Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MoCha-V2	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.02 4	0.02 2	0.01 1	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.03 4	0.01 1	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.04 3	0.03 3	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.03 3	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.02 4	0.02 4	0.02 2	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.03 1	0.02 1	0.02 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
CroCo-Stereo Lap2	0.03 4	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 5	0.02 2	0.02 3	0.03 9	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.05 4	0.04 3	0.04 4	0.04 4	0.04 5	0.01 2	0.02 2	0.05 4	0.05 4	0.05 6	0.03 4

AEACV	0.04 5	0.03 5	0.02 1	0.04 11	0.03 8	0.02 2	0.02 3	0.03 5	0.03 4	0.03 5	0.03 5	0.03 4	0.02 4	0.01 2	0.05 3	0.06 6	0.05 5	0.05 4	0.07 9	0.04 4	0.06 7	0.03 4	0.01 2	0.02 2	0.06 7	0.06 9	0.04 4	0.03 4

TDLM	0.04 5	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.04 6	0.03 4	0.04 7	0.06 19	0.04 8	0.03 9	0.03 14	0.06 7	0.06 6	0.06 6	0.06 9	0.05 5	0.04 4	0.05 5	0.04 5	0.03 21	0.04 8	0.05 4	0.05 4	0.05 6	0.05 7

anonymousdsp	0.05 7	0.04 10	0.03 6	0.03 5	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.06 11	0.05 14	0.06 14	0.04 6	0.03 4	0.02 4	0.03 14	0.06 7	0.07 13	0.08 12	0.06 9	0.08 17	0.05 10	0.09 19	0.05 11	0.03 21	0.03 6	0.05 4	0.05 4	0.05 6	0.05 7

iRaftStereo_RVC	0.05 7	0.03 5	0.03 6	0.03 5	0.03 8	0.03 6	0.02 3	0.05 9	0.04 7	0.06 14	0.05 13	0.05 11	0.03 9	0.02 8	0.06 7	0.06 6	0.10 22	0.07 14	0.07 9	0.05 10	0.09 19	0.04 5	0.02 8	0.03 6	0.07 11	0.06 9	0.05 6	0.05 7

RAFT + AFF	0.05 7	0.04 10	0.03 6	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.08 61	0.09 24	0.05 13	0.09 25	0.02 4	0.02 8	0.05 3	0.05 2	0.09 18	0.06 9	0.06 8	0.04 4	0.07 12	0.05 11	0.02 8	0.04 8	0.07 11	0.05 4	0.05 6	0.05 7

delet	0.05 7	0.05 20	0.04 11	0.06 33	0.05 23	0.05 23	0.05 33	0.04 6	0.04 7	0.06 14	0.05 13	0.10 31	0.05 32	0.03 14	0.07 13	0.06 6	0.07 8	0.06 9	0.05 5	0.06 19	0.06 7	0.04 5	0.03 21	0.04 8	0.06 7	0.06 9	0.04 4	0.04 6

test croco	0.06 11	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.04 12	0.05 23	0.03 11	0.08 26	0.04 7	0.09 24	0.05 13	0.06 16	0.02 4	0.02 8	0.07 13	0.08 20	0.12 36	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.08 16	0.04 5	0.02 8	0.05 23	0.09 23	0.09 21	0.08 23	0.09 26

StereoVision	0.06 11	0.03 5	0.04 11	0.03 5	0.03 8	0.03 6	0.02 3	0.06 11	0.11 113	0.02 2	0.05 13	0.03 4	0.06 50	0.01 2	0.08 30	0.10 55	0.06 6	0.05 4	0.08 17	0.07 31	0.06 7	0.05 11	0.02 8	0.04 8	0.10 31	0.08 16	0.10 33	0.12 51

MIF-Stereo (partial)	0.06 11	0.05 20	0.06 51	0.05 21	0.04 12	0.05 23	0.03 11	0.08 26	0.07 44	0.07 21	0.04 6	0.05 11	0.06 50	0.04 27	0.08 30	0.08 20	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.05 10	0.09 19	0.05 11	0.02 8	0.06 40	0.10 31	0.08 16	0.07 18	0.08 19

MIM_Stereo	0.06 11	0.04 10	0.03 6	0.05 21	0.05 23	0.05 23	0.03 11	0.06 11	0.04 7	0.14 41	0.06 19	0.04 8	0.02 4	0.03 14	0.07 13	0.08 20	0.13 38	0.07 14	0.09 29	0.06 19	0.11 31	0.06 24	0.02 8	0.04 8	0.08 16	0.07 12	0.07 18	0.05 7

AASNet	0.06 11	0.06 30	0.04 11	0.09 74	0.07 57	0.08 60	0.05 33	0.08 26	0.04 7	0.07 21	0.07 31	0.07 18	0.04 18	0.04 27	0.06 7	0.07 13	0.10 22	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.07 12	0.06 24	0.04 37	0.06 40	0.08 16	0.07 12	0.06 13	0.06 14

RAFT	0.06 11	0.03 5	0.05 27	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.02 3	0.07 21	0.04 7	0.04 7	0.06 19	0.07 18	0.05 32	0.01 2	0.06 7	0.06 6	0.07 8	0.05 4	0.05 5	0.04 4	0.06 7	0.07 35	0.01 2	0.04 8	0.13 61	0.14 95	0.13 67	0.15 78

AFF-stereo	0.06 11	0.05 20	0.05 27	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.11 38	0.06 29	0.16 54	0.04 6	0.08 22	0.03 9	0.02 8	0.06 7	0.08 20	0.08 12	0.05 4	0.09 29	0.04 4	0.09 19	0.05 11	0.02 8	0.04 8	0.10 31	0.08 16	0.07 18	0.07 16

MMNet	0.06 11	0.06 30	0.04 11	0.08 59	0.06 42	0.06 37	0.05 33	0.07 21	0.05 14	0.05 10	0.05 13	0.09 25	0.04 18	0.04 27	0.07 13	0.07 13	0.08 12	0.08 19	0.07 9	0.06 19	0.06 7	0.05 11	0.04 37	0.05 23	0.07 11	0.08 16	0.07 18	0.10 32

RYNet	0.06 11	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.04 6	0.11 113	0.05 10	0.04 6	0.04 8	0.03 9	0.03 14	0.07 13	0.06 6	0.07 8	0.08 19	0.07 9	0.05 10	0.05 5	0.04 5	0.11 151	0.04 8	0.06 7	0.13 73	0.06 13	0.05 7

GANet	0.06 11	0.07 52	0.06 51	0.06 33	0.06 42	0.07 51	0.06 63	0.07 21	0.05 14	0.06 14	0.07 31	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.07 13	0.08 20	0.08 12	0.10 58	0.07 9	0.05 10	0.07 12	0.05 11	0.05 53	0.05 23	0.08 16	0.07 12	0.06 13	0.06 14

AANet_RVC	0.06 11	0.05 20	0.06 51	0.05 21	0.06 42	0.04 11	0.05 33	0.05 9	0.06 29	0.05 10	0.06 19	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.07 13	0.07 13	0.08 12	0.08 19	0.07 9	0.07 31	0.07 12	0.06 24	0.05 53	0.05 23	0.07 11	0.09 21	0.06 13	0.08 19

StereoIM	0.07 22	0.04 10	0.05 27	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.03 11	0.06 11	0.06 29	0.04 7	0.06 19	0.10 31	0.05 32	0.02 8	0.07 13	0.08 20	0.10 22	0.09 42	0.07 9	0.05 10	0.10 27	0.10 106	0.01 2	0.05 23	0.11 46	0.18 163	0.13 67	0.16 93

MIF-Stereo	0.07 22	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.03 8	0.05 23	0.03 11	0.06 11	0.05 14	0.06 14	0.04 6	0.07 18	0.12 128	0.07 78	0.08 30	0.07 13	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.07 31	0.09 19	0.08 44	0.08 112	0.04 8	0.09 23	0.16 134	0.06 13	0.09 26

LL-Strereo2	0.07 22	0.03 5	0.03 6	0.04 11	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.07 44	0.14 41	0.07 31	0.08 22	0.05 32	0.04 27	0.07 13	0.08 20	0.14 51	0.07 14	0.10 35	0.06 19	0.10 27	0.06 24	0.03 21	0.04 8	0.08 16	0.09 21	0.08 23	0.05 7

RAFT_CTSACE	0.07 22	0.04 10	0.06 51	0.03 5	0.04 12	0.05 23	0.05 33	0.06 11	0.06 29	0.09 24	0.04 6	0.10 31	0.09 97	0.03 14	0.07 13	0.08 20	0.11 27	0.07 14	0.07 9	0.05 10	0.12 45	0.08 44	0.03 21	0.06 40	0.12 53	0.13 73	0.12 56	0.15 78

ARAFT	0.07 22	0.04 10	0.04 11	0.05 21	0.05 23	0.05 23	0.02 3	0.09 29	0.06 29	0.12 34	0.06 19	0.12 45	0.03 9	0.03 14	0.07 13	0.07 13	0.12 36	0.09 42	0.09 29	0.05 10	0.11 31	0.07 35	0.03 21	0.04 8	0.09 23	0.09 21	0.09 28	0.09 26

DMCA	0.07 22	0.05 20	0.07 75	0.06 33	0.06 42	0.05 23	0.07 79	0.09 29	0.06 29	0.06 14	0.09 65	0.07 18	0.06 50	0.06 56	0.07 13	0.08 20	0.11 27	0.10 58	0.08 17	0.07 31	0.09 19	0.05 11	0.06 70	0.05 23	0.08 16	0.10 32	0.05 6	0.07 16

CVANet_RVC	0.07 22	0.07 52	0.07 75	0.08 59	0.06 42	0.07 51	0.05 33	0.06 11	0.05 14	0.06 14	0.09 65	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.08 30	0.08 20	0.08 12	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.08 16	0.05 11	0.04 37	0.05 23	0.08 16	0.07 12	0.07 18	0.09 26

MGS-Stereo	0.08 29	0.06 30	0.04 11	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.12 42	0.05 14	0.09 24	0.07 31	0.10 31	0.04 18	0.05 43	0.07 13	0.08 20	0.15 57	0.11 66	0.12 51	0.09 68	0.12 45	0.07 35	0.05 53	0.05 23	0.10 31	0.09 21	0.11 47	0.10 32

anonymousdsp2	0.08 29	0.07 52	0.05 27	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.12 42	0.06 29	0.17 63	0.06 19	0.08 22	0.04 18	0.05 43	0.07 13	0.08 20	0.13 38	0.08 19	0.10 35	0.07 31	0.12 45	0.06 24	0.05 53	0.06 40	0.09 23	0.08 16	0.08 23	0.07 16

test_5	0.08 29	0.05 20	0.07 75	0.04 11	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.09 29	0.05 14	0.05 10	0.07 31	0.12 45	0.12 128	0.02 8	0.07 13	0.09 34	0.07 8	0.07 14	0.08 17	0.06 19	0.10 27	0.09 75	0.02 8	0.07 74	0.10 31	0.13 73	0.13 67	0.18 119

AnonymousM	0.08 29	0.05 20	0.04 11	0.06 33	0.05 23	0.04 11	0.04 24	0.13 54	0.05 14	0.20 96	0.06 19	0.11 40	0.03 9	0.06 56	0.09 61	0.09 34	0.19 117	0.08 19	0.12 51	0.07 31	0.16 97	0.06 24	0.04 37	0.04 8	0.08 16	0.11 50	0.10 33	0.09 26

raft+_RVC	0.08 29	0.06 30	0.04 11	0.06 33	0.06 42	0.07 51	0.04 24	0.10 35	0.08 61	0.17 63	0.08 51	0.09 25	0.04 18	0.04 27	0.08 30	0.07 13	0.13 38	0.09 42	0.11 41	0.06 19	0.13 59	0.05 11	0.03 21	0.05 23	0.10 31	0.09 21	0.09 28	0.08 19

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 29	0.06 30	0.05 27	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.14 64	0.07 44	0.21 105	0.04 6	0.12 45	0.04 18	0.03 14	0.07 13	0.09 34	0.09 18	0.06 9	0.10 35	0.05 10	0.11 31	0.05 11	0.03 21	0.05 23	0.12 53	0.09 21	0.09 28	0.09 26

4D-IteraStereo	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.06 37	0.04 24	0.15 69	0.10 101	0.22 109	0.08 51	0.14 71	0.06 50	0.03 14	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.09 42	0.11 41	0.07 31	0.15 82	0.05 11	0.03 21	0.05 23	0.10 31	0.10 32	0.08 23	0.08 19

LoS_RVC	0.09 35	0.07 52	0.05 27	0.05 21	0.06 42	0.06 37	0.05 33	0.13 54	0.08 61	0.18 75	0.11 91	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.10 22	0.08 19	0.12 51	0.08 48	0.16 97	0.09 75	0.05 53	0.06 40	0.14 78	0.10 32	0.10 33	0.13 58

tt_ll	0.09 35	0.07 52	0.05 27	0.05 21	0.06 42	0.06 37	0.05 33	0.13 54	0.08 61	0.18 75	0.11 91	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.10 22	0.08 19	0.12 51	0.08 48	0.16 97	0.09 75	0.05 53	0.06 40	0.14 78	0.10 32	0.10 33	0.13 58

CAS	0.09 35	0.07 52	0.05 27	0.06 33	0.05 23	0.05 23	0.04 24	0.14 64	0.05 14	0.11 32	0.10 81	0.11 40	0.05 32	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.11 27	0.10 58	0.14 76	0.07 31	0.12 45	0.07 35	0.05 53	0.05 23	0.13 61	0.11 50	0.09 28	0.14 67

TestStereo1	0.09 35	0.07 52	0.06 51	0.04 11	0.05 23	0.06 37	0.06 63	0.07 21	0.07 44	0.09 24	0.07 31	0.11 40	0.14 155	0.04 27	0.09 61	0.10 55	0.11 27	0.09 42	0.09 29	0.08 48	0.13 59	0.12 142	0.02 8	0.04 8	0.15 91	0.13 73	0.16 100	0.20 140

TESTraft	0.09 35	0.06 30	0.06 51	0.04 11	0.04 12	0.05 23	0.06 63	0.09 29	0.08 61	0.09 24	0.08 51	0.12 45	0.13 141	0.03 14	0.09 61	0.10 55	0.11 27	0.09 42	0.08 17	0.07 31	0.13 59	0.12 142	0.02 8	0.05 23	0.14 78	0.12 60	0.14 80	0.20 140

IER	0.09 35	0.07 52	0.07 75	0.09 74	0.07 57	0.08 60	0.06 63	0.12 42	0.07 44	0.14 41	0.11 91	0.10 31	0.07 69	0.06 56	0.08 30	0.09 34	0.15 57	0.11 66	0.11 41	0.07 31	0.11 31	0.07 35	0.06 70	0.06 40	0.10 31	0.10 32	0.11 47	0.14 67

RAFT+CT+SA	0.09 35	0.05 20	0.07 75	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.05 33	0.13 54	0.08 61	0.08 23	0.07 31	0.15 76	0.13 141	0.04 27	0.10 94	0.10 55	0.09 18	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.12 45	0.11 125	0.02 8	0.06 40	0.13 61	0.12 60	0.11 47	0.17 104

SA-5K	0.09 35	0.07 52	0.06 51	0.04 11	0.05 23	0.06 37	0.06 63	0.07 21	0.07 44	0.09 24	0.07 31	0.11 40	0.14 155	0.04 27	0.09 61	0.10 55	0.11 27	0.09 42	0.09 29	0.08 48	0.13 59	0.12 142	0.02 8	0.04 8	0.15 91	0.13 73	0.16 100	0.20 140

test_4	0.09 35	0.05 20	0.07 75	0.05 21	0.06 42	0.03 6	0.02 3	0.11 38	0.09 80	0.17 63	0.06 19	0.09 25	0.06 50	0.03 14	0.09 61	0.09 34	0.15 57	0.08 19	0.10 35	0.07 31	0.16 97	0.08 44	0.02 8	0.07 74	0.09 23	0.15 112	0.12 56	0.18 119

CIPLG	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.09 72	0.06 63	0.18 114	0.06 29	0.20 96	0.08 51	0.12 45	0.06 50	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.11 66	0.11 41	0.09 68	0.13 59	0.06 24	0.04 37	0.06 40	0.10 31	0.09 21	0.10 33	0.10 32

IPLG	0.09 35	0.07 52	0.07 75	0.07 53	0.07 57	0.06 37	0.05 33	0.15 69	0.06 29	0.22 109	0.06 19	0.15 76	0.05 32	0.04 27	0.08 30	0.10 55	0.16 70	0.10 58	0.14 76	0.09 68	0.13 59	0.08 44	0.04 37	0.07 74	0.13 61	0.11 50	0.11 47	0.08 19

IPLGR_C	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.09 72	0.06 63	0.18 114	0.06 29	0.20 96	0.08 51	0.12 45	0.07 69	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.11 66	0.11 41	0.09 68	0.13 59	0.06 24	0.04 37	0.06 40	0.10 31	0.09 21	0.10 33	0.10 32

ACRE	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.09 72	0.06 63	0.18 114	0.06 29	0.20 96	0.08 51	0.12 45	0.07 69	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.11 66	0.11 41	0.09 68	0.13 59	0.06 24	0.04 37	0.06 40	0.10 31	0.10 32	0.10 33	0.10 32

rafts_anoy	0.09 35	0.08 80	0.07 75	0.07 53	0.07 57	0.06 37	0.05 33	0.13 54	0.05 14	0.17 63	0.09 65	0.12 45	0.05 32	0.03 14	0.09 61	0.10 55	0.15 57	0.12 93	0.13 64	0.07 31	0.14 73	0.08 44	0.03 21	0.06 40	0.11 46	0.10 32	0.09 28	0.11 41

RALCasStereoNet	0.09 35	0.08 80	0.06 51	0.09 74	0.07 57	0.06 37	0.05 33	0.12 42	0.05 14	0.18 75	0.07 31	0.12 45	0.05 32	0.04 27	0.09 61	0.10 55	0.18 102	0.12 93	0.13 64	0.08 48	0.15 82	0.08 44	0.05 53	0.06 40	0.12 53	0.09 21	0.10 33	0.08 19

RALAANet	0.09 35	0.08 80	0.06 51	0.07 53	0.05 23	0.08 60	0.05 33	0.10 35	0.07 44	0.12 34	0.09 65	0.10 31	0.06 50	0.03 14	0.08 30	0.09 34	0.13 38	0.11 66	0.15 87	0.08 48	0.12 45	0.07 35	0.04 37	0.06 40	0.11 46	0.10 32	0.11 47	0.11 41

UPFNet	0.09 35	0.08 80	0.08 96	0.09 74	0.07 57	0.09 72	0.06 63	0.12 42	0.09 80	0.14 41	0.09 65	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.10 55	0.13 38	0.11 66	0.10 35	0.07 31	0.09 19	0.07 35	0.06 70	0.06 40	0.09 23	0.10 32	0.10 33	0.10 32

HITNet	0.09 35	0.07 52	0.06 51	0.08 59	0.08 67	0.08 60	0.05 33	0.11 38	0.07 44	0.19 88	0.08 51	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.08 20	0.13 38	0.11 66	0.10 35	0.06 19	0.10 27	0.09 75	0.06 70	0.06 40	0.12 53	0.11 50	0.16 100	0.13 58
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
Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 54	0.07 52	0.06 51	0.08 59	0.05 23	0.07 51	0.03 11	0.11 38	0.15 152	0.20 96	0.15 140	0.11 40	0.07 69	0.08 96	0.08 30	0.09 34	0.16 70	0.11 66	0.12 51	0.08 48	0.12 45	0.11 125	0.06 70	0.07 74	0.12 53	0.14 95	0.12 56	0.16 93

CASnet	0.10 54	0.06 30	0.05 27	0.08 59	0.09 86	0.11 103	0.05 33	0.18 114	0.10 101	0.23 123	0.11 91	0.13 61	0.06 50	0.07 78	0.09 61	0.10 55	0.16 70	0.08 19	0.18 122	0.07 31	0.14 73	0.06 24	0.06 70	0.06 40	0.12 53	0.10 32	0.14 80	0.10 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 54	0.09 92	0.06 51	0.08 59	0.06 42	0.09 72	0.06 63	0.09 29	0.07 44	0.18 75	0.11 91	0.10 31	0.10 110	0.06 56	0.08 30	0.09 34	0.14 51	0.09 42	0.18 122	0.09 68	0.11 31	0.06 24	0.05 53	0.06 40	0.11 46	0.10 32	0.15 91	0.12 51

Sa-1000	0.10 54	0.07 52	0.07 75	0.07 53	0.05 23	0.09 72	0.03 11	0.12 42	0.06 29	0.18 75	0.08 51	0.19 118	0.05 32	0.05 43	0.10 94	0.10 55	0.16 70	0.12 93	0.14 76	0.09 68	0.16 97	0.10 106	0.04 37	0.05 23	0.19 148	0.15 112	0.13 67	0.20 140

SA	0.10 54	0.07 52	0.06 51	0.06 33	0.05 23	0.08 60	0.04 24	0.12 42	0.05 14	0.16 54	0.07 31	0.16 89	0.03 9	0.04 27	0.09 61	0.09 34	0.13 38	0.11 66	0.12 51	0.09 68	0.14 73	0.10 106	0.03 21	0.06 40	0.16 103	0.14 95	0.13 67	0.20 140

test-3	0.10 54	0.06 30	0.04 11	0.06 33	0.08 67	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.07 44	0.24 139	0.07 31	0.19 118	0.07 69	0.06 56	0.10 94	0.10 55	0.21 143	0.09 42	0.15 87	0.10 89	0.16 97	0.09 75	0.05 53	0.06 40	0.09 23	0.10 32	0.12 56	0.11 41

test_1	0.10 54	0.06 30	0.04 11	0.06 33	0.08 67	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.07 44	0.24 139	0.07 31	0.19 118	0.07 69	0.06 56	0.10 94	0.10 55	0.21 143	0.09 42	0.15 87	0.10 89	0.16 97	0.09 75	0.05 53	0.06 40	0.09 23	0.10 32	0.12 56	0.11 41

raftrobust	0.10 54	0.08 80	0.06 51	0.08 59	0.07 57	0.05 23	0.04 24	0.14 64	0.06 29	0.25 160	0.07 31	0.12 45	0.05 32	0.05 43	0.08 30	0.09 34	0.18 102	0.11 66	0.11 41	0.09 68	0.17 117	0.08 44	0.05 53	0.05 23	0.13 61	0.12 60	0.10 33	0.10 32

UNet	0.10 54	0.09 92	0.08 96	0.10 90	0.08 67	0.09 72	0.08 88	0.15 69	0.08 61	0.17 63	0.09 65	0.13 61	0.09 97	0.07 78	0.09 61	0.10 55	0.16 70	0.13 119	0.12 51	0.08 48	0.11 31	0.09 75	0.08 112	0.09 111	0.11 46	0.13 73	0.10 33	0.11 41

DMCA-RVC	0.10 54	0.08 80	0.11 139	0.08 59	0.09 86	0.08 60	0.08 88	0.12 42	0.09 80	0.13 38	0.13 113	0.13 61	0.07 69	0.06 56	0.13 161	0.12 132	0.14 51	0.13 119	0.11 41	0.10 89	0.12 45	0.09 75	0.07 91	0.09 111	0.10 31	0.10 32	0.10 33	0.11 41

DISCO	0.10 54	0.10 104	0.08 96	0.10 90	0.09 86	0.11 103	0.09 105	0.10 35	0.08 61	0.15 48	0.10 81	0.12 45	0.07 69	0.06 56	0.09 61	0.11 96	0.15 57	0.10 58	0.14 76	0.10 89	0.12 45	0.10 106	0.06 70	0.09 111	0.14 78	0.11 50	0.13 67	0.11 41

CES	0.11 65	0.06 30	0.06 51	0.06 33	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.35 213	0.05 14	0.15 48	0.23 201	0.13 61	0.04 18	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.19 117	0.08 19	0.14 76	0.08 48	0.28 222	0.08 44	0.07 91	0.04 8	0.14 78	0.11 50	0.13 67	0.16 93

EGLCR-Stereo	0.11 65	0.06 30	0.04 11	0.08 59	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.09 80	0.27 187	0.06 19	0.19 118	0.06 50	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.20 130	0.10 58	0.16 101	0.07 31	0.17 117	0.07 35	0.04 37	0.06 40	0.10 31	0.12 60	0.18 130	0.18 119

MIPNet	0.11 65	0.09 92	0.06 51	0.07 53	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.06 29	0.23 123	0.07 31	0.15 76	0.08 86	0.05 43	0.09 61	0.10 55	0.17 83	0.11 66	0.20 142	0.12 125	0.13 59	0.10 106	0.05 53	0.07 74	0.15 91	0.13 73	0.11 47	0.13 58

GMOStereo	0.11 65	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 80	0.24 139	0.07 31	0.17 93	0.09 97	0.05 43	0.10 94	0.11 96	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 48	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 40	0.18 135	0.16 134	0.14 80	0.17 104

error version	0.11 65	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 80	0.24 139	0.07 31	0.17 93	0.09 97	0.05 43	0.10 94	0.11 96	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 48	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 40	0.18 135	0.16 134	0.14 80	0.17 104

test-v	0.11 65	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 80	0.24 139	0.07 31	0.17 93	0.09 97	0.05 43	0.10 94	0.11 96	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 48	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 40	0.18 135	0.16 134	0.14 80	0.17 104

test_3	0.11 65	0.07 52	0.07 75	0.06 33	0.08 67	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.09 80	0.24 139	0.09 65	0.21 147	0.11 120	0.06 56	0.13 161	0.13 148	0.20 130	0.09 42	0.14 76	0.10 89	0.18 130	0.08 44	0.04 37	0.08 90	0.13 61	0.15 112	0.13 67	0.14 67

test-2	0.11 65	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 80	0.24 139	0.07 31	0.17 93	0.09 97	0.05 43	0.10 94	0.11 96	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 48	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 40	0.18 135	0.16 134	0.14 80	0.17 104

CREStereo++_RVC	0.11 65	0.07 52	0.05 27	0.08 59	0.08 67	0.08 60	0.07 79	0.16 78	0.09 80	0.26 174	0.09 65	0.17 93	0.13 141	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.20 130	0.08 19	0.13 64	0.07 31	0.19 140	0.08 44	0.06 70	0.06 40	0.14 78	0.11 50	0.16 100	0.15 78
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	0.11 65	0.06 30	0.06 51	0.10 90	0.09 86	0.09 72	0.06 63	0.12 42	0.08 61	0.22 109	0.08 51	0.13 61	0.07 69	0.08 96	0.10 94	0.13 148	0.20 130	0.13 119	0.18 122	0.08 48	0.18 130	0.09 75	0.06 70	0.06 40	0.10 31	0.10 32	0.15 91	0.14 67

XX-TBD	0.11 65	0.06 30	0.06 51	0.10 90	0.09 86	0.09 72	0.06 63	0.12 42	0.08 61	0.22 109	0.08 51	0.13 61	0.07 69	0.08 96	0.10 94	0.13 148	0.20 130	0.13 119	0.18 122	0.08 48	0.18 130	0.09 75	0.06 70	0.06 40	0.10 31	0.10 32	0.15 91	0.14 67

HCRNet	0.11 65	0.17 176	0.06 51	0.22 179	0.08 67	0.15 138	0.08 88	0.13 54	0.04 7	0.46 238	0.12 101	0.24 168	0.07 69	0.07 78	0.08 30	0.06 6	0.14 51	0.08 19	0.20 142	0.08 48	0.09 19	0.05 11	0.11 151	0.06 40	0.06 7	0.05 4	0.05 6	0.08 19

CREStereo	0.11 65	0.08 80	0.06 51	0.08 59	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.18 114	0.05 14	0.26 174	0.08 51	0.18 107	0.06 50	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.22 155	0.09 42	0.13 64	0.08 48	0.20 157	0.09 75	0.06 70	0.05 23	0.11 46	0.13 73	0.17 113	0.15 78
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.11 65	0.10 104	0.08 96	0.09 74	0.10 102	0.09 72	0.06 63	0.14 64	0.08 61	0.18 75	0.15 140	0.09 25	0.06 50	0.08 96	0.09 61	0.10 55	0.17 83	0.13 119	0.14 76	0.10 89	0.11 31	0.09 75	0.08 112	0.08 90	0.13 61	0.12 60	0.10 33	0.11 41

DSFCA	0.11 65	0.13 142	0.09 106	0.10 90	0.08 67	0.11 103	0.11 130	0.12 42	0.09 80	0.12 34	0.13 113	0.14 71	0.07 69	0.05 43	0.09 61	0.11 96	0.15 57	0.13 119	0.16 101	0.10 89	0.13 59	0.12 142	0.07 91	0.09 111	0.12 53	0.13 73	0.10 33	0.13 58

PMTNet	0.11 65	0.10 104	0.06 51	0.12 118	0.09 86	0.07 51	0.06 63	0.18 114	0.06 29	0.28 202	0.06 19	0.18 107	0.04 18	0.07 78	0.09 61	0.11 96	0.19 117	0.09 42	0.14 76	0.08 48	0.17 117	0.09 75	0.07 91	0.05 23	0.13 61	0.12 60	0.17 113	0.15 78

BEATNet_4x	0.11 65	0.10 104	0.08 96	0.09 74	0.09 86	0.09 72	0.08 88	0.12 42	0.08 61	0.21 105	0.09 65	0.15 76	0.09 97	0.07 78	0.10 94	0.09 34	0.13 38	0.13 119	0.11 41	0.08 48	0.13 59	0.11 125	0.08 112	0.07 74	0.13 61	0.13 73	0.18 130	0.18 119

DeepPrunerF	0.11 65	0.10 104	0.10 124	0.13 128	0.13 143	0.09 72	0.09 105	0.15 69	0.11 113	0.12 34	0.14 127	0.10 31	0.09 97	0.07 78	0.12 142	0.11 96	0.11 27	0.13 119	0.13 64	0.11 108	0.13 59	0.08 44	0.08 112	0.08 90	0.17 115	0.14 95	0.11 47	0.14 67

ADCP+	0.11 65	0.10 104	0.08 96	0.09 74	0.07 57	0.09 72	0.08 88	0.13 54	0.11 113	0.16 54	0.12 101	0.18 107	0.08 86	0.07 78	0.10 94	0.09 34	0.16 70	0.11 66	0.14 76	0.09 68	0.12 45	0.09 75	0.08 112	0.08 90	0.11 46	0.15 112	0.11 47	0.11 41

RASNet	0.11 65	0.10 104	0.09 106	0.10 90	0.07 57	0.08 60	0.08 88	0.19 132	0.09 80	0.17 63	0.10 81	0.13 61	0.08 86	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.15 57	0.09 42	0.12 51	0.06 19	0.15 82	0.09 75	0.05 53	0.10 126	0.13 61	0.11 50	0.17 113	0.17 104

iResNet_ROB	0.11 65	0.08 80	0.07 75	0.11 107	0.08 67	0.12 111	0.07 79	0.15 69	0.08 61	0.23 123	0.10 81	0.15 76	0.15 163	0.06 56	0.07 13	0.09 34	0.17 83	0.12 93	0.13 64	0.09 68	0.14 73	0.09 75	0.07 91	0.08 90	0.14 78	0.12 60	0.15 91	0.15 78

DN-CSS_ROB	0.11 65	0.09 92	0.11 139	0.08 59	0.09 86	0.08 60	0.08 88	0.16 78	0.10 101	0.23 123	0.17 161	0.18 107	0.14 155	0.05 43	0.08 30	0.09 34	0.13 38	0.10 58	0.18 122	0.09 68	0.11 31	0.08 44	0.07 91	0.08 90	0.13 61	0.10 32	0.12 56	0.10 32

AE-Stereo	0.12 87	0.09 92	0.08 96	0.11 107	0.09 86	0.08 60	0.05 33	0.17 86	0.14 144	0.24 139	0.09 65	0.19 118	0.10 110	0.07 78	0.10 94	0.12 132	0.24 177	0.13 119	0.16 101	0.11 108	0.18 130	0.09 75	0.05 53	0.09 111	0.13 61	0.14 95	0.15 91	0.15 78

raft_robust	0.12 87	0.09 92	0.09 106	0.11 107	0.06 42	0.09 72	0.06 63	0.15 69	0.08 61	0.23 123	0.07 31	0.20 132	0.11 120	0.09 112	0.11 130	0.12 132	0.16 70	0.12 93	0.13 64	0.10 89	0.15 82	0.11 125	0.03 21	0.07 74	0.18 135	0.16 134	0.15 91	0.14 67

IPLGR	0.12 87	0.09 92	0.09 106	0.09 74	0.10 102	0.09 72	0.07 79	0.18 114	0.09 80	0.22 109	0.10 81	0.15 76	0.07 69	0.06 56	0.09 61	0.11 96	0.17 83	0.11 66	0.20 142	0.12 125	0.15 82	0.08 44	0.04 37	0.08 90	0.16 103	0.13 73	0.14 80	0.16 93

s12784h	0.12 87	0.09 92	0.06 51	0.11 107	0.09 86	0.08 60	0.06 63	0.18 114	0.07 44	0.27 187	0.11 91	0.19 118	0.08 86	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.21 143	0.08 19	0.15 87	0.07 31	0.20 157	0.08 44	0.05 53	0.07 74	0.16 103	0.14 95	0.18 130	0.21 154

ADLNet	0.12 87	0.11 116	0.08 96	0.12 118	0.10 102	0.16 145	0.12 140	0.14 64	0.07 44	0.13 38	0.10 81	0.25 169	0.10 110	0.28 211	0.09 61	0.10 55	0.17 83	0.09 42	0.13 64	0.09 68	0.11 31	0.08 44	0.13 167	0.06 40	0.13 61	0.12 60	0.12 56	0.14 67

GMStereo	0.12 87	0.12 129	0.07 75	0.11 107	0.11 119	0.13 120	0.09 105	0.17 86	0.10 101	0.17 63	0.13 113	0.21 147	0.11 120	0.07 78	0.10 94	0.09 34	0.17 83	0.10 58	0.17 109	0.12 125	0.14 73	0.09 75	0.07 91	0.09 111	0.14 78	0.13 73	0.15 91	0.12 51
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 87	0.11 116	0.12 152	0.12 118	0.10 102	0.11 103	0.13 145	0.15 69	0.12 128	0.13 38	0.12 101	0.13 61	0.09 97	0.09 112	0.15 186	0.13 148	0.15 57	0.11 66	0.16 101	0.09 68	0.13 59	0.10 106	0.10 142	0.10 126	0.12 53	0.10 32	0.13 67	0.12 51

CFNet	0.12 87	0.11 116	0.08 96	0.14 135	0.12 133	0.11 103	0.09 105	0.19 132	0.10 101	0.18 75	0.12 101	0.25 169	0.10 110	0.08 96	0.08 30	0.09 34	0.17 83	0.12 93	0.12 51	0.09 68	0.11 31	0.08 44	0.06 70	0.09 111	0.15 91	0.12 60	0.13 67	0.13 58

iResNetv2_ROB	0.12 87	0.08 80	0.07 75	0.12 118	0.09 86	0.12 111	0.08 88	0.17 86	0.08 61	0.22 109	0.12 101	0.20 132	0.15 163	0.06 56	0.08 30	0.08 20	0.16 70	0.11 66	0.17 109	0.10 89	0.14 73	0.09 75	0.09 129	0.10 126	0.14 78	0.12 60	0.19 139	0.12 51

PDISCO_ROB	0.12 87	0.13 142	0.13 161	0.10 90	0.08 67	0.09 72	0.09 105	0.09 29	0.08 61	0.11 32	0.10 81	0.06 16	0.05 32	0.05 43	0.09 61	0.11 96	0.14 51	0.16 166	0.09 29	0.10 89	0.14 73	0.12 142	0.04 37	0.08 90	0.16 103	0.21 183	0.32 198	0.19 132

MSKI-zero shot	0.13 97	0.08 80	0.05 27	0.09 74	0.11 119	0.09 72	0.07 79	0.19 132	0.09 80	0.28 202	0.10 81	0.19 118	0.06 50	0.11 137	0.10 94	0.11 96	0.24 177	0.11 66	0.17 109	0.11 108	0.21 170	0.10 106	0.07 91	0.08 90	0.14 78	0.17 151	0.18 130	0.18 119

Any-RAFT	0.13 97	0.07 52	0.05 27	0.10 90	0.09 86	0.12 111	0.08 88	0.17 86	0.10 101	0.26 174	0.09 65	0.20 132	0.08 86	0.10 126	0.09 61	0.10 55	0.22 155	0.11 66	0.20 142	0.10 89	0.21 170	0.09 75	0.08 112	0.06 40	0.16 103	0.15 112	0.17 113	0.17 104

RAFT-Test	0.13 97	0.07 52	0.06 51	0.09 74	0.11 119	0.13 120	0.09 105	0.17 86	0.11 113	0.27 187	0.10 81	0.20 132	0.05 32	0.12 154	0.10 94	0.11 96	0.23 163	0.12 93	0.21 153	0.14 154	0.21 170	0.11 125	0.06 70	0.08 90	0.17 115	0.15 112	0.17 113	0.17 104

HH	0.13 97	0.06 30	0.05 27	0.11 107	0.11 119	0.16 145	0.08 88	0.19 132	0.07 44	0.28 202	0.08 51	0.18 107	0.05 32	0.12 154	0.10 94	0.10 55	0.23 163	0.12 93	0.15 87	0.10 89	0.20 157	0.08 44	0.07 91	0.08 90	0.13 61	0.14 95	0.19 139	0.23 161

HanStereo	0.13 97	0.06 30	0.05 27	0.11 107	0.11 119	0.16 145	0.08 88	0.19 132	0.07 44	0.28 202	0.08 51	0.18 107	0.05 32	0.12 154	0.10 94	0.10 55	0.23 163	0.12 93	0.15 87	0.10 89	0.20 157	0.08 44	0.07 91	0.08 90	0.13 61	0.14 95	0.19 139	0.23 161

anonymity	0.13 97	0.06 30	0.05 27	0.09 74	0.10 102	0.09 72	0.07 79	0.18 114	0.08 61	0.28 202	0.12 101	0.19 118	0.06 50	0.09 112	0.09 61	0.13 148	0.23 163	0.12 93	0.17 109	0.15 168	0.19 140	0.10 106	0.09 129	0.07 74	0.19 148	0.18 163	0.19 139	0.19 132

iRaft-Stereo_20w	0.13 97	0.07 52	0.05 27	0.12 118	0.12 133	0.12 111	0.09 105	0.16 78	0.10 101	0.28 202	0.09 65	0.19 118	0.04 18	0.10 126	0.09 61	0.11 96	0.24 177	0.11 66	0.15 87	0.13 143	0.20 157	0.08 44	0.09 129	0.06 40	0.17 115	0.13 73	0.20 151	0.25 170

GLC_STEREO	0.13 97	0.11 116	0.12 152	0.12 118	0.11 119	0.10 94	0.10 120	0.19 132	0.07 44	0.25 160	0.13 113	0.12 45	0.07 69	0.07 78	0.08 30	0.12 132	0.24 177	0.11 66	0.17 109	0.09 68	0.27 217	0.15 176	0.07 91	0.07 74	0.15 91	0.09 21	0.20 151	0.12 51

TRStereo	0.13 97	0.07 52	0.05 27	0.09 74	0.08 67	0.17 154	0.13 145	0.18 114	0.07 44	0.25 160	0.09 65	0.20 132	0.04 18	0.10 126	0.09 61	0.10 55	0.22 155	0.11 66	0.22 161	0.13 143	0.19 140	0.09 75	0.09 129	0.07 74	0.16 103	0.15 112	0.24 176	0.20 140

LMCR-Stereo	0.13 97	0.09 92	0.07 75	0.11 107	0.08 67	0.11 103	0.09 105	0.18 114	0.09 80	0.19 88	0.14 127	0.19 118	0.14 155	0.10 126	0.09 61	0.11 96	0.20 130	0.13 119	0.19 136	0.10 89	0.18 130	0.10 106	0.08 112	0.08 90	0.15 91	0.13 73	0.18 130	0.17 104

TestStereo	0.13 97	0.12 129	0.10 124	0.11 107	0.08 67	0.11 103	0.10 120	0.18 114	0.11 113	0.24 139	0.13 113	0.20 132	0.08 86	0.06 56	0.11 130	0.10 55	0.20 130	0.11 66	0.20 142	0.10 89	0.21 170	0.10 106	0.06 70	0.12 154	0.19 148	0.11 50	0.12 56	0.13 58

CFNet_pseudo	0.13 97	0.11 116	0.11 139	0.14 135	0.11 119	0.12 111	0.11 130	0.19 132	0.12 128	0.24 139	0.14 127	0.16 89	0.15 163	0.08 96	0.09 61	0.10 55	0.16 70	0.13 119	0.13 64	0.08 48	0.15 82	0.08 44	0.08 112	0.09 111	0.15 91	0.14 95	0.19 139	0.20 140

EAI-Stereo	0.13 97	0.07 52	0.04 11	0.10 90	0.10 102	0.10 94	0.09 105	0.17 86	0.10 101	0.26 174	0.11 91	0.20 132	0.05 32	0.10 126	0.10 94	0.11 96	0.23 163	0.12 93	0.18 122	0.12 125	0.19 140	0.08 44	0.08 112	0.08 90	0.16 103	0.14 95	0.15 91	0.20 140

FADNet-RVC-Resample	0.13 97	0.10 104	0.12 152	0.12 118	0.10 102	0.13 120	0.10 120	0.16 78	0.13 135	0.18 75	0.13 113	0.17 93	0.11 120	0.10 126	0.10 94	0.09 34	0.13 38	0.15 156	0.15 87	0.17 184	0.15 82	0.12 142	0.10 142	0.13 164	0.17 115	0.13 73	0.12 56	0.11 41

STTStereo	0.13 97	0.14 156	0.17 191	0.13 128	0.15 161	0.13 120	0.20 181	0.13 54	0.13 135	0.15 48	0.15 140	0.17 93	0.10 110	0.11 137	0.12 142	0.12 132	0.15 57	0.14 142	0.13 64	0.11 108	0.12 45	0.10 106	0.07 91	0.09 111	0.15 91	0.13 73	0.12 56	0.16 93

R-Stereo Train	0.13 97	0.07 52	0.07 75	0.09 74	0.10 102	0.15 138	0.05 33	0.16 78	0.12 128	0.28 202	0.12 101	0.20 132	0.08 86	0.11 137	0.09 61	0.11 96	0.24 177	0.12 93	0.16 101	0.11 108	0.21 170	0.11 125	0.08 112	0.07 74	0.15 91	0.15 112	0.16 100	0.15 78

ADCRef	0.13 97	0.10 104	0.09 106	0.10 90	0.08 67	0.09 72	0.08 88	0.17 86	0.14 144	0.21 105	0.15 140	0.15 76	0.13 141	0.05 43	0.10 94	0.11 96	0.16 70	0.14 142	0.19 136	0.12 125	0.15 82	0.12 142	0.09 129	0.11 139	0.13 61	0.18 163	0.13 67	0.18 119

RAFT-Stereo	0.13 97	0.07 52	0.07 75	0.09 74	0.10 102	0.15 138	0.05 33	0.16 78	0.12 128	0.28 202	0.12 101	0.20 132	0.08 86	0.11 137	0.09 61	0.11 96	0.24 177	0.12 93	0.16 101	0.11 108	0.21 170	0.11 125	0.08 112	0.07 74	0.15 91	0.15 112	0.16 100	0.15 78
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 97	0.08 80	0.06 51	0.09 74	0.12 133	0.10 94	0.08 88	0.17 86	0.11 113	0.27 187	0.09 65	0.20 132	0.06 50	0.12 154	0.10 94	0.11 96	0.24 177	0.12 93	0.19 136	0.16 179	0.21 170	0.11 125	0.07 91	0.08 90	0.17 115	0.14 95	0.17 113	0.18 119

CFNet_RVC	0.13 97	0.12 129	0.10 124	0.14 135	0.11 119	0.14 127	0.09 105	0.17 86	0.09 80	0.19 88	0.13 113	0.21 147	0.09 97	0.09 112	0.10 94	0.13 148	0.18 102	0.13 119	0.15 87	0.11 108	0.16 97	0.08 44	0.06 70	0.09 111	0.15 91	0.12 60	0.16 100	0.17 104

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 97	0.13 142	0.13 161	0.14 135	0.15 161	0.13 120	0.20 181	0.13 54	0.15 152	0.16 54	0.16 151	0.21 147	0.09 97	0.15 178	0.10 94	0.12 132	0.15 57	0.12 93	0.11 41	0.09 68	0.11 31	0.09 75	0.08 112	0.08 90	0.13 61	0.13 73	0.11 47	0.15 78
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.13 97	0.12 129	0.11 139	0.10 90	0.10 102	0.10 94	0.09 105	0.16 78	0.11 113	0.18 75	0.17 161	0.19 118	0.13 141	0.11 137	0.11 130	0.10 55	0.17 83	0.13 119	0.13 64	0.10 89	0.17 117	0.10 106	0.09 129	0.12 154	0.27 199	0.16 134	0.16 100	0.13 58

PWCDC_ROB	0.13 97	0.06 30	0.09 106	0.07 53	0.13 143	0.08 60	0.13 145	0.06 11	0.24 198	0.09 24	0.15 140	0.09 25	0.43 224	0.26 205	0.10 94	0.10 55	0.09 18	0.12 93	0.08 17	0.11 108	0.08 16	0.11 125	0.19 190	0.13 164	0.07 11	0.13 73	0.08 23	0.18 119

MyStereo04	0.14 120	0.12 129	0.10 124	0.08 59	0.09 86	0.10 94	0.08 88	0.22 168	0.19 178	0.24 139	0.16 151	0.23 160	0.11 120	0.04 27	0.10 94	0.11 96	0.17 83	0.12 93	0.21 153	0.12 125	0.16 97	0.11 125	0.06 70	0.11 139	0.21 170	0.12 60	0.16 100	0.15 78

MyStereo	0.14 120	0.13 142	0.10 124	0.10 90	0.10 102	0.11 103	0.08 88	0.23 176	0.20 188	0.25 160	0.16 151	0.23 160	0.13 141	0.04 27	0.10 94	0.11 96	0.18 102	0.12 93	0.21 153	0.12 125	0.16 97	0.12 142	0.06 70	0.11 139	0.22 179	0.13 73	0.16 100	0.16 93

IGEV_Zeroshot_test	0.14 120	0.07 52	0.05 27	0.13 128	0.13 143	0.10 94	0.11 130	0.17 86	0.09 80	0.28 202	0.09 65	0.23 160	0.05 32	0.12 154	0.09 61	0.11 96	0.23 163	0.11 66	0.16 101	0.12 125	0.20 157	0.09 75	0.09 129	0.06 40	0.19 148	0.14 95	0.23 168	0.27 177

dd	0.14 120	0.12 129	0.07 75	0.25 190	0.10 102	0.19 172	0.09 105	0.17 86	0.08 61	0.17 63	0.08 51	0.33 183	0.08 86	0.06 56	0.10 94	0.11 96	0.24 177	0.11 66	0.25 180	0.09 68	0.15 82	0.09 75	0.06 70	0.09 111	0.17 115	0.13 73	0.18 130	0.15 78

AACVNet	0.14 120	0.13 142	0.10 124	0.13 128	0.13 143	0.14 127	0.10 120	0.19 132	0.11 113	0.22 109	0.17 161	0.13 61	0.10 110	0.09 112	0.11 130	0.11 96	0.21 143	0.13 119	0.17 109	0.12 125	0.16 97	0.11 125	0.11 151	0.11 139	0.17 115	0.13 73	0.14 80	0.16 93

cross-raft	0.14 120	0.08 80	0.07 75	0.08 59	0.10 102	0.12 111	0.08 88	0.17 86	0.13 135	0.27 187	0.11 91	0.21 147	0.05 32	0.11 137	0.13 161	0.14 169	0.22 155	0.11 66	0.23 170	0.13 143	0.23 198	0.09 75	0.06 70	0.08 90	0.22 179	0.17 151	0.14 80	0.15 78

test-1	0.14 120	0.06 30	0.07 75	0.11 107	0.10 102	0.18 162	0.14 151	0.19 132	0.13 135	0.28 202	0.10 81	0.19 118	0.11 120	0.12 154	0.12 142	0.13 148	0.22 155	0.12 93	0.22 161	0.10 89	0.24 205	0.08 44	0.09 129	0.08 90	0.21 170	0.18 163	0.15 91	0.17 104

GEStereo_RVC	0.14 120	0.13 142	0.10 124	0.11 107	0.12 133	0.12 111	0.11 130	0.18 114	0.13 135	0.24 139	0.16 151	0.18 107	0.10 110	0.06 56	0.12 142	0.11 96	0.20 130	0.17 178	0.23 170	0.13 143	0.15 82	0.13 159	0.07 91	0.11 139	0.20 158	0.14 95	0.13 67	0.19 132

sAnonymous2	0.14 120	0.09 92	0.10 124	0.10 90	0.09 86	0.09 72	0.11 130	0.22 168	0.11 113	0.23 123	0.16 151	0.15 76	0.10 110	0.06 56	0.12 142	0.13 148	0.18 102	0.15 156	0.21 153	0.14 154	0.16 97	0.14 165	0.04 37	0.10 126	0.17 115	0.17 151	0.17 113	0.16 93

CroCo_RVC	0.14 120	0.09 92	0.10 124	0.10 90	0.09 86	0.09 72	0.11 130	0.22 168	0.11 113	0.23 123	0.16 151	0.15 76	0.10 110	0.06 56	0.12 142	0.13 148	0.18 102	0.15 156	0.21 153	0.14 154	0.16 97	0.14 165	0.04 37	0.10 126	0.17 115	0.17 151	0.17 113	0.16 93

sCroCo_RVC	0.14 120	0.09 92	0.09 106	0.08 59	0.07 57	0.10 94	0.07 79	0.19 132	0.14 144	0.18 75	0.12 101	0.13 61	0.14 155	0.06 56	0.13 161	0.15 185	0.22 155	0.15 156	0.22 161	0.13 143	0.21 170	0.16 184	0.06 70	0.12 154	0.17 115	0.16 134	0.17 113	0.17 104

XX-Stereo	0.14 120	0.05 20	0.05 27	0.10 90	0.08 67	0.17 154	0.07 79	0.18 114	0.10 101	0.27 187	0.09 65	0.20 132	0.03 9	0.09 112	0.10 94	0.12 132	0.23 163	0.11 66	0.20 142	0.11 108	0.20 157	0.08 44	0.08 112	0.07 74	0.22 179	0.16 134	0.17 113	0.36 196

Anonymous	0.14 120	0.10 104	0.10 124	0.10 90	0.10 102	0.10 94	0.08 88	0.19 132	0.09 80	0.20 96	0.13 113	0.19 118	0.18 174	0.07 78	0.14 175	0.14 169	0.21 143	0.17 178	0.18 122	0.15 168	0.22 186	0.16 184	0.06 70	0.10 126	0.23 186	0.17 151	0.19 139	0.15 78

GES	0.14 120	0.11 116	0.07 75	0.09 74	0.11 119	0.15 138	0.09 105	0.20 151	0.09 80	0.23 123	0.12 101	0.17 93	0.11 120	0.14 170	0.10 94	0.10 55	0.23 163	0.14 142	0.24 176	0.14 154	0.17 117	0.17 188	0.11 151	0.09 111	0.15 91	0.14 95	0.21 163	0.20 140

psm_up	0.14 120	0.11 116	0.13 161	0.15 146	0.12 133	0.14 127	0.11 130	0.20 151	0.16 157	0.19 88	0.12 101	0.15 76	0.17 172	0.10 126	0.12 142	0.12 132	0.19 117	0.13 119	0.17 109	0.11 108	0.15 82	0.09 75	0.10 142	0.16 184	0.18 135	0.16 134	0.17 113	0.20 140

FADNet-RVC	0.14 120	0.13 142	0.10 124	0.18 163	0.11 119	0.14 127	0.09 105	0.21 160	0.09 80	0.19 88	0.17 161	0.17 93	0.12 128	0.11 137	0.14 175	0.15 185	0.18 102	0.13 119	0.18 122	0.15 168	0.12 45	0.12 142	0.12 161	0.11 139	0.20 158	0.16 134	0.14 80	0.14 67

RTSC	0.14 120	0.11 116	0.10 124	0.12 118	0.11 119	0.12 111	0.10 120	0.16 78	0.13 135	0.18 75	0.13 113	0.15 76	0.13 141	0.08 96	0.11 130	0.13 148	0.20 130	0.13 119	0.21 153	0.12 125	0.16 97	0.12 142	0.07 91	0.10 126	0.16 103	0.16 134	0.21 163	0.32 190

ADCL	0.14 120	0.12 129	0.11 139	0.13 128	0.11 119	0.14 127	0.10 120	0.17 86	0.15 152	0.22 109	0.16 151	0.21 147	0.12 128	0.09 112	0.10 94	0.11 96	0.16 70	0.13 119	0.17 109	0.12 125	0.18 130	0.13 159	0.11 151	0.11 139	0.16 103	0.15 112	0.16 100	0.16 93

DeepPruner_ROB	0.14 120	0.13 142	0.11 139	0.12 118	0.11 119	0.10 94	0.09 105	0.17 86	0.12 128	0.21 105	0.18 174	0.15 76	0.13 141	0.08 96	0.12 142	0.11 96	0.19 117	0.15 156	0.19 136	0.11 108	0.17 117	0.14 165	0.10 142	0.11 139	0.17 115	0.16 134	0.17 113	0.19 132

MLCV	0.14 120	0.11 116	0.09 106	0.16 150	0.12 133	0.14 127	0.11 130	0.21 160	0.10 101	0.24 139	0.13 113	0.21 147	0.14 155	0.08 96	0.09 61	0.10 55	0.19 117	0.11 66	0.19 136	0.09 68	0.17 117	0.08 44	0.10 142	0.09 111	0.16 103	0.13 73	0.16 100	0.19 132

HSM	0.14 120	0.12 129	0.09 106	0.14 135	0.13 143	0.12 111	0.10 120	0.18 114	0.10 101	0.23 123	0.15 140	0.18 107	0.14 155	0.08 96	0.10 94	0.10 55	0.21 143	0.12 93	0.17 109	0.12 125	0.18 130	0.10 106	0.07 91	0.08 90	0.17 115	0.15 112	0.17 113	0.18 119

EKT-Stereo	0.15 141	0.10 104	0.07 75	0.13 128	0.12 133	0.16 145	0.17 169	0.18 114	0.11 113	0.26 174	0.17 161	0.17 93	0.07 69	0.11 137	0.09 61	0.11 96	0.24 177	0.15 156	0.23 170	0.12 125	0.24 205	0.10 106	0.07 91	0.08 90	0.20 158	0.15 112	0.17 113	0.18 119

LoS	0.15 141	0.10 104	0.08 96	0.10 90	0.11 119	0.09 72	0.07 79	0.50 234	0.05 14	0.32 217	0.36 229	0.36 188	0.06 50	0.09 112	0.09 61	0.10 55	0.20 130	0.09 42	0.14 76	0.11 108	0.21 170	0.09 75	0.07 91	0.07 74	0.17 115	0.11 50	0.20 151	0.21 154

CASS	0.15 141	0.12 129	0.10 124	0.14 135	0.12 133	0.16 145	0.10 120	0.19 132	0.15 152	0.26 174	0.12 101	0.20 132	0.12 128	0.09 112	0.11 130	0.12 132	0.23 163	0.12 93	0.23 170	0.09 68	0.19 140	0.10 106	0.07 91	0.09 111	0.23 186	0.14 95	0.19 139	0.22 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 141	0.13 142	0.09 106	0.18 163	0.17 171	0.16 145	0.19 179	0.15 69	0.11 113	0.16 54	0.14 127	0.15 76	0.05 32	0.45 224	0.09 61	0.10 55	0.17 83	0.12 93	0.14 76	0.09 68	0.17 117	0.09 75	0.28 226	0.07 74	0.17 115	0.15 112	0.12 56	0.13 58

SACVNet	0.15 141	0.14 156	0.13 161	0.16 150	0.13 143	0.14 127	0.12 140	0.19 132	0.17 165	0.19 88	0.17 161	0.14 71	0.07 69	0.14 170	0.13 161	0.13 148	0.19 117	0.16 166	0.20 142	0.13 143	0.16 97	0.14 165	0.12 161	0.13 164	0.20 158	0.18 163	0.19 139	0.17 104

GANet-ADL	0.15 141	0.12 129	0.09 106	0.14 135	0.12 133	0.16 145	0.12 140	0.20 151	0.10 101	0.25 160	0.15 140	0.22 159	0.12 128	0.21 197	0.09 61	0.11 96	0.25 192	0.14 142	0.20 142	0.14 154	0.19 140	0.09 75	0.08 112	0.10 126	0.17 115	0.15 112	0.20 151	0.17 104

ICVP	0.15 141	0.13 142	0.14 170	0.12 118	0.12 133	0.13 120	0.10 120	0.17 86	0.12 128	0.17 63	0.13 113	0.18 107	0.12 128	0.09 112	0.12 142	0.13 148	0.18 102	0.15 156	0.15 87	0.14 154	0.17 117	0.13 159	0.20 193	0.11 139	0.19 148	0.19 174	0.17 113	0.16 93
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.15 141	0.12 129	0.12 152	0.16 150	0.14 153	0.17 154	0.14 151	0.20 151	0.13 135	0.22 109	0.14 127	0.19 118	0.18 174	0.12 154	0.10 94	0.12 132	0.18 102	0.13 119	0.17 109	0.12 125	0.16 97	0.11 125	0.09 129	0.10 126	0.19 148	0.20 178	0.19 139	0.27 177

APVNet	0.15 141	0.13 142	0.11 139	0.14 135	0.16 164	0.14 127	0.13 145	0.19 132	0.11 113	0.14 41	0.13 113	0.17 93	0.09 97	0.16 181	0.15 186	0.15 185	0.21 143	0.14 142	0.22 161	0.15 168	0.15 82	0.12 142	0.07 91	0.12 154	0.16 103	0.15 112	0.19 139	0.17 104

AF-Net	0.15 141	0.13 142	0.13 161	0.14 135	0.18 177	0.15 138	0.14 151	0.17 86	0.16 157	0.17 63	0.21 191	0.18 107	0.12 128	0.10 126	0.17 197	0.16 193	0.13 38	0.14 142	0.15 87	0.11 108	0.11 31	0.10 106	0.13 167	0.10 126	0.14 78	0.15 112	0.20 151	0.14 67

RP	0.15 141	0.14 156	0.15 177	0.17 158	0.14 153	0.17 154	0.16 161	0.19 132	0.17 165	0.14 41	0.16 151	0.16 89	0.15 163	0.11 137	0.13 161	0.12 132	0.15 57	0.12 93	0.15 87	0.12 125	0.12 45	0.12 142	0.10 142	0.12 154	0.17 115	0.15 112	0.20 151	0.18 119

Nwc_Net	0.15 141	0.13 142	0.13 161	0.14 135	0.18 177	0.15 138	0.14 151	0.17 86	0.16 157	0.17 63	0.21 191	0.18 107	0.12 128	0.10 126	0.17 197	0.16 193	0.13 38	0.14 142	0.15 87	0.11 108	0.11 31	0.10 106	0.13 167	0.10 126	0.14 78	0.15 112	0.20 151	0.14 67

HSM-Net_RVC	0.15 141	0.12 129	0.10 124	0.17 158	0.13 143	0.14 127	0.10 120	0.18 114	0.14 144	0.25 160	0.18 174	0.28 174	0.16 168	0.11 137	0.11 130	0.11 96	0.19 117	0.13 119	0.16 101	0.11 108	0.17 117	0.11 125	0.08 112	0.11 139	0.19 148	0.16 134	0.23 168	0.24 164
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 141	0.17 176	0.12 152	0.16 150	0.14 153	0.17 154	0.11 130	0.17 86	0.12 128	0.20 96	0.13 113	0.28 174	0.12 128	0.10 126	0.11 130	0.13 148	0.18 102	0.13 119	0.17 109	0.12 125	0.16 97	0.09 75	0.10 142	0.11 139	0.18 135	0.15 112	0.17 113	0.19 132

NVstereo2D	0.15 141	0.11 116	0.11 139	0.19 169	0.14 153	0.21 186	0.24 199	0.13 54	0.11 113	0.16 54	0.14 127	0.10 31	0.07 69	0.39 223	0.11 130	0.11 96	0.21 143	0.14 142	0.15 87	0.10 89	0.12 45	0.08 44	0.24 205	0.08 90	0.14 78	0.12 60	0.14 80	0.12 51

FADNet	0.16 156	0.15 163	0.10 124	0.20 173	0.10 102	0.19 172	0.13 145	0.20 151	0.13 135	0.22 109	0.24 204	0.17 93	0.14 155	0.12 154	0.17 197	0.16 193	0.16 70	0.14 142	0.23 170	0.20 199	0.16 97	0.12 142	0.11 151	0.11 139	0.21 170	0.18 163	0.16 100	0.15 78

stereogan	0.16 156	0.15 163	0.15 177	0.16 150	0.18 177	0.18 162	0.16 161	0.20 151	0.19 178	0.14 41	0.16 151	0.20 132	0.18 174	0.13 166	0.14 175	0.13 148	0.16 70	0.14 142	0.17 109	0.14 154	0.14 73	0.12 142	0.13 167	0.13 164	0.16 103	0.16 134	0.23 168	0.18 119

iResNet	0.16 156	0.11 116	0.09 106	0.15 146	0.13 143	0.17 154	0.12 140	0.21 160	0.14 144	0.25 160	0.13 113	0.35 186	0.32 210	0.08 96	0.10 94	0.11 96	0.20 130	0.12 93	0.25 180	0.14 154	0.18 130	0.11 125	0.12 161	0.13 164	0.18 135	0.14 95	0.20 151	0.18 119

GwcNet-ADL	0.17 159	0.12 129	0.11 139	0.19 169	0.14 153	0.17 154	0.14 151	0.21 160	0.14 144	0.24 139	0.17 161	0.32 182	0.16 168	0.19 190	0.11 130	0.14 169	0.22 155	0.15 156	0.23 170	0.13 143	0.18 130	0.11 125	0.05 53	0.10 126	0.18 135	0.15 112	0.19 139	0.21 154

NCC-stereo	0.17 159	0.16 168	0.16 183	0.16 150	0.17 171	0.18 162	0.18 172	0.19 132	0.20 188	0.16 54	0.19 182	0.21 147	0.21 182	0.12 154	0.20 209	0.18 207	0.18 102	0.19 195	0.18 122	0.15 168	0.15 82	0.15 176	0.15 174	0.12 154	0.18 135	0.17 151	0.24 176	0.20 140

Abc-Net	0.17 159	0.16 168	0.16 183	0.16 150	0.17 171	0.18 162	0.18 172	0.19 132	0.20 188	0.16 54	0.19 182	0.21 147	0.21 182	0.12 154	0.20 209	0.18 207	0.18 102	0.19 195	0.18 122	0.15 168	0.15 82	0.15 176	0.15 174	0.12 154	0.18 135	0.17 151	0.24 176	0.20 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.17 159	0.19 185	0.17 191	0.23 182	0.18 177	0.18 162	0.16 161	0.22 168	0.13 135	0.23 123	0.20 186	0.44 196	0.08 86	0.11 137	0.12 142	0.10 55	0.13 38	0.13 119	0.26 185	0.11 108	0.11 31	0.07 35	0.18 185	0.15 176	0.17 115	0.21 183	0.13 67	0.20 140

NCCL2	0.17 159	0.17 176	0.16 183	0.13 128	0.13 143	0.13 120	0.12 140	0.21 160	0.17 165	0.22 109	0.15 140	0.23 160	0.13 141	0.09 112	0.15 186	0.16 193	0.18 102	0.17 178	0.19 136	0.17 184	0.21 170	0.17 188	0.11 151	0.16 184	0.25 193	0.26 216	0.20 151	0.24 164

dad	0.18 164	0.16 168	0.11 139	0.36 203	0.16 164	0.24 195	0.21 191	0.24 182	0.09 80	0.22 109	0.11 91	0.38 191	0.11 120	0.08 96	0.12 142	0.10 55	0.27 207	0.12 93	0.29 192	0.10 89	0.19 140	0.12 142	0.08 112	0.13 164	0.18 135	0.14 95	0.31 196	0.22 157

PSMNet-ADL	0.18 164	0.13 142	0.13 161	0.16 150	0.14 153	0.17 154	0.16 161	0.20 151	0.21 194	0.27 187	0.19 182	0.29 179	0.25 192	0.18 186	0.14 175	0.14 169	0.23 163	0.14 142	0.22 161	0.14 154	0.19 140	0.11 125	0.10 142	0.11 139	0.20 158	0.15 112	0.23 168	0.19 132

Anonymous3	0.18 164	0.15 163	0.11 139	0.15 146	0.10 102	0.14 127	0.11 130	0.22 168	0.19 178	0.27 187	0.15 140	0.27 172	0.12 128	0.13 166	0.25 216	0.17 200	0.23 163	0.18 190	0.26 185	0.17 184	0.24 205	0.20 208	0.09 129	0.10 126	0.21 170	0.20 178	0.22 167	0.20 140

FADNet_RVC	0.18 164	0.14 156	0.13 161	0.20 173	0.15 161	0.14 127	0.13 145	0.24 182	0.14 144	0.24 139	0.17 161	0.27 172	0.21 182	0.14 170	0.14 175	0.12 132	0.19 117	0.17 178	0.31 196	0.15 168	0.19 140	0.14 165	0.11 151	0.14 173	0.20 158	0.21 183	0.18 130	0.22 157

XPNet_ROB	0.18 164	0.21 193	0.14 170	0.15 146	0.16 164	0.15 138	0.15 156	0.15 69	0.14 144	0.19 88	0.18 174	0.49 203	0.13 141	0.11 137	0.13 161	0.14 169	0.25 192	0.16 166	0.18 122	0.14 154	0.17 117	0.18 196	0.13 167	0.13 164	0.17 115	0.17 151	0.31 196	0.29 181

DAS	0.19 169	0.11 116	0.09 106	0.24 188	0.19 182	0.18 162	0.20 181	0.23 176	0.18 170	0.24 139	0.14 127	0.38 191	0.21 182	0.09 112	0.12 142	0.11 96	0.25 192	0.16 166	0.22 161	0.15 168	0.20 157	0.14 165	0.18 185	0.13 164	0.19 148	0.17 151	0.23 168	0.29 181

SepStereo	0.19 169	0.11 116	0.09 106	0.24 188	0.19 182	0.18 162	0.20 181	0.23 176	0.18 170	0.24 139	0.14 127	0.38 191	0.21 182	0.09 112	0.12 142	0.11 96	0.25 192	0.16 166	0.22 161	0.15 168	0.20 157	0.14 165	0.18 185	0.13 164	0.19 148	0.17 151	0.23 168	0.29 181

RGC	0.19 169	0.17 176	0.17 191	0.19 169	0.20 187	0.20 177	0.15 156	0.22 168	0.26 208	0.17 63	0.20 186	0.21 147	0.24 190	0.15 178	0.23 213	0.18 207	0.18 102	0.16 166	0.18 122	0.16 179	0.17 117	0.13 159	0.12 161	0.15 176	0.20 158	0.21 183	0.23 168	0.24 164

PA-Net	0.19 169	0.21 193	0.25 215	0.14 135	0.20 187	0.18 162	0.20 181	0.21 160	0.19 178	0.18 75	0.14 127	0.17 93	0.21 182	0.26 205	0.16 191	0.18 207	0.15 57	0.19 195	0.13 64	0.17 184	0.14 73	0.15 176	0.10 142	0.16 184	0.17 115	0.25 209	0.17 113	0.35 194
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 169	0.20 188	0.19 201	0.20 173	0.20 187	0.16 145	0.15 156	0.27 191	0.19 178	0.23 123	0.18 174	0.47 202	0.16 168	0.11 137	0.13 161	0.12 132	0.15 57	0.14 142	0.21 153	0.19 195	0.13 59	0.10 106	0.09 129	0.20 194	0.24 189	0.21 183	0.26 185	0.28 180

SGM-Forest	0.19 169	0.18 182	0.16 183	0.23 182	0.18 177	0.20 177	0.18 172	0.23 176	0.17 165	0.20 96	0.15 140	0.23 160	0.18 174	0.22 198	0.17 197	0.18 207	0.19 117	0.17 178	0.18 122	0.15 168	0.17 117	0.18 196	0.25 207	0.18 192	0.22 179	0.18 163	0.25 181	0.24 164
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 169	0.14 156	0.11 139	0.18 163	0.13 143	0.19 172	0.16 161	0.20 151	0.18 170	0.26 174	0.14 127	0.35 186	0.25 192	0.09 112	0.09 61	0.11 96	0.25 192	0.14 142	0.24 176	0.14 154	0.22 186	0.14 165	0.11 151	0.11 139	0.21 170	0.18 163	0.39 214	0.45 215

SFCPSM	0.20 176	0.15 163	0.12 152	0.22 179	0.16 164	0.20 177	0.18 172	0.22 168	0.20 188	0.26 174	0.24 204	0.34 185	0.33 213	0.14 170	0.12 142	0.12 132	0.24 177	0.16 166	0.32 198	0.19 195	0.19 140	0.13 159	0.14 172	0.12 154	0.21 170	0.17 151	0.20 151	0.25 170

RTS	0.20 176	0.16 168	0.14 170	0.17 158	0.14 153	0.20 177	0.15 156	0.23 176	0.26 208	0.15 48	0.14 127	0.14 71	0.20 180	0.11 137	0.13 161	0.15 185	0.24 177	0.17 178	0.34 203	0.24 211	0.22 186	0.15 176	0.09 129	0.15 176	0.28 205	0.27 219	0.28 190	0.55 225

RTSA	0.20 176	0.16 168	0.14 170	0.17 158	0.14 153	0.20 177	0.15 156	0.23 176	0.26 208	0.15 48	0.14 127	0.14 71	0.20 180	0.11 137	0.13 161	0.15 185	0.24 177	0.17 178	0.34 203	0.24 211	0.22 186	0.15 176	0.09 129	0.15 176	0.28 205	0.27 219	0.28 190	0.55 225

AnyNet_C32	0.20 176	0.16 168	0.15 177	0.17 158	0.17 171	0.19 172	0.16 161	0.25 186	0.22 195	0.25 160	0.23 201	0.23 160	0.18 174	0.14 170	0.19 206	0.18 207	0.28 214	0.22 209	0.29 192	0.18 191	0.27 217	0.21 213	0.16 177	0.17 189	0.22 179	0.20 178	0.21 163	0.23 161

ccs_rob	0.20 176	0.15 163	0.11 139	0.26 192	0.16 164	0.26 198	0.20 181	0.22 168	0.16 157	0.25 160	0.24 204	0.57 211	0.24 190	0.17 182	0.12 142	0.13 148	0.23 163	0.15 156	0.21 153	0.15 168	0.21 170	0.11 125	0.12 161	0.11 139	0.20 158	0.16 134	0.18 130	0.24 164

HBP-ISP	0.21 181	0.16 168	0.12 152	0.26 192	0.22 193	0.22 189	0.17 169	0.29 200	0.18 170	0.27 187	0.18 174	0.21 147	0.12 128	0.28 211	0.10 94	0.14 169	0.26 200	0.19 195	0.20 142	0.12 125	0.22 186	0.23 219	0.26 212	0.23 201	0.24 189	0.24 203	0.23 168	0.26 173

SHD	0.21 181	0.17 176	0.20 204	0.18 163	0.16 164	0.18 162	0.20 181	0.26 188	0.16 157	0.27 187	0.18 174	0.23 160	0.31 207	0.17 182	0.14 175	0.14 169	0.19 117	0.17 178	0.32 198	0.17 184	0.20 157	0.17 188	0.16 177	0.16 184	0.23 186	0.28 221	0.25 181	0.43 211

ADCMid	0.21 181	0.18 182	0.17 191	0.18 163	0.19 182	0.20 177	0.16 161	0.29 200	0.25 203	0.24 139	0.19 182	0.36 188	0.21 182	0.12 154	0.16 191	0.16 193	0.25 192	0.18 190	0.37 208	0.19 195	0.24 205	0.18 196	0.17 183	0.15 176	0.24 189	0.20 178	0.25 181	0.29 181

CBMV_ROB	0.21 181	0.14 156	0.15 177	0.26 192	0.22 193	0.21 186	0.22 192	0.28 194	0.17 165	0.26 174	0.17 161	0.28 174	0.17 172	0.26 205	0.11 130	0.12 132	0.26 200	0.17 178	0.18 122	0.16 179	0.21 170	0.19 204	0.26 212	0.20 194	0.24 189	0.25 209	0.25 181	0.33 192

NOSS_ROB	0.21 181	0.14 156	0.15 177	0.20 173	0.19 182	0.20 177	0.22 192	0.29 200	0.18 170	0.25 160	0.15 140	0.21 147	0.13 141	0.27 210	0.13 161	0.14 169	0.26 200	0.21 203	0.22 161	0.17 184	0.23 198	0.22 216	0.26 212	0.24 209	0.26 196	0.22 191	0.24 176	0.26 173

ADCPNet	0.22 186	0.17 176	0.16 183	0.20 173	0.19 182	0.20 177	0.18 172	0.27 191	0.23 197	0.26 174	0.22 196	0.26 171	0.28 200	0.15 178	0.16 191	0.17 200	0.24 177	0.17 178	0.32 198	0.23 208	0.24 205	0.19 204	0.17 183	0.21 197	0.25 193	0.22 191	0.27 188	0.33 192

MDST_ROB	0.22 186	0.27 212	0.14 170	0.47 218	0.24 200	0.36 212	0.20 181	0.24 182	0.16 157	0.26 174	0.14 127	0.28 174	0.25 192	0.11 137	0.11 130	0.12 132	0.21 143	0.12 93	0.17 109	0.12 125	0.19 140	0.10 106	0.11 151	0.12 154	0.34 220	0.23 198	0.56 229	0.31 187

ETE_ROB	0.22 186	0.23 200	0.15 177	0.20 173	0.16 164	0.19 172	0.17 169	0.18 114	0.19 178	0.22 109	0.22 196	0.65 215	0.16 168	0.14 170	0.14 175	0.14 169	0.30 217	0.19 195	0.24 176	0.19 195	0.21 170	0.18 196	0.16 177	0.15 176	0.22 179	0.28 221	0.41 219	0.26 173

LALA_ROB	0.22 186	0.25 205	0.16 183	0.19 169	0.17 171	0.22 189	0.16 161	0.17 86	0.19 178	0.24 139	0.21 191	0.64 213	0.15 163	0.13 166	0.23 213	0.17 200	0.27 207	0.22 209	0.22 161	0.18 191	0.20 157	0.20 208	0.14 172	0.15 176	0.20 158	0.22 191	0.35 205	0.25 170

PWC_ROB	0.22 186	0.20 188	0.14 170	0.18 163	0.17 171	0.16 145	0.20 181	0.21 160	0.26 208	0.15 48	0.20 186	0.28 174	0.62 236	0.13 166	0.12 142	0.13 148	0.27 207	0.18 190	0.36 207	0.18 191	0.22 186	0.17 188	0.16 177	0.24 209	0.19 148	0.18 163	0.24 176	0.43 211

CBMV	0.22 186	0.18 182	0.17 191	0.23 182	0.21 190	0.20 177	0.18 172	0.27 191	0.19 178	0.28 202	0.11 91	0.29 179	0.13 141	0.24 200	0.13 161	0.14 169	0.24 177	0.18 190	0.20 142	0.16 179	0.21 170	0.18 196	0.24 205	0.23 201	0.26 196	0.22 191	0.35 205	0.40 205
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-ForestM	0.24 192	0.22 196	0.16 183	0.37 205	0.24 200	0.32 205	0.24 199	0.28 194	0.20 188	0.23 123	0.17 161	0.51 207	0.25 192	0.20 195	0.12 142	0.13 148	0.23 163	0.16 166	0.24 176	0.14 154	0.19 140	0.16 184	0.21 196	0.16 184	0.35 221	0.24 203	0.51 224	0.35 194

FCDSN-DC	0.25 193	0.25 205	0.25 215	0.28 199	0.26 205	0.26 198	0.34 210	0.28 194	0.18 170	0.20 96	0.17 161	0.20 132	0.12 128	0.29 213	0.26 217	0.26 222	0.29 215	0.28 224	0.27 189	0.21 201	0.25 213	0.25 222	0.26 212	0.32 225	0.26 196	0.24 203	0.26 185	0.27 177
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 193	0.25 205	0.20 204	0.29 200	0.22 193	0.22 189	0.23 196	0.36 216	0.27 213	0.36 229	0.22 196	0.45 197	0.32 210	0.19 190	0.17 197	0.17 200	0.17 83	0.16 166	0.29 192	0.14 154	0.20 157	0.18 196	0.27 224	0.23 201	0.29 207	0.25 209	0.33 201	0.31 187

SGM_RVC	0.25 193	0.24 203	0.17 191	0.39 212	0.27 207	0.34 210	0.26 204	0.28 194	0.19 178	0.25 160	0.18 174	0.42 194	0.30 204	0.17 182	0.12 142	0.13 148	0.23 163	0.15 156	0.25 180	0.13 143	0.19 140	0.15 176	0.19 190	0.17 189	0.33 217	0.22 191	0.55 228	0.43 211
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 196	0.20 188	0.12 152	0.37 205	0.30 214	0.40 218	0.47 224	0.20 151	0.16 157	0.16 54	0.25 210	0.16 89	0.08 86	1.63 242	0.13 161	0.14 169	0.21 143	0.14 142	0.25 180	0.13 143	0.18 130	0.12 142	0.25 207	0.15 176	0.17 115	0.18 163	0.18 130	0.22 157

UDG	0.26 196	0.20 188	0.13 161	0.38 209	0.31 215	0.38 216	0.51 227	0.19 132	0.16 157	0.19 88	0.23 201	0.17 93	0.09 97	1.45 238	0.14 175	0.13 148	0.27 207	0.16 166	0.26 185	0.13 143	0.21 170	0.13 159	0.25 207	0.12 154	0.20 158	0.20 178	0.20 151	0.19 132

FAT-Stereo	0.26 196	0.19 185	0.17 191	0.38 209	0.36 219	0.30 201	0.25 203	0.26 188	0.18 170	0.27 187	0.25 210	0.33 183	0.36 217	0.26 205	0.16 191	0.15 185	0.26 200	0.23 212	0.33 201	0.21 201	0.22 186	0.19 204	0.22 197	0.22 199	0.21 170	0.22 191	0.32 198	0.42 208

GANetREF_RVC	0.26 196	0.26 208	0.30 223	0.23 182	0.23 197	0.23 194	0.24 199	0.35 213	0.33 226	0.32 217	0.17 161	0.50 205	0.38 220	0.12 154	0.20 209	0.17 200	0.19 117	0.21 203	0.35 206	0.21 201	0.23 198	0.15 176	0.22 197	0.29 221	0.27 199	0.21 183	0.36 209	0.31 187
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
FBW_ROB	0.26 196	0.26 208	0.25 215	0.37 205	0.25 203	0.32 205	0.20 181	0.21 160	0.18 170	0.27 187	0.20 186	0.45 197	0.31 207	0.26 205	0.20 209	0.20 217	0.27 207	0.17 178	0.51 221	0.14 154	0.21 170	0.14 165	0.16 177	0.28 219	0.21 170	0.19 174	0.33 201	0.55 225

CSAN	0.26 196	0.31 218	0.30 223	0.26 192	0.23 197	0.21 186	0.18 172	0.28 194	0.36 230	0.35 228	0.24 204	0.51 207	0.26 197	0.14 170	0.18 204	0.17 200	0.19 117	0.20 200	0.26 185	0.25 213	0.22 186	0.20 208	0.18 185	0.27 215	0.30 210	0.23 198	0.38 213	0.38 198

FC-DCNN	0.27 202	0.28 214	0.26 218	0.36 203	0.28 208	0.32 205	0.37 212	0.32 207	0.19 178	0.22 109	0.18 174	0.23 160	0.13 141	0.29 213	0.26 217	0.26 222	0.29 215	0.27 221	0.28 191	0.21 201	0.25 213	0.25 222	0.26 212	0.31 223	0.30 210	0.25 209	0.29 192	0.30 186

XQC	0.28 203	0.30 217	0.26 218	0.37 205	0.28 208	0.37 214	0.37 212	0.40 225	0.30 220	0.32 217	0.20 186	0.45 197	0.28 200	0.31 217	0.14 175	0.14 169	0.20 130	0.21 203	0.33 201	0.23 208	0.22 186	0.20 208	0.23 201	0.24 209	0.32 215	0.25 209	0.44 221	0.32 190

ADCS	0.28 203	0.22 196	0.21 210	0.26 192	0.24 200	0.25 196	0.23 196	0.36 216	0.30 220	0.23 123	0.27 215	0.46 201	0.35 216	0.20 195	0.19 206	0.18 207	0.32 219	0.24 215	0.48 218	0.28 218	0.36 230	0.28 227	0.19 190	0.23 201	0.31 212	0.25 209	0.30 194	0.41 207

CC-Net-ROB	0.28 203	0.40 223	0.28 220	0.56 223	0.44 225	0.41 219	0.38 216	0.32 207	0.20 188	0.33 221	0.28 218	0.68 218	0.10 110	0.32 221	0.19 206	0.13 148	0.14 51	0.16 166	0.39 210	0.18 191	0.15 82	0.09 75	0.23 201	0.24 209	0.21 170	0.21 183	0.19 139	0.29 181

G-Net	0.29 206	0.24 203	0.19 201	0.23 182	0.21 190	0.36 212	0.23 196	0.30 203	0.27 213	0.33 221	0.32 227	0.93 238	0.25 192	0.18 186	0.18 204	0.18 207	0.26 200	0.21 203	0.43 214	0.31 225	0.26 216	0.17 188	0.18 185	0.18 192	0.27 199	0.23 198	0.40 218	0.42 208

S-Stereo	0.30 207	0.22 196	0.17 191	0.41 214	0.39 221	0.41 219	0.37 212	0.25 186	0.25 203	0.26 174	0.44 233	0.54 210	0.36 217	0.24 200	0.16 191	0.14 169	0.27 207	0.27 221	0.34 203	0.28 218	0.23 198	0.22 216	0.53 235	0.23 201	0.22 179	0.19 174	0.27 188	0.38 198

SANet	0.30 207	0.21 193	0.21 210	0.25 190	0.21 190	0.31 203	0.22 192	0.30 203	0.31 223	0.27 187	0.26 212	1.39 250	0.38 220	0.22 198	0.14 175	0.14 169	0.26 200	0.21 203	0.30 195	0.21 201	0.24 205	0.20 208	0.31 230	0.23 201	0.33 217	0.24 203	0.35 205	0.48 217

MeshStereo	0.30 207	0.26 208	0.20 204	0.49 220	0.36 219	0.35 211	0.26 204	0.32 207	0.28 216	0.30 214	0.27 215	0.61 212	0.47 227	0.18 186	0.12 142	0.14 169	0.26 200	0.17 178	0.27 189	0.17 184	0.27 217	0.21 213	0.25 207	0.20 194	0.36 223	0.28 221	0.54 227	0.49 219
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
MFN_U_SF_RVC	0.31 210	0.29 216	0.21 210	0.33 201	0.28 208	0.31 203	0.29 208	0.37 219	0.24 198	0.46 238	0.30 223	0.50 205	0.32 210	0.25 202	0.27 219	0.24 219	0.18 102	0.23 212	0.58 223	0.28 218	0.24 205	0.27 226	0.22 197	0.27 215	0.31 212	0.25 209	0.37 210	0.50 220

edge stereo	0.31 210	0.23 200	0.20 204	0.41 214	0.35 217	0.42 221	0.39 218	0.38 221	0.22 195	0.23 123	0.38 230	0.69 219	0.33 213	0.30 215	0.15 186	0.16 193	0.31 218	0.21 203	0.42 212	0.21 201	0.23 198	0.17 188	0.25 207	0.22 199	0.27 199	0.23 198	0.39 214	0.55 225

AnyNet_C01	0.31 210	0.22 196	0.20 204	0.22 179	0.26 205	0.25 196	0.24 199	0.37 219	0.37 231	0.26 174	0.28 218	0.49 203	0.33 213	0.18 186	0.28 221	0.21 218	0.38 230	0.32 229	0.64 225	0.32 228	0.39 232	0.31 234	0.26 212	0.25 213	0.33 217	0.32 226	0.34 203	0.44 214

DGSMNet	0.34 213	0.28 214	0.23 214	0.40 213	0.33 216	0.37 214	0.37 212	0.28 194	0.25 203	0.25 160	0.50 238	0.45 197	0.31 207	0.25 202	0.23 213	0.19 216	0.51 240	0.32 229	0.72 231	0.35 231	0.37 231	0.38 243	0.28 226	0.31 223	0.27 199	0.23 198	0.32 198	0.38 198

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 214	0.36 219	0.39 231	0.46 217	0.28 208	0.30 201	0.28 207	0.50 234	0.46 237	0.39 235	0.30 223	0.37 190	0.36 217	0.31 217	0.35 229	0.26 222	0.21 143	0.27 221	0.71 229	0.37 232	0.27 217	0.29 228	0.30 229	0.38 232	0.32 215	0.24 203	0.29 192	0.39 202

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 215	0.16 168	0.12 152	0.26 192	0.22 193	0.22 189	0.27 206	0.24 182	0.15 152	0.24 139	0.16 151	4.24 266	0.22 189	0.19 190	0.13 161	0.13 148	0.34 224	0.22 209	0.31 196	0.20 199	0.23 198	0.18 196	0.22 197	0.14 173	0.20 158	0.19 174	0.21 163	0.24 164

STStereo	0.37 216	0.44 227	0.31 226	0.75 232	0.49 230	0.57 225	0.43 220	0.35 213	0.30 220	0.34 225	0.24 204	0.85 235	0.53 232	0.19 190	0.14 175	0.16 193	0.25 192	0.16 166	0.45 216	0.16 179	0.23 198	0.19 204	0.20 193	0.23 201	0.49 231	0.37 234	0.75 241	0.54 224

PVD	0.38 217	0.38 222	0.20 204	0.47 218	0.35 217	0.50 224	0.40 219	0.38 221	0.34 228	0.23 123	0.28 218	0.52 209	0.51 230	0.50 226	0.16 191	0.17 200	0.41 232	0.26 219	0.49 220	0.28 218	0.39 232	0.40 245	0.23 201	0.27 215	0.44 229	0.57 250	0.46 223	0.72 238

STTRV1_RVC	0.38 217	0.26 208	0.22 213	0.35 202	0.28 208	0.32 205	0.29 208	0.36 216	0.33 226	0.27 187	0.26 212	0.42 194	0.41 223	0.47 225	0.32 225	0.18 207	0.59 246	0.20 200	1.14 250	0.30 223	0.59 255	0.22 216	0.43 231	0.43 234	0.25 193	0.54 247	0.34 203	0.64 233

DPSNet	0.39 219	0.19 185	0.17 191	0.27 198	0.25 203	0.29 200	0.19 179	0.26 188	0.24 198	0.18 75	0.17 161	2.16 260	0.43 224	0.10 126	0.17 197	0.15 185	0.35 226	0.28 224	2.04 261	0.27 217	0.25 213	0.16 184	0.28 226	0.25 213	0.38 226	0.24 203	0.39 214	0.51 221

LE_ROB	0.40 220	0.20 188	0.16 183	0.41 214	0.43 224	0.33 209	0.44 221	0.34 212	0.29 218	0.32 217	0.21 191	1.25 248	1.40 260	0.11 137	0.10 94	0.11 96	0.21 143	0.13 119	0.20 142	0.13 143	0.22 186	0.12 142	0.12 161	0.14 173	0.36 223	0.31 225	1.39 262	1.32 259

MANE	0.41 221	0.36 219	0.33 227	0.61 226	0.44 225	0.44 222	0.46 223	0.42 229	0.25 203	0.23 123	0.22 196	0.65 215	0.28 200	0.30 215	0.28 221	0.29 231	0.32 219	0.42 240	0.37 208	0.23 208	0.30 224	0.26 224	0.26 212	0.34 229	0.54 236	0.40 236	1.07 257	0.87 246

ELAS	0.42 222	0.43 225	0.36 229	0.64 227	0.44 225	0.58 227	0.50 225	0.40 225	0.26 208	0.25 160	0.28 218	0.94 239	0.30 204	0.31 217	0.28 221	0.27 226	0.36 227	0.30 226	0.43 214	0.26 214	0.33 225	0.32 235	0.26 212	0.37 230	0.54 236	0.40 236	0.77 244	0.74 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.43 223	0.43 225	0.36 229	0.64 227	0.44 225	0.62 230	0.50 225	0.39 223	0.25 203	0.25 160	0.30 223	1.23 247	0.30 204	0.31 217	0.28 221	0.27 226	0.37 229	0.30 226	0.42 212	0.26 214	0.34 227	0.32 235	0.26 212	0.37 230	0.50 233	0.38 235	0.78 245	0.70 236
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.45 224	0.54 230	0.14 170	1.41 238	0.51 231	1.23 238	0.83 235	0.30 203	0.24 198	0.34 225	0.24 204	0.64 213	0.19 179	1.12 236	0.17 197	0.14 169	0.24 177	0.20 200	0.40 211	0.22 207	0.16 97	0.14 165	1.58 243	0.17 189	0.20 158	0.16 134	0.26 185	0.39 202

SAMSARA	0.48 225	0.23 200	0.39 231	0.23 182	0.23 197	0.22 189	0.22 192	0.44 232	0.38 233	0.31 216	0.21 191	0.30 181	0.47 227	0.17 182	0.32 225	0.34 232	0.25 192	0.32 229	0.46 217	0.32 228	0.47 246	0.52 255	0.15 174	0.33 227	1.39 265	1.54 263	1.41 263	1.46 261

DispFullNet	0.48 225	0.50 228	0.19 201	1.14 235	0.40 222	0.77 234	1.22 240	0.32 207	0.24 198	0.24 139	0.27 215	0.84 233	0.48 229	1.62 241	0.15 186	0.15 185	0.49 238	0.34 234	1.08 246	0.26 214	0.24 205	0.18 196	0.20 193	0.21 197	0.27 199	0.17 151	0.35 205	0.59 230

BEATNet-Init1	0.49 227	0.42 224	0.28 220	0.79 234	0.40 222	0.60 228	0.45 222	0.41 228	0.27 213	0.30 214	0.22 196	0.89 236	0.84 244	0.25 202	0.27 219	0.26 222	0.27 207	0.25 218	0.84 236	0.28 218	0.27 217	0.26 224	0.26 212	0.32 225	0.49 231	0.35 232	2.05 266	0.88 248

AMNet	0.49 227	0.50 228	0.47 235	0.50 221	0.47 229	0.61 229	0.52 228	0.31 206	0.29 218	0.29 213	0.69 247	0.72 222	0.13 141	0.53 228	0.44 234	0.55 246	0.57 244	0.58 254	0.48 218	0.48 235	0.59 255	0.48 251	0.26 212	0.48 236	0.44 229	0.52 244	0.58 231	0.63 232

MADNet+	0.55 229	0.36 219	0.63 249	0.56 223	0.52 232	0.45 223	0.38 216	0.63 241	0.52 239	0.53 242	0.41 232	0.81 230	0.67 240	0.33 222	0.57 244	0.49 243	0.56 243	0.50 245	0.82 235	0.52 237	0.47 246	0.43 246	0.51 234	0.47 235	0.82 249	0.70 253	0.58 231	0.72 238

otaku	0.58 230	0.71 234	0.29 222	1.70 249	0.84 239	1.49 243	1.00 236	0.40 225	0.34 228	0.38 232	0.31 226	0.65 215	0.26 197	1.35 237	0.33 228	0.25 220	0.20 130	0.23 212	0.69 227	0.30 223	0.22 186	0.17 188	2.24 246	0.28 219	0.29 207	0.18 163	0.30 194	0.39 202

SGM+DAISY	0.58 230	0.57 232	0.54 240	0.59 225	0.55 234	0.68 232	0.56 230	0.42 229	0.38 233	0.37 230	0.77 251	0.75 226	0.65 238	0.54 230	0.55 242	0.56 247	0.68 251	0.61 256	0.71 229	0.64 248	0.69 258	0.62 258	0.27 224	0.50 238	0.52 234	0.53 246	0.74 239	0.68 235

SPS-STEREO	0.59 232	0.57 232	0.52 238	0.55 222	0.54 233	0.65 231	0.52 228	0.39 223	0.66 242	0.37 230	0.78 252	0.78 227	0.64 237	0.53 228	0.55 242	0.57 249	0.68 251	0.64 258	0.74 232	0.72 253	0.77 261	0.66 260	0.26 212	0.53 241	0.53 235	0.56 249	0.70 238	0.65 234
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.63 233	0.72 235	0.30 223	1.78 251	0.84 239	1.55 244	1.09 238	0.48 233	0.37 231	0.38 232	0.38 230	0.72 222	0.26 197	1.51 240	0.35 229	0.27 226	0.22 155	0.24 215	0.69 227	0.31 225	0.22 186	0.17 188	2.49 249	0.30 222	0.31 212	0.22 191	0.37 210	0.42 208

WAO-7	0.66 234	0.75 237	0.65 250	0.72 230	0.78 237	0.57 225	0.66 231	0.97 256	0.96 255	0.63 246	0.78 252	0.79 228	0.83 243	0.55 231	0.83 254	0.71 257	0.42 233	0.35 235	0.94 241	0.66 251	0.43 240	0.34 238	0.16 177	0.83 257	0.56 239	0.64 252	0.57 230	0.70 236

MFMNet_re	0.66 234	0.73 236	0.65 250	0.77 233	0.62 236	0.82 236	0.70 234	0.52 237	0.54 240	0.54 244	0.65 244	0.80 229	0.51 230	0.59 232	0.66 249	0.67 253	0.82 258	0.69 259	0.74 232	0.62 246	0.70 259	0.64 259	0.45 232	0.56 244	0.59 240	0.63 251	0.74 239	0.87 246

ACVNet-4b	0.69 236	0.75 237	0.33 227	1.72 250	0.94 245	1.61 249	1.42 243	0.33 211	0.32 225	0.38 232	0.26 212	1.20 246	0.29 203	2.16 252	0.39 232	0.37 233	0.33 222	0.24 215	0.57 222	0.38 233	0.16 97	0.14 165	2.71 252	0.23 201	0.29 207	0.32 226	0.39 214	0.40 205

JetBlue	0.70 237	0.56 231	0.69 253	0.73 231	0.61 235	0.78 235	0.68 232	0.52 237	0.91 250	0.46 238	0.29 222	3.18 263	0.38 220	0.52 227	0.44 234	0.43 238	0.70 255	0.53 249	0.66 226	0.51 236	0.54 251	0.58 256	0.75 237	0.56 244	0.55 238	0.42 238	0.96 254	0.99 251

ACVNet_1	0.74 238	0.79 240	0.40 233	2.04 258	0.96 246	1.88 255	1.51 245	0.59 240	0.28 216	0.43 236	0.49 236	0.71 220	0.61 235	2.21 254	0.32 225	0.25 220	0.32 219	0.31 228	0.60 224	0.31 225	0.29 223	0.21 213	2.72 253	0.33 227	0.40 227	0.26 216	0.37 210	0.38 198

RainbowNet	0.77 239	0.87 241	0.46 234	1.83 252	0.91 244	1.59 247	1.47 244	0.42 229	0.38 233	0.47 241	0.34 228	0.90 237	0.60 234	1.97 247	0.62 245	0.48 241	0.34 224	0.33 232	0.90 238	0.58 241	0.33 225	0.23 219	2.82 256	0.39 233	0.40 227	0.34 229	0.44 221	0.48 217

PSMNet_ROB	0.78 240	0.97 246	0.60 247	1.62 247	0.90 243	1.47 242	1.19 239	0.56 239	0.73 244	0.74 249	0.62 243	0.84 233	0.82 242	1.49 239	0.53 239	0.42 235	0.52 241	0.40 239	0.84 236	0.62 246	0.40 238	0.30 229	1.85 244	0.48 236	0.67 244	0.32 226	0.76 242	0.46 216

WAO-6	0.82 241	0.95 243	0.59 245	1.30 237	1.05 252	1.25 239	1.39 242	0.77 249	0.84 248	0.79 251	0.69 247	0.74 225	1.00 250	1.94 246	0.78 253	0.61 251	0.53 242	0.48 243	0.78 234	0.60 242	0.55 252	0.51 253	0.49 233	0.57 247	0.83 251	0.42 238	0.76 242	0.85 245

ACVNet_2	0.83 242	0.92 242	0.56 242	1.99 256	0.99 251	1.84 254	1.55 248	0.68 244	0.40 236	0.53 242	0.47 234	1.02 243	0.67 240	1.93 245	0.51 238	0.45 239	0.38 230	0.33 232	1.01 243	0.42 234	0.34 227	0.24 221	2.58 250	0.53 241	0.60 241	0.26 216	0.52 225	0.55 225

PWCK	0.88 243	1.24 255	0.61 248	1.53 240	0.85 241	1.21 237	1.03 237	1.08 257	0.72 243	0.70 248	0.83 254	1.48 252	0.87 245	0.69 233	0.40 233	0.41 234	0.73 256	0.47 242	3.04 265	0.67 252	0.56 253	0.43 246	0.94 241	0.74 253	0.72 246	0.36 233	0.69 237	0.73 240

SPstereo	0.89 244	0.77 239	0.70 254	0.66 229	0.80 238	0.69 233	0.69 233	1.11 258	0.93 253	0.74 249	1.18 262	0.98 241	1.42 261	0.93 235	0.88 256	1.07 262	0.95 260	0.61 256	1.18 252	0.81 256	0.85 262	0.74 262	0.64 236	0.91 259	0.87 253	0.74 256	1.15 258	0.89 249

IMH-64-1	0.90 245	0.95 243	0.51 236	1.59 242	0.98 249	1.58 245	1.73 252	0.75 246	0.74 245	0.33 221	0.61 240	0.83 231	0.94 246	2.59 256	0.50 236	0.42 235	0.48 235	0.36 236	0.92 239	0.55 239	0.39 232	0.30 229	3.14 257	0.50 238	0.81 247	0.34 229	0.60 233	0.80 243

IMH-64	0.90 245	0.95 243	0.51 236	1.59 242	0.98 249	1.58 245	1.73 252	0.75 246	0.74 245	0.33 221	0.61 240	0.83 231	0.94 246	2.59 256	0.50 236	0.42 235	0.48 235	0.36 236	0.92 239	0.55 239	0.39 232	0.30 229	3.14 257	0.50 238	0.81 247	0.34 229	0.60 233	0.80 243

IMH	0.93 247	0.98 248	0.53 239	1.61 244	0.97 248	1.64 250	1.76 254	0.75 246	0.77 247	0.34 225	0.61 240	0.96 240	1.05 254	2.67 258	0.54 241	0.46 240	0.49 238	0.38 238	0.94 241	0.60 242	0.39 232	0.30 229	3.14 257	0.53 241	0.82 249	0.45 241	0.65 235	0.79 242

LVE	0.95 248	0.97 246	0.71 255	1.84 253	1.35 256	1.59 247	1.52 246	0.78 250	0.64 241	0.81 253	0.91 255	0.72 222	1.00 250	2.18 253	0.53 239	0.48 241	0.57 244	0.53 249	1.09 247	0.64 248	0.45 243	0.38 243	2.74 255	0.69 249	0.83 251	0.44 240	0.84 248	0.52 223

WAO-8	1.00 249	1.11 252	0.76 256	1.61 244	1.24 253	1.74 252	1.55 248	0.93 253	0.98 256	0.81 253	0.67 245	1.66 253	1.00 250	2.08 249	0.77 251	0.68 254	0.63 248	0.52 247	1.05 244	0.81 256	0.47 246	0.37 240	0.78 238	0.75 254	1.10 260	0.73 254	0.95 252	1.16 256

Venus	1.00 249	1.11 252	0.76 256	1.61 244	1.24 253	1.74 252	1.55 248	0.93 253	0.98 256	0.81 253	0.67 245	1.66 253	1.00 250	2.08 249	0.77 251	0.68 254	0.63 248	0.52 247	1.05 244	0.81 256	0.47 246	0.37 240	0.78 238	0.75 254	1.10 260	0.73 254	0.95 252	1.16 256

Dean	1.06 251	1.03 250	0.79 258	2.27 260	1.31 255	1.96 256	1.56 251	0.92 252	0.94 254	0.88 257	0.76 250	1.19 245	1.17 257	2.09 251	0.64 247	0.60 250	0.60 247	0.56 251	1.23 254	0.73 254	0.45 243	0.36 239	2.73 254	0.71 250	0.95 256	0.55 248	1.05 256	0.62 231

TorneroNet-64	1.07 252	1.00 249	0.57 243	1.94 254	0.88 242	1.98 258	2.01 256	0.63 241	0.88 249	0.58 245	0.49 236	1.83 257	1.71 262	2.88 263	0.62 245	0.51 244	0.46 234	0.46 241	1.17 251	0.61 245	0.34 227	0.37 240	3.40 260	0.56 244	0.64 243	0.48 242	0.68 236	1.11 254

TorneroNet	1.08 253	1.09 251	0.66 252	1.94 254	0.96 246	2.16 259	2.02 257	0.65 243	0.91 250	0.67 247	0.56 239	1.67 256	1.15 256	2.94 265	0.65 248	0.52 245	0.48 235	0.51 246	1.12 248	0.65 250	0.39 232	0.43 246	3.52 261	0.57 247	0.68 245	0.48 242	0.84 248	1.01 252

DPSimNet_ROB	1.21 254	1.20 254	1.29 263	1.47 239	1.59 261	1.30 241	1.35 241	0.68 244	1.69 262	1.67 264	1.03 257	1.45 251	0.66 239	2.04 248	1.20 261	0.89 260	1.16 262	0.79 260	1.61 259	1.38 263	1.04 264	1.24 264	0.79 240	0.84 258	0.87 253	1.20 262	1.17 259	1.12 255

ktn	1.24 255	1.39 257	0.55 241	1.62 247	1.59 261	1.68 251	2.12 258	0.86 251	1.75 263	0.90 259	1.11 260	1.11 244	0.95 249	2.57 255	0.97 259	0.73 258	0.80 257	0.59 255	1.41 257	0.76 255	0.68 257	0.67 261	3.69 263	0.73 251	0.92 255	0.75 257	1.19 260	1.28 258

notaker	1.27 256	1.41 258	0.58 244	2.37 262	1.48 258	2.34 261	2.27 261	0.94 255	1.62 261	0.79 251	1.07 259	1.66 253	1.08 255	3.06 267	0.94 258	0.69 256	0.68 251	0.49 244	1.62 260	0.84 259	0.53 250	0.45 249	3.70 264	0.80 256	0.61 242	0.52 244	0.80 246	0.92 250

KSHMR	1.33 257	1.42 259	1.04 262	2.27 260	1.44 257	2.23 260	2.12 258	1.21 259	1.06 259	1.13 262	1.06 258	1.27 249	0.94 246	2.89 264	1.08 260	0.95 261	0.85 259	0.83 261	1.32 256	0.97 260	0.72 260	0.58 256	3.52 261	1.07 263	0.99 257	0.77 258	1.00 255	1.07 253

UNDER WATER-64	1.40 258	1.36 256	0.88 261	2.85 264	1.93 266	2.78 264	2.66 264	1.36 262	0.92 252	1.04 261	1.17 261	1.88 258	1.30 259	3.03 266	0.75 250	0.56 247	0.68 251	0.57 253	1.13 249	0.54 238	0.43 240	0.51 253	4.08 268	0.91 259	1.02 258	1.10 261	0.80 246	1.60 263

UNDER WATER	1.40 258	1.42 259	0.86 260	2.83 263	1.92 265	2.74 263	2.57 263	1.28 261	1.01 258	0.88 257	0.97 256	1.88 258	1.26 258	3.09 268	0.83 254	0.62 252	0.66 250	0.56 251	1.20 253	0.60 242	0.42 239	0.47 250	4.04 267	0.98 262	1.08 259	0.99 259	0.87 250	1.67 265

JetRed	1.62 260	1.82 263	1.71 264	1.58 241	1.50 259	1.97 257	2.21 260	1.51 264	1.47 260	0.82 256	0.74 249	2.63 262	0.43 224	1.73 243	1.48 263	1.54 263	1.67 263	2.94 266	1.42 258	1.08 262	2.30 265	2.07 265	1.99 245	0.97 261	1.16 263	1.70 264	1.57 264	1.60 263

HanzoNet	1.74 261	1.62 262	0.80 259	2.26 259	1.70 263	2.72 262	2.54 262	1.25 260	1.85 264	0.92 260	1.28 263	4.37 267	3.81 265	3.36 269	0.88 256	0.78 259	1.06 261	0.94 262	2.54 263	1.03 261	0.89 263	0.88 263	3.79 265	0.73 251	1.12 262	1.00 260	1.29 261	1.57 262

MADNet++	1.86 262	1.58 261	1.74 265	1.27 236	1.74 264	1.26 240	1.53 247	1.62 265	2.07 265	1.84 265	2.22 264	2.60 261	2.72 263	0.75 234	1.39 262	1.54 263	2.01 264	1.47 264	2.12 262	2.13 264	3.35 266	3.26 266	1.23 242	2.21 265	1.21 264	2.25 265	1.76 265	1.32 259

LSM0	3.45 263	0.27 212	0.18 200	0.38 209	0.29 213	0.39 217	0.36 211	0.51 236	0.31 223	0.45 237	0.47 234	0.71 220	0.57 233	0.19 190	23.17 271	59.79 277	0.36 227	0.26 219	1.29 255	0.33 230	0.44 242	0.32 235	0.23 201	0.27 215	0.36 223	0.29 224	0.53 226	0.51 221

ASD4	6.34 264	2.35 264	2.75 266	1.99 256	1.58 260	3.01 265	1.85 255	1.79 266	3.29 266	1.60 263	2.34 265	0.98 241	6.55 266	1.73 243	2.95 264	3.66 265	3.63 265	7.56 267	2.70 264	4.74 267	5.26 268	6.41 268	2.64 251	2.43 266	17.21 272	28.48 272	19.85 273	31.77 272

PML	8.20 265	7.62 269	3.39 267	9.64 272	5.14 267	9.56 273	5.20 269	6.48 269	18.29 272	6.44 268	3.30 266	16.82 270	29.20 277	5.41 270	6.10 265	3.93 266	7.39 268	2.64 265	20.47 274	4.70 266	3.50 267	3.87 267	3.98 266	4.21 267	6.16 267	4.40 266	16.76 272	6.85 266

DPSMNet_ROB	8.63 266	3.69 266	8.74 269	2.98 265	5.70 268	3.37 266	4.41 267	3.70 267	9.03 267	3.00 266	6.88 268	3.53 264	10.11 268	2.70 259	10.47 266	10.76 267	3.81 266	12.92 270	4.77 267	10.22 268	5.99 270	13.86 271	4.50 271	8.50 268	10.06 270	27.81 270	11.04 270	30.59 270

DGTPSM_ROB	8.63 266	3.68 265	8.73 268	2.98 265	5.70 268	3.37 266	4.41 267	3.70 267	9.03 267	3.00 266	6.85 267	3.53 264	10.07 267	2.70 259	10.47 266	10.76 267	3.81 266	12.91 269	4.74 266	10.22 268	5.98 269	13.86 271	4.49 270	8.50 268	10.06 270	27.81 270	11.04 270	30.59 270

LRCNet_RVC	9.85 268	16.31 273	0.59 245	24.99 274	21.12 275	23.54 275	20.75 273	1.45 263	0.48 238	21.31 275	13.10 271	22.63 275	3.34 264	28.36 276	0.38 231	0.27 226	7.74 269	1.15 263	23.52 275	3.99 265	0.46 245	0.30 229	27.02 275	1.72 264	0.35 221	0.21 183	0.42 220	0.37 197

DLNR_Zeroshot_test	10.12 269	32.06 277	0.05 27	54.44 277	0.09 86	0.18 162	50.47 277	0.19 132	0.08 61	0.27 187	0.07 31	0.20 132	0.04 18	0.14 170	62.26 277	70.60 278	0.33 222	0.18 190	0.25 180	0.11 108	0.20 157	0.08 44	0.07 91	0.09 111	0.18 135	0.15 112	0.20 151	0.26 173

DPSM_ROB	13.01 270	6.29 267	9.52 270	4.44 267	6.37 270	4.34 268	3.59 265	8.20 270	10.79 269	6.64 269	7.87 269	9.69 268	12.99 270	2.80 261	12.81 268	13.68 269	9.16 270	16.58 272	9.87 268	12.33 270	16.73 273	17.95 274	2.26 247	10.56 270	28.34 273	36.91 273	31.06 274	39.57 273

DPSM	13.01 270	6.29 267	9.52 270	4.44 267	6.37 270	4.34 268	3.59 265	8.20 270	10.79 269	6.64 269	7.87 269	9.69 268	12.99 270	2.80 261	12.81 268	13.68 269	9.16 270	16.58 272	9.87 268	12.33 270	16.73 273	17.95 274	2.26 247	10.56 270	28.34 273	36.91 273	31.06 274	39.57 273

HaxPig	16.02 272	19.59 274	18.75 272	21.25 273	20.52 274	21.33 274	22.30 274	17.00 275	14.71 271	19.29 274	17.19 275	17.46 271	12.16 269	22.51 274	17.80 270	14.90 271	17.75 272	9.40 268	18.97 270	15.48 272	9.47 271	7.16 269	23.74 274	15.28 272	4.31 266	12.19 269	6.81 267	15.11 269

MEDIAN_ROB	20.47 273	25.88 275	24.03 276	26.51 275	25.55 276	25.88 276	26.99 275	21.23 276	19.72 273	28.73 276	22.19 276	24.61 276	16.74 272	26.47 275	23.75 272	18.44 272	22.03 276	14.75 271	26.69 276	23.31 273	15.11 272	11.56 270	27.65 276	18.39 273	7.22 268	9.33 268	8.28 269	11.75 268

AVERAGE_ROB	24.43 274	29.85 276	27.27 277	31.30 276	29.70 277	30.00 277	31.47 276	26.59 277	24.68 277	34.31 277	27.39 277	31.23 277	21.35 273	30.69 277	28.19 276	24.02 273	26.74 277	21.17 274	30.34 277	27.38 277	20.48 275	16.18 273	32.28 277	24.32 277	8.51 269	7.76 267	7.92 268	8.46 267

MyStereo02	25.72 275	12.62 271	19.14 274	8.95 270	0.00 1	8.76 271	7.25 270	16.48 273	21.77 274	13.39 271	15.86 273	19.52 272	26.18 275	5.65 272	25.76 273	27.53 275	18.31 274	33.40 276	19.83 271	24.80 275	33.59 276	36.18 277	4.55 272	21.29 274	56.99 275	74.31 275	62.53 277	79.67 276

CasAABBNet	26.14 276	12.60 270	19.00 273	8.89 269	12.76 272	8.55 270	7.26 272	16.43 272	21.86 276	13.67 273	15.79 272	19.63 274	26.13 274	5.53 271	25.80 275	27.48 274	18.01 273	33.35 275	20.00 273	24.70 274	33.62 278	35.57 276	4.48 269	21.32 276	57.07 277	74.41 277	62.39 276	79.48 275

MyStereo03	26.19 277	12.62 271	19.14 274	8.95 270	12.80 273	8.76 271	7.25 270	16.48 273	21.77 274	13.39 271	15.86 273	19.52 272	26.18 275	5.65 272	25.76 273	27.53 275	18.31 274	33.40 276	19.83 271	24.80 275	33.59 276	36.18 277	4.55 272	21.29 274	56.99 275	74.31 275	62.53 277	79.67 276

FADE																0.28 230					0.58 254	0.48 251					0.91 251

Low-res two-view benchmark