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.

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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

StereoVision	0.13 1	0.11 10	0.03 3	0.04 5	0.04 6	0.00 1	0.03 16	0.04 11	0.03 4	0.03 24	0.00 1	0.19 8	0.02 4	0.02 16	1.02 4	0.79 11	0.13 6	0.02 3	0.30 9	0.04 3	0.21 6	0.19 2	0.00 1	0.06 9	0.04 11	0.00 1	0.12 4	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 2	0.11 10	0.04 5	0.05 7	0.06 11	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.05 10	0.24 51	0.00 1	0.16 5	0.06 20	0.01 5	1.29 6	1.05 20	0.06 1	0.04 6	0.06 2	0.05 5	0.40 13	0.86 10	0.00 1	0.04 5	0.04 11	0.01 4	0.05 1	0.00 1

AASNet	0.20 3	0.45 68	0.24 21	0.09 27	0.09 19	0.00 1	0.08 49	0.05 14	0.05 10	0.26 52	0.00 1	0.18 6	0.04 9	0.01 5	1.13 5	0.68 7	0.12 2	0.04 6	0.09 5	0.16 23	0.29 9	0.77 8	0.01 7	0.07 12	0.00 1	0.02 12	0.49 13	0.03 13

TDLM	0.20 3	0.10 8	0.21 17	0.08 23	0.23 46	0.02 31	0.04 24	0.19 24	0.04 7	0.02 22	0.10 58	0.67 72	0.05 14	0.10 71	0.43 1	0.28 1	0.35 29	0.20 29	0.02 1	0.01 1	0.12 1	1.22 12	0.05 47	0.01 1	0.00 1	0.02 12	0.41 11	0.41 60

CroCo-Stereo	0.21 5	0.09 7	0.03 3	0.05 7	0.07 16	0.00 1	0.00 1	0.04 11	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.09 4	0.07 21	0.00 1	1.51 11	1.11 21	0.17 9	0.08 13	0.76 20	0.05 5	0.40 13	0.85 9	0.00 1	0.04 5	0.04 11	0.01 4	0.08 3	0.00 1
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
delet	0.21 5	0.08 6	0.24 21	0.06 10	0.05 8	0.02 31	0.04 24	0.02 2	0.05 10	0.34 61	0.00 1	0.20 9	0.04 9	0.02 16	1.45 10	0.53 3	0.23 13	0.07 9	0.12 7	0.06 7	0.15 3	0.38 4	0.01 7	0.06 9	0.01 3	0.01 4	1.50 31	0.02 9

ProNet	0.22 7	0.03 1	0.09 8	0.01 1	0.00 1	0.12 81	0.75 134	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.22 110	1.31 7	1.03 18	0.22 11	0.01 2	0.09 5	0.12 16	0.24 7	1.33 15	0.03 38	0.01 1	0.07 19	0.00 1	0.05 1	0.00 1

RAFT	0.28 8	0.04 2	0.31 28	0.02 2	0.00 1	0.12 81	0.12 66	0.93 65	0.01 1	0.69 83	0.00 1	0.18 6	0.00 1	0.01 5	2.07 17	1.23 29	0.23 13	0.00 1	0.06 2	0.21 31	0.15 3	0.60 5	0.00 1	0.06 9	0.03 8	0.01 4	0.34 9	0.00 1

AANet_RVC	0.29 9	0.05 4	0.28 26	0.06 10	0.21 43	0.00 1	0.24 97	0.03 5	0.17 58	0.34 61	0.01 41	0.08 3	0.04 9	0.01 5	2.17 19	0.58 4	0.16 8	0.07 9	0.44 14	0.20 27	0.13 2	0.33 3	0.03 38	0.07 12	0.02 4	0.06 21	1.15 23	0.86 78

MMNet	0.34 10	0.21 19	0.07 6	0.05 7	0.06 11	0.00 1	0.12 66	0.03 5	0.04 7	0.22 49	0.00 1	0.36 23	0.02 4	0.05 43	2.17 19	0.69 8	0.33 26	0.15 23	0.34 11	0.07 8	0.34 11	0.60 5	0.06 53	0.10 17	0.03 8	0.05 20	2.93 58	0.02 9

iRaftStereo_RVC	0.35 11	0.21 19	0.33 32	0.22 40	0.15 27	0.02 31	0.02 8	0.05 14	0.08 23	0.00 1	0.00 1	0.28 17	0.11 36	0.03 28	1.35 8	0.98 16	0.35 29	0.07 9	0.49 15	0.17 25	1.05 36	2.96 41	0.00 1	0.05 7	0.09 22	0.01 4	0.23 6	0.04 16

DMCA	0.36 12	0.36 56	0.19 16	0.17 34	0.09 19	0.02 31	0.05 32	0.02 2	0.05 10	0.58 79	0.00 1	0.39 32	0.05 14	0.01 5	2.07 17	0.98 16	0.54 53	0.12 17	0.23 8	0.10 13	0.46 16	1.38 17	0.01 7	0.22 46	0.03 8	0.08 23	1.30 24	0.15 41

StereoIM	0.39 13	0.23 24	0.35 35	0.07 18	0.15 27	0.02 31	0.04 24	0.08 16	0.07 20	1.22 117	0.00 1	0.23 14	0.03 6	0.02 16	1.62 12	1.29 36	0.14 7	0.29 44	1.62 40	0.12 16	0.84 29	1.37 16	0.01 7	0.18 37	0.20 44	0.16 34	0.17 5	0.04 16

CVANet_RVC	0.42 14	0.29 38	0.82 99	0.60 122	0.31 64	0.18 104	0.03 16	1.58 86	0.25 74	0.12 39	0.28 79	0.84 84	0.05 14	0.11 76	0.69 2	0.46 2	0.36 31	0.25 38	0.08 4	0.08 11	0.20 5	1.95 24	0.02 30	0.05 7	0.06 18	0.03 16	0.70 16	1.10 90

MIF-Stereo	0.45 15	0.30 41	0.37 43	0.08 23	0.19 36	0.01 8	0.02 8	0.10 20	0.09 30	0.00 1	0.00 1	0.49 44	0.09 28	0.05 43	2.28 23	1.53 53	0.28 20	0.43 71	1.84 48	0.14 21	1.17 40	1.99 28	0.01 7	0.23 49	0.16 41	0.10 26	0.26 8	0.03 13

RAFT + AFF	0.48 16	0.05 4	0.01 2	0.22 40	0.03 5	0.04 49	0.14 73	0.03 5	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.32 21	0.03 6	0.07 53	4.66 87	0.97 15	0.56 59	0.09 14	2.34 57	0.04 3	0.69 22	1.96 25	0.02 30	0.22 46	0.15 38	0.12 29	0.24 7	0.01 7

HCRNet	0.49 17	0.39 58	0.36 39	0.29 63	0.12 24	0.01 8	0.06 40	0.03 5	0.01 1	1.48 132	0.00 1	0.20 9	0.05 14	0.01 5	2.61 28	0.78 10	0.42 39	0.07 9	0.32 10	0.12 16	0.37 12	2.22 31	0.02 30	0.02 3	0.02 4	0.02 12	3.33 76	0.03 13

UPFNet	0.52 18	0.31 42	0.76 91	0.22 40	0.28 60	0.02 31	0.05 32	0.09 19	0.08 23	0.38 67	0.00 1	0.38 29	0.03 6	0.24 112	3.16 40	1.04 19	0.34 27	0.14 20	0.59 17	0.34 49	0.44 15	1.09 11	0.01 7	0.30 60	0.05 15	0.01 4	3.54 85	0.05 21

AEACV	0.55 19	0.71 104	0.34 33	0.04 5	0.05 8	0.10 78	0.02 8	0.02 2	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.20 9	0.13 41	0.05 43	2.71 31	2.52 107	0.12 2	0.64 90	1.33 36	0.95 117	0.81 26	3.06 47	0.32 127	0.09 16	0.02 4	0.20 38	0.41 11	0.00 1

test croco	0.56 20	0.39 58	0.44 55	0.17 34	0.41 99	0.01 8	0.01 2	0.74 59	0.08 23	0.01 18	0.00 1	0.74 77	0.14 44	0.04 39	2.91 35	1.93 76	0.25 17	0.44 74	1.02 27	0.16 23	1.65 65	2.50 36	0.01 7	0.41 78	0.21 48	0.06 21	0.36 10	0.10 27

anonymousdsp	0.56 20	0.10 8	0.36 39	0.24 49	0.07 16	0.09 75	0.01 2	0.04 11	0.05 10	0.00 1	2.27 137	0.22 13	0.20 59	0.00 1	2.28 23	1.41 45	0.28 20	0.17 27	0.52 16	0.67 97	0.56 18	3.56 59	0.31 125	0.07 12	0.02 4	0.01 4	1.65 34	0.01 7

GMStereo	0.56 20	0.94 128	0.07 6	0.25 53	0.06 11	0.01 8	0.02 8	0.15 23	0.07 20	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.01 3	0.01 5	2.04 16	1.15 25	0.34 27	0.18 28	2.72 76	0.11 14	1.52 54	2.04 29	0.00 1	0.08 15	0.20 44	0.03 16	2.65 51	0.04 16
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MIF-Stereo (partial)	0.58 23	0.39 58	0.42 51	0.07 18	0.22 44	0.02 31	0.03 16	0.08 16	0.11 38	0.01 18	0.01 41	0.50 48	0.12 38	0.03 28	2.35 25	1.69 64	0.25 17	0.60 88	0.91 25	0.11 14	1.40 47	2.26 33	0.01 7	0.34 63	0.12 31	0.29 47	2.91 57	0.38 58

RYNet	0.61 24	0.04 2	0.00 1	0.02 2	0.04 6	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.04 7	0.07 28	0.00 1	0.07 2	0.12 38	0.00 1	4.57 83	0.66 6	0.12 2	0.99 138	0.37 12	0.02 2	0.25 8	0.10 1	0.05 47	0.03 4	0.08 21	7.32 174	1.40 27	0.12 37

GANet	0.63 25	0.72 106	0.73 87	0.46 110	0.40 97	1.37 157	0.41 115	0.45 45	0.06 17	0.21 45	2.81 157	2.16 127	0.28 72	0.47 149	0.89 3	0.62 5	0.74 76	0.38 57	0.38 13	0.07 8	0.30 10	1.98 27	0.14 89	0.13 24	0.20 44	0.03 16	0.52 14	0.22 45

TestStereo	0.64 26	0.64 93	0.54 71	0.22 40	0.11 23	0.01 8	0.03 16	1.87 99	0.23 70	0.30 56	0.00 1	0.37 27	0.08 24	0.01 5	1.75 14	0.93 14	0.45 42	0.23 37	2.92 83	0.12 16	1.51 53	1.70 18	0.05 47	0.11 21	0.21 48	0.46 58	2.24 44	0.13 39

UNet	0.67 27	0.32 43	0.47 63	0.27 58	0.23 46	0.03 43	0.15 76	0.55 54	0.14 47	1.13 109	0.00 1	0.61 63	0.17 54	0.15 90	2.26 21	1.51 52	0.50 48	0.22 32	1.51 39	0.25 36	0.75 23	1.79 21	0.18 99	0.60 109	0.07 19	0.32 50	3.43 82	0.61 70

HITNet	0.68 28	0.16 14	0.11 10	0.07 18	0.10 22	0.01 8	0.03 16	1.72 90	0.79 119	0.11 33	0.00 1	0.77 81	0.28 72	0.12 83	2.69 29	1.17 26	0.45 42	0.14 20	0.72 19	0.25 36	1.61 63	2.80 39	0.01 7	0.17 34	0.04 11	0.15 32	3.40 80	0.41 60
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
IER	0.69 29	0.46 70	0.29 27	0.30 67	0.18 32	0.01 8	0.09 56	0.42 41	0.11 38	1.07 106	0.07 55	1.62 119	0.05 14	0.20 102	3.15 39	1.25 30	0.40 35	0.16 25	0.82 22	0.44 61	0.57 19	2.22 31	0.21 103	0.34 63	0.09 22	1.03 87	2.96 59	0.28 49

HGLStereo	0.70 30	0.34 53	0.41 49	0.23 46	0.31 64	0.02 31	0.17 83	0.08 16	0.13 45	1.20 116	0.69 106	0.25 15	0.15 46	0.09 66	2.36 26	1.50 50	0.57 61	0.29 44	1.25 31	0.24 34	1.13 39	3.16 52	0.08 72	0.34 63	0.18 42	0.19 36	3.13 64	0.47 64

CFNet	0.72 31	0.50 76	0.71 83	0.48 113	0.45 106	0.06 70	0.27 101	0.58 55	0.09 30	0.65 82	0.04 49	0.84 84	0.10 33	0.05 43	2.80 33	0.75 9	0.60 63	0.09 14	0.84 24	0.41 57	1.10 38	1.22 12	0.03 38	0.13 24	0.58 71	1.14 89	3.44 83	1.47 98

RAFT_CTSACE	0.74 32	0.81 116	0.44 55	0.25 53	0.08 18	0.15 96	0.03 16	1.99 104	0.06 17	0.00 1	0.11 59	0.47 42	0.46 100	0.01 5	2.74 32	1.26 31	0.29 25	0.16 25	0.77 21	0.13 20	0.79 24	4.54 89	0.01 7	0.15 29	0.25 53	0.01 4	3.88 105	0.04 16

test_5	0.76 33	0.61 90	0.21 17	0.02 2	0.02 4	0.11 79	0.01 2	2.75 149	0.05 10	0.00 1	4.29 171	0.49 44	0.44 93	0.00 1	1.73 13	1.27 35	0.22 11	0.14 20	1.14 29	0.09 12	0.46 16	3.08 49	0.01 7	0.19 38	0.09 22	0.00 1	2.97 60	0.02 9

RAFT+CT+SA	0.77 34	0.83 118	0.24 21	0.15 33	0.05 8	0.01 8	0.02 8	2.46 129	0.09 30	0.11 33	0.00 1	0.89 92	0.40 89	0.01 5	1.42 9	1.63 59	0.18 10	0.21 31	2.39 59	0.27 39	0.93 31	4.66 95	0.01 7	0.20 41	0.13 32	0.02 12	3.33 76	0.05 21

ADLNet	0.79 35	0.95 129	0.12 11	0.22 40	0.28 60	0.09 75	0.05 32	1.25 75	0.10 35	0.32 59	0.06 52	2.48 132	0.08 24	0.20 102	3.48 46	1.14 24	0.48 45	0.11 16	0.60 18	0.23 33	0.60 20	3.03 45	0.01 7	0.10 17	0.91 88	0.83 80	3.15 65	0.34 54

raft+_RVC	0.80 36	0.41 63	0.45 60	0.34 80	0.24 49	0.03 43	0.08 49	2.24 115	0.09 30	0.07 28	0.00 1	0.42 37	0.08 24	0.02 16	3.49 47	3.16 134	0.48 45	0.12 17	2.60 71	0.82 106	0.94 32	3.69 62	0.03 38	0.20 41	0.35 56	0.14 31	0.69 15	0.35 56

ARAFT	0.80 36	0.22 22	0.31 28	0.31 69	0.12 24	0.01 8	0.02 8	0.24 34	0.09 30	1.28 119	0.00 1	0.53 51	0.04 9	0.09 66	3.18 41	1.99 80	0.51 50	0.34 52	2.69 75	0.14 21	1.96 83	2.75 37	0.02 30	0.20 41	0.80 86	0.03 16	3.53 84	0.13 39

LL-Strereo2	0.81 38	0.27 35	0.35 35	0.09 27	0.14 26	0.17 102	0.08 49	2.21 114	0.19 64	0.00 1	0.00 1	0.26 16	0.05 14	0.20 102	2.27 22	2.72 115	0.12 2	0.15 23	2.40 60	0.52 73	1.77 75	5.39 112	0.06 53	0.17 34	0.43 61	0.12 29	1.55 33	0.31 51

DMCA-RVC	0.82 39	0.43 65	0.50 65	0.31 69	0.59 118	0.15 96	1.13 141	0.29 36	1.52 153	1.29 121	0.34 85	0.64 67	0.14 44	0.17 94	3.74 55	1.26 31	0.80 80	0.51 80	0.97 26	0.51 72	0.87 30	1.93 23	0.26 118	0.40 77	0.13 32	0.08 23	2.70 52	0.50 65

MIM_Stereo	0.83 40	0.15 13	0.44 55	0.34 80	0.24 49	0.12 81	0.08 49	2.02 105	0.08 23	0.00 1	0.24 77	0.31 20	0.10 33	0.03 28	3.34 42	2.91 122	0.24 15	0.67 95	2.62 72	0.89 112	1.44 51	3.49 56	0.06 53	0.26 51	0.20 44	0.24 40	1.72 36	0.18 43

DSFCA	0.83 40	0.44 66	0.51 69	0.29 63	0.59 118	0.05 57	0.61 131	0.23 29	0.55 100	0.49 75	0.58 100	0.48 43	0.11 36	0.04 39	2.83 34	1.42 46	0.78 79	0.72 105	1.15 30	0.65 95	1.24 43	3.01 43	0.21 103	0.53 101	0.55 69	0.83 80	3.19 68	0.46 63

test_4	0.84 42	0.11 10	0.61 74	0.30 67	0.20 38	0.08 72	0.30 102	0.10 20	0.10 35	0.03 24	0.61 102	0.79 82	0.16 49	0.18 96	3.62 51	3.39 145	0.24 15	0.43 71	1.98 50	0.30 42	1.21 42	3.26 54	0.09 76	0.21 45	0.23 51	0.33 51	3.56 86	0.25 48

RASNet	0.86 43	0.32 43	0.77 93	0.46 110	0.31 64	0.18 104	0.10 62	0.95 66	0.14 47	1.11 107	0.09 57	0.53 51	0.44 93	0.35 135	1.76 15	1.87 70	0.59 62	0.22 32	1.13 28	0.07 8	1.42 50	3.94 70	0.17 97	0.53 101	0.46 63	0.37 56	3.64 90	1.29 95

AFF-stereo	0.88 44	0.32 43	0.50 65	0.35 87	0.20 38	0.11 79	0.37 112	0.41 40	0.11 38	1.15 110	0.00 1	0.66 71	0.07 21	0.02 16	4.33 75	1.39 44	0.40 35	0.90 126	3.49 98	0.26 38	1.61 63	2.83 40	0.02 30	0.22 46	0.49 64	0.18 35	3.16 66	0.10 27

CAS	0.89 45	0.22 22	0.39 47	0.21 38	0.24 49	0.03 43	0.36 111	0.23 29	0.62 107	1.28 119	0.16 69	0.38 29	0.84 142	0.12 83	3.10 38	1.87 70	0.94 101	0.75 109	1.30 34	0.58 80	2.82 101	3.00 42	0.03 38	0.12 22	0.13 32	0.72 76	1.80 38	1.89 111

DISCO	0.90 46	0.96 133	0.36 39	0.06 10	0.36 82	0.63 135	0.54 127	0.23 29	0.32 82	1.72 138	0.58 100	0.41 35	0.29 74	0.04 39	2.98 37	1.47 49	1.02 109	0.31 49	3.32 92	0.56 79	1.01 34	3.01 43	0.13 86	0.33 62	0.13 32	0.33 51	2.81 55	0.43 62

rafts_anoy	0.92 47	0.33 49	0.86 103	0.37 92	0.24 49	0.05 57	0.07 44	2.48 131	0.14 47	0.01 18	0.00 1	0.20 9	0.04 9	0.02 16	3.97 67	3.08 129	0.56 59	0.40 62	2.20 56	0.34 49	1.65 65	3.86 69	0.02 30	0.27 53	0.99 94	0.73 77	0.87 19	0.98 88

TestStereo1	0.93 48	0.98 134	0.22 19	0.07 18	0.18 32	0.01 8	0.04 24	1.07 69	0.08 23	0.11 33	0.00 1	0.39 32	0.56 112	0.12 83	4.92 100	2.03 84	0.28 20	0.22 32	2.98 85	0.20 27	1.56 57	3.94 70	0.01 7	0.15 29	0.10 26	1.19 92	3.74 93	0.05 21

SA-5K	0.93 48	0.98 134	0.22 19	0.07 18	0.18 32	0.01 8	0.04 24	1.07 69	0.08 23	0.11 33	0.00 1	0.39 32	0.56 112	0.12 83	4.92 100	2.03 84	0.28 20	0.22 32	2.98 85	0.20 27	1.56 57	3.94 70	0.01 7	0.15 29	0.10 26	1.19 92	3.74 93	0.05 21

GLC_STEREO	0.93 48	0.48 73	0.65 76	0.25 53	0.33 76	0.03 43	0.11 64	2.37 126	0.20 65	0.16 43	0.04 49	0.38 29	0.15 46	0.02 16	3.66 52	2.05 89	0.67 69	0.25 38	2.56 68	0.42 60	2.90 102	3.06 47	0.09 76	0.19 38	0.09 22	0.10 26	3.70 91	0.31 51

NVstereo2D	0.93 48	0.48 73	0.17 13	0.24 49	0.42 102	0.41 123	0.08 49	1.64 87	0.59 105	0.87 95	1.05 114	0.42 37	0.21 63	0.08 62	5.64 118	2.38 104	0.82 85	0.59 86	1.71 43	0.24 34	1.26 44	2.48 35	0.06 53	0.47 91	1.31 105	0.29 47	1.04 21	0.24 47

CASnet	0.96 52	0.54 79	0.54 71	0.24 49	0.36 82	0.05 57	0.26 100	0.52 51	0.18 62	0.06 27	0.06 52	0.70 74	0.36 82	0.01 5	4.36 76	1.50 50	0.66 68	0.40 62	2.56 68	0.34 49	3.82 131	4.34 82	0.03 38	0.35 70	1.67 121	0.11 28	1.72 36	0.23 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TESTraft	1.00 53	0.95 129	0.32 31	0.06 10	0.17 30	0.01 8	0.03 16	1.49 84	0.07 20	0.78 89	0.00 1	0.46 40	0.64 120	0.19 97	4.75 93	2.06 90	0.26 19	0.20 29	2.78 79	0.36 54	1.26 44	4.60 92	0.07 67	0.17 34	0.11 30	1.53 102	3.70 91	0.04 16

RALCasStereoNet	1.00 53	0.37 57	1.07 119	0.37 92	0.32 74	0.06 70	0.20 92	2.08 111	0.15 52	1.01 102	0.04 49	0.61 63	0.16 49	0.03 28	3.74 55	3.43 149	0.41 38	0.26 40	1.40 37	0.75 103	1.44 51	4.55 90	0.03 38	0.26 51	0.78 85	1.36 98	0.91 20	1.22 94

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 53	0.33 49	0.75 90	0.38 96	0.42 102	0.14 90	0.43 119	0.97 67	0.13 45	1.32 123	0.00 1	0.65 70	0.09 28	0.03 28	4.73 89	1.46 48	0.50 48	0.13 19	3.58 99	0.49 66	1.60 61	4.02 74	0.02 30	0.42 81	0.52 66	0.38 57	3.38 79	0.17 42

IPLGR_C	1.02 56	0.24 29	0.77 93	0.31 69	0.36 82	0.04 49	0.35 110	0.20 25	0.47 92	0.07 28	0.12 63	1.26 106	0.09 28	0.41 142	4.52 81	1.63 59	0.81 82	0.45 75	2.10 53	0.32 44	2.41 92	4.67 96	0.07 67	0.75 129	1.04 96	0.28 45	3.80 97	0.11 34

anonymousdsp2	1.03 57	0.29 38	0.37 43	0.23 46	0.09 19	0.03 43	0.04 24	1.33 77	0.08 23	0.02 22	2.28 140	0.33 22	0.18 56	0.27 119	2.59 27	2.50 106	0.44 41	0.56 84	3.69 101	1.14 125	1.68 68	5.57 116	0.24 113	0.50 95	0.41 59	0.15 32	2.74 54	0.02 9

CIPLG	1.04 58	0.23 24	0.82 99	0.32 74	0.36 82	0.04 49	0.34 108	0.21 26	0.50 95	0.07 28	0.11 59	1.24 104	0.08 24	0.42 144	4.82 99	1.65 61	0.85 90	0.39 61	2.02 51	0.32 44	2.35 88	4.69 97	0.05 47	0.75 129	1.10 98	0.35 54	3.79 96	0.12 37

ACRE	1.04 58	0.24 29	0.80 97	0.33 76	0.36 82	0.04 49	0.34 108	0.21 26	0.48 93	0.08 32	0.14 67	1.30 108	0.09 28	0.45 147	4.77 96	1.62 58	0.82 85	0.43 71	2.08 52	0.33 47	2.40 91	4.72 98	0.06 53	0.74 128	1.10 98	0.28 45	3.80 97	0.11 34

CFNet_pseudo	1.04 58	0.55 80	0.68 77	0.46 110	0.53 111	0.05 57	0.02 8	0.61 57	0.10 35	0.91 97	0.11 59	0.88 90	0.56 112	0.52 157	5.81 128	1.84 68	0.55 58	0.37 54	2.85 81	0.41 57	1.09 37	3.10 51	0.59 159	0.29 57	0.61 74	0.63 70	2.23 43	1.75 107

dd	1.06 61	0.48 73	0.31 28	1.86 164	0.06 11	0.26 117	0.16 78	0.47 47	0.06 17	0.11 33	0.01 41	2.18 128	0.07 21	0.20 102	4.43 77	1.13 23	1.19 121	0.38 57	6.03 127	0.38 55	0.67 21	1.85 22	0.14 89	0.32 61	0.63 77	0.09 25	3.27 72	1.90 112

SA	1.07 62	0.91 126	0.46 62	0.21 38	0.25 55	0.01 8	0.02 8	2.68 140	0.14 47	0.14 41	0.00 1	0.59 53	0.38 87	0.34 130	3.59 50	2.03 84	0.45 42	0.51 80	3.47 97	0.32 44	1.40 47	3.72 63	0.01 7	0.38 74	0.44 62	1.60 105	4.79 144	0.10 27

AACVNet	1.07 62	0.61 90	0.44 55	0.65 124	0.80 129	0.12 81	0.17 83	0.37 37	0.20 65	0.17 44	0.14 67	0.60 57	0.24 67	0.26 115	4.81 97	2.04 88	0.61 64	0.40 62	1.72 44	0.41 57	1.80 76	3.08 49	0.40 133	0.20 41	0.52 66	1.51 101	4.20 127	2.32 120

DLCB_ROB	1.13 64	0.77 110	0.73 87	0.44 107	0.51 110	0.22 109	0.42 116	0.49 48	0.28 77	0.84 92	0.50 95	1.31 109	0.85 143	0.11 76	2.70 30	1.54 54	1.12 116	0.27 41	0.82 22	0.22 32	1.70 70	3.50 57	0.48 149	0.44 89	4.83 179	2.48 122	2.14 41	0.79 77

4D-IteraStereo	1.14 65	0.34 53	1.40 133	0.29 63	0.38 91	0.05 57	0.09 56	2.11 113	0.11 38	0.00 1	0.19 74	0.52 50	0.22 65	0.24 112	3.76 57	3.57 157	0.28 20	0.38 57	2.95 84	0.49 66	3.35 118	5.63 118	0.12 85	0.41 78	0.10 26	0.29 47	3.09 63	0.34 54

LMCR-Stereo	1.14 65	0.56 81	0.72 84	0.31 69	0.31 64	0.14 90	0.06 40	1.38 79	0.28 77	0.33 60	0.12 63	0.86 88	0.20 59	0.26 115	3.99 69	2.00 82	1.20 122	0.37 54	6.02 126	1.76 149	2.41 92	3.82 66	0.07 67	0.55 105	0.52 66	0.51 64	1.50 31	0.67 73

CFNet_RVC	1.14 65	0.65 94	0.92 107	0.35 87	0.40 97	0.14 90	0.13 69	0.11 22	0.18 62	0.86 94	1.15 119	0.67 72	0.17 54	0.08 62	6.26 144	1.31 38	0.70 72	0.40 62	1.62 40	0.29 41	1.93 80	3.03 45	0.06 53	0.43 87	0.95 91	1.90 113	3.91 107	2.07 115

raftrobust	1.17 68	0.44 66	0.99 112	0.41 101	0.37 87	0.04 49	0.12 66	2.45 128	0.14 47	0.51 77	0.00 1	0.72 75	0.24 67	0.09 66	4.74 90	4.01 169	0.39 34	0.35 53	5.19 121	0.34 49	1.89 78	4.58 91	0.21 103	0.28 54	1.21 104	0.47 59	1.09 22	0.35 56

GMOStereo	1.19 69	0.17 15	0.68 77	0.34 80	0.31 64	0.13 86	0.31 103	2.36 120	0.15 52	0.00 1	0.17 70	0.60 57	0.45 96	0.02 16	3.83 61	3.83 160	0.54 53	0.70 99	2.41 61	0.64 89	1.71 71	6.50 142	0.01 7	0.34 63	1.38 109	0.25 41	4.07 116	0.10 27

error version	1.19 69	0.17 15	0.68 77	0.34 80	0.31 64	0.13 86	0.31 103	2.36 120	0.15 52	0.00 1	0.17 70	0.60 57	0.45 96	0.02 16	3.83 61	3.83 160	0.54 53	0.70 99	2.41 61	0.64 89	1.71 71	6.50 142	0.01 7	0.34 63	1.38 109	0.25 41	4.07 116	0.10 27

test-v	1.19 69	0.17 15	0.68 77	0.34 80	0.31 64	0.13 86	0.31 103	2.36 120	0.15 52	0.00 1	0.17 70	0.60 57	0.45 96	0.02 16	3.83 61	3.83 160	0.54 53	0.70 99	2.41 61	0.64 89	1.71 71	6.50 142	0.01 7	0.34 63	1.38 109	0.25 41	4.07 116	0.10 27

test-2	1.19 69	0.17 15	0.68 77	0.34 80	0.31 64	0.13 86	0.31 103	2.36 120	0.15 52	0.00 1	0.17 70	0.60 57	0.45 96	0.02 16	3.83 61	3.83 160	0.54 53	0.70 99	2.41 61	0.64 89	1.71 71	6.50 142	0.01 7	0.34 63	1.38 109	0.25 41	4.07 116	0.10 27

CREStereo++_RVC	1.20 73	0.23 24	1.65 147	0.28 61	0.43 104	0.01 8	0.17 83	2.02 105	0.26 75	0.61 80	0.08 56	0.50 48	0.15 46	0.05 43	3.91 65	2.85 121	0.95 102	0.50 79	2.77 78	0.31 43	3.04 107	3.84 68	0.13 86	0.14 26	1.10 98	1.31 97	4.38 133	0.77 76
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
CREStereo	1.20 73	0.33 49	0.95 111	0.24 49	0.19 36	0.01 8	0.06 40	2.65 138	0.54 96	0.64 81	1.05 114	0.72 75	0.59 115	0.07 53	3.92 66	3.45 153	0.86 95	0.42 68	2.19 55	0.72 99	3.10 109	3.56 59	0.10 79	0.29 57	1.20 103	1.09 88	2.54 49	0.90 81
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
HSM	1.20 73	0.35 55	1.10 122	0.59 121	0.56 116	0.05 57	0.09 56	2.87 154	0.31 80	0.13 40	0.53 97	0.76 80	0.13 41	0.05 43	5.24 108	1.26 31	0.85 90	0.30 46	3.45 96	0.50 70	2.38 90	3.35 55	0.10 79	0.55 105	0.74 81	0.86 83	4.16 125	1.08 89

RALAANet	1.21 76	0.40 61	0.56 73	0.37 92	0.31 64	0.20 108	0.15 76	1.87 99	0.20 65	0.51 77	0.01 41	0.49 44	0.26 69	0.07 53	3.97 67	2.32 99	0.48 45	0.73 107	3.41 93	1.09 122	3.06 108	5.24 110	0.02 30	0.50 95	0.74 81	1.14 89	4.11 124	0.54 67

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 76	0.81 116	0.50 65	0.22 40	0.48 109	0.03 43	1.73 157	1.18 73	2.43 175	2.04 149	0.11 59	0.74 77	0.09 28	0.55 158	6.88 154	1.12 22	0.38 32	0.30 46	1.67 42	0.28 40	0.80 25	1.75 20	0.15 92	0.25 50	0.13 32	3.23 128	2.70 52	2.04 114
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.22 78	0.71 104	0.44 55	0.45 109	0.34 78	0.04 49	0.16 78	3.05 161	0.12 44	1.32 123	0.00 1	0.93 93	0.34 78	0.05 43	4.57 83	1.86 69	0.81 82	0.48 77	6.00 125	0.34 49	1.95 81	1.30 14	0.31 125	0.91 143	0.33 55	0.95 84	3.93 109	1.14 92

PDISCO_ROB	1.24 79	0.57 84	0.10 9	0.66 125	0.32 74	0.01 8	0.57 129	0.78 61	0.49 94	1.25 118	0.94 113	0.36 23	0.32 75	0.19 97	3.99 69	2.19 94	0.98 103	1.44 163	2.38 58	0.62 86	2.92 103	4.93 103	0.18 99	0.64 115	1.52 118	0.53 65	3.95 113	0.62 71

LoS_RVC	1.27 80	1.54 156	0.85 101	0.06 10	0.55 112	0.01 8	0.13 69	0.23 29	0.73 114	1.70 136	0.22 75	0.64 67	0.69 125	0.11 76	3.79 59	3.07 127	0.75 77	1.99 184	3.69 101	0.64 89	4.98 151	4.94 104	0.22 109	0.10 17	0.37 57	0.50 62	0.82 17	0.93 84

tt_ll	1.27 80	1.54 156	0.85 101	0.06 10	0.55 112	0.01 8	0.13 69	0.23 29	0.73 114	1.70 136	0.22 75	0.64 67	0.69 125	0.11 76	3.79 59	3.07 127	0.75 77	1.99 184	3.69 101	0.64 89	4.98 151	4.94 104	0.22 109	0.10 17	0.37 57	0.50 62	0.82 17	0.93 84

psm_up	1.28 82	0.67 98	1.09 121	0.41 101	0.89 136	0.04 49	0.31 103	2.38 127	1.16 141	0.77 86	0.00 1	1.36 110	0.10 33	0.44 145	4.59 86	1.35 40	0.83 87	0.45 75	4.14 109	0.47 63	1.60 61	2.76 38	0.01 7	0.73 126	1.16 101	1.54 103	3.84 100	1.40 96

CES	1.32 83	0.24 29	0.36 39	0.14 32	0.22 44	0.05 57	0.19 89	5.29 197	0.76 116	0.42 72	0.61 102	0.86 88	0.85 143	0.26 115	4.28 74	3.41 148	1.21 124	1.06 144	1.85 49	1.16 130	4.19 138	3.75 64	0.15 92	0.12 22	0.23 51	0.34 53	1.47 30	2.15 118

IPLG	1.33 84	0.40 61	0.76 91	0.29 63	0.28 60	0.01 8	0.09 56	2.25 116	0.31 80	0.40 70	0.28 79	0.37 27	0.74 131	0.31 129	5.67 123	1.89 72	1.26 129	0.95 133	2.86 82	0.47 63	1.18 41	6.06 131	0.06 53	0.66 119	0.63 77	3.73 137	3.86 104	0.11 34

AF-Net	1.33 84	0.56 81	1.00 113	0.36 90	0.81 131	1.01 147	2.56 168	2.36 120	1.15 139	0.48 73	0.65 104	3.84 143	0.16 49	0.30 126	3.50 48	1.17 26	0.52 51	0.02 3	1.74 45	0.53 74	0.81 26	4.34 82	0.06 53	0.14 26	0.93 89	0.61 68	3.84 100	2.40 123

Nwc_Net	1.33 84	0.56 81	1.00 113	0.36 90	0.81 131	1.01 147	2.56 168	2.36 120	1.15 139	0.48 73	0.65 104	3.84 143	0.16 49	0.30 126	3.50 48	1.17 26	0.52 51	0.02 3	1.74 45	0.53 74	0.81 26	4.34 82	0.06 53	0.14 26	0.93 89	0.61 68	3.84 100	2.40 123

STTStereo	1.36 87	0.86 120	0.78 96	0.40 100	0.33 76	0.08 72	1.20 144	0.43 43	1.52 153	1.38 129	0.24 77	2.01 125	0.27 70	0.38 138	9.23 176	1.30 37	0.40 35	0.33 50	1.27 33	0.20 27	1.56 57	1.97 26	0.16 94	0.15 29	0.10 26	1.81 112	3.62 89	4.69 138

raft_robust	1.38 88	0.73 109	0.63 75	0.27 58	0.23 46	0.01 8	0.05 32	3.04 160	0.24 72	1.16 111	0.02 47	0.61 63	0.67 122	0.07 53	3.67 54	2.22 96	0.80 80	0.66 92	5.14 120	0.33 47	3.43 121	6.40 141	0.01 7	0.37 72	1.19 102	1.48 100	2.86 56	0.96 87

APVNet	1.38 88	1.06 139	0.27 25	0.33 76	0.37 87	0.28 120	0.50 125	0.39 38	0.42 88	0.93 98	0.42 92	0.85 86	0.19 58	0.15 90	4.81 97	3.10 132	1.87 156	0.94 131	4.74 118	0.89 112	2.23 86	5.90 123	0.05 47	1.23 159	0.19 43	0.48 60	3.80 97	0.91 82

iResNetv2_ROB	1.40 90	0.83 118	0.41 49	1.30 152	0.37 87	0.05 57	0.14 73	3.17 167	0.20 65	1.97 147	0.28 79	2.49 133	0.40 89	0.06 51	3.78 58	1.57 55	1.08 114	0.22 32	6.10 128	0.67 97	3.61 126	2.04 29	0.26 118	0.83 140	0.62 76	0.54 66	4.07 116	0.71 74

UCFNet_RVC	1.41 91	2.75 181	0.68 77	0.60 122	0.80 129	0.26 117	0.16 78	0.28 35	0.23 70	0.93 98	0.37 86	2.60 134	1.05 154	0.07 53	6.13 140	1.33 39	0.70 72	0.52 82	2.48 65	0.62 86	1.87 77	3.20 53	1.04 179	0.35 70	1.83 125	1.96 114	2.11 39	3.29 131

Sa-1000	1.45 92	0.32 43	0.53 70	0.28 61	0.26 56	0.01 8	0.04 24	2.73 144	0.11 38	0.01 18	0.01 41	0.59 53	0.49 105	0.56 159	6.07 138	2.10 91	0.92 100	0.88 123	4.60 116	0.59 82	1.56 57	6.38 139	0.01 7	0.64 115	2.25 131	1.72 110	5.00 148	0.38 58

PMTNet	1.51 93	0.60 88	1.30 129	0.27 58	0.26 56	0.02 31	0.18 86	0.51 50	0.56 102	0.71 85	0.33 84	0.59 53	0.48 103	0.09 66	6.84 152	3.43 149	0.91 98	0.38 57	6.13 130	0.44 61	4.00 134	3.52 58	0.13 86	0.15 29	3.04 151	1.29 96	1.36 25	3.30 132

ICVP	1.55 94	0.24 29	1.65 147	0.43 105	0.45 106	0.50 128	0.38 114	1.26 76	0.64 109	1.77 140	1.20 120	0.88 90	1.63 165	0.25 114	4.46 78	2.81 120	1.49 144	1.01 139	2.50 66	1.15 129	2.70 95	5.75 120	0.14 89	0.63 112	0.72 80	2.31 119	3.35 78	1.59 105
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RP	1.55 94	1.14 145	2.48 174	0.89 136	1.23 146	0.43 124	2.08 163	1.86 98	1.63 159	0.29 55	2.10 133	2.43 131	0.13 41	0.49 153	5.11 104	1.26 31	0.83 87	0.05 8	1.74 45	0.49 66	1.04 35	4.92 102	0.16 94	0.76 131	0.49 64	1.14 89	4.64 142	1.98 113

sAnonymous2	1.64 96	0.27 35	0.18 14	0.11 30	0.20 38	0.49 126	0.05 32	1.85 95	0.98 130	0.21 45	0.39 87	1.21 100	0.85 143	0.08 62	4.74 90	3.93 166	1.35 136	1.22 156	7.85 140	0.83 109	4.15 136	5.99 125	0.03 38	0.42 81	0.15 38	2.19 117	2.36 46	2.37 121

CroCo_RVC	1.64 96	0.27 35	0.18 14	0.11 30	0.20 38	0.49 126	0.05 32	1.85 95	0.98 130	0.21 45	0.39 87	1.21 100	0.85 143	0.08 62	4.74 90	3.93 166	1.35 136	1.22 156	7.85 140	0.83 109	4.15 136	5.99 125	0.03 38	0.42 81	0.15 38	2.19 117	2.36 46	2.37 121

BEATNet_4x	1.65 98	0.58 86	0.35 35	0.20 36	0.38 91	0.15 96	0.46 122	1.78 94	1.70 164	0.40 70	0.50 95	1.13 99	0.62 119	0.65 162	6.09 139	3.02 126	2.14 161	1.81 177	1.48 38	0.79 105	5.22 156	7.76 172	0.08 72	1.07 153	0.32 54	0.48 60	3.92 108	1.49 99

iinet-f	1.66 99	1.28 150	0.38 45	0.81 134	0.15 27	0.24 114	0.13 69	0.42 41	0.21 69	1.91 144	3.98 167	0.30 18	0.27 70	0.07 53	6.30 146	2.65 114	0.43 40	0.30 46	8.10 146	1.14 125	2.10 85	6.32 137	0.26 118	0.52 100	1.42 114	0.21 39	4.26 129	0.60 69

EGLCR-Stereo	1.68 100	0.23 24	2.17 167	0.08 23	0.28 60	0.09 75	0.09 56	0.50 49	1.17 142	0.11 33	2.55 149	0.62 66	0.67 122	0.03 28	4.24 73	3.69 158	1.12 116	1.22 156	4.58 115	0.59 82	4.19 138	7.51 166	0.24 113	0.68 122	1.05 97	0.64 71	6.73 173	0.33 53

DN-CSS_ROB	1.68 100	0.57 84	1.42 134	0.83 135	0.73 125	0.05 57	0.22 96	2.83 152	0.40 86	1.50 133	3.57 164	1.02 96	0.43 92	0.09 66	4.11 72	1.61 57	1.34 135	0.84 118	8.83 150	0.39 56	4.42 144	3.67 61	0.09 76	1.02 149	0.13 32	0.55 67	3.24 71	1.52 100

AE-Stereo	1.73 102	0.32 43	2.11 165	0.34 80	0.37 87	0.05 57	0.43 119	0.44 44	0.32 82	0.04 26	0.00 1	3.48 141	0.44 93	0.07 53	4.68 88	3.77 159	1.11 115	0.92 128	4.18 110	1.16 130	3.77 130	7.03 154	0.18 99	1.06 152	3.29 158	2.09 115	4.84 145	0.18 43

TANstereo	1.73 102	1.38 152	0.72 84	0.26 56	0.35 80	0.62 133	0.07 44	0.52 51	0.46 89	0.27 53	1.08 116	0.36 23	0.20 59	1.04 179	3.37 44	2.99 124	0.99 104	1.69 172	9.06 153	3.49 190	3.58 124	4.48 87	3.34 205	0.28 54	0.05 15	0.67 72	5.35 156	0.09 25

XX-TBD	1.73 102	1.38 152	0.72 84	0.26 56	0.35 80	0.62 133	0.07 44	0.52 51	0.46 89	0.27 53	1.08 116	0.36 23	0.20 59	1.04 179	3.37 44	2.99 124	0.99 104	1.69 172	9.06 153	3.49 190	3.58 124	4.48 87	3.34 205	0.28 54	0.05 15	0.67 72	5.35 156	0.09 25

GES	1.73 102	0.33 49	0.48 64	0.58 120	0.43 104	0.28 120	0.51 126	2.03 109	0.90 127	1.18 114	0.55 98	0.49 44	0.23 66	0.02 16	8.51 170	2.72 115	1.06 112	0.76 110	9.71 163	1.71 146	3.36 119	4.34 82	0.23 111	0.83 140	0.42 60	0.35 54	2.56 50	2.21 119

MIPNet	1.76 106	0.72 106	0.87 104	0.32 74	0.55 112	0.01 8	0.08 49	1.77 93	0.38 84	2.09 150	0.92 111	0.44 39	0.76 133	0.27 119	5.64 118	2.03 84	1.52 146	0.93 130	3.87 105	1.34 137	1.41 49	6.39 140	0.07 67	1.05 151	2.65 140	7.16 171	3.90 106	0.29 50

SACVNet	1.77 107	0.88 122	1.11 123	0.67 126	1.41 155	0.84 140	0.94 136	2.65 138	0.54 96	1.31 122	0.02 47	0.95 94	0.40 89	0.39 139	6.01 137	2.36 102	1.71 151	0.42 68	4.84 119	0.82 106	3.03 106	6.05 130	0.11 83	0.73 126	1.33 106	1.66 108	4.02 114	2.55 125

PS-NSSS	1.79 108	3.17 188	0.42 51	3.20 177	0.92 140	2.08 169	1.19 143	0.39 38	0.16 57	0.38 67	0.00 1	11.59 183	1.18 156	0.50 154	5.15 105	0.89 12	0.71 74	0.28 43	4.31 112	0.17 25	0.97 33	0.64 7	2.37 196	0.19 38	1.58 119	0.76 78	3.28 73	1.77 108

FCDSN-DC	1.87 109	0.93 127	2.12 166	1.84 162	1.62 159	1.35 156	1.17 142	0.74 59	0.46 89	1.19 115	0.30 82	2.02 126	0.48 103	0.28 124	5.91 130	2.18 93	2.34 164	2.10 188	1.30 34	0.47 63	2.99 105	5.42 113	0.57 154	3.93 193	2.22 130	3.45 129	1.45 29	1.56 103
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.87 109	0.69 100	1.01 115	0.50 115	0.67 121	0.19 106	1.39 151	1.43 81	0.87 125	0.94 100	0.92 111	5.52 161	0.52 108	1.00 176	7.45 159	1.91 75	1.44 140	1.98 183	3.91 106	1.13 124	1.92 79	4.61 94	0.23 111	1.54 168	0.58 71	3.08 126	2.12 40	3.05 126

test-3	1.89 111	1.05 138	1.54 141	0.41 101	0.38 91	0.14 90	0.19 89	2.73 144	0.17 58	0.35 65	0.42 92	4.22 148	0.35 80	0.03 28	5.92 131	3.44 151	0.64 66	0.66 92	9.08 156	0.54 78	3.27 114	8.02 182	0.08 72	0.82 138	0.74 81	1.01 85	3.94 111	0.87 79

test_1	1.89 111	1.07 141	1.54 141	0.41 101	0.38 91	0.14 90	0.19 89	2.73 144	0.17 58	0.31 58	0.40 90	4.23 150	0.35 80	0.03 28	5.96 134	3.44 151	0.64 66	0.65 91	9.10 157	0.53 74	3.29 115	8.03 183	0.08 72	0.82 138	0.74 81	1.01 85	3.94 111	0.89 80

sCroCo_RVC	1.89 111	0.25 33	0.34 33	0.06 10	0.20 38	0.16 100	0.04 24	0.81 62	1.73 165	1.94 146	0.44 94	1.12 98	0.88 148	0.12 83	4.48 79	5.29 188	2.26 162	1.77 176	5.32 123	2.13 164	5.92 166	7.47 163	0.10 79	0.37 72	0.60 73	1.61 106	4.41 135	1.14 92

test_3	1.92 114	1.16 147	1.42 134	0.44 107	0.39 96	0.14 90	0.20 92	2.79 150	0.17 58	0.38 67	0.41 91	4.32 151	0.36 82	0.03 28	6.25 142	3.34 141	0.68 70	0.67 95	9.18 158	0.53 74	3.20 111	7.85 176	0.06 53	0.80 136	0.95 91	1.27 95	3.85 103	0.94 86

DeepPruner_ROB	1.92 114	0.41 63	0.92 107	0.51 116	0.67 121	0.53 131	2.45 167	1.72 90	0.84 123	1.37 128	2.27 137	0.75 79	0.55 110	0.12 83	8.56 171	2.33 100	1.28 130	1.20 153	2.67 74	0.58 80	6.00 168	4.19 77	0.75 173	0.44 89	0.66 79	6.01 162	3.18 67	0.91 82

AnonymousM	1.93 116	0.21 19	0.42 51	0.06 10	0.06 11	0.26 117	0.01 2	2.70 142	0.56 102	0.36 66	2.56 150	0.59 53	0.53 109	0.50 154	2.91 35	3.30 139	1.21 124	1.06 144	2.18 54	1.68 145	3.82 131	5.56 115	0.40 133	0.50 95	0.21 48	1.57 104	6.55 170	12.23 184

LoS	1.97 117	0.23 24	0.39 47	0.23 46	0.18 32	0.02 31	0.09 56	15.67 223	0.89 126	3.41 185	0.87 109	0.98 95	0.83 141	0.20 102	3.66 52	3.84 164	1.36 138	0.90 126	3.25 91	0.74 101	5.14 155	4.30 81	0.24 113	0.41 78	2.64 139	0.80 79	1.36 25	0.50 65

pcwnet_v2	1.99 118	0.65 94	0.87 104	0.77 132	1.17 144	0.72 136	0.24 97	1.75 92	0.66 110	3.33 177	1.75 132	1.49 115	1.91 167	1.68 194	6.75 150	2.30 98	1.12 116	0.69 98	4.33 113	0.50 70	2.08 84	4.26 79	1.07 182	0.77 134	1.43 115	2.18 116	4.16 125	5.20 143

IPLGR	2.02 119	0.67 98	0.81 98	0.38 96	0.47 108	0.01 8	0.08 49	1.39 80	0.28 77	2.32 153	2.30 143	0.46 40	0.79 137	0.20 102	6.88 154	1.99 80	1.44 140	1.35 161	5.56 124	1.85 152	2.94 104	6.20 135	0.06 53	1.13 156	3.39 161	6.80 168	3.93 109	0.75 75

FADNet-RVC	2.02 119	0.32 43	0.74 89	0.33 76	1.23 146	0.05 57	3.02 177	0.60 56	0.24 72	1.02 103	0.31 83	6.30 167	0.33 76	0.34 130	10.06 182	2.10 91	0.84 89	0.81 116	6.91 135	1.97 155	2.36 89	3.78 65	0.20 102	0.61 110	1.94 127	1.65 107	3.28 73	3.13 128

PA-Net	2.07 121	0.95 129	1.62 146	0.31 69	2.13 174	0.17 102	0.70 133	0.21 26	1.90 168	0.84 92	1.44 123	0.30 18	0.21 63	0.84 170	7.47 160	1.66 62	0.38 32	0.37 54	1.25 31	0.74 101	1.66 67	4.96 106	0.64 163	0.51 98	1.03 95	11.53 201	2.31 45	9.73 177
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	2.13 122	1.68 161	1.46 138	1.00 141	1.37 150	0.89 143	2.88 174	2.59 135	2.86 181	0.34 61	2.72 154	2.40 129	1.41 163	0.27 119	5.18 106	1.38 42	0.85 90	0.98 134	2.99 87	1.01 119	1.54 55	4.72 98	0.43 140	0.53 101	2.61 137	4.44 147	4.09 121	4.93 141

Abc-Net	2.13 122	1.68 161	1.46 138	1.00 141	1.37 150	0.89 143	2.88 174	2.59 135	2.86 181	0.34 61	2.72 154	2.40 129	1.41 163	0.27 119	5.18 106	1.38 42	0.85 90	0.98 134	2.99 87	1.01 119	1.54 55	4.72 98	0.43 140	0.53 101	2.61 137	4.44 147	4.09 121	4.93 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.15 124	2.03 167	1.44 137	1.52 156	2.14 175	1.79 166	1.07 140	1.88 101	1.10 137	1.33 125	1.43 122	5.96 165	0.51 107	0.34 130	5.92 131	1.93 76	1.03 110	0.41 67	4.12 108	0.95 117	1.69 69	6.00 127	0.26 118	0.81 137	0.61 74	1.42 99	6.77 174	3.73 134

FINET	2.25 125	0.61 90	1.06 118	0.48 113	0.55 112	0.75 139	0.98 138	1.18 73	1.87 167	0.30 56	3.46 163	1.25 105	2.35 169	0.80 169	14.13 207	2.94 123	1.14 119	0.42 68	2.74 77	1.28 134	2.71 96	4.08 75	0.43 140	1.24 160	3.04 151	5.74 160	1.70 35	3.42 133

FADNet	2.26 126	0.45 68	0.77 93	0.54 119	1.08 142	0.02 31	3.28 179	0.88 63	0.38 84	0.80 90	0.57 99	2.60 134	0.50 106	0.67 164	9.91 181	1.94 78	0.91 98	1.08 146	9.92 166	1.76 149	2.78 97	4.21 78	0.11 83	0.47 91	2.92 148	3.57 130	3.57 87	5.35 145

s12784h	2.36 127	2.32 175	2.69 178	1.64 157	0.77 128	0.08 72	0.06 40	2.09 112	0.54 96	1.17 112	0.13 66	1.69 121	0.67 122	0.04 39	3.36 43	3.26 137	1.00 108	0.40 62	3.79 104	0.49 66	5.47 162	4.44 86	0.16 94	0.38 74	3.34 160	5.45 158	7.07 177	11.25 182

Anonymous	2.36 127	0.25 33	0.14 12	0.08 23	0.27 59	0.15 96	0.05 32	3.01 158	1.34 148	1.45 130	0.01 41	1.37 111	1.20 157	0.20 102	4.75 93	5.59 193	2.65 172	1.74 174	12.24 184	2.28 167	6.44 175	7.90 177	0.10 79	1.12 155	1.58 119	1.79 111	4.58 140	1.55 101

R-Stereo Train	2.40 129	1.12 143	1.98 161	1.00 141	0.24 49	0.05 57	0.07 44	2.02 105	1.01 133	1.35 126	2.47 146	1.55 116	0.47 101	0.19 97	5.66 121	4.74 174	1.71 151	1.04 141	7.24 137	1.14 125	5.08 153	7.81 173	0.06 53	0.42 81	2.90 146	4.55 150	3.22 69	5.57 146

RAFT-Stereo	2.40 129	1.12 143	1.98 161	1.00 141	0.24 49	0.05 57	0.07 44	2.02 105	1.01 133	1.35 126	2.47 146	1.55 116	0.47 101	0.19 97	5.66 121	4.74 174	1.71 151	1.04 141	7.24 137	1.14 125	5.08 153	7.81 173	0.06 53	0.42 81	2.90 146	4.55 150	3.22 69	5.57 146
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	2.45 131	0.72 106	1.28 126	0.73 130	0.84 134	0.04 49	0.16 78	2.58 134	0.98 130	3.09 170	0.72 107	1.71 122	0.16 49	0.07 53	5.25 109	3.37 143	0.81 82	1.04 141	10.31 170	2.51 176	5.56 163	5.11 107	1.16 185	0.94 146	3.03 150	8.41 180	4.87 146	0.64 72

NCCL2	2.48 132	2.35 176	1.52 140	1.33 154	1.96 170	0.23 110	1.25 147	1.33 77	1.30 144	1.63 135	2.57 151	1.38 112	0.55 110	0.40 140	7.49 162	2.59 111	1.77 155	0.67 95	2.58 70	0.83 109	3.36 119	6.56 146	1.66 190	1.53 167	4.71 178	4.33 144	4.24 128	6.90 160

GEStereo_RVC	2.49 133	0.90 124	1.02 116	1.03 146	0.74 126	1.57 161	1.21 145	2.68 140	0.58 104	0.77 86	0.39 87	2.62 137	0.36 82	0.11 76	4.94 102	4.65 173	2.05 159	2.17 189	9.07 155	2.10 163	3.74 129	9.71 209	0.55 151	1.49 164	0.81 87	0.84 82	4.45 136	6.73 159

MSMDNet	2.61 134	0.70 103	1.72 153	0.38 96	0.62 120	0.23 110	0.18 86	3.09 163	0.67 111	1.02 103	2.22 136	1.22 103	2.43 171	0.35 135	5.26 110	6.79 214	1.36 138	0.58 85	10.46 172	3.11 186	6.34 174	7.92 178	0.41 136	0.76 131	2.48 135	3.98 142	3.04 61	3.06 127

GANet-ADL	2.63 135	0.65 94	2.25 168	1.16 148	1.13 143	1.61 162	0.77 135	1.97 103	1.02 135	3.19 175	3.22 159	1.48 113	0.33 76	0.03 28	6.00 136	4.08 170	2.52 169	0.78 113	7.88 142	2.05 159	3.56 123	6.68 148	0.27 122	0.86 142	1.51 117	6.92 169	5.25 153	3.84 135

cross-raft	2.64 136	0.79 112	1.76 154	0.43 105	0.89 136	0.23 110	0.18 86	3.08 162	0.70 112	0.77 86	2.13 134	1.21 100	0.69 125	0.41 142	5.43 113	5.90 196	1.22 128	0.59 86	10.82 176	1.85 152	6.50 176	8.26 188	0.45 144	0.63 112	2.66 141	4.41 146	4.46 137	4.88 140

MyStereo	2.72 137	0.79 112	2.81 179	0.74 131	0.88 135	0.12 81	0.16 78	2.33 119	0.55 100	3.57 187	2.91 158	1.91 123	0.18 56	0.07 53	5.96 134	3.15 133	0.69 71	0.80 114	10.57 173	2.46 174	5.40 159	5.96 124	1.06 181	1.00 148	3.89 168	9.87 190	5.08 149	0.58 68

GANetREF_RVC	2.72 137	1.88 164	1.03 117	2.10 168	1.40 154	1.09 150	0.21 94	4.74 188	1.62 158	3.74 193	0.06 52	10.56 180	0.82 140	0.10 71	4.53 82	1.59 56	1.29 131	0.98 134	6.76 133	0.75 103	3.12 110	2.45 34	0.21 103	1.71 170	4.31 170	3.74 138	7.02 176	5.71 148
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
UDGNet	2.73 139	1.17 148	0.42 51	10.90 207	5.53 196	8.65 204	3.60 184	1.70 89	0.27 76	0.22 49	0.12 63	0.80 83	0.12 38	9.72 223	4.00 71	1.35 40	0.73 75	0.54 83	3.02 89	0.60 84	2.78 97	6.16 134	3.41 207	0.29 57	1.70 122	1.69 109	3.06 62	1.10 90

MLCV	2.73 139	0.66 97	0.90 106	2.64 174	1.41 155	1.10 151	1.01 139	3.58 178	0.61 106	3.69 192	4.23 170	5.51 160	3.78 177	0.11 76	5.65 120	2.01 83	1.68 149	0.87 121	10.28 169	1.26 132	3.32 117	5.13 109	0.34 128	2.60 183	2.68 143	3.08 126	4.10 123	1.55 101

RGC	2.76 141	2.10 172	5.00 195	1.68 158	1.94 167	1.93 167	1.23 146	2.03 109	1.49 152	0.88 96	4.67 175	2.77 138	2.63 172	0.70 166	5.76 127	1.89 72	1.20 122	0.48 77	4.42 114	1.33 136	2.66 94	6.08 132	0.21 103	1.11 154	2.55 136	5.20 154	5.35 156	7.17 162

Any-RAFT	2.91 142	0.59 87	3.81 187	0.35 87	0.57 117	0.02 31	0.11 64	2.92 155	0.63 108	0.50 76	3.78 165	3.92 146	0.36 82	0.16 93	6.57 149	3.98 168	0.87 97	0.87 121	8.59 148	0.61 85	5.45 161	6.20 135	0.42 139	0.49 93	5.12 183	9.91 191	3.30 75	8.42 168

CASS	2.93 143	1.06 139	2.39 171	2.21 171	1.17 144	0.52 130	2.81 172	2.79 150	1.05 136	1.80 142	3.40 161	1.68 120	0.59 115	0.05 43	4.51 80	3.20 136	5.58 201	1.31 160	9.56 161	1.64 144	7.26 187	7.98 180	0.05 47	0.66 119	3.62 166	2.70 124	4.35 130	5.22 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	2.93 143	1.75 163	0.35 35	3.49 180	9.49 212	1.73 165	4.02 186	0.70 58	3.19 183	0.69 83	1.51 125	0.60 57	0.34 78	0.14 89	7.97 166	3.53 155	1.21 124	0.76 110	4.64 117	0.73 100	2.31 87	4.11 76	0.65 164	0.58 107	15.77 217	3.70 136	3.75 95	1.43 97

RAFT-Test	3.05 145	0.69 100	1.82 157	1.09 147	0.81 131	0.25 115	0.43 119	3.13 165	0.76 116	1.06 105	6.42 192	1.03 97	0.91 150	0.35 135	5.61 117	6.66 212	1.32 134	0.61 89	10.76 175	1.74 148	6.54 180	7.48 164	0.56 152	0.59 108	2.76 145	10.02 192	4.56 139	4.35 137

PWCDC_ROB	3.09 146	0.52 77	0.24 21	0.38 96	0.92 140	0.25 115	0.37 112	1.16 72	8.67 209	0.14 41	2.36 145	0.85 86	32.24 229	0.72 167	6.25 142	3.40 147	2.00 158	0.94 131	2.65 73	1.03 121	3.63 127	9.35 206	0.27 122	0.68 122	0.55 69	0.69 74	1.44 28	1.79 109

RTSC	3.11 147	0.95 129	1.93 159	0.51 116	0.89 136	1.05 149	2.90 176	1.64 87	1.98 170	2.28 152	2.71 153	1.60 118	1.14 155	1.24 184	11.23 190	4.78 177	4.92 199	2.00 186	8.11 147	1.61 143	4.78 149	6.97 153	0.34 128	1.52 165	1.35 107	1.21 94	4.60 141	9.80 178

EKT-Stereo	3.12 148	0.79 112	2.25 168	0.51 116	0.38 91	0.57 132	1.87 160	3.36 171	1.32 145	2.03 148	5.99 186	1.48 113	0.75 132	0.44 145	7.79 164	6.14 201	1.47 143	3.22 202	8.95 152	2.82 184	6.93 186	8.34 194	0.17 97	0.49 93	4.41 172	4.95 152	5.40 159	1.57 104

SGM-Forest	3.19 149	2.07 169	0.45 60	6.33 193	2.00 171	2.67 175	0.10 62	1.46 82	0.76 116	2.49 155	0.91 110	6.65 170	6.47 183	0.48 151	6.84 152	3.08 129	0.85 90	0.33 50	3.65 100	0.62 86	2.81 100	5.69 119	0.84 176	1.18 157	3.88 167	3.84 140	11.86 202	7.73 166
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCRef	3.22 150	2.76 182	1.07 119	0.70 129	2.26 179	2.09 170	2.76 171	1.00 68	5.91 199	1.91 144	1.10 118	1.28 107	0.78 135	1.43 189	8.09 167	3.52 154	1.51 145	1.18 151	8.68 149	2.26 166	3.23 112	6.00 127	1.89 192	1.20 158	3.12 156	7.80 177	3.41 81	10.10 179

HSM-Net_RVC	3.23 151	1.35 151	1.70 151	2.82 176	2.07 173	0.73 137	0.46 122	3.48 175	1.14 138	3.44 186	5.99 186	8.07 172	3.38 174	0.27 119	5.71 126	2.35 101	1.54 147	0.27 41	3.44 95	1.35 138	4.35 142	6.00 127	0.70 169	3.05 187	4.68 177	6.45 165	6.23 167	6.18 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test-1	3.29 152	0.29 38	1.96 160	0.33 76	0.26 56	0.23 110	0.42 116	3.11 164	0.84 123	3.35 181	3.99 168	5.66 163	0.78 135	0.19 97	6.33 147	6.00 198	1.70 150	1.62 169	10.71 174	1.73 147	5.37 158	9.64 208	0.07 67	0.76 131	3.30 159	6.12 164	5.48 160	8.68 171

XPNet_ROB	3.41 153	2.62 178	1.58 145	0.80 133	1.56 157	1.24 155	0.96 137	0.89 64	1.54 155	1.17 112	3.26 160	26.85 207	0.38 87	0.40 140	6.47 148	2.54 109	3.57 180	0.89 124	3.41 93	1.26 132	3.53 122	7.67 170	0.87 177	0.64 115	0.96 93	2.39 120	9.98 194	4.70 139

Anonymous3	3.42 154	0.60 88	0.93 110	0.09 27	1.35 149	0.50 128	0.03 16	3.46 174	1.28 143	1.11 107	0.80 108	10.89 181	1.36 162	0.45 147	8.96 174	6.97 217	3.85 182	3.08 200	11.46 177	2.32 171	7.35 189	12.18 226	0.38 132	0.51 98	1.75 123	3.57 130	5.30 154	1.85 110

GwcNet-ADL	3.44 155	3.11 187	3.40 184	3.24 178	2.51 180	0.88 142	0.42 116	2.96 156	0.71 113	3.80 196	7.12 198	7.96 171	1.21 158	0.20 102	4.76 95	4.86 181	2.42 167	0.72 105	8.04 145	2.75 183	3.31 116	5.54 114	0.28 124	1.76 171	2.68 143	5.24 155	4.37 131	8.53 170

NaN_ROB	3.44 155	1.18 149	1.20 125	0.92 138	3.15 184	0.73 137	1.61 155	3.36 171	2.57 178	0.98 101	1.25 121	21.11 201	0.77 134	1.26 186	5.06 103	1.79 67	1.06 112	0.76 110	2.52 67	1.44 139	1.95 81	3.82 66	0.52 150	1.30 161	4.05 169	10.09 194	4.78 143	13.66 189

EAI-Stereo	3.47 157	1.08 142	3.31 183	1.01 145	2.20 177	0.86 141	2.15 164	3.02 159	2.01 171	0.21 45	6.99 196	3.36 140	0.71 128	0.17 94	8.65 172	6.60 210	1.21 124	1.15 150	10.39 171	1.82 151	4.60 146	8.03 183	0.69 167	1.76 171	2.14 129	5.97 161	7.35 180	6.22 155

NOSS_ROB	3.47 157	3.88 196	0.50 65	2.22 172	1.85 164	2.58 174	0.05 32	2.70 142	1.59 156	3.61 189	1.69 130	2.61 136	3.90 179	1.01 177	9.33 177	5.76 194	3.02 175	1.87 181	2.83 80	1.09 122	5.42 160	6.93 151	0.46 146	3.37 191	3.09 155	10.15 195	8.01 187	4.05 136

HH	3.49 159	0.47 71	5.11 198	0.68 127	0.69 123	0.93 145	1.38 148	3.19 168	0.82 120	2.81 160	2.29 141	5.39 157	0.81 138	0.34 130	5.69 124	7.67 224	0.99 104	1.08 146	9.91 164	2.70 181	7.76 192	8.27 190	0.57 154	0.93 144	3.44 162	8.42 182	5.63 163	6.30 156

HanStereo	3.49 159	0.47 71	5.11 198	0.68 127	0.69 123	0.93 145	1.38 148	3.19 168	0.82 120	2.81 160	2.29 141	5.39 157	0.81 138	0.34 130	5.69 124	7.67 224	0.99 104	1.08 146	9.91 164	2.70 181	7.76 192	8.27 190	0.57 154	0.93 144	3.44 162	8.42 182	5.63 163	6.30 156

MSKI-zero shot	3.55 161	0.69 100	1.78 156	0.20 36	0.41 99	0.19 106	0.14 73	3.13 165	0.94 129	0.80 90	6.42 192	3.89 145	0.60 118	0.03 28	5.84 129	6.80 215	1.44 140	1.01 139	11.77 179	2.28 167	6.56 181	8.63 196	0.24 113	0.71 124	4.66 176	11.34 199	7.75 183	7.55 164

PSMNet-ADL	3.55 161	0.87 121	1.70 151	1.71 159	2.00 171	1.21 153	0.69 132	2.55 133	1.91 169	4.36 205	7.71 203	4.22 148	7.85 189	0.10 71	7.75 163	5.27 186	2.09 160	0.89 124	11.92 181	2.07 160	4.52 145	6.13 133	0.70 169	0.67 121	2.07 128	4.52 149	8.78 190	1.62 106

ADCP+	3.65 163	2.02 166	2.68 177	1.32 153	1.94 167	1.22 154	4.40 187	1.11 71	9.44 212	1.76 139	5.45 179	9.05 175	0.37 86	0.98 175	6.99 156	2.36 102	0.61 64	0.92 128	6.14 131	0.94 116	2.80 99	5.58 117	0.36 131	0.63 112	3.00 149	12.42 204	3.57 87	10.51 180

TRStereo	3.75 164	3.07 185	7.59 213	0.37 92	0.17 30	7.92 200	0.24 97	2.99 157	0.91 128	2.72 159	1.68 129	5.88 164	0.65 121	0.15 90	5.57 116	5.35 190	0.86 95	0.80 114	7.01 136	1.31 135	4.10 135	7.50 165	0.34 128	0.43 87	2.67 142	12.33 203	12.84 204	5.90 149

XX-Stereo	3.82 165	0.53 78	2.00 163	1.20 149	0.31 64	0.38 122	0.57 129	1.46 82	0.40 86	2.50 156	7.33 200	5.11 156	1.04 153	0.11 76	7.05 157	6.53 208	1.29 131	0.81 116	7.44 139	0.89 112	4.26 140	5.80 121	0.45 144	0.39 76	27.22 230	3.57 130	5.16 151	9.43 173

HBP-ISP	4.03 166	3.61 191	4.65 192	4.90 189	2.67 181	3.96 186	0.21 94	4.13 184	1.33 146	3.40 183	4.53 173	5.06 154	0.59 115	1.99 199	8.66 173	8.18 226	1.95 157	1.49 165	3.09 90	1.55 141	5.74 164	9.32 205	0.67 166	2.28 178	3.06 153	5.01 153	10.99 198	5.93 152

IGEV_Zeroshot_test	4.05 167	0.80 115	8.10 215	6.86 196	0.41 99	2.27 172	1.89 161	3.90 182	1.41 150	2.09 150	8.67 209	4.78 153	1.00 152	0.23 111	5.53 115	6.82 216	1.05 111	0.73 107	9.30 160	1.98 157	7.38 190	8.89 200	0.47 147	0.72 125	5.72 187	5.34 157	5.93 165	7.12 161

anonymity	4.07 168	0.78 111	6.15 208	1.49 155	0.74 126	0.48 125	0.49 124	3.72 180	1.65 160	2.70 157	20.70 240	3.99 147	0.88 148	0.28 124	5.31 111	6.26 204	1.14 119	0.71 103	7.91 143	1.58 142	4.27 141	8.17 187	0.41 136	0.61 110	4.86 180	9.60 189	5.48 160	9.41 172

ADCL	4.20 169	3.62 192	2.45 172	1.72 160	1.80 161	3.15 179	4.53 190	2.29 117	13.19 219	2.81 160	4.88 177	2.96 139	0.72 129	1.36 188	7.16 158	2.76 118	2.35 165	2.20 190	6.83 134	2.31 170	6.19 170	6.77 150	1.40 188	1.47 163	6.63 194	6.49 166	4.40 134	11.08 181

dad	4.27 170	0.90 124	0.38 45	10.18 206	1.67 160	1.51 160	12.20 213	12.33 214	0.11 38	3.40 183	0.00 1	1.94 124	3.49 175	0.26 115	6.16 141	1.44 47	1.74 154	0.71 103	14.06 187	0.66 96	3.23 112	4.00 73	0.21 103	1.02 149	6.09 190	0.19 36	17.62 216	9.71 176

FC-DCNN	4.43 171	4.58 199	5.93 205	9.82 205	4.79 194	8.76 205	4.48 189	4.47 186	1.65 160	2.91 168	2.13 134	6.53 169	2.41 170	0.30 126	4.57 83	2.52 107	2.76 174	1.21 154	3.98 107	0.89 112	3.66 128	4.91 101	0.73 172	4.23 196	8.24 197	6.03 163	7.69 181	9.53 175

iResNet	4.46 172	0.88 122	0.92 107	2.61 173	2.85 182	4.95 189	1.38 148	4.97 191	1.33 146	3.66 191	3.45 162	12.37 184	16.29 208	0.06 51	9.09 175	3.33 140	2.53 170	1.85 179	16.79 190	2.68 180	4.65 148	4.29 80	0.25 117	4.69 200	1.88 126	4.19 143	5.32 155	3.22 130

FADNet_RVC	4.48 173	2.12 173	1.42 134	3.57 182	3.69 186	1.20 152	2.37 166	2.30 118	1.42 151	1.77 140	4.48 172	9.79 178	6.84 187	1.84 198	12.73 199	3.36 142	3.55 179	4.20 209	17.52 191	3.76 193	5.93 167	8.26 188	0.72 171	1.64 169	1.78 124	3.63 134	5.12 150	5.99 153

LALA_ROB	4.53 174	4.80 201	1.68 149	1.27 151	2.16 176	2.28 173	1.42 152	1.88 101	2.60 179	2.71 158	5.56 180	33.12 212	0.72 129	0.88 172	10.88 188	2.59 111	3.47 178	1.83 178	4.21 111	2.04 158	4.39 143	7.30 158	0.41 136	1.52 165	2.35 133	3.60 133	8.94 191	7.68 165

DAS	4.65 175	0.98 134	1.28 126	1.99 166	1.39 152	1.39 158	1.58 153	3.52 176	4.17 191	3.33 177	6.18 189	12.75 186	6.50 184	0.10 71	8.31 168	4.81 179	4.46 191	2.26 191	10.21 167	5.35 204	6.51 178	7.66 168	0.57 154	4.84 202	4.63 174	7.17 172	7.79 184	5.90 149

SepStereo	4.65 175	0.98 134	1.28 126	1.99 166	1.39 152	1.39 158	1.58 153	3.52 176	4.17 191	3.33 177	6.18 189	12.75 186	6.50 184	0.10 71	8.31 168	4.81 179	4.46 191	2.26 191	10.21 167	5.35 204	6.51 178	7.66 168	0.57 154	4.84 202	4.63 174	7.17 172	7.79 184	5.90 149

iRaft-Stereo_20w	4.82 177	1.53 155	8.41 217	7.63 198	1.90 165	3.40 182	1.71 156	3.40 173	2.25 173	3.58 188	9.41 215	3.70 142	1.31 159	0.48 151	5.41 112	5.85 195	1.31 133	0.85 119	9.58 162	1.92 154	5.27 157	7.69 171	0.65 164	0.77 134	4.40 171	14.15 210	11.18 199	12.46 185

ccs_rob	4.98 178	1.51 154	2.53 175	2.16 169	0.89 136	3.24 180	1.79 159	4.91 190	1.34 148	4.26 203	15.64 231	28.82 208	10.34 197	0.50 154	6.81 151	5.55 191	2.39 166	1.57 167	6.45 132	2.16 165	6.28 173	6.95 152	0.40 133	2.33 179	1.38 109	2.46 121	4.37 131	7.31 163

SHD	5.09 179	1.15 146	3.12 182	1.80 161	1.94 167	1.71 164	2.82 173	5.09 194	4.76 197	2.82 163	5.39 178	5.07 155	9.79 196	0.87 171	11.37 192	6.33 207	4.71 195	2.67 197	13.97 186	3.50 192	7.31 188	8.29 193	0.44 143	3.88 192	5.02 182	7.49 175	4.03 115	12.20 183

ETE_ROB	5.10 180	4.12 197	1.76 154	1.25 150	2.22 178	2.82 176	2.07 162	1.56 85	4.21 193	1.88 143	5.58 182	37.59 220	0.86 147	1.44 190	10.38 185	2.80 119	4.20 189	0.98 134	5.24 122	1.97 155	4.87 150	7.58 167	0.77 175	1.38 162	2.34 132	3.79 139	15.93 213	8.21 167

CSAN	5.32 181	2.66 179	1.69 150	3.30 179	3.85 188	2.05 168	2.31 165	5.00 193	4.86 198	3.78 195	2.69 152	17.88 198	11.82 201	1.17 183	10.17 183	1.96 79	2.51 168	1.35 161	6.12 129	2.50 175	3.97 133	4.60 92	0.56 152	2.97 186	6.49 192	16.18 216	7.96 186	13.30 188

CC-Net-ROB	5.62 182	8.62 211	1.87 158	23.08 217	6.72 205	15.74 213	8.55 207	0.45 45	0.82 120	1.55 134	0.00 1	24.53 204	3.35 173	3.39 207	5.49 114	0.89 12	2.73 173	1.76 175	12.04 182	0.82 106	1.32 46	1.73 19	9.22 220	0.42 81	3.22 157	2.53 123	2.45 48	8.44 169

XQC	5.77 183	3.33 189	2.00 163	3.49 180	4.00 189	3.75 185	3.56 181	6.60 202	3.33 185	2.89 166	5.57 181	6.45 168	8.10 191	1.78 196	12.28 195	5.97 197	4.03 187	1.85 179	11.48 178	3.98 195	6.63 182	9.37 207	0.62 160	2.51 181	9.28 204	15.19 213	11.40 201	6.32 158

SFCPSM	5.84 184	2.89 183	1.36 132	1.97 165	1.59 158	1.65 163	0.56 128	2.54 132	4.75 196	3.16 172	7.74 204	15.48 193	23.57 216	1.24 184	11.21 189	4.79 178	2.53 170	1.55 166	22.65 207	7.42 211	4.60 146	6.67 147	0.69 167	2.33 179	4.62 173	4.35 145	6.18 166	9.49 174

RTS	6.13 185	1.54 156	1.31 130	0.94 139	1.83 162	4.15 187	5.45 192	2.74 147	3.33 185	2.85 164	1.61 127	8.52 173	1.31 159	1.13 181	14.79 216	6.12 199	7.56 210	2.52 194	18.82 194	3.48 188	6.23 171	8.15 185	1.11 183	1.90 174	8.24 197	21.58 229	6.64 171	21.79 207

RTSA	6.13 185	1.54 156	1.31 130	0.94 139	1.83 162	4.15 187	5.45 192	2.74 147	3.33 185	2.85 164	1.61 127	8.52 173	1.31 159	1.13 181	14.79 216	6.12 199	7.56 210	2.52 194	18.82 194	3.48 188	6.23 171	8.15 185	1.11 183	1.90 174	8.24 197	21.58 229	6.64 171	21.79 207

CBMV	6.33 187	3.75 193	1.57 144	3.96 183	3.58 185	2.97 177	1.75 158	3.89 181	2.67 180	4.14 199	2.72 154	14.42 190	3.85 178	0.73 168	10.81 187	6.26 204	4.67 194	2.29 193	9.29 159	1.51 140	8.03 196	7.42 161	0.63 161	6.58 216	6.79 195	7.57 176	20.00 219	28.98 223
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AnyNet_C32	6.34 188	2.03 167	2.98 181	1.85 163	2.88 183	3.58 183	6.75 199	4.57 187	12.25 216	3.05 169	7.04 197	4.71 152	1.88 166	2.57 202	14.38 213	6.24 203	6.31 205	4.36 212	12.98 185	3.18 187	11.94 221	11.62 223	1.98 193	4.21 195	6.60 193	10.55 196	6.27 168	14.36 191

AMNet	6.93 189	3.82 195	2.53 175	4.00 184	5.78 198	6.99 196	3.24 178	2.46 129	2.51 177	3.39 182	6.36 191	9.40 177	2.06 168	7.30 218	5.92 131	9.99 232	13.66 224	7.81 228	8.03 144	7.76 215	11.45 218	8.81 198	2.81 198	4.73 201	5.75 188	7.80 177	13.20 205	19.55 202

CBMV_ROB	7.04 190	2.92 184	2.91 180	8.40 201	6.54 204	5.80 191	3.57 182	5.09 194	2.49 176	3.84 198	4.70 176	21.33 202	14.76 206	0.47 149	10.48 186	3.84 164	3.13 176	1.58 168	12.20 183	8.81 217	6.17 169	5.80 121	0.47 147	3.14 189	9.16 203	15.50 215	13.69 207	13.29 187

ADCMid	7.46 191	4.47 198	5.08 196	2.16 169	4.40 192	5.87 192	8.05 203	9.24 206	12.39 217	3.16 172	7.69 202	10.20 179	10.41 198	3.13 204	12.60 198	5.58 192	5.05 200	2.83 199	19.52 198	4.27 196	8.70 203	10.59 219	5.48 214	2.86 184	5.69 186	10.08 193	5.48 160	16.37 194

ADCPNet	7.46 191	2.07 169	4.11 189	2.81 175	6.39 201	3.36 181	8.24 204	5.53 198	7.83 206	3.76 194	7.86 205	5.53 162	14.04 204	3.15 205	13.54 204	6.64 211	4.80 196	2.06 187	18.97 197	5.05 202	8.54 201	10.30 217	2.99 200	2.59 182	9.61 206	17.77 218	7.74 182	16.22 193

PWC_ROB	7.58 193	2.00 165	5.48 201	0.90 137	1.32 148	2.25 171	5.46 194	2.83 152	16.84 227	3.83 197	8.10 207	5.42 159	39.62 236	1.01 177	9.69 180	5.15 183	6.62 206	4.25 210	16.71 189	4.76 199	8.56 202	10.40 218	0.63 161	4.96 205	3.07 154	3.69 135	7.15 179	24.07 214

FAT-Stereo	7.68 194	2.26 174	8.90 219	7.33 197	12.67 219	6.25 194	3.58 183	7.41 203	3.60 189	5.82 213	12.39 221	18.45 199	9.06 193	1.35 187	12.36 196	6.54 209	3.93 183	4.03 208	15.97 188	6.36 207	7.78 194	9.24 203	0.76 174	5.29 210	3.49 164	6.98 170	8.20 188	17.22 197

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 195	3.78 194	1.17 124	9.35 203	4.27 191	8.06 201	8.52 206	11.24 212	8.55 208	4.88 211	4.04 169	17.24 196	9.50 195	6.06 217	14.53 215	3.53 155	2.28 163	1.12 149	19.59 200	2.56 177	8.24 199	9.72 210	3.14 203	2.11 176	11.98 211	14.76 211	10.14 195	14.15 190

pmcnn	8.69 196	3.07 185	2.45 172	6.53 195	5.75 197	7.18 197	4.96 191	4.79 189	2.03 172	4.24 202	12.14 220	19.36 200	21.49 214	0.91 173	9.48 178	6.75 213	6.67 207	4.39 213	22.61 206	5.09 203	10.91 217	7.84 175	4.51 211	5.07 207	6.90 196	5.26 156	17.73 217	26.48 220

FBW_ROB	8.77 197	9.60 212	5.96 206	20.47 216	9.29 211	12.71 209	9.20 208	4.97 191	1.59 156	3.30 176	6.98 195	15.27 191	3.59 176	7.76 220	10.34 184	1.71 65	3.43 177	0.86 120	34.07 221	2.29 169	6.89 184	6.34 138	9.32 221	8.81 225	5.75 188	8.41 180	5.24 152	22.62 209

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 198	1.66 160	6.09 207	4.62 188	3.79 187	3.05 178	6.94 200	3.69 179	3.58 188	4.74 209	10.17 217	65.85 250	12.11 202	7.99 221	7.88 165	5.27 186	4.63 193	5.31 214	18.89 196	2.67 179	8.70 203	10.19 215	1.05 180	4.09 194	5.01 181	9.52 188	6.30 169	15.16 192

S-Stereo	9.64 199	2.07 169	4.59 190	8.70 202	8.72 209	12.93 211	19.52 220	5.25 196	6.14 201	6.12 216	20.39 239	29.19 209	7.43 188	0.64 161	14.26 210	7.63 223	4.01 186	5.81 219	18.32 192	6.45 209	7.46 191	9.84 211	12.36 225	7.40 219	3.61 165	6.74 167	7.10 178	17.56 198

ADCS	10.79 200	5.73 204	4.98 194	4.16 186	6.39 201	6.60 195	6.53 197	10.15 210	15.87 225	4.18 201	7.59 201	13.56 189	18.31 209	4.53 213	14.24 209	11.99 238	10.80 218	7.09 227	25.37 212	9.28 220	16.45 237	16.31 242	2.97 199	7.03 218	10.05 209	20.56 225	11.21 200	19.51 201

STTRV1_RVC	10.96 201	2.66 179	1.55 143	5.84 190	1.90 165	6.01 193	3.60 184	4.11 183	3.93 190	4.64 207	6.71 194	16.96 195	21.63 215	1.68 194	20.69 237	5.04 182	18.60 231	1.18 151	52.69 242	12.74 227	19.16 241	9.31 204	4.76 213	5.05 206	9.07 202	12.15 202	12.79 203	31.40 226

MFN_U_SF_RVC	11.03 202	6.12 207	3.70 186	9.72 204	5.50 195	12.91 210	11.38 211	12.61 216	7.46 205	12.18 232	14.75 227	23.19 203	14.11 205	9.33 222	18.32 227	5.16 184	4.41 190	3.43 204	39.06 228	6.67 210	10.28 213	11.18 221	1.45 189	6.88 217	9.80 207	8.50 184	9.76 192	19.96 204

SGM_RVC	11.04 203	10.51 215	3.94 188	16.88 211	9.65 214	15.55 212	8.47 205	9.54 207	6.09 200	4.15 200	7.87 206	25.06 205	19.78 213	0.97 174	9.49 179	2.25 97	3.81 181	1.26 159	21.86 203	2.34 172	6.63 182	5.12 108	2.33 195	4.85 204	18.97 221	16.47 217	33.79 234	30.47 224
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G-Net	11.11 204	4.89 203	9.62 221	4.05 185	4.71 193	7.69 199	2.56 168	10.07 209	15.27 223	5.01 212	15.52 230	47.57 235	9.25 194	0.66 163	11.93 193	8.70 228	5.83 202	4.33 211	24.55 211	15.55 230	8.38 200	9.97 213	3.01 201	5.25 209	6.16 191	13.40 208	22.59 221	23.59 213

SANet	11.19 205	4.59 200	6.27 210	5.98 191	6.03 199	9.51 206	3.52 180	15.63 221	13.49 220	2.90 167	8.65 208	59.91 245	26.52 219	3.01 203	14.30 211	3.26 137	7.32 209	3.86 207	11.91 180	3.94 194	6.50 176	7.39 159	2.61 197	7.75 222	12.68 212	17.80 219	13.93 208	22.99 210

MDST_ROB	11.38 206	16.72 222	3.53 185	29.03 221	10.09 215	21.13 219	6.30 196	6.03 200	2.39 174	3.16 172	5.82 185	11.55 182	29.02 223	0.67 164	15.26 221	3.18 135	1.65 148	0.66 92	8.85 151	2.07 160	5.87 165	6.71 149	2.26 194	3.08 188	28.29 232	22.14 231	37.48 239	24.36 215

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 207	10.45 214	6.25 209	17.50 212	6.77 206	8.15 202	11.44 212	18.23 228	23.22 238	11.11 227	4.62 174	15.32 192	6.08 182	10.68 225	16.27 223	6.19 202	3.94 184	5.52 215	39.73 229	7.74 214	9.53 212	12.33 227	7.02 216	7.63 221	14.72 216	12.91 207	6.89 175	16.97 196

edge stereo	11.93 208	6.96 209	11.28 222	14.49 208	12.53 218	16.91 214	13.06 215	12.62 217	7.43 204	6.06 215	15.07 228	38.54 222	18.86 210	1.55 191	12.90 200	7.43 220	6.14 203	3.10 201	25.46 213	4.74 198	8.16 197	10.22 216	4.20 209	4.35 197	9.83 208	8.13 179	13.68 206	28.51 222

DGSMNet	12.26 209	4.87 202	8.31 216	6.01 192	6.04 200	7.30 198	6.59 198	7.90 204	4.51 195	11.38 229	32.66 249	17.48 197	8.74 192	4.36 212	14.01 206	14.50 242	17.26 228	9.25 231	41.69 231	11.54 226	21.38 246	24.41 249	4.74 212	7.56 220	5.44 184	11.45 200	8.55 189	13.11 186

DDUNet	13.01 210	20.50 225	4.63 191	37.04 228	24.81 227	34.87 231	32.65 229	1.85 95	1.66 162	1.47 131	3.83 166	13.22 188	4.08 180	83.62 241	6.26 144	2.41 105	8.99 215	3.82 205	18.78 193	4.54 197	7.88 195	7.25 155	16.92 230	0.99 147	1.50 116	0.70 75	4.90 147	2.09 116

PVD	13.07 211	5.77 205	8.84 218	7.67 199	7.35 207	10.40 207	7.28 201	21.12 234	19.70 234	3.65 190	8.76 210	16.32 194	27.90 221	3.25 206	14.97 219	8.92 230	11.32 219	6.23 223	25.56 214	7.56 212	12.68 224	14.11 236	1.29 187	6.16 213	16.97 218	25.32 236	18.21 218	35.51 232

AnyNet_C01	13.13 212	6.35 208	5.48 201	6.38 194	6.46 203	5.73 190	10.15 209	12.79 219	16.56 226	5.83 214	9.31 213	26.51 206	19.60 211	5.31 216	17.84 225	13.62 240	17.55 229	15.56 244	35.24 222	11.09 224	19.28 242	17.31 244	7.05 217	7.85 223	13.46 214	10.79 197	9.89 193	21.58 206

UDG	13.28 213	21.47 226	5.08 196	37.13 229	29.51 230	32.00 227	40.03 232	2.62 137	1.78 166	2.40 154	5.74 184	12.64 185	4.23 181	74.90 238	7.47 160	2.61 113	9.44 216	3.24 203	19.57 199	5.01 201	8.74 206	7.28 156	12.84 226	1.84 173	1.35 107	2.91 125	4.53 138	2.12 117

SGM-ForestM	13.51 214	15.62 220	5.25 200	19.43 214	9.27 210	19.59 218	12.46 214	12.78 218	8.97 211	3.34 180	9.27 212	36.07 219	25.37 218	2.03 200	16.48 224	3.39 145	4.90 198	1.21 154	22.28 204	2.96 185	6.90 185	5.25 111	1.83 191	4.68 199	27.51 231	25.27 235	34.85 237	27.72 221

MeshStereo	13.92 215	10.29 213	5.80 204	24.32 220	15.33 220	17.65 216	7.76 202	12.34 215	7.38 203	4.65 208	9.09 211	38.22 221	30.61 226	0.62 160	14.44 214	7.42 219	4.05 188	2.65 196	19.82 201	2.63 178	14.32 231	9.90 212	1.27 186	6.42 214	22.75 227	19.43 222	33.41 232	33.14 228
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
DPSNet	15.27 216	3.38 190	2.28 170	7.89 200	8.28 208	10.58 208	4.44 188	5.86 199	8.70 210	4.26 203	6.00 188	72.12 255	28.20 222	4.69 214	15.14 220	10.42 234	11.48 221	8.27 229	58.42 252	9.38 221	12.12 223	11.31 222	17.29 231	11.11 230	20.16 224	20.85 228	14.99 211	24.68 217

MFMNet_re	16.81 217	13.74 217	7.85 214	23.81 219	9.51 213	34.14 230	18.04 217	12.31 213	19.02 232	10.33 226	12.96 222	38.69 223	15.16 207	1.61 193	18.46 228	10.89 236	28.67 245	12.10 236	31.52 217	10.43 223	18.75 240	11.05 220	8.52 219	9.85 226	9.47 205	5.57 159	24.17 222	37.24 234

SQANet	19.01 218	32.39 232	7.05 211	58.51 234	34.20 231	58.54 236	40.35 233	4.32 185	1.69 163	4.85 210	1.45 124	32.05 211	6.71 186	57.82 234	11.24 191	1.77 66	6.68 208	1.66 170	31.16 216	2.08 162	8.23 198	7.99 181	54.11 240	2.11 176	5.60 185	10.88 198	10.17 196	19.67 203

SAMSARA	20.09 219	2.60 177	5.52 203	4.28 187	4.10 190	3.59 184	5.57 195	15.80 224	10.05 214	4.59 206	5.59 183	9.22 176	24.85 217	3.88 208	16.25 222	8.47 227	6.17 204	3.82 205	22.29 205	5.87 206	19.35 243	26.82 256	1.02 178	5.45 211	80.31 263	91.77 263	78.09 263	77.23 263

MADNet+	20.34 220	8.33 210	14.90 231	18.17 213	11.98 217	8.55 203	19.20 218	28.96 245	17.96 230	12.55 233	11.63 219	34.32 216	30.36 225	10.57 224	26.85 244	16.66 244	27.39 243	10.40 235	40.88 230	18.27 235	19.91 244	15.53 240	9.97 224	19.40 241	35.72 240	22.38 232	21.31 220	37.09 233

ELAS_RVC	20.43 221	19.80 224	14.61 230	33.93 225	22.90 224	33.71 229	20.10 222	15.64 222	12.18 215	8.45 221	19.69 238	54.25 243	33.97 230	4.07 209	13.47 203	5.30 189	11.89 222	6.49 225	21.52 202	8.87 218	14.06 228	14.69 238	9.63 223	11.88 231	32.34 236	25.79 237	41.56 245	40.71 240
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 222	24.96 228	17.24 233	39.82 230	27.48 229	32.58 228	22.87 224	19.77 231	17.77 229	8.05 220	19.67 237	46.38 230	37.96 235	2.15 201	18.66 230	4.75 176	4.82 197	1.95 182	33.25 219	6.38 208	9.07 208	8.67 197	3.28 204	10.68 228	31.80 235	27.62 241	40.75 241	38.09 236

ELAS	20.62 223	22.76 227	14.59 229	35.29 227	24.88 228	31.90 226	20.66 223	17.34 227	17.05 228	7.97 219	18.32 235	48.39 236	31.67 227	4.13 210	14.30 211	5.24 185	11.47 220	6.10 222	23.02 209	7.62 213	13.14 225	14.53 237	9.46 222	10.75 229	34.52 238	27.84 242	41.52 244	42.31 243
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	20.98 224	14.87 219	11.99 224	19.90 215	20.87 222	18.85 217	10.39 210	16.04 225	19.39 233	19.65 242	21.64 242	33.32 213	37.38 234	7.51 219	19.34 233	17.18 246	26.65 241	16.12 246	32.93 218	23.87 242	31.45 254	25.37 253	13.83 228	14.33 238	17.76 220	19.97 223	29.60 228	26.21 218
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	21.44 225	17.36 223	16.07 232	34.52 226	24.54 226	25.94 222	19.26 219	20.13 233	18.43 231	6.42 217	15.25 229	40.88 225	36.30 233	4.35 211	18.72 231	10.55 235	8.23 212	29.63 255	23.68 210	4.94 200	11.81 220	8.91 201	3.02 202	10.18 227	36.19 243	32.24 246	51.66 253	49.72 248

otaku	22.42 226	43.20 237	9.38 220	63.06 240	42.07 238	64.13 245	51.05 234	6.07 201	4.42 194	10.13 225	1.74 131	33.95 214	10.96 199	66.92 236	12.03 194	1.89 72	8.57 213	1.66 170	38.00 226	7.96 216	8.85 207	8.28 192	54.71 241	2.95 185	9.04 201	9.25 186	14.25 210	20.70 205

SGM+DAISY	22.46 227	16.23 221	12.74 225	23.16 218	22.67 223	25.12 221	20.00 221	18.50 229	14.48 222	18.58 241	22.04 243	30.49 210	41.59 237	13.05 227	22.51 241	16.54 243	26.00 240	12.93 238	35.92 223	22.37 240	28.02 252	25.12 252	21.26 232	13.77 236	20.04 223	18.46 221	33.94 235	30.81 225

DLNR_Zeroshot_test	23.08 228	78.93 264	7.15 212	99.97 264	0.34 78	0.16 100	98.90 264	3.23 170	0.54 96	3.12 171	2.31 144	6.01 166	0.92 151	21.35 229	96.48 265	100.00 268	25.46 238	22.19 249	22.79 208	2.43 173	9.32 210	9.14 202	0.06 53	0.65 118	2.36 134	3.89 141	2.16 42	3.20 129

LSM0	23.31 229	6.07 206	4.80 193	15.07 210	10.87 216	17.08 215	14.50 216	23.84 237	15.74 224	14.73 236	18.40 236	35.77 218	35.06 232	1.58 192	76.98 261	85.81 261	14.68 225	5.68 217	56.53 249	17.15 234	23.95 249	21.89 247	4.26 210	8.21 224	17.36 219	20.39 224	29.27 227	33.71 230

LE_ROB	23.34 230	10.93 216	12.86 226	32.65 223	38.35 235	31.72 225	33.97 230	23.50 236	21.06 236	7.08 218	17.87 234	51.83 240	51.55 252	1.81 197	14.20 208	3.08 129	3.94 184	1.47 164	30.65 215	8.98 219	9.43 211	7.39 159	6.89 215	25.95 246	35.31 239	39.95 255	53.69 255	54.00 251

Ntro	23.84 231	41.67 235	11.59 223	63.69 242	43.73 239	62.95 243	57.60 237	8.47 205	6.35 202	11.89 231	2.51 148	35.10 217	7.96 190	75.67 239	12.59 197	1.67 63	9.55 217	2.68 198	39.05 227	9.79 222	8.70 203	8.40 195	55.40 242	3.24 190	11.18 210	15.16 212	14.07 209	23.09 212

BEATNet-Init1	25.27 232	27.76 229	13.76 227	44.57 232	24.32 225	38.91 232	25.10 225	19.51 230	20.03 235	9.35 222	16.15 232	47.35 234	48.89 247	4.71 215	23.55 242	11.00 237	8.78 214	5.84 220	49.88 239	20.70 236	15.01 232	14.94 239	7.37 218	12.57 234	35.78 241	26.22 238	60.85 260	49.36 247

DispFullNet	27.09 233	40.76 234	20.37 238	53.27 233	39.67 236	45.72 234	56.25 236	14.00 220	12.78 218	14.18 234	10.07 216	43.95 229	34.00 231	86.26 242	13.33 202	13.62 240	31.37 249	16.57 247	52.58 241	15.02 229	15.98 234	12.66 230	15.43 229	6.52 215	8.73 200	8.65 185	16.24 214	33.48 229

ACVNet-4b	27.62 234	43.15 236	14.04 228	69.86 251	48.10 242	70.20 253	77.34 252	10.63 211	9.55 213	15.00 237	1.55 126	59.33 244	11.37 200	93.44 249	12.94 201	2.57 110	15.66 226	5.69 218	33.68 220	14.13 228	9.17 209	7.28 156	59.49 246	4.60 198	12.85 213	9.43 187	15.52 212	19.12 200

WAO-7	28.15 235	31.17 231	25.54 242	33.41 224	34.99 233	22.62 220	28.62 228	47.75 254	47.89 253	29.08 247	39.82 253	41.47 226	41.79 238	12.75 226	36.14 251	18.16 247	17.03 227	8.88 230	47.38 235	21.69 239	11.73 219	12.95 233	3.79 208	33.81 252	23.20 228	26.44 239	24.41 223	37.61 235

ACVNet_1	28.17 236	43.81 238	17.24 233	67.32 246	49.50 244	66.04 250	82.98 257	16.42 226	8.08 207	11.43 230	7.19 199	34.00 215	27.09 220	93.81 250	14.92 218	2.21 95	17.82 230	6.77 226	36.07 224	11.39 225	10.56 216	7.42 161	59.65 247	6.11 212	20.40 225	15.24 214	10.18 197	16.93 195

RainbowNet	28.72 237	46.67 239	19.30 237	69.82 250	47.14 240	68.90 252	70.63 247	10.00 208	3.26 184	17.63 239	2.27 137	46.57 231	29.74 224	91.67 246	17.86 226	3.37 143	12.50 223	5.59 216	44.74 234	17.11 233	10.33 214	8.87 199	58.90 245	5.15 208	14.30 215	12.58 205	17.44 215	23.01 211

FADE	29.84 238	14.85 218	17.50 235	14.80 209	17.47 221	30.08 223	27.73 226	21.58 235	43.85 248	17.74 240	27.42 248	77.60 260	47.38 244	13.14 228	21.07 238	12.04 239	34.32 251	23.23 250	59.34 253	35.12 252	37.77 258	35.26 257	13.16 227	25.00 245	20.45 226	13.86 209	47.51 248	56.53 254

PSMNet_ROB	32.72 239	49.56 245	17.71 236	65.01 244	47.98 241	61.81 240	62.32 238	19.85 232	21.78 237	27.64 246	25.28 244	42.80 227	43.52 241	83.58 240	21.88 240	4.36 171	19.43 232	6.46 224	43.95 233	16.36 231	13.14 225	11.66 224	58.31 244	14.57 239	31.67 234	24.32 234	29.94 230	18.64 199

JetBlue	33.16 240	30.03 230	36.86 255	39.95 231	35.04 234	44.19 233	36.23 231	30.47 248	47.01 252	15.01 238	10.48 218	79.96 262	19.64 212	25.82 230	18.89 232	17.14 245	40.11 255	25.93 253	36.94 225	25.94 245	32.23 255	26.39 254	31.84 234	27.47 248	31.63 233	33.13 248	48.81 251	48.30 246

ACVNet_2	33.32 241	48.24 241	22.45 240	67.72 249	50.69 249	65.88 248	85.41 260	28.48 243	14.03 221	14.63 235	9.36 214	52.16 241	31.94 228	91.62 245	13.62 205	2.72 115	21.29 233	5.84 220	51.78 240	16.52 232	10.41 215	7.93 179	58.06 243	13.93 237	36.96 245	18.42 220	25.58 224	33.95 231

IMH-64-1	35.05 242	48.99 242	25.77 244	61.80 236	50.28 247	62.71 241	68.79 241	27.80 240	35.88 241	10.10 223	14.48 225	46.82 232	41.96 239	94.04 251	19.93 234	7.49 221	22.67 234	9.35 232	48.46 236	21.14 237	14.12 229	12.56 228	59.91 249	12.21 232	41.64 246	20.57 226	27.79 225	39.03 237

IMH-64	35.05 242	48.99 242	25.77 244	61.80 236	50.28 247	62.71 241	68.79 241	27.80 240	35.88 241	10.10 223	14.48 225	46.82 232	41.96 239	94.04 251	19.93 234	7.49 221	22.67 234	9.35 232	48.46 236	21.14 237	14.12 229	12.56 228	59.91 249	12.21 232	41.64 246	20.57 226	27.79 225	39.03 237

IMH	36.38 244	50.15 246	26.16 246	62.16 239	50.12 246	63.98 244	68.96 243	28.54 244	38.29 244	11.29 228	14.14 223	50.26 238	54.45 255	94.09 253	20.59 236	7.40 218	23.63 236	10.28 234	49.17 238	22.78 241	13.74 227	11.88 225	59.95 251	13.42 235	41.71 248	23.99 233	29.69 229	41.45 241

WAO-6	37.66 245	47.81 240	21.43 239	60.52 235	52.73 250	58.92 237	64.84 239	27.98 242	43.38 246	33.02 251	17.53 233	43.36 228	50.95 249	89.65 243	33.50 247	18.63 250	24.84 237	13.57 240	42.17 232	25.77 244	21.16 245	19.52 245	35.00 235	18.52 240	43.20 249	29.62 243	37.17 238	41.96 242

PWCK	39.46 246	63.60 254	25.26 241	73.87 257	41.94 237	61.54 239	51.88 235	54.42 255	37.36 243	26.43 245	38.00 250	62.72 249	47.31 243	27.64 231	24.07 243	10.09 233	32.07 250	12.97 239	84.14 263	29.01 249	25.42 250	16.79 243	48.17 239	30.69 251	35.86 242	32.01 245	32.05 231	40.21 239

TorneroNet-64	40.02 247	51.18 247	25.58 243	64.09 243	48.50 243	64.50 246	69.74 244	27.58 239	44.28 249	21.06 243	14.38 224	70.42 254	57.53 256	94.84 255	27.09 245	8.83 229	28.00 244	16.10 245	54.90 247	26.42 246	15.26 233	13.34 234	61.86 252	22.65 242	33.51 237	30.60 244	34.09 236	54.24 252

LVE	40.69 248	49.32 244	32.19 249	74.37 258	65.31 255	65.52 247	78.53 253	29.09 246	24.11 239	37.95 253	38.44 251	39.09 224	50.88 248	95.16 261	18.50 229	6.31 206	25.93 239	13.65 241	54.80 246	26.51 247	16.26 235	15.81 241	69.49 258	26.57 247	44.82 251	33.95 250	41.51 243	24.49 216

TorneroNet	40.95 249	54.80 249	28.35 247	67.47 248	50.00 245	66.00 249	71.75 248	26.53 238	45.69 250	24.20 244	21.34 241	68.12 251	53.25 254	94.92 257	27.93 246	9.57 231	26.82 242	16.87 248	54.27 245	24.50 243	16.26 235	13.93 235	62.31 253	23.32 244	36.59 244	27.14 240	43.07 246	50.69 249

SPstereo	43.04 250	33.32 233	32.45 250	30.80 222	34.50 232	30.75 224	28.55 227	58.42 257	43.16 245	30.26 248	60.88 259	48.92 237	63.39 260	44.40 233	41.97 254	53.98 259	48.24 258	33.80 257	57.94 251	41.93 257	44.30 259	40.41 259	27.95 233	44.78 257	43.85 250	39.09 253	57.71 257	46.32 244

Dean	44.25 251	52.28 248	33.23 251	77.10 259	64.97 254	79.61 262	83.94 259	43.21 250	43.41 247	35.28 252	25.28 244	61.70 247	57.88 257	95.07 260	21.16 239	4.55 172	29.50 246	12.92 237	64.62 256	29.22 250	11.94 221	10.07 214	59.70 248	23.01 243	50.00 255	39.42 254	53.45 254	32.13 227

WAO-8	45.52 252	56.99 251	36.84 253	70.78 253	61.58 251	72.65 256	72.88 249	44.15 251	50.34 254	32.51 249	26.24 246	68.22 252	50.98 250	91.91 247	34.40 248	19.25 251	31.26 247	14.25 242	53.00 243	37.84 254	18.64 238	12.91 231	45.23 236	27.94 249	54.23 258	39.08 251	48.02 249	56.81 255

Venus	45.52 252	56.99 251	36.84 253	70.77 252	61.58 251	72.65 256	72.88 249	44.15 251	50.34 254	32.51 249	26.24 246	68.22 252	50.98 250	91.91 247	34.40 248	19.25 251	31.26 247	14.25 242	53.00 243	37.84 254	18.64 238	12.91 231	45.23 236	27.94 249	54.23 258	39.08 251	48.02 249	56.81 255

notaker	50.99 254	64.58 256	35.58 252	71.22 254	67.03 256	71.52 255	79.74 255	46.10 253	64.92 258	43.57 256	60.04 257	61.27 246	52.88 253	94.30 254	52.11 257	32.30 254	36.01 253	25.62 252	66.68 258	41.75 256	26.51 251	26.69 255	69.04 257	40.16 255	27.04 229	32.57 247	39.45 240	47.99 245

UNDER WATER	53.46 255	66.50 257	44.48 256	77.89 260	68.28 257	75.27 259	86.28 262	62.01 259	51.94 256	41.57 254	48.61 254	74.76 258	58.64 258	94.91 256	40.27 253	19.59 253	35.94 252	25.36 251	57.83 250	30.24 251	22.42 248	21.82 246	69.76 259	49.60 260	53.54 257	52.17 257	44.57 247	69.15 261

ktn	53.49 256	64.55 255	32.09 248	67.37 247	73.02 262	67.18 251	79.08 254	39.47 249	71.03 260	45.61 258	66.57 260	53.73 242	46.66 242	95.58 262	51.51 256	35.27 255	42.24 257	32.53 256	61.67 254	36.66 253	34.35 257	37.51 258	63.57 254	39.21 253	45.92 252	42.82 256	58.10 258	61.01 257

UNDER WATER-64	54.23 257	63.34 253	46.02 258	79.36 261	71.42 260	76.64 260	88.13 263	66.12 260	46.96 251	52.07 259	60.69 258	73.21 256	59.22 259	94.98 259	35.82 250	18.58 249	36.56 254	27.05 254	54.96 248	27.40 248	22.29 247	24.45 250	75.67 262	44.51 256	51.17 256	56.84 259	41.43 242	69.34 262

KSHMR	57.18 258	74.32 262	54.88 260	81.85 262	71.02 259	78.52 261	83.49 258	67.32 262	55.52 257	57.05 260	55.43 256	62.46 248	47.47 245	94.95 258	62.89 259	43.86 257	41.02 256	36.71 258	65.14 257	47.71 258	30.88 253	22.80 248	66.24 256	55.80 262	49.31 254	33.72 249	50.52 252	52.93 250

DPSimNet_ROB	59.87 259	56.83 250	60.12 261	63.44 241	74.40 263	61.08 238	66.03 240	29.26 247	91.88 264	80.83 262	53.70 255	74.56 257	48.76 246	90.67 244	61.12 258	47.44 258	55.65 260	43.29 259	68.79 259	60.06 261	52.83 261	61.42 261	45.69 238	46.03 258	46.40 253	63.34 260	56.49 256	56.41 253

LRCNet_RVC	60.98 260	74.62 263	47.06 259	94.31 263	95.29 265	91.20 264	85.70 261	54.57 256	35.63 240	98.62 264	74.21 262	91.97 266	68.08 262	96.82 264	39.31 252	18.45 248	70.27 262	52.85 261	94.58 264	64.63 262	32.99 256	24.53 251	94.81 264	53.78 261	19.71 222	12.68 206	33.49 233	26.36 219

HanzoNet	61.45 261	69.33 258	44.96 257	71.45 255	72.16 261	72.71 258	79.94 256	60.19 258	75.71 261	45.02 257	73.92 261	75.04 259	64.67 261	96.72 263	48.25 255	40.02 256	53.74 259	47.73 260	76.16 260	51.62 259	46.98 260	46.48 260	73.13 260	39.85 254	55.14 260	52.31 258	60.69 259	65.16 260

JetRed	63.04 262	70.59 259	68.87 262	66.96 245	63.46 253	70.43 254	74.93 251	66.45 261	66.78 259	41.63 255	39.08 252	81.30 263	13.47 203	63.11 235	65.97 260	66.70 260	65.90 261	75.66 264	63.14 255	54.09 260	78.41 262	73.67 262	73.25 261	49.49 259	56.43 261	64.32 261	66.29 261	61.81 258

MADNet++	76.55 263	72.12 260	82.72 264	61.81 238	81.28 264	58.20 235	69.82 245	68.60 263	78.83 262	85.65 263	92.58 264	79.76 261	85.27 263	36.74 232	81.31 263	89.87 263	87.51 264	69.64 262	82.22 262	90.64 264	91.37 264	93.20 265	65.06 255	90.12 264	59.87 262	75.77 262	74.46 262	62.48 259

ASD4	81.93 264	73.21 261	76.95 263	73.65 256	68.72 258	82.82 263	70.01 246	72.46 264	81.37 263	64.41 261	77.66 263	50.65 239	95.44 264	68.75 237	77.39 262	87.32 262	86.80 263	89.75 265	81.77 261	89.98 263	88.86 263	88.63 264	80.66 263	86.12 263	99.17 268	99.85 267	99.79 267	99.90 267

PML	96.12 265	100.00 268	83.16 265	100.00 265	100.00 267	100.00 268	99.20 267	100.00 269	99.01 266	100.00 267	96.16 265	99.92 270	100.00 269	98.52 265	94.60 264	91.70 264	91.21 265	74.14 263	100.00 269	98.06 266	92.87 265	86.59 263	97.59 265	98.11 266	94.46 267	99.98 268	100.00 268	99.92 268

MyStereo02	96.30 266	100.00 268	100.00 269	100.00 265	0.00 1	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 267	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

MEDIAN_ROB	97.62 267	99.11 265	98.47 266	100.00 265	99.99 266	100.00 268	100.00 268	99.48 267	98.33 265	100.00 267	99.95 268	98.03 267	96.13 265	99.95 266	99.43 266	98.46 265	98.58 266	98.67 266	99.88 267	97.97 265	93.64 266	96.55 267	100.00 267	97.27 265	87.22 264	92.69 264	89.89 264	95.94 265

AVERAGE_ROB	98.96 268	100.00 268	99.80 268	100.00 265	100.00 267	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 267	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 267	99.80 268	99.85 267	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 270	98.20 268	99.54 268	100.00 267	100.00 268	93.40 266	93.83 265	94.40 266	93.22 264

HaxPig	99.00 269	100.00 268	98.99 267	100.00 265	100.00 267	99.99 267	100.00 268	99.99 268	99.89 267	100.00 267	99.98 269	100.00 271	99.94 268	100.00 267	99.61 267	99.46 266	99.97 269	99.58 267	99.99 268	99.99 267	97.37 267	96.43 266	99.99 266	99.98 267	89.52 265	99.53 266	94.23 265	98.48 266

DGTPSM_ROB	99.53 270	99.77 266	100.00 269	100.00 265	100.00 267	100.00 268	100.00 268	99.19 265	100.00 268	99.32 265	99.66 267	91.63 264	99.15 266	100.00 267	99.94 269	100.00 268	99.82 267	99.99 268	99.51 265	99.99 267	99.77 269	99.66 269	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DPSMNet_ROB	99.54 271	99.78 267	100.00 269	100.00 265	100.00 267	100.00 268	100.00 268	99.19 265	100.00 268	99.32 265	99.65 266	91.68 265	99.16 267	100.00 267	99.94 269	100.00 268	99.83 268	99.99 268	99.59 266	99.99 267	99.77 269	99.66 269	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DPSM_ROB	99.91 272	100.00 268	100.00 269	100.00 265	100.00 267	98.90 265	98.96 265	100.00 269	100.00 268	100.00 267	100.00 270	99.76 268	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DPSM	99.91 272	100.00 268	100.00 269	100.00 265	100.00 267	98.90 265	98.96 265	100.00 269	100.00 268	100.00 267	100.00 270	99.76 268	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

MyStereo03	100.00 274	100.00 268	100.00 269	100.00 265	100.00 267	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 267	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

CasAABBNet	100.00 274	100.00 268	100.00 269	100.00 265	100.00 267	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 267	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

Low-res two-view benchmark