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 Lap2	0.14 1	0.08 4	0.05 1	0.05 1	0.06 5	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.11 7	0.03 2	0.14 6	0.07 3	0.08 2	0.94 10	0.36 25	0.12 1	0.10 3	0.13 2	0.07 2	0.30 16	0.23 4	0.04 1	0.07 2	0.12 4	0.11 4	0.11 1	0.08 3

CroCo-Stereo	0.14 1	0.07 1	0.05 1	0.05 1	0.05 4	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.06 2	0.01 1	0.11 2	0.07 3	0.07 1	1.09 16	0.38 33	0.13 2	0.10 3	0.17 6	0.06 1	0.26 13	0.24 5	0.04 1	0.06 1	0.11 2	0.09 2	0.11 1	0.07 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
StereoVision	0.15 3	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 3	0.07 3	0.10 5	0.13 20	0.09 4	0.07 3	0.16 8	0.08 5	0.11 7	0.75 5	0.29 11	0.15 4	0.13 6	0.17 6	0.10 3	0.23 10	0.22 3	0.04 1	0.09 6	0.15 10	0.13 7	0.19 9	0.16 12

ProNet	0.17 4	0.07 1	0.09 4	0.06 3	0.04 2	0.10 6	0.66 176	0.07 1	0.04 1	0.04 1	0.12 16	0.07 1	0.04 1	0.30 104	0.74 3	0.47 69	0.27 37	0.09 2	0.11 1	0.13 10	0.17 3	0.47 21	0.09 13	0.08 4	0.10 1	0.06 1	0.11 1	0.06 1

TDLM	0.17 4	0.14 10	0.14 28	0.11 13	0.14 27	0.11 10	0.11 19	0.15 10	0.12 17	0.09 4	0.21 51	0.20 13	0.11 15	0.12 11	0.61 1	0.20 1	0.20 13	0.15 10	0.13 2	0.11 5	0.15 1	0.37 13	0.10 23	0.11 10	0.12 4	0.16 14	0.16 6	0.16 12

RAFT	0.18 6	0.07 1	0.10 5	0.08 6	0.04 2	0.24 98	0.27 98	0.19 19	0.07 5	0.13 8	0.08 5	0.13 3	0.06 2	0.11 7	1.18 25	0.29 11	0.17 6	0.08 1	0.14 5	0.21 37	0.16 2	0.33 9	0.04 1	0.07 2	0.16 14	0.15 12	0.21 13	0.16 12

delet	0.18 6	0.14 10	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.13 20	0.10 17	0.12 6	0.10 10	0.15 11	0.12 16	0.18 11	0.10 13	0.12 11	1.14 20	0.24 4	0.17 6	0.14 7	0.13 2	0.12 7	0.18 4	0.33 9	0.09 13	0.11 10	0.14 6	0.12 5	0.21 13	0.14 10

AANet_RVC	0.18 6	0.13 9	0.13 15	0.10 10	0.16 36	0.08 4	0.13 29	0.14 9	0.15 29	0.13 8	0.12 16	0.13 3	0.11 15	0.11 7	0.90 9	0.25 6	0.18 9	0.17 16	0.20 10	0.16 20	0.18 4	0.21 2	0.11 34	0.12 14	0.16 14	0.16 14	0.22 17	0.23 43

iRaftStereo_RVC	0.20 9	0.15 12	0.12 12	0.10 10	0.11 14	0.10 6	0.07 3	0.17 14	0.09 6	0.15 11	0.15 23	0.18 11	0.09 8	0.17 33	0.63 2	0.28 9	0.25 25	0.14 7	0.21 13	0.21 37	0.36 24	0.86 56	0.08 9	0.10 7	0.15 10	0.12 5	0.19 9	0.13 7

AASNet	0.22 10	0.18 19	0.13 15	0.14 29	0.15 31	0.16 37	0.14 34	0.17 14	0.09 6	0.15 11	0.16 34	0.16 8	0.10 13	0.15 20	1.23 28	0.23 2	0.18 9	0.16 15	0.17 6	0.14 12	0.20 7	0.80 48	0.10 23	0.13 15	0.15 10	0.14 10	0.18 8	0.13 7

StereoIM	0.23 11	0.17 15	0.11 8	0.07 5	0.11 14	0.08 4	0.07 3	0.13 7	0.10 10	0.19 19	0.10 7	0.20 13	0.09 8	0.14 16	1.08 14	0.40 38	0.24 18	0.18 23	0.54 84	0.12 7	0.51 52	0.45 19	0.07 5	0.13 15	0.20 29	0.23 43	0.21 13	0.24 48

test croco	0.24 12	0.21 49	0.13 15	0.11 13	0.15 31	0.11 10	0.08 9	0.21 22	0.12 17	0.23 25	0.09 6	0.30 46	0.12 22	0.17 33	1.07 12	0.46 62	0.25 25	0.23 51	0.29 22	0.14 12	0.55 64	0.57 27	0.08 9	0.19 64	0.19 25	0.17 19	0.20 11	0.21 36

RAFT_CTSACE	0.24 12	0.20 37	0.13 15	0.12 19	0.10 11	0.14 29	0.10 17	0.24 31	0.11 12	0.26 42	0.10 7	0.22 15	0.18 50	0.11 7	0.87 8	0.39 36	0.22 14	0.14 7	0.31 26	0.19 28	0.33 23	0.83 52	0.09 13	0.13 15	0.27 61	0.16 14	0.34 44	0.17 18

test_5	0.25 14	0.19 28	0.11 8	0.11 13	0.08 8	0.21 72	0.08 9	0.32 73	0.11 12	0.17 17	0.37 122	0.24 21	0.21 67	0.08 2	1.17 23	0.49 74	0.17 6	0.15 10	0.29 22	0.12 7	0.25 12	0.73 42	0.07 5	0.15 27	0.17 18	0.17 19	0.33 34	0.20 27

MMNet	0.25 14	0.15 12	0.12 12	0.14 29	0.14 27	0.13 20	0.14 34	0.16 11	0.12 17	0.13 8	0.15 23	0.22 15	0.09 8	0.18 45	2.41 110	0.26 7	0.19 11	0.17 16	0.20 10	0.15 15	0.21 9	0.40 14	0.10 23	0.14 19	0.15 10	0.16 14	0.28 28	0.16 12

MIF-Stereo (partial)	0.26 16	0.20 37	0.13 15	0.10 10	0.13 24	0.11 10	0.08 9	0.17 14	0.14 25	0.18 18	0.10 7	0.25 23	0.11 15	0.16 27	1.41 43	0.45 55	0.25 25	0.22 42	0.30 24	0.15 15	0.58 70	0.56 25	0.09 13	0.18 46	0.19 25	0.17 19	0.38 60	0.20 27

GMStereo	0.26 16	0.24 87	0.13 15	0.19 72	0.17 44	0.20 68	0.16 49	0.29 52	0.16 39	0.23 25	0.19 41	0.33 66	0.17 44	0.14 16	0.80 6	0.30 14	0.29 46	0.19 26	0.44 51	0.20 31	0.36 24	0.35 11	0.12 42	0.16 33	0.25 49	0.22 39	0.39 65	0.20 27
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CVANet_RVC	0.26 16	0.19 28	0.19 58	0.20 80	0.16 36	0.18 51	0.14 34	0.25 40	0.16 39	0.15 11	0.26 72	0.23 18	0.13 25	0.54 171	0.74 3	0.23 2	0.24 18	0.17 16	0.54 84	0.14 12	0.19 6	0.91 60	0.10 23	0.13 15	0.16 14	0.13 7	0.22 17	0.24 48

MIF-Stereo	0.27 19	0.16 14	0.11 8	0.09 8	0.11 14	0.11 10	0.07 3	0.16 11	0.11 12	0.21 23	0.10 7	0.29 39	0.16 38	0.26 84	1.56 50	0.47 69	0.25 25	0.19 26	0.64 106	0.15 15	0.59 75	0.44 18	0.10 23	0.16 33	0.18 20	0.22 39	0.16 6	0.17 18

UPFNet	0.27 19	0.18 19	0.20 61	0.18 61	0.19 61	0.19 58	0.15 45	0.22 24	0.17 47	0.23 25	0.19 41	0.23 18	0.14 31	0.26 84	1.70 69	0.29 11	0.24 18	0.21 33	0.25 16	0.18 23	0.24 11	0.40 14	0.14 66	0.17 43	0.19 25	0.20 33	0.39 65	0.19 25

RAFT+CT+SA	0.28 21	0.21 49	0.13 15	0.13 25	0.10 11	0.11 10	0.09 14	0.32 73	0.13 20	0.24 31	0.10 7	0.29 39	0.21 67	0.09 5	1.16 21	0.87 142	0.19 11	0.17 16	0.43 49	0.16 20	0.37 26	1.04 76	0.07 5	0.15 27	0.20 29	0.18 24	0.33 34	0.20 27

DMCA	0.28 21	0.17 15	0.16 38	0.13 25	0.14 27	0.13 20	0.16 49	0.18 18	0.15 29	0.19 19	0.18 36	0.28 35	0.12 22	0.15 20	2.01 91	0.60 98	0.33 74	0.45 165	0.24 14	0.15 15	0.29 15	0.30 7	0.13 53	0.14 19	0.18 20	0.17 19	0.21 13	0.17 18

TestStereo	0.29 23	0.25 103	0.21 78	0.21 87	0.16 36	0.21 72	0.14 34	0.35 101	0.18 59	0.38 122	0.20 45	0.34 72	0.16 38	0.13 14	1.20 27	0.28 9	0.35 87	0.19 26	0.44 51	0.19 28	0.48 46	0.42 16	0.13 53	0.18 46	0.27 61	0.23 43	0.34 44	0.25 52

TESTraft	0.30 24	0.22 60	0.15 33	0.11 13	0.12 18	0.11 10	0.11 19	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.12 16	0.29 39	0.23 80	0.16 27	1.32 38	0.80 128	0.23 16	0.17 16	0.52 71	0.20 31	0.39 33	0.76 44	0.09 13	0.15 27	0.22 37	0.25 58	0.48 106	0.23 43

TestStereo1	0.31 25	0.22 60	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.12 17	0.12 24	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.11 14	0.35 76	0.23 80	0.15 20	1.30 35	0.83 134	0.24 18	0.18 23	0.53 75	0.18 23	0.41 36	0.96 67	0.08 9	0.14 19	0.23 39	0.24 52	0.49 108	0.23 43

SA-5K	0.31 25	0.22 60	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.12 17	0.12 24	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.11 14	0.35 76	0.23 80	0.15 20	1.30 35	0.83 134	0.24 18	0.18 23	0.53 75	0.18 23	0.41 36	0.96 67	0.08 9	0.14 19	0.23 39	0.24 52	0.49 108	0.23 43

ARAFT	0.31 25	0.18 19	0.13 15	0.15 36	0.13 24	0.13 20	0.09 14	0.20 20	0.13 20	0.36 106	0.15 23	0.33 66	0.12 22	0.26 84	1.09 16	0.40 38	0.29 46	0.24 57	0.57 89	0.15 15	0.53 58	1.71 136	0.09 13	0.14 19	0.23 39	0.15 12	0.38 60	0.18 22

CFNet	0.31 25	0.23 77	0.20 61	0.25 113	0.23 100	0.19 58	0.21 72	0.30 57	0.17 47	0.28 47	0.23 59	0.38 91	0.21 67	0.22 65	1.67 63	0.27 8	0.29 46	0.21 33	0.28 20	0.21 37	0.37 26	0.48 22	0.13 53	0.18 46	0.29 78	0.29 81	0.38 60	0.32 85

UNet	0.32 29	0.21 49	0.20 61	0.19 72	0.20 73	0.21 72	0.16 49	0.27 42	0.17 47	0.29 51	0.21 51	0.26 28	0.18 50	0.57 178	1.91 81	0.32 17	0.28 42	0.23 51	0.31 26	0.21 37	0.37 26	0.32 8	0.16 87	0.21 81	0.22 37	0.25 58	0.44 92	0.26 60

HITNet	0.32 29	0.18 19	0.15 33	0.17 52	0.17 44	0.14 29	0.11 19	0.29 52	0.19 66	0.30 58	0.20 45	0.30 46	0.19 60	0.29 98	1.46 45	0.42 42	0.31 62	0.20 30	0.38 37	0.18 23	0.67 88	1.02 72	0.12 42	0.16 33	0.20 29	0.19 28	0.39 65	0.27 63
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
HGLStereo	0.33 31	0.24 87	0.20 61	0.18 61	0.24 105	0.19 58	0.18 60	0.23 27	0.16 39	0.31 68	0.32 109	0.22 15	0.15 37	0.21 61	1.95 85	0.47 69	0.38 103	0.24 57	0.30 24	0.20 31	0.46 43	0.57 27	0.14 66	0.19 64	0.24 42	0.25 58	0.33 34	0.22 38

SA	0.34 32	0.22 60	0.14 28	0.14 29	0.15 31	0.16 37	0.09 14	0.34 90	0.16 39	0.31 68	0.12 16	0.44 120	0.14 31	0.21 61	1.06 11	0.92 145	0.27 37	0.30 94	0.61 102	0.24 52	0.53 58	0.90 59	0.09 13	0.18 46	0.27 61	0.29 81	0.56 128	0.27 63

RASNet	0.34 32	0.21 49	0.22 91	0.19 72	0.19 61	0.18 51	0.15 45	0.31 67	0.19 66	0.32 76	0.20 45	0.26 28	0.19 60	0.25 80	1.16 21	0.66 110	0.28 42	0.19 26	0.28 20	0.16 20	0.68 89	1.10 79	0.12 42	0.24 110	0.24 42	0.25 58	0.46 97	0.44 124

GANet	0.34 32	0.18 19	0.21 78	0.18 61	0.18 53	0.27 112	0.17 53	0.30 57	0.13 20	0.19 19	0.92 190	0.45 126	0.43 162	0.19 51	0.84 7	0.24 4	0.46 137	0.25 63	0.20 10	0.18 23	0.32 20	1.60 126	0.13 53	0.14 19	0.62 183	0.14 10	0.20 11	0.18 22

DISCO	0.34 32	0.24 87	0.17 46	0.19 72	0.21 83	0.24 98	0.33 109	0.21 22	0.21 79	0.35 92	0.26 72	0.25 23	0.17 44	0.19 51	2.16 100	0.37 28	0.30 57	0.22 42	0.44 51	0.23 48	0.31 18	0.71 40	0.15 75	0.18 46	0.24 42	0.23 43	0.40 71	0.25 52

PDISCO_ROB	0.34 32	0.24 87	0.21 78	0.22 94	0.20 73	0.19 58	0.42 131	0.24 31	0.19 66	0.29 51	0.27 81	0.25 23	0.18 50	0.18 45	1.28 34	0.45 55	0.32 66	0.33 109	0.41 45	0.26 64	0.55 64	0.70 38	0.14 66	0.21 81	0.32 98	0.30 88	0.55 126	0.31 81

raft+_RVC	0.35 37	0.19 28	0.16 38	0.15 36	0.16 36	0.13 20	0.22 75	0.30 57	0.14 25	0.28 47	0.18 36	0.28 35	0.11 15	0.19 51	1.09 16	0.79 123	0.26 33	0.17 16	0.45 59	0.42 119	0.50 48	2.07 165	0.10 23	0.14 19	0.21 33	0.18 24	0.26 24	0.20 27

HCRNet	0.36 38	0.24 87	0.13 15	0.26 124	0.12 18	0.18 51	0.13 29	0.20 20	0.09 6	0.54 166	0.20 45	0.29 39	0.11 15	0.14 16	3.99 150	0.31 15	0.24 18	0.15 10	0.26 17	0.13 10	0.27 14	0.58 29	0.13 53	0.11 10	0.14 6	0.16 14	0.37 56	0.15 11

DSFCA	0.36 38	0.25 103	0.21 78	0.21 87	0.26 118	0.23 91	0.27 98	0.23 27	0.21 79	0.22 24	0.27 81	0.26 28	0.16 38	0.15 20	1.69 68	0.64 108	0.29 46	0.27 75	0.32 30	0.24 52	0.46 43	0.81 51	0.18 97	0.21 81	0.28 67	0.29 81	0.57 135	0.45 128

DLCB_ROB	0.36 38	0.25 103	0.24 103	0.22 94	0.24 105	0.22 82	0.31 105	0.28 47	0.23 91	0.31 68	0.34 114	0.35 76	0.26 93	0.33 118	1.24 29	0.35 24	0.34 82	0.28 84	0.31 26	0.22 45	0.59 75	0.80 48	0.21 117	0.24 110	0.48 161	0.37 117	0.38 60	0.45 128

iinet-f	0.37 41	0.24 87	0.18 55	0.20 80	0.15 31	0.22 82	0.19 64	0.22 24	0.16 39	0.38 122	0.39 126	0.27 31	0.23 80	0.17 33	1.98 88	0.49 74	0.31 62	0.21 33	0.69 116	0.36 93	0.50 48	0.92 61	0.15 75	0.18 46	0.27 61	0.20 33	0.46 97	0.26 60

IER	0.37 41	0.19 28	0.17 46	0.17 52	0.16 36	0.18 51	0.18 60	0.23 27	0.15 29	0.27 45	0.25 68	0.33 66	0.14 31	0.23 71	3.88 146	0.31 15	0.27 37	0.20 30	0.24 14	0.20 31	0.32 20	0.42 16	0.19 104	0.16 33	0.20 29	0.26 74	0.38 60	0.25 52

Sa-1000	0.37 41	0.21 49	0.14 28	0.15 36	0.17 44	0.16 37	0.11 19	0.36 115	0.18 59	0.31 68	0.15 23	0.46 133	0.18 50	0.25 80	1.18 25	0.73 118	0.32 66	0.33 109	0.66 107	0.22 45	0.69 92	1.18 89	0.09 13	0.23 103	0.34 107	0.30 88	0.51 116	0.27 63

IPLGR_C	0.37 41	0.20 37	0.21 78	0.17 52	0.21 83	0.17 46	0.28 102	0.32 73	0.26 110	0.30 58	0.31 100	0.32 58	0.18 50	0.52 163	1.07 12	0.43 46	0.36 93	0.21 33	0.51 66	0.21 37	0.51 52	1.53 119	0.12 42	0.19 64	0.50 163	0.19 28	0.58 139	0.20 27

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 41	0.26 119	0.25 113	0.23 98	0.30 138	0.21 72	0.44 139	0.28 47	0.51 181	0.37 114	0.25 68	0.36 86	0.18 50	0.29 98	2.01 91	0.33 18	0.28 42	0.22 42	0.35 34	0.24 52	0.32 20	0.64 33	0.16 87	0.19 64	0.24 42	0.42 130	0.32 33	0.32 85
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIM_Stereo	0.38 46	0.19 28	0.15 33	0.15 36	0.14 27	0.24 98	0.13 29	0.27 42	0.11 12	0.24 31	0.22 56	0.23 18	0.13 25	0.17 33	1.24 29	1.58 195	0.25 25	0.21 33	0.54 84	0.38 102	0.49 47	2.01 160	0.09 13	0.16 33	0.18 20	0.29 81	0.35 48	0.16 12

CASnet	0.38 46	0.22 60	0.15 33	0.15 36	0.18 53	0.19 58	0.36 115	0.30 57	0.18 59	0.34 85	0.21 51	0.44 120	0.28 106	0.13 14	1.97 87	0.46 62	0.35 87	0.26 70	0.44 51	0.34 87	1.13 139	0.87 57	0.11 34	0.18 46	0.25 49	0.18 24	0.33 34	0.25 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.38 46	0.20 37	0.20 61	0.17 52	0.21 83	0.17 46	0.27 98	0.32 73	0.27 117	0.30 58	0.31 100	0.32 58	0.17 44	0.53 168	1.12 19	0.44 51	0.37 97	0.21 33	0.51 66	0.23 48	0.51 52	1.59 124	0.12 42	0.19 64	0.53 168	0.18 24	0.56 128	0.20 27

ACRE	0.38 46	0.20 37	0.20 61	0.17 52	0.21 83	0.17 46	0.27 98	0.32 73	0.25 100	0.30 58	0.42 130	0.32 58	0.17 44	0.52 163	1.08 14	0.44 51	0.37 97	0.21 33	0.52 71	0.23 48	0.52 55	1.57 122	0.12 42	0.19 64	0.52 166	0.19 28	0.57 135	0.20 27

LMCR-Stereo	0.38 46	0.23 77	0.20 61	0.19 72	0.20 73	0.23 91	0.14 34	0.30 57	0.20 73	0.29 51	0.24 62	0.34 72	0.29 111	0.60 183	1.59 54	0.46 62	0.39 107	0.28 84	0.55 87	0.38 102	0.55 64	1.08 77	0.15 75	0.22 95	0.26 55	0.26 74	0.33 34	0.32 85

dd	0.39 51	0.26 119	0.15 33	0.45 180	0.17 44	0.33 138	0.21 72	0.29 52	0.14 25	0.29 51	0.15 23	0.45 126	0.14 31	0.16 27	2.98 120	0.41 41	0.38 103	0.22 42	0.53 75	0.34 87	0.37 26	0.35 11	0.17 95	0.30 139	0.29 78	0.21 36	0.40 71	0.32 85

rafts_anoy	0.39 51	0.24 87	0.20 61	0.18 61	0.20 73	0.16 37	0.24 85	0.34 90	0.15 29	0.26 42	0.23 59	0.29 39	0.14 31	0.21 61	1.59 54	0.89 143	0.36 93	0.24 57	0.51 66	0.35 91	0.59 75	1.81 144	0.11 34	0.18 46	0.28 67	0.23 43	0.25 21	0.26 60

CAS	0.40 53	0.20 37	0.14 28	0.15 36	0.16 36	0.13 20	0.43 133	0.23 27	0.23 91	0.37 114	0.28 87	0.29 39	0.30 116	0.52 163	1.74 70	0.70 116	0.39 107	0.37 135	0.37 36	0.37 96	0.77 102	1.14 84	0.12 42	0.15 27	0.25 49	0.25 58	0.29 31	0.34 99

STTStereo	0.40 53	0.28 138	0.28 136	0.24 105	0.28 133	0.23 91	0.55 157	0.25 40	0.36 152	0.29 51	0.27 81	0.35 76	0.22 72	0.27 90	2.65 115	0.33 18	0.27 37	0.25 63	0.31 26	0.22 45	0.37 26	0.69 37	0.31 158	0.19 64	0.26 55	0.31 94	0.36 50	0.40 120

AF-Net	0.40 53	0.25 103	0.25 113	0.25 113	0.30 138	0.29 120	0.65 174	0.36 115	0.30 128	0.25 36	0.31 100	0.41 104	0.21 67	0.24 75	2.18 103	0.33 18	0.25 25	0.22 42	0.40 42	0.24 52	0.59 75	0.85 54	0.22 122	0.20 73	0.28 67	0.30 88	0.43 88	0.33 91

Nwc_Net	0.40 53	0.25 103	0.25 113	0.25 113	0.30 138	0.29 120	0.65 174	0.36 115	0.30 128	0.25 36	0.31 100	0.41 104	0.21 67	0.24 75	2.18 103	0.33 18	0.25 25	0.22 42	0.40 42	0.24 52	0.59 75	0.85 54	0.22 122	0.20 73	0.28 67	0.30 88	0.43 88	0.33 91

raftrobust	0.41 57	0.21 49	0.22 91	0.18 61	0.20 73	0.14 29	0.17 53	0.35 101	0.15 29	0.34 85	0.21 51	0.35 76	0.14 31	0.38 135	1.56 50	0.94 152	0.30 57	0.21 33	0.78 126	0.24 52	0.65 84	1.82 145	0.20 112	0.18 46	0.28 67	0.24 52	0.28 28	0.24 48

RALAANet	0.41 57	0.23 77	0.20 61	0.17 52	0.19 61	0.18 51	0.24 85	0.28 47	0.16 39	0.24 31	0.21 51	0.32 58	0.18 50	0.30 104	1.47 47	0.42 42	0.30 57	0.25 63	0.60 97	0.34 87	0.81 106	2.50 194	0.12 42	0.20 73	0.25 49	0.24 52	0.41 74	0.23 43

LL-Strereo2	0.42 59	0.18 19	0.14 28	0.12 19	0.12 18	0.10 6	0.22 75	0.29 52	0.17 47	0.30 58	0.14 22	0.25 23	0.11 15	0.34 125	1.80 73	1.07 161	0.24 18	0.17 16	0.42 48	0.20 31	0.81 106	3.01 219	0.12 42	0.14 19	0.24 42	0.19 28	0.25 21	0.17 18

raft_robust	0.42 59	0.23 77	0.16 38	0.20 80	0.17 44	0.16 37	0.14 34	0.42 149	0.18 59	0.41 135	0.15 23	0.38 91	0.24 85	0.27 90	1.56 50	1.16 170	0.32 66	0.33 109	0.92 143	0.37 96	0.75 99	1.25 96	0.11 34	0.25 115	0.31 89	0.34 106	0.37 56	0.29 70

sAnonymous2	0.42 59	0.22 60	0.17 46	0.16 44	0.17 44	0.22 82	0.17 53	0.38 127	0.26 110	0.28 47	0.26 72	0.33 66	0.32 125	0.16 27	1.63 60	0.61 99	0.40 111	0.36 130	0.81 130	0.39 112	1.05 125	1.36 104	0.15 75	0.22 95	0.30 82	0.35 109	0.33 34	0.35 103

CroCo_RVC	0.42 59	0.22 60	0.17 46	0.16 44	0.17 44	0.22 82	0.17 53	0.38 127	0.26 110	0.28 47	0.26 72	0.33 66	0.32 125	0.16 27	1.63 60	0.61 99	0.40 111	0.36 130	0.81 130	0.39 112	1.05 125	1.36 104	0.15 75	0.22 95	0.30 82	0.35 109	0.33 34	0.35 103

RALCasStereoNet	0.42 59	0.24 87	0.21 78	0.20 80	0.20 73	0.16 37	0.26 95	0.32 73	0.15 29	0.30 58	0.20 45	0.31 50	0.16 38	0.27 90	1.17 23	1.54 192	0.33 74	0.23 51	0.38 37	0.43 123	0.62 81	2.34 187	0.12 42	0.18 46	0.26 55	0.25 58	0.25 21	0.27 63

APVNet	0.42 59	0.27 129	0.20 61	0.24 105	0.27 125	0.28 117	0.26 95	0.32 73	0.22 84	0.26 42	0.31 100	0.30 46	0.17 44	0.27 90	2.45 112	0.51 78	0.45 135	0.34 122	0.67 108	0.33 85	0.56 67	1.03 74	0.16 87	0.29 133	0.29 78	0.25 58	0.45 96	0.31 81

psm_up	0.42 59	0.26 119	0.28 136	0.28 133	0.27 125	0.27 112	0.41 129	0.36 115	0.32 139	0.29 51	0.24 62	0.41 104	0.26 93	0.50 161	1.90 80	0.36 25	0.35 87	0.31 103	0.70 117	0.37 96	0.52 55	0.75 43	0.16 87	0.29 133	0.33 102	0.37 117	0.40 71	0.33 91

CREStereo	0.42 59	0.23 77	0.21 78	0.18 61	0.17 44	0.15 33	0.11 19	0.36 115	0.24 95	0.36 106	0.28 87	0.40 98	0.40 154	0.17 33	1.46 45	0.96 154	0.47 142	0.26 70	0.44 51	0.52 149	1.14 140	1.16 87	0.13 53	0.19 64	0.26 55	0.28 78	0.37 56	0.32 85
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	0.42 59	0.23 77	0.21 78	0.22 94	0.19 61	0.22 82	0.24 85	0.48 172	0.18 59	0.36 106	0.24 62	0.34 72	0.30 116	0.23 71	2.91 118	0.46 62	0.32 66	0.24 57	0.67 108	0.19 28	0.81 106	0.58 29	0.15 75	0.25 115	0.27 61	0.26 74	0.50 113	0.30 76

DN-CSS_ROB	0.42 59	0.22 60	0.25 113	0.23 98	0.26 118	0.17 46	0.23 82	0.42 149	0.20 73	0.39 127	0.41 128	0.40 98	0.27 102	0.32 115	2.02 93	0.43 46	0.32 66	0.23 51	0.93 145	0.25 60	0.98 120	0.79 47	0.15 75	0.32 146	0.24 42	0.23 43	0.42 81	0.30 76

UDGNet	0.43 69	0.30 147	0.23 100	0.55 188	0.45 183	0.50 179	0.44 139	0.31 67	0.22 84	0.27 45	0.29 92	0.31 50	0.13 25	0.68 193	1.27 33	0.45 55	0.34 82	0.25 63	0.67 108	0.25 60	0.66 85	1.15 85	0.41 177	0.17 43	0.34 107	0.32 99	0.42 81	0.29 70

RAFT + AFF	0.43 69	0.12 7	0.10 5	0.13 25	0.07 6	0.11 10	0.30 104	0.17 14	0.11 12	0.19 19	0.10 7	0.28 35	0.09 8	0.12 11	7.26 220	0.34 23	0.22 14	0.12 5	0.34 31	0.11 5	0.41 36	0.26 6	0.07 5	0.11 10	0.16 14	0.13 7	0.14 4	0.09 5

CES	0.44 71	0.20 37	0.17 46	0.14 29	0.19 61	0.16 37	0.22 75	0.54 187	0.25 100	0.30 58	0.35 119	0.41 104	0.38 149	0.56 175	1.66 62	0.80 128	0.53 162	0.47 171	0.35 34	0.42 119	1.04 124	1.23 94	0.15 75	0.15 27	0.27 61	0.21 36	0.29 31	0.33 91

GLC_STEREO	0.44 71	0.23 77	0.25 113	0.20 80	0.21 83	0.19 58	0.19 64	0.38 127	0.16 39	0.34 85	0.25 68	0.31 50	0.17 44	0.16 27	3.59 137	0.53 82	0.41 114	0.27 75	0.46 61	0.38 102	0.90 114	0.78 46	0.13 53	0.18 46	0.25 49	0.19 28	0.49 108	0.25 52

GMOStereo	0.44 71	0.20 37	0.16 38	0.16 44	0.18 53	0.32 133	0.43 133	0.35 101	0.17 47	0.35 92	0.15 23	0.31 50	0.22 72	0.17 33	1.68 64	0.92 145	0.29 46	0.33 109	0.53 75	0.38 102	0.58 70	2.66 198	0.10 23	0.18 46	0.31 89	0.25 58	0.41 74	0.22 38

error version	0.44 71	0.20 37	0.16 38	0.16 44	0.18 53	0.32 133	0.43 133	0.35 101	0.17 47	0.35 92	0.15 23	0.31 50	0.22 72	0.17 33	1.68 64	0.92 145	0.29 46	0.33 109	0.53 75	0.38 102	0.58 70	2.66 198	0.10 23	0.18 46	0.31 89	0.25 58	0.41 74	0.22 38

test-v	0.44 71	0.20 37	0.16 38	0.16 44	0.18 53	0.32 133	0.43 133	0.35 101	0.17 47	0.35 92	0.15 23	0.31 50	0.22 72	0.17 33	1.68 64	0.92 145	0.29 46	0.33 109	0.53 75	0.38 102	0.58 70	2.66 198	0.10 23	0.18 46	0.31 89	0.25 58	0.41 74	0.22 38

test-2	0.44 71	0.20 37	0.16 38	0.16 44	0.18 53	0.32 133	0.43 133	0.35 101	0.17 47	0.35 92	0.15 23	0.31 50	0.22 72	0.17 33	1.68 64	0.92 145	0.29 46	0.33 109	0.53 75	0.38 102	0.58 70	2.66 198	0.10 23	0.18 46	0.31 89	0.25 58	0.41 74	0.22 38

4D-IteraStereo	0.45 77	0.19 28	0.24 103	0.17 52	0.18 53	0.14 29	0.14 34	0.33 85	0.17 47	0.33 83	0.18 36	0.39 95	0.13 25	0.33 118	1.77 71	1.69 202	0.27 37	0.30 94	0.51 66	0.37 96	0.91 116	2.13 170	0.13 53	0.20 73	0.21 33	0.22 39	0.41 74	0.19 25

AACVNet	0.45 77	0.26 119	0.21 78	0.27 126	0.29 137	0.26 106	0.32 107	0.30 57	0.21 79	0.31 68	0.30 96	0.33 66	0.19 60	0.36 131	3.76 141	0.44 51	0.33 74	0.26 70	0.41 45	0.27 68	0.46 43	0.71 40	0.20 112	0.22 95	0.30 82	0.31 94	0.42 81	0.37 111

TANstereo	0.45 77	0.22 60	0.20 61	0.21 87	0.22 93	0.22 82	0.12 24	0.27 42	0.22 84	0.32 76	0.26 72	0.27 31	0.26 93	0.24 75	1.59 54	0.80 128	0.44 131	0.41 155	0.67 108	0.40 115	1.07 132	1.35 102	0.48 191	0.18 46	0.18 20	0.25 58	1.00 193	0.25 52

XX-TBD	0.45 77	0.22 60	0.20 61	0.21 87	0.22 93	0.22 82	0.12 24	0.27 42	0.22 84	0.32 76	0.26 72	0.27 31	0.26 93	0.24 75	1.59 54	0.80 128	0.44 131	0.41 155	0.67 108	0.40 115	1.07 132	1.35 102	0.48 191	0.18 46	0.18 20	0.25 58	1.00 193	0.25 52

PMTNet	0.45 77	0.24 87	0.22 91	0.18 61	0.18 53	0.15 33	0.33 109	0.31 67	0.24 95	0.37 114	0.25 68	0.39 95	0.38 149	0.18 45	1.77 71	1.07 161	0.46 137	0.27 75	0.57 89	0.44 127	1.15 142	1.31 100	0.14 66	0.16 33	0.40 137	0.30 88	0.33 34	0.37 111

BEATNet_4x	0.45 77	0.24 87	0.19 58	0.20 80	0.21 83	0.20 68	0.31 105	0.31 67	0.27 117	0.35 92	0.22 56	0.37 87	0.24 85	0.33 118	2.17 102	0.58 93	0.55 170	0.50 182	0.49 63	0.23 48	0.96 118	1.57 122	0.14 66	0.26 122	0.24 42	0.25 58	0.42 81	0.33 91

stereogan	0.45 77	0.34 158	0.32 154	0.33 152	0.38 170	0.36 147	0.35 113	0.36 115	0.33 144	0.30 58	0.31 100	0.47 136	0.31 121	0.27 90	1.84 78	0.43 46	0.32 66	0.25 63	0.45 59	0.31 77	0.45 41	1.68 133	0.24 130	0.26 122	0.30 82	0.33 102	0.58 139	0.39 119

DMCA-RVC	0.46 84	0.21 49	0.23 100	0.31 146	0.28 133	0.19 58	0.75 182	0.34 90	0.31 134	0.32 76	1.07 197	0.31 50	0.16 38	0.29 98	3.57 136	0.36 25	0.29 46	0.25 63	0.27 19	0.30 75	0.40 34	0.46 20	0.19 104	0.29 133	0.35 109	0.22 39	0.36 50	0.27 63

PS-NSSS	0.46 84	0.38 173	0.26 125	0.42 172	0.31 144	0.38 154	0.47 143	0.34 90	0.20 73	0.36 106	0.24 62	0.84 183	0.26 93	0.41 141	2.16 100	0.37 28	0.35 87	0.23 51	0.57 89	0.21 37	0.43 39	0.59 31	0.52 194	0.21 81	0.33 102	0.31 94	0.87 180	0.36 108

RP	0.47 86	0.29 143	0.34 158	0.31 146	0.31 144	0.29 120	0.52 149	0.34 90	0.33 144	0.23 25	0.35 119	0.38 91	0.26 93	0.25 80	3.84 143	0.33 18	0.30 57	0.22 42	0.34 31	0.24 52	0.30 16	1.02 72	0.19 104	0.25 115	0.30 82	0.32 99	0.53 120	0.37 111

LoS_RVC	0.48 87	0.25 103	0.21 78	0.11 13	0.19 61	0.13 20	0.13 29	0.24 31	0.25 100	0.38 122	0.26 72	0.37 87	0.34 135	0.22 65	3.48 132	0.79 123	0.41 114	0.43 158	0.60 97	0.29 71	1.05 125	1.41 110	0.14 66	0.16 33	0.28 67	0.23 43	0.26 24	0.29 70

tt_ll	0.48 87	0.25 103	0.21 78	0.11 13	0.19 61	0.13 20	0.13 29	0.24 31	0.25 100	0.38 122	0.26 72	0.37 87	0.34 135	0.22 65	3.48 132	0.79 123	0.41 114	0.43 158	0.60 97	0.29 71	1.05 125	1.41 110	0.14 66	0.16 33	0.28 67	0.23 43	0.26 24	0.29 70

CREStereo++_RVC	0.48 87	0.22 60	0.22 91	0.17 52	0.21 83	0.15 33	0.24 85	0.34 90	0.20 73	0.35 92	0.20 45	0.32 58	0.32 125	0.17 33	1.41 43	0.81 132	0.39 107	0.26 70	0.56 88	0.36 93	1.07 132	1.45 114	0.13 53	0.17 43	0.28 67	0.27 77	2.29 237	0.31 81
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
iResNetv2_ROB	0.48 87	0.24 87	0.18 55	0.27 126	0.21 83	0.24 98	0.20 66	0.49 175	0.19 66	0.36 106	0.29 92	0.43 116	0.27 102	0.26 84	3.54 135	0.43 46	0.33 74	0.22 42	0.85 135	0.27 68	1.29 156	0.62 32	0.17 95	0.31 143	0.28 67	0.25 58	0.57 135	0.27 63

HSM	0.48 87	0.24 87	0.24 103	0.26 124	0.26 118	0.21 72	0.24 85	0.41 141	0.20 73	0.31 68	0.30 96	0.41 104	0.25 88	0.22 65	4.49 161	0.40 38	0.35 87	0.23 51	0.52 71	0.32 82	0.77 102	0.65 35	0.15 75	0.23 103	0.31 89	0.32 99	0.44 92	0.34 99

test_4	0.49 92	0.17 15	0.17 46	0.14 29	0.15 31	0.12 17	0.40 124	0.24 31	0.15 29	0.31 68	0.29 92	0.28 35	0.13 25	0.35 127	2.02 93	1.85 209	0.25 25	0.29 90	0.39 41	0.31 77	0.54 62	1.54 121	0.10 23	0.16 33	0.29 78	0.88 192	0.91 184	0.85 167

SACVNet	0.49 92	0.30 147	0.27 132	0.28 133	0.30 138	0.27 112	0.36 115	0.37 124	0.29 123	0.35 92	0.28 87	0.35 76	0.26 93	0.38 135	2.96 119	0.45 55	0.39 107	0.29 90	0.58 94	0.30 75	0.75 99	1.37 106	0.20 112	0.27 128	0.37 120	0.35 109	0.46 97	0.37 111

CFNet_pseudo	0.49 92	0.24 87	0.24 103	0.27 126	0.25 112	0.23 91	0.17 53	0.31 67	0.19 66	0.37 114	0.30 96	0.43 116	0.28 106	0.23 71	4.31 155	0.45 55	0.32 66	0.24 57	1.02 151	0.20 31	0.52 55	0.70 38	0.40 173	0.21 81	0.28 67	0.29 81	0.36 50	0.35 103

sCroCo_RVC	0.49 92	0.21 49	0.17 46	0.15 36	0.16 36	0.21 72	0.15 45	0.32 73	0.32 139	0.36 106	0.24 62	0.44 120	0.46 166	0.15 20	1.40 42	1.09 165	0.46 137	0.40 152	0.67 108	0.43 123	1.53 176	2.17 175	0.15 75	0.24 110	0.30 82	0.30 88	0.49 108	0.32 85

RYNet	0.49 92	0.11 6	0.10 5	0.08 6	0.09 10	0.10 6	0.07 3	0.13 7	0.18 59	0.10 6	0.10 7	0.14 6	0.08 5	0.08 2	9.32 240	0.37 28	0.14 3	0.22 42	0.17 6	0.10 3	0.20 7	0.13 1	0.16 87	0.10 7	0.14 6	0.45 139	0.24 19	0.13 7

MyStereo04	0.50 97	0.28 138	0.27 132	0.23 98	0.24 105	0.19 58	0.22 75	0.38 127	0.29 123	0.64 191	0.28 87	0.48 138	0.19 60	0.35 127	1.48 48	0.65 109	0.37 97	0.27 75	1.22 169	0.50 146	1.12 137	1.26 97	0.44 181	0.30 139	0.39 133	0.50 153	0.55 126	0.30 76

NCC-stereo	0.50 97	0.33 155	0.31 148	0.31 146	0.33 148	0.31 128	0.58 162	0.41 141	0.40 159	0.24 31	0.37 122	0.40 98	0.36 141	0.28 95	3.38 129	0.37 28	0.31 62	0.32 105	0.44 51	0.44 127	0.50 48	0.94 63	0.28 144	0.25 115	0.38 128	0.44 136	0.46 97	0.44 124

Abc-Net	0.50 97	0.33 155	0.31 148	0.31 146	0.33 148	0.31 128	0.58 162	0.41 141	0.40 159	0.24 31	0.37 122	0.40 98	0.36 141	0.28 95	3.38 129	0.37 28	0.31 62	0.32 105	0.44 51	0.44 127	0.50 48	0.94 63	0.28 144	0.25 115	0.38 128	0.44 136	0.46 97	0.44 124
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	0.51 100	0.23 77	0.17 46	0.19 72	0.20 73	0.19 58	0.14 34	0.77 208	0.27 117	0.50 156	0.45 133	0.54 150	0.47 168	0.23 71	2.11 99	0.86 141	0.57 172	0.42 157	0.62 103	0.41 117	1.28 153	1.52 117	0.16 87	0.18 46	0.36 115	0.29 81	0.33 34	0.35 103

Anonymous	0.51 100	0.24 87	0.20 61	0.18 61	0.20 73	0.21 72	0.15 45	0.38 127	0.30 128	0.36 106	0.22 56	0.37 87	0.50 171	0.19 51	1.51 49	0.92 145	0.48 145	0.47 171	0.94 146	0.47 138	1.42 167	2.19 178	0.16 87	0.25 115	0.36 115	0.33 102	0.54 124	0.33 91

MyStereo	0.52 102	0.30 147	0.32 154	0.25 113	0.25 112	0.20 68	0.25 93	0.37 124	0.28 122	0.71 204	0.41 128	0.48 138	0.22 72	0.35 127	1.58 53	0.61 99	0.36 93	0.27 75	1.20 166	0.51 147	1.11 136	1.39 108	0.45 183	0.30 139	0.43 142	0.58 171	0.57 135	0.30 76

anonymousdsp	0.52 102	0.12 7	0.12 12	0.12 19	0.10 11	0.13 20	0.07 3	0.16 11	0.09 6	0.15 11	2.52 237	0.16 8	0.09 8	0.10 6	1.84 78	1.32 179	0.23 16	0.15 10	0.41 45	1.16 221	0.31 18	3.07 221	1.01 224	0.10 7	0.14 6	0.09 2	0.24 19	0.10 6

GANetREF_RVC	0.52 102	0.40 180	0.39 172	0.38 165	0.36 164	0.36 147	0.34 111	0.51 181	0.43 166	0.48 153	0.27 81	0.75 174	0.44 164	0.29 98	1.30 35	0.46 62	1.06 207	0.34 122	0.63 104	0.39 112	0.90 114	0.80 48	0.31 158	0.41 164	0.45 150	0.40 124	0.65 152	0.52 141
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
AE-Stereo	0.53 105	0.23 77	0.26 125	0.24 105	0.24 105	0.19 58	0.20 66	0.30 57	0.21 79	0.34 85	0.16 34	0.45 126	0.28 106	0.22 65	1.34 40	1.14 168	0.42 122	0.35 129	0.60 97	0.76 185	1.06 131	2.89 210	0.16 87	0.27 128	0.35 109	0.86 190	0.46 97	0.28 69

GEStereo_RVC	0.53 105	0.27 129	0.34 158	0.27 126	0.27 125	0.31 128	0.53 151	0.41 141	0.25 100	0.35 92	0.28 87	0.41 104	0.25 88	0.30 104	1.92 82	0.74 119	0.50 152	0.37 135	0.92 143	0.38 102	0.93 117	2.15 171	0.21 117	0.37 156	0.32 98	0.31 94	0.51 116	0.48 137

ADLNet	0.53 105	0.26 119	0.18 55	0.21 87	0.21 83	0.24 98	0.20 66	0.30 57	0.17 47	0.23 25	0.23 59	0.63 162	0.19 60	0.48 154	6.74 207	0.39 36	0.29 46	0.21 33	0.26 17	0.21 37	0.37 26	0.93 62	0.19 104	0.15 27	0.25 49	0.28 78	0.34 44	0.24 48

ICVP	0.54 108	0.25 103	0.31 148	0.25 113	0.25 112	0.26 106	0.37 119	0.31 67	0.25 100	0.37 114	0.31 100	0.41 104	0.30 116	0.25 80	2.81 117	0.62 105	0.50 152	0.77 224	0.59 95	0.45 137	0.98 120	1.93 151	0.33 165	0.26 122	0.31 89	0.36 113	0.39 65	0.34 99
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-Stereo + iAFF	0.54 108	0.21 49	0.20 61	0.16 44	0.21 83	0.26 106	0.56 159	0.29 52	0.16 39	0.33 83	0.15 23	0.45 126	0.22 72	0.18 45	5.69 190	0.38 33	0.26 33	0.15 10	0.53 75	0.31 77	0.73 97	1.77 142	0.11 34	0.19 64	0.26 55	0.21 36	0.47 103	0.20 27

AFF-stereo	0.54 108	0.20 37	0.16 38	0.14 29	0.16 36	0.23 91	0.53 151	0.24 31	0.14 25	0.29 51	0.13 21	0.42 112	0.11 15	0.15 20	5.96 195	0.42 42	0.26 33	0.20 30	0.50 65	0.25 60	0.83 109	1.97 156	0.09 13	0.16 33	0.21 33	0.20 33	0.43 88	0.16 12

RGC	0.54 108	0.37 167	0.47 183	0.35 157	0.38 170	0.41 163	0.36 115	0.37 124	0.39 156	0.32 76	0.46 135	0.42 112	0.42 159	0.35 127	3.29 128	0.38 33	0.36 93	0.28 84	0.49 63	0.35 91	0.72 95	1.21 92	0.25 132	0.30 139	0.39 133	0.46 144	0.53 120	0.53 144

CFNet_RVC	0.54 108	0.27 129	0.24 103	0.25 113	0.25 112	0.25 103	0.22 75	0.27 42	0.19 66	0.30 58	0.31 100	0.34 72	0.18 50	0.33 118	5.54 185	0.48 73	0.53 162	0.24 57	0.86 138	0.24 52	0.63 82	0.76 44	0.19 104	0.35 149	0.31 89	0.31 94	0.42 81	0.34 99

FADNet-RVC	0.55 113	0.25 103	0.26 125	0.27 126	0.27 125	0.23 91	0.59 167	0.33 85	0.24 95	0.34 85	0.26 72	0.43 116	0.29 111	0.30 104	5.05 171	0.44 51	0.41 114	0.27 75	0.74 123	0.43 123	0.69 92	0.94 63	0.21 117	0.28 132	0.35 109	0.33 102	0.34 44	0.42 123

FADNet	0.56 114	0.27 129	0.24 103	0.29 138	0.26 118	0.27 112	0.47 143	0.36 115	0.24 95	0.35 92	0.34 114	0.38 91	0.28 106	0.28 95	5.03 169	0.43 46	0.33 74	0.34 122	0.70 117	0.44 127	0.66 85	0.98 70	0.19 104	0.23 103	0.40 137	0.41 127	0.37 56	0.44 124

DeepPruner_ROB	0.56 114	0.25 103	0.26 125	0.25 113	0.28 133	0.26 106	1.00 201	0.32 73	0.25 100	0.37 114	0.38 125	0.35 76	0.25 88	0.31 111	3.86 144	0.71 117	0.35 87	0.30 94	0.53 75	0.25 60	1.34 159	1.26 97	0.23 126	0.24 110	0.30 82	0.44 136	0.47 103	0.31 81

XPNet_ROB	0.56 114	0.41 182	0.30 143	0.27 126	0.33 148	0.33 138	0.38 120	0.28 47	0.32 139	0.32 76	0.42 130	1.18 194	0.25 88	0.32 115	3.03 122	0.53 82	0.66 188	0.30 94	0.43 49	0.34 87	0.75 99	1.60 126	0.26 135	0.27 128	0.32 98	0.35 109	0.76 173	0.48 137

CASS	0.57 117	0.27 129	0.28 136	0.33 152	0.28 133	0.30 123	0.88 192	0.40 136	0.30 128	0.47 149	0.51 145	0.48 138	0.37 146	0.17 33	1.95 85	0.67 112	0.77 198	0.46 167	0.80 129	0.29 71	1.68 188	1.65 130	0.18 97	0.23 103	0.46 157	0.34 106	0.53 120	0.46 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.57 117	0.28 138	0.28 136	0.30 141	0.24 105	0.18 51	0.14 34	0.36 115	0.25 100	0.38 122	0.24 62	0.40 98	0.39 152	0.17 33	1.26 32	1.10 166	0.48 145	0.27 75	0.72 121	0.37 96	1.49 172	1.74 138	0.13 53	0.20 73	0.44 147	0.47 148	2.18 234	0.86 168

UCFNet_RVC	0.57 117	0.37 167	0.27 132	0.30 141	0.32 146	0.28 117	0.32 107	0.30 57	0.23 91	0.35 92	0.27 81	0.52 148	0.26 93	0.34 125	5.19 173	0.46 62	0.32 66	0.25 63	1.03 152	0.26 64	0.73 97	0.84 53	0.45 183	0.23 103	0.37 120	0.33 102	0.36 50	0.45 128

PWCDC_ROB	0.57 117	0.19 28	0.20 61	0.17 52	0.27 125	0.22 82	0.25 93	0.22 24	0.54 185	0.16 16	0.43 132	0.32 58	1.19 198	0.47 153	5.41 181	0.50 77	0.34 82	0.28 84	0.38 37	0.27 68	0.68 89	1.28 99	0.25 132	0.31 143	0.19 25	0.29 81	0.26 24	0.36 108

test-3	0.58 121	0.22 60	0.22 91	0.18 61	0.22 93	0.21 72	0.20 66	0.40 136	0.17 47	0.35 92	0.18 36	0.44 120	0.20 65	0.19 51	2.28 106	1.72 204	0.33 74	0.30 94	1.28 178	0.44 127	1.16 144	2.16 173	0.11 34	0.21 81	0.45 150	0.23 43	0.56 128	1.19 188

test_1	0.58 121	0.22 60	0.22 91	0.18 61	0.22 93	0.21 72	0.20 66	0.40 136	0.17 47	0.34 85	0.18 36	0.44 120	0.20 65	0.19 51	2.28 106	1.73 206	0.33 74	0.30 94	1.27 176	0.44 127	1.16 144	2.16 173	0.11 34	0.21 81	0.45 150	0.23 43	0.56 128	1.19 188

test_3	0.58 121	0.22 60	0.22 91	0.18 61	0.22 93	0.21 72	0.20 66	0.41 141	0.18 59	0.36 106	0.19 41	0.45 126	0.22 72	0.19 51	2.28 106	1.72 204	0.33 74	0.31 103	1.27 176	0.44 127	1.15 142	2.15 171	0.11 34	0.22 95	0.47 158	0.28 78	0.59 144	1.20 190

MLCV	0.58 121	0.25 103	0.25 113	0.37 162	0.34 152	0.35 145	0.55 157	0.46 166	0.46 174	0.53 163	0.79 178	0.64 164	0.41 155	0.29 98	1.32 38	1.41 184	0.49 150	0.30 94	1.29 181	0.29 71	1.28 153	1.37 106	0.23 126	0.41 164	0.36 115	0.36 113	0.49 108	0.35 103

GES	0.59 125	0.24 87	0.20 61	0.21 87	0.23 100	0.27 112	0.51 148	0.34 90	0.31 134	0.35 92	0.29 92	0.32 58	0.23 80	0.22 65	3.28 127	0.59 95	0.38 103	0.28 84	1.15 162	0.33 85	1.12 137	1.17 88	0.18 97	0.26 122	0.28 67	0.24 52	0.58 139	2.30 212

PA-Net	0.59 125	0.36 163	0.38 170	0.25 113	0.38 170	0.26 106	0.46 142	0.33 85	0.36 152	0.30 58	0.36 121	0.30 46	0.32 125	0.49 159	3.68 139	0.51 78	0.26 33	0.29 90	0.34 31	0.31 77	0.40 34	0.95 66	0.59 197	0.27 128	0.33 102	0.77 183	0.35 48	2.26 211
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dad	0.60 127	0.29 143	0.21 78	0.64 202	0.32 146	0.42 166	0.96 200	0.58 192	0.19 66	0.44 142	0.19 41	0.50 143	0.43 162	0.18 45	3.95 148	0.53 82	0.42 122	0.27 75	0.77 125	0.32 82	0.56 67	0.56 25	0.19 104	0.35 149	0.57 173	0.24 52	1.25 202	0.83 164

FADNet-RVC-Resample	0.60 127	0.31 152	0.59 203	0.28 133	0.45 183	0.22 82	0.43 133	0.39 133	0.32 139	0.44 142	0.30 96	0.46 133	0.46 166	0.44 149	4.75 166	0.52 80	0.42 122	0.43 158	0.59 95	0.64 167	0.54 62	1.24 95	0.30 153	0.38 159	0.31 89	0.39 122	0.33 34	0.41 121

NCCL2	0.60 127	0.36 163	0.32 154	0.30 141	0.40 175	0.26 106	0.52 149	0.35 101	0.32 139	0.41 135	0.33 112	0.41 104	0.25 88	0.54 171	4.15 153	0.59 95	0.42 122	0.32 105	0.40 42	0.32 82	0.79 104	1.41 110	0.41 177	0.35 149	0.45 150	0.45 139	0.75 169	0.53 144

Any-RAFT	0.61 130	0.22 60	0.33 157	0.24 105	0.22 93	0.20 68	0.18 60	0.41 141	0.25 100	0.40 131	1.13 199	0.51 146	0.32 125	0.36 131	1.24 29	0.85 138	0.65 187	0.37 135	1.31 183	0.42 119	2.23 223	1.86 149	0.18 97	0.21 81	0.44 147	0.54 166	0.44 92	0.83 164

Anonymous3	0.61 130	0.30 147	0.24 103	0.21 87	0.27 125	0.28 117	0.22 75	0.50 178	0.35 148	0.37 114	0.27 81	0.76 175	0.54 173	0.52 163	2.02 93	1.89 211	0.52 157	0.46 167	0.96 148	0.58 155	1.27 151	1.94 153	0.20 112	0.23 103	0.37 120	0.41 127	0.54 124	0.37 111

NVstereo2D	0.63 132	0.25 103	0.22 91	0.29 138	0.26 118	0.34 140	0.35 113	0.30 57	0.22 84	0.39 127	0.32 109	0.27 31	0.16 38	0.43 145	9.07 238	0.45 55	0.34 82	0.28 84	0.38 37	0.21 37	0.37 26	0.51 23	0.30 153	0.22 95	0.32 98	0.25 58	0.28 28	0.25 52

anonymousdsp2	0.65 133	0.21 49	0.17 46	0.14 29	0.13 24	0.16 37	0.12 24	0.28 47	0.13 20	0.25 36	2.91 240	0.24 21	0.13 25	0.29 98	2.31 109	1.62 200	0.28 42	0.33 109	0.48 62	1.22 223	0.45 41	3.20 222	0.94 218	0.55 190	0.21 33	0.17 19	0.44 92	0.18 22

iResNet	0.65 133	0.26 119	0.27 132	0.37 162	0.40 175	0.43 167	0.41 129	0.47 169	0.31 134	0.56 168	0.72 169	0.74 172	0.74 185	0.19 51	1.94 84	1.69 202	0.41 114	0.37 135	1.54 193	0.58 155	1.64 182	1.15 85	0.21 117	0.51 180	0.35 109	0.40 124	0.59 144	0.41 121

AMNet	0.66 135	0.59 205	0.56 198	0.59 195	0.59 197	0.66 198	0.58 162	0.45 163	0.53 183	0.52 159	0.68 165	0.76 175	0.41 155	0.90 202	1.37 41	0.85 138	0.71 191	0.66 211	0.63 104	0.62 162	0.79 104	0.66 36	0.39 171	0.60 198	0.57 173	0.68 177	0.70 160	0.77 160

ETE_ROB	0.66 135	0.48 191	0.31 148	0.36 158	0.38 170	0.40 158	0.49 145	0.33 85	0.49 179	0.40 131	0.60 151	1.36 201	0.29 111	0.41 141	3.00 121	0.53 82	1.01 204	0.34 122	0.71 120	0.42 119	1.03 123	1.59 124	0.28 144	0.32 146	0.40 137	0.45 139	0.75 169	0.56 147

LALA_ROB	0.66 135	0.52 196	0.34 158	0.33 152	0.36 164	0.41 163	0.44 139	0.35 101	0.40 159	0.46 147	0.60 151	1.31 198	0.29 111	0.40 140	3.95 148	0.47 69	0.53 162	0.38 145	0.60 97	0.41 117	0.89 113	1.73 137	0.25 132	0.33 148	0.38 128	0.43 134	0.81 176	0.57 149

GANet-ADL	0.67 138	0.27 129	0.28 136	0.29 138	0.30 138	0.34 140	0.61 169	0.35 101	0.27 117	0.62 185	1.02 196	0.43 116	0.30 116	0.30 104	1.92 82	1.08 163	0.54 166	0.37 135	1.16 163	0.85 196	1.37 163	2.98 215	0.20 112	0.26 122	0.33 102	0.50 153	0.69 158	0.45 128

RTSC	0.69 139	0.26 119	0.30 143	0.24 105	0.27 125	0.30 123	0.50 146	0.35 101	0.34 147	0.44 142	0.46 135	0.35 76	0.28 106	0.31 111	7.03 213	0.69 113	0.52 157	0.47 171	0.76 124	0.38 102	0.84 110	1.10 79	0.18 97	0.37 156	0.33 102	0.34 106	0.50 113	0.63 155

cross-raft	0.70 140	0.26 119	0.24 103	0.22 94	0.23 100	0.40 158	0.21 72	0.43 156	0.26 110	0.48 153	0.45 133	0.44 120	0.31 121	0.44 149	1.82 77	1.88 210	0.42 122	0.34 122	1.30 182	0.78 187	1.97 208	3.53 235	0.18 97	0.21 81	0.47 158	0.45 139	0.42 81	0.67 158

pcwnet_v2	0.70 140	0.27 129	0.31 148	0.31 146	0.34 152	0.30 123	0.26 95	0.34 90	0.25 100	0.50 156	0.40 127	1.84 217	0.41 155	0.32 115	5.63 189	0.61 99	0.38 103	0.30 94	1.11 158	0.26 64	0.88 112	1.09 78	0.57 195	0.25 115	0.36 115	0.36 113	0.51 116	0.87 169

AEACV	0.71 142	0.17 15	0.11 8	0.09 8	0.08 8	0.15 33	0.08 9	0.08 2	0.06 2	0.07 3	0.07 3	0.13 3	0.08 5	0.21 61	4.08 151	3.29 247	0.16 5	0.82 230	0.73 122	1.51 233	0.70 94	4.15 248	0.95 219	0.08 4	0.11 2	0.92 194	0.15 5	0.08 3

R-Stereo Train	0.71 142	0.25 103	0.26 125	0.24 105	0.19 61	0.25 103	0.14 34	0.34 90	0.30 128	0.52 159	0.65 158	0.45 126	0.32 125	0.53 168	4.42 157	1.58 195	0.58 173	0.51 185	1.26 173	0.64 167	1.51 174	2.41 189	0.14 66	0.21 81	0.37 120	0.42 130	0.36 50	0.46 133

RAFT-Stereo	0.71 142	0.25 103	0.26 125	0.24 105	0.19 61	0.25 103	0.14 34	0.34 90	0.30 128	0.52 159	0.65 158	0.45 126	0.32 125	0.53 168	4.42 157	1.58 195	0.58 173	0.51 185	1.26 173	0.64 167	1.51 174	2.41 189	0.14 66	0.21 81	0.37 120	0.42 130	0.36 50	0.46 133
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CC-Net-ROB	0.71 142	0.61 207	0.40 173	0.82 208	0.61 200	0.84 206	0.72 180	0.43 156	0.31 134	0.47 149	0.33 112	1.47 206	0.76 187	0.64 190	2.54 113	0.42 42	0.45 135	0.33 109	2.71 206	0.31 77	0.53 58	0.64 33	0.96 221	0.29 133	0.42 141	0.37 117	0.39 65	0.53 144

AnonymousM	0.72 146	0.19 28	0.13 15	0.13 25	0.11 14	0.32 133	0.08 9	0.35 101	0.23 91	0.31 68	0.64 157	0.29 39	0.32 125	0.67 191	1.61 58	0.94 152	0.46 137	0.33 109	0.44 51	0.64 167	0.98 120	1.94 153	0.23 126	0.39 161	0.17 18	0.82 188	2.67 245	4.07 239

IPLG	0.73 147	0.21 49	0.19 58	0.16 44	0.19 61	0.16 37	0.17 53	0.35 101	0.22 84	0.35 92	1.15 200	0.32 58	0.24 85	0.60 183	8.93 236	0.54 87	0.37 97	0.29 90	0.57 89	0.37 96	0.63 82	1.44 113	0.12 42	0.58 195	0.35 109	0.39 122	0.67 153	0.21 36

GwcNet-ADL	0.74 148	0.35 161	0.37 167	0.42 172	0.37 167	0.34 140	0.54 153	0.40 136	0.27 117	0.61 181	1.49 213	0.67 166	0.42 159	0.33 118	3.62 138	1.33 180	0.52 157	0.56 197	0.91 142	0.87 198	1.20 148	1.83 147	0.24 130	0.29 133	0.38 128	0.49 151	0.48 106	0.65 157

MSMDNet	0.74 148	0.25 103	0.24 103	0.19 72	0.24 105	0.38 154	0.23 82	0.42 149	0.24 95	0.60 180	0.48 143	0.42 112	1.54 209	0.54 171	2.07 98	2.22 227	0.43 128	0.34 122	1.25 170	0.67 174	1.89 197	2.97 214	0.18 97	0.21 81	0.57 173	0.52 160	0.39 65	0.57 149

DAS	0.75 150	0.28 138	0.25 113	0.39 168	0.34 152	0.37 150	0.38 120	0.51 181	0.45 167	0.61 181	0.92 190	0.81 179	0.72 182	0.20 59	1.81 74	1.80 207	0.76 196	0.46 167	1.39 188	0.61 159	2.15 221	2.12 168	0.27 140	0.46 174	0.45 150	0.50 153	0.63 149	0.52 141

SepStereo	0.75 150	0.28 138	0.25 113	0.39 168	0.34 152	0.37 150	0.38 120	0.51 181	0.45 167	0.61 181	0.92 190	0.81 179	0.72 182	0.20 59	1.81 74	1.80 207	0.76 196	0.46 167	1.39 188	0.61 159	2.15 221	2.12 168	0.27 140	0.46 174	0.45 150	0.50 153	0.63 149	0.52 141

PWC_ROB	0.75 150	0.38 173	0.40 173	0.31 146	0.36 164	0.38 154	0.58 162	0.40 136	0.68 199	0.44 142	0.79 178	0.58 156	1.23 201	0.33 118	3.24 125	1.21 174	0.64 185	0.52 189	1.04 153	0.48 141	1.20 148	1.67 132	0.27 140	0.51 180	0.39 133	0.41 127	0.68 155	1.17 185

SHD	0.76 153	0.30 147	0.51 190	0.36 158	0.38 170	0.37 150	0.54 153	0.50 178	0.45 167	0.54 166	0.63 154	0.52 148	0.66 179	0.38 135	6.13 198	0.69 113	0.50 152	0.44 162	0.96 148	0.48 141	1.09 135	1.20 91	0.26 135	0.53 184	0.50 163	0.53 162	0.50 113	0.67 158

HH	0.77 154	0.18 19	0.36 165	0.23 98	0.23 100	0.30 123	0.24 85	0.41 141	0.26 110	0.73 210	0.77 175	0.50 143	0.36 141	0.48 154	1.99 89	2.39 233	0.41 114	0.37 135	1.21 167	0.97 208	2.12 216	2.61 196	0.28 144	0.73 215	0.60 180	0.50 153	0.83 177	0.62 152

HanStereo	0.77 154	0.18 19	0.36 165	0.23 98	0.23 100	0.30 123	0.24 85	0.41 141	0.26 110	0.73 210	0.77 175	0.50 143	0.36 141	0.48 154	1.99 89	2.39 233	0.41 114	0.37 135	1.21 167	0.97 208	2.12 216	2.61 196	0.28 144	0.73 215	0.60 180	0.50 153	0.83 177	0.62 152

DDUNet	0.78 156	0.93 213	0.47 183	1.24 218	1.04 222	1.20 218	1.21 206	0.35 101	0.36 152	0.37 114	0.46 135	0.68 170	0.33 134	1.75 223	3.05 123	0.45 55	0.74 194	0.51 185	0.90 140	0.61 159	0.59 75	1.03 74	0.87 216	0.31 143	0.36 115	0.36 113	0.61 147	0.38 116

MIPNet	0.79 157	0.23 77	0.20 61	0.24 105	0.24 105	0.17 46	0.18 60	0.34 90	0.69 200	0.39 127	2.18 231	0.35 76	0.30 116	0.62 187	5.55 186	1.14 168	0.47 142	0.33 109	0.82 132	0.56 152	0.68 89	1.70 134	0.13 53	0.92 228	0.90 204	0.49 151	1.11 199	0.29 70

IPLGR	0.80 158	0.26 119	0.22 91	0.23 98	0.25 112	0.18 51	0.17 53	0.33 85	0.20 73	0.41 135	1.55 218	0.35 76	0.31 121	0.57 178	8.76 233	0.61 99	0.43 128	0.38 145	0.67 108	0.48 141	0.87 111	2.30 185	0.13 53	0.29 133	0.38 128	0.47 148	0.63 149	0.29 70

DeepPrunerF	0.80 158	0.37 167	0.21 78	0.52 185	1.05 223	0.38 154	0.58 162	0.32 73	0.90 213	0.23 25	0.32 109	0.25 23	0.18 50	0.26 84	5.52 184	0.52 80	0.30 57	0.26 70	0.52 71	0.26 64	0.44 40	0.55 24	0.22 122	0.21 81	5.87 255	0.51 159	0.47 103	0.30 76

RAFT-Test	0.82 160	0.24 87	0.24 103	0.25 113	0.27 125	0.46 175	0.24 85	0.45 163	0.26 110	0.66 193	1.53 214	0.42 112	0.39 152	0.44 149	2.04 96	2.35 230	0.43 128	0.34 122	1.41 190	0.62 162	1.89 197	2.68 202	0.21 117	0.21 81	0.54 170	1.85 226	0.41 74	1.24 191

RTS	0.83 161	0.32 153	0.30 143	0.30 141	0.34 152	0.45 172	0.77 187	0.42 149	0.45 167	0.43 138	0.34 114	0.55 151	0.35 138	0.43 145	7.23 218	0.76 120	0.58 173	0.44 162	1.04 153	0.48 141	1.05 125	1.10 79	0.26 135	0.41 164	0.58 176	1.67 221	0.58 139	0.79 161

RTSA	0.83 161	0.32 153	0.30 143	0.30 141	0.34 152	0.45 172	0.77 187	0.42 149	0.45 167	0.43 138	0.34 114	0.55 151	0.35 138	0.43 145	7.23 218	0.76 120	0.58 173	0.44 162	1.04 153	0.48 141	1.05 125	1.10 79	0.26 135	0.41 164	0.58 176	1.67 221	0.58 139	0.79 161

MSKI-zero shot	0.84 163	0.22 60	0.23 100	0.20 80	0.20 73	0.43 167	0.22 75	0.42 149	0.29 123	0.43 138	1.26 205	0.49 142	0.37 146	0.18 45	2.67 116	2.10 222	0.50 152	0.57 200	1.35 185	1.15 220	1.79 190	3.60 239	0.22 122	0.22 95	0.53 168	1.17 206	0.72 162	1.15 184

XQC	0.85 164	0.47 190	0.43 179	0.50 184	0.48 187	0.51 181	0.64 172	0.57 191	0.49 179	0.59 175	0.63 154	0.62 161	0.90 190	0.48 154	6.85 209	0.79 123	0.48 145	0.48 175	0.86 138	0.47 138	0.96 118	1.19 90	0.34 166	0.46 174	0.62 183	0.78 184	0.69 158	0.58 151

NaN_ROB	0.86 165	0.41 182	0.41 175	0.36 158	0.49 188	0.43 167	0.90 195	0.46 166	1.31 228	0.40 131	0.65 158	0.96 189	0.32 125	0.48 154	5.44 182	0.59 95	0.37 97	0.53 192	0.51 66	0.63 164	0.66 85	1.13 83	0.28 144	0.50 179	0.79 198	1.54 217	0.98 189	1.69 205

FADNet_RVC	0.88 166	0.35 161	1.04 227	0.44 175	0.64 203	0.34 140	0.70 178	0.43 156	0.46 174	0.48 153	0.49 144	0.70 171	0.57 174	0.62 187	3.92 147	0.81 132	0.59 179	1.01 237	1.70 196	0.72 180	1.63 180	1.60 126	0.45 183	0.60 198	0.56 172	0.45 139	1.88 226	0.63 155

FCDSN-DC	0.91 167	0.37 167	0.66 208	0.41 171	0.42 179	0.50 179	0.94 198	0.39 133	0.31 134	0.46 147	0.34 114	0.67 166	0.31 121	0.56 175	8.70 232	0.85 138	0.50 152	0.48 175	0.79 128	0.38 102	1.31 158	2.78 205	0.30 153	0.60 198	0.39 133	0.43 134	0.42 81	0.38 116
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	0.94 168	0.96 215	0.50 189	1.23 217	1.17 226	1.15 217	1.45 218	0.38 127	0.36 152	0.43 138	0.53 147	0.67 166	0.35 138	1.60 222	5.73 191	0.79 123	0.86 200	0.47 171	0.98 150	0.67 174	1.18 146	1.31 100	0.66 202	0.36 153	0.37 120	0.40 124	0.53 120	0.38 116

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 169	0.54 200	0.35 164	0.63 200	0.50 189	0.62 192	1.25 208	0.66 200	0.60 194	0.57 170	0.46 135	0.92 187	1.28 204	1.16 213	4.96 167	0.61 99	0.53 162	0.33 109	1.25 170	0.44 127	2.01 212	1.75 140	0.47 188	0.41 164	0.76 192	0.81 187	0.76 173	1.47 200

ADCP+	0.98 170	0.33 155	0.34 158	0.25 113	0.34 152	0.36 147	0.54 153	0.32 73	0.65 196	0.59 175	0.47 140	0.76 175	0.18 50	0.30 104	8.84 235	0.49 74	0.29 46	0.27 75	0.82 132	0.79 190	0.56 67	0.89 58	0.19 104	0.20 73	0.68 189	1.95 229	1.43 211	3.74 235

NOSS_ROB	0.99 171	0.36 163	0.28 136	0.38 165	0.37 167	0.40 158	0.34 111	0.89 214	0.39 156	0.71 204	0.90 188	1.00 190	0.60 176	1.35 217	5.04 170	2.39 233	0.66 188	0.58 202	0.68 115	0.44 127	2.24 224	3.36 227	0.32 162	0.51 180	0.45 150	1.00 198	0.73 164	0.45 128

test-1	1.01 172	0.18 19	0.25 113	0.19 72	0.20 73	0.57 189	0.57 161	0.44 161	0.29 123	0.72 207	5.27 248	0.56 153	0.41 155	0.57 178	4.45 160	1.93 213	0.46 137	0.49 177	1.14 161	0.95 206	1.89 197	3.39 228	0.15 75	0.24 110	0.40 137	0.46 144	0.61 147	0.62 152

IGEV_Zeroshot_test	1.02 173	0.25 103	0.53 194	0.67 203	0.26 118	0.78 204	0.87 190	0.48 172	0.47 176	0.66 193	1.53 214	0.67 166	0.42 159	0.36 131	1.61 58	3.56 250	0.42 122	0.36 130	1.13 160	1.47 232	1.56 178	3.88 246	0.32 162	0.23 103	0.84 201	0.82 188	2.28 236	1.07 179

ADCRef	1.02 173	0.34 158	0.38 170	0.23 98	0.35 162	0.34 140	0.42 131	0.36 115	0.85 208	0.39 127	0.31 100	0.40 98	0.26 93	0.31 111	9.43 241	0.63 107	0.34 82	0.32 105	0.84 134	0.57 153	0.53 58	0.99 71	0.47 188	0.36 153	0.99 206	1.08 202	0.98 189	5.01 245

HSM-Net_RVC	1.02 173	0.27 129	0.28 136	0.44 175	0.33 148	0.31 128	0.40 124	0.47 169	0.29 123	0.58 172	0.95 193	11.21 257	0.48 169	0.31 111	2.42 111	0.66 110	0.48 145	0.30 94	0.57 89	0.57 153	1.35 162	2.26 181	0.27 140	0.45 173	0.44 147	0.46 144	0.56 128	0.50 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PSMNet-ADL	1.03 176	0.29 143	0.31 148	0.34 156	0.35 162	0.35 145	0.64 172	0.55 188	0.35 148	0.71 204	1.40 211	0.60 159	1.07 193	2.44 237	6.98 212	1.98 215	1.55 226	0.40 152	1.25 170	0.51 147	1.28 153	2.00 158	0.35 169	0.26 122	0.37 120	0.42 130	0.68 155	0.36 108

PVD	1.03 176	0.54 200	0.66 208	0.60 196	0.59 197	0.67 199	0.71 179	0.91 217	0.87 210	0.59 175	0.84 180	0.81 179	1.06 192	0.61 186	6.62 206	0.78 122	0.72 192	0.66 211	1.18 165	0.68 177	1.39 164	1.52 117	0.40 173	0.62 203	0.85 202	0.97 196	0.86 179	1.12 180

MFMNet_re	1.04 178	0.78 212	0.71 212	0.83 209	0.72 209	0.99 212	1.00 201	0.75 204	0.84 207	0.69 200	0.77 175	1.34 200	0.88 189	0.73 197	3.39 131	1.16 170	1.02 205	0.80 227	1.68 194	0.87 198	2.31 229	1.22 93	0.66 202	0.73 215	0.67 188	0.65 176	0.98 189	1.02 177

EGLCR-Stereo	1.05 179	0.22 60	0.25 113	0.15 36	0.19 61	0.23 91	0.16 49	0.32 73	0.39 156	0.32 76	0.65 158	0.39 95	0.27 102	0.14 16	2.06 97	2.01 218	0.41 114	0.37 135	0.78 126	1.73 238	1.19 147	5.99 260	0.95 219	3.44 259	0.26 55	1.49 215	3.66 251	0.33 91

FBW_ROB	1.09 180	0.65 209	0.58 200	0.89 210	0.89 218	0.75 203	1.26 209	0.46 166	0.35 148	0.53 163	0.76 174	1.15 193	1.35 206	1.88 226	6.04 197	0.46 62	0.64 185	0.33 109	2.64 204	0.54 151	1.66 183	1.39 108	1.22 227	0.57 192	0.47 158	0.54 166	0.56 128	0.87 169

ADCL	1.10 181	0.44 187	0.37 167	0.33 152	0.34 152	0.40 158	0.50 146	0.39 133	1.21 224	0.59 175	0.47 140	0.46 133	0.27 102	0.33 118	7.64 226	0.57 92	0.40 111	0.56 197	0.70 117	0.69 178	0.72 95	0.97 69	0.29 150	0.37 156	1.70 231	1.79 225	1.76 224	5.37 248

CSAN	1.10 181	0.52 196	0.48 187	0.48 183	0.52 190	0.47 177	1.16 204	0.50 178	2.45 247	0.68 198	1.96 228	1.51 207	0.72 182	0.63 189	4.44 159	0.58 93	0.54 166	0.49 177	0.85 135	2.17 249	1.29 156	2.22 179	0.32 162	0.54 186	1.68 230	1.05 200	0.73 164	0.81 163

SAMSARA	1.13 183	0.41 182	0.61 204	0.45 180	0.47 186	0.46 175	0.75 182	0.75 204	0.63 195	0.63 189	0.71 167	0.64 164	1.75 210	0.50 161	6.46 205	1.05 159	0.58 173	0.64 206	1.26 173	0.65 172	1.44 169	1.53 119	0.29 150	0.63 206	1.73 233	2.11 231	1.68 221	1.81 207

FC-DCNN	1.13 183	0.51 194	0.91 220	0.81 207	0.56 194	0.91 208	1.45 218	0.80 209	0.52 182	0.62 185	0.65 158	0.88 184	0.77 188	0.56 175	3.53 134	0.84 137	0.95 203	0.49 177	1.28 178	0.44 127	1.59 179	2.59 195	0.31 158	0.56 191	1.66 229	0.91 193	2.36 239	3.06 228

FAT-Stereo	1.15 185	0.38 173	0.58 200	0.57 190	0.65 205	0.52 184	0.61 169	0.75 204	0.45 167	0.78 216	2.74 238	1.46 204	1.93 215	0.49 159	3.14 124	2.47 237	0.59 179	0.60 203	2.42 202	1.16 221	2.14 219	2.40 188	0.73 209	0.58 195	0.43 142	0.55 168	0.74 168	1.26 192

ADCMid	1.19 186	0.50 193	0.55 197	0.39 168	0.60 199	0.57 189	0.88 192	0.60 194	0.75 203	0.47 149	0.69 166	0.74 172	1.17 197	0.42 143	8.06 230	1.08 163	0.54 166	0.45 165	1.76 198	0.58 155	1.14 140	1.63 129	0.59 197	0.44 170	0.59 179	1.44 213	1.26 204	4.11 240

EKT-Stereo	1.24 187	0.27 129	0.26 125	0.28 133	0.26 118	0.31 128	0.54 153	0.43 156	0.33 144	0.45 146	0.84 180	0.51 146	0.44 164	0.68 193	12.27 257	2.16 224	0.54 166	0.52 189	1.28 178	1.01 212	5.05 257	3.02 220	0.15 75	0.22 95	0.43 142	0.47 148	0.56 128	0.33 91

ccs_rob	1.24 187	0.36 163	0.34 158	0.44 175	0.30 138	0.45 172	0.40 124	0.59 193	0.35 148	1.95 248	5.83 249	5.52 249	0.61 178	0.55 174	4.50 162	1.27 176	0.52 157	0.39 150	1.72 197	0.86 197	1.74 189	2.26 181	0.26 135	0.44 170	0.35 109	0.37 117	0.51 116	0.56 147

CBMV	1.24 187	0.38 173	0.34 158	0.44 175	0.43 180	0.63 193	0.93 196	0.88 212	0.41 164	0.66 193	0.85 183	1.52 208	1.27 203	1.05 206	4.34 156	2.35 230	0.72 192	0.50 182	1.69 195	0.78 187	1.85 193	3.21 224	0.31 158	0.57 192	0.51 165	0.53 162	1.09 197	5.35 247
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.26 190	0.61 207	0.76 216	0.78 205	0.75 210	0.67 199	1.28 210	0.96 222	0.76 204	0.78 216	0.67 164	1.26 195	1.09 194	0.71 196	7.44 222	1.41 184	1.21 212	0.68 213	1.36 187	0.96 207	2.27 227	1.65 130	0.67 205	1.01 233	1.09 214	0.86 190	0.92 185	1.37 196

pmcnn	1.28 191	0.43 186	0.41 175	0.58 194	0.64 203	0.56 188	1.59 221	0.73 202	0.48 177	0.61 181	1.31 207	1.55 209	3.12 229	1.04 205	3.82 142	2.27 228	0.89 201	0.95 233	1.85 199	1.09 216	2.50 237	3.33 226	0.81 214	0.54 186	0.52 166	0.68 177	1.09 197	1.31 194

AnyNet_C32	1.29 192	0.41 182	0.37 167	0.37 162	0.41 177	0.49 178	0.72 180	0.48 172	1.21 224	0.56 168	0.87 186	0.58 156	0.37 146	0.42 143	9.98 250	1.25 175	0.58 173	0.54 194	0.90 140	0.63 164	1.41 166	2.06 164	0.34 166	0.54 186	1.08 213	2.33 234	1.33 206	4.59 242

HBP-ISP	1.35 193	0.39 179	0.51 190	0.53 186	0.44 181	0.51 181	0.38 120	0.55 188	0.40 159	0.76 214	1.27 206	0.56 153	0.53 172	1.94 227	9.60 247	3.60 252	0.62 184	0.65 207	0.85 135	0.94 205	2.13 218	3.87 245	0.30 153	0.53 184	0.54 170	0.52 160	0.97 188	2.49 217

G-Net	1.35 193	0.54 200	0.64 207	0.44 175	0.52 190	0.58 191	0.56 159	0.90 216	1.32 229	0.66 193	1.20 202	2.96 230	1.21 200	0.38 135	4.22 154	1.62 200	0.61 183	0.76 220	1.47 192	1.34 227	1.63 180	1.95 155	0.39 171	0.62 203	0.79 198	2.98 242	1.56 215	4.61 243

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 195	2.30 241	0.83 218	1.46 223	0.80 214	1.02 213	1.34 214	0.76 207	0.95 215	1.32 239	0.53 147	1.58 210	1.79 212	2.11 232	4.63 165	0.98 155	1.12 209	1.04 239	3.00 211	1.09 216	1.43 168	1.93 151	1.20 226	0.68 212	0.76 192	0.72 182	0.60 146	1.37 196

ADCS	1.43 196	0.51 194	0.48 187	0.46 182	0.57 195	0.54 186	0.75 182	0.70 201	1.04 216	0.57 170	0.71 167	0.90 185	2.71 220	0.58 182	9.65 248	2.08 220	0.85 199	0.61 204	1.33 184	0.66 173	1.99 210	2.10 167	0.43 179	0.60 198	0.76 192	2.08 230	1.59 217	3.43 231

iRaft-Stereo_20w	1.46 197	0.46 188	0.73 213	0.60 196	0.34 152	0.52 184	0.76 186	0.43 156	0.86 209	0.90 226	1.85 226	0.57 155	0.48 169	0.85 201	2.22 105	3.23 246	0.48 145	0.55 196	1.17 164	3.69 253	1.53 176	4.23 249	0.34 166	0.39 161	1.04 210	7.81 256	2.03 231	1.43 198

SQANet	1.49 198	1.36 222	0.58 200	3.10 239	1.06 224	1.94 227	1.64 222	0.49 175	0.40 159	0.51 158	0.46 135	1.28 197	0.60 176	1.59 221	5.32 179	0.62 105	1.54 225	0.38 145	7.12 233	0.64 167	1.87 195	1.85 148	2.50 238	0.40 163	0.48 161	0.62 174	0.68 155	1.26 192

EAI-Stereo	1.49 198	0.29 143	0.52 193	0.57 190	0.37 167	8.27 262	0.81 189	0.45 163	0.83 206	0.34 85	1.41 212	0.47 136	0.34 135	0.26 84	3.70 140	6.04 259	0.44 131	0.65 207	2.71 206	0.74 183	1.46 171	1.97 156	0.29 150	0.76 218	1.07 212	2.21 233	1.45 213	1.76 206

S-Stereo	1.49 198	0.40 180	0.47 183	0.62 199	0.61 200	0.65 194	1.16 204	0.61 195	0.57 191	0.69 200	4.22 246	1.62 212	0.66 179	0.46 152	5.38 180	2.80 244	0.56 171	0.65 207	4.93 226	4.83 256	1.34 159	2.95 213	0.99 223	0.63 206	0.43 142	0.53 162	0.67 153	0.96 173

CBMV_ROB	1.50 201	0.38 173	0.44 180	0.61 198	0.53 192	0.72 202	0.87 190	0.97 223	0.41 164	0.82 219	1.34 209	3.03 231	2.77 222	0.67 191	5.27 177	1.29 178	0.91 202	0.49 177	2.40 201	0.73 181	1.83 191	2.91 211	0.44 181	0.46 174	1.38 222	2.48 235	2.25 235	3.99 238

SANet	1.53 202	0.57 203	0.54 195	0.57 190	0.63 202	0.84 206	1.33 213	0.94 221	5.40 255	0.52 159	2.18 231	4.12 241	2.90 227	0.69 195	5.97 196	0.54 87	1.22 213	0.57 200	0.94 146	0.84 194	1.67 185	1.76 141	0.47 188	0.65 209	0.76 192	1.29 211	0.92 185	2.37 213

DPSNet	1.55 203	0.46 188	0.51 190	0.56 189	0.67 207	0.68 201	0.60 168	0.52 185	0.67 197	0.47 149	0.91 189	3.61 237	1.80 213	1.42 219	3.87 145	2.08 220	1.53 224	1.18 243	7.27 236	1.86 242	2.26 226	3.71 241	1.01 224	0.79 221	0.78 197	1.06 201	0.78 175	0.90 171

AnyNet_C01	1.58 204	0.60 206	0.54 195	0.63 200	0.57 195	0.55 187	1.30 212	0.91 217	1.28 227	0.68 198	0.87 186	1.32 199	1.38 207	0.60 183	10.94 254	2.59 241	1.36 215	1.01 237	1.45 191	0.78 187	1.92 205	2.80 206	0.60 199	0.65 209	1.35 220	1.00 198	1.63 219	3.28 230

ADCPNet	1.61 205	0.38 173	0.74 214	0.43 174	0.76 211	0.44 171	1.54 220	0.89 214	0.69 200	0.76 214	1.64 223	0.81 179	3.20 231	0.76 198	8.80 234	1.90 212	0.59 179	0.37 135	4.80 225	1.06 215	1.27 151	1.49 115	0.93 217	0.43 169	1.05 211	1.37 212	0.96 187	5.45 249

otaku	1.62 206	2.18 239	0.66 208	3.34 241	1.26 229	2.28 239	1.88 226	0.56 190	0.53 183	0.59 175	0.53 147	1.38 202	0.75 186	2.08 230	5.12 172	0.53 82	1.55 226	0.40 152	6.52 230	0.63 164	2.05 214	2.02 162	3.13 245	0.51 180	0.58 176	0.57 170	0.75 169	1.36 195

RainbowNet	1.64 207	1.52 226	0.91 220	2.42 236	1.44 235	2.01 229	2.33 231	0.65 199	0.56 186	0.74 213	0.47 140	1.68 213	1.11 195	2.89 241	5.46 183	1.27 176	1.49 222	0.53 192	3.78 221	1.77 239	1.89 197	2.02 162	3.05 243	0.64 208	0.71 190	0.69 179	0.90 183	1.43 198

anonymity	1.70 208	0.26 119	0.41 175	0.28 133	0.25 112	0.51 181	0.23 82	0.49 175	0.56 186	0.63 189	22.54 269	0.58 156	0.59 175	0.37 134	1.81 74	1.46 186	0.47 142	0.36 130	1.10 157	0.52 149	1.45 170	3.41 229	0.23 126	0.35 149	1.09 214	1.56 218	3.23 249	1.06 178

Ntro	1.75 209	3.82 253	0.74 214	2.63 237	1.32 231	2.29 241	2.93 241	0.61 195	0.56 186	0.62 185	0.51 145	1.41 203	0.70 181	2.04 229	5.26 175	0.55 89	1.64 230	0.43 158	7.27 236	0.67 174	2.31 229	2.26 181	3.03 242	0.57 192	0.61 182	0.70 180	0.75 169	1.17 185

SPS-STEREO	1.77 210	0.72 210	0.70 211	0.90 211	0.76 211	0.94 210	1.22 207	0.83 211	0.77 205	0.85 224	1.60 219	1.46 204	1.15 196	1.13 211	6.34 202	2.28 229	1.13 210	0.97 235	10.82 249	1.01 212	2.76 242	3.50 233	0.65 201	1.04 236	0.83 200	0.94 195	1.61 218	1.00 175
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
STTRV1_RVC	1.83 211	0.48 191	0.41 175	0.57 190	0.44 181	0.65 194	0.69 177	0.53 186	0.56 186	0.53 163	0.74 170	0.95 188	1.23 201	0.93 203	9.67 249	1.20 173	1.96 235	0.51 185	12.57 254	1.98 245	1.89 197	3.23 225	0.57 195	0.71 213	1.17 218	1.15 204	1.35 208	2.70 220

ACVNet_1	1.88 212	1.65 230	1.00 222	4.35 244	1.63 242	2.25 238	3.73 245	0.74 203	0.57 191	0.64 191	0.60 151	1.59 211	1.04 191	4.94 255	5.58 188	0.55 89	2.45 243	0.56 197	4.96 227	0.59 158	2.36 232	1.77 142	3.27 248	0.67 211	0.73 191	0.80 185	0.73 164	0.91 172

MFN_U_SF_RVC	1.88 212	2.37 244	1.83 251	2.12 234	1.74 244	1.92 225	2.41 235	1.55 243	1.47 234	3.65 254	3.67 244	1.26 195	1.29 205	1.80 225	5.26 175	2.13 223	1.02 205	0.92 232	3.41 219	1.01 212	1.83 191	1.70 134	0.76 212	2.29 256	0.76 192	0.80 185	0.71 161	0.97 174

TRStereo	1.98 214	0.34 158	0.47 183	0.25 113	0.19 61	0.65 194	0.29 103	0.44 161	0.56 186	0.70 203	0.63 154	0.80 178	0.29 111	0.24 75	3.25 126	4.38 256	0.37 97	0.36 130	1.05 156	0.87 198	1.34 159	2.98 215	0.60 199	0.20 73	0.66 187	30.16 268	0.88 181	0.48 137

Dean	1.99 215	1.78 231	1.04 227	5.97 255	1.91 250	2.28 239	2.73 239	1.08 228	1.13 219	0.99 231	0.85 183	1.93 219	2.20 216	2.22 233	6.37 203	1.06 160	2.29 241	0.71 217	2.89 210	0.99 211	2.27 227	2.01 160	2.90 240	0.95 231	1.45 224	1.16 205	1.40 210	1.17 185

WAO-6	2.00 216	1.30 221	0.90 219	2.06 232	1.36 233	1.76 224	2.23 228	1.05 227	1.25 226	0.90 226	0.86 185	1.93 219	2.98 228	2.31 235	9.04 237	1.13 167	3.03 248	0.71 217	3.26 216	0.87 198	2.31 229	2.29 184	1.30 229	0.89 226	1.64 228	2.20 232	1.75 223	2.69 219

FINET	2.02 217	0.57 203	0.61 204	0.36 158	0.41 177	0.65 194	0.75 182	0.51 181	1.37 231	0.40 131	1.53 214	0.60 159	1.81 214	1.11 208	5.80 193	2.01 218	0.74 194	0.39 150	1.12 159	1.26 226	1.24 150	3.49 232	0.36 170	1.29 246	5.70 254	8.60 257	3.56 250	8.18 254

IMH-64-1	2.03 218	1.51 224	1.09 231	2.00 229	1.58 238	2.11 231	2.42 236	1.03 224	1.16 220	0.58 172	0.74 170	1.98 221	2.84 223	2.80 239	9.51 244	1.48 188	1.46 219	0.68 213	3.40 217	0.83 191	1.67 185	2.17 175	3.24 246	0.77 219	1.58 226	1.25 209	2.08 232	2.79 224

IMH-64	2.03 218	1.51 224	1.09 231	2.00 229	1.58 238	2.11 231	2.42 236	1.03 224	1.16 220	0.58 172	0.74 170	1.98 221	2.84 223	2.80 239	9.51 244	1.48 188	1.46 219	0.68 213	3.40 217	0.83 191	1.67 185	2.17 175	3.24 246	0.77 219	1.58 226	1.25 209	2.08 232	2.79 224

WAO-7	2.06 220	1.09 219	1.31 241	5.01 247	1.02 221	1.12 216	1.77 225	1.17 230	1.46 233	2.60 252	2.11 230	2.14 225	3.29 234	1.20 215	6.91 211	1.03 158	1.88 233	0.71 217	7.92 238	0.89 202	1.85 193	2.00 158	0.40 173	1.06 237	1.00 207	1.64 220	1.11 199	1.83 208

MeshStereo	2.06 220	0.72 210	0.62 206	1.20 216	0.81 216	1.07 214	0.88 192	1.56 244	1.33 230	0.92 228	2.05 229	3.97 240	3.27 233	0.79 200	9.44 242	2.77 243	1.06 207	0.76 220	4.72 224	0.77 186	3.43 251	4.36 251	0.48 191	0.61 202	1.79 234	1.20 207	2.41 240	2.75 221
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
ACVNet_2	2.10 222	1.63 228	1.05 229	5.55 252	1.60 240	2.11 231	2.38 234	0.88 212	0.67 197	0.72 207	0.75 173	1.69 214	1.20 199	2.03 228	6.14 199	0.69 113	2.98 247	0.52 189	12.09 252	0.73 181	1.97 208	1.74 138	2.64 239	0.82 224	1.11 216	0.97 196	1.00 193	1.14 182

SPstereo	2.11 223	0.99 217	1.26 238	0.93 212	0.95 219	0.96 211	0.93 196	1.33 234	1.88 242	1.12 235	2.22 233	5.33 247	4.24 238	1.15 212	5.56 187	3.38 248	1.40 216	1.35 247	3.07 212	1.66 236	2.60 240	3.59 238	0.98 222	1.18 243	1.36 221	1.70 223	2.63 244	3.21 229

edge stereo	2.12 224	0.52 196	1.03 225	0.73 204	0.65 205	0.83 205	0.94 198	0.93 220	1.42 232	3.68 255	1.19 201	2.07 223	5.51 241	1.12 210	4.51 163	2.46 236	0.66 188	0.54 194	7.21 234	7.73 260	1.91 202	5.54 258	2.01 235	0.54 186	0.64 186	0.56 169	0.88 181	1.47 200

SGM-Forest	2.22 225	0.37 167	0.25 113	0.54 187	0.45 183	0.41 163	0.36 115	0.61 195	0.74 202	0.72 207	0.65 158	1.01 191	2.24 217	0.43 145	7.35 221	2.53 238	0.52 157	0.38 145	25.12 267	0.36 93	2.24 224	3.52 234	0.40 173	0.47 178	1.03 209	0.59 172	1.83 225	4.94 244
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	2.40 226	1.03 218	1.09 231	1.42 222	1.18 227	1.56 221	1.37 215	1.45 238	1.11 218	0.98 230	7.50 251	3.70 238	3.24 232	1.17 214	6.79 208	1.57 194	1.51 223	1.42 249	2.70 205	0.74 183	2.41 235	3.64 240	0.70 207	0.87 225	3.48 245	4.29 247	2.53 241	5.26 246
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.44 227	0.96 215	1.22 237	1.27 220	1.00 220	2.07 230	1.39 216	1.49 240	0.90 213	1.02 232	7.69 253	3.59 236	8.45 248	1.08 207	6.38 204	1.59 198	1.48 221	1.44 250	2.76 209	0.83 191	2.49 236	3.71 241	0.71 208	0.92 228	4.00 247	3.72 245	1.70 222	2.12 209
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	2.47 228	0.37 167	0.30 143	0.38 165	0.34 152	0.40 158	0.40 124	0.42 149	0.48 177	0.62 185	1.07 197	1.09 192	5.75 242	0.39 139	13.40 260	1.37 182	0.60 182	0.49 177	31.30 271	0.84 194	1.49 172	1.92 150	0.30 153	0.38 159	0.43 142	0.53 162	0.72 162	1.00 175

MDST_ROB	2.52 229	4.60 258	0.46 181	3.44 242	0.80 214	2.17 236	1.06 203	1.43 237	0.45 167	0.69 200	0.97 195	0.90 185	9.59 249	0.52 163	8.48 231	0.83 134	0.49 150	0.38 145	3.22 214	0.43 123	2.06 215	3.48 231	0.46 187	0.44 170	4.66 252	2.82 241	7.09 258	6.04 251

IMH	2.56 230	1.54 227	1.10 234	2.02 231	1.61 241	2.14 235	2.47 238	1.04 226	1.19 223	0.84 223	1.32 208	2.11 224	8.34 247	8.58 265	7.20 217	1.38 183	1.63 229	0.69 216	6.28 229	1.13 219	1.66 183	2.45 193	4.33 258	0.80 223	1.85 235	1.44 213	1.58 216	2.43 215

PWCK	2.66 231	1.64 229	1.02 223	1.99 228	1.31 230	2.12 234	2.24 229	1.38 236	1.49 236	1.40 242	1.75 225	5.02 244	2.57 219	1.11 208	5.82 194	0.92 145	1.88 233	0.77 224	22.26 264	1.36 228	2.55 239	1.82 145	1.41 230	1.00 232	1.70 231	1.73 224	1.43 211	2.15 210

JetBlue	2.79 232	1.91 235	1.57 247	2.35 235	1.87 248	2.74 244	2.98 242	1.48 239	1.47 234	0.82 219	0.84 180	4.15 243	1.76 211	2.10 231	9.12 239	2.54 239	1.83 232	1.32 246	2.23 200	1.23 225	3.58 253	4.43 252	1.88 234	1.10 240	2.74 243	4.93 249	2.54 242	9.94 258

LVE	2.80 233	2.00 237	1.06 230	11.92 262	1.89 249	3.94 250	11.90 265	0.92 219	0.89 212	1.05 234	0.95 193	1.73 215	2.85 225	2.48 238	4.97 168	1.02 157	1.98 236	0.83 231	8.57 241	0.89 202	2.03 213	2.22 179	3.09 244	1.01 233	1.45 224	1.12 203	1.25 202	1.57 203

SGM-ForestM	2.82 234	2.06 238	1.39 242	1.24 218	0.84 217	1.68 222	2.06 227	1.51 242	1.72 239	0.83 222	1.72 224	2.92 229	2.86 226	1.47 220	13.04 259	2.00 217	1.60 228	0.65 207	3.15 213	1.36 228	2.00 211	3.73 243	0.68 206	1.41 247	5.16 253	7.43 255	4.20 253	7.44 252

SGM_RVC	2.96 235	0.93 213	1.03 225	0.98 213	0.79 213	1.11 215	1.28 210	7.29 261	1.16 220	1.02 232	1.61 220	2.40 226	10.04 250	0.77 199	2.62 114	1.34 181	1.69 231	0.79 226	8.10 240	1.44 231	1.88 196	3.56 237	0.66 202	1.03 235	4.05 248	5.78 251	5.56 255	11.12 260
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet++	3.06 236	1.96 236	2.25 254	1.74 227	2.38 251	1.69 223	2.37 233	2.32 249	2.81 249	2.35 251	2.83 239	3.27 234	3.49 235	2.95 242	4.59 164	4.15 255	2.68 244	2.16 254	3.67 220	2.98 252	4.90 256	6.99 262	1.45 231	2.67 257	1.97 236	6.54 254	2.85 246	2.75 221

DGSMNet	3.07 237	1.84 233	1.18 236	1.34 221	0.55 193	1.94 227	0.63 171	2.86 254	1.57 237	3.95 256	15.19 263	1.85 218	3.15 230	4.98 256	7.18 216	2.82 245	3.15 249	1.89 252	4.63 223	2.18 250	4.69 255	3.75 244	1.61 232	2.10 253	0.87 203	3.36 243	1.05 196	2.58 218

UNDER WATER-64	3.21 238	2.63 247	1.65 250	4.96 246	2.97 254	3.54 247	4.45 249	2.43 253	1.65 238	1.37 240	1.35 210	5.10 245	4.97 240	3.52 246	7.47 223	1.98 215	3.95 253	1.13 241	4.05 222	1.98 245	3.01 247	3.41 229	4.98 261	1.42 248	1.98 237	3.96 246	2.32 238	4.39 241

WAO-8	3.35 239	2.60 245	1.45 243	5.81 253	1.76 246	2.58 242	3.35 243	1.29 232	1.93 243	5.80 260	8.48 257	3.23 232	7.05 245	4.33 249	7.65 227	2.21 225	2.00 237	0.76 220	9.76 246	1.55 234	1.91 202	2.41 189	2.43 236	1.09 238	2.27 239	1.91 227	1.91 227	2.85 226

Venus	3.35 239	2.60 245	1.45 243	5.81 253	1.76 246	2.58 242	3.35 243	1.29 232	1.93 243	5.80 260	8.48 257	3.23 232	7.05 245	4.33 249	7.65 227	2.21 225	2.00 237	0.76 220	9.76 246	1.55 234	1.91 202	2.41 189	2.43 236	1.09 238	2.27 239	1.91 227	1.91 227	2.85 226

SGM+DAISY	3.35 239	1.11 220	1.12 235	1.13 214	1.09 225	1.41 219	1.43 217	1.50 241	2.30 246	1.18 238	2.49 236	2.61 228	3.81 236	1.38 218	7.14 215	3.78 253	1.35 214	1.18 243	6.95 232	2.03 248	3.17 250	4.72 253	0.78 213	1.87 251	7.00 258	9.62 259	6.26 257	12.14 261

TorneroNet-64	3.48 242	2.22 240	2.33 255	6.99 257	1.75 245	3.12 245	4.23 248	1.93 246	3.68 252	0.82 219	3.07 241	4.13 242	12.86 256	3.79 247	7.09 214	1.59 198	3.32 251	0.80 227	8.09 239	1.97 244	2.83 245	2.91 211	3.35 249	0.92 228	2.63 242	2.71 240	1.23 201	3.63 234

DispFullNet	3.48 242	2.86 251	1.56 245	1.52 224	1.71 243	1.50 220	1.67 224	1.27 231	2.23 245	2.08 249	1.90 227	15.31 261	4.18 237	1.76 224	6.30 201	5.14 258	2.33 242	0.96 234	23.76 265	4.54 254	2.39 234	2.88 209	0.75 211	0.59 197	1.21 219	0.63 175	1.38 209	1.51 202

ACVNet-4b	3.64 244	6.86 260	0.79 217	12.11 263	1.35 232	4.38 253	9.73 261	0.61 195	0.59 193	0.66 193	3.81 245	5.41 248	14.98 258	2.27 234	6.26 200	0.56 91	2.90 246	0.50 182	11.57 251	0.90 204	2.37 233	2.99 217	2.90 240	0.62 203	0.62 183	0.59 172	0.73 164	1.14 182

PSMNet_ROB	3.65 245	1.89 234	1.02 223	1.73 226	1.22 228	2.20 237	2.32 230	0.81 210	0.87 210	8.35 265	19.23 268	13.09 259	2.39 218	7.48 264	4.12 152	0.90 144	1.45 218	1.36 248	9.04 243	0.98 210	2.14 219	1.49 115	8.68 267	0.79 221	1.14 217	1.51 216	1.33 206	1.13 181

notaker	3.82 246	2.85 250	1.60 249	5.07 248	6.65 263	4.01 251	4.08 246	1.35 235	3.29 251	1.17 237	3.27 242	7.19 251	11.25 252	5.52 260	10.91 253	1.19 172	3.40 252	1.00 236	10.57 248	2.74 251	3.02 248	2.76 204	3.68 252	1.17 242	1.01 208	1.23 208	1.48 214	1.67 204

STStereo	3.84 247	1.40 223	1.92 252	7.03 258	1.55 237	7.23 261	2.86 240	2.33 250	2.89 250	1.13 236	3.35 243	5.94 250	6.30 244	1.02 204	11.44 255	2.57 240	1.41 217	1.21 245	11.20 250	1.43 230	1.93 207	2.85 208	0.84 215	2.03 252	4.48 251	5.55 250	3.68 252	8.18 254

JetRed	3.89 248	2.69 249	2.99 256	2.09 233	2.47 252	3.46 246	4.71 250	2.36 251	1.86 240	1.89 247	1.24 204	3.40 235	1.50 208	3.36 244	9.54 246	3.47 249	4.17 255	3.86 258	2.43 203	1.85 241	5.57 258	5.36 257	3.66 251	1.68 250	4.31 250	10.87 263	5.62 256	8.71 256

MANE	4.00 249	1.80 232	2.02 253	1.54 225	1.45 236	1.92 225	2.33 231	2.03 247	2.79 248	0.95 229	2.26 234	3.71 239	4.42 239	1.34 216	11.76 256	3.86 254	2.04 240	6.06 261	3.24 215	1.67 237	2.53 238	4.35 250	0.73 209	2.18 255	7.35 259	10.20 261	9.04 259	14.41 262

UNDER WATER	4.18 250	2.68 248	1.59 248	4.92 245	5.21 257	3.56 248	7.19 258	2.38 252	1.87 241	1.64 246	1.20 202	5.13 246	20.86 261	5.22 257	5.27 177	2.38 232	4.12 254	1.12 240	8.60 242	1.99 247	4.00 254	3.20 222	5.02 262	2.11 254	2.01 238	3.64 244	1.96 229	3.95 236

LSM0	4.85 251	0.52 196	0.57 199	0.79 206	0.68 208	0.93 209	1.64 222	1.10 229	1.07 217	0.88 225	1.61 220	1.82 216	2.76 221	0.57 178	36.27 274	52.79 274	1.17 211	0.61 204	5.39 228	1.09 216	2.69 241	4.05 247	0.43 179	0.71 213	0.96 205	2.62 236	1.66 220	5.53 250

XX-Stereo	5.12 252	0.19 28	0.25 113	0.27 126	0.17 44	0.43 167	0.40 124	0.35 101	0.21 79	0.73 210	1.62 222	0.48 138	0.38 149	0.30 104	7.62 225	3.59 251	0.44 131	0.37 135	1.35 185	0.47 138	1.40 165	2.09 166	0.45 183	0.20 73	112.24 275	0.46 144	0.99 192	0.83 164

KSHMR	5.27 253	2.31 242	1.56 245	19.82 267	3.72 255	5.58 258	9.25 260	1.59 245	6.74 257	1.39 241	1.54 217	2.55 227	27.41 271	4.49 253	5.23 174	1.95 214	2.01 239	1.16 242	15.51 258	1.22 223	3.03 249	4.81 255	4.06 255	1.24 245	6.88 257	2.65 237	1.96 229	2.78 223

FADE	5.32 254	3.49 252	5.22 258	1.16 215	1.38 234	5.00 255	4.18 247	3.23 255	6.59 256	4.79 259	8.55 259	8.59 254	5.84 243	2.35 236	10.01 251	2.62 242	7.85 261	2.86 256	12.48 253	6.36 259	7.41 264	6.49 261	1.85 233	3.08 258	3.89 246	4.29 247	4.35 254	9.62 257

TorneroNet	5.57 255	2.31 242	1.28 239	17.72 266	6.26 262	5.20 257	6.38 255	2.10 248	4.58 254	1.58 244	6.93 250	12.01 258	25.68 268	4.11 248	7.72 229	1.52 191	3.26 250	0.81 229	14.83 256	1.87 243	2.97 246	2.83 207	3.45 250	0.91 227	6.76 256	2.68 238	1.31 205	3.44 232

ktn	6.75 256	5.13 259	14.43 266	5.28 249	4.73 256	9.87 263	6.61 257	7.39 262	12.71 266	2.14 250	2.31 235	26.89 269	22.25 262	4.47 252	10.48 252	1.49 190	4.37 256	1.82 251	15.76 259	4.55 255	2.80 244	2.30 185	3.97 253	1.19 244	2.37 241	1.57 219	2.89 247	2.47 216

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 257	4.44 257	1.28 239	2.72 238	2.67 253	5.12 256	7.72 259	5.86 258	8.09 259	1.63 245	10.53 261	75.81 275	10.21 251	4.39 251	5.74 192	1.46 186	7.09 260	8.20 262	6.83 231	1.82 240	3.57 252	3.00 218	1.27 228	1.13 241	4.24 249	5.98 253	20.77 267	3.98 237

LE_ROB	8.27 258	3.90 254	5.83 261	6.29 256	20.01 270	4.37 252	16.99 267	6.27 259	9.37 261	1.52 243	4.75 247	16.09 262	22.44 263	3.44 245	7.51 224	1.00 156	2.71 245	2.01 253	13.15 255	6.14 258	2.79 243	3.55 236	9.48 269	5.16 261	10.68 262	9.87 260	10.85 261	17.08 266

DGTPSM_ROB	9.70 259	3.99 255	10.89 262	3.15 240	5.68 258	3.68 249	5.70 253	3.68 256	9.10 260	3.26 253	7.88 254	9.73 255	14.04 257	4.74 254	15.68 261	11.36 262	5.40 257	11.36 264	7.25 235	10.26 262	6.46 262	15.15 264	4.53 259	9.09 263	10.18 260	27.78 266	11.12 262	30.76 269

DPSMNet_ROB	11.21 260	4.32 256	10.98 263	3.81 243	5.72 259	4.73 254	5.77 254	3.68 256	9.72 262	4.34 257	13.32 262	11.20 256	26.44 270	5.79 262	18.24 264	12.77 263	6.74 258	12.28 265	14.97 257	10.29 263	7.12 263	15.93 265	4.55 260	9.11 264	11.15 263	27.78 266	11.17 263	30.75 268

DLNR_Zeroshot_test	11.56 261	37.00 274	0.46 181	54.84 275	0.22 93	0.37 150	49.73 275	0.47 169	0.22 84	0.79 218	0.58 150	0.63 162	0.36 141	3.05 243	62.78 275	73.23 275	9.32 262	5.55 260	2.75 208	0.71 179	1.92 205	4.90 256	0.13 53	0.36 153	0.37 120	0.38 121	0.43 88	0.47 136

HanzoNet	11.76 262	14.15 264	16.54 268	13.84 265	9.27 265	15.98 268	21.04 269	11.44 267	12.53 265	6.20 262	7.51 252	20.70 266	27.83 272	29.09 273	12.87 258	9.53 261	15.26 267	2.84 255	25.21 268	12.71 266	5.74 259	4.74 254	9.10 268	1.66 249	2.75 244	2.69 239	2.55 243	3.62 233

BEATNet-Init1	12.35 263	15.22 265	5.32 259	20.87 268	10.13 266	20.29 269	13.89 266	8.81 265	6.91 258	4.38 258	9.79 260	14.10 260	19.20 259	5.76 261	21.46 265	9.40 260	7.04 259	4.94 259	32.32 273	14.93 267	9.82 265	9.29 263	5.60 263	5.30 262	12.73 264	8.77 258	21.38 268	15.70 265

LRCNet_RVC	13.01 264	18.58 269	5.37 260	23.16 269	20.12 271	22.89 270	18.83 268	10.15 266	4.22 253	21.39 271	16.92 267	22.03 267	12.77 255	27.61 271	9.50 243	1.55 193	14.16 266	9.39 263	27.19 269	10.19 261	6.02 260	2.70 203	25.48 272	13.25 267	1.43 223	0.70 180	3.22 248	2.37 213

DPSM_ROB	13.78 265	8.86 261	13.29 264	5.41 250	6.06 260	7.11 259	5.22 251	8.44 263	11.03 263	6.77 263	8.06 255	8.50 252	12.48 253	5.32 258	16.50 262	14.15 264	11.34 264	14.53 266	9.66 244	11.98 264	16.98 266	19.77 268	4.23 256	11.17 265	28.01 269	35.97 271	31.31 271	39.81 271

DPSM	13.78 265	8.86 261	13.29 264	5.41 250	6.06 260	7.11 259	5.22 251	8.44 263	11.03 263	6.77 263	8.06 255	8.50 252	12.48 253	5.32 258	16.50 262	14.15 264	11.34 264	14.53 266	9.66 244	11.98 264	16.98 266	19.77 268	4.23 256	11.17 265	28.01 269	35.97 271	31.31 271	39.81 271

PML	14.62 267	11.18 263	4.16 257	13.60 264	8.80 264	13.67 264	6.43 256	7.27 260	35.40 275	10.29 266	58.08 275	45.45 274	52.15 275	6.70 263	6.87 210	4.96 257	10.24 263	3.79 257	21.45 263	4.89 257	6.05 261	5.92 259	3.98 254	4.24 260	14.76 267	5.96 252	20.73 266	7.74 253

HaxPig	22.04 268	23.70 270	21.75 269	25.21 270	25.39 272	24.72 272	26.63 272	22.90 271	21.18 267	28.97 272	26.14 270	24.63 268	19.57 260	25.91 270	23.99 266	21.35 267	24.94 271	26.23 269	24.50 266	23.01 269	18.91 268	16.86 267	28.89 273	21.36 269	10.50 261	12.89 264	9.72 260	15.23 263

DPSimNet_ROB	25.36 269	32.83 273	15.86 267	30.90 273	29.54 274	24.40 271	21.28 270	25.65 272	31.75 274	16.97 270	45.56 274	27.37 270	37.12 274	16.35 269	24.86 267	14.34 266	27.03 272	14.84 268	40.36 275	17.54 268	26.29 271	15.99 266	16.67 270	21.85 270	24.74 268	32.67 269	22.06 269	29.89 267

MEDIAN_ROB	25.67 270	28.72 271	26.17 271	29.76 272	29.32 273	28.92 273	30.23 273	26.96 273	24.57 272	34.05 274	29.96 271	29.36 271	23.45 264	29.57 274	26.51 268	23.43 268	29.83 273	29.43 274	29.59 270	27.23 273	23.78 269	20.07 270	31.85 274	24.07 274	14.01 266	13.68 265	13.10 265	15.52 264

MyStereo02	27.34 271	17.81 267	26.76 273	10.89 260	0.00 1	14.30 266	10.52 263	16.99 269	22.25 268	13.60 267	16.76 265	17.12 263	25.15 265	10.72 267	33.33 272	28.65 272	22.80 269	29.24 272	19.39 261	24.22 271	34.12 273	40.41 273	8.65 265	22.50 272	56.30 272	72.43 273	63.01 274	80.17 274

AVERAGE_ROB	27.45 272	31.34 272	28.53 275	32.94 274	32.07 275	32.12 274	33.33 274	29.89 274	27.53 273	35.87 275	31.94 272	32.32 272	25.95 269	33.08 275	28.98 270	25.93 269	31.35 274	30.24 275	31.55 272	29.19 274	25.74 270	22.05 271	34.79 275	27.26 275	13.89 265	10.58 262	11.65 264	11.11 259

CasAABBNet	27.70 273	17.80 266	26.74 272	10.82 259	12.13 267	14.20 265	10.44 262	16.94 268	22.25 268	13.76 269	16.13 264	17.20 265	25.33 267	10.59 266	33.32 271	28.51 271	22.73 268	29.20 271	19.29 260	24.02 270	33.97 272	39.71 272	8.44 264	22.49 271	56.39 274	72.48 275	62.92 273	80.05 273

MyStereo03	27.79 274	17.81 267	26.76 273	10.89 260	12.21 268	14.30 266	10.52 263	16.99 269	22.25 268	13.60 267	16.76 265	17.12 263	25.15 265	10.72 267	33.33 272	28.65 272	22.80 269	29.24 272	19.39 261	24.22 271	34.12 273	40.41 273	8.65 265	22.50 272	56.30 272	72.43 273	63.01 274	80.17 274

ASD4	32.22 275	37.92 275	22.73 270	29.42 271	19.34 269	40.86 275	21.43 271	35.16 275	24.17 271	30.95 273	36.57 273	38.75 273	29.28 273	27.67 272	28.82 269	27.49 270	38.84 275	27.47 270	34.56 274	34.32 275	52.37 275	50.91 275	23.29 271	20.10 268	34.64 271	35.03 270	29.04 270	38.81 270

Low-res two-view benchmark