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.

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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	0.13 1	0.09 1	0.08 1	0.07 1	0.04 2	0.07 1	0.04 1	0.14 3	0.06 1	0.11 2	0.03 1	0.13 2	0.06 1	0.04 1	0.25 2	0.29 4	0.21 1	0.19 2	0.20 2	0.12 1	0.26 4	0.21 4	0.06 1	0.07 1	0.22 2	0.19 2	0.23 4	0.15 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
CroCo-Stereo Lap2	0.15 2	0.10 2	0.08 1	0.08 2	0.08 5	0.08 2	0.05 2	0.12 1	0.06 1	0.22 9	0.07 2	0.16 3	0.07 3	0.05 2	0.22 1	0.29 4	0.22 2	0.20 4	0.26 5	0.12 1	0.29 8	0.22 5	0.06 1	0.09 2	0.24 4	0.23 6	0.20 2	0.16 3

StereoVision	0.18 5	0.13 3	0.11 4	0.09 3	0.13 7	0.16 6	0.08 5	0.18 5	0.17 8	0.15 4	0.15 3	0.16 3	0.10 4	0.06 4	0.27 4	0.28 3	0.28 6	0.23 6	0.22 3	0.16 5	0.24 3	0.20 3	0.06 1	0.14 6	0.29 8	0.29 13	0.38 13	0.29 12

ProNet	0.15 2	0.13 3	0.15 5	0.12 5	0.07 3	0.15 5	0.13 15	0.13 2	0.06 1	0.08 1	0.26 19	0.10 1	0.06 1	0.08 5	0.28 6	0.25 2	0.22 2	0.19 2	0.19 1	0.15 4	0.21 1	0.15 1	0.13 12	0.12 5	0.17 1	0.13 1	0.17 1	0.12 1

RAFT	0.17 4	0.13 3	0.10 3	0.16 10	0.07 3	0.21 15	0.05 2	0.25 8	0.12 5	0.14 3	0.15 3	0.16 3	0.10 4	0.05 2	0.26 3	0.22 1	0.24 4	0.16 1	0.28 7	0.14 3	0.21 1	0.19 2	0.07 4	0.11 3	0.29 8	0.24 7	0.33 8	0.24 8

StereoIM	0.27 9	0.21 6	0.16 7	0.10 4	0.10 6	0.11 3	0.08 5	0.24 7	0.14 6	0.36 17	0.19 7	0.36 16	0.13 8	0.09 6	0.39 13	0.38 19	0.39 20	0.35 29	0.56 47	0.21 9	0.41 19	0.36 16	0.13 12	0.16 7	0.41 36	0.39 39	0.40 15	0.49 51

anonymousdsp	0.27 9	0.23 7	0.20 15	0.16 10	0.14 11	0.18 9	0.10 8	0.37 15	0.19 12	0.32 16	0.27 22	0.33 13	0.12 7	0.15 19	0.46 19	0.36 17	0.33 8	0.29 11	0.40 18	0.25 19	0.47 37	0.52 34	0.13 12	0.16 7	0.29 8	0.19 2	0.54 30	0.20 6

RYNet	0.28 12	0.23 7	0.18 12	0.15 7	0.17 17	0.19 12	0.13 15	0.26 9	0.32 78	0.17 6	0.20 11	0.19 7	0.14 9	0.14 17	0.66 46	0.29 4	0.27 5	0.42 57	0.29 8	0.19 6	0.28 6	0.23 6	0.29 111	0.19 13	0.28 6	1.19 172	0.35 10	0.23 7

delet	0.25 7	0.25 9	0.23 24	0.25 30	0.20 23	0.29 40	0.16 31	0.22 6	0.18 10	0.23 10	0.26 19	0.27 10	0.16 11	0.26 85	0.35 9	0.31 8	0.32 7	0.27 9	0.24 4	0.24 14	0.32 10	0.25 7	0.17 31	0.21 17	0.30 14	0.26 9	0.33 8	0.31 15

RAFT + AFF	0.28 12	0.26 10	0.19 14	0.22 21	0.13 7	0.20 14	0.13 15	0.41 18	0.19 12	0.44 33	0.19 7	0.42 30	0.14 9	0.09 6	0.71 56	0.31 8	0.42 23	0.21 5	0.55 41	0.24 14	0.48 39	0.35 14	0.13 12	0.17 9	0.29 8	0.24 7	0.21 3	0.17 4

MIF-Stereo	0.30 16	0.27 11	0.16 7	0.15 7	0.13 7	0.18 9	0.09 7	0.35 14	0.19 12	0.49 54	0.24 16	0.41 25	0.18 19	0.15 19	0.51 23	0.42 29	0.43 25	0.35 29	0.58 53	0.26 22	0.46 30	0.37 17	0.14 16	0.20 15	0.34 23	0.41 42	0.31 7	0.37 23

iRaftStereo_RVC	0.27 9	0.27 11	0.17 10	0.14 6	0.14 11	0.19 12	0.10 8	0.44 24	0.14 6	0.36 17	0.36 38	0.32 12	0.16 11	0.13 14	0.32 7	0.30 7	0.38 17	0.29 11	0.35 13	0.23 12	0.42 20	0.52 34	0.12 8	0.19 13	0.29 8	0.28 12	0.42 17	0.27 11

AANet_RVC	0.29 14	0.27 11	0.24 34	0.19 15	0.28 53	0.16 6	0.17 38	0.29 11	0.29 56	0.20 8	0.26 19	0.25 8	0.22 25	0.19 32	0.66 46	0.38 19	0.33 8	0.35 29	0.30 9	0.30 36	0.27 5	0.29 10	0.22 69	0.22 19	0.35 26	0.33 23	0.42 17	0.51 54

4D-IteraStereo	0.45 46	0.28 14	0.36 67	0.34 68	0.24 35	0.25 28	0.15 26	0.63 97	0.28 45	0.61 113	0.38 44	0.52 61	0.23 28	0.23 52	0.66 46	0.62 110	0.50 50	0.43 63	0.66 69	0.35 50	0.71 115	1.31 122	0.15 19	0.24 31	0.44 44	0.49 66	0.65 66	0.38 25

MMNet	0.30 16	0.29 15	0.23 24	0.27 38	0.26 43	0.26 30	0.19 43	0.34 13	0.24 25	0.25 11	0.30 26	0.35 15	0.16 11	0.32 115	0.41 16	0.34 13	0.37 15	0.35 29	0.41 19	0.28 27	0.33 11	0.26 8	0.18 39	0.25 41	0.33 20	0.31 19	0.47 21	0.32 17

LL-Strereo2	0.38 31	0.30 16	0.23 24	0.24 26	0.20 23	0.18 9	0.13 15	0.63 97	0.27 38	0.58 100	0.23 15	0.44 36	0.22 25	0.15 19	0.47 20	0.51 62	0.48 44	0.35 29	0.73 84	0.32 40	0.49 45	1.24 119	0.22 69	0.21 17	0.34 23	0.35 29	0.53 28	0.34 20

GANet	0.35 27	0.30 16	0.28 44	0.35 75	0.35 84	0.40 83	0.31 102	0.46 30	0.25 30	0.36 17	0.51 90	0.48 44	0.25 38	0.23 52	0.38 12	0.35 16	0.42 23	0.45 77	0.35 13	0.24 14	0.34 13	0.39 19	0.24 86	0.26 44	0.34 23	0.30 15	0.43 19	0.36 22

AEACV	0.21 6	0.31 18	0.15 5	0.17 13	0.13 7	0.12 4	0.07 4	0.15 4	0.07 4	0.16 5	0.16 5	0.18 6	0.11 6	0.12 13	0.35 9	0.34 13	0.33 8	0.24 7	0.38 16	0.21 9	0.28 6	0.41 21	0.12 8	0.11 3	0.22 2	0.22 4	0.26 5	0.17 4

DMCA	0.34 24	0.31 18	0.31 53	0.24 26	0.25 38	0.28 36	0.22 60	0.37 15	0.33 86	0.31 14	0.41 48	0.41 25	0.24 31	0.25 75	0.51 23	0.41 27	0.41 22	0.39 45	0.37 15	0.29 33	0.42 20	0.37 17	0.27 102	0.27 54	0.32 16	0.35 29	0.41 16	0.38 25

TDLM	0.26 8	0.31 18	0.23 24	0.23 24	0.28 53	0.24 23	0.20 57	0.26 9	0.22 20	0.18 7	0.55 103	0.31 11	0.23 28	0.17 27	0.27 4	0.32 10	0.33 8	0.29 11	0.26 5	0.23 12	0.29 8	0.26 8	0.16 24	0.22 19	0.25 5	0.22 4	0.29 6	0.30 13

Former-RAFT_DAM_RVC	0.44 44	0.33 21	0.31 53	0.29 44	0.25 38	0.26 30	0.16 31	0.55 54	0.40 115	0.55 82	0.50 84	0.49 50	0.27 45	0.23 52	0.80 66	0.47 45	0.52 65	0.41 53	0.54 35	0.38 64	0.48 39	0.85 91	0.17 31	0.24 31	0.52 63	0.85 133	0.44 20	0.56 66

HH	1.05 168	0.34 22	1.01 197	0.43 102	0.39 106	0.53 125	0.42 122	0.69 131	0.35 94	0.65 137	0.49 77	1.07 161	0.26 40	0.28 97	1.24 137	2.30 246	0.62 127	0.54 131	2.45 178	0.67 168	3.56 224	5.13 212	0.26 95	0.35 97	0.87 161	1.27 180	1.09 160	1.11 155

HanStereo	1.05 168	0.34 22	1.01 197	0.43 102	0.39 106	0.53 125	0.42 122	0.69 131	0.35 94	0.65 137	0.49 77	1.07 161	0.26 40	0.28 97	1.24 137	2.30 246	0.62 127	0.54 131	2.45 178	0.67 168	3.56 224	5.13 212	0.26 95	0.35 97	0.87 161	1.27 180	1.09 160	1.11 155

test_4	0.36 29	0.34 22	0.29 47	0.21 19	0.19 20	0.17 8	0.11 10	0.59 70	0.26 34	0.58 100	0.30 26	0.51 58	0.20 24	0.19 32	0.45 18	0.58 95	0.46 32	0.34 24	0.42 21	0.30 36	0.46 30	0.58 47	0.17 31	0.26 44	0.41 36	0.40 41	0.60 48	0.42 40

AASNet	0.29 14	0.34 22	0.23 24	0.25 30	0.26 43	0.34 60	0.26 79	0.33 12	0.17 8	0.29 13	0.39 45	0.26 9	0.18 19	0.25 75	0.40 14	0.34 13	0.35 13	0.32 18	0.33 10	0.28 27	0.36 15	0.34 12	0.17 31	0.24 31	0.31 15	0.29 13	0.36 12	0.25 9

test-1	1.04 167	0.34 22	0.56 143	0.37 81	0.41 115	0.61 145	0.37 112	0.72 147	0.39 112	0.69 163	0.70 144	1.12 166	0.44 125	0.25 75	1.56 164	1.36 217	0.64 136	0.60 158	2.29 171	0.59 137	1.20 164	7.59 241	0.23 79	0.37 107	0.83 155	1.13 165	1.12 166	1.55 176

raftrobust	0.48 66	0.34 22	0.40 84	0.28 39	0.28 53	0.28 36	0.18 40	0.63 97	0.26 34	0.63 126	0.53 96	0.52 61	0.27 45	0.22 45	0.93 85	0.70 140	0.51 56	0.42 57	1.06 124	0.39 71	0.55 69	0.86 93	0.21 65	0.26 44	0.61 94	0.53 76	0.56 36	0.52 56

UPFNet	0.40 35	0.34 22	0.36 67	0.33 64	0.33 77	0.40 83	0.30 96	0.48 36	0.34 92	0.43 26	0.42 54	0.41 25	0.31 63	0.34 122	0.66 46	0.42 29	0.47 38	0.41 53	0.53 31	0.37 61	0.36 15	0.39 19	0.26 95	0.29 60	0.41 36	0.41 42	0.56 36	0.38 25

CES	0.47 58	0.35 29	0.32 55	0.28 39	0.27 50	0.30 47	0.12 12	1.04 198	0.28 45	0.54 77	0.69 143	0.53 66	0.25 38	0.23 52	0.80 66	0.67 128	0.59 104	0.38 43	0.57 50	0.36 53	0.85 140	0.63 58	0.23 79	0.25 41	0.59 86	0.43 46	0.60 48	0.67 95

AnonymousM	0.94 152	0.35 29	0.22 21	0.24 26	0.23 30	0.21 15	0.15 26	0.57 61	0.21 19	0.57 93	0.44 63	0.46 42	0.16 11	0.19 32	0.64 44	0.60 103	0.56 87	0.40 48	0.55 41	0.35 50	0.68 108	1.23 118	0.21 65	0.24 31	0.32 16	0.54 77	1.89 213	13.18 252

raft+_RVC	0.38 31	0.35 29	0.28 44	0.25 30	0.23 30	0.26 30	0.18 40	0.54 47	0.27 38	0.52 66	0.43 58	0.47 43	0.23 28	0.18 28	0.59 36	0.53 76	0.44 27	0.35 29	0.63 64	0.28 27	0.44 24	0.53 39	0.14 16	0.22 19	0.43 42	0.38 34	0.59 40	0.42 40

AFF-stereo	0.33 21	0.35 29	0.28 44	0.18 14	0.17 17	0.34 60	0.12 12	0.50 38	0.24 25	0.46 38	0.29 23	0.42 30	0.17 15	0.13 14	0.61 40	0.38 19	0.39 20	0.26 8	0.59 57	0.24 14	0.44 24	0.43 24	0.17 31	0.18 10	0.41 36	0.37 32	0.50 23	0.32 17

PWCDC_ROB	0.72 122	0.35 29	0.39 77	0.30 51	0.45 124	0.37 73	0.38 115	0.43 22	1.24 207	0.27 12	0.71 145	0.45 41	2.48 210	0.57 181	1.31 145	0.78 161	0.58 96	0.56 141	0.66 69	0.56 128	0.73 119	2.56 168	0.46 157	0.42 124	0.40 33	0.63 91	0.52 26	0.74 115

DMCA-RVC	0.46 54	0.37 34	0.36 67	0.34 68	0.38 101	0.33 53	0.45 127	0.47 34	0.55 151	0.43 26	0.48 72	0.69 113	0.34 86	0.29 100	0.84 76	0.49 54	0.48 44	0.45 77	0.51 29	0.40 78	0.51 53	0.56 43	0.30 114	0.33 84	0.40 33	0.42 44	0.59 40	0.61 81

HITNet	0.40 35	0.37 34	0.29 47	0.34 68	0.28 53	0.27 33	0.19 43	0.57 61	0.32 78	0.57 93	0.44 63	0.55 73	0.32 71	0.22 45	0.61 40	0.36 17	0.44 27	0.39 45	0.42 21	0.29 33	0.43 22	0.52 34	0.20 51	0.27 54	0.41 36	0.39 39	0.72 87	0.55 64
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
IER	0.42 40	0.38 36	0.32 55	0.30 51	0.28 53	0.36 70	0.25 74	0.47 34	0.28 45	0.44 33	0.60 116	0.79 131	0.30 54	0.35 125	0.65 45	0.46 40	0.48 44	0.42 57	0.45 24	0.36 53	0.43 22	0.46 26	0.28 107	0.28 57	0.41 36	0.56 85	0.55 34	0.51 54

RAFT_CTSACE	0.32 19	0.38 36	0.16 7	0.15 7	0.15 13	0.25 28	0.18 40	0.53 44	0.20 17	0.55 82	0.19 7	0.44 36	0.28 47	0.16 22	0.37 11	0.33 11	0.38 17	0.28 10	0.38 16	0.19 6	0.39 18	0.85 91	0.11 7	0.18 10	0.32 16	0.30 15	0.62 56	0.26 10

test-3	0.72 122	0.38 36	0.40 84	0.34 68	0.34 80	0.34 60	0.23 65	0.65 109	0.27 38	0.61 113	0.36 38	0.91 149	0.32 71	0.21 40	1.24 137	0.61 107	0.56 87	0.43 63	2.65 185	0.39 71	0.60 88	5.03 209	0.17 31	0.32 74	0.52 63	0.38 34	0.70 79	0.53 58

test_1	0.72 122	0.38 36	0.40 84	0.34 68	0.34 80	0.34 60	0.23 65	0.65 109	0.27 38	0.62 120	0.36 38	0.91 149	0.32 71	0.21 40	1.24 137	0.61 107	0.55 79	0.43 63	2.65 185	0.39 71	0.60 88	5.03 209	0.17 31	0.32 74	0.52 63	0.38 34	0.70 79	0.53 58

XX-Stereo	9.59 255	0.38 36	0.41 94	0.62 151	0.28 53	0.54 128	0.28 85	0.69 131	0.28 45	0.69 163	6.22 249	1.02 157	0.30 54	0.24 65	1.91 178	1.60 233	0.61 122	0.52 121	1.97 164	0.54 120	0.76 129	1.31 122	0.19 42	0.29 60	233.45 273	0.86 134	1.03 152	1.85 186

ARAFT	0.36 29	0.38 36	0.24 34	0.26 35	0.21 26	0.28 36	0.14 20	0.44 24	0.24 25	0.50 55	0.29 23	0.41 25	0.17 15	0.16 22	0.60 39	0.45 35	0.51 56	0.47 89	0.53 31	0.25 19	0.55 69	0.59 51	0.16 24	0.20 15	0.47 48	0.30 15	0.54 30	0.38 25

test_5	0.31 18	0.39 42	0.17 10	0.23 24	0.15 13	0.21 15	0.14 20	0.54 47	0.20 17	0.39 22	0.41 48	0.44 36	0.35 95	0.10 8	0.53 26	0.39 25	0.34 12	0.32 18	0.34 12	0.22 11	0.33 11	0.47 27	0.10 5	0.23 24	0.29 8	0.30 15	0.52 26	0.31 15

test_3	0.74 130	0.39 42	0.39 77	0.34 68	0.33 77	0.34 60	0.23 65	0.67 116	0.29 56	0.64 131	0.34 35	0.93 151	0.36 100	0.21 40	1.39 153	0.58 95	0.57 91	0.46 85	2.73 188	0.40 78	0.57 76	5.06 211	0.15 19	0.35 97	0.54 69	0.47 60	0.68 77	0.49 51

HCRNet	0.33 21	0.39 42	0.20 15	0.39 86	0.17 17	0.29 40	0.19 43	0.41 18	0.19 12	0.80 190	0.41 48	0.49 50	0.18 19	0.22 45	0.42 17	0.33 11	0.38 17	0.30 15	0.41 19	0.20 8	0.34 13	0.30 11	0.19 42	0.18 10	0.28 6	0.36 31	0.53 28	0.30 13

FINET	2.14 203	0.39 42	0.40 84	0.45 110	0.31 70	0.36 70	0.37 112	0.46 30	0.46 136	0.48 47	0.42 54	0.49 50	0.41 116	0.30 104	10.18 251	0.64 120	0.52 65	0.37 37	0.69 73	0.38 64	0.57 76	0.65 61	0.31 119	0.33 84	0.54 69	36.06 266	0.61 53	0.59 77

GMOStereo	0.48 66	0.40 46	0.23 24	0.30 51	0.26 43	0.29 40	0.19 43	0.67 116	0.30 60	0.66 146	0.33 30	0.54 67	0.34 86	0.20 35	0.58 31	0.69 135	0.51 56	0.44 70	0.69 73	0.36 53	0.52 55	1.87 147	0.16 24	0.24 31	0.62 95	0.45 51	0.83 111	0.41 35

error version	0.48 66	0.40 46	0.23 24	0.30 51	0.26 43	0.29 40	0.19 43	0.67 116	0.30 60	0.66 146	0.33 30	0.54 67	0.34 86	0.20 35	0.58 31	0.69 135	0.51 56	0.44 70	0.69 73	0.36 53	0.52 55	1.87 147	0.16 24	0.24 31	0.62 95	0.45 51	0.83 111	0.41 35

test-v	0.48 66	0.40 46	0.23 24	0.30 51	0.26 43	0.29 40	0.19 43	0.67 116	0.30 60	0.66 146	0.33 30	0.54 67	0.34 86	0.20 35	0.58 31	0.69 135	0.51 56	0.44 70	0.69 73	0.36 53	0.52 55	1.87 147	0.16 24	0.24 31	0.62 95	0.45 51	0.83 111	0.41 35

test-2	0.48 66	0.40 46	0.23 24	0.30 51	0.26 43	0.29 40	0.19 43	0.67 116	0.30 60	0.66 146	0.33 30	0.54 67	0.34 86	0.20 35	0.58 31	0.69 135	0.51 56	0.44 70	0.69 73	0.36 53	0.52 55	1.87 147	0.16 24	0.24 31	0.62 95	0.45 51	0.83 111	0.41 35

BEATNet_4x	0.59 98	0.40 46	0.35 63	0.40 90	0.36 88	0.33 53	0.28 85	0.64 104	0.41 119	0.66 146	0.45 67	0.63 100	0.42 119	0.25 75	1.20 130	0.64 120	0.60 112	0.58 149	0.59 57	0.38 64	1.07 157	2.22 160	0.26 95	0.40 118	0.50 55	0.52 72	0.82 109	0.67 95

PDISCO_ROB	0.51 73	0.40 46	0.40 84	0.39 86	0.35 84	0.40 83	0.30 96	0.51 39	0.35 94	0.37 20	0.51 90	0.51 58	0.35 95	0.31 108	0.82 75	0.60 103	0.56 87	0.69 177	0.60 59	0.48 109	0.69 110	0.98 106	0.26 95	0.37 107	0.59 86	0.55 83	0.86 123	0.61 81

MIM_Stereo	0.34 24	0.41 52	0.27 43	0.28 39	0.20 23	0.28 36	0.15 26	0.45 29	0.18 10	0.48 47	0.29 23	0.42 30	0.19 22	0.16 22	0.50 21	0.54 84	0.45 29	0.37 37	0.48 26	0.31 39	0.48 39	0.57 45	0.12 8	0.24 31	0.32 16	0.27 10	0.48 22	0.33 19

RAFT-Stereo + iAFF	0.39 34	0.41 52	0.36 67	0.24 26	0.19 20	0.30 47	0.14 20	0.58 66	0.25 30	0.46 38	0.36 38	0.50 55	0.19 22	0.16 22	0.93 85	0.38 19	0.43 25	0.29 11	0.66 69	0.30 36	0.50 49	0.59 51	0.20 51	0.23 24	0.54 69	0.37 32	0.60 48	0.43 42

CVANet_RVC	0.34 24	0.41 52	0.32 55	0.41 96	0.31 70	0.38 78	0.25 74	0.44 24	0.27 38	0.31 14	0.71 145	0.38 22	0.30 54	0.21 40	0.34 8	0.38 19	0.36 14	0.33 21	0.33 10	0.28 27	0.36 15	0.34 12	0.19 42	0.26 44	0.33 20	0.27 10	0.35 10	0.37 23

anonymity	3.37 225	0.42 55	1.10 208	0.58 141	0.43 118	0.48 113	0.31 102	0.78 164	0.35 94	0.62 120	65.69 272	0.87 143	0.30 54	0.25 75	1.14 121	1.37 219	0.61 122	0.44 70	1.39 143	0.63 152	0.75 125	7.27 238	0.25 93	0.32 74	0.99 180	1.23 175	1.10 164	1.44 173

TANstereo	0.58 95	0.42 55	0.38 72	0.40 90	0.40 110	0.46 110	0.21 58	0.52 40	0.31 71	0.54 77	0.41 48	0.38 22	0.40 112	0.43 149	0.81 70	0.74 151	0.67 145	0.78 194	1.11 127	0.91 196	0.65 103	0.80 80	0.94 210	0.34 89	0.36 27	0.54 77	1.09 160	0.56 66

XX-TBD	0.58 95	0.42 55	0.38 72	0.40 90	0.40 110	0.46 110	0.21 58	0.52 40	0.31 71	0.54 77	0.41 48	0.38 22	0.40 112	0.43 149	0.81 70	0.74 151	0.67 145	0.78 194	1.11 127	0.91 196	0.65 103	0.80 80	0.94 210	0.34 89	0.36 27	0.54 77	1.09 160	0.56 66

sAnonymous2	0.60 100	0.42 55	0.32 55	0.29 44	0.30 63	0.45 101	0.29 92	0.71 140	0.41 119	0.47 41	0.54 98	0.52 61	0.44 125	0.23 52	0.97 96	0.85 168	0.70 157	0.68 173	1.36 141	0.61 145	0.86 142	1.20 114	0.30 114	0.37 107	0.65 109	0.72 107	0.72 87	0.72 111

CroCo_RVC	0.60 100	0.42 55	0.32 55	0.29 44	0.30 63	0.45 101	0.29 92	0.71 140	0.41 119	0.47 41	0.54 98	0.52 61	0.44 125	0.23 52	0.97 96	0.85 168	0.70 157	0.68 173	1.36 141	0.61 145	0.86 142	1.20 114	0.30 114	0.37 107	0.65 109	0.72 107	0.72 87	0.72 111

RALAANet	0.47 58	0.42 55	0.40 84	0.29 44	0.29 60	0.34 60	0.25 74	0.54 47	0.28 45	0.48 47	0.49 77	0.44 36	0.26 40	0.20 35	0.77 63	0.48 50	0.50 50	0.50 110	0.77 95	0.46 100	0.61 92	1.20 114	0.22 69	0.33 84	0.50 55	0.44 50	0.71 82	0.47 46

sCroCo_RVC	0.65 113	0.42 55	0.29 47	0.29 44	0.29 60	0.40 83	0.23 65	0.60 75	0.41 119	0.53 76	0.44 63	0.48 44	0.51 141	0.24 65	0.92 83	1.03 185	0.75 164	0.63 162	1.04 122	0.59 137	1.12 159	2.73 171	0.29 111	0.40 118	0.64 105	0.62 89	0.93 136	0.63 90

CREStereo++_RVC	0.47 58	0.43 62	0.47 113	0.31 58	0.34 80	0.27 33	0.19 43	0.56 58	0.32 78	0.58 100	0.40 47	0.58 79	0.58 156	0.23 52	0.81 70	0.53 76	0.62 127	0.34 24	0.55 41	0.32 40	0.58 80	0.56 43	0.16 24	0.29 60	0.53 66	0.64 92	0.85 119	0.68 99
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
UNet	0.45 46	0.43 62	0.41 94	0.38 83	0.37 94	0.41 90	0.29 92	0.58 66	0.36 100	0.50 55	0.49 77	0.48 44	0.34 86	0.38 135	0.56 29	0.49 54	0.54 77	0.46 85	0.58 53	0.41 86	0.49 45	0.50 30	0.28 107	0.36 103	0.48 49	0.49 66	0.59 40	0.56 66

HGLStereo	0.45 46	0.43 62	0.39 77	0.35 75	0.37 94	0.40 83	0.24 72	0.48 36	0.32 78	0.47 41	0.74 154	0.43 33	0.30 54	0.32 115	0.56 29	0.53 76	0.57 91	0.51 117	0.56 47	0.40 78	0.52 55	0.60 54	0.23 79	0.35 97	0.53 66	0.54 77	0.60 48	0.45 45

test croco	0.33 21	0.44 65	0.20 15	0.20 18	0.16 15	0.21 15	0.11 10	0.41 18	0.19 12	0.48 47	0.19 7	0.36 16	0.17 15	0.10 8	0.54 27	0.48 50	0.46 32	0.40 48	0.55 41	0.25 19	0.45 27	0.52 34	0.14 16	0.22 19	0.36 27	0.33 23	0.39 14	0.47 46

MIF-Stereo (partial)	0.32 19	0.44 65	0.18 12	0.16 10	0.16 15	0.21 15	0.12 12	0.37 15	0.23 22	0.37 20	0.24 16	0.33 13	0.17 15	0.14 17	0.50 21	0.48 50	0.47 38	0.38 43	0.43 23	0.26 22	0.46 30	0.47 27	0.18 39	0.22 19	0.40 33	0.32 20	0.51 25	0.43 42

iinet-f	0.58 95	0.44 65	0.37 71	0.34 68	0.25 38	0.49 114	0.27 84	0.43 22	0.28 45	0.52 66	0.92 172	0.61 91	0.45 129	0.26 85	1.34 146	0.61 107	0.53 69	0.40 48	1.60 149	0.52 116	0.62 96	1.51 134	0.27 102	0.27 54	0.56 77	0.38 34	0.79 99	0.56 66

raft_robust	0.53 78	0.44 65	0.25 38	0.38 83	0.30 63	0.33 53	0.22 60	0.73 151	0.36 100	0.69 163	0.34 35	0.57 75	0.31 63	0.24 65	0.69 53	0.58 95	0.55 79	0.47 89	1.05 123	0.39 71	0.77 132	1.44 130	0.24 86	0.30 65	0.59 86	0.71 106	0.70 79	0.59 77

CFNet_pseudo	0.54 79	0.44 65	0.46 111	0.54 134	0.43 118	0.54 128	0.35 109	0.62 92	0.36 100	0.61 113	0.64 127	0.58 79	0.55 153	0.36 128	1.26 142	0.56 90	0.51 56	0.47 89	0.69 73	0.37 61	0.49 45	0.54 41	0.27 102	0.35 97	0.58 84	0.60 88	0.69 78	0.75 120

DISCO	0.47 58	0.44 65	0.30 51	0.40 90	0.38 101	0.50 117	0.45 127	0.46 30	0.43 129	0.50 55	0.59 113	0.41 25	0.30 54	0.30 104	0.70 55	0.45 35	0.55 79	0.47 89	0.71 82	0.42 93	0.50 49	0.58 47	0.27 102	0.34 89	0.49 52	0.49 66	0.63 60	0.53 58

DN-CSS_ROB	0.56 85	0.44 65	0.49 118	0.41 96	0.40 110	0.35 68	0.22 60	0.69 131	0.35 94	0.59 105	0.77 157	0.67 107	0.49 139	0.24 65	0.90 81	0.43 32	0.60 112	0.43 63	1.77 154	0.40 78	0.85 140	0.58 47	0.32 121	0.51 151	0.55 73	0.46 58	0.67 72	0.54 63

CAS	0.40 35	0.45 72	0.26 41	0.29 44	0.29 60	0.23 22	0.14 20	0.41 18	0.27 38	0.41 24	0.57 107	0.36 16	0.36 100	0.21 40	0.59 36	0.42 29	0.50 50	0.34 24	0.54 35	0.28 27	0.46 30	0.58 47	0.19 42	0.23 24	0.55 73	0.51 70	0.63 60	0.76 122

LoS	0.57 90	0.45 72	0.30 51	0.37 81	0.37 94	0.41 90	0.22 60	1.37 213	0.32 78	0.86 200	0.79 160	0.68 110	0.40 112	0.24 65	0.66 46	0.75 155	0.60 112	0.41 53	0.79 99	0.38 64	1.05 156	0.83 89	0.22 69	0.26 44	0.82 152	0.64 92	0.66 69	0.68 99

RASNet	0.45 46	0.45 72	0.45 106	0.33 64	0.34 80	0.38 78	0.28 85	0.58 66	0.38 107	0.47 41	0.43 58	0.49 50	0.35 95	0.26 85	0.52 25	0.45 35	0.49 48	0.40 48	0.50 28	0.32 40	0.51 53	0.68 65	0.20 51	0.47 139	0.43 42	0.55 83	0.77 97	0.70 105

CFNet	0.47 58	0.45 72	0.35 63	0.49 117	0.40 110	0.40 83	0.33 104	0.53 44	0.33 86	0.48 47	0.49 77	0.69 113	0.43 122	0.31 108	0.68 52	0.41 27	0.49 48	0.43 63	0.54 35	0.35 50	0.49 45	0.41 21	0.24 86	0.32 74	0.64 105	0.64 92	0.73 91	0.70 105

DeepPruner_ROB	0.64 111	0.45 72	0.56 143	0.52 128	0.54 145	0.50 117	0.42 122	0.62 92	0.47 140	0.60 108	0.68 140	0.62 94	0.51 141	0.32 115	1.40 155	0.62 110	0.63 132	0.59 155	0.70 80	0.49 113	1.24 167	0.83 89	0.36 136	0.46 134	0.62 95	1.07 162	0.73 91	0.62 86

LoS_RVC	0.46 54	0.46 77	0.47 113	0.19 15	0.25 38	0.24 23	0.16 31	0.44 24	0.28 45	0.51 59	0.49 77	0.43 33	0.33 79	0.22 45	0.71 56	0.52 68	0.46 32	0.42 57	0.75 88	0.33 43	0.99 152	0.97 104	0.20 51	0.33 84	0.63 101	0.45 51	0.59 40	0.61 81

tt_ll	0.46 54	0.46 77	0.47 113	0.19 15	0.25 38	0.24 23	0.16 31	0.44 24	0.28 45	0.51 59	0.49 77	0.43 33	0.33 79	0.22 45	0.71 56	0.52 68	0.46 32	0.42 57	0.75 88	0.33 43	0.99 152	0.97 104	0.20 51	0.33 84	0.63 101	0.45 51	0.59 40	0.61 81

TESTraft	0.38 31	0.46 77	0.22 21	0.21 19	0.23 30	0.22 20	0.17 38	0.54 47	0.31 71	0.51 59	0.22 14	0.36 16	0.37 108	0.11 10	0.94 91	0.51 62	0.45 29	0.32 18	0.48 26	0.26 22	0.46 30	0.90 96	0.12 8	0.24 31	0.38 30	0.42 44	0.58 38	0.38 25

IPLG	0.51 73	0.46 77	0.33 60	0.28 39	0.27 50	0.33 53	0.22 60	0.62 92	0.22 20	0.51 59	0.41 48	0.57 75	0.31 63	0.32 115	1.55 163	0.48 50	0.57 91	0.49 102	0.56 47	0.41 86	0.45 27	1.52 136	0.19 42	0.31 70	0.50 55	0.83 129	0.66 69	0.50 53

LMCR-Stereo	0.52 76	0.46 77	0.35 63	0.32 61	0.33 77	0.44 99	0.24 72	0.57 61	0.38 107	0.55 82	0.47 70	0.66 106	0.40 112	0.27 93	0.85 77	0.53 76	0.63 132	0.49 102	1.13 129	0.57 131	0.71 115	0.75 75	0.26 95	0.35 97	0.51 59	0.52 72	0.64 64	0.68 99

iResNetv2_ROB	0.54 79	0.46 77	0.34 62	0.48 115	0.39 106	0.50 117	0.30 96	0.65 109	0.35 94	0.52 66	0.66 135	0.72 118	0.56 155	0.28 97	0.73 59	0.52 68	0.51 56	0.47 89	1.17 133	0.48 109	0.69 110	0.54 41	0.30 114	0.45 133	0.58 84	0.54 77	0.81 106	0.57 72

IGEV_Zeroshot_test	1.32 180	0.47 83	1.27 217	1.16 197	0.48 129	0.61 145	0.65 161	0.80 170	0.41 119	0.67 154	4.86 243	0.97 153	0.31 63	0.26 85	1.20 130	1.48 227	0.61 122	0.49 102	2.56 182	0.66 166	2.26 201	8.15 246	0.22 69	0.41 120	1.05 187	1.03 159	1.16 170	1.43 172

anonymousdsp2	0.43 41	0.47 83	0.33 60	0.25 30	0.24 35	0.33 53	0.19 43	0.57 61	0.23 22	0.47 41	0.48 72	0.48 44	0.24 31	0.18 28	0.58 31	0.46 40	0.45 29	0.34 24	0.89 110	0.34 46	0.50 49	1.27 120	0.17 31	0.25 41	0.44 44	0.33 23	0.62 56	0.44 44

RAFT+CT+SA	0.35 27	0.47 83	0.20 15	0.26 35	0.19 20	0.22 20	0.15 26	0.58 66	0.23 22	0.52 66	0.18 6	0.48 44	0.34 86	0.13 14	0.40 14	0.46 40	0.37 15	0.31 16	0.46 25	0.24 14	0.47 37	0.79 78	0.10 5	0.23 24	0.33 20	0.32 20	0.54 30	0.35 21

CIPLG	0.45 46	0.47 83	0.25 38	0.32 61	0.22 27	0.33 53	0.19 43	0.63 97	0.26 34	0.55 82	0.50 84	0.61 91	0.32 71	0.42 145	0.94 91	0.50 57	0.53 69	0.37 37	0.58 53	0.40 78	0.58 80	0.91 97	0.20 51	0.26 44	0.49 52	0.32 20	0.59 40	0.38 25

IPLGR_C	0.45 46	0.47 83	0.24 34	0.31 58	0.22 27	0.33 53	0.19 43	0.63 97	0.25 30	0.55 82	0.50 84	0.62 94	0.33 79	0.42 145	0.85 77	0.51 62	0.53 69	0.37 37	0.57 50	0.40 78	0.58 80	0.89 94	0.20 51	0.26 44	0.48 49	0.34 27	0.60 48	0.39 31

ACRE	0.45 46	0.47 83	0.24 34	0.33 64	0.22 27	0.34 60	0.19 43	0.63 97	0.25 30	0.55 82	0.50 84	0.61 91	0.32 71	0.42 145	0.94 91	0.51 62	0.53 69	0.37 37	0.57 50	0.41 86	0.59 85	0.91 97	0.20 51	0.26 44	0.48 49	0.33 23	0.59 40	0.39 31

pcwnet_v2	0.66 114	0.47 83	0.53 136	0.62 151	0.50 136	0.63 151	0.46 130	0.66 113	0.46 136	0.65 137	0.78 158	0.65 104	0.89 180	0.56 180	1.39 153	0.64 120	0.60 112	0.51 117	0.88 109	0.44 96	0.58 80	0.77 76	0.35 131	0.46 134	0.76 132	0.76 118	0.88 127	1.02 145

APVNet	0.60 100	0.47 83	0.39 77	0.46 112	0.50 136	0.59 141	0.56 142	0.61 81	0.42 126	0.46 38	0.65 129	0.52 61	0.31 63	0.36 128	0.97 96	0.76 158	0.73 162	0.64 164	0.97 119	0.55 123	0.62 96	1.21 117	0.35 131	0.50 150	0.60 91	0.48 63	0.87 125	0.60 79

Sa-1000	0.55 83	0.48 91	0.23 24	0.26 35	0.27 50	0.32 51	0.16 31	0.65 109	0.37 104	0.63 126	0.33 30	0.51 58	0.28 47	0.30 104	1.16 125	0.53 76	0.60 112	0.45 77	0.92 113	0.33 43	0.56 74	2.21 159	0.18 39	0.30 65	0.74 126	0.52 72	1.00 149	0.48 49

SA	0.43 41	0.48 91	0.22 21	0.25 30	0.24 35	0.31 50	0.13 15	0.64 104	0.33 86	0.62 120	0.25 18	0.54 67	0.22 25	0.16 22	0.78 64	0.50 57	0.53 69	0.41 53	0.63 64	0.29 33	0.48 39	0.80 80	0.15 19	0.29 60	0.46 47	0.56 85	0.96 142	0.47 46

AACVNet	0.57 90	0.48 91	0.41 94	0.59 143	0.62 159	0.54 128	0.38 115	0.61 81	0.41 119	0.59 105	0.63 121	0.59 83	0.34 86	0.36 128	0.97 96	0.56 90	0.59 104	0.54 131	0.72 83	0.53 117	0.57 76	0.65 61	0.38 139	0.46 134	0.60 91	0.69 101	0.84 115	0.82 129

GMStereo	0.43 41	0.48 91	0.26 41	0.32 61	0.32 75	0.38 78	0.30 96	0.59 70	0.31 71	0.45 35	0.37 42	0.62 94	0.33 79	0.24 65	0.54 27	0.45 35	0.55 79	0.35 29	0.75 88	0.39 71	0.55 69	0.43 24	0.23 79	0.29 60	0.51 59	0.47 60	0.71 82	0.41 35
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NVstereo2D	0.56 85	0.48 91	0.43 102	0.52 128	0.49 133	0.66 157	0.65 161	0.61 81	0.40 115	0.48 47	0.59 113	0.54 67	0.31 63	0.64 193	1.34 146	0.63 115	0.59 104	0.56 141	0.55 41	0.42 93	0.53 65	0.52 34	0.55 182	0.47 139	0.65 109	0.52 72	0.59 40	0.53 58

AE-Stereo	0.67 116	0.49 96	0.50 124	0.50 121	0.36 88	0.37 73	0.28 85	0.55 54	0.29 56	0.64 131	0.32 28	0.90 148	0.31 63	0.24 65	0.93 85	0.73 149	0.69 152	0.53 127	0.91 112	0.55 123	0.75 125	3.32 182	0.23 79	0.52 156	0.83 155	0.67 99	0.96 142	0.62 86

Any-RAFT	0.78 136	0.49 96	0.88 186	0.53 131	0.43 118	0.39 82	0.28 85	0.64 104	0.32 78	0.57 93	0.76 156	0.88 146	0.24 31	0.23 52	1.38 152	0.79 162	0.60 112	0.46 85	2.52 181	0.47 104	1.19 163	1.79 143	0.24 86	0.34 89	1.01 184	1.36 188	0.74 93	1.59 178

EGLCR-Stereo	0.60 100	0.49 96	0.47 113	0.30 51	0.31 70	0.45 101	0.14 20	0.57 61	0.27 38	0.57 93	0.37 42	0.59 83	0.24 31	0.22 45	0.62 42	0.59 99	0.53 69	0.45 77	0.86 105	0.34 46	0.74 122	3.50 184	0.20 51	0.26 44	0.56 77	0.49 66	1.34 185	0.69 103

ICVP	0.62 105	0.49 96	0.68 169	0.51 126	0.50 136	0.54 128	0.37 112	0.60 75	0.46 136	0.61 113	0.58 110	0.62 94	0.60 161	0.32 115	0.92 83	0.66 127	0.59 104	0.52 121	0.74 85	0.53 117	0.61 92	1.31 122	0.60 189	0.52 156	0.63 101	0.75 114	0.78 98	0.74 115
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PMTNet	0.54 79	0.49 96	0.48 117	0.31 58	0.30 63	0.27 33	0.23 65	0.54 47	0.30 60	0.57 93	0.42 54	0.60 87	0.24 31	0.23 52	1.51 160	0.62 110	0.58 96	0.37 37	1.17 133	0.34 46	0.76 129	0.62 56	0.20 51	0.23 24	0.81 147	0.70 104	0.67 72	0.92 137

RTSC	0.89 146	0.49 96	0.49 118	0.48 115	0.53 143	0.57 137	0.66 167	0.68 125	0.71 171	0.55 82	0.79 160	0.59 83	0.60 161	0.43 149	4.83 233	0.96 175	0.99 199	0.60 158	1.40 144	0.60 143	0.97 150	1.51 134	0.32 121	0.57 164	0.63 101	0.73 111	0.96 142	1.39 171

MLCV	0.75 132	0.49 96	0.54 137	0.74 167	0.51 141	0.66 157	0.45 127	0.82 175	0.43 129	0.70 167	0.88 168	1.05 159	0.85 178	0.29 100	1.11 115	0.50 57	0.67 145	0.53 127	2.58 183	0.47 104	0.67 107	1.04 108	0.40 146	0.61 169	0.75 128	0.80 125	0.84 115	0.74 115

iResNet_ROB	0.52 76	0.49 96	0.44 104	0.42 101	0.31 70	0.43 98	0.35 109	0.60 75	0.34 92	0.52 66	0.60 116	0.48 44	0.58 156	0.25 75	0.87 79	0.53 76	0.58 96	0.50 110	1.23 136	0.39 71	0.52 55	0.42 23	0.26 95	0.44 128	0.59 86	0.54 77	0.80 104	0.64 91

MSKI-zero shot	1.13 173	0.50 104	0.49 118	0.41 96	0.37 94	0.47 112	0.33 104	0.76 157	0.31 71	0.65 137	1.67 214	0.84 138	0.33 79	0.22 45	1.36 149	1.50 230	0.65 139	0.48 96	3.12 197	0.63 152	2.22 200	7.37 239	0.20 51	0.41 120	0.98 178	1.45 191	1.24 178	1.57 177

DSFCA	0.47 58	0.50 104	0.40 84	0.40 90	0.37 94	0.45 101	0.34 107	0.46 30	0.40 115	0.40 23	0.58 110	0.50 55	0.30 54	0.25 75	0.66 46	0.50 57	0.50 50	0.49 102	0.65 67	0.40 78	0.52 55	0.65 61	0.33 126	0.39 116	0.51 59	0.51 70	0.63 60	0.58 74

FADNet-RVC	0.64 111	0.50 104	0.39 77	0.51 126	0.43 118	0.40 83	0.64 158	0.69 131	0.38 107	0.64 131	0.51 90	1.15 170	0.46 131	0.34 122	2.01 183	0.56 90	0.55 79	0.45 77	1.26 138	0.53 117	0.59 85	0.66 64	0.33 126	0.52 156	0.60 91	0.75 114	0.67 72	0.80 125

AF-Net	0.56 85	0.50 104	0.45 106	0.50 121	0.54 145	0.62 148	0.60 149	0.61 81	0.56 153	0.43 26	0.65 129	0.87 143	0.42 119	0.41 140	0.81 70	0.47 45	0.47 38	0.44 70	0.61 61	0.41 86	0.48 39	0.70 67	0.42 150	0.41 120	0.56 77	0.64 92	0.85 119	0.72 111

Nwc_Net	0.56 85	0.50 104	0.45 106	0.50 121	0.54 145	0.62 148	0.60 149	0.61 81	0.56 153	0.43 26	0.65 129	0.87 143	0.42 119	0.41 140	0.81 70	0.47 45	0.47 38	0.44 70	0.61 61	0.41 86	0.48 39	0.70 67	0.42 150	0.41 120	0.56 77	0.64 92	0.85 119	0.72 111

DeepPrunerF	1.23 176	0.50 104	0.40 84	0.57 140	2.81 240	0.50 117	0.67 169	0.53 44	0.57 156	0.43 26	0.65 129	0.44 36	0.33 79	0.42 145	1.72 171	0.77 159	0.60 112	0.47 89	0.95 117	0.48 109	0.66 106	0.82 85	0.41 148	0.38 112	14.97 259	0.87 136	0.66 69	0.61 81

HSM	0.57 90	0.50 104	0.51 129	0.49 117	0.48 129	0.42 94	0.38 115	0.71 140	0.37 104	0.61 113	0.65 129	0.60 87	0.48 135	0.31 108	1.03 109	0.52 68	0.65 139	0.48 96	0.78 96	0.49 113	0.69 110	0.64 60	0.27 102	0.47 139	0.64 105	0.72 107	0.88 127	0.68 99

RAFT-Test	0.97 156	0.51 111	0.52 133	0.53 131	0.35 84	0.41 90	0.30 96	0.72 147	0.31 71	0.62 120	3.46 234	0.68 110	0.32 71	0.23 52	1.20 130	1.42 223	0.63 132	0.50 110	3.05 195	0.68 171	1.73 187	2.86 175	0.24 86	0.32 74	0.82 152	1.87 210	0.95 141	0.89 136

TestStereo1	0.40 35	0.51 111	0.20 15	0.22 21	0.23 30	0.24 23	0.16 31	0.55 54	0.30 60	0.52 66	0.21 12	0.36 16	0.41 116	0.11 10	0.98 101	0.52 68	0.46 32	0.33 21	0.54 35	0.26 22	0.53 65	0.82 85	0.15 19	0.23 24	0.38 30	0.43 46	0.61 53	0.39 31

SA-5K	0.40 35	0.51 111	0.20 15	0.22 21	0.23 30	0.24 23	0.16 31	0.55 54	0.30 60	0.52 66	0.21 12	0.36 16	0.41 116	0.11 10	0.98 101	0.52 68	0.46 32	0.33 21	0.54 35	0.26 22	0.53 65	0.82 85	0.15 19	0.23 24	0.38 30	0.43 46	0.61 53	0.39 31

dd	0.51 73	0.51 111	0.29 47	0.91 182	0.32 75	0.66 157	0.30 96	0.60 75	0.24 25	0.54 77	0.32 28	0.77 128	0.28 47	0.27 93	0.88 80	0.50 57	0.75 164	0.40 48	1.07 125	0.38 64	0.50 49	0.49 29	0.24 86	0.32 74	0.56 77	0.43 46	0.75 94	0.57 72

MIPNet	0.57 90	0.51 111	0.35 63	0.33 64	0.30 63	0.38 78	0.26 79	0.62 92	0.24 25	0.50 55	0.50 84	0.62 94	0.44 125	0.31 108	1.22 135	0.56 90	0.60 112	0.50 110	0.79 99	0.47 104	0.45 27	1.65 140	0.20 51	0.30 65	0.73 125	1.29 182	0.71 82	0.60 79

RALCasStereoNet	0.46 54	0.51 111	0.39 77	0.36 79	0.30 63	0.32 51	0.25 74	0.60 75	0.26 34	0.56 91	0.48 72	0.59 83	0.26 40	0.18 28	0.73 59	0.63 115	0.55 79	0.49 102	0.53 31	0.37 61	0.52 55	0.78 77	0.22 69	0.34 89	0.55 73	0.48 63	0.50 23	0.58 74

psm_up	0.59 98	0.51 111	0.55 141	0.56 137	0.46 126	0.59 141	0.36 111	0.72 147	0.66 169	0.55 82	0.53 96	0.62 94	0.53 147	0.40 138	0.93 85	0.55 86	0.60 112	0.49 102	0.89 110	0.48 109	0.55 69	0.57 45	0.32 121	0.55 161	0.71 120	0.80 125	0.81 106	0.67 95

DLCB_ROB	0.56 85	0.51 111	0.49 118	0.41 96	0.46 126	0.45 101	0.43 125	0.56 58	0.46 136	0.57 93	0.62 120	0.71 117	0.54 149	0.41 140	0.80 66	0.53 76	0.58 96	0.49 102	0.54 35	0.45 99	0.59 85	0.71 69	0.39 144	0.44 128	0.99 180	0.79 124	0.72 87	0.62 86

GLC_STEREO	0.49 72	0.52 119	0.43 102	0.39 86	0.38 101	0.37 73	0.29 92	0.64 104	0.29 56	0.62 120	0.54 98	0.56 74	0.29 51	0.30 104	0.63 43	0.51 62	0.67 145	0.42 57	0.69 73	0.42 93	0.72 118	0.72 72	0.23 79	0.32 74	0.49 52	0.38 34	0.84 115	0.53 58

rafts_anoy	0.45 46	0.52 119	0.39 77	0.29 44	0.30 63	0.34 60	0.23 65	0.59 70	0.28 45	0.51 59	0.54 98	0.49 50	0.24 31	0.18 28	0.78 64	0.60 103	0.52 65	0.50 110	0.61 61	0.36 53	0.52 55	0.71 69	0.20 51	0.30 65	0.56 77	0.46 58	0.54 30	0.52 56

TestStereo	0.47 58	0.52 119	0.41 94	0.43 102	0.31 70	0.45 101	0.26 79	0.70 138	0.28 45	0.76 184	0.34 35	0.65 104	0.32 71	0.24 65	0.59 36	0.38 19	0.55 79	0.34 24	0.81 101	0.38 64	0.64 101	0.50 30	0.25 93	0.32 74	0.54 69	0.45 51	0.76 96	0.55 64

EAI-Stereo	0.94 152	0.52 119	0.62 156	0.52 128	0.50 136	0.57 137	0.64 158	0.72 147	0.37 104	0.62 120	2.08 220	0.84 138	0.26 40	0.26 85	1.99 182	1.49 228	0.61 122	0.50 110	3.11 196	0.65 159	0.88 145	2.39 165	0.20 51	0.36 103	0.81 147	1.09 163	1.59 203	1.15 159

CREStereo	0.47 58	0.52 119	0.44 104	0.35 75	0.26 43	0.29 40	0.15 26	0.61 81	0.31 71	0.58 100	0.43 58	0.72 118	0.36 100	0.25 75	0.74 62	0.65 125	0.60 112	0.35 29	0.53 31	0.34 46	0.61 92	0.60 54	0.19 42	0.31 70	0.57 83	0.62 89	0.65 66	0.70 105
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
FADNet-RVC-Resample	0.63 107	0.52 119	0.42 99	0.46 112	0.40 110	0.41 90	0.44 126	0.73 151	0.42 126	0.68 158	0.50 84	1.09 164	0.45 129	0.43 149	1.67 166	0.52 68	0.59 104	0.61 161	0.87 107	0.57 131	0.56 74	0.91 97	0.35 131	0.61 169	0.59 86	0.77 120	0.55 34	0.79 124

CFNet_RVC	0.55 83	0.52 119	0.49 118	0.50 121	0.49 133	0.49 114	0.33 104	0.52 40	0.38 107	0.51 59	0.68 140	0.58 79	0.35 95	0.31 108	1.18 129	0.49 54	0.52 65	0.48 96	0.60 59	0.44 96	0.60 88	0.62 56	0.28 107	0.39 116	0.68 116	0.74 112	0.84 115	0.74 115

MyStereo04	0.73 127	0.53 126	0.61 150	0.44 105	0.38 101	0.37 73	0.26 79	0.68 125	0.45 134	0.63 126	0.44 63	0.69 113	0.35 95	0.26 85	1.05 112	0.73 149	0.57 91	0.55 135	3.42 202	0.65 159	1.20 164	1.04 108	0.28 107	0.43 127	0.81 147	1.31 185	0.98 147	0.65 93

CASnet	0.44 44	0.53 126	0.25 38	0.28 39	0.28 53	0.30 47	0.14 20	0.62 92	0.30 60	0.61 113	0.43 58	0.64 102	0.29 51	0.24 65	0.91 82	0.39 25	0.47 38	0.31 16	0.76 92	0.28 27	0.68 108	0.74 74	0.21 65	0.26 44	0.44 44	0.34 27	0.62 56	0.56 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iRaft-Stereo_20w	2.15 204	0.53 126	1.39 222	1.22 201	0.48 129	0.79 178	0.50 135	0.75 156	0.43 129	0.73 175	6.67 253	0.86 142	0.29 51	0.27 93	1.12 116	1.28 212	0.61 122	0.45 77	1.83 155	0.63 152	1.11 158	5.64 221	0.22 69	0.28 57	0.96 172	25.03 260	1.45 191	2.62 204

Anonymous	0.73 127	0.53 126	0.38 72	0.36 79	0.36 88	0.42 94	0.26 79	0.74 154	0.47 140	0.45 35	0.45 67	0.57 75	0.51 141	0.24 65	0.95 94	1.10 194	0.77 170	0.69 177	1.85 157	0.65 159	1.30 173	2.91 176	0.33 126	0.44 128	0.69 118	0.72 107	0.93 136	0.74 115

ADLNet	0.48 66	0.53 126	0.38 72	0.41 96	0.41 115	0.45 101	0.40 119	0.54 47	0.36 100	0.45 35	0.54 98	0.77 128	0.37 108	0.62 191	0.73 59	0.44 33	0.50 50	0.43 63	0.51 29	0.38 64	0.44 24	0.59 51	0.35 131	0.28 57	0.51 59	0.59 87	0.58 38	0.48 49

GES	0.63 107	0.53 126	0.40 84	0.40 90	0.41 115	0.54 128	0.39 118	0.59 70	0.41 119	0.56 91	0.63 121	0.50 55	0.31 63	0.43 149	1.52 161	0.69 135	0.67 145	0.56 141	2.30 172	0.59 137	0.75 125	0.80 80	0.32 121	0.46 134	0.53 66	0.48 63	0.65 66	0.70 105

MSMDNet	0.92 147	0.53 126	0.54 137	0.35 75	0.36 88	0.45 101	0.34 107	0.69 131	0.30 60	0.63 126	0.72 149	0.72 118	0.36 100	0.23 52	1.05 112	1.51 231	0.64 136	0.51 117	2.89 192	0.82 187	1.60 181	5.72 223	0.24 86	0.32 74	0.76 132	0.84 131	0.86 123	0.75 120

HSM-Net_RVC	0.79 137	0.53 126	0.63 157	0.79 173	0.64 165	0.63 151	0.40 119	0.76 157	0.49 143	0.73 175	1.54 207	1.35 178	0.84 177	0.37 133	1.15 123	0.62 110	0.66 141	0.53 127	0.81 101	0.55 123	0.81 136	1.08 111	0.44 154	0.71 181	0.97 174	1.10 164	1.11 165	1.09 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.54 79	0.53 126	0.50 124	0.44 105	0.58 153	0.42 94	0.65 161	0.56 58	0.62 165	0.52 66	0.51 90	0.67 107	0.38 110	0.58 187	1.16 125	0.44 33	0.48 44	0.43 63	0.58 53	0.40 78	0.46 30	0.51 32	0.31 119	0.34 89	0.50 55	0.77 120	0.63 60	0.64 91
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SACVNet	0.67 116	0.54 135	0.52 133	0.56 137	0.57 150	0.54 128	0.63 156	0.69 131	0.57 156	0.67 154	0.57 107	0.60 87	0.38 110	0.41 140	1.15 123	0.63 115	0.66 141	0.58 149	0.98 120	0.65 159	0.75 125	1.46 131	0.37 137	0.51 151	0.77 136	0.76 118	0.87 125	0.83 130

FADNet	0.69 118	0.55 136	0.42 99	0.53 131	0.44 122	0.49 114	0.70 174	0.76 157	0.43 129	0.66 146	0.63 121	0.82 134	0.51 141	0.37 133	1.80 173	0.53 76	0.53 69	0.54 131	1.67 152	0.54 120	0.74 122	0.81 84	0.35 131	0.42 124	0.76 132	0.86 134	0.80 104	1.04 146

MyStereo	0.77 134	0.56 137	0.73 177	0.47 114	0.39 106	0.37 73	0.28 85	0.68 125	0.50 144	0.66 146	0.55 103	0.67 107	0.43 122	0.26 85	1.20 130	0.70 140	0.59 104	0.55 135	3.23 200	0.65 159	1.12 159	1.34 125	0.29 111	0.44 128	0.91 166	1.52 197	1.01 150	0.62 86

CASS	0.84 143	0.56 137	0.58 146	0.66 159	0.57 150	0.60 143	0.59 147	0.78 164	0.53 147	0.71 170	0.75 155	0.69 113	0.48 135	0.29 100	0.93 85	0.70 140	1.12 206	0.55 135	1.66 151	0.59 137	2.89 213	1.98 155	0.38 139	0.38 112	0.91 166	0.80 125	0.91 132	1.01 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.62 105	0.56 137	0.41 94	0.44 105	0.38 101	0.36 70	0.23 65	0.61 81	0.30 60	0.55 82	0.67 139	0.64 102	0.33 79	0.29 100	1.69 167	0.52 68	0.58 96	0.56 141	1.14 130	0.55 123	0.58 80	1.55 138	0.21 65	0.37 107	0.78 140	1.24 178	0.75 94	0.58 74

STTStereo	0.57 90	0.56 137	0.54 137	0.45 110	0.52 142	0.44 99	0.62 153	0.52 40	0.47 140	0.47 41	0.55 103	0.73 121	0.46 131	0.57 181	1.46 157	0.46 40	0.50 50	0.52 121	0.55 41	0.39 71	0.53 65	0.51 32	0.33 126	0.36 103	0.55 73	0.66 98	0.71 82	0.98 140

R-Stereo Train	0.72 122	0.56 137	0.50 124	0.49 117	0.37 94	0.51 121	0.19 43	0.61 81	0.33 86	0.67 154	0.66 135	0.73 121	0.36 100	0.25 75	1.13 117	0.95 173	0.66 141	0.52 121	2.17 168	0.46 100	1.03 154	2.24 161	0.22 69	0.38 112	0.75 128	0.94 146	0.79 99	1.08 151

SHD	1.22 174	0.56 137	0.77 182	0.76 170	0.73 179	0.68 161	0.67 169	1.01 195	0.98 198	0.77 186	1.06 180	1.01 155	1.32 192	0.57 181	6.75 239	1.21 208	0.97 196	0.72 183	2.06 167	0.85 190	1.52 180	2.27 163	0.48 162	0.86 193	1.00 182	1.16 167	0.92 134	1.29 167

RAFT-Stereo	0.72 122	0.56 137	0.50 124	0.49 117	0.37 94	0.51 121	0.19 43	0.61 81	0.33 86	0.67 154	0.66 135	0.73 121	0.36 100	0.25 75	1.13 117	0.95 173	0.66 141	0.52 121	2.17 168	0.46 100	1.03 154	2.24 161	0.22 69	0.38 112	0.75 128	0.94 146	0.79 99	1.08 151
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
cross-raft	0.93 149	0.57 144	0.52 133	0.44 105	0.35 84	0.42 94	0.28 85	0.73 151	0.33 86	0.65 137	0.72 149	0.74 124	0.30 54	0.23 52	1.13 117	1.20 206	0.63 132	0.48 96	2.91 193	0.61 145	1.80 190	5.83 226	0.23 79	0.34 89	0.84 157	0.89 139	0.94 138	0.98 140

iResNet	0.97 156	0.57 144	0.64 162	0.75 169	0.71 173	1.00 190	0.58 145	1.00 192	0.58 159	0.66 146	0.82 166	1.42 181	1.53 198	0.31 108	1.82 174	0.71 145	0.76 169	0.68 173	4.15 205	0.72 181	0.91 146	0.82 85	0.42 150	0.96 200	0.75 128	0.90 141	1.03 152	0.87 133

dad	0.93 149	0.58 146	0.38 72	1.42 209	0.64 165	0.78 175	2.27 215	1.43 216	0.38 107	0.93 205	0.39 45	0.85 140	0.79 174	0.34 122	1.20 130	0.57 94	0.79 172	0.46 85	1.86 159	0.41 86	0.79 133	0.69 66	0.30 114	0.51 151	1.17 197	0.47 60	2.78 235	1.90 189

RP	0.63 107	0.58 146	0.74 179	0.62 151	0.57 150	0.58 140	0.67 169	0.63 97	0.60 161	0.42 25	0.79 160	0.79 131	0.53 147	0.44 156	1.02 106	0.51 62	0.55 79	0.45 77	0.66 69	0.47 104	0.55 69	0.96 103	0.38 139	0.47 139	0.64 105	0.69 101	0.92 134	0.77 123

GEStereo_RVC	0.83 141	0.59 148	0.42 99	0.54 134	0.50 136	0.61 145	0.51 137	0.71 140	0.43 129	0.60 108	0.52 94	0.78 130	0.49 139	0.40 138	0.99 103	0.96 175	0.79 172	0.75 191	1.96 163	0.65 159	0.82 138	4.23 193	0.32 121	0.56 162	0.65 109	0.64 92	0.85 119	1.13 157

ADCP+	0.98 159	0.59 148	0.63 157	0.44 105	0.45 124	0.56 135	0.91 186	0.66 113	1.76 222	0.48 47	1.07 183	1.65 190	0.34 86	0.43 149	1.95 180	0.54 84	0.54 77	0.48 96	1.25 137	0.41 86	0.65 103	1.35 126	0.33 126	0.32 74	0.67 115	3.29 234	0.79 99	3.83 222

NaN_ROB	0.77 134	0.59 148	0.61 150	0.64 154	0.79 185	0.55 134	0.51 137	0.88 182	0.64 166	0.73 175	0.59 113	1.98 196	0.65 167	0.46 162	1.01 104	0.58 95	0.58 96	0.55 135	0.74 85	0.56 128	0.57 76	0.79 78	0.40 146	0.66 176	0.92 169	1.30 184	0.97 146	1.66 181

GANet-ADL	0.87 145	0.60 151	0.57 145	0.61 147	0.59 155	0.63 151	0.48 132	0.67 116	0.53 147	0.65 137	0.65 129	0.76 126	0.47 133	0.39 136	1.27 143	0.82 166	0.69 152	0.52 121	1.94 162	0.66 166	0.71 115	4.56 201	0.43 153	0.49 148	0.71 120	1.19 172	1.05 157	0.88 135

Anonymous3	0.85 144	0.60 151	0.45 106	0.38 83	0.44 122	0.57 137	0.50 135	0.79 168	0.64 166	0.68 158	0.48 72	1.49 182	0.54 149	0.31 108	1.53 162	1.39 221	0.90 183	0.82 202	1.53 147	0.70 176	1.35 177	2.55 167	0.41 148	0.42 124	0.78 140	0.88 137	1.03 152	0.70 105

RTS	1.35 181	0.60 151	0.63 157	0.61 147	0.59 155	0.96 188	1.15 197	0.81 173	0.87 185	0.60 108	0.71 145	1.31 175	0.62 164	0.54 175	7.39 243	1.17 203	1.20 209	0.78 194	2.36 175	0.88 191	1.29 171	1.87 147	0.50 165	0.69 179	1.39 207	4.38 243	1.15 168	1.45 174

RTSA	1.35 181	0.60 151	0.63 157	0.61 147	0.59 155	0.96 188	1.15 197	0.81 173	0.87 185	0.60 108	0.71 145	1.31 175	0.62 164	0.54 175	7.39 243	1.17 203	1.20 209	0.78 194	2.36 175	0.88 191	1.29 171	1.87 147	0.50 165	0.69 179	1.39 207	4.38 243	1.15 168	1.45 174

DAS	1.08 170	0.61 155	0.51 129	0.79 173	0.63 162	0.69 163	0.62 153	0.84 176	0.93 191	0.65 137	1.46 205	1.69 191	1.27 189	0.35 125	1.69 167	0.97 179	0.95 192	0.73 185	1.91 160	1.03 205	2.01 195	2.78 172	0.47 159	0.98 202	0.97 174	1.17 168	1.45 191	1.06 148

SepStereo	1.08 170	0.61 155	0.51 129	0.79 173	0.63 162	0.69 163	0.62 153	0.84 176	0.93 191	0.65 137	1.46 205	1.69 191	1.27 189	0.35 125	1.69 167	0.97 179	0.95 192	0.73 185	1.91 160	1.03 205	2.01 195	2.78 172	0.47 159	0.98 202	0.97 174	1.17 168	1.45 191	1.06 148

FCDSN-DC	0.83 141	0.62 157	0.63 157	0.67 160	0.63 162	0.60 143	0.61 152	0.68 125	0.42 126	0.75 179	0.42 54	0.60 87	0.36 100	0.50 168	1.90 176	0.70 140	0.81 176	0.78 194	0.65 67	0.57 131	0.73 119	4.71 203	0.48 162	0.89 196	0.70 119	0.78 122	0.62 56	0.69 103
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	1.03 165	0.63 158	0.68 169	0.68 161	0.73 179	0.68 161	0.59 147	0.76 157	0.60 161	0.84 198	4.85 242	0.96 152	1.50 197	0.45 159	1.70 170	1.06 190	0.70 157	0.55 135	2.03 166	0.71 179	0.92 148	1.40 127	0.54 179	0.51 151	0.77 136	0.97 152	1.42 189	0.67 95

NCC-stereo	0.71 120	0.64 159	0.61 150	0.65 156	0.67 169	0.64 154	0.74 176	0.67 116	0.75 176	0.43 26	0.79 160	0.83 135	0.72 171	0.48 164	1.02 106	0.55 86	0.59 104	0.65 168	0.82 103	0.57 131	0.62 96	0.92 100	0.55 182	0.48 146	0.80 144	0.95 148	0.94 138	0.99 142

Abc-Net	0.71 120	0.64 159	0.61 150	0.65 156	0.67 169	0.64 154	0.74 176	0.67 116	0.75 176	0.43 26	0.79 160	0.83 135	0.72 171	0.48 164	1.02 106	0.55 86	0.59 104	0.65 168	0.82 103	0.57 131	0.62 96	0.92 100	0.55 182	0.48 146	0.80 144	0.95 148	0.94 138	0.99 142
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EKT-Stereo	1.00 160	0.65 161	0.61 150	0.59 143	0.49 133	0.62 148	0.74 176	0.71 140	0.32 78	0.64 131	1.67 214	0.74 124	0.32 71	0.27 93	1.35 148	1.29 213	0.70 157	0.78 194	1.50 146	0.61 145	1.73 187	6.50 235	0.22 69	0.34 89	0.96 172	1.00 153	1.06 159	0.71 110

ADCRef	1.02 163	0.65 161	0.50 124	0.39 86	0.48 129	0.67 160	0.71 175	0.61 81	1.07 201	0.52 66	0.63 121	0.76 126	0.43 122	0.39 136	2.08 188	0.74 151	0.62 127	0.59 155	1.57 148	0.61 145	0.74 122	1.42 128	0.50 165	0.47 139	0.80 144	1.24 178	0.82 109	7.57 244

AnyNet_C32	1.81 193	0.66 163	0.75 180	0.68 161	0.75 183	0.89 185	1.33 204	0.97 188	3.04 247	0.75 179	1.43 204	0.98 154	0.65 167	0.71 199	4.23 224	1.15 199	1.11 205	0.95 214	1.83 155	0.79 185	2.38 206	3.19 180	0.67 194	0.92 197	1.14 195	2.45 224	1.17 171	13.30 253

UDGNet	0.74 130	0.67 164	0.49 118	1.35 206	1.04 198	1.22 202	0.92 188	0.60 75	0.45 134	0.52 66	0.64 127	0.57 75	0.24 31	1.17 220	0.80 66	0.47 45	0.58 96	0.53 127	0.76 92	0.54 120	0.69 110	1.99 156	0.84 203	0.31 70	0.72 124	0.70 104	0.64 64	0.66 94

MaskLacGwcNet_RVC	8.44 251	0.67 164	1.08 206	0.97 188	0.87 188	0.82 179	1.29 203	0.85 179	0.73 173	0.90 203	5.88 248	182.08 274	2.36 209	1.37 225	1.72 171	1.04 187	0.95 192	1.05 215	6.37 222	0.80 186	3.60 228	4.99 208	0.56 185	0.86 193	1.00 182	1.48 195	1.21 175	2.39 201

stereogan	0.75 132	0.68 166	0.66 165	0.69 164	0.74 181	0.75 171	0.65 161	0.71 140	0.61 164	0.51 59	0.63 121	1.09 164	0.64 166	0.45 159	1.13 117	0.60 103	0.57 91	0.51 117	0.92 113	0.61 145	0.63 100	2.04 157	0.47 159	0.49 148	0.62 95	0.69 101	1.20 173	0.87 133

PA-Net	0.69 118	0.68 166	0.66 165	0.50 121	0.68 171	0.51 121	0.65 161	0.66 113	0.73 173	0.54 77	0.55 103	0.58 79	0.59 160	0.59 190	1.36 149	0.59 99	0.47 38	0.55 135	0.63 64	0.55 123	0.52 55	0.99 107	0.37 137	0.54 160	0.66 113	1.45 191	0.67 72	1.32 169
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
s12784h	0.66 114	0.69 168	0.55 141	0.65 156	0.47 128	0.35 68	0.25 74	0.61 81	0.32 78	0.60 108	0.48 72	0.81 133	0.60 161	0.26 85	0.69 53	0.55 86	0.62 127	0.39 45	0.78 96	0.36 53	1.30 173	0.73 73	0.19 42	0.31 70	0.77 136	1.05 160	1.56 202	2.02 191

FADNet_RVC	1.02 163	0.69 168	0.58 146	0.90 180	0.80 186	0.56 135	0.56 142	0.78 164	0.56 153	0.70 167	0.92 172	1.40 180	1.11 184	0.55 177	2.54 197	0.68 132	0.85 179	0.90 208	3.38 201	0.82 187	1.24 167	2.31 164	0.38 139	0.64 173	0.71 120	0.90 141	1.03 152	1.14 158

PWC_ROB	1.31 179	0.71 170	1.05 202	0.61 147	0.72 177	0.72 167	1.06 193	0.85 179	1.54 218	0.76 184	1.39 201	1.03 158	2.52 212	0.58 187	2.91 201	1.03 185	1.16 207	0.90 208	2.44 177	0.98 199	1.99 194	3.73 188	0.45 155	1.00 206	0.85 159	0.88 137	1.26 180	2.28 196

SGM-Forest	0.93 149	0.71 170	0.40 84	1.13 196	0.66 167	0.75 171	0.46 130	0.68 125	0.39 112	0.61 113	0.45 67	1.17 171	1.11 184	0.49 166	1.46 157	0.64 120	0.56 87	0.47 89	0.75 88	0.46 100	0.64 101	4.86 204	0.45 155	0.47 139	0.92 169	0.89 139	2.04 220	1.59 178
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	0.81 139	0.73 172	1.00 195	0.71 165	0.74 181	0.77 174	0.58 145	0.74 154	0.76 178	0.57 93	0.98 177	0.85 140	0.86 179	0.57 181	1.09 114	0.64 120	0.64 136	0.56 141	0.94 116	0.64 157	0.73 119	1.62 139	0.53 177	0.59 165	0.84 157	1.01 155	1.03 152	1.19 161

NCCL2	0.73 127	0.74 173	0.68 169	0.58 141	0.58 153	0.52 124	0.49 133	0.70 138	0.58 159	0.68 158	0.68 140	0.68 110	0.48 135	0.41 140	1.22 135	0.75 155	0.67 145	0.58 149	0.78 96	0.59 137	0.80 134	1.30 121	0.51 172	0.64 173	0.98 178	0.96 150	0.88 127	1.20 164

GANetREF_RVC	0.80 138	0.75 174	0.69 174	0.76 170	0.66 167	0.70 165	0.60 149	0.99 190	0.74 175	0.94 206	0.52 94	1.36 179	0.72 171	0.45 159	0.95 94	0.59 99	0.69 152	0.63 162	1.16 132	0.63 152	0.84 139	0.71 69	0.60 189	0.73 182	0.95 171	0.90 141	1.21 175	1.05 147
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
XPNet_ROB	0.81 139	0.77 175	0.59 148	0.54 134	0.62 159	0.64 154	0.64 158	0.54 47	0.67 170	0.58 100	0.78 158	2.38 199	0.48 135	0.44 156	1.16 125	0.71 145	0.87 181	0.57 148	0.86 105	0.58 136	0.80 134	1.79 143	0.46 157	0.52 156	0.66 113	0.74 112	1.47 196	0.97 139

ADCPNet	2.25 207	0.78 176	0.91 189	0.83 176	1.24 210	0.87 182	1.74 211	1.04 198	1.32 210	0.83 196	1.84 218	1.05 159	8.05 241	0.76 204	4.11 219	1.21 208	0.99 199	0.72 183	4.28 207	1.01 203	1.66 183	3.55 186	0.73 196	0.80 191	1.57 219	2.02 215	1.35 186	15.39 255

FAT-Stereo	1.62 190	0.79 177	1.44 224	1.12 195	1.36 214	1.06 193	0.89 183	1.30 207	0.87 185	1.21 223	5.38 247	3.07 211	1.32 192	0.66 194	2.20 191	1.36 217	0.91 187	0.94 213	1.85 157	1.09 209	2.32 202	4.27 195	0.71 195	1.03 210	0.90 164	1.18 171	1.54 201	2.97 211

ccs_rob	1.30 177	0.79 177	0.68 169	0.86 177	0.61 158	0.90 186	0.84 181	0.99 190	0.52 146	0.75 179	6.22 249	5.88 233	1.15 187	0.51 170	1.29 144	1.13 198	0.69 152	0.66 170	1.17 133	0.73 183	1.60 181	2.54 166	0.50 165	0.56 162	0.71 120	0.78 122	0.90 131	1.19 161

UCFNet_RVC	0.60 100	0.79 177	0.46 111	0.60 145	0.56 148	0.53 125	0.40 119	0.59 70	0.40 115	0.59 105	0.61 118	0.83 135	0.47 133	0.33 121	1.17 128	0.47 45	0.51 56	0.50 110	0.70 80	0.47 104	0.61 92	0.63 58	0.39 144	0.44 128	0.81 147	0.75 114	0.67 72	0.85 132

SAMSARA	1.90 199	0.80 180	1.02 200	0.94 186	0.93 191	0.88 183	1.07 194	1.60 222	1.28 208	0.97 209	1.07 183	1.33 177	2.67 217	0.88 210	8.67 246	1.44 226	1.09 204	0.93 212	2.65 185	1.06 208	2.36 204	3.27 181	0.58 187	1.04 211	2.85 236	4.21 242	2.73 234	2.88 209

pmcnn	1.94 200	0.81 181	0.54 137	1.21 200	1.23 209	1.23 204	0.99 192	0.97 188	0.55 151	0.75 179	2.87 230	4.26 227	5.53 230	0.32 115	2.16 189	1.42 223	1.30 212	0.89 207	4.30 208	1.01 203	4.96 242	5.40 218	0.92 208	1.01 208	1.14 195	1.02 156	2.43 229	3.12 214

SFCPSM	2.77 216	0.82 182	0.65 164	0.77 172	0.70 172	0.74 169	0.63 156	0.84 176	0.97 196	0.71 170	1.85 219	2.58 202	4.16 224	0.57 181	2.35 194	0.96 175	0.75 164	0.64 164	44.80 268	1.20 216	0.92 148	1.50 132	0.56 185	0.60 166	0.97 174	0.96 150	1.22 177	1.37 170

S-Stereo	1.70 192	0.82 182	0.95 190	1.19 199	1.22 208	1.32 206	1.59 210	1.03 196	1.08 202	1.24 225	4.20 236	4.08 225	1.12 186	0.67 196	3.06 206	1.65 235	0.91 187	1.05 215	2.24 170	1.12 211	1.50 179	5.83 226	1.32 224	1.21 222	0.90 164	1.17 168	1.25 179	2.15 194

STTRV1_RVC		0.82 182	0.67 167	1.06 191	0.75 183	1.07 194	0.90 185	0.94 185	0.93 191	0.95 208	1.19 190	1.84 194	2.61 216	0.87 208		1.01 183	1.49 215	0.73 185		2.75 251	2.45 207			1.00 206	1.39 207	1.47 194	1.98 216	4.80 227

PS-NSSS	0.63 107	0.82 182	0.45 106	0.90 180	0.56 148	0.73 168	0.66 167	0.64 104	0.39 112	0.64 131	0.43 58	1.56 184	0.51 141	0.44 156	1.01 104	0.45 35	0.53 69	0.45 77	0.95 117	0.44 96	0.46 30	0.35 14	0.38 139	0.36 103	0.68 116	0.68 100	0.71 82	0.80 125

CBMV_ROB	2.30 208	0.82 182	0.68 169	1.36 207	1.15 206	1.09 196	0.82 180	1.03 196	0.57 156	0.72 172	0.82 166	9.72 253	6.90 237	0.58 187	4.50 228	0.77 159	0.82 177	0.59 155	5.75 216	1.23 220	4.26 233	5.15 214	0.53 177	0.73 182	1.47 214	3.61 239	2.91 238	3.40 217

ADCL	1.30 177	0.83 187	0.67 167	0.60 145	0.53 143	0.74 169	0.95 189	0.77 163	2.74 243	0.68 158	0.99 178	0.89 147	0.52 146	0.52 173	1.90 176	0.67 128	0.69 152	0.58 149	1.26 138	0.67 168	1.22 166	1.42 128	0.51 172	0.51 151	1.51 217	1.42 190	0.89 130	10.57 248

DPSNet	2.86 217	0.84 188	0.79 183	1.23 202	1.35 213	1.35 208	0.95 189	1.10 201	1.48 217	0.80 190	1.17 189	7.04 240	4.28 226	0.75 203	6.78 240	2.57 248	1.59 220	1.27 233	14.87 250	1.61 234	5.07 243	9.58 250	1.81 228	1.44 231	1.49 216	2.52 225	1.66 207	1.87 188

CSAN	1.00 160	0.84 188	0.75 180	0.87 178	0.87 188	0.75 171	0.67 169	1.00 192	0.99 199	0.94 206	0.72 149	2.06 198	1.74 202	0.51 170	1.50 159	0.65 125	0.78 171	0.68 173	1.15 131	0.72 181	0.86 142	0.89 94	0.54 179	0.79 190	1.09 192	1.65 204	1.28 182	1.63 180

GwcNet-ADL	0.97 156	0.85 190	0.82 185	0.91 182	0.72 177	0.71 166	0.55 140	0.78 164	0.51 145	0.72 172	4.46 238	1.21 172	0.67 170	0.47 163	0.97 96	0.97 179	0.75 164	0.56 141	1.30 140	0.74 184	0.70 114	1.12 113	0.59 188	0.60 166	0.82 152	1.02 156	0.91 132	1.71 184

NOSS_ROB	1.12 172	0.85 190	0.51 129	0.74 167	0.62 159	0.78 175	0.53 139	0.80 170	0.54 149	0.70 167	0.61 118	0.63 100	0.93 181	0.63 192	2.30 193	1.12 196	0.80 174	0.70 181	0.76 92	0.61 145	1.17 162	7.46 240	0.51 172	0.80 191	0.91 166	1.78 209	1.49 198	0.93 138

CBMV	1.58 188	0.86 192	0.61 150	0.89 179	0.84 187	0.78 175	0.55 140	0.90 184	0.81 181	0.82 194	0.63 121	3.20 212	0.83 176	0.52 173	2.06 187	1.17 203	0.96 195	0.74 190	2.62 184	0.68 171	2.85 211	7.74 242	0.49 164	1.14 216	1.10 193	1.23 175	2.42 228	5.18 232
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.57 187	0.87 193	0.96 193	0.99 190	0.71 173	0.88 183	0.56 142	0.89 183	0.54 149	0.82 194	0.88 168	1.01 155	0.36 100	0.70 198	7.21 241	5.74 255	0.71 161	0.70 181	0.74 85	0.64 157	1.32 175	8.85 247	0.50 165	0.67 177	0.85 159	1.00 153	2.10 221	1.16 160

TRStereo	4.80 238	0.88 194	1.21 212	0.56 137	0.36 88	1.43 211	0.49 133	0.68 125	0.30 60	0.65 137	0.47 70	1.13 168	0.28 47	0.23 52	1.25 141	1.09 192	0.58 96	0.48 96	2.00 165	0.51 115	0.76 129	5.69 222	0.19 42	0.30 65	0.79 143	104.35 274	1.77 211	1.07 150

MFN_U_SF_DS_RVC	1.53 186	0.91 195	0.64 162	1.28 204	0.94 192	1.25 205	2.61 224	1.29 205	1.18 204	0.99 211	0.89 170	1.87 195	1.18 188	1.17 220	4.72 231	0.81 164	0.74 163	0.58 149	2.74 189	0.71 179	2.13 198	3.81 190	0.85 205	0.76 185	1.45 213	1.65 204	1.36 187	2.88 209

XQC	1.22 174	0.91 195	0.73 177	0.92 184	0.94 192	0.94 187	0.89 183	1.10 201	0.91 189	0.85 199	1.10 187	1.07 161	1.40 195	0.73 200	4.40 226	1.15 199	0.91 187	0.69 177	1.69 153	0.89 194	1.26 169	2.63 169	0.63 192	0.77 187	1.21 199	1.88 211	1.27 181	1.10 154

ETE_ROB	0.95 154	0.91 195	0.60 149	0.68 161	0.71 173	0.85 181	0.65 161	0.67 116	0.90 188	0.64 131	1.06 180	2.65 204	0.55 153	0.55 177	1.45 156	0.75 155	0.94 191	0.64 164	1.02 121	0.70 176	0.98 151	2.12 158	0.51 172	0.61 169	0.81 147	0.92 144	1.53 200	1.25 165

ADCMid	1.65 191	0.92 198	1.01 197	0.71 165	0.87 188	1.07 194	1.52 209	1.33 209	1.73 221	0.75 179	1.66 211	1.30 174	1.53 198	0.73 200	2.87 200	1.09 192	1.00 201	0.79 200	2.81 190	0.90 195	1.70 185	2.92 177	1.08 214	0.76 185	1.05 187	1.59 203	1.05 157	9.78 247

SANet	1.82 194	0.95 199	1.10 208	1.07 193	1.10 200	1.35 208	0.84 181	1.76 231	1.79 223	0.77 186	1.22 193	6.64 237	7.62 239	0.84 206	2.04 185	0.81 164	1.29 211	0.90 208	1.61 150	0.88 191	1.38 178	1.86 146	0.89 206	1.33 227	1.39 207	2.61 227	2.03 218	3.05 213

FC-DCNN	0.95 154	0.97 200	1.28 219	1.39 208	0.98 195	1.34 207	0.91 186	0.94 185	0.80 180	0.87 201	0.66 135	1.14 169	0.54 149	0.57 181	0.93 85	0.74 151	0.82 177	0.69 177	0.87 107	0.60 143	0.81 136	0.93 102	0.50 165	0.88 195	1.28 202	1.14 166	1.29 183	1.92 190

AMNet	1.03 165	0.98 201	0.95 190	0.98 189	1.01 196	1.04 191	0.96 191	0.86 181	0.93 191	0.97 209	1.01 179	1.12 166	0.82 175	1.05 218	1.03 109	1.10 194	1.17 208	1.05 215	1.08 126	1.05 207	1.14 161	1.06 110	0.84 203	0.99 205	1.02 185	1.06 161	1.20 173	1.30 168

LALA_ROB	0.92 147	0.98 201	0.69 174	0.64 154	0.71 173	0.84 180	0.69 173	0.71 140	0.82 182	0.68 158	1.06 180	2.63 203	0.58 156	0.51 170	1.59 165	0.70 140	0.87 181	0.73 185	0.93 115	0.69 175	0.91 146	1.74 142	0.50 165	0.64 173	0.78 140	0.92 144	1.19 172	1.25 165

DGSMNet	2.86 217	0.99 203	1.40 223	1.06 191	1.09 199	1.14 200	1.07 194	1.42 215	0.94 195	2.17 252	11.83 264	1.77 193	1.86 204	0.95 216	7.21 241	3.88 252	6.07 252	1.70 245	5.05 212	1.75 238	7.07 255	8.89 248	0.97 213	1.24 224	1.03 186	1.46 193	1.44 190	1.85 186

G-Net	1.89 198	0.99 203	1.27 217	0.92 184	0.97 194	1.11 197	0.80 179	1.62 223	2.02 228	1.00 212	2.80 228	7.25 242	1.67 201	0.55 177	1.85 175	1.77 238	1.07 202	0.92 211	3.00 194	2.69 249	1.95 192	1.95 154	0.80 200	1.04 211	1.06 191	1.69 207	2.80 237	5.50 234

PVD	1.82 194	1.04 205	1.50 225	1.10 194	1.14 204	1.21 201	1.17 199	1.91 234	2.04 230	0.81 192	1.42 203	1.57 186	1.93 206	0.91 213	8.84 247	1.56 232	1.42 214	1.10 222	2.49 180	1.20 216	1.98 193	3.12 179	0.79 199	1.13 215	1.65 220	2.06 217	1.72 208	2.19 195

MFN_U_SF_RVC	1.86 197	1.06 206	0.88 186	1.27 203	1.03 197	1.56 213	2.57 221	1.40 214	1.19 206	1.50 237	2.86 229	2.04 197	1.60 200	2.16 230	4.89 234	1.02 184	0.93 190	0.83 205	6.71 224	1.21 218	3.28 218	2.85 174	0.65 193	1.16 218	1.25 200	1.33 186	1.29 183	1.66 181

ADCS	2.04 202	1.07 207	1.00 195	0.94 186	1.14 204	1.12 198	1.36 205	1.33 209	2.44 235	0.89 202	1.32 198	1.60 187	3.55 221	0.93 215	3.79 216	2.20 245	1.53 217	1.25 231	3.17 198	1.36 223	3.65 229	4.50 200	0.80 200	1.17 219	1.34 204	4.40 246	1.46 194	5.67 235

LSM0	8.46 252	1.08 208	0.97 194	1.68 215	1.46 217	1.66 216	2.34 217	2.26 239	2.33 232	1.64 242	3.73 235	4.12 226	7.50 238	0.66 194	61.95 272	74.50 273	1.94 224	1.07 220	12.24 244	2.24 243	5.75 250	11.09 257	0.92 208	1.32 226	2.02 224	3.44 236	3.80 247	14.65 254

AnyNet_C01	2.37 210	1.10 209	1.07 205	1.16 197	1.12 203	1.05 192	3.27 229	1.75 229	2.58 240	1.20 222	1.66 211	3.03 209	2.81 219	1.03 217	4.41 227	3.73 251	2.42 233	2.18 252	3.18 199	1.64 235	4.45 237	7.10 237	1.26 217	1.22 223	2.09 226	1.57 199	1.52 199	4.30 224

edge stereo	1.94 200	1.17 210	2.17 235	1.48 210	1.31 212	1.61 214	1.43 208	1.68 226	1.28 208	1.19 221	3.32 233	4.32 228	2.92 220	0.81 205	2.94 203	1.49 228	1.08 203	0.82 202	5.33 214	0.98 199	1.70 185	4.30 197	0.95 212	0.94 198	1.34 204	1.21 174	1.72 208	2.87 208

MFMNet_re	1.60 189	1.18 211	1.12 210	1.28 204	1.17 207	1.64 215	1.39 206	1.30 207	1.62 219	1.14 217	1.36 200	2.69 205	1.82 203	0.90 212	2.94 203	1.37 219	1.57 219	1.32 234	3.84 203	1.26 221	2.71 209	1.71 141	1.17 215	1.29 225	1.13 194	1.02 156	1.59 203	1.69 183

CC-Net-ROB	1.00 160	1.19 212	0.70 176	1.57 212	1.10 200	1.68 217	1.26 201	0.79 168	0.60 161	0.81 192	0.58 110	3.27 214	0.58 156	0.88 210	1.04 111	0.46 40	0.75 164	0.66 170	1.43 145	0.59 137	0.60 88	0.53 39	1.88 229	0.47 139	0.88 163	0.82 128	0.79 99	1.19 161

MADNet+	2.24 206	1.21 213	1.26 216	1.48 210	1.30 211	1.12 198	2.54 220	1.95 235	1.46 216	1.34 229	1.29 197	2.44 201	2.24 208	1.30 224	8.99 248	2.12 243	2.64 240	1.14 225	2.82 191	1.90 240	4.19 232	4.31 198	1.30 222	2.17 251	2.03 225	1.57 199	1.59 203	2.76 207

MSC_U_SF_DS_RVC	1.83 196	1.25 214	1.05 202	1.57 212	1.11 202	1.22 202	3.48 231	1.50 217	2.11 231	1.30 227	0.96 176	1.56 184	1.05 183	1.92 229	4.01 218	1.25 211	0.90 183	1.05 215	6.24 221	1.22 219	1.75 189	3.71 187	1.18 216	1.17 219	1.51 217	1.50 196	1.12 166	2.71 206

SPS-STEREO	2.34 209	1.27 215	1.24 215	1.58 214	1.36 214	1.49 212	1.27 202	1.67 225	1.36 213	1.38 231	2.76 227	3.04 210	1.30 191	1.06 219	4.12 221	1.82 240	1.66 221	1.39 236	9.69 235	1.36 223	4.41 235	7.92 244	1.28 220	1.43 229	1.48 215	1.76 208	2.03 218	2.03 192
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	7.37 247	1.43 216	1.33 221	1.85 218	1.57 219	2.10 221	2.58 223	1.57 220	1.92 226	1.37 230	7.84 257	8.83 249	13.00 248	1.27 223	12.20 254	2.02 242	1.50 216	1.26 232	11.20 239	1.43 226	6.12 251	10.35 254	1.28 220	1.58 235	22.91 261	36.14 267	3.33 242	41.05 268

FBW_ROB	1.50 185	1.46 217	1.13 211	2.05 219	1.56 218	1.42 210	2.03 214	1.00 192	0.71 171	0.73 175	1.21 192	2.38 199	0.93 181	1.53 226	2.03 184	0.63 115	0.90 183	0.66 170	6.51 223	0.63 152	1.69 184	1.54 137	1.47 225	1.14 216	1.05 187	1.23 175	1.02 151	1.77 185

SGM_RVC	3.37 225	1.46 217	0.88 186	1.79 217	1.36 214	1.81 218	1.40 207	1.65 224	1.12 203	0.83 196	1.60 209	7.12 241	3.65 222	0.43 149	2.16 189	0.62 110	0.80 174	0.58 149	11.35 240	0.68 171	2.17 199	1.08 111	0.52 176	0.98 202	2.24 228	1.97 212	6.00 255	34.83 264
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	3.67 232	1.54 219	1.08 206	2.64 221	1.78 224	2.12 222	1.19 200	2.47 242	1.38 214	0.91 204	6.33 251	9.51 251	7.65 240	0.50 168	9.98 250	1.96 241	0.90 183	0.75 191	8.92 231	0.82 187	8.67 256	10.38 255	0.73 196	1.12 214	3.41 241	2.18 219	5.22 252	4.91 228
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
SPstereo	3.66 231	1.74 220	3.15 249	1.78 216	1.65 222	1.86 220	1.75 212	2.35 240	2.03 229	1.85 247	5.31 245	6.88 239	9.11 244	1.84 228	4.32 225	5.23 254	2.51 235	2.87 255	3.89 204	3.50 254	5.35 246	9.31 249	1.94 230	2.11 249	2.64 230	3.03 230	3.23 241	7.54 242

LE_ROB	18.13 260	1.84 221	5.86 259	9.46 253	53.77 274	8.04 261	45.58 269	11.04 265	28.98 266	1.91 249	6.75 254	38.77 267	49.52 267	0.36 128	14.59 255	0.59 99	0.86 180	0.60 158	36.50 263	7.48 260	4.68 239	6.20 233	25.95 269	12.06 264	26.61 262	25.97 261	28.65 267	36.99 265

WAO-7	2.94 220	1.85 222	2.82 244	7.24 250	1.77 223	1.84 219	2.02 213	2.09 236	2.63 241	2.22 253	5.33 246	4.72 230	6.89 236	1.25 222	3.06 206	1.30 214	1.96 225	1.23 230	8.68 229	1.55 228	2.35 203	3.54 185	0.89 206	1.69 239	1.89 222	3.34 235	2.02 217	3.26 215

ELAS_RVC	3.56 229	2.05 223	1.92 230	2.68 223	2.14 226	5.31 254	2.31 216	2.50 244	1.91 225	1.84 246	4.76 240	7.99 245	8.55 243	0.84 206	3.62 215	1.05 189	1.96 225	1.22 229	4.63 210	1.51 227	4.77 241	9.74 251	1.27 219	1.99 248	8.57 254	3.59 238	3.42 243	3.96 223
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.45 184	2.20 224	0.95 190	2.67 222	2.44 231	2.57 224	2.52 219	0.80 170	0.84 183	0.63 126	0.95 175	1.61 189	0.54 149	2.64 235	1.14 121	0.79 162	2.07 228	0.79 200	2.32 173	0.94 198	1.26 169	1.85 145	2.70 233	0.61 169	0.74 126	0.75 114	0.99 148	0.84 131

ELAS	3.61 230	2.21 225	1.84 229	3.04 228	2.46 232	3.47 230	2.38 218	2.81 249	2.86 244	1.46 233	4.82 241	8.36 247	8.06 242	0.87 208	4.11 219	1.04 187	1.99 227	1.15 226	4.54 209	1.19 215	4.74 240	10.44 256	1.26 217	1.86 246	6.96 252	4.71 247	3.75 245	5.16 231
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.44 183	2.27 226	1.02 200	2.58 220	2.46 232	2.49 223	2.57 221	0.76 157	0.86 184	0.77 186	1.07 183	1.54 183	0.66 169	2.59 232	1.37 151	0.72 147	2.12 229	0.82 202	2.32 173	1.00 202	1.33 176	1.93 153	1.63 226	0.67 177	0.76 132	0.83 129	0.96 142	0.80 125

WAO-6	2.96 221	2.29 227	1.76 227	3.04 228	2.29 228	3.05 227	3.14 228	1.77 232	2.34 234	1.52 238	1.58 208	4.04 224	5.83 231	2.65 236	3.52 213	1.40 222	5.11 251	1.42 240	5.06 213	1.57 232	3.08 214	5.20 215	2.70 233	1.78 241	2.74 233	3.12 233	2.78 235	5.24 233

MDST_ROB	4.20 233	2.33 228	0.80 184	3.91 241	1.60 221	2.83 225	1.12 196	1.14 204	0.79 179	0.78 189	1.19 190	1.60 187	25.00 257	0.36 128	11.29 253	0.67 128	0.68 151	0.49 102	4.16 206	0.65 159	1.82 191	6.21 234	0.61 191	0.78 188	8.88 255	3.05 231	18.20 262	12.37 250

STStereo	6.54 246	2.50 229	5.20 258	5.17 246	2.86 242	5.44 255	3.55 233	6.26 260	6.79 254	1.56 240	7.62 256	9.51 251	14.78 253	0.67 196	10.87 252	0.93 172	0.98 198	0.64 164	36.61 264	1.16 212	2.12 197	4.60 202	0.80 200	1.84 245	5.84 249	11.36 251	3.79 246	23.26 258

IMH-64-1	3.00 223	2.74 230	2.51 239	3.26 232	2.79 238	3.76 236	4.17 239	1.68 226	2.47 237	1.13 214	1.25 195	3.66 219	6.37 232	3.61 244	2.63 198	1.16 201	2.53 236	1.41 238	6.20 218	1.55 228	3.46 221	5.75 224	4.82 247	1.44 231	2.82 234	1.99 213	2.35 223	3.59 218

IMH-64	3.00 223	2.74 230	2.51 239	3.26 232	2.79 238	3.76 236	4.17 239	1.68 226	2.47 237	1.13 214	1.25 195	3.66 219	6.37 232	3.61 244	2.63 198	1.16 201	2.53 236	1.41 238	6.20 218	1.55 228	3.46 221	5.75 224	4.82 247	1.44 231	2.82 234	1.99 213	2.35 223	3.59 218

SQANet	2.17 205	2.74 230	1.21 212	3.10 230	2.22 227	3.35 229	2.73 226	0.95 187	0.65 168	1.00 212	0.73 153	2.76 206	1.34 194	2.32 231	3.29 211	0.63 115	1.34 213	0.73 185	10.90 238	0.70 176	2.37 205	3.46 183	3.27 235	0.60 166	1.05 187	1.52 197	1.39 188	2.31 198

ACVNet-4b	2.61 214	2.78 233	1.77 228	3.15 231	2.34 229	3.59 233	3.82 236	1.34 211	1.35 212	1.27 226	0.72 149	3.29 216	2.76 218	3.05 241	3.12 209	0.82 166	2.46 234	1.10 222	10.23 237	1.26 221	3.40 220	5.28 216	4.07 238	0.95 199	1.28 202	1.29 182	1.47 196	2.47 202

IMH	3.37 225	2.80 234	2.52 241	3.30 234	2.81 240	3.78 239	4.24 242	1.75 229	2.57 239	1.17 220	1.23 194	3.99 223	10.97 245	5.78 257	2.21 192	1.12 196	2.58 238	1.39 236	6.86 225	1.60 233	3.49 223	5.44 219	4.89 250	1.50 234	3.02 238	2.37 223	2.52 230	5.01 229

MANE	10.17 256	2.87 235	4.55 257	3.48 237	3.67 252	4.33 246	5.37 244	5.85 259	8.41 255	1.15 218	6.84 255	8.81 248	11.91 246	0.74 202	34.96 261	9.77 260	2.33 231	17.98 265	8.97 232	0.99 201	5.17 245	10.08 252	0.75 198	2.44 254	19.90 260	30.18 263	24.05 265	39.03 267

RainbowNet	2.44 211	2.98 236	1.98 232	3.35 235	2.61 236	3.55 231	3.57 234	1.29 205	0.91 189	1.53 239	0.89 170	3.23 213	2.50 211	2.96 239	2.91 201	0.91 171	1.93 223	1.05 215	5.80 217	1.56 231	3.09 215	4.31 198	4.23 240	1.01 208	1.40 211	1.57 199	1.81 212	2.97 211

ACVNet_2	3.45 228	3.01 237	2.34 237	4.63 245	2.95 243	3.55 231	3.53 232	1.59 221	1.33 211	1.30 227	1.13 188	3.27 214	2.54 214	2.69 237	1.95 180	0.87 170	9.85 256	1.08 221	21.96 254	1.38 225	3.39 219	4.29 196	4.23 240	1.43 229	2.01 223	2.58 226	1.90 214	2.34 199

LVE	4.48 235	3.05 238	2.13 234	26.62 265	3.20 247	3.95 241	12.38 262	1.56 219	1.65 220	1.86 248	1.66 211	3.36 218	4.03 223	3.08 242	2.05 186	1.07 191	2.36 232	1.44 241	17.31 252	1.64 235	3.69 230	5.87 228	4.40 242	1.82 244	2.86 237	2.32 222	2.39 227	3.29 216

PWCK	5.22 239	3.06 239	2.20 236	3.63 239	2.67 237	4.53 248	5.48 245	2.47 242	2.98 246	3.29 258	4.30 237	9.76 254	5.51 229	1.79 227	3.20 210	1.42 223	2.58 238	1.45 242	51.06 271	2.39 245	4.63 238	4.24 194	2.66 232	1.80 242	3.05 239	3.57 237	2.56 231	4.64 226

otaku	2.54 212	3.10 240	1.32 220	3.38 236	2.41 230	3.63 234	3.11 227	1.05 200	0.97 196	1.13 214	0.81 165	2.95 207	1.88 205	2.63 234	3.57 214	0.67 128	1.56 218	0.77 193	13.58 246	1.10 210	2.70 208	4.14 192	4.46 243	0.78 188	1.18 198	1.37 189	1.72 208	2.50 203

ktn	8.56 253	3.21 241	2.95 247	6.28 249	3.33 249	4.46 247	10.27 260	2.14 237	9.87 259	2.28 255	1.79 217	40.24 268	55.84 268	3.95 246	2.98 205	2.12 243	12.68 261	2.18 252	33.93 261	2.29 244	3.76 231	3.97 191	4.78 246	2.28 253	2.60 229	2.77 228	3.18 240	5.01 229

DispFullNet	4.35 234	3.21 241	4.31 256	2.72 224	2.48 234	2.93 226	2.71 225	2.81 249	1.89 224	4.52 262	6.61 252	8.91 250	5.38 228	2.59 232	2.40 196	7.94 258	3.27 245	2.03 248	27.02 256	2.94 253	4.26 233	4.88 205	1.79 227	1.18 221	1.35 206	1.33 186	2.38 226	3.59 218

ACVNet_1	2.64 215	3.24 243	2.43 238	4.43 244	3.01 244	3.83 240	4.20 241	1.35 212	1.18 204	1.22 224	1.08 186	3.35 217	2.52 212	3.12 243	1.93 179	0.72 147	2.67 241	1.17 227	9.65 234	1.16 212	3.59 227	2.70 170	4.47 244	1.11 213	1.43 212	2.04 216	1.46 194	2.10 193

Dean	2.99 222	3.25 244	1.92 230	5.91 247	3.47 251	3.67 235	3.78 235	1.88 233	1.96 227	1.49 236	1.39 201	3.77 221	4.25 225	2.99 240	2.38 195	0.98 182	2.82 242	1.33 235	6.23 220	1.76 239	3.56 224	5.37 217	4.77 245	1.59 236	2.73 232	2.30 221	2.62 233	2.67 205

WAO-8	4.61 236	3.39 245	2.82 244	10.45 255	3.06 245	4.31 244	7.22 248	2.68 247	4.40 251	1.75 244	3.16 231	6.16 234	13.19 249	5.21 253	4.20 222	1.35 215	3.33 246	1.55 243	12.12 242	2.51 247	3.15 216	4.91 206	3.42 236	1.62 237	5.04 247	4.04 240	3.84 249	5.71 236

Venus	4.61 236	3.39 245	2.82 244	10.45 255	3.06 245	4.31 244	7.22 248	2.68 247	4.40 251	1.75 244	3.16 231	6.16 234	13.19 249	5.21 253	4.20 222	1.35 215	3.33 246	1.55 243	12.12 242	2.51 247	3.15 216	4.91 206	3.42 236	1.62 237	5.04 247	4.04 240	3.84 249	5.71 236

PSMNet_ROB	2.93 219	3.42 247	2.10 233	2.90 226	2.09 225	4.14 243	3.88 237	1.50 217	1.44 215	1.61 241	2.63 226	3.83 222	5.07 227	5.05 251	3.50 212	0.96 175	2.14 230	1.10 222	8.78 230	1.70 237	2.75 210	2.96 178	5.52 253	1.38 228	2.15 227	2.21 220	1.95 215	2.38 200

Ntro	2.56 213	3.44 248	1.64 226	3.56 238	2.56 235	3.77 238	3.41 230	1.11 203	1.04 200	1.16 219	0.92 172	2.98 208	1.40 195	2.75 238	3.10 208	0.68 132	1.91 222	0.84 206	11.74 241	1.16 212	2.88 212	5.44 219	4.15 239	0.75 184	1.27 201	1.58 202	1.61 206	2.30 197

MADNet++	5.91 242	3.53 249	3.85 255	2.86 225	4.61 255	3.06 228	4.05 238	4.68 257	5.50 253	4.18 261	5.19 244	6.42 236	6.59 234	6.60 258	7.82 245	6.76 256	4.79 249	4.06 258	7.98 227	5.77 258	9.82 259	16.30 261	2.35 231	4.40 260	4.10 246	14.38 253	5.24 253	4.57 225

JetBlue	6.09 243	3.86 250	3.31 252	6.02 248	4.23 254	6.50 257	9.13 256	3.53 252	2.89 245	1.48 234	1.60 209	8.25 246	1.97 207	5.45 256	6.44 238	3.14 250	3.63 248	2.97 256	5.48 215	2.48 246	10.91 260	12.33 258	4.85 249	2.26 252	6.93 251	17.02 254	3.81 248	24.06 259

KSHMR	8.09 250	4.19 251	3.02 248	20.01 264	3.97 253	5.23 253	5.85 246	2.62 246	2.46 236	2.23 254	2.33 222	4.57 229	77.01 273	5.26 255	3.82 217	1.74 236	3.01 244	2.05 249	30.62 260	2.04 241	5.15 244	6.07 230	7.51 261	1.94 247	3.25 240	2.86 229	3.03 239	6.46 239

TorneroNet	8.57 254	4.31 252	2.73 242	29.82 267	3.34 250	5.12 250	6.26 247	2.59 245	9.76 256	1.48 234	2.49 225	11.42 258	68.87 272	4.30 248	4.82 232	1.20 206	10.34 257	1.71 246	23.71 255	2.90 252	5.60 248	5.95 229	5.37 252	1.69 239	3.61 243	3.06 232	2.60 232	6.24 238

SGM-ForestM	5.65 240	4.50 253	1.05 202	2.91 227	1.57 219	4.11 242	4.85 243	2.98 251	2.33 232	0.72 172	4.70 239	7.33 243	6.60 235	0.49 166	39.89 263	0.68 132	0.97 196	0.56 141	8.53 228	0.68 171	4.43 236	1.50 132	0.54 179	0.96 200	7.49 253	21.53 257	7.62 256	13.00 251

TorneroNet-64	6.40 245	4.65 254	2.74 243	15.54 260	3.31 248	4.94 249	8.03 250	2.22 238	9.83 258	1.42 232	1.34 199	7.37 244	29.26 262	4.42 249	5.17 235	1.23 210	11.76 258	1.76 247	17.82 253	2.71 250	5.61 249	6.19 232	5.20 251	1.81 243	3.54 242	4.38 243	2.30 222	8.17 246

UNDER WATER	7.65 248	4.75 255	3.20 250	10.38 254	5.97 259	6.52 258	8.90 253	4.43 253	3.71 250	1.97 250	2.13 221	10.58 257	57.67 269	4.90 250	4.62 229	1.61 234	12.55 260	2.15 250	9.80 236	4.02 255	6.55 253	7.81 243	8.85 264	2.70 256	3.94 245	5.71 248	3.74 244	7.34 241

UNDER WATER-64	6.32 244	5.21 256	3.26 251	12.14 257	5.88 258	6.71 259	9.26 257	4.87 258	3.46 248	2.30 256	2.35 223	11.93 259	12.73 247	5.12 252	5.34 236	1.80 239	12.41 259	2.22 254	8.98 233	4.33 257	6.38 252	7.95 245	8.71 263	2.66 255	3.83 244	8.23 250	4.61 251	7.84 245

JetRed	7.88 249	5.28 257	6.04 260	3.77 240	5.01 256	7.11 260	10.17 259	4.64 256	3.46 248	3.00 257	2.43 224	6.74 238	2.58 215	7.32 259	6.13 237	7.14 257	8.68 255	7.10 260	4.85 211	4.17 256	11.09 261	12.68 259	8.09 262	3.36 258	11.02 256	24.14 259	12.36 259	24.50 260

notaker	5.86 241	5.54 258	3.78 254	13.93 258	5.35 257	5.67 256	9.28 258	2.38 241	2.66 242	2.06 251	1.78 216	13.93 260	24.00 256	4.00 247	4.62 229	1.76 237	5.10 250	2.17 251	17.07 251	2.17 242	6.58 254	6.08 231	6.15 257	2.16 250	1.79 221	2.08 218	2.35 223	3.69 221

DGTPSM_ROB	12.60 257	5.94 259	17.42 265	4.21 242	7.87 260	5.18 251	8.36 251	4.59 254	11.62 261	4.53 263	8.72 258	5.12 231	17.04 254	12.93 263	25.30 260	14.55 262	6.98 253	15.75 263	13.36 245	12.08 262	9.26 257	21.71 264	5.68 254	11.58 262	12.26 257	31.67 264	13.08 260	33.34 262

DPSMNet_ROB	13.44 258	5.95 260	17.43 266	4.22 243	7.88 261	5.18 251	8.37 252	4.59 254	11.63 262	4.55 264	8.85 259	5.31 232	22.17 255	12.96 264	41.18 266	14.59 263	7.06 254	15.81 264	14.45 249	12.09 263	9.28 258	21.72 265	5.68 254	11.58 262	12.30 258	31.67 264	13.08 260	33.34 262

HanzoNet	20.46 263	15.45 261	7.17 262	35.04 269	15.40 265	42.60 270	42.25 268	19.41 266	22.53 265	3.57 259	8.95 260	41.20 269	59.36 271	45.57 272	19.76 258	4.23 253	41.32 270	3.33 257	50.89 270	8.87 261	11.85 262	10.25 253	15.36 268	3.51 259	5.98 250	5.84 249	5.30 254	7.56 243

DPSM_ROB	18.33 261	16.23 262	21.89 267	9.40 251	8.73 262	13.60 263	9.09 254	10.89 262	15.09 263	8.44 265	8.95 260	10.11 255	13.19 249	16.30 265	18.97 256	18.97 265	18.34 263	20.44 266	13.82 247	14.87 265	26.45 267	27.55 266	6.48 258	14.45 266	32.48 267	38.81 268	37.03 269	44.38 269

DPSM	18.33 261	16.23 262	21.89 267	9.40 251	8.73 262	13.60 263	9.09 254	10.89 262	15.09 263	8.44 265	8.95 260	10.11 255	13.19 249	16.30 265	18.97 256	18.97 265	18.34 263	20.44 266	13.82 247	14.87 265	26.45 267	27.55 266	6.48 258	14.45 266	32.48 267	38.81 268	37.03 269	44.38 269

PML	30.79 266	20.86 264	7.14 261	29.36 266	20.49 269	28.87 268	10.60 261	10.92 264	87.59 274	20.00 270	153.26 274	98.26 273	119.13 274	10.64 262	9.27 249	9.16 259	16.55 262	7.27 261	34.78 262	7.44 259	12.95 263	13.29 260	5.71 256	6.19 261	32.49 269	12.75 252	34.25 268	12.19 249

LRCNet_RVC	21.82 264	29.16 265	11.33 264	31.73 268	29.10 270	34.20 269	27.48 266	21.70 269	10.00 260	29.64 271	30.45 268	32.28 265	25.87 258	34.03 270	20.67 259	2.95 249	25.60 266	21.94 268	44.10 267	20.69 267	15.98 265	6.68 236	36.66 270	27.37 268	2.65 231	1.65 204	8.66 258	6.68 240

MyStereo03	37.12 269	32.63 266	44.09 272	18.83 262	17.58 267	27.34 266	18.27 264	21.91 270	30.40 268	17.07 267	18.01 265	20.34 262	26.56 260	32.79 268	43.58 268	39.04 269	36.84 268	41.14 270	27.58 258	29.94 269	53.32 272	55.70 271	13.01 266	28.98 270	65.28 270	78.14 272	74.45 273	89.37 273

MyStereo02	36.47 267	32.63 266	44.09 272	18.83 262	0.00 1	27.34 266	18.27 264	21.91 270	30.40 268	17.07 267	18.01 265	20.34 262	26.56 260	32.79 268	43.58 268	39.04 269	36.84 268	41.14 270	27.58 258	29.94 269	53.32 272	55.70 271	13.01 266	28.98 270	65.28 270	78.14 272	74.45 273	89.37 273

CasAABBNet	36.82 268	32.66 268	44.09 272	18.77 261	17.41 266	27.26 265	18.09 263	21.65 268	30.38 267	17.51 269	18.08 267	20.27 261	26.53 259	32.72 267	37.32 262	38.13 267	36.79 267	41.08 269	27.46 257	29.84 268	53.33 274	55.90 273	12.92 265	28.97 269	65.31 272	78.04 271	74.31 272	89.23 272

BEATNet-Init1	24.80 265	35.34 269	3.40 253	54.39 273	11.05 264	52.62 274	30.07 267	9.50 261	9.78 257	1.71 243	9.05 263	32.52 266	48.55 266	0.91 213	59.64 271	13.60 261	2.94 243	1.21 228	78.28 272	35.97 271	14.53 264	17.14 263	1.30 222	2.98 257	29.70 265	22.69 258	52.62 271	38.22 266

DPSimNet_ROB		42.01 270	9.19 263	15.49 259	19.18 268	8.81 262	51.60 273	21.45 267	69.48 273	4.09 260	130.66 273	21.85 264	59.34 270	9.82 261	51.06 270	15.06 264		4.22 259	102.54 273	14.43 264	17.28 266	16.43 262	6.62 260	13.29 265		45.88 270	8.52 257	55.57 271

HaxPig	41.43 270	43.78 271	40.67 269	44.87 270	47.40 272	44.66 271	45.90 270	46.29 272	45.65 271	48.99 272	49.28 269	47.25 271	43.73 264	43.21 271	40.38 265	39.12 271	48.32 271	51.04 272	43.25 265	42.26 272	42.89 269	36.79 268	50.70 272	43.01 273	27.27 263	19.90 255	20.68 263	21.39 257

AVERAGE_ROB	41.95 271	44.71 272	42.09 270	45.93 271	46.78 271	45.54 272	46.49 271	47.00 273	43.80 270	49.16 273	49.81 270	47.19 270	43.01 263	49.34 273	40.06 264	38.39 268	48.88 272	51.23 273	43.85 266	42.36 273	43.28 270	39.80 269	49.36 271	42.83 272	28.47 264	20.13 256	23.38 264	19.90 256

MEDIAN_ROB	44.92 272	47.22 273	43.96 271	48.39 272	49.65 273	48.09 273	49.12 272	49.68 274	46.28 272	52.49 274	53.49 271	50.50 272	45.47 265	49.67 274	43.04 267	41.33 272	51.67 273	54.31 274	46.89 269	45.84 274	45.76 271	41.31 270	52.59 273	45.67 274	30.78 266	26.35 262	25.34 266	27.98 261

DLNR_Zeroshot_test	17.85 259	67.20 274	1.21 212	81.88 274	0.36 88	0.45 101	74.74 274	0.76 157	0.28 45	0.69 163	0.57 107	1.21 172	0.30 54	8.16 260	84.46 273	99.85 274	23.71 265	15.03 262	7.28 226	0.56 128	5.49 247	3.79 189	0.19 42	0.46 134	0.77 136	0.84 131	0.81 106	0.80 125

Low-res two-view benchmark