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

RAFT	0.51 5	0.10 1	0.40 5	0.09 5	0.01 3	0.21 15	0.15 42	2.74 19	0.06 2	1.09 14	0.00 1	0.21 2	0.05 5	0.02 4	1.05 1	0.90 1	0.35 3	0.05 1	1.39 9	0.30 8	0.74 4	0.58 5	0.00 1	0.09 4	0.14 1	0.05 3	2.94 13	0.01 2

ProNet	0.34 1	0.17 2	0.37 4	0.02 1	0.00 1	0.19 11	0.38 63	0.31 5	0.03 1	0.00 1	0.96 34	0.20 1	0.01 1	0.12 13	1.98 5	0.97 2	0.66 5	0.07 2	0.38 1	0.05 1	0.48 1	0.19 1	0.61 30	0.07 3	0.44 7	0.01 1	0.49 1	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.41 2	0.26 3	0.06 2	0.06 2	0.08 7	0.01 1	0.01 2	0.26 3	0.13 7	0.94 13	0.00 1	0.34 5	0.04 3	0.01 1	1.90 4	2.20 14	0.23 1	0.29 4	0.72 3	0.09 3	1.14 7	1.10 10	0.01 3	0.05 1	0.40 6	0.12 4	0.56 2	0.03 4

CroCo-Stereo	0.46 3	0.29 4	0.05 1	0.07 3	0.11 8	0.03 2	0.00 1	0.20 2	0.14 8	0.11 3	0.00 1	0.44 7	0.03 2	0.01 1	2.56 12	2.20 14	0.34 2	0.29 4	0.88 5	0.09 3	1.53 10	1.58 17	0.01 3	0.06 2	0.36 5	0.20 6	0.68 3	0.03 4
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
RYNet	1.33 12	0.39 5	0.40 5	0.17 9	0.24 13	0.47 33	0.05 16	1.74 10	1.23 76	0.44 7	0.14 13	0.32 4	0.20 7	0.01 1	5.64 49	1.64 4	0.82 6	3.63 75	1.17 7	0.08 2	1.02 6	0.26 2	0.26 10	0.23 13	1.45 28	10.04 117	2.88 12	0.99 14

anonymousdsp	1.11 9	0.53 6	0.70 13	0.35 16	0.24 13	0.19 11	0.01 2	2.12 15	0.12 6	0.28 5	0.32 22	1.24 13	0.24 10	0.12 13	2.76 13	2.27 17	1.37 9	1.14 17	1.99 13	0.91 22	3.63 34	2.61 31	0.46 22	0.19 11	0.73 11	0.03 2	5.14 27	0.16 7

StereoVision	0.50 4	0.56 7	0.24 3	0.07 3	0.07 6	0.13 6	0.05 16	0.26 3	0.26 16	0.51 8	0.00 1	0.24 3	0.04 3	0.04 6	2.09 6	1.78 5	0.64 4	0.17 3	0.71 2	0.12 5	0.62 2	0.91 7	0.00 1	0.10 6	0.33 4	0.23 10	3.30 14	0.16 7

AANet_RVC	1.37 13	0.66 8	0.62 12	0.25 11	1.74 82	0.10 4	0.67 88	1.93 12	1.51 88	0.84 12	0.26 20	0.38 6	0.91 39	0.19 19	4.34 37	2.69 19	1.41 11	1.28 22	1.30 8	1.13 27	0.73 3	0.94 8	0.25 9	0.51 34	1.68 32	1.46 30	3.94 20	5.33 56

MIF-Stereo	1.58 17	0.76 9	0.60 11	0.11 6	0.32 22	0.19 11	0.03 7	2.21 16	0.34 21	4.40 53	0.00 1	2.37 25	0.32 15	0.05 8	3.96 31	3.80 45	2.25 20	1.61 30	6.17 53	0.64 16	3.66 35	2.14 22	0.45 21	0.39 25	1.01 18	1.65 35	1.17 4	2.06 28

StereoIM	1.47 15	0.79 10	0.48 7	0.15 7	0.38 24	0.08 3	0.06 18	0.40 6	0.41 26	1.99 21	0.00 1	1.07 12	0.13 6	0.02 4	3.18 16	2.92 22	2.53 22	1.79 34	5.43 35	0.76 21	2.42 17	2.23 24	0.31 13	0.26 15	2.60 41	2.33 42	2.20 8	4.80 52

RAFT + AFF	1.46 14	0.92 11	0.53 8	0.40 20	0.04 4	0.51 39	0.02 5	3.71 26	0.11 5	2.77 30	0.00 1	3.68 40	0.34 19	0.12 13	5.69 51	2.03 10	2.88 25	0.36 6	5.48 36	0.27 7	4.19 47	1.25 11	0.21 8	0.18 10	1.91 35	0.31 13	1.40 5	0.12 6

iRaftStereo_RVC	1.19 10	1.36 12	0.77 16	0.41 21	0.28 20	0.28 24	0.01 2	3.64 25	0.21 13	0.42 6	1.74 48	1.58 16	0.30 14	0.16 18	2.24 8	2.10 12	1.62 16	0.70 9	2.00 14	0.42 11	2.95 22	2.78 32	0.39 18	0.26 15	0.74 12	0.22 8	3.64 16	0.86 12

delet	1.00 7	1.38 13	0.86 26	0.34 15	0.99 55	1.00 53	0.38 63	0.91 7	0.18 11	1.23 15	0.46 24	0.68 10	0.37 21	0.79 90	3.35 18	1.81 6	1.37 9	0.77 10	0.86 4	0.53 14	1.57 11	0.48 4	0.46 22	0.62 47	0.84 15	0.22 8	3.65 17	1.02 15

4D-IteraStereo	3.57 47	1.40 14	3.26 94	0.93 49	0.64 34	0.21 15	0.15 42	8.38 82	0.58 35	13.21 152	1.95 51	5.52 65	0.78 35	0.70 81	4.77 40	4.00 56	4.72 53	3.05 62	7.65 66	1.59 39	7.94 115	6.96 110	0.86 54	0.56 38	2.75 45	4.52 74	7.16 65	2.15 31

MMNet	1.47 15	1.42 15	0.77 16	0.38 19	1.31 72	0.40 28	0.41 66	2.03 13	0.60 38	0.59 10	1.41 41	1.71 19	0.29 13	1.11 106	4.13 33	2.32 18	2.38 21	1.85 35	2.96 21	1.59 39	1.76 13	0.67 6	0.69 37	1.09 72	1.07 20	0.92 23	4.71 23	1.02 15

GANet	1.82 23	1.64 16	1.45 54	1.64 71	1.59 79	3.29 106	1.37 102	3.97 31	0.80 45	1.49 17	1.65 46	4.25 47	0.33 17	0.55 61	2.45 11	2.07 11	3.11 28	3.41 70	1.60 11	0.45 12	1.32 8	0.94 8	0.87 57	0.89 61	1.39 27	0.46 19	3.70 18	2.40 36

TDLM	1.02 8	1.64 16	1.38 52	0.37 18	0.90 46	0.67 42	0.76 91	2.31 17	0.18 11	0.25 4	2.96 66	2.21 24	0.64 34	0.31 36	1.15 2	1.45 3	1.52 15	0.93 12	0.98 6	0.67 18	0.98 5	0.42 3	0.64 33	0.39 25	0.23 3	0.19 5	1.76 7	1.68 23

HITNet	3.05 40	1.95 18	1.39 53	2.31 89	0.99 55	0.27 22	0.10 27	6.94 62	1.94 102	9.64 111	3.77 74	6.82 71	0.95 41	0.42 47	5.11 43	2.84 21	3.36 30	2.24 44	3.02 22	1.84 50	3.48 28	3.17 40	0.83 53	1.10 73	1.87 34	2.18 39	7.99 75	5.68 59
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
UPFNet	2.49 29	1.99 19	2.37 75	1.34 65	2.02 98	2.42 89	1.28 100	4.05 33	1.40 81	2.80 31	2.31 53	1.94 20	0.62 31	1.73 129	6.03 64	3.15 28	3.86 40	3.15 66	5.50 40	3.22 94	1.74 12	1.29 12	1.15 86	1.10 73	2.08 37	1.13 25	5.67 37	1.81 24

AASNet	1.22 11	2.00 20	0.89 27	0.43 24	1.99 95	1.14 55	0.48 72	2.04 14	0.14 8	0.51 8	0.89 32	0.50 8	0.20 7	0.40 46	3.90 24	1.95 9	1.29 7	1.75 33	1.62 12	1.12 26	1.97 14	1.71 18	0.72 40	0.51 34	1.03 19	0.32 14	2.81 11	0.65 11

raftrobust	4.09 68	2.00 20	3.23 93	1.32 63	0.96 52	0.44 31	0.15 42	9.53 101	0.71 42	13.29 153	5.73 100	5.50 64	1.07 46	0.39 44	6.70 94	4.77 91	5.29 66	2.88 59	7.88 68	2.18 67	5.75 76	4.31 63	1.37 103	0.57 43	6.87 90	6.05 87	5.91 47	5.47 58

LL-Strereo2	2.73 34	2.07 22	1.31 49	0.41 21	0.33 23	0.40 28	0.04 13	7.25 68	0.46 30	11.56 134	1.61 45	3.45 37	0.40 23	1.65 125	3.89 23	3.61 38	3.85 39	1.35 26	8.89 83	1.66 43	4.46 53	3.90 54	0.74 42	0.28 19	1.80 33	1.56 32	5.15 29	1.47 20

AnonymousM	3.65 52	2.19 23	0.90 29	1.07 54	0.18 10	0.94 49	0.04 13	6.87 61	0.97 59	7.98 96	2.55 55	3.83 42	0.95 41	0.57 64	5.52 48	5.43 106	6.84 91	3.37 69	5.62 42	2.07 61	7.93 114	5.27 86	1.21 90	0.87 59	1.22 22	2.60 45	9.70 97	11.77 111

FINET	2.77 35	2.20 24	2.22 69	3.13 103	0.96 52	0.85 47	0.44 68	2.83 20	1.89 100	3.86 46	0.87 31	4.06 45	1.56 72	0.53 58	7.78 121	4.97 97	4.37 50	1.53 29	8.10 73	1.44 34	3.94 39	2.47 28	0.43 19	1.02 67	2.68 42	1.59 33	6.19 51	2.93 41

test-1	8.48 137	2.23 25	4.98 136	2.04 86	2.03 99	10.12 158	1.99 114	15.82 172	2.06 104	13.18 148	7.18 119	12.57 120	2.54 117	0.64 72	7.64 116	7.87 148	9.96 138	7.03 152	24.35 178	7.18 154	11.13 148	12.94 189	1.20 89	1.91 110	13.93 154	14.53 157	12.14 128	19.78 159

DMCA	1.74 20	2.24 26	1.84 60	0.49 27	0.92 48	1.14 55	0.13 38	1.67 9	1.22 75	1.86 20	2.71 61	2.80 31	0.32 15	0.80 91	3.91 25	3.06 26	2.68 23	2.46 48	2.04 15	1.09 24	2.71 19	1.41 16	0.88 59	0.76 54	0.83 14	1.23 27	3.78 19	2.08 29

AFF-stereo	1.82 23	2.26 27	1.46 55	0.48 26	0.25 16	1.34 62	0.06 18	5.02 39	0.67 41	2.94 33	0.38 23	2.43 28	0.54 28	0.04 6	2.36 10	2.98 23	1.50 14	1.28 22	6.14 52	0.46 13	2.84 21	1.37 13	0.59 28	0.24 14	2.68 42	2.72 46	4.81 24	1.35 19

Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 44	2.37 28	1.28 47	0.68 43	0.58 32	0.24 20	0.06 18	6.44 57	0.82 46	6.37 76	4.72 83	4.67 55	1.17 49	0.24 25	5.91 61	4.37 70	5.47 68	2.70 50	5.05 30	1.77 47	4.30 49	5.04 82	0.50 26	0.35 22	4.79 69	10.48 123	3.57 15	8.71 88

AEACV	0.75 6	2.37 28	0.78 23	0.15 7	0.13 9	0.15 9	0.06 18	0.10 1	0.09 4	0.00 1	0.00 1	0.54 9	0.28 12	0.05 8	2.24 8	1.86 7	1.67 17	0.48 7	2.18 17	0.72 20	2.19 16	1.85 21	0.15 6	0.09 4	0.20 2	0.27 11	1.73 6	0.02 3

HH	7.89 129	2.46 30	10.75 178	3.19 104	2.51 109	5.20 125	4.37 133	11.24 136	2.24 110	12.85 143	2.59 57	11.89 112	2.11 98	1.29 115	6.59 90	9.43 169	9.29 127	5.91 134	16.06 137	6.96 145	14.02 176	9.66 155	2.23 133	1.34 87	9.53 116	11.90 134	13.93 143	23.53 168

HanStereo	7.89 129	2.46 30	10.75 178	3.19 104	2.51 109	5.20 125	4.37 133	11.24 136	2.24 110	12.85 143	2.59 57	11.89 112	2.11 98	1.29 115	6.59 90	9.43 169	9.29 127	5.91 134	16.06 137	6.96 145	14.02 176	9.66 155	2.23 133	1.34 87	9.53 116	11.90 134	13.93 143	23.53 168

raft+_RVC	2.50 30	2.50 32	1.82 58	0.62 34	0.39 25	0.94 49	0.12 36	6.00 49	0.51 31	6.37 76	2.93 65	3.97 44	0.61 30	0.13 16	3.95 26	3.26 30	3.23 29	1.33 25	6.64 62	1.09 24	3.07 24	2.53 29	0.72 40	0.37 24	2.72 44	2.42 43	6.25 52	3.14 43

PWCDC_ROB	7.98 133	2.58 33	2.16 66	1.57 70	3.59 123	2.05 82	1.50 109	4.07 34	26.78 209	1.69 19	12.22 162	3.64 39	46.61 224	9.30 189	10.12 159	8.17 152	6.16 79	6.56 144	7.10 64	5.79 125	6.75 100	12.25 184	3.12 152	3.16 132	2.54 40	9.33 110	5.21 30	11.52 110

test_4	2.66 32	2.69 34	2.24 70	0.64 36	0.43 26	0.45 32	0.29 58	7.08 64	0.21 13	13.81 158	0.17 14	5.08 59	0.55 29	0.25 26	3.14 15	3.74 42	3.62 34	2.05 40	3.70 24	1.04 23	3.58 32	3.56 47	0.67 36	0.36 23	1.58 29	2.25 41	5.99 48	2.50 38

DMCA-RVC	3.69 53	2.69 34	2.18 67	1.93 83	2.43 105	1.44 67	2.89 122	3.94 30	5.33 148	3.34 40	4.21 79	11.38 105	1.29 55	1.28 114	7.23 103	4.15 63	4.25 47	3.53 74	4.86 29	2.77 83	4.84 57	4.43 68	1.06 79	1.47 94	1.95 36	1.99 38	5.75 42	7.13 74

HGLStereo	3.76 57	2.76 36	2.94 85	1.14 57	2.09 100	2.07 84	0.84 93	4.17 35	0.94 58	3.87 47	12.55 164	2.53 29	1.36 63	1.33 120	5.16 44	4.75 90	6.97 96	5.00 116	6.08 51	3.00 88	5.28 70	3.98 55	0.94 65	1.33 86	5.42 76	5.41 83	5.83 45	3.80 46

XX-Stereo	8.40 136	2.85 37	3.92 113	7.47 146	1.11 62	6.30 136	2.23 119	12.78 150	1.03 63	11.47 131	9.17 136	13.26 129	2.17 103	0.59 66	7.84 122	9.52 172	9.36 130	5.44 126	14.15 118	5.72 124	8.92 123	6.58 103	1.26 95	0.63 48	32.29 210	11.47 130	12.55 132	26.75 178

CVANet_RVC	1.68 19	2.90 38	2.47 78	2.89 101	1.15 69	2.50 91	1.35 101	3.81 28	0.39 25	0.59 10	4.79 84	2.85 32	0.62 31	0.52 57	1.71 3	2.12 13	1.49 13	1.21 18	1.54 10	1.42 33	1.98 15	1.37 13	0.60 29	0.46 31	0.61 10	0.35 17	2.29 9	1.34 18

CES	5.95 97	2.93 39	1.36 51	0.66 37	1.36 74	1.18 58	0.21 50	31.02 207	1.50 86	6.36 75	12.72 167	8.42 88	1.98 88	0.32 38	6.05 65	6.73 128	8.14 112	2.77 53	6.00 48	2.30 72	23.59 216	5.42 90	1.63 118	0.32 21	6.88 91	3.82 61	6.83 60	10.13 99

IER	3.28 42	3.00 40	1.18 43	0.96 51	1.10 60	1.73 78	0.69 89	4.33 37	0.93 55	2.94 33	8.22 131	10.19 100	0.95 41	2.88 144	6.34 77	3.77 44	4.10 44	2.77 53	3.58 23	3.17 92	2.98 23	2.43 27	1.42 106	1.15 82	2.40 38	4.50 73	5.36 33	5.45 57

BEATNet_4x	5.29 85	3.00 40	2.25 71	3.27 106	2.19 103	0.79 45	0.43 67	8.36 81	3.67 134	16.72 188	3.62 72	9.42 96	2.83 121	1.19 111	7.64 116	6.41 125	6.68 89	6.54 143	6.26 57	2.71 82	8.94 124	9.57 152	0.86 54	2.72 123	3.78 50	3.50 60	10.49 116	8.93 90

sAnonymous2	6.75 108	3.01 42	1.09 39	0.56 31	0.86 40	3.69 108	0.20 47	13.79 159	3.54 131	3.81 44	5.80 101	5.21 61	3.97 136	0.45 49	9.32 145	9.91 178	11.13 153	9.66 171	19.38 153	7.15 149	10.98 146	11.72 181	1.80 124	1.62 101	9.87 122	10.73 126	10.41 113	12.62 118

CroCo_RVC	6.75 108	3.01 42	1.09 39	0.56 31	0.86 40	3.69 108	0.20 47	13.79 159	3.54 131	3.81 44	5.80 101	5.21 61	3.97 136	0.45 49	9.32 145	9.91 178	11.13 153	9.66 171	19.38 153	7.15 149	10.98 146	11.72 181	1.80 124	1.62 101	9.87 122	10.73 126	10.41 113	12.62 118

RALAANet	3.52 45	3.11 44	2.97 88	1.15 58	1.20 70	1.71 76	0.23 52	6.04 50	1.02 62	4.47 54	4.42 81	3.09 36	1.43 66	0.26 29	6.06 66	3.85 46	4.78 55	5.01 117	8.94 84	3.58 97	5.33 71	4.51 72	1.10 81	1.59 99	3.98 56	4.39 70	6.63 56	4.21 49

sCroCo_RVC	6.73 107	3.16 45	1.16 42	0.36 17	0.96 52	3.01 100	0.48 72	9.86 106	3.55 133	5.96 68	3.53 70	4.46 50	4.94 145	0.90 97	8.47 133	12.80 203	12.41 164	8.74 164	18.16 147	6.11 130	16.64 192	13.91 193	0.77 44	2.27 116	9.25 112	7.62 99	13.29 139	9.02 94

test-3	4.72 74	3.18 46	3.66 108	1.86 81	1.74 82	1.44 67	0.59 80	9.78 104	0.51 31	10.97 127	1.51 43	16.42 152	1.15 47	0.64 72	6.55 86	4.09 61	6.92 94	3.09 65	14.37 123	1.92 54	6.27 86	8.30 133	0.89 60	1.11 76	4.71 67	2.88 48	7.22 66	5.72 64

test_1	4.72 74	3.18 46	3.66 108	1.86 81	1.75 86	1.44 67	0.59 80	9.79 105	0.51 31	11.07 129	1.49 42	16.42 152	1.16 48	0.64 72	6.53 85	4.08 59	6.87 92	3.07 63	14.39 124	1.91 53	6.26 85	8.28 132	0.87 57	1.11 76	4.69 66	2.89 49	7.26 69	5.71 63

HCRNet	2.91 38	3.19 48	0.80 25	1.42 67	0.27 17	0.41 30	0.63 82	2.61 18	0.08 3	37.79 227	2.40 54	4.61 54	0.20 7	0.27 32	4.32 35	1.94 8	1.87 19	0.78 11	2.43 18	0.63 15	2.71 19	1.37 13	0.49 24	0.26 15	0.56 9	0.41 18	5.09 26	1.03 17

PDISCO_ROB	4.91 77	3.21 49	2.14 65	2.74 95	2.11 101	1.51 71	1.48 108	4.94 38	2.29 113	2.49 27	5.41 97	4.86 57	2.09 96	1.83 130	6.55 86	6.61 127	6.04 77	10.49 182	6.22 55	4.15 111	7.50 111	7.17 112	1.15 86	1.81 109	6.10 83	6.17 92	17.36 161	8.08 82

test_3	5.18 82	3.24 50	3.52 103	1.97 85	1.82 87	1.38 63	0.57 78	10.49 124	0.58 35	15.72 182	1.14 37	20.47 168	1.21 51	0.59 66	6.11 71	3.99 55	7.17 100	3.73 79	14.43 125	2.01 60	6.36 90	10.05 166	0.79 46	0.97 65	5.22 74	4.31 68	7.31 70	4.84 53

UNet	3.74 56	3.26 51	3.07 90	1.82 80	1.90 91	2.72 95	1.23 99	6.67 59	1.74 96	5.15 57	4.59 82	3.93 43	1.34 61	2.73 142	5.38 46	3.97 53	6.35 80	4.01 89	6.20 54	3.83 101	4.23 48	3.13 38	1.49 110	1.68 106	3.36 48	4.36 69	6.04 49	6.85 73

anonymity	9.08 148	3.30 52	11.90 185	6.36 139	3.32 120	4.38 114	2.11 117	13.09 152	2.14 106	12.78 141	24.99 211	10.78 104	2.01 89	0.77 86	5.90 60	8.78 160	8.79 122	3.64 76	16.50 140	8.09 162	9.18 128	8.86 141	1.82 128	1.45 92	15.23 162	21.82 193	12.38 129	24.87 174

RASNet	3.53 46	3.37 53	3.79 111	1.55 69	1.82 87	2.49 90	0.49 74	8.15 77	2.25 112	3.47 41	3.22 68	4.35 48	2.16 102	0.31 36	3.74 21	3.52 36	4.32 48	2.23 43	4.31 26	2.32 73	4.60 55	3.57 48	0.74 42	3.60 141	2.49 39	3.92 63	9.56 96	8.84 89

DeepPruner_ROB	7.23 117	3.43 54	5.83 147	5.40 129	5.92 146	4.54 117	3.14 125	7.68 71	3.99 138	10.10 119	11.71 160	8.69 89	5.30 149	1.52 122	11.36 174	6.40 124	8.96 123	7.60 159	10.41 92	4.28 113	12.74 167	8.68 140	2.39 141	3.23 134	8.74 105	14.91 159	10.83 118	7.52 75

test_5	1.60 18	3.48 55	0.54 9	0.18 10	0.06 5	0.23 19	0.03 7	5.33 40	0.27 17	1.64 18	1.35 39	3.71 41	1.93 82	0.23 20	4.32 35	3.32 31	1.42 12	1.29 24	2.63 19	0.35 10	1.40 9	2.80 33	0.08 5	0.39 25	0.54 8	0.20 6	5.14 27	0.43 10

CFNet_pseudo	5.91 95	3.52 56	3.34 100	6.20 137	3.32 120	5.95 132	0.34 61	10.37 117	1.25 79	14.57 170	11.14 156	7.98 86	5.93 154	2.55 138	8.18 127	5.00 98	5.14 64	3.96 87	8.63 81	3.16 91	4.10 43	3.53 45	1.45 107	1.42 91	7.02 93	8.12 100	11.12 119	12.25 114

GMOStereo	3.91 60	3.72 57	0.92 31	1.64 71	1.12 63	0.50 34	0.63 82	8.76 88	0.91 51	15.01 174	0.71 25	6.30 66	1.33 57	0.23 20	3.95 26	4.42 73	5.04 59	3.85 82	8.60 76	1.98 55	5.17 61	7.78 121	0.82 49	0.56 38	6.49 85	3.33 55	9.48 92	2.37 32

error version	3.91 60	3.72 57	0.92 31	1.64 71	1.12 63	0.50 34	0.63 82	8.76 88	0.91 51	15.01 174	0.71 25	6.30 66	1.33 57	0.23 20	3.95 26	4.42 73	5.04 59	3.85 82	8.60 76	1.98 55	5.17 61	7.78 121	0.82 49	0.56 38	6.49 85	3.33 55	9.48 92	2.37 32

test-v	3.91 60	3.72 57	0.92 31	1.64 71	1.12 63	0.50 34	0.63 82	8.76 88	0.91 51	15.01 174	0.71 25	6.30 66	1.33 57	0.23 20	3.95 26	4.42 73	5.04 59	3.85 82	8.60 76	1.98 55	5.17 61	7.78 121	0.82 49	0.56 38	6.49 85	3.33 55	9.48 92	2.37 32

test-2	3.91 60	3.72 57	0.92 31	1.64 71	1.12 63	0.50 34	0.63 82	8.76 88	0.91 51	15.01 174	0.71 25	6.30 66	1.33 57	0.23 20	3.95 26	4.42 73	5.04 59	3.85 82	8.60 76	1.98 55	5.17 61	7.78 121	0.82 49	0.56 38	6.49 85	3.33 55	9.48 92	2.37 32

ARAFT	2.39 28	3.85 61	0.89 27	0.42 23	0.20 11	0.19 11	0.02 5	3.46 22	0.27 17	4.75 55	1.66 47	2.06 21	0.39 22	0.50 55	6.13 72	4.10 62	4.82 56	4.26 98	5.12 32	1.32 30	5.68 75	3.03 37	0.61 30	0.21 12	3.58 49	0.29 12	5.21 30	1.60 21

DN-CSS_ROB	5.28 83	3.87 62	4.38 122	2.33 91	3.00 117	0.63 41	0.22 51	10.51 126	1.48 85	10.35 120	11.92 161	14.00 137	4.14 138	0.49 54	6.33 76	3.51 35	7.12 99	3.41 70	14.86 128	2.28 71	6.55 94	3.37 42	1.33 100	4.19 151	5.66 78	3.49 59	7.31 70	5.92 67

DISCO	3.96 65	3.91 63	1.34 50	1.96 84	2.17 102	4.70 119	3.66 129	4.01 32	3.78 137	5.05 56	6.84 110	2.38 26	2.08 93	0.35 40	6.06 66	3.90 48	6.57 85	4.25 97	8.62 80	3.32 95	4.39 50	4.01 56	1.40 104	1.11 76	4.06 58	4.93 81	7.01 61	5.11 54

iinet-f	5.03 80	3.97 64	2.00 62	2.22 88	0.72 37	4.42 115	1.39 103	3.78 27	0.83 48	5.79 67	16.26 186	7.84 84	3.16 125	0.39 44	6.73 95	5.80 118	5.81 71	2.96 61	18.68 151	4.96 115	6.63 96	6.26 98	1.62 117	1.13 80	5.70 79	2.23 40	8.85 84	5.76 65

RAFT_CTSACE	1.80 21	3.98 65	0.77 16	0.63 35	0.30 21	0.28 24	0.03 7	5.40 42	0.17 10	8.06 97	0.26 20	3.50 38	1.29 55	0.27 32	2.19 7	2.25 16	1.31 8	0.55 8	2.14 16	0.25 6	2.51 18	4.48 70	0.64 33	0.28 19	0.82 13	0.32 14	5.60 35	0.28 9

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 32	3.98 65	2.74 82	0.66 37	0.54 30	1.38 63	0.08 24	8.29 80	1.10 68	2.81 32	1.79 49	4.55 53	0.62 31	0.05 8	3.26 17	3.00 24	2.86 24	1.01 13	7.25 65	1.55 38	3.90 38	2.28 25	0.86 54	0.54 37	5.14 73	2.58 44	5.87 46	3.12 42

CFNet	4.33 70	3.98 65	2.01 64	4.38 116	2.45 106	2.25 88	0.54 76	6.78 60	0.88 50	4.20 52	5.09 91	17.09 158	2.33 111	0.48 53	5.67 50	3.01 25	4.34 49	2.87 58	5.36 34	2.39 74	4.04 40	1.79 20	0.77 44	1.05 69	8.67 104	5.50 85	8.59 79	10.37 100

pcwnet_v2	8.61 139	4.00 68	5.13 139	8.89 153	4.68 138	8.06 145	3.37 127	10.49 124	4.03 139	13.78 156	13.40 171	9.95 99	20.61 185	5.41 177	9.26 142	5.78 117	8.28 115	5.18 119	11.11 98	3.63 98	6.31 88	4.55 73	2.42 142	3.34 140	13.64 153	13.45 145	13.60 141	20.23 160

CAS	3.22 41	4.04 69	0.76 15	1.00 53	0.90 46	0.36 27	0.26 54	1.77 11	0.93 55	2.66 29	6.08 104	2.38 26	3.02 124	0.26 29	5.25 45	3.46 34	4.96 57	2.19 41	5.65 43	1.83 49	4.13 46	3.84 53	0.69 37	0.13 7	5.29 75	5.48 84	7.23 67	12.33 116

LoS	8.88 143	4.05 70	1.28 47	1.18 60	1.51 77	2.83 97	0.20 47	49.84 232	2.23 109	25.23 210	30.02 224	14.66 144	2.13 101	0.53 58	5.74 53	7.35 141	7.89 110	3.07 63	10.61 93	2.17 65	10.65 143	6.56 102	1.57 114	0.87 59	14.16 156	9.04 107	9.21 86	15.09 136

iResNetv2_ROB	5.61 91	4.07 71	1.96 61	4.69 120	2.20 104	4.60 118	0.94 96	8.50 84	2.09 105	6.20 73	12.67 166	13.31 131	6.49 158	0.50 55	6.25 74	4.56 81	5.13 63	4.03 90	14.34 122	3.94 106	6.24 83	4.48 70	1.50 111	3.20 133	6.68 89	5.25 82	9.83 99	7.92 79

IPLG	3.82 58	4.08 72	1.77 57	0.66 37	1.10 60	1.40 65	1.06 98	7.97 74	0.58 35	5.71 64	2.09 52	7.34 75	1.94 85	0.68 80	6.96 99	3.94 51	6.95 95	4.42 103	6.44 60	2.11 62	3.66 35	8.25 130	0.97 72	0.91 62	4.05 57	6.06 88	6.79 58	5.17 55

NVstereo2D	7.07 116	4.11 73	2.84 83	6.07 136	4.20 130	14.23 174	16.14 188	8.04 76	2.36 117	3.80 43	7.36 120	6.35 70	1.34 61	27.27 219	10.21 161	6.95 131	8.32 117	6.49 141	5.84 44	2.62 80	5.05 59	2.83 34	6.83 188	3.65 143	10.99 128	4.40 72	6.12 50	6.36 68

IGEV_Zeroshot_test	9.84 153	4.19 74	14.24 200	14.55 173	3.97 127	6.77 138	8.88 164	13.23 155	2.33 115	12.89 145	11.00 154	14.00 137	2.57 118	0.78 89	6.41 80	9.61 174	9.97 139	4.56 105	16.98 141	8.01 161	11.37 153	9.81 159	1.26 95	2.77 124	20.84 187	13.68 147	19.70 168	21.20 164

MIM_Stereo	1.95 25	4.20 75	1.15 41	0.66 37	0.48 27	0.54 40	0.10 27	4.26 36	0.35 22	3.18 39	0.24 18	2.64 30	0.33 17	0.37 42	3.71 20	3.67 40	3.04 26	2.25 45	4.58 27	1.35 31	4.11 44	2.85 35	0.49 24	0.44 29	0.97 17	0.59 20	4.57 21	1.60 21

anonymousdsp2	2.91 38	4.21 76	2.42 76	0.57 33	0.53 29	1.58 72	0.08 24	6.62 58	0.27 17	4.15 50	2.56 56	4.45 49	0.45 25	0.97 99	4.05 32	3.34 32	3.04 26	1.87 36	11.24 101	1.50 37	4.44 52	5.29 87	0.50 26	0.69 51	3.16 47	1.06 24	6.44 55	3.20 44

raft_robust	5.58 90	4.22 77	1.07 38	1.67 77	0.73 38	1.66 75	0.33 60	10.68 128	1.24 78	28.57 217	1.40 40	8.69 89	2.30 109	0.92 98	5.75 56	5.47 108	6.87 92	4.05 91	12.01 105	2.00 59	7.75 113	8.62 138	0.71 39	1.06 70	6.91 92	8.32 103	9.75 98	7.96 80

APVNet	6.75 108	4.23 78	2.36 74	4.05 113	5.00 140	8.19 147	5.50 142	10.42 119	2.99 125	3.74 42	11.48 158	5.09 60	1.52 70	1.53 123	8.48 134	9.23 163	12.54 165	9.16 167	15.66 134	6.55 139	6.98 103	6.77 109	1.47 109	4.01 150	8.58 103	4.04 66	14.92 148	7.68 77

TANstereo	7.47 120	4.26 79	3.29 97	2.79 98	2.87 115	3.88 110	0.13 38	5.71 44	1.55 90	6.86 82	2.72 62	2.17 22	2.24 104	4.18 165	12.57 180	12.99 204	10.89 149	18.94 213	22.19 169	17.84 205	7.39 109	5.50 92	29.21 226	0.71 52	1.27 25	3.98 64	9.84 100	5.70 61

XX-TBD	7.47 120	4.26 79	3.29 97	2.79 98	2.87 115	3.88 110	0.13 38	5.71 44	1.55 90	6.86 82	2.72 62	2.17 22	2.24 104	4.18 165	12.57 180	12.99 204	10.89 149	18.94 213	22.19 169	17.84 205	7.39 109	5.50 92	29.21 226	0.71 52	1.27 25	3.98 64	9.84 100	5.70 61

AACVNet	6.57 103	4.28 81	2.00 62	6.89 142	8.25 160	5.89 131	2.06 115	9.02 95	2.20 108	10.00 114	10.55 151	8.16 87	1.92 81	1.66 126	7.56 114	5.64 111	8.28 115	6.20 138	11.08 97	5.61 123	6.11 82	5.44 91	2.48 145	3.25 135	8.55 102	9.98 116	10.12 106	14.15 130

LMCR-Stereo	5.39 88	4.30 82	2.89 84	1.13 56	1.91 92	2.74 96	0.11 32	7.55 70	2.14 106	6.83 80	4.10 78	10.39 102	0.87 37	0.60 68	6.86 98	4.92 95	10.03 140	4.62 108	17.39 142	6.52 137	8.52 119	7.79 125	0.95 68	2.04 111	4.45 61	4.62 77	10.48 115	10.75 104

SA	3.89 59	4.31 83	0.91 30	1.17 59	1.14 68	0.89 48	0.17 45	8.93 93	0.74 43	13.98 160	0.19 15	7.57 79	1.40 64	1.37 121	6.47 82	4.55 80	5.81 71	2.80 57	6.32 58	1.59 39	4.12 45	6.35 100	0.26 10	1.04 68	2.93 46	6.10 90	9.85 102	4.12 48

LoS_RVC	3.70 54	4.34 84	4.10 114	0.30 12	0.99 55	0.22 17	0.28 56	3.52 23	1.08 66	5.34 60	4.08 76	2.90 33	2.49 114	0.25 26	6.07 68	4.58 82	4.11 45	3.75 80	8.01 71	2.21 68	7.12 106	5.11 83	1.03 76	0.14 8	8.95 108	3.32 53	7.11 63	8.66 86

tt_ll	3.70 54	4.34 84	4.10 114	0.30 12	0.99 55	0.22 17	0.28 56	3.52 23	1.08 66	5.34 60	4.08 76	2.90 33	2.49 114	0.25 26	6.07 68	4.58 82	4.11 45	3.75 80	8.01 71	2.21 68	7.12 106	5.11 83	1.03 76	0.14 8	8.95 108	3.32 53	7.11 63	8.66 86

Sa-1000	4.52 72	4.36 86	0.94 35	0.95 50	1.37 75	0.99 52	0.19 46	9.48 98	1.23 76	13.79 157	0.78 29	5.33 63	1.84 77	1.70 127	7.36 108	4.84 92	7.91 111	3.69 77	10.07 89	1.73 45	5.79 79	7.50 115	0.33 14	1.39 90	8.06 98	5.66 86	10.24 109	4.58 51

CIPLG	3.61 49	4.41 87	1.23 46	1.34 65	0.89 43	1.20 59	0.47 70	10.05 111	1.17 73	6.95 84	4.93 88	7.61 81	1.19 50	2.50 136	6.60 93	4.23 66	5.99 74	1.94 37	6.22 55	2.59 79	6.28 87	4.55 73	1.21 90	1.12 79	3.89 51	1.19 26	5.66 36	1.93 25

ACRE	3.62 50	4.42 88	1.19 44	1.43 68	0.89 43	1.26 61	0.47 70	10.01 110	1.14 70	7.17 89	4.96 89	7.60 80	1.21 51	2.50 136	6.59 90	4.37 70	5.99 74	1.95 38	5.99 47	2.46 76	6.37 91	4.38 67	1.22 94	1.10 73	3.95 53	1.36 28	5.72 39	1.98 26

TESTraft	2.52 31	4.45 89	0.77 16	0.55 30	0.24 13	0.15 9	0.10 27	5.57 43	0.37 23	5.42 62	0.24 18	1.63 17	2.10 97	1.16 109	6.48 83	4.71 88	3.39 31	1.01 13	4.62 28	1.20 28	3.66 35	7.30 113	0.36 15	0.61 46	1.11 21	2.78 47	5.69 38	2.43 37

IPLGR_C	3.64 51	4.47 90	1.21 45	1.32 63	0.89 43	1.21 60	0.44 68	10.00 109	1.13 69	7.19 90	4.86 85	7.67 82	1.22 53	2.60 139	6.55 86	4.38 72	5.99 74	2.00 39	6.05 50	2.52 77	6.35 89	4.56 75	1.21 90	1.13 80	3.93 52	1.54 31	5.76 43	1.99 27

MIF-Stereo (partial)	1.81 22	4.50 91	0.75 14	0.33 14	0.68 36	0.27 22	0.12 36	1.52 8	0.53 34	1.31 16	0.03 11	1.02 11	0.50 27	0.13 16	3.75 22	4.15 63	3.64 35	2.41 47	2.72 20	0.67 18	3.40 27	2.87 36	0.44 20	0.46 31	1.62 30	1.84 37	5.04 25	4.09 47

RAFT+CT+SA	2.12 27	4.55 92	0.77 16	0.68 43	0.20 11	0.11 5	0.03 7	6.05 51	0.25 15	6.05 71	0.01 9	4.53 52	1.70 75	0.35 40	2.99 14	3.98 54	1.76 18	1.41 27	4.23 25	0.66 17	4.06 42	4.89 81	0.26 10	0.39 25	0.88 16	0.33 16	5.32 32	0.92 13

test croco	2.08 26	4.58 93	0.78 23	0.45 25	1.13 67	0.30 26	0.09 26	3.41 21	0.38 24	3.93 48	0.01 9	1.70 18	0.40 23	0.07 11	4.24 34	4.24 67	3.66 36	2.76 52	5.86 45	0.31 9	3.28 26	3.58 49	0.15 6	0.47 33	1.63 31	1.64 34	2.57 10	4.57 50

ICVP	7.52 122	4.60 94	8.97 168	5.16 126	4.46 134	5.66 127	1.41 104	8.26 79	4.13 140	7.86 93	7.69 125	9.43 97	5.99 155	1.18 110	7.22 102	6.97 132	7.58 107	5.27 121	10.96 95	5.33 118	7.09 105	12.60 186	16.70 209	4.49 157	8.80 106	12.28 136	10.58 117	12.26 115
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GMStereo	3.35 43	4.62 95	0.54 9	0.92 48	0.78 39	1.72 77	0.13 38	8.79 92	0.44 27	2.60 28	0.80 30	12.77 125	0.24 10	0.08 12	4.35 38	3.21 29	7.17 100	1.21 18	13.22 113	1.85 51	5.24 66	2.17 23	0.63 32	1.06 70	4.50 63	0.66 21	8.59 79	2.08 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	8.52 138	4.65 96	5.49 144	11.94 165	4.96 139	9.67 155	3.19 126	14.68 167	2.93 124	9.54 110	12.61 165	17.15 160	12.38 176	0.58 65	8.02 124	4.02 58	9.45 133	5.57 128	20.86 162	4.00 107	6.25 84	8.11 128	2.35 140	5.67 165	10.58 127	11.87 133	11.44 124	12.14 113

Any-RAFT	7.56 123	4.67 97	10.19 174	5.61 131	3.24 119	0.94 49	0.71 90	9.86 106	1.40 81	8.52 102	11.08 155	12.26 118	1.05 45	0.54 60	5.73 52	7.53 145	9.41 131	3.96 87	18.38 150	4.03 108	11.34 152	8.27 131	1.60 116	1.55 97	15.63 163	15.41 162	10.13 107	20.95 163

AE-Stereo	6.49 101	4.68 98	4.46 127	4.91 122	1.05 59	1.61 73	2.27 120	9.12 96	0.98 60	14.13 162	1.59 44	15.96 150	2.04 90	0.88 96	5.74 53	6.79 129	10.74 145	5.71 129	12.14 107	5.55 122	9.80 136	10.03 164	0.97 72	4.34 152	10.30 125	8.50 104	11.70 125	9.14 95

CREStereo++_RVC	4.28 69	4.68 98	4.25 118	1.08 55	1.43 76	0.25 21	0.11 32	7.12 65	1.06 64	8.41 99	2.65 60	8.74 91	7.06 161	0.37 42	4.85 42	5.04 100	8.52 119	1.71 32	5.48 36	1.62 42	6.08 81	3.73 51	1.10 81	0.52 36	4.73 68	3.85 62	10.36 112	10.81 107
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
RTSC	9.00 147	4.69 100	4.25 118	4.13 115	5.35 142	6.44 137	5.81 144	10.10 112	9.46 170	6.42 78	13.24 170	6.89 72	6.43 157	3.16 153	11.63 177	8.85 161	14.64 176	6.92 149	19.46 156	6.05 129	11.17 149	9.70 157	1.75 120	5.64 164	8.31 99	9.85 115	13.85 142	28.94 186

iResNet_ROB	4.93 78	4.72 101	3.53 104	2.88 100	1.64 80	2.62 93	1.84 111	7.85 73	1.17 73	6.17 72	7.61 122	4.17 46	8.58 165	0.75 84	6.46 81	4.48 78	7.24 103	4.88 111	11.20 100	3.00 88	4.43 51	2.29 26	1.28 97	3.11 131	7.39 95	6.06 88	9.14 85	8.50 85

HSM	6.59 104	4.79 102	4.59 129	4.39 117	4.12 128	1.77 79	1.59 110	13.37 156	1.89 100	10.07 117	10.56 152	9.18 95	4.34 140	1.32 118	7.55 113	4.62 85	11.19 156	4.14 94	10.06 88	4.43 114	9.64 133	4.84 80	1.32 99	3.28 137	9.26 113	11.65 132	11.34 122	12.56 117

EGLCR-Stereo	4.86 76	4.87 103	4.24 117	0.66 37	0.92 48	3.38 107	0.04 13	8.65 87	1.15 71	8.90 105	1.19 38	8.78 93	2.32 110	0.67 78	3.49 19	4.65 87	6.35 80	4.19 95	8.22 74	1.79 48	8.98 126	8.12 129	0.90 62	0.78 56	4.37 59	4.84 79	14.60 146	14.17 131

EAI-Stereo	8.01 134	4.87 103	4.99 137	5.25 127	4.23 131	7.18 139	6.95 151	13.19 154	2.31 114	10.61 123	6.86 111	13.29 130	1.93 82	1.00 103	9.61 149	9.46 171	9.57 135	4.69 110	18.16 147	8.69 167	8.96 125	8.64 139	1.41 105	2.04 111	11.59 134	8.24 101	13.03 134	19.52 155

AF-Net	5.68 92	4.87 103	3.58 106	5.01 123	6.35 150	7.34 140	5.88 145	7.21 66	6.61 156	2.00 22	9.35 139	12.65 123	2.84 122	2.93 145	7.30 106	3.90 48	3.88 41	2.77 53	7.90 69	2.87 85	3.53 30	4.34 65	2.43 143	2.29 117	5.03 71	6.54 94	14.92 148	8.95 92

Nwc_Net	5.68 92	4.87 103	3.58 106	5.01 123	6.35 150	7.34 140	5.88 145	7.21 66	6.61 156	2.00 22	9.35 139	12.65 123	2.84 122	2.93 145	7.30 106	3.90 48	3.88 41	2.77 53	7.90 69	2.87 85	3.53 30	4.34 65	2.43 143	2.29 117	5.03 71	6.54 94	14.92 148	8.95 92

PMTNet	4.94 79	4.88 107	4.33 120	0.87 46	0.95 51	0.75 43	0.24 53	7.00 63	1.68 92	9.89 113	3.04 67	11.43 106	0.99 44	0.44 48	6.15 73	5.72 113	8.20 113	1.62 31	10.98 96	1.31 29	7.98 116	4.24 62	1.21 90	0.27 18	9.00 110	6.68 96	9.35 91	14.21 132

MSKI-zero shot	7.94 132	4.90 108	4.34 121	3.10 102	1.70 81	4.00 112	1.44 107	12.93 151	2.03 103	12.15 138	7.79 126	12.00 116	1.80 76	0.61 71	6.29 75	8.66 159	10.45 142	4.09 92	20.51 161	7.15 149	10.78 145	9.52 151	1.14 85	2.63 121	9.80 121	20.32 189	15.32 152	18.86 151

DeepPrunerF	6.67 106	4.91 109	2.71 81	5.81 132	14.61 188	4.84 120	5.92 147	6.05 51	5.90 153	3.01 35	11.37 157	3.03 35	1.93 82	2.43 134	7.67 119	8.08 150	7.06 97	4.09 92	11.97 104	3.91 104	6.91 101	5.40 89	3.22 153	2.23 114	21.61 190	10.08 118	6.82 59	8.42 84

iRaft-Stereo_20w	9.64 152	4.92 110	13.83 198	15.20 176	4.25 132	9.14 152	4.64 137	12.08 143	3.15 127	12.31 139	9.46 142	13.76 134	2.27 106	0.77 86	8.70 137	8.19 153	9.42 132	3.52 72	14.49 126	7.92 160	9.66 134	6.74 108	1.33 100	1.34 87	17.96 172	16.99 169	22.98 181	25.32 175

RALCasStereoNet	3.91 60	4.92 110	3.22 92	1.25 62	1.26 71	1.64 74	0.65 87	7.99 75	0.65 40	8.76 104	4.87 87	7.31 74	0.94 40	0.26 29	5.95 62	4.30 68	6.48 83	4.60 106	5.27 33	1.90 52	5.25 69	3.80 52	0.91 63	1.48 96	5.91 80	4.81 78	4.62 22	6.52 70

TestStereo1	2.77 35	4.95 112	0.77 16	0.49 27	0.27 17	0.13 6	0.11 32	5.74 46	0.44 27	6.03 69	0.19 15	1.51 14	2.08 93	1.12 107	6.37 78	4.90 93	3.76 37	1.25 20	5.48 36	1.44 34	5.77 77	7.77 118	0.37 16	0.57 43	1.26 23	2.93 50	6.36 53	2.59 39

SA-5K	2.77 35	4.95 112	0.77 16	0.49 27	0.27 17	0.13 6	0.11 32	5.74 46	0.44 27	6.03 69	0.19 15	1.51 14	2.08 93	1.12 107	6.37 78	4.90 93	3.76 37	1.25 20	5.48 36	1.44 34	5.77 77	7.77 118	0.37 16	0.57 43	1.26 23	2.93 50	6.36 53	2.59 39

DLCB_ROB	6.64 105	4.98 114	4.42 124	2.78 97	3.88 126	3.23 105	2.91 123	6.23 54	3.75 136	7.92 95	9.28 137	12.04 117	5.57 151	3.10 152	6.52 84	4.32 69	7.17 100	4.49 104	5.54 41	3.76 99	6.52 93	4.47 69	2.84 147	3.00 129	26.87 202	12.78 140	12.52 131	8.36 83

DSFCA	4.04 67	5.03 115	2.21 68	2.54 94	2.56 111	2.90 99	2.32 121	3.90 29	2.54 120	3.07 37	7.06 116	4.70 56	0.88 38	0.60 68	6.08 70	4.01 57	4.71 52	4.61 107	8.45 75	3.20 93	5.06 60	5.33 88	2.28 138	2.37 119	4.53 65	4.90 80	5.72 39	7.60 76

CREStereo	4.65 73	5.05 116	3.91 112	1.23 61	0.52 28	0.79 45	0.10 27	9.62 103	1.76 97	10.00 114	2.78 64	11.95 115	2.45 113	0.47 52	5.77 57	5.85 119	9.05 124	1.48 28	5.89 46	2.21 68	7.71 112	4.21 60	1.12 84	0.83 58	6.05 82	4.56 75	9.33 90	10.79 105
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	6.53 102	5.05 116	2.54 79	5.38 128	3.47 122	2.08 86	5.59 143	11.63 141	1.70 94	11.49 132	4.99 90	13.15 128	3.46 128	1.64 124	10.47 163	5.41 105	6.66 87	3.92 86	18.29 149	5.47 120	5.85 80	5.74 95	1.05 78	5.25 159	7.53 97	10.60 125	7.25 68	10.68 103

CASnet	3.99 66	5.08 118	0.97 36	0.66 37	0.61 33	0.50 34	0.10 27	9.21 97	0.93 55	15.01 174	2.63 59	13.58 133	1.27 54	0.28 34	5.49 47	3.06 26	3.54 33	1.02 15	12.15 109	1.35 31	6.94 102	3.55 46	0.66 35	0.44 29	3.95 53	0.88 22	7.01 61	6.82 72
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	7.86 127	5.10 119	4.59 129	5.48 130	1.88 89	2.05 82	1.04 97	11.43 140	1.47 84	12.34 140	8.89 133	12.35 119	2.27 106	0.87 95	7.69 120	10.14 185	10.49 144	4.98 114	21.48 165	9.21 170	12.20 162	10.06 167	1.80 124	1.68 106	12.76 145	10.30 122	13.47 140	16.31 141

TestStereo	5.06 81	5.12 120	3.29 97	2.13 87	0.66 35	3.22 104	0.07 22	12.34 145	0.61 39	21.17 202	1.07 36	11.86 111	1.49 69	0.34 39	4.60 39	2.79 20	6.67 88	1.12 16	13.94 117	1.75 46	11.50 154	3.17 40	0.80 47	0.63 48	6.03 81	3.31 52	10.14 108	6.81 71

psm_up	6.89 111	5.17 121	5.69 146	7.08 143	3.86 125	8.14 146	1.89 113	10.11 113	10.23 171	6.61 79	6.17 106	7.50 78	5.04 147	3.00 147	7.28 105	4.96 96	8.33 118	4.62 108	12.14 107	4.06 109	5.17 61	3.67 50	0.89 60	5.31 160	12.09 139	13.82 152	12.09 127	11.20 109

R-Stereo Train	7.06 114	5.17 121	4.44 125	4.55 118	1.74 82	5.01 121	0.03 7	10.47 122	2.45 118	13.20 150	7.65 123	12.96 126	1.97 86	0.66 75	7.02 100	8.24 154	11.06 151	5.33 122	15.01 130	3.87 102	10.24 139	9.64 153	0.94 65	1.23 83	11.65 135	13.69 148	8.71 82	13.64 127

RAFT-Stereo	7.06 114	5.17 121	4.44 125	4.55 118	1.74 82	5.01 121	0.03 7	10.47 122	2.45 118	13.20 150	7.65 123	12.96 126	1.97 86	0.66 75	7.02 100	8.24 154	11.06 151	5.33 122	15.01 130	3.87 102	10.24 139	9.64 153	0.94 65	1.23 83	11.65 135	13.69 148	8.71 82	13.64 127
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rafts_anoy	3.60 48	5.19 124	2.96 87	0.71 45	0.94 50	1.15 57	0.58 79	7.80 72	0.85 49	5.74 65	5.15 92	4.46 50	0.80 36	0.30 35	5.99 63	4.47 77	5.17 65	4.92 112	6.42 59	2.15 63	4.87 58	4.03 58	0.96 70	0.94 64	4.99 70	4.39 70	5.59 34	5.69 60

MIPNet	5.28 83	5.21 125	2.42 76	0.96 51	1.54 78	1.77 79	1.43 106	9.99 108	1.07 65	5.20 58	5.32 95	11.54 107	3.41 126	0.66 75	7.23 103	5.18 102	8.25 114	4.96 113	10.27 91	4.20 112	3.48 28	8.54 136	1.33 100	1.45 92	8.47 101	10.14 120	7.62 73	10.87 108

Anonymous	7.61 125	5.25 126	1.83 59	0.90 47	1.33 73	2.67 94	0.38 63	10.84 130	4.49 143	3.02 36	3.25 69	7.46 76	5.25 148	1.32 118	9.52 148	12.04 197	13.30 169	10.40 177	23.69 174	7.60 159	16.62 191	11.29 178	1.79 123	3.96 149	11.13 130	10.10 119	14.25 145	11.79 112

GLC_STEREO	5.29 85	5.26 127	3.54 105	1.72 78	2.01 97	0.76 44	0.07 22	9.53 101	0.76 44	13.31 154	6.35 109	8.74 91	1.57 73	2.03 132	4.82 41	4.71 88	11.99 163	2.19 41	8.79 82	2.88 87	17.78 197	8.08 127	0.80 47	0.64 50	3.96 55	1.70 36	12.99 133	5.85 66

FADNet-RVC-Resample	6.37 100	5.32 128	3.05 89	3.36 109	2.81 112	2.60 92	3.63 128	11.26 138	3.30 129	15.15 179	5.22 94	10.74 103	2.75 119	3.27 156	8.23 128	4.64 86	6.41 82	7.30 155	11.56 102	6.67 140	5.47 73	8.56 137	1.55 113	7.75 176	7.40 96	7.54 98	5.73 41	10.79 105

dd	6.36 99	5.34 129	1.03 37	23.89 196	0.57 31	11.85 166	0.76 91	8.17 78	0.31 20	7.87 94	0.08 12	25.57 176	0.36 20	0.83 93	7.60 115	4.16 65	14.92 177	2.61 49	19.55 157	2.15 63	4.54 54	2.55 30	0.96 70	1.60 100	6.25 84	1.43 29	10.32 110	6.48 69

MSMDNet	7.75 126	5.40 130	4.83 135	1.65 76	1.97 94	2.23 87	0.86 95	10.39 118	1.50 86	11.53 133	7.49 121	11.66 108	3.58 133	0.99 102	8.04 125	10.34 187	10.85 148	5.13 118	22.46 172	13.04 191	11.51 155	10.76 174	1.81 127	1.63 103	11.41 133	9.18 109	13.28 138	15.81 139

CFNet_RVC	5.36 87	5.40 130	4.21 116	5.04 125	4.49 135	4.48 116	0.85 94	6.16 53	2.33 115	5.54 63	9.67 144	7.72 83	1.53 71	1.01 104	7.47 111	3.94 51	5.67 70	4.23 96	6.87 63	3.53 96	6.63 96	4.83 79	0.92 64	2.24 115	9.70 120	9.81 113	9.91 104	10.56 102

GES	6.26 98	5.53 132	2.66 80	2.38 92	2.84 113	5.88 130	2.06 115	7.47 69	3.11 126	9.19 108	7.05 113	4.90 58	1.68 74	3.18 154	9.10 140	7.18 137	11.91 162	6.77 148	21.06 164	6.50 136	9.84 137	6.26 98	1.97 130	3.63 142	4.43 60	4.60 76	8.49 78	9.43 96

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 89	5.54 133	4.48 128	3.34 108	8.15 159	2.84 98	11.81 181	6.36 56	7.66 163	5.78 66	5.33 96	13.38 132	1.43 66	6.77 185	8.35 130	3.58 37	3.89 43	2.73 51	6.50 61	2.45 75	4.05 41	3.51 44	1.46 108	1.47 94	4.50 63	9.14 108	6.65 57	7.99 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM-Net_RVC	10.31 160	5.58 134	6.64 152	12.79 169	7.83 158	8.37 149	2.17 118	12.08 143	4.75 144	14.71 171	13.23 169	25.19 175	12.41 177	1.01 104	7.46 109	5.69 112	9.68 136	5.80 131	12.33 110	5.37 119	8.78 122	8.95 144	3.34 155	7.42 172	16.51 168	19.09 180	21.38 176	19.75 158
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	10.12 156	5.79 135	5.47 143	7.96 147	5.68 144	8.59 150	5.39 141	16.39 176	5.43 150	21.03 201	10.04 147	14.11 140	3.94 135	0.77 86	8.68 136	6.97 132	15.85 184	6.06 136	24.19 177	6.68 141	12.18 161	10.22 169	2.57 146	2.37 119	16.93 169	11.40 129	17.21 160	21.46 165
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADLNet	4.36 71	5.79 135	2.34 73	2.31 89	3.04 118	3.06 102	1.41 104	6.28 55	1.71 95	3.10 38	5.71 99	16.87 157	2.06 92	10.00 192	5.74 53	3.62 39	4.57 51	3.32 68	5.11 31	2.82 84	3.10 25	4.01 56	1.10 81	0.79 57	4.46 62	6.15 91	5.79 44	3.43 45

MyStereo04	7.01 112	5.80 137	6.23 149	3.28 107	2.46 107	1.87 81	0.29 58	10.65 127	3.72 135	10.06 116	3.60 71	14.64 143	1.45 68	0.55 61	10.04 157	7.24 139	7.08 98	5.80 131	16.47 139	5.91 126	9.44 131	7.77 118	1.92 129	2.84 125	11.34 132	12.60 139	15.95 155	10.38 101

cross-raft	7.92 131	5.83 138	4.66 133	3.42 111	1.99 95	3.02 101	0.56 77	12.35 146	1.29 80	13.91 159	6.87 112	13.98 136	1.84 77	0.75 84	7.47 111	9.69 175	10.47 143	4.26 98	22.05 168	7.48 156	12.08 159	13.17 191	1.78 122	1.64 105	12.98 148	12.29 137	13.04 135	14.82 134

ADCP+	7.57 124	5.95 139	6.65 153	4.01 112	4.41 133	6.21 135	8.21 158	8.97 94	15.76 188	4.18 51	12.91 168	16.38 151	1.42 65	3.62 159	6.73 95	5.20 103	5.84 73	4.36 101	13.27 114	3.05 90	6.62 95	6.20 97	2.24 135	1.63 103	7.32 94	18.78 178	8.33 77	16.03 140

SACVNet	8.62 140	5.97 140	5.15 140	6.88 141	6.74 152	5.68 128	7.59 154	11.19 135	8.65 166	10.96 126	7.05 113	7.94 85	2.49 114	2.67 141	8.38 132	6.92 130	9.83 137	7.65 160	15.12 132	9.30 173	10.70 144	8.06 126	2.25 136	4.43 156	18.03 173	13.51 146	15.43 153	14.21 132

FADNet	8.23 135	5.99 141	3.09 91	5.83 133	3.63 124	4.34 113	8.43 160	15.97 173	2.81 122	15.51 181	12.42 163	13.91 135	5.01 146	1.96 131	9.98 155	5.15 101	5.42 67	5.73 130	22.84 173	5.93 127	8.77 121	6.73 107	0.95 68	2.69 122	12.22 142	13.83 153	9.29 89	13.73 129

IPLGR	5.92 96	6.24 142	3.26 94	2.76 96	1.94 93	1.03 54	0.52 75	10.26 115	0.82 46	8.09 98	9.29 138	11.67 109	2.41 112	0.71 82	8.16 126	4.48 78	6.52 84	6.34 140	15.32 133	5.98 128	5.58 74	9.27 148	1.28 97	2.20 113	9.24 111	9.44 111	9.23 87	7.80 78

s12784h	7.05 113	6.53 143	4.78 134	8.33 150	4.14 129	1.42 66	0.26 54	9.52 100	1.68 92	10.88 125	3.99 75	15.69 147	5.75 152	0.46 51	5.88 58	5.02 99	9.11 125	2.34 46	10.63 94	1.72 44	10.37 141	4.63 77	1.02 74	1.24 85	10.41 126	10.56 124	16.24 157	27.67 180

ADCRef	8.62 140	6.53 143	4.38 122	2.47 93	4.66 137	8.28 148	7.51 153	8.58 86	14.10 186	6.83 80	10.63 153	11.91 114	3.53 132	3.06 150	8.72 138	7.72 147	8.71 121	7.39 156	17.63 144	6.13 131	9.53 132	9.33 150	4.93 170	3.70 144	9.63 118	18.39 176	9.86 103	18.66 149

MyStereo	7.86 127	6.61 145	7.56 161	4.06 114	2.50 108	1.48 70	0.35 62	11.42 139	4.77 145	11.04 128	6.02 103	14.02 139	2.78 120	0.56 63	10.41 162	7.03 135	7.50 106	5.84 133	20.93 163	6.28 135	9.97 138	9.19 146	1.75 120	3.05 130	15.90 165	13.80 151	17.69 164	9.59 97

STTStereo	5.68 92	6.69 146	6.57 150	3.38 110	5.86 145	3.08 103	9.13 168	5.39 41	4.13 140	4.12 49	7.05 113	10.29 101	3.43 127	6.41 182	9.30 143	3.89 47	4.74 54	5.33 122	6.03 49	2.17 65	5.24 66	3.16 39	1.54 112	1.57 98	5.56 77	8.28 102	7.44 72	13.60 124

iResNet	12.61 170	6.71 147	7.79 162	11.09 162	9.16 165	16.35 182	6.20 148	16.82 178	6.96 159	9.88 112	11.60 159	36.53 187	36.96 212	0.60 68	11.02 171	7.50 143	11.26 157	8.35 163	30.61 187	8.24 164	8.37 118	7.68 117	2.25 136	10.72 188	12.41 143	13.01 142	15.81 154	16.57 143

EKT-Stereo	9.40 151	6.93 148	5.29 142	9.99 157	4.49 135	9.39 154	10.24 169	10.33 116	1.86 99	10.09 118	7.09 118	14.17 141	2.04 90	0.82 92	8.66 135	10.08 182	12.72 167	10.67 184	19.67 158	6.85 144	18.66 204	11.56 179	1.08 80	1.76 108	18.60 174	15.03 160	13.09 137	12.67 120

SHD	16.57 182	6.93 148	12.56 188	13.09 171	12.68 184	10.19 160	8.95 165	23.05 193	17.16 192	19.45 197	15.91 184	18.72 165	31.71 202	6.26 181	15.16 201	11.59 189	17.18 188	10.05 174	33.55 195	11.88 188	15.80 186	14.38 197	3.97 163	10.59 186	20.10 183	22.14 196	21.26 175	43.14 208

GANet-ADL	9.10 149	7.28 150	5.18 141	7.24 145	6.79 153	8.88 151	3.94 130	10.88 132	5.35 149	13.12 146	9.94 146	18.49 163	3.48 129	0.67 78	9.63 150	7.42 142	11.69 161	5.51 127	17.72 145	10.52 182	9.26 129	7.40 114	2.98 150	3.73 145	11.03 129	13.06 143	15.27 151	19.21 152

GEStereo_RVC	8.92 144	7.37 151	3.35 101	5.88 134	5.00 140	7.40 142	5.10 139	10.85 131	3.40 130	10.37 121	5.21 93	15.43 146	3.62 134	2.63 140	10.94 169	9.98 181	14.57 175	12.40 195	23.99 176	8.16 163	11.89 158	9.29 149	1.70 119	5.38 161	9.32 115	8.88 106	9.92 105	18.79 150

RP	7.25 118	7.42 152	9.24 169	9.13 154	6.89 154	7.70 143	8.79 163	8.38 82	7.87 165	2.24 24	14.27 178	12.61 122	6.13 156	3.08 151	7.46 109	4.61 84	6.04 77	3.25 67	9.49 87	3.91 104	5.24 66	5.64 94	1.57 114	3.25 135	9.67 119	7.42 97	11.28 120	13.10 121

DAS	14.01 173	7.50 153	4.63 131	15.17 174	9.04 163	12.00 167	8.70 161	16.36 174	14.09 184	7.12 87	17.14 190	37.20 189	13.71 180	0.98 100	10.73 166	9.30 164	20.85 202	10.44 178	21.80 166	14.68 196	12.26 163	14.17 195	3.43 157	12.61 192	19.28 177	16.51 165	20.40 172	28.09 182

SepStereo	14.01 173	7.50 153	4.63 131	15.17 174	9.04 163	12.00 167	8.70 161	16.36 174	14.09 184	7.12 87	17.14 190	37.20 189	13.71 180	0.98 100	10.73 166	9.30 164	20.85 202	10.44 178	21.80 166	14.68 196	12.26 163	14.17 195	3.43 157	12.61 192	19.28 177	16.51 165	20.40 172	28.09 182

RTS	16.64 183	7.53 155	6.93 154	8.17 148	7.37 155	22.56 193	10.89 175	19.94 183	22.55 201	7.08 85	10.54 149	16.42 152	10.00 170	5.31 174	12.77 184	11.76 191	20.70 200	10.48 180	37.62 203	17.58 203	15.87 187	12.66 187	4.67 166	9.96 182	26.64 199	33.09 224	26.24 188	54.03 226

RTSA	16.64 183	7.53 155	6.93 154	8.17 148	7.37 155	22.56 193	10.89 175	19.94 183	22.55 201	7.08 85	10.54 149	16.42 152	10.00 170	5.31 174	12.77 184	11.76 191	20.70 200	10.48 180	37.62 203	17.58 203	15.87 187	12.66 187	4.67 166	9.96 182	26.64 199	33.09 224	26.24 188	54.03 226

dad	13.38 172	7.58 157	1.49 56	31.22 200	8.43 161	16.14 181	21.04 200	25.65 199	1.53 89	24.43 208	1.06 35	37.14 188	11.36 174	1.70 127	8.35 130	5.36 104	22.07 210	3.72 78	32.83 193	2.57 78	13.11 170	3.50 43	2.20 132	4.41 155	12.90 147	4.07 67	33.22 201	24.21 171

Anonymous3	11.53 163	7.69 158	3.27 96	1.73 79	2.85 114	7.82 144	5.00 138	14.29 165	10.32 172	14.16 163	4.86 85	24.64 173	5.75 152	1.19 111	17.24 211	14.45 210	17.03 186	12.98 196	29.47 182	10.30 179	19.88 209	20.00 216	2.84 147	2.89 128	14.98 160	13.96 155	18.36 166	13.25 123

NaN_ROB	12.48 168	8.41 159	8.83 167	10.77 160	16.22 191	6.08 134	4.38 135	22.86 191	8.85 168	19.93 199	9.44 141	47.25 200	9.13 166	4.11 164	9.34 147	5.76 116	6.80 90	6.17 137	12.06 106	7.16 152	5.46 72	5.12 85	3.04 151	9.64 181	20.81 186	17.39 172	20.34 171	31.73 188

UDGNet	10.26 159	8.45 160	3.50 102	23.52 195	22.01 202	19.33 190	17.38 191	8.53 85	3.15 127	6.28 74	8.15 129	7.27 73	0.49 26	45.27 222	5.89 59	4.08 59	7.49 105	5.36 125	10.11 90	5.48 121	9.04 127	6.61 104	14.31 206	0.77 55	11.67 137	6.19 93	7.72 74	8.93 90

CBMV_ROB	15.45 177	8.52 161	10.06 173	22.29 191	17.04 193	16.35 182	11.36 178	19.65 182	5.48 151	14.50 168	9.14 135	31.73 182	16.37 183	10.55 194	10.08 158	7.96 149	15.06 179	7.46 157	19.43 155	21.06 212	13.40 172	6.45 101	6.05 180	8.81 179	21.63 191	24.29 204	29.88 192	32.55 190

AnyNet_C32	17.17 186	8.67 162	9.73 172	10.14 158	10.45 173	14.52 176	11.69 180	22.97 192	22.78 203	18.32 191	22.52 208	23.72 171	10.02 172	9.41 190	17.12 210	14.49 211	23.62 214	17.24 211	30.57 186	11.59 184	24.77 217	23.05 223	8.94 191	14.39 195	17.12 170	21.73 192	17.43 162	26.54 177

PSMNet-ADL	12.39 167	8.76 163	8.74 166	10.89 161	9.42 167	10.75 164	8.02 157	14.92 169	7.72 164	22.73 205	14.98 182	26.26 177	26.16 193	2.48 135	10.16 160	9.33 166	11.52 158	6.30 139	25.52 179	10.03 177	11.60 156	8.36 134	6.21 181	4.37 154	13.15 149	14.31 156	22.08 180	9.86 98

NCC-stereo	10.18 157	8.77 164	7.25 158	9.61 155	10.25 171	9.82 156	10.40 171	10.44 120	14.05 182	2.32 25	13.76 174	15.72 148	12.69 178	4.10 162	11.13 172	5.74 114	7.76 108	10.24 175	13.60 115	6.21 132	6.74 98	6.62 105	6.26 183	3.79 147	13.26 150	17.07 170	21.78 177	15.57 137

Abc-Net	10.18 157	8.77 164	7.25 158	9.61 155	10.25 171	9.82 156	10.40 171	10.44 120	14.05 182	2.32 25	13.76 174	15.72 148	12.69 178	4.10 162	11.13 172	5.74 114	7.76 108	10.24 175	13.60 115	6.21 132	6.74 98	6.62 105	6.26 183	3.79 147	13.26 150	17.07 170	21.78 177	15.57 137
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	8.83 142	8.80 166	13.01 193	6.34 138	1.88 89	16.53 184	4.61 136	10.15 114	1.16 72	10.57 122	4.38 80	15.04 145	1.84 77	0.72 83	6.57 89	8.36 157	8.62 120	4.39 102	11.80 103	4.99 116	10.38 142	8.45 135	1.16 88	0.93 63	12.57 144	12.31 138	30.08 194	22.69 167

stereogan	9.22 150	9.08 167	8.33 163	11.15 163	11.62 180	12.54 170	9.08 167	11.06 134	7.59 162	5.21 59	9.53 143	16.86 156	9.57 169	3.28 157	9.65 151	6.22 122	7.24 103	5.22 120	14.15 118	7.10 148	7.16 108	7.07 111	3.96 162	3.76 146	8.32 100	9.81 113	20.71 174	13.60 124

NCCL2	10.07 155	9.13 168	9.31 170	6.66 140	6.18 148	5.15 124	3.99 131	12.65 148	7.21 161	14.91 173	8.82 132	11.82 110	4.37 141	3.00 147	11.71 178	9.00 162	9.29 127	7.48 158	12.90 112	7.01 147	13.16 171	11.18 177	4.88 169	7.81 177	19.45 180	19.58 184	14.82 147	20.54 162

FADNet_RVC	12.83 171	9.18 169	6.00 148	17.32 181	8.43 161	6.02 133	5.16 140	16.68 177	6.01 154	18.67 193	14.01 177	24.78 174	19.64 184	5.79 178	14.83 197	6.97 132	15.41 181	11.47 188	34.21 198	10.48 181	12.80 168	16.02 205	2.14 131	7.31 170	10.14 124	18.66 177	10.33 111	18.00 146

SGM-Forest	8.97 146	9.25 170	2.31 72	18.42 183	9.53 168	10.54 162	2.93 124	12.39 147	1.78 98	8.99 106	3.73 73	18.11 162	11.34 173	4.22 167	7.99 123	6.38 123	6.62 86	2.95 60	9.10 85	3.77 100	8.28 117	4.80 78	3.31 154	3.31 139	16.01 166	11.58 131	25.32 186	19.29 153
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NOSS_ROB	12.25 166	9.52 171	5.01 138	12.85 170	10.79 176	10.64 163	6.79 150	21.16 188	5.63 152	11.90 136	7.79 126	9.69 98	7.49 162	12.87 198	13.04 188	11.80 194	15.65 182	12.11 192	14.27 120	8.78 169	17.59 196	10.04 165	5.16 175	10.72 188	21.20 188	15.54 163	23.28 183	19.43 154

ADCL	10.50 161	10.03 172	7.04 157	7.18 144	5.54 143	10.26 161	10.81 174	14.24 162	19.32 195	14.16 163	15.22 183	14.41 142	4.88 144	4.92 171	8.29 129	7.34 140	9.11 125	6.50 142	15.94 135	6.52 137	12.93 169	10.39 172	5.04 172	4.34 152	12.79 146	15.31 161	12.40 130	18.55 148

PS-NSSS	8.92 144	10.56 173	2.94 85	20.23 187	6.01 147	13.21 173	7.92 156	14.92 169	1.45 83	18.68 194	0.90 33	43.30 194	4.22 139	3.63 160	6.76 97	3.35 33	5.53 69	3.52 72	19.94 159	2.70 81	3.62 33	1.71 18	3.48 159	0.97 65	8.91 107	8.81 105	8.63 81	14.97 135

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 191	10.58 174	13.21 195	21.10 189	12.82 185	17.68 187	22.41 203	14.66 166	9.25 169	11.76 135	19.72 202	78.32 244	24.76 190	20.31 212	11.52 175	9.88 177	26.15 216	16.66 208	32.71 192	11.68 185	16.68 193	13.08 190	5.93 179	8.18 178	19.39 179	16.85 168	17.65 163	27.14 179

CBMV	15.50 178	10.69 175	8.40 164	16.02 178	11.11 178	12.89 171	4.24 132	21.34 189	15.36 187	19.49 198	7.06 116	28.50 179	9.40 168	6.42 183	13.21 189	12.10 198	15.07 180	12.37 194	16.04 136	9.27 172	15.69 185	9.92 161	4.30 164	15.37 197	22.30 192	18.82 179	39.12 211	44.05 209
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	14.42 175	10.82 176	12.34 186	22.60 193	14.88 189	14.98 178	15.15 186	20.50 186	4.48 142	16.38 186	10.15 148	17.25 161	1.84 77	19.47 210	11.57 176	13.28 206	14.29 173	9.08 166	11.15 99	9.30 173	17.96 200	15.05 200	5.03 171	12.00 191	20.48 185	22.38 199	22.99 182	24.00 170

UCFNet_RVC	7.31 119	10.90 177	3.72 110	8.53 151	6.34 149	5.70 129	1.88 112	9.50 99	2.87 123	10.61 123	9.09 134	24.45 172	3.50 131	0.83 93	7.65 118	3.74 42	5.02 58	4.98 114	9.22 86	4.07 110	7.02 104	4.58 76	2.97 149	2.88 126	14.87 158	9.76 112	9.23 87	13.60 124

FCDSN-DC	11.37 162	11.42 178	11.08 181	12.74 168	10.46 174	10.13 159	13.47 183	14.12 161	2.60 121	14.56 169	1.86 50	7.49 77	2.11 98	4.52 169	18.19 213	16.02 215	19.95 199	17.16 210	12.89 111	8.51 165	16.38 189	9.96 162	3.61 160	17.93 205	12.17 141	13.27 144	11.29 121	13.14 122
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	12.52 169	11.48 179	13.33 196	12.10 166	11.73 182	14.58 177	6.96 152	14.26 163	16.09 189	7.33 91	19.17 199	17.09 158	21.08 186	7.05 187	13.55 191	8.10 151	9.45 133	7.13 153	14.73 127	7.59 158	8.75 120	7.63 116	5.32 177	6.63 169	15.73 164	20.65 190	20.04 169	20.44 161

GwcNet-ADL	12.05 165	11.91 180	9.54 171	18.75 184	10.20 170	12.14 169	6.27 149	13.65 157	5.02 146	12.11 137	17.59 192	29.93 181	9.22 167	4.00 161	8.92 139	9.34 167	13.38 170	6.69 147	23.76 175	9.21 170	9.40 130	10.34 171	6.62 186	6.01 167	14.99 161	18.15 174	11.36 123	16.95 144

pmcnn	17.48 187	12.24 181	5.49 144	16.43 180	12.67 183	20.37 191	13.45 182	15.73 171	6.53 155	9.33 109	16.08 185	36.41 186	31.77 203	1.19 111	10.64 165	11.94 196	17.58 189	11.13 186	33.67 196	13.41 192	18.13 201	11.69 180	10.16 194	10.62 187	20.15 184	17.79 173	41.23 215	46.08 213

PWC_ROB	18.14 189	12.26 182	12.99 192	8.59 152	12.83 186	10.82 165	17.67 194	17.38 179	31.50 220	8.59 103	16.91 188	21.14 169	53.99 233	6.59 184	13.63 192	10.19 186	23.63 215	13.26 197	37.72 205	14.50 194	19.05 207	14.89 198	3.38 156	15.79 198	14.66 157	13.71 150	19.36 167	44.89 211

SFCPSM	16.40 181	13.16 183	8.61 165	16.26 179	11.35 179	16.02 180	10.72 173	18.80 181	13.84 181	13.17 147	20.92 204	35.30 184	37.96 214	6.05 180	10.85 168	9.55 173	12.68 166	9.16 167	36.45 201	20.65 211	13.76 175	12.33 185	7.58 189	5.97 166	19.12 176	19.85 186	16.70 158	26.05 176

ADCMid	18.65 190	13.18 184	12.39 187	11.76 164	14.19 187	18.49 189	14.99 185	26.29 201	26.32 207	12.79 142	16.33 187	36.18 185	23.39 189	7.98 188	15.52 205	12.49 201	21.07 205	12.21 193	38.30 207	12.13 190	20.69 210	18.31 211	12.50 202	10.20 185	22.89 193	20.15 188	20.27 170	32.52 189

XPNet_ROB	11.67 164	13.20 185	6.63 151	6.03 135	7.57 157	9.37 153	7.79 155	5.83 48	8.72 167	8.51 101	13.75 173	49.51 202	3.49 130	3.24 155	10.60 164	7.51 144	19.13 194	6.96 151	14.33 121	6.24 134	11.17 149	15.75 204	3.65 161	4.83 158	9.30 114	11.04 128	31.52 197	19.58 156

GANetREF_RVC	17.96 188	13.78 186	16.85 206	13.13 172	10.91 177	12.94 172	11.29 177	33.74 209	20.83 197	27.66 215	6.09 105	50.53 205	26.27 194	3.04 149	15.18 202	7.13 136	11.68 160	10.53 183	31.57 190	10.46 180	18.21 202	9.24 147	8.91 190	18.25 206	23.10 194	15.87 164	29.33 191	28.45 184
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
ADCPNet	19.39 192	13.87 187	11.68 184	15.69 177	17.32 194	15.71 179	16.26 189	23.07 194	20.67 196	18.57 192	18.76 198	20.18 166	29.47 198	10.00 192	14.34 194	14.05 209	18.99 193	11.55 189	34.43 199	20.26 210	20.72 211	18.42 212	11.08 198	16.03 199	25.16 197	27.30 210	25.24 185	34.64 192

FAT-Stereo	22.66 200	14.10 188	18.12 211	36.51 204	36.45 214	28.44 199	18.28 195	23.24 195	12.64 177	19.19 195	29.53 222	34.98 183	34.03 207	13.01 200	15.02 198	12.25 199	18.18 191	19.93 215	34.98 200	19.35 208	17.89 199	12.07 183	13.56 203	16.39 200	18.75 175	22.16 197	29.92 193	42.72 205

ccs_rob	15.15 176	14.72 189	7.44 160	22.32 192	9.33 166	22.95 196	17.29 190	14.27 164	5.28 147	14.81 172	23.21 210	55.94 211	30.81 200	5.40 176	12.59 182	10.12 184	11.59 159	9.34 169	19.31 152	11.79 187	13.71 174	11.01 175	5.04 172	5.61 163	12.12 140	12.86 141	12.00 126	18.08 147

DPSNet	28.84 211	15.01 190	14.59 201	24.53 197	22.59 203	32.15 203	14.89 184	20.11 185	22.50 200	8.42 100	9.93 145	89.34 261	44.91 223	5.30 173	16.79 208	17.05 218	33.42 222	28.86 227	68.85 233	19.87 209	21.86 213	20.14 217	40.60 228	25.82 221	42.58 225	28.31 214	39.91 213	50.48 219

SAMSARA	38.30 222	15.47 191	38.14 230	18.86 185	17.33 195	18.42 188	17.45 192	44.16 230	36.06 229	28.66 218	18.06 194	28.26 178	47.25 225	13.90 202	27.47 226	29.04 229	22.15 211	25.56 223	46.84 215	26.27 218	47.87 247	51.36 252	6.64 187	28.47 224	96.29 265	97.75 265	95.23 264	91.23 263

S-Stereo	27.72 207	17.16 192	13.86 199	39.92 208	37.96 217	40.17 212	37.41 215	22.71 190	22.92 204	17.38 189	45.47 231	52.74 208	36.13 209	14.44 204	15.19 203	13.69 207	19.68 198	25.76 224	37.88 206	24.35 215	16.58 190	17.35 209	54.72 232	21.07 215	19.57 181	19.47 183	23.45 184	41.49 202

ETE_ROB	15.85 180	17.19 193	6.97 156	12.39 167	10.54 175	16.82 185	8.40 159	10.76 129	13.32 180	11.19 130	18.44 196	58.51 212	6.50 159	6.01 179	12.65 183	9.41 168	23.07 212	9.86 173	20.40 160	10.14 178	15.50 184	13.68 192	5.13 174	7.65 174	14.90 159	21.29 191	42.78 217	24.50 172

SANet	26.20 204	17.46 194	19.39 216	23.31 194	19.54 199	30.21 202	17.62 193	34.21 212	29.84 217	16.57 187	29.14 221	78.44 245	41.28 220	17.70 208	14.47 195	9.87 176	21.24 206	16.39 206	30.80 188	14.78 198	18.51 203	16.48 208	28.56 224	18.55 208	32.02 209	26.21 208	36.14 208	48.65 216

PA-Net	9.95 154	17.79 195	13.14 194	4.86 121	11.72 181	5.03 123	11.63 179	13.76 158	10.83 173	7.45 92	5.67 98	9.12 94	8.54 164	9.52 191	10.98 170	6.60 126	3.46 32	6.66 146	7.76 67	6.80 143	4.83 56	9.05 145	2.30 139	5.54 162	11.20 131	23.05 201	8.19 76	33.08 191
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	15.83 179	18.32 196	10.45 176	10.22 159	10.00 169	17.62 186	10.32 170	11.67 142	16.15 190	13.58 155	18.48 197	59.62 215	7.63 163	5.28 172	16.96 209	8.57 158	19.42 196	13.90 199	17.46 143	9.65 175	15.04 179	14.91 199	4.56 165	7.33 171	11.88 138	19.34 181	34.58 205	24.50 172

ADCS	26.80 206	19.40 197	15.99 204	21.47 190	20.26 200	22.98 197	18.29 196	35.82 213	32.21 221	16.06 183	26.49 213	45.49 197	36.28 210	13.17 201	20.46 217	19.03 219	30.07 219	22.20 218	48.35 216	27.42 220	35.57 228	28.75 229	13.83 204	20.87 214	29.72 206	30.23 217	30.90 196	42.38 203

STTRV1_RVC		19.69 198	10.23 175	32.93 202	18.42 197	28.73 200	21.65 202	30.21 206	29.18 215	24.35 207	21.99 206	42.54 193	40.31 219	46.58 223	29.61 228	10.10 183	57.30 244	13.57 198		28.69 222	58.70 253	19.89 215		41.61 232	24.70 196	55.51 247	34.55 204	61.08 231

AnyNet_C01	29.84 213	19.89 199	14.82 202	20.44 188	24.83 205	21.98 192	21.35 201	35.82 213	38.87 232	21.30 203	27.69 219	49.03 201	34.01 206	14.21 203	25.95 224	21.84 225	38.69 229	34.70 232	58.02 224	30.27 223	38.97 234	31.02 233	21.95 219	20.80 213	34.15 213	28.69 215	32.34 198	44.08 210

FC-DCNN	16.94 185	19.98 200	17.50 210	30.21 199	19.17 198	26.56 198	24.08 206	25.48 198	6.76 158	19.19 195	6.28 108	18.52 164	4.41 142	11.03 196	15.54 206	14.98 213	21.04 204	14.06 200	18.07 146	9.67 176	19.16 208	9.99 163	4.83 168	16.43 201	23.36 195	16.73 167	22.02 179	22.31 166

edge stereo	29.25 212	20.44 201	19.28 215	41.04 210	37.14 216	43.08 216	39.81 216	38.54 222	21.86 198	16.30 185	39.05 230	60.91 217	36.52 211	25.09 218	13.84 193	13.95 208	26.34 217	15.54 203	44.48 212	19.15 207	18.84 206	16.15 206	21.96 220	17.87 204	27.90 204	22.43 200	39.03 210	53.23 223

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 197	20.71 202	11.36 183	29.18 198	18.08 196	22.91 195	18.43 197	37.55 219	24.02 205	32.04 221	14.86 181	46.12 199	35.56 208	14.85 205	15.04 200	10.88 188	10.38 141	7.76 161	33.34 194	8.77 168	15.08 180	15.67 203	15.43 208	13.32 194	31.89 208	26.93 209	32.93 200	31.67 187

G-Net	26.39 205	20.83 203	18.69 213	18.14 182	16.15 190	35.72 208	15.59 187	28.39 204	32.97 224	27.04 214	33.44 228	63.95 225	25.70 192	6.89 186	17.98 212	16.18 216	23.13 213	17.60 212	44.66 213	34.02 229	25.13 218	20.14 217	11.41 199	16.88 202	27.61 203	29.30 216	42.48 216	42.59 204

LSM0	41.44 226	24.61 204	12.72 190	39.36 207	29.64 212	40.63 214	36.02 213	50.44 234	34.27 227	45.33 236	46.68 232	62.96 222	54.33 234	10.70 195	82.82 258	89.58 260	35.18 225	23.00 221	69.90 236	35.16 230	44.19 241	35.05 237	17.16 210	25.30 219	38.79 219	32.56 222	51.88 224	50.73 220

LE_ROB	30.18 214	25.29 205	22.53 219	44.68 214	47.30 227	42.05 215	47.63 222	37.72 220	26.38 208	14.44 167	27.01 215	63.45 223	53.67 232	2.76 143	9.16 141	5.54 109	11.17 155	7.21 154	33.90 197	14.21 193	15.25 183	10.29 170	10.82 196	29.62 227	43.65 227	41.44 232	61.77 235	65.95 244

FBW_ROB	22.68 201	25.59 206	17.06 207	42.36 211	25.78 207	32.64 204	18.79 198	14.74 168	11.55 174	14.37 166	14.63 180	43.96 196	27.95 197	19.91 211	12.86 186	7.21 138	19.18 195	10.97 185	50.42 219	7.16 152	14.33 178	8.94 143	19.37 213	27.40 222	19.63 182	19.58 184	32.74 199	53.34 224

CSAN	20.20 193	25.94 207	18.99 214	19.75 186	16.53 192	14.47 175	8.99 166	25.29 197	28.05 211	34.09 223	13.71 172	50.93 206	26.34 195	4.65 170	12.99 187	8.24 154	13.54 171	11.67 190	22.32 171	16.30 202	15.15 181	10.21 168	6.23 182	17.35 203	26.80 201	25.06 205	34.30 203	37.46 194

XQC	23.79 203	26.07 208	15.10 203	32.24 201	23.60 204	33.61 206	31.06 210	36.95 217	28.94 214	28.36 216	13.76 174	41.71 192	22.97 188	18.81 209	15.02 198	11.76 191	14.98 178	11.67 190	32.12 191	15.72 201	17.84 198	17.68 210	11.06 197	14.53 196	30.59 207	25.39 207	42.82 218	27.90 181

DGSMNet	31.95 215	26.17 209	20.72 218	37.26 205	28.74 211	34.52 207	34.10 212	24.17 196	19.22 194	24.54 209	49.93 236	45.93 198	27.51 196	21.47 215	22.14 218	20.16 222	51.49 238	29.68 230	61.18 227	33.45 228	39.09 235	39.36 243	24.02 222	29.07 226	25.54 198	24.21 203	30.84 195	38.20 195

SGM_RVC	22.30 199	26.60 210	13.45 197	40.22 209	26.52 209	36.56 210	24.02 205	27.37 202	17.51 193	17.98 190	18.03 193	43.52 195	37.60 213	2.18 133	9.83 153	5.94 120	13.03 168	6.93 150	30.45 185	8.54 166	12.39 166	4.12 59	5.16 175	11.77 190	36.42 217	27.38 211	52.67 226	45.94 212
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-ForestM	21.76 196	26.76 211	12.74 191	38.92 206	21.53 201	35.95 209	23.82 204	28.41 205	16.51 191	14.11 161	18.08 195	50.37 204	31.58 201	3.29 158	9.31 144	5.58 110	14.41 174	6.57 145	28.33 180	7.58 157	12.09 160	4.33 64	5.42 178	9.98 184	40.14 222	30.48 218	50.62 222	40.54 199

MFN_U_SF_RVC	28.82 210	28.11 212	16.40 205	33.64 203	25.89 208	32.81 205	27.70 209	37.42 218	22.10 199	45.99 239	28.32 220	49.91 203	32.35 204	21.67 216	23.87 222	16.93 217	13.84 172	15.41 202	53.47 220	24.58 216	22.24 214	24.24 224	11.62 200	24.71 218	33.63 211	24.09 202	37.01 209	50.20 218

MeshStereo	28.39 209	28.64 213	17.49 209	49.25 218	36.94 215	38.63 211	25.84 207	34.17 211	25.10 206	21.94 204	21.87 205	55.23 209	48.16 226	4.50 168	13.52 190	12.28 200	18.04 190	11.23 187	30.39 184	14.62 195	25.20 219	20.27 219	21.38 218	18.82 209	39.99 221	31.23 220	52.09 225	49.59 217
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
DDUNet	22.09 198	28.93 214	10.71 177	44.13 213	38.12 218	44.55 220	45.65 221	10.93 133	12.67 178	9.01 107	19.31 200	20.40 167	4.73 143	90.87 237	15.39 204	11.80 194	19.61 197	9.59 170	29.64 183	11.01 183	17.32 194	15.62 202	18.79 212	6.18 168	13.56 152	14.63 158	15.99 156	17.27 145

UDG	23.27 202	29.32 215	11.18 182	43.83 212	40.37 219	44.05 218	50.45 225	13.10 153	13.02 179	14.19 165	22.69 209	21.71 170	5.53 150	87.32 235	14.53 196	9.94 180	21.35 207	14.28 201	31.51 189	11.75 186	18.79 205	19.17 214	14.52 207	7.66 175	16.22 167	18.20 175	17.11 159	16.42 142

MDST_ROB	20.31 194	32.64 216	11.05 180	48.15 217	25.03 206	40.35 213	19.18 199	18.66 180	11.72 175	16.23 184	7.89 128	29.18 180	38.42 215	1.31 117	9.90 154	5.45 107	10.74 145	4.30 100	14.90 129	6.70 142	11.78 157	5.78 96	6.44 185	8.89 180	40.87 223	31.29 221	52.88 227	38.56 196

PVD	36.94 220	35.53 217	20.19 217	46.53 215	34.00 213	49.81 222	37.38 214	39.85 226	38.08 231	15.29 180	27.60 218	51.81 207	50.55 228	49.21 224	16.55 207	15.85 214	37.91 228	22.29 219	49.12 218	26.18 217	37.77 229	38.78 242	19.75 215	24.11 217	43.49 226	58.18 248	46.46 221	65.23 241

MADNet+	53.95 233	35.82 218	65.49 252	55.03 222	52.23 230	44.42 219	40.28 217	60.67 240	51.63 237	54.06 241	38.36 229	76.38 243	64.35 240	32.92 221	60.20 242	48.58 240	53.78 241	50.30 243	69.19 234	51.45 235	47.07 245	40.09 244	52.15 231	46.49 233	75.06 256	69.31 255	57.65 232	63.58 239

MANE	35.56 219	36.32 219	30.27 224	57.13 223	45.60 223	45.77 221	44.19 218	42.38 229	28.54 213	22.99 206	27.28 217	55.78 210	38.47 216	17.15 207	19.38 215	22.05 226	28.66 218	42.73 238	37.10 202	15.31 200	28.48 223	16.47 207	9.03 192	25.43 220	52.81 235	42.23 234	66.17 241	62.49 236

CC-Net-ROB	21.26 195	37.17 220	18.21 212	53.24 220	41.87 220	43.35 217	32.25 211	28.26 203	7.15 160	35.79 224	8.18 130	67.30 233	6.82 160	17.02 206	9.70 152	3.67 40	10.84 147	8.97 165	38.52 208	7.29 155	6.46 92	4.21 60	12.31 201	2.88 126	17.19 171	13.90 154	13.06 136	28.51 185

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 217	37.24 221	37.63 229	47.28 216	27.52 210	29.08 201	26.75 208	50.43 233	47.48 235	40.30 230	26.00 212	38.55 191	32.85 205	28.45 220	32.67 229	26.35 227	15.78 183	21.22 217	61.04 226	33.35 227	22.55 215	27.54 228	26.33 223	35.86 231	34.90 214	22.12 195	28.39 190	40.68 200

ELAS_RVC	38.71 224	44.08 222	36.14 228	58.34 225	44.80 222	56.14 227	49.04 223	39.16 223	28.27 212	25.76 213	32.54 227	72.51 240	41.64 222	21.11 214	22.30 220	19.61 221	35.30 226	23.00 221	43.53 209	23.57 214	35.09 227	26.25 226	19.66 214	32.53 229	49.82 231	40.38 230	64.26 239	60.37 230
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	37.96 221	44.56 223	27.41 223	61.43 228	43.01 221	54.12 223	44.65 220	41.12 228	30.83 219	31.66 220	22.08 207	61.84 221	55.93 236	12.97 199	24.90 223	21.55 224	21.99 209	16.73 209	57.95 223	30.86 225	27.04 222	21.23 221	18.58 211	28.82 225	49.15 229	37.94 228	73.47 252	62.96 237

ELAS	38.52 223	44.92 224	35.73 227	58.67 226	45.67 224	54.34 225	49.79 224	39.79 225	30.51 218	25.44 212	30.07 225	65.85 232	41.53 221	20.67 213	22.24 219	19.55 220	34.81 224	22.44 220	44.42 211	23.13 213	34.09 226	25.77 225	19.79 216	30.94 228	52.44 234	42.30 235	63.40 238	61.61 233
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	33.82 218	46.03 225	33.92 226	62.03 230	49.51 228	54.29 224	44.39 219	36.14 215	32.39 222	25.36 211	27.16 216	63.64 224	51.30 230	11.18 197	12.51 179	7.64 146	16.36 185	8.19 162	46.40 214	15.25 199	17.50 195	15.24 201	9.85 193	23.07 216	49.16 230	40.60 231	62.23 236	51.79 222

AMNet	47.82 230	49.81 226	47.75 233	49.90 219	46.59 226	58.94 228	54.48 226	20.74 187	35.99 228	31.17 219	68.62 245	69.95 236	11.91 175	54.47 227	44.89 233	55.58 244	56.46 243	57.26 253	48.53 217	48.42 233	57.22 252	47.88 249	10.80 195	47.38 234	44.55 228	51.78 243	57.59 231	62.43 235

DispFullNet	39.75 225	49.92 227	23.96 221	64.91 231	46.52 225	59.62 229	70.39 232	31.47 208	26.91 210	20.82 200	19.96 203	67.89 234	48.82 227	93.71 239	18.90 214	20.26 223	49.49 237	34.84 233	69.36 235	28.05 221	25.61 220	21.10 220	20.01 217	20.31 211	28.35 205	19.38 182	35.57 207	56.98 228

SQANet	32.80 216	51.98 228	17.38 208	71.36 233	50.98 229	73.19 234	74.73 233	25.86 200	12.19 176	32.41 222	14.38 179	59.07 213	14.65 182	90.80 236	9.98 155	6.17 121	17.16 187	15.73 204	43.94 210	12.07 189	9.77 135	8.88 142	57.35 233	7.60 173	21.20 188	20.05 187	25.86 187	40.75 201

JetBlue	56.35 234	54.44 229	61.38 246	61.95 229	57.67 233	61.95 230	60.94 228	51.18 235	73.59 248	45.81 238	26.60 214	88.52 258	40.01 218	51.49 225	43.77 232	43.40 236	60.04 248	52.20 247	59.95 225	50.68 234	52.42 249	57.10 253	68.83 248	54.93 242	53.92 236	44.48 237	72.22 248	72.13 250

SPS-STEREO	56.37 235	55.26 230	52.00 237	54.83 221	53.74 231	62.64 231	54.55 227	36.65 216	52.61 238	41.02 232	72.82 250	68.83 235	51.37 231	54.23 226	54.01 237	56.16 246	65.48 253	61.21 256	67.80 232	65.19 248	71.89 260	61.36 257	22.00 221	53.23 240	52.28 233	54.66 246	64.70 240	61.46 232
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	56.40 236	55.60 231	53.01 240	57.87 224	54.17 232	66.57 233	61.59 229	40.71 227	45.76 234	41.21 233	73.61 251	65.02 228	54.97 235	55.73 229	54.11 240	55.49 243	65.18 252	59.21 255	64.31 228	60.11 244	65.62 255	58.39 254	28.82 225	49.97 236	51.62 232	52.77 244	67.11 242	64.35 240

otaku	41.47 227	59.93 232	23.77 220	85.43 248	70.24 238	84.12 250	93.39 252	37.75 221	32.63 223	39.34 229	19.49 201	59.42 214	25.11 191	95.21 240	19.99 216	11.68 190	18.98 192	16.34 205	64.80 229	27.36 219	13.65 173	10.63 173	58.26 234	19.35 210	33.80 212	22.23 198	34.11 202	42.76 206

ACVNet-4b	45.05 229	60.08 233	30.77 225	90.02 254	75.84 248	84.32 251	96.58 259	33.86 210	33.30 225	41.42 234	17.10 189	79.70 247	30.67 199	96.27 247	28.98 227	27.35 228	31.43 220	19.93 215	54.55 221	37.33 231	11.23 151	9.86 160	62.73 244	18.46 207	35.28 215	28.09 213	40.93 214	40.39 198

Ntro	43.91 228	60.52 234	25.10 222	85.23 247	71.11 239	83.99 248	93.99 253	47.62 231	36.91 230	40.53 231	31.94 226	64.60 227	21.97 187	95.55 242	22.72 221	12.49 201	21.79 208	16.54 207	65.59 230	31.28 226	15.15 181	11.03 176	59.53 235	20.73 212	36.26 216	30.56 219	39.66 212	43.06 207

ACVNet_1	48.34 231	63.93 235	38.22 231	86.47 250	72.30 241	85.13 253	94.95 255	58.28 238	29.71 216	43.49 235	48.57 234	65.41 230	56.74 237	95.77 243	26.81 225	14.51 212	35.45 227	27.56 225	56.62 222	30.44 224	25.82 221	18.59 213	63.35 245	28.26 223	42.57 224	25.15 206	35.26 206	35.90 193

RainbowNet	53.63 232	66.91 236	44.07 232	91.23 255	74.92 246	90.37 260	95.07 256	39.32 224	33.34 226	45.45 237	29.92 223	71.99 239	56.83 238	96.98 255	68.70 245	46.94 238	34.42 223	29.67 229	77.69 248	55.56 239	21.47 212	14.04 194	64.62 246	33.19 230	39.92 220	32.77 223	44.50 219	48.08 215

SPstereo	71.78 251	69.50 237	63.21 249	60.32 227	72.07 240	63.64 232	64.54 231	86.42 259	79.66 255	70.67 251	81.58 256	71.85 238	80.92 257	78.94 234	82.15 257	87.70 259	73.34 256	56.84 252	76.92 244	66.43 251	69.70 257	65.05 258	61.58 236	72.96 255	72.43 251	61.70 250	79.96 259	67.88 246

WAO-7	61.44 240	71.70 238	62.21 248	65.81 232	69.25 236	55.85 226	62.17 230	81.48 253	77.86 253	59.25 245	69.56 246	65.46 231	70.40 244	54.87 228	84.64 260	76.82 256	43.20 231	34.36 231	80.12 253	68.99 254	41.89 237	31.49 234	14.04 205	80.25 261	55.37 238	63.81 251	56.11 228	61.87 234

ACVNet_2	58.27 237	74.04 239	56.98 243	88.59 251	81.05 251	87.05 257	96.06 257	66.05 242	43.49 233	52.82 240	46.78 233	78.54 246	69.96 243	96.60 248	50.76 236	40.75 233	40.15 230	28.24 226	76.92 244	42.75 232	31.31 224	21.70 222	61.62 237	53.19 239	55.03 237	28.06 212	51.48 223	53.37 225

IMH-64-1	60.28 238	74.69 240	50.42 234	80.31 236	73.97 243	79.70 240	84.33 238	77.04 246	64.71 241	37.08 225	59.46 238	61.44 218	80.06 254	96.76 252	49.65 234	41.24 234	48.02 234	35.18 234	71.95 237	54.63 237	37.85 230	30.42 231	61.88 238	50.63 237	66.91 245	36.03 226	57.39 229	65.70 242

IMH-64	60.28 238	74.69 240	50.42 234	80.31 236	73.97 243	79.70 240	84.33 238	77.04 246	64.71 241	37.08 225	59.46 238	61.44 218	80.06 254	96.76 252	49.65 234	41.24 234	48.02 234	35.18 234	71.95 237	54.63 237	37.85 230	30.42 231	61.88 238	50.63 237	66.91 245	36.03 226	57.39 229	65.70 242

TorneroNet-64	63.19 243	75.15 242	55.88 242	82.69 243	63.23 234	74.55 235	83.40 237	60.19 239	69.74 246	56.51 243	48.87 235	86.61 254	70.59 246	96.70 249	63.73 243	51.45 241	46.73 232	46.07 239	76.66 243	58.77 242	33.57 225	34.51 236	74.14 250	55.02 243	59.06 240	48.57 241	61.16 233	72.46 251

IMH	62.37 241	75.88 243	52.64 238	80.91 238	73.71 242	82.21 244	84.46 240	77.43 248	66.45 244	38.17 228	59.49 240	65.18 229	82.27 258	96.74 251	54.05 239	45.28 237	49.25 236	36.35 236	75.11 242	59.08 243	37.91 232	30.39 230	61.98 240	54.51 241	70.73 249	45.19 238	61.21 234	67.54 245

TorneroNet	66.23 244	77.53 244	63.32 250	85.97 249	69.14 235	77.06 236	86.80 244	62.89 241	70.48 247	65.63 248	55.43 237	86.42 253	67.47 241	96.85 254	67.92 244	52.32 242	47.97 233	50.55 244	78.21 249	62.59 246	38.95 233	41.32 245	76.55 252	56.42 244	60.86 241	48.15 240	69.78 246	71.65 249

DPSimNet_ROB	78.97 258	77.62 245	80.17 260	79.15 235	89.15 258	80.21 242	80.58 236	70.37 243	95.41 263	96.15 261	87.26 259	88.83 259	59.22 239	93.19 238	74.77 248	69.80 255	75.14 259	65.07 257	82.98 256	77.91 260	71.40 259	78.66 261	91.28 261	61.75 247	68.55 247	82.24 261	77.44 254	77.82 254

WAO-6	67.55 246	78.30 246	59.14 244	81.25 239	79.91 250	77.57 237	86.13 243	81.41 252	68.11 245	68.43 250	70.17 247	60.57 216	84.88 259	96.09 244	78.63 255	61.94 247	52.44 240	47.97 241	67.63 231	57.85 241	55.31 250	51.06 251	49.29 230	58.07 245	71.80 250	43.75 236	67.99 243	68.15 247

notaker	71.38 250	78.65 247	54.69 241	84.72 246	82.95 252	82.06 243	91.48 249	87.48 260	82.07 258	60.48 246	85.97 258	70.68 237	79.79 253	96.70 249	77.03 251	61.97 248	61.31 250	49.23 242	81.82 255	67.63 252	52.22 248	46.81 247	73.73 249	68.68 251	58.07 239	51.33 242	68.53 245	71.08 248

LRCNet_RVC	69.01 247	78.86 248	51.62 236	95.98 261	97.20 264	94.61 262	90.00 246	72.51 244	49.01 236	99.86 265	79.80 255	96.18 265	77.08 251	97.92 261	43.52 231	32.40 230	79.98 261	65.71 258	96.30 262	73.11 255	47.12 246	37.90 240	95.96 262	64.87 248	37.53 218	21.86 194	46.23 220	40.21 197

LVE	69.55 248	79.12 249	67.17 253	92.96 259	87.79 256	82.46 245	96.73 261	83.91 256	66.42 243	72.92 254	76.51 252	61.80 220	87.71 262	97.59 260	54.04 238	47.00 239	55.01 242	53.49 248	80.57 254	61.93 245	44.39 242	38.35 241	79.72 254	70.54 254	68.62 248	46.65 239	72.75 249	51.61 221

ktn	73.77 252	79.75 250	53.00 239	81.45 240	88.63 257	78.92 238	90.62 248	90.90 262	91.37 260	57.04 244	91.77 262	64.56 226	68.03 242	97.29 257	75.00 249	65.54 250	66.33 254	56.23 251	78.86 251	65.83 250	61.55 254	59.89 256	67.39 247	66.10 249	75.18 257	60.13 249	78.23 257	82.16 259

PSMNet_ROB	62.69 242	80.61 251	59.91 245	81.85 241	75.39 247	85.28 254	87.50 245	55.22 237	75.12 249	70.87 252	63.54 243	73.03 241	71.52 247	95.40 241	54.18 241	37.32 231	51.73 239	39.45 237	72.02 239	65.27 249	40.03 236	26.72 227	62.70 243	47.90 235	62.18 243	38.75 229	73.13 250	46.14 214

UNDER WATER-64	75.67 255	81.70 252	71.33 254	91.75 256	87.21 254	85.53 255	96.64 260	83.38 254	76.42 250	79.20 258	85.55 257	86.85 255	76.63 250	97.41 258	72.40 246	55.82 245	61.54 251	55.65 250	74.02 241	53.26 236	44.03 239	50.98 250	90.58 259	73.26 256	78.01 260	80.76 260	68.27 244	84.86 260

DLNR_Zeroshot_test	27.74 208	81.73 253	12.63 189	100.00 263	0.86 40	2.07 84	98.97 263	12.75 149	1.01 61	13.19 149	6.22 107	12.59 121	2.29 108	24.24 217	96.65 263	100.00 267	32.51 221	28.96 228	28.74 181	5.03 117	12.27 165	9.76 158	1.02 74	3.30 138	13.96 155	10.23 121	18.30 165	19.61 157

MFMNet_re	70.53 249	82.36 254	77.16 259	78.14 234	69.48 237	83.12 247	76.90 235	52.18 236	55.55 239	54.56 242	72.65 249	73.90 242	50.72 229	65.86 230	81.62 256	83.89 258	81.27 262	78.63 261	72.62 240	68.87 253	75.27 261	74.56 260	46.78 229	60.04 246	61.18 242	66.38 252	73.44 251	87.29 262

HanzoNet	79.15 259	82.61 255	63.39 251	84.63 245	87.76 255	82.84 246	90.52 247	93.48 263	91.71 261	61.49 247	89.74 260	83.24 251	86.75 261	97.92 261	73.08 247	66.32 251	74.85 257	72.80 259	87.43 257	75.21 256	70.67 258	70.02 259	75.14 251	68.22 250	77.26 259	70.29 256	79.78 258	79.93 258

WAO-8	73.90 253	83.69 256	72.64 256	89.62 252	89.28 259	88.99 258	92.48 250	80.57 250	77.83 251	76.08 255	62.52 241	82.88 249	72.27 248	96.23 245	77.30 252	69.40 253	59.94 246	52.15 245	77.08 246	76.97 258	46.88 243	35.80 238	62.13 241	73.39 257	75.03 254	68.35 253	77.93 255	77.76 252

Venus	73.90 253	83.69 256	72.64 256	89.67 253	89.28 259	88.99 258	92.48 250	80.57 250	77.83 251	76.08 255	62.52 241	82.88 249	72.27 248	96.23 245	77.30 252	69.40 253	59.94 246	52.15 245	77.08 246	76.97 258	46.88 243	35.80 238	62.13 241	73.39 257	75.03 254	68.35 253	77.93 255	77.76 252

Dean	77.48 257	83.82 258	77.11 258	97.28 262	96.37 263	97.16 263	97.23 262	85.86 258	81.96 257	88.94 260	77.88 254	89.24 260	86.33 260	98.31 263	75.93 250	66.54 252	57.80 245	57.32 254	91.12 259	80.41 261	44.18 240	32.55 235	80.01 255	75.39 259	73.99 252	53.83 245	85.46 261	59.93 229

UNDER WATER	75.88 256	84.51 259	71.98 255	92.01 257	84.19 253	85.60 256	94.87 254	80.27 249	77.93 254	76.18 257	76.67 253	88.04 256	77.89 252	97.19 256	78.13 254	63.60 249	61.10 249	55.58 249	78.49 250	56.97 240	43.63 238	47.72 248	87.87 258	76.39 260	77.17 258	78.76 258	70.88 247	85.11 261

JetRed	79.56 260	85.37 260	84.59 261	83.21 244	79.47 249	84.04 249	85.88 242	83.64 255	82.41 259	68.18 249	64.26 244	91.36 262	39.61 217	78.40 233	83.29 259	82.43 257	79.11 260	86.69 264	79.88 252	75.28 257	89.69 262	86.94 262	87.50 257	70.30 253	74.65 253	79.37 259	82.70 260	79.91 257

MADNet++	89.66 262	89.04 261	93.96 264	82.44 242	93.36 262	79.42 239	85.59 241	83.91 256	91.80 262	96.72 262	97.56 263	88.26 257	93.28 263	68.16 231	96.48 262	98.97 263	95.25 264	85.92 263	92.58 260	98.11 263	96.75 265	98.43 265	84.35 256	96.89 264	80.50 261	86.67 262	86.59 262	79.77 256

PWCK	67.12 245	90.16 262	61.80 247	92.78 258	74.34 245	85.07 252	75.96 234	74.55 245	64.36 240	71.63 253	71.49 248	81.09 248	70.46 245	70.64 232	37.90 230	37.63 232	67.71 255	46.24 240	93.61 261	64.94 247	56.13 251	41.76 246	79.34 253	69.81 252	64.94 244	41.69 233	63.04 237	63.13 238

KSHMR	85.05 261	95.39 263	87.70 262	95.47 260	93.32 261	92.81 261	96.30 258	88.71 261	80.58 256	87.28 259	90.38 261	84.49 252	80.26 256	97.55 259	94.11 261	90.49 261	74.98 258	77.89 260	88.64 258	85.83 262	67.64 256	58.51 255	91.11 260	86.08 262	81.21 262	75.30 257	75.75 253	78.54 255

MEDIAN_ROB	98.39 265	99.52 264	99.12 265	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	99.70 266	99.00 264	100.00 266	99.99 267	98.80 266	97.65 264	99.97 265	99.66 265	99.00 264	99.10 265	99.18 265	99.95 265	98.83 264	95.51 263	97.85 264	100.00 264	98.41 265	90.71 263	94.33 263	93.03 263	97.15 265

DPSMNet_ROB	99.77 269	99.92 265	100.00 268	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	99.67 264	100.00 267	99.54 263	99.82 265	95.70 264	99.57 266	100.00 266	99.97 268	100.00 267	99.97 266	99.99 267	99.88 264	100.00 266	99.88 268	99.80 268	100.00 264	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

DGTPSM_ROB	99.76 268	99.92 265	100.00 268	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	99.67 264	100.00 267	99.54 263	99.82 265	95.69 263	99.56 265	100.00 266	99.97 268	100.00 267	99.97 266	99.99 267	99.84 263	100.00 266	99.88 268	99.80 268	100.00 264	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

MyStereo03	100.00 270	100.00 267	100.00 268	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 266	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 266	100.00 266	100.00 270	100.00 270	100.00 264	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

MyStereo02	96.30 263	100.00 267	100.00 268	100.00 263	0.00 1	100.00 264	100.00 265	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 266	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 266	100.00 266	100.00 270	100.00 270	100.00 264	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

HaxPig	99.50 267	100.00 267	99.58 266	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	100.00 267	99.99 266	100.00 266	100.00 268	100.00 268	99.98 267	100.00 266	99.75 266	99.76 265	99.99 268	99.80 266	100.00 266	100.00 266	98.86 266	98.48 266	100.00 264	99.99 267	94.78 264	99.70 266	96.75 265	99.23 266

PML	98.00 264	100.00 267	89.41 263	100.00 263	100.00 265	100.00 264	99.52 264	100.00 267	99.67 265	100.00 266	98.18 264	99.94 267	100.00 268	99.58 264	97.81 264	96.93 262	93.39 263	85.77 262	100.00 266	99.15 265	96.63 264	92.95 263	99.24 263	99.73 266	98.06 267	99.99 267	100.00 267	99.98 267

CasAABBNet	100.00 270	100.00 267	100.00 268	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 266	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 266	100.00 266	100.00 270	100.00 270	100.00 264	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

DPSM_ROB	100.00 270	100.00 267	100.00 268	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 266	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 266	100.00 266	100.00 270	100.00 270	100.00 264	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

DPSM	100.00 270	100.00 267	100.00 268	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 266	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 266	100.00 266	100.00 270	100.00 270	100.00 264	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

AVERAGE_ROB	99.48 266	100.00 267	99.90 267	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 266	99.89 267	99.92 266	100.00 269	100.00 269	100.00 266	100.00 266	99.09 267	99.77 267	100.00 264	100.00 268	96.69 266	96.89 264	97.18 266	96.57 264

ASD4																								93.56 263

Low-res two-view benchmark