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 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

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
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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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-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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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