Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.10 2	0.09 4	0.09 3	0.07 3	0.05 3	0.09 3	0.08 10	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 13	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.15 1	0.16 1	0.15 1	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.09 1	0.08 11	0.08 3	0.12 1	0.10 1	0.11 1	0.08 1

CroCo-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.16 3	0.17 3	0.15 1	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.16 3	0.11 2	0.03 1	0.05 1	0.16 2	0.14 2	0.15 2	0.10 2
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
CroCo-Stereo Lap2	0.10 2	0.07 2	0.07 2	0.06 2	0.06 5	0.06 2	0.04 2	0.06 1	0.05 3	0.14 8	0.05 2	0.11 3	0.05 3	0.03 2	0.15 1	0.18 4	0.16 3	0.14 4	0.19 7	0.09 2	0.18 5	0.12 3	0.03 1	0.06 2	0.17 4	0.18 5	0.15 2	0.11 3

AEACV	0.13 4	0.18 14	0.09 3	0.12 10	0.11 13	0.09 3	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 4	0.12 3	0.11 3	0.06 4	0.08 11	0.20 6	0.19 5	0.23 8	0.17 7	0.25 12	0.13 5	0.20 7	0.17 9	0.07 5	0.09 5	0.16 2	0.18 5	0.15 2	0.13 4

RAFT + AFF	0.18 8	0.18 14	0.12 8	0.16 21	0.10 8	0.14 14	0.10 18	0.25 16	0.15 13	0.33 24	0.16 12	0.31 27	0.11 10	0.07 7	0.20 6	0.20 6	0.33 24	0.16 5	0.31 20	0.17 17	0.32 25	0.17 9	0.07 5	0.12 8	0.21 6	0.19 7	0.15 2	0.13 4

anonymousdsp	0.18 8	0.17 12	0.14 13	0.12 10	0.10 8	0.13 9	0.09 12	0.24 14	0.13 8	0.28 20	0.18 14	0.24 13	0.08 5	0.11 21	0.23 14	0.25 18	0.24 10	0.20 9	0.31 20	0.16 12	0.35 34	0.26 23	0.09 12	0.11 6	0.21 6	0.14 2	0.24 14	0.16 6

RYNet	0.19 11	0.16 9	0.13 10	0.11 6	0.12 15	0.13 9	0.09 12	0.16 6	0.27 93	0.13 6	0.15 9	0.14 7	0.10 8	0.10 16	0.23 14	0.20 6	0.20 5	0.28 37	0.22 8	0.15 8	0.19 6	0.16 6	0.25 127	0.14 14	0.21 6	0.80 170	0.23 10	0.16 6

AASNet	0.21 14	0.23 37	0.16 22	0.21 44	0.18 39	0.24 53	0.18 74	0.24 14	0.15 13	0.22 13	0.27 48	0.21 11	0.14 21	0.17 44	0.23 14	0.23 13	0.28 16	0.23 18	0.25 12	0.20 28	0.23 11	0.22 17	0.13 39	0.17 24	0.24 13	0.22 14	0.22 8	0.19 8

iRaftStereo_RVC	0.19 11	0.15 7	0.12 8	0.11 6	0.10 8	0.13 9	0.06 5	0.26 18	0.11 6	0.27 18	0.25 34	0.24 13	0.11 10	0.09 15	0.20 6	0.21 10	0.30 18	0.22 14	0.26 15	0.16 12	0.31 21	0.29 32	0.09 12	0.12 8	0.22 10	0.20 8	0.28 21	0.19 8

TDLM	0.17 7	0.19 19	0.14 13	0.16 21	0.18 39	0.15 16	0.12 29	0.16 6	0.15 13	0.12 4	0.29 52	0.17 8	0.16 28	0.11 21	0.18 5	0.20 6	0.21 6	0.20 9	0.18 3	0.15 8	0.20 7	0.16 6	0.11 20	0.16 20	0.18 5	0.17 4	0.18 6	0.20 10

RAFT_CTSACE	0.22 20	0.16 9	0.13 10	0.11 6	0.11 13	0.20 34	0.14 42	0.27 19	0.15 13	0.48 99	0.14 5	0.33 33	0.25 80	0.12 24	0.23 14	0.23 13	0.30 18	0.20 9	0.27 16	0.14 6	0.31 21	0.37 72	0.07 5	0.14 14	0.26 23	0.25 19	0.32 25	0.21 11

RAFT	0.13 4	0.08 3	0.09 3	0.11 6	0.05 3	0.15 16	0.04 2	0.18 10	0.10 5	0.10 3	0.13 4	0.13 6	0.08 5	0.04 3	0.16 3	0.16 1	0.18 4	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.15 4	0.04 3	0.08 3	0.23 12	0.21 10	0.24 14	0.22 12

HCRNet	0.25 28	0.30 84	0.16 22	0.34 103	0.15 21	0.25 60	0.15 55	0.30 25	0.14 11	0.69 204	0.33 65	0.39 52	0.14 21	0.17 44	0.21 10	0.21 10	0.30 18	0.22 14	0.34 29	0.16 12	0.24 12	0.18 12	0.17 78	0.13 10	0.22 10	0.29 35	0.24 14	0.22 12

delet	0.18 8	0.16 9	0.16 22	0.20 39	0.14 20	0.19 31	0.12 29	0.16 6	0.14 11	0.19 10	0.18 14	0.20 10	0.12 15	0.16 39	0.21 10	0.20 6	0.23 8	0.20 9	0.18 3	0.18 19	0.22 10	0.16 6	0.11 20	0.13 10	0.21 6	0.20 8	0.18 6	0.22 12

MIM_Stereo	0.23 22	0.18 14	0.18 35	0.20 39	0.15 21	0.20 34	0.11 23	0.28 21	0.13 8	0.43 62	0.21 24	0.31 27	0.11 10	0.12 24	0.24 19	0.31 46	0.36 32	0.27 32	0.34 29	0.22 39	0.37 45	0.30 34	0.09 12	0.17 24	0.25 16	0.21 10	0.32 25	0.23 15

AFF-stereo	0.23 22	0.23 37	0.20 49	0.15 17	0.13 18	0.22 42	0.09 12	0.37 41	0.19 29	0.42 55	0.21 24	0.31 27	0.12 15	0.08 11	0.26 22	0.25 18	0.28 16	0.19 8	0.36 34	0.16 12	0.30 19	0.22 17	0.10 17	0.13 10	0.29 28	0.28 30	0.32 25	0.24 16

MMNet	0.21 14	0.20 25	0.17 27	0.21 44	0.17 29	0.20 34	0.14 42	0.23 13	0.17 19	0.19 10	0.21 24	0.27 17	0.12 15	0.22 97	0.23 14	0.23 13	0.27 14	0.24 20	0.29 18	0.19 23	0.24 12	0.17 9	0.13 39	0.16 20	0.25 16	0.24 17	0.23 10	0.25 17

GANet	0.23 22	0.20 25	0.21 55	0.23 56	0.23 66	0.25 60	0.20 85	0.32 28	0.18 23	0.25 16	0.25 34	0.30 26	0.16 28	0.15 35	0.24 19	0.25 18	0.30 18	0.32 69	0.25 12	0.16 12	0.25 14	0.22 17	0.17 78	0.18 36	0.25 16	0.23 15	0.26 18	0.25 17

StereoVision	0.14 6	0.10 5	0.09 3	0.07 3	0.10 8	0.11 6	0.07 6	0.13 5	0.17 19	0.13 6	0.14 5	0.11 3	0.08 5	0.04 3	0.20 6	0.21 10	0.21 6	0.16 5	0.18 3	0.14 6	0.17 4	0.15 4	0.04 3	0.11 6	0.24 13	0.21 10	0.25 17	0.26 19

LL-Strereo2	0.25 28	0.18 14	0.14 13	0.17 23	0.15 21	0.13 9	0.09 12	0.36 38	0.21 44	0.51 121	0.18 14	0.34 39	0.17 34	0.10 16	0.28 30	0.32 57	0.39 48	0.27 32	0.45 68	0.23 44	0.34 32	0.26 23	0.12 28	0.15 17	0.25 16	0.28 30	0.33 31	0.26 19

test_5	0.21 14	0.19 19	0.14 13	0.17 23	0.10 8	0.15 16	0.11 23	0.25 16	0.15 13	0.30 21	0.15 9	0.29 22	0.31 117	0.07 7	0.28 30	0.25 18	0.26 12	0.22 14	0.23 10	0.15 8	0.26 15	0.27 28	0.07 5	0.17 24	0.25 16	0.26 23	0.31 23	0.26 19

CVANet_RVC	0.23 22	0.30 84	0.22 59	0.30 87	0.22 61	0.26 68	0.16 60	0.28 21	0.18 23	0.24 15	0.43 113	0.24 13	0.21 57	0.14 30	0.22 12	0.24 16	0.26 12	0.25 22	0.24 11	0.18 19	0.26 15	0.20 13	0.14 49	0.18 36	0.25 16	0.21 10	0.23 10	0.26 19

MIF-Stereo (partial)	0.21 14	0.17 12	0.15 17	0.13 13	0.12 15	0.16 20	0.08 10	0.28 21	0.19 29	0.30 21	0.18 14	0.22 12	0.12 15	0.11 21	0.27 27	0.28 30	0.36 32	0.28 37	0.31 20	0.18 19	0.32 25	0.25 22	0.11 20	0.17 24	0.29 28	0.23 15	0.28 21	0.27 23

MIF-Stereo	0.21 14	0.15 7	0.11 7	0.12 10	0.09 7	0.13 9	0.07 6	0.22 12	0.15 13	0.37 33	0.19 20	0.29 22	0.17 34	0.13 27	0.26 22	0.25 18	0.35 30	0.27 32	0.39 42	0.19 23	0.31 21	0.20 13	0.11 20	0.15 17	0.27 26	0.35 52	0.22 8	0.27 23

RAFT+CT+SA	0.24 26	0.20 25	0.17 27	0.19 31	0.13 18	0.16 20	0.12 29	0.33 33	0.19 29	0.44 70	0.14 5	0.34 39	0.30 112	0.10 16	0.26 22	0.30 39	0.27 14	0.22 14	0.31 20	0.19 23	0.32 25	0.40 83	0.07 5	0.17 24	0.30 33	0.28 30	0.32 25	0.27 23

DMCA	0.24 26	0.19 19	0.22 59	0.18 28	0.19 49	0.17 22	0.18 74	0.30 25	0.24 64	0.23 14	0.28 51	0.29 22	0.17 34	0.19 67	0.32 40	0.26 25	0.30 18	0.30 54	0.27 16	0.21 35	0.32 25	0.23 20	0.19 100	0.19 50	0.25 16	0.27 27	0.23 10	0.27 23

4D-IteraStereo	0.30 41	0.20 25	0.20 49	0.25 63	0.16 26	0.18 24	0.11 23	0.46 75	0.24 64	0.53 136	0.27 48	0.42 61	0.17 34	0.13 27	0.32 40	0.33 65	0.41 61	0.34 77	0.43 65	0.27 64	0.46 108	0.51 121	0.11 20	0.17 24	0.31 36	0.32 42	0.40 55	0.29 27

CIPLG	0.30 41	0.26 59	0.18 35	0.22 47	0.17 29	0.25 60	0.14 42	0.50 107	0.17 19	0.46 86	0.39 88	0.45 72	0.25 80	0.26 130	0.34 46	0.32 57	0.43 78	0.30 54	0.41 56	0.29 76	0.41 67	0.32 39	0.14 49	0.18 36	0.34 47	0.26 23	0.33 31	0.29 27

UPFNet	0.29 39	0.25 48	0.26 92	0.26 71	0.23 66	0.30 83	0.22 89	0.35 36	0.26 83	0.35 30	0.32 63	0.33 33	0.21 57	0.24 115	0.34 46	0.30 39	0.37 42	0.31 59	0.38 38	0.24 48	0.28 17	0.28 29	0.18 89	0.21 62	0.30 33	0.32 42	0.32 25	0.29 27

IPLGR_C	0.30 41	0.26 59	0.18 35	0.22 47	0.17 29	0.25 60	0.14 42	0.50 107	0.18 23	0.46 86	0.39 88	0.45 72	0.26 90	0.26 130	0.34 46	0.33 65	0.43 78	0.30 54	0.40 46	0.29 76	0.41 67	0.32 39	0.13 39	0.18 36	0.34 47	0.26 23	0.33 31	0.30 30

ACRE	0.30 41	0.26 59	0.17 27	0.22 47	0.17 29	0.25 60	0.14 42	0.50 107	0.17 19	0.46 86	0.39 88	0.45 72	0.25 80	0.26 130	0.35 56	0.33 65	0.43 78	0.30 54	0.40 46	0.29 76	0.41 67	0.32 39	0.13 39	0.18 36	0.33 43	0.26 23	0.33 31	0.30 30

ARAFT	0.25 28	0.20 25	0.16 22	0.20 39	0.16 26	0.20 34	0.10 18	0.32 28	0.19 29	0.45 73	0.24 33	0.34 39	0.13 19	0.10 16	0.24 19	0.27 29	0.41 61	0.34 77	0.35 33	0.17 17	0.36 39	0.26 23	0.11 20	0.14 14	0.31 36	0.25 19	0.33 31	0.30 30

anonymousdsp2	0.27 35	0.28 70	0.19 43	0.19 31	0.17 29	0.21 41	0.14 42	0.37 41	0.19 29	0.38 40	0.27 48	0.36 48	0.17 34	0.14 30	0.27 27	0.29 34	0.36 32	0.25 22	0.56 104	0.22 39	0.38 52	0.40 83	0.13 39	0.18 36	0.32 39	0.25 19	0.39 52	0.31 33

TESTraft	0.26 31	0.21 31	0.16 22	0.15 17	0.16 26	0.14 14	0.13 38	0.28 21	0.26 83	0.42 55	0.19 20	0.28 18	0.30 112	0.07 7	0.31 36	0.33 65	0.35 30	0.24 20	0.30 19	0.19 23	0.36 39	0.49 111	0.09 12	0.18 36	0.35 50	0.33 47	0.35 37	0.31 33

GMOStereo	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

error version	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

test-v	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

test-2	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

raft+_RVC	0.26 31	0.23 37	0.18 35	0.19 31	0.18 39	0.18 24	0.13 38	0.38 51	0.19 29	0.46 86	0.30 55	0.34 39	0.16 28	0.13 27	0.31 36	0.29 34	0.34 27	0.27 32	0.39 42	0.20 28	0.37 45	0.32 39	0.10 17	0.15 17	0.32 39	0.28 30	0.36 42	0.31 33

TestStereo1	0.27 35	0.24 40	0.15 17	0.17 23	0.17 29	0.18 24	0.13 38	0.32 28	0.24 64	0.43 62	0.18 14	0.28 18	0.35 129	0.08 11	0.33 42	0.31 46	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 45	0.51 121	0.12 28	0.18 36	0.35 50	0.34 50	0.40 55	0.32 40

SA-5K	0.27 35	0.24 40	0.15 17	0.17 23	0.17 29	0.18 24	0.13 38	0.32 28	0.24 64	0.43 62	0.18 14	0.28 18	0.35 129	0.08 11	0.33 42	0.31 46	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 45	0.51 121	0.12 28	0.18 36	0.35 50	0.34 50	0.40 55	0.32 40

test croco	0.22 20	0.18 14	0.15 17	0.14 14	0.12 15	0.17 22	0.09 12	0.30 25	0.13 8	0.41 47	0.14 5	0.26 16	0.11 10	0.07 7	0.26 22	0.28 30	0.36 32	0.28 37	0.34 29	0.18 19	0.28 17	0.26 23	0.09 12	0.16 20	0.26 23	0.24 17	0.27 20	0.33 42

RAFT-Stereo + iAFF	0.26 31	0.25 48	0.23 68	0.17 23	0.15 21	0.19 31	0.10 18	0.47 84	0.20 40	0.43 62	0.23 30	0.40 57	0.13 19	0.10 16	0.35 56	0.26 25	0.33 24	0.21 13	0.40 46	0.19 23	0.35 34	0.28 29	0.13 39	0.18 36	0.38 58	0.28 30	0.34 36	0.33 42

HGLStereo	0.33 60	0.32 100	0.26 92	0.27 75	0.28 100	0.29 81	0.18 74	0.39 53	0.23 60	0.40 46	0.58 163	0.34 39	0.19 47	0.24 115	0.34 46	0.36 97	0.45 95	0.39 123	0.42 61	0.29 76	0.41 67	0.36 65	0.18 89	0.26 99	0.42 80	0.41 85	0.37 47	0.33 42

AANet_RVC	0.21 14	0.19 19	0.18 35	0.14 14	0.17 29	0.12 8	0.12 29	0.18 10	0.19 29	0.15 9	0.20 22	0.18 9	0.15 25	0.14 30	0.38 65	0.25 18	0.24 10	0.26 28	0.22 8	0.22 39	0.20 7	0.21 16	0.16 70	0.17 24	0.26 23	0.25 19	0.26 18	0.33 42

GMStereo	0.34 68	0.32 100	0.20 49	0.27 75	0.25 77	0.32 90	0.25 106	0.48 92	0.25 73	0.37 33	0.31 60	0.55 111	0.28 103	0.19 67	0.36 60	0.33 65	0.46 105	0.29 46	0.58 110	0.32 94	0.40 64	0.28 29	0.18 89	0.23 74	0.41 69	0.36 58	0.48 83	0.34 46
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALAANet	0.30 41	0.31 90	0.25 86	0.22 47	0.22 61	0.24 53	0.17 67	0.38 51	0.20 40	0.33 24	0.38 85	0.35 44	0.18 45	0.15 35	0.41 74	0.31 46	0.38 44	0.38 111	0.49 82	0.29 76	0.38 52	0.36 65	0.15 57	0.21 62	0.36 53	0.30 38	0.35 37	0.35 47

StereoIM	0.19 11	0.14 6	0.13 10	0.08 5	0.07 6	0.09 3	0.07 6	0.17 9	0.12 7	0.26 17	0.15 9	0.28 18	0.10 8	0.06 6	0.22 12	0.25 18	0.32 23	0.26 28	0.33 26	0.15 8	0.31 21	0.20 13	0.07 5	0.13 10	0.29 28	0.31 40	0.31 23	0.36 48

test_4	0.26 31	0.19 19	0.17 27	0.14 14	0.15 21	0.11 6	0.07 6	0.37 41	0.20 40	0.53 136	0.21 24	0.35 44	0.16 28	0.15 35	0.26 22	0.30 39	0.36 32	0.25 22	0.32 24	0.22 39	0.38 52	0.35 57	0.10 17	0.18 36	0.33 43	0.32 42	0.35 37	0.36 48

IPLG	0.32 57	0.28 70	0.25 86	0.22 47	0.20 52	0.25 60	0.15 55	0.44 62	0.19 29	0.45 73	0.31 60	0.46 78	0.19 47	0.23 106	0.37 64	0.32 57	0.44 87	0.36 92	0.41 56	0.29 76	0.35 34	0.52 126	0.13 39	0.22 69	0.37 55	0.45 94	0.38 51	0.36 48

SA	0.31 49	0.28 70	0.18 35	0.18 28	0.17 29	0.24 53	0.10 18	0.47 84	0.26 83	0.54 142	0.20 22	0.46 78	0.14 21	0.12 24	0.39 68	0.31 46	0.41 61	0.31 59	0.41 56	0.24 48	0.38 52	0.43 93	0.11 20	0.22 69	0.41 69	0.40 80	0.50 96	0.37 51

test_3	0.36 78	0.25 48	0.22 59	0.25 63	0.25 77	0.24 53	0.15 55	0.51 116	0.24 64	0.54 142	0.25 34	0.67 156	0.29 111	0.17 44	0.50 95	0.34 85	0.45 95	0.34 77	0.88 153	0.33 99	0.44 97	0.64 165	0.11 20	0.24 80	0.39 62	0.37 64	0.42 67	0.37 51

test-3	0.35 72	0.25 48	0.21 55	0.25 63	0.25 77	0.25 60	0.16 60	0.49 98	0.22 53	0.51 121	0.25 34	0.64 150	0.25 80	0.17 44	0.50 95	0.33 65	0.45 95	0.31 59	0.86 146	0.31 88	0.42 78	0.58 151	0.12 28	0.21 62	0.33 43	0.27 27	0.41 60	0.38 53

test_1	0.35 72	0.25 48	0.21 55	0.25 63	0.25 77	0.25 60	0.16 60	0.49 98	0.22 53	0.51 121	0.25 34	0.64 150	0.25 80	0.17 44	0.50 95	0.33 65	0.45 95	0.31 59	0.87 150	0.31 88	0.42 78	0.58 151	0.12 28	0.21 62	0.33 43	0.27 27	0.41 60	0.38 53

ADLNet	0.35 72	0.39 137	0.26 92	0.33 99	0.29 107	0.36 112	0.32 129	0.42 57	0.26 83	0.37 33	0.39 88	0.60 141	0.28 103	0.50 190	0.40 71	0.31 46	0.40 54	0.31 59	0.38 38	0.28 68	0.34 32	0.33 48	0.29 144	0.20 58	0.37 55	0.43 89	0.36 42	0.38 53

FINET	0.58 161	0.30 84	0.31 111	0.34 103	0.25 77	0.28 78	0.30 124	0.37 41	0.32 123	0.39 42	0.30 55	0.38 49	0.26 90	0.23 106	7.02 255	0.39 114	0.39 48	0.29 46	0.51 87	0.28 68	0.39 58	0.35 57	0.25 127	0.25 91	0.39 62	0.37 64	0.41 60	0.38 53

dd	0.39 89	0.40 142	0.22 59	0.82 194	0.26 84	0.54 166	0.25 106	0.47 84	0.19 29	0.47 94	0.26 45	0.66 155	0.22 63	0.20 78	0.43 80	0.37 104	0.59 173	0.30 54	0.77 137	0.28 68	0.41 67	0.36 65	0.17 78	0.24 80	0.46 96	0.36 58	0.51 102	0.39 57

raftrobust	0.32 57	0.25 48	0.22 59	0.22 47	0.21 54	0.19 31	0.14 42	0.49 98	0.18 23	0.54 142	0.35 72	0.44 68	0.19 47	0.17 44	0.45 85	0.36 97	0.42 72	0.32 69	0.44 66	0.30 85	0.42 78	0.38 77	0.15 57	0.18 36	0.43 82	0.37 64	0.39 52	0.39 57

RALCasStereoNet	0.31 49	0.31 90	0.23 68	0.28 79	0.23 66	0.23 50	0.16 60	0.45 69	0.19 29	0.48 99	0.29 52	0.45 72	0.19 47	0.14 30	0.40 71	0.34 85	0.44 87	0.38 111	0.40 46	0.27 64	0.42 78	0.33 48	0.14 49	0.22 69	0.41 69	0.33 47	0.36 42	0.39 57

DN-CSS_ROB	0.37 83	0.32 100	0.31 111	0.32 94	0.30 111	0.26 68	0.18 74	0.52 129	0.26 83	0.51 121	0.56 158	0.57 124	0.37 142	0.18 54	0.50 95	0.29 34	0.43 78	0.31 59	0.84 143	0.29 76	0.41 67	0.30 34	0.22 114	0.35 145	0.39 62	0.37 64	0.42 67	0.39 57

IER	0.30 41	0.24 40	0.24 78	0.24 59	0.21 54	0.26 68	0.18 74	0.35 36	0.21 44	0.36 31	0.46 123	0.52 101	0.20 54	0.24 115	0.36 60	0.30 39	0.39 48	0.31 59	0.34 29	0.24 48	0.33 29	0.30 34	0.20 105	0.20 58	0.32 39	0.40 80	0.36 42	0.40 61

Sa-1000	0.33 60	0.29 78	0.18 35	0.20 39	0.20 52	0.23 50	0.11 23	0.48 92	0.28 104	0.55 158	0.26 45	0.46 78	0.17 34	0.19 67	0.44 82	0.33 65	0.45 95	0.33 72	0.52 89	0.23 44	0.42 78	0.48 109	0.14 49	0.21 62	0.43 82	0.42 86	0.51 102	0.40 61

rafts_anoy	0.31 49	0.31 90	0.24 78	0.22 47	0.24 73	0.24 53	0.15 55	0.44 62	0.18 23	0.44 70	0.39 88	0.40 57	0.16 28	0.14 30	0.41 74	0.34 85	0.41 61	0.37 101	0.42 61	0.26 57	0.39 58	0.36 65	0.12 28	0.21 62	0.41 69	0.32 42	0.36 42	0.40 61

UNet	0.33 60	0.28 70	0.28 99	0.29 83	0.27 92	0.31 87	0.22 89	0.42 57	0.27 93	0.41 47	0.38 85	0.39 52	0.28 103	0.25 123	0.34 46	0.32 57	0.43 78	0.35 84	0.40 46	0.27 64	0.35 34	0.36 65	0.20 105	0.27 109	0.36 53	0.38 68	0.37 47	0.40 61

DISCO	0.33 60	0.30 84	0.23 68	0.31 90	0.28 100	0.33 94	0.31 126	0.32 28	0.30 114	0.39 42	0.43 113	0.33 33	0.20 54	0.24 115	0.42 76	0.31 46	0.42 72	0.33 72	0.47 79	0.30 85	0.37 45	0.35 57	0.20 105	0.25 91	0.38 58	0.36 58	0.41 60	0.40 61

CASnet	0.31 49	0.27 66	0.19 43	0.22 47	0.21 54	0.27 73	0.12 29	0.48 92	0.24 64	0.54 142	0.35 72	0.55 111	0.23 72	0.19 67	0.45 85	0.26 25	0.37 42	0.23 18	0.55 100	0.21 35	0.43 91	0.34 53	0.16 70	0.19 50	0.31 36	0.29 35	0.40 55	0.41 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.36 78	0.26 59	0.25 86	0.24 59	0.18 39	0.35 109	0.17 67	0.33 33	0.21 44	0.42 55	0.72 188	0.44 68	0.36 134	0.19 67	0.53 107	0.36 97	0.43 78	0.28 37	0.89 154	0.35 107	0.42 78	0.41 89	0.18 89	0.19 50	0.41 69	0.30 38	0.47 79	0.41 66

GLC_STEREO	0.37 83	0.32 100	0.30 104	0.32 94	0.28 100	0.31 87	0.24 103	0.49 98	0.22 53	0.54 142	0.44 117	0.49 90	0.22 63	0.22 97	0.33 42	0.33 65	0.55 162	0.34 77	0.49 82	0.31 88	0.60 161	0.50 119	0.18 89	0.25 91	0.40 67	0.31 40	0.57 128	0.41 66

TANstereo	0.41 95	0.26 59	0.19 43	0.29 83	0.27 92	0.33 94	0.17 67	0.37 41	0.21 44	0.45 73	0.23 30	0.32 31	0.28 103	0.22 97	0.57 119	0.57 184	0.52 144	0.68 212	0.98 162	0.76 206	0.43 91	0.39 80	0.85 219	0.23 74	0.29 28	0.39 76	0.51 102	0.41 66

XX-TBD	0.41 95	0.26 59	0.19 43	0.29 83	0.27 92	0.33 94	0.17 67	0.37 41	0.21 44	0.45 73	0.23 30	0.32 31	0.28 103	0.22 97	0.57 119	0.57 184	0.52 144	0.68 212	0.98 162	0.76 206	0.43 91	0.39 80	0.85 219	0.23 74	0.29 28	0.39 76	0.51 102	0.41 66

DMCA-RVC	0.33 60	0.25 48	0.28 99	0.25 63	0.28 100	0.24 53	0.28 111	0.36 38	0.32 123	0.33 24	0.39 88	0.55 111	0.24 76	0.21 89	0.52 100	0.36 97	0.36 32	0.35 84	0.36 34	0.29 76	0.39 58	0.38 77	0.22 114	0.25 91	0.30 33	0.33 47	0.37 47	0.42 71

TestStereo	0.36 78	0.34 114	0.29 102	0.34 103	0.24 73	0.35 109	0.22 89	0.54 139	0.25 73	0.64 195	0.30 55	0.54 108	0.21 57	0.18 54	0.39 68	0.26 25	0.44 87	0.27 32	0.59 112	0.28 68	0.53 141	0.35 57	0.19 100	0.26 99	0.42 80	0.35 52	0.51 102	0.43 72

DSFCA	0.34 68	0.39 137	0.32 118	0.31 90	0.27 92	0.36 112	0.26 108	0.36 38	0.30 114	0.32 23	0.43 113	0.38 49	0.23 72	0.19 67	0.39 68	0.33 65	0.38 44	0.36 92	0.47 79	0.27 64	0.38 52	0.42 90	0.23 119	0.26 99	0.40 67	0.40 80	0.35 37	0.44 73

HITNet	0.29 39	0.27 66	0.21 55	0.22 47	0.21 54	0.22 42	0.15 55	0.40 54	0.22 53	0.50 111	0.34 69	0.44 68	0.22 63	0.17 44	0.34 46	0.24 16	0.33 24	0.31 59	0.32 24	0.20 28	0.33 29	0.32 39	0.16 70	0.19 50	0.32 39	0.29 35	0.45 76	0.44 73
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
NVstereo2D	0.42 105	0.38 129	0.32 118	0.45 145	0.39 140	0.56 170	0.56 180	0.46 75	0.30 114	0.41 47	0.41 101	0.45 72	0.23 72	0.59 203	0.55 113	0.43 139	0.48 117	0.44 151	0.41 56	0.32 94	0.39 58	0.33 48	0.45 188	0.32 132	0.54 125	0.42 86	0.41 60	0.44 73

DeepPrunerF	0.57 157	0.30 84	0.30 104	0.36 116	0.90 209	0.31 87	0.38 141	0.42 57	0.34 136	0.34 28	0.52 145	0.35 44	0.22 63	0.32 154	0.64 141	0.43 139	0.42 72	0.35 84	0.57 106	0.38 119	0.43 91	0.40 83	0.27 135	0.27 109	4.77 257	0.56 124	0.39 52	0.45 76

NLCA_NET_v2_RVC	0.40 91	0.38 129	0.39 142	0.35 112	0.47 162	0.33 94	0.54 177	0.40 54	0.44 156	0.41 47	0.42 106	0.56 117	0.28 103	0.40 176	0.73 158	0.32 57	0.40 54	0.33 72	0.40 46	0.28 68	0.35 34	0.32 39	0.23 119	0.25 91	0.38 58	0.49 102	0.40 55	0.45 76
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.38 87	0.31 90	0.24 78	0.35 112	0.30 111	0.38 116	0.22 89	0.47 84	0.26 83	0.46 86	0.56 158	0.57 124	0.42 158	0.22 97	0.42 76	0.31 46	0.41 61	0.34 77	0.68 128	0.33 99	0.43 91	0.35 57	0.23 119	0.31 123	0.45 92	0.38 68	0.50 96	0.45 76

LoS_RVC	0.30 41	0.25 48	0.23 68	0.15 17	0.19 49	0.18 24	0.12 29	0.37 41	0.22 53	0.42 55	0.41 101	0.33 33	0.21 57	0.18 54	0.35 56	0.29 34	0.34 27	0.28 37	0.45 68	0.21 35	0.44 97	0.37 72	0.15 57	0.24 80	0.49 102	0.35 52	0.42 67	0.46 79

tt_ll	0.30 41	0.25 48	0.23 68	0.15 17	0.19 49	0.18 24	0.12 29	0.37 41	0.22 53	0.42 55	0.41 101	0.33 33	0.21 57	0.18 54	0.35 56	0.29 34	0.34 27	0.28 37	0.45 68	0.21 35	0.44 97	0.37 72	0.15 57	0.24 80	0.49 102	0.35 52	0.42 67	0.46 79

raft_robust	0.36 78	0.28 70	0.20 49	0.30 87	0.22 61	0.23 50	0.17 67	0.52 129	0.29 110	0.64 195	0.25 34	0.49 90	0.26 90	0.18 54	0.34 46	0.35 92	0.44 87	0.35 84	0.53 93	0.28 68	0.46 108	0.51 121	0.12 28	0.22 69	0.46 96	0.66 144	0.50 96	0.46 79

IPLGR	0.40 91	0.41 144	0.27 96	0.35 112	0.32 120	0.28 78	0.18 74	0.50 107	0.27 93	0.48 99	0.49 130	0.52 101	0.25 80	0.22 97	0.54 110	0.33 65	0.42 72	0.39 123	0.64 119	0.39 122	0.41 67	0.54 134	0.14 49	0.23 74	0.50 108	0.68 149	0.49 85	0.46 79

DLCB_ROB	0.42 105	0.36 116	0.36 138	0.32 94	0.33 125	0.32 90	0.29 115	0.42 57	0.35 140	0.47 94	0.50 135	0.55 111	0.38 147	0.30 143	0.47 92	0.36 97	0.44 87	0.38 111	0.41 56	0.33 99	0.45 104	0.40 83	0.27 135	0.33 138	0.83 192	0.57 129	0.55 123	0.46 79

Former-RAFT_DAM_RVC	0.32 57	0.22 33	0.22 59	0.23 56	0.18 39	0.20 34	0.12 29	0.44 62	0.34 136	0.43 62	0.40 96	0.41 60	0.22 63	0.18 54	0.44 82	0.30 39	0.43 78	0.32 69	0.38 38	0.29 76	0.36 39	0.40 83	0.13 39	0.18 36	0.38 58	0.61 134	0.32 25	0.47 84

AE-Stereo	0.40 91	0.32 100	0.25 86	0.34 103	0.26 84	0.29 81	0.17 67	0.49 98	0.25 73	0.55 158	0.22 28	0.69 160	0.23 72	0.19 67	0.51 99	0.39 114	0.52 144	0.41 135	0.62 118	0.38 119	0.51 130	0.61 159	0.14 49	0.33 138	0.54 125	0.45 94	0.55 123	0.47 84

UDGNet	0.51 144	0.46 159	0.33 125	1.05 208	0.80 201	0.92 201	0.71 193	0.47 84	0.32 123	0.45 73	0.48 127	0.46 78	0.17 34	0.99 224	0.38 65	0.32 57	0.46 105	0.40 128	0.52 89	0.33 99	0.50 125	0.45 100	0.60 204	0.24 80	0.54 125	0.50 105	0.43 72	0.47 84

sCroCo_RVC	0.41 95	0.30 84	0.24 78	0.24 59	0.22 61	0.30 83	0.18 74	0.50 107	0.32 123	0.44 70	0.34 69	0.38 49	0.38 147	0.18 54	0.54 110	0.62 197	0.55 162	0.47 162	0.65 124	0.40 126	0.69 187	0.71 180	0.22 114	0.31 123	0.50 108	0.43 89	0.59 133	0.47 84

DeepPruner_ROB	0.45 121	0.36 116	0.39 142	0.38 122	0.40 144	0.38 116	0.28 111	0.45 69	0.36 143	0.50 111	0.52 145	0.48 87	0.40 153	0.23 106	0.87 172	0.41 124	0.48 117	0.44 151	0.52 89	0.36 110	0.63 171	0.49 111	0.27 135	0.33 138	0.48 98	0.76 161	0.52 113	0.47 84

APVNet	0.43 113	0.37 121	0.30 104	0.35 112	0.39 140	0.47 147	0.37 136	0.51 116	0.32 123	0.36 31	0.52 145	0.42 61	0.24 76	0.30 143	0.57 119	0.51 166	0.55 162	0.48 165	0.64 119	0.46 158	0.46 108	0.49 111	0.26 131	0.37 151	0.48 98	0.36 58	0.62 142	0.48 89

iResNet_ROB	0.36 78	0.31 90	0.28 99	0.32 94	0.22 61	0.34 105	0.23 97	0.45 69	0.27 93	0.45 73	0.42 106	0.39 52	0.49 164	0.19 67	0.36 60	0.31 46	0.45 95	0.36 92	0.56 104	0.26 57	0.39 58	0.29 32	0.19 100	0.26 99	0.45 92	0.38 68	0.49 85	0.48 89

PDISCO_ROB	0.35 72	0.31 90	0.32 118	0.28 79	0.24 73	0.30 83	0.22 89	0.37 41	0.25 73	0.27 18	0.34 69	0.33 33	0.24 76	0.18 54	0.43 80	0.41 124	0.41 61	0.52 181	0.36 34	0.33 99	0.46 108	0.49 111	0.17 78	0.26 99	0.44 86	0.44 91	0.62 142	0.48 89

MyStereo04	0.45 121	0.39 137	0.41 149	0.34 103	0.31 116	0.27 73	0.23 97	0.51 116	0.38 145	0.50 111	0.37 83	0.56 117	0.28 103	0.17 44	0.55 113	0.41 124	0.44 87	0.40 128	1.14 180	0.41 129	0.51 130	0.50 119	0.18 89	0.32 132	0.56 136	0.88 179	0.65 150	0.50 92

MyStereo	0.48 133	0.41 144	0.43 153	0.37 119	0.32 120	0.28 78	0.23 97	0.52 129	0.39 146	0.52 129	0.40 96	0.56 117	0.34 126	0.18 54	0.59 128	0.41 124	0.45 95	0.39 123	1.23 183	0.44 145	0.53 141	0.54 134	0.20 105	0.32 132	0.63 159	0.99 191	0.72 162	0.50 92

CES	0.34 68	0.20 25	0.20 49	0.19 31	0.21 54	0.20 34	0.09 12	0.84 201	0.19 29	0.42 55	0.57 161	0.49 90	0.17 34	0.20 78	0.34 46	0.38 110	0.47 112	0.28 37	0.42 61	0.25 52	0.68 182	0.37 72	0.18 89	0.19 50	0.45 92	0.32 42	0.43 72	0.50 92

AF-Net	0.41 95	0.37 121	0.35 132	0.39 128	0.45 154	0.44 139	0.40 143	0.44 62	0.44 156	0.37 33	0.48 127	0.59 134	0.33 121	0.31 148	0.53 107	0.37 104	0.36 32	0.36 92	0.46 76	0.31 88	0.36 39	0.35 57	0.34 154	0.31 123	0.41 69	0.50 105	0.61 139	0.50 92

Nwc_Net	0.41 95	0.37 121	0.35 132	0.39 128	0.45 154	0.44 139	0.40 143	0.44 62	0.44 156	0.37 33	0.48 127	0.59 134	0.33 121	0.31 148	0.53 107	0.37 104	0.36 32	0.36 92	0.46 76	0.31 88	0.36 39	0.35 57	0.34 154	0.31 123	0.41 69	0.50 105	0.61 139	0.50 92

MIPNet	0.37 83	0.32 100	0.24 78	0.26 71	0.23 66	0.27 73	0.16 60	0.50 107	0.20 40	0.45 73	0.36 77	0.53 106	0.31 117	0.23 106	0.44 82	0.36 97	0.47 112	0.37 101	0.52 89	0.37 113	0.37 45	0.54 134	0.14 49	0.20 58	0.50 108	0.72 155	0.43 72	0.51 97

CREStereo++_RVC	0.33 60	0.25 48	0.19 43	0.23 56	0.26 84	0.22 42	0.16 60	0.45 69	0.27 93	0.48 99	0.29 52	0.48 87	0.45 162	0.19 67	0.40 71	0.32 57	0.47 112	0.25 22	0.39 42	0.23 44	0.42 78	0.34 53	0.13 39	0.25 91	0.41 69	0.39 76	0.52 113	0.51 97
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
psm_up	0.44 115	0.39 137	0.42 151	0.45 145	0.33 125	0.47 147	0.28 111	0.51 116	0.50 170	0.43 62	0.42 106	0.46 78	0.41 157	0.30 143	0.61 133	0.38 110	0.48 117	0.38 111	0.59 112	0.35 107	0.41 67	0.38 77	0.25 127	0.40 160	0.55 132	0.67 146	0.56 127	0.51 97

CFNet_RVC	0.40 91	0.40 142	0.34 128	0.39 128	0.36 133	0.39 120	0.26 108	0.44 62	0.28 104	0.45 73	0.51 139	0.46 78	0.27 94	0.24 115	0.67 151	0.34 85	0.43 78	0.37 101	0.45 68	0.32 94	0.45 104	0.37 72	0.20 105	0.27 109	0.51 115	0.50 105	0.51 102	0.51 97

GES	0.43 113	0.38 129	0.26 92	0.31 90	0.30 111	0.42 132	0.27 110	0.46 75	0.28 104	0.49 107	0.42 106	0.43 63	0.27 94	0.31 148	0.85 169	0.44 144	0.54 159	0.43 147	0.98 162	0.43 139	0.51 130	0.46 103	0.23 119	0.31 123	0.41 69	0.35 52	0.47 79	0.52 101

BEATNet_4x	0.37 83	0.29 78	0.24 78	0.28 79	0.26 84	0.26 68	0.22 89	0.45 69	0.28 104	0.57 175	0.33 65	0.49 90	0.30 112	0.19 67	0.57 119	0.34 85	0.41 61	0.40 128	0.40 46	0.26 57	0.49 119	0.65 170	0.21 113	0.27 109	0.39 62	0.39 76	0.53 116	0.52 101

RASNet	0.33 60	0.33 109	0.31 111	0.27 75	0.24 73	0.27 73	0.21 86	0.46 75	0.27 93	0.41 47	0.33 65	0.40 57	0.26 90	0.20 78	0.31 36	0.30 39	0.39 48	0.31 59	0.36 34	0.22 39	0.41 67	0.33 48	0.15 57	0.32 132	0.34 47	0.40 80	0.50 96	0.52 101

CFNet	0.35 72	0.31 90	0.27 96	0.38 122	0.32 120	0.30 83	0.24 103	0.46 75	0.26 83	0.41 47	0.36 77	0.59 134	0.32 119	0.24 115	0.38 65	0.28 30	0.39 48	0.35 84	0.38 38	0.26 57	0.36 39	0.26 23	0.18 89	0.25 91	0.49 102	0.44 91	0.47 79	0.52 101

PSMNet-ADL	0.59 166	0.47 161	0.48 164	0.52 161	0.50 167	0.53 164	0.47 158	0.59 165	0.46 163	0.64 195	0.69 183	0.78 169	0.85 189	0.39 173	0.77 162	0.50 161	0.54 159	0.42 142	1.19 181	0.52 177	0.57 151	0.53 132	0.39 168	0.36 146	0.58 143	0.70 151	0.90 189	0.53 105

CREStereo	0.33 60	0.27 66	0.23 68	0.26 71	0.21 54	0.22 42	0.12 29	0.49 98	0.21 44	0.50 111	0.26 45	0.54 108	0.24 76	0.20 78	0.34 46	0.35 92	0.49 123	0.26 28	0.42 61	0.23 44	0.46 108	0.33 48	0.15 57	0.22 69	0.41 69	0.42 86	0.49 85	0.53 105
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
FADNet-RVC-Resample	0.41 95	0.31 90	0.32 118	0.36 116	0.29 107	0.33 94	0.28 111	0.54 139	0.32 123	0.57 175	0.36 77	0.56 117	0.36 134	0.30 143	0.63 139	0.33 65	0.42 72	0.42 142	0.57 106	0.44 145	0.41 67	0.54 134	0.26 131	0.45 171	0.45 92	0.44 91	0.37 47	0.53 105

FADNet-RVC	0.44 115	0.38 129	0.29 102	0.41 135	0.33 125	0.33 94	0.34 131	0.54 139	0.30 114	0.52 129	0.41 101	0.61 144	0.36 134	0.25 123	1.01 183	0.39 114	0.44 87	0.34 77	0.79 139	0.41 129	0.42 78	0.44 96	0.28 140	0.37 151	0.48 98	0.53 114	0.41 60	0.53 105

CAS	0.28 38	0.22 33	0.18 35	0.21 44	0.17 29	0.18 24	0.10 18	0.33 33	0.21 44	0.33 24	0.40 96	0.29 22	0.19 47	0.18 54	0.31 36	0.28 30	0.38 44	0.26 28	0.39 42	0.20 28	0.30 19	0.32 39	0.16 70	0.18 36	0.37 55	0.35 52	0.41 60	0.54 109

LMCR-Stereo	0.38 87	0.32 100	0.24 78	0.25 63	0.25 77	0.34 105	0.19 81	0.44 62	0.27 93	0.45 73	0.36 77	0.52 101	0.34 126	0.21 89	0.46 91	0.36 97	0.50 132	0.38 111	0.75 134	0.42 135	0.49 119	0.49 111	0.20 105	0.24 80	0.41 69	0.40 80	0.51 102	0.54 109

Anonymous	0.46 124	0.35 115	0.31 111	0.30 87	0.30 111	0.33 94	0.21 86	0.51 116	0.33 132	0.39 42	0.36 77	0.45 72	0.36 134	0.17 44	0.52 100	0.62 197	0.58 169	0.51 173	1.26 184	0.44 145	0.74 191	0.70 179	0.22 114	0.28 117	0.54 125	0.51 110	0.62 142	0.54 109

EKT-Stereo	0.50 140	0.39 137	0.30 104	0.50 157	0.34 129	0.50 153	0.52 170	0.51 116	0.24 64	0.50 111	0.51 139	0.57 124	0.25 80	0.22 97	0.77 162	0.55 179	0.55 162	0.52 181	0.92 156	0.41 129	0.67 179	0.72 183	0.17 78	0.26 99	0.73 178	0.76 161	0.64 148	0.55 112

sAnonymous2	0.41 95	0.29 78	0.25 86	0.25 63	0.23 66	0.33 94	0.23 97	0.56 151	0.30 114	0.41 47	0.39 88	0.39 52	0.30 112	0.18 54	0.52 100	0.54 173	0.53 152	0.49 167	0.82 141	0.43 139	0.55 147	0.65 170	0.20 105	0.26 99	0.52 121	0.52 112	0.51 102	0.55 112

CroCo_RVC	0.41 95	0.29 78	0.25 86	0.25 63	0.23 66	0.33 94	0.23 97	0.56 151	0.30 114	0.41 47	0.39 88	0.39 52	0.30 112	0.18 54	0.52 100	0.54 173	0.53 152	0.49 167	0.82 141	0.43 139	0.55 147	0.65 170	0.20 105	0.26 99	0.52 121	0.52 112	0.51 102	0.55 112

FCDSN-DC	0.52 148	0.52 173	0.52 175	0.53 162	0.51 169	0.51 158	0.52 170	0.57 157	0.36 143	0.61 187	0.36 77	0.48 87	0.34 126	0.47 188	0.63 139	0.58 189	0.65 182	0.62 203	0.54 96	0.49 167	0.60 161	0.54 134	0.39 168	0.64 200	0.55 132	0.56 124	0.52 113	0.55 112
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ICVP	0.44 115	0.38 129	0.48 164	0.41 135	0.37 136	0.40 125	0.29 115	0.47 84	0.33 132	0.46 86	0.46 123	0.50 97	0.39 150	0.25 123	0.52 100	0.39 114	0.46 105	0.40 128	0.54 96	0.40 126	0.44 97	0.64 165	0.55 198	0.36 146	0.49 102	0.55 121	0.53 116	0.56 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.58 161	0.46 159	0.33 125	0.32 94	0.34 129	0.46 143	0.37 136	0.57 157	0.51 172	0.56 166	0.38 85	1.06 182	0.37 142	0.26 130	0.93 176	0.73 216	0.67 187	0.57 196	1.06 172	0.52 177	0.83 203	1.15 224	0.26 131	0.30 121	0.62 154	0.66 144	0.76 172	0.56 116

HSM	0.42 105	0.37 121	0.31 111	0.40 132	0.36 133	0.34 105	0.29 115	0.55 145	0.29 110	0.50 111	0.51 139	0.49 90	0.37 142	0.24 115	0.64 141	0.35 92	0.52 144	0.36 92	0.51 87	0.37 113	0.52 136	0.40 83	0.19 100	0.31 123	0.50 108	0.54 118	0.55 123	0.56 116

PWCDC_ROB	0.47 126	0.21 31	0.31 111	0.20 39	0.34 129	0.24 53	0.30 124	0.27 19	0.95 213	0.21 12	0.54 153	0.31 27	2.14 222	0.49 189	0.61 133	0.42 132	0.39 48	0.41 135	0.40 46	0.38 119	0.41 67	0.87 205	0.35 157	0.31 123	0.27 26	0.49 102	0.35 37	0.56 116

EGLCR-Stereo	0.34 68	0.28 70	0.20 49	0.24 59	0.26 84	0.33 94	0.11 23	0.48 92	0.21 44	0.49 107	0.22 28	0.49 90	0.15 25	0.17 44	0.27 27	0.31 46	0.46 105	0.31 59	0.46 76	0.26 57	0.49 119	0.56 144	0.15 57	0.19 50	0.39 62	0.36 58	0.75 171	0.57 120

CFNet_pseudo	0.39 89	0.33 109	0.35 132	0.41 135	0.34 129	0.39 120	0.29 115	0.51 116	0.29 110	0.54 142	0.53 152	0.47 85	0.43 160	0.25 123	0.52 100	0.35 92	0.40 54	0.37 101	0.47 79	0.26 57	0.39 58	0.34 53	0.19 100	0.27 109	0.44 86	0.46 98	0.53 116	0.57 120

MLCV	0.48 133	0.38 129	0.36 138	0.55 167	0.40 144	0.50 153	0.34 131	0.60 171	0.31 121	0.49 107	0.60 170	0.73 163	0.59 176	0.23 106	0.60 130	0.32 57	0.49 123	0.38 111	1.03 168	0.34 105	0.44 97	0.49 111	0.28 140	0.39 159	0.55 132	0.56 124	0.55 123	0.57 120

LoS	0.42 105	0.33 109	0.22 59	0.29 83	0.31 116	0.27 73	0.16 60	1.19 221	0.22 53	0.76 211	0.70 184	0.57 124	0.28 103	0.20 78	0.33 42	0.41 124	0.46 105	0.29 46	0.53 93	0.28 68	0.52 136	0.43 93	0.17 78	0.19 50	0.60 149	0.48 101	0.49 85	0.58 123

cross-raft	0.44 115	0.32 100	0.24 78	0.33 99	0.26 84	0.32 90	0.19 81	0.54 139	0.27 93	0.55 158	0.50 135	0.59 134	0.21 57	0.20 78	0.45 85	0.56 182	0.51 141	0.37 101	1.07 174	0.45 151	0.58 154	0.74 186	0.15 57	0.26 99	0.58 143	0.53 114	0.60 136	0.59 124

RP	0.45 121	0.45 154	0.50 169	0.48 153	0.44 150	0.46 143	0.49 162	0.47 84	0.46 163	0.34 28	0.59 167	0.57 124	0.42 158	0.34 158	0.57 119	0.37 104	0.44 87	0.36 92	0.50 85	0.35 107	0.40 64	0.42 90	0.30 150	0.36 146	0.51 115	0.53 114	0.54 121	0.59 124

SACVNet	0.48 133	0.42 147	0.39 142	0.44 144	0.41 147	0.41 129	0.45 154	0.52 129	0.48 165	0.52 129	0.47 125	0.46 78	0.25 80	0.32 154	0.66 148	0.42 132	0.50 132	0.46 159	0.65 124	0.49 167	0.55 147	0.53 132	0.29 144	0.36 146	0.65 163	0.58 131	0.63 147	0.60 126

stereogan	0.51 144	0.48 166	0.50 169	0.53 162	0.55 180	0.56 170	0.48 161	0.53 137	0.48 165	0.39 42	0.49 130	0.70 161	0.51 171	0.35 160	0.64 141	0.42 132	0.45 95	0.40 128	0.64 119	0.42 135	0.45 104	0.47 108	0.38 164	0.38 156	0.49 102	0.54 118	0.80 174	0.60 126

AACVNet	0.42 105	0.37 121	0.33 125	0.42 140	0.46 159	0.43 137	0.29 115	0.48 92	0.32 123	0.50 111	0.52 145	0.47 85	0.25 80	0.26 130	0.52 100	0.37 104	0.48 117	0.42 142	0.54 96	0.43 139	0.44 97	0.43 93	0.26 131	0.34 144	0.48 98	0.50 105	0.51 102	0.61 128

STTStereo	0.41 95	0.43 150	0.44 156	0.37 119	0.44 150	0.34 105	0.50 164	0.37 41	0.34 136	0.38 40	0.43 113	0.51 99	0.33 121	0.38 170	0.94 177	0.33 65	0.42 72	0.41 135	0.40 46	0.30 85	0.37 45	0.32 39	0.23 119	0.28 117	0.43 82	0.45 94	0.42 67	0.61 128

R-Stereo Train	0.42 105	0.29 78	0.30 104	0.34 103	0.28 100	0.38 116	0.14 42	0.50 107	0.26 83	0.54 142	0.44 117	0.56 117	0.27 94	0.21 89	0.55 113	0.45 146	0.52 144	0.38 111	0.71 130	0.37 113	0.53 141	0.62 162	0.18 89	0.29 119	0.56 136	0.63 137	0.46 77	0.61 128

RAFT-Stereo	0.42 105	0.29 78	0.30 104	0.34 103	0.28 100	0.38 116	0.14 42	0.50 107	0.26 83	0.54 142	0.44 117	0.56 117	0.27 94	0.21 89	0.55 113	0.45 146	0.52 144	0.38 111	0.71 130	0.37 113	0.53 141	0.62 162	0.18 89	0.29 119	0.56 136	0.63 137	0.46 77	0.61 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.44 115	0.53 175	0.35 132	0.47 151	0.42 149	0.42 132	0.31 126	0.49 98	0.32 123	0.51 121	0.49 130	0.68 157	0.37 142	0.27 135	0.68 152	0.33 65	0.41 61	0.38 111	0.49 82	0.32 94	0.46 108	0.36 65	0.29 144	0.31 123	0.64 162	0.55 121	0.49 85	0.61 128

PS-NSSS	0.47 126	0.53 175	0.39 142	0.69 180	0.41 147	0.57 173	0.46 156	0.57 157	0.31 121	0.57 175	0.37 83	1.18 186	0.35 129	0.29 139	0.61 133	0.31 46	0.41 61	0.36 92	0.71 130	0.33 99	0.33 29	0.24 21	0.27 135	0.30 121	0.51 115	0.46 98	0.48 83	0.61 128

FADNet	0.49 138	0.38 129	0.31 111	0.42 140	0.32 120	0.41 129	0.47 158	0.60 171	0.35 140	0.57 175	0.54 153	0.61 144	0.40 153	0.29 139	0.99 182	0.38 110	0.41 61	0.39 123	1.00 167	0.43 139	0.51 130	0.46 103	0.29 144	0.32 132	0.58 143	0.61 134	0.49 85	0.62 134

MSMDNet	0.44 115	0.32 100	0.23 68	0.27 75	0.27 92	0.37 115	0.23 97	0.51 116	0.25 73	0.52 129	0.52 145	0.54 108	0.22 63	0.21 89	0.47 92	0.63 200	0.52 144	0.38 111	1.05 171	0.61 190	0.57 151	0.64 165	0.17 78	0.24 80	0.55 132	0.45 94	0.59 133	0.62 134

DLNR_Zeroshot_test	15.24 265	56.59 275	0.74 207	77.76 275	0.28 100	0.40 125	71.39 275	0.56 151	0.23 60	0.54 142	0.35 72	0.59 134	0.18 45	4.34 263	79.08 275	81.53 275	15.25 266	11.51 262	5.30 230	0.36 110	0.78 199	0.74 186	0.15 57	0.31 123	0.60 149	0.51 110	0.69 154	0.63 136

UDG	1.10 200	1.96 230	0.62 195	2.28 224	2.25 238	2.00 224	2.51 230	0.59 165	0.73 192	0.59 181	0.83 207	1.25 191	0.33 121	2.35 232	0.88 173	0.52 168	0.95 217	0.62 203	1.84 200	0.67 201	0.86 206	0.81 199	1.27 231	0.46 174	0.62 154	0.64 139	0.71 159	0.63 136

RAFT-Test	0.47 126	0.31 90	0.23 68	0.38 122	0.26 84	0.35 109	0.22 89	0.53 137	0.25 73	0.53 136	0.60 170	0.55 111	0.22 63	0.20 78	0.49 94	0.62 197	0.51 141	0.37 101	1.08 176	0.49 167	0.58 154	0.62 162	0.16 70	0.24 80	0.57 140	1.00 192	0.62 142	0.64 138

DDUNet	1.09 199	1.90 228	0.60 188	2.35 226	2.12 235	2.19 226	2.37 227	0.57 157	0.70 190	0.48 99	0.80 200	1.34 195	0.25 80	2.50 235	0.80 166	0.58 189	0.89 216	0.51 173	1.72 194	0.61 190	0.83 203	0.76 191	1.49 232	0.41 166	0.59 146	0.64 139	0.70 158	0.66 139

PMTNet	0.35 72	0.28 70	0.22 59	0.26 71	0.23 66	0.20 34	0.19 81	0.45 69	0.21 44	0.50 111	0.25 34	0.52 101	0.16 28	0.18 54	0.57 119	0.35 92	0.47 112	0.28 37	0.55 100	0.26 57	0.47 116	0.30 34	0.16 70	0.16 20	0.49 102	0.47 100	0.49 85	0.66 139

NCC-stereo	0.52 148	0.47 161	0.45 161	0.49 155	0.52 171	0.50 153	0.53 174	0.51 116	0.58 176	0.37 33	0.58 163	0.63 147	0.56 173	0.37 166	0.66 148	0.42 132	0.46 105	0.51 173	0.59 112	0.42 135	0.46 108	0.46 103	0.44 185	0.37 151	0.60 149	0.72 155	0.74 168	0.68 141

Abc-Net	0.52 148	0.47 161	0.45 161	0.49 155	0.52 171	0.50 153	0.53 174	0.51 116	0.58 176	0.37 33	0.58 163	0.63 147	0.56 173	0.37 166	0.66 148	0.42 132	0.46 105	0.51 173	0.59 112	0.42 135	0.46 108	0.46 103	0.44 185	0.37 151	0.60 149	0.72 155	0.74 168	0.68 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iResNet	0.62 168	0.41 144	0.44 156	0.53 162	0.49 163	0.68 187	0.41 149	0.66 177	0.44 156	0.50 111	0.55 156	1.10 183	1.24 205	0.25 123	0.90 174	0.44 144	0.53 152	0.45 156	1.74 196	0.47 162	0.49 119	0.49 111	0.33 153	0.56 188	0.57 140	0.60 133	0.69 154	0.68 141

EAI-Stereo	0.47 126	0.31 90	0.23 68	0.36 116	0.32 120	0.44 139	0.40 143	0.56 151	0.29 110	0.51 121	0.50 135	0.58 131	0.19 47	0.20 78	0.83 167	0.59 191	0.50 132	0.37 101	1.06 172	0.49 167	0.49 119	0.57 148	0.14 49	0.24 80	0.59 146	0.62 136	0.67 153	0.69 144

XPNet_ROB	0.57 157	0.57 182	0.42 151	0.41 135	0.44 150	0.50 153	0.45 154	0.41 56	0.48 165	0.48 99	0.56 158	1.91 204	0.38 147	0.32 154	0.77 162	0.46 151	0.67 187	0.44 151	0.61 117	0.41 129	0.56 150	0.78 193	0.35 157	0.40 160	0.51 115	0.53 114	1.00 195	0.69 144

GANet-ADL	0.49 138	0.42 147	0.34 128	0.43 143	0.44 150	0.48 150	0.36 135	0.51 116	0.34 136	0.54 142	0.49 130	0.64 150	0.36 134	0.35 160	0.64 141	0.41 124	0.53 152	0.38 111	0.81 140	0.52 177	0.50 125	0.49 111	0.31 151	0.32 132	0.54 125	0.78 167	0.64 148	0.71 146

NOSS_ROB	0.58 161	0.50 171	0.44 156	0.56 169	0.52 171	0.52 160	0.47 158	0.68 183	0.39 146	0.52 129	0.40 96	0.50 97	0.36 134	0.53 197	0.94 177	0.60 193	0.62 175	0.54 186	0.59 112	0.49 167	0.66 177	0.56 144	0.39 168	0.54 185	0.74 180	1.02 196	0.85 184	0.72 147

FADNet_RVC	0.63 169	0.48 166	0.40 147	0.66 178	0.46 159	0.41 129	0.37 136	0.62 175	0.43 155	0.62 189	0.59 167	0.98 178	0.83 187	0.39 173	1.27 198	0.40 122	0.62 175	0.55 193	1.73 195	0.54 182	0.62 169	0.80 198	0.29 144	0.45 171	0.53 123	0.70 151	0.53 116	0.73 148

HBP-ISP	0.63 169	0.53 175	0.61 193	0.79 192	0.58 185	0.62 178	0.53 174	0.71 187	0.39 146	0.63 193	0.58 163	0.68 157	0.32 119	0.60 204	0.73 158	0.75 218	0.58 169	0.49 167	0.54 96	0.51 174	0.67 179	0.85 203	0.38 164	0.54 185	0.70 169	0.76 161	1.11 203	0.74 149

IGEV_Zeroshot_test	0.52 148	0.33 109	0.83 211	0.76 188	0.37 136	0.39 120	0.46 156	0.58 161	0.28 104	0.54 142	0.80 200	0.61 144	0.19 47	0.22 97	0.42 76	0.57 184	0.50 132	0.35 84	0.92 156	0.45 151	0.59 158	0.60 155	0.15 57	0.25 91	0.82 191	0.67 146	0.69 154	0.75 150

pcwnet_v2	0.47 126	0.37 121	0.39 142	0.48 153	0.38 139	0.46 143	0.38 141	0.51 116	0.35 140	0.54 142	0.60 170	0.51 99	0.78 185	0.35 160	0.65 146	0.39 114	0.47 112	0.38 111	0.55 100	0.31 88	0.44 97	0.36 65	0.25 127	0.33 138	0.60 149	0.57 129	0.60 136	0.75 150

MSKI-zero shot	0.48 133	0.28 70	0.22 59	0.31 90	0.27 92	0.33 94	0.24 103	0.55 145	0.24 64	0.53 136	0.51 139	0.55 111	0.22 63	0.19 67	0.58 125	0.52 168	0.51 141	0.37 101	1.37 188	0.43 139	0.54 145	0.69 177	0.16 70	0.26 99	0.51 115	1.09 202	0.80 174	0.76 152

ccs_rob	0.82 184	0.59 185	0.44 156	0.73 185	0.49 163	0.74 188	0.69 191	0.59 165	0.40 153	0.56 166	3.97 257	3.46 232	1.01 198	0.43 181	0.73 158	0.53 170	0.53 152	0.49 167	0.78 138	0.56 185	0.60 161	0.60 155	0.39 168	0.38 156	0.56 136	0.58 131	0.57 128	0.76 152

HSM-Net_RVC	0.52 148	0.38 129	0.40 147	0.57 171	0.45 154	0.47 147	0.29 115	0.55 145	0.39 146	0.57 175	0.62 177	0.90 175	0.59 176	0.31 148	0.55 113	0.37 104	0.50 132	0.42 142	0.58 110	0.36 110	0.50 125	0.59 154	0.29 144	0.44 169	0.69 167	0.81 171	0.80 174	0.77 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TRStereo	0.51 144	0.48 166	0.79 210	0.38 122	0.25 77	0.80 194	0.37 136	0.50 107	0.24 64	0.51 121	0.33 65	0.68 157	0.14 21	0.20 78	0.45 85	0.48 155	0.48 117	0.36 92	0.57 106	0.37 113	0.51 130	0.55 142	0.13 39	0.20 58	0.59 146	1.39 216	1.22 212	0.78 155

CASS	0.51 144	0.37 121	0.35 132	0.45 145	0.40 144	0.48 150	0.35 134	0.60 171	0.39 146	0.62 189	0.51 139	0.56 117	0.39 150	0.23 106	0.58 125	0.39 114	0.67 187	0.39 123	0.97 161	0.41 129	0.62 169	0.71 180	0.27 135	0.27 109	0.68 166	0.54 118	0.69 154	0.80 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HH	0.47 126	0.22 33	0.57 182	0.34 103	0.27 92	0.40 125	0.29 115	0.52 129	0.27 93	0.54 142	0.30 55	0.58 131	0.17 34	0.23 106	0.45 85	0.61 194	0.49 123	0.40 128	0.99 165	0.44 145	0.68 182	0.61 159	0.17 78	0.27 109	0.50 108	0.87 177	0.65 150	0.81 157

HanStereo	0.47 126	0.22 33	0.57 182	0.34 103	0.27 92	0.40 125	0.29 115	0.52 129	0.27 93	0.54 142	0.30 55	0.58 131	0.17 34	0.23 106	0.45 85	0.61 194	0.49 123	0.40 128	0.99 165	0.44 145	0.68 182	0.61 159	0.17 78	0.27 109	0.50 108	0.87 177	0.65 150	0.81 157

GwcNet-ADL	0.57 157	0.58 184	0.50 169	0.72 183	0.53 177	0.55 167	0.43 151	0.58 161	0.39 146	0.54 142	0.74 193	0.90 175	0.50 166	0.39 173	0.65 146	0.49 158	0.58 169	0.43 147	0.91 155	0.50 172	0.51 130	0.57 148	0.39 168	0.38 156	0.62 154	0.77 166	0.54 121	0.82 159

GEStereo_RVC	0.50 140	0.42 147	0.32 118	0.39 128	0.37 136	0.42 132	0.33 130	0.52 129	0.33 132	0.50 111	0.42 106	0.60 141	0.40 153	0.27 135	0.56 118	0.54 173	0.60 174	0.56 194	0.92 156	0.47 162	0.57 151	0.90 208	0.24 124	0.40 160	0.51 115	0.49 102	0.50 96	0.82 159

RGC	0.58 161	0.54 179	0.68 204	0.55 167	0.55 180	0.60 176	0.44 153	0.58 161	0.62 182	0.45 73	0.72 188	0.65 154	0.70 181	0.45 184	0.71 157	0.48 155	0.50 132	0.45 156	0.64 119	0.45 151	0.50 125	0.51 121	0.40 176	0.44 169	0.65 163	0.76 161	0.74 168	0.82 159

XQC	0.80 182	0.75 201	0.59 185	0.77 190	0.74 196	0.79 193	0.73 196	0.88 204	0.78 198	0.73 209	0.60 170	0.89 172	0.85 189	0.61 205	1.25 196	0.67 205	0.65 182	0.54 186	1.08 176	0.62 192	0.76 196	0.88 207	0.52 195	0.59 192	0.97 204	1.38 214	1.04 199	0.82 159

NCCL2	0.52 148	0.48 166	0.49 168	0.41 135	0.39 140	0.39 120	0.34 131	0.55 145	0.45 162	0.58 180	0.45 121	0.53 106	0.37 142	0.29 139	0.84 168	0.49 158	0.49 123	0.46 159	0.57 106	0.45 151	0.59 158	0.64 165	0.35 157	0.47 178	0.71 172	0.73 160	0.62 142	0.82 159

SGM-Forest	0.53 156	0.48 166	0.34 128	0.76 188	0.50 167	0.52 160	0.40 143	0.54 139	0.33 132	0.48 99	0.35 72	0.76 165	0.63 178	0.43 181	0.60 130	0.41 124	0.45 95	0.41 135	0.50 85	0.37 113	0.48 117	0.46 103	0.37 161	0.40 160	0.70 169	0.56 124	1.16 204	0.83 164
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GANetREF_RVC	0.63 169	0.57 182	0.59 185	0.56 169	0.52 171	0.56 170	0.52 170	0.85 203	0.63 183	0.78 212	0.44 117	1.02 181	0.64 179	0.35 160	0.69 153	0.45 146	0.54 159	0.51 173	0.86 146	0.52 177	0.67 179	0.52 126	0.48 190	0.60 193	0.74 180	0.64 139	0.82 178	0.84 165
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
DAS	0.65 173	0.43 150	0.32 118	0.62 174	0.49 163	0.55 167	0.50 164	0.59 165	0.67 186	0.45 73	0.71 185	1.21 187	0.70 181	0.25 123	0.85 169	0.50 161	0.72 196	0.51 173	1.03 168	0.66 197	0.61 165	0.75 189	0.41 180	0.66 202	0.74 180	0.85 173	0.84 182	0.85 166

SepStereo	0.65 173	0.43 150	0.32 118	0.62 174	0.49 163	0.55 167	0.50 164	0.59 165	0.67 186	0.45 73	0.71 185	1.21 187	0.70 181	0.25 123	0.85 169	0.50 161	0.72 196	0.51 173	1.03 168	0.66 197	0.61 165	0.75 189	0.41 180	0.66 202	0.74 180	0.85 173	0.84 182	0.85 166

test-1	0.48 133	0.24 40	0.23 68	0.28 79	0.31 116	0.51 158	0.29 115	0.58 161	0.32 123	0.55 158	0.41 101	0.59 134	0.33 121	0.21 89	0.60 130	0.46 151	0.50 132	0.41 135	1.07 174	0.40 126	0.52 136	0.87 205	0.17 78	0.33 138	0.63 159	0.67 146	0.58 130	0.86 168

Any-RAFT	0.46 124	0.27 66	0.53 178	0.38 122	0.29 107	0.32 90	0.22 89	0.49 98	0.26 83	0.48 99	0.54 153	0.57 124	0.20 54	0.20 78	0.58 125	0.40 122	0.49 123	0.34 77	0.86 146	0.34 105	0.54 145	0.54 134	0.17 78	0.24 80	0.72 175	1.00 192	0.51 102	0.87 169

LALA_ROB	0.68 176	0.64 193	0.52 175	0.51 158	0.51 169	0.66 183	0.52 170	0.54 139	0.66 185	0.55 158	0.74 193	2.34 211	0.45 162	0.38 170	1.07 187	0.49 158	0.68 192	0.57 196	0.69 129	0.51 174	0.63 171	0.72 183	0.38 164	0.45 171	0.57 140	0.71 154	0.96 192	0.87 169

ETE_ROB	0.69 177	0.65 194	0.44 156	0.54 165	0.52 171	0.66 183	0.49 162	0.52 129	0.60 179	0.52 129	0.73 191	2.42 212	0.44 161	0.41 177	1.02 185	0.51 166	0.72 196	0.50 172	0.74 133	0.52 177	0.66 177	0.71 180	0.40 176	0.46 174	0.62 154	0.72 155	1.20 208	0.90 171

CC-Net-ROB	0.73 179	0.93 211	0.60 188	1.39 216	0.88 207	1.29 216	0.91 207	0.70 185	0.44 156	0.71 205	0.50 135	2.03 205	0.36 134	0.64 210	0.70 154	0.34 85	0.53 152	0.49 167	1.09 178	0.45 151	0.42 78	0.31 38	0.81 216	0.41 166	0.69 167	0.64 139	0.59 133	0.92 172

anonymity	1.03 196	0.26 59	0.65 198	0.38 122	0.29 107	0.36 112	0.21 86	0.56 151	0.27 93	0.53 136	15.55 265	0.52 101	0.22 63	0.21 89	0.42 76	0.50 161	0.49 123	0.33 72	0.84 143	0.46 158	0.49 119	0.54 134	0.18 89	0.23 74	0.71 172	0.98 190	0.58 130	0.96 173

XX-Stereo	8.91 258	0.25 48	0.19 43	0.40 132	0.21 54	0.44 139	0.17 67	0.55 145	0.23 60	0.52 129	0.47 125	0.59 134	0.17 34	0.20 78	0.62 137	0.56 182	0.49 123	0.37 101	0.66 127	0.39 122	0.48 117	0.45 100	0.15 57	0.21 62	229.66 275	0.55 121	0.60 136	0.96 173

FC-DCNN	0.66 175	0.69 197	0.65 198	0.99 205	0.67 192	0.93 203	0.68 190	0.76 196	0.41 154	0.72 208	0.42 106	0.83 170	0.35 129	0.51 193	0.62 137	0.57 184	0.67 187	0.57 196	0.64 119	0.51 174	0.64 176	0.54 134	0.40 176	0.61 194	0.87 198	0.70 151	0.82 178	0.96 173

SFCPSM	0.86 188	0.60 188	0.48 164	0.60 173	0.54 178	0.61 177	0.51 168	0.67 179	0.61 180	0.55 158	0.78 198	1.44 199	2.37 224	0.38 170	1.19 191	0.50 161	0.56 166	0.48 165	4.29 225	0.84 212	0.61 165	0.68 176	0.45 188	0.40 160	0.72 175	0.76 161	0.71 159	0.97 176

dad	0.63 169	0.45 154	0.30 104	1.01 207	0.46 159	0.65 181	1.26 216	1.13 216	0.28 104	0.79 215	0.32 63	0.76 165	0.57 175	0.23 106	0.59 128	0.39 114	0.66 184	0.35 84	1.26 184	0.32 94	0.58 154	0.34 53	0.22 114	0.37 151	0.62 154	0.38 68	1.78 228	0.98 177

RTSC	0.52 148	0.36 116	0.34 128	0.37 119	0.39 140	0.42 132	0.37 136	0.51 116	0.50 170	0.45 73	0.60 170	0.44 68	0.40 153	0.31 148	1.20 193	0.54 173	0.63 179	0.42 142	0.86 146	0.39 122	0.59 158	0.60 155	0.24 124	0.41 166	0.50 108	0.56 124	0.61 139	0.99 178

PA-Net	0.52 148	0.60 188	0.55 179	0.40 132	0.54 178	0.42 132	0.54 177	0.56 151	0.51 172	0.46 86	0.42 106	0.49 90	0.49 164	0.50 190	0.78 165	0.43 139	0.38 44	0.45 156	0.44 66	0.46 158	0.38 52	0.56 144	0.28 140	0.40 160	0.54 125	1.09 202	0.47 79	0.99 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCRef	0.50 140	0.37 121	0.35 132	0.33 99	0.31 116	0.46 143	0.40 143	0.47 84	0.67 186	0.47 94	0.51 139	0.57 124	0.36 134	0.28 137	0.70 154	0.42 132	0.48 117	0.44 151	0.87 150	0.39 122	0.52 136	0.57 148	0.31 151	0.33 138	0.53 123	0.86 176	0.50 96	1.01 180

SHD	0.70 178	0.44 153	0.56 181	0.58 172	0.57 183	0.52 160	0.50 164	0.75 194	0.71 191	0.64 195	0.66 181	0.71 162	0.99 196	0.43 181	1.22 194	0.67 205	0.70 195	0.51 173	1.26 184	0.60 187	0.76 196	0.79 195	0.39 168	0.55 187	0.72 175	0.88 179	0.71 159	1.06 181

s12784h	0.41 95	0.36 116	0.27 96	0.46 148	0.30 111	0.26 68	0.19 81	0.49 98	0.23 60	0.51 121	0.35 72	0.63 147	0.35 129	0.21 89	0.34 46	0.30 39	0.49 123	0.29 46	0.53 93	0.24 48	0.52 136	0.35 57	0.15 57	0.24 80	0.54 125	0.72 155	0.73 166	1.10 182

ADCP+	0.50 140	0.36 116	0.38 140	0.33 99	0.26 84	0.39 120	0.41 149	0.48 92	0.93 210	0.42 55	0.59 167	0.88 171	0.27 94	0.30 143	0.54 110	0.33 65	0.41 61	0.35 84	0.65 124	0.28 68	0.43 91	0.45 100	0.24 124	0.23 74	0.43 82	1.57 222	0.44 75	1.10 182

AMNet	0.92 192	0.91 210	0.88 216	0.91 200	0.95 210	0.96 205	0.87 203	0.71 187	0.87 206	0.90 220	0.98 215	0.99 179	0.64 179	0.95 223	0.90 174	1.00 233	1.06 220	0.97 232	0.96 160	0.97 222	1.02 214	0.98 212	0.55 198	0.91 222	0.91 200	0.97 187	1.06 200	1.16 184

iRaft-Stereo_20w	0.57 157	0.33 109	0.85 212	0.84 196	0.33 125	0.48 150	0.31 126	0.55 145	0.30 114	0.55 158	0.73 191	0.60 141	0.15 25	0.22 97	0.70 154	0.45 146	0.50 132	0.33 72	0.93 159	0.45 151	0.50 125	0.44 96	0.16 70	0.19 50	0.75 184	1.38 214	1.06 200	1.18 185

CSAN	0.74 180	0.70 199	0.60 188	0.69 180	0.63 190	0.59 174	0.51 168	0.79 199	0.77 196	0.79 215	0.57 161	1.37 198	1.13 202	0.36 164	1.01 183	0.47 154	0.58 169	0.54 186	0.76 135	0.60 187	0.61 165	0.56 144	0.44 185	0.62 196	0.84 194	1.30 212	0.90 189	1.19 186

DGSMNet	1.45 212	0.77 204	0.87 215	0.85 197	0.81 203	0.90 200	0.88 204	0.84 201	0.69 189	1.14 238	4.85 259	1.29 193	0.91 192	0.73 215	1.71 221	1.61 253	1.82 241	0.96 230	3.30 215	1.08 226	2.90 253	4.49 257	0.73 211	0.91 222	0.80 188	1.08 200	0.92 191	1.20 187

RTS	0.84 185	0.45 154	0.43 153	0.46 148	0.45 154	0.77 190	0.57 181	0.67 179	0.73 192	0.43 62	0.52 145	0.89 172	0.50 166	0.37 166	2.17 233	0.66 203	0.84 211	0.52 181	1.62 191	0.66 197	0.70 188	0.79 195	0.37 161	0.52 182	0.86 195	3.75 251	0.83 180	1.23 188

RTSA	0.84 185	0.45 154	0.43 153	0.46 148	0.45 154	0.77 190	0.57 181	0.67 179	0.73 192	0.43 62	0.52 145	0.89 172	0.50 166	0.37 166	2.17 233	0.66 203	0.84 211	0.52 181	1.62 191	0.66 197	0.70 188	0.79 195	0.37 161	0.52 182	0.86 195	3.75 251	0.83 180	1.23 188

NaN_ROB	0.58 161	0.47 161	0.48 164	0.51 158	0.60 187	0.43 137	0.40 143	0.73 191	0.48 165	0.64 195	0.49 130	1.56 200	0.50 166	0.33 157	0.61 133	0.38 110	0.43 78	0.41 135	0.55 100	0.46 158	0.40 64	0.39 80	0.28 140	0.50 179	0.73 178	1.01 194	0.73 166	1.23 188

ADCL	0.59 166	0.51 172	0.41 149	0.42 140	0.36 133	0.52 160	0.59 183	0.59 165	1.50 232	0.56 166	0.63 179	0.64 150	0.39 150	0.34 158	0.64 141	0.43 139	0.50 132	0.41 135	0.76 135	0.41 129	0.68 182	0.65 170	0.34 154	0.36 146	0.66 165	0.68 149	0.58 130	1.25 191

MFN_U_SF_RVC	1.16 204	0.85 208	0.65 198	0.99 205	0.80 201	1.14 212	1.14 213	1.11 215	0.86 205	1.08 232	1.53 240	1.58 201	1.28 207	0.91 221	2.18 237	0.68 210	0.63 179	0.61 202	4.78 227	0.78 208	1.03 215	1.21 228	0.52 195	0.84 218	0.99 207	0.91 181	0.99 193	1.32 192

FBW_ROB	0.97 195	0.97 213	0.74 207	1.48 218	0.95 210	1.12 211	0.93 209	0.67 179	0.54 175	0.56 166	0.72 188	1.28 192	0.79 186	0.82 218	1.04 186	0.45 146	0.72 196	0.53 185	4.39 226	0.45 151	0.68 182	0.55 142	0.94 223	0.96 226	0.80 188	0.91 181	0.86 185	1.36 193

CBMV_ROB	1.05 198	0.45 154	0.51 173	0.89 198	0.76 198	0.67 185	0.54 177	0.70 185	0.39 146	0.55 158	0.45 121	6.15 247	3.07 230	0.51 193	1.10 189	0.46 151	0.62 175	0.47 162	1.84 200	0.94 219	0.60 161	0.48 109	0.41 180	0.50 179	0.94 202	1.54 221	1.39 218	1.38 194

ACVNet_1	1.97 225	2.92 247	1.62 238	3.50 246	2.66 247	3.39 245	3.43 244	1.18 220	0.93 210	1.04 230	0.92 210	2.97 223	1.56 212	2.85 244	1.41 204	0.57 184	1.54 235	0.83 226	6.64 239	1.03 225	1.09 217	0.81 199	4.02 248	0.79 211	1.25 219	1.72 225	1.01 196	1.41 195

MFN_U_SF_DS_RVC	0.89 190	0.71 200	0.52 175	0.97 204	0.69 195	0.89 199	0.83 201	1.04 213	0.93 210	0.78 212	0.62 177	1.36 197	0.99 196	0.67 212	1.61 213	0.54 173	0.53 152	0.46 159	1.75 197	0.48 166	0.81 200	0.94 210	0.61 205	0.58 190	1.10 213	1.25 210	1.01 196	1.41 195

MaskLacGwcNet_RVC	5.11 251	0.52 173	0.70 205	0.73 185	0.60 187	0.64 179	0.78 198	0.61 174	0.48 165	0.53 136	1.02 217	116.64 275	1.19 203	0.86 220	0.73 158	0.55 179	0.72 196	0.66 207	2.81 212	0.57 186	0.81 200	1.06 219	0.41 180	0.46 174	0.78 186	0.97 187	0.72 162	1.47 197

MFMNet_re	1.21 206	1.06 217	0.95 220	1.17 209	0.99 215	1.45 218	1.16 214	1.07 214	1.30 226	1.01 227	1.10 224	2.08 207	1.27 206	0.84 219	1.60 212	1.03 235	1.29 229	1.04 237	2.18 206	1.01 224	1.29 227	1.03 216	0.96 224	0.99 227	0.99 207	0.91 181	1.30 215	1.48 198

DPSNet	1.77 216	0.63 192	0.63 196	0.89 198	0.87 206	1.03 209	0.60 184	0.69 184	0.91 207	0.46 86	0.65 180	5.95 246	2.89 228	0.31 148	2.32 241	1.06 236	1.08 222	0.92 229	13.58 258	0.95 220	1.48 234	1.71 243	1.15 227	1.06 230	1.28 221	2.04 235	1.21 210	1.51 199

S-Stereo	1.04 197	0.66 195	0.64 197	0.96 203	0.95 210	1.10 210	1.26 216	0.74 193	0.81 201	0.65 200	2.52 248	2.61 215	0.92 193	0.56 200	1.67 217	0.73 216	0.69 194	0.83 226	1.54 190	0.84 212	0.72 190	0.95 211	1.07 226	0.84 218	0.70 169	0.78 167	0.80 174	1.53 200

SPS-STEREO	1.42 211	1.09 219	1.04 223	1.28 214	1.20 221	1.23 213	1.01 210	1.33 227	1.23 222	1.11 235	1.31 229	2.03 205	1.20 204	0.94 222	1.88 228	1.24 244	1.31 231	1.13 243	4.18 222	1.21 230	1.90 241	1.42 236	1.22 229	1.13 235	1.21 218	1.24 209	1.59 223	1.54 201
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	1.52 214	2.25 232	0.86 213	2.64 233	1.82 227	2.88 234	2.47 229	0.73 191	0.53 174	0.87 219	0.60 170	2.18 210	0.71 184	2.16 231	1.24 195	0.43 139	0.73 201	0.60 200	7.68 245	0.55 183	0.63 171	0.60 155	2.93 241	0.46 174	0.77 185	1.06 199	1.01 196	1.59 202

FAT-Stereo	0.90 191	0.60 188	0.91 219	0.91 200	1.10 220	0.85 198	0.67 189	0.83 200	0.61 180	0.67 203	1.27 228	2.16 209	0.96 195	0.54 198	1.29 199	0.67 205	0.68 192	0.71 215	1.31 187	0.81 209	0.74 191	0.78 193	0.58 202	0.71 207	0.71 172	0.82 172	0.87 186	1.60 203

MSC_U_SF_DS_RVC	1.15 202	1.01 214	0.88 216	1.25 212	0.85 205	0.92 201	1.17 215	1.23 222	1.56 234	1.03 228	0.75 195	1.21 187	0.87 191	1.05 226	1.68 219	0.75 218	0.66 184	0.74 216	3.51 217	0.89 216	0.96 213	1.36 232	0.83 218	0.91 222	1.19 216	1.13 204	0.88 188	1.63 204

PSMNet_ROB	2.08 228	2.77 244	1.33 233	2.54 230	1.82 227	3.47 247	3.03 236	1.25 223	1.21 220	1.32 244	1.41 233	2.91 221	4.05 234	2.61 239	1.82 225	0.80 222	1.39 232	0.86 228	6.00 234	1.24 234	1.21 224	1.11 221	4.12 249	1.13 235	1.65 229	1.79 227	1.60 225	1.63 204

PWC_ROB	0.81 183	0.54 179	0.66 203	0.47 151	0.57 183	0.53 164	0.73 196	0.66 177	1.25 224	0.47 94	0.82 204	0.76 165	2.14 222	0.41 177	0.96 181	0.53 170	0.83 209	0.60 200	1.42 189	0.72 202	0.86 206	1.11 221	0.35 157	0.67 204	0.63 159	0.64 139	0.78 173	1.65 206

Ntro	1.81 220	2.73 243	1.14 227	3.03 239	2.21 237	3.27 240	3.03 236	0.96 206	0.91 207	1.04 230	0.79 199	2.60 214	0.84 188	2.53 237	1.41 204	0.55 179	0.96 218	0.66 207	8.42 246	0.99 223	0.74 191	0.69 177	3.62 243	0.62 196	1.03 211	1.23 208	1.20 208	1.69 207

otaku	1.76 215	2.60 239	0.97 221	2.95 237	2.10 232	3.19 239	2.77 233	0.88 204	0.84 203	1.00 224	0.68 182	2.48 213	1.07 200	2.42 233	1.35 201	0.54 173	0.88 214	0.63 206	8.81 249	0.92 217	0.75 195	0.67 175	3.55 242	0.63 199	0.97 204	0.95 186	1.24 213	1.73 208

ADCMid	0.84 185	0.59 185	0.59 185	0.54 165	0.59 186	0.76 189	0.83 201	0.96 206	1.19 219	0.54 142	0.76 197	1.01 180	1.03 199	0.45 184	1.26 197	0.61 194	0.75 203	0.56 194	1.77 198	0.60 187	0.90 211	1.07 220	0.61 205	0.53 184	0.81 190	1.01 194	0.72 162	1.74 209

ACVNet-4b	1.77 216	2.43 233	1.27 229	2.78 235	2.11 234	3.13 237	3.16 241	1.03 212	0.97 214	1.10 234	0.61 176	3.05 224	1.08 201	2.79 241	1.39 203	0.68 210	1.48 233	0.75 217	5.82 232	1.08 226	0.81 200	0.64 165	3.77 244	0.68 205	1.08 212	0.97 187	1.19 207	1.80 210

PVD	1.15 202	0.86 209	0.90 218	0.94 202	0.89 208	1.01 208	0.89 205	1.55 238	1.56 234	0.60 184	0.95 213	1.22 190	1.67 213	0.80 217	1.69 220	0.88 224	1.07 221	0.78 220	1.80 199	0.87 215	1.15 220	1.41 235	0.66 210	0.78 209	1.26 220	1.62 223	1.32 216	1.83 211

ACVNet_2	2.43 237	2.72 242	1.85 244	3.43 245	2.57 246	3.08 235	3.07 239	1.40 230	1.10 216	1.11 235	0.99 216	2.79 219	1.99 220	2.57 238	1.19 191	0.76 220	2.35 248	0.78 220	16.59 260	1.22 232	1.05 216	0.82 201	3.92 247	1.15 239	1.74 230	2.01 232	1.54 221	1.90 212

AnyNet_C01	1.28 210	0.80 205	0.65 198	0.77 190	0.83 204	0.78 192	1.02 211	1.15 218	1.49 231	0.71 205	0.96 214	2.09 208	1.73 214	0.68 213	1.89 229	1.43 248	1.52 234	1.40 248	2.36 208	1.08 226	2.26 247	2.15 250	0.80 215	0.88 220	1.19 216	1.04 197	0.99 193	1.96 213

edge stereo	1.17 205	0.82 207	1.13 226	1.17 209	1.08 219	1.27 214	1.11 212	1.13 216	0.84 203	0.65 200	1.37 232	3.43 231	1.52 210	0.69 214	1.34 200	0.71 214	0.83 209	0.62 203	2.86 213	0.75 205	0.83 203	1.05 218	0.74 212	0.69 206	0.99 207	0.91 181	1.17 205	1.98 214

Dean	2.26 233	3.02 251	1.51 235	3.69 247	3.06 253	3.35 242	3.37 243	1.63 239	1.75 237	1.34 245	1.22 227	3.24 227	3.75 232	2.81 243	1.67 217	0.89 226	1.78 239	1.08 239	4.11 220	1.56 245	1.17 221	1.01 215	4.18 250	1.28 241	2.41 241	2.01 232	2.20 238	2.02 215

ADCS	1.14 201	0.75 201	0.65 198	0.73 185	0.78 200	0.82 195	0.71 193	1.01 211	1.55 233	0.62 189	0.87 208	1.16 185	1.80 217	0.61 205	1.52 210	1.19 241	1.05 219	0.82 224	1.97 203	0.96 221	1.60 235	1.93 245	0.59 203	0.82 216	1.00 210	2.14 238	1.06 200	2.09 216

SANet	1.21 206	0.69 197	0.78 209	0.80 193	0.77 199	0.97 206	0.65 186	1.30 225	1.22 221	0.60 184	0.94 212	5.82 245	2.82 227	0.64 210	1.36 202	0.53 170	0.81 208	0.67 210	1.11 179	0.63 194	0.74 191	0.84 202	0.78 214	0.82 216	1.11 214	1.93 231	1.21 210	2.10 217

RainbowNet	1.77 216	2.52 234	1.58 236	3.00 238	2.34 240	3.15 238	3.06 238	1.00 209	0.77 196	1.29 242	0.75 195	2.75 218	1.86 219	2.77 240	1.50 209	0.78 221	1.23 226	0.78 220	3.30 215	1.16 229	1.11 219	0.72 183	3.90 246	0.79 211	1.16 215	1.16 205	1.37 217	2.11 218

pmcnn	0.95 194	0.56 181	0.38 140	0.72 183	0.64 191	0.82 195	0.65 186	0.64 176	0.44 156	0.49 107	1.41 233	1.88 203	2.65 226	0.24 115	0.94 177	0.64 201	0.75 203	0.54 186	2.24 207	0.63 194	1.17 221	0.74 186	0.51 194	0.58 190	0.83 192	0.79 169	1.54 221	2.13 219

IMH-64-1	2.23 231	2.54 236	1.78 241	3.04 240	2.48 241	3.36 243	3.57 245	1.43 232	1.87 239	1.00 224	1.08 222	3.38 228	4.59 239	3.31 247	1.71 221	0.91 228	1.73 237	0.97 232	4.22 223	1.35 237	1.42 231	1.19 225	4.55 251	1.08 232	2.07 234	1.47 218	1.70 226	2.34 220

IMH-64	2.23 231	2.54 236	1.78 241	3.04 240	2.48 241	3.36 243	3.57 245	1.43 232	1.87 239	1.00 224	1.08 222	3.38 228	4.59 239	3.31 247	1.71 221	0.91 228	1.73 237	0.97 232	4.22 223	1.35 237	1.42 231	1.19 225	4.55 251	1.08 232	2.07 234	1.47 218	1.70 226	2.34 220

WAO-7	1.84 221	1.51 224	1.58 236	2.13 223	1.53 225	1.45 218	1.51 222	1.82 245	2.17 245	1.51 249	3.04 251	3.42 230	4.56 238	1.06 227	1.87 227	1.13 238	1.28 228	0.96 230	3.75 218	1.28 235	1.09 217	1.25 229	0.64 207	1.42 246	1.47 224	2.46 243	1.50 219	2.37 222

SGM+DAISY	1.97 225	1.15 220	1.06 224	1.40 217	1.29 222	1.49 221	1.43 221	1.32 226	1.16 217	1.11 235	2.33 247	2.86 220	2.50 225	1.08 228	7.06 256	1.20 242	1.29 229	1.06 238	8.56 247	1.21 230	1.70 238	1.46 237	1.26 230	1.13 235	1.42 223	1.31 213	1.94 234	2.43 223

SAMSARA	1.22 209	0.61 191	0.86 213	0.71 182	0.68 193	0.67 185	0.70 192	1.28 224	1.00 215	0.78 212	0.71 185	0.96 177	2.09 221	0.61 205	2.00 230	0.88 224	0.80 207	0.76 218	1.68 193	0.81 209	1.35 228	1.66 240	0.43 184	0.80 214	2.42 242	2.93 250	2.32 239	2.44 224

MADNet+	1.50 213	0.93 211	1.11 225	1.23 211	1.05 217	0.97 206	1.51 222	1.54 237	1.23 222	1.08 232	1.04 219	1.70 202	1.83 218	1.02 225	3.67 252	1.43 248	2.08 246	1.01 235	2.00 204	1.30 236	2.18 244	1.49 238	1.00 225	1.62 251	1.58 228	1.26 211	1.29 214	2.49 225

LVE	2.40 236	2.71 241	1.67 239	4.77 257	2.70 248	3.32 241	3.79 248	1.33 227	1.39 229	1.62 251	1.35 230	3.06 225	3.67 231	2.80 242	1.44 207	0.89 226	1.62 236	1.12 241	6.31 236	1.44 241	1.97 242	1.40 234	3.89 245	1.47 248	2.51 245	2.03 234	2.07 236	2.50 226

DispFullNet	2.33 235	2.68 240	3.37 259	2.54 230	2.33 239	2.65 230	2.56 231	1.37 229	1.29 225	2.23 257	1.02 217	7.86 257	2.93 229	2.48 234	1.41 204	1.62 254	2.89 253	1.43 249	6.75 241	2.26 255	1.63 237	1.71 243	1.21 228	0.80 214	0.93 201	0.93 185	1.52 220	2.50 226

PWCK	3.81 245	2.53 235	1.72 240	3.08 243	2.13 236	3.10 236	3.14 240	1.99 248	2.21 246	2.27 258	3.18 253	5.47 242	3.87 233	1.43 229	2.14 232	1.00 233	1.84 242	1.11 240	42.20 273	1.74 247	2.25 246	1.67 241	2.24 236	1.53 249	1.90 231	2.63 245	1.84 231	2.54 228

CBMV	0.76 181	0.53 175	0.47 163	0.64 177	0.55 180	0.59 174	0.43 151	0.71 187	0.64 184	0.61 187	0.40 96	1.34 195	0.50 166	0.46 187	1.07 187	0.65 202	0.64 181	0.54 186	0.87 150	0.50 172	0.76 196	0.58 151	0.40 176	0.78 209	0.87 198	0.85 173	1.59 223	2.56 229
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCPNet	0.92 192	0.59 185	0.57 182	0.63 176	0.74 196	0.64 179	0.79 200	0.77 197	0.83 202	0.63 193	0.82 204	0.74 164	1.50 209	0.51 193	1.44 207	0.71 214	0.73 201	0.54 186	1.89 202	0.73 203	0.89 209	1.04 217	0.53 197	0.62 196	0.97 204	1.53 220	0.87 186	2.63 230

notaker	3.70 243	3.63 256	2.85 256	6.04 260	3.37 255	4.76 256	4.69 255	2.04 250	2.21 246	1.89 253	1.60 241	7.21 254	15.87 259	3.78 256	2.29 240	1.52 251	2.59 251	1.74 252	11.12 252	2.03 251	2.00 243	2.17 251	4.86 256	1.71 252	1.52 227	1.74 226	1.91 233	2.70 231

WAO-6	2.05 227	2.11 231	1.32 232	2.55 232	2.10 232	2.72 231	2.68 232	1.45 234	1.94 243	1.37 246	1.13 226	3.15 226	4.44 236	2.52 236	1.75 224	1.20 242	1.94 243	1.12 241	2.67 211	1.36 239	1.62 236	1.37 233	2.42 237	1.38 244	2.21 238	2.11 236	1.99 235	2.75 232

G-Net	1.21 206	0.75 201	0.97 221	0.68 179	0.68 193	0.93 203	0.62 185	1.00 209	1.32 227	0.74 210	1.45 237	5.45 240	0.94 194	0.45 184	1.16 190	0.84 223	0.77 205	0.66 207	2.05 205	1.51 243	0.88 208	1.00 214	0.55 198	0.71 207	0.86 195	1.21 207	1.82 229	2.79 233

STTRV1_RVC	1.87 222	0.66 195	0.51 173	0.83 195	0.62 189	0.82 195	0.71 193	0.78 198	0.76 195	0.71 205	0.82 204	1.33 194	1.76 215	0.79 216	3.54 251	0.59 191	1.17 225	0.58 199	22.38 262	1.22 232	1.22 225	0.93 209	0.86 221	0.88 220	0.95 203	1.08 200	1.17 205	2.84 234

MDST_ROB	1.80 219	1.47 221	0.55 179	2.47 229	1.01 216	1.79 223	0.78 198	0.72 190	0.58 176	0.59 181	0.55 156	1.10 183	12.30 254	0.29 139	3.12 247	0.41 124	0.52 144	0.37 101	0.84 143	0.44 145	0.58 154	0.44 96	0.39 168	0.51 181	3.47 254	1.87 229	8.68 261	2.84 234

ELAS_RVC	2.08 228	1.48 222	1.28 230	2.09 222	1.56 226	3.54 250	1.54 224	1.51 236	1.17 218	0.93 222	2.90 250	6.91 251	6.03 244	0.62 208	1.61 213	0.67 205	1.11 224	0.82 224	2.41 209	0.92 217	1.42 231	2.14 248	0.86 221	1.12 234	3.43 253	2.32 242	2.72 247	3.08 236
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LRCNet_RVC	19.34 268	28.20 268	9.73 264	30.22 270	27.96 271	31.69 272	26.15 270	20.45 272	8.63 263	28.67 272	28.56 269	30.79 269	23.77 261	32.51 272	10.62 258	1.87 256	23.27 269	17.65 267	40.19 270	17.32 269	8.18 264	3.73 255	35.17 272	25.19 269	1.50 225	1.19 206	5.90 260	3.12 237

SPstereo	2.30 234	1.48 222	1.89 245	1.53 219	1.45 224	1.58 222	1.38 220	2.01 249	1.64 236	1.53 250	2.89 249	2.96 222	5.36 243	1.62 230	2.07 231	2.85 258	2.14 247	2.25 256	2.93 214	2.22 254	3.05 255	3.41 254	1.71 233	1.81 254	2.05 233	2.27 240	2.65 244	3.29 238

ELAS	2.16 230	1.69 226	1.25 228	2.28 224	1.83 229	2.51 227	1.54 224	1.63 239	1.84 238	0.90 220	3.66 255	7.04 252	6.05 245	0.63 209	1.83 226	0.67 205	1.09 223	0.79 223	2.64 210	0.86 214	1.37 229	2.14 248	0.81 216	1.05 229	3.30 251	2.80 249	2.71 245	3.36 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.49 238	2.59 238	1.81 243	3.06 242	2.54 245	3.39 245	3.61 247	1.47 235	1.90 242	1.03 228	1.07 221	3.52 233	8.23 246	3.63 252	1.59 211	0.91 228	1.80 240	1.01 235	5.27 229	1.38 240	1.37 229	1.14 223	4.57 253	1.13 235	2.08 236	1.87 229	1.82 229	3.43 240

MADNet++	4.47 249	3.00 250	3.25 258	2.44 228	3.78 258	2.63 229	3.35 242	3.45 257	4.35 257	3.57 262	3.87 256	5.35 239	5.16 241	3.40 249	3.14 248	4.21 260	3.98 256	3.26 259	6.32 237	4.42 260	7.68 262	13.20 264	2.01 235	3.95 261	3.30 251	10.32 261	3.77 255	3.51 241

AnyNet_C32	0.88 189	0.47 161	0.50 169	0.51 158	0.52 171	0.65 181	0.66 188	0.75 194	1.35 228	0.60 184	0.80 200	0.76 165	0.51 171	0.50 190	1.62 215	0.70 212	0.77 205	0.68 212	1.21 182	0.55 183	1.17 221	1.19 225	0.48 190	0.65 201	0.79 187	1.05 198	0.72 162	3.73 242

ktn	4.88 250	2.98 249	2.15 250	3.75 248	3.03 252	3.86 251	4.59 252	1.74 243	2.91 251	2.10 256	1.63 242	11.03 263	37.05 268	3.72 253	2.27 239	1.83 255	2.63 252	2.02 254	18.61 261	1.99 250	2.22 245	2.06 247	4.75 254	1.94 255	2.11 237	2.26 239	2.71 245	3.88 243

TorneroNet	5.55 253	3.56 254	2.26 252	3.87 249	3.09 254	4.41 254	4.59 252	1.77 244	5.65 258	1.30 243	1.46 238	6.35 248	60.56 274	3.94 259	2.38 243	0.99 232	2.95 254	1.26 246	16.30 259	1.57 246	2.37 250	1.62 239	5.15 258	1.41 245	2.48 244	2.30 241	2.14 237	4.06 244

MeshStereo	1.94 223	1.02 215	0.73 206	1.88 221	1.30 223	1.46 220	0.89 205	1.17 219	0.79 200	0.66 202	0.92 210	8.33 259	5.32 242	0.41 177	2.26 238	0.70 212	0.67 187	0.54 186	4.80 228	0.63 194	4.38 258	0.98 212	0.65 208	0.79 211	2.01 232	1.63 224	3.35 253	4.10 245
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
AnonymousM	0.42 105	0.19 19	0.15 17	0.18 28	0.18 39	0.15 16	0.11 23	0.42 57	0.18 23	0.47 94	0.31 60	0.35 44	0.11 10	0.15 35	0.36 60	0.33 65	0.45 95	0.28 37	0.40 46	0.20 28	0.45 104	0.32 39	0.15 57	0.17 24	0.24 13	0.36 58	0.53 116	4.19 246

KSHMR	5.14 252	3.44 253	2.51 253	4.75 256	3.54 257	4.37 253	4.39 251	2.25 251	2.04 244	1.89 253	1.90 244	3.91 234	56.90 273	4.29 261	2.33 242	1.43 248	2.38 249	1.63 250	9.67 250	1.74 247	2.26 247	1.95 246	6.27 263	1.58 250	2.40 240	2.12 237	2.33 240	4.41 247

WAO-8	2.95 240	2.89 245	2.08 247	4.66 254	2.53 243	3.48 248	2.97 234	1.91 246	3.21 253	1.38 247	1.44 235	5.04 237	8.43 247	3.60 250	2.17 233	1.16 239	2.03 244	1.19 244	6.98 242	2.15 252	1.74 239	1.25 229	2.86 239	1.36 242	3.26 249	2.73 246	2.53 241	4.56 248

Venus	2.95 240	2.89 245	2.08 247	4.66 254	2.53 243	3.48 248	2.97 234	1.91 246	3.21 253	1.38 247	1.44 235	5.04 237	8.43 247	3.60 250	2.17 233	1.16 239	2.03 244	1.19 244	6.98 242	2.15 252	1.74 239	1.25 229	2.86 239	1.36 242	3.26 249	2.73 246	2.53 241	4.56 248

SGM-ForestM	2.76 239	1.91 229	0.61 193	1.81 220	0.95 210	2.05 225	1.33 219	1.42 231	0.91 207	0.56 166	0.91 209	5.46 241	4.14 235	0.42 180	24.53 266	0.42 132	0.62 175	0.44 151	5.98 233	0.47 162	0.63 171	0.44 96	0.39 168	0.56 188	3.80 255	4.06 254	4.71 258	4.93 250

UNDER WATER	4.12 246	4.08 257	2.63 254	6.45 261	4.77 261	5.44 259	5.59 257	3.34 256	3.11 252	1.70 252	1.80 243	7.67 255	11.14 253	4.31 262	2.42 244	1.26 245	4.76 258	1.65 251	6.67 240	2.44 257	2.82 252	2.90 252	7.40 266	2.17 257	3.16 248	3.80 253	2.72 247	5.07 251

STStereo	3.04 242	1.84 227	2.02 246	2.86 236	2.07 231	2.80 232	2.13 226	3.45 257	1.87 239	0.84 217	5.89 260	8.55 260	10.11 252	0.54 198	5.43 253	0.48 155	0.66 184	0.47 162	12.54 254	0.74 204	0.90 211	0.86 204	0.50 193	1.06 230	2.80 246	2.48 244	2.76 249	5.29 252

UNDER WATER-64	4.19 248	4.38 259	2.66 255	7.03 262	4.94 262	5.57 260	5.84 258	3.48 259	2.88 250	1.94 255	1.95 245	7.91 258	9.16 251	4.50 264	2.63 246	1.31 246	4.96 259	1.75 253	6.26 235	2.37 256	2.75 251	3.23 253	7.93 267	2.02 256	2.94 247	4.48 255	2.89 250	5.44 253

TorneroNet-64	4.16 247	3.61 255	2.11 249	4.37 253	2.98 251	4.33 252	4.63 254	1.71 242	6.34 259	1.23 241	1.11 225	5.72 244	25.96 262	4.00 260	2.53 245	0.96 231	2.98 255	1.29 247	12.05 253	1.55 244	2.30 249	1.69 242	4.93 257	1.44 247	2.24 239	2.79 248	1.84 231	5.51 254

HanzoNet	10.87 259	6.61 262	4.12 261	14.03 265	6.14 263	22.43 267	21.48 269	7.53 264	9.98 264	2.65 260	3.14 252	30.46 268	52.31 272	24.77 271	5.81 254	2.76 257	7.16 263	2.61 258	25.65 264	5.09 261	4.13 256	3.84 256	8.74 268	2.66 258	4.91 258	4.52 257	4.28 256	5.77 255

LSM0	6.91 256	0.81 206	0.60 188	1.25 212	1.05 217	1.32 217	1.29 218	1.65 241	1.45 230	1.18 239	1.49 239	2.67 217	4.52 237	0.52 196	59.29 274	70.04 274	1.27 227	0.77 219	10.09 251	1.49 242	2.97 254	5.30 258	0.65 208	0.91 222	1.35 222	1.86 228	2.57 243	8.34 256

PML	25.77 269	16.40 267	5.63 263	19.94 269	12.77 268	20.38 266	9.79 264	9.31 266	68.05 275	17.61 271	136.84 275	90.68 274	97.32 275	9.22 270	8.31 257	7.86 262	13.64 265	6.53 261	32.01 269	6.33 262	10.40 267	9.06 263	5.53 262	5.58 262	24.53 268	10.26 260	31.06 270	10.67 257

DPSimNet_ROB	7.97 257	3.03 252	3.09 257	2.75 234	2.79 250	2.83 233	4.04 249	3.33 255	6.56 260	2.71 261	50.85 273	6.38 249	18.73 260	3.01 245	14.74 262	5.23 261	4.15 257	2.37 257	28.07 268	3.64 259	5.47 260	6.94 262	2.62 238	2.99 260	3.80 255	6.16 258	3.42 254	15.50 258

AVERAGE_ROB	39.02 274	41.97 273	38.90 271	43.30 273	44.01 274	42.99 274	43.74 273	43.16 274	39.90 273	47.57 274	47.87 271	44.75 272	39.96 269	43.65 275	38.17 271	36.44 271	46.39 274	48.96 274	41.67 272	40.21 274	39.69 272	35.43 271	46.62 273	39.76 273	24.41 267	16.49 262	19.69 266	17.85 259

JetRed	5.93 254	4.36 258	5.18 262	3.32 244	4.15 260	5.91 261	9.28 263	4.21 260	2.78 249	2.33 259	2.08 246	5.56 243	1.33 208	5.92 265	3.32 250	3.95 259	6.76 262	6.49 260	3.83 219	3.05 258	7.34 261	6.19 261	5.50 259	2.76 259	9.36 259	21.55 266	5.67 259	17.91 260

HaxPig	36.94 273	39.02 272	35.87 270	37.61 272	42.00 272	37.54 273	41.37 272	37.89 273	39.04 272	46.91 273	48.84 272	44.26 271	35.76 267	37.00 273	38.72 272	36.77 272	45.37 273	48.69 273	40.70 271	39.66 273	36.11 271	31.60 270	47.76 274	39.78 274	18.63 263	16.85 263	13.84 264	19.74 261

SGM_RVC	1.95 224	1.03 216	0.60 188	1.33 215	0.98 214	1.28 215	0.91 207	0.96 206	0.78 198	0.62 189	0.80 200	2.66 216	1.78 216	0.36 164	0.95 180	0.39 114	0.57 168	0.43 147	5.48 231	0.47 162	0.63 171	0.42 90	0.38 164	0.61 194	1.50 225	1.43 217	3.27 252	22.12 262
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetBlue	3.72 244	2.93 248	2.25 251	4.01 252	3.39 256	4.54 255	4.38 250	2.49 252	2.38 248	1.19 240	1.04 219	7.20 253	1.53 211	3.21 246	1.64 216	1.52 251	2.46 250	2.08 255	4.12 221	1.77 249	4.67 259	5.57 259	1.98 234	1.72 253	2.43 243	4.51 256	3.02 251	22.45 263

MEDIAN_ROB	40.83 275	43.09 274	39.48 272	43.85 274	45.04 275	43.46 275	44.50 274	43.93 275	40.53 274	50.28 275	51.34 274	46.63 273	40.33 270	42.01 274	40.18 273	38.17 273	48.38 275	51.35 275	43.96 274	42.85 275	41.02 273	36.07 272	48.66 275	41.25 275	25.02 269	23.68 267	21.83 268	25.41 264

BEATNet-Init1	13.96 264	15.06 264	1.45 234	33.51 271	2.74 249	31.35 271	11.00 265	2.83 253	3.32 255	0.97 223	4.32 258	18.31 264	31.62 266	0.57 201	32.74 267	1.33 247	0.88 214	0.67 210	61.90 275	16.80 268	4.24 257	6.02 260	0.75 213	1.26 240	18.71 264	8.82 259	37.43 273	28.26 265

MANE	5.94 255	1.67 225	3.69 260	2.38 227	2.05 230	2.51 227	2.37 227	3.17 254	4.05 256	0.84 217	1.36 231	7.77 256	9.14 250	0.57 201	15.61 263	1.09 237	0.87 213	13.46 264	6.33 238	0.62 192	1.25 226	0.76 191	0.49 192	1.02 228	10.30 260	18.90 264	16.36 265	31.80 266

DPSMNet_ROB	11.11 261	5.62 261	16.57 267	3.96 250	7.34 264	4.93 257	7.57 260	4.32 261	11.21 266	4.13 264	8.57 262	4.60 236	14.45 258	3.87 258	13.23 261	13.79 265	6.38 261	15.38 266	8.62 248	11.60 264	8.28 266	20.92 267	5.52 260	11.00 265	11.58 262	30.93 268	12.70 263	32.76 267

DGTPSM_ROB	11.00 260	5.61 260	16.56 266	3.96 250	7.34 264	4.93 257	7.56 259	4.32 261	11.20 265	4.12 263	8.43 261	4.55 235	13.08 255	3.85 257	13.16 260	13.78 264	6.37 260	15.33 265	7.61 244	11.60 264	8.27 265	20.90 266	5.52 260	11.00 265	11.55 261	30.93 268	12.69 262	32.76 267

LE_ROB	12.15 262	1.07 218	1.28 230	4.86 258	43.61 273	6.11 262	34.98 271	7.73 265	6.67 261	0.59 181	3.47 254	32.65 270	46.59 271	0.28 137	3.28 249	0.34 85	0.56 166	0.43 147	23.40 263	0.83 211	0.89 209	0.66 174	0.55 198	8.00 264	23.50 266	19.54 265	20.84 267	35.39 269

ASD4	13.31 263	6.70 263	12.88 265	5.51 259	3.93 259	6.96 263	5.17 256	6.08 263	7.44 262	6.90 265	29.32 270	6.50 250	8.79 249	7.47 266	12.49 259	11.08 263	10.55 264	13.21 263	12.75 255	7.93 263	31.35 270	19.00 265	4.80 255	6.43 263	22.01 265	31.67 270	26.99 269	35.45 270

DPSM_ROB	17.14 266	15.12 265	20.99 268	8.55 263	8.28 266	12.85 264	8.38 261	9.68 267	14.27 267	7.99 266	8.92 263	10.02 261	13.15 256	3.72 253	17.02 264	17.90 266	17.89 267	19.72 268	13.12 256	14.58 266	23.81 268	27.16 268	6.33 264	14.07 267	31.12 270	38.41 271	36.00 271	43.62 271

DPSM	17.14 266	15.12 265	20.99 268	8.55 263	8.28 266	12.85 264	8.38 261	9.68 267	14.27 267	7.99 266	8.92 263	10.02 261	13.15 256	3.72 253	17.02 264	17.90 266	17.89 267	19.72 268	13.12 256	14.58 266	23.81 268	27.16 268	6.33 264	14.07 267	31.12 270	38.41 271	36.00 271	43.62 271

CasAABBNet	34.43 271	30.36 269	42.26 273	17.14 266	16.55 269	25.74 268	16.74 266	19.07 269	28.70 269	16.64 270	18.05 268	20.17 267	26.39 263	7.50 267	34.18 268	36.02 268	36.01 272	39.65 270	26.14 265	29.32 270	47.52 274	54.86 275	12.71 269	28.37 272	62.52 272	77.28 273	72.22 274	87.55 273

MyStereo03	34.49 272	30.38 270	42.28 274	17.19 267	16.68 270	25.92 269	16.86 267	19.46 270	28.71 270	16.15 268	17.99 266	20.16 265	26.46 264	7.53 268	34.41 269	36.06 269	35.97 270	39.69 271	26.26 266	29.36 271	47.86 275	54.73 273	12.72 270	28.32 270	62.57 273	77.31 274	72.32 275	87.78 274

MyStereo02	33.87 270	30.38 270	42.28 274	17.19 267	0.00 1	25.92 269	16.86 267	19.46 270	28.71 270	16.15 268	17.99 266	20.16 265	26.46 264	7.53 268	34.41 269	36.06 269	35.97 270	39.69 271	26.26 266	29.36 271	47.86 275	54.73 273	12.72 270	28.32 270	62.57 273	77.31 274	72.32 275	87.78 274

FADE																					7.92 263						4.68 257

Low-res two-view benchmark