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

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 18	0.04 6	0.02 1	0.03 1	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 4	0.03 1

MLG-Stereo_test1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.06 22	0.03 5	0.06 18	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MLG-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.05 15	0.02 3	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.05 14

MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.02 1	0.02 3	0.04 6	0.05 20	0.04 6	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.07 7	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 6	0.04 2	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.04 6	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.07 7	0.05 3	0.06 4	0.05 10	0.06 5	0.05 4	0.03 16	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.04 4

CoSv	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.05 26	0.03 18	0.05 18	0.04 13	0.04 6	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.07 7	0.04 2	0.08 16	0.04 2	0.06 5	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 21	0.05 6	0.07 14	0.04 4

AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.05 20	0.04 6	0.06 23	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.06 1	0.05 1	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 6	0.03 1	0.05 6	0.03 1	0.04 4

ProNet	0.04 2	0.04 10	0.04 17	0.03 8	0.02 1	0.04 14	0.04 35	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 23	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.06 5	0.03 1	0.03 16	0.03 6	0.05 5	0.04 1	0.05 4	0.04 4

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 29	0.10 21	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.01 1	0.02 1	0.06 14	0.05 6	0.05 4	0.04 4
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
111111	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 20	0.03 3	0.03 18	0.04 6	0.05 20	0.03 1	0.04 12	0.05 11	0.03 15	0.02 2	0.09 9	0.08 6	0.06 3	0.05 3	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.08 26	0.03 16	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

LG-Stereo	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 20	0.04 14	0.02 3	0.06 23	0.05 20	0.06 22	0.06 23	0.08 28	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.05 10	0.09 24	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.06 14	0.06 15	0.07 14	0.05 14

MM-Stereo_test2	0.05 10	0.05 18	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.05 15	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.03 22	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.07 19	0.07 8	0.06 18	0.08 16	0.10 37	0.04 31	0.03 6	0.05 5	0.09 34	0.06 9	0.05 14

GREAT-IGEV	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 15	0.08 28	0.02 1	0.02 2	0.11 21	0.09 13	0.07 7	0.05 3	0.07 8	0.05 10	0.06 5	0.10 37	0.03 16	0.03 6	0.06 14	0.06 15	0.08 23	0.04 4

AIO-test1	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.06 23	0.06 29	0.06 22	0.06 23	0.06 18	0.02 1	0.03 22	0.09 9	0.09 13	0.06 3	0.05 3	0.05 1	0.05 10	0.05 2	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.04 2	0.05 6	0.04 2	0.04 4

U	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 6	0.02 1	0.04 6	0.01 1	0.05 11	0.03 15	0.02 2	0.12 29	0.11 27	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.05 10	0.10 28	0.07 17	0.01 1	0.03 6	0.07 21	0.07 19	0.06 9	0.06 23

AIO-Stereo	0.05 10	0.05 18	0.04 17	0.04 17	0.04 20	0.04 14	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 12	0.04 4	0.03 15	0.02 2	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.09 24	0.06 18	0.07 9	0.06 10	0.03 16	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.07 14	0.04 4

RSM	0.05 10	0.05 18	0.04 17	0.04 17	0.04 20	0.05 26	0.03 18	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 15	0.06 18	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.07 8	0.06 18	0.08 16	0.06 10	0.02 3	0.04 22	0.06 14	0.06 15	0.07 14	0.05 14

MoCha-V2	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 15	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.07 7	0.06 11	0.08 16	0.06 18	0.07 9	0.07 17	0.03 16	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.03 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 22	0.03 5	0.04 4	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.10 21	0.07 7	0.07 19	0.07 8	0.05 10	0.08 16	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.07 21	0.08 27	0.07 14	0.05 14

MLG-Stereo_test2	0.06 20	0.05 18	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.06 23	0.04 13	0.07 30	0.05 15	0.07 25	0.03 15	0.04 32	0.10 15	0.10 21	0.10 30	0.07 19	0.11 30	0.06 18	0.10 28	0.06 10	0.03 16	0.03 6	0.06 14	0.05 6	0.09 29	0.06 23

GIP-stereo	0.06 20	0.05 18	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.04 14	0.03 18	0.03 1	0.03 5	0.05 15	0.04 12	0.05 11	0.02 1	0.04 32	0.11 21	0.09 13	0.08 17	0.07 19	0.09 24	0.07 30	0.08 16	0.09 33	0.02 3	0.04 22	0.06 14	0.07 19	0.08 23	0.05 14

IGEV-Stereo++	0.06 20	0.05 18	0.04 17	0.05 26	0.05 27	0.04 14	0.02 3	0.05 18	0.05 20	0.05 15	0.05 15	0.05 11	0.04 27	0.03 22	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.08 16	0.05 10	0.07 9	0.12 48	0.04 31	0.03 6	0.05 5	0.07 19	0.08 23	0.05 14

RAStereo	0.06 20	0.05 18	0.04 17	0.03 8	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.05 18	0.03 5	0.10 39	0.03 5	0.07 25	0.03 15	0.02 2	0.14 39	0.11 27	0.09 25	0.08 27	0.09 24	0.05 10	0.12 39	0.07 17	0.02 3	0.03 6	0.09 30	0.07 19	0.07 14	0.07 26

Occ-G	0.06 20	0.07 29	0.05 27	0.05 26	0.04 20	0.05 26	0.03 18	0.05 18	0.04 13	0.04 6	0.08 45	0.06 18	0.03 15	0.03 22	0.11 21	0.11 27	0.08 17	0.08 27	0.13 41	0.06 18	0.09 24	0.07 17	0.04 31	0.05 31	0.06 14	0.06 15	0.08 23	0.06 23

RSM++	0.06 20	0.05 18	0.05 27	0.05 26	0.05 27	0.04 14	0.03 18	0.06 23	0.05 20	0.05 15	0.05 15	0.07 25	0.04 27	0.02 2	0.11 21	0.10 21	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.06 18	0.09 24	0.07 17	0.03 16	0.04 22	0.08 25	0.07 19	0.07 14	0.05 14

DEFOM-Stereo	0.07 26	0.06 27	0.04 17	0.06 38	0.05 27	0.05 26	0.03 18	0.06 23	0.05 20	0.06 22	0.07 33	0.06 18	0.03 15	0.03 22	0.11 21	0.10 21	0.11 32	0.09 30	0.10 27	0.06 18	0.11 32	0.07 17	0.04 31	0.04 22	0.08 25	0.08 27	0.12 45	0.08 31

StereoVision	0.07 26	0.05 18	0.05 27	0.04 17	0.04 20	0.05 26	0.03 18	0.07 28	0.11 96	0.05 15	0.06 23	0.05 11	0.06 44	0.02 2	0.13 32	0.13 44	0.09 25	0.07 19	0.10 27	0.08 44	0.08 16	0.07 17	0.03 16	0.05 31	0.11 48	0.10 44	0.13 51	0.13 56

AEACV	0.07 26	0.08 38	0.04 17	0.05 26	0.05 27	0.04 14	0.03 18	0.05 18	0.03 5	0.05 15	0.05 15	0.06 18	0.03 15	0.03 22	0.17 57	0.13 44	0.09 25	0.08 27	0.12 35	0.07 30	0.10 28	0.10 37	0.03 16	0.04 22	0.08 25	0.12 54	0.07 14	0.05 14

RAFT	0.07 26	0.04 10	0.06 36	0.05 26	0.03 9	0.06 34	0.03 18	0.10 38	0.05 20	0.06 22	0.07 33	0.08 28	0.05 33	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.08 16	0.06 18	0.08 16	0.09 33	0.02 3	0.04 22	0.13 62	0.14 73	0.16 63	0.15 73

TDLM	0.07 26	0.08 38	0.07 48	0.07 44	0.07 50	0.07 44	0.05 52	0.07 28	0.06 29	0.06 22	0.10 71	0.08 28	0.06 44	0.05 39	0.09 9	0.09 13	0.09 25	0.09 30	0.08 16	0.06 18	0.08 16	0.06 10	0.05 50	0.07 52	0.08 25	0.07 19	0.08 23	0.08 31

MLG-Stereo_test3	0.08 31	0.06 27	0.04 17	0.05 26	0.06 39	0.06 34	0.04 35	0.07 28	0.06 29	0.09 33	0.07 33	0.13 51	0.03 15	0.05 39	0.13 32	0.11 27	0.12 39	0.09 30	0.29 159	0.06 18	0.12 39	0.13 54	0.03 16	0.05 31	0.07 21	0.08 27	0.10 31	0.08 31

anonymousdsp	0.08 31	0.07 29	0.06 36	0.06 38	0.05 27	0.06 34	0.04 35	0.10 38	0.06 29	0.11 45	0.10 71	0.08 28	0.04 27	0.05 39	0.13 32	0.12 39	0.11 32	0.09 30	0.13 41	0.08 44	0.14 44	0.15 62	0.04 31	0.05 31	0.08 25	0.07 19	0.11 38	0.07 26

iRaftStereo_RVC	0.08 31	0.07 29	0.06 36	0.05 26	0.05 27	0.05 26	0.03 18	0.10 38	0.05 20	0.10 39	0.09 58	0.10 35	0.05 33	0.04 32	0.11 21	0.11 27	0.13 44	0.10 42	0.12 35	0.07 30	0.15 50	0.11 41	0.04 31	0.05 31	0.10 39	0.09 34	0.11 38	0.08 31

delet	0.08 31	0.08 38	0.07 48	0.09 75	0.07 50	0.08 63	0.06 72	0.07 28	0.06 29	0.09 33	0.07 33	0.11 40	0.06 44	0.06 57	0.12 29	0.10 21	0.10 30	0.09 30	0.08 16	0.09 55	0.09 24	0.07 17	0.05 50	0.06 42	0.09 30	0.09 34	0.10 31	0.08 31

LG-Stereo_L2	0.09 35	0.08 38	0.05 27	0.04 17	0.05 27	0.04 14	0.03 18	0.13 53	0.09 60	0.21 86	0.09 58	0.13 51	0.05 33	0.05 39	0.13 32	0.14 50	0.14 49	0.09 30	0.14 45	0.07 30	0.18 71	0.12 48	0.03 16	0.04 22	0.09 30	0.08 27	0.10 31	0.10 41

LG-Stereo_L1	0.09 35	0.08 38	0.05 27	0.05 26	0.05 27	0.05 26	0.03 18	0.13 53	0.09 60	0.21 86	0.09 58	0.11 40	0.05 33	0.05 39	0.13 32	0.14 50	0.14 49	0.09 30	0.14 45	0.07 30	0.18 71	0.11 41	0.03 16	0.04 22	0.09 30	0.08 27	0.10 31	0.10 41

LG-G_1	0.09 35	0.08 38	0.06 36	0.08 60	0.07 50	0.08 63	0.05 52	0.09 34	0.06 29	0.09 33	0.07 33	0.13 51	0.06 44	0.07 66	0.14 39	0.12 39	0.13 44	0.10 42	0.15 51	0.08 44	0.14 44	0.17 78	0.05 50	0.05 31	0.09 30	0.09 34	0.12 45	0.11 46

LG-G	0.09 35	0.08 38	0.06 36	0.08 60	0.07 50	0.08 63	0.05 52	0.09 34	0.06 29	0.09 33	0.07 33	0.13 51	0.06 44	0.07 66	0.14 39	0.12 39	0.13 44	0.10 42	0.15 51	0.08 44	0.14 44	0.17 78	0.05 50	0.05 31	0.09 30	0.09 34	0.12 45	0.11 46

DFGA-Net	0.09 35	0.09 48	0.05 27	0.07 44	0.05 27	0.06 34	0.05 52	0.11 44	0.06 29	0.12 50	0.07 33	0.13 51	0.05 33	0.04 32	0.14 39	0.12 39	0.13 44	0.10 42	0.13 41	0.07 30	0.11 32	0.08 26	0.05 50	0.07 52	0.10 39	0.09 34	0.14 54	0.11 46

LGtest1	0.09 35	0.07 29	0.06 36	0.06 38	0.06 39	0.07 44	0.04 35	0.10 38	0.09 60	0.09 33	0.10 71	0.10 35	0.05 33	0.06 57	0.15 47	0.13 44	0.15 56	0.11 52	0.15 51	0.09 55	0.16 52	0.15 62	0.05 50	0.05 31	0.10 39	0.09 34	0.12 45	0.10 41

AIO_rvc	0.09 35	0.09 48	0.06 36	0.07 44	0.06 39	0.07 44	0.04 35	0.12 48	0.08 46	0.12 50	0.05 15	0.11 40	0.04 27	0.05 39	0.22 112	0.17 85	0.11 32	0.09 30	0.14 45	0.07 30	0.16 52	0.22 115	0.04 31	0.05 31	0.09 30	0.08 27	0.09 29	0.07 26

AANet_RVC	0.09 35	0.08 38	0.08 66	0.07 44	0.09 80	0.06 34	0.06 72	0.09 34	0.09 60	0.08 31	0.09 58	0.08 28	0.07 60	0.06 57	0.14 39	0.11 27	0.11 32	0.12 58	0.11 30	0.10 64	0.10 28	0.09 33	0.07 84	0.08 69	0.11 48	0.12 54	0.12 45	0.14 67

IGEV-Stereo+	0.10 43	0.11 82	0.05 27	0.05 26	0.06 39	0.06 34	0.03 18	0.16 70	0.08 46	0.24 126	0.13 102	0.11 40	0.06 44	0.05 39	0.13 32	0.15 63	0.14 49	0.10 42	0.15 51	0.10 64	0.18 71	0.15 62	0.05 50	0.04 22	0.10 39	0.12 54	0.08 23	0.09 39

plain	0.10 43	0.09 48	0.07 48	0.06 38	0.06 39	0.07 44	0.04 35	0.13 53	0.06 29	0.16 57	0.06 23	0.11 40	0.04 27	0.04 32	0.16 52	0.16 75	0.16 61	0.12 58	0.15 51	0.08 44	0.15 50	0.11 41	0.04 31	0.07 52	0.12 58	0.12 54	0.12 45	0.14 67

MaDis-Stereo	0.10 43	0.07 29	0.07 48	0.04 17	0.04 20	0.04 14	0.04 35	0.09 34	0.07 41	0.11 45	0.07 33	0.13 51	0.06 44	0.03 22	0.14 39	0.14 50	0.15 56	0.12 58	0.15 51	0.07 30	0.16 52	0.13 54	0.03 16	0.06 42	0.14 77	0.20 143	0.16 63	0.19 109

MIF-Stereo (partial)	0.10 43	0.09 48	0.08 66	0.07 44	0.06 39	0.07 44	0.04 35	0.12 48	0.09 60	0.12 50	0.07 33	0.09 34	0.07 60	0.05 39	0.18 68	0.15 63	0.16 61	0.13 72	0.14 45	0.08 44	0.16 52	0.10 37	0.04 31	0.08 69	0.13 62	0.11 47	0.16 63	0.13 56

AASNet	0.10 43	0.10 61	0.07 48	0.10 84	0.10 99	0.11 101	0.08 107	0.11 44	0.06 29	0.10 39	0.11 86	0.10 35	0.06 44	0.07 66	0.14 39	0.11 27	0.13 44	0.11 52	0.11 30	0.09 55	0.11 32	0.12 48	0.06 68	0.08 69	0.11 48	0.10 44	0.10 31	0.08 31

AFF-stereo	0.10 43	0.10 61	0.08 66	0.07 44	0.06 39	0.08 63	0.04 35	0.17 76	0.08 46	0.21 86	0.08 45	0.13 51	0.05 33	0.03 22	0.14 39	0.14 50	0.12 39	0.09 30	0.20 84	0.07 30	0.14 44	0.11 41	0.04 31	0.06 42	0.13 62	0.12 54	0.18 81	0.11 46

MMNet	0.10 43	0.09 48	0.07 48	0.10 84	0.08 67	0.09 80	0.06 72	0.10 38	0.08 46	0.08 31	0.09 58	0.12 46	0.06 44	0.08 77	0.22 112	0.11 27	0.12 39	0.11 52	0.12 35	0.09 55	0.11 32	0.08 26	0.06 68	0.08 69	0.10 39	0.11 47	0.13 51	0.12 52

GANet	0.10 43	0.10 61	0.09 83	0.10 84	0.10 99	0.12 116	0.09 122	0.13 53	0.08 46	0.10 39	0.10 71	0.14 62	0.06 44	0.06 57	0.11 21	0.12 39	0.14 49	0.14 84	0.11 30	0.07 30	0.11 32	0.08 26	0.08 110	0.08 69	0.11 48	0.09 34	0.11 38	0.11 46

CVANet_RVC	0.10 43	0.12 98	0.11 118	0.13 124	0.09 80	0.11 101	0.08 107	0.12 48	0.08 46	0.09 33	0.14 109	0.10 35	0.07 60	0.07 66	0.11 21	0.11 27	0.11 32	0.11 52	0.11 30	0.08 44	0.11 32	0.08 26	0.06 68	0.08 69	0.11 48	0.09 34	0.11 38	0.12 52

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 52	0.08 38	0.06 36	0.07 44	0.07 50	0.07 44	0.03 18	0.16 70	0.09 60	0.24 126	0.09 58	0.10 35	0.06 44	0.05 39	0.15 47	0.17 85	0.17 68	0.12 58	0.16 57	0.10 64	0.24 127	0.17 78	0.04 31	0.05 31	0.10 39	0.11 47	0.13 51	0.09 39

UniTT-Stereo	0.11 52	0.07 29	0.06 36	0.05 26	0.05 27	0.06 34	0.04 35	0.10 38	0.07 41	0.13 53	0.06 23	0.12 46	0.12 131	0.08 77	0.18 68	0.14 50	0.16 61	0.12 58	0.19 76	0.09 55	0.17 60	0.12 48	0.07 84	0.06 42	0.12 58	0.19 133	0.10 31	0.13 56

MIM_Stereo	0.11 52	0.09 48	0.07 48	0.08 60	0.07 50	0.09 80	0.04 35	0.13 53	0.06 29	0.19 78	0.08 45	0.11 40	0.05 33	0.05 39	0.16 52	0.15 63	0.17 68	0.12 58	0.20 84	0.10 64	0.18 71	0.15 62	0.04 31	0.07 52	0.11 48	0.10 44	0.15 57	0.10 41

RAFT_CTSACE	0.11 52	0.09 48	0.07 48	0.05 26	0.06 39	0.08 63	0.06 72	0.12 48	0.07 41	0.18 71	0.06 23	0.14 62	0.12 131	0.05 39	0.13 32	0.13 44	0.14 49	0.09 30	0.12 35	0.07 30	0.16 52	0.18 86	0.04 31	0.07 52	0.14 77	0.14 73	0.19 88	0.14 67

test_5	0.11 52	0.10 61	0.08 66	0.07 44	0.05 27	0.07 44	0.05 52	0.16 70	0.07 41	0.11 45	0.09 58	0.15 70	0.15 171	0.03 22	0.15 47	0.15 63	0.11 32	0.10 42	0.12 35	0.07 30	0.13 41	0.15 62	0.04 31	0.09 93	0.13 62	0.14 73	0.19 88	0.18 90

DMCA	0.11 52	0.09 48	0.10 94	0.08 60	0.09 80	0.08 63	0.09 122	0.13 53	0.10 77	0.11 45	0.13 102	0.12 46	0.08 76	0.09 103	0.20 87	0.14 50	0.15 56	0.14 84	0.12 35	0.10 64	0.14 44	0.09 33	0.08 110	0.08 69	0.11 48	0.13 65	0.11 38	0.12 52

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 58	0.09 48	0.06 36	0.06 38	0.07 50	0.06 34	0.04 35	0.17 76	0.08 46	0.24 126	0.08 45	0.14 62	0.06 44	0.06 57	0.17 57	0.14 50	0.18 79	0.13 72	0.18 67	0.10 64	0.23 123	0.23 119	0.06 68	0.06 42	0.10 39	0.13 65	0.14 54	0.16 78

AIO_test	0.12 58	0.10 61	0.06 36	0.10 84	0.07 50	0.07 44	0.06 72	0.14 59	0.10 77	0.13 53	0.07 33	0.13 51	0.05 33	0.05 39	0.29 165	0.29 216	0.11 32	0.09 30	0.13 41	0.07 30	0.18 71	0.24 127	0.05 50	0.06 42	0.12 58	0.18 125	0.10 31	0.07 26

LL-Strereo2	0.12 58	0.08 38	0.07 48	0.07 44	0.07 50	0.06 34	0.04 35	0.15 63	0.10 77	0.22 95	0.10 71	0.13 51	0.07 60	0.07 66	0.15 47	0.15 63	0.18 79	0.11 52	0.20 84	0.10 64	0.20 92	0.28 153	0.05 50	0.07 52	0.12 58	0.13 65	0.15 57	0.10 41

RAFT+CT+SA	0.12 58	0.10 61	0.09 83	0.08 60	0.06 39	0.07 44	0.06 72	0.19 94	0.09 60	0.16 57	0.08 45	0.18 91	0.16 178	0.05 39	0.17 57	0.17 85	0.12 39	0.10 42	0.17 64	0.09 55	0.17 60	0.23 119	0.04 31	0.08 69	0.15 86	0.14 73	0.18 81	0.17 83

raft+_RVC	0.12 58	0.10 61	0.08 66	0.09 75	0.08 67	0.09 80	0.06 72	0.18 85	0.09 60	0.22 95	0.12 92	0.15 70	0.07 60	0.06 57	0.16 52	0.14 50	0.16 61	0.12 58	0.20 84	0.09 55	0.19 83	0.17 78	0.05 50	0.07 52	0.14 77	0.13 65	0.16 63	0.13 56

ARAFT	0.12 58	0.09 48	0.07 48	0.09 75	0.07 50	0.08 63	0.04 35	0.14 59	0.08 46	0.21 86	0.10 71	0.17 84	0.05 33	0.05 39	0.18 68	0.14 50	0.18 79	0.15 108	0.20 84	0.08 44	0.20 92	0.18 86	0.05 50	0.06 42	0.14 77	0.11 47	0.18 81	0.13 56

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 58	0.11 82	0.09 83	0.08 60	0.07 50	0.08 63	0.05 52	0.21 112	0.09 60	0.23 106	0.09 58	0.18 91	0.06 44	0.05 39	0.16 52	0.14 50	0.14 49	0.09 30	0.21 97	0.08 44	0.17 60	0.13 54	0.05 50	0.08 69	0.17 103	0.13 65	0.20 100	0.14 67

SGD-Stereo	0.13 65	0.07 29	0.05 27	0.06 38	0.06 39	0.08 63	0.03 18	0.08 33	0.08 46	0.10 39	0.06 23	0.13 51	0.06 44	0.04 32	0.93 262	0.17 85	0.18 79	0.10 42	0.16 57	0.08 44	0.18 71	0.11 41	0.06 68	0.06 42	0.10 39	0.11 47	0.16 63	0.13 56

YMNet	0.13 65	0.11 82	0.08 66	0.10 84	0.10 99	0.12 116	0.17 184	0.11 44	0.10 77	0.10 39	0.08 45	0.16 79	0.12 131	0.09 103	0.66 240	0.16 75	0.12 39	0.12 58	0.14 45	0.08 44	0.11 32	0.11 41	0.07 84	0.07 52	0.15 86	0.11 47	0.15 57	0.13 56

HUF	0.13 65	0.09 48	0.07 48	0.08 60	0.08 67	0.07 44	0.04 35	0.15 63	0.08 46	0.18 71	0.07 33	0.12 46	0.07 60	0.06 57	0.43 205	0.45 266	0.15 56	0.10 42	0.20 84	0.09 55	0.21 101	0.21 108	0.06 68	0.06 42	0.11 48	0.08 27	0.11 38	0.08 31

anonymousdsp2	0.13 65	0.12 98	0.09 83	0.09 75	0.08 67	0.10 85	0.07 89	0.18 85	0.08 46	0.20 82	0.16 127	0.15 70	0.07 60	0.07 66	0.15 47	0.15 63	0.17 68	0.12 58	0.23 112	0.11 76	0.19 83	0.21 108	0.07 84	0.08 69	0.13 62	0.11 47	0.18 81	0.12 52

TESTraft	0.13 65	0.11 82	0.08 66	0.07 44	0.07 50	0.07 44	0.07 89	0.15 63	0.11 96	0.16 57	0.10 71	0.14 62	0.16 178	0.05 39	0.24 139	0.17 85	0.15 56	0.12 58	0.18 67	0.10 64	0.18 71	0.22 115	0.04 31	0.08 69	0.17 103	0.17 109	0.23 116	0.19 109

UPFNet	0.13 65	0.11 82	0.12 138	0.12 115	0.11 113	0.13 127	0.10 133	0.15 63	0.12 121	0.17 64	0.13 102	0.15 70	0.09 86	0.11 133	0.23 123	0.15 63	0.17 68	0.15 108	0.16 57	0.11 76	0.13 41	0.11 41	0.09 124	0.09 93	0.13 62	0.13 65	0.19 88	0.13 56

4D-IteraStereo	0.14 71	0.10 61	0.09 83	0.10 84	0.08 67	0.08 63	0.05 52	0.21 112	0.12 121	0.26 151	0.12 92	0.20 105	0.08 76	0.07 66	0.19 73	0.18 107	0.20 100	0.15 108	0.22 106	0.12 85	0.27 145	0.29 158	0.05 50	0.08 69	0.14 77	0.14 73	0.19 88	0.13 56

CAS	0.14 71	0.11 82	0.08 66	0.09 75	0.08 67	0.08 63	0.05 52	0.17 76	0.10 77	0.17 64	0.16 127	0.15 70	0.10 94	0.10 121	0.20 87	0.18 107	0.17 68	0.14 84	0.19 76	0.11 76	0.22 111	0.23 119	0.07 84	0.08 69	0.17 103	0.16 101	0.17 77	0.23 142

TestStereo1	0.14 71	0.12 98	0.08 66	0.07 44	0.07 50	0.08 63	0.07 89	0.14 59	0.10 77	0.17 64	0.09 58	0.14 62	0.17 189	0.05 39	0.23 123	0.17 85	0.16 61	0.12 58	0.19 76	0.10 64	0.19 83	0.24 127	0.04 31	0.07 52	0.18 117	0.17 109	0.26 147	0.20 115

SA-5K	0.14 71	0.12 98	0.08 66	0.07 44	0.07 50	0.08 63	0.07 89	0.14 59	0.10 77	0.17 64	0.09 58	0.14 62	0.17 189	0.05 39	0.23 123	0.17 85	0.16 61	0.12 58	0.19 76	0.10 64	0.19 83	0.24 127	0.04 31	0.07 52	0.18 117	0.17 109	0.26 147	0.20 115

test_4	0.14 71	0.09 48	0.10 94	0.07 44	0.07 50	0.05 26	0.05 52	0.17 76	0.11 96	0.24 126	0.08 45	0.15 70	0.08 76	0.07 66	0.19 73	0.18 107	0.18 79	0.12 58	0.17 64	0.11 76	0.23 123	0.27 145	0.04 31	0.09 93	0.14 77	0.20 143	0.26 147	0.23 142

rafts_anoy	0.14 71	0.14 137	0.11 118	0.11 102	0.11 113	0.10 85	0.07 89	0.21 112	0.08 46	0.21 86	0.15 117	0.17 84	0.07 60	0.06 57	0.20 87	0.17 85	0.20 100	0.17 139	0.22 106	0.12 85	0.21 101	0.18 86	0.06 68	0.09 93	0.16 91	0.15 88	0.15 57	0.17 83

RALAANet	0.14 71	0.13 117	0.11 118	0.10 84	0.10 99	0.11 101	0.07 89	0.17 76	0.10 77	0.16 57	0.15 117	0.15 70	0.09 86	0.06 57	0.19 73	0.16 75	0.18 79	0.17 139	0.26 134	0.14 126	0.24 127	0.23 119	0.07 84	0.09 93	0.16 91	0.15 88	0.20 100	0.16 78

RAFT + AFF	0.14 71	0.07 29	0.05 27	0.08 60	0.05 27	0.07 44	0.04 35	0.11 44	0.08 46	0.14 56	0.07 33	0.15 70	0.04 27	0.03 22	1.54 282	0.11 27	0.14 49	0.07 19	0.14 45	0.06 18	0.14 44	0.08 26	0.03 16	0.05 31	0.10 39	0.07 19	0.07 14	0.07 26

HITNet	0.14 71	0.11 82	0.10 94	0.11 102	0.10 99	0.10 85	0.07 89	0.18 85	0.11 96	0.24 126	0.13 102	0.18 91	0.10 94	0.09 103	0.20 87	0.14 50	0.17 68	0.14 84	0.16 57	0.10 64	0.20 92	0.22 115	0.08 110	0.09 93	0.15 86	0.14 73	0.24 127	0.18 90
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
S2M2_XL	0.15 80	0.10 61	0.11 118	0.08 60	0.08 67	0.11 101	0.09 122	0.22 121	0.09 60	0.22 95	0.10 71	0.24 139	0.08 76	0.08 77	0.18 68	0.19 125	0.24 152	0.13 72	0.19 76	0.11 76	0.36 184	0.21 108	0.09 124	0.08 69	0.14 77	0.12 54	0.18 81	0.20 115

MGS-Stereo	0.15 80	0.12 98	0.08 66	0.07 44	0.07 50	0.07 44	0.05 52	0.16 70	0.07 41	0.13 53	0.10 71	0.13 51	0.06 44	0.08 77	0.98 267	0.13 44	0.19 91	0.15 108	0.18 67	0.12 85	0.19 83	0.16 71	0.07 84	0.08 69	0.13 62	0.12 54	0.17 77	0.15 73

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 80	0.11 82	0.10 94	0.11 102	0.08 67	0.09 80	0.05 52	0.18 85	0.17 188	0.23 106	0.18 141	0.18 91	0.10 94	0.09 103	0.19 73	0.17 85	0.19 91	0.15 108	0.18 67	0.12 85	0.19 83	0.26 139	0.07 84	0.09 93	0.16 91	0.22 161	0.16 63	0.21 124

CASnet	0.15 80	0.12 98	0.08 66	0.10 84	0.11 113	0.14 134	0.06 72	0.23 133	0.12 121	0.28 176	0.15 117	0.23 132	0.10 94	0.09 103	0.19 73	0.15 63	0.20 100	0.11 52	0.26 134	0.11 76	0.34 169	0.19 100	0.07 84	0.08 69	0.16 91	0.12 54	0.20 100	0.17 83
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IER	0.15 80	0.11 82	0.10 94	0.12 115	0.10 99	0.12 116	0.08 107	0.17 76	0.10 77	0.18 71	0.17 138	0.20 105	0.10 94	0.11 133	0.47 215	0.15 63	0.18 79	0.14 84	0.16 57	0.11 76	0.16 52	0.12 48	0.09 124	0.09 93	0.14 77	0.16 101	0.19 88	0.18 90

SA	0.15 80	0.13 117	0.09 83	0.09 75	0.08 67	0.11 101	0.06 72	0.21 112	0.10 77	0.23 106	0.09 58	0.23 132	0.07 60	0.07 66	0.19 73	0.18 107	0.18 79	0.15 108	0.24 120	0.12 85	0.20 92	0.26 139	0.05 50	0.09 93	0.20 135	0.20 143	0.27 162	0.23 142

CIPLG	0.15 80	0.11 82	0.08 66	0.10 84	0.09 80	0.11 101	0.08 107	0.23 133	0.09 60	0.23 106	0.14 109	0.20 105	0.10 94	0.12 156	0.23 123	0.17 85	0.21 116	0.14 84	0.21 97	0.13 102	0.22 111	0.28 153	0.06 68	0.09 93	0.16 91	0.12 54	0.21 106	0.13 56

IPLGR_C	0.15 80	0.11 82	0.08 66	0.10 84	0.09 80	0.11 101	0.08 107	0.23 133	0.09 60	0.23 106	0.14 109	0.20 105	0.10 94	0.12 156	0.21 99	0.17 85	0.21 116	0.14 84	0.21 97	0.13 102	0.22 111	0.28 153	0.06 68	0.09 93	0.16 91	0.12 54	0.21 106	0.14 67

ACRE	0.15 80	0.11 82	0.08 66	0.10 84	0.09 80	0.11 101	0.08 107	0.23 133	0.09 60	0.23 106	0.15 117	0.20 105	0.10 94	0.12 156	0.21 99	0.17 85	0.21 116	0.14 84	0.21 97	0.13 102	0.22 111	0.27 145	0.06 68	0.09 93	0.16 91	0.12 54	0.21 106	0.13 56

raftrobust	0.15 80	0.12 98	0.11 118	0.11 102	0.10 99	0.08 63	0.06 72	0.22 121	0.09 60	0.27 161	0.13 102	0.19 99	0.08 76	0.08 77	0.21 99	0.18 107	0.21 116	0.15 108	0.28 149	0.13 102	0.25 132	0.23 119	0.08 110	0.08 69	0.19 124	0.17 109	0.17 77	0.16 78

RALCasStereoNet	0.15 80	0.14 137	0.10 94	0.13 124	0.11 113	0.10 85	0.07 89	0.20 96	0.08 46	0.23 106	0.13 102	0.19 99	0.08 76	0.07 66	0.20 87	0.18 107	0.22 133	0.17 139	0.20 84	0.12 85	0.22 111	0.21 108	0.07 84	0.09 93	0.18 117	0.15 88	0.15 57	0.15 73

HCRNet	0.15 80	0.19 206	0.08 66	0.23 210	0.09 80	0.16 154	0.09 122	0.16 70	0.06 29	0.49 286	0.16 127	0.25 148	0.08 76	0.09 103	0.43 205	0.11 27	0.16 61	0.10 42	0.21 97	0.09 55	0.13 41	0.08 26	0.11 163	0.07 52	0.09 30	0.09 34	0.14 54	0.11 46

UNet	0.15 80	0.13 117	0.13 150	0.14 136	0.12 127	0.14 134	0.10 133	0.20 96	0.12 121	0.21 86	0.15 117	0.17 84	0.12 131	0.13 174	0.21 99	0.15 63	0.20 100	0.17 139	0.18 67	0.13 102	0.17 60	0.14 59	0.10 145	0.12 153	0.15 86	0.17 109	0.20 100	0.17 83

HGLStereo	0.15 80	0.14 137	0.12 138	0.13 124	0.13 140	0.13 127	0.08 107	0.18 85	0.11 96	0.22 95	0.22 175	0.14 62	0.09 86	0.11 133	0.24 139	0.17 85	0.21 116	0.17 139	0.20 84	0.14 126	0.18 71	0.16 71	0.10 145	0.11 135	0.17 103	0.16 101	0.17 77	0.15 73

RASNet	0.15 80	0.14 137	0.14 158	0.13 124	0.11 113	0.12 116	0.10 133	0.24 149	0.12 121	0.22 95	0.14 109	0.18 91	0.12 131	0.09 103	0.16 52	0.18 107	0.19 91	0.13 72	0.16 57	0.10 64	0.22 111	0.16 71	0.07 84	0.14 180	0.16 91	0.16 101	0.26 147	0.22 133

RYNet	0.15 80	0.07 29	0.06 36	0.05 26	0.06 39	0.06 34	0.04 35	0.07 28	0.13 141	0.06 22	0.06 23	0.06 18	0.05 33	0.04 32	1.96 302	0.11 27	0.09 25	0.13 72	0.10 27	0.07 30	0.08 16	0.07 17	0.13 186	0.06 42	0.09 30	0.22 161	0.11 38	0.08 31

G2L-Stereo	0.16 96	0.14 137	0.11 118	0.12 115	0.13 140	0.12 116	0.09 122	0.20 96	0.11 96	0.24 126	0.16 127	0.19 99	0.16 178	0.11 133	0.29 165	0.16 75	0.20 100	0.15 108	0.18 67	0.12 85	0.20 92	0.16 71	0.11 163	0.10 121	0.18 117	0.19 133	0.23 116	0.17 83

trnet	0.16 96	0.13 117	0.10 94	0.11 102	0.10 99	0.10 85	0.06 72	0.24 149	0.09 60	0.28 176	0.12 92	0.26 160	0.11 118	0.10 121	0.20 87	0.22 167	0.25 165	0.13 72	0.21 97	0.13 102	0.32 158	0.20 105	0.08 110	0.09 93	0.17 103	0.17 109	0.24 127	0.23 142

LoS_RVC	0.16 96	0.13 117	0.10 94	0.07 44	0.09 80	0.08 63	0.06 72	0.17 76	0.11 96	0.23 106	0.16 127	0.17 84	0.11 118	0.09 103	0.21 99	0.22 167	0.17 68	0.16 128	0.24 120	0.12 85	0.33 162	0.31 166	0.08 110	0.09 93	0.20 135	0.15 88	0.16 63	0.20 115

tt_ll	0.16 96	0.13 117	0.10 94	0.07 44	0.09 80	0.08 63	0.06 72	0.17 76	0.11 96	0.23 106	0.16 127	0.17 84	0.11 118	0.09 103	0.21 99	0.22 167	0.17 68	0.16 128	0.24 120	0.12 85	0.33 162	0.31 166	0.08 110	0.09 93	0.20 135	0.15 88	0.16 63	0.20 115

GMOStereo	0.16 96	0.12 98	0.10 94	0.10 84	0.08 67	0.10 85	0.07 89	0.23 133	0.12 121	0.28 176	0.10 71	0.21 118	0.13 149	0.08 77	0.20 87	0.18 107	0.21 116	0.14 84	0.23 112	0.13 102	0.26 137	0.36 184	0.05 50	0.08 69	0.22 152	0.19 133	0.24 127	0.18 90

error version	0.16 96	0.12 98	0.10 94	0.10 84	0.08 67	0.10 85	0.07 89	0.23 133	0.12 121	0.28 176	0.10 71	0.21 118	0.13 149	0.08 77	0.20 87	0.18 107	0.21 116	0.14 84	0.23 112	0.13 102	0.26 137	0.36 184	0.05 50	0.08 69	0.22 152	0.19 133	0.24 127	0.18 90

test-v	0.16 96	0.12 98	0.10 94	0.10 84	0.08 67	0.10 85	0.07 89	0.23 133	0.12 121	0.28 176	0.10 71	0.21 118	0.13 149	0.08 77	0.20 87	0.18 107	0.21 116	0.14 84	0.23 112	0.13 102	0.26 137	0.36 184	0.05 50	0.08 69	0.22 152	0.19 133	0.24 127	0.18 90

test-2	0.16 96	0.12 98	0.10 94	0.10 84	0.08 67	0.10 85	0.07 89	0.23 133	0.12 121	0.28 176	0.10 71	0.21 118	0.13 149	0.08 77	0.20 87	0.18 107	0.21 116	0.14 84	0.23 112	0.13 102	0.26 137	0.36 184	0.05 50	0.08 69	0.22 152	0.19 133	0.24 127	0.18 90

GMStereo	0.16 96	0.16 166	0.09 83	0.14 136	0.13 140	0.15 147	0.11 142	0.22 121	0.12 121	0.19 78	0.15 117	0.25 148	0.13 149	0.09 103	0.17 57	0.14 50	0.21 116	0.13 72	0.26 134	0.15 141	0.20 92	0.12 48	0.09 124	0.11 135	0.18 117	0.15 88	0.23 116	0.15 73
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.16 96	0.15 157	0.15 170	0.16 161	0.12 127	0.13 127	0.14 169	0.18 85	0.15 166	0.17 64	0.15 117	0.18 91	0.12 131	0.11 133	0.23 123	0.18 107	0.19 91	0.14 84	0.23 112	0.12 85	0.18 71	0.14 59	0.12 179	0.12 153	0.16 91	0.16 101	0.18 81	0.16 78

DSFCA	0.16 96	0.18 193	0.14 158	0.14 136	0.13 140	0.16 154	0.15 177	0.16 70	0.13 141	0.16 57	0.19 148	0.18 91	0.10 94	0.08 77	0.22 112	0.18 107	0.19 91	0.17 139	0.21 97	0.14 126	0.19 83	0.19 100	0.11 163	0.12 153	0.17 103	0.18 125	0.19 88	0.19 109

DMCA-RVC	0.16 96	0.12 98	0.15 170	0.12 115	0.13 140	0.11 101	0.13 162	0.17 76	0.16 179	0.18 71	0.21 167	0.20 105	0.10 94	0.10 121	0.36 192	0.17 85	0.18 79	0.17 139	0.16 57	0.14 126	0.18 71	0.15 62	0.10 145	0.12 153	0.14 77	0.13 65	0.18 81	0.18 90

CFNet	0.16 96	0.15 157	0.12 138	0.18 177	0.15 171	0.14 134	0.11 142	0.23 133	0.12 121	0.21 86	0.16 127	0.29 187	0.14 165	0.11 133	0.21 99	0.13 44	0.20 100	0.16 128	0.18 67	0.12 85	0.17 60	0.13 54	0.08 110	0.12 153	0.20 135	0.17 109	0.22 112	0.21 124

DISCO	0.16 96	0.15 157	0.11 118	0.14 136	0.13 140	0.16 154	0.14 169	0.15 63	0.13 141	0.21 86	0.17 138	0.16 79	0.10 94	0.10 121	0.25 151	0.16 75	0.20 100	0.15 108	0.23 112	0.14 126	0.17 60	0.18 86	0.09 124	0.11 135	0.17 103	0.16 101	0.21 106	0.16 78

coex_refinement	0.17 110	0.15 157	0.11 118	0.12 115	0.12 127	0.13 127	0.08 107	0.21 112	0.16 179	0.22 95	0.18 141	0.17 84	0.10 94	0.10 121	0.44 209	0.19 125	0.20 100	0.15 108	0.23 112	0.11 76	0.17 60	0.15 62	0.09 124	0.10 121	0.18 117	0.17 109	0.20 100	0.22 133

S2M2	0.17 110	0.14 137	0.15 170	0.13 124	0.10 99	0.16 154	0.11 142	0.21 112	0.11 96	0.27 161	0.09 58	0.20 105	0.06 44	0.17 212	0.22 112	0.19 125	0.25 165	0.16 128	0.20 84	0.15 141	0.34 169	0.25 133	0.13 186	0.10 121	0.16 91	0.16 101	0.27 162	0.23 142

castereo++	0.17 110	0.11 82	0.09 83	0.12 115	0.09 80	0.10 85	0.06 72	0.22 121	0.12 121	0.27 161	0.11 86	0.27 170	0.10 94	0.08 77	0.17 57	0.21 153	0.24 152	0.14 84	0.25 132	0.13 102	0.44 217	0.31 166	0.08 110	0.10 121	0.17 103	0.17 109	0.36 207	0.19 109

castereo	0.17 110	0.12 98	0.10 94	0.10 84	0.10 99	0.11 101	0.06 72	0.22 121	0.13 141	0.26 151	0.14 109	0.23 132	0.08 76	0.07 66	0.19 73	0.22 167	0.25 165	0.14 84	0.28 149	0.13 102	0.45 219	0.34 179	0.07 84	0.09 93	0.19 124	0.20 143	0.19 88	0.20 115

iinet-f	0.17 110	0.14 137	0.10 94	0.12 115	0.09 80	0.14 134	0.09 122	0.15 63	0.10 77	0.23 106	0.25 189	0.18 91	0.15 171	0.08 77	0.33 183	0.19 125	0.20 100	0.13 72	0.36 185	0.16 156	0.20 92	0.21 108	0.08 110	0.09 93	0.17 103	0.14 73	0.25 138	0.17 83

Sa-1000	0.17 110	0.13 117	0.09 83	0.09 75	0.09 80	0.11 101	0.05 52	0.22 121	0.11 96	0.24 126	0.11 86	0.24 139	0.09 86	0.10 121	0.22 112	0.18 107	0.21 116	0.17 139	0.28 149	0.12 85	0.25 132	0.33 173	0.06 68	0.09 93	0.24 181	0.20 143	0.26 147	0.22 133

TestStereo	0.17 110	0.17 178	0.14 158	0.15 151	0.11 113	0.15 147	0.11 142	0.25 166	0.13 141	0.30 195	0.15 117	0.25 148	0.11 118	0.08 77	0.19 73	0.14 50	0.23 141	0.13 72	0.27 142	0.13 102	0.27 145	0.15 62	0.09 124	0.14 180	0.21 145	0.15 88	0.21 106	0.19 109

CREStereo	0.17 110	0.13 117	0.11 118	0.11 102	0.10 99	0.10 85	0.06 72	0.24 149	0.10 77	0.27 161	0.12 92	0.26 160	0.11 118	0.10 121	0.22 112	0.26 202	0.26 180	0.13 72	0.21 97	0.14 126	0.36 184	0.24 127	0.08 110	0.09 93	0.17 103	0.17 109	0.23 116	0.22 133
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
iResNet_ROB	0.17 110	0.14 137	0.12 138	0.15 151	0.11 113	0.15 147	0.11 142	0.25 166	0.12 121	0.25 139	0.16 127	0.19 99	0.21 215	0.09 103	0.25 151	0.16 75	0.22 133	0.16 128	0.29 159	0.12 85	0.23 123	0.16 71	0.09 124	0.12 153	0.20 135	0.17 109	0.26 147	0.21 124

PDISCO_ROB	0.17 110	0.16 166	0.16 182	0.14 136	0.12 127	0.13 127	0.11 142	0.15 63	0.12 121	0.16 57	0.16 127	0.12 46	0.10 94	0.09 103	0.19 73	0.20 142	0.19 91	0.23 223	0.18 67	0.15 141	0.22 111	0.23 119	0.07 84	0.11 135	0.21 145	0.24 173	0.39 221	0.23 142

GCAP-BAT	0.18 120	0.10 61	0.07 48	0.08 60	0.09 80	0.07 44	0.05 52	0.20 96	0.11 96	0.25 139	0.08 45	0.25 148	0.07 60	0.08 77	0.17 57	0.19 125	1.29 307	0.14 84	0.24 120	0.13 102	0.38 191	0.18 86	0.07 84	0.07 52	0.13 62	0.14 73	0.16 63	0.18 90

test_for_model	0.18 120	0.10 61	0.07 48	0.08 60	0.09 80	0.07 44	0.05 52	0.20 96	0.11 96	0.25 139	0.08 45	0.25 148	0.07 60	0.08 77	0.17 57	0.19 125	1.29 307	0.14 84	0.24 120	0.13 102	0.38 191	0.18 86	0.07 84	0.07 52	0.13 62	0.14 73	0.16 63	0.18 90

testlalala2	0.18 120	0.10 61	0.07 48	0.08 60	0.09 80	0.07 44	0.05 52	0.20 96	0.11 96	0.25 139	0.08 45	0.25 148	0.07 60	0.08 77	0.17 57	0.19 125	1.29 307	0.14 84	0.24 120	0.13 102	0.38 191	0.18 86	0.07 84	0.07 52	0.13 62	0.14 73	0.16 63	0.18 90

testlalala	0.18 120	0.10 61	0.07 48	0.08 60	0.09 80	0.07 44	0.05 52	0.20 96	0.11 96	0.25 139	0.08 45	0.25 148	0.07 60	0.08 77	0.17 57	0.19 125	1.29 307	0.14 84	0.24 120	0.13 102	0.38 191	0.18 86	0.07 84	0.07 52	0.13 62	0.14 73	0.16 63	0.18 90

testlalala_base	0.18 120	0.10 61	0.07 48	0.08 60	0.09 80	0.07 44	0.05 52	0.20 96	0.11 96	0.25 139	0.08 45	0.25 148	0.07 60	0.08 77	0.17 57	0.19 125	1.29 307	0.14 84	0.24 120	0.13 102	0.38 191	0.18 86	0.07 84	0.07 52	0.13 62	0.14 73	0.16 63	0.18 90

GCAP-Stereo	0.18 120	0.10 61	0.07 48	0.08 60	0.09 80	0.07 44	0.05 52	0.20 96	0.11 96	0.25 139	0.08 45	0.25 148	0.07 60	0.08 77	0.17 57	0.19 125	1.29 307	0.14 84	0.24 120	0.13 102	0.38 191	0.18 86	0.07 84	0.07 52	0.13 62	0.14 73	0.16 63	0.18 90

CES	0.18 120	0.10 61	0.10 94	0.09 75	0.11 113	0.10 85	0.05 52	0.42 258	0.10 77	0.20 82	0.27 205	0.23 132	0.10 94	0.12 156	0.26 155	0.23 178	0.25 165	0.15 108	0.20 84	0.13 102	0.45 219	0.26 139	0.09 124	0.08 69	0.19 124	0.15 88	0.19 88	0.24 156

raft_robust	0.18 120	0.13 117	0.10 94	0.14 136	0.09 80	0.11 101	0.08 107	0.25 166	0.12 121	0.30 195	0.10 71	0.24 139	0.14 165	0.10 121	0.24 139	0.21 153	0.21 116	0.17 139	0.34 174	0.14 126	0.27 145	0.31 166	0.06 68	0.10 121	0.22 152	0.21 153	0.24 127	0.21 124

GLC_STEREO	0.18 120	0.15 157	0.16 182	0.15 151	0.14 156	0.14 134	0.11 142	0.26 180	0.10 77	0.28 176	0.18 141	0.20 105	0.10 94	0.11 133	0.19 73	0.19 125	0.28 202	0.15 108	0.24 120	0.14 126	0.37 188	0.23 119	0.09 124	0.10 121	0.19 124	0.13 65	0.30 183	0.18 90

test-3	0.18 120	0.11 82	0.09 83	0.11 102	0.12 127	0.10 85	0.07 89	0.25 166	0.10 77	0.27 161	0.11 86	0.29 187	0.11 118	0.08 77	0.23 123	0.19 125	0.23 141	0.15 108	0.47 206	0.15 141	0.33 162	0.46 220	0.06 68	0.09 93	0.16 91	0.14 73	0.25 138	0.23 142

test_1	0.18 120	0.11 82	0.09 83	0.11 102	0.12 127	0.10 85	0.07 89	0.25 166	0.10 77	0.27 161	0.11 86	0.29 187	0.11 118	0.08 77	0.23 123	0.19 125	0.23 141	0.15 108	0.47 206	0.15 141	0.33 162	0.46 220	0.06 68	0.09 93	0.16 91	0.14 73	0.25 138	0.23 142

LMCR-Stereo	0.18 120	0.14 137	0.11 118	0.13 124	0.12 127	0.15 147	0.10 133	0.22 121	0.13 141	0.23 106	0.18 141	0.24 139	0.17 189	0.12 156	0.21 99	0.19 125	0.26 180	0.18 169	0.33 169	0.19 173	0.26 137	0.25 133	0.10 145	0.12 153	0.19 124	0.18 125	0.24 127	0.23 142

CREStereo++_RVC	0.18 120	0.12 98	0.10 94	0.11 102	0.12 127	0.11 101	0.08 107	0.23 133	0.12 121	0.28 176	0.13 102	0.22 128	0.19 208	0.10 121	0.22 112	0.22 167	0.24 152	0.12 58	0.22 106	0.11 76	0.34 169	0.25 133	0.07 84	0.09 93	0.19 124	0.15 88	0.62 269	0.23 142
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
PMTNet	0.18 120	0.15 157	0.11 118	0.14 136	0.11 113	0.09 80	0.09 122	0.22 121	0.10 77	0.29 192	0.11 86	0.25 148	0.08 76	0.09 103	0.24 139	0.27 208	0.24 152	0.13 72	0.28 149	0.13 102	0.35 180	0.24 127	0.09 124	0.08 69	0.22 152	0.17 109	0.23 116	0.25 163

CFNet_RVC	0.18 120	0.18 193	0.15 170	0.18 177	0.16 176	0.18 170	0.12 158	0.21 112	0.13 141	0.23 106	0.20 158	0.24 139	0.12 131	0.12 156	0.22 112	0.19 125	0.23 141	0.17 139	0.26 134	0.15 141	0.24 127	0.19 100	0.09 124	0.13 170	0.22 152	0.20 143	0.25 138	0.23 142

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 120	0.18 193	0.18 202	0.17 170	0.21 209	0.16 154	0.26 234	0.19 94	0.24 219	0.22 95	0.20 158	0.26 160	0.12 131	0.19 223	0.24 139	0.16 75	0.19 91	0.16 128	0.19 76	0.13 102	0.16 52	0.17 78	0.11 163	0.11 135	0.17 103	0.22 161	0.19 88	0.21 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.18 120	0.14 137	0.16 182	0.14 136	0.14 156	0.11 101	0.09 122	0.25 166	0.13 141	0.27 161	0.26 198	0.25 148	0.17 189	0.09 103	0.19 73	0.16 75	0.19 91	0.15 108	0.41 192	0.13 102	0.24 127	0.18 86	0.10 145	0.14 180	0.17 103	0.15 88	0.22 112	0.18 90

dd	0.19 137	0.17 178	0.10 94	0.34 247	0.12 127	0.24 215	0.11 142	0.21 112	0.10 77	0.22 95	0.10 71	0.37 222	0.10 94	0.09 103	0.37 194	0.17 85	0.28 202	0.14 84	0.35 181	0.14 126	0.19 83	0.14 59	0.09 124	0.13 170	0.21 145	0.15 88	0.26 147	0.21 124

AACVNet	0.19 137	0.17 178	0.14 158	0.19 187	0.19 198	0.19 180	0.13 162	0.23 133	0.15 166	0.25 139	0.23 183	0.20 105	0.13 149	0.13 174	0.21 99	0.18 107	0.24 152	0.18 169	0.24 120	0.17 164	0.22 111	0.20 105	0.14 196	0.15 193	0.22 152	0.21 153	0.25 138	0.25 163

test_3	0.19 137	0.12 98	0.11 118	0.11 102	0.12 127	0.10 85	0.07 89	0.25 166	0.12 121	0.28 176	0.12 92	0.31 206	0.14 165	0.08 77	0.25 151	0.20 142	0.23 141	0.15 108	0.47 206	0.16 156	0.35 180	0.46 220	0.06 68	0.11 135	0.19 124	0.19 133	0.27 162	0.25 163

AnonymousM	0.19 137	0.09 48	0.07 48	0.09 75	0.07 50	0.08 63	0.05 52	0.20 96	0.09 60	0.23 106	0.14 109	0.16 79	0.07 60	0.09 103	0.23 123	0.23 178	0.23 141	0.14 84	0.20 84	0.15 141	0.32 158	0.26 139	0.07 84	0.08 69	0.11 48	0.17 109	0.54 255	0.97 277

TANstereo	0.19 137	0.12 98	0.10 94	0.14 136	0.13 140	0.14 134	0.08 107	0.18 85	0.11 96	0.24 126	0.12 92	0.16 79	0.12 131	0.13 174	0.29 165	0.28 211	0.26 180	0.25 236	0.34 174	0.22 199	0.34 169	0.27 145	0.29 260	0.10 121	0.13 62	0.15 88	0.36 207	0.18 90

XX-TBD	0.19 137	0.12 98	0.10 94	0.14 136	0.13 140	0.14 134	0.08 107	0.18 85	0.11 96	0.24 126	0.12 92	0.16 79	0.12 131	0.13 174	0.29 165	0.28 211	0.26 180	0.25 236	0.34 174	0.22 199	0.34 169	0.27 145	0.29 260	0.10 121	0.13 62	0.15 88	0.36 207	0.18 90

STTStereo	0.19 137	0.19 206	0.21 223	0.18 177	0.20 203	0.17 165	0.25 226	0.18 85	0.19 196	0.20 82	0.19 148	0.24 139	0.14 165	0.17 212	0.32 179	0.17 85	0.19 91	0.19 180	0.19 76	0.14 126	0.18 71	0.17 78	0.11 163	0.12 153	0.19 124	0.20 143	0.20 100	0.26 172

BEATNet_4x	0.19 137	0.14 137	0.12 138	0.13 124	0.13 140	0.12 116	0.10 133	0.20 96	0.14 156	0.27 161	0.14 109	0.21 118	0.13 149	0.11 133	0.32 179	0.20 142	0.22 133	0.22 209	0.20 84	0.12 85	0.31 155	0.41 205	0.10 145	0.12 153	0.17 103	0.16 101	0.26 147	0.23 142

DLCB_ROB	0.19 137	0.17 178	0.16 182	0.14 136	0.15 171	0.14 134	0.13 162	0.20 96	0.16 179	0.23 106	0.23 183	0.25 148	0.18 202	0.15 197	0.20 87	0.16 75	0.21 116	0.18 169	0.19 76	0.15 141	0.24 127	0.20 105	0.13 186	0.15 193	0.36 249	0.24 173	0.24 127	0.20 115

AE-Stereo	0.20 146	0.14 137	0.13 150	0.16 161	0.12 127	0.12 116	0.09 122	0.23 133	0.15 166	0.28 176	0.12 92	0.29 187	0.13 149	0.09 103	0.21 99	0.25 193	0.28 202	0.19 180	0.28 149	0.19 173	0.35 180	0.42 207	0.07 84	0.14 180	0.22 152	0.24 173	0.26 147	0.21 124

EGLCR-Stereo	0.20 146	0.12 98	0.10 94	0.11 102	0.11 113	0.13 127	0.06 72	0.23 133	0.11 96	0.27 161	0.09 58	0.24 139	0.09 86	0.09 103	0.18 68	0.21 153	0.24 152	0.16 128	0.29 159	0.12 85	0.36 184	0.46 220	0.07 84	0.09 93	0.15 86	0.25 184	0.93 290	0.25 163

sAnonymous2	0.20 146	0.14 137	0.12 138	0.12 115	0.11 113	0.14 134	0.12 158	0.28 205	0.16 179	0.23 106	0.19 148	0.19 99	0.15 171	0.08 77	0.24 139	0.26 202	0.25 165	0.22 209	0.39 188	0.20 180	0.34 169	0.38 193	0.08 110	0.13 170	0.22 152	0.24 173	0.23 116	0.24 156

CroCo_RVC	0.20 146	0.14 137	0.12 138	0.12 115	0.11 113	0.14 134	0.12 158	0.28 205	0.16 179	0.23 106	0.19 148	0.19 99	0.15 171	0.08 77	0.24 139	0.26 202	0.25 165	0.22 209	0.39 188	0.20 180	0.34 169	0.38 193	0.08 110	0.13 170	0.22 152	0.24 173	0.23 116	0.24 156

CFNet_pseudo	0.20 146	0.16 166	0.16 182	0.19 187	0.16 176	0.16 154	0.13 162	0.24 149	0.14 156	0.28 176	0.21 167	0.22 128	0.19 208	0.12 156	0.63 235	0.17 85	0.20 100	0.17 139	0.30 164	0.12 85	0.21 101	0.17 78	0.12 179	0.12 153	0.20 135	0.20 143	0.25 138	0.26 172

psm_up	0.20 146	0.17 178	0.19 207	0.20 193	0.16 176	0.20 186	0.13 162	0.25 166	0.23 214	0.23 106	0.18 141	0.21 118	0.20 212	0.15 197	0.23 123	0.18 107	0.24 152	0.18 169	0.28 149	0.16 156	0.21 101	0.16 71	0.12 179	0.20 221	0.24 181	0.24 173	0.26 147	0.25 163

FADNet-RVC-Resample	0.20 146	0.16 166	0.18 202	0.17 170	0.16 176	0.16 154	0.14 169	0.24 149	0.17 188	0.26 151	0.19 148	0.26 160	0.16 178	0.16 203	0.30 175	0.17 85	0.20 100	0.22 209	0.26 134	0.24 214	0.22 111	0.29 158	0.13 186	0.20 221	0.22 152	0.21 153	0.19 88	0.22 133

AF-Net	0.20 146	0.18 193	0.17 195	0.18 177	0.22 216	0.20 186	0.21 206	0.24 149	0.21 202	0.19 78	0.25 189	0.26 160	0.16 178	0.14 185	0.33 183	0.20 142	0.17 68	0.17 139	0.22 106	0.15 141	0.17 60	0.21 108	0.16 207	0.14 180	0.19 124	0.19 133	0.29 176	0.22 133

Nwc_Net	0.20 146	0.18 193	0.17 195	0.18 177	0.22 216	0.20 186	0.21 206	0.24 149	0.21 202	0.19 78	0.25 189	0.26 160	0.16 178	0.14 185	0.33 183	0.20 142	0.17 68	0.17 139	0.22 106	0.15 141	0.17 60	0.21 108	0.16 207	0.14 180	0.19 124	0.19 133	0.29 176	0.22 133

iResNetv2_ROB	0.20 146	0.14 137	0.11 118	0.17 170	0.13 140	0.17 165	0.11 142	0.26 180	0.12 121	0.26 151	0.20 158	0.27 170	0.19 208	0.10 121	0.42 203	0.16 75	0.20 100	0.15 108	0.35 181	0.15 141	0.33 162	0.18 86	0.12 179	0.14 180	0.20 135	0.17 109	0.30 183	0.19 109

HSM	0.20 146	0.17 178	0.14 158	0.18 177	0.17 185	0.15 147	0.13 162	0.26 180	0.14 156	0.26 151	0.22 175	0.24 139	0.17 189	0.11 133	0.33 183	0.17 85	0.26 180	0.16 128	0.27 142	0.17 164	0.27 145	0.19 100	0.10 145	0.13 170	0.22 152	0.22 161	0.27 162	0.24 156

MIPNet	0.21 157	0.14 137	0.11 118	0.11 102	0.12 127	0.12 116	0.08 107	0.24 149	0.10 77	0.27 161	0.24 187	0.22 128	0.14 165	0.11 133	0.94 263	0.20 142	0.23 141	0.17 139	0.31 165	0.20 180	0.21 101	0.35 183	0.07 84	0.11 135	0.23 169	0.23 168	0.27 162	0.21 124

ADLNet	0.21 157	0.17 178	0.12 138	0.16 161	0.14 156	0.18 170	0.15 177	0.20 96	0.11 96	0.17 64	0.15 117	0.33 212	0.13 149	0.31 260	1.12 272	0.15 63	0.20 100	0.14 84	0.18 67	0.13 102	0.16 52	0.18 86	0.15 202	0.09 93	0.17 103	0.18 125	0.19 88	0.17 83

APVNet	0.21 157	0.18 193	0.14 158	0.17 170	0.20 203	0.20 186	0.17 184	0.24 149	0.15 166	0.18 71	0.21 167	0.21 118	0.11 118	0.17 212	0.34 189	0.24 185	0.27 191	0.21 202	0.34 174	0.21 191	0.23 123	0.28 153	0.11 163	0.17 209	0.21 145	0.18 125	0.29 176	0.22 133

FADNet-RVC	0.21 157	0.17 178	0.15 170	0.21 197	0.16 176	0.16 154	0.18 188	0.26 180	0.13 141	0.25 139	0.21 167	0.28 178	0.16 178	0.14 185	0.32 179	0.21 153	0.23 141	0.17 139	0.34 174	0.21 191	0.21 101	0.25 133	0.14 196	0.16 199	0.25 188	0.23 168	0.21 106	0.24 156

UCFNet_RVC	0.21 157	0.25 238	0.16 182	0.21 197	0.19 198	0.20 186	0.14 169	0.23 133	0.16 179	0.26 151	0.19 148	0.34 215	0.17 189	0.13 174	0.23 123	0.19 125	0.21 116	0.18 169	0.31 165	0.16 156	0.26 137	0.19 100	0.17 211	0.14 180	0.26 193	0.21 153	0.23 116	0.29 185

MyStereo04	0.22 162	0.18 193	0.17 195	0.14 136	0.14 156	0.13 127	0.10 133	0.28 205	0.21 202	0.31 202	0.20 158	0.29 187	0.13 149	0.08 77	0.27 160	0.22 167	0.22 133	0.18 169	0.54 232	0.21 191	0.34 169	0.26 139	0.11 163	0.16 199	0.27 206	0.23 168	0.30 183	0.22 133

LoS	0.22 162	0.15 157	0.11 118	0.13 124	0.14 156	0.12 116	0.08 107	0.60 282	0.11 96	0.37 248	0.38 239	0.36 220	0.13 149	0.11 133	0.23 123	0.25 193	0.26 180	0.15 108	0.26 134	0.15 141	0.42 210	0.33 173	0.09 124	0.09 93	0.25 188	0.19 133	0.25 138	0.28 181
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.22 162	0.12 98	0.11 118	0.10 84	0.10 99	0.10 85	0.07 89	0.22 121	0.09 60	0.24 126	0.15 117	0.21 118	0.09 86	0.11 133	1.93 300	0.18 107	0.21 116	0.16 128	0.24 120	0.14 126	0.20 92	0.32 170	0.06 68	0.10 121	0.18 117	0.18 125	0.24 127	0.14 67

SACVNet	0.22 162	0.20 211	0.18 202	0.21 197	0.19 198	0.19 180	0.19 196	0.25 166	0.22 209	0.25 139	0.21 167	0.20 105	0.12 131	0.17 212	0.23 123	0.21 153	0.25 165	0.21 202	0.32 167	0.19 173	0.27 145	0.34 179	0.15 202	0.17 209	0.28 213	0.25 184	0.29 176	0.26 172

ICVP	0.22 162	0.18 193	0.20 214	0.18 177	0.17 185	0.18 170	0.13 162	0.22 121	0.16 179	0.24 126	0.20 158	0.23 132	0.18 202	0.12 156	0.22 112	0.23 178	0.25 165	0.24 226	0.26 134	0.20 180	0.30 153	0.46 220	0.26 241	0.16 199	0.23 169	0.25 184	0.25 138	0.24 156
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.22 162	0.16 166	0.13 150	0.19 187	0.14 156	0.12 116	0.08 107	0.24 149	0.11 96	0.29 192	0.16 127	0.27 170	0.15 171	0.10 121	0.22 112	0.26 202	0.26 180	0.13 72	0.29 159	0.12 85	0.50 240	0.30 161	0.08 110	0.10 121	0.24 181	0.21 153	0.65 274	0.47 232

sCroCo_RVC	0.22 162	0.13 117	0.11 118	0.11 102	0.10 99	0.14 134	0.09 122	0.24 149	0.19 196	0.24 126	0.16 127	0.20 105	0.20 212	0.08 77	0.26 155	0.36 246	0.29 209	0.22 209	0.35 181	0.21 191	0.48 231	0.53 251	0.10 145	0.15 193	0.23 169	0.21 153	0.28 172	0.23 142

GES	0.22 162	0.16 166	0.12 138	0.14 136	0.15 171	0.19 180	0.12 158	0.25 166	0.14 156	0.26 151	0.18 141	0.21 118	0.13 149	0.17 212	0.36 192	0.21 153	0.27 191	0.19 180	0.52 227	0.20 180	0.33 162	0.29 158	0.13 186	0.14 180	0.19 124	0.17 109	0.27 162	0.42 223

RP	0.22 162	0.20 211	0.23 233	0.22 201	0.20 203	0.21 196	0.22 212	0.24 149	0.22 209	0.17 64	0.25 189	0.24 139	0.19 208	0.15 197	0.50 223	0.17 85	0.20 100	0.16 128	0.22 106	0.16 156	0.17 60	0.25 133	0.13 186	0.16 199	0.22 152	0.21 153	0.30 183	0.25 163

DeepPruner_ROB	0.22 162	0.17 178	0.16 182	0.17 170	0.17 185	0.16 154	0.18 188	0.22 121	0.17 188	0.26 151	0.26 198	0.20 105	0.18 202	0.11 133	0.50 223	0.20 142	0.24 152	0.21 202	0.27 142	0.16 156	0.41 205	0.33 173	0.14 196	0.15 193	0.22 152	0.27 204	0.26 147	0.23 142

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 172	0.17 178	0.08 66	0.22 201	0.21 209	0.29 237	0.17 184	0.25 166	0.11 96	0.42 270	0.19 148	0.43 235	0.09 86	0.11 133	0.19 73	0.25 193	0.25 165	0.16 128	0.28 149	0.14 126	0.41 205	0.39 198	0.07 84	0.09 93	0.20 135	0.18 125	0.27 162	0.49 233

UDGNet	0.23 172	0.19 206	0.14 158	0.36 251	0.30 247	0.32 245	0.29 241	0.22 121	0.15 166	0.21 86	0.20 158	0.21 118	0.08 76	0.52 278	0.20 87	0.17 85	0.21 116	0.17 139	0.25 132	0.14 126	0.26 137	0.30 161	0.30 262	0.10 121	0.24 181	0.20 143	0.22 112	0.20 115

FADNet	0.23 172	0.19 206	0.14 158	0.23 210	0.15 171	0.21 196	0.22 212	0.27 195	0.17 188	0.27 161	0.27 205	0.26 160	0.18 202	0.15 197	0.34 189	0.21 153	0.21 116	0.20 192	0.41 192	0.25 221	0.26 137	0.27 145	0.14 196	0.15 193	0.27 206	0.27 204	0.24 127	0.27 175

R-Stereo Train	0.23 172	0.13 117	0.13 150	0.15 151	0.13 140	0.18 170	0.07 89	0.24 149	0.15 166	0.32 209	0.25 189	0.27 170	0.13 149	0.14 185	0.21 99	0.28 211	0.30 216	0.20 192	0.47 206	0.20 180	0.47 227	0.50 239	0.10 145	0.12 153	0.23 169	0.26 198	0.23 116	0.28 181

RAFT-Stereo	0.23 172	0.13 117	0.13 150	0.15 151	0.13 140	0.18 170	0.07 89	0.24 149	0.15 166	0.32 209	0.25 189	0.27 170	0.13 149	0.14 185	0.21 99	0.28 211	0.30 216	0.20 192	0.47 206	0.20 180	0.47 227	0.50 239	0.10 145	0.12 153	0.23 169	0.26 198	0.23 116	0.28 181
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.23 172	0.26 241	0.20 214	0.31 239	0.22 216	0.25 220	0.21 206	0.27 195	0.15 166	0.28 176	0.21 167	0.53 244	0.14 165	0.16 203	0.28 162	0.15 63	0.18 79	0.17 139	0.35 181	0.14 126	0.17 60	0.13 54	0.22 234	0.16 199	0.22 152	0.25 184	0.28 172	0.27 175

PWCDC_ROB	0.23 172	0.10 61	0.13 150	0.10 84	0.17 185	0.11 101	0.15 177	0.12 48	0.38 256	0.11 45	0.25 189	0.14 62	0.77 272	0.28 250	0.88 255	0.21 153	0.17 68	0.18 169	0.17 64	0.17 164	0.20 92	0.39 198	0.20 224	0.17 209	0.11 48	0.20 143	0.15 57	0.24 156

Reg-Stereo(zero)	0.24 179	0.13 117	0.14 158	0.13 124	0.11 113	0.14 134	0.11 142	0.32 235	0.15 166	0.34 222	0.56 271	0.30 199	0.12 131	0.16 203	0.19 73	0.31 223	0.25 165	0.15 108	0.42 195	0.17 164	0.34 169	0.49 234	0.10 145	0.11 135	0.20 135	0.24 173	0.38 217	0.37 207

HI	0.24 179	0.13 117	0.14 158	0.13 124	0.11 113	0.14 134	0.11 142	0.32 235	0.15 166	0.34 222	0.56 271	0.30 199	0.12 131	0.16 203	0.19 73	0.31 223	0.25 165	0.15 108	0.42 195	0.17 164	0.34 169	0.49 234	0.10 145	0.11 135	0.20 135	0.24 173	0.38 217	0.37 207

Any-RAFT	0.24 179	0.13 117	0.16 182	0.16 161	0.13 140	0.15 147	0.10 133	0.25 166	0.14 156	0.28 176	0.35 229	0.28 178	0.11 118	0.12 156	0.22 112	0.25 193	0.28 202	0.17 139	0.50 222	0.16 156	0.63 265	0.40 202	0.10 145	0.10 121	0.28 213	0.29 216	0.26 147	0.42 223

RAFT-Test	0.24 179	0.13 117	0.11 118	0.16 161	0.14 156	0.18 170	0.11 142	0.27 195	0.14 156	0.32 209	0.26 198	0.26 160	0.12 131	0.14 185	0.24 139	0.35 238	0.27 191	0.18 169	0.56 235	0.24 214	0.58 255	0.49 234	0.09 124	0.11 135	0.27 206	0.29 216	0.27 162	0.35 200

cross-raft	0.24 179	0.14 137	0.12 138	0.13 124	0.13 140	0.17 165	0.10 133	0.27 195	0.15 166	0.30 195	0.19 148	0.28 178	0.10 94	0.12 156	0.26 155	0.34 233	0.27 191	0.17 139	0.57 238	0.25 221	0.62 263	0.51 243	0.09 124	0.11 135	0.29 219	0.27 204	0.26 147	0.31 192

GEStereo_RVC	0.24 179	0.19 206	0.15 170	0.18 177	0.17 185	0.19 180	0.18 188	0.26 180	0.17 188	0.27 161	0.20 158	0.27 170	0.16 178	0.12 156	0.27 160	0.26 202	0.28 202	0.24 226	0.47 206	0.21 191	0.32 158	0.50 239	0.11 163	0.17 209	0.24 181	0.21 153	0.26 147	0.32 193

stereogan	0.24 179	0.22 217	0.21 223	0.23 210	0.25 233	0.25 220	0.22 212	0.26 180	0.23 214	0.20 82	0.22 175	0.30 199	0.23 222	0.17 212	0.31 176	0.20 142	0.22 133	0.19 180	0.28 149	0.19 173	0.21 101	0.39 198	0.17 211	0.17 209	0.21 145	0.22 161	0.36 207	0.27 175

MLCV	0.24 179	0.16 166	0.15 170	0.24 217	0.18 194	0.21 196	0.15 177	0.30 222	0.16 179	0.31 202	0.31 219	0.32 209	0.25 229	0.11 133	0.24 139	0.24 185	0.25 165	0.17 139	0.53 231	0.15 141	0.33 162	0.33 173	0.14 196	0.17 209	0.23 169	0.23 168	0.27 162	0.25 163

HH	0.25 187	0.10 61	0.17 195	0.15 151	0.14 156	0.20 186	0.14 169	0.27 195	0.13 141	0.36 241	0.12 92	0.28 178	0.10 94	0.13 174	0.23 123	0.40 257	0.26 180	0.19 180	0.49 216	0.21 191	0.68 275	0.52 247	0.11 163	0.11 135	0.23 169	0.25 184	0.36 207	0.38 212

HanStereo	0.25 187	0.10 61	0.17 195	0.15 151	0.14 156	0.20 186	0.14 169	0.27 195	0.13 141	0.36 241	0.12 92	0.28 178	0.10 94	0.13 174	0.23 123	0.40 257	0.26 180	0.19 180	0.49 216	0.21 191	0.68 275	0.52 247	0.11 163	0.11 135	0.23 169	0.25 184	0.36 207	0.38 212

CASS	0.25 187	0.18 193	0.16 182	0.21 197	0.17 185	0.21 196	0.21 206	0.28 205	0.20 200	0.33 218	0.24 187	0.28 178	0.18 202	0.11 133	0.25 151	0.23 178	0.37 249	0.20 192	0.43 198	0.17 164	0.57 251	0.42 207	0.11 163	0.13 170	0.30 225	0.22 161	0.32 193	0.32 193
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	0.25 187	0.22 217	0.21 223	0.22 201	0.23 222	0.23 209	0.25 226	0.26 180	0.28 236	0.18 71	0.27 205	0.28 178	0.26 233	0.17 212	0.48 218	0.22 167	0.22 133	0.24 226	0.27 142	0.20 180	0.21 101	0.27 145	0.20 224	0.16 199	0.26 193	0.29 216	0.33 198	0.29 185

Abc-Net	0.25 187	0.22 217	0.21 223	0.22 201	0.23 222	0.23 209	0.25 226	0.26 180	0.28 236	0.18 71	0.27 205	0.28 178	0.26 233	0.17 212	0.48 218	0.22 167	0.22 133	0.24 226	0.27 142	0.20 180	0.21 101	0.27 145	0.20 224	0.16 199	0.26 193	0.29 216	0.33 198	0.29 185
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMDNet	0.25 187	0.14 137	0.11 118	0.13 124	0.14 156	0.16 154	0.11 142	0.26 180	0.14 156	0.31 202	0.17 138	0.26 160	0.29 236	0.14 185	0.24 139	0.35 238	0.28 202	0.18 169	0.54 232	0.28 240	0.58 255	0.60 267	0.10 145	0.11 135	0.26 193	0.25 184	0.26 147	0.30 189

PA-Net	0.25 187	0.28 245	0.29 255	0.18 177	0.26 239	0.21 196	0.25 226	0.26 180	0.25 223	0.22 95	0.19 148	0.22 128	0.24 226	0.28 250	0.40 200	0.24 185	0.18 79	0.22 209	0.20 84	0.22 199	0.19 83	0.32 170	0.17 211	0.20 221	0.24 181	0.38 246	0.23 116	0.55 237
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSKI-zero shot	0.26 194	0.13 117	0.10 94	0.14 136	0.14 156	0.15 147	0.11 142	0.28 205	0.13 141	0.30 195	0.35 229	0.28 178	0.11 118	0.12 156	0.29 165	0.37 251	0.28 202	0.17 139	0.58 240	0.26 230	0.57 251	0.55 256	0.09 124	0.11 135	0.25 188	0.41 251	0.32 193	0.42 223

IPLGR	0.26 194	0.16 166	0.13 150	0.15 151	0.15 171	0.12 116	0.09 122	0.24 149	0.13 141	0.28 176	0.25 189	0.23 132	0.12 131	0.11 133	1.91 299	0.20 142	0.22 133	0.18 169	0.34 174	0.20 180	0.25 132	0.33 173	0.07 84	0.12 153	0.23 169	0.23 168	0.28 172	0.21 124

GANet-ADL	0.26 194	0.18 193	0.15 170	0.20 193	0.19 198	0.22 205	0.16 181	0.26 180	0.16 179	0.34 222	0.36 235	0.29 187	0.16 178	0.21 232	0.42 203	0.29 216	0.31 224	0.19 180	0.48 214	0.28 240	0.38 191	0.48 229	0.13 186	0.14 180	0.23 169	0.24 173	0.32 193	0.30 189

pcwnet_v2	0.26 194	0.17 178	0.18 202	0.22 201	0.19 198	0.22 205	0.18 188	0.25 166	0.18 194	0.31 202	0.23 183	0.30 199	0.28 235	0.18 221	0.88 255	0.21 153	0.24 152	0.19 180	0.36 185	0.15 141	0.27 145	0.24 127	0.17 211	0.15 193	0.26 193	0.26 198	0.30 183	0.38 212

NVstereo2D	0.26 194	0.16 166	0.15 170	0.22 201	0.18 194	0.26 223	0.28 239	0.20 96	0.14 156	0.22 95	0.21 167	0.17 84	0.11 118	0.38 266	1.98 304	0.20 142	0.24 152	0.19 180	0.21 97	0.14 126	0.18 71	0.15 62	0.25 239	0.13 170	0.22 152	0.17 109	0.19 88	0.18 90

NCCL2	0.26 194	0.23 228	0.22 230	0.19 187	0.20 203	0.18 170	0.16 181	0.26 180	0.22 209	0.29 192	0.22 175	0.27 170	0.17 189	0.15 197	0.60 233	0.24 185	0.25 165	0.22 209	0.27 142	0.22 199	0.31 155	0.34 179	0.18 221	0.21 230	0.33 237	0.33 232	0.36 207	0.35 200

test-1	0.27 200	0.10 61	0.12 138	0.14 136	0.13 140	0.25 220	0.18 188	0.29 218	0.17 188	0.37 248	0.42 248	0.30 199	0.16 178	0.14 185	0.29 165	0.36 246	0.27 191	0.20 192	0.52 227	0.25 221	0.57 251	0.66 277	0.10 145	0.13 170	0.28 213	0.29 216	0.30 183	0.36 202

RGC	0.27 200	0.24 232	0.28 253	0.25 222	0.26 239	0.27 225	0.20 200	0.28 205	0.30 246	0.22 95	0.31 219	0.29 187	0.31 237	0.20 228	0.51 226	0.24 185	0.23 141	0.21 202	0.29 159	0.22 199	0.25 132	0.30 161	0.17 211	0.20 221	0.28 213	0.32 230	0.34 202	0.36 202

RTSC	0.27 200	0.16 166	0.16 182	0.16 161	0.17 185	0.18 170	0.19 196	0.23 133	0.21 202	0.25 139	0.25 189	0.20 105	0.18 202	0.14 185	1.57 286	0.23 178	0.30 216	0.19 180	0.39 188	0.18 170	0.30 153	0.32 170	0.11 163	0.17 209	0.21 145	0.22 161	0.31 190	0.43 227

XPNet_ROB	0.27 200	0.28 245	0.20 214	0.19 187	0.21 209	0.21 196	0.20 200	0.20 96	0.21 202	0.24 126	0.28 211	0.78 262	0.17 189	0.16 203	0.29 165	0.22 167	0.34 235	0.21 202	0.27 142	0.19 173	0.28 152	0.42 207	0.17 211	0.18 217	0.23 169	0.24 173	0.48 241	0.34 199

model_zeroshot	0.28 204	0.14 137	0.11 118	0.16 161	0.14 156	0.18 170	0.11 142	0.28 205	0.15 166	0.33 218	0.32 222	0.31 206	0.10 94	0.13 174	0.43 205	0.31 223	0.30 216	0.19 180	0.66 247	0.22 199	0.55 247	0.44 215	0.12 179	0.13 170	0.49 271	0.36 242	0.31 190	0.53 236

EAI-Stereo	0.28 204	0.13 117	0.12 138	0.18 177	0.16 176	0.66 278	0.20 200	0.27 195	0.18 194	0.27 161	0.27 205	0.29 187	0.10 94	0.11 133	0.35 191	0.32 228	0.26 180	0.20 192	0.65 246	0.22 199	0.44 217	0.44 215	0.10 145	0.14 180	0.28 213	0.31 227	0.39 221	0.42 223

IGEV_Zeroshot_test	0.29 206	0.13 117	0.22 230	0.29 231	0.17 185	0.21 196	0.22 212	0.28 205	0.14 156	0.35 235	0.43 251	0.33 212	0.11 118	0.14 185	0.23 123	0.37 251	0.26 180	0.17 139	0.48 214	0.24 214	0.52 243	0.61 271	0.11 163	0.11 135	0.33 237	0.27 204	0.62 269	0.45 229

dad	0.29 206	0.21 214	0.14 158	0.47 262	0.22 216	0.29 237	0.48 268	0.40 252	0.12 121	0.32 209	0.14 109	0.41 232	0.23 222	0.10 121	0.53 227	0.19 125	0.32 228	0.17 139	0.51 223	0.15 141	0.27 145	0.18 86	0.11 163	0.18 217	0.31 231	0.18 125	0.67 276	0.45 229

GwcNet-ADL	0.29 206	0.22 217	0.21 223	0.29 231	0.22 216	0.23 209	0.19 196	0.28 205	0.19 196	0.34 222	0.58 275	0.43 235	0.23 222	0.22 235	0.50 223	0.34 233	0.29 209	0.22 209	0.44 199	0.28 240	0.36 184	0.39 198	0.13 186	0.16 199	0.26 193	0.29 216	0.28 172	0.38 212

Anonymous3	0.29 206	0.21 214	0.15 170	0.17 170	0.16 176	0.20 186	0.16 181	0.31 226	0.25 223	0.30 195	0.20 158	0.45 237	0.20 212	0.16 203	0.45 212	0.53 276	0.32 228	0.27 249	0.49 216	0.26 230	0.49 233	0.55 256	0.13 186	0.14 180	0.27 206	0.28 209	0.34 202	0.27 175

DeepPrunerF	0.29 206	0.16 166	0.14 158	0.23 210	0.44 271	0.17 165	0.21 206	0.20 96	0.26 229	0.16 57	0.22 175	0.15 70	0.12 131	0.12 156	0.97 265	0.21 153	0.18 79	0.17 139	0.26 134	0.16 156	0.21 101	0.17 78	0.12 179	0.12 153	1.97 318	0.25 184	0.22 112	0.20 115

iResNet	0.29 206	0.17 178	0.16 182	0.23 210	0.22 216	0.28 232	0.18 188	0.31 226	0.20 200	0.32 209	0.29 214	0.49 243	0.50 258	0.11 133	0.44 209	0.35 238	0.27 191	0.20 192	0.73 250	0.24 214	0.43 212	0.27 145	0.15 202	0.24 240	0.25 188	0.25 184	0.33 198	0.28 181

PSMNet-ADL	0.30 212	0.20 211	0.20 214	0.23 210	0.21 209	0.23 209	0.22 212	0.30 222	0.26 229	0.40 263	0.58 275	0.38 229	0.43 249	0.24 242	0.31 176	0.44 263	0.31 224	0.20 192	0.52 227	0.23 211	0.39 204	0.36 184	0.17 211	0.16 199	0.26 193	0.26 198	0.39 221	0.25 163

HSM-Net_RVC	0.30 212	0.17 178	0.17 195	0.26 225	0.20 203	0.20 186	0.14 169	0.28 205	0.19 196	0.34 222	0.41 246	1.59 292	0.25 229	0.14 185	0.26 155	0.21 153	0.25 165	0.19 180	0.28 149	0.20 180	0.38 191	0.33 173	0.13 186	0.20 221	0.29 219	0.30 223	0.35 205	0.33 196
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.30 212	0.25 238	0.25 246	0.25 222	0.30 247	0.21 196	0.20 200	0.34 237	0.39 258	0.30 195	0.28 211	0.65 255	0.22 221	0.17 212	0.70 241	0.20 142	0.20 100	0.20 192	0.28 149	0.26 230	0.22 111	0.23 119	0.14 196	0.26 248	0.34 244	0.41 251	0.39 221	0.55 237

iRaft-Stereo_20w	0.31 215	0.14 137	0.24 241	0.29 231	0.18 194	0.22 205	0.18 188	0.26 180	0.15 166	0.41 268	0.51 264	0.30 199	0.11 118	0.12 156	0.32 179	0.32 228	0.27 191	0.17 139	0.42 195	0.24 214	0.46 225	0.53 251	0.11 163	0.10 121	0.33 237	0.67 283	0.61 267	0.60 241

ADCP+	0.31 215	0.17 178	0.17 195	0.15 151	0.14 156	0.17 165	0.19 196	0.21 112	0.33 249	0.26 151	0.26 198	0.37 222	0.12 131	0.13 174	1.87 298	0.18 107	0.20 100	0.17 139	0.33 169	0.18 170	0.22 111	0.22 115	0.12 179	0.11 135	0.23 169	0.69 284	0.33 198	0.99 279

DAS	0.32 217	0.18 193	0.15 170	0.29 231	0.24 225	0.24 215	0.25 226	0.31 226	0.29 241	0.32 209	0.39 242	0.53 244	0.34 240	0.11 133	0.29 165	0.40 257	0.35 240	0.25 236	0.49 216	0.29 248	0.63 265	0.48 229	0.21 232	0.25 244	0.30 225	0.28 209	0.38 217	0.37 207

SepStereo	0.32 217	0.18 193	0.15 170	0.29 231	0.24 225	0.24 215	0.25 226	0.31 226	0.29 241	0.32 209	0.39 242	0.53 244	0.34 240	0.11 133	0.29 165	0.40 257	0.35 240	0.25 236	0.49 216	0.29 248	0.63 265	0.48 229	0.21 232	0.25 244	0.30 225	0.28 209	0.38 217	0.37 207

GANetREF_RVC	0.32 217	0.30 251	0.32 263	0.28 229	0.27 242	0.27 225	0.26 234	0.42 258	0.35 254	0.38 254	0.21 167	0.56 247	0.39 243	0.16 203	0.33 183	0.23 178	0.29 209	0.25 236	0.44 199	0.25 221	0.35 180	0.25 133	0.25 239	0.32 259	0.34 244	0.29 216	0.45 234	0.38 212
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
ETE_ROB	0.32 217	0.32 253	0.20 214	0.26 225	0.24 225	0.28 232	0.23 219	0.24 149	0.29 241	0.27 161	0.35 229	0.99 272	0.21 215	0.20 228	0.41 202	0.23 178	0.41 260	0.24 226	0.37 187	0.25 221	0.37 188	0.40 202	0.20 224	0.20 221	0.28 213	0.35 238	0.54 255	0.37 207

LALA_ROB	0.32 217	0.34 256	0.23 233	0.24 217	0.24 225	0.29 237	0.22 212	0.24 149	0.28 236	0.31 202	0.35 229	0.94 269	0.21 215	0.19 223	0.64 238	0.24 185	0.33 232	0.28 257	0.33 169	0.25 221	0.34 169	0.40 202	0.18 221	0.21 230	0.26 193	0.31 227	0.50 248	0.36 202

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 222	0.15 157	0.23 233	0.24 217	0.16 176	0.28 232	0.20 200	0.28 205	0.21 202	0.35 235	0.60 279	0.32 209	0.17 189	0.12 156	0.28 162	0.44 263	0.30 216	0.22 209	0.58 240	0.28 240	0.54 244	0.59 265	0.09 124	0.14 180	0.33 237	0.32 230	0.79 283	0.60 241

EKT-Stereo	0.33 222	0.17 178	0.13 150	0.20 193	0.17 185	0.22 205	0.25 226	0.27 195	0.14 156	0.30 195	0.26 198	0.27 170	0.13 149	0.13 174	1.64 289	0.53 276	0.29 209	0.25 236	0.46 204	0.30 253	0.82 291	0.54 254	0.09 124	0.12 153	0.30 225	0.25 184	0.31 190	0.25 163

FADNet_RVC	0.33 222	0.22 217	0.22 230	0.29 231	0.25 233	0.19 180	0.22 212	0.31 226	0.22 209	0.31 202	0.29 214	0.41 232	0.33 239	0.22 235	0.72 243	0.25 193	0.29 209	0.32 269	0.73 250	0.27 235	0.43 212	0.47 226	0.16 207	0.23 237	0.27 206	0.30 223	0.51 250	0.36 202

TRStereo	0.34 225	0.16 166	0.21 223	0.16 161	0.12 127	0.34 250	0.17 184	0.27 195	0.11 96	0.35 235	0.18 141	0.34 215	0.09 86	0.12 156	0.26 155	0.36 246	0.25 165	0.17 139	0.44 199	0.25 221	0.42 210	0.47 226	0.09 124	0.09 93	0.26 193	2.80 320	0.49 245	0.33 196

ADCRef	0.34 225	0.18 193	0.16 182	0.15 151	0.16 176	0.18 170	0.18 188	0.23 133	0.34 251	0.26 151	0.22 175	0.23 132	0.17 189	0.11 133	2.05 306	0.22 167	0.23 141	0.20 192	0.39 188	0.21 191	0.25 132	0.26 139	0.17 211	0.16 199	0.29 219	0.41 251	0.29 176	1.39 293

NOSS_ROB	0.34 225	0.22 217	0.20 214	0.27 228	0.25 233	0.26 223	0.24 221	0.41 254	0.24 219	0.36 241	0.30 217	0.36 220	0.23 222	0.39 269	0.47 215	0.57 282	0.33 232	0.29 258	0.32 167	0.23 211	0.64 268	0.67 279	0.28 250	0.30 256	0.32 233	0.30 223	0.42 231	0.32 193

gcap-zeroshot	0.36 228	0.13 117	0.16 182	0.19 187	0.14 156	0.19 180	0.14 169	0.28 205	0.13 141	0.37 248	0.35 229	0.34 215	0.12 131	0.12 156	0.23 123	0.36 246	0.50 272	0.17 139	3.18 302	0.25 221	0.45 219	0.51 243	0.23 236	0.11 135	0.21 145	0.26 198	0.25 138	0.27 175

FCDSN-DC	0.36 228	0.28 245	0.33 267	0.31 239	0.29 244	0.28 232	0.39 256	0.31 226	0.22 209	0.28 176	0.20 158	0.26 160	0.16 178	0.29 253	1.96 302	0.35 238	0.34 235	0.32 269	0.33 169	0.25 221	0.41 205	0.48 229	0.27 246	0.37 274	0.29 219	0.30 223	0.30 183	0.30 189
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.36 228	0.22 217	0.28 253	0.25 222	0.24 225	0.24 215	0.27 238	0.35 241	0.28 236	0.35 235	0.33 225	0.32 209	0.45 254	0.21 232	1.38 276	0.26 202	0.30 216	0.24 226	0.56 235	0.27 235	0.38 191	0.43 212	0.20 224	0.25 244	0.33 237	0.36 242	0.35 205	0.50 234

CC-Net-ROB	0.36 228	0.47 272	0.32 263	0.65 277	0.49 278	0.54 268	0.46 263	0.35 241	0.24 219	0.37 248	0.28 211	0.92 266	0.21 215	0.37 265	0.28 162	0.17 85	0.23 141	0.22 209	0.67 248	0.22 199	0.22 111	0.16 71	0.44 281	0.24 240	0.29 219	0.28 209	0.27 162	0.40 220

ITSA-stereo	0.37 232	0.23 228	0.19 207	0.39 256	0.26 239	0.24 215	0.26 234	0.35 241	0.26 229	0.39 260	0.55 269	0.46 238	0.41 248	0.23 240	0.53 227	0.38 254	0.31 224	0.25 236	0.49 216	0.24 214	0.43 212	0.49 234	0.23 236	0.22 234	0.33 237	0.40 249	0.72 281	0.75 260

ADCL	0.37 232	0.23 228	0.19 207	0.20 193	0.18 194	0.23 209	0.23 219	0.26 180	0.53 279	0.32 209	0.29 214	0.29 187	0.17 189	0.15 197	1.60 287	0.21 153	0.24 152	0.22 209	0.34 174	0.22 199	0.32 158	0.28 153	0.17 211	0.17 209	0.52 276	0.53 268	0.47 239	1.56 298

PWC_ROB	0.37 232	0.27 243	0.25 246	0.23 210	0.24 225	0.23 209	0.31 248	0.29 218	0.47 275	0.25 139	0.39 242	0.37 222	0.89 278	0.19 223	0.58 231	0.32 228	0.39 254	0.29 258	0.62 242	0.29 248	0.48 231	0.48 229	0.19 223	0.33 261	0.27 206	0.26 198	0.39 221	0.67 250

RTS	0.38 235	0.22 217	0.20 214	0.22 201	0.21 209	0.31 242	0.29 241	0.31 226	0.34 251	0.23 106	0.22 175	0.29 187	0.25 229	0.16 203	1.65 290	0.29 216	0.36 246	0.24 226	0.63 243	0.31 256	0.38 191	0.38 193	0.15 202	0.22 234	0.39 252	0.95 301	0.40 226	0.63 244

RTSA	0.38 235	0.22 217	0.20 214	0.22 201	0.21 209	0.31 242	0.29 241	0.31 226	0.34 251	0.23 106	0.22 175	0.29 187	0.25 229	0.16 203	1.65 290	0.29 216	0.36 246	0.24 226	0.63 243	0.31 256	0.38 191	0.38 193	0.15 202	0.22 234	0.39 252	0.95 301	0.40 226	0.63 244

SGM-Forest	0.38 235	0.24 232	0.18 202	0.35 249	0.25 233	0.27 225	0.20 200	0.30 222	0.23 214	0.32 209	0.23 183	0.37 222	0.43 249	0.24 242	0.82 252	0.33 231	0.24 152	0.21 202	1.61 278	0.19 173	0.38 191	0.43 212	0.27 246	0.21 230	0.34 244	0.28 209	0.57 261	0.86 270
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 238	0.21 214	0.21 223	0.32 243	0.24 225	0.38 255	0.26 234	0.37 247	0.25 223	0.37 248	0.58 275	0.92 266	0.47 256	0.18 221	0.24 139	0.29 216	0.30 216	0.22 209	1.72 280	0.34 262	0.45 219	0.37 190	0.30 262	0.23 237	0.26 193	0.27 204	0.37 215	0.40 220

CSAN	0.39 238	0.37 264	0.34 270	0.33 244	0.32 253	0.27 225	0.25 226	0.36 244	0.64 290	0.43 273	0.43 251	0.73 260	0.44 252	0.20 228	0.63 235	0.25 193	0.27 191	0.26 246	0.41 192	0.43 277	0.38 191	0.34 179	0.22 234	0.33 261	0.40 254	0.47 262	0.48 241	0.55 237

FC-DCNN	0.40 240	0.35 259	0.43 279	0.49 265	0.35 256	0.44 259	0.46 263	0.43 261	0.27 234	0.34 222	0.26 198	0.37 222	0.21 215	0.30 256	0.58 231	0.35 238	0.39 254	0.31 267	0.45 203	0.26 230	0.49 233	0.42 207	0.28 250	0.35 268	0.44 261	0.38 246	0.51 250	0.77 263

FC-DCNN v2	0.41 241	0.36 263	0.45 283	0.51 266	0.36 259	0.46 264	0.46 263	0.45 263	0.29 241	0.34 222	0.26 198	0.38 229	0.24 226	0.30 256	0.60 233	0.35 238	0.39 254	0.30 264	0.46 204	0.26 230	0.49 233	0.42 207	0.28 250	0.35 268	0.50 272	0.43 257	0.59 263	0.79 264

ccs_rob	0.41 241	0.24 232	0.19 207	0.33 244	0.21 209	0.33 247	0.28 239	0.34 237	0.21 202	0.47 281	1.62 311	1.59 292	0.39 243	0.22 235	0.31 176	0.36 246	0.29 209	0.22 209	0.47 206	0.27 235	0.55 247	0.57 261	0.17 211	0.20 221	0.26 193	0.25 184	0.29 176	0.36 202

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 243	0.34 256	0.25 246	0.42 259	0.31 249	0.36 253	0.47 266	0.48 269	0.40 259	0.42 270	0.31 219	0.60 251	0.53 261	0.40 271	0.57 229	0.27 208	0.24 152	0.22 209	0.67 248	0.22 199	0.60 259	0.56 259	0.33 270	0.28 252	0.47 268	0.48 264	0.48 241	0.70 253

XQC	0.42 243	0.37 264	0.31 261	0.41 258	0.35 256	0.41 258	0.42 258	0.45 263	0.38 256	0.40 263	0.33 225	0.48 241	0.44 252	0.34 263	1.54 282	0.29 216	0.29 209	0.27 249	0.52 227	0.30 253	0.37 188	0.44 215	0.26 241	0.30 256	0.41 257	0.41 251	0.53 253	0.38 212

DDUNet	0.43 245	0.54 276	0.23 233	0.86 285	0.68 286	0.83 286	0.82 285	0.26 180	0.24 219	0.23 106	0.33 225	0.37 222	0.15 171	1.63 300	0.43 205	0.24 185	0.39 254	0.25 236	0.54 232	0.28 240	0.31 155	0.30 161	0.49 286	0.20 221	0.24 181	0.25 184	0.32 193	0.29 185

CBMV	0.43 245	0.25 238	0.23 233	0.30 238	0.28 243	0.27 225	0.21 206	0.40 252	0.28 236	0.37 248	0.27 205	0.67 257	0.35 242	0.32 261	0.49 221	0.53 276	0.34 235	0.27 249	0.56 235	0.27 235	0.55 247	0.62 272	0.26 241	0.33 261	0.35 248	0.33 232	0.64 272	1.79 305
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.45 247	0.24 232	0.26 249	0.35 249	0.29 244	0.30 241	0.24 221	0.38 249	0.23 214	0.38 254	0.44 255	0.31 206	0.17 189	0.55 280	2.33 313	0.99 313	0.32 228	0.27 249	0.33 169	0.28 240	0.64 268	0.89 299	0.27 246	0.29 255	0.33 237	0.35 238	0.47 239	0.38 212

pmcnn	0.45 247	0.24 232	0.19 207	0.33 244	0.29 244	0.34 250	0.42 258	0.34 237	0.26 229	0.34 222	0.50 262	0.80 263	1.10 285	0.19 223	0.38 197	0.57 282	0.40 258	0.32 269	0.83 259	0.37 265	0.80 287	0.49 234	0.28 250	0.24 240	0.32 233	0.34 236	0.66 275	0.82 265

UDG	0.46 249	0.56 278	0.24 241	0.85 284	0.78 290	0.79 283	0.97 289	0.27 195	0.25 223	0.28 176	0.36 235	0.37 222	0.17 189	1.43 296	0.92 261	0.25 193	0.44 262	0.27 249	0.57 238	0.29 248	0.41 205	0.37 190	0.39 275	0.19 219	0.27 206	0.28 209	0.32 193	0.27 175

ADCMid	0.46 249	0.29 249	0.29 255	0.26 225	0.31 249	0.33 247	0.35 254	0.41 254	0.46 274	0.31 202	0.38 239	0.48 241	0.40 245	0.21 232	1.82 296	0.35 238	0.34 235	0.27 249	0.78 255	0.28 240	0.45 219	0.46 220	0.30 262	0.24 240	0.36 249	0.53 268	0.45 234	1.42 294

FBW_ROB	0.46 249	0.42 267	0.36 273	0.60 275	0.44 271	0.47 265	0.44 262	0.31 226	0.25 223	0.34 222	0.34 228	0.64 254	0.48 257	0.56 282	1.05 271	0.25 193	0.35 240	0.23 223	1.39 271	0.22 199	0.49 233	0.36 184	0.43 279	0.40 279	0.31 231	0.33 232	0.42 231	0.65 248

FAT-Stereo	0.47 252	0.27 243	0.34 270	0.45 261	0.48 277	0.39 256	0.32 249	0.42 258	0.27 234	0.41 268	0.90 294	0.77 261	0.58 262	0.30 256	0.57 229	0.56 280	0.35 240	0.34 273	0.64 245	0.42 273	0.67 274	0.66 277	0.28 250	0.34 265	0.29 219	0.36 242	0.45 234	0.74 257

CBMV_ROB	0.48 253	0.22 217	0.24 241	0.39 256	0.32 253	0.32 245	0.29 241	0.44 262	0.23 214	0.38 254	0.45 256	1.42 289	0.88 277	0.28 250	0.91 259	0.34 233	0.37 249	0.25 236	0.81 257	0.36 264	0.54 244	0.51 243	0.28 250	0.26 248	0.44 261	0.62 277	0.62 269	0.91 273

AnyNet_C32	0.49 254	0.23 228	0.23 233	0.24 217	0.25 233	0.28 232	0.30 245	0.34 237	0.58 281	0.34 222	0.45 256	0.35 218	0.24 226	0.22 235	2.28 310	0.38 254	0.38 252	0.33 272	0.51 223	0.29 248	0.55 247	0.55 256	0.23 236	0.28 252	0.43 260	0.73 288	0.45 234	1.65 301

AMNet	0.51 255	0.50 275	0.48 285	0.51 266	0.50 279	0.56 270	0.52 271	0.36 244	0.42 269	0.39 260	0.59 278	0.65 255	0.21 215	0.58 283	0.49 221	0.59 285	0.60 277	0.58 297	0.51 223	0.51 283	0.59 258	0.53 251	0.32 268	0.51 287	0.48 269	0.54 270	0.60 265	0.65 248

DDVS	0.53 256	0.22 217	0.24 241	0.24 217	0.25 233	0.27 225	0.24 221	0.39 251	0.26 229	0.35 235	4.72 322	1.02 274	0.40 245	0.20 228	0.40 200	0.39 256	0.33 232	0.26 246	0.75 252	0.34 262	0.58 255	0.63 273	0.16 207	0.20 221	0.25 188	0.25 184	0.55 259	0.40 220

anonymity	0.53 256	0.11 82	0.19 207	0.16 161	0.14 156	0.16 154	0.10 133	0.29 218	0.13 141	0.34 222	7.32 324	0.30 199	0.13 149	0.12 156	0.21 99	0.37 251	0.27 191	0.17 139	0.44 199	0.23 211	0.43 212	0.54 254	0.11 163	0.12 153	0.34 244	0.43 257	0.71 280	0.44 228

S-Stereo	0.53 256	0.29 249	0.27 252	0.48 263	0.46 274	0.50 266	0.60 276	0.38 249	0.37 255	0.39 260	1.16 301	1.01 273	0.45 254	0.29 253	0.91 259	0.67 293	0.35 240	0.39 281	0.84 260	0.70 296	0.46 225	0.71 281	0.61 292	0.37 274	0.30 225	0.33 232	0.40 226	0.63 244

PVD	0.56 259	0.44 268	0.36 273	0.51 266	0.43 269	0.55 269	0.47 266	0.62 284	0.59 283	0.33 218	0.48 259	0.61 252	0.74 271	0.50 277	1.52 281	0.34 233	0.51 273	0.37 277	0.76 253	0.41 272	0.61 262	0.64 275	0.30 262	0.37 274	0.56 279	0.71 286	0.61 267	0.86 270

ADCPNet	0.56 259	0.26 241	0.30 259	0.29 231	0.36 259	0.29 237	0.50 270	0.41 254	0.40 259	0.38 254	0.55 269	0.38 229	1.12 286	0.26 248	2.02 305	0.42 262	0.34 235	0.24 226	1.25 267	0.39 266	0.47 227	0.45 218	0.33 270	0.28 252	0.48 269	0.56 272	0.46 238	1.88 308

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 261	0.64 280	0.47 284	0.65 277	0.41 266	0.44 259	0.57 274	0.61 283	0.68 291	0.58 292	0.39 242	0.59 249	0.58 262	0.65 288	0.76 247	0.44 263	0.35 240	0.40 282	1.53 275	0.50 281	0.54 244	0.63 273	0.46 284	0.47 285	0.51 275	0.40 249	0.41 229	0.75 260

SANet	0.57 261	0.32 253	0.33 267	0.36 251	0.35 256	0.44 259	0.33 251	0.55 274	0.85 298	0.33 218	0.57 273	2.42 302	1.17 287	0.32 261	0.88 255	0.24 185	0.47 269	0.31 267	0.51 223	0.31 256	0.50 240	0.45 218	0.37 274	0.37 274	0.46 266	0.54 270	0.55 259	0.98 278

G-Net	0.59 263	0.35 259	0.35 272	0.31 239	0.31 249	0.44 259	0.30 245	0.50 271	0.63 289	0.43 273	0.64 282	2.00 297	0.52 259	0.23 240	0.76 247	0.52 275	0.37 249	0.35 276	0.80 256	0.67 293	0.60 259	0.59 265	0.26 241	0.33 261	0.40 254	0.82 293	0.81 285	1.59 299

ADCS	0.59 263	0.34 256	0.31 261	0.34 247	0.36 259	0.36 253	0.37 255	0.48 269	0.60 285	0.34 222	0.43 251	0.58 248	0.87 276	0.29 253	2.30 311	0.66 291	0.47 269	0.38 278	0.82 258	0.42 273	0.76 284	0.69 280	0.28 250	0.35 268	0.46 266	0.88 297	0.59 263	1.26 287

MFN_U_SF_RVC	0.60 265	0.55 277	0.41 277	0.56 272	0.46 274	0.57 274	0.63 277	0.56 276	0.43 270	0.86 306	0.93 295	0.72 259	0.52 259	0.53 279	0.97 265	0.49 273	0.32 228	0.34 273	1.73 281	0.44 278	0.62 263	0.58 262	0.30 262	0.56 291	0.45 263	0.44 259	0.49 245	0.68 251

edge stereo	0.61 266	0.35 259	0.44 280	0.53 270	0.47 276	0.57 274	0.54 272	0.57 278	0.41 263	0.52 291	0.69 284	1.31 284	1.03 282	0.38 266	0.44 209	0.60 287	0.40 258	0.30 264	1.76 284	0.81 305	0.47 227	0.86 298	0.41 277	0.32 259	0.41 257	0.37 245	0.57 261	0.91 273

SFCPSM	0.64 267	0.24 232	0.19 207	0.28 229	0.23 222	0.27 225	0.24 221	0.30 222	0.30 246	0.34 222	0.50 262	0.63 253	1.06 283	0.19 223	0.37 194	0.34 233	0.31 224	0.24 226	8.10 320	0.39 266	0.45 219	0.43 212	0.20 224	0.19 219	0.30 225	0.31 227	0.36 207	0.45 229

SGM-ForestM	0.64 267	0.80 287	0.39 275	0.70 280	0.40 265	0.77 282	0.67 280	0.62 284	0.41 263	0.35 235	0.42 248	1.68 295	1.08 284	0.24 242	0.33 183	0.21 153	0.44 262	0.23 223	1.27 268	0.24 214	0.43 212	0.30 161	0.28 250	0.26 248	1.04 293	0.90 300	1.53 312	1.35 291

SAMSARA	0.65 269	0.30 251	0.44 280	0.31 239	0.31 249	0.31 242	0.34 252	0.56 276	0.48 276	0.40 263	0.37 238	0.42 234	0.90 279	0.27 249	1.62 288	0.45 266	0.36 246	0.38 278	0.76 253	0.39 266	0.70 279	0.80 295	0.20 224	0.40 279	1.50 309	1.62 314	1.49 311	1.46 296

AnyNet_C01	0.66 270	0.35 259	0.32 263	0.37 253	0.38 262	0.35 252	0.54 272	0.55 274	0.70 293	0.40 263	0.49 260	0.83 264	0.70 268	0.30 256	2.63 320	0.87 306	0.65 280	0.59 299	0.98 262	0.48 280	0.80 287	0.78 290	0.39 275	0.38 278	0.60 283	0.49 266	0.64 272	1.16 283

SQANet	0.68 271	0.89 289	0.29 255	1.65 297	0.77 289	1.39 293	1.15 291	0.37 247	0.29 241	0.40 263	0.30 217	0.88 265	0.32 238	1.26 294	0.39 199	0.21 153	0.44 262	0.27 249	2.24 288	0.28 240	0.49 233	0.50 239	1.59 301	0.23 237	0.32 233	0.34 236	0.42 231	0.71 255

STTRV1_RVC	0.72 272	0.32 253	0.26 249	0.42 259	0.32 253	0.40 257	0.34 252	0.41 254	0.40 259	0.36 241	0.35 229	0.59 249	0.67 265	0.48 276	0.48 218	0.27 208	0.85 293	0.27 249	6.74 318	0.66 292	0.88 299	0.52 247	0.46 284	0.48 286	0.37 251	0.56 272	0.54 255	0.96 276

SGM_RVC	0.72 272	0.45 270	0.32 263	0.59 273	0.43 269	0.56 270	0.43 260	0.70 292	0.41 263	0.43 273	0.57 273	1.16 279	1.20 288	0.22 235	0.37 194	0.28 211	0.44 262	0.25 236	2.26 290	0.33 259	0.49 233	0.38 193	0.27 246	0.31 258	0.80 288	0.62 277	1.69 314	3.41 318
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.74 274	0.73 284	0.66 294	0.76 282	0.64 284	0.88 287	0.74 283	0.59 280	0.68 291	0.58 292	0.69 284	1.02 274	0.61 264	0.58 283	0.96 264	0.78 301	0.87 294	0.72 310	1.08 266	0.68 294	1.07 306	0.74 284	0.54 289	0.60 296	0.59 281	0.60 274	0.80 284	0.91 273

MADNet+	0.75 275	0.45 270	0.65 293	0.63 276	0.58 281	0.50 266	0.64 279	0.75 296	0.59 283	0.62 299	0.52 265	0.94 269	0.85 274	0.46 274	2.17 308	0.74 298	0.79 289	0.53 292	1.00 264	0.65 291	0.93 302	0.75 285	0.57 290	0.67 300	0.88 292	0.72 287	0.70 278	1.05 281

DPSNet	0.76 276	0.28 245	0.26 249	0.38 254	0.38 262	0.44 259	0.30 245	0.36 244	0.41 263	0.27 161	0.32 222	2.73 306	0.95 281	0.38 266	0.80 249	0.66 291	0.53 274	0.46 286	4.94 310	0.56 286	0.83 295	0.97 303	0.57 290	0.44 283	0.56 279	0.48 264	0.54 255	0.63 244

SPS-STEREO	0.80 277	0.60 279	0.56 287	0.67 279	0.62 282	0.67 279	0.58 275	0.57 278	0.61 286	0.59 295	0.96 297	1.03 276	0.67 265	0.55 280	0.83 253	0.87 306	0.78 288	0.69 308	2.74 298	0.74 301	1.23 313	1.05 307	0.45 283	0.62 299	0.61 284	0.61 276	0.83 286	0.75 260
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	0.81 278	1.11 294	0.24 241	1.30 290	0.42 267	0.81 284	0.32 249	0.45 263	0.25 223	0.36 241	0.32 222	0.47 239	3.62 314	0.14 185	1.77 295	0.22 167	0.27 191	0.17 139	0.84 260	0.19 173	0.57 251	0.51 243	0.20 224	0.21 230	1.56 312	0.86 296	2.88 320	1.74 303

otaku	0.82 279	1.17 298	0.41 277	1.90 304	0.99 295	1.68 298	1.39 293	0.46 267	0.41 263	0.46 280	0.36 235	0.93 268	0.43 249	1.51 297	0.45 212	0.30 222	0.44 262	0.29 258	2.65 295	0.40 270	0.60 259	0.58 262	2.09 303	0.34 265	0.42 259	0.35 238	0.49 245	0.74 257

MeshStereo	0.83 280	0.44 268	0.33 267	0.78 283	0.54 280	0.61 276	0.40 257	0.68 289	0.54 280	0.45 279	0.80 289	2.32 301	1.56 295	0.24 242	2.31 312	0.71 296	0.42 261	0.29 258	1.58 276	0.30 253	1.23 313	1.10 312	0.32 268	0.34 265	0.87 291	0.60 274	1.29 305	1.36 292
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
DGSMNet	0.85 281	0.47 272	0.39 275	0.51 266	0.39 264	0.56 270	0.43 260	0.59 280	0.40 259	0.84 305	4.01 321	0.67 257	0.85 274	0.85 292	0.85 254	0.90 309	1.17 304	0.66 306	1.64 279	0.62 287	1.35 317	1.36 317	0.51 287	0.54 289	0.40 254	0.66 282	0.50 248	0.74 257

Ntro	0.87 282	1.36 305	0.44 280	1.82 302	1.04 298	1.67 297	1.60 299	0.52 273	0.44 271	0.48 285	0.42 248	0.98 271	0.40 245	1.61 299	0.64 238	0.31 223	0.49 271	0.30 264	2.69 297	0.44 278	0.68 275	0.60 267	2.13 304	0.36 273	0.45 263	0.45 260	0.52 252	0.71 255

ELAS_RVC	0.92 283	0.65 281	0.62 289	0.92 286	0.67 285	1.21 291	0.71 281	0.72 293	0.50 277	0.49 286	1.20 306	2.45 304	1.89 303	0.44 272	1.31 274	0.46 270	0.62 278	0.55 294	1.02 265	0.42 273	0.91 301	1.06 309	0.44 281	0.54 289	1.50 309	1.22 312	1.15 299	1.19 285
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.93 284	1.16 297	0.62 289	1.83 303	1.16 302	1.69 300	1.70 300	0.51 272	0.44 271	0.59 295	0.38 239	1.19 281	0.79 273	2.02 304	0.74 245	0.57 282	0.54 275	0.40 282	1.50 274	0.76 302	0.66 272	0.65 276	2.28 307	0.46 284	0.50 272	0.49 266	0.60 265	0.84 268

ELAS	0.94 285	0.70 283	0.59 288	0.97 287	0.73 288	0.96 288	0.72 282	0.74 294	0.62 288	0.47 281	1.17 302	2.44 303	1.62 296	0.44 272	1.40 277	0.45 266	0.63 279	0.54 293	0.99 263	0.39 266	0.88 299	1.07 310	0.43 279	0.52 288	1.56 312	1.47 313	1.33 307	1.60 300
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	0.97 286	1.21 301	0.62 289	2.28 305	1.27 305	1.81 306	2.12 309	0.63 286	0.41 263	0.50 288	0.49 260	1.06 277	0.73 270	2.46 309	0.47 215	0.31 223	0.80 290	0.40 282	2.04 287	0.42 273	0.76 284	0.56 259	2.26 306	0.43 282	0.54 278	0.42 255	0.48 241	0.58 240

WAO-7	0.99 287	0.85 288	0.88 307	1.81 301	0.83 292	0.71 281	0.92 287	1.01 308	1.13 307	0.96 311	1.28 309	1.37 288	1.65 297	0.63 286	1.55 285	0.76 300	0.73 285	0.47 287	2.44 293	0.73 300	0.72 283	0.76 288	0.26 241	0.88 312	0.71 285	0.85 294	0.74 282	1.09 282

SGM+DAISY	1.04 288	0.66 282	0.62 289	0.75 281	0.68 286	0.82 285	0.74 283	0.69 290	0.75 297	0.64 300	1.09 299	1.35 285	1.44 290	0.60 285	1.43 278	1.04 316	0.77 287	0.68 307	2.40 292	0.80 304	1.22 311	1.15 315	0.51 287	0.67 300	1.12 297	1.05 306	1.65 313	2.69 317

ACVNet-4b	1.08 289	1.48 309	0.48 285	2.91 312	1.12 299	1.82 307	2.71 311	0.46 267	0.44 271	0.51 289	0.43 251	1.66 294	1.85 301	2.08 306	0.46 214	0.40 257	0.82 291	0.34 273	2.68 296	0.50 281	0.65 270	0.71 281	2.24 305	0.35 268	0.45 263	0.42 255	0.53 253	0.70 253

ACVNet_2	1.13 290	1.26 303	0.75 299	2.58 309	1.30 307	1.73 304	1.87 304	0.75 296	0.52 278	0.59 295	0.53 267	1.29 283	0.90 279	1.85 302	0.70 241	0.48 272	1.14 303	0.40 282	4.70 309	0.54 284	0.71 282	0.60 267	2.05 302	0.61 297	0.81 290	0.47 262	0.70 278	0.82 265

WAO-6	1.14 291	1.08 293	0.68 295	1.50 294	1.15 300	1.39 293	1.55 296	0.88 302	0.96 302	0.77 303	0.72 287	1.28 282	1.96 304	1.91 303	2.45 315	0.71 296	1.18 305	0.55 294	1.42 272	0.69 295	0.97 303	0.99 305	0.91 294	0.67 300	1.13 299	0.88 297	1.02 297	1.43 295

IMH-64-1	1.18 292	1.19 299	0.74 297	1.63 295	1.26 303	1.69 300	1.85 302	0.84 299	0.90 299	0.44 277	0.62 280	1.36 286	1.74 299	2.49 310	2.46 316	0.60 287	0.72 283	0.47 287	1.73 281	0.64 289	0.70 279	0.79 291	2.49 311	0.58 293	1.08 295	0.63 279	0.97 292	1.31 289

IMH-64	1.18 292	1.19 299	0.74 297	1.63 295	1.26 303	1.69 300	1.85 302	0.84 299	0.90 299	0.44 277	0.62 280	1.36 286	1.74 299	2.49 310	2.46 316	0.60 287	0.72 283	0.47 287	1.73 281	0.64 289	0.70 279	0.79 291	2.49 311	0.58 293	1.08 295	0.63 279	0.97 292	1.31 289

DispFullNet	1.20 294	1.15 296	0.77 301	1.20 289	0.97 294	1.12 290	1.34 292	0.66 288	0.58 281	0.74 302	0.82 290	3.72 316	1.48 291	1.65 301	1.03 270	1.32 318	1.00 299	0.58 297	6.30 316	1.09 316	0.84 296	0.76 288	0.42 278	0.35 268	0.50 272	0.35 238	0.68 277	1.00 280

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 295	0.15 157	0.23 233	0.22 201	0.20 203	0.33 247	0.24 221	0.28 205	0.33 249	0.38 254	0.52 265	0.35 218	0.15 171	0.13 174	0.29 165	0.49 273	0.30 216	0.21 202	25.47 332	0.27 235	0.49 233	0.60 267	0.10 145	0.12 153	0.32 233	0.45 260	0.37 215	0.60 241

Dean	1.27 296	1.44 308	0.85 305	2.93 313	1.62 312	1.95 312	2.03 308	0.96 305	1.00 305	0.91 309	0.75 288	1.51 291	1.65 297	2.05 305	0.80 249	0.64 290	1.01 300	0.60 304	1.86 286	0.85 306	0.85 298	0.75 285	2.35 308	0.79 307	1.15 300	0.85 294	1.19 300	0.85 269

STStereo	1.28 297	0.74 285	0.83 304	2.32 306	0.84 293	2.27 314	0.98 290	1.04 309	0.96 302	0.51 289	1.19 304	3.30 312	2.84 309	0.25 246	2.59 319	0.45 266	0.38 252	0.26 246	4.54 308	0.33 259	0.51 242	0.47 226	0.28 250	0.56 291	1.24 304	0.96 303	1.38 308	2.45 313

IMH	1.30 298	1.22 302	0.76 300	1.65 297	1.27 305	1.73 304	1.88 305	0.86 301	0.93 301	0.47 281	0.65 283	1.48 290	2.97 313	3.97 326	1.50 279	0.59 285	0.76 286	0.49 290	2.25 289	0.70 296	0.69 278	0.79 291	2.64 313	0.61 297	1.16 301	0.76 289	0.89 289	1.49 297

PSMNet_ROB	1.30 298	1.36 305	0.71 296	1.48 293	1.00 296	1.69 300	1.56 297	0.64 287	0.74 295	1.47 320	3.99 320	2.77 308	1.51 292	2.54 312	0.73 244	0.47 271	0.70 282	0.49 290	2.51 294	0.71 298	0.81 289	0.58 262	3.05 319	0.58 293	0.80 288	0.64 281	0.88 287	0.69 252

LVE	1.38 300	1.30 304	0.82 303	4.62 320	1.50 311	1.89 309	3.66 318	0.82 298	0.73 294	0.88 307	0.82 290	1.12 278	1.52 293	2.14 307	0.81 251	0.56 280	0.84 292	0.59 299	3.33 303	0.72 299	0.84 296	0.89 299	2.40 309	0.80 308	1.12 297	0.70 285	1.00 296	0.90 272

JetBlue	1.43 301	1.11 294	1.03 313	1.46 292	1.15 300	1.66 296	1.51 295	0.92 304	1.14 308	0.58 292	0.47 258	3.28 311	0.71 269	1.15 293	2.51 318	1.00 314	1.09 301	0.86 313	1.32 269	0.78 303	1.48 318	1.53 319	1.15 296	0.78 306	1.31 306	2.14 319	1.44 309	5.15 321

MANE	1.47 302	0.77 286	0.87 306	1.01 288	0.81 291	0.96 288	0.93 288	1.00 307	1.05 306	0.43 273	0.69 284	2.28 300	2.16 305	0.39 269	1.68 293	1.01 315	0.65 280	2.72 323	1.45 273	0.40 270	0.77 286	0.73 283	0.34 273	0.67 300	2.42 320	2.81 321	4.52 322	6.28 322

WAO-8	1.55 303	1.53 310	1.00 310	2.82 310	1.43 309	1.91 310	2.01 306	1.05 310	1.38 311	1.44 318	1.87 313	2.25 298	2.76 306	2.68 313	1.01 268	0.83 303	0.99 296	0.59 299	3.35 304	1.08 312	0.82 291	0.85 296	1.36 299	0.82 309	1.60 314	1.12 308	1.27 302	1.93 309

Venus	1.55 303	1.53 310	1.00 310	2.82 310	1.43 309	1.91 310	2.01 306	1.05 310	1.38 311	1.44 318	1.87 313	2.25 298	2.76 306	2.68 313	1.01 268	0.83 303	0.99 296	0.59 299	3.35 304	1.08 312	0.82 291	0.85 296	1.36 299	0.82 309	1.60 314	1.12 308	1.27 302	1.93 309

PWCK	1.58 305	1.40 307	0.79 302	1.70 299	1.03 297	1.55 295	1.42 294	1.11 312	0.98 304	1.00 312	1.23 308	2.78 310	1.53 294	0.82 291	0.88 255	0.55 279	0.99 296	0.57 296	13.43 326	0.90 307	1.12 307	0.75 285	1.15 296	0.82 309	1.04 293	0.88 297	0.93 290	1.27 288

notaker	1.84 306	1.90 317	1.02 312	3.19 316	2.19 318	2.44 315	2.77 312	1.11 312	1.57 314	0.91 309	1.09 299	3.37 314	5.56 315	3.13 319	1.35 275	0.81 302	1.34 314	0.71 309	4.26 307	1.08 312	1.22 311	0.99 305	2.96 318	0.93 313	0.74 287	0.77 290	0.98 294	1.18 284

TorneroNet-64	1.85 307	1.56 312	0.93 309	3.34 317	1.31 308	2.18 313	2.65 310	0.91 303	2.21 317	0.66 301	0.83 292	2.72 305	7.56 317	3.04 316	1.76 294	0.67 293	1.35 315	0.59 299	4.05 306	1.02 309	0.98 304	0.96 302	2.67 314	0.69 304	1.24 304	1.15 310	0.88 287	2.15 311

UNDER WATER-64	1.98 308	1.91 318	1.15 315	3.52 319	2.32 319	2.83 321	3.30 315	1.72 318	1.25 309	1.12 315	1.19 304	3.41 315	2.89 311	3.11 317	2.13 307	0.90 309	1.77 317	0.77 312	2.32 291	1.05 311	1.17 309	1.23 316	3.96 326	1.06 315	1.41 307	2.13 318	1.31 306	2.65 316

UNDER WATER	2.15 309	1.92 319	1.13 314	3.36 318	2.59 320	2.77 320	3.73 319	1.63 316	1.36 310	1.02 314	1.02 298	3.30 312	7.25 316	3.39 321	1.54 282	0.91 311	1.80 318	0.75 311	3.15 300	1.08 312	1.27 316	1.14 314	3.84 325	1.20 320	1.46 308	1.78 316	1.26 301	2.46 314

ACV-stereo	2.24 310	1.03 292	0.23 233	0.38 254	0.24 225	0.70 280	0.48 268	0.45 263	0.32 248	0.36 241	0.41 246	0.47 239	2.93 312	0.35 264	1.93 300	0.86 305	0.44 262	0.29 258	44.47 335	0.55 285	0.82 291	0.90 301	0.33 270	0.26 248	0.26 193	0.28 209	0.41 229	0.39 219

XX-Stereo	2.24 310	0.10 61	0.10 94	0.17 170	0.10 99	0.21 196	0.11 142	0.25 166	0.12 121	0.36 241	0.53 267	0.29 187	0.10 94	0.11 133	0.24 139	0.35 238	0.27 191	0.18 169	0.47 206	0.18 170	0.41 205	0.37 190	0.10 145	0.10 121	54.05 334	0.25 184	0.34 202	0.51 235

MADNet++	2.28 312	1.66 314	1.91 320	1.39 291	2.03 317	1.38 292	1.73 301	1.80 319	2.24 318	2.07 323	2.44 318	2.76 307	2.81 308	1.52 298	2.18 309	2.45 322	2.29 319	1.71 320	2.86 299	2.56 320	4.03 324	5.19 326	1.23 298	2.35 323	1.50 309	3.83 323	2.07 318	1.70 302

TorneroNet	2.33 313	1.60 313	0.88 307	5.64 323	1.76 313	2.56 316	2.94 313	0.97 306	2.29 319	0.79 304	1.98 315	4.07 318	12.24 325	3.12 318	1.29 273	0.67 293	1.30 313	0.61 305	5.93 313	1.00 308	1.04 305	0.98 304	2.79 317	0.70 305	1.86 317	1.04 305	1.02 297	1.87 307

KSHMR	2.37 314	1.84 316	1.23 317	6.67 326	1.97 316	2.73 319	3.45 317	1.31 315	1.69 315	1.18 317	1.18 303	1.71 296	11.63 324	3.21 320	1.67 292	1.07 317	1.11 302	0.92 315	5.58 312	1.04 310	1.23 313	1.05 307	3.26 320	1.06 315	1.99 319	1.18 311	1.28 304	1.85 306

JetRed	2.50 315	2.16 320	2.32 321	1.72 300	1.88 314	2.59 317	3.38 316	1.86 320	1.53 313	1.15 316	0.93 295	2.77 308	0.67 265	2.39 308	3.50 323	2.17 320	2.74 320	3.15 325	1.82 285	1.37 317	3.39 323	2.94 324	2.72 315	1.27 321	2.55 321	6.99 326	2.85 319	4.69 319

ktn	2.52 316	1.71 315	3.02 322	2.41 308	1.88 314	2.62 318	3.04 314	1.69 317	4.13 323	1.01 313	1.21 307	8.17 325	10.18 322	2.80 315	1.51 280	0.93 312	1.72 316	0.87 314	6.22 315	1.56 319	1.20 310	1.09 311	2.75 316	0.93 313	1.19 302	1.07 307	1.46 310	1.74 303

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 317	0.48 274	0.29 255	0.48 263	0.42 267	0.63 277	0.86 286	0.69 290	0.74 295	0.42 270	1.69 312	46.80 334	1.87 302	0.64 287	0.38 197	0.33 231	0.97 295	0.98 317	1.59 277	0.33 259	0.81 289	0.79 291	0.28 250	0.25 244	0.52 276	0.78 291	3.35 321	0.83 267

LSM0	3.53 318	0.37 264	0.30 259	0.55 271	0.45 273	0.56 270	0.63 277	0.74 294	0.61 286	0.60 298	0.87 293	1.16 279	1.39 289	0.25 246	28.52 334	45.56 334	0.55 276	0.38 278	3.16 301	0.62 287	1.14 308	1.40 318	0.31 267	0.42 281	0.59 281	0.81 292	0.98 294	2.52 315

LE_ROB	3.57 319	0.92 290	1.49 319	2.33 307	9.96 330	1.83 308	7.73 328	2.31 322	3.13 322	0.47 281	1.49 310	9.10 326	13.79 330	0.47 275	0.63 235	0.25 193	0.44 262	0.29 258	6.00 314	1.38 318	0.66 272	0.52 247	2.47 310	2.28 322	5.36 324	4.46 324	6.14 324	10.46 327

BEATNet-Init1	4.26 320	5.23 324	1.17 316	9.10 328	2.61 321	8.41 329	4.21 320	2.29 321	1.73 316	0.88 307	2.38 316	6.02 320	9.23 320	0.65 288	2.70 321	2.20 321	1.24 306	0.94 316	17.87 327	4.86 325	2.04 319	1.87 321	1.10 295	1.14 317	4.62 323	2.07 317	11.53 330	6.94 324

HanzoNet	4.54 321	4.29 323	3.74 326	6.10 325	3.77 322	7.50 327	8.23 329	3.94 325	4.82 324	1.56 321	2.42 317	11.35 327	12.90 328	10.81 331	1.84 297	1.89 319	4.65 325	1.35 319	10.71 324	3.05 322	2.04 319	1.81 320	5.00 329	1.14 317	1.80 316	1.67 315	1.81 316	2.33 312

DPSimNet_ROB	5.23 322	7.46 325	3.48 325	6.82 327	6.53 328	4.88 324	5.29 325	5.03 326	6.96 326	3.68 326	10.30 329	6.62 321	7.58 318	4.15 327	3.41 322	2.75 323	5.59 326	2.26 321	12.16 325	3.45 323	5.93 326	2.70 323	3.37 321	3.75 324	3.16 322	3.16 322	4.52 322	6.28 322

DGTPSM_ROB	8.76 323	3.83 321	10.08 328	3.08 314	5.50 324	3.48 322	5.02 323	3.60 323	8.96 327	3.18 324	7.06 323	3.95 317	10.56 323	3.59 322	11.06 326	10.70 326	4.35 323	10.50 327	5.45 311	9.91 328	5.93 326	14.37 328	4.39 327	8.90 328	9.99 326	27.43 330	11.00 328	30.59 330

DPSMNet_ROB	8.99 324	3.86 322	10.11 329	3.11 315	5.51 325	3.54 323	5.03 324	3.60 323	9.04 328	3.27 325	7.95 325	4.19 319	13.43 329	3.66 323	11.12 327	10.86 327	4.47 324	10.71 328	6.43 317	9.92 329	5.99 328	14.50 329	4.39 327	8.90 328	10.15 327	27.43 330	11.02 329	30.59 330

DLNR_Zeroshot_test	9.91 325	28.72 334	0.20 214	46.90 335	0.13 140	0.20 186	45.01 335	0.29 218	0.11 96	0.38 254	0.19 148	0.33 212	0.10 94	1.29 295	61.34 335	71.85 335	3.99 322	2.49 322	1.36 270	0.22 199	0.65 270	0.41 205	0.09 124	0.13 170	0.26 193	0.24 173	0.29 176	0.33 196

LRCNet_RVC	10.22 326	14.24 330	3.26 323	20.74 331	17.71 332	19.88 332	15.89 331	6.49 328	2.47 320	19.87 332	12.97 330	19.40 329	8.44 319	26.62 333	2.33 313	0.74 298	10.08 329	5.54 326	23.31 331	6.95 326	2.43 321	1.11 313	22.86 332	8.58 327	0.73 286	0.39 248	1.72 315	1.19 285

ASD4	10.82 327	8.41 328	7.74 327	6.01 324	4.36 323	8.03 328	5.43 326	6.40 327	6.39 325	7.67 329	9.54 328	7.79 322	9.97 321	5.53 328	8.37 325	7.73 325	9.73 328	11.07 329	8.78 321	9.36 327	16.84 332	15.15 330	5.39 330	5.70 326	18.71 331	28.58 332	21.13 332	32.24 332

PML	11.09 328	9.28 329	3.40 324	11.88 330	6.99 329	11.60 330	5.97 327	7.04 329	24.50 334	8.92 330	28.99 334	32.63 333	39.39 335	6.18 329	5.69 324	4.14 324	8.31 327	2.99 324	18.83 329	4.50 324	4.70 325	4.40 325	3.75 324	3.98 325	10.54 329	5.17 325	18.60 331	7.08 325

DPSM_ROB	13.12 329	7.70 326	11.86 330	4.97 321	5.71 326	6.03 325	4.61 321	8.36 330	10.82 329	6.72 327	8.03 326	8.12 323	12.29 326	3.81 324	13.89 328	13.57 328	10.28 330	13.36 330	9.07 322	11.67 330	16.11 330	18.73 333	3.51 322	10.91 330	27.70 332	35.86 333	31.04 333	39.53 333

DPSM	13.12 329	7.70 326	11.86 330	4.97 321	5.71 326	6.03 325	4.61 321	8.36 330	10.82 329	6.72 327	8.03 326	8.12 323	12.29 326	3.81 324	13.89 328	13.57 328	10.28 330	13.36 330	9.07 322	11.67 330	16.11 330	18.73 333	3.51 322	10.91 330	27.70 332	35.86 333	31.04 333	39.53 333

HaxPig	19.43 331	21.64 332	18.72 332	23.90 332	23.72 333	22.99 333	25.27 332	20.59 333	18.36 331	26.33 333	23.18 332	22.04 330	16.59 331	24.59 332	21.93 330	18.51 330	20.93 333	19.75 332	22.56 330	20.41 332	14.06 329	11.69 327	27.14 333	18.65 332	6.94 325	12.03 329	7.78 325	14.26 329

MEDIAN_ROB	22.61 332	26.37 333	23.42 333	27.86 333	27.01 334	26.90 334	28.47 333	24.00 334	21.42 332	31.43 334	26.90 333	25.65 331	19.56 332	27.54 334	23.81 331	20.10 331	25.89 334	23.65 333	27.64 333	24.33 334	18.71 333	15.27 331	29.65 334	20.16 333	10.22 328	11.12 328	10.11 327	13.24 328

AVERAGE_ROB	25.62 333	30.03 335	26.88 335	31.96 334	30.85 335	31.13 335	32.49 334	28.35 335	25.87 335	34.56 335	30.30 335	30.39 332	23.71 333	31.94 335	27.62 332	24.45 332	28.60 335	25.76 334	30.73 334	27.87 335	22.22 334	18.68 332	33.77 335	25.40 335	10.86 330	8.77 327	9.34 326	9.16 326

CasAABBNet	26.35 334	15.49 331	23.85 334	9.95 329	11.46 331	12.03 331	9.23 330	16.79 332	21.84 333	13.64 331	16.11 331	16.45 328	24.90 334	7.58 330	27.95 333	27.14 333	20.53 332	26.83 335	18.10 328	23.37 333	32.22 335	37.28 335	6.99 331	21.98 334	55.78 335	72.24 335	62.39 335	79.48 335

FADE		1.01 291	1.45 318	0.59 273	0.62 282	1.68 298	1.57 298	1.20 314	2.77 321	1.62 322	3.62 319		2.85 310	0.77 290	0.74 245	0.88 308	2.81 321	1.22 318	7.30 319	2.94 321	2.86 322	2.54 322	0.66 293	1.14 317	1.22 303	0.96 303	2.00 317	4.89 320

Low-res two-view benchmark