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	0.14 1	0.08 4	0.05 1	0.05 1	0.06 5	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.11 7	0.03 2	0.14 6	0.07 3	0.08 2	0.94 10	0.36 25	0.12 1	0.10 3	0.13 2	0.07 2	0.30 16	0.23 4	0.04 1	0.07 2	0.12 4	0.11 4	0.11 1	0.08 3

CroCo-Stereo	0.14 1	0.07 1	0.05 1	0.05 1	0.05 4	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.06 2	0.01 1	0.11 2	0.07 3	0.07 1	1.09 16	0.38 33	0.13 2	0.10 3	0.17 6	0.06 1	0.26 13	0.24 5	0.04 1	0.06 1	0.11 2	0.09 2	0.11 1	0.07 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
RYNet	0.49 93	0.11 6	0.10 5	0.08 6	0.09 10	0.10 6	0.07 3	0.13 7	0.18 59	0.10 6	0.10 7	0.14 6	0.08 5	0.08 2	9.32 241	0.37 28	0.14 3	0.22 42	0.17 6	0.10 3	0.20 7	0.13 1	0.16 88	0.10 7	0.14 6	0.45 140	0.24 20	0.13 7

StereoVision	0.15 3	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 3	0.07 3	0.10 5	0.13 20	0.09 4	0.07 3	0.16 8	0.08 5	0.11 7	0.75 5	0.29 11	0.15 4	0.13 6	0.17 6	0.10 3	0.23 10	0.22 3	0.04 1	0.09 6	0.15 10	0.13 7	0.19 9	0.16 12

AEACV	0.71 143	0.17 15	0.11 8	0.09 8	0.08 8	0.15 34	0.08 9	0.08 2	0.06 2	0.07 3	0.07 3	0.13 3	0.08 5	0.21 62	4.08 152	3.29 248	0.16 5	0.82 231	0.73 123	1.51 234	0.70 95	4.15 249	0.95 220	0.08 4	0.11 2	0.92 195	0.15 5	0.08 3

test_5	0.25 14	0.19 29	0.11 8	0.11 13	0.08 8	0.21 73	0.08 9	0.32 74	0.11 12	0.17 17	0.37 123	0.24 21	0.21 68	0.08 2	1.17 23	0.49 74	0.17 6	0.15 10	0.29 22	0.12 7	0.25 12	0.73 42	0.07 5	0.15 28	0.17 18	0.17 19	0.33 35	0.20 27

RAFT	0.18 6	0.07 1	0.10 5	0.08 6	0.04 2	0.24 99	0.27 99	0.19 19	0.07 5	0.13 8	0.08 5	0.13 3	0.06 2	0.11 7	1.18 25	0.29 11	0.17 6	0.08 1	0.14 5	0.21 37	0.16 2	0.33 9	0.04 1	0.07 2	0.16 14	0.15 12	0.21 13	0.16 12

delet	0.18 6	0.14 10	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.13 20	0.10 17	0.12 6	0.10 10	0.15 11	0.12 16	0.18 11	0.10 13	0.12 11	1.14 20	0.24 4	0.17 6	0.14 7	0.13 2	0.12 7	0.18 4	0.33 9	0.09 13	0.11 10	0.14 6	0.12 5	0.21 13	0.14 10

AASNet	0.22 10	0.18 20	0.13 15	0.14 29	0.15 31	0.16 38	0.14 35	0.17 14	0.09 6	0.15 11	0.16 34	0.16 8	0.10 13	0.15 20	1.23 28	0.23 2	0.18 9	0.16 15	0.17 6	0.14 12	0.20 7	0.80 48	0.10 23	0.13 15	0.15 10	0.14 10	0.18 8	0.13 7

AANet_RVC	0.18 6	0.13 9	0.13 15	0.10 10	0.16 37	0.08 4	0.13 30	0.14 9	0.15 29	0.13 8	0.12 16	0.13 3	0.11 15	0.11 7	0.90 9	0.25 6	0.18 9	0.17 16	0.20 10	0.16 20	0.18 4	0.21 2	0.11 35	0.12 14	0.16 14	0.16 14	0.22 17	0.23 43

RAFT+CT+SA	0.28 21	0.21 50	0.13 15	0.13 25	0.10 11	0.11 10	0.09 14	0.32 74	0.13 20	0.24 31	0.10 7	0.29 40	0.21 68	0.09 5	1.16 21	0.87 143	0.19 11	0.17 16	0.43 50	0.16 20	0.37 26	1.04 76	0.07 5	0.15 28	0.20 29	0.18 24	0.33 35	0.20 27

MMNet	0.25 14	0.15 12	0.12 12	0.14 29	0.14 27	0.13 20	0.14 35	0.16 11	0.12 17	0.13 8	0.15 23	0.22 15	0.09 8	0.18 46	2.41 110	0.26 7	0.19 11	0.17 16	0.20 10	0.15 15	0.21 9	0.40 14	0.10 23	0.14 19	0.15 10	0.16 14	0.28 29	0.16 12

TDLM	0.17 4	0.14 10	0.14 28	0.11 13	0.14 27	0.11 10	0.11 19	0.15 10	0.12 17	0.09 4	0.21 51	0.20 13	0.11 15	0.12 11	0.61 1	0.20 1	0.20 13	0.15 10	0.13 2	0.11 5	0.15 1	0.37 13	0.10 23	0.11 10	0.12 4	0.16 14	0.16 6	0.16 12

RAFT_CTSACE	0.24 12	0.20 38	0.13 15	0.12 19	0.10 11	0.14 29	0.10 17	0.24 31	0.11 12	0.26 42	0.10 7	0.22 15	0.18 50	0.11 7	0.87 8	0.39 36	0.22 14	0.14 7	0.31 26	0.19 28	0.33 23	0.83 52	0.09 13	0.13 15	0.27 62	0.16 14	0.34 45	0.17 18

RAFT + AFF	0.43 70	0.12 7	0.10 5	0.13 25	0.07 6	0.11 10	0.30 105	0.17 14	0.11 12	0.19 19	0.10 7	0.28 36	0.09 8	0.12 11	7.26 221	0.34 23	0.22 14	0.12 5	0.34 31	0.11 5	0.41 36	0.26 6	0.07 5	0.11 10	0.16 14	0.13 7	0.14 4	0.09 5

anonymousdsp	0.52 103	0.12 7	0.12 12	0.12 19	0.10 11	0.13 20	0.07 3	0.16 11	0.09 6	0.15 11	2.52 238	0.16 8	0.09 8	0.10 6	1.84 78	1.32 180	0.23 16	0.15 10	0.41 45	1.16 222	0.31 18	3.07 222	1.01 225	0.10 7	0.14 6	0.09 2	0.24 20	0.10 6

TESTraft	0.30 24	0.22 61	0.15 33	0.11 13	0.12 18	0.11 10	0.11 19	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.12 16	0.29 40	0.23 81	0.16 27	1.32 38	0.80 129	0.23 16	0.17 16	0.52 72	0.20 31	0.39 33	0.76 44	0.09 13	0.15 28	0.22 37	0.25 58	0.48 107	0.23 43

StereoIM	0.23 11	0.17 15	0.11 8	0.07 5	0.11 14	0.08 4	0.07 3	0.13 7	0.10 10	0.19 19	0.10 7	0.20 13	0.09 8	0.14 16	1.08 14	0.40 38	0.24 18	0.18 23	0.54 85	0.12 7	0.51 53	0.45 19	0.07 5	0.13 15	0.20 29	0.23 43	0.21 13	0.24 48

LL-Strereo2	0.42 60	0.18 20	0.14 28	0.12 19	0.12 18	0.10 6	0.22 76	0.29 52	0.17 47	0.30 59	0.14 22	0.25 23	0.11 15	0.34 126	1.80 73	1.07 162	0.24 18	0.17 16	0.42 49	0.20 31	0.81 107	3.01 220	0.12 43	0.14 19	0.24 42	0.19 28	0.25 22	0.17 18

TestStereo1	0.31 25	0.22 61	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.12 17	0.12 25	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.11 14	0.35 77	0.23 81	0.15 20	1.30 35	0.83 135	0.24 18	0.18 23	0.53 76	0.18 23	0.41 36	0.96 67	0.08 9	0.14 19	0.23 39	0.24 52	0.49 109	0.23 43

SA-5K	0.31 25	0.22 61	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.12 17	0.12 25	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.11 14	0.35 77	0.23 81	0.15 20	1.30 35	0.83 135	0.24 18	0.18 23	0.53 76	0.18 23	0.41 36	0.96 67	0.08 9	0.14 19	0.23 39	0.24 52	0.49 109	0.23 43

HCRNet	0.36 38	0.24 88	0.13 15	0.26 125	0.12 18	0.18 52	0.13 30	0.20 20	0.09 6	0.54 167	0.20 45	0.29 40	0.11 15	0.14 16	3.99 151	0.31 15	0.24 18	0.15 10	0.26 17	0.13 10	0.27 14	0.58 29	0.13 54	0.11 10	0.14 6	0.16 14	0.37 57	0.15 11

UPFNet	0.27 19	0.18 20	0.20 62	0.18 62	0.19 62	0.19 59	0.15 46	0.22 24	0.17 47	0.23 25	0.19 41	0.23 18	0.14 31	0.26 85	1.70 69	0.29 11	0.24 18	0.21 33	0.25 16	0.18 23	0.24 11	0.40 14	0.14 67	0.17 44	0.19 25	0.20 33	0.39 66	0.19 25

CVANet_RVC	0.26 16	0.19 29	0.19 59	0.20 81	0.16 37	0.18 52	0.14 35	0.25 40	0.16 39	0.15 11	0.26 72	0.23 18	0.13 25	0.54 172	0.74 3	0.23 2	0.24 18	0.17 16	0.54 85	0.14 12	0.19 6	0.91 60	0.10 23	0.13 15	0.16 14	0.13 7	0.22 17	0.24 48

test croco	0.24 12	0.21 50	0.13 15	0.11 13	0.15 31	0.11 10	0.08 9	0.21 22	0.12 17	0.23 25	0.09 6	0.30 47	0.12 22	0.17 33	1.07 12	0.46 62	0.25 25	0.23 51	0.29 22	0.14 12	0.55 65	0.57 27	0.08 9	0.19 65	0.19 25	0.17 19	0.20 11	0.21 36

MIF-Stereo (partial)	0.26 16	0.20 38	0.13 15	0.10 10	0.13 24	0.11 10	0.08 9	0.17 14	0.14 25	0.18 18	0.10 7	0.25 23	0.11 15	0.16 27	1.41 43	0.45 55	0.25 25	0.22 42	0.30 24	0.15 15	0.58 71	0.56 25	0.09 13	0.18 47	0.19 25	0.17 19	0.38 61	0.20 27

MIF-Stereo	0.27 19	0.16 14	0.11 8	0.09 8	0.11 14	0.11 10	0.07 3	0.16 11	0.11 12	0.21 23	0.10 7	0.29 40	0.16 38	0.26 85	1.56 50	0.47 69	0.25 25	0.19 26	0.64 107	0.15 15	0.59 76	0.44 18	0.10 23	0.16 34	0.18 20	0.22 39	0.16 6	0.17 18

MIM_Stereo	0.38 46	0.19 29	0.15 33	0.15 36	0.14 27	0.24 99	0.13 30	0.27 42	0.11 12	0.24 31	0.22 56	0.23 18	0.13 25	0.17 33	1.24 29	1.58 196	0.25 25	0.21 33	0.54 85	0.38 103	0.49 48	2.01 161	0.09 13	0.16 34	0.18 20	0.29 81	0.35 49	0.16 12

test_4	0.49 93	0.17 15	0.17 47	0.14 29	0.15 31	0.12 17	0.40 125	0.24 31	0.15 29	0.31 69	0.29 92	0.28 36	0.13 25	0.35 128	2.02 93	1.85 210	0.25 25	0.29 91	0.39 41	0.31 78	0.54 63	1.54 122	0.10 23	0.16 34	0.29 79	0.88 193	0.91 185	0.85 168

iRaftStereo_RVC	0.20 9	0.15 12	0.12 12	0.10 10	0.11 14	0.10 6	0.07 3	0.17 14	0.09 6	0.15 11	0.15 23	0.18 11	0.09 8	0.17 33	0.63 2	0.28 9	0.25 25	0.14 7	0.21 13	0.21 37	0.36 24	0.86 56	0.08 9	0.10 7	0.15 10	0.12 5	0.19 9	0.13 7

AF-Net	0.40 53	0.25 104	0.25 114	0.25 114	0.30 139	0.29 121	0.65 175	0.36 116	0.30 129	0.25 36	0.31 101	0.41 105	0.21 68	0.24 76	2.18 103	0.33 18	0.25 25	0.22 42	0.40 42	0.24 53	0.59 76	0.85 54	0.22 123	0.20 74	0.28 68	0.30 88	0.43 89	0.33 92

Nwc_Net	0.40 53	0.25 104	0.25 114	0.25 114	0.30 139	0.29 121	0.65 175	0.36 116	0.30 129	0.25 36	0.31 101	0.41 105	0.21 68	0.24 76	2.18 103	0.33 18	0.25 25	0.22 42	0.40 42	0.24 53	0.59 76	0.85 54	0.22 123	0.20 74	0.28 68	0.30 88	0.43 89	0.33 92

raft+_RVC	0.35 37	0.19 29	0.16 38	0.15 36	0.16 37	0.13 20	0.22 76	0.30 58	0.14 25	0.28 47	0.18 36	0.28 36	0.11 15	0.19 52	1.09 16	0.79 124	0.26 33	0.17 16	0.45 60	0.42 120	0.50 49	2.07 166	0.10 23	0.14 19	0.21 33	0.18 24	0.26 25	0.20 27

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 109	0.21 50	0.20 62	0.16 45	0.21 84	0.26 107	0.56 160	0.29 52	0.16 39	0.33 84	0.15 23	0.45 127	0.22 73	0.18 46	5.69 191	0.38 33	0.26 33	0.15 10	0.53 76	0.31 78	0.73 98	1.77 143	0.11 35	0.19 65	0.26 56	0.21 36	0.47 104	0.20 27

AFF-stereo	0.54 109	0.20 38	0.16 38	0.14 29	0.16 37	0.23 92	0.53 152	0.24 31	0.14 25	0.29 52	0.13 21	0.42 113	0.11 15	0.15 20	5.96 196	0.42 42	0.26 33	0.20 30	0.50 66	0.25 61	0.83 110	1.97 157	0.09 13	0.16 34	0.21 33	0.20 33	0.43 89	0.16 12

PA-Net	0.59 126	0.36 164	0.38 171	0.25 114	0.38 171	0.26 107	0.46 143	0.33 86	0.36 153	0.30 59	0.36 122	0.30 47	0.32 126	0.49 160	3.68 140	0.51 78	0.26 33	0.29 91	0.34 31	0.31 78	0.40 34	0.95 66	0.59 198	0.27 129	0.33 103	0.77 184	0.35 49	2.26 212
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
4D-IteraStereo	0.45 78	0.19 29	0.24 104	0.17 53	0.18 54	0.14 29	0.14 35	0.33 86	0.17 47	0.33 84	0.18 36	0.39 96	0.13 25	0.33 119	1.77 71	1.69 203	0.27 37	0.30 95	0.51 67	0.37 97	0.91 117	2.13 171	0.13 54	0.20 74	0.21 33	0.22 39	0.41 75	0.19 25

ProNet	0.17 4	0.07 1	0.09 4	0.06 3	0.04 2	0.10 6	0.66 177	0.07 1	0.04 1	0.04 1	0.12 16	0.07 1	0.04 1	0.30 105	0.74 3	0.47 69	0.27 37	0.09 2	0.11 1	0.13 10	0.17 3	0.47 21	0.09 13	0.08 4	0.10 1	0.06 1	0.11 1	0.06 1

IER	0.37 41	0.19 29	0.17 47	0.17 53	0.16 37	0.18 52	0.18 61	0.23 27	0.15 29	0.27 45	0.25 68	0.33 67	0.14 31	0.23 72	3.88 147	0.31 15	0.27 37	0.20 30	0.24 14	0.20 31	0.32 20	0.42 16	0.19 105	0.16 34	0.20 29	0.26 74	0.38 61	0.25 52

SA	0.34 32	0.22 61	0.14 28	0.14 29	0.15 31	0.16 38	0.09 14	0.34 91	0.16 39	0.31 69	0.12 16	0.44 121	0.14 31	0.21 62	1.06 11	0.92 146	0.27 37	0.30 95	0.61 103	0.24 53	0.53 59	0.90 59	0.09 13	0.18 47	0.27 62	0.29 81	0.56 129	0.27 63

STTStereo	0.40 53	0.28 139	0.28 137	0.24 106	0.28 134	0.23 92	0.55 158	0.25 40	0.36 153	0.29 52	0.27 81	0.35 77	0.22 73	0.27 91	2.65 115	0.33 18	0.27 37	0.25 64	0.31 26	0.22 46	0.37 26	0.69 37	0.31 159	0.19 65	0.26 56	0.31 94	0.36 51	0.40 121

anonymousdsp2	0.65 134	0.21 50	0.17 47	0.14 29	0.13 24	0.16 38	0.12 25	0.28 47	0.13 20	0.25 36	2.91 241	0.24 21	0.13 25	0.29 99	2.31 109	1.62 201	0.28 42	0.33 110	0.48 63	1.22 224	0.45 41	3.20 223	0.94 219	0.55 191	0.21 33	0.17 19	0.44 93	0.18 22

UNet	0.32 29	0.21 50	0.20 62	0.19 73	0.20 74	0.21 73	0.16 50	0.27 42	0.17 47	0.29 52	0.21 51	0.26 28	0.18 50	0.57 179	1.91 81	0.32 17	0.28 42	0.23 51	0.31 26	0.21 37	0.37 26	0.32 8	0.16 88	0.21 82	0.22 37	0.25 58	0.44 93	0.26 60

RASNet	0.34 32	0.21 50	0.22 92	0.19 73	0.19 62	0.18 52	0.15 46	0.31 68	0.19 66	0.32 77	0.20 45	0.26 28	0.19 61	0.25 81	1.16 21	0.66 111	0.28 42	0.19 26	0.28 20	0.16 20	0.68 90	1.10 79	0.12 43	0.24 111	0.24 42	0.25 58	0.46 98	0.44 125

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 41	0.26 120	0.25 114	0.23 99	0.30 139	0.21 73	0.44 140	0.28 47	0.51 182	0.37 115	0.25 68	0.36 87	0.18 50	0.29 99	2.01 91	0.33 18	0.28 42	0.22 42	0.35 34	0.24 53	0.32 20	0.64 33	0.16 88	0.19 65	0.24 42	0.42 131	0.32 34	0.32 86
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 57	0.17 15	0.16 38	0.15 36	0.15 31	0.14 29	0.11 19	0.29 52	0.22 84	0.28 47	0.29 92	0.26 28	0.18 50	0.17 33	3.57 136	0.54 87	0.29 46	0.24 57	0.41 45	0.21 37	0.47 46	1.45 114	0.10 23	0.14 19	0.24 42	0.36 113	0.22 17	0.28 69

GMOStereo	0.44 72	0.20 38	0.16 38	0.16 45	0.18 54	0.32 134	0.43 134	0.35 102	0.17 47	0.35 93	0.15 23	0.31 51	0.22 73	0.17 33	1.68 64	0.92 146	0.29 46	0.33 110	0.53 76	0.38 103	0.58 71	2.66 199	0.10 23	0.18 47	0.31 90	0.25 58	0.41 75	0.22 38

error version	0.44 72	0.20 38	0.16 38	0.16 45	0.18 54	0.32 134	0.43 134	0.35 102	0.17 47	0.35 93	0.15 23	0.31 51	0.22 73	0.17 33	1.68 64	0.92 146	0.29 46	0.33 110	0.53 76	0.38 103	0.58 71	2.66 199	0.10 23	0.18 47	0.31 90	0.25 58	0.41 75	0.22 38

test-v	0.44 72	0.20 38	0.16 38	0.16 45	0.18 54	0.32 134	0.43 134	0.35 102	0.17 47	0.35 93	0.15 23	0.31 51	0.22 73	0.17 33	1.68 64	0.92 146	0.29 46	0.33 110	0.53 76	0.38 103	0.58 71	2.66 199	0.10 23	0.18 47	0.31 90	0.25 58	0.41 75	0.22 38

test-2	0.44 72	0.20 38	0.16 38	0.16 45	0.18 54	0.32 134	0.43 134	0.35 102	0.17 47	0.35 93	0.15 23	0.31 51	0.22 73	0.17 33	1.68 64	0.92 146	0.29 46	0.33 110	0.53 76	0.38 103	0.58 71	2.66 199	0.10 23	0.18 47	0.31 90	0.25 58	0.41 75	0.22 38

ADLNet	0.53 106	0.26 120	0.18 56	0.21 88	0.21 84	0.24 99	0.20 67	0.30 58	0.17 47	0.23 25	0.23 59	0.63 163	0.19 61	0.48 155	6.74 208	0.39 36	0.29 46	0.21 33	0.26 17	0.21 37	0.37 26	0.93 62	0.19 105	0.15 28	0.25 50	0.28 78	0.34 45	0.24 48

ARAFT	0.31 25	0.18 20	0.13 15	0.15 36	0.13 24	0.13 20	0.09 14	0.20 20	0.13 20	0.36 107	0.15 23	0.33 67	0.12 22	0.26 85	1.09 16	0.40 38	0.29 46	0.24 57	0.57 90	0.15 15	0.53 59	1.71 137	0.09 13	0.14 19	0.23 39	0.15 12	0.38 61	0.18 22

GMStereo	0.26 16	0.24 88	0.13 15	0.19 73	0.17 45	0.20 69	0.16 50	0.29 52	0.16 39	0.23 25	0.19 41	0.33 67	0.17 44	0.14 16	0.80 6	0.30 14	0.29 46	0.19 26	0.44 52	0.20 31	0.36 24	0.35 11	0.12 43	0.16 34	0.25 50	0.22 39	0.39 66	0.20 27
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DSFCA	0.36 38	0.25 104	0.21 79	0.21 88	0.26 119	0.23 92	0.27 99	0.23 27	0.21 79	0.22 24	0.27 81	0.26 28	0.16 38	0.15 20	1.69 68	0.64 109	0.29 46	0.27 76	0.32 30	0.24 53	0.46 43	0.81 51	0.18 98	0.21 82	0.28 68	0.29 81	0.57 136	0.45 129

DMCA-RVC	0.46 85	0.21 50	0.23 101	0.31 147	0.28 134	0.19 59	0.75 183	0.34 91	0.31 135	0.32 77	1.07 198	0.31 51	0.16 38	0.29 99	3.57 136	0.36 25	0.29 46	0.25 64	0.27 19	0.30 76	0.40 34	0.46 20	0.19 105	0.29 134	0.35 110	0.22 39	0.36 51	0.27 63

ADCP+	0.98 171	0.33 156	0.34 159	0.25 114	0.34 153	0.36 148	0.54 154	0.32 74	0.65 197	0.59 176	0.47 141	0.76 176	0.18 50	0.30 105	8.84 236	0.49 74	0.29 46	0.27 76	0.82 133	0.79 191	0.56 68	0.89 58	0.19 105	0.20 74	0.68 190	1.95 230	1.43 212	3.74 236

CFNet	0.31 25	0.23 78	0.20 62	0.25 114	0.23 101	0.19 59	0.21 73	0.30 58	0.17 47	0.28 47	0.23 59	0.38 92	0.21 68	0.22 66	1.67 63	0.27 8	0.29 46	0.21 33	0.28 20	0.21 37	0.37 26	0.48 22	0.13 54	0.18 47	0.29 79	0.29 81	0.38 61	0.32 86

raftrobust	0.41 57	0.21 50	0.22 92	0.18 62	0.20 74	0.14 29	0.17 54	0.35 102	0.15 29	0.34 86	0.21 51	0.35 77	0.14 31	0.38 136	1.56 50	0.94 153	0.30 58	0.21 33	0.78 127	0.24 53	0.65 85	1.82 146	0.20 113	0.18 47	0.28 68	0.24 52	0.28 29	0.24 48

RALAANet	0.41 57	0.23 78	0.20 62	0.17 53	0.19 62	0.18 52	0.24 86	0.28 47	0.16 39	0.24 31	0.21 51	0.32 59	0.18 50	0.30 105	1.47 47	0.42 42	0.30 58	0.25 64	0.60 98	0.34 88	0.81 107	2.50 195	0.12 43	0.20 74	0.25 50	0.24 52	0.41 75	0.23 43

RP	0.47 87	0.29 144	0.34 159	0.31 147	0.31 145	0.29 121	0.52 150	0.34 91	0.33 145	0.23 25	0.35 120	0.38 92	0.26 94	0.25 81	3.84 144	0.33 18	0.30 58	0.22 42	0.34 31	0.24 53	0.30 16	1.02 72	0.19 105	0.25 116	0.30 83	0.32 99	0.53 121	0.37 112

DeepPrunerF	0.80 159	0.37 168	0.21 79	0.52 186	1.05 224	0.38 155	0.58 163	0.32 74	0.90 214	0.23 25	0.32 110	0.25 23	0.18 50	0.26 85	5.52 185	0.52 80	0.30 58	0.26 71	0.52 72	0.26 65	0.44 40	0.55 24	0.22 123	0.21 82	5.87 256	0.51 160	0.47 104	0.30 77

DISCO	0.34 32	0.24 88	0.17 47	0.19 73	0.21 84	0.24 99	0.33 110	0.21 22	0.21 79	0.35 93	0.26 72	0.25 23	0.17 44	0.19 52	2.16 100	0.37 28	0.30 58	0.22 42	0.44 52	0.23 49	0.31 18	0.71 40	0.15 76	0.18 47	0.24 42	0.23 43	0.40 72	0.25 52

iinet-f	0.37 41	0.24 88	0.18 56	0.20 81	0.15 31	0.22 83	0.19 65	0.22 24	0.16 39	0.38 123	0.39 127	0.27 32	0.23 81	0.17 33	1.98 88	0.49 74	0.31 63	0.21 33	0.69 117	0.36 94	0.50 49	0.92 61	0.15 76	0.18 47	0.27 62	0.20 33	0.46 98	0.26 60

NCC-stereo	0.50 98	0.33 156	0.31 149	0.31 147	0.33 149	0.31 129	0.58 163	0.41 142	0.40 160	0.24 31	0.37 123	0.40 99	0.36 142	0.28 96	3.38 129	0.37 28	0.31 63	0.32 106	0.44 52	0.44 128	0.50 49	0.94 63	0.28 145	0.25 116	0.38 129	0.44 137	0.46 98	0.44 125

Abc-Net	0.50 98	0.33 156	0.31 149	0.31 147	0.33 149	0.31 129	0.58 163	0.41 142	0.40 160	0.24 31	0.37 123	0.40 99	0.36 142	0.28 96	3.38 129	0.37 28	0.31 63	0.32 106	0.44 52	0.44 128	0.50 49	0.94 63	0.28 145	0.25 116	0.38 129	0.44 137	0.46 98	0.44 125
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HITNet	0.32 29	0.18 20	0.15 33	0.17 53	0.17 45	0.14 29	0.11 19	0.29 52	0.19 66	0.30 59	0.20 45	0.30 47	0.19 61	0.29 99	1.46 45	0.42 42	0.31 63	0.20 30	0.38 37	0.18 23	0.67 89	1.02 72	0.12 43	0.16 34	0.20 29	0.19 28	0.39 66	0.27 63
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
raft_robust	0.42 60	0.23 78	0.16 38	0.20 81	0.17 45	0.16 38	0.14 35	0.42 150	0.18 59	0.41 136	0.15 23	0.38 92	0.24 86	0.27 91	1.56 50	1.16 171	0.32 67	0.33 110	0.92 144	0.37 97	0.75 100	1.25 96	0.11 35	0.25 116	0.31 90	0.34 106	0.37 57	0.29 71

Sa-1000	0.37 41	0.21 50	0.14 28	0.15 36	0.17 45	0.16 38	0.11 19	0.36 116	0.18 59	0.31 69	0.15 23	0.46 134	0.18 50	0.25 81	1.18 25	0.73 119	0.32 67	0.33 110	0.66 108	0.22 46	0.69 93	1.18 89	0.09 13	0.23 104	0.34 108	0.30 88	0.51 117	0.27 63

CFNet_pseudo	0.49 93	0.24 88	0.24 104	0.27 127	0.25 113	0.23 92	0.17 54	0.31 68	0.19 66	0.37 115	0.30 97	0.43 117	0.28 107	0.23 72	4.31 156	0.45 55	0.32 67	0.24 57	1.02 152	0.20 31	0.52 56	0.70 38	0.40 174	0.21 82	0.28 68	0.29 81	0.36 51	0.35 104

stereogan	0.45 78	0.34 159	0.32 155	0.33 153	0.38 171	0.36 148	0.35 114	0.36 116	0.33 145	0.30 59	0.31 101	0.47 137	0.31 122	0.27 91	1.84 78	0.43 46	0.32 67	0.25 64	0.45 60	0.31 78	0.45 41	1.68 134	0.24 131	0.26 123	0.30 83	0.33 102	0.58 140	0.39 120

UCFNet_RVC	0.57 118	0.37 168	0.27 133	0.30 142	0.32 147	0.28 118	0.32 108	0.30 58	0.23 92	0.35 93	0.27 81	0.52 149	0.26 94	0.34 126	5.19 174	0.46 62	0.32 67	0.25 64	1.03 153	0.26 65	0.73 98	0.84 53	0.45 184	0.23 104	0.37 121	0.33 102	0.36 51	0.45 129

iResNet_ROB	0.42 60	0.23 78	0.21 79	0.22 95	0.19 62	0.22 83	0.24 86	0.48 173	0.18 59	0.36 107	0.24 62	0.34 73	0.30 117	0.23 72	2.91 118	0.46 62	0.32 67	0.24 57	0.67 109	0.19 28	0.81 107	0.58 29	0.15 76	0.25 116	0.27 62	0.26 74	0.50 114	0.30 77

PDISCO_ROB	0.34 32	0.24 88	0.21 79	0.22 95	0.20 74	0.19 59	0.42 132	0.24 31	0.19 66	0.29 52	0.27 81	0.25 23	0.18 50	0.18 46	1.28 34	0.45 55	0.32 67	0.33 110	0.41 45	0.26 65	0.55 65	0.70 38	0.14 67	0.21 82	0.32 99	0.30 88	0.55 127	0.31 82

DN-CSS_ROB	0.42 60	0.22 61	0.25 114	0.23 99	0.26 119	0.17 47	0.23 83	0.42 150	0.20 73	0.39 128	0.41 129	0.40 99	0.27 103	0.32 116	2.02 93	0.43 46	0.32 67	0.23 51	0.93 146	0.25 61	0.98 121	0.79 47	0.15 76	0.32 147	0.24 42	0.23 43	0.42 82	0.30 77

test-3	0.58 122	0.22 61	0.22 92	0.18 62	0.22 94	0.21 73	0.20 67	0.40 137	0.17 47	0.35 93	0.18 36	0.44 121	0.20 66	0.19 52	2.28 106	1.72 205	0.33 75	0.30 95	1.28 179	0.44 128	1.16 145	2.16 174	0.11 35	0.21 82	0.45 151	0.23 43	0.56 129	1.19 189

test_1	0.58 122	0.22 61	0.22 92	0.18 62	0.22 94	0.21 73	0.20 67	0.40 137	0.17 47	0.34 86	0.18 36	0.44 121	0.20 66	0.19 52	2.28 106	1.73 207	0.33 75	0.30 95	1.27 177	0.44 128	1.16 145	2.16 174	0.11 35	0.21 82	0.45 151	0.23 43	0.56 129	1.19 189

AACVNet	0.45 78	0.26 120	0.21 79	0.27 127	0.29 138	0.26 107	0.32 108	0.30 58	0.21 79	0.31 69	0.30 97	0.33 67	0.19 61	0.36 132	3.76 142	0.44 51	0.33 75	0.26 71	0.41 45	0.27 69	0.46 43	0.71 40	0.20 113	0.22 96	0.30 83	0.31 94	0.42 82	0.37 112

test_3	0.58 122	0.22 61	0.22 92	0.18 62	0.22 94	0.21 73	0.20 67	0.41 142	0.18 59	0.36 107	0.19 41	0.45 127	0.22 73	0.19 52	2.28 106	1.72 205	0.33 75	0.31 104	1.27 177	0.44 128	1.15 143	2.15 172	0.11 35	0.22 96	0.47 159	0.28 78	0.59 145	1.20 191

RALCasStereoNet	0.42 60	0.24 88	0.21 79	0.20 81	0.20 74	0.16 38	0.26 96	0.32 74	0.15 29	0.30 59	0.20 45	0.31 51	0.16 38	0.27 91	1.17 23	1.54 193	0.33 75	0.23 51	0.38 37	0.43 124	0.62 82	2.34 188	0.12 43	0.18 47	0.26 56	0.25 58	0.25 22	0.27 63

DMCA	0.28 21	0.17 15	0.16 38	0.13 25	0.14 27	0.13 20	0.16 50	0.18 18	0.15 29	0.19 19	0.18 36	0.28 36	0.12 22	0.15 20	2.01 91	0.60 99	0.33 75	0.45 166	0.24 14	0.15 15	0.29 15	0.30 7	0.13 54	0.14 19	0.18 20	0.17 19	0.21 13	0.17 18

FADNet	0.56 115	0.27 130	0.24 104	0.29 139	0.26 119	0.27 113	0.47 144	0.36 116	0.24 96	0.35 93	0.34 115	0.38 92	0.28 107	0.28 96	5.03 170	0.43 46	0.33 75	0.34 123	0.70 118	0.44 128	0.66 86	0.98 70	0.19 105	0.23 104	0.40 138	0.41 128	0.37 57	0.44 125

iResNetv2_ROB	0.48 88	0.24 88	0.18 56	0.27 127	0.21 84	0.24 99	0.20 67	0.49 176	0.19 66	0.36 107	0.29 92	0.43 117	0.27 103	0.26 85	3.54 135	0.43 46	0.33 75	0.22 42	0.85 136	0.27 69	1.29 157	0.62 32	0.17 96	0.31 144	0.28 68	0.25 58	0.57 136	0.27 63

UDGNet	0.43 70	0.30 148	0.23 101	0.55 189	0.45 184	0.50 180	0.44 140	0.31 68	0.22 84	0.27 45	0.29 92	0.31 51	0.13 25	0.68 194	1.27 33	0.45 55	0.34 83	0.25 64	0.67 109	0.25 61	0.66 86	1.15 85	0.41 178	0.17 44	0.34 108	0.32 99	0.42 82	0.29 71

ADCRef	1.02 174	0.34 159	0.38 171	0.23 99	0.35 163	0.34 141	0.42 132	0.36 116	0.85 209	0.39 128	0.31 101	0.40 99	0.26 94	0.31 112	9.43 242	0.63 108	0.34 83	0.32 106	0.84 135	0.57 154	0.53 59	0.99 71	0.47 189	0.36 154	0.99 207	1.08 203	0.98 190	5.01 246

NVstereo2D	0.63 133	0.25 104	0.22 92	0.29 139	0.26 119	0.34 141	0.35 114	0.30 58	0.22 84	0.39 128	0.32 110	0.27 32	0.16 38	0.43 146	9.07 239	0.45 55	0.34 83	0.28 85	0.38 37	0.21 37	0.37 26	0.51 23	0.30 154	0.22 96	0.32 99	0.25 58	0.28 29	0.25 52

DLCB_ROB	0.36 38	0.25 104	0.24 104	0.22 95	0.24 106	0.22 83	0.31 106	0.28 47	0.23 92	0.31 69	0.34 115	0.35 77	0.26 94	0.33 119	1.24 29	0.35 24	0.34 83	0.28 85	0.31 26	0.22 46	0.59 76	0.80 48	0.21 118	0.24 111	0.48 162	0.37 118	0.38 61	0.45 129

PWCDC_ROB	0.57 118	0.19 29	0.20 62	0.17 53	0.27 126	0.22 83	0.25 94	0.22 24	0.54 186	0.16 16	0.43 133	0.32 59	1.19 199	0.47 154	5.41 182	0.50 77	0.34 83	0.28 85	0.38 37	0.27 69	0.68 90	1.28 99	0.25 133	0.31 144	0.19 25	0.29 81	0.26 25	0.36 109

CASnet	0.38 46	0.22 61	0.15 33	0.15 36	0.18 54	0.19 59	0.36 116	0.30 58	0.18 59	0.34 86	0.21 51	0.44 121	0.28 107	0.13 14	1.97 87	0.46 62	0.35 88	0.26 71	0.44 52	0.34 88	1.13 140	0.87 57	0.11 35	0.18 47	0.25 50	0.18 24	0.33 35	0.25 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TestStereo	0.29 23	0.25 104	0.21 79	0.21 88	0.16 37	0.21 73	0.14 35	0.35 102	0.18 59	0.38 123	0.20 45	0.34 73	0.16 38	0.13 14	1.20 27	0.28 9	0.35 88	0.19 26	0.44 52	0.19 28	0.48 47	0.42 16	0.13 54	0.18 47	0.27 62	0.23 43	0.34 45	0.25 52

psm_up	0.42 60	0.26 120	0.28 137	0.28 134	0.27 126	0.27 113	0.41 130	0.36 116	0.32 140	0.29 52	0.24 62	0.41 105	0.26 94	0.50 162	1.90 80	0.36 25	0.35 88	0.31 104	0.70 118	0.37 97	0.52 56	0.75 43	0.16 88	0.29 134	0.33 103	0.37 118	0.40 72	0.33 92

DeepPruner_ROB	0.56 115	0.25 104	0.26 126	0.25 114	0.28 134	0.26 107	1.00 202	0.32 74	0.25 101	0.37 115	0.38 126	0.35 77	0.25 89	0.31 112	3.86 145	0.71 118	0.35 88	0.30 95	0.53 76	0.25 61	1.34 160	1.26 97	0.23 127	0.24 111	0.30 83	0.44 137	0.47 104	0.31 82

PS-NSSS	0.46 85	0.38 174	0.26 126	0.42 173	0.31 145	0.38 155	0.47 144	0.34 91	0.20 73	0.36 107	0.24 62	0.84 184	0.26 94	0.41 142	2.16 100	0.37 28	0.35 88	0.23 51	0.57 90	0.21 37	0.43 39	0.59 31	0.52 195	0.21 82	0.33 103	0.31 94	0.87 181	0.36 109

HSM	0.48 88	0.24 88	0.24 104	0.26 125	0.26 119	0.21 73	0.24 86	0.41 142	0.20 73	0.31 69	0.30 97	0.41 105	0.25 89	0.22 66	4.49 162	0.40 38	0.35 88	0.23 51	0.52 72	0.32 83	0.77 103	0.65 35	0.15 76	0.23 104	0.31 90	0.32 99	0.44 93	0.34 100

MyStereo	0.52 103	0.30 148	0.32 155	0.25 114	0.25 113	0.20 69	0.25 94	0.37 125	0.28 123	0.71 205	0.41 129	0.48 139	0.22 73	0.35 128	1.58 53	0.61 100	0.36 94	0.27 76	1.20 167	0.51 148	1.11 137	1.39 108	0.45 184	0.30 140	0.43 143	0.58 172	0.57 136	0.30 77

IPLGR_C	0.37 41	0.20 38	0.21 79	0.17 53	0.21 84	0.17 47	0.28 103	0.32 74	0.26 111	0.30 59	0.31 101	0.32 59	0.18 50	0.52 164	1.07 12	0.43 46	0.36 94	0.21 33	0.51 67	0.21 37	0.51 53	1.53 120	0.12 43	0.19 65	0.50 164	0.19 28	0.58 140	0.20 27

rafts_anoy	0.39 51	0.24 88	0.20 62	0.18 62	0.20 74	0.16 38	0.24 86	0.34 91	0.15 29	0.26 42	0.23 59	0.29 40	0.14 31	0.21 62	1.59 54	0.89 144	0.36 94	0.24 57	0.51 67	0.35 92	0.59 76	1.81 145	0.11 35	0.18 47	0.28 68	0.23 43	0.25 22	0.26 60

RGC	0.54 109	0.37 168	0.47 184	0.35 158	0.38 171	0.41 164	0.36 116	0.37 125	0.39 157	0.32 77	0.46 136	0.42 113	0.42 160	0.35 128	3.29 128	0.38 33	0.36 94	0.28 85	0.49 64	0.35 92	0.72 96	1.21 92	0.25 133	0.30 140	0.39 134	0.46 145	0.53 121	0.53 145

MyStereo04	0.50 98	0.28 139	0.27 133	0.23 99	0.24 106	0.19 59	0.22 76	0.38 128	0.29 124	0.64 192	0.28 87	0.48 139	0.19 61	0.35 128	1.48 48	0.65 110	0.37 98	0.27 76	1.22 170	0.50 147	1.12 138	1.26 97	0.44 182	0.30 140	0.39 134	0.50 154	0.55 127	0.30 77

CIPLG	0.38 46	0.20 38	0.20 62	0.17 53	0.21 84	0.17 47	0.27 99	0.32 74	0.27 118	0.30 59	0.31 101	0.32 59	0.17 44	0.53 169	1.12 19	0.44 51	0.37 98	0.21 33	0.51 67	0.23 49	0.51 53	1.59 125	0.12 43	0.19 65	0.53 169	0.18 24	0.56 129	0.20 27

IPLG	0.73 148	0.21 50	0.19 59	0.16 45	0.19 62	0.16 38	0.17 54	0.35 102	0.22 84	0.35 93	1.15 201	0.32 59	0.24 86	0.60 184	8.93 237	0.54 87	0.37 98	0.29 91	0.57 90	0.37 97	0.63 83	1.44 113	0.12 43	0.58 196	0.35 110	0.39 123	0.67 154	0.21 36

ACRE	0.38 46	0.20 38	0.20 62	0.17 53	0.21 84	0.17 47	0.27 99	0.32 74	0.25 101	0.30 59	0.42 131	0.32 59	0.17 44	0.52 164	1.08 14	0.44 51	0.37 98	0.21 33	0.52 72	0.23 49	0.52 56	1.57 123	0.12 43	0.19 65	0.52 167	0.19 28	0.57 136	0.20 27

TRStereo	1.98 215	0.34 159	0.47 184	0.25 114	0.19 62	0.65 195	0.29 104	0.44 162	0.56 187	0.70 204	0.63 155	0.80 179	0.29 112	0.24 76	3.25 126	4.38 257	0.37 98	0.36 131	1.05 157	0.87 199	1.34 160	2.98 216	0.60 200	0.20 74	0.66 188	30.16 269	0.88 182	0.48 138

NaN_ROB	0.86 166	0.41 183	0.41 176	0.36 159	0.49 189	0.43 168	0.90 196	0.46 167	1.31 229	0.40 132	0.65 159	0.96 190	0.32 126	0.48 155	5.44 183	0.59 96	0.37 98	0.53 193	0.51 67	0.63 165	0.66 86	1.13 83	0.28 145	0.50 180	0.79 199	1.54 218	0.98 190	1.69 206

dd	0.39 51	0.26 120	0.15 33	0.45 181	0.17 45	0.33 139	0.21 73	0.29 52	0.14 25	0.29 52	0.15 23	0.45 127	0.14 31	0.16 27	2.98 120	0.41 41	0.38 104	0.22 42	0.53 76	0.34 88	0.37 26	0.35 11	0.17 96	0.30 140	0.29 79	0.21 36	0.40 72	0.32 86

pcwnet_v2	0.70 141	0.27 130	0.31 149	0.31 147	0.34 153	0.30 124	0.26 96	0.34 91	0.25 101	0.50 157	0.40 128	1.84 218	0.41 156	0.32 116	5.63 190	0.61 100	0.38 104	0.30 95	1.11 159	0.26 65	0.88 113	1.09 78	0.57 196	0.25 116	0.36 116	0.36 113	0.51 117	0.87 170

GES	0.59 126	0.24 88	0.20 62	0.21 88	0.23 101	0.27 113	0.51 149	0.34 91	0.31 135	0.35 93	0.29 92	0.32 59	0.23 81	0.22 66	3.28 127	0.59 96	0.38 104	0.28 85	1.15 163	0.33 86	1.12 138	1.17 88	0.18 98	0.26 123	0.28 68	0.24 52	0.58 140	2.30 213

HGLStereo	0.33 31	0.24 88	0.20 62	0.18 62	0.24 106	0.19 59	0.18 61	0.23 27	0.16 39	0.31 69	0.32 110	0.22 15	0.15 37	0.21 62	1.95 85	0.47 69	0.38 104	0.24 57	0.30 24	0.20 31	0.46 43	0.57 27	0.14 67	0.19 65	0.24 42	0.25 58	0.33 35	0.22 38

CAS	0.40 53	0.20 38	0.14 28	0.15 36	0.16 37	0.13 20	0.43 134	0.23 27	0.23 92	0.37 115	0.28 87	0.29 40	0.30 117	0.52 164	1.74 70	0.70 117	0.39 108	0.37 136	0.37 36	0.37 97	0.77 103	1.14 84	0.12 43	0.15 28	0.25 50	0.25 58	0.29 32	0.34 100

SACVNet	0.49 93	0.30 148	0.27 133	0.28 134	0.30 139	0.27 113	0.36 116	0.37 125	0.29 124	0.35 93	0.28 87	0.35 77	0.26 94	0.38 136	2.96 119	0.45 55	0.39 108	0.29 91	0.58 95	0.30 76	0.75 100	1.37 106	0.20 113	0.27 129	0.37 121	0.35 109	0.46 98	0.37 112

LMCR-Stereo	0.38 46	0.23 78	0.20 62	0.19 73	0.20 74	0.23 92	0.14 35	0.30 58	0.20 73	0.29 52	0.24 62	0.34 73	0.29 112	0.60 184	1.59 54	0.46 62	0.39 108	0.28 85	0.55 88	0.38 103	0.55 65	1.08 77	0.15 76	0.22 96	0.26 56	0.26 74	0.33 35	0.32 86

CREStereo++_RVC	0.48 88	0.22 61	0.22 92	0.17 53	0.21 84	0.15 34	0.24 86	0.34 91	0.20 73	0.35 93	0.20 45	0.32 59	0.32 126	0.17 33	1.41 43	0.81 133	0.39 108	0.26 71	0.56 89	0.36 94	1.07 133	1.45 114	0.13 54	0.17 44	0.28 68	0.27 77	2.29 238	0.31 82
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
sAnonymous2	0.42 60	0.22 61	0.17 47	0.16 45	0.17 45	0.22 83	0.17 54	0.38 128	0.26 111	0.28 47	0.26 72	0.33 67	0.32 126	0.16 27	1.63 60	0.61 100	0.40 112	0.36 131	0.81 131	0.39 113	1.05 126	1.36 104	0.15 76	0.22 96	0.30 83	0.35 109	0.33 35	0.35 104

CroCo_RVC	0.42 60	0.22 61	0.17 47	0.16 45	0.17 45	0.22 83	0.17 54	0.38 128	0.26 111	0.28 47	0.26 72	0.33 67	0.32 126	0.16 27	1.63 60	0.61 100	0.40 112	0.36 131	0.81 131	0.39 113	1.05 126	1.36 104	0.15 76	0.22 96	0.30 83	0.35 109	0.33 35	0.35 104

ADCL	1.10 182	0.44 188	0.37 168	0.33 153	0.34 153	0.40 159	0.50 147	0.39 134	1.21 225	0.59 176	0.47 141	0.46 134	0.27 103	0.33 119	7.64 227	0.57 93	0.40 112	0.56 198	0.70 118	0.69 179	0.72 96	0.97 69	0.29 151	0.37 157	1.70 232	1.79 226	1.76 225	5.37 249

HH	0.77 155	0.18 20	0.36 166	0.23 99	0.23 101	0.30 124	0.24 86	0.41 142	0.26 111	0.73 211	0.77 176	0.50 144	0.36 142	0.48 155	1.99 89	2.39 234	0.41 115	0.37 136	1.21 168	0.97 209	2.12 217	2.61 197	0.28 145	0.73 216	0.60 181	0.50 154	0.83 178	0.62 153

HanStereo	0.77 155	0.18 20	0.36 166	0.23 99	0.23 101	0.30 124	0.24 86	0.41 142	0.26 111	0.73 211	0.77 176	0.50 144	0.36 142	0.48 155	1.99 89	2.39 234	0.41 115	0.37 136	1.21 168	0.97 209	2.12 217	2.61 197	0.28 145	0.73 216	0.60 181	0.50 154	0.83 178	0.62 153

LoS_RVC	0.48 88	0.25 104	0.21 79	0.11 13	0.19 62	0.13 20	0.13 30	0.24 31	0.25 101	0.38 123	0.26 72	0.37 88	0.34 136	0.22 66	3.48 132	0.79 124	0.41 115	0.43 159	0.60 98	0.29 72	1.05 126	1.41 110	0.14 67	0.16 34	0.28 68	0.23 43	0.26 25	0.29 71

tt_ll	0.48 88	0.25 104	0.21 79	0.11 13	0.19 62	0.13 20	0.13 30	0.24 31	0.25 101	0.38 123	0.26 72	0.37 88	0.34 136	0.22 66	3.48 132	0.79 124	0.41 115	0.43 159	0.60 98	0.29 72	1.05 126	1.41 110	0.14 67	0.16 34	0.28 68	0.23 43	0.26 25	0.29 71

EGLCR-Stereo	1.05 180	0.22 61	0.25 114	0.15 36	0.19 62	0.23 92	0.16 50	0.32 74	0.39 157	0.32 77	0.65 159	0.39 96	0.27 103	0.14 16	2.06 97	2.01 219	0.41 115	0.37 136	0.78 127	1.73 239	1.19 148	5.99 261	0.95 220	3.44 260	0.26 56	1.49 216	3.66 252	0.33 92

GLC_STEREO	0.44 72	0.23 78	0.25 114	0.20 81	0.21 84	0.19 59	0.19 65	0.38 128	0.16 39	0.34 86	0.25 68	0.31 51	0.17 44	0.16 27	3.59 138	0.53 82	0.41 115	0.27 76	0.46 62	0.38 103	0.90 115	0.78 46	0.13 54	0.18 47	0.25 50	0.19 28	0.49 109	0.25 52

FADNet-RVC	0.55 114	0.25 104	0.26 126	0.27 127	0.27 126	0.23 92	0.59 168	0.33 86	0.24 96	0.34 86	0.26 72	0.43 117	0.29 112	0.30 105	5.05 172	0.44 51	0.41 115	0.27 76	0.74 124	0.43 124	0.69 93	0.94 63	0.21 118	0.28 133	0.35 110	0.33 102	0.34 45	0.42 124

iResNet	0.65 134	0.26 120	0.27 133	0.37 163	0.40 176	0.43 168	0.41 130	0.47 170	0.31 135	0.56 169	0.72 170	0.74 173	0.74 186	0.19 52	1.94 84	1.69 203	0.41 115	0.37 136	1.54 194	0.58 156	1.64 183	1.15 85	0.21 118	0.51 181	0.35 110	0.40 125	0.59 145	0.41 122

AE-Stereo	0.53 106	0.23 78	0.26 126	0.24 106	0.24 106	0.19 59	0.20 67	0.30 58	0.21 79	0.34 86	0.16 34	0.45 127	0.28 107	0.22 66	1.34 40	1.14 169	0.42 123	0.35 130	0.60 98	0.76 186	1.06 132	2.89 211	0.16 88	0.27 129	0.35 110	0.86 191	0.46 98	0.28 69

IGEV_Zeroshot_test	1.02 174	0.25 104	0.53 195	0.67 204	0.26 119	0.78 205	0.87 191	0.48 173	0.47 177	0.66 194	1.53 215	0.67 167	0.42 160	0.36 132	1.61 58	3.56 251	0.42 123	0.36 131	1.13 161	1.47 233	1.56 179	3.88 247	0.32 163	0.23 104	0.84 202	0.82 189	2.28 237	1.07 180

dad	0.60 128	0.29 144	0.21 79	0.64 203	0.32 147	0.42 167	0.96 201	0.58 193	0.19 66	0.44 143	0.19 41	0.50 144	0.43 163	0.18 46	3.95 149	0.53 82	0.42 123	0.27 76	0.77 126	0.32 83	0.56 68	0.56 25	0.19 105	0.35 150	0.57 174	0.24 52	1.25 203	0.83 165

cross-raft	0.70 141	0.26 120	0.24 104	0.22 95	0.23 101	0.40 159	0.21 73	0.43 157	0.26 111	0.48 154	0.45 134	0.44 121	0.31 122	0.44 150	1.82 77	1.88 211	0.42 123	0.34 123	1.30 183	0.78 188	1.97 209	3.53 236	0.18 98	0.21 82	0.47 159	0.45 140	0.42 82	0.67 159

FADNet-RVC-Resample	0.60 128	0.31 153	0.59 204	0.28 134	0.45 184	0.22 83	0.43 134	0.39 134	0.32 140	0.44 143	0.30 97	0.46 134	0.46 167	0.44 150	4.75 167	0.52 80	0.42 123	0.43 159	0.59 96	0.64 168	0.54 63	1.24 95	0.30 154	0.38 160	0.31 90	0.39 123	0.33 35	0.41 122

NCCL2	0.60 128	0.36 164	0.32 155	0.30 142	0.40 176	0.26 107	0.52 150	0.35 102	0.32 140	0.41 136	0.33 113	0.41 105	0.25 89	0.54 172	4.15 154	0.59 96	0.42 123	0.32 106	0.40 42	0.32 83	0.79 105	1.41 110	0.41 178	0.35 150	0.45 151	0.45 140	0.75 170	0.53 145

RAFT-Test	0.82 161	0.24 88	0.24 104	0.25 114	0.27 126	0.46 176	0.24 86	0.45 164	0.26 111	0.66 194	1.53 215	0.42 113	0.39 153	0.44 150	2.04 96	2.35 231	0.43 129	0.34 123	1.41 191	0.62 163	1.89 198	2.68 203	0.21 118	0.21 82	0.54 171	1.85 227	0.41 75	1.24 192

IPLGR	0.80 159	0.26 120	0.22 92	0.23 99	0.25 113	0.18 52	0.17 54	0.33 86	0.20 73	0.41 136	1.55 219	0.35 77	0.31 122	0.57 179	8.76 234	0.61 100	0.43 129	0.38 146	0.67 109	0.48 142	0.87 112	2.30 186	0.13 54	0.29 134	0.38 129	0.47 149	0.63 150	0.29 71

MSMDNet	0.74 149	0.25 104	0.24 104	0.19 73	0.24 106	0.38 155	0.23 83	0.42 150	0.24 96	0.60 181	0.48 144	0.42 113	1.54 210	0.54 172	2.07 98	2.22 228	0.43 129	0.34 123	1.25 171	0.67 175	1.89 198	2.97 215	0.18 98	0.21 82	0.57 174	0.52 161	0.39 66	0.57 150

TANstereo	0.45 78	0.22 61	0.20 62	0.21 88	0.22 94	0.22 83	0.12 25	0.27 42	0.22 84	0.32 77	0.26 72	0.27 32	0.26 94	0.24 76	1.59 54	0.80 129	0.44 132	0.41 156	0.67 109	0.40 116	1.07 133	1.35 102	0.48 192	0.18 47	0.18 20	0.25 58	1.00 194	0.25 52

XX-TBD	0.45 78	0.22 61	0.20 62	0.21 88	0.22 94	0.22 83	0.12 25	0.27 42	0.22 84	0.32 77	0.26 72	0.27 32	0.26 94	0.24 76	1.59 54	0.80 129	0.44 132	0.41 156	0.67 109	0.40 116	1.07 133	1.35 102	0.48 192	0.18 47	0.18 20	0.25 58	1.00 194	0.25 52

XX-Stereo	5.12 253	0.19 29	0.25 114	0.27 127	0.17 45	0.43 168	0.40 125	0.35 102	0.21 79	0.73 211	1.62 223	0.48 139	0.38 150	0.30 105	7.62 226	3.59 252	0.44 132	0.37 136	1.35 186	0.47 139	1.40 166	2.09 167	0.45 184	0.20 74	112.24 276	0.46 145	0.99 193	0.83 165

EAI-Stereo	1.49 199	0.29 144	0.52 194	0.57 191	0.37 168	8.27 263	0.81 190	0.45 164	0.83 207	0.34 86	1.41 213	0.47 137	0.34 136	0.26 85	3.70 141	6.04 260	0.44 132	0.65 208	2.71 207	0.74 184	1.46 172	1.97 157	0.29 151	0.76 219	1.07 213	2.21 234	1.45 214	1.76 207

APVNet	0.42 60	0.27 130	0.20 62	0.24 106	0.27 126	0.28 118	0.26 96	0.32 74	0.22 84	0.26 42	0.31 101	0.30 47	0.17 44	0.27 91	2.45 112	0.51 78	0.45 136	0.34 123	0.67 109	0.33 86	0.56 68	1.03 74	0.16 88	0.29 134	0.29 79	0.25 58	0.45 97	0.31 82

CC-Net-ROB	0.71 143	0.61 208	0.40 174	0.82 209	0.61 201	0.84 207	0.72 181	0.43 157	0.31 135	0.47 150	0.33 113	1.47 207	0.76 188	0.64 191	2.54 113	0.42 42	0.45 136	0.33 110	2.71 207	0.31 78	0.53 59	0.64 33	0.96 222	0.29 134	0.42 142	0.37 118	0.39 66	0.53 145

AnonymousM	0.72 147	0.19 29	0.13 15	0.13 25	0.11 14	0.32 134	0.08 9	0.35 102	0.23 92	0.31 69	0.64 158	0.29 40	0.32 126	0.67 192	1.61 58	0.94 153	0.46 138	0.33 110	0.44 52	0.64 168	0.98 121	1.94 154	0.23 127	0.39 162	0.17 18	0.82 189	2.67 246	4.07 240

test-1	1.01 173	0.18 20	0.25 114	0.19 73	0.20 74	0.57 190	0.57 162	0.44 162	0.29 124	0.72 208	5.27 249	0.56 154	0.41 156	0.57 179	4.45 161	1.93 214	0.46 138	0.49 178	1.14 162	0.95 207	1.89 198	3.39 229	0.15 76	0.24 111	0.40 138	0.46 145	0.61 148	0.62 153

sCroCo_RVC	0.49 93	0.21 50	0.17 47	0.15 36	0.16 37	0.21 73	0.15 46	0.32 74	0.32 140	0.36 107	0.24 62	0.44 121	0.46 167	0.15 20	1.40 42	1.09 166	0.46 138	0.40 153	0.67 109	0.43 124	1.53 177	2.17 176	0.15 76	0.24 111	0.30 83	0.30 88	0.49 109	0.32 86

PMTNet	0.45 78	0.24 88	0.22 92	0.18 62	0.18 54	0.15 34	0.33 110	0.31 68	0.24 96	0.37 115	0.25 68	0.39 96	0.38 150	0.18 46	1.77 71	1.07 162	0.46 138	0.27 76	0.57 90	0.44 128	1.15 143	1.31 100	0.14 67	0.16 34	0.40 138	0.30 88	0.33 35	0.37 112

GANet	0.34 32	0.18 20	0.21 79	0.18 62	0.18 54	0.27 113	0.17 54	0.30 58	0.13 20	0.19 19	0.92 191	0.45 127	0.43 163	0.19 52	0.84 7	0.24 4	0.46 138	0.25 64	0.20 10	0.18 23	0.32 20	1.60 127	0.13 54	0.14 19	0.62 184	0.14 10	0.20 11	0.18 22

anonymity	1.70 209	0.26 120	0.41 176	0.28 134	0.25 113	0.51 182	0.23 83	0.49 176	0.56 187	0.63 190	22.54 270	0.58 157	0.59 176	0.37 135	1.81 74	1.46 187	0.47 143	0.36 131	1.10 158	0.52 150	1.45 171	3.41 230	0.23 127	0.35 150	1.09 215	1.56 219	3.23 250	1.06 179

MIPNet	0.79 158	0.23 78	0.20 62	0.24 106	0.24 106	0.17 47	0.18 61	0.34 91	0.69 201	0.39 128	2.18 232	0.35 77	0.30 117	0.62 188	5.55 187	1.14 169	0.47 143	0.33 110	0.82 133	0.56 153	0.68 90	1.70 135	0.13 54	0.92 229	0.90 205	0.49 152	1.11 200	0.29 71

CREStereo	0.42 60	0.23 78	0.21 79	0.18 62	0.17 45	0.15 34	0.11 19	0.36 116	0.24 96	0.36 107	0.28 87	0.40 99	0.40 155	0.17 33	1.46 45	0.96 155	0.47 143	0.26 71	0.44 52	0.52 150	1.14 141	1.16 87	0.13 54	0.19 65	0.26 56	0.28 78	0.37 57	0.32 86
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
iRaft-Stereo_20w	1.46 198	0.46 189	0.73 214	0.60 197	0.34 153	0.52 185	0.76 187	0.43 157	0.86 210	0.90 227	1.85 227	0.57 156	0.48 170	0.85 202	2.22 105	3.23 247	0.48 146	0.55 197	1.17 165	3.69 254	1.53 177	4.23 250	0.34 167	0.39 162	1.04 211	7.81 257	2.03 232	1.43 199

s12784h	0.57 118	0.28 139	0.28 137	0.30 142	0.24 106	0.18 52	0.14 35	0.36 116	0.25 101	0.38 123	0.24 62	0.40 99	0.39 153	0.17 33	1.26 32	1.10 167	0.48 146	0.27 76	0.72 122	0.37 97	1.49 173	1.74 139	0.13 54	0.20 74	0.44 148	0.47 149	2.18 235	0.86 169

Anonymous	0.51 101	0.24 88	0.20 62	0.18 62	0.20 74	0.21 73	0.15 46	0.38 128	0.30 129	0.36 107	0.22 56	0.37 88	0.50 172	0.19 52	1.51 49	0.92 146	0.48 146	0.47 172	0.94 147	0.47 139	1.42 168	2.19 179	0.16 88	0.25 116	0.36 116	0.33 102	0.54 125	0.33 92

XQC	0.85 165	0.47 191	0.43 180	0.50 185	0.48 188	0.51 182	0.64 173	0.57 192	0.49 180	0.59 176	0.63 155	0.62 162	0.90 191	0.48 155	6.85 210	0.79 124	0.48 146	0.48 176	0.86 139	0.47 139	0.96 119	1.19 90	0.34 167	0.46 175	0.62 184	0.78 185	0.69 159	0.58 152

HSM-Net_RVC	1.02 174	0.27 130	0.28 137	0.44 176	0.33 149	0.31 129	0.40 125	0.47 170	0.29 124	0.58 173	0.95 194	11.21 257	0.48 170	0.31 112	2.42 111	0.66 111	0.48 146	0.30 95	0.57 90	0.57 154	1.35 163	2.26 182	0.27 141	0.45 174	0.44 148	0.46 145	0.56 129	0.50 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.58 122	0.25 104	0.25 114	0.37 163	0.34 153	0.35 146	0.55 158	0.46 167	0.46 175	0.53 164	0.79 179	0.64 165	0.41 156	0.29 99	1.32 38	1.41 185	0.49 151	0.30 95	1.29 182	0.29 72	1.28 154	1.37 106	0.23 127	0.41 165	0.36 116	0.36 113	0.49 109	0.35 104

MDST_ROB	2.52 230	4.60 259	0.46 182	3.44 243	0.80 215	2.17 237	1.06 204	1.43 238	0.45 168	0.69 201	0.97 196	0.90 186	9.59 250	0.52 164	8.48 232	0.83 135	0.49 151	0.38 146	3.22 215	0.43 124	2.06 216	3.48 232	0.46 188	0.44 171	4.66 253	2.82 242	7.09 259	6.04 252

MSKI-zero shot	0.84 164	0.22 61	0.23 101	0.20 81	0.20 74	0.43 168	0.22 76	0.42 150	0.29 124	0.43 139	1.26 206	0.49 143	0.37 147	0.18 46	2.67 116	2.10 223	0.50 153	0.57 201	1.35 186	1.15 221	1.79 191	3.60 240	0.22 123	0.22 96	0.53 169	1.17 207	0.72 163	1.15 185

ICVP	0.54 109	0.25 104	0.31 149	0.25 114	0.25 113	0.26 107	0.37 120	0.31 68	0.25 101	0.37 115	0.31 101	0.41 105	0.30 117	0.25 81	2.81 117	0.62 106	0.50 153	0.77 225	0.59 96	0.45 138	0.98 121	1.93 152	0.33 166	0.26 123	0.31 90	0.36 113	0.39 66	0.34 100
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.53 106	0.27 130	0.34 159	0.27 127	0.27 126	0.31 129	0.53 152	0.41 142	0.25 101	0.35 93	0.28 87	0.41 105	0.25 89	0.30 105	1.92 82	0.74 120	0.50 153	0.37 136	0.92 144	0.38 103	0.93 118	2.15 172	0.21 118	0.37 157	0.32 99	0.31 94	0.51 117	0.48 138

FCDSN-DC	0.91 168	0.37 168	0.66 209	0.41 172	0.42 180	0.50 180	0.94 199	0.39 134	0.31 135	0.46 148	0.34 115	0.67 167	0.31 122	0.56 176	8.70 233	0.85 139	0.50 153	0.48 176	0.79 129	0.38 103	1.31 159	2.78 206	0.30 154	0.60 199	0.39 134	0.43 135	0.42 82	0.38 117
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.76 154	0.30 148	0.51 191	0.36 159	0.38 171	0.37 151	0.54 154	0.50 179	0.45 168	0.54 167	0.63 155	0.52 149	0.66 180	0.38 136	6.13 199	0.69 114	0.50 153	0.44 163	0.96 149	0.48 142	1.09 136	1.20 91	0.26 136	0.53 185	0.50 164	0.53 163	0.50 114	0.67 159

GwcNet-ADL	0.74 149	0.35 162	0.37 168	0.42 173	0.37 168	0.34 141	0.54 154	0.40 137	0.27 118	0.61 182	1.49 214	0.67 167	0.42 160	0.33 119	3.62 139	1.33 181	0.52 158	0.56 198	0.91 143	0.87 199	1.20 149	1.83 148	0.24 131	0.29 134	0.38 129	0.49 152	0.48 107	0.65 158

Anonymous3	0.61 131	0.30 148	0.24 104	0.21 88	0.27 126	0.28 118	0.22 76	0.50 179	0.35 149	0.37 115	0.27 81	0.76 176	0.54 174	0.52 164	2.02 93	1.89 212	0.52 158	0.46 168	0.96 149	0.58 156	1.27 152	1.94 154	0.20 113	0.23 104	0.37 121	0.41 128	0.54 125	0.37 112

RTSC	0.69 140	0.26 120	0.30 144	0.24 106	0.27 126	0.30 124	0.50 147	0.35 102	0.34 148	0.44 143	0.46 136	0.35 77	0.28 107	0.31 112	7.03 214	0.69 114	0.52 158	0.47 172	0.76 125	0.38 103	0.84 111	1.10 79	0.18 98	0.37 157	0.33 103	0.34 106	0.50 114	0.63 156

ccs_rob	1.24 188	0.36 164	0.34 159	0.44 176	0.30 139	0.45 173	0.40 125	0.59 194	0.35 149	1.95 249	5.83 250	5.52 250	0.61 179	0.55 175	4.50 163	1.27 177	0.52 158	0.39 151	1.72 198	0.86 198	1.74 190	2.26 182	0.26 136	0.44 171	0.35 110	0.37 118	0.51 117	0.56 148

SGM-Forest	2.22 226	0.37 168	0.25 114	0.54 188	0.45 184	0.41 164	0.36 116	0.61 196	0.74 203	0.72 208	0.65 159	1.01 192	2.24 218	0.43 146	7.35 222	2.53 239	0.52 158	0.38 146	25.12 268	0.36 94	2.24 225	3.52 235	0.40 174	0.47 179	1.03 210	0.59 173	1.83 226	4.94 245
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CES	0.44 72	0.20 38	0.17 47	0.14 29	0.19 62	0.16 38	0.22 76	0.54 188	0.25 101	0.30 59	0.35 120	0.41 105	0.38 150	0.56 176	1.66 62	0.80 129	0.53 163	0.47 172	0.35 34	0.42 120	1.04 125	1.23 94	0.15 76	0.15 28	0.27 62	0.21 36	0.29 32	0.33 92

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 170	0.54 201	0.35 165	0.63 201	0.50 190	0.62 193	1.25 209	0.66 201	0.60 195	0.57 171	0.46 136	0.92 188	1.28 205	1.16 214	4.96 168	0.61 100	0.53 163	0.33 110	1.25 171	0.44 128	2.01 213	1.75 141	0.47 189	0.41 165	0.76 193	0.81 188	0.76 174	1.47 201

CFNet_RVC	0.54 109	0.27 130	0.24 104	0.25 114	0.25 113	0.25 104	0.22 76	0.27 42	0.19 66	0.30 59	0.31 101	0.34 73	0.18 50	0.33 119	5.54 186	0.48 73	0.53 163	0.24 57	0.86 139	0.24 53	0.63 83	0.76 44	0.19 105	0.35 150	0.31 90	0.31 94	0.42 82	0.34 100

LALA_ROB	0.66 136	0.52 197	0.34 159	0.33 153	0.36 165	0.41 164	0.44 140	0.35 102	0.40 160	0.46 148	0.60 152	1.31 199	0.29 112	0.40 141	3.95 149	0.47 69	0.53 163	0.38 146	0.60 98	0.41 118	0.89 114	1.73 138	0.25 133	0.33 149	0.38 129	0.43 135	0.81 177	0.57 150

EKT-Stereo	1.24 188	0.27 130	0.26 126	0.28 134	0.26 119	0.31 129	0.54 154	0.43 157	0.33 145	0.45 147	0.84 181	0.51 147	0.44 165	0.68 194	12.27 258	2.16 225	0.54 167	0.52 190	1.28 179	1.01 213	5.05 258	3.02 221	0.15 76	0.22 96	0.43 143	0.47 149	0.56 129	0.33 92

GANet-ADL	0.67 139	0.27 130	0.28 137	0.29 139	0.30 139	0.34 141	0.61 170	0.35 102	0.27 118	0.62 186	1.02 197	0.43 117	0.30 117	0.30 105	1.92 82	1.08 164	0.54 167	0.37 136	1.16 164	0.85 197	1.37 164	2.98 216	0.20 113	0.26 123	0.33 103	0.50 154	0.69 159	0.45 129

ADCMid	1.19 187	0.50 194	0.55 198	0.39 169	0.60 200	0.57 190	0.88 193	0.60 195	0.75 204	0.47 150	0.69 167	0.74 173	1.17 198	0.42 144	8.06 231	1.08 164	0.54 167	0.45 166	1.76 199	0.58 156	1.14 141	1.63 130	0.59 198	0.44 171	0.59 180	1.44 214	1.26 205	4.11 241

CSAN	1.10 182	0.52 197	0.48 188	0.48 184	0.52 191	0.47 178	1.16 205	0.50 179	2.45 248	0.68 199	1.96 229	1.51 208	0.72 183	0.63 190	4.44 160	0.58 94	0.54 167	0.49 178	0.85 136	2.17 250	1.29 157	2.22 180	0.32 163	0.54 187	1.68 231	1.05 201	0.73 165	0.81 164

BEATNet_4x	0.45 78	0.24 88	0.19 59	0.20 81	0.21 84	0.20 69	0.31 106	0.31 68	0.27 118	0.35 93	0.22 56	0.37 88	0.24 86	0.33 119	2.17 102	0.58 94	0.55 171	0.50 183	0.49 64	0.23 49	0.96 119	1.57 123	0.14 67	0.26 123	0.24 42	0.25 58	0.42 82	0.33 92

S-Stereo	1.49 199	0.40 181	0.47 184	0.62 200	0.61 201	0.65 195	1.16 205	0.61 196	0.57 192	0.69 201	4.22 247	1.62 213	0.66 180	0.46 153	5.38 181	2.80 245	0.56 172	0.65 208	4.93 227	4.83 257	1.34 160	2.95 214	0.99 224	0.63 207	0.43 143	0.53 163	0.67 154	0.96 174

LoS	0.51 101	0.23 78	0.17 47	0.19 73	0.20 74	0.19 59	0.14 35	0.77 209	0.27 118	0.50 157	0.45 134	0.54 151	0.47 169	0.23 72	2.11 99	0.86 142	0.57 173	0.42 158	0.62 104	0.41 118	1.28 154	1.52 118	0.16 88	0.18 47	0.36 116	0.29 81	0.33 35	0.35 104

R-Stereo Train	0.71 143	0.25 104	0.26 126	0.24 106	0.19 62	0.25 104	0.14 35	0.34 91	0.30 129	0.52 160	0.65 159	0.45 127	0.32 126	0.53 169	4.42 158	1.58 196	0.58 174	0.51 186	1.26 174	0.64 168	1.51 175	2.41 190	0.14 67	0.21 82	0.37 121	0.42 131	0.36 51	0.46 134

SAMSARA	1.13 184	0.41 183	0.61 205	0.45 181	0.47 187	0.46 176	0.75 183	0.75 205	0.63 196	0.63 190	0.71 168	0.64 165	1.75 211	0.50 162	6.46 206	1.05 160	0.58 174	0.64 207	1.26 174	0.65 173	1.44 170	1.53 120	0.29 151	0.63 207	1.73 234	2.11 232	1.68 222	1.81 208

RTS	0.83 162	0.32 154	0.30 144	0.30 142	0.34 153	0.45 173	0.77 188	0.42 150	0.45 168	0.43 139	0.34 115	0.55 152	0.35 139	0.43 146	7.23 219	0.76 121	0.58 174	0.44 163	1.04 154	0.48 142	1.05 126	1.10 79	0.26 136	0.41 165	0.58 177	1.67 222	0.58 140	0.79 162

RTSA	0.83 162	0.32 154	0.30 144	0.30 142	0.34 153	0.45 173	0.77 188	0.42 150	0.45 168	0.43 139	0.34 115	0.55 152	0.35 139	0.43 146	7.23 219	0.76 121	0.58 174	0.44 163	1.04 154	0.48 142	1.05 126	1.10 79	0.26 136	0.41 165	0.58 177	1.67 222	0.58 140	0.79 162

AnyNet_C32	1.29 193	0.41 183	0.37 168	0.37 163	0.41 178	0.49 179	0.72 181	0.48 173	1.21 225	0.56 169	0.87 187	0.58 157	0.37 147	0.42 144	9.98 251	1.25 176	0.58 174	0.54 195	0.90 141	0.63 165	1.41 167	2.06 165	0.34 167	0.54 187	1.08 214	2.33 235	1.33 207	4.59 243

RAFT-Stereo	0.71 143	0.25 104	0.26 126	0.24 106	0.19 62	0.25 104	0.14 35	0.34 91	0.30 129	0.52 160	0.65 159	0.45 127	0.32 126	0.53 169	4.42 158	1.58 196	0.58 174	0.51 186	1.26 174	0.64 168	1.51 175	2.41 190	0.14 67	0.21 82	0.37 121	0.42 131	0.36 51	0.46 134
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FAT-Stereo	1.15 186	0.38 174	0.58 201	0.57 191	0.65 206	0.52 185	0.61 170	0.75 205	0.45 168	0.78 217	2.74 239	1.46 205	1.93 216	0.49 160	3.14 124	2.47 238	0.59 180	0.60 204	2.42 203	1.16 222	2.14 220	2.40 189	0.73 210	0.58 196	0.43 143	0.55 169	0.74 169	1.26 193

FADNet_RVC	0.88 167	0.35 162	1.04 228	0.44 176	0.64 204	0.34 141	0.70 179	0.43 157	0.46 175	0.48 154	0.49 145	0.70 172	0.57 175	0.62 188	3.92 148	0.81 133	0.59 180	1.01 238	1.70 197	0.72 181	1.63 181	1.60 127	0.45 184	0.60 199	0.56 173	0.45 140	1.88 227	0.63 156

ADCPNet	1.61 206	0.38 174	0.74 215	0.43 175	0.76 212	0.44 172	1.54 221	0.89 215	0.69 201	0.76 215	1.64 224	0.81 180	3.20 232	0.76 199	8.80 235	1.90 213	0.59 180	0.37 136	4.80 226	1.06 216	1.27 152	1.49 116	0.93 218	0.43 170	1.05 212	1.37 213	0.96 188	5.45 250

SFCPSM	2.47 229	0.37 168	0.30 144	0.38 166	0.34 153	0.40 159	0.40 125	0.42 150	0.48 178	0.62 186	1.07 198	1.09 193	5.75 243	0.39 140	13.40 261	1.37 183	0.60 183	0.49 178	31.30 272	0.84 195	1.49 173	1.92 151	0.30 154	0.38 160	0.43 143	0.53 163	0.72 163	1.00 176

G-Net	1.35 194	0.54 201	0.64 208	0.44 176	0.52 191	0.58 192	0.56 160	0.90 217	1.32 230	0.66 194	1.20 203	2.96 231	1.21 201	0.38 136	4.22 155	1.62 201	0.61 184	0.76 221	1.47 193	1.34 228	1.63 181	1.95 156	0.39 172	0.62 204	0.79 199	2.98 243	1.56 216	4.61 244

HBP-ISP	1.35 194	0.39 180	0.51 191	0.53 187	0.44 182	0.51 182	0.38 121	0.55 189	0.40 160	0.76 215	1.27 207	0.56 154	0.53 173	1.94 228	9.60 248	3.60 253	0.62 185	0.65 208	0.85 136	0.94 206	2.13 219	3.87 246	0.30 154	0.53 185	0.54 171	0.52 161	0.97 189	2.49 218

FBW_ROB	1.09 181	0.65 210	0.58 201	0.89 211	0.89 219	0.75 204	1.26 210	0.46 167	0.35 149	0.53 164	0.76 175	1.15 194	1.35 207	1.88 227	6.04 198	0.46 62	0.64 186	0.33 110	2.64 205	0.54 152	1.66 184	1.39 108	1.22 228	0.57 193	0.47 159	0.54 167	0.56 129	0.87 170

PWC_ROB	0.75 151	0.38 174	0.40 174	0.31 147	0.36 165	0.38 155	0.58 163	0.40 137	0.68 200	0.44 143	0.79 179	0.58 157	1.23 202	0.33 119	3.24 125	1.21 175	0.64 186	0.52 190	1.04 154	0.48 142	1.20 149	1.67 133	0.27 141	0.51 181	0.39 134	0.41 128	0.68 156	1.17 186

Any-RAFT	0.61 131	0.22 61	0.33 158	0.24 106	0.22 94	0.20 69	0.18 61	0.41 142	0.25 101	0.40 132	1.13 200	0.51 147	0.32 126	0.36 132	1.24 29	0.85 139	0.65 188	0.37 136	1.31 184	0.42 120	2.23 224	1.86 150	0.18 98	0.21 82	0.44 148	0.54 167	0.44 93	0.83 165

edge stereo	2.12 225	0.52 197	1.03 226	0.73 205	0.65 206	0.83 206	0.94 199	0.93 221	1.42 233	3.68 256	1.19 202	2.07 224	5.51 242	1.12 211	4.51 164	2.46 237	0.66 189	0.54 195	7.21 235	7.73 261	1.91 203	5.54 259	2.01 236	0.54 187	0.64 187	0.56 170	0.88 182	1.47 201

NOSS_ROB	0.99 172	0.36 164	0.28 137	0.38 166	0.37 168	0.40 159	0.34 112	0.89 215	0.39 157	0.71 205	0.90 189	1.00 191	0.60 177	1.35 218	5.04 171	2.39 234	0.66 189	0.58 203	0.68 116	0.44 128	2.24 225	3.36 228	0.32 163	0.51 181	0.45 151	1.00 199	0.73 165	0.45 129

XPNet_ROB	0.56 115	0.41 183	0.30 144	0.27 127	0.33 149	0.33 139	0.38 121	0.28 47	0.32 140	0.32 77	0.42 131	1.18 195	0.25 89	0.32 116	3.03 122	0.53 82	0.66 189	0.30 95	0.43 50	0.34 88	0.75 100	1.60 127	0.26 136	0.27 129	0.32 99	0.35 109	0.76 174	0.48 138

AMNet	0.66 136	0.59 206	0.56 199	0.59 196	0.59 198	0.66 199	0.58 163	0.45 164	0.53 184	0.52 160	0.68 166	0.76 176	0.41 156	0.90 203	1.37 41	0.85 139	0.71 192	0.66 212	0.63 105	0.62 163	0.79 105	0.66 36	0.39 172	0.60 199	0.57 174	0.68 178	0.70 161	0.77 161

PVD	1.03 177	0.54 201	0.66 209	0.60 197	0.59 198	0.67 200	0.71 180	0.91 218	0.87 211	0.59 176	0.84 181	0.81 180	1.06 193	0.61 187	6.62 207	0.78 123	0.72 193	0.66 212	1.18 166	0.68 178	1.39 165	1.52 118	0.40 174	0.62 204	0.85 203	0.97 197	0.86 180	1.12 181

CBMV	1.24 188	0.38 174	0.34 159	0.44 176	0.43 181	0.63 194	0.93 197	0.88 213	0.41 165	0.66 194	0.85 184	1.52 209	1.27 204	1.05 207	4.34 157	2.35 231	0.72 193	0.50 183	1.69 196	0.78 188	1.85 194	3.21 225	0.31 159	0.57 193	0.51 166	0.53 163	1.09 198	5.35 248
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDUNet	0.78 157	0.93 214	0.47 184	1.24 219	1.04 223	1.20 219	1.21 207	0.35 102	0.36 153	0.37 115	0.46 136	0.68 171	0.33 135	1.75 224	3.05 123	0.45 55	0.74 195	0.51 186	0.90 141	0.61 160	0.59 76	1.03 74	0.87 217	0.31 144	0.36 116	0.36 113	0.61 148	0.38 117

FINET	2.02 218	0.57 204	0.61 205	0.36 159	0.41 178	0.65 195	0.75 183	0.51 182	1.37 232	0.40 132	1.53 215	0.60 160	1.81 215	1.11 209	5.80 194	2.01 219	0.74 195	0.39 151	1.12 160	1.26 227	1.24 151	3.49 233	0.36 171	1.29 247	5.70 255	8.60 258	3.56 251	8.18 255

DAS	0.75 151	0.28 139	0.25 114	0.39 169	0.34 153	0.37 151	0.38 121	0.51 182	0.45 168	0.61 182	0.92 191	0.81 180	0.72 183	0.20 60	1.81 74	1.80 208	0.76 197	0.46 168	1.39 189	0.61 160	2.15 222	2.12 169	0.27 141	0.46 175	0.45 151	0.50 154	0.63 150	0.52 142

SepStereo	0.75 151	0.28 139	0.25 114	0.39 169	0.34 153	0.37 151	0.38 121	0.51 182	0.45 168	0.61 182	0.92 191	0.81 180	0.72 183	0.20 60	1.81 74	1.80 208	0.76 197	0.46 168	1.39 189	0.61 160	2.15 222	2.12 169	0.27 141	0.46 175	0.45 151	0.50 154	0.63 150	0.52 142

CASS	0.57 118	0.27 130	0.28 137	0.33 153	0.28 134	0.30 124	0.88 193	0.40 137	0.30 129	0.47 150	0.51 146	0.48 139	0.37 147	0.17 33	1.95 85	0.67 113	0.77 199	0.46 168	0.80 130	0.29 72	1.68 189	1.65 131	0.18 98	0.23 104	0.46 158	0.34 106	0.53 121	0.46 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADCS	1.43 197	0.51 195	0.48 188	0.46 183	0.57 196	0.54 187	0.75 183	0.70 202	1.04 217	0.57 171	0.71 168	0.90 186	2.71 221	0.58 183	9.65 249	2.08 221	0.85 200	0.61 205	1.33 185	0.66 174	1.99 211	2.10 168	0.43 180	0.60 199	0.76 193	2.08 231	1.59 218	3.43 232

UDG	0.94 169	0.96 216	0.50 190	1.23 218	1.17 227	1.15 218	1.45 219	0.38 128	0.36 153	0.43 139	0.53 148	0.67 167	0.35 139	1.60 223	5.73 192	0.79 124	0.86 201	0.47 172	0.98 151	0.67 175	1.18 147	1.31 100	0.66 203	0.36 154	0.37 121	0.40 125	0.53 121	0.38 117

pmcnn	1.28 192	0.43 187	0.41 176	0.58 195	0.64 204	0.56 189	1.59 222	0.73 203	0.48 178	0.61 182	1.31 208	1.55 210	3.12 230	1.04 206	3.82 143	2.27 229	0.89 202	0.95 234	1.85 200	1.09 217	2.50 238	3.33 227	0.81 215	0.54 187	0.52 167	0.68 178	1.09 198	1.31 195

CBMV_ROB	1.50 202	0.38 174	0.44 181	0.61 199	0.53 193	0.72 203	0.87 191	0.97 224	0.41 165	0.82 220	1.34 210	3.03 232	2.77 223	0.67 192	5.27 178	1.29 179	0.91 203	0.49 178	2.40 202	0.73 182	1.83 192	2.91 212	0.44 182	0.46 175	1.38 223	2.48 236	2.25 236	3.99 239

FC-DCNN	1.13 184	0.51 195	0.91 221	0.81 208	0.56 195	0.91 209	1.45 219	0.80 210	0.52 183	0.62 186	0.65 159	0.88 185	0.77 189	0.56 176	3.53 134	0.84 138	0.95 204	0.49 178	1.28 179	0.44 128	1.59 180	2.59 196	0.31 159	0.56 192	1.66 230	0.91 194	2.36 240	3.06 229

ETE_ROB	0.66 136	0.48 192	0.31 149	0.36 159	0.38 171	0.40 159	0.49 146	0.33 86	0.49 180	0.40 132	0.60 152	1.36 202	0.29 112	0.41 142	3.00 121	0.53 82	1.01 205	0.34 123	0.71 121	0.42 120	1.03 124	1.59 125	0.28 145	0.32 147	0.40 138	0.45 140	0.75 170	0.56 148

MFN_U_SF_RVC	1.88 213	2.37 245	1.83 252	2.12 235	1.74 245	1.92 226	2.41 236	1.55 244	1.47 235	3.65 255	3.67 245	1.26 196	1.29 206	1.80 226	5.26 176	2.13 224	1.02 206	0.92 233	3.41 220	1.01 213	1.83 192	1.70 135	0.76 213	2.29 257	0.76 193	0.80 186	0.71 162	0.97 175

MFMNet_re	1.04 179	0.78 213	0.71 213	0.83 210	0.72 210	0.99 213	1.00 202	0.75 205	0.84 208	0.69 201	0.77 176	1.34 201	0.88 190	0.73 198	3.39 131	1.16 171	1.02 206	0.80 228	1.68 195	0.87 199	2.31 230	1.22 93	0.66 203	0.73 216	0.67 189	0.65 177	0.98 190	1.02 178

GANetREF_RVC	0.52 103	0.40 181	0.39 173	0.38 166	0.36 165	0.36 148	0.34 112	0.51 182	0.43 167	0.48 154	0.27 81	0.75 175	0.44 165	0.29 99	1.30 35	0.46 62	1.06 208	0.34 123	0.63 105	0.39 113	0.90 115	0.80 48	0.31 159	0.41 165	0.45 151	0.40 125	0.65 153	0.52 142
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
MeshStereo	2.06 221	0.72 211	0.62 207	1.20 217	0.81 217	1.07 215	0.88 193	1.56 245	1.33 231	0.92 229	2.05 230	3.97 241	3.27 234	0.79 201	9.44 243	2.77 244	1.06 208	0.76 221	4.72 225	0.77 187	3.43 252	4.36 252	0.48 192	0.61 203	1.79 235	1.20 208	2.41 241	2.75 222
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 196	2.30 242	0.83 219	1.46 224	0.80 215	1.02 214	1.34 215	0.76 208	0.95 216	1.32 240	0.53 148	1.58 211	1.79 213	2.11 233	4.63 166	0.98 156	1.12 210	1.04 240	3.00 212	1.09 217	1.43 169	1.93 152	1.20 227	0.68 213	0.76 193	0.72 183	0.60 147	1.37 197

SPS-STEREO	1.77 211	0.72 211	0.70 212	0.90 212	0.76 212	0.94 211	1.22 208	0.83 212	0.77 206	0.85 225	1.60 220	1.46 205	1.15 197	1.13 212	6.34 203	2.28 230	1.13 211	0.97 236	10.82 250	1.01 213	2.76 243	3.50 234	0.65 202	1.04 237	0.83 201	0.94 196	1.61 219	1.00 176
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM0	4.85 252	0.52 197	0.57 200	0.79 207	0.68 209	0.93 210	1.64 223	1.10 230	1.07 218	0.88 226	1.61 221	1.82 217	2.76 222	0.57 179	36.27 275	52.79 275	1.17 212	0.61 205	5.39 229	1.09 217	2.69 242	4.05 248	0.43 180	0.71 214	0.96 206	2.62 237	1.66 221	5.53 251

MADNet+	1.26 191	0.61 208	0.76 217	0.78 206	0.75 211	0.67 200	1.28 211	0.96 223	0.76 205	0.78 217	0.67 165	1.26 196	1.09 195	0.71 197	7.44 223	1.41 185	1.21 213	0.68 214	1.36 188	0.96 208	2.27 228	1.65 131	0.67 206	1.01 234	1.09 215	0.86 191	0.92 186	1.37 197

SANet	1.53 203	0.57 204	0.54 196	0.57 191	0.63 203	0.84 207	1.33 214	0.94 222	5.40 256	0.52 160	2.18 232	4.12 242	2.90 228	0.69 196	5.97 197	0.54 87	1.22 214	0.57 201	0.94 147	0.84 195	1.67 186	1.76 142	0.47 189	0.65 210	0.76 193	1.29 212	0.92 186	2.37 214

SGM+DAISY	3.35 240	1.11 221	1.12 236	1.13 215	1.09 226	1.41 220	1.43 218	1.50 242	2.30 247	1.18 239	2.49 237	2.61 229	3.81 237	1.38 219	7.14 216	3.78 254	1.35 215	1.18 244	6.95 233	2.03 249	3.17 251	4.72 254	0.78 214	1.87 252	7.00 259	9.62 260	6.26 258	12.14 262

AnyNet_C01	1.58 205	0.60 207	0.54 196	0.63 201	0.57 196	0.55 188	1.30 213	0.91 218	1.28 228	0.68 199	0.87 187	1.32 200	1.38 208	0.60 184	10.94 255	2.59 242	1.36 216	1.01 238	1.45 192	0.78 188	1.92 206	2.80 207	0.60 200	0.65 210	1.35 221	1.00 199	1.63 220	3.28 231

SPstereo	2.11 224	0.99 218	1.26 239	0.93 213	0.95 220	0.96 212	0.93 197	1.33 235	1.88 243	1.12 236	2.22 234	5.33 248	4.24 239	1.15 213	5.56 188	3.38 249	1.40 217	1.35 248	3.07 213	1.66 237	2.60 241	3.59 239	0.98 223	1.18 244	1.36 222	1.70 224	2.63 245	3.21 230

STStereo	3.84 248	1.40 224	1.92 253	7.03 259	1.55 238	7.23 262	2.86 241	2.33 251	2.89 251	1.13 237	3.35 244	5.94 251	6.30 245	1.02 205	11.44 256	2.57 241	1.41 218	1.21 246	11.20 251	1.43 231	1.93 208	2.85 209	0.84 216	2.03 253	4.48 252	5.55 251	3.68 253	8.18 255

PSMNet_ROB	3.65 246	1.89 235	1.02 224	1.73 227	1.22 229	2.20 238	2.32 231	0.81 211	0.87 211	8.35 266	19.23 269	13.09 259	2.39 219	7.48 265	4.12 153	0.90 145	1.45 219	1.36 249	9.04 244	0.98 211	2.14 220	1.49 116	8.68 268	0.79 222	1.14 218	1.51 217	1.33 207	1.13 182

IMH-64-1	2.03 219	1.51 225	1.09 232	2.00 230	1.58 239	2.11 232	2.42 237	1.03 225	1.16 221	0.58 173	0.74 171	1.98 222	2.84 224	2.80 240	9.51 245	1.48 189	1.46 220	0.68 214	3.40 218	0.83 192	1.67 186	2.17 176	3.24 247	0.77 220	1.58 227	1.25 210	2.08 233	2.79 225

IMH-64	2.03 219	1.51 225	1.09 232	2.00 230	1.58 239	2.11 232	2.42 237	1.03 225	1.16 221	0.58 173	0.74 171	1.98 222	2.84 224	2.80 240	9.51 245	1.48 189	1.46 220	0.68 214	3.40 218	0.83 192	1.67 186	2.17 176	3.24 247	0.77 220	1.58 227	1.25 210	2.08 233	2.79 225

ELAS_RVC	2.44 228	0.96 216	1.22 238	1.27 221	1.00 221	2.07 231	1.39 217	1.49 241	0.90 214	1.02 233	7.69 254	3.59 237	8.45 249	1.08 208	6.38 205	1.59 199	1.48 222	1.44 251	2.76 210	0.83 192	2.49 237	3.71 242	0.71 209	0.92 229	4.00 248	3.72 246	1.70 223	2.12 210
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	1.64 208	1.52 227	0.91 221	2.42 237	1.44 236	2.01 230	2.33 232	0.65 200	0.56 187	0.74 214	0.47 141	1.68 214	1.11 196	2.89 242	5.46 184	1.27 177	1.49 223	0.53 193	3.78 222	1.77 240	1.89 198	2.02 163	3.05 244	0.64 209	0.71 191	0.69 180	0.90 184	1.43 199

ELAS	2.40 227	1.03 219	1.09 232	1.42 223	1.18 228	1.56 222	1.37 216	1.45 239	1.11 219	0.98 231	7.50 252	3.70 239	3.24 233	1.17 215	6.79 209	1.57 195	1.51 224	1.42 250	2.70 206	0.74 184	2.41 236	3.64 241	0.70 208	0.87 226	3.48 246	4.29 248	2.53 242	5.26 247
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	1.55 204	0.46 189	0.51 191	0.56 190	0.67 208	0.68 202	0.60 169	0.52 186	0.67 198	0.47 150	0.91 190	3.61 238	1.80 214	1.42 220	3.87 146	2.08 221	1.53 225	1.18 244	7.27 237	1.86 243	2.26 227	3.71 242	1.01 225	0.79 222	0.78 198	1.06 202	0.78 176	0.90 172

SQANet	1.49 199	1.36 223	0.58 201	3.10 240	1.06 225	1.94 228	1.64 223	0.49 176	0.40 160	0.51 159	0.46 136	1.28 198	0.60 177	1.59 222	5.32 180	0.62 106	1.54 226	0.38 146	7.12 234	0.64 168	1.87 196	1.85 149	2.50 239	0.40 164	0.48 162	0.62 175	0.68 156	1.26 193

otaku	1.62 207	2.18 240	0.66 209	3.34 242	1.26 230	2.28 240	1.88 227	0.56 191	0.53 184	0.59 176	0.53 148	1.38 203	0.75 187	2.08 231	5.12 173	0.53 82	1.55 227	0.40 153	6.52 231	0.63 165	2.05 215	2.02 163	3.13 246	0.51 181	0.58 177	0.57 171	0.75 170	1.36 196

PSMNet-ADL	1.03 177	0.29 144	0.31 149	0.34 157	0.35 163	0.35 146	0.64 173	0.55 189	0.35 149	0.71 205	1.40 212	0.60 160	1.07 194	2.44 238	6.98 213	1.98 216	1.55 227	0.40 153	1.25 171	0.51 148	1.28 154	2.00 159	0.35 170	0.26 123	0.37 121	0.42 131	0.68 156	0.36 109

SGM-ForestM	2.82 235	2.06 239	1.39 243	1.24 219	0.84 218	1.68 223	2.06 228	1.51 243	1.72 240	0.83 223	1.72 225	2.92 230	2.86 227	1.47 221	13.04 260	2.00 218	1.60 229	0.65 208	3.15 214	1.36 229	2.00 212	3.73 244	0.68 207	1.41 248	5.16 254	7.43 256	4.20 254	7.44 253

IMH	2.56 231	1.54 228	1.10 235	2.02 232	1.61 242	2.14 236	2.47 239	1.04 227	1.19 224	0.84 224	1.32 209	2.11 225	8.34 248	8.58 266	7.20 218	1.38 184	1.63 230	0.69 217	6.28 230	1.13 220	1.66 184	2.45 194	4.33 259	0.80 224	1.85 236	1.44 214	1.58 217	2.43 216

Ntro	1.75 210	3.82 254	0.74 215	2.63 238	1.32 232	2.29 242	2.93 242	0.61 196	0.56 187	0.62 186	0.51 146	1.41 204	0.70 182	2.04 230	5.26 176	0.55 90	1.64 231	0.43 159	7.27 237	0.67 175	2.31 230	2.26 182	3.03 243	0.57 193	0.61 183	0.70 181	0.75 170	1.17 186

SGM_RVC	2.96 236	0.93 214	1.03 226	0.98 214	0.79 214	1.11 216	1.28 211	7.29 262	1.16 221	1.02 233	1.61 221	2.40 227	10.04 251	0.77 200	2.62 114	1.34 182	1.69 232	0.79 227	8.10 241	1.44 232	1.88 197	3.56 238	0.66 203	1.03 236	4.05 249	5.78 252	5.56 256	11.12 261
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetBlue	2.79 233	1.91 236	1.57 248	2.35 236	1.87 249	2.74 245	2.98 243	1.48 240	1.47 235	0.82 220	0.84 181	4.15 244	1.76 212	2.10 232	9.12 240	2.54 240	1.83 233	1.32 247	2.23 201	1.23 226	3.58 254	4.43 253	1.88 235	1.10 241	2.74 244	4.93 250	2.54 243	9.94 259

WAO-7	2.06 221	1.09 220	1.31 242	5.01 248	1.02 222	1.12 217	1.77 226	1.17 231	1.46 234	2.60 253	2.11 231	2.14 226	3.29 235	1.20 216	6.91 212	1.03 159	1.88 234	0.71 218	7.92 239	0.89 203	1.85 194	2.00 159	0.40 174	1.06 238	1.00 208	1.64 221	1.11 200	1.83 209

PWCK	2.66 232	1.64 230	1.02 224	1.99 229	1.31 231	2.12 235	2.24 230	1.38 237	1.49 237	1.40 243	1.75 226	5.02 245	2.57 220	1.11 209	5.82 195	0.92 146	1.88 234	0.77 225	22.26 265	1.36 229	2.55 240	1.82 146	1.41 231	1.00 233	1.70 232	1.73 225	1.43 212	2.15 211

STTRV1_RVC	1.83 212	0.48 192	0.41 176	0.57 191	0.44 182	0.65 195	0.69 178	0.53 187	0.56 187	0.53 164	0.74 171	0.95 189	1.23 202	0.93 204	9.67 250	1.20 174	1.96 236	0.51 186	12.57 255	1.98 246	1.89 198	3.23 226	0.57 196	0.71 214	1.17 219	1.15 205	1.35 209	2.70 221

LVE	2.80 234	2.00 238	1.06 231	11.92 263	1.89 250	3.94 251	11.90 266	0.92 220	0.89 213	1.05 235	0.95 194	1.73 216	2.85 226	2.48 239	4.97 169	1.02 158	1.98 237	0.83 232	8.57 242	0.89 203	2.03 214	2.22 180	3.09 245	1.01 234	1.45 225	1.12 204	1.25 203	1.57 204

WAO-8	3.35 240	2.60 246	1.45 244	5.81 254	1.76 247	2.58 243	3.35 244	1.29 233	1.93 244	5.80 261	8.48 258	3.23 233	7.05 246	4.33 250	7.65 228	2.21 226	2.00 238	0.76 221	9.76 247	1.55 235	1.91 203	2.41 190	2.43 237	1.09 239	2.27 240	1.91 228	1.91 228	2.85 227

Venus	3.35 240	2.60 246	1.45 244	5.81 254	1.76 247	2.58 243	3.35 244	1.29 233	1.93 244	5.80 261	8.48 258	3.23 233	7.05 246	4.33 250	7.65 228	2.21 226	2.00 238	0.76 221	9.76 247	1.55 235	1.91 203	2.41 190	2.43 237	1.09 239	2.27 240	1.91 228	1.91 228	2.85 227

KSHMR	5.27 254	2.31 243	1.56 246	19.82 268	3.72 256	5.58 259	9.25 261	1.59 246	6.74 258	1.39 242	1.54 218	2.55 228	27.41 272	4.49 254	5.23 175	1.95 215	2.01 240	1.16 243	15.51 259	1.22 224	3.03 250	4.81 256	4.06 256	1.24 246	6.88 258	2.65 238	1.96 230	2.78 224

MANE	4.00 250	1.80 233	2.02 254	1.54 226	1.45 237	1.92 226	2.33 232	2.03 248	2.79 249	0.95 230	2.26 235	3.71 240	4.42 240	1.34 217	11.76 257	3.86 255	2.04 241	6.06 262	3.24 216	1.67 238	2.53 239	4.35 251	0.73 210	2.18 256	7.35 260	10.20 262	9.04 260	14.41 263

Dean	1.99 216	1.78 232	1.04 228	5.97 256	1.91 251	2.28 240	2.73 240	1.08 229	1.13 220	0.99 232	0.85 184	1.93 220	2.20 217	2.22 234	6.37 204	1.06 161	2.29 242	0.71 218	2.89 211	0.99 212	2.27 228	2.01 161	2.90 241	0.95 232	1.45 225	1.16 206	1.40 211	1.17 186

DispFullNet	3.48 243	2.86 252	1.56 246	1.52 225	1.71 244	1.50 221	1.67 225	1.27 232	2.23 246	2.08 250	1.90 228	15.31 261	4.18 238	1.76 225	6.30 202	5.14 259	2.33 243	0.96 235	23.76 266	4.54 255	2.39 235	2.88 210	0.75 212	0.59 198	1.21 220	0.63 176	1.38 210	1.51 203

ACVNet_1	1.88 213	1.65 231	1.00 223	4.35 245	1.63 243	2.25 239	3.73 246	0.74 204	0.57 192	0.64 192	0.60 152	1.59 212	1.04 192	4.94 256	5.58 189	0.55 90	2.45 244	0.56 198	4.96 228	0.59 159	2.36 233	1.77 143	3.27 249	0.67 212	0.73 192	0.80 186	0.73 165	0.91 173

MADNet++	3.06 237	1.96 237	2.25 255	1.74 228	2.38 252	1.69 224	2.37 234	2.32 250	2.81 250	2.35 252	2.83 240	3.27 235	3.49 236	2.95 243	4.59 165	4.15 256	2.68 245	2.16 255	3.67 221	2.98 253	4.90 257	6.99 263	1.45 232	2.67 258	1.97 237	6.54 255	2.85 247	2.75 222

LE_ROB	8.27 258	3.90 255	5.83 262	6.29 257	20.01 271	4.37 253	16.99 268	6.27 260	9.37 262	1.52 244	4.75 248	16.09 262	22.44 264	3.44 246	7.51 225	1.00 157	2.71 246	2.01 254	13.15 256	6.14 259	2.79 244	3.55 237	9.48 270	5.16 262	10.68 263	9.87 261	10.85 262	17.08 267

ACVNet-4b	3.64 245	6.86 261	0.79 218	12.11 264	1.35 233	4.38 254	9.73 262	0.61 196	0.59 194	0.66 194	3.81 246	5.41 249	14.98 259	2.27 235	6.26 201	0.56 92	2.90 247	0.50 183	11.57 252	0.90 205	2.37 234	2.99 218	2.90 241	0.62 204	0.62 184	0.59 173	0.73 165	1.14 183

ACVNet_2	2.10 223	1.63 229	1.05 230	5.55 253	1.60 241	2.11 232	2.38 235	0.88 213	0.67 198	0.72 208	0.75 174	1.69 215	1.20 200	2.03 229	6.14 200	0.69 114	2.98 248	0.52 190	12.09 253	0.73 182	1.97 209	1.74 139	2.64 240	0.82 225	1.11 217	0.97 197	1.00 194	1.14 183

WAO-6	2.00 217	1.30 222	0.90 220	2.06 233	1.36 234	1.76 225	2.23 229	1.05 228	1.25 227	0.90 227	0.86 186	1.93 220	2.98 229	2.31 236	9.04 238	1.13 168	3.03 249	0.71 218	3.26 217	0.87 199	2.31 230	2.29 185	1.30 230	0.89 227	1.64 229	2.20 233	1.75 224	2.69 220

DGSMNet	3.07 238	1.84 234	1.18 237	1.34 222	0.55 194	1.94 228	0.63 172	2.86 255	1.57 238	3.95 257	15.19 264	1.85 219	3.15 231	4.98 257	7.18 217	2.82 246	3.15 250	1.89 253	4.63 224	2.18 251	4.69 256	3.75 245	1.61 233	2.10 254	0.87 204	3.36 244	1.05 197	2.58 219

TorneroNet	5.57 255	2.31 243	1.28 240	17.72 267	6.26 263	5.20 258	6.38 256	2.10 249	4.58 255	1.58 245	6.93 251	12.01 258	25.68 269	4.11 249	7.72 230	1.52 192	3.26 251	0.81 230	14.83 257	1.87 244	2.97 247	2.83 208	3.45 251	0.91 228	6.76 257	2.68 239	1.31 206	3.44 233

TorneroNet-64	3.48 243	2.22 241	2.33 256	6.99 258	1.75 246	3.12 246	4.23 249	1.93 247	3.68 253	0.82 220	3.07 242	4.13 243	12.86 257	3.79 248	7.09 215	1.59 199	3.32 252	0.80 228	8.09 240	1.97 245	2.83 246	2.91 212	3.35 250	0.92 229	2.63 243	2.71 241	1.23 202	3.63 235

notaker	3.82 247	2.85 251	1.60 250	5.07 249	6.65 264	4.01 252	4.08 247	1.35 236	3.29 252	1.17 238	3.27 243	7.19 252	11.25 253	5.52 261	10.91 254	1.19 173	3.40 253	1.00 237	10.57 249	2.74 252	3.02 249	2.76 205	3.68 253	1.17 243	1.01 209	1.23 209	1.48 215	1.67 205

UNDER WATER-64	3.21 239	2.63 248	1.65 251	4.96 247	2.97 255	3.54 248	4.45 250	2.43 254	1.65 239	1.37 241	1.35 211	5.10 246	4.97 241	3.52 247	7.47 224	1.98 216	3.95 254	1.13 242	4.05 223	1.98 246	3.01 248	3.41 230	4.98 262	1.42 249	1.98 238	3.96 247	2.32 239	4.39 242

UNDER WATER	4.18 251	2.68 249	1.59 249	4.92 246	5.21 258	3.56 249	7.19 259	2.38 253	1.87 242	1.64 247	1.20 203	5.13 247	20.86 262	5.22 258	5.27 178	2.38 233	4.12 255	1.12 241	8.60 243	1.99 248	4.00 255	3.20 223	5.02 263	2.11 255	2.01 239	3.64 245	1.96 230	3.95 237

JetRed	3.89 249	2.69 250	2.99 257	2.09 234	2.47 253	3.46 247	4.71 251	2.36 252	1.86 241	1.89 248	1.24 205	3.40 236	1.50 209	3.36 245	9.54 247	3.47 250	4.17 256	3.86 259	2.43 204	1.85 242	5.57 259	5.36 258	3.66 252	1.68 251	4.31 251	10.87 264	5.62 257	8.71 257

ktn	6.75 256	5.13 260	14.43 267	5.28 250	4.73 257	9.87 264	6.61 258	7.39 263	12.71 267	2.14 251	2.31 236	26.89 269	22.25 263	4.47 253	10.48 253	1.49 191	4.37 257	1.82 252	15.76 260	4.55 256	2.80 245	2.30 186	3.97 254	1.19 245	2.37 242	1.57 220	2.89 248	2.47 217

DGTPSM_ROB	9.70 259	3.99 256	10.89 263	3.15 241	5.68 259	3.68 250	5.70 254	3.68 257	9.10 261	3.26 254	7.88 255	9.73 255	14.04 258	4.74 255	15.68 262	11.36 263	5.40 258	11.36 265	7.25 236	10.26 263	6.46 263	15.15 265	4.53 260	9.09 264	10.18 261	27.78 267	11.12 263	30.76 270

DPSMNet_ROB	11.21 260	4.32 257	10.98 264	3.81 244	5.72 260	4.73 255	5.77 255	3.68 257	9.72 263	4.34 258	13.32 263	11.20 256	26.44 271	5.79 263	18.24 265	12.77 264	6.74 259	12.28 266	14.97 258	10.29 264	7.12 264	15.93 266	4.55 261	9.11 265	11.15 264	27.78 267	11.17 264	30.75 269

BEATNet-Init1	12.35 263	15.22 266	5.32 260	20.87 269	10.13 267	20.29 270	13.89 267	8.81 266	6.91 259	4.38 259	9.79 261	14.10 260	19.20 260	5.76 262	21.46 266	9.40 261	7.04 260	4.94 260	32.32 274	14.93 268	9.82 266	9.29 264	5.60 264	5.30 263	12.73 265	8.77 259	21.38 269	15.70 266

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 257	4.44 258	1.28 240	2.72 239	2.67 254	5.12 257	7.72 260	5.86 259	8.09 260	1.63 246	10.53 262	75.81 275	10.21 252	4.39 252	5.74 193	1.46 187	7.09 261	8.20 263	6.83 232	1.82 241	3.57 253	3.00 219	1.27 229	1.13 242	4.24 250	5.98 254	20.77 268	3.98 238

FADE		3.49 253	5.22 259	1.16 216	1.38 235	5.00 256	4.18 248	3.23 256	6.59 257	4.79 260	8.55 260		5.84 244	2.35 237	10.01 252	2.62 243	7.85 262	2.86 257	12.48 254	6.36 260	7.41 265	6.49 262	1.85 234	3.08 259	3.89 247	4.29 248	4.35 255	9.62 258

DLNR_Zeroshot_test	11.56 261	37.00 275	0.46 182	54.84 276	0.22 94	0.37 151	49.73 276	0.47 170	0.22 84	0.79 219	0.58 151	0.63 163	0.36 142	3.05 244	62.78 276	73.23 276	9.32 263	5.55 261	2.75 209	0.71 180	1.92 206	4.90 257	0.13 54	0.36 154	0.37 121	0.38 122	0.43 89	0.47 137

PML	14.62 267	11.18 264	4.16 258	13.60 265	8.80 265	13.67 265	6.43 257	7.27 261	35.40 276	10.29 267	58.08 276	45.45 274	52.15 276	6.70 264	6.87 211	4.96 258	10.24 264	3.79 258	21.45 264	4.89 258	6.05 262	5.92 260	3.98 255	4.24 261	14.76 268	5.96 253	20.73 267	7.74 254

DPSM_ROB	13.78 265	8.86 262	13.29 265	5.41 251	6.06 261	7.11 260	5.22 252	8.44 264	11.03 264	6.77 264	8.06 256	8.50 253	12.48 254	5.32 259	16.50 263	14.15 265	11.34 265	14.53 267	9.66 245	11.98 265	16.98 267	19.77 269	4.23 257	11.17 266	28.01 270	35.97 272	31.31 272	39.81 272

DPSM	13.78 265	8.86 262	13.29 265	5.41 251	6.06 261	7.11 260	5.22 252	8.44 264	11.03 264	6.77 264	8.06 256	8.50 253	12.48 254	5.32 259	16.50 263	14.15 265	11.34 265	14.53 267	9.66 245	11.98 265	16.98 267	19.77 269	4.23 257	11.17 266	28.01 270	35.97 272	31.31 272	39.81 272

LRCNet_RVC	13.01 264	18.58 270	5.37 261	23.16 270	20.12 272	22.89 271	18.83 269	10.15 267	4.22 254	21.39 272	16.92 268	22.03 267	12.77 256	27.61 272	9.50 244	1.55 194	14.16 267	9.39 264	27.19 270	10.19 262	6.02 261	2.70 204	25.48 273	13.25 268	1.43 224	0.70 181	3.22 249	2.37 214

HanzoNet	11.76 262	14.15 265	16.54 269	13.84 266	9.27 266	15.98 269	21.04 270	11.44 268	12.53 266	6.20 263	7.51 253	20.70 266	27.83 273	29.09 274	12.87 259	9.53 262	15.26 268	2.84 256	25.21 269	12.71 267	5.74 260	4.74 255	9.10 269	1.66 250	2.75 245	2.69 240	2.55 244	3.62 234

CasAABBNet	27.70 273	17.80 267	26.74 273	10.82 260	12.13 268	14.20 266	10.44 263	16.94 269	22.25 269	13.76 270	16.13 265	17.20 265	25.33 268	10.59 267	33.32 272	28.51 272	22.73 269	29.20 272	19.29 261	24.02 271	33.97 273	39.71 273	8.44 265	22.49 272	56.39 275	72.48 276	62.92 274	80.05 274

MyStereo03	27.79 274	17.81 268	26.76 274	10.89 261	12.21 269	14.30 267	10.52 264	16.99 270	22.25 269	13.60 268	16.76 266	17.12 263	25.15 266	10.72 268	33.33 273	28.65 273	22.80 270	29.24 273	19.39 262	24.22 272	34.12 274	40.41 274	8.65 266	22.50 273	56.30 273	72.43 274	63.01 275	80.17 275

MyStereo02	27.34 271	17.81 268	26.76 274	10.89 261	0.00 1	14.30 267	10.52 264	16.99 270	22.25 269	13.60 268	16.76 266	17.12 263	25.15 266	10.72 268	33.33 273	28.65 273	22.80 270	29.24 273	19.39 262	24.22 272	34.12 274	40.41 274	8.65 266	22.50 273	56.30 273	72.43 274	63.01 275	80.17 275

HaxPig	22.04 268	23.70 271	21.75 270	25.21 271	25.39 273	24.72 273	26.63 273	22.90 272	21.18 268	28.97 273	26.14 271	24.63 268	19.57 261	25.91 271	23.99 267	21.35 268	24.94 272	26.23 270	24.50 267	23.01 270	18.91 269	16.86 268	28.89 274	21.36 270	10.50 262	12.89 265	9.72 261	15.23 264

DPSimNet_ROB	25.36 269	32.83 274	15.86 268	30.90 274	29.54 275	24.40 272	21.28 271	25.65 273	31.75 275	16.97 271	45.56 275	27.37 270	37.12 275	16.35 270	24.86 268	14.34 267	27.03 273	14.84 269	40.36 276	17.54 269	26.29 272	15.99 267	16.67 271	21.85 271	24.74 269	32.67 270	22.06 270	29.89 268

MEDIAN_ROB	25.67 270	28.72 272	26.17 272	29.76 273	29.32 274	28.92 274	30.23 274	26.96 274	24.57 273	34.05 275	29.96 272	29.36 271	23.45 265	29.57 275	26.51 269	23.43 269	29.83 274	29.43 275	29.59 271	27.23 274	23.78 270	20.07 271	31.85 275	24.07 275	14.01 267	13.68 266	13.10 266	15.52 265

AVERAGE_ROB	27.45 272	31.34 273	28.53 276	32.94 275	32.07 276	32.12 275	33.33 275	29.89 275	27.53 274	35.87 276	31.94 273	32.32 272	25.95 270	33.08 276	28.98 271	25.93 270	31.35 275	30.24 276	31.55 273	29.19 275	25.74 271	22.05 272	34.79 276	27.26 276	13.89 266	10.58 263	11.65 265	11.11 260

ASD4	32.22 275	37.92 276	22.73 271	29.42 272	19.34 270	40.86 276	21.43 272	35.16 276	24.17 272	30.95 274	36.57 274	38.75 273	29.28 274	27.67 273	28.82 270	27.49 271	38.84 276	27.47 271	34.56 275	34.32 276	52.37 276	50.91 276	23.29 272	20.10 269	34.64 272	35.03 271	29.04 271	38.81 271

Low-res two-view benchmark