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

TDLM	0.13 4	0.14 10	0.13 21	0.10 10	0.12 21	0.11 15	0.10 37	0.14 9	0.10 11	0.09 4	0.16 37	0.17 12	0.10 15	0.09 6	0.28 1	0.19 2	0.15 7	0.14 8	0.13 3	0.10 6	0.15 2	0.11 2	0.09 19	0.10 11	0.11 4	0.10 4	0.15 6	0.15 11

ProNet	0.10 1	0.07 1	0.09 4	0.06 3	0.04 2	0.10 8	0.32 138	0.07 1	0.04 1	0.04 1	0.11 14	0.07 1	0.03 1	0.20 66	0.33 2	0.21 3	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.07 2	0.10 1	0.08 1	0.08 11	0.05 1	0.10 1	0.06 1	0.10 1	0.06 1

CVANet_RVC	0.18 10	0.18 24	0.18 59	0.20 81	0.15 37	0.17 56	0.13 63	0.23 28	0.11 16	0.14 11	0.22 62	0.20 17	0.12 25	0.48 177	0.35 3	0.21 3	0.17 12	0.16 16	0.16 6	0.13 15	0.18 7	0.15 5	0.10 26	0.12 22	0.14 9	0.12 7	0.19 10	0.16 14

iRaftStereo_RVC	0.16 8	0.15 12	0.11 8	0.10 10	0.10 12	0.09 6	0.05 4	0.17 14	0.09 6	0.15 12	0.15 27	0.18 13	0.09 11	0.18 57	0.38 4	0.28 13	0.20 19	0.14 8	0.19 12	0.12 10	0.34 33	0.30 19	0.07 6	0.09 7	0.14 9	0.12 7	0.18 9	0.13 8

GANet	0.19 11	0.17 17	0.16 44	0.16 46	0.16 44	0.21 85	0.14 73	0.20 20	0.13 22	0.15 12	0.20 51	0.37 103	0.10 15	0.14 20	0.42 5	0.22 5	0.40 123	0.20 34	0.17 8	0.11 8	0.22 11	0.14 4	0.12 53	0.12 22	0.15 12	0.13 10	0.20 13	0.17 20

AANet_RVC	0.16 8	0.13 9	0.13 21	0.10 10	0.15 37	0.08 5	0.13 63	0.14 9	0.15 34	0.13 8	0.13 23	0.13 4	0.11 19	0.10 8	0.42 5	0.24 8	0.16 8	0.16 16	0.20 13	0.15 23	0.15 2	0.17 8	0.11 43	0.11 17	0.16 17	0.17 17	0.22 19	0.24 50

RAFT	0.14 6	0.07 1	0.10 6	0.08 6	0.04 2	0.24 106	0.28 131	0.19 19	0.07 5	0.13 8	0.08 5	0.13 4	0.06 2	0.11 10	0.44 7	0.17 1	0.12 4	0.08 1	0.14 5	0.21 54	0.16 4	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.15 12	0.15 15	0.21 16	0.16 14

StereoIM	0.19 11	0.16 15	0.11 8	0.07 5	0.10 12	0.06 3	0.06 6	0.12 6	0.10 11	0.19 20	0.08 5	0.19 14	0.08 7	0.14 20	0.52 8	0.39 45	0.24 30	0.18 26	0.30 30	0.12 10	0.46 55	0.36 24	0.07 6	0.10 11	0.19 30	0.23 48	0.20 13	0.25 55

GMStereo	0.23 18	0.24 97	0.13 21	0.19 73	0.17 62	0.19 71	0.14 73	0.29 55	0.16 41	0.23 25	0.19 48	0.32 83	0.16 42	0.13 16	0.53 9	0.27 11	0.28 56	0.19 30	0.43 63	0.20 43	0.30 25	0.19 12	0.12 53	0.15 51	0.24 51	0.19 34	0.39 68	0.20 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoVision	0.13 4	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 4	0.07 14	0.10 5	0.13 22	0.09 4	0.07 3	0.16 9	0.07 5	0.11 10	0.56 10	0.29 15	0.14 5	0.13 6	0.17 8	0.09 4	0.18 7	0.15 5	0.04 1	0.08 6	0.15 12	0.13 10	0.19 10	0.15 11

LL-Strereo2	0.28 34	0.17 17	0.14 31	0.12 19	0.11 16	0.10 8	0.06 6	0.29 55	0.16 41	0.30 60	0.14 24	0.22 23	0.11 19	0.34 135	0.56 10	0.42 55	0.23 23	0.17 21	0.39 49	0.17 29	0.70 105	1.53 168	0.10 26	0.11 17	0.24 51	0.17 17	0.25 24	0.17 20

RAFT_CTSACE	0.21 14	0.20 47	0.13 21	0.12 19	0.10 12	0.14 32	0.08 20	0.24 34	0.10 11	0.26 43	0.10 9	0.21 20	0.18 57	0.11 10	0.57 12	0.35 31	0.19 18	0.14 8	0.26 22	0.18 32	0.31 27	0.70 58	0.08 11	0.10 11	0.27 72	0.17 17	0.33 40	0.16 14

FINET	0.28 34	0.21 56	0.21 96	0.21 89	0.17 62	0.17 56	0.18 100	0.23 28	0.19 68	0.23 25	0.48 149	0.28 49	0.17 49	0.17 39	0.57 12	0.33 25	0.25 36	0.18 26	0.38 48	0.17 29	0.30 25	0.22 15	0.15 90	0.17 73	0.42 148	0.96 203	0.27 29	0.21 37

delet	0.15 7	0.14 10	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.13 24	0.09 27	0.12 6	0.09 6	0.15 12	0.11 14	0.16 9	0.09 11	0.11 10	0.57 12	0.23 7	0.16 8	0.13 6	0.13 3	0.12 10	0.17 5	0.29 18	0.09 19	0.10 11	0.13 7	0.12 7	0.20 13	0.13 8

CroCo-Stereo Lap2	0.12 2	0.07 1	0.05 2	0.05 1	0.06 5	0.04 1	0.03 2	0.08 2	0.06 2	0.11 7	0.03 2	0.12 3	0.06 2	0.08 2	0.59 15	0.36 35	0.11 1	0.10 4	0.12 2	0.07 2	0.25 16	0.17 8	0.04 1	0.07 4	0.11 4	0.11 5	0.11 2	0.08 3

SACVNet	0.38 79	0.30 152	0.26 133	0.28 136	0.29 140	0.26 114	0.34 149	0.37 126	0.29 130	0.35 94	0.27 88	0.29 57	0.25 96	0.38 152	0.59 15	0.43 63	0.36 104	0.29 95	0.56 94	0.29 84	0.68 101	1.21 127	0.19 118	0.25 136	0.37 133	0.35 115	0.45 99	0.38 119

AFF-stereo	0.22 16	0.19 34	0.15 36	0.14 30	0.12 21	0.14 32	0.06 6	0.24 34	0.13 22	0.29 53	0.12 17	0.24 28	0.10 15	0.08 2	0.60 17	0.38 41	0.18 13	0.19 30	0.48 69	0.12 10	0.28 21	0.56 41	0.08 11	0.10 11	0.19 30	0.18 30	0.43 92	0.16 14

CC-Net-ROB	0.62 145	0.60 207	0.40 179	0.81 209	0.59 200	0.75 208	0.57 181	0.43 157	0.31 142	0.47 151	0.32 114	1.38 205	0.73 190	0.62 199	0.60 17	0.33 25	0.42 136	0.32 111	2.70 210	0.28 80	0.50 69	0.61 47	0.98 224	0.28 147	0.39 140	0.37 125	0.39 68	0.54 151

AACVNet	0.31 48	0.26 125	0.21 96	0.27 128	0.28 138	0.25 111	0.18 100	0.30 60	0.20 77	0.31 70	0.30 105	0.29 57	0.18 57	0.36 142	0.62 19	0.43 63	0.31 77	0.26 75	0.37 45	0.25 73	0.42 49	0.62 49	0.20 125	0.20 102	0.29 85	0.31 99	0.42 84	0.37 114

raft+_RVC	0.26 27	0.19 34	0.15 36	0.15 36	0.15 37	0.13 24	0.14 73	0.30 60	0.14 28	0.28 47	0.18 39	0.22 23	0.11 19	0.19 59	0.62 19	0.43 63	0.23 23	0.17 21	0.41 55	0.28 80	0.45 54	0.95 88	0.09 19	0.11 17	0.20 36	0.18 30	0.25 24	0.20 28

RALAANet	0.30 41	0.22 67	0.19 68	0.17 58	0.17 62	0.16 48	0.11 42	0.28 51	0.16 41	0.24 32	0.21 56	0.24 28	0.18 57	0.30 115	0.63 21	0.39 45	0.28 56	0.25 69	0.56 94	0.29 84	0.76 110	1.03 102	0.11 43	0.17 73	0.23 44	0.24 60	0.41 76	0.23 45

ICVP	0.44 103	0.24 97	0.30 150	0.25 115	0.23 110	0.26 114	0.18 100	0.31 69	0.25 106	0.37 115	0.31 107	0.33 87	0.29 115	0.25 90	0.64 22	0.61 125	0.50 162	0.78 227	0.59 104	0.44 142	0.99 130	1.82 195	0.33 174	0.24 131	0.30 92	0.35 115	0.37 60	0.34 100
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.28 34	0.23 83	0.18 59	0.17 58	0.19 80	0.15 37	0.11 42	0.34 92	0.14 28	0.26 43	0.21 56	0.25 34	0.14 33	0.22 69	0.65 23	0.40 50	0.34 95	0.24 62	0.48 69	0.33 97	0.52 76	0.76 66	0.11 43	0.16 64	0.24 51	0.23 48	0.24 21	0.26 61

RALCasStereoNet	0.30 41	0.24 97	0.19 68	0.20 81	0.19 80	0.15 37	0.17 95	0.33 86	0.14 28	0.30 60	0.20 51	0.27 45	0.15 39	0.26 93	0.65 23	0.61 125	0.31 77	0.23 58	0.34 40	0.29 84	0.58 87	1.04 103	0.11 43	0.16 64	0.25 58	0.25 76	0.24 21	0.26 61

test croco	0.21 14	0.20 47	0.12 14	0.11 16	0.14 32	0.10 8	0.06 6	0.22 24	0.11 16	0.23 25	0.08 5	0.22 23	0.11 19	0.17 39	0.66 25	0.45 75	0.25 36	0.20 34	0.26 22	0.12 10	0.46 55	0.42 29	0.07 6	0.14 44	0.17 21	0.17 17	0.19 10	0.21 37

UDGNet	0.39 87	0.29 146	0.21 96	0.55 192	0.44 185	0.50 184	0.42 163	0.31 69	0.20 77	0.27 46	0.28 98	0.28 49	0.12 25	0.70 204	0.66 25	0.44 67	0.29 64	0.25 69	0.60 105	0.24 71	0.61 93	0.98 93	0.39 182	0.15 51	0.34 111	0.27 82	0.42 84	0.29 73

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 23	0.20 47	0.18 59	0.15 36	0.17 62	0.13 24	0.10 37	0.29 55	0.15 34	0.33 85	0.15 27	0.31 76	0.22 77	0.14 20	0.66 25	0.37 39	0.22 22	0.15 13	0.50 77	0.16 27	0.32 29	0.59 44	0.10 26	0.13 34	0.24 51	0.19 34	0.47 106	0.20 28

LMCR-Stereo	0.33 54	0.23 83	0.19 68	0.19 73	0.18 71	0.20 79	0.13 63	0.30 60	0.19 68	0.29 53	0.23 66	0.33 87	0.29 115	0.40 161	0.67 28	0.45 75	0.39 118	0.28 89	0.53 91	0.38 117	0.51 72	0.96 90	0.14 74	0.19 92	0.25 58	0.24 60	0.33 40	0.31 87

sAnonymous2	0.38 79	0.21 56	0.17 53	0.16 46	0.16 44	0.21 85	0.15 84	0.38 129	0.26 114	0.28 47	0.26 84	0.30 69	0.32 132	0.16 33	0.67 28	0.61 125	0.40 123	0.36 136	0.81 133	0.39 122	1.05 135	1.29 135	0.14 74	0.19 92	0.29 85	0.35 115	0.33 40	0.35 109

CroCo_RVC	0.38 79	0.21 56	0.17 53	0.16 46	0.16 44	0.21 85	0.15 84	0.38 129	0.26 114	0.28 47	0.26 84	0.30 69	0.32 132	0.16 33	0.67 28	0.61 125	0.40 123	0.36 136	0.81 133	0.39 122	1.05 135	1.29 135	0.14 74	0.19 92	0.29 85	0.35 115	0.33 40	0.35 109

DN-CSS_ROB	0.35 69	0.22 67	0.24 116	0.23 100	0.26 127	0.15 37	0.12 50	0.42 150	0.19 68	0.39 129	0.41 135	0.34 92	0.26 104	0.32 128	0.67 28	0.42 55	0.30 72	0.23 58	0.92 147	0.21 54	0.80 114	0.68 56	0.15 90	0.27 142	0.24 51	0.22 41	0.41 76	0.30 78

GLC_STEREO	0.31 48	0.23 83	0.24 116	0.20 81	0.20 88	0.18 64	0.14 73	0.38 129	0.16 41	0.34 87	0.25 73	0.29 57	0.16 42	0.17 39	0.68 32	0.52 105	0.37 108	0.27 77	0.42 57	0.37 110	0.90 121	0.42 29	0.13 64	0.15 51	0.24 51	0.18 30	0.48 109	0.25 55

AMNet	0.63 148	0.59 206	0.56 201	0.59 198	0.59 200	0.64 200	0.58 184	0.45 165	0.53 189	0.51 159	0.69 172	0.75 178	0.40 158	0.87 209	0.68 32	0.86 169	0.71 197	0.66 214	0.63 110	0.62 175	0.76 110	0.62 49	0.38 179	0.59 209	0.57 181	0.69 184	0.70 164	0.75 163

raftrobust	0.31 48	0.20 47	0.20 80	0.18 66	0.18 71	0.12 21	0.09 27	0.35 103	0.15 34	0.34 87	0.21 56	0.27 45	0.14 33	0.39 158	0.70 34	0.54 108	0.27 47	0.21 42	0.75 128	0.19 37	0.59 89	1.07 106	0.19 118	0.14 44	0.26 64	0.24 60	0.27 29	0.24 50

anonymousdsp2	0.30 41	0.20 47	0.16 44	0.14 30	0.13 28	0.15 37	0.11 42	0.28 51	0.12 20	0.25 40	1.08 203	0.24 28	0.12 25	0.15 28	0.71 35	0.42 55	0.25 36	0.20 34	0.45 67	0.38 117	0.41 46	0.96 90	0.10 26	0.13 34	0.20 36	0.17 17	0.43 92	0.18 24

PDISCO_ROB	0.30 41	0.23 83	0.20 80	0.22 97	0.20 88	0.17 56	0.18 100	0.24 34	0.19 68	0.29 53	0.27 88	0.23 26	0.18 57	0.17 39	0.71 35	0.45 75	0.27 47	0.33 116	0.39 49	0.25 73	0.47 61	0.62 49	0.13 64	0.18 83	0.31 101	0.29 90	0.54 127	0.29 73

ACVNet-4b	3.25 243	6.98 261	0.72 216	12.08 264	1.33 233	4.39 254	9.77 262	0.61 197	0.60 196	0.66 195	3.91 246	5.47 249	11.63 254	2.24 235	0.74 37	0.55 112	2.39 246	0.49 184	10.57 250	0.87 210	2.24 233	2.88 245	2.92 241	0.61 212	0.61 188	0.58 175	0.72 166	1.15 188

CAS	0.34 60	0.20 47	0.13 21	0.15 36	0.15 37	0.13 24	0.15 84	0.23 28	0.23 95	0.37 115	0.27 88	0.28 49	0.30 123	0.53 184	0.74 37	0.69 142	0.38 113	0.37 142	0.35 41	0.36 104	0.72 109	1.09 108	0.11 43	0.13 34	0.24 51	0.25 76	0.28 32	0.34 100

CASS	0.51 123	0.27 133	0.27 140	0.32 153	0.26 127	0.29 130	0.67 198	0.40 139	0.30 135	0.47 151	0.52 154	0.47 147	0.36 144	0.16 33	0.74 37	0.67 141	0.71 197	0.46 173	0.78 131	0.28 80	1.67 192	1.48 158	0.17 103	0.20 102	0.42 148	0.34 112	0.53 124	0.46 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SA	0.30 41	0.21 56	0.14 31	0.14 30	0.14 32	0.15 37	0.07 14	0.35 103	0.16 41	0.31 70	0.12 17	0.41 125	0.14 33	0.20 66	0.74 37	0.56 114	0.27 47	0.30 100	0.58 103	0.21 54	0.49 63	0.88 79	0.08 11	0.15 51	0.27 72	0.28 85	0.56 133	0.26 61

R-Stereo Train	0.54 129	0.24 97	0.24 116	0.24 109	0.18 71	0.24 106	0.09 27	0.34 92	0.30 135	0.52 162	0.66 167	0.44 135	0.32 132	0.55 189	0.74 37	1.07 179	0.58 186	0.52 194	1.27 182	0.64 180	1.51 181	1.89 199	0.14 74	0.20 102	0.35 117	0.42 141	0.35 52	0.47 137

RAFT-Stereo	0.54 129	0.24 97	0.24 116	0.24 109	0.18 71	0.24 106	0.09 27	0.34 92	0.30 135	0.52 162	0.66 167	0.44 135	0.32 132	0.55 189	0.74 37	1.07 179	0.58 186	0.52 194	1.27 182	0.64 180	1.51 181	1.89 199	0.14 74	0.20 102	0.35 117	0.42 141	0.35 52	0.47 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASnet	0.31 48	0.22 67	0.14 31	0.15 36	0.17 62	0.17 56	0.08 20	0.30 60	0.18 60	0.34 87	0.21 56	0.38 106	0.28 113	0.13 16	0.75 43	0.44 67	0.32 82	0.26 75	0.43 63	0.34 101	1.11 142	0.69 57	0.11 43	0.14 44	0.25 58	0.17 17	0.33 40	0.25 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_RVC	0.35 69	0.26 125	0.23 111	0.25 115	0.24 116	0.24 106	0.16 90	0.27 44	0.19 68	0.30 60	0.29 101	0.31 76	0.17 49	0.33 131	0.75 43	0.46 82	0.51 164	0.24 62	0.81 133	0.21 54	0.58 87	0.70 58	0.18 111	0.34 160	0.30 92	0.31 99	0.42 84	0.34 100

anonymity	1.60 214	0.25 109	0.41 181	0.27 128	0.23 110	0.51 187	0.16 90	0.49 176	0.27 123	0.63 191	23.10 270	0.57 163	0.59 178	0.37 147	0.78 45	1.33 199	0.46 148	0.35 132	1.10 162	0.48 154	1.47 174	2.07 218	0.21 129	0.33 159	1.11 222	1.60 223	3.07 251	1.08 183

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 38	0.16 15	0.16 44	0.15 36	0.13 28	0.14 32	0.08 20	0.29 55	0.23 95	0.28 47	0.29 101	0.26 40	0.17 49	0.17 39	0.79 46	0.54 108	0.27 47	0.24 62	0.32 36	0.20 43	0.42 49	1.19 124	0.10 26	0.13 34	0.23 44	0.33 108	0.21 16	0.28 69

IPLGR_C	0.34 60	0.19 34	0.19 68	0.16 46	0.16 44	0.16 48	0.25 124	0.32 77	0.26 114	0.30 60	0.32 114	0.30 69	0.17 49	0.37 147	0.79 46	0.40 50	0.33 90	0.20 34	0.51 80	0.19 37	0.49 63	1.39 145	0.12 53	0.15 51	0.50 170	0.17 17	0.58 142	0.20 28

4D-IteraStereo	0.33 54	0.18 24	0.21 96	0.16 46	0.16 44	0.11 15	0.08 20	0.33 86	0.17 51	0.33 85	0.18 39	0.27 45	0.13 31	0.33 131	0.80 48	0.66 137	0.26 43	0.30 100	0.49 71	0.36 104	0.82 116	1.41 149	0.10 26	0.15 51	0.19 30	0.21 40	0.41 76	0.19 27

HH	0.60 139	0.18 24	0.35 167	0.23 100	0.21 94	0.28 123	0.24 115	0.42 150	0.26 114	0.74 212	0.25 73	0.46 142	0.36 144	0.24 83	0.81 49	1.44 208	0.38 113	0.37 142	1.21 174	0.64 180	2.13 223	1.97 208	0.27 151	0.20 102	0.59 185	0.41 137	0.83 179	0.63 157

HanStereo	0.60 139	0.18 24	0.35 167	0.23 100	0.21 94	0.28 123	0.24 115	0.42 150	0.26 114	0.74 212	0.25 73	0.46 142	0.36 144	0.24 83	0.81 49	1.44 208	0.38 113	0.37 142	1.21 174	0.64 180	2.13 223	1.97 208	0.27 151	0.20 102	0.59 185	0.41 137	0.83 179	0.63 157

LoS_RVC	0.37 75	0.25 109	0.20 80	0.10 10	0.17 62	0.13 24	0.09 27	0.24 34	0.25 106	0.38 124	0.25 73	0.36 98	0.34 140	0.22 69	0.81 49	0.78 153	0.41 128	0.42 165	0.56 94	0.27 77	0.97 127	1.33 138	0.14 74	0.15 51	0.28 79	0.22 41	0.25 24	0.29 73

tt_ll	0.37 75	0.25 109	0.20 80	0.10 10	0.17 62	0.13 24	0.09 27	0.24 34	0.25 106	0.38 124	0.25 73	0.36 98	0.34 140	0.22 69	0.81 49	0.78 153	0.41 128	0.42 165	0.56 94	0.27 77	0.97 127	1.33 138	0.14 74	0.15 51	0.28 79	0.22 41	0.25 24	0.29 73

EGLCR-Stereo	0.60 139	0.22 67	0.22 105	0.15 36	0.18 71	0.23 100	0.09 27	0.32 77	0.22 87	0.32 77	0.19 48	0.38 106	0.27 106	0.14 20	0.81 49	0.74 150	0.39 118	0.37 142	0.72 125	0.28 80	1.20 155	2.19 227	0.12 53	0.68 220	0.23 44	1.54 220	3.67 254	0.34 100

GMOStereo	0.34 60	0.19 34	0.15 36	0.16 46	0.16 44	0.32 139	0.12 50	0.35 103	0.17 51	0.35 94	0.15 27	0.29 57	0.22 77	0.17 39	0.81 49	0.49 89	0.29 64	0.33 116	0.51 80	0.37 110	0.56 83	1.49 159	0.10 26	0.13 34	0.30 92	0.24 60	0.41 76	0.22 39

error version	0.34 60	0.19 34	0.15 36	0.16 46	0.16 44	0.32 139	0.12 50	0.35 103	0.17 51	0.35 94	0.15 27	0.29 57	0.22 77	0.17 39	0.81 49	0.49 89	0.29 64	0.33 116	0.51 80	0.37 110	0.56 83	1.49 159	0.10 26	0.13 34	0.30 92	0.24 60	0.41 76	0.22 39

test-v	0.34 60	0.19 34	0.15 36	0.16 46	0.16 44	0.32 139	0.12 50	0.35 103	0.17 51	0.35 94	0.15 27	0.29 57	0.22 77	0.17 39	0.81 49	0.49 89	0.29 64	0.33 116	0.51 80	0.37 110	0.56 83	1.49 159	0.10 26	0.13 34	0.30 92	0.24 60	0.41 76	0.22 39

ACRE	0.35 69	0.19 34	0.18 59	0.16 46	0.16 44	0.16 48	0.24 115	0.32 77	0.25 106	0.30 60	0.43 138	0.31 76	0.17 49	0.38 152	0.81 49	0.40 50	0.34 95	0.20 34	0.51 80	0.20 43	0.50 69	1.39 145	0.12 53	0.15 51	0.51 171	0.17 17	0.57 137	0.20 28

test-2	0.34 60	0.19 34	0.15 36	0.16 46	0.16 44	0.32 139	0.12 50	0.35 103	0.17 51	0.35 94	0.15 27	0.29 57	0.22 77	0.17 39	0.81 49	0.49 89	0.29 64	0.33 116	0.51 80	0.37 110	0.56 83	1.49 159	0.10 26	0.13 34	0.30 92	0.24 60	0.41 76	0.22 39

GEStereo_RVC	0.47 112	0.27 133	0.34 164	0.27 128	0.26 127	0.31 133	0.53 179	0.41 141	0.24 99	0.35 94	0.27 88	0.40 119	0.24 89	0.30 115	0.81 49	0.74 150	0.49 161	0.37 142	0.91 144	0.38 117	0.90 121	1.80 194	0.21 129	0.34 160	0.31 101	0.30 96	0.51 119	0.48 139

Sa-1000	0.33 54	0.21 56	0.14 31	0.15 36	0.16 44	0.15 37	0.08 20	0.36 119	0.17 51	0.31 70	0.15 27	0.41 125	0.18 57	0.25 90	0.82 60	0.48 88	0.32 82	0.33 116	0.65 113	0.19 37	0.65 98	1.11 113	0.09 19	0.17 73	0.33 108	0.29 90	0.51 119	0.27 67

UCFNet_RVC	0.39 87	0.36 168	0.26 133	0.29 142	0.31 148	0.26 114	0.19 107	0.30 60	0.23 95	0.35 94	0.27 88	0.45 141	0.25 96	0.34 135	0.82 60	0.45 75	0.30 72	0.25 69	0.96 153	0.23 65	0.69 103	0.75 65	0.45 190	0.21 112	0.35 117	0.31 99	0.35 52	0.45 132

sCroCo_RVC	0.46 109	0.20 47	0.16 44	0.15 36	0.16 44	0.20 79	0.12 50	0.32 77	0.32 147	0.35 94	0.24 69	0.43 131	0.45 169	0.15 28	0.83 62	1.10 186	0.47 153	0.40 161	0.67 118	0.43 134	1.55 186	1.85 197	0.14 74	0.22 120	0.30 92	0.30 96	0.49 111	0.32 92

anonymousdsp	0.23 18	0.12 7	0.11 8	0.12 19	0.10 12	0.12 21	0.06 6	0.16 11	0.09 6	0.15 12	0.79 181	0.15 8	0.07 5	0.10 8	0.84 63	0.30 18	0.18 13	0.14 8	0.22 15	0.24 71	0.25 16	1.12 115	0.17 103	0.09 7	0.12 6	0.09 2	0.23 20	0.10 6

STTRV1_RVC	1.23 197	0.41 187	0.34 164	0.54 188	0.41 182	0.55 192	0.43 166	0.51 182	0.50 186	0.51 159	0.50 151	0.85 189	1.05 197	0.55 189	0.84 63	0.58 117	1.80 240	0.45 170	12.60 255	1.77 245	1.77 204	1.50 163	0.55 201	0.59 209	0.52 172	0.67 183	0.89 187	1.44 202

DLCB_ROB	0.33 54	0.25 109	0.24 116	0.22 97	0.23 110	0.20 79	0.19 107	0.27 44	0.22 87	0.31 70	0.34 122	0.34 92	0.25 96	0.33 131	0.84 63	0.33 25	0.30 72	0.28 89	0.30 30	0.21 54	0.52 76	0.72 61	0.20 125	0.21 112	0.47 163	0.36 122	0.38 64	0.46 134

MIM_Stereo	0.26 27	0.18 24	0.14 31	0.15 36	0.14 32	0.24 106	0.07 14	0.27 44	0.11 16	0.24 32	0.12 17	0.20 17	0.12 25	0.17 39	0.85 66	0.44 67	0.24 30	0.19 30	0.54 92	0.20 43	0.46 55	0.70 58	0.08 11	0.12 22	0.17 21	0.29 90	0.34 49	0.16 14

CroCo-Stereo	0.12 2	0.07 1	0.04 1	0.05 1	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 2	0.06 2	0.06 2	0.02 1	0.10 2	0.06 2	0.07 1	0.85 66	0.38 41	0.11 1	0.09 3	0.16 6	0.06 1	0.22 11	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.10 1	0.09 2	0.11 2	0.07 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MSMDNet	0.63 148	0.24 97	0.22 105	0.19 73	0.20 88	0.38 161	0.17 95	0.43 157	0.24 99	0.60 181	0.33 119	0.40 119	1.53 212	0.50 181	0.85 66	1.50 213	0.42 136	0.35 132	1.26 179	0.67 188	1.90 210	2.18 225	0.17 103	0.18 83	0.58 183	0.53 168	0.39 68	0.58 153

CIPLG	0.34 60	0.19 34	0.19 68	0.16 46	0.16 44	0.16 48	0.24 115	0.32 77	0.26 114	0.30 60	0.31 107	0.31 76	0.16 42	0.38 152	0.86 69	0.40 50	0.34 95	0.20 34	0.50 77	0.20 43	0.49 63	1.39 145	0.11 43	0.15 51	0.53 173	0.17 17	0.57 137	0.20 28

cross-raft	0.56 135	0.25 109	0.22 105	0.21 89	0.20 88	0.39 166	0.15 84	0.44 161	0.26 114	0.48 154	0.35 127	0.43 131	0.31 125	0.24 83	0.86 69	1.35 202	0.41 128	0.34 128	1.31 189	0.78 198	1.98 216	1.89 199	0.16 97	0.18 83	0.47 163	0.46 157	0.42 84	0.68 162

RASNet	0.29 38	0.21 56	0.21 96	0.19 73	0.18 71	0.18 64	0.14 73	0.31 69	0.18 60	0.32 77	0.20 51	0.26 40	0.18 57	0.17 39	0.86 69	0.66 137	0.25 36	0.19 30	0.26 22	0.16 27	0.65 98	0.61 47	0.11 43	0.21 112	0.21 38	0.22 41	0.45 99	0.30 78

IGEV_Zeroshot_test	0.78 165	0.25 109	0.47 192	0.58 197	0.25 119	0.61 198	0.63 192	0.48 174	0.28 127	0.67 198	1.32 215	0.66 172	0.41 162	0.31 124	0.87 72	1.36 203	0.39 118	0.36 136	1.13 165	0.76 197	1.57 187	2.29 232	0.20 125	0.20 102	0.84 205	0.84 196	2.28 241	1.09 184

Any-RAFT	0.58 137	0.22 67	0.32 159	0.23 100	0.21 94	0.20 79	0.14 73	0.42 150	0.25 106	0.40 132	1.16 206	0.49 151	0.32 132	0.37 147	0.87 72	0.85 167	0.67 194	0.38 154	1.20 172	0.41 128	2.25 234	1.67 180	0.18 111	0.17 73	0.43 153	0.49 163	0.44 95	0.84 169

ARAFT	0.27 31	0.17 17	0.12 14	0.15 36	0.12 21	0.12 21	0.06 6	0.20 20	0.13 22	0.36 107	0.15 27	0.29 57	0.11 19	0.27 98	0.88 74	0.39 45	0.27 47	0.24 62	0.52 88	0.13 15	0.50 69	0.90 81	0.09 19	0.11 17	0.21 38	0.14 13	0.38 64	0.18 24

test_4	0.38 79	0.17 17	0.16 44	0.14 30	0.13 28	0.11 15	0.38 154	0.24 34	0.14 28	0.31 70	0.11 14	0.24 28	0.12 25	0.34 135	0.91 75	0.70 145	0.24 30	0.29 95	0.37 45	0.29 84	0.51 72	1.32 137	0.09 19	0.12 22	0.27 72	0.91 199	0.91 188	0.87 172

Anonymous	0.47 112	0.23 83	0.20 80	0.18 66	0.19 80	0.20 79	0.13 63	0.38 129	0.30 135	0.36 107	0.22 62	0.36 98	0.50 174	0.17 39	0.92 76	0.93 172	0.48 159	0.48 179	0.94 149	0.46 150	1.43 171	1.71 186	0.15 90	0.23 125	0.35 117	0.33 108	0.53 124	0.33 96

CREStereo	0.38 79	0.22 67	0.20 80	0.17 58	0.16 44	0.15 37	0.08 20	0.36 119	0.24 99	0.36 107	0.27 88	0.39 110	0.39 156	0.16 33	0.92 76	0.97 174	0.46 148	0.27 77	0.43 63	0.52 158	1.15 148	1.04 103	0.13 64	0.16 64	0.25 58	0.24 60	0.37 60	0.31 87
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
psm_up	0.35 69	0.26 125	0.27 140	0.28 136	0.25 119	0.27 119	0.18 100	0.35 103	0.32 147	0.29 53	0.24 69	0.30 69	0.25 96	0.50 181	0.93 78	0.34 29	0.34 95	0.31 108	0.62 107	0.36 104	0.43 51	0.50 37	0.16 97	0.27 142	0.33 108	0.34 112	0.39 68	0.34 100

FADNet	0.39 87	0.27 133	0.23 111	0.29 142	0.26 127	0.25 111	0.39 159	0.36 119	0.24 99	0.35 94	0.34 122	0.36 98	0.27 106	0.27 98	0.93 78	0.39 45	0.31 77	0.34 128	0.68 121	0.43 134	0.60 90	0.90 81	0.19 118	0.22 120	0.38 137	0.42 141	0.37 60	0.44 128

AE-Stereo	0.44 103	0.22 67	0.24 116	0.23 100	0.24 116	0.18 64	0.16 90	0.30 60	0.21 83	0.34 87	0.16 37	0.44 135	0.27 106	0.21 68	0.94 80	0.81 160	0.41 128	0.32 111	0.52 88	0.55 159	1.07 137	1.71 186	0.12 53	0.21 112	0.34 111	0.89 198	0.46 104	0.28 69

MLCV	0.53 127	0.25 109	0.24 116	0.36 161	0.32 151	0.30 132	0.22 112	0.46 170	0.47 181	0.53 165	0.80 183	0.51 154	0.40 158	0.26 93	0.94 80	1.44 208	0.41 128	0.30 100	1.26 179	0.27 77	1.16 151	1.23 130	0.23 137	0.35 165	0.33 108	0.35 115	0.49 111	0.34 100

XX-Stereo	4.69 252	0.19 34	0.24 116	0.27 128	0.16 44	0.42 172	0.32 138	0.35 103	0.21 83	0.73 211	1.64 225	0.46 142	0.38 152	0.30 115	0.95 82	1.09 184	0.43 139	0.38 154	1.25 177	0.47 152	1.42 170	1.54 170	0.21 129	0.17 73	110.85 276	0.46 157	1.00 198	0.84 169

FADNet-RVC	0.38 79	0.25 109	0.26 133	0.27 128	0.26 127	0.21 85	0.42 163	0.33 86	0.24 99	0.34 87	0.26 84	0.42 128	0.28 113	0.27 98	0.95 82	0.42 55	0.39 118	0.27 77	0.73 126	0.41 128	0.63 96	0.86 78	0.21 129	0.27 142	0.34 111	0.33 108	0.33 40	0.42 126

DAS	0.67 153	0.27 133	0.24 116	0.38 167	0.33 155	0.34 149	0.33 145	0.51 182	0.46 176	0.61 184	0.94 197	0.78 182	0.67 185	0.19 59	0.96 84	1.83 224	0.55 176	0.47 175	1.12 163	0.61 171	2.11 219	1.69 182	0.27 151	0.44 182	0.43 153	0.43 147	0.62 152	0.48 139

SepStereo	0.67 153	0.27 133	0.24 116	0.38 167	0.33 155	0.34 149	0.33 145	0.51 182	0.46 176	0.61 184	0.94 197	0.78 182	0.67 185	0.19 59	0.96 84	1.83 224	0.55 176	0.47 175	1.12 163	0.61 171	2.11 219	1.69 182	0.27 151	0.44 182	0.43 153	0.43 147	0.62 152	0.48 139

test_5	0.22 16	0.19 34	0.11 8	0.11 16	0.07 6	0.21 85	0.07 14	0.32 77	0.10 11	0.17 18	0.21 56	0.24 28	0.21 72	0.08 2	0.97 86	0.46 82	0.16 8	0.15 13	0.26 22	0.11 8	0.23 14	0.46 34	0.06 5	0.12 22	0.16 17	0.17 17	0.33 40	0.20 28

RAFT+CT+SA	0.25 23	0.21 56	0.13 21	0.13 25	0.09 10	0.10 8	0.08 20	0.32 77	0.13 22	0.24 32	0.10 9	0.26 40	0.21 72	0.09 6	0.98 87	0.58 117	0.18 13	0.16 16	0.40 54	0.14 20	0.33 31	0.72 61	0.07 6	0.12 22	0.19 30	0.17 17	0.32 35	0.20 28

test-1	0.83 172	0.18 24	0.23 111	0.19 73	0.19 80	0.57 196	0.58 184	0.44 161	0.29 130	0.72 209	5.41 249	0.54 159	0.40 158	0.59 195	0.98 87	1.32 198	0.45 143	0.48 179	1.14 166	0.96 221	1.90 210	2.36 236	0.14 74	0.21 112	0.39 140	0.46 157	0.61 150	0.63 157

RAFT-Test	0.64 151	0.24 97	0.22 105	0.25 115	0.21 94	0.45 181	0.17 95	0.45 165	0.26 114	0.66 195	0.80 183	0.40 119	0.39 156	0.36 142	1.01 89	1.49 212	0.41 128	0.34 128	1.29 187	0.61 171	1.90 210	1.84 196	0.17 103	0.18 83	0.54 176	0.93 201	0.41 76	1.26 194

TestStereo	0.28 34	0.25 109	0.20 80	0.21 89	0.15 37	0.21 85	0.13 63	0.35 103	0.18 60	0.38 124	0.18 39	0.33 87	0.16 42	0.13 16	1.02 90	0.27 11	0.34 95	0.18 26	0.42 57	0.18 32	0.46 55	0.35 22	0.13 64	0.17 73	0.27 72	0.22 41	0.34 49	0.26 61

MyStereo04	0.43 98	0.28 143	0.26 133	0.23 100	0.24 116	0.18 64	0.14 73	0.38 129	0.28 127	0.59 178	0.28 98	0.39 110	0.18 57	0.36 142	1.03 91	0.61 125	0.35 102	0.27 77	1.20 172	0.43 134	1.04 132	0.77 68	0.38 179	0.26 138	0.37 133	0.39 129	0.55 131	0.30 78

AASNet	0.20 13	0.17 17	0.13 21	0.14 30	0.15 37	0.15 37	0.13 63	0.17 14	0.09 6	0.15 12	0.15 27	0.16 9	0.09 11	0.14 20	1.03 91	0.22 5	0.18 13	0.16 16	0.17 8	0.14 20	0.17 5	0.76 66	0.10 26	0.11 17	0.15 12	0.13 10	0.17 8	0.12 7

test_3	0.47 112	0.22 67	0.20 80	0.18 66	0.21 94	0.19 71	0.12 50	0.41 141	0.18 60	0.36 107	0.18 39	0.44 135	0.21 72	0.19 59	1.03 91	0.64 133	0.32 82	0.31 108	1.28 184	0.44 142	1.12 143	1.74 189	0.10 26	0.18 83	0.47 163	0.28 85	0.59 147	1.22 192

test-3	0.47 112	0.22 67	0.20 80	0.18 66	0.21 94	0.19 71	0.12 50	0.41 141	0.16 41	0.35 94	0.18 39	0.42 128	0.19 68	0.19 59	1.04 94	0.66 137	0.32 82	0.30 100	1.28 184	0.44 142	1.13 145	1.75 192	0.10 26	0.17 73	0.45 159	0.23 48	0.56 133	1.21 191

test_1	0.47 112	0.22 67	0.20 80	0.18 66	0.21 94	0.19 71	0.12 50	0.41 141	0.16 41	0.34 87	0.18 39	0.42 128	0.19 68	0.19 59	1.04 94	0.66 137	0.32 82	0.30 100	1.28 184	0.44 142	1.13 145	1.75 192	0.10 26	0.17 73	0.45 159	0.23 48	0.56 133	1.22 192

ccs_rob	1.11 189	0.35 164	0.33 161	0.43 176	0.29 140	0.44 178	0.38 154	0.59 193	0.35 156	1.97 250	5.99 250	5.59 250	0.59 178	0.45 168	1.05 96	1.28 195	0.52 169	0.39 158	1.76 200	0.87 210	1.76 201	2.05 213	0.26 148	0.43 181	0.34 111	0.36 122	0.50 117	0.56 152

LoS	0.46 109	0.23 83	0.17 53	0.19 73	0.19 80	0.19 71	0.12 50	0.77 209	0.26 114	0.50 157	0.45 141	0.53 157	0.47 171	0.23 77	1.06 97	0.85 167	0.56 183	0.43 168	0.62 107	0.41 128	1.28 163	1.41 149	0.15 90	0.16 64	0.35 117	0.28 85	0.33 40	0.35 109

TRStereo	1.21 194	0.32 156	0.47 192	0.25 115	0.18 71	0.64 200	0.26 126	0.44 161	0.20 77	0.70 205	0.57 158	0.80 185	0.29 115	0.23 77	1.08 98	1.85 226	0.37 108	0.35 132	1.05 159	0.88 215	1.36 168	1.89 199	0.17 103	0.16 64	0.67 192	16.20 268	0.88 184	0.49 144

otaku	1.43 206	2.19 240	0.62 210	3.33 242	1.22 230	2.22 240	1.77 228	0.56 191	0.53 189	0.59 178	0.53 155	1.29 201	0.69 187	2.06 232	1.09 99	0.51 101	1.25 223	0.39 158	6.35 231	0.59 169	1.91 213	1.95 206	3.16 246	0.48 189	0.56 179	0.57 173	0.74 173	1.36 198

TestStereo1	0.27 31	0.22 67	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.11 15	0.09 27	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.34 92	0.23 84	0.14 20	1.09 99	0.44 67	0.24 30	0.17 21	0.51 80	0.15 23	0.35 38	0.79 71	0.08 11	0.12 22	0.22 41	0.24 60	0.49 111	0.23 45

SA-5K	0.27 31	0.22 67	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.11 15	0.09 27	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.34 92	0.23 84	0.14 20	1.09 99	0.44 67	0.24 30	0.17 21	0.51 80	0.15 23	0.35 38	0.79 71	0.08 11	0.12 22	0.22 41	0.24 60	0.49 111	0.23 45

s12784h	0.54 129	0.28 143	0.26 133	0.30 144	0.23 110	0.17 56	0.12 50	0.36 119	0.24 99	0.38 124	0.23 66	0.40 119	0.38 152	0.16 33	1.09 99	1.11 187	0.47 153	0.27 77	0.71 124	0.37 110	1.49 178	1.46 155	0.12 53	0.17 73	0.39 140	0.32 107	2.18 239	0.88 174

MyStereo	0.45 105	0.29 146	0.30 150	0.25 115	0.25 119	0.19 71	0.14 73	0.37 126	0.28 127	0.66 195	0.41 135	0.39 110	0.22 77	0.36 142	1.10 103	0.58 117	0.33 90	0.27 77	1.19 170	0.44 142	1.03 131	0.92 86	0.36 178	0.27 142	0.41 145	0.41 137	0.57 137	0.30 78

GANetREF_RVC	0.50 122	0.40 183	0.38 175	0.38 167	0.35 168	0.35 153	0.32 138	0.51 182	0.42 172	0.48 154	0.27 88	0.71 175	0.44 166	0.29 109	1.10 103	0.45 75	1.07 213	0.33 116	0.62 107	0.36 104	0.86 119	0.64 53	0.30 163	0.39 174	0.44 157	0.40 136	0.64 155	0.50 145
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
MIF-Stereo (partial)	0.23 18	0.20 47	0.12 14	0.10 10	0.12 21	0.10 8	0.07 14	0.17 14	0.14 28	0.18 19	0.10 9	0.20 17	0.11 19	0.17 39	1.11 105	0.44 67	0.25 36	0.21 42	0.26 22	0.13 15	0.49 63	0.32 20	0.08 11	0.14 44	0.17 21	0.17 17	0.38 64	0.20 28

TESTraft	0.26 27	0.21 56	0.13 21	0.11 16	0.11 16	0.10 8	0.09 27	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.28 49	0.23 84	0.15 28	1.11 105	0.42 55	0.23 23	0.17 21	0.49 71	0.18 32	0.34 33	0.50 37	0.09 19	0.12 22	0.22 41	0.25 76	0.48 109	0.23 45

PSMNet-ADL	0.77 163	0.29 146	0.30 150	0.33 155	0.32 151	0.32 139	0.37 153	0.55 189	0.35 156	0.71 206	1.43 219	0.56 161	1.01 195	2.47 239	1.18 107	2.02 233	1.58 231	0.41 162	1.06 160	0.50 156	1.25 159	1.44 153	0.35 177	0.24 131	0.35 117	0.41 137	0.65 156	0.34 100

Anonymous3	0.57 136	0.29 146	0.22 105	0.21 89	0.25 119	0.27 119	0.22 112	0.51 182	0.35 156	0.37 115	0.27 88	0.76 180	0.54 175	0.47 173	1.18 107	1.93 229	0.51 164	0.47 175	0.94 149	0.58 167	1.27 161	1.69 182	0.19 118	0.21 112	0.36 127	0.39 129	0.54 127	0.37 114

FADNet-RVC-Resample	0.45 105	0.30 152	0.59 207	0.28 136	0.45 187	0.21 85	0.24 115	0.39 136	0.32 147	0.44 143	0.31 107	0.43 131	0.44 166	0.43 167	1.18 107	0.51 101	0.37 108	0.43 168	0.60 105	0.64 180	0.49 63	1.02 101	0.30 163	0.37 168	0.31 101	0.39 129	0.33 40	0.41 124

PMTNet	0.42 96	0.24 97	0.21 96	0.18 66	0.17 62	0.14 32	0.32 138	0.31 69	0.24 99	0.37 115	0.25 73	0.38 106	0.38 152	0.17 39	1.19 110	1.08 182	0.45 143	0.27 77	0.56 94	0.43 134	1.15 148	1.08 107	0.13 64	0.14 44	0.40 144	0.26 80	0.32 35	0.37 114

MIF-Stereo	0.24 21	0.15 12	0.11 8	0.09 8	0.11 16	0.09 6	0.05 4	0.16 11	0.11 16	0.21 23	0.09 8	0.19 14	0.15 39	0.27 98	1.23 111	0.46 82	0.23 23	0.18 26	0.63 110	0.13 15	0.53 78	0.37 25	0.10 26	0.12 22	0.17 21	0.23 48	0.15 6	0.17 20

raft_robust	0.39 87	0.22 67	0.16 44	0.20 81	0.16 44	0.16 48	0.11 42	0.42 150	0.18 60	0.42 138	0.15 27	0.33 87	0.24 89	0.27 98	1.23 111	0.80 158	0.31 77	0.33 116	0.91 144	0.36 104	0.71 108	1.21 127	0.11 43	0.20 102	0.30 92	0.30 96	0.36 56	0.30 78

CREStereo++_RVC	0.45 105	0.22 67	0.20 80	0.17 58	0.20 88	0.15 37	0.11 42	0.34 92	0.19 68	0.35 94	0.19 48	0.32 83	0.31 125	0.16 33	1.29 113	0.81 160	0.38 113	0.27 77	0.56 94	0.36 104	1.08 138	1.26 131	0.13 64	0.15 51	0.26 64	0.22 41	2.29 242	0.31 87
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
HITNet	0.31 48	0.18 24	0.15 36	0.17 58	0.15 37	0.14 32	0.10 37	0.29 55	0.19 68	0.30 60	0.20 51	0.28 49	0.18 57	0.29 109	1.30 114	0.42 55	0.27 47	0.20 34	0.37 45	0.17 29	0.64 97	0.99 95	0.12 53	0.15 51	0.19 30	0.19 34	0.39 68	0.26 61
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.33 54	0.26 125	0.24 116	0.23 100	0.29 140	0.21 85	0.35 150	0.28 51	0.52 187	0.37 115	0.25 73	0.35 96	0.17 49	0.29 109	1.32 115	0.32 24	0.25 36	0.21 42	0.35 41	0.23 65	0.29 24	0.62 49	0.16 97	0.18 83	0.23 44	0.42 141	0.32 35	0.32 92
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CES	0.41 94	0.19 34	0.16 44	0.14 30	0.18 71	0.16 48	0.10 37	0.54 188	0.25 106	0.30 60	0.34 122	0.40 119	0.38 152	0.47 173	1.33 116	0.79 155	0.52 169	0.48 179	0.33 37	0.42 132	1.04 132	1.15 120	0.14 74	0.13 34	0.26 64	0.22 41	0.28 32	0.34 100

HSM-Net_RVC	0.94 177	0.26 125	0.27 140	0.43 176	0.31 148	0.28 123	0.23 114	0.48 174	0.29 130	0.58 174	0.98 200	11.38 258	0.46 170	0.24 83	1.33 116	0.65 136	0.47 153	0.30 100	0.57 101	0.57 163	1.31 166	1.26 131	0.27 151	0.44 182	0.43 153	0.45 154	0.54 127	0.48 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet_ROB	0.34 60	0.23 83	0.20 80	0.22 97	0.19 80	0.21 85	0.16 90	0.49 176	0.18 60	0.36 107	0.24 69	0.27 45	0.29 115	0.22 69	1.33 116	0.45 75	0.30 72	0.24 62	0.64 112	0.18 32	0.68 101	0.55 40	0.14 74	0.21 112	0.26 64	0.25 76	0.49 111	0.30 78

AnonymousM	0.60 139	0.18 24	0.13 21	0.13 25	0.11 16	0.31 133	0.07 14	0.35 103	0.23 95	0.31 70	0.42 137	0.28 49	0.31 125	0.37 147	1.34 119	0.89 170	0.44 142	0.33 116	0.42 57	0.57 163	0.97 127	1.20 125	0.17 103	0.34 160	0.16 17	0.82 194	2.20 240	3.23 232

TANstereo	0.43 98	0.22 67	0.18 59	0.21 89	0.21 94	0.22 96	0.11 42	0.27 44	0.22 87	0.32 77	0.25 73	0.25 34	0.25 96	0.24 83	1.37 120	0.81 160	0.43 139	0.41 162	0.67 118	0.39 122	1.08 138	1.16 121	0.48 197	0.16 64	0.17 21	0.23 48	0.99 195	0.24 50

XX-TBD	0.43 98	0.22 67	0.18 59	0.21 89	0.21 94	0.22 96	0.11 42	0.27 44	0.22 87	0.32 77	0.25 73	0.25 34	0.25 96	0.24 83	1.37 120	0.81 160	0.43 139	0.41 162	0.67 118	0.39 122	1.08 138	1.16 121	0.48 197	0.16 64	0.17 21	0.23 48	0.99 195	0.24 50

CFNet	0.29 38	0.23 83	0.19 68	0.25 115	0.22 107	0.19 71	0.15 84	0.30 60	0.17 51	0.28 47	0.23 66	0.37 103	0.19 68	0.22 69	1.38 122	0.25 9	0.26 43	0.21 42	0.27 28	0.19 37	0.31 27	0.45 32	0.12 53	0.17 73	0.28 79	0.24 60	0.37 60	0.31 87

AEACV	0.25 23	0.17 17	0.11 8	0.09 8	0.07 6	0.15 37	0.04 3	0.08 2	0.06 2	0.07 3	0.07 3	0.13 4	0.08 7	0.12 15	1.39 123	0.79 155	0.16 8	0.14 8	0.25 18	0.19 37	0.24 15	1.00 97	0.10 26	0.07 4	0.10 1	0.95 202	0.14 5	0.08 3

pmcnn	1.11 189	0.42 190	0.41 181	0.57 195	0.59 200	0.54 191	1.41 222	0.71 203	0.48 182	0.61 184	1.28 213	1.51 211	2.96 231	1.04 212	1.42 124	2.33 241	0.81 202	0.96 235	1.74 199	1.09 229	2.41 239	1.74 189	0.82 220	0.50 192	0.48 169	0.69 184	1.09 201	1.28 197

DSFCA	0.33 54	0.25 109	0.21 96	0.20 81	0.26 127	0.22 96	0.27 127	0.23 28	0.21 83	0.22 24	0.27 88	0.25 34	0.15 39	0.14 20	1.43 125	0.64 133	0.28 56	0.27 77	0.31 35	0.21 54	0.39 43	0.52 39	0.18 111	0.19 92	0.28 79	0.28 85	0.54 127	0.45 132

UPFNet	0.25 23	0.18 24	0.19 68	0.17 58	0.18 71	0.19 71	0.14 73	0.22 24	0.16 41	0.23 25	0.18 39	0.21 20	0.13 31	0.26 93	1.51 126	0.28 13	0.23 23	0.21 42	0.25 18	0.18 32	0.22 11	0.35 22	0.13 64	0.15 51	0.18 28	0.18 30	0.39 68	0.18 24

BEATNet_4x	0.40 93	0.23 83	0.19 68	0.20 81	0.19 80	0.16 48	0.14 73	0.31 69	0.27 123	0.35 94	0.22 62	0.32 83	0.23 84	0.29 109	1.51 126	0.58 117	0.52 169	0.51 190	0.49 71	0.22 61	0.91 123	1.44 153	0.14 74	0.23 125	0.23 44	0.23 48	0.42 84	0.31 87

ACVNet_1	1.67 216	1.63 230	0.96 224	4.28 245	1.59 243	2.19 239	3.55 246	0.73 204	0.57 193	0.63 191	0.58 160	1.49 210	0.97 194	5.05 258	1.52 128	0.54 108	2.24 244	0.55 201	4.77 227	0.57 163	2.20 229	1.58 172	3.26 249	0.65 218	0.70 194	0.64 179	0.69 161	0.89 175

MSKI-zero shot	0.70 157	0.21 56	0.21 96	0.20 81	0.19 80	0.43 176	0.16 90	0.42 150	0.29 130	0.44 143	1.16 206	0.48 149	0.36 144	0.17 39	1.60 129	1.42 207	0.47 153	0.37 142	1.37 191	0.95 219	1.79 205	2.06 214	0.22 136	0.19 92	0.53 173	1.21 211	0.72 166	1.17 190

stereogan	0.43 98	0.33 159	0.30 150	0.33 155	0.37 175	0.35 153	0.30 134	0.35 103	0.32 147	0.30 60	0.31 107	0.46 142	0.30 123	0.27 98	1.62 130	0.41 54	0.30 72	0.25 69	0.44 66	0.29 84	0.37 41	1.61 176	0.23 137	0.24 131	0.29 85	0.31 99	0.57 137	0.39 121

UNet	0.30 41	0.21 56	0.19 68	0.19 73	0.20 88	0.21 85	0.15 84	0.27 44	0.17 51	0.29 53	0.21 56	0.25 34	0.18 57	0.59 195	1.64 131	0.31 19	0.27 47	0.22 49	0.30 30	0.21 54	0.34 33	0.25 16	0.15 90	0.19 92	0.21 38	0.24 60	0.44 95	0.26 61

SGM-ForestM	1.49 210	1.99 238	1.26 240	1.18 217	0.67 210	1.50 223	1.71 227	1.32 236	0.94 217	0.74 212	1.03 201	2.90 230	2.23 219	0.55 189	1.68 132	0.62 130	1.34 225	0.49 184	2.81 213	0.58 167	1.33 167	1.12 115	0.57 203	0.56 200	2.12 241	2.46 239	3.00 250	3.53 238

XPNet_ROB	0.48 120	0.40 183	0.29 148	0.27 128	0.32 151	0.31 133	0.28 131	0.27 44	0.32 147	0.32 77	0.43 138	1.12 195	0.24 89	0.32 128	1.68 132	0.51 101	0.66 193	0.29 95	0.41 55	0.33 97	0.69 103	1.26 131	0.26 148	0.26 138	0.30 92	0.35 115	0.75 174	0.44 128

iResNet	0.62 145	0.26 125	0.26 133	0.36 161	0.38 177	0.42 172	0.27 127	0.46 170	0.31 142	0.56 169	0.73 176	0.68 173	0.73 190	0.17 39	1.73 134	1.72 223	0.39 118	0.37 142	1.52 194	0.57 163	1.58 188	0.98 93	0.20 125	0.46 185	0.34 111	0.39 129	0.59 147	0.40 123

APVNet	0.39 87	0.27 133	0.20 80	0.24 109	0.26 127	0.27 119	0.24 115	0.31 69	0.22 87	0.26 43	0.31 107	0.29 57	0.17 49	0.27 98	1.75 135	0.50 95	0.45 143	0.35 132	0.66 116	0.32 94	0.51 72	0.97 92	0.16 97	0.25 136	0.28 79	0.24 60	0.44 95	0.30 78

DMCA	0.26 27	0.17 17	0.16 44	0.13 25	0.14 32	0.13 24	0.11 42	0.18 18	0.15 34	0.19 20	0.18 39	0.28 49	0.12 25	0.15 28	1.79 136	0.60 122	0.32 82	0.46 173	0.24 16	0.15 23	0.26 19	0.21 13	0.13 64	0.12 22	0.17 21	0.17 17	0.21 16	0.17 20

SFCPSM	2.02 227	0.37 173	0.29 148	0.38 167	0.33 155	0.38 161	0.38 154	0.42 150	0.48 182	0.63 191	1.10 205	1.09 194	4.92 243	0.35 140	1.80 137	1.39 204	0.59 188	0.50 187	31.93 274	0.84 206	1.50 180	1.59 174	0.30 163	0.37 168	0.42 148	0.52 166	0.69 161	1.01 181

HGLStereo	0.30 41	0.23 83	0.19 68	0.18 66	0.23 110	0.18 64	0.13 63	0.23 28	0.16 41	0.31 70	0.31 107	0.21 20	0.14 33	0.22 69	1.81 138	0.35 31	0.37 108	0.24 62	0.29 29	0.20 43	0.41 46	0.39 27	0.14 74	0.16 64	0.23 44	0.23 48	0.32 35	0.22 39

EAI-Stereo	1.15 193	0.27 133	0.37 173	0.54 188	0.30 144	8.38 263	0.76 200	0.45 165	0.63 199	0.34 87	0.88 192	0.46 142	0.33 138	0.25 90	1.83 139	1.17 190	0.40 123	0.65 211	2.53 207	0.73 193	1.47 174	1.71 186	0.23 137	0.46 185	1.08 219	1.64 225	1.45 217	1.79 211

iinet-f	0.35 69	0.23 83	0.17 53	0.20 81	0.14 32	0.21 85	0.17 95	0.22 24	0.16 41	0.38 124	0.39 132	0.26 40	0.23 84	0.17 39	1.84 140	0.49 89	0.27 47	0.21 42	0.66 116	0.34 101	0.46 55	0.83 74	0.15 90	0.14 44	0.26 64	0.19 34	0.45 99	0.25 55

DISCO	0.32 53	0.24 97	0.17 53	0.19 73	0.21 94	0.23 100	0.27 127	0.21 23	0.21 83	0.36 107	0.25 73	0.24 28	0.16 42	0.19 59	1.86 141	0.35 31	0.29 64	0.22 49	0.42 57	0.22 61	0.28 21	0.56 41	0.14 74	0.16 64	0.23 44	0.23 48	0.40 74	0.24 50

GANet-ADL	0.60 139	0.27 133	0.26 133	0.28 136	0.29 140	0.32 139	0.25 124	0.35 103	0.27 123	0.61 184	1.04 202	0.41 125	0.29 115	0.30 115	1.87 142	1.08 182	0.51 164	0.37 142	1.17 169	0.85 207	1.27 161	1.88 198	0.19 118	0.23 125	0.32 106	0.37 125	0.58 142	0.46 134

CBMV	1.06 187	0.38 180	0.33 161	0.42 174	0.39 178	0.39 166	0.31 136	0.87 213	0.40 165	0.65 194	0.86 189	1.47 209	1.22 206	1.02 211	1.89 143	2.41 242	0.67 194	0.51 190	1.66 196	0.78 198	1.69 195	2.20 228	0.31 169	0.52 194	0.47 163	0.49 163	1.04 199	5.23 250
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RainbowNet	1.44 208	1.50 227	0.85 219	2.41 237	1.41 238	1.97 230	2.14 233	0.65 200	0.57 193	0.74 212	0.46 144	1.61 213	1.05 197	2.78 242	1.90 144	1.30 196	1.21 220	0.51 190	3.15 218	1.74 244	1.75 200	1.97 208	3.07 244	0.61 212	0.65 190	0.69 184	0.88 184	1.43 201

SPS-STEREO	1.49 210	0.72 211	0.69 213	0.90 212	0.75 213	0.82 211	0.74 199	0.83 212	0.76 208	0.85 225	1.62 224	1.42 206	1.09 200	0.70 204	1.97 145	2.32 240	1.04 211	0.97 237	10.95 251	1.01 224	2.60 243	2.45 239	0.64 209	0.76 226	0.81 204	0.79 191	1.11 203	0.96 176
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PS-NSSS	0.43 98	0.38 180	0.25 128	0.42 174	0.30 144	0.35 153	0.32 138	0.34 92	0.20 77	0.36 107	0.24 69	0.74 177	0.24 89	0.40 161	1.98 146	0.34 29	0.33 90	0.23 58	0.55 93	0.20 43	0.41 46	0.57 43	0.52 200	0.20 102	0.31 101	0.31 99	0.87 182	0.37 114

NOSS_ROB	0.81 170	0.36 168	0.27 140	0.37 165	0.35 168	0.37 158	0.29 133	0.87 213	0.39 163	0.71 206	0.93 196	0.99 191	0.60 180	1.26 220	2.02 147	2.44 243	0.57 184	0.58 207	0.68 121	0.43 134	2.16 227	2.47 240	0.32 173	0.47 188	0.42 148	0.43 147	0.72 166	0.42 126

SGM_RVC	2.55 234	0.93 215	1.05 235	0.97 214	0.76 214	1.00 214	0.93 207	7.37 262	1.18 225	1.01 236	1.64 225	2.39 228	9.36 250	0.62 199	2.02 147	1.33 199	1.60 232	0.80 230	7.94 240	1.42 237	1.67 192	1.69 182	0.67 213	0.94 237	2.66 245	2.65 243	4.83 256	9.43 259
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet_ROB	3.52 248	1.88 235	0.99 225	1.71 227	1.19 229	2.12 238	2.02 229	0.79 211	0.86 210	8.42 266	19.75 269	12.43 259	2.32 221	7.26 265	2.04 149	0.69 142	1.30 224	1.37 249	9.12 244	0.91 217	2.05 217	1.34 141	8.71 269	0.77 227	1.06 217	1.46 218	1.32 210	1.13 186

Dean	1.78 217	1.76 233	1.00 226	5.98 256	1.87 251	2.22 240	2.59 240	1.07 229	1.14 222	0.98 233	0.82 186	1.85 220	2.08 218	2.18 234	2.05 150	1.07 179	2.05 242	0.70 220	2.78 212	0.97 222	2.14 226	1.89 199	2.92 241	0.93 236	1.41 226	1.11 208	1.39 213	1.14 187

iRaft-Stereo_20w	0.96 178	0.31 155	0.58 206	0.57 195	0.34 164	0.51 187	0.58 184	0.44 161	0.32 147	0.90 228	1.59 222	0.56 161	0.49 173	0.37 147	2.05 150	1.22 192	0.42 136	0.52 194	1.04 158	0.82 204	1.52 183	2.14 222	0.27 151	0.38 173	1.04 214	3.39 248	2.04 235	1.45 203

AF-Net	0.38 79	0.25 109	0.25 128	0.25 115	0.30 144	0.28 123	0.41 161	0.36 119	0.30 135	0.25 40	0.32 114	0.39 110	0.21 72	0.23 77	2.08 152	0.31 19	0.23 23	0.22 49	0.39 49	0.22 61	0.53 78	0.78 69	0.21 129	0.19 92	0.26 64	0.27 82	0.42 84	0.33 96

Nwc_Net	0.38 79	0.25 109	0.25 128	0.25 115	0.30 144	0.28 123	0.41 161	0.36 119	0.30 135	0.25 40	0.32 114	0.39 110	0.21 72	0.23 77	2.08 152	0.31 19	0.23 23	0.22 49	0.39 49	0.22 61	0.53 78	0.78 69	0.21 129	0.19 92	0.26 64	0.27 82	0.42 84	0.33 96

MMNet	0.24 21	0.15 12	0.12 14	0.13 25	0.13 28	0.13 24	0.10 37	0.16 11	0.12 20	0.13 8	0.14 24	0.19 14	0.09 11	0.18 57	2.14 154	0.25 9	0.18 13	0.16 16	0.20 13	0.14 20	0.20 10	0.37 25	0.10 26	0.12 22	0.15 12	0.15 15	0.28 32	0.16 14

edge stereo	1.98 224	0.52 198	1.03 231	0.72 205	0.63 206	0.79 209	0.83 203	0.93 221	1.45 235	3.71 256	1.22 211	2.08 225	4.38 241	1.06 213	2.14 154	2.51 245	0.64 192	0.55 201	7.27 237	7.84 261	1.43 171	5.56 261	2.02 236	0.53 196	0.61 188	0.55 171	0.87 182	1.48 204

SPstereo	1.94 220	1.00 219	1.27 241	0.93 213	0.95 220	0.96 212	0.91 206	1.34 238	1.91 244	1.03 237	2.12 235	5.40 248	4.17 240	1.14 218	2.15 156	3.46 255	1.35 227	1.34 248	2.60 209	1.66 241	2.60 243	3.09 253	0.98 224	1.17 247	1.32 224	1.73 228	2.61 247	3.24 233

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 257	4.50 258	1.31 242	2.75 239	2.71 254	5.17 258	7.48 260	5.91 259	8.23 260	1.63 246	10.81 262	75.58 275	10.28 252	4.33 252	2.18 157	1.44 208	7.17 261	8.31 263	6.88 234	1.67 242	3.57 254	2.90 246	1.30 230	1.13 245	4.31 256	6.17 259	20.85 269	4.05 244

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 172	0.54 202	0.35 167	0.63 202	0.46 188	0.56 193	1.02 211	0.65 200	0.60 196	0.57 171	0.47 146	0.82 188	1.21 204	1.11 216	2.25 158	0.60 122	0.36 104	0.33 116	1.25 177	0.40 126	1.94 214	1.62 177	0.47 194	0.39 174	0.76 197	0.81 192	0.75 174	1.49 205

MFMNet_re	0.98 180	0.78 213	0.71 215	0.83 210	0.72 211	0.97 213	0.83 203	0.75 206	0.86 210	0.69 201	0.79 181	1.30 202	0.83 193	0.68 202	2.27 159	1.16 189	1.03 210	0.80 230	1.61 195	0.85 207	2.25 234	1.12 115	0.65 211	0.71 222	0.66 191	0.66 182	0.98 193	0.99 180

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 199	2.34 244	0.85 219	1.48 224	0.80 218	1.00 214	1.15 217	0.76 208	0.94 217	1.33 241	0.54 156	1.54 212	1.67 215	2.00 229	2.30 160	0.97 174	1.08 214	1.05 242	3.01 215	1.06 228	1.37 169	1.51 165	1.22 227	0.67 219	0.76 197	0.65 180	0.59 147	1.40 200

PA-Net	0.52 125	0.36 168	0.36 170	0.25 115	0.37 175	0.26 114	0.32 138	0.33 86	0.36 160	0.30 60	0.26 84	0.30 69	0.31 125	0.47 173	2.30 160	0.51 101	0.24 30	0.28 89	0.30 30	0.29 84	0.34 33	0.90 81	0.60 206	0.26 138	0.32 106	0.72 188	0.32 35	2.29 215
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
STTStereo	0.37 75	0.28 143	0.28 145	0.24 109	0.27 137	0.22 96	0.33 145	0.25 43	0.36 160	0.29 53	0.27 88	0.33 87	0.20 71	0.27 98	2.32 162	0.31 19	0.26 43	0.25 69	0.30 30	0.20 43	0.34 33	0.66 55	0.31 169	0.18 83	0.25 58	0.31 99	0.35 52	0.41 124

PWC_ROB	0.69 155	0.37 173	0.41 181	0.30 144	0.35 168	0.34 149	0.50 175	0.39 136	0.69 203	0.45 147	0.80 183	0.54 159	1.20 203	0.29 109	2.36 163	1.23 193	0.63 191	0.53 197	1.01 155	0.46 150	1.15 148	1.40 148	0.26 148	0.49 190	0.38 137	0.37 125	0.68 160	0.97 177

ETE_ROB	0.60 139	0.48 194	0.30 150	0.36 161	0.36 173	0.39 166	0.32 138	0.33 86	0.49 185	0.40 132	0.61 162	1.32 203	0.29 115	0.40 161	2.38 164	0.50 95	0.95 207	0.34 128	0.65 113	0.41 128	0.96 126	1.18 123	0.28 157	0.31 155	0.39 140	0.45 154	0.73 171	0.52 149

FADE		3.50 253	5.27 259	1.16 216	1.35 235	5.02 257	4.00 247	3.21 256	6.49 257	4.80 260	8.62 258		5.81 244	2.31 237	2.42 165	2.64 248	7.84 262	2.86 257	12.56 254	6.33 260	7.32 265	6.35 262	1.84 234	3.02 260	3.89 252	4.29 254	4.35 255	9.54 260

ACVNet_2	1.92 219	1.61 229	1.00 226	5.61 253	1.57 241	2.05 232	2.23 234	0.87 213	0.68 202	0.71 206	0.74 177	1.61 213	1.15 202	2.00 229	2.43 166	0.69 142	2.79 248	0.51 190	12.02 253	0.71 191	1.81 207	1.68 181	2.66 240	0.79 229	1.09 220	0.74 189	0.95 192	1.11 185

DPSNet	1.40 205	0.43 191	0.38 175	0.54 188	0.61 205	0.65 203	0.57 181	0.51 182	0.67 201	0.46 148	0.87 191	3.54 237	1.62 213	1.43 221	2.52 167	2.12 235	0.99 208	0.99 239	7.37 238	1.69 243	2.21 231	2.98 250	0.95 223	0.74 223	0.76 197	0.76 190	0.75 174	0.82 167

SQANet	1.31 201	1.35 224	0.53 197	3.10 240	1.03 224	1.89 227	1.49 224	0.50 181	0.40 165	0.51 159	0.46 144	1.19 197	0.55 177	1.57 222	2.53 168	0.49 89	1.24 222	0.37 142	6.38 232	0.61 171	1.71 196	1.74 189	2.52 239	0.37 168	0.46 162	0.57 173	0.66 157	1.26 194

HSM	0.39 87	0.24 97	0.23 111	0.26 126	0.25 119	0.20 79	0.18 100	0.41 141	0.20 77	0.32 77	0.30 105	0.39 110	0.24 89	0.22 69	2.57 169	0.39 45	0.33 90	0.22 49	0.49 71	0.30 91	0.70 105	0.47 35	0.14 74	0.20 102	0.29 85	0.31 99	0.44 95	0.33 96

GES	0.54 129	0.23 83	0.19 68	0.21 89	0.22 107	0.26 114	0.18 100	0.34 92	0.31 142	0.36 107	0.28 98	0.30 69	0.22 77	0.22 69	2.69 170	0.58 117	0.37 108	0.28 89	1.14 166	0.32 94	1.08 138	0.88 79	0.18 111	0.24 131	0.26 64	0.23 48	0.58 142	2.34 216

FAT-Stereo	1.13 191	0.37 173	0.57 202	0.56 194	0.63 206	0.50 184	0.52 176	0.75 206	0.44 173	0.79 219	2.82 241	1.45 208	1.95 216	0.49 180	2.78 171	2.52 246	0.57 184	0.60 208	2.42 204	1.17 232	2.12 222	2.13 221	0.74 218	0.58 207	0.41 145	0.56 172	0.72 166	1.27 196

dd	0.37 75	0.25 109	0.15 36	0.44 180	0.16 44	0.32 139	0.19 107	0.28 51	0.13 22	0.29 53	0.14 24	0.44 135	0.14 33	0.15 28	2.86 172	0.38 41	0.36 104	0.22 49	0.52 88	0.34 101	0.32 29	0.28 17	0.17 103	0.29 152	0.27 72	0.20 38	0.40 74	0.32 92

DDUNet	0.75 161	0.91 214	0.42 185	1.24 220	1.03 224	1.19 219	1.16 218	0.35 103	0.35 156	0.37 115	0.45 141	0.64 170	0.32 132	1.77 225	2.89 173	0.44 67	0.71 197	0.48 179	0.87 142	0.59 169	0.53 78	0.64 53	0.85 221	0.28 147	0.34 111	0.34 112	0.61 150	0.39 121

DGSMNet	2.89 238	1.85 234	1.04 232	1.35 222	0.50 194	1.94 229	0.59 187	2.82 255	1.53 239	3.95 257	15.60 264	1.84 219	3.19 234	4.88 257	2.89 173	2.87 251	3.06 251	1.91 253	4.57 224	2.02 251	4.46 256	3.48 254	1.64 233	2.11 256	0.88 206	3.46 249	1.04 199	2.62 222

DMCA-RVC	0.41 94	0.21 56	0.22 105	0.32 153	0.28 138	0.18 64	0.45 168	0.34 92	0.30 135	0.32 77	1.09 204	0.31 76	0.16 42	0.30 115	2.90 175	0.35 31	0.26 43	0.25 69	0.26 22	0.30 91	0.38 42	0.34 21	0.16 97	0.28 147	0.35 117	0.20 38	0.36 56	0.27 67

LVE	2.66 236	1.99 238	1.02 230	12.01 263	1.75 248	3.85 251	11.87 266	0.91 219	0.89 215	1.03 237	0.91 195	1.62 215	2.23 219	2.46 238	2.96 176	1.03 176	1.74 237	0.82 232	8.43 243	0.87 210	1.84 209	2.20 228	3.10 245	0.99 240	1.45 227	0.96 203	1.23 206	1.54 207

LE_ROB	7.96 258	3.98 255	5.96 262	6.32 257	20.03 271	4.31 253	17.09 268	6.33 260	9.23 262	1.00 235	4.87 248	16.05 262	22.60 264	3.45 246	2.97 177	0.95 173	2.14 243	1.91 253	13.13 256	5.86 259	2.32 236	2.18 225	9.68 270	5.18 262	10.55 263	9.20 262	10.65 262	17.10 267

RGC	0.51 123	0.36 168	0.46 190	0.35 159	0.36 173	0.40 169	0.30 134	0.37 126	0.39 163	0.32 77	0.45 141	0.40 119	0.42 164	0.35 140	2.99 178	0.36 35	0.32 82	0.28 89	0.47 68	0.33 97	0.61 93	1.00 97	0.24 141	0.28 147	0.38 137	0.46 157	0.52 122	0.53 150

WAO-8	3.09 240	2.55 246	1.41 244	5.78 254	1.73 245	2.51 243	3.26 244	1.28 233	1.93 245	5.67 261	8.70 259	3.06 233	6.18 245	4.38 253	3.04 179	1.97 231	1.78 238	0.75 222	9.44 245	1.54 238	1.76 201	2.31 233	2.46 237	1.07 242	2.29 242	1.80 230	1.83 230	2.83 226

Venus	3.09 240	2.55 246	1.41 244	5.78 254	1.73 245	2.51 243	3.26 244	1.28 233	1.93 245	5.67 261	8.70 259	3.06 233	6.18 245	4.38 253	3.04 179	1.97 231	1.78 238	0.75 222	9.44 245	1.54 238	1.76 201	2.31 233	2.46 237	1.07 242	2.29 242	1.80 230	1.83 230	2.83 226

NCC-stereo	0.47 112	0.33 159	0.30 150	0.31 150	0.33 155	0.31 133	0.38 154	0.41 141	0.40 165	0.24 32	0.38 130	0.39 110	0.36 144	0.28 106	3.13 181	0.36 35	0.29 64	0.32 111	0.42 57	0.43 134	0.44 52	0.84 75	0.28 157	0.23 125	0.36 127	0.44 152	0.45 99	0.44 128

Abc-Net	0.47 112	0.33 159	0.30 150	0.31 150	0.33 155	0.31 133	0.38 154	0.41 141	0.40 165	0.24 32	0.38 130	0.39 110	0.36 144	0.28 106	3.13 181	0.36 35	0.29 64	0.32 111	0.42 57	0.43 134	0.44 52	0.84 75	0.28 157	0.23 125	0.36 127	0.44 152	0.45 99	0.44 128
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	0.96 178	0.50 195	0.92 222	0.79 208	0.52 195	0.73 207	1.10 213	0.77 209	0.52 187	0.62 189	0.65 166	0.72 176	0.62 181	0.38 152	3.13 181	0.83 165	0.94 206	0.50 187	1.19 170	0.43 134	1.52 183	1.33 138	0.31 169	0.52 194	1.01 213	0.92 200	1.51 218	2.93 231

Ntro	1.62 215	3.84 254	0.69 213	2.63 238	1.29 231	2.25 242	2.87 243	0.61 197	0.56 192	0.62 189	0.50 151	1.32 203	0.66 184	2.02 231	3.24 184	0.47 85	1.35 227	0.42 165	6.77 233	0.64 180	2.20 229	2.08 219	3.05 243	0.55 199	0.60 187	0.69 184	0.73 171	1.16 189

PWCK	2.53 233	1.63 230	1.01 228	1.98 231	1.29 231	2.08 235	2.10 232	1.37 239	1.44 234	1.41 244	1.79 230	5.07 246	2.34 222	1.08 215	3.26 185	0.91 171	1.71 236	0.77 226	22.70 265	1.31 235	2.44 241	1.46 155	1.41 231	0.98 239	1.69 234	1.61 224	1.40 214	2.14 214

iResNetv2_ROB	0.46 109	0.24 97	0.17 53	0.27 128	0.21 94	0.23 100	0.14 73	0.49 176	0.19 68	0.37 115	0.29 101	0.37 103	0.27 106	0.26 93	3.28 186	0.42 55	0.28 56	0.22 49	0.85 141	0.23 65	1.22 156	0.59 44	0.16 97	0.26 138	0.27 72	0.24 60	0.57 137	0.28 69

DeepPruner_ROB	0.52 125	0.25 109	0.25 128	0.25 115	0.26 127	0.23 100	0.65 196	0.32 77	0.25 106	0.37 115	0.39 132	0.29 57	0.25 96	0.31 124	3.43 187	0.72 148	0.34 95	0.29 95	0.49 71	0.23 65	1.30 165	1.20 125	0.23 137	0.23 125	0.29 85	0.42 141	0.46 104	0.29 73

MFN_U_SF_RVC	1.81 218	2.41 245	1.86 253	2.14 235	1.76 249	1.92 228	2.34 239	1.56 245	1.47 238	3.68 255	3.76 245	1.21 198	1.27 207	1.71 224	3.52 188	2.14 237	1.01 209	0.92 234	3.46 221	0.99 223	1.73 199	1.56 171	0.77 219	2.30 258	0.76 197	0.81 192	0.70 164	0.98 179

FADNet_RVC	0.85 175	0.35 164	1.01 228	0.44 180	0.63 206	0.27 119	0.63 192	0.43 157	0.46 176	0.48 154	0.50 151	0.65 171	0.54 175	0.58 194	3.52 188	0.82 164	0.52 169	1.02 241	1.68 197	0.71 191	1.59 190	1.50 163	0.45 190	0.59 209	0.56 179	0.43 147	1.89 232	0.62 156

GwcNet-ADL	0.72 158	0.35 164	0.37 173	0.41 173	0.34 164	0.32 139	0.27 127	0.40 139	0.27 123	0.61 184	1.53 221	0.63 169	0.41 162	0.33 131	3.69 190	1.34 201	0.50 162	0.56 205	0.91 144	0.87 210	1.18 153	1.60 175	0.24 141	0.27 142	0.36 127	0.48 162	0.47 106	0.66 161

LALA_ROB	0.62 145	0.52 198	0.32 159	0.33 155	0.35 168	0.40 169	0.31 136	0.34 92	0.40 165	0.46 148	0.61 162	1.27 199	0.29 115	0.39 158	3.75 191	0.45 75	0.51 164	0.38 154	0.57 101	0.40 126	0.82 116	1.11 113	0.24 141	0.31 155	0.36 127	0.43 147	0.81 178	0.51 147

RP	0.45 105	0.29 146	0.33 161	0.30 144	0.31 148	0.28 123	0.35 150	0.34 92	0.33 153	0.23 25	0.36 129	0.36 98	0.26 104	0.24 83	3.81 192	0.31 19	0.28 56	0.22 49	0.33 37	0.23 65	0.26 19	0.85 77	0.19 118	0.22 120	0.29 85	0.29 90	0.52 122	0.36 113

dad	0.58 137	0.29 146	0.20 80	0.65 204	0.32 151	0.37 158	0.94 208	0.59 193	0.18 60	0.44 143	0.18 39	0.49 151	0.42 164	0.17 39	3.83 193	0.50 95	0.41 128	0.27 77	0.77 130	0.32 94	0.49 63	0.45 32	0.19 118	0.34 160	0.57 181	0.24 60	1.23 206	0.84 169

IER	0.35 69	0.19 34	0.16 44	0.17 58	0.16 44	0.17 56	0.12 50	0.23 28	0.14 28	0.28 47	0.25 73	0.31 76	0.14 33	0.23 77	3.85 194	0.29 15	0.25 36	0.20 34	0.24 16	0.20 43	0.28 21	0.21 13	0.18 111	0.14 44	0.19 30	0.24 60	0.38 64	0.25 55

HCRNet	0.34 60	0.24 97	0.13 21	0.26 126	0.11 16	0.18 64	0.13 63	0.20 20	0.09 6	0.54 168	0.20 51	0.29 57	0.10 15	0.13 16	3.96 195	0.29 15	0.21 21	0.15 13	0.25 18	0.13 15	0.25 16	0.40 28	0.13 64	0.10 11	0.13 7	0.14 13	0.36 56	0.15 11

NCCL2	0.55 133	0.35 164	0.31 157	0.30 144	0.40 179	0.25 111	0.24 115	0.35 103	0.31 142	0.41 136	0.33 119	0.35 96	0.24 89	0.53 184	4.10 196	0.47 85	0.40 123	0.31 108	0.39 49	0.31 93	0.70 105	0.99 95	0.41 187	0.32 157	0.45 159	0.45 154	0.75 174	0.51 147

G-Net	1.35 203	0.55 204	0.65 211	0.43 176	0.49 190	0.56 193	0.48 172	0.89 216	1.35 232	0.67 198	1.22 211	3.00 231	1.21 204	0.36 142	4.11 197	1.64 222	0.61 190	0.76 224	1.37 191	1.35 236	1.63 191	1.89 199	0.39 182	0.61 212	0.80 203	3.07 246	1.57 220	4.68 248

CSAN	1.01 183	0.52 198	0.48 195	0.47 184	0.49 190	0.38 161	0.48 172	0.49 176	2.50 250	0.69 201	2.01 232	1.44 207	0.69 187	0.60 198	4.20 198	0.56 114	0.46 148	0.47 175	0.82 137	2.20 252	1.16 151	1.10 110	0.31 169	0.53 196	1.68 233	1.02 206	0.72 166	0.81 166

MADNet++	2.98 239	1.95 237	2.23 255	1.73 228	2.39 252	1.68 224	2.24 235	2.26 251	2.69 251	2.34 252	2.78 240	3.30 235	3.34 236	2.86 243	4.22 199	4.20 258	2.65 247	2.14 255	3.69 222	3.00 254	4.95 257	7.04 263	1.44 232	2.60 259	1.93 238	5.78 257	2.76 248	2.35 217

CFNet_pseudo	0.47 112	0.23 83	0.23 111	0.27 128	0.25 119	0.23 100	0.17 95	0.31 69	0.19 68	0.37 115	0.29 101	0.38 106	0.27 106	0.23 77	4.35 200	0.44 67	0.28 56	0.23 58	1.00 154	0.19 37	0.46 55	0.59 44	0.40 185	0.18 83	0.27 72	0.28 85	0.36 56	0.35 109

S-Stereo	1.43 206	0.40 183	0.43 187	0.60 199	0.58 199	0.64 200	1.10 213	0.61 197	0.57 193	0.69 201	4.10 247	1.62 215	0.65 183	0.46 171	4.54 201	2.87 251	0.55 176	0.65 211	4.87 228	4.90 258	1.26 160	2.26 230	0.99 226	0.61 212	0.41 145	0.53 168	0.66 157	0.97 177

LRCNet_RVC	12.77 264	18.28 270	5.31 260	23.03 271	20.03 271	22.79 272	18.73 270	10.19 267	4.29 254	21.40 272	17.07 268	21.90 267	12.67 258	27.64 273	4.72 202	1.57 219	13.91 267	9.09 264	27.19 271	10.23 262	5.66 261	2.42 238	25.54 273	13.38 268	1.45 227	0.65 180	3.23 253	2.39 218

notaker	3.52 248	2.84 251	1.55 249	5.08 249	6.69 264	3.97 252	4.03 248	1.33 237	3.34 252	1.17 240	3.34 244	6.77 252	11.07 253	5.35 260	4.78 203	1.20 191	3.25 253	0.97 237	10.40 249	2.75 253	2.90 250	2.14 222	3.69 253	1.16 246	1.00 211	1.21 211	1.44 215	1.57 208

HanzoNet	11.30 261	14.06 265	16.74 269	13.89 266	9.10 266	15.60 269	21.20 272	11.16 268	12.45 266	6.15 263	7.25 252	20.77 266	27.41 275	28.53 274	4.84 204	9.79 263	14.66 268	2.80 256	24.65 268	12.81 268	5.39 259	4.27 258	8.60 268	1.63 253	2.70 247	2.61 241	2.55 246	3.43 235

KSHMR	5.12 254	2.29 242	1.47 246	20.10 268	3.65 256	5.24 259	9.39 261	1.58 246	6.86 259	1.38 243	1.49 220	2.35 227	27.00 273	4.39 255	4.91 205	1.96 230	1.66 233	1.12 246	15.45 259	1.19 233	2.92 251	2.14 222	4.07 256	1.21 249	7.00 260	2.72 245	1.95 234	2.80 225

UNDER WATER	4.11 251	2.66 249	1.51 247	4.92 246	5.25 258	3.49 249	7.24 259	2.33 253	1.84 243	1.65 247	1.20 209	5.04 245	21.14 262	5.09 259	4.93 206	2.44 243	3.86 255	1.09 243	8.36 242	1.97 249	3.80 255	2.73 244	5.04 263	2.11 256	1.96 239	3.54 250	1.91 233	3.93 242

CBMV_ROB	1.31 201	0.37 173	0.39 178	0.60 199	0.49 190	0.57 196	0.47 170	0.95 224	0.40 165	0.81 221	1.38 218	3.04 232	2.55 225	0.48 177	5.00 207	1.30 196	0.89 204	0.49 184	2.24 202	0.73 193	1.72 198	1.95 206	0.45 190	0.40 176	0.97 209	2.27 237	1.56 219	2.91 230

TorneroNet	5.38 255	2.29 242	1.20 238	17.70 267	6.11 263	4.86 256	6.44 257	2.12 250	4.67 255	1.56 245	7.04 251	11.27 256	24.96 266	4.04 249	5.06 208	1.56 217	3.02 250	0.79 228	14.79 258	1.88 247	2.79 247	2.59 242	3.47 251	0.89 233	6.89 259	2.63 242	1.30 209	3.48 237

NaN_ROB	0.82 171	0.41 187	0.41 181	0.36 161	0.49 190	0.42 172	0.44 167	0.45 165	1.33 231	0.40 132	0.67 170	0.89 190	0.31 125	0.47 173	5.25 209	0.55 112	0.34 95	0.53 197	0.49 71	0.63 177	0.60 90	0.95 88	0.28 157	0.49 190	0.78 202	1.57 221	0.98 193	1.71 210

SANet	1.44 208	0.57 205	0.54 198	0.55 192	0.60 204	0.65 203	0.76 200	0.94 222	5.50 256	0.52 162	2.23 237	4.15 244	2.61 226	0.65 201	5.29 210	0.52 105	1.21 220	0.56 205	0.93 148	0.83 205	1.54 185	1.38 143	0.47 194	0.62 216	0.74 195	1.16 209	0.88 184	2.41 219

PWCDC_ROB	0.55 133	0.18 24	0.19 68	0.17 58	0.26 127	0.16 48	0.19 107	0.22 24	0.54 191	0.16 17	0.43 138	0.25 34	1.12 201	0.45 168	5.47 211	0.50 95	0.31 77	0.28 89	0.36 44	0.26 76	0.60 90	1.14 119	0.25 144	0.28 147	0.18 28	0.29 90	0.26 28	0.32 92

DispFullNet	3.41 246	2.89 252	1.54 248	1.52 226	1.71 244	1.49 222	1.66 226	1.26 232	2.27 247	2.07 251	1.94 231	15.55 261	4.16 239	1.77 225	5.50 212	4.82 260	2.33 245	0.96 235	23.18 266	4.57 255	2.36 238	2.47 240	0.73 217	0.57 204	1.23 223	0.62 178	1.37 212	1.51 206

SGM-Forest	1.95 221	0.37 173	0.25 128	0.54 188	0.44 185	0.40 169	0.24 115	0.59 193	0.75 207	0.72 209	0.66 167	0.99 191	2.05 217	0.34 135	5.58 213	1.88 227	0.46 148	0.39 158	23.75 267	0.29 84	2.17 228	1.62 177	0.40 185	0.29 152	1.04 214	0.59 176	1.80 229	4.01 243
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DeepPrunerF	0.79 166	0.36 168	0.20 80	0.53 187	1.05 226	0.38 161	0.52 176	0.32 77	0.92 216	0.23 25	0.32 114	0.23 26	0.17 49	0.26 93	5.65 214	0.50 95	0.28 56	0.24 62	0.50 77	0.25 73	0.40 45	0.47 35	0.21 129	0.19 92	5.96 258	0.50 165	0.47 106	0.30 78

MIPNet	0.77 163	0.23 83	0.18 59	0.24 109	0.22 107	0.17 56	0.13 63	0.34 92	0.70 204	0.40 132	2.24 238	0.31 76	0.29 115	0.57 193	5.70 215	1.03 176	0.45 143	0.33 116	0.82 137	0.56 161	0.62 95	1.53 168	0.12 53	0.92 235	0.91 207	0.39 129	1.12 204	0.30 78

ktn	6.56 256	5.17 260	14.71 268	5.30 250	4.74 257	9.67 264	6.68 258	7.48 263	12.97 267	1.88 248	2.35 239	27.30 270	21.86 263	4.31 251	5.72 216	1.50 213	4.02 256	1.83 252	15.82 260	4.59 256	2.65 245	2.06 214	3.99 255	1.18 248	2.40 244	1.57 221	2.89 249	2.50 221

UDG	0.91 176	0.94 216	0.44 188	1.22 219	1.16 228	1.14 218	1.35 221	0.38 129	0.36 160	0.43 139	0.55 157	0.62 166	0.33 138	1.60 223	5.73 217	0.80 158	0.75 200	0.45 170	0.94 149	0.65 186	1.13 145	1.10 110	0.64 209	0.32 157	0.36 127	0.39 129	0.53 124	0.38 119

pcwnet_v2	0.69 155	0.27 133	0.31 157	0.31 150	0.33 155	0.29 130	0.24 115	0.34 92	0.25 106	0.50 157	0.40 134	1.66 217	0.40 158	0.31 124	5.73 217	0.60 122	0.36 104	0.30 100	1.08 161	0.23 65	0.82 116	0.90 81	0.57 203	0.22 120	0.35 117	0.36 122	0.51 119	0.87 172

WAO-7	1.96 223	1.09 221	1.32 243	5.02 248	0.99 223	1.02 217	1.64 225	1.16 231	1.46 237	2.58 253	2.14 236	2.11 226	2.83 230	1.20 219	6.00 219	1.03 176	1.68 234	0.70 220	7.59 239	0.87 210	1.71 196	1.97 208	0.38 179	1.05 241	0.98 210	1.45 217	1.10 202	1.84 212

FBW_ROB	1.04 185	0.64 210	0.57 202	0.87 211	0.87 219	0.68 206	0.98 209	0.45 165	0.34 155	0.53 165	0.75 178	1.03 193	1.27 207	1.90 227	6.09 220	0.42 55	0.60 189	0.33 116	2.46 205	0.49 155	1.49 178	1.10 110	1.23 228	0.56 200	0.44 157	0.53 168	0.55 131	0.82 167

SHD	0.72 158	0.30 152	0.42 185	0.35 159	0.34 164	0.33 148	0.45 168	0.49 176	0.44 173	0.53 165	0.63 164	0.47 147	0.64 182	0.34 135	6.15 221	0.52 105	0.47 153	0.37 142	0.94 149	0.45 147	0.88 120	1.12 115	0.25 144	0.42 179	0.47 163	0.47 161	0.50 117	0.63 157

SGM+DAISY	2.56 235	0.94 216	0.92 222	1.06 215	0.97 221	1.24 220	1.04 212	1.31 235	1.76 241	1.12 239	2.01 232	2.59 229	3.35 237	0.87 209	6.30 222	3.19 253	1.16 216	1.11 244	6.92 235	1.55 240	2.89 249	2.90 246	0.67 213	1.23 250	3.89 252	4.14 253	5.13 257	8.82 258

ELAS_RVC	2.37 231	0.95 218	1.21 239	1.26 221	0.98 222	1.99 231	1.12 216	1.45 242	0.86 210	0.99 234	7.87 254	3.60 238	8.50 249	1.07 214	6.31 223	1.59 220	1.34 225	1.44 251	2.57 208	0.79 200	2.43 240	3.03 251	0.71 216	0.88 232	3.51 251	3.72 251	1.69 226	2.07 213
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	1.05 186	0.40 183	0.57 202	0.44 180	0.43 184	0.43 176	0.62 190	0.74 205	0.61 198	0.60 181	0.72 174	0.59 165	1.65 214	0.46 171	6.43 224	0.74 150	0.53 173	0.50 187	1.24 176	0.55 159	1.24 158	1.37 142	0.28 157	0.56 200	1.63 231	1.74 229	1.65 225	1.61 209

PVD	0.98 180	0.54 202	0.59 207	0.60 199	0.56 197	0.66 205	0.63 192	0.91 219	0.87 214	0.57 171	0.85 188	0.80 185	1.03 196	0.59 195	6.60 225	0.64 133	0.69 196	0.55 201	1.16 168	0.63 177	1.22 156	1.27 134	0.39 182	0.53 196	0.75 196	0.88 197	0.85 181	1.07 182

ELAS	2.27 229	1.03 220	1.10 237	1.38 223	1.13 227	1.45 221	1.10 213	1.38 240	1.09 221	0.94 231	7.66 253	3.71 239	3.10 233	1.11 216	6.64 226	1.56 217	1.42 230	1.43 250	2.52 206	0.69 189	2.33 237	3.03 251	0.69 215	0.82 230	3.50 250	4.32 255	2.52 245	3.70 240
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PML	14.72 267	11.16 264	4.09 258	13.72 265	8.87 265	13.75 265	6.38 256	7.25 261	36.05 276	10.34 267	59.29 276	46.05 274	52.59 276	6.65 264	6.70 227	4.81 259	10.30 264	3.77 258	21.46 264	4.87 257	5.83 262	5.51 260	3.98 254	4.24 261	15.02 269	6.06 258	20.81 268	7.86 256

ADLNet	0.53 127	0.26 125	0.18 59	0.21 89	0.21 94	0.23 100	0.19 107	0.30 60	0.17 51	0.23 25	0.22 62	0.62 166	0.18 57	0.48 177	6.87 228	0.38 41	0.28 56	0.21 42	0.25 18	0.20 43	0.33 31	0.90 81	0.18 111	0.13 34	0.25 58	0.26 80	0.34 49	0.23 45

IMH	2.50 232	1.51 228	1.05 235	1.99 232	1.58 242	2.09 236	2.32 238	1.04 227	1.19 226	0.84 224	1.34 216	2.02 224	8.04 248	8.79 266	6.91 229	1.41 206	1.37 229	0.67 218	5.94 230	1.10 231	1.45 173	2.32 235	4.37 259	0.77 227	1.86 237	1.41 216	1.57 220	2.46 220

XQC	0.80 167	0.47 193	0.40 179	0.50 185	0.46 188	0.50 184	0.57 181	0.56 191	0.48 182	0.58 174	0.63 164	0.58 164	0.81 192	0.45 168	6.95 230	0.73 149	0.45 143	0.36 136	0.84 140	0.42 132	0.81 115	1.06 105	0.33 174	0.42 179	0.53 173	0.61 177	0.69 161	0.50 145

TorneroNet-64	3.44 247	2.19 240	2.33 256	7.00 258	1.73 245	3.02 246	4.22 249	1.95 248	3.75 253	0.82 223	3.10 243	4.11 243	12.63 257	3.76 248	6.96 231	1.63 221	3.11 252	0.79 228	7.96 241	1.98 250	2.65 245	2.69 243	3.37 250	0.90 234	2.67 246	2.65 243	1.21 205	3.65 239

RTSC	0.65 152	0.25 109	0.27 140	0.24 109	0.26 127	0.28 123	0.42 163	0.35 103	0.33 153	0.43 139	0.47 146	0.30 69	0.27 106	0.29 109	7.17 232	0.50 95	0.48 159	0.30 100	0.75 128	0.33 97	0.78 113	0.93 87	0.17 103	0.30 154	0.28 79	0.31 99	0.49 111	0.59 154

RTS	0.80 167	0.32 156	0.28 145	0.30 144	0.33 155	0.44 178	0.59 187	0.41 141	0.46 176	0.43 139	0.34 122	0.51 154	0.34 140	0.30 115	7.29 233	0.70 145	0.55 176	0.36 136	1.02 156	0.45 147	0.93 124	1.01 99	0.25 144	0.37 168	0.54 176	1.72 226	0.58 142	0.79 164

RTSA	0.80 167	0.32 156	0.28 145	0.30 144	0.33 155	0.44 178	0.59 187	0.41 141	0.46 176	0.43 139	0.34 122	0.51 154	0.34 140	0.30 115	7.29 233	0.70 145	0.55 176	0.36 136	1.02 156	0.45 147	0.93 124	1.01 99	0.25 144	0.37 168	0.54 176	1.72 226	0.58 142	0.79 164

MANE	3.30 244	1.71 232	1.93 254	1.49 225	1.37 237	1.77 226	2.02 229	1.90 247	2.39 249	0.87 226	1.68 228	3.71 239	4.07 238	0.78 208	7.43 235	3.40 254	1.81 241	6.10 262	2.99 214	1.05 227	2.09 218	2.38 237	0.61 208	1.76 255	5.46 257	6.93 260	8.52 260	12.82 263

RAFT + AFF	0.42 96	0.12 7	0.09 4	0.13 25	0.07 6	0.11 15	0.06 6	0.17 14	0.10 11	0.19 20	0.10 9	0.28 49	0.08 7	0.11 10	7.47 236	0.33 25	0.20 19	0.11 5	0.33 37	0.10 6	0.39 43	0.16 7	0.07 6	0.09 7	0.16 17	0.11 5	0.13 4	0.09 5

UNDER WATER-64	3.14 242	2.61 248	1.56 250	4.95 247	2.92 255	3.47 248	4.38 250	2.32 252	1.63 240	1.37 242	1.36 217	5.08 247	4.79 242	3.47 247	7.48 237	2.02 233	3.68 254	1.11 244	3.99 223	1.95 248	2.87 248	2.92 248	5.01 262	1.40 251	1.99 240	3.99 252	2.15 238	4.42 246

MADNet+	1.22 195	0.60 207	0.77 218	0.77 206	0.74 212	0.61 198	1.01 210	0.94 222	0.74 206	0.78 218	0.68 171	1.18 196	1.07 199	0.68 202	7.48 237	1.39 204	1.12 215	0.65 211	1.33 190	0.91 217	2.13 223	1.51 165	0.66 212	0.97 238	1.05 216	0.83 195	0.92 189	1.39 199

ADCL	1.10 188	0.44 192	0.36 170	0.33 155	0.33 155	0.38 161	0.47 170	0.38 129	1.23 227	0.60 181	0.47 146	0.43 131	0.27 106	0.32 128	7.84 239	0.57 116	0.38 113	0.55 201	0.68 121	0.69 189	0.65 98	0.81 73	0.29 162	0.36 166	1.73 235	1.85 232	1.77 228	5.47 251

ADCMid	1.14 192	0.50 195	0.55 200	0.39 171	0.59 200	0.56 193	0.77 202	0.59 193	0.76 208	0.47 151	0.71 173	0.70 174	0.71 189	0.39 158	8.21 240	1.09 184	0.51 164	0.45 170	1.73 198	0.51 157	1.04 132	1.21 127	0.59 205	0.40 176	0.58 183	1.47 219	1.24 208	4.18 245

MDST_ROB	2.36 230	4.67 259	0.44 188	3.47 243	0.77 216	2.09 236	0.52 176	1.45 242	0.44 173	0.69 201	0.96 199	0.78 182	9.65 251	0.30 115	8.31 241	0.79 155	0.46 148	0.37 142	3.22 220	0.38 117	1.95 215	2.12 220	0.46 193	0.36 166	4.26 255	2.58 240	6.75 259	5.48 252

FCDSN-DC	0.84 174	0.37 173	0.67 212	0.40 172	0.40 179	0.35 153	0.89 205	0.39 136	0.31 142	0.46 148	0.35 127	0.44 135	0.31 125	0.38 152	8.90 242	0.84 166	0.47 153	0.48 179	0.73 126	0.38 117	1.12 143	1.58 172	0.30 163	0.57 204	0.37 133	0.42 141	0.42 84	0.37 114
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCPNet	1.59 213	0.37 173	0.74 217	0.43 176	0.76 214	0.42 172	1.45 223	0.90 218	0.70 204	0.76 216	1.68 228	0.76 180	3.19 234	0.76 207	8.96 243	1.92 228	0.54 174	0.37 142	4.76 226	1.03 226	1.19 154	1.09 108	0.94 222	0.40 176	1.06 217	1.36 215	0.93 190	5.53 253

IPLGR	0.76 162	0.26 125	0.21 96	0.23 100	0.23 110	0.17 56	0.12 50	0.33 86	0.20 77	0.41 136	1.59 222	0.32 83	0.31 125	0.53 184	9.00 244	0.62 130	0.41 128	0.38 154	0.65 113	0.47 152	0.76 110	1.41 149	0.12 53	0.24 131	0.35 117	0.39 129	0.63 154	0.28 69

WAO-6	1.95 221	1.28 223	0.85 219	2.04 233	1.34 234	1.69 225	2.05 231	1.04 227	1.24 229	0.91 229	0.86 189	1.85 220	2.71 227	2.30 236	9.05 245	1.14 188	2.89 249	0.69 219	3.16 219	0.85 207	2.21 231	2.27 231	1.29 229	0.87 231	1.64 232	2.07 234	1.72 227	2.69 223

IPLG	0.72 158	0.20 47	0.18 59	0.16 46	0.17 62	0.15 37	0.13 63	0.35 103	0.22 87	0.35 94	1.18 208	0.29 57	0.24 89	0.54 187	9.17 246	0.54 108	0.35 102	0.29 95	0.56 94	0.37 110	0.54 82	1.38 143	0.11 43	0.57 204	0.35 117	0.29 90	0.67 159	0.22 39

ADCP+	0.99 182	0.33 159	0.34 164	0.25 115	0.34 164	0.35 153	0.49 174	0.31 69	0.66 200	0.59 178	0.48 149	0.75 178	0.18 57	0.30 115	9.27 247	0.47 85	0.27 47	0.27 77	0.78 131	0.80 201	0.51 72	0.72 61	0.18 111	0.18 83	0.69 193	2.01 233	1.44 215	3.81 241

NVstereo2D	0.63 148	0.25 109	0.20 80	0.28 136	0.25 119	0.34 149	0.35 150	0.30 60	0.22 87	0.39 129	0.33 119	0.26 40	0.16 42	0.42 166	9.29 248	0.43 63	0.32 82	0.27 77	0.35 41	0.20 43	0.35 38	0.44 31	0.30 163	0.21 112	0.31 101	0.23 48	0.27 29	0.25 55

JetBlue	2.73 237	1.92 236	1.56 250	2.34 236	1.82 250	2.66 245	2.78 242	1.44 241	1.45 235	0.81 221	0.82 186	4.05 242	1.44 211	2.08 233	9.39 249	2.60 247	1.69 235	1.33 247	2.15 201	1.21 234	3.25 252	3.66 256	1.90 235	1.08 244	2.76 248	5.03 256	2.31 243	10.12 261

RYNet	0.49 121	0.11 6	0.10 6	0.08 6	0.09 10	0.10 8	0.06 6	0.13 8	0.18 60	0.10 6	0.10 9	0.13 4	0.08 7	0.08 2	9.58 250	0.37 39	0.14 5	0.22 49	0.17 8	0.09 4	0.19 9	0.12 3	0.15 90	0.09 7	0.14 9	0.33 108	0.24 21	0.13 8

MeshStereo	2.03 228	0.72 211	0.61 209	1.20 218	0.79 217	1.01 216	0.66 197	1.54 244	1.35 232	0.92 230	2.10 234	4.00 241	3.06 232	0.71 206	9.66 251	2.82 250	1.05 212	0.76 224	4.73 225	0.75 195	3.34 253	3.73 257	0.48 197	0.58 207	1.79 236	1.18 210	2.41 244	2.78 224
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
ADCRef	1.02 184	0.34 163	0.38 175	0.23 100	0.35 168	0.32 139	0.40 160	0.36 119	0.86 210	0.39 129	0.31 107	0.39 110	0.25 96	0.28 106	9.75 252	0.63 132	0.33 90	0.32 111	0.81 133	0.56 161	0.47 61	0.72 61	0.47 194	0.34 160	1.00 211	1.09 207	0.99 195	5.10 249

IMH-64-1	1.98 224	1.48 225	1.04 232	1.97 229	1.55 239	2.06 233	2.27 236	1.02 225	1.16 223	0.58 174	0.75 178	1.89 222	2.78 228	2.77 240	9.78 253	1.51 215	1.19 218	0.66 214	3.01 215	0.81 202	1.48 176	2.06 214	3.25 247	0.74 223	1.59 229	1.25 213	2.09 236	2.83 226

IMH-64	1.98 224	1.48 225	1.04 232	1.97 229	1.55 239	2.06 233	2.27 236	1.02 225	1.16 223	0.58 174	0.75 178	1.89 222	2.78 228	2.77 240	9.78 253	1.51 215	1.19 218	0.66 214	3.01 215	0.81 202	1.48 176	2.06 214	3.25 247	0.74 223	1.59 229	1.25 213	2.09 236	2.83 226

JetRed	3.85 250	2.71 250	3.02 257	2.08 234	2.45 253	3.41 247	4.64 251	2.34 254	1.83 242	1.88 248	1.20 209	3.35 236	1.28 209	3.27 245	9.82 255	3.50 256	4.08 257	3.88 259	2.41 203	1.82 246	5.48 260	4.79 259	3.60 252	1.67 254	4.20 254	11.19 265	5.32 258	8.78 257

HBP-ISP	1.24 198	0.38 180	0.50 196	0.52 186	0.41 182	0.45 181	0.33 145	0.55 189	0.40 165	0.76 216	1.30 214	0.48 149	0.48 172	1.92 228	9.87 256	3.68 257	0.55 176	0.66 214	0.82 137	0.95 219	2.11 219	2.96 249	0.30 163	0.46 185	0.47 163	0.52 166	0.94 191	0.60 155

ADCS	1.39 204	0.51 197	0.47 192	0.45 183	0.55 196	0.51 187	0.64 195	0.68 202	1.05 219	0.57 171	0.72 174	0.80 185	2.34 222	0.51 183	9.94 257	2.13 236	0.76 201	0.62 210	1.30 188	0.62 175	1.80 206	1.62 177	0.43 188	0.56 200	0.76 197	2.09 235	1.59 222	3.47 236

AnyNet_C32	1.27 200	0.41 187	0.36 170	0.37 165	0.40 179	0.48 183	0.62 190	0.47 172	1.23 227	0.56 169	0.89 194	0.53 157	0.36 144	0.40 161	10.27 258	1.27 194	0.55 176	0.54 200	0.88 143	0.63 177	1.28 163	1.52 167	0.34 176	0.50 192	1.09 220	2.40 238	1.34 211	4.67 247

BEATNet-Init1	11.60 263	15.45 266	5.36 261	21.04 269	10.14 267	20.37 270	13.59 267	8.80 266	6.63 258	4.42 259	10.00 261	14.23 260	19.35 260	4.04 249	10.43 259	9.21 262	6.50 259	5.00 260	32.12 275	14.67 269	8.25 266	7.49 264	5.66 264	5.23 263	12.24 265	7.07 261	21.30 270	14.66 264

AnyNet_C01	1.52 212	0.60 207	0.54 198	0.63 202	0.56 197	0.51 187	1.16 218	0.89 216	1.30 230	0.68 200	0.88 192	1.27 199	1.30 210	0.54 187	11.26 260	2.64 248	1.16 216	1.01 240	1.42 193	0.75 195	1.67 192	1.92 205	0.60 206	0.62 216	1.33 225	0.97 205	1.63 224	3.28 234

STStereo	3.38 245	1.14 222	1.69 252	7.09 259	1.35 235	7.29 262	2.62 241	2.11 249	2.34 248	0.95 232	2.86 242	5.97 251	6.28 247	0.38 152	11.54 261	2.20 239	0.93 205	0.89 233	11.21 252	0.90 216	1.58 188	1.46 155	0.55 201	1.58 252	3.31 249	3.09 247	3.08 252	6.91 255

DPSimNet_ROB	19.60 268	30.02 273	12.51 265	29.96 274	26.66 274	21.35 271	18.10 269	23.34 273	23.91 273	14.59 271	30.41 274	25.17 269	25.12 267	12.92 270	12.40 262	9.18 261	23.72 272	11.03 265	37.61 276	12.43 267	24.99 271	8.77 265	13.55 271	15.98 269	13.56 266	10.45 263	19.73 267	21.73 268

DGTPSM_ROB	9.57 259	4.02 256	11.10 263	3.15 241	5.69 259	3.62 250	5.37 254	3.67 257	9.11 261	3.26 254	7.88 255	9.79 255	14.19 259	4.73 256	13.10 263	11.13 264	5.27 258	11.44 266	7.09 236	10.27 263	6.42 263	15.33 266	4.54 260	9.05 264	10.05 261	27.51 269	11.07 263	30.63 269

EKT-Stereo	1.22 195	0.27 133	0.24 116	0.28 136	0.25 119	0.31 133	0.54 180	0.43 157	0.29 130	0.44 143	0.57 158	0.49 151	0.44 166	0.31 124	13.29 264	2.18 238	0.54 174	0.53 197	1.26 179	1.02 225	5.16 258	2.03 212	0.14 74	0.19 92	0.42 148	0.35 115	0.56 133	0.34 100

DPSMNet_ROB	11.01 260	4.36 257	11.20 264	3.81 244	5.73 260	4.71 255	5.45 255	3.67 257	9.75 263	4.35 258	13.56 263	11.30 257	26.82 272	5.44 263	13.51 265	12.50 265	6.62 260	12.38 267	14.62 257	10.30 264	7.11 264	16.01 267	4.56 261	9.06 265	11.07 264	27.51 269	11.13 264	30.63 269

DPSM_ROB	13.84 265	8.97 262	13.58 266	5.45 251	6.10 261	7.18 260	5.27 252	8.45 264	11.05 264	6.78 264	8.04 256	8.60 253	12.52 255	5.36 261	16.95 266	14.18 266	11.50 265	14.64 268	9.74 247	12.04 265	17.24 267	19.94 270	4.24 257	11.13 266	27.83 270	35.96 272	31.24 272	39.61 272

DPSM	13.84 265	8.97 262	13.58 266	5.45 251	6.10 261	7.18 260	5.27 252	8.45 264	11.05 264	6.78 264	8.04 256	8.60 253	12.52 255	5.36 261	16.95 266	14.18 266	11.50 265	14.64 268	9.74 247	12.04 265	17.24 267	19.94 270	4.24 257	11.13 266	27.83 270	35.96 272	31.24 272	39.61 272

ASD4	27.98 275	34.14 275	19.11 270	22.11 270	15.76 270	34.49 276	19.22 271	25.24 274	22.16 269	27.84 273	27.98 272	36.03 273	27.38 274	22.78 271	22.42 268	22.41 269	30.38 275	24.27 270	27.15 270	30.34 276	51.62 276	47.40 276	17.59 272	18.37 270	29.34 272	34.36 271	26.84 271	38.61 271

HaxPig	22.03 269	23.76 271	21.73 271	25.29 272	25.48 273	24.76 273	26.73 273	22.91 272	21.16 268	29.02 274	26.42 271	24.60 268	19.57 261	25.83 272	24.34 269	21.24 268	25.03 273	26.17 271	24.65 268	23.00 270	18.72 269	16.12 268	29.01 274	21.22 271	10.44 262	12.85 266	9.65 261	15.02 265

MEDIAN_ROB	25.69 270	28.81 272	26.20 272	29.88 273	29.43 275	29.00 274	30.34 274	27.00 275	24.64 274	34.12 275	30.21 273	29.31 271	23.43 265	29.48 275	26.63 270	23.36 270	29.99 274	29.41 272	29.88 272	27.28 274	23.55 270	19.50 269	31.94 275	23.91 275	14.08 268	13.72 267	13.09 266	15.43 266

AVERAGE_ROB	27.45 272	31.37 274	28.57 276	32.97 275	32.12 276	32.15 275	33.40 275	29.93 276	27.60 275	35.93 276	32.13 275	32.22 272	25.90 271	32.99 276	28.90 271	25.88 271	31.46 276	30.17 276	31.78 273	29.24 275	25.48 272	21.56 272	34.85 276	27.16 276	14.02 267	10.69 264	11.65 265	11.07 262

MyStereo03	27.85 274	18.04 268	27.34 274	10.97 261	12.28 269	14.43 267	10.61 264	17.01 270	22.28 270	13.60 268	16.25 266	17.32 263	25.22 268	10.81 268	34.04 272	28.52 273	23.12 270	29.47 274	19.54 262	24.22 272	34.63 274	40.21 274	8.53 266	22.43 273	55.95 273	72.41 274	62.86 275	79.77 275

MyStereo02	27.39 271	18.04 268	27.34 274	10.97 261	0.00 1	14.43 267	10.61 264	17.01 270	22.28 270	13.60 268	16.25 266	17.32 263	25.22 268	10.81 268	34.04 272	28.52 273	23.12 270	29.47 274	19.54 262	24.22 272	34.63 274	40.21 274	8.53 266	22.43 273	55.95 273	72.41 274	62.86 275	79.77 275

CasAABBNet	27.80 273	18.03 267	27.32 273	10.90 260	12.21 268	14.33 266	10.52 263	16.96 269	22.28 270	13.77 270	16.14 265	17.40 265	25.40 270	10.69 267	34.10 274	28.35 272	23.05 269	29.43 273	19.46 261	24.14 271	34.48 273	39.80 273	8.47 265	22.42 272	56.04 275	72.44 276	62.78 274	79.64 274

LSM0	4.83 253	0.52 198	0.57 202	0.78 207	0.66 209	0.81 210	1.26 220	1.10 230	1.08 220	0.88 227	1.65 227	1.82 218	2.45 224	0.40 161	38.07 275	52.94 275	0.87 203	0.61 209	5.33 229	1.09 229	2.57 242	3.54 255	0.43 188	0.69 221	0.94 208	2.15 236	1.61 223	5.62 254

DLNR_Zeroshot_test	11.48 262	37.23 276	0.46 190	54.89 276	0.21 94	0.37 158	49.84 276	0.47 172	0.22 87	0.80 220	0.59 161	0.62 166	0.36 144	3.08 244	63.85 276	73.41 276	9.38 263	5.61 261	2.77 211	0.65 186	1.83 208	1.41 149	0.13 64	0.22 120	0.37 133	0.38 128	0.43 92	0.48 139

Low-res two-view benchmark