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

MyStereo02	25.72 276	12.62 272	19.14 276	8.95 272	0.00 1	8.76 272	7.25 271	16.48 275	21.77 275	13.39 273	15.86 274	19.52 273	26.18 277	5.65 274	25.76 275	27.53 276	18.31 276	33.40 278	19.83 272	24.80 277	33.59 277	36.18 278	4.55 274	21.29 276	56.99 277	74.31 276	62.53 278	79.67 278

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

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MoCha-V2	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.02 4	0.02 2	0.01 1	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.03 4	0.01 1	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.04 3	0.03 3	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.03 3	0.02 1

StereoIM	0.07 22	0.04 10	0.05 27	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.03 11	0.06 11	0.06 30	0.04 7	0.06 19	0.10 31	0.05 32	0.02 8	0.07 13	0.08 20	0.10 22	0.09 43	0.07 9	0.05 10	0.10 27	0.10 107	0.01 2	0.05 23	0.11 46	0.18 164	0.13 67	0.16 93

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

RAFT	0.06 11	0.03 5	0.05 27	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.02 3	0.07 21	0.04 7	0.04 7	0.06 19	0.07 18	0.05 32	0.01 2	0.06 7	0.06 6	0.07 8	0.05 4	0.05 5	0.04 4	0.06 7	0.07 35	0.01 2	0.04 8	0.13 62	0.14 96	0.13 67	0.15 78

StereoVision	0.06 11	0.03 5	0.04 11	0.03 5	0.03 8	0.03 6	0.02 3	0.06 11	0.11 114	0.02 2	0.05 13	0.03 4	0.06 50	0.01 2	0.08 30	0.10 55	0.06 6	0.05 4	0.08 17	0.07 31	0.06 7	0.05 11	0.02 8	0.04 8	0.10 31	0.08 16	0.10 33	0.12 51

MIF-Stereo	0.07 22	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.03 8	0.05 23	0.03 11	0.06 11	0.05 14	0.06 14	0.04 6	0.07 18	0.12 129	0.07 78	0.08 30	0.07 13	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.07 31	0.09 19	0.08 44	0.08 113	0.04 8	0.09 23	0.16 135	0.06 13	0.09 26

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

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

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

MIF-Stereo (partial)	0.06 11	0.05 20	0.06 52	0.05 21	0.04 12	0.05 23	0.03 11	0.08 26	0.07 45	0.07 21	0.04 6	0.05 11	0.06 50	0.04 27	0.08 30	0.08 20	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.05 10	0.09 19	0.05 11	0.02 8	0.06 41	0.10 31	0.08 16	0.07 18	0.08 19

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

TESTraft	0.09 35	0.06 30	0.06 52	0.04 11	0.04 12	0.05 23	0.06 64	0.09 29	0.08 62	0.09 24	0.08 52	0.12 45	0.13 142	0.03 14	0.09 62	0.10 55	0.11 27	0.09 43	0.08 17	0.07 31	0.13 59	0.12 143	0.02 8	0.05 23	0.14 79	0.12 60	0.14 80	0.20 141

RAFT_CTSACE	0.07 22	0.04 10	0.06 52	0.03 5	0.04 12	0.05 23	0.05 33	0.06 11	0.06 30	0.09 24	0.04 6	0.10 31	0.09 98	0.03 14	0.07 13	0.08 20	0.11 27	0.07 14	0.07 9	0.05 10	0.12 45	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.12 54	0.13 73	0.12 56	0.15 78

test_5	0.08 29	0.05 20	0.07 76	0.04 11	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.09 29	0.05 14	0.05 10	0.07 31	0.12 45	0.12 129	0.02 8	0.07 13	0.09 34	0.07 8	0.07 14	0.08 17	0.06 19	0.10 27	0.09 76	0.02 8	0.07 75	0.10 31	0.13 73	0.13 67	0.18 120

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 29	0.06 30	0.05 27	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.14 64	0.07 45	0.21 105	0.04 6	0.12 45	0.04 18	0.03 14	0.07 13	0.09 34	0.09 18	0.06 9	0.10 35	0.05 10	0.11 31	0.05 11	0.03 21	0.05 23	0.12 54	0.09 21	0.09 28	0.09 26

AFF-stereo	0.06 11	0.05 20	0.05 27	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.11 38	0.06 30	0.16 54	0.04 6	0.08 22	0.03 9	0.02 8	0.06 7	0.08 20	0.08 12	0.05 4	0.09 29	0.04 4	0.09 19	0.05 11	0.02 8	0.04 8	0.10 31	0.08 16	0.07 18	0.07 16

RAFT + AFF	0.05 7	0.04 10	0.03 6	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.08 62	0.09 24	0.05 13	0.09 25	0.02 4	0.02 8	0.05 3	0.05 2	0.09 18	0.06 9	0.06 8	0.04 4	0.07 12	0.05 11	0.02 8	0.04 8	0.07 11	0.05 4	0.05 6	0.05 7

RYNet	0.06 11	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.04 6	0.11 114	0.05 10	0.04 6	0.04 8	0.03 9	0.03 14	0.07 13	0.06 6	0.07 8	0.08 19	0.07 9	0.05 10	0.05 5	0.04 5	0.11 152	0.04 8	0.06 7	0.13 73	0.06 13	0.05 7

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

MGS-Stereo	0.08 29	0.06 30	0.04 11	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.12 42	0.05 14	0.09 24	0.07 31	0.10 31	0.04 18	0.05 43	0.07 13	0.08 20	0.15 57	0.11 67	0.12 51	0.09 69	0.12 45	0.07 35	0.05 53	0.05 23	0.10 31	0.09 21	0.11 47	0.10 32

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 54	0.07 52	0.06 52	0.08 60	0.05 23	0.07 51	0.03 11	0.11 38	0.15 153	0.20 96	0.15 141	0.11 40	0.07 70	0.08 96	0.08 30	0.09 34	0.16 70	0.11 67	0.12 51	0.08 49	0.12 45	0.11 126	0.06 70	0.07 75	0.12 54	0.14 96	0.12 56	0.16 93

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

LL-Strereo2	0.07 22	0.03 5	0.03 6	0.04 11	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.07 45	0.14 41	0.07 31	0.08 22	0.05 32	0.04 27	0.07 13	0.08 20	0.14 51	0.07 14	0.10 35	0.06 19	0.10 27	0.06 24	0.03 21	0.04 8	0.08 16	0.09 21	0.08 23	0.05 7

CAS	0.09 35	0.07 52	0.05 27	0.06 33	0.05 23	0.05 23	0.04 24	0.14 64	0.05 14	0.11 32	0.10 82	0.11 40	0.05 32	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.11 27	0.10 59	0.14 77	0.07 31	0.12 45	0.07 35	0.05 53	0.05 23	0.13 62	0.11 50	0.09 28	0.14 67

anonymousdsp2	0.08 29	0.07 52	0.05 27	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.12 42	0.06 30	0.17 63	0.06 19	0.08 22	0.04 18	0.05 43	0.07 13	0.08 20	0.13 38	0.08 19	0.10 35	0.07 31	0.12 45	0.06 24	0.05 53	0.06 41	0.09 23	0.08 16	0.08 23	0.07 16

TestStereo1	0.09 35	0.07 52	0.06 52	0.04 11	0.05 23	0.06 37	0.06 64	0.07 21	0.07 45	0.09 24	0.07 31	0.11 40	0.14 156	0.04 27	0.09 62	0.10 55	0.11 27	0.09 43	0.09 29	0.08 49	0.13 59	0.12 143	0.02 8	0.04 8	0.15 92	0.13 73	0.16 100	0.20 141

RAFT+CT+SA	0.09 35	0.05 20	0.07 76	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.05 33	0.13 54	0.08 62	0.08 23	0.07 31	0.15 76	0.13 142	0.04 27	0.10 95	0.10 55	0.09 18	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.12 45	0.11 126	0.02 8	0.06 41	0.13 62	0.12 60	0.11 47	0.17 105

SA-5K	0.09 35	0.07 52	0.06 52	0.04 11	0.05 23	0.06 37	0.06 64	0.07 21	0.07 45	0.09 24	0.07 31	0.11 40	0.14 156	0.04 27	0.09 62	0.10 55	0.11 27	0.09 43	0.09 29	0.08 49	0.13 59	0.12 143	0.02 8	0.04 8	0.15 92	0.13 73	0.16 100	0.20 141

Sa-1000	0.10 54	0.07 52	0.07 76	0.07 53	0.05 23	0.09 73	0.03 11	0.12 42	0.06 30	0.18 75	0.08 52	0.19 119	0.05 32	0.05 43	0.10 95	0.10 55	0.16 70	0.12 94	0.14 77	0.09 69	0.16 97	0.10 107	0.04 37	0.05 23	0.19 149	0.15 113	0.13 67	0.20 141

SA	0.10 54	0.07 52	0.06 52	0.06 33	0.05 23	0.08 61	0.04 24	0.12 42	0.05 14	0.16 54	0.07 31	0.16 89	0.03 9	0.04 27	0.09 62	0.09 34	0.13 38	0.11 67	0.12 51	0.09 69	0.14 73	0.10 107	0.03 21	0.06 41	0.16 104	0.14 96	0.13 67	0.20 141

GMOStereo	0.11 65	0.07 52	0.09 107	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.07 31	0.17 93	0.09 98	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.18 136	0.16 135	0.14 80	0.17 105

error version	0.11 65	0.07 52	0.09 107	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.07 31	0.17 93	0.09 98	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.18 136	0.16 135	0.14 80	0.17 105

test-v	0.11 65	0.07 52	0.09 107	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.07 31	0.17 93	0.09 98	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.18 136	0.16 135	0.14 80	0.17 105

AnonymousM	0.08 29	0.05 20	0.04 11	0.06 33	0.05 23	0.04 11	0.04 24	0.13 54	0.05 14	0.20 96	0.06 19	0.11 40	0.03 9	0.06 56	0.09 62	0.09 34	0.19 117	0.08 19	0.12 51	0.07 31	0.16 97	0.06 24	0.04 37	0.04 8	0.08 16	0.11 50	0.10 33	0.09 26

test-2	0.11 65	0.07 52	0.09 107	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.07 31	0.17 93	0.09 98	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.18 136	0.16 135	0.14 80	0.17 105

RALAANet	0.09 35	0.08 80	0.06 52	0.07 53	0.05 23	0.08 61	0.05 33	0.10 35	0.07 45	0.12 34	0.09 66	0.10 31	0.06 50	0.03 14	0.08 30	0.09 34	0.13 38	0.11 67	0.15 88	0.08 49	0.12 45	0.07 35	0.04 37	0.06 41	0.11 46	0.10 32	0.11 47	0.11 41

ARAFT	0.07 22	0.04 10	0.04 11	0.05 21	0.05 23	0.05 23	0.02 3	0.09 29	0.06 30	0.12 34	0.06 19	0.12 45	0.03 9	0.03 14	0.07 13	0.07 13	0.12 36	0.09 43	0.09 29	0.05 10	0.11 31	0.07 35	0.03 21	0.04 8	0.09 23	0.09 21	0.09 28	0.09 26

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

4D-IteraStereo	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.06 37	0.04 24	0.15 69	0.10 102	0.22 109	0.08 52	0.14 71	0.06 50	0.03 14	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.09 43	0.11 41	0.07 31	0.15 82	0.05 11	0.03 21	0.05 23	0.10 31	0.10 32	0.08 23	0.08 19

LoS_RVC	0.09 35	0.07 52	0.05 27	0.05 21	0.06 42	0.06 37	0.05 33	0.13 54	0.08 62	0.18 75	0.11 92	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.10 22	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.16 97	0.09 76	0.05 53	0.06 41	0.14 79	0.10 32	0.10 33	0.13 58

tt_ll	0.09 35	0.07 52	0.05 27	0.05 21	0.06 42	0.06 37	0.05 33	0.13 54	0.08 62	0.18 75	0.11 92	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.10 22	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.16 97	0.09 76	0.05 53	0.06 41	0.14 79	0.10 32	0.10 33	0.13 58

iinet-f	0.10 54	0.09 93	0.06 52	0.08 60	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.09 29	0.07 45	0.18 75	0.11 92	0.10 31	0.10 111	0.06 56	0.08 30	0.09 34	0.14 51	0.09 43	0.18 123	0.09 69	0.11 31	0.06 24	0.05 53	0.06 41	0.11 46	0.10 32	0.15 91	0.12 51

raft_robust	0.12 88	0.09 93	0.09 107	0.11 108	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.15 69	0.08 62	0.23 123	0.07 31	0.20 133	0.11 121	0.09 113	0.11 131	0.12 133	0.16 70	0.12 94	0.13 65	0.10 90	0.15 82	0.11 126	0.03 21	0.07 75	0.18 136	0.16 135	0.15 91	0.14 67

test_4	0.09 35	0.05 20	0.07 76	0.05 21	0.06 42	0.03 6	0.02 3	0.11 38	0.09 81	0.17 63	0.06 19	0.09 25	0.06 50	0.03 14	0.09 62	0.09 34	0.15 57	0.08 19	0.10 35	0.07 31	0.16 97	0.08 44	0.02 8	0.07 75	0.09 23	0.15 113	0.12 56	0.18 120

CIPLG	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.18 114	0.06 30	0.20 96	0.08 52	0.12 45	0.06 50	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.11 67	0.11 41	0.09 69	0.13 59	0.06 24	0.04 37	0.06 41	0.10 31	0.09 21	0.10 33	0.10 32

IPLGR_C	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.18 114	0.06 30	0.20 96	0.08 52	0.12 45	0.07 70	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.11 67	0.11 41	0.09 69	0.13 59	0.06 24	0.04 37	0.06 41	0.10 31	0.09 21	0.10 33	0.10 32

ACRE	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.18 114	0.06 30	0.20 96	0.08 52	0.12 45	0.07 70	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.11 67	0.11 41	0.09 69	0.13 59	0.06 24	0.04 37	0.06 41	0.10 31	0.10 32	0.10 33	0.10 32

raft+_RVC	0.08 29	0.06 30	0.04 11	0.06 33	0.06 42	0.07 51	0.04 24	0.10 35	0.08 62	0.17 63	0.08 52	0.09 25	0.04 18	0.04 27	0.08 30	0.07 13	0.13 38	0.09 43	0.11 41	0.06 19	0.13 59	0.05 11	0.03 21	0.05 23	0.10 31	0.09 21	0.09 28	0.08 19

MMNet	0.06 11	0.06 30	0.04 11	0.08 60	0.06 42	0.06 37	0.05 33	0.07 21	0.05 14	0.05 10	0.05 13	0.09 25	0.04 18	0.04 27	0.07 13	0.07 13	0.08 12	0.08 19	0.07 9	0.06 19	0.06 7	0.05 11	0.04 37	0.05 23	0.07 11	0.08 16	0.07 18	0.10 32

DMCA	0.07 22	0.05 20	0.07 76	0.06 33	0.06 42	0.05 23	0.07 80	0.09 29	0.06 30	0.06 14	0.09 66	0.07 18	0.06 50	0.06 56	0.07 13	0.08 20	0.11 27	0.10 59	0.08 17	0.07 31	0.09 19	0.05 11	0.06 70	0.05 23	0.08 16	0.10 32	0.05 6	0.07 16

GANet	0.06 11	0.07 52	0.06 52	0.06 33	0.06 42	0.07 51	0.06 64	0.07 21	0.05 14	0.06 14	0.07 31	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.07 13	0.08 20	0.08 12	0.10 59	0.07 9	0.05 10	0.07 12	0.05 11	0.05 53	0.05 23	0.08 16	0.07 12	0.06 13	0.06 14

CVANet_RVC	0.07 22	0.07 52	0.07 76	0.08 60	0.06 42	0.07 51	0.05 33	0.06 11	0.05 14	0.06 14	0.09 66	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.08 30	0.08 20	0.08 12	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.08 16	0.05 11	0.04 37	0.05 23	0.08 16	0.07 12	0.07 18	0.09 26

AANet_RVC	0.06 11	0.05 20	0.06 52	0.05 21	0.06 42	0.04 11	0.05 33	0.05 9	0.06 30	0.05 10	0.06 19	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.07 13	0.07 13	0.08 12	0.08 19	0.07 9	0.07 31	0.07 12	0.06 24	0.05 53	0.05 23	0.07 11	0.09 21	0.06 13	0.08 19

panet	0.11 65	0.08 80	0.05 27	0.07 53	0.07 57	0.07 51	0.05 33	0.18 114	0.05 14	0.27 187	0.07 31	0.18 107	0.06 50	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.22 155	0.08 19	0.12 51	0.07 31	0.20 157	0.08 44	0.06 70	0.05 23	0.11 46	0.13 73	0.17 113	0.16 93

IER	0.09 35	0.07 52	0.07 76	0.09 75	0.07 57	0.08 61	0.06 64	0.12 42	0.07 45	0.14 41	0.11 92	0.10 31	0.07 70	0.06 56	0.08 30	0.09 34	0.15 57	0.11 67	0.11 41	0.07 31	0.11 31	0.07 35	0.06 70	0.06 41	0.10 31	0.10 32	0.11 47	0.14 67

IPLG	0.09 35	0.07 52	0.07 76	0.07 53	0.07 57	0.06 37	0.05 33	0.15 69	0.06 30	0.22 109	0.06 19	0.15 76	0.05 32	0.04 27	0.08 30	0.10 55	0.16 70	0.10 59	0.14 77	0.09 69	0.13 59	0.08 44	0.04 37	0.07 75	0.13 62	0.11 50	0.11 47	0.08 19

AASNet	0.06 11	0.06 30	0.04 11	0.09 75	0.07 57	0.08 61	0.05 33	0.08 26	0.04 7	0.07 21	0.07 31	0.07 18	0.04 18	0.04 27	0.06 7	0.07 13	0.10 22	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.07 12	0.06 24	0.04 37	0.06 41	0.08 16	0.07 12	0.06 13	0.06 14

rafts_anoy	0.09 35	0.08 80	0.07 76	0.07 53	0.07 57	0.06 37	0.05 33	0.13 54	0.05 14	0.17 63	0.09 66	0.12 45	0.05 32	0.03 14	0.09 62	0.10 55	0.15 57	0.12 94	0.13 65	0.07 31	0.14 73	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.11 46	0.10 32	0.09 28	0.11 41

raftrobust	0.10 54	0.08 80	0.06 52	0.08 60	0.07 57	0.05 23	0.04 24	0.14 64	0.06 30	0.25 160	0.07 31	0.12 45	0.05 32	0.05 43	0.08 30	0.09 34	0.18 102	0.11 67	0.11 41	0.09 69	0.17 117	0.08 44	0.05 53	0.05 23	0.13 62	0.12 60	0.10 33	0.10 32

RALCasStereoNet	0.09 35	0.08 80	0.06 52	0.09 75	0.07 57	0.06 37	0.05 33	0.12 42	0.05 14	0.18 75	0.07 31	0.12 45	0.05 32	0.04 27	0.09 62	0.10 55	0.18 102	0.12 94	0.13 65	0.08 49	0.15 82	0.08 44	0.05 53	0.06 41	0.12 54	0.09 21	0.10 33	0.08 19

sCroCo_RVC	0.14 121	0.09 93	0.09 107	0.08 60	0.07 57	0.10 95	0.07 80	0.19 133	0.14 145	0.18 75	0.12 102	0.13 61	0.14 156	0.06 56	0.13 162	0.15 186	0.22 155	0.15 157	0.22 162	0.13 144	0.21 171	0.16 185	0.06 70	0.12 155	0.17 116	0.16 135	0.17 113	0.17 105

UPFNet	0.09 35	0.08 80	0.08 97	0.09 75	0.07 57	0.09 73	0.06 64	0.12 42	0.09 81	0.14 41	0.09 66	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.10 55	0.13 38	0.11 67	0.10 35	0.07 31	0.09 19	0.07 35	0.06 70	0.06 41	0.09 23	0.10 32	0.10 33	0.10 32

ADCP+	0.11 65	0.10 105	0.08 97	0.09 75	0.07 57	0.09 73	0.08 89	0.13 54	0.11 114	0.16 54	0.12 102	0.18 107	0.08 87	0.07 78	0.10 95	0.09 34	0.16 70	0.11 67	0.14 77	0.09 69	0.12 45	0.09 76	0.08 113	0.08 91	0.11 46	0.15 113	0.11 47	0.11 41

RASNet	0.11 65	0.10 105	0.09 107	0.10 91	0.07 57	0.08 61	0.08 89	0.19 133	0.09 81	0.17 63	0.10 82	0.13 61	0.08 87	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.15 57	0.09 43	0.12 51	0.06 19	0.15 82	0.09 76	0.05 53	0.10 127	0.13 62	0.11 50	0.17 113	0.17 105

CES	0.11 65	0.06 30	0.06 52	0.06 33	0.08 68	0.07 51	0.05 33	0.35 214	0.05 14	0.15 48	0.23 202	0.13 61	0.04 18	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.19 117	0.08 19	0.14 77	0.08 49	0.28 223	0.08 44	0.07 92	0.04 8	0.14 79	0.11 50	0.13 67	0.16 93

EGLCR-Stereo	0.11 65	0.06 30	0.04 11	0.08 60	0.08 68	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.27 187	0.06 19	0.19 119	0.06 50	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.20 130	0.10 59	0.16 102	0.07 31	0.17 117	0.07 35	0.04 37	0.06 41	0.10 31	0.12 60	0.18 131	0.18 120

MIPNet	0.11 65	0.09 93	0.06 52	0.07 53	0.08 68	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.06 30	0.23 123	0.07 31	0.15 76	0.08 87	0.05 43	0.09 62	0.10 55	0.17 83	0.11 67	0.20 143	0.12 126	0.13 59	0.10 107	0.05 53	0.07 75	0.15 92	0.13 73	0.11 47	0.13 58

test-3	0.10 54	0.06 30	0.04 11	0.06 33	0.08 68	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.07 45	0.24 139	0.07 31	0.19 119	0.07 70	0.06 56	0.10 95	0.10 55	0.21 143	0.09 43	0.15 88	0.10 90	0.16 97	0.09 76	0.05 53	0.06 41	0.09 23	0.10 32	0.12 56	0.11 41

test_1	0.10 54	0.06 30	0.04 11	0.06 33	0.08 68	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.07 45	0.24 139	0.07 31	0.19 119	0.07 70	0.06 56	0.10 95	0.10 55	0.21 143	0.09 43	0.15 88	0.10 90	0.16 97	0.09 76	0.05 53	0.06 41	0.09 23	0.10 32	0.12 56	0.11 41

test_3	0.11 65	0.07 52	0.07 76	0.06 33	0.08 68	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 139	0.09 66	0.21 148	0.11 121	0.06 56	0.13 162	0.13 149	0.20 130	0.09 43	0.14 77	0.10 90	0.18 130	0.08 44	0.04 37	0.08 91	0.13 62	0.15 113	0.13 67	0.14 67

TRStereo	0.13 98	0.07 52	0.05 27	0.09 75	0.08 68	0.17 155	0.13 146	0.18 114	0.07 45	0.25 160	0.09 66	0.20 133	0.04 18	0.10 127	0.09 62	0.10 55	0.22 155	0.11 67	0.22 162	0.13 144	0.19 140	0.09 76	0.09 130	0.07 75	0.16 104	0.15 113	0.24 177	0.20 141

LMCR-Stereo	0.13 98	0.09 93	0.07 76	0.11 108	0.08 68	0.11 104	0.09 106	0.18 114	0.09 81	0.19 88	0.14 128	0.19 119	0.14 156	0.10 127	0.09 62	0.11 97	0.20 130	0.13 120	0.19 137	0.10 90	0.18 130	0.10 107	0.08 113	0.08 91	0.15 92	0.13 73	0.18 131	0.17 105

CREStereo++_RVC	0.11 65	0.07 52	0.05 27	0.08 60	0.08 68	0.08 61	0.07 80	0.16 78	0.09 81	0.26 174	0.09 66	0.17 93	0.13 142	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.20 130	0.08 19	0.13 65	0.07 31	0.19 140	0.08 44	0.06 70	0.06 41	0.14 79	0.11 50	0.16 100	0.15 78
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.13 98	0.12 130	0.10 125	0.11 108	0.08 68	0.11 104	0.10 121	0.18 114	0.11 114	0.24 139	0.13 114	0.20 133	0.08 87	0.06 56	0.11 131	0.10 55	0.20 130	0.11 67	0.20 143	0.10 90	0.21 171	0.10 107	0.06 70	0.12 155	0.19 149	0.11 50	0.12 56	0.13 58

XX-Stereo	0.14 121	0.05 20	0.05 27	0.10 91	0.08 68	0.17 155	0.07 80	0.18 114	0.10 102	0.27 187	0.09 66	0.20 133	0.03 9	0.09 113	0.10 95	0.12 133	0.23 164	0.11 67	0.20 143	0.11 109	0.20 157	0.08 44	0.08 113	0.07 75	0.22 180	0.16 135	0.17 113	0.36 197

HCRNet	0.11 65	0.17 177	0.06 52	0.22 180	0.08 68	0.15 139	0.08 89	0.13 54	0.04 7	0.46 240	0.12 102	0.24 169	0.07 70	0.07 78	0.08 30	0.06 6	0.14 51	0.08 19	0.20 143	0.08 49	0.09 19	0.05 11	0.11 152	0.06 41	0.06 7	0.05 4	0.05 6	0.08 19

UNet	0.10 54	0.09 93	0.08 97	0.10 91	0.08 68	0.09 73	0.08 89	0.15 69	0.08 62	0.17 63	0.09 66	0.13 61	0.09 98	0.07 78	0.09 62	0.10 55	0.16 70	0.13 120	0.12 51	0.08 49	0.11 31	0.09 76	0.08 113	0.09 112	0.11 46	0.13 73	0.10 33	0.11 41

CREStereo	0.11 65	0.08 80	0.06 52	0.08 60	0.08 68	0.07 51	0.05 33	0.18 114	0.05 14	0.26 174	0.08 52	0.18 107	0.06 50	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.22 155	0.09 43	0.13 65	0.08 49	0.20 157	0.09 76	0.06 70	0.05 23	0.11 46	0.13 73	0.17 113	0.15 78
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DSFCA	0.11 65	0.13 143	0.09 107	0.10 91	0.08 68	0.11 104	0.11 131	0.12 42	0.09 81	0.12 34	0.13 114	0.14 71	0.07 70	0.05 43	0.09 62	0.11 97	0.15 57	0.13 120	0.16 102	0.10 90	0.13 59	0.12 143	0.07 92	0.09 112	0.12 54	0.13 73	0.10 33	0.13 58

ADCRef	0.13 98	0.10 105	0.09 107	0.10 91	0.08 68	0.09 73	0.08 89	0.17 86	0.14 145	0.21 105	0.15 141	0.15 76	0.13 142	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.16 70	0.14 143	0.19 137	0.12 126	0.15 82	0.12 143	0.09 130	0.11 140	0.13 62	0.18 164	0.13 67	0.18 120

HITNet	0.09 35	0.07 52	0.06 52	0.08 60	0.08 68	0.08 61	0.05 33	0.11 38	0.07 45	0.19 88	0.08 52	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.08 20	0.13 38	0.11 67	0.10 35	0.06 19	0.10 27	0.09 76	0.06 70	0.06 41	0.12 54	0.11 50	0.16 100	0.13 58
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.11 65	0.08 80	0.07 76	0.11 108	0.08 68	0.12 112	0.07 80	0.15 69	0.08 62	0.23 123	0.10 82	0.15 76	0.15 164	0.06 56	0.07 13	0.09 34	0.17 83	0.12 94	0.13 65	0.09 69	0.14 73	0.09 76	0.07 92	0.08 91	0.14 79	0.12 60	0.15 91	0.15 78

PDISCO_ROB	0.12 88	0.13 143	0.13 162	0.10 91	0.08 68	0.09 73	0.09 106	0.09 29	0.08 62	0.11 32	0.10 82	0.06 16	0.05 32	0.05 43	0.09 62	0.11 97	0.14 51	0.16 167	0.09 29	0.10 90	0.14 73	0.12 143	0.04 37	0.08 91	0.16 104	0.21 184	0.32 199	0.19 133

MyStereo04	0.14 121	0.12 130	0.10 125	0.08 60	0.09 87	0.10 95	0.08 89	0.22 169	0.19 179	0.24 139	0.16 152	0.23 161	0.11 121	0.04 27	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.12 94	0.21 154	0.12 126	0.16 97	0.11 126	0.06 70	0.11 140	0.21 171	0.12 60	0.16 100	0.15 78

AE-Stereo	0.12 88	0.09 93	0.08 97	0.11 108	0.09 87	0.08 61	0.05 33	0.17 86	0.14 145	0.24 139	0.09 66	0.19 119	0.10 111	0.07 78	0.10 95	0.12 133	0.24 178	0.13 120	0.16 102	0.11 109	0.18 130	0.09 76	0.05 53	0.09 112	0.13 62	0.14 96	0.15 91	0.15 78

DLNR_Zeroshot_test	10.12 270	32.06 278	0.05 27	54.44 279	0.09 87	0.18 163	50.47 278	0.19 133	0.08 62	0.27 187	0.07 31	0.20 133	0.04 18	0.14 171	62.26 279	70.60 279	0.33 223	0.18 191	0.25 181	0.11 109	0.20 157	0.08 44	0.07 92	0.09 112	0.18 136	0.15 113	0.20 152	0.26 174

CASnet	0.10 54	0.06 30	0.05 27	0.08 60	0.09 87	0.11 104	0.05 33	0.18 114	0.10 102	0.23 123	0.11 92	0.13 61	0.06 50	0.07 78	0.09 62	0.10 55	0.16 70	0.08 19	0.18 123	0.07 31	0.14 73	0.06 24	0.06 70	0.06 41	0.12 54	0.10 32	0.14 80	0.10 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.13 98	0.07 52	0.05 27	0.10 91	0.09 87	0.12 112	0.08 89	0.17 86	0.10 102	0.26 174	0.09 66	0.20 133	0.08 87	0.10 127	0.09 62	0.10 55	0.22 155	0.11 67	0.20 143	0.10 90	0.21 171	0.09 76	0.08 113	0.06 41	0.16 104	0.15 113	0.17 113	0.17 105

s12784h	0.12 88	0.09 93	0.06 52	0.11 108	0.09 87	0.08 61	0.06 64	0.18 114	0.07 45	0.27 187	0.11 92	0.19 119	0.08 87	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.21 143	0.08 19	0.15 88	0.07 31	0.20 157	0.08 44	0.05 53	0.07 75	0.16 104	0.14 96	0.18 131	0.21 155

TANstereo	0.11 65	0.06 30	0.06 52	0.10 91	0.09 87	0.09 73	0.06 64	0.12 42	0.08 62	0.22 109	0.08 52	0.13 61	0.07 70	0.08 96	0.10 95	0.13 149	0.20 130	0.13 120	0.18 123	0.08 49	0.18 130	0.09 76	0.06 70	0.06 41	0.10 31	0.10 32	0.15 91	0.14 67

XX-TBD	0.11 65	0.06 30	0.06 52	0.10 91	0.09 87	0.09 73	0.06 64	0.12 42	0.08 62	0.22 109	0.08 52	0.13 61	0.07 70	0.08 96	0.10 95	0.13 149	0.20 130	0.13 120	0.18 123	0.08 49	0.18 130	0.09 76	0.06 70	0.06 41	0.10 31	0.10 32	0.15 91	0.14 67

sAnonymous2	0.14 121	0.09 93	0.10 125	0.10 91	0.09 87	0.09 73	0.11 131	0.22 169	0.11 114	0.23 123	0.16 152	0.15 76	0.10 111	0.06 56	0.12 143	0.13 149	0.18 102	0.15 157	0.21 154	0.14 155	0.16 97	0.14 166	0.04 37	0.10 127	0.17 116	0.17 152	0.17 113	0.16 93

CroCo_RVC	0.14 121	0.09 93	0.10 125	0.10 91	0.09 87	0.09 73	0.11 131	0.22 169	0.11 114	0.23 123	0.16 152	0.15 76	0.10 111	0.06 56	0.12 143	0.13 149	0.18 102	0.15 157	0.21 154	0.14 155	0.16 97	0.14 166	0.04 37	0.10 127	0.17 116	0.17 152	0.17 113	0.16 93

DMCA-RVC	0.10 54	0.08 80	0.11 140	0.08 60	0.09 87	0.08 61	0.08 89	0.12 42	0.09 81	0.13 38	0.13 114	0.13 61	0.07 70	0.06 56	0.13 162	0.12 133	0.14 51	0.13 120	0.11 41	0.10 90	0.12 45	0.09 76	0.07 92	0.09 112	0.10 31	0.10 32	0.10 33	0.11 41

PMTNet	0.11 65	0.10 105	0.06 52	0.12 119	0.09 87	0.07 51	0.06 64	0.18 114	0.06 30	0.28 203	0.06 19	0.18 107	0.04 18	0.07 78	0.09 62	0.11 97	0.19 117	0.09 43	0.14 77	0.08 49	0.17 117	0.09 76	0.07 92	0.05 23	0.13 62	0.12 60	0.17 113	0.15 78

BEATNet_4x	0.11 65	0.10 105	0.08 97	0.09 75	0.09 87	0.09 73	0.08 89	0.12 42	0.08 62	0.21 105	0.09 66	0.15 76	0.09 98	0.07 78	0.10 95	0.09 34	0.13 38	0.13 120	0.11 41	0.08 49	0.13 59	0.11 126	0.08 113	0.07 75	0.13 62	0.13 73	0.18 131	0.18 120

iResNetv2_ROB	0.12 88	0.08 80	0.07 76	0.12 119	0.09 87	0.12 112	0.08 89	0.17 86	0.08 62	0.22 109	0.12 102	0.20 133	0.15 164	0.06 56	0.08 30	0.08 20	0.16 70	0.11 67	0.17 110	0.10 90	0.14 73	0.09 76	0.09 130	0.10 127	0.14 79	0.12 60	0.19 140	0.12 51

DISCO	0.10 54	0.10 105	0.08 97	0.10 91	0.09 87	0.11 104	0.09 106	0.10 35	0.08 62	0.15 48	0.10 82	0.12 45	0.07 70	0.06 56	0.09 62	0.11 97	0.15 57	0.10 59	0.14 77	0.10 90	0.12 45	0.10 107	0.06 70	0.09 112	0.14 79	0.11 50	0.13 67	0.11 41

DN-CSS_ROB	0.11 65	0.09 93	0.11 140	0.08 60	0.09 87	0.08 61	0.08 89	0.16 78	0.10 102	0.23 123	0.17 162	0.18 107	0.14 156	0.05 43	0.08 30	0.09 34	0.13 38	0.10 59	0.18 123	0.09 69	0.11 31	0.08 44	0.07 92	0.08 91	0.13 62	0.10 32	0.12 56	0.10 32

MyStereo	0.14 121	0.13 143	0.10 125	0.10 91	0.10 103	0.11 104	0.08 89	0.23 177	0.20 189	0.25 160	0.16 152	0.23 161	0.13 142	0.04 27	0.10 95	0.11 97	0.18 102	0.12 94	0.21 154	0.12 126	0.16 97	0.12 143	0.06 70	0.11 140	0.22 180	0.13 73	0.16 100	0.16 93

anonymity	0.13 98	0.06 30	0.05 27	0.09 75	0.10 103	0.09 73	0.07 80	0.18 114	0.08 62	0.28 203	0.12 102	0.19 119	0.06 50	0.09 113	0.09 62	0.13 149	0.23 164	0.12 94	0.17 110	0.15 169	0.19 140	0.10 107	0.09 130	0.07 75	0.19 149	0.18 164	0.19 140	0.19 133

dd	0.14 121	0.12 130	0.07 76	0.25 191	0.10 103	0.19 173	0.09 106	0.17 86	0.08 62	0.17 63	0.08 52	0.33 184	0.08 87	0.06 56	0.10 95	0.11 97	0.24 178	0.11 67	0.25 181	0.09 69	0.15 82	0.09 76	0.06 70	0.09 112	0.17 116	0.13 73	0.18 131	0.15 78

IPLGR	0.12 88	0.09 93	0.09 107	0.09 75	0.10 103	0.09 73	0.07 80	0.18 114	0.09 81	0.22 109	0.10 82	0.15 76	0.07 70	0.06 56	0.09 62	0.11 97	0.17 83	0.11 67	0.20 143	0.12 126	0.15 82	0.08 44	0.04 37	0.08 91	0.16 104	0.13 73	0.14 80	0.16 93

cross-raft	0.14 121	0.08 80	0.07 76	0.08 60	0.10 103	0.12 112	0.08 89	0.17 86	0.13 136	0.27 187	0.11 92	0.21 148	0.05 32	0.11 138	0.13 162	0.14 170	0.22 155	0.11 67	0.23 171	0.13 144	0.23 199	0.09 76	0.06 70	0.08 91	0.22 180	0.17 152	0.14 80	0.15 78

test-1	0.14 121	0.06 30	0.07 76	0.11 108	0.10 103	0.18 163	0.14 152	0.19 133	0.13 136	0.28 203	0.10 82	0.19 119	0.11 121	0.12 155	0.12 143	0.13 149	0.22 155	0.12 94	0.22 162	0.10 90	0.24 206	0.08 44	0.09 130	0.08 91	0.21 171	0.18 164	0.15 91	0.17 105

Anonymous3	0.18 165	0.15 164	0.11 140	0.15 147	0.10 103	0.14 128	0.11 131	0.22 169	0.19 179	0.27 187	0.15 141	0.27 173	0.12 129	0.13 167	0.25 217	0.17 201	0.23 164	0.18 191	0.26 186	0.17 185	0.24 206	0.20 209	0.09 130	0.10 127	0.21 171	0.20 179	0.22 168	0.20 141

Anonymous	0.14 121	0.10 105	0.10 125	0.10 91	0.10 103	0.10 95	0.08 89	0.19 133	0.09 81	0.20 96	0.13 114	0.19 119	0.18 175	0.07 78	0.14 176	0.14 170	0.21 143	0.17 179	0.18 123	0.15 169	0.22 187	0.16 185	0.06 70	0.10 127	0.23 187	0.17 152	0.19 140	0.15 78

ADLNet	0.12 88	0.11 117	0.08 97	0.12 119	0.10 103	0.16 146	0.12 141	0.14 64	0.07 45	0.13 38	0.10 82	0.25 170	0.10 111	0.28 212	0.09 62	0.10 55	0.17 83	0.09 43	0.13 65	0.09 69	0.11 31	0.08 44	0.13 168	0.06 41	0.13 62	0.12 60	0.12 56	0.14 67

EAI-Stereo	0.13 98	0.07 52	0.04 11	0.10 91	0.10 103	0.10 95	0.09 106	0.17 86	0.10 102	0.26 174	0.11 92	0.20 133	0.05 32	0.10 127	0.10 95	0.11 97	0.23 164	0.12 94	0.18 123	0.12 126	0.19 140	0.08 44	0.08 113	0.08 91	0.16 104	0.14 96	0.15 91	0.20 141

FINET	0.12 88	0.11 117	0.12 153	0.12 119	0.10 103	0.11 104	0.13 146	0.15 69	0.12 129	0.13 38	0.12 102	0.13 61	0.09 98	0.09 113	0.15 187	0.13 149	0.15 57	0.11 67	0.16 102	0.09 69	0.13 59	0.10 107	0.10 143	0.10 127	0.12 54	0.10 32	0.13 67	0.12 51

HGLStereo	0.11 65	0.10 105	0.08 97	0.09 75	0.10 103	0.09 73	0.06 64	0.14 64	0.08 62	0.18 75	0.15 141	0.09 25	0.06 50	0.08 96	0.09 62	0.10 55	0.17 83	0.13 120	0.14 77	0.10 90	0.11 31	0.09 76	0.08 113	0.08 91	0.13 62	0.12 60	0.10 33	0.11 41

FADNet-RVC-Resample	0.13 98	0.10 105	0.12 153	0.12 119	0.10 103	0.13 121	0.10 121	0.16 78	0.13 136	0.18 75	0.13 114	0.17 93	0.11 121	0.10 127	0.10 95	0.09 34	0.13 38	0.15 157	0.15 88	0.17 185	0.15 82	0.12 143	0.10 143	0.13 165	0.17 116	0.13 73	0.12 56	0.11 41

FADNet	0.16 157	0.15 164	0.10 125	0.20 174	0.10 103	0.19 173	0.13 146	0.20 152	0.13 136	0.22 109	0.24 205	0.17 93	0.14 156	0.12 155	0.17 198	0.16 194	0.16 70	0.14 143	0.23 171	0.20 200	0.16 97	0.12 143	0.11 152	0.11 140	0.21 171	0.18 164	0.16 100	0.15 78

R-Stereo Train	0.13 98	0.07 52	0.07 76	0.09 75	0.10 103	0.15 139	0.05 33	0.16 78	0.12 129	0.28 203	0.12 102	0.20 133	0.08 87	0.11 138	0.09 62	0.11 97	0.24 178	0.12 94	0.16 102	0.11 109	0.21 171	0.11 126	0.08 113	0.07 75	0.15 92	0.15 113	0.16 100	0.15 78

RAFT-Stereo	0.13 98	0.07 52	0.07 76	0.09 75	0.10 103	0.15 139	0.05 33	0.16 78	0.12 129	0.28 203	0.12 102	0.20 133	0.08 87	0.11 138	0.09 62	0.11 97	0.24 178	0.12 94	0.16 102	0.11 109	0.21 171	0.11 126	0.08 113	0.07 75	0.15 92	0.15 113	0.16 100	0.15 78
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DLCB_ROB	0.13 98	0.12 130	0.11 140	0.10 91	0.10 103	0.10 95	0.09 106	0.16 78	0.11 114	0.18 75	0.17 162	0.19 119	0.13 142	0.11 138	0.11 131	0.10 55	0.17 83	0.13 120	0.13 65	0.10 90	0.17 117	0.10 107	0.09 130	0.12 155	0.27 200	0.16 135	0.16 100	0.13 58

MSKI-zero shot	0.13 98	0.08 80	0.05 27	0.09 75	0.11 120	0.09 73	0.07 80	0.19 133	0.09 81	0.28 203	0.10 82	0.19 119	0.06 50	0.11 138	0.10 95	0.11 97	0.24 178	0.11 67	0.17 110	0.11 109	0.21 171	0.10 107	0.07 92	0.08 91	0.14 79	0.17 152	0.18 131	0.18 120

RAFT-Test	0.13 98	0.07 52	0.06 52	0.09 75	0.11 120	0.13 121	0.09 106	0.17 86	0.11 114	0.27 187	0.10 82	0.20 133	0.05 32	0.12 155	0.10 95	0.11 97	0.23 164	0.12 94	0.21 154	0.14 155	0.21 171	0.11 126	0.06 70	0.08 91	0.17 116	0.15 113	0.17 113	0.17 105

HH	0.13 98	0.06 30	0.05 27	0.11 108	0.11 120	0.16 146	0.08 89	0.19 133	0.07 45	0.28 203	0.08 52	0.18 107	0.05 32	0.12 155	0.10 95	0.10 55	0.23 164	0.12 94	0.15 88	0.10 90	0.20 157	0.08 44	0.07 92	0.08 91	0.13 62	0.14 96	0.19 140	0.23 162

HanStereo	0.13 98	0.06 30	0.05 27	0.11 108	0.11 120	0.16 146	0.08 89	0.19 133	0.07 45	0.28 203	0.08 52	0.18 107	0.05 32	0.12 155	0.10 95	0.10 55	0.23 164	0.12 94	0.15 88	0.10 90	0.20 157	0.08 44	0.07 92	0.08 91	0.13 62	0.14 96	0.19 140	0.23 162

LoS	0.15 142	0.10 105	0.08 97	0.10 91	0.11 120	0.09 73	0.07 80	0.50 236	0.05 14	0.32 219	0.36 230	0.36 189	0.06 50	0.09 113	0.09 62	0.10 55	0.20 130	0.09 43	0.14 77	0.11 109	0.21 171	0.09 76	0.07 92	0.07 75	0.17 116	0.11 50	0.20 152	0.21 155

GLC_STEREO	0.13 98	0.11 117	0.12 153	0.12 119	0.11 120	0.10 95	0.10 121	0.19 133	0.07 45	0.25 160	0.13 114	0.12 45	0.07 70	0.07 78	0.08 30	0.12 133	0.24 178	0.11 67	0.17 110	0.09 69	0.27 218	0.15 177	0.07 92	0.07 75	0.15 92	0.09 21	0.20 152	0.12 51

CFNet_pseudo	0.13 98	0.11 117	0.11 140	0.14 136	0.11 120	0.12 112	0.11 131	0.19 133	0.12 129	0.24 139	0.14 128	0.16 89	0.15 164	0.08 96	0.09 62	0.10 55	0.16 70	0.13 120	0.13 65	0.08 49	0.15 82	0.08 44	0.08 113	0.09 112	0.15 92	0.14 96	0.19 140	0.20 141

GES	0.14 121	0.11 117	0.07 76	0.09 75	0.11 120	0.15 139	0.09 106	0.20 152	0.09 81	0.23 123	0.12 102	0.17 93	0.11 121	0.14 171	0.10 95	0.10 55	0.23 164	0.14 143	0.24 177	0.14 155	0.17 117	0.17 189	0.11 152	0.09 112	0.15 92	0.14 96	0.21 164	0.20 141

GMStereo	0.12 88	0.12 130	0.07 76	0.11 108	0.11 120	0.13 121	0.09 106	0.17 86	0.10 102	0.17 63	0.13 114	0.21 148	0.11 121	0.07 78	0.10 95	0.09 34	0.17 83	0.10 59	0.17 110	0.12 126	0.14 73	0.09 76	0.07 92	0.09 112	0.14 79	0.13 73	0.15 91	0.12 51
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC	0.14 121	0.13 143	0.10 125	0.18 164	0.11 120	0.14 128	0.09 106	0.21 161	0.09 81	0.19 88	0.17 162	0.17 93	0.12 129	0.11 138	0.14 176	0.15 186	0.18 102	0.13 120	0.18 123	0.15 169	0.12 45	0.12 143	0.12 162	0.11 140	0.20 159	0.16 135	0.14 80	0.14 67

RTSC	0.14 121	0.11 117	0.10 125	0.12 119	0.11 120	0.12 112	0.10 121	0.16 78	0.13 136	0.18 75	0.13 114	0.15 76	0.13 142	0.08 96	0.11 131	0.13 149	0.20 130	0.13 120	0.21 154	0.12 126	0.16 97	0.12 143	0.07 92	0.10 127	0.16 104	0.16 135	0.21 164	0.32 191

ADCL	0.14 121	0.12 130	0.11 140	0.13 129	0.11 120	0.14 128	0.10 121	0.17 86	0.15 153	0.22 109	0.16 152	0.21 148	0.12 129	0.09 113	0.10 95	0.11 97	0.16 70	0.13 120	0.17 110	0.12 126	0.18 130	0.13 160	0.11 152	0.11 140	0.16 104	0.15 113	0.16 100	0.16 93

CFNet_RVC	0.13 98	0.12 130	0.10 125	0.14 136	0.11 120	0.14 128	0.09 106	0.17 86	0.09 81	0.19 88	0.13 114	0.21 148	0.09 98	0.09 113	0.10 95	0.13 149	0.18 102	0.13 120	0.15 88	0.11 109	0.16 97	0.08 44	0.06 70	0.09 112	0.15 92	0.12 60	0.16 100	0.17 105

DeepPruner_ROB	0.14 121	0.13 143	0.11 140	0.12 119	0.11 120	0.10 95	0.09 106	0.17 86	0.12 129	0.21 105	0.18 175	0.15 76	0.13 142	0.08 96	0.12 143	0.11 97	0.19 117	0.15 157	0.19 137	0.11 109	0.17 117	0.14 166	0.10 143	0.11 140	0.17 116	0.16 135	0.17 113	0.19 133

EKT-Stereo	0.15 142	0.10 105	0.07 76	0.13 129	0.12 134	0.16 146	0.17 170	0.18 114	0.11 114	0.26 174	0.17 162	0.17 93	0.07 70	0.11 138	0.09 62	0.11 97	0.24 178	0.15 157	0.23 171	0.12 126	0.24 206	0.10 107	0.07 92	0.08 91	0.20 159	0.15 113	0.17 113	0.18 120

CASS	0.15 142	0.12 130	0.10 125	0.14 136	0.12 134	0.16 146	0.10 121	0.19 133	0.15 153	0.26 174	0.12 102	0.20 133	0.12 129	0.09 113	0.11 131	0.12 133	0.23 164	0.12 94	0.23 171	0.09 69	0.19 140	0.10 107	0.07 92	0.09 112	0.23 187	0.14 96	0.19 140	0.22 158
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iRaft-Stereo_20w	0.13 98	0.07 52	0.05 27	0.12 119	0.12 134	0.12 112	0.09 106	0.16 78	0.10 102	0.28 203	0.09 66	0.19 119	0.04 18	0.10 127	0.09 62	0.11 97	0.24 178	0.11 67	0.15 88	0.13 144	0.20 157	0.08 44	0.09 130	0.06 41	0.17 116	0.13 73	0.20 152	0.25 171

GANet-ADL	0.15 142	0.12 130	0.09 107	0.14 136	0.12 134	0.16 146	0.12 141	0.20 152	0.10 102	0.25 160	0.15 141	0.22 160	0.12 129	0.21 198	0.09 62	0.11 97	0.25 193	0.14 143	0.20 143	0.14 155	0.19 140	0.09 76	0.08 113	0.10 127	0.17 116	0.15 113	0.20 152	0.17 105

ICVP	0.15 142	0.13 143	0.14 171	0.12 119	0.12 134	0.13 121	0.10 121	0.17 86	0.12 129	0.17 63	0.13 114	0.18 107	0.12 129	0.09 113	0.12 143	0.13 149	0.18 102	0.15 157	0.15 88	0.14 155	0.17 117	0.13 160	0.20 194	0.11 140	0.19 149	0.19 175	0.17 113	0.16 93
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 121	0.13 143	0.10 125	0.11 108	0.12 134	0.12 112	0.11 131	0.18 114	0.13 136	0.24 139	0.16 152	0.18 107	0.10 111	0.06 56	0.12 143	0.11 97	0.20 130	0.17 179	0.23 171	0.13 144	0.15 82	0.13 160	0.07 92	0.11 140	0.20 159	0.14 96	0.13 67	0.19 133

psm_up	0.14 121	0.11 117	0.13 162	0.15 147	0.12 134	0.14 128	0.11 131	0.20 152	0.16 158	0.19 88	0.12 102	0.15 76	0.17 173	0.10 127	0.12 143	0.12 133	0.19 117	0.13 120	0.17 110	0.11 109	0.15 82	0.09 76	0.10 143	0.16 185	0.18 136	0.16 135	0.17 113	0.20 141

MSMDNet	0.13 98	0.08 80	0.06 52	0.09 75	0.12 134	0.10 95	0.08 89	0.17 86	0.11 114	0.27 187	0.09 66	0.20 133	0.06 50	0.12 155	0.10 95	0.11 97	0.24 178	0.12 94	0.19 137	0.16 180	0.21 171	0.11 126	0.07 92	0.08 91	0.17 116	0.14 96	0.17 113	0.18 120

CFNet	0.12 88	0.11 117	0.08 97	0.14 136	0.12 134	0.11 104	0.09 106	0.19 133	0.10 102	0.18 75	0.12 102	0.25 170	0.10 111	0.08 96	0.08 30	0.09 34	0.17 83	0.12 94	0.12 51	0.09 69	0.11 31	0.08 44	0.06 70	0.09 112	0.15 92	0.12 60	0.13 67	0.13 58

MLCV	0.14 121	0.11 117	0.09 107	0.16 151	0.12 134	0.14 128	0.11 131	0.21 161	0.10 102	0.24 139	0.13 114	0.21 148	0.14 156	0.08 96	0.09 62	0.10 55	0.19 117	0.11 67	0.19 137	0.09 69	0.17 117	0.08 44	0.10 143	0.09 112	0.16 104	0.13 73	0.16 100	0.19 133

IGEV_Zeroshot_test	0.14 121	0.07 52	0.05 27	0.13 129	0.13 144	0.10 95	0.11 131	0.17 86	0.09 81	0.28 203	0.09 66	0.23 161	0.05 32	0.12 155	0.09 62	0.11 97	0.23 164	0.11 67	0.16 102	0.12 126	0.20 157	0.09 76	0.09 130	0.06 41	0.19 149	0.14 96	0.23 169	0.27 178

SACVNet	0.15 142	0.14 157	0.13 162	0.16 151	0.13 144	0.14 128	0.12 141	0.19 133	0.17 166	0.19 88	0.17 162	0.14 71	0.07 70	0.14 171	0.13 162	0.13 149	0.19 117	0.16 167	0.20 143	0.13 144	0.16 97	0.14 166	0.12 162	0.13 165	0.20 159	0.18 164	0.19 140	0.17 105

AACVNet	0.14 121	0.13 143	0.10 125	0.13 129	0.13 144	0.14 128	0.10 121	0.19 133	0.11 114	0.22 109	0.17 162	0.13 61	0.10 111	0.09 113	0.11 131	0.11 97	0.21 143	0.13 120	0.17 110	0.12 126	0.16 97	0.11 126	0.11 152	0.11 140	0.17 116	0.13 73	0.14 80	0.16 93

DeepPrunerF	0.11 65	0.10 105	0.10 125	0.13 129	0.13 144	0.09 73	0.09 106	0.15 69	0.11 114	0.12 34	0.14 128	0.10 31	0.09 98	0.07 78	0.12 143	0.11 97	0.11 27	0.13 120	0.13 65	0.11 109	0.13 59	0.08 44	0.08 113	0.08 91	0.17 116	0.14 96	0.11 47	0.14 67

HSM-Net_RVC	0.15 142	0.12 130	0.10 125	0.17 159	0.13 144	0.14 128	0.10 121	0.18 114	0.14 145	0.25 160	0.18 175	0.28 175	0.16 169	0.11 138	0.11 131	0.11 97	0.19 117	0.13 120	0.16 102	0.11 109	0.17 117	0.11 126	0.08 113	0.11 140	0.19 149	0.16 135	0.23 169	0.24 165
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.14 121	0.12 130	0.09 107	0.14 136	0.13 144	0.12 112	0.10 121	0.18 114	0.10 102	0.23 123	0.15 141	0.18 107	0.14 156	0.08 96	0.10 95	0.10 55	0.21 143	0.12 94	0.17 110	0.12 126	0.18 130	0.10 107	0.07 92	0.08 91	0.17 116	0.15 113	0.17 113	0.18 120

iResNet	0.16 157	0.11 117	0.09 107	0.15 147	0.13 144	0.17 155	0.12 141	0.21 161	0.14 145	0.25 160	0.13 114	0.35 187	0.32 211	0.08 96	0.10 95	0.11 97	0.20 130	0.12 94	0.25 181	0.14 155	0.18 130	0.11 126	0.12 162	0.13 165	0.18 136	0.14 96	0.20 152	0.18 120

NCCL2	0.17 160	0.17 177	0.16 184	0.13 129	0.13 144	0.13 121	0.12 141	0.21 161	0.17 166	0.22 109	0.15 141	0.23 161	0.13 142	0.09 113	0.15 187	0.16 194	0.18 102	0.17 179	0.19 137	0.17 185	0.21 171	0.17 189	0.11 152	0.16 185	0.25 194	0.26 217	0.20 152	0.24 165

PWCDC_ROB	0.13 98	0.06 30	0.09 107	0.07 53	0.13 144	0.08 61	0.13 146	0.06 11	0.24 199	0.09 24	0.15 141	0.09 25	0.43 225	0.26 206	0.10 95	0.10 55	0.09 18	0.12 94	0.08 17	0.11 109	0.08 16	0.11 126	0.19 191	0.13 165	0.07 11	0.13 73	0.08 23	0.18 120

pmcnn	0.19 170	0.14 157	0.11 140	0.18 164	0.13 144	0.19 173	0.16 162	0.20 152	0.18 171	0.26 174	0.14 128	0.35 187	0.25 193	0.09 113	0.09 62	0.11 97	0.25 193	0.14 143	0.24 177	0.14 155	0.22 187	0.14 166	0.11 152	0.11 140	0.21 171	0.18 164	0.39 215	0.45 216

GwcNet-ADL	0.17 160	0.12 130	0.11 140	0.19 170	0.14 154	0.17 155	0.14 152	0.21 161	0.14 145	0.24 139	0.17 162	0.32 183	0.16 169	0.19 191	0.11 131	0.14 170	0.22 155	0.15 157	0.23 171	0.13 144	0.18 130	0.11 126	0.05 53	0.10 127	0.18 136	0.15 113	0.19 140	0.21 155

PSMNet-ADL	0.18 165	0.13 143	0.13 162	0.16 151	0.14 154	0.17 155	0.16 162	0.20 152	0.21 195	0.27 187	0.19 183	0.29 180	0.25 193	0.18 187	0.14 176	0.14 170	0.23 164	0.14 143	0.22 162	0.14 155	0.19 140	0.11 126	0.10 143	0.11 140	0.20 159	0.15 113	0.23 169	0.19 133

pcwnet_v2	0.15 142	0.12 130	0.12 153	0.16 151	0.14 154	0.17 155	0.14 152	0.20 152	0.13 136	0.22 109	0.14 128	0.19 119	0.18 175	0.12 155	0.10 95	0.12 133	0.18 102	0.13 120	0.17 110	0.12 126	0.16 97	0.11 126	0.09 130	0.10 127	0.19 149	0.20 179	0.19 140	0.27 178

RP	0.15 142	0.14 157	0.15 178	0.17 159	0.14 154	0.17 155	0.16 162	0.19 133	0.17 166	0.14 41	0.16 152	0.16 89	0.15 164	0.11 138	0.13 162	0.12 133	0.15 57	0.12 94	0.15 88	0.12 126	0.12 45	0.12 143	0.10 143	0.12 155	0.17 116	0.15 113	0.20 152	0.18 120

RTS	0.20 177	0.16 169	0.14 171	0.17 159	0.14 154	0.20 178	0.15 157	0.23 177	0.26 209	0.15 48	0.14 128	0.14 71	0.20 181	0.11 138	0.13 162	0.15 186	0.24 178	0.17 179	0.34 204	0.24 212	0.22 187	0.15 177	0.09 130	0.15 177	0.28 206	0.27 220	0.28 191	0.55 226

RTSA	0.20 177	0.16 169	0.14 171	0.17 159	0.14 154	0.20 178	0.15 157	0.23 177	0.26 209	0.15 48	0.14 128	0.14 71	0.20 181	0.11 138	0.13 162	0.15 186	0.24 178	0.17 179	0.34 204	0.24 212	0.22 187	0.15 177	0.09 130	0.15 177	0.28 206	0.27 220	0.28 191	0.55 226

UCFNet_RVC	0.15 142	0.17 177	0.12 153	0.16 151	0.14 154	0.17 155	0.11 131	0.17 86	0.12 129	0.20 96	0.13 114	0.28 175	0.12 129	0.10 127	0.11 131	0.13 149	0.18 102	0.13 120	0.17 110	0.12 126	0.16 97	0.09 76	0.10 143	0.11 140	0.18 136	0.15 113	0.17 113	0.19 133

NVstereo2D	0.15 142	0.11 117	0.11 140	0.19 170	0.14 154	0.21 187	0.24 200	0.13 54	0.11 114	0.16 54	0.14 128	0.10 31	0.07 70	0.39 225	0.11 131	0.11 97	0.21 143	0.14 143	0.15 88	0.10 90	0.12 45	0.08 44	0.24 206	0.08 91	0.14 79	0.12 60	0.14 80	0.12 51

FADNet_RVC	0.18 165	0.14 157	0.13 162	0.20 174	0.15 162	0.14 128	0.13 146	0.24 183	0.14 145	0.24 139	0.17 162	0.27 173	0.21 183	0.14 171	0.14 176	0.12 133	0.19 117	0.17 179	0.31 197	0.15 169	0.19 140	0.14 166	0.11 152	0.14 174	0.20 159	0.21 184	0.18 131	0.22 158

STTStereo	0.13 98	0.14 157	0.17 192	0.13 129	0.15 162	0.13 121	0.20 182	0.13 54	0.13 136	0.15 48	0.15 141	0.17 93	0.10 111	0.11 138	0.12 143	0.12 133	0.15 57	0.14 143	0.13 65	0.11 109	0.12 45	0.10 107	0.07 92	0.09 112	0.15 92	0.13 73	0.12 56	0.16 93

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 98	0.13 143	0.13 162	0.14 136	0.15 162	0.13 121	0.20 182	0.13 54	0.15 153	0.16 54	0.16 152	0.21 148	0.09 98	0.15 179	0.10 95	0.12 133	0.15 57	0.12 94	0.11 41	0.09 69	0.11 31	0.09 76	0.08 113	0.08 91	0.13 62	0.13 73	0.11 47	0.15 78
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
dad	0.18 165	0.16 169	0.11 140	0.36 204	0.16 165	0.24 196	0.21 192	0.24 183	0.09 81	0.22 109	0.11 92	0.38 192	0.11 121	0.08 96	0.12 143	0.10 55	0.27 208	0.12 94	0.29 193	0.10 90	0.19 140	0.12 143	0.08 113	0.13 165	0.18 136	0.14 96	0.31 197	0.22 158

APVNet	0.15 142	0.13 143	0.11 140	0.14 136	0.16 165	0.14 128	0.13 146	0.19 133	0.11 114	0.14 41	0.13 114	0.17 93	0.09 98	0.16 182	0.15 187	0.15 186	0.21 143	0.14 143	0.22 162	0.15 169	0.15 82	0.12 143	0.07 92	0.12 155	0.16 104	0.15 113	0.19 140	0.17 105

SFCPSM	0.20 177	0.15 164	0.12 153	0.22 180	0.16 165	0.20 178	0.18 173	0.22 169	0.20 189	0.26 174	0.24 205	0.34 186	0.33 214	0.14 171	0.12 143	0.12 133	0.24 178	0.16 167	0.32 199	0.19 196	0.19 140	0.13 160	0.14 173	0.12 155	0.21 171	0.17 152	0.20 152	0.25 171

SHD	0.21 182	0.17 177	0.20 205	0.18 164	0.16 165	0.18 163	0.20 182	0.26 189	0.16 158	0.27 187	0.18 175	0.23 161	0.31 208	0.17 183	0.14 176	0.14 170	0.19 117	0.17 179	0.32 199	0.17 185	0.20 157	0.17 189	0.16 178	0.16 185	0.23 187	0.28 222	0.25 182	0.43 212

ccs_rob	0.20 177	0.15 164	0.11 140	0.26 193	0.16 165	0.26 199	0.20 182	0.22 169	0.16 158	0.25 160	0.24 205	0.57 212	0.24 191	0.17 183	0.12 143	0.13 149	0.23 164	0.15 157	0.21 154	0.15 169	0.21 171	0.11 126	0.12 162	0.11 140	0.20 159	0.16 135	0.18 131	0.24 165

XPNet_ROB	0.18 165	0.21 194	0.14 171	0.15 147	0.16 165	0.15 139	0.15 157	0.15 69	0.14 145	0.19 88	0.18 175	0.49 204	0.13 142	0.11 138	0.13 162	0.14 170	0.25 193	0.16 167	0.18 123	0.14 155	0.17 117	0.18 197	0.13 168	0.13 165	0.17 116	0.17 152	0.31 197	0.29 182

ETE_ROB	0.22 187	0.23 201	0.15 178	0.20 174	0.16 165	0.19 173	0.17 170	0.18 114	0.19 179	0.22 109	0.22 197	0.65 216	0.16 169	0.14 171	0.14 176	0.14 170	0.30 218	0.19 196	0.24 177	0.19 196	0.21 171	0.18 197	0.16 178	0.15 177	0.22 180	0.28 222	0.41 220	0.26 174

UDGNet	0.15 142	0.13 143	0.09 107	0.18 164	0.17 172	0.16 146	0.19 180	0.15 69	0.11 114	0.16 54	0.14 128	0.15 76	0.05 32	0.45 226	0.09 62	0.10 55	0.17 83	0.12 94	0.14 77	0.09 69	0.17 117	0.09 76	0.28 228	0.07 75	0.17 116	0.15 113	0.12 56	0.13 58

NCC-stereo	0.17 160	0.16 169	0.16 184	0.16 151	0.17 172	0.18 163	0.18 173	0.19 133	0.20 189	0.16 54	0.19 183	0.21 148	0.21 183	0.12 155	0.20 210	0.18 208	0.18 102	0.19 196	0.18 123	0.15 169	0.15 82	0.15 177	0.15 175	0.12 155	0.18 136	0.17 152	0.24 177	0.20 141

Abc-Net	0.17 160	0.16 169	0.16 184	0.16 151	0.17 172	0.18 163	0.18 173	0.19 133	0.20 189	0.16 54	0.19 183	0.21 148	0.21 183	0.12 155	0.20 210	0.18 208	0.18 102	0.19 196	0.18 123	0.15 169	0.15 82	0.15 177	0.15 175	0.12 155	0.18 136	0.17 152	0.24 177	0.20 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.20 177	0.16 169	0.15 178	0.17 159	0.17 172	0.19 173	0.16 162	0.25 187	0.22 196	0.25 160	0.23 202	0.23 161	0.18 175	0.14 171	0.19 207	0.18 208	0.28 215	0.22 210	0.29 193	0.18 192	0.27 218	0.21 214	0.16 178	0.17 190	0.22 180	0.20 179	0.21 164	0.23 162

LALA_ROB	0.22 187	0.25 206	0.16 184	0.19 170	0.17 172	0.22 190	0.16 162	0.17 86	0.19 179	0.24 139	0.21 192	0.64 214	0.15 164	0.13 167	0.23 214	0.17 201	0.27 208	0.22 210	0.22 162	0.18 192	0.20 157	0.20 209	0.14 173	0.15 177	0.20 159	0.22 192	0.35 206	0.25 171

PWC_ROB	0.22 187	0.20 189	0.14 171	0.18 164	0.17 172	0.16 146	0.20 182	0.21 161	0.26 209	0.15 48	0.20 187	0.28 175	0.62 237	0.13 167	0.12 143	0.13 149	0.27 208	0.18 191	0.36 208	0.18 192	0.22 187	0.17 189	0.16 178	0.24 210	0.19 149	0.18 164	0.24 177	0.43 212

AF-Net	0.15 142	0.13 143	0.13 162	0.14 136	0.18 178	0.15 139	0.14 152	0.17 86	0.16 158	0.17 63	0.21 192	0.18 107	0.12 129	0.10 127	0.17 198	0.16 194	0.13 38	0.14 143	0.15 88	0.11 109	0.11 31	0.10 107	0.13 168	0.10 127	0.14 79	0.15 113	0.20 152	0.14 67

stereogan	0.16 157	0.15 164	0.15 178	0.16 151	0.18 178	0.18 163	0.16 162	0.20 152	0.19 179	0.14 41	0.16 152	0.20 133	0.18 175	0.13 167	0.14 176	0.13 149	0.16 70	0.14 143	0.17 110	0.14 155	0.14 73	0.12 143	0.13 168	0.13 165	0.16 104	0.16 135	0.23 169	0.18 120

Nwc_Net	0.15 142	0.13 143	0.13 162	0.14 136	0.18 178	0.15 139	0.14 152	0.17 86	0.16 158	0.17 63	0.21 192	0.18 107	0.12 129	0.10 127	0.17 198	0.16 194	0.13 38	0.14 143	0.15 88	0.11 109	0.11 31	0.10 107	0.13 168	0.10 127	0.14 79	0.15 113	0.20 152	0.14 67

PS-NSSS	0.17 160	0.19 186	0.17 192	0.23 183	0.18 178	0.18 163	0.16 162	0.22 169	0.13 136	0.23 123	0.20 187	0.44 197	0.08 87	0.11 138	0.12 143	0.10 55	0.13 38	0.13 120	0.26 186	0.11 109	0.11 31	0.07 35	0.18 186	0.15 177	0.17 116	0.21 184	0.13 67	0.20 141

SGM-Forest	0.19 170	0.18 183	0.16 184	0.23 183	0.18 178	0.20 178	0.18 173	0.23 177	0.17 166	0.20 96	0.15 141	0.23 161	0.18 175	0.22 199	0.17 198	0.18 208	0.19 117	0.17 179	0.18 123	0.15 169	0.17 117	0.18 197	0.25 208	0.18 193	0.22 180	0.18 164	0.25 182	0.24 165
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DAS	0.19 170	0.11 117	0.09 107	0.24 189	0.19 183	0.18 163	0.20 182	0.23 177	0.18 171	0.24 139	0.14 128	0.38 192	0.21 183	0.09 113	0.12 143	0.11 97	0.25 193	0.16 167	0.22 162	0.15 169	0.20 157	0.14 166	0.18 186	0.13 165	0.19 149	0.17 152	0.23 169	0.29 182

SepStereo	0.19 170	0.11 117	0.09 107	0.24 189	0.19 183	0.18 163	0.20 182	0.23 177	0.18 171	0.24 139	0.14 128	0.38 192	0.21 183	0.09 113	0.12 143	0.11 97	0.25 193	0.16 167	0.22 162	0.15 169	0.20 157	0.14 166	0.18 186	0.13 165	0.19 149	0.17 152	0.23 169	0.29 182

ADCMid	0.21 182	0.18 183	0.17 192	0.18 164	0.19 183	0.20 178	0.16 162	0.29 201	0.25 204	0.24 139	0.19 183	0.36 189	0.21 183	0.12 155	0.16 192	0.16 194	0.25 193	0.18 191	0.37 209	0.19 196	0.24 206	0.18 197	0.17 184	0.15 177	0.24 190	0.20 179	0.25 182	0.29 182

ADCPNet	0.22 187	0.17 177	0.16 184	0.20 174	0.19 183	0.20 178	0.18 173	0.27 192	0.23 198	0.26 174	0.22 197	0.26 172	0.28 201	0.15 179	0.16 192	0.17 201	0.24 178	0.17 179	0.32 199	0.23 209	0.24 206	0.19 205	0.17 184	0.21 198	0.25 194	0.22 192	0.27 189	0.33 193

NOSS_ROB	0.21 182	0.14 157	0.15 178	0.20 174	0.19 183	0.20 178	0.22 193	0.29 201	0.18 171	0.25 160	0.15 141	0.21 148	0.13 142	0.27 211	0.13 162	0.14 170	0.26 201	0.21 204	0.22 162	0.17 185	0.23 199	0.22 217	0.26 213	0.24 210	0.26 197	0.22 192	0.24 177	0.26 174

RGC	0.19 170	0.17 177	0.17 192	0.19 170	0.20 188	0.20 178	0.15 157	0.22 169	0.26 209	0.17 63	0.20 187	0.21 148	0.24 191	0.15 179	0.23 214	0.18 208	0.18 102	0.16 167	0.18 123	0.16 180	0.17 117	0.13 160	0.12 162	0.15 177	0.20 159	0.21 184	0.23 169	0.24 165

PA-Net	0.19 170	0.21 194	0.25 216	0.14 136	0.20 188	0.18 163	0.20 182	0.21 161	0.19 179	0.18 75	0.14 128	0.17 93	0.21 183	0.26 206	0.16 192	0.18 208	0.15 57	0.19 196	0.13 65	0.17 185	0.14 73	0.15 177	0.10 143	0.16 185	0.17 116	0.25 210	0.17 113	0.35 195
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 170	0.20 189	0.19 202	0.20 174	0.20 188	0.16 146	0.15 157	0.27 192	0.19 179	0.23 123	0.18 175	0.47 203	0.16 169	0.11 138	0.13 162	0.12 133	0.15 57	0.14 143	0.21 154	0.19 196	0.13 59	0.10 107	0.09 130	0.20 195	0.24 190	0.21 184	0.26 186	0.28 181

G-Net	0.29 207	0.24 204	0.19 202	0.23 183	0.21 191	0.36 213	0.23 197	0.30 204	0.27 214	0.33 223	0.32 228	0.93 239	0.25 193	0.18 187	0.18 205	0.18 208	0.26 201	0.21 204	0.43 215	0.31 226	0.26 217	0.17 189	0.18 186	0.18 193	0.27 200	0.23 199	0.40 219	0.42 209

SANet	0.30 208	0.21 194	0.21 211	0.25 191	0.21 191	0.31 204	0.22 193	0.30 204	0.31 224	0.27 187	0.26 213	1.39 251	0.38 221	0.22 199	0.14 176	0.14 170	0.26 201	0.21 204	0.30 196	0.21 202	0.24 206	0.20 209	0.31 232	0.23 202	0.33 218	0.24 204	0.35 206	0.48 218

CBMV	0.22 187	0.18 183	0.17 192	0.23 183	0.21 191	0.20 178	0.18 173	0.27 192	0.19 179	0.28 203	0.11 92	0.29 180	0.13 142	0.24 201	0.13 162	0.14 170	0.24 178	0.18 191	0.20 143	0.16 180	0.21 171	0.18 197	0.24 206	0.23 202	0.26 197	0.22 192	0.35 206	0.40 206
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.21 182	0.16 169	0.12 153	0.26 193	0.22 194	0.22 190	0.17 170	0.29 201	0.18 171	0.27 187	0.18 175	0.21 148	0.12 129	0.28 212	0.10 95	0.14 170	0.26 201	0.19 196	0.20 143	0.12 126	0.22 187	0.23 220	0.26 213	0.23 202	0.24 190	0.24 204	0.23 169	0.26 174

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 194	0.25 206	0.20 205	0.29 201	0.22 194	0.22 190	0.23 197	0.36 217	0.27 214	0.36 231	0.22 197	0.45 198	0.32 211	0.19 191	0.17 198	0.17 201	0.17 83	0.16 167	0.29 193	0.14 155	0.20 157	0.18 197	0.27 225	0.23 202	0.29 208	0.25 210	0.33 202	0.31 188

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 216	0.16 169	0.12 153	0.26 193	0.22 194	0.22 190	0.27 207	0.24 183	0.15 153	0.24 139	0.16 152	4.24 267	0.22 190	0.19 191	0.13 162	0.13 149	0.34 225	0.22 210	0.31 197	0.20 200	0.23 199	0.18 197	0.22 198	0.14 174	0.20 159	0.19 175	0.21 164	0.24 165

CBMV_ROB	0.21 182	0.14 157	0.15 178	0.26 193	0.22 194	0.21 187	0.22 193	0.28 195	0.17 166	0.26 174	0.17 162	0.28 175	0.17 173	0.26 206	0.11 131	0.12 133	0.26 201	0.17 179	0.18 123	0.16 180	0.21 171	0.19 205	0.26 213	0.20 195	0.24 190	0.25 210	0.25 182	0.33 193

SAMSARA	0.48 226	0.23 201	0.39 233	0.23 183	0.23 198	0.22 190	0.22 193	0.44 234	0.38 234	0.31 217	0.21 192	0.30 182	0.47 228	0.17 183	0.32 227	0.34 233	0.25 193	0.32 230	0.46 218	0.32 229	0.47 247	0.52 256	0.15 175	0.33 228	1.39 267	1.54 264	1.41 264	1.46 263

GANetREF_RVC	0.26 197	0.26 209	0.30 224	0.23 183	0.23 198	0.23 195	0.24 200	0.35 214	0.33 227	0.32 219	0.17 162	0.50 206	0.38 221	0.12 155	0.20 210	0.17 201	0.19 117	0.21 204	0.35 207	0.21 202	0.23 199	0.15 177	0.22 198	0.29 222	0.27 200	0.21 184	0.36 210	0.31 188
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
CSAN	0.26 197	0.31 219	0.30 224	0.26 193	0.23 198	0.21 187	0.18 173	0.28 195	0.36 231	0.35 230	0.24 205	0.51 208	0.26 198	0.14 171	0.18 205	0.17 201	0.19 117	0.20 201	0.26 186	0.25 214	0.22 187	0.20 209	0.18 186	0.27 216	0.30 211	0.23 199	0.38 214	0.38 199

ADCS	0.28 204	0.22 197	0.21 211	0.26 193	0.24 201	0.25 197	0.23 197	0.36 217	0.30 221	0.23 123	0.27 216	0.46 202	0.35 217	0.20 196	0.19 207	0.18 208	0.32 220	0.24 216	0.48 219	0.28 219	0.36 231	0.28 228	0.19 191	0.23 202	0.31 213	0.25 210	0.30 195	0.41 208

SGM-ForestM	0.24 193	0.22 197	0.16 184	0.37 206	0.24 201	0.32 206	0.24 200	0.28 195	0.20 189	0.23 123	0.17 162	0.51 208	0.25 193	0.20 196	0.12 143	0.13 149	0.23 164	0.16 167	0.24 177	0.14 155	0.19 140	0.16 185	0.21 197	0.16 185	0.35 222	0.24 204	0.51 225	0.35 195

MDST_ROB	0.22 187	0.27 213	0.14 171	0.47 220	0.24 201	0.36 213	0.20 182	0.24 183	0.16 158	0.26 174	0.14 128	0.28 175	0.25 193	0.11 138	0.11 131	0.12 133	0.21 143	0.12 94	0.17 110	0.12 126	0.19 140	0.10 107	0.11 152	0.12 155	0.34 221	0.23 199	0.56 230	0.31 188

DPSNet	0.39 220	0.19 186	0.17 192	0.27 199	0.25 204	0.29 201	0.19 180	0.26 189	0.24 199	0.18 75	0.17 162	2.16 261	0.43 225	0.10 127	0.17 198	0.15 186	0.35 227	0.28 225	2.04 262	0.27 218	0.25 214	0.16 185	0.28 228	0.25 214	0.38 227	0.24 204	0.39 215	0.51 222

FBW_ROB	0.26 197	0.26 209	0.25 216	0.37 206	0.25 204	0.32 206	0.20 182	0.21 161	0.18 171	0.27 187	0.20 187	0.45 198	0.31 208	0.26 206	0.20 210	0.20 218	0.27 208	0.17 179	0.51 222	0.14 155	0.21 171	0.14 166	0.16 178	0.28 220	0.21 171	0.19 175	0.33 202	0.55 226

FCDSN-DC	0.25 194	0.25 206	0.25 216	0.28 200	0.26 206	0.26 199	0.34 211	0.28 195	0.18 171	0.20 96	0.17 162	0.20 133	0.12 129	0.29 214	0.26 218	0.26 223	0.29 216	0.28 225	0.27 190	0.21 202	0.25 214	0.25 223	0.26 213	0.32 226	0.26 197	0.24 204	0.26 186	0.27 178
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AnyNet_C01	0.31 211	0.22 197	0.20 205	0.22 180	0.26 206	0.25 197	0.24 200	0.37 220	0.37 232	0.26 174	0.28 219	0.49 204	0.33 214	0.18 187	0.28 223	0.21 219	0.38 231	0.32 230	0.64 226	0.32 229	0.39 233	0.31 235	0.26 213	0.25 214	0.33 218	0.32 227	0.34 204	0.44 215

SGM_RVC	0.25 194	0.24 204	0.17 192	0.39 213	0.27 208	0.34 211	0.26 205	0.28 195	0.19 179	0.25 160	0.18 175	0.42 195	0.30 205	0.17 183	0.12 143	0.13 149	0.23 164	0.15 157	0.25 181	0.13 144	0.19 140	0.15 177	0.19 191	0.17 190	0.33 218	0.22 192	0.55 229	0.43 212
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFN_U_SF_RVC	0.31 211	0.29 217	0.21 211	0.33 202	0.28 209	0.31 204	0.29 209	0.37 220	0.24 199	0.46 240	0.30 224	0.50 206	0.32 211	0.25 203	0.27 221	0.24 220	0.18 102	0.23 213	0.58 224	0.28 219	0.24 206	0.27 227	0.22 198	0.27 216	0.31 213	0.25 210	0.37 211	0.50 221

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 215	0.36 220	0.39 233	0.46 219	0.28 209	0.30 202	0.28 208	0.50 236	0.46 238	0.39 237	0.30 224	0.37 191	0.36 218	0.31 219	0.35 231	0.26 223	0.21 143	0.27 222	0.71 230	0.37 233	0.27 218	0.29 229	0.30 231	0.38 233	0.32 216	0.24 204	0.29 193	0.39 203

XQC	0.28 204	0.30 218	0.26 219	0.37 206	0.28 209	0.37 215	0.37 213	0.40 226	0.30 221	0.32 219	0.20 187	0.45 198	0.28 201	0.31 219	0.14 176	0.14 170	0.20 130	0.21 204	0.33 202	0.23 209	0.22 187	0.20 209	0.23 202	0.24 210	0.32 216	0.25 210	0.44 222	0.32 191

STTRV1_RVC	0.38 218	0.26 209	0.22 214	0.35 203	0.28 209	0.32 206	0.29 209	0.36 217	0.33 227	0.27 187	0.26 213	0.42 195	0.41 224	0.47 227	0.32 227	0.18 208	0.59 248	0.20 201	1.14 251	0.30 224	0.59 256	0.22 217	0.43 233	0.43 235	0.25 194	0.54 248	0.34 204	0.64 234

FC-DCNN	0.27 203	0.28 215	0.26 219	0.36 204	0.28 209	0.32 206	0.37 213	0.32 208	0.19 179	0.22 109	0.18 175	0.23 161	0.13 142	0.29 214	0.26 218	0.26 223	0.29 216	0.27 222	0.28 192	0.21 202	0.25 214	0.25 223	0.26 213	0.31 224	0.30 211	0.25 210	0.29 193	0.30 187

LSM0	3.45 264	0.27 213	0.18 201	0.38 210	0.29 214	0.39 218	0.36 212	0.51 238	0.31 224	0.45 239	0.47 235	0.71 221	0.57 234	0.19 191	23.17 273	59.79 278	0.36 228	0.26 220	1.29 256	0.33 231	0.44 243	0.32 236	0.23 202	0.27 216	0.36 224	0.29 225	0.53 227	0.51 222

DDUNet	0.26 197	0.20 189	0.12 153	0.37 206	0.30 215	0.40 219	0.47 225	0.20 152	0.16 158	0.16 54	0.25 211	0.16 89	0.08 87	1.63 244	0.13 162	0.14 170	0.21 143	0.14 143	0.25 181	0.13 144	0.18 130	0.12 143	0.25 208	0.15 177	0.17 116	0.18 164	0.18 131	0.22 158

UDG	0.26 197	0.20 189	0.13 162	0.38 210	0.31 216	0.38 217	0.51 228	0.19 133	0.16 158	0.19 88	0.23 202	0.17 93	0.09 98	1.45 240	0.14 176	0.13 149	0.27 208	0.16 167	0.26 186	0.13 144	0.21 171	0.13 160	0.25 208	0.12 155	0.20 159	0.20 179	0.20 152	0.19 133

DGSMNet	0.34 214	0.28 215	0.23 215	0.40 214	0.33 217	0.37 215	0.37 213	0.28 195	0.25 204	0.25 160	0.50 239	0.45 198	0.31 208	0.25 203	0.23 214	0.19 217	0.51 241	0.32 230	0.72 232	0.35 232	0.37 232	0.38 244	0.28 228	0.31 224	0.27 200	0.23 199	0.32 199	0.38 199

edge stereo	0.31 211	0.23 201	0.20 205	0.41 216	0.35 218	0.42 222	0.39 219	0.38 222	0.22 196	0.23 123	0.38 231	0.69 220	0.33 214	0.30 217	0.15 187	0.16 194	0.31 219	0.21 204	0.42 213	0.21 202	0.23 199	0.17 189	0.25 208	0.22 200	0.27 200	0.23 199	0.39 215	0.55 226

PVD	0.38 218	0.38 223	0.20 205	0.47 220	0.35 218	0.50 225	0.40 220	0.38 222	0.34 229	0.23 123	0.28 219	0.52 210	0.51 231	0.50 228	0.16 192	0.17 201	0.41 233	0.26 220	0.49 221	0.28 219	0.39 233	0.40 246	0.23 202	0.27 216	0.44 231	0.57 251	0.46 224	0.72 239

FAT-Stereo	0.26 197	0.19 186	0.17 192	0.38 210	0.36 220	0.30 202	0.25 204	0.26 189	0.18 171	0.27 187	0.25 211	0.33 184	0.36 218	0.26 206	0.16 192	0.15 186	0.26 201	0.23 213	0.33 202	0.21 202	0.22 187	0.19 205	0.22 198	0.22 200	0.21 171	0.22 192	0.32 199	0.42 209

MeshStereo	0.30 208	0.26 209	0.20 205	0.49 222	0.36 220	0.35 212	0.26 205	0.32 208	0.28 217	0.30 215	0.27 216	0.61 213	0.47 228	0.18 187	0.12 143	0.14 170	0.26 201	0.17 179	0.27 190	0.17 185	0.27 218	0.21 214	0.25 208	0.20 195	0.36 224	0.28 222	0.54 228	0.49 220
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
S-Stereo	0.30 208	0.22 197	0.17 192	0.41 216	0.39 222	0.41 220	0.37 213	0.25 187	0.25 204	0.26 174	0.44 234	0.54 211	0.36 218	0.24 201	0.16 192	0.14 170	0.27 208	0.27 222	0.34 204	0.28 219	0.23 199	0.22 217	0.53 237	0.23 202	0.22 180	0.19 175	0.27 189	0.38 199

BEATNet-Init1	0.49 228	0.42 225	0.28 221	0.79 236	0.40 223	0.60 229	0.45 223	0.41 230	0.27 214	0.30 215	0.22 197	0.89 237	0.84 245	0.25 203	0.27 221	0.26 223	0.27 208	0.25 219	0.84 237	0.28 219	0.27 218	0.26 225	0.26 213	0.32 226	0.49 233	0.35 233	2.05 267	0.88 249

DispFullNet	0.48 226	0.50 229	0.19 202	1.14 237	0.40 223	0.77 235	1.22 241	0.32 208	0.24 199	0.24 139	0.27 216	0.84 234	0.48 230	1.62 243	0.15 187	0.15 186	0.49 239	0.34 235	1.08 247	0.26 215	0.24 206	0.18 197	0.20 194	0.21 198	0.27 200	0.17 152	0.35 206	0.59 231

LE_ROB	0.40 221	0.20 189	0.16 184	0.41 216	0.43 225	0.33 210	0.44 222	0.34 213	0.29 219	0.32 219	0.21 192	1.25 249	1.40 262	0.11 138	0.10 95	0.11 97	0.21 143	0.13 120	0.20 143	0.13 144	0.22 187	0.12 143	0.12 162	0.14 174	0.36 224	0.31 226	1.39 263	1.32 261

MANE	0.41 222	0.36 220	0.33 229	0.61 228	0.44 226	0.44 223	0.46 224	0.42 231	0.25 204	0.23 123	0.22 197	0.65 216	0.28 201	0.30 217	0.28 223	0.29 232	0.32 220	0.42 242	0.37 209	0.23 209	0.30 225	0.26 225	0.26 213	0.34 230	0.54 238	0.40 237	1.07 258	0.87 247

CC-Net-ROB	0.28 204	0.40 224	0.28 221	0.56 225	0.44 226	0.41 220	0.38 217	0.32 208	0.20 189	0.33 223	0.28 219	0.68 219	0.10 111	0.32 223	0.19 207	0.13 149	0.14 51	0.16 167	0.39 211	0.18 192	0.15 82	0.09 76	0.23 202	0.24 210	0.21 171	0.21 184	0.19 140	0.29 182

ELAS_RVC	0.43 224	0.43 226	0.36 231	0.64 229	0.44 226	0.62 231	0.50 226	0.39 224	0.25 204	0.25 160	0.30 224	1.23 248	0.30 205	0.31 219	0.28 223	0.27 227	0.37 230	0.30 227	0.42 213	0.26 215	0.34 228	0.32 236	0.26 213	0.37 231	0.50 235	0.38 236	0.78 246	0.70 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 223	0.43 226	0.36 231	0.64 229	0.44 226	0.58 228	0.50 226	0.40 226	0.26 209	0.25 160	0.28 219	0.94 240	0.30 205	0.31 219	0.28 223	0.27 227	0.36 228	0.30 227	0.43 215	0.26 215	0.33 226	0.32 236	0.26 213	0.37 231	0.54 238	0.40 237	0.77 245	0.74 242
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AMNet	0.49 228	0.50 229	0.47 237	0.50 223	0.47 230	0.61 230	0.52 229	0.31 207	0.29 219	0.29 214	0.69 248	0.72 223	0.13 142	0.53 230	0.44 236	0.55 247	0.57 246	0.58 256	0.48 219	0.48 236	0.59 256	0.48 252	0.26 213	0.48 238	0.44 231	0.52 245	0.58 232	0.63 233

STStereo	0.37 217	0.44 228	0.31 228	0.75 234	0.49 231	0.57 226	0.43 221	0.35 214	0.30 221	0.34 227	0.24 205	0.85 236	0.53 233	0.19 191	0.14 176	0.16 194	0.25 193	0.16 167	0.45 217	0.16 180	0.23 199	0.19 205	0.20 194	0.23 202	0.49 233	0.37 235	0.75 242	0.54 225

SQANet	0.45 225	0.54 231	0.14 171	1.41 240	0.51 232	1.23 239	0.83 236	0.30 204	0.24 199	0.34 227	0.24 205	0.64 214	0.19 180	1.12 238	0.17 198	0.14 170	0.24 178	0.20 201	0.40 212	0.22 208	0.16 97	0.14 166	1.58 245	0.17 190	0.20 159	0.16 135	0.26 186	0.39 203

MADNet+	0.55 230	0.36 220	0.63 251	0.56 225	0.52 233	0.45 224	0.38 217	0.63 243	0.52 240	0.53 244	0.41 233	0.81 231	0.67 241	0.33 224	0.57 246	0.49 244	0.56 245	0.50 247	0.82 236	0.52 238	0.47 247	0.43 247	0.51 236	0.47 237	0.82 251	0.70 254	0.58 232	0.72 239

SPS-STEREO	0.59 233	0.57 233	0.52 240	0.55 224	0.54 234	0.65 232	0.52 229	0.39 224	0.66 243	0.37 232	0.78 253	0.78 228	0.64 238	0.53 230	0.55 244	0.57 250	0.68 253	0.64 260	0.74 233	0.72 255	0.77 262	0.66 261	0.26 213	0.53 243	0.53 237	0.56 250	0.70 239	0.65 235
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 231	0.57 233	0.54 242	0.59 227	0.55 235	0.68 233	0.56 231	0.42 231	0.38 234	0.37 232	0.77 252	0.75 227	0.65 239	0.54 232	0.55 244	0.56 248	0.68 253	0.61 258	0.71 230	0.64 250	0.69 259	0.62 259	0.27 225	0.50 240	0.52 236	0.53 247	0.74 240	0.68 236

JetBlue	0.70 238	0.56 232	0.69 255	0.73 233	0.61 236	0.78 236	0.68 233	0.52 239	0.91 251	0.46 240	0.29 223	3.18 264	0.38 221	0.52 229	0.44 236	0.43 239	0.70 257	0.53 251	0.66 227	0.51 237	0.54 252	0.58 257	0.75 239	0.56 246	0.55 240	0.42 239	0.96 255	0.99 252

MFMNet_re	0.66 235	0.73 237	0.65 252	0.77 235	0.62 237	0.82 237	0.70 235	0.52 239	0.54 241	0.54 246	0.65 245	0.80 230	0.51 231	0.59 234	0.66 251	0.67 254	0.82 260	0.69 261	0.74 233	0.62 248	0.70 260	0.64 260	0.45 234	0.56 246	0.59 242	0.63 252	0.74 240	0.87 247

WAO-7	0.66 235	0.75 238	0.65 252	0.72 232	0.78 238	0.57 226	0.66 232	0.97 258	0.96 256	0.63 248	0.78 253	0.79 229	0.83 244	0.55 233	0.83 256	0.71 258	0.42 234	0.35 236	0.94 242	0.66 253	0.43 241	0.34 239	0.16 178	0.83 259	0.56 241	0.64 253	0.57 231	0.70 237

SPstereo	0.89 245	0.77 240	0.70 256	0.66 231	0.80 239	0.69 234	0.69 234	1.11 260	0.93 254	0.74 251	1.18 263	0.98 242	1.42 263	0.93 237	0.88 258	1.07 263	0.95 262	0.61 258	1.18 253	0.81 258	0.85 263	0.74 263	0.64 238	0.91 261	0.87 255	0.74 257	1.15 259	0.89 250

otaku	0.58 231	0.71 235	0.29 223	1.70 251	0.84 240	1.49 244	1.00 237	0.40 226	0.34 229	0.38 234	0.31 227	0.65 216	0.26 198	1.35 239	0.33 230	0.25 221	0.20 130	0.23 213	0.69 228	0.30 224	0.22 187	0.17 189	2.24 248	0.28 220	0.29 208	0.18 164	0.30 195	0.39 203

Ntro	0.63 234	0.72 236	0.30 224	1.78 253	0.84 240	1.55 245	1.09 239	0.48 235	0.37 232	0.38 234	0.38 231	0.72 223	0.26 198	1.51 242	0.35 231	0.27 227	0.22 155	0.24 216	0.69 228	0.31 226	0.22 187	0.17 189	2.49 251	0.30 223	0.31 213	0.22 192	0.37 211	0.42 209

PWCK	0.88 244	1.24 256	0.61 250	1.53 242	0.85 242	1.21 238	1.03 238	1.08 259	0.72 244	0.70 250	0.83 255	1.48 253	0.87 246	0.69 235	0.40 235	0.41 235	0.73 258	0.47 244	3.04 266	0.67 254	0.56 254	0.43 247	0.94 243	0.74 255	0.72 248	0.36 234	0.69 238	0.73 241

TorneroNet-64	1.07 253	1.00 250	0.57 245	1.94 256	0.88 243	1.98 259	2.01 257	0.63 243	0.88 250	0.58 247	0.49 237	1.83 258	1.71 264	2.88 265	0.62 247	0.51 245	0.46 235	0.46 243	1.17 252	0.61 247	0.34 228	0.37 241	3.40 262	0.56 246	0.64 245	0.48 243	0.68 237	1.11 255

PSMNet_ROB	0.78 241	0.97 247	0.60 249	1.62 249	0.90 244	1.47 243	1.19 240	0.56 241	0.73 245	0.74 251	0.62 244	0.84 234	0.82 243	1.49 241	0.53 241	0.42 236	0.52 243	0.40 241	0.84 237	0.62 248	0.40 239	0.30 230	1.85 246	0.48 238	0.67 246	0.32 227	0.76 243	0.46 217

RainbowNet	0.77 240	0.87 242	0.46 236	1.83 254	0.91 245	1.59 248	1.47 245	0.42 231	0.38 234	0.47 243	0.34 229	0.90 238	0.60 235	1.97 249	0.62 247	0.48 242	0.34 225	0.33 233	0.90 239	0.58 242	0.33 226	0.23 220	2.82 258	0.39 234	0.40 228	0.34 230	0.44 222	0.48 218

ACVNet-4b	0.69 237	0.75 238	0.33 229	1.72 252	0.94 246	1.61 250	1.42 244	0.33 212	0.32 226	0.38 234	0.26 213	1.20 247	0.29 204	2.16 254	0.39 234	0.37 234	0.33 223	0.24 216	0.57 223	0.38 234	0.16 97	0.14 166	2.71 254	0.23 202	0.29 208	0.32 227	0.39 215	0.40 206

TorneroNet	1.08 254	1.09 252	0.66 254	1.94 256	0.96 247	2.16 260	2.02 258	0.65 245	0.91 251	0.67 249	0.56 240	1.67 257	1.15 258	2.94 267	0.65 250	0.52 246	0.48 236	0.51 248	1.12 249	0.65 252	0.39 233	0.43 247	3.52 263	0.57 249	0.68 247	0.48 243	0.84 249	1.01 253

ACVNet_1	0.74 239	0.79 241	0.40 235	2.04 260	0.96 247	1.88 256	1.51 246	0.59 242	0.28 217	0.43 238	0.49 237	0.71 221	0.61 236	2.21 256	0.32 227	0.25 221	0.32 220	0.31 229	0.60 225	0.31 226	0.29 224	0.21 214	2.72 255	0.33 228	0.40 228	0.26 217	0.37 211	0.38 199

IMH	0.93 248	0.98 249	0.53 241	1.61 246	0.97 249	1.64 251	1.76 255	0.75 248	0.77 248	0.34 227	0.61 241	0.96 241	1.05 256	2.67 260	0.54 243	0.46 241	0.49 239	0.38 239	0.94 242	0.60 244	0.39 233	0.30 230	3.14 259	0.53 243	0.82 251	0.45 242	0.65 236	0.79 243

IMH-64-1	0.90 246	0.95 244	0.51 238	1.59 244	0.98 250	1.58 246	1.73 253	0.75 248	0.74 246	0.33 223	0.61 241	0.83 232	0.94 248	2.59 258	0.50 238	0.42 236	0.48 236	0.36 237	0.92 240	0.55 240	0.39 233	0.30 230	3.14 259	0.50 240	0.81 249	0.34 230	0.60 234	0.80 244

IMH-64	0.90 246	0.95 244	0.51 238	1.59 244	0.98 250	1.58 246	1.73 253	0.75 248	0.74 246	0.33 223	0.61 241	0.83 232	0.94 248	2.59 258	0.50 238	0.42 236	0.48 236	0.36 237	0.92 240	0.55 240	0.39 233	0.30 230	3.14 259	0.50 240	0.81 249	0.34 230	0.60 234	0.80 244

ACVNet_2	0.83 243	0.92 243	0.56 244	1.99 258	0.99 252	1.84 255	1.55 249	0.68 246	0.40 237	0.53 244	0.47 235	1.02 244	0.67 241	1.93 247	0.51 240	0.45 240	0.38 231	0.33 233	1.01 244	0.42 235	0.34 228	0.24 222	2.58 252	0.53 243	0.60 243	0.26 217	0.52 226	0.55 226

WAO-6	0.82 242	0.95 244	0.59 247	1.30 239	1.05 253	1.25 240	1.39 243	0.77 251	0.84 249	0.79 253	0.69 248	0.74 226	1.00 252	1.94 248	0.78 255	0.61 252	0.53 244	0.48 245	0.78 235	0.60 244	0.55 253	0.51 254	0.49 235	0.57 249	0.83 253	0.42 239	0.76 243	0.85 246

WAO-8	1.00 250	1.11 253	0.76 258	1.61 246	1.24 254	1.74 253	1.55 249	0.93 255	0.98 257	0.81 255	0.67 246	1.66 254	1.00 252	2.08 251	0.77 253	0.68 255	0.63 250	0.52 249	1.05 245	0.81 258	0.47 247	0.37 241	0.78 240	0.75 256	1.10 262	0.73 255	0.95 253	1.16 257

Venus	1.00 250	1.11 253	0.76 258	1.61 246	1.24 254	1.74 253	1.55 249	0.93 255	0.98 257	0.81 255	0.67 246	1.66 254	1.00 252	2.08 251	0.77 253	0.68 255	0.63 250	0.52 249	1.05 245	0.81 258	0.47 247	0.37 241	0.78 240	0.75 256	1.10 262	0.73 255	0.95 253	1.16 257

Dean	1.06 252	1.03 251	0.79 260	2.27 262	1.31 256	1.96 257	1.56 252	0.92 254	0.94 255	0.88 259	0.76 251	1.19 246	1.17 259	2.09 253	0.64 249	0.60 251	0.60 249	0.56 253	1.23 255	0.73 256	0.45 244	0.36 240	2.73 256	0.71 252	0.95 258	0.55 249	1.05 257	0.62 232

LVE	0.95 249	0.97 247	0.71 257	1.84 255	1.35 257	1.59 248	1.52 247	0.78 252	0.64 242	0.81 255	0.91 256	0.72 223	1.00 252	2.18 255	0.53 241	0.48 242	0.57 246	0.53 251	1.09 248	0.64 250	0.45 244	0.38 244	2.74 257	0.69 251	0.83 253	0.44 241	0.84 249	0.52 224

KSHMR	1.33 258	1.42 260	1.04 264	2.27 262	1.44 258	2.23 261	2.12 259	1.21 261	1.06 260	1.13 264	1.06 259	1.27 250	0.94 248	2.89 266	1.08 262	0.95 262	0.85 261	0.83 263	1.32 257	0.97 262	0.72 261	0.58 257	3.52 263	1.07 265	0.99 259	0.77 259	1.00 256	1.07 254

notaker	1.27 257	1.41 259	0.58 246	2.37 264	1.48 259	2.34 262	2.27 262	0.94 257	1.62 262	0.79 253	1.07 260	1.66 254	1.08 257	3.06 269	0.94 260	0.69 257	0.68 253	0.49 246	1.62 261	0.84 261	0.53 251	0.45 250	3.70 266	0.80 258	0.61 244	0.52 245	0.80 247	0.92 251

JetRed	1.62 261	1.82 264	1.71 266	1.58 243	1.50 260	1.97 258	2.21 261	1.51 266	1.47 261	0.82 258	0.74 250	2.63 263	0.43 225	1.73 245	1.48 265	1.54 264	1.67 265	2.94 268	1.42 259	1.08 264	2.30 266	2.07 266	1.99 247	0.97 263	1.16 265	1.70 265	1.57 265	1.60 265

ASD4	6.34 265	2.35 265	2.75 268	1.99 258	1.58 261	3.01 266	1.85 256	1.79 268	3.29 267	1.60 265	2.34 266	0.98 242	6.55 268	1.73 245	2.95 266	3.66 266	3.63 267	7.56 269	2.70 265	4.74 269	5.26 269	6.41 269	2.64 253	2.43 268	17.21 274	28.48 273	19.85 274	31.77 274

ktn	1.24 256	1.39 258	0.55 243	1.62 249	1.59 262	1.68 252	2.12 259	0.86 253	1.75 264	0.90 261	1.11 261	1.11 245	0.95 251	2.57 257	0.97 261	0.73 259	0.80 259	0.59 257	1.41 258	0.76 257	0.68 258	0.67 262	3.69 265	0.73 253	0.92 257	0.75 258	1.19 261	1.28 259

DPSimNet_ROB	1.21 255	1.20 255	1.29 265	1.47 241	1.59 262	1.30 242	1.35 242	0.68 246	1.69 263	1.67 266	1.03 258	1.45 252	0.66 240	2.04 250	1.20 263	0.89 261	1.16 264	0.79 262	1.61 260	1.38 265	1.04 265	1.24 265	0.79 242	0.84 260	0.87 255	1.20 263	1.17 260	1.12 256

HanzoNet	1.74 262	1.62 263	0.80 261	2.26 261	1.70 264	2.72 263	2.54 263	1.25 262	1.85 265	0.92 262	1.28 264	4.37 268	3.81 267	3.36 271	0.88 258	0.78 260	1.06 263	0.94 264	2.54 264	1.03 263	0.89 264	0.88 264	3.79 267	0.73 253	1.12 264	1.00 261	1.29 262	1.57 264

MADNet++	1.86 263	1.58 262	1.74 267	1.27 238	1.74 265	1.26 241	1.53 248	1.62 267	2.07 266	1.84 267	2.22 265	2.60 262	2.72 265	0.75 236	1.39 264	1.54 264	2.01 266	1.47 266	2.12 263	2.13 266	3.35 267	3.26 267	1.23 244	2.21 267	1.21 266	2.25 266	1.76 266	1.32 261

UNDER WATER	1.40 259	1.42 260	0.86 262	2.83 265	1.92 266	2.74 264	2.57 264	1.28 263	1.01 259	0.88 259	0.97 257	1.88 259	1.26 260	3.09 270	0.83 256	0.62 253	0.66 252	0.56 253	1.20 254	0.60 244	0.42 240	0.47 251	4.04 269	0.98 264	1.08 261	0.99 260	0.87 251	1.67 267

UNDER WATER-64	1.40 259	1.36 257	0.88 263	2.85 266	1.93 267	2.78 265	2.66 265	1.36 264	0.92 253	1.04 263	1.17 262	1.88 259	1.30 261	3.03 268	0.75 252	0.56 248	0.68 253	0.57 255	1.13 250	0.54 239	0.43 241	0.51 254	4.08 270	0.91 261	1.02 260	1.10 262	0.80 247	1.60 265

PML	8.20 266	7.62 270	3.39 269	9.64 274	5.14 268	9.56 274	5.20 270	6.48 271	18.29 273	6.44 270	3.30 267	16.82 271	29.20 279	5.41 272	6.10 267	3.93 267	7.39 270	2.64 267	20.47 275	4.70 268	3.50 268	3.87 268	3.98 268	4.21 269	6.16 269	4.40 267	16.76 273	6.85 268

DPSMNet_ROB	8.63 267	3.69 267	8.74 271	2.98 267	5.70 269	3.37 267	4.41 268	3.70 269	9.03 268	3.00 268	6.88 269	3.53 265	10.11 270	2.70 261	10.47 268	10.76 268	3.81 268	12.92 272	4.77 268	10.22 270	5.99 271	13.86 272	4.50 273	8.50 270	10.06 272	27.81 271	11.04 271	30.59 272

DGTPSM_ROB	8.63 267	3.68 266	8.73 270	2.98 267	5.70 269	3.37 267	4.41 268	3.70 269	9.03 268	3.00 268	6.85 268	3.53 265	10.07 269	2.70 261	10.47 268	10.76 268	3.81 268	12.91 271	4.74 267	10.22 270	5.98 270	13.86 272	4.49 272	8.50 270	10.06 272	27.81 271	11.04 271	30.59 272

DPSM_ROB	13.01 271	6.29 268	9.52 272	4.44 269	6.37 271	4.34 269	3.59 266	8.20 272	10.79 270	6.64 271	7.87 270	9.69 269	12.99 272	2.80 263	12.81 270	13.68 270	9.16 272	16.58 274	9.87 269	12.33 272	16.73 274	17.95 275	2.26 249	10.56 272	28.34 275	36.91 274	31.06 275	39.57 275

DPSM	13.01 271	6.29 268	9.52 272	4.44 269	6.37 271	4.34 269	3.59 266	8.20 272	10.79 270	6.64 271	7.87 270	9.69 269	12.99 272	2.80 263	12.81 270	13.68 270	9.16 272	16.58 274	9.87 269	12.33 272	16.73 274	17.95 275	2.26 249	10.56 272	28.34 275	36.91 274	31.06 275	39.57 275

CasAABBNet	26.14 277	12.60 271	19.00 275	8.89 271	12.76 273	8.55 271	7.26 273	16.43 274	21.86 277	13.67 275	15.79 273	19.63 275	26.13 276	5.53 273	25.80 277	27.48 275	18.01 275	33.35 277	20.00 274	24.70 276	33.62 279	35.57 277	4.48 271	21.32 278	57.07 279	74.41 278	62.39 277	79.48 277

MyStereo03	26.19 278	12.62 272	19.14 276	8.95 272	12.80 274	8.76 272	7.25 271	16.48 275	21.77 275	13.39 273	15.86 274	19.52 273	26.18 277	5.65 274	25.76 275	27.53 276	18.31 276	33.40 278	19.83 272	24.80 277	33.59 277	36.18 278	4.55 274	21.29 276	56.99 277	74.31 276	62.53 278	79.67 278

HaxPig	16.02 273	19.59 275	18.75 274	21.25 275	20.52 275	21.33 275	22.30 275	17.00 277	14.71 272	19.29 276	17.19 276	17.46 272	12.16 271	22.51 276	17.80 272	14.90 272	17.75 274	9.40 270	18.97 271	15.48 274	9.47 272	7.16 270	23.74 276	15.28 274	4.31 268	12.19 270	6.81 268	15.11 271

LRCNet_RVC	9.85 269	16.31 274	0.59 247	24.99 276	21.12 276	23.54 276	20.75 274	1.45 265	0.48 239	21.31 277	13.10 272	22.63 276	3.34 266	28.36 278	0.38 233	0.27 227	7.74 271	1.15 265	23.52 276	3.99 267	0.46 246	0.30 230	27.02 277	1.72 266	0.35 222	0.21 184	0.42 221	0.37 198

MEDIAN_ROB	20.47 274	25.88 276	24.03 278	26.51 277	25.55 277	25.88 277	26.99 276	21.23 278	19.72 274	28.73 278	22.19 277	24.61 277	16.74 274	26.47 277	23.75 274	18.44 273	22.03 278	14.75 273	26.69 277	23.31 275	15.11 273	11.56 271	27.65 278	18.39 275	7.22 270	9.33 269	8.28 270	11.75 270

AVERAGE_ROB	24.43 275	29.85 277	27.27 279	31.30 278	29.70 278	30.00 278	31.47 277	26.59 279	24.68 278	34.31 279	27.39 278	31.23 278	21.35 275	30.69 279	28.19 278	24.02 274	26.74 279	21.17 276	30.34 278	27.38 279	20.48 276	16.18 274	32.28 279	24.32 279	8.51 271	7.76 268	7.92 269	8.46 269

FADE			0.30 224	0.40 214				0.40 226		0.31 217			0.88 247	0.29 214	0.26 218	0.28 231	0.51 241	0.38 239		0.59 243	0.58 255	0.48 252	0.27 225	0.45 236	0.41 230		0.91 252	1.30 260

Low-res two-view benchmark