Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.02 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
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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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
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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark