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

RAFT	0.13 4	0.08 3	0.09 3	0.11 7	0.05 3	0.15 17	0.04 2	0.18 10	0.10 5	0.10 3	0.13 5	0.13 6	0.08 5	0.03 2	0.15 3	0.15 2	0.17 4	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.14 6	0.04 3	0.08 4	0.22 12	0.21 10	0.23 14	0.20 11

StereoVision	0.14 6	0.10 5	0.09 3	0.07 3	0.10 8	0.11 6	0.07 6	0.13 5	0.17 22	0.13 6	0.12 4	0.11 3	0.08 5	0.04 4	0.20 11	0.21 12	0.20 5	0.16 5	0.18 3	0.14 6	0.16 4	0.14 6	0.04 3	0.10 6	0.23 13	0.22 15	0.25 17	0.25 19

ProNet	0.09 2	0.09 4	0.09 3	0.07 3	0.05 3	0.09 4	0.08 10	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 14	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.14 1	0.14 1	0.15 2	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.08 1	0.08 11	0.07 3	0.11 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1

StereoIM	0.19 13	0.14 6	0.13 10	0.08 5	0.07 6	0.08 3	0.07 6	0.17 9	0.12 7	0.26 17	0.13 5	0.28 22	0.09 8	0.06 6	0.20 11	0.24 19	0.31 23	0.26 28	0.32 26	0.15 11	0.31 25	0.19 15	0.07 6	0.12 9	0.28 33	0.31 48	0.31 23	0.37 52

test croco	0.21 18	0.17 14	0.14 14	0.14 14	0.11 13	0.16 22	0.09 12	0.30 26	0.12 7	0.41 48	0.14 9	0.26 17	0.10 9	0.07 7	0.24 27	0.26 30	0.35 31	0.28 39	0.34 31	0.17 19	0.26 16	0.21 23	0.09 14	0.15 19	0.25 23	0.25 21	0.27 20	0.34 46

TESTraft	0.25 32	0.21 32	0.15 19	0.15 17	0.16 27	0.14 14	0.13 39	0.28 22	0.26 90	0.41 48	0.19 22	0.27 18	0.30 118	0.07 7	0.24 27	0.31 78	0.34 28	0.24 20	0.30 19	0.18 22	0.35 40	0.39 102	0.09 14	0.17 34	0.34 51	0.33 56	0.35 39	0.31 35

test_5	0.20 14	0.18 17	0.14 14	0.17 24	0.10 8	0.15 17	0.11 26	0.25 16	0.15 16	0.29 22	0.13 5	0.29 24	0.30 118	0.07 7	0.20 11	0.24 19	0.26 13	0.22 14	0.23 10	0.14 6	0.26 16	0.23 28	0.07 6	0.17 34	0.25 23	0.26 24	0.31 23	0.26 21

RAFT + AFF	0.18 9	0.18 17	0.11 7	0.16 22	0.10 8	0.14 14	0.09 12	0.25 16	0.15 16	0.33 25	0.16 12	0.31 30	0.11 12	0.07 7	0.18 7	0.19 7	0.33 25	0.16 5	0.31 22	0.16 17	0.31 25	0.14 6	0.07 6	0.11 7	0.21 10	0.16 4	0.14 2	0.13 4

AEACV	0.13 4	0.17 14	0.09 3	0.12 10	0.11 13	0.09 4	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 4	0.11 3	0.11 3	0.06 4	0.08 11	0.17 5	0.17 4	0.22 8	0.17 7	0.24 11	0.12 5	0.19 7	0.13 4	0.06 5	0.09 5	0.15 2	0.17 6	0.15 3	0.13 4

TestStereo1	0.26 36	0.24 45	0.15 19	0.17 24	0.17 31	0.17 24	0.13 39	0.32 29	0.24 69	0.43 65	0.18 17	0.27 18	0.33 129	0.08 11	0.25 33	0.30 63	0.35 31	0.24 20	0.32 26	0.19 27	0.36 47	0.40 108	0.12 28	0.17 34	0.34 51	0.33 56	0.39 56	0.31 35

SA-5K	0.26 36	0.24 45	0.15 19	0.17 24	0.17 31	0.17 24	0.13 39	0.32 29	0.24 69	0.43 65	0.18 17	0.27 18	0.33 129	0.08 11	0.25 33	0.30 63	0.35 31	0.24 20	0.32 26	0.19 27	0.36 47	0.40 108	0.12 28	0.17 34	0.34 51	0.33 56	0.39 56	0.31 35

AFF-stereo	0.22 22	0.22 36	0.18 44	0.15 17	0.13 18	0.20 37	0.09 12	0.38 50	0.19 31	0.42 57	0.20 25	0.30 28	0.11 12	0.08 11	0.19 9	0.24 19	0.28 16	0.19 8	0.35 35	0.15 11	0.29 19	0.19 15	0.09 14	0.12 9	0.27 29	0.28 37	0.32 28	0.24 17

RAFT+CT+SA	0.23 26	0.20 26	0.16 26	0.19 32	0.13 18	0.15 17	0.12 31	0.33 33	0.19 31	0.44 71	0.14 9	0.34 42	0.29 114	0.09 15	0.23 23	0.29 51	0.27 14	0.22 14	0.31 22	0.19 27	0.31 25	0.35 87	0.07 6	0.17 34	0.29 35	0.27 29	0.31 23	0.28 26

iRaftStereo_RVC	0.18 9	0.15 7	0.11 7	0.10 6	0.10 8	0.12 8	0.06 5	0.26 18	0.11 6	0.27 18	0.25 48	0.24 15	0.11 12	0.09 15	0.18 7	0.20 10	0.29 18	0.22 14	0.26 15	0.15 11	0.30 21	0.23 28	0.08 11	0.12 9	0.21 10	0.21 10	0.27 20	0.19 9

RYNet	0.18 9	0.16 10	0.13 10	0.11 7	0.12 16	0.13 10	0.09 12	0.16 7	0.27 98	0.13 6	0.15 11	0.13 6	0.10 9	0.09 15	0.23 23	0.19 7	0.20 5	0.27 34	0.22 8	0.14 6	0.18 5	0.15 10	0.25 129	0.14 16	0.20 7	0.50 115	0.22 8	0.16 6

MIF-Stereo (partial)	0.21 18	0.16 10	0.15 19	0.13 13	0.12 16	0.16 22	0.08 10	0.28 22	0.19 31	0.30 23	0.18 17	0.21 11	0.12 18	0.10 18	0.24 27	0.26 30	0.35 31	0.27 34	0.30 19	0.17 19	0.30 21	0.20 20	0.10 18	0.16 23	0.27 29	0.23 16	0.27 20	0.27 23

LL-Strereo2	0.24 28	0.18 17	0.14 14	0.17 24	0.15 22	0.13 10	0.09 12	0.36 39	0.21 50	0.51 122	0.18 17	0.33 38	0.17 39	0.10 18	0.25 33	0.28 40	0.39 52	0.27 34	0.45 76	0.22 43	0.33 31	0.20 20	0.12 28	0.14 16	0.24 18	0.27 29	0.33 35	0.26 21

ARAFT	0.24 28	0.20 26	0.15 19	0.20 41	0.16 27	0.20 37	0.10 20	0.32 29	0.19 31	0.45 75	0.24 37	0.34 42	0.13 19	0.10 18	0.24 27	0.25 25	0.41 68	0.34 79	0.34 31	0.16 17	0.35 40	0.21 23	0.11 22	0.13 13	0.29 35	0.24 18	0.32 28	0.29 27

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 32	0.24 45	0.21 62	0.17 24	0.15 22	0.18 28	0.10 20	0.47 87	0.19 31	0.43 65	0.22 33	0.39 54	0.13 19	0.10 18	0.23 23	0.25 25	0.32 24	0.21 13	0.39 46	0.18 22	0.34 34	0.23 28	0.12 28	0.17 34	0.35 57	0.27 29	0.34 36	0.33 43

TDLM	0.16 7	0.19 20	0.14 14	0.15 17	0.17 31	0.15 17	0.11 26	0.16 7	0.14 12	0.12 4	0.22 33	0.17 8	0.14 23	0.10 18	0.17 5	0.18 6	0.21 7	0.20 9	0.18 3	0.14 6	0.19 7	0.13 4	0.11 22	0.15 19	0.17 5	0.16 4	0.18 6	0.18 8

anonymousdsp	0.18 9	0.16 10	0.13 10	0.12 10	0.10 8	0.13 10	0.09 12	0.24 15	0.13 9	0.28 20	0.16 12	0.23 13	0.08 5	0.11 23	0.19 9	0.23 17	0.24 10	0.20 9	0.30 19	0.15 11	0.34 34	0.21 23	0.09 14	0.11 7	0.19 6	0.15 3	0.24 15	0.16 6

MIF-Stereo	0.21 18	0.15 7	0.11 7	0.12 10	0.09 7	0.13 10	0.07 6	0.22 12	0.15 16	0.37 36	0.17 14	0.28 22	0.17 39	0.12 24	0.23 23	0.24 19	0.35 31	0.26 28	0.38 42	0.18 22	0.30 21	0.17 13	0.11 22	0.14 16	0.26 26	0.35 69	0.22 8	0.27 23

MIM_Stereo	0.22 22	0.17 14	0.16 26	0.19 32	0.15 22	0.20 37	0.10 20	0.28 22	0.13 9	0.43 65	0.19 22	0.31 30	0.10 9	0.12 24	0.21 18	0.28 40	0.36 40	0.26 28	0.34 31	0.20 34	0.35 40	0.24 31	0.08 11	0.16 23	0.24 18	0.21 10	0.32 28	0.23 15

RAFT_CTSACE	0.21 18	0.15 7	0.13 10	0.11 7	0.11 13	0.19 33	0.13 39	0.27 20	0.15 16	0.48 100	0.13 5	0.33 38	0.25 90	0.12 24	0.21 18	0.22 14	0.29 18	0.20 9	0.27 16	0.14 6	0.30 21	0.31 63	0.07 6	0.13 13	0.25 23	0.26 24	0.31 23	0.21 12

SA	0.30 52	0.27 68	0.17 34	0.18 29	0.17 31	0.24 58	0.10 20	0.47 87	0.26 90	0.54 144	0.20 25	0.46 83	0.14 23	0.12 24	0.30 56	0.30 63	0.41 68	0.30 57	0.40 56	0.23 47	0.37 55	0.37 95	0.10 18	0.20 63	0.41 82	0.38 80	0.49 98	0.37 52

4D-IteraStereo	0.28 40	0.20 26	0.18 44	0.26 72	0.16 27	0.17 24	0.11 26	0.46 77	0.24 69	0.53 137	0.27 55	0.41 62	0.17 39	0.13 28	0.27 43	0.29 51	0.41 68	0.34 79	0.42 66	0.26 66	0.43 101	0.32 74	0.11 22	0.16 23	0.29 35	0.30 44	0.40 59	0.30 32

raft+_RVC	0.25 32	0.22 36	0.17 34	0.19 32	0.18 42	0.18 28	0.13 39	0.38 50	0.19 31	0.46 88	0.30 61	0.34 42	0.16 32	0.13 28	0.25 33	0.26 30	0.33 25	0.27 34	0.37 38	0.19 27	0.36 47	0.26 36	0.10 18	0.15 19	0.30 39	0.29 40	0.36 48	0.30 32

AANet_RVC	0.20 14	0.19 20	0.18 44	0.14 14	0.17 31	0.12 8	0.12 31	0.18 10	0.19 31	0.15 9	0.21 29	0.18 9	0.15 29	0.13 28	0.26 40	0.23 17	0.24 10	0.26 28	0.22 8	0.22 43	0.20 9	0.19 15	0.16 73	0.16 23	0.26 26	0.26 24	0.26 18	0.34 46

anonymousdsp2	0.26 36	0.28 73	0.18 44	0.19 32	0.16 27	0.21 43	0.14 48	0.37 44	0.19 31	0.38 41	0.22 33	0.36 49	0.16 32	0.14 31	0.22 22	0.26 30	0.36 40	0.25 25	0.56 108	0.21 38	0.37 55	0.31 63	0.13 43	0.18 45	0.31 43	0.25 21	0.38 53	0.29 27

rafts_anoy	0.29 44	0.30 87	0.23 79	0.22 48	0.24 75	0.23 53	0.14 48	0.44 63	0.18 28	0.44 71	0.34 71	0.40 59	0.16 32	0.14 31	0.33 82	0.30 63	0.40 56	0.37 107	0.40 56	0.25 58	0.38 64	0.29 54	0.12 28	0.20 63	0.38 67	0.33 56	0.35 39	0.41 68

RALCasStereoNet	0.30 52	0.31 95	0.21 62	0.28 81	0.23 68	0.22 48	0.15 57	0.45 69	0.19 31	0.48 100	0.30 61	0.44 70	0.19 52	0.14 31	0.33 82	0.30 63	0.44 91	0.38 113	0.39 46	0.25 58	0.41 83	0.26 36	0.13 43	0.21 72	0.40 77	0.33 56	0.35 39	0.38 56

GANet	0.22 22	0.20 26	0.20 55	0.22 48	0.23 68	0.24 58	0.19 83	0.31 28	0.17 22	0.24 15	0.21 29	0.29 24	0.14 23	0.14 31	0.21 18	0.24 19	0.29 18	0.31 61	0.24 11	0.15 11	0.24 13	0.19 15	0.16 73	0.17 34	0.23 13	0.21 10	0.26 18	0.24 17

CVANet_RVC	0.22 22	0.29 83	0.21 62	0.29 85	0.22 64	0.25 67	0.15 57	0.27 20	0.16 20	0.24 15	0.34 71	0.23 13	0.19 52	0.14 31	0.20 11	0.22 14	0.25 12	0.24 20	0.24 11	0.17 19	0.24 13	0.17 13	0.13 43	0.18 45	0.23 13	0.19 8	0.22 8	0.23 15

test_4	0.25 32	0.19 20	0.17 34	0.14 14	0.15 22	0.11 6	0.07 6	0.38 50	0.20 43	0.53 137	0.18 17	0.34 42	0.16 32	0.15 36	0.24 27	0.27 37	0.35 31	0.25 25	0.31 22	0.21 38	0.38 64	0.31 63	0.10 18	0.17 34	0.31 43	0.33 56	0.34 36	0.36 50

AnonymousM	0.28 40	0.19 20	0.14 14	0.18 29	0.17 31	0.15 17	0.11 26	0.42 59	0.17 22	0.47 96	0.28 56	0.35 47	0.11 12	0.15 36	0.27 43	0.31 78	0.45 99	0.28 39	0.39 46	0.19 27	0.44 109	0.26 36	0.14 52	0.16 23	0.24 18	0.30 44	0.48 87	0.67 144

RALAANet	0.29 44	0.31 95	0.23 79	0.22 48	0.21 57	0.23 53	0.16 67	0.38 50	0.19 31	0.33 25	0.38 93	0.35 47	0.18 46	0.15 36	0.33 82	0.29 51	0.38 47	0.37 107	0.48 86	0.27 71	0.36 47	0.29 54	0.15 64	0.20 63	0.34 51	0.30 44	0.35 39	0.35 49

delet	0.17 8	0.16 10	0.16 26	0.20 41	0.14 20	0.19 33	0.12 31	0.15 6	0.13 9	0.19 10	0.17 14	0.19 10	0.11 12	0.15 36	0.20 11	0.19 7	0.22 8	0.20 9	0.18 3	0.18 22	0.21 10	0.14 6	0.11 22	0.13 13	0.20 7	0.20 9	0.18 6	0.22 13

AASNet	0.20 14	0.22 36	0.15 19	0.21 45	0.18 42	0.24 58	0.17 72	0.23 13	0.14 12	0.22 13	0.26 50	0.21 11	0.13 19	0.16 40	0.20 11	0.22 14	0.28 16	0.23 18	0.24 11	0.19 27	0.23 11	0.19 15	0.12 28	0.16 23	0.23 13	0.21 10	0.22 8	0.19 9

GMOStereo	0.30 52	0.23 40	0.16 26	0.19 32	0.18 42	0.21 43	0.13 39	0.46 77	0.25 78	0.56 167	0.24 37	0.43 65	0.26 94	0.16 40	0.27 43	0.28 40	0.40 56	0.29 47	0.44 71	0.23 47	0.42 91	0.45 130	0.12 28	0.16 23	0.42 87	0.38 80	0.48 87	0.31 35

error version	0.30 52	0.23 40	0.16 26	0.19 32	0.18 42	0.21 43	0.13 39	0.46 77	0.25 78	0.56 167	0.24 37	0.43 65	0.26 94	0.16 40	0.27 43	0.28 40	0.40 56	0.29 47	0.44 71	0.23 47	0.42 91	0.45 130	0.12 28	0.16 23	0.42 87	0.38 80	0.48 87	0.31 35

test-v	0.30 52	0.23 40	0.16 26	0.19 32	0.18 42	0.21 43	0.13 39	0.46 77	0.25 78	0.56 167	0.24 37	0.43 65	0.26 94	0.16 40	0.27 43	0.28 40	0.40 56	0.29 47	0.44 71	0.23 47	0.42 91	0.45 130	0.12 28	0.16 23	0.42 87	0.38 80	0.48 87	0.31 35

test_1	0.33 73	0.25 51	0.20 55	0.25 64	0.25 80	0.24 58	0.15 57	0.50 105	0.21 50	0.51 122	0.24 37	0.64 154	0.24 81	0.16 40	0.34 92	0.29 51	0.45 99	0.31 61	0.85 152	0.30 89	0.41 83	0.42 117	0.12 28	0.20 63	0.31 43	0.27 29	0.41 66	0.38 56

test-2	0.30 52	0.23 40	0.16 26	0.19 32	0.18 42	0.21 43	0.13 39	0.46 77	0.25 78	0.56 167	0.24 37	0.43 65	0.26 94	0.16 40	0.27 43	0.28 40	0.40 56	0.29 47	0.44 71	0.23 47	0.42 91	0.45 130	0.12 28	0.16 23	0.42 87	0.38 80	0.48 87	0.31 35

raftrobust	0.31 61	0.25 51	0.21 62	0.22 48	0.21 57	0.19 33	0.14 48	0.49 98	0.18 28	0.54 144	0.34 71	0.44 70	0.18 46	0.16 40	0.35 99	0.31 78	0.42 76	0.32 71	0.42 66	0.29 84	0.41 83	0.31 63	0.14 52	0.17 34	0.41 82	0.38 80	0.38 53	0.38 56

MGS-Stereo	0.24 28	0.23 40	0.16 26	0.16 22	0.14 20	0.14 14	0.10 20	0.34 36	0.14 12	0.28 20	0.20 25	0.24 15	0.13 19	0.17 47	0.25 33	0.26 30	0.40 56	0.34 79	0.39 46	0.25 58	0.36 47	0.25 33	0.14 52	0.17 34	0.26 26	0.24 18	0.35 39	0.34 46

MyStereo04	0.43 122	0.39 140	0.40 151	0.34 109	0.31 119	0.26 73	0.22 94	0.51 117	0.37 146	0.50 112	0.37 86	0.55 117	0.28 109	0.17 47	0.50 156	0.39 129	0.44 91	0.39 124	1.11 181	0.40 133	0.48 126	0.44 126	0.17 81	0.31 135	0.53 133	0.61 149	0.65 153	0.51 101

CAS	0.27 39	0.21 32	0.17 34	0.21 45	0.17 31	0.18 28	0.09 12	0.33 33	0.20 43	0.33 25	0.38 93	0.29 24	0.19 52	0.17 47	0.28 51	0.26 30	0.37 42	0.26 28	0.38 42	0.20 34	0.29 19	0.27 40	0.16 73	0.18 45	0.36 60	0.36 73	0.40 59	0.55 114

EGLCR-Stereo	0.32 65	0.28 73	0.18 44	0.24 60	0.25 80	0.33 98	0.11 26	0.48 93	0.20 43	0.49 107	0.19 22	0.49 93	0.15 29	0.17 47	0.24 27	0.28 40	0.45 99	0.31 61	0.45 76	0.25 58	0.49 130	0.41 113	0.14 52	0.18 45	0.34 51	0.31 48	0.74 172	0.57 123

test-3	0.33 73	0.25 51	0.20 55	0.25 64	0.25 80	0.24 58	0.15 57	0.50 105	0.21 50	0.51 122	0.24 37	0.63 152	0.24 81	0.17 47	0.34 92	0.29 51	0.45 99	0.31 61	0.84 150	0.30 89	0.41 83	0.42 117	0.12 28	0.20 63	0.31 43	0.27 29	0.41 66	0.38 56

test_3	0.35 83	0.25 51	0.20 55	0.25 64	0.25 80	0.23 53	0.15 57	0.51 117	0.23 63	0.54 144	0.24 37	0.67 157	0.28 109	0.17 47	0.34 92	0.31 78	0.45 99	0.33 74	0.86 154	0.32 100	0.44 109	0.50 161	0.11 22	0.22 75	0.38 67	0.38 80	0.41 66	0.37 52

sCroCo_RVC	0.40 100	0.30 87	0.24 85	0.24 60	0.22 64	0.29 83	0.18 79	0.50 105	0.32 127	0.44 71	0.33 67	0.37 50	0.37 148	0.17 47	0.45 139	0.60 204	0.55 166	0.47 165	0.64 128	0.39 129	0.68 199	0.62 194	0.22 115	0.31 135	0.48 111	0.44 99	0.58 133	0.48 94

Anonymous	0.45 131	0.34 116	0.31 119	0.30 90	0.30 115	0.33 98	0.20 87	0.52 131	0.32 127	0.39 43	0.36 82	0.45 75	0.36 141	0.17 47	0.48 150	0.59 203	0.59 174	0.51 178	1.26 186	0.43 149	0.70 203	0.55 179	0.22 115	0.27 118	0.52 129	0.50 115	0.62 145	0.55 114

HCRNet	0.24 28	0.30 87	0.15 19	0.34 109	0.15 22	0.25 67	0.15 57	0.30 26	0.14 12	0.69 205	0.32 64	0.39 54	0.14 23	0.17 47	0.20 11	0.20 10	0.30 21	0.22 14	0.33 29	0.15 11	0.24 13	0.15 10	0.16 73	0.12 9	0.20 7	0.24 18	0.24 15	0.22 13

HITNet	0.28 40	0.27 68	0.21 62	0.22 48	0.21 57	0.22 48	0.15 57	0.41 57	0.22 58	0.50 112	0.35 76	0.44 70	0.21 62	0.17 47	0.26 40	0.24 19	0.33 25	0.31 61	0.31 22	0.19 27	0.32 29	0.28 47	0.16 73	0.18 45	0.31 43	0.28 37	0.44 77	0.42 71
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	0.30 52	0.22 36	0.21 62	0.23 58	0.18 42	0.19 33	0.12 31	0.44 63	0.35 141	0.43 65	0.40 104	0.40 59	0.21 62	0.18 57	0.32 77	0.29 51	0.42 76	0.31 61	0.37 38	0.27 71	0.35 40	0.33 79	0.13 43	0.18 45	0.37 63	0.51 122	0.31 23	0.47 88

MyStereo	0.45 131	0.40 143	0.41 152	0.36 116	0.32 122	0.27 76	0.23 102	0.52 131	0.38 147	0.51 122	0.40 104	0.55 117	0.34 131	0.18 57	0.52 164	0.38 124	0.44 91	0.39 124	1.19 184	0.42 142	0.50 137	0.48 149	0.19 102	0.31 135	0.60 157	0.65 156	0.70 162	0.49 97

LoS_RVC	0.29 44	0.25 51	0.22 74	0.15 17	0.19 50	0.18 28	0.12 31	0.37 44	0.21 50	0.42 57	0.38 93	0.32 34	0.20 57	0.18 57	0.31 66	0.27 37	0.34 28	0.28 39	0.43 68	0.21 38	0.42 91	0.33 79	0.15 64	0.23 82	0.48 111	0.34 64	0.41 66	0.46 80

tt_ll	0.29 44	0.25 51	0.22 74	0.15 17	0.19 50	0.18 28	0.12 31	0.37 44	0.21 50	0.42 57	0.38 93	0.32 34	0.20 57	0.18 57	0.31 66	0.27 37	0.34 28	0.28 39	0.43 68	0.21 38	0.42 91	0.33 79	0.15 64	0.23 82	0.48 111	0.34 64	0.41 66	0.46 80

iinet-f	0.34 78	0.26 63	0.24 85	0.24 60	0.18 42	0.35 111	0.16 67	0.33 33	0.21 50	0.42 57	0.73 191	0.44 70	0.35 137	0.18 57	0.30 56	0.34 100	0.43 82	0.28 39	0.86 154	0.33 106	0.40 74	0.26 36	0.17 81	0.18 45	0.39 73	0.29 40	0.46 79	0.39 64

raft_robust	0.34 78	0.27 68	0.19 53	0.29 85	0.22 64	0.22 48	0.16 67	0.52 131	0.28 107	0.64 196	0.25 48	0.48 89	0.26 94	0.18 57	0.32 77	0.33 91	0.44 91	0.34 79	0.52 94	0.28 77	0.44 109	0.47 145	0.12 28	0.21 72	0.44 94	0.44 99	0.49 98	0.46 80

CREStereo++_RVC	0.32 65	0.25 51	0.18 44	0.23 58	0.25 80	0.22 48	0.15 57	0.45 69	0.26 90	0.48 100	0.28 56	0.48 89	0.44 162	0.18 57	0.26 40	0.30 63	0.47 114	0.25 25	0.38 42	0.23 47	0.41 83	0.30 57	0.13 43	0.24 92	0.40 77	0.32 50	0.51 110	0.52 105
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
TestStereo	0.35 83	0.33 113	0.28 103	0.33 101	0.23 68	0.34 109	0.22 94	0.54 142	0.24 69	0.64 196	0.28 56	0.53 108	0.21 62	0.18 57	0.30 56	0.25 25	0.44 91	0.27 34	0.58 115	0.27 71	0.52 145	0.32 74	0.18 96	0.26 112	0.41 82	0.33 56	0.50 104	0.43 74

sAnonymous2	0.40 100	0.28 73	0.24 85	0.25 64	0.23 68	0.32 94	0.22 94	0.56 151	0.30 120	0.41 48	0.38 93	0.39 54	0.29 114	0.18 57	0.46 142	0.50 179	0.53 155	0.49 171	0.80 144	0.42 142	0.53 149	0.56 180	0.19 102	0.25 102	0.50 123	0.52 125	0.51 110	0.56 119

CroCo_RVC	0.40 100	0.28 73	0.24 85	0.25 64	0.23 68	0.32 94	0.22 94	0.56 151	0.30 120	0.41 48	0.38 93	0.39 54	0.29 114	0.18 57	0.46 142	0.50 179	0.53 155	0.49 171	0.80 144	0.42 142	0.53 149	0.56 180	0.19 102	0.25 102	0.50 123	0.52 125	0.51 110	0.56 119

PMTNet	0.33 73	0.28 73	0.20 55	0.26 72	0.22 64	0.20 37	0.19 83	0.45 69	0.21 50	0.50 112	0.24 37	0.52 104	0.15 29	0.18 57	0.31 66	0.33 91	0.47 114	0.28 39	0.55 103	0.25 58	0.46 117	0.27 40	0.16 73	0.16 23	0.46 99	0.37 78	0.48 87	0.64 137

PDISCO_ROB	0.34 78	0.31 95	0.32 125	0.28 81	0.24 75	0.30 85	0.21 89	0.36 39	0.24 69	0.27 18	0.35 76	0.32 34	0.24 81	0.18 57	0.36 103	0.40 135	0.40 56	0.51 178	0.36 37	0.31 96	0.44 109	0.40 108	0.17 81	0.25 102	0.41 82	0.43 98	0.62 145	0.46 80

DN-CSS_ROB	0.36 88	0.31 95	0.30 109	0.31 91	0.30 115	0.25 67	0.17 72	0.51 117	0.25 78	0.51 122	0.56 165	0.56 121	0.36 141	0.18 57	0.31 66	0.28 40	0.41 68	0.31 61	0.81 146	0.27 71	0.37 55	0.25 33	0.22 115	0.32 142	0.37 63	0.32 50	0.41 66	0.38 56

AE-Stereo	0.38 92	0.32 104	0.23 79	0.34 109	0.25 80	0.29 83	0.16 67	0.49 98	0.24 69	0.55 159	0.22 33	0.67 157	0.23 77	0.19 70	0.33 82	0.35 104	0.52 150	0.41 140	0.59 118	0.37 119	0.50 137	0.50 161	0.14 52	0.30 126	0.51 126	0.46 104	0.55 126	0.48 94

MSKI-zero shot	0.46 137	0.28 73	0.20 55	0.31 91	0.27 96	0.33 98	0.24 106	0.56 151	0.24 69	0.53 137	0.40 104	0.55 117	0.21 62	0.19 70	0.33 82	0.42 151	0.51 142	0.36 96	1.37 189	0.41 136	0.52 145	0.47 145	0.16 73	0.23 82	0.49 117	1.13 214	0.80 179	0.78 156

CASnet	0.30 52	0.26 63	0.18 44	0.22 48	0.20 53	0.27 76	0.12 31	0.48 93	0.24 69	0.54 144	0.35 76	0.55 117	0.21 62	0.19 70	0.27 43	0.25 25	0.37 42	0.23 18	0.54 101	0.20 34	0.42 91	0.31 63	0.15 64	0.18 45	0.30 39	0.27 29	0.40 59	0.42 71
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.43 122	0.27 68	0.51 176	0.37 121	0.28 106	0.31 90	0.21 89	0.50 105	0.26 90	0.48 100	0.54 160	0.57 129	0.19 52	0.19 70	0.33 82	0.37 117	0.49 127	0.34 79	0.83 147	0.33 106	0.53 149	0.42 117	0.17 81	0.23 82	0.70 177	0.84 186	0.50 104	0.89 173

TRStereo	0.46 137	0.42 149	0.77 210	0.38 125	0.24 75	0.79 194	0.37 140	0.50 105	0.23 63	0.51 122	0.33 67	0.67 157	0.14 23	0.19 70	0.34 92	0.41 144	0.48 121	0.35 91	0.55 103	0.36 115	0.51 140	0.46 137	0.13 43	0.19 59	0.57 147	0.62 150	1.22 214	0.79 158

GMStereo	0.32 65	0.32 104	0.20 55	0.27 76	0.25 80	0.31 90	0.24 106	0.48 93	0.25 78	0.37 36	0.30 61	0.54 111	0.27 107	0.19 70	0.30 56	0.30 63	0.45 99	0.29 47	0.56 108	0.32 100	0.39 70	0.25 33	0.18 96	0.22 75	0.39 73	0.30 44	0.47 83	0.33 43
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.43 122	0.30 87	0.21 62	0.36 116	0.30 115	0.44 142	0.39 148	0.57 158	0.28 107	0.51 122	0.34 71	0.58 134	0.18 46	0.19 70	0.48 150	0.47 168	0.49 127	0.36 96	0.97 168	0.46 165	0.47 123	0.46 137	0.14 52	0.23 82	0.55 142	0.44 99	0.65 153	0.71 150

DSFCA	0.33 73	0.39 140	0.32 125	0.31 91	0.27 96	0.35 111	0.25 109	0.36 39	0.29 115	0.32 24	0.42 117	0.38 52	0.22 71	0.19 70	0.32 77	0.31 78	0.38 47	0.36 96	0.46 80	0.26 66	0.37 55	0.37 95	0.23 122	0.24 92	0.38 67	0.35 69	0.34 36	0.43 74

DMCA	0.23 26	0.19 20	0.21 62	0.18 29	0.19 50	0.17 24	0.18 79	0.29 25	0.23 63	0.23 14	0.28 56	0.29 24	0.17 39	0.19 70	0.25 33	0.25 25	0.30 21	0.29 47	0.27 16	0.20 34	0.31 25	0.20 20	0.19 102	0.18 45	0.24 18	0.27 29	0.22 8	0.27 23

BEATNet_4x	0.35 83	0.29 83	0.24 85	0.27 76	0.26 89	0.26 73	0.22 94	0.45 69	0.28 107	0.57 177	0.33 67	0.49 93	0.28 109	0.19 70	0.35 99	0.33 91	0.40 56	0.40 132	0.39 46	0.25 58	0.46 117	0.47 145	0.21 114	0.25 102	0.36 60	0.34 64	0.51 110	0.48 94

iResNet_ROB	0.35 83	0.30 87	0.27 100	0.32 98	0.21 57	0.33 98	0.22 94	0.45 69	0.27 98	0.45 75	0.42 117	0.38 52	0.48 166	0.19 70	0.28 51	0.29 51	0.45 99	0.36 96	0.55 103	0.24 56	0.37 55	0.27 40	0.19 102	0.25 102	0.44 94	0.39 89	0.47 83	0.47 88

RAFT-Test	0.43 122	0.31 95	0.21 62	0.37 121	0.26 89	0.35 111	0.22 94	0.53 139	0.24 69	0.53 137	0.46 133	0.54 111	0.22 71	0.20 81	0.37 105	0.51 184	0.51 142	0.37 107	1.04 174	0.48 170	0.55 157	0.50 161	0.16 73	0.23 82	0.56 145	0.51 122	0.62 145	0.65 141

LoS	0.41 113	0.33 113	0.21 62	0.28 81	0.31 119	0.27 76	0.16 67	1.20 222	0.22 58	0.76 212	0.69 188	0.57 129	0.27 107	0.20 81	0.31 66	0.39 129	0.46 110	0.29 47	0.52 94	0.26 66	0.52 145	0.37 95	0.17 81	0.18 45	0.59 153	0.47 107	0.48 87	0.58 124

CES	0.33 73	0.19 20	0.19 53	0.19 32	0.21 57	0.20 37	0.09 12	0.85 203	0.18 28	0.42 57	0.55 162	0.49 93	0.16 32	0.20 81	0.31 66	0.37 117	0.47 114	0.28 39	0.41 63	0.24 56	0.66 194	0.35 87	0.17 81	0.18 45	0.42 87	0.33 56	0.42 73	0.50 99

anonymity	1.14 208	0.25 51	0.65 203	0.38 125	0.28 106	0.36 114	0.21 89	0.56 151	0.26 90	0.53 137	18.98 271	0.52 104	0.22 71	0.20 81	0.31 66	0.44 157	0.48 121	0.32 71	0.83 147	0.45 160	0.48 126	0.46 137	0.18 96	0.22 75	0.68 173	0.98 204	0.58 133	0.98 178

Sa-1000	0.32 65	0.29 83	0.17 34	0.20 41	0.20 53	0.23 53	0.10 20	0.49 98	0.28 107	0.55 159	0.26 50	0.46 83	0.17 39	0.20 81	0.31 66	0.31 78	0.45 99	0.33 74	0.50 89	0.22 43	0.41 83	0.43 122	0.14 52	0.20 63	0.42 87	0.41 93	0.51 110	0.40 66

dd	0.38 92	0.40 143	0.21 62	0.82 196	0.25 80	0.53 167	0.24 106	0.46 77	0.19 31	0.47 96	0.24 37	0.66 156	0.21 62	0.20 81	0.38 108	0.34 100	0.57 171	0.30 57	0.75 139	0.28 77	0.40 74	0.31 63	0.17 81	0.24 92	0.44 94	0.32 50	0.51 110	0.40 66

cross-raft	0.42 117	0.32 104	0.22 74	0.32 98	0.26 89	0.32 94	0.19 83	0.54 142	0.27 98	0.55 159	0.39 102	0.58 134	0.20 57	0.20 81	0.36 103	0.48 173	0.51 142	0.37 107	1.06 178	0.44 157	0.56 160	0.59 186	0.14 52	0.25 102	0.57 147	0.54 130	0.59 136	0.59 126

test-1	0.45 131	0.24 45	0.22 74	0.28 81	0.29 110	0.50 157	0.29 122	0.58 162	0.32 127	0.55 159	0.41 108	0.58 134	0.30 118	0.20 81	0.39 110	0.39 129	0.50 138	0.40 132	1.04 174	0.38 125	0.52 145	0.63 196	0.17 81	0.32 142	0.60 157	0.69 167	0.58 133	0.89 173

XX-Stereo	8.90 259	0.24 45	0.17 34	0.40 134	0.21 57	0.44 142	0.17 72	0.55 147	0.23 63	0.52 131	0.45 128	0.58 134	0.16 32	0.20 81	0.40 115	0.47 168	0.49 127	0.37 107	0.63 123	0.38 125	0.48 126	0.38 101	0.14 52	0.20 63	229.91 277	0.56 135	0.60 141	0.99 179

CREStereo	0.32 65	0.27 68	0.22 74	0.25 64	0.20 53	0.22 48	0.12 31	0.49 98	0.20 43	0.50 112	0.24 37	0.54 111	0.22 71	0.20 81	0.29 54	0.33 91	0.49 127	0.26 28	0.41 63	0.22 43	0.46 117	0.30 57	0.15 64	0.21 72	0.39 73	0.34 64	0.48 87	0.52 105
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA-RVC	0.31 61	0.25 51	0.28 103	0.25 64	0.27 96	0.24 58	0.25 109	0.36 39	0.31 124	0.33 25	0.38 93	0.54 111	0.24 81	0.20 81	0.40 115	0.35 104	0.35 31	0.34 79	0.35 35	0.29 84	0.37 55	0.33 79	0.22 115	0.24 92	0.29 35	0.29 40	0.36 48	0.41 68

RASNet	0.31 61	0.32 104	0.30 109	0.27 76	0.24 75	0.26 73	0.20 87	0.46 77	0.26 90	0.41 48	0.33 67	0.40 59	0.25 90	0.20 81	0.25 33	0.28 40	0.38 47	0.30 57	0.34 31	0.21 38	0.40 74	0.29 54	0.14 52	0.30 126	0.33 50	0.34 64	0.49 98	0.47 88

MSMDNet	0.42 117	0.32 104	0.21 62	0.27 76	0.26 89	0.37 116	0.23 102	0.51 117	0.25 78	0.52 131	0.42 117	0.54 111	0.21 62	0.20 81	0.39 110	0.52 188	0.51 142	0.38 113	1.02 173	0.59 191	0.54 153	0.53 174	0.17 81	0.23 82	0.53 133	0.46 104	0.59 136	0.63 135

dad	0.61 172	0.45 157	0.30 109	1.01 208	0.46 162	0.63 180	1.26 220	1.15 220	0.27 98	0.79 216	0.32 64	0.76 169	0.53 174	0.21 94	0.42 130	0.36 111	0.66 189	0.34 79	1.27 187	0.31 96	0.56 160	0.30 57	0.22 115	0.36 153	0.59 153	0.39 89	1.70 229	0.97 177

LMCR-Stereo	0.37 90	0.31 95	0.23 79	0.25 64	0.25 80	0.33 98	0.19 83	0.44 63	0.27 98	0.45 75	0.35 76	0.51 101	0.34 131	0.21 94	0.35 99	0.35 104	0.50 138	0.38 113	0.74 137	0.41 136	0.46 117	0.44 126	0.20 112	0.23 82	0.40 77	0.38 80	0.51 110	0.51 101

s12784h	0.39 98	0.35 117	0.25 93	0.46 149	0.29 110	0.25 67	0.18 79	0.49 98	0.22 58	0.51 122	0.34 71	0.62 148	0.32 126	0.21 94	0.27 43	0.28 40	0.48 121	0.29 47	0.52 94	0.23 47	0.51 140	0.30 57	0.15 64	0.23 82	0.51 126	0.52 125	0.70 162	1.14 184

R-Stereo Train	0.40 100	0.28 73	0.29 106	0.33 101	0.27 96	0.37 116	0.14 48	0.51 117	0.25 78	0.54 144	0.42 117	0.56 121	0.26 94	0.21 94	0.34 92	0.41 144	0.52 150	0.38 113	0.70 131	0.37 119	0.51 140	0.48 149	0.17 81	0.28 119	0.54 136	0.65 156	0.46 79	0.62 130

RAFT-Stereo	0.40 100	0.28 73	0.29 106	0.33 101	0.27 96	0.37 116	0.14 48	0.51 117	0.25 78	0.54 144	0.42 117	0.56 121	0.26 94	0.21 94	0.34 92	0.41 144	0.52 150	0.38 113	0.70 131	0.37 119	0.51 140	0.48 149	0.17 81	0.28 119	0.54 136	0.65 156	0.46 79	0.62 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV_Zeroshot_test	0.50 152	0.33 113	0.81 213	0.76 190	0.36 135	0.38 120	0.47 159	0.58 162	0.27 98	0.53 137	0.55 162	0.60 146	0.18 46	0.22 99	0.34 92	0.47 168	0.50 138	0.34 79	0.92 160	0.43 149	0.56 160	0.50 161	0.15 64	0.24 92	0.80 196	0.68 163	0.69 157	0.77 154

EKT-Stereo	0.47 142	0.38 134	0.27 100	0.50 158	0.33 128	0.49 154	0.51 170	0.51 117	0.23 63	0.50 112	0.41 108	0.56 121	0.24 81	0.22 99	0.43 132	0.51 184	0.54 164	0.52 185	0.89 157	0.40 133	0.65 191	0.56 180	0.17 81	0.25 102	0.72 184	0.63 153	0.64 150	0.56 119

HH	0.43 122	0.21 32	0.55 184	0.33 101	0.26 89	0.40 126	0.29 122	0.52 131	0.27 98	0.54 144	0.26 50	0.57 129	0.17 39	0.22 99	0.33 82	0.46 161	0.49 127	0.40 132	0.92 160	0.42 142	0.63 184	0.49 156	0.17 81	0.25 102	0.47 101	0.60 146	0.64 150	0.82 168

HanStereo	0.43 122	0.21 32	0.55 184	0.33 101	0.26 89	0.40 126	0.29 122	0.52 131	0.27 98	0.54 144	0.26 50	0.57 129	0.17 39	0.22 99	0.33 82	0.46 161	0.49 127	0.40 132	0.92 160	0.42 142	0.63 184	0.49 156	0.17 81	0.25 102	0.47 101	0.60 146	0.64 150	0.82 168

CASS	0.48 146	0.37 125	0.33 128	0.45 146	0.38 141	0.47 150	0.33 132	0.60 174	0.38 147	0.62 191	0.50 146	0.56 121	0.38 153	0.22 99	0.43 132	0.37 117	0.64 185	0.39 124	0.94 163	0.39 129	0.57 168	0.51 169	0.27 137	0.26 112	0.63 165	0.56 135	0.68 156	0.81 165
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iRaft-Stereo_20w	0.51 155	0.32 104	0.83 214	0.81 195	0.32 122	0.47 150	0.31 129	0.55 147	0.28 107	0.54 144	0.46 133	0.59 142	0.14 23	0.22 99	0.41 123	0.39 129	0.49 127	0.33 74	0.88 156	0.43 149	0.49 130	0.39 102	0.15 64	0.18 45	0.72 184	0.88 190	1.07 204	1.22 191

GLC_STEREO	0.36 88	0.31 95	0.29 106	0.31 91	0.27 96	0.30 85	0.23 102	0.49 98	0.22 58	0.54 144	0.43 125	0.48 89	0.21 62	0.22 99	0.29 54	0.31 78	0.54 164	0.33 74	0.47 84	0.30 89	0.60 178	0.46 137	0.18 96	0.24 92	0.39 73	0.28 37	0.57 131	0.42 71

MIPNet	0.35 83	0.32 104	0.24 85	0.26 72	0.23 68	0.27 76	0.15 57	0.50 105	0.20 43	0.45 75	0.37 86	0.52 104	0.29 114	0.22 99	0.35 99	0.33 91	0.46 110	0.37 107	0.51 92	0.37 119	0.36 47	0.44 126	0.14 52	0.19 59	0.46 99	0.51 122	0.42 73	0.51 101

IPLGR	0.38 92	0.41 146	0.25 93	0.35 115	0.32 122	0.28 81	0.18 79	0.50 105	0.27 98	0.48 100	0.48 138	0.52 104	0.25 90	0.22 99	0.37 105	0.31 78	0.42 76	0.39 124	0.63 123	0.38 125	0.40 74	0.48 149	0.14 52	0.22 75	0.48 111	0.47 107	0.48 87	0.46 80

TANstereo	0.40 100	0.25 51	0.18 44	0.29 85	0.27 96	0.33 98	0.17 72	0.37 44	0.20 43	0.45 75	0.21 29	0.31 30	0.26 94	0.22 99	0.61 181	0.56 193	0.51 142	0.68 213	0.97 168	0.74 206	0.43 101	0.35 87	0.85 220	0.22 75	0.27 29	0.32 50	0.49 98	0.38 56

XX-TBD	0.40 100	0.25 51	0.18 44	0.29 85	0.27 96	0.33 98	0.17 72	0.37 44	0.20 43	0.45 75	0.21 29	0.31 30	0.26 94	0.22 99	0.61 181	0.56 193	0.51 142	0.68 213	0.97 168	0.74 206	0.43 101	0.35 87	0.85 220	0.22 75	0.27 29	0.32 50	0.49 98	0.38 56

FINET	0.31 61	0.30 87	0.31 119	0.34 109	0.24 75	0.27 76	0.29 122	0.36 39	0.28 107	0.39 43	0.26 50	0.37 50	0.23 77	0.22 99	0.43 132	0.35 104	0.37 42	0.28 39	0.46 80	0.25 58	0.35 40	0.28 47	0.24 126	0.24 92	0.35 57	0.27 29	0.39 56	0.32 42

MMNet	0.20 14	0.20 26	0.17 34	0.21 45	0.17 31	0.20 37	0.14 48	0.23 13	0.16 20	0.19 10	0.20 25	0.27 18	0.11 12	0.22 99	0.21 18	0.21 12	0.27 14	0.24 20	0.29 18	0.18 22	0.23 11	0.15 10	0.12 28	0.15 19	0.23 13	0.23 16	0.22 8	0.25 19

iResNetv2_ROB	0.37 90	0.30 87	0.23 79	0.34 109	0.29 110	0.38 120	0.22 94	0.46 77	0.25 78	0.46 88	0.56 165	0.56 121	0.41 159	0.22 99	0.30 56	0.29 51	0.40 56	0.34 79	0.66 129	0.31 96	0.40 74	0.32 74	0.23 122	0.30 126	0.44 94	0.36 73	0.50 104	0.46 80

MLCV	0.46 137	0.38 134	0.34 134	0.54 167	0.39 145	0.49 154	0.33 132	0.59 169	0.31 124	0.49 107	0.59 172	0.72 164	0.57 178	0.22 99	0.39 110	0.29 51	0.49 127	0.38 113	1.01 172	0.33 106	0.42 91	0.43 122	0.28 143	0.36 153	0.51 126	0.56 135	0.54 124	0.54 112

IPLG	0.30 52	0.28 73	0.24 85	0.22 48	0.20 53	0.25 67	0.15 57	0.45 69	0.19 31	0.45 75	0.28 56	0.45 75	0.18 46	0.23 114	0.33 82	0.29 51	0.43 82	0.35 91	0.40 56	0.28 77	0.35 40	0.44 126	0.12 28	0.20 63	0.35 57	0.36 73	0.37 50	0.37 52

UPFNet	0.28 40	0.25 51	0.26 99	0.26 72	0.23 68	0.30 85	0.21 89	0.34 36	0.25 78	0.35 31	0.32 64	0.33 38	0.21 62	0.23 114	0.31 66	0.28 40	0.37 42	0.31 61	0.37 38	0.23 47	0.27 18	0.24 31	0.18 96	0.20 63	0.28 33	0.29 40	0.32 28	0.29 27

DeepPruner_ROB	0.43 122	0.36 119	0.37 142	0.38 125	0.39 145	0.37 116	0.26 112	0.45 69	0.36 144	0.50 112	0.53 157	0.47 87	0.40 157	0.23 114	0.56 174	0.38 124	0.48 121	0.44 154	0.51 92	0.35 113	0.57 168	0.45 130	0.27 137	0.32 142	0.47 101	0.68 163	0.52 120	0.45 78

DISCO	0.32 65	0.30 87	0.23 79	0.31 91	0.28 106	0.33 98	0.30 127	0.32 29	0.29 115	0.40 46	0.41 108	0.32 34	0.20 57	0.23 114	0.32 77	0.29 51	0.42 76	0.32 71	0.46 80	0.29 84	0.36 47	0.31 63	0.19 102	0.24 92	0.37 63	0.36 73	0.41 66	0.38 56

pmcnn	0.86 193	0.56 182	0.38 143	0.70 183	0.60 190	0.81 197	0.62 188	0.63 177	0.44 160	0.49 107	0.81 208	1.86 204	2.35 228	0.23 114	0.54 168	0.64 210	0.74 204	0.54 189	2.20 209	0.60 194	0.94 219	0.57 183	0.51 195	0.53 191	0.78 192	0.75 176	1.48 221	2.01 219

IER	0.29 44	0.24 45	0.24 85	0.24 60	0.21 57	0.25 67	0.17 72	0.35 38	0.21 50	0.36 32	0.45 128	0.51 101	0.20 57	0.24 119	0.32 77	0.29 51	0.38 47	0.31 61	0.33 29	0.23 47	0.33 31	0.27 40	0.20 112	0.19 59	0.30 39	0.32 50	0.35 39	0.39 64

ICVP	0.43 122	0.38 134	0.47 166	0.40 134	0.36 135	0.40 126	0.28 117	0.47 87	0.33 135	0.46 88	0.45 128	0.49 93	0.37 148	0.24 119	0.40 115	0.38 124	0.45 99	0.39 124	0.53 99	0.39 129	0.43 101	0.59 186	0.55 201	0.34 147	0.48 111	0.55 132	0.51 110	0.55 114
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.38 92	0.32 104	0.34 134	0.41 138	0.33 128	0.38 120	0.28 117	0.51 117	0.29 115	0.54 144	0.52 155	0.46 83	0.42 160	0.24 119	0.41 123	0.33 91	0.39 52	0.36 96	0.46 80	0.25 58	0.38 64	0.31 63	0.19 102	0.26 112	0.43 93	0.46 104	0.52 120	0.55 114

HGLStereo	0.32 65	0.32 104	0.25 93	0.27 76	0.27 96	0.28 81	0.17 72	0.39 54	0.23 63	0.40 46	0.56 165	0.33 38	0.19 52	0.24 119	0.30 56	0.34 100	0.44 91	0.39 124	0.41 63	0.28 77	0.39 70	0.32 74	0.18 96	0.25 102	0.40 77	0.38 80	0.35 39	0.33 43

CFNet	0.34 78	0.31 95	0.25 93	0.38 125	0.32 122	0.30 85	0.23 102	0.46 77	0.26 90	0.41 48	0.36 82	0.58 134	0.30 118	0.24 119	0.28 51	0.26 30	0.39 52	0.34 79	0.37 38	0.26 66	0.35 40	0.22 27	0.17 81	0.24 92	0.47 101	0.39 89	0.46 79	0.51 101

CFNet_RVC	0.38 92	0.40 143	0.33 128	0.38 125	0.35 134	0.38 120	0.25 109	0.44 63	0.28 107	0.45 75	0.49 140	0.46 83	0.26 94	0.24 119	0.40 115	0.33 91	0.43 82	0.36 96	0.44 71	0.31 96	0.43 101	0.31 63	0.19 102	0.26 112	0.49 117	0.49 112	0.50 104	0.52 105

HSM	0.40 100	0.37 125	0.30 109	0.39 130	0.36 135	0.33 98	0.28 117	0.56 151	0.29 115	0.50 112	0.51 149	0.49 93	0.37 148	0.24 119	0.39 110	0.34 100	0.52 150	0.36 96	0.50 89	0.35 113	0.49 130	0.35 87	0.19 102	0.29 122	0.48 111	0.54 130	0.54 124	0.55 114

iResNet	0.59 169	0.41 146	0.43 159	0.52 162	0.48 164	0.66 186	0.40 151	0.65 178	0.43 157	0.50 112	0.55 162	1.10 185	1.23 209	0.24 119	0.57 175	0.40 135	0.53 155	0.45 159	1.70 198	0.45 160	0.45 114	0.43 122	0.33 154	0.52 188	0.55 142	0.60 146	0.67 155	0.67 144

CIPLG	0.29 44	0.26 63	0.17 34	0.22 48	0.17 31	0.24 58	0.14 48	0.50 105	0.17 22	0.46 88	0.37 86	0.45 75	0.22 71	0.25 127	0.30 56	0.30 63	0.43 82	0.29 47	0.39 46	0.28 77	0.40 74	0.28 47	0.13 43	0.18 45	0.31 43	0.25 21	0.32 28	0.29 27

DAS	0.61 172	0.42 149	0.30 109	0.62 175	0.48 164	0.54 168	0.48 164	0.59 169	0.67 187	0.45 75	0.73 191	1.19 189	0.62 180	0.25 127	0.54 168	0.46 161	0.71 200	0.51 178	0.96 165	0.66 201	0.56 160	0.63 196	0.41 181	0.62 201	0.71 181	0.72 169	0.82 181	0.79 158

SepStereo	0.61 172	0.42 149	0.30 109	0.62 175	0.48 164	0.54 168	0.48 164	0.59 169	0.67 187	0.45 75	0.73 191	1.19 189	0.62 180	0.25 127	0.54 168	0.46 161	0.71 200	0.51 178	0.96 165	0.66 201	0.56 160	0.63 196	0.41 181	0.62 201	0.71 181	0.72 169	0.82 181	0.79 158

IPLGR_C	0.29 44	0.26 63	0.17 34	0.22 48	0.17 31	0.24 58	0.14 48	0.50 105	0.17 22	0.46 88	0.37 86	0.45 75	0.24 81	0.25 127	0.30 56	0.30 63	0.43 82	0.30 57	0.39 46	0.28 77	0.40 74	0.28 47	0.13 43	0.17 34	0.31 43	0.26 24	0.32 28	0.30 32

ACRE	0.29 44	0.26 63	0.17 34	0.22 48	0.17 31	0.24 58	0.14 48	0.50 105	0.17 22	0.46 88	0.37 86	0.45 75	0.23 77	0.25 127	0.30 56	0.30 63	0.43 82	0.29 47	0.39 46	0.29 84	0.40 74	0.27 40	0.13 43	0.18 45	0.30 39	0.26 24	0.32 28	0.29 27

UNet	0.32 65	0.28 73	0.27 100	0.29 85	0.27 96	0.31 90	0.21 89	0.41 57	0.26 90	0.41 48	0.37 86	0.39 54	0.28 109	0.25 127	0.31 66	0.30 63	0.43 82	0.35 91	0.39 46	0.26 66	0.33 31	0.32 74	0.19 102	0.26 112	0.34 51	0.37 78	0.37 50	0.41 68

FADNet-RVC	0.41 113	0.37 125	0.28 103	0.41 138	0.33 128	0.33 98	0.32 130	0.53 139	0.30 120	0.52 131	0.41 108	0.59 142	0.35 137	0.25 127	0.51 160	0.37 117	0.43 82	0.34 79	0.75 139	0.40 133	0.38 64	0.39 102	0.28 143	0.36 153	0.47 101	0.52 125	0.40 59	0.53 109

AACVNet	0.41 113	0.37 125	0.33 128	0.41 138	0.45 160	0.42 135	0.28 117	0.48 93	0.32 127	0.50 112	0.51 149	0.47 87	0.24 81	0.26 134	0.41 123	0.36 111	0.47 114	0.42 146	0.52 94	0.42 142	0.42 91	0.39 102	0.26 133	0.32 142	0.47 101	0.50 115	0.50 104	0.62 130

Anonymous3	0.56 163	0.45 157	0.31 119	0.31 91	0.33 128	0.46 145	0.37 140	0.57 158	0.51 172	0.56 167	0.38 93	1.04 183	0.36 141	0.26 134	0.76 203	0.69 217	0.66 189	0.58 200	1.04 174	0.51 180	0.81 213	0.97 225	0.26 133	0.29 122	0.59 153	0.62 150	0.76 173	0.56 119

UCFNet_RVC	0.42 117	0.52 175	0.34 134	0.47 152	0.42 150	0.42 135	0.30 127	0.49 98	0.32 127	0.51 122	0.48 138	0.68 161	0.36 141	0.26 134	0.40 115	0.32 87	0.41 68	0.38 113	0.48 86	0.30 89	0.45 114	0.31 63	0.28 143	0.30 126	0.61 161	0.49 112	0.48 87	0.61 128

GEStereo_RVC	0.47 142	0.41 146	0.31 119	0.39 130	0.37 139	0.42 135	0.33 132	0.52 131	0.32 127	0.50 112	0.41 108	0.59 142	0.38 153	0.27 137	0.54 168	0.50 179	0.60 176	0.56 196	0.90 158	0.46 165	0.55 157	0.47 145	0.24 126	0.38 161	0.49 117	0.47 107	0.50 104	0.80 163

ADCRef	0.48 146	0.37 125	0.33 128	0.33 101	0.31 119	0.44 142	0.38 143	0.47 87	0.68 189	0.47 96	0.51 149	0.56 121	0.35 137	0.27 137	0.43 132	0.40 135	0.47 114	0.44 154	0.84 150	0.37 119	0.49 130	0.48 149	0.30 152	0.31 135	0.49 117	0.88 190	0.49 98	1.04 183

LE_ROB	11.92 264	1.06 218	1.26 234	4.81 260	43.47 275	6.01 264	35.61 273	7.74 267	6.23 261	0.58 180	3.83 258	32.58 271	46.83 273	0.27 137	0.44 137	0.32 87	0.53 155	0.43 148	23.28 266	0.75 209	0.67 196	0.51 169	0.56 202	8.03 266	23.19 268	17.00 267	20.55 268	35.43 272

FADNet	0.46 137	0.38 134	0.31 119	0.42 142	0.32 122	0.40 126	0.46 158	0.59 169	0.35 141	0.56 167	0.53 157	0.59 142	0.39 156	0.28 140	0.50 156	0.38 124	0.40 56	0.39 124	0.94 163	0.43 149	0.46 117	0.41 113	0.29 149	0.31 135	0.55 142	0.62 150	0.48 87	0.63 135

PS-NSSS	0.45 131	0.52 175	0.38 143	0.68 181	0.40 148	0.56 172	0.44 157	0.57 158	0.31 124	0.58 180	0.35 76	1.11 186	0.31 123	0.28 140	0.40 115	0.30 63	0.40 56	0.36 96	0.71 133	0.32 100	0.32 29	0.21 23	0.26 133	0.29 122	0.47 101	0.47 107	0.47 83	0.62 130

NCCL2	0.49 148	0.47 163	0.48 169	0.40 134	0.38 141	0.38 120	0.33 132	0.55 147	0.44 160	0.58 180	0.47 136	0.53 108	0.36 141	0.28 140	0.57 175	0.47 168	0.49 127	0.45 159	0.57 113	0.44 157	0.56 160	0.54 177	0.34 157	0.45 178	0.70 177	0.72 169	0.61 144	0.81 165

MDST_ROB	1.62 219	1.46 223	0.53 180	2.47 231	0.96 216	1.72 224	0.73 199	0.72 191	0.54 177	0.59 183	0.42 117	1.08 184	11.90 256	0.28 140	0.49 152	0.37 117	0.51 142	0.36 96	0.72 134	0.41 136	0.54 153	0.36 93	0.38 166	0.47 180	3.20 254	1.82 238	8.20 262	2.54 235

RTSC	0.47 142	0.36 119	0.33 128	0.36 116	0.38 141	0.41 133	0.35 136	0.50 105	0.48 169	0.44 71	0.60 175	0.42 64	0.38 153	0.29 144	0.64 188	0.45 159	0.62 181	0.41 140	0.83 147	0.36 115	0.54 153	0.49 156	0.23 122	0.38 161	0.47 101	0.50 115	0.60 141	0.91 175

DPSNet	1.63 220	0.63 193	0.62 198	0.87 199	0.82 206	1.02 210	0.59 186	0.68 184	0.90 209	0.45 75	0.50 146	5.87 247	2.58 230	0.29 144	1.06 229	1.04 239	1.03 221	0.91 230	13.68 259	0.88 219	1.24 234	0.89 222	1.13 228	1.02 232	1.25 223	1.42 228	1.17 208	1.35 197

GES	0.40 100	0.37 125	0.25 93	0.31 91	0.30 115	0.41 133	0.26 112	0.46 77	0.28 107	0.49 107	0.40 104	0.43 65	0.26 94	0.30 146	0.45 139	0.40 135	0.53 155	0.43 148	0.97 168	0.42 142	0.50 137	0.41 113	0.23 122	0.30 126	0.38 67	0.35 69	0.47 83	0.49 97

APVNet	0.42 117	0.37 125	0.30 109	0.36 116	0.39 145	0.47 150	0.36 139	0.51 117	0.32 127	0.36 32	0.52 155	0.41 62	0.24 81	0.30 146	0.45 139	0.48 173	0.55 166	0.48 166	0.63 123	0.45 160	0.45 114	0.35 87	0.26 133	0.36 153	0.47 101	0.35 69	0.60 141	0.45 78

psm_up	0.42 117	0.38 134	0.41 152	0.45 146	0.33 128	0.46 145	0.27 114	0.50 105	0.51 172	0.43 65	0.42 117	0.45 75	0.40 157	0.30 146	0.40 115	0.35 104	0.47 114	0.38 113	0.56 108	0.34 109	0.39 70	0.33 79	0.25 129	0.39 165	0.54 136	0.59 142	0.56 129	0.52 105

FADNet-RVC-Resample	0.40 100	0.31 95	0.32 125	0.36 116	0.29 110	0.33 98	0.27 114	0.53 139	0.32 127	0.57 177	0.37 86	0.53 108	0.34 131	0.30 146	0.41 123	0.31 78	0.41 68	0.42 146	0.55 103	0.43 149	0.39 70	0.46 137	0.25 129	0.43 174	0.44 94	0.42 94	0.37 50	0.53 109

ADCP+	0.49 148	0.35 117	0.36 141	0.33 101	0.26 89	0.39 125	0.38 143	0.48 93	0.98 214	0.42 57	0.61 177	0.85 172	0.26 94	0.30 146	0.33 82	0.32 87	0.41 68	0.35 91	0.62 120	0.27 71	0.41 83	0.37 95	0.24 126	0.22 75	0.41 82	1.72 236	0.43 75	1.18 186

DLCB_ROB	0.40 100	0.36 119	0.35 138	0.32 98	0.32 122	0.31 90	0.27 114	0.42 59	0.34 139	0.46 88	0.49 140	0.54 111	0.37 148	0.30 146	0.37 105	0.33 91	0.44 91	0.38 113	0.40 56	0.32 100	0.44 109	0.34 86	0.27 137	0.31 135	0.81 199	0.57 138	0.55 126	0.46 80

AF-Net	0.40 100	0.36 119	0.35 138	0.39 130	0.44 154	0.43 140	0.38 143	0.44 63	0.43 157	0.37 36	0.49 140	0.58 134	0.32 126	0.31 152	0.41 123	0.36 111	0.35 31	0.36 96	0.45 76	0.30 89	0.34 34	0.30 57	0.33 154	0.30 126	0.38 67	0.42 94	0.59 136	0.47 88

Nwc_Net	0.40 100	0.36 119	0.35 138	0.39 130	0.44 154	0.43 140	0.38 143	0.44 63	0.43 157	0.37 36	0.49 140	0.58 134	0.32 126	0.31 152	0.41 123	0.36 111	0.35 31	0.36 96	0.45 76	0.30 89	0.34 34	0.30 57	0.33 154	0.30 126	0.38 67	0.42 94	0.59 136	0.47 88

DeepPrunerF	0.55 161	0.29 83	0.30 109	0.37 121	0.86 209	0.30 85	0.37 140	0.42 59	0.34 139	0.34 29	0.53 157	0.34 42	0.22 71	0.31 152	0.38 108	0.40 135	0.42 76	0.34 79	0.56 108	0.36 115	0.41 83	0.33 79	0.27 137	0.26 112	4.90 260	0.50 115	0.38 53	0.46 80

HSM-Net_RVC	0.50 152	0.37 125	0.39 148	0.56 171	0.44 154	0.46 145	0.28 117	0.55 147	0.39 152	0.57 177	0.63 183	0.89 176	0.56 177	0.31 152	0.39 110	0.35 104	0.49 127	0.41 140	0.56 108	0.34 109	0.47 123	0.46 137	0.28 143	0.41 169	0.67 169	0.79 184	0.77 175	0.72 151
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.55 161	0.57 184	0.42 156	0.41 138	0.44 154	0.49 154	0.43 154	0.40 55	0.47 167	0.48 100	0.57 168	1.88 205	0.36 141	0.31 152	0.52 164	0.43 153	0.65 187	0.43 148	0.60 119	0.39 129	0.53 149	0.66 201	0.34 157	0.38 161	0.49 117	0.53 129	0.96 194	0.64 137

SACVNet	0.46 137	0.42 149	0.38 143	0.44 145	0.41 149	0.40 126	0.43 154	0.52 131	0.47 167	0.52 131	0.45 128	0.45 75	0.25 90	0.32 157	0.44 137	0.40 135	0.50 138	0.45 159	0.63 123	0.48 170	0.51 140	0.43 122	0.29 149	0.34 147	0.64 167	0.58 139	0.62 145	0.61 128

NaN_ROB	0.56 163	0.47 163	0.48 169	0.51 161	0.59 188	0.42 135	0.39 148	0.72 191	0.48 169	0.64 196	0.49 140	1.54 201	0.48 166	0.32 157	0.47 146	0.36 111	0.42 76	0.40 132	0.55 103	0.46 165	0.38 64	0.33 79	0.27 137	0.49 182	0.68 173	0.75 176	0.72 167	1.21 189

RP	0.43 122	0.45 157	0.48 169	0.48 155	0.43 152	0.46 145	0.47 159	0.47 87	0.45 163	0.34 29	0.61 177	0.57 129	0.42 160	0.33 159	0.40 115	0.35 104	0.43 82	0.35 91	0.49 88	0.34 109	0.38 64	0.37 95	0.29 149	0.35 149	0.49 117	0.44 99	0.53 122	0.58 124

ADCL	0.56 163	0.50 173	0.39 148	0.42 142	0.36 135	0.51 162	0.55 183	0.58 162	1.58 235	0.56 167	0.64 184	0.62 148	0.37 148	0.33 159	0.41 123	0.39 129	0.48 121	0.40 132	0.73 136	0.38 125	0.59 174	0.52 173	0.34 157	0.35 149	0.63 165	0.68 163	0.57 131	1.34 196

stereogan	0.49 148	0.47 163	0.46 164	0.52 162	0.54 182	0.56 172	0.48 164	0.52 131	0.45 163	0.39 43	0.49 140	0.70 163	0.49 170	0.34 161	0.49 152	0.40 135	0.45 99	0.40 132	0.63 123	0.41 136	0.43 101	0.39 102	0.38 166	0.37 159	0.47 101	0.50 115	0.77 175	0.60 127

GANetREF_RVC	0.61 172	0.56 182	0.58 189	0.56 171	0.52 178	0.55 170	0.52 175	0.85 203	0.63 184	0.78 214	0.44 127	1.00 182	0.63 182	0.34 161	0.62 184	0.44 157	0.53 155	0.51 178	0.85 152	0.51 180	0.63 184	0.48 149	0.48 191	0.59 195	0.71 181	0.65 156	0.81 180	0.79 158
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
GANet-ADL	0.47 142	0.42 149	0.33 128	0.43 144	0.42 150	0.48 153	0.35 136	0.51 117	0.33 135	0.54 144	0.50 146	0.63 152	0.34 131	0.35 163	0.47 146	0.39 129	0.53 155	0.38 113	0.79 142	0.51 180	0.48 126	0.41 113	0.30 152	0.30 126	0.52 129	0.59 142	0.63 149	0.72 151

pcwnet_v2	0.45 131	0.36 119	0.38 143	0.47 152	0.37 139	0.46 145	0.38 143	0.51 117	0.35 141	0.54 144	0.61 177	0.50 100	0.75 186	0.35 163	0.46 142	0.36 111	0.47 114	0.38 113	0.53 99	0.30 89	0.42 91	0.31 63	0.25 129	0.32 142	0.58 152	0.58 139	0.59 136	0.68 148

RTS	0.77 185	0.45 157	0.41 152	0.46 149	0.44 154	0.77 192	0.53 180	0.66 180	0.73 194	0.42 57	0.51 149	0.86 173	0.50 171	0.35 163	0.68 193	0.57 198	0.82 213	0.51 178	1.59 193	0.64 199	0.63 184	0.60 189	0.36 162	0.50 183	0.80 196	3.82 257	0.83 183	1.23 192

RTSA	0.77 185	0.45 157	0.41 152	0.46 149	0.44 154	0.77 192	0.53 180	0.66 180	0.73 194	0.42 57	0.51 149	0.86 173	0.50 171	0.35 163	0.68 193	0.57 198	0.82 213	0.51 178	1.59 193	0.64 199	0.63 184	0.60 189	0.36 162	0.50 183	0.80 196	3.82 257	0.83 183	1.23 192

CSAN	0.70 180	0.70 200	0.60 197	0.68 181	0.61 191	0.58 176	0.48 164	0.77 200	0.73 194	0.79 216	0.57 168	1.34 199	1.03 203	0.35 163	0.58 178	0.45 159	0.57 171	0.53 187	0.74 137	0.60 194	0.58 171	0.51 169	0.44 188	0.61 198	0.77 190	1.10 212	0.88 191	1.19 187

NCC-stereo	0.51 155	0.47 163	0.43 159	0.49 156	0.51 172	0.50 157	0.51 170	0.51 117	0.57 178	0.36 32	0.59 172	0.62 148	0.55 175	0.36 168	0.53 166	0.41 144	0.46 110	0.50 174	0.58 115	0.41 136	0.43 101	0.40 108	0.43 186	0.36 153	0.57 147	0.72 169	0.73 170	0.65 141

Abc-Net	0.51 155	0.47 163	0.43 159	0.49 156	0.51 172	0.50 157	0.51 170	0.51 117	0.57 178	0.36 32	0.59 172	0.62 148	0.55 175	0.36 168	0.53 166	0.41 144	0.46 110	0.50 174	0.58 115	0.41 136	0.43 101	0.40 108	0.43 186	0.36 153	0.57 147	0.72 169	0.73 170	0.65 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM_RVC	1.34 212	1.03 217	0.59 192	1.32 217	0.94 214	1.23 215	0.85 204	0.94 208	0.78 200	0.61 188	0.75 198	2.55 216	1.51 214	0.36 168	0.49 152	0.37 117	0.56 169	0.43 148	4.91 232	0.45 160	0.56 160	0.37 95	0.37 164	0.56 192	1.41 225	1.19 218	3.13 253	8.03 258
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	0.82 188	0.59 186	0.46 164	0.60 174	0.53 180	0.60 178	0.51 170	0.66 180	0.62 183	0.55 159	0.81 208	1.44 200	2.03 223	0.37 171	0.55 173	0.48 173	0.55 166	0.48 166	4.41 227	0.83 214	0.59 174	0.58 185	0.45 189	0.38 161	0.70 177	0.74 175	0.69 157	0.99 179

FADNet_RVC	0.59 169	0.48 170	0.39 148	0.65 179	0.45 160	0.40 126	0.35 136	0.61 175	0.42 156	0.62 191	0.60 175	0.94 179	0.78 189	0.38 172	0.79 206	0.38 124	0.60 176	0.55 194	1.68 196	0.51 180	0.58 171	0.72 210	0.28 143	0.42 171	0.50 123	0.68 163	0.51 110	0.69 149

STTStereo	0.39 98	0.42 149	0.43 159	0.37 121	0.43 152	0.34 109	0.49 169	0.37 44	0.33 135	0.38 41	0.43 125	0.51 101	0.30 118	0.38 172	0.47 146	0.32 87	0.41 68	0.40 132	0.40 56	0.29 84	0.36 47	0.28 47	0.22 115	0.28 119	0.40 77	0.45 103	0.40 59	0.62 130

LALA_ROB	0.65 177	0.64 194	0.51 176	0.50 158	0.50 170	0.65 184	0.51 170	0.54 142	0.65 186	0.55 159	0.75 198	2.33 212	0.45 164	0.38 172	0.71 198	0.47 168	0.67 193	0.57 198	0.66 129	0.49 176	0.60 178	0.62 194	0.38 166	0.43 174	0.54 136	0.71 168	0.95 193	0.80 163

GwcNet-ADL	0.56 163	0.57 184	0.48 169	0.72 185	0.51 172	0.55 170	0.42 153	0.58 162	0.38 147	0.54 144	0.73 191	0.89 176	0.48 166	0.39 175	0.46 142	0.46 161	0.56 169	0.43 148	0.90 158	0.48 170	0.49 130	0.51 169	0.38 166	0.35 149	0.61 161	0.75 176	0.53 122	0.85 171

PSMNet-ADL	0.56 163	0.47 163	0.47 166	0.52 162	0.48 164	0.51 162	0.47 159	0.58 162	0.46 166	0.64 196	0.68 187	0.77 170	0.81 190	0.39 175	0.51 160	0.46 161	0.53 155	0.41 140	1.18 182	0.50 177	0.54 153	0.45 130	0.39 172	0.35 149	0.56 145	0.67 162	0.85 188	0.50 99

ETE_ROB	0.66 179	0.65 195	0.42 156	0.54 167	0.51 172	0.66 186	0.47 159	0.51 117	0.58 180	0.52 131	0.75 198	2.41 214	0.44 162	0.40 177	0.61 181	0.48 173	0.70 198	0.50 174	0.72 134	0.50 177	0.62 183	0.61 192	0.39 172	0.44 177	0.60 157	0.72 169	1.17 208	0.85 171

PWC_ROB	0.76 184	0.54 181	0.66 205	0.47 152	0.56 185	0.52 166	0.70 196	0.65 178	1.26 225	0.47 96	0.75 198	0.74 166	2.10 226	0.40 177	0.79 206	0.51 184	0.83 216	0.60 202	1.37 189	0.68 203	0.78 209	0.68 203	0.35 160	0.65 205	0.60 157	0.59 142	0.76 173	1.59 208

MeshStereo	1.81 227	1.02 215	0.72 208	1.89 223	1.26 224	1.43 220	0.87 208	1.14 219	0.79 201	0.66 202	0.89 212	8.39 259	5.02 243	0.40 177	0.89 219	0.65 211	0.66 189	0.54 189	4.56 229	0.61 197	3.32 260	0.80 217	0.65 209	0.75 211	1.97 234	1.46 231	3.34 255	4.12 248
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.38 92	0.38 134	0.38 143	0.34 109	0.47 163	0.32 94	0.52 175	0.40 55	0.44 160	0.41 48	0.41 108	0.56 121	0.26 94	0.41 180	0.43 132	0.30 63	0.39 52	0.33 74	0.40 56	0.27 71	0.34 34	0.27 40	0.22 115	0.24 92	0.37 63	0.47 107	0.40 59	0.44 76
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SGM-ForestM	1.56 217	1.80 229	0.59 192	1.74 222	0.86 209	1.83 225	1.08 215	1.28 226	0.81 202	0.56 167	0.74 195	5.35 240	3.72 235	0.41 180	0.47 146	0.37 117	0.59 174	0.44 154	5.02 233	0.43 149	0.55 157	0.39 102	0.39 172	0.50 183	2.80 249	1.97 240	4.37 258	3.15 240

SHD	0.65 177	0.44 155	0.55 184	0.57 173	0.55 184	0.50 157	0.48 164	0.74 194	0.69 191	0.63 195	0.65 185	0.68 161	0.97 199	0.42 182	0.81 210	0.57 198	0.69 197	0.50 174	1.20 185	0.56 189	0.66 194	0.68 203	0.39 172	0.52 188	0.68 173	0.78 183	0.70 162	1.03 182

ccs_rob	0.82 188	0.59 186	0.42 156	0.73 187	0.49 168	0.73 189	0.68 193	0.58 162	0.39 152	0.56 167	4.12 259	3.54 234	0.96 198	0.43 183	0.62 184	0.51 184	0.53 155	0.48 166	0.78 141	0.54 184	0.58 171	0.53 174	0.39 172	0.37 159	0.54 136	0.58 139	0.55 126	0.78 156

SGM-Forest	0.51 155	0.48 170	0.34 134	0.75 189	0.49 168	0.51 162	0.39 148	0.54 142	0.33 135	0.49 107	0.35 76	0.75 168	0.57 178	0.43 183	0.42 130	0.40 135	0.44 91	0.41 140	0.47 84	0.36 115	0.46 117	0.42 117	0.37 164	0.39 165	0.67 169	0.55 132	1.11 205	0.81 165
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	0.56 163	0.53 179	0.64 199	0.54 167	0.54 182	0.59 177	0.43 154	0.58 162	0.60 182	0.45 75	0.70 189	0.65 155	0.69 185	0.44 185	0.60 180	0.46 161	0.49 127	0.44 154	0.62 120	0.44 157	0.47 123	0.42 117	0.39 172	0.42 171	0.62 164	0.77 180	0.72 167	0.79 158

G-Net	1.20 211	0.75 202	0.97 223	0.67 180	0.65 193	0.92 205	0.60 187	1.00 211	1.35 228	0.74 211	1.47 238	5.51 243	0.92 195	0.44 185	0.83 212	0.84 226	0.76 207	0.66 209	1.97 206	1.52 245	0.85 215	0.87 220	0.54 200	0.70 209	0.86 202	1.24 221	1.82 232	2.89 238

ADCMid	0.80 187	0.59 186	0.57 188	0.53 165	0.59 188	0.75 190	0.76 201	0.93 207	1.21 222	0.54 144	0.80 205	0.99 180	0.98 200	0.44 185	0.84 214	0.60 204	0.74 204	0.55 194	1.72 199	0.55 187	0.79 211	0.81 218	0.60 206	0.50 183	0.79 193	0.90 195	0.71 165	1.76 213

CBMV	0.71 181	0.52 175	0.47 166	0.62 175	0.52 178	0.56 172	0.41 152	0.70 187	0.63 184	0.61 188	0.39 102	1.30 197	0.47 165	0.46 188	0.72 199	0.62 206	0.62 181	0.54 189	0.79 142	0.48 170	0.67 196	0.50 161	0.40 180	0.71 210	0.79 193	0.75 176	1.53 224	2.47 231
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FCDSN-DC	0.52 159	0.52 175	0.51 176	0.53 165	0.50 170	0.50 157	0.52 175	0.56 151	0.36 144	0.61 188	0.36 82	0.48 89	0.34 131	0.47 189	0.63 186	0.57 198	0.65 187	0.62 205	0.54 101	0.48 170	0.59 174	0.50 161	0.38 166	0.62 201	0.53 133	0.55 132	0.51 110	0.54 112
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AnyNet_C32	0.85 192	0.47 163	0.49 173	0.50 158	0.51 172	0.63 180	0.58 185	0.74 194	1.45 230	0.60 185	0.80 205	0.74 166	0.50 171	0.49 190	0.82 211	0.68 216	0.75 206	0.68 213	1.18 182	0.54 184	0.98 221	0.88 221	0.48 191	0.61 198	0.74 186	0.98 204	0.71 165	4.30 249

PA-Net	0.50 152	0.59 186	0.54 182	0.40 134	0.53 180	0.42 135	0.53 180	0.56 151	0.52 174	0.46 88	0.41 108	0.49 93	0.48 166	0.49 190	0.54 168	0.42 151	0.37 42	0.44 154	0.43 68	0.45 160	0.37 55	0.48 149	0.27 137	0.39 165	0.52 129	0.87 189	0.45 78	0.99 179
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWCDC_ROB	0.45 131	0.20 26	0.30 109	0.20 41	0.33 128	0.23 53	0.29 122	0.26 18	0.96 213	0.21 12	0.54 160	0.30 28	2.04 224	0.49 190	0.51 160	0.41 144	0.38 47	0.41 140	0.39 46	0.37 119	0.37 55	0.61 192	0.35 160	0.31 135	0.24 18	0.49 112	0.35 39	0.53 109

ADLNet	0.34 78	0.39 140	0.25 93	0.33 101	0.29 110	0.36 114	0.32 130	0.42 59	0.25 78	0.37 36	0.38 93	0.60 146	0.28 109	0.50 193	0.31 66	0.30 63	0.40 56	0.31 61	0.38 42	0.28 77	0.34 34	0.28 47	0.28 143	0.19 59	0.36 60	0.40 92	0.35 39	0.36 50

ADCPNet	0.84 190	0.59 186	0.55 184	0.63 178	0.73 198	0.63 180	0.74 200	0.75 197	0.84 206	0.64 196	0.79 204	0.73 165	1.44 212	0.50 193	0.74 201	0.65 211	0.71 200	0.54 189	1.84 203	0.71 205	0.79 211	0.78 215	0.53 198	0.60 197	0.93 206	1.31 224	0.83 183	2.11 222

FC-DCNN	0.63 176	0.69 199	0.64 199	0.98 206	0.65 193	0.89 201	0.65 190	0.76 198	0.40 155	0.72 209	0.41 108	0.80 171	0.35 137	0.51 195	0.59 179	0.56 193	0.67 193	0.56 196	0.62 120	0.50 177	0.63 184	0.50 161	0.39 172	0.59 195	0.77 190	0.65 156	0.78 177	0.83 170

LSM0	6.82 258	0.81 207	0.59 192	1.23 213	1.02 218	1.29 218	1.18 218	1.65 242	1.45 230	1.18 240	1.52 241	2.65 219	4.03 237	0.51 195	59.80 276	70.35 276	1.18 228	0.77 222	10.00 252	1.47 243	2.50 255	3.56 261	0.65 209	0.90 225	1.33 224	1.41 227	2.40 242	8.70 259

CBMV_ROB	0.94 197	0.44 155	0.50 174	0.88 200	0.71 197	0.65 184	0.52 175	0.70 187	0.38 147	0.55 159	0.45 128	6.22 250	2.33 227	0.51 195	0.50 156	0.43 153	0.61 179	0.46 163	1.38 191	0.94 222	0.56 160	0.46 137	0.41 181	0.48 181	0.81 199	1.01 208	1.28 215	1.19 187

STStereo	2.66 241	1.83 230	1.92 247	2.87 238	2.02 233	2.68 232	1.85 228	3.30 259	1.63 237	0.82 218	5.71 261	8.58 260	10.17 254	0.52 198	0.67 191	0.43 153	0.63 183	0.46 163	11.73 254	0.68 203	0.73 205	0.66 201	0.49 194	0.98 230	2.33 242	1.79 237	2.66 246	3.63 245

NOSS_ROB	0.54 160	0.48 170	0.44 163	0.55 170	0.51 172	0.51 162	0.47 159	0.68 184	0.39 152	0.52 131	0.41 108	0.49 93	0.36 141	0.53 199	0.66 189	0.56 193	0.61 179	0.54 189	0.57 113	0.47 169	0.64 190	0.50 161	0.39 172	0.51 187	0.70 177	0.65 156	0.83 183	0.67 144

FAT-Stereo	0.88 194	0.59 186	0.88 218	0.89 201	1.07 221	0.84 199	0.66 191	0.82 201	0.58 180	0.67 204	1.67 244	2.16 211	0.93 196	0.54 200	0.86 216	0.62 206	0.66 189	0.71 216	1.29 188	0.80 212	0.68 199	0.57 183	0.57 203	0.68 208	0.67 169	0.84 186	0.83 183	1.54 203

BEATNet-Init1	11.87 263	15.78 268	1.38 235	34.17 273	2.55 249	31.72 274	9.59 266	2.52 255	2.49 250	0.96 224	2.28 251	18.81 265	32.29 268	0.54 200	1.70 255	0.88 228	0.80 211	0.66 209	61.61 277	16.09 270	1.78 250	1.44 250	0.75 214	1.12 240	14.82 265	2.79 254	37.47 274	23.61 266

S-Stereo	0.99 198	0.65 195	0.59 192	0.94 203	0.92 213	1.08 211	1.25 219	0.74 194	0.82 203	0.66 202	2.61 253	2.64 218	0.91 194	0.56 202	0.94 221	0.72 219	0.68 196	0.83 228	1.50 192	0.83 214	0.65 191	0.69 206	1.07 227	0.81 219	0.67 169	0.77 180	0.78 177	1.55 204

MANE	4.47 251	1.62 227	3.30 261	2.34 228	1.90 232	2.28 228	1.66 227	2.83 256	3.11 254	0.83 219	1.12 227	7.77 257	8.15 250	0.56 202	0.79 206	0.87 227	0.82 213	13.62 266	5.80 236	0.59 191	0.94 219	0.60 189	0.48 191	0.91 226	7.29 261	9.34 263	14.90 266	26.25 268

SAMSARA	1.12 205	0.61 192	0.85 216	0.70 183	0.65 193	0.66 186	0.66 191	1.25 225	0.98 214	0.77 213	0.70 189	0.93 178	2.06 225	0.59 204	1.05 227	0.80 225	0.77 208	0.75 219	1.62 195	0.77 211	1.27 236	1.40 249	0.42 185	0.78 216	2.33 242	2.27 248	2.28 240	2.31 225

ADCS	1.05 199	0.75 202	0.64 199	0.73 187	0.75 201	0.80 196	0.68 193	0.98 210	1.58 235	0.62 191	0.89 212	1.13 187	1.68 217	0.59 204	1.06 229	1.18 244	1.01 220	0.82 227	1.89 204	0.93 221	1.30 237	1.26 245	0.59 205	0.77 213	0.99 211	2.08 243	1.04 200	1.74 210

NVstereo2D	0.41 113	0.37 125	0.31 119	0.45 146	0.38 141	0.56 172	0.56 184	0.45 69	0.29 115	0.41 48	0.42 117	0.44 70	0.23 77	0.59 204	0.51 160	0.41 144	0.48 121	0.43 148	0.40 56	0.32 100	0.37 55	0.28 47	0.45 189	0.30 126	0.52 129	0.36 73	0.40 59	0.44 76

HBP-ISP	0.60 171	0.53 179	0.58 189	0.79 194	0.57 186	0.61 179	0.52 175	0.70 187	0.38 147	0.62 191	0.51 149	0.67 157	0.31 123	0.60 207	0.68 193	0.66 213	0.57 171	0.48 166	0.52 94	0.48 170	0.65 191	0.65 200	0.38 166	0.52 188	0.68 173	0.77 180	1.06 202	0.73 153

XQC	0.74 183	0.75 202	0.58 189	0.77 192	0.74 199	0.79 194	0.72 198	0.86 205	0.77 198	0.73 210	0.57 168	0.86 173	0.81 190	0.60 207	0.79 206	0.58 202	0.63 183	0.53 187	1.04 174	0.59 191	0.68 199	0.70 207	0.52 196	0.57 194	0.90 203	1.03 210	1.04 200	0.77 154

ELAS_RVC	1.92 229	1.47 224	1.24 231	2.08 224	1.53 228	3.37 249	1.51 226	1.46 237	1.11 217	0.91 223	2.26 250	6.93 252	6.00 245	0.61 209	0.85 215	0.63 208	1.07 225	0.81 225	2.14 208	0.85 217	1.19 232	1.19 241	0.81 218	1.04 233	3.02 251	2.05 242	2.69 249	2.88 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.96 230	1.69 228	1.23 230	2.25 226	1.75 229	2.41 229	1.49 225	1.55 239	1.80 240	0.89 221	2.14 249	7.05 254	6.02 246	0.61 209	0.88 217	0.63 208	1.06 222	0.78 223	2.32 211	0.80 212	1.15 230	1.19 241	0.79 216	0.98 230	3.21 255	2.53 253	2.67 248	3.05 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.71 181	0.91 211	0.59 192	1.38 218	0.85 208	1.25 216	0.86 206	0.69 186	0.45 163	0.71 206	0.47 136	1.95 206	0.34 131	0.62 211	0.49 152	0.33 91	0.52 150	0.48 166	1.06 178	0.43 149	0.40 74	0.27 40	0.85 220	0.41 169	0.65 168	0.64 154	0.56 129	0.93 176

SANet	1.13 207	0.67 198	0.77 210	0.78 193	0.74 199	0.93 206	0.62 188	1.30 227	1.22 223	0.60 185	0.96 217	5.83 246	2.57 229	0.63 212	0.77 204	0.49 177	0.79 209	0.67 212	1.08 180	0.60 194	0.68 199	0.74 213	0.78 215	0.79 218	1.05 213	1.23 219	1.17 208	2.15 223

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 190	0.70 200	0.52 179	0.96 205	0.67 196	0.87 200	0.76 201	1.02 213	0.93 211	0.78 214	0.62 182	1.32 198	0.98 200	0.64 213	0.78 205	0.52 188	0.51 142	0.45 159	1.73 200	0.46 165	0.67 196	0.70 207	0.61 207	0.56 192	1.11 217	1.24 221	0.99 199	1.46 200

AnyNet_C01	1.16 209	0.79 206	0.64 199	0.76 190	0.81 205	0.76 191	0.90 211	1.12 217	1.53 232	0.71 206	0.94 216	2.04 208	1.68 217	0.64 213	1.10 234	1.41 251	1.40 236	1.43 250	2.29 210	1.03 227	1.70 249	1.29 248	0.80 217	0.82 220	1.08 215	0.97 203	0.98 197	1.74 210

edge stereo	1.12 205	0.82 208	1.07 227	1.15 210	1.06 220	1.25 216	1.10 216	1.12 217	0.83 204	0.65 201	1.43 235	3.44 232	1.41 211	0.68 215	0.74 201	0.69 217	0.81 212	0.62 205	2.86 215	0.74 206	0.73 205	0.75 214	0.74 213	0.66 206	0.95 207	0.88 190	1.16 207	2.01 219

DGSMNet	1.34 212	0.76 205	0.84 215	0.84 198	0.77 202	0.89 201	0.87 208	0.82 201	0.69 191	1.13 239	5.02 260	1.26 195	0.85 192	0.72 216	1.06 229	1.62 255	1.63 240	0.95 234	3.26 217	1.05 228	2.68 256	2.86 259	0.72 212	0.88 223	0.79 193	0.96 200	0.90 192	1.21 189

STTRV1_RVC	1.72 224	0.66 197	0.50 174	0.82 196	0.61 191	0.81 197	0.69 195	0.76 198	0.76 197	0.71 206	0.74 195	1.29 196	1.60 215	0.78 217	0.99 224	0.50 179	1.15 227	0.57 198	22.76 264	1.10 230	1.18 231	0.79 216	0.86 223	0.87 222	0.83 201	0.95 199	1.11 205	2.15 223

PVD	1.07 201	0.87 210	0.87 217	0.94 203	0.87 211	1.00 209	0.85 204	1.55 239	1.56 233	0.60 185	0.93 215	1.21 194	1.66 216	0.79 218	0.88 217	0.77 222	1.06 222	0.78 223	1.74 201	0.84 216	1.05 225	1.08 238	0.65 209	0.76 212	1.19 219	1.45 230	1.30 217	1.77 214

FBW_ROB	0.91 195	0.96 214	0.70 207	1.45 220	0.89 212	1.09 212	0.86 206	0.66 180	0.53 175	0.56 167	0.61 177	1.19 189	0.77 188	0.79 218	0.63 186	0.43 153	0.70 198	0.52 185	4.11 226	0.43 149	0.60 178	0.46 137	0.95 224	0.94 228	0.75 187	0.85 188	0.85 188	1.31 194

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 253	0.51 174	0.68 206	0.72 185	0.57 186	0.64 183	0.77 203	0.61 175	0.48 169	0.53 137	1.02 221	115.67 276	1.14 204	0.84 220	0.57 175	0.49 177	0.71 200	0.66 209	2.72 213	0.55 187	0.72 204	0.68 203	0.41 181	0.42 171	0.75 187	0.81 185	0.72 167	1.51 202

MFMNet_re	1.17 210	1.06 218	0.95 222	1.17 211	0.98 217	1.44 221	1.14 217	1.07 215	1.32 227	1.00 225	1.12 227	2.07 209	1.16 205	0.84 220	1.04 226	1.01 238	1.30 232	1.05 238	2.06 207	1.00 225	1.19 232	0.98 228	0.96 225	0.97 229	0.98 209	0.92 196	1.30 217	1.42 199

MFN_U_SF_RVC	1.10 204	0.86 209	0.65 203	0.98 206	0.79 203	1.12 213	1.03 213	1.10 216	0.83 204	1.09 234	1.61 243	1.55 202	1.22 208	0.86 222	1.16 239	0.66 213	0.60 176	0.60 202	4.87 231	0.76 210	0.88 218	0.90 223	0.53 198	0.82 220	0.98 209	0.92 196	0.98 197	1.32 195

SPS-STEREO	1.34 212	1.09 220	1.04 225	1.28 216	1.18 222	1.20 214	0.98 212	1.33 230	1.23 224	1.12 238	1.29 233	2.02 207	1.20 206	0.94 223	1.12 235	1.23 246	1.30 232	1.13 244	3.84 223	1.20 234	1.66 246	1.24 244	1.22 231	1.09 237	1.17 218	1.11 213	1.58 226	1.46 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AMNet	0.92 196	0.91 211	0.88 218	0.91 202	0.95 215	0.96 207	0.87 208	0.71 190	0.88 208	0.90 222	0.98 220	0.99 180	0.64 183	0.95 224	0.89 219	1.00 237	1.06 222	0.97 235	0.96 165	0.97 223	1.02 224	0.97 225	0.52 196	0.91 226	0.91 204	0.98 204	1.06 202	1.14 184

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 203	1.02 215	0.89 220	1.25 214	0.83 207	0.90 203	1.07 214	1.23 224	1.56 233	1.03 229	0.76 202	1.19 189	0.86 193	0.98 225	0.98 223	0.74 220	0.64 185	0.72 217	3.50 219	0.86 218	0.85 215	0.98 228	0.82 219	0.89 224	1.20 220	0.93 198	0.86 190	1.68 209

MADNet+	1.35 215	0.92 213	1.11 229	1.21 212	1.04 219	0.96 207	1.37 223	1.50 238	1.20 221	1.08 233	1.06 222	1.64 203	1.82 220	0.98 225	1.52 251	1.31 250	1.87 248	1.00 237	1.93 205	1.21 235	1.55 245	1.17 240	0.98 226	1.56 251	1.52 229	1.17 216	1.29 216	2.50 233

UDGNet	0.49 148	0.45 157	0.30 109	1.05 209	0.79 203	0.91 204	0.70 196	0.47 87	0.30 120	0.45 75	0.46 133	0.45 75	0.16 32	1.01 227	0.30 56	0.30 63	0.45 99	0.39 124	0.50 89	0.32 100	0.49 130	0.36 93	0.57 203	0.23 82	0.54 136	0.42 94	0.43 75	0.47 88

SGM+DAISY	1.58 218	1.14 221	1.05 226	1.38 218	1.25 223	1.44 221	1.32 221	1.30 227	1.12 219	1.11 236	1.28 232	2.72 221	2.00 222	1.04 228	1.09 233	1.13 241	1.27 231	1.05 238	7.90 248	1.19 232	1.40 244	1.27 247	1.25 232	1.08 236	1.24 222	1.08 211	1.86 234	1.77 214

WAO-7	1.75 226	1.50 226	1.58 240	2.10 225	1.51 227	1.41 219	1.46 224	1.80 246	2.17 247	1.51 250	3.52 256	3.39 231	4.26 238	1.05 229	1.44 249	1.11 240	1.19 229	0.94 231	3.26 217	1.24 237	0.99 223	1.06 235	0.61 207	1.41 247	1.44 226	1.56 232	1.47 220	2.35 227

FADE		1.41 222	2.00 251	1.25 214	1.43 225	2.81 235	4.08 252	1.86 247	7.46 264	3.68 264	14.46 266		8.31 251	1.28 230	1.05 227	1.28 248	6.68 265	3.60 261	22.95 265	9.97 265	7.36 264	7.22 264	1.21 229	2.26 259	1.66 231	1.24 221	4.68 259	16.99 261

PWCK	3.72 246	2.52 237	1.72 245	3.06 245	2.07 234	3.03 237	2.98 238	1.97 250	2.05 246	2.27 259	3.31 255	5.51 243	3.67 234	1.40 231	1.32 246	0.97 235	1.74 243	1.10 243	42.82 275	1.70 248	1.90 252	1.23 243	2.24 238	1.51 250	1.84 233	2.15 246	1.79 230	2.46 230

SPstereo	2.24 236	1.49 225	1.89 246	1.52 221	1.44 226	1.58 223	1.36 222	2.01 251	1.65 238	1.52 251	2.53 252	2.99 226	5.33 244	1.61 232	1.87 257	2.90 260	2.09 249	2.24 257	2.84 214	2.23 257	2.95 258	2.64 257	1.71 235	1.81 255	1.98 235	2.32 250	2.62 245	3.27 242

SQANet	1.43 216	2.22 234	0.78 212	2.62 235	1.77 230	2.84 236	2.44 230	0.73 193	0.53 175	0.87 220	0.58 171	2.10 210	0.64 183	2.13 233	0.50 156	0.40 135	0.67 193	0.59 201	7.14 246	0.54 184	0.49 130	0.45 130	2.94 243	0.45 178	0.75 187	0.89 194	0.97 195	1.58 205

UDG	1.07 201	1.95 232	0.54 182	2.29 227	2.24 240	2.00 226	2.51 231	0.59 169	0.72 193	0.59 183	0.83 210	1.14 188	0.31 123	2.36 234	0.66 189	0.50 179	0.89 219	0.61 204	1.81 202	0.61 197	0.78 209	0.70 207	1.26 233	0.43 174	0.61 161	0.64 154	0.69 157	0.64 137

otaku	1.67 222	2.58 241	0.90 221	2.93 239	2.07 234	3.14 241	2.73 234	0.88 206	0.84 206	1.00 225	0.66 186	2.38 213	0.95 197	2.39 235	0.67 191	0.52 188	0.79 209	0.62 205	8.04 250	0.90 220	0.59 174	0.53 174	3.56 244	0.62 201	0.95 207	0.96 200	1.19 213	1.74 210

DispFullNet	2.28 237	2.67 242	3.43 262	2.54 234	2.31 242	2.65 231	2.56 232	1.35 231	1.31 226	2.15 258	0.96 217	8.62 261	2.71 231	2.49 236	1.12 235	1.67 256	2.75 256	1.39 249	6.61 242	2.05 253	1.38 243	1.06 235	1.21 229	0.77 213	0.92 205	0.88 190	1.50 222	2.53 234

WAO-6	1.99 232	2.09 233	1.24 231	2.53 233	2.08 236	2.68 232	2.63 233	1.44 235	1.93 244	1.37 247	1.15 229	3.11 228	4.32 239	2.51 237	1.45 250	1.18 244	1.76 244	1.09 241	2.63 212	1.34 240	1.34 238	1.26 245	2.43 239	1.33 243	2.19 240	1.97 240	1.94 236	2.72 236

Ntro	1.72 224	2.71 244	0.98 224	3.00 241	2.17 239	3.23 242	2.98 238	0.96 209	0.92 210	1.04 232	0.76 202	2.47 215	0.76 187	2.51 237	0.68 193	0.53 191	0.83 216	0.65 208	8.03 249	0.98 224	0.60 178	0.54 177	3.62 245	0.61 198	1.02 212	1.23 219	1.17 208	1.58 205

DDUNet	1.05 199	1.89 231	0.53 180	2.36 229	2.10 238	2.19 227	2.32 229	0.54 142	0.68 189	0.48 100	0.80 205	1.20 193	0.24 81	2.51 237	0.69 197	0.55 192	0.83 216	0.49 171	1.68 196	0.57 190	0.75 208	0.64 199	1.31 234	0.39 165	0.57 147	0.59 142	0.69 157	0.67 144

PSMNet_ROB	1.96 230	2.74 246	1.24 231	2.52 232	1.79 231	3.39 250	2.92 237	1.22 223	1.19 220	1.32 245	1.42 234	2.74 222	3.87 236	2.53 240	1.17 240	0.79 224	1.30 232	0.85 229	5.35 234	1.19 232	1.06 226	0.97 225	4.07 251	1.12 240	1.56 230	1.42 228	1.57 225	1.58 205

ACVNet_2	2.32 239	2.71 244	1.69 244	3.41 247	2.53 248	3.05 238	3.01 241	1.38 232	1.11 217	1.11 236	0.96 217	2.71 220	1.91 221	2.55 241	0.95 222	0.76 221	1.77 245	0.76 220	16.37 261	1.21 235	0.87 217	0.72 210	3.93 249	1.11 238	1.70 232	1.17 216	1.50 222	1.83 216

RainbowNet	1.68 223	2.49 236	1.41 236	2.98 240	2.30 241	3.12 240	2.99 240	1.00 211	0.77 198	1.29 243	0.74 195	2.63 217	1.68 217	2.76 242	1.03 225	0.77 222	1.07 225	0.76 220	2.86 215	1.15 231	0.74 207	0.59 186	3.90 247	0.77 213	1.10 216	1.16 215	1.31 219	2.07 221

ACVNet-4b	1.66 221	2.40 235	1.10 228	2.76 237	2.09 237	3.09 239	3.08 243	1.03 214	0.99 216	1.10 235	0.61 177	2.97 225	1.00 202	2.77 243	0.73 200	0.66 213	1.26 230	0.73 218	4.74 230	1.07 229	0.57 168	0.49 156	3.77 246	0.67 207	1.06 214	0.96 200	1.18 212	1.85 217

Dean	2.18 235	3.00 254	1.41 236	3.65 249	3.00 255	3.31 244	3.34 245	1.62 241	1.76 239	1.34 246	1.15 229	3.10 227	3.59 233	2.78 244	1.12 235	0.88 228	1.64 242	1.06 240	3.90 225	1.55 247	0.98 221	0.82 219	4.20 252	1.27 242	2.36 245	1.90 239	2.17 239	1.95 218

LVE	2.29 238	2.69 243	1.56 239	4.79 259	2.63 251	3.26 243	3.58 250	1.30 227	1.38 229	1.61 252	1.27 231	2.94 224	3.52 232	2.79 245	1.07 232	0.88 228	1.50 237	1.09 241	6.15 238	1.42 242	1.24 234	1.14 239	3.90 247	1.43 249	2.52 248	1.66 234	2.05 237	2.34 226

ACVNet_1	1.85 228	2.91 249	1.43 238	3.48 248	2.62 250	3.35 247	3.34 245	1.17 221	0.93 211	1.03 229	0.87 211	2.83 223	1.40 210	2.82 246	0.83 212	0.56 193	1.32 235	0.81 225	6.24 239	1.02 226	0.83 214	0.72 210	4.04 250	0.78 216	1.22 221	0.99 207	0.97 195	1.37 198

DPSimNet_ROB	5.25 255	2.91 249	3.05 259	2.71 236	2.70 252	2.74 234	3.01 241	3.28 258	3.44 258	2.70 262	24.36 272	5.90 248	13.71 260	2.93 247	2.87 261	4.00 262	3.18 257	2.34 258	22.47 263	3.37 260	4.40 261	3.75 262	2.59 240	2.84 262	3.39 258	3.00 255	3.30 254	6.87 257

MADNet++	4.30 250	2.97 253	3.19 260	2.44 230	3.80 260	2.62 230	3.22 244	3.36 260	4.11 259	3.55 263	3.66 257	5.40 241	4.86 242	3.12 248	2.43 260	4.06 263	3.95 260	3.22 260	6.34 240	4.44 261	7.73 265	13.41 266	2.00 237	3.91 263	3.19 253	7.99 262	3.68 256	3.33 243

JetBlue	3.47 244	2.94 251	2.19 254	4.01 254	3.28 257	4.39 257	3.86 251	2.36 254	2.38 249	1.19 241	0.90 214	7.02 253	1.50 213	3.19 249	1.37 248	1.50 253	2.33 251	2.09 256	3.87 224	1.73 249	2.93 257	2.27 256	1.98 236	1.67 253	2.33 242	4.93 261	2.98 252	22.60 265

IMH-64-1	2.14 233	2.52 237	1.62 241	3.01 242	2.45 243	3.32 245	3.49 247	1.41 233	1.89 241	1.00 225	1.09 224	3.32 229	4.52 240	3.28 250	1.18 241	0.90 231	1.59 238	0.94 231	3.67 220	1.33 238	1.12 228	1.00 230	4.55 253	1.06 234	2.07 237	1.40 225	1.68 227	2.36 228

IMH-64	2.14 233	2.52 237	1.62 241	3.01 242	2.45 243	3.32 245	3.49 247	1.41 233	1.89 241	1.00 225	1.09 224	3.32 229	4.52 240	3.28 250	1.18 241	0.90 231	1.59 238	0.94 231	3.67 220	1.33 238	1.12 228	1.00 230	4.55 253	1.06 234	2.07 237	1.40 225	1.68 227	2.36 228

IMH	2.38 240	2.57 240	1.64 243	3.03 244	2.50 247	3.36 248	3.51 249	1.45 236	1.91 243	1.03 229	1.08 223	3.49 233	8.04 249	3.63 252	1.13 238	0.90 231	1.63 240	0.99 236	4.48 228	1.36 241	1.08 227	0.96 224	4.57 255	1.11 238	2.03 236	1.61 233	1.79 230	3.48 244

WAO-8	2.81 242	2.84 247	1.93 248	4.63 256	2.49 245	3.42 251	2.87 235	1.88 248	3.27 256	1.37 247	1.46 236	4.92 238	7.73 247	3.64 253	1.31 244	1.16 242	1.83 246	1.15 245	6.68 243	2.14 254	1.34 238	1.05 233	2.87 241	1.34 244	3.29 256	2.12 244	2.43 243	4.61 251

Venus	2.81 242	2.84 247	1.93 248	4.63 256	2.49 245	3.42 251	2.87 235	1.88 248	3.27 256	1.37 247	1.46 236	4.92 238	7.73 247	3.64 253	1.31 244	1.16 242	1.83 246	1.15 245	6.68 243	2.14 254	1.34 238	1.05 233	2.87 241	1.34 244	3.29 256	2.12 244	2.43 243	4.61 251

ktn	4.83 252	2.95 252	2.02 252	3.73 250	2.99 254	3.77 253	4.53 254	1.75 244	2.92 253	2.10 257	1.52 241	11.18 264	36.94 270	3.71 255	2.06 258	1.82 257	2.47 253	1.99 255	18.72 262	1.98 251	1.88 251	1.74 254	4.75 256	1.91 256	2.11 239	2.29 249	2.70 250	3.98 246

DPSM_ROB	17.13 267	15.19 266	21.09 270	8.59 265	8.29 268	12.91 266	8.41 263	9.74 269	14.29 269	8.00 268	8.92 264	10.02 262	13.15 258	3.71 255	17.12 268	17.90 268	17.95 269	19.75 270	13.14 257	14.59 268	24.07 269	27.10 270	6.34 266	14.03 269	30.70 272	38.45 273	35.86 272	43.05 273

DPSM	17.13 267	15.19 266	21.09 270	8.59 265	8.29 268	12.91 266	8.41 263	9.74 269	14.29 269	8.00 268	8.92 264	10.02 262	13.15 258	3.71 255	17.12 268	17.90 268	17.95 269	19.75 270	13.14 257	14.59 268	24.07 269	27.10 270	6.34 266	14.03 269	30.70 272	38.45 273	35.86 272	43.05 273

notaker	3.58 245	3.59 257	2.75 258	6.07 262	3.32 258	4.63 258	4.56 256	2.01 251	2.21 248	1.90 255	1.51 240	7.09 255	15.50 262	3.77 258	1.72 256	1.50 253	2.35 252	1.70 254	10.97 253	2.01 252	1.69 248	1.56 252	4.87 258	1.70 254	1.51 228	1.68 235	1.89 235	2.48 232

DGTPSM_ROB	10.91 261	5.63 262	16.64 268	3.95 252	7.34 266	4.92 259	7.44 261	4.30 263	11.23 267	4.12 265	8.40 262	4.53 236	13.14 257	3.85 259	12.94 266	13.80 266	6.33 262	15.35 267	7.08 245	11.58 266	8.21 266	20.96 268	5.52 262	10.97 267	11.26 263	29.88 271	12.66 263	32.49 269

DPSMNet_ROB	11.00 262	5.63 262	16.64 268	3.96 253	7.34 266	4.92 259	7.44 261	4.30 263	11.25 268	4.13 266	8.58 263	4.57 237	14.55 261	3.88 260	12.94 266	13.80 266	6.34 263	15.40 268	7.85 247	11.58 266	8.22 267	20.97 269	5.52 262	10.97 267	11.28 264	29.87 270	12.66 263	32.49 269

TorneroNet	5.35 256	3.54 256	2.08 253	3.85 251	3.06 256	4.35 256	4.55 255	1.78 245	5.81 260	1.30 244	1.48 239	6.10 249	59.26 276	3.90 261	1.29 243	0.98 236	2.50 254	1.23 247	15.91 260	1.53 246	1.34 238	1.07 237	5.16 260	1.38 246	2.49 247	2.34 251	2.12 238	4.10 247

TorneroNet-64	4.00 249	3.59 257	1.93 248	4.36 255	2.95 253	4.26 254	4.58 257	1.71 243	6.44 262	1.23 242	1.09 224	5.61 245	25.81 264	3.97 262	1.34 247	0.95 234	2.58 255	1.26 248	11.84 255	1.51 244	1.36 242	1.04 232	4.94 259	1.42 248	2.25 241	2.47 252	1.83 233	5.55 256

KSHMR	5.04 254	3.41 255	2.38 255	4.77 258	3.49 259	4.30 255	4.29 253	2.24 253	1.95 245	1.89 254	1.87 246	3.78 235	56.60 275	4.26 263	1.69 254	1.43 252	2.22 250	1.60 252	9.78 251	1.73 249	1.68 247	1.48 251	6.29 265	1.57 252	2.43 246	2.17 247	2.30 241	4.47 250

UNDER WATER	3.87 247	4.07 259	2.45 256	6.40 263	4.68 263	5.32 261	5.36 259	3.27 257	3.11 254	1.70 253	1.81 245	7.54 256	10.28 255	4.28 264	1.61 252	1.24 247	3.62 258	1.58 251	6.48 241	2.35 258	1.91 253	1.64 253	7.43 268	2.14 258	3.08 252	3.53 256	2.66 246	4.95 253

DLNR_Zeroshot_test	15.27 266	56.75 277	0.73 209	77.82 277	0.28 106	0.40 126	71.42 277	0.57 158	0.22 58	0.55 159	0.36 82	0.58 134	0.18 46	4.39 265	79.54 277	81.74 277	15.51 268	11.63 264	5.39 235	0.34 109	0.61 182	0.49 156	0.15 64	0.29 122	0.59 153	0.50 115	0.69 157	0.64 137

UNDER WATER-64	3.96 248	4.37 260	2.51 257	7.01 264	4.82 264	5.45 262	5.56 260	3.42 261	2.88 252	1.94 256	1.97 247	7.85 258	8.75 253	4.47 266	1.68 253	1.29 249	3.73 259	1.68 253	6.02 237	2.22 256	1.91 253	1.82 255	7.96 269	1.98 257	2.95 250	4.40 260	2.80 251	5.47 254

JetRed	5.83 257	4.38 261	5.23 264	3.30 246	4.12 262	5.85 263	9.23 265	4.20 262	2.78 251	2.31 260	2.00 248	5.46 242	1.20 206	5.68 267	3.38 262	3.88 261	6.46 264	6.52 262	3.80 222	2.98 259	6.60 262	4.97 263	5.41 261	2.73 261	9.22 262	21.91 268	5.29 260	18.57 263

ASD4	12.52 265	6.67 265	12.84 267	5.48 261	3.87 261	6.84 265	5.02 258	5.91 265	7.15 263	6.66 267	16.95 267	6.35 251	8.66 252	6.71 268	11.33 265	10.11 265	10.26 266	13.13 265	11.97 256	7.84 264	30.87 271	17.58 267	4.78 257	6.32 265	21.54 267	31.43 272	26.84 270	35.02 271

CasAABBNet	34.41 272	30.51 271	42.45 275	17.22 268	16.57 271	25.84 270	16.81 268	19.09 271	28.74 271	16.65 272	18.06 270	20.17 266	26.39 265	7.50 269	34.38 270	35.87 270	36.10 274	39.70 272	26.18 268	29.35 274	48.14 275	54.75 277	12.73 273	28.31 274	61.71 274	77.35 275	71.94 275	86.51 275

MyStereo03	34.45 273	30.52 272	42.47 276	17.26 269	16.71 272	26.07 271	16.92 269	19.55 272	28.76 272	16.17 270	17.98 268	20.17 266	26.47 266	7.52 270	34.40 271	35.99 271	36.08 272	39.75 273	26.27 269	29.34 272	48.43 276	54.62 275	12.72 271	28.26 272	61.75 275	77.38 276	72.05 276	86.69 276

MyStereo02	33.84 271	30.52 272	42.47 276	17.26 269	0.00 1	26.07 271	16.92 269	19.55 272	28.76 272	16.17 270	17.98 268	20.17 266	26.47 266	7.52 270	34.40 271	35.99 271	36.08 272	39.75 273	26.27 269	29.34 272	48.43 276	54.62 275	12.72 271	28.26 272	61.75 275	77.38 276	72.05 276	86.69 276

PML	26.01 270	16.47 269	5.54 265	20.38 271	13.16 270	20.84 269	9.63 267	9.23 268	69.83 277	17.73 273	139.43 277	91.26 275	98.96 277	9.19 272	8.28 263	7.65 264	13.69 267	6.52 262	31.86 271	6.30 263	10.00 268	7.86 265	5.54 264	5.57 264	24.82 270	10.77 264	31.09 271	10.74 260

HanzoNet	10.34 260	6.49 264	3.95 263	14.30 267	6.07 265	19.42 268	21.47 271	6.96 266	10.04 266	2.64 261	2.68 254	30.46 269	52.16 274	23.13 273	2.36 259	2.79 259	5.38 261	2.60 259	25.05 267	5.07 262	3.22 259	2.85 258	8.74 270	2.65 260	4.75 259	4.05 259	4.27 257	5.54 255

LRCNet_RVC	19.16 269	27.96 270	9.75 266	30.25 272	27.88 273	31.68 273	26.10 272	20.49 274	8.68 265	28.66 274	28.73 273	30.64 270	23.65 263	32.48 274	8.43 264	1.88 258	23.05 271	16.90 269	40.24 272	17.44 271	6.93 263	3.35 260	35.23 274	25.28 271	1.49 227	1.01 208	5.96 261	3.25 241

HaxPig	36.95 274	39.38 274	36.02 272	37.94 274	42.14 274	37.82 275	41.49 274	37.89 275	39.02 274	47.01 275	48.90 275	44.27 272	35.80 269	36.82 275	38.89 274	36.75 274	45.48 275	48.70 275	40.83 273	39.66 275	36.10 272	30.92 272	47.77 276	39.68 275	18.58 266	16.85 266	13.59 265	19.32 264

MEDIAN_ROB	40.90 276	43.34 276	39.72 274	44.06 276	45.29 277	43.61 277	44.70 276	43.97 277	40.60 276	50.37 277	51.53 276	46.75 274	40.36 272	41.80 276	40.48 275	38.16 275	48.55 277	51.45 277	44.21 276	42.99 277	40.94 274	34.86 274	48.85 277	41.17 277	25.23 271	24.02 269	21.83 269	25.36 267

AVERAGE_ROB	39.07 275	42.10 275	39.04 273	43.37 275	44.15 276	43.08 276	43.88 275	43.21 276	40.00 275	47.62 276	48.04 274	44.84 273	39.97 271	43.46 277	38.33 273	36.44 273	46.53 276	49.04 276	41.84 274	40.32 276	39.63 273	34.70 273	46.76 275	39.74 276	24.66 269	16.71 265	19.73 267	17.80 262

Low-res two-view benchmark