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

ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 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
CroCo-Stereo Lap2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 3	0.03 7	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.01 2	0.02 2	0.06 5	0.06 5	0.05 4	0.03 3

AEACV	0.04 4	0.03 4	0.02 1	0.04 11	0.03 7	0.02 2	0.02 2	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.04 4	0.03 4	0.02 3	0.02 6	0.06 5	0.06 4	0.05 4	0.05 3	0.07 8	0.04 3	0.06 6	0.04 3	0.01 2	0.02 2	0.06 5	0.07 9	0.04 3	0.03 3

anonymousdsp	0.05 5	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.04 11	0.04 10	0.04 21	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.04 4	0.03 4	0.02 3	0.03 13	0.07 9	0.08 17	0.08 11	0.06 8	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.03 20	0.03 5	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.05 6

iRaftStereo_RVC	0.05 5	0.03 4	0.03 5	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.05 7	0.04 5	0.06 13	0.05 11	0.05 10	0.03 7	0.02 6	0.06 5	0.06 4	0.10 21	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.03 5	0.07 9	0.06 5	0.05 4	0.05 6

RAFT + AFF	0.05 5	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.08 58	0.09 23	0.05 11	0.09 23	0.02 3	0.02 6	0.05 3	0.06 4	0.09 15	0.06 8	0.06 5	0.04 3	0.07 10	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.07 9	0.05 3	0.05 4	0.06 12

delet	0.05 5	0.05 19	0.04 9	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.05 30	0.04 5	0.04 5	0.06 13	0.05 11	0.10 29	0.05 29	0.03 13	0.07 9	0.06 4	0.07 8	0.06 8	0.06 5	0.06 18	0.06 6	0.04 3	0.03 20	0.05 19	0.07 9	0.07 9	0.05 4	0.04 5

TDLM	0.05 5	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.04 5	0.04 5	0.04 6	0.06 17	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.06 8	0.06 5	0.04 3	0.05 4	0.04 3	0.03 20	0.04 7	0.05 3	0.06 5	0.05 4	0.05 6

test croco	0.06 10	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.05 21	0.03 10	0.08 24	0.04 5	0.09 23	0.05 11	0.06 14	0.02 3	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.12 35	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.04 3	0.02 7	0.05 19	0.09 22	0.10 25	0.08 22	0.09 23

StereoVision	0.06 10	0.03 4	0.04 9	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.06 10	0.11 110	0.02 2	0.05 11	0.03 4	0.06 46	0.01 2	0.09 38	0.10 45	0.06 5	0.05 3	0.08 16	0.07 29	0.06 6	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.10 25	0.07 9	0.10 32	0.12 48

MIF-Stereo (partial)	0.06 10	0.05 19	0.06 47	0.05 20	0.04 11	0.05 21	0.03 10	0.08 24	0.07 40	0.07 20	0.04 4	0.05 10	0.06 46	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.06 35	0.10 25	0.08 15	0.07 16	0.08 17

MIM_Stereo	0.06 10	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.05 22	0.05 21	0.03 10	0.06 10	0.04 5	0.14 39	0.07 29	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.08 17	0.13 37	0.07 13	0.09 28	0.06 18	0.11 29	0.06 18	0.02 7	0.04 7	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.05 6

RAFT	0.06 10	0.03 4	0.05 23	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.02 2	0.07 20	0.04 5	0.04 6	0.06 17	0.07 17	0.05 29	0.01 2	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 3	0.05 4	0.04 3	0.06 6	0.07 32	0.01 2	0.04 7	0.13 55	0.14 79	0.13 64	0.15 75

AFF-stereo	0.06 10	0.05 19	0.05 23	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.11 37	0.06 25	0.16 52	0.05 11	0.08 21	0.03 7	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.08 11	0.05 3	0.09 28	0.04 3	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.10 25	0.08 15	0.07 16	0.07 15

MMNet	0.06 10	0.06 29	0.05 23	0.08 57	0.06 38	0.06 33	0.05 30	0.07 20	0.06 25	0.05 9	0.06 17	0.09 23	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.07 12	0.09 15	0.08 18	0.07 8	0.06 18	0.07 10	0.05 8	0.04 34	0.05 19	0.07 9	0.08 15	0.07 16	0.10 28

RYNet	0.06 10	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.05 7	0.11 110	0.05 9	0.04 4	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.06 4	0.07 8	0.08 18	0.07 8	0.05 9	0.05 4	0.05 8	0.11 148	0.04 7	0.06 5	0.15 100	0.06 11	0.05 6

AANet_RVC	0.06 10	0.05 19	0.06 47	0.05 20	0.06 38	0.04 10	0.05 30	0.05 7	0.06 25	0.05 9	0.06 17	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.07 12	0.08 11	0.08 18	0.07 8	0.07 29	0.07 10	0.07 32	0.05 50	0.05 19	0.07 9	0.08 15	0.06 11	0.08 17

StereoIM	0.07 19	0.04 9	0.05 23	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.03 10	0.06 10	0.06 25	0.04 6	0.06 17	0.10 29	0.05 29	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.10 21	0.09 42	0.07 8	0.05 9	0.10 24	0.10 86	0.01 2	0.05 19	0.12 47	0.18 149	0.13 64	0.16 86

MIF-Stereo	0.07 19	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.03 7	0.05 21	0.03 10	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.04 4	0.07 17	0.12 122	0.07 75	0.08 21	0.07 12	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.08 37	0.07 87	0.04 7	0.10 25	0.16 116	0.06 11	0.10 28

LL-Strereo2	0.07 19	0.03 4	0.03 5	0.04 11	0.05 22	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.07 40	0.15 45	0.07 29	0.08 21	0.05 29	0.04 26	0.08 21	0.09 30	0.13 37	0.07 13	0.10 34	0.06 18	0.10 24	0.06 18	0.03 20	0.04 7	0.08 14	0.10 25	0.08 22	0.05 6

RAFT_CTSACE	0.07 19	0.04 9	0.06 47	0.03 4	0.04 11	0.05 21	0.05 30	0.06 10	0.06 25	0.09 23	0.04 4	0.10 29	0.09 92	0.03 13	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.12 35	0.08 37	0.03 20	0.06 35	0.12 47	0.12 53	0.12 54	0.16 86

AASNet	0.07 19	0.06 29	0.04 9	0.09 71	0.07 54	0.08 57	0.05 30	0.08 24	0.05 12	0.07 20	0.07 29	0.07 17	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.07 12	0.10 21	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.07 10	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.08 14	0.08 15	0.06 11	0.06 12

ARAFT	0.07 19	0.04 9	0.04 9	0.05 20	0.05 22	0.05 21	0.02 2	0.09 28	0.06 25	0.12 32	0.06 17	0.12 42	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.07 12	0.12 35	0.09 42	0.09 28	0.05 9	0.11 29	0.08 37	0.03 20	0.04 7	0.10 25	0.09 21	0.09 27	0.09 23

DMCA	0.07 19	0.05 19	0.07 71	0.06 31	0.06 38	0.05 21	0.07 76	0.09 28	0.07 40	0.06 13	0.09 63	0.07 17	0.06 46	0.06 53	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.10 55	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.06 18	0.06 67	0.06 35	0.08 14	0.10 25	0.06 11	0.08 17

GANet	0.07 19	0.07 50	0.06 47	0.06 31	0.06 38	0.07 49	0.06 60	0.08 24	0.05 12	0.06 13	0.07 29	0.06 14	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.08 17	0.09 15	0.10 55	0.07 8	0.05 9	0.07 10	0.05 8	0.05 50	0.05 19	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.06 12

CVANet_RVC	0.07 19	0.07 50	0.07 71	0.08 57	0.06 38	0.07 49	0.05 30	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.09 63	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.08 11	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.06 18	0.04 34	0.05 19	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.10 28

anonymousdsp2	0.08 28	0.07 50	0.05 23	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 30	0.12 39	0.06 25	0.17 61	0.06 17	0.09 23	0.04 17	0.05 42	0.07 9	0.08 17	0.13 37	0.08 18	0.11 38	0.07 29	0.13 55	0.07 32	0.05 50	0.06 35	0.09 22	0.08 15	0.08 22	0.07 15

test_5	0.08 28	0.05 19	0.07 71	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.04 21	0.09 28	0.05 12	0.05 9	0.07 29	0.12 42	0.12 122	0.02 6	0.08 21	0.09 30	0.07 8	0.07 13	0.08 16	0.06 18	0.10 24	0.10 86	0.02 7	0.08 84	0.10 25	0.14 79	0.13 64	0.18 117

AnonymousM	0.08 28	0.05 19	0.04 9	0.06 31	0.05 22	0.04 10	0.04 21	0.13 51	0.05 12	0.20 94	0.06 17	0.11 36	0.03 7	0.06 53	0.10 63	0.10 45	0.19 114	0.09 42	0.12 49	0.07 29	0.16 89	0.06 18	0.04 34	0.04 7	0.08 14	0.11 38	0.10 32	0.10 28

raft+_RVC	0.08 28	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 38	0.07 49	0.04 21	0.10 34	0.08 58	0.17 61	0.08 46	0.09 23	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.13 37	0.09 42	0.11 38	0.06 18	0.13 55	0.06 18	0.04 34	0.05 19	0.11 41	0.09 21	0.09 27	0.09 23

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 28	0.06 29	0.05 23	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.04 21	0.14 60	0.07 40	0.21 102	0.04 4	0.12 42	0.04 17	0.03 13	0.08 21	0.09 30	0.09 15	0.06 8	0.11 38	0.05 9	0.11 29	0.06 18	0.03 20	0.05 19	0.13 55	0.09 21	0.09 27	0.09 23

4D-IteraStereo	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 38	0.06 33	0.04 21	0.15 66	0.10 98	0.22 107	0.08 46	0.14 67	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.10 45	0.17 81	0.09 42	0.11 38	0.08 45	0.15 74	0.06 18	0.03 20	0.05 19	0.10 25	0.10 25	0.08 22	0.08 17

LoS_RVC	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.05 20	0.06 38	0.06 33	0.05 30	0.13 51	0.08 58	0.18 74	0.11 85	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 102	0.09 62	0.05 50	0.06 35	0.15 81	0.11 38	0.10 32	0.13 54

tt_ll	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.05 20	0.06 38	0.06 33	0.05 30	0.13 51	0.08 58	0.18 74	0.11 85	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 102	0.09 62	0.05 50	0.06 35	0.15 81	0.11 38	0.10 32	0.13 54

CAS	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.04 21	0.14 60	0.06 25	0.11 30	0.11 85	0.11 36	0.05 29	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.11 26	0.10 55	0.14 68	0.07 29	0.12 35	0.08 37	0.05 50	0.05 19	0.13 55	0.11 38	0.09 27	0.14 63

TestStereo1	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.04 11	0.05 22	0.06 33	0.06 60	0.07 20	0.07 40	0.09 23	0.07 29	0.11 36	0.14 151	0.04 26	0.10 63	0.10 45	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 55	0.12 131	0.02 7	0.05 19	0.15 81	0.14 79	0.16 96	0.20 134

TESTraft	0.09 33	0.06 29	0.06 47	0.04 11	0.04 11	0.05 21	0.06 60	0.09 28	0.08 58	0.09 23	0.08 46	0.12 42	0.13 137	0.03 13	0.09 38	0.10 45	0.11 26	0.09 42	0.08 16	0.07 29	0.13 55	0.12 131	0.02 7	0.05 19	0.14 73	0.13 62	0.14 75	0.20 134

IER	0.09 33	0.07 50	0.07 71	0.09 71	0.07 54	0.09 70	0.06 60	0.12 39	0.07 40	0.14 39	0.11 85	0.11 36	0.07 65	0.06 53	0.09 38	0.09 30	0.14 49	0.11 66	0.11 38	0.07 29	0.12 35	0.08 37	0.06 67	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.11 46	0.14 63

RAFT+CT+SA	0.09 33	0.05 19	0.07 71	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.05 30	0.13 51	0.07 40	0.08 22	0.07 29	0.15 73	0.13 137	0.04 26	0.11 94	0.10 45	0.09 15	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.12 35	0.11 114	0.02 7	0.06 35	0.13 55	0.13 62	0.11 46	0.17 98

SA-5K	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.04 11	0.05 22	0.06 33	0.06 60	0.07 20	0.07 40	0.09 23	0.07 29	0.11 36	0.14 151	0.04 26	0.10 63	0.10 45	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 55	0.12 131	0.02 7	0.05 19	0.15 81	0.14 79	0.16 96	0.20 134

test_4	0.09 33	0.05 19	0.07 71	0.05 20	0.06 38	0.03 5	0.02 2	0.12 39	0.09 78	0.17 61	0.06 17	0.09 23	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.10 45	0.15 58	0.08 18	0.10 34	0.07 29	0.17 102	0.09 62	0.02 7	0.07 67	0.10 25	0.14 79	0.12 54	0.19 126

CIPLG	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 38	0.09 70	0.06 60	0.18 109	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 53	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.10 45	0.17 81	0.11 66	0.11 38	0.09 65	0.13 55	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.10 28

IPLGR_C	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 38	0.09 70	0.06 60	0.18 109	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 53	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.11 80	0.17 81	0.11 66	0.11 38	0.09 65	0.13 55	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.09 21	0.10 32	0.10 28

ACRE	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 38	0.09 70	0.06 60	0.18 109	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 53	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.10 45	0.17 81	0.11 66	0.11 38	0.09 65	0.13 55	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.10 28

rafts_anoy	0.09 33	0.08 77	0.07 71	0.07 52	0.07 54	0.06 33	0.05 30	0.13 51	0.05 12	0.17 61	0.10 71	0.12 42	0.05 29	0.03 13	0.10 63	0.10 45	0.15 58	0.12 89	0.14 68	0.07 29	0.15 74	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.11 41	0.10 25	0.09 27	0.11 36

RALCasStereoNet	0.09 33	0.08 77	0.06 47	0.09 71	0.07 54	0.06 33	0.05 30	0.12 39	0.05 12	0.18 74	0.07 29	0.12 42	0.05 29	0.04 26	0.10 63	0.10 45	0.18 100	0.12 89	0.14 68	0.08 45	0.15 74	0.08 37	0.05 50	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.10 32	0.08 17

RALAANet	0.09 33	0.08 77	0.06 47	0.07 52	0.06 38	0.08 57	0.05 30	0.10 34	0.07 40	0.12 32	0.10 71	0.10 29	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.09 30	0.13 37	0.11 66	0.16 93	0.09 65	0.12 35	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.11 46	0.11 36

UPFNet	0.09 33	0.08 77	0.08 92	0.09 71	0.08 64	0.09 70	0.06 60	0.12 39	0.09 78	0.14 39	0.10 71	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.08 21	0.10 45	0.13 37	0.11 66	0.10 34	0.07 29	0.10 24	0.07 32	0.06 67	0.07 67	0.09 22	0.11 38	0.10 32	0.11 36

HITNet	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.08 57	0.08 64	0.08 57	0.05 30	0.11 37	0.07 40	0.19 86	0.08 46	0.12 42	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.08 17	0.13 37	0.10 55	0.10 34	0.07 29	0.11 29	0.09 62	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.11 38	0.16 96	0.14 63
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CASnet	0.10 51	0.06 29	0.05 23	0.08 57	0.09 82	0.11 97	0.05 30	0.18 109	0.10 98	0.23 120	0.11 85	0.13 53	0.06 46	0.08 92	0.10 63	0.10 45	0.16 66	0.08 18	0.19 126	0.08 45	0.14 70	0.06 18	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.14 75	0.10 28
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 51	0.09 89	0.06 47	0.08 57	0.06 38	0.09 70	0.06 60	0.09 28	0.07 40	0.18 74	0.11 85	0.11 36	0.10 105	0.06 53	0.09 38	0.10 45	0.14 49	0.09 42	0.19 126	0.09 65	0.12 35	0.06 18	0.05 50	0.06 35	0.11 41	0.10 25	0.15 88	0.12 48

SA	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.05 22	0.08 57	0.04 21	0.12 39	0.05 12	0.16 52	0.07 29	0.16 83	0.03 7	0.04 26	0.10 63	0.10 45	0.13 37	0.11 66	0.12 49	0.09 65	0.14 70	0.10 86	0.03 20	0.06 35	0.16 97	0.15 100	0.13 64	0.21 149

IPLG	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.07 52	0.07 54	0.06 33	0.05 30	0.15 66	0.06 25	0.22 107	0.06 17	0.15 73	0.05 29	0.04 26	0.09 38	0.10 45	0.16 66	0.10 55	0.14 68	0.09 65	0.13 55	0.08 37	0.04 34	0.07 67	0.13 55	0.12 53	0.11 46	0.09 23

test-3	0.10 51	0.06 29	0.04 9	0.06 31	0.08 64	0.06 33	0.05 30	0.17 83	0.07 40	0.24 136	0.08 46	0.19 114	0.08 77	0.06 53	0.11 94	0.11 80	0.20 129	0.10 55	0.15 83	0.10 84	0.16 89	0.10 86	0.05 50	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.12 54	0.11 36

test_1	0.10 51	0.06 29	0.04 9	0.06 31	0.08 64	0.06 33	0.05 30	0.17 83	0.07 40	0.24 136	0.08 46	0.19 114	0.08 77	0.06 53	0.11 94	0.11 80	0.20 129	0.10 55	0.15 83	0.10 84	0.16 89	0.10 86	0.05 50	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.12 54	0.11 36

raftrobust	0.10 51	0.08 77	0.06 47	0.08 57	0.07 54	0.05 21	0.04 21	0.14 60	0.06 25	0.25 158	0.08 46	0.13 53	0.05 29	0.05 42	0.09 38	0.09 30	0.17 81	0.12 89	0.12 49	0.09 65	0.17 102	0.08 37	0.05 50	0.06 35	0.13 55	0.12 53	0.10 32	0.11 36

DMCA-RVC	0.10 51	0.08 77	0.11 131	0.08 57	0.09 82	0.08 57	0.08 84	0.12 39	0.09 78	0.13 36	0.13 107	0.13 53	0.07 65	0.06 53	0.14 152	0.12 117	0.14 49	0.13 116	0.11 38	0.10 84	0.12 35	0.10 86	0.07 87	0.09 106	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.11 36

EGLCR-Stereo	0.11 59	0.06 29	0.04 9	0.08 57	0.08 64	0.07 49	0.05 30	0.17 83	0.09 78	0.27 185	0.06 17	0.19 114	0.06 46	0.08 92	0.08 21	0.10 45	0.20 129	0.10 55	0.16 93	0.07 29	0.17 102	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.13 62	0.18 127	0.17 98

Sa-1000	0.11 59	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.05 22	0.09 70	0.03 10	0.12 39	0.07 40	0.18 74	0.08 46	0.19 114	0.05 29	0.06 53	0.10 63	0.10 45	0.16 66	0.12 89	0.14 68	0.09 65	0.17 102	0.10 86	0.04 34	0.05 19	0.19 139	0.16 116	0.13 64	0.20 134

MIPNet	0.11 59	0.09 89	0.06 47	0.07 52	0.08 64	0.07 49	0.05 30	0.17 83	0.06 25	0.23 120	0.07 29	0.16 83	0.08 77	0.05 42	0.10 63	0.11 80	0.17 81	0.11 66	0.20 139	0.12 122	0.13 55	0.11 114	0.05 50	0.07 67	0.16 97	0.15 100	0.11 46	0.13 54

GMOStereo	0.11 59	0.07 50	0.09 102	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 30	0.17 83	0.09 78	0.24 136	0.07 29	0.17 88	0.09 92	0.05 42	0.11 94	0.12 117	0.17 81	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 135	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 126	0.18 149	0.14 75	0.17 98

error version	0.11 59	0.07 50	0.09 102	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 30	0.17 83	0.09 78	0.24 136	0.07 29	0.17 88	0.09 92	0.05 42	0.11 94	0.12 117	0.17 81	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 135	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 126	0.18 149	0.14 75	0.17 98

test-v	0.11 59	0.07 50	0.09 102	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 30	0.17 83	0.09 78	0.24 136	0.07 29	0.17 88	0.09 92	0.05 42	0.11 94	0.12 117	0.17 81	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 135	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 126	0.18 149	0.14 75	0.17 98

test_3	0.11 59	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.08 64	0.05 21	0.05 30	0.17 83	0.10 98	0.24 136	0.09 63	0.22 153	0.12 122	0.06 53	0.13 134	0.13 142	0.20 129	0.09 42	0.14 68	0.10 84	0.18 120	0.09 62	0.04 34	0.08 84	0.13 55	0.14 79	0.13 64	0.14 63

test-2	0.11 59	0.07 50	0.09 102	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 30	0.17 83	0.09 78	0.24 136	0.07 29	0.17 88	0.09 92	0.05 42	0.11 94	0.12 117	0.17 81	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 135	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 126	0.18 149	0.14 75	0.17 98

CREStereo++_RVC	0.11 59	0.07 50	0.05 23	0.08 57	0.09 82	0.08 57	0.07 76	0.16 74	0.09 78	0.26 172	0.09 63	0.17 88	0.13 137	0.08 92	0.09 38	0.10 45	0.19 114	0.08 18	0.13 61	0.07 29	0.20 148	0.08 37	0.06 67	0.06 35	0.14 73	0.12 53	0.16 96	0.15 75
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
TANstereo	0.11 59	0.06 29	0.06 47	0.10 88	0.09 82	0.08 57	0.06 60	0.12 39	0.08 58	0.22 107	0.08 46	0.13 53	0.08 77	0.08 92	0.10 63	0.13 142	0.19 114	0.13 116	0.18 116	0.08 45	0.18 120	0.10 86	0.06 67	0.06 35	0.11 41	0.11 38	0.15 88	0.14 63

XX-TBD	0.11 59	0.06 29	0.06 47	0.10 88	0.09 82	0.08 57	0.06 60	0.12 39	0.08 58	0.22 107	0.08 46	0.13 53	0.08 77	0.08 92	0.10 63	0.13 142	0.19 114	0.13 116	0.18 116	0.08 45	0.18 120	0.10 86	0.06 67	0.06 35	0.11 41	0.11 38	0.15 88	0.14 63

UNet	0.11 59	0.09 89	0.09 102	0.10 88	0.08 64	0.10 90	0.08 84	0.15 66	0.08 58	0.17 61	0.10 71	0.13 53	0.09 92	0.07 75	0.09 38	0.10 45	0.16 66	0.13 116	0.12 49	0.08 45	0.12 35	0.09 62	0.08 110	0.09 106	0.12 47	0.14 79	0.10 32	0.11 36

CREStereo	0.11 59	0.08 77	0.06 47	0.08 57	0.08 64	0.07 49	0.05 30	0.18 109	0.05 12	0.26 172	0.08 46	0.18 103	0.06 46	0.08 92	0.09 38	0.10 45	0.22 152	0.08 18	0.13 61	0.08 45	0.20 148	0.09 62	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.13 62	0.17 109	0.16 86
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.11 59	0.10 101	0.08 92	0.09 71	0.10 98	0.09 70	0.06 60	0.14 60	0.08 58	0.18 74	0.15 135	0.09 23	0.06 46	0.08 92	0.10 63	0.10 45	0.17 81	0.13 116	0.14 68	0.10 84	0.12 35	0.10 86	0.08 110	0.09 106	0.13 55	0.13 62	0.10 32	0.11 36

DSFCA	0.11 59	0.12 125	0.09 102	0.10 88	0.08 64	0.11 97	0.11 125	0.12 39	0.09 78	0.12 32	0.14 120	0.14 67	0.08 77	0.05 42	0.10 63	0.11 80	0.15 58	0.12 89	0.16 93	0.10 84	0.13 55	0.12 131	0.07 87	0.09 106	0.13 55	0.14 79	0.10 32	0.13 54

PMTNet	0.11 59	0.10 101	0.06 47	0.12 115	0.09 82	0.07 49	0.06 60	0.18 109	0.06 25	0.28 197	0.06 17	0.18 103	0.04 17	0.07 75	0.10 63	0.11 80	0.18 100	0.08 18	0.14 68	0.08 45	0.18 120	0.10 86	0.07 87	0.05 19	0.13 55	0.12 53	0.17 109	0.16 86

BEATNet_4x	0.11 59	0.10 101	0.08 92	0.09 71	0.09 82	0.09 70	0.08 84	0.12 39	0.08 58	0.21 102	0.09 63	0.15 73	0.09 92	0.08 92	0.11 94	0.10 45	0.13 37	0.13 116	0.11 38	0.08 45	0.13 55	0.12 131	0.08 110	0.08 84	0.13 55	0.13 62	0.18 127	0.18 117

ADCP+	0.11 59	0.10 101	0.08 92	0.09 71	0.07 54	0.09 70	0.08 84	0.14 60	0.11 110	0.16 52	0.12 97	0.18 103	0.08 77	0.07 75	0.11 94	0.10 45	0.16 66	0.11 66	0.14 68	0.09 65	0.12 35	0.09 62	0.08 110	0.08 84	0.11 41	0.16 116	0.11 46	0.11 36

RASNet	0.11 59	0.10 101	0.10 115	0.09 71	0.07 54	0.08 57	0.08 84	0.19 128	0.09 78	0.17 61	0.10 71	0.13 53	0.09 92	0.06 53	0.09 38	0.10 45	0.14 49	0.09 42	0.12 49	0.06 18	0.15 74	0.09 62	0.05 50	0.10 122	0.13 55	0.12 53	0.17 109	0.17 98

DISCO	0.11 59	0.10 101	0.08 92	0.10 88	0.09 82	0.11 97	0.09 102	0.10 34	0.08 58	0.15 45	0.11 85	0.12 42	0.07 65	0.06 53	0.09 38	0.11 80	0.15 58	0.10 55	0.14 68	0.10 84	0.12 35	0.10 86	0.06 67	0.09 106	0.14 73	0.12 53	0.13 64	0.11 36

iResNet_ROB	0.11 59	0.08 77	0.07 71	0.11 103	0.08 64	0.12 108	0.08 84	0.15 66	0.08 58	0.23 120	0.11 85	0.15 73	0.15 159	0.06 53	0.08 21	0.09 30	0.16 66	0.12 89	0.14 68	0.09 65	0.15 74	0.10 86	0.07 87	0.08 84	0.15 81	0.12 53	0.15 88	0.15 75

DN-CSS_ROB	0.11 59	0.09 89	0.12 145	0.08 57	0.09 82	0.08 57	0.08 84	0.16 74	0.10 98	0.23 120	0.17 156	0.19 114	0.14 151	0.05 42	0.09 38	0.09 30	0.13 37	0.10 55	0.18 116	0.09 65	0.12 35	0.08 37	0.07 87	0.08 84	0.13 55	0.11 38	0.12 54	0.11 36

CES	0.12 81	0.06 29	0.06 47	0.06 31	0.08 64	0.07 49	0.05 30	0.35 209	0.05 12	0.15 45	0.23 195	0.13 53	0.04 17	0.08 92	0.09 38	0.11 80	0.19 114	0.08 18	0.14 68	0.08 45	0.28 215	0.08 37	0.07 87	0.04 7	0.14 73	0.11 38	0.14 75	0.16 86

raft_robust	0.12 81	0.09 89	0.09 102	0.11 103	0.06 38	0.09 70	0.06 60	0.15 66	0.08 58	0.23 120	0.07 29	0.20 129	0.11 116	0.09 108	0.11 94	0.12 117	0.16 66	0.12 89	0.14 68	0.10 84	0.15 74	0.11 114	0.03 20	0.08 84	0.18 126	0.17 134	0.15 88	0.14 63

IPLGR	0.12 81	0.09 89	0.09 102	0.09 71	0.10 98	0.09 70	0.07 76	0.18 109	0.09 78	0.22 107	0.10 71	0.16 83	0.07 65	0.06 53	0.10 63	0.11 80	0.17 81	0.11 66	0.21 145	0.12 122	0.16 89	0.09 62	0.04 34	0.08 84	0.16 97	0.14 79	0.14 75	0.16 86

s12784h	0.12 81	0.09 89	0.06 47	0.11 103	0.09 82	0.08 57	0.06 60	0.18 109	0.07 40	0.26 172	0.12 97	0.19 114	0.09 92	0.07 75	0.09 38	0.10 45	0.20 129	0.08 18	0.15 83	0.07 29	0.20 148	0.08 37	0.05 50	0.07 67	0.16 97	0.15 100	0.18 127	0.21 149

HCRNet	0.12 81	0.17 173	0.06 47	0.22 177	0.08 64	0.15 134	0.08 84	0.13 51	0.04 5	0.46 235	0.12 97	0.24 163	0.07 65	0.07 75	0.08 21	0.06 4	0.14 49	0.08 18	0.20 139	0.08 45	0.10 24	0.05 8	0.11 148	0.06 35	0.06 5	0.06 5	0.05 4	0.08 17

GMStereo	0.12 81	0.12 125	0.07 71	0.11 103	0.11 115	0.13 117	0.09 102	0.17 83	0.10 98	0.17 61	0.14 120	0.22 153	0.11 116	0.07 75	0.10 63	0.09 30	0.17 81	0.10 55	0.17 102	0.12 122	0.15 74	0.09 62	0.07 87	0.09 106	0.14 73	0.13 62	0.15 88	0.12 48
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 81	0.12 125	0.12 145	0.12 115	0.10 98	0.11 97	0.13 142	0.15 66	0.12 125	0.13 36	0.12 97	0.13 53	0.10 105	0.09 108	0.18 187	0.13 142	0.16 66	0.11 66	0.17 102	0.10 84	0.13 55	0.10 86	0.10 139	0.10 122	0.13 55	0.11 38	0.13 64	0.13 54

DeepPrunerF	0.12 81	0.10 101	0.11 131	0.13 124	0.14 149	0.09 70	0.09 102	0.15 66	0.11 110	0.12 32	0.14 120	0.10 29	0.09 92	0.07 75	0.13 134	0.11 80	0.11 26	0.13 116	0.13 61	0.11 101	0.13 55	0.09 62	0.08 110	0.08 84	0.17 107	0.15 100	0.11 46	0.14 63

CFNet	0.12 81	0.11 113	0.08 92	0.14 133	0.12 127	0.11 97	0.09 102	0.20 145	0.10 98	0.18 74	0.12 97	0.25 166	0.10 105	0.08 92	0.09 38	0.09 30	0.17 81	0.12 89	0.12 49	0.09 65	0.12 35	0.08 37	0.06 67	0.10 122	0.15 81	0.13 62	0.13 64	0.13 54

iResNetv2_ROB	0.12 81	0.08 77	0.08 92	0.12 115	0.09 82	0.12 108	0.08 84	0.17 83	0.08 58	0.22 107	0.12 97	0.20 129	0.16 164	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.16 66	0.11 66	0.17 102	0.10 84	0.15 74	0.10 86	0.09 125	0.10 122	0.15 81	0.13 62	0.19 135	0.12 48

PDISCO_ROB	0.12 81	0.13 140	0.13 156	0.10 88	0.08 64	0.09 70	0.09 102	0.09 28	0.08 58	0.11 30	0.10 71	0.06 14	0.05 29	0.05 42	0.10 63	0.12 117	0.14 49	0.16 163	0.09 28	0.10 84	0.14 70	0.13 148	0.04 34	0.08 84	0.17 107	0.21 176	0.32 194	0.20 134

AE-Stereo	0.13 92	0.09 89	0.08 92	0.11 103	0.09 82	0.08 57	0.05 30	0.17 83	0.14 140	0.24 136	0.10 71	0.19 114	0.10 105	0.07 75	0.11 94	0.12 117	0.24 179	0.13 116	0.17 102	0.11 101	0.19 135	0.10 86	0.05 50	0.09 106	0.14 73	0.14 79	0.15 88	0.14 63

MSKI-zero shot	0.13 92	0.08 77	0.05 23	0.09 71	0.11 115	0.09 70	0.07 76	0.19 128	0.09 78	0.28 197	0.10 71	0.19 114	0.06 46	0.11 133	0.11 94	0.12 117	0.23 161	0.11 66	0.17 102	0.11 101	0.22 176	0.10 86	0.07 87	0.08 84	0.14 73	0.17 134	0.18 127	0.18 117

Any-RAFT	0.13 92	0.07 50	0.06 47	0.11 103	0.09 82	0.12 108	0.08 84	0.17 83	0.10 98	0.26 172	0.09 63	0.20 129	0.08 77	0.11 133	0.11 94	0.11 80	0.22 152	0.11 66	0.21 145	0.10 84	0.22 176	0.10 86	0.08 110	0.06 35	0.16 97	0.16 116	0.17 109	0.17 98

RAFT-Test	0.13 92	0.07 50	0.06 47	0.09 71	0.11 115	0.13 117	0.08 84	0.17 83	0.11 110	0.27 185	0.11 85	0.20 129	0.05 29	0.12 151	0.10 63	0.11 80	0.23 161	0.12 89	0.21 145	0.14 147	0.21 163	0.11 114	0.07 87	0.08 84	0.17 107	0.16 116	0.17 109	0.17 98

HH	0.13 92	0.06 29	0.05 23	0.11 103	0.12 127	0.16 142	0.08 84	0.19 128	0.08 58	0.28 197	0.08 46	0.18 103	0.06 46	0.12 151	0.11 94	0.11 80	0.23 161	0.12 89	0.16 93	0.11 101	0.20 148	0.08 37	0.07 87	0.08 84	0.13 55	0.15 100	0.19 135	0.24 158

HanStereo	0.13 92	0.06 29	0.05 23	0.11 103	0.12 127	0.16 142	0.08 84	0.19 128	0.08 58	0.28 197	0.08 46	0.18 103	0.06 46	0.12 151	0.11 94	0.11 80	0.23 161	0.12 89	0.16 93	0.11 101	0.20 148	0.08 37	0.07 87	0.08 84	0.13 55	0.15 100	0.19 135	0.24 158

anonymity	0.13 92	0.06 29	0.05 23	0.09 71	0.10 98	0.09 70	0.07 76	0.18 109	0.08 58	0.28 197	0.13 107	0.19 114	0.06 46	0.09 108	0.10 63	0.13 142	0.23 161	0.12 89	0.17 102	0.15 163	0.20 148	0.10 86	0.09 125	0.07 67	0.20 149	0.19 166	0.19 135	0.19 126

iRaft-Stereo_20w	0.13 92	0.07 50	0.05 23	0.12 115	0.12 127	0.12 108	0.09 102	0.15 66	0.10 98	0.28 197	0.10 71	0.19 114	0.04 17	0.10 120	0.10 63	0.11 80	0.23 161	0.11 66	0.15 83	0.13 137	0.20 148	0.08 37	0.09 125	0.06 35	0.18 126	0.15 100	0.20 148	0.26 169

GLC_STEREO	0.13 92	0.11 113	0.12 145	0.12 115	0.11 115	0.11 97	0.10 116	0.19 128	0.07 40	0.25 158	0.13 107	0.13 53	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.12 117	0.24 179	0.11 66	0.17 102	0.09 65	0.27 213	0.16 176	0.07 87	0.07 67	0.16 97	0.10 25	0.20 148	0.12 48

TRStereo	0.13 92	0.07 50	0.05 23	0.09 71	0.08 64	0.17 151	0.12 137	0.18 109	0.07 40	0.25 158	0.09 63	0.20 129	0.05 29	0.10 120	0.10 63	0.11 80	0.21 142	0.11 66	0.22 158	0.14 147	0.19 135	0.09 62	0.09 125	0.07 67	0.17 107	0.17 134	0.24 172	0.19 126

LMCR-Stereo	0.13 92	0.09 89	0.07 71	0.11 103	0.08 64	0.11 97	0.09 102	0.18 109	0.09 78	0.19 86	0.14 120	0.19 114	0.14 151	0.10 120	0.10 63	0.11 80	0.20 129	0.13 116	0.19 126	0.11 101	0.18 120	0.10 86	0.08 110	0.08 84	0.15 81	0.13 62	0.19 135	0.17 98

TestStereo	0.13 92	0.12 125	0.10 115	0.11 103	0.08 64	0.11 97	0.10 116	0.19 128	0.11 110	0.24 136	0.14 120	0.20 129	0.08 77	0.06 53	0.12 121	0.10 45	0.20 129	0.11 66	0.20 139	0.10 84	0.21 163	0.11 114	0.06 67	0.12 150	0.19 139	0.11 38	0.12 54	0.13 54

CFNet_pseudo	0.13 92	0.11 113	0.11 131	0.14 133	0.11 115	0.12 108	0.11 125	0.19 128	0.12 125	0.24 136	0.14 120	0.17 88	0.15 159	0.09 108	0.10 63	0.10 45	0.16 66	0.13 116	0.13 61	0.08 45	0.15 74	0.08 37	0.08 110	0.09 106	0.15 81	0.14 79	0.19 135	0.21 149

ADLNet	0.13 92	0.11 113	0.08 92	0.13 124	0.10 98	0.16 142	0.13 142	0.14 60	0.07 40	0.13 36	0.10 71	0.25 166	0.11 116	0.29 209	0.10 63	0.10 45	0.17 81	0.09 42	0.13 61	0.09 65	0.11 29	0.09 62	0.13 163	0.06 35	0.13 55	0.13 62	0.12 54	0.14 63

EAI-Stereo	0.13 92	0.07 50	0.04 9	0.10 88	0.10 98	0.10 90	0.09 102	0.18 109	0.10 98	0.26 172	0.11 85	0.20 129	0.05 29	0.10 120	0.10 63	0.12 117	0.22 152	0.12 89	0.19 126	0.12 122	0.19 135	0.09 62	0.08 110	0.08 84	0.16 97	0.15 100	0.16 96	0.20 134

FADNet-RVC-Resample	0.13 92	0.10 101	0.12 145	0.12 115	0.10 98	0.13 117	0.10 116	0.16 74	0.13 133	0.18 74	0.13 107	0.17 88	0.12 122	0.10 120	0.11 94	0.09 30	0.13 37	0.15 151	0.15 83	0.18 185	0.15 74	0.13 148	0.10 139	0.14 168	0.17 107	0.13 62	0.12 54	0.12 48

STTStereo	0.13 92	0.14 153	0.17 187	0.13 124	0.15 158	0.13 117	0.21 183	0.13 51	0.14 140	0.15 45	0.15 135	0.17 88	0.10 105	0.11 133	0.14 152	0.12 117	0.15 58	0.15 151	0.13 61	0.11 101	0.12 35	0.10 86	0.07 87	0.09 106	0.15 81	0.14 79	0.12 54	0.16 86

R-Stereo Train	0.13 92	0.07 50	0.07 71	0.09 71	0.10 98	0.15 134	0.05 30	0.16 74	0.12 125	0.28 197	0.13 107	0.21 140	0.08 77	0.11 133	0.10 63	0.11 80	0.23 161	0.12 89	0.16 93	0.11 101	0.21 163	0.11 114	0.08 110	0.07 67	0.15 81	0.14 79	0.16 96	0.15 75

ADCRef	0.13 92	0.10 101	0.10 115	0.10 88	0.08 64	0.09 70	0.09 102	0.17 83	0.14 140	0.20 94	0.15 135	0.15 73	0.13 137	0.05 42	0.11 94	0.11 80	0.16 66	0.14 138	0.19 126	0.12 122	0.16 89	0.12 131	0.09 125	0.11 135	0.14 73	0.18 149	0.13 64	0.19 126

RAFT-Stereo	0.13 92	0.07 50	0.07 71	0.09 71	0.10 98	0.15 134	0.05 30	0.16 74	0.12 125	0.28 197	0.13 107	0.21 140	0.08 77	0.11 133	0.10 63	0.11 80	0.23 161	0.12 89	0.16 93	0.11 101	0.21 163	0.11 114	0.08 110	0.07 67	0.15 81	0.14 79	0.16 96	0.15 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 92	0.08 77	0.06 47	0.09 71	0.12 127	0.10 90	0.08 84	0.17 83	0.11 110	0.27 185	0.10 71	0.20 129	0.06 46	0.12 151	0.10 63	0.11 80	0.23 161	0.12 89	0.19 126	0.16 175	0.21 163	0.12 131	0.07 87	0.08 84	0.17 107	0.15 100	0.17 109	0.18 117

CFNet_RVC	0.13 92	0.12 125	0.10 115	0.14 133	0.11 115	0.14 124	0.09 102	0.17 83	0.09 78	0.19 86	0.13 107	0.21 140	0.09 92	0.10 120	0.12 121	0.13 142	0.18 100	0.13 116	0.15 83	0.11 101	0.16 89	0.09 62	0.06 67	0.09 106	0.16 97	0.13 62	0.16 96	0.17 98

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 92	0.13 140	0.14 166	0.14 133	0.16 160	0.13 117	0.21 183	0.13 51	0.15 150	0.16 52	0.16 146	0.21 140	0.10 105	0.15 175	0.12 121	0.12 117	0.16 66	0.12 89	0.11 38	0.09 65	0.12 35	0.10 86	0.08 110	0.09 106	0.13 55	0.13 62	0.11 46	0.16 86
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	0.13 92	0.06 29	0.09 102	0.07 52	0.13 139	0.08 57	0.13 142	0.06 10	0.24 196	0.09 23	0.15 135	0.10 29	0.45 223	0.26 200	0.12 121	0.10 45	0.09 15	0.12 89	0.08 16	0.11 101	0.08 15	0.12 131	0.19 187	0.13 161	0.08 14	0.14 79	0.08 22	0.18 117

MyStereo04	0.14 116	0.12 125	0.11 131	0.08 57	0.09 82	0.11 97	0.08 84	0.23 172	0.19 173	0.24 136	0.16 146	0.23 157	0.11 116	0.04 26	0.11 94	0.11 80	0.17 81	0.12 89	0.21 145	0.12 122	0.17 102	0.12 131	0.06 67	0.12 150	0.21 161	0.14 79	0.16 96	0.15 75

MyStereo	0.14 116	0.13 140	0.11 131	0.10 88	0.10 98	0.11 97	0.08 84	0.23 172	0.20 186	0.24 136	0.16 146	0.23 157	0.13 137	0.04 26	0.11 94	0.11 80	0.18 100	0.12 89	0.21 145	0.13 137	0.17 102	0.12 131	0.06 67	0.11 135	0.22 172	0.14 79	0.17 109	0.17 98

IGEV_Zeroshot_test	0.14 116	0.07 50	0.06 47	0.13 124	0.13 139	0.10 90	0.11 125	0.17 83	0.09 78	0.28 197	0.10 71	0.23 157	0.05 29	0.12 151	0.10 63	0.11 80	0.23 161	0.11 66	0.17 102	0.12 122	0.20 148	0.10 86	0.09 125	0.06 35	0.20 149	0.15 100	0.23 165	0.27 172

dd	0.14 116	0.12 125	0.07 71	0.25 187	0.11 115	0.19 168	0.09 102	0.17 83	0.08 58	0.17 61	0.08 46	0.33 180	0.08 77	0.06 53	0.11 94	0.11 80	0.24 179	0.11 66	0.25 175	0.09 65	0.15 74	0.09 62	0.06 67	0.09 106	0.17 107	0.13 62	0.18 127	0.14 63

AACVNet	0.14 116	0.13 140	0.10 115	0.13 124	0.13 139	0.14 124	0.10 116	0.19 128	0.11 110	0.22 107	0.18 166	0.14 67	0.10 105	0.09 108	0.12 121	0.11 80	0.21 142	0.13 116	0.17 102	0.12 122	0.16 89	0.11 114	0.11 148	0.11 135	0.18 126	0.14 79	0.14 75	0.16 86

cross-raft	0.14 116	0.08 77	0.07 71	0.08 57	0.10 98	0.12 108	0.08 84	0.17 83	0.13 133	0.27 185	0.12 97	0.21 140	0.05 29	0.11 133	0.13 134	0.14 161	0.22 152	0.11 66	0.23 165	0.13 137	0.23 187	0.10 86	0.06 67	0.08 84	0.22 172	0.18 149	0.14 75	0.16 86

GEStereo_RVC	0.14 116	0.13 140	0.10 115	0.11 103	0.12 127	0.12 108	0.11 125	0.18 109	0.13 133	0.24 136	0.16 146	0.18 103	0.10 105	0.06 53	0.13 134	0.12 117	0.20 129	0.16 163	0.23 165	0.13 137	0.16 89	0.14 157	0.07 87	0.11 135	0.21 161	0.15 100	0.13 64	0.20 134

sAnonymous2	0.14 116	0.09 89	0.10 115	0.10 88	0.09 82	0.09 70	0.11 125	0.22 165	0.11 110	0.23 120	0.17 156	0.15 73	0.10 105	0.06 53	0.13 134	0.14 161	0.18 100	0.15 151	0.21 145	0.14 147	0.17 102	0.15 167	0.05 50	0.10 122	0.17 107	0.17 134	0.17 109	0.16 86

CroCo_RVC	0.14 116	0.09 89	0.10 115	0.10 88	0.09 82	0.09 70	0.11 125	0.22 165	0.11 110	0.23 120	0.17 156	0.15 73	0.10 105	0.06 53	0.13 134	0.14 161	0.18 100	0.15 151	0.21 145	0.14 147	0.17 102	0.15 167	0.05 50	0.10 122	0.17 107	0.17 134	0.17 109	0.16 86

sCroCo_RVC	0.14 116	0.09 89	0.09 102	0.08 57	0.07 54	0.10 90	0.07 76	0.20 145	0.14 140	0.18 74	0.12 97	0.13 53	0.14 151	0.06 53	0.14 152	0.16 184	0.22 152	0.15 151	0.22 158	0.13 137	0.21 163	0.16 176	0.06 67	0.12 150	0.18 126	0.15 100	0.17 109	0.17 98

XX-Stereo	0.14 116	0.05 19	0.05 23	0.10 88	0.07 54	0.17 151	0.07 76	0.18 109	0.10 98	0.27 185	0.09 63	0.21 140	0.03 7	0.10 120	0.11 94	0.12 117	0.22 152	0.11 66	0.21 145	0.11 101	0.20 148	0.09 62	0.08 110	0.07 67	0.23 181	0.17 134	0.17 109	0.35 191

GES	0.14 116	0.11 113	0.07 71	0.09 71	0.11 115	0.15 134	0.09 102	0.20 145	0.09 78	0.23 120	0.12 97	0.17 88	0.11 116	0.14 167	0.12 121	0.11 80	0.23 161	0.14 138	0.24 171	0.14 147	0.18 120	0.18 185	0.11 148	0.09 106	0.15 81	0.13 62	0.21 159	0.20 134

RTSC	0.14 116	0.11 113	0.11 131	0.12 115	0.11 115	0.12 108	0.10 116	0.16 74	0.14 140	0.18 74	0.13 107	0.15 73	0.14 151	0.08 92	0.13 134	0.13 142	0.20 129	0.13 116	0.21 145	0.12 122	0.16 89	0.12 131	0.07 87	0.10 122	0.16 97	0.17 134	0.21 159	0.33 185

ADCL	0.14 116	0.12 125	0.11 131	0.13 124	0.11 115	0.14 124	0.11 125	0.18 109	0.16 153	0.22 107	0.16 146	0.21 140	0.13 137	0.09 108	0.12 121	0.12 117	0.17 81	0.13 116	0.18 116	0.13 137	0.19 135	0.14 157	0.11 148	0.11 135	0.17 107	0.16 116	0.16 96	0.17 98

DeepPruner_ROB	0.14 116	0.13 140	0.11 131	0.12 115	0.11 115	0.11 97	0.09 102	0.17 83	0.12 125	0.21 102	0.18 166	0.15 73	0.13 137	0.08 92	0.14 152	0.11 80	0.18 100	0.15 151	0.19 126	0.11 101	0.18 120	0.14 157	0.10 139	0.11 135	0.17 107	0.17 134	0.17 109	0.19 126

MLCV	0.14 116	0.11 113	0.09 102	0.16 147	0.12 127	0.14 124	0.11 125	0.21 156	0.10 98	0.24 136	0.13 107	0.21 140	0.15 159	0.08 92	0.10 63	0.10 45	0.19 114	0.11 66	0.19 126	0.09 65	0.18 120	0.09 62	0.10 139	0.09 106	0.17 107	0.14 79	0.16 96	0.20 134

HSM	0.14 116	0.12 125	0.09 102	0.14 133	0.13 139	0.12 108	0.11 125	0.18 109	0.11 110	0.23 120	0.15 135	0.18 103	0.14 151	0.08 92	0.12 121	0.11 80	0.21 142	0.12 89	0.17 102	0.12 122	0.18 120	0.11 114	0.07 87	0.08 84	0.17 107	0.16 116	0.17 109	0.18 117

DLCB_ROB	0.14 116	0.12 125	0.12 145	0.10 88	0.10 98	0.10 90	0.09 102	0.16 74	0.12 125	0.18 74	0.17 156	0.19 114	0.13 137	0.11 133	0.12 121	0.11 80	0.16 66	0.13 116	0.14 68	0.10 84	0.18 120	0.11 114	0.09 125	0.12 150	0.27 194	0.16 116	0.16 96	0.14 63

EKT-Stereo	0.15 134	0.10 101	0.07 71	0.13 124	0.13 139	0.16 142	0.17 166	0.17 83	0.11 110	0.26 172	0.17 156	0.17 88	0.07 65	0.11 133	0.11 94	0.11 80	0.24 179	0.15 151	0.24 171	0.12 122	0.25 204	0.10 86	0.07 87	0.08 84	0.20 149	0.16 116	0.17 109	0.17 98

CASS	0.15 134	0.12 125	0.10 115	0.14 133	0.12 127	0.16 142	0.10 116	0.19 128	0.15 150	0.26 172	0.12 97	0.20 129	0.12 122	0.09 108	0.13 134	0.12 117	0.23 161	0.12 89	0.24 171	0.10 84	0.20 148	0.11 114	0.07 87	0.09 106	0.23 181	0.14 79	0.19 135	0.22 153
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 134	0.13 140	0.10 115	0.18 160	0.17 166	0.16 142	0.20 177	0.16 74	0.11 110	0.16 52	0.14 120	0.16 83	0.05 29	0.44 221	0.10 63	0.10 45	0.17 81	0.12 89	0.14 68	0.09 65	0.17 102	0.10 86	0.29 225	0.07 67	0.17 107	0.16 116	0.12 54	0.13 54

GANet-ADL	0.15 134	0.12 125	0.09 102	0.14 133	0.12 127	0.16 142	0.12 137	0.20 145	0.10 98	0.25 158	0.15 135	0.22 153	0.12 122	0.21 194	0.11 94	0.11 80	0.25 187	0.14 138	0.21 145	0.14 147	0.19 135	0.10 86	0.08 110	0.10 122	0.17 107	0.16 116	0.20 148	0.17 98

test-1	0.15 134	0.06 29	0.07 71	0.11 103	0.10 98	0.18 159	0.14 148	0.19 128	0.13 133	0.28 197	0.10 71	0.19 114	0.11 116	0.12 151	0.13 134	0.14 161	0.22 152	0.12 89	0.23 165	0.10 84	0.24 198	0.09 62	0.09 125	0.08 84	0.21 161	0.18 149	0.15 88	0.18 117

ICVP	0.15 134	0.13 140	0.14 166	0.12 115	0.12 127	0.13 117	0.10 116	0.17 83	0.12 125	0.17 61	0.14 120	0.18 103	0.12 122	0.09 108	0.13 134	0.14 161	0.18 100	0.15 151	0.16 93	0.14 147	0.17 102	0.14 157	0.20 189	0.11 135	0.19 139	0.19 166	0.17 109	0.17 98
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous	0.15 134	0.10 101	0.10 115	0.10 88	0.10 98	0.10 90	0.08 84	0.19 128	0.09 78	0.20 94	0.13 107	0.19 114	0.17 167	0.07 75	0.14 152	0.15 179	0.20 129	0.17 176	0.18 116	0.15 163	0.23 187	0.16 176	0.06 67	0.10 122	0.23 181	0.18 149	0.19 135	0.15 75

APVNet	0.15 134	0.13 140	0.11 131	0.13 124	0.17 166	0.15 134	0.13 142	0.19 128	0.11 110	0.14 39	0.13 107	0.17 88	0.09 92	0.16 178	0.17 179	0.16 184	0.21 142	0.14 138	0.22 158	0.15 163	0.15 74	0.12 131	0.07 87	0.12 150	0.17 107	0.15 100	0.19 135	0.17 98

psm_up	0.15 134	0.11 113	0.13 156	0.15 143	0.12 127	0.14 124	0.11 125	0.20 145	0.17 160	0.19 86	0.13 107	0.15 73	0.17 167	0.10 120	0.14 152	0.12 117	0.19 114	0.13 116	0.17 102	0.11 101	0.15 74	0.10 86	0.10 139	0.16 179	0.18 126	0.17 134	0.17 109	0.19 126

FADNet-RVC	0.15 134	0.13 140	0.11 131	0.18 160	0.12 127	0.14 124	0.10 116	0.21 156	0.09 78	0.19 86	0.17 156	0.18 103	0.12 122	0.11 133	0.17 179	0.15 179	0.18 100	0.13 116	0.18 116	0.15 163	0.12 35	0.13 148	0.12 159	0.11 135	0.21 161	0.16 116	0.14 75	0.15 75

AF-Net	0.15 134	0.13 140	0.13 156	0.14 133	0.18 172	0.15 134	0.14 148	0.17 83	0.16 153	0.17 61	0.21 184	0.18 103	0.12 122	0.10 120	0.18 187	0.16 184	0.14 49	0.14 138	0.15 83	0.11 101	0.12 35	0.11 114	0.13 163	0.10 122	0.15 81	0.16 116	0.20 148	0.15 75

RP	0.15 134	0.14 153	0.16 177	0.17 155	0.14 149	0.17 151	0.16 158	0.19 128	0.17 160	0.14 39	0.16 146	0.16 83	0.15 159	0.11 133	0.14 152	0.12 117	0.15 58	0.12 89	0.15 83	0.12 122	0.12 35	0.13 148	0.10 139	0.12 150	0.17 107	0.17 134	0.20 148	0.18 117

Nwc_Net	0.15 134	0.13 140	0.13 156	0.14 133	0.18 172	0.15 134	0.14 148	0.17 83	0.16 153	0.17 61	0.21 184	0.18 103	0.12 122	0.10 120	0.18 187	0.16 184	0.14 49	0.14 138	0.15 83	0.11 101	0.12 35	0.11 114	0.13 163	0.10 122	0.15 81	0.16 116	0.20 148	0.15 75

UCFNet_RVC	0.15 134	0.17 173	0.12 145	0.16 147	0.14 149	0.17 151	0.11 125	0.17 83	0.13 133	0.21 102	0.13 107	0.28 170	0.12 122	0.10 120	0.12 121	0.13 142	0.18 100	0.13 116	0.17 102	0.12 122	0.17 102	0.09 62	0.10 139	0.11 135	0.19 139	0.16 116	0.17 109	0.20 134

NVstereo2D	0.15 134	0.11 113	0.11 131	0.19 166	0.14 149	0.21 182	0.24 196	0.13 51	0.11 110	0.16 52	0.14 120	0.10 29	0.08 77	0.40 220	0.12 121	0.12 117	0.21 142	0.14 138	0.16 93	0.10 84	0.12 35	0.09 62	0.25 203	0.08 84	0.15 81	0.13 62	0.14 75	0.13 54

LoS	0.16 149	0.10 101	0.08 92	0.10 88	0.11 115	0.09 70	0.07 76	0.50 231	0.05 12	0.32 214	0.36 226	0.36 185	0.06 46	0.09 108	0.09 38	0.10 45	0.19 114	0.09 42	0.15 83	0.11 101	0.21 163	0.09 62	0.07 87	0.07 67	0.18 126	0.12 53	0.20 148	0.21 149

SACVNet	0.16 149	0.14 153	0.13 156	0.16 147	0.13 139	0.14 124	0.12 137	0.19 128	0.17 160	0.19 86	0.17 156	0.14 67	0.07 65	0.14 167	0.15 164	0.14 161	0.19 114	0.16 163	0.20 139	0.13 137	0.17 102	0.14 157	0.12 159	0.13 161	0.21 161	0.19 166	0.19 135	0.17 98

pcwnet_v2	0.16 149	0.12 125	0.12 145	0.16 147	0.14 149	0.17 151	0.14 148	0.20 145	0.13 133	0.22 107	0.14 120	0.19 114	0.18 171	0.12 151	0.11 94	0.12 117	0.18 100	0.14 138	0.17 102	0.12 122	0.16 89	0.11 114	0.09 125	0.11 135	0.20 149	0.19 166	0.19 135	0.28 176

FADNet	0.16 149	0.15 161	0.10 115	0.20 171	0.10 98	0.19 168	0.13 142	0.21 156	0.13 133	0.22 107	0.26 208	0.17 88	0.14 151	0.12 151	0.20 199	0.16 184	0.16 66	0.14 138	0.23 165	0.20 196	0.16 89	0.13 148	0.11 148	0.11 135	0.21 161	0.17 134	0.16 96	0.15 75

stereogan	0.16 149	0.15 161	0.15 173	0.16 147	0.18 172	0.18 159	0.16 158	0.20 145	0.19 173	0.14 39	0.16 146	0.20 129	0.18 171	0.13 164	0.16 172	0.13 142	0.16 66	0.14 138	0.18 116	0.14 147	0.15 74	0.13 148	0.13 163	0.13 161	0.16 97	0.17 134	0.23 165	0.18 117

HSM-Net_RVC	0.16 149	0.12 125	0.10 115	0.17 155	0.13 139	0.14 124	0.10 116	0.18 109	0.14 140	0.25 158	0.18 166	0.28 170	0.17 167	0.11 133	0.12 121	0.11 80	0.19 114	0.13 116	0.17 102	0.11 101	0.18 120	0.12 131	0.08 110	0.11 135	0.19 139	0.17 134	0.23 165	0.24 158
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.17 155	0.12 125	0.11 131	0.19 166	0.14 149	0.17 151	0.14 148	0.21 156	0.14 140	0.24 136	0.17 156	0.32 179	0.16 164	0.20 189	0.13 134	0.14 161	0.23 161	0.15 151	0.23 165	0.13 137	0.18 120	0.12 131	0.06 67	0.10 122	0.19 139	0.16 116	0.19 135	0.22 153

PS-NSSS	0.17 155	0.19 182	0.18 192	0.23 179	0.18 172	0.18 159	0.16 158	0.22 165	0.12 125	0.23 120	0.21 184	0.44 193	0.08 77	0.11 133	0.14 152	0.10 45	0.13 37	0.13 116	0.26 179	0.11 101	0.11 29	0.07 32	0.18 185	0.15 171	0.17 107	0.21 176	0.14 75	0.20 134

iResNet	0.17 155	0.11 113	0.10 115	0.15 143	0.13 139	0.17 151	0.12 137	0.21 156	0.14 140	0.25 158	0.14 120	0.35 183	0.32 203	0.08 92	0.12 121	0.11 80	0.20 129	0.12 89	0.26 179	0.15 163	0.18 120	0.12 131	0.11 148	0.13 161	0.18 126	0.15 100	0.20 148	0.19 126

dad	0.18 158	0.16 165	0.12 145	0.36 200	0.16 160	0.24 192	0.21 183	0.24 177	0.09 78	0.22 107	0.11 85	0.38 188	0.12 122	0.08 92	0.13 134	0.11 80	0.27 203	0.13 116	0.30 189	0.11 101	0.19 135	0.12 131	0.09 125	0.13 161	0.19 139	0.14 79	0.31 192	0.24 158

PSMNet-ADL	0.18 158	0.13 140	0.13 156	0.16 147	0.14 149	0.17 151	0.16 158	0.20 145	0.22 191	0.27 185	0.20 182	0.29 176	0.26 190	0.18 180	0.16 172	0.14 161	0.23 161	0.14 138	0.22 158	0.14 147	0.19 135	0.11 114	0.10 139	0.11 135	0.20 149	0.16 116	0.23 165	0.20 134

Anonymous3	0.18 158	0.15 161	0.11 131	0.15 143	0.10 98	0.14 124	0.11 125	0.22 165	0.19 173	0.27 185	0.15 135	0.27 169	0.12 122	0.12 151	0.27 215	0.18 202	0.22 152	0.18 187	0.26 179	0.17 179	0.25 204	0.21 206	0.09 125	0.10 122	0.21 161	0.21 176	0.22 164	0.20 134

FADNet_RVC	0.18 158	0.14 153	0.13 156	0.20 171	0.15 158	0.14 124	0.13 142	0.24 177	0.14 140	0.24 136	0.18 166	0.28 170	0.22 185	0.14 167	0.15 164	0.12 117	0.20 129	0.17 176	0.32 193	0.15 163	0.20 148	0.15 167	0.11 148	0.15 171	0.20 149	0.21 176	0.18 127	0.23 156

NCC-stereo	0.18 158	0.16 165	0.16 177	0.16 147	0.18 172	0.18 159	0.18 168	0.19 128	0.20 186	0.16 52	0.19 175	0.21 140	0.21 179	0.12 151	0.22 203	0.18 202	0.18 100	0.19 192	0.19 126	0.15 163	0.16 89	0.15 167	0.15 171	0.12 150	0.19 139	0.18 149	0.24 172	0.20 134

Abc-Net	0.18 158	0.16 165	0.16 177	0.16 147	0.18 172	0.18 159	0.18 168	0.19 128	0.20 186	0.16 52	0.19 175	0.21 140	0.21 179	0.12 151	0.22 203	0.18 202	0.18 100	0.19 192	0.19 126	0.15 163	0.16 89	0.15 167	0.15 171	0.12 150	0.19 139	0.18 149	0.24 172	0.20 134
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.18 158	0.17 173	0.16 177	0.13 124	0.13 139	0.13 117	0.12 137	0.21 156	0.18 166	0.22 107	0.15 135	0.23 157	0.13 137	0.10 120	0.17 179	0.16 184	0.19 114	0.17 176	0.19 126	0.17 179	0.22 176	0.18 185	0.11 148	0.16 179	0.26 191	0.26 201	0.20 148	0.24 158

XPNet_ROB	0.18 158	0.21 188	0.14 166	0.15 143	0.16 160	0.15 134	0.15 153	0.16 74	0.14 140	0.19 86	0.19 175	0.49 200	0.13 137	0.11 133	0.16 172	0.14 161	0.25 187	0.16 163	0.18 116	0.14 147	0.17 102	0.19 194	0.13 163	0.14 168	0.18 126	0.17 134	0.32 194	0.29 179

DAS	0.19 166	0.11 113	0.10 115	0.24 184	0.19 179	0.18 159	0.21 183	0.23 172	0.18 166	0.24 136	0.14 120	0.38 188	0.21 179	0.09 108	0.13 134	0.12 117	0.25 187	0.16 163	0.22 158	0.15 163	0.21 163	0.14 157	0.17 179	0.13 161	0.20 149	0.18 149	0.23 165	0.30 180

SepStereo	0.19 166	0.11 113	0.10 115	0.24 184	0.19 179	0.18 159	0.21 183	0.23 172	0.18 166	0.24 136	0.14 120	0.38 188	0.21 179	0.09 108	0.13 134	0.12 117	0.25 187	0.16 163	0.22 158	0.15 163	0.21 163	0.14 157	0.17 179	0.13 161	0.20 149	0.18 149	0.23 165	0.30 180

RGC	0.19 166	0.17 173	0.17 187	0.19 166	0.20 183	0.20 174	0.15 153	0.22 165	0.26 205	0.17 61	0.21 184	0.21 140	0.24 187	0.15 175	0.24 210	0.19 210	0.18 100	0.16 163	0.19 126	0.16 175	0.17 102	0.14 157	0.13 163	0.16 179	0.21 161	0.21 176	0.24 172	0.25 166

PA-Net	0.19 166	0.21 188	0.25 212	0.14 133	0.20 183	0.18 159	0.21 183	0.21 156	0.19 173	0.17 61	0.15 135	0.17 88	0.21 179	0.26 200	0.17 179	0.18 202	0.15 58	0.19 192	0.13 61	0.17 179	0.14 70	0.16 176	0.10 139	0.16 179	0.18 126	0.27 211	0.17 109	0.35 191
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 166	0.20 186	0.19 198	0.19 166	0.20 183	0.16 142	0.15 153	0.28 189	0.19 173	0.23 120	0.18 166	0.46 197	0.17 167	0.11 133	0.14 152	0.13 142	0.15 58	0.14 138	0.21 145	0.19 189	0.13 55	0.11 114	0.09 125	0.21 191	0.25 187	0.23 189	0.26 181	0.28 176

pmcnn	0.19 166	0.14 153	0.11 131	0.18 160	0.13 139	0.19 168	0.16 158	0.20 145	0.19 173	0.26 172	0.15 135	0.35 183	0.26 190	0.09 108	0.11 94	0.11 80	0.25 187	0.14 138	0.24 171	0.14 147	0.23 187	0.15 167	0.11 148	0.11 135	0.21 161	0.19 166	0.40 214	0.46 212

SFCPSM	0.20 172	0.14 153	0.12 145	0.21 175	0.16 160	0.20 174	0.18 168	0.22 165	0.20 186	0.25 158	0.24 198	0.34 182	0.34 210	0.14 167	0.13 134	0.13 142	0.24 179	0.16 163	0.32 193	0.19 189	0.19 135	0.13 148	0.14 169	0.12 150	0.22 172	0.18 149	0.20 148	0.25 166

RTS	0.20 172	0.16 165	0.14 166	0.17 155	0.14 149	0.20 174	0.15 153	0.24 177	0.25 201	0.15 45	0.14 120	0.14 67	0.20 177	0.11 133	0.15 164	0.16 184	0.24 179	0.17 176	0.35 200	0.24 206	0.23 187	0.16 176	0.09 125	0.15 171	0.29 202	0.26 201	0.28 187	0.55 221

RTSA	0.20 172	0.16 165	0.14 166	0.17 155	0.14 149	0.20 174	0.15 153	0.24 177	0.25 201	0.15 45	0.14 120	0.14 67	0.20 177	0.11 133	0.15 164	0.16 184	0.24 179	0.17 176	0.35 200	0.24 206	0.23 187	0.16 176	0.09 125	0.15 171	0.29 202	0.26 201	0.28 187	0.55 221

ccs_rob	0.20 172	0.15 161	0.12 145	0.26 189	0.16 160	0.26 195	0.20 177	0.22 165	0.16 153	0.25 158	0.24 198	0.58 208	0.25 188	0.18 180	0.13 134	0.13 142	0.23 161	0.15 151	0.21 145	0.16 175	0.21 163	0.12 131	0.12 159	0.11 135	0.20 149	0.16 116	0.18 127	0.23 156

SGM-Forest	0.20 172	0.18 179	0.16 177	0.23 179	0.18 172	0.21 182	0.18 168	0.23 172	0.17 160	0.20 94	0.16 146	0.23 157	0.18 171	0.22 195	0.18 187	0.18 202	0.19 114	0.17 176	0.18 116	0.15 163	0.18 120	0.19 194	0.25 203	0.19 190	0.22 172	0.18 149	0.26 181	0.24 158
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 177	0.16 165	0.13 156	0.26 189	0.23 192	0.22 186	0.18 168	0.29 196	0.18 166	0.28 197	0.19 175	0.22 153	0.12 122	0.28 208	0.11 94	0.14 161	0.26 196	0.19 192	0.20 139	0.13 137	0.23 187	0.23 213	0.26 209	0.24 205	0.25 187	0.24 191	0.23 165	0.26 169

AnyNet_C32	0.21 177	0.16 165	0.15 173	0.17 155	0.17 166	0.19 168	0.16 158	0.26 184	0.22 191	0.25 158	0.24 198	0.24 163	0.18 171	0.14 167	0.22 203	0.18 202	0.28 210	0.22 204	0.30 189	0.19 189	0.28 215	0.23 213	0.16 174	0.18 188	0.22 172	0.22 184	0.21 159	0.24 158

NOSS_ROB	0.21 177	0.14 153	0.16 177	0.21 175	0.19 179	0.20 174	0.22 189	0.30 198	0.18 166	0.25 158	0.16 146	0.21 140	0.13 137	0.27 207	0.15 164	0.14 161	0.26 196	0.21 200	0.22 158	0.17 179	0.23 187	0.22 210	0.26 209	0.24 205	0.26 191	0.23 189	0.24 172	0.27 172

SHD	0.22 180	0.17 173	0.21 206	0.18 160	0.17 166	0.19 168	0.20 177	0.27 187	0.17 160	0.27 185	0.19 175	0.24 163	0.32 203	0.17 179	0.16 172	0.15 179	0.19 114	0.17 176	0.33 197	0.18 185	0.21 163	0.18 185	0.16 174	0.17 184	0.24 185	0.28 215	0.25 178	0.43 205

ADCMid	0.22 180	0.18 179	0.17 187	0.18 160	0.19 179	0.20 174	0.16 158	0.30 198	0.25 201	0.24 136	0.19 175	0.36 185	0.21 179	0.12 151	0.18 187	0.16 184	0.25 187	0.18 187	0.37 204	0.19 189	0.24 198	0.20 203	0.17 179	0.15 171	0.24 185	0.22 184	0.25 178	0.30 180

ADCPNet	0.22 180	0.17 173	0.16 177	0.20 171	0.20 183	0.20 174	0.18 168	0.28 189	0.23 193	0.26 172	0.23 195	0.26 168	0.29 198	0.15 175	0.19 195	0.17 196	0.24 179	0.17 176	0.32 193	0.23 205	0.25 204	0.20 203	0.17 179	0.22 194	0.25 187	0.24 191	0.27 184	0.34 189

CBMV_ROB	0.22 180	0.14 153	0.16 177	0.26 189	0.23 192	0.21 182	0.22 189	0.28 189	0.17 160	0.26 172	0.17 156	0.28 170	0.18 171	0.26 200	0.13 134	0.12 117	0.26 196	0.17 176	0.19 126	0.17 179	0.21 163	0.19 194	0.26 209	0.21 191	0.25 187	0.27 211	0.25 178	0.34 189

ETE_ROB	0.22 180	0.23 198	0.15 173	0.20 171	0.16 160	0.19 168	0.17 166	0.18 109	0.19 173	0.21 102	0.22 193	0.64 211	0.16 164	0.14 167	0.17 179	0.14 161	0.30 214	0.19 192	0.25 175	0.19 189	0.22 176	0.18 185	0.16 174	0.15 171	0.22 172	0.28 215	0.41 216	0.27 172

LALA_ROB	0.22 180	0.25 202	0.16 177	0.19 166	0.17 166	0.22 186	0.16 158	0.18 109	0.19 173	0.24 136	0.21 184	0.63 210	0.15 159	0.13 164	0.26 213	0.17 196	0.27 203	0.22 204	0.23 165	0.19 189	0.20 148	0.21 206	0.14 169	0.15 171	0.20 149	0.22 184	0.35 202	0.26 169

CBMV	0.22 180	0.18 179	0.18 192	0.23 179	0.22 188	0.20 174	0.18 168	0.27 187	0.19 173	0.28 197	0.11 85	0.30 177	0.13 137	0.24 197	0.16 172	0.14 161	0.25 187	0.18 187	0.20 139	0.16 175	0.22 176	0.19 194	0.24 202	0.23 197	0.27 194	0.24 191	0.36 205	0.42 202
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	0.23 187	0.26 205	0.15 173	0.46 214	0.24 197	0.36 208	0.20 177	0.24 177	0.16 153	0.26 172	0.15 135	0.28 170	0.27 194	0.11 133	0.13 134	0.13 142	0.21 142	0.12 89	0.18 116	0.12 122	0.20 148	0.11 114	0.11 148	0.12 150	0.36 218	0.25 200	0.57 226	0.33 185

PWC_ROB	0.23 187	0.20 186	0.14 166	0.18 160	0.17 166	0.16 142	0.20 177	0.21 156	0.27 208	0.15 45	0.21 184	0.28 170	0.63 232	0.13 164	0.14 152	0.13 142	0.27 203	0.18 187	0.37 204	0.19 189	0.22 176	0.18 185	0.16 174	0.24 205	0.20 149	0.19 166	0.24 172	0.44 208

FCDSN-DC	0.25 189	0.25 202	0.26 214	0.28 196	0.26 200	0.26 195	0.35 207	0.28 189	0.18 166	0.20 94	0.18 166	0.21 140	0.12 122	0.29 209	0.25 211	0.26 219	0.29 212	0.28 221	0.28 186	0.21 198	0.25 204	0.25 217	0.26 209	0.32 222	0.27 194	0.24 191	0.26 181	0.27 172
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 189	0.25 202	0.20 200	0.29 197	0.22 188	0.22 186	0.23 192	0.37 214	0.28 211	0.35 225	0.22 193	0.46 197	0.32 203	0.20 189	0.19 195	0.17 196	0.17 81	0.16 163	0.30 189	0.14 147	0.21 163	0.19 194	0.27 221	0.23 197	0.29 202	0.26 201	0.33 196	0.31 184

SGM-ForestM	0.25 189	0.22 193	0.16 177	0.37 202	0.24 197	0.32 202	0.24 196	0.29 196	0.21 190	0.23 120	0.18 166	0.50 202	0.26 190	0.20 189	0.15 164	0.13 142	0.23 161	0.16 163	0.25 175	0.15 163	0.20 148	0.17 183	0.21 193	0.17 184	0.37 219	0.26 201	0.52 221	0.37 193

SGM_RVC	0.25 189	0.24 200	0.18 192	0.39 208	0.27 203	0.34 207	0.26 201	0.28 189	0.19 173	0.25 158	0.18 166	0.42 191	0.31 201	0.18 180	0.14 152	0.13 142	0.23 161	0.15 151	0.26 179	0.14 147	0.19 135	0.15 167	0.19 187	0.17 184	0.34 214	0.24 191	0.56 225	0.45 210
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 193	0.21 188	0.12 145	0.38 204	0.31 211	0.41 215	0.48 221	0.20 145	0.16 153	0.16 52	0.25 203	0.17 88	0.08 77	1.61 239	0.15 164	0.14 161	0.21 142	0.15 151	0.25 175	0.14 147	0.18 120	0.13 148	0.25 203	0.16 179	0.17 107	0.19 166	0.18 127	0.22 153

UDG	0.26 193	0.21 188	0.13 156	0.39 208	0.32 212	0.39 213	0.53 226	0.20 145	0.16 153	0.19 86	0.23 195	0.17 88	0.09 92	1.45 235	0.16 172	0.13 142	0.27 203	0.16 163	0.27 185	0.14 147	0.22 176	0.14 157	0.25 203	0.12 150	0.21 161	0.21 176	0.21 159	0.19 126

FAT-Stereo	0.26 193	0.19 182	0.17 187	0.38 204	0.37 216	0.31 198	0.25 200	0.26 184	0.18 166	0.28 197	0.25 203	0.33 180	0.36 213	0.26 200	0.18 187	0.16 184	0.27 203	0.23 209	0.33 197	0.21 198	0.22 176	0.19 194	0.22 195	0.22 194	0.22 172	0.22 184	0.33 196	0.43 205

GANetREF_RVC	0.26 193	0.26 205	0.30 219	0.23 179	0.23 192	0.23 190	0.24 196	0.35 209	0.33 223	0.32 214	0.18 166	0.50 202	0.38 217	0.12 151	0.22 203	0.18 202	0.20 129	0.21 200	0.35 200	0.21 198	0.24 198	0.16 176	0.22 195	0.29 218	0.28 198	0.21 176	0.36 205	0.33 185
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
CSAN	0.26 193	0.30 214	0.30 219	0.26 189	0.23 192	0.21 182	0.19 175	0.28 189	0.37 228	0.35 225	0.24 198	0.51 205	0.27 194	0.14 167	0.22 203	0.17 196	0.19 114	0.20 197	0.26 179	0.25 210	0.22 176	0.20 203	0.17 179	0.27 212	0.31 207	0.26 201	0.39 210	0.38 195

FC-DCNN	0.27 198	0.28 211	0.27 215	0.36 200	0.28 205	0.32 202	0.38 212	0.33 206	0.19 173	0.22 107	0.19 175	0.23 157	0.13 137	0.29 209	0.26 213	0.27 222	0.29 212	0.27 218	0.29 188	0.22 203	0.26 212	0.25 217	0.26 209	0.31 220	0.31 207	0.26 201	0.30 189	0.30 180

FBW_ROB	0.27 198	0.26 205	0.25 212	0.38 204	0.26 200	0.32 202	0.20 177	0.21 156	0.19 173	0.27 185	0.21 184	0.45 194	0.32 203	0.26 200	0.22 203	0.20 213	0.27 203	0.17 176	0.52 218	0.14 147	0.22 176	0.15 167	0.17 179	0.28 215	0.22 172	0.19 166	0.33 196	0.57 224

CC-Net-ROB	0.28 200	0.40 220	0.29 217	0.57 221	0.44 221	0.42 217	0.38 212	0.32 203	0.19 173	0.33 218	0.28 214	0.69 216	0.10 105	0.32 216	0.21 201	0.13 142	0.14 49	0.16 163	0.40 207	0.18 185	0.15 74	0.09 62	0.23 198	0.24 205	0.22 172	0.21 176	0.19 135	0.28 176

G-Net	0.29 201	0.24 200	0.19 198	0.24 184	0.21 187	0.36 208	0.23 192	0.30 198	0.27 208	0.33 218	0.33 224	0.89 234	0.25 188	0.19 186	0.21 201	0.18 202	0.26 196	0.22 204	0.44 210	0.31 222	0.27 213	0.18 185	0.18 185	0.18 188	0.28 198	0.24 191	0.40 214	0.41 200

XQC	0.29 201	0.30 214	0.27 215	0.37 202	0.28 205	0.37 211	0.37 208	0.40 220	0.30 217	0.32 214	0.20 182	0.45 194	0.28 197	0.31 213	0.16 172	0.15 179	0.21 142	0.22 204	0.34 199	0.24 206	0.22 176	0.21 206	0.23 198	0.25 209	0.33 212	0.27 211	0.44 218	0.33 185

ADCS	0.29 201	0.22 193	0.21 206	0.26 189	0.25 199	0.25 193	0.23 192	0.37 214	0.30 217	0.23 120	0.27 210	0.47 199	0.36 213	0.20 189	0.22 203	0.19 210	0.32 216	0.24 212	0.49 216	0.28 215	0.37 227	0.30 223	0.20 189	0.23 197	0.31 207	0.28 215	0.30 189	0.43 205

S-Stereo	0.30 204	0.22 193	0.18 192	0.42 212	0.39 218	0.41 215	0.37 208	0.25 183	0.24 196	0.26 172	0.44 230	0.55 207	0.36 213	0.24 197	0.18 187	0.14 161	0.27 203	0.27 218	0.35 200	0.28 215	0.23 187	0.23 213	0.53 231	0.23 197	0.23 181	0.19 166	0.27 184	0.38 195

MeshStereo	0.30 204	0.26 205	0.20 200	0.49 217	0.37 216	0.36 208	0.26 201	0.32 203	0.28 211	0.30 210	0.28 214	0.60 209	0.48 225	0.18 180	0.15 164	0.14 161	0.26 196	0.17 176	0.28 186	0.18 185	0.28 215	0.22 210	0.25 203	0.21 191	0.37 219	0.30 220	0.55 224	0.51 216
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	0.31 206	0.28 211	0.21 206	0.33 198	0.29 209	0.31 198	0.29 205	0.38 217	0.24 196	0.46 235	0.31 221	0.50 202	0.34 210	0.25 199	0.30 216	0.25 216	0.19 114	0.23 209	0.58 219	0.29 217	0.25 204	0.28 222	0.21 193	0.27 212	0.31 207	0.26 201	0.37 207	0.51 216

edge stereo	0.31 206	0.22 193	0.20 200	0.42 212	0.36 214	0.42 217	0.39 214	0.39 219	0.23 193	0.23 120	0.39 227	0.68 214	0.34 210	0.30 212	0.17 179	0.17 196	0.31 215	0.21 200	0.42 208	0.21 198	0.24 198	0.18 185	0.25 203	0.23 197	0.28 198	0.24 191	0.39 210	0.55 221

SANet	0.31 206	0.21 188	0.21 206	0.25 187	0.22 188	0.31 198	0.22 189	0.31 202	0.32 221	0.27 185	0.27 210	1.36 246	0.39 219	0.22 195	0.17 179	0.14 161	0.26 196	0.21 200	0.30 189	0.21 198	0.25 204	0.21 206	0.30 226	0.23 197	0.34 214	0.26 201	0.35 202	0.49 214

AnyNet_C01	0.32 209	0.22 193	0.20 200	0.22 177	0.27 203	0.25 193	0.24 196	0.37 214	0.37 228	0.26 172	0.29 216	0.49 200	0.33 209	0.18 180	0.32 219	0.22 215	0.39 227	0.32 225	0.65 222	0.33 226	0.41 233	0.33 229	0.26 209	0.26 211	0.34 214	0.34 223	0.34 200	0.45 210

DGSMNet	0.34 210	0.27 210	0.24 211	0.41 211	0.33 213	0.37 211	0.37 208	0.28 189	0.25 201	0.25 158	0.52 235	0.45 194	0.32 203	0.26 200	0.25 211	0.20 213	0.52 237	0.32 225	0.75 229	0.35 228	0.38 228	0.39 239	0.28 223	0.31 220	0.27 194	0.24 191	0.33 196	0.37 193

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 211	0.36 216	0.38 228	0.46 214	0.28 205	0.31 198	0.28 204	0.51 232	0.46 234	0.39 232	0.29 216	0.37 187	0.36 213	0.31 213	0.38 226	0.26 219	0.22 152	0.27 218	0.72 226	0.37 229	0.28 215	0.31 224	0.30 226	0.38 228	0.33 212	0.26 201	0.30 189	0.38 195

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 212	0.16 165	0.13 156	0.26 189	0.22 188	0.23 190	0.27 203	0.24 177	0.15 150	0.24 136	0.16 146	4.16 262	0.22 185	0.19 186	0.14 152	0.13 142	0.33 217	0.22 204	0.32 193	0.20 196	0.24 198	0.19 194	0.22 195	0.14 168	0.20 149	0.20 175	0.21 159	0.24 158

STStereo	0.38 213	0.43 222	0.31 222	0.74 228	0.50 227	0.58 222	0.43 217	0.35 209	0.31 219	0.34 222	0.25 203	0.83 228	0.55 229	0.20 189	0.17 179	0.16 184	0.25 187	0.16 163	0.46 213	0.17 179	0.24 198	0.19 194	0.20 189	0.23 197	0.52 229	0.41 230	0.76 238	0.59 226

PVD	0.39 214	0.38 219	0.20 200	0.47 216	0.36 214	0.50 221	0.40 216	0.38 217	0.34 226	0.23 120	0.29 216	0.52 206	0.51 227	0.50 223	0.19 195	0.17 196	0.40 228	0.26 216	0.50 217	0.29 217	0.40 229	0.41 241	0.23 198	0.27 212	0.45 226	0.59 245	0.46 220	0.73 235

DPSNet	0.40 215	0.19 182	0.18 192	0.27 195	0.26 200	0.29 197	0.19 175	0.26 184	0.24 196	0.18 74	0.17 156	2.15 256	0.44 222	0.10 120	0.20 199	0.16 184	0.35 222	0.28 221	2.00 257	0.27 213	0.25 204	0.17 183	0.28 223	0.25 209	0.40 223	0.27 211	0.39 210	0.53 218

MANE	0.42 216	0.36 216	0.33 224	0.61 223	0.45 224	0.44 219	0.47 220	0.43 227	0.26 205	0.23 120	0.24 198	0.64 211	0.29 198	0.31 213	0.32 219	0.30 227	0.33 217	0.42 237	0.38 206	0.24 206	0.31 221	0.27 220	0.26 209	0.35 226	0.57 234	0.44 234	1.10 253	0.98 248

LE_ROB	0.42 216	0.19 182	0.17 187	0.40 210	0.44 221	0.33 206	0.44 218	0.35 209	0.29 216	0.32 214	0.21 184	1.22 243	1.73 258	0.11 133	0.11 94	0.11 80	0.21 142	0.13 116	0.21 145	0.13 137	0.23 187	0.13 148	0.12 159	0.15 171	0.39 222	0.36 225	1.46 259	1.45 257

ELAS	0.43 218	0.43 222	0.36 226	0.64 225	0.45 224	0.58 222	0.50 222	0.40 220	0.27 208	0.25 158	0.30 219	0.92 235	0.32 203	0.32 216	0.31 217	0.28 224	0.36 224	0.30 223	0.45 212	0.26 211	0.34 223	0.33 229	0.26 209	0.37 227	0.56 233	0.43 233	0.78 241	0.76 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.44 219	0.43 222	0.36 226	0.63 224	0.44 221	0.62 227	0.50 222	0.40 220	0.26 205	0.25 158	0.31 221	1.20 241	0.31 201	0.32 216	0.31 217	0.28 224	0.37 225	0.30 223	0.44 210	0.27 213	0.35 224	0.33 229	0.26 209	0.38 228	0.52 229	0.41 230	0.78 241	0.74 236
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.46 220	0.56 227	0.14 166	1.44 235	0.52 228	1.25 235	0.85 232	0.30 198	0.23 193	0.34 222	0.25 203	0.66 213	0.19 176	1.15 233	0.19 195	0.14 161	0.25 187	0.20 197	0.42 208	0.22 203	0.17 102	0.14 157	1.56 239	0.17 184	0.21 161	0.17 134	0.27 184	0.41 200

SAMSARA	0.49 221	0.23 198	0.39 229	0.23 179	0.23 192	0.22 186	0.23 192	0.44 229	0.39 231	0.31 213	0.21 184	0.30 177	0.47 224	0.18 180	0.35 222	0.34 228	0.26 196	0.32 225	0.47 214	0.32 225	0.48 243	0.54 249	0.15 171	0.33 224	1.40 261	1.58 260	1.42 258	1.48 258

AMNet	0.49 221	0.50 225	0.48 232	0.49 217	0.47 226	0.61 226	0.51 224	0.32 203	0.28 211	0.30 210	0.68 242	0.72 218	0.13 137	0.53 225	0.44 228	0.55 242	0.57 240	0.58 249	0.48 215	0.48 232	0.58 250	0.50 246	0.26 209	0.48 233	0.45 226	0.52 240	0.58 227	0.65 229

DispFullNet	0.49 221	0.53 226	0.20 200	1.14 232	0.43 220	0.79 231	1.26 237	0.33 206	0.24 196	0.24 136	0.27 210	0.85 229	0.50 226	1.59 238	0.18 187	0.15 179	0.51 235	0.34 231	1.12 243	0.26 211	0.25 204	0.19 194	0.20 189	0.22 194	0.28 198	0.18 149	0.35 202	0.61 227

BEATNet-Init1	0.51 224	0.41 221	0.29 217	0.78 231	0.41 219	0.60 225	0.46 219	0.41 225	0.28 211	0.30 210	0.25 203	0.87 231	0.91 241	0.26 200	0.33 221	0.26 219	0.28 210	0.25 215	0.98 238	0.29 217	0.29 219	0.27 220	0.26 209	0.32 222	0.51 228	0.38 229	2.12 262	0.96 246

MADNet+	0.56 225	0.37 218	0.63 244	0.56 220	0.53 229	0.45 220	0.39 214	0.64 239	0.51 236	0.53 239	0.40 229	0.81 227	0.67 236	0.34 219	0.61 239	0.50 239	0.58 241	0.50 241	0.84 232	0.53 234	0.49 246	0.44 242	0.51 230	0.47 232	0.82 244	0.71 250	0.58 227	0.70 232

otaku	0.59 226	0.73 232	0.30 219	1.73 246	0.85 236	1.52 240	1.01 233	0.40 220	0.33 223	0.38 228	0.32 223	0.68 214	0.26 190	1.38 234	0.35 222	0.25 216	0.21 142	0.23 209	0.71 224	0.30 220	0.23 187	0.18 185	2.19 242	0.28 215	0.29 202	0.18 149	0.31 192	0.42 202

SGM+DAISY	0.59 226	0.58 230	0.54 236	0.58 222	0.55 231	0.69 229	0.57 227	0.43 227	0.39 231	0.38 228	0.78 246	0.75 222	0.65 235	0.54 227	0.62 240	0.56 243	0.67 247	0.61 252	0.72 226	0.64 245	0.71 254	0.65 254	0.27 221	0.51 235	0.54 231	0.57 243	0.75 237	0.71 234

SPS-STEREO	0.60 228	0.57 229	0.53 233	0.55 219	0.54 230	0.65 228	0.52 225	0.40 220	0.68 239	0.37 227	0.78 246	0.78 224	0.64 234	0.53 225	0.59 238	0.57 245	0.67 247	0.63 255	0.75 229	0.72 250	0.77 257	0.68 255	0.26 209	0.54 240	0.54 231	0.60 246	0.70 234	0.66 230
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.64 229	0.74 233	0.31 222	1.81 248	0.85 236	1.57 241	1.10 235	0.48 230	0.36 227	0.38 228	0.39 227	0.74 220	0.27 194	1.54 237	0.37 225	0.28 224	0.23 161	0.24 212	0.71 224	0.31 222	0.23 187	0.18 185	2.45 245	0.30 219	0.31 207	0.24 191	0.38 209	0.44 208

MFMNet_re	0.66 230	0.72 231	0.65 247	0.77 230	0.62 232	0.82 233	0.70 231	0.52 234	0.53 237	0.54 241	0.65 241	0.79 225	0.51 227	0.59 229	0.68 244	0.67 249	0.81 254	0.69 256	0.74 228	0.62 243	0.71 254	0.64 253	0.45 228	0.57 241	0.59 237	0.62 248	0.74 236	0.88 243

WAO-7	0.67 231	0.75 234	0.64 246	0.72 227	0.78 234	0.58 222	0.66 228	0.97 253	0.97 252	0.62 243	0.81 250	0.79 225	0.84 239	0.55 228	0.86 250	0.71 253	0.44 230	0.36 232	0.96 235	0.67 248	0.44 236	0.35 234	0.16 174	0.83 254	0.57 234	0.67 249	0.58 227	0.70 232

ACVNet-4b	0.70 232	0.78 236	0.34 225	1.74 247	0.95 242	1.64 245	1.43 240	0.33 206	0.31 219	0.38 228	0.26 208	1.23 244	0.29 198	2.19 248	0.42 227	0.37 229	0.34 219	0.24 212	0.59 220	0.38 230	0.17 102	0.15 167	2.71 247	0.23 197	0.30 206	0.32 222	0.39 210	0.42 202

JetBlue	0.71 233	0.56 227	0.71 249	0.74 228	0.62 232	0.79 231	0.69 229	0.53 235	0.93 249	0.46 235	0.30 219	3.22 259	0.38 217	0.52 224	0.46 229	0.44 234	0.73 252	0.53 244	0.68 223	0.52 233	0.57 248	0.60 251	0.74 233	0.57 241	0.57 234	0.46 235	0.97 250	0.96 246

ACVNet_1	0.75 234	0.82 237	0.41 230	2.07 254	0.98 243	1.94 252	1.52 242	0.59 237	0.28 211	0.43 233	0.50 234	0.73 219	0.63 232	2.24 250	0.36 224	0.25 216	0.34 219	0.32 225	0.62 221	0.31 222	0.30 220	0.22 210	2.71 247	0.33 224	0.41 225	0.28 215	0.37 207	0.39 199

RainbowNet	0.78 235	0.90 238	0.47 231	1.86 249	0.92 239	1.63 244	1.48 241	0.42 226	0.37 228	0.47 238	0.34 225	0.92 235	0.62 231	2.02 243	0.65 241	0.48 237	0.35 222	0.33 229	0.92 234	0.58 238	0.33 222	0.24 216	2.80 251	0.39 230	0.40 223	0.35 224	0.44 218	0.50 215

PSMNet_ROB	0.80 236	0.99 243	0.62 243	1.64 239	0.93 241	1.51 239	1.20 236	0.57 236	0.73 240	0.74 246	0.63 240	0.86 230	0.84 239	1.52 236	0.58 235	0.42 231	0.54 238	0.41 236	0.87 233	0.62 243	0.42 235	0.31 224	1.83 240	0.48 233	0.69 242	0.37 226	0.76 238	0.47 213

WAO-6	0.83 237	0.96 240	0.61 241	1.33 234	1.06 249	1.28 237	1.42 239	0.78 246	0.87 245	0.78 248	0.70 245	0.77 223	1.02 248	1.95 241	0.81 247	0.62 247	0.55 239	0.49 240	0.80 231	0.60 239	0.57 248	0.53 248	0.50 229	0.58 244	0.85 248	0.46 235	0.77 240	0.83 242

ACVNet_2	0.84 238	0.95 239	0.58 239	2.04 252	1.03 248	1.88 251	1.56 245	0.68 241	0.39 231	0.53 239	0.49 232	1.05 239	0.68 237	1.97 242	0.53 232	0.44 234	0.40 228	0.33 229	1.06 240	0.42 231	0.35 224	0.25 217	2.54 246	0.53 238	0.61 238	0.28 215	0.53 222	0.58 225

SPstereo	0.89 239	0.77 235	0.71 249	0.66 226	0.80 235	0.69 229	0.69 229	1.10 255	0.91 248	0.74 246	1.22 259	0.97 237	1.44 257	0.93 232	0.89 252	1.06 258	0.96 257	0.62 254	1.20 247	0.81 253	0.87 258	0.79 257	0.64 232	0.91 256	0.89 250	0.74 251	1.16 254	0.90 244

PWCK	0.90 240	1.24 252	0.63 244	1.55 237	0.86 238	1.23 234	1.04 234	1.09 254	0.75 243	0.70 245	0.81 250	1.52 248	0.91 241	0.71 230	0.46 229	0.41 230	0.74 253	0.47 238	3.07 260	0.67 248	0.58 250	0.45 244	0.95 237	0.74 250	0.74 243	0.41 230	0.70 234	0.76 237

IMH-64-1	0.91 241	0.98 241	0.53 233	1.64 239	1.01 246	1.62 242	1.75 249	0.76 243	0.74 241	0.33 218	0.61 237	0.87 231	0.95 243	2.61 252	0.53 232	0.42 231	0.49 232	0.36 232	0.96 235	0.55 235	0.40 229	0.31 224	3.11 252	0.51 235	0.82 244	0.37 226	0.60 230	0.78 239

IMH-64	0.91 241	0.98 241	0.53 233	1.64 239	1.01 246	1.62 242	1.75 249	0.76 243	0.74 241	0.33 218	0.61 237	0.87 231	0.95 243	2.61 252	0.53 232	0.42 231	0.49 232	0.36 232	0.96 235	0.55 235	0.40 229	0.31 224	3.11 252	0.51 235	0.82 244	0.37 226	0.60 230	0.78 239

IMH	0.95 243	1.00 245	0.55 237	1.66 245	1.00 244	1.69 247	1.78 251	0.76 243	0.77 244	0.34 222	0.61 237	1.01 238	1.07 251	2.69 254	0.58 235	0.46 236	0.51 235	0.38 235	0.98 238	0.60 239	0.40 229	0.32 228	3.11 252	0.53 238	0.83 247	0.48 237	0.65 232	0.79 241

LVE	0.97 244	0.99 243	0.73 252	1.89 250	1.39 253	1.65 246	1.53 243	0.79 247	0.65 238	0.81 250	0.92 252	0.74 220	1.01 247	2.21 249	0.58 235	0.48 237	0.59 242	0.54 247	1.13 244	0.64 245	0.46 240	0.40 240	2.73 250	0.69 246	0.85 248	0.50 239	0.85 245	0.54 220

WAO-8	1.02 245	1.14 249	0.79 253	1.64 239	1.25 250	1.78 249	1.57 246	0.93 249	1.01 253	0.81 250	0.68 242	1.72 249	1.03 249	2.08 244	0.82 248	0.68 250	0.65 245	0.53 244	1.09 241	0.82 254	0.48 243	0.38 236	0.81 235	0.75 251	1.12 256	0.77 252	0.96 248	1.21 253

Venus	1.02 245	1.14 249	0.79 253	1.64 239	1.25 250	1.78 249	1.57 246	0.93 249	1.01 253	0.81 250	0.68 242	1.72 249	1.03 249	2.08 244	0.82 248	0.68 250	0.65 245	0.53 244	1.09 241	0.82 254	0.48 243	0.38 236	0.81 235	0.75 251	1.12 256	0.77 252	0.96 248	1.21 253

Dean	1.08 247	1.06 247	0.80 255	2.30 255	1.35 252	1.99 253	1.58 248	0.93 249	0.93 249	0.88 255	0.78 246	1.21 242	1.22 253	2.13 247	0.67 242	0.60 246	0.62 244	0.57 248	1.25 250	0.74 251	0.46 240	0.37 235	2.72 249	0.71 247	1.00 253	0.60 246	1.05 252	0.64 228

TorneroNet-64	1.09 248	1.03 246	0.60 240	1.99 251	0.92 239	2.06 255	2.05 252	0.63 238	0.87 245	0.58 242	0.49 232	1.90 253	1.89 259	2.91 259	0.67 242	0.51 240	0.48 231	0.47 238	1.23 248	0.61 241	0.35 224	0.38 236	3.33 255	0.57 241	0.64 240	0.52 240	0.69 233	1.15 251

TorneroNet	1.11 249	1.11 248	0.67 248	2.05 253	1.00 244	2.29 256	2.05 252	0.65 240	0.89 247	0.68 244	0.57 236	1.74 252	1.26 254	2.97 261	0.71 245	0.52 241	0.50 234	0.51 243	1.18 246	0.65 247	0.41 233	0.44 242	3.48 256	0.58 244	0.67 241	0.49 238	0.85 245	1.02 249

ktn	1.26 250	1.42 254	0.57 238	1.65 244	1.61 258	1.75 248	2.16 255	0.86 248	1.75 260	0.89 256	1.11 257	1.18 240	0.96 245	2.60 251	1.03 254	0.73 254	0.82 255	0.61 252	1.47 254	0.76 252	0.70 253	0.69 256	3.64 258	0.73 248	0.93 251	0.81 255	1.20 256	1.25 255

notaker	1.30 251	1.44 255	0.61 241	2.42 258	1.51 255	2.40 258	2.31 257	0.95 252	1.64 258	0.79 249	1.07 255	1.73 251	1.18 252	3.10 263	1.04 255	0.69 252	0.70 250	0.50 241	1.66 256	0.85 256	0.56 247	0.47 245	3.67 259	0.80 253	0.62 239	0.58 244	0.81 243	0.95 245

KSHMR	1.34 252	1.44 255	1.07 259	2.31 256	1.48 254	2.31 257	2.15 254	1.22 256	1.07 256	1.13 259	1.07 255	1.30 245	0.96 245	2.92 260	1.12 256	0.95 257	0.87 256	0.84 258	1.34 251	0.97 257	0.74 256	0.60 251	3.48 256	1.07 260	0.99 252	0.77 252	1.01 251	1.06 250

UNDER WATER-64	1.42 253	1.40 253	0.92 258	2.88 260	1.97 261	2.82 260	2.72 260	1.37 259	0.94 251	1.04 258	1.15 258	1.96 255	1.33 256	3.07 262	0.80 246	0.56 243	0.70 250	0.58 249	1.17 245	0.55 235	0.45 238	0.54 249	3.98 262	0.92 257	1.03 254	1.13 258	0.81 243	1.60 260

UNDER WATER	1.42 253	1.45 257	0.89 257	2.87 259	1.98 262	2.78 259	2.64 259	1.29 257	1.04 255	0.87 254	0.98 253	1.95 254	1.30 255	3.12 264	0.87 251	0.63 248	0.68 249	0.58 249	1.23 248	0.61 241	0.44 236	0.50 246	3.95 261	0.99 259	1.09 255	1.04 256	0.88 247	1.67 262

JetRed	1.64 255	1.79 260	1.70 261	1.59 238	1.52 256	2.02 254	2.26 256	1.52 261	1.47 257	0.82 253	0.78 246	2.67 258	0.43 221	1.78 240	1.47 259	1.56 260	1.74 259	2.93 263	1.44 253	1.10 259	2.36 261	2.20 260	1.98 241	0.98 258	1.19 259	1.77 261	1.58 260	1.56 259

HanzoNet	1.79 256	1.65 259	0.85 256	2.31 256	1.74 259	2.83 261	2.55 258	1.29 257	1.86 261	0.92 257	1.28 260	4.71 263	3.85 262	3.43 265	0.96 253	0.79 255	1.10 258	0.95 259	2.68 259	1.04 258	0.93 259	0.92 258	3.78 260	0.73 248	1.15 258	1.07 257	1.29 257	1.61 261

MADNet++	1.87 257	1.58 258	1.74 262	1.28 233	1.74 259	1.25 235	1.55 244	1.63 262	2.10 262	1.84 261	2.24 261	2.56 257	2.74 260	0.75 231	1.43 257	1.55 259	2.00 260	1.47 261	2.11 258	2.11 261	3.28 262	3.23 261	1.22 238	2.22 262	1.23 260	2.58 262	1.77 261	1.36 256

LSM0	3.23 258	0.28 211	0.18 192	0.38 204	0.30 210	0.39 213	0.37 208	0.51 232	0.32 221	0.45 234	0.47 231	0.71 217	0.59 230	0.19 186	16.94 265	59.67 272	0.37 225	0.26 216	1.34 251	0.34 227	0.45 238	0.34 233	0.23 198	0.28 215	0.38 221	0.31 221	0.53 222	0.53 218

PML	8.17 259	7.65 265	3.51 263	9.56 268	5.16 263	9.57 269	5.23 265	6.49 265	17.89 268	6.44 264	3.24 262	16.63 266	29.28 273	5.47 266	6.12 260	3.95 261	7.38 263	2.69 262	20.47 269	4.69 263	3.59 263	3.96 262	3.98 262	4.20 263	5.71 263	4.30 263	16.67 268	6.70 263

DGTPSM_ROB	8.61 260	3.65 261	8.39 264	2.97 261	5.68 264	3.37 262	4.40 263	3.70 263	9.03 263	3.00 262	6.91 263	3.52 260	10.03 263	2.69 254	10.46 261	10.76 262	3.81 261	12.88 265	4.73 261	10.21 264	5.93 264	13.78 265	4.46 264	8.55 264	10.09 266	27.91 267	11.05 266	30.64 267

DPSMNet_ROB	8.62 261	3.66 262	8.40 265	2.97 261	5.69 265	3.37 262	4.40 263	3.70 263	9.03 263	3.00 262	6.93 264	3.52 260	10.07 264	2.69 254	10.46 261	10.76 262	3.81 261	12.88 265	4.76 262	10.21 264	5.93 264	13.78 265	4.47 265	8.55 264	10.10 267	27.91 267	11.06 267	30.64 267

LRCNet_RVC	9.94 262	17.32 269	0.72 251	25.08 270	21.25 271	23.72 271	20.86 269	1.45 260	0.48 235	21.28 271	13.07 267	22.69 271	3.57 261	28.32 272	0.47 231	0.27 222	8.45 264	1.25 260	23.54 270	4.04 262	0.47 242	0.33 229	26.91 270	1.58 261	0.35 217	0.22 184	0.43 217	0.38 195

DLNR_Zeroshot_test	10.02 263	31.66 273	0.05 23	54.25 273	0.10 98	0.18 159	50.40 273	0.19 128	0.08 58	0.27 185	0.07 29	0.20 129	0.04 17	0.14 167	60.23 272	70.55 273	0.34 219	0.18 187	0.26 179	0.11 101	0.20 148	0.08 37	0.07 87	0.09 106	0.19 139	0.15 100	0.20 148	0.25 166

DPSM_ROB	12.93 264	6.06 263	9.07 266	4.34 263	6.33 266	4.24 264	3.55 261	8.20 266	10.79 265	6.62 265	7.89 265	9.68 264	12.99 266	2.78 257	12.36 263	13.66 264	8.95 265	16.55 268	9.69 263	12.30 266	16.52 268	17.76 268	2.26 243	10.59 266	28.41 268	36.73 269	31.10 269	39.69 269

DPSM	12.93 264	6.06 263	9.07 266	4.34 263	6.33 266	4.24 264	3.55 261	8.20 266	10.79 265	6.62 265	7.89 265	9.68 264	12.99 266	2.78 257	12.36 263	13.66 264	8.95 265	16.55 268	9.69 263	12.30 266	16.52 268	17.76 268	2.26 243	10.59 266	28.41 268	36.73 269	31.10 269	39.69 269

HaxPig	16.12 266	19.70 270	18.82 271	21.25 269	20.53 270	21.35 270	22.27 270	17.00 271	14.68 267	19.29 270	17.18 271	18.07 267	12.18 265	22.52 270	17.87 266	14.95 266	17.87 268	9.54 264	18.95 265	15.62 268	9.98 266	7.75 263	23.74 269	15.32 268	4.46 262	12.22 266	6.85 263	15.21 266

MEDIAN_ROB	20.51 267	25.88 271	24.09 272	26.47 271	25.52 272	25.87 272	26.98 271	21.19 272	19.61 269	28.55 272	22.12 272	24.85 272	16.74 268	26.52 271	23.53 267	18.59 267	22.10 271	14.86 267	26.41 271	23.30 269	15.47 267	11.96 264	27.64 271	18.47 269	7.32 264	9.55 265	8.34 265	11.88 265

AVERAGE_ROB	24.46 268	29.85 272	27.17 273	31.26 272	29.68 273	30.01 273	31.43 272	26.55 273	24.57 273	34.19 273	27.26 273	31.45 273	21.40 269	30.75 273	28.23 271	24.11 268	26.75 272	21.47 270	30.01 272	27.38 273	20.81 270	16.76 267	32.29 272	24.48 273	8.40 265	7.77 264	7.95 264	8.54 264

MyStereo02	25.56 269	12.17 266	18.23 269	8.74 266	0.00 1	8.44 267	7.21 267	16.48 269	21.77 270	13.32 267	15.90 269	19.49 268	26.17 271	5.59 268	24.91 268	27.50 269	17.88 269	33.36 272	19.50 266	24.77 271	33.22 272	36.10 271	4.56 267	21.35 270	57.13 270	73.97 271	62.60 272	79.92 272

CasAABBNet	25.99 270	12.23 268	18.16 268	8.64 265	12.70 269	8.22 266	7.18 266	16.43 268	21.85 272	13.64 269	15.80 268	19.61 270	26.12 270	5.47 266	25.18 270	27.55 271	17.67 267	33.30 271	19.65 268	24.62 270	33.10 271	35.23 270	4.49 266	21.39 272	57.22 272	74.08 273	62.47 271	79.73 271

MyStereo03	26.03 271	12.17 266	18.23 269	8.74 266	12.69 268	8.44 267	7.21 267	16.48 269	21.77 270	13.32 267	15.90 269	19.49 268	26.17 271	5.59 268	24.91 268	27.50 269	17.88 269	33.36 272	19.50 266	24.77 271	33.22 272	36.10 271	4.56 267	21.35 270	57.13 270	73.97 271	62.60 272	79.92 272

STTRV1_RVC		0.26 205	0.22 210	0.35 199	0.28 205	0.32 202	0.29 205	0.36 213	0.33 223	0.27 185	0.27 210	0.42 191	0.41 220	0.48 222		0.19 210	0.59 242	0.20 197		0.30 220	0.59 252			0.43 231	0.26 191	0.56 242	0.34 200	0.67 231

DPSimNet_ROB		1.23 251	1.31 260	1.49 236	1.60 257	1.34 238	1.37 238	0.68 241	1.70 259	1.68 260	1.03 254	1.48 247	0.82 238	2.08 244	1.45 258	0.92 256		0.81 257	1.64 255	1.41 260	1.08 260	1.28 259	0.79 234	0.87 255		1.26 259	1.18 255	1.16 252

Low-res two-view benchmark