Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.16 3	0.17 3	0.15 1	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.16 3	0.11 2	0.03 1	0.05 1	0.16 2	0.14 2	0.15 2	0.10 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.10 2	0.07 2	0.07 2	0.06 2	0.06 5	0.06 2	0.04 2	0.06 1	0.05 3	0.14 8	0.05 2	0.11 3	0.05 3	0.03 2	0.15 1	0.18 4	0.16 3	0.14 4	0.19 7	0.09 2	0.18 5	0.12 3	0.03 1	0.06 2	0.17 4	0.18 5	0.15 2	0.11 3

StereoVision	0.14 6	0.10 5	0.09 3	0.07 3	0.10 8	0.11 6	0.07 6	0.13 5	0.17 19	0.13 6	0.14 5	0.11 3	0.08 5	0.04 3	0.20 6	0.21 10	0.21 6	0.16 5	0.18 3	0.14 6	0.17 4	0.15 4	0.04 3	0.11 6	0.24 13	0.21 10	0.25 17	0.26 19

AEACV	0.13 4	0.18 14	0.09 3	0.12 10	0.11 13	0.09 3	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 4	0.12 3	0.11 3	0.06 4	0.08 11	0.20 6	0.19 5	0.23 8	0.17 7	0.25 12	0.13 5	0.20 7	0.17 9	0.07 5	0.09 5	0.16 2	0.18 5	0.15 2	0.13 4

ProNet	0.10 2	0.09 4	0.09 3	0.07 3	0.05 3	0.09 3	0.08 10	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 13	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.15 1	0.16 1	0.15 1	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.09 1	0.08 11	0.08 3	0.12 1	0.10 1	0.11 1	0.08 1

RAFT	0.13 4	0.08 3	0.09 3	0.11 6	0.05 3	0.15 16	0.04 2	0.18 10	0.10 5	0.10 3	0.13 4	0.13 6	0.08 5	0.04 3	0.16 3	0.16 1	0.18 4	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.15 4	0.04 3	0.08 3	0.23 12	0.21 10	0.24 14	0.22 12

MIF-Stereo	0.21 14	0.15 7	0.11 7	0.12 10	0.09 7	0.13 9	0.07 6	0.22 12	0.15 13	0.37 33	0.19 20	0.29 22	0.17 34	0.13 27	0.26 22	0.25 18	0.35 30	0.27 32	0.39 42	0.19 23	0.31 21	0.20 13	0.11 20	0.15 17	0.27 26	0.35 52	0.22 8	0.27 23

iRaftStereo_RVC	0.19 11	0.15 7	0.12 8	0.11 6	0.10 8	0.13 9	0.06 5	0.26 18	0.11 6	0.27 18	0.25 34	0.24 13	0.11 10	0.09 15	0.20 6	0.21 10	0.30 18	0.22 14	0.26 15	0.16 12	0.31 21	0.29 32	0.09 12	0.12 8	0.22 10	0.20 8	0.28 21	0.19 8

RAFT + AFF	0.18 8	0.18 14	0.12 8	0.16 21	0.10 8	0.14 14	0.10 18	0.25 16	0.15 13	0.33 24	0.16 12	0.31 27	0.11 10	0.07 7	0.20 6	0.20 6	0.33 24	0.16 5	0.31 20	0.17 17	0.32 25	0.17 9	0.07 5	0.12 8	0.21 6	0.19 7	0.15 2	0.13 4

StereoIM	0.19 11	0.14 6	0.13 10	0.08 5	0.07 6	0.09 3	0.07 6	0.17 9	0.12 7	0.26 17	0.15 9	0.28 18	0.10 8	0.06 6	0.22 12	0.25 18	0.32 23	0.26 28	0.33 26	0.15 8	0.31 21	0.20 13	0.07 5	0.13 10	0.29 28	0.31 40	0.31 23	0.36 48

RAFT_CTSACE	0.22 20	0.16 9	0.13 10	0.11 6	0.11 13	0.20 34	0.14 42	0.27 19	0.15 13	0.48 99	0.14 5	0.33 33	0.25 80	0.12 24	0.23 14	0.23 13	0.30 18	0.20 9	0.27 16	0.14 6	0.31 21	0.37 72	0.07 5	0.14 14	0.26 23	0.25 19	0.32 25	0.21 11

RYNet	0.19 11	0.16 9	0.13 10	0.11 6	0.12 15	0.13 9	0.09 12	0.16 6	0.27 93	0.13 6	0.15 9	0.14 7	0.10 8	0.10 16	0.23 14	0.20 6	0.20 5	0.28 37	0.22 8	0.15 8	0.19 6	0.16 6	0.25 127	0.14 14	0.21 6	0.80 170	0.23 10	0.16 6

LL-Strereo2	0.25 28	0.18 14	0.14 13	0.17 23	0.15 21	0.13 9	0.09 12	0.36 38	0.21 44	0.51 121	0.18 14	0.34 39	0.17 34	0.10 16	0.28 30	0.32 57	0.39 48	0.27 32	0.45 68	0.23 44	0.34 32	0.26 23	0.12 28	0.15 17	0.25 16	0.28 30	0.33 31	0.26 19

anonymousdsp	0.18 8	0.17 12	0.14 13	0.12 10	0.10 8	0.13 9	0.09 12	0.24 14	0.13 8	0.28 20	0.18 14	0.24 13	0.08 5	0.11 21	0.23 14	0.25 18	0.24 10	0.20 9	0.31 20	0.16 12	0.35 34	0.26 23	0.09 12	0.11 6	0.21 6	0.14 2	0.24 14	0.16 6

test_5	0.21 14	0.19 19	0.14 13	0.17 23	0.10 8	0.15 16	0.11 23	0.25 16	0.15 13	0.30 21	0.15 9	0.29 22	0.31 117	0.07 7	0.28 30	0.25 18	0.26 12	0.22 14	0.23 10	0.15 8	0.26 15	0.27 28	0.07 5	0.17 24	0.25 16	0.26 23	0.31 23	0.26 19

TDLM	0.17 7	0.19 19	0.14 13	0.16 21	0.18 39	0.15 16	0.12 29	0.16 6	0.15 13	0.12 4	0.29 52	0.17 8	0.16 28	0.11 21	0.18 5	0.20 6	0.21 6	0.20 9	0.18 3	0.15 8	0.20 7	0.16 6	0.11 20	0.16 20	0.18 5	0.17 4	0.18 6	0.20 10

test croco	0.22 20	0.18 14	0.15 17	0.14 14	0.12 15	0.17 22	0.09 12	0.30 25	0.13 8	0.41 47	0.14 5	0.26 16	0.11 10	0.07 7	0.26 22	0.28 30	0.36 32	0.28 37	0.34 29	0.18 19	0.28 17	0.26 23	0.09 12	0.16 20	0.26 23	0.24 17	0.27 20	0.33 42

MIF-Stereo (partial)	0.21 14	0.17 12	0.15 17	0.13 13	0.12 15	0.16 20	0.08 10	0.28 21	0.19 29	0.30 21	0.18 14	0.22 12	0.12 15	0.11 21	0.27 27	0.28 30	0.36 32	0.28 37	0.31 20	0.18 19	0.32 25	0.25 22	0.11 20	0.17 24	0.29 28	0.23 15	0.28 21	0.27 23

TestStereo1	0.27 35	0.24 40	0.15 17	0.17 23	0.17 29	0.18 24	0.13 38	0.32 28	0.24 64	0.43 62	0.18 14	0.28 18	0.35 129	0.08 11	0.33 42	0.31 46	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 45	0.51 121	0.12 28	0.18 36	0.35 50	0.34 50	0.40 55	0.32 40

SA-5K	0.27 35	0.24 40	0.15 17	0.17 23	0.17 29	0.18 24	0.13 38	0.32 28	0.24 64	0.43 62	0.18 14	0.28 18	0.35 129	0.08 11	0.33 42	0.31 46	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 45	0.51 121	0.12 28	0.18 36	0.35 50	0.34 50	0.40 55	0.32 40

AnonymousM	0.42 105	0.19 19	0.15 17	0.18 28	0.18 39	0.15 16	0.11 23	0.42 57	0.18 23	0.47 94	0.31 60	0.35 44	0.11 10	0.15 35	0.36 60	0.33 65	0.45 95	0.28 37	0.40 46	0.20 28	0.45 104	0.32 39	0.15 57	0.17 24	0.24 13	0.36 58	0.53 116	4.19 246

TESTraft	0.26 31	0.21 31	0.16 22	0.15 17	0.16 26	0.14 14	0.13 38	0.28 21	0.26 83	0.42 55	0.19 20	0.28 18	0.30 112	0.07 7	0.31 36	0.33 65	0.35 30	0.24 20	0.30 19	0.19 23	0.36 39	0.49 111	0.09 12	0.18 36	0.35 50	0.33 47	0.35 37	0.31 33

AASNet	0.21 14	0.23 37	0.16 22	0.21 44	0.18 39	0.24 53	0.18 74	0.24 14	0.15 13	0.22 13	0.27 48	0.21 11	0.14 21	0.17 44	0.23 14	0.23 13	0.28 16	0.23 18	0.25 12	0.20 28	0.23 11	0.22 17	0.13 39	0.17 24	0.24 13	0.22 14	0.22 8	0.19 8

HCRNet	0.25 28	0.30 84	0.16 22	0.34 103	0.15 21	0.25 60	0.15 55	0.30 25	0.14 11	0.69 204	0.33 65	0.39 52	0.14 21	0.17 44	0.21 10	0.21 10	0.30 18	0.22 14	0.34 29	0.16 12	0.24 12	0.18 12	0.17 78	0.13 10	0.22 10	0.29 35	0.24 14	0.22 12

ARAFT	0.25 28	0.20 25	0.16 22	0.20 39	0.16 26	0.20 34	0.10 18	0.32 28	0.19 29	0.45 73	0.24 33	0.34 39	0.13 19	0.10 16	0.24 19	0.27 29	0.41 61	0.34 77	0.35 33	0.17 17	0.36 39	0.26 23	0.11 20	0.14 14	0.31 36	0.25 19	0.33 31	0.30 30

delet	0.18 8	0.16 9	0.16 22	0.20 39	0.14 20	0.19 31	0.12 29	0.16 6	0.14 11	0.19 10	0.18 14	0.20 10	0.12 15	0.16 39	0.21 10	0.20 6	0.23 8	0.20 9	0.18 3	0.18 19	0.22 10	0.16 6	0.11 20	0.13 10	0.21 6	0.20 8	0.18 6	0.22 12

RAFT+CT+SA	0.24 26	0.20 25	0.17 27	0.19 31	0.13 18	0.16 20	0.12 29	0.33 33	0.19 29	0.44 70	0.14 5	0.34 39	0.30 112	0.10 16	0.26 22	0.30 39	0.27 14	0.22 14	0.31 20	0.19 23	0.32 25	0.40 83	0.07 5	0.17 24	0.30 33	0.28 30	0.32 25	0.27 23

test_4	0.26 31	0.19 19	0.17 27	0.14 14	0.15 21	0.11 6	0.07 6	0.37 41	0.20 40	0.53 136	0.21 24	0.35 44	0.16 28	0.15 35	0.26 22	0.30 39	0.36 32	0.25 22	0.32 24	0.22 39	0.38 52	0.35 57	0.10 17	0.18 36	0.33 43	0.32 42	0.35 37	0.36 48

GMOStereo	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

error version	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

test-v	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

ACRE	0.30 41	0.26 59	0.17 27	0.22 47	0.17 29	0.25 60	0.14 42	0.50 107	0.17 19	0.46 86	0.39 88	0.45 72	0.25 80	0.26 130	0.35 56	0.33 65	0.43 78	0.30 54	0.40 46	0.29 76	0.41 67	0.32 39	0.13 39	0.18 36	0.33 43	0.26 23	0.33 31	0.30 30

test-2	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

MMNet	0.21 14	0.20 25	0.17 27	0.21 44	0.17 29	0.20 34	0.14 42	0.23 13	0.17 19	0.19 10	0.21 24	0.27 17	0.12 15	0.22 97	0.23 14	0.23 13	0.27 14	0.24 20	0.29 18	0.19 23	0.24 12	0.17 9	0.13 39	0.16 20	0.25 16	0.24 17	0.23 10	0.25 17

MIM_Stereo	0.23 22	0.18 14	0.18 35	0.20 39	0.15 21	0.20 34	0.11 23	0.28 21	0.13 8	0.43 62	0.21 24	0.31 27	0.11 10	0.12 24	0.24 19	0.31 46	0.36 32	0.27 32	0.34 29	0.22 39	0.37 45	0.30 34	0.09 12	0.17 24	0.25 16	0.21 10	0.32 25	0.23 15

CAS	0.28 38	0.22 33	0.18 35	0.21 44	0.17 29	0.18 24	0.10 18	0.33 33	0.21 44	0.33 24	0.40 96	0.29 22	0.19 47	0.18 54	0.31 36	0.28 30	0.38 44	0.26 28	0.39 42	0.20 28	0.30 19	0.32 39	0.16 70	0.18 36	0.37 55	0.35 52	0.41 60	0.54 109

Sa-1000	0.33 60	0.29 78	0.18 35	0.20 39	0.20 52	0.23 50	0.11 23	0.48 92	0.28 104	0.55 158	0.26 45	0.46 78	0.17 34	0.19 67	0.44 82	0.33 65	0.45 95	0.33 72	0.52 89	0.23 44	0.42 78	0.48 109	0.14 49	0.21 62	0.43 82	0.42 86	0.51 102	0.40 61

SA	0.31 49	0.28 70	0.18 35	0.18 28	0.17 29	0.24 53	0.10 18	0.47 84	0.26 83	0.54 142	0.20 22	0.46 78	0.14 21	0.12 24	0.39 68	0.31 46	0.41 61	0.31 59	0.41 56	0.24 48	0.38 52	0.43 93	0.11 20	0.22 69	0.41 69	0.40 80	0.50 96	0.37 51

CIPLG	0.30 41	0.26 59	0.18 35	0.22 47	0.17 29	0.25 60	0.14 42	0.50 107	0.17 19	0.46 86	0.39 88	0.45 72	0.25 80	0.26 130	0.34 46	0.32 57	0.43 78	0.30 54	0.41 56	0.29 76	0.41 67	0.32 39	0.14 49	0.18 36	0.34 47	0.26 23	0.33 31	0.29 27

IPLGR_C	0.30 41	0.26 59	0.18 35	0.22 47	0.17 29	0.25 60	0.14 42	0.50 107	0.18 23	0.46 86	0.39 88	0.45 72	0.26 90	0.26 130	0.34 46	0.33 65	0.43 78	0.30 54	0.40 46	0.29 76	0.41 67	0.32 39	0.13 39	0.18 36	0.34 47	0.26 23	0.33 31	0.30 30

raft+_RVC	0.26 31	0.23 37	0.18 35	0.19 31	0.18 39	0.18 24	0.13 38	0.38 51	0.19 29	0.46 86	0.30 55	0.34 39	0.16 28	0.13 27	0.31 36	0.29 34	0.34 27	0.27 32	0.39 42	0.20 28	0.37 45	0.32 39	0.10 17	0.15 17	0.32 39	0.28 30	0.36 42	0.31 33

AANet_RVC	0.21 14	0.19 19	0.18 35	0.14 14	0.17 29	0.12 8	0.12 29	0.18 10	0.19 29	0.15 9	0.20 22	0.18 9	0.15 25	0.14 30	0.38 65	0.25 18	0.24 10	0.26 28	0.22 8	0.22 39	0.20 7	0.21 16	0.16 70	0.17 24	0.26 23	0.25 19	0.26 18	0.33 42

CASnet	0.31 49	0.27 66	0.19 43	0.22 47	0.21 54	0.27 73	0.12 29	0.48 92	0.24 64	0.54 142	0.35 72	0.55 111	0.23 72	0.19 67	0.45 85	0.26 25	0.37 42	0.23 18	0.55 100	0.21 35	0.43 91	0.34 53	0.16 70	0.19 50	0.31 36	0.29 35	0.40 55	0.41 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.27 35	0.28 70	0.19 43	0.19 31	0.17 29	0.21 41	0.14 42	0.37 41	0.19 29	0.38 40	0.27 48	0.36 48	0.17 34	0.14 30	0.27 27	0.29 34	0.36 32	0.25 22	0.56 104	0.22 39	0.38 52	0.40 83	0.13 39	0.18 36	0.32 39	0.25 19	0.39 52	0.31 33

CREStereo++_RVC	0.33 60	0.25 48	0.19 43	0.23 56	0.26 84	0.22 42	0.16 60	0.45 69	0.27 93	0.48 99	0.29 52	0.48 87	0.45 162	0.19 67	0.40 71	0.32 57	0.47 112	0.25 22	0.39 42	0.23 44	0.42 78	0.34 53	0.13 39	0.25 91	0.41 69	0.39 76	0.52 113	0.51 97
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.41 95	0.26 59	0.19 43	0.29 83	0.27 92	0.33 94	0.17 67	0.37 41	0.21 44	0.45 73	0.23 30	0.32 31	0.28 103	0.22 97	0.57 119	0.57 184	0.52 144	0.68 212	0.98 162	0.76 206	0.43 91	0.39 80	0.85 219	0.23 74	0.29 28	0.39 76	0.51 102	0.41 66

XX-TBD	0.41 95	0.26 59	0.19 43	0.29 83	0.27 92	0.33 94	0.17 67	0.37 41	0.21 44	0.45 73	0.23 30	0.32 31	0.28 103	0.22 97	0.57 119	0.57 184	0.52 144	0.68 212	0.98 162	0.76 206	0.43 91	0.39 80	0.85 219	0.23 74	0.29 28	0.39 76	0.51 102	0.41 66

XX-Stereo	8.91 258	0.25 48	0.19 43	0.40 132	0.21 54	0.44 139	0.17 67	0.55 145	0.23 60	0.52 129	0.47 125	0.59 134	0.17 34	0.20 78	0.62 137	0.56 182	0.49 123	0.37 101	0.66 127	0.39 122	0.48 117	0.45 100	0.15 57	0.21 62	229.66 276	0.55 121	0.60 136	0.96 173

4D-IteraStereo	0.30 41	0.20 25	0.20 49	0.25 63	0.16 26	0.18 24	0.11 23	0.46 75	0.24 64	0.53 136	0.27 48	0.42 61	0.17 34	0.13 27	0.32 40	0.33 65	0.41 61	0.34 77	0.43 65	0.27 64	0.46 108	0.51 121	0.11 20	0.17 24	0.31 36	0.32 42	0.40 55	0.29 27

CES	0.34 68	0.20 25	0.20 49	0.19 31	0.21 54	0.20 34	0.09 12	0.84 201	0.19 29	0.42 55	0.57 161	0.49 90	0.17 34	0.20 78	0.34 46	0.38 110	0.47 112	0.28 37	0.42 61	0.25 52	0.68 182	0.37 72	0.18 89	0.19 50	0.45 92	0.32 42	0.43 72	0.50 92

EGLCR-Stereo	0.34 68	0.28 70	0.20 49	0.24 59	0.26 84	0.33 94	0.11 23	0.48 92	0.21 44	0.49 107	0.22 28	0.49 90	0.15 25	0.17 44	0.27 27	0.31 46	0.46 105	0.31 59	0.46 76	0.26 57	0.49 119	0.56 144	0.15 57	0.19 50	0.39 62	0.36 58	0.75 171	0.57 120

raft_robust	0.36 78	0.28 70	0.20 49	0.30 87	0.22 61	0.23 50	0.17 67	0.52 129	0.29 110	0.64 195	0.25 34	0.49 90	0.26 90	0.18 54	0.34 46	0.35 92	0.44 87	0.35 84	0.53 93	0.28 68	0.46 108	0.51 121	0.12 28	0.22 69	0.46 96	0.66 144	0.50 96	0.46 79

AFF-stereo	0.23 22	0.23 37	0.20 49	0.15 17	0.13 18	0.22 42	0.09 12	0.37 41	0.19 29	0.42 55	0.21 24	0.31 27	0.12 15	0.08 11	0.26 22	0.25 18	0.28 16	0.19 8	0.36 34	0.16 12	0.30 19	0.22 17	0.10 17	0.13 10	0.29 28	0.28 30	0.32 25	0.24 16

GMStereo	0.34 68	0.32 100	0.20 49	0.27 75	0.25 77	0.32 90	0.25 106	0.48 92	0.25 73	0.37 33	0.31 60	0.55 111	0.28 103	0.19 67	0.36 60	0.33 65	0.46 105	0.29 46	0.58 110	0.32 94	0.40 64	0.28 29	0.18 89	0.23 74	0.41 69	0.36 58	0.48 83	0.34 46
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test-3	0.35 72	0.25 48	0.21 55	0.25 63	0.25 77	0.25 60	0.16 60	0.49 98	0.22 53	0.51 121	0.25 34	0.64 150	0.25 80	0.17 44	0.50 95	0.33 65	0.45 95	0.31 59	0.86 146	0.31 88	0.42 78	0.58 151	0.12 28	0.21 62	0.33 43	0.27 27	0.41 60	0.38 53

test_1	0.35 72	0.25 48	0.21 55	0.25 63	0.25 77	0.25 60	0.16 60	0.49 98	0.22 53	0.51 121	0.25 34	0.64 150	0.25 80	0.17 44	0.50 95	0.33 65	0.45 95	0.31 59	0.87 150	0.31 88	0.42 78	0.58 151	0.12 28	0.21 62	0.33 43	0.27 27	0.41 60	0.38 53

GANet	0.23 22	0.20 25	0.21 55	0.23 56	0.23 66	0.25 60	0.20 85	0.32 28	0.18 23	0.25 16	0.25 34	0.30 26	0.16 28	0.15 35	0.24 19	0.25 18	0.30 18	0.32 69	0.25 12	0.16 12	0.25 14	0.22 17	0.17 78	0.18 36	0.25 16	0.23 15	0.26 18	0.25 17

HITNet	0.29 39	0.27 66	0.21 55	0.22 47	0.21 54	0.22 42	0.15 55	0.40 54	0.22 53	0.50 111	0.34 69	0.44 68	0.22 63	0.17 44	0.34 46	0.24 16	0.33 24	0.31 59	0.32 24	0.20 28	0.33 29	0.32 39	0.16 70	0.19 50	0.32 39	0.29 35	0.45 76	0.44 73
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Former-RAFT_DAM_RVC	0.32 57	0.22 33	0.22 59	0.23 56	0.18 39	0.20 34	0.12 29	0.44 62	0.34 136	0.43 62	0.40 96	0.41 60	0.22 63	0.18 54	0.44 82	0.30 39	0.43 78	0.32 69	0.38 38	0.29 76	0.36 39	0.40 83	0.13 39	0.18 36	0.38 58	0.61 134	0.32 25	0.47 84

MSKI-zero shot	0.48 133	0.28 70	0.22 59	0.31 90	0.27 92	0.33 94	0.24 103	0.55 145	0.24 64	0.53 136	0.51 139	0.55 111	0.22 63	0.19 67	0.58 125	0.52 168	0.51 141	0.37 101	1.37 188	0.43 139	0.54 145	0.69 177	0.16 70	0.26 99	0.51 115	1.09 202	0.80 174	0.76 152

LoS	0.42 105	0.33 109	0.22 59	0.29 83	0.31 116	0.27 73	0.16 60	1.19 221	0.22 53	0.76 211	0.70 184	0.57 124	0.28 103	0.20 78	0.33 42	0.41 124	0.46 105	0.29 46	0.53 93	0.28 68	0.52 136	0.43 93	0.17 78	0.19 50	0.60 149	0.48 101	0.49 85	0.58 123

dd	0.39 89	0.40 142	0.22 59	0.82 194	0.26 84	0.54 166	0.25 106	0.47 84	0.19 29	0.47 94	0.26 45	0.66 155	0.22 63	0.20 78	0.43 80	0.37 104	0.59 173	0.30 54	0.77 137	0.28 68	0.41 67	0.36 65	0.17 78	0.24 80	0.46 96	0.36 58	0.51 102	0.39 57

test_3	0.36 78	0.25 48	0.22 59	0.25 63	0.25 77	0.24 53	0.15 55	0.51 116	0.24 64	0.54 142	0.25 34	0.67 156	0.29 111	0.17 44	0.50 95	0.34 85	0.45 95	0.34 77	0.88 153	0.33 99	0.44 97	0.64 165	0.11 20	0.24 80	0.39 62	0.37 64	0.42 67	0.37 51

raftrobust	0.32 57	0.25 48	0.22 59	0.22 47	0.21 54	0.19 31	0.14 42	0.49 98	0.18 23	0.54 142	0.35 72	0.44 68	0.19 47	0.17 44	0.45 85	0.36 97	0.42 72	0.32 69	0.44 66	0.30 85	0.42 78	0.38 77	0.15 57	0.18 36	0.43 82	0.37 64	0.39 52	0.39 57

PMTNet	0.35 72	0.28 70	0.22 59	0.26 71	0.23 66	0.20 34	0.19 81	0.45 69	0.21 44	0.50 111	0.25 34	0.52 101	0.16 28	0.18 54	0.57 119	0.35 92	0.47 112	0.28 37	0.55 100	0.26 57	0.47 116	0.30 34	0.16 70	0.16 20	0.49 102	0.47 100	0.49 85	0.66 139

DMCA	0.24 26	0.19 19	0.22 59	0.18 28	0.19 49	0.17 22	0.18 74	0.30 25	0.24 64	0.23 14	0.28 51	0.29 22	0.17 34	0.19 67	0.32 40	0.26 25	0.30 18	0.30 54	0.27 16	0.21 35	0.32 25	0.23 20	0.19 100	0.19 50	0.25 16	0.27 27	0.23 10	0.27 23

CVANet_RVC	0.23 22	0.30 84	0.22 59	0.30 87	0.22 61	0.26 68	0.16 60	0.28 21	0.18 23	0.24 15	0.43 113	0.24 13	0.21 57	0.14 30	0.22 12	0.24 16	0.26 12	0.25 22	0.24 11	0.18 19	0.26 15	0.20 13	0.14 49	0.18 36	0.25 16	0.21 10	0.23 10	0.26 19

RAFT-Test	0.47 126	0.31 90	0.23 68	0.38 122	0.26 84	0.35 109	0.22 89	0.53 137	0.25 73	0.53 136	0.60 170	0.55 111	0.22 63	0.20 78	0.49 94	0.62 197	0.51 141	0.37 101	1.08 176	0.49 167	0.58 154	0.62 162	0.16 70	0.24 80	0.57 140	1.00 192	0.62 142	0.64 138

LoS_RVC	0.30 41	0.25 48	0.23 68	0.15 17	0.19 49	0.18 24	0.12 29	0.37 41	0.22 53	0.42 55	0.41 101	0.33 33	0.21 57	0.18 54	0.35 56	0.29 34	0.34 27	0.28 37	0.45 68	0.21 35	0.44 97	0.37 72	0.15 57	0.24 80	0.49 102	0.35 52	0.42 67	0.46 79

tt_ll	0.30 41	0.25 48	0.23 68	0.15 17	0.19 49	0.18 24	0.12 29	0.37 41	0.22 53	0.42 55	0.41 101	0.33 33	0.21 57	0.18 54	0.35 56	0.29 34	0.34 27	0.28 37	0.45 68	0.21 35	0.44 97	0.37 72	0.15 57	0.24 80	0.49 102	0.35 52	0.42 67	0.46 79

test-1	0.48 133	0.24 40	0.23 68	0.28 79	0.31 116	0.51 158	0.29 115	0.58 161	0.32 123	0.55 158	0.41 101	0.59 134	0.33 121	0.21 89	0.60 130	0.46 151	0.50 132	0.41 135	1.07 174	0.40 126	0.52 136	0.87 205	0.17 78	0.33 138	0.63 159	0.67 146	0.58 130	0.86 168

RALCasStereoNet	0.31 49	0.31 90	0.23 68	0.28 79	0.23 66	0.23 50	0.16 60	0.45 69	0.19 29	0.48 99	0.29 52	0.45 72	0.19 47	0.14 30	0.40 71	0.34 85	0.44 87	0.38 111	0.40 46	0.27 64	0.42 78	0.33 48	0.14 49	0.22 69	0.41 69	0.33 47	0.36 42	0.39 57

RAFT-Stereo + iAFF	0.26 31	0.25 48	0.23 68	0.17 23	0.15 21	0.19 31	0.10 18	0.47 84	0.20 40	0.43 62	0.23 30	0.40 57	0.13 19	0.10 16	0.35 56	0.26 25	0.33 24	0.21 13	0.40 46	0.19 23	0.35 34	0.28 29	0.13 39	0.18 36	0.38 58	0.28 30	0.34 36	0.33 42

EAI-Stereo	0.47 126	0.31 90	0.23 68	0.36 116	0.32 120	0.44 139	0.40 143	0.56 151	0.29 110	0.51 121	0.50 135	0.58 131	0.19 47	0.20 78	0.83 167	0.59 191	0.50 132	0.37 101	1.06 172	0.49 167	0.49 119	0.57 148	0.14 49	0.24 80	0.59 146	0.62 136	0.67 153	0.69 144

CREStereo	0.33 60	0.27 66	0.23 68	0.26 71	0.21 54	0.22 42	0.12 29	0.49 98	0.21 44	0.50 111	0.26 45	0.54 108	0.24 76	0.20 78	0.34 46	0.35 92	0.49 123	0.26 28	0.42 61	0.23 44	0.46 108	0.33 48	0.15 57	0.22 69	0.41 69	0.42 86	0.49 85	0.53 105
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
MSMDNet	0.44 115	0.32 100	0.23 68	0.27 75	0.27 92	0.37 115	0.23 97	0.51 116	0.25 73	0.52 129	0.52 145	0.54 108	0.22 63	0.21 89	0.47 92	0.63 200	0.52 144	0.38 111	1.05 171	0.61 190	0.57 151	0.64 165	0.17 78	0.24 80	0.55 132	0.45 94	0.59 133	0.62 134

DISCO	0.33 60	0.30 84	0.23 68	0.31 90	0.28 100	0.33 94	0.31 126	0.32 28	0.30 114	0.39 42	0.43 113	0.33 33	0.20 54	0.24 115	0.42 76	0.31 46	0.42 72	0.33 72	0.47 79	0.30 85	0.37 45	0.35 57	0.20 105	0.25 91	0.38 58	0.36 58	0.41 60	0.40 61

IER	0.30 41	0.24 40	0.24 78	0.24 59	0.21 54	0.26 68	0.18 74	0.35 36	0.21 44	0.36 31	0.46 123	0.52 101	0.20 54	0.24 115	0.36 60	0.30 39	0.39 48	0.31 59	0.34 29	0.24 48	0.33 29	0.30 34	0.20 105	0.20 58	0.32 39	0.40 80	0.36 42	0.40 61

MIPNet	0.37 83	0.32 100	0.24 78	0.26 71	0.23 66	0.27 73	0.16 60	0.50 107	0.20 40	0.45 73	0.36 77	0.53 106	0.31 117	0.23 106	0.44 82	0.36 97	0.47 112	0.37 101	0.52 89	0.37 113	0.37 45	0.54 134	0.14 49	0.20 58	0.50 108	0.72 155	0.43 72	0.51 97

cross-raft	0.44 115	0.32 100	0.24 78	0.33 99	0.26 84	0.32 90	0.19 81	0.54 139	0.27 93	0.55 158	0.50 135	0.59 134	0.21 57	0.20 78	0.45 85	0.56 182	0.51 141	0.37 101	1.07 174	0.45 151	0.58 154	0.74 186	0.15 57	0.26 99	0.58 143	0.53 114	0.60 136	0.59 124

LMCR-Stereo	0.38 87	0.32 100	0.24 78	0.25 63	0.25 77	0.34 105	0.19 81	0.44 62	0.27 93	0.45 73	0.36 77	0.52 101	0.34 126	0.21 89	0.46 91	0.36 97	0.50 132	0.38 111	0.75 134	0.42 135	0.49 119	0.49 111	0.20 105	0.24 80	0.41 69	0.40 80	0.51 102	0.54 109

rafts_anoy	0.31 49	0.31 90	0.24 78	0.22 47	0.24 73	0.24 53	0.15 55	0.44 62	0.18 23	0.44 70	0.39 88	0.40 57	0.16 28	0.14 30	0.41 74	0.34 85	0.41 61	0.37 101	0.42 61	0.26 57	0.39 58	0.36 65	0.12 28	0.21 62	0.41 69	0.32 42	0.36 42	0.40 61

sCroCo_RVC	0.41 95	0.30 84	0.24 78	0.24 59	0.22 61	0.30 83	0.18 74	0.50 107	0.32 123	0.44 70	0.34 69	0.38 49	0.38 147	0.18 54	0.54 110	0.62 197	0.55 162	0.47 162	0.65 124	0.40 126	0.69 187	0.71 180	0.22 114	0.31 123	0.50 108	0.43 89	0.59 133	0.47 84

BEATNet_4x	0.37 83	0.29 78	0.24 78	0.28 79	0.26 84	0.26 68	0.22 89	0.45 69	0.28 104	0.57 175	0.33 65	0.49 90	0.30 112	0.19 67	0.57 119	0.34 85	0.41 61	0.40 128	0.40 46	0.26 57	0.49 119	0.65 170	0.21 113	0.27 109	0.39 62	0.39 76	0.53 116	0.52 101

iResNetv2_ROB	0.38 87	0.31 90	0.24 78	0.35 112	0.30 111	0.38 116	0.22 89	0.47 84	0.26 83	0.46 86	0.56 158	0.57 124	0.42 158	0.22 97	0.42 76	0.31 46	0.41 61	0.34 77	0.68 128	0.33 99	0.43 91	0.35 57	0.23 119	0.31 123	0.45 92	0.38 68	0.50 96	0.45 76

AE-Stereo	0.40 91	0.32 100	0.25 86	0.34 103	0.26 84	0.29 81	0.17 67	0.49 98	0.25 73	0.55 158	0.22 28	0.69 160	0.23 72	0.19 67	0.51 99	0.39 114	0.52 144	0.41 135	0.62 118	0.38 119	0.51 130	0.61 159	0.14 49	0.33 138	0.54 125	0.45 94	0.55 123	0.47 84

iinet-f	0.36 78	0.26 59	0.25 86	0.24 59	0.18 39	0.35 109	0.17 67	0.33 33	0.21 44	0.42 55	0.72 188	0.44 68	0.36 134	0.19 67	0.53 107	0.36 97	0.43 78	0.28 37	0.89 154	0.35 107	0.42 78	0.41 89	0.18 89	0.19 50	0.41 69	0.30 38	0.47 79	0.41 66

IPLG	0.32 57	0.28 70	0.25 86	0.22 47	0.20 52	0.25 60	0.15 55	0.44 62	0.19 29	0.45 73	0.31 60	0.46 78	0.19 47	0.23 106	0.37 64	0.32 57	0.44 87	0.36 92	0.41 56	0.29 76	0.35 34	0.52 126	0.13 39	0.22 69	0.37 55	0.45 94	0.38 51	0.36 48

sAnonymous2	0.41 95	0.29 78	0.25 86	0.25 63	0.23 66	0.33 94	0.23 97	0.56 151	0.30 114	0.41 47	0.39 88	0.39 52	0.30 112	0.18 54	0.52 100	0.54 173	0.53 152	0.49 167	0.82 141	0.43 139	0.55 147	0.65 170	0.20 105	0.26 99	0.52 121	0.52 112	0.51 102	0.55 112

CroCo_RVC	0.41 95	0.29 78	0.25 86	0.25 63	0.23 66	0.33 94	0.23 97	0.56 151	0.30 114	0.41 47	0.39 88	0.39 52	0.30 112	0.18 54	0.52 100	0.54 173	0.53 152	0.49 167	0.82 141	0.43 139	0.55 147	0.65 170	0.20 105	0.26 99	0.52 121	0.52 112	0.51 102	0.55 112

RALAANet	0.30 41	0.31 90	0.25 86	0.22 47	0.22 61	0.24 53	0.17 67	0.38 51	0.20 40	0.33 24	0.38 85	0.35 44	0.18 45	0.15 35	0.41 74	0.31 46	0.38 44	0.38 111	0.49 82	0.29 76	0.38 52	0.36 65	0.15 57	0.21 62	0.36 53	0.30 38	0.35 37	0.35 47

ADLNet	0.35 72	0.39 137	0.26 92	0.33 99	0.29 107	0.36 112	0.32 129	0.42 57	0.26 83	0.37 33	0.39 88	0.60 141	0.28 103	0.50 190	0.40 71	0.31 46	0.40 54	0.31 59	0.38 38	0.28 68	0.34 32	0.33 48	0.29 144	0.20 58	0.37 55	0.43 89	0.36 42	0.38 53

GES	0.43 113	0.38 129	0.26 92	0.31 90	0.30 111	0.42 132	0.27 110	0.46 75	0.28 104	0.49 107	0.42 106	0.43 63	0.27 94	0.31 148	0.85 169	0.44 144	0.54 159	0.43 147	0.98 162	0.43 139	0.51 130	0.46 103	0.23 119	0.31 123	0.41 69	0.35 52	0.47 79	0.52 101

UPFNet	0.29 39	0.25 48	0.26 92	0.26 71	0.23 66	0.30 83	0.22 89	0.35 36	0.26 83	0.35 30	0.32 63	0.33 33	0.21 57	0.24 115	0.34 46	0.30 39	0.37 42	0.31 59	0.38 38	0.24 48	0.28 17	0.28 29	0.18 89	0.21 62	0.30 33	0.32 42	0.32 25	0.29 27

HGLStereo	0.33 60	0.32 100	0.26 92	0.27 75	0.28 100	0.29 81	0.18 74	0.39 53	0.23 60	0.40 46	0.58 163	0.34 39	0.19 47	0.24 115	0.34 46	0.36 97	0.45 95	0.39 123	0.42 61	0.29 76	0.41 67	0.36 65	0.18 89	0.26 99	0.42 80	0.41 85	0.37 47	0.33 42

IPLGR	0.40 91	0.41 144	0.27 96	0.35 112	0.32 120	0.28 78	0.18 74	0.50 107	0.27 93	0.48 99	0.49 130	0.52 101	0.25 80	0.22 97	0.54 110	0.33 65	0.42 72	0.39 123	0.64 119	0.39 122	0.41 67	0.54 134	0.14 49	0.23 74	0.50 108	0.68 149	0.49 85	0.46 79

s12784h	0.41 95	0.36 116	0.27 96	0.46 148	0.30 111	0.26 68	0.19 81	0.49 98	0.23 60	0.51 121	0.35 72	0.63 147	0.35 129	0.21 89	0.34 46	0.30 39	0.49 123	0.29 46	0.53 93	0.24 48	0.52 136	0.35 57	0.15 57	0.24 80	0.54 125	0.72 155	0.73 166	1.10 182

CFNet	0.35 72	0.31 90	0.27 96	0.38 122	0.32 120	0.30 83	0.24 103	0.46 75	0.26 83	0.41 47	0.36 77	0.59 134	0.32 119	0.24 115	0.38 65	0.28 30	0.39 48	0.35 84	0.38 38	0.26 57	0.36 39	0.26 23	0.18 89	0.25 91	0.49 102	0.44 91	0.47 79	0.52 101

UNet	0.33 60	0.28 70	0.28 99	0.29 83	0.27 92	0.31 87	0.22 89	0.42 57	0.27 93	0.41 47	0.38 85	0.39 52	0.28 103	0.25 123	0.34 46	0.32 57	0.43 78	0.35 84	0.40 46	0.27 64	0.35 34	0.36 65	0.20 105	0.27 109	0.36 53	0.38 68	0.37 47	0.40 61

DMCA-RVC	0.33 60	0.25 48	0.28 99	0.25 63	0.28 100	0.24 53	0.28 111	0.36 38	0.32 123	0.33 24	0.39 88	0.55 111	0.24 76	0.21 89	0.52 100	0.36 97	0.36 32	0.35 84	0.36 34	0.29 76	0.39 58	0.38 77	0.22 114	0.25 91	0.30 33	0.33 47	0.37 47	0.42 71

iResNet_ROB	0.36 78	0.31 90	0.28 99	0.32 94	0.22 61	0.34 105	0.23 97	0.45 69	0.27 93	0.45 73	0.42 106	0.39 52	0.49 164	0.19 67	0.36 60	0.31 46	0.45 95	0.36 92	0.56 104	0.26 57	0.39 58	0.29 32	0.19 100	0.26 99	0.45 92	0.38 68	0.49 85	0.48 89

TestStereo	0.36 78	0.34 114	0.29 102	0.34 103	0.24 73	0.35 109	0.22 89	0.54 139	0.25 73	0.64 195	0.30 55	0.54 108	0.21 57	0.18 54	0.39 68	0.26 25	0.44 87	0.27 32	0.59 112	0.28 68	0.53 141	0.35 57	0.19 100	0.26 99	0.42 80	0.35 52	0.51 102	0.43 72

FADNet-RVC	0.44 115	0.38 129	0.29 102	0.41 135	0.33 125	0.33 94	0.34 131	0.54 139	0.30 114	0.52 129	0.41 101	0.61 144	0.36 134	0.25 123	1.01 183	0.39 114	0.44 87	0.34 77	0.79 139	0.41 129	0.42 78	0.44 96	0.28 140	0.37 151	0.48 98	0.53 114	0.41 60	0.53 105

EKT-Stereo	0.50 140	0.39 137	0.30 104	0.50 157	0.34 129	0.50 153	0.52 170	0.51 116	0.24 64	0.50 111	0.51 139	0.57 124	0.25 80	0.22 97	0.77 162	0.55 179	0.55 162	0.52 181	0.92 156	0.41 129	0.67 179	0.72 183	0.17 78	0.26 99	0.73 178	0.76 161	0.64 148	0.55 112

dad	0.63 169	0.45 154	0.30 104	1.01 207	0.46 159	0.65 181	1.26 216	1.13 216	0.28 104	0.79 215	0.32 63	0.76 165	0.57 175	0.23 106	0.59 128	0.39 114	0.66 184	0.35 84	1.26 184	0.32 94	0.58 154	0.34 53	0.22 114	0.37 151	0.62 154	0.38 68	1.78 228	0.98 177

GLC_STEREO	0.37 83	0.32 100	0.30 104	0.32 94	0.28 100	0.31 87	0.24 103	0.49 98	0.22 53	0.54 142	0.44 117	0.49 90	0.22 63	0.22 97	0.33 42	0.33 65	0.55 162	0.34 77	0.49 82	0.31 88	0.60 161	0.50 119	0.18 89	0.25 91	0.40 67	0.31 40	0.57 128	0.41 66

APVNet	0.43 113	0.37 121	0.30 104	0.35 112	0.39 140	0.47 147	0.37 136	0.51 116	0.32 123	0.36 31	0.52 145	0.42 61	0.24 76	0.30 143	0.57 119	0.51 166	0.55 162	0.48 165	0.64 119	0.46 158	0.46 108	0.49 111	0.26 131	0.37 151	0.48 98	0.36 58	0.62 142	0.48 89

R-Stereo Train	0.42 105	0.29 78	0.30 104	0.34 103	0.28 100	0.38 116	0.14 42	0.50 107	0.26 83	0.54 142	0.44 117	0.56 117	0.27 94	0.21 89	0.55 113	0.45 146	0.52 144	0.38 111	0.71 130	0.37 113	0.53 141	0.62 162	0.18 89	0.29 119	0.56 136	0.63 137	0.46 77	0.61 128

DeepPrunerF	0.57 157	0.30 84	0.30 104	0.36 116	0.90 209	0.31 87	0.38 141	0.42 57	0.34 136	0.34 28	0.52 145	0.35 44	0.22 63	0.32 154	0.64 141	0.43 139	0.42 72	0.35 84	0.57 106	0.38 119	0.43 91	0.40 83	0.27 135	0.27 109	4.77 258	0.56 124	0.39 52	0.45 76

RAFT-Stereo	0.42 105	0.29 78	0.30 104	0.34 103	0.28 100	0.38 116	0.14 42	0.50 107	0.26 83	0.54 142	0.44 117	0.56 117	0.27 94	0.21 89	0.55 113	0.45 146	0.52 144	0.38 111	0.71 130	0.37 113	0.53 141	0.62 162	0.18 89	0.29 119	0.56 136	0.63 137	0.46 77	0.61 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Anonymous	0.46 124	0.35 115	0.31 111	0.30 87	0.30 111	0.33 94	0.21 86	0.51 116	0.33 132	0.39 42	0.36 77	0.45 72	0.36 134	0.17 44	0.52 100	0.62 197	0.58 169	0.51 173	1.26 184	0.44 145	0.74 191	0.70 179	0.22 114	0.28 117	0.54 125	0.51 110	0.62 142	0.54 109

FINET	0.58 161	0.30 84	0.31 111	0.34 103	0.25 77	0.28 78	0.30 124	0.37 41	0.32 123	0.39 42	0.30 55	0.38 49	0.26 90	0.23 106	7.02 255	0.39 114	0.39 48	0.29 46	0.51 87	0.28 68	0.39 58	0.35 57	0.25 127	0.25 91	0.39 62	0.37 64	0.41 60	0.38 53

FADNet	0.49 138	0.38 129	0.31 111	0.42 140	0.32 120	0.41 129	0.47 158	0.60 171	0.35 140	0.57 175	0.54 153	0.61 144	0.40 153	0.29 139	0.99 182	0.38 110	0.41 61	0.39 123	1.00 167	0.43 139	0.51 130	0.46 103	0.29 144	0.32 132	0.58 143	0.61 134	0.49 85	0.62 134

RASNet	0.33 60	0.33 109	0.31 111	0.27 75	0.24 73	0.27 73	0.21 86	0.46 75	0.27 93	0.41 47	0.33 65	0.40 57	0.26 90	0.20 78	0.31 36	0.30 39	0.39 48	0.31 59	0.36 34	0.22 39	0.41 67	0.33 48	0.15 57	0.32 132	0.34 47	0.40 80	0.50 96	0.52 101

HSM	0.42 105	0.37 121	0.31 111	0.40 132	0.36 133	0.34 105	0.29 115	0.55 145	0.29 110	0.50 111	0.51 139	0.49 90	0.37 142	0.24 115	0.64 141	0.35 92	0.52 144	0.36 92	0.51 87	0.37 113	0.52 136	0.40 83	0.19 100	0.31 123	0.50 108	0.54 118	0.55 123	0.56 116

DN-CSS_ROB	0.37 83	0.32 100	0.31 111	0.32 94	0.30 111	0.26 68	0.18 74	0.52 129	0.26 83	0.51 121	0.56 158	0.57 124	0.37 142	0.18 54	0.50 95	0.29 34	0.43 78	0.31 59	0.84 143	0.29 76	0.41 67	0.30 34	0.22 114	0.35 145	0.39 62	0.37 64	0.42 67	0.39 57

PWCDC_ROB	0.47 126	0.21 31	0.31 111	0.20 39	0.34 129	0.24 53	0.30 124	0.27 19	0.95 213	0.21 12	0.54 153	0.31 27	2.14 222	0.49 189	0.61 133	0.42 132	0.39 48	0.41 135	0.40 46	0.38 119	0.41 67	0.87 205	0.35 157	0.31 123	0.27 26	0.49 102	0.35 37	0.56 116

DAS	0.65 173	0.43 150	0.32 118	0.62 174	0.49 163	0.55 167	0.50 164	0.59 165	0.67 186	0.45 73	0.71 185	1.21 187	0.70 181	0.25 123	0.85 169	0.50 161	0.72 196	0.51 173	1.03 168	0.66 197	0.61 165	0.75 189	0.41 180	0.66 202	0.74 180	0.85 173	0.84 182	0.85 166

SepStereo	0.65 173	0.43 150	0.32 118	0.62 174	0.49 163	0.55 167	0.50 164	0.59 165	0.67 186	0.45 73	0.71 185	1.21 187	0.70 181	0.25 123	0.85 169	0.50 161	0.72 196	0.51 173	1.03 168	0.66 197	0.61 165	0.75 189	0.41 180	0.66 202	0.74 180	0.85 173	0.84 182	0.85 166

GEStereo_RVC	0.50 140	0.42 147	0.32 118	0.39 128	0.37 136	0.42 132	0.33 130	0.52 129	0.33 132	0.50 111	0.42 106	0.60 141	0.40 153	0.27 135	0.56 118	0.54 173	0.60 174	0.56 194	0.92 156	0.47 162	0.57 151	0.90 208	0.24 124	0.40 160	0.51 115	0.49 102	0.50 96	0.82 159

DSFCA	0.34 68	0.39 137	0.32 118	0.31 90	0.27 92	0.36 112	0.26 108	0.36 38	0.30 114	0.32 23	0.43 113	0.38 49	0.23 72	0.19 67	0.39 68	0.33 65	0.38 44	0.36 92	0.47 79	0.27 64	0.38 52	0.42 90	0.23 119	0.26 99	0.40 67	0.40 80	0.35 37	0.44 73

FADNet-RVC-Resample	0.41 95	0.31 90	0.32 118	0.36 116	0.29 107	0.33 94	0.28 111	0.54 139	0.32 123	0.57 175	0.36 77	0.56 117	0.36 134	0.30 143	0.63 139	0.33 65	0.42 72	0.42 142	0.57 106	0.44 145	0.41 67	0.54 134	0.26 131	0.45 171	0.45 92	0.44 91	0.37 47	0.53 105

NVstereo2D	0.42 105	0.38 129	0.32 118	0.45 145	0.39 140	0.56 170	0.56 180	0.46 75	0.30 114	0.41 47	0.41 101	0.45 72	0.23 72	0.59 203	0.55 113	0.43 139	0.48 117	0.44 151	0.41 56	0.32 94	0.39 58	0.33 48	0.45 188	0.32 132	0.54 125	0.42 86	0.41 60	0.44 73

PDISCO_ROB	0.35 72	0.31 90	0.32 118	0.28 79	0.24 73	0.30 83	0.22 89	0.37 41	0.25 73	0.27 18	0.34 69	0.33 33	0.24 76	0.18 54	0.43 80	0.41 124	0.41 61	0.52 181	0.36 34	0.33 99	0.46 108	0.49 111	0.17 78	0.26 99	0.44 86	0.44 91	0.62 142	0.48 89

UDGNet	0.51 144	0.46 159	0.33 125	1.05 208	0.80 201	0.92 201	0.71 193	0.47 84	0.32 123	0.45 73	0.48 127	0.46 78	0.17 34	0.99 224	0.38 65	0.32 57	0.46 105	0.40 128	0.52 89	0.33 99	0.50 125	0.45 100	0.60 204	0.24 80	0.54 125	0.50 105	0.43 72	0.47 84

AACVNet	0.42 105	0.37 121	0.33 125	0.42 140	0.46 159	0.43 137	0.29 115	0.48 92	0.32 123	0.50 111	0.52 145	0.47 85	0.25 80	0.26 130	0.52 100	0.37 104	0.48 117	0.42 142	0.54 96	0.43 139	0.44 97	0.43 93	0.26 131	0.34 144	0.48 98	0.50 105	0.51 102	0.61 128

Anonymous3	0.58 161	0.46 159	0.33 125	0.32 94	0.34 129	0.46 143	0.37 136	0.57 157	0.51 172	0.56 166	0.38 85	1.06 182	0.37 142	0.26 130	0.93 176	0.73 216	0.67 187	0.57 196	1.06 172	0.52 177	0.83 203	1.15 224	0.26 131	0.30 121	0.62 154	0.66 144	0.76 172	0.56 116

GANet-ADL	0.49 138	0.42 147	0.34 128	0.43 143	0.44 150	0.48 150	0.36 135	0.51 116	0.34 136	0.54 142	0.49 130	0.64 150	0.36 134	0.35 160	0.64 141	0.41 124	0.53 152	0.38 111	0.81 140	0.52 177	0.50 125	0.49 111	0.31 151	0.32 132	0.54 125	0.78 167	0.64 148	0.71 146

RTSC	0.52 148	0.36 116	0.34 128	0.37 119	0.39 140	0.42 132	0.37 136	0.51 116	0.50 170	0.45 73	0.60 170	0.44 68	0.40 153	0.31 148	1.20 193	0.54 173	0.63 179	0.42 142	0.86 146	0.39 122	0.59 158	0.60 155	0.24 124	0.41 166	0.50 108	0.56 124	0.61 139	0.99 178

CFNet_RVC	0.40 91	0.40 142	0.34 128	0.39 128	0.36 133	0.39 120	0.26 108	0.44 62	0.28 104	0.45 73	0.51 139	0.46 78	0.27 94	0.24 115	0.67 151	0.34 85	0.43 78	0.37 101	0.45 68	0.32 94	0.45 104	0.37 72	0.20 105	0.27 109	0.51 115	0.50 105	0.51 102	0.51 97

SGM-Forest	0.53 156	0.48 166	0.34 128	0.76 188	0.50 167	0.52 160	0.40 143	0.54 139	0.33 132	0.48 99	0.35 72	0.76 165	0.63 178	0.43 181	0.60 130	0.41 124	0.45 95	0.41 135	0.50 85	0.37 113	0.48 117	0.46 103	0.37 161	0.40 160	0.70 169	0.56 124	1.16 204	0.83 164
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CASS	0.51 144	0.37 121	0.35 132	0.45 145	0.40 144	0.48 150	0.35 134	0.60 171	0.39 146	0.62 189	0.51 139	0.56 117	0.39 150	0.23 106	0.58 125	0.39 114	0.67 187	0.39 123	0.97 161	0.41 129	0.62 169	0.71 180	0.27 135	0.27 109	0.68 166	0.54 118	0.69 154	0.80 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CFNet_pseudo	0.39 89	0.33 109	0.35 132	0.41 135	0.34 129	0.39 120	0.29 115	0.51 116	0.29 110	0.54 142	0.53 152	0.47 85	0.43 160	0.25 123	0.52 100	0.35 92	0.40 54	0.37 101	0.47 79	0.26 57	0.39 58	0.34 53	0.19 100	0.27 109	0.44 86	0.46 98	0.53 116	0.57 120

AF-Net	0.41 95	0.37 121	0.35 132	0.39 128	0.45 154	0.44 139	0.40 143	0.44 62	0.44 156	0.37 33	0.48 127	0.59 134	0.33 121	0.31 148	0.53 107	0.37 104	0.36 32	0.36 92	0.46 76	0.31 88	0.36 39	0.35 57	0.34 154	0.31 123	0.41 69	0.50 105	0.61 139	0.50 92

Nwc_Net	0.41 95	0.37 121	0.35 132	0.39 128	0.45 154	0.44 139	0.40 143	0.44 62	0.44 156	0.37 33	0.48 127	0.59 134	0.33 121	0.31 148	0.53 107	0.37 104	0.36 32	0.36 92	0.46 76	0.31 88	0.36 39	0.35 57	0.34 154	0.31 123	0.41 69	0.50 105	0.61 139	0.50 92

ADCRef	0.50 140	0.37 121	0.35 132	0.33 99	0.31 116	0.46 143	0.40 143	0.47 84	0.67 186	0.47 94	0.51 139	0.57 124	0.36 134	0.28 137	0.70 154	0.42 132	0.48 117	0.44 151	0.87 150	0.39 122	0.52 136	0.57 148	0.31 151	0.33 138	0.53 123	0.86 176	0.50 96	1.01 180

UCFNet_RVC	0.44 115	0.53 175	0.35 132	0.47 151	0.42 149	0.42 132	0.31 126	0.49 98	0.32 123	0.51 121	0.49 130	0.68 157	0.37 142	0.27 135	0.68 152	0.33 65	0.41 61	0.38 111	0.49 82	0.32 94	0.46 108	0.36 65	0.29 144	0.31 123	0.64 162	0.55 121	0.49 85	0.61 128

MLCV	0.48 133	0.38 129	0.36 138	0.55 167	0.40 144	0.50 153	0.34 131	0.60 171	0.31 121	0.49 107	0.60 170	0.73 163	0.59 176	0.23 106	0.60 130	0.32 57	0.49 123	0.38 111	1.03 168	0.34 105	0.44 97	0.49 111	0.28 140	0.39 159	0.55 132	0.56 124	0.55 123	0.57 120

DLCB_ROB	0.42 105	0.36 116	0.36 138	0.32 94	0.33 125	0.32 90	0.29 115	0.42 57	0.35 140	0.47 94	0.50 135	0.55 111	0.38 147	0.30 143	0.47 92	0.36 97	0.44 87	0.38 111	0.41 56	0.33 99	0.45 104	0.40 83	0.27 135	0.33 138	0.83 192	0.57 129	0.55 123	0.46 79

ADCP+	0.50 140	0.36 116	0.38 140	0.33 99	0.26 84	0.39 120	0.41 149	0.48 92	0.93 210	0.42 55	0.59 167	0.88 171	0.27 94	0.30 143	0.54 110	0.33 65	0.41 61	0.35 84	0.65 124	0.28 68	0.43 91	0.45 100	0.24 124	0.23 74	0.43 82	1.57 223	0.44 75	1.10 182

pmcnn	0.95 194	0.56 181	0.38 140	0.72 183	0.64 191	0.82 195	0.65 186	0.64 176	0.44 156	0.49 107	1.41 233	1.88 203	2.65 226	0.24 115	0.94 177	0.64 201	0.75 203	0.54 186	2.24 207	0.63 194	1.17 221	0.74 186	0.51 194	0.58 190	0.83 192	0.79 169	1.54 221	2.13 219

SACVNet	0.48 133	0.42 147	0.39 142	0.44 144	0.41 147	0.41 129	0.45 154	0.52 129	0.48 165	0.52 129	0.47 125	0.46 78	0.25 80	0.32 154	0.66 148	0.42 132	0.50 132	0.46 159	0.65 124	0.49 167	0.55 147	0.53 132	0.29 144	0.36 146	0.65 163	0.58 131	0.63 147	0.60 126

pcwnet_v2	0.47 126	0.37 121	0.39 142	0.48 153	0.38 139	0.46 143	0.38 141	0.51 116	0.35 140	0.54 142	0.60 170	0.51 99	0.78 185	0.35 160	0.65 146	0.39 114	0.47 112	0.38 111	0.55 100	0.31 88	0.44 97	0.36 65	0.25 127	0.33 138	0.60 149	0.57 129	0.60 136	0.75 150

NLCA_NET_v2_RVC	0.40 91	0.38 129	0.39 142	0.35 112	0.47 162	0.33 94	0.54 177	0.40 54	0.44 156	0.41 47	0.42 106	0.56 117	0.28 103	0.40 176	0.73 158	0.32 57	0.40 54	0.33 72	0.40 46	0.28 68	0.35 34	0.32 39	0.23 119	0.25 91	0.38 58	0.49 102	0.40 55	0.45 76
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.45 121	0.36 116	0.39 142	0.38 122	0.40 144	0.38 116	0.28 111	0.45 69	0.36 143	0.50 111	0.52 145	0.48 87	0.40 153	0.23 106	0.87 172	0.41 124	0.48 117	0.44 151	0.52 89	0.36 110	0.63 171	0.49 111	0.27 135	0.33 138	0.48 98	0.76 161	0.52 113	0.47 84

PS-NSSS	0.47 126	0.53 175	0.39 142	0.69 180	0.41 147	0.57 173	0.46 156	0.57 157	0.31 121	0.57 175	0.37 83	1.18 186	0.35 129	0.29 139	0.61 133	0.31 46	0.41 61	0.36 92	0.71 130	0.33 99	0.33 29	0.24 21	0.27 135	0.30 121	0.51 115	0.46 98	0.48 83	0.61 128

FADNet_RVC	0.63 169	0.48 166	0.40 147	0.66 178	0.46 159	0.41 129	0.37 136	0.62 175	0.43 155	0.62 189	0.59 167	0.98 178	0.83 187	0.39 173	1.27 198	0.40 122	0.62 175	0.55 193	1.73 195	0.54 182	0.62 169	0.80 198	0.29 144	0.45 171	0.53 123	0.70 151	0.53 116	0.73 148

HSM-Net_RVC	0.52 148	0.38 129	0.40 147	0.57 171	0.45 154	0.47 147	0.29 115	0.55 145	0.39 146	0.57 175	0.62 177	0.90 175	0.59 176	0.31 148	0.55 113	0.37 104	0.50 132	0.42 142	0.58 110	0.36 110	0.50 125	0.59 154	0.29 144	0.44 169	0.69 167	0.81 171	0.80 174	0.77 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MyStereo04	0.45 121	0.39 137	0.41 149	0.34 103	0.31 116	0.27 73	0.23 97	0.51 116	0.38 145	0.50 111	0.37 83	0.56 117	0.28 103	0.17 44	0.55 113	0.41 124	0.44 87	0.40 128	1.14 180	0.41 129	0.51 130	0.50 119	0.18 89	0.32 132	0.56 136	0.88 179	0.65 150	0.50 92

ADCL	0.59 166	0.51 172	0.41 149	0.42 140	0.36 133	0.52 160	0.59 183	0.59 165	1.50 232	0.56 166	0.63 179	0.64 150	0.39 150	0.34 158	0.64 141	0.43 139	0.50 132	0.41 135	0.76 135	0.41 129	0.68 182	0.65 170	0.34 154	0.36 146	0.66 165	0.68 149	0.58 130	1.25 191

psm_up	0.44 115	0.39 137	0.42 151	0.45 145	0.33 125	0.47 147	0.28 111	0.51 116	0.50 170	0.43 62	0.42 106	0.46 78	0.41 157	0.30 143	0.61 133	0.38 110	0.48 117	0.38 111	0.59 112	0.35 107	0.41 67	0.38 77	0.25 127	0.40 160	0.55 132	0.67 146	0.56 127	0.51 97

XPNet_ROB	0.57 157	0.57 182	0.42 151	0.41 135	0.44 150	0.50 153	0.45 154	0.41 56	0.48 165	0.48 99	0.56 158	1.91 204	0.38 147	0.32 154	0.77 162	0.46 151	0.67 187	0.44 151	0.61 117	0.41 129	0.56 150	0.78 193	0.35 157	0.40 160	0.51 115	0.53 114	1.00 195	0.69 144

MyStereo	0.48 133	0.41 144	0.43 153	0.37 119	0.32 120	0.28 78	0.23 97	0.52 129	0.39 146	0.52 129	0.40 96	0.56 117	0.34 126	0.18 54	0.59 128	0.41 124	0.45 95	0.39 123	1.23 183	0.44 145	0.53 141	0.54 134	0.20 105	0.32 132	0.63 159	0.99 191	0.72 162	0.50 92

RTS	0.84 185	0.45 154	0.43 153	0.46 148	0.45 154	0.77 190	0.57 181	0.67 179	0.73 192	0.43 62	0.52 145	0.89 172	0.50 166	0.37 166	2.17 233	0.66 203	0.84 211	0.52 181	1.62 191	0.66 197	0.70 188	0.79 195	0.37 161	0.52 182	0.86 195	3.75 252	0.83 180	1.23 188

RTSA	0.84 185	0.45 154	0.43 153	0.46 148	0.45 154	0.77 190	0.57 181	0.67 179	0.73 192	0.43 62	0.52 145	0.89 172	0.50 166	0.37 166	2.17 233	0.66 203	0.84 211	0.52 181	1.62 191	0.66 197	0.70 188	0.79 195	0.37 161	0.52 182	0.86 195	3.75 252	0.83 180	1.23 188

STTStereo	0.41 95	0.43 150	0.44 156	0.37 119	0.44 150	0.34 105	0.50 164	0.37 41	0.34 136	0.38 40	0.43 113	0.51 99	0.33 121	0.38 170	0.94 177	0.33 65	0.42 72	0.41 135	0.40 46	0.30 85	0.37 45	0.32 39	0.23 119	0.28 117	0.43 82	0.45 94	0.42 67	0.61 128

ccs_rob	0.82 184	0.59 185	0.44 156	0.73 185	0.49 163	0.74 188	0.69 191	0.59 165	0.40 153	0.56 166	3.97 257	3.46 232	1.01 198	0.43 181	0.73 158	0.53 170	0.53 152	0.49 167	0.78 138	0.56 185	0.60 161	0.60 155	0.39 168	0.38 156	0.56 136	0.58 131	0.57 128	0.76 152

iResNet	0.62 168	0.41 144	0.44 156	0.53 162	0.49 163	0.68 187	0.41 149	0.66 177	0.44 156	0.50 111	0.55 156	1.10 183	1.24 205	0.25 123	0.90 174	0.44 144	0.53 152	0.45 156	1.74 196	0.47 162	0.49 119	0.49 111	0.33 153	0.56 188	0.57 140	0.60 133	0.69 154	0.68 141

NOSS_ROB	0.58 161	0.50 171	0.44 156	0.56 169	0.52 171	0.52 160	0.47 158	0.68 183	0.39 146	0.52 129	0.40 96	0.50 97	0.36 134	0.53 197	0.94 177	0.60 193	0.62 175	0.54 186	0.59 112	0.49 167	0.66 177	0.56 144	0.39 168	0.54 185	0.74 180	1.02 196	0.85 184	0.72 147

ETE_ROB	0.69 177	0.65 194	0.44 156	0.54 165	0.52 171	0.66 183	0.49 162	0.52 129	0.60 179	0.52 129	0.73 191	2.42 212	0.44 161	0.41 177	1.02 185	0.51 166	0.72 196	0.50 172	0.74 133	0.52 177	0.66 177	0.71 180	0.40 176	0.46 174	0.62 154	0.72 155	1.20 208	0.90 171

NCC-stereo	0.52 148	0.47 161	0.45 161	0.49 155	0.52 171	0.50 153	0.53 174	0.51 116	0.58 176	0.37 33	0.58 163	0.63 147	0.56 173	0.37 166	0.66 148	0.42 132	0.46 105	0.51 173	0.59 112	0.42 135	0.46 108	0.46 103	0.44 185	0.37 151	0.60 149	0.72 155	0.74 168	0.68 141

Abc-Net	0.52 148	0.47 161	0.45 161	0.49 155	0.52 171	0.50 153	0.53 174	0.51 116	0.58 176	0.37 33	0.58 163	0.63 147	0.56 173	0.37 166	0.66 148	0.42 132	0.46 105	0.51 173	0.59 112	0.42 135	0.46 108	0.46 103	0.44 185	0.37 151	0.60 149	0.72 155	0.74 168	0.68 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CBMV	0.76 181	0.53 175	0.47 163	0.64 177	0.55 180	0.59 174	0.43 151	0.71 187	0.64 184	0.61 187	0.40 96	1.34 195	0.50 166	0.46 187	1.07 187	0.65 202	0.64 181	0.54 186	0.87 150	0.50 172	0.76 196	0.58 151	0.40 176	0.78 209	0.87 198	0.85 173	1.59 223	2.56 229
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-ADL	0.59 166	0.47 161	0.48 164	0.52 161	0.50 167	0.53 164	0.47 158	0.59 165	0.46 163	0.64 195	0.69 183	0.78 169	0.85 189	0.39 173	0.77 162	0.50 161	0.54 159	0.42 142	1.19 181	0.52 177	0.57 151	0.53 132	0.39 168	0.36 146	0.58 143	0.70 151	0.90 189	0.53 105

ICVP	0.44 115	0.38 129	0.48 164	0.41 135	0.37 136	0.40 125	0.29 115	0.47 84	0.33 132	0.46 86	0.46 123	0.50 97	0.39 150	0.25 123	0.52 100	0.39 114	0.46 105	0.40 128	0.54 96	0.40 126	0.44 97	0.64 165	0.55 198	0.36 146	0.49 102	0.55 121	0.53 116	0.56 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.86 188	0.60 188	0.48 164	0.60 173	0.54 178	0.61 177	0.51 168	0.67 179	0.61 180	0.55 158	0.78 198	1.44 199	2.37 224	0.38 170	1.19 191	0.50 161	0.56 166	0.48 165	4.29 225	0.84 212	0.61 165	0.68 176	0.45 188	0.40 160	0.72 175	0.76 161	0.71 159	0.97 176

NaN_ROB	0.58 161	0.47 161	0.48 164	0.51 158	0.60 187	0.43 137	0.40 143	0.73 191	0.48 165	0.64 195	0.49 130	1.56 200	0.50 166	0.33 157	0.61 133	0.38 110	0.43 78	0.41 135	0.55 100	0.46 158	0.40 64	0.39 80	0.28 140	0.50 179	0.73 178	1.01 194	0.73 166	1.23 188

NCCL2	0.52 148	0.48 166	0.49 168	0.41 135	0.39 140	0.39 120	0.34 131	0.55 145	0.45 162	0.58 180	0.45 121	0.53 106	0.37 142	0.29 139	0.84 168	0.49 158	0.49 123	0.46 159	0.57 106	0.45 151	0.59 158	0.64 165	0.35 157	0.47 178	0.71 172	0.73 160	0.62 142	0.82 159

GwcNet-ADL	0.57 157	0.58 184	0.50 169	0.72 183	0.53 177	0.55 167	0.43 151	0.58 161	0.39 146	0.54 142	0.74 193	0.90 175	0.50 166	0.39 173	0.65 146	0.49 158	0.58 169	0.43 147	0.91 155	0.50 172	0.51 130	0.57 148	0.39 168	0.38 156	0.62 154	0.77 166	0.54 121	0.82 159

RP	0.45 121	0.45 154	0.50 169	0.48 153	0.44 150	0.46 143	0.49 162	0.47 84	0.46 163	0.34 28	0.59 167	0.57 124	0.42 158	0.34 158	0.57 119	0.37 104	0.44 87	0.36 92	0.50 85	0.35 107	0.40 64	0.42 90	0.30 150	0.36 146	0.51 115	0.53 114	0.54 121	0.59 124

stereogan	0.51 144	0.48 166	0.50 169	0.53 162	0.55 180	0.56 170	0.48 161	0.53 137	0.48 165	0.39 42	0.49 130	0.70 161	0.51 171	0.35 160	0.64 141	0.42 132	0.45 95	0.40 128	0.64 119	0.42 135	0.45 104	0.47 108	0.38 164	0.38 156	0.49 102	0.54 118	0.80 174	0.60 126

AnyNet_C32	0.88 189	0.47 161	0.50 169	0.51 158	0.52 171	0.65 181	0.66 188	0.75 194	1.35 228	0.60 184	0.80 200	0.76 165	0.51 171	0.50 190	1.62 215	0.70 212	0.77 205	0.68 212	1.21 182	0.55 183	1.17 221	1.19 225	0.48 190	0.65 201	0.79 187	1.05 198	0.72 162	3.73 242

STTRV1_RVC	1.87 222	0.66 195	0.51 173	0.83 195	0.62 189	0.82 195	0.71 193	0.78 198	0.76 195	0.71 205	0.82 204	1.33 194	1.76 215	0.79 216	3.54 251	0.59 191	1.17 225	0.58 199	22.38 262	1.22 232	1.22 225	0.93 209	0.86 221	0.88 220	0.95 203	1.08 200	1.17 205	2.84 234

CBMV_ROB	1.05 198	0.45 154	0.51 173	0.89 198	0.76 198	0.67 185	0.54 177	0.70 185	0.39 146	0.55 158	0.45 121	6.15 247	3.07 230	0.51 193	1.10 189	0.46 151	0.62 175	0.47 162	1.84 200	0.94 219	0.60 161	0.48 109	0.41 180	0.50 179	0.94 202	1.54 222	1.39 218	1.38 194

FCDSN-DC	0.52 148	0.52 173	0.52 175	0.53 162	0.51 169	0.51 158	0.52 170	0.57 157	0.36 143	0.61 187	0.36 77	0.48 87	0.34 126	0.47 188	0.63 139	0.58 189	0.65 182	0.62 203	0.54 96	0.49 167	0.60 161	0.54 134	0.39 168	0.64 200	0.55 132	0.56 124	0.52 113	0.55 112
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.89 190	0.71 200	0.52 175	0.97 204	0.69 195	0.89 199	0.83 201	1.04 213	0.93 210	0.78 212	0.62 177	1.36 197	0.99 196	0.67 212	1.61 213	0.54 173	0.53 152	0.46 159	1.75 197	0.48 166	0.81 200	0.94 210	0.61 205	0.58 190	1.10 213	1.25 211	1.01 196	1.41 195

LALA_ROB	0.68 176	0.64 193	0.52 175	0.51 158	0.51 169	0.66 183	0.52 170	0.54 139	0.66 185	0.55 158	0.74 193	2.34 211	0.45 162	0.38 170	1.07 187	0.49 158	0.68 192	0.57 196	0.69 129	0.51 174	0.63 171	0.72 183	0.38 164	0.45 171	0.57 140	0.71 154	0.96 192	0.87 169

Any-RAFT	0.46 124	0.27 66	0.53 178	0.38 122	0.29 107	0.32 90	0.22 89	0.49 98	0.26 83	0.48 99	0.54 153	0.57 124	0.20 54	0.20 78	0.58 125	0.40 122	0.49 123	0.34 77	0.86 146	0.34 105	0.54 145	0.54 134	0.17 78	0.24 80	0.72 175	1.00 192	0.51 102	0.87 169

PA-Net	0.52 148	0.60 188	0.55 179	0.40 132	0.54 178	0.42 132	0.54 177	0.56 151	0.51 172	0.46 86	0.42 106	0.49 90	0.49 164	0.50 190	0.78 165	0.43 139	0.38 44	0.45 156	0.44 66	0.46 158	0.38 52	0.56 144	0.28 140	0.40 160	0.54 125	1.09 202	0.47 79	0.99 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	1.80 219	1.47 222	0.55 179	2.47 230	1.01 216	1.79 223	0.78 198	0.72 190	0.58 176	0.59 181	0.55 156	1.10 183	12.30 255	0.29 139	3.12 247	0.41 124	0.52 144	0.37 101	0.84 143	0.44 145	0.58 154	0.44 96	0.39 168	0.51 181	3.47 255	1.87 230	8.68 261	2.84 234

SHD	0.70 178	0.44 153	0.56 181	0.58 172	0.57 183	0.52 160	0.50 164	0.75 194	0.71 191	0.64 195	0.66 181	0.71 162	0.99 196	0.43 181	1.22 194	0.67 205	0.70 195	0.51 173	1.26 184	0.60 187	0.76 196	0.79 195	0.39 168	0.55 187	0.72 175	0.88 179	0.71 159	1.06 181

HH	0.47 126	0.22 33	0.57 182	0.34 103	0.27 92	0.40 125	0.29 115	0.52 129	0.27 93	0.54 142	0.30 55	0.58 131	0.17 34	0.23 106	0.45 85	0.61 194	0.49 123	0.40 128	0.99 165	0.44 145	0.68 182	0.61 159	0.17 78	0.27 109	0.50 108	0.87 177	0.65 150	0.81 157

HanStereo	0.47 126	0.22 33	0.57 182	0.34 103	0.27 92	0.40 125	0.29 115	0.52 129	0.27 93	0.54 142	0.30 55	0.58 131	0.17 34	0.23 106	0.45 85	0.61 194	0.49 123	0.40 128	0.99 165	0.44 145	0.68 182	0.61 159	0.17 78	0.27 109	0.50 108	0.87 177	0.65 150	0.81 157

ADCPNet	0.92 192	0.59 185	0.57 182	0.63 176	0.74 196	0.64 179	0.79 200	0.77 197	0.83 202	0.63 193	0.82 204	0.74 164	1.50 209	0.51 193	1.44 207	0.71 214	0.73 201	0.54 186	1.89 202	0.73 203	0.89 209	1.04 217	0.53 197	0.62 196	0.97 204	1.53 221	0.87 186	2.63 230

XQC	0.80 182	0.75 201	0.59 185	0.77 190	0.74 196	0.79 193	0.73 196	0.88 204	0.78 198	0.73 209	0.60 170	0.89 172	0.85 189	0.61 205	1.25 196	0.67 205	0.65 182	0.54 186	1.08 176	0.62 192	0.76 196	0.88 207	0.52 195	0.59 192	0.97 204	1.38 215	1.04 199	0.82 159

ADCMid	0.84 185	0.59 185	0.59 185	0.54 165	0.59 186	0.76 189	0.83 201	0.96 206	1.19 219	0.54 142	0.76 197	1.01 180	1.03 199	0.45 184	1.26 197	0.61 194	0.75 203	0.56 194	1.77 198	0.60 187	0.90 211	1.07 220	0.61 205	0.53 184	0.81 190	1.01 194	0.72 162	1.74 209

GANetREF_RVC	0.63 169	0.57 182	0.59 185	0.56 169	0.52 171	0.56 170	0.52 170	0.85 203	0.63 183	0.78 212	0.44 117	1.02 181	0.64 179	0.35 160	0.69 153	0.45 146	0.54 159	0.51 173	0.86 146	0.52 177	0.67 179	0.52 126	0.48 190	0.60 193	0.74 180	0.64 139	0.82 178	0.84 165
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
DDUNet	1.09 199	1.90 229	0.60 188	2.35 227	2.12 236	2.19 226	2.37 227	0.57 157	0.70 190	0.48 99	0.80 200	1.34 195	0.25 80	2.50 236	0.80 166	0.58 189	0.89 216	0.51 173	1.72 194	0.61 190	0.83 203	0.76 191	1.49 233	0.41 166	0.59 146	0.64 139	0.70 158	0.66 139

CC-Net-ROB	0.73 179	0.93 211	0.60 188	1.39 217	0.88 207	1.29 216	0.91 207	0.70 185	0.44 156	0.71 205	0.50 135	2.03 205	0.36 134	0.64 210	0.70 154	0.34 85	0.53 152	0.49 167	1.09 178	0.45 151	0.42 78	0.31 38	0.81 216	0.41 166	0.69 167	0.64 139	0.59 133	0.92 172

LSM0	6.91 256	0.81 206	0.60 188	1.25 212	1.05 217	1.32 217	1.29 218	1.65 241	1.45 230	1.18 239	1.49 239	2.67 217	4.52 237	0.52 196	59.29 275	70.04 275	1.27 227	0.77 219	10.09 251	1.49 242	2.97 254	5.30 258	0.65 208	0.91 222	1.35 222	1.86 229	2.57 243	8.34 256

CSAN	0.74 180	0.70 199	0.60 188	0.69 180	0.63 190	0.59 174	0.51 168	0.79 199	0.77 196	0.79 215	0.57 161	1.37 198	1.13 202	0.36 164	1.01 183	0.47 154	0.58 169	0.54 186	0.76 135	0.60 187	0.61 165	0.56 144	0.44 185	0.62 196	0.84 194	1.30 213	0.90 189	1.19 186

SGM_RVC	1.95 224	1.03 216	0.60 188	1.33 216	0.98 214	1.28 215	0.91 207	0.96 206	0.78 198	0.62 189	0.80 200	2.66 216	1.78 216	0.36 164	0.95 180	0.39 114	0.57 168	0.43 147	5.48 231	0.47 162	0.63 171	0.42 90	0.38 164	0.61 194	1.50 225	1.43 218	3.27 252	22.12 263
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HBP-ISP	0.63 169	0.53 175	0.61 193	0.79 192	0.58 185	0.62 178	0.53 174	0.71 187	0.39 146	0.63 193	0.58 163	0.68 157	0.32 119	0.60 204	0.73 158	0.75 218	0.58 169	0.49 167	0.54 96	0.51 174	0.67 179	0.85 203	0.38 164	0.54 185	0.70 169	0.76 161	1.11 203	0.74 149

SGM-ForestM	2.76 239	1.91 230	0.61 193	1.81 221	0.95 210	2.05 225	1.33 219	1.42 231	0.91 207	0.56 166	0.91 209	5.46 241	4.14 235	0.42 180	24.53 267	0.42 132	0.62 175	0.44 151	5.98 233	0.47 162	0.63 171	0.44 96	0.39 168	0.56 188	3.80 256	4.06 255	4.71 258	4.93 250

UDG	1.10 200	1.96 231	0.62 195	2.28 225	2.25 239	2.00 224	2.51 230	0.59 165	0.73 192	0.59 181	0.83 207	1.25 191	0.33 121	2.35 233	0.88 173	0.52 168	0.95 217	0.62 203	1.84 200	0.67 201	0.86 206	0.81 199	1.27 232	0.46 174	0.62 154	0.64 139	0.71 159	0.63 136

DPSNet	1.77 216	0.63 192	0.63 196	0.89 198	0.87 206	1.03 209	0.60 184	0.69 184	0.91 207	0.46 86	0.65 180	5.95 246	2.89 228	0.31 148	2.32 241	1.06 236	1.08 222	0.92 229	13.58 258	0.95 220	1.48 234	1.71 243	1.15 227	1.06 230	1.28 221	2.04 236	1.21 210	1.51 199

S-Stereo	1.04 197	0.66 195	0.64 197	0.96 203	0.95 210	1.10 210	1.26 216	0.74 193	0.81 201	0.65 200	2.52 248	2.61 215	0.92 193	0.56 200	1.67 217	0.73 216	0.69 194	0.83 226	1.54 190	0.84 212	0.72 190	0.95 211	1.07 226	0.84 218	0.70 169	0.78 167	0.80 174	1.53 200

anonymity	1.03 196	0.26 59	0.65 198	0.38 122	0.29 107	0.36 112	0.21 86	0.56 151	0.27 93	0.53 136	15.55 266	0.52 101	0.22 63	0.21 89	0.42 76	0.50 161	0.49 123	0.33 72	0.84 143	0.46 158	0.49 119	0.54 134	0.18 89	0.23 74	0.71 172	0.98 190	0.58 130	0.96 173

MFN_U_SF_RVC	1.16 204	0.85 208	0.65 198	0.99 205	0.80 201	1.14 212	1.14 213	1.11 215	0.86 205	1.08 232	1.53 240	1.58 201	1.28 207	0.91 221	2.18 237	0.68 210	0.63 179	0.61 202	4.78 227	0.78 208	1.03 215	1.21 228	0.52 195	0.84 218	0.99 207	0.91 181	0.99 193	1.32 192

ADCS	1.14 201	0.75 201	0.65 198	0.73 185	0.78 200	0.82 195	0.71 193	1.01 211	1.55 233	0.62 189	0.87 208	1.16 185	1.80 217	0.61 205	1.52 210	1.19 241	1.05 219	0.82 224	1.97 203	0.96 221	1.60 235	1.93 245	0.59 203	0.82 216	1.00 210	2.14 239	1.06 200	2.09 216

AnyNet_C01	1.28 210	0.80 205	0.65 198	0.77 190	0.83 204	0.78 192	1.02 211	1.15 218	1.49 231	0.71 205	0.96 214	2.09 208	1.73 214	0.68 213	1.89 229	1.43 249	1.52 234	1.40 248	2.36 208	1.08 226	2.26 247	2.15 250	0.80 215	0.88 220	1.19 216	1.04 197	0.99 193	1.96 213

FC-DCNN	0.66 175	0.69 197	0.65 198	0.99 205	0.67 192	0.93 203	0.68 190	0.76 196	0.41 154	0.72 208	0.42 106	0.83 170	0.35 129	0.51 193	0.62 137	0.57 184	0.67 187	0.57 196	0.64 119	0.51 174	0.64 176	0.54 134	0.40 176	0.61 194	0.87 198	0.70 151	0.82 178	0.96 173

PWC_ROB	0.81 183	0.54 179	0.66 203	0.47 151	0.57 183	0.53 164	0.73 196	0.66 177	1.25 224	0.47 94	0.82 204	0.76 165	2.14 222	0.41 177	0.96 181	0.53 170	0.83 209	0.60 200	1.42 189	0.72 202	0.86 206	1.11 221	0.35 157	0.67 204	0.63 159	0.64 139	0.78 173	1.65 206

RGC	0.58 161	0.54 179	0.68 204	0.55 167	0.55 180	0.60 176	0.44 153	0.58 161	0.62 182	0.45 73	0.72 188	0.65 154	0.70 181	0.45 184	0.71 157	0.48 155	0.50 132	0.45 156	0.64 119	0.45 151	0.50 125	0.51 121	0.40 176	0.44 169	0.65 163	0.76 161	0.74 168	0.82 159

MaskLacGwcNet_RVC	5.11 251	0.52 173	0.70 205	0.73 185	0.60 187	0.64 179	0.78 198	0.61 174	0.48 165	0.53 136	1.02 217	116.64 275	1.19 203	0.86 220	0.73 158	0.55 179	0.72 196	0.66 207	2.81 212	0.57 186	0.81 200	1.06 219	0.41 180	0.46 174	0.78 186	0.97 187	0.72 162	1.47 197

MeshStereo	1.94 223	1.02 215	0.73 206	1.88 222	1.30 223	1.46 220	0.89 205	1.17 219	0.79 200	0.66 202	0.92 210	8.33 259	5.32 242	0.41 177	2.26 238	0.70 212	0.67 187	0.54 186	4.80 228	0.63 194	4.38 258	0.98 212	0.65 208	0.79 211	2.01 233	1.63 225	3.35 253	4.10 245
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
DLNR_Zeroshot_test	15.24 265	56.59 276	0.74 207	77.76 276	0.28 100	0.40 125	71.39 276	0.56 151	0.23 60	0.54 142	0.35 72	0.59 134	0.18 45	4.34 264	79.08 276	81.53 276	15.25 267	11.51 263	5.30 230	0.36 110	0.78 199	0.74 186	0.15 57	0.31 123	0.60 149	0.51 110	0.69 154	0.63 136

FBW_ROB	0.97 195	0.97 213	0.74 207	1.48 219	0.95 210	1.12 211	0.93 209	0.67 179	0.54 175	0.56 166	0.72 188	1.28 192	0.79 186	0.82 218	1.04 186	0.45 146	0.72 196	0.53 185	4.39 226	0.45 151	0.68 182	0.55 142	0.94 223	0.96 226	0.80 188	0.91 181	0.86 185	1.36 193

SANet	1.21 206	0.69 197	0.78 209	0.80 193	0.77 199	0.97 206	0.65 186	1.30 225	1.22 221	0.60 184	0.94 212	5.82 245	2.82 227	0.64 210	1.36 202	0.53 170	0.81 208	0.67 210	1.11 179	0.63 194	0.74 191	0.84 202	0.78 214	0.82 216	1.11 214	1.93 232	1.21 210	2.10 217

TRStereo	0.51 144	0.48 166	0.79 210	0.38 122	0.25 77	0.80 194	0.37 136	0.50 107	0.24 64	0.51 121	0.33 65	0.68 157	0.14 21	0.20 78	0.45 85	0.48 155	0.48 117	0.36 92	0.57 106	0.37 113	0.51 130	0.55 142	0.13 39	0.20 58	0.59 146	1.39 217	1.22 212	0.78 155

IGEV_Zeroshot_test	0.52 148	0.33 109	0.83 211	0.76 188	0.37 136	0.39 120	0.46 156	0.58 161	0.28 104	0.54 142	0.80 200	0.61 144	0.19 47	0.22 97	0.42 76	0.57 184	0.50 132	0.35 84	0.92 156	0.45 151	0.59 158	0.60 155	0.15 57	0.25 91	0.82 191	0.67 146	0.69 154	0.75 150

iRaft-Stereo_20w	0.57 157	0.33 109	0.85 212	0.84 196	0.33 125	0.48 150	0.31 126	0.55 145	0.30 114	0.55 158	0.73 191	0.60 141	0.15 25	0.22 97	0.70 154	0.45 146	0.50 132	0.33 72	0.93 159	0.45 151	0.50 125	0.44 96	0.16 70	0.19 50	0.75 184	1.38 215	1.06 200	1.18 185

SQANet	1.52 214	2.25 233	0.86 213	2.64 234	1.82 228	2.88 234	2.47 229	0.73 191	0.53 174	0.87 219	0.60 170	2.18 210	0.71 184	2.16 232	1.24 195	0.43 139	0.73 201	0.60 200	7.68 245	0.55 183	0.63 171	0.60 155	2.93 242	0.46 174	0.77 185	1.06 199	1.01 196	1.59 202

SAMSARA	1.22 209	0.61 191	0.86 213	0.71 182	0.68 193	0.67 185	0.70 192	1.28 224	1.00 215	0.78 212	0.71 185	0.96 177	2.09 221	0.61 205	2.00 230	0.88 224	0.80 207	0.76 218	1.68 193	0.81 209	1.35 228	1.66 240	0.43 184	0.80 214	2.42 243	2.93 251	2.32 239	2.44 224

DGSMNet	1.45 212	0.77 204	0.87 215	0.85 197	0.81 203	0.90 200	0.88 204	0.84 201	0.69 189	1.14 238	4.85 259	1.29 193	0.91 192	0.73 215	1.71 221	1.61 254	1.82 241	0.96 230	3.30 215	1.08 226	2.90 253	4.49 257	0.73 211	0.91 222	0.80 188	1.08 200	0.92 191	1.20 187

MSC_U_SF_DS_RVC	1.15 202	1.01 214	0.88 216	1.25 212	0.85 205	0.92 201	1.17 215	1.23 222	1.56 234	1.03 228	0.75 195	1.21 187	0.87 191	1.05 226	1.68 219	0.75 218	0.66 184	0.74 216	3.51 217	0.89 216	0.96 213	1.36 232	0.83 218	0.91 222	1.19 216	1.13 204	0.88 188	1.63 204

AMNet	0.92 192	0.91 210	0.88 216	0.91 200	0.95 210	0.96 205	0.87 203	0.71 187	0.87 206	0.90 220	0.98 215	0.99 179	0.64 179	0.95 223	0.90 174	1.00 233	1.06 220	0.97 232	0.96 160	0.97 222	1.02 214	0.98 212	0.55 198	0.91 222	0.91 200	0.97 187	1.06 200	1.16 184

PVD	1.15 202	0.86 209	0.90 218	0.94 202	0.89 208	1.01 208	0.89 205	1.55 238	1.56 234	0.60 184	0.95 213	1.22 190	1.67 213	0.80 217	1.69 220	0.88 224	1.07 221	0.78 220	1.80 199	0.87 215	1.15 220	1.41 235	0.66 210	0.78 209	1.26 220	1.62 224	1.32 216	1.83 211

FAT-Stereo	0.90 191	0.60 188	0.91 219	0.91 200	1.10 220	0.85 198	0.67 189	0.83 200	0.61 180	0.67 203	1.27 228	2.16 209	0.96 195	0.54 198	1.29 199	0.67 205	0.68 192	0.71 215	1.31 187	0.81 209	0.74 191	0.78 193	0.58 202	0.71 207	0.71 172	0.82 172	0.87 186	1.60 203

MFMNet_re	1.21 206	1.06 217	0.95 220	1.17 209	0.99 215	1.45 218	1.16 214	1.07 214	1.30 226	1.01 227	1.10 224	2.08 207	1.27 206	0.84 219	1.60 212	1.03 235	1.29 229	1.04 237	2.18 206	1.01 224	1.29 227	1.03 216	0.96 224	0.99 227	0.99 207	0.91 181	1.30 215	1.48 198

otaku	1.76 215	2.60 240	0.97 221	2.95 238	2.10 233	3.19 240	2.77 233	0.88 204	0.84 203	1.00 224	0.68 182	2.48 213	1.07 200	2.42 234	1.35 201	0.54 173	0.88 214	0.63 206	8.81 249	0.92 217	0.75 195	0.67 175	3.55 243	0.63 199	0.97 204	0.95 186	1.24 213	1.73 208

G-Net	1.21 206	0.75 201	0.97 221	0.68 179	0.68 193	0.93 203	0.62 185	1.00 209	1.32 227	0.74 210	1.45 237	5.45 240	0.94 194	0.45 184	1.16 190	0.84 223	0.77 205	0.66 207	2.05 205	1.51 243	0.88 208	1.00 214	0.55 198	0.71 207	0.86 195	1.21 207	1.82 229	2.79 233

SPS-STEREO	1.42 211	1.09 219	1.04 223	1.28 215	1.20 221	1.23 213	1.01 210	1.33 227	1.23 222	1.11 235	1.31 229	2.03 205	1.20 204	0.94 222	1.88 228	1.24 244	1.31 231	1.13 243	4.18 222	1.21 230	1.90 241	1.42 236	1.22 230	1.13 235	1.21 218	1.24 209	1.59 223	1.54 201
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.97 225	1.15 220	1.06 224	1.40 218	1.29 222	1.49 221	1.43 221	1.32 226	1.16 217	1.11 235	2.33 247	2.86 220	2.50 225	1.08 228	7.06 256	1.20 242	1.29 229	1.06 238	8.56 247	1.21 230	1.70 238	1.46 237	1.26 231	1.13 235	1.42 223	1.31 214	1.94 234	2.43 223

MADNet+	1.50 213	0.93 211	1.11 225	1.23 211	1.05 217	0.97 206	1.51 222	1.54 237	1.23 222	1.08 232	1.04 219	1.70 202	1.83 218	1.02 225	3.67 252	1.43 249	2.08 246	1.01 235	2.00 204	1.30 236	2.18 244	1.49 238	1.00 225	1.62 251	1.58 228	1.26 212	1.29 214	2.49 225

edge stereo	1.17 205	0.82 207	1.13 226	1.17 209	1.08 219	1.27 214	1.11 212	1.13 216	0.84 203	0.65 200	1.37 232	3.43 231	1.52 210	0.69 214	1.34 200	0.71 214	0.83 209	0.62 203	2.86 213	0.75 205	0.83 203	1.05 218	0.74 212	0.69 206	0.99 207	0.91 181	1.17 205	1.98 214

Ntro	1.81 220	2.73 244	1.14 227	3.03 240	2.21 238	3.27 241	3.03 236	0.96 206	0.91 207	1.04 230	0.79 199	2.60 214	0.84 188	2.53 238	1.41 204	0.55 179	0.96 218	0.66 207	8.42 246	0.99 223	0.74 191	0.69 177	3.62 244	0.62 196	1.03 211	1.23 208	1.20 208	1.69 207

ELAS	2.16 230	1.69 227	1.25 228	2.28 225	1.83 230	2.51 227	1.54 224	1.63 239	1.84 238	0.90 220	3.66 255	7.04 252	6.05 245	0.63 209	1.83 226	0.67 205	1.09 223	0.79 223	2.64 210	0.86 214	1.37 229	2.14 248	0.81 216	1.05 229	3.30 252	2.80 250	2.71 245	3.36 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	1.77 216	2.43 234	1.27 229	2.78 236	2.11 235	3.13 238	3.16 241	1.03 212	0.97 214	1.10 234	0.61 176	3.05 224	1.08 201	2.79 242	1.39 203	0.68 210	1.48 233	0.75 217	5.82 232	1.08 226	0.81 200	0.64 165	3.77 245	0.68 205	1.08 212	0.97 187	1.19 207	1.80 210

LE_ROB	12.15 262	1.07 218	1.28 230	4.86 259	43.61 274	6.11 263	34.98 272	7.73 266	6.67 261	0.59 181	3.47 254	32.65 270	46.59 272	0.28 137	3.28 249	0.34 85	0.56 166	0.43 147	23.40 264	0.83 211	0.89 209	0.66 174	0.55 198	8.00 265	23.50 267	19.54 266	20.84 267	35.39 270

ELAS_RVC	2.08 228	1.48 223	1.28 230	2.09 223	1.56 227	3.54 251	1.54 224	1.51 236	1.17 218	0.93 222	2.90 250	6.91 251	6.03 244	0.62 208	1.61 213	0.67 205	1.11 224	0.82 224	2.41 209	0.92 217	1.42 231	2.14 248	0.86 221	1.12 234	3.43 254	2.32 243	2.72 247	3.08 236
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.05 227	2.11 232	1.32 232	2.55 233	2.10 233	2.72 231	2.68 232	1.45 234	1.94 243	1.37 246	1.13 226	3.15 226	4.44 236	2.52 237	1.75 224	1.20 242	1.94 243	1.12 241	2.67 211	1.36 239	1.62 236	1.37 233	2.42 238	1.38 244	2.21 239	2.11 237	1.99 235	2.75 232

PSMNet_ROB	2.08 228	2.77 245	1.33 233	2.54 231	1.82 228	3.47 248	3.03 236	1.25 223	1.21 220	1.32 244	1.41 233	2.91 221	4.05 234	2.61 240	1.82 225	0.80 222	1.39 232	0.86 228	6.00 234	1.24 234	1.21 224	1.11 221	4.12 250	1.13 235	1.65 229	1.79 228	1.60 225	1.63 204

BEATNet-Init1	13.96 264	15.06 265	1.45 234	33.51 272	2.74 250	31.35 272	11.00 266	2.83 254	3.32 255	0.97 223	4.32 258	18.31 264	31.62 267	0.57 201	32.74 268	1.33 248	0.88 214	0.67 210	61.90 276	16.80 269	4.24 257	6.02 260	0.75 213	1.26 240	18.71 265	8.82 260	37.43 273	28.26 266

Dean	2.26 233	3.02 252	1.51 235	3.69 248	3.06 254	3.35 243	3.37 243	1.63 239	1.75 237	1.34 245	1.22 227	3.24 227	3.75 232	2.81 244	1.67 217	0.89 226	1.78 239	1.08 239	4.11 220	1.56 245	1.17 221	1.01 215	4.18 251	1.28 241	2.41 242	2.01 233	2.20 238	2.02 215

WAO-7	1.84 221	1.51 225	1.58 236	2.13 224	1.53 226	1.45 218	1.51 222	1.82 245	2.17 245	1.51 249	3.04 251	3.42 230	4.56 238	1.06 227	1.87 227	1.13 238	1.28 228	0.96 230	3.75 218	1.28 235	1.09 217	1.25 229	0.64 207	1.42 246	1.47 224	2.46 244	1.50 219	2.37 222

RainbowNet	1.77 216	2.52 235	1.58 236	3.00 239	2.34 241	3.15 239	3.06 238	1.00 209	0.77 196	1.29 242	0.75 195	2.75 218	1.86 219	2.77 241	1.50 209	0.78 221	1.23 226	0.78 220	3.30 215	1.16 229	1.11 219	0.72 183	3.90 247	0.79 211	1.16 215	1.16 205	1.37 217	2.11 218

ACVNet_1	1.97 225	2.92 248	1.62 238	3.50 247	2.66 248	3.39 246	3.43 244	1.18 220	0.93 210	1.04 230	0.92 210	2.97 223	1.56 212	2.85 245	1.41 204	0.57 184	1.54 235	0.83 226	6.64 239	1.03 225	1.09 217	0.81 199	4.02 249	0.79 211	1.25 219	1.72 226	1.01 196	1.41 195

LVE	2.40 236	2.71 242	1.67 239	4.77 258	2.70 249	3.32 242	3.79 248	1.33 227	1.39 229	1.62 251	1.35 230	3.06 225	3.67 231	2.80 243	1.44 207	0.89 226	1.62 236	1.12 241	6.31 236	1.44 241	1.97 242	1.40 234	3.89 246	1.47 248	2.51 246	2.03 235	2.07 236	2.50 226

PWCK	3.81 245	2.53 236	1.72 240	3.08 244	2.13 237	3.10 237	3.14 240	1.99 249	2.21 246	2.27 258	3.18 253	5.47 242	3.87 233	1.43 230	2.14 232	1.00 233	1.84 242	1.11 240	42.20 274	1.74 247	2.25 246	1.67 241	2.24 237	1.53 249	1.90 232	2.63 246	1.84 231	2.54 228

IMH-64-1	2.23 231	2.54 237	1.78 241	3.04 241	2.48 242	3.36 244	3.57 245	1.43 232	1.87 239	1.00 224	1.08 222	3.38 228	4.59 239	3.31 248	1.71 221	0.91 228	1.73 237	0.97 232	4.22 223	1.35 237	1.42 231	1.19 225	4.55 252	1.08 232	2.07 235	1.47 219	1.70 226	2.34 220

IMH-64	2.23 231	2.54 237	1.78 241	3.04 241	2.48 242	3.36 244	3.57 245	1.43 232	1.87 239	1.00 224	1.08 222	3.38 228	4.59 239	3.31 248	1.71 221	0.91 228	1.73 237	0.97 232	4.22 223	1.35 237	1.42 231	1.19 225	4.55 252	1.08 232	2.07 235	1.47 219	1.70 226	2.34 220

IMH	2.49 238	2.59 239	1.81 243	3.06 243	2.54 246	3.39 246	3.61 247	1.47 235	1.90 242	1.03 228	1.07 221	3.52 233	8.23 246	3.63 253	1.59 211	0.91 228	1.80 240	1.01 235	5.27 229	1.38 240	1.37 229	1.14 223	4.57 254	1.13 235	2.08 237	1.87 230	1.82 229	3.43 240

ACVNet_2	2.43 237	2.72 243	1.85 244	3.43 246	2.57 247	3.08 236	3.07 239	1.40 230	1.10 216	1.11 235	0.99 216	2.79 219	1.99 220	2.57 239	1.19 191	0.76 220	2.35 248	0.78 220	16.59 260	1.22 232	1.05 216	0.82 201	3.92 248	1.15 239	1.74 231	2.01 233	1.54 221	1.90 212

SPstereo	2.30 234	1.48 223	1.89 245	1.53 220	1.45 224	1.58 222	1.38 220	2.01 250	1.64 236	1.53 250	2.89 249	2.96 222	5.36 243	1.62 231	2.07 231	2.85 259	2.14 247	2.25 256	2.93 214	2.22 254	3.05 255	3.41 254	1.71 234	1.81 254	2.05 234	2.27 241	2.65 244	3.29 238

FADE		1.41 221	1.97 246	1.26 214	1.51 225	2.99 235	4.68 255	1.89 246	7.67 263	3.64 263	14.09 265		8.32 247	1.36 229	14.67 262	1.30 246	7.11 263	3.52 260	22.66 263	9.99 264	7.92 263	7.45 263	1.21 228	2.32 258	1.66 230	1.24 209	4.68 257	17.34 259

STStereo	3.04 242	1.84 228	2.02 247	2.86 237	2.07 232	2.80 232	2.13 226	3.45 258	1.87 239	0.84 217	5.89 260	8.55 260	10.11 253	0.54 198	5.43 253	0.48 155	0.66 184	0.47 162	12.54 254	0.74 204	0.90 211	0.86 204	0.50 193	1.06 230	2.80 247	2.48 245	2.76 249	5.29 252

WAO-8	2.95 240	2.89 246	2.08 248	4.66 255	2.53 244	3.48 249	2.97 234	1.91 247	3.21 253	1.38 247	1.44 235	5.04 237	8.43 248	3.60 251	2.17 233	1.16 239	2.03 244	1.19 244	6.98 242	2.15 252	1.74 239	1.25 229	2.86 240	1.36 242	3.26 250	2.73 247	2.53 241	4.56 248

Venus	2.95 240	2.89 246	2.08 248	4.66 255	2.53 244	3.48 249	2.97 234	1.91 247	3.21 253	1.38 247	1.44 235	5.04 237	8.43 248	3.60 251	2.17 233	1.16 239	2.03 244	1.19 244	6.98 242	2.15 252	1.74 239	1.25 229	2.86 240	1.36 242	3.26 250	2.73 247	2.53 241	4.56 248

TorneroNet-64	4.16 247	3.61 256	2.11 250	4.37 254	2.98 252	4.33 253	4.63 254	1.71 242	6.34 259	1.23 241	1.11 225	5.72 244	25.96 263	4.00 261	2.53 245	0.96 231	2.98 255	1.29 247	12.05 253	1.55 244	2.30 249	1.69 242	4.93 258	1.44 247	2.24 240	2.79 249	1.84 231	5.51 254

ktn	4.88 250	2.98 250	2.15 251	3.75 249	3.03 253	3.86 252	4.59 252	1.74 243	2.91 251	2.10 256	1.63 242	11.03 263	37.05 269	3.72 254	2.27 239	1.83 256	2.63 252	2.02 254	18.61 261	1.99 250	2.22 245	2.06 247	4.75 255	1.94 255	2.11 238	2.26 240	2.71 245	3.88 243

JetBlue	3.72 244	2.93 249	2.25 252	4.01 253	3.39 257	4.54 256	4.38 250	2.49 253	2.38 248	1.19 240	1.04 219	7.20 253	1.53 211	3.21 247	1.64 216	1.52 252	2.46 250	2.08 255	4.12 221	1.77 249	4.67 259	5.57 259	1.98 235	1.72 253	2.43 244	4.51 257	3.02 251	22.45 264

TorneroNet	5.55 253	3.56 255	2.26 253	3.87 250	3.09 255	4.41 255	4.59 252	1.77 244	5.65 258	1.30 243	1.46 238	6.35 248	60.56 275	3.94 260	2.38 243	0.99 232	2.95 254	1.26 246	16.30 259	1.57 246	2.37 250	1.62 239	5.15 259	1.41 245	2.48 245	2.30 242	2.14 237	4.06 244

KSHMR	5.14 252	3.44 254	2.51 254	4.75 257	3.54 258	4.37 254	4.39 251	2.25 252	2.04 244	1.89 253	1.90 244	3.91 234	56.90 274	4.29 262	2.33 242	1.43 249	2.38 249	1.63 250	9.67 250	1.74 247	2.26 247	1.95 246	6.27 264	1.58 250	2.40 241	2.12 238	2.33 240	4.41 247

UNDER WATER	4.12 246	4.08 258	2.63 255	6.45 262	4.77 262	5.44 260	5.59 258	3.34 257	3.11 252	1.70 252	1.80 243	7.67 255	11.14 254	4.31 263	2.42 244	1.26 245	4.76 258	1.65 251	6.67 240	2.44 257	2.82 252	2.90 252	7.40 267	2.17 257	3.16 249	3.80 254	2.72 247	5.07 251

UNDER WATER-64	4.19 248	4.38 260	2.66 256	7.03 263	4.94 263	5.57 261	5.84 259	3.48 260	2.88 250	1.94 255	1.95 245	7.91 258	9.16 252	4.50 265	2.63 246	1.31 247	4.96 259	1.75 253	6.26 235	2.37 256	2.75 251	3.23 253	7.93 268	2.02 256	2.94 248	4.48 256	2.89 250	5.44 253

notaker	3.70 243	3.63 257	2.85 257	6.04 261	3.37 256	4.76 257	4.69 256	2.04 251	2.21 246	1.89 253	1.60 241	7.21 254	15.87 260	3.78 257	2.29 240	1.52 252	2.59 251	1.74 252	11.12 252	2.03 251	2.00 243	2.17 251	4.86 257	1.71 252	1.52 227	1.74 227	1.91 233	2.70 231

DPSimNet_ROB	7.97 257	3.03 253	3.09 258	2.75 235	2.79 251	2.83 233	4.04 249	3.33 256	6.56 260	2.71 261	50.85 274	6.38 249	18.73 261	3.01 246	14.74 263	5.23 262	4.15 257	2.37 257	28.07 269	3.64 259	5.47 260	6.94 262	2.62 239	2.99 261	3.80 256	6.16 259	3.42 254	15.50 258

MADNet++	4.47 249	3.00 251	3.25 259	2.44 229	3.78 259	2.63 229	3.35 242	3.45 258	4.35 257	3.57 262	3.87 256	5.35 239	5.16 241	3.40 250	3.14 248	4.21 261	3.98 256	3.26 259	6.32 237	4.42 260	7.68 262	13.20 265	2.01 236	3.95 262	3.30 252	10.32 262	3.77 255	3.51 241

DispFullNet	2.33 235	2.68 241	3.37 260	2.54 231	2.33 240	2.65 230	2.56 231	1.37 229	1.29 225	2.23 257	1.02 217	7.86 257	2.93 229	2.48 235	1.41 204	1.62 255	2.89 253	1.43 249	6.75 241	2.26 255	1.63 237	1.71 243	1.21 228	0.80 214	0.93 201	0.93 185	1.52 220	2.50 226

MANE	5.94 255	1.67 226	3.69 261	2.38 228	2.05 231	2.51 227	2.37 227	3.17 255	4.05 256	0.84 217	1.36 231	7.77 256	9.14 251	0.57 201	15.61 264	1.09 237	0.87 213	13.46 265	6.33 238	0.62 192	1.25 226	0.76 191	0.49 192	1.02 228	10.30 261	18.90 265	16.36 265	31.80 267

HanzoNet	10.87 259	6.61 263	4.12 262	14.03 266	6.14 264	22.43 268	21.48 270	7.53 265	9.98 265	2.65 260	3.14 252	30.46 268	52.31 273	24.77 272	5.81 254	2.76 258	7.16 264	2.61 258	25.65 265	5.09 261	4.13 256	3.84 256	8.74 269	2.66 259	4.91 259	4.52 258	4.28 256	5.77 255

JetRed	5.93 254	4.36 259	5.18 263	3.32 245	4.15 261	5.91 262	9.28 264	4.21 261	2.78 249	2.33 259	2.08 246	5.56 243	1.33 208	5.92 266	3.32 250	3.95 260	6.76 262	6.49 261	3.83 219	3.05 258	7.34 261	6.19 261	5.50 260	2.76 260	9.36 260	21.55 267	5.67 259	17.91 261

PML	25.77 269	16.40 268	5.63 264	19.94 270	12.77 269	20.38 267	9.79 265	9.31 267	68.05 276	17.61 272	136.84 276	90.68 274	97.32 276	9.22 271	8.31 257	7.86 263	13.64 266	6.53 262	32.01 270	6.33 262	10.40 267	9.06 264	5.53 263	5.58 263	24.53 269	10.26 261	31.06 270	10.67 257

LRCNet_RVC	19.34 268	28.20 269	9.73 265	30.22 271	27.96 272	31.69 273	26.15 271	20.45 273	8.63 264	28.67 273	28.56 270	30.79 269	23.77 262	32.51 273	10.62 258	1.87 257	23.27 270	17.65 268	40.19 271	17.32 270	8.18 264	3.73 255	35.17 273	25.19 270	1.50 225	1.19 206	5.90 260	3.12 237

ASD4	13.31 263	6.70 264	12.88 266	5.51 260	3.93 260	6.96 264	5.17 257	6.08 264	7.44 262	6.90 266	29.32 271	6.50 250	8.79 250	7.47 267	12.49 259	11.08 264	10.55 265	13.21 264	12.75 255	7.93 263	31.35 270	19.00 266	4.80 256	6.43 264	22.01 266	31.67 271	26.99 269	35.45 271

DGTPSM_ROB	11.00 260	5.61 261	16.56 267	3.96 251	7.34 265	4.93 258	7.56 260	4.32 262	11.20 266	4.12 264	8.43 261	4.55 235	13.08 256	3.85 258	13.16 260	13.78 265	6.37 260	15.33 266	7.61 244	11.60 265	8.27 265	20.90 267	5.52 261	11.00 266	11.55 262	30.93 269	12.69 262	32.76 268

DPSMNet_ROB	11.11 261	5.62 262	16.57 268	3.96 251	7.34 265	4.93 258	7.57 261	4.32 262	11.21 267	4.13 265	8.57 262	4.60 236	14.45 259	3.87 259	13.23 261	13.79 266	6.38 261	15.38 267	8.62 248	11.60 265	8.28 266	20.92 268	5.52 261	11.00 266	11.58 263	30.93 269	12.70 263	32.76 268

DPSM_ROB	17.14 266	15.12 266	20.99 269	8.55 264	8.28 267	12.85 265	8.38 262	9.68 268	14.27 268	7.99 267	8.92 263	10.02 261	13.15 257	3.72 254	17.02 265	17.90 267	17.89 268	19.72 269	13.12 256	14.58 267	23.81 268	27.16 269	6.33 265	14.07 268	31.12 271	38.41 272	36.00 271	43.62 272

DPSM	17.14 266	15.12 266	20.99 269	8.55 264	8.28 267	12.85 265	8.38 262	9.68 268	14.27 268	7.99 267	8.92 263	10.02 261	13.15 257	3.72 254	17.02 265	17.90 267	17.89 268	19.72 269	13.12 256	14.58 267	23.81 268	27.16 269	6.33 265	14.07 268	31.12 271	38.41 272	36.00 271	43.62 272

HaxPig	36.94 273	39.02 273	35.87 271	37.61 273	42.00 273	37.54 274	41.37 273	37.89 274	39.04 273	46.91 274	48.84 273	44.26 271	35.76 268	37.00 274	38.72 273	36.77 273	45.37 274	48.69 274	40.70 272	39.66 274	36.11 271	31.60 271	47.76 275	39.78 275	18.63 264	16.85 264	13.84 264	19.74 262

AVERAGE_ROB	39.02 274	41.97 274	38.90 272	43.30 274	44.01 275	42.99 275	43.74 274	43.16 275	39.90 274	47.57 275	47.87 272	44.75 272	39.96 270	43.65 276	38.17 272	36.44 272	46.39 275	48.96 275	41.67 273	40.21 275	39.69 272	35.43 272	46.62 274	39.76 274	24.41 268	16.49 263	19.69 266	17.85 260

MEDIAN_ROB	40.83 275	43.09 275	39.48 273	43.85 275	45.04 276	43.46 276	44.50 275	43.93 276	40.53 275	50.28 276	51.34 275	46.63 273	40.33 271	42.01 275	40.18 274	38.17 274	48.38 276	51.35 276	43.96 275	42.85 276	41.02 273	36.07 273	48.66 276	41.25 276	25.02 270	23.68 268	21.83 268	25.41 265

CasAABBNet	34.43 271	30.36 270	42.26 274	17.14 267	16.55 270	25.74 269	16.74 267	19.07 270	28.70 270	16.64 271	18.05 269	20.17 267	26.39 264	7.50 268	34.18 269	36.02 269	36.01 273	39.65 271	26.14 266	29.32 271	47.52 274	54.86 276	12.71 270	28.37 273	62.52 273	77.28 274	72.22 274	87.55 274

MyStereo03	34.49 272	30.38 271	42.28 275	17.19 268	16.68 271	25.92 270	16.86 268	19.46 271	28.71 271	16.15 269	17.99 267	20.16 265	26.46 265	7.53 269	34.41 270	36.06 270	35.97 271	39.69 272	26.26 267	29.36 272	47.86 275	54.73 274	12.72 271	28.32 271	62.57 274	77.31 275	72.32 275	87.78 275

MyStereo02	33.87 270	30.38 271	42.28 275	17.19 268	0.00 1	25.92 270	16.86 268	19.46 271	28.71 271	16.15 269	17.99 267	20.16 265	26.46 265	7.53 269	34.41 270	36.06 270	35.97 271	39.69 272	26.26 267	29.36 272	47.86 275	54.73 274	12.72 271	28.32 271	62.57 274	77.31 275	72.32 275	87.78 275

Low-res two-view benchmark