Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AEACV	0.04 4	0.03 4	0.02 1	0.04 10	0.03 7	0.02 2	0.02 2	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.02 3	0.01 2	0.05 3	0.06 5	0.05 4	0.05 3	0.07 8	0.04 3	0.06 6	0.03 3	0.01 2	0.02 2	0.06 6	0.06 8	0.04 3	0.03 3

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

CroCo-Stereo Lap2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 3	0.03 8	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.01 2	0.02 2	0.05 3	0.05 3	0.05 5	0.03 3

anonymousdsp	0.05 6	0.04 9	0.03 5	0.03 4	0.04 11	0.04 10	0.04 23	0.06 10	0.05 13	0.06 13	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.03 13	0.06 6	0.07 12	0.08 11	0.06 8	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 10	0.03 20	0.03 5	0.05 3	0.05 3	0.05 5	0.05 6

iRaftStereo_RVC	0.05 6	0.03 4	0.03 5	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.05 8	0.04 6	0.06 13	0.05 12	0.05 10	0.03 8	0.02 7	0.06 6	0.06 5	0.10 21	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.09 18	0.04 4	0.02 7	0.03 5	0.07 10	0.06 8	0.05 5	0.05 6

StereoVision	0.06 10	0.03 4	0.04 10	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.06 10	0.11 112	0.02 2	0.05 12	0.03 4	0.06 49	0.01 2	0.08 29	0.10 54	0.06 5	0.05 3	0.08 16	0.07 30	0.06 6	0.05 10	0.02 7	0.04 7	0.10 30	0.08 15	0.10 32	0.12 50

MIF-Stereo	0.07 21	0.04 9	0.04 10	0.04 10	0.03 7	0.05 22	0.03 10	0.06 10	0.05 13	0.06 13	0.04 5	0.07 17	0.12 127	0.07 77	0.08 29	0.07 12	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.07 30	0.09 18	0.08 43	0.08 111	0.04 7	0.09 22	0.16 133	0.06 12	0.09 25

MIM_Stereo	0.06 10	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.05 22	0.05 22	0.03 10	0.06 10	0.04 6	0.14 40	0.06 18	0.04 7	0.02 3	0.03 13	0.07 12	0.08 19	0.13 37	0.07 13	0.09 28	0.06 18	0.11 30	0.06 23	0.02 7	0.04 7	0.08 15	0.07 11	0.07 17	0.05 6

LL-Strereo2	0.07 21	0.03 4	0.03 5	0.04 10	0.05 22	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.07 43	0.14 40	0.07 30	0.08 21	0.05 31	0.04 26	0.07 12	0.08 19	0.14 50	0.07 13	0.10 34	0.06 18	0.10 26	0.06 23	0.03 20	0.04 7	0.08 15	0.09 20	0.08 22	0.05 6

CES	0.11 64	0.06 29	0.06 50	0.06 32	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.35 212	0.05 13	0.15 47	0.23 200	0.13 60	0.04 17	0.08 95	0.08 29	0.10 54	0.19 116	0.08 18	0.14 75	0.08 47	0.28 221	0.08 43	0.07 90	0.04 7	0.14 77	0.11 49	0.13 66	0.16 92

TestStereo1	0.09 34	0.07 51	0.06 50	0.04 10	0.05 22	0.06 36	0.06 62	0.07 20	0.07 43	0.09 23	0.07 30	0.11 39	0.14 154	0.04 26	0.09 60	0.10 54	0.11 26	0.09 41	0.09 28	0.08 47	0.13 58	0.12 141	0.02 7	0.04 7	0.15 90	0.13 72	0.16 99	0.20 139

SA-5K	0.09 34	0.07 51	0.06 50	0.04 10	0.05 22	0.06 36	0.06 62	0.07 20	0.07 43	0.09 23	0.07 30	0.11 39	0.14 154	0.04 26	0.09 60	0.10 54	0.11 26	0.09 41	0.09 28	0.08 47	0.13 58	0.12 141	0.02 7	0.04 7	0.15 90	0.13 72	0.16 99	0.20 139

AnonymousM	0.08 28	0.05 19	0.04 10	0.06 32	0.05 22	0.04 10	0.04 23	0.13 53	0.05 13	0.20 95	0.06 18	0.11 39	0.03 8	0.06 55	0.09 60	0.09 33	0.19 116	0.08 18	0.12 50	0.07 30	0.16 96	0.06 23	0.04 36	0.04 7	0.08 15	0.11 49	0.10 32	0.09 25

RAFT	0.06 10	0.03 4	0.05 26	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.02 2	0.07 20	0.04 6	0.04 6	0.06 18	0.07 17	0.05 31	0.01 2	0.06 6	0.06 5	0.07 7	0.05 3	0.05 4	0.04 3	0.06 6	0.07 34	0.01 2	0.04 7	0.13 60	0.14 94	0.13 66	0.15 77

ARAFT	0.07 21	0.04 9	0.04 10	0.05 20	0.05 22	0.05 22	0.02 2	0.09 28	0.06 28	0.12 33	0.06 18	0.12 44	0.03 8	0.03 13	0.07 12	0.07 12	0.12 35	0.09 41	0.09 28	0.05 9	0.11 30	0.07 34	0.03 20	0.04 7	0.09 22	0.09 20	0.09 27	0.09 25

AFF-stereo	0.06 10	0.05 19	0.05 26	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.11 37	0.06 28	0.16 53	0.04 5	0.08 21	0.03 8	0.02 7	0.06 6	0.08 19	0.08 11	0.05 3	0.09 28	0.04 3	0.09 18	0.05 10	0.02 7	0.04 7	0.10 30	0.08 15	0.07 17	0.07 15

RAFT + AFF	0.05 6	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.08 60	0.09 23	0.05 12	0.09 24	0.02 3	0.02 7	0.05 3	0.05 2	0.09 17	0.06 8	0.06 7	0.04 3	0.07 11	0.05 10	0.02 7	0.04 7	0.07 10	0.05 3	0.05 5	0.05 6

delet	0.05 6	0.05 19	0.04 10	0.06 32	0.05 22	0.05 22	0.05 32	0.04 5	0.04 6	0.06 13	0.05 12	0.10 30	0.05 31	0.03 13	0.07 12	0.06 5	0.07 7	0.06 8	0.05 4	0.06 18	0.06 6	0.04 4	0.03 20	0.04 7	0.06 6	0.06 8	0.04 3	0.04 5

RYNet	0.06 10	0.04 9	0.04 10	0.04 10	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.04 5	0.11 112	0.05 9	0.04 5	0.04 7	0.03 8	0.03 13	0.07 12	0.06 5	0.07 7	0.08 18	0.07 8	0.05 9	0.05 4	0.04 4	0.11 150	0.04 7	0.06 6	0.13 72	0.06 12	0.05 6

TDLM	0.04 4	0.04 9	0.04 10	0.04 10	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.04 5	0.03 4	0.04 6	0.06 18	0.04 7	0.03 8	0.03 13	0.06 6	0.06 5	0.06 5	0.06 8	0.05 4	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.03 20	0.04 7	0.05 3	0.05 3	0.05 5	0.05 6

MGS-Stereo	0.08 28	0.06 29	0.04 10	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.03 10	0.12 41	0.05 13	0.09 23	0.07 30	0.10 30	0.04 17	0.05 42	0.07 12	0.08 19	0.15 56	0.11 65	0.12 50	0.09 67	0.12 44	0.07 34	0.05 52	0.05 22	0.10 30	0.09 20	0.11 46	0.10 31

test croco	0.06 10	0.04 9	0.04 10	0.04 10	0.04 11	0.05 22	0.03 10	0.08 25	0.04 6	0.09 23	0.05 12	0.06 15	0.02 3	0.02 7	0.07 12	0.08 19	0.12 35	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.04 4	0.02 7	0.05 22	0.09 22	0.09 20	0.08 22	0.09 25

StereoIM	0.07 21	0.04 9	0.05 26	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.03 10	0.06 10	0.06 28	0.04 6	0.06 18	0.10 30	0.05 31	0.02 7	0.07 12	0.08 19	0.10 21	0.09 41	0.07 8	0.05 9	0.10 26	0.10 105	0.01 2	0.05 22	0.11 45	0.18 162	0.13 66	0.16 92

4D-IteraStereo	0.09 34	0.06 29	0.05 26	0.06 32	0.06 41	0.06 36	0.04 23	0.15 68	0.10 100	0.22 108	0.08 50	0.14 70	0.06 49	0.03 13	0.08 29	0.10 54	0.17 82	0.09 41	0.11 40	0.07 30	0.15 81	0.05 10	0.03 20	0.05 22	0.10 30	0.10 31	0.08 22	0.08 18

CAS	0.09 34	0.07 51	0.05 26	0.06 32	0.05 22	0.05 22	0.04 23	0.14 63	0.05 13	0.11 31	0.10 80	0.11 39	0.05 31	0.07 77	0.08 29	0.09 33	0.11 26	0.10 57	0.14 75	0.07 30	0.12 44	0.07 34	0.05 52	0.05 22	0.13 60	0.11 49	0.09 27	0.14 66

TESTraft	0.09 34	0.06 29	0.06 50	0.04 10	0.04 11	0.05 22	0.06 62	0.09 28	0.08 60	0.09 23	0.08 50	0.12 44	0.13 140	0.03 13	0.09 60	0.10 54	0.11 26	0.09 41	0.08 16	0.07 30	0.13 58	0.12 141	0.02 7	0.05 22	0.14 77	0.12 59	0.14 79	0.20 139

Sa-1000	0.10 53	0.07 51	0.07 74	0.07 52	0.05 22	0.09 71	0.03 10	0.12 41	0.06 28	0.18 74	0.08 50	0.19 117	0.05 31	0.05 42	0.10 93	0.10 54	0.16 69	0.12 92	0.14 75	0.09 67	0.16 96	0.10 105	0.04 36	0.05 22	0.19 147	0.15 111	0.13 66	0.20 139

raft+_RVC	0.08 28	0.06 29	0.04 10	0.06 32	0.06 41	0.07 50	0.04 23	0.10 34	0.08 60	0.17 62	0.08 50	0.09 24	0.04 17	0.04 26	0.08 29	0.07 12	0.13 37	0.09 41	0.11 40	0.06 18	0.13 58	0.05 10	0.03 20	0.05 22	0.10 30	0.09 20	0.09 27	0.08 18

raftrobust	0.10 53	0.08 79	0.06 50	0.08 58	0.07 56	0.05 22	0.04 23	0.14 63	0.06 28	0.25 159	0.07 30	0.12 44	0.05 31	0.05 42	0.08 29	0.09 33	0.18 101	0.11 65	0.11 40	0.09 67	0.17 116	0.08 43	0.05 52	0.05 22	0.13 60	0.12 59	0.10 32	0.10 31

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 28	0.06 29	0.05 26	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.04 23	0.14 63	0.07 43	0.21 104	0.04 5	0.12 44	0.04 17	0.03 13	0.07 12	0.09 33	0.09 17	0.06 8	0.10 34	0.05 9	0.11 30	0.05 10	0.03 20	0.05 22	0.12 52	0.09 20	0.09 27	0.09 25

MMNet	0.06 10	0.06 29	0.04 10	0.08 58	0.06 41	0.06 36	0.05 32	0.07 20	0.05 13	0.05 9	0.05 12	0.09 24	0.04 17	0.04 26	0.07 12	0.07 12	0.08 11	0.08 18	0.07 8	0.06 18	0.06 6	0.05 10	0.04 36	0.05 22	0.07 10	0.08 15	0.07 17	0.10 31

CREStereo	0.11 64	0.08 79	0.06 50	0.08 58	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.18 113	0.05 13	0.26 173	0.08 50	0.18 106	0.06 49	0.08 95	0.08 29	0.10 54	0.22 154	0.09 41	0.13 63	0.08 47	0.20 156	0.09 74	0.06 69	0.05 22	0.11 45	0.13 72	0.17 112	0.15 77
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
PMTNet	0.11 64	0.10 103	0.06 50	0.12 117	0.09 85	0.07 50	0.06 62	0.18 113	0.06 28	0.28 201	0.06 18	0.18 106	0.04 17	0.07 77	0.09 60	0.11 95	0.19 116	0.09 41	0.14 75	0.08 47	0.17 116	0.09 74	0.07 90	0.05 22	0.13 60	0.12 59	0.17 112	0.15 77

DMCA	0.07 21	0.05 19	0.07 74	0.06 32	0.06 41	0.05 22	0.07 78	0.09 28	0.06 28	0.06 13	0.09 64	0.07 17	0.06 49	0.06 55	0.07 12	0.08 19	0.11 26	0.10 57	0.08 16	0.07 30	0.09 18	0.05 10	0.06 69	0.05 22	0.08 15	0.10 31	0.05 5	0.07 15

GANet	0.06 10	0.07 51	0.06 50	0.06 32	0.06 41	0.07 50	0.06 62	0.07 20	0.05 13	0.06 13	0.07 30	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.07 12	0.08 19	0.08 11	0.10 57	0.07 8	0.05 9	0.07 11	0.05 10	0.05 52	0.05 22	0.08 15	0.07 11	0.06 12	0.06 13

CVANet_RVC	0.07 21	0.07 51	0.07 74	0.08 58	0.06 41	0.07 50	0.05 32	0.06 10	0.05 13	0.06 13	0.09 64	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 29	0.08 19	0.08 11	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.05 10	0.04 36	0.05 22	0.08 15	0.07 11	0.07 17	0.09 25

AANet_RVC	0.06 10	0.05 19	0.06 50	0.05 20	0.06 41	0.04 10	0.05 32	0.05 8	0.06 28	0.05 9	0.06 18	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.07 12	0.07 12	0.08 11	0.08 18	0.07 8	0.07 30	0.07 11	0.06 23	0.05 52	0.05 22	0.07 10	0.09 20	0.06 12	0.08 18

IGEV_Zeroshot_test	0.14 119	0.07 51	0.05 26	0.13 127	0.13 142	0.10 93	0.11 129	0.17 85	0.09 79	0.28 201	0.09 64	0.23 159	0.05 31	0.12 153	0.09 60	0.11 95	0.23 162	0.11 65	0.16 100	0.12 124	0.20 156	0.09 74	0.09 128	0.06 39	0.19 147	0.14 94	0.23 167	0.27 176

MIF-Stereo (partial)	0.06 10	0.05 19	0.06 50	0.05 20	0.04 11	0.05 22	0.03 10	0.08 25	0.07 43	0.07 20	0.04 5	0.05 10	0.06 49	0.04 26	0.08 29	0.08 19	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 10	0.02 7	0.06 39	0.10 30	0.08 15	0.07 17	0.08 18

CASnet	0.10 53	0.06 29	0.05 26	0.08 58	0.09 85	0.11 102	0.05 32	0.18 113	0.10 100	0.23 122	0.11 90	0.13 60	0.06 49	0.07 77	0.09 60	0.10 54	0.16 69	0.08 18	0.18 121	0.07 30	0.14 72	0.06 23	0.06 69	0.06 39	0.12 52	0.10 31	0.14 79	0.10 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.13 96	0.07 51	0.05 26	0.10 89	0.09 85	0.12 110	0.08 87	0.17 85	0.10 100	0.26 173	0.09 64	0.20 131	0.08 85	0.10 125	0.09 60	0.10 54	0.22 154	0.11 65	0.20 141	0.10 88	0.21 169	0.09 74	0.08 111	0.06 39	0.16 102	0.15 111	0.17 112	0.17 103

LoS_RVC	0.09 34	0.07 51	0.05 26	0.05 20	0.06 41	0.06 36	0.05 32	0.13 53	0.08 60	0.18 74	0.11 90	0.12 44	0.06 49	0.07 77	0.08 29	0.09 33	0.10 21	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.16 96	0.09 74	0.05 52	0.06 39	0.14 77	0.10 31	0.10 32	0.13 57

tt_ll	0.09 34	0.07 51	0.05 26	0.05 20	0.06 41	0.06 36	0.05 32	0.13 53	0.08 60	0.18 74	0.11 90	0.12 44	0.06 49	0.07 77	0.08 29	0.09 33	0.10 21	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.16 96	0.09 74	0.05 52	0.06 39	0.14 77	0.10 31	0.10 32	0.13 57

anonymousdsp2	0.08 28	0.07 51	0.05 26	0.06 32	0.05 22	0.06 36	0.05 32	0.12 41	0.06 28	0.17 62	0.06 18	0.08 21	0.04 17	0.05 42	0.07 12	0.08 19	0.13 37	0.08 18	0.10 34	0.07 30	0.12 44	0.06 23	0.05 52	0.06 39	0.09 22	0.08 15	0.08 22	0.07 15

iinet-f	0.10 53	0.09 91	0.06 50	0.08 58	0.06 41	0.09 71	0.06 62	0.09 28	0.07 43	0.18 74	0.11 90	0.10 30	0.10 109	0.06 55	0.08 29	0.09 33	0.14 50	0.09 41	0.18 121	0.09 67	0.11 30	0.06 23	0.05 52	0.06 39	0.11 45	0.10 31	0.15 90	0.12 50

EGLCR-Stereo	0.11 64	0.06 29	0.04 10	0.08 58	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.27 186	0.06 18	0.19 117	0.06 49	0.08 95	0.08 29	0.10 54	0.20 129	0.10 57	0.16 100	0.07 30	0.17 116	0.07 34	0.04 36	0.06 39	0.10 30	0.12 59	0.18 129	0.18 118

IER	0.09 34	0.07 51	0.07 74	0.09 73	0.07 56	0.08 59	0.06 62	0.12 41	0.07 43	0.14 40	0.11 90	0.10 30	0.07 68	0.06 55	0.08 29	0.09 33	0.15 56	0.11 65	0.11 40	0.07 30	0.11 30	0.07 34	0.06 69	0.06 39	0.10 30	0.10 31	0.11 46	0.14 66

RAFT_CTSACE	0.07 21	0.04 9	0.06 50	0.03 4	0.04 11	0.05 22	0.05 32	0.06 10	0.06 28	0.09 23	0.04 5	0.10 30	0.09 96	0.03 13	0.07 12	0.08 19	0.11 26	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.12 44	0.08 43	0.03 20	0.06 39	0.12 52	0.13 72	0.12 55	0.15 77

RAFT+CT+SA	0.09 34	0.05 19	0.07 74	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.05 32	0.13 53	0.08 60	0.08 22	0.07 30	0.15 75	0.13 140	0.04 26	0.10 93	0.10 54	0.09 17	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.12 44	0.11 124	0.02 7	0.06 39	0.13 60	0.12 59	0.11 46	0.17 103

SA	0.10 53	0.07 51	0.06 50	0.06 32	0.05 22	0.08 59	0.04 23	0.12 41	0.05 13	0.16 53	0.07 30	0.16 88	0.03 8	0.04 26	0.09 60	0.09 33	0.13 37	0.11 65	0.12 50	0.09 67	0.14 72	0.10 105	0.03 20	0.06 39	0.16 102	0.14 94	0.13 66	0.20 139

CIPLG	0.09 34	0.06 29	0.05 26	0.06 32	0.06 41	0.09 71	0.06 62	0.18 113	0.06 28	0.20 95	0.08 50	0.12 44	0.06 49	0.06 55	0.08 29	0.10 54	0.17 82	0.11 65	0.11 40	0.09 67	0.13 58	0.06 23	0.04 36	0.06 39	0.10 30	0.09 20	0.10 32	0.10 31

iRaft-Stereo_20w	0.13 96	0.07 51	0.05 26	0.12 117	0.12 132	0.12 110	0.09 104	0.16 77	0.10 100	0.28 201	0.09 64	0.19 117	0.04 17	0.10 125	0.09 60	0.11 95	0.24 176	0.11 65	0.15 86	0.13 142	0.20 156	0.08 43	0.09 128	0.06 39	0.17 114	0.13 72	0.20 150	0.25 169

IPLGR_C	0.09 34	0.06 29	0.05 26	0.06 32	0.06 41	0.09 71	0.06 62	0.18 113	0.06 28	0.20 95	0.08 50	0.12 44	0.07 68	0.06 55	0.08 29	0.10 54	0.17 82	0.11 65	0.11 40	0.09 67	0.13 58	0.06 23	0.04 36	0.06 39	0.10 30	0.09 20	0.10 32	0.10 31

AASNet	0.06 10	0.06 29	0.04 10	0.09 73	0.07 56	0.08 59	0.05 32	0.08 25	0.04 6	0.07 20	0.07 30	0.07 17	0.04 17	0.04 26	0.06 6	0.07 12	0.10 21	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.07 11	0.06 23	0.04 36	0.06 39	0.08 15	0.07 11	0.06 12	0.06 13

GMOStereo	0.11 64	0.07 51	0.09 105	0.06 32	0.05 22	0.06 36	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 30	0.17 92	0.09 96	0.05 42	0.10 93	0.11 95	0.17 82	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 139	0.08 43	0.03 20	0.06 39	0.18 134	0.16 133	0.14 79	0.17 103

error version	0.11 64	0.07 51	0.09 105	0.06 32	0.05 22	0.06 36	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 30	0.17 92	0.09 96	0.05 42	0.10 93	0.11 95	0.17 82	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 139	0.08 43	0.03 20	0.06 39	0.18 134	0.16 133	0.14 79	0.17 103

test-v	0.11 64	0.07 51	0.09 105	0.06 32	0.05 22	0.06 36	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 30	0.17 92	0.09 96	0.05 42	0.10 93	0.11 95	0.17 82	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 139	0.08 43	0.03 20	0.06 39	0.18 134	0.16 133	0.14 79	0.17 103

test-3	0.10 53	0.06 29	0.04 10	0.06 32	0.08 66	0.05 22	0.05 32	0.17 85	0.07 43	0.24 138	0.07 30	0.19 117	0.07 68	0.06 55	0.10 93	0.10 54	0.21 142	0.09 41	0.15 86	0.10 88	0.16 96	0.09 74	0.05 52	0.06 39	0.09 22	0.10 31	0.12 55	0.11 40

test_1	0.10 53	0.06 29	0.04 10	0.06 32	0.08 66	0.05 22	0.05 32	0.17 85	0.07 43	0.24 138	0.07 30	0.19 117	0.07 68	0.06 55	0.10 93	0.10 54	0.21 142	0.09 41	0.15 86	0.10 88	0.16 96	0.09 74	0.05 52	0.06 39	0.09 22	0.10 31	0.12 55	0.11 40

ACRE	0.09 34	0.06 29	0.05 26	0.06 32	0.06 41	0.09 71	0.06 62	0.18 113	0.06 28	0.20 95	0.08 50	0.12 44	0.07 68	0.06 55	0.08 29	0.10 54	0.17 82	0.11 65	0.11 40	0.09 67	0.13 58	0.06 23	0.04 36	0.06 39	0.10 30	0.10 31	0.10 32	0.10 31

test-2	0.11 64	0.07 51	0.09 105	0.06 32	0.05 22	0.06 36	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 30	0.17 92	0.09 96	0.05 42	0.10 93	0.11 95	0.17 82	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 139	0.08 43	0.03 20	0.06 39	0.18 134	0.16 133	0.14 79	0.17 103

rafts_anoy	0.09 34	0.08 79	0.07 74	0.07 52	0.07 56	0.06 36	0.05 32	0.13 53	0.05 13	0.17 62	0.09 64	0.12 44	0.05 31	0.03 13	0.09 60	0.10 54	0.15 56	0.12 92	0.13 63	0.07 30	0.14 72	0.08 43	0.03 20	0.06 39	0.11 45	0.10 31	0.09 27	0.11 40

CREStereo++_RVC	0.11 64	0.07 51	0.05 26	0.08 58	0.08 66	0.08 59	0.07 78	0.16 77	0.09 79	0.26 173	0.09 64	0.17 92	0.13 140	0.08 95	0.08 29	0.10 54	0.20 129	0.08 18	0.13 63	0.07 30	0.19 139	0.08 43	0.06 69	0.06 39	0.14 77	0.11 49	0.16 99	0.15 77
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.11 64	0.06 29	0.06 50	0.10 89	0.09 85	0.09 71	0.06 62	0.12 41	0.08 60	0.22 108	0.08 50	0.13 60	0.07 68	0.08 95	0.10 93	0.13 147	0.20 129	0.13 118	0.18 121	0.08 47	0.18 129	0.09 74	0.06 69	0.06 39	0.10 30	0.10 31	0.15 90	0.14 66

XX-TBD	0.11 64	0.06 29	0.06 50	0.10 89	0.09 85	0.09 71	0.06 62	0.12 41	0.08 60	0.22 108	0.08 50	0.13 60	0.07 68	0.08 95	0.10 93	0.13 147	0.20 129	0.13 118	0.18 121	0.08 47	0.18 129	0.09 74	0.06 69	0.06 39	0.10 30	0.10 31	0.15 90	0.14 66

RALCasStereoNet	0.09 34	0.08 79	0.06 50	0.09 73	0.07 56	0.06 36	0.05 32	0.12 41	0.05 13	0.18 74	0.07 30	0.12 44	0.05 31	0.04 26	0.09 60	0.10 54	0.18 101	0.12 92	0.13 63	0.08 47	0.15 81	0.08 43	0.05 52	0.06 39	0.12 52	0.09 20	0.10 32	0.08 18

RALAANet	0.09 34	0.08 79	0.06 50	0.07 52	0.05 22	0.08 59	0.05 32	0.10 34	0.07 43	0.12 33	0.09 64	0.10 30	0.06 49	0.03 13	0.08 29	0.09 33	0.13 37	0.11 65	0.15 86	0.08 47	0.12 44	0.07 34	0.04 36	0.06 39	0.11 45	0.10 31	0.11 46	0.11 40

ADLNet	0.12 86	0.11 115	0.08 95	0.12 117	0.10 101	0.16 144	0.12 139	0.14 63	0.07 43	0.13 37	0.10 80	0.25 168	0.10 109	0.28 210	0.09 60	0.10 54	0.17 82	0.09 41	0.13 63	0.09 67	0.11 30	0.08 43	0.13 166	0.06 39	0.13 60	0.12 59	0.12 55	0.14 66

HCRNet	0.11 64	0.17 175	0.06 50	0.22 178	0.08 66	0.15 137	0.08 87	0.13 53	0.04 6	0.46 238	0.12 100	0.24 167	0.07 68	0.07 77	0.08 29	0.06 5	0.14 50	0.08 18	0.20 141	0.08 47	0.09 18	0.05 10	0.11 150	0.06 39	0.06 6	0.05 3	0.05 5	0.08 18

UPFNet	0.09 34	0.08 79	0.08 95	0.09 73	0.07 56	0.09 71	0.06 62	0.12 41	0.09 79	0.14 40	0.09 64	0.12 44	0.06 49	0.07 77	0.08 29	0.10 54	0.13 37	0.11 65	0.10 34	0.07 30	0.09 18	0.07 34	0.06 69	0.06 39	0.09 22	0.10 31	0.10 32	0.10 31

HITNet	0.09 34	0.07 51	0.06 50	0.08 58	0.08 66	0.08 59	0.05 32	0.11 37	0.07 43	0.19 87	0.08 50	0.12 44	0.06 49	0.07 77	0.08 29	0.08 19	0.13 37	0.11 65	0.10 34	0.06 18	0.10 26	0.09 74	0.06 69	0.06 39	0.12 52	0.11 49	0.16 99	0.13 57
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 53	0.07 51	0.06 50	0.08 58	0.05 22	0.07 50	0.03 10	0.11 37	0.15 151	0.20 95	0.15 139	0.11 39	0.07 68	0.08 95	0.08 29	0.09 33	0.16 69	0.11 65	0.12 50	0.08 47	0.12 44	0.11 124	0.06 69	0.07 73	0.12 52	0.14 94	0.12 55	0.16 92

LoS	0.15 140	0.10 103	0.08 95	0.10 89	0.11 118	0.09 71	0.07 78	0.50 234	0.05 13	0.32 217	0.36 229	0.36 187	0.06 49	0.09 111	0.09 60	0.10 54	0.20 129	0.09 41	0.14 75	0.11 107	0.21 169	0.09 74	0.07 90	0.07 73	0.17 114	0.11 49	0.20 150	0.21 153

anonymity	0.13 96	0.06 29	0.05 26	0.09 73	0.10 101	0.09 71	0.07 78	0.18 113	0.08 60	0.28 201	0.12 100	0.19 117	0.06 49	0.09 111	0.09 60	0.13 147	0.23 162	0.12 92	0.17 108	0.15 167	0.19 139	0.10 105	0.09 128	0.07 73	0.19 147	0.18 162	0.19 138	0.19 131

raft_robust	0.12 86	0.09 91	0.09 105	0.11 106	0.06 41	0.09 71	0.06 62	0.15 68	0.08 60	0.23 122	0.07 30	0.20 131	0.11 119	0.09 111	0.11 129	0.12 131	0.16 69	0.12 92	0.13 63	0.10 88	0.15 81	0.11 124	0.03 20	0.07 73	0.18 134	0.16 133	0.15 90	0.14 66

test_5	0.08 28	0.05 19	0.07 74	0.04 10	0.04 11	0.04 10	0.04 23	0.09 28	0.05 13	0.05 9	0.07 30	0.12 44	0.12 127	0.02 7	0.07 12	0.09 33	0.07 7	0.07 13	0.08 16	0.06 18	0.10 26	0.09 74	0.02 7	0.07 73	0.10 30	0.13 72	0.13 66	0.18 118

test_4	0.09 34	0.05 19	0.07 74	0.05 20	0.06 41	0.03 5	0.02 2	0.11 37	0.09 79	0.17 62	0.06 18	0.09 24	0.06 49	0.03 13	0.09 60	0.09 33	0.15 56	0.08 18	0.10 34	0.07 30	0.16 96	0.08 43	0.02 7	0.07 73	0.09 22	0.15 111	0.12 55	0.18 118

UDGNet	0.15 140	0.13 141	0.09 105	0.18 162	0.17 170	0.16 144	0.19 178	0.15 68	0.11 112	0.16 53	0.14 126	0.15 75	0.05 31	0.45 224	0.09 60	0.10 54	0.17 82	0.12 92	0.14 75	0.09 67	0.17 116	0.09 74	0.28 226	0.07 73	0.17 114	0.15 111	0.12 55	0.13 57

GLC_STEREO	0.13 96	0.11 115	0.12 151	0.12 117	0.11 118	0.10 93	0.10 119	0.19 131	0.07 43	0.25 159	0.13 112	0.12 44	0.07 68	0.07 77	0.08 29	0.12 131	0.24 176	0.11 65	0.17 108	0.09 67	0.27 216	0.15 175	0.07 90	0.07 73	0.15 90	0.09 20	0.20 150	0.12 50

IPLG	0.09 34	0.07 51	0.07 74	0.07 52	0.07 56	0.06 36	0.05 32	0.15 68	0.06 28	0.22 108	0.06 18	0.15 75	0.05 31	0.04 26	0.08 29	0.10 54	0.16 69	0.10 57	0.14 75	0.09 67	0.13 58	0.08 43	0.04 36	0.07 73	0.13 60	0.11 49	0.11 46	0.08 18

MIPNet	0.11 64	0.09 91	0.06 50	0.07 52	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.17 85	0.06 28	0.23 122	0.07 30	0.15 75	0.08 85	0.05 42	0.09 60	0.10 54	0.17 82	0.11 65	0.20 141	0.12 124	0.13 58	0.10 105	0.05 52	0.07 73	0.15 90	0.13 72	0.11 46	0.13 57

TRStereo	0.13 96	0.07 51	0.05 26	0.09 73	0.08 66	0.17 153	0.13 144	0.18 113	0.07 43	0.25 159	0.09 64	0.20 131	0.04 17	0.10 125	0.09 60	0.10 54	0.22 154	0.11 65	0.22 160	0.13 142	0.19 139	0.09 74	0.09 128	0.07 73	0.16 102	0.15 111	0.24 175	0.20 139

s12784h	0.12 86	0.09 91	0.06 50	0.11 106	0.09 85	0.08 59	0.06 62	0.18 113	0.07 43	0.27 186	0.11 90	0.19 117	0.08 85	0.07 77	0.08 29	0.09 33	0.21 142	0.08 18	0.15 86	0.07 30	0.20 156	0.08 43	0.05 52	0.07 73	0.16 102	0.14 94	0.18 129	0.21 153

XX-Stereo	0.14 119	0.05 19	0.05 26	0.10 89	0.08 66	0.17 153	0.07 78	0.18 113	0.10 100	0.27 186	0.09 64	0.20 131	0.03 8	0.09 111	0.10 93	0.12 131	0.23 162	0.11 65	0.20 141	0.11 107	0.20 156	0.08 43	0.08 111	0.07 73	0.22 178	0.16 133	0.17 112	0.36 195

BEATNet_4x	0.11 64	0.10 103	0.08 95	0.09 73	0.09 85	0.09 71	0.08 87	0.12 41	0.08 60	0.21 104	0.09 64	0.15 75	0.09 96	0.07 77	0.10 93	0.09 33	0.13 37	0.13 118	0.11 40	0.08 47	0.13 58	0.11 124	0.08 111	0.07 73	0.13 60	0.13 72	0.18 129	0.18 118

R-Stereo Train	0.13 96	0.07 51	0.07 74	0.09 73	0.10 101	0.15 137	0.05 32	0.16 77	0.12 127	0.28 201	0.12 100	0.20 131	0.08 85	0.11 136	0.09 60	0.11 95	0.24 176	0.12 92	0.16 100	0.11 107	0.21 169	0.11 124	0.08 111	0.07 73	0.15 90	0.15 111	0.16 99	0.15 77

RAFT-Stereo	0.13 96	0.07 51	0.07 74	0.09 73	0.10 101	0.15 137	0.05 32	0.16 77	0.12 127	0.28 201	0.12 100	0.20 131	0.08 85	0.11 136	0.09 60	0.11 95	0.24 176	0.12 92	0.16 100	0.11 107	0.21 169	0.11 124	0.08 111	0.07 73	0.15 90	0.15 111	0.16 99	0.15 77
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSKI-zero shot	0.13 96	0.08 79	0.05 26	0.09 73	0.11 118	0.09 71	0.07 78	0.19 131	0.09 79	0.28 201	0.10 80	0.19 117	0.06 49	0.11 136	0.10 93	0.11 95	0.24 176	0.11 65	0.17 108	0.11 107	0.21 169	0.10 105	0.07 90	0.08 89	0.14 77	0.17 150	0.18 129	0.18 118

EKT-Stereo	0.15 140	0.10 103	0.07 74	0.13 127	0.12 132	0.16 144	0.17 168	0.18 113	0.11 112	0.26 173	0.17 160	0.17 92	0.07 68	0.11 136	0.09 60	0.11 95	0.24 176	0.15 155	0.23 169	0.12 124	0.24 204	0.10 105	0.07 90	0.08 89	0.20 157	0.15 111	0.17 112	0.18 118

RAFT-Test	0.13 96	0.07 51	0.06 50	0.09 73	0.11 118	0.13 119	0.09 104	0.17 85	0.11 112	0.27 186	0.10 80	0.20 131	0.05 31	0.12 153	0.10 93	0.11 95	0.23 162	0.12 92	0.21 152	0.14 153	0.21 169	0.11 124	0.06 69	0.08 89	0.17 114	0.15 111	0.17 112	0.17 103

HH	0.13 96	0.06 29	0.05 26	0.11 106	0.11 118	0.16 144	0.08 87	0.19 131	0.07 43	0.28 201	0.08 50	0.18 106	0.05 31	0.12 153	0.10 93	0.10 54	0.23 162	0.12 92	0.15 86	0.10 88	0.20 156	0.08 43	0.07 90	0.08 89	0.13 60	0.14 94	0.19 138	0.23 160

HanStereo	0.13 96	0.06 29	0.05 26	0.11 106	0.11 118	0.16 144	0.08 87	0.19 131	0.07 43	0.28 201	0.08 50	0.18 106	0.05 31	0.12 153	0.10 93	0.10 54	0.23 162	0.12 92	0.15 86	0.10 88	0.20 156	0.08 43	0.07 90	0.08 89	0.13 60	0.14 94	0.19 138	0.23 160

IPLGR	0.12 86	0.09 91	0.09 105	0.09 73	0.10 101	0.09 71	0.07 78	0.18 113	0.09 79	0.22 108	0.10 80	0.15 75	0.07 68	0.06 55	0.09 60	0.11 95	0.17 82	0.11 65	0.20 141	0.12 124	0.15 81	0.08 43	0.04 36	0.08 89	0.16 102	0.13 72	0.14 79	0.16 92

test_3	0.11 64	0.07 51	0.07 74	0.06 32	0.08 66	0.05 22	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.09 64	0.21 146	0.11 119	0.06 55	0.13 160	0.13 147	0.20 129	0.09 41	0.14 75	0.10 88	0.18 129	0.08 43	0.04 36	0.08 89	0.13 60	0.15 111	0.13 66	0.14 66

cross-raft	0.14 119	0.08 79	0.07 74	0.08 58	0.10 101	0.12 110	0.08 87	0.17 85	0.13 134	0.27 186	0.11 90	0.21 146	0.05 31	0.11 136	0.13 160	0.14 168	0.22 154	0.11 65	0.23 169	0.13 142	0.23 197	0.09 74	0.06 69	0.08 89	0.22 178	0.17 150	0.14 79	0.15 77

test-1	0.14 119	0.06 29	0.07 74	0.11 106	0.10 101	0.18 161	0.14 150	0.19 131	0.13 134	0.28 201	0.10 80	0.19 117	0.11 119	0.12 153	0.12 141	0.13 147	0.22 154	0.12 92	0.22 160	0.10 88	0.24 204	0.08 43	0.09 128	0.08 89	0.21 169	0.18 162	0.15 90	0.17 103

LMCR-Stereo	0.13 96	0.09 91	0.07 74	0.11 106	0.08 66	0.11 102	0.09 104	0.18 113	0.09 79	0.19 87	0.14 126	0.19 117	0.14 154	0.10 125	0.09 60	0.11 95	0.20 129	0.13 118	0.19 135	0.10 88	0.18 129	0.10 105	0.08 111	0.08 89	0.15 90	0.13 72	0.18 129	0.17 103

EAI-Stereo	0.13 96	0.07 51	0.04 10	0.10 89	0.10 101	0.10 93	0.09 104	0.17 85	0.10 100	0.26 173	0.11 90	0.20 131	0.05 31	0.10 125	0.10 93	0.11 95	0.23 162	0.12 92	0.18 121	0.12 124	0.19 139	0.08 43	0.08 111	0.08 89	0.16 102	0.14 94	0.15 90	0.20 139

HGLStereo	0.11 64	0.10 103	0.08 95	0.09 73	0.10 101	0.09 71	0.06 62	0.14 63	0.08 60	0.18 74	0.15 139	0.09 24	0.06 49	0.08 95	0.09 60	0.10 54	0.17 82	0.13 118	0.14 75	0.10 88	0.11 30	0.09 74	0.08 111	0.08 89	0.13 60	0.12 59	0.10 32	0.11 40

DeepPrunerF	0.11 64	0.10 103	0.10 123	0.13 127	0.13 142	0.09 71	0.09 104	0.15 68	0.11 112	0.12 33	0.14 126	0.10 30	0.09 96	0.07 77	0.12 141	0.11 95	0.11 26	0.13 118	0.13 63	0.11 107	0.13 58	0.08 43	0.08 111	0.08 89	0.17 114	0.14 94	0.11 46	0.14 66

ADCP+	0.11 64	0.10 103	0.08 95	0.09 73	0.07 56	0.09 71	0.08 87	0.13 53	0.11 112	0.16 53	0.12 100	0.18 106	0.08 85	0.07 77	0.10 93	0.09 33	0.16 69	0.11 65	0.14 75	0.09 67	0.12 44	0.09 74	0.08 111	0.08 89	0.11 45	0.15 111	0.11 46	0.11 40

MSMDNet	0.13 96	0.08 79	0.06 50	0.09 73	0.12 132	0.10 93	0.08 87	0.17 85	0.11 112	0.27 186	0.09 64	0.20 131	0.06 49	0.12 153	0.10 93	0.11 95	0.24 176	0.12 92	0.19 135	0.16 178	0.21 169	0.11 124	0.07 90	0.08 89	0.17 114	0.14 94	0.17 112	0.18 118

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 96	0.13 141	0.13 160	0.14 134	0.15 160	0.13 119	0.20 180	0.13 53	0.15 151	0.16 53	0.16 150	0.21 146	0.09 96	0.15 177	0.10 93	0.12 131	0.15 56	0.12 92	0.11 40	0.09 67	0.11 30	0.09 74	0.08 111	0.08 89	0.13 60	0.13 72	0.11 46	0.15 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.
NVstereo2D	0.15 140	0.11 115	0.11 138	0.19 168	0.14 152	0.21 185	0.24 198	0.13 53	0.11 112	0.16 53	0.14 126	0.10 30	0.07 68	0.39 223	0.11 129	0.11 95	0.21 142	0.14 141	0.15 86	0.10 88	0.12 44	0.08 43	0.24 204	0.08 89	0.14 77	0.12 59	0.14 79	0.12 50

HSM	0.14 119	0.12 128	0.09 105	0.14 134	0.13 142	0.12 110	0.10 119	0.18 113	0.10 100	0.23 122	0.15 139	0.18 106	0.14 154	0.08 95	0.10 93	0.10 54	0.21 142	0.12 92	0.17 108	0.12 124	0.18 129	0.10 105	0.07 90	0.08 89	0.17 114	0.15 111	0.17 112	0.18 118

iResNet_ROB	0.11 64	0.08 79	0.07 74	0.11 106	0.08 66	0.12 110	0.07 78	0.15 68	0.08 60	0.23 122	0.10 80	0.15 75	0.15 162	0.06 55	0.07 12	0.09 33	0.17 82	0.12 92	0.13 63	0.09 67	0.14 72	0.09 74	0.07 90	0.08 89	0.14 77	0.12 59	0.15 90	0.15 77

PDISCO_ROB	0.12 86	0.13 141	0.13 160	0.10 89	0.08 66	0.09 71	0.09 104	0.09 28	0.08 60	0.11 31	0.10 80	0.06 15	0.05 31	0.05 42	0.09 60	0.11 95	0.14 50	0.16 165	0.09 28	0.10 88	0.14 72	0.12 141	0.04 36	0.08 89	0.16 102	0.21 182	0.32 197	0.19 131

DN-CSS_ROB	0.11 64	0.09 91	0.11 138	0.08 58	0.09 85	0.08 59	0.08 87	0.16 77	0.10 100	0.23 122	0.17 160	0.18 106	0.14 154	0.05 42	0.08 29	0.09 33	0.13 37	0.10 57	0.18 121	0.09 67	0.11 30	0.08 43	0.07 90	0.08 89	0.13 60	0.10 31	0.12 55	0.10 31

AE-Stereo	0.12 86	0.09 91	0.08 95	0.11 106	0.09 85	0.08 59	0.05 32	0.17 85	0.14 143	0.24 138	0.09 64	0.19 117	0.10 109	0.07 77	0.10 93	0.12 131	0.24 176	0.13 118	0.16 100	0.11 107	0.18 129	0.09 74	0.05 52	0.09 110	0.13 60	0.14 94	0.15 90	0.15 77

DLNR_Zeroshot_test	10.12 268	32.06 277	0.05 26	54.44 277	0.09 85	0.18 161	50.47 277	0.19 131	0.08 60	0.27 186	0.07 30	0.20 131	0.04 17	0.14 169	62.26 277	70.60 277	0.33 221	0.18 189	0.25 179	0.11 107	0.20 156	0.08 43	0.07 90	0.09 110	0.18 134	0.15 111	0.20 150	0.26 172

CASS	0.15 140	0.12 128	0.10 123	0.14 134	0.12 132	0.16 144	0.10 119	0.19 131	0.15 151	0.26 173	0.12 100	0.20 131	0.12 127	0.09 111	0.11 129	0.12 131	0.23 162	0.12 92	0.23 169	0.09 67	0.19 139	0.10 105	0.07 90	0.09 110	0.23 185	0.14 94	0.19 138	0.22 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 119	0.12 128	0.07 74	0.25 189	0.10 101	0.19 171	0.09 104	0.17 85	0.08 60	0.17 62	0.08 50	0.33 182	0.08 85	0.06 55	0.10 93	0.11 95	0.24 176	0.11 65	0.25 179	0.09 67	0.15 81	0.09 74	0.06 69	0.09 110	0.17 114	0.13 72	0.18 129	0.15 77

CFNet_pseudo	0.13 96	0.11 115	0.11 138	0.14 134	0.11 118	0.12 110	0.11 129	0.19 131	0.12 127	0.24 138	0.14 126	0.16 88	0.15 162	0.08 95	0.09 60	0.10 54	0.16 69	0.13 118	0.13 63	0.08 47	0.15 81	0.08 43	0.08 111	0.09 110	0.15 90	0.14 94	0.19 138	0.20 139

GES	0.14 119	0.11 115	0.07 74	0.09 73	0.11 118	0.15 137	0.09 104	0.20 150	0.09 79	0.23 122	0.12 100	0.17 92	0.11 119	0.14 169	0.10 93	0.10 54	0.23 162	0.14 141	0.24 175	0.14 153	0.17 116	0.17 187	0.11 150	0.09 110	0.15 90	0.14 94	0.21 162	0.20 139

GMStereo	0.12 86	0.12 128	0.07 74	0.11 106	0.11 118	0.13 119	0.09 104	0.17 85	0.10 100	0.17 62	0.13 112	0.21 146	0.11 119	0.07 77	0.10 93	0.09 33	0.17 82	0.10 57	0.17 108	0.12 124	0.14 72	0.09 74	0.07 90	0.09 110	0.14 77	0.13 72	0.15 90	0.12 50
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.10 53	0.09 91	0.08 95	0.10 89	0.08 66	0.09 71	0.08 87	0.15 68	0.08 60	0.17 62	0.09 64	0.13 60	0.09 96	0.07 77	0.09 60	0.10 54	0.16 69	0.13 118	0.12 50	0.08 47	0.11 30	0.09 74	0.08 111	0.09 110	0.11 45	0.13 72	0.10 32	0.11 40

DSFCA	0.11 64	0.13 141	0.09 105	0.10 89	0.08 66	0.11 102	0.11 129	0.12 41	0.09 79	0.12 33	0.13 112	0.14 70	0.07 68	0.05 42	0.09 60	0.11 95	0.15 56	0.13 118	0.16 100	0.10 88	0.13 58	0.12 141	0.07 90	0.09 110	0.12 52	0.13 72	0.10 32	0.13 57

DMCA-RVC	0.10 53	0.08 79	0.11 138	0.08 58	0.09 85	0.08 59	0.08 87	0.12 41	0.09 79	0.13 37	0.13 112	0.13 60	0.07 68	0.06 55	0.13 160	0.12 131	0.14 50	0.13 118	0.11 40	0.10 88	0.12 44	0.09 74	0.07 90	0.09 110	0.10 30	0.10 31	0.10 32	0.11 40

STTStereo	0.13 96	0.14 155	0.17 190	0.13 127	0.15 160	0.13 119	0.20 180	0.13 53	0.13 134	0.15 47	0.15 139	0.17 92	0.10 109	0.11 136	0.12 141	0.12 131	0.15 56	0.14 141	0.13 63	0.11 107	0.12 44	0.10 105	0.07 90	0.09 110	0.15 90	0.13 72	0.12 55	0.16 92

CFNet	0.12 86	0.11 115	0.08 95	0.14 134	0.12 132	0.11 102	0.09 104	0.19 131	0.10 100	0.18 74	0.12 100	0.25 168	0.10 109	0.08 95	0.08 29	0.09 33	0.17 82	0.12 92	0.12 50	0.09 67	0.11 30	0.08 43	0.06 69	0.09 110	0.15 90	0.12 59	0.13 66	0.13 57

CFNet_RVC	0.13 96	0.12 128	0.10 123	0.14 134	0.11 118	0.14 126	0.09 104	0.17 85	0.09 79	0.19 87	0.13 112	0.21 146	0.09 96	0.09 111	0.10 93	0.13 147	0.18 101	0.13 118	0.15 86	0.11 107	0.16 96	0.08 43	0.06 69	0.09 110	0.15 90	0.12 59	0.16 99	0.17 103

MLCV	0.14 119	0.11 115	0.09 105	0.16 149	0.12 132	0.14 126	0.11 129	0.21 159	0.10 100	0.24 138	0.13 112	0.21 146	0.14 154	0.08 95	0.09 60	0.10 54	0.19 116	0.11 65	0.19 135	0.09 67	0.17 116	0.08 43	0.10 141	0.09 110	0.16 102	0.13 72	0.16 99	0.19 131

DISCO	0.10 53	0.10 103	0.08 95	0.10 89	0.09 85	0.11 102	0.09 104	0.10 34	0.08 60	0.15 47	0.10 80	0.12 44	0.07 68	0.06 55	0.09 60	0.11 95	0.15 56	0.10 57	0.14 75	0.10 88	0.12 44	0.10 105	0.06 69	0.09 110	0.14 77	0.11 49	0.13 66	0.11 40

GwcNet-ADL	0.17 158	0.12 128	0.11 138	0.19 168	0.14 152	0.17 153	0.14 150	0.21 159	0.14 143	0.24 138	0.17 160	0.32 181	0.16 167	0.19 189	0.11 129	0.14 168	0.22 154	0.15 155	0.23 169	0.13 142	0.18 129	0.11 124	0.05 52	0.10 125	0.18 134	0.15 111	0.19 138	0.21 153

GANet-ADL	0.15 140	0.12 128	0.09 105	0.14 134	0.12 132	0.16 144	0.12 139	0.20 150	0.10 100	0.25 159	0.15 139	0.22 158	0.12 127	0.21 196	0.09 60	0.11 95	0.25 191	0.14 141	0.20 141	0.14 153	0.19 139	0.09 74	0.08 111	0.10 125	0.17 114	0.15 111	0.20 150	0.17 103

Anonymous3	0.18 163	0.15 162	0.11 138	0.15 145	0.10 101	0.14 126	0.11 129	0.22 167	0.19 177	0.27 186	0.15 139	0.27 171	0.12 127	0.13 165	0.25 215	0.17 199	0.23 162	0.18 189	0.26 184	0.17 183	0.24 204	0.20 207	0.09 128	0.10 125	0.21 169	0.20 177	0.22 166	0.20 139

sAnonymous2	0.14 119	0.09 91	0.10 123	0.10 89	0.09 85	0.09 71	0.11 129	0.22 167	0.11 112	0.23 122	0.16 150	0.15 75	0.10 109	0.06 55	0.12 141	0.13 147	0.18 101	0.15 155	0.21 152	0.14 153	0.16 96	0.14 164	0.04 36	0.10 125	0.17 114	0.17 150	0.17 112	0.16 92

CroCo_RVC	0.14 119	0.09 91	0.10 123	0.10 89	0.09 85	0.09 71	0.11 129	0.22 167	0.11 112	0.23 122	0.16 150	0.15 75	0.10 109	0.06 55	0.12 141	0.13 147	0.18 101	0.15 155	0.21 152	0.14 153	0.16 96	0.14 164	0.04 36	0.10 125	0.17 114	0.17 150	0.17 112	0.16 92

pcwnet_v2	0.15 140	0.12 128	0.12 151	0.16 149	0.14 152	0.17 153	0.14 150	0.20 150	0.13 134	0.22 108	0.14 126	0.19 117	0.18 173	0.12 153	0.10 93	0.12 131	0.18 101	0.13 118	0.17 108	0.12 124	0.16 96	0.11 124	0.09 128	0.10 125	0.19 147	0.20 177	0.19 138	0.27 176

Anonymous	0.14 119	0.10 103	0.10 123	0.10 89	0.10 101	0.10 93	0.08 87	0.19 131	0.09 79	0.20 95	0.13 112	0.19 117	0.18 173	0.07 77	0.14 174	0.14 168	0.21 142	0.17 177	0.18 121	0.15 167	0.22 185	0.16 183	0.06 69	0.10 125	0.23 185	0.17 150	0.19 138	0.15 77

FINET	0.12 86	0.11 115	0.12 151	0.12 117	0.10 101	0.11 102	0.13 144	0.15 68	0.12 127	0.13 37	0.12 100	0.13 60	0.09 96	0.09 111	0.15 185	0.13 147	0.15 56	0.11 65	0.16 100	0.09 67	0.13 58	0.10 105	0.10 141	0.10 125	0.12 52	0.10 31	0.13 66	0.12 50

AF-Net	0.15 140	0.13 141	0.13 160	0.14 134	0.18 176	0.15 137	0.14 150	0.17 85	0.16 156	0.17 62	0.21 190	0.18 106	0.12 127	0.10 125	0.17 196	0.16 192	0.13 37	0.14 141	0.15 86	0.11 107	0.11 30	0.10 105	0.13 166	0.10 125	0.14 77	0.15 111	0.20 150	0.14 66

Nwc_Net	0.15 140	0.13 141	0.13 160	0.14 134	0.18 176	0.15 137	0.14 150	0.17 85	0.16 156	0.17 62	0.21 190	0.18 106	0.12 127	0.10 125	0.17 196	0.16 192	0.13 37	0.14 141	0.15 86	0.11 107	0.11 30	0.10 105	0.13 166	0.10 125	0.14 77	0.15 111	0.20 150	0.14 66

RTSC	0.14 119	0.11 115	0.10 123	0.12 117	0.11 118	0.12 110	0.10 119	0.16 77	0.13 134	0.18 74	0.13 112	0.15 75	0.13 140	0.08 95	0.11 129	0.13 147	0.20 129	0.13 118	0.21 152	0.12 124	0.16 96	0.12 141	0.07 90	0.10 125	0.16 102	0.16 133	0.21 162	0.32 189

RASNet	0.11 64	0.10 103	0.09 105	0.10 89	0.07 56	0.08 59	0.08 87	0.19 131	0.09 79	0.17 62	0.10 80	0.13 60	0.08 85	0.06 55	0.08 29	0.10 54	0.15 56	0.09 41	0.12 50	0.06 18	0.15 81	0.09 74	0.05 52	0.10 125	0.13 60	0.11 49	0.17 112	0.17 103

iResNetv2_ROB	0.12 86	0.08 79	0.07 74	0.12 117	0.09 85	0.12 110	0.08 87	0.17 85	0.08 60	0.22 108	0.12 100	0.20 131	0.15 162	0.06 55	0.08 29	0.08 19	0.16 69	0.11 65	0.17 108	0.10 88	0.14 72	0.09 74	0.09 128	0.10 125	0.14 77	0.12 59	0.19 138	0.12 50

MyStereo04	0.14 119	0.12 128	0.10 123	0.08 58	0.09 85	0.10 93	0.08 87	0.22 167	0.19 177	0.24 138	0.16 150	0.23 159	0.11 119	0.04 26	0.10 93	0.11 95	0.17 82	0.12 92	0.21 152	0.12 124	0.16 96	0.11 124	0.06 69	0.11 138	0.21 169	0.12 59	0.16 99	0.15 77

MyStereo	0.14 119	0.13 141	0.10 123	0.10 89	0.10 101	0.11 102	0.08 87	0.23 175	0.20 187	0.25 159	0.16 150	0.23 159	0.13 140	0.04 26	0.10 93	0.11 95	0.18 101	0.12 92	0.21 152	0.12 124	0.16 96	0.12 141	0.06 69	0.11 138	0.22 178	0.13 72	0.16 99	0.16 92

AACVNet	0.14 119	0.13 141	0.10 123	0.13 127	0.13 142	0.14 126	0.10 119	0.19 131	0.11 112	0.22 108	0.17 160	0.13 60	0.10 109	0.09 111	0.11 129	0.11 95	0.21 142	0.13 118	0.17 108	0.12 124	0.16 96	0.11 124	0.11 150	0.11 138	0.17 114	0.13 72	0.14 79	0.16 92

PSMNet-ADL	0.18 163	0.13 141	0.13 160	0.16 149	0.14 152	0.17 153	0.16 160	0.20 150	0.21 193	0.27 186	0.19 181	0.29 178	0.25 191	0.18 185	0.14 174	0.14 168	0.23 162	0.14 141	0.22 160	0.14 153	0.19 139	0.11 124	0.10 141	0.11 138	0.20 157	0.15 111	0.23 167	0.19 131

ICVP	0.15 140	0.13 141	0.14 169	0.12 117	0.12 132	0.13 119	0.10 119	0.17 85	0.12 127	0.17 62	0.13 112	0.18 106	0.12 127	0.09 111	0.12 141	0.13 147	0.18 101	0.15 155	0.15 86	0.14 153	0.17 116	0.13 158	0.20 192	0.11 138	0.19 147	0.19 173	0.17 112	0.16 92
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 119	0.13 141	0.10 123	0.11 106	0.12 132	0.12 110	0.11 129	0.18 113	0.13 134	0.24 138	0.16 150	0.18 106	0.10 109	0.06 55	0.12 141	0.11 95	0.20 129	0.17 177	0.23 169	0.13 142	0.15 81	0.13 158	0.07 90	0.11 138	0.20 157	0.14 94	0.13 66	0.19 131

FADNet-RVC	0.14 119	0.13 141	0.10 123	0.18 162	0.11 118	0.14 126	0.09 104	0.21 159	0.09 79	0.19 87	0.17 160	0.17 92	0.12 127	0.11 136	0.14 174	0.15 184	0.18 101	0.13 118	0.18 121	0.15 167	0.12 44	0.12 141	0.12 160	0.11 138	0.20 157	0.16 133	0.14 79	0.14 66

FADNet	0.16 155	0.15 162	0.10 123	0.20 172	0.10 101	0.19 171	0.13 144	0.20 150	0.13 134	0.22 108	0.24 203	0.17 92	0.14 154	0.12 153	0.17 196	0.16 192	0.16 69	0.14 141	0.23 169	0.20 198	0.16 96	0.12 141	0.11 150	0.11 138	0.21 169	0.18 162	0.16 99	0.15 77

ADCL	0.14 119	0.12 128	0.11 138	0.13 127	0.11 118	0.14 126	0.10 119	0.17 85	0.15 151	0.22 108	0.16 150	0.21 146	0.12 127	0.09 111	0.10 93	0.11 95	0.16 69	0.13 118	0.17 108	0.12 124	0.18 129	0.13 158	0.11 150	0.11 138	0.16 102	0.15 111	0.16 99	0.16 92

ADCRef	0.13 96	0.10 103	0.09 105	0.10 89	0.08 66	0.09 71	0.08 87	0.17 85	0.14 143	0.21 104	0.15 139	0.15 75	0.13 140	0.05 42	0.10 93	0.11 95	0.16 69	0.14 141	0.19 135	0.12 124	0.15 81	0.12 141	0.09 128	0.11 138	0.13 60	0.18 162	0.13 66	0.18 118

HSM-Net_RVC	0.15 140	0.12 128	0.10 123	0.17 157	0.13 142	0.14 126	0.10 119	0.18 113	0.14 143	0.25 159	0.18 173	0.28 173	0.16 167	0.11 136	0.11 129	0.11 95	0.19 116	0.13 118	0.16 100	0.11 107	0.17 116	0.11 124	0.08 111	0.11 138	0.19 147	0.16 133	0.23 167	0.24 163
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.20 175	0.15 162	0.11 138	0.26 191	0.16 163	0.26 197	0.20 180	0.22 167	0.16 156	0.25 159	0.24 203	0.57 210	0.24 189	0.17 181	0.12 141	0.13 147	0.23 162	0.15 155	0.21 152	0.15 167	0.21 169	0.11 124	0.12 160	0.11 138	0.20 157	0.16 133	0.18 129	0.24 163

UCFNet_RVC	0.15 140	0.17 175	0.12 151	0.16 149	0.14 152	0.17 153	0.11 129	0.17 85	0.12 127	0.20 95	0.13 112	0.28 173	0.12 127	0.10 125	0.11 129	0.13 147	0.18 101	0.13 118	0.17 108	0.12 124	0.16 96	0.09 74	0.10 141	0.11 138	0.18 134	0.15 111	0.17 112	0.19 131

DeepPruner_ROB	0.14 119	0.13 141	0.11 138	0.12 117	0.11 118	0.10 93	0.09 104	0.17 85	0.12 127	0.21 104	0.18 173	0.15 75	0.13 140	0.08 95	0.12 141	0.11 95	0.19 116	0.15 155	0.19 135	0.11 107	0.17 116	0.14 164	0.10 141	0.11 138	0.17 114	0.16 133	0.17 112	0.19 131

pmcnn	0.19 168	0.14 155	0.11 138	0.18 162	0.13 142	0.19 171	0.16 160	0.20 150	0.18 169	0.26 173	0.14 126	0.35 185	0.25 191	0.09 111	0.09 60	0.11 95	0.25 191	0.14 141	0.24 175	0.14 153	0.22 185	0.14 164	0.11 150	0.11 138	0.21 169	0.18 162	0.39 213	0.45 214

UDG	0.26 195	0.20 187	0.13 160	0.38 208	0.31 214	0.38 215	0.51 227	0.19 131	0.16 156	0.19 87	0.23 200	0.17 92	0.09 96	1.45 238	0.14 174	0.13 147	0.27 206	0.16 165	0.26 184	0.13 142	0.21 169	0.13 158	0.25 206	0.12 153	0.20 157	0.20 177	0.20 150	0.19 131

TestStereo	0.13 96	0.12 128	0.10 123	0.11 106	0.08 66	0.11 102	0.10 119	0.18 113	0.11 112	0.24 138	0.13 112	0.20 131	0.08 85	0.06 55	0.11 129	0.10 54	0.20 129	0.11 65	0.20 141	0.10 88	0.21 169	0.10 105	0.06 69	0.12 153	0.19 147	0.11 49	0.12 55	0.13 57

sCroCo_RVC	0.14 119	0.09 91	0.09 105	0.08 58	0.07 56	0.10 93	0.07 78	0.19 131	0.14 143	0.18 74	0.12 100	0.13 60	0.14 154	0.06 55	0.13 160	0.15 184	0.22 154	0.15 155	0.22 160	0.13 142	0.21 169	0.16 183	0.06 69	0.12 153	0.17 114	0.16 133	0.17 112	0.17 103

APVNet	0.15 140	0.13 141	0.11 138	0.14 134	0.16 163	0.14 126	0.13 144	0.19 131	0.11 112	0.14 40	0.13 112	0.17 92	0.09 96	0.16 180	0.15 185	0.15 184	0.21 142	0.14 141	0.22 160	0.15 167	0.15 81	0.12 141	0.07 90	0.12 153	0.16 102	0.15 111	0.19 138	0.17 103

SFCPSM	0.20 175	0.15 162	0.12 151	0.22 178	0.16 163	0.20 176	0.18 171	0.22 167	0.20 187	0.26 173	0.24 203	0.34 184	0.33 212	0.14 169	0.12 141	0.12 131	0.24 176	0.16 165	0.32 197	0.19 194	0.19 139	0.13 158	0.14 171	0.12 153	0.21 169	0.17 150	0.20 150	0.25 169

RP	0.15 140	0.14 155	0.15 176	0.17 157	0.14 152	0.17 153	0.16 160	0.19 131	0.17 164	0.14 40	0.16 150	0.16 88	0.15 162	0.11 136	0.13 160	0.12 131	0.15 56	0.12 92	0.15 86	0.12 124	0.12 44	0.12 141	0.10 141	0.12 153	0.17 114	0.15 111	0.20 150	0.18 118

NCC-stereo	0.17 158	0.16 167	0.16 182	0.16 149	0.17 170	0.18 161	0.18 171	0.19 131	0.20 187	0.16 53	0.19 181	0.21 146	0.21 181	0.12 153	0.20 208	0.18 206	0.18 101	0.19 194	0.18 121	0.15 167	0.15 81	0.15 175	0.15 173	0.12 153	0.18 134	0.17 150	0.24 175	0.20 139

Abc-Net	0.17 158	0.16 167	0.16 182	0.16 149	0.17 170	0.18 161	0.18 171	0.19 131	0.20 187	0.16 53	0.19 181	0.21 146	0.21 181	0.12 153	0.20 208	0.18 206	0.18 101	0.19 194	0.18 121	0.15 167	0.15 81	0.15 175	0.15 173	0.12 153	0.18 134	0.17 150	0.24 175	0.20 139
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MDST_ROB	0.22 185	0.27 211	0.14 169	0.47 218	0.24 199	0.36 211	0.20 180	0.24 181	0.16 156	0.26 173	0.14 126	0.28 173	0.25 191	0.11 136	0.11 129	0.12 131	0.21 142	0.12 92	0.17 108	0.12 124	0.19 139	0.10 105	0.11 150	0.12 153	0.34 219	0.23 197	0.56 228	0.31 186

DLCB_ROB	0.13 96	0.12 128	0.11 138	0.10 89	0.10 101	0.10 93	0.09 104	0.16 77	0.11 112	0.18 74	0.17 160	0.19 117	0.13 140	0.11 136	0.11 129	0.10 54	0.17 82	0.13 118	0.13 63	0.10 88	0.17 116	0.10 105	0.09 128	0.12 153	0.27 198	0.16 133	0.16 99	0.13 57

dad	0.18 163	0.16 167	0.11 138	0.36 202	0.16 163	0.24 194	0.21 190	0.24 181	0.09 79	0.22 108	0.11 90	0.38 190	0.11 119	0.08 95	0.12 141	0.10 54	0.27 206	0.12 92	0.29 191	0.10 88	0.19 139	0.12 141	0.08 111	0.13 163	0.18 134	0.14 94	0.31 195	0.22 156

DAS	0.19 168	0.11 115	0.09 105	0.24 187	0.19 181	0.18 161	0.20 180	0.23 175	0.18 169	0.24 138	0.14 126	0.38 190	0.21 181	0.09 111	0.12 141	0.11 95	0.25 191	0.16 165	0.22 160	0.15 167	0.20 156	0.14 164	0.18 184	0.13 163	0.19 147	0.17 150	0.23 167	0.29 180

SepStereo	0.19 168	0.11 115	0.09 105	0.24 187	0.19 181	0.18 161	0.20 180	0.23 175	0.18 169	0.24 138	0.14 126	0.38 190	0.21 181	0.09 111	0.12 141	0.11 95	0.25 191	0.16 165	0.22 160	0.15 167	0.20 156	0.14 164	0.18 184	0.13 163	0.19 147	0.17 150	0.23 167	0.29 180

SACVNet	0.15 140	0.14 155	0.13 160	0.16 149	0.13 142	0.14 126	0.12 139	0.19 131	0.17 164	0.19 87	0.17 160	0.14 70	0.07 68	0.14 169	0.13 160	0.13 147	0.19 116	0.16 165	0.20 141	0.13 142	0.16 96	0.14 164	0.12 160	0.13 163	0.20 157	0.18 162	0.19 138	0.17 103

FADNet-RVC-Resample	0.13 96	0.10 103	0.12 151	0.12 117	0.10 101	0.13 119	0.10 119	0.16 77	0.13 134	0.18 74	0.13 112	0.17 92	0.11 119	0.10 125	0.10 93	0.09 33	0.13 37	0.15 155	0.15 86	0.17 183	0.15 81	0.12 141	0.10 141	0.13 163	0.17 114	0.13 72	0.12 55	0.11 40

stereogan	0.16 155	0.15 162	0.15 176	0.16 149	0.18 176	0.18 161	0.16 160	0.20 150	0.19 177	0.14 40	0.16 150	0.20 131	0.18 173	0.13 165	0.14 174	0.13 147	0.16 69	0.14 141	0.17 108	0.14 153	0.14 72	0.12 141	0.13 166	0.13 163	0.16 102	0.16 133	0.23 167	0.18 118

iResNet	0.16 155	0.11 115	0.09 105	0.15 145	0.13 142	0.17 153	0.12 139	0.21 159	0.14 143	0.25 159	0.13 112	0.35 185	0.32 209	0.08 95	0.10 93	0.11 95	0.20 129	0.12 92	0.25 179	0.14 153	0.18 129	0.11 124	0.12 160	0.13 163	0.18 134	0.14 94	0.20 150	0.18 118

XPNet_ROB	0.18 163	0.21 192	0.14 169	0.15 145	0.16 163	0.15 137	0.15 155	0.15 68	0.14 143	0.19 87	0.18 173	0.49 202	0.13 140	0.11 136	0.13 160	0.14 168	0.25 191	0.16 165	0.18 121	0.14 153	0.17 116	0.18 195	0.13 166	0.13 163	0.17 114	0.17 150	0.31 195	0.29 180

PWCDC_ROB	0.13 96	0.06 29	0.09 105	0.07 52	0.13 142	0.08 59	0.13 144	0.06 10	0.24 197	0.09 23	0.15 139	0.09 24	0.43 223	0.26 204	0.10 93	0.10 54	0.09 17	0.12 92	0.08 16	0.11 107	0.08 15	0.11 124	0.19 189	0.13 163	0.07 10	0.13 72	0.08 22	0.18 118

FADNet_RVC	0.18 163	0.14 155	0.13 160	0.20 172	0.15 160	0.14 126	0.13 144	0.24 181	0.14 143	0.24 138	0.17 160	0.27 171	0.21 181	0.14 169	0.14 174	0.12 131	0.19 116	0.17 177	0.31 195	0.15 167	0.19 139	0.14 164	0.11 150	0.14 172	0.20 157	0.21 182	0.18 129	0.22 156

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 214	0.16 167	0.12 151	0.26 191	0.22 192	0.22 188	0.27 205	0.24 181	0.15 151	0.24 138	0.16 150	4.24 265	0.22 188	0.19 189	0.13 160	0.13 147	0.34 223	0.22 208	0.31 195	0.20 198	0.23 197	0.18 195	0.22 196	0.14 172	0.20 157	0.19 173	0.21 162	0.24 163

LE_ROB	0.40 219	0.20 187	0.16 182	0.41 214	0.43 224	0.33 208	0.44 221	0.34 211	0.29 217	0.32 217	0.21 190	1.25 247	1.40 260	0.11 136	0.10 93	0.11 95	0.21 142	0.13 118	0.20 141	0.13 142	0.22 185	0.12 141	0.12 160	0.14 172	0.36 222	0.31 224	1.39 261	1.32 259

DDUNet	0.26 195	0.20 187	0.12 151	0.37 204	0.30 213	0.40 217	0.47 224	0.20 150	0.16 156	0.16 53	0.25 209	0.16 88	0.08 85	1.63 242	0.13 160	0.14 168	0.21 142	0.14 141	0.25 179	0.13 142	0.18 129	0.12 141	0.25 206	0.15 175	0.17 114	0.18 162	0.18 129	0.22 156

RGC	0.19 168	0.17 175	0.17 190	0.19 168	0.20 186	0.20 176	0.15 155	0.22 167	0.26 207	0.17 62	0.20 185	0.21 146	0.24 189	0.15 177	0.23 212	0.18 206	0.18 101	0.16 165	0.18 121	0.16 178	0.17 116	0.13 158	0.12 160	0.15 175	0.20 157	0.21 182	0.23 167	0.24 163

RTS	0.20 175	0.16 167	0.14 169	0.17 157	0.14 152	0.20 176	0.15 155	0.23 175	0.26 207	0.15 47	0.14 126	0.14 70	0.20 179	0.11 136	0.13 160	0.15 184	0.24 176	0.17 177	0.34 202	0.24 210	0.22 185	0.15 175	0.09 128	0.15 175	0.28 204	0.27 218	0.28 189	0.55 224

RTSA	0.20 175	0.16 167	0.14 169	0.17 157	0.14 152	0.20 176	0.15 155	0.23 175	0.26 207	0.15 47	0.14 126	0.14 70	0.20 179	0.11 136	0.13 160	0.15 184	0.24 176	0.17 177	0.34 202	0.24 210	0.22 185	0.15 175	0.09 128	0.15 175	0.28 204	0.27 218	0.28 189	0.55 224

ADCMid	0.21 180	0.18 181	0.17 190	0.18 162	0.19 181	0.20 176	0.16 160	0.29 199	0.25 202	0.24 138	0.19 181	0.36 187	0.21 181	0.12 153	0.16 190	0.16 192	0.25 191	0.18 189	0.37 207	0.19 194	0.24 204	0.18 195	0.17 182	0.15 175	0.24 188	0.20 177	0.25 180	0.29 180

PS-NSSS	0.17 158	0.19 184	0.17 190	0.23 181	0.18 176	0.18 161	0.16 160	0.22 167	0.13 134	0.23 122	0.20 185	0.44 195	0.08 85	0.11 136	0.12 141	0.10 54	0.13 37	0.13 118	0.26 184	0.11 107	0.11 30	0.07 34	0.18 184	0.15 175	0.17 114	0.21 182	0.13 66	0.20 139

ETE_ROB	0.22 185	0.23 199	0.15 176	0.20 172	0.16 163	0.19 171	0.17 168	0.18 113	0.19 177	0.22 108	0.22 195	0.65 214	0.16 167	0.14 169	0.14 174	0.14 168	0.30 216	0.19 194	0.24 175	0.19 194	0.21 169	0.18 195	0.16 176	0.15 175	0.22 178	0.28 220	0.41 218	0.26 172

LALA_ROB	0.22 185	0.25 204	0.16 182	0.19 168	0.17 170	0.22 188	0.16 160	0.17 85	0.19 177	0.24 138	0.21 190	0.64 212	0.15 162	0.13 165	0.23 212	0.17 199	0.27 206	0.22 208	0.22 160	0.18 190	0.20 156	0.20 207	0.14 171	0.15 175	0.20 157	0.22 190	0.35 204	0.25 169

psm_up	0.14 119	0.11 115	0.13 160	0.15 145	0.12 132	0.14 126	0.11 129	0.20 150	0.16 156	0.19 87	0.12 100	0.15 75	0.17 171	0.10 125	0.12 141	0.12 131	0.19 116	0.13 118	0.17 108	0.11 107	0.15 81	0.09 74	0.10 141	0.16 183	0.18 134	0.16 133	0.17 112	0.20 139

SHD	0.21 180	0.17 175	0.20 203	0.18 162	0.16 163	0.18 161	0.20 180	0.26 187	0.16 156	0.27 186	0.18 173	0.23 159	0.31 206	0.17 181	0.14 174	0.14 168	0.19 116	0.17 177	0.32 197	0.17 183	0.20 156	0.17 187	0.16 176	0.16 183	0.23 185	0.28 220	0.25 180	0.43 210

PA-Net	0.19 168	0.21 192	0.25 214	0.14 134	0.20 186	0.18 161	0.20 180	0.21 159	0.19 177	0.18 74	0.14 126	0.17 92	0.21 181	0.26 204	0.16 190	0.18 206	0.15 56	0.19 194	0.13 63	0.17 183	0.14 72	0.15 175	0.10 141	0.16 183	0.17 114	0.25 208	0.17 112	0.35 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	0.24 191	0.22 195	0.16 182	0.37 204	0.24 199	0.32 204	0.24 198	0.28 193	0.20 187	0.23 122	0.17 160	0.51 206	0.25 191	0.20 194	0.12 141	0.13 147	0.23 162	0.16 165	0.24 175	0.14 153	0.19 139	0.16 183	0.21 195	0.16 183	0.35 220	0.24 202	0.51 223	0.35 193

NCCL2	0.17 158	0.17 175	0.16 182	0.13 127	0.13 142	0.13 119	0.12 139	0.21 159	0.17 164	0.22 108	0.15 139	0.23 159	0.13 140	0.09 111	0.15 185	0.16 192	0.18 101	0.17 177	0.19 135	0.17 183	0.21 169	0.17 187	0.11 150	0.16 183	0.25 192	0.26 215	0.20 150	0.24 163

SQANet	0.45 223	0.54 230	0.14 169	1.41 238	0.51 231	1.23 238	0.83 235	0.30 202	0.24 197	0.34 225	0.24 203	0.64 212	0.19 178	1.12 236	0.17 196	0.14 168	0.24 176	0.20 199	0.40 210	0.22 206	0.16 96	0.14 164	1.58 243	0.17 188	0.20 157	0.16 133	0.26 184	0.39 201

AnyNet_C32	0.20 175	0.16 167	0.15 176	0.17 157	0.17 170	0.19 171	0.16 160	0.25 185	0.22 194	0.25 159	0.23 200	0.23 159	0.18 173	0.14 169	0.19 205	0.18 206	0.28 213	0.22 208	0.29 191	0.18 190	0.27 216	0.21 212	0.16 176	0.17 188	0.22 178	0.20 177	0.21 162	0.23 160

SGM_RVC	0.25 192	0.24 202	0.17 190	0.39 211	0.27 206	0.34 209	0.26 203	0.28 193	0.19 177	0.25 159	0.18 173	0.42 193	0.30 203	0.17 181	0.12 141	0.13 147	0.23 162	0.15 155	0.25 179	0.13 142	0.19 139	0.15 175	0.19 189	0.17 188	0.33 216	0.22 190	0.55 227	0.43 210
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G-Net	0.29 205	0.24 202	0.19 200	0.23 181	0.21 189	0.36 211	0.23 195	0.30 202	0.27 212	0.33 221	0.32 226	0.93 237	0.25 191	0.18 185	0.18 203	0.18 206	0.26 199	0.21 202	0.43 213	0.31 224	0.26 215	0.17 187	0.18 184	0.18 191	0.27 198	0.23 197	0.40 217	0.42 207

SGM-Forest	0.19 168	0.18 181	0.16 182	0.23 181	0.18 176	0.20 176	0.18 171	0.23 175	0.17 164	0.20 95	0.15 139	0.23 159	0.18 173	0.22 197	0.17 196	0.18 206	0.19 116	0.17 177	0.18 121	0.15 167	0.17 116	0.18 195	0.25 206	0.18 191	0.22 178	0.18 162	0.25 180	0.24 163
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NaN_ROB	0.19 168	0.20 187	0.19 200	0.20 172	0.20 186	0.16 144	0.15 155	0.27 190	0.19 177	0.23 122	0.18 173	0.47 201	0.16 167	0.11 136	0.13 160	0.12 131	0.15 56	0.14 141	0.21 152	0.19 194	0.13 58	0.10 105	0.09 128	0.20 193	0.24 188	0.21 182	0.26 184	0.28 179

CBMV_ROB	0.21 180	0.14 155	0.15 176	0.26 191	0.22 192	0.21 185	0.22 191	0.28 193	0.17 164	0.26 173	0.17 160	0.28 173	0.17 171	0.26 204	0.11 129	0.12 131	0.26 199	0.17 177	0.18 121	0.16 178	0.21 169	0.19 203	0.26 211	0.20 193	0.24 188	0.25 208	0.25 180	0.33 191

MeshStereo	0.30 206	0.26 207	0.20 203	0.49 220	0.36 219	0.35 210	0.26 203	0.32 206	0.28 215	0.30 213	0.27 214	0.61 211	0.47 226	0.18 185	0.12 141	0.14 168	0.26 199	0.17 177	0.27 188	0.17 183	0.27 216	0.21 212	0.25 206	0.20 193	0.36 222	0.28 220	0.54 226	0.49 218
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
ADCPNet	0.22 185	0.17 175	0.16 182	0.20 172	0.19 181	0.20 176	0.18 171	0.27 190	0.23 196	0.26 173	0.22 195	0.26 170	0.28 199	0.15 177	0.16 190	0.17 199	0.24 176	0.17 177	0.32 197	0.23 207	0.24 204	0.19 203	0.17 182	0.21 196	0.25 192	0.22 190	0.27 187	0.33 191

DispFullNet	0.48 224	0.50 228	0.19 200	1.14 235	0.40 222	0.77 234	1.22 240	0.32 206	0.24 197	0.24 138	0.27 214	0.84 232	0.48 228	1.62 241	0.15 185	0.15 184	0.49 237	0.34 233	1.08 245	0.26 213	0.24 204	0.18 195	0.20 192	0.21 196	0.27 198	0.17 150	0.35 204	0.59 229

FAT-Stereo	0.26 195	0.19 184	0.17 190	0.38 208	0.36 219	0.30 200	0.25 202	0.26 187	0.18 169	0.27 186	0.25 209	0.33 182	0.36 216	0.26 204	0.16 190	0.15 184	0.26 199	0.23 211	0.33 200	0.21 200	0.22 185	0.19 203	0.22 196	0.22 198	0.21 169	0.22 190	0.32 197	0.42 207

edge stereo	0.31 209	0.23 199	0.20 203	0.41 214	0.35 217	0.42 220	0.39 217	0.38 220	0.22 194	0.23 122	0.38 230	0.69 218	0.33 212	0.30 215	0.15 185	0.16 192	0.31 217	0.21 202	0.42 211	0.21 200	0.23 197	0.17 187	0.25 206	0.22 198	0.27 198	0.23 197	0.39 213	0.55 224

ACVNet-4b	0.69 235	0.75 237	0.33 227	1.72 250	0.94 245	1.61 249	1.42 243	0.33 210	0.32 224	0.38 232	0.26 211	1.20 245	0.29 202	2.16 252	0.39 232	0.37 232	0.33 221	0.24 214	0.57 221	0.38 232	0.16 96	0.14 164	2.71 252	0.23 200	0.29 206	0.32 225	0.39 213	0.40 204

HBP-ISP	0.21 180	0.16 167	0.12 151	0.26 191	0.22 192	0.22 188	0.17 168	0.29 199	0.18 169	0.27 186	0.18 173	0.21 146	0.12 127	0.28 210	0.10 93	0.14 168	0.26 199	0.19 194	0.20 141	0.12 124	0.22 185	0.23 218	0.26 211	0.23 200	0.24 188	0.24 202	0.23 167	0.26 172

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 192	0.25 204	0.20 203	0.29 199	0.22 192	0.22 188	0.23 195	0.36 215	0.27 212	0.36 229	0.22 195	0.45 196	0.32 209	0.19 189	0.17 196	0.17 199	0.17 82	0.16 165	0.29 191	0.14 153	0.20 156	0.18 195	0.27 223	0.23 200	0.29 206	0.25 208	0.33 200	0.31 186

S-Stereo	0.30 206	0.22 195	0.17 190	0.41 214	0.39 221	0.41 218	0.37 211	0.25 185	0.25 202	0.26 173	0.44 233	0.54 209	0.36 216	0.24 199	0.16 190	0.14 168	0.27 206	0.27 220	0.34 202	0.28 217	0.23 197	0.22 215	0.53 235	0.23 200	0.22 178	0.19 173	0.27 187	0.38 197

ADCS	0.28 202	0.22 195	0.21 209	0.26 191	0.24 199	0.25 195	0.23 195	0.36 215	0.30 219	0.23 122	0.27 214	0.46 200	0.35 215	0.20 194	0.19 205	0.18 206	0.32 218	0.24 214	0.48 217	0.28 217	0.36 229	0.28 226	0.19 189	0.23 200	0.31 211	0.25 208	0.30 193	0.41 206

STStereo	0.37 215	0.44 227	0.31 226	0.75 232	0.49 230	0.57 225	0.43 220	0.35 212	0.30 219	0.34 225	0.24 203	0.85 234	0.53 231	0.19 189	0.14 174	0.16 192	0.25 191	0.16 165	0.45 215	0.16 178	0.23 197	0.19 203	0.20 192	0.23 200	0.49 231	0.37 234	0.75 240	0.54 223

SANet	0.30 206	0.21 192	0.21 209	0.25 189	0.21 189	0.31 202	0.22 191	0.30 202	0.31 222	0.27 186	0.26 211	1.39 249	0.38 219	0.22 197	0.14 174	0.14 168	0.26 199	0.21 202	0.30 194	0.21 200	0.24 204	0.20 207	0.31 230	0.23 200	0.33 216	0.24 202	0.35 204	0.48 216

CBMV	0.22 185	0.18 181	0.17 190	0.23 181	0.21 189	0.20 176	0.18 171	0.27 190	0.19 177	0.28 201	0.11 90	0.29 178	0.13 140	0.24 199	0.13 160	0.14 168	0.24 176	0.18 189	0.20 141	0.16 178	0.21 169	0.18 195	0.24 204	0.23 200	0.26 195	0.22 190	0.35 204	0.40 204
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
XQC	0.28 202	0.30 216	0.26 217	0.37 204	0.28 207	0.37 213	0.37 211	0.40 224	0.30 219	0.32 217	0.20 185	0.45 196	0.28 199	0.31 217	0.14 174	0.14 168	0.20 129	0.21 202	0.33 200	0.23 207	0.22 185	0.20 207	0.23 200	0.24 208	0.32 214	0.25 208	0.44 220	0.32 189

CC-Net-ROB	0.28 202	0.40 223	0.28 219	0.56 223	0.44 225	0.41 218	0.38 215	0.32 206	0.20 187	0.33 221	0.28 217	0.68 217	0.10 109	0.32 221	0.19 205	0.13 147	0.14 50	0.16 165	0.39 209	0.18 190	0.15 81	0.09 74	0.23 200	0.24 208	0.21 169	0.21 182	0.19 138	0.29 180

NOSS_ROB	0.21 180	0.14 155	0.15 176	0.20 172	0.19 181	0.20 176	0.22 191	0.29 199	0.18 169	0.25 159	0.15 139	0.21 146	0.13 140	0.27 209	0.13 160	0.14 168	0.26 199	0.21 202	0.22 160	0.17 183	0.23 197	0.22 215	0.26 211	0.24 208	0.26 195	0.22 190	0.24 175	0.26 172

PWC_ROB	0.22 185	0.20 187	0.14 169	0.18 162	0.17 170	0.16 144	0.20 180	0.21 159	0.26 207	0.15 47	0.20 185	0.28 173	0.62 235	0.13 165	0.12 141	0.13 147	0.27 206	0.18 189	0.36 206	0.18 190	0.22 185	0.17 187	0.16 176	0.24 208	0.19 147	0.18 162	0.24 175	0.43 210

AnyNet_C01	0.31 209	0.22 195	0.20 203	0.22 178	0.26 204	0.25 195	0.24 198	0.37 218	0.37 230	0.26 173	0.28 217	0.49 202	0.33 212	0.18 185	0.28 221	0.21 217	0.38 229	0.32 228	0.64 224	0.32 227	0.39 231	0.31 233	0.26 211	0.25 212	0.33 216	0.32 225	0.34 202	0.44 213

DPSNet	0.39 218	0.19 184	0.17 190	0.27 197	0.25 202	0.29 199	0.19 178	0.26 187	0.24 197	0.18 74	0.17 160	2.16 259	0.43 223	0.10 125	0.17 196	0.15 184	0.35 225	0.28 223	2.04 261	0.27 216	0.25 212	0.16 183	0.28 226	0.25 212	0.38 225	0.24 202	0.39 213	0.51 220

MFN_U_SF_RVC	0.31 209	0.29 215	0.21 209	0.33 200	0.28 207	0.31 202	0.29 207	0.37 218	0.24 197	0.46 238	0.30 222	0.50 204	0.32 209	0.25 201	0.27 219	0.24 218	0.18 101	0.23 211	0.58 222	0.28 217	0.24 204	0.27 225	0.22 196	0.27 214	0.31 211	0.25 208	0.37 209	0.50 219

PVD	0.38 216	0.38 222	0.20 203	0.47 218	0.35 217	0.50 224	0.40 218	0.38 220	0.34 227	0.23 122	0.28 217	0.52 208	0.51 229	0.50 226	0.16 190	0.17 199	0.41 231	0.26 218	0.49 219	0.28 217	0.39 231	0.40 244	0.23 200	0.27 214	0.44 229	0.57 250	0.46 222	0.72 237

LSM0	3.45 262	0.27 211	0.18 199	0.38 208	0.29 212	0.39 216	0.36 210	0.51 236	0.31 222	0.45 237	0.47 234	0.71 219	0.57 232	0.19 189	23.17 271	59.79 276	0.36 226	0.26 218	1.29 254	0.33 229	0.44 241	0.32 234	0.23 200	0.27 214	0.36 222	0.29 223	0.53 225	0.51 220

CSAN	0.26 195	0.31 217	0.30 222	0.26 191	0.23 196	0.21 185	0.18 171	0.28 193	0.36 229	0.35 228	0.24 203	0.51 206	0.26 196	0.14 169	0.18 203	0.17 199	0.19 116	0.20 199	0.26 184	0.25 212	0.22 185	0.20 207	0.18 184	0.27 214	0.30 209	0.23 197	0.38 212	0.38 197

otaku	0.58 229	0.71 234	0.29 221	1.70 249	0.84 239	1.49 243	1.00 236	0.40 224	0.34 227	0.38 232	0.31 225	0.65 214	0.26 196	1.35 237	0.33 228	0.25 219	0.20 129	0.23 211	0.69 226	0.30 222	0.22 185	0.17 187	2.24 246	0.28 218	0.29 206	0.18 162	0.30 193	0.39 201

FBW_ROB	0.26 195	0.26 207	0.25 214	0.37 204	0.25 202	0.32 204	0.20 180	0.21 159	0.18 169	0.27 186	0.20 185	0.45 196	0.31 206	0.26 204	0.20 208	0.20 216	0.27 206	0.17 177	0.51 220	0.14 153	0.21 169	0.14 164	0.16 176	0.28 218	0.21 169	0.19 173	0.33 200	0.55 224

GANetREF_RVC	0.26 195	0.26 207	0.30 222	0.23 181	0.23 196	0.23 193	0.24 198	0.35 212	0.33 225	0.32 217	0.17 160	0.50 204	0.38 219	0.12 153	0.20 208	0.17 199	0.19 116	0.21 202	0.35 205	0.21 200	0.23 197	0.15 175	0.22 196	0.29 220	0.27 198	0.21 182	0.36 208	0.31 186
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
Ntro	0.63 232	0.72 235	0.30 222	1.78 251	0.84 239	1.55 244	1.09 238	0.48 233	0.37 230	0.38 232	0.38 230	0.72 221	0.26 196	1.51 240	0.35 229	0.27 225	0.22 154	0.24 214	0.69 226	0.31 224	0.22 185	0.17 187	2.49 249	0.30 221	0.31 211	0.22 190	0.37 209	0.42 207

DGSMNet	0.34 212	0.28 213	0.23 213	0.40 212	0.33 215	0.37 213	0.37 211	0.28 193	0.25 202	0.25 159	0.50 238	0.45 196	0.31 206	0.25 201	0.23 212	0.19 215	0.51 239	0.32 228	0.72 230	0.35 230	0.37 230	0.38 242	0.28 226	0.31 222	0.27 198	0.23 197	0.32 197	0.38 197

FC-DCNN	0.27 201	0.28 213	0.26 217	0.36 202	0.28 207	0.32 204	0.37 211	0.32 206	0.19 177	0.22 108	0.18 173	0.23 159	0.13 140	0.29 212	0.26 216	0.26 221	0.29 214	0.27 220	0.28 190	0.21 200	0.25 212	0.25 221	0.26 211	0.31 222	0.30 209	0.25 208	0.29 191	0.30 185

FCDSN-DC	0.25 192	0.25 204	0.25 214	0.28 198	0.26 204	0.26 197	0.34 209	0.28 193	0.18 169	0.20 95	0.17 160	0.20 131	0.12 127	0.29 212	0.26 216	0.26 221	0.29 214	0.28 223	0.27 188	0.21 200	0.25 212	0.25 221	0.26 211	0.32 224	0.26 195	0.24 202	0.26 184	0.27 176
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	0.49 226	0.42 224	0.28 219	0.79 234	0.40 222	0.60 228	0.45 222	0.41 228	0.27 212	0.30 213	0.22 195	0.89 235	0.84 243	0.25 201	0.27 219	0.26 221	0.27 206	0.25 217	0.84 235	0.28 217	0.27 216	0.26 223	0.26 211	0.32 224	0.49 231	0.35 232	2.05 265	0.88 247

ACVNet_1	0.74 237	0.79 240	0.40 233	2.04 258	0.96 246	1.88 255	1.51 245	0.59 240	0.28 215	0.43 236	0.49 236	0.71 219	0.61 234	2.21 254	0.32 225	0.25 219	0.32 218	0.31 227	0.60 223	0.31 224	0.29 222	0.21 212	2.72 253	0.33 226	0.40 226	0.26 215	0.37 209	0.38 197

SAMSARA	0.48 224	0.23 199	0.39 231	0.23 181	0.23 196	0.22 188	0.22 191	0.44 232	0.38 232	0.31 215	0.21 190	0.30 180	0.47 226	0.17 181	0.32 225	0.34 231	0.25 191	0.32 228	0.46 216	0.32 227	0.47 245	0.52 254	0.15 173	0.33 226	1.39 265	1.54 263	1.41 262	1.46 261

MANE	0.41 220	0.36 219	0.33 227	0.61 226	0.44 225	0.44 221	0.46 223	0.42 229	0.25 202	0.23 122	0.22 195	0.65 214	0.28 199	0.30 215	0.28 221	0.29 230	0.32 218	0.42 240	0.37 207	0.23 207	0.30 223	0.26 223	0.26 211	0.34 228	0.54 236	0.40 236	1.07 256	0.87 245

ELAS_RVC	0.43 222	0.43 225	0.36 229	0.64 227	0.44 225	0.62 230	0.50 225	0.39 222	0.25 202	0.25 159	0.30 222	1.23 246	0.30 203	0.31 217	0.28 221	0.27 225	0.37 228	0.30 225	0.42 211	0.26 213	0.34 226	0.32 234	0.26 211	0.37 229	0.50 233	0.38 235	0.78 244	0.70 235
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 221	0.43 225	0.36 229	0.64 227	0.44 225	0.58 227	0.50 225	0.40 224	0.26 207	0.25 159	0.28 217	0.94 238	0.30 203	0.31 217	0.28 221	0.27 225	0.36 226	0.30 225	0.43 213	0.26 213	0.33 224	0.32 234	0.26 211	0.37 229	0.54 236	0.40 236	0.77 243	0.74 240
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 213	0.36 219	0.39 231	0.46 217	0.28 207	0.30 200	0.28 206	0.50 234	0.46 236	0.39 235	0.30 222	0.37 189	0.36 216	0.31 217	0.35 229	0.26 221	0.21 142	0.27 220	0.71 228	0.37 231	0.27 216	0.29 227	0.30 229	0.38 231	0.32 214	0.24 202	0.29 191	0.39 201

RainbowNet	0.77 238	0.87 241	0.46 234	1.83 252	0.91 244	1.59 247	1.47 244	0.42 229	0.38 232	0.47 241	0.34 228	0.90 236	0.60 233	1.97 247	0.62 245	0.48 240	0.34 223	0.33 231	0.90 237	0.58 240	0.33 224	0.23 218	2.82 256	0.39 232	0.40 226	0.34 229	0.44 220	0.48 216

STTRV1_RVC	0.38 216	0.26 207	0.22 212	0.35 201	0.28 207	0.32 204	0.29 207	0.36 215	0.33 225	0.27 186	0.26 211	0.42 193	0.41 222	0.47 225	0.32 225	0.18 206	0.59 246	0.20 199	1.14 249	0.30 222	0.59 254	0.22 215	0.43 231	0.43 233	0.25 192	0.54 247	0.34 202	0.64 232

FADE		0.34 218	0.30 222	0.40 212	0.33 215	0.47 223	0.42 219	0.40 224	0.79 247	0.31 215	0.33 227		0.88 245	0.29 212	0.26 216	0.28 229	0.51 239	0.38 237	1.98 260	0.59 241	0.58 253	0.48 250	0.27 223	0.45 234	0.41 228	0.32 225	0.91 250	1.30 258

MADNet+	0.55 228	0.36 219	0.63 249	0.56 223	0.52 232	0.45 222	0.38 215	0.63 241	0.52 238	0.53 242	0.41 232	0.81 229	0.67 239	0.33 222	0.57 244	0.49 242	0.56 243	0.50 245	0.82 234	0.52 236	0.47 245	0.43 245	0.51 234	0.47 235	0.82 249	0.70 253	0.58 230	0.72 237

AMNet	0.49 226	0.50 228	0.47 235	0.50 221	0.47 229	0.61 229	0.52 228	0.31 205	0.29 217	0.29 212	0.69 247	0.72 221	0.13 140	0.53 228	0.44 234	0.55 245	0.57 244	0.58 254	0.48 217	0.48 234	0.59 254	0.48 250	0.26 211	0.48 236	0.44 229	0.52 244	0.58 230	0.63 231

PSMNet_ROB	0.78 239	0.97 246	0.60 247	1.62 247	0.90 243	1.47 242	1.19 239	0.56 239	0.73 243	0.74 249	0.62 243	0.84 232	0.82 241	1.49 239	0.53 239	0.42 234	0.52 241	0.40 239	0.84 235	0.62 246	0.40 237	0.30 228	1.85 244	0.48 236	0.67 244	0.32 225	0.76 241	0.46 215

IMH-64-1	0.90 244	0.95 243	0.51 236	1.59 242	0.98 249	1.58 245	1.73 252	0.75 246	0.74 244	0.33 221	0.61 240	0.83 230	0.94 246	2.59 256	0.50 236	0.42 234	0.48 234	0.36 235	0.92 238	0.55 238	0.39 231	0.30 228	3.14 257	0.50 238	0.81 247	0.34 229	0.60 232	0.80 242

IMH-64	0.90 244	0.95 243	0.51 236	1.59 242	0.98 249	1.58 245	1.73 252	0.75 246	0.74 244	0.33 221	0.61 240	0.83 230	0.94 246	2.59 256	0.50 236	0.42 234	0.48 234	0.36 235	0.92 238	0.55 238	0.39 231	0.30 228	3.14 257	0.50 238	0.81 247	0.34 229	0.60 232	0.80 242

SGM+DAISY	0.58 229	0.57 232	0.54 240	0.59 225	0.55 234	0.68 232	0.56 230	0.42 229	0.38 232	0.37 230	0.77 251	0.75 225	0.65 237	0.54 230	0.55 242	0.56 246	0.68 251	0.61 256	0.71 228	0.64 248	0.69 257	0.62 257	0.27 223	0.50 238	0.52 234	0.53 246	0.74 238	0.68 234

IMH	0.93 246	0.98 248	0.53 239	1.61 244	0.97 248	1.64 250	1.76 254	0.75 246	0.77 246	0.34 225	0.61 240	0.96 239	1.05 254	2.67 258	0.54 241	0.46 239	0.49 237	0.38 237	0.94 240	0.60 242	0.39 231	0.30 228	3.14 257	0.53 241	0.82 249	0.45 241	0.65 234	0.79 241

ACVNet_2	0.83 241	0.92 242	0.56 242	1.99 256	0.99 251	1.84 254	1.55 248	0.68 244	0.40 235	0.53 242	0.47 234	1.02 242	0.67 239	1.93 245	0.51 238	0.45 238	0.38 229	0.33 231	1.01 242	0.42 233	0.34 226	0.24 220	2.58 250	0.53 241	0.60 241	0.26 215	0.52 224	0.55 224

SPS-STEREO	0.59 231	0.57 232	0.52 238	0.55 222	0.54 233	0.65 231	0.52 228	0.39 222	0.66 241	0.37 230	0.78 252	0.78 226	0.64 236	0.53 228	0.55 242	0.57 248	0.68 251	0.64 258	0.74 231	0.72 253	0.77 260	0.66 259	0.26 211	0.53 241	0.53 235	0.56 249	0.70 237	0.65 233
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	0.70 236	0.56 231	0.69 253	0.73 231	0.61 235	0.78 235	0.68 232	0.52 237	0.91 250	0.46 238	0.29 221	3.18 262	0.38 219	0.52 227	0.44 234	0.43 237	0.70 255	0.53 249	0.66 225	0.51 235	0.54 250	0.58 255	0.75 237	0.56 244	0.55 238	0.42 238	0.96 253	0.99 250

TorneroNet-64	1.07 251	1.00 249	0.57 243	1.94 254	0.88 242	1.98 258	2.01 256	0.63 241	0.88 249	0.58 245	0.49 236	1.83 256	1.71 262	2.88 263	0.62 245	0.51 243	0.46 233	0.46 241	1.17 250	0.61 245	0.34 226	0.37 239	3.40 260	0.56 244	0.64 243	0.48 242	0.68 235	1.11 253

MFMNet_re	0.66 233	0.73 236	0.65 250	0.77 233	0.62 236	0.82 236	0.70 234	0.52 237	0.54 239	0.54 244	0.65 244	0.80 228	0.51 229	0.59 232	0.66 249	0.67 252	0.82 258	0.69 259	0.74 231	0.62 246	0.70 258	0.64 258	0.45 232	0.56 244	0.59 240	0.63 251	0.74 238	0.87 245

WAO-6	0.82 240	0.95 243	0.59 245	1.30 237	1.05 252	1.25 239	1.39 242	0.77 249	0.84 248	0.79 251	0.69 247	0.74 224	1.00 250	1.94 246	0.78 253	0.61 250	0.53 242	0.48 243	0.78 233	0.60 242	0.55 251	0.51 252	0.49 233	0.57 247	0.83 251	0.42 238	0.76 241	0.85 244

TorneroNet	1.08 252	1.09 251	0.66 252	1.94 254	0.96 246	2.16 259	2.02 257	0.65 243	0.91 250	0.67 247	0.56 239	1.67 255	1.15 256	2.94 265	0.65 248	0.52 244	0.48 234	0.51 246	1.12 247	0.65 250	0.39 231	0.43 245	3.52 261	0.57 247	0.68 245	0.48 242	0.84 247	1.01 251

LVE	0.95 247	0.97 246	0.71 255	1.84 253	1.35 256	1.59 247	1.52 246	0.78 250	0.64 240	0.81 253	0.91 255	0.72 221	1.00 250	2.18 253	0.53 239	0.48 240	0.57 244	0.53 249	1.09 246	0.64 248	0.45 242	0.38 242	2.74 255	0.69 249	0.83 251	0.44 240	0.84 247	0.52 222

Dean	1.06 250	1.03 250	0.79 258	2.27 260	1.31 255	1.96 256	1.56 251	0.92 252	0.94 254	0.88 257	0.76 250	1.19 244	1.17 257	2.09 251	0.64 247	0.60 249	0.60 247	0.56 251	1.23 253	0.73 254	0.45 242	0.36 238	2.73 254	0.71 250	0.95 256	0.55 248	1.05 255	0.62 230

ktn	1.24 254	1.39 257	0.55 241	1.62 247	1.59 261	1.68 251	2.12 258	0.86 251	1.75 263	0.90 259	1.11 260	1.11 243	0.95 249	2.57 255	0.97 259	0.73 257	0.80 257	0.59 255	1.41 256	0.76 255	0.68 256	0.67 260	3.69 263	0.73 251	0.92 255	0.75 257	1.19 259	1.28 257

HanzoNet	1.74 260	1.62 262	0.80 259	2.26 259	1.70 263	2.72 262	2.54 262	1.25 260	1.85 264	0.92 260	1.28 263	4.37 266	3.81 265	3.36 269	0.88 256	0.78 258	1.06 261	0.94 262	2.54 263	1.03 261	0.89 262	0.88 262	3.79 265	0.73 251	1.12 262	1.00 260	1.29 260	1.57 262

PWCK	0.88 242	1.24 255	0.61 248	1.53 240	0.85 241	1.21 237	1.03 237	1.08 257	0.72 242	0.70 248	0.83 254	1.48 251	0.87 244	0.69 233	0.40 233	0.41 233	0.73 256	0.47 242	3.04 265	0.67 252	0.56 252	0.43 245	0.94 241	0.74 253	0.72 246	0.36 233	0.69 236	0.73 239

WAO-8	1.00 248	1.11 252	0.76 256	1.61 244	1.24 253	1.74 252	1.55 248	0.93 253	0.98 256	0.81 253	0.67 245	1.66 252	1.00 250	2.08 249	0.77 251	0.68 253	0.63 248	0.52 247	1.05 243	0.81 256	0.47 245	0.37 239	0.78 238	0.75 254	1.10 260	0.73 254	0.95 251	1.16 255

Venus	1.00 248	1.11 252	0.76 256	1.61 244	1.24 253	1.74 252	1.55 248	0.93 253	0.98 256	0.81 253	0.67 245	1.66 252	1.00 250	2.08 249	0.77 251	0.68 253	0.63 248	0.52 247	1.05 243	0.81 256	0.47 245	0.37 239	0.78 238	0.75 254	1.10 260	0.73 254	0.95 251	1.16 255

notaker	1.27 255	1.41 258	0.58 244	2.37 262	1.48 258	2.34 261	2.27 261	0.94 255	1.62 261	0.79 251	1.07 259	1.66 252	1.08 255	3.06 267	0.94 258	0.69 255	0.68 251	0.49 244	1.62 259	0.84 259	0.53 249	0.45 248	3.70 264	0.80 256	0.61 242	0.52 244	0.80 245	0.92 249

WAO-7	0.66 233	0.75 237	0.65 250	0.72 230	0.78 237	0.57 225	0.66 231	0.97 256	0.96 255	0.63 246	0.78 252	0.79 227	0.83 242	0.55 231	0.83 254	0.71 256	0.42 232	0.35 234	0.94 240	0.66 251	0.43 239	0.34 237	0.16 176	0.83 257	0.56 239	0.64 252	0.57 229	0.70 235

DPSimNet_ROB	1.21 253	1.20 254	1.29 263	1.47 239	1.59 261	1.30 241	1.35 241	0.68 244	1.69 262	1.67 264	1.03 257	1.45 250	0.66 238	2.04 248	1.20 261	0.89 259	1.16 262	0.79 260	1.61 258	1.38 263	1.04 263	1.24 263	0.79 240	0.84 258	0.87 253	1.20 262	1.17 258	1.12 254

UNDER WATER-64	1.40 257	1.36 256	0.88 261	2.85 264	1.93 266	2.78 264	2.66 264	1.36 262	0.92 252	1.04 261	1.17 261	1.88 257	1.30 259	3.03 266	0.75 250	0.56 246	0.68 251	0.57 253	1.13 248	0.54 237	0.43 239	0.51 252	4.08 268	0.91 259	1.02 258	1.10 261	0.80 245	1.60 263

SPstereo	0.89 243	0.77 239	0.70 254	0.66 229	0.80 238	0.69 233	0.69 233	1.11 258	0.93 253	0.74 249	1.18 262	0.98 240	1.42 261	0.93 235	0.88 256	1.07 261	0.95 260	0.61 256	1.18 251	0.81 256	0.85 261	0.74 261	0.64 236	0.91 259	0.87 253	0.74 256	1.15 257	0.89 248

JetRed	1.62 259	1.82 263	1.71 264	1.58 241	1.50 259	1.97 257	2.21 260	1.51 264	1.47 260	0.82 256	0.74 249	2.63 261	0.43 223	1.73 243	1.48 263	1.54 262	1.67 263	2.94 266	1.42 257	1.08 262	2.30 264	2.07 264	1.99 245	0.97 261	1.16 263	1.70 264	1.57 263	1.60 263

UNDER WATER	1.40 257	1.42 259	0.86 260	2.83 263	1.92 265	2.74 263	2.57 263	1.28 261	1.01 258	0.88 257	0.97 256	1.88 257	1.26 258	3.09 268	0.83 254	0.62 251	0.66 250	0.56 251	1.20 252	0.60 242	0.42 238	0.47 249	4.04 267	0.98 262	1.08 259	0.99 259	0.87 249	1.67 265

KSHMR	1.33 256	1.42 259	1.04 262	2.27 260	1.44 257	2.23 260	2.12 258	1.21 259	1.06 259	1.13 262	1.06 258	1.27 248	0.94 246	2.89 264	1.08 260	0.95 260	0.85 259	0.83 261	1.32 255	0.97 260	0.72 259	0.58 255	3.52 261	1.07 263	0.99 257	0.77 258	1.00 254	1.07 252

LRCNet_RVC	9.85 267	16.31 273	0.59 245	24.99 274	21.12 275	23.54 275	20.75 273	1.45 263	0.48 237	21.31 275	13.10 271	22.63 274	3.34 264	28.36 276	0.38 231	0.27 225	7.74 269	1.15 263	23.52 275	3.99 265	0.46 244	0.30 228	27.02 275	1.72 264	0.35 220	0.21 182	0.42 219	0.37 196

MADNet++	1.86 261	1.58 261	1.74 265	1.27 236	1.74 264	1.26 240	1.53 247	1.62 265	2.07 265	1.84 265	2.22 264	2.60 260	2.72 263	0.75 234	1.39 262	1.54 262	2.01 264	1.47 264	2.12 262	2.13 264	3.35 265	3.26 265	1.23 242	2.21 265	1.21 264	2.25 265	1.76 264	1.32 259

ASD4	6.34 263	2.35 264	2.75 266	1.99 256	1.58 260	3.01 265	1.85 255	1.79 266	3.29 266	1.60 263	2.34 265	0.98 240	6.55 266	1.73 243	2.95 264	3.66 264	3.63 265	7.56 267	2.70 264	4.74 267	5.26 267	6.41 267	2.64 251	2.43 266	17.21 272	28.48 272	19.85 272	31.77 272

PML	8.20 264	7.62 269	3.39 267	9.64 272	5.14 267	9.56 273	5.20 269	6.48 269	18.29 272	6.44 268	3.30 266	16.82 269	29.20 277	5.41 270	6.10 265	3.93 265	7.39 268	2.64 265	20.47 274	4.70 266	3.50 266	3.87 266	3.98 266	4.21 267	6.16 267	4.40 266	16.76 271	6.85 266

DPSMNet_ROB	8.63 265	3.69 266	8.74 269	2.98 265	5.70 268	3.37 266	4.41 267	3.70 267	9.03 267	3.00 266	6.88 268	3.53 263	10.11 268	2.70 259	10.47 266	10.76 266	3.81 266	12.92 270	4.77 267	10.22 268	5.99 269	13.86 270	4.50 271	8.50 268	10.06 270	27.81 270	11.04 269	30.59 270

DGTPSM_ROB	8.63 265	3.68 265	8.73 268	2.98 265	5.70 268	3.37 266	4.41 267	3.70 267	9.03 267	3.00 266	6.85 267	3.53 263	10.07 267	2.70 259	10.47 266	10.76 266	3.81 266	12.91 269	4.74 266	10.22 268	5.98 268	13.86 270	4.49 270	8.50 268	10.06 270	27.81 270	11.04 269	30.59 270

DPSM_ROB	13.01 269	6.29 267	9.52 270	4.44 267	6.37 270	4.34 268	3.59 265	8.20 270	10.79 269	6.64 269	7.87 269	9.69 267	12.99 270	2.80 261	12.81 268	13.68 268	9.16 270	16.58 272	9.87 268	12.33 270	16.73 272	17.95 273	2.26 247	10.56 270	28.34 273	36.91 273	31.06 273	39.57 273

DPSM	13.01 269	6.29 267	9.52 270	4.44 267	6.37 270	4.34 268	3.59 265	8.20 270	10.79 269	6.64 269	7.87 269	9.69 267	12.99 270	2.80 261	12.81 268	13.68 268	9.16 270	16.58 272	9.87 268	12.33 270	16.73 272	17.95 273	2.26 247	10.56 270	28.34 273	36.91 273	31.06 273	39.57 273

HaxPig	16.02 271	19.59 274	18.75 272	21.25 273	20.52 274	21.33 274	22.30 274	17.00 275	14.71 271	19.29 274	17.19 275	17.46 270	12.16 269	22.51 274	17.80 270	14.90 270	17.75 272	9.40 268	18.97 270	15.48 272	9.47 270	7.16 268	23.74 274	15.28 272	4.31 266	12.19 269	6.81 266	15.11 269

MEDIAN_ROB	20.47 272	25.88 275	24.03 276	26.51 275	25.55 276	25.88 276	26.99 275	21.23 276	19.72 273	28.73 276	22.19 276	24.61 275	16.74 272	26.47 275	23.75 272	18.44 271	22.03 276	14.75 271	26.69 276	23.31 273	15.11 271	11.56 269	27.65 276	18.39 273	7.22 268	9.33 268	8.28 268	11.75 268

MyStereo03	26.19 276	12.62 271	19.14 274	8.95 270	12.80 273	8.76 271	7.25 270	16.48 273	21.77 274	13.39 271	15.86 273	19.52 271	26.18 275	5.65 272	25.76 273	27.53 274	18.31 274	33.40 276	19.83 271	24.80 275	33.59 275	36.18 276	4.55 272	21.29 274	56.99 275	74.31 275	62.53 276	79.67 276

MyStereo02	25.72 274	12.62 271	19.14 274	8.95 270	0.00 1	8.76 271	7.25 270	16.48 273	21.77 274	13.39 271	15.86 273	19.52 271	26.18 275	5.65 272	25.76 273	27.53 274	18.31 274	33.40 276	19.83 271	24.80 275	33.59 275	36.18 276	4.55 272	21.29 274	56.99 275	74.31 275	62.53 276	79.67 276

CasAABBNet	26.14 275	12.60 270	19.00 273	8.89 269	12.76 272	8.55 270	7.26 272	16.43 272	21.86 276	13.67 273	15.79 272	19.63 273	26.13 274	5.53 271	25.80 275	27.48 273	18.01 273	33.35 275	20.00 273	24.70 274	33.62 277	35.57 275	4.48 269	21.32 276	57.07 277	74.41 277	62.39 275	79.48 275

AVERAGE_ROB	24.43 273	29.85 276	27.27 277	31.30 276	29.70 277	30.00 277	31.47 276	26.59 277	24.68 277	34.31 277	27.39 277	31.23 276	21.35 273	30.69 277	28.19 276	24.02 272	26.74 277	21.17 274	30.34 277	27.38 277	20.48 274	16.18 272	32.28 277	24.32 277	8.51 269	7.76 267	7.92 267	8.46 267

Low-res two-view benchmark