Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	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 2	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
ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.02 2	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 Lap2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 3	0.03 7	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.01 2	0.02 2	0.06 5	0.06 5	0.05 4	0.03 3

StereoVision	0.06 10	0.03 4	0.04 9	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.06 10	0.11 111	0.02 2	0.05 11	0.03 4	0.06 47	0.01 2	0.09 39	0.10 47	0.06 5	0.05 3	0.08 16	0.07 29	0.06 6	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.10 25	0.07 9	0.10 32	0.12 49

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

LL-Strereo2	0.07 19	0.03 4	0.03 5	0.04 11	0.05 22	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.07 41	0.15 46	0.07 29	0.08 21	0.05 30	0.04 26	0.08 22	0.09 31	0.13 37	0.07 13	0.10 34	0.06 18	0.10 24	0.06 18	0.03 20	0.04 7	0.08 14	0.10 26	0.08 22	0.05 6

RAFT	0.06 10	0.03 4	0.05 24	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.02 2	0.07 20	0.04 5	0.04 6	0.06 17	0.07 17	0.05 30	0.01 2	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 3	0.05 4	0.04 3	0.06 6	0.07 32	0.01 2	0.04 7	0.13 57	0.14 80	0.13 66	0.15 76

iRaftStereo_RVC	0.05 5	0.03 4	0.03 5	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.05 7	0.04 5	0.06 13	0.05 11	0.05 10	0.03 7	0.02 6	0.06 5	0.06 4	0.10 21	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.03 5	0.07 9	0.06 5	0.05 4	0.05 6

test croco	0.06 10	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.05 22	0.03 10	0.08 24	0.04 5	0.09 23	0.05 11	0.06 14	0.02 3	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.12 35	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.04 3	0.02 7	0.05 19	0.09 22	0.10 26	0.08 22	0.09 23

StereoIM	0.07 19	0.04 9	0.05 24	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.03 10	0.06 10	0.06 26	0.04 6	0.06 17	0.10 29	0.05 30	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.10 21	0.09 42	0.07 8	0.05 9	0.10 24	0.10 87	0.01 2	0.05 19	0.12 48	0.18 151	0.13 66	0.16 87

MIF-Stereo	0.07 19	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.03 7	0.05 22	0.03 10	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.04 4	0.07 17	0.12 124	0.07 76	0.08 22	0.07 12	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.08 38	0.07 89	0.04 7	0.10 25	0.16 118	0.06 11	0.10 28

MIM_Stereo	0.06 10	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.05 22	0.05 22	0.03 10	0.06 10	0.04 5	0.14 40	0.07 29	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.08 17	0.13 37	0.07 13	0.09 28	0.06 18	0.11 29	0.06 18	0.02 7	0.04 7	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.05 6

anonymousdsp	0.05 5	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.04 11	0.04 10	0.04 23	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.04 4	0.03 4	0.02 3	0.03 13	0.07 9	0.08 17	0.08 11	0.06 8	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.03 20	0.03 5	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.05 6

RAFT_CTSACE	0.07 19	0.04 9	0.06 48	0.03 4	0.04 11	0.05 22	0.05 32	0.06 10	0.06 26	0.09 23	0.04 4	0.10 29	0.09 94	0.03 13	0.08 22	0.08 17	0.11 26	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.12 35	0.08 38	0.03 20	0.06 36	0.12 48	0.12 54	0.12 55	0.16 87

ARAFT	0.07 19	0.04 9	0.04 9	0.05 20	0.05 22	0.05 22	0.02 2	0.09 28	0.06 26	0.12 33	0.06 17	0.12 43	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.07 12	0.12 35	0.09 42	0.09 28	0.05 9	0.11 29	0.08 38	0.03 20	0.04 7	0.10 25	0.09 21	0.09 27	0.09 23

RAFT + AFF	0.05 5	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.08 59	0.09 23	0.05 11	0.09 23	0.02 3	0.02 6	0.05 3	0.06 4	0.09 15	0.06 8	0.06 5	0.04 3	0.07 10	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.07 9	0.05 3	0.05 4	0.06 12

RYNet	0.06 10	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.05 7	0.11 111	0.05 9	0.04 4	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.06 4	0.07 8	0.08 18	0.07 8	0.05 9	0.05 4	0.05 8	0.11 150	0.04 7	0.06 5	0.15 101	0.06 11	0.05 6

TDLM	0.05 5	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.04 5	0.04 5	0.04 6	0.06 17	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.06 8	0.06 5	0.04 3	0.05 4	0.04 3	0.03 20	0.04 7	0.05 3	0.06 5	0.05 4	0.05 6

MIF-Stereo (partial)	0.06 10	0.05 19	0.06 48	0.05 20	0.04 11	0.05 22	0.03 10	0.08 24	0.07 41	0.07 20	0.04 4	0.05 10	0.06 47	0.04 26	0.08 22	0.08 17	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.06 36	0.10 25	0.08 15	0.07 16	0.08 17

RAFT+CT+SA	0.09 34	0.05 19	0.07 72	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.05 32	0.13 53	0.07 41	0.08 22	0.07 29	0.15 75	0.13 139	0.04 26	0.11 96	0.10 47	0.09 15	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.12 35	0.11 115	0.02 7	0.06 36	0.13 57	0.13 63	0.11 46	0.17 100

test_5	0.08 28	0.05 19	0.07 72	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.04 23	0.09 28	0.05 12	0.05 9	0.07 29	0.12 43	0.12 124	0.02 6	0.08 22	0.09 31	0.07 8	0.07 13	0.08 16	0.06 18	0.10 24	0.10 87	0.02 7	0.08 86	0.10 25	0.14 80	0.13 66	0.18 119

test_4	0.09 34	0.05 19	0.07 72	0.05 20	0.06 40	0.03 5	0.02 2	0.12 40	0.09 79	0.17 62	0.06 17	0.09 23	0.06 47	0.03 13	0.09 39	0.10 47	0.15 58	0.08 18	0.10 34	0.07 29	0.17 104	0.09 63	0.02 7	0.07 68	0.10 25	0.14 80	0.12 55	0.19 128

AnonymousM	0.08 28	0.05 19	0.04 9	0.06 32	0.05 22	0.04 10	0.04 23	0.13 53	0.05 12	0.20 95	0.06 17	0.11 37	0.03 7	0.06 54	0.10 65	0.10 47	0.19 116	0.09 42	0.12 49	0.07 29	0.16 91	0.06 18	0.04 34	0.04 7	0.08 14	0.11 39	0.10 32	0.10 28

XX-Stereo	0.14 118	0.05 19	0.05 24	0.10 90	0.07 56	0.17 153	0.07 78	0.18 111	0.10 99	0.27 187	0.09 64	0.21 142	0.03 7	0.10 122	0.11 96	0.12 119	0.22 154	0.11 66	0.21 147	0.11 103	0.20 150	0.09 63	0.08 112	0.07 68	0.23 183	0.17 136	0.17 111	0.35 193

AFF-stereo	0.06 10	0.05 19	0.05 24	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.11 37	0.06 26	0.16 53	0.05 11	0.08 21	0.03 7	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.08 11	0.05 3	0.09 28	0.04 3	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.10 25	0.08 15	0.07 16	0.07 15

delet	0.05 5	0.05 19	0.04 9	0.06 32	0.05 22	0.05 22	0.05 32	0.04 5	0.04 5	0.06 13	0.05 11	0.10 29	0.05 30	0.03 13	0.07 9	0.06 4	0.07 8	0.06 8	0.06 5	0.06 18	0.06 6	0.04 3	0.03 20	0.05 19	0.07 9	0.07 9	0.05 4	0.04 5

DMCA	0.07 19	0.05 19	0.07 72	0.06 32	0.06 40	0.05 22	0.07 78	0.09 28	0.07 41	0.06 13	0.09 64	0.07 17	0.06 47	0.06 54	0.08 22	0.08 17	0.11 26	0.10 55	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.06 18	0.06 68	0.06 36	0.08 14	0.10 26	0.06 11	0.08 17

AANet_RVC	0.06 10	0.05 19	0.06 48	0.05 20	0.06 40	0.04 10	0.05 32	0.05 7	0.06 26	0.05 9	0.06 17	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 22	0.07 12	0.08 11	0.08 18	0.07 8	0.07 29	0.07 10	0.07 32	0.05 50	0.05 19	0.07 9	0.08 15	0.06 11	0.08 17

MGS-Stereo	0.08 28	0.06 29	0.04 9	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.03 10	0.12 40	0.05 12	0.09 23	0.07 29	0.10 29	0.04 17	0.05 42	0.07 9	0.08 17	0.15 58	0.11 66	0.12 49	0.09 66	0.13 56	0.07 32	0.05 50	0.05 19	0.10 25	0.09 21	0.11 46	0.10 28

CASnet	0.10 52	0.06 29	0.05 24	0.08 58	0.09 84	0.11 99	0.05 32	0.18 111	0.10 99	0.23 122	0.11 86	0.13 55	0.06 47	0.08 94	0.10 65	0.10 47	0.16 67	0.08 18	0.19 128	0.08 45	0.14 72	0.06 18	0.06 68	0.06 36	0.12 48	0.10 26	0.14 77	0.10 28
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.13 94	0.06 29	0.05 24	0.11 105	0.12 129	0.16 144	0.08 86	0.19 130	0.08 59	0.28 199	0.08 47	0.18 105	0.06 47	0.12 153	0.11 96	0.11 82	0.23 163	0.12 91	0.16 95	0.11 103	0.20 150	0.08 38	0.07 89	0.08 86	0.13 57	0.15 101	0.19 137	0.24 160

HanStereo	0.13 94	0.06 29	0.05 24	0.11 105	0.12 129	0.16 144	0.08 86	0.19 130	0.08 59	0.28 199	0.08 47	0.18 105	0.06 47	0.12 153	0.11 96	0.11 82	0.23 163	0.12 91	0.16 95	0.11 103	0.20 150	0.08 38	0.07 89	0.08 86	0.13 57	0.15 101	0.19 137	0.24 160

4D-IteraStereo	0.09 34	0.06 29	0.05 24	0.06 32	0.06 40	0.06 34	0.04 23	0.15 68	0.10 99	0.22 109	0.08 47	0.14 69	0.06 47	0.03 13	0.09 39	0.10 47	0.17 83	0.09 42	0.11 38	0.08 45	0.15 76	0.06 18	0.03 20	0.05 19	0.10 25	0.10 26	0.08 22	0.08 17

CES	0.12 83	0.06 29	0.06 48	0.06 32	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.35 211	0.05 12	0.15 46	0.23 197	0.13 55	0.04 17	0.08 94	0.09 39	0.11 82	0.19 116	0.08 18	0.14 70	0.08 45	0.28 217	0.08 38	0.07 89	0.04 7	0.14 75	0.11 39	0.14 77	0.16 87

EGLCR-Stereo	0.11 61	0.06 29	0.04 9	0.08 58	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.27 187	0.06 17	0.19 116	0.06 47	0.08 94	0.08 22	0.10 47	0.20 131	0.10 55	0.16 95	0.07 29	0.17 104	0.08 38	0.04 34	0.06 36	0.10 25	0.13 63	0.18 129	0.17 100

TESTraft	0.09 34	0.06 29	0.06 48	0.04 11	0.04 11	0.05 22	0.06 62	0.09 28	0.08 59	0.09 23	0.08 47	0.12 43	0.13 139	0.03 13	0.09 39	0.10 47	0.11 26	0.09 42	0.08 16	0.07 29	0.13 56	0.12 133	0.02 7	0.05 19	0.14 75	0.13 63	0.14 77	0.20 136

anonymity	0.13 94	0.06 29	0.05 24	0.09 73	0.10 100	0.09 72	0.07 78	0.18 111	0.08 59	0.28 199	0.13 108	0.19 116	0.06 47	0.09 110	0.10 65	0.13 144	0.23 163	0.12 91	0.17 104	0.15 165	0.20 150	0.10 87	0.09 127	0.07 68	0.20 151	0.19 168	0.19 137	0.19 128

CIPLG	0.09 34	0.06 29	0.05 24	0.06 32	0.06 40	0.09 72	0.06 62	0.18 111	0.06 26	0.20 95	0.08 47	0.13 55	0.07 66	0.06 54	0.08 22	0.10 47	0.17 83	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 36	0.10 25	0.10 26	0.10 32	0.10 28

IPLGR_C	0.09 34	0.06 29	0.05 24	0.06 32	0.06 40	0.09 72	0.06 62	0.18 111	0.06 26	0.20 95	0.08 47	0.13 55	0.07 66	0.06 54	0.08 22	0.11 82	0.17 83	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 36	0.10 25	0.09 21	0.10 32	0.10 28

AASNet	0.07 19	0.06 29	0.04 9	0.09 73	0.07 56	0.08 59	0.05 32	0.08 24	0.05 12	0.07 20	0.07 29	0.07 17	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.07 12	0.10 21	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.07 10	0.06 18	0.04 34	0.06 36	0.08 14	0.08 15	0.06 11	0.06 12

test-3	0.10 52	0.06 29	0.04 9	0.06 32	0.08 66	0.06 34	0.05 32	0.17 85	0.07 41	0.24 138	0.08 47	0.19 116	0.08 79	0.06 54	0.11 96	0.11 82	0.20 131	0.10 55	0.15 85	0.10 86	0.16 91	0.10 87	0.05 50	0.06 36	0.10 25	0.11 39	0.12 55	0.11 37

test_1	0.10 52	0.06 29	0.04 9	0.06 32	0.08 66	0.06 34	0.05 32	0.17 85	0.07 41	0.24 138	0.08 47	0.19 116	0.08 79	0.06 54	0.11 96	0.11 82	0.20 131	0.10 55	0.15 85	0.10 86	0.16 91	0.10 87	0.05 50	0.06 36	0.10 25	0.11 39	0.12 55	0.11 37

ACRE	0.09 34	0.06 29	0.05 24	0.06 32	0.06 40	0.09 72	0.06 62	0.18 111	0.06 26	0.20 95	0.08 47	0.13 55	0.07 66	0.06 54	0.08 22	0.10 47	0.17 83	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 36	0.10 25	0.10 26	0.10 32	0.10 28

test-1	0.15 136	0.06 29	0.07 72	0.11 105	0.10 100	0.18 161	0.14 150	0.19 130	0.13 134	0.28 199	0.10 72	0.19 116	0.11 118	0.12 153	0.13 136	0.14 163	0.22 154	0.12 91	0.23 167	0.10 86	0.24 200	0.09 63	0.09 127	0.08 86	0.21 163	0.18 151	0.15 90	0.18 119

raft+_RVC	0.08 28	0.06 29	0.05 24	0.06 32	0.06 40	0.07 50	0.04 23	0.10 34	0.08 59	0.17 62	0.08 47	0.09 23	0.04 17	0.04 26	0.08 22	0.08 17	0.13 37	0.09 42	0.11 38	0.06 18	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.05 19	0.11 42	0.09 21	0.09 27	0.09 23

TANstereo	0.11 61	0.06 29	0.06 48	0.10 90	0.09 84	0.08 59	0.06 62	0.12 40	0.08 59	0.22 109	0.08 47	0.13 55	0.08 79	0.08 94	0.10 65	0.13 144	0.19 116	0.13 118	0.18 118	0.08 45	0.18 122	0.10 87	0.06 68	0.06 36	0.11 42	0.11 39	0.15 90	0.14 64

XX-TBD	0.11 61	0.06 29	0.06 48	0.10 90	0.09 84	0.08 59	0.06 62	0.12 40	0.08 59	0.22 109	0.08 47	0.13 55	0.08 79	0.08 94	0.10 65	0.13 144	0.19 116	0.13 118	0.18 118	0.08 45	0.18 122	0.10 87	0.06 68	0.06 36	0.11 42	0.11 39	0.15 90	0.14 64

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 28	0.06 29	0.05 24	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.04 23	0.14 62	0.07 41	0.21 104	0.04 4	0.12 43	0.04 17	0.03 13	0.08 22	0.09 31	0.09 15	0.06 8	0.11 38	0.05 9	0.11 29	0.06 18	0.03 20	0.05 19	0.13 57	0.09 21	0.09 27	0.09 23

MMNet	0.06 10	0.06 29	0.05 24	0.08 58	0.06 40	0.06 34	0.05 32	0.07 20	0.06 26	0.05 9	0.06 17	0.09 23	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.07 12	0.09 15	0.08 18	0.07 8	0.06 18	0.07 10	0.05 8	0.04 34	0.05 19	0.07 9	0.08 15	0.07 16	0.10 28

PWCDC_ROB	0.13 94	0.06 29	0.09 104	0.07 53	0.13 141	0.08 59	0.13 144	0.06 10	0.24 198	0.09 23	0.15 137	0.10 29	0.45 225	0.26 202	0.12 123	0.10 47	0.09 15	0.12 91	0.08 16	0.11 103	0.08 15	0.12 133	0.19 189	0.13 163	0.08 14	0.14 80	0.08 22	0.18 119

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 52	0.07 51	0.07 72	0.08 58	0.05 22	0.07 50	0.03 10	0.11 37	0.15 151	0.20 95	0.14 121	0.12 43	0.07 66	0.07 76	0.09 39	0.09 31	0.16 67	0.11 66	0.12 49	0.08 45	0.12 35	0.11 115	0.06 68	0.07 68	0.12 48	0.15 101	0.12 55	0.16 87

IGEV_Zeroshot_test	0.14 118	0.07 51	0.06 48	0.13 126	0.13 141	0.10 92	0.11 127	0.17 85	0.09 79	0.28 199	0.10 72	0.23 159	0.05 30	0.12 153	0.10 65	0.11 82	0.23 163	0.11 66	0.17 104	0.12 124	0.20 150	0.10 87	0.09 127	0.06 36	0.20 151	0.15 101	0.23 167	0.27 174

Any-RAFT	0.13 94	0.07 51	0.06 48	0.11 105	0.09 84	0.12 110	0.08 86	0.17 85	0.10 99	0.26 174	0.09 64	0.20 131	0.08 79	0.11 135	0.11 96	0.11 82	0.22 154	0.11 66	0.21 147	0.10 86	0.22 178	0.10 87	0.08 112	0.06 36	0.16 99	0.16 118	0.17 111	0.17 100

RAFT-Test	0.13 94	0.07 51	0.06 48	0.09 73	0.11 117	0.13 119	0.08 86	0.17 85	0.11 111	0.27 187	0.11 86	0.20 131	0.05 30	0.12 153	0.10 65	0.11 82	0.23 163	0.12 91	0.21 147	0.14 149	0.21 165	0.11 115	0.07 89	0.08 86	0.17 109	0.16 118	0.17 111	0.17 100

LoS_RVC	0.09 34	0.07 51	0.05 24	0.05 20	0.06 40	0.06 34	0.05 32	0.13 53	0.08 59	0.18 75	0.11 86	0.12 43	0.06 47	0.07 76	0.09 39	0.09 31	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 104	0.09 63	0.05 50	0.06 36	0.15 83	0.11 39	0.10 32	0.13 55

tt_ll	0.09 34	0.07 51	0.05 24	0.05 20	0.06 40	0.06 34	0.05 32	0.13 53	0.08 59	0.18 75	0.11 86	0.12 43	0.06 47	0.07 76	0.09 39	0.09 31	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 104	0.09 63	0.05 50	0.06 36	0.15 83	0.11 39	0.10 32	0.13 55

CAS	0.09 34	0.07 51	0.05 24	0.06 32	0.05 22	0.05 22	0.04 23	0.14 62	0.06 26	0.11 31	0.11 86	0.11 37	0.05 30	0.07 76	0.09 39	0.09 31	0.11 26	0.10 55	0.14 70	0.07 29	0.12 35	0.08 38	0.05 50	0.05 19	0.13 57	0.11 39	0.09 27	0.14 64

anonymousdsp2	0.08 28	0.07 51	0.05 24	0.06 32	0.05 22	0.06 34	0.05 32	0.12 40	0.06 26	0.17 62	0.06 17	0.09 23	0.04 17	0.05 42	0.07 9	0.08 17	0.13 37	0.08 18	0.11 38	0.07 29	0.13 56	0.07 32	0.05 50	0.06 36	0.09 22	0.08 15	0.08 22	0.07 15

TestStereo1	0.09 34	0.07 51	0.06 48	0.04 11	0.05 22	0.06 34	0.06 62	0.07 20	0.07 41	0.09 23	0.07 29	0.11 37	0.14 153	0.04 26	0.10 65	0.10 47	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 56	0.12 133	0.02 7	0.05 19	0.15 83	0.14 80	0.16 98	0.20 136

IER	0.09 34	0.07 51	0.07 72	0.09 73	0.07 56	0.09 72	0.06 62	0.12 40	0.07 41	0.14 40	0.11 86	0.11 37	0.07 66	0.06 54	0.09 39	0.09 31	0.14 49	0.11 66	0.11 38	0.07 29	0.12 35	0.08 38	0.06 68	0.06 36	0.10 25	0.11 39	0.11 46	0.14 64

SA-5K	0.09 34	0.07 51	0.06 48	0.04 11	0.05 22	0.06 34	0.06 62	0.07 20	0.07 41	0.09 23	0.07 29	0.11 37	0.14 153	0.04 26	0.10 65	0.10 47	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 56	0.12 133	0.02 7	0.05 19	0.15 83	0.14 80	0.16 98	0.20 136

Sa-1000	0.11 61	0.07 51	0.07 72	0.06 32	0.05 22	0.09 72	0.03 10	0.12 40	0.07 41	0.18 75	0.08 47	0.19 116	0.05 30	0.06 54	0.10 65	0.10 47	0.16 67	0.12 91	0.14 70	0.09 66	0.17 104	0.10 87	0.04 34	0.05 19	0.19 141	0.16 118	0.13 66	0.20 136

SA	0.10 52	0.07 51	0.07 72	0.06 32	0.05 22	0.08 59	0.04 23	0.12 40	0.05 12	0.16 53	0.07 29	0.16 85	0.03 7	0.04 26	0.10 65	0.10 47	0.13 37	0.11 66	0.12 49	0.09 66	0.14 72	0.10 87	0.03 20	0.06 36	0.16 99	0.15 101	0.13 66	0.21 151

iRaft-Stereo_20w	0.13 94	0.07 51	0.05 24	0.12 117	0.12 129	0.12 110	0.09 104	0.15 68	0.10 99	0.28 199	0.10 72	0.19 116	0.04 17	0.10 122	0.10 65	0.11 82	0.23 163	0.11 66	0.15 85	0.13 139	0.20 150	0.08 38	0.09 127	0.06 36	0.18 128	0.15 101	0.20 150	0.26 171

IPLG	0.10 52	0.07 51	0.07 72	0.07 53	0.07 56	0.06 34	0.05 32	0.15 68	0.06 26	0.22 109	0.06 17	0.15 75	0.05 30	0.04 26	0.09 39	0.10 47	0.16 67	0.10 55	0.14 70	0.09 66	0.13 56	0.08 38	0.04 34	0.07 68	0.13 57	0.12 54	0.11 46	0.09 23

GMOStereo	0.11 61	0.07 51	0.09 104	0.06 32	0.05 22	0.06 34	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 29	0.17 90	0.09 94	0.05 42	0.11 96	0.12 119	0.17 83	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 137	0.08 38	0.03 20	0.07 68	0.18 128	0.18 151	0.14 77	0.17 100

error version	0.11 61	0.07 51	0.09 104	0.06 32	0.05 22	0.06 34	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 29	0.17 90	0.09 94	0.05 42	0.11 96	0.12 119	0.17 83	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 137	0.08 38	0.03 20	0.07 68	0.18 128	0.18 151	0.14 77	0.17 100

test-v	0.11 61	0.07 51	0.09 104	0.06 32	0.05 22	0.06 34	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 29	0.17 90	0.09 94	0.05 42	0.11 96	0.12 119	0.17 83	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 137	0.08 38	0.03 20	0.07 68	0.18 128	0.18 151	0.14 77	0.17 100

test_3	0.11 61	0.07 51	0.07 72	0.06 32	0.08 66	0.05 22	0.05 32	0.17 85	0.10 99	0.24 138	0.09 64	0.22 155	0.12 124	0.06 54	0.13 136	0.13 144	0.20 131	0.09 42	0.14 70	0.10 86	0.18 122	0.09 63	0.04 34	0.08 86	0.13 57	0.14 80	0.13 66	0.14 64

TRStereo	0.13 94	0.07 51	0.05 24	0.09 73	0.08 66	0.17 153	0.12 139	0.18 111	0.07 41	0.25 160	0.09 64	0.20 131	0.05 30	0.10 122	0.10 65	0.11 82	0.21 144	0.11 66	0.22 160	0.14 149	0.19 137	0.09 63	0.09 127	0.07 68	0.17 109	0.17 136	0.24 174	0.19 128

test-2	0.11 61	0.07 51	0.09 104	0.06 32	0.05 22	0.06 34	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 29	0.17 90	0.09 94	0.05 42	0.11 96	0.12 119	0.17 83	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 137	0.08 38	0.03 20	0.07 68	0.18 128	0.18 151	0.14 77	0.17 100

CREStereo++_RVC	0.11 61	0.07 51	0.05 24	0.08 58	0.09 84	0.08 59	0.07 78	0.16 76	0.09 79	0.26 174	0.09 64	0.17 90	0.13 139	0.08 94	0.09 39	0.10 47	0.19 116	0.08 18	0.13 63	0.07 29	0.20 150	0.08 38	0.06 68	0.06 36	0.14 75	0.12 54	0.16 98	0.15 76
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
EAI-Stereo	0.13 94	0.07 51	0.04 9	0.10 90	0.10 100	0.10 92	0.09 104	0.18 111	0.10 99	0.26 174	0.11 86	0.20 131	0.05 30	0.10 122	0.10 65	0.12 119	0.22 154	0.12 91	0.19 128	0.12 124	0.19 137	0.09 63	0.08 112	0.08 86	0.16 99	0.15 101	0.16 98	0.20 136

R-Stereo Train	0.13 94	0.07 51	0.07 72	0.09 73	0.10 100	0.15 136	0.05 32	0.16 76	0.12 126	0.28 199	0.13 108	0.21 142	0.08 79	0.11 135	0.10 65	0.11 82	0.23 163	0.12 91	0.16 95	0.11 103	0.21 165	0.11 115	0.08 112	0.07 68	0.15 83	0.14 80	0.16 98	0.15 76

RAFT-Stereo	0.13 94	0.07 51	0.07 72	0.09 73	0.10 100	0.15 136	0.05 32	0.16 76	0.12 126	0.28 199	0.13 108	0.21 142	0.08 79	0.11 135	0.10 65	0.11 82	0.23 163	0.12 91	0.16 95	0.11 103	0.21 165	0.11 115	0.08 112	0.07 68	0.15 83	0.14 80	0.16 98	0.15 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet	0.07 19	0.07 51	0.06 48	0.06 32	0.06 40	0.07 50	0.06 62	0.08 24	0.05 12	0.06 13	0.07 29	0.06 14	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.08 17	0.09 15	0.10 55	0.07 8	0.05 9	0.07 10	0.05 8	0.05 50	0.05 19	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.06 12

CVANet_RVC	0.07 19	0.07 51	0.07 72	0.08 58	0.06 40	0.07 50	0.05 32	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.09 64	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 22	0.08 17	0.08 11	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.06 18	0.04 34	0.05 19	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.10 28

HITNet	0.09 34	0.07 51	0.06 48	0.08 58	0.08 66	0.08 59	0.05 32	0.11 37	0.07 41	0.19 87	0.08 47	0.12 43	0.07 66	0.07 76	0.09 39	0.08 17	0.13 37	0.10 55	0.10 34	0.07 29	0.11 29	0.09 63	0.06 68	0.06 36	0.12 48	0.11 39	0.16 98	0.14 64
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
MSKI-zero shot	0.13 94	0.08 79	0.05 24	0.09 73	0.11 117	0.09 72	0.07 78	0.19 130	0.09 79	0.28 199	0.10 72	0.19 116	0.06 47	0.11 135	0.11 96	0.12 119	0.23 163	0.11 66	0.17 104	0.11 103	0.22 178	0.10 87	0.07 89	0.08 86	0.14 75	0.17 136	0.18 129	0.18 119

cross-raft	0.14 118	0.08 79	0.07 72	0.08 58	0.10 100	0.12 110	0.08 86	0.17 85	0.13 134	0.27 187	0.12 98	0.21 142	0.05 30	0.11 135	0.13 136	0.14 163	0.22 154	0.11 66	0.23 167	0.13 139	0.23 189	0.10 87	0.06 68	0.08 86	0.22 174	0.18 151	0.14 77	0.16 87

rafts_anoy	0.09 34	0.08 79	0.07 72	0.07 53	0.07 56	0.06 34	0.05 32	0.13 53	0.05 12	0.17 62	0.10 72	0.12 43	0.05 30	0.03 13	0.10 65	0.10 47	0.15 58	0.12 91	0.14 70	0.07 29	0.15 76	0.08 38	0.04 34	0.06 36	0.11 42	0.10 26	0.09 27	0.11 37

raftrobust	0.10 52	0.08 79	0.06 48	0.08 58	0.07 56	0.05 22	0.04 23	0.14 62	0.06 26	0.25 160	0.08 47	0.13 55	0.05 30	0.05 42	0.09 39	0.09 31	0.17 83	0.12 91	0.12 49	0.09 66	0.17 104	0.08 38	0.05 50	0.06 36	0.13 57	0.12 54	0.10 32	0.11 37

RALCasStereoNet	0.09 34	0.08 79	0.06 48	0.09 73	0.07 56	0.06 34	0.05 32	0.12 40	0.05 12	0.18 75	0.07 29	0.12 43	0.05 30	0.04 26	0.10 65	0.10 47	0.18 102	0.12 91	0.14 70	0.08 45	0.15 76	0.08 38	0.05 50	0.06 36	0.12 48	0.10 26	0.10 32	0.08 17

RALAANet	0.09 34	0.08 79	0.06 48	0.07 53	0.06 40	0.08 59	0.05 32	0.10 34	0.07 41	0.12 33	0.10 72	0.10 29	0.06 47	0.03 13	0.09 39	0.09 31	0.13 37	0.11 66	0.16 95	0.09 66	0.12 35	0.08 38	0.04 34	0.06 36	0.12 48	0.10 26	0.11 46	0.11 37

UPFNet	0.09 34	0.08 79	0.08 94	0.09 73	0.08 66	0.09 72	0.06 62	0.12 40	0.09 79	0.14 40	0.10 72	0.12 43	0.06 47	0.07 76	0.08 22	0.10 47	0.13 37	0.11 66	0.10 34	0.07 29	0.10 24	0.07 32	0.06 68	0.07 68	0.09 22	0.11 39	0.10 32	0.11 37

CREStereo	0.11 61	0.08 79	0.06 48	0.08 58	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.18 111	0.05 12	0.26 174	0.08 47	0.18 105	0.06 47	0.08 94	0.09 39	0.10 47	0.22 154	0.08 18	0.13 63	0.08 45	0.20 150	0.09 63	0.06 68	0.06 36	0.12 48	0.13 63	0.17 111	0.16 87
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
DMCA-RVC	0.10 52	0.08 79	0.11 133	0.08 58	0.09 84	0.08 59	0.08 86	0.12 40	0.09 79	0.13 37	0.13 108	0.13 55	0.07 66	0.06 54	0.14 154	0.12 119	0.14 49	0.13 118	0.11 38	0.10 86	0.12 35	0.10 87	0.07 89	0.09 108	0.10 25	0.10 26	0.10 32	0.11 37

MSMDNet	0.13 94	0.08 79	0.06 48	0.09 73	0.12 129	0.10 92	0.08 86	0.17 85	0.11 111	0.27 187	0.10 72	0.20 131	0.06 47	0.12 153	0.10 65	0.11 82	0.23 163	0.12 91	0.19 128	0.16 177	0.21 165	0.12 133	0.07 89	0.08 86	0.17 109	0.15 101	0.17 111	0.18 119

iResNetv2_ROB	0.12 83	0.08 79	0.08 94	0.12 117	0.09 84	0.12 110	0.08 86	0.17 85	0.08 59	0.22 109	0.12 98	0.20 131	0.16 166	0.07 76	0.09 39	0.09 31	0.16 67	0.11 66	0.17 104	0.10 86	0.15 76	0.10 87	0.09 127	0.10 124	0.15 83	0.13 63	0.19 137	0.12 49

iResNet_ROB	0.11 61	0.08 79	0.07 72	0.11 105	0.08 66	0.12 110	0.08 86	0.15 68	0.08 59	0.23 122	0.11 86	0.15 75	0.15 161	0.06 54	0.08 22	0.09 31	0.16 67	0.12 91	0.14 70	0.09 66	0.15 76	0.10 87	0.07 89	0.08 86	0.15 83	0.12 54	0.15 90	0.15 76

AE-Stereo	0.13 94	0.09 91	0.08 94	0.11 105	0.09 84	0.08 59	0.05 32	0.17 85	0.14 141	0.24 138	0.10 72	0.19 116	0.10 107	0.07 76	0.11 96	0.12 119	0.24 181	0.13 118	0.17 104	0.11 103	0.19 137	0.10 87	0.05 50	0.09 108	0.14 75	0.14 80	0.15 90	0.14 64

iinet-f	0.10 52	0.09 91	0.06 48	0.08 58	0.06 40	0.09 72	0.06 62	0.09 28	0.07 41	0.18 75	0.11 86	0.11 37	0.10 107	0.06 54	0.09 39	0.10 47	0.14 49	0.09 42	0.19 128	0.09 66	0.12 35	0.06 18	0.05 50	0.06 36	0.11 42	0.10 26	0.15 90	0.12 49

raft_robust	0.12 83	0.09 91	0.09 104	0.11 105	0.06 40	0.09 72	0.06 62	0.15 68	0.08 59	0.23 122	0.07 29	0.20 131	0.11 118	0.09 110	0.11 96	0.12 119	0.16 67	0.12 91	0.14 70	0.10 86	0.15 76	0.11 115	0.03 20	0.08 86	0.18 128	0.17 136	0.15 90	0.14 64

MIPNet	0.11 61	0.09 91	0.06 48	0.07 53	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.17 85	0.06 26	0.23 122	0.07 29	0.16 85	0.08 79	0.05 42	0.10 65	0.11 82	0.17 83	0.11 66	0.20 141	0.12 124	0.13 56	0.11 115	0.05 50	0.07 68	0.16 99	0.15 101	0.11 46	0.13 55

IPLGR	0.12 83	0.09 91	0.09 104	0.09 73	0.10 100	0.09 72	0.07 78	0.18 111	0.09 79	0.22 109	0.10 72	0.16 85	0.07 66	0.06 54	0.10 65	0.11 82	0.17 83	0.11 66	0.21 147	0.12 124	0.16 91	0.09 63	0.04 34	0.08 86	0.16 99	0.14 80	0.14 77	0.16 87

LMCR-Stereo	0.13 94	0.09 91	0.07 72	0.11 105	0.08 66	0.11 99	0.09 104	0.18 111	0.09 79	0.19 87	0.14 121	0.19 116	0.14 153	0.10 122	0.10 65	0.11 82	0.20 131	0.13 118	0.19 128	0.11 103	0.18 122	0.10 87	0.08 112	0.08 86	0.15 83	0.13 63	0.19 137	0.17 100

s12784h	0.12 83	0.09 91	0.06 48	0.11 105	0.09 84	0.08 59	0.06 62	0.18 111	0.07 41	0.26 174	0.12 98	0.19 116	0.09 94	0.07 76	0.09 39	0.10 47	0.20 131	0.08 18	0.15 85	0.07 29	0.20 150	0.08 38	0.05 50	0.07 68	0.16 99	0.15 101	0.18 129	0.21 151

sAnonymous2	0.14 118	0.09 91	0.10 117	0.10 90	0.09 84	0.09 72	0.11 127	0.22 167	0.11 111	0.23 122	0.17 158	0.15 75	0.10 107	0.06 54	0.13 136	0.14 163	0.18 102	0.15 153	0.21 147	0.14 149	0.17 104	0.15 169	0.05 50	0.10 124	0.17 109	0.17 136	0.17 111	0.16 87

CroCo_RVC	0.14 118	0.09 91	0.10 117	0.10 90	0.09 84	0.09 72	0.11 127	0.22 167	0.11 111	0.23 122	0.17 158	0.15 75	0.10 107	0.06 54	0.13 136	0.14 163	0.18 102	0.15 153	0.21 147	0.14 149	0.17 104	0.15 169	0.05 50	0.10 124	0.17 109	0.17 136	0.17 111	0.16 87

sCroCo_RVC	0.14 118	0.09 91	0.09 104	0.08 58	0.07 56	0.10 92	0.07 78	0.20 147	0.14 141	0.18 75	0.12 98	0.13 55	0.14 153	0.06 54	0.14 154	0.16 186	0.22 154	0.15 153	0.22 160	0.13 139	0.21 165	0.16 178	0.06 68	0.12 152	0.18 128	0.15 101	0.17 111	0.17 100

UNet	0.11 61	0.09 91	0.09 104	0.10 90	0.08 66	0.10 92	0.08 86	0.15 68	0.08 59	0.17 62	0.10 72	0.13 55	0.09 94	0.07 76	0.09 39	0.10 47	0.16 67	0.13 118	0.12 49	0.08 45	0.12 35	0.09 63	0.08 112	0.09 108	0.12 48	0.14 80	0.10 32	0.11 37

DN-CSS_ROB	0.11 61	0.09 91	0.12 147	0.08 58	0.09 84	0.08 59	0.08 86	0.16 76	0.10 99	0.23 122	0.17 158	0.19 116	0.14 153	0.05 42	0.09 39	0.09 31	0.13 37	0.10 55	0.18 118	0.09 66	0.12 35	0.08 38	0.07 89	0.08 86	0.13 57	0.11 39	0.12 55	0.11 37

EKT-Stereo	0.15 136	0.10 103	0.07 72	0.13 126	0.13 141	0.16 144	0.17 168	0.17 85	0.11 111	0.26 174	0.17 158	0.17 90	0.07 66	0.11 135	0.11 96	0.11 82	0.24 181	0.15 153	0.24 173	0.12 124	0.25 206	0.10 87	0.07 89	0.08 86	0.20 151	0.16 118	0.17 111	0.17 100

LoS	0.16 151	0.10 103	0.08 94	0.10 90	0.11 117	0.09 72	0.07 78	0.50 234	0.05 12	0.32 217	0.36 228	0.36 187	0.06 47	0.09 110	0.09 39	0.10 47	0.19 116	0.09 42	0.15 85	0.11 103	0.21 165	0.09 63	0.07 89	0.07 68	0.18 128	0.12 54	0.20 150	0.21 151

Anonymous	0.15 136	0.10 103	0.10 117	0.10 90	0.10 100	0.10 92	0.08 86	0.19 130	0.09 79	0.20 95	0.13 108	0.19 116	0.17 169	0.07 76	0.14 154	0.15 181	0.20 131	0.17 178	0.18 118	0.15 165	0.23 189	0.16 178	0.06 68	0.10 124	0.23 183	0.18 151	0.19 137	0.15 76

HGLStereo	0.11 61	0.10 103	0.08 94	0.09 73	0.10 100	0.09 72	0.06 62	0.14 62	0.08 59	0.18 75	0.15 137	0.09 23	0.06 47	0.08 94	0.10 65	0.10 47	0.17 83	0.13 118	0.14 70	0.10 86	0.12 35	0.10 87	0.08 112	0.09 108	0.13 57	0.13 63	0.10 32	0.11 37

PMTNet	0.11 61	0.10 103	0.06 48	0.12 117	0.09 84	0.07 50	0.06 62	0.18 111	0.06 26	0.28 199	0.06 17	0.18 105	0.04 17	0.07 76	0.10 65	0.11 82	0.18 102	0.08 18	0.14 70	0.08 45	0.18 122	0.10 87	0.07 89	0.05 19	0.13 57	0.12 54	0.17 111	0.16 87

FADNet-RVC-Resample	0.13 94	0.10 103	0.12 147	0.12 117	0.10 100	0.13 119	0.10 118	0.16 76	0.13 134	0.18 75	0.13 108	0.17 90	0.12 124	0.10 122	0.11 96	0.09 31	0.13 37	0.15 153	0.15 85	0.18 187	0.15 76	0.13 150	0.10 141	0.14 170	0.17 109	0.13 63	0.12 55	0.12 49

BEATNet_4x	0.11 61	0.10 103	0.08 94	0.09 73	0.09 84	0.09 72	0.08 86	0.12 40	0.08 59	0.21 104	0.09 64	0.15 75	0.09 94	0.08 94	0.11 96	0.10 47	0.13 37	0.13 118	0.11 38	0.08 45	0.13 56	0.12 133	0.08 112	0.08 86	0.13 57	0.13 63	0.18 129	0.18 119

ADCRef	0.13 94	0.10 103	0.10 117	0.10 90	0.08 66	0.09 72	0.09 104	0.17 85	0.14 141	0.20 95	0.15 137	0.15 75	0.13 139	0.05 42	0.11 96	0.11 82	0.16 67	0.14 140	0.19 128	0.12 124	0.16 91	0.12 133	0.09 127	0.11 137	0.14 75	0.18 151	0.13 66	0.19 128

DeepPrunerF	0.12 83	0.10 103	0.11 133	0.13 126	0.14 151	0.09 72	0.09 104	0.15 68	0.11 111	0.12 33	0.14 121	0.10 29	0.09 94	0.07 76	0.13 136	0.11 82	0.11 26	0.13 118	0.13 63	0.11 103	0.13 56	0.09 63	0.08 112	0.08 86	0.17 109	0.15 101	0.11 46	0.14 64

ADCP+	0.11 61	0.10 103	0.08 94	0.09 73	0.07 56	0.09 72	0.08 86	0.14 62	0.11 111	0.16 53	0.12 98	0.18 105	0.08 79	0.07 76	0.11 96	0.10 47	0.16 67	0.11 66	0.14 70	0.09 66	0.12 35	0.09 63	0.08 112	0.08 86	0.11 42	0.16 118	0.11 46	0.11 37

RASNet	0.11 61	0.10 103	0.10 117	0.09 73	0.07 56	0.08 59	0.08 86	0.19 130	0.09 79	0.17 62	0.10 72	0.13 55	0.09 94	0.06 54	0.09 39	0.10 47	0.14 49	0.09 42	0.12 49	0.06 18	0.15 76	0.09 63	0.05 50	0.10 124	0.13 57	0.12 54	0.17 111	0.17 100

DISCO	0.11 61	0.10 103	0.08 94	0.10 90	0.09 84	0.11 99	0.09 104	0.10 34	0.08 59	0.15 46	0.11 86	0.12 43	0.07 66	0.06 54	0.09 39	0.11 82	0.15 58	0.10 55	0.14 70	0.10 86	0.12 35	0.10 87	0.06 68	0.09 108	0.14 75	0.12 54	0.13 66	0.11 37

GLC_STEREO	0.13 94	0.11 115	0.12 147	0.12 117	0.11 117	0.11 99	0.10 118	0.19 130	0.07 41	0.25 160	0.13 108	0.13 55	0.07 66	0.07 76	0.09 39	0.12 119	0.24 181	0.11 66	0.17 104	0.09 66	0.27 215	0.16 178	0.07 89	0.07 68	0.16 99	0.10 26	0.20 150	0.12 49

DAS	0.19 168	0.11 115	0.10 117	0.24 186	0.19 181	0.18 161	0.21 185	0.23 174	0.18 168	0.24 138	0.14 121	0.38 190	0.21 181	0.09 110	0.13 136	0.12 119	0.25 189	0.16 165	0.22 160	0.15 165	0.21 165	0.14 159	0.17 181	0.13 163	0.20 151	0.18 151	0.23 167	0.30 182

SepStereo	0.19 168	0.11 115	0.10 117	0.24 186	0.19 181	0.18 161	0.21 185	0.23 174	0.18 168	0.24 138	0.14 121	0.38 190	0.21 181	0.09 110	0.13 136	0.12 119	0.25 189	0.16 165	0.22 160	0.15 165	0.21 165	0.14 159	0.17 181	0.13 163	0.20 151	0.18 151	0.23 167	0.30 182

CFNet_pseudo	0.13 94	0.11 115	0.11 133	0.14 135	0.11 117	0.12 110	0.11 127	0.19 130	0.12 126	0.24 138	0.14 121	0.17 90	0.15 161	0.09 110	0.10 65	0.10 47	0.16 67	0.13 118	0.13 63	0.08 45	0.15 76	0.08 38	0.08 112	0.09 108	0.15 83	0.14 80	0.19 137	0.21 151

ADLNet	0.13 94	0.11 115	0.08 94	0.13 126	0.10 100	0.16 144	0.13 144	0.14 62	0.07 41	0.13 37	0.10 72	0.25 168	0.11 118	0.29 211	0.10 65	0.10 47	0.17 83	0.09 42	0.13 63	0.09 66	0.11 29	0.09 63	0.13 165	0.06 36	0.13 57	0.13 63	0.12 55	0.14 64

GES	0.14 118	0.11 115	0.07 72	0.09 73	0.11 117	0.15 136	0.09 104	0.20 147	0.09 79	0.23 122	0.12 98	0.17 90	0.11 118	0.14 169	0.12 123	0.11 82	0.23 163	0.14 140	0.24 173	0.14 149	0.18 122	0.18 187	0.11 150	0.09 108	0.15 83	0.13 63	0.21 161	0.20 136

psm_up	0.15 136	0.11 115	0.13 158	0.15 145	0.12 129	0.14 126	0.11 127	0.20 147	0.17 162	0.19 87	0.13 108	0.15 75	0.17 169	0.10 122	0.14 154	0.12 119	0.19 116	0.13 118	0.17 104	0.11 103	0.15 76	0.10 87	0.10 141	0.16 181	0.18 128	0.17 136	0.17 111	0.19 128

RTSC	0.14 118	0.11 115	0.11 133	0.12 117	0.11 117	0.12 110	0.10 118	0.16 76	0.14 141	0.18 75	0.13 108	0.15 75	0.14 153	0.08 94	0.13 136	0.13 144	0.20 131	0.13 118	0.21 147	0.12 124	0.16 91	0.12 133	0.07 89	0.10 124	0.16 99	0.17 136	0.21 161	0.33 187

CFNet	0.12 83	0.11 115	0.08 94	0.14 135	0.12 129	0.11 99	0.09 104	0.20 147	0.10 99	0.18 75	0.12 98	0.25 168	0.10 107	0.08 94	0.09 39	0.09 31	0.17 83	0.12 91	0.12 49	0.09 66	0.12 35	0.08 38	0.06 68	0.10 124	0.15 83	0.13 63	0.13 66	0.13 55

NVstereo2D	0.15 136	0.11 115	0.11 133	0.19 168	0.14 151	0.21 184	0.24 198	0.13 53	0.11 111	0.16 53	0.14 121	0.10 29	0.08 79	0.40 223	0.12 123	0.12 119	0.21 144	0.14 140	0.16 95	0.10 86	0.12 35	0.09 63	0.25 205	0.08 86	0.15 83	0.13 63	0.14 77	0.13 55

MLCV	0.14 118	0.11 115	0.09 104	0.16 149	0.12 129	0.14 126	0.11 127	0.21 158	0.10 99	0.24 138	0.13 108	0.21 142	0.15 161	0.08 94	0.10 65	0.10 47	0.19 116	0.11 66	0.19 128	0.09 66	0.18 122	0.09 63	0.10 141	0.09 108	0.17 109	0.14 80	0.16 98	0.20 136

iResNet	0.17 157	0.11 115	0.10 117	0.15 145	0.13 141	0.17 153	0.12 139	0.21 158	0.14 141	0.25 160	0.14 121	0.35 185	0.32 205	0.08 94	0.12 123	0.11 82	0.20 131	0.12 91	0.26 181	0.15 165	0.18 122	0.12 133	0.11 150	0.13 163	0.18 128	0.15 101	0.20 150	0.19 128

MyStereo04	0.14 118	0.12 127	0.11 133	0.08 58	0.09 84	0.11 99	0.08 86	0.23 174	0.19 175	0.24 138	0.16 148	0.23 159	0.11 118	0.04 26	0.11 96	0.11 82	0.17 83	0.12 91	0.21 147	0.12 124	0.17 104	0.12 133	0.06 68	0.12 152	0.21 163	0.14 80	0.16 98	0.15 76

CASS	0.15 136	0.12 127	0.10 117	0.14 135	0.12 129	0.16 144	0.10 118	0.19 130	0.15 151	0.26 174	0.12 98	0.20 131	0.12 124	0.09 110	0.13 136	0.12 119	0.23 163	0.12 91	0.24 173	0.10 86	0.20 150	0.11 115	0.07 89	0.09 108	0.23 183	0.14 80	0.19 137	0.22 155
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 118	0.12 127	0.07 72	0.25 189	0.11 117	0.19 170	0.09 104	0.17 85	0.08 59	0.17 62	0.08 47	0.33 182	0.08 79	0.06 54	0.11 96	0.11 82	0.24 181	0.11 66	0.25 177	0.09 66	0.15 76	0.09 63	0.06 68	0.09 108	0.17 109	0.13 63	0.18 129	0.14 64

GwcNet-ADL	0.17 157	0.12 127	0.11 133	0.19 168	0.14 151	0.17 153	0.14 150	0.21 158	0.14 141	0.24 138	0.17 158	0.32 181	0.16 166	0.20 191	0.13 136	0.14 163	0.23 163	0.15 153	0.23 167	0.13 139	0.18 122	0.12 133	0.06 68	0.10 124	0.19 141	0.16 118	0.19 137	0.22 155

GANet-ADL	0.15 136	0.12 127	0.09 104	0.14 135	0.12 129	0.16 144	0.12 139	0.20 147	0.10 99	0.25 160	0.15 137	0.22 155	0.12 124	0.21 196	0.11 96	0.11 82	0.25 189	0.14 140	0.21 147	0.14 149	0.19 137	0.10 87	0.08 112	0.10 124	0.17 109	0.16 118	0.20 150	0.17 100

TestStereo	0.13 94	0.12 127	0.10 117	0.11 105	0.08 66	0.11 99	0.10 118	0.19 130	0.11 111	0.24 138	0.14 121	0.20 131	0.08 79	0.06 54	0.12 123	0.10 47	0.20 131	0.11 66	0.20 141	0.10 86	0.21 165	0.11 115	0.06 68	0.12 152	0.19 141	0.11 39	0.12 55	0.13 55

pcwnet_v2	0.16 151	0.12 127	0.12 147	0.16 149	0.14 151	0.17 153	0.14 150	0.20 147	0.13 134	0.22 109	0.14 121	0.19 116	0.18 173	0.12 153	0.11 96	0.12 119	0.18 102	0.14 140	0.17 104	0.12 124	0.16 91	0.11 115	0.09 127	0.11 137	0.20 151	0.19 168	0.19 137	0.28 178

GMStereo	0.12 83	0.12 127	0.07 72	0.11 105	0.11 117	0.13 119	0.09 104	0.17 85	0.10 99	0.17 62	0.14 121	0.22 155	0.11 118	0.07 76	0.10 65	0.09 31	0.17 83	0.10 55	0.17 104	0.12 124	0.15 76	0.09 63	0.07 89	0.09 108	0.14 75	0.13 63	0.15 90	0.12 49
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 83	0.12 127	0.12 147	0.12 117	0.10 100	0.11 99	0.13 144	0.15 68	0.12 126	0.13 37	0.12 98	0.13 55	0.10 107	0.09 110	0.18 189	0.13 144	0.16 67	0.11 66	0.17 104	0.10 86	0.13 56	0.10 87	0.10 141	0.10 124	0.13 57	0.11 39	0.13 66	0.13 55

DSFCA	0.11 61	0.12 127	0.09 104	0.10 90	0.08 66	0.11 99	0.11 127	0.12 40	0.09 79	0.12 33	0.14 121	0.14 69	0.08 79	0.05 42	0.10 65	0.11 82	0.15 58	0.12 91	0.16 95	0.10 86	0.13 56	0.12 133	0.07 89	0.09 108	0.13 57	0.14 80	0.10 32	0.13 55

ADCL	0.14 118	0.12 127	0.11 133	0.13 126	0.11 117	0.14 126	0.11 127	0.18 111	0.16 155	0.22 109	0.16 148	0.21 142	0.13 139	0.09 110	0.12 123	0.12 119	0.17 83	0.13 118	0.18 118	0.13 139	0.19 137	0.14 159	0.11 150	0.11 137	0.17 109	0.16 118	0.16 98	0.17 100

HSM-Net_RVC	0.16 151	0.12 127	0.10 117	0.17 157	0.13 141	0.14 126	0.10 118	0.18 111	0.14 141	0.25 160	0.18 168	0.28 172	0.17 169	0.11 135	0.12 123	0.11 82	0.19 116	0.13 118	0.17 104	0.11 103	0.18 122	0.12 133	0.08 112	0.11 137	0.19 141	0.17 136	0.23 167	0.24 160
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.13 94	0.12 127	0.10 117	0.14 135	0.11 117	0.14 126	0.09 104	0.17 85	0.09 79	0.19 87	0.13 108	0.21 142	0.09 94	0.10 122	0.12 123	0.13 144	0.18 102	0.13 118	0.15 85	0.11 103	0.16 91	0.09 63	0.06 68	0.09 108	0.16 99	0.13 63	0.16 98	0.17 100

HSM	0.14 118	0.12 127	0.09 104	0.14 135	0.13 141	0.12 110	0.11 127	0.18 111	0.11 111	0.23 122	0.15 137	0.18 105	0.14 153	0.08 94	0.12 123	0.11 82	0.21 144	0.12 91	0.17 104	0.12 124	0.18 122	0.11 115	0.07 89	0.08 86	0.17 109	0.16 118	0.17 111	0.18 119

DLCB_ROB	0.14 118	0.12 127	0.12 147	0.10 90	0.10 100	0.10 92	0.09 104	0.16 76	0.12 126	0.18 75	0.17 158	0.19 116	0.13 139	0.11 135	0.12 123	0.11 82	0.16 67	0.13 118	0.14 70	0.10 86	0.18 122	0.11 115	0.09 127	0.12 152	0.27 196	0.16 118	0.16 98	0.14 64

MyStereo	0.14 118	0.13 142	0.11 133	0.10 90	0.10 100	0.11 99	0.08 86	0.23 174	0.20 188	0.24 138	0.16 148	0.23 159	0.13 139	0.04 26	0.11 96	0.11 82	0.18 102	0.12 91	0.21 147	0.13 139	0.17 104	0.12 133	0.06 68	0.11 137	0.22 174	0.14 80	0.17 111	0.17 100

UDGNet	0.15 136	0.13 142	0.10 117	0.18 162	0.17 168	0.16 144	0.20 179	0.16 76	0.11 111	0.16 53	0.14 121	0.16 85	0.05 30	0.44 224	0.10 65	0.10 47	0.17 83	0.12 91	0.14 70	0.09 66	0.17 104	0.10 87	0.29 228	0.07 68	0.17 109	0.16 118	0.12 55	0.13 55

AACVNet	0.14 118	0.13 142	0.10 117	0.13 126	0.13 141	0.14 126	0.10 118	0.19 130	0.11 111	0.22 109	0.18 168	0.14 69	0.10 107	0.09 110	0.12 123	0.11 82	0.21 144	0.13 118	0.17 104	0.12 124	0.16 91	0.11 115	0.11 150	0.11 137	0.18 128	0.14 80	0.14 77	0.16 87

PSMNet-ADL	0.18 160	0.13 142	0.13 158	0.16 149	0.14 151	0.17 153	0.16 160	0.20 147	0.22 193	0.27 187	0.20 184	0.29 178	0.26 192	0.18 182	0.16 174	0.14 163	0.23 163	0.14 140	0.22 160	0.14 149	0.19 137	0.11 115	0.10 141	0.11 137	0.20 151	0.16 118	0.23 167	0.20 136

ICVP	0.15 136	0.13 142	0.14 168	0.12 117	0.12 129	0.13 119	0.10 118	0.17 85	0.12 126	0.17 62	0.14 121	0.18 105	0.12 124	0.09 110	0.13 136	0.14 163	0.18 102	0.15 153	0.16 95	0.14 149	0.17 104	0.14 159	0.20 191	0.11 137	0.19 141	0.19 168	0.17 111	0.17 100
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 118	0.13 142	0.10 117	0.11 105	0.12 129	0.12 110	0.11 127	0.18 111	0.13 134	0.24 138	0.16 148	0.18 105	0.10 107	0.06 54	0.13 136	0.12 119	0.20 131	0.16 165	0.23 167	0.13 139	0.16 91	0.14 159	0.07 89	0.11 137	0.21 163	0.15 101	0.13 66	0.20 136

APVNet	0.15 136	0.13 142	0.11 133	0.13 126	0.17 168	0.15 136	0.13 144	0.19 130	0.11 111	0.14 40	0.13 108	0.17 90	0.09 94	0.16 180	0.17 181	0.16 186	0.21 144	0.14 140	0.22 160	0.15 165	0.15 76	0.12 133	0.07 89	0.12 152	0.17 109	0.15 101	0.19 137	0.17 100

FADNet-RVC	0.15 136	0.13 142	0.11 133	0.18 162	0.12 129	0.14 126	0.10 118	0.21 158	0.09 79	0.19 87	0.17 158	0.18 105	0.12 124	0.11 135	0.17 181	0.15 181	0.18 102	0.13 118	0.18 118	0.15 165	0.12 35	0.13 150	0.12 161	0.11 137	0.21 163	0.16 118	0.14 77	0.15 76

AF-Net	0.15 136	0.13 142	0.13 158	0.14 135	0.18 174	0.15 136	0.14 150	0.17 85	0.16 155	0.17 62	0.21 186	0.18 105	0.12 124	0.10 122	0.18 189	0.16 186	0.14 49	0.14 140	0.15 85	0.11 103	0.12 35	0.11 115	0.13 165	0.10 124	0.15 83	0.16 118	0.20 150	0.15 76

Nwc_Net	0.15 136	0.13 142	0.13 158	0.14 135	0.18 174	0.15 136	0.14 150	0.17 85	0.16 155	0.17 62	0.21 186	0.18 105	0.12 124	0.10 122	0.18 189	0.16 186	0.14 49	0.14 140	0.15 85	0.11 103	0.12 35	0.11 115	0.13 165	0.10 124	0.15 83	0.16 118	0.20 150	0.15 76

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 94	0.13 142	0.14 168	0.14 135	0.16 162	0.13 119	0.21 185	0.13 53	0.15 151	0.16 53	0.16 148	0.21 142	0.10 107	0.15 177	0.12 123	0.12 119	0.16 67	0.12 91	0.11 38	0.09 66	0.12 35	0.10 87	0.08 112	0.09 108	0.13 57	0.13 63	0.11 46	0.16 87
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.14 118	0.13 142	0.11 133	0.12 117	0.11 117	0.11 99	0.09 104	0.17 85	0.12 126	0.21 104	0.18 168	0.15 75	0.13 139	0.08 94	0.14 154	0.11 82	0.18 102	0.15 153	0.19 128	0.11 103	0.18 122	0.14 159	0.10 141	0.11 137	0.17 109	0.17 136	0.17 111	0.19 128

PDISCO_ROB	0.12 83	0.13 142	0.13 158	0.10 90	0.08 66	0.09 72	0.09 104	0.09 28	0.08 59	0.11 31	0.10 72	0.06 14	0.05 30	0.05 42	0.10 65	0.12 119	0.14 49	0.16 165	0.09 28	0.10 86	0.14 72	0.13 150	0.04 34	0.08 86	0.17 109	0.21 178	0.32 196	0.20 136

SACVNet	0.16 151	0.14 155	0.13 158	0.16 149	0.13 141	0.14 126	0.12 139	0.19 130	0.17 162	0.19 87	0.17 158	0.14 69	0.07 66	0.14 169	0.15 166	0.14 163	0.19 116	0.16 165	0.20 141	0.13 139	0.17 104	0.14 159	0.12 161	0.13 163	0.21 163	0.19 168	0.19 137	0.17 100

SFCPSM	0.20 174	0.14 155	0.12 147	0.21 177	0.16 162	0.20 176	0.18 170	0.22 167	0.20 188	0.25 160	0.24 200	0.34 184	0.34 212	0.14 169	0.13 136	0.13 144	0.24 181	0.16 165	0.32 195	0.19 191	0.19 137	0.13 150	0.14 171	0.12 152	0.22 174	0.18 151	0.20 150	0.25 168

FADNet_RVC	0.18 160	0.14 155	0.13 158	0.20 173	0.15 160	0.14 126	0.13 144	0.24 179	0.14 141	0.24 138	0.18 168	0.28 172	0.22 187	0.14 169	0.15 166	0.12 119	0.20 131	0.17 178	0.32 195	0.15 165	0.20 150	0.15 169	0.11 150	0.15 173	0.20 151	0.21 178	0.18 129	0.23 158

STTStereo	0.13 94	0.14 155	0.17 189	0.13 126	0.15 160	0.13 119	0.21 185	0.13 53	0.14 141	0.15 46	0.15 137	0.17 90	0.10 107	0.11 135	0.14 154	0.12 119	0.15 58	0.15 153	0.13 63	0.11 103	0.12 35	0.10 87	0.07 89	0.09 108	0.15 83	0.14 80	0.12 55	0.16 87

RP	0.15 136	0.14 155	0.16 179	0.17 157	0.14 151	0.17 153	0.16 160	0.19 130	0.17 162	0.14 40	0.16 148	0.16 85	0.15 161	0.11 135	0.14 154	0.12 119	0.15 58	0.12 91	0.15 85	0.12 124	0.12 35	0.13 150	0.10 141	0.12 152	0.17 109	0.17 136	0.20 150	0.18 119

CBMV_ROB	0.22 182	0.14 155	0.16 179	0.26 191	0.23 194	0.21 184	0.22 191	0.28 191	0.17 162	0.26 174	0.17 158	0.28 172	0.18 173	0.26 202	0.13 136	0.12 119	0.26 198	0.17 178	0.19 128	0.17 181	0.21 165	0.19 196	0.26 211	0.21 193	0.25 189	0.27 213	0.25 180	0.34 191

NOSS_ROB	0.21 179	0.14 155	0.16 179	0.21 177	0.19 181	0.20 176	0.22 191	0.30 200	0.18 168	0.25 160	0.16 148	0.21 142	0.13 139	0.27 209	0.15 166	0.14 163	0.26 198	0.21 202	0.22 160	0.17 181	0.23 189	0.22 212	0.26 211	0.24 207	0.26 193	0.23 191	0.24 174	0.27 174

pmcnn	0.19 168	0.14 155	0.11 133	0.18 162	0.13 141	0.19 170	0.16 160	0.20 147	0.19 175	0.26 174	0.15 137	0.35 185	0.26 192	0.09 110	0.11 96	0.11 82	0.25 189	0.14 140	0.24 173	0.14 149	0.23 189	0.15 169	0.11 150	0.11 137	0.21 163	0.19 168	0.40 216	0.46 214

Anonymous3	0.18 160	0.15 163	0.11 133	0.15 145	0.10 100	0.14 126	0.11 127	0.22 167	0.19 175	0.27 187	0.15 137	0.27 171	0.12 124	0.12 153	0.27 217	0.18 204	0.22 154	0.18 189	0.26 181	0.17 181	0.25 206	0.21 208	0.09 127	0.10 124	0.21 163	0.21 178	0.22 166	0.20 136

FADNet	0.16 151	0.15 163	0.10 117	0.20 173	0.10 100	0.19 170	0.13 144	0.21 158	0.13 134	0.22 109	0.26 210	0.17 90	0.14 153	0.12 153	0.20 201	0.16 186	0.16 67	0.14 140	0.23 167	0.20 198	0.16 91	0.13 150	0.11 150	0.11 137	0.21 163	0.17 136	0.16 98	0.15 76

stereogan	0.16 151	0.15 163	0.15 175	0.16 149	0.18 174	0.18 161	0.16 160	0.20 147	0.19 175	0.14 40	0.16 148	0.20 131	0.18 173	0.13 166	0.16 174	0.13 144	0.16 67	0.14 140	0.18 118	0.14 149	0.15 76	0.13 150	0.13 165	0.13 163	0.16 99	0.17 136	0.23 167	0.18 119

ccs_rob	0.20 174	0.15 163	0.12 147	0.26 191	0.16 162	0.26 197	0.20 179	0.22 167	0.16 155	0.25 160	0.24 200	0.58 210	0.25 190	0.18 182	0.13 136	0.13 144	0.23 163	0.15 153	0.21 147	0.16 177	0.21 165	0.12 133	0.12 161	0.11 137	0.20 151	0.16 118	0.18 129	0.23 158

HBP-ISP	0.21 179	0.16 167	0.13 158	0.26 191	0.23 194	0.22 188	0.18 170	0.29 198	0.18 168	0.28 199	0.19 177	0.22 155	0.12 124	0.28 210	0.11 96	0.14 163	0.26 198	0.19 194	0.20 141	0.13 139	0.23 189	0.23 215	0.26 211	0.24 207	0.25 189	0.24 193	0.23 167	0.26 171

dad	0.18 160	0.16 167	0.12 147	0.36 202	0.16 162	0.24 194	0.21 185	0.24 179	0.09 79	0.22 109	0.11 86	0.38 190	0.12 124	0.08 94	0.13 136	0.11 82	0.27 205	0.13 118	0.30 191	0.11 103	0.19 137	0.12 133	0.09 127	0.13 163	0.19 141	0.14 80	0.31 194	0.24 160

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 214	0.16 167	0.13 158	0.26 191	0.22 190	0.23 192	0.27 205	0.24 179	0.15 151	0.24 138	0.16 148	4.16 265	0.22 187	0.19 188	0.14 154	0.13 144	0.33 219	0.22 206	0.32 195	0.20 198	0.24 200	0.19 196	0.22 197	0.14 170	0.20 151	0.20 177	0.21 161	0.24 160

NCC-stereo	0.18 160	0.16 167	0.16 179	0.16 149	0.18 174	0.18 161	0.18 170	0.19 130	0.20 188	0.16 53	0.19 177	0.21 142	0.21 181	0.12 153	0.22 205	0.18 204	0.18 102	0.19 194	0.19 128	0.15 165	0.16 91	0.15 169	0.15 173	0.12 152	0.19 141	0.18 151	0.24 174	0.20 136

Abc-Net	0.18 160	0.16 167	0.16 179	0.16 149	0.18 174	0.18 161	0.18 170	0.19 130	0.20 188	0.16 53	0.19 177	0.21 142	0.21 181	0.12 153	0.22 205	0.18 204	0.18 102	0.19 194	0.19 128	0.15 165	0.16 91	0.15 169	0.15 173	0.12 152	0.19 141	0.18 151	0.24 174	0.20 136
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.20 174	0.16 167	0.14 168	0.17 157	0.14 151	0.20 176	0.15 155	0.24 179	0.25 203	0.15 46	0.14 121	0.14 69	0.20 179	0.11 135	0.15 166	0.16 186	0.24 181	0.17 178	0.35 202	0.24 208	0.23 189	0.16 178	0.09 127	0.15 173	0.29 204	0.26 203	0.28 189	0.55 223

RTSA	0.20 174	0.16 167	0.14 168	0.17 157	0.14 151	0.20 176	0.15 155	0.24 179	0.25 203	0.15 46	0.14 121	0.14 69	0.20 179	0.11 135	0.15 166	0.16 186	0.24 181	0.17 178	0.35 202	0.24 208	0.23 189	0.16 178	0.09 127	0.15 173	0.29 204	0.26 203	0.28 189	0.55 223

AnyNet_C32	0.21 179	0.16 167	0.15 175	0.17 157	0.17 168	0.19 170	0.16 160	0.26 186	0.22 193	0.25 160	0.24 200	0.24 165	0.18 173	0.14 169	0.22 205	0.18 204	0.28 212	0.22 206	0.30 191	0.19 191	0.28 217	0.23 215	0.16 176	0.18 190	0.22 174	0.22 186	0.21 161	0.24 160

HCRNet	0.12 83	0.17 175	0.06 48	0.22 179	0.08 66	0.15 136	0.08 86	0.13 53	0.04 5	0.46 238	0.12 98	0.24 165	0.07 66	0.07 76	0.08 22	0.06 4	0.14 49	0.08 18	0.20 141	0.08 45	0.10 24	0.05 8	0.11 150	0.06 36	0.06 5	0.06 5	0.05 4	0.08 17

RGC	0.19 168	0.17 175	0.17 189	0.19 168	0.20 185	0.20 176	0.15 155	0.22 167	0.26 207	0.17 62	0.21 186	0.21 142	0.24 189	0.15 177	0.24 212	0.19 212	0.18 102	0.16 165	0.19 128	0.16 177	0.17 104	0.14 159	0.13 165	0.16 181	0.21 163	0.21 178	0.24 174	0.25 168

SHD	0.22 182	0.17 175	0.21 208	0.18 162	0.17 168	0.19 170	0.20 179	0.27 189	0.17 162	0.27 187	0.19 177	0.24 165	0.32 205	0.17 181	0.16 174	0.15 181	0.19 116	0.17 178	0.33 199	0.18 187	0.21 165	0.18 187	0.16 176	0.17 186	0.24 187	0.28 217	0.25 180	0.43 207

ADCPNet	0.22 182	0.17 175	0.16 179	0.20 173	0.20 185	0.20 176	0.18 170	0.28 191	0.23 195	0.26 174	0.23 197	0.26 170	0.29 200	0.15 177	0.19 197	0.17 198	0.24 181	0.17 178	0.32 195	0.23 207	0.25 206	0.20 205	0.17 181	0.22 196	0.25 189	0.24 193	0.27 186	0.34 191

UCFNet_RVC	0.15 136	0.17 175	0.12 147	0.16 149	0.14 151	0.17 153	0.11 127	0.17 85	0.13 134	0.21 104	0.13 108	0.28 172	0.12 124	0.10 122	0.12 123	0.13 144	0.18 102	0.13 118	0.17 104	0.12 124	0.17 104	0.09 63	0.10 141	0.11 137	0.19 141	0.16 118	0.17 111	0.20 136

NCCL2	0.18 160	0.17 175	0.16 179	0.13 126	0.13 141	0.13 119	0.12 139	0.21 158	0.18 168	0.22 109	0.15 137	0.23 159	0.13 139	0.10 122	0.17 181	0.16 186	0.19 116	0.17 178	0.19 128	0.17 181	0.22 178	0.18 187	0.11 150	0.16 181	0.26 193	0.26 203	0.20 150	0.24 160

ADCMid	0.22 182	0.18 181	0.17 189	0.18 162	0.19 181	0.20 176	0.16 160	0.30 200	0.25 203	0.24 138	0.19 177	0.36 187	0.21 181	0.12 153	0.18 189	0.16 186	0.25 189	0.18 189	0.37 206	0.19 191	0.24 200	0.20 205	0.17 181	0.15 173	0.24 187	0.22 186	0.25 180	0.30 182

SGM-Forest	0.20 174	0.18 181	0.16 179	0.23 181	0.18 174	0.21 184	0.18 170	0.23 174	0.17 162	0.20 95	0.16 148	0.23 159	0.18 173	0.22 197	0.18 189	0.18 204	0.19 116	0.17 178	0.18 118	0.15 165	0.18 122	0.19 196	0.25 205	0.19 192	0.22 174	0.18 151	0.26 183	0.24 160
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.22 182	0.18 181	0.18 194	0.23 181	0.22 190	0.20 176	0.18 170	0.27 189	0.19 175	0.28 199	0.11 86	0.30 179	0.13 139	0.24 199	0.16 174	0.14 163	0.25 189	0.18 189	0.20 141	0.16 177	0.22 178	0.19 196	0.24 204	0.23 199	0.27 196	0.24 193	0.36 207	0.42 204
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	0.26 195	0.19 184	0.17 189	0.38 206	0.37 218	0.31 200	0.25 202	0.26 186	0.18 168	0.28 199	0.25 205	0.33 182	0.36 215	0.26 202	0.18 189	0.16 186	0.27 205	0.23 211	0.33 199	0.21 200	0.22 178	0.19 196	0.22 197	0.22 196	0.22 174	0.22 186	0.33 198	0.43 207

PS-NSSS	0.17 157	0.19 184	0.18 194	0.23 181	0.18 174	0.18 161	0.16 160	0.22 167	0.12 126	0.23 122	0.21 186	0.44 195	0.08 79	0.11 135	0.14 154	0.10 47	0.13 37	0.13 118	0.26 181	0.11 103	0.11 29	0.07 32	0.18 187	0.15 173	0.17 109	0.21 178	0.14 77	0.20 136

DPSNet	0.40 218	0.19 184	0.18 194	0.27 197	0.26 202	0.29 199	0.19 177	0.26 186	0.24 198	0.18 75	0.17 158	2.15 259	0.44 224	0.10 122	0.20 201	0.16 186	0.35 224	0.28 223	2.00 260	0.27 215	0.25 206	0.17 185	0.28 226	0.25 211	0.40 225	0.27 213	0.39 212	0.53 220

LE_ROB	0.42 219	0.19 184	0.17 189	0.40 212	0.44 223	0.33 208	0.44 220	0.35 211	0.29 218	0.32 217	0.21 186	1.22 246	1.73 261	0.11 135	0.11 96	0.11 82	0.21 144	0.13 118	0.21 147	0.13 139	0.23 189	0.13 150	0.12 161	0.15 173	0.39 224	0.36 227	1.46 262	1.45 259

NaN_ROB	0.19 168	0.20 188	0.19 200	0.19 168	0.20 185	0.16 144	0.15 155	0.28 191	0.19 175	0.23 122	0.18 168	0.46 199	0.17 169	0.11 135	0.14 154	0.13 144	0.15 58	0.14 140	0.21 147	0.19 191	0.13 56	0.11 115	0.09 127	0.21 193	0.25 189	0.23 191	0.26 183	0.28 178

PWC_ROB	0.23 189	0.20 188	0.14 168	0.18 162	0.17 168	0.16 144	0.20 179	0.21 158	0.27 210	0.15 46	0.21 186	0.28 172	0.63 234	0.13 166	0.14 154	0.13 144	0.27 205	0.18 189	0.37 206	0.19 191	0.22 178	0.18 187	0.16 176	0.24 207	0.20 151	0.19 168	0.24 174	0.44 210

DDUNet	0.26 195	0.21 190	0.12 147	0.38 206	0.31 213	0.41 217	0.48 223	0.20 147	0.16 155	0.16 53	0.25 205	0.17 90	0.08 79	1.61 242	0.15 166	0.14 163	0.21 144	0.15 153	0.25 177	0.14 149	0.18 122	0.13 150	0.25 205	0.16 181	0.17 109	0.19 168	0.18 129	0.22 155

UDG	0.26 195	0.21 190	0.13 158	0.39 210	0.32 214	0.39 215	0.53 228	0.20 147	0.16 155	0.19 87	0.23 197	0.17 90	0.09 94	1.45 238	0.16 174	0.13 144	0.27 205	0.16 165	0.27 187	0.14 149	0.22 178	0.14 159	0.25 205	0.12 152	0.21 163	0.21 178	0.21 161	0.19 128

PA-Net	0.19 168	0.21 190	0.25 214	0.14 135	0.20 185	0.18 161	0.21 185	0.21 158	0.19 175	0.17 62	0.15 137	0.17 90	0.21 181	0.26 202	0.17 181	0.18 204	0.15 58	0.19 194	0.13 63	0.17 181	0.14 72	0.16 178	0.10 141	0.16 181	0.18 128	0.27 213	0.17 111	0.35 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	0.31 208	0.21 190	0.21 208	0.25 189	0.22 190	0.31 200	0.22 191	0.31 204	0.32 223	0.27 187	0.27 212	1.36 249	0.39 221	0.22 197	0.17 181	0.14 163	0.26 198	0.21 202	0.30 191	0.21 200	0.25 206	0.21 208	0.30 229	0.23 199	0.34 216	0.26 203	0.35 204	0.49 216

XPNet_ROB	0.18 160	0.21 190	0.14 168	0.15 145	0.16 162	0.15 136	0.15 155	0.16 76	0.14 141	0.19 87	0.19 177	0.49 202	0.13 139	0.11 135	0.16 174	0.14 163	0.25 189	0.16 165	0.18 118	0.14 149	0.17 104	0.19 196	0.13 165	0.14 170	0.18 128	0.17 136	0.32 196	0.29 181

S-Stereo	0.30 206	0.22 195	0.18 194	0.42 215	0.39 220	0.41 217	0.37 210	0.25 185	0.24 198	0.26 174	0.44 232	0.55 209	0.36 215	0.24 199	0.18 189	0.14 163	0.27 205	0.27 220	0.35 202	0.28 217	0.23 189	0.23 215	0.53 235	0.23 199	0.23 183	0.19 168	0.27 186	0.38 197

edge stereo	0.31 208	0.22 195	0.20 202	0.42 215	0.36 216	0.42 219	0.39 216	0.39 221	0.23 195	0.23 122	0.39 229	0.68 216	0.34 212	0.30 214	0.17 181	0.17 198	0.31 217	0.21 202	0.42 210	0.21 200	0.24 200	0.18 187	0.25 205	0.23 199	0.28 200	0.24 193	0.39 212	0.55 223

ADCS	0.29 203	0.22 195	0.21 208	0.26 191	0.25 201	0.25 195	0.23 194	0.37 216	0.30 219	0.23 122	0.27 212	0.47 201	0.36 215	0.20 191	0.22 205	0.19 212	0.32 218	0.24 214	0.49 218	0.28 217	0.37 229	0.30 226	0.20 191	0.23 199	0.31 209	0.28 217	0.30 191	0.43 207

AnyNet_C01	0.32 211	0.22 195	0.20 202	0.22 179	0.27 205	0.25 195	0.24 198	0.37 216	0.37 230	0.26 174	0.29 218	0.49 202	0.33 211	0.18 182	0.32 222	0.22 217	0.39 229	0.32 227	0.65 224	0.33 228	0.41 235	0.33 232	0.26 211	0.26 213	0.34 216	0.34 225	0.34 202	0.45 212

SGM-ForestM	0.25 191	0.22 195	0.16 179	0.37 204	0.24 199	0.32 204	0.24 198	0.29 198	0.21 192	0.23 122	0.18 168	0.50 204	0.26 192	0.20 191	0.15 166	0.13 144	0.23 163	0.16 165	0.25 177	0.15 165	0.20 150	0.17 185	0.21 195	0.17 186	0.37 221	0.26 203	0.52 223	0.37 195

SAMSARA	0.49 224	0.23 200	0.39 232	0.23 181	0.23 194	0.22 188	0.23 194	0.44 232	0.39 233	0.31 215	0.21 186	0.30 179	0.47 226	0.18 182	0.35 225	0.34 231	0.26 198	0.32 227	0.47 216	0.32 227	0.48 245	0.54 253	0.15 173	0.33 226	1.40 264	1.58 262	1.42 261	1.48 260

ETE_ROB	0.22 182	0.23 200	0.15 175	0.20 173	0.16 162	0.19 170	0.17 168	0.18 111	0.19 175	0.21 104	0.22 195	0.64 213	0.16 166	0.14 169	0.17 181	0.14 163	0.30 216	0.19 194	0.25 177	0.19 191	0.22 178	0.18 187	0.16 176	0.15 173	0.22 174	0.28 217	0.41 218	0.27 174

G-Net	0.29 203	0.24 202	0.19 200	0.24 186	0.21 189	0.36 210	0.23 194	0.30 200	0.27 210	0.33 221	0.33 226	0.89 236	0.25 190	0.19 188	0.21 203	0.18 204	0.26 198	0.22 206	0.44 212	0.31 224	0.27 215	0.18 187	0.18 187	0.18 190	0.28 200	0.24 193	0.40 216	0.41 202

SGM_RVC	0.25 191	0.24 202	0.18 194	0.39 210	0.27 205	0.34 209	0.26 203	0.28 191	0.19 175	0.25 160	0.18 168	0.42 193	0.31 203	0.18 182	0.14 154	0.13 144	0.23 163	0.15 153	0.26 181	0.14 149	0.19 137	0.15 169	0.19 189	0.17 186	0.34 216	0.24 193	0.56 227	0.45 212
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	0.25 191	0.25 204	0.26 216	0.28 198	0.26 202	0.26 197	0.35 209	0.28 191	0.18 168	0.20 95	0.18 168	0.21 142	0.12 124	0.29 211	0.25 213	0.26 221	0.29 214	0.28 223	0.28 188	0.21 200	0.25 206	0.25 220	0.26 211	0.32 224	0.27 196	0.24 193	0.26 183	0.27 174
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	0.25 191	0.25 204	0.20 202	0.29 199	0.22 190	0.22 188	0.23 194	0.37 216	0.28 213	0.35 228	0.22 195	0.46 199	0.32 205	0.20 191	0.19 197	0.17 198	0.17 83	0.16 165	0.30 191	0.14 149	0.21 165	0.19 196	0.27 223	0.23 199	0.29 204	0.26 203	0.33 198	0.31 186

LALA_ROB	0.22 182	0.25 204	0.16 179	0.19 168	0.17 168	0.22 188	0.16 160	0.18 111	0.19 175	0.24 138	0.21 186	0.63 212	0.15 161	0.13 166	0.26 215	0.17 198	0.27 205	0.22 206	0.23 167	0.19 191	0.20 150	0.21 208	0.14 171	0.15 173	0.20 151	0.22 186	0.35 204	0.26 171

STTRV1_RVC	0.39 216	0.26 207	0.22 212	0.35 201	0.28 207	0.32 204	0.29 207	0.36 215	0.33 225	0.27 187	0.27 212	0.42 193	0.41 222	0.48 225	0.38 229	0.19 212	0.59 245	0.20 199	1.22 250	0.30 222	0.59 254	0.23 215	0.43 231	0.43 233	0.26 193	0.56 244	0.34 202	0.67 233

GANetREF_RVC	0.26 195	0.26 207	0.30 221	0.23 181	0.23 194	0.23 192	0.24 198	0.35 211	0.33 225	0.32 217	0.18 168	0.50 204	0.38 219	0.12 153	0.22 205	0.18 204	0.20 131	0.21 202	0.35 202	0.21 200	0.24 200	0.16 178	0.22 197	0.29 220	0.28 200	0.21 178	0.36 207	0.33 187
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
MDST_ROB	0.23 189	0.26 207	0.15 175	0.46 217	0.24 199	0.36 210	0.20 179	0.24 179	0.16 155	0.26 174	0.15 137	0.28 172	0.27 196	0.11 135	0.13 136	0.13 144	0.21 144	0.12 91	0.18 118	0.12 124	0.20 150	0.11 115	0.11 150	0.12 152	0.36 220	0.25 202	0.57 228	0.33 187

FBW_ROB	0.27 200	0.26 207	0.25 214	0.38 206	0.26 202	0.32 204	0.20 179	0.21 158	0.19 175	0.27 187	0.21 186	0.45 196	0.32 205	0.26 202	0.22 205	0.20 215	0.27 205	0.17 178	0.52 220	0.14 149	0.22 178	0.15 169	0.17 181	0.28 217	0.22 174	0.19 168	0.33 198	0.57 226

MeshStereo	0.30 206	0.26 207	0.20 202	0.49 220	0.37 218	0.36 210	0.26 203	0.32 205	0.28 213	0.30 212	0.28 216	0.60 211	0.48 227	0.18 182	0.15 166	0.14 163	0.26 198	0.17 178	0.28 188	0.18 187	0.28 217	0.22 212	0.25 205	0.21 193	0.37 221	0.30 222	0.55 226	0.51 218
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
DGSMNet	0.34 212	0.27 212	0.24 213	0.41 214	0.33 215	0.37 213	0.37 210	0.28 191	0.25 203	0.25 160	0.52 237	0.45 196	0.32 205	0.26 202	0.25 213	0.20 215	0.52 239	0.32 227	0.75 231	0.35 230	0.38 230	0.39 242	0.28 226	0.31 222	0.27 196	0.24 193	0.33 198	0.37 195

MFN_U_SF_RVC	0.31 208	0.28 213	0.21 208	0.33 200	0.29 211	0.31 200	0.29 207	0.38 219	0.24 198	0.46 238	0.31 223	0.50 204	0.34 212	0.25 201	0.30 218	0.25 218	0.19 116	0.23 211	0.58 221	0.29 219	0.25 206	0.28 225	0.21 195	0.27 214	0.31 209	0.26 203	0.37 209	0.51 218

FC-DCNN	0.27 200	0.28 213	0.27 217	0.36 202	0.28 207	0.32 204	0.38 214	0.33 208	0.19 175	0.22 109	0.19 177	0.23 159	0.13 139	0.29 211	0.26 215	0.27 224	0.29 214	0.27 220	0.29 190	0.22 205	0.26 214	0.25 220	0.26 211	0.31 222	0.31 209	0.26 203	0.30 191	0.30 182

LSM0	3.23 262	0.28 213	0.18 194	0.38 206	0.30 212	0.39 215	0.37 210	0.51 235	0.32 223	0.45 237	0.47 233	0.71 219	0.59 232	0.19 188	16.94 270	59.67 276	0.37 227	0.26 218	1.34 254	0.34 229	0.45 240	0.34 236	0.23 200	0.28 217	0.38 223	0.31 223	0.53 224	0.53 220

XQC	0.29 203	0.30 216	0.27 217	0.37 204	0.28 207	0.37 213	0.37 210	0.40 222	0.30 219	0.32 217	0.20 184	0.45 196	0.28 199	0.31 216	0.16 174	0.15 181	0.21 144	0.22 206	0.34 201	0.24 208	0.22 178	0.21 208	0.23 200	0.25 211	0.33 214	0.27 213	0.44 220	0.33 187

CSAN	0.26 195	0.30 216	0.30 221	0.26 191	0.23 194	0.21 184	0.19 177	0.28 191	0.37 230	0.35 228	0.24 200	0.51 207	0.27 196	0.14 169	0.22 205	0.17 198	0.19 116	0.20 199	0.26 181	0.25 212	0.22 178	0.20 205	0.17 181	0.27 214	0.31 209	0.26 203	0.39 212	0.38 197

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 213	0.36 218	0.38 231	0.46 217	0.28 207	0.31 200	0.28 206	0.51 235	0.46 236	0.39 235	0.29 218	0.37 189	0.36 215	0.31 216	0.38 229	0.26 221	0.22 154	0.27 220	0.72 228	0.37 231	0.28 217	0.31 227	0.30 229	0.38 230	0.33 214	0.26 203	0.30 191	0.38 197

MANE	0.42 219	0.36 218	0.33 227	0.61 226	0.45 226	0.44 221	0.47 222	0.43 230	0.26 207	0.23 122	0.24 200	0.64 213	0.29 200	0.31 216	0.32 222	0.30 230	0.33 219	0.42 240	0.38 208	0.24 208	0.31 223	0.27 223	0.26 211	0.35 228	0.57 236	0.44 236	1.10 256	0.98 250

MADNet+	0.56 228	0.37 220	0.63 247	0.56 223	0.53 231	0.45 222	0.39 216	0.64 242	0.51 238	0.53 242	0.40 231	0.81 229	0.67 238	0.34 222	0.61 243	0.50 242	0.58 244	0.50 244	0.84 234	0.53 236	0.49 248	0.44 245	0.51 234	0.47 235	0.82 246	0.71 252	0.58 229	0.70 234

PVD	0.39 216	0.38 221	0.20 202	0.47 219	0.36 216	0.50 223	0.40 218	0.38 219	0.34 228	0.23 122	0.29 218	0.52 208	0.51 229	0.50 226	0.19 197	0.17 198	0.40 230	0.26 218	0.50 219	0.29 219	0.40 231	0.41 244	0.23 200	0.27 214	0.45 228	0.59 247	0.46 222	0.73 237

CC-Net-ROB	0.28 202	0.40 222	0.29 219	0.57 224	0.44 223	0.42 219	0.38 214	0.32 205	0.19 175	0.33 221	0.28 216	0.69 218	0.10 107	0.32 219	0.21 203	0.13 144	0.14 49	0.16 165	0.40 209	0.18 187	0.15 76	0.09 63	0.23 200	0.24 207	0.22 174	0.21 178	0.19 137	0.28 178

BEATNet-Init1	0.51 227	0.41 223	0.29 219	0.78 234	0.41 221	0.60 227	0.46 221	0.41 227	0.28 213	0.30 212	0.25 205	0.87 233	0.91 244	0.26 202	0.33 224	0.26 221	0.28 212	0.25 217	0.98 240	0.29 219	0.29 221	0.27 223	0.26 211	0.32 224	0.51 230	0.38 231	2.12 265	0.96 248

STStereo	0.38 215	0.43 224	0.31 225	0.74 231	0.50 229	0.58 224	0.43 219	0.35 211	0.31 221	0.34 225	0.25 205	0.83 230	0.55 231	0.20 191	0.17 181	0.16 186	0.25 189	0.16 165	0.46 215	0.17 181	0.24 200	0.19 196	0.20 191	0.23 199	0.52 231	0.41 232	0.76 240	0.59 228

ELAS_RVC	0.44 222	0.43 224	0.36 229	0.63 227	0.44 223	0.62 229	0.50 224	0.40 222	0.26 207	0.25 160	0.31 223	1.20 244	0.31 203	0.32 219	0.31 219	0.28 226	0.37 227	0.30 225	0.44 212	0.27 215	0.35 226	0.33 232	0.26 211	0.38 230	0.52 231	0.41 232	0.78 243	0.74 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.43 221	0.43 224	0.36 229	0.64 228	0.45 226	0.58 224	0.50 224	0.40 222	0.27 210	0.25 160	0.30 221	0.92 237	0.32 205	0.32 219	0.31 219	0.28 226	0.36 226	0.30 225	0.45 214	0.26 213	0.34 225	0.33 232	0.26 211	0.37 229	0.56 235	0.43 235	0.78 243	0.76 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AMNet	0.49 224	0.50 227	0.48 235	0.49 220	0.47 228	0.61 228	0.51 226	0.32 205	0.28 213	0.30 212	0.68 244	0.72 220	0.13 139	0.53 228	0.44 232	0.55 245	0.57 243	0.58 252	0.48 217	0.48 234	0.58 252	0.50 250	0.26 211	0.48 236	0.45 228	0.52 242	0.58 229	0.65 231

DispFullNet	0.49 224	0.53 228	0.20 202	1.14 235	0.43 222	0.79 233	1.26 239	0.33 208	0.24 198	0.24 138	0.27 212	0.85 231	0.50 228	1.59 241	0.18 189	0.15 181	0.51 237	0.34 233	1.12 245	0.26 213	0.25 206	0.19 196	0.20 191	0.22 196	0.28 200	0.18 151	0.35 204	0.61 229

JetBlue	0.71 236	0.56 229	0.71 252	0.74 231	0.62 234	0.79 233	0.69 231	0.53 238	0.93 251	0.46 238	0.30 221	3.22 262	0.38 219	0.52 227	0.46 233	0.44 237	0.73 255	0.53 247	0.68 225	0.52 235	0.57 250	0.60 255	0.74 237	0.57 244	0.57 236	0.46 237	0.97 253	0.96 248

SQANet	0.46 223	0.56 229	0.14 168	1.44 238	0.52 230	1.25 237	0.85 234	0.30 200	0.23 195	0.34 225	0.25 205	0.66 215	0.19 178	1.15 236	0.19 197	0.14 163	0.25 189	0.20 199	0.42 210	0.22 205	0.17 104	0.14 159	1.56 243	0.17 186	0.21 163	0.17 136	0.27 186	0.41 202

SPS-STEREO	0.60 231	0.57 231	0.53 236	0.55 222	0.54 232	0.65 230	0.52 227	0.40 222	0.68 241	0.37 230	0.78 248	0.78 226	0.64 236	0.53 228	0.59 242	0.57 248	0.67 250	0.63 258	0.75 231	0.72 253	0.77 260	0.68 259	0.26 211	0.54 243	0.54 233	0.60 248	0.70 236	0.66 232
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.59 229	0.58 232	0.54 239	0.58 225	0.55 233	0.69 231	0.57 229	0.43 230	0.39 233	0.38 231	0.78 248	0.75 224	0.65 237	0.54 230	0.62 244	0.56 246	0.67 250	0.61 255	0.72 228	0.64 248	0.71 257	0.65 258	0.27 223	0.51 238	0.54 233	0.57 245	0.75 239	0.71 236

MFMNet_re	0.66 233	0.72 233	0.65 250	0.77 233	0.62 234	0.82 235	0.70 233	0.52 237	0.53 239	0.54 244	0.65 243	0.79 227	0.51 229	0.59 232	0.68 248	0.67 252	0.81 257	0.69 259	0.74 230	0.62 246	0.71 257	0.64 257	0.45 232	0.57 244	0.59 239	0.62 250	0.74 238	0.88 245

otaku	0.59 229	0.73 234	0.30 221	1.73 249	0.85 238	1.52 242	1.01 235	0.40 222	0.33 225	0.38 231	0.32 225	0.68 216	0.26 192	1.38 237	0.35 225	0.25 218	0.21 144	0.23 211	0.71 226	0.30 222	0.23 189	0.18 187	2.19 246	0.28 217	0.29 204	0.18 151	0.31 194	0.42 204

Ntro	0.64 232	0.74 235	0.31 225	1.81 251	0.85 238	1.57 243	1.10 237	0.48 233	0.36 229	0.38 231	0.39 229	0.74 222	0.27 196	1.54 240	0.37 228	0.28 226	0.23 163	0.24 214	0.71 226	0.31 224	0.23 189	0.18 187	2.45 249	0.30 221	0.31 209	0.24 193	0.38 211	0.44 210

WAO-7	0.67 234	0.75 236	0.64 249	0.72 230	0.78 236	0.58 224	0.66 230	0.97 256	0.97 254	0.62 246	0.81 252	0.79 227	0.84 241	0.55 231	0.86 254	0.71 256	0.44 232	0.36 234	0.96 237	0.67 251	0.44 238	0.35 237	0.16 176	0.83 257	0.57 236	0.67 251	0.58 229	0.70 234

SPstereo	0.89 242	0.77 237	0.71 252	0.66 229	0.80 237	0.69 231	0.69 231	1.10 258	0.91 250	0.74 249	1.22 261	0.97 239	1.44 260	0.93 235	0.89 256	1.06 261	0.96 260	0.62 257	1.20 249	0.81 256	0.87 261	0.79 261	0.64 236	0.91 259	0.89 252	0.74 253	1.16 257	0.90 246

ACVNet-4b	0.70 235	0.78 238	0.34 228	1.74 250	0.95 244	1.64 247	1.43 242	0.33 208	0.31 221	0.38 231	0.26 210	1.23 247	0.29 200	2.19 252	0.42 231	0.37 232	0.34 221	0.24 214	0.59 222	0.38 232	0.17 104	0.15 169	2.71 252	0.23 199	0.30 208	0.32 224	0.39 212	0.42 204

ACVNet_1	0.75 237	0.82 239	0.41 233	2.07 258	0.98 245	1.94 254	1.52 244	0.59 240	0.28 213	0.43 236	0.50 236	0.73 221	0.63 234	2.24 254	0.36 227	0.25 218	0.34 221	0.32 227	0.62 223	0.31 224	0.30 222	0.22 212	2.71 252	0.33 226	0.41 227	0.28 217	0.37 209	0.39 201

RainbowNet	0.78 238	0.90 240	0.47 234	1.86 252	0.92 241	1.63 246	1.48 243	0.42 229	0.37 230	0.47 241	0.34 227	0.92 237	0.62 233	2.02 247	0.65 245	0.48 240	0.35 224	0.33 231	0.92 236	0.58 240	0.33 224	0.24 219	2.80 256	0.39 232	0.40 225	0.35 226	0.44 220	0.50 217

ACVNet_2	0.84 241	0.95 241	0.58 242	2.04 256	1.03 250	1.88 253	1.56 247	0.68 244	0.39 233	0.53 242	0.49 234	1.05 242	0.68 239	1.97 246	0.53 236	0.44 237	0.40 230	0.33 231	1.06 242	0.42 233	0.35 226	0.25 220	2.54 250	0.53 241	0.61 240	0.28 217	0.53 224	0.58 227

WAO-6	0.83 240	0.96 242	0.61 244	1.33 237	1.06 251	1.28 239	1.42 241	0.78 249	0.87 247	0.78 251	0.70 247	0.77 225	1.02 251	1.95 245	0.81 251	0.62 250	0.55 242	0.49 243	0.80 233	0.60 241	0.57 250	0.53 252	0.50 233	0.58 247	0.85 250	0.46 237	0.77 242	0.83 244

IMH-64-1	0.91 244	0.98 243	0.53 236	1.64 242	1.01 248	1.62 244	1.75 251	0.76 246	0.74 243	0.33 221	0.61 239	0.87 233	0.95 246	2.61 256	0.53 236	0.42 234	0.49 234	0.36 234	0.96 237	0.55 237	0.40 231	0.31 227	3.11 257	0.51 238	0.82 246	0.37 228	0.60 232	0.78 241

IMH-64	0.91 244	0.98 243	0.53 236	1.64 242	1.01 248	1.62 244	1.75 251	0.76 246	0.74 243	0.33 221	0.61 239	0.87 233	0.95 246	2.61 256	0.53 236	0.42 234	0.49 234	0.36 234	0.96 237	0.55 237	0.40 231	0.31 227	3.11 257	0.51 238	0.82 246	0.37 228	0.60 232	0.78 241

LVE	0.97 247	0.99 245	0.73 255	1.89 253	1.39 255	1.65 248	1.53 245	0.79 250	0.65 240	0.81 253	0.92 254	0.74 222	1.01 250	2.21 253	0.58 239	0.48 240	0.59 245	0.54 250	1.13 246	0.64 248	0.46 242	0.40 243	2.73 255	0.69 249	0.85 250	0.50 241	0.85 247	0.54 222

PSMNet_ROB	0.80 239	0.99 245	0.62 246	1.64 242	0.93 243	1.51 241	1.20 238	0.57 239	0.73 242	0.74 249	0.63 242	0.86 232	0.84 241	1.52 239	0.58 239	0.42 234	0.54 241	0.41 239	0.87 235	0.62 246	0.42 237	0.31 227	1.83 244	0.48 236	0.69 244	0.37 228	0.76 240	0.47 215

IMH	0.95 246	1.00 247	0.55 240	1.66 248	1.00 246	1.69 249	1.78 253	0.76 246	0.77 246	0.34 225	0.61 239	1.01 240	1.07 254	2.69 258	0.58 239	0.46 239	0.51 237	0.38 237	0.98 240	0.60 241	0.40 231	0.32 231	3.11 257	0.53 241	0.83 249	0.48 239	0.65 234	0.79 243

TorneroNet-64	1.09 251	1.03 248	0.60 243	1.99 254	0.92 241	2.06 257	2.05 255	0.63 241	0.87 247	0.58 245	0.49 234	1.90 256	1.89 262	2.91 263	0.67 246	0.51 243	0.48 233	0.47 241	1.23 251	0.61 244	0.35 226	0.38 239	3.33 260	0.57 244	0.64 242	0.52 242	0.69 235	1.15 253

Dean	1.08 250	1.06 249	0.80 258	2.30 259	1.35 254	1.99 255	1.58 250	0.93 252	0.93 251	0.88 258	0.78 248	1.21 245	1.22 256	2.13 251	0.67 246	0.60 249	0.62 247	0.57 251	1.25 253	0.74 254	0.46 242	0.37 238	2.72 254	0.71 250	1.00 256	0.60 248	1.05 255	0.64 230

TorneroNet	1.11 252	1.11 250	0.67 251	2.05 257	1.00 246	2.29 258	2.05 255	0.65 243	0.89 249	0.68 247	0.57 238	1.74 255	1.26 257	2.97 265	0.71 249	0.52 244	0.50 236	0.51 246	1.18 248	0.65 250	0.41 235	0.44 245	3.48 261	0.58 247	0.67 243	0.49 240	0.85 247	1.02 251

WAO-8	1.02 248	1.14 251	0.79 256	1.64 242	1.25 252	1.78 251	1.57 248	0.93 252	1.01 255	0.81 253	0.68 244	1.72 252	1.03 252	2.08 248	0.82 252	0.68 253	0.65 248	0.53 247	1.09 243	0.82 257	0.48 245	0.38 239	0.81 239	0.75 254	1.12 259	0.77 254	0.96 251	1.21 255

Venus	1.02 248	1.14 251	0.79 256	1.64 242	1.25 252	1.78 251	1.57 248	0.93 252	1.01 255	0.81 253	0.68 244	1.72 252	1.03 252	2.08 248	0.82 252	0.68 253	0.65 248	0.53 247	1.09 243	0.82 257	0.48 245	0.38 239	0.81 239	0.75 254	1.12 259	0.77 254	0.96 251	1.21 255

DPSimNet_ROB	1.25 253	1.23 253	1.31 263	1.49 239	1.60 260	1.34 240	1.37 240	0.68 244	1.70 261	1.68 264	1.03 256	1.48 250	0.82 240	2.08 248	1.45 262	0.92 259	1.20 262	0.81 260	1.64 258	1.41 263	1.08 263	1.28 263	0.79 238	0.87 258	0.91 253	1.26 261	1.18 258	1.16 254

PWCK	0.90 243	1.24 254	0.63 247	1.55 240	0.86 240	1.23 236	1.04 236	1.09 257	0.75 245	0.70 248	0.81 252	1.52 251	0.91 244	0.71 233	0.46 233	0.41 233	0.74 256	0.47 241	3.07 264	0.67 251	0.58 252	0.45 247	0.95 241	0.74 253	0.74 245	0.41 232	0.70 236	0.76 239

UNDER WATER-64	1.42 257	1.40 255	0.92 261	2.88 264	1.97 264	2.82 262	2.72 263	1.37 262	0.94 253	1.04 261	1.15 260	1.96 258	1.33 259	3.07 266	0.80 250	0.56 246	0.70 253	0.58 252	1.17 247	0.55 237	0.45 240	0.54 253	3.98 267	0.92 260	1.03 257	1.13 260	0.81 245	1.60 262

ktn	1.26 254	1.42 256	0.57 241	1.65 247	1.61 261	1.75 250	2.16 258	0.86 251	1.75 262	0.89 259	1.11 259	1.18 243	0.96 248	2.60 255	1.03 258	0.73 257	0.82 258	0.61 255	1.47 257	0.76 255	0.70 256	0.69 260	3.64 263	0.73 251	0.93 254	0.81 257	1.20 259	1.25 257

KSHMR	1.34 256	1.44 257	1.07 262	2.31 260	1.48 256	2.31 259	2.15 257	1.22 259	1.07 258	1.13 262	1.07 257	1.30 248	0.96 248	2.92 264	1.12 260	0.95 260	0.87 259	0.84 261	1.34 254	0.97 260	0.74 259	0.60 255	3.48 261	1.07 263	0.99 255	0.77 254	1.01 254	1.06 252

notaker	1.30 255	1.44 257	0.61 244	2.42 262	1.51 257	2.40 260	2.31 260	0.95 255	1.64 260	0.79 252	1.07 257	1.73 254	1.18 255	3.10 267	1.04 259	0.69 255	0.70 253	0.50 244	1.66 259	0.85 259	0.56 249	0.47 248	3.67 264	0.80 256	0.62 241	0.58 246	0.81 245	0.95 247

UNDER WATER	1.42 257	1.45 259	0.89 260	2.87 263	1.98 265	2.78 261	2.64 262	1.29 260	1.04 257	0.87 257	0.98 255	1.95 257	1.30 258	3.12 268	0.87 255	0.63 251	0.68 252	0.58 252	1.23 251	0.61 244	0.44 238	0.50 250	3.95 266	0.99 262	1.09 258	1.04 258	0.88 249	1.67 264

MADNet++	1.87 261	1.58 260	1.74 265	1.28 236	1.74 262	1.25 237	1.55 246	1.63 265	2.10 264	1.84 265	2.24 263	2.56 260	2.74 263	0.75 234	1.43 261	1.55 262	2.00 264	1.47 264	2.11 261	2.11 264	3.28 265	3.23 265	1.22 242	2.22 265	1.23 263	2.58 264	1.77 264	1.36 258

HanzoNet	1.79 260	1.65 261	0.85 259	2.31 260	1.74 262	2.83 263	2.55 261	1.29 260	1.86 263	0.92 260	1.28 262	4.71 266	3.85 265	3.43 269	0.96 257	0.79 258	1.10 261	0.95 262	2.68 262	1.04 261	0.93 262	0.92 262	3.78 265	0.73 251	1.15 261	1.07 259	1.29 260	1.61 263

JetRed	1.64 259	1.79 262	1.70 264	1.59 241	1.52 258	2.02 256	2.26 259	1.52 264	1.47 259	0.82 256	0.78 248	2.67 261	0.43 223	1.78 244	1.47 263	1.56 263	1.74 263	2.93 266	1.44 256	1.10 262	2.36 264	2.20 264	1.98 245	0.98 261	1.19 262	1.77 263	1.58 263	1.56 261

ASD4	6.36 263	2.29 263	2.58 266	2.00 255	1.59 259	3.03 264	1.87 254	1.81 266	3.30 265	1.61 263	2.46 264	1.02 241	6.56 266	1.76 243	2.90 264	3.68 264	3.63 265	7.51 267	2.74 263	4.74 267	5.30 267	6.47 267	2.61 251	2.44 266	17.33 271	28.62 271	19.88 272	31.90 271

DGTPSM_ROB	8.61 265	3.65 264	8.39 268	2.97 265	5.68 267	3.37 265	4.40 266	3.70 267	9.03 266	3.00 266	6.91 266	3.52 263	10.03 267	2.69 258	10.46 266	10.76 266	3.81 266	12.88 269	4.73 265	10.21 268	5.93 268	13.78 270	4.46 269	8.55 268	10.09 269	27.91 269	11.05 269	30.64 269

DPSMNet_ROB	8.62 266	3.66 265	8.40 269	2.97 265	5.69 268	3.37 265	4.40 266	3.70 267	9.03 266	3.00 266	6.93 267	3.52 263	10.07 268	2.69 258	10.46 266	10.76 266	3.81 266	12.88 269	4.76 266	10.21 268	5.93 268	13.78 270	4.47 270	8.55 268	10.10 270	27.91 269	11.06 270	30.64 269

DPSM_ROB	12.93 269	6.06 266	9.07 270	4.34 267	6.33 269	4.24 267	3.55 264	8.20 270	10.79 268	6.62 269	7.89 268	9.68 267	12.99 270	2.78 261	12.36 268	13.66 268	8.95 270	16.55 272	9.69 267	12.30 270	16.52 272	17.76 273	2.26 247	10.59 270	28.41 272	36.73 272	31.10 273	39.69 272

DPSM	12.93 269	6.06 266	9.07 270	4.34 267	6.33 269	4.24 267	3.55 264	8.20 270	10.79 268	6.62 269	7.89 268	9.68 267	12.99 270	2.78 261	12.36 268	13.66 268	8.95 270	16.55 272	9.69 267	12.30 270	16.52 272	17.76 273	2.26 247	10.59 270	28.41 272	36.73 272	31.10 273	39.69 272

PML	8.17 264	7.65 268	3.51 267	9.56 272	5.16 266	9.57 272	5.23 268	6.49 269	17.89 271	6.44 268	3.24 265	16.63 269	29.28 277	5.47 270	6.12 265	3.95 265	7.38 268	2.69 265	20.47 273	4.69 266	3.59 266	3.96 266	3.98 267	4.20 267	5.71 266	4.30 265	16.67 271	6.70 265

MyStereo03	26.03 276	12.17 269	18.23 273	8.74 270	12.69 271	8.44 270	7.21 270	16.48 273	21.77 273	13.32 271	15.90 272	19.49 271	26.17 275	5.59 272	24.91 273	27.50 273	17.88 274	33.36 276	19.50 270	24.77 275	33.22 276	36.10 276	4.56 272	21.35 274	57.13 274	73.97 274	62.60 276	79.92 275

MyStereo02	25.56 274	12.17 269	18.23 273	8.74 270	0.00 1	8.44 270	7.21 270	16.48 273	21.77 273	13.32 271	15.90 272	19.49 271	26.17 275	5.59 272	24.91 273	27.50 273	17.88 274	33.36 276	19.50 270	24.77 275	33.22 276	36.10 276	4.56 272	21.35 274	57.13 274	73.97 274	62.60 276	79.92 275

CasAABBNet	25.99 275	12.23 271	18.16 272	8.64 269	12.70 272	8.22 269	7.18 269	16.43 272	21.85 275	13.64 273	15.80 271	19.61 273	26.12 274	5.47 270	25.18 275	27.55 275	17.67 272	33.30 275	19.65 272	24.62 274	33.10 275	35.23 275	4.49 271	21.39 276	57.22 276	74.08 276	62.47 275	79.73 274

LRCNet_RVC	9.94 267	17.32 272	0.72 254	25.08 274	21.25 274	23.72 274	20.86 272	1.45 263	0.48 237	21.28 275	13.07 270	22.69 274	3.57 264	28.32 276	0.47 235	0.27 224	8.45 269	1.25 263	23.54 274	4.04 265	0.47 244	0.33 232	26.91 275	1.58 264	0.35 219	0.22 186	0.43 219	0.38 197

HaxPig	16.12 271	19.70 273	18.82 275	21.25 273	20.53 273	21.35 273	22.27 273	17.00 275	14.68 270	19.29 274	17.18 274	18.07 270	12.18 269	22.52 274	17.87 271	14.95 270	17.87 273	9.54 268	18.95 269	15.62 272	9.98 270	7.75 268	23.74 274	15.32 272	4.46 265	12.22 268	6.85 266	15.21 268

MEDIAN_ROB	20.51 272	25.88 274	24.09 276	26.47 275	25.52 275	25.87 275	26.98 274	21.19 276	19.61 272	28.55 276	22.12 275	24.85 275	16.74 272	26.52 275	23.53 272	18.59 271	22.10 276	14.86 271	26.41 275	23.30 273	15.47 271	11.96 269	27.64 276	18.47 273	7.32 267	9.55 267	8.34 268	11.88 267

AVERAGE_ROB	24.46 273	29.85 275	27.17 277	31.26 276	29.68 276	30.01 276	31.43 275	26.55 277	24.57 276	34.19 277	27.26 276	31.45 276	21.40 273	30.75 277	28.23 276	24.11 272	26.75 277	21.47 274	30.01 276	27.38 277	20.81 274	16.76 272	32.29 277	24.48 277	8.40 268	7.77 266	7.95 267	8.54 266

DLNR_Zeroshot_test	10.02 268	31.66 276	0.05 24	54.25 277	0.10 100	0.18 161	50.40 276	0.19 130	0.08 59	0.27 187	0.07 29	0.20 131	0.04 17	0.14 169	60.23 277	70.55 277	0.34 221	0.18 189	0.26 181	0.11 103	0.20 150	0.08 38	0.07 89	0.09 108	0.19 141	0.15 101	0.20 150	0.25 168

FADE			0.30 221	0.40 212				0.41 227		0.31 215			0.88 243	0.30 214	0.31 219	0.28 226	0.52 239	0.38 237		0.60 241	0.61 255	0.49 249	0.27 223	0.46 234			0.91 250

Low-res two-view benchmark