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	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 4	0.10 1	0.06 1	0.06 1	0.07 3	0.04 1	0.08 2	0.06 1	0.01 1	0.02 1	0.06 3	0.05 2	0.05 1	0.04 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ProNet	0.05 2	0.04 3	0.04 4	0.03 3	0.02 2	0.04 4	0.08 49	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 5	0.03 1	0.02 1	0.03 6	0.12 2	0.10 1	0.07 2	0.06 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.08 3	0.03 4	0.04 4	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 2

CroCo-Stereo Lap2	0.05 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.06 6	0.03 2	0.04 3	0.03 4	0.02 2	0.12 2	0.11 5	0.07 2	0.07 4	0.07 3	0.05 3	0.09 5	0.08 3	0.02 2	0.03 2	0.08 4	0.08 5	0.07 4	0.05 4

MoCha-V2	0.07 4	0.04 3	0.03 1	0.03 3	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.03 1	0.04 3	0.05 4	0.02 1	0.02 2	0.24 27	0.16 32	0.07 2	0.07 4	0.06 1	0.06 4	0.08 2	0.58 153	0.03 4	0.03 2	0.05 1	0.05 2	0.05 1	0.03 1

StereoVision	0.08 5	0.05 6	0.05 5	0.04 5	0.04 7	0.05 7	0.03 4	0.07 6	0.11 58	0.05 4	0.06 5	0.06 5	0.06 13	0.02 2	0.14 7	0.13 15	0.09 5	0.07 4	0.10 8	0.08 11	0.09 5	0.08 3	0.03 4	0.05 7	0.12 19	0.10 10	0.13 19	0.13 21

RAFT	0.08 5	0.04 3	0.06 7	0.05 7	0.03 6	0.07 15	0.03 4	0.10 12	0.05 6	0.06 6	0.07 9	0.08 8	0.05 7	0.02 2	0.22 22	0.11 5	0.09 5	0.06 1	0.08 5	0.06 4	0.08 2	0.10 7	0.02 2	0.04 4	0.14 29	0.14 32	0.16 26	0.15 37

delet	0.08 5	0.08 13	0.07 14	0.09 33	0.07 20	0.08 24	0.06 23	0.07 6	0.06 7	0.09 12	0.08 14	0.11 15	0.06 13	0.07 29	0.15 9	0.10 1	0.10 9	0.09 8	0.08 5	0.09 19	0.10 9	0.08 3	0.05 19	0.07 13	0.10 10	0.09 9	0.10 8	0.08 8

TDLM	0.08 5	0.08 13	0.07 14	0.07 15	0.08 30	0.07 15	0.06 23	0.08 8	0.06 7	0.06 6	0.12 42	0.08 8	0.06 13	0.05 14	0.10 1	0.10 1	0.10 9	0.09 8	0.08 5	0.07 6	0.09 5	0.10 7	0.05 19	0.07 13	0.08 4	0.08 5	0.09 7	0.09 11

iRaftStereo_RVC	0.09 9	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.05 9	0.06 9	0.03 4	0.10 12	0.06 7	0.10 13	0.09 18	0.10 12	0.05 7	0.04 10	0.13 4	0.11 5	0.14 19	0.10 11	0.12 13	0.08 11	0.15 20	0.22 41	0.04 8	0.06 9	0.10 10	0.08 5	0.11 11	0.08 8

StereoIM	0.10 10	0.07 7	0.06 7	0.04 5	0.04 7	0.04 4	0.04 8	0.09 10	0.07 15	0.11 16	0.08 14	0.13 19	0.06 13	0.03 6	0.17 11	0.14 17	0.15 21	0.12 21	0.17 27	0.07 6	0.17 24	0.15 18	0.03 4	0.06 9	0.15 39	0.20 83	0.16 26	0.19 61

AASNet	0.10 10	0.10 26	0.07 14	0.10 41	0.10 53	0.11 58	0.08 49	0.12 18	0.06 7	0.10 13	0.11 35	0.10 12	0.06 13	0.07 29	0.16 10	0.12 12	0.13 15	0.11 16	0.11 10	0.09 19	0.11 11	0.13 13	0.06 27	0.08 22	0.11 14	0.10 10	0.10 8	0.09 11

MMNet	0.10 10	0.09 18	0.07 14	0.10 41	0.09 37	0.09 37	0.07 35	0.10 12	0.08 19	0.08 10	0.09 18	0.13 19	0.06 13	0.08 37	0.26 41	0.11 5	0.13 15	0.11 16	0.12 13	0.09 19	0.11 11	0.10 7	0.06 27	0.08 22	0.10 10	0.11 15	0.13 19	0.12 18

AANet_RVC	0.10 10	0.08 13	0.08 23	0.07 15	0.09 37	0.06 9	0.07 35	0.09 10	0.09 26	0.08 10	0.09 18	0.08 8	0.07 22	0.06 25	0.19 14	0.12 12	0.11 11	0.12 21	0.11 10	0.10 27	0.10 9	0.10 7	0.07 40	0.08 22	0.11 14	0.12 20	0.12 14	0.14 29

test croco	0.11 14	0.10 26	0.07 14	0.06 14	0.07 20	0.07 15	0.04 8	0.13 22	0.06 7	0.16 26	0.07 9	0.12 18	0.05 7	0.04 10	0.19 14	0.16 32	0.16 27	0.13 34	0.15 22	0.08 11	0.17 24	0.15 18	0.04 8	0.08 22	0.13 23	0.12 20	0.12 14	0.14 29

MIF-Stereo (partial)	0.11 14	0.09 18	0.08 23	0.07 15	0.06 15	0.07 15	0.04 8	0.12 18	0.09 26	0.12 22	0.07 9	0.10 12	0.07 22	0.05 14	0.21 20	0.16 32	0.16 27	0.13 34	0.14 19	0.08 11	0.18 31	0.15 18	0.05 19	0.08 22	0.13 23	0.11 15	0.16 26	0.13 21

MIF-Stereo	0.11 14	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.05 9	0.06 9	0.04 8	0.10 12	0.07 15	0.13 23	0.07 9	0.13 19	0.12 80	0.08 37	0.21 20	0.15 22	0.16 27	0.12 21	0.20 42	0.09 19	0.18 31	0.14 16	0.07 40	0.07 13	0.13 23	0.18 63	0.10 8	0.13 21

RAFT_CTSACE	0.11 14	0.09 18	0.07 14	0.05 7	0.06 15	0.08 24	0.06 23	0.12 18	0.08 19	0.18 39	0.06 5	0.15 27	0.12 80	0.05 14	0.18 12	0.14 17	0.15 21	0.10 11	0.13 16	0.07 6	0.17 24	0.24 48	0.04 8	0.07 13	0.14 29	0.14 32	0.19 42	0.14 29

CVANet_RVC	0.11 14	0.12 51	0.11 59	0.13 76	0.10 53	0.11 58	0.08 49	0.13 22	0.09 26	0.10 13	0.16 69	0.11 15	0.08 30	0.08 37	0.13 4	0.12 12	0.12 13	0.12 21	0.12 13	0.09 19	0.12 13	0.17 24	0.06 27	0.08 22	0.11 14	0.10 10	0.11 11	0.14 29

test_5	0.12 19	0.10 26	0.08 23	0.07 15	0.05 9	0.07 15	0.05 15	0.16 35	0.07 15	0.11 16	0.15 60	0.16 39	0.16 120	0.03 6	0.18 12	0.15 22	0.11 11	0.10 11	0.13 16	0.08 11	0.13 15	0.20 34	0.04 8	0.09 38	0.13 23	0.15 41	0.20 51	0.18 49

DMCA	0.12 19	0.09 18	0.10 44	0.08 28	0.09 37	0.08 24	0.09 69	0.13 22	0.10 37	0.11 16	0.13 47	0.13 19	0.08 30	0.09 57	0.24 27	0.15 22	0.15 21	0.14 45	0.13 16	0.10 27	0.14 18	0.12 12	0.09 71	0.09 38	0.12 19	0.13 24	0.11 11	0.12 18

GANet	0.12 19	0.10 26	0.10 44	0.10 41	0.10 53	0.13 77	0.10 84	0.14 26	0.08 19	0.11 16	0.24 134	0.15 27	0.08 30	0.08 37	0.14 7	0.13 15	0.15 21	0.15 55	0.11 10	0.08 11	0.12 13	0.25 53	0.08 58	0.08 22	0.13 23	0.10 10	0.12 14	0.11 15

MIM_Stereo	0.13 22	0.09 18	0.08 23	0.08 28	0.07 20	0.09 37	0.05 15	0.13 22	0.06 7	0.19 45	0.10 26	0.11 15	0.05 7	0.05 14	0.25 34	0.34 165	0.17 32	0.12 21	0.20 42	0.12 39	0.19 41	0.43 120	0.04 8	0.07 13	0.11 14	0.10 10	0.15 22	0.09 11

AEACV	0.13 22	0.08 13	0.05 5	0.05 7	0.05 9	0.04 4	0.03 4	0.05 5	0.03 3	0.05 4	0.05 4	0.06 5	0.03 4	0.04 10	0.64 144	0.54 210	0.09 5	0.12 21	0.16 23	0.18 113	0.13 15	0.73 189	0.07 40	0.04 4	0.08 4	0.12 20	0.07 4	0.05 4

anonymousdsp	0.13 22	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.05 9	0.06 9	0.04 8	0.10 12	0.06 7	0.11 16	0.43 195	0.08 8	0.04 6	0.05 14	0.31 58	0.21 78	0.12 13	0.10 11	0.14 19	0.15 81	0.15 20	0.58 153	0.10 88	0.05 7	0.09 7	0.07 4	0.12 14	0.07 6

RAFT+CT+SA	0.13 22	0.11 39	0.09 34	0.08 28	0.06 15	0.07 15	0.06 23	0.19 56	0.09 26	0.16 26	0.08 14	0.19 57	0.16 120	0.05 14	0.19 14	0.20 69	0.13 15	0.11 16	0.17 27	0.09 19	0.18 31	0.30 69	0.04 8	0.09 38	0.16 44	0.14 32	0.18 37	0.17 43

ARAFT	0.13 22	0.09 18	0.07 14	0.09 33	0.07 20	0.08 24	0.04 8	0.14 26	0.08 19	0.21 54	0.10 26	0.17 47	0.06 13	0.06 25	0.19 14	0.15 22	0.18 42	0.15 55	0.21 52	0.08 11	0.20 45	0.34 88	0.05 19	0.07 13	0.15 39	0.11 15	0.18 37	0.13 21

LL-Strereo2	0.14 27	0.08 13	0.07 14	0.07 15	0.07 20	0.06 9	0.05 15	0.15 30	0.10 37	0.22 61	0.09 18	0.13 19	0.07 22	0.07 29	0.24 27	0.26 127	0.17 32	0.11 16	0.20 42	0.10 27	0.21 55	0.68 184	0.06 27	0.07 13	0.12 19	0.14 32	0.15 22	0.10 14

TestStereo1	0.14 27	0.13 69	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.08 24	0.07 35	0.14 26	0.10 37	0.17 32	0.09 18	0.15 27	0.17 129	0.05 14	0.26 41	0.21 78	0.16 27	0.12 21	0.20 42	0.10 27	0.20 45	0.30 69	0.04 8	0.08 22	0.18 57	0.18 63	0.26 98	0.20 67

TESTraft	0.14 27	0.11 39	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.07 15	0.07 35	0.15 30	0.11 58	0.17 32	0.10 26	0.15 27	0.16 120	0.05 14	0.25 34	0.21 78	0.15 21	0.12 21	0.19 36	0.10 27	0.19 41	0.29 66	0.04 8	0.08 22	0.18 57	0.17 55	0.24 74	0.20 67

SA-5K	0.14 27	0.13 69	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.08 24	0.07 35	0.14 26	0.10 37	0.17 32	0.09 18	0.15 27	0.17 129	0.05 14	0.26 41	0.21 78	0.16 27	0.12 21	0.20 42	0.10 27	0.20 45	0.30 69	0.04 8	0.08 22	0.18 57	0.18 63	0.26 98	0.20 67

raft+_RVC	0.14 27	0.10 26	0.08 23	0.09 33	0.08 30	0.09 37	0.06 23	0.18 50	0.10 37	0.22 61	0.12 42	0.15 27	0.07 22	0.06 25	0.25 34	0.23 104	0.17 32	0.12 21	0.21 52	0.12 39	0.20 45	0.41 114	0.05 19	0.08 22	0.15 39	0.13 24	0.16 26	0.13 21

RAFT + AFF	0.14 27	0.07 7	0.06 7	0.08 28	0.05 9	0.07 15	0.05 15	0.11 17	0.08 19	0.14 25	0.07 9	0.15 27	0.05 7	0.03 6	1.47 203	0.11 5	0.14 19	0.08 7	0.14 19	0.07 6	0.15 20	0.10 7	0.04 8	0.06 9	0.10 10	0.08 5	0.08 6	0.07 6

UPFNet	0.14 27	0.11 39	0.12 80	0.12 69	0.11 65	0.13 77	0.10 84	0.16 35	0.12 69	0.17 32	0.14 54	0.16 39	0.09 39	0.11 86	0.25 34	0.15 22	0.17 32	0.15 55	0.16 23	0.11 35	0.14 18	0.13 13	0.09 71	0.10 54	0.13 23	0.15 41	0.19 42	0.14 29

MGS-Stereo	0.15 34	0.12 51	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.07 15	0.05 15	0.16 35	0.07 15	0.13 23	0.10 26	0.13 19	0.06 13	0.08 37	0.94 172	0.14 17	0.19 50	0.15 55	0.19 36	0.13 48	0.20 45	0.19 32	0.07 40	0.08 22	0.14 29	0.12 20	0.17 32	0.15 37

CAS	0.15 34	0.11 39	0.08 23	0.10 41	0.09 37	0.08 24	0.07 35	0.17 40	0.10 37	0.17 32	0.17 78	0.15 27	0.10 48	0.10 74	0.27 48	0.19 62	0.18 42	0.15 55	0.20 42	0.11 35	0.23 68	0.26 57	0.08 58	0.08 22	0.18 57	0.16 49	0.17 32	0.22 84

IER	0.15 34	0.12 51	0.11 59	0.12 69	0.10 53	0.12 68	0.09 69	0.17 40	0.10 37	0.18 39	0.17 78	0.21 70	0.10 48	0.11 86	0.49 118	0.15 22	0.19 50	0.14 45	0.16 23	0.12 39	0.16 23	0.17 24	0.09 71	0.10 54	0.14 29	0.17 55	0.19 42	0.18 49

HCRNet	0.15 34	0.19 151	0.08 23	0.23 156	0.09 37	0.15 97	0.09 69	0.16 35	0.06 7	0.49 225	0.16 69	0.25 104	0.08 30	0.09 57	0.44 101	0.11 5	0.17 32	0.11 16	0.21 52	0.09 19	0.13 15	0.13 13	0.11 105	0.07 13	0.09 7	0.11 15	0.14 21	0.11 15

AFF-stereo	0.15 34	0.10 26	0.09 34	0.07 15	0.06 15	0.09 37	0.07 35	0.17 40	0.09 26	0.21 54	0.08 14	0.15 27	0.06 13	0.04 10	0.92 168	0.15 22	0.13 15	0.09 8	0.21 52	0.08 11	0.21 55	0.35 90	0.04 8	0.07 13	0.14 29	0.13 24	0.18 37	0.11 15

RYNet	0.15 34	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.06 15	0.06 9	0.04 8	0.08 8	0.14 101	0.06 6	0.06 5	0.06 5	0.05 7	0.05 14	1.87 225	0.11 5	0.09 5	0.13 34	0.10 8	0.07 6	0.09 5	0.07 2	0.13 132	0.06 9	0.09 7	0.28 143	0.12 14	0.08 8

HITNet	0.15 34	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.11 65	0.10 43	0.07 35	0.18 50	0.11 58	0.24 90	0.13 47	0.19 57	0.10 48	0.09 57	0.23 24	0.14 17	0.17 32	0.14 45	0.16 23	0.10 27	0.21 55	0.25 53	0.08 58	0.09 38	0.15 39	0.14 32	0.24 74	0.19 61
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
SA	0.16 41	0.13 69	0.09 34	0.09 33	0.08 30	0.11 58	0.06 23	0.21 66	0.10 37	0.24 90	0.09 18	0.23 89	0.07 22	0.07 29	0.23 24	0.22 90	0.19 50	0.15 55	0.25 80	0.12 39	0.22 62	0.28 63	0.05 19	0.10 54	0.20 78	0.21 93	0.27 110	0.23 92

test_4	0.16 41	0.09 18	0.10 44	0.07 15	0.08 30	0.05 7	0.06 23	0.17 40	0.11 58	0.23 71	0.11 35	0.16 39	0.09 39	0.07 29	0.41 94	0.40 186	0.18 42	0.12 21	0.18 31	0.11 35	0.23 68	0.33 85	0.05 19	0.09 38	0.15 39	0.20 83	0.26 98	0.23 92

CIPLG	0.16 41	0.11 39	0.09 34	0.10 41	0.09 37	0.11 58	0.08 49	0.23 84	0.10 37	0.23 71	0.15 60	0.20 60	0.10 48	0.13 115	0.25 34	0.18 47	0.22 83	0.15 55	0.22 60	0.13 48	0.22 62	0.38 105	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.13 21

IPLGR_C	0.16 41	0.11 39	0.09 34	0.10 41	0.09 37	0.11 58	0.08 49	0.23 84	0.10 37	0.23 71	0.15 60	0.20 60	0.11 64	0.13 115	0.23 24	0.18 47	0.22 83	0.15 55	0.22 60	0.13 48	0.22 62	0.36 93	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.14 29

ACRE	0.16 41	0.11 39	0.09 34	0.10 41	0.09 37	0.12 68	0.08 49	0.23 84	0.10 37	0.23 71	0.15 60	0.20 60	0.10 48	0.13 115	0.24 27	0.18 47	0.22 83	0.15 55	0.22 60	0.13 48	0.22 62	0.37 99	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.13 21

rafts_anoy	0.16 41	0.14 83	0.12 80	0.11 57	0.11 65	0.10 43	0.08 49	0.21 66	0.08 19	0.21 54	0.16 69	0.18 50	0.08 30	0.06 25	0.34 69	0.27 136	0.20 56	0.17 87	0.23 70	0.13 48	0.23 68	0.42 117	0.06 27	0.10 54	0.18 57	0.15 41	0.15 22	0.17 43

GMStereo	0.16 41	0.16 109	0.09 34	0.14 85	0.13 88	0.16 102	0.12 100	0.22 74	0.12 69	0.19 45	0.16 69	0.26 110	0.13 91	0.09 57	0.20 18	0.15 22	0.22 83	0.14 45	0.27 87	0.15 81	0.21 55	0.16 22	0.09 71	0.11 76	0.19 74	0.17 55	0.24 74	0.15 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 41	0.13 69	0.13 94	0.14 85	0.12 75	0.14 85	0.11 91	0.20 58	0.12 69	0.21 54	0.15 60	0.18 50	0.13 91	0.13 115	0.24 27	0.16 32	0.20 56	0.17 87	0.19 36	0.13 48	0.17 24	0.16 22	0.11 105	0.13 101	0.16 44	0.18 63	0.21 56	0.17 43

HGLStereo	0.16 41	0.15 100	0.12 80	0.13 76	0.14 101	0.13 77	0.09 69	0.18 50	0.11 58	0.22 61	0.23 128	0.14 26	0.09 39	0.11 86	0.26 41	0.18 47	0.22 83	0.17 87	0.20 42	0.14 62	0.19 41	0.20 34	0.10 88	0.12 83	0.18 57	0.18 63	0.18 37	0.15 37

RASNet	0.16 41	0.15 100	0.15 110	0.13 76	0.11 65	0.12 68	0.10 84	0.24 99	0.13 89	0.22 61	0.14 54	0.18 50	0.13 91	0.10 74	0.20 18	0.18 47	0.19 50	0.13 34	0.17 27	0.10 27	0.23 68	0.27 60	0.07 40	0.15 123	0.17 46	0.18 63	0.27 110	0.24 104

DISCO	0.16 41	0.15 100	0.11 59	0.14 85	0.13 88	0.16 102	0.15 118	0.15 30	0.13 89	0.21 54	0.17 78	0.16 39	0.10 48	0.10 74	0.30 52	0.17 41	0.20 56	0.15 55	0.24 78	0.14 62	0.18 31	0.23 44	0.09 71	0.12 83	0.18 57	0.16 49	0.22 64	0.17 43

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 52	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.08 30	0.09 37	0.05 15	0.18 50	0.17 130	0.23 71	0.19 90	0.18 50	0.10 48	0.09 57	0.54 130	0.17 41	0.20 56	0.15 55	0.20 42	0.12 39	0.20 45	0.37 99	0.07 40	0.09 38	0.17 46	0.25 124	0.16 26	0.21 79

CASnet	0.17 52	0.12 51	0.09 34	0.10 41	0.11 65	0.14 85	0.08 49	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.15 60	0.23 89	0.11 64	0.09 57	0.33 66	0.16 32	0.20 56	0.12 21	0.27 87	0.11 35	0.35 127	0.25 53	0.07 40	0.09 38	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.17 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 52	0.10 26	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.08 24	0.05 15	0.21 66	0.12 69	0.26 107	0.12 42	0.21 70	0.08 30	0.07 29	0.35 73	0.39 181	0.21 71	0.15 55	0.22 60	0.13 48	0.30 109	0.54 144	0.05 19	0.08 22	0.14 29	0.15 41	0.19 42	0.13 21

LoS_RVC	0.17 52	0.13 69	0.11 59	0.07 15	0.10 53	0.08 24	0.07 35	0.17 40	0.12 69	0.23 71	0.17 78	0.17 47	0.11 64	0.09 57	0.46 113	0.22 90	0.17 32	0.16 76	0.25 80	0.12 39	0.36 133	0.36 93	0.08 58	0.10 54	0.21 89	0.16 49	0.17 32	0.20 67

tt_ll	0.17 52	0.13 69	0.11 59	0.07 15	0.10 53	0.08 24	0.07 35	0.17 40	0.12 69	0.23 71	0.17 78	0.17 47	0.11 64	0.09 57	0.46 113	0.22 90	0.17 32	0.16 76	0.25 80	0.12 39	0.36 133	0.36 93	0.08 58	0.10 54	0.21 89	0.16 49	0.17 32	0.20 67

iinet-f	0.17 52	0.14 83	0.11 59	0.12 69	0.09 37	0.14 85	0.09 69	0.15 30	0.10 37	0.23 71	0.24 134	0.18 50	0.16 120	0.08 37	0.38 91	0.20 69	0.20 56	0.13 34	0.38 135	0.17 106	0.21 55	0.27 60	0.09 71	0.09 38	0.18 57	0.14 32	0.25 89	0.18 49

Sa-1000	0.17 52	0.13 69	0.09 34	0.09 33	0.09 37	0.11 58	0.05 15	0.22 74	0.11 58	0.24 90	0.11 35	0.24 96	0.09 39	0.10 74	0.27 48	0.21 78	0.22 83	0.17 87	0.29 103	0.13 48	0.26 88	0.38 105	0.06 27	0.10 54	0.24 116	0.21 93	0.26 98	0.22 84

raftrobust	0.17 52	0.12 51	0.11 59	0.11 57	0.10 53	0.08 24	0.07 35	0.22 74	0.09 26	0.27 115	0.13 47	0.20 60	0.08 30	0.08 37	0.35 73	0.29 149	0.21 71	0.15 55	0.29 103	0.14 62	0.26 88	0.44 123	0.08 58	0.09 38	0.19 74	0.17 55	0.17 32	0.17 43

RALCasStereoNet	0.17 52	0.14 83	0.11 59	0.13 76	0.11 65	0.10 43	0.08 49	0.20 58	0.08 19	0.23 71	0.13 47	0.19 57	0.08 30	0.07 29	0.30 52	0.37 177	0.22 83	0.17 87	0.21 52	0.14 62	0.24 82	0.52 137	0.07 40	0.10 54	0.18 57	0.15 41	0.16 26	0.15 37

RALAANet	0.17 52	0.13 69	0.11 59	0.10 41	0.10 53	0.11 58	0.08 49	0.17 40	0.10 37	0.16 26	0.15 60	0.16 39	0.09 39	0.07 29	0.34 69	0.17 41	0.18 42	0.17 87	0.28 95	0.15 81	0.26 88	0.60 156	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.15 41	0.21 56	0.16 42

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 52	0.11 39	0.10 44	0.08 28	0.08 30	0.08 24	0.08 49	0.21 66	0.09 26	0.23 71	0.09 18	0.20 60	0.07 22	0.05 14	0.89 163	0.15 22	0.15 21	0.10 11	0.22 60	0.09 19	0.23 68	0.36 93	0.06 27	0.09 38	0.18 57	0.13 24	0.20 51	0.14 29

DSFCA	0.17 52	0.18 135	0.14 102	0.14 85	0.13 88	0.16 102	0.15 118	0.16 35	0.13 89	0.16 26	0.19 90	0.18 50	0.11 64	0.08 37	0.26 41	0.19 62	0.20 56	0.17 87	0.22 60	0.14 62	0.20 45	0.24 48	0.11 105	0.13 101	0.18 57	0.19 77	0.20 51	0.20 67

DMCA-RVC	0.17 52	0.12 51	0.15 110	0.12 69	0.13 88	0.11 58	0.18 129	0.17 40	0.16 123	0.18 39	0.21 107	0.21 70	0.10 48	0.10 74	0.50 121	0.18 47	0.18 42	0.17 87	0.17 27	0.15 81	0.18 31	0.18 28	0.10 88	0.13 101	0.14 29	0.15 41	0.19 42	0.18 49

CFNet	0.17 52	0.15 100	0.13 94	0.18 127	0.16 124	0.14 85	0.12 100	0.24 99	0.12 69	0.21 54	0.16 69	0.29 132	0.14 105	0.11 86	0.26 41	0.14 17	0.20 56	0.16 76	0.18 31	0.13 48	0.18 31	0.15 18	0.08 58	0.12 83	0.21 89	0.20 83	0.22 64	0.21 79

panet	0.18 66	0.13 69	0.11 59	0.11 57	0.10 53	0.10 43	0.06 23	0.24 99	0.09 26	0.28 129	0.13 47	0.26 110	0.11 64	0.10 74	0.32 62	0.23 104	0.25 121	0.13 34	0.21 52	0.14 62	0.33 116	0.25 53	0.08 58	0.10 54	0.18 57	0.19 77	0.24 74	0.24 104

anonymousdsp2	0.18 66	0.12 51	0.09 34	0.09 33	0.08 30	0.10 43	0.07 35	0.18 50	0.09 26	0.20 50	0.50 206	0.15 27	0.07 22	0.08 37	0.37 82	0.28 142	0.17 32	0.13 34	0.23 70	0.19 116	0.20 45	0.67 178	0.11 105	0.12 83	0.14 29	0.11 15	0.18 37	0.12 18

TestStereo	0.18 66	0.17 119	0.14 102	0.15 101	0.11 65	0.16 102	0.11 91	0.25 116	0.13 89	0.30 148	0.16 69	0.26 110	0.11 64	0.08 37	0.22 22	0.15 22	0.24 109	0.13 34	0.28 95	0.13 48	0.28 101	0.18 28	0.09 71	0.14 115	0.22 92	0.16 49	0.21 56	0.19 61

CREStereo	0.18 66	0.13 69	0.11 59	0.12 69	0.10 53	0.10 43	0.06 23	0.24 99	0.10 37	0.27 115	0.14 54	0.26 110	0.12 80	0.10 74	0.32 62	0.26 127	0.26 131	0.13 34	0.22 60	0.14 62	0.36 133	0.27 60	0.08 58	0.10 54	0.18 57	0.19 77	0.24 74	0.23 92
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
PDISCO_ROB	0.18 66	0.16 109	0.16 126	0.14 85	0.12 75	0.13 77	0.13 111	0.15 30	0.12 69	0.16 26	0.16 69	0.13 19	0.10 48	0.09 57	0.25 34	0.20 69	0.20 56	0.23 165	0.18 31	0.15 81	0.24 82	0.28 63	0.08 58	0.12 83	0.22 92	0.24 113	0.39 166	0.24 104

CES	0.19 71	0.10 26	0.10 44	0.09 33	0.11 65	0.10 43	0.06 23	0.42 199	0.10 37	0.20 50	0.28 156	0.23 89	0.10 48	0.13 115	0.35 73	0.24 110	0.25 121	0.15 55	0.21 52	0.14 62	0.45 162	0.29 66	0.09 71	0.08 22	0.19 74	0.15 41	0.20 51	0.23 92

raft_robust	0.19 71	0.14 83	0.11 59	0.14 85	0.09 37	0.11 58	0.08 49	0.25 116	0.12 69	0.30 148	0.10 26	0.25 104	0.14 105	0.10 74	0.29 51	0.26 127	0.22 83	0.17 87	0.35 127	0.14 62	0.28 101	0.35 90	0.06 27	0.11 76	0.22 92	0.24 113	0.24 74	0.21 79

GMOStereo	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 91	0.08 37	0.37 82	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 62	0.26 88	0.67 178	0.06 27	0.09 38	0.23 101	0.20 83	0.24 74	0.18 49

error version	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 91	0.08 37	0.37 82	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 62	0.26 88	0.67 178	0.06 27	0.09 38	0.23 101	0.20 83	0.24 74	0.18 49

test-v	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 91	0.08 37	0.37 82	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 62	0.26 88	0.67 178	0.06 27	0.09 38	0.23 101	0.20 83	0.24 74	0.18 49

test-2	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 91	0.08 37	0.37 82	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 62	0.26 88	0.67 178	0.06 27	0.09 38	0.23 101	0.20 83	0.24 74	0.18 49

LMCR-Stereo	0.19 71	0.14 83	0.12 80	0.13 76	0.12 75	0.15 97	0.10 84	0.22 74	0.13 89	0.23 71	0.18 85	0.24 96	0.17 129	0.14 127	0.30 52	0.19 62	0.26 131	0.18 112	0.33 116	0.19 116	0.27 97	0.30 69	0.10 88	0.12 83	0.20 78	0.18 63	0.24 74	0.24 104

CREStereo++_RVC	0.19 71	0.12 51	0.11 59	0.11 57	0.12 75	0.11 58	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.14 54	0.22 84	0.19 150	0.10 74	0.26 41	0.22 90	0.24 109	0.12 21	0.22 60	0.12 39	0.34 119	0.32 79	0.07 40	0.10 54	0.20 78	0.18 63	0.62 208	0.23 92
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
PMTNet	0.19 71	0.15 100	0.12 80	0.14 85	0.12 75	0.09 37	0.09 69	0.22 74	0.10 37	0.29 144	0.11 35	0.25 104	0.09 39	0.09 57	0.41 94	0.27 136	0.24 109	0.13 34	0.28 95	0.14 62	0.36 133	0.30 69	0.09 71	0.08 22	0.23 101	0.20 83	0.23 69	0.26 119

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 71	0.18 135	0.18 142	0.17 118	0.21 155	0.16 102	0.27 173	0.19 56	0.24 162	0.22 61	0.20 96	0.27 116	0.13 91	0.19 167	0.35 73	0.17 41	0.20 56	0.16 76	0.19 36	0.13 48	0.17 24	0.19 32	0.11 105	0.12 83	0.18 57	0.23 106	0.19 42	0.22 84
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.19 71	0.14 83	0.12 80	0.15 101	0.11 65	0.16 102	0.12 100	0.25 116	0.12 69	0.25 100	0.17 78	0.20 60	0.22 162	0.09 57	0.42 97	0.17 41	0.22 83	0.16 76	0.30 107	0.13 48	0.26 88	0.17 24	0.10 88	0.13 101	0.20 78	0.18 63	0.26 98	0.21 79

DN-CSS_ROB	0.19 71	0.14 83	0.16 126	0.14 85	0.14 101	0.12 68	0.10 84	0.25 116	0.13 89	0.27 115	0.26 148	0.26 110	0.18 142	0.09 57	0.33 66	0.16 32	0.20 56	0.15 55	0.41 142	0.14 62	0.30 109	0.23 44	0.10 88	0.15 123	0.17 46	0.16 49	0.22 64	0.18 49

dd	0.20 83	0.17 119	0.10 44	0.35 192	0.13 88	0.25 164	0.12 100	0.22 74	0.10 37	0.22 61	0.11 35	0.38 171	0.10 48	0.09 57	0.40 93	0.18 47	0.29 164	0.15 55	0.36 131	0.14 62	0.20 45	0.17 24	0.09 71	0.13 101	0.22 92	0.17 55	0.26 98	0.20 67

GLC_STEREO	0.20 83	0.15 100	0.16 126	0.15 101	0.14 101	0.14 85	0.12 100	0.26 128	0.10 37	0.28 129	0.19 90	0.20 60	0.10 48	0.11 86	0.51 125	0.20 69	0.28 153	0.15 55	0.26 84	0.15 81	0.38 144	0.30 69	0.09 71	0.11 76	0.20 78	0.14 32	0.30 130	0.18 49

TANstereo	0.20 83	0.12 51	0.11 59	0.14 85	0.13 88	0.14 85	0.08 49	0.17 40	0.11 58	0.24 90	0.13 47	0.16 39	0.12 80	0.13 115	0.30 52	0.29 149	0.26 131	0.25 177	0.34 119	0.23 146	0.34 119	0.32 79	0.29 201	0.10 54	0.14 29	0.17 55	0.36 156	0.19 61

XX-TBD	0.20 83	0.12 51	0.11 59	0.14 85	0.13 88	0.14 85	0.08 49	0.17 40	0.11 58	0.24 90	0.13 47	0.16 39	0.12 80	0.13 115	0.30 52	0.29 149	0.26 131	0.25 177	0.34 119	0.23 146	0.34 119	0.32 79	0.29 201	0.10 54	0.14 29	0.17 55	0.36 156	0.19 61

STTStereo	0.20 83	0.19 151	0.21 164	0.18 127	0.20 151	0.17 112	0.27 173	0.18 50	0.19 140	0.20 50	0.19 90	0.24 96	0.15 114	0.17 154	0.44 101	0.18 47	0.20 56	0.19 128	0.19 36	0.14 62	0.18 31	0.20 34	0.11 105	0.13 101	0.19 74	0.21 93	0.20 51	0.26 119

BEATNet_4x	0.20 83	0.14 83	0.12 80	0.13 76	0.13 88	0.12 68	0.12 100	0.20 58	0.14 101	0.27 115	0.14 54	0.22 84	0.14 105	0.11 86	0.45 106	0.21 78	0.23 98	0.21 146	0.20 42	0.13 48	0.33 116	0.48 133	0.10 88	0.13 101	0.18 57	0.18 63	0.27 110	0.24 104

iResNetv2_ROB	0.20 83	0.14 83	0.11 59	0.17 118	0.13 88	0.17 112	0.11 91	0.26 128	0.12 69	0.26 107	0.20 96	0.28 124	0.20 154	0.10 74	0.49 118	0.16 32	0.21 71	0.15 55	0.36 131	0.15 81	0.36 133	0.20 34	0.12 122	0.16 134	0.20 78	0.18 63	0.30 130	0.19 61

DLCB_ROB	0.20 83	0.17 119	0.17 133	0.14 85	0.15 115	0.14 85	0.14 113	0.21 66	0.16 123	0.23 71	0.23 128	0.25 104	0.18 142	0.15 138	0.24 27	0.18 47	0.22 83	0.18 112	0.19 36	0.15 81	0.26 88	0.24 48	0.13 132	0.16 134	0.37 190	0.25 124	0.25 89	0.20 67

test-3	0.21 91	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.12 75	0.10 43	0.08 49	0.25 116	0.10 37	0.27 115	0.11 35	0.30 143	0.11 64	0.09 57	0.50 121	0.39 181	0.23 98	0.15 55	0.47 151	0.15 81	0.34 119	0.65 165	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.14 32	0.25 89	0.23 92

test_1	0.21 91	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.12 75	0.10 43	0.08 49	0.25 116	0.10 37	0.27 115	0.11 35	0.30 143	0.11 64	0.08 37	0.50 121	0.39 181	0.23 98	0.15 55	0.47 151	0.15 81	0.34 119	0.65 165	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.14 32	0.25 89	0.23 92

AACVNet	0.21 91	0.18 135	0.15 110	0.19 136	0.19 145	0.19 128	0.14 113	0.23 84	0.15 111	0.25 100	0.23 128	0.21 70	0.13 91	0.13 115	0.57 137	0.19 62	0.25 121	0.18 112	0.25 80	0.18 113	0.23 68	0.24 48	0.14 139	0.15 123	0.23 101	0.21 93	0.25 89	0.25 114

sAnonymous2	0.21 91	0.14 83	0.13 94	0.12 69	0.12 75	0.14 85	0.12 100	0.28 156	0.16 123	0.23 71	0.20 96	0.20 60	0.15 114	0.08 37	0.31 58	0.27 136	0.25 121	0.22 156	0.40 138	0.21 129	0.35 127	0.42 117	0.09 71	0.13 101	0.23 101	0.24 113	0.23 69	0.24 104

CroCo_RVC	0.21 91	0.14 83	0.13 94	0.12 69	0.12 75	0.14 85	0.12 100	0.28 156	0.16 123	0.23 71	0.20 96	0.20 60	0.15 114	0.08 37	0.31 58	0.27 136	0.25 121	0.22 156	0.40 138	0.21 129	0.35 127	0.42 117	0.09 71	0.13 101	0.23 101	0.24 113	0.23 69	0.24 104

CFNet_pseudo	0.21 91	0.16 109	0.16 126	0.19 136	0.16 124	0.17 112	0.13 111	0.24 99	0.15 111	0.28 129	0.22 118	0.23 89	0.20 154	0.12 101	0.65 147	0.18 47	0.20 56	0.17 87	0.31 112	0.13 48	0.21 55	0.21 38	0.12 122	0.13 101	0.20 78	0.20 83	0.25 89	0.26 119

ADLNet	0.21 91	0.18 135	0.12 80	0.16 109	0.14 101	0.19 128	0.15 118	0.20 58	0.11 58	0.17 32	0.15 60	0.34 159	0.14 105	0.32 199	1.10 182	0.16 32	0.20 56	0.14 45	0.18 31	0.14 62	0.17 24	0.22 41	0.15 149	0.09 38	0.18 57	0.19 77	0.19 42	0.18 49

psm_up	0.21 91	0.17 119	0.19 151	0.20 141	0.17 130	0.20 134	0.15 118	0.26 128	0.23 158	0.22 61	0.18 85	0.23 89	0.20 154	0.16 145	0.36 81	0.19 62	0.24 109	0.18 112	0.30 107	0.17 106	0.23 68	0.21 38	0.12 122	0.21 167	0.24 116	0.27 137	0.26 98	0.25 114

AF-Net	0.21 91	0.18 135	0.18 142	0.18 127	0.22 160	0.20 134	0.24 156	0.24 99	0.21 145	0.19 45	0.25 140	0.27 116	0.16 120	0.14 127	0.37 82	0.20 69	0.18 42	0.17 87	0.23 70	0.15 81	0.18 31	0.26 57	0.17 155	0.14 115	0.20 78	0.22 100	0.29 122	0.22 84

Nwc_Net	0.21 91	0.18 135	0.18 142	0.18 127	0.22 160	0.20 134	0.24 156	0.24 99	0.21 145	0.19 45	0.25 140	0.27 116	0.16 120	0.14 127	0.37 82	0.20 69	0.18 42	0.17 87	0.23 70	0.15 81	0.18 31	0.26 57	0.17 155	0.14 115	0.20 78	0.22 100	0.29 122	0.22 84

AE-Stereo	0.22 101	0.14 83	0.14 102	0.16 109	0.13 88	0.12 68	0.09 69	0.23 84	0.15 111	0.27 115	0.12 42	0.29 132	0.13 91	0.09 57	0.30 52	0.29 149	0.28 153	0.19 128	0.30 107	0.22 139	0.35 127	0.77 195	0.08 58	0.15 123	0.23 101	0.24 113	0.26 98	0.20 67

MIPNet	0.22 101	0.15 100	0.11 59	0.11 57	0.12 75	0.12 68	0.08 49	0.24 99	0.10 37	0.27 115	0.24 134	0.23 89	0.14 105	0.11 86	0.93 170	0.21 78	0.23 98	0.17 87	0.31 112	0.20 121	0.22 62	0.44 123	0.07 40	0.12 83	0.24 116	0.29 149	0.27 110	0.20 67

test_3	0.22 101	0.12 51	0.12 80	0.11 57	0.12 75	0.10 43	0.08 49	0.25 116	0.12 69	0.28 129	0.12 42	0.31 152	0.15 114	0.08 37	0.53 126	0.40 186	0.23 98	0.15 55	0.47 151	0.16 96	0.36 133	0.65 165	0.06 27	0.12 83	0.20 78	0.19 77	0.27 110	0.25 114

APVNet	0.22 101	0.18 135	0.15 110	0.17 118	0.20 151	0.20 134	0.18 129	0.24 99	0.15 111	0.18 39	0.21 107	0.21 70	0.12 80	0.17 154	0.45 106	0.25 118	0.28 153	0.21 146	0.34 119	0.21 129	0.24 82	0.33 85	0.11 105	0.18 153	0.22 92	0.18 63	0.30 130	0.23 92

CFNet_RVC	0.22 101	0.18 135	0.15 110	0.18 127	0.17 130	0.19 128	0.12 100	0.21 66	0.13 89	0.23 71	0.21 107	0.25 104	0.13 91	0.13 115	0.93 170	0.20 69	0.23 98	0.17 87	0.27 87	0.16 96	0.25 87	0.22 41	0.10 88	0.14 115	0.23 101	0.21 93	0.25 89	0.23 92

HSM	0.22 101	0.17 119	0.15 110	0.18 127	0.18 138	0.16 102	0.14 113	0.26 128	0.14 101	0.25 100	0.22 118	0.24 96	0.18 142	0.11 86	0.67 148	0.18 47	0.26 131	0.16 76	0.27 87	0.17 106	0.30 109	0.23 44	0.10 88	0.14 115	0.23 101	0.23 106	0.27 110	0.25 114

MyStereo04	0.23 107	0.18 135	0.18 142	0.14 85	0.14 101	0.13 77	0.11 91	0.28 156	0.22 150	0.32 160	0.20 96	0.30 143	0.14 105	0.08 37	0.31 58	0.24 110	0.22 83	0.18 112	0.55 180	0.23 146	0.38 144	0.37 99	0.12 122	0.17 143	0.28 152	0.30 155	0.31 136	0.22 84

LoS	0.23 107	0.15 100	0.11 59	0.13 76	0.14 101	0.13 77	0.08 49	0.60 222	0.11 58	0.37 192	0.38 182	0.36 166	0.14 105	0.11 86	0.32 62	0.26 127	0.26 131	0.16 76	0.27 87	0.16 96	0.43 155	0.37 99	0.10 88	0.10 54	0.26 134	0.19 77	0.25 89	0.28 132

IPLG	0.23 107	0.12 51	0.12 80	0.10 41	0.10 53	0.10 43	0.08 49	0.22 74	0.09 26	0.24 90	0.15 60	0.21 70	0.09 39	0.11 86	1.84 220	0.19 62	0.21 71	0.16 76	0.24 78	0.15 81	0.21 55	0.37 99	0.07 40	0.12 83	0.18 57	0.22 100	0.24 74	0.14 29

AnonymousM	0.23 107	0.09 18	0.07 14	0.09 33	0.07 20	0.08 24	0.06 23	0.20 58	0.09 26	0.23 71	0.19 90	0.16 39	0.07 22	0.11 86	0.27 48	0.24 110	0.24 109	0.14 45	0.21 52	0.16 96	0.32 114	0.45 127	0.08 58	0.09 38	0.11 14	0.20 83	0.66 214	1.40 232

ICVP	0.23 107	0.18 135	0.21 164	0.18 127	0.17 130	0.18 120	0.15 118	0.22 74	0.17 130	0.24 90	0.21 107	0.24 96	0.18 142	0.12 101	0.43 100	0.24 110	0.25 121	0.24 168	0.26 84	0.21 129	0.31 113	0.52 137	0.26 185	0.17 143	0.24 116	0.26 131	0.25 89	0.24 104
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 107	0.16 109	0.13 94	0.19 136	0.14 101	0.12 68	0.09 69	0.24 99	0.12 69	0.29 144	0.16 69	0.27 116	0.16 120	0.10 74	0.24 27	0.26 127	0.26 131	0.13 34	0.30 107	0.12 39	0.50 174	0.38 105	0.08 58	0.11 76	0.26 134	0.28 143	0.66 214	0.46 176

sCroCo_RVC	0.23 107	0.13 69	0.12 80	0.11 57	0.10 53	0.14 85	0.09 69	0.24 99	0.19 140	0.24 90	0.16 69	0.20 60	0.20 154	0.09 57	0.33 66	0.36 174	0.28 153	0.22 156	0.35 127	0.21 129	0.48 170	0.66 172	0.10 88	0.16 134	0.23 101	0.21 93	0.29 122	0.23 92

GES	0.23 107	0.16 109	0.12 80	0.14 85	0.15 115	0.19 128	0.15 118	0.25 116	0.14 101	0.26 107	0.18 85	0.22 84	0.14 105	0.17 154	0.56 133	0.22 90	0.27 142	0.19 128	0.53 172	0.20 121	0.35 127	0.37 99	0.13 132	0.15 123	0.20 78	0.17 55	0.27 110	0.43 171

FADNet-RVC-Resample	0.23 107	0.16 109	0.18 142	0.17 118	0.16 124	0.16 102	0.16 126	0.24 99	0.18 138	0.26 107	0.18 85	0.27 116	0.17 129	0.16 145	0.81 158	0.18 47	0.21 71	0.23 165	0.26 84	0.25 160	0.23 68	0.39 111	0.13 132	0.21 167	0.22 92	0.22 100	0.19 42	0.22 84

RP	0.23 107	0.20 156	0.23 176	0.22 150	0.21 155	0.22 149	0.25 163	0.24 99	0.23 158	0.17 32	0.24 134	0.25 104	0.19 150	0.16 145	0.55 131	0.18 47	0.21 71	0.16 76	0.22 60	0.16 96	0.18 31	0.33 85	0.14 139	0.17 143	0.23 101	0.23 106	0.31 136	0.26 119

MyStereo	0.24 117	0.19 151	0.19 151	0.16 109	0.15 115	0.14 85	0.11 91	0.28 156	0.22 150	0.34 172	0.23 128	0.30 143	0.16 120	0.08 37	0.35 73	0.23 104	0.22 83	0.18 112	0.56 182	0.23 146	0.38 144	0.41 114	0.13 132	0.16 134	0.30 164	0.33 171	0.32 141	0.22 84

UDGNet	0.24 117	0.20 156	0.15 110	0.36 194	0.31 190	0.32 187	0.29 181	0.22 74	0.15 111	0.21 54	0.21 107	0.21 70	0.08 30	0.51 218	0.25 34	0.17 41	0.22 83	0.17 87	0.27 87	0.15 81	0.28 101	0.38 105	0.31 208	0.11 76	0.24 116	0.23 106	0.22 64	0.20 67

SACVNet	0.24 117	0.20 156	0.19 151	0.21 146	0.19 145	0.19 128	0.20 138	0.26 128	0.22 150	0.25 100	0.22 118	0.21 70	0.12 80	0.17 154	0.48 117	0.22 90	0.26 131	0.21 146	0.32 115	0.20 121	0.29 107	0.41 114	0.15 149	0.18 153	0.28 152	0.26 131	0.30 130	0.26 119

Anonymous	0.24 117	0.16 109	0.14 102	0.13 76	0.14 101	0.15 97	0.10 84	0.26 128	0.15 111	0.24 90	0.17 78	0.24 96	0.23 163	0.09 57	0.34 69	0.34 165	0.28 153	0.24 168	0.47 151	0.23 146	0.49 173	0.66 172	0.10 88	0.15 123	0.27 141	0.24 113	0.32 141	0.23 92

FADNet-RVC	0.24 117	0.17 119	0.15 110	0.21 146	0.17 130	0.17 112	0.21 142	0.26 128	0.14 101	0.25 100	0.21 107	0.28 124	0.17 129	0.14 127	0.98 176	0.22 90	0.23 98	0.17 87	0.36 131	0.22 139	0.24 82	0.30 69	0.14 139	0.17 143	0.25 129	0.23 106	0.21 56	0.24 104

UCFNet_RVC	0.24 117	0.25 178	0.17 133	0.21 146	0.20 151	0.20 134	0.15 118	0.23 84	0.16 123	0.26 107	0.20 96	0.35 165	0.17 129	0.13 115	0.87 162	0.19 62	0.22 83	0.18 112	0.33 116	0.17 106	0.27 97	0.24 48	0.17 155	0.15 123	0.27 141	0.23 106	0.24 74	0.29 135

DeepPruner_ROB	0.24 117	0.17 119	0.17 133	0.17 118	0.17 130	0.16 102	0.24 156	0.22 74	0.17 130	0.26 107	0.26 148	0.21 70	0.18 142	0.12 101	0.64 144	0.21 78	0.24 109	0.21 146	0.29 103	0.16 96	0.44 160	0.36 93	0.14 139	0.16 134	0.22 92	0.30 155	0.27 110	0.23 92

PS-NSSS	0.24 117	0.26 184	0.21 164	0.31 183	0.22 160	0.26 170	0.23 151	0.27 146	0.15 111	0.28 129	0.21 107	0.55 189	0.15 114	0.16 145	0.35 73	0.16 32	0.19 50	0.17 87	0.36 131	0.15 81	0.17 24	0.14 16	0.22 180	0.16 134	0.24 116	0.24 113	0.28 121	0.27 128

PWCDC_ROB	0.24 117	0.10 26	0.13 94	0.10 41	0.18 138	0.12 68	0.16 126	0.12 18	0.38 197	0.11 16	0.25 140	0.15 27	0.82 214	0.28 190	0.92 168	0.21 78	0.17 32	0.18 112	0.18 31	0.17 106	0.23 68	0.46 128	0.20 169	0.17 143	0.12 19	0.21 93	0.15 22	0.26 119

Any-RAFT	0.25 126	0.13 69	0.17 133	0.16 109	0.14 101	0.15 97	0.11 91	0.25 116	0.14 101	0.28 129	0.34 169	0.29 132	0.11 64	0.12 101	0.35 73	0.26 127	0.28 153	0.17 87	0.52 169	0.16 96	0.63 199	0.49 135	0.10 88	0.11 76	0.28 152	0.33 171	0.26 98	0.41 167

GEStereo_RVC	0.25 126	0.19 151	0.15 110	0.18 127	0.17 130	0.19 128	0.18 129	0.26 128	0.17 130	0.27 115	0.20 96	0.28 124	0.17 129	0.12 101	0.34 69	0.27 136	0.28 153	0.24 168	0.47 151	0.22 139	0.34 119	0.66 172	0.11 105	0.18 153	0.25 129	0.22 100	0.26 98	0.32 144

stereogan	0.25 126	0.22 162	0.22 172	0.23 156	0.26 178	0.25 164	0.23 151	0.26 128	0.24 162	0.20 50	0.23 128	0.31 152	0.23 163	0.17 154	0.38 91	0.21 78	0.22 83	0.19 128	0.28 95	0.20 121	0.23 68	0.46 128	0.17 155	0.18 153	0.22 92	0.24 113	0.37 162	0.27 128

R-Stereo Train	0.25 126	0.14 83	0.14 102	0.15 101	0.13 88	0.18 120	0.07 35	0.24 99	0.15 111	0.32 160	0.25 140	0.28 124	0.13 91	0.14 127	0.71 150	0.32 157	0.29 164	0.20 137	0.47 151	0.20 121	0.48 170	0.65 165	0.10 88	0.12 83	0.24 116	0.25 124	0.23 69	0.28 132

RAFT-Stereo	0.25 126	0.14 83	0.14 102	0.15 101	0.13 88	0.18 120	0.07 35	0.24 99	0.15 111	0.32 160	0.25 140	0.28 124	0.13 91	0.14 127	0.71 150	0.32 157	0.29 164	0.20 137	0.47 151	0.20 121	0.48 170	0.65 165	0.10 88	0.12 83	0.24 116	0.25 124	0.23 69	0.28 132
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 126	0.16 109	0.16 126	0.25 166	0.19 145	0.21 144	0.18 129	0.30 170	0.16 123	0.31 155	0.31 163	0.34 159	0.25 172	0.11 86	0.32 62	0.25 118	0.26 131	0.17 87	0.54 176	0.16 96	0.37 140	0.38 105	0.14 139	0.19 161	0.25 129	0.23 106	0.27 110	0.26 119

CASS	0.26 132	0.18 135	0.17 133	0.21 146	0.18 138	0.22 149	0.26 169	0.28 156	0.20 144	0.33 170	0.24 134	0.28 124	0.18 142	0.12 101	0.37 82	0.24 110	0.39 201	0.20 137	0.44 145	0.17 106	0.58 189	0.48 133	0.11 105	0.14 115	0.32 174	0.22 100	0.32 141	0.33 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 132	0.19 151	0.15 110	0.23 156	0.16 124	0.21 144	0.23 151	0.28 156	0.17 130	0.27 115	0.28 156	0.26 110	0.19 150	0.15 138	0.98 176	0.22 90	0.21 71	0.20 137	0.43 144	0.26 169	0.28 101	0.31 77	0.14 139	0.15 123	0.28 152	0.27 137	0.24 74	0.27 128

NCC-stereo	0.26 132	0.22 162	0.22 172	0.22 150	0.24 169	0.23 156	0.28 177	0.26 128	0.28 178	0.18 39	0.26 148	0.29 132	0.27 176	0.17 154	0.56 133	0.23 104	0.23 98	0.24 168	0.28 95	0.21 129	0.23 68	0.32 79	0.20 169	0.17 143	0.27 141	0.29 149	0.33 146	0.30 139

Abc-Net	0.26 132	0.22 162	0.22 172	0.22 150	0.24 169	0.23 156	0.28 177	0.26 128	0.28 178	0.18 39	0.26 148	0.29 132	0.27 176	0.17 154	0.56 133	0.23 104	0.23 98	0.24 168	0.28 95	0.21 129	0.23 68	0.32 79	0.20 169	0.17 143	0.27 141	0.29 149	0.33 146	0.30 139
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EGLCR-Stereo	0.27 136	0.12 51	0.11 59	0.11 57	0.12 75	0.13 77	0.06 23	0.23 84	0.14 101	0.27 115	0.18 85	0.24 96	0.09 39	0.10 74	0.35 73	0.38 179	0.24 109	0.16 76	0.31 112	0.21 129	0.37 140	1.30 248	0.11 105	0.30 194	0.17 46	0.26 131	0.93 231	0.25 114

IPLGR	0.27 136	0.16 109	0.14 102	0.15 101	0.15 115	0.13 77	0.09 69	0.24 99	0.13 89	0.28 129	0.25 140	0.24 96	0.12 80	0.11 86	1.85 222	0.20 69	0.23 98	0.18 112	0.35 127	0.21 129	0.28 101	0.56 150	0.07 40	0.13 101	0.25 129	0.27 137	0.29 122	0.21 79

cross-raft	0.27 136	0.15 100	0.13 94	0.14 85	0.14 101	0.17 112	0.10 84	0.27 146	0.15 111	0.30 148	0.22 118	0.28 124	0.10 48	0.14 127	0.42 97	0.42 191	0.27 142	0.17 87	0.57 183	0.26 169	0.62 198	0.94 226	0.09 71	0.12 83	0.29 160	0.27 137	0.26 98	0.31 143

pcwnet_v2	0.27 136	0.17 119	0.18 142	0.22 150	0.19 145	0.22 149	0.18 129	0.25 116	0.18 138	0.30 148	0.24 134	0.33 157	0.29 179	0.18 164	0.90 164	0.22 90	0.24 109	0.19 128	0.38 135	0.16 96	0.28 101	0.31 77	0.17 155	0.16 134	0.26 134	0.26 131	0.30 130	0.39 160

MSMDNet	0.27 136	0.14 83	0.12 80	0.13 76	0.15 115	0.16 102	0.12 100	0.26 128	0.14 101	0.31 155	0.21 107	0.27 116	0.29 179	0.15 138	0.44 101	0.51 203	0.28 153	0.18 112	0.54 176	0.28 177	0.58 189	0.84 207	0.10 88	0.12 83	0.26 134	0.25 124	0.26 98	0.29 135

PA-Net	0.27 136	0.27 186	0.29 194	0.18 127	0.26 178	0.21 144	0.27 173	0.26 128	0.25 169	0.22 61	0.21 107	0.22 84	0.24 170	0.29 191	0.62 143	0.25 118	0.18 42	0.23 165	0.20 42	0.22 139	0.20 45	0.36 93	0.17 155	0.20 163	0.24 116	0.44 193	0.24 74	0.55 181
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 136	0.17 119	0.15 110	0.23 156	0.19 145	0.26 170	0.28 177	0.20 58	0.15 111	0.22 61	0.20 96	0.18 50	0.11 64	0.39 208	1.91 231	0.21 78	0.24 109	0.20 137	0.22 60	0.14 62	0.19 41	0.18 28	0.26 185	0.14 115	0.22 92	0.18 63	0.19 42	0.18 49

NCCL2	0.27 136	0.24 173	0.23 176	0.19 136	0.20 151	0.18 120	0.19 137	0.26 128	0.23 158	0.29 144	0.22 118	0.28 124	0.17 129	0.15 138	0.68 149	0.25 118	0.25 121	0.22 156	0.27 87	0.22 139	0.34 119	0.44 123	0.19 167	0.22 173	0.34 179	0.34 174	0.36 156	0.36 152

GANet-ADL	0.28 144	0.18 135	0.16 126	0.20 141	0.19 145	0.23 156	0.20 138	0.26 128	0.16 123	0.34 172	0.35 171	0.30 143	0.17 129	0.21 174	0.45 106	0.29 149	0.31 172	0.19 128	0.49 162	0.28 177	0.41 149	0.77 195	0.13 132	0.15 123	0.24 116	0.30 155	0.34 150	0.30 139

RGC	0.28 144	0.25 178	0.29 194	0.25 166	0.27 184	0.28 175	0.21 142	0.28 156	0.31 189	0.22 61	0.31 163	0.29 132	0.32 181	0.21 174	0.59 139	0.25 118	0.24 109	0.21 146	0.30 107	0.22 139	0.27 97	0.40 112	0.18 166	0.21 167	0.29 160	0.32 167	0.35 154	0.36 152

XPNet_ROB	0.28 144	0.28 189	0.20 157	0.20 141	0.22 160	0.22 149	0.22 148	0.20 58	0.21 145	0.24 90	0.27 152	0.79 205	0.17 129	0.16 145	0.50 121	0.23 104	0.35 186	0.21 146	0.28 95	0.20 121	0.30 109	0.53 141	0.17 155	0.18 153	0.23 101	0.24 113	0.49 185	0.36 152

RAFT-Test	0.29 147	0.14 83	0.12 80	0.16 109	0.15 115	0.18 120	0.12 100	0.27 146	0.14 101	0.32 160	0.50 206	0.27 116	0.12 80	0.14 127	0.44 101	0.52 205	0.27 142	0.18 112	0.59 187	0.25 160	0.59 192	0.72 187	0.10 88	0.12 83	0.27 141	0.50 201	0.27 110	0.34 148

HH	0.29 147	0.10 26	0.18 142	0.16 109	0.15 115	0.20 134	0.14 113	0.27 146	0.13 89	0.36 188	0.21 107	0.29 132	0.11 64	0.15 138	0.46 113	0.64 227	0.27 142	0.19 128	0.50 163	0.27 173	0.68 208	0.75 191	0.11 105	0.16 134	0.24 116	0.30 155	0.36 156	0.37 156

HanStereo	0.29 147	0.10 26	0.18 142	0.16 109	0.15 115	0.20 134	0.14 113	0.27 146	0.13 89	0.36 188	0.21 107	0.29 132	0.11 64	0.15 138	0.46 113	0.64 227	0.27 142	0.19 128	0.50 163	0.27 173	0.68 208	0.75 191	0.11 105	0.16 134	0.24 116	0.30 155	0.36 156	0.37 156

RTSC	0.29 147	0.17 119	0.17 133	0.17 118	0.17 130	0.18 120	0.21 142	0.23 84	0.22 150	0.26 107	0.25 140	0.21 70	0.19 150	0.14 127	1.67 212	0.28 142	0.31 172	0.21 146	0.40 138	0.19 116	0.33 116	0.38 105	0.11 105	0.18 153	0.23 101	0.24 113	0.31 136	0.45 173

DeepPrunerF	0.29 147	0.17 119	0.15 110	0.23 156	0.44 209	0.17 112	0.23 151	0.20 58	0.26 173	0.16 26	0.22 118	0.15 27	0.12 80	0.13 115	0.98 176	0.22 90	0.19 50	0.17 87	0.27 87	0.17 106	0.22 62	0.21 38	0.12 122	0.13 101	1.95 258	0.26 131	0.22 64	0.20 67

MSKI-zero shot	0.30 152	0.13 69	0.11 59	0.14 85	0.14 101	0.15 97	0.11 91	0.27 146	0.13 89	0.29 144	0.41 189	0.29 132	0.11 64	0.12 101	0.60 142	0.55 212	0.28 153	0.18 112	0.58 184	0.30 189	0.57 185	0.97 231	0.09 71	0.12 83	0.26 134	0.39 185	0.32 141	0.41 167

dad	0.30 152	0.21 160	0.15 110	0.47 204	0.22 160	0.30 182	0.49 204	0.40 195	0.13 89	0.32 160	0.14 54	0.41 177	0.24 170	0.11 86	0.59 139	0.20 69	0.32 177	0.17 87	0.51 166	0.16 96	0.29 107	0.23 44	0.11 105	0.19 161	0.32 174	0.18 63	0.68 218	0.46 176

GwcNet-ADL	0.30 152	0.22 162	0.21 164	0.29 176	0.23 167	0.24 161	0.22 148	0.28 156	0.19 140	0.34 172	0.57 215	0.44 181	0.23 163	0.22 177	0.53 126	0.35 168	0.30 170	0.22 156	0.45 148	0.28 177	0.37 140	0.47 130	0.14 139	0.17 143	0.27 141	0.30 155	0.29 122	0.38 159

Anonymous3	0.30 152	0.21 160	0.16 126	0.17 118	0.16 124	0.20 134	0.16 126	0.31 174	0.25 169	0.30 148	0.20 96	0.45 182	0.20 154	0.17 154	0.55 131	0.52 205	0.32 177	0.27 190	0.51 166	0.27 173	0.50 174	0.67 178	0.13 132	0.15 123	0.28 152	0.30 155	0.34 150	0.26 119

iResNet	0.30 152	0.17 119	0.17 133	0.24 163	0.23 167	0.28 175	0.20 138	0.31 174	0.21 145	0.32 160	0.29 159	0.50 185	0.51 200	0.11 86	0.53 126	0.35 168	0.27 142	0.20 137	0.74 196	0.25 160	0.47 168	0.32 79	0.15 149	0.26 184	0.26 134	0.25 124	0.34 150	0.29 135

test-1	0.32 157	0.10 26	0.13 94	0.14 85	0.14 101	0.25 164	0.18 129	0.29 166	0.17 130	0.37 192	0.41 189	0.31 152	0.17 129	0.14 127	0.91 166	0.51 203	0.27 142	0.21 146	0.53 172	0.25 160	0.57 185	0.99 235	0.11 105	0.14 115	0.28 152	0.29 149	0.31 136	0.36 152

ADCP+	0.32 157	0.17 119	0.17 133	0.15 101	0.14 101	0.17 112	0.21 142	0.21 66	0.32 190	0.25 100	0.25 140	0.37 169	0.12 80	0.13 115	1.80 219	0.18 47	0.20 56	0.17 87	0.34 119	0.18 113	0.24 82	0.30 69	0.12 122	0.12 83	0.24 116	0.68 219	0.33 146	0.96 214

HSM-Net_RVC	0.32 157	0.17 119	0.18 142	0.27 172	0.21 155	0.21 144	0.15 118	0.28 156	0.19 140	0.34 172	0.40 187	1.56 232	0.27 176	0.15 138	0.45 106	0.22 90	0.26 131	0.19 128	0.28 95	0.20 121	0.41 149	0.57 151	0.14 139	0.21 167	0.30 164	0.31 163	0.36 156	0.35 150
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 157	0.25 178	0.25 183	0.25 166	0.30 187	0.22 149	0.27 173	0.35 184	0.38 197	0.30 148	0.27 152	0.67 198	0.23 163	0.17 154	0.80 157	0.21 78	0.21 71	0.21 146	0.29 103	0.26 169	0.23 68	0.29 66	0.14 139	0.27 188	0.36 189	0.45 195	0.39 166	0.56 183

IGEV_Zeroshot_test	0.33 161	0.13 69	0.24 182	0.30 178	0.18 138	0.23 156	0.24 156	0.28 156	0.17 130	0.35 185	0.53 210	0.34 159	0.11 64	0.14 127	0.41 94	0.61 226	0.27 142	0.17 87	0.48 160	0.31 194	0.52 179	1.06 238	0.12 122	0.12 83	0.35 184	0.28 143	0.62 208	0.45 173

GANetREF_RVC	0.33 161	0.30 194	0.33 207	0.28 174	0.27 184	0.27 172	0.26 169	0.42 199	0.35 195	0.38 199	0.22 118	0.57 190	0.39 188	0.16 145	0.37 82	0.24 110	0.30 170	0.25 177	0.45 148	0.26 169	0.37 140	0.28 63	0.25 183	0.33 199	0.35 184	0.29 149	0.46 178	0.40 166
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
EKT-Stereo	0.34 163	0.17 119	0.14 102	0.20 141	0.17 130	0.22 149	0.25 163	0.27 146	0.15 111	0.30 148	0.35 171	0.27 116	0.14 105	0.16 145	1.56 206	0.54 210	0.29 164	0.25 177	0.47 151	0.30 189	0.81 225	0.86 210	0.09 71	0.13 101	0.31 168	0.30 155	0.31 136	0.24 104

DAS	0.34 163	0.18 135	0.15 110	0.30 178	0.25 174	0.25 164	0.26 169	0.32 181	0.29 184	0.32 160	0.38 182	0.54 187	0.37 184	0.12 101	0.45 106	0.40 186	0.37 193	0.25 177	0.54 176	0.29 184	0.66 205	0.65 165	0.21 178	0.26 184	0.31 168	0.32 167	0.38 164	0.39 160

SepStereo	0.34 163	0.18 135	0.15 110	0.30 178	0.25 174	0.25 164	0.26 169	0.32 181	0.29 184	0.32 160	0.38 182	0.54 187	0.37 184	0.12 101	0.45 106	0.40 186	0.37 193	0.25 177	0.54 176	0.29 184	0.66 205	0.65 165	0.21 178	0.26 184	0.31 168	0.32 167	0.38 164	0.39 160

FADNet_RVC	0.34 163	0.22 162	0.23 176	0.30 178	0.26 178	0.20 134	0.23 151	0.31 174	0.22 150	0.31 155	0.29 159	0.42 179	0.35 183	0.22 177	0.90 164	0.26 127	0.31 172	0.32 210	0.75 197	0.28 177	0.46 166	0.55 146	0.16 152	0.24 177	0.27 141	0.31 163	0.51 195	0.37 156

ADCRef	0.34 163	0.18 135	0.17 133	0.15 101	0.16 124	0.18 120	0.18 129	0.23 84	0.33 192	0.26 107	0.22 118	0.23 89	0.18 142	0.12 101	2.01 232	0.22 90	0.23 98	0.20 137	0.40 138	0.22 139	0.27 97	0.34 88	0.17 155	0.17 143	0.30 164	0.41 188	0.29 122	1.36 230

ETE_ROB	0.34 163	0.32 196	0.21 164	0.26 169	0.24 169	0.28 175	0.25 163	0.24 99	0.29 184	0.27 115	0.35 171	1.00 213	0.21 159	0.20 170	0.59 139	0.24 110	0.42 208	0.24 168	0.38 135	0.25 160	0.40 147	0.52 137	0.20 169	0.21 167	0.29 160	0.34 174	0.55 199	0.39 160

LALA_ROB	0.34 163	0.34 199	0.23 176	0.24 163	0.24 169	0.30 182	0.24 156	0.25 116	0.28 178	0.31 155	0.35 171	0.95 209	0.21 159	0.19 167	0.77 154	0.25 118	0.34 182	0.28 196	0.34 119	0.25 160	0.36 133	0.55 146	0.19 167	0.22 173	0.27 141	0.31 163	0.50 190	0.39 160

PSMNet-ADL	0.35 170	0.20 156	0.21 164	0.23 156	0.22 160	0.24 161	0.25 163	0.30 170	0.26 173	0.39 202	0.57 215	0.38 171	0.46 192	0.24 184	1.26 195	0.44 195	0.32 177	0.20 137	0.52 169	0.24 155	0.40 147	0.51 136	0.17 155	0.17 143	0.27 141	0.27 137	0.40 169	0.26 119

EAI-Stereo	0.35 170	0.14 83	0.15 110	0.19 136	0.18 138	0.65 220	0.22 148	0.27 146	0.22 150	0.27 115	0.46 201	0.29 132	0.10 48	0.12 101	0.81 158	1.04 255	0.27 142	0.20 137	0.71 195	0.23 146	0.45 162	0.55 146	0.11 105	0.18 153	0.29 160	0.43 189	0.40 169	0.42 169

FCDSN-DC	0.38 172	0.28 189	0.33 207	0.31 183	0.30 187	0.30 182	0.40 196	0.31 174	0.22 150	0.28 129	0.20 96	0.29 132	0.16 120	0.30 194	1.88 226	0.36 174	0.34 182	0.33 212	0.34 119	0.25 160	0.46 166	0.82 203	0.28 193	0.38 214	0.30 164	0.31 163	0.30 130	0.30 139
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 172	0.22 162	0.30 197	0.26 169	0.25 174	0.25 164	0.29 181	0.36 188	0.29 184	0.35 185	0.33 167	0.34 159	0.46 192	0.22 177	1.53 204	0.32 157	0.31 172	0.26 187	0.58 184	0.28 177	0.45 162	0.47 130	0.20 169	0.28 190	0.34 179	0.39 185	0.35 154	0.52 179

ADCL	0.38 172	0.23 170	0.20 157	0.20 141	0.18 138	0.23 156	0.24 156	0.26 128	0.52 217	0.32 160	0.28 156	0.30 143	0.18 142	0.16 145	1.59 208	0.22 90	0.25 121	0.22 156	0.35 127	0.23 146	0.35 127	0.35 90	0.17 155	0.18 153	0.51 211	0.52 203	0.47 181	1.53 236

CC-Net-ROB	0.38 172	0.47 214	0.33 207	0.66 219	0.49 219	0.57 211	0.49 204	0.35 184	0.24 162	0.37 192	0.29 159	0.96 210	0.23 163	0.38 206	0.45 106	0.18 47	0.24 109	0.22 156	0.68 193	0.23 146	0.23 68	0.18 28	0.44 221	0.24 177	0.31 168	0.28 143	0.27 110	0.39 160

NOSS_ROB	0.38 172	0.23 170	0.21 164	0.27 172	0.26 178	0.27 172	0.25 163	0.41 196	0.24 162	0.36 188	0.29 159	0.36 166	0.23 163	0.41 210	0.97 175	0.57 218	0.34 182	0.29 200	0.33 116	0.24 155	0.68 208	1.00 236	0.28 193	0.31 196	0.34 179	0.49 198	0.42 174	0.34 148

PWC_ROB	0.39 177	0.27 186	0.25 183	0.23 156	0.25 174	0.24 161	0.33 186	0.29 166	0.47 215	0.25 100	0.40 187	0.38 171	0.90 218	0.20 170	0.77 154	0.33 164	0.39 201	0.29 200	0.64 189	0.30 189	0.51 178	0.61 159	0.20 169	0.33 199	0.28 152	0.28 143	0.39 166	0.72 196

RTS	0.40 178	0.22 162	0.20 157	0.22 150	0.21 155	0.32 187	0.33 186	0.31 174	0.33 192	0.23 71	0.22 118	0.31 152	0.25 172	0.18 164	1.88 226	0.32 157	0.37 193	0.25 177	0.64 189	0.33 199	0.43 155	0.43 120	0.16 152	0.24 177	0.41 194	0.91 232	0.40 169	0.63 187

RTSA	0.40 178	0.22 162	0.20 157	0.22 150	0.21 155	0.32 187	0.33 186	0.31 174	0.33 192	0.23 71	0.22 118	0.31 152	0.25 172	0.18 164	1.88 226	0.32 157	0.37 193	0.25 177	0.64 189	0.33 199	0.43 155	0.43 120	0.16 152	0.24 177	0.41 194	0.91 232	0.40 169	0.63 187

iRaft-Stereo_20w	0.42 180	0.16 109	0.27 189	0.30 178	0.18 138	0.22 149	0.20 138	0.26 128	0.22 150	0.41 209	0.65 223	0.30 143	0.11 64	0.17 154	0.44 101	0.55 212	0.28 153	0.18 112	0.45 148	0.46 220	0.47 168	0.97 231	0.12 122	0.11 76	0.35 184	2.32 257	0.61 206	0.59 184

CSAN	0.42 180	0.37 206	0.34 212	0.33 188	0.33 195	0.29 179	0.36 192	0.37 191	0.64 230	0.43 214	0.43 195	0.75 203	0.46 192	0.21 174	0.78 156	0.25 118	0.29 164	0.27 190	0.42 143	0.43 213	0.43 155	0.53 141	0.22 180	0.34 202	0.44 199	0.52 203	0.49 185	0.54 180

ccs_rob	0.43 182	0.24 173	0.20 157	0.33 188	0.22 160	0.33 191	0.28 177	0.34 183	0.21 145	0.46 221	1.56 253	1.58 234	0.41 189	0.23 181	0.82 160	0.37 177	0.29 164	0.22 156	0.47 151	0.28 177	0.55 183	0.64 162	0.17 155	0.20 163	0.26 134	0.25 124	0.29 122	0.35 150

FC-DCNN	0.43 182	0.35 203	0.43 219	0.49 205	0.37 202	0.48 205	0.56 212	0.44 204	0.27 177	0.34 172	0.27 152	0.41 177	0.23 163	0.31 197	0.64 144	0.36 174	0.39 201	0.31 207	0.48 160	0.27 173	0.52 179	0.75 191	0.28 193	0.37 211	0.53 214	0.39 185	0.63 211	0.82 205

SGM-Forest	0.43 182	0.24 173	0.19 151	0.35 192	0.26 178	0.27 172	0.21 142	0.30 170	0.23 158	0.32 160	0.23 128	0.37 169	0.50 198	0.25 186	1.02 180	0.35 168	0.25 121	0.21 146	1.80 227	0.19 116	0.41 149	0.85 209	0.27 188	0.23 175	0.35 184	0.28 143	0.59 203	1.05 218
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 185	0.37 206	0.32 203	0.41 200	0.35 199	0.42 200	0.44 199	0.46 208	0.38 197	0.40 206	0.34 169	0.50 185	0.47 197	0.35 204	1.63 209	0.32 157	0.31 172	0.28 196	0.53 172	0.32 197	0.42 153	0.52 137	0.27 188	0.31 196	0.45 201	0.50 201	0.53 196	0.42 169

DDUNet	0.45 186	0.56 219	0.26 187	0.87 227	0.69 227	0.84 226	0.84 226	0.26 128	0.24 162	0.23 71	0.33 167	0.39 174	0.15 114	1.61 241	0.49 118	0.24 110	0.41 205	0.26 187	0.55 180	0.29 184	0.34 119	0.40 112	0.50 227	0.21 167	0.25 129	0.27 137	0.32 141	0.29 135

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 187	0.34 199	0.26 187	0.43 201	0.33 195	0.38 198	0.53 210	0.49 210	0.40 201	0.42 212	0.31 163	0.63 195	0.54 202	0.42 211	1.29 197	0.28 142	0.26 131	0.22 156	0.68 193	0.23 146	0.65 202	0.64 162	0.33 212	0.29 192	0.47 205	0.49 198	0.49 185	0.69 192

CBMV	0.47 188	0.25 178	0.23 176	0.31 183	0.29 186	0.31 185	0.30 183	0.41 196	0.28 178	0.37 192	0.27 152	0.70 201	0.37 184	0.33 202	0.91 166	0.53 208	0.36 189	0.27 190	0.58 184	0.28 177	0.63 199	0.97 231	0.26 185	0.35 206	0.37 190	0.36 178	0.66 214	1.86 244
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 189	0.25 178	0.27 189	0.36 194	0.30 187	0.31 185	0.25 163	0.38 193	0.24 162	0.38 199	0.44 198	0.33 157	0.17 129	0.56 221	2.23 240	0.98 253	0.33 181	0.28 196	0.34 119	0.29 184	0.66 205	1.25 246	0.27 188	0.31 196	0.35 184	0.36 178	0.48 184	0.55 181

UDG	0.48 189	0.58 220	0.27 189	0.86 226	0.79 230	0.80 224	1.00 230	0.27 146	0.25 169	0.28 129	0.35 171	0.39 174	0.17 129	1.43 238	1.00 179	0.26 127	0.47 211	0.27 190	0.59 187	0.30 189	0.44 160	0.47 130	0.40 217	0.20 163	0.28 152	0.29 149	0.33 146	0.27 128

FINET	0.48 189	0.18 135	0.19 151	0.17 118	0.14 101	0.18 120	0.21 142	0.21 66	0.32 190	0.19 45	0.41 189	0.22 84	0.38 187	0.20 170	1.70 213	0.43 192	0.24 109	0.16 76	0.34 119	0.25 160	0.32 114	0.71 186	0.14 139	0.24 177	1.14 238	2.17 254	0.50 190	1.64 240

FAT-Stereo	0.48 189	0.27 186	0.35 213	0.45 203	0.49 219	0.39 199	0.34 190	0.43 203	0.28 178	0.41 209	0.87 235	0.77 204	0.58 204	0.30 194	0.71 150	0.56 214	0.36 189	0.34 214	0.65 192	0.42 211	0.69 214	0.77 195	0.28 193	0.34 202	0.31 168	0.36 178	0.47 181	0.74 200

ADCMid	0.48 189	0.29 191	0.30 197	0.26 169	0.32 192	0.34 192	0.38 193	0.42 199	0.45 214	0.31 155	0.37 179	0.49 183	0.45 191	0.22 177	1.85 222	0.35 168	0.36 189	0.27 190	0.80 200	0.31 194	0.50 174	0.60 156	0.30 204	0.25 183	0.37 190	0.55 208	0.46 178	1.40 232

FBW_ROB	0.49 194	0.42 209	0.37 215	0.61 216	0.46 214	0.49 207	0.51 207	0.31 174	0.25 169	0.34 172	0.36 177	0.69 199	0.50 198	0.57 222	1.13 183	0.26 127	0.36 189	0.24 168	1.46 215	0.24 155	0.57 185	0.44 123	0.43 219	0.40 220	0.33 177	0.35 176	0.42 174	0.68 190

pmcnn	0.49 194	0.25 178	0.20 157	0.33 188	0.31 190	0.34 192	0.48 203	0.35 184	0.26 173	0.34 172	0.54 212	0.81 206	1.19 225	0.19 167	0.75 153	0.56 214	0.41 205	0.32 210	0.86 204	0.38 205	0.86 228	0.90 219	0.28 193	0.26 184	0.34 179	0.35 176	0.67 217	0.84 206

AnyNet_C32	0.50 196	0.24 173	0.23 176	0.24 163	0.26 178	0.29 179	0.33 186	0.35 184	0.57 221	0.34 172	0.44 198	0.36 166	0.25 172	0.23 181	2.35 245	0.39 181	0.39 201	0.33 212	0.53 172	0.30 189	0.61 196	0.74 190	0.23 182	0.29 192	0.44 199	0.73 222	0.46 178	1.61 239

AMNet	0.51 197	0.50 217	0.48 226	0.51 208	0.50 221	0.57 211	0.52 208	0.36 188	0.41 204	0.39 202	0.58 219	0.66 197	0.21 159	0.58 223	0.53 126	0.59 221	0.60 221	0.58 237	0.51 166	0.51 222	0.60 194	0.55 146	0.33 212	0.52 228	0.48 207	0.54 207	0.60 204	0.66 189

anonymity	0.55 198	0.12 51	0.19 151	0.16 109	0.15 115	0.17 112	0.11 91	0.29 166	0.17 130	0.34 172	7.17 265	0.30 143	0.13 91	0.12 101	0.42 97	0.43 192	0.27 142	0.17 87	0.44 145	0.24 155	0.43 155	0.94 226	0.12 122	0.13 101	0.34 179	0.43 189	0.74 223	0.43 171

CBMV_ROB	0.55 198	0.23 170	0.25 183	0.40 199	0.34 198	0.35 195	0.35 191	0.44 204	0.24 162	0.39 202	0.44 198	1.41 228	1.00 222	0.30 194	1.17 184	0.35 168	0.38 199	0.25 177	0.87 205	0.36 203	0.60 194	0.83 204	0.28 193	0.28 190	0.55 217	0.85 230	0.72 221	1.13 220

S-Stereo	0.56 200	0.29 191	0.29 194	0.49 205	0.47 217	0.51 208	0.61 215	0.38 193	0.37 196	0.39 202	1.18 242	1.00 213	0.46 192	0.29 191	1.17 184	0.66 230	0.35 186	0.39 220	0.85 203	0.70 235	0.50 174	0.96 230	0.61 233	0.38 214	0.32 174	0.33 171	0.41 173	0.62 186

ADCPNet	0.58 201	0.26 184	0.30 197	0.29 176	0.36 200	0.29 179	0.53 210	0.42 199	0.39 200	0.38 199	0.55 213	0.39 174	1.14 224	0.26 188	2.11 235	0.43 192	0.35 186	0.24 168	1.27 212	0.40 207	0.52 179	0.60 156	0.32 210	0.30 194	0.48 207	0.61 211	0.47 181	1.88 247

G-Net	0.59 202	0.34 199	0.35 213	0.32 186	0.32 192	0.45 203	0.31 184	0.50 212	0.61 226	0.43 214	0.64 222	1.96 238	0.52 201	0.23 181	0.86 161	0.52 205	0.37 193	0.35 217	0.83 201	0.67 232	0.61 196	0.63 160	0.25 183	0.33 199	0.40 193	0.80 226	0.81 226	1.55 237

PVD	0.59 202	0.44 210	0.38 216	0.51 208	0.44 209	0.56 210	0.49 204	0.62 225	0.59 223	0.34 172	0.48 202	0.61 191	0.75 211	0.50 217	1.78 216	0.38 179	0.51 215	0.39 220	0.79 199	0.43 213	0.68 208	0.76 194	0.30 204	0.39 217	0.61 221	0.77 224	0.62 208	0.89 209

SANet	0.60 204	0.33 197	0.33 207	0.37 196	0.36 200	0.48 205	0.44 199	0.56 215	0.85 238	0.34 172	0.57 215	2.41 244	1.30 227	0.33 202	1.18 187	0.25 118	0.48 213	0.31 207	0.52 169	0.32 197	0.55 183	0.57 151	0.37 214	0.38 214	0.48 207	0.66 214	0.57 201	0.96 214

TRStereo	0.61 205	0.17 119	0.22 172	0.16 109	0.12 75	0.34 192	0.18 129	0.27 146	0.14 101	0.34 172	0.20 96	0.34 159	0.09 39	0.12 101	0.58 138	0.73 238	0.25 121	0.18 112	0.44 145	0.25 160	0.42 153	0.81 202	0.12 122	0.10 54	0.27 141	8.94 267	0.49 185	0.32 144

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 205	0.63 222	0.47 224	0.65 218	0.41 205	0.45 203	0.63 216	0.61 223	0.68 233	0.58 233	0.38 182	0.62 193	0.60 205	0.69 228	1.33 198	0.45 196	0.37 193	0.40 222	1.53 218	0.51 222	0.58 189	0.78 198	0.46 225	0.47 225	0.51 211	0.45 195	0.42 174	0.73 198

ADCS	0.62 207	0.34 199	0.31 202	0.34 191	0.37 202	0.37 197	0.40 196	0.49 210	0.60 224	0.34 172	0.42 192	0.61 191	0.98 221	0.31 197	2.29 243	0.66 230	0.50 214	0.38 218	0.84 202	0.43 213	0.87 230	0.89 216	0.28 193	0.37 211	0.47 205	0.91 232	0.60 204	1.29 225

MFN_U_SF_RVC	0.63 208	0.54 218	0.41 217	0.56 213	0.46 214	0.58 214	0.69 218	0.57 217	0.44 213	0.86 248	0.91 236	0.74 202	0.54 202	0.55 220	1.54 205	0.49 200	0.34 182	0.34 214	1.70 225	0.45 219	0.68 208	0.66 172	0.29 201	0.57 231	0.45 201	0.44 193	0.49 185	0.68 190

edge stereo	0.65 209	0.35 203	0.45 222	0.54 211	0.48 218	0.59 215	0.56 212	0.58 219	0.41 204	0.52 231	0.69 227	1.30 223	1.29 226	0.39 208	0.94 172	0.60 225	0.41 205	0.30 205	1.74 226	0.81 245	0.54 182	0.97 231	0.41 218	0.34 202	0.43 197	0.38 183	0.57 201	0.90 211

SAMSARA	0.69 210	0.30 194	0.45 222	0.32 186	0.32 192	0.32 187	0.38 193	0.57 217	0.48 216	0.41 209	0.37 179	0.43 180	0.93 219	0.29 191	1.85 222	0.53 208	0.38 199	0.40 222	0.78 198	0.42 211	0.77 219	0.89 216	0.20 169	0.42 221	1.55 248	1.83 251	1.51 251	1.56 238

AnyNet_C01	0.69 210	0.35 203	0.32 203	0.37 196	0.39 204	0.36 196	0.59 214	0.56 215	0.70 234	0.40 206	0.49 203	0.85 207	0.73 208	0.32 199	2.65 253	0.86 246	0.72 227	0.58 237	1.00 207	0.50 221	0.94 236	1.12 241	0.38 216	0.39 217	0.63 223	0.53 206	0.64 213	1.20 222

SFCPSM	0.71 212	0.24 173	0.20 157	0.28 174	0.24 169	0.28 175	0.24 156	0.30 170	0.30 188	0.33 170	0.49 203	0.63 195	1.30 227	0.20 170	2.10 234	0.35 168	0.32 177	0.24 168	7.82 263	0.39 206	0.45 162	0.54 144	0.20 169	0.20 163	0.31 168	0.32 167	0.37 162	0.45 173

SQANet	0.74 213	0.90 232	0.32 203	1.66 237	0.79 230	1.43 235	1.20 233	0.37 191	0.28 178	0.40 206	0.31 163	0.92 208	0.34 182	1.28 237	1.08 181	0.22 90	0.52 216	0.27 190	2.47 236	0.29 184	0.57 185	0.58 153	1.58 243	0.24 177	0.33 177	0.38 183	0.43 177	0.72 196

MFMNet_re	0.76 214	0.73 226	0.66 232	0.75 222	0.64 225	0.88 228	0.78 222	0.59 221	0.67 232	0.58 233	0.68 226	1.03 215	0.64 206	0.59 224	1.22 189	0.78 242	0.86 237	0.72 250	1.10 210	0.69 234	1.11 246	0.78 198	0.54 230	0.61 236	0.59 220	0.58 209	0.80 225	0.93 212

MADNet+	0.78 215	0.46 213	0.65 231	0.64 217	0.59 223	0.52 209	0.72 219	0.77 237	0.60 224	0.62 240	0.51 208	0.97 211	0.85 216	0.48 214	2.44 248	0.77 240	0.84 235	0.54 233	1.02 208	0.68 233	1.03 243	0.83 204	0.57 231	0.69 241	0.90 231	0.74 223	0.70 220	1.03 217

DPSNet	0.80 216	0.29 191	0.28 192	0.39 198	0.41 205	0.44 202	0.31 184	0.36 188	0.41 204	0.27 115	0.36 177	2.76 248	1.04 223	0.38 206	1.22 189	0.66 230	0.61 222	0.49 230	4.85 254	0.61 227	0.86 228	1.22 245	0.58 232	0.45 224	0.58 219	0.63 212	0.55 199	0.69 192

SGM_RVC	0.85 217	0.45 212	0.32 203	0.60 215	0.44 209	0.60 217	0.52 208	0.72 232	0.41 204	0.43 214	0.57 215	1.17 220	1.43 230	0.24 184	0.56 133	0.30 154	0.47 211	0.26 187	2.37 233	0.34 201	0.59 192	0.86 210	0.27 188	0.34 202	1.13 236	1.39 248	1.91 257	4.23 260
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 218	0.60 221	0.57 228	0.67 220	0.63 224	0.71 221	0.68 217	0.58 219	0.61 226	0.59 235	0.96 238	1.04 217	0.68 207	0.60 225	1.72 215	0.87 247	0.79 230	0.69 248	2.78 240	0.74 240	1.33 254	1.43 254	0.45 224	0.66 240	0.63 223	0.69 220	0.87 227	0.78 203
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 218	0.44 210	0.33 207	0.78 225	0.56 222	0.63 218	0.44 199	0.69 229	0.53 219	0.45 219	0.78 229	2.29 241	1.65 236	0.25 186	2.39 247	0.70 235	0.42 208	0.29 200	1.62 222	0.31 194	1.32 253	1.43 254	0.32 210	0.35 206	0.88 230	0.64 213	1.30 243	1.37 231
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
otaku	0.88 220	1.18 238	0.44 220	1.92 246	1.01 237	1.72 240	1.44 235	0.46 208	0.40 201	0.46 221	0.37 179	0.98 212	0.46 192	1.54 239	1.23 191	0.31 155	0.53 217	0.29 200	2.79 241	0.41 208	0.68 208	0.64 162	2.08 245	0.35 206	0.43 197	0.36 178	0.50 190	0.76 202

STTRV1_RVC	0.88 220	0.33 197	0.28 192	0.43 201	0.33 195	0.42 200	0.38 193	0.41 196	0.41 204	0.37 192	0.42 192	0.62 193	0.74 209	0.52 219	3.02 256	0.39 181	0.91 238	0.28 196	6.74 262	0.75 242	0.94 236	0.92 223	0.47 226	0.51 227	0.51 211	0.67 215	0.63 211	1.33 229

MDST_ROB	0.88 220	1.09 234	0.25 183	1.29 232	0.44 209	0.85 227	0.40 196	0.45 206	0.26 173	0.36 188	0.35 171	0.49 183	3.65 256	0.16 145	2.26 241	0.25 118	0.28 153	0.18 112	0.87 205	0.21 129	0.63 199	0.90 219	0.20 169	0.23 175	1.72 254	0.94 235	3.03 262	1.95 248

DGSMNet	0.89 223	0.48 215	0.41 217	0.52 210	0.41 205	0.57 211	0.44 199	0.61 223	0.40 201	0.84 246	3.86 263	0.69 199	0.85 216	0.87 232	1.84 220	0.89 249	1.22 250	0.66 247	1.68 223	0.63 228	1.40 257	1.53 257	0.50 227	0.55 230	0.41 194	0.67 215	0.50 190	0.73 198

Ntro	0.92 224	1.37 246	0.47 224	1.84 244	1.06 240	1.70 238	1.65 239	0.52 214	0.43 210	0.48 224	0.42 192	1.03 215	0.42 190	1.64 242	1.24 192	0.32 157	0.59 220	0.31 207	2.88 243	0.44 217	0.76 218	0.69 185	2.12 246	0.37 211	0.45 201	0.46 197	0.53 196	0.74 200

ELAS_RVC	0.97 225	0.66 223	0.63 230	0.92 228	0.68 226	1.24 233	0.79 223	0.74 233	0.53 219	0.50 227	1.26 247	2.43 245	1.99 244	0.45 212	1.45 201	0.49 200	0.65 225	0.55 235	1.11 211	0.44 217	0.97 242	1.36 251	0.44 221	0.57 231	1.69 253	1.29 247	1.16 240	1.24 223
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 226	1.18 238	0.66 232	1.85 245	1.18 243	1.72 240	1.78 241	0.51 213	0.43 210	0.59 235	0.39 186	1.24 222	0.83 215	2.04 246	1.46 202	0.57 218	0.62 223	0.41 224	1.68 223	0.77 243	0.75 217	0.72 187	2.27 249	0.47 225	0.53 214	0.49 198	0.61 206	0.87 208

ELAS	1.00 227	0.70 225	0.60 229	0.99 229	0.76 229	1.00 230	0.79 223	0.77 237	0.64 230	0.49 225	1.26 247	2.43 245	1.71 238	0.47 213	1.56 206	0.49 200	0.66 226	0.54 233	1.08 209	0.41 208	0.94 236	1.34 250	0.44 221	0.54 229	1.59 249	1.52 249	1.35 247	1.96 249
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 228	0.85 231	0.88 246	1.80 243	0.84 233	0.74 222	0.97 229	1.02 248	1.13 248	0.96 253	1.27 249	1.38 227	1.83 242	0.64 226	1.90 230	0.77 240	0.81 231	0.48 227	2.60 238	0.74 240	0.79 220	0.80 201	0.27 188	0.89 253	0.73 225	1.00 236	0.75 224	1.09 219

ACVNet_1	1.03 228	1.24 242	0.66 232	2.31 248	1.30 247	1.85 247	2.21 250	0.63 226	0.41 204	0.51 229	0.51 208	1.12 218	0.77 213	2.46 251	1.17 184	0.31 155	0.91 238	0.41 224	2.17 232	0.43 213	0.87 230	0.63 160	2.26 248	0.44 223	0.56 218	0.52 203	0.50 190	0.60 185

SGM-ForestM	1.05 230	0.83 230	0.44 220	0.72 221	0.44 209	0.83 225	0.81 225	0.69 229	0.61 226	0.37 192	0.66 225	1.69 235	1.32 229	0.37 205	4.57 263	0.46 197	0.53 217	0.25 177	1.47 216	0.37 204	0.65 202	0.90 219	0.30 204	0.39 217	1.81 255	2.49 258	1.79 255	2.50 256

WAO-6	1.18 231	1.10 235	0.72 236	1.51 236	1.16 242	1.43 235	1.63 238	0.88 243	0.98 243	0.77 244	0.73 228	1.32 224	2.08 245	1.91 245	2.58 252	0.71 237	1.27 253	0.57 236	1.47 216	0.70 235	1.05 244	1.03 237	0.92 236	0.69 241	1.14 238	1.01 239	1.04 239	1.43 234

ACVNet-4b	1.18 231	1.48 250	0.52 227	2.93 254	1.13 241	1.85 247	2.77 252	0.45 206	0.43 210	0.51 229	0.43 195	1.70 236	2.66 248	2.10 248	1.39 199	0.41 190	0.98 242	0.34 214	2.98 244	0.52 224	0.74 216	0.78 198	2.24 247	0.36 209	0.46 204	0.43 189	0.54 198	0.71 195

ACVNet_2	1.20 233	1.28 244	0.78 238	2.58 251	1.32 249	1.77 245	1.93 245	0.75 234	0.52 217	0.60 238	0.55 213	1.33 225	0.94 220	1.87 244	1.44 200	0.48 198	1.26 252	0.41 224	4.83 253	0.55 226	0.80 222	0.66 172	2.04 244	0.62 237	0.83 228	0.60 210	0.72 221	0.85 207

IMH-64-1	1.21 234	1.22 240	0.78 238	1.66 237	1.28 245	1.72 240	1.92 243	0.85 240	0.90 239	0.44 217	0.62 220	1.42 229	1.79 240	2.52 252	2.44 248	0.59 221	0.81 231	0.48 227	1.90 229	0.65 230	0.80 222	0.88 213	2.48 253	0.59 233	1.08 234	0.67 215	0.97 233	1.29 225

IMH-64	1.21 234	1.22 240	0.78 238	1.66 237	1.28 245	1.72 240	1.92 243	0.85 240	0.90 239	0.44 217	0.62 220	1.42 229	1.79 240	2.52 252	2.44 248	0.59 221	0.81 231	0.48 227	1.90 229	0.65 230	0.80 222	0.88 213	2.48 253	0.59 233	1.08 234	0.67 215	0.97 233	1.29 225

DispFullNet	1.23 236	1.16 237	0.81 243	1.20 231	0.99 236	1.13 232	1.36 234	0.66 228	0.57 221	0.75 243	0.80 231	3.64 258	1.53 231	1.64 242	1.27 196	1.36 259	1.04 243	0.58 237	6.55 261	1.10 256	0.89 233	0.91 222	0.43 219	0.36 209	0.50 210	0.37 182	0.69 219	1.02 216

SPstereo	1.25 237	0.82 229	0.93 249	0.75 222	0.82 232	0.79 223	0.76 221	1.17 255	1.02 245	0.85 247	1.56 253	2.11 239	2.54 247	0.96 234	1.79 217	1.73 260	1.11 247	0.94 256	1.61 221	1.13 258	1.51 259	1.76 260	0.79 235	0.98 256	1.06 232	1.09 241	1.58 253	1.73 242

Dean	1.33 238	1.46 249	0.88 246	2.95 255	1.65 254	1.99 253	2.10 249	0.97 246	1.00 244	0.91 251	0.78 229	1.56 232	1.73 239	2.08 247	1.65 211	0.64 227	1.12 248	0.61 245	1.92 231	0.86 246	0.94 236	0.83 204	2.34 250	0.80 245	1.18 241	0.90 231	1.20 241	0.89 209

IMH	1.35 239	1.24 242	0.80 241	1.68 240	1.30 247	1.77 245	1.95 246	0.86 242	0.94 241	0.47 223	0.65 223	1.54 231	3.12 255	3.92 268	1.70 213	0.59 221	0.85 236	0.50 231	2.45 235	0.71 237	0.79 220	0.88 213	2.63 255	0.62 237	1.17 240	0.82 229	0.90 229	1.47 235

SGM+DAISY	1.35 239	0.69 224	0.66 232	0.77 224	0.72 228	0.88 228	0.85 227	0.75 234	0.95 242	0.67 242	1.33 250	1.37 226	1.68 237	0.69 228	2.33 244	1.29 258	0.83 234	0.70 249	2.51 237	0.92 247	1.38 256	1.75 259	0.53 229	0.81 248	2.12 260	3.10 259	1.97 258	4.19 259

PSMNet_ROB	1.36 241	1.38 247	0.74 237	1.49 235	1.02 238	1.74 244	1.67 240	0.65 227	0.75 237	1.46 260	3.82 262	3.01 252	1.57 233	2.64 254	1.24 192	0.48 198	0.77 229	0.50 231	2.60 238	0.73 238	0.87 230	0.66 172	3.06 261	0.59 233	0.84 229	0.72 221	0.90 229	0.70 194

STStereo	1.43 242	0.76 227	0.86 245	2.30 247	0.87 235	2.27 255	1.08 232	1.07 252	1.08 247	0.53 232	1.33 250	3.27 253	2.89 250	0.32 199	3.08 257	0.57 218	0.45 210	0.29 200	4.63 252	0.41 208	0.65 202	0.84 207	0.30 204	0.64 239	1.68 252	1.90 253	1.54 252	3.12 258

LVE	1.44 243	1.32 245	0.85 244	4.60 262	1.54 253	1.95 250	3.79 259	0.83 239	0.74 236	0.89 250	0.85 233	1.18 221	1.64 235	2.17 249	1.24 192	0.56 214	0.94 240	0.60 241	3.47 247	0.73 238	0.95 240	0.94 226	2.39 252	0.82 249	1.13 236	0.81 227	1.02 237	0.94 213

JetBlue	1.47 244	1.10 235	1.05 254	1.46 234	1.19 244	1.70 238	1.61 237	0.95 245	1.16 249	0.59 235	0.49 203	3.36 254	0.76 212	1.16 235	2.45 251	1.00 254	1.15 249	0.86 254	1.38 214	0.80 244	1.70 260	1.94 261	1.14 238	0.80 245	1.33 244	2.20 256	1.50 250	5.00 262

PWCK	1.62 245	1.41 248	0.80 241	1.72 241	1.05 239	1.57 237	1.48 236	1.12 253	1.02 245	0.99 254	1.19 244	2.77 250	1.63 234	0.84 231	1.64 210	0.56 214	1.06 244	0.58 237	13.10 268	0.92 247	1.20 248	0.89 216	1.16 239	0.83 252	1.07 233	1.00 236	0.95 232	1.30 228

WAO-8	1.64 246	1.56 251	1.03 252	2.86 252	1.45 251	1.96 251	2.08 247	1.06 249	1.40 253	1.49 261	1.81 256	2.33 242	3.10 253	2.66 255	2.13 238	0.85 244	1.09 245	0.60 241	3.55 248	1.09 253	0.91 234	0.93 224	1.36 241	0.82 249	1.60 250	1.24 244	1.31 245	1.98 250

Venus	1.64 246	1.56 251	1.03 252	2.86 252	1.45 251	1.96 251	2.08 247	1.06 249	1.40 253	1.49 261	1.81 256	2.33 242	3.10 253	2.66 255	2.13 238	0.85 244	1.09 245	0.60 241	3.55 248	1.09 253	0.91 234	0.93 224	1.36 241	0.82 249	1.60 250	1.24 244	1.31 245	1.98 250

MANE	1.81 248	0.80 228	0.92 248	1.03 230	0.85 234	1.02 231	1.07 231	1.06 249	1.22 250	0.45 219	0.95 237	2.28 240	2.37 246	0.48 214	4.27 262	1.23 257	0.75 228	2.70 264	1.60 219	0.54 225	0.96 241	1.32 249	0.37 214	0.80 245	3.20 262	4.45 262	4.76 264	7.33 264

TorneroNet-64	1.91 249	1.58 253	0.98 251	3.36 259	1.34 250	2.24 254	2.68 251	0.91 244	2.15 259	0.66 241	0.83 232	2.76 248	7.80 259	3.08 258	2.07 233	0.66 230	1.49 257	0.60 241	4.18 250	1.02 250	1.10 245	1.11 240	2.66 256	0.70 243	1.24 243	1.26 246	0.88 228	2.16 252

notaker	1.94 250	1.92 258	1.07 255	3.21 258	2.22 260	2.51 256	2.83 253	1.12 253	1.58 256	0.91 251	1.10 241	3.51 257	5.78 257	3.17 261	2.80 255	0.81 243	1.45 256	0.73 251	4.39 251	1.09 253	1.31 252	1.18 243	2.96 260	0.93 254	0.74 227	0.81 227	1.00 235	1.24 223

UNDER WATER-64	2.04 251	1.94 259	1.22 258	3.55 261	2.36 261	2.89 262	3.38 256	1.76 260	1.27 251	1.12 257	1.18 242	3.46 256	3.00 252	3.14 259	2.28 242	0.90 250	1.95 259	0.79 253	2.39 234	1.08 252	1.29 250	1.48 256	3.94 267	1.07 257	1.41 245	2.17 254	1.36 248	2.64 257

UNDER WATER	2.21 252	1.95 260	1.19 257	3.39 260	2.61 262	2.83 260	3.80 260	1.66 258	1.38 252	1.01 255	1.02 240	3.36 254	7.21 258	3.44 263	1.79 217	0.91 251	1.98 260	0.77 252	3.26 246	1.10 256	1.40 257	1.38 252	3.82 266	1.21 261	1.49 246	1.89 252	1.28 242	2.48 255

MADNet++	2.33 253	1.67 255	1.92 262	1.39 233	2.03 259	1.38 234	1.80 242	1.84 261	2.31 261	2.07 265	2.50 261	2.72 247	2.90 251	1.56 240	2.35 245	2.46 264	2.29 261	1.72 262	2.84 242	2.53 262	3.96 266	5.14 268	1.23 240	2.38 265	1.53 247	4.38 261	2.11 260	1.86 244

XX-Stereo	2.35 254	0.10 26	0.11 59	0.17 118	0.11 65	0.21 144	0.11 91	0.25 116	0.12 69	0.35 185	0.53 210	0.30 143	0.10 48	0.12 101	1.21 188	0.70 235	0.27 142	0.18 112	0.50 163	0.19 116	0.41 149	0.53 141	0.11 105	0.10 54	55.57 275	0.26 131	0.34 150	0.51 178

TorneroNet	2.42 255	1.62 254	0.93 249	5.70 265	1.82 255	2.68 258	2.96 254	0.97 246	2.23 260	0.79 245	1.95 258	4.29 261	12.85 269	3.16 260	2.11 235	0.66 230	1.44 254	0.63 246	6.06 257	1.01 249	1.17 247	1.13 242	2.78 259	0.71 244	1.82 256	1.05 240	1.03 238	1.86 244

KSHMR	2.43 256	1.86 257	1.28 259	6.59 267	2.02 258	2.85 261	3.47 258	1.32 257	1.70 257	1.19 259	1.20 245	1.80 237	12.02 266	3.24 262	1.89 229	1.07 256	1.22 250	0.94 256	5.62 256	1.05 251	1.34 255	1.41 253	3.25 262	1.07 257	1.95 258	1.16 243	1.30 243	1.83 243

JetRed	2.52 257	2.14 261	2.30 263	1.73 242	1.90 256	2.63 257	3.45 257	1.87 262	1.54 255	1.16 258	0.96 238	2.82 251	0.74 209	2.45 250	3.36 258	2.18 262	2.83 262	3.14 267	1.84 228	1.39 259	3.50 265	3.28 265	2.75 257	1.29 263	2.61 261	6.72 265	2.97 261	4.62 261

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 258	0.48 215	0.30 197	0.49 205	0.43 208	0.63 218	0.88 228	0.69 229	0.73 235	0.42 212	1.62 255	46.67 278	1.91 243	0.66 227	0.96 174	0.34 165	0.96 241	0.97 259	1.60 219	0.34 201	0.83 226	0.87 212	0.28 193	0.27 188	0.53 214	0.79 225	3.33 263	0.81 204

ktn	2.60 259	1.73 256	2.98 264	2.43 250	1.91 257	2.71 259	3.07 255	1.67 259	4.02 264	1.03 256	1.21 246	8.05 266	10.67 264	2.85 257	2.71 254	0.93 252	1.87 258	0.89 255	6.30 259	1.56 261	1.29 250	1.20 244	2.75 257	0.94 255	1.19 242	1.09 241	1.47 249	1.71 241

LSM0	3.50 260	0.37 206	0.30 197	0.55 212	0.46 214	0.59 215	0.74 220	0.75 234	0.61 226	0.60 238	0.85 233	1.16 219	1.54 232	0.27 189	26.81 274	45.36 278	0.62 223	0.38 218	3.22 245	0.63 228	1.24 249	1.69 258	0.31 208	0.43 222	0.61 221	1.00 236	1.01 236	2.47 254

LE_ROB	3.68 261	0.90 232	1.47 261	2.33 249	9.95 272	1.86 249	7.75 269	2.29 263	3.18 263	0.50 227	1.44 252	9.08 268	13.64 272	0.49 216	2.12 237	0.27 136	0.56 219	0.30 205	6.07 258	1.47 260	0.85 227	0.95 229	2.37 251	2.28 264	5.44 264	5.09 263	6.28 266	10.56 268

BEATNet-Init1	4.65 262	5.11 265	1.18 256	8.96 270	2.62 263	8.39 269	4.42 261	2.33 264	1.90 258	0.88 249	2.44 259	5.93 262	9.25 261	0.95 233	8.01 266	2.37 263	1.44 254	0.94 256	18.08 273	5.04 267	2.66 262	2.68 264	1.09 237	1.21 261	5.15 263	3.11 260	11.68 272	7.82 265

HanzoNet	4.74 263	4.36 264	3.81 267	6.11 266	3.89 264	7.79 268	8.32 270	4.11 267	4.85 265	1.57 263	2.49 260	11.43 269	13.37 271	11.17 275	3.70 260	1.86 261	5.08 267	1.37 261	11.06 267	3.04 264	2.28 261	2.12 262	5.14 271	1.16 259	1.84 257	1.75 250	1.82 256	2.43 253

DPSimNet_ROB	6.96 264	8.37 268	4.26 268	7.17 269	7.54 271	5.72 265	6.51 268	5.76 268	9.67 269	4.19 268	16.17 272	7.25 263	11.41 265	5.00 269	7.97 265	4.08 265	6.57 268	2.95 265	13.34 269	4.83 266	6.37 270	4.66 266	4.16 268	5.12 267	5.73 265	9.01 268	5.12 265	8.92 266

DGTPSM_ROB	8.79 265	3.80 262	9.84 270	3.08 256	5.49 266	3.51 263	5.14 264	3.61 265	8.95 267	3.18 266	7.10 264	3.97 259	10.45 262	3.59 264	11.90 268	10.73 268	4.41 265	10.40 269	5.50 255	9.89 269	5.93 268	14.14 270	4.37 269	8.94 270	10.11 267	27.69 271	11.03 270	30.71 271

DPSMNet_ROB	9.04 266	3.83 263	9.86 271	3.11 257	5.50 267	3.56 264	5.15 265	3.61 265	9.03 268	3.27 267	7.94 266	4.20 260	13.24 270	3.69 265	12.40 269	10.89 269	4.53 266	10.61 270	6.52 260	9.90 270	5.99 269	14.29 271	4.38 270	8.94 270	10.26 270	27.69 271	11.05 271	30.71 271

DLNR_Zeroshot_test	9.87 267	28.41 277	0.21 164	46.94 279	0.13 88	0.20 134	44.81 278	0.29 166	0.11 58	0.37 192	0.19 90	0.34 159	0.10 48	1.27 236	60.18 279	71.71 279	4.00 264	2.44 263	1.35 213	0.24 155	0.70 215	1.10 239	0.09 71	0.15 123	0.27 141	0.24 113	0.29 122	0.32 144

LRCNet_RVC	10.35 268	14.59 271	3.37 265	20.91 275	17.84 275	20.02 275	16.02 274	6.47 269	2.41 262	19.86 276	12.93 270	19.51 273	8.57 260	26.59 277	3.97 261	0.73 238	10.36 272	5.77 268	23.32 276	6.94 268	2.69 263	1.25 246	22.85 276	8.44 269	0.73 225	0.43 189	1.72 254	1.19 221

PML	11.01 269	9.32 270	3.48 266	11.78 274	6.95 270	11.56 271	6.01 267	7.06 270	23.86 277	8.88 272	28.30 277	32.00 277	39.13 279	6.23 270	5.80 264	4.22 266	8.30 269	3.01 266	18.80 274	4.50 265	4.89 267	4.68 267	3.75 265	3.97 266	10.22 269	5.10 264	18.48 273	6.93 263

ASD4	11.58 270	9.08 269	8.23 269	6.71 268	4.84 265	8.96 270	5.86 266	7.65 271	6.96 266	8.07 271	12.34 269	8.21 267	10.60 263	6.43 271	9.44 267	8.66 267	10.92 273	11.54 271	9.77 266	10.25 271	17.04 274	16.53 273	6.01 272	6.03 268	19.80 272	28.85 273	21.42 274	32.50 273

DPSM_ROB	13.05 271	7.58 266	11.51 272	4.93 263	5.66 268	5.96 266	4.58 262	8.35 272	10.81 270	6.72 269	8.04 267	7.98 264	12.24 267	3.78 266	13.45 270	13.54 270	10.09 270	13.22 272	8.97 264	11.59 272	15.77 272	18.47 274	3.50 263	10.95 272	27.87 273	35.88 274	31.10 275	39.72 274

DPSM	13.05 271	7.58 266	11.51 272	4.93 263	5.66 268	5.96 266	4.58 262	8.35 272	10.81 270	6.72 269	8.04 267	7.98 264	12.24 267	3.78 266	13.45 270	13.54 270	10.09 270	13.22 272	8.97 264	11.59 272	15.77 272	18.47 274	3.50 263	10.95 272	27.87 273	35.88 274	31.10 275	39.72 274

HaxPig	19.46 273	21.63 275	18.84 274	23.83 276	23.65 276	22.97 276	25.18 275	20.58 277	18.35 272	26.27 277	22.91 275	22.10 274	16.59 273	24.62 276	21.69 272	18.63 272	20.94 277	19.88 274	22.44 275	20.43 274	14.32 271	12.36 269	27.03 277	18.77 274	7.07 266	12.11 270	7.84 267	14.43 270

MEDIAN_ROB	22.62 274	26.33 276	23.49 278	27.73 277	26.93 277	26.84 277	28.37 276	23.96 278	21.35 273	31.36 278	26.67 276	25.78 275	19.59 274	27.60 278	23.84 273	20.19 273	25.79 278	23.70 275	27.36 277	24.30 278	19.01 275	15.78 272	29.59 278	20.33 275	10.21 268	11.16 269	10.14 269	13.33 269

AVERAGE_ROB	25.64 275	30.03 278	26.89 279	31.93 278	30.82 278	31.11 278	32.43 277	28.32 279	25.80 278	34.51 279	30.14 278	30.53 276	23.76 275	32.01 279	27.78 278	24.52 274	28.55 279	25.88 276	30.51 278	27.85 279	22.51 276	19.15 276	33.73 279	25.51 279	10.76 271	8.70 266	9.35 268	9.21 267

MyStereo02	25.88 276	15.26 273	23.19 276	9.93 272	0.00 1	11.99 273	9.24 272	16.81 275	21.81 274	13.49 273	16.54 273	16.08 270	24.66 276	7.63 273	27.22 275	27.35 276	20.29 275	26.61 278	18.03 271	23.41 276	31.68 278	37.68 278	7.10 274	22.06 277	56.02 276	72.24 276	62.60 278	79.99 277

CasAABBNet	26.22 277	15.24 272	23.15 275	9.86 271	11.36 273	11.89 272	9.16 271	16.77 274	21.82 276	13.63 275	16.10 271	16.17 272	24.79 278	7.51 272	27.26 277	27.24 275	20.16 274	26.55 277	17.89 270	23.22 275	31.56 277	36.88 277	6.98 273	22.05 276	56.10 278	72.29 278	62.52 277	79.87 276

MyStereo03	26.31 278	15.26 273	23.19 276	9.93 272	11.42 274	11.99 273	9.24 272	16.81 275	21.81 274	13.49 273	16.54 273	16.08 270	24.66 276	7.63 273	27.22 275	27.35 276	20.29 275	26.61 278	18.03 271	23.41 276	31.68 278	37.68 278	7.10 274	22.06 277	56.02 276	72.24 276	62.60 278	79.99 277

FADE			1.44 260	0.59 214				1.21 256		1.62 264			2.86 249	0.80 230	3.67 259	0.88 248	2.88 263	1.21 260		2.96 263	3.01 264	2.63 263	0.66 234	1.16 259			2.00 259

Low-res two-view benchmark