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.

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

ProNet	0.30 1	0.27 4	0.31 8	0.26 6	0.15 5	0.27 5	0.27 32	0.38 5	0.13 1	0.15 1	0.49 33	0.29 2	0.13 1	0.16 3	0.73 4	0.49 2	0.43 4	0.32 2	0.35 1	0.27 5	0.38 1	0.22 1	0.38 23	0.22 6	0.32 1	0.20 1	0.38 1	0.27 2

CroCo-Stereo Lap2	0.33 2	0.22 2	0.15 1	0.11 1	0.12 3	0.16 1	0.08 2	0.35 4	0.15 4	0.47 13	0.10 2	0.31 3	0.14 3	0.14 1	1.26 13	1.00 29	0.36 2	0.36 5	0.44 3	0.20 1	0.53 7	0.55 10	0.17 3	0.13 1	0.39 6	0.35 8	0.40 2	0.27 2

CroCo-Stereo	0.35 4	0.20 1	0.15 1	0.11 1	0.10 2	0.18 2	0.06 1	0.33 3	0.14 2	0.31 4	0.05 1	0.36 6	0.13 1	0.15 2	1.64 26	1.05 35	0.35 1	0.37 6	0.45 4	0.20 1	0.62 12	0.79 24	0.16 1	0.13 1	0.38 3	0.31 3	0.45 3	0.26 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
MIF-Stereo	0.60 15	0.44 8	0.32 10	0.21 5	0.25 9	0.34 14	0.17 7	0.61 13	0.31 14	0.75 51	0.27 8	0.62 24	0.34 18	0.21 9	1.77 40	1.44 100	0.57 17	0.61 36	1.53 62	0.44 19	0.91 38	1.14 45	0.37 21	0.29 9	0.50 18	0.54 29	0.52 4	0.58 23

RAFT + AFF	1.96 134	0.49 11	0.42 23	0.41 32	0.20 7	0.41 32	0.19 10	0.65 18	0.23 6	0.56 17	0.27 8	0.77 62	0.21 7	0.29 17	39.69 217	0.90 18	0.62 21	0.35 3	1.92 77	0.38 9	0.77 22	0.57 12	0.32 7	0.27 8	0.71 48	0.33 6	0.58 5	0.29 6

StereoIM	0.57 13	0.47 10	0.30 5	0.16 4	0.26 10	0.21 3	0.17 7	0.44 6	0.32 18	1.08 111	0.22 5	0.51 12	0.22 9	0.19 6	1.83 46	1.19 60	0.62 21	0.59 31	1.09 39	0.45 20	0.81 25	0.94 35	0.37 21	0.25 7	0.63 37	0.67 43	0.60 6	0.82 62

AEACV	0.43 6	0.94 116	0.30 5	0.29 11	0.20 7	0.27 5	0.12 4	0.28 1	0.14 2	0.24 2	0.23 6	0.35 5	0.21 7	0.20 8	1.24 12	0.83 13	0.57 17	0.38 7	0.78 20	0.45 20	0.81 25	0.73 21	0.24 5	0.18 4	0.34 2	0.31 3	0.61 7	0.28 5

TDLM	0.49 7	0.59 15	0.60 51	0.39 27	0.48 46	0.46 37	0.43 83	0.72 23	0.35 23	0.30 3	0.65 61	0.76 58	0.41 32	0.35 32	0.54 2	0.58 3	0.55 11	0.49 12	0.50 6	0.43 15	0.50 5	0.39 4	0.41 30	0.39 32	0.38 3	0.31 3	0.61 7	0.66 41

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 39	0.64 17	0.54 43	0.44 42	0.41 31	0.38 21	0.26 29	1.26 102	0.49 57	0.85 75	0.62 56	0.75 54	0.54 53	0.34 28	1.75 37	1.50 113	0.68 29	0.70 57	1.17 42	0.56 36	1.52 82	3.83 88	0.39 25	0.37 23	0.75 57	1.18 119	0.68 9	0.77 54

AASNet	0.53 11	0.74 45	0.46 32	0.35 18	0.61 86	0.51 56	0.42 80	0.65 18	0.26 9	0.41 8	0.50 35	0.39 7	0.31 15	0.41 58	1.02 7	0.69 6	0.53 8	0.60 32	0.67 14	0.51 23	0.60 10	0.87 29	0.41 30	0.41 38	0.50 18	0.40 10	0.70 10	0.45 11

StereoVision	0.34 3	0.27 4	0.21 4	0.13 3	0.18 6	0.21 3	0.14 5	0.30 2	0.23 6	0.35 6	0.18 3	0.34 4	0.17 5	0.16 3	0.98 6	0.78 11	0.44 5	0.35 3	0.43 2	0.23 3	0.40 2	0.48 7	0.16 1	0.21 5	0.40 7	0.40 10	0.71 11	0.37 8

test croco	0.67 21	0.87 92	0.33 11	0.31 14	0.59 79	0.33 12	0.30 36	0.89 56	0.34 21	0.72 45	0.24 7	0.65 30	0.34 18	0.19 6	1.95 53	1.57 124	0.71 39	0.69 55	0.94 28	0.39 10	1.28 68	1.20 48	0.33 9	0.33 16	0.59 34	0.60 36	0.72 12	0.74 48

CVANet_RVC	0.60 15	0.67 25	0.81 87	0.81 124	0.53 68	0.66 102	0.55 106	1.15 85	0.39 29	0.44 10	0.79 96	0.80 66	0.44 35	0.43 71	0.69 3	0.67 4	0.55 11	0.53 21	0.55 9	0.57 39	0.63 14	0.57 12	0.40 28	0.41 38	0.46 11	0.40 10	0.72 12	0.55 18

iRaftStereo_RVC	0.51 9	0.56 12	0.40 18	0.28 9	0.31 14	0.32 11	0.19 10	0.68 22	0.25 8	0.46 12	0.57 47	0.58 15	0.29 12	0.25 12	1.17 10	0.89 17	0.56 15	0.45 9	0.72 16	0.41 13	0.97 41	0.79 24	0.35 13	0.34 18	0.44 10	0.41 15	0.76 14	0.48 12

GANet	0.64 18	0.67 25	0.63 55	0.57 70	0.58 77	0.95 146	0.55 106	0.78 33	0.46 45	0.57 19	0.61 54	1.83 163	0.36 23	0.41 58	0.81 5	0.69 6	0.76 55	0.73 68	0.58 11	0.40 11	0.53 7	0.49 8	0.47 58	0.48 61	0.56 27	0.41 15	0.83 15	0.69 43

raft+_RVC	0.71 25	0.73 42	0.70 68	0.41 32	0.34 21	0.49 49	0.30 36	1.48 129	0.43 40	0.62 30	0.62 56	0.65 30	0.39 26	0.26 13	1.74 35	1.16 53	0.69 34	0.53 21	1.57 68	0.51 23	0.85 30	1.06 42	0.44 41	0.38 26	0.68 42	0.62 38	0.85 16	0.69 43

LoS_RVC	1.42 100	1.25 172	0.86 100	0.31 14	0.49 49	0.37 18	0.33 49	0.73 25	0.56 82	2.10 174	0.68 69	0.67 35	0.70 96	0.33 23	3.08 138	3.79 192	0.89 94	2.10 223	3.01 122	0.66 66	4.40 130	6.44 134	0.51 75	0.43 46	0.82 68	0.85 72	0.90 17	0.99 91

tt_ll	1.42 100	1.25 172	0.86 100	0.31 14	0.49 49	0.37 18	0.33 49	0.73 25	0.56 82	2.10 174	0.68 69	0.67 35	0.70 96	0.33 23	3.08 138	3.79 192	0.89 94	2.10 223	3.01 122	0.66 66	4.40 130	6.44 134	0.51 75	0.43 46	0.82 68	0.85 72	0.90 17	0.99 91

RAFT	0.35 4	0.22 2	0.19 3	0.27 7	0.13 4	0.30 9	0.08 2	0.97 66	0.18 5	0.92 92	0.19 4	0.27 1	0.16 4	0.18 5	0.51 1	0.47 1	0.38 3	0.26 1	0.54 7	0.25 4	0.43 3	0.34 2	0.19 4	0.15 3	0.38 3	0.34 7	0.90 17	0.27 2

RALCasStereoNet	0.93 46	0.82 74	0.93 113	0.53 60	0.53 68	0.60 87	0.45 89	1.48 129	0.44 42	1.03 104	0.75 88	0.89 91	0.49 41	0.32 20	2.31 86	1.43 98	0.78 59	0.75 73	1.50 59	0.58 43	1.18 61	2.21 70	0.49 64	0.57 91	0.86 79	1.13 113	0.90 17	1.16 110

rafts_anoy	0.88 42	0.81 72	0.86 100	0.44 42	0.49 49	0.51 56	0.46 93	1.58 149	0.48 53	0.61 27	0.70 79	0.70 40	0.47 36	0.30 18	2.51 100	1.38 84	0.76 55	0.78 82	2.36 92	0.61 50	1.28 68	0.99 39	0.49 64	0.49 64	0.85 77	0.90 79	0.93 21	1.00 95

FINET	0.69 22	0.65 20	0.67 63	0.65 89	0.49 49	0.48 47	0.45 89	0.75 28	0.59 89	0.61 27	0.48 30	0.82 72	0.57 64	0.43 71	1.71 31	1.08 42	0.77 57	0.57 27	1.07 37	0.56 36	0.88 32	0.65 18	0.43 38	0.50 67	0.62 36	0.56 33	0.96 22	0.64 38

NVstereo2D	2.81 160	0.82 74	0.74 74	0.69 97	0.78 121	0.92 144	0.81 135	1.18 91	0.76 113	0.91 89	1.06 129	0.80 66	0.55 59	0.71 151	52.63 259	1.47 109	0.86 85	0.83 98	1.42 53	0.69 72	1.12 56	0.94 35	0.76 148	0.83 151	1.08 116	0.78 56	0.98 23	0.74 48

raftrobust	1.11 67	0.65 20	0.92 112	0.55 65	0.49 49	0.44 36	0.33 49	1.55 146	0.47 47	0.94 96	0.72 84	0.82 72	0.53 48	0.36 41	2.91 126	1.71 135	0.71 39	0.70 57	4.37 151	0.65 61	1.69 94	3.95 93	0.59 109	0.42 45	0.95 102	0.85 72	0.99 24	0.85 65

CES	1.27 80	0.77 61	0.56 46	0.45 44	0.56 74	0.51 56	0.21 15	1.50 132	0.70 107	0.78 62	0.80 100	0.84 76	0.90 141	0.33 23	3.45 153	2.96 172	1.14 148	1.04 155	1.32 48	1.08 138	4.63 136	4.87 105	0.63 120	0.38 26	0.85 77	0.83 65	1.02 25	1.16 110

DMCA	0.63 17	0.73 42	0.63 55	0.40 28	0.49 49	0.52 59	0.33 49	0.59 11	0.52 66	0.80 66	0.63 59	0.70 40	0.40 30	0.47 89	1.48 17	0.92 19	0.69 34	0.67 50	0.67 14	0.51 23	0.67 16	0.59 14	0.48 61	0.45 52	0.48 15	0.52 27	1.04 26	0.62 34

LL-Strereo2	1.08 66	0.65 20	0.59 48	0.40 28	0.34 21	0.31 10	0.23 18	1.48 129	0.38 27	0.68 40	0.58 51	0.63 25	0.32 16	0.64 141	1.65 28	1.13 49	0.63 23	0.53 21	1.32 48	0.66 66	1.35 74	11.05 204	0.44 41	0.34 18	0.64 39	0.60 36	1.05 27	0.56 19

AANet_RVC	0.54 12	0.45 9	0.40 18	0.33 17	0.61 86	0.28 7	0.31 40	0.61 13	0.58 87	0.44 10	0.41 21	0.39 7	0.48 39	0.33 23	1.16 8	0.79 12	0.55 11	0.53 21	0.56 10	0.52 27	0.46 4	0.49 8	0.34 10	0.38 26	0.57 28	0.57 34	1.05 27	0.97 83

LoS	1.51 111	0.79 67	0.59 48	0.52 57	0.56 74	0.65 100	0.38 61	2.56 214	0.88 124	1.21 117	0.94 117	0.97 99	0.88 138	0.35 32	3.04 134	3.41 183	1.24 159	0.93 127	2.19 86	0.68 71	5.96 153	7.00 144	0.62 115	0.47 56	1.14 127	0.98 93	1.06 29	0.87 69

delet	0.51 9	0.58 13	0.47 33	0.35 18	0.50 58	0.50 52	0.30 36	0.49 7	0.29 13	0.56 17	0.44 25	0.45 10	0.34 18	0.48 95	1.16 8	0.68 5	0.55 11	0.46 10	0.47 5	0.41 13	0.58 9	0.39 4	0.39 25	0.41 38	0.48 15	0.36 9	1.09 30	0.50 14

PMTNet	1.39 98	0.94 116	0.99 125	0.48 47	0.49 49	0.47 43	0.32 45	0.83 44	0.66 102	0.83 69	0.62 56	0.88 86	0.50 44	0.35 32	2.72 117	4.30 200	0.91 103	0.57 27	2.40 93	0.54 29	6.12 157	5.45 123	0.57 98	0.38 26	1.99 204	1.00 96	1.09 30	1.19 116

LMCR-Stereo	1.06 61	0.83 77	0.84 94	0.53 60	0.62 92	0.64 98	0.33 49	1.12 80	0.60 90	0.83 69	0.79 96	0.91 92	0.49 41	0.41 58	2.53 101	1.54 119	1.03 136	0.75 73	2.16 85	1.42 164	1.68 92	3.87 91	0.49 64	0.65 118	0.75 57	0.83 65	1.10 32	0.88 72

anonymousdsp	0.50 8	0.38 6	0.36 14	0.28 9	0.32 15	0.28 7	0.15 6	0.56 10	0.26 9	0.42 9	0.33 13	0.53 14	0.19 6	0.27 15	1.47 16	0.87 15	0.54 9	0.52 17	0.62 12	0.48 22	0.71 17	1.04 40	0.36 18	0.30 10	0.46 11	0.29 2	1.13 33	0.33 7

PWCDC_ROB	2.78 157	0.70 32	0.65 60	0.61 79	0.87 129	0.63 95	0.57 109	1.04 74	1.59 184	0.65 35	1.88 164	0.80 66	3.28 203	0.73 152	41.04 221	2.18 154	1.23 158	0.98 141	1.52 61	0.97 128	2.56 112	5.26 119	0.68 135	0.81 145	0.74 56	0.94 84	1.13 33	0.97 83

DLNR_Zeroshot_test	23.11 261	81.98 274	1.97 206	102.16 275	0.49 49	0.55 69	81.36 272	2.30 208	0.50 61	4.87 238	2.22 179	2.99 193	0.93 147	12.17 250	96.90 273	144.02 277	34.28 266	19.61 264	8.60 209	4.35 229	8.08 187	6.53 136	0.51 75	0.69 124	1.37 157	1.57 155	1.16 35	1.90 156

CAS	1.05 58	0.80 68	0.40 18	0.50 54	0.48 46	0.37 18	0.30 36	0.55 9	0.44 42	1.13 114	0.77 90	0.64 27	0.95 152	0.31 19	2.68 114	1.79 140	0.96 119	0.82 96	1.08 38	0.61 50	2.91 117	5.06 112	0.44 41	0.30 10	0.81 65	0.92 81	1.18 36	1.16 110

FCDSN-DC	3.63 178	0.94 116	2.84 228	1.29 176	1.30 174	1.03 159	1.00 150	0.90 57	0.91 129	1.04 107	0.74 86	1.21 129	0.74 110	0.58 121	52.59 258	2.04 149	1.24 159	1.13 169	1.05 34	0.79 99	6.62 163	10.01 171	0.78 155	2.18 211	1.20 133	1.67 168	1.20 37	1.05 99
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PA-Net	1.22 76	0.95 123	1.13 156	0.75 105	1.31 175	0.68 107	0.84 136	0.82 43	1.18 160	0.83 69	0.77 90	0.76 58	0.78 124	0.91 176	3.00 131	1.21 63	0.68 29	0.77 78	1.02 33	0.82 107	1.13 58	4.67 99	0.66 128	0.82 148	1.00 106	2.10 192	1.24 38	2.13 165
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
sAnonymous2	1.42 100	0.76 57	0.52 39	0.41 32	0.47 41	0.71 112	0.41 74	1.28 106	0.98 137	0.65 35	0.89 113	1.08 114	0.95 152	0.37 43	2.20 76	2.28 157	1.10 140	1.04 155	3.71 141	0.92 121	4.94 141	6.73 139	0.62 115	0.55 88	0.83 71	1.39 139	1.25 39	1.24 119

CroCo_RVC	1.42 100	0.76 57	0.52 39	0.41 32	0.47 41	0.71 112	0.41 74	1.28 106	0.98 137	0.65 35	0.89 113	1.08 114	0.95 152	0.37 43	2.20 76	2.28 157	1.10 140	1.04 155	3.71 141	0.92 121	4.94 141	6.73 139	0.62 115	0.55 88	0.83 71	1.39 139	1.25 39	1.24 119

MSMDNet	2.69 153	0.87 92	1.07 141	0.57 70	0.65 96	0.59 85	0.49 95	2.03 188	0.62 98	1.03 104	0.97 124	1.05 112	12.04 234	0.50 101	2.60 105	5.56 217	1.05 138	0.80 90	6.93 198	1.42 164	11.49 215	12.49 236	0.67 131	0.58 95	1.48 173	1.83 176	1.28 41	1.97 161

MGS-Stereo	1.48 107	0.99 136	0.47 33	0.40 28	0.35 25	0.40 27	0.36 58	0.65 18	0.26 9	0.52 14	0.43 23	0.52 13	0.38 24	0.43 71	23.31 211	0.93 22	0.73 49	0.79 85	0.93 27	0.65 61	1.10 53	1.25 50	0.44 41	0.48 61	0.72 51	0.49 22	1.29 42	0.77 54

RYNet	2.42 145	0.40 7	0.35 13	0.29 11	0.32 15	0.40 27	0.25 24	0.61 13	0.55 77	0.33 5	0.36 17	0.40 9	0.26 10	0.27 15	52.29 257	0.69 6	0.47 6	1.00 148	0.54 7	0.29 6	0.50 5	0.37 3	0.38 23	0.32 13	0.57 28	1.24 124	1.31 43	0.50 14

TestStereo	0.77 29	0.93 113	0.79 82	0.56 67	0.46 37	0.66 102	0.33 49	1.22 94	0.42 39	0.90 88	0.52 37	0.84 76	0.54 53	0.39 47	1.50 19	0.92 19	0.73 49	0.51 16	1.38 52	0.56 36	1.25 65	0.82 26	0.44 41	0.44 50	0.77 61	0.79 57	1.34 44	0.79 57

R-Stereo Train	2.23 137	1.01 143	1.14 158	0.96 141	0.63 94	0.73 117	0.31 40	1.30 110	1.01 141	1.68 149	4.49 202	1.29 133	0.70 96	0.42 67	2.49 95	3.99 196	1.66 181	1.02 149	6.77 193	1.11 139	7.83 181	12.24 227	0.49 64	0.54 82	1.42 166	1.66 166	1.34 44	1.93 158

RAFT-Stereo	2.23 137	1.01 143	1.14 158	0.96 141	0.63 94	0.73 117	0.31 40	1.30 110	1.01 141	1.68 149	4.49 202	1.29 133	0.70 96	0.42 67	2.49 95	3.99 196	1.66 181	1.02 149	6.77 193	1.11 139	7.83 181	12.24 227	0.49 64	0.54 82	1.42 166	1.66 166	1.34 44	1.93 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Test	2.37 144	0.85 88	1.14 158	1.02 149	0.65 96	0.58 82	0.51 98	2.18 197	0.70 107	1.12 113	5.37 211	0.97 99	0.92 145	0.45 81	2.50 98	5.29 214	0.99 126	0.80 90	6.96 199	1.11 139	10.85 213	10.83 198	0.67 131	0.58 95	1.51 179	1.82 175	1.38 47	2.18 169

NCC-stereo	1.25 78	1.24 169	1.10 148	0.99 146	1.05 148	0.96 147	1.53 175	1.79 165	1.59 184	0.60 25	1.34 148	1.17 126	1.03 159	0.74 154	2.44 92	1.07 39	0.89 94	0.99 144	1.54 64	0.91 118	0.99 43	2.46 75	0.80 163	0.76 136	1.26 145	1.59 157	1.39 48	1.61 143

Abc-Net	1.25 78	1.24 169	1.10 148	0.99 146	1.05 148	0.96 147	1.53 175	1.79 165	1.59 184	0.60 25	1.34 148	1.17 126	1.03 159	0.74 154	2.44 92	1.07 39	0.89 94	0.99 144	1.54 64	0.91 118	0.99 43	2.46 75	0.80 163	0.76 136	1.26 145	1.59 157	1.39 48	1.61 143
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ICVP	1.51 111	0.74 45	1.07 141	0.75 105	0.75 114	0.84 129	0.54 102	1.10 78	0.86 121	1.37 130	1.15 135	0.88 86	1.08 165	0.53 108	1.90 52	1.91 145	1.22 156	0.99 144	1.56 67	0.96 127	3.89 128	10.50 187	0.68 135	0.77 138	0.91 96	1.19 121	1.42 50	1.14 108
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	1.38 97	0.71 36	0.88 103	0.77 114	1.09 155	0.58 82	2.16 198	0.92 60	0.57 85	1.03 104	0.72 84	1.48 148	0.64 81	0.61 132	5.02 175	1.56 122	0.85 82	0.90 120	2.24 89	1.52 178	2.20 106	4.08 95	0.51 75	0.77 138	1.48 173	1.14 115	1.43 51	1.35 130

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 57	0.93 113	0.80 86	0.72 99	0.79 123	0.65 100	1.02 153	1.07 77	2.31 209	2.00 165	0.74 86	0.97 99	0.56 60	0.94 181	1.82 44	0.96 24	0.68 29	0.67 50	1.31 46	0.65 61	0.88 32	0.94 35	0.57 98	0.57 91	0.73 54	1.60 160	1.43 51	1.27 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	1.11 67	1.26 175	0.85 98	0.88 132	0.93 143	0.77 123	0.58 112	0.78 33	0.67 104	0.93 94	0.80 100	1.25 132	0.93 147	0.48 95	2.17 73	1.09 43	0.78 59	0.82 96	2.60 100	0.80 101	1.32 70	1.66 61	1.31 198	0.67 121	1.05 114	1.11 106	1.44 53	2.13 165

CASnet	1.15 72	0.91 108	0.49 37	0.40 28	0.43 33	0.38 21	0.20 13	0.91 59	0.49 57	0.77 59	0.56 45	0.88 86	0.53 48	0.35 32	2.15 69	1.24 67	0.72 44	0.50 13	1.34 50	0.54 29	7.12 172	5.37 120	0.41 30	0.38 26	1.21 134	0.49 22	1.45 54	0.79 57
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
FADNet-RVC-Resample	1.37 95	0.87 92	0.99 125	0.72 99	0.81 127	0.63 95	1.02 153	1.06 76	0.91 129	0.99 102	0.99 126	1.69 159	0.73 105	1.02 187	4.06 168	1.41 91	1.02 133	1.62 204	1.55 66	1.04 133	1.37 78	5.03 110	0.57 98	1.14 176	0.88 86	1.99 185	1.45 54	1.54 139

CFNet_pseudo	1.65 121	0.78 64	0.82 90	0.82 126	0.79 123	0.69 109	0.42 80	0.93 61	0.53 70	0.95 99	0.81 102	0.88 86	0.81 127	0.81 167	15.70 200	1.39 86	0.74 52	0.71 60	7.24 202	0.77 94	0.97 41	1.50 58	0.69 138	0.57 91	0.88 86	0.89 76	1.47 56	1.12 107

CC-Net-ROB	1.63 117	1.81 204	1.19 166	1.85 197	1.77 198	2.27 207	1.56 177	0.93 61	0.96 133	1.29 124	0.67 65	5.48 219	2.51 189	1.43 205	1.64 26	0.87 15	1.34 166	1.17 173	2.46 96	0.88 115	1.09 51	1.35 53	3.34 227	0.63 113	1.22 139	1.15 116	1.47 56	1.57 141

MMNet	0.59 14	0.58 13	0.44 26	0.38 23	0.55 72	0.42 34	0.29 35	0.60 12	0.40 36	0.38 7	0.55 44	0.63 25	0.32 16	0.51 107	1.51 20	0.75 10	0.72 44	0.58 30	0.76 18	0.55 34	0.62 12	0.41 6	0.40 28	0.52 74	0.51 20	0.49 22	1.49 58	0.50 14

DLCB_ROB	0.94 49	0.90 104	0.88 103	0.73 102	0.80 125	0.69 109	0.69 122	0.87 53	0.72 110	0.94 96	0.86 109	1.02 103	0.91 142	0.69 150	1.48 17	1.06 38	0.97 122	0.72 66	0.88 24	0.74 88	1.21 63	1.21 49	0.78 155	0.71 129	1.26 145	1.26 126	1.49 58	0.95 80

FADNet	1.44 105	0.83 77	0.83 93	0.82 126	1.03 146	0.61 90	1.88 191	0.97 66	0.73 112	0.93 94	0.92 116	1.16 125	0.76 119	0.74 154	3.69 159	1.34 81	0.91 103	1.03 152	2.63 101	1.49 173	2.87 116	4.93 106	0.49 64	0.65 118	1.54 181	1.70 169	1.51 60	1.83 152

GES	1.40 99	0.73 42	0.79 82	0.78 116	0.71 108	0.80 126	0.59 115	1.37 121	0.97 134	1.66 148	0.94 117	0.74 47	0.65 86	0.63 139	2.40 89	1.55 120	0.98 124	0.89 116	5.45 167	1.14 144	3.99 129	3.85 89	0.65 125	0.83 151	0.75 57	0.81 61	1.52 61	1.72 149

AMNet	1.29 86	1.12 157	1.05 135	1.13 160	1.12 159	1.24 176	1.08 160	1.36 119	1.13 155	1.10 112	1.11 133	1.51 151	1.26 172	1.20 199	1.52 21	1.57 124	1.35 168	1.21 181	1.37 51	1.22 151	1.35 74	1.19 47	1.25 193	1.19 178	1.23 141	1.72 170	1.54 62	1.65 146

RAFT+CT+SA	0.87 39	0.97 130	0.40 18	0.45 44	0.29 13	0.38 21	0.20 13	1.64 156	0.33 19	0.72 45	0.30 11	0.88 86	0.65 86	0.40 51	1.56 23	1.21 63	0.56 15	0.57 27	2.08 83	0.40 11	0.83 27	5.00 109	0.32 7	0.37 23	0.47 14	0.42 19	1.56 63	0.49 13

GMOStereo	1.28 81	0.74 45	0.45 28	0.62 82	0.52 62	0.46 37	0.39 63	1.54 141	0.47 47	0.87 78	0.47 26	0.74 47	0.59 68	0.35 32	2.01 59	1.45 102	0.80 65	0.87 106	2.92 115	0.69 72	1.78 95	10.98 200	0.46 49	0.41 38	1.09 118	0.72 48	1.56 63	0.58 23

error version	1.28 81	0.74 45	0.45 28	0.62 82	0.52 62	0.46 37	0.39 63	1.54 141	0.47 47	0.87 78	0.47 26	0.74 47	0.59 68	0.35 32	2.01 59	1.45 102	0.80 65	0.87 106	2.92 115	0.69 72	1.78 95	10.98 200	0.46 49	0.41 38	1.09 118	0.72 48	1.56 63	0.58 23

test-v	1.28 81	0.74 45	0.45 28	0.62 82	0.52 62	0.46 37	0.39 63	1.54 141	0.47 47	0.87 78	0.47 26	0.74 47	0.59 68	0.35 32	2.01 59	1.45 102	0.80 65	0.87 106	2.92 115	0.69 72	1.78 95	10.98 200	0.46 49	0.41 38	1.09 118	0.72 48	1.56 63	0.58 23

test-2	1.28 81	0.74 45	0.45 28	0.62 82	0.52 62	0.46 37	0.39 63	1.54 141	0.47 47	0.87 78	0.47 26	0.74 47	0.59 68	0.35 32	2.01 59	1.45 102	0.80 65	0.87 106	2.92 115	0.69 72	1.78 95	10.98 200	0.46 49	0.41 38	1.09 118	0.72 48	1.56 63	0.58 23

AF-Net	1.05 58	0.83 77	0.94 114	0.76 109	0.91 136	0.98 152	1.68 180	1.52 139	1.06 146	0.57 19	0.96 120	1.34 137	0.64 81	0.74 154	1.71 31	0.99 27	0.80 65	0.60 32	1.64 70	0.72 83	0.72 18	2.35 71	0.63 120	0.62 108	0.89 90	0.82 63	1.57 68	1.25 121

Nwc_Net	1.05 58	0.83 77	0.94 114	0.76 109	0.91 136	0.98 152	1.68 180	1.52 139	1.06 146	0.57 19	0.96 120	1.34 137	0.64 81	0.74 154	1.71 31	0.99 27	0.80 65	0.60 32	1.64 70	0.72 83	0.72 18	2.35 71	0.63 120	0.62 108	0.89 90	0.82 63	1.57 68	1.25 121

raft_robust	1.30 87	0.93 113	0.53 41	0.59 76	0.47 41	0.57 79	0.37 60	2.06 191	0.52 66	1.69 151	0.53 39	0.76 58	0.82 132	0.47 89	2.16 72	1.52 117	0.84 80	0.84 102	5.71 172	0.59 46	2.50 111	5.04 111	0.46 49	0.51 69	0.99 105	1.05 99	1.58 70	0.99 91

RAFT_CTSACE	0.64 18	0.94 116	0.31 8	0.37 21	0.34 21	0.33 12	0.23 18	1.23 96	0.26 9	0.64 34	0.29 10	0.71 43	0.57 64	0.34 28	1.57 24	1.07 39	0.52 7	0.43 8	0.72 16	0.33 7	0.85 30	1.72 63	0.42 35	0.30 10	0.46 11	0.41 15	1.58 70	0.39 9

HGLStereo	0.83 32	0.64 17	0.75 77	0.52 57	0.67 102	0.56 75	0.45 89	0.66 21	0.50 61	1.72 152	0.96 120	0.64 27	0.56 60	0.54 109	1.65 28	1.18 57	0.80 65	0.76 76	1.05 34	0.66 66	0.99 43	1.36 54	0.49 64	0.54 82	0.71 48	0.76 53	1.59 72	0.82 62

psm_up	0.99 55	0.86 91	0.99 125	0.78 116	0.89 133	0.75 119	0.58 112	1.33 115	1.03 144	0.88 84	0.69 72	0.99 102	0.72 101	0.76 159	1.89 50	1.10 45	0.91 103	0.81 93	1.93 78	0.81 104	1.08 49	0.90 31	0.49 64	0.85 154	1.01 108	1.06 100	1.62 73	1.10 103

ADLNet	2.50 147	0.99 136	0.73 71	0.62 82	0.75 114	0.63 95	0.53 100	1.12 80	0.61 93	0.58 22	0.71 81	1.61 156	0.61 76	0.87 171	46.09 234	1.02 30	0.70 36	0.67 50	0.85 22	0.74 88	0.75 21	1.07 43	0.51 75	0.47 56	0.94 98	0.93 82	1.63 74	0.70 45

cross-raft	2.26 140	0.88 100	1.08 144	0.73 102	0.68 104	0.64 98	0.44 87	2.04 189	0.61 93	0.95 99	1.30 145	1.03 106	0.76 119	0.43 71	2.58 104	5.15 212	0.99 126	0.78 82	7.00 200	1.80 192	12.15 216	10.30 184	0.65 125	0.60 103	1.60 186	1.92 180	1.66 75	2.36 174

CFNet	0.80 31	0.84 84	0.79 82	0.76 109	0.70 107	0.60 87	0.46 93	0.84 47	0.48 53	0.66 38	0.71 81	0.92 94	0.61 76	0.43 71	1.75 37	0.84 14	0.70 36	0.64 43	0.90 25	0.78 97	0.89 36	0.72 20	0.45 47	0.51 69	0.87 83	0.83 65	1.67 76	1.15 109

test_5	0.69 22	0.91 108	0.30 5	0.38 23	0.26 10	0.35 16	0.19 10	1.79 165	0.31 14	0.58 22	1.20 139	0.75 54	0.73 105	0.32 20	1.36 14	1.10 45	0.54 9	0.54 25	1.01 32	0.37 8	0.61 11	1.37 55	0.29 6	0.34 18	0.41 8	0.40 10	1.72 77	0.44 10

dd	0.86 35	0.80 68	0.51 38	1.05 153	0.44 35	0.85 132	0.44 87	0.85 48	0.39 29	0.83 69	0.40 19	1.23 131	0.39 26	0.47 89	2.21 81	0.98 26	0.97 122	0.71 60	2.00 82	0.61 50	0.84 28	0.77 23	0.49 64	0.64 116	0.70 45	0.53 28	1.73 78	1.47 136

CREStereo	1.37 95	0.91 108	0.94 114	0.52 57	0.42 32	0.47 43	0.26 29	1.43 126	0.66 102	0.87 78	0.83 105	0.95 96	0.73 105	0.36 41	2.98 130	4.38 203	0.85 82	0.56 26	2.41 94	0.62 56	5.52 151	4.71 100	0.53 83	0.47 56	1.02 110	0.87 75	1.73 78	0.98 85
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
STTStereo	0.99 55	0.95 123	0.82 90	0.77 114	0.77 117	0.69 109	0.87 141	0.86 49	1.53 181	1.27 123	0.79 96	1.13 122	0.69 94	0.93 179	2.19 75	1.03 32	0.72 44	0.70 57	1.05 34	0.63 59	1.15 59	0.86 28	0.58 105	0.56 90	0.73 54	1.21 123	1.74 80	1.41 134

HITNet	0.90 45	0.65 20	0.62 54	0.68 96	0.50 58	0.39 24	0.32 45	1.26 102	0.89 126	0.70 41	0.70 79	0.91 92	0.49 41	0.39 47	1.96 54	1.02 30	0.66 27	0.64 43	0.79 21	0.61 50	1.53 83	3.85 89	0.46 49	0.52 74	0.58 31	0.64 41	1.81 81	0.81 60
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
FBW_ROB	4.93 197	2.40 218	2.44 220	2.67 213	2.86 226	2.30 211	4.71 223	1.79 165	1.10 151	2.54 192	2.92 184	4.12 207	5.31 210	6.61 241	50.17 243	1.18 57	1.44 172	0.95 136	8.76 211	1.43 166	8.26 189	5.68 125	4.20 232	1.75 197	1.42 166	1.95 183	1.81 81	2.20 170

DMCA-RVC	0.86 35	0.74 45	0.73 71	0.61 79	0.77 117	0.56 75	0.70 123	0.77 30	1.43 173	1.38 132	0.69 72	0.87 81	0.54 53	0.55 114	1.66 30	1.05 35	0.81 74	0.74 71	0.95 29	0.73 86	0.89 36	0.93 34	0.51 75	0.58 95	0.59 34	0.62 38	1.82 83	0.91 75

MSKI-zero shot	2.77 156	0.80 68	1.10 148	0.74 104	0.59 79	0.67 105	0.54 102	1.87 174	0.97 134	0.88 84	6.73 229	1.60 154	0.72 101	0.43 71	3.38 150	7.92 230	1.20 155	0.87 106	6.85 197	4.65 232	10.45 210	12.15 224	0.55 90	0.71 129	1.49 175	1.96 184	1.85 84	3.12 188

BEATNet_4x	1.53 113	0.77 61	0.77 79	0.75 105	0.67 102	0.47 43	0.40 70	1.23 96	1.32 167	0.83 69	0.77 90	0.95 96	0.74 110	0.59 126	5.02 175	2.40 164	1.64 180	1.43 198	1.27 44	0.85 110	4.54 133	8.28 154	0.48 61	0.91 161	0.70 45	0.77 54	1.85 84	0.99 91

anonymousdsp2	0.86 35	0.84 84	0.84 94	0.43 40	0.44 35	0.56 75	0.32 45	1.17 87	0.36 25	0.66 38	0.67 65	0.69 38	0.40 30	0.49 100	1.46 15	1.36 82	0.67 28	0.62 38	2.12 84	0.60 48	1.36 76	2.66 78	0.36 18	0.44 50	0.71 48	0.51 25	1.86 86	0.64 38

GMStereo	0.73 26	0.99 136	0.39 15	0.49 48	0.47 41	0.55 69	0.41 74	0.77 30	0.43 40	0.55 15	0.48 30	0.81 71	0.38 24	0.34 28	1.60 25	0.95 23	0.74 52	0.52 17	1.88 75	0.57 39	1.07 48	0.73 21	0.42 35	0.51 69	0.72 51	0.47 21	1.87 87	0.57 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DSFCA	0.87 39	0.84 84	0.73 71	0.65 89	0.77 117	0.61 90	0.78 128	0.75 28	0.78 115	0.77 59	0.83 105	0.75 54	0.48 39	0.43 71	1.89 50	1.14 51	0.85 82	0.87 106	1.00 30	0.74 88	1.00 47	1.05 41	0.72 146	0.63 113	0.83 71	0.95 85	1.88 88	0.85 65

AACVNet	0.95 51	0.87 92	0.69 65	0.91 135	0.91 136	0.72 115	0.59 115	0.87 53	0.60 90	0.73 48	0.88 112	0.79 65	0.64 81	0.60 130	1.77 40	1.37 83	0.84 80	0.83 98	1.12 40	0.77 94	1.36 76	1.13 44	0.70 139	0.65 118	0.87 83	1.12 110	1.90 89	1.31 126

APVNet	1.21 75	1.02 147	0.64 58	0.69 97	0.78 121	0.86 133	0.84 136	0.78 33	0.71 109	0.92 92	0.82 103	0.86 79	0.59 68	0.58 121	2.67 113	1.65 132	1.11 144	0.98 141	3.23 125	0.85 110	1.62 88	4.73 101	0.55 90	0.84 153	0.77 61	0.80 60	1.90 89	0.98 85

CFNet_RVC	0.94 49	0.84 84	0.89 108	0.76 109	0.80 125	0.71 112	0.49 95	0.74 27	0.63 99	0.88 84	0.94 117	0.87 81	0.57 64	0.50 101	1.96 54	1.12 48	0.79 62	0.79 85	1.27 44	0.73 86	1.26 66	1.52 59	0.48 61	0.64 116	0.98 104	1.11 106	1.92 91	1.23 118

AE-Stereo	1.61 116	0.85 88	1.23 172	0.81 124	0.51 60	0.57 79	0.75 127	0.83 44	0.49 57	0.79 63	0.54 41	1.29 133	0.72 101	0.47 89	2.05 65	2.96 172	0.99 126	0.92 123	2.63 101	0.86 113	4.61 134	11.92 222	0.50 74	0.80 141	1.26 145	1.34 133	1.95 92	0.86 67

MIM_Stereo	0.78 30	0.77 61	0.53 41	0.43 40	0.38 29	0.46 37	0.22 17	1.50 132	0.31 14	0.55 15	0.38 18	0.64 27	0.27 11	0.32 20	1.77 40	1.09 43	0.63 23	0.73 68	3.30 134	0.57 39	1.19 62	0.91 33	0.34 10	0.36 22	0.49 17	0.41 15	1.95 92	0.58 23

SHD	3.38 170	1.01 143	1.68 192	1.14 165	1.07 153	1.14 166	1.78 186	1.61 153	1.66 187	2.40 189	3.05 187	1.63 158	2.43 187	0.84 169	40.11 218	2.04 149	1.74 183	1.40 196	4.17 150	1.88 196	3.81 127	5.43 122	0.70 139	1.67 192	1.86 200	1.46 145	1.97 94	1.59 142

ARAFT	0.89 44	0.72 38	0.47 33	0.35 18	0.34 21	0.42 34	0.24 21	0.64 17	0.34 21	2.25 181	0.57 47	0.58 15	0.29 12	0.39 47	2.14 68	1.42 94	0.71 39	0.74 71	2.68 106	0.54 29	1.86 101	1.93 66	0.42 35	0.33 16	0.83 71	0.40 10	1.98 95	0.56 19

SACVNet	1.31 88	0.94 116	0.95 118	0.90 133	1.10 156	0.87 135	0.92 147	1.50 132	0.81 116	1.23 122	0.71 81	0.94 95	0.69 94	0.68 146	1.83 46	1.40 88	1.12 147	0.83 98	2.20 87	0.94 124	2.13 105	5.87 130	0.65 125	0.82 148	1.04 112	1.06 100	2.02 96	1.30 125

DISCO	0.96 52	0.98 133	0.56 46	0.57 70	0.61 86	0.81 128	0.79 131	0.77 30	0.81 116	2.06 171	0.86 109	0.66 32	0.70 96	0.42 67	1.87 48	1.27 70	0.99 126	0.80 90	1.80 73	0.80 101	0.92 39	1.33 51	0.57 98	0.51 69	0.72 51	0.84 70	2.02 96	0.80 59

IER	0.88 42	0.82 74	0.55 44	0.49 48	0.51 60	0.56 75	0.45 89	0.80 38	0.49 57	1.15 115	0.77 90	1.03 106	0.50 44	0.79 163	3.66 156	1.04 33	0.73 49	0.64 43	0.87 23	0.78 97	0.73 20	0.82 26	0.60 111	0.53 78	0.63 37	1.00 96	2.05 98	0.74 48

DN-CSS_ROB	1.32 91	0.83 77	1.03 131	0.87 131	0.86 128	0.47 43	0.36 58	2.00 186	0.57 85	1.56 142	1.81 162	0.96 98	0.77 122	0.38 46	2.15 69	1.40 88	1.03 136	0.93 127	5.27 160	0.66 66	2.56 112	2.82 79	0.54 88	0.86 157	0.79 63	0.81 61	2.07 99	1.33 129

RALAANet	1.14 70	0.70 32	0.84 94	0.53 60	0.53 68	0.60 87	0.41 74	1.30 110	0.50 61	0.94 96	0.65 61	0.72 45	0.59 68	0.33 23	1.97 56	1.32 77	0.75 54	0.89 116	1.96 79	0.85 110	3.07 119	5.37 120	0.53 83	0.62 108	0.82 68	1.03 98	2.08 100	0.78 56

HSM	1.07 63	0.75 53	0.97 120	0.78 116	0.77 117	0.54 65	0.54 102	1.87 174	0.60 90	0.76 55	0.85 108	0.87 81	0.67 90	0.56 115	2.24 82	1.05 35	0.92 109	0.71 60	2.57 99	0.71 81	1.80 99	2.08 68	0.56 96	0.72 132	0.90 94	0.97 89	2.08 100	1.03 96

HCRNet	0.66 20	0.78 64	0.41 22	0.54 63	0.27 12	0.41 32	0.39 63	0.63 16	0.31 14	1.62 145	0.59 52	0.67 35	0.29 12	0.41 58	1.99 57	0.73 9	0.60 20	0.47 11	0.65 13	0.43 15	0.78 24	0.62 15	0.36 18	0.34 18	0.42 9	0.43 20	2.14 102	0.50 14

HSM-Net_RVC	3.49 174	1.07 153	1.10 148	1.70 193	1.17 165	0.90 143	0.61 118	2.29 207	1.07 148	2.77 199	5.82 217	41.08 262	1.35 176	0.50 101	2.40 89	1.74 137	1.10 140	0.77 78	1.99 81	1.13 143	6.78 166	6.90 142	0.80 163	2.23 216	1.64 189	1.49 148	2.14 102	1.75 150
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UDGNet	1.34 94	1.00 141	0.76 78	1.64 192	1.38 180	1.69 196	1.25 168	1.22 94	0.69 105	0.63 33	0.84 107	0.83 74	0.41 32	1.62 207	2.02 63	1.19 60	0.81 74	0.87 106	1.98 80	0.92 121	1.68 92	5.69 126	1.26 195	0.47 56	1.21 134	0.95 85	2.15 104	1.03 96

GwcNet-ADL	2.54 148	1.23 168	1.55 187	1.22 172	1.26 169	0.97 150	0.78 128	1.50 132	0.84 120	3.20 211	6.67 227	1.86 164	1.05 162	0.79 163	4.58 172	4.90 209	1.47 174	0.90 120	5.20 159	1.95 200	6.39 162	10.33 185	0.91 179	1.12 175	1.22 139	1.93 181	2.15 104	2.70 177

Any-RAFT	2.54 148	0.94 116	1.27 176	0.75 105	0.75 114	0.50 52	0.40 70	1.99 183	0.56 82	0.87 78	6.98 237	1.50 150	0.51 46	0.40 51	2.50 98	3.41 183	0.91 103	0.90 120	6.78 195	0.75 91	14.26 248	10.61 190	0.67 131	0.59 101	1.63 187	1.83 176	2.17 106	4.22 199

RGC	1.43 104	1.30 180	1.99 208	1.14 165	1.18 166	1.16 168	1.01 151	1.20 92	1.08 149	0.91 89	1.70 161	1.18 128	1.24 171	0.87 171	3.10 142	1.18 57	0.98 124	0.86 104	1.81 74	1.02 132	1.39 79	3.87 91	0.76 148	0.90 160	1.14 127	1.53 153	2.17 106	1.85 153

RASNet	0.85 33	0.72 38	0.89 108	0.61 79	0.62 92	0.66 102	0.41 74	0.98 68	0.61 93	1.21 117	0.64 60	0.74 47	0.67 90	0.40 51	1.23 11	1.31 75	0.72 44	0.66 47	1.00 30	0.70 79	1.09 51	1.43 56	0.43 38	0.75 134	0.68 42	0.79 57	2.17 106	0.93 78

DeepPruner_ROB	1.64 120	0.75 53	0.91 110	0.85 129	0.88 131	0.75 119	1.75 184	1.26 102	0.91 129	1.49 138	1.65 159	0.85 78	0.81 127	0.56 115	3.12 144	1.49 112	1.02 133	1.02 149	2.33 91	0.75 91	7.42 176	6.70 138	0.81 168	0.69 124	0.88 86	1.45 144	2.17 106	0.87 69

UPFNet	0.73 26	0.69 30	0.79 82	0.54 63	0.65 96	0.58 82	0.54 102	0.72 23	0.54 75	0.59 24	0.57 47	0.61 22	0.47 36	0.62 137	1.80 43	0.96 24	0.72 44	0.68 54	0.91 26	0.72 83	0.64 15	0.55 10	0.53 83	0.52 74	0.58 31	0.51 25	2.19 110	0.59 29

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 188	2.25 216	1.45 181	2.41 209	1.94 208	1.93 200	4.82 224	1.96 179	2.59 212	2.96 206	1.96 166	2.49 185	8.10 217	9.76 249	14.02 195	3.47 186	2.04 202	1.98 218	14.27 225	3.33 226	7.23 174	7.20 146	2.89 226	1.85 200	2.43 212	2.85 208	2.19 110	6.62 216

ACVNet-4b	11.58 241	3.99 239	2.60 222	44.40 266	2.71 223	4.98 236	62.31 269	1.85 171	1.79 192	1.63 146	1.25 143	4.22 210	58.75 267	3.34 229	2.27 84	1.21 63	13.33 255	1.70 208	49.50 261	1.93 199	14.47 255	13.72 249	7.40 246	3.13 246	1.55 182	1.89 179	2.20 112	4.61 200

iinet-f	1.22 76	1.08 154	0.64 58	0.93 138	0.46 37	0.68 107	0.57 109	0.79 37	0.48 53	2.11 176	1.35 151	0.83 74	0.64 81	0.35 32	3.95 166	1.80 142	0.77 57	0.66 47	2.93 119	1.00 130	1.53 83	3.24 83	0.64 124	0.53 78	1.10 123	0.63 40	2.23 113	0.90 74

MIF-Stereo (partial)	0.69 22	0.76 57	0.33 11	0.27 7	0.37 28	0.35 16	0.31 40	0.53 8	0.40 36	0.62 30	0.32 12	0.50 11	0.39 26	0.23 10	2.08 66	1.51 114	0.68 29	0.71 60	0.77 19	0.43 15	1.10 53	0.94 35	0.39 25	0.32 13	0.57 28	0.71 46	2.25 114	0.87 69

XQC	3.58 177	1.29 179	1.21 171	1.28 174	1.43 183	1.29 179	1.93 192	1.60 150	1.45 174	2.47 191	3.06 188	1.48 148	4.17 206	1.23 201	44.68 232	2.35 159	1.60 179	1.18 176	3.95 147	1.43 166	3.22 122	4.97 107	0.84 173	1.24 180	1.43 169	2.09 191	2.30 115	1.52 138

ETE_ROB	1.85 129	1.93 208	1.18 165	1.04 151	1.33 177	1.26 178	1.12 163	1.11 79	2.30 208	1.36 129	3.26 191	3.18 195	0.94 150	1.14 197	2.62 107	1.51 114	2.14 203	0.99 144	2.50 97	1.15 146	3.67 125	5.74 129	0.86 176	1.03 167	1.21 134	1.36 136	2.30 115	1.68 148

MLCV	1.91 132	0.87 92	0.97 120	1.33 178	1.13 162	0.99 154	0.74 126	2.14 193	0.77 114	2.02 166	4.44 201	1.60 154	1.56 177	0.45 81	2.63 109	1.79 140	1.11 144	0.96 138	6.71 191	1.05 135	4.69 139	5.60 124	0.66 128	1.60 189	1.14 127	1.35 134	2.31 117	1.06 101

Anonymous3	2.32 143	0.85 88	0.88 103	0.56 67	1.10 156	0.89 142	0.70 123	2.45 210	1.12 154	1.05 108	0.98 125	2.57 188	1.14 169	0.56 115	4.14 170	9.30 234	1.50 175	1.47 199	5.33 161	1.49 173	6.83 167	10.10 173	0.71 141	0.67 121	1.08 116	1.38 137	2.32 118	1.35 130

RTS	3.53 175	1.15 160	0.98 123	0.97 144	1.26 169	1.33 180	3.31 210	1.33 115	1.50 179	2.37 186	1.20 139	1.75 160	1.12 167	0.88 173	42.78 226	2.37 161	1.94 196	1.33 193	3.94 144	1.62 182	3.62 123	5.21 117	1.02 185	1.09 173	1.83 198	5.05 222	2.33 119	2.13 165

RTSA	3.53 175	1.15 160	0.98 123	0.97 144	1.26 169	1.33 180	3.31 210	1.33 115	1.50 179	2.37 186	1.20 139	1.75 160	1.12 167	0.88 173	42.78 226	2.37 161	1.94 196	1.33 193	3.94 144	1.62 182	3.62 123	5.21 117	1.02 185	1.09 173	1.83 198	5.05 222	2.33 119	2.13 165

4D-IteraStereo	1.32 91	0.61 16	1.07 141	0.49 48	0.43 33	0.40 27	0.25 24	1.44 127	0.37 26	0.75 51	0.56 45	0.75 54	0.43 34	0.43 71	2.29 85	1.38 84	0.68 29	0.66 47	2.70 107	0.59 46	3.21 121	10.86 199	0.46 49	0.40 36	0.69 44	0.83 65	2.34 121	0.64 38

sCroCo_RVC	1.85 129	0.67 25	0.55 44	0.37 21	0.49 49	0.75 119	0.41 74	0.94 64	1.56 183	1.51 139	0.78 95	1.04 110	0.94 150	0.48 95	2.49 95	5.07 211	1.26 162	1.22 182	2.53 98	1.37 159	7.95 185	11.14 205	0.45 47	0.60 103	0.94 98	1.12 110	2.34 121	1.05 99

Sa-1000	1.14 70	0.75 53	0.47 33	0.49 48	0.61 86	0.50 52	0.27 32	1.70 159	0.52 66	0.73 48	0.48 30	0.66 32	0.67 90	0.79 163	2.17 73	1.43 98	0.92 109	0.93 127	3.23 125	0.58 43	1.55 85	4.86 104	0.35 13	0.59 101	1.14 127	1.24 124	2.35 123	0.76 53

UDG	3.91 181	2.76 221	2.09 210	2.92 219	2.64 220	2.99 219	2.71 203	1.31 113	1.13 155	1.65 147	1.96 166	2.20 176	1.68 179	2.77 220	48.81 241	1.57 124	3.02 212	2.26 226	2.65 104	2.91 222	3.00 118	3.09 81	2.64 220	1.05 170	1.02 110	1.19 121	2.36 124	1.16 110

GLC_STEREO	0.97 53	0.89 101	0.85 98	0.56 67	0.60 82	0.48 47	0.40 70	1.70 159	0.47 47	0.77 59	0.67 65	0.78 64	0.63 79	0.61 132	2.53 101	1.65 132	0.88 92	0.60 32	1.57 68	0.70 79	2.48 110	1.17 46	0.44 41	0.43 46	0.67 41	0.55 31	2.36 124	0.88 72

stereogan	1.44 105	1.33 183	1.05 135	1.11 157	1.28 173	1.11 163	0.97 149	1.26 102	1.05 145	1.22 121	1.10 131	1.62 157	0.89 139	0.66 143	2.34 87	1.31 75	0.94 114	0.81 93	1.72 72	0.95 125	1.10 53	8.04 152	0.71 141	0.77 138	0.83 71	1.06 100	2.36 124	1.38 132

CIPLG	1.32 91	0.70 32	0.69 65	0.57 70	0.46 37	0.52 59	0.33 49	0.81 40	0.55 77	0.76 55	0.69 72	1.03 106	0.53 48	0.59 126	2.91 126	1.33 79	0.89 94	0.62 38	3.23 125	0.62 56	1.62 88	10.69 192	0.55 90	0.53 78	0.90 94	0.54 29	2.37 127	0.61 32

AFF-stereo	0.76 28	0.69 30	0.59 48	0.30 13	0.32 15	0.52 59	0.18 9	0.86 49	0.41 38	1.37 130	0.43 23	0.60 21	0.34 18	0.24 11	1.76 39	1.13 49	0.57 17	0.62 38	2.81 110	0.43 15	0.77 22	0.63 16	0.41 30	0.32 13	0.70 45	0.67 43	2.38 128	0.56 19

NaN_ROB	1.84 128	1.11 156	1.04 134	0.95 140	1.77 198	0.86 133	0.91 146	1.32 114	10.70 254	1.00 103	1.38 153	2.45 183	0.89 139	1.12 196	4.34 171	1.29 72	0.92 109	0.88 115	1.49 58	1.14 144	1.42 81	2.02 67	0.76 148	1.03 167	1.30 151	2.01 186	2.38 128	3.27 191

IPLGR_C	1.31 88	0.71 36	0.68 64	0.57 70	0.46 37	0.52 59	0.31 40	0.81 40	0.53 70	0.76 55	0.69 72	1.03 106	0.53 48	0.59 126	2.62 107	1.33 79	0.88 92	0.63 41	3.25 130	0.61 50	1.64 91	10.69 192	0.55 90	0.53 78	0.89 90	0.57 34	2.40 130	0.62 34

ACRE	1.31 88	0.70 32	0.66 62	0.58 75	0.47 41	0.52 59	0.32 45	0.81 40	0.53 70	0.76 55	0.69 72	1.04 110	0.52 47	0.59 126	2.66 112	1.32 77	0.89 94	0.63 41	3.25 130	0.61 50	1.62 88	10.69 192	0.55 90	0.52 74	0.92 97	0.55 31	2.40 130	0.62 34

CSAN	2.48 146	1.26 175	1.12 154	1.46 187	1.78 201	1.13 165	0.90 144	1.50 132	10.52 253	2.40 189	3.81 197	4.12 207	2.51 189	0.96 183	3.83 164	1.27 70	1.29 163	1.05 159	3.24 129	1.70 188	3.71 126	4.45 97	0.79 158	1.38 184	1.39 161	3.93 217	2.43 132	2.96 183

pcwnet_v2	3.22 168	0.81 72	0.94 114	0.92 137	1.12 159	0.94 145	0.70 123	1.17 87	0.88 124	2.04 168	1.10 131	1.09 117	1.00 157	1.27 202	47.63 237	1.56 122	0.96 119	0.87 106	6.63 189	0.81 104	2.45 109	3.52 87	1.01 184	0.75 134	1.04 112	1.16 117	2.44 133	2.23 172

RTSC	3.08 167	0.95 123	1.25 175	0.76 109	0.91 136	0.96 147	1.84 189	1.15 85	1.34 168	2.37 186	2.12 176	1.11 118	0.99 156	1.02 187	41.50 223	1.94 147	1.88 192	1.22 182	4.09 149	1.06 136	2.76 114	4.02 94	0.63 120	1.03 167	0.83 71	0.99 95	2.44 133	1.98 162

Ntro	5.35 202	6.19 248	2.38 219	8.06 240	2.91 229	4.88 235	6.70 231	1.40 124	1.53 181	1.44 137	1.19 138	3.58 200	2.73 193	3.12 225	3.66 156	1.17 55	6.56 236	1.19 178	32.62 245	1.60 181	14.27 250	11.82 220	11.41 262	2.54 227	1.64 189	2.30 197	2.45 135	5.00 203

Anonymous	1.91 132	0.78 64	0.60 51	0.49 48	0.55 72	0.61 90	0.38 61	1.54 141	1.13 155	2.17 178	0.67 65	1.11 118	1.08 165	0.58 121	2.86 125	4.54 205	1.40 171	1.29 191	3.66 140	1.23 153	7.27 175	10.15 176	0.60 111	1.01 164	1.16 131	1.11 106	2.45 135	1.17 114

GANet-ADL	2.79 158	0.89 101	1.20 169	1.00 148	1.00 145	1.20 173	0.80 134	1.20 92	1.00 139	3.59 216	6.59 226	1.06 113	0.76 119	0.48 95	12.27 189	4.90 209	1.57 178	0.92 123	6.59 188	1.66 186	6.93 170	11.51 215	0.68 135	0.80 141	1.09 118	1.40 141	2.47 137	1.85 153

UNet	0.85 33	0.76 57	0.74 74	0.60 77	0.60 82	0.61 90	0.53 100	0.90 57	0.58 87	1.21 117	0.68 69	0.71 43	0.56 60	0.67 145	1.72 34	1.11 47	0.79 62	0.72 66	1.13 41	0.82 107	0.84 28	0.69 19	0.62 115	0.58 95	0.64 39	0.77 54	2.48 138	0.95 80

ADCRef	4.84 195	1.42 190	1.01 129	0.78 116	1.77 198	1.21 174	1.62 179	0.99 69	5.58 242	1.85 161	1.08 130	1.02 103	0.91 142	1.17 198	54.35 262	1.92 146	1.10 140	1.04 155	3.49 137	1.32 158	1.80 99	3.27 84	2.13 217	0.87 158	2.30 207	4.60 219	2.48 138	29.71 258

DeepPrunerF	4.30 187	1.53 195	0.72 70	2.93 221	5.08 250	2.43 215	3.38 212	0.87 53	4.11 233	0.80 66	1.17 137	0.66 32	0.56 60	0.61 132	45.12 233	2.02 148	1.01 131	0.78 82	2.32 90	0.88 115	1.56 86	1.70 62	0.84 173	0.67 121	29.00 262	1.78 172	2.48 138	1.17 114

GEStereo_RVC	1.80 127	0.96 128	0.99 125	1.02 149	0.87 129	1.12 164	1.03 156	1.66 157	0.82 118	0.91 89	0.79 96	1.34 137	0.75 114	0.61 132	2.25 83	2.14 153	1.14 148	1.23 185	4.06 148	1.22 151	4.66 137	11.41 212	0.71 141	0.95 163	0.88 86	0.97 89	2.49 141	1.65 146

DDUNet	2.05 135	2.73 220	2.03 209	2.92 219	2.66 222	3.04 220	2.76 205	1.17 87	1.11 153	1.60 143	1.21 142	2.23 177	1.69 180	2.81 221	2.04 64	1.25 68	2.78 208	2.42 236	2.63 101	2.90 221	1.92 102	2.11 69	2.77 225	0.92 162	1.01 108	0.93 82	2.50 142	1.10 103

RP	1.18 74	1.02 147	1.24 173	0.94 139	1.08 154	0.84 129	1.17 164	1.25 100	1.31 166	0.61 27	1.16 136	1.21 129	0.75 114	0.68 146	3.34 149	1.04 33	0.89 94	0.67 50	1.20 43	0.79 99	0.88 32	2.85 80	0.59 109	0.71 129	0.86 79	0.98 93	2.51 143	1.21 117

otaku	5.09 200	5.20 243	2.27 215	18.45 249	2.89 227	5.73 239	3.63 215	1.44 127	1.46 176	1.31 127	1.42 155	3.59 201	2.63 191	3.22 226	3.07 137	1.30 73	5.55 228	1.14 172	20.28 234	1.49 173	13.81 239	11.25 210	11.85 263	1.91 201	1.56 183	2.06 187	2.52 144	6.49 215

CASS	2.08 136	1.02 147	1.16 163	1.28 174	0.99 144	0.88 139	3.39 213	1.42 125	1.02 143	1.30 126	2.46 182	1.14 123	0.81 127	0.46 85	2.70 115	2.38 163	3.41 215	1.10 162	3.40 136	1.18 148	8.01 186	8.63 158	0.66 128	0.69 124	1.49 175	1.27 127	2.52 144	1.41 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TESTraft	0.98 54	0.96 128	0.42 23	0.41 32	0.33 20	0.40 27	0.25 24	1.13 82	0.39 29	0.97 101	0.35 16	0.61 22	0.75 114	0.54 109	3.18 145	1.42 94	0.70 36	0.50 13	2.86 112	0.53 28	1.08 49	3.15 82	0.35 13	0.40 36	0.52 21	1.18 119	2.52 144	0.61 32

DPSNet	5.60 205	1.54 196	1.19 166	1.76 195	2.44 217	2.08 204	1.81 188	1.95 178	2.93 218	2.09 173	5.15 209	9.82 239	6.09 212	8.98 245	14.30 196	12.14 241	4.12 224	3.60 248	17.82 230	8.28 248	12.18 217	14.58 252	3.71 230	3.09 244	2.30 207	2.42 200	2.52 144	2.24 173

TestStereo1	0.93 46	0.98 133	0.39 15	0.38 23	0.36 26	0.39 24	0.25 24	1.02 71	0.39 29	0.79 63	0.34 14	0.58 15	0.73 105	0.54 109	3.06 135	1.47 109	0.71 39	0.52 17	2.91 113	0.54 29	1.34 71	1.84 64	0.35 13	0.39 32	0.54 23	1.06 100	2.53 148	0.60 30

SA-5K	0.93 46	0.98 133	0.39 15	0.38 23	0.36 26	0.39 24	0.25 24	1.02 71	0.39 29	0.79 63	0.34 14	0.58 15	0.73 105	0.54 109	3.06 135	1.47 109	0.71 39	0.52 17	2.91 113	0.54 29	1.34 71	1.84 64	0.35 13	0.39 32	0.54 23	1.06 100	2.53 148	0.60 30

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 35	0.72 38	0.84 94	0.41 32	0.39 30	0.54 65	0.21 15	0.99 69	0.52 66	1.54 140	0.57 47	0.73 46	0.39 26	0.26 13	2.15 69	1.17 55	0.64 25	0.50 13	2.66 105	0.57 39	0.88 32	0.90 31	0.47 58	0.39 32	0.86 79	0.72 48	2.54 150	0.66 41

EKT-Stereo	5.41 203	0.97 130	1.10 148	0.72 99	0.74 113	0.87 135	1.17 164	2.02 187	1.00 139	1.41 135	2.92 184	1.11 118	0.81 127	0.46 85	72.33 272	14.74 249	1.14 148	1.37 195	5.61 169	7.76 244	9.80 198	10.61 190	0.53 83	0.61 107	1.39 161	1.11 106	2.56 151	1.08 102

PDISCO_ROB	1.06 61	0.87 92	0.60 51	0.80 121	0.68 104	0.53 64	0.59 115	0.93 61	0.69 105	1.80 157	1.00 128	0.74 47	0.63 79	0.66 143	1.87 48	1.44 100	0.89 94	1.10 162	1.53 62	0.80 101	1.56 86	2.40 74	0.52 82	0.63 113	1.19 132	0.79 57	2.56 151	0.81 60

MyStereo04	1.58 115	0.90 104	0.97 120	0.78 116	0.89 133	0.57 79	0.40 70	1.57 148	0.97 134	2.23 180	0.89 113	1.34 137	0.54 53	0.41 58	2.94 129	2.47 165	0.86 85	0.92 123	5.37 162	1.50 176	4.62 135	3.51 86	0.92 180	0.81 145	1.21 134	1.61 162	2.58 153	0.95 80

DAS	2.93 162	0.99 136	1.06 139	1.13 160	1.05 148	1.03 159	1.04 157	1.74 162	1.81 195	3.32 212	5.70 215	2.61 189	3.08 200	0.50 101	3.19 146	7.47 225	1.83 188	1.23 185	5.90 173	1.83 193	12.92 226	10.26 181	0.76 148	1.94 202	1.32 152	1.51 150	2.60 154	1.31 126

SepStereo	2.93 162	0.99 136	1.06 139	1.13 160	1.05 148	1.03 159	1.04 157	1.74 162	1.81 195	3.32 212	5.70 215	2.61 189	3.08 200	0.50 101	3.19 146	7.47 225	1.83 188	1.23 185	5.90 173	1.83 193	12.92 226	10.26 181	0.76 148	1.94 202	1.32 152	1.51 150	2.60 154	1.31 126

ACVNet_1	5.24 201	3.87 238	3.60 239	13.80 245	3.48 241	6.00 244	10.57 242	1.60 150	1.79 192	1.55 141	1.30 145	4.40 212	2.80 196	5.43 238	2.42 91	1.39 86	11.59 246	1.72 209	20.91 238	1.50 176	14.41 253	8.16 153	7.22 244	2.84 240	1.73 193	2.19 195	2.61 156	2.72 178

GANetREF_RVC	1.28 81	1.18 163	0.95 118	1.18 170	1.04 147	1.00 156	0.79 131	1.25 100	1.10 151	1.29 124	0.77 90	2.28 180	0.91 142	0.63 139	2.00 58	1.14 51	1.01 131	0.98 141	2.44 95	0.82 107	1.98 104	1.33 51	0.78 155	1.05 170	1.28 150	1.27 127	2.63 157	1.49 137
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
SA	1.07 63	0.90 104	0.42 23	0.55 65	0.53 68	0.49 49	0.24 21	1.60 150	0.46 45	0.71 44	0.41 21	0.69 38	0.58 67	0.62 137	1.74 35	1.41 91	0.78 59	0.79 85	3.17 124	0.65 61	1.24 64	4.73 101	0.34 10	0.51 69	0.75 57	1.12 110	2.64 158	0.72 47

XX-Stereo	11.10 239	0.72 38	1.24 173	1.04 151	0.52 62	0.80 126	0.84 136	1.13 82	0.51 64	4.53 233	6.79 232	1.54 153	1.06 163	0.42 67	2.78 120	5.82 219	0.96 119	0.94 130	6.43 183	0.91 118	6.26 160	8.36 156	0.58 105	0.43 46	237.38 277	1.38 137	2.64 158	3.61 194

ccs_rob	4.23 186	1.10 155	1.53 185	1.14 165	0.92 142	1.19 172	1.05 159	2.86 222	1.27 163	4.20 226	35.77 263	8.95 236	1.29 173	0.73 152	3.10 142	6.47 220	1.50 175	1.17 173	5.98 177	1.44 168	10.44 209	11.78 219	0.74 147	2.24 217	1.07 115	1.30 131	2.65 160	2.20 170

iResNet_ROB	1.16 73	0.83 77	0.82 90	0.65 89	0.59 79	0.67 105	0.58 112	2.65 218	0.53 70	1.73 153	0.76 89	0.87 81	0.78 124	0.47 89	3.77 163	1.45 102	0.87 88	0.86 104	2.81 110	0.65 61	1.26 66	0.87 29	0.57 98	0.73 133	0.81 65	0.95 85	2.65 160	1.03 96

MyStereo	1.68 122	0.94 116	1.20 169	0.82 126	0.89 133	0.54 65	0.39 63	1.29 109	0.72 110	2.27 184	2.11 175	1.39 143	0.67 90	0.40 51	3.48 154	2.21 155	0.86 85	0.89 116	5.44 166	1.62 182	4.46 132	4.54 98	0.80 163	0.85 154	1.36 156	1.64 165	2.66 162	0.94 79

SQANet	4.87 196	4.55 242	2.13 213	19.76 251	2.63 218	4.99 237	3.29 209	1.63 154	1.45 174	1.20 116	1.40 154	3.22 196	2.40 186	2.76 219	3.09 140	1.20 62	5.19 226	1.07 161	19.89 233	1.28 154	12.48 220	10.73 195	11.37 261	1.49 188	1.57 184	2.32 199	2.66 162	5.86 212

test_4	1.13 69	0.74 45	0.77 79	0.42 38	0.32 15	0.34 14	0.26 29	0.78 33	0.33 19	0.75 51	0.40 19	0.87 81	0.35 22	0.40 51	2.10 67	1.55 120	0.65 26	0.69 55	1.50 59	0.51 23	1.12 56	10.25 180	0.41 30	0.37 23	0.58 31	0.70 45	2.73 164	0.62 34

RainbowNet	4.65 192	3.75 236	2.70 226	4.56 231	2.98 232	4.16 228	8.75 237	2.05 190	2.01 202	1.90 163	1.12 134	3.61 203	3.00 199	3.60 232	2.70 115	1.89 144	2.97 211	1.54 202	15.27 228	8.73 251	11.07 214	11.30 211	10.70 258	2.22 213	1.73 193	2.30 197	2.76 165	6.13 214

PSMNet_ROB	16.63 254	5.59 246	2.97 231	3.47 224	2.63 218	5.86 242	6.18 229	2.20 198	2.29 207	5.39 255	141.45 274	97.59 271	6.02 211	33.78 266	3.23 148	1.58 127	4.09 223	1.69 207	20.81 237	2.75 217	12.93 228	7.08 145	63.80 275	2.60 228	2.95 218	3.67 214	2.77 166	3.66 195

iResNet	2.79 158	0.95 123	0.91 110	1.35 180	1.69 193	1.41 184	1.02 153	1.81 169	1.09 150	2.62 194	5.14 208	1.80 162	2.38 185	0.46 85	10.35 185	7.64 228	1.36 169	1.23 185	6.83 196	1.78 191	10.05 204	4.09 96	0.61 113	2.02 207	1.10 123	1.50 149	2.80 167	1.39 133

MFN_U_SF_RVC	4.44 190	1.91 207	1.83 199	2.19 207	1.82 205	2.38 214	4.61 222	2.39 209	1.94 199	4.48 231	11.47 253	3.74 204	2.50 188	4.72 235	20.32 206	3.66 189	1.91 194	1.83 212	11.50 220	3.25 225	7.86 183	6.73 139	1.25 193	3.20 247	1.86 200	3.84 215	2.83 168	3.94 197

PSMNet-ADL	2.61 151	0.95 123	1.12 154	1.14 165	1.18 166	0.97 150	0.85 139	1.78 164	1.26 162	3.49 215	6.09 220	1.43 144	2.78 195	0.56 115	2.93 128	10.59 236	1.31 164	0.96 138	5.96 176	1.20 150	6.66 164	9.11 165	0.86 176	0.82 148	1.10 123	1.44 143	2.85 169	1.10 103

IPLG	3.01 164	0.75 53	0.63 55	0.42 38	0.52 62	0.54 65	0.51 98	1.63 154	0.35 23	0.62 30	0.59 52	0.77 62	0.66 88	0.46 85	51.49 251	1.67 134	1.02 133	0.92 123	3.51 138	0.63 59	0.99 43	5.97 131	0.49 64	0.48 61	0.80 64	1.16 117	2.86 170	0.71 46

S-Stereo	4.68 193	1.15 160	1.74 196	1.75 194	1.63 190	1.65 193	2.24 200	2.75 221	2.15 204	3.32 212	11.59 254	5.97 220	1.74 181	0.88 173	19.04 204	16.28 256	1.81 186	2.39 234	5.64 171	9.35 257	7.13 173	12.52 237	1.61 209	2.64 230	1.24 142	2.08 190	2.88 171	3.26 190

test-1	3.02 166	0.66 24	1.14 158	0.60 77	0.58 77	0.75 119	0.63 119	1.96 179	0.82 118	4.00 224	5.48 212	2.18 175	0.80 126	0.41 58	4.00 167	7.32 224	1.18 154	1.19 178	6.72 192	7.57 243	10.78 211	12.94 247	0.54 88	0.60 103	1.40 164	1.78 172	2.89 172	2.52 175

MIPNet	2.89 161	0.91 108	0.77 79	0.49 48	0.65 96	0.55 69	0.57 109	1.34 118	0.53 70	2.05 169	0.99 126	0.80 66	0.77 122	0.48 95	40.89 220	1.61 128	1.15 152	0.94 130	3.25 130	1.19 149	1.15 59	9.31 166	0.57 98	0.62 108	1.24 142	1.51 150	2.90 173	0.82 62

PVD	4.10 182	1.44 192	2.12 212	1.41 182	1.58 189	1.68 195	2.10 196	3.06 224	2.66 214	2.85 201	4.32 199	2.46 184	3.63 205	1.27 202	40.43 219	2.72 167	2.19 204	2.11 225	4.71 155	2.46 216	6.18 158	6.10 133	1.02 185	1.74 196	2.32 209	2.44 201	2.90 173	2.66 176

WAO-7	8.11 227	2.98 224	5.46 251	29.83 259	2.32 213	3.09 221	9.23 239	2.48 212	4.20 234	4.67 235	7.60 240	7.98 231	11.78 232	1.64 208	22.32 208	2.11 152	12.00 248	2.79 244	44.95 257	2.13 208	10.06 205	10.12 174	1.37 202	2.49 226	2.97 219	4.35 218	2.94 175	5.06 205

FAT-Stereo	4.35 189	1.18 163	2.25 214	1.48 188	1.81 204	1.42 185	1.49 174	3.57 231	1.84 198	3.66 219	6.22 221	6.70 225	2.76 194	1.07 195	6.82 181	15.24 254	2.03 201	2.49 237	5.43 164	8.81 252	13.23 231	12.34 232	0.95 182	2.79 237	1.26 145	2.25 196	2.96 176	5.48 208

LVE	10.96 238	3.63 234	2.68 225	55.15 270	4.03 248	7.50 250	88.91 273	1.93 177	2.44 211	2.26 182	1.69 160	4.48 213	4.75 207	3.42 230	3.44 152	2.21 155	6.03 232	1.84 213	50.68 263	1.97 203	10.14 206	12.19 226	5.54 234	3.12 245	3.75 225	2.46 202	2.99 177	6.76 218

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 179	1.48 194	1.03 131	1.98 201	1.75 197	2.09 205	5.14 225	2.15 194	2.23 206	1.73 153	1.57 157	2.49 185	4.83 209	5.73 240	12.78 191	1.73 136	1.22 156	1.06 160	5.43 164	1.54 179	12.24 219	9.06 164	1.52 207	1.16 177	2.29 206	3.46 213	3.05 178	7.63 219

test-3	1.73 123	1.00 141	1.08 144	0.63 87	0.60 82	0.55 69	0.43 83	1.99 183	0.39 29	0.86 76	0.54 41	1.45 145	0.53 48	0.41 58	2.20 76	1.41 91	0.81 74	0.79 85	6.57 186	0.69 72	5.20 149	11.52 216	0.46 49	0.54 82	0.86 79	0.97 89	3.11 179	0.98 85

test_1	1.73 123	1.01 143	1.08 144	0.63 87	0.60 82	0.55 69	0.43 83	1.99 183	0.39 29	0.86 76	0.54 41	1.45 145	0.54 53	0.41 58	2.20 76	1.42 94	0.80 65	0.79 85	6.57 186	0.69 72	5.20 149	11.52 216	0.46 49	0.54 82	0.87 83	0.97 89	3.11 179	0.98 85

PWC_ROB	2.61 151	1.20 166	1.48 182	0.96 141	1.05 148	1.21 174	1.79 187	1.24 99	1.94 199	1.81 158	3.61 196	2.12 173	2.96 198	0.91 176	9.88 184	4.30 200	1.97 199	1.95 216	3.72 143	1.62 182	5.58 152	7.59 148	0.81 168	1.98 206	1.35 155	1.27 127	3.11 179	3.07 186

iResNetv2_ROB	1.57 114	0.87 92	0.70 68	1.13 160	0.65 96	0.72 115	0.49 95	2.63 217	0.64 100	1.77 156	0.87 111	1.30 136	0.75 114	0.40 51	4.81 174	1.26 69	0.91 103	0.71 60	4.58 154	0.81 104	7.66 178	1.62 60	0.58 105	0.80 141	0.81 65	0.83 65	3.12 182	0.91 75

PS-NSSS	1.07 63	1.44 192	0.69 65	1.20 171	0.91 136	1.16 168	0.93 148	0.80 38	0.55 77	0.74 50	0.49 33	1.98 171	1.03 159	0.91 176	1.54 22	0.92 19	0.83 78	0.73 68	1.45 57	0.62 56	0.94 40	0.63 16	1.68 210	0.50 67	1.00 106	0.95 85	3.21 183	1.11 106

ACVNet_2	5.79 210	3.52 231	2.90 229	21.94 256	3.38 239	4.55 230	8.18 235	1.84 170	1.76 190	1.84 159	1.98 168	3.88 205	3.20 202	3.03 223	2.85 124	1.46 107	12.77 252	1.56 203	33.59 246	1.68 187	10.81 212	7.91 151	6.79 243	2.68 235	3.13 220	2.65 205	3.23 184	3.11 187

test_3	1.73 123	1.02 147	1.05 135	0.65 89	0.61 86	0.55 69	0.43 83	1.96 179	0.38 27	0.88 84	0.52 37	1.45 145	0.54 53	0.40 51	2.20 76	1.40 88	0.81 74	0.81 93	6.56 185	0.71 81	5.08 144	11.49 213	0.43 38	0.49 64	0.96 103	1.09 105	3.23 184	0.98 85

TRStereo	6.31 215	1.25 172	1.93 204	0.85 129	0.61 86	2.29 210	0.86 140	2.21 199	0.54 75	4.40 229	1.34 148	2.24 178	0.75 114	0.45 81	4.08 169	6.55 221	0.80 65	0.85 103	6.04 178	1.45 170	7.60 177	12.13 223	0.55 90	0.49 64	1.44 170	103.74 276	3.24 186	1.61 143

MADNet+	4.78 194	2.02 211	1.87 203	2.01 202	2.36 214	1.47 188	4.28 220	2.47 211	1.99 201	2.66 195	2.13 177	3.56 198	2.85 197	2.34 217	41.14 222	5.66 218	3.48 217	1.53 201	4.54 153	3.38 227	13.07 230	7.34 147	1.72 211	3.48 249	2.93 217	2.17 194	3.24 186	3.29 192

SFCPSM	8.92 229	1.34 185	1.05 135	1.13 160	1.12 159	1.10 162	0.89 143	1.28 106	1.79 192	2.71 198	5.63 213	4.32 211	7.90 216	1.01 186	5.47 178	5.23 213	1.80 184	1.19 178	162.18 275	4.49 230	7.79 179	9.52 168	0.81 168	1.64 190	1.33 154	1.76 171	3.30 188	3.06 185

MFMNet_re	3.01 164	1.41 187	1.48 182	1.53 190	1.87 206	1.96 202	2.01 194	2.67 219	2.16 205	1.60 143	1.98 168	3.57 199	2.65 192	1.02 187	6.96 182	4.19 199	2.67 206	1.96 217	6.48 184	2.40 214	14.04 242	4.97 107	1.86 214	1.97 204	1.38 158	1.33 132	3.31 189	1.94 160

XPNet_ROB	1.63 117	1.57 199	1.09 147	0.91 135	1.13 162	1.01 157	0.88 142	0.95 65	1.14 158	1.07 110	1.82 163	4.03 206	0.72 101	0.78 160	1.82 44	1.51 114	1.52 177	0.94 130	1.42 53	1.04 133	2.20 106	7.75 150	0.86 176	0.80 141	0.94 98	1.29 130	3.34 190	1.56 140

EAI-Stereo	2.60 150	0.90 104	1.57 188	0.90 133	1.31 175	0.84 129	1.31 171	2.22 200	1.34 168	0.81 68	5.69 214	1.37 141	0.83 133	0.50 101	4.76 173	5.32 215	0.91 103	0.94 130	7.45 204	1.11 139	9.07 194	10.78 197	0.62 115	0.85 154	1.45 172	2.06 187	3.36 191	1.90 156

TorneroNet-64	13.24 249	6.25 249	5.07 249	34.05 260	3.72 243	9.38 256	16.75 257	3.49 227	12.26 259	2.27 184	5.98 219	17.67 250	34.24 257	14.37 254	47.92 239	3.76 191	13.18 254	2.40 235	36.34 248	9.15 256	13.85 241	12.35 233	5.65 235	2.64 230	14.28 253	14.51 249	3.41 192	12.48 231

NOSS_ROB	3.67 180	1.38 186	0.81 87	1.15 169	1.16 164	1.15 167	0.65 120	2.25 203	1.41 172	4.85 237	6.68 228	6.78 226	1.06 163	0.82 168	11.52 188	14.58 248	1.34 166	1.17 173	2.93 119	0.98 129	14.13 243	12.82 242	0.79 158	1.48 187	1.13 126	1.48 146	3.41 192	1.25 121

SANet	5.69 207	2.22 213	1.77 197	1.84 196	2.37 215	2.28 208	1.43 172	4.49 241	7.61 248	2.05 169	4.86 207	8.34 235	11.81 233	1.70 210	43.86 230	1.62 130	5.96 230	1.51 200	4.43 152	1.70 188	8.97 193	8.28 154	1.20 190	2.60 228	1.94 203	6.02 230	3.42 194	9.29 223

notaker	10.31 236	13.11 259	4.84 245	18.55 250	6.95 258	7.98 252	14.39 253	3.69 235	3.28 224	2.90 203	2.15 178	30.28 259	43.63 260	4.40 234	9.01 183	2.66 166	12.71 250	2.73 240	42.35 253	2.87 219	14.87 257	10.21 178	7.77 251	3.03 242	2.66 216	2.98 211	3.46 195	4.84 202

IPLGR	3.25 169	0.89 101	0.81 87	0.65 89	0.66 101	0.50 52	0.42 80	1.14 84	0.44 42	2.02 166	1.30 145	0.86 79	0.74 110	0.47 89	50.44 246	1.86 143	1.15 152	1.11 166	3.23 125	1.37 159	1.41 80	7.71 149	0.56 96	0.70 128	1.39 161	1.55 154	3.46 195	0.92 77

DGSMNet	11.16 240	1.98 210	1.98 207	1.90 199	1.52 186	2.46 216	1.47 173	3.07 225	2.11 203	12.67 263	102.10 272	3.59 201	18.94 251	18.97 261	16.50 202	15.09 252	12.73 251	10.36 260	13.79 224	4.57 231	12.99 229	14.32 250	7.77 251	3.43 248	1.75 195	6.25 231	3.48 197	5.53 209

Dean	5.89 212	3.71 235	2.59 221	34.77 261	3.99 245	4.60 233	10.86 244	2.26 204	2.39 210	2.16 177	1.55 156	4.68 215	4.76 208	3.30 228	3.03 132	1.76 138	12.09 249	1.65 205	9.86 216	2.04 206	14.16 244	9.89 170	7.35 245	2.66 234	3.36 224	2.91 209	3.53 198	3.13 189

TorneroNet	24.73 262	6.18 247	3.52 235	95.34 273	3.93 244	27.05 263	29.02 259	4.44 240	18.13 263	2.20 179	37.99 264	77.85 269	72.31 268	18.15 260	41.78 225	3.07 175	13.11 253	2.35 231	87.85 268	9.06 255	15.44 261	12.17 225	5.94 237	2.64 230	52.32 269	8.18 237	3.59 199	14.11 233

SPS-STEREO	5.78 209	1.73 203	1.86 201	2.48 210	1.67 192	2.19 206	1.60 178	2.72 220	1.76 190	3.63 218	6.80 233	4.12 207	2.19 183	1.21 200	13.01 193	12.86 242	2.91 210	2.01 219	47.66 260	2.04 206	14.17 245	13.06 248	1.43 203	2.27 219	2.40 211	1.94 182	3.66 200	2.80 179
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
edge stereo	5.88 211	1.88 205	3.14 233	2.14 204	1.80 203	2.47 217	2.43 201	4.51 242	3.45 226	3.97 223	4.84 206	6.45 224	17.40 248	1.04 193	5.09 177	14.91 250	1.80 184	1.66 206	37.39 249	6.28 239	5.99 155	12.74 240	1.44 204	2.02 207	2.12 205	2.11 193	3.75 201	5.99 213

IMH	9.11 231	3.31 229	3.55 238	4.46 229	3.30 238	4.60 233	6.29 230	3.48 226	3.12 222	1.42 136	1.88 164	5.38 218	15.63 244	51.61 271	52.03 254	3.06 174	3.92 221	2.32 230	20.77 236	2.01 205	6.25 159	9.58 169	8.07 255	2.21 212	7.69 239	5.96 229	3.77 202	10.35 228

NCCL2	1.48 107	1.28 178	1.10 148	1.11 157	1.43 183	0.78 124	0.90 144	1.05 75	1.14 158	1.86 162	1.27 144	1.02 103	0.81 127	0.80 166	3.43 151	1.42 94	1.14 148	0.87 106	1.31 46	0.89 117	1.94 103	3.37 85	1.48 206	1.02 166	1.50 177	1.35 134	3.80 203	1.85 153

HH	2.75 154	0.67 25	1.42 179	0.80 121	0.71 108	0.88 139	1.09 161	1.86 172	0.87 122	5.19 250	0.66 63	1.91 166	0.86 136	0.57 119	2.65 110	8.48 232	0.87 88	0.94 130	6.36 181	1.39 162	13.52 235	12.32 229	0.79 158	0.58 95	1.38 158	1.63 163	3.81 204	2.06 163

HanStereo	2.75 154	0.67 25	1.42 179	0.80 121	0.71 108	0.88 139	1.09 161	1.86 172	0.87 122	5.19 250	0.66 63	1.91 166	0.86 136	0.57 119	2.65 110	8.48 232	0.87 88	0.94 130	6.36 181	1.39 162	13.52 235	12.32 229	0.79 158	0.58 95	1.38 158	1.63 163	3.81 204	2.06 163

ADCPNet	7.09 221	1.18 163	3.04 232	1.33 178	3.12 233	1.36 182	8.88 238	2.15 194	3.24 223	4.23 227	7.84 244	1.96 169	15.92 245	1.71 211	49.61 242	3.53 188	1.89 193	1.25 189	19.14 232	3.03 224	5.96 153	4.75 103	4.72 233	1.29 182	3.95 226	5.33 224	3.87 206	27.01 254

LALA_ROB	1.85 129	2.17 212	1.13 156	1.05 153	1.26 169	1.16 168	1.01 151	1.17 87	1.46 176	2.06 171	2.82 183	3.47 197	0.92 145	0.93 179	3.90 165	1.46 107	1.36 169	1.18 176	2.20 87	1.31 157	2.84 115	5.10 115	0.77 153	1.01 164	1.24 142	1.41 142	3.89 207	1.77 151

HBP-ISP	6.40 216	1.33 183	2.30 217	1.91 200	1.51 185	1.65 193	0.79 131	2.50 213	1.29 165	4.91 240	6.80 233	1.37 141	0.74 110	14.59 256	52.98 260	19.59 260	1.24 159	1.10 162	6.08 179	8.03 247	12.73 223	16.75 257	0.79 158	1.19 178	1.81 196	2.06 187	3.90 208	2.87 181

STTRV1_RVC	4.49 191	1.26 175	1.01 129	1.62 191	1.11 158	1.76 197	1.25 168	1.50 132	1.40 171	1.75 155	1.60 158	2.72 191	3.31 204	1.00 185	2.61 106	1.77 139	11.19 245	0.96 138	41.25 252	9.01 254	9.10 195	8.68 160	1.19 189	1.66 191	1.68 192	1.59 157	3.90 208	5.32 207

SAMSARA	4.13 183	1.32 181	1.53 185	1.48 188	1.35 178	1.47 188	2.74 204	2.23 201	1.83 197	2.26 182	3.47 195	2.01 172	8.60 219	1.76 213	38.24 215	2.88 168	1.82 187	1.41 197	4.99 157	1.91 197	5.10 146	5.71 128	0.94 181	1.80 198	3.33 223	3.84 215	4.16 210	3.30 193

WAO-6	7.36 225	2.83 223	2.64 224	8.38 242	2.78 224	3.59 225	8.61 236	3.51 228	3.36 225	1.84 159	2.45 181	5.99 221	8.70 221	3.06 224	50.70 247	2.35 159	13.44 256	1.82 211	8.79 212	2.15 209	14.26 248	12.40 234	3.35 228	2.64 230	7.87 240	5.84 227	4.30 211	11.17 230

CBMV	5.08 199	1.41 187	1.15 162	1.44 186	1.42 182	1.24 176	0.78 128	2.27 205	1.47 178	3.04 207	6.44 224	7.74 229	9.07 222	0.60 130	12.81 192	13.79 244	1.99 200	1.29 191	9.56 213	1.15 146	9.82 199	12.54 238	0.82 171	1.84 199	1.44 170	1.83 176	4.39 212	25.76 252
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FC-DCNN	3.48 173	1.59 200	4.19 242	2.76 215	2.30 211	3.10 222	1.73 183	2.57 215	1.72 189	2.88 202	1.36 152	2.15 174	1.21 170	0.68 146	6.32 179	1.61 128	1.31 164	1.03 152	7.90 208	0.95 125	8.85 192	8.73 161	0.82 171	1.69 195	3.19 221	2.50 203	4.67 213	16.15 238

pmcnn	5.52 204	1.54 196	1.51 184	2.64 211	3.13 234	2.07 203	10.40 241	2.61 216	2.65 213	2.55 193	6.41 223	6.23 223	15.93 246	0.58 121	6.75 180	14.92 251	3.87 220	3.34 247	7.45 204	7.76 244	13.60 238	10.19 177	6.30 242	2.29 220	1.57 184	3.30 212	4.69 214	4.80 201

ktn	26.84 264	3.99 239	95.18 277	14.39 246	5.44 251	18.02 261	17.50 258	19.69 265	67.27 273	2.84 200	5.30 210	171.03 275	80.75 270	7.72 242	10.93 186	3.48 187	20.95 263	2.71 239	90.26 269	29.10 267	15.05 258	10.23 179	7.60 250	2.93 241	5.12 230	5.83 226	4.73 215	6.62 216

CBMV_ROB	6.60 218	1.41 187	1.59 189	2.38 208	1.74 196	1.90 199	1.86 190	6.44 248	1.69 188	5.02 244	7.03 238	9.95 245	11.26 230	0.65 142	38.55 216	7.04 222	2.78 208	1.12 168	9.67 215	2.45 215	9.46 197	11.60 218	0.80 163	1.37 183	4.92 229	12.01 245	4.73 215	18.79 242

SGM-Forest	4.18 185	1.24 169	0.74 74	2.12 203	1.35 178	1.42 185	0.56 108	1.36 119	0.90 127	4.89 239	0.96 120	2.51 187	12.92 237	0.61 132	16.38 201	3.12 177	0.79 62	0.65 46	7.04 201	0.76 93	6.77 165	10.03 172	0.84 173	0.81 145	1.66 191	1.78 172	4.79 217	25.96 253
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS_RVC	9.07 230	3.30 228	5.65 252	4.08 226	3.41 240	7.21 249	4.01 219	7.69 254	3.75 228	4.97 242	7.74 241	9.89 241	11.00 228	3.00 222	47.69 238	4.33 202	6.53 235	9.70 258	9.64 214	2.89 220	13.54 237	15.79 254	2.75 223	4.07 252	18.38 255	23.86 256	4.94 218	5.18 206
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
dad	1.63 117	0.97 130	0.65 60	2.18 206	1.19 168	1.01 157	3.99 218	1.66 157	0.55 77	1.21 117	0.50 35	1.12 121	2.01 182	0.58 121	3.09 140	1.16 53	1.11 144	0.76 76	2.70 107	0.77 94	1.34 71	1.48 57	0.71 141	0.88 159	2.48 213	0.71 46	5.52 219	3.80 196

TANstereo	1.49 109	1.06 151	0.88 103	0.67 94	0.73 111	0.87 135	0.33 49	0.86 49	0.61 93	0.70 41	0.69 72	0.59 19	0.59 68	1.02 187	2.75 118	2.89 169	0.94 114	1.13 169	1.43 55	1.28 154	5.13 147	5.06 112	1.35 200	0.46 54	0.54 23	0.89 76	5.92 220	0.74 48

XX-TBD	1.49 109	1.06 151	0.88 103	0.67 94	0.73 111	0.87 135	0.33 49	0.86 49	0.61 93	0.70 41	0.69 72	0.59 19	0.59 68	1.02 187	2.75 118	2.89 169	0.94 114	1.13 169	1.43 55	1.28 154	5.13 147	5.06 112	1.35 200	0.46 54	0.54 23	0.89 76	5.92 220	0.74 48

LSM0	11.61 242	1.70 202	2.94 230	2.71 214	2.41 216	2.76 218	6.88 232	4.22 239	4.26 235	3.67 220	7.57 239	7.41 227	9.43 225	0.98 184	64.90 271	78.60 275	3.43 216	2.37 233	20.39 235	4.80 233	14.29 251	16.21 256	1.30 197	3.06 243	3.29 222	12.44 246	6.06 222	25.31 251

AnyNet_C32	6.05 213	1.43 191	1.39 178	1.26 173	1.64 191	1.36 182	2.92 206	1.55 146	5.28 241	2.67 197	4.61 204	1.90 165	1.29 173	1.29 204	55.18 264	3.43 185	1.96 198	2.08 222	3.65 139	1.91 197	6.94 171	8.77 162	1.20 190	1.68 193	6.02 233	14.92 250	6.12 223	20.86 244

PWCK	9.19 232	3.84 237	2.76 227	4.81 236	3.48 241	7.14 248	7.79 233	3.92 237	4.66 239	4.66 234	5.84 218	24.68 257	8.47 218	3.24 227	10.95 187	3.27 181	9.48 243	2.36 232	72.75 267	4.94 234	14.76 256	6.95 143	3.68 229	2.40 223	8.01 241	7.55 234	6.35 224	9.51 225

WAO-8	12.07 246	5.33 244	4.83 243	26.48 257	4.01 246	6.22 245	11.73 250	3.65 233	6.39 245	28.97 270	41.01 265	8.08 232	18.91 249	20.68 264	3.75 161	3.24 178	9.46 241	2.01 219	53.81 264	5.76 236	9.83 200	11.16 206	6.04 240	2.43 224	8.05 242	7.74 235	6.36 225	9.95 226

Venus	12.07 246	5.33 244	4.83 243	26.48 257	4.01 246	6.22 245	11.73 250	3.65 233	6.39 245	28.97 270	41.01 265	8.08 232	18.91 249	20.68 264	3.75 161	3.24 178	9.46 241	2.01 219	53.81 264	5.76 236	9.83 200	11.16 206	6.04 240	2.43 224	8.05 242	7.74 235	6.36 225	9.95 226

UNDER WATER	16.39 252	7.86 255	4.99 247	15.68 247	10.73 264	8.76 254	38.30 264	8.07 258	6.02 244	4.25 228	2.98 186	18.63 252	96.18 272	14.44 255	32.70 214	10.29 235	13.91 258	2.75 241	43.73 255	8.62 249	16.83 262	12.33 231	17.08 267	5.55 257	6.06 236	14.49 248	6.37 227	15.05 236

G-Net	6.29 214	1.69 201	1.86 201	1.42 184	1.70 195	1.45 187	1.19 167	4.71 243	8.56 249	3.16 209	4.70 205	7.94 230	6.89 214	0.85 170	15.45 199	8.15 231	1.92 195	2.75 241	5.41 163	6.49 241	9.16 196	11.23 209	1.46 205	2.81 239	1.81 196	19.84 254	6.51 228	30.80 259

DispFullNet	15.85 251	3.61 233	5.00 248	3.30 223	2.93 231	3.51 224	3.20 208	6.49 249	2.71 216	5.17 248	6.80 233	90.79 270	15.55 243	2.73 218	28.89 213	23.38 264	4.02 222	3.86 250	138.92 274	28.91 265	12.60 221	11.86 221	2.69 221	2.31 221	4.30 228	2.71 207	6.80 229	5.05 204

ADCMid	5.63 206	2.23 214	2.63 223	1.42 184	2.89 227	2.37 212	3.73 216	1.92 176	2.97 219	1.91 164	3.16 189	2.33 182	2.31 184	1.48 206	50.97 250	3.74 190	1.84 191	1.86 214	7.38 203	1.99 204	4.66 137	5.18 116	2.70 222	1.38 184	2.33 210	8.75 238	6.81 230	21.02 245

ADCS	6.69 219	1.97 209	1.94 205	1.41 182	2.24 210	1.84 198	3.00 207	2.08 192	3.97 230	2.66 195	3.26 191	3.01 194	11.48 231	2.01 215	53.18 261	11.65 239	2.72 207	2.59 238	5.10 158	2.24 210	10.43 208	8.65 159	1.76 212	1.97 204	2.57 215	10.58 240	7.51 231	18.68 241

ADCP+	5.07 198	1.54 196	1.72 193	1.08 155	1.54 187	1.18 171	2.02 195	1.02 71	2.72 217	4.05 225	2.23 180	2.24 178	0.61 76	0.94 181	54.46 263	1.52 117	0.83 78	0.95 136	3.94 144	0.87 114	2.22 108	2.57 77	0.71 141	0.62 108	2.48 213	11.25 242	7.85 232	23.66 249

KSHMR	20.05 256	6.71 252	4.01 241	99.31 274	5.91 255	17.09 260	71.12 271	3.62 232	9.75 251	3.59 216	3.39 194	6.07 222	84.38 271	17.14 259	22.70 209	3.97 195	6.29 233	2.76 243	90.60 270	2.83 218	12.73 223	10.14 175	9.05 257	2.74 236	21.08 257	5.85 228	8.10 233	10.46 229

HanzoNet	47.37 272	45.54 269	75.64 275	62.53 271	47.97 269	62.03 273	90.57 275	55.02 275	58.34 272	15.60 264	22.00 258	75.72 268	107.47 273	172.14 277	23.65 212	13.02 243	62.42 275	9.26 256	134.39 273	22.45 263	19.74 264	25.78 265	31.84 269	5.57 258	9.72 248	9.49 239	8.54 234	12.61 232

UNDER WATER-64	11.75 243	7.29 254	4.90 246	17.03 248	7.40 259	8.44 253	16.49 256	8.25 260	4.32 236	4.51 232	3.21 190	17.72 251	15.23 242	8.81 244	46.52 236	10.69 237	13.57 257	3.01 246	12.74 223	8.66 250	14.20 246	12.82 242	11.01 259	4.40 253	6.45 237	18.67 253	8.71 235	22.29 247

AnyNet_C01	7.20 224	2.24 215	2.27 215	2.95 222	1.92 207	1.58 191	5.39 226	3.73 236	5.63 243	3.17 210	4.41 200	4.59 214	6.09 212	1.88 214	58.66 266	14.24 245	5.46 227	3.69 249	4.79 156	3.02 223	8.40 190	10.33 185	2.45 219	2.24 217	5.77 231	2.65 205	8.81 236	17.99 240

MADNet++	9.22 233	4.13 241	6.16 254	4.32 228	5.78 254	3.96 226	8.14 234	7.09 251	6.83 247	5.28 253	7.83 243	7.65 228	8.62 220	12.90 251	19.42 205	21.00 263	7.04 239	6.27 253	10.40 217	7.97 246	14.29 251	18.67 260	3.96 231	5.12 256	5.80 232	22.29 255	9.32 237	8.69 220

MeshStereo	9.30 234	2.68 219	2.31 218	4.19 227	2.81 225	4.05 227	1.96 193	8.24 259	9.28 250	5.13 247	8.64 247	11.19 248	12.84 236	0.78 160	52.26 256	15.80 255	4.59 225	1.92 215	22.33 239	1.58 180	15.40 260	19.41 261	1.06 188	2.12 209	8.69 244	5.55 225	10.68 238	15.59 237
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
LRCNet_RVC	25.94 263	30.78 263	14.74 260	35.18 263	31.16 268	36.52 267	29.93 263	23.08 266	12.70 260	36.15 272	33.37 262	37.24 261	28.56 255	37.11 267	17.47 203	7.61 227	31.06 264	26.75 269	67.49 266	29.07 266	23.47 265	10.73 195	39.23 270	30.61 269	7.37 238	2.53 204	11.22 239	9.31 224

ADCL	5.69 207	1.88 205	1.63 190	1.29 176	1.40 181	1.59 192	2.22 199	1.23 96	5.20 240	3.04 207	2.01 172	1.14 123	0.84 134	1.04 193	50.40 245	1.63 131	1.45 173	1.79 210	2.94 121	1.38 161	3.19 120	2.35 71	1.23 192	1.07 172	9.47 246	11.74 244	11.34 240	29.10 257

s12784h	2.23 137	1.12 157	1.32 177	1.12 159	0.91 136	0.59 85	0.39 63	1.37 121	0.65 101	1.05 108	0.82 103	1.08 114	0.95 152	0.37 43	2.80 122	4.82 208	0.93 113	0.71 60	3.28 133	0.58 43	7.80 180	8.40 157	0.51 75	0.54 82	1.50 177	1.13 113	11.58 241	3.94 197

iRaft-Stereo_20w	4.16 184	1.13 159	2.10 211	2.66 212	1.55 188	1.55 190	1.17 164	1.96 179	1.27 163	5.53 256	6.77 231	1.52 152	1.34 175	0.43 71	3.03 132	5.32 215	0.95 117	0.77 78	5.49 168	1.46 171	8.20 188	12.75 241	0.61 113	0.60 103	1.63 187	25.36 258	11.64 242	5.58 211

AnonymousM	2.27 142	0.64 17	0.44 26	0.51 55	0.32 15	0.49 49	0.24 21	1.70 159	0.48 53	0.75 51	2.06 174	0.70 40	0.47 36	0.39 47	2.47 94	3.26 180	0.99 126	1.03 152	1.88 75	2.37 212	4.85 140	6.68 137	0.57 98	0.47 56	0.53 22	0.65 42	11.71 243	14.52 234

FADNet_RVC	3.44 172	1.21 167	1.19 166	1.40 181	1.78 201	0.99 154	1.75 184	1.50 132	1.19 161	1.35 128	2.01 172	1.96 169	1.63 178	1.66 209	22.11 207	3.36 182	1.83 188	2.82 245	5.63 170	1.76 190	6.35 161	9.50 167	0.77 153	1.39 186	1.21 134	1.48 146	12.05 244	2.87 181

SGM-ForestM	6.44 217	10.17 258	6.98 257	4.69 232	2.91 229	6.90 247	9.70 240	7.26 252	4.59 238	4.81 236	6.31 222	9.50 238	9.35 224	0.78 160	3.65 155	1.30 73	6.50 234	0.89 116	11.21 219	1.44 168	6.08 156	6.02 132	1.58 208	1.68 193	9.47 246	11.34 243	12.07 245	16.58 239

JetBlue	10.90 237	9.40 256	6.23 255	8.34 241	6.82 257	10.07 257	10.58 243	5.04 246	3.97 230	2.95 204	4.09 198	9.83 240	9.32 223	8.12 243	48.65 240	14.50 246	6.76 238	5.08 252	7.66 206	3.76 228	13.23 231	17.58 259	8.19 256	3.58 250	11.41 249	18.49 252	12.08 246	28.49 256

CREStereo++_RVC	1.73 123	0.91 108	1.03 131	0.51 55	0.56 74	0.40 27	0.28 34	1.37 121	0.51 64	0.83 69	0.61 54	0.76 58	0.85 135	0.34 28	2.78 120	3.07 175	0.92 109	0.61 36	2.72 109	0.55 34	5.01 143	5.69 126	0.53 83	0.38 26	0.94 98	0.84 70	12.80 247	0.98 85
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
ELAS	10.16 235	3.54 232	5.12 250	4.49 230	4.32 249	5.01 238	4.33 221	6.88 250	4.09 232	4.97 242	7.74 241	9.90 243	11.01 229	3.51 231	52.19 255	4.52 204	7.15 240	9.65 257	8.69 210	2.38 213	13.33 233	14.95 253	2.75 223	3.64 251	17.76 254	27.24 261	13.13 248	21.93 246
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	7.17 222	3.27 226	3.53 236	4.69 232	3.29 236	4.58 231	5.71 227	3.51 228	3.09 220	1.39 133	1.98 168	4.90 216	10.92 226	4.82 236	52.00 252	4.78 206	3.66 218	2.27 227	12.32 221	1.96 201	6.91 168	10.55 188	7.77 251	2.22 213	6.05 234	4.73 220	13.45 249	9.13 221

IMH-64	7.17 222	3.27 226	3.53 236	4.69 232	3.29 236	4.58 231	5.71 227	3.51 228	3.09 220	1.39 133	1.98 168	4.90 216	10.92 226	4.82 236	52.00 252	4.78 206	3.66 218	2.27 227	12.32 221	1.96 201	6.91 168	10.55 188	7.77 251	2.22 213	6.05 234	4.73 220	13.45 249	9.13 221

SPstereo	7.58 226	2.32 217	3.96 240	2.17 205	2.01 209	2.28 208	2.11 197	2.97 223	3.67 227	2.95 204	8.06 245	30.35 260	16.56 247	2.33 216	12.64 190	18.07 258	3.29 214	3.89 251	6.22 180	6.47 240	12.61 222	14.38 251	2.38 218	2.80 238	4.18 227	7.54 233	13.61 251	14.75 235

DGTPSM_ROB	17.21 255	6.49 250	18.05 261	4.91 237	8.87 260	5.73 239	11.48 247	5.02 244	12.05 257	5.03 246	9.34 252	12.62 249	56.51 266	15.29 257	43.82 229	20.47 261	19.26 261	16.28 262	24.70 240	20.05 261	13.50 234	22.25 262	6.00 238	12.55 262	12.71 251	32.01 266	14.20 252	35.61 265

DPSMNet_ROB	22.61 260	6.50 251	18.06 262	4.95 239	8.88 261	5.76 241	11.54 249	5.02 244	12.08 258	5.17 248	28.67 260	19.69 253	163.24 277	15.38 258	43.87 231	20.66 262	19.56 262	16.59 263	35.50 247	20.17 262	13.82 240	22.26 263	6.02 239	12.56 263	12.82 252	32.01 266	14.23 253	35.60 264

IGEV_Zeroshot_test	3.38 170	0.83 77	1.84 200	2.82 216	0.69 106	2.37 212	1.26 170	2.23 201	0.94 132	4.40 229	6.76 230	2.28 180	1.01 158	0.45 81	2.83 123	7.72 229	0.87 88	0.77 78	5.93 175	1.87 195	8.49 191	12.88 246	0.58 105	0.69 124	1.40 164	1.57 155	14.84 254	2.99 184

FADE			30.60 266	2.84 217				15.65 264		23.58 268			24.85 252	9.63 246	13.75 194	14.56 247	43.43 271	10.05 259		25.16 264	36.12 268	31.14 268	7.48 249	15.57 264	20.22 256		15.03 255	33.84 262

EGLCR-Stereo	2.26 140	0.87 92	1.17 164	0.45 44	0.48 46	0.61 90	0.23 18	0.83 44	0.55 77	0.72 45	0.53 39	0.80 66	0.66 88	0.41 58	2.36 88	2.92 171	0.90 102	1.10 162	3.35 135	0.60 48	5.09 145	12.56 239	0.47 58	0.45 52	0.89 90	0.91 80	20.21 256	0.86 67

STStereo	16.49 253	3.48 230	5.91 253	44.25 265	5.60 252	39.03 268	13.11 252	7.74 256	10.72 255	5.19 250	8.92 248	24.73 258	30.22 256	1.03 192	59.92 269	11.74 240	2.59 205	1.26 190	40.79 251	2.25 211	10.02 203	8.79 163	2.06 216	11.31 260	22.61 258	16.05 251	20.57 257	35.39 263

anonymity	6.71 220	0.80 68	1.73 195	1.09 156	0.88 131	0.79 125	0.68 121	2.17 196	0.90 127	3.78 222	97.20 271	1.95 168	0.93 147	0.44 80	2.57 103	7.16 223	0.95 117	0.83 98	6.70 190	1.07 137	7.93 184	12.47 235	0.67 131	0.57 91	1.51 179	1.60 160	20.99 258	2.80 179

JetRed	12.50 248	6.96 253	7.76 258	4.77 235	6.78 256	9.35 255	10.92 245	5.31 247	4.54 237	5.85 259	3.28 193	8.17 234	7.48 215	9.74 248	50.80 248	15.21 253	10.30 244	7.93 254	7.83 207	5.44 235	18.10 263	24.48 264	11.12 260	4.60 255	11.97 250	25.85 259	24.78 259	28.17 255

SGM_RVC	8.49 228	2.77 222	1.77 197	2.88 218	2.31 212	3.42 223	2.70 202	7.78 257	3.92 229	5.57 257	8.42 246	9.89 241	12.92 237	0.68 146	3.72 160	2.10 151	6.63 237	1.11 166	40.78 250	5.93 238	9.99 202	10.27 183	1.97 215	2.17 210	8.79 245	2.97 210	27.36 260	40.51 266
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HaxPig	44.53 270	46.75 270	47.32 271	47.72 267	48.79 270	47.60 270	48.40 265	49.50 271	47.10 269	49.76 273	50.31 267	49.00 264	45.26 261	54.49 272	41.50 223	40.24 268	50.15 272	52.05 274	44.74 256	43.04 272	46.61 270	44.38 272	51.78 272	45.43 273	33.92 264	25.30 257	28.66 261	22.43 248

AVERAGE_ROB	46.12 271	48.49 271	48.31 272	49.34 268	50.25 271	48.63 271	49.80 266	50.74 273	48.67 270	51.68 274	52.55 268	50.28 265	47.20 262	55.70 273	43.00 228	40.99 269	52.42 273	54.59 275	47.27 259	45.45 273	48.77 271	44.06 271	52.90 273	46.98 274	35.80 267	26.72 260	30.77 262	23.81 250

MDST_ROB	12.03 245	32.81 264	1.72 193	20.74 255	2.64 220	5.90 243	1.72 182	4.06 238	1.35 170	3.76 221	6.53 225	2.75 192	42.83 259	0.54 109	50.83 249	1.22 66	1.08 139	0.75 73	18.95 231	1.00 130	12.75 225	11.49 213	1.29 196	1.26 181	22.72 259	11.17 241	31.24 263	31.81 261

MANE	14.22 250	9.62 257	6.93 256	4.94 238	5.72 253	7.88 251	11.48 247	7.38 253	9.90 252	4.92 241	6.89 236	8.98 237	12.13 235	3.67 233	50.37 244	17.85 257	11.82 247	20.17 265	10.46 218	6.55 242	12.22 218	12.86 244	1.77 213	11.33 261	24.83 261	30.99 263	31.42 264	40.73 267

LE_ROB	28.97 265	25.29 262	36.16 267	34.90 262	56.86 274	18.61 262	58.99 268	32.08 270	41.72 268	5.37 254	27.57 259	46.00 263	49.67 263	13.72 253	14.83 197	3.84 194	5.96 230	1.22 182	46.43 258	36.35 271	10.19 207	11.19 208	48.45 271	22.49 267	30.18 263	31.59 265	31.60 265	40.87 268

SGM+DAISY	11.81 244	3.22 225	3.47 234	3.83 225	3.15 235	4.25 229	3.52 214	7.70 255	10.88 256	5.57 257	9.00 251	9.94 244	13.12 239	1.74 212	22.71 210	18.99 259	3.23 213	2.28 229	15.35 229	8.91 253	15.05 258	17.02 258	1.32 199	4.58 254	24.50 260	31.01 264	32.60 266	41.83 269

MEDIAN_ROB	49.56 273	51.66 272	50.91 273	52.80 269	53.76 272	52.08 272	53.35 267	54.28 274	52.25 271	54.89 275	55.89 269	53.59 266	50.09 264	58.85 274	46.45 235	44.55 270	55.81 274	57.90 276	50.55 262	48.85 274	52.07 272	46.79 273	56.69 274	50.01 275	39.10 268	30.23 262	33.56 267	31.26 260

DPSM_ROB	21.05 257	17.19 260	22.69 263	10.13 243	9.29 262	13.96 258	14.50 254	11.66 261	15.25 261	9.00 260	8.97 249	10.35 246	13.24 240	19.90 262	59.73 267	26.35 265	18.76 259	21.26 266	14.74 226	15.50 259	28.56 266	27.85 266	7.42 247	16.13 265	34.05 265	39.30 269	37.97 268	44.48 270

DPSM	21.05 257	17.19 260	22.69 263	10.13 243	9.29 262	13.96 258	14.50 254	11.66 261	15.25 261	9.00 260	8.97 249	10.35 246	13.24 240	19.90 262	59.73 267	26.35 265	18.76 259	21.26 266	14.74 226	15.50 259	28.56 266	27.85 266	7.42 247	16.13 265	34.05 265	39.30 269	37.97 268	44.48 270

PML	39.07 266	38.06 268	12.06 259	39.32 264	29.04 267	40.62 269	11.06 246	14.14 263	100.08 274	27.87 269	166.26 276	107.74 272	159.39 276	13.53 252	15.41 198	10.75 238	35.75 267	8.64 255	42.84 254	10.61 258	14.22 247	16.14 255	5.89 236	7.21 259	53.08 270	13.95 247	42.26 270	19.02 243

CasAABBNet	42.72 269	34.60 267	45.66 268	20.17 252	18.55 265	28.05 266	29.13 260	23.25 267	30.69 264	18.73 267	18.11 257	20.72 256	37.90 258	39.93 268	120.54 277	52.80 272	37.72 270	42.56 271	29.30 242	30.56 268	57.58 275	56.66 276	14.58 264	32.34 270	68.46 274	79.09 273	76.31 271	89.48 274

MyStereo03	42.32 268	34.58 265	45.67 269	20.28 253	18.70 266	28.03 264	29.19 261	23.39 268	30.77 265	18.19 265	18.03 255	20.71 254	26.70 253	40.22 269	120.07 275	52.96 273	37.64 268	42.70 272	29.31 243	30.97 269	57.46 273	56.38 274	14.75 265	32.54 271	68.34 272	79.09 273	76.33 272	89.56 275

MyStereo02	41.62 267	34.58 265	45.67 269	20.28 253	0.00 1	28.03 264	29.19 261	23.39 268	30.77 265	18.19 265	18.03 255	20.71 254	26.70 253	40.22 269	120.07 275	52.96 273	37.64 268	42.70 272	29.31 243	30.97 269	57.46 273	56.38 274	14.75 265	32.54 271	68.34 272	79.09 273	76.33 272	89.56 275

BEATNet-Init1	52.60 274	76.96 273	24.06 265	87.02 272	56.48 273	86.86 274	68.77 270	49.65 272	34.71 267	11.93 262	56.24 270	64.63 267	78.72 269	9.65 247	58.40 265	51.35 271	32.72 265	23.00 268	101.24 271	71.98 276	46.49 269	39.72 270	28.67 268	24.23 268	59.12 271	38.23 268	77.99 274	61.49 272

ASD4	121.33 276	129.06 275	88.33 276	102.62 276	80.04 275	113.84 275	90.39 274	120.07 276	107.64 275	132.47 277	137.43 273	163.16 274	128.65 274	95.21 276	111.50 274	121.28 276	132.67 276	105.33 277	131.08 272	144.81 277	247.71 277	229.55 277	96.05 277	105.89 277	113.24 276	67.78 272	92.86 275	87.27 273

DPSimNet_ROB	111.84 275	179.62 276	74.81 274	195.40 277	165.93 276	136.63 276	98.05 276	126.48 277	138.79 276	82.31 276	148.57 275	159.77 273	157.57 275	78.29 275	64.65 270	40.10 267	142.61 277	34.98 270	195.20 276	69.76 275	154.10 276	32.63 269	82.12 276	98.24 276	71.10 275	51.68 271	117.83 276	122.56 277

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 259	1.32 181	1.63 190	1.89 198	1.69 193	1.93 200	3.75 217	2.27 205	2.66 214	5.02 244	29.10 261	216.12 276	51.87 265	5.44 239	3.66 156	4.09 198	5.59 229	13.75 261	28.77 241	1.47 172	14.44 254	12.86 244	0.98 183	2.33 222	1.88 202	7.40 232	145.78 277	5.57 210

Low-res two-view benchmark