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 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

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

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
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

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 20	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

delet	0.18 8	0.16 9	0.16 22	0.20 40	0.14 20	0.19 32	0.12 30	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

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 94	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	0.25 128	0.14 14	0.21 6	0.80 171	0.23 10	0.16 6

TDLM	0.17 7	0.19 19	0.14 13	0.16 21	0.18 40	0.15 16	0.12 30	0.16 6	0.15 13	0.12 4	0.29 53	0.17 8	0.16 29	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

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 19	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 29	0.31 41	0.31 23	0.36 49

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

AANet_RVC	0.21 14	0.19 19	0.18 36	0.14 14	0.17 30	0.12 8	0.12 30	0.18 10	0.19 30	0.15 9	0.20 22	0.18 9	0.15 26	0.14 30	0.38 66	0.25 18	0.24 10	0.26 28	0.22 8	0.22 39	0.20 7	0.21 16	0.16 71	0.17 24	0.26 23	0.25 20	0.26 18	0.33 42

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 34	0.19 20	0.29 23	0.17 35	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 53	0.22 8	0.27 23

MMNet	0.21 14	0.20 25	0.17 27	0.21 45	0.17 30	0.20 35	0.14 43	0.23 13	0.17 20	0.19 10	0.21 25	0.27 18	0.12 15	0.22 98	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

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

AASNet	0.21 14	0.23 37	0.16 22	0.21 45	0.18 40	0.24 54	0.18 75	0.24 14	0.15 13	0.22 13	0.27 49	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

test_5	0.21 14	0.19 19	0.14 13	0.17 24	0.10 8	0.15 16	0.11 24	0.25 16	0.15 13	0.30 22	0.15 9	0.29 23	0.31 118	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 24	0.31 23	0.26 19

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 25	0.16 12	0.31 28	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

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 35	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_CTSACE	0.22 20	0.16 9	0.13 10	0.11 6	0.11 13	0.20 35	0.14 43	0.27 19	0.15 13	0.48 100	0.14 5	0.33 34	0.25 81	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 73	0.07 5	0.14 14	0.26 23	0.25 20	0.32 25	0.21 11

PWCDC_ROB	0.47 127	0.21 31	0.31 112	0.20 40	0.34 130	0.24 54	0.30 125	0.27 19	0.95 214	0.21 12	0.54 154	0.31 28	2.14 223	0.49 190	0.61 134	0.42 133	0.39 48	0.41 136	0.40 46	0.38 120	0.41 68	0.87 206	0.35 158	0.31 124	0.27 26	0.49 103	0.35 37	0.56 117

MIF-Stereo (partial)	0.21 14	0.17 12	0.15 17	0.13 13	0.12 15	0.16 21	0.08 10	0.28 21	0.19 30	0.30 22	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 29	0.23 15	0.28 21	0.27 23

MIM_Stereo	0.23 22	0.18 14	0.18 36	0.20 40	0.15 21	0.20 35	0.11 24	0.28 21	0.13 8	0.43 63	0.21 25	0.31 28	0.11 10	0.12 24	0.24 19	0.31 47	0.36 32	0.27 32	0.34 29	0.22 39	0.37 45	0.30 35	0.09 12	0.17 24	0.25 16	0.21 10	0.32 25	0.23 15

TESTraft	0.26 32	0.21 31	0.16 22	0.15 17	0.16 27	0.14 14	0.13 39	0.28 21	0.26 84	0.42 56	0.19 20	0.28 19	0.30 113	0.07 7	0.31 37	0.33 66	0.35 30	0.24 20	0.30 19	0.19 23	0.36 39	0.49 112	0.09 12	0.18 36	0.35 51	0.33 48	0.35 37	0.31 33

CVANet_RVC	0.23 22	0.30 85	0.22 60	0.30 88	0.22 62	0.26 69	0.16 61	0.28 21	0.18 24	0.24 15	0.43 114	0.24 13	0.21 58	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

test croco	0.22 20	0.18 14	0.15 17	0.14 14	0.12 15	0.17 23	0.09 12	0.30 25	0.13 8	0.41 48	0.14 5	0.26 17	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

HCRNet	0.25 28	0.30 85	0.16 22	0.34 104	0.15 21	0.25 61	0.15 56	0.30 25	0.14 11	0.69 205	0.33 66	0.39 53	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 79	0.13 10	0.22 10	0.29 36	0.24 14	0.22 12

DMCA	0.24 26	0.19 19	0.22 60	0.18 29	0.19 50	0.17 23	0.18 75	0.30 25	0.24 65	0.23 14	0.28 52	0.29 23	0.17 35	0.19 68	0.32 41	0.26 25	0.30 18	0.30 54	0.27 16	0.21 35	0.32 25	0.23 20	0.19 101	0.19 51	0.25 16	0.27 28	0.23 10	0.27 23

TestStereo1	0.27 36	0.24 41	0.15 17	0.17 24	0.17 30	0.18 25	0.13 39	0.32 28	0.24 65	0.43 63	0.18 14	0.28 19	0.35 130	0.08 11	0.33 43	0.31 47	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 45	0.51 122	0.12 28	0.18 36	0.35 51	0.34 51	0.40 56	0.32 40

SA-5K	0.27 36	0.24 41	0.15 17	0.17 24	0.17 30	0.18 25	0.13 39	0.32 28	0.24 65	0.43 63	0.18 14	0.28 19	0.35 130	0.08 11	0.33 43	0.31 47	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 45	0.51 122	0.12 28	0.18 36	0.35 51	0.34 51	0.40 56	0.32 40

ARAFT	0.25 28	0.20 25	0.16 22	0.20 40	0.16 27	0.20 35	0.10 18	0.32 28	0.19 30	0.45 74	0.24 34	0.34 40	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 37	0.25 20	0.33 31	0.30 30

GANet	0.23 22	0.20 25	0.21 56	0.23 57	0.23 67	0.25 61	0.20 86	0.32 28	0.18 24	0.25 16	0.25 35	0.30 27	0.16 29	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 79	0.18 36	0.25 16	0.23 15	0.26 18	0.25 17

DISCO	0.33 61	0.30 85	0.23 69	0.31 91	0.28 101	0.33 95	0.31 127	0.32 28	0.30 115	0.39 43	0.43 114	0.33 34	0.20 55	0.24 116	0.42 77	0.31 47	0.42 73	0.33 72	0.47 80	0.30 86	0.37 45	0.35 58	0.20 106	0.25 92	0.38 59	0.36 59	0.41 61	0.40 62

CAS	0.28 39	0.22 33	0.18 36	0.21 45	0.17 30	0.18 25	0.10 18	0.33 33	0.21 45	0.33 25	0.40 97	0.29 23	0.19 48	0.18 55	0.31 37	0.28 30	0.38 44	0.26 28	0.39 42	0.20 28	0.30 19	0.32 40	0.16 71	0.18 36	0.37 56	0.35 53	0.41 61	0.54 110

iinet-f	0.36 79	0.26 60	0.25 87	0.24 60	0.18 40	0.35 110	0.17 68	0.33 33	0.21 45	0.42 56	0.72 189	0.44 69	0.36 135	0.19 68	0.53 108	0.36 98	0.43 79	0.28 37	0.89 155	0.35 108	0.42 79	0.41 90	0.18 90	0.19 51	0.41 70	0.30 39	0.47 80	0.41 67

RAFT+CT+SA	0.24 26	0.20 25	0.17 27	0.19 32	0.13 18	0.16 21	0.12 30	0.33 33	0.19 30	0.44 71	0.14 5	0.34 40	0.30 113	0.10 16	0.26 22	0.30 40	0.27 14	0.22 14	0.31 20	0.19 23	0.32 25	0.40 84	0.07 5	0.17 24	0.30 34	0.28 31	0.32 25	0.27 23

MGS-Stereo	0.25 28	0.23 37	0.17 27	0.16 21	0.15 21	0.15 16	0.10 18	0.34 36	0.15 13	0.29 21	0.20 22	0.24 13	0.14 21	0.17 44	0.28 30	0.28 30	0.41 61	0.34 77	0.40 46	0.25 52	0.37 45	0.29 32	0.14 49	0.18 36	0.27 26	0.24 17	0.35 37	0.33 42

IER	0.30 42	0.24 41	0.24 79	0.24 60	0.21 55	0.26 69	0.18 75	0.35 37	0.21 45	0.36 32	0.46 124	0.52 102	0.20 55	0.24 116	0.36 61	0.30 40	0.39 48	0.31 59	0.34 29	0.24 48	0.33 29	0.30 35	0.20 106	0.20 59	0.32 40	0.40 81	0.36 43	0.40 62

UPFNet	0.29 40	0.25 49	0.26 93	0.26 72	0.23 67	0.30 84	0.22 90	0.35 37	0.26 84	0.35 31	0.32 64	0.33 34	0.21 58	0.24 116	0.34 47	0.30 40	0.37 42	0.31 59	0.38 38	0.24 48	0.28 17	0.28 29	0.18 90	0.21 63	0.30 34	0.32 43	0.32 25	0.29 27

LL-Strereo2	0.25 28	0.18 14	0.14 13	0.17 24	0.15 21	0.13 9	0.09 12	0.36 39	0.21 45	0.51 122	0.18 14	0.34 40	0.17 35	0.10 16	0.28 30	0.32 58	0.39 48	0.27 32	0.45 69	0.23 44	0.34 32	0.26 23	0.12 28	0.15 17	0.25 16	0.28 31	0.33 31	0.26 19

DSFCA	0.34 69	0.39 138	0.32 119	0.31 91	0.27 93	0.36 113	0.26 109	0.36 39	0.30 115	0.32 24	0.43 114	0.38 50	0.23 73	0.19 68	0.39 69	0.33 66	0.38 44	0.36 93	0.47 80	0.27 65	0.38 53	0.42 91	0.23 120	0.26 100	0.40 68	0.40 81	0.35 37	0.44 74

DMCA-RVC	0.33 61	0.25 49	0.28 100	0.25 64	0.28 101	0.24 54	0.28 112	0.36 39	0.32 124	0.33 25	0.39 89	0.55 112	0.24 77	0.21 90	0.52 101	0.36 98	0.36 32	0.35 85	0.36 34	0.29 77	0.39 59	0.38 78	0.22 115	0.25 92	0.30 34	0.33 48	0.37 48	0.42 72

LoS_RVC	0.30 42	0.25 49	0.23 69	0.15 17	0.19 50	0.18 25	0.12 30	0.37 42	0.22 54	0.42 56	0.41 102	0.33 34	0.21 58	0.18 55	0.35 57	0.29 35	0.34 27	0.28 37	0.45 69	0.21 35	0.44 98	0.37 73	0.15 58	0.24 81	0.49 103	0.35 53	0.42 68	0.46 80

tt_ll	0.30 42	0.25 49	0.23 69	0.15 17	0.19 50	0.18 25	0.12 30	0.37 42	0.22 54	0.42 56	0.41 102	0.33 34	0.21 58	0.18 55	0.35 57	0.29 35	0.34 27	0.28 37	0.45 69	0.21 35	0.44 98	0.37 73	0.15 58	0.24 81	0.49 103	0.35 53	0.42 68	0.46 80

anonymousdsp2	0.27 36	0.28 71	0.19 44	0.19 32	0.17 30	0.21 42	0.14 43	0.37 42	0.19 30	0.38 41	0.27 49	0.36 49	0.17 35	0.14 30	0.27 27	0.29 35	0.36 32	0.25 22	0.56 105	0.22 39	0.38 53	0.40 84	0.13 39	0.18 36	0.32 40	0.25 20	0.39 53	0.31 33

test_4	0.26 32	0.19 19	0.17 27	0.14 14	0.15 21	0.11 6	0.07 6	0.37 42	0.20 41	0.53 137	0.21 25	0.35 45	0.16 29	0.15 35	0.26 22	0.30 40	0.36 32	0.25 22	0.32 24	0.22 39	0.38 53	0.35 58	0.10 17	0.18 36	0.33 44	0.32 43	0.35 37	0.36 49

TANstereo	0.41 96	0.26 60	0.19 44	0.29 84	0.27 93	0.33 95	0.17 68	0.37 42	0.21 45	0.45 74	0.23 31	0.32 32	0.28 104	0.22 98	0.57 120	0.57 185	0.52 145	0.68 213	0.98 163	0.76 207	0.43 92	0.39 81	0.85 220	0.23 75	0.29 29	0.39 77	0.51 103	0.41 67

XX-TBD	0.41 96	0.26 60	0.19 44	0.29 84	0.27 93	0.33 95	0.17 68	0.37 42	0.21 45	0.45 74	0.23 31	0.32 32	0.28 104	0.22 98	0.57 120	0.57 185	0.52 145	0.68 213	0.98 163	0.76 207	0.43 92	0.39 81	0.85 220	0.23 75	0.29 29	0.39 77	0.51 103	0.41 67

AFF-stereo	0.23 22	0.23 37	0.20 50	0.15 17	0.13 18	0.22 43	0.09 12	0.37 42	0.19 30	0.42 56	0.21 25	0.31 28	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 29	0.28 31	0.32 25	0.24 16

FINET	0.58 162	0.30 85	0.31 112	0.34 104	0.25 78	0.28 79	0.30 125	0.37 42	0.32 124	0.39 43	0.30 56	0.38 50	0.26 91	0.23 107	7.02 256	0.39 115	0.39 48	0.29 46	0.51 88	0.28 69	0.39 59	0.35 58	0.25 128	0.25 92	0.39 63	0.37 65	0.41 61	0.38 54

STTStereo	0.41 96	0.43 151	0.44 157	0.37 120	0.44 151	0.34 106	0.50 165	0.37 42	0.34 137	0.38 41	0.43 114	0.51 100	0.33 122	0.38 171	0.94 178	0.33 66	0.42 73	0.41 136	0.40 46	0.30 86	0.37 45	0.32 40	0.23 120	0.28 118	0.43 83	0.45 95	0.42 68	0.61 129

PDISCO_ROB	0.35 73	0.31 91	0.32 119	0.28 80	0.24 74	0.30 84	0.22 90	0.37 42	0.25 74	0.27 18	0.34 70	0.33 34	0.24 77	0.18 55	0.43 81	0.41 125	0.41 61	0.52 182	0.36 34	0.33 100	0.46 109	0.49 112	0.17 79	0.26 100	0.44 87	0.44 92	0.62 143	0.48 90

raft+_RVC	0.26 32	0.23 37	0.18 36	0.19 32	0.18 40	0.18 25	0.13 39	0.38 52	0.19 30	0.46 87	0.30 56	0.34 40	0.16 29	0.13 27	0.31 37	0.29 35	0.34 27	0.27 32	0.39 42	0.20 28	0.37 45	0.32 40	0.10 17	0.15 17	0.32 40	0.28 31	0.36 43	0.31 33

RALAANet	0.30 42	0.31 91	0.25 87	0.22 48	0.22 62	0.24 54	0.17 68	0.38 52	0.20 41	0.33 25	0.38 86	0.35 45	0.18 46	0.15 35	0.41 75	0.31 47	0.38 44	0.38 112	0.49 83	0.29 77	0.38 53	0.36 66	0.15 58	0.21 63	0.36 54	0.30 39	0.35 37	0.35 48

HGLStereo	0.33 61	0.32 101	0.26 93	0.27 76	0.28 101	0.29 82	0.18 75	0.39 54	0.23 61	0.40 47	0.58 164	0.34 40	0.19 48	0.24 116	0.34 47	0.36 98	0.45 96	0.39 124	0.42 62	0.29 77	0.41 68	0.36 66	0.18 90	0.26 100	0.42 81	0.41 86	0.37 48	0.33 42

NLCA_NET_v2_RVC	0.40 92	0.38 130	0.39 143	0.35 113	0.47 163	0.33 95	0.54 178	0.40 55	0.44 157	0.41 48	0.42 107	0.56 118	0.28 104	0.40 177	0.73 159	0.32 58	0.40 54	0.33 72	0.40 46	0.28 69	0.35 34	0.32 40	0.23 120	0.25 92	0.38 59	0.49 103	0.40 56	0.45 77
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.29 40	0.27 67	0.21 56	0.22 48	0.21 55	0.22 43	0.15 56	0.40 55	0.22 54	0.50 112	0.34 70	0.44 69	0.22 64	0.17 44	0.34 47	0.24 16	0.33 24	0.31 59	0.32 24	0.20 28	0.33 29	0.32 40	0.16 71	0.19 51	0.32 40	0.29 36	0.45 77	0.44 74
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
XPNet_ROB	0.57 158	0.57 183	0.42 152	0.41 136	0.44 151	0.50 154	0.45 155	0.41 57	0.48 166	0.48 100	0.56 159	1.91 205	0.38 148	0.32 155	0.77 163	0.46 152	0.67 188	0.44 152	0.61 118	0.41 130	0.56 151	0.78 194	0.35 158	0.40 161	0.51 116	0.53 115	1.00 196	0.69 145

AnonymousM	0.42 106	0.19 19	0.15 17	0.18 29	0.18 40	0.15 16	0.11 24	0.42 58	0.18 24	0.47 95	0.31 61	0.35 45	0.11 10	0.15 35	0.36 61	0.33 66	0.45 96	0.28 37	0.40 46	0.20 28	0.45 105	0.32 40	0.15 58	0.17 24	0.24 13	0.36 59	0.53 117	4.19 247

ADLNet	0.35 73	0.39 138	0.26 93	0.33 100	0.29 108	0.36 113	0.32 130	0.42 58	0.26 84	0.37 34	0.39 89	0.60 142	0.28 104	0.50 191	0.40 72	0.31 47	0.40 54	0.31 59	0.38 38	0.28 69	0.34 32	0.33 49	0.29 145	0.20 59	0.37 56	0.43 90	0.36 43	0.38 54

UNet	0.33 61	0.28 71	0.28 100	0.29 84	0.27 93	0.31 88	0.22 90	0.42 58	0.27 94	0.41 48	0.38 86	0.39 53	0.28 104	0.25 124	0.34 47	0.32 58	0.43 79	0.35 85	0.40 46	0.27 65	0.35 34	0.36 66	0.20 106	0.27 110	0.36 54	0.38 69	0.37 48	0.40 62

DeepPrunerF	0.57 158	0.30 85	0.30 105	0.36 117	0.90 210	0.31 88	0.38 142	0.42 58	0.34 137	0.34 29	0.52 146	0.35 45	0.22 64	0.32 155	0.64 142	0.43 140	0.42 73	0.35 85	0.57 107	0.38 120	0.43 92	0.40 84	0.27 136	0.27 110	4.77 259	0.56 125	0.39 53	0.45 77

DLCB_ROB	0.42 106	0.36 117	0.36 139	0.32 95	0.33 126	0.32 91	0.29 116	0.42 58	0.35 141	0.47 95	0.50 136	0.55 112	0.38 148	0.30 144	0.47 93	0.36 98	0.44 88	0.38 112	0.41 57	0.33 100	0.45 105	0.40 84	0.27 136	0.33 139	0.83 193	0.57 130	0.55 124	0.46 80

Former-RAFT_DAM_RVC	0.32 58	0.22 33	0.22 60	0.23 57	0.18 40	0.20 35	0.12 30	0.44 63	0.34 137	0.43 63	0.40 97	0.41 61	0.22 64	0.18 55	0.44 83	0.30 40	0.43 79	0.32 69	0.38 38	0.29 77	0.36 39	0.40 84	0.13 39	0.18 36	0.38 59	0.61 135	0.32 25	0.47 85

IPLG	0.32 58	0.28 71	0.25 87	0.22 48	0.20 53	0.25 61	0.15 56	0.44 63	0.19 30	0.45 74	0.31 61	0.46 79	0.19 48	0.23 107	0.37 65	0.32 58	0.44 88	0.36 93	0.41 57	0.29 77	0.35 34	0.52 127	0.13 39	0.22 70	0.37 56	0.45 95	0.38 52	0.36 49

LMCR-Stereo	0.38 88	0.32 101	0.24 79	0.25 64	0.25 78	0.34 106	0.19 82	0.44 63	0.27 94	0.45 74	0.36 78	0.52 102	0.34 127	0.21 90	0.46 92	0.36 98	0.50 133	0.38 112	0.75 135	0.42 136	0.49 120	0.49 112	0.20 106	0.24 81	0.41 70	0.40 81	0.51 103	0.54 110

rafts_anoy	0.31 50	0.31 91	0.24 79	0.22 48	0.24 74	0.24 54	0.15 56	0.44 63	0.18 24	0.44 71	0.39 89	0.40 58	0.16 29	0.14 30	0.41 75	0.34 86	0.41 61	0.37 102	0.42 62	0.26 58	0.39 59	0.36 66	0.12 28	0.21 63	0.41 70	0.32 43	0.36 43	0.40 62

AF-Net	0.41 96	0.37 122	0.35 133	0.39 129	0.45 155	0.44 140	0.40 144	0.44 63	0.44 157	0.37 34	0.48 128	0.59 135	0.33 122	0.31 149	0.53 108	0.37 105	0.36 32	0.36 93	0.46 77	0.31 89	0.36 39	0.35 58	0.34 155	0.31 124	0.41 70	0.50 106	0.61 140	0.50 93

Nwc_Net	0.41 96	0.37 122	0.35 133	0.39 129	0.45 155	0.44 140	0.40 144	0.44 63	0.44 157	0.37 34	0.48 128	0.59 135	0.33 122	0.31 149	0.53 108	0.37 105	0.36 32	0.36 93	0.46 77	0.31 89	0.36 39	0.35 58	0.34 155	0.31 124	0.41 70	0.50 106	0.61 140	0.50 93

CFNet_RVC	0.40 92	0.40 143	0.34 129	0.39 129	0.36 134	0.39 121	0.26 109	0.44 63	0.28 105	0.45 74	0.51 140	0.46 79	0.27 95	0.24 116	0.67 152	0.34 86	0.43 79	0.37 102	0.45 69	0.32 95	0.45 105	0.37 73	0.20 106	0.27 110	0.51 116	0.50 106	0.51 103	0.51 98

CREStereo++_RVC	0.33 61	0.25 49	0.19 44	0.23 57	0.26 85	0.22 43	0.16 61	0.45 70	0.27 94	0.48 100	0.29 53	0.48 88	0.45 163	0.19 68	0.40 72	0.32 58	0.47 113	0.25 22	0.39 42	0.23 44	0.42 79	0.34 54	0.13 39	0.25 92	0.41 70	0.39 77	0.52 114	0.51 98
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
RALCasStereoNet	0.31 50	0.31 91	0.23 69	0.28 80	0.23 67	0.23 51	0.16 61	0.45 70	0.19 30	0.48 100	0.29 53	0.45 73	0.19 48	0.14 30	0.40 72	0.34 86	0.44 88	0.38 112	0.40 46	0.27 65	0.42 79	0.33 49	0.14 49	0.22 70	0.41 70	0.33 48	0.36 43	0.39 58

PMTNet	0.35 73	0.28 71	0.22 60	0.26 72	0.23 67	0.20 35	0.19 82	0.45 70	0.21 45	0.50 112	0.25 35	0.52 102	0.16 29	0.18 55	0.57 120	0.35 93	0.47 113	0.28 37	0.55 101	0.26 58	0.47 117	0.30 35	0.16 71	0.16 20	0.49 103	0.47 101	0.49 86	0.66 140

BEATNet_4x	0.37 84	0.29 79	0.24 79	0.28 80	0.26 85	0.26 69	0.22 90	0.45 70	0.28 105	0.57 176	0.33 66	0.49 91	0.30 113	0.19 68	0.57 120	0.34 86	0.41 61	0.40 129	0.40 46	0.26 58	0.49 120	0.65 171	0.21 114	0.27 110	0.39 63	0.39 77	0.53 117	0.52 102

DeepPruner_ROB	0.45 122	0.36 117	0.39 143	0.38 123	0.40 145	0.38 117	0.28 112	0.45 70	0.36 144	0.50 112	0.52 146	0.48 88	0.40 154	0.23 107	0.87 173	0.41 125	0.48 118	0.44 152	0.52 90	0.36 111	0.63 172	0.49 112	0.27 136	0.33 139	0.48 99	0.76 162	0.52 114	0.47 85

iResNet_ROB	0.36 79	0.31 91	0.28 100	0.32 95	0.22 62	0.34 106	0.23 98	0.45 70	0.27 94	0.45 74	0.42 107	0.39 53	0.49 165	0.19 68	0.36 61	0.31 47	0.45 96	0.36 93	0.56 105	0.26 58	0.39 59	0.29 32	0.19 101	0.26 100	0.45 93	0.38 69	0.49 86	0.48 90

4D-IteraStereo	0.30 42	0.20 25	0.20 50	0.25 64	0.16 27	0.18 25	0.11 24	0.46 76	0.24 65	0.53 137	0.27 49	0.42 62	0.17 35	0.13 27	0.32 41	0.33 66	0.41 61	0.34 77	0.43 66	0.27 65	0.46 109	0.51 122	0.11 20	0.17 24	0.31 37	0.32 43	0.40 56	0.29 27

GMOStereo	0.31 50	0.24 41	0.17 27	0.19 32	0.18 40	0.22 43	0.14 43	0.46 76	0.25 74	0.56 167	0.25 35	0.43 64	0.27 95	0.16 39	0.29 33	0.33 66	0.40 54	0.29 46	0.45 69	0.25 52	0.42 79	0.52 127	0.12 28	0.17 24	0.44 87	0.38 69	0.49 86	0.31 33

error version	0.31 50	0.24 41	0.17 27	0.19 32	0.18 40	0.22 43	0.14 43	0.46 76	0.25 74	0.56 167	0.25 35	0.43 64	0.27 95	0.16 39	0.29 33	0.33 66	0.40 54	0.29 46	0.45 69	0.25 52	0.42 79	0.52 127	0.12 28	0.17 24	0.44 87	0.38 69	0.49 86	0.31 33

test-v	0.31 50	0.24 41	0.17 27	0.19 32	0.18 40	0.22 43	0.14 43	0.46 76	0.25 74	0.56 167	0.25 35	0.43 64	0.27 95	0.16 39	0.29 33	0.33 66	0.40 54	0.29 46	0.45 69	0.25 52	0.42 79	0.52 127	0.12 28	0.17 24	0.44 87	0.38 69	0.49 86	0.31 33

test-2	0.31 50	0.24 41	0.17 27	0.19 32	0.18 40	0.22 43	0.14 43	0.46 76	0.25 74	0.56 167	0.25 35	0.43 64	0.27 95	0.16 39	0.29 33	0.33 66	0.40 54	0.29 46	0.45 69	0.25 52	0.42 79	0.52 127	0.12 28	0.17 24	0.44 87	0.38 69	0.49 86	0.31 33

GES	0.43 114	0.38 130	0.26 93	0.31 91	0.30 112	0.42 133	0.27 111	0.46 76	0.28 105	0.49 108	0.42 107	0.43 64	0.27 95	0.31 149	0.85 170	0.44 145	0.54 160	0.43 148	0.98 163	0.43 140	0.51 131	0.46 104	0.23 120	0.31 124	0.41 70	0.35 53	0.47 80	0.52 102

RASNet	0.33 61	0.33 110	0.31 112	0.27 76	0.24 74	0.27 74	0.21 87	0.46 76	0.27 94	0.41 48	0.33 66	0.40 58	0.26 91	0.20 79	0.31 37	0.30 40	0.39 48	0.31 59	0.36 34	0.22 39	0.41 68	0.33 49	0.15 58	0.32 133	0.34 48	0.40 81	0.50 97	0.52 102

CFNet	0.35 73	0.31 91	0.27 97	0.38 123	0.32 121	0.30 84	0.24 104	0.46 76	0.26 84	0.41 48	0.36 78	0.59 135	0.32 120	0.24 116	0.38 66	0.28 30	0.39 48	0.35 85	0.38 38	0.26 58	0.36 39	0.26 23	0.18 90	0.25 92	0.49 103	0.44 92	0.47 80	0.52 102

NVstereo2D	0.42 106	0.38 130	0.32 119	0.45 146	0.39 141	0.56 171	0.56 181	0.46 76	0.30 115	0.41 48	0.41 102	0.45 73	0.23 73	0.59 204	0.55 114	0.43 140	0.48 118	0.44 152	0.41 57	0.32 95	0.39 59	0.33 49	0.45 189	0.32 133	0.54 126	0.42 87	0.41 61	0.44 74

SA	0.31 50	0.28 71	0.18 36	0.18 29	0.17 30	0.24 54	0.10 18	0.47 85	0.26 84	0.54 143	0.20 22	0.46 79	0.14 21	0.12 24	0.39 69	0.31 47	0.41 61	0.31 59	0.41 57	0.24 48	0.38 53	0.43 94	0.11 20	0.22 70	0.41 70	0.40 81	0.50 97	0.37 52

UDGNet	0.51 145	0.46 160	0.33 126	1.05 209	0.80 202	0.92 202	0.71 194	0.47 85	0.32 124	0.45 74	0.48 128	0.46 79	0.17 35	0.99 225	0.38 66	0.32 58	0.46 106	0.40 129	0.52 90	0.33 100	0.50 126	0.45 101	0.60 205	0.24 81	0.54 126	0.50 106	0.43 73	0.47 85

dd	0.39 90	0.40 143	0.22 60	0.82 195	0.26 85	0.54 167	0.25 107	0.47 85	0.19 30	0.47 95	0.26 46	0.66 156	0.22 64	0.20 79	0.43 81	0.37 105	0.59 174	0.30 54	0.77 138	0.28 69	0.41 68	0.36 66	0.17 79	0.24 81	0.46 97	0.36 59	0.51 103	0.39 58

ICVP	0.44 116	0.38 130	0.48 165	0.41 136	0.37 137	0.40 126	0.29 116	0.47 85	0.33 133	0.46 87	0.46 124	0.50 98	0.39 151	0.25 124	0.52 101	0.39 115	0.46 106	0.40 129	0.54 97	0.40 127	0.44 98	0.64 166	0.55 199	0.36 147	0.49 103	0.55 122	0.53 117	0.56 117
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-Stereo + iAFF	0.26 32	0.25 49	0.23 69	0.17 24	0.15 21	0.19 32	0.10 18	0.47 85	0.20 41	0.43 63	0.23 31	0.40 58	0.13 19	0.10 16	0.35 57	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 59	0.28 31	0.34 36	0.33 42

RP	0.45 122	0.45 155	0.50 170	0.48 154	0.44 151	0.46 144	0.49 163	0.47 85	0.46 164	0.34 29	0.59 168	0.57 125	0.42 159	0.34 159	0.57 120	0.37 105	0.44 88	0.36 93	0.50 86	0.35 108	0.40 65	0.42 91	0.30 151	0.36 147	0.51 116	0.53 115	0.54 122	0.59 125

ADCRef	0.50 141	0.37 122	0.35 133	0.33 100	0.31 117	0.46 144	0.40 144	0.47 85	0.67 187	0.47 95	0.51 140	0.57 125	0.36 135	0.28 138	0.70 155	0.42 133	0.48 118	0.44 152	0.87 151	0.39 123	0.52 137	0.57 149	0.31 152	0.33 139	0.53 124	0.86 177	0.50 97	1.01 181

iResNetv2_ROB	0.38 88	0.31 91	0.24 79	0.35 113	0.30 112	0.38 117	0.22 90	0.47 85	0.26 84	0.46 87	0.56 159	0.57 125	0.42 159	0.22 98	0.42 77	0.31 47	0.41 61	0.34 77	0.68 129	0.33 100	0.43 92	0.35 58	0.23 120	0.31 124	0.45 93	0.38 69	0.50 97	0.45 77

CASnet	0.31 50	0.27 67	0.19 44	0.22 48	0.21 55	0.27 74	0.12 30	0.48 93	0.24 65	0.54 143	0.35 73	0.55 112	0.23 73	0.19 68	0.45 86	0.26 25	0.37 42	0.23 18	0.55 101	0.21 35	0.43 92	0.34 54	0.16 71	0.19 51	0.31 37	0.29 36	0.40 56	0.41 67
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.34 69	0.28 71	0.20 50	0.24 60	0.26 85	0.33 95	0.11 24	0.48 93	0.21 45	0.49 108	0.22 29	0.49 91	0.15 26	0.17 44	0.27 27	0.31 47	0.46 106	0.31 59	0.46 77	0.26 58	0.49 120	0.56 145	0.15 58	0.19 51	0.39 63	0.36 59	0.75 172	0.57 121

Sa-1000	0.33 61	0.29 79	0.18 36	0.20 40	0.20 53	0.23 51	0.11 24	0.48 93	0.28 105	0.55 159	0.26 46	0.46 79	0.17 35	0.19 68	0.44 83	0.33 66	0.45 96	0.33 72	0.52 90	0.23 44	0.42 79	0.48 110	0.14 49	0.21 63	0.43 83	0.42 87	0.51 103	0.40 62

AACVNet	0.42 106	0.37 122	0.33 126	0.42 141	0.46 160	0.43 138	0.29 116	0.48 93	0.32 124	0.50 112	0.52 146	0.47 86	0.25 81	0.26 131	0.52 101	0.37 105	0.48 118	0.42 143	0.54 97	0.43 140	0.44 98	0.43 94	0.26 132	0.34 145	0.48 99	0.50 106	0.51 103	0.61 129

GMStereo	0.34 69	0.32 101	0.20 50	0.27 76	0.25 78	0.32 91	0.25 107	0.48 93	0.25 74	0.37 34	0.31 61	0.55 112	0.28 104	0.19 68	0.36 61	0.33 66	0.46 106	0.29 46	0.58 111	0.32 95	0.40 65	0.28 29	0.18 90	0.23 75	0.41 70	0.36 59	0.48 84	0.34 47
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCP+	0.50 141	0.36 117	0.38 141	0.33 100	0.26 85	0.39 121	0.41 150	0.48 93	0.93 211	0.42 56	0.59 168	0.88 172	0.27 95	0.30 144	0.54 111	0.33 66	0.41 61	0.35 85	0.65 125	0.28 69	0.43 92	0.45 101	0.24 125	0.23 75	0.43 83	1.57 224	0.44 76	1.10 183

AE-Stereo	0.40 92	0.32 101	0.25 87	0.34 104	0.26 85	0.29 82	0.17 68	0.49 99	0.25 74	0.55 159	0.22 29	0.69 161	0.23 73	0.19 68	0.51 100	0.39 115	0.52 145	0.41 136	0.62 119	0.38 120	0.51 131	0.61 160	0.14 49	0.33 139	0.54 126	0.45 95	0.55 124	0.47 85

Any-RAFT	0.46 125	0.27 67	0.53 179	0.38 123	0.29 108	0.32 91	0.22 90	0.49 99	0.26 84	0.48 100	0.54 154	0.57 125	0.20 55	0.20 79	0.58 126	0.40 123	0.49 124	0.34 77	0.86 147	0.34 106	0.54 146	0.54 135	0.17 79	0.24 81	0.72 176	1.00 193	0.51 103	0.87 170

GLC_STEREO	0.37 84	0.32 101	0.30 105	0.32 95	0.28 101	0.31 88	0.24 104	0.49 99	0.22 54	0.54 143	0.44 118	0.49 91	0.22 64	0.22 98	0.33 43	0.33 66	0.55 163	0.34 77	0.49 83	0.31 89	0.60 162	0.50 120	0.18 90	0.25 92	0.40 68	0.31 41	0.57 129	0.41 67

test-3	0.35 73	0.25 49	0.21 56	0.25 64	0.25 78	0.25 61	0.16 61	0.49 99	0.22 54	0.51 122	0.25 35	0.64 151	0.25 81	0.17 44	0.50 96	0.33 66	0.45 96	0.31 59	0.86 147	0.31 89	0.42 79	0.58 152	0.12 28	0.21 63	0.33 44	0.27 28	0.41 61	0.38 54

test_1	0.35 73	0.25 49	0.21 56	0.25 64	0.25 78	0.25 61	0.16 61	0.49 99	0.22 54	0.51 122	0.25 35	0.64 151	0.25 81	0.17 44	0.50 96	0.33 66	0.45 96	0.31 59	0.87 151	0.31 89	0.42 79	0.58 152	0.12 28	0.21 63	0.33 44	0.27 28	0.41 61	0.38 54

s12784h	0.41 96	0.36 117	0.27 97	0.46 149	0.30 112	0.26 69	0.19 82	0.49 99	0.23 61	0.51 122	0.35 73	0.63 148	0.35 130	0.21 90	0.34 47	0.30 40	0.49 124	0.29 46	0.53 94	0.24 48	0.52 137	0.35 58	0.15 58	0.24 81	0.54 126	0.72 156	0.73 167	1.10 183

raftrobust	0.32 58	0.25 49	0.22 60	0.22 48	0.21 55	0.19 32	0.14 43	0.49 99	0.18 24	0.54 143	0.35 73	0.44 69	0.19 48	0.17 44	0.45 86	0.36 98	0.42 73	0.32 69	0.44 67	0.30 86	0.42 79	0.38 78	0.15 58	0.18 36	0.43 83	0.37 65	0.39 53	0.39 58

CREStereo	0.33 61	0.27 67	0.23 69	0.26 72	0.21 55	0.22 43	0.12 30	0.49 99	0.21 45	0.50 112	0.26 46	0.54 109	0.24 77	0.20 79	0.34 47	0.35 93	0.49 124	0.26 28	0.42 62	0.23 44	0.46 109	0.33 49	0.15 58	0.22 70	0.41 70	0.42 87	0.49 86	0.53 106
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
UCFNet_RVC	0.44 116	0.53 176	0.35 133	0.47 152	0.42 150	0.42 133	0.31 127	0.49 99	0.32 124	0.51 122	0.49 131	0.68 158	0.37 143	0.27 136	0.68 153	0.33 66	0.41 61	0.38 112	0.49 83	0.32 95	0.46 109	0.36 66	0.29 145	0.31 124	0.64 163	0.55 122	0.49 86	0.61 129

CIPLG	0.30 42	0.26 60	0.18 36	0.22 48	0.17 30	0.25 61	0.14 43	0.50 108	0.17 20	0.46 87	0.39 89	0.45 73	0.25 81	0.26 131	0.34 47	0.32 58	0.43 79	0.30 54	0.41 57	0.29 77	0.41 68	0.32 40	0.14 49	0.18 36	0.34 48	0.26 24	0.33 31	0.29 27

IPLGR_C	0.30 42	0.26 60	0.18 36	0.22 48	0.17 30	0.25 61	0.14 43	0.50 108	0.18 24	0.46 87	0.39 89	0.45 73	0.26 91	0.26 131	0.34 47	0.33 66	0.43 79	0.30 54	0.40 46	0.29 77	0.41 68	0.32 40	0.13 39	0.18 36	0.34 48	0.26 24	0.33 31	0.30 30

MIPNet	0.37 84	0.32 101	0.24 79	0.26 72	0.23 67	0.27 74	0.16 61	0.50 108	0.20 41	0.45 74	0.36 78	0.53 107	0.31 118	0.23 107	0.44 83	0.36 98	0.47 113	0.37 102	0.52 90	0.37 114	0.37 45	0.54 135	0.14 49	0.20 59	0.50 109	0.72 156	0.43 73	0.51 98

IPLGR	0.40 92	0.41 145	0.27 97	0.35 113	0.32 121	0.28 79	0.18 75	0.50 108	0.27 94	0.48 100	0.49 131	0.52 102	0.25 81	0.22 98	0.54 111	0.33 66	0.42 73	0.39 124	0.64 120	0.39 123	0.41 68	0.54 135	0.14 49	0.23 75	0.50 109	0.68 150	0.49 86	0.46 80

ACRE	0.30 42	0.26 60	0.17 27	0.22 48	0.17 30	0.25 61	0.14 43	0.50 108	0.17 20	0.46 87	0.39 89	0.45 73	0.25 81	0.26 131	0.35 57	0.33 66	0.43 79	0.30 54	0.40 46	0.29 77	0.41 68	0.32 40	0.13 39	0.18 36	0.33 44	0.26 24	0.33 31	0.30 30

TRStereo	0.51 145	0.48 167	0.79 211	0.38 123	0.25 78	0.80 195	0.37 137	0.50 108	0.24 65	0.51 122	0.33 66	0.68 158	0.14 21	0.20 79	0.45 86	0.48 156	0.48 118	0.36 93	0.57 107	0.37 114	0.51 131	0.55 143	0.13 39	0.20 59	0.59 147	1.39 218	1.22 213	0.78 156

sCroCo_RVC	0.41 96	0.30 85	0.24 79	0.24 60	0.22 62	0.30 84	0.18 75	0.50 108	0.32 124	0.44 71	0.34 70	0.38 50	0.38 148	0.18 55	0.54 111	0.62 198	0.55 163	0.47 163	0.65 125	0.40 127	0.69 188	0.71 181	0.22 115	0.31 124	0.50 109	0.43 90	0.59 134	0.47 85

R-Stereo Train	0.42 106	0.29 79	0.30 105	0.34 104	0.28 101	0.38 117	0.14 43	0.50 108	0.26 84	0.54 143	0.44 118	0.56 118	0.27 95	0.21 90	0.55 114	0.45 147	0.52 145	0.38 112	0.71 131	0.37 114	0.53 142	0.62 163	0.18 90	0.29 120	0.56 137	0.63 138	0.46 78	0.61 129

RAFT-Stereo	0.42 106	0.29 79	0.30 105	0.34 104	0.28 101	0.38 117	0.14 43	0.50 108	0.26 84	0.54 143	0.44 118	0.56 118	0.27 95	0.21 90	0.55 114	0.45 147	0.52 145	0.38 112	0.71 131	0.37 114	0.53 142	0.62 163	0.18 90	0.29 120	0.56 137	0.63 138	0.46 78	0.61 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	0.45 122	0.39 138	0.41 150	0.34 104	0.31 117	0.27 74	0.23 98	0.51 117	0.38 146	0.50 112	0.37 84	0.56 118	0.28 104	0.17 44	0.55 114	0.41 125	0.44 88	0.40 129	1.14 181	0.41 130	0.51 131	0.50 120	0.18 90	0.32 133	0.56 137	0.88 180	0.65 151	0.50 93

EKT-Stereo	0.50 141	0.39 138	0.30 105	0.50 158	0.34 130	0.50 154	0.52 171	0.51 117	0.24 65	0.50 112	0.51 140	0.57 125	0.25 81	0.22 98	0.77 163	0.55 180	0.55 163	0.52 182	0.92 157	0.41 130	0.67 180	0.72 184	0.17 79	0.26 100	0.73 179	0.76 162	0.64 149	0.55 113

test_3	0.36 79	0.25 49	0.22 60	0.25 64	0.25 78	0.24 54	0.15 56	0.51 117	0.24 65	0.54 143	0.25 35	0.67 157	0.29 112	0.17 44	0.50 96	0.34 86	0.45 96	0.34 77	0.88 154	0.33 100	0.44 98	0.64 166	0.11 20	0.24 81	0.39 63	0.37 65	0.42 68	0.37 52

GANet-ADL	0.49 139	0.42 148	0.34 129	0.43 144	0.44 151	0.48 151	0.36 136	0.51 117	0.34 137	0.54 143	0.49 131	0.64 151	0.36 135	0.35 161	0.64 142	0.41 125	0.53 153	0.38 112	0.81 141	0.52 178	0.50 126	0.49 112	0.31 152	0.32 133	0.54 126	0.78 168	0.64 149	0.71 147

CFNet_pseudo	0.39 90	0.33 110	0.35 133	0.41 136	0.34 130	0.39 121	0.29 116	0.51 117	0.29 111	0.54 143	0.53 153	0.47 86	0.43 161	0.25 124	0.52 101	0.35 93	0.40 54	0.37 102	0.47 80	0.26 58	0.39 59	0.34 54	0.19 101	0.27 110	0.44 87	0.46 99	0.53 117	0.57 121

pcwnet_v2	0.47 127	0.37 122	0.39 143	0.48 154	0.38 140	0.46 144	0.38 142	0.51 117	0.35 141	0.54 143	0.60 171	0.51 100	0.78 186	0.35 161	0.65 147	0.39 115	0.47 113	0.38 112	0.55 101	0.31 89	0.44 98	0.36 66	0.25 128	0.33 139	0.60 150	0.57 130	0.60 137	0.75 151

Anonymous	0.46 125	0.35 116	0.31 112	0.30 88	0.30 112	0.33 95	0.21 87	0.51 117	0.33 133	0.39 43	0.36 78	0.45 73	0.36 135	0.17 44	0.52 101	0.62 198	0.58 170	0.51 174	1.26 185	0.44 146	0.74 192	0.70 180	0.22 115	0.28 118	0.54 126	0.51 111	0.62 143	0.54 110

APVNet	0.43 114	0.37 122	0.30 105	0.35 113	0.39 141	0.47 148	0.37 137	0.51 117	0.32 124	0.36 32	0.52 146	0.42 62	0.24 77	0.30 144	0.57 120	0.51 167	0.55 163	0.48 166	0.64 120	0.46 159	0.46 109	0.49 112	0.26 132	0.37 152	0.48 99	0.36 59	0.62 143	0.48 90

psm_up	0.44 116	0.39 138	0.42 152	0.45 146	0.33 126	0.47 148	0.28 112	0.51 117	0.50 171	0.43 63	0.42 107	0.46 79	0.41 158	0.30 144	0.61 134	0.38 111	0.48 118	0.38 112	0.59 113	0.35 108	0.41 68	0.38 78	0.25 128	0.40 161	0.55 133	0.67 147	0.56 128	0.51 98

NCC-stereo	0.52 149	0.47 162	0.45 162	0.49 156	0.52 172	0.50 154	0.53 175	0.51 117	0.58 177	0.37 34	0.58 164	0.63 148	0.56 174	0.37 167	0.66 149	0.42 133	0.46 106	0.51 174	0.59 113	0.42 136	0.46 109	0.46 104	0.44 186	0.37 152	0.60 150	0.72 156	0.74 169	0.68 142

Abc-Net	0.52 149	0.47 162	0.45 162	0.49 156	0.52 172	0.50 154	0.53 175	0.51 117	0.58 177	0.37 34	0.58 164	0.63 148	0.56 174	0.37 167	0.66 149	0.42 133	0.46 106	0.51 174	0.59 113	0.42 136	0.46 109	0.46 104	0.44 186	0.37 152	0.60 150	0.72 156	0.74 169	0.68 142
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.52 149	0.36 117	0.34 129	0.37 120	0.39 141	0.42 133	0.37 137	0.51 117	0.50 171	0.45 74	0.60 171	0.44 69	0.40 154	0.31 149	1.20 194	0.54 174	0.63 180	0.42 143	0.86 147	0.39 123	0.59 159	0.60 156	0.24 125	0.41 167	0.50 109	0.56 125	0.61 140	0.99 179

MSMDNet	0.44 116	0.32 101	0.23 69	0.27 76	0.27 93	0.37 116	0.23 98	0.51 117	0.25 74	0.52 130	0.52 146	0.54 109	0.22 64	0.21 90	0.47 93	0.63 201	0.52 145	0.38 112	1.05 172	0.61 191	0.57 152	0.64 166	0.17 79	0.24 81	0.55 133	0.45 95	0.59 134	0.62 135

MyStereo	0.48 134	0.41 145	0.43 154	0.37 120	0.32 121	0.28 79	0.23 98	0.52 130	0.39 147	0.52 130	0.40 97	0.56 118	0.34 127	0.18 55	0.59 129	0.41 125	0.45 96	0.39 124	1.23 184	0.44 146	0.53 142	0.54 135	0.20 106	0.32 133	0.63 160	0.99 192	0.72 163	0.50 93

HH	0.47 127	0.22 33	0.57 183	0.34 104	0.27 93	0.40 126	0.29 116	0.52 130	0.27 94	0.54 143	0.30 56	0.58 132	0.17 35	0.23 107	0.45 86	0.61 195	0.49 124	0.40 129	0.99 166	0.44 146	0.68 183	0.61 160	0.17 79	0.27 110	0.50 109	0.87 178	0.65 151	0.81 158

HanStereo	0.47 127	0.22 33	0.57 183	0.34 104	0.27 93	0.40 126	0.29 116	0.52 130	0.27 94	0.54 143	0.30 56	0.58 132	0.17 35	0.23 107	0.45 86	0.61 195	0.49 124	0.40 129	0.99 166	0.44 146	0.68 183	0.61 160	0.17 79	0.27 110	0.50 109	0.87 178	0.65 151	0.81 158

raft_robust	0.36 79	0.28 71	0.20 50	0.30 88	0.22 62	0.23 51	0.17 68	0.52 130	0.29 111	0.64 196	0.25 35	0.49 91	0.26 91	0.18 55	0.34 47	0.35 93	0.44 88	0.35 85	0.53 94	0.28 69	0.46 109	0.51 122	0.12 28	0.22 70	0.46 97	0.66 145	0.50 97	0.46 80

SACVNet	0.48 134	0.42 148	0.39 143	0.44 145	0.41 148	0.41 130	0.45 155	0.52 130	0.48 166	0.52 130	0.47 126	0.46 79	0.25 81	0.32 155	0.66 149	0.42 133	0.50 133	0.46 160	0.65 125	0.49 168	0.55 148	0.53 133	0.29 145	0.36 147	0.65 164	0.58 132	0.63 148	0.60 127

GEStereo_RVC	0.50 141	0.42 148	0.32 119	0.39 129	0.37 137	0.42 133	0.33 131	0.52 130	0.33 133	0.50 112	0.42 107	0.60 142	0.40 154	0.27 136	0.56 119	0.54 174	0.60 175	0.56 195	0.92 157	0.47 163	0.57 152	0.90 209	0.24 125	0.40 161	0.51 116	0.49 103	0.50 97	0.82 160

ETE_ROB	0.69 178	0.65 195	0.44 157	0.54 166	0.52 172	0.66 184	0.49 163	0.52 130	0.60 180	0.52 130	0.73 192	2.42 213	0.44 162	0.41 178	1.02 186	0.51 167	0.72 197	0.50 173	0.74 134	0.52 178	0.66 178	0.71 181	0.40 177	0.46 175	0.62 155	0.72 156	1.20 209	0.90 172

DN-CSS_ROB	0.37 84	0.32 101	0.31 112	0.32 95	0.30 112	0.26 69	0.18 75	0.52 130	0.26 84	0.51 122	0.56 159	0.57 125	0.37 143	0.18 55	0.50 96	0.29 35	0.43 79	0.31 59	0.84 144	0.29 77	0.41 68	0.30 35	0.22 115	0.35 146	0.39 63	0.37 65	0.42 68	0.39 58

RAFT-Test	0.47 127	0.31 91	0.23 69	0.38 123	0.26 85	0.35 110	0.22 90	0.53 138	0.25 74	0.53 137	0.60 171	0.55 112	0.22 64	0.20 79	0.49 95	0.62 198	0.51 142	0.37 102	1.08 177	0.49 168	0.58 155	0.62 163	0.16 71	0.24 81	0.57 141	1.00 193	0.62 143	0.64 139

stereogan	0.51 145	0.48 167	0.50 170	0.53 163	0.55 181	0.56 171	0.48 162	0.53 138	0.48 166	0.39 43	0.49 131	0.70 162	0.51 172	0.35 161	0.64 142	0.42 133	0.45 96	0.40 129	0.64 120	0.42 136	0.45 105	0.47 109	0.38 165	0.38 157	0.49 103	0.54 119	0.80 175	0.60 127

cross-raft	0.44 116	0.32 101	0.24 79	0.33 100	0.26 85	0.32 91	0.19 82	0.54 140	0.27 94	0.55 159	0.50 136	0.59 135	0.21 58	0.20 79	0.45 86	0.56 183	0.51 142	0.37 102	1.07 175	0.45 152	0.58 155	0.74 187	0.15 58	0.26 100	0.58 144	0.53 115	0.60 137	0.59 125

TestStereo	0.36 79	0.34 115	0.29 103	0.34 104	0.24 74	0.35 110	0.22 90	0.54 140	0.25 74	0.64 196	0.30 56	0.54 109	0.21 58	0.18 55	0.39 69	0.26 25	0.44 88	0.27 32	0.59 113	0.28 69	0.53 142	0.35 58	0.19 101	0.26 100	0.42 81	0.35 53	0.51 103	0.43 73

FADNet-RVC-Resample	0.41 96	0.31 91	0.32 119	0.36 117	0.29 108	0.33 95	0.28 112	0.54 140	0.32 124	0.57 176	0.36 78	0.56 118	0.36 135	0.30 144	0.63 140	0.33 66	0.42 73	0.42 143	0.57 107	0.44 146	0.41 68	0.54 135	0.26 132	0.45 172	0.45 93	0.44 92	0.37 48	0.53 106

FADNet-RVC	0.44 116	0.38 130	0.29 103	0.41 136	0.33 126	0.33 95	0.34 132	0.54 140	0.30 115	0.52 130	0.41 102	0.61 145	0.36 135	0.25 124	1.01 184	0.39 115	0.44 88	0.34 77	0.79 140	0.41 130	0.42 79	0.44 97	0.28 141	0.37 152	0.48 99	0.53 115	0.41 61	0.53 106

LALA_ROB	0.68 177	0.64 194	0.52 176	0.51 159	0.51 170	0.66 184	0.52 171	0.54 140	0.66 186	0.55 159	0.74 194	2.34 212	0.45 163	0.38 171	1.07 188	0.49 159	0.68 193	0.57 197	0.69 130	0.51 175	0.63 172	0.72 184	0.38 165	0.45 172	0.57 141	0.71 155	0.96 193	0.87 170

SGM-Forest	0.53 157	0.48 167	0.34 129	0.76 189	0.50 168	0.52 161	0.40 144	0.54 140	0.33 133	0.48 100	0.35 73	0.76 166	0.63 179	0.43 182	0.60 131	0.41 125	0.45 96	0.41 136	0.50 86	0.37 114	0.48 118	0.46 104	0.37 162	0.40 161	0.70 170	0.56 125	1.16 205	0.83 165
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSKI-zero shot	0.48 134	0.28 71	0.22 60	0.31 91	0.27 93	0.33 95	0.24 104	0.55 146	0.24 65	0.53 137	0.51 140	0.55 112	0.22 64	0.19 68	0.58 126	0.52 169	0.51 142	0.37 102	1.37 189	0.43 140	0.54 146	0.69 178	0.16 71	0.26 100	0.51 116	1.09 203	0.80 175	0.76 153

iRaft-Stereo_20w	0.57 158	0.33 110	0.85 213	0.84 197	0.33 126	0.48 151	0.31 127	0.55 146	0.30 115	0.55 159	0.73 192	0.60 142	0.15 26	0.22 98	0.70 155	0.45 147	0.50 133	0.33 72	0.93 160	0.45 152	0.50 126	0.44 97	0.16 71	0.19 51	0.75 185	1.38 216	1.06 201	1.18 186

XX-Stereo	8.91 259	0.25 49	0.19 44	0.40 133	0.21 55	0.44 140	0.17 68	0.55 146	0.23 61	0.52 130	0.47 126	0.59 135	0.17 35	0.20 79	0.62 138	0.56 183	0.49 124	0.37 102	0.66 128	0.39 123	0.48 118	0.45 101	0.15 58	0.21 63	229.66 277	0.55 122	0.60 137	0.96 174

HSM-Net_RVC	0.52 149	0.38 130	0.40 148	0.57 172	0.45 155	0.47 148	0.29 116	0.55 146	0.39 147	0.57 176	0.62 178	0.90 176	0.59 177	0.31 149	0.55 114	0.37 105	0.50 133	0.42 143	0.58 111	0.36 111	0.50 126	0.59 155	0.29 145	0.44 170	0.69 168	0.81 172	0.80 175	0.77 155
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.42 106	0.37 122	0.31 112	0.40 133	0.36 134	0.34 106	0.29 116	0.55 146	0.29 111	0.50 112	0.51 140	0.49 91	0.37 143	0.24 116	0.64 142	0.35 93	0.52 145	0.36 93	0.51 88	0.37 114	0.52 137	0.40 84	0.19 101	0.31 124	0.50 109	0.54 119	0.55 124	0.56 117

NCCL2	0.52 149	0.48 167	0.49 169	0.41 136	0.39 141	0.39 121	0.34 132	0.55 146	0.45 163	0.58 181	0.45 122	0.53 107	0.37 143	0.29 140	0.84 169	0.49 159	0.49 124	0.46 160	0.57 107	0.45 152	0.59 159	0.64 166	0.35 158	0.47 179	0.71 173	0.73 161	0.62 143	0.82 160

DLNR_Zeroshot_test	15.24 266	56.59 277	0.74 208	77.76 277	0.28 101	0.40 126	71.39 277	0.56 152	0.23 61	0.54 143	0.35 73	0.59 135	0.18 46	4.34 265	79.08 277	81.53 277	15.25 268	11.51 264	5.30 231	0.36 111	0.78 200	0.74 187	0.15 58	0.31 124	0.60 150	0.51 111	0.69 155	0.63 137

anonymity	1.03 197	0.26 60	0.65 199	0.38 123	0.29 108	0.36 113	0.21 87	0.56 152	0.27 94	0.53 137	15.55 267	0.52 102	0.22 64	0.21 90	0.42 77	0.50 162	0.49 124	0.33 72	0.84 144	0.46 159	0.49 120	0.54 135	0.18 90	0.23 75	0.71 173	0.98 191	0.58 131	0.96 174

sAnonymous2	0.41 96	0.29 79	0.25 87	0.25 64	0.23 67	0.33 95	0.23 98	0.56 152	0.30 115	0.41 48	0.39 89	0.39 53	0.30 113	0.18 55	0.52 101	0.54 174	0.53 153	0.49 168	0.82 142	0.43 140	0.55 148	0.65 171	0.20 106	0.26 100	0.52 122	0.52 113	0.51 103	0.55 113

CroCo_RVC	0.41 96	0.29 79	0.25 87	0.25 64	0.23 67	0.33 95	0.23 98	0.56 152	0.30 115	0.41 48	0.39 89	0.39 53	0.30 113	0.18 55	0.52 101	0.54 174	0.53 153	0.49 168	0.82 142	0.43 140	0.55 148	0.65 171	0.20 106	0.26 100	0.52 122	0.52 113	0.51 103	0.55 113

EAI-Stereo	0.47 127	0.31 91	0.23 69	0.36 117	0.32 121	0.44 140	0.40 144	0.56 152	0.29 111	0.51 122	0.50 136	0.58 132	0.19 48	0.20 79	0.83 168	0.59 192	0.50 133	0.37 102	1.06 173	0.49 168	0.49 120	0.57 149	0.14 49	0.24 81	0.59 147	0.62 137	0.67 154	0.69 145

PA-Net	0.52 149	0.60 189	0.55 180	0.40 133	0.54 179	0.42 133	0.54 178	0.56 152	0.51 173	0.46 87	0.42 107	0.49 91	0.49 165	0.50 191	0.78 166	0.43 140	0.38 44	0.45 157	0.44 67	0.46 159	0.38 53	0.56 145	0.28 141	0.40 161	0.54 126	1.09 203	0.47 80	0.99 179
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DDUNet	1.09 200	1.90 230	0.60 189	2.35 228	2.12 237	2.19 227	2.37 228	0.57 158	0.70 191	0.48 100	0.80 201	1.34 196	0.25 81	2.50 237	0.80 167	0.58 190	0.89 217	0.51 174	1.72 195	0.61 191	0.83 204	0.76 192	1.49 234	0.41 167	0.59 147	0.64 140	0.70 159	0.66 140

Anonymous3	0.58 162	0.46 160	0.33 126	0.32 95	0.34 130	0.46 144	0.37 137	0.57 158	0.51 173	0.56 167	0.38 86	1.06 183	0.37 143	0.26 131	0.93 177	0.73 217	0.67 188	0.57 197	1.06 173	0.52 178	0.83 204	1.15 225	0.26 132	0.30 122	0.62 155	0.66 145	0.76 173	0.56 117

FCDSN-DC	0.52 149	0.52 174	0.52 176	0.53 163	0.51 170	0.51 159	0.52 171	0.57 158	0.36 144	0.61 188	0.36 78	0.48 88	0.34 127	0.47 189	0.63 140	0.58 190	0.65 183	0.62 204	0.54 97	0.49 168	0.60 162	0.54 135	0.39 169	0.64 201	0.55 133	0.56 125	0.52 114	0.55 113
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PS-NSSS	0.47 127	0.53 176	0.39 143	0.69 181	0.41 148	0.57 174	0.46 157	0.57 158	0.31 122	0.57 176	0.37 84	1.18 187	0.35 130	0.29 140	0.61 134	0.31 47	0.41 61	0.36 93	0.71 131	0.33 100	0.33 29	0.24 21	0.27 136	0.30 122	0.51 116	0.46 99	0.48 84	0.61 129

IGEV_Zeroshot_test	0.52 149	0.33 110	0.83 212	0.76 189	0.37 137	0.39 121	0.46 157	0.58 162	0.28 105	0.54 143	0.80 201	0.61 145	0.19 48	0.22 98	0.42 77	0.57 185	0.50 133	0.35 85	0.92 157	0.45 152	0.59 159	0.60 156	0.15 58	0.25 92	0.82 192	0.67 147	0.69 155	0.75 151

GwcNet-ADL	0.57 158	0.58 185	0.50 170	0.72 184	0.53 178	0.55 168	0.43 152	0.58 162	0.39 147	0.54 143	0.74 194	0.90 176	0.50 167	0.39 174	0.65 147	0.49 159	0.58 170	0.43 148	0.91 156	0.50 173	0.51 131	0.57 149	0.39 169	0.38 157	0.62 155	0.77 167	0.54 122	0.82 160

test-1	0.48 134	0.24 41	0.23 69	0.28 80	0.31 117	0.51 159	0.29 116	0.58 162	0.32 124	0.55 159	0.41 102	0.59 135	0.33 122	0.21 90	0.60 131	0.46 152	0.50 133	0.41 136	1.07 175	0.40 127	0.52 137	0.87 206	0.17 79	0.33 139	0.63 160	0.67 147	0.58 131	0.86 169

RGC	0.58 162	0.54 180	0.68 205	0.55 168	0.55 181	0.60 177	0.44 154	0.58 162	0.62 183	0.45 74	0.72 189	0.65 155	0.70 182	0.45 185	0.71 158	0.48 156	0.50 133	0.45 157	0.64 120	0.45 152	0.50 126	0.51 122	0.40 177	0.44 170	0.65 164	0.76 162	0.74 169	0.82 160

UDG	1.10 201	1.96 232	0.62 196	2.28 226	2.25 240	2.00 225	2.51 231	0.59 166	0.73 193	0.59 182	0.83 208	1.25 192	0.33 122	2.35 234	0.88 174	0.52 169	0.95 218	0.62 204	1.84 201	0.67 202	0.86 207	0.81 200	1.27 233	0.46 175	0.62 155	0.64 140	0.71 160	0.63 137

DAS	0.65 174	0.43 151	0.32 119	0.62 175	0.49 164	0.55 168	0.50 165	0.59 166	0.67 187	0.45 74	0.71 186	1.21 188	0.70 182	0.25 124	0.85 170	0.50 162	0.72 197	0.51 174	1.03 169	0.66 198	0.61 166	0.75 190	0.41 181	0.66 203	0.74 181	0.85 174	0.84 183	0.85 167

SepStereo	0.65 174	0.43 151	0.32 119	0.62 175	0.49 164	0.55 168	0.50 165	0.59 166	0.67 187	0.45 74	0.71 186	1.21 188	0.70 182	0.25 124	0.85 170	0.50 162	0.72 197	0.51 174	1.03 169	0.66 198	0.61 166	0.75 190	0.41 181	0.66 203	0.74 181	0.85 174	0.84 183	0.85 167

PSMNet-ADL	0.59 167	0.47 162	0.48 165	0.52 162	0.50 168	0.53 165	0.47 159	0.59 166	0.46 164	0.64 196	0.69 184	0.78 170	0.85 190	0.39 174	0.77 163	0.50 162	0.54 160	0.42 143	1.19 182	0.52 178	0.57 152	0.53 133	0.39 169	0.36 147	0.58 144	0.70 152	0.90 190	0.53 106

ADCL	0.59 167	0.51 173	0.41 150	0.42 141	0.36 134	0.52 161	0.59 184	0.59 166	1.50 233	0.56 167	0.63 180	0.64 151	0.39 151	0.34 159	0.64 142	0.43 140	0.50 133	0.41 136	0.76 136	0.41 130	0.68 183	0.65 171	0.34 155	0.36 147	0.66 166	0.68 150	0.58 131	1.25 192

ccs_rob	0.82 185	0.59 186	0.44 157	0.73 186	0.49 164	0.74 189	0.69 192	0.59 166	0.40 154	0.56 167	3.97 258	3.46 233	1.01 199	0.43 182	0.73 159	0.53 171	0.53 153	0.49 168	0.78 139	0.56 186	0.60 162	0.60 156	0.39 169	0.38 157	0.56 137	0.58 132	0.57 129	0.76 153

CASS	0.51 145	0.37 122	0.35 133	0.45 146	0.40 145	0.48 151	0.35 135	0.60 172	0.39 147	0.62 190	0.51 140	0.56 118	0.39 151	0.23 107	0.58 126	0.39 115	0.67 188	0.39 124	0.97 162	0.41 130	0.62 170	0.71 181	0.27 136	0.27 110	0.68 167	0.54 119	0.69 155	0.80 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.49 139	0.38 130	0.31 112	0.42 141	0.32 121	0.41 130	0.47 159	0.60 172	0.35 141	0.57 176	0.54 154	0.61 145	0.40 154	0.29 140	0.99 183	0.38 111	0.41 61	0.39 124	1.00 168	0.43 140	0.51 131	0.46 104	0.29 145	0.32 133	0.58 144	0.61 135	0.49 86	0.62 135

MLCV	0.48 134	0.38 130	0.36 139	0.55 168	0.40 145	0.50 154	0.34 132	0.60 172	0.31 122	0.49 108	0.60 171	0.73 164	0.59 177	0.23 107	0.60 131	0.32 58	0.49 124	0.38 112	1.03 169	0.34 106	0.44 98	0.49 112	0.28 141	0.39 160	0.55 133	0.56 125	0.55 124	0.57 121

MaskLacGwcNet_RVC	5.11 252	0.52 174	0.70 206	0.73 186	0.60 188	0.64 180	0.78 199	0.61 175	0.48 166	0.53 137	1.02 218	116.64 276	1.19 204	0.86 221	0.73 159	0.55 180	0.72 197	0.66 208	2.81 213	0.57 187	0.81 201	1.06 220	0.41 181	0.46 175	0.78 187	0.97 188	0.72 163	1.47 198

FADNet_RVC	0.63 170	0.48 167	0.40 148	0.66 179	0.46 160	0.41 130	0.37 137	0.62 176	0.43 156	0.62 190	0.59 168	0.98 179	0.83 188	0.39 174	1.27 199	0.40 123	0.62 176	0.55 194	1.73 196	0.54 183	0.62 170	0.80 199	0.29 145	0.45 172	0.53 124	0.70 152	0.53 117	0.73 149

pmcnn	0.95 195	0.56 182	0.38 141	0.72 184	0.64 192	0.82 196	0.65 187	0.64 177	0.44 157	0.49 108	1.41 234	1.88 204	2.65 227	0.24 116	0.94 178	0.64 202	0.75 204	0.54 187	2.24 208	0.63 195	1.17 222	0.74 187	0.51 195	0.58 191	0.83 193	0.79 170	1.54 222	2.13 220

iResNet	0.62 169	0.41 145	0.44 157	0.53 163	0.49 164	0.68 188	0.41 150	0.66 178	0.44 157	0.50 112	0.55 157	1.10 184	1.24 206	0.25 124	0.90 175	0.44 145	0.53 153	0.45 157	1.74 197	0.47 163	0.49 120	0.49 112	0.33 154	0.56 189	0.57 141	0.60 134	0.69 155	0.68 142

PWC_ROB	0.81 184	0.54 180	0.66 204	0.47 152	0.57 184	0.53 165	0.73 197	0.66 178	1.25 225	0.47 95	0.82 205	0.76 166	2.14 223	0.41 178	0.96 182	0.53 171	0.83 210	0.60 201	1.42 190	0.72 203	0.86 207	1.11 222	0.35 158	0.67 205	0.63 160	0.64 140	0.78 174	1.65 207

SFCPSM	0.86 189	0.60 189	0.48 165	0.60 174	0.54 179	0.61 178	0.51 169	0.67 180	0.61 181	0.55 159	0.78 199	1.44 200	2.37 225	0.38 171	1.19 192	0.50 162	0.56 167	0.48 166	4.29 226	0.84 213	0.61 166	0.68 177	0.45 189	0.40 161	0.72 176	0.76 162	0.71 160	0.97 177

RTS	0.84 186	0.45 155	0.43 154	0.46 149	0.45 155	0.77 191	0.57 182	0.67 180	0.73 193	0.43 63	0.52 146	0.89 173	0.50 167	0.37 167	2.17 234	0.66 204	0.84 212	0.52 182	1.62 192	0.66 198	0.70 189	0.79 196	0.37 162	0.52 183	0.86 196	3.75 253	0.83 181	1.23 189

RTSA	0.84 186	0.45 155	0.43 154	0.46 149	0.45 155	0.77 191	0.57 182	0.67 180	0.73 193	0.43 63	0.52 146	0.89 173	0.50 167	0.37 167	2.17 234	0.66 204	0.84 212	0.52 182	1.62 192	0.66 198	0.70 189	0.79 196	0.37 162	0.52 183	0.86 196	3.75 253	0.83 181	1.23 189

FBW_ROB	0.97 196	0.97 214	0.74 208	1.48 220	0.95 211	1.12 212	0.93 210	0.67 180	0.54 176	0.56 167	0.72 189	1.28 193	0.79 187	0.82 219	1.04 187	0.45 147	0.72 197	0.53 186	4.39 227	0.45 152	0.68 183	0.55 143	0.94 224	0.96 227	0.80 189	0.91 182	0.86 186	1.36 194

NOSS_ROB	0.58 162	0.50 172	0.44 157	0.56 170	0.52 172	0.52 161	0.47 159	0.68 184	0.39 147	0.52 130	0.40 97	0.50 98	0.36 135	0.53 198	0.94 178	0.60 194	0.62 176	0.54 187	0.59 113	0.49 168	0.66 178	0.56 145	0.39 169	0.54 186	0.74 181	1.02 197	0.85 185	0.72 148

DPSNet	1.77 217	0.63 193	0.63 197	0.89 199	0.87 207	1.03 210	0.60 185	0.69 185	0.91 208	0.46 87	0.65 181	5.95 247	2.89 229	0.31 149	2.32 242	1.06 237	1.08 223	0.92 230	13.58 259	0.95 221	1.48 235	1.71 244	1.15 228	1.06 231	1.28 222	2.04 237	1.21 211	1.51 200

CC-Net-ROB	0.73 180	0.93 212	0.60 189	1.39 218	0.88 208	1.29 217	0.91 208	0.70 186	0.44 157	0.71 206	0.50 136	2.03 206	0.36 135	0.64 211	0.70 155	0.34 86	0.53 153	0.49 168	1.09 179	0.45 152	0.42 79	0.31 39	0.81 217	0.41 167	0.69 168	0.64 140	0.59 134	0.92 173

CBMV_ROB	1.05 199	0.45 155	0.51 174	0.89 199	0.76 199	0.67 186	0.54 178	0.70 186	0.39 147	0.55 159	0.45 122	6.15 248	3.07 231	0.51 194	1.10 190	0.46 152	0.62 176	0.47 163	1.84 201	0.94 220	0.60 162	0.48 110	0.41 181	0.50 180	0.94 203	1.54 223	1.39 219	1.38 195

HBP-ISP	0.63 170	0.53 176	0.61 194	0.79 193	0.58 186	0.62 179	0.53 175	0.71 188	0.39 147	0.63 194	0.58 164	0.68 158	0.32 120	0.60 205	0.73 159	0.75 219	0.58 170	0.49 168	0.54 97	0.51 175	0.67 180	0.85 204	0.38 165	0.54 186	0.70 170	0.76 162	1.11 204	0.74 150

AMNet	0.92 193	0.91 211	0.88 217	0.91 201	0.95 211	0.96 206	0.87 204	0.71 188	0.87 207	0.90 221	0.98 216	0.99 180	0.64 180	0.95 224	0.90 175	1.00 234	1.06 221	0.97 233	0.96 161	0.97 223	1.02 215	0.98 213	0.55 199	0.91 223	0.91 201	0.97 188	1.06 201	1.16 185

CBMV	0.76 182	0.53 176	0.47 164	0.64 178	0.55 181	0.59 175	0.43 152	0.71 188	0.64 185	0.61 188	0.40 97	1.34 196	0.50 167	0.46 188	1.07 188	0.65 203	0.64 182	0.54 187	0.87 151	0.50 173	0.76 197	0.58 152	0.40 177	0.78 210	0.87 199	0.85 174	1.59 224	2.56 230
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	1.80 220	1.47 223	0.55 180	2.47 231	1.01 217	1.79 224	0.78 199	0.72 191	0.58 177	0.59 182	0.55 157	1.10 184	12.30 256	0.29 140	3.12 248	0.41 125	0.52 145	0.37 102	0.84 144	0.44 146	0.58 155	0.44 97	0.39 169	0.51 182	3.47 256	1.87 231	8.68 262	2.84 235

SQANet	1.52 215	2.25 234	0.86 214	2.64 235	1.82 229	2.88 235	2.47 230	0.73 192	0.53 175	0.87 220	0.60 171	2.18 211	0.71 185	2.16 233	1.24 196	0.43 140	0.73 202	0.60 201	7.68 246	0.55 184	0.63 172	0.60 156	2.93 243	0.46 175	0.77 186	1.06 200	1.01 197	1.59 203

NaN_ROB	0.58 162	0.47 162	0.48 165	0.51 159	0.60 188	0.43 138	0.40 144	0.73 192	0.48 166	0.64 196	0.49 131	1.56 201	0.50 167	0.33 158	0.61 134	0.38 111	0.43 79	0.41 136	0.55 101	0.46 159	0.40 65	0.39 81	0.28 141	0.50 180	0.73 179	1.01 195	0.73 167	1.23 189

S-Stereo	1.04 198	0.66 196	0.64 198	0.96 204	0.95 211	1.10 211	1.26 217	0.74 194	0.81 202	0.65 201	2.52 249	2.61 216	0.92 194	0.56 201	1.67 218	0.73 217	0.69 195	0.83 227	1.54 191	0.84 213	0.72 191	0.95 212	1.07 227	0.84 219	0.70 170	0.78 168	0.80 175	1.53 201

SHD	0.70 179	0.44 154	0.56 182	0.58 173	0.57 184	0.52 161	0.50 165	0.75 195	0.71 192	0.64 196	0.66 182	0.71 163	0.99 197	0.43 182	1.22 195	0.67 206	0.70 196	0.51 174	1.26 185	0.60 188	0.76 197	0.79 196	0.39 169	0.55 188	0.72 176	0.88 180	0.71 160	1.06 182

AnyNet_C32	0.88 190	0.47 162	0.50 170	0.51 159	0.52 172	0.65 182	0.66 189	0.75 195	1.35 229	0.60 185	0.80 201	0.76 166	0.51 172	0.50 191	1.62 216	0.70 213	0.77 206	0.68 213	1.21 183	0.55 184	1.17 222	1.19 226	0.48 191	0.65 202	0.79 188	1.05 199	0.72 163	3.73 243

FC-DCNN	0.66 176	0.69 198	0.65 199	0.99 206	0.67 193	0.93 204	0.68 191	0.76 197	0.41 155	0.72 209	0.42 107	0.83 171	0.35 130	0.51 194	0.62 138	0.57 185	0.67 188	0.57 197	0.64 120	0.51 175	0.64 177	0.54 135	0.40 177	0.61 195	0.87 199	0.70 152	0.82 179	0.96 174

ADCPNet	0.92 193	0.59 186	0.57 183	0.63 177	0.74 197	0.64 180	0.79 201	0.77 198	0.83 203	0.63 194	0.82 205	0.74 165	1.50 210	0.51 194	1.44 208	0.71 215	0.73 202	0.54 187	1.89 203	0.73 204	0.89 210	1.04 218	0.53 198	0.62 197	0.97 205	1.53 222	0.87 187	2.63 231

STTRV1_RVC	1.87 223	0.66 196	0.51 174	0.83 196	0.62 190	0.82 196	0.71 194	0.78 199	0.76 196	0.71 206	0.82 205	1.33 195	1.76 216	0.79 217	3.54 252	0.59 192	1.17 226	0.58 200	22.38 263	1.22 233	1.22 226	0.93 210	0.86 222	0.88 221	0.95 204	1.08 201	1.17 206	2.84 235

CSAN	0.74 181	0.70 200	0.60 189	0.69 181	0.63 191	0.59 175	0.51 169	0.79 200	0.77 197	0.79 216	0.57 162	1.37 199	1.13 203	0.36 165	1.01 184	0.47 155	0.58 170	0.54 187	0.76 136	0.60 188	0.61 166	0.56 145	0.44 186	0.62 197	0.84 195	1.30 214	0.90 190	1.19 187

FAT-Stereo	0.90 192	0.60 189	0.91 220	0.91 201	1.10 221	0.85 199	0.67 190	0.83 201	0.61 181	0.67 204	1.27 229	2.16 210	0.96 196	0.54 199	1.29 200	0.67 206	0.68 193	0.71 216	1.31 188	0.81 210	0.74 192	0.78 194	0.58 203	0.71 208	0.71 173	0.82 173	0.87 187	1.60 204

CES	0.34 69	0.20 25	0.20 50	0.19 32	0.21 55	0.20 35	0.09 12	0.84 202	0.19 30	0.42 56	0.57 162	0.49 91	0.17 35	0.20 79	0.34 47	0.38 111	0.47 113	0.28 37	0.42 62	0.25 52	0.68 183	0.37 73	0.18 90	0.19 51	0.45 93	0.32 43	0.43 73	0.50 93

DGSMNet	1.45 213	0.77 205	0.87 216	0.85 198	0.81 204	0.90 201	0.88 205	0.84 202	0.69 190	1.14 239	4.85 260	1.29 194	0.91 193	0.73 216	1.71 222	1.61 255	1.82 242	0.96 231	3.30 216	1.08 227	2.90 254	4.49 258	0.73 212	0.91 223	0.80 189	1.08 201	0.92 192	1.20 188

GANetREF_RVC	0.63 170	0.57 183	0.59 186	0.56 170	0.52 172	0.56 171	0.52 171	0.85 204	0.63 184	0.78 213	0.44 118	1.02 182	0.64 180	0.35 161	0.69 154	0.45 147	0.54 160	0.51 174	0.86 147	0.52 178	0.67 180	0.52 127	0.48 191	0.60 194	0.74 181	0.64 140	0.82 179	0.84 166
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
otaku	1.76 216	2.60 241	0.97 222	2.95 239	2.10 234	3.19 241	2.77 234	0.88 205	0.84 204	1.00 225	0.68 183	2.48 214	1.07 201	2.42 235	1.35 202	0.54 174	0.88 215	0.63 207	8.81 250	0.92 218	0.75 196	0.67 176	3.55 244	0.63 200	0.97 205	0.95 187	1.24 214	1.73 209

XQC	0.80 183	0.75 202	0.59 186	0.77 191	0.74 197	0.79 194	0.73 197	0.88 205	0.78 199	0.73 210	0.60 171	0.89 173	0.85 190	0.61 206	1.25 197	0.67 206	0.65 183	0.54 187	1.08 177	0.62 193	0.76 197	0.88 208	0.52 196	0.59 193	0.97 205	1.38 216	1.04 200	0.82 160

Ntro	1.81 221	2.73 245	1.14 228	3.03 241	2.21 239	3.27 242	3.03 237	0.96 207	0.91 208	1.04 231	0.79 200	2.60 215	0.84 189	2.53 239	1.41 205	0.55 180	0.96 219	0.66 208	8.42 247	0.99 224	0.74 192	0.69 178	3.62 245	0.62 197	1.03 212	1.23 209	1.20 209	1.69 208

ADCMid	0.84 186	0.59 186	0.59 186	0.54 166	0.59 187	0.76 190	0.83 202	0.96 207	1.19 220	0.54 143	0.76 198	1.01 181	1.03 200	0.45 185	1.26 198	0.61 195	0.75 204	0.56 195	1.77 199	0.60 188	0.90 212	1.07 221	0.61 206	0.53 185	0.81 191	1.01 195	0.72 163	1.74 210

SGM_RVC	1.95 225	1.03 217	0.60 189	1.33 217	0.98 215	1.28 216	0.91 208	0.96 207	0.78 199	0.62 190	0.80 201	2.66 217	1.78 217	0.36 165	0.95 181	0.39 115	0.57 169	0.43 148	5.48 232	0.47 163	0.63 172	0.42 91	0.38 165	0.61 195	1.50 226	1.43 219	3.27 253	22.12 264
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RainbowNet	1.77 217	2.52 236	1.58 237	3.00 240	2.34 242	3.15 240	3.06 239	1.00 210	0.77 197	1.29 243	0.75 196	2.75 219	1.86 220	2.77 242	1.50 210	0.78 222	1.23 227	0.78 221	3.30 216	1.16 230	1.11 220	0.72 184	3.90 248	0.79 212	1.16 216	1.16 206	1.37 218	2.11 219

G-Net	1.21 207	0.75 202	0.97 222	0.68 180	0.68 194	0.93 204	0.62 186	1.00 210	1.32 228	0.74 211	1.45 238	5.45 241	0.94 195	0.45 185	1.16 191	0.84 224	0.77 206	0.66 208	2.05 206	1.51 244	0.88 209	1.00 215	0.55 199	0.71 208	0.86 196	1.21 208	1.82 230	2.79 234

ADCS	1.14 202	0.75 202	0.65 199	0.73 186	0.78 201	0.82 196	0.71 194	1.01 212	1.55 234	0.62 190	0.87 209	1.16 186	1.80 218	0.61 206	1.52 211	1.19 242	1.05 220	0.82 225	1.97 204	0.96 222	1.60 236	1.93 246	0.59 204	0.82 217	1.00 211	2.14 240	1.06 201	2.09 217

ACVNet-4b	1.77 217	2.43 235	1.27 230	2.78 237	2.11 236	3.13 239	3.16 242	1.03 213	0.97 215	1.10 235	0.61 177	3.05 225	1.08 202	2.79 243	1.39 204	0.68 211	1.48 234	0.75 218	5.82 233	1.08 227	0.81 201	0.64 166	3.77 246	0.68 206	1.08 213	0.97 188	1.19 208	1.80 211

MFN_U_SF_DS_RVC	0.89 191	0.71 201	0.52 176	0.97 205	0.69 196	0.89 200	0.83 202	1.04 214	0.93 211	0.78 213	0.62 178	1.36 198	0.99 197	0.67 213	1.61 214	0.54 174	0.53 153	0.46 160	1.75 198	0.48 167	0.81 201	0.94 211	0.61 206	0.58 191	1.10 214	1.25 212	1.01 197	1.41 196

MFMNet_re	1.21 207	1.06 218	0.95 221	1.17 210	0.99 216	1.45 219	1.16 215	1.07 215	1.30 227	1.01 228	1.10 225	2.08 208	1.27 207	0.84 220	1.60 213	1.03 236	1.29 230	1.04 238	2.18 207	1.01 225	1.29 228	1.03 217	0.96 225	0.99 228	0.99 208	0.91 182	1.30 216	1.48 199

MFN_U_SF_RVC	1.16 205	0.85 209	0.65 199	0.99 206	0.80 202	1.14 213	1.14 214	1.11 216	0.86 206	1.08 233	1.53 241	1.58 202	1.28 208	0.91 222	2.18 238	0.68 211	0.63 180	0.61 203	4.78 228	0.78 209	1.03 216	1.21 229	0.52 196	0.84 219	0.99 208	0.91 182	0.99 194	1.32 193

dad	0.63 170	0.45 155	0.30 105	1.01 208	0.46 160	0.65 182	1.26 217	1.13 217	0.28 105	0.79 216	0.32 64	0.76 166	0.57 176	0.23 107	0.59 129	0.39 115	0.66 185	0.35 85	1.26 185	0.32 95	0.58 155	0.34 54	0.22 115	0.37 152	0.62 155	0.38 69	1.78 229	0.98 178

edge stereo	1.17 206	0.82 208	1.13 227	1.17 210	1.08 220	1.27 215	1.11 213	1.13 217	0.84 204	0.65 201	1.37 233	3.43 232	1.52 211	0.69 215	1.34 201	0.71 215	0.83 210	0.62 204	2.86 214	0.75 206	0.83 204	1.05 219	0.74 213	0.69 207	0.99 208	0.91 182	1.17 206	1.98 215

AnyNet_C01	1.28 211	0.80 206	0.65 199	0.77 191	0.83 205	0.78 193	1.02 212	1.15 219	1.49 232	0.71 206	0.96 215	2.09 209	1.73 215	0.68 214	1.89 230	1.43 250	1.52 235	1.40 249	2.36 209	1.08 227	2.26 248	2.15 251	0.80 216	0.88 221	1.19 217	1.04 198	0.99 194	1.96 214

MeshStereo	1.94 224	1.02 216	0.73 207	1.88 223	1.30 224	1.46 221	0.89 206	1.17 220	0.79 201	0.66 203	0.92 211	8.33 260	5.32 243	0.41 178	2.26 239	0.70 213	0.67 188	0.54 187	4.80 229	0.63 195	4.38 259	0.98 213	0.65 209	0.79 212	2.01 234	1.63 226	3.35 254	4.10 246
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
ACVNet_1	1.97 226	2.92 249	1.62 239	3.50 248	2.66 249	3.39 247	3.43 245	1.18 221	0.93 211	1.04 231	0.92 211	2.97 224	1.56 213	2.85 246	1.41 205	0.57 185	1.54 236	0.83 227	6.64 240	1.03 226	1.09 218	0.81 200	4.02 250	0.79 212	1.25 220	1.72 227	1.01 197	1.41 196

LoS	0.42 106	0.33 110	0.22 60	0.29 84	0.31 117	0.27 74	0.16 61	1.19 222	0.22 54	0.76 212	0.70 185	0.57 125	0.28 104	0.20 79	0.33 43	0.41 125	0.46 106	0.29 46	0.53 94	0.28 69	0.52 137	0.43 94	0.17 79	0.19 51	0.60 150	0.48 102	0.49 86	0.58 124

MSC_U_SF_DS_RVC	1.15 203	1.01 215	0.88 217	1.25 213	0.85 206	0.92 202	1.17 216	1.23 223	1.56 235	1.03 229	0.75 196	1.21 188	0.87 192	1.05 227	1.68 220	0.75 219	0.66 185	0.74 217	3.51 218	0.89 217	0.96 214	1.36 233	0.83 219	0.91 223	1.19 217	1.13 205	0.88 189	1.63 205

PSMNet_ROB	2.08 229	2.77 246	1.33 234	2.54 232	1.82 229	3.47 249	3.03 237	1.25 224	1.21 221	1.32 245	1.41 234	2.91 222	4.05 235	2.61 241	1.82 226	0.80 223	1.39 233	0.86 229	6.00 235	1.24 235	1.21 225	1.11 222	4.12 251	1.13 236	1.65 230	1.79 229	1.60 226	1.63 205

SAMSARA	1.22 210	0.61 192	0.86 214	0.71 183	0.68 194	0.67 186	0.70 193	1.28 225	1.00 216	0.78 213	0.71 186	0.96 178	2.09 222	0.61 206	2.00 231	0.88 225	0.80 208	0.76 219	1.68 194	0.81 210	1.35 229	1.66 241	0.43 185	0.80 215	2.42 244	2.93 252	2.32 240	2.44 225

SANet	1.21 207	0.69 198	0.78 210	0.80 194	0.77 200	0.97 207	0.65 187	1.30 226	1.22 222	0.60 185	0.94 213	5.82 246	2.82 228	0.64 211	1.36 203	0.53 171	0.81 209	0.67 211	1.11 180	0.63 195	0.74 192	0.84 203	0.78 215	0.82 217	1.11 215	1.93 233	1.21 211	2.10 218

SGM+DAISY	1.97 226	1.15 221	1.06 225	1.40 219	1.29 223	1.49 222	1.43 222	1.32 227	1.16 218	1.11 236	2.33 248	2.86 221	2.50 226	1.08 229	7.06 257	1.20 243	1.29 230	1.06 239	8.56 248	1.21 231	1.70 239	1.46 238	1.26 232	1.13 236	1.42 224	1.31 215	1.94 235	2.43 224

LVE	2.40 237	2.71 243	1.67 240	4.77 259	2.70 250	3.32 243	3.79 249	1.33 228	1.39 230	1.62 252	1.35 231	3.06 226	3.67 232	2.80 244	1.44 208	0.89 227	1.62 237	1.12 242	6.31 237	1.44 242	1.97 243	1.40 235	3.89 247	1.47 249	2.51 247	2.03 236	2.07 237	2.50 227

SPS-STEREO	1.42 212	1.09 220	1.04 224	1.28 216	1.20 222	1.23 214	1.01 211	1.33 228	1.23 223	1.11 236	1.31 230	2.03 206	1.20 205	0.94 223	1.88 229	1.24 245	1.31 232	1.13 244	4.18 223	1.21 231	1.90 242	1.42 237	1.22 231	1.13 236	1.21 219	1.24 210	1.59 224	1.54 202
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DispFullNet	2.33 236	2.68 242	3.37 261	2.54 232	2.33 241	2.65 231	2.56 232	1.37 230	1.29 226	2.23 258	1.02 218	7.86 258	2.93 230	2.48 236	1.41 205	1.62 256	2.89 254	1.43 250	6.75 242	2.26 256	1.63 238	1.71 244	1.21 229	0.80 215	0.93 202	0.93 186	1.52 221	2.50 227

ACVNet_2	2.43 238	2.72 244	1.85 245	3.43 247	2.57 248	3.08 237	3.07 240	1.40 231	1.10 217	1.11 236	0.99 217	2.79 220	1.99 221	2.57 240	1.19 192	0.76 221	2.35 249	0.78 221	16.59 261	1.22 233	1.05 217	0.82 202	3.92 249	1.15 240	1.74 232	2.01 234	1.54 222	1.90 213

SGM-ForestM	2.76 240	1.91 231	0.61 194	1.81 222	0.95 211	2.05 226	1.33 220	1.42 232	0.91 208	0.56 167	0.91 210	5.46 242	4.14 236	0.42 181	24.53 268	0.42 133	0.62 176	0.44 152	5.98 234	0.47 163	0.63 172	0.44 97	0.39 169	0.56 189	3.80 257	4.06 256	4.71 259	4.93 251

IMH-64-1	2.23 232	2.54 238	1.78 242	3.04 242	2.48 243	3.36 245	3.57 246	1.43 233	1.87 240	1.00 225	1.08 223	3.38 229	4.59 240	3.31 249	1.71 222	0.91 229	1.73 238	0.97 233	4.22 224	1.35 238	1.42 232	1.19 226	4.55 253	1.08 233	2.07 236	1.47 220	1.70 227	2.34 221

IMH-64	2.23 232	2.54 238	1.78 242	3.04 242	2.48 243	3.36 245	3.57 246	1.43 233	1.87 240	1.00 225	1.08 223	3.38 229	4.59 240	3.31 249	1.71 222	0.91 229	1.73 238	0.97 233	4.22 224	1.35 238	1.42 232	1.19 226	4.55 253	1.08 233	2.07 236	1.47 220	1.70 227	2.34 221

WAO-6	2.05 228	2.11 233	1.32 233	2.55 234	2.10 234	2.72 232	2.68 233	1.45 235	1.94 244	1.37 247	1.13 227	3.15 227	4.44 237	2.52 238	1.75 225	1.20 243	1.94 244	1.12 242	2.67 212	1.36 240	1.62 237	1.37 234	2.42 239	1.38 245	2.21 240	2.11 238	1.99 236	2.75 233

IMH	2.49 239	2.59 240	1.81 244	3.06 244	2.54 247	3.39 247	3.61 248	1.47 236	1.90 243	1.03 229	1.07 222	3.52 234	8.23 247	3.63 254	1.59 212	0.91 229	1.80 241	1.01 236	5.27 230	1.38 241	1.37 230	1.14 224	4.57 255	1.13 236	2.08 238	1.87 231	1.82 230	3.43 241

ELAS_RVC	2.08 229	1.48 224	1.28 231	2.09 224	1.56 228	3.54 252	1.54 225	1.51 237	1.17 219	0.93 223	2.90 251	6.91 252	6.03 245	0.62 209	1.61 214	0.67 206	1.11 225	0.82 225	2.41 210	0.92 218	1.42 232	2.14 249	0.86 222	1.12 235	3.43 255	2.32 244	2.72 248	3.08 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.50 214	0.93 212	1.11 226	1.23 212	1.05 218	0.97 207	1.51 223	1.54 238	1.23 223	1.08 233	1.04 220	1.70 203	1.83 219	1.02 226	3.67 253	1.43 250	2.08 247	1.01 236	2.00 205	1.30 237	2.18 245	1.49 239	1.00 226	1.62 252	1.58 229	1.26 213	1.29 215	2.49 226

PVD	1.15 203	0.86 210	0.90 219	0.94 203	0.89 209	1.01 209	0.89 206	1.55 239	1.56 235	0.60 185	0.95 214	1.22 191	1.67 214	0.80 218	1.69 221	0.88 225	1.07 222	0.78 221	1.80 200	0.87 216	1.15 221	1.41 236	0.66 211	0.78 210	1.26 221	1.62 225	1.32 217	1.83 212

Dean	2.26 234	3.02 253	1.51 236	3.69 249	3.06 255	3.35 244	3.37 244	1.63 240	1.75 238	1.34 246	1.22 228	3.24 228	3.75 233	2.81 245	1.67 218	0.89 227	1.78 240	1.08 240	4.11 221	1.56 246	1.17 222	1.01 216	4.18 252	1.28 242	2.41 243	2.01 234	2.20 239	2.02 216

ELAS	2.16 231	1.69 228	1.25 229	2.28 226	1.83 231	2.51 228	1.54 225	1.63 240	1.84 239	0.90 221	3.66 256	7.04 253	6.05 246	0.63 210	1.83 227	0.67 206	1.09 224	0.79 224	2.64 211	0.86 215	1.37 230	2.14 249	0.81 217	1.05 230	3.30 253	2.80 251	2.71 246	3.36 240
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LSM0	6.91 257	0.81 207	0.60 189	1.25 213	1.05 218	1.32 218	1.29 219	1.65 242	1.45 231	1.18 240	1.49 240	2.67 218	4.52 238	0.52 197	59.29 276	70.04 276	1.27 228	0.77 220	10.09 252	1.49 243	2.97 255	5.30 259	0.65 209	0.91 223	1.35 223	1.86 230	2.57 244	8.34 257

TorneroNet-64	4.16 248	3.61 257	2.11 251	4.37 255	2.98 253	4.33 254	4.63 255	1.71 243	6.34 260	1.23 242	1.11 226	5.72 245	25.96 264	4.00 262	2.53 246	0.96 232	2.98 256	1.29 248	12.05 254	1.55 245	2.30 250	1.69 243	4.93 259	1.44 248	2.24 241	2.79 250	1.84 232	5.51 255

ktn	4.88 251	2.98 251	2.15 252	3.75 250	3.03 254	3.86 253	4.59 253	1.74 244	2.91 252	2.10 257	1.63 243	11.03 264	37.05 270	3.72 255	2.27 240	1.83 257	2.63 253	2.02 255	18.61 262	1.99 251	2.22 246	2.06 248	4.75 256	1.94 256	2.11 239	2.26 241	2.71 246	3.88 244

TorneroNet	5.55 254	3.56 256	2.26 254	3.87 251	3.09 256	4.41 256	4.59 253	1.77 245	5.65 259	1.30 244	1.46 239	6.35 249	60.56 276	3.94 261	2.38 244	0.99 233	2.95 255	1.26 247	16.30 260	1.57 247	2.37 251	1.62 240	5.15 260	1.41 246	2.48 246	2.30 243	2.14 238	4.06 245

WAO-7	1.84 222	1.51 226	1.58 237	2.13 225	1.53 227	1.45 219	1.51 223	1.82 246	2.17 246	1.51 250	3.04 252	3.42 231	4.56 239	1.06 228	1.87 228	1.13 239	1.28 229	0.96 231	3.75 219	1.28 236	1.09 218	1.25 230	0.64 208	1.42 247	1.47 225	2.46 245	1.50 220	2.37 223

FADE		1.41 222	1.97 247	1.26 215	1.51 226	2.99 236	4.68 256	1.89 247	7.67 264	3.64 264	14.09 266		8.32 248	1.36 230	14.67 263	1.30 247	7.11 264	3.52 261	22.66 264	9.99 265	7.92 264	7.45 264	1.21 229	2.32 259	1.66 231	1.24 210	4.68 258	17.34 260

WAO-8	2.95 241	2.89 247	2.08 249	4.66 256	2.53 245	3.48 250	2.97 235	1.91 248	3.21 254	1.38 248	1.44 236	5.04 238	8.43 249	3.60 252	2.17 234	1.16 240	2.03 245	1.19 245	6.98 243	2.15 253	1.74 240	1.25 230	2.86 241	1.36 243	3.26 251	2.73 248	2.53 242	4.56 249

Venus	2.95 241	2.89 247	2.08 249	4.66 256	2.53 245	3.48 250	2.97 235	1.91 248	3.21 254	1.38 248	1.44 236	5.04 238	8.43 249	3.60 252	2.17 234	1.16 240	2.03 245	1.19 245	6.98 243	2.15 253	1.74 240	1.25 230	2.86 241	1.36 243	3.26 251	2.73 248	2.53 242	4.56 249

PWCK	3.81 246	2.53 237	1.72 241	3.08 245	2.13 238	3.10 238	3.14 241	1.99 250	2.21 247	2.27 259	3.18 254	5.47 243	3.87 234	1.43 231	2.14 233	1.00 234	1.84 243	1.11 241	42.20 275	1.74 248	2.25 247	1.67 242	2.24 238	1.53 250	1.90 233	2.63 247	1.84 232	2.54 229

SPstereo	2.30 235	1.48 224	1.89 246	1.53 221	1.45 225	1.58 223	1.38 221	2.01 251	1.64 237	1.53 251	2.89 250	2.96 223	5.36 244	1.62 232	2.07 232	2.85 260	2.14 248	2.25 257	2.93 215	2.22 255	3.05 256	3.41 255	1.71 235	1.81 255	2.05 235	2.27 242	2.65 245	3.29 239

notaker	3.70 244	3.63 258	2.85 258	6.04 262	3.37 257	4.76 258	4.69 257	2.04 252	2.21 247	1.89 254	1.60 242	7.21 255	15.87 261	3.78 258	2.29 241	1.52 253	2.59 252	1.74 253	11.12 253	2.03 252	2.00 244	2.17 252	4.86 258	1.71 253	1.52 228	1.74 228	1.91 234	2.70 232

KSHMR	5.14 253	3.44 255	2.51 255	4.75 258	3.54 259	4.37 255	4.39 252	2.25 253	2.04 245	1.89 254	1.90 245	3.91 235	56.90 275	4.29 263	2.33 243	1.43 250	2.38 250	1.63 251	9.67 251	1.74 248	2.26 248	1.95 247	6.27 265	1.58 251	2.40 242	2.12 239	2.33 241	4.41 248

JetBlue	3.72 245	2.93 250	2.25 253	4.01 254	3.39 258	4.54 257	4.38 251	2.49 254	2.38 249	1.19 241	1.04 220	7.20 254	1.53 212	3.21 248	1.64 217	1.52 253	2.46 251	2.08 256	4.12 222	1.77 250	4.67 260	5.57 260	1.98 236	1.72 254	2.43 245	4.51 258	3.02 252	22.45 265

BEATNet-Init1	13.96 265	15.06 266	1.45 235	33.51 273	2.74 251	31.35 273	11.00 267	2.83 255	3.32 256	0.97 224	4.32 259	18.31 265	31.62 268	0.57 202	32.74 269	1.33 249	0.88 215	0.67 211	61.90 277	16.80 270	4.24 258	6.02 261	0.75 214	1.26 241	18.71 266	8.82 261	37.43 274	28.26 267

MANE	5.94 256	1.67 227	3.69 262	2.38 229	2.05 232	2.51 228	2.37 228	3.17 256	4.05 257	0.84 218	1.36 232	7.77 257	9.14 252	0.57 202	15.61 265	1.09 238	0.87 214	13.46 266	6.33 239	0.62 193	1.25 227	0.76 192	0.49 193	1.02 229	10.30 262	18.90 266	16.36 266	31.80 268

DPSimNet_ROB	7.97 258	3.03 254	3.09 259	2.75 236	2.79 252	2.83 234	4.04 250	3.33 257	6.56 261	2.71 262	50.85 275	6.38 250	18.73 262	3.01 247	14.74 264	5.23 263	4.15 258	2.37 258	28.07 270	3.64 260	5.47 261	6.94 263	2.62 240	2.99 262	3.80 257	6.16 260	3.42 255	15.50 259

UNDER WATER	4.12 247	4.08 259	2.63 256	6.45 263	4.77 263	5.44 261	5.59 259	3.34 258	3.11 253	1.70 253	1.80 244	7.67 256	11.14 255	4.31 264	2.42 245	1.26 246	4.76 259	1.65 252	6.67 241	2.44 258	2.82 253	2.90 253	7.40 268	2.17 258	3.16 250	3.80 255	2.72 248	5.07 252

MADNet++	4.47 250	3.00 252	3.25 260	2.44 230	3.78 260	2.63 230	3.35 243	3.45 259	4.35 258	3.57 263	3.87 257	5.35 240	5.16 242	3.40 251	3.14 249	4.21 262	3.98 257	3.26 260	6.32 238	4.42 261	7.68 263	13.20 266	2.01 237	3.95 263	3.30 253	10.32 263	3.77 256	3.51 242

STStereo	3.04 243	1.84 229	2.02 248	2.86 238	2.07 233	2.80 233	2.13 227	3.45 259	1.87 240	0.84 218	5.89 261	8.55 261	10.11 254	0.54 199	5.43 254	0.48 156	0.66 185	0.47 163	12.54 255	0.74 205	0.90 212	0.86 205	0.50 194	1.06 231	2.80 248	2.48 246	2.76 250	5.29 253

UNDER WATER-64	4.19 249	4.38 261	2.66 257	7.03 264	4.94 264	5.57 262	5.84 260	3.48 261	2.88 251	1.94 256	1.95 246	7.91 259	9.16 253	4.50 266	2.63 247	1.31 248	4.96 260	1.75 254	6.26 236	2.37 257	2.75 252	3.23 254	7.93 269	2.02 257	2.94 249	4.48 257	2.89 251	5.44 254

JetRed	5.93 255	4.36 260	5.18 264	3.32 246	4.15 262	5.91 263	9.28 265	4.21 262	2.78 250	2.33 260	2.08 247	5.56 244	1.33 209	5.92 267	3.32 251	3.95 261	6.76 263	6.49 262	3.83 220	3.05 259	7.34 262	6.19 262	5.50 261	2.76 261	9.36 261	21.55 268	5.67 260	17.91 262

DPSMNet_ROB	11.11 262	5.62 263	16.57 269	3.96 252	7.34 266	4.93 259	7.57 262	4.32 263	11.21 268	4.13 266	8.57 263	4.60 237	14.45 260	3.87 260	13.23 262	13.79 267	6.38 262	15.38 268	8.62 249	11.60 266	8.28 267	20.92 269	5.52 262	11.00 267	11.58 264	30.93 270	12.70 264	32.76 269

DGTPSM_ROB	11.00 261	5.61 262	16.56 268	3.96 252	7.34 266	4.93 259	7.56 261	4.32 263	11.20 267	4.12 265	8.43 262	4.55 236	13.08 257	3.85 259	13.16 261	13.78 266	6.37 261	15.33 267	7.61 245	11.60 266	8.27 266	20.90 268	5.52 262	11.00 267	11.55 263	30.93 270	12.69 263	32.76 269

ASD4	13.31 264	6.70 265	12.88 267	5.51 261	3.93 261	6.96 265	5.17 258	6.08 265	7.44 263	6.90 267	29.32 272	6.50 251	8.79 251	7.47 268	12.49 260	11.08 265	10.55 266	13.21 265	12.75 256	7.93 264	31.35 271	19.00 267	4.80 257	6.43 265	22.01 267	31.67 272	26.99 270	35.45 272

HanzoNet	10.87 260	6.61 264	4.12 263	14.03 267	6.14 265	22.43 269	21.48 271	7.53 266	9.98 266	2.65 261	3.14 253	30.46 269	52.31 274	24.77 273	5.81 255	2.76 259	7.16 265	2.61 259	25.65 266	5.09 262	4.13 257	3.84 257	8.74 270	2.66 260	4.91 260	4.52 259	4.28 257	5.77 256

LE_ROB	12.15 263	1.07 219	1.28 231	4.86 260	43.61 275	6.11 264	34.98 273	7.73 267	6.67 262	0.59 182	3.47 255	32.65 271	46.59 273	0.28 138	3.28 250	0.34 86	0.56 167	0.43 148	23.40 265	0.83 212	0.89 210	0.66 175	0.55 199	8.00 266	23.50 268	19.54 267	20.84 268	35.39 271

PML	25.77 270	16.40 269	5.63 265	19.94 271	12.77 270	20.38 268	9.79 266	9.31 268	68.05 277	17.61 273	136.84 277	90.68 275	97.32 277	9.22 272	8.31 258	7.86 264	13.64 267	6.53 263	32.01 271	6.33 263	10.40 268	9.06 265	5.53 264	5.58 264	24.53 270	10.26 262	31.06 271	10.67 258

DPSM_ROB	17.14 267	15.12 267	20.99 270	8.55 265	8.28 268	12.85 266	8.38 263	9.68 269	14.27 269	7.99 268	8.92 264	10.02 262	13.15 258	3.72 255	17.02 266	17.90 268	17.89 269	19.72 270	13.12 257	14.58 268	23.81 269	27.16 270	6.33 266	14.07 269	31.12 272	38.41 273	36.00 272	43.62 273

DPSM	17.14 267	15.12 267	20.99 270	8.55 265	8.28 268	12.85 266	8.38 263	9.68 269	14.27 269	7.99 268	8.92 264	10.02 262	13.15 258	3.72 255	17.02 266	17.90 268	17.89 269	19.72 270	13.12 257	14.58 268	23.81 269	27.16 270	6.33 266	14.07 269	31.12 272	38.41 273	36.00 272	43.62 273

CasAABBNet	34.43 272	30.36 271	42.26 275	17.14 268	16.55 271	25.74 270	16.74 268	19.07 271	28.70 271	16.64 272	18.05 270	20.17 268	26.39 265	7.50 269	34.18 270	36.02 270	36.01 274	39.65 272	26.14 267	29.32 272	47.52 275	54.86 277	12.71 271	28.37 274	62.52 274	77.28 275	72.22 275	87.55 275

MyStereo03	34.49 273	30.38 272	42.28 276	17.19 269	16.68 272	25.92 271	16.86 269	19.46 272	28.71 272	16.15 270	17.99 268	20.16 266	26.46 266	7.53 270	34.41 271	36.06 271	35.97 272	39.69 273	26.26 268	29.36 273	47.86 276	54.73 275	12.72 272	28.32 272	62.57 275	77.31 276	72.32 276	87.78 276

MyStereo02	33.87 271	30.38 272	42.28 276	17.19 269	0.00 1	25.92 271	16.86 269	19.46 272	28.71 272	16.15 270	17.99 268	20.16 266	26.46 266	7.53 270	34.41 271	36.06 271	35.97 272	39.69 273	26.26 268	29.36 273	47.86 276	54.73 275	12.72 272	28.32 272	62.57 275	77.31 276	72.32 276	87.78 276

LRCNet_RVC	19.34 269	28.20 270	9.73 266	30.22 272	27.96 273	31.69 274	26.15 272	20.45 274	8.63 265	28.67 274	28.56 271	30.79 270	23.77 263	32.51 274	10.62 259	1.87 258	23.27 271	17.65 269	40.19 272	17.32 271	8.18 265	3.73 256	35.17 274	25.19 271	1.50 226	1.19 207	5.90 261	3.12 238

HaxPig	36.94 274	39.02 274	35.87 272	37.61 274	42.00 274	37.54 275	41.37 274	37.89 275	39.04 274	46.91 275	48.84 274	44.26 272	35.76 269	37.00 275	38.72 274	36.77 274	45.37 275	48.69 275	40.70 273	39.66 275	36.11 272	31.60 272	47.76 276	39.78 276	18.63 265	16.85 265	13.84 265	19.74 263

AVERAGE_ROB	39.02 275	41.97 275	38.90 273	43.30 275	44.01 276	42.99 276	43.74 275	43.16 276	39.90 275	47.57 276	47.87 273	44.75 273	39.96 271	43.65 277	38.17 273	36.44 273	46.39 276	48.96 276	41.67 274	40.21 276	39.69 273	35.43 273	46.62 275	39.76 275	24.41 269	16.49 264	19.69 267	17.85 261

MEDIAN_ROB	40.83 276	43.09 276	39.48 274	43.85 276	45.04 277	43.46 277	44.50 276	43.93 277	40.53 276	50.28 277	51.34 276	46.63 274	40.33 272	42.01 276	40.18 275	38.17 275	48.38 277	51.35 277	43.96 276	42.85 277	41.02 274	36.07 274	48.66 277	41.25 277	25.02 271	23.68 269	21.83 269	25.41 266

Low-res two-view benchmark