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	0.09 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.16 3	0.17 3	0.15 1	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.16 3	0.11 2	0.03 1	0.05 1	0.16 2	0.14 2	0.15 2	0.10 2
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
RAFT	0.13 4	0.08 3	0.09 3	0.11 6	0.05 3	0.15 16	0.04 2	0.18 10	0.10 5	0.10 3	0.13 4	0.13 6	0.08 5	0.04 3	0.16 3	0.16 1	0.18 4	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.15 4	0.04 3	0.08 3	0.23 12	0.21 10	0.24 14	0.22 12

ProNet	0.10 2	0.09 4	0.09 3	0.07 3	0.05 3	0.09 3	0.08 10	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 13	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.15 1	0.16 1	0.15 1	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.09 1	0.08 11	0.08 3	0.12 1	0.10 1	0.11 1	0.08 1

CroCo-Stereo Lap2	0.10 2	0.07 2	0.07 2	0.06 2	0.06 5	0.06 2	0.04 2	0.06 1	0.05 3	0.14 8	0.05 2	0.11 3	0.05 3	0.03 2	0.15 1	0.18 4	0.16 3	0.14 4	0.19 7	0.09 2	0.18 5	0.12 3	0.03 1	0.06 2	0.17 4	0.18 5	0.15 2	0.11 3

StereoVision	0.14 6	0.10 5	0.09 3	0.07 3	0.10 8	0.11 6	0.07 6	0.13 5	0.17 19	0.13 6	0.14 5	0.11 3	0.08 5	0.04 3	0.20 6	0.21 10	0.21 6	0.16 5	0.18 3	0.14 6	0.17 4	0.15 4	0.04 3	0.11 6	0.24 13	0.21 10	0.25 17	0.26 19

RAFT + AFF	0.18 8	0.18 14	0.12 8	0.16 21	0.10 8	0.14 14	0.10 18	0.25 16	0.15 13	0.33 24	0.16 12	0.31 27	0.11 10	0.07 7	0.20 6	0.20 6	0.33 24	0.16 5	0.31 20	0.17 17	0.32 25	0.17 9	0.07 5	0.12 8	0.21 6	0.19 7	0.15 2	0.13 4

AEACV	0.13 4	0.18 14	0.09 3	0.12 10	0.11 13	0.09 3	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 4	0.12 3	0.11 3	0.06 4	0.08 11	0.20 6	0.19 5	0.23 8	0.17 7	0.25 12	0.13 5	0.20 7	0.17 9	0.07 5	0.09 5	0.16 2	0.18 5	0.15 2	0.13 4

AFF-stereo	0.23 22	0.23 37	0.20 49	0.15 17	0.13 18	0.22 42	0.09 12	0.37 41	0.19 29	0.42 55	0.21 24	0.31 27	0.12 15	0.08 11	0.26 22	0.25 18	0.28 16	0.19 8	0.36 34	0.16 12	0.30 19	0.22 17	0.10 17	0.13 10	0.29 28	0.28 30	0.32 25	0.24 16

anonymousdsp	0.18 8	0.17 12	0.14 13	0.12 10	0.10 8	0.13 9	0.09 12	0.24 14	0.13 8	0.28 20	0.18 14	0.24 13	0.08 5	0.11 21	0.23 14	0.25 18	0.24 10	0.20 9	0.31 20	0.16 12	0.35 34	0.26 23	0.09 12	0.11 6	0.21 6	0.14 2	0.24 14	0.16 6

RAFT_CTSACE	0.22 20	0.16 9	0.13 10	0.11 6	0.11 13	0.20 34	0.14 42	0.27 19	0.15 13	0.48 99	0.14 5	0.33 33	0.25 80	0.12 24	0.23 14	0.23 13	0.30 18	0.20 9	0.27 16	0.14 6	0.31 21	0.37 72	0.07 5	0.14 14	0.26 23	0.25 19	0.32 25	0.21 11

delet	0.18 8	0.16 9	0.16 22	0.20 39	0.14 20	0.19 31	0.12 29	0.16 6	0.14 11	0.19 10	0.18 14	0.20 10	0.12 15	0.16 39	0.21 10	0.20 6	0.23 8	0.20 9	0.18 3	0.18 19	0.22 10	0.16 6	0.11 20	0.13 10	0.21 6	0.20 8	0.18 6	0.22 12

TDLM	0.17 7	0.19 19	0.14 13	0.16 21	0.18 39	0.15 16	0.12 29	0.16 6	0.15 13	0.12 4	0.29 52	0.17 8	0.16 28	0.11 21	0.18 5	0.20 6	0.21 6	0.20 9	0.18 3	0.15 8	0.20 7	0.16 6	0.11 20	0.16 20	0.18 5	0.17 4	0.18 6	0.20 10

RAFT-Stereo + iAFF	0.26 31	0.25 48	0.23 68	0.17 23	0.15 21	0.19 31	0.10 18	0.47 84	0.20 40	0.43 62	0.23 30	0.40 57	0.13 19	0.10 16	0.35 56	0.26 25	0.33 24	0.21 13	0.40 46	0.19 23	0.35 34	0.28 29	0.13 39	0.18 36	0.38 58	0.28 30	0.34 36	0.33 42

RAFT+CT+SA	0.24 26	0.20 25	0.17 27	0.19 31	0.13 18	0.16 20	0.12 29	0.33 33	0.19 29	0.44 70	0.14 5	0.34 39	0.30 112	0.10 16	0.26 22	0.30 39	0.27 14	0.22 14	0.31 20	0.19 23	0.32 25	0.40 83	0.07 5	0.17 24	0.30 33	0.28 30	0.32 25	0.27 23

test_5	0.21 14	0.19 19	0.14 13	0.17 23	0.10 8	0.15 16	0.11 23	0.25 16	0.15 13	0.30 21	0.15 9	0.29 22	0.31 117	0.07 7	0.28 30	0.25 18	0.26 12	0.22 14	0.23 10	0.15 8	0.26 15	0.27 28	0.07 5	0.17 24	0.25 16	0.26 23	0.31 23	0.26 19

iRaftStereo_RVC	0.19 11	0.15 7	0.12 8	0.11 6	0.10 8	0.13 9	0.06 5	0.26 18	0.11 6	0.27 18	0.25 34	0.24 13	0.11 10	0.09 15	0.20 6	0.21 10	0.30 18	0.22 14	0.26 15	0.16 12	0.31 21	0.29 32	0.09 12	0.12 8	0.22 10	0.20 8	0.28 21	0.19 8

HCRNet	0.25 28	0.30 84	0.16 22	0.34 103	0.15 21	0.25 60	0.15 55	0.30 25	0.14 11	0.69 204	0.33 65	0.39 52	0.14 21	0.17 44	0.21 10	0.21 10	0.30 18	0.22 14	0.34 29	0.16 12	0.24 12	0.18 12	0.17 78	0.13 10	0.22 10	0.29 35	0.24 14	0.22 12

CASnet	0.31 49	0.27 66	0.19 43	0.22 47	0.21 54	0.27 73	0.12 29	0.48 92	0.24 64	0.54 142	0.35 72	0.55 111	0.23 72	0.19 67	0.45 85	0.26 25	0.37 42	0.23 18	0.55 100	0.21 35	0.43 91	0.34 53	0.16 70	0.19 50	0.31 36	0.29 35	0.40 55	0.41 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AASNet	0.21 14	0.23 37	0.16 22	0.21 44	0.18 39	0.24 53	0.18 74	0.24 14	0.15 13	0.22 13	0.27 48	0.21 11	0.14 21	0.17 44	0.23 14	0.23 13	0.28 16	0.23 18	0.25 12	0.20 28	0.23 11	0.22 17	0.13 39	0.17 24	0.24 13	0.22 14	0.22 8	0.19 8

TESTraft	0.26 31	0.21 31	0.16 22	0.15 17	0.16 26	0.14 14	0.13 38	0.28 21	0.26 83	0.42 55	0.19 20	0.28 18	0.30 112	0.07 7	0.31 36	0.33 65	0.35 30	0.24 20	0.30 19	0.19 23	0.36 39	0.49 111	0.09 12	0.18 36	0.35 50	0.33 47	0.35 37	0.31 33

MMNet	0.21 14	0.20 25	0.17 27	0.21 44	0.17 29	0.20 34	0.14 42	0.23 13	0.17 19	0.19 10	0.21 24	0.27 17	0.12 15	0.22 97	0.23 14	0.23 13	0.27 14	0.24 20	0.29 18	0.19 23	0.24 12	0.17 9	0.13 39	0.16 20	0.25 16	0.24 17	0.23 10	0.25 17

anonymousdsp2	0.27 35	0.28 70	0.19 43	0.19 31	0.17 29	0.21 41	0.14 42	0.37 41	0.19 29	0.38 40	0.27 48	0.36 48	0.17 34	0.14 30	0.27 27	0.29 34	0.36 32	0.25 22	0.56 104	0.22 39	0.38 52	0.40 83	0.13 39	0.18 36	0.32 39	0.25 19	0.39 52	0.31 33

TestStereo1	0.27 35	0.24 40	0.15 17	0.17 23	0.17 29	0.18 24	0.13 38	0.32 28	0.24 64	0.43 62	0.18 14	0.28 18	0.35 129	0.08 11	0.33 42	0.31 46	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 45	0.51 121	0.12 28	0.18 36	0.35 50	0.34 50	0.40 55	0.32 40

SA-5K	0.27 35	0.24 40	0.15 17	0.17 23	0.17 29	0.18 24	0.13 38	0.32 28	0.24 64	0.43 62	0.18 14	0.28 18	0.35 129	0.08 11	0.33 42	0.31 46	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 45	0.51 121	0.12 28	0.18 36	0.35 50	0.34 50	0.40 55	0.32 40

test_4	0.26 31	0.19 19	0.17 27	0.14 14	0.15 21	0.11 6	0.07 6	0.37 41	0.20 40	0.53 136	0.21 24	0.35 44	0.16 28	0.15 35	0.26 22	0.30 39	0.36 32	0.25 22	0.32 24	0.22 39	0.38 52	0.35 57	0.10 17	0.18 36	0.33 43	0.32 42	0.35 37	0.36 48

CREStereo++_RVC	0.33 60	0.25 48	0.19 43	0.23 56	0.26 84	0.22 42	0.16 60	0.45 69	0.27 93	0.48 99	0.29 52	0.48 87	0.45 162	0.19 67	0.40 71	0.32 57	0.47 112	0.25 22	0.39 42	0.23 44	0.42 78	0.34 53	0.13 39	0.25 91	0.41 69	0.39 76	0.52 113	0.51 97
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
CVANet_RVC	0.23 22	0.30 84	0.22 59	0.30 87	0.22 61	0.26 68	0.16 60	0.28 21	0.18 23	0.24 15	0.43 113	0.24 13	0.21 57	0.14 30	0.22 12	0.24 16	0.26 12	0.25 22	0.24 11	0.18 19	0.26 15	0.20 13	0.14 49	0.18 36	0.25 16	0.21 10	0.23 10	0.26 19

StereoIM	0.19 11	0.14 6	0.13 10	0.08 5	0.07 6	0.09 3	0.07 6	0.17 9	0.12 7	0.26 17	0.15 9	0.28 18	0.10 8	0.06 6	0.22 12	0.25 18	0.32 23	0.26 28	0.33 26	0.15 8	0.31 21	0.20 13	0.07 5	0.13 10	0.29 28	0.31 40	0.31 23	0.36 48

CAS	0.28 38	0.22 33	0.18 35	0.21 44	0.17 29	0.18 24	0.10 18	0.33 33	0.21 44	0.33 24	0.40 96	0.29 22	0.19 47	0.18 54	0.31 36	0.28 30	0.38 44	0.26 28	0.39 42	0.20 28	0.30 19	0.32 39	0.16 70	0.18 36	0.37 55	0.35 52	0.41 60	0.54 109

CREStereo	0.33 60	0.27 66	0.23 68	0.26 71	0.21 54	0.22 42	0.12 29	0.49 98	0.21 44	0.50 111	0.26 45	0.54 108	0.24 76	0.20 78	0.34 46	0.35 92	0.49 123	0.26 28	0.42 61	0.23 44	0.46 108	0.33 48	0.15 57	0.22 69	0.41 69	0.42 86	0.49 85	0.53 105
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
AANet_RVC	0.21 14	0.19 19	0.18 35	0.14 14	0.17 29	0.12 8	0.12 29	0.18 10	0.19 29	0.15 9	0.20 22	0.18 9	0.15 25	0.14 30	0.38 65	0.25 18	0.24 10	0.26 28	0.22 8	0.22 39	0.20 7	0.21 16	0.16 70	0.17 24	0.26 23	0.25 19	0.26 18	0.33 42

MIF-Stereo	0.21 14	0.15 7	0.11 7	0.12 10	0.09 7	0.13 9	0.07 6	0.22 12	0.15 13	0.37 33	0.19 20	0.29 22	0.17 34	0.13 27	0.26 22	0.25 18	0.35 30	0.27 32	0.39 42	0.19 23	0.31 21	0.20 13	0.11 20	0.15 17	0.27 26	0.35 52	0.22 8	0.27 23

MIM_Stereo	0.23 22	0.18 14	0.18 35	0.20 39	0.15 21	0.20 34	0.11 23	0.28 21	0.13 8	0.43 62	0.21 24	0.31 27	0.11 10	0.12 24	0.24 19	0.31 46	0.36 32	0.27 32	0.34 29	0.22 39	0.37 45	0.30 34	0.09 12	0.17 24	0.25 16	0.21 10	0.32 25	0.23 15

LL-Strereo2	0.25 28	0.18 14	0.14 13	0.17 23	0.15 21	0.13 9	0.09 12	0.36 38	0.21 44	0.51 121	0.18 14	0.34 39	0.17 34	0.10 16	0.28 30	0.32 57	0.39 48	0.27 32	0.45 68	0.23 44	0.34 32	0.26 23	0.12 28	0.15 17	0.25 16	0.28 30	0.33 31	0.26 19

TestStereo	0.36 78	0.34 114	0.29 102	0.34 103	0.24 73	0.35 109	0.22 89	0.54 139	0.25 73	0.64 195	0.30 55	0.54 108	0.21 57	0.18 54	0.39 68	0.26 25	0.44 87	0.27 32	0.59 112	0.28 68	0.53 141	0.35 57	0.19 100	0.26 99	0.42 80	0.35 52	0.51 102	0.43 72

raft+_RVC	0.26 31	0.23 37	0.18 35	0.19 31	0.18 39	0.18 24	0.13 38	0.38 51	0.19 29	0.46 86	0.30 55	0.34 39	0.16 28	0.13 27	0.31 36	0.29 34	0.34 27	0.27 32	0.39 42	0.20 28	0.37 45	0.32 39	0.10 17	0.15 17	0.32 39	0.28 30	0.36 42	0.31 33

test croco	0.22 20	0.18 14	0.15 17	0.14 14	0.12 15	0.17 22	0.09 12	0.30 25	0.13 8	0.41 47	0.14 5	0.26 16	0.11 10	0.07 7	0.26 22	0.28 30	0.36 32	0.28 37	0.34 29	0.18 19	0.28 17	0.26 23	0.09 12	0.16 20	0.26 23	0.24 17	0.27 20	0.33 42

MIF-Stereo (partial)	0.21 14	0.17 12	0.15 17	0.13 13	0.12 15	0.16 20	0.08 10	0.28 21	0.19 29	0.30 21	0.18 14	0.22 12	0.12 15	0.11 21	0.27 27	0.28 30	0.36 32	0.28 37	0.31 20	0.18 19	0.32 25	0.25 22	0.11 20	0.17 24	0.29 28	0.23 15	0.28 21	0.27 23

LoS_RVC	0.30 41	0.25 48	0.23 68	0.15 17	0.19 49	0.18 24	0.12 29	0.37 41	0.22 53	0.42 55	0.41 101	0.33 33	0.21 57	0.18 54	0.35 56	0.29 34	0.34 27	0.28 37	0.45 68	0.21 35	0.44 97	0.37 72	0.15 57	0.24 80	0.49 102	0.35 52	0.42 67	0.46 79

tt_ll	0.30 41	0.25 48	0.23 68	0.15 17	0.19 49	0.18 24	0.12 29	0.37 41	0.22 53	0.42 55	0.41 101	0.33 33	0.21 57	0.18 54	0.35 56	0.29 34	0.34 27	0.28 37	0.45 68	0.21 35	0.44 97	0.37 72	0.15 57	0.24 80	0.49 102	0.35 52	0.42 67	0.46 79

iinet-f	0.36 78	0.26 59	0.25 86	0.24 59	0.18 39	0.35 109	0.17 67	0.33 33	0.21 44	0.42 55	0.72 188	0.44 68	0.36 134	0.19 67	0.53 107	0.36 97	0.43 78	0.28 37	0.89 154	0.35 107	0.42 78	0.41 89	0.18 89	0.19 50	0.41 69	0.30 38	0.47 79	0.41 66

CES	0.34 68	0.20 25	0.20 49	0.19 31	0.21 54	0.20 34	0.09 12	0.84 201	0.19 29	0.42 55	0.57 161	0.49 90	0.17 34	0.20 78	0.34 46	0.38 110	0.47 112	0.28 37	0.42 61	0.25 52	0.68 182	0.37 72	0.18 89	0.19 50	0.45 92	0.32 42	0.43 72	0.50 92

AnonymousM	0.42 105	0.19 19	0.15 17	0.18 28	0.18 39	0.15 16	0.11 23	0.42 57	0.18 23	0.47 94	0.31 60	0.35 44	0.11 10	0.15 35	0.36 60	0.33 65	0.45 95	0.28 37	0.40 46	0.20 28	0.45 104	0.32 39	0.15 57	0.17 24	0.24 13	0.36 58	0.53 116	4.19 246

PMTNet	0.35 72	0.28 70	0.22 59	0.26 71	0.23 66	0.20 34	0.19 81	0.45 69	0.21 44	0.50 111	0.25 34	0.52 101	0.16 28	0.18 54	0.57 119	0.35 92	0.47 112	0.28 37	0.55 100	0.26 57	0.47 116	0.30 34	0.16 70	0.16 20	0.49 102	0.47 100	0.49 85	0.66 139

RYNet	0.19 11	0.16 9	0.13 10	0.11 6	0.12 15	0.13 9	0.09 12	0.16 6	0.27 93	0.13 6	0.15 9	0.14 7	0.10 8	0.10 16	0.23 14	0.20 6	0.20 5	0.28 37	0.22 8	0.15 8	0.19 6	0.16 6	0.25 127	0.14 14	0.21 6	0.80 170	0.23 10	0.16 6

LoS	0.42 105	0.33 109	0.22 59	0.29 83	0.31 116	0.27 73	0.16 60	1.19 221	0.22 53	0.76 211	0.70 184	0.57 124	0.28 103	0.20 78	0.33 42	0.41 124	0.46 105	0.29 46	0.53 93	0.28 68	0.52 136	0.43 93	0.17 78	0.19 50	0.60 149	0.48 101	0.49 85	0.58 123

GMOStereo	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

error version	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

test-v	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

test-2	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

s12784h	0.41 95	0.36 116	0.27 96	0.46 148	0.30 111	0.26 68	0.19 81	0.49 98	0.23 60	0.51 121	0.35 72	0.63 147	0.35 129	0.21 89	0.34 46	0.30 39	0.49 123	0.29 46	0.53 93	0.24 48	0.52 136	0.35 57	0.15 57	0.24 80	0.54 125	0.72 155	0.73 166	1.10 182

GMStereo	0.34 68	0.32 100	0.20 49	0.27 75	0.25 77	0.32 90	0.25 106	0.48 92	0.25 73	0.37 33	0.31 60	0.55 111	0.28 103	0.19 67	0.36 60	0.33 65	0.46 105	0.29 46	0.58 110	0.32 94	0.40 64	0.28 29	0.18 89	0.23 74	0.41 69	0.36 58	0.48 83	0.34 46
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.58 161	0.30 84	0.31 111	0.34 103	0.25 77	0.28 78	0.30 124	0.37 41	0.32 123	0.39 42	0.30 55	0.38 49	0.26 90	0.23 106	7.02 254	0.39 114	0.39 48	0.29 46	0.51 87	0.28 68	0.39 58	0.35 57	0.25 127	0.25 91	0.39 62	0.37 64	0.41 60	0.38 53

CIPLG	0.30 41	0.26 59	0.18 35	0.22 47	0.17 29	0.25 60	0.14 42	0.50 107	0.17 19	0.46 86	0.39 88	0.45 72	0.25 80	0.26 130	0.34 46	0.32 57	0.43 78	0.30 54	0.41 56	0.29 76	0.41 67	0.32 39	0.14 49	0.18 36	0.34 47	0.26 23	0.33 31	0.29 27

dd	0.39 89	0.40 142	0.22 59	0.82 194	0.26 84	0.54 166	0.25 106	0.47 84	0.19 29	0.47 94	0.26 45	0.66 155	0.22 63	0.20 78	0.43 80	0.37 104	0.59 173	0.30 54	0.77 137	0.28 68	0.41 67	0.36 65	0.17 78	0.24 80	0.46 96	0.36 58	0.51 102	0.39 57

IPLGR_C	0.30 41	0.26 59	0.18 35	0.22 47	0.17 29	0.25 60	0.14 42	0.50 107	0.18 23	0.46 86	0.39 88	0.45 72	0.26 90	0.26 130	0.34 46	0.33 65	0.43 78	0.30 54	0.40 46	0.29 76	0.41 67	0.32 39	0.13 39	0.18 36	0.34 47	0.26 23	0.33 31	0.30 30

ACRE	0.30 41	0.26 59	0.17 27	0.22 47	0.17 29	0.25 60	0.14 42	0.50 107	0.17 19	0.46 86	0.39 88	0.45 72	0.25 80	0.26 130	0.35 56	0.33 65	0.43 78	0.30 54	0.40 46	0.29 76	0.41 67	0.32 39	0.13 39	0.18 36	0.33 43	0.26 23	0.33 31	0.30 30

DMCA	0.24 26	0.19 19	0.22 59	0.18 28	0.19 49	0.17 22	0.18 74	0.30 25	0.24 64	0.23 14	0.28 51	0.29 22	0.17 34	0.19 67	0.32 40	0.26 25	0.30 18	0.30 54	0.27 16	0.21 35	0.32 25	0.23 20	0.19 100	0.19 50	0.25 16	0.27 27	0.23 10	0.27 23

EGLCR-Stereo	0.34 68	0.28 70	0.20 49	0.24 59	0.26 84	0.33 94	0.11 23	0.48 92	0.21 44	0.49 107	0.22 28	0.49 90	0.15 25	0.17 44	0.27 27	0.31 46	0.46 105	0.31 59	0.46 76	0.26 57	0.49 119	0.56 144	0.15 57	0.19 50	0.39 62	0.36 58	0.75 171	0.57 120

IER	0.30 41	0.24 40	0.24 78	0.24 59	0.21 54	0.26 68	0.18 74	0.35 36	0.21 44	0.36 31	0.46 123	0.52 101	0.20 54	0.24 115	0.36 60	0.30 39	0.39 48	0.31 59	0.34 29	0.24 48	0.33 29	0.30 34	0.20 105	0.20 58	0.32 39	0.40 80	0.36 42	0.40 61

SA	0.31 49	0.28 70	0.18 35	0.18 28	0.17 29	0.24 53	0.10 18	0.47 84	0.26 83	0.54 142	0.20 22	0.46 78	0.14 21	0.12 24	0.39 68	0.31 46	0.41 61	0.31 59	0.41 56	0.24 48	0.38 52	0.43 93	0.11 20	0.22 69	0.41 69	0.40 80	0.50 96	0.37 51

test-3	0.35 72	0.25 48	0.21 55	0.25 63	0.25 77	0.25 60	0.16 60	0.49 98	0.22 53	0.51 121	0.25 34	0.64 150	0.25 80	0.17 44	0.50 95	0.33 65	0.45 95	0.31 59	0.86 146	0.31 88	0.42 78	0.58 151	0.12 28	0.21 62	0.33 43	0.27 27	0.41 60	0.38 53

test_1	0.35 72	0.25 48	0.21 55	0.25 63	0.25 77	0.25 60	0.16 60	0.49 98	0.22 53	0.51 121	0.25 34	0.64 150	0.25 80	0.17 44	0.50 95	0.33 65	0.45 95	0.31 59	0.87 150	0.31 88	0.42 78	0.58 151	0.12 28	0.21 62	0.33 43	0.27 27	0.41 60	0.38 53

ADLNet	0.35 72	0.39 137	0.26 92	0.33 99	0.29 107	0.36 112	0.32 129	0.42 57	0.26 83	0.37 33	0.39 88	0.60 141	0.28 103	0.50 190	0.40 71	0.31 46	0.40 54	0.31 59	0.38 38	0.28 68	0.34 32	0.33 48	0.29 144	0.20 58	0.37 55	0.43 89	0.36 42	0.38 53

UPFNet	0.29 39	0.25 48	0.26 92	0.26 71	0.23 66	0.30 83	0.22 89	0.35 36	0.26 83	0.35 30	0.32 63	0.33 33	0.21 57	0.24 115	0.34 46	0.30 39	0.37 42	0.31 59	0.38 38	0.24 48	0.28 17	0.28 29	0.18 89	0.21 62	0.30 33	0.32 42	0.32 25	0.29 27

RASNet	0.33 60	0.33 109	0.31 111	0.27 75	0.24 73	0.27 73	0.21 86	0.46 75	0.27 93	0.41 47	0.33 65	0.40 57	0.26 90	0.20 78	0.31 36	0.30 39	0.39 48	0.31 59	0.36 34	0.22 39	0.41 67	0.33 48	0.15 57	0.32 132	0.34 47	0.40 80	0.50 96	0.52 101

HITNet	0.29 39	0.27 66	0.21 55	0.22 47	0.21 54	0.22 42	0.15 55	0.40 54	0.22 53	0.50 111	0.34 69	0.44 68	0.22 63	0.17 44	0.34 46	0.24 16	0.33 24	0.31 59	0.32 24	0.20 28	0.33 29	0.32 39	0.16 70	0.19 50	0.32 39	0.29 35	0.45 76	0.44 73
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
DN-CSS_ROB	0.37 83	0.32 100	0.31 111	0.32 94	0.30 111	0.26 68	0.18 74	0.52 129	0.26 83	0.51 121	0.56 158	0.57 124	0.37 142	0.18 54	0.50 95	0.29 34	0.43 78	0.31 59	0.84 143	0.29 76	0.41 67	0.30 34	0.22 114	0.35 145	0.39 62	0.37 64	0.42 67	0.39 57

Former-RAFT_DAM_RVC	0.32 57	0.22 33	0.22 59	0.23 56	0.18 39	0.20 34	0.12 29	0.44 62	0.34 136	0.43 62	0.40 96	0.41 60	0.22 63	0.18 54	0.44 82	0.30 39	0.43 78	0.32 69	0.38 38	0.29 76	0.36 39	0.40 83	0.13 39	0.18 36	0.38 58	0.61 134	0.32 25	0.47 84

raftrobust	0.32 57	0.25 48	0.22 59	0.22 47	0.21 54	0.19 31	0.14 42	0.49 98	0.18 23	0.54 142	0.35 72	0.44 68	0.19 47	0.17 44	0.45 85	0.36 97	0.42 72	0.32 69	0.44 66	0.30 85	0.42 78	0.38 77	0.15 57	0.18 36	0.43 82	0.37 64	0.39 52	0.39 57

GANet	0.23 22	0.20 25	0.21 55	0.23 56	0.23 66	0.25 60	0.20 85	0.32 28	0.18 23	0.25 16	0.25 34	0.30 26	0.16 28	0.15 35	0.24 19	0.25 18	0.30 18	0.32 69	0.25 12	0.16 12	0.25 14	0.22 17	0.17 78	0.18 36	0.25 16	0.23 15	0.26 18	0.25 17

anonymity	1.03 196	0.26 59	0.65 198	0.38 122	0.29 107	0.36 112	0.21 86	0.56 151	0.27 93	0.53 136	15.55 265	0.52 101	0.22 63	0.21 89	0.42 76	0.50 161	0.49 123	0.33 72	0.84 143	0.46 158	0.49 119	0.54 134	0.18 89	0.23 74	0.71 172	0.98 190	0.58 130	0.96 173

Sa-1000	0.33 60	0.29 78	0.18 35	0.20 39	0.20 52	0.23 50	0.11 23	0.48 92	0.28 104	0.55 158	0.26 45	0.46 78	0.17 34	0.19 67	0.44 82	0.33 65	0.45 95	0.33 72	0.52 89	0.23 44	0.42 78	0.48 109	0.14 49	0.21 62	0.43 82	0.42 86	0.51 102	0.40 61

iRaft-Stereo_20w	0.57 157	0.33 109	0.85 212	0.84 196	0.33 125	0.48 150	0.31 126	0.55 145	0.30 114	0.55 158	0.73 191	0.60 141	0.15 25	0.22 97	0.70 154	0.45 146	0.50 132	0.33 72	0.93 159	0.45 151	0.50 125	0.44 96	0.16 70	0.19 50	0.75 184	1.38 214	1.06 200	1.18 185

NLCA_NET_v2_RVC	0.40 91	0.38 129	0.39 142	0.35 112	0.47 162	0.33 94	0.54 177	0.40 54	0.44 156	0.41 47	0.42 106	0.56 117	0.28 103	0.40 176	0.73 158	0.32 57	0.40 54	0.33 72	0.40 46	0.28 68	0.35 34	0.32 39	0.23 119	0.25 91	0.38 58	0.49 102	0.40 55	0.45 76
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.33 60	0.30 84	0.23 68	0.31 90	0.28 100	0.33 94	0.31 126	0.32 28	0.30 114	0.39 42	0.43 113	0.33 33	0.20 54	0.24 115	0.42 76	0.31 46	0.42 72	0.33 72	0.47 79	0.30 85	0.37 45	0.35 57	0.20 105	0.25 91	0.38 58	0.36 58	0.41 60	0.40 61

Any-RAFT	0.46 124	0.27 66	0.53 178	0.38 122	0.29 107	0.32 90	0.22 89	0.49 98	0.26 83	0.48 99	0.54 153	0.57 124	0.20 54	0.20 78	0.58 125	0.40 122	0.49 123	0.34 77	0.86 146	0.34 105	0.54 145	0.54 134	0.17 78	0.24 80	0.72 175	1.00 192	0.51 102	0.87 169

4D-IteraStereo	0.30 41	0.20 25	0.20 49	0.25 63	0.16 26	0.18 24	0.11 23	0.46 75	0.24 64	0.53 136	0.27 48	0.42 61	0.17 34	0.13 27	0.32 40	0.33 65	0.41 61	0.34 77	0.43 65	0.27 64	0.46 108	0.51 121	0.11 20	0.17 24	0.31 36	0.32 42	0.40 55	0.29 27

GLC_STEREO	0.37 83	0.32 100	0.30 104	0.32 94	0.28 100	0.31 87	0.24 103	0.49 98	0.22 53	0.54 142	0.44 117	0.49 90	0.22 63	0.22 97	0.33 42	0.33 65	0.55 162	0.34 77	0.49 82	0.31 88	0.60 161	0.50 119	0.18 89	0.25 91	0.40 67	0.31 40	0.57 128	0.41 66

test_3	0.36 78	0.25 48	0.22 59	0.25 63	0.25 77	0.24 53	0.15 55	0.51 116	0.24 64	0.54 142	0.25 34	0.67 156	0.29 111	0.17 44	0.50 95	0.34 85	0.45 95	0.34 77	0.88 153	0.33 99	0.44 97	0.64 165	0.11 20	0.24 80	0.39 62	0.37 64	0.42 67	0.37 51

ARAFT	0.25 28	0.20 25	0.16 22	0.20 39	0.16 26	0.20 34	0.10 18	0.32 28	0.19 29	0.45 73	0.24 33	0.34 39	0.13 19	0.10 16	0.24 19	0.27 29	0.41 61	0.34 77	0.35 33	0.17 17	0.36 39	0.26 23	0.11 20	0.14 14	0.31 36	0.25 19	0.33 31	0.30 30

FADNet-RVC	0.44 115	0.38 129	0.29 102	0.41 135	0.33 125	0.33 94	0.34 131	0.54 139	0.30 114	0.52 129	0.41 101	0.61 144	0.36 134	0.25 123	1.01 183	0.39 114	0.44 87	0.34 77	0.79 139	0.41 129	0.42 78	0.44 96	0.28 140	0.37 151	0.48 98	0.53 114	0.41 60	0.53 105

iResNetv2_ROB	0.38 87	0.31 90	0.24 78	0.35 112	0.30 111	0.38 116	0.22 89	0.47 84	0.26 83	0.46 86	0.56 158	0.57 124	0.42 158	0.22 97	0.42 76	0.31 46	0.41 61	0.34 77	0.68 128	0.33 99	0.43 91	0.35 57	0.23 119	0.31 123	0.45 92	0.38 68	0.50 96	0.45 76

IGEV_Zeroshot_test	0.52 148	0.33 109	0.83 211	0.76 188	0.37 136	0.39 120	0.46 156	0.58 161	0.28 104	0.54 142	0.80 200	0.61 144	0.19 47	0.22 97	0.42 76	0.57 184	0.50 132	0.35 84	0.92 156	0.45 151	0.59 158	0.60 155	0.15 57	0.25 91	0.82 191	0.67 146	0.69 154	0.75 150

raft_robust	0.36 78	0.28 70	0.20 49	0.30 87	0.22 61	0.23 50	0.17 67	0.52 129	0.29 110	0.64 195	0.25 34	0.49 90	0.26 90	0.18 54	0.34 46	0.35 92	0.44 87	0.35 84	0.53 93	0.28 68	0.46 108	0.51 121	0.12 28	0.22 69	0.46 96	0.66 144	0.50 96	0.46 79

dad	0.63 169	0.45 154	0.30 104	1.01 207	0.46 159	0.65 181	1.26 216	1.13 216	0.28 104	0.79 215	0.32 63	0.76 165	0.57 175	0.23 106	0.59 128	0.39 114	0.66 184	0.35 84	1.26 184	0.32 94	0.58 154	0.34 53	0.22 114	0.37 151	0.62 154	0.38 68	1.78 228	0.98 177

UNet	0.33 60	0.28 70	0.28 99	0.29 83	0.27 92	0.31 87	0.22 89	0.42 57	0.27 93	0.41 47	0.38 85	0.39 52	0.28 103	0.25 123	0.34 46	0.32 57	0.43 78	0.35 84	0.40 46	0.27 64	0.35 34	0.36 65	0.20 105	0.27 109	0.36 53	0.38 68	0.37 47	0.40 61

DMCA-RVC	0.33 60	0.25 48	0.28 99	0.25 63	0.28 100	0.24 53	0.28 111	0.36 38	0.32 123	0.33 24	0.39 88	0.55 111	0.24 76	0.21 89	0.52 100	0.36 97	0.36 32	0.35 84	0.36 34	0.29 76	0.39 58	0.38 77	0.22 114	0.25 91	0.30 33	0.33 47	0.37 47	0.42 71

DeepPrunerF	0.57 157	0.30 84	0.30 104	0.36 116	0.90 209	0.31 87	0.38 141	0.42 57	0.34 136	0.34 28	0.52 145	0.35 44	0.22 63	0.32 154	0.64 141	0.43 139	0.42 72	0.35 84	0.57 106	0.38 119	0.43 91	0.40 83	0.27 135	0.27 109	4.77 256	0.56 124	0.39 52	0.45 76

ADCP+	0.50 140	0.36 116	0.38 140	0.33 99	0.26 84	0.39 120	0.41 149	0.48 92	0.93 210	0.42 55	0.59 167	0.88 171	0.27 94	0.30 143	0.54 110	0.33 65	0.41 61	0.35 84	0.65 124	0.28 68	0.43 91	0.45 100	0.24 124	0.23 74	0.43 82	1.57 222	0.44 75	1.10 182

CFNet	0.35 72	0.31 90	0.27 96	0.38 122	0.32 120	0.30 83	0.24 103	0.46 75	0.26 83	0.41 47	0.36 77	0.59 134	0.32 119	0.24 115	0.38 65	0.28 30	0.39 48	0.35 84	0.38 38	0.26 57	0.36 39	0.26 23	0.18 89	0.25 91	0.49 102	0.44 91	0.47 79	0.52 101

IPLG	0.32 57	0.28 70	0.25 86	0.22 47	0.20 52	0.25 60	0.15 55	0.44 62	0.19 29	0.45 73	0.31 60	0.46 78	0.19 47	0.23 106	0.37 64	0.32 57	0.44 87	0.36 92	0.41 56	0.29 76	0.35 34	0.52 126	0.13 39	0.22 69	0.37 55	0.45 94	0.38 51	0.36 48

TRStereo	0.51 144	0.48 166	0.79 210	0.38 122	0.25 77	0.80 194	0.37 136	0.50 107	0.24 64	0.51 121	0.33 65	0.68 157	0.14 21	0.20 78	0.45 85	0.48 155	0.48 117	0.36 92	0.57 106	0.37 113	0.51 130	0.55 142	0.13 39	0.20 58	0.59 146	1.39 216	1.22 212	0.78 155

DSFCA	0.34 68	0.39 137	0.32 118	0.31 90	0.27 92	0.36 112	0.26 108	0.36 38	0.30 114	0.32 23	0.43 113	0.38 49	0.23 72	0.19 67	0.39 68	0.33 65	0.38 44	0.36 92	0.47 79	0.27 64	0.38 52	0.42 90	0.23 119	0.26 99	0.40 67	0.40 80	0.35 37	0.44 73

AF-Net	0.41 95	0.37 121	0.35 132	0.39 128	0.45 154	0.44 139	0.40 143	0.44 62	0.44 156	0.37 33	0.48 127	0.59 134	0.33 121	0.31 148	0.53 107	0.37 104	0.36 32	0.36 92	0.46 76	0.31 88	0.36 39	0.35 57	0.34 154	0.31 123	0.41 69	0.50 105	0.61 139	0.50 92

RP	0.45 121	0.45 154	0.50 169	0.48 153	0.44 150	0.46 143	0.49 162	0.47 84	0.46 163	0.34 28	0.59 167	0.57 124	0.42 158	0.34 158	0.57 119	0.37 104	0.44 87	0.36 92	0.50 85	0.35 107	0.40 64	0.42 90	0.30 150	0.36 146	0.51 115	0.53 114	0.54 121	0.59 124

Nwc_Net	0.41 95	0.37 121	0.35 132	0.39 128	0.45 154	0.44 139	0.40 143	0.44 62	0.44 156	0.37 33	0.48 127	0.59 134	0.33 121	0.31 148	0.53 107	0.37 104	0.36 32	0.36 92	0.46 76	0.31 88	0.36 39	0.35 57	0.34 154	0.31 123	0.41 69	0.50 105	0.61 139	0.50 92

PS-NSSS	0.47 126	0.53 175	0.39 142	0.69 180	0.41 147	0.57 173	0.46 156	0.57 157	0.31 121	0.57 175	0.37 83	1.18 186	0.35 129	0.29 139	0.61 133	0.31 46	0.41 61	0.36 92	0.71 130	0.33 99	0.33 29	0.24 21	0.27 135	0.30 121	0.51 115	0.46 98	0.48 83	0.61 128

HSM	0.42 105	0.37 121	0.31 111	0.40 132	0.36 133	0.34 105	0.29 115	0.55 145	0.29 110	0.50 111	0.51 139	0.49 90	0.37 142	0.24 115	0.64 141	0.35 92	0.52 144	0.36 92	0.51 87	0.37 113	0.52 136	0.40 83	0.19 100	0.31 123	0.50 108	0.54 118	0.55 123	0.56 116

iResNet_ROB	0.36 78	0.31 90	0.28 99	0.32 94	0.22 61	0.34 105	0.23 97	0.45 69	0.27 93	0.45 73	0.42 106	0.39 52	0.49 164	0.19 67	0.36 60	0.31 46	0.45 95	0.36 92	0.56 104	0.26 57	0.39 58	0.29 32	0.19 100	0.26 99	0.45 92	0.38 68	0.49 85	0.48 89

MSKI-zero shot	0.48 133	0.28 70	0.22 59	0.31 90	0.27 92	0.33 94	0.24 103	0.55 145	0.24 64	0.53 136	0.51 139	0.55 111	0.22 63	0.19 67	0.58 125	0.52 168	0.51 141	0.37 101	1.37 188	0.43 139	0.54 145	0.69 177	0.16 70	0.26 99	0.51 115	1.09 202	0.80 174	0.76 152

RAFT-Test	0.47 126	0.31 90	0.23 68	0.38 122	0.26 84	0.35 109	0.22 89	0.53 137	0.25 73	0.53 136	0.60 170	0.55 111	0.22 63	0.20 78	0.49 94	0.62 197	0.51 141	0.37 101	1.08 176	0.49 167	0.58 154	0.62 162	0.16 70	0.24 80	0.57 140	1.00 192	0.62 142	0.64 138

MIPNet	0.37 83	0.32 100	0.24 78	0.26 71	0.23 66	0.27 73	0.16 60	0.50 107	0.20 40	0.45 73	0.36 77	0.53 106	0.31 117	0.23 106	0.44 82	0.36 97	0.47 112	0.37 101	0.52 89	0.37 113	0.37 45	0.54 134	0.14 49	0.20 58	0.50 108	0.72 155	0.43 72	0.51 97

cross-raft	0.44 115	0.32 100	0.24 78	0.33 99	0.26 84	0.32 90	0.19 81	0.54 139	0.27 93	0.55 158	0.50 135	0.59 134	0.21 57	0.20 78	0.45 85	0.56 182	0.51 141	0.37 101	1.07 174	0.45 151	0.58 154	0.74 186	0.15 57	0.26 99	0.58 143	0.53 114	0.60 136	0.59 124

rafts_anoy	0.31 49	0.31 90	0.24 78	0.22 47	0.24 73	0.24 53	0.15 55	0.44 62	0.18 23	0.44 70	0.39 88	0.40 57	0.16 28	0.14 30	0.41 74	0.34 85	0.41 61	0.37 101	0.42 61	0.26 57	0.39 58	0.36 65	0.12 28	0.21 62	0.41 69	0.32 42	0.36 42	0.40 61

CFNet_pseudo	0.39 89	0.33 109	0.35 132	0.41 135	0.34 129	0.39 120	0.29 115	0.51 116	0.29 110	0.54 142	0.53 152	0.47 85	0.43 160	0.25 123	0.52 100	0.35 92	0.40 54	0.37 101	0.47 79	0.26 57	0.39 58	0.34 53	0.19 100	0.27 109	0.44 86	0.46 98	0.53 116	0.57 120

XX-Stereo	8.91 256	0.25 48	0.19 43	0.40 132	0.21 54	0.44 139	0.17 67	0.55 145	0.23 60	0.52 129	0.47 125	0.59 134	0.17 34	0.20 78	0.62 137	0.56 182	0.49 123	0.37 101	0.66 127	0.39 122	0.48 117	0.45 100	0.15 57	0.21 62	229.66 273	0.55 121	0.60 136	0.96 173

EAI-Stereo	0.47 126	0.31 90	0.23 68	0.36 116	0.32 120	0.44 139	0.40 143	0.56 151	0.29 110	0.51 121	0.50 135	0.58 131	0.19 47	0.20 78	0.83 167	0.59 191	0.50 132	0.37 101	1.06 172	0.49 167	0.49 119	0.57 148	0.14 49	0.24 80	0.59 146	0.62 136	0.67 153	0.69 144

CFNet_RVC	0.40 91	0.40 142	0.34 128	0.39 128	0.36 133	0.39 120	0.26 108	0.44 62	0.28 104	0.45 73	0.51 139	0.46 78	0.27 94	0.24 115	0.67 151	0.34 85	0.43 78	0.37 101	0.45 68	0.32 94	0.45 104	0.37 72	0.20 105	0.27 109	0.51 115	0.50 105	0.51 102	0.51 97

MDST_ROB	1.80 219	1.47 221	0.55 179	2.47 229	1.01 216	1.79 223	0.78 198	0.72 190	0.58 176	0.59 181	0.55 156	1.10 183	12.30 253	0.29 139	3.12 247	0.41 124	0.52 144	0.37 101	0.84 143	0.44 145	0.58 154	0.44 96	0.39 168	0.51 181	3.47 254	1.87 229	8.68 260	2.84 234

GANet-ADL	0.49 138	0.42 147	0.34 128	0.43 143	0.44 150	0.48 150	0.36 135	0.51 116	0.34 136	0.54 142	0.49 130	0.64 150	0.36 134	0.35 160	0.64 141	0.41 124	0.53 152	0.38 111	0.81 140	0.52 177	0.50 125	0.49 111	0.31 151	0.32 132	0.54 125	0.78 167	0.64 148	0.71 146

LMCR-Stereo	0.38 87	0.32 100	0.24 78	0.25 63	0.25 77	0.34 105	0.19 81	0.44 62	0.27 93	0.45 73	0.36 77	0.52 101	0.34 126	0.21 89	0.46 91	0.36 97	0.50 132	0.38 111	0.75 134	0.42 135	0.49 119	0.49 111	0.20 105	0.24 80	0.41 69	0.40 80	0.51 102	0.54 109

pcwnet_v2	0.47 126	0.37 121	0.39 142	0.48 153	0.38 139	0.46 143	0.38 141	0.51 116	0.35 140	0.54 142	0.60 170	0.51 99	0.78 185	0.35 160	0.65 146	0.39 114	0.47 112	0.38 111	0.55 100	0.31 88	0.44 97	0.36 65	0.25 127	0.33 138	0.60 149	0.57 129	0.60 136	0.75 150

RALCasStereoNet	0.31 49	0.31 90	0.23 68	0.28 79	0.23 66	0.23 50	0.16 60	0.45 69	0.19 29	0.48 99	0.29 52	0.45 72	0.19 47	0.14 30	0.40 71	0.34 85	0.44 87	0.38 111	0.40 46	0.27 64	0.42 78	0.33 48	0.14 49	0.22 69	0.41 69	0.33 47	0.36 42	0.39 57

RALAANet	0.30 41	0.31 90	0.25 86	0.22 47	0.22 61	0.24 53	0.17 67	0.38 51	0.20 40	0.33 24	0.38 85	0.35 44	0.18 45	0.15 35	0.41 74	0.31 46	0.38 44	0.38 111	0.49 82	0.29 76	0.38 52	0.36 65	0.15 57	0.21 62	0.36 53	0.30 38	0.35 37	0.35 47

psm_up	0.44 115	0.39 137	0.42 151	0.45 145	0.33 125	0.47 147	0.28 111	0.51 116	0.50 170	0.43 62	0.42 106	0.46 78	0.41 157	0.30 143	0.61 133	0.38 110	0.48 117	0.38 111	0.59 112	0.35 107	0.41 67	0.38 77	0.25 127	0.40 160	0.55 132	0.67 146	0.56 127	0.51 97

R-Stereo Train	0.42 105	0.29 78	0.30 104	0.34 103	0.28 100	0.38 116	0.14 42	0.50 107	0.26 83	0.54 142	0.44 117	0.56 117	0.27 94	0.21 89	0.55 113	0.45 146	0.52 144	0.38 111	0.71 130	0.37 113	0.53 141	0.62 162	0.18 89	0.29 119	0.56 136	0.63 137	0.46 77	0.61 128

RAFT-Stereo	0.42 105	0.29 78	0.30 104	0.34 103	0.28 100	0.38 116	0.14 42	0.50 107	0.26 83	0.54 142	0.44 117	0.56 117	0.27 94	0.21 89	0.55 113	0.45 146	0.52 144	0.38 111	0.71 130	0.37 113	0.53 141	0.62 162	0.18 89	0.29 119	0.56 136	0.63 137	0.46 77	0.61 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.44 115	0.32 100	0.23 68	0.27 75	0.27 92	0.37 115	0.23 97	0.51 116	0.25 73	0.52 129	0.52 145	0.54 108	0.22 63	0.21 89	0.47 92	0.63 200	0.52 144	0.38 111	1.05 171	0.61 190	0.57 151	0.64 165	0.17 78	0.24 80	0.55 132	0.45 94	0.59 133	0.62 134

UCFNet_RVC	0.44 115	0.53 175	0.35 132	0.47 151	0.42 149	0.42 132	0.31 126	0.49 98	0.32 123	0.51 121	0.49 130	0.68 157	0.37 142	0.27 135	0.68 152	0.33 65	0.41 61	0.38 111	0.49 82	0.32 94	0.46 108	0.36 65	0.29 144	0.31 123	0.64 162	0.55 121	0.49 85	0.61 128

MLCV	0.48 133	0.38 129	0.36 138	0.55 167	0.40 144	0.50 153	0.34 131	0.60 171	0.31 121	0.49 107	0.60 170	0.73 163	0.59 176	0.23 106	0.60 130	0.32 57	0.49 123	0.38 111	1.03 168	0.34 105	0.44 97	0.49 111	0.28 140	0.39 159	0.55 132	0.56 124	0.55 123	0.57 120

DLCB_ROB	0.42 105	0.36 116	0.36 138	0.32 94	0.33 125	0.32 90	0.29 115	0.42 57	0.35 140	0.47 94	0.50 135	0.55 111	0.38 147	0.30 143	0.47 92	0.36 97	0.44 87	0.38 111	0.41 56	0.33 99	0.45 104	0.40 83	0.27 135	0.33 138	0.83 192	0.57 129	0.55 123	0.46 79

MyStereo	0.48 133	0.41 144	0.43 153	0.37 119	0.32 120	0.28 78	0.23 97	0.52 129	0.39 146	0.52 129	0.40 96	0.56 117	0.34 126	0.18 54	0.59 128	0.41 124	0.45 95	0.39 123	1.23 183	0.44 145	0.53 141	0.54 134	0.20 105	0.32 132	0.63 159	0.99 191	0.72 162	0.50 92

CASS	0.51 144	0.37 121	0.35 132	0.45 145	0.40 144	0.48 150	0.35 134	0.60 171	0.39 146	0.62 189	0.51 139	0.56 117	0.39 150	0.23 106	0.58 125	0.39 114	0.67 187	0.39 123	0.97 161	0.41 129	0.62 169	0.71 180	0.27 135	0.27 109	0.68 166	0.54 118	0.69 154	0.80 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.40 91	0.41 144	0.27 96	0.35 112	0.32 120	0.28 78	0.18 74	0.50 107	0.27 93	0.48 99	0.49 130	0.52 101	0.25 80	0.22 97	0.54 110	0.33 65	0.42 72	0.39 123	0.64 119	0.39 122	0.41 67	0.54 134	0.14 49	0.23 74	0.50 108	0.68 149	0.49 85	0.46 79

HGLStereo	0.33 60	0.32 100	0.26 92	0.27 75	0.28 100	0.29 81	0.18 74	0.39 53	0.23 60	0.40 46	0.58 163	0.34 39	0.19 47	0.24 115	0.34 46	0.36 97	0.45 95	0.39 123	0.42 61	0.29 76	0.41 67	0.36 65	0.18 89	0.26 99	0.42 80	0.41 85	0.37 47	0.33 42

FADNet	0.49 138	0.38 129	0.31 111	0.42 140	0.32 120	0.41 129	0.47 158	0.60 171	0.35 140	0.57 175	0.54 153	0.61 144	0.40 153	0.29 139	0.99 182	0.38 110	0.41 61	0.39 123	1.00 167	0.43 139	0.51 130	0.46 103	0.29 144	0.32 132	0.58 143	0.61 134	0.49 85	0.62 134

MyStereo04	0.45 121	0.39 137	0.41 149	0.34 103	0.31 116	0.27 73	0.23 97	0.51 116	0.38 145	0.50 111	0.37 83	0.56 117	0.28 103	0.17 44	0.55 113	0.41 124	0.44 87	0.40 128	1.14 180	0.41 129	0.51 130	0.50 119	0.18 89	0.32 132	0.56 136	0.88 179	0.65 150	0.50 92

HH	0.47 126	0.22 33	0.57 182	0.34 103	0.27 92	0.40 125	0.29 115	0.52 129	0.27 93	0.54 142	0.30 55	0.58 131	0.17 34	0.23 106	0.45 85	0.61 194	0.49 123	0.40 128	0.99 165	0.44 145	0.68 182	0.61 159	0.17 78	0.27 109	0.50 108	0.87 177	0.65 150	0.81 157

HanStereo	0.47 126	0.22 33	0.57 182	0.34 103	0.27 92	0.40 125	0.29 115	0.52 129	0.27 93	0.54 142	0.30 55	0.58 131	0.17 34	0.23 106	0.45 85	0.61 194	0.49 123	0.40 128	0.99 165	0.44 145	0.68 182	0.61 159	0.17 78	0.27 109	0.50 108	0.87 177	0.65 150	0.81 157

UDGNet	0.51 144	0.46 159	0.33 125	1.05 208	0.80 201	0.92 201	0.71 193	0.47 84	0.32 123	0.45 73	0.48 127	0.46 78	0.17 34	0.99 224	0.38 65	0.32 57	0.46 105	0.40 128	0.52 89	0.33 99	0.50 125	0.45 100	0.60 204	0.24 80	0.54 125	0.50 105	0.43 72	0.47 84

ICVP	0.44 115	0.38 129	0.48 164	0.41 135	0.37 136	0.40 125	0.29 115	0.47 84	0.33 132	0.46 86	0.46 123	0.50 97	0.39 150	0.25 123	0.52 100	0.39 114	0.46 105	0.40 128	0.54 96	0.40 126	0.44 97	0.64 165	0.55 198	0.36 146	0.49 102	0.55 121	0.53 116	0.56 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	0.37 83	0.29 78	0.24 78	0.28 79	0.26 84	0.26 68	0.22 89	0.45 69	0.28 104	0.57 175	0.33 65	0.49 90	0.30 112	0.19 67	0.57 119	0.34 85	0.41 61	0.40 128	0.40 46	0.26 57	0.49 119	0.65 170	0.21 113	0.27 109	0.39 62	0.39 76	0.53 116	0.52 101

stereogan	0.51 144	0.48 166	0.50 169	0.53 162	0.55 180	0.56 170	0.48 161	0.53 137	0.48 165	0.39 42	0.49 130	0.70 161	0.51 171	0.35 160	0.64 141	0.42 132	0.45 95	0.40 128	0.64 119	0.42 135	0.45 104	0.47 108	0.38 164	0.38 156	0.49 102	0.54 118	0.80 174	0.60 126

AE-Stereo	0.40 91	0.32 100	0.25 86	0.34 103	0.26 84	0.29 81	0.17 67	0.49 98	0.25 73	0.55 158	0.22 28	0.69 160	0.23 72	0.19 67	0.51 99	0.39 114	0.52 144	0.41 135	0.62 118	0.38 119	0.51 130	0.61 159	0.14 49	0.33 138	0.54 125	0.45 94	0.55 123	0.47 84

test-1	0.48 133	0.24 40	0.23 68	0.28 79	0.31 116	0.51 158	0.29 115	0.58 161	0.32 123	0.55 158	0.41 101	0.59 134	0.33 121	0.21 89	0.60 130	0.46 151	0.50 132	0.41 135	1.07 174	0.40 126	0.52 136	0.87 205	0.17 78	0.33 138	0.63 159	0.67 146	0.58 130	0.86 168

STTStereo	0.41 95	0.43 150	0.44 156	0.37 119	0.44 150	0.34 105	0.50 164	0.37 41	0.34 136	0.38 40	0.43 113	0.51 99	0.33 121	0.38 170	0.94 177	0.33 65	0.42 72	0.41 135	0.40 46	0.30 85	0.37 45	0.32 39	0.23 119	0.28 117	0.43 82	0.45 94	0.42 67	0.61 128

ADCL	0.59 166	0.51 172	0.41 149	0.42 140	0.36 133	0.52 160	0.59 183	0.59 165	1.50 232	0.56 166	0.63 179	0.64 150	0.39 150	0.34 158	0.64 141	0.43 139	0.50 132	0.41 135	0.76 135	0.41 129	0.68 182	0.65 170	0.34 154	0.36 146	0.66 165	0.68 149	0.58 130	1.25 191

NaN_ROB	0.58 161	0.47 161	0.48 164	0.51 158	0.60 187	0.43 137	0.40 143	0.73 191	0.48 165	0.64 195	0.49 130	1.56 200	0.50 166	0.33 157	0.61 133	0.38 110	0.43 78	0.41 135	0.55 100	0.46 158	0.40 64	0.39 80	0.28 140	0.50 179	0.73 178	1.01 194	0.73 166	1.23 188

PWCDC_ROB	0.47 126	0.21 31	0.31 111	0.20 39	0.34 129	0.24 53	0.30 124	0.27 19	0.95 213	0.21 12	0.54 153	0.31 27	2.14 222	0.49 189	0.61 133	0.42 132	0.39 48	0.41 135	0.40 46	0.38 119	0.41 67	0.87 205	0.35 157	0.31 123	0.27 26	0.49 102	0.35 37	0.56 116

SGM-Forest	0.53 156	0.48 166	0.34 128	0.76 188	0.50 167	0.52 160	0.40 143	0.54 139	0.33 132	0.48 99	0.35 72	0.76 165	0.63 178	0.43 181	0.60 130	0.41 124	0.45 95	0.41 135	0.50 85	0.37 113	0.48 117	0.46 103	0.37 161	0.40 160	0.70 169	0.56 124	1.16 204	0.83 164
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	0.42 105	0.37 121	0.33 125	0.42 140	0.46 159	0.43 137	0.29 115	0.48 92	0.32 123	0.50 111	0.52 145	0.47 85	0.25 80	0.26 130	0.52 100	0.37 104	0.48 117	0.42 142	0.54 96	0.43 139	0.44 97	0.43 93	0.26 131	0.34 144	0.48 98	0.50 105	0.51 102	0.61 128

PSMNet-ADL	0.59 166	0.47 161	0.48 164	0.52 161	0.50 167	0.53 164	0.47 158	0.59 165	0.46 163	0.64 195	0.69 183	0.78 169	0.85 189	0.39 173	0.77 162	0.50 161	0.54 159	0.42 142	1.19 181	0.52 177	0.57 151	0.53 132	0.39 168	0.36 146	0.58 143	0.70 151	0.90 189	0.53 105

FADNet-RVC-Resample	0.41 95	0.31 90	0.32 118	0.36 116	0.29 107	0.33 94	0.28 111	0.54 139	0.32 123	0.57 175	0.36 77	0.56 117	0.36 134	0.30 143	0.63 139	0.33 65	0.42 72	0.42 142	0.57 106	0.44 145	0.41 67	0.54 134	0.26 131	0.45 171	0.45 92	0.44 91	0.37 47	0.53 105

RTSC	0.52 148	0.36 116	0.34 128	0.37 119	0.39 140	0.42 132	0.37 136	0.51 116	0.50 170	0.45 73	0.60 170	0.44 68	0.40 153	0.31 148	1.20 193	0.54 173	0.63 179	0.42 142	0.86 146	0.39 122	0.59 158	0.60 155	0.24 124	0.41 166	0.50 108	0.56 124	0.61 139	0.99 178

HSM-Net_RVC	0.52 148	0.38 129	0.40 147	0.57 171	0.45 154	0.47 147	0.29 115	0.55 145	0.39 146	0.57 175	0.62 177	0.90 175	0.59 176	0.31 148	0.55 113	0.37 104	0.50 132	0.42 142	0.58 110	0.36 110	0.50 125	0.59 154	0.29 144	0.44 169	0.69 167	0.81 171	0.80 174	0.77 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.57 157	0.58 184	0.50 169	0.72 183	0.53 177	0.55 167	0.43 151	0.58 161	0.39 146	0.54 142	0.74 193	0.90 175	0.50 166	0.39 173	0.65 146	0.49 158	0.58 169	0.43 147	0.91 155	0.50 172	0.51 130	0.57 148	0.39 168	0.38 156	0.62 154	0.77 166	0.54 121	0.82 159

GES	0.43 113	0.38 129	0.26 92	0.31 90	0.30 111	0.42 132	0.27 110	0.46 75	0.28 104	0.49 107	0.42 106	0.43 63	0.27 94	0.31 148	0.85 169	0.44 144	0.54 159	0.43 147	0.98 162	0.43 139	0.51 130	0.46 103	0.23 119	0.31 123	0.41 69	0.35 52	0.47 79	0.52 101

LE_ROB	12.15 260	1.07 218	1.28 230	4.86 258	43.61 272	6.11 262	34.98 270	7.73 264	6.67 261	0.59 181	3.47 254	32.65 269	46.59 270	0.28 137	3.28 249	0.34 85	0.56 166	0.43 147	23.40 261	0.83 211	0.89 209	0.66 174	0.55 198	8.00 263	23.50 264	19.54 265	20.84 266	35.39 269

SGM_RVC	1.95 223	1.03 216	0.60 188	1.33 215	0.98 214	1.28 215	0.91 207	0.96 206	0.78 198	0.62 189	0.80 200	2.66 216	1.78 216	0.36 164	0.95 180	0.39 114	0.57 168	0.43 147	5.48 231	0.47 162	0.63 171	0.42 90	0.38 164	0.61 194	1.50 225	1.43 217	3.27 252	22.12 262
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCRef	0.50 140	0.37 121	0.35 132	0.33 99	0.31 116	0.46 143	0.40 143	0.47 84	0.67 186	0.47 94	0.51 139	0.57 124	0.36 134	0.28 137	0.70 154	0.42 132	0.48 117	0.44 151	0.87 150	0.39 122	0.52 136	0.57 148	0.31 151	0.33 138	0.53 123	0.86 176	0.50 96	1.01 180

NVstereo2D	0.42 105	0.38 129	0.32 118	0.45 145	0.39 140	0.56 170	0.56 180	0.46 75	0.30 114	0.41 47	0.41 101	0.45 72	0.23 72	0.59 203	0.55 113	0.43 139	0.48 117	0.44 151	0.41 56	0.32 94	0.39 58	0.33 48	0.45 188	0.32 132	0.54 125	0.42 86	0.41 60	0.44 73

SGM-ForestM	2.76 238	1.91 229	0.61 193	1.81 220	0.95 210	2.05 225	1.33 219	1.42 231	0.91 207	0.56 166	0.91 209	5.46 241	4.14 235	0.42 180	24.53 264	0.42 132	0.62 175	0.44 151	5.98 233	0.47 162	0.63 171	0.44 96	0.39 168	0.56 188	3.80 255	4.06 254	4.71 257	4.93 250

DeepPruner_ROB	0.45 121	0.36 116	0.39 142	0.38 122	0.40 144	0.38 116	0.28 111	0.45 69	0.36 143	0.50 111	0.52 145	0.48 87	0.40 153	0.23 106	0.87 172	0.41 124	0.48 117	0.44 151	0.52 89	0.36 110	0.63 171	0.49 111	0.27 135	0.33 138	0.48 98	0.76 161	0.52 113	0.47 84

XPNet_ROB	0.57 157	0.57 182	0.42 151	0.41 135	0.44 150	0.50 153	0.45 154	0.41 56	0.48 165	0.48 99	0.56 158	1.91 204	0.38 147	0.32 154	0.77 162	0.46 151	0.67 187	0.44 151	0.61 117	0.41 129	0.56 150	0.78 193	0.35 157	0.40 160	0.51 115	0.53 114	1.00 195	0.69 144

RGC	0.58 161	0.54 179	0.68 204	0.55 167	0.55 180	0.60 176	0.44 153	0.58 161	0.62 182	0.45 73	0.72 188	0.65 154	0.70 181	0.45 184	0.71 157	0.48 155	0.50 132	0.45 156	0.64 119	0.45 151	0.50 125	0.51 121	0.40 176	0.44 169	0.65 163	0.76 161	0.74 168	0.82 159

PA-Net	0.52 148	0.60 188	0.55 179	0.40 132	0.54 178	0.42 132	0.54 177	0.56 151	0.51 172	0.46 86	0.42 106	0.49 90	0.49 164	0.50 190	0.78 165	0.43 139	0.38 44	0.45 156	0.44 66	0.46 158	0.38 52	0.56 144	0.28 140	0.40 160	0.54 125	1.09 202	0.47 79	0.99 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNet	0.62 168	0.41 144	0.44 156	0.53 162	0.49 163	0.68 187	0.41 149	0.66 177	0.44 156	0.50 111	0.55 156	1.10 183	1.24 205	0.25 123	0.90 174	0.44 144	0.53 152	0.45 156	1.74 196	0.47 162	0.49 119	0.49 111	0.33 153	0.56 188	0.57 140	0.60 133	0.69 154	0.68 141

SACVNet	0.48 133	0.42 147	0.39 142	0.44 144	0.41 147	0.41 129	0.45 154	0.52 129	0.48 165	0.52 129	0.47 125	0.46 78	0.25 80	0.32 154	0.66 148	0.42 132	0.50 132	0.46 159	0.65 124	0.49 167	0.55 147	0.53 132	0.29 144	0.36 146	0.65 163	0.58 131	0.63 147	0.60 126

MFN_U_SF_DS_RVC	0.89 190	0.71 200	0.52 175	0.97 204	0.69 195	0.89 199	0.83 201	1.04 213	0.93 210	0.78 212	0.62 177	1.36 197	0.99 196	0.67 212	1.61 213	0.54 173	0.53 152	0.46 159	1.75 197	0.48 166	0.81 200	0.94 209	0.61 205	0.58 190	1.10 213	1.25 210	1.01 196	1.41 195

NCCL2	0.52 148	0.48 166	0.49 168	0.41 135	0.39 140	0.39 120	0.34 131	0.55 145	0.45 162	0.58 180	0.45 121	0.53 106	0.37 142	0.29 139	0.84 168	0.49 158	0.49 123	0.46 159	0.57 106	0.45 151	0.59 158	0.64 165	0.35 157	0.47 178	0.71 172	0.73 160	0.62 142	0.82 159

sCroCo_RVC	0.41 95	0.30 84	0.24 78	0.24 59	0.22 61	0.30 83	0.18 74	0.50 107	0.32 123	0.44 70	0.34 69	0.38 49	0.38 147	0.18 54	0.54 110	0.62 197	0.55 162	0.47 162	0.65 124	0.40 126	0.69 187	0.71 180	0.22 114	0.31 123	0.50 108	0.43 89	0.59 133	0.47 84

STStereo	3.04 241	1.84 227	2.02 246	2.86 236	2.07 231	2.80 232	2.13 226	3.45 257	1.87 239	0.84 217	5.89 260	8.55 259	10.11 251	0.54 198	5.43 252	0.48 155	0.66 184	0.47 162	12.54 254	0.74 204	0.90 211	0.86 204	0.50 193	1.06 230	2.80 246	2.48 244	2.76 249	5.29 252

CBMV_ROB	1.05 198	0.45 154	0.51 173	0.89 198	0.76 198	0.67 185	0.54 177	0.70 185	0.39 146	0.55 158	0.45 121	6.15 247	3.07 230	0.51 193	1.10 189	0.46 151	0.62 175	0.47 162	1.84 200	0.94 219	0.60 161	0.48 109	0.41 180	0.50 179	0.94 202	1.54 221	1.39 218	1.38 194

APVNet	0.43 113	0.37 121	0.30 104	0.35 112	0.39 140	0.47 147	0.37 136	0.51 116	0.32 123	0.36 31	0.52 145	0.42 61	0.24 76	0.30 143	0.57 119	0.51 166	0.55 162	0.48 165	0.64 119	0.46 158	0.46 108	0.49 111	0.26 131	0.37 151	0.48 98	0.36 58	0.62 142	0.48 89

SFCPSM	0.86 188	0.60 188	0.48 164	0.60 173	0.54 178	0.61 177	0.51 168	0.67 179	0.61 180	0.55 158	0.78 198	1.44 199	2.37 224	0.38 170	1.19 191	0.50 161	0.56 166	0.48 165	4.29 225	0.84 212	0.61 165	0.68 176	0.45 188	0.40 160	0.72 175	0.76 161	0.71 159	0.97 176

HBP-ISP	0.63 169	0.53 175	0.61 193	0.79 192	0.58 185	0.62 178	0.53 174	0.71 187	0.39 146	0.63 193	0.58 163	0.68 157	0.32 119	0.60 204	0.73 158	0.75 218	0.58 169	0.49 167	0.54 96	0.51 174	0.67 179	0.85 203	0.38 164	0.54 185	0.70 169	0.76 161	1.11 203	0.74 149

sAnonymous2	0.41 95	0.29 78	0.25 86	0.25 63	0.23 66	0.33 94	0.23 97	0.56 151	0.30 114	0.41 47	0.39 88	0.39 52	0.30 112	0.18 54	0.52 100	0.54 173	0.53 152	0.49 167	0.82 141	0.43 139	0.55 147	0.65 170	0.20 105	0.26 99	0.52 121	0.52 112	0.51 102	0.55 112

CroCo_RVC	0.41 95	0.29 78	0.25 86	0.25 63	0.23 66	0.33 94	0.23 97	0.56 151	0.30 114	0.41 47	0.39 88	0.39 52	0.30 112	0.18 54	0.52 100	0.54 173	0.53 152	0.49 167	0.82 141	0.43 139	0.55 147	0.65 170	0.20 105	0.26 99	0.52 121	0.52 112	0.51 102	0.55 112

CC-Net-ROB	0.73 179	0.93 211	0.60 188	1.39 216	0.88 207	1.29 216	0.91 207	0.70 185	0.44 156	0.71 205	0.50 135	2.03 205	0.36 134	0.64 210	0.70 154	0.34 85	0.53 152	0.49 167	1.09 178	0.45 151	0.42 78	0.31 38	0.81 216	0.41 166	0.69 167	0.64 139	0.59 133	0.92 172

ccs_rob	0.82 184	0.59 185	0.44 156	0.73 185	0.49 163	0.74 188	0.69 191	0.59 165	0.40 153	0.56 166	3.97 257	3.46 232	1.01 198	0.43 181	0.73 158	0.53 170	0.53 152	0.49 167	0.78 138	0.56 185	0.60 161	0.60 155	0.39 168	0.38 156	0.56 136	0.58 131	0.57 128	0.76 152

ETE_ROB	0.69 177	0.65 194	0.44 156	0.54 165	0.52 171	0.66 183	0.49 162	0.52 129	0.60 179	0.52 129	0.73 191	2.42 212	0.44 161	0.41 177	1.02 185	0.51 166	0.72 196	0.50 172	0.74 133	0.52 177	0.66 177	0.71 180	0.40 176	0.46 174	0.62 154	0.72 155	1.20 208	0.90 171

DDUNet	1.09 199	1.90 228	0.60 188	2.35 226	2.12 235	2.19 226	2.37 227	0.57 157	0.70 190	0.48 99	0.80 200	1.34 195	0.25 80	2.50 235	0.80 166	0.58 189	0.89 216	0.51 173	1.72 194	0.61 190	0.83 203	0.76 191	1.49 231	0.41 166	0.59 146	0.64 139	0.70 158	0.66 139

DAS	0.65 173	0.43 150	0.32 118	0.62 174	0.49 163	0.55 167	0.50 164	0.59 165	0.67 186	0.45 73	0.71 185	1.21 187	0.70 181	0.25 123	0.85 169	0.50 161	0.72 196	0.51 173	1.03 168	0.66 197	0.61 165	0.75 189	0.41 180	0.66 202	0.74 180	0.85 173	0.84 182	0.85 166

SepStereo	0.65 173	0.43 150	0.32 118	0.62 174	0.49 163	0.55 167	0.50 164	0.59 165	0.67 186	0.45 73	0.71 185	1.21 187	0.70 181	0.25 123	0.85 169	0.50 161	0.72 196	0.51 173	1.03 168	0.66 197	0.61 165	0.75 189	0.41 180	0.66 202	0.74 180	0.85 173	0.84 182	0.85 166

Anonymous	0.46 124	0.35 115	0.31 111	0.30 87	0.30 111	0.33 94	0.21 86	0.51 116	0.33 132	0.39 42	0.36 77	0.45 72	0.36 134	0.17 44	0.52 100	0.62 197	0.58 169	0.51 173	1.26 184	0.44 145	0.74 191	0.70 179	0.22 114	0.28 117	0.54 125	0.51 110	0.62 142	0.54 109

NCC-stereo	0.52 148	0.47 161	0.45 161	0.49 155	0.52 171	0.50 153	0.53 174	0.51 116	0.58 176	0.37 33	0.58 163	0.63 147	0.56 173	0.37 166	0.66 148	0.42 132	0.46 105	0.51 173	0.59 112	0.42 135	0.46 108	0.46 103	0.44 185	0.37 151	0.60 149	0.72 155	0.74 168	0.68 141

Abc-Net	0.52 148	0.47 161	0.45 161	0.49 155	0.52 171	0.50 153	0.53 174	0.51 116	0.58 176	0.37 33	0.58 163	0.63 147	0.56 173	0.37 166	0.66 148	0.42 132	0.46 105	0.51 173	0.59 112	0.42 135	0.46 108	0.46 103	0.44 185	0.37 151	0.60 149	0.72 155	0.74 168	0.68 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.70 178	0.44 153	0.56 181	0.58 172	0.57 183	0.52 160	0.50 164	0.75 194	0.71 191	0.64 195	0.66 181	0.71 162	0.99 196	0.43 181	1.22 194	0.67 205	0.70 195	0.51 173	1.26 184	0.60 187	0.76 196	0.79 195	0.39 168	0.55 187	0.72 175	0.88 179	0.71 159	1.06 181

GANetREF_RVC	0.63 169	0.57 182	0.59 185	0.56 169	0.52 171	0.56 170	0.52 170	0.85 203	0.63 183	0.78 212	0.44 117	1.02 181	0.64 179	0.35 160	0.69 153	0.45 146	0.54 159	0.51 173	0.86 146	0.52 177	0.67 179	0.52 126	0.48 190	0.60 193	0.74 180	0.64 139	0.82 178	0.84 165
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
EKT-Stereo	0.50 140	0.39 137	0.30 104	0.50 157	0.34 129	0.50 153	0.52 170	0.51 116	0.24 64	0.50 111	0.51 139	0.57 124	0.25 80	0.22 97	0.77 162	0.55 179	0.55 162	0.52 181	0.92 156	0.41 129	0.67 179	0.72 183	0.17 78	0.26 99	0.73 178	0.76 161	0.64 148	0.55 112

RTS	0.84 185	0.45 154	0.43 153	0.46 148	0.45 154	0.77 190	0.57 181	0.67 179	0.73 192	0.43 62	0.52 145	0.89 172	0.50 166	0.37 166	2.17 233	0.66 203	0.84 211	0.52 181	1.62 191	0.66 197	0.70 188	0.79 195	0.37 161	0.52 182	0.86 195	3.75 251	0.83 180	1.23 188

RTSA	0.84 185	0.45 154	0.43 153	0.46 148	0.45 154	0.77 190	0.57 181	0.67 179	0.73 192	0.43 62	0.52 145	0.89 172	0.50 166	0.37 166	2.17 233	0.66 203	0.84 211	0.52 181	1.62 191	0.66 197	0.70 188	0.79 195	0.37 161	0.52 182	0.86 195	3.75 251	0.83 180	1.23 188

PDISCO_ROB	0.35 72	0.31 90	0.32 118	0.28 79	0.24 73	0.30 83	0.22 89	0.37 41	0.25 73	0.27 18	0.34 69	0.33 33	0.24 76	0.18 54	0.43 80	0.41 124	0.41 61	0.52 181	0.36 34	0.33 99	0.46 108	0.49 111	0.17 78	0.26 99	0.44 86	0.44 91	0.62 142	0.48 89

FBW_ROB	0.97 195	0.97 213	0.74 207	1.48 218	0.95 210	1.12 211	0.93 209	0.67 179	0.54 175	0.56 166	0.72 188	1.28 192	0.79 186	0.82 218	1.04 186	0.45 146	0.72 196	0.53 185	4.39 226	0.45 151	0.68 182	0.55 142	0.94 222	0.96 226	0.80 188	0.91 181	0.86 185	1.36 193

XQC	0.80 182	0.75 201	0.59 185	0.77 190	0.74 196	0.79 193	0.73 196	0.88 204	0.78 198	0.73 209	0.60 170	0.89 172	0.85 189	0.61 205	1.25 196	0.67 205	0.65 182	0.54 186	1.08 176	0.62 192	0.76 196	0.88 207	0.52 195	0.59 192	0.97 204	1.38 214	1.04 199	0.82 159

ADCPNet	0.92 192	0.59 185	0.57 182	0.63 176	0.74 196	0.64 179	0.79 200	0.77 197	0.83 202	0.63 193	0.82 204	0.74 164	1.50 209	0.51 193	1.44 207	0.71 214	0.73 201	0.54 186	1.89 202	0.73 203	0.89 209	1.04 216	0.53 197	0.62 196	0.97 204	1.53 220	0.87 186	2.63 230

CSAN	0.74 180	0.70 199	0.60 188	0.69 180	0.63 190	0.59 174	0.51 168	0.79 199	0.77 196	0.79 215	0.57 161	1.37 198	1.13 202	0.36 164	1.01 183	0.47 154	0.58 169	0.54 186	0.76 135	0.60 187	0.61 165	0.56 144	0.44 185	0.62 196	0.84 194	1.30 212	0.90 189	1.19 186

NOSS_ROB	0.58 161	0.50 171	0.44 156	0.56 169	0.52 171	0.52 160	0.47 158	0.68 183	0.39 146	0.52 129	0.40 96	0.50 97	0.36 134	0.53 197	0.94 177	0.60 193	0.62 175	0.54 186	0.59 112	0.49 167	0.66 177	0.56 144	0.39 168	0.54 185	0.74 180	1.02 196	0.85 184	0.72 147

pmcnn	0.95 194	0.56 181	0.38 140	0.72 183	0.64 191	0.82 195	0.65 186	0.64 176	0.44 156	0.49 107	1.41 233	1.88 203	2.65 226	0.24 115	0.94 177	0.64 201	0.75 203	0.54 186	2.24 207	0.63 194	1.17 221	0.74 186	0.51 194	0.58 190	0.83 192	0.79 169	1.54 221	2.13 219

CBMV	0.76 181	0.53 175	0.47 163	0.64 177	0.55 180	0.59 174	0.43 151	0.71 187	0.64 184	0.61 187	0.40 96	1.34 195	0.50 166	0.46 187	1.07 187	0.65 202	0.64 181	0.54 186	0.87 150	0.50 172	0.76 196	0.58 151	0.40 176	0.78 209	0.87 198	0.85 173	1.59 223	2.56 229
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.94 222	1.02 215	0.73 206	1.88 221	1.30 223	1.46 220	0.89 205	1.17 219	0.79 200	0.66 202	0.92 210	8.33 258	5.32 242	0.41 177	2.26 238	0.70 212	0.67 187	0.54 186	4.80 228	0.63 194	4.38 258	0.98 211	0.65 208	0.79 211	2.01 232	1.63 224	3.35 253	4.10 245
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
FADNet_RVC	0.63 169	0.48 166	0.40 147	0.66 178	0.46 159	0.41 129	0.37 136	0.62 175	0.43 155	0.62 189	0.59 167	0.98 178	0.83 187	0.39 173	1.27 198	0.40 122	0.62 175	0.55 193	1.73 195	0.54 182	0.62 169	0.80 198	0.29 144	0.45 171	0.53 123	0.70 151	0.53 116	0.73 148

GEStereo_RVC	0.50 140	0.42 147	0.32 118	0.39 128	0.37 136	0.42 132	0.33 130	0.52 129	0.33 132	0.50 111	0.42 106	0.60 141	0.40 153	0.27 135	0.56 118	0.54 173	0.60 174	0.56 194	0.92 156	0.47 162	0.57 151	0.90 208	0.24 124	0.40 160	0.51 115	0.49 102	0.50 96	0.82 159

ADCMid	0.84 185	0.59 185	0.59 185	0.54 165	0.59 186	0.76 189	0.83 201	0.96 206	1.19 219	0.54 142	0.76 197	1.01 180	1.03 199	0.45 184	1.26 197	0.61 194	0.75 203	0.56 194	1.77 198	0.60 187	0.90 211	1.07 219	0.61 205	0.53 184	0.81 190	1.01 194	0.72 162	1.74 209

Anonymous3	0.58 161	0.46 159	0.33 125	0.32 94	0.34 129	0.46 143	0.37 136	0.57 157	0.51 172	0.56 166	0.38 85	1.06 182	0.37 142	0.26 130	0.93 176	0.73 216	0.67 187	0.57 196	1.06 172	0.52 177	0.83 203	1.15 223	0.26 131	0.30 121	0.62 154	0.66 144	0.76 172	0.56 116

FC-DCNN	0.66 175	0.69 197	0.65 198	0.99 205	0.67 192	0.93 203	0.68 190	0.76 196	0.41 154	0.72 208	0.42 106	0.83 170	0.35 129	0.51 193	0.62 137	0.57 184	0.67 187	0.57 196	0.64 119	0.51 174	0.64 176	0.54 134	0.40 176	0.61 194	0.87 198	0.70 151	0.82 178	0.96 173

LALA_ROB	0.68 176	0.64 193	0.52 175	0.51 158	0.51 169	0.66 183	0.52 170	0.54 139	0.66 185	0.55 158	0.74 193	2.34 211	0.45 162	0.38 170	1.07 187	0.49 158	0.68 192	0.57 196	0.69 129	0.51 174	0.63 171	0.72 183	0.38 164	0.45 171	0.57 140	0.71 154	0.96 192	0.87 169

STTRV1_RVC		0.66 195	0.51 173	0.83 195	0.62 189	0.82 195	0.71 193	0.78 198	0.76 195	0.71 205	0.82 204	1.33 194	1.76 215	0.79 216		0.59 191	1.17 225	0.58 199		1.22 232	1.22 225			0.88 220	0.95 203	1.08 200	1.17 205	2.84 234

SQANet	1.52 214	2.25 232	0.86 213	2.64 233	1.82 227	2.88 234	2.47 229	0.73 191	0.53 174	0.87 219	0.60 170	2.18 210	0.71 184	2.16 231	1.24 195	0.43 139	0.73 201	0.60 200	7.68 245	0.55 183	0.63 171	0.60 155	2.93 240	0.46 174	0.77 185	1.06 199	1.01 196	1.59 202

PWC_ROB	0.81 183	0.54 179	0.66 203	0.47 151	0.57 183	0.53 164	0.73 196	0.66 177	1.25 224	0.47 94	0.82 204	0.76 165	2.14 222	0.41 177	0.96 181	0.53 170	0.83 209	0.60 200	1.42 189	0.72 202	0.86 206	1.11 220	0.35 157	0.67 204	0.63 159	0.64 139	0.78 173	1.65 206

MFN_U_SF_RVC	1.16 204	0.85 208	0.65 198	0.99 205	0.80 201	1.14 212	1.14 213	1.11 215	0.86 205	1.08 232	1.53 240	1.58 201	1.28 207	0.91 221	2.18 237	0.68 210	0.63 179	0.61 202	4.78 227	0.78 208	1.03 215	1.21 227	0.52 195	0.84 218	0.99 207	0.91 181	0.99 193	1.32 192

UDG	1.10 200	1.96 230	0.62 195	2.28 224	2.25 238	2.00 224	2.51 230	0.59 165	0.73 192	0.59 181	0.83 207	1.25 191	0.33 121	2.35 232	0.88 173	0.52 168	0.95 217	0.62 203	1.84 200	0.67 201	0.86 206	0.81 199	1.27 230	0.46 174	0.62 154	0.64 139	0.71 159	0.63 136

FCDSN-DC	0.52 148	0.52 173	0.52 175	0.53 162	0.51 169	0.51 158	0.52 170	0.57 157	0.36 143	0.61 187	0.36 77	0.48 87	0.34 126	0.47 188	0.63 139	0.58 189	0.65 182	0.62 203	0.54 96	0.49 167	0.60 161	0.54 134	0.39 168	0.64 200	0.55 132	0.56 124	0.52 113	0.55 112
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
edge stereo	1.17 205	0.82 207	1.13 226	1.17 209	1.08 219	1.27 214	1.11 212	1.13 216	0.84 203	0.65 200	1.37 232	3.43 231	1.52 210	0.69 214	1.34 200	0.71 214	0.83 209	0.62 203	2.86 213	0.75 205	0.83 203	1.05 217	0.74 212	0.69 206	0.99 207	0.91 181	1.17 205	1.98 214

otaku	1.76 215	2.60 239	0.97 221	2.95 237	2.10 232	3.19 239	2.77 233	0.88 204	0.84 203	1.00 224	0.68 182	2.48 213	1.07 200	2.42 233	1.35 201	0.54 173	0.88 214	0.63 206	8.81 249	0.92 217	0.75 195	0.67 175	3.55 241	0.63 199	0.97 204	0.95 186	1.24 213	1.73 208

Ntro	1.81 220	2.73 243	1.14 227	3.03 239	2.21 237	3.27 240	3.03 236	0.96 206	0.91 207	1.04 230	0.79 199	2.60 214	0.84 188	2.53 237	1.41 204	0.55 179	0.96 218	0.66 207	8.42 246	0.99 223	0.74 191	0.69 177	3.62 242	0.62 196	1.03 211	1.23 208	1.20 208	1.69 207

MaskLacGwcNet_RVC	5.11 250	0.52 173	0.70 205	0.73 185	0.60 187	0.64 179	0.78 198	0.61 174	0.48 165	0.53 136	1.02 217	116.64 274	1.19 203	0.86 220	0.73 158	0.55 179	0.72 196	0.66 207	2.81 212	0.57 186	0.81 200	1.06 218	0.41 180	0.46 174	0.78 186	0.97 187	0.72 162	1.47 197

G-Net	1.21 206	0.75 201	0.97 221	0.68 179	0.68 193	0.93 203	0.62 185	1.00 209	1.32 227	0.74 210	1.45 237	5.45 240	0.94 194	0.45 184	1.16 190	0.84 223	0.77 205	0.66 207	2.05 205	1.51 243	0.88 208	1.00 213	0.55 198	0.71 207	0.86 195	1.21 207	1.82 229	2.79 233

BEATNet-Init1	13.96 261	15.06 263	1.45 234	33.51 270	2.74 249	31.35 270	11.00 264	2.83 253	3.32 255	0.97 223	4.32 258	18.31 263	31.62 265	0.57 201	32.74 265	1.33 247	0.88 214	0.67 210	61.90 273	16.80 267	4.24 257	6.02 259	0.75 213	1.26 240	18.71 263	8.82 259	37.43 271	28.26 265

SANet	1.21 206	0.69 197	0.78 209	0.80 193	0.77 199	0.97 206	0.65 186	1.30 225	1.22 221	0.60 184	0.94 212	5.82 245	2.82 227	0.64 210	1.36 202	0.53 170	0.81 208	0.67 210	1.11 179	0.63 194	0.74 191	0.84 202	0.78 214	0.82 216	1.11 214	1.93 231	1.21 210	2.10 217

TANstereo	0.41 95	0.26 59	0.19 43	0.29 83	0.27 92	0.33 94	0.17 67	0.37 41	0.21 44	0.45 73	0.23 30	0.32 31	0.28 103	0.22 97	0.57 119	0.57 184	0.52 144	0.68 212	0.98 162	0.76 206	0.43 91	0.39 80	0.85 219	0.23 74	0.29 28	0.39 76	0.51 102	0.41 66

XX-TBD	0.41 95	0.26 59	0.19 43	0.29 83	0.27 92	0.33 94	0.17 67	0.37 41	0.21 44	0.45 73	0.23 30	0.32 31	0.28 103	0.22 97	0.57 119	0.57 184	0.52 144	0.68 212	0.98 162	0.76 206	0.43 91	0.39 80	0.85 219	0.23 74	0.29 28	0.39 76	0.51 102	0.41 66

AnyNet_C32	0.88 189	0.47 161	0.50 169	0.51 158	0.52 171	0.65 181	0.66 188	0.75 194	1.35 228	0.60 184	0.80 200	0.76 165	0.51 171	0.50 190	1.62 215	0.70 212	0.77 205	0.68 212	1.21 182	0.55 183	1.17 221	1.19 224	0.48 190	0.65 201	0.79 187	1.05 198	0.72 162	3.73 242

FAT-Stereo	0.90 191	0.60 188	0.91 219	0.91 200	1.10 220	0.85 198	0.67 189	0.83 200	0.61 180	0.67 203	1.27 228	2.16 209	0.96 195	0.54 198	1.29 199	0.67 205	0.68 192	0.71 215	1.31 187	0.81 209	0.74 191	0.78 193	0.58 202	0.71 207	0.71 172	0.82 172	0.87 186	1.60 203

MSC_U_SF_DS_RVC	1.15 202	1.01 214	0.88 216	1.25 212	0.85 205	0.92 201	1.17 215	1.23 222	1.56 234	1.03 228	0.75 195	1.21 187	0.87 191	1.05 226	1.68 219	0.75 218	0.66 184	0.74 216	3.51 217	0.89 216	0.96 213	1.36 231	0.83 218	0.91 222	1.19 216	1.13 204	0.88 188	1.63 204

ACVNet-4b	1.77 216	2.43 233	1.27 229	2.78 235	2.11 234	3.13 237	3.16 241	1.03 212	0.97 214	1.10 234	0.61 176	3.05 224	1.08 201	2.79 241	1.39 203	0.68 210	1.48 233	0.75 217	5.82 232	1.08 226	0.81 200	0.64 165	3.77 243	0.68 205	1.08 212	0.97 187	1.19 207	1.80 210

SAMSARA	1.22 209	0.61 191	0.86 213	0.71 182	0.68 193	0.67 185	0.70 192	1.28 224	1.00 215	0.78 212	0.71 185	0.96 177	2.09 221	0.61 205	2.00 230	0.88 224	0.80 207	0.76 218	1.68 193	0.81 209	1.35 228	1.66 239	0.43 184	0.80 214	2.42 242	2.93 250	2.32 239	2.44 224

LSM0	6.91 255	0.81 206	0.60 188	1.25 212	1.05 217	1.32 217	1.29 218	1.65 241	1.45 230	1.18 239	1.49 239	2.67 217	4.52 237	0.52 196	59.29 272	70.04 273	1.27 227	0.77 219	10.09 251	1.49 242	2.97 254	5.30 257	0.65 208	0.91 222	1.35 222	1.86 228	2.57 243	8.34 256

RainbowNet	1.77 216	2.52 234	1.58 236	3.00 238	2.34 240	3.15 238	3.06 238	1.00 209	0.77 196	1.29 242	0.75 195	2.75 218	1.86 219	2.77 240	1.50 209	0.78 221	1.23 226	0.78 220	3.30 215	1.16 229	1.11 219	0.72 183	3.90 245	0.79 211	1.16 215	1.16 205	1.37 217	2.11 218

ACVNet_2	2.43 236	2.72 242	1.85 244	3.43 245	2.57 246	3.08 235	3.07 239	1.40 230	1.10 216	1.11 235	0.99 216	2.79 219	1.99 220	2.57 238	1.19 191	0.76 220	2.35 248	0.78 220	16.59 259	1.22 232	1.05 216	0.82 201	3.92 246	1.15 239	1.74 230	2.01 232	1.54 221	1.90 212

PVD	1.15 202	0.86 209	0.90 218	0.94 202	0.89 208	1.01 208	0.89 205	1.55 238	1.56 234	0.60 184	0.95 213	1.22 190	1.67 213	0.80 217	1.69 220	0.88 224	1.07 221	0.78 220	1.80 199	0.87 215	1.15 220	1.41 234	0.66 210	0.78 209	1.26 220	1.62 223	1.32 216	1.83 211

ELAS	2.16 229	1.69 226	1.25 228	2.28 224	1.83 229	2.51 227	1.54 224	1.63 239	1.84 238	0.90 220	3.66 255	7.04 251	6.05 245	0.63 209	1.83 226	0.67 205	1.09 223	0.79 223	2.64 210	0.86 214	1.37 229	2.14 247	0.81 216	1.05 229	3.30 251	2.80 249	2.71 245	3.36 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	1.14 201	0.75 201	0.65 198	0.73 185	0.78 200	0.82 195	0.71 193	1.01 211	1.55 233	0.62 189	0.87 208	1.16 185	1.80 217	0.61 205	1.52 210	1.19 241	1.05 219	0.82 224	1.97 203	0.96 221	1.60 235	1.93 244	0.59 203	0.82 216	1.00 210	2.14 238	1.06 200	2.09 216

ELAS_RVC	2.08 227	1.48 222	1.28 230	2.09 222	1.56 226	3.54 250	1.54 224	1.51 236	1.17 218	0.93 222	2.90 250	6.91 250	6.03 244	0.62 208	1.61 213	0.67 205	1.11 224	0.82 224	2.41 209	0.92 217	1.42 231	2.14 247	0.86 221	1.12 234	3.43 253	2.32 242	2.72 247	3.08 236
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	1.97 224	2.92 247	1.62 238	3.50 246	2.66 247	3.39 245	3.43 244	1.18 220	0.93 210	1.04 230	0.92 210	2.97 223	1.56 212	2.85 244	1.41 204	0.57 184	1.54 235	0.83 226	6.64 239	1.03 225	1.09 217	0.81 199	4.02 247	0.79 211	1.25 219	1.72 225	1.01 196	1.41 195

S-Stereo	1.04 197	0.66 195	0.64 197	0.96 203	0.95 210	1.10 210	1.26 216	0.74 193	0.81 201	0.65 200	2.52 248	2.61 215	0.92 193	0.56 200	1.67 217	0.73 216	0.69 194	0.83 226	1.54 190	0.84 212	0.72 190	0.95 210	1.07 225	0.84 218	0.70 169	0.78 167	0.80 174	1.53 200

PSMNet_ROB	2.08 227	2.77 244	1.33 233	2.54 230	1.82 227	3.47 247	3.03 236	1.25 223	1.21 220	1.32 244	1.41 233	2.91 221	4.05 234	2.61 239	1.82 225	0.80 222	1.39 232	0.86 228	6.00 234	1.24 234	1.21 224	1.11 220	4.12 248	1.13 235	1.65 229	1.79 227	1.60 225	1.63 204

DPSNet	1.77 216	0.63 192	0.63 196	0.89 198	0.87 206	1.03 209	0.60 184	0.69 184	0.91 207	0.46 86	0.65 180	5.95 246	2.89 228	0.31 148	2.32 241	1.06 236	1.08 222	0.92 229	13.58 257	0.95 220	1.48 234	1.71 242	1.15 226	1.06 230	1.28 221	2.04 235	1.21 210	1.51 199

WAO-7	1.84 221	1.51 224	1.58 236	2.13 223	1.53 225	1.45 218	1.51 222	1.82 245	2.17 245	1.51 249	3.04 251	3.42 230	4.56 238	1.06 227	1.87 227	1.13 238	1.28 228	0.96 230	3.75 218	1.28 235	1.09 217	1.25 228	0.64 207	1.42 246	1.47 224	2.46 243	1.50 219	2.37 222

DGSMNet	1.45 212	0.77 204	0.87 215	0.85 197	0.81 203	0.90 200	0.88 204	0.84 201	0.69 189	1.14 238	4.85 259	1.29 193	0.91 192	0.73 215	1.71 221	1.61 253	1.82 241	0.96 230	3.30 215	1.08 226	2.90 253	4.49 256	0.73 211	0.91 222	0.80 188	1.08 200	0.92 191	1.20 187

IMH-64-1	2.23 230	2.54 236	1.78 241	3.04 240	2.48 241	3.36 243	3.57 245	1.43 232	1.87 239	1.00 224	1.08 222	3.38 228	4.59 239	3.31 247	1.71 221	0.91 228	1.73 237	0.97 232	4.22 223	1.35 237	1.42 231	1.19 224	4.55 250	1.08 232	2.07 234	1.47 218	1.70 226	2.34 220

IMH-64	2.23 230	2.54 236	1.78 241	3.04 240	2.48 241	3.36 243	3.57 245	1.43 232	1.87 239	1.00 224	1.08 222	3.38 228	4.59 239	3.31 247	1.71 221	0.91 228	1.73 237	0.97 232	4.22 223	1.35 237	1.42 231	1.19 224	4.55 250	1.08 232	2.07 234	1.47 218	1.70 226	2.34 220

AMNet	0.92 192	0.91 210	0.88 216	0.91 200	0.95 210	0.96 205	0.87 203	0.71 187	0.87 206	0.90 220	0.98 215	0.99 179	0.64 179	0.95 223	0.90 174	1.00 233	1.06 220	0.97 232	0.96 160	0.97 222	1.02 214	0.98 211	0.55 198	0.91 222	0.91 200	0.97 187	1.06 200	1.16 184

IMH	2.49 237	2.59 238	1.81 243	3.06 242	2.54 245	3.39 245	3.61 247	1.47 235	1.90 242	1.03 228	1.07 221	3.52 233	8.23 246	3.63 252	1.59 211	0.91 228	1.80 240	1.01 235	5.27 229	1.38 240	1.37 229	1.14 222	4.57 252	1.13 235	2.08 236	1.87 229	1.82 229	3.43 240

MADNet+	1.50 213	0.93 211	1.11 225	1.23 211	1.05 217	0.97 206	1.51 222	1.54 237	1.23 222	1.08 232	1.04 219	1.70 202	1.83 218	1.02 225	3.67 251	1.43 248	2.08 246	1.01 235	2.00 204	1.30 236	2.18 244	1.49 237	1.00 224	1.62 251	1.58 228	1.26 211	1.29 214	2.49 225

MFMNet_re	1.21 206	1.06 217	0.95 220	1.17 209	0.99 215	1.45 218	1.16 214	1.07 214	1.30 226	1.01 227	1.10 224	2.08 207	1.27 206	0.84 219	1.60 212	1.03 235	1.29 229	1.04 237	2.18 206	1.01 224	1.29 227	1.03 215	0.96 223	0.99 227	0.99 207	0.91 181	1.30 215	1.48 198

SGM+DAISY	1.97 224	1.15 220	1.06 224	1.40 217	1.29 222	1.49 221	1.43 221	1.32 226	1.16 217	1.11 235	2.33 247	2.86 220	2.50 225	1.08 228	7.06 255	1.20 242	1.29 229	1.06 238	8.56 247	1.21 230	1.70 238	1.46 236	1.26 229	1.13 235	1.42 223	1.31 213	1.94 234	2.43 223

Dean	2.26 232	3.02 251	1.51 235	3.69 247	3.06 253	3.35 242	3.37 243	1.63 239	1.75 237	1.34 245	1.22 227	3.24 227	3.75 232	2.81 243	1.67 217	0.89 226	1.78 239	1.08 239	4.11 220	1.56 245	1.17 221	1.01 214	4.18 249	1.28 241	2.41 241	2.01 232	2.20 238	2.02 215

PWCK	3.81 244	2.53 235	1.72 240	3.08 243	2.13 236	3.10 236	3.14 240	1.99 248	2.21 246	2.27 258	3.18 253	5.47 242	3.87 233	1.43 229	2.14 232	1.00 233	1.84 242	1.11 240	42.20 271	1.74 247	2.25 246	1.67 240	2.24 235	1.53 249	1.90 231	2.63 245	1.84 231	2.54 228

WAO-6	2.05 226	2.11 231	1.32 232	2.55 232	2.10 232	2.72 231	2.68 232	1.45 234	1.94 243	1.37 246	1.13 226	3.15 226	4.44 236	2.52 236	1.75 224	1.20 242	1.94 243	1.12 241	2.67 211	1.36 239	1.62 236	1.37 232	2.42 236	1.38 244	2.21 238	2.11 236	1.99 235	2.75 232

LVE	2.40 235	2.71 241	1.67 239	4.77 257	2.70 248	3.32 241	3.79 248	1.33 227	1.39 229	1.62 251	1.35 230	3.06 225	3.67 231	2.80 242	1.44 207	0.89 226	1.62 236	1.12 241	6.31 236	1.44 241	1.97 242	1.40 233	3.89 244	1.47 248	2.51 245	2.03 234	2.07 236	2.50 226

SPS-STEREO	1.42 211	1.09 219	1.04 223	1.28 214	1.20 221	1.23 213	1.01 210	1.33 227	1.23 222	1.11 235	1.31 229	2.03 205	1.20 204	0.94 222	1.88 228	1.24 244	1.31 231	1.13 243	4.18 222	1.21 230	1.90 241	1.42 235	1.22 228	1.13 235	1.21 218	1.24 209	1.59 223	1.54 201
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.95 239	2.89 245	2.08 247	4.66 254	2.53 243	3.48 248	2.97 234	1.91 246	3.21 253	1.38 247	1.44 235	5.04 237	8.43 247	3.60 250	2.17 233	1.16 239	2.03 244	1.19 244	6.98 242	2.15 252	1.74 239	1.25 228	2.86 238	1.36 242	3.26 249	2.73 246	2.53 241	4.56 248

Venus	2.95 239	2.89 245	2.08 247	4.66 254	2.53 243	3.48 248	2.97 234	1.91 246	3.21 253	1.38 247	1.44 235	5.04 237	8.43 247	3.60 250	2.17 233	1.16 239	2.03 244	1.19 244	6.98 242	2.15 252	1.74 239	1.25 228	2.86 238	1.36 242	3.26 249	2.73 246	2.53 241	4.56 248

TorneroNet	5.55 252	3.56 254	2.26 252	3.87 249	3.09 254	4.41 254	4.59 252	1.77 244	5.65 258	1.30 243	1.46 238	6.35 248	60.56 273	3.94 259	2.38 243	0.99 232	2.95 254	1.26 246	16.30 258	1.57 246	2.37 250	1.62 238	5.15 256	1.41 245	2.48 244	2.30 241	2.14 237	4.06 244

TorneroNet-64	4.16 246	3.61 255	2.11 249	4.37 253	2.98 251	4.33 252	4.63 254	1.71 242	6.34 259	1.23 241	1.11 225	5.72 244	25.96 261	4.00 260	2.53 245	0.96 231	2.98 255	1.29 247	12.05 253	1.55 244	2.30 249	1.69 241	4.93 255	1.44 247	2.24 239	2.79 248	1.84 231	5.51 254

AnyNet_C01	1.28 210	0.80 205	0.65 198	0.77 190	0.83 204	0.78 192	1.02 211	1.15 218	1.49 231	0.71 205	0.96 214	2.09 208	1.73 214	0.68 213	1.89 229	1.43 248	1.52 234	1.40 248	2.36 208	1.08 226	2.26 247	2.15 249	0.80 215	0.88 220	1.19 216	1.04 197	0.99 193	1.96 213

DispFullNet	2.33 234	2.68 240	3.37 259	2.54 230	2.33 239	2.65 230	2.56 231	1.37 229	1.29 225	2.23 257	1.02 217	7.86 256	2.93 229	2.48 234	1.41 204	1.62 254	2.89 253	1.43 249	6.75 241	2.26 255	1.63 237	1.71 242	1.21 227	0.80 214	0.93 201	0.93 185	1.52 220	2.50 226

KSHMR	5.14 251	3.44 253	2.51 253	4.75 256	3.54 257	4.37 253	4.39 251	2.25 251	2.04 244	1.89 253	1.90 244	3.91 234	56.90 272	4.29 261	2.33 242	1.43 248	2.38 249	1.63 250	9.67 250	1.74 247	2.26 247	1.95 245	6.27 261	1.58 250	2.40 240	2.12 237	2.33 240	4.41 247

UNDER WATER	4.12 245	4.08 257	2.63 254	6.45 260	4.77 260	5.44 259	5.59 256	3.34 256	3.11 252	1.70 252	1.80 243	7.67 254	11.14 252	4.31 262	2.42 244	1.26 245	4.76 257	1.65 251	6.67 240	2.44 257	2.82 252	2.90 251	7.40 264	2.17 257	3.16 248	3.80 253	2.72 247	5.07 251

notaker	3.70 242	3.63 256	2.85 256	6.04 259	3.37 255	4.76 256	4.69 255	2.04 250	2.21 246	1.89 253	1.60 241	7.21 253	15.87 258	3.78 256	2.29 240	1.52 251	2.59 251	1.74 252	11.12 252	2.03 251	2.00 243	2.17 250	4.86 254	1.71 252	1.52 227	1.74 226	1.91 233	2.70 231

UNDER WATER-64	4.19 247	4.38 259	2.66 255	7.03 261	4.94 261	5.57 260	5.84 257	3.48 259	2.88 250	1.94 255	1.95 245	7.91 257	9.16 250	4.50 264	2.63 246	1.31 246	4.96 258	1.75 253	6.26 235	2.37 256	2.75 251	3.23 252	7.93 265	2.02 256	2.94 247	4.48 255	2.89 250	5.44 253

ktn	4.88 249	2.98 249	2.15 250	3.75 248	3.03 252	3.86 251	4.59 252	1.74 243	2.91 251	2.10 256	1.63 242	11.03 262	37.05 267	3.72 253	2.27 239	1.83 255	2.63 252	2.02 254	18.61 260	1.99 250	2.22 245	2.06 246	4.75 253	1.94 255	2.11 237	2.26 239	2.71 245	3.88 243

JetBlue	3.72 243	2.93 248	2.25 251	4.01 252	3.39 256	4.54 255	4.38 250	2.49 252	2.38 248	1.19 240	1.04 219	7.20 252	1.53 211	3.21 246	1.64 216	1.52 251	2.46 250	2.08 255	4.12 221	1.77 249	4.67 259	5.57 258	1.98 233	1.72 253	2.43 243	4.51 256	3.02 251	22.45 263

SPstereo	2.30 233	1.48 222	1.89 245	1.53 219	1.45 224	1.58 222	1.38 220	2.01 249	1.64 236	1.53 250	2.89 249	2.96 222	5.36 243	1.62 230	2.07 231	2.85 258	2.14 247	2.25 256	2.93 214	2.22 254	3.05 255	3.41 253	1.71 232	1.81 254	2.05 233	2.27 240	2.65 244	3.29 238

DPSimNet_ROB		3.03 252	3.09 257	2.75 234	2.79 250	2.83 233	4.04 249	3.33 255	6.56 260	2.71 261	50.85 272	6.38 249	18.73 259	3.01 245	14.74 260	5.23 261		2.37 257	28.07 266	3.64 259	5.47 260	6.94 261	2.62 237	2.99 260		6.16 258	3.42 254	15.50 258

HanzoNet	10.87 257	6.61 262	4.12 261	14.03 264	6.14 262	22.43 266	21.48 268	7.53 263	9.98 263	2.65 260	3.14 252	30.46 267	52.31 271	24.77 270	5.81 253	2.76 257	7.16 262	2.61 258	25.65 262	5.09 261	4.13 256	3.84 255	8.74 266	2.66 258	4.91 257	4.52 257	4.28 256	5.77 255

MADNet++	4.47 248	3.00 250	3.25 258	2.44 228	3.78 258	2.63 229	3.35 242	3.45 257	4.35 257	3.57 262	3.87 256	5.35 239	5.16 241	3.40 249	3.14 248	4.21 260	3.98 256	3.26 259	6.32 237	4.42 260	7.68 262	13.20 263	2.01 234	3.95 261	3.30 251	10.32 261	3.77 255	3.51 241

JetRed	5.93 253	4.36 258	5.18 262	3.32 244	4.15 259	5.91 261	9.28 262	4.21 260	2.78 249	2.33 259	2.08 246	5.56 243	1.33 208	5.92 265	3.32 250	3.95 259	6.76 261	6.49 260	3.83 219	3.05 258	7.34 261	6.19 260	5.50 257	2.76 259	9.36 258	21.55 266	5.67 258	17.91 260

PML	25.77 266	16.40 266	5.63 263	19.94 268	12.77 267	20.38 265	9.79 263	9.31 265	68.05 274	17.61 270	136.84 274	90.68 273	97.32 274	9.22 269	8.31 256	7.86 262	13.64 263	6.53 261	32.01 267	6.33 262	10.40 266	9.06 262	5.53 260	5.58 262	24.53 266	10.26 260	31.06 268	10.67 257

DLNR_Zeroshot_test	15.24 262	56.59 274	0.74 207	77.76 274	0.28 100	0.40 125	71.39 274	0.56 151	0.23 60	0.54 142	0.35 72	0.59 134	0.18 45	4.34 263	79.08 273	81.53 274	15.25 264	11.51 262	5.30 230	0.36 110	0.78 199	0.74 186	0.15 57	0.31 123	0.60 149	0.51 110	0.69 154	0.63 136

MANE	5.94 254	1.67 225	3.69 260	2.38 227	2.05 230	2.51 227	2.37 227	3.17 254	4.05 256	0.84 217	1.36 231	7.77 255	9.14 249	0.57 201	15.61 261	1.09 237	0.87 213	13.46 263	6.33 238	0.62 192	1.25 226	0.76 191	0.49 192	1.02 228	10.30 259	18.90 264	16.36 264	31.80 266

DGTPSM_ROB	11.00 258	5.61 260	16.56 265	3.96 250	7.34 263	4.93 257	7.56 258	4.32 261	11.20 264	4.12 263	8.43 261	4.55 235	13.08 254	3.85 257	13.16 258	13.78 263	6.37 259	15.33 264	7.61 244	11.60 263	8.27 264	20.90 264	5.52 258	11.00 264	11.55 260	30.93 268	12.69 261	32.76 267

DPSMNet_ROB	11.11 259	5.62 261	16.57 266	3.96 250	7.34 263	4.93 257	7.57 259	4.32 261	11.21 265	4.13 264	8.57 262	4.60 236	14.45 257	3.87 258	13.23 259	13.79 264	6.38 260	15.38 265	8.62 248	11.60 263	8.28 265	20.92 265	5.52 258	11.00 264	11.58 261	30.93 268	12.70 262	32.76 267

LRCNet_RVC	19.34 265	28.20 267	9.73 264	30.22 269	27.96 270	31.69 271	26.15 269	20.45 271	8.63 262	28.67 271	28.56 269	30.79 268	23.77 260	32.51 271	10.62 257	1.87 256	23.27 267	17.65 266	40.19 268	17.32 268	8.18 263	3.73 254	35.17 270	25.19 268	1.50 225	1.19 206	5.90 259	3.12 237

DPSM_ROB	17.14 263	15.12 264	20.99 267	8.55 262	8.28 265	12.85 263	8.38 260	9.68 266	14.27 266	7.99 265	8.92 263	10.02 260	13.15 255	3.72 253	17.02 262	17.90 265	17.89 265	19.72 267	13.12 255	14.58 265	23.81 267	27.16 266	6.33 262	14.07 266	31.12 268	38.41 270	36.00 269	43.62 270

DPSM	17.14 263	15.12 264	20.99 267	8.55 262	8.28 265	12.85 263	8.38 260	9.68 266	14.27 266	7.99 265	8.92 263	10.02 260	13.15 255	3.72 253	17.02 262	17.90 265	17.89 265	19.72 267	13.12 255	14.58 265	23.81 267	27.16 266	6.33 262	14.07 266	31.12 268	38.41 270	36.00 269	43.62 270

CasAABBNet	34.43 268	30.36 268	42.26 272	17.14 265	16.55 268	25.74 267	16.74 265	19.07 268	28.70 268	16.64 269	18.05 268	20.17 266	26.39 262	7.50 266	34.18 266	36.02 267	36.01 270	39.65 269	26.14 263	29.32 269	47.52 272	54.86 273	12.71 267	28.37 271	62.52 270	77.28 272	72.22 272	87.55 272

MyStereo03	34.49 269	30.38 269	42.28 273	17.19 266	16.68 269	25.92 268	16.86 266	19.46 269	28.71 269	16.15 267	17.99 266	20.16 264	26.46 263	7.53 267	34.41 267	36.06 268	35.97 268	39.69 270	26.26 264	29.36 270	47.86 273	54.73 271	12.72 268	28.32 269	62.57 271	77.31 273	72.32 273	87.78 273

MyStereo02	33.87 267	30.38 269	42.28 273	17.19 266	0.00 1	25.92 268	16.86 266	19.46 269	28.71 269	16.15 267	17.99 266	20.16 264	26.46 263	7.53 267	34.41 267	36.06 268	35.97 268	39.69 270	26.26 264	29.36 270	47.86 273	54.73 271	12.72 268	28.32 269	62.57 271	77.31 273	72.32 273	87.78 273

HaxPig	36.94 270	39.02 271	35.87 269	37.61 271	42.00 271	37.54 272	41.37 271	37.89 272	39.04 271	46.91 272	48.84 271	44.26 270	35.76 266	37.00 272	38.72 270	36.77 271	45.37 271	48.69 272	40.70 269	39.66 272	36.11 269	31.60 268	47.76 272	39.78 273	18.63 262	16.85 263	13.84 263	19.74 261

AVERAGE_ROB	39.02 271	41.97 272	38.90 270	43.30 272	44.01 273	42.99 273	43.74 272	43.16 273	39.90 272	47.57 273	47.87 270	44.75 271	39.96 268	43.65 274	38.17 269	36.44 270	46.39 272	48.96 273	41.67 270	40.21 273	39.69 270	35.43 269	46.62 271	39.76 272	24.41 265	16.49 262	19.69 265	17.85 259

MEDIAN_ROB	40.83 272	43.09 273	39.48 271	43.85 273	45.04 274	43.46 274	44.50 273	43.93 274	40.53 273	50.28 274	51.34 273	46.63 272	40.33 269	42.01 273	40.18 271	38.17 272	48.38 273	51.35 274	43.96 272	42.85 274	41.02 271	36.07 270	48.66 273	41.25 274	25.02 267	23.68 267	21.83 267	25.41 264

Low-res two-view benchmark