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	0.50 1	0.29 3	0.07 1	0.06 2	0.10 7	0.02 1	0.02 2	0.28 3	0.13 6	0.93 13	0.00 1	0.46 6	0.10 5	0.01 1	1.91 2	2.38 11	0.31 1	0.36 4	0.81 3	0.11 3	1.42 7	2.40 10	0.01 3	0.10 1	0.42 5	0.12 4	0.57 1	0.04 4

CroCo-Stereo	0.52 2	0.32 4	0.07 1	0.08 3	0.13 8	0.04 2	0.01 1	0.23 2	0.15 8	0.11 3	0.00 1	0.48 7	0.09 4	0.01 1	2.50 4	2.46 12	0.53 2	0.39 5	1.03 5	0.10 1	1.69 10	2.25 8	0.01 3	0.14 3	0.39 3	0.22 5	0.70 3	0.04 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
StereoVision	0.57 3	0.58 7	0.24 3	0.08 3	0.08 5	0.14 6	0.05 6	0.29 4	0.27 14	0.50 8	0.00 1	0.29 3	0.05 2	0.04 5	2.28 3	1.93 3	0.86 4	0.21 3	0.75 2	0.13 4	0.87 4	1.45 5	0.00 1	0.13 2	0.40 4	0.23 6	3.41 14	0.15 7

ProNet	0.57 3	0.19 2	0.45 6	0.03 1	0.00 1	0.22 13	0.91 86	0.30 5	0.03 1	0.01 2	1.23 32	0.20 1	0.01 1	0.36 27	2.90 8	2.03 4	0.88 5	0.19 2	0.39 1	0.25 5	0.69 1	1.90 6	0.79 31	0.50 13	0.45 6	0.01 1	0.60 2	0.00 1

RAFT	0.64 5	0.12 1	0.41 4	0.09 5	0.02 3	0.21 11	0.15 23	2.71 19	0.06 2	1.08 14	0.00 1	0.24 2	0.05 2	0.10 8	2.66 7	1.83 2	0.58 3	0.08 1	1.37 8	0.32 7	0.82 2	0.73 2	0.00 1	0.22 4	0.31 1	0.06 3	3.04 13	0.01 2

AEACV	1.08 6	2.36 27	0.81 17	0.16 7	0.16 9	0.15 7	0.08 13	0.11 1	0.09 3	0.00 1	0.00 1	0.57 9	0.28 10	0.11 9	3.79 14	3.65 28	1.79 13	0.89 11	2.80 19	1.43 25	2.40 16	4.40 25	0.35 11	0.30 6	0.31 1	0.26 11	1.85 6	0.02 3

delet	1.13 7	1.39 12	0.97 27	0.34 14	1.00 44	1.13 48	0.41 53	0.98 7	0.21 11	1.21 15	0.44 20	0.86 10	0.44 22	0.80 66	3.65 11	2.11 5	1.55 9	0.86 10	0.87 4	0.55 9	1.77 11	1.44 4	0.57 20	0.88 33	1.13 13	0.23 6	3.76 16	1.07 17

AASNet	1.37 8	2.02 19	1.00 30	0.44 20	1.98 86	1.30 54	0.49 58	2.04 13	0.15 8	0.50 8	1.09 29	0.56 8	0.21 8	0.65 54	4.03 15	2.34 10	1.50 7	1.80 32	1.67 11	1.12 21	2.10 13	2.66 11	0.86 37	0.99 37	1.25 16	0.63 18	2.94 11	0.63 11

iRaftStereo_RVC	1.40 9	1.41 13	0.89 24	0.43 18	0.33 20	0.29 19	0.03 4	3.60 24	0.21 11	0.41 6	1.65 41	1.69 14	0.31 13	0.24 16	2.63 6	2.33 9	1.93 17	0.78 8	2.22 14	0.65 11	3.29 21	5.39 40	0.48 18	0.72 23	0.94 11	0.24 8	3.75 15	0.84 12

TDLM	1.48 10	1.86 16	1.68 51	0.63 31	1.31 67	0.91 41	1.05 90	2.32 17	0.68 38	0.38 5	6.18 102	2.45 25	0.84 34	0.88 75	1.83 1	2.14 6	1.89 14	1.30 16	1.09 6	1.05 20	1.05 5	2.29 9	0.81 32	0.48 12	0.50 7	0.25 10	1.97 7	2.12 29

anonymousdsp	1.49 11	0.56 6	0.77 13	0.35 15	0.26 13	0.19 10	0.02 2	2.11 15	0.13 6	0.30 4	2.38 48	1.28 13	0.30 12	0.41 32	4.67 18	3.17 19	1.64 11	1.32 17	2.27 15	1.49 26	3.91 27	5.12 32	0.76 27	0.55 17	0.92 10	0.04 2	5.25 27	0.16 8

AANet_RVC	1.52 12	0.70 8	0.67 11	0.26 11	1.74 79	0.11 4	0.69 73	1.92 12	1.46 77	0.83 11	0.25 19	0.43 5	0.96 39	0.21 13	7.30 60	2.86 16	1.51 8	1.32 17	1.39 9	1.27 23	0.83 3	1.15 3	0.25 6	0.59 20	1.73 28	1.40 24	3.95 19	5.16 54

RYNet	1.59 13	0.41 5	0.43 5	0.18 9	0.28 15	0.50 31	0.07 11	1.74 9	1.33 69	0.44 7	0.14 13	0.38 4	0.21 8	0.03 3	5.46 31	1.79 1	0.88 5	3.68 71	1.29 7	0.10 1	1.17 6	0.58 1	0.44 17	0.31 9	1.53 22	15.53 146	2.98 12	0.96 14

RAFT + AFF	1.62 14	0.95 11	0.71 12	0.45 22	0.05 4	0.56 32	0.17 29	3.65 25	0.12 5	2.78 31	0.00 1	3.77 39	0.41 20	0.25 17	5.51 35	2.21 8	3.18 24	0.50 6	5.51 32	0.29 6	4.42 40	3.51 17	0.29 8	0.53 16	2.10 31	0.32 12	1.50 5	0.12 6

StereoIM	1.63 15	0.82 10	0.50 7	0.17 8	0.40 24	0.10 3	0.09 14	0.44 6	0.45 23	2.08 23	0.00 1	1.14 11	0.17 6	0.03 3	3.49 10	3.67 29	2.57 21	1.86 33	5.78 37	0.84 17	2.77 18	3.77 21	0.41 13	0.44 11	2.82 39	2.23 36	2.33 8	4.64 51

MMNet	1.65 16	1.44 14	0.88 23	0.44 20	1.32 68	0.45 29	0.51 60	2.06 14	0.62 33	0.61 10	1.84 43	1.95 18	0.33 14	1.26 100	4.19 16	2.57 13	2.63 22	2.03 35	3.03 21	1.64 30	2.05 12	2.24 7	0.83 34	1.59 64	1.20 15	0.96 21	4.81 21	1.03 16

MIF-Stereo	1.78 17	0.80 9	0.63 10	0.11 6	0.33 20	0.21 11	0.04 5	2.26 16	0.35 19	4.41 53	0.01 8	2.60 27	0.39 17	0.07 6	5.04 22	4.05 35	2.47 20	1.77 31	6.38 47	0.79 16	4.23 35	3.53 18	0.53 19	0.57 18	1.46 19	1.68 29	1.30 4	1.99 26

test_5	1.95 18	3.49 52	0.53 8	0.23 10	0.08 5	0.23 14	0.05 6	5.33 40	0.32 18	1.87 20	4.74 76	3.84 40	2.12 87	0.22 14	5.47 34	3.61 27	1.65 12	1.44 20	2.77 18	0.59 10	1.59 9	4.86 29	0.11 5	0.89 35	0.82 9	0.24 8	5.22 26	0.43 10

DMCA	2.02 19	2.22 23	2.01 57	0.50 26	0.93 41	1.27 53	0.19 33	1.78 10	1.50 79	1.85 19	2.97 53	3.06 33	0.35 15	0.78 65	5.18 24	3.53 26	2.90 23	2.60 48	2.19 13	1.25 22	3.12 20	3.48 16	1.07 59	1.34 54	1.04 12	1.42 25	3.89 17	2.11 28

RAFT_CTSACE	2.04 20	4.00 62	0.80 16	0.63 31	0.32 19	0.29 19	0.07 11	5.38 42	0.17 10	8.08 97	0.24 18	3.59 38	1.27 50	0.26 18	3.70 13	2.63 14	1.58 10	0.62 7	2.45 16	0.34 8	2.72 17	6.97 76	0.83 34	0.57 18	1.17 14	0.35 14	5.70 32	0.28 9

MIF-Stereo (partial)	2.06 21	4.53 88	0.78 14	0.40 16	0.71 33	0.29 19	0.16 27	1.54 8	0.55 27	1.29 16	0.03 11	1.18 12	0.56 27	0.14 10	5.04 22	4.75 52	3.91 35	2.49 46	3.02 20	0.88 18	4.06 31	4.54 27	0.57 20	0.72 23	2.50 35	1.85 32	5.16 24	3.97 45

AFF-stereo	2.31 22	2.33 25	1.76 53	0.50 26	0.38 22	1.63 63	0.45 56	5.05 38	0.67 37	2.93 34	0.58 21	2.86 30	0.55 25	0.19 12	5.46 31	3.38 23	1.91 15	1.64 26	6.42 49	0.67 13	4.13 34	4.51 26	0.73 25	0.88 33	3.57 43	2.74 43	4.99 22	1.33 18

test croco	2.32 23	4.62 91	0.84 21	0.52 28	1.18 59	0.31 23	0.12 15	3.40 20	0.39 21	4.02 47	0.02 10	1.97 19	0.46 23	0.08 7	5.29 26	4.65 49	3.85 32	2.89 50	5.91 39	0.65 11	4.12 33	5.21 35	0.26 7	0.68 21	2.46 34	1.67 26	2.71 10	4.44 49

CVANet_RVC	2.32 23	3.35 49	2.89 76	3.19 101	1.68 78	2.83 93	1.72 104	4.18 32	1.27 65	0.84 12	8.03 117	3.11 34	0.85 35	1.04 85	2.57 5	2.89 17	1.91 15	1.66 27	1.65 10	1.78 35	2.27 15	3.68 20	0.74 26	0.82 31	1.50 20	0.50 16	2.56 9	3.12 42

MIM_Stereo	2.33 25	4.25 72	1.37 42	0.67 37	0.53 26	0.71 39	0.17 29	4.25 36	0.35 19	3.20 39	0.72 26	2.78 29	0.38 16	0.56 45	5.00 21	5.53 81	3.23 25	2.53 47	4.66 26	2.07 47	4.47 41	5.61 45	0.58 22	1.02 39	1.39 18	0.67 19	4.67 20	1.56 20

RAFT+CT+SA	2.37 26	4.62 91	0.79 15	0.68 39	0.23 11	0.13 5	0.06 10	6.04 49	0.29 15	6.20 73	0.01 8	4.71 51	1.92 75	0.34 26	3.66 12	4.41 43	2.01 18	1.59 25	4.42 25	0.99 19	4.39 39	7.38 82	0.34 10	0.70 22	1.28 17	0.38 15	5.40 31	0.90 13

GANet	2.42 27	1.95 17	1.89 55	2.15 85	2.20 94	3.78 106	1.77 105	4.21 33	0.85 43	1.76 18	5.06 89	4.57 49	0.73 32	1.41 112	3.33 9	2.76 15	3.59 30	3.82 72	2.01 12	0.78 15	1.56 8	3.33 15	1.10 65	1.37 57	2.06 30	0.76 20	3.94 18	2.62 39

ARAFT	2.62 28	3.89 60	1.00 30	0.43 18	0.25 12	0.33 25	0.05 6	3.52 23	0.31 17	4.81 55	1.57 38	2.23 21	0.41 20	0.69 60	5.73 36	4.43 44	5.21 56	4.32 92	5.36 31	1.64 30	6.06 67	5.64 47	0.72 24	0.51 15	4.37 48	0.32 12	5.33 29	1.69 21

TESTraft	2.77 29	4.56 90	0.81 17	0.55 29	0.27 14	0.23 14	0.16 27	5.54 43	0.39 21	5.52 62	0.23 17	1.81 17	2.25 100	1.13 93	7.43 63	5.23 67	3.63 31	1.19 13	4.75 27	1.60 29	4.10 32	9.80 114	0.42 14	0.81 30	1.50 20	2.68 42	5.79 36	2.34 35

UPFNet	2.80 30	2.08 20	2.72 73	1.48 65	2.05 89	2.71 89	1.45 98	4.24 35	1.59 80	2.77 30	2.57 50	2.11 20	0.64 31	1.73 123	6.78 50	3.46 24	4.04 40	3.22 61	5.75 36	3.37 91	2.18 14	3.10 13	1.27 82	1.68 68	2.79 38	2.21 35	5.77 35	1.83 22

raft+_RVC	2.93 31	2.63 30	2.15 58	0.63 31	0.43 25	1.15 49	0.22 36	5.94 48	0.69 39	6.53 76	2.88 52	4.15 43	0.61 29	0.15 11	6.01 41	5.28 71	3.49 28	1.57 24	7.08 61	1.72 33	3.52 24	5.27 38	1.01 52	0.74 25	3.64 45	2.32 39	6.35 48	3.03 40

LL-Strereo2	3.00 32	2.17 22	1.57 49	0.42 17	0.38 22	0.41 27	0.12 15	7.21 67	0.48 26	11.55 133	1.53 36	3.57 37	0.40 19	1.81 125	4.70 19	5.18 64	4.00 39	1.46 23	8.85 78	1.86 41	4.86 46	6.73 70	0.99 50	0.50 13	1.94 29	1.67 26	5.32 28	1.43 19

TestStereo1	3.03 33	5.04 106	0.81 17	0.49 23	0.30 17	0.18 8	0.17 29	5.71 46	0.46 24	6.13 69	0.18 14	1.72 15	2.24 96	1.09 88	7.91 71	5.36 74	3.95 37	1.44 20	5.59 33	1.81 37	6.27 72	10.29 122	0.43 15	0.75 26	1.63 24	2.85 44	6.46 50	2.51 37

SA-5K	3.03 33	5.04 106	0.81 17	0.49 23	0.30 17	0.18 8	0.17 29	5.71 46	0.46 24	6.13 69	0.18 14	1.72 15	2.24 96	1.09 88	7.91 71	5.36 74	3.95 37	1.44 20	5.59 33	1.81 37	6.27 72	10.29 122	0.43 15	0.75 26	1.63 24	2.85 44	6.46 50	2.51 37

test_4	3.07 35	2.77 33	2.57 70	0.66 34	0.62 30	0.48 30	0.39 50	7.02 63	0.26 13	13.75 156	1.17 31	5.21 57	0.55 25	0.40 29	4.72 20	5.75 86	3.87 33	2.16 36	4.02 24	1.40 24	3.94 29	5.87 50	0.90 41	1.07 40	2.56 36	2.26 37	6.13 44	2.45 36

HCRNet	3.09 36	3.26 45	0.86 22	1.50 66	0.28 15	0.43 28	0.62 66	2.61 18	0.10 4	37.69 227	2.67 51	4.83 52	0.20 7	0.41 32	4.41 17	2.20 7	2.07 19	0.85 9	2.64 17	0.68 14	2.99 19	3.22 14	0.65 23	0.75 26	0.78 8	0.54 17	5.19 25	1.00 15

RAFT-Stereo + iAFF	3.21 37	4.03 64	3.24 83	0.74 43	0.70 31	1.68 66	0.51 60	8.26 77	1.48 78	2.78 31	2.02 45	4.95 55	0.63 30	0.22 14	7.74 68	3.30 21	3.31 26	1.24 14	7.45 63	1.82 40	5.00 49	5.60 44	1.02 54	1.31 48	5.88 68	2.65 41	5.98 41	3.05 41

HITNet	3.31 38	1.99 18	1.46 44	2.34 88	1.02 45	0.29 19	0.12 15	6.87 60	1.88 90	9.72 110	3.58 61	6.82 70	1.23 48	0.44 38	6.35 45	3.06 18	3.53 29	2.25 40	3.25 22	1.86 41	3.83 26	5.20 34	0.94 45	1.55 62	2.36 33	2.18 34	8.45 74	6.73 71
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
anonymousdsp2	3.39 39	4.36 79	2.82 74	0.60 30	0.58 28	1.78 71	0.15 23	6.54 56	0.30 16	4.12 49	4.54 72	4.48 45	0.51 24	1.27 102	5.82 39	4.50 47	3.42 27	2.18 37	11.40 96	2.21 49	4.87 48	8.18 94	0.78 28	1.36 56	3.71 46	1.01 23	6.56 52	3.58 43

CAS	3.47 40	4.05 66	0.94 25	1.04 52	0.95 42	0.38 26	0.52 62	1.78 10	0.94 50	2.75 29	6.87 107	2.43 24	3.19 120	0.33 24	6.02 42	3.97 33	5.09 54	2.36 43	6.14 42	1.98 45	4.66 43	5.65 48	0.86 37	0.22 4	6.08 70	5.26 70	7.35 64	11.91 109

IER	3.62 41	3.07 39	1.37 42	1.02 51	1.14 57	1.92 75	0.87 81	4.35 37	1.04 58	2.92 33	8.63 123	10.56 100	1.01 41	2.84 137	6.76 48	4.45 45	4.43 45	2.87 49	3.87 23	3.20 84	3.32 22	4.36 24	1.57 100	1.75 72	2.74 37	6.49 85	5.73 33	5.44 56

GMStereo	3.90 42	4.67 93	0.58 9	0.94 46	0.83 38	1.92 75	0.62 66	9.11 93	0.66 36	2.63 28	0.76 28	13.50 127	0.28 10	0.37 28	5.75 37	4.10 36	7.59 103	1.33 19	14.31 115	2.03 46	5.87 66	4.28 23	0.78 28	1.64 65	5.42 63	4.07 59	9.09 82	2.16 30
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CIPLG	3.95 43	4.47 84	1.56 48	1.43 63	1.06 52	1.44 57	0.63 69	9.98 110	1.42 74	6.90 83	4.91 85	7.76 76	1.25 49	2.95 142	7.18 56	4.98 57	6.37 73	2.23 38	6.63 56	2.99 81	6.61 79	6.54 67	1.39 87	1.90 81	4.79 54	1.67 26	5.76 34	1.89 23

ACRE	3.96 44	4.48 86	1.48 45	1.52 67	1.07 53	1.51 59	0.62 66	9.95 108	1.37 73	7.13 84	4.97 86	7.74 75	1.27 50	2.93 140	7.28 59	5.11 61	6.38 75	2.23 38	6.40 48	2.88 74	6.70 84	6.37 59	1.40 89	1.90 81	4.61 52	1.80 31	5.83 38	1.94 24

IPLGR_C	3.97 45	4.52 87	1.51 46	1.40 62	1.05 51	1.46 58	0.60 65	9.93 107	1.36 71	7.14 85	4.83 83	7.82 78	1.30 53	3.04 143	7.18 56	5.11 61	6.37 73	2.28 41	6.46 51	2.94 77	6.69 83	6.53 66	1.39 87	1.91 83	4.69 53	1.99 33	5.87 39	1.94 24

4D-IteraStereo	3.99 46	1.49 15	3.80 95	0.94 46	0.73 34	0.31 23	0.23 37	8.33 79	0.59 31	13.23 152	1.85 44	5.79 63	0.78 33	0.81 67	6.22 44	5.97 93	4.98 51	3.09 58	7.84 65	1.79 36	8.76 115	10.07 119	1.07 59	1.31 48	3.57 43	4.85 67	7.25 61	2.09 27

RALAANet	3.99 46	3.21 42	3.54 89	1.19 56	1.28 66	1.92 75	0.37 47	6.04 49	1.31 66	4.49 54	4.53 71	3.46 36	1.58 66	0.27 19	8.04 74	4.73 50	5.06 53	5.09 113	9.56 81	4.45 105	6.42 78	7.45 83	1.23 79	2.36 101	5.04 57	4.28 61	6.74 54	4.10 47

LoS_RVC	4.04 48	4.37 80	4.60 112	0.32 12	1.04 49	0.26 16	0.38 48	3.48 21	1.12 61	5.36 60	4.79 79	3.01 31	2.65 108	0.40 29	6.93 53	5.22 65	4.19 43	4.04 83	8.68 74	2.52 64	8.26 110	6.94 74	1.18 73	0.30 6	9.61 103	3.67 54	7.38 65	8.50 82

tt_ll	4.04 48	4.37 80	4.60 112	0.32 12	1.04 49	0.26 16	0.38 48	3.48 21	1.12 61	5.36 60	4.79 79	3.01 31	2.65 108	0.40 29	6.93 53	5.22 65	4.19 43	4.04 83	8.68 74	2.52 64	8.26 110	6.94 74	1.18 73	0.30 6	9.61 103	3.67 54	7.38 65	8.50 82

UNet	4.07 50	3.38 50	3.37 85	1.90 78	2.00 87	2.79 92	1.45 98	7.03 64	1.91 93	5.12 57	4.76 78	4.24 44	1.45 62	2.80 136	5.88 40	4.80 55	6.51 78	4.14 87	6.59 54	4.00 97	4.86 46	4.96 30	1.60 102	2.38 103	4.47 50	4.65 65	6.17 46	6.64 67

rafts_anoy	4.10 51	5.28 122	3.46 88	0.76 44	1.07 53	1.36 55	0.65 72	7.75 71	1.08 59	5.76 65	6.21 103	4.65 50	0.89 36	0.52 40	7.96 73	6.29 103	5.52 64	4.94 111	6.99 60	2.35 55	5.48 55	7.20 79	1.19 75	1.26 44	6.34 73	4.20 60	6.03 42	5.62 59

RASNet	4.13 52	3.59 54	4.20 109	1.66 68	1.93 85	2.75 91	0.76 78	8.13 75	2.62 112	3.54 41	3.29 56	4.55 48	2.60 107	0.66 57	5.24 25	4.34 39	4.71 49	2.39 44	4.97 28	2.61 70	5.29 52	6.22 55	0.89 40	4.31 140	3.31 41	6.46 84	9.92 97	10.66 99

HGLStereo	4.14 53	2.92 35	3.21 82	1.20 57	2.32 98	2.28 82	1.00 89	4.22 34	1.17 63	3.83 45	13.14 165	2.77 28	1.41 60	1.29 103	5.78 38	5.63 85	7.47 99	5.21 116	6.46 51	3.22 88	5.83 65	5.97 52	1.05 57	2.06 88	6.18 71	6.25 82	6.14 45	3.76 44

SA	4.15 54	4.47 84	0.94 25	1.16 54	1.16 58	0.99 45	0.21 35	8.85 90	0.78 41	14.04 159	0.18 14	7.80 77	1.51 64	1.50 115	7.84 69	5.05 59	6.03 70	2.93 52	6.59 54	1.71 32	4.53 42	8.41 95	0.33 9	1.77 73	3.48 42	5.82 75	9.92 97	4.01 46

DMCA-RVC	4.20 55	2.80 34	2.46 68	2.06 84	2.50 104	1.60 62	3.91 124	4.14 30	5.68 150	3.29 40	4.34 70	11.62 104	1.43 61	1.38 108	10.60 106	4.78 54	4.51 47	3.82 72	5.23 30	3.20 84	5.40 54	6.25 56	1.22 77	2.11 89	2.35 32	3.20 48	6.12 43	7.33 74

IPLG	4.24 56	4.17 70	2.20 59	0.68 39	1.13 56	1.55 60	1.22 93	7.89 73	0.63 35	5.66 64	2.08 46	7.70 74	2.18 91	0.90 76	7.60 65	4.74 51	7.33 94	4.60 101	6.54 53	2.28 52	3.92 28	10.36 125	1.09 64	1.71 69	5.10 58	9.17 100	6.94 56	5.00 53

AnonymousM	4.26 57	2.25 24	0.97 27	1.06 53	0.21 10	1.11 47	0.05 6	6.76 58	0.96 51	7.95 94	4.01 66	3.86 41	0.94 37	0.91 77	7.03 55	6.02 95	7.25 92	3.41 67	6.04 41	2.75 72	8.23 108	7.64 88	1.49 96	1.56 63	1.59 23	5.83 76	10.38 107	14.89 133

GMOStereo	4.29 58	3.81 56	1.03 32	1.66 68	1.21 61	0.59 34	0.89 82	8.71 85	0.92 46	14.91 171	0.68 22	6.44 65	1.33 54	0.32 20	5.44 27	6.43 106	5.22 57	3.98 78	8.64 70	2.44 59	5.51 57	10.60 127	0.94 45	1.33 50	7.36 82	3.40 49	9.67 87	2.32 31

error version	4.29 58	3.81 56	1.03 32	1.66 68	1.21 61	0.59 34	0.89 82	8.71 85	0.92 46	14.91 171	0.68 22	6.44 65	1.33 54	0.32 20	5.44 27	6.43 106	5.22 57	3.98 78	8.64 70	2.44 59	5.51 57	10.60 127	0.94 45	1.33 50	7.36 82	3.40 49	9.67 87	2.32 31

test-v	4.29 58	3.81 56	1.03 32	1.66 68	1.21 61	0.59 34	0.89 82	8.71 85	0.92 46	14.91 171	0.68 22	6.44 65	1.33 54	0.32 20	5.44 27	6.43 106	5.22 57	3.98 78	8.64 70	2.44 59	5.51 57	10.60 127	0.94 45	1.33 50	7.36 82	3.40 49	9.67 87	2.32 31

test-2	4.29 58	3.81 56	1.03 32	1.66 68	1.21 61	0.59 34	0.89 82	8.71 85	0.92 46	14.91 171	0.68 22	6.44 65	1.33 54	0.32 20	5.44 27	6.43 106	5.22 57	3.98 78	8.64 70	2.44 59	5.51 57	10.60 127	0.94 45	1.33 50	7.36 82	3.40 49	9.67 87	2.32 31

CASnet	4.34 62	5.12 113	1.12 36	0.70 42	0.75 35	0.58 33	0.39 50	9.19 95	1.02 56	15.09 177	2.50 49	13.52 129	1.38 58	0.41 32	9.16 85	3.35 22	3.91 35	1.04 12	12.44 106	1.51 27	7.51 94	5.97 52	0.82 33	0.86 32	4.21 47	0.98 22	7.10 59	6.60 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RALCasStereoNet	4.35 63	5.09 111	3.69 92	1.35 61	1.42 71	1.79 72	0.85 80	7.96 74	0.72 40	8.73 103	4.64 75	7.54 72	1.02 42	0.42 35	7.87 70	6.24 101	6.77 82	4.66 103	5.71 35	2.60 68	5.78 64	6.51 63	1.16 71	2.14 93	6.39 76	4.72 66	5.11 23	6.64 67

DISCO	4.36 64	4.01 63	1.58 50	2.04 82	2.19 93	4.90 118	4.07 126	4.05 29	3.87 132	4.97 56	7.45 113	2.57 26	2.23 95	0.71 62	8.10 76	4.26 38	6.68 80	4.39 96	9.03 79	3.53 94	5.04 50	6.00 54	1.61 104	1.80 76	4.55 51	4.87 69	7.21 60	5.94 62

DSFCA	4.41 65	5.06 109	2.31 63	2.64 93	2.59 107	3.16 99	2.35 116	3.92 28	2.51 109	3.14 38	7.17 110	4.92 54	1.14 45	0.69 60	7.44 64	4.94 56	4.99 52	4.67 104	8.79 76	3.42 93	5.56 62	7.57 87	2.39 132	3.16 118	5.18 59	5.44 72	6.17 46	7.69 76

raftrobust	4.53 66	2.11 21	3.77 93	1.33 60	1.02 45	0.62 38	0.25 39	9.42 98	0.85 43	13.22 151	5.80 94	5.79 63	1.11 44	0.66 57	8.99 84	6.78 115	5.54 65	2.99 55	8.41 69	2.41 57	6.19 68	7.10 78	1.60 102	1.01 38	7.62 90	5.85 77	6.40 49	5.41 55

ADLNet	4.78 67	5.77 133	2.55 69	2.37 89	3.09 116	3.37 101	1.44 97	6.29 53	1.76 86	3.10 37	5.98 98	17.05 154	2.19 92	10.10 191	7.71 67	4.04 34	4.84 50	3.52 68	5.20 29	2.98 80	3.49 23	6.41 61	1.30 83	1.42 59	5.26 60	7.50 91	5.92 40	4.42 48

Sa-1000	4.82 68	4.54 89	0.97 27	0.94 46	1.41 70	1.16 50	0.26 40	9.36 96	1.31 66	13.81 157	0.74 27	5.59 59	1.86 74	1.82 126	9.30 89	5.32 72	8.02 107	3.82 72	10.50 88	1.93 44	6.62 81	9.47 108	0.40 12	2.13 92	8.51 97	5.62 74	10.31 106	4.46 50

CREStereo++_RVC	4.82 68	4.71 94	4.82 118	1.18 55	1.67 77	0.27 18	0.24 38	7.01 62	1.31 66	8.33 98	3.27 55	8.81 88	7.68 161	0.57 46	8.23 77	5.43 78	8.62 117	1.76 30	6.14 42	1.75 34	6.38 76	5.54 42	1.24 80	1.09 41	5.69 65	7.05 87	10.78 113	10.46 96
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FINET	4.84 70	2.73 32	2.91 77	3.55 108	1.54 73	1.77 69	1.63 103	3.80 27	4.30 140	4.15 50	4.26 69	4.84 53	3.87 127	1.56 117	19.30 186	7.15 123	5.60 66	2.00 34	10.33 86	2.91 75	6.25 71	6.56 68	0.88 39	2.29 97	5.74 66	7.34 88	7.02 58	6.37 64

CFNet	4.85 71	4.04 65	2.27 62	4.54 115	2.60 108	2.45 86	1.39 96	6.79 59	0.96 51	4.30 52	4.87 84	17.29 157	3.33 122	0.57 46	7.60 65	3.46 24	4.61 48	2.99 55	5.89 38	2.60 68	4.70 45	4.05 22	0.99 50	1.30 47	9.51 101	8.10 92	9.05 81	10.68 100

test-3	5.18 72	3.23 43	4.10 106	1.86 76	1.86 80	1.70 67	0.74 76	9.64 103	0.56 28	10.91 125	1.64 40	16.57 150	1.14 45	0.60 51	10.11 97	5.95 92	7.17 91	3.29 63	14.55 117	2.22 51	6.62 81	11.30 142	1.03 55	1.91 83	5.35 62	2.94 46	7.28 62	5.55 58

test_1	5.18 72	3.23 43	4.10 106	1.86 76	1.87 81	1.70 67	0.74 76	9.64 103	0.56 28	11.01 127	1.60 39	16.58 151	1.15 47	0.60 51	10.10 96	5.94 91	7.11 89	3.28 62	14.57 119	2.21 49	6.61 79	11.28 140	1.01 52	1.91 83	5.33 61	2.95 47	7.33 63	5.53 57

CREStereo	5.18 72	5.10 112	4.33 110	1.45 64	0.57 27	0.91 41	0.13 19	9.54 101	2.07 99	10.04 114	4.11 67	12.15 111	2.80 114	0.84 71	6.88 52	6.63 113	9.31 124	1.68 29	6.15 44	2.54 66	8.14 105	5.90 51	1.37 85	1.48 61	6.90 81	7.45 89	9.76 92	11.65 108
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	5.34 75	4.86 99	3.99 104	2.90 96	1.66 76	2.83 93	2.34 114	7.80 72	1.45 76	6.14 71	7.77 116	4.52 46	9.57 164	0.92 78	7.42 62	5.40 77	7.37 97	4.91 109	11.52 97	3.30 89	5.49 56	3.56 19	1.45 93	4.26 138	8.06 94	5.94 78	9.61 84	9.22 90

PDISCO_ROB	5.41 76	3.28 46	2.38 64	2.89 95	2.24 96	1.67 65	2.19 109	5.28 39	2.32 102	2.53 27	5.17 90	5.18 56	2.10 82	1.79 124	8.46 80	7.12 121	6.44 76	10.68 180	6.43 50	4.63 110	8.67 114	9.64 112	1.48 95	2.61 109	7.46 87	6.84 86	17.41 158	9.17 89

EGLCR-Stereo	5.43 77	4.87 100	4.77 116	0.67 37	0.97 43	3.61 104	0.12 15	8.74 89	1.78 87	8.91 104	3.52 59	9.05 92	2.47 105	1.04 85	5.46 31	5.76 87	6.73 81	4.23 91	8.81 77	2.36 56	9.21 117	10.88 134	1.15 70	1.66 67	6.38 75	4.86 68	14.90 145	13.73 126

TestStereo	5.43 77	5.18 116	3.77 93	2.21 86	0.70 31	3.59 103	0.14 22	12.22 145	0.62 33	21.12 200	2.16 47	12.22 113	1.59 67	0.33 24	6.76 48	3.22 20	6.87 86	1.26 15	14.41 116	1.92 43	12.12 149	5.00 31	0.93 43	0.92 36	6.36 74	3.76 56	10.42 110	6.72 69

PMTNet	5.47 79	4.92 103	4.80 117	0.91 45	1.08 55	0.92 43	0.27 41	6.90 61	2.00 97	9.81 112	3.41 57	11.69 105	0.99 40	0.82 69	10.91 113	6.28 102	8.36 112	1.66 27	11.00 91	1.53 28	8.61 113	5.62 46	1.37 85	0.36 10	9.64 106	9.34 101	9.77 94	14.79 132

iinet-f	5.53 80	4.11 68	2.38 64	2.32 87	0.76 36	4.74 114	1.51 100	3.77 26	1.00 54	5.76 65	15.94 183	7.90 80	3.29 121	0.55 43	10.32 99	6.53 110	6.17 72	3.17 60	19.31 149	5.24 115	7.25 90	8.85 102	1.77 112	1.86 77	6.64 79	2.26 37	9.26 83	6.72 69

GLC_STEREO	5.61 81	5.42 127	4.07 105	1.90 78	2.18 92	0.86 40	0.39 50	9.53 100	0.84 42	13.27 153	6.70 105	8.87 89	1.55 65	2.01 128	6.04 43	5.11 61	12.60 163	2.32 42	9.56 81	2.99 81	17.88 191	9.98 118	0.92 42	1.34 54	4.45 49	1.79 30	13.27 134	5.66 60

test_3	5.64 82	3.29 47	3.97 103	1.97 81	1.90 82	1.64 64	0.72 75	10.37 119	0.59 31	15.61 181	1.14 30	20.54 166	1.27 50	0.55 43	9.94 94	5.85 88	7.42 98	3.91 76	14.64 120	2.30 53	6.70 84	12.93 169	0.93 43	1.77 73	5.86 67	4.36 62	7.52 68	4.70 52

MIPNet	5.83 83	5.26 120	2.99 79	0.98 49	1.56 74	1.98 78	1.61 101	9.96 109	1.11 60	5.14 58	5.05 88	12.09 107	3.90 128	0.84 71	8.96 83	6.11 98	8.51 114	5.12 115	10.61 89	4.34 103	3.77 25	10.93 135	1.45 93	2.36 101	9.84 109	14.56 141	7.87 72	10.59 98

DN-CSS_ROB	5.84 84	3.98 61	4.89 122	2.48 90	3.06 113	0.98 44	0.50 59	10.91 129	1.70 85	10.36 119	11.91 156	14.40 138	4.86 139	0.59 50	9.97 95	3.88 30	7.49 102	3.54 69	15.42 127	2.91 75	8.10 104	5.59 43	1.49 96	5.32 155	6.22 72	3.87 57	7.44 67	5.87 61

LMCR-Stereo	5.87 85	4.35 76	3.34 84	1.22 58	2.03 88	3.04 96	0.20 34	7.49 69	2.50 108	6.88 82	4.15 68	10.75 101	0.94 37	0.73 64	9.32 90	5.61 84	10.09 136	4.83 108	17.85 141	6.65 128	9.53 119	9.49 109	1.13 68	2.80 113	5.45 64	5.39 71	10.69 112	11.94 110

BEATNet_4x	5.91 86	3.06 38	2.41 66	3.36 104	2.33 99	1.06 46	0.94 87	8.38 81	3.63 130	16.74 187	3.67 65	9.64 95	3.53 123	1.41 112	11.00 116	6.56 112	7.12 90	6.46 137	6.66 58	2.95 78	9.82 123	11.80 150	1.03 55	3.52 124	4.86 55	5.50 73	11.11 116	10.98 105

CFNet_RVC	6.00 87	5.59 130	4.72 115	5.12 122	4.80 133	4.81 115	1.17 92	6.16 51	2.48 106	5.62 63	10.61 144	7.86 79	1.93 77	1.13 93	13.61 147	4.75 52	5.84 67	4.41 97	7.57 64	3.91 95	7.48 91	6.90 73	1.11 66	2.98 115	10.57 119	10.04 107	10.27 105	10.47 97

raft_robust	6.05 88	4.31 75	1.14 37	1.73 73	0.82 37	1.84 74	0.42 54	10.69 126	1.36 71	28.25 215	1.33 33	9.02 90	2.26 101	0.97 82	6.44 47	6.14 99	7.04 88	4.22 89	12.24 102	2.30 53	8.42 112	10.32 124	0.84 36	1.74 70	8.13 95	13.91 139	9.82 95	7.69 76

iResNetv2_ROB	6.05 88	4.28 74	2.23 61	4.71 116	2.24 96	4.86 116	1.33 95	8.64 84	2.39 103	6.18 72	12.61 160	13.59 131	7.05 158	0.58 48	8.09 75	5.25 68	5.39 63	4.22 89	14.95 123	4.52 107	7.49 92	5.69 49	1.68 107	4.14 133	7.48 88	5.95 79	10.01 100	7.68 75

NLCA_NET_v2_RVC	6.09 90	5.63 131	4.87 121	3.55 108	8.43 159	3.01 95	12.59 179	6.37 54	7.74 161	5.80 67	5.61 92	13.50 127	2.29 102	6.72 182	14.49 152	3.92 31	4.47 46	3.11 59	6.63 56	2.83 73	4.23 35	5.18 33	1.67 106	1.79 75	4.98 56	9.78 104	6.92 55	8.19 80
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CES	6.28 91	2.98 37	1.77 54	0.69 41	1.40 69	1.43 56	0.36 46	30.80 205	1.60 81	6.30 75	13.83 174	8.43 86	1.96 78	0.53 41	7.21 58	7.08 120	8.18 111	3.02 57	6.70 59	2.59 67	24.93 215	6.37 59	1.82 117	0.76 29	7.71 92	3.66 53	7.57 69	9.83 91

STTStereo	6.30 92	6.79 144	6.89 149	3.54 107	6.06 143	3.21 100	9.84 165	5.37 41	4.19 136	4.07 48	7.03 109	10.49 99	4.26 134	6.44 180	17.35 173	4.35 40	5.12 55	5.75 127	6.22 45	2.51 63	5.54 61	5.22 36	1.81 116	1.74 70	6.74 80	8.41 96	7.91 73	13.24 119

CFNet_pseudo	6.35 93	3.64 55	3.95 100	6.22 134	3.40 118	6.22 130	0.43 55	10.30 115	1.26 64	14.45 165	11.60 154	8.35 84	6.66 154	2.77 135	10.34 100	5.88 89	5.35 62	4.10 86	9.06 80	3.33 90	4.66 43	5.47 41	1.57 100	2.11 89	7.49 89	8.20 94	11.50 118	13.20 118

AF-Net	6.36 94	4.98 104	3.95 100	5.13 123	6.64 149	7.67 140	6.90 147	7.20 65	7.09 156	2.02 21	9.17 126	12.89 121	2.94 115	3.10 144	10.82 111	4.38 41	4.13 41	2.95 53	8.19 67	3.20 84	4.38 37	6.51 63	2.71 143	2.64 110	6.46 77	10.20 108	15.42 147	9.93 93

Nwc_Net	6.36 94	4.98 104	3.95 100	5.13 123	6.64 149	7.67 140	6.90 147	7.20 65	7.09 156	2.02 21	9.17 126	12.89 121	2.94 115	3.10 144	10.82 111	4.38 41	4.13 41	2.95 53	8.19 67	3.20 84	4.38 37	6.51 63	2.71 143	2.64 110	6.46 77	10.20 108	15.42 147	9.93 93

IPLGR	6.49 96	6.27 141	3.85 99	2.83 94	2.07 90	1.18 52	0.63 69	10.23 112	0.86 45	8.03 95	9.43 129	12.25 114	2.59 106	0.81 67	10.61 107	5.27 70	6.78 83	6.46 137	15.92 131	6.23 125	6.23 70	11.42 143	1.40 89	3.17 119	10.22 114	12.80 130	9.76 92	7.94 78

dd	6.86 97	5.35 124	1.14 37	24.72 195	0.60 29	12.40 166	0.98 88	8.44 82	0.56 28	7.82 92	0.11 12	26.27 175	0.39 17	1.26 100	8.44 78	5.04 58	16.15 180	2.90 51	20.80 158	2.20 48	5.14 51	4.67 28	1.11 66	2.16 94	7.40 86	2.39 40	10.58 111	6.27 63

FADNet-RVC-Resample	6.87 98	5.38 125	3.18 81	3.36 104	2.87 109	2.67 88	4.17 128	11.61 139	3.51 125	15.21 178	4.97 86	11.31 103	3.14 119	3.26 147	11.75 127	5.35 73	6.94 87	7.39 152	12.03 100	7.21 139	6.35 75	11.21 137	1.76 111	8.18 171	7.65 91	8.35 95	5.82 37	10.93 104

AE-Stereo	6.96 99	4.72 95	4.98 126	5.02 120	1.21 61	1.77 69	2.32 112	9.06 92	0.97 53	14.06 160	1.56 37	16.24 149	2.11 85	1.10 91	10.16 98	7.71 134	10.84 143	5.95 129	12.72 107	6.14 124	10.28 130	12.68 164	1.26 81	5.31 154	11.02 121	8.15 93	11.85 123	8.84 87

GES	6.96 99	5.77 133	2.99 79	2.54 92	2.99 110	6.21 129	2.68 119	7.46 68	3.09 119	9.09 107	7.67 115	5.22 58	1.78 70	3.52 154	15.09 155	8.28 143	12.16 160	6.94 144	21.59 163	7.17 137	10.61 133	8.53 97	2.06 125	4.39 143	5.89 69	4.58 64	8.71 75	10.80 101

AACVNet	7.03 101	4.44 83	2.21 60	7.10 141	8.39 157	6.28 131	2.48 118	9.12 94	2.53 111	10.11 116	10.84 148	8.45 87	2.24 96	1.83 127	10.51 104	6.02 95	8.86 119	6.36 136	11.83 99	5.92 121	7.14 88	7.48 84	2.74 145	3.92 132	9.06 98	9.86 105	10.24 101	13.93 130

sCroCo_RVC	7.03 101	3.31 48	1.19 39	0.49 23	1.02 45	3.09 97	0.58 64	9.79 106	3.54 126	6.01 68	3.52 59	4.54 47	5.12 140	1.02 84	10.98 114	13.72 203	12.36 162	8.89 163	18.51 145	6.56 127	17.09 182	15.71 191	0.78 28	2.57 108	9.80 107	7.46 90	13.51 137	8.78 85

sAnonymous2	7.06 103	3.11 40	1.22 40	0.66 34	0.90 39	3.81 107	0.28 42	13.71 156	3.56 127	3.78 43	6.09 99	5.62 61	4.01 129	0.43 36	10.38 101	10.81 173	11.06 146	9.65 169	19.93 152	7.58 147	11.77 144	13.75 177	1.89 119	2.01 86	11.14 123	10.75 112	10.41 108	12.21 111

CroCo_RVC	7.06 103	3.11 40	1.22 40	0.66 34	0.90 39	3.81 107	0.28 42	13.71 156	3.56 127	3.78 43	6.09 99	5.62 61	4.01 129	0.43 36	10.38 101	10.81 173	11.06 146	9.65 169	19.93 152	7.58 147	11.77 144	13.75 177	1.89 119	2.01 86	11.14 123	10.75 112	10.41 108	12.21 111

HSM	7.17 105	4.87 100	5.10 128	4.72 117	4.35 127	2.09 79	1.92 106	13.26 154	1.88 90	9.97 113	10.55 141	9.39 94	4.41 135	1.59 119	13.06 141	5.37 76	11.25 152	4.34 94	10.38 87	4.80 112	11.09 139	6.88 72	1.66 105	4.23 137	9.89 110	11.75 121	11.65 121	13.04 117

DLCB_ROB	7.17 105	5.13 115	4.67 114	2.90 96	4.14 124	3.73 105	3.59 123	6.60 57	3.96 133	8.05 96	9.83 134	12.27 116	5.87 148	3.15 146	9.36 91	5.48 79	7.47 99	4.61 102	6.02 40	4.01 98	7.50 93	7.06 77	2.96 146	3.69 129	27.73 198	12.61 128	12.96 131	8.37 81

DeepPrunerF	7.20 107	5.06 109	2.93 78	5.72 130	14.85 187	4.99 119	6.76 145	6.37 54	5.88 152	3.01 35	10.81 147	3.32 35	2.11 85	2.56 132	11.43 123	8.50 146	7.27 93	4.44 98	12.31 104	4.64 111	7.59 96	7.83 91	3.44 153	3.02 116	22.93 189	11.60 119	6.95 57	8.18 79

FADNet-RVC	7.21 108	5.12 113	2.88 75	5.40 125	3.71 119	2.30 83	6.27 141	12.00 142	2.03 98	11.39 130	5.22 91	13.63 132	3.74 126	1.67 122	17.93 179	5.91 90	6.82 84	4.04 83	19.54 150	5.81 119	7.11 87	7.81 90	1.17 72	5.65 158	8.17 96	10.78 114	7.75 70	10.91 103

APVNet	7.34 109	4.37 80	2.67 72	4.05 112	5.06 139	8.50 146	6.14 140	10.48 123	3.12 120	3.69 42	11.27 153	5.59 59	1.65 69	1.59 119	11.84 129	10.24 165	12.82 164	9.20 164	15.99 132	7.00 134	7.95 102	9.81 115	1.74 110	4.94 149	9.17 99	4.54 63	15.67 150	9.05 88

R-Stereo Train	7.50 110	5.21 117	4.96 124	4.81 118	1.90 82	5.37 121	0.13 19	10.31 116	2.67 114	13.06 144	8.27 120	13.07 124	2.12 87	0.65 54	10.76 109	8.91 150	11.09 148	5.40 120	15.52 128	4.08 99	11.16 141	11.69 146	1.07 59	1.89 79	12.73 135	13.26 134	8.91 79	13.40 121

RAFT-Stereo	7.50 110	5.21 117	4.96 124	4.81 118	1.90 82	5.37 121	0.13 19	10.31 116	2.67 114	13.06 144	8.27 120	13.07 124	2.12 87	0.65 54	10.76 109	8.91 150	11.09 148	5.40 120	15.52 128	4.08 99	11.16 141	11.69 146	1.07 59	1.89 79	12.73 135	13.26 134	8.91 79	13.40 121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	7.57 112	4.27 73	3.58 90	6.26 135	4.59 130	14.21 173	16.54 187	8.22 76	2.62 112	3.85 46	7.02 108	6.79 69	1.38 58	28.21 219	11.18 118	7.52 130	8.44 113	6.94 144	6.28 46	2.96 79	5.69 63	5.26 37	7.02 186	4.37 141	11.64 126	6.29 83	6.71 53	6.62 66

s12784h	7.59 113	6.64 143	5.31 133	8.38 149	4.49 129	1.55 60	0.35 45	9.51 99	1.93 94	10.78 124	4.75 77	15.84 146	6.65 153	0.67 59	6.82 51	5.52 80	9.19 123	2.47 45	11.23 93	1.81 37	10.85 136	6.41 61	1.14 69	1.87 78	11.47 125	15.68 147	16.61 156	26.90 178

MyStereo04	7.63 114	6.01 138	6.84 148	3.45 106	2.51 105	2.22 80	0.55 63	10.61 125	3.85 131	10.28 118	3.42 58	14.93 141	1.59 67	0.51 39	10.99 115	7.85 136	7.34 95	6.13 134	16.95 138	7.12 135	10.52 132	10.18 121	2.18 129	3.54 126	12.43 134	17.70 160	16.28 154	10.07 95

psm_up	7.69 115	5.27 121	6.12 145	7.22 143	4.16 125	8.44 145	2.34 114	10.50 124	10.07 170	6.59 77	5.97 97	8.07 82	6.02 150	2.94 141	13.42 143	6.02 95	8.60 116	4.73 106	12.98 109	4.58 109	6.19 68	6.32 57	1.08 63	6.12 161	12.40 133	18.39 164	12.16 125	10.87 102

TANstereo	7.85 116	4.35 76	3.81 96	2.90 96	3.06 113	4.17 110	0.15 23	5.61 44	1.79 88	6.80 79	3.66 63	2.23 21	2.72 112	4.32 160	11.69 125	13.36 199	11.04 144	18.99 212	22.41 166	18.43 204	7.67 98	7.51 85	29.22 224	1.29 45	1.63 24	6.05 80	10.26 103	6.77 72

XX-TBD	7.85 116	4.35 76	3.81 96	2.90 96	3.06 113	4.17 110	0.15 23	5.61 44	1.79 88	6.80 79	3.66 63	2.23 21	2.72 112	4.32 160	11.69 125	13.36 199	11.04 144	18.99 212	22.41 166	18.43 204	7.67 98	7.51 85	29.22 224	1.29 45	1.63 24	6.05 80	10.26 103	6.77 72

DeepPruner_ROB	7.92 118	3.51 53	6.37 146	5.46 127	6.07 144	4.89 117	4.10 127	7.72 70	4.28 139	10.08 115	11.22 151	9.02 90	5.45 146	1.56 117	17.45 176	7.31 125	9.05 122	7.69 157	11.20 92	4.84 113	14.34 167	9.83 117	2.54 139	3.82 131	9.23 100	17.26 157	11.09 115	8.59 84

Anonymous	7.93 119	5.46 128	1.96 56	1.01 50	1.43 72	2.71 89	0.48 57	10.72 127	4.55 141	3.03 36	3.26 54	7.64 73	5.30 143	1.36 107	10.75 108	12.78 191	13.11 166	10.39 173	24.08 172	8.01 153	17.70 189	13.86 179	1.89 119	4.14 133	12.32 132	10.33 110	14.49 144	11.42 106

RP	7.93 119	7.55 151	9.89 169	9.16 153	7.17 152	7.85 142	9.48 161	8.37 80	7.95 163	2.23 24	13.63 173	12.80 119	6.09 151	3.46 152	11.66 124	5.26 69	6.64 79	3.37 65	9.96 85	4.25 102	6.38 76	7.77 89	1.80 114	4.27 139	10.35 117	11.04 116	11.90 124	13.70 125

ICVP	8.04 121	4.82 97	9.27 166	5.44 126	4.90 135	5.99 127	1.98 107	8.28 78	4.21 138	7.84 93	8.12 118	9.78 96	6.78 156	1.50 115	10.42 103	7.29 124	7.86 105	5.56 124	11.37 95	5.74 118	7.64 97	14.44 182	16.54 208	5.47 156	9.55 102	12.28 126	11.11 116	12.84 114
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UCFNet_RVC	8.04 121	11.14 176	4.13 108	8.72 150	6.57 148	5.93 126	2.30 111	9.62 102	2.95 117	10.66 123	9.52 131	24.39 171	4.14 131	0.97 82	13.73 148	4.54 48	5.28 61	5.09 113	9.79 83	4.53 108	8.08 103	6.63 69	3.12 148	3.67 128	16.44 162	11.59 118	9.65 85	13.88 128

ADCP+	8.05 123	5.92 136	6.93 150	3.99 111	4.43 128	6.34 132	8.71 156	9.37 97	15.43 186	4.24 51	12.54 159	16.68 152	1.49 63	3.79 157	10.52 105	5.54 82	6.16 71	4.52 99	13.82 112	3.39 92	7.54 95	8.85 102	2.40 133	2.28 96	7.73 93	20.38 178	8.72 76	15.58 137

Any-RAFT	8.19 124	4.90 102	10.50 172	5.80 131	3.78 120	1.17 51	0.77 79	9.70 105	1.60 81	8.47 99	11.26 152	12.44 117	1.05 43	0.72 63	11.34 122	7.87 138	9.33 125	4.19 88	18.87 146	4.47 106	11.84 146	10.68 131	1.80 114	2.31 98	16.30 160	19.31 167	10.24 101	20.46 156

MSMDNet	8.24 125	5.51 129	5.42 135	1.73 73	2.44 102	2.42 85	1.05 90	10.24 113	1.62 84	11.46 131	10.58 142	11.87 106	3.62 124	1.32 106	9.46 92	11.94 186	11.12 150	5.21 116	22.87 171	13.50 189	12.31 151	13.05 171	2.07 126	2.39 104	11.80 128	8.70 98	13.41 136	15.41 136

cross-raft	8.45 126	5.93 137	5.25 132	3.68 110	2.36 100	3.38 102	0.69 73	12.16 144	1.33 69	13.85 158	9.94 136	14.13 134	1.85 73	1.09 88	9.28 88	10.98 179	10.68 140	4.34 94	22.38 165	8.07 156	12.96 157	15.69 190	2.04 124	2.41 105	13.22 140	12.01 124	13.21 133	15.25 135

PWCDC_ROB	8.48 127	2.68 31	2.41 66	1.77 75	3.89 122	2.60 87	2.20 110	4.15 31	26.51 208	1.67 17	12.67 161	4.07 42	47.63 224	9.37 188	12.01 135	8.35 145	6.47 77	6.66 141	7.34 62	5.97 122	7.86 101	15.14 185	3.30 150	3.52 124	3.04 40	9.40 102	5.37 30	13.03 116

MSKI-zero shot	8.49 128	5.05 108	4.89 122	3.10 100	2.11 91	4.14 109	1.62 102	12.73 149	1.98 96	12.06 136	10.21 138	12.11 108	1.84 72	0.58 48	11.33 121	10.25 167	10.71 141	4.33 93	20.93 159	7.77 149	11.15 140	12.31 158	1.31 84	3.34 122	10.19 113	19.55 170	15.45 149	18.28 146

MyStereo	8.51 129	6.89 146	8.12 159	4.35 114	2.55 106	1.79 72	0.63 69	11.40 136	4.84 143	11.23 129	5.72 93	14.36 137	3.07 117	0.53 41	11.80 128	7.75 135	7.81 104	6.18 135	21.27 161	7.48 143	10.95 138	11.29 141	2.02 123	3.75 130	16.90 164	19.03 165	18.10 163	9.92 92

HH	8.59 130	2.53 28	11.01 176	3.34 102	3.05 111	5.63 124	4.30 129	11.08 131	2.44 104	12.80 141	4.81 81	12.13 109	2.10 82	1.40 110	9.16 85	11.22 181	9.54 126	6.11 132	16.75 135	8.03 154	14.78 171	12.23 154	2.46 135	2.33 99	9.97 111	16.05 151	14.04 140	22.72 166

HanStereo	8.59 130	2.53 28	11.01 176	3.34 102	3.05 111	5.63 124	4.30 129	11.08 131	2.44 104	12.80 141	4.81 81	12.13 109	2.10 82	1.40 110	9.16 85	11.22 181	9.54 126	6.11 132	16.75 135	8.03 154	14.78 171	12.23 154	2.46 135	2.33 99	9.97 111	16.05 151	14.04 140	22.72 166

RAFT-Test	8.62 132	5.23 119	5.19 131	5.60 129	2.38 101	2.23 81	1.27 94	11.26 134	1.60 81	12.29 138	11.92 157	12.55 118	2.32 103	1.21 98	9.80 93	11.74 185	10.82 142	5.07 112	22.12 164	9.72 170	12.92 155	12.48 159	2.07 126	2.43 106	13.00 138	15.69 148	13.59 138	16.21 139

XX-Stereo	8.88 133	2.94 36	4.34 111	7.37 144	1.20 60	6.54 135	2.32 112	12.63 148	1.03 57	11.47 132	9.68 133	13.58 130	2.14 90	0.95 79	11.94 133	11.04 180	9.63 128	5.48 122	14.82 121	6.02 123	9.17 116	8.79 101	1.54 99	1.11 42	33.29 208	11.65 120	12.59 128	26.46 176

FADNet	8.90 134	6.06 139	3.45 87	5.86 133	3.92 123	4.58 112	8.86 159	16.32 172	3.05 118	15.60 180	13.11 164	14.34 136	5.46 147	2.10 130	16.01 162	5.56 83	5.92 69	5.93 128	24.14 174	6.27 126	10.29 131	8.68 98	1.06 58	2.89 114	13.92 146	13.78 137	9.65 85	13.41 123

EAI-Stereo	9.00 135	5.32 123	5.61 138	5.46 127	5.04 138	7.34 138	7.45 151	12.95 150	3.41 124	10.50 121	9.99 137	13.44 126	1.92 75	1.38 108	14.88 154	11.30 183	9.83 131	4.93 110	18.90 147	9.69 169	9.61 120	11.55 144	1.72 109	3.08 117	12.74 137	12.56 127	13.29 135	19.20 149

test-1	9.03 136	2.34 26	5.48 136	2.04 82	2.44 102	10.36 157	2.08 108	15.78 170	2.11 101	13.20 150	7.46 114	12.90 123	3.07 117	0.60 51	11.90 131	9.29 154	10.31 138	7.42 153	24.63 176	7.50 144	11.56 143	15.65 189	1.41 91	2.69 112	14.50 153	14.96 143	12.27 126	19.94 153

MLCV	9.18 137	4.79 96	5.80 141	12.16 164	5.39 140	9.92 153	3.94 125	14.83 166	3.29 123	9.44 109	12.83 163	17.57 159	13.01 175	0.82 69	12.00 134	5.07 60	9.75 130	5.71 125	21.28 162	4.42 104	7.71 100	9.82 116	2.57 141	6.81 166	11.89 130	12.02 125	11.53 119	13.38 120

ADCRef	9.21 138	6.62 142	5.04 127	2.49 91	4.72 132	8.63 147	8.06 152	8.92 91	13.94 180	6.83 81	10.59 143	12.26 115	3.73 125	3.37 149	12.78 137	8.01 141	8.86 119	7.48 154	18.21 143	6.77 131	10.68 135	12.08 151	5.00 167	4.61 146	10.99 120	17.90 162	9.87 96	20.28 155

LoS	9.22 139	4.15 69	1.51 46	1.26 59	1.58 75	3.09 97	0.29 44	49.58 232	2.48 106	25.58 209	30.53 222	14.96 142	2.40 104	0.84 71	6.37 46	7.85 136	8.05 108	3.37 65	11.27 94	2.42 58	10.92 137	8.42 96	1.84 118	1.42 59	14.88 155	9.13 99	9.71 91	14.97 134

pcwnet_v2	9.22 139	4.09 67	5.68 139	9.03 152	4.96 136	8.36 144	3.46 122	10.42 120	4.10 134	13.66 155	13.37 168	10.34 98	21.62 185	5.84 174	12.78 137	6.94 118	8.55 115	5.29 119	11.60 98	3.98 96	7.19 89	6.78 71	2.56 140	4.15 136	14.74 154	13.08 131	14.04 140	22.34 165

SACVNet	9.25 141	6.26 140	5.53 137	7.03 140	6.84 151	6.20 128	8.12 153	11.27 135	8.92 166	10.91 125	8.15 119	8.41 85	2.65 108	2.75 134	13.58 146	7.59 131	10.24 137	7.84 158	15.65 130	9.54 168	12.27 150	10.56 126	2.52 138	5.28 153	18.56 169	13.47 136	15.80 152	13.78 127

GEStereo_RVC	9.38 142	7.49 150	3.61 91	5.83 132	4.98 137	7.52 139	5.21 136	11.13 133	3.60 129	10.48 120	5.85 95	15.81 145	4.52 137	2.84 137	11.24 119	10.88 177	14.69 172	12.38 194	24.24 175	8.74 161	12.65 153	12.15 152	1.78 113	6.26 162	10.48 118	9.69 103	9.94 99	19.29 150

TRStereo	9.50 143	9.74 169	13.57 193	6.35 137	2.21 95	16.94 182	4.76 133	10.01 111	1.95 95	10.50 121	4.54 72	15.40 144	1.81 71	1.08 87	8.95 82	9.64 157	8.83 118	4.56 100	12.28 103	5.16 114	10.66 134	11.26 138	1.44 92	1.65 66	13.46 142	17.64 159	30.07 191	21.92 164

PS-NSSS	9.53 144	10.85 172	3.42 86	20.57 186	6.39 146	13.64 171	8.78 157	14.91 167	1.44 75	18.52 192	1.47 34	43.44 193	5.25 142	3.94 158	13.34 142	3.95 32	5.88 68	3.64 70	20.70 157	3.12 83	4.04 30	2.71 12	3.73 158	1.41 58	10.29 115	8.47 97	8.88 78	14.63 131

SGM-Forest	9.58 145	9.29 167	2.59 71	18.35 181	10.02 166	10.70 160	3.35 121	12.48 146	1.90 92	8.92 105	3.64 62	18.20 161	12.28 173	4.54 166	11.29 120	6.82 116	6.82 84	3.29 63	9.93 84	4.19 101	9.26 118	7.88 92	3.40 152	4.38 142	17.36 167	11.77 122	25.82 184	20.12 154
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymity	9.69 146	3.42 51	11.95 181	6.50 138	3.80 121	4.68 113	2.46 117	13.17 153	3.19 122	12.79 140	27.19 212	11.08 102	2.02 79	1.10 91	8.44 78	10.04 161	9.02 121	3.91 76	16.89 137	8.67 160	9.70 121	11.18 136	2.09 128	2.18 95	16.33 161	23.14 190	12.42 127	24.15 170

GANet-ADL	9.77 147	7.48 149	5.69 140	7.53 145	7.28 153	9.31 150	4.57 131	10.78 128	5.64 148	13.06 144	9.66 132	18.66 162	4.43 136	0.84 71	13.53 144	7.96 139	12.00 158	5.53 123	18.08 142	10.92 178	9.92 124	9.70 113	3.19 149	4.74 148	11.66 127	17.16 156	15.68 151	18.72 147

stereogan	9.97 148	9.24 165	9.97 171	11.26 161	12.09 178	12.75 169	9.38 160	11.49 137	8.73 164	5.18 59	9.50 130	16.98 153	10.28 170	3.55 155	13.55 145	7.07 119	7.48 101	5.25 118	14.56 118	7.53 145	8.25 109	9.50 110	4.08 161	4.66 147	9.61 103	11.90 123	21.32 173	13.91 129

RTSC	10.02 149	4.84 98	4.82 118	4.31 113	5.78 142	6.86 136	6.87 146	10.31 116	10.00 169	6.68 78	13.62 172	7.51 71	6.94 157	3.58 156	17.58 177	10.72 170	14.95 174	7.27 150	20.14 154	6.98 133	12.67 154	12.29 156	2.01 122	6.59 163	9.83 108	12.75 129	14.09 143	30.59 184

EKT-Stereo	10.24 150	7.17 147	5.94 143	9.87 156	4.82 134	9.94 154	10.43 167	10.27 114	2.51 109	10.11 116	10.21 138	14.40 138	2.06 81	1.15 96	14.49 152	10.68 169	12.93 165	10.86 183	20.47 155	7.18 138	19.38 198	14.00 180	1.22 77	2.48 107	19.15 173	19.25 166	13.14 132	12.25 113

IGEV_Zeroshot_test	10.39 151	4.22 71	14.36 197	14.50 172	4.31 126	6.95 137	8.83 158	13.16 152	3.13 121	13.18 149	13.93 175	14.20 135	2.65 108	0.95 79	8.66 81	10.81 173	10.38 139	4.82 107	17.18 140	8.58 158	11.86 147	12.19 153	1.50 98	3.55 127	21.75 185	13.80 138	19.90 167	21.23 159

iRaft-Stereo_20w	10.52 152	5.40 126	14.19 196	15.57 175	4.67 131	9.36 151	4.99 135	11.92 141	4.20 137	12.51 139	12.15 158	14.02 133	2.22 94	1.14 95	13.75 149	9.27 153	9.96 134	3.84 75	15.03 124	8.58 158	9.95 125	9.06 106	1.69 108	2.11 89	19.10 172	22.07 187	22.92 180	24.44 171

CASS	10.73 153	5.87 135	5.97 144	8.12 146	6.34 145	9.02 149	6.35 142	16.40 173	5.53 147	20.86 199	10.39 140	14.47 140	4.23 132	1.16 97	11.87 130	7.32 126	16.52 182	5.98 130	25.49 177	7.14 136	13.18 158	12.71 166	2.69 142	3.17 119	18.22 168	11.13 117	17.78 161	21.80 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PA-Net	10.74 154	17.75 193	13.56 192	5.06 121	12.17 179	5.23 120	12.43 178	14.04 159	10.66 172	7.41 90	6.64 104	9.33 93	9.18 163	9.74 189	15.66 161	7.13 122	3.90 34	7.06 147	8.16 66	7.29 140	5.38 53	11.79 148	2.49 137	5.94 159	12.26 131	27.67 202	8.77 77	33.34 188
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	10.74 154	9.39 168	9.59 167	6.76 139	6.43 147	5.59 123	4.75 132	13.04 151	7.69 160	15.02 176	8.38 122	12.21 112	4.62 138	3.39 151	17.27 172	9.74 158	9.72 129	7.84 158	13.20 110	7.46 142	14.25 166	13.56 175	5.13 171	8.69 176	20.35 175	19.66 172	15.21 146	20.93 157

NCC-stereo	10.84 156	8.80 160	7.84 157	9.74 154	10.76 169	10.04 155	11.26 171	10.43 121	14.60 184	2.40 25	13.57 169	15.95 147	13.25 176	4.39 163	15.11 156	6.42 104	8.13 109	10.48 177	14.26 113	6.76 129	8.14 105	8.78 99	6.71 182	4.56 144	14.47 151	17.12 154	22.11 176	16.50 140

Abc-Net	10.84 156	8.80 160	7.84 157	9.74 154	10.76 169	10.04 155	11.26 171	10.43 121	14.60 184	2.40 25	13.57 169	15.95 147	13.25 176	4.39 163	15.11 156	6.42 104	8.13 109	10.48 177	14.26 113	6.76 129	8.14 105	8.78 99	6.71 182	4.56 144	14.47 151	17.12 154	22.11 176	16.50 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UDGNet	10.85 158	8.74 159	4.86 120	23.46 193	22.23 200	19.71 189	18.01 190	8.56 83	4.15 135	6.27 74	8.90 124	7.95 81	0.60 28	43.69 222	7.41 61	4.45 45	7.91 106	5.71 125	10.66 90	5.56 116	9.99 127	9.03 105	15.58 207	1.22 43	11.80 128	9.89 106	7.82 71	8.82 86

HSM-Net_RVC	10.99 159	5.68 132	6.96 151	13.05 168	8.42 158	8.83 148	2.82 120	12.04 143	4.83 142	14.66 168	13.23 166	25.14 173	13.35 178	1.41 112	11.11 117	6.65 114	9.95 133	6.02 131	12.90 108	5.69 117	9.96 126	11.57 145	3.51 154	8.44 174	17.30 166	20.20 177	21.94 175	21.03 158
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADCL	11.20 160	10.21 171	7.45 154	7.13 142	5.61 141	10.57 159	11.51 173	14.73 164	18.99 193	14.12 162	15.22 179	15.18 143	5.42 145	5.40 170	12.38 136	8.19 142	9.91 132	6.67 142	16.60 134	7.37 141	15.04 175	13.33 173	5.23 172	5.15 150	13.67 144	15.23 144	12.82 130	19.33 151

FCDSN-DC	11.81 161	11.61 177	11.47 178	12.89 167	10.85 171	10.42 158	13.65 181	14.32 160	2.94 116	14.70 170	1.83 42	8.33 83	2.21 93	4.94 167	17.44 175	16.70 214	20.08 196	17.39 210	13.26 111	9.03 165	16.68 180	12.65 163	3.83 159	18.91 204	13.46 142	14.11 140	11.59 120	13.60 124
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous3	12.15 162	7.98 157	3.81 96	1.91 80	3.26 117	7.97 143	4.96 134	14.34 162	10.25 171	14.15 163	4.63 74	25.13 172	5.91 149	1.24 99	22.72 206	15.50 211	17.19 184	12.89 195	30.14 180	10.66 177	20.94 208	22.43 215	2.99 147	3.21 121	16.10 159	16.33 153	18.37 164	12.93 115

XPNet_ROB	12.48 163	13.29 184	6.97 152	6.26 135	7.71 156	9.86 152	8.39 154	6.19 52	9.17 167	8.56 101	13.26 167	49.07 200	4.23 132	3.50 153	18.20 181	8.64 147	19.68 191	7.22 149	14.83 122	6.95 132	12.64 152	18.11 201	3.90 160	5.64 157	10.30 116	10.97 115	32.13 196	21.36 160

GwcNet-ADL	12.69 164	12.12 179	9.95 170	18.81 183	11.02 174	12.36 165	6.70 143	13.91 158	5.33 144	12.08 137	17.83 190	29.90 180	10.02 166	4.10 159	13.79 150	9.88 159	14.36 170	6.85 143	24.13 173	9.88 171	10.26 129	12.30 157	6.72 184	6.69 164	15.54 156	19.37 168	11.81 122	16.89 142

PSMNet-ADL	13.18 165	8.98 164	9.23 164	11.17 160	10.08 167	11.45 164	8.39 154	15.46 169	7.84 162	22.51 204	15.73 182	26.36 176	26.99 193	2.74 133	15.26 159	10.02 160	11.89 157	6.47 140	25.66 178	10.59 176	12.95 156	10.72 132	6.24 180	5.16 151	13.98 148	15.72 149	22.78 179	11.48 107

NaN_ROB	13.22 166	8.35 158	8.87 163	10.81 159	16.63 189	6.49 134	5.36 137	23.26 190	8.89 165	19.78 198	9.21 128	46.75 199	10.15 169	4.38 162	12.98 139	6.19 100	7.35 96	6.46 137	12.32 105	7.56 146	6.33 74	7.37 81	3.36 151	10.15 179	22.69 187	22.30 188	20.88 172	32.16 187

NOSS_ROB	13.23 167	9.97 170	5.36 134	13.21 170	11.47 176	10.86 162	7.28 149	21.14 186	5.64 148	11.84 134	7.42 112	10.08 97	7.88 162	12.92 197	19.18 184	12.85 193	15.80 177	12.33 193	15.05 125	9.48 167	18.78 194	12.85 168	5.23 172	11.77 186	22.77 188	20.75 181	23.78 182	21.59 162

RGC	13.27 168	11.67 178	14.66 198	12.38 165	12.33 181	14.80 174	7.33 150	14.32 160	17.07 189	7.43 91	20.24 200	17.34 158	21.40 184	7.41 186	16.97 168	9.04 152	10.02 135	7.28 151	15.31 126	8.27 157	10.17 128	10.14 120	5.78 176	7.61 168	16.77 163	20.42 179	20.71 169	21.47 161

iResNet	13.33 169	6.84 145	8.28 161	11.51 162	9.72 164	16.70 180	6.72 144	17.32 177	7.48 159	9.76 111	11.68 155	36.69 186	37.19 210	0.95 79	16.61 167	8.34 144	11.49 155	8.45 161	31.04 183	8.90 162	9.78 122	9.60 111	2.42 134	11.98 188	13.74 145	13.18 133	16.27 153	17.20 144

FADNet_RVC	13.70 170	9.24 165	6.64 147	17.58 180	8.99 161	6.43 133	5.90 138	17.04 176	6.32 153	18.73 193	13.59 171	25.46 174	21.15 183	6.03 177	20.13 191	7.50 129	16.28 181	11.51 186	35.21 198	11.29 180	14.13 165	18.69 205	2.34 131	8.32 173	11.12 122	20.05 176	10.97 114	19.38 152

dad	14.07 171	7.76 156	1.70 52	31.65 199	8.54 160	17.15 184	21.46 199	25.28 196	2.10 100	24.23 206	1.51 35	36.94 187	12.78 174	2.09 129	11.90 131	6.54 111	22.40 206	4.01 82	33.72 192	2.72 71	14.06 164	6.32 57	2.33 130	5.21 152	13.95 147	3.92 58	33.70 200	25.88 173

DAS	14.90 172	7.70 154	5.16 129	15.37 173	9.49 162	12.52 167	9.72 163	16.64 174	13.95 182	7.17 86	16.64 184	37.52 188	15.30 179	1.30 104	16.26 164	10.05 162	20.90 199	10.41 175	22.54 168	14.87 192	13.57 160	16.56 194	3.55 155	13.38 191	20.90 178	19.71 173	20.85 170	30.20 182

SepStereo	14.90 172	7.70 154	5.16 129	15.37 173	9.49 162	12.52 167	9.72 163	16.64 174	13.95 182	7.17 86	16.64 184	37.52 188	15.30 179	1.30 104	16.26 164	10.05 162	20.90 199	10.41 175	22.54 168	14.87 192	13.57 160	16.56 194	3.55 155	13.38 191	20.90 178	19.71 173	20.85 170	30.20 182

HBP-ISP	15.08 174	11.04 175	13.64 194	22.72 192	15.79 188	15.25 177	16.09 185	20.56 184	5.45 145	16.50 185	10.93 149	17.68 160	2.05 80	19.43 208	13.01 140	14.30 206	14.55 171	9.51 168	12.16 101	10.20 173	18.96 196	17.37 198	5.09 169	13.01 189	21.39 183	23.30 194	23.31 181	23.91 168

ccs_rob	15.71 175	14.77 188	8.22 160	22.42 191	9.73 165	23.59 196	17.92 189	14.54 163	5.46 146	14.67 169	24.69 208	56.39 210	32.25 199	5.64 172	15.15 158	10.61 168	11.72 156	9.45 166	19.64 151	12.49 185	14.57 169	12.62 162	5.10 170	5.97 160	13.05 139	13.09 132	12.67 129	17.67 145

CBMV_ROB	16.48 176	8.87 162	10.52 173	22.32 190	18.15 194	16.88 181	12.33 177	19.84 181	5.83 151	14.47 166	9.10 125	31.92 181	17.53 182	10.73 193	16.02 163	8.77 149	15.25 175	7.67 156	20.51 156	21.26 211	14.94 174	9.21 107	6.03 178	10.01 178	23.75 190	28.89 205	30.48 192	33.65 189

ETE_ROB	16.60 177	17.17 191	7.42 153	12.50 166	10.97 173	17.03 183	9.51 162	11.06 130	13.82 179	11.19 128	17.78 189	57.81 211	6.77 155	6.21 178	20.49 194	10.24 165	23.40 211	10.02 171	21.21 160	11.00 179	16.98 181	15.94 192	5.38 175	8.15 170	15.78 157	21.22 182	43.28 217	25.95 174

LALA_ROB	16.61 178	18.43 195	10.96 175	10.40 158	10.33 168	17.80 185	10.94 170	11.91 140	16.53 188	13.59 154	18.37 191	59.11 212	7.57 160	5.41 171	24.28 211	9.37 155	19.78 194	14.06 198	18.39 144	10.36 174	16.38 179	17.19 197	4.90 164	8.29 172	13.24 141	19.50 169	35.04 203	26.35 175

CBMV	16.66 179	10.98 174	8.65 162	16.54 178	12.27 180	13.79 172	6.01 139	21.66 188	15.58 187	19.38 195	7.29 111	28.55 177	9.90 165	6.69 181	19.91 190	12.75 190	15.83 178	12.31 192	17.04 139	9.92 172	17.90 192	13.02 170	4.52 163	16.69 197	24.51 193	22.50 189	39.61 210	45.97 210
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SFCPSM	17.05 180	13.21 183	9.24 165	16.34 177	11.66 177	16.48 179	10.62 169	19.16 180	13.94 180	13.10 147	20.67 201	35.38 183	39.07 213	6.35 179	17.13 170	10.09 164	13.20 167	9.20 164	36.54 200	20.91 209	14.61 170	14.62 184	7.57 188	6.76 165	20.24 174	21.28 183	17.06 157	25.86 172

RTS	17.41 181	7.60 152	7.53 155	8.32 147	7.65 154	22.53 191	11.77 175	20.32 182	21.94 197	7.25 88	10.63 145	17.12 155	10.07 167	6.01 175	20.43 192	13.33 197	21.22 202	10.77 181	38.12 201	18.28 202	17.65 186	15.57 187	4.97 165	10.75 181	28.24 200	31.93 214	26.28 186	53.85 223

RTSA	17.41 181	7.60 152	7.53 155	8.32 147	7.65 154	22.53 191	11.77 175	20.32 182	21.94 197	7.25 88	10.63 145	17.12 155	10.07 167	6.01 175	20.43 192	13.33 197	21.22 202	10.77 181	38.12 201	18.28 202	17.65 186	15.57 187	4.97 165	10.75 181	28.24 200	31.93 214	26.28 186	53.85 223

SHD	17.57 183	7.20 148	12.90 186	13.21 170	13.43 183	10.79 161	9.95 166	23.38 191	18.17 192	19.46 197	16.64 184	19.69 164	32.35 200	6.98 184	19.81 189	13.41 202	17.63 186	10.40 174	34.99 196	13.11 188	17.69 188	16.32 193	4.32 162	11.73 185	21.48 184	24.08 195	21.64 174	43.78 204

FC-DCNN	17.73 184	20.19 199	18.03 207	30.37 198	19.92 197	27.05 197	25.25 205	26.13 199	7.35 158	19.40 196	6.75 106	19.38 163	5.32 144	11.46 195	16.46 166	15.84 212	21.02 201	14.33 199	19.07 148	10.53 175	19.75 201	12.74 167	5.01 168	17.59 201	25.46 194	17.55 158	22.65 178	24.11 169

AnyNet_C32	18.17 185	8.92 163	9.87 168	10.28 157	10.92 172	15.03 175	12.96 180	23.42 192	22.93 203	18.12 190	22.88 206	24.16 170	10.50 171	9.86 190	24.55 213	15.10 208	24.19 214	17.27 209	31.38 184	12.16 184	27.02 217	25.99 222	9.09 189	15.57 195	18.64 171	24.55 197	17.72 160	27.38 179

pmcnn	18.34 186	12.41 180	5.83 142	16.70 179	13.52 184	20.79 190	14.02 182	16.07 171	6.77 154	9.33 108	18.76 194	36.51 185	33.00 202	1.60 121	15.32 160	12.25 188	17.72 187	11.15 184	33.70 191	14.16 191	19.45 199	14.43 181	10.31 193	11.78 187	21.26 182	19.57 171	41.66 214	47.20 212

GANetREF_RVC	18.55 187	14.14 186	17.17 205	13.20 169	11.24 175	13.49 170	11.55 174	33.66 208	20.90 196	27.62 214	6.10 101	50.38 204	26.73 191	3.29 148	18.41 182	7.61 132	12.32 161	10.64 179	31.95 188	11.31 181	19.81 203	10.87 133	9.13 190	18.81 203	24.23 192	15.91 150	29.65 190	30.80 185
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
PWC_ROB	18.92 188	12.47 181	13.15 188	8.76 151	13.18 182	11.26 163	18.27 191	17.73 178	31.35 217	8.62 102	18.63 193	21.69 167	54.39 232	6.82 183	17.19 171	10.78 171	23.78 213	13.40 196	38.59 203	15.51 196	20.53 205	17.67 199	3.63 157	16.55 196	15.80 158	15.50 145	19.83 166	45.69 209

MaskLacGwcNet_RVC	19.53 189	10.87 173	13.46 191	21.28 188	13.56 185	17.86 186	22.33 201	14.75 165	9.40 168	11.86 135	20.17 198	78.28 245	25.50 189	20.77 211	14.13 151	10.97 178	26.00 215	16.62 205	33.78 193	12.07 183	17.87 190	15.22 186	6.23 179	9.15 177	20.44 176	20.43 180	17.81 162	26.53 177

ADCMid	19.62 190	13.14 182	12.70 184	11.92 163	14.54 186	18.75 187	15.92 184	26.87 200	26.15 206	12.83 143	15.65 181	36.43 184	24.17 188	8.43 187	22.66 204	12.85 193	21.77 205	12.28 191	39.07 206	13.51 190	22.76 211	21.52 213	12.68 201	11.16 183	23.95 191	23.27 193	20.64 168	34.18 190

ADCPNet	20.43 191	13.90 185	12.28 182	15.74 176	17.72 192	16.04 178	16.93 188	23.61 193	20.65 195	18.44 191	19.55 197	20.49 165	29.99 197	10.22 192	22.34 201	15.17 209	19.72 192	11.65 188	35.00 197	20.96 210	22.56 209	21.32 212	11.10 195	17.10 198	25.92 195	31.12 212	25.85 185	36.11 191

CSAN	21.28 192	25.93 205	18.78 210	19.86 185	17.32 191	15.03 175	10.51 168	25.97 198	29.48 212	33.96 223	14.14 176	50.64 205	27.74 194	5.17 169	21.75 199	8.76 148	14.11 169	12.05 189	22.82 170	16.84 200	16.21 177	12.61 161	6.52 181	17.91 202	28.80 202	29.63 207	34.70 201	37.24 192

MDST_ROB	21.72 193	32.34 215	11.84 180	47.88 217	25.72 205	40.53 211	20.27 198	19.03 179	13.21 177	16.27 183	11.02 150	29.36 179	39.35 214	2.30 131	19.77 188	7.38 127	11.30 154	4.69 105	16.39 133	7.96 151	13.74 163	8.94 104	6.81 185	10.22 180	42.52 222	34.16 222	53.23 226	40.29 195

CC-Net-ROB	22.08 194	37.39 221	18.42 208	54.08 220	42.24 220	44.20 216	33.29 210	28.75 203	6.94 155	35.53 224	9.92 135	67.83 233	7.19 159	17.81 205	16.99 169	4.17 37	11.26 153	9.49 167	39.61 207	7.96 151	7.08 86	5.32 39	12.54 200	3.51 123	18.56 169	14.64 142	13.82 139	27.72 180

MFN_U_SF_DS_RVC	22.95 195	20.90 202	11.55 179	29.26 197	18.96 195	23.36 194	19.38 196	38.11 219	24.66 204	31.91 220	14.96 178	46.43 198	35.87 207	15.73 204	23.09 207	11.55 184	11.18 151	7.96 160	34.33 194	9.44 166	17.18 183	18.30 203	15.56 206	14.07 193	32.27 206	28.33 203	33.38 199	31.85 186

DDUNet	23.05 196	29.77 213	12.69 183	44.85 214	38.69 218	45.17 219	46.85 221	11.53 138	13.03 175	8.95 106	18.91 196	22.04 168	5.20 141	90.90 238	19.35 187	12.53 189	20.39 197	10.22 172	30.58 182	11.85 182	18.90 195	17.81 200	19.71 212	6.99 167	14.32 150	17.72 161	16.36 155	17.10 143

SGM_RVC	23.38 197	26.36 209	13.77 195	40.24 208	27.35 208	36.85 209	24.98 203	27.67 201	17.34 190	17.93 189	18.78 195	43.62 194	38.79 212	2.91 139	17.39 174	6.83 117	13.64 168	7.15 148	31.82 187	9.02 164	14.53 168	7.23 80	5.31 174	13.15 190	37.65 217	30.48 210	53.04 225	47.36 213
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-ForestM	23.47 198	26.74 210	13.24 190	39.14 205	22.57 201	36.42 208	24.99 204	29.06 204	18.00 191	14.27 164	20.76 202	50.21 203	32.95 201	4.52 165	20.86 197	7.46 128	15.45 176	6.98 146	30.40 181	9.01 163	14.78 171	7.91 93	5.88 177	11.42 184	42.08 221	34.71 224	51.07 221	42.68 202

FAT-Stereo	23.48 199	14.23 187	19.68 212	37.30 203	37.38 214	28.76 198	18.76 194	23.69 194	13.63 178	19.13 194	29.03 217	35.11 182	34.82 205	13.16 198	20.86 197	13.04 195	19.00 190	20.04 214	35.77 199	19.51 206	19.19 197	14.56 183	13.68 202	17.26 199	20.61 177	21.91 186	30.56 193	43.35 203

FBW_ROB	23.78 200	26.04 206	18.44 209	42.85 211	26.85 207	33.38 204	19.93 197	15.06 168	12.08 174	14.49 167	16.80 187	44.76 195	29.01 196	20.43 210	18.15 180	7.99 140	19.77 193	11.16 185	51.28 218	7.86 150	16.33 178	11.26 138	19.31 211	28.05 221	21.21 181	21.58 185	33.31 198	54.60 225

UDG	24.16 201	30.32 214	13.18 189	44.63 212	41.05 219	44.80 218	51.49 225	13.27 155	13.18 176	14.08 161	21.60 204	23.38 169	6.33 152	87.67 236	19.21 185	10.82 176	22.67 207	14.89 200	32.39 189	12.70 187	20.59 207	21.10 211	15.54 205	8.67 175	17.20 165	17.91 163	17.60 159	15.92 138

XQC	24.97 202	26.08 207	15.71 202	32.23 200	23.80 203	33.92 205	31.17 209	37.46 216	29.30 210	28.31 216	14.68 177	42.33 191	23.67 187	19.66 209	22.56 203	13.39 201	15.90 179	12.10 190	32.79 190	17.16 201	19.77 202	20.24 209	11.39 196	15.35 194	32.61 207	29.86 209	43.19 216	29.46 181

G-Net	26.81 203	20.73 201	18.95 211	18.62 182	17.00 190	35.95 207	16.25 186	28.36 202	32.13 220	27.09 213	33.69 226	63.17 224	25.97 190	7.24 185	23.36 209	16.51 213	23.38 210	17.63 211	45.27 210	33.88 228	25.90 216	22.07 214	11.55 198	17.39 200	28.09 199	29.38 206	42.51 215	41.89 199

SANet	27.38 204	17.79 194	19.79 213	23.71 194	20.56 198	30.81 201	18.53 192	34.53 210	31.31 216	16.71 186	30.20 221	78.17 244	42.30 219	18.09 207	23.87 210	10.78 171	21.57 204	16.37 204	31.56 186	15.93 197	20.09 204	18.85 206	27.75 223	19.29 207	33.99 209	30.68 211	36.64 207	49.31 214

ADCS	27.83 205	19.32 196	16.30 203	21.69 189	20.88 199	23.37 195	19.06 195	36.40 212	32.90 224	16.10 182	26.03 211	45.89 196	37.16 209	13.98 199	26.44 214	20.10 218	30.79 218	22.29 217	49.05 216	28.13 219	37.79 227	31.88 228	13.94 203	21.91 212	30.44 205	33.99 221	31.39 195	44.25 205

DLNR_Zeroshot_test	28.00 206	81.83 252	12.85 185	100.00 264	1.02 45	2.33 84	99.01 264	12.59 147	1.00 54	13.13 148	5.89 96	12.81 120	2.24 96	24.07 216	96.86 264	100.00 268	33.19 220	28.64 225	28.87 179	5.88 120	13.67 162	12.70 165	1.19 75	4.14 133	14.30 149	10.34 111	18.43 165	18.93 148

S-Stereo	28.49 207	17.37 192	15.43 201	40.83 209	38.64 217	40.62 212	37.78 213	22.77 189	22.83 201	17.31 188	45.47 231	53.22 207	36.27 208	14.79 202	22.10 200	14.06 205	19.83 195	25.83 223	38.63 204	24.70 213	18.21 193	19.97 208	54.41 233	21.98 213	20.99 180	19.86 175	23.90 183	41.45 197

MeshStereo	29.29 208	28.48 212	17.50 206	49.31 219	37.64 215	38.86 210	26.38 206	34.68 211	25.28 205	22.00 203	22.68 205	54.80 208	48.74 225	5.16 168	20.51 195	13.21 196	18.28 188	11.54 187	31.54 185	15.46 195	27.03 218	22.62 218	21.18 217	19.65 208	41.00 220	34.21 223	52.39 224	50.76 217
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
MFN_U_SF_RVC	29.69 209	27.88 211	16.68 204	33.60 202	26.24 206	33.24 203	28.25 208	38.11 219	22.90 202	45.82 238	29.89 220	50.07 202	33.98 204	22.28 215	31.33 221	17.67 216	14.74 173	15.63 202	53.43 219	25.34 215	24.20 213	26.62 223	11.50 197	25.26 217	34.11 210	25.01 199	37.25 208	50.62 216

DPSNet	29.94 210	15.20 189	15.31 200	25.05 196	23.57 202	32.31 202	15.43 183	20.67 185	22.46 200	8.50 100	12.81 162	89.35 261	46.22 222	5.71 173	22.68 205	18.09 217	33.82 221	29.02 227	69.20 233	20.89 208	22.57 210	22.52 217	40.62 228	26.74 220	44.25 225	32.68 218	40.45 212	52.25 219

edge stereo	30.14 211	20.48 200	20.64 216	41.50 210	37.71 216	43.46 215	39.90 215	38.76 221	22.37 199	16.34 184	39.71 230	60.99 215	37.64 211	25.20 217	20.79 196	14.57 207	26.94 216	15.51 201	44.97 209	19.77 207	20.56 206	18.66 204	22.07 219	18.93 205	29.16 204	24.24 196	39.24 209	53.57 222

AnyNet_C01	30.96 212	19.98 198	15.05 199	20.75 187	25.62 204	22.63 193	22.12 200	36.40 212	39.01 231	21.35 202	28.46 214	49.12 201	35.02 206	15.04 203	33.17 223	22.88 223	39.72 228	34.61 230	58.76 222	31.24 223	41.17 233	34.42 233	21.99 218	22.02 214	35.89 213	31.50 213	32.61 197	45.45 208

LE_ROB	31.15 213	25.04 204	23.08 218	44.74 213	47.74 227	42.26 214	47.65 222	38.05 218	26.35 207	14.92 175	27.39 213	62.93 222	54.33 231	3.38 150	17.61 178	6.00 94	12.02 159	7.50 155	34.45 195	15.08 194	17.26 185	13.21 172	10.73 194	30.38 226	45.10 228	45.00 232	62.10 234	66.75 243

DGSMNet	32.74 214	26.21 208	21.38 217	37.73 204	29.95 210	34.84 206	34.23 211	24.66 195	19.43 194	24.88 208	51.24 236	46.06 197	28.65 195	22.25 214	26.57 215	20.94 220	51.66 238	29.84 228	62.26 226	33.85 227	40.29 232	41.12 242	24.30 221	29.99 225	26.34 196	26.33 200	31.13 194	37.73 193

MSC_U_SF_DS_RVC	34.01 215	36.70 220	37.14 229	47.25 216	28.07 209	29.43 200	27.43 207	50.80 233	47.52 234	40.20 230	25.09 210	39.01 190	33.39 203	29.53 220	37.84 228	26.40 227	16.84 183	21.78 216	61.43 225	33.78 226	24.58 214	30.08 227	26.57 222	36.04 230	35.11 212	26.89 201	29.05 189	40.29 195

SQANet	34.13 216	52.91 228	20.04 214	71.73 233	51.83 229	73.91 234	75.37 233	25.76 197	12.05 173	32.09 221	15.31 180	60.15 213	16.08 181	90.79 237	18.73 183	7.66 133	18.79 189	16.14 203	45.27 210	12.63 186	12.03 148	11.79 148	57.69 234	8.12 169	22.24 186	23.24 192	26.50 188	42.59 201

STTRV1_RVC	34.83 217	19.97 197	10.67 174	33.47 201	19.16 196	29.14 199	22.50 202	30.89 206	29.30 210	24.44 207	23.80 207	42.62 192	41.42 218	47.96 223	38.73 229	12.08 187	57.30 244	13.89 197	64.69 228	29.86 221	59.34 253	22.47 216	42.36 229	42.07 231	27.16 197	57.60 247	35.14 204	62.45 233

STStereo	35.13 218	45.56 225	34.03 226	61.63 229	49.92 228	54.32 224	44.81 218	36.44 214	33.47 225	25.69 210	29.35 218	63.16 223	52.17 230	12.19 196	23.27 208	9.47 156	17.21 185	8.59 162	47.67 213	16.58 198	19.55 200	18.29 202	10.00 192	24.09 215	50.84 230	44.22 231	62.57 235	53.51 221

MANE	36.94 219	36.29 218	31.03 223	57.02 223	46.19 224	46.08 220	45.02 219	43.11 228	29.92 215	23.17 205	29.68 219	55.69 209	39.74 215	18.06 206	29.18 219	23.46 225	29.40 217	42.51 238	38.74 205	16.68 199	30.43 222	19.45 207	9.50 191	26.64 219	54.34 235	45.68 235	66.46 241	63.84 236

PVD	37.79 220	34.98 216	20.39 215	46.52 215	34.64 212	49.92 222	37.87 214	40.06 224	38.35 230	15.54 179	28.87 216	51.49 206	50.85 227	49.22 224	24.31 212	17.44 215	37.87 227	22.43 218	50.09 217	27.13 216	38.96 228	40.93 241	19.99 215	24.74 216	44.82 227	60.36 248	46.84 220	65.68 242

SAMSARA	38.96 221	15.52 190	37.69 230	18.97 184	18.01 193	18.96 188	18.57 193	44.44 230	36.55 229	28.79 217	18.57 192	28.75 178	47.14 223	14.57 201	33.04 222	30.30 229	23.15 208	25.75 222	47.67 213	27.36 217	48.65 245	52.46 251	7.08 187	29.16 223	96.17 265	97.88 265	95.26 264	91.51 263

BEATNet-Init1	39.35 222	44.24 223	28.05 222	61.07 228	43.47 221	54.25 223	45.22 220	41.94 227	32.65 222	31.62 219	24.73 209	61.60 217	56.77 235	14.31 200	34.72 226	23.29 224	23.20 209	17.10 208	58.99 223	32.22 225	29.52 221	24.55 221	18.61 210	29.96 224	50.77 229	41.66 228	73.70 252	64.28 237

ELAS	39.51 223	44.81 224	36.19 227	58.45 226	46.13 223	54.45 225	50.25 224	40.44 225	31.78 219	26.02 211	32.54 224	65.46 227	42.57 220	21.53 212	27.48 217	21.05 221	35.00 222	22.52 219	45.69 212	24.31 212	35.29 224	28.06 224	19.96 214	31.99 227	53.74 234	45.14 233	63.62 237	62.25 231
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	39.74 224	44.04 222	36.66 228	58.11 225	45.19 222	56.14 226	49.43 223	39.73 223	29.65 213	26.32 212	34.68 227	71.94 239	42.73 221	22.07 213	28.13 218	21.12 222	35.53 223	23.10 221	44.80 208	24.70 213	36.32 226	28.59 225	19.83 213	33.58 228	51.38 231	43.13 230	64.47 238	61.73 229
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	40.74 225	50.99 227	26.61 220	65.46 231	47.50 226	60.25 229	71.20 232	32.04 207	27.03 209	21.32 201	20.18 199	68.40 234	50.11 226	93.54 240	22.55 202	20.81 219	50.95 236	35.07 231	69.93 235	28.39 220	27.82 219	23.29 219	21.06 216	21.07 210	29.02 203	21.57 184	35.78 205	58.02 227

LSM0	42.23 226	24.61 203	13.03 187	39.60 206	30.36 211	41.09 213	36.86 212	50.93 234	34.46 226	45.43 236	47.31 232	62.89 220	55.30 233	11.42 194	85.06 260	89.52 260	36.40 225	22.93 220	70.55 236	35.66 229	45.79 238	37.51 236	17.27 209	25.84 218	40.26 218	36.04 225	52.30 223	51.85 218

otaku	42.53 227	60.76 232	26.12 219	85.54 248	70.60 238	84.54 250	93.44 253	37.69 217	31.70 218	39.26 229	20.97 203	60.57 214	26.89 192	95.02 241	27.13 216	12.84 192	20.60 198	16.82 206	65.55 229	27.44 218	15.74 176	13.40 174	58.61 235	19.88 209	34.37 211	23.17 191	34.71 202	44.82 206

Ntro	44.96 228	61.36 234	27.27 221	85.34 247	71.49 239	84.40 249	94.06 254	47.80 231	36.31 228	40.39 231	33.41 225	65.57 229	23.58 186	95.42 242	29.82 220	13.96 204	23.52 212	17.09 207	66.20 230	31.33 224	17.22 184	13.73 176	60.12 236	21.16 211	36.19 215	31.98 216	40.20 211	45.09 207

ACVNet-4b	46.06 229	60.90 233	32.92 225	90.00 255	76.09 248	84.67 251	96.68 260	33.82 209	32.59 221	41.20 232	17.24 188	80.20 247	32.09 198	96.24 248	37.08 227	28.08 228	33.12 219	20.43 215	55.56 220	37.90 230	13.41 159	12.52 160	63.49 245	19.04 206	36.12 214	28.81 204	41.44 213	41.92 200

FADE	46.56 230	35.40 217	31.75 224	39.81 207	36.98 213	48.38 221	43.23 217	44.35 229	59.58 239	33.87 222	38.78 229	85.27 253	61.46 239	26.50 218	33.66 224	26.36 226	51.33 237	38.71 236	70.62 237	56.04 239	55.99 249	49.25 247	29.69 227	46.44 232	42.73 223	33.31 219	66.01 240	71.68 248

AMNet	47.83 231	50.28 226	48.32 233	49.27 218	46.57 225	59.06 228	53.92 226	21.22 187	35.36 227	31.59 218	66.41 245	69.82 236	12.21 172	54.08 227	44.47 230	55.40 243	56.24 242	57.04 251	48.21 215	48.59 232	56.86 251	49.60 248	11.74 199	47.76 234	44.74 226	51.79 242	57.49 230	63.38 235

ACVNet_1	49.61 232	64.75 235	40.30 231	86.63 250	72.69 241	85.53 253	95.02 255	58.49 238	29.66 214	43.47 235	50.49 235	66.34 231	57.87 236	95.90 244	34.54 225	15.19 210	37.38 226	28.28 224	57.74 221	31.14 222	27.97 220	20.60 210	63.71 246	28.64 222	43.64 224	29.72 208	35.84 206	38.01 194

RainbowNet	54.35 233	67.68 236	45.83 232	91.40 256	75.14 246	90.62 260	95.07 256	39.32 222	32.73 223	45.43 236	31.22 223	72.72 240	57.93 237	96.79 251	69.96 244	46.59 238	35.94 224	30.28 229	78.27 249	55.58 238	23.73 212	16.75 196	65.53 247	33.78 229	40.70 219	33.59 220	45.00 218	49.95 215

MADNet+	54.49 234	36.29 218	65.28 252	55.46 222	52.71 230	44.78 217	41.01 216	61.36 240	51.38 236	53.83 241	37.45 228	76.28 243	63.97 240	33.78 221	63.96 242	50.01 240	54.97 241	50.48 243	69.76 234	52.44 234	48.80 246	42.65 243	51.91 232	47.05 233	75.18 254	70.10 253	57.84 231	62.60 234

SPS-STEREO	56.82 235	55.71 230	52.37 236	54.64 221	54.16 231	62.84 231	55.13 227	37.37 215	53.33 237	41.27 233	72.52 250	68.62 235	51.40 228	53.51 226	57.00 237	56.39 246	64.80 253	60.94 256	67.98 231	65.36 248	72.37 260	62.46 257	22.85 220	53.74 240	53.29 233	57.11 246	64.68 239	62.29 232
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	57.10 236	54.08 229	62.43 247	61.97 230	58.30 233	62.31 230	61.16 228	51.95 235	74.31 248	46.01 239	28.78 215	88.78 260	39.88 216	51.67 225	46.67 232	44.36 236	61.07 246	52.35 245	60.70 224	51.51 233	54.26 248	58.95 253	68.18 249	55.39 242	54.92 236	47.82 237	72.43 248	71.46 247

SGM+DAISY	57.17 237	56.10 231	53.57 237	57.66 224	54.81 232	66.87 233	62.17 229	41.35 226	46.50 233	41.67 234	74.58 251	65.22 225	55.77 234	55.63 229	59.11 241	56.13 244	64.44 252	58.92 255	64.63 227	60.40 244	66.26 255	59.91 254	29.65 226	50.56 236	53.16 232	55.58 244	67.40 242	65.61 241

ACVNet_2	59.14 238	74.57 239	58.41 243	88.79 252	81.19 251	87.39 257	96.11 258	66.30 242	42.46 232	52.85 240	49.00 233	79.04 246	70.67 243	96.49 249	54.14 236	40.62 233	41.93 229	28.82 226	77.71 246	42.88 231	33.06 223	24.05 220	62.12 238	53.57 239	55.32 237	32.47 217	51.92 222	54.99 226

IMH-64-1	61.05 239	75.17 240	52.05 234	80.74 236	74.47 243	80.23 240	84.86 238	77.30 246	64.62 240	37.02 225	59.82 238	62.46 218	80.47 254	96.83 253	53.09 234	41.27 234	49.54 232	35.71 233	72.68 239	54.81 236	39.90 229	32.50 229	62.43 239	50.78 237	67.42 245	39.74 226	57.43 228	65.04 239

IMH-64	61.05 239	75.17 240	52.05 234	80.74 236	74.47 243	80.23 240	84.86 238	77.30 246	64.62 240	37.02 225	59.82 238	62.46 218	80.47 254	96.83 253	53.09 234	41.27 234	49.54 232	35.71 233	72.68 239	54.81 236	39.90 229	32.50 229	62.43 239	50.78 237	67.42 245	39.74 226	57.43 228	65.04 239

WAO-7	61.94 241	71.56 238	62.05 246	65.75 232	69.41 236	56.14 226	62.30 230	81.67 253	78.25 251	59.05 245	70.90 247	65.32 226	71.06 244	54.89 228	84.81 259	76.94 256	44.67 230	35.13 232	80.44 254	69.59 254	43.32 236	33.82 232	15.00 204	80.05 261	55.99 238	65.94 252	56.44 227	61.89 230

IMH	63.17 242	76.33 243	54.19 239	81.33 238	74.21 242	82.68 244	84.99 241	77.65 248	66.35 243	38.15 228	59.93 240	66.09 230	82.64 258	96.82 252	57.26 238	45.43 237	50.76 235	36.87 235	75.77 243	59.41 243	39.97 231	32.67 231	62.53 241	54.62 241	71.08 249	48.54 238	61.52 233	67.92 245

PSMNet_ROB	63.62 243	80.93 251	61.11 245	82.06 241	75.91 247	85.66 254	87.87 246	55.78 237	75.75 249	71.00 252	64.08 243	73.73 242	72.13 247	95.50 243	58.85 240	37.29 231	53.04 239	39.79 237	73.04 241	65.57 249	41.57 235	29.13 226	63.35 244	48.54 235	63.40 243	42.46 229	73.36 250	46.75 211

TorneroNet-64	63.98 244	75.57 242	57.45 242	83.07 243	63.84 234	75.22 235	83.83 237	60.34 239	69.07 246	56.60 243	49.28 234	86.93 255	71.27 246	96.71 250	67.67 243	51.38 241	48.22 231	46.78 240	77.34 244	58.81 242	35.85 225	36.77 235	74.57 251	55.54 243	59.56 240	51.37 241	61.32 232	73.21 251

TorneroNet	66.86 245	77.92 244	64.47 250	86.31 249	69.64 237	77.67 236	87.13 245	62.93 241	69.96 247	65.69 248	55.78 237	86.74 254	68.24 241	96.86 255	71.17 245	51.97 242	49.62 234	51.28 244	78.97 250	62.59 246	41.20 234	43.42 244	76.92 253	56.82 244	60.62 241	49.22 239	70.01 246	71.97 249

PWCK	68.06 246	90.32 263	62.85 248	92.90 259	74.77 245	85.41 252	76.65 234	74.89 245	65.35 242	71.52 253	69.97 246	81.47 248	71.14 245	71.79 232	46.18 231	38.78 232	68.69 255	46.54 239	93.69 263	65.23 247	57.46 252	44.21 245	79.49 254	69.69 252	65.76 244	45.15 234	63.32 236	64.29 238

WAO-6	68.18 247	78.62 246	60.45 244	81.47 239	80.21 250	78.03 237	86.47 244	81.52 252	68.87 245	68.29 250	71.35 249	61.49 216	84.91 259	95.96 245	78.72 251	62.22 248	53.84 240	48.88 241	68.32 232	58.39 241	56.45 250	52.29 250	50.11 231	58.70 245	72.40 250	47.10 236	68.20 243	67.47 244

LRCNet_RVC	69.74 248	79.46 248	53.69 238	96.11 262	97.26 265	94.74 263	90.34 247	72.38 244	49.04 235	99.83 266	80.72 255	96.25 266	77.47 251	98.06 263	48.64 233	32.44 230	80.71 262	66.45 258	96.37 264	73.47 255	48.44 242	39.97 239	96.08 264	64.40 248	37.45 216	24.93 198	46.64 219	41.61 198

MFMNet_re	70.27 249	82.01 253	76.70 258	77.50 234	69.21 235	82.82 245	76.83 235	52.08 236	54.81 238	54.70 242	71.11 248	73.65 241	51.71 229	66.06 230	82.43 258	83.60 258	80.08 261	78.18 260	72.22 238	69.01 253	75.33 261	74.67 260	46.87 230	60.21 246	61.36 242	63.27 251	73.39 251	87.35 262

LVE	70.38 250	79.61 249	68.21 253	93.13 260	87.94 256	82.93 246	96.82 262	84.07 256	66.67 244	72.97 254	77.65 253	62.91 221	87.99 262	97.67 261	57.99 239	47.05 239	56.55 243	54.10 248	81.20 255	62.03 245	46.12 241	40.51 240	79.82 255	70.89 254	69.16 247	49.89 240	72.97 249	53.29 220

SPstereo	71.86 251	69.14 237	64.01 249	60.08 227	71.97 240	63.66 232	64.72 231	85.68 258	78.76 255	70.86 251	82.24 256	71.74 238	81.00 257	78.50 233	81.26 256	86.80 259	73.51 256	57.31 253	77.35 245	66.73 251	70.33 257	66.77 258	61.61 237	73.05 255	73.20 251	61.73 249	80.11 259	68.23 246

notaker	72.10 252	79.09 247	56.44 241	85.07 246	83.21 252	82.55 243	91.79 250	87.64 261	82.49 259	60.50 246	86.23 258	71.48 237	80.31 253	96.91 256	79.38 252	62.10 247	62.46 250	50.18 242	82.33 256	67.72 252	53.81 247	48.46 246	74.10 250	68.81 251	58.80 239	54.11 243	68.79 245	71.97 249

ktn	74.27 253	80.09 250	54.40 240	81.87 240	88.84 258	79.49 239	90.90 248	90.82 263	91.54 261	57.18 244	91.65 263	65.50 228	68.85 242	97.45 259	76.39 248	65.35 250	66.98 254	57.15 252	79.45 252	66.06 250	62.65 254	60.72 256	67.84 248	66.33 249	75.83 257	62.37 250	78.26 257	81.20 259

WAO-8	74.52 254	84.05 256	73.61 256	89.74 253	89.50 260	89.28 258	92.75 251	80.78 250	78.43 252	76.10 256	62.95 241	83.35 249	72.81 248	96.06 246	79.78 254	69.03 253	61.26 247	52.86 246	77.93 247	77.15 258	48.50 243	37.70 237	62.77 242	73.06 256	75.75 255	70.20 254	78.12 255	78.55 254

Venus	74.52 254	84.05 256	73.61 256	89.79 254	89.50 260	89.28 258	92.75 251	80.78 250	78.43 252	76.10 256	62.95 241	83.35 249	72.81 248	96.06 246	79.78 254	69.03 253	61.26 247	52.86 246	77.93 247	77.15 258	48.50 243	37.70 237	62.77 242	73.06 256	75.75 255	70.20 254	78.12 255	78.55 254

UNDER WATER-64	76.24 256	82.20 254	72.56 254	91.75 257	87.39 255	85.91 255	96.79 261	83.59 254	77.05 250	79.27 258	85.20 257	87.22 256	77.06 250	97.41 258	74.25 246	56.13 244	62.80 251	56.62 250	74.95 242	54.04 235	46.06 240	53.11 252	90.69 261	73.40 258	78.25 260	81.35 260	68.54 244	84.99 261

UNDER WATER	76.47 257	84.86 259	73.17 255	92.09 258	84.39 253	85.98 256	95.08 257	80.50 249	78.58 254	76.05 255	77.21 252	88.36 258	78.28 252	97.23 257	79.68 253	64.18 249	62.42 249	56.61 249	79.02 251	57.51 240	45.78 237	49.93 249	87.98 259	76.69 260	77.47 258	79.88 258	71.14 247	84.72 260

Dean	78.10 258	84.07 258	77.79 259	97.36 263	96.41 264	97.23 264	97.23 263	85.94 259	82.02 257	89.02 261	78.94 254	89.52 262	86.62 260	98.39 264	78.24 250	66.19 251	59.02 245	58.04 254	91.39 261	80.44 261	46.00 239	34.43 234	80.10 256	75.71 259	74.91 252	56.61 245	85.57 261	61.37 228

DPSimNet_ROB	79.51 259	78.09 245	80.48 260	79.44 235	89.46 259	80.69 242	81.30 236	70.52 243	95.56 264	96.19 262	86.61 259	88.60 259	60.42 238	93.22 239	77.85 249	70.57 255	75.72 258	65.68 257	83.41 257	78.36 260	72.32 259	79.68 261	91.44 263	62.45 247	69.48 248	83.11 261	77.62 254	78.51 253

HanzoNet	79.67 260	82.95 255	64.80 251	84.96 245	88.06 257	83.31 247	90.90 248	93.49 264	91.90 263	61.69 247	89.44 261	83.67 251	87.05 261	98.05 262	75.40 247	66.41 252	75.66 257	73.33 259	87.74 258	75.19 256	71.87 258	71.17 259	75.44 252	68.47 250	77.89 259	71.87 256	79.93 258	80.34 257

JetRed	79.74 261	84.86 259	84.75 261	83.33 244	79.63 249	84.29 248	86.00 243	83.83 255	82.27 258	68.23 249	65.65 244	91.60 263	40.25 217	78.81 234	82.00 257	82.38 257	79.66 260	86.71 264	80.09 253	75.66 257	89.92 262	87.35 262	87.58 258	70.70 253	75.09 253	80.20 259	82.83 260	79.20 256

KSHMR	85.25 262	95.47 264	88.23 263	95.51 261	93.44 263	93.00 262	96.39 259	88.80 262	81.10 256	87.36 260	90.72 262	84.93 252	80.59 256	97.47 260	94.10 262	89.78 261	75.93 259	78.41 261	88.41 259	85.57 262	68.86 256	60.56 255	91.20 262	85.71 262	80.53 261	75.42 257	75.94 253	78.30 252

MADNet++	89.62 263	89.02 262	93.74 265	82.65 242	93.38 262	79.29 238	85.77 242	84.10 257	91.85 262	96.66 263	97.66 264	87.95 257	93.41 263	67.66 231	95.69 263	98.91 264	94.93 265	85.95 262	92.39 262	97.70 264	96.25 265	98.23 266	84.22 257	96.79 264	80.90 262	87.45 262	86.71 262	80.38 258

ASD4	90.43 264	85.54 261	87.38 262	87.49 251	84.50 254	91.36 261	84.87 240	86.41 260	89.93 260	79.67 259	89.15 260	67.20 232	97.70 265	82.42 235	87.98 261	94.13 262	93.58 263	95.30 265	90.67 260	94.85 263	94.33 263	93.83 264	90.44 260	93.54 263	99.58 268	99.93 267	99.89 267	99.95 267

MyStereo02	96.30 265	100.00 268	100.00 269	100.00 264	0.00 1	100.00 265	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 268	100.00 267	100.00 271	100.00 271	100.00 266	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

PML	97.97 266	100.00 268	89.93 264	100.00 264	100.00 266	100.00 265	99.54 265	100.00 268	99.69 266	100.00 267	98.27 265	99.94 268	100.00 269	99.54 265	97.52 265	96.07 263	93.74 264	86.07 263	100.00 268	99.13 266	96.78 266	93.32 263	99.00 265	99.26 266	97.52 267	99.99 268	100.00 268	99.98 268

MEDIAN_ROB	98.43 267	99.54 265	99.16 266	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	99.70 267	99.01 265	100.00 267	99.99 268	98.84 267	97.69 264	99.96 266	99.68 266	99.02 265	99.14 266	99.20 266	99.95 267	98.84 265	95.69 264	97.89 265	100.00 266	98.43 265	90.88 263	94.63 263	93.09 263	97.19 265

AVERAGE_ROB	99.48 268	100.00 268	99.91 268	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	99.90 268	99.93 267	100.00 270	100.00 270	100.00 268	100.00 267	99.13 268	99.79 268	100.00 266	100.00 268	96.67 266	96.93 264	97.20 266	96.60 264

HaxPig	99.51 269	100.00 268	99.60 267	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 268	99.98 267	100.00 267	100.00 269	100.00 269	99.98 268	100.00 267	99.78 267	99.77 266	99.99 269	99.81 267	100.00 268	100.00 267	98.91 267	98.48 267	100.00 266	99.99 267	94.94 264	99.72 266	96.77 265	99.19 266

DPSMNet_ROB	99.77 270	99.92 266	100.00 269	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	99.68 265	100.00 268	99.55 264	99.83 266	95.84 265	99.58 267	100.00 267	99.97 269	100.00 268	99.97 267	99.99 268	99.86 266	100.00 267	99.87 269	99.81 269	100.00 266	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DGTPSM_ROB	99.77 270	99.92 266	100.00 269	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	99.68 265	100.00 268	99.55 264	99.83 266	95.82 264	99.57 266	100.00 267	99.97 269	100.00 268	99.97 267	99.99 268	99.82 265	100.00 267	99.87 269	99.81 269	100.00 266	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

MyStereo03	100.00 272	100.00 268	100.00 269	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 268	100.00 267	100.00 271	100.00 271	100.00 266	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

CasAABBNet	100.00 272	100.00 268	100.00 269	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 268	100.00 267	100.00 271	100.00 271	100.00 266	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DPSM_ROB	100.00 272	100.00 268	100.00 269	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 268	100.00 267	100.00 271	100.00 271	100.00 266	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DPSM	100.00 272	100.00 268	100.00 269	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 268	100.00 267	100.00 271	100.00 271	100.00 266	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

Low-res two-view benchmark