25	0.18 140	0.16 107	0.15 113	0.20 132	0.14 111	0.27 144	0.13 87	0.36 186	0.21 105	0.29 130	0.11 63	0.15 136	0.46 111	0.64 225	0.27 140	0.19 126	0.50 161	0.27 171	0.68 206	0.75 189	0.11 103	0.16 132	0.24 114	0.30 153	0.36 154	0.37 154

HanStereo	0.29 145	0.10 25	0.18 140	0.16 107	0.15 113	0.20 132	0.14 111	0.27 144	0.13 87	0.36 186	0.21 105	0.29 130	0.11 63	0.15 136	0.46 111	0.64 225	0.27 140	0.19 126	0.50 161	0.27 171	0.68 206	0.75 189	0.11 103	0.16 132	0.24 114	0.30 153	0.36 154	0.37 154

4D-IteraStereo	0.17 51	0.10 25	0.10 43	0.10 40	0.09 36	0.08 23	0.05 14	0.21 65	0.12 67	0.26 106	0.12 41	0.21 69	0.08 29	0.07 28	0.35 71	0.39 179	0.21 70	0.15 53	0.22 58	0.13 47	0.30 108	0.54 143	0.05 18	0.08 21	0.14 28	0.15 40	0.19 41	0.13 20

CES	0.19 69	0.10 25	0.10 43	0.09 32	0.11 63	0.10 42	0.06 22	0.42 197	0.10 35	0.20 49	0.28 154	0.23 88	0.10 47	0.13 113	0.35 71	0.24 108	0.25 120	0.15 53	0.21 51	0.14 61	0.45 160	0.29 65	0.09 69	0.08 21	0.19 72	0.15 40	0.20 50	0.23 91

test_5	0.12 18	0.10 25	0.08 22	0.07 14	0.05 8	0.07 14	0.05 14	0.16 34	0.07 14	0.11 15	0.15 58	0.16 38	0.16 118	0.03 5	0.18 12	0.15 22	0.11 10	0.10 10	0.13 15	0.08 10	0.13 14	0.20 34	0.04 7	0.09 37	0.13 22	0.15 40	0.20 50	0.18 48

AASNet	0.10 9	0.10 25	0.07 13	0.10 40	0.10 52	0.11 56	0.08 47	0.12 17	0.06 6	0.10 12	0.11 34	0.10 11	0.06 12	0.07 28	0.16 10	0.12 12	0.13 14	0.11 15	0.11 9	0.09 18	0.11 10	0.13 13	0.06 26	0.08 21	0.11 13	0.10 9	0.10 7	0.09 10

test-1	0.32 155	0.10 25	0.13 92	0.14 83	0.14 99	0.25 162	0.18 127	0.29 164	0.17 128	0.37 190	0.41 187	0.31 150	0.17 127	0.14 125	0.91 164	0.51 201	0.27 140	0.21 144	0.53 170	0.25 158	0.57 183	0.99 232	0.11 103	0.14 113	0.28 150	0.29 147	0.31 134	0.36 150

raft+_RVC	0.14 26	0.10 25	0.08 22	0.09 32	0.08 29	0.09 36	0.06 22	0.18 49	0.10 35	0.22 60	0.12 41	0.15 26	0.07 21	0.06 24	0.25 33	0.23 103	0.17 31	0.12 20	0.21 51	0.12 38	0.20 44	0.41 113	0.05 18	0.08 21	0.15 38	0.13 23	0.16 25	0.13 20

XX-Stereo	2.35 251	0.10 25	0.11 58	0.17 116	0.11 63	0.21 142	0.11 89	0.25 114	0.12 67	0.35 183	0.53 208	0.30 141	0.10 47	0.12 99	1.21 186	0.70 233	0.27 140	0.18 110	0.50 161	0.19 114	0.41 147	0.53 140	0.11 103	0.10 53	55.57 271	0.26 129	0.34 148	0.51 176

AFF-stereo	0.15 33	0.10 25	0.09 33	0.07 14	0.06 14	0.09 36	0.07 33	0.17 39	0.09 25	0.21 53	0.08 13	0.15 26	0.06 12	0.04 9	0.92 166	0.15 22	0.13 14	0.09 7	0.21 51	0.08 10	0.21 54	0.35 89	0.04 7	0.07 12	0.14 28	0.13 23	0.18 36	0.11 14

GANet	0.12 18	0.10 25	0.10 43	0.10 40	0.10 52	0.13 75	0.10 82	0.14 25	0.08 18	0.11 15	0.24 132	0.15 26	0.08 29	0.08 36	0.14 7	0.13 15	0.15 20	0.15 53	0.11 9	0.08 10	0.12 12	0.25 53	0.08 57	0.08 21	0.13 22	0.10 9	0.12 13	0.11 14

PWCDC_ROB	0.24 115	0.10 25	0.13 92	0.10 40	0.18 136	0.12 66	0.16 124	0.12 17	0.38 195	0.11 15	0.25 138	0.15 26	0.82 212	0.28 188	0.92 166	0.21 77	0.17 31	0.18 110	0.18 30	0.17 104	0.23 67	0.46 127	0.20 167	0.17 141	0.12 18	0.21 91	0.15 21	0.26 117

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 51	0.11 38	0.10 43	0.11 56	0.08 29	0.09 36	0.05 14	0.18 49	0.17 128	0.23 70	0.19 88	0.18 49	0.10 47	0.09 56	0.54 128	0.17 40	0.20 55	0.15 53	0.20 41	0.12 38	0.20 44	0.37 98	0.07 39	0.09 37	0.17 45	0.25 122	0.16 25	0.21 78

CAS	0.15 33	0.11 38	0.08 22	0.10 40	0.09 36	0.08 23	0.07 33	0.17 39	0.10 35	0.17 31	0.17 76	0.15 26	0.10 47	0.10 73	0.27 47	0.19 61	0.18 41	0.15 53	0.20 41	0.11 34	0.23 67	0.26 56	0.08 57	0.08 21	0.18 56	0.16 48	0.17 31	0.22 83

TESTraft	0.14 26	0.11 38	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.07 14	0.07 33	0.15 29	0.11 56	0.17 31	0.10 25	0.15 26	0.16 118	0.05 13	0.25 33	0.21 77	0.15 20	0.12 20	0.19 35	0.10 26	0.19 40	0.29 65	0.04 7	0.08 21	0.18 56	0.17 54	0.24 73	0.20 66

RAFT+CT+SA	0.13 21	0.11 38	0.09 33	0.08 27	0.06 14	0.07 14	0.06 22	0.19 55	0.09 25	0.16 25	0.08 13	0.19 56	0.16 118	0.05 13	0.19 14	0.20 68	0.13 14	0.11 15	0.17 26	0.09 18	0.18 30	0.30 68	0.04 7	0.09 37	0.16 43	0.14 31	0.18 36	0.17 42

CIPLG	0.16 40	0.11 38	0.09 33	0.10 40	0.09 36	0.11 56	0.08 47	0.23 83	0.10 35	0.23 70	0.15 58	0.20 59	0.10 47	0.13 113	0.25 33	0.18 46	0.22 82	0.15 53	0.22 58	0.13 47	0.22 61	0.38 104	0.07 39	0.10 53	0.17 45	0.13 23	0.21 55	0.13 20

IPLGR_C	0.16 40	0.11 38	0.09 33	0.10 40	0.09 36	0.11 56	0.08 47	0.23 83	0.10 35	0.23 70	0.15 58	0.20 59	0.11 63	0.13 113	0.23 24	0.18 46	0.22 82	0.15 53	0.22 58	0.13 47	0.22 61	0.36 92	0.07 39	0.10 53	0.17 45	0.13 23	0.21 55	0.14 28

test-3	0.21 89	0.11 38	0.10 43	0.11 56	0.12 73	0.10 42	0.08 47	0.25 114	0.10 35	0.27 114	0.11 34	0.30 141	0.11 63	0.09 56	0.50 119	0.39 179	0.23 97	0.15 53	0.47 149	0.15 79	0.34 117	0.65 163	0.07 39	0.10 53	0.17 45	0.14 31	0.25 87	0.23 91

test_1	0.21 89	0.11 38	0.10 43	0.11 56	0.12 73	0.10 42	0.08 47	0.25 114	0.10 35	0.27 114	0.11 34	0.30 141	0.11 63	0.08 36	0.50 119	0.39 179	0.23 97	0.15 53	0.47 149	0.15 79	0.34 117	0.65 163	0.07 39	0.10 53	0.17 45	0.14 31	0.25 87	0.23 91

ACRE	0.16 40	0.11 38	0.09 33	0.10 40	0.09 36	0.12 66	0.08 47	0.23 83	0.10 35	0.23 70	0.15 58	0.20 59	0.10 47	0.13 113	0.24 27	0.18 46	0.22 82	0.15 53	0.22 58	0.13 47	0.22 61	0.37 98	0.07 39	0.10 53	0.17 45	0.13 23	0.21 55	0.13 20

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 51	0.11 38	0.10 43	0.08 27	0.08 29	0.08 23	0.08 47	0.21 65	0.09 25	0.23 70	0.09 17	0.20 59	0.07 21	0.05 13	0.89 161	0.15 22	0.15 20	0.10 10	0.22 58	0.09 18	0.23 67	0.36 92	0.06 26	0.09 37	0.18 56	0.13 23	0.20 50	0.14 28

UPFNet	0.14 26	0.11 38	0.12 78	0.12 67	0.11 63	0.13 75	0.10 82	0.16 34	0.12 67	0.17 31	0.14 52	0.16 38	0.09 38	0.11 84	0.25 33	0.15 22	0.17 31	0.15 53	0.16 22	0.11 34	0.14 17	0.13 13	0.09 69	0.10 53	0.13 22	0.15 40	0.19 41	0.14 28

HITNet	0.15 33	0.11 38	0.10 43	0.11 56	0.11 63	0.10 42	0.07 33	0.18 49	0.11 56	0.24 89	0.13 46	0.19 56	0.10 47	0.09 56	0.23 24	0.14 17	0.17 31	0.14 43	0.16 22	0.10 26	0.21 54	0.25 53	0.08 57	0.09 37	0.15 38	0.14 31	0.24 73	0.19 60
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
MGS-Stereo	0.15 33	0.12 50	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.07 14	0.05 14	0.16 34	0.07 14	0.13 22	0.10 25	0.13 18	0.06 12	0.08 36	0.94 170	0.14 17	0.19 49	0.15 53	0.19 35	0.13 47	0.20 44	0.19 32	0.07 39	0.08 21	0.14 28	0.12 19	0.17 31	0.15 36

CASnet	0.17 51	0.12 50	0.09 33	0.10 40	0.11 63	0.14 83	0.08 47	0.23 83	0.12 67	0.28 128	0.15 58	0.23 88	0.11 63	0.09 56	0.33 64	0.16 32	0.20 55	0.12 20	0.27 85	0.11 34	0.35 125	0.25 53	0.07 39	0.09 37	0.17 45	0.13 23	0.21 55	0.17 42
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.18 65	0.12 50	0.09 33	0.09 32	0.08 29	0.10 42	0.07 33	0.18 49	0.09 25	0.20 49	0.50 204	0.15 26	0.07 21	0.08 36	0.37 80	0.28 140	0.17 31	0.13 33	0.23 68	0.19 114	0.20 44	0.67 176	0.11 103	0.12 81	0.14 28	0.11 14	0.18 36	0.12 17

EGLCR-Stereo	0.27 134	0.12 50	0.11 58	0.11 56	0.12 73	0.13 75	0.06 22	0.23 83	0.14 99	0.27 114	0.18 83	0.24 95	0.09 38	0.10 73	0.35 71	0.38 177	0.24 108	0.16 74	0.31 110	0.21 127	0.37 138	1.30 245	0.11 103	0.30 192	0.17 45	0.26 129	0.93 229	0.25 112

anonymity	0.55 196	0.12 50	0.19 149	0.16 107	0.15 113	0.17 110	0.11 89	0.29 164	0.17 128	0.34 170	7.17 263	0.30 141	0.13 89	0.12 99	0.42 95	0.43 190	0.27 140	0.17 85	0.44 143	0.24 153	0.43 153	0.94 223	0.12 120	0.13 99	0.34 177	0.43 187	0.74 221	0.43 169

IER	0.15 33	0.12 50	0.11 58	0.12 67	0.10 52	0.12 66	0.09 67	0.17 39	0.10 35	0.18 38	0.17 76	0.21 69	0.10 47	0.11 84	0.49 116	0.15 22	0.19 49	0.14 43	0.16 22	0.12 38	0.16 22	0.17 24	0.09 69	0.10 53	0.14 28	0.17 54	0.19 41	0.18 48

IPLG	0.23 105	0.12 50	0.12 78	0.10 40	0.10 52	0.10 42	0.08 47	0.22 73	0.09 25	0.24 89	0.15 58	0.21 69	0.09 38	0.11 84	1.84 218	0.19 61	0.21 70	0.16 74	0.24 76	0.15 79	0.21 54	0.37 98	0.07 39	0.12 81	0.18 56	0.22 98	0.24 73	0.14 28

GMOStereo	0.19 69	0.12 50	0.10 43	0.10 40	0.09 36	0.10 42	0.09 67	0.23 83	0.12 67	0.28 128	0.10 25	0.21 69	0.13 89	0.08 36	0.37 80	0.28 140	0.21 70	0.14 43	0.23 68	0.14 61	0.26 87	0.67 176	0.06 26	0.09 37	0.23 99	0.20 81	0.24 73	0.18 48

error version	0.19 69	0.12 50	0.10 43	0.10 40	0.09 36	0.10 42	0.09 67	0.23 83	0.12 67	0.28 128	0.10 25	0.21 69	0.13 89	0.08 36	0.37 80	0.28 140	0.21 70	0.14 43	0.23 68	0.14 61	0.26 87	0.67 176	0.06 26	0.09 37	0.23 99	0.20 81	0.24 73	0.18 48

test-v	0.19 69	0.12 50	0.10 43	0.10 40	0.09 36	0.10 42	0.09 67	0.23 83	0.12 67	0.28 128	0.10 25	0.21 69	0.13 89	0.08 36	0.37 80	0.28 140	0.21 70	0.14 43	0.23 68	0.14 61	0.26 87	0.67 176	0.06 26	0.09 37	0.23 99	0.20 81	0.24 73	0.18 48

test_3	0.22 99	0.12 50	0.12 78	0.11 56	0.12 73	0.10 42	0.08 47	0.25 114	0.12 67	0.28 128	0.12 41	0.31 150	0.15 112	0.08 36	0.53 124	0.40 184	0.23 97	0.15 53	0.47 149	0.16 94	0.36 131	0.65 163	0.06 26	0.12 81	0.20 76	0.19 76	0.27 108	0.25 112

test-2	0.19 69	0.12 50	0.10 43	0.10 40	0.09 36	0.10 42	0.09 67	0.23 83	0.12 67	0.28 128	0.10 25	0.21 69	0.13 89	0.08 36	0.37 80	0.28 140	0.21 70	0.14 43	0.23 68	0.14 61	0.26 87	0.67 176	0.06 26	0.09 37	0.23 99	0.20 81	0.24 73	0.18 48

CREStereo++_RVC	0.19 69	0.12 50	0.11 58	0.11 56	0.12 73	0.11 56	0.09 67	0.23 83	0.12 67	0.28 128	0.14 52	0.22 83	0.19 148	0.10 73	0.26 40	0.22 89	0.24 108	0.12 20	0.22 58	0.12 38	0.34 117	0.32 78	0.07 39	0.10 53	0.20 76	0.18 62	0.62 206	0.23 91
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
TANstereo	0.20 81	0.12 50	0.11 58	0.14 83	0.13 86	0.14 83	0.08 47	0.17 39	0.11 56	0.24 89	0.13 46	0.16 38	0.12 78	0.13 113	0.30 51	0.29 147	0.26 129	0.25 175	0.34 117	0.23 144	0.34 117	0.32 78	0.29 199	0.10 53	0.14 28	0.17 54	0.36 154	0.19 60

XX-TBD	0.20 81	0.12 50	0.11 58	0.14 83	0.13 86	0.14 83	0.08 47	0.17 39	0.11 56	0.24 89	0.13 46	0.16 38	0.12 78	0.13 113	0.30 51	0.29 147	0.26 129	0.25 175	0.34 117	0.23 144	0.34 117	0.32 78	0.29 199	0.10 53	0.14 28	0.17 54	0.36 154	0.19 60

raftrobust	0.17 51	0.12 50	0.11 58	0.11 56	0.10 52	0.08 23	0.07 33	0.22 73	0.09 25	0.27 114	0.13 46	0.20 59	0.08 29	0.08 36	0.35 71	0.29 147	0.21 70	0.15 53	0.29 101	0.14 61	0.26 87	0.44 122	0.08 57	0.09 37	0.19 72	0.17 54	0.17 31	0.17 42

DMCA-RVC	0.17 51	0.12 50	0.15 108	0.12 67	0.13 86	0.11 56	0.18 127	0.17 39	0.16 121	0.18 38	0.21 105	0.21 69	0.10 47	0.10 73	0.50 119	0.18 46	0.18 41	0.17 85	0.17 26	0.15 79	0.18 30	0.18 28	0.10 86	0.13 99	0.14 28	0.15 40	0.19 41	0.18 48

CVANet_RVC	0.11 13	0.12 50	0.11 58	0.13 74	0.10 52	0.11 56	0.08 47	0.13 21	0.09 25	0.10 12	0.16 67	0.11 14	0.08 29	0.08 36	0.13 4	0.12 12	0.12 12	0.12 20	0.12 12	0.09 18	0.12 12	0.17 24	0.06 26	0.08 21	0.11 13	0.10 9	0.11 10	0.14 28

IGEV_Zeroshot_test	0.33 159	0.13 68	0.24 180	0.30 176	0.18 136	0.23 154	0.24 154	0.28 154	0.17 128	0.35 183	0.53 208	0.34 157	0.11 63	0.14 125	0.41 92	0.61 224	0.27 140	0.17 85	0.48 158	0.31 192	0.52 177	1.06 235	0.12 120	0.12 81	0.35 182	0.28 141	0.62 206	0.45 171

MSKI-zero shot	0.30 150	0.13 68	0.11 58	0.14 83	0.14 99	0.15 95	0.11 89	0.27 144	0.13 87	0.29 142	0.41 187	0.29 130	0.11 63	0.12 99	0.60 140	0.55 210	0.28 151	0.18 110	0.58 182	0.30 187	0.57 183	0.97 228	0.09 69	0.12 81	0.26 132	0.39 183	0.32 139	0.41 165

Any-RAFT	0.25 124	0.13 68	0.17 131	0.16 107	0.14 99	0.15 95	0.11 89	0.25 114	0.14 99	0.28 128	0.34 167	0.29 130	0.11 63	0.12 99	0.35 71	0.26 125	0.28 151	0.17 85	0.52 167	0.16 94	0.63 197	0.49 134	0.10 86	0.11 74	0.28 150	0.33 169	0.26 96	0.41 165

LoS_RVC	0.17 51	0.13 68	0.11 58	0.07 14	0.10 52	0.08 23	0.07 33	0.17 39	0.12 67	0.23 70	0.17 76	0.17 46	0.11 63	0.09 56	0.46 111	0.22 89	0.17 31	0.16 74	0.25 78	0.12 38	0.36 131	0.36 92	0.08 57	0.10 53	0.21 87	0.16 48	0.17 31	0.20 66

tt_ll	0.17 51	0.13 68	0.11 58	0.07 14	0.10 52	0.08 23	0.07 33	0.17 39	0.12 67	0.23 70	0.17 76	0.17 46	0.11 63	0.09 56	0.46 111	0.22 89	0.17 31	0.16 74	0.25 78	0.12 38	0.36 131	0.36 92	0.08 57	0.10 53	0.21 87	0.16 48	0.17 31	0.20 66

TestStereo1	0.14 26	0.13 68	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 23	0.07 33	0.14 25	0.10 35	0.17 31	0.09 17	0.15 26	0.17 127	0.05 13	0.26 40	0.21 77	0.16 26	0.12 20	0.20 41	0.10 26	0.20 44	0.30 68	0.04 7	0.08 21	0.18 56	0.18 62	0.26 96	0.20 66

SA-5K	0.14 26	0.13 68	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 23	0.07 33	0.14 25	0.10 35	0.17 31	0.09 17	0.15 26	0.17 127	0.05 13	0.26 40	0.21 77	0.16 26	0.12 20	0.20 41	0.10 26	0.20 44	0.30 68	0.04 7	0.08 21	0.18 56	0.18 62	0.26 96	0.20 66

Sa-1000	0.17 51	0.13 68	0.09 33	0.09 32	0.09 36	0.11 56	0.05 14	0.22 73	0.11 56	0.24 89	0.11 34	0.24 95	0.09 38	0.10 73	0.27 47	0.21 77	0.22 82	0.17 85	0.29 101	0.13 47	0.26 87	0.38 104	0.06 26	0.10 53	0.24 114	0.21 91	0.26 96	0.22 83

SA	0.16 40	0.13 68	0.09 33	0.09 32	0.08 29	0.11 56	0.06 22	0.21 65	0.10 35	0.24 89	0.09 17	0.23 88	0.07 21	0.07 28	0.23 24	0.22 89	0.19 49	0.15 53	0.25 78	0.12 38	0.22 61	0.28 62	0.05 18	0.10 53	0.20 76	0.21 91	0.27 108	0.23 91

RALAANet	0.17 51	0.13 68	0.11 58	0.10 40	0.10 52	0.11 56	0.08 47	0.17 39	0.10 35	0.16 25	0.15 58	0.16 38	0.09 38	0.07 28	0.34 67	0.17 40	0.18 41	0.17 85	0.28 93	0.15 79	0.26 87	0.60 154	0.07 39	0.10 53	0.17 45	0.15 40	0.21 55	0.16 41

sCroCo_RVC	0.23 105	0.13 68	0.12 78	0.11 56	0.10 52	0.14 83	0.09 67	0.24 98	0.19 138	0.24 89	0.16 67	0.20 59	0.20 152	0.09 56	0.33 64	0.36 172	0.28 151	0.22 154	0.35 125	0.21 127	0.48 168	0.66 170	0.10 86	0.16 132	0.23 99	0.21 91	0.29 120	0.23 91

UNet	0.16 40	0.13 68	0.13 92	0.14 83	0.12 73	0.14 83	0.11 89	0.20 57	0.12 67	0.21 53	0.15 58	0.18 49	0.13 89	0.13 113	0.24 27	0.16 32	0.20 55	0.17 85	0.19 35	0.13 47	0.17 23	0.16 22	0.11 103	0.13 99	0.16 43	0.18 62	0.21 55	0.17 42

CREStereo	0.18 65	0.13 68	0.11 58	0.12 67	0.10 52	0.10 42	0.06 22	0.24 98	0.10 35	0.27 114	0.14 52	0.26 109	0.12 78	0.10 73	0.32 61	0.26 125	0.26 129	0.13 33	0.22 58	0.14 61	0.36 131	0.27 59	0.08 57	0.10 53	0.18 56	0.19 76	0.24 73	0.23 91
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
AE-Stereo	0.22 99	0.14 81	0.14 100	0.16 107	0.13 86	0.12 66	0.09 67	0.23 83	0.15 109	0.27 114	0.12 41	0.29 130	0.13 89	0.09 56	0.30 51	0.29 147	0.28 151	0.19 126	0.30 105	0.22 137	0.35 125	0.77 193	0.08 57	0.15 121	0.23 99	0.24 111	0.26 96	0.20 66

RAFT-Test	0.29 145	0.14 81	0.12 78	0.16 107	0.15 113	0.18 118	0.12 98	0.27 144	0.14 99	0.32 158	0.50 204	0.27 114	0.12 78	0.14 125	0.44 99	0.52 203	0.27 140	0.18 110	0.59 185	0.25 158	0.59 190	0.72 185	0.10 86	0.12 81	0.27 139	0.50 199	0.27 108	0.34 146

iinet-f	0.17 51	0.14 81	0.11 58	0.12 67	0.09 36	0.14 83	0.09 67	0.15 29	0.10 35	0.23 70	0.24 132	0.18 49	0.16 118	0.08 36	0.38 89	0.20 68	0.20 55	0.13 33	0.38 133	0.17 104	0.21 54	0.27 59	0.09 69	0.09 37	0.18 56	0.14 31	0.25 87	0.18 48

raft_robust	0.19 69	0.14 81	0.11 58	0.14 83	0.09 36	0.11 56	0.08 47	0.25 114	0.12 67	0.30 146	0.10 25	0.25 103	0.14 103	0.10 73	0.29 50	0.26 125	0.22 82	0.17 85	0.35 125	0.14 61	0.28 100	0.35 89	0.06 26	0.11 74	0.22 90	0.24 111	0.24 73	0.21 78

LMCR-Stereo	0.19 69	0.14 81	0.12 78	0.13 74	0.12 73	0.15 95	0.10 82	0.22 73	0.13 87	0.23 70	0.18 83	0.24 95	0.17 127	0.14 125	0.30 51	0.19 61	0.26 129	0.18 110	0.33 114	0.19 114	0.27 96	0.30 68	0.10 86	0.12 81	0.20 76	0.18 62	0.24 73	0.24 103

rafts_anoy	0.16 40	0.14 81	0.12 78	0.11 56	0.11 63	0.10 42	0.08 47	0.21 65	0.08 18	0.21 53	0.16 67	0.18 49	0.08 29	0.06 24	0.34 67	0.27 134	0.20 55	0.17 85	0.23 68	0.13 47	0.23 67	0.42 116	0.06 26	0.10 53	0.18 56	0.15 40	0.15 21	0.17 42

sAnonymous2	0.21 89	0.14 81	0.13 92	0.12 67	0.12 73	0.14 83	0.12 98	0.28 154	0.16 121	0.23 70	0.20 94	0.20 59	0.15 112	0.08 36	0.31 57	0.27 134	0.25 120	0.22 154	0.40 136	0.21 127	0.35 125	0.42 116	0.09 69	0.13 99	0.23 99	0.24 111	0.23 68	0.24 103

CroCo_RVC	0.21 89	0.14 81	0.13 92	0.12 67	0.12 73	0.14 83	0.12 98	0.28 154	0.16 121	0.23 70	0.20 94	0.20 59	0.15 112	0.08 36	0.31 57	0.27 134	0.25 120	0.22 154	0.40 136	0.21 127	0.35 125	0.42 116	0.09 69	0.13 99	0.23 99	0.24 111	0.23 68	0.24 103

RALCasStereoNet	0.17 51	0.14 81	0.11 58	0.13 74	0.11 63	0.10 42	0.08 47	0.20 57	0.08 18	0.23 70	0.13 46	0.19 56	0.08 29	0.07 28	0.30 51	0.37 175	0.22 82	0.17 85	0.21 51	0.14 61	0.24 81	0.52 136	0.07 39	0.10 53	0.18 56	0.15 40	0.16 25	0.15 36

EAI-Stereo	0.35 168	0.14 81	0.15 108	0.19 134	0.18 136	0.65 218	0.22 146	0.27 144	0.22 148	0.27 114	0.46 199	0.29 130	0.10 47	0.12 99	0.81 156	1.04 252	0.27 140	0.20 135	0.71 193	0.23 144	0.45 160	0.55 145	0.11 103	0.18 151	0.29 158	0.43 187	0.40 167	0.42 167

BEATNet_4x	0.20 81	0.14 81	0.12 78	0.13 74	0.13 86	0.12 66	0.12 98	0.20 57	0.14 99	0.27 114	0.14 52	0.22 83	0.14 103	0.11 84	0.45 104	0.21 77	0.23 97	0.21 144	0.20 41	0.13 47	0.33 115	0.48 132	0.10 86	0.13 99	0.18 56	0.18 62	0.27 108	0.24 103

R-Stereo Train	0.25 124	0.14 81	0.14 100	0.15 99	0.13 86	0.18 118	0.07 33	0.24 98	0.15 109	0.32 158	0.25 138	0.28 122	0.13 89	0.14 125	0.71 148	0.32 155	0.29 162	0.20 135	0.47 149	0.20 119	0.48 168	0.65 163	0.10 86	0.12 81	0.24 114	0.25 122	0.23 68	0.28 130

RAFT-Stereo	0.25 124	0.14 81	0.14 100	0.15 99	0.13 86	0.18 118	0.07 33	0.24 98	0.15 109	0.32 158	0.25 138	0.28 122	0.13 89	0.14 125	0.71 148	0.32 155	0.29 162	0.20 135	0.47 149	0.20 119	0.48 168	0.65 163	0.10 86	0.12 81	0.24 114	0.25 122	0.23 68	0.28 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.27 134	0.14 81	0.12 78	0.13 74	0.15 113	0.16 100	0.12 98	0.26 126	0.14 99	0.31 153	0.21 105	0.27 114	0.29 177	0.15 136	0.44 99	0.51 201	0.28 151	0.18 110	0.54 174	0.28 175	0.58 187	0.84 205	0.10 86	0.12 81	0.26 132	0.25 122	0.26 96	0.29 133

iResNetv2_ROB	0.20 81	0.14 81	0.11 58	0.17 116	0.13 86	0.17 110	0.11 89	0.26 126	0.12 67	0.26 106	0.20 94	0.28 122	0.20 152	0.10 73	0.49 116	0.16 32	0.21 70	0.15 53	0.36 129	0.15 79	0.36 131	0.20 34	0.12 120	0.16 132	0.20 76	0.18 62	0.30 128	0.19 60

iResNet_ROB	0.19 69	0.14 81	0.12 78	0.15 99	0.11 63	0.16 100	0.12 98	0.25 114	0.12 67	0.25 99	0.17 76	0.20 59	0.22 160	0.09 56	0.42 95	0.17 40	0.22 82	0.16 74	0.30 105	0.13 47	0.26 87	0.17 24	0.10 86	0.13 99	0.20 76	0.18 62	0.26 96	0.21 78

DN-CSS_ROB	0.19 69	0.14 81	0.16 124	0.14 83	0.14 99	0.12 66	0.10 82	0.25 114	0.13 87	0.27 114	0.26 146	0.26 109	0.18 140	0.09 56	0.33 64	0.16 32	0.20 55	0.15 53	0.41 140	0.14 61	0.30 108	0.23 44	0.10 86	0.15 121	0.17 45	0.16 48	0.22 63	0.18 48

LoS	0.23 105	0.15 98	0.11 58	0.13 74	0.14 99	0.13 75	0.08 47	0.60 220	0.11 56	0.37 190	0.38 180	0.36 164	0.14 103	0.11 84	0.32 61	0.26 125	0.26 129	0.16 74	0.27 85	0.16 94	0.43 153	0.37 98	0.10 86	0.10 53	0.26 132	0.19 76	0.25 87	0.28 130

GLC_STEREO	0.20 81	0.15 98	0.16 124	0.15 99	0.14 99	0.14 83	0.12 98	0.26 126	0.10 35	0.28 128	0.19 88	0.20 59	0.10 47	0.11 84	0.51 123	0.20 68	0.28 151	0.15 53	0.26 82	0.15 79	0.38 142	0.30 68	0.09 69	0.11 74	0.20 76	0.14 31	0.30 128	0.18 48

MIPNet	0.22 99	0.15 98	0.11 58	0.11 56	0.12 73	0.12 66	0.08 47	0.24 98	0.10 35	0.27 114	0.24 132	0.23 88	0.14 103	0.11 84	0.93 168	0.21 77	0.23 97	0.17 85	0.31 110	0.20 119	0.22 61	0.44 122	0.07 39	0.12 81	0.24 114	0.29 147	0.27 108	0.20 66

cross-raft	0.27 134	0.15 98	0.13 92	0.14 83	0.14 99	0.17 110	0.10 82	0.27 144	0.15 109	0.30 146	0.22 116	0.28 122	0.10 47	0.14 125	0.42 95	0.42 189	0.27 140	0.17 85	0.57 181	0.26 167	0.62 196	0.94 223	0.09 69	0.12 81	0.29 158	0.27 135	0.26 96	0.31 141

HGLStereo	0.16 40	0.15 98	0.12 78	0.13 74	0.14 99	0.13 75	0.09 67	0.18 49	0.11 56	0.22 60	0.23 126	0.14 25	0.09 38	0.11 84	0.26 40	0.18 46	0.22 82	0.17 85	0.20 41	0.14 61	0.19 40	0.20 34	0.10 86	0.12 81	0.18 56	0.18 62	0.18 36	0.15 36

PMTNet	0.19 69	0.15 98	0.12 78	0.14 83	0.12 73	0.09 36	0.09 67	0.22 73	0.10 35	0.29 142	0.11 34	0.25 103	0.09 38	0.09 56	0.41 92	0.27 134	0.24 108	0.13 33	0.28 93	0.14 61	0.36 131	0.30 68	0.09 69	0.08 21	0.23 99	0.20 81	0.23 68	0.26 117

RASNet	0.16 40	0.15 98	0.15 108	0.13 74	0.11 63	0.12 66	0.10 82	0.24 98	0.13 87	0.22 60	0.14 52	0.18 49	0.13 89	0.10 73	0.20 18	0.18 46	0.19 49	0.13 33	0.17 26	0.10 26	0.23 67	0.27 59	0.07 39	0.15 121	0.17 45	0.18 62	0.27 108	0.24 103

CFNet	0.17 51	0.15 98	0.13 92	0.18 125	0.16 122	0.14 83	0.12 98	0.24 98	0.12 67	0.21 53	0.16 67	0.29 130	0.14 103	0.11 84	0.26 40	0.14 17	0.20 55	0.16 74	0.18 30	0.13 47	0.18 30	0.15 18	0.08 57	0.12 81	0.21 87	0.20 81	0.22 63	0.21 78

DISCO	0.16 40	0.15 98	0.11 58	0.14 83	0.13 86	0.16 100	0.15 116	0.15 29	0.13 87	0.21 53	0.17 76	0.16 38	0.10 47	0.10 73	0.30 51	0.17 40	0.20 55	0.15 53	0.24 76	0.14 61	0.18 30	0.23 44	0.09 69	0.12 81	0.18 56	0.16 48	0.22 63	0.17 42

iRaft-Stereo_20w	0.42 178	0.16 107	0.27 187	0.30 176	0.18 136	0.22 147	0.20 136	0.26 126	0.22 148	0.41 207	0.65 221	0.30 141	0.11 63	0.17 152	0.44 99	0.55 210	0.28 151	0.18 110	0.45 146	0.46 218	0.47 166	0.97 228	0.12 120	0.11 74	0.35 182	2.32 255	0.61 204	0.59 182

IPLGR	0.27 134	0.16 107	0.14 100	0.15 99	0.15 113	0.13 75	0.09 67	0.24 98	0.13 87	0.28 128	0.25 138	0.24 95	0.12 78	0.11 84	1.85 220	0.20 68	0.23 97	0.18 110	0.35 125	0.21 127	0.28 100	0.56 149	0.07 39	0.13 99	0.25 127	0.27 135	0.29 120	0.21 78

s12784h	0.23 105	0.16 107	0.13 92	0.19 134	0.14 99	0.12 66	0.09 67	0.24 98	0.12 67	0.29 142	0.16 67	0.27 114	0.16 118	0.10 73	0.24 27	0.26 125	0.26 129	0.13 33	0.30 105	0.12 38	0.50 172	0.38 104	0.08 57	0.11 74	0.26 132	0.28 141	0.66 212	0.46 174

CFNet_pseudo	0.21 89	0.16 107	0.16 124	0.19 134	0.16 122	0.17 110	0.13 109	0.24 98	0.15 109	0.28 128	0.22 116	0.23 88	0.20 152	0.12 99	0.65 145	0.18 46	0.20 55	0.17 85	0.31 110	0.13 47	0.21 54	0.21 38	0.12 120	0.13 99	0.20 76	0.20 81	0.25 87	0.26 117

Anonymous	0.24 115	0.16 107	0.14 100	0.13 74	0.14 99	0.15 95	0.10 82	0.26 126	0.15 109	0.24 89	0.17 76	0.24 95	0.23 161	0.09 56	0.34 67	0.34 163	0.28 151	0.24 166	0.47 149	0.23 144	0.49 171	0.66 170	0.10 86	0.15 121	0.27 139	0.24 111	0.32 139	0.23 91

GES	0.23 105	0.16 107	0.12 78	0.14 83	0.15 113	0.19 126	0.15 116	0.25 114	0.14 99	0.26 106	0.18 83	0.22 83	0.14 103	0.17 152	0.56 131	0.22 89	0.27 140	0.19 126	0.53 170	0.20 119	0.35 125	0.37 98	0.13 130	0.15 121	0.20 76	0.17 54	0.27 108	0.43 169

GMStereo	0.16 40	0.16 107	0.09 33	0.14 83	0.13 86	0.16 100	0.12 98	0.22 73	0.12 67	0.19 44	0.16 67	0.26 109	0.13 89	0.09 56	0.20 18	0.15 22	0.22 82	0.14 43	0.27 85	0.15 79	0.21 54	0.16 22	0.09 69	0.11 74	0.19 72	0.17 54	0.24 73	0.15 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC-Resample	0.23 105	0.16 107	0.18 140	0.17 116	0.16 122	0.16 100	0.16 124	0.24 98	0.18 136	0.26 106	0.18 83	0.27 114	0.17 127	0.16 143	0.81 156	0.18 46	0.21 70	0.23 163	0.26 82	0.25 158	0.23 67	0.39 110	0.13 130	0.21 165	0.22 90	0.22 98	0.19 41	0.22 83

MLCV	0.25 124	0.16 107	0.16 124	0.25 164	0.19 143	0.21 142	0.18 127	0.30 168	0.16 121	0.31 153	0.31 161	0.34 157	0.25 170	0.11 84	0.32 61	0.25 116	0.26 129	0.17 85	0.54 174	0.16 94	0.37 138	0.38 104	0.14 137	0.19 159	0.25 127	0.23 104	0.27 108	0.26 117

PDISCO_ROB	0.18 65	0.16 107	0.16 124	0.14 83	0.12 73	0.13 75	0.13 109	0.15 29	0.12 67	0.16 25	0.16 67	0.13 18	0.10 47	0.09 56	0.25 33	0.20 68	0.20 55	0.23 163	0.18 30	0.15 79	0.24 81	0.28 62	0.08 57	0.12 81	0.22 90	0.24 111	0.39 164	0.24 103

EKT-Stereo	0.34 161	0.17 117	0.14 100	0.20 139	0.17 128	0.22 147	0.25 161	0.27 144	0.15 109	0.30 146	0.35 169	0.27 114	0.14 103	0.16 143	1.56 204	0.54 208	0.29 162	0.25 175	0.47 149	0.30 187	0.81 223	0.86 208	0.09 69	0.13 99	0.31 166	0.30 153	0.31 134	0.24 103

dd	0.20 81	0.17 117	0.10 43	0.35 190	0.13 86	0.25 162	0.12 98	0.22 73	0.10 35	0.22 60	0.11 34	0.38 169	0.10 47	0.09 56	0.40 91	0.18 46	0.29 162	0.15 53	0.36 129	0.14 61	0.20 44	0.17 24	0.09 69	0.13 99	0.22 90	0.17 54	0.26 96	0.20 66

TRStereo	0.61 203	0.17 117	0.22 170	0.16 107	0.12 73	0.34 190	0.18 127	0.27 144	0.14 99	0.34 170	0.20 94	0.34 157	0.09 38	0.12 99	0.58 136	0.73 236	0.25 120	0.18 110	0.44 143	0.25 158	0.42 151	0.81 200	0.12 120	0.10 53	0.27 139	8.94 265	0.49 183	0.32 142

TestStereo	0.18 65	0.17 117	0.14 100	0.15 99	0.11 63	0.16 100	0.11 89	0.25 114	0.13 87	0.30 146	0.16 67	0.26 109	0.11 63	0.08 36	0.22 22	0.15 22	0.24 108	0.13 33	0.28 93	0.13 47	0.28 100	0.18 28	0.09 69	0.14 113	0.22 90	0.16 48	0.21 55	0.19 60

pcwnet_v2	0.27 134	0.17 117	0.18 140	0.22 148	0.19 143	0.22 147	0.18 127	0.25 114	0.18 136	0.30 146	0.24 132	0.33 155	0.29 177	0.18 162	0.90 162	0.22 89	0.24 108	0.19 126	0.38 133	0.16 94	0.28 100	0.31 76	0.17 153	0.16 132	0.26 132	0.26 129	0.30 128	0.39 158

psm_up	0.21 89	0.17 117	0.19 149	0.20 139	0.17 128	0.20 132	0.15 116	0.26 126	0.23 156	0.22 60	0.18 83	0.23 88	0.20 152	0.16 143	0.36 79	0.19 61	0.24 108	0.18 110	0.30 105	0.17 104	0.23 67	0.21 38	0.12 120	0.21 165	0.24 114	0.27 135	0.26 96	0.25 112

FADNet-RVC	0.24 115	0.17 117	0.15 108	0.21 144	0.17 128	0.17 110	0.21 140	0.26 126	0.14 99	0.25 99	0.21 105	0.28 122	0.17 127	0.14 125	0.98 174	0.22 89	0.23 97	0.17 85	0.36 129	0.22 137	0.24 81	0.30 68	0.14 137	0.17 141	0.25 127	0.23 104	0.21 55	0.24 103

RTSC	0.29 145	0.17 117	0.17 131	0.17 116	0.17 128	0.18 118	0.21 140	0.23 83	0.22 148	0.26 106	0.25 138	0.21 69	0.19 148	0.14 125	1.67 210	0.28 140	0.31 170	0.21 144	0.40 136	0.19 114	0.33 115	0.38 104	0.11 103	0.18 151	0.23 99	0.24 111	0.31 134	0.45 171

DeepPrunerF	0.29 145	0.17 117	0.15 108	0.23 154	0.44 207	0.17 110	0.23 149	0.20 57	0.26 171	0.16 25	0.22 116	0.15 26	0.12 78	0.13 113	0.98 174	0.22 89	0.19 49	0.17 85	0.27 85	0.17 104	0.22 61	0.21 38	0.12 120	0.13 99	1.95 256	0.26 129	0.22 63	0.20 66

ADCP+	0.32 155	0.17 117	0.17 131	0.15 99	0.14 99	0.17 110	0.21 140	0.21 65	0.32 188	0.25 99	0.25 138	0.37 167	0.12 78	0.13 113	1.80 217	0.18 46	0.20 55	0.17 85	0.34 117	0.18 111	0.24 81	0.30 68	0.12 120	0.12 81	0.24 114	0.68 217	0.33 144	0.96 212

HSM-Net_RVC	0.32 155	0.17 117	0.18 140	0.27 170	0.21 153	0.21 142	0.15 116	0.28 154	0.19 138	0.34 170	0.40 185	1.56 230	0.27 174	0.15 136	0.45 104	0.22 89	0.26 129	0.19 126	0.28 93	0.20 119	0.41 147	0.57 150	0.14 137	0.21 165	0.30 162	0.31 161	0.36 154	0.35 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.27 134	0.17 117	0.15 108	0.23 154	0.19 143	0.26 168	0.28 175	0.20 57	0.15 109	0.22 60	0.20 94	0.18 49	0.11 63	0.39 206	1.91 229	0.21 77	0.24 108	0.20 135	0.22 58	0.14 61	0.19 40	0.18 28	0.26 183	0.14 113	0.22 90	0.18 62	0.19 41	0.18 48

DeepPruner_ROB	0.24 115	0.17 117	0.17 131	0.17 116	0.17 128	0.16 100	0.24 154	0.22 73	0.17 128	0.26 106	0.26 146	0.21 69	0.18 140	0.12 99	0.64 142	0.21 77	0.24 108	0.21 144	0.29 101	0.16 94	0.44 158	0.36 92	0.14 137	0.16 132	0.22 90	0.30 153	0.27 108	0.23 91

HSM	0.22 99	0.17 117	0.15 108	0.18 125	0.18 136	0.16 100	0.14 111	0.26 126	0.14 99	0.25 99	0.22 116	0.24 95	0.18 140	0.11 84	0.67 146	0.18 46	0.26 129	0.16 74	0.27 85	0.17 104	0.30 108	0.23 44	0.10 86	0.14 113	0.23 99	0.23 104	0.27 108	0.25 112

iResNet	0.30 150	0.17 117	0.17 131	0.24 161	0.23 165	0.28 173	0.20 136	0.31 172	0.21 143	0.32 158	0.29 157	0.50 183	0.51 198	0.11 84	0.53 124	0.35 166	0.27 140	0.20 135	0.74 194	0.25 158	0.47 166	0.32 78	0.15 147	0.26 182	0.26 132	0.25 122	0.34 148	0.29 133

DLCB_ROB	0.20 81	0.17 117	0.17 131	0.14 83	0.15 113	0.14 83	0.14 111	0.21 65	0.16 121	0.23 70	0.23 126	0.25 103	0.18 140	0.15 136	0.24 27	0.18 46	0.22 82	0.18 110	0.19 35	0.15 79	0.26 87	0.24 48	0.13 130	0.16 132	0.37 188	0.25 122	0.25 87	0.20 66

MyStereo04	0.23 105	0.18 133	0.18 140	0.14 83	0.14 99	0.13 75	0.11 89	0.28 154	0.22 148	0.32 158	0.20 94	0.30 141	0.14 103	0.08 36	0.31 57	0.24 108	0.22 82	0.18 110	0.55 178	0.23 144	0.38 142	0.37 98	0.12 120	0.17 141	0.28 150	0.30 153	0.31 134	0.22 83

CASS	0.26 130	0.18 133	0.17 131	0.21 144	0.18 136	0.22 147	0.26 167	0.28 154	0.20 142	0.33 168	0.24 132	0.28 122	0.18 140	0.12 99	0.37 80	0.24 108	0.39 199	0.20 135	0.44 143	0.17 104	0.58 187	0.48 132	0.11 103	0.14 113	0.32 172	0.22 98	0.32 139	0.33 145
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.34 161	0.18 133	0.15 108	0.30 176	0.25 172	0.25 162	0.26 167	0.32 179	0.29 182	0.32 158	0.38 180	0.54 185	0.37 182	0.12 99	0.45 104	0.40 184	0.37 191	0.25 175	0.54 174	0.29 182	0.66 203	0.65 163	0.21 176	0.26 182	0.31 166	0.32 165	0.38 162	0.39 158

SepStereo	0.34 161	0.18 133	0.15 108	0.30 176	0.25 172	0.25 162	0.26 167	0.32 179	0.29 182	0.32 158	0.38 180	0.54 185	0.37 182	0.12 99	0.45 104	0.40 184	0.37 191	0.25 175	0.54 174	0.29 182	0.66 203	0.65 163	0.21 176	0.26 182	0.31 166	0.32 165	0.38 162	0.39 158

AACVNet	0.21 89	0.18 133	0.15 108	0.19 134	0.19 143	0.19 126	0.14 111	0.23 83	0.15 109	0.25 99	0.23 126	0.21 69	0.13 89	0.13 113	0.57 135	0.19 61	0.25 120	0.18 110	0.25 78	0.18 111	0.23 67	0.24 48	0.14 137	0.15 121	0.23 99	0.21 91	0.25 87	0.25 112

GANet-ADL	0.28 142	0.18 133	0.16 124	0.20 139	0.19 143	0.23 154	0.20 136	0.26 126	0.16 121	0.34 170	0.35 169	0.30 141	0.17 127	0.21 172	0.45 104	0.29 147	0.31 170	0.19 126	0.49 160	0.28 175	0.41 147	0.77 193	0.13 130	0.15 121	0.24 114	0.30 153	0.34 148	0.30 137

ICVP	0.23 105	0.18 133	0.21 162	0.18 125	0.17 128	0.18 118	0.15 116	0.22 73	0.17 128	0.24 89	0.21 105	0.24 95	0.18 140	0.12 99	0.43 98	0.24 108	0.25 120	0.24 166	0.26 82	0.21 127	0.31 112	0.52 136	0.26 183	0.17 141	0.24 114	0.26 129	0.25 87	0.24 103
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.21 89	0.18 133	0.12 78	0.16 107	0.14 99	0.19 126	0.15 116	0.20 57	0.11 56	0.17 31	0.15 58	0.34 157	0.14 103	0.32 197	1.10 180	0.16 32	0.20 55	0.14 43	0.18 30	0.14 61	0.17 23	0.22 41	0.15 147	0.09 37	0.18 56	0.19 76	0.19 41	0.18 48

FINET	0.48 187	0.18 133	0.19 149	0.17 116	0.14 99	0.18 118	0.21 140	0.21 65	0.32 188	0.19 44	0.41 187	0.22 83	0.38 185	0.20 168	1.70 211	0.43 190	0.24 108	0.16 74	0.34 117	0.25 158	0.32 113	0.71 184	0.14 137	0.24 175	1.14 236	2.17 252	0.50 188	1.64 238

APVNet	0.22 99	0.18 133	0.15 108	0.17 116	0.20 149	0.20 132	0.18 127	0.24 98	0.15 109	0.18 38	0.21 105	0.21 69	0.12 78	0.17 152	0.45 104	0.25 116	0.28 151	0.21 144	0.34 117	0.21 127	0.24 81	0.33 84	0.11 103	0.18 151	0.22 90	0.18 62	0.30 128	0.23 91

DSFCA	0.17 51	0.18 133	0.14 100	0.14 83	0.13 86	0.16 100	0.15 116	0.16 34	0.13 87	0.16 25	0.19 88	0.18 49	0.11 63	0.08 36	0.26 40	0.19 61	0.20 55	0.17 85	0.22 58	0.14 61	0.20 44	0.24 48	0.11 103	0.13 99	0.18 56	0.19 76	0.20 50	0.20 66

AF-Net	0.21 89	0.18 133	0.18 140	0.18 125	0.22 158	0.20 132	0.24 154	0.24 98	0.21 143	0.19 44	0.25 138	0.27 114	0.16 118	0.14 125	0.37 80	0.20 68	0.18 41	0.17 85	0.23 68	0.15 79	0.18 30	0.26 56	0.17 153	0.14 113	0.20 76	0.22 98	0.29 120	0.22 83

Nwc_Net	0.21 89	0.18 133	0.18 140	0.18 125	0.22 158	0.20 132	0.24 154	0.24 98	0.21 143	0.19 44	0.25 138	0.27 114	0.16 118	0.14 125	0.37 80	0.20 68	0.18 41	0.17 85	0.23 68	0.15 79	0.18 30	0.26 56	0.17 153	0.14 113	0.20 76	0.22 98	0.29 120	0.22 83

ADCRef	0.34 161	0.18 133	0.17 131	0.15 99	0.16 122	0.18 118	0.18 127	0.23 83	0.33 190	0.26 106	0.22 116	0.23 88	0.18 140	0.12 99	2.01 230	0.22 89	0.23 97	0.20 135	0.40 136	0.22 137	0.27 96	0.34 87	0.17 153	0.17 141	0.30 162	0.41 186	0.29 120	1.36 228

CFNet_RVC	0.22 99	0.18 133	0.15 108	0.18 125	0.17 128	0.19 126	0.12 98	0.21 65	0.13 87	0.23 70	0.21 105	0.25 103	0.13 89	0.13 113	0.93 168	0.20 68	0.23 97	0.17 85	0.27 85	0.16 94	0.25 86	0.22 41	0.10 86	0.14 113	0.23 99	0.21 91	0.25 87	0.23 91

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 69	0.18 133	0.18 140	0.17 116	0.21 153	0.16 100	0.27 171	0.19 55	0.24 160	0.22 60	0.20 94	0.27 114	0.13 89	0.19 165	0.35 71	0.17 40	0.20 55	0.16 74	0.19 35	0.13 47	0.17 23	0.19 32	0.11 103	0.12 81	0.18 56	0.23 104	0.19 41	0.22 83
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo	0.24 115	0.19 149	0.19 149	0.16 107	0.15 113	0.14 83	0.11 89	0.28 154	0.22 148	0.34 170	0.23 126	0.30 141	0.16 118	0.08 36	0.35 71	0.23 103	0.22 82	0.18 110	0.56 180	0.23 144	0.38 142	0.41 113	0.13 130	0.16 132	0.30 162	0.33 169	0.32 139	0.22 83

GEStereo_RVC	0.25 124	0.19 149	0.15 108	0.18 125	0.17 128	0.19 126	0.18 127	0.26 126	0.17 128	0.27 114	0.20 94	0.28 122	0.17 127	0.12 99	0.34 67	0.27 134	0.28 151	0.24 166	0.47 149	0.22 137	0.34 117	0.66 170	0.11 103	0.18 151	0.25 127	0.22 98	0.26 96	0.32 142

HCRNet	0.15 33	0.19 149	0.08 22	0.23 154	0.09 36	0.15 95	0.09 67	0.16 34	0.06 6	0.49 223	0.16 67	0.25 103	0.08 29	0.09 56	0.44 99	0.11 5	0.17 31	0.11 15	0.21 51	0.09 18	0.13 14	0.13 13	0.11 103	0.07 12	0.09 6	0.11 14	0.14 20	0.11 14

FADNet	0.26 130	0.19 149	0.15 108	0.23 154	0.16 122	0.21 142	0.23 149	0.28 154	0.17 128	0.27 114	0.28 154	0.26 109	0.19 148	0.15 136	0.98 174	0.22 89	0.21 70	0.20 135	0.43 142	0.26 167	0.28 100	0.31 76	0.14 137	0.15 121	0.28 150	0.27 135	0.24 73	0.27 126

STTStereo	0.20 81	0.19 149	0.21 162	0.18 125	0.20 149	0.17 110	0.27 171	0.18 49	0.19 138	0.20 49	0.19 88	0.24 95	0.15 112	0.17 152	0.44 99	0.18 46	0.20 55	0.19 126	0.19 35	0.14 61	0.18 30	0.20 34	0.11 103	0.13 99	0.19 72	0.21 91	0.20 50	0.26 117

UDGNet	0.24 115	0.20 154	0.15 108	0.36 192	0.31 188	0.32 185	0.29 179	0.22 73	0.15 109	0.21 53	0.21 105	0.21 69	0.08 29	0.51 216	0.25 33	0.17 40	0.22 82	0.17 85	0.27 85	0.15 79	0.28 100	0.38 104	0.31 206	0.11 74	0.24 114	0.23 104	0.22 63	0.20 66

SACVNet	0.24 115	0.20 154	0.19 149	0.21 144	0.19 143	0.19 126	0.20 136	0.26 126	0.22 148	0.25 99	0.22 116	0.21 69	0.12 78	0.17 152	0.48 115	0.22 89	0.26 129	0.21 144	0.32 113	0.20 119	0.29 106	0.41 113	0.15 147	0.18 151	0.28 150	0.26 129	0.30 128	0.26 117

PSMNet-ADL	0.35 168	0.20 154	0.21 162	0.23 154	0.22 158	0.24 159	0.25 161	0.30 168	0.26 171	0.39 200	0.57 213	0.38 169	0.46 190	0.24 182	1.26 193	0.44 193	0.32 175	0.20 135	0.52 167	0.24 153	0.40 145	0.51 135	0.17 153	0.17 141	0.27 139	0.27 135	0.40 167	0.26 117

RP	0.23 105	0.20 154	0.23 174	0.22 148	0.21 153	0.22 147	0.25 161	0.24 98	0.23 156	0.17 31	0.24 132	0.25 103	0.19 148	0.16 143	0.55 129	0.18 46	0.21 70	0.16 74	0.22 58	0.16 94	0.18 30	0.33 84	0.14 137	0.17 141	0.23 99	0.23 104	0.31 134	0.26 117

dad	0.30 150	0.21 158	0.15 108	0.47 202	0.22 158	0.30 180	0.49 202	0.40 193	0.13 87	0.32 158	0.14 52	0.41 175	0.24 168	0.11 84	0.59 137	0.20 68	0.32 175	0.17 85	0.51 164	0.16 94	0.29 106	0.23 44	0.11 103	0.19 159	0.32 172	0.18 62	0.68 216	0.46 174

Anonymous3	0.30 150	0.21 158	0.16 124	0.17 116	0.16 122	0.20 132	0.16 124	0.31 172	0.25 167	0.30 146	0.20 94	0.45 180	0.20 152	0.17 152	0.55 129	0.52 203	0.32 175	0.27 188	0.51 164	0.27 171	0.50 172	0.67 176	0.13 130	0.15 121	0.28 150	0.30 153	0.34 148	0.26 117

GwcNet-ADL	0.30 150	0.22 160	0.21 162	0.29 174	0.23 165	0.24 159	0.22 146	0.28 154	0.19 138	0.34 170	0.57 213	0.44 179	0.23 161	0.22 175	0.53 124	0.35 166	0.30 168	0.22 154	0.45 146	0.28 175	0.37 138	0.47 129	0.14 137	0.17 141	0.27 139	0.30 153	0.29 120	0.38 157

FADNet_RVC	0.34 161	0.22 160	0.23 174	0.30 176	0.26 176	0.20 132	0.23 149	0.31 172	0.22 148	0.31 153	0.29 157	0.42 177	0.35 181	0.22 175	0.90 162	0.26 125	0.31 170	0.32 208	0.75 195	0.28 175	0.46 164	0.55 145	0.16 150	0.24 175	0.27 139	0.31 161	0.51 193	0.37 154

NCC-stereo	0.26 130	0.22 160	0.22 170	0.22 148	0.24 167	0.23 154	0.28 175	0.26 126	0.28 176	0.18 38	0.26 146	0.29 130	0.27 174	0.17 152	0.56 131	0.23 103	0.23 97	0.24 166	0.28 93	0.21 127	0.23 67	0.32 78	0.20 167	0.17 141	0.27 139	0.29 147	0.33 144	0.30 137

stereogan	0.25 124	0.22 160	0.22 170	0.23 154	0.26 176	0.25 162	0.23 149	0.26 126	0.24 160	0.20 49	0.23 126	0.31 150	0.23 161	0.17 152	0.38 89	0.21 77	0.22 82	0.19 126	0.28 93	0.20 119	0.23 67	0.46 127	0.17 153	0.18 151	0.22 90	0.24 111	0.37 160	0.27 126

Abc-Net	0.26 130	0.22 160	0.22 170	0.22 148	0.24 167	0.23 154	0.28 175	0.26 126	0.28 176	0.18 38	0.26 146	0.29 130	0.27 174	0.17 152	0.56 131	0.23 103	0.23 97	0.24 166	0.28 93	0.21 127	0.23 67	0.32 78	0.20 167	0.17 141	0.27 139	0.29 147	0.33 144	0.30 137
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.38 170	0.22 160	0.30 195	0.26 167	0.25 172	0.25 162	0.29 179	0.36 186	0.29 182	0.35 183	0.33 165	0.34 157	0.46 190	0.22 175	1.53 202	0.32 155	0.31 170	0.26 185	0.58 182	0.28 175	0.45 160	0.47 129	0.20 167	0.28 188	0.34 177	0.39 183	0.35 152	0.52 177

RTS	0.40 176	0.22 160	0.20 155	0.22 148	0.21 153	0.32 185	0.33 184	0.31 172	0.33 190	0.23 70	0.22 116	0.31 150	0.25 170	0.18 162	1.88 224	0.32 155	0.37 191	0.25 175	0.64 187	0.33 197	0.43 153	0.43 119	0.16 150	0.24 175	0.41 192	0.91 230	0.40 167	0.63 185

RTSA	0.40 176	0.22 160	0.20 155	0.22 148	0.21 153	0.32 185	0.33 184	0.31 172	0.33 190	0.23 70	0.22 116	0.31 150	0.25 170	0.18 162	1.88 224	0.32 155	0.37 191	0.25 175	0.64 187	0.33 197	0.43 153	0.43 119	0.16 150	0.24 175	0.41 192	0.91 230	0.40 167	0.63 185

ADCL	0.38 170	0.23 168	0.20 155	0.20 139	0.18 136	0.23 154	0.24 154	0.26 126	0.52 215	0.32 158	0.28 154	0.30 141	0.18 140	0.16 143	1.59 206	0.22 89	0.25 120	0.22 154	0.35 125	0.23 144	0.35 125	0.35 89	0.17 153	0.18 151	0.51 209	0.52 201	0.47 179	1.53 234

CBMV_ROB	0.55 196	0.23 168	0.25 181	0.40 197	0.34 196	0.35 193	0.35 189	0.44 202	0.24 160	0.39 200	0.44 196	1.41 226	1.00 220	0.30 192	1.17 182	0.35 166	0.38 197	0.25 175	0.87 203	0.36 201	0.60 192	0.83 202	0.28 191	0.28 188	0.55 215	0.85 228	0.72 219	1.13 218

NOSS_ROB	0.38 170	0.23 168	0.21 162	0.27 170	0.26 176	0.27 170	0.25 161	0.41 194	0.24 160	0.36 186	0.29 157	0.36 164	0.23 161	0.41 208	0.97 173	0.57 216	0.34 180	0.29 198	0.33 114	0.24 153	0.68 206	1.00 233	0.28 191	0.31 194	0.34 177	0.49 196	0.42 172	0.34 146

SFCPSM	0.71 210	0.24 171	0.20 155	0.28 172	0.24 167	0.28 173	0.24 154	0.30 168	0.30 186	0.33 168	0.49 201	0.63 193	1.30 225	0.20 168	2.10 232	0.35 166	0.32 175	0.24 166	7.82 260	0.39 204	0.45 160	0.54 143	0.20 167	0.20 161	0.31 166	0.32 165	0.37 160	0.45 171

AnyNet_C32	0.50 194	0.24 171	0.23 174	0.24 161	0.26 176	0.29 177	0.33 184	0.35 182	0.57 219	0.34 170	0.44 196	0.36 164	0.25 170	0.23 179	2.35 243	0.39 179	0.39 199	0.33 210	0.53 170	0.30 187	0.61 194	0.74 188	0.23 180	0.29 190	0.44 197	0.73 220	0.46 176	1.61 237

ccs_rob	0.43 180	0.24 171	0.20 155	0.33 186	0.22 158	0.33 189	0.28 175	0.34 181	0.21 143	0.46 219	1.56 251	1.58 232	0.41 187	0.23 179	0.82 158	0.37 175	0.29 162	0.22 154	0.47 149	0.28 175	0.55 181	0.64 160	0.17 153	0.20 161	0.26 132	0.25 122	0.29 120	0.35 148

NCCL2	0.27 134	0.24 171	0.23 174	0.19 134	0.20 149	0.18 118	0.19 135	0.26 126	0.23 156	0.29 142	0.22 116	0.28 122	0.17 127	0.15 136	0.68 147	0.25 116	0.25 120	0.22 154	0.27 85	0.22 137	0.34 117	0.44 122	0.19 165	0.22 171	0.34 177	0.34 172	0.36 154	0.36 150

SGM-Forest	0.43 180	0.24 171	0.19 149	0.35 190	0.26 176	0.27 170	0.21 140	0.30 168	0.23 156	0.32 158	0.23 126	0.37 167	0.50 196	0.25 184	1.02 178	0.35 166	0.25 120	0.21 144	1.80 225	0.19 114	0.41 147	0.85 207	0.27 186	0.23 173	0.35 182	0.28 141	0.59 201	1.05 216
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.48 187	0.25 176	0.27 187	0.36 192	0.30 185	0.31 183	0.25 161	0.38 191	0.24 160	0.38 197	0.44 196	0.33 155	0.17 127	0.56 219	2.23 238	0.98 250	0.33 179	0.28 194	0.34 117	0.29 182	0.66 203	1.25 243	0.27 186	0.31 194	0.35 182	0.36 176	0.48 182	0.55 179

RGC	0.28 142	0.25 176	0.29 192	0.25 164	0.27 182	0.28 173	0.21 140	0.28 154	0.31 187	0.22 60	0.31 161	0.29 130	0.32 179	0.21 172	0.59 137	0.25 116	0.24 108	0.21 144	0.30 105	0.22 137	0.27 96	0.40 111	0.18 164	0.21 165	0.29 158	0.32 165	0.35 152	0.36 150

UCFNet_RVC	0.24 115	0.25 176	0.17 131	0.21 144	0.20 149	0.20 132	0.15 116	0.23 83	0.16 121	0.26 106	0.20 94	0.35 163	0.17 127	0.13 113	0.87 160	0.19 61	0.22 82	0.18 110	0.33 114	0.17 104	0.27 96	0.24 48	0.17 153	0.15 121	0.27 139	0.23 104	0.24 73	0.29 133

NaN_ROB	0.32 155	0.25 176	0.25 181	0.25 164	0.30 185	0.22 147	0.27 171	0.35 182	0.38 195	0.30 146	0.27 150	0.67 196	0.23 161	0.17 152	0.80 155	0.21 77	0.21 70	0.21 144	0.29 101	0.26 167	0.23 67	0.29 65	0.14 137	0.27 186	0.36 187	0.45 193	0.39 164	0.56 181

pmcnn	0.49 192	0.25 176	0.20 155	0.33 186	0.31 188	0.34 190	0.48 201	0.35 182	0.26 171	0.34 170	0.54 210	0.81 204	1.19 223	0.19 165	0.75 151	0.56 212	0.41 203	0.32 208	0.86 202	0.38 203	0.86 226	0.90 217	0.28 191	0.26 182	0.34 177	0.35 174	0.67 215	0.84 204

CBMV	0.47 186	0.25 176	0.23 174	0.31 181	0.29 184	0.31 183	0.30 181	0.41 194	0.28 176	0.37 190	0.27 150	0.70 199	0.37 182	0.33 200	0.91 164	0.53 206	0.36 187	0.27 188	0.58 182	0.28 175	0.63 197	0.97 228	0.26 183	0.35 204	0.37 188	0.36 176	0.66 212	1.86 242
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCPNet	0.58 199	0.26 182	0.30 195	0.29 174	0.36 198	0.29 177	0.53 208	0.42 197	0.39 198	0.38 197	0.55 211	0.39 172	1.14 222	0.26 186	2.11 233	0.43 190	0.35 184	0.24 166	1.27 210	0.40 205	0.52 177	0.60 154	0.32 208	0.30 192	0.48 205	0.61 209	0.47 179	1.88 245

PS-NSSS	0.24 115	0.26 182	0.21 162	0.31 181	0.22 158	0.26 168	0.23 149	0.27 144	0.15 109	0.28 128	0.21 105	0.55 187	0.15 112	0.16 143	0.35 71	0.16 32	0.19 49	0.17 85	0.36 129	0.15 79	0.17 23	0.14 16	0.22 178	0.16 132	0.24 114	0.24 111	0.28 119	0.27 126

FAT-Stereo	0.48 187	0.27 184	0.35 211	0.45 201	0.49 217	0.39 197	0.34 188	0.43 201	0.28 176	0.41 207	0.87 233	0.77 202	0.58 202	0.30 192	0.71 148	0.56 212	0.36 187	0.34 212	0.65 190	0.42 209	0.69 212	0.77 193	0.28 191	0.34 200	0.31 166	0.36 176	0.47 179	0.74 198

PA-Net	0.27 134	0.27 184	0.29 192	0.18 125	0.26 176	0.21 142	0.27 171	0.26 126	0.25 167	0.22 60	0.21 105	0.22 83	0.24 168	0.29 189	0.62 141	0.25 116	0.18 41	0.23 163	0.20 41	0.22 137	0.20 44	0.36 92	0.17 153	0.20 161	0.24 114	0.44 191	0.24 73	0.55 179
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWC_ROB	0.39 175	0.27 184	0.25 181	0.23 154	0.25 172	0.24 159	0.33 184	0.29 164	0.47 213	0.25 99	0.40 185	0.38 169	0.90 216	0.20 168	0.77 152	0.33 162	0.39 199	0.29 198	0.64 187	0.30 187	0.51 176	0.61 157	0.20 167	0.33 197	0.28 150	0.28 141	0.39 164	0.72 194

FCDSN-DC	0.38 170	0.28 187	0.33 205	0.31 181	0.30 185	0.30 180	0.40 194	0.31 172	0.22 148	0.28 128	0.20 94	0.29 130	0.16 118	0.30 192	1.88 224	0.36 172	0.34 180	0.33 210	0.34 117	0.25 158	0.46 164	0.82 201	0.28 191	0.38 212	0.30 162	0.31 161	0.30 128	0.30 137
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	0.28 142	0.28 187	0.20 155	0.20 139	0.22 158	0.22 147	0.22 146	0.20 57	0.21 143	0.24 89	0.27 150	0.79 203	0.17 127	0.16 143	0.50 119	0.23 103	0.35 184	0.21 144	0.28 93	0.20 119	0.30 108	0.53 140	0.17 153	0.18 151	0.23 99	0.24 111	0.49 183	0.36 150

S-Stereo	0.56 198	0.29 189	0.29 192	0.49 203	0.47 215	0.51 206	0.61 213	0.38 191	0.37 194	0.39 200	1.18 240	1.00 211	0.46 190	0.29 189	1.17 182	0.66 228	0.35 184	0.39 218	0.85 201	0.70 233	0.50 172	0.96 227	0.61 230	0.38 212	0.32 172	0.33 169	0.41 171	0.62 184

ADCMid	0.48 187	0.29 189	0.30 195	0.26 167	0.32 190	0.34 190	0.38 191	0.42 197	0.45 212	0.31 153	0.37 177	0.49 181	0.45 189	0.22 175	1.85 220	0.35 166	0.36 187	0.27 188	0.80 198	0.31 192	0.50 172	0.60 154	0.30 202	0.25 181	0.37 188	0.55 206	0.46 176	1.40 230

DPSNet	0.80 214	0.29 189	0.28 190	0.39 196	0.41 203	0.44 200	0.31 182	0.36 186	0.41 202	0.27 114	0.36 175	2.76 246	1.04 221	0.38 204	1.22 187	0.66 228	0.61 220	0.49 228	4.85 252	0.61 225	0.86 226	1.22 242	0.58 229	0.45 222	0.58 217	0.63 210	0.55 197	0.69 190

SAMSARA	0.69 208	0.30 192	0.45 220	0.32 184	0.32 190	0.32 185	0.38 191	0.57 215	0.48 214	0.41 207	0.37 177	0.43 178	0.93 217	0.29 189	1.85 220	0.53 206	0.38 197	0.40 220	0.78 196	0.42 209	0.77 217	0.89 214	0.20 167	0.42 219	1.55 246	1.83 249	1.51 249	1.56 236

GANetREF_RVC	0.33 159	0.30 192	0.33 205	0.28 172	0.27 182	0.27 170	0.26 167	0.42 197	0.35 193	0.38 197	0.22 116	0.57 188	0.39 186	0.16 143	0.37 80	0.24 108	0.30 168	0.25 175	0.45 146	0.26 167	0.37 138	0.28 62	0.25 181	0.33 197	0.35 182	0.29 147	0.46 176	0.40 164
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
ETE_ROB	0.34 161	0.32 194	0.21 162	0.26 167	0.24 167	0.28 173	0.25 161	0.24 98	0.29 182	0.27 114	0.35 169	1.00 211	0.21 157	0.20 168	0.59 137	0.24 108	0.42 206	0.24 166	0.38 133	0.25 158	0.40 145	0.52 136	0.20 167	0.21 165	0.29 158	0.34 172	0.55 197	0.39 158

STTRV1_RVC		0.33 195	0.28 190	0.43 199	0.33 193	0.42 198	0.38 191	0.41 194	0.41 202	0.37 190	0.42 190	0.62 191	0.74 207	0.52 217		0.39 179	0.91 236	0.28 194		0.75 240	0.94 234			0.51 225	0.51 209	0.67 213	0.63 209	1.33 227

SANet	0.60 202	0.33 195	0.33 205	0.37 194	0.36 198	0.48 203	0.44 197	0.56 213	0.85 236	0.34 170	0.57 213	2.41 242	1.30 225	0.33 200	1.18 185	0.25 116	0.48 211	0.31 205	0.52 167	0.32 195	0.55 181	0.57 150	0.37 212	0.38 212	0.48 205	0.66 212	0.57 199	0.96 212

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 185	0.34 197	0.26 185	0.43 199	0.33 193	0.38 196	0.53 208	0.49 208	0.40 199	0.42 210	0.31 161	0.63 193	0.54 200	0.42 209	1.29 195	0.28 140	0.26 129	0.22 154	0.68 191	0.23 144	0.65 200	0.64 160	0.33 210	0.29 190	0.47 203	0.49 196	0.49 183	0.69 190

G-Net	0.59 200	0.34 197	0.35 211	0.32 184	0.32 190	0.45 201	0.31 182	0.50 210	0.61 224	0.43 212	0.64 220	1.96 236	0.52 199	0.23 179	0.86 159	0.52 203	0.37 191	0.35 215	0.83 199	0.67 230	0.61 194	0.63 158	0.25 181	0.33 197	0.40 191	0.80 224	0.81 224	1.55 235

ADCS	0.62 205	0.34 197	0.31 200	0.34 189	0.37 200	0.37 195	0.40 194	0.49 208	0.60 222	0.34 170	0.42 190	0.61 189	0.98 219	0.31 195	2.29 241	0.66 228	0.50 212	0.38 216	0.84 200	0.43 211	0.87 228	0.89 214	0.28 191	0.37 209	0.47 203	0.91 230	0.60 202	1.29 223

LALA_ROB	0.34 161	0.34 197	0.23 174	0.24 161	0.24 167	0.30 180	0.24 154	0.25 114	0.28 176	0.31 153	0.35 169	0.95 207	0.21 157	0.19 165	0.77 152	0.25 116	0.34 180	0.28 194	0.34 117	0.25 158	0.36 131	0.55 145	0.19 165	0.22 171	0.27 139	0.31 161	0.50 188	0.39 158

edge stereo	0.65 207	0.35 201	0.45 220	0.54 209	0.48 216	0.59 213	0.56 210	0.58 217	0.41 202	0.52 229	0.69 225	1.30 221	1.29 224	0.39 206	0.94 170	0.60 223	0.41 203	0.30 203	1.74 224	0.81 243	0.54 180	0.97 228	0.41 216	0.34 200	0.43 195	0.38 181	0.57 199	0.90 209

AnyNet_C01	0.69 208	0.35 201	0.32 201	0.37 194	0.39 202	0.36 194	0.59 212	0.56 213	0.70 232	0.40 204	0.49 201	0.85 205	0.73 206	0.32 197	2.65 251	0.86 244	0.72 225	0.58 235	1.00 205	0.50 219	0.94 234	1.12 238	0.38 214	0.39 215	0.63 221	0.53 204	0.64 211	1.20 220

FC-DCNN	0.43 180	0.35 201	0.43 217	0.49 203	0.37 200	0.48 203	0.56 210	0.44 202	0.27 175	0.34 170	0.27 150	0.41 175	0.23 161	0.31 195	0.64 142	0.36 172	0.39 199	0.31 205	0.48 158	0.27 171	0.52 177	0.75 189	0.28 191	0.37 209	0.53 212	0.39 183	0.63 209	0.82 203

XQC	0.44 183	0.37 204	0.32 201	0.41 198	0.35 197	0.42 198	0.44 197	0.46 206	0.38 195	0.40 204	0.34 167	0.50 183	0.47 195	0.35 202	1.63 207	0.32 155	0.31 170	0.28 194	0.53 170	0.32 195	0.42 151	0.52 136	0.27 186	0.31 194	0.45 199	0.50 199	0.53 194	0.42 167

LSM0	3.50 257	0.37 204	0.30 195	0.55 210	0.46 212	0.59 213	0.74 218	0.75 232	0.61 224	0.60 236	0.85 231	1.16 217	1.54 230	0.27 187	26.81 269	45.36 274	0.62 221	0.38 216	3.22 243	0.63 226	1.24 247	1.69 255	0.31 206	0.43 220	0.61 219	1.00 234	1.01 234	2.47 252

CSAN	0.42 178	0.37 204	0.34 210	0.33 186	0.33 193	0.29 177	0.36 190	0.37 189	0.64 228	0.43 212	0.43 193	0.75 201	0.46 190	0.21 172	0.78 154	0.25 116	0.29 162	0.27 188	0.42 141	0.43 211	0.43 153	0.53 140	0.22 178	0.34 200	0.44 197	0.52 201	0.49 183	0.54 178

FBW_ROB	0.49 192	0.42 207	0.37 213	0.61 213	0.46 212	0.49 205	0.51 205	0.31 172	0.25 167	0.34 170	0.36 175	0.69 197	0.50 196	0.57 220	1.13 181	0.26 125	0.36 187	0.24 166	1.46 213	0.24 153	0.57 183	0.44 122	0.43 217	0.40 218	0.33 175	0.35 174	0.42 172	0.68 188

PVD	0.59 200	0.44 208	0.38 214	0.51 206	0.44 207	0.56 208	0.49 202	0.62 223	0.59 221	0.34 170	0.48 200	0.61 189	0.75 209	0.50 215	1.78 214	0.38 177	0.51 213	0.39 218	0.79 197	0.43 211	0.68 206	0.76 192	0.30 202	0.39 215	0.61 219	0.77 222	0.62 206	0.89 207

MeshStereo	0.86 216	0.44 208	0.33 205	0.78 222	0.56 220	0.63 216	0.44 197	0.69 227	0.53 217	0.45 217	0.78 227	2.29 239	1.65 234	0.25 184	2.39 245	0.70 233	0.42 206	0.29 198	1.62 220	0.31 192	1.32 251	1.43 251	0.32 208	0.35 204	0.88 228	0.64 211	1.30 241	1.37 229
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
SGM_RVC	0.85 215	0.45 210	0.32 201	0.60 212	0.44 207	0.60 215	0.52 206	0.72 230	0.41 202	0.43 212	0.57 213	1.17 218	1.43 228	0.24 182	0.56 131	0.30 152	0.47 209	0.26 185	2.37 231	0.34 199	0.59 190	0.86 208	0.27 186	0.34 200	1.13 234	1.39 246	1.91 255	4.23 258
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	0.78 213	0.46 211	0.65 229	0.64 214	0.59 221	0.52 207	0.72 217	0.77 235	0.60 222	0.62 238	0.51 206	0.97 209	0.85 214	0.48 212	2.44 246	0.77 238	0.84 233	0.54 231	1.02 206	0.68 231	1.03 241	0.83 202	0.57 228	0.69 239	0.90 229	0.74 221	0.70 218	1.03 215

CC-Net-ROB	0.38 170	0.47 212	0.33 205	0.66 216	0.49 217	0.57 209	0.49 202	0.35 182	0.24 160	0.37 190	0.29 157	0.96 208	0.23 161	0.38 204	0.45 104	0.18 46	0.24 108	0.22 154	0.68 191	0.23 144	0.23 67	0.18 28	0.44 219	0.24 175	0.31 166	0.28 141	0.27 108	0.39 158

DGSMNet	0.89 220	0.48 213	0.41 215	0.52 208	0.41 203	0.57 209	0.44 197	0.61 221	0.40 199	0.84 244	3.86 261	0.69 197	0.85 214	0.87 229	1.84 218	0.89 246	1.22 248	0.66 245	1.68 221	0.63 226	1.40 255	1.53 254	0.50 224	0.55 228	0.41 192	0.67 213	0.50 188	0.73 196

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 255	0.48 213	0.30 195	0.49 203	0.43 206	0.63 216	0.88 226	0.69 227	0.73 233	0.42 210	1.62 253	46.67 275	1.91 241	0.66 225	0.96 172	0.34 163	0.96 239	0.97 257	1.60 217	0.34 199	0.83 224	0.87 210	0.28 191	0.27 186	0.53 212	0.79 223	3.33 260	0.81 202

AMNet	0.51 195	0.50 215	0.48 224	0.51 206	0.50 219	0.57 209	0.52 206	0.36 186	0.41 202	0.39 200	0.58 217	0.66 195	0.21 157	0.58 221	0.53 124	0.59 219	0.60 219	0.58 235	0.51 164	0.51 220	0.60 192	0.55 145	0.33 210	0.52 226	0.48 205	0.54 205	0.60 202	0.66 187

MFN_U_SF_RVC	0.63 206	0.54 216	0.41 215	0.56 211	0.46 212	0.58 212	0.69 216	0.57 215	0.44 211	0.86 246	0.91 234	0.74 200	0.54 200	0.55 218	1.54 203	0.49 198	0.34 180	0.34 212	1.70 223	0.45 217	0.68 206	0.66 170	0.29 199	0.57 229	0.45 199	0.44 191	0.49 183	0.68 188

DDUNet	0.45 184	0.56 217	0.26 185	0.87 224	0.69 225	0.84 224	0.84 224	0.26 126	0.24 160	0.23 70	0.33 165	0.39 172	0.15 112	1.61 238	0.49 116	0.24 108	0.41 203	0.26 185	0.55 178	0.29 182	0.34 117	0.40 111	0.50 224	0.21 165	0.25 127	0.27 135	0.32 139	0.29 133

UDG	0.48 187	0.58 218	0.27 187	0.86 223	0.79 228	0.80 222	1.00 228	0.27 144	0.25 167	0.28 128	0.35 169	0.39 172	0.17 127	1.43 235	1.00 177	0.26 125	0.47 209	0.27 188	0.59 185	0.30 187	0.44 158	0.47 129	0.40 215	0.20 161	0.28 150	0.29 147	0.33 144	0.27 126

SPS-STEREO	0.86 216	0.60 219	0.57 226	0.67 217	0.63 222	0.71 219	0.68 215	0.58 217	0.61 224	0.59 233	0.96 236	1.04 215	0.68 205	0.60 223	1.72 213	0.87 245	0.79 228	0.69 246	2.78 238	0.74 238	1.33 252	1.43 251	0.45 222	0.66 238	0.63 221	0.69 218	0.87 225	0.78 201
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 203	0.63 220	0.47 222	0.65 215	0.41 203	0.45 201	0.63 214	0.61 221	0.68 231	0.58 231	0.38 180	0.62 191	0.60 203	0.69 226	1.33 196	0.45 194	0.37 191	0.40 220	1.53 216	0.51 220	0.58 187	0.78 196	0.46 223	0.47 223	0.51 209	0.45 193	0.42 172	0.73 196

ELAS_RVC	0.97 222	0.66 221	0.63 228	0.92 225	0.68 224	1.24 231	0.79 221	0.74 231	0.53 217	0.50 225	1.26 245	2.43 243	1.99 242	0.45 210	1.45 199	0.49 198	0.65 223	0.55 233	1.11 209	0.44 215	0.97 240	1.36 248	0.44 219	0.57 229	1.69 251	1.29 245	1.16 238	1.24 221
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.35 236	0.69 222	0.66 230	0.77 221	0.72 226	0.88 226	0.85 225	0.75 232	0.95 240	0.67 240	1.33 248	1.37 224	1.68 235	0.69 226	2.33 242	1.29 255	0.83 232	0.70 247	2.51 235	0.92 245	1.38 254	1.75 256	0.53 226	0.81 246	2.12 258	3.10 257	1.97 256	4.19 257

ELAS	1.00 224	0.70 223	0.60 227	0.99 226	0.76 227	1.00 228	0.79 221	0.77 235	0.64 228	0.49 223	1.26 245	2.43 243	1.71 236	0.47 211	1.56 204	0.49 198	0.66 224	0.54 231	1.08 207	0.41 206	0.94 234	1.34 247	0.44 219	0.54 227	1.59 247	1.52 247	1.35 245	1.96 247
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	0.76 212	0.73 224	0.66 230	0.75 219	0.64 223	0.88 226	0.78 220	0.59 219	0.67 230	0.58 231	0.68 224	1.03 213	0.64 204	0.59 222	1.22 187	0.78 240	0.86 235	0.72 248	1.10 208	0.69 232	1.11 244	0.78 196	0.54 227	0.61 234	0.59 218	0.58 207	0.80 223	0.93 210

STStereo	1.43 239	0.76 225	0.86 243	2.30 244	0.87 233	2.27 253	1.08 230	1.07 250	1.08 245	0.53 230	1.33 248	3.27 251	2.89 247	0.32 197	3.08 254	0.57 216	0.45 208	0.29 198	4.63 250	0.41 206	0.65 200	0.84 205	0.30 202	0.64 237	1.68 250	1.90 251	1.54 250	3.12 256

MANE	1.81 245	0.80 226	0.92 246	1.03 227	0.85 232	1.02 229	1.07 229	1.06 247	1.22 248	0.45 217	0.95 235	2.28 238	2.37 244	0.48 212	4.27 258	1.23 254	0.75 226	2.70 261	1.60 217	0.54 223	0.96 239	1.32 246	0.37 212	0.80 243	3.20 260	4.45 260	4.76 261	7.33 262

SPstereo	1.25 234	0.82 227	0.93 247	0.75 219	0.82 230	0.79 221	0.76 219	1.17 253	1.02 243	0.85 245	1.56 251	2.11 237	2.54 245	0.96 231	1.79 215	1.73 257	1.11 245	0.94 254	1.61 219	1.13 256	1.51 257	1.76 257	0.79 231	0.98 254	1.06 230	1.09 239	1.58 251	1.73 240

SGM-ForestM	1.05 227	0.83 228	0.44 218	0.72 218	0.44 207	0.83 223	0.81 223	0.69 227	0.61 224	0.37 190	0.66 223	1.69 233	1.32 227	0.37 203	4.57 259	0.46 195	0.53 215	0.25 175	1.47 214	0.37 202	0.65 200	0.90 217	0.30 202	0.39 215	1.81 253	2.49 256	1.79 253	2.50 254

WAO-7	1.03 225	0.85 229	0.88 244	1.80 240	0.84 231	0.74 220	0.97 227	1.02 246	1.13 246	0.96 251	1.27 247	1.38 225	1.83 240	0.64 224	1.90 228	0.77 238	0.81 229	0.48 225	2.60 236	0.74 238	0.79 218	0.80 199	0.27 186	0.89 251	0.73 223	1.00 234	0.75 222	1.09 217

SQANet	0.74 211	0.90 230	0.32 201	1.66 234	0.79 228	1.43 233	1.20 231	0.37 189	0.28 176	0.40 204	0.31 161	0.92 206	0.34 180	1.28 234	1.08 179	0.22 89	0.52 214	0.27 188	2.47 234	0.29 182	0.57 183	0.58 152	1.58 239	0.24 175	0.33 175	0.38 181	0.43 175	0.72 194

LE_ROB	3.68 258	0.90 230	1.47 258	2.33 246	9.95 269	1.86 247	7.75 266	2.29 260	3.18 261	0.50 225	1.44 250	9.08 265	13.64 268	0.49 214	2.12 235	0.27 134	0.56 217	0.30 203	6.07 256	1.47 258	0.85 225	0.95 226	2.37 247	2.28 261	5.44 262	5.09 261	6.28 263	10.56 266

MDST_ROB	0.88 218	1.09 232	0.25 181	1.29 229	0.44 207	0.85 225	0.40 194	0.45 204	0.26 171	0.36 186	0.35 169	0.49 181	3.65 253	0.16 143	2.26 239	0.25 116	0.28 151	0.18 110	0.87 203	0.21 127	0.63 197	0.90 217	0.20 167	0.23 173	1.72 252	0.94 233	3.03 259	1.95 246

JetBlue	1.47 241	1.10 233	1.05 252	1.46 231	1.19 242	1.70 236	1.61 235	0.95 243	1.16 247	0.59 233	0.49 201	3.36 252	0.76 210	1.16 232	2.45 249	1.00 251	1.15 247	0.86 252	1.38 212	0.80 242	1.70 258	1.94 258	1.14 234	0.80 243	1.33 242	2.20 254	1.50 248	5.00 260

WAO-6	1.18 228	1.10 233	0.72 234	1.51 233	1.16 240	1.43 233	1.63 236	0.88 241	0.98 241	0.77 242	0.73 226	1.32 222	2.08 243	1.91 242	2.58 250	0.71 235	1.27 251	0.57 234	1.47 214	0.70 233	1.05 242	1.03 234	0.92 232	0.69 239	1.14 236	1.01 237	1.04 237	1.43 232

DispFullNet	1.23 233	1.16 235	0.81 241	1.20 228	0.99 234	1.13 230	1.36 232	0.66 226	0.57 219	0.75 241	0.80 229	3.64 256	1.53 229	1.64 239	1.27 194	1.36 256	1.04 241	0.58 235	6.55 259	1.10 254	0.89 231	0.91 220	0.43 217	0.36 207	0.50 208	0.37 180	0.69 217	1.02 214

otaku	0.88 218	1.18 236	0.44 218	1.92 243	1.01 235	1.72 238	1.44 233	0.46 206	0.40 199	0.46 219	0.37 177	0.98 210	0.46 190	1.54 236	1.23 189	0.31 153	0.53 215	0.29 198	2.79 239	0.41 206	0.68 206	0.64 160	2.08 241	0.35 204	0.43 195	0.36 176	0.50 188	0.76 200

RainbowNet	0.99 223	1.18 236	0.66 230	1.85 242	1.18 241	1.72 238	1.78 239	0.51 211	0.43 208	0.59 233	0.39 184	1.24 220	0.83 213	2.04 243	1.46 200	0.57 216	0.62 221	0.41 222	1.68 221	0.77 241	0.75 215	0.72 185	2.27 245	0.47 223	0.53 212	0.49 196	0.61 204	0.87 206

IMH-64-1	1.21 231	1.22 238	0.78 236	1.66 234	1.28 243	1.72 238	1.92 241	0.85 238	0.90 237	0.44 215	0.62 218	1.42 227	1.79 238	2.52 249	2.44 246	0.59 219	0.81 229	0.48 225	1.90 227	0.65 228	0.80 220	0.88 211	2.48 249	0.59 231	1.08 232	0.67 213	0.97 231	1.29 223

IMH-64	1.21 231	1.22 238	0.78 236	1.66 234	1.28 243	1.72 238	1.92 241	0.85 238	0.90 237	0.44 215	0.62 218	1.42 227	1.79 238	2.52 249	2.44 246	0.59 219	0.81 229	0.48 225	1.90 227	0.65 228	0.80 220	0.88 211	2.48 249	0.59 231	1.08 232	0.67 213	0.97 231	1.29 223

IMH	1.35 236	1.24 240	0.80 239	1.68 237	1.30 245	1.77 243	1.95 244	0.86 240	0.94 239	0.47 221	0.65 221	1.54 229	3.12 252	3.92 265	1.70 211	0.59 219	0.85 234	0.50 229	2.45 233	0.71 235	0.79 218	0.88 211	2.63 251	0.62 235	1.17 238	0.82 227	0.90 227	1.47 233

ACVNet_1	1.03 225	1.24 240	0.66 230	2.31 245	1.30 245	1.85 245	2.21 248	0.63 224	0.41 202	0.51 227	0.51 206	1.12 216	0.77 211	2.46 248	1.17 182	0.31 153	0.91 236	0.41 222	2.17 230	0.43 211	0.87 228	0.63 158	2.26 244	0.44 221	0.56 216	0.52 201	0.50 188	0.60 183

ACVNet_2	1.20 230	1.28 242	0.78 236	2.58 248	1.32 247	1.77 243	1.93 243	0.75 232	0.52 215	0.60 236	0.55 211	1.33 223	0.94 218	1.87 241	1.44 198	0.48 196	1.26 250	0.41 222	4.83 251	0.55 224	0.80 220	0.66 170	2.04 240	0.62 235	0.83 226	0.60 208	0.72 219	0.85 205

LVE	1.44 240	1.32 243	0.85 242	4.60 259	1.54 251	1.95 248	3.79 257	0.83 237	0.74 234	0.89 248	0.85 231	1.18 219	1.64 233	2.17 246	1.24 190	0.56 212	0.94 238	0.60 239	3.47 245	0.73 236	0.95 238	0.94 223	2.39 248	0.82 247	1.13 234	0.81 225	1.02 235	0.94 211

Ntro	0.92 221	1.37 244	0.47 222	1.84 241	1.06 238	1.70 236	1.65 237	0.52 212	0.43 208	0.48 222	0.42 190	1.03 213	0.42 188	1.64 239	1.24 190	0.32 155	0.59 218	0.31 205	2.88 241	0.44 215	0.76 216	0.69 183	2.12 242	0.37 209	0.45 199	0.46 195	0.53 194	0.74 198

PSMNet_ROB	1.36 238	1.38 245	0.74 235	1.49 232	1.02 236	1.74 242	1.67 238	0.65 225	0.75 235	1.46 258	3.82 260	3.01 250	1.57 231	2.64 251	1.24 190	0.48 196	0.77 227	0.50 229	2.60 236	0.73 236	0.87 228	0.66 170	3.06 257	0.59 231	0.84 227	0.72 219	0.90 227	0.70 192

PWCK	1.62 242	1.41 246	0.80 239	1.72 238	1.05 237	1.57 235	1.48 234	1.12 251	1.02 243	0.99 252	1.19 242	2.77 248	1.63 232	0.84 228	1.64 208	0.56 212	1.06 242	0.58 235	13.10 264	0.92 245	1.20 246	0.89 214	1.16 235	0.83 250	1.07 231	1.00 234	0.95 230	1.30 226

Dean	1.33 235	1.46 247	0.88 244	2.95 252	1.65 252	1.99 251	2.10 247	0.97 244	1.00 242	0.91 249	0.78 227	1.56 230	1.73 237	2.08 244	1.65 209	0.64 225	1.12 246	0.61 243	1.92 229	0.86 244	0.94 234	0.83 202	2.34 246	0.80 243	1.18 239	0.90 229	1.20 239	0.89 207

ACVNet-4b	1.18 228	1.48 248	0.52 225	2.93 251	1.13 239	1.85 245	2.77 250	0.45 204	0.43 208	0.51 227	0.43 193	1.70 234	2.66 246	2.10 245	1.39 197	0.41 188	0.98 240	0.34 212	2.98 242	0.52 222	0.74 214	0.78 196	2.24 243	0.36 207	0.46 202	0.43 187	0.54 196	0.71 193

WAO-8	1.64 243	1.56 249	1.03 250	2.86 249	1.45 249	1.96 249	2.08 245	1.06 247	1.40 251	1.49 259	1.81 254	2.33 240	3.10 250	2.66 252	2.13 236	0.85 242	1.09 243	0.60 239	3.55 246	1.09 251	0.91 232	0.93 221	1.36 237	0.82 247	1.60 248	1.24 242	1.31 243	1.98 248

Venus	1.64 243	1.56 249	1.03 250	2.86 249	1.45 249	1.96 249	2.08 245	1.06 247	1.40 251	1.49 259	1.81 254	2.33 240	3.10 250	2.66 252	2.13 236	0.85 242	1.09 243	0.60 239	3.55 246	1.09 251	0.91 232	0.93 221	1.36 237	0.82 247	1.60 248	1.24 242	1.31 243	1.98 248

TorneroNet-64	1.91 246	1.58 251	0.98 249	3.36 256	1.34 248	2.24 252	2.68 249	0.91 242	2.15 257	0.66 239	0.83 230	2.76 246	7.80 256	3.08 255	2.07 231	0.66 228	1.49 255	0.60 239	4.18 248	1.02 248	1.10 243	1.11 237	2.66 252	0.70 241	1.24 241	1.26 244	0.88 226	2.16 250

TorneroNet	2.42 252	1.62 252	0.93 247	5.70 262	1.82 253	2.68 256	2.96 252	0.97 244	2.23 258	0.79 243	1.95 256	4.29 259	12.85 265	3.16 257	2.11 233	0.66 228	1.44 252	0.63 244	6.06 255	1.01 247	1.17 245	1.13 239	2.78 255	0.71 242	1.82 254	1.05 238	1.03 236	1.86 242

MADNet++	2.33 250	1.67 253	1.92 259	1.39 230	2.03 257	1.38 232	1.80 240	1.84 258	2.31 259	2.07 262	2.50 259	2.72 245	2.90 248	1.56 237	2.35 243	2.46 261	2.29 259	1.72 259	2.84 240	2.53 260	3.96 263	5.14 264	1.23 236	2.38 262	1.53 245	4.38 259	2.11 257	1.86 242

ktn	2.60 256	1.73 254	2.98 261	2.43 247	1.91 255	2.71 257	3.07 253	1.67 256	4.02 262	1.03 254	1.21 244	8.05 264	10.67 260	2.85 254	2.71 252	0.93 249	1.87 256	0.89 253	6.30 257	1.56 259	1.29 248	1.20 241	2.75 253	0.94 253	1.19 240	1.09 239	1.47 247	1.71 239

KSHMR	2.43 253	1.86 255	1.28 257	6.59 264	2.02 256	2.85 259	3.47 256	1.32 254	1.70 255	1.19 257	1.20 243	1.80 235	12.02 262	3.24 259	1.89 227	1.07 253	1.22 248	0.94 254	5.62 254	1.05 249	1.34 253	1.41 250	3.25 258	1.07 255	1.95 256	1.16 241	1.30 241	1.83 241

notaker	1.94 247	1.92 256	1.07 253	3.21 255	2.22 258	2.51 254	2.83 251	1.12 251	1.58 254	0.91 249	1.10 239	3.51 255	5.78 254	3.17 258	2.80 253	0.81 241	1.45 254	0.73 249	4.39 249	1.09 251	1.31 250	1.18 240	2.96 256	0.93 252	0.74 225	0.81 225	1.00 233	1.24 221

UNDER WATER-64	2.04 248	1.94 257	1.22 256	3.55 258	2.36 259	2.89 260	3.38 254	1.76 257	1.27 249	1.12 255	1.18 240	3.46 254	3.00 249	3.14 256	2.28 240	0.90 247	1.95 257	0.79 251	2.39 232	1.08 250	1.29 248	1.48 253	3.94 263	1.07 255	1.41 243	2.17 252	1.36 246	2.64 255

UNDER WATER	2.21 249	1.95 258	1.19 255	3.39 257	2.61 260	2.83 258	3.80 258	1.66 255	1.38 250	1.01 253	1.02 238	3.36 252	7.21 255	3.44 260	1.79 215	0.91 248	1.98 258	0.77 250	3.26 244	1.10 254	1.40 255	1.38 249	3.82 262	1.21 258	1.49 244	1.89 250	1.28 240	2.48 253

JetRed	2.52 254	2.14 259	2.30 260	1.73 239	1.90 254	2.63 255	3.45 255	1.87 259	1.54 253	1.16 256	0.96 236	2.82 249	0.74 207	2.45 247	3.36 255	2.18 259	2.83 260	3.14 264	1.84 226	1.39 257	3.50 262	3.28 261	2.75 253	1.29 260	2.61 259	6.72 263	2.97 258	4.62 259

DGTPSM_ROB	8.79 261	3.80 260	9.84 266	3.08 253	5.49 263	3.51 261	5.14 262	3.61 262	8.95 264	3.18 263	7.10 262	3.97 257	10.45 259	3.59 261	11.90 263	10.73 264	4.41 262	10.40 266	5.50 253	9.89 266	5.93 265	14.14 266	4.37 265	8.94 266	10.11 264	27.69 269	11.03 267	30.71 269

DPSMNet_ROB	9.04 262	3.83 261	9.86 267	3.11 254	5.50 264	3.56 262	5.15 263	3.61 262	9.03 265	3.27 264	7.94 264	4.20 258	13.24 266	3.69 262	12.40 264	10.89 265	4.53 263	10.61 267	6.52 258	9.90 267	5.99 266	14.29 267	4.38 266	8.94 266	10.26 267	27.69 269	11.05 268	30.71 269

HanzoNet	4.74 260	4.36 262	3.81 264	6.11 263	3.89 262	7.79 266	8.32 267	4.11 264	4.85 263	1.57 261	2.49 258	11.43 266	13.37 267	11.17 271	3.70 256	1.86 258	5.08 264	1.37 258	11.06 263	3.04 261	2.28 259	2.12 259	5.14 267	1.16 257	1.84 255	1.75 248	1.82 254	2.43 251

BEATNet-Init1	4.65 259	5.11 263	1.18 254	8.96 266	2.62 261	8.39 267	4.42 259	2.33 261	1.90 256	0.88 247	2.44 257	5.93 260	9.25 258	0.95 230	8.01 262	2.37 260	1.44 252	0.94 254	18.08 269	5.04 264	2.66 260	2.68 260	1.09 233	1.21 258	5.15 261	3.11 258	11.68 269	7.82 263

DPSM_ROB	13.05 266	7.58 264	11.51 268	4.93 260	5.66 265	5.96 264	4.58 260	8.35 268	10.81 267	6.72 266	8.04 265	7.98 262	12.24 263	3.78 263	13.45 265	13.54 266	10.09 266	13.22 268	8.97 261	11.59 268	15.77 269	18.47 269	3.50 259	10.95 268	27.87 269	35.88 271	31.10 271	39.72 271

DPSM	13.05 266	7.58 264	11.51 268	4.93 260	5.66 265	5.96 264	4.58 260	8.35 268	10.81 267	6.72 266	8.04 265	7.98 262	12.24 263	3.78 263	13.45 265	13.54 266	10.09 266	13.22 268	8.97 261	11.59 268	15.77 269	18.47 269	3.50 259	10.95 268	27.87 269	35.88 271	31.10 271	39.72 271

DPSimNet_ROB		8.37 266	4.26 265	7.17 265	7.54 268	5.72 263	6.51 265	5.76 265	9.67 266	4.19 265	16.17 269	7.25 261	11.41 261	5.00 266	7.97 261	4.08 262		2.95 262	13.34 265	4.83 263	6.37 267	4.66 262	4.16 264	5.12 264		9.01 266	5.12 262	8.92 264

PML	11.01 265	9.32 267	3.48 263	11.78 270	6.95 267	11.56 268	6.01 264	7.06 267	23.86 274	8.88 268	28.30 274	32.00 274	39.13 275	6.23 267	5.80 260	4.22 263	8.30 265	3.01 263	18.80 270	4.50 262	4.89 264	4.68 263	3.75 261	3.97 263	10.22 266	5.10 262	18.48 270	6.93 261

LRCNet_RVC	10.35 264	14.59 268	3.37 262	20.91 271	17.84 272	20.02 272	16.02 271	6.47 266	2.41 260	19.86 272	12.93 267	19.51 270	8.57 257	26.59 273	3.97 257	0.73 236	10.36 268	5.77 265	23.32 272	6.94 265	2.69 261	1.25 243	22.85 271	8.44 265	0.73 223	0.43 187	1.72 252	1.19 219

CasAABBNet	26.22 272	15.24 269	23.15 271	9.86 267	11.36 270	11.89 269	9.16 268	16.77 270	21.82 273	13.63 271	16.10 268	16.17 269	24.79 274	7.51 268	27.26 272	27.24 271	20.16 269	26.55 273	17.89 266	23.22 271	31.56 273	36.88 272	6.98 268	22.05 272	56.10 274	72.29 275	62.52 273	79.87 273

MyStereo03	26.31 273	15.26 270	23.19 272	9.93 268	11.42 271	11.99 270	9.24 269	16.81 271	21.81 271	13.49 269	16.54 270	16.08 267	24.66 272	7.63 269	27.22 270	27.35 272	20.29 270	26.61 274	18.03 267	23.41 272	31.68 274	37.68 273	7.10 269	22.06 273	56.02 272	72.24 273	62.60 274	79.99 274

MyStereo02	25.88 271	15.26 270	23.19 272	9.93 268	0.00 1	11.99 270	9.24 269	16.81 271	21.81 271	13.49 269	16.54 270	16.08 267	24.66 272	7.63 269	27.22 270	27.35 272	20.29 270	26.61 274	18.03 267	23.41 272	31.68 274	37.68 273	7.10 269	22.06 273	56.02 272	72.24 273	62.60 274	79.99 274

HaxPig	19.46 268	21.63 272	18.84 270	23.83 272	23.65 273	22.97 273	25.18 272	20.58 273	18.35 269	26.27 273	22.91 272	22.10 271	16.59 269	24.62 272	21.69 267	18.63 268	20.94 272	19.88 270	22.44 271	20.43 270	14.32 268	12.36 265	27.03 272	18.77 270	7.07 263	12.11 268	7.84 264	14.43 268

MEDIAN_ROB	22.62 269	26.33 273	23.49 274	27.73 273	26.93 274	26.84 274	28.37 273	23.96 274	21.35 270	31.36 274	26.67 273	25.78 272	19.59 270	27.60 274	23.84 268	20.19 269	25.79 273	23.70 271	27.36 273	24.30 274	19.01 271	15.78 268	29.59 273	20.33 271	10.21 265	11.16 267	10.14 266	13.33 267

DLNR_Zeroshot_test	9.87 263	28.41 274	0.21 162	46.94 275	0.13 86	0.20 132	44.81 275	0.29 164	0.11 56	0.37 190	0.19 88	0.34 157	0.10 47	1.27 233	60.18 274	71.71 275	4.00 261	2.44 260	1.35 211	0.24 153	0.70 213	1.10 236	0.09 69	0.15 121	0.27 139	0.24 111	0.29 120	0.32 142

AVERAGE_ROB	25.64 270	30.03 275	26.89 275	31.93 274	30.82 275	31.11 275	32.43 274	28.32 275	25.80 275	34.51 275	30.14 275	30.53 273	23.76 271	32.01 275	27.78 273	24.52 270	28.55 274	25.88 272	30.51 274	27.85 275	22.51 272	19.15 271	33.73 274	25.51 275	10.76 268	8.70 264	9.35 265	9.21 265

Low-res two-view benchmark