Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.16 3	0.17 3	0.15 1	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.16 3	0.11 2	0.03 1	0.05 1	0.16 2	0.14 2	0.15 2	0.10 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ProNet	0.10 2	0.09 4	0.09 3	0.07 3	0.05 3	0.09 3	0.08 10	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 13	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.15 1	0.16 1	0.15 1	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.09 1	0.08 11	0.08 3	0.12 1	0.10 1	0.11 1	0.08 1

CroCo-Stereo Lap2	0.10 2	0.07 2	0.07 2	0.06 2	0.06 5	0.06 2	0.04 2	0.06 1	0.05 3	0.14 8	0.05 2	0.11 3	0.05 3	0.03 2	0.15 1	0.18 4	0.16 3	0.14 4	0.19 7	0.09 2	0.18 5	0.12 3	0.03 1	0.06 2	0.17 4	0.18 5	0.15 2	0.11 3

AEACV	0.13 4	0.18 14	0.09 3	0.12 10	0.11 13	0.09 3	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 4	0.12 3	0.11 3	0.06 4	0.08 11	0.20 6	0.19 5	0.23 8	0.17 7	0.25 12	0.13 5	0.20 7	0.17 9	0.07 5	0.09 5	0.16 2	0.18 5	0.15 2	0.13 4

RAFT	0.13 4	0.08 3	0.09 3	0.11 6	0.05 3	0.15 16	0.04 2	0.18 10	0.10 5	0.10 3	0.13 4	0.13 6	0.08 5	0.04 3	0.16 3	0.16 1	0.18 4	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.15 4	0.04 3	0.08 3	0.23 12	0.21 10	0.24 14	0.22 12

StereoVision	0.14 6	0.10 5	0.09 3	0.07 3	0.10 8	0.11 6	0.07 6	0.13 5	0.17 19	0.13 6	0.14 5	0.11 3	0.08 5	0.04 3	0.20 6	0.21 10	0.21 6	0.16 5	0.18 3	0.14 6	0.17 4	0.15 4	0.04 3	0.11 6	0.24 13	0.21 10	0.25 17	0.26 19

TDLM	0.17 7	0.19 19	0.14 13	0.16 21	0.18 39	0.15 16	0.12 29	0.16 6	0.15 13	0.12 4	0.29 52	0.17 8	0.16 28	0.11 21	0.18 5	0.20 6	0.21 6	0.20 9	0.18 3	0.15 8	0.20 7	0.16 6	0.11 20	0.16 20	0.18 5	0.17 4	0.18 6	0.20 10

anonymousdsp	0.18 8	0.17 12	0.14 13	0.12 10	0.10 8	0.13 9	0.09 12	0.24 14	0.13 8	0.28 20	0.18 14	0.24 13	0.08 5	0.11 21	0.23 14	0.25 18	0.24 10	0.20 9	0.31 20	0.16 12	0.35 34	0.26 23	0.09 12	0.11 6	0.21 6	0.14 2	0.24 14	0.16 6

RAFT + AFF	0.18 8	0.18 14	0.12 8	0.16 21	0.10 8	0.14 14	0.10 18	0.25 16	0.15 13	0.33 24	0.16 12	0.31 27	0.11 10	0.07 7	0.20 6	0.20 6	0.33 24	0.16 5	0.31 20	0.17 17	0.32 25	0.17 9	0.07 5	0.12 8	0.21 6	0.19 7	0.15 2	0.13 4

delet	0.18 8	0.16 9	0.16 22	0.20 39	0.14 20	0.19 31	0.12 29	0.16 6	0.14 11	0.19 10	0.18 14	0.20 10	0.12 15	0.16 39	0.21 10	0.20 6	0.23 8	0.20 9	0.18 3	0.18 19	0.22 10	0.16 6	0.11 20	0.13 10	0.21 6	0.20 8	0.18 6	0.22 12

StereoIM	0.19 11	0.14 6	0.13 10	0.08 5	0.07 6	0.09 3	0.07 6	0.17 9	0.12 7	0.26 17	0.15 9	0.28 18	0.10 8	0.06 6	0.22 12	0.25 18	0.32 23	0.26 28	0.33 26	0.15 8	0.31 21	0.20 13	0.07 5	0.13 10	0.29 28	0.31 40	0.31 23	0.36 48

iRaftStereo_RVC	0.19 11	0.15 7	0.12 8	0.11 6	0.10 8	0.13 9	0.06 5	0.26 18	0.11 6	0.27 18	0.25 34	0.24 13	0.11 10	0.09 15	0.20 6	0.21 10	0.30 18	0.22 14	0.26 15	0.16 12	0.31 21	0.29 32	0.09 12	0.12 8	0.22 10	0.20 8	0.28 21	0.19 8

RYNet	0.19 11	0.16 9	0.13 10	0.11 6	0.12 15	0.13 9	0.09 12	0.16 6	0.27 93	0.13 6	0.15 9	0.14 7	0.10 8	0.10 16	0.23 14	0.20 6	0.20 5	0.28 37	0.22 8	0.15 8	0.19 6	0.16 6	0.25 126	0.14 14	0.21 6	0.80 169	0.23 10	0.16 6

MIF-Stereo (partial)	0.21 14	0.17 12	0.15 17	0.13 13	0.12 15	0.16 20	0.08 10	0.28 21	0.19 29	0.30 21	0.18 14	0.22 12	0.12 15	0.11 21	0.27 27	0.28 30	0.36 32	0.28 37	0.31 20	0.18 19	0.32 25	0.25 22	0.11 20	0.17 24	0.29 28	0.23 15	0.28 21	0.27 23

MIF-Stereo	0.21 14	0.15 7	0.11 7	0.12 10	0.09 7	0.13 9	0.07 6	0.22 12	0.15 13	0.37 33	0.19 20	0.29 22	0.17 34	0.13 27	0.26 22	0.25 18	0.35 30	0.27 32	0.39 41	0.19 23	0.31 21	0.20 13	0.11 20	0.15 17	0.27 26	0.35 52	0.22 8	0.27 23

test_5	0.21 14	0.19 19	0.14 13	0.17 23	0.10 8	0.15 16	0.11 23	0.25 16	0.15 13	0.30 21	0.15 9	0.29 22	0.31 116	0.07 7	0.28 30	0.25 18	0.26 12	0.22 14	0.23 10	0.15 8	0.26 15	0.27 28	0.07 5	0.17 24	0.25 16	0.26 23	0.31 23	0.26 19

AASNet	0.21 14	0.23 36	0.16 22	0.21 44	0.18 39	0.24 52	0.18 73	0.24 14	0.15 13	0.22 13	0.27 48	0.21 11	0.14 21	0.17 44	0.23 14	0.23 13	0.28 16	0.23 18	0.25 12	0.20 28	0.23 11	0.22 17	0.13 39	0.17 24	0.24 13	0.22 14	0.22 8	0.19 8

MMNet	0.21 14	0.20 25	0.17 27	0.21 44	0.17 29	0.20 34	0.14 41	0.23 13	0.17 19	0.19 10	0.21 24	0.27 17	0.12 15	0.22 96	0.23 14	0.23 13	0.27 14	0.24 20	0.29 18	0.19 23	0.24 12	0.17 9	0.13 39	0.16 20	0.25 16	0.24 17	0.23 10	0.25 17

AANet_RVC	0.21 14	0.19 19	0.18 35	0.14 14	0.17 29	0.12 8	0.12 29	0.18 10	0.19 29	0.15 9	0.20 22	0.18 9	0.15 25	0.14 30	0.38 65	0.25 18	0.24 10	0.26 28	0.22 8	0.22 39	0.20 7	0.21 16	0.16 69	0.17 24	0.26 23	0.25 19	0.26 18	0.33 42

test croco	0.22 20	0.18 14	0.15 17	0.14 14	0.12 15	0.17 22	0.09 12	0.30 25	0.13 8	0.41 47	0.14 5	0.26 16	0.11 10	0.07 7	0.26 22	0.28 30	0.36 32	0.28 37	0.34 29	0.18 19	0.28 17	0.26 23	0.09 12	0.16 20	0.26 23	0.24 17	0.27 20	0.33 42

RAFT_CTSACE	0.22 20	0.16 9	0.13 10	0.11 6	0.11 13	0.20 34	0.14 41	0.27 19	0.15 13	0.48 98	0.14 5	0.33 33	0.25 79	0.12 24	0.23 14	0.23 13	0.30 18	0.20 9	0.27 16	0.14 6	0.31 21	0.37 72	0.07 5	0.14 14	0.26 23	0.25 19	0.32 25	0.21 11

MIM_Stereo	0.23 22	0.18 14	0.18 35	0.20 39	0.15 21	0.20 34	0.11 23	0.28 21	0.13 8	0.43 62	0.21 24	0.31 27	0.11 10	0.12 24	0.24 19	0.31 45	0.36 32	0.27 32	0.34 29	0.22 39	0.37 44	0.30 34	0.09 12	0.17 24	0.25 16	0.21 10	0.32 25	0.23 15

AFF-stereo	0.23 22	0.23 36	0.20 49	0.15 17	0.13 18	0.22 41	0.09 12	0.37 41	0.19 29	0.42 55	0.21 24	0.31 27	0.12 15	0.08 11	0.26 22	0.25 18	0.28 16	0.19 8	0.36 34	0.16 12	0.30 19	0.22 17	0.10 17	0.13 10	0.29 28	0.28 30	0.32 25	0.24 16

GANet	0.23 22	0.20 25	0.21 55	0.23 56	0.23 65	0.25 59	0.20 84	0.32 28	0.18 23	0.25 16	0.25 34	0.30 26	0.16 28	0.15 35	0.24 19	0.25 18	0.30 18	0.32 69	0.25 12	0.16 12	0.25 14	0.22 17	0.17 77	0.18 36	0.25 16	0.23 15	0.26 18	0.25 17

CVANet_RVC	0.23 22	0.30 83	0.22 59	0.30 86	0.22 60	0.26 67	0.16 59	0.28 21	0.18 23	0.24 15	0.43 112	0.24 13	0.21 57	0.14 30	0.22 12	0.24 16	0.26 12	0.25 22	0.24 11	0.18 19	0.26 15	0.20 13	0.14 48	0.18 36	0.25 16	0.21 10	0.23 10	0.26 19

RAFT+CT+SA	0.24 26	0.20 25	0.17 27	0.19 31	0.13 18	0.16 20	0.12 29	0.33 33	0.19 29	0.44 69	0.14 5	0.34 39	0.30 111	0.10 16	0.26 22	0.30 39	0.27 14	0.22 14	0.31 20	0.19 23	0.32 25	0.40 83	0.07 5	0.17 24	0.30 33	0.28 30	0.32 25	0.27 23

DMCA	0.24 26	0.19 19	0.22 59	0.18 28	0.19 48	0.17 22	0.18 73	0.30 25	0.24 64	0.23 14	0.28 51	0.29 22	0.17 34	0.19 66	0.32 40	0.26 25	0.30 18	0.30 54	0.27 16	0.21 35	0.32 25	0.23 20	0.19 99	0.19 49	0.25 16	0.27 27	0.23 10	0.27 23

LL-Strereo2	0.25 28	0.18 14	0.14 13	0.17 23	0.15 21	0.13 9	0.09 12	0.36 38	0.21 44	0.51 120	0.18 14	0.34 39	0.17 34	0.10 16	0.28 30	0.32 56	0.39 48	0.27 32	0.45 67	0.23 44	0.34 32	0.26 23	0.12 28	0.15 17	0.25 16	0.28 30	0.33 30	0.26 19

HCRNet	0.25 28	0.30 83	0.16 22	0.34 102	0.15 21	0.25 59	0.15 54	0.30 25	0.14 11	0.69 203	0.33 65	0.39 52	0.14 21	0.17 44	0.21 10	0.21 10	0.30 18	0.22 14	0.34 29	0.16 12	0.24 12	0.18 12	0.17 77	0.13 10	0.22 10	0.29 35	0.24 14	0.22 12

ARAFT	0.25 28	0.20 25	0.16 22	0.20 39	0.16 26	0.20 34	0.10 18	0.32 28	0.19 29	0.45 72	0.24 33	0.34 39	0.13 19	0.10 16	0.24 19	0.27 29	0.41 61	0.34 76	0.35 33	0.17 17	0.36 39	0.26 23	0.11 20	0.14 14	0.31 36	0.25 19	0.33 30	0.30 30

TESTraft	0.26 31	0.21 31	0.16 22	0.15 17	0.16 26	0.14 14	0.13 37	0.28 21	0.26 83	0.42 55	0.19 20	0.28 18	0.30 111	0.07 7	0.31 36	0.33 64	0.35 30	0.24 20	0.30 19	0.19 23	0.36 39	0.49 110	0.09 12	0.18 36	0.35 50	0.33 47	0.35 36	0.31 33

test_4	0.26 31	0.19 19	0.17 27	0.14 14	0.15 21	0.11 6	0.07 6	0.37 41	0.20 40	0.53 135	0.21 24	0.35 44	0.16 28	0.15 35	0.26 22	0.30 39	0.36 32	0.25 22	0.32 24	0.22 39	0.38 51	0.35 57	0.10 17	0.18 36	0.33 43	0.32 42	0.35 36	0.36 48

raft+_RVC	0.26 31	0.23 36	0.18 35	0.19 31	0.18 39	0.18 24	0.13 37	0.38 51	0.19 29	0.46 85	0.30 55	0.34 39	0.16 28	0.13 27	0.31 36	0.29 34	0.34 27	0.27 32	0.39 41	0.20 28	0.37 44	0.32 39	0.10 17	0.15 17	0.32 39	0.28 30	0.36 41	0.31 33

RAFT-Stereo + iAFF	0.26 31	0.25 47	0.23 67	0.17 23	0.15 21	0.19 31	0.10 18	0.47 83	0.20 40	0.43 62	0.23 30	0.40 57	0.13 19	0.10 16	0.35 56	0.26 25	0.33 24	0.21 13	0.40 45	0.19 23	0.35 34	0.28 29	0.13 39	0.18 36	0.38 58	0.28 30	0.34 35	0.33 42

anonymousdsp2	0.27 35	0.28 69	0.19 43	0.19 31	0.17 29	0.21 40	0.14 41	0.37 41	0.19 29	0.38 40	0.27 48	0.36 48	0.17 34	0.14 30	0.27 27	0.29 34	0.36 32	0.25 22	0.56 103	0.22 39	0.38 51	0.40 83	0.13 39	0.18 36	0.32 39	0.25 19	0.39 51	0.31 33

TestStereo1	0.27 35	0.24 39	0.15 17	0.17 23	0.17 29	0.18 24	0.13 37	0.32 28	0.24 64	0.43 62	0.18 14	0.28 18	0.35 128	0.08 11	0.33 42	0.31 45	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 44	0.51 120	0.12 28	0.18 36	0.35 50	0.34 50	0.40 54	0.32 40

SA-5K	0.27 35	0.24 39	0.15 17	0.17 23	0.17 29	0.18 24	0.13 37	0.32 28	0.24 64	0.43 62	0.18 14	0.28 18	0.35 128	0.08 11	0.33 42	0.31 45	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 44	0.51 120	0.12 28	0.18 36	0.35 50	0.34 50	0.40 54	0.32 40

CAS	0.28 38	0.22 33	0.18 35	0.21 44	0.17 29	0.18 24	0.10 18	0.33 33	0.21 44	0.33 24	0.40 96	0.29 22	0.19 47	0.18 54	0.31 36	0.28 30	0.38 44	0.26 28	0.39 41	0.20 28	0.30 19	0.32 39	0.16 69	0.18 36	0.37 55	0.35 52	0.41 59	0.54 108

UPFNet	0.29 39	0.25 47	0.26 91	0.26 70	0.23 65	0.30 82	0.22 88	0.35 36	0.26 83	0.35 30	0.32 63	0.33 33	0.21 57	0.24 114	0.34 46	0.30 39	0.37 42	0.31 59	0.38 38	0.24 48	0.28 17	0.28 29	0.18 88	0.21 61	0.30 33	0.32 42	0.32 25	0.29 27

HITNet	0.29 39	0.27 65	0.21 55	0.22 47	0.21 53	0.22 41	0.15 54	0.40 54	0.22 53	0.50 110	0.34 69	0.44 67	0.22 63	0.17 44	0.34 46	0.24 16	0.33 24	0.31 59	0.32 24	0.20 28	0.33 29	0.32 39	0.16 69	0.19 49	0.32 39	0.29 35	0.45 75	0.44 73
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
4D-IteraStereo	0.30 41	0.20 25	0.20 49	0.25 62	0.16 26	0.18 24	0.11 23	0.46 74	0.24 64	0.53 135	0.27 48	0.42 60	0.17 34	0.13 27	0.32 40	0.33 64	0.41 61	0.34 76	0.43 64	0.27 64	0.46 107	0.51 120	0.11 20	0.17 24	0.31 36	0.32 42	0.40 54	0.29 27

LoS_RVC	0.30 41	0.25 47	0.23 67	0.15 17	0.19 48	0.18 24	0.12 29	0.37 41	0.22 53	0.42 55	0.41 100	0.33 33	0.21 57	0.18 54	0.35 56	0.29 34	0.34 27	0.28 37	0.45 67	0.21 35	0.44 96	0.37 72	0.15 56	0.24 79	0.49 101	0.35 52	0.42 66	0.46 79

tt_ll	0.30 41	0.25 47	0.23 67	0.15 17	0.19 48	0.18 24	0.12 29	0.37 41	0.22 53	0.42 55	0.41 100	0.33 33	0.21 57	0.18 54	0.35 56	0.29 34	0.34 27	0.28 37	0.45 67	0.21 35	0.44 96	0.37 72	0.15 56	0.24 79	0.49 101	0.35 52	0.42 66	0.46 79

IER	0.30 41	0.24 39	0.24 77	0.24 58	0.21 53	0.26 67	0.18 73	0.35 36	0.21 44	0.36 31	0.46 122	0.52 100	0.20 54	0.24 114	0.36 60	0.30 39	0.39 48	0.31 59	0.34 29	0.24 48	0.33 29	0.30 34	0.20 104	0.20 57	0.32 39	0.40 80	0.36 41	0.40 61

CIPLG	0.30 41	0.26 58	0.18 35	0.22 47	0.17 29	0.25 59	0.14 41	0.50 106	0.17 19	0.46 85	0.39 88	0.45 71	0.25 79	0.26 129	0.34 46	0.32 56	0.43 78	0.30 54	0.41 55	0.29 76	0.41 66	0.32 39	0.14 48	0.18 36	0.34 47	0.26 23	0.33 30	0.29 27

IPLGR_C	0.30 41	0.26 58	0.18 35	0.22 47	0.17 29	0.25 59	0.14 41	0.50 106	0.18 23	0.46 85	0.39 88	0.45 71	0.26 89	0.26 129	0.34 46	0.33 64	0.43 78	0.30 54	0.40 45	0.29 76	0.41 66	0.32 39	0.13 39	0.18 36	0.34 47	0.26 23	0.33 30	0.30 30

ACRE	0.30 41	0.26 58	0.17 27	0.22 47	0.17 29	0.25 59	0.14 41	0.50 106	0.17 19	0.46 85	0.39 88	0.45 71	0.25 79	0.26 129	0.35 56	0.33 64	0.43 78	0.30 54	0.40 45	0.29 76	0.41 66	0.32 39	0.13 39	0.18 36	0.33 43	0.26 23	0.33 30	0.30 30

RALAANet	0.30 41	0.31 89	0.25 85	0.22 47	0.22 60	0.24 52	0.17 66	0.38 51	0.20 40	0.33 24	0.38 85	0.35 44	0.18 45	0.15 35	0.41 74	0.31 45	0.38 44	0.38 110	0.49 81	0.29 76	0.38 51	0.36 65	0.15 56	0.21 61	0.36 53	0.30 38	0.35 36	0.35 47

CASnet	0.31 49	0.27 65	0.19 43	0.22 47	0.21 53	0.27 72	0.12 29	0.48 91	0.24 64	0.54 141	0.35 72	0.55 110	0.23 71	0.19 66	0.45 84	0.26 25	0.37 42	0.23 18	0.55 99	0.21 35	0.43 90	0.34 53	0.16 69	0.19 49	0.31 36	0.29 35	0.40 54	0.41 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SA	0.31 49	0.28 69	0.18 35	0.18 28	0.17 29	0.24 52	0.10 18	0.47 83	0.26 83	0.54 141	0.20 22	0.46 77	0.14 21	0.12 24	0.39 68	0.31 45	0.41 61	0.31 59	0.41 55	0.24 48	0.38 51	0.43 92	0.11 20	0.22 68	0.41 68	0.40 80	0.50 95	0.37 51

GMOStereo	0.31 49	0.24 39	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 41	0.14 41	0.46 74	0.25 73	0.56 165	0.25 34	0.43 62	0.27 93	0.16 39	0.29 32	0.33 64	0.40 54	0.29 46	0.45 67	0.25 52	0.42 77	0.52 125	0.12 28	0.17 24	0.44 85	0.38 68	0.49 84	0.31 33

error version	0.31 49	0.24 39	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 41	0.14 41	0.46 74	0.25 73	0.56 165	0.25 34	0.43 62	0.27 93	0.16 39	0.29 32	0.33 64	0.40 54	0.29 46	0.45 67	0.25 52	0.42 77	0.52 125	0.12 28	0.17 24	0.44 85	0.38 68	0.49 84	0.31 33

test-v	0.31 49	0.24 39	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 41	0.14 41	0.46 74	0.25 73	0.56 165	0.25 34	0.43 62	0.27 93	0.16 39	0.29 32	0.33 64	0.40 54	0.29 46	0.45 67	0.25 52	0.42 77	0.52 125	0.12 28	0.17 24	0.44 85	0.38 68	0.49 84	0.31 33

test-2	0.31 49	0.24 39	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 41	0.14 41	0.46 74	0.25 73	0.56 165	0.25 34	0.43 62	0.27 93	0.16 39	0.29 32	0.33 64	0.40 54	0.29 46	0.45 67	0.25 52	0.42 77	0.52 125	0.12 28	0.17 24	0.44 85	0.38 68	0.49 84	0.31 33

rafts_anoy	0.31 49	0.31 89	0.24 77	0.22 47	0.24 72	0.24 52	0.15 54	0.44 62	0.18 23	0.44 69	0.39 88	0.40 57	0.16 28	0.14 30	0.41 74	0.34 84	0.41 61	0.37 100	0.42 60	0.26 57	0.39 57	0.36 65	0.12 28	0.21 61	0.41 68	0.32 42	0.36 41	0.40 61

RALCasStereoNet	0.31 49	0.31 89	0.23 67	0.28 78	0.23 65	0.23 49	0.16 59	0.45 68	0.19 29	0.48 98	0.29 52	0.45 71	0.19 47	0.14 30	0.40 71	0.34 84	0.44 86	0.38 110	0.40 45	0.27 64	0.42 77	0.33 48	0.14 48	0.22 68	0.41 68	0.33 47	0.36 41	0.39 57

IPLG	0.32 57	0.28 69	0.25 85	0.22 47	0.20 51	0.25 59	0.15 54	0.44 62	0.19 29	0.45 72	0.31 60	0.46 77	0.19 47	0.23 105	0.37 64	0.32 56	0.44 86	0.36 91	0.41 55	0.29 76	0.35 34	0.52 125	0.13 39	0.22 68	0.37 55	0.45 94	0.38 50	0.36 48

raftrobust	0.32 57	0.25 47	0.22 59	0.22 47	0.21 53	0.19 31	0.14 41	0.49 97	0.18 23	0.54 141	0.35 72	0.44 67	0.19 47	0.17 44	0.45 84	0.36 96	0.42 72	0.32 69	0.44 65	0.30 84	0.42 77	0.38 77	0.15 56	0.18 36	0.43 81	0.37 64	0.39 51	0.39 57

Sa-1000	0.33 59	0.29 77	0.18 35	0.20 39	0.20 51	0.23 49	0.11 23	0.48 91	0.28 104	0.55 157	0.26 45	0.46 77	0.17 34	0.19 66	0.44 82	0.33 64	0.45 94	0.33 71	0.52 88	0.23 44	0.42 77	0.48 108	0.14 48	0.21 61	0.43 81	0.42 86	0.51 101	0.40 61

CREStereo++_RVC	0.33 59	0.25 47	0.19 43	0.23 56	0.26 83	0.22 41	0.16 59	0.45 68	0.27 93	0.48 98	0.29 52	0.48 86	0.45 161	0.19 66	0.40 71	0.32 56	0.47 111	0.25 22	0.39 41	0.23 44	0.42 77	0.34 53	0.13 39	0.25 90	0.41 68	0.39 76	0.52 112	0.51 96
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
UNet	0.33 59	0.28 69	0.28 98	0.29 82	0.27 91	0.31 86	0.22 88	0.42 57	0.27 93	0.41 47	0.38 85	0.39 52	0.28 102	0.25 122	0.34 46	0.32 56	0.43 78	0.35 83	0.40 45	0.27 64	0.35 34	0.36 65	0.20 104	0.27 108	0.36 53	0.38 68	0.37 46	0.40 61

CREStereo	0.33 59	0.27 65	0.23 67	0.26 70	0.21 53	0.22 41	0.12 29	0.49 97	0.21 44	0.50 110	0.26 45	0.54 107	0.24 75	0.20 77	0.34 46	0.35 91	0.49 122	0.26 28	0.42 60	0.23 44	0.46 107	0.33 48	0.15 56	0.22 68	0.41 68	0.42 86	0.49 84	0.53 104
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
HGLStereo	0.33 59	0.32 99	0.26 91	0.27 74	0.28 99	0.29 80	0.18 73	0.39 53	0.23 60	0.40 46	0.58 162	0.34 39	0.19 47	0.24 114	0.34 46	0.36 96	0.45 94	0.39 122	0.42 60	0.29 76	0.41 66	0.36 65	0.18 88	0.26 98	0.42 79	0.41 85	0.37 46	0.33 42

DMCA-RVC	0.33 59	0.25 47	0.28 98	0.25 62	0.28 99	0.24 52	0.28 110	0.36 38	0.32 123	0.33 24	0.39 88	0.55 110	0.24 75	0.21 88	0.52 99	0.36 96	0.36 32	0.35 83	0.36 34	0.29 76	0.39 57	0.38 77	0.22 113	0.25 90	0.30 33	0.33 47	0.37 46	0.42 71

RASNet	0.33 59	0.33 108	0.31 110	0.27 74	0.24 72	0.27 72	0.21 85	0.46 74	0.27 93	0.41 47	0.33 65	0.40 57	0.26 89	0.20 77	0.31 36	0.30 39	0.39 48	0.31 59	0.36 34	0.22 39	0.41 66	0.33 48	0.15 56	0.32 131	0.34 47	0.40 80	0.50 95	0.52 100

DISCO	0.33 59	0.30 83	0.23 67	0.31 89	0.28 99	0.33 93	0.31 125	0.32 28	0.30 114	0.39 42	0.43 112	0.33 33	0.20 54	0.24 114	0.42 76	0.31 45	0.42 72	0.33 71	0.47 78	0.30 84	0.37 44	0.35 57	0.20 104	0.25 90	0.38 58	0.36 58	0.41 59	0.40 61

CES	0.34 67	0.20 25	0.20 49	0.19 31	0.21 53	0.20 34	0.09 12	0.84 200	0.19 29	0.42 55	0.57 160	0.49 89	0.17 34	0.20 77	0.34 46	0.38 109	0.47 111	0.28 37	0.42 60	0.25 52	0.68 181	0.37 72	0.18 88	0.19 49	0.45 91	0.32 42	0.43 71	0.50 91

EGLCR-Stereo	0.34 67	0.28 69	0.20 49	0.24 58	0.26 83	0.33 93	0.11 23	0.48 91	0.21 44	0.49 106	0.22 28	0.49 89	0.15 25	0.17 44	0.27 27	0.31 45	0.46 104	0.31 59	0.46 75	0.26 57	0.49 118	0.56 143	0.15 56	0.19 49	0.39 61	0.36 58	0.75 170	0.57 119

GMStereo	0.34 67	0.32 99	0.20 49	0.27 74	0.25 76	0.32 89	0.25 105	0.48 91	0.25 73	0.37 33	0.31 60	0.55 110	0.28 102	0.19 66	0.36 60	0.33 64	0.46 104	0.29 46	0.58 109	0.32 93	0.40 63	0.28 29	0.18 88	0.23 73	0.41 68	0.36 58	0.48 82	0.34 46
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DSFCA	0.34 67	0.39 136	0.32 117	0.31 89	0.27 91	0.36 111	0.26 107	0.36 38	0.30 114	0.32 23	0.43 112	0.38 49	0.23 71	0.19 66	0.39 68	0.33 64	0.38 44	0.36 91	0.47 78	0.27 64	0.38 51	0.42 89	0.23 118	0.26 98	0.40 66	0.40 80	0.35 36	0.44 73

test-3	0.35 71	0.25 47	0.21 55	0.25 62	0.25 76	0.25 59	0.16 59	0.49 97	0.22 53	0.51 120	0.25 34	0.64 149	0.25 79	0.17 44	0.50 94	0.33 64	0.45 94	0.31 59	0.86 145	0.31 87	0.42 77	0.58 150	0.12 28	0.21 61	0.33 43	0.27 27	0.41 59	0.38 53

test_1	0.35 71	0.25 47	0.21 55	0.25 62	0.25 76	0.25 59	0.16 59	0.49 97	0.22 53	0.51 120	0.25 34	0.64 149	0.25 79	0.17 44	0.50 94	0.33 64	0.45 94	0.31 59	0.87 149	0.31 87	0.42 77	0.58 150	0.12 28	0.21 61	0.33 43	0.27 27	0.41 59	0.38 53

ADLNet	0.35 71	0.39 136	0.26 91	0.33 98	0.29 106	0.36 111	0.32 128	0.42 57	0.26 83	0.37 33	0.39 88	0.60 140	0.28 102	0.50 189	0.40 71	0.31 45	0.40 54	0.31 59	0.38 38	0.28 68	0.34 32	0.33 48	0.29 143	0.20 57	0.37 55	0.43 89	0.36 41	0.38 53

PMTNet	0.35 71	0.28 69	0.22 59	0.26 70	0.23 65	0.20 34	0.19 80	0.45 68	0.21 44	0.50 110	0.25 34	0.52 100	0.16 28	0.18 54	0.57 118	0.35 91	0.47 111	0.28 37	0.55 99	0.26 57	0.47 115	0.30 34	0.16 69	0.16 20	0.49 101	0.47 100	0.49 84	0.66 138

CFNet	0.35 71	0.31 89	0.27 95	0.38 121	0.32 119	0.30 82	0.24 102	0.46 74	0.26 83	0.41 47	0.36 77	0.59 133	0.32 118	0.24 114	0.38 65	0.28 30	0.39 48	0.35 83	0.38 38	0.26 57	0.36 39	0.26 23	0.18 88	0.25 90	0.49 101	0.44 91	0.47 78	0.52 100

PDISCO_ROB	0.35 71	0.31 89	0.32 117	0.28 78	0.24 72	0.30 82	0.22 88	0.37 41	0.25 73	0.27 18	0.34 69	0.33 33	0.24 75	0.18 54	0.43 80	0.41 123	0.41 61	0.52 180	0.36 34	0.33 98	0.46 107	0.49 110	0.17 77	0.26 98	0.44 85	0.44 91	0.62 141	0.48 88

iinet-f	0.36 77	0.26 58	0.25 85	0.24 58	0.18 39	0.35 108	0.17 66	0.33 33	0.21 44	0.42 55	0.72 187	0.44 67	0.36 133	0.19 66	0.53 106	0.36 96	0.43 78	0.28 37	0.89 153	0.35 106	0.42 77	0.41 88	0.18 88	0.19 49	0.41 68	0.30 38	0.47 78	0.41 66

raft_robust	0.36 77	0.28 69	0.20 49	0.30 86	0.22 60	0.23 49	0.17 66	0.52 128	0.29 110	0.64 194	0.25 34	0.49 89	0.26 89	0.18 54	0.34 46	0.35 91	0.44 86	0.35 83	0.53 92	0.28 68	0.46 107	0.51 120	0.12 28	0.22 68	0.46 95	0.66 143	0.50 95	0.46 79

test_3	0.36 77	0.25 47	0.22 59	0.25 62	0.25 76	0.24 52	0.15 54	0.51 115	0.24 64	0.54 141	0.25 34	0.67 155	0.29 110	0.17 44	0.50 94	0.34 84	0.45 94	0.34 76	0.88 152	0.33 98	0.44 96	0.64 164	0.11 20	0.24 79	0.39 61	0.37 64	0.42 66	0.37 51

TestStereo	0.36 77	0.34 113	0.29 101	0.34 102	0.24 72	0.35 108	0.22 88	0.54 138	0.25 73	0.64 194	0.30 55	0.54 107	0.21 57	0.18 54	0.39 68	0.26 25	0.44 86	0.27 32	0.59 111	0.28 68	0.53 140	0.35 57	0.19 99	0.26 98	0.42 79	0.35 52	0.51 101	0.43 72

iResNet_ROB	0.36 77	0.31 89	0.28 98	0.32 93	0.22 60	0.34 104	0.23 96	0.45 68	0.27 93	0.45 72	0.42 105	0.39 52	0.49 163	0.19 66	0.36 60	0.31 45	0.45 94	0.36 91	0.56 103	0.26 57	0.39 57	0.29 32	0.19 99	0.26 98	0.45 91	0.38 68	0.49 84	0.48 88

GLC_STEREO	0.37 82	0.32 99	0.30 103	0.32 93	0.28 99	0.31 86	0.24 102	0.49 97	0.22 53	0.54 141	0.44 116	0.49 89	0.22 63	0.22 96	0.33 42	0.33 64	0.55 161	0.34 76	0.49 81	0.31 87	0.60 160	0.50 118	0.18 88	0.25 90	0.40 66	0.31 40	0.57 127	0.41 66

MIPNet	0.37 82	0.32 99	0.24 77	0.26 70	0.23 65	0.27 72	0.16 59	0.50 106	0.20 40	0.45 72	0.36 77	0.53 105	0.31 116	0.23 105	0.44 82	0.36 96	0.47 111	0.37 100	0.52 88	0.37 112	0.37 44	0.54 133	0.14 48	0.20 57	0.50 107	0.72 154	0.43 71	0.51 96

BEATNet_4x	0.37 82	0.29 77	0.24 77	0.28 78	0.26 83	0.26 67	0.22 88	0.45 68	0.28 104	0.57 174	0.33 65	0.49 89	0.30 111	0.19 66	0.57 118	0.34 84	0.41 61	0.40 127	0.40 45	0.26 57	0.49 118	0.65 169	0.21 112	0.27 108	0.39 61	0.39 76	0.53 115	0.52 100

DN-CSS_ROB	0.37 82	0.32 99	0.31 110	0.32 93	0.30 110	0.26 67	0.18 73	0.52 128	0.26 83	0.51 120	0.56 157	0.57 123	0.37 141	0.18 54	0.50 94	0.29 34	0.43 78	0.31 59	0.84 142	0.29 76	0.41 66	0.30 34	0.22 113	0.35 144	0.39 61	0.37 64	0.42 66	0.39 57

LMCR-Stereo	0.38 86	0.32 99	0.24 77	0.25 62	0.25 76	0.34 104	0.19 80	0.44 62	0.27 93	0.45 72	0.36 77	0.52 100	0.34 125	0.21 88	0.46 90	0.36 96	0.50 131	0.38 110	0.75 133	0.42 134	0.49 118	0.49 110	0.20 104	0.24 79	0.41 68	0.40 80	0.51 101	0.54 108

iResNetv2_ROB	0.38 86	0.31 89	0.24 77	0.35 111	0.30 110	0.38 115	0.22 88	0.47 83	0.26 83	0.46 85	0.56 157	0.57 123	0.42 157	0.22 96	0.42 76	0.31 45	0.41 61	0.34 76	0.68 127	0.33 98	0.43 90	0.35 57	0.23 118	0.31 122	0.45 91	0.38 68	0.50 95	0.45 76

dd	0.39 88	0.40 141	0.22 59	0.82 193	0.26 83	0.54 165	0.25 105	0.47 83	0.19 29	0.47 93	0.26 45	0.66 154	0.22 63	0.20 77	0.43 80	0.37 103	0.59 172	0.30 54	0.77 136	0.28 68	0.41 66	0.36 65	0.17 77	0.24 79	0.46 95	0.36 58	0.51 101	0.39 57

CFNet_pseudo	0.39 88	0.33 108	0.35 131	0.41 134	0.34 128	0.39 119	0.29 114	0.51 115	0.29 110	0.54 141	0.53 151	0.47 84	0.43 159	0.25 122	0.52 99	0.35 91	0.40 54	0.37 100	0.47 78	0.26 57	0.39 57	0.34 53	0.19 99	0.27 108	0.44 85	0.46 98	0.53 115	0.57 119

AE-Stereo	0.40 90	0.32 99	0.25 85	0.34 102	0.26 83	0.29 80	0.17 66	0.49 97	0.25 73	0.55 157	0.22 28	0.69 159	0.23 71	0.19 66	0.51 98	0.39 113	0.52 143	0.41 134	0.62 117	0.38 118	0.51 129	0.61 158	0.14 48	0.33 137	0.54 124	0.45 94	0.55 122	0.47 84

IPLGR	0.40 90	0.41 143	0.27 95	0.35 111	0.32 119	0.28 77	0.18 73	0.50 106	0.27 93	0.48 98	0.49 129	0.52 100	0.25 79	0.22 96	0.54 109	0.33 64	0.42 72	0.39 122	0.64 118	0.39 121	0.41 66	0.54 133	0.14 48	0.23 73	0.50 107	0.68 148	0.49 84	0.46 79

CFNet_RVC	0.40 90	0.40 141	0.34 127	0.39 127	0.36 132	0.39 119	0.26 107	0.44 62	0.28 104	0.45 72	0.51 138	0.46 77	0.27 93	0.24 114	0.67 150	0.34 84	0.43 78	0.37 100	0.45 67	0.32 93	0.45 103	0.37 72	0.20 104	0.27 108	0.51 114	0.50 105	0.51 101	0.51 96

NLCA_NET_v2_RVC	0.40 90	0.38 128	0.39 141	0.35 111	0.47 161	0.33 93	0.54 176	0.40 54	0.44 155	0.41 47	0.42 105	0.56 116	0.28 102	0.40 175	0.73 157	0.32 56	0.40 54	0.33 71	0.40 45	0.28 68	0.35 34	0.32 39	0.23 118	0.25 90	0.38 58	0.49 102	0.40 54	0.45 76
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
s12784h	0.41 94	0.36 115	0.27 95	0.46 147	0.30 110	0.26 67	0.19 80	0.49 97	0.23 60	0.51 120	0.35 72	0.63 146	0.35 128	0.21 88	0.34 46	0.30 39	0.49 122	0.29 46	0.53 92	0.24 48	0.52 135	0.35 57	0.15 56	0.24 79	0.54 124	0.72 154	0.73 165	1.10 181

TANstereo	0.41 94	0.26 58	0.19 43	0.29 82	0.27 91	0.33 93	0.17 66	0.37 41	0.21 44	0.45 72	0.23 30	0.32 31	0.28 102	0.22 96	0.57 118	0.57 183	0.52 143	0.68 211	0.98 161	0.76 205	0.43 90	0.39 80	0.85 218	0.23 73	0.29 28	0.39 76	0.51 101	0.41 66

XX-TBD	0.41 94	0.26 58	0.19 43	0.29 82	0.27 91	0.33 93	0.17 66	0.37 41	0.21 44	0.45 72	0.23 30	0.32 31	0.28 102	0.22 96	0.57 118	0.57 183	0.52 143	0.68 211	0.98 161	0.76 205	0.43 90	0.39 80	0.85 218	0.23 73	0.29 28	0.39 76	0.51 101	0.41 66

sAnonymous2	0.41 94	0.29 77	0.25 85	0.25 62	0.23 65	0.33 93	0.23 96	0.56 150	0.30 114	0.41 47	0.39 88	0.39 52	0.30 111	0.18 54	0.52 99	0.54 172	0.53 151	0.49 166	0.82 140	0.43 138	0.55 146	0.65 169	0.20 104	0.26 98	0.52 120	0.52 112	0.51 101	0.55 111

CroCo_RVC	0.41 94	0.29 77	0.25 85	0.25 62	0.23 65	0.33 93	0.23 96	0.56 150	0.30 114	0.41 47	0.39 88	0.39 52	0.30 111	0.18 54	0.52 99	0.54 172	0.53 151	0.49 166	0.82 140	0.43 138	0.55 146	0.65 169	0.20 104	0.26 98	0.52 120	0.52 112	0.51 101	0.55 111

sCroCo_RVC	0.41 94	0.30 83	0.24 77	0.24 58	0.22 60	0.30 82	0.18 73	0.50 106	0.32 123	0.44 69	0.34 69	0.38 49	0.38 146	0.18 54	0.54 109	0.62 196	0.55 161	0.47 161	0.65 123	0.40 125	0.69 186	0.71 179	0.22 113	0.31 122	0.50 107	0.43 89	0.59 132	0.47 84

FADNet-RVC-Resample	0.41 94	0.31 89	0.32 117	0.36 115	0.29 106	0.33 93	0.28 110	0.54 138	0.32 123	0.57 174	0.36 77	0.56 116	0.36 133	0.30 142	0.63 138	0.33 64	0.42 72	0.42 141	0.57 105	0.44 144	0.41 66	0.54 133	0.26 130	0.45 170	0.45 91	0.44 91	0.37 46	0.53 104

STTStereo	0.41 94	0.43 149	0.44 155	0.37 118	0.44 149	0.34 104	0.50 163	0.37 41	0.34 136	0.38 40	0.43 112	0.51 98	0.33 120	0.38 169	0.94 176	0.33 64	0.42 72	0.41 134	0.40 45	0.30 84	0.37 44	0.32 39	0.23 118	0.28 116	0.43 81	0.45 94	0.42 66	0.61 127

AF-Net	0.41 94	0.37 120	0.35 131	0.39 127	0.45 153	0.44 138	0.40 142	0.44 62	0.44 155	0.37 33	0.48 126	0.59 133	0.33 120	0.31 147	0.53 106	0.37 103	0.36 32	0.36 91	0.46 75	0.31 87	0.36 39	0.35 57	0.34 153	0.31 122	0.41 68	0.50 105	0.61 138	0.50 91

Nwc_Net	0.41 94	0.37 120	0.35 131	0.39 127	0.45 153	0.44 138	0.40 142	0.44 62	0.44 155	0.37 33	0.48 126	0.59 133	0.33 120	0.31 147	0.53 106	0.37 103	0.36 32	0.36 91	0.46 75	0.31 87	0.36 39	0.35 57	0.34 153	0.31 122	0.41 68	0.50 105	0.61 138	0.50 91

LoS	0.42 104	0.33 108	0.22 59	0.29 82	0.31 115	0.27 72	0.16 59	1.19 220	0.22 53	0.76 210	0.70 183	0.57 123	0.28 102	0.20 77	0.33 42	0.41 123	0.46 104	0.29 46	0.53 92	0.28 68	0.52 135	0.43 92	0.17 77	0.19 49	0.60 148	0.48 101	0.49 84	0.58 122

AACVNet	0.42 104	0.37 120	0.33 124	0.42 139	0.46 158	0.43 136	0.29 114	0.48 91	0.32 123	0.50 110	0.52 144	0.47 84	0.25 79	0.26 129	0.52 99	0.37 103	0.48 116	0.42 141	0.54 95	0.43 138	0.44 96	0.43 92	0.26 130	0.34 143	0.48 97	0.50 105	0.51 101	0.61 127

AnonymousM	0.42 104	0.19 19	0.15 17	0.18 28	0.18 39	0.15 16	0.11 23	0.42 57	0.18 23	0.47 93	0.31 60	0.35 44	0.11 10	0.15 35	0.36 60	0.33 64	0.45 94	0.28 37	0.40 45	0.20 28	0.45 103	0.32 39	0.15 56	0.17 24	0.24 13	0.36 58	0.53 115	4.19 245

R-Stereo Train	0.42 104	0.29 77	0.30 103	0.34 102	0.28 99	0.38 115	0.14 41	0.50 106	0.26 83	0.54 141	0.44 116	0.56 116	0.27 93	0.21 88	0.55 112	0.45 145	0.52 143	0.38 110	0.71 129	0.37 112	0.53 140	0.62 161	0.18 88	0.29 118	0.56 135	0.63 136	0.46 76	0.61 127

RAFT-Stereo	0.42 104	0.29 77	0.30 103	0.34 102	0.28 99	0.38 115	0.14 41	0.50 106	0.26 83	0.54 141	0.44 116	0.56 116	0.27 93	0.21 88	0.55 112	0.45 145	0.52 143	0.38 110	0.71 129	0.37 112	0.53 140	0.62 161	0.18 88	0.29 118	0.56 135	0.63 136	0.46 76	0.61 127
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	0.42 104	0.38 128	0.32 117	0.45 144	0.39 139	0.56 169	0.56 179	0.46 74	0.30 114	0.41 47	0.41 100	0.45 71	0.23 71	0.59 202	0.55 112	0.43 138	0.48 116	0.44 150	0.41 55	0.32 93	0.39 57	0.33 48	0.45 187	0.32 131	0.54 124	0.42 86	0.41 59	0.44 73

HSM	0.42 104	0.37 120	0.31 110	0.40 131	0.36 132	0.34 104	0.29 114	0.55 144	0.29 110	0.50 110	0.51 138	0.49 89	0.37 141	0.24 114	0.64 140	0.35 91	0.52 143	0.36 91	0.51 86	0.37 112	0.52 135	0.40 83	0.19 99	0.31 122	0.50 107	0.54 118	0.55 122	0.56 115

DLCB_ROB	0.42 104	0.36 115	0.36 137	0.32 93	0.33 124	0.32 89	0.29 114	0.42 57	0.35 139	0.47 93	0.50 134	0.55 110	0.38 146	0.30 142	0.47 91	0.36 96	0.44 86	0.38 110	0.41 55	0.33 98	0.45 103	0.40 83	0.27 134	0.33 137	0.83 191	0.57 129	0.55 122	0.46 79

GES	0.43 112	0.38 128	0.26 91	0.31 89	0.30 110	0.42 131	0.27 109	0.46 74	0.28 104	0.49 106	0.42 105	0.43 62	0.27 93	0.31 147	0.85 168	0.44 143	0.54 158	0.43 146	0.98 161	0.43 138	0.51 129	0.46 102	0.23 118	0.31 122	0.41 68	0.35 52	0.47 78	0.52 100

APVNet	0.43 112	0.37 120	0.30 103	0.35 111	0.39 139	0.47 146	0.37 135	0.51 115	0.32 123	0.36 31	0.52 144	0.42 60	0.24 75	0.30 142	0.57 118	0.51 165	0.55 161	0.48 164	0.64 118	0.46 157	0.46 107	0.49 110	0.26 130	0.37 150	0.48 97	0.36 58	0.62 141	0.48 88

cross-raft	0.44 114	0.32 99	0.24 77	0.33 98	0.26 83	0.32 89	0.19 80	0.54 138	0.27 93	0.55 157	0.50 134	0.59 133	0.21 57	0.20 77	0.45 84	0.56 181	0.51 140	0.37 100	1.07 173	0.45 150	0.58 153	0.74 185	0.15 56	0.26 98	0.58 142	0.53 114	0.60 135	0.59 123

ICVP	0.44 114	0.38 128	0.48 163	0.41 134	0.37 135	0.40 124	0.29 114	0.47 83	0.33 132	0.46 85	0.46 122	0.50 96	0.39 149	0.25 122	0.52 99	0.39 113	0.46 104	0.40 127	0.54 95	0.40 125	0.44 96	0.64 164	0.55 197	0.36 145	0.49 101	0.55 121	0.53 115	0.56 115
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.44 114	0.39 136	0.42 150	0.45 144	0.33 124	0.47 146	0.28 110	0.51 115	0.50 169	0.43 62	0.42 105	0.46 77	0.41 156	0.30 142	0.61 132	0.38 109	0.48 116	0.38 110	0.59 111	0.35 106	0.41 66	0.38 77	0.25 126	0.40 159	0.55 131	0.67 145	0.56 126	0.51 96

FADNet-RVC	0.44 114	0.38 128	0.29 101	0.41 134	0.33 124	0.33 93	0.34 130	0.54 138	0.30 114	0.52 128	0.41 100	0.61 143	0.36 133	0.25 122	1.01 182	0.39 113	0.44 86	0.34 76	0.79 138	0.41 128	0.42 77	0.44 95	0.28 139	0.37 150	0.48 97	0.53 114	0.41 59	0.53 104

MSMDNet	0.44 114	0.32 99	0.23 67	0.27 74	0.27 91	0.37 114	0.23 96	0.51 115	0.25 73	0.52 128	0.52 144	0.54 107	0.22 63	0.21 88	0.47 91	0.63 199	0.52 143	0.38 110	1.05 170	0.61 189	0.57 150	0.64 164	0.17 77	0.24 79	0.55 131	0.45 94	0.59 132	0.62 133

UCFNet_RVC	0.44 114	0.53 174	0.35 131	0.47 150	0.42 148	0.42 131	0.31 125	0.49 97	0.32 123	0.51 120	0.49 129	0.68 156	0.37 141	0.27 134	0.68 151	0.33 64	0.41 61	0.38 110	0.49 81	0.32 93	0.46 107	0.36 65	0.29 143	0.31 122	0.64 161	0.55 121	0.49 84	0.61 127

MyStereo04	0.45 120	0.39 136	0.41 148	0.34 102	0.31 115	0.27 72	0.23 96	0.51 115	0.38 144	0.50 110	0.37 83	0.56 116	0.28 102	0.17 44	0.55 112	0.41 123	0.44 86	0.40 127	1.14 179	0.41 128	0.51 129	0.50 118	0.18 88	0.32 131	0.56 135	0.88 178	0.65 149	0.50 91

RP	0.45 120	0.45 153	0.50 168	0.48 152	0.44 149	0.46 142	0.49 161	0.47 83	0.46 162	0.34 28	0.59 166	0.57 123	0.42 157	0.34 157	0.57 118	0.37 103	0.44 86	0.36 91	0.50 84	0.35 106	0.40 63	0.42 89	0.30 149	0.36 145	0.51 114	0.53 114	0.54 120	0.59 123

DeepPruner_ROB	0.45 120	0.36 115	0.39 141	0.38 121	0.40 143	0.38 115	0.28 110	0.45 68	0.36 142	0.50 110	0.52 144	0.48 86	0.40 152	0.23 105	0.87 171	0.41 123	0.48 116	0.44 150	0.52 88	0.36 109	0.63 170	0.49 110	0.27 134	0.33 137	0.48 97	0.76 160	0.52 112	0.47 84

Any-RAFT	0.46 123	0.27 65	0.53 177	0.38 121	0.29 106	0.32 89	0.22 88	0.49 97	0.26 83	0.48 98	0.54 152	0.57 123	0.20 54	0.20 77	0.58 124	0.40 121	0.49 122	0.34 76	0.86 145	0.34 104	0.54 144	0.54 133	0.17 77	0.24 79	0.72 174	1.00 191	0.51 101	0.87 168

Anonymous	0.46 123	0.35 114	0.31 110	0.30 86	0.30 110	0.33 93	0.21 85	0.51 115	0.33 132	0.39 42	0.36 77	0.45 71	0.36 133	0.17 44	0.52 99	0.62 196	0.58 168	0.51 172	1.26 183	0.44 144	0.74 190	0.70 178	0.22 113	0.28 116	0.54 124	0.51 110	0.62 141	0.54 108

RAFT-Test	0.47 125	0.31 89	0.23 67	0.38 121	0.26 83	0.35 108	0.22 88	0.53 136	0.25 73	0.53 135	0.60 169	0.55 110	0.22 63	0.20 77	0.49 93	0.62 196	0.51 140	0.37 100	1.08 175	0.49 166	0.58 153	0.62 161	0.16 69	0.24 79	0.57 139	1.00 191	0.62 141	0.64 137

HH	0.47 125	0.22 33	0.57 181	0.34 102	0.27 91	0.40 124	0.29 114	0.52 128	0.27 93	0.54 141	0.30 55	0.58 130	0.17 34	0.23 105	0.45 84	0.61 193	0.49 122	0.40 127	0.99 164	0.44 144	0.68 181	0.61 158	0.17 77	0.27 108	0.50 107	0.87 176	0.65 149	0.81 156

HanStereo	0.47 125	0.22 33	0.57 181	0.34 102	0.27 91	0.40 124	0.29 114	0.52 128	0.27 93	0.54 141	0.30 55	0.58 130	0.17 34	0.23 105	0.45 84	0.61 193	0.49 122	0.40 127	0.99 164	0.44 144	0.68 181	0.61 158	0.17 77	0.27 108	0.50 107	0.87 176	0.65 149	0.81 156

pcwnet_v2	0.47 125	0.37 120	0.39 141	0.48 152	0.38 138	0.46 142	0.38 140	0.51 115	0.35 139	0.54 141	0.60 169	0.51 98	0.78 184	0.35 159	0.65 145	0.39 113	0.47 111	0.38 110	0.55 99	0.31 87	0.44 96	0.36 65	0.25 126	0.33 137	0.60 148	0.57 129	0.60 135	0.75 149

EAI-Stereo	0.47 125	0.31 89	0.23 67	0.36 115	0.32 119	0.44 138	0.40 142	0.56 150	0.29 110	0.51 120	0.50 134	0.58 130	0.19 47	0.20 77	0.83 166	0.59 190	0.50 131	0.37 100	1.06 171	0.49 166	0.49 118	0.57 147	0.14 48	0.24 79	0.59 145	0.62 135	0.67 152	0.69 143

PS-NSSS	0.47 125	0.53 174	0.39 141	0.69 179	0.41 146	0.57 172	0.46 155	0.57 156	0.31 121	0.57 174	0.37 83	1.18 185	0.35 128	0.29 138	0.61 132	0.31 45	0.41 61	0.36 91	0.71 129	0.33 98	0.33 29	0.24 21	0.27 134	0.30 120	0.51 114	0.46 98	0.48 82	0.61 127

PWCDC_ROB	0.47 125	0.21 31	0.31 110	0.20 39	0.34 128	0.24 52	0.30 123	0.27 19	0.95 212	0.21 12	0.54 152	0.31 27	2.14 221	0.49 188	0.61 132	0.42 131	0.39 48	0.41 134	0.40 45	0.38 118	0.41 66	0.87 204	0.35 156	0.31 122	0.27 26	0.49 102	0.35 36	0.56 115

MyStereo	0.48 132	0.41 143	0.43 152	0.37 118	0.32 119	0.28 77	0.23 96	0.52 128	0.39 145	0.52 128	0.40 96	0.56 116	0.34 125	0.18 54	0.59 127	0.41 123	0.45 94	0.39 122	1.23 182	0.44 144	0.53 140	0.54 133	0.20 104	0.32 131	0.63 158	0.99 190	0.72 161	0.50 91

MSKI-zero shot	0.48 132	0.28 69	0.22 59	0.31 89	0.27 91	0.33 93	0.24 102	0.55 144	0.24 64	0.53 135	0.51 138	0.55 110	0.22 63	0.19 66	0.58 124	0.52 167	0.51 140	0.37 100	1.37 187	0.43 138	0.54 144	0.69 176	0.16 69	0.26 98	0.51 114	1.09 201	0.80 173	0.76 151

SACVNet	0.48 132	0.42 146	0.39 141	0.44 143	0.41 146	0.41 128	0.45 153	0.52 128	0.48 164	0.52 128	0.47 124	0.46 77	0.25 79	0.32 153	0.66 147	0.42 131	0.50 131	0.46 158	0.65 123	0.49 166	0.55 146	0.53 131	0.29 143	0.36 145	0.65 162	0.58 131	0.63 146	0.60 125

test-1	0.48 132	0.24 39	0.23 67	0.28 78	0.31 115	0.51 157	0.29 114	0.58 160	0.32 123	0.55 157	0.41 100	0.59 133	0.33 120	0.21 88	0.60 129	0.46 150	0.50 131	0.41 134	1.07 173	0.40 125	0.52 135	0.87 204	0.17 77	0.33 137	0.63 158	0.67 145	0.58 129	0.86 167

MLCV	0.48 132	0.38 128	0.36 137	0.55 166	0.40 143	0.50 152	0.34 130	0.60 170	0.31 121	0.49 106	0.60 169	0.73 162	0.59 175	0.23 105	0.60 129	0.32 56	0.49 122	0.38 110	1.03 167	0.34 104	0.44 96	0.49 110	0.28 139	0.39 158	0.55 131	0.56 124	0.55 122	0.57 119

GANet-ADL	0.49 137	0.42 146	0.34 127	0.43 142	0.44 149	0.48 149	0.36 134	0.51 115	0.34 136	0.54 141	0.49 129	0.64 149	0.36 133	0.35 159	0.64 140	0.41 123	0.53 151	0.38 110	0.81 139	0.52 176	0.50 124	0.49 110	0.31 150	0.32 131	0.54 124	0.78 166	0.64 147	0.71 145

FADNet	0.49 137	0.38 128	0.31 110	0.42 139	0.32 119	0.41 128	0.47 157	0.60 170	0.35 139	0.57 174	0.54 152	0.61 143	0.40 152	0.29 138	0.99 181	0.38 109	0.41 61	0.39 122	1.00 166	0.43 138	0.51 129	0.46 102	0.29 143	0.32 131	0.58 142	0.61 134	0.49 84	0.62 133

EKT-Stereo	0.50 139	0.39 136	0.30 103	0.50 156	0.34 128	0.50 152	0.52 169	0.51 115	0.24 64	0.50 110	0.51 138	0.57 123	0.25 79	0.22 96	0.77 161	0.55 178	0.55 161	0.52 180	0.92 155	0.41 128	0.67 178	0.72 182	0.17 77	0.26 98	0.73 177	0.76 160	0.64 147	0.55 111

GEStereo_RVC	0.50 139	0.42 146	0.32 117	0.39 127	0.37 135	0.42 131	0.33 129	0.52 128	0.33 132	0.50 110	0.42 105	0.60 140	0.40 152	0.27 134	0.56 117	0.54 172	0.60 173	0.56 193	0.92 155	0.47 161	0.57 150	0.90 207	0.24 123	0.40 159	0.51 114	0.49 102	0.50 95	0.82 158

ADCRef	0.50 139	0.37 120	0.35 131	0.33 98	0.31 115	0.46 142	0.40 142	0.47 83	0.67 185	0.47 93	0.51 138	0.57 123	0.36 133	0.28 136	0.70 153	0.42 131	0.48 116	0.44 150	0.87 149	0.39 121	0.52 135	0.57 147	0.31 150	0.33 137	0.53 122	0.86 175	0.50 95	1.01 179

ADCP+	0.50 139	0.36 115	0.38 139	0.33 98	0.26 83	0.39 119	0.41 148	0.48 91	0.93 209	0.42 55	0.59 166	0.88 170	0.27 93	0.30 142	0.54 109	0.33 64	0.41 61	0.35 83	0.65 123	0.28 68	0.43 90	0.45 99	0.24 123	0.23 73	0.43 81	1.57 222	0.44 74	1.10 181

CASS	0.51 143	0.37 120	0.35 131	0.45 144	0.40 143	0.48 149	0.35 133	0.60 170	0.39 145	0.62 188	0.51 138	0.56 116	0.39 149	0.23 105	0.58 124	0.39 113	0.67 186	0.39 122	0.97 160	0.41 128	0.62 168	0.71 179	0.27 134	0.27 108	0.68 165	0.54 118	0.69 153	0.80 155
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.51 143	0.46 158	0.33 124	1.05 207	0.80 200	0.92 200	0.71 192	0.47 83	0.32 123	0.45 72	0.48 126	0.46 77	0.17 34	0.99 223	0.38 65	0.32 56	0.46 104	0.40 127	0.52 88	0.33 98	0.50 124	0.45 99	0.60 203	0.24 79	0.54 124	0.50 105	0.43 71	0.47 84

TRStereo	0.51 143	0.48 165	0.79 209	0.38 121	0.25 76	0.80 193	0.37 135	0.50 106	0.24 64	0.51 120	0.33 65	0.68 156	0.14 21	0.20 77	0.45 84	0.48 154	0.48 116	0.36 91	0.57 105	0.37 112	0.51 129	0.55 141	0.13 39	0.20 57	0.59 145	1.39 216	1.22 211	0.78 154

stereogan	0.51 143	0.48 165	0.50 168	0.53 161	0.55 179	0.56 169	0.48 160	0.53 136	0.48 164	0.39 42	0.49 129	0.70 160	0.51 170	0.35 159	0.64 140	0.42 131	0.45 94	0.40 127	0.64 118	0.42 134	0.45 103	0.47 107	0.38 163	0.38 155	0.49 101	0.54 118	0.80 173	0.60 125

IGEV_Zeroshot_test	0.52 147	0.33 108	0.83 210	0.76 187	0.37 135	0.39 119	0.46 155	0.58 160	0.28 104	0.54 141	0.80 199	0.61 143	0.19 47	0.22 96	0.42 76	0.57 183	0.50 131	0.35 83	0.92 155	0.45 150	0.59 157	0.60 154	0.15 56	0.25 90	0.82 190	0.67 145	0.69 153	0.75 149

FCDSN-DC	0.52 147	0.52 172	0.52 174	0.53 161	0.51 168	0.51 157	0.52 169	0.57 156	0.36 142	0.61 186	0.36 77	0.48 86	0.34 125	0.47 187	0.63 138	0.58 188	0.65 181	0.62 202	0.54 95	0.49 166	0.60 160	0.54 133	0.39 167	0.64 199	0.55 131	0.56 124	0.52 112	0.55 111
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCC-stereo	0.52 147	0.47 160	0.45 160	0.49 154	0.52 170	0.50 152	0.53 173	0.51 115	0.58 175	0.37 33	0.58 162	0.63 146	0.56 172	0.37 165	0.66 147	0.42 131	0.46 104	0.51 172	0.59 111	0.42 134	0.46 107	0.46 102	0.44 184	0.37 150	0.60 148	0.72 154	0.74 167	0.68 140

Abc-Net	0.52 147	0.47 160	0.45 160	0.49 154	0.52 170	0.50 152	0.53 173	0.51 115	0.58 175	0.37 33	0.58 162	0.63 146	0.56 172	0.37 165	0.66 147	0.42 131	0.46 104	0.51 172	0.59 111	0.42 134	0.46 107	0.46 102	0.44 184	0.37 150	0.60 148	0.72 154	0.74 167	0.68 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.52 147	0.36 115	0.34 127	0.37 118	0.39 139	0.42 131	0.37 135	0.51 115	0.50 169	0.45 72	0.60 169	0.44 67	0.40 152	0.31 147	1.20 192	0.54 172	0.63 178	0.42 141	0.86 145	0.39 121	0.59 157	0.60 154	0.24 123	0.41 165	0.50 107	0.56 124	0.61 138	0.99 177

HSM-Net_RVC	0.52 147	0.38 128	0.40 146	0.57 170	0.45 153	0.47 146	0.29 114	0.55 144	0.39 145	0.57 174	0.62 176	0.90 174	0.59 175	0.31 147	0.55 112	0.37 103	0.50 131	0.42 141	0.58 109	0.36 109	0.50 124	0.59 153	0.29 143	0.44 168	0.69 166	0.81 170	0.80 173	0.77 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	0.52 147	0.60 187	0.55 178	0.40 131	0.54 177	0.42 131	0.54 176	0.56 150	0.51 171	0.46 85	0.42 105	0.49 89	0.49 163	0.50 189	0.78 164	0.43 138	0.38 44	0.45 155	0.44 65	0.46 157	0.38 51	0.56 143	0.28 139	0.40 159	0.54 124	1.09 201	0.47 78	0.99 177
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.52 147	0.48 165	0.49 167	0.41 134	0.39 139	0.39 119	0.34 130	0.55 144	0.45 161	0.58 179	0.45 120	0.53 105	0.37 141	0.29 138	0.84 167	0.49 157	0.49 122	0.46 158	0.57 105	0.45 150	0.59 157	0.64 164	0.35 156	0.47 177	0.71 171	0.73 159	0.62 141	0.82 158

SGM-Forest	0.53 155	0.48 165	0.34 127	0.76 187	0.50 166	0.52 159	0.40 142	0.54 138	0.33 132	0.48 98	0.35 72	0.76 164	0.63 177	0.43 180	0.60 129	0.41 123	0.45 94	0.41 134	0.50 84	0.37 112	0.48 116	0.46 102	0.37 160	0.40 159	0.70 168	0.56 124	1.16 203	0.83 163
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
iRaft-Stereo_20w	0.57 156	0.33 108	0.85 211	0.84 195	0.33 124	0.48 149	0.31 125	0.55 144	0.30 114	0.55 157	0.73 190	0.60 140	0.15 25	0.22 96	0.70 153	0.45 145	0.50 131	0.33 71	0.93 158	0.45 150	0.50 124	0.44 95	0.16 69	0.19 49	0.75 183	1.38 214	1.06 199	1.18 184

GwcNet-ADL	0.57 156	0.58 183	0.50 168	0.72 182	0.53 176	0.55 166	0.43 150	0.58 160	0.39 145	0.54 141	0.74 192	0.90 174	0.50 165	0.39 172	0.65 145	0.49 157	0.58 168	0.43 146	0.91 154	0.50 171	0.51 129	0.57 147	0.39 167	0.38 155	0.62 153	0.77 165	0.54 120	0.82 158

DeepPrunerF	0.57 156	0.30 83	0.30 103	0.36 115	0.90 208	0.31 86	0.38 140	0.42 57	0.34 136	0.34 28	0.52 144	0.35 44	0.22 63	0.32 153	0.64 140	0.43 138	0.42 72	0.35 83	0.57 105	0.38 118	0.43 90	0.40 83	0.27 134	0.27 108	4.77 257	0.56 124	0.39 51	0.45 76

XPNet_ROB	0.57 156	0.57 181	0.42 150	0.41 134	0.44 149	0.50 152	0.45 153	0.41 56	0.48 164	0.48 98	0.56 157	1.91 203	0.38 146	0.32 153	0.77 161	0.46 150	0.67 186	0.44 150	0.61 116	0.41 128	0.56 149	0.78 192	0.35 156	0.40 159	0.51 114	0.53 114	1.00 194	0.69 143

Anonymous3	0.58 160	0.46 158	0.33 124	0.32 93	0.34 128	0.46 142	0.37 135	0.57 156	0.51 171	0.56 165	0.38 85	1.06 181	0.37 141	0.26 129	0.93 175	0.73 215	0.67 186	0.57 195	1.06 171	0.52 176	0.83 202	1.15 223	0.26 130	0.30 120	0.62 153	0.66 143	0.76 171	0.56 115

FINET	0.58 160	0.30 83	0.31 110	0.34 102	0.25 76	0.28 77	0.30 123	0.37 41	0.32 123	0.39 42	0.30 55	0.38 49	0.26 89	0.23 105	7.02 254	0.39 113	0.39 48	0.29 46	0.51 86	0.28 68	0.39 57	0.35 57	0.25 126	0.25 90	0.39 61	0.37 64	0.41 59	0.38 53

RGC	0.58 160	0.54 178	0.68 203	0.55 166	0.55 179	0.60 175	0.44 152	0.58 160	0.62 181	0.45 72	0.72 187	0.65 153	0.70 180	0.45 183	0.71 156	0.48 154	0.50 131	0.45 155	0.64 118	0.45 150	0.50 124	0.51 120	0.40 175	0.44 168	0.65 162	0.76 160	0.74 167	0.82 158

NaN_ROB	0.58 160	0.47 160	0.48 163	0.51 157	0.60 186	0.43 136	0.40 142	0.73 190	0.48 164	0.64 194	0.49 129	1.56 199	0.50 165	0.33 156	0.61 132	0.38 109	0.43 78	0.41 134	0.55 99	0.46 157	0.40 63	0.39 80	0.28 139	0.50 178	0.73 177	1.01 193	0.73 165	1.23 187

NOSS_ROB	0.58 160	0.50 170	0.44 155	0.56 168	0.52 170	0.52 159	0.47 157	0.68 182	0.39 145	0.52 128	0.40 96	0.50 96	0.36 133	0.53 196	0.94 176	0.60 192	0.62 174	0.54 185	0.59 111	0.49 166	0.66 176	0.56 143	0.39 167	0.54 184	0.74 179	1.02 195	0.85 183	0.72 146

PSMNet-ADL	0.59 165	0.47 160	0.48 163	0.52 160	0.50 166	0.53 163	0.47 157	0.59 164	0.46 162	0.64 194	0.69 182	0.78 168	0.85 188	0.39 172	0.77 161	0.50 160	0.54 158	0.42 141	1.19 180	0.52 176	0.57 150	0.53 131	0.39 167	0.36 145	0.58 142	0.70 150	0.90 188	0.53 104

ADCL	0.59 165	0.51 171	0.41 148	0.42 139	0.36 132	0.52 159	0.59 182	0.59 164	1.50 231	0.56 165	0.63 178	0.64 149	0.39 149	0.34 157	0.64 140	0.43 138	0.50 131	0.41 134	0.76 134	0.41 128	0.68 181	0.65 169	0.34 153	0.36 145	0.66 164	0.68 148	0.58 129	1.25 190

iResNet	0.62 167	0.41 143	0.44 155	0.53 161	0.49 162	0.68 186	0.41 148	0.66 176	0.44 155	0.50 110	0.55 155	1.10 182	1.24 204	0.25 122	0.90 173	0.44 143	0.53 151	0.45 155	1.74 195	0.47 161	0.49 118	0.49 110	0.33 152	0.56 187	0.57 139	0.60 133	0.69 153	0.68 140

HBP-ISP	0.63 168	0.53 174	0.61 192	0.79 191	0.58 184	0.62 177	0.53 173	0.71 186	0.39 145	0.63 192	0.58 162	0.68 156	0.32 118	0.60 203	0.73 157	0.75 217	0.58 168	0.49 166	0.54 95	0.51 173	0.67 178	0.85 202	0.38 163	0.54 184	0.70 168	0.76 160	1.11 202	0.74 148

dad	0.63 168	0.45 153	0.30 103	1.01 206	0.46 158	0.65 180	1.26 215	1.13 215	0.28 104	0.79 214	0.32 63	0.76 164	0.57 174	0.23 105	0.59 127	0.39 113	0.66 183	0.35 83	1.26 183	0.32 93	0.58 153	0.34 53	0.22 113	0.37 150	0.62 153	0.38 68	1.78 227	0.98 176

FADNet_RVC	0.63 168	0.48 165	0.40 146	0.66 177	0.46 158	0.41 128	0.37 135	0.62 174	0.43 154	0.62 188	0.59 166	0.98 177	0.83 186	0.39 172	1.27 197	0.40 121	0.62 174	0.55 192	1.73 194	0.54 181	0.62 168	0.80 197	0.29 143	0.45 170	0.53 122	0.70 150	0.53 115	0.73 147

GANetREF_RVC	0.63 168	0.57 181	0.59 184	0.56 168	0.52 170	0.56 169	0.52 169	0.85 202	0.63 182	0.78 211	0.44 116	1.02 180	0.64 178	0.35 159	0.69 152	0.45 145	0.54 158	0.51 172	0.86 145	0.52 176	0.67 178	0.52 125	0.48 189	0.60 192	0.74 179	0.64 138	0.82 177	0.84 164
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
DAS	0.65 172	0.43 149	0.32 117	0.62 173	0.49 162	0.55 166	0.50 163	0.59 164	0.67 185	0.45 72	0.71 184	1.21 186	0.70 180	0.25 122	0.85 168	0.50 160	0.72 195	0.51 172	1.03 167	0.66 196	0.61 164	0.75 188	0.41 179	0.66 201	0.74 179	0.85 172	0.84 181	0.85 165

SepStereo	0.65 172	0.43 149	0.32 117	0.62 173	0.49 162	0.55 166	0.50 163	0.59 164	0.67 185	0.45 72	0.71 184	1.21 186	0.70 180	0.25 122	0.85 168	0.50 160	0.72 195	0.51 172	1.03 167	0.66 196	0.61 164	0.75 188	0.41 179	0.66 201	0.74 179	0.85 172	0.84 181	0.85 165

FC-DCNN	0.66 174	0.69 196	0.65 197	0.99 204	0.67 191	0.93 202	0.68 189	0.76 195	0.41 153	0.72 207	0.42 105	0.83 169	0.35 128	0.51 192	0.62 136	0.57 183	0.67 186	0.57 195	0.64 118	0.51 173	0.64 175	0.54 133	0.40 175	0.61 193	0.87 197	0.70 150	0.82 177	0.96 172

LALA_ROB	0.68 175	0.64 192	0.52 174	0.51 157	0.51 168	0.66 182	0.52 169	0.54 138	0.66 184	0.55 157	0.74 192	2.34 210	0.45 161	0.38 169	1.07 186	0.49 157	0.68 191	0.57 195	0.69 128	0.51 173	0.63 170	0.72 182	0.38 163	0.45 170	0.57 139	0.71 153	0.96 191	0.87 168

ETE_ROB	0.69 176	0.65 193	0.44 155	0.54 164	0.52 170	0.66 182	0.49 161	0.52 128	0.60 178	0.52 128	0.73 190	2.42 211	0.44 160	0.41 176	1.02 184	0.51 165	0.72 195	0.50 171	0.74 132	0.52 176	0.66 176	0.71 179	0.40 175	0.46 173	0.62 153	0.72 154	1.20 207	0.90 170

SHD	0.70 177	0.44 152	0.56 180	0.58 171	0.57 182	0.52 159	0.50 163	0.75 193	0.71 190	0.64 194	0.66 180	0.71 161	0.99 195	0.43 180	1.22 193	0.67 204	0.70 194	0.51 172	1.26 183	0.60 186	0.76 195	0.79 194	0.39 167	0.55 186	0.72 174	0.88 178	0.71 158	1.06 180

CC-Net-ROB	0.73 178	0.93 210	0.60 187	1.39 216	0.88 206	1.29 215	0.91 206	0.70 184	0.44 155	0.71 204	0.50 134	2.03 204	0.36 133	0.64 209	0.70 153	0.34 84	0.53 151	0.49 166	1.09 177	0.45 150	0.42 77	0.31 38	0.81 215	0.41 165	0.69 166	0.64 138	0.59 132	0.92 171

CSAN	0.74 179	0.70 198	0.60 187	0.69 179	0.63 189	0.59 173	0.51 167	0.79 198	0.77 195	0.79 214	0.57 160	1.37 197	1.13 201	0.36 163	1.01 182	0.47 153	0.58 168	0.54 185	0.76 134	0.60 186	0.61 164	0.56 143	0.44 184	0.62 195	0.84 193	1.30 212	0.90 188	1.19 185

CBMV	0.76 180	0.53 174	0.47 162	0.64 176	0.55 179	0.59 173	0.43 150	0.71 186	0.64 183	0.61 186	0.40 96	1.34 194	0.50 165	0.46 186	1.07 186	0.65 201	0.64 180	0.54 185	0.87 149	0.50 171	0.76 195	0.58 150	0.40 175	0.78 208	0.87 197	0.85 172	1.59 222	2.56 228
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
XQC	0.80 181	0.75 200	0.59 184	0.77 189	0.74 195	0.79 192	0.73 195	0.88 203	0.78 197	0.73 208	0.60 169	0.89 171	0.85 188	0.61 204	1.25 195	0.67 204	0.65 181	0.54 185	1.08 175	0.62 191	0.76 195	0.88 206	0.52 194	0.59 191	0.97 203	1.38 214	1.04 198	0.82 158

PWC_ROB	0.81 182	0.54 178	0.66 202	0.47 150	0.57 182	0.53 163	0.73 195	0.66 176	1.25 223	0.47 93	0.82 203	0.76 164	2.14 221	0.41 176	0.96 180	0.53 169	0.83 208	0.60 199	1.42 188	0.72 201	0.86 205	1.11 220	0.35 156	0.67 203	0.63 158	0.64 138	0.78 172	1.65 205

ccs_rob	0.82 183	0.59 184	0.44 155	0.73 184	0.49 162	0.74 187	0.69 190	0.59 164	0.40 152	0.56 165	3.97 256	3.46 231	1.01 197	0.43 180	0.73 157	0.53 169	0.53 151	0.49 166	0.78 137	0.56 184	0.60 160	0.60 154	0.39 167	0.38 155	0.56 135	0.58 131	0.57 127	0.76 151

RTS	0.84 184	0.45 153	0.43 152	0.46 147	0.45 153	0.77 189	0.57 180	0.67 178	0.73 191	0.43 62	0.52 144	0.89 171	0.50 165	0.37 165	2.17 232	0.66 202	0.84 210	0.52 180	1.62 190	0.66 196	0.70 187	0.79 194	0.37 160	0.52 181	0.86 194	3.75 251	0.83 179	1.23 187

RTSA	0.84 184	0.45 153	0.43 152	0.46 147	0.45 153	0.77 189	0.57 180	0.67 178	0.73 191	0.43 62	0.52 144	0.89 171	0.50 165	0.37 165	2.17 232	0.66 202	0.84 210	0.52 180	1.62 190	0.66 196	0.70 187	0.79 194	0.37 160	0.52 181	0.86 194	3.75 251	0.83 179	1.23 187

ADCMid	0.84 184	0.59 184	0.59 184	0.54 164	0.59 185	0.76 188	0.83 200	0.96 205	1.19 218	0.54 141	0.76 196	1.01 179	1.03 198	0.45 183	1.26 196	0.61 193	0.75 202	0.56 193	1.77 197	0.60 186	0.90 210	1.07 219	0.61 204	0.53 183	0.81 189	1.01 193	0.72 161	1.74 208

SFCPSM	0.86 187	0.60 187	0.48 163	0.60 172	0.54 177	0.61 176	0.51 167	0.67 178	0.61 179	0.55 157	0.78 197	1.44 198	2.37 223	0.38 169	1.19 190	0.50 160	0.56 165	0.48 164	4.29 224	0.84 211	0.61 164	0.68 175	0.45 187	0.40 159	0.72 174	0.76 160	0.71 158	0.97 175

AnyNet_C32	0.88 188	0.47 160	0.50 168	0.51 157	0.52 170	0.65 180	0.66 187	0.75 193	1.35 227	0.60 183	0.80 199	0.76 164	0.51 170	0.50 189	1.62 214	0.70 211	0.77 204	0.68 211	1.21 181	0.55 182	1.17 220	1.19 224	0.48 189	0.65 200	0.79 186	1.05 197	0.72 161	3.73 241

MFN_U_SF_DS_RVC	0.89 189	0.71 199	0.52 174	0.97 203	0.69 194	0.89 198	0.83 200	1.04 212	0.93 209	0.78 211	0.62 176	1.36 196	0.99 195	0.67 211	1.61 212	0.54 172	0.53 151	0.46 158	1.75 196	0.48 165	0.81 199	0.94 209	0.61 204	0.58 189	1.10 212	1.25 210	1.01 195	1.41 194

FAT-Stereo	0.90 190	0.60 187	0.91 218	0.91 199	1.10 219	0.85 197	0.67 188	0.83 199	0.61 179	0.67 202	1.27 227	2.16 208	0.96 194	0.54 197	1.29 198	0.67 204	0.68 191	0.71 214	1.31 186	0.81 208	0.74 190	0.78 192	0.58 201	0.71 206	0.71 171	0.82 171	0.87 185	1.60 202

ADCPNet	0.92 191	0.59 184	0.57 181	0.63 175	0.74 195	0.64 178	0.79 199	0.77 196	0.83 201	0.63 192	0.82 203	0.74 163	1.50 208	0.51 192	1.44 206	0.71 213	0.73 200	0.54 185	1.89 201	0.73 202	0.89 208	1.04 216	0.53 196	0.62 195	0.97 203	1.53 220	0.87 185	2.63 229

AMNet	0.92 191	0.91 209	0.88 215	0.91 199	0.95 209	0.96 204	0.87 202	0.71 186	0.87 205	0.90 219	0.98 214	0.99 178	0.64 178	0.95 222	0.90 173	1.00 232	1.06 219	0.97 231	0.96 159	0.97 221	1.02 213	0.98 211	0.55 197	0.91 221	0.91 199	0.97 186	1.06 199	1.16 183

pmcnn	0.95 193	0.56 180	0.38 139	0.72 182	0.64 190	0.82 194	0.65 185	0.64 175	0.44 155	0.49 106	1.41 232	1.88 202	2.65 225	0.24 114	0.94 176	0.64 200	0.75 202	0.54 185	2.24 206	0.63 193	1.17 220	0.74 185	0.51 193	0.58 189	0.83 191	0.79 168	1.54 220	2.13 218

FBW_ROB	0.97 194	0.97 212	0.74 206	1.48 218	0.95 209	1.12 210	0.93 208	0.67 178	0.54 174	0.56 165	0.72 187	1.28 191	0.79 185	0.82 217	1.04 185	0.45 145	0.72 195	0.53 184	4.39 225	0.45 150	0.68 181	0.55 141	0.94 222	0.96 225	0.80 187	0.91 180	0.86 184	1.36 192

anonymity	1.03 195	0.26 58	0.65 197	0.38 121	0.29 106	0.36 111	0.21 85	0.56 150	0.27 93	0.53 135	15.55 265	0.52 100	0.22 63	0.21 88	0.42 76	0.50 160	0.49 122	0.33 71	0.84 142	0.46 157	0.49 118	0.54 133	0.18 88	0.23 73	0.71 171	0.98 189	0.58 129	0.96 172

S-Stereo	1.04 196	0.66 194	0.64 196	0.96 202	0.95 209	1.10 209	1.26 215	0.74 192	0.81 200	0.65 199	2.52 247	2.61 214	0.92 192	0.56 199	1.67 216	0.73 215	0.69 193	0.83 225	1.54 189	0.84 211	0.72 189	0.95 210	1.07 225	0.84 217	0.70 168	0.78 166	0.80 173	1.53 199

CBMV_ROB	1.05 197	0.45 153	0.51 172	0.89 197	0.76 197	0.67 184	0.54 176	0.70 184	0.39 145	0.55 157	0.45 120	6.15 246	3.07 229	0.51 192	1.10 188	0.46 150	0.62 174	0.47 161	1.84 199	0.94 218	0.60 160	0.48 108	0.41 179	0.50 178	0.94 201	1.54 221	1.39 217	1.38 193

DDUNet	1.09 198	1.90 228	0.60 187	2.35 226	2.12 235	2.19 225	2.37 226	0.57 156	0.70 189	0.48 98	0.80 199	1.34 194	0.25 79	2.50 235	0.80 165	0.58 188	0.89 215	0.51 172	1.72 193	0.61 189	0.83 202	0.76 190	1.49 232	0.41 165	0.59 145	0.64 138	0.70 157	0.66 138

UDG	1.10 199	1.96 230	0.62 194	2.28 224	2.25 238	2.00 223	2.51 229	0.59 164	0.73 191	0.59 180	0.83 206	1.25 190	0.33 120	2.35 232	0.88 172	0.52 167	0.95 216	0.62 202	1.84 199	0.67 200	0.86 205	0.81 198	1.27 231	0.46 173	0.62 153	0.64 138	0.71 158	0.63 135

ADCS	1.14 200	0.75 200	0.65 197	0.73 184	0.78 199	0.82 194	0.71 192	1.01 210	1.55 232	0.62 188	0.87 207	1.16 184	1.80 216	0.61 204	1.52 209	1.19 240	1.05 218	0.82 223	1.97 202	0.96 220	1.60 234	1.93 244	0.59 202	0.82 215	1.00 209	2.14 238	1.06 199	2.09 215

MSC_U_SF_DS_RVC	1.15 201	1.01 213	0.88 215	1.25 211	0.85 204	0.92 200	1.17 214	1.23 221	1.56 233	1.03 227	0.75 194	1.21 186	0.87 190	1.05 225	1.68 218	0.75 217	0.66 183	0.74 215	3.51 216	0.89 215	0.96 212	1.36 231	0.83 217	0.91 221	1.19 215	1.13 203	0.88 187	1.63 203

PVD	1.15 201	0.86 208	0.90 217	0.94 201	0.89 207	1.01 207	0.89 204	1.55 237	1.56 233	0.60 183	0.95 212	1.22 189	1.67 212	0.80 216	1.69 219	0.88 223	1.07 220	0.78 219	1.80 198	0.87 214	1.15 219	1.41 234	0.66 209	0.78 208	1.26 219	1.62 223	1.32 215	1.83 210

MFN_U_SF_RVC	1.16 203	0.85 207	0.65 197	0.99 204	0.80 200	1.14 211	1.14 212	1.11 214	0.86 204	1.08 231	1.53 239	1.58 200	1.28 206	0.91 220	2.18 236	0.68 209	0.63 178	0.61 201	4.78 226	0.78 207	1.03 214	1.21 227	0.52 194	0.84 217	0.99 206	0.91 180	0.99 192	1.32 191

edge stereo	1.17 204	0.82 206	1.13 225	1.17 208	1.08 218	1.27 213	1.11 211	1.13 215	0.84 202	0.65 199	1.37 231	3.43 230	1.52 209	0.69 213	1.34 199	0.71 213	0.83 208	0.62 202	2.86 212	0.75 204	0.83 202	1.05 217	0.74 211	0.69 205	0.99 206	0.91 180	1.17 204	1.98 213

G-Net	1.21 205	0.75 200	0.97 220	0.68 178	0.68 192	0.93 202	0.62 184	1.00 208	1.32 226	0.74 209	1.45 236	5.45 239	0.94 193	0.45 183	1.16 189	0.84 222	0.77 204	0.66 206	2.05 204	1.51 242	0.88 207	1.00 213	0.55 197	0.71 206	0.86 194	1.21 206	1.82 228	2.79 232

MFMNet_re	1.21 205	1.06 216	0.95 219	1.17 208	0.99 214	1.45 217	1.16 213	1.07 213	1.30 225	1.01 226	1.10 223	2.08 206	1.27 205	0.84 218	1.60 211	1.03 234	1.29 228	1.04 236	2.18 205	1.01 223	1.29 226	1.03 215	0.96 223	0.99 226	0.99 206	0.91 180	1.30 214	1.48 197

SANet	1.21 205	0.69 196	0.78 208	0.80 192	0.77 198	0.97 205	0.65 185	1.30 224	1.22 220	0.60 183	0.94 211	5.82 244	2.82 226	0.64 209	1.36 201	0.53 169	0.81 207	0.67 209	1.11 178	0.63 193	0.74 190	0.84 201	0.78 213	0.82 215	1.11 213	1.93 231	1.21 209	2.10 216

SAMSARA	1.22 208	0.61 190	0.86 212	0.71 181	0.68 192	0.67 184	0.70 191	1.28 223	1.00 214	0.78 211	0.71 184	0.96 176	2.09 220	0.61 204	2.00 229	0.88 223	0.80 206	0.76 217	1.68 192	0.81 208	1.35 227	1.66 239	0.43 183	0.80 213	2.42 242	2.93 250	2.32 238	2.44 223

AnyNet_C01	1.28 209	0.80 204	0.65 197	0.77 189	0.83 203	0.78 191	1.02 210	1.15 217	1.49 230	0.71 204	0.96 213	2.09 207	1.73 213	0.68 212	1.89 228	1.43 248	1.52 233	1.40 247	2.36 207	1.08 225	2.26 246	2.15 249	0.80 214	0.88 219	1.19 215	1.04 196	0.99 192	1.96 212

SPS-STEREO	1.42 210	1.09 218	1.04 222	1.28 214	1.20 220	1.23 212	1.01 209	1.33 226	1.23 221	1.11 234	1.31 228	2.03 204	1.20 203	0.94 221	1.88 227	1.24 243	1.31 230	1.13 242	4.18 221	1.21 229	1.90 240	1.42 235	1.22 229	1.13 234	1.21 217	1.24 208	1.59 222	1.54 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	1.45 211	0.77 203	0.87 214	0.85 196	0.81 202	0.90 199	0.88 203	0.84 200	0.69 188	1.14 237	4.85 258	1.29 192	0.91 191	0.73 214	1.71 220	1.61 253	1.82 240	0.96 229	3.30 214	1.08 225	2.90 252	4.49 256	0.73 210	0.91 221	0.80 187	1.08 199	0.92 190	1.20 186

MADNet+	1.50 212	0.93 210	1.11 224	1.23 210	1.05 216	0.97 205	1.51 221	1.54 236	1.23 221	1.08 231	1.04 218	1.70 201	1.83 217	1.02 224	3.67 251	1.43 248	2.08 245	1.01 234	2.00 203	1.30 235	2.18 243	1.49 237	1.00 224	1.62 250	1.58 227	1.26 211	1.29 213	2.49 224

SQANet	1.52 213	2.25 232	0.86 212	2.64 233	1.82 227	2.88 233	2.47 228	0.73 190	0.53 173	0.87 218	0.60 169	2.18 209	0.71 183	2.16 231	1.24 194	0.43 138	0.73 200	0.60 199	7.68 244	0.55 182	0.63 170	0.60 154	2.93 241	0.46 173	0.77 184	1.06 198	1.01 195	1.59 201

otaku	1.76 214	2.60 239	0.97 220	2.95 237	2.10 232	3.19 239	2.77 232	0.88 203	0.84 202	1.00 223	0.68 181	2.48 212	1.07 199	2.42 233	1.35 200	0.54 172	0.88 213	0.63 205	8.81 248	0.92 216	0.75 194	0.67 174	3.55 242	0.63 198	0.97 203	0.95 185	1.24 212	1.73 207

RainbowNet	1.77 215	2.52 234	1.58 235	3.00 238	2.34 240	3.15 238	3.06 237	1.00 208	0.77 195	1.29 241	0.75 194	2.75 217	1.86 218	2.77 240	1.50 208	0.78 220	1.23 225	0.78 219	3.30 214	1.16 228	1.11 218	0.72 182	3.90 246	0.79 210	1.16 214	1.16 204	1.37 216	2.11 217

ACVNet-4b	1.77 215	2.43 233	1.27 228	2.78 235	2.11 234	3.13 237	3.16 240	1.03 211	0.97 213	1.10 233	0.61 175	3.05 223	1.08 200	2.79 241	1.39 202	0.68 209	1.48 232	0.75 216	5.82 231	1.08 225	0.81 199	0.64 164	3.77 244	0.68 204	1.08 211	0.97 186	1.19 206	1.80 209

DPSNet	1.77 215	0.63 191	0.63 195	0.89 197	0.87 205	1.03 208	0.60 183	0.69 183	0.91 206	0.46 85	0.65 179	5.95 245	2.89 227	0.31 147	2.32 240	1.06 235	1.08 221	0.92 228	13.58 257	0.95 219	1.48 233	1.71 242	1.15 226	1.06 229	1.28 220	2.04 235	1.21 209	1.51 198

MDST_ROB	1.80 218	1.47 221	0.55 178	2.47 229	1.01 215	1.79 222	0.78 197	0.72 189	0.58 175	0.59 180	0.55 155	1.10 182	12.30 254	0.29 138	3.12 246	0.41 123	0.52 143	0.37 100	0.84 142	0.44 144	0.58 153	0.44 95	0.39 167	0.51 180	3.47 254	1.87 229	8.68 260	2.84 233

Ntro	1.81 219	2.73 243	1.14 226	3.03 239	2.21 237	3.27 240	3.03 235	0.96 205	0.91 206	1.04 229	0.79 198	2.60 213	0.84 187	2.53 237	1.41 203	0.55 178	0.96 217	0.66 206	8.42 245	0.99 222	0.74 190	0.69 176	3.62 243	0.62 195	1.03 210	1.23 207	1.20 207	1.69 206

WAO-7	1.84 220	1.51 224	1.58 235	2.13 223	1.53 225	1.45 217	1.51 221	1.82 244	2.17 244	1.51 248	3.04 250	3.42 229	4.56 237	1.06 226	1.87 226	1.13 237	1.28 227	0.96 229	3.75 217	1.28 234	1.09 216	1.25 228	0.64 206	1.42 245	1.47 223	2.46 243	1.50 218	2.37 221

STTRV1_RVC	1.87 221	0.66 194	0.51 172	0.83 194	0.62 188	0.82 194	0.71 192	0.78 197	0.76 194	0.71 204	0.82 203	1.33 193	1.76 214	0.79 215	3.54 250	0.59 190	1.17 224	0.58 198	22.38 261	1.22 231	1.22 224	0.93 208	0.86 220	0.88 219	0.95 202	1.08 199	1.17 204	2.84 233

MeshStereo	1.94 222	1.02 214	0.73 205	1.88 221	1.30 222	1.46 219	0.89 204	1.17 218	0.79 199	0.66 201	0.92 209	8.33 258	5.32 241	0.41 176	2.26 237	0.70 211	0.67 186	0.54 185	4.80 227	0.63 193	4.38 257	0.98 211	0.65 207	0.79 210	2.01 232	1.63 224	3.35 252	4.10 244
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
SGM_RVC	1.95 223	1.03 215	0.60 187	1.33 215	0.98 213	1.28 214	0.91 206	0.96 205	0.78 197	0.62 188	0.80 199	2.66 215	1.78 215	0.36 163	0.95 179	0.39 113	0.57 167	0.43 146	5.48 230	0.47 161	0.63 170	0.42 89	0.38 163	0.61 193	1.50 224	1.43 217	3.27 251	22.12 262
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	1.97 224	2.92 247	1.62 237	3.50 246	2.66 247	3.39 245	3.43 243	1.18 219	0.93 209	1.04 229	0.92 209	2.97 222	1.56 211	2.85 244	1.41 203	0.57 183	1.54 234	0.83 225	6.64 238	1.03 224	1.09 216	0.81 198	4.02 248	0.79 210	1.25 218	1.72 225	1.01 195	1.41 194

SGM+DAISY	1.97 224	1.15 219	1.06 223	1.40 217	1.29 221	1.49 220	1.43 220	1.32 225	1.16 216	1.11 234	2.33 246	2.86 219	2.50 224	1.08 227	7.06 255	1.20 241	1.29 228	1.06 237	8.56 246	1.21 229	1.70 237	1.46 236	1.26 230	1.13 234	1.42 222	1.31 213	1.94 233	2.43 222

WAO-6	2.05 226	2.11 231	1.32 231	2.55 232	2.10 232	2.72 230	2.68 231	1.45 233	1.94 242	1.37 245	1.13 225	3.15 225	4.44 235	2.52 236	1.75 223	1.20 241	1.94 242	1.12 240	2.67 210	1.36 238	1.62 235	1.37 232	2.42 237	1.38 243	2.21 238	2.11 236	1.99 234	2.75 231

PSMNet_ROB	2.08 227	2.77 244	1.33 232	2.54 230	1.82 227	3.47 247	3.03 235	1.25 222	1.21 219	1.32 243	1.41 232	2.91 220	4.05 233	2.61 239	1.82 224	0.80 221	1.39 231	0.86 227	6.00 233	1.24 233	1.21 223	1.11 220	4.12 249	1.13 234	1.65 228	1.79 227	1.60 224	1.63 203

ELAS_RVC	2.08 227	1.48 222	1.28 229	2.09 222	1.56 226	3.54 250	1.54 223	1.51 235	1.17 217	0.93 221	2.90 249	6.91 250	6.03 243	0.62 207	1.61 212	0.67 204	1.11 223	0.82 223	2.41 208	0.92 216	1.42 230	2.14 247	0.86 220	1.12 233	3.43 253	2.32 242	2.72 246	3.08 235
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.16 229	1.69 226	1.25 227	2.28 224	1.83 229	2.51 226	1.54 223	1.63 238	1.84 237	0.90 219	3.66 254	7.04 251	6.05 244	0.63 208	1.83 225	0.67 204	1.09 222	0.79 222	2.64 209	0.86 213	1.37 228	2.14 247	0.81 215	1.05 228	3.30 251	2.80 249	2.71 244	3.36 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	2.23 230	2.54 236	1.78 240	3.04 240	2.48 241	3.36 243	3.57 244	1.43 231	1.87 238	1.00 223	1.08 221	3.38 227	4.59 238	3.31 247	1.71 220	0.91 227	1.73 236	0.97 231	4.22 222	1.35 236	1.42 230	1.19 224	4.55 251	1.08 231	2.07 234	1.47 218	1.70 225	2.34 219

IMH-64	2.23 230	2.54 236	1.78 240	3.04 240	2.48 241	3.36 243	3.57 244	1.43 231	1.87 238	1.00 223	1.08 221	3.38 227	4.59 238	3.31 247	1.71 220	0.91 227	1.73 236	0.97 231	4.22 222	1.35 236	1.42 230	1.19 224	4.55 251	1.08 231	2.07 234	1.47 218	1.70 225	2.34 219

Dean	2.26 232	3.02 251	1.51 234	3.69 247	3.06 253	3.35 242	3.37 242	1.63 238	1.75 236	1.34 244	1.22 226	3.24 226	3.75 231	2.81 243	1.67 216	0.89 225	1.78 238	1.08 238	4.11 219	1.56 244	1.17 220	1.01 214	4.18 250	1.28 240	2.41 241	2.01 232	2.20 237	2.02 214

SPstereo	2.30 233	1.48 222	1.89 244	1.53 219	1.45 223	1.58 221	1.38 219	2.01 249	1.64 235	1.53 249	2.89 248	2.96 221	5.36 242	1.62 230	2.07 230	2.85 258	2.14 246	2.25 255	2.93 213	2.22 253	3.05 254	3.41 253	1.71 233	1.81 253	2.05 233	2.27 240	2.65 243	3.29 237

DispFullNet	2.33 234	2.68 240	3.37 259	2.54 230	2.33 239	2.65 229	2.56 230	1.37 228	1.29 224	2.23 256	1.02 216	7.86 256	2.93 228	2.48 234	1.41 203	1.62 254	2.89 252	1.43 248	6.75 240	2.26 254	1.63 236	1.71 242	1.21 227	0.80 213	0.93 200	0.93 184	1.52 219	2.50 225

LVE	2.40 235	2.71 241	1.67 238	4.77 257	2.70 248	3.32 241	3.79 247	1.33 226	1.39 228	1.62 250	1.35 229	3.06 224	3.67 230	2.80 242	1.44 206	0.89 225	1.62 235	1.12 240	6.31 235	1.44 240	1.97 241	1.40 233	3.89 245	1.47 247	2.51 245	2.03 234	2.07 235	2.50 225

ACVNet_2	2.43 236	2.72 242	1.85 243	3.43 245	2.57 246	3.08 235	3.07 238	1.40 229	1.10 215	1.11 234	0.99 215	2.79 218	1.99 219	2.57 238	1.19 190	0.76 219	2.35 247	0.78 219	16.59 259	1.22 231	1.05 215	0.82 200	3.92 247	1.15 238	1.74 230	2.01 232	1.54 220	1.90 211

IMH	2.49 237	2.59 238	1.81 242	3.06 242	2.54 245	3.39 245	3.61 246	1.47 234	1.90 241	1.03 227	1.07 220	3.52 232	8.23 245	3.63 252	1.59 210	0.91 227	1.80 239	1.01 234	5.27 228	1.38 239	1.37 228	1.14 222	4.57 253	1.13 234	2.08 236	1.87 229	1.82 228	3.43 239

SGM-ForestM	2.76 238	1.91 229	0.61 192	1.81 220	0.95 209	2.05 224	1.33 218	1.42 230	0.91 206	0.56 165	0.91 208	5.46 240	4.14 234	0.42 179	24.53 266	0.42 131	0.62 174	0.44 150	5.98 232	0.47 161	0.63 170	0.44 95	0.39 167	0.56 187	3.80 255	4.06 254	4.71 257	4.93 249

WAO-8	2.95 239	2.89 245	2.08 247	4.66 254	2.53 243	3.48 248	2.97 233	1.91 246	3.21 252	1.38 246	1.44 234	5.04 236	8.43 247	3.60 250	2.17 232	1.16 238	2.03 243	1.19 243	6.98 241	2.15 251	1.74 238	1.25 228	2.86 239	1.36 241	3.26 249	2.73 246	2.53 240	4.56 247

Venus	2.95 239	2.89 245	2.08 247	4.66 254	2.53 243	3.48 248	2.97 233	1.91 246	3.21 252	1.38 246	1.44 234	5.04 236	8.43 247	3.60 250	2.17 232	1.16 238	2.03 243	1.19 243	6.98 241	2.15 251	1.74 238	1.25 228	2.86 239	1.36 241	3.26 249	2.73 246	2.53 240	4.56 247

STStereo	3.04 241	1.84 227	2.02 246	2.86 236	2.07 231	2.80 231	2.13 225	3.45 257	1.87 238	0.84 216	5.89 259	8.55 259	10.11 252	0.54 197	5.43 252	0.48 154	0.66 183	0.47 161	12.54 253	0.74 203	0.90 210	0.86 203	0.50 192	1.06 229	2.80 246	2.48 244	2.76 248	5.29 251

notaker	3.70 242	3.63 256	2.85 256	6.04 260	3.37 255	4.76 256	4.69 255	2.04 250	2.21 245	1.89 252	1.60 240	7.21 253	15.87 259	3.78 256	2.29 239	1.52 251	2.59 250	1.74 251	11.12 251	2.03 250	2.00 242	2.17 250	4.86 256	1.71 251	1.52 226	1.74 226	1.91 232	2.70 230

JetBlue	3.72 243	2.93 248	2.25 251	4.01 252	3.39 256	4.54 255	4.38 249	2.49 252	2.38 247	1.19 239	1.04 218	7.20 252	1.53 210	3.21 246	1.64 215	1.52 251	2.46 249	2.08 254	4.12 220	1.77 248	4.67 258	5.57 258	1.98 234	1.72 252	2.43 243	4.51 256	3.02 250	22.45 263

PWCK	3.81 244	2.53 235	1.72 239	3.08 243	2.13 236	3.10 236	3.14 239	1.99 248	2.21 245	2.27 257	3.18 252	5.47 241	3.87 232	1.43 229	2.14 231	1.00 232	1.84 241	1.11 239	42.20 273	1.74 246	2.25 245	1.67 240	2.24 236	1.53 248	1.90 231	2.63 245	1.84 230	2.54 227

UNDER WATER	4.12 245	4.08 257	2.63 254	6.45 261	4.77 261	5.44 259	5.59 257	3.34 256	3.11 251	1.70 251	1.80 242	7.67 254	11.14 253	4.31 262	2.42 243	1.26 244	4.76 257	1.65 250	6.67 239	2.44 256	2.82 251	2.90 251	7.40 266	2.17 256	3.16 248	3.80 253	2.72 246	5.07 250

TorneroNet-64	4.16 246	3.61 255	2.11 249	4.37 253	2.98 251	4.33 252	4.63 253	1.71 241	6.34 258	1.23 240	1.11 224	5.72 243	25.96 262	4.00 260	2.53 244	0.96 230	2.98 254	1.29 246	12.05 252	1.55 243	2.30 248	1.69 241	4.93 257	1.44 246	2.24 239	2.79 248	1.84 230	5.51 253

UNDER WATER-64	4.19 247	4.38 259	2.66 255	7.03 262	4.94 262	5.57 260	5.84 258	3.48 259	2.88 249	1.94 254	1.95 244	7.91 257	9.16 251	4.50 264	2.63 245	1.31 246	4.96 258	1.75 252	6.26 234	2.37 255	2.75 250	3.23 252	7.93 267	2.02 255	2.94 247	4.48 255	2.89 249	5.44 252

MADNet++	4.47 248	3.00 250	3.25 258	2.44 228	3.78 258	2.63 228	3.35 241	3.45 257	4.35 256	3.57 261	3.87 255	5.35 238	5.16 240	3.40 249	3.14 247	4.21 260	3.98 255	3.26 258	6.32 236	4.42 259	7.68 261	13.20 264	2.01 235	3.95 261	3.30 251	10.32 261	3.77 254	3.51 240

ktn	4.88 249	2.98 249	2.15 250	3.75 248	3.03 252	3.86 251	4.59 251	1.74 242	2.91 250	2.10 255	1.63 241	11.03 262	37.05 268	3.72 253	2.27 238	1.83 255	2.63 251	2.02 253	18.61 260	1.99 249	2.22 244	2.06 246	4.75 254	1.94 254	2.11 237	2.26 239	2.71 244	3.88 242

MaskLacGwcNet_RVC	5.11 250	0.52 172	0.70 204	0.73 184	0.60 186	0.64 178	0.78 197	0.61 173	0.48 164	0.53 135	1.02 216	116.64 275	1.19 202	0.86 219	0.73 157	0.55 178	0.72 195	0.66 206	2.81 211	0.57 185	0.81 199	1.06 218	0.41 179	0.46 173	0.78 185	0.97 186	0.72 161	1.47 196

KSHMR	5.14 251	3.44 253	2.51 253	4.75 256	3.54 257	4.37 253	4.39 250	2.25 251	2.04 243	1.89 252	1.90 243	3.91 233	56.90 273	4.29 261	2.33 241	1.43 248	2.38 248	1.63 249	9.67 249	1.74 246	2.26 246	1.95 245	6.27 263	1.58 249	2.40 240	2.12 237	2.33 239	4.41 246

TorneroNet	5.55 252	3.56 254	2.26 252	3.87 249	3.09 254	4.41 254	4.59 251	1.77 243	5.65 257	1.30 242	1.46 237	6.35 247	60.56 274	3.94 259	2.38 242	0.99 231	2.95 253	1.26 245	16.30 258	1.57 245	2.37 249	1.62 238	5.15 258	1.41 244	2.48 244	2.30 241	2.14 236	4.06 243

JetRed	5.93 253	4.36 258	5.18 262	3.32 244	4.15 260	5.91 261	9.28 263	4.21 260	2.78 248	2.33 258	2.08 245	5.56 242	1.33 207	5.92 265	3.32 249	3.95 259	6.76 261	6.49 260	3.83 218	3.05 257	7.34 260	6.19 260	5.50 259	2.76 259	9.36 259	21.55 266	5.67 258	17.91 260

MANE	5.94 254	1.67 225	3.69 260	2.38 227	2.05 230	2.51 226	2.37 226	3.17 254	4.05 255	0.84 216	1.36 230	7.77 255	9.14 250	0.57 200	15.61 263	1.09 236	0.87 212	13.46 264	6.33 237	0.62 191	1.25 225	0.76 190	0.49 191	1.02 227	10.30 260	18.90 264	16.36 264	31.80 266

FADE	6.24 255	1.41 220	1.97 245	1.26 213	1.51 224	2.99 234	4.68 254	1.89 245	7.67 262	3.64 262	14.09 264	14.56 263	8.32 246	1.36 228	14.67 261	1.30 245	7.11 262	3.52 259	22.66 262	9.99 263	7.92 262	7.45 262	1.21 227	2.32 257	1.66 229	1.24 208	4.68 256	17.34 258

LSM0	6.91 256	0.81 205	0.60 187	1.25 211	1.05 216	1.32 216	1.29 217	1.65 240	1.45 229	1.18 238	1.49 238	2.67 216	4.52 236	0.52 195	59.29 274	70.04 274	1.27 226	0.77 218	10.09 250	1.49 241	2.97 253	5.30 257	0.65 207	0.91 221	1.35 221	1.86 228	2.57 242	8.34 255

DPSimNet_ROB	7.97 257	3.03 252	3.09 257	2.75 234	2.79 250	2.83 232	4.04 248	3.33 255	6.56 259	2.71 260	50.85 273	6.38 248	18.73 260	3.01 245	14.74 262	5.23 261	4.15 256	2.37 256	28.07 268	3.64 258	5.47 259	6.94 261	2.62 238	2.99 260	3.80 255	6.16 258	3.42 253	15.50 257

XX-Stereo	8.91 258	0.25 47	0.19 43	0.40 131	0.21 53	0.44 138	0.17 66	0.55 144	0.23 60	0.52 128	0.47 124	0.59 133	0.17 34	0.20 77	0.62 136	0.56 181	0.49 122	0.37 100	0.66 126	0.39 121	0.48 116	0.45 99	0.15 56	0.21 61	229.66 275	0.55 121	0.60 135	0.96 172

HanzoNet	10.87 259	6.61 262	4.12 261	14.03 265	6.14 263	22.43 267	21.48 269	7.53 264	9.98 264	2.65 259	3.14 251	30.46 268	52.31 272	24.77 271	5.81 253	2.76 257	7.16 263	2.61 257	25.65 264	5.09 260	4.13 255	3.84 255	8.74 268	2.66 258	4.91 258	4.52 257	4.28 255	5.77 254

DGTPSM_ROB	11.00 260	5.61 260	16.56 266	3.96 250	7.34 264	4.93 257	7.56 259	4.32 261	11.20 265	4.12 263	8.43 260	4.55 234	13.08 255	3.85 257	13.16 259	13.78 264	6.37 259	15.33 265	7.61 243	11.60 264	8.27 264	20.90 266	5.52 260	11.00 265	11.55 261	30.93 268	12.69 261	32.76 267

DPSMNet_ROB	11.11 261	5.62 261	16.57 267	3.96 250	7.34 264	4.93 257	7.57 260	4.32 261	11.21 266	4.13 264	8.57 261	4.60 235	14.45 258	3.87 258	13.23 260	13.79 265	6.38 260	15.38 266	8.62 247	11.60 264	8.28 265	20.92 267	5.52 260	11.00 265	11.58 262	30.93 268	12.70 262	32.76 267

LE_ROB	12.15 262	1.07 217	1.28 229	4.86 258	43.61 273	6.11 262	34.98 271	7.73 265	6.67 260	0.59 180	3.47 253	32.65 270	46.59 271	0.28 136	3.28 248	0.34 84	0.56 165	0.43 146	23.40 263	0.83 210	0.89 208	0.66 173	0.55 197	8.00 264	23.50 266	19.54 265	20.84 266	35.39 269

ASD4	13.31 263	6.70 263	12.88 265	5.51 259	3.93 259	6.96 263	5.17 256	6.08 263	7.44 261	6.90 265	29.32 270	6.50 249	8.79 249	7.47 266	12.49 258	11.08 263	10.55 264	13.21 263	12.75 254	7.93 262	31.35 269	19.00 265	4.80 255	6.43 263	22.01 265	31.67 270	26.99 268	35.45 270

BEATNet-Init1	13.96 264	15.06 264	1.45 233	33.51 271	2.74 249	31.35 271	11.00 265	2.83 253	3.32 254	0.97 222	4.32 257	18.31 264	31.62 266	0.57 200	32.74 267	1.33 247	0.88 213	0.67 209	61.90 275	16.80 268	4.24 256	6.02 259	0.75 212	1.26 239	18.71 264	8.82 259	37.43 272	28.26 265

DLNR_Zeroshot_test	15.24 265	56.59 275	0.74 206	77.76 275	0.28 99	0.40 124	71.39 275	0.56 150	0.23 60	0.54 141	0.35 72	0.59 133	0.18 45	4.34 263	79.08 275	81.53 275	15.25 266	11.51 262	5.30 229	0.36 109	0.78 198	0.74 185	0.15 56	0.31 122	0.60 148	0.51 110	0.69 153	0.63 135

DPSM_ROB	17.14 266	15.12 265	20.99 268	8.55 263	8.28 266	12.85 264	8.38 261	9.68 267	14.27 267	7.99 266	8.92 262	10.02 260	13.15 256	3.72 253	17.02 264	17.90 266	17.89 267	19.72 268	13.12 255	14.58 266	23.81 267	27.16 268	6.33 264	14.07 267	31.12 270	38.41 271	36.00 270	43.62 271

DPSM	17.14 266	15.12 265	20.99 268	8.55 263	8.28 266	12.85 264	8.38 261	9.68 267	14.27 267	7.99 266	8.92 262	10.02 260	13.15 256	3.72 253	17.02 264	17.90 266	17.89 267	19.72 268	13.12 255	14.58 266	23.81 267	27.16 268	6.33 264	14.07 267	31.12 270	38.41 271	36.00 270	43.62 271

LRCNet_RVC	19.34 268	28.20 268	9.73 264	30.22 270	27.96 271	31.69 272	26.15 270	20.45 272	8.63 263	28.67 272	28.56 269	30.79 269	23.77 261	32.51 272	10.62 257	1.87 256	23.27 269	17.65 267	40.19 270	17.32 269	8.18 263	3.73 254	35.17 272	25.19 269	1.50 224	1.19 205	5.90 259	3.12 236

PML	25.77 269	16.40 267	5.63 263	19.94 269	12.77 268	20.38 266	9.79 264	9.31 266	68.05 275	17.61 271	136.84 275	90.68 274	97.32 275	9.22 270	8.31 256	7.86 262	13.64 265	6.53 261	32.01 269	6.33 261	10.40 266	9.06 263	5.53 262	5.58 262	24.53 268	10.26 260	31.06 269	10.67 256

MyStereo02	33.87 270	30.38 270	42.28 274	17.19 267	0.00 1	25.92 269	16.86 267	19.46 270	28.71 270	16.15 268	17.99 266	20.16 265	26.46 264	7.53 268	34.41 269	36.06 269	35.97 270	39.69 271	26.26 266	29.36 271	47.86 274	54.73 273	12.72 270	28.32 270	62.57 273	77.31 274	72.32 274	87.78 274

CasAABBNet	34.43 271	30.36 269	42.26 273	17.14 266	16.55 269	25.74 268	16.74 266	19.07 269	28.70 269	16.64 270	18.05 268	20.17 267	26.39 263	7.50 267	34.18 268	36.02 268	36.01 272	39.65 270	26.14 265	29.32 270	47.52 273	54.86 275	12.71 269	28.37 272	62.52 272	77.28 273	72.22 273	87.55 273

MyStereo03	34.49 272	30.38 270	42.28 274	17.19 267	16.68 270	25.92 269	16.86 267	19.46 270	28.71 270	16.15 268	17.99 266	20.16 265	26.46 264	7.53 268	34.41 269	36.06 269	35.97 270	39.69 271	26.26 266	29.36 271	47.86 274	54.73 273	12.72 270	28.32 270	62.57 273	77.31 274	72.32 274	87.78 274

HaxPig	36.94 273	39.02 272	35.87 270	37.61 272	42.00 272	37.54 273	41.37 272	37.89 273	39.04 272	46.91 273	48.84 272	44.26 271	35.76 267	37.00 273	38.72 272	36.77 272	45.37 273	48.69 273	40.70 271	39.66 273	36.11 270	31.60 270	47.76 274	39.78 274	18.63 263	16.85 263	13.84 263	19.74 261

AVERAGE_ROB	39.02 274	41.97 273	38.90 271	43.30 273	44.01 274	42.99 274	43.74 273	43.16 274	39.90 273	47.57 274	47.87 271	44.75 272	39.96 269	43.65 275	38.17 271	36.44 271	46.39 274	48.96 274	41.67 272	40.21 274	39.69 271	35.43 271	46.62 273	39.76 273	24.41 267	16.49 262	19.69 265	17.85 259

MEDIAN_ROB	40.83 275	43.09 274	39.48 272	43.85 274	45.04 275	43.46 275	44.50 274	43.93 275	40.53 274	50.28 275	51.34 274	46.63 273	40.33 270	42.01 274	40.18 273	38.17 273	48.38 275	51.35 275	43.96 274	42.85 275	41.02 272	36.07 272	48.66 275	41.25 275	25.02 269	23.68 267	21.83 267	25.41 264

Low-res two-view benchmark