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

AEACV	3.45 155	0.93 111	0.35 10	0.29 9	0.21 8	0.27 5	0.12 4	0.28 1	0.14 2	0.24 2	0.24 5	0.36 5	0.22 7	0.21 7	30.09 172	24.13 261	0.59 13	0.46 8	1.65 63	0.91 107	0.89 24	28.36 264	0.27 5	0.21 4	0.36 1	0.31 3	0.63 7	0.28 5

ProNet	0.42 4	0.28 4	0.34 8	0.26 6	0.15 5	0.28 6	0.40 61	0.38 5	0.13 1	0.16 1	0.52 32	0.29 2	0.14 1	0.20 5	1.47 8	1.03 19	0.47 4	0.35 2	0.36 1	0.31 4	0.41 1	1.45 25	0.43 25	0.31 7	0.36 1	0.20 1	0.40 1	0.26 1

CroCo-Stereo	0.36 2	0.21 1	0.15 1	0.11 1	0.10 2	0.19 2	0.06 1	0.33 3	0.14 2	0.31 3	0.05 1	0.37 6	0.14 1	0.18 3	1.64 17	1.08 24	0.38 2	0.38 5	0.52 5	0.21 1	0.65 12	0.90 8	0.17 2	0.15 2	0.39 3	0.31 3	0.45 3	0.26 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.35 1	0.23 3	0.15 1	0.11 1	0.12 3	0.16 1	0.08 2	0.35 4	0.15 4	0.47 12	0.10 2	0.33 3	0.15 3	0.16 1	1.27 7	1.03 19	0.37 1	0.37 4	0.46 3	0.22 2	0.60 8	0.93 9	0.17 2	0.14 1	0.40 4	0.34 6	0.41 2	0.27 3

StereoVision	0.36 2	0.28 4	0.22 4	0.13 3	0.18 6	0.21 3	0.14 5	0.30 2	0.23 6	0.35 6	0.18 3	0.35 4	0.17 5	0.17 2	1.03 4	0.80 6	0.47 4	0.36 3	0.44 2	0.23 3	0.47 3	0.59 4	0.16 1	0.22 5	0.41 5	0.40 10	0.72 10	0.36 8

RAFT	0.65 12	0.22 2	0.20 3	0.28 7	0.13 4	0.31 9	0.08 2	0.97 63	0.18 5	0.79 62	0.19 4	0.28 1	0.16 4	0.20 5	7.28 115	1.41 63	0.42 3	0.27 1	0.54 7	0.36 7	0.45 2	0.42 1	0.21 4	0.17 3	0.41 5	0.33 5	0.91 17	0.27 3

TDLM	0.57 8	0.62 15	0.66 54	0.43 33	0.58 72	0.49 41	0.51 92	0.72 22	0.45 37	0.33 4	0.80 86	0.83 64	0.46 33	0.46 69	0.67 1	0.67 1	0.59 13	0.55 21	0.52 5	0.51 20	0.51 5	1.17 13	0.44 29	0.41 20	0.42 7	0.35 7	0.64 8	0.70 41

HCRNet	0.75 15	0.79 63	0.43 20	0.55 61	0.27 11	0.42 31	0.38 57	0.63 16	0.34 17	1.59 141	0.61 48	0.67 26	0.31 14	0.42 52	2.11 32	0.81 8	0.65 21	0.48 10	0.68 12	0.44 12	0.80 21	2.42 42	0.40 20	0.45 28	0.46 8	0.48 20	2.14 101	0.50 15

test_5	0.76 18	0.91 101	0.32 6	0.39 25	0.26 10	0.36 15	0.19 9	1.79 167	0.33 15	0.60 22	1.97 160	0.76 45	0.75 103	0.33 19	1.58 12	1.23 44	0.57 10	0.55 21	1.09 31	0.40 9	0.64 11	1.83 31	0.31 6	0.46 32	0.47 9	0.40 10	1.72 76	0.44 10

anonymousdsp	2.48 126	0.38 6	0.39 13	0.28 7	0.32 15	0.29 8	0.15 6	0.56 9	0.27 9	0.43 9	18.77 253	0.54 12	0.20 6	0.32 16	13.20 143	1.48 75	0.58 11	0.54 16	0.70 15	0.61 37	0.78 18	23.15 254	0.43 25	0.39 12	0.49 10	0.29 2	1.16 31	0.33 7

iRaftStereo_RVC	0.69 14	0.56 12	0.45 22	0.29 9	0.31 14	0.34 11	0.20 10	0.68 21	0.26 8	0.46 11	0.56 40	0.60 14	0.30 12	0.29 14	1.71 18	0.98 16	0.60 16	0.47 9	0.75 16	0.45 13	1.03 36	4.25 67	0.38 16	0.42 22	0.49 10	0.41 13	0.78 13	0.48 12

DMCA	0.68 13	0.72 32	0.65 50	0.40 27	0.49 42	0.54 56	0.34 46	0.59 11	0.55 67	0.79 62	0.64 53	0.73 37	0.41 27	0.47 71	1.60 16	0.99 17	0.76 40	0.68 42	0.68 12	0.52 22	0.71 16	1.17 13	0.51 56	0.57 52	0.50 12	0.55 24	1.06 25	0.62 35

AASNet	0.55 6	0.74 40	0.50 30	0.35 18	0.61 75	0.52 52	0.42 64	0.65 17	0.28 11	0.41 8	0.50 29	0.40 7	0.32 15	0.44 61	1.04 5	0.73 3	0.55 7	0.61 32	0.68 12	0.51 20	0.62 10	0.94 10	0.46 36	0.50 38	0.52 13	0.44 17	0.74 11	0.45 11

MMNet	0.63 10	0.58 13	0.47 25	0.39 25	0.56 68	0.43 32	0.31 35	0.61 12	0.40 25	0.39 7	0.60 47	0.68 28	0.35 17	0.52 88	1.55 10	0.80 6	0.77 46	0.60 28	0.76 17	0.55 24	0.65 12	0.87 7	0.44 29	0.60 62	0.52 13	0.49 21	1.49 55	0.50 15

delet	0.53 5	0.58 13	0.49 28	0.36 20	0.50 45	0.51 47	0.31 35	0.50 7	0.30 12	0.56 15	0.44 19	0.47 10	0.36 21	0.48 73	1.21 6	0.72 2	0.58 11	0.48 10	0.47 4	0.42 10	0.61 9	0.70 5	0.41 22	0.47 33	0.52 13	0.36 9	1.09 27	0.51 17

RAFT_CTSACE	0.75 15	0.94 113	0.33 7	0.36 20	0.34 19	0.34 11	0.24 17	1.23 95	0.27 9	0.64 32	0.29 8	0.72 36	0.56 57	0.34 21	2.96 62	1.22 42	0.55 7	0.44 7	0.81 18	0.35 6	0.87 22	2.64 47	0.47 37	0.38 11	0.54 16	0.41 13	1.58 66	0.39 9

MIM_Stereo	1.71 92	0.77 54	0.56 41	0.43 33	0.38 27	0.47 36	0.23 13	1.50 133	0.32 14	0.56 15	0.46 21	0.65 24	0.28 11	0.39 37	6.21 111	11.24 219	0.65 21	0.82 83	3.32 127	0.89 103	1.35 54	10.19 143	0.38 16	0.51 40	0.55 17	0.42 15	1.96 92	0.58 22

RAFT+CT+SA	0.90 26	0.97 122	0.42 19	0.45 42	0.29 13	0.39 22	0.21 11	1.63 154	0.35 19	0.73 46	0.32 11	0.91 78	0.69 89	0.41 44	1.58 12	1.43 66	0.59 13	0.60 28	2.18 77	0.50 19	0.90 25	5.09 81	0.35 9	0.43 23	0.55 17	0.43 16	1.56 61	0.49 13

MIF-Stereo	0.64 11	0.44 8	0.35 10	0.21 5	0.25 9	0.35 13	0.18 7	0.62 15	0.31 13	0.75 50	0.29 8	0.69 30	0.36 21	0.25 10	1.85 24	1.53 80	0.60 16	0.65 37	1.69 64	0.47 16	1.19 46	1.30 17	0.39 18	0.33 9	0.56 19	0.55 24	0.55 4	0.58 22

TANstereo	1.55 79	1.06 150	0.94 100	0.68 91	0.76 106	0.90 135	0.33 43	0.86 46	0.64 91	0.70 40	1.05 118	0.60 14	0.61 69	1.01 178	2.77 53	2.92 143	1.00 107	1.15 165	1.49 49	1.30 147	5.05 138	5.77 98	1.42 197	0.59 59	0.57 20	0.90 70	5.94 218	0.75 47

XX-TBD	1.55 79	1.06 150	0.94 100	0.68 91	0.76 106	0.90 135	0.33 43	0.86 46	0.64 91	0.70 40	1.05 118	0.60 14	0.61 69	1.01 178	2.77 53	2.92 143	1.00 107	1.15 165	1.49 49	1.30 147	5.05 138	5.77 98	1.42 197	0.59 59	0.57 20	0.90 70	5.94 218	0.75 47

CVANet_RVC	0.80 21	0.73 38	0.92 97	0.86 128	0.64 89	0.72 110	0.62 106	1.17 85	0.55 67	0.47 12	0.89 101	0.91 78	0.48 36	0.51 86	0.84 2	0.75 5	0.61 18	0.59 26	0.56 8	0.63 43	0.66 14	3.82 60	0.43 25	0.47 33	0.57 20	0.44 17	0.78 13	1.05 94

TESTraft	1.04 35	0.98 128	0.44 21	0.41 29	0.34 19	0.41 25	0.26 24	1.12 78	0.40 25	0.98 100	0.35 15	0.64 21	0.76 108	0.53 91	3.11 70	1.82 111	0.74 34	0.52 13	3.10 112	0.57 27	1.16 44	3.86 63	0.37 12	0.45 28	0.58 23	1.17 112	2.52 142	0.60 29

RYNet	2.44 124	0.41 7	0.36 12	0.30 12	0.32 15	0.41 25	0.25 22	0.61 12	0.56 70	0.33 4	0.36 16	0.41 9	0.26 10	0.27 12	52.15 252	0.73 3	0.48 6	1.00 137	0.57 9	0.31 4	0.54 6	0.42 1	0.40 20	0.34 10	0.58 23	1.58 145	1.32 40	0.49 13

AANet_RVC	0.56 7	0.46 9	0.41 16	0.33 16	0.61 75	0.28 6	0.34 46	0.61 12	0.58 75	0.43 9	0.40 17	0.40 7	0.49 37	0.34 21	1.48 9	0.84 10	0.56 9	0.53 14	0.58 10	0.53 23	0.47 3	0.52 3	0.34 8	0.40 17	0.58 23	0.56 26	1.05 23	0.97 78

TestStereo1	1.09 38	0.99 132	0.41 16	0.38 22	0.37 25	0.41 25	0.27 27	1.02 69	0.40 25	0.80 66	0.34 13	0.61 18	0.74 100	0.53 91	2.97 63	1.78 107	0.74 34	0.54 16	3.12 113	0.57 27	1.44 57	5.38 87	0.37 12	0.43 23	0.59 26	1.04 93	2.53 144	0.60 29

SA-5K	1.09 38	0.99 132	0.41 16	0.38 22	0.37 25	0.41 25	0.27 27	1.02 69	0.40 25	0.80 66	0.34 13	0.61 18	0.74 100	0.53 91	2.97 63	1.78 107	0.74 34	0.54 16	3.12 113	0.57 27	1.44 57	5.38 87	0.37 12	0.43 23	0.59 26	1.04 93	2.53 144	0.60 29

AnonymousM	2.90 142	0.65 18	0.48 27	0.51 53	0.33 17	0.52 52	0.24 17	1.70 160	0.47 42	0.75 50	4.40 196	0.71 33	0.46 33	0.47 71	2.68 51	3.64 166	1.18 138	1.04 146	1.95 73	3.61 221	4.88 130	12.46 184	0.67 116	0.66 78	0.60 28	1.21 115	15.66 253	16.35 235

DMCA-RVC	0.94 29	0.74 40	0.78 67	0.62 77	0.78 111	0.58 71	1.11 150	0.77 28	1.39 162	1.36 128	0.68 58	0.88 71	0.57 58	0.58 109	2.43 46	1.16 32	0.91 80	0.78 71	0.99 26	0.78 78	0.94 31	1.41 23	0.55 73	0.72 90	0.62 29	0.64 34	1.82 81	0.91 71

HITNet	0.97 32	0.66 19	0.64 49	0.69 93	0.50 45	0.40 24	0.33 43	1.25 98	0.87 121	0.70 40	0.70 66	0.94 87	0.53 45	0.39 37	2.05 29	1.16 32	0.69 25	0.64 36	0.84 19	0.61 37	2.15 94	4.61 71	0.49 45	0.60 62	0.63 30	0.63 33	1.82 81	0.82 58
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
StereoIM	0.61 9	0.48 10	0.31 5	0.17 4	0.27 11	0.21 3	0.18 7	0.44 6	0.33 15	1.08 110	0.30 10	0.52 11	0.24 9	0.19 4	1.98 26	1.30 53	0.63 20	0.60 28	1.24 38	0.47 16	0.91 30	1.19 15	0.39 18	0.28 6	0.64 31	0.66 38	0.62 6	0.82 58

MIF-Stereo (partial)	0.77 19	0.77 54	0.34 8	0.29 9	0.38 27	0.36 15	0.31 35	0.54 8	0.40 25	0.61 25	0.32 11	0.55 13	0.40 24	0.24 9	2.14 34	1.65 96	0.69 25	0.76 68	0.93 24	0.48 18	1.52 68	1.76 30	0.42 23	0.39 12	0.64 31	0.70 42	2.25 112	0.86 63

UPFNet	0.78 20	0.71 27	0.89 85	0.55 61	0.65 92	0.60 81	0.56 96	0.72 22	0.57 72	0.59 21	0.59 45	0.64 21	0.47 35	0.61 116	1.83 23	1.02 18	0.77 46	0.69 50	0.92 22	0.73 68	0.70 15	1.04 11	0.55 73	0.67 80	0.64 31	0.57 28	2.18 105	0.59 28

LL-Strereo2	1.57 82	0.66 19	0.65 50	0.40 27	0.35 22	0.32 10	0.23 13	1.48 129	0.42 31	0.68 39	0.57 43	0.63 20	0.32 15	0.67 138	2.65 50	7.88 210	0.65 21	0.55 21	1.37 43	0.70 60	1.80 78	15.65 210	0.50 51	0.40 17	0.65 34	0.62 31	1.06 25	0.56 18

IER	0.95 31	0.83 71	0.60 44	0.50 50	0.52 52	0.58 71	0.48 86	0.80 35	0.50 55	1.12 112	0.77 80	1.06 101	0.50 40	0.78 155	3.59 83	1.11 28	0.76 40	0.65 37	0.91 21	0.78 78	0.76 17	2.32 40	0.66 113	0.67 80	0.65 34	1.01 85	2.05 97	0.74 45

GANet	1.17 49	0.80 66	0.81 72	0.71 96	0.71 100	1.18 162	0.64 108	0.83 41	0.47 42	0.61 25	6.20 214	2.19 169	0.44 32	0.65 134	0.94 3	0.81 8	0.87 70	0.79 73	0.65 11	0.46 15	0.56 7	6.49 108	0.53 68	0.57 52	0.65 34	0.47 19	0.85 15	0.70 41

test_4	2.06 116	0.75 43	0.84 77	0.43 33	0.36 24	0.36 15	0.27 27	0.78 30	0.34 17	0.75 50	0.53 34	0.91 78	0.35 17	0.41 44	13.80 144	13.16 232	0.68 24	0.72 55	1.64 58	0.61 37	1.21 51	11.03 159	0.48 41	0.52 41	0.66 37	0.71 43	2.72 161	0.61 32

GLC_STEREO	1.38 66	0.90 98	0.91 91	0.58 69	0.62 82	0.49 41	0.43 68	1.68 158	0.48 46	0.77 58	0.68 58	0.81 62	0.62 74	0.61 116	9.99 129	1.91 114	0.92 83	0.60 28	1.71 65	0.71 65	2.58 103	3.85 62	0.48 41	0.57 52	0.69 38	0.56 26	2.36 122	0.87 66

UNet	0.90 26	0.77 54	0.77 65	0.61 75	0.61 75	0.61 83	0.57 101	0.90 55	0.60 81	1.20 114	0.68 58	0.77 48	0.58 62	0.67 138	1.80 22	1.20 40	0.83 62	0.73 58	1.14 35	0.83 97	0.90 25	1.35 19	0.65 110	0.77 97	0.70 39	0.79 50	2.48 136	0.95 76

4D-IteraStereo	2.05 115	0.63 16	1.16 147	0.49 46	0.44 32	0.41 25	0.26 24	1.43 125	0.38 23	0.75 50	0.55 39	0.79 57	0.42 30	0.46 69	9.38 126	11.47 222	0.71 28	0.68 42	2.81 104	0.64 45	3.95 117	11.85 175	0.52 62	0.58 56	0.71 40	0.84 59	2.34 119	0.63 37

test croco	0.75 15	0.88 92	0.39 13	0.33 16	0.61 75	0.35 13	0.30 34	0.89 54	0.35 19	0.72 43	0.24 5	0.73 37	0.35 17	0.21 7	2.10 31	1.66 98	0.73 32	0.72 55	1.01 27	0.43 11	1.85 85	1.92 33	0.36 10	0.39 12	0.72 41	0.61 30	0.75 12	0.74 45

RAFT + AFF	2.00 113	0.49 11	0.46 23	0.41 29	0.20 7	0.43 32	0.21 11	0.65 17	0.24 7	0.56 15	0.27 7	0.78 54	0.22 7	0.32 16	39.56 188	0.96 13	0.71 28	0.38 5	1.92 70	0.39 8	0.79 19	1.40 20	0.33 7	0.40 17	0.73 42	0.35 7	0.59 5	0.30 6

NLCA_NET_v2_RVC	1.09 38	0.93 111	0.85 79	0.74 101	0.81 119	0.66 96	1.22 159	1.07 73	2.23 203	1.99 165	0.76 76	0.97 93	0.63 75	0.94 171	2.41 45	1.05 21	0.74 34	0.72 55	1.32 41	0.70 60	0.90 25	1.40 20	0.59 91	0.61 64	0.74 43	1.58 145	1.48 54	1.26 121
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	1.04 35	0.98 128	0.62 46	0.57 67	0.62 82	0.84 127	0.83 128	0.77 28	0.82 113	1.98 164	0.89 101	0.68 28	0.70 90	0.45 67	1.98 26	1.35 59	1.00 107	0.81 78	1.83 66	0.81 88	1.00 34	2.90 51	0.62 100	0.65 75	0.74 43	0.84 59	2.03 96	0.85 61

HGLStereo	0.89 25	0.66 19	0.79 68	0.52 55	0.71 100	0.57 68	0.50 89	0.67 20	0.51 59	1.67 150	0.96 107	0.66 25	0.57 58	0.54 98	1.73 20	1.28 51	0.85 63	0.78 71	1.10 32	0.68 56	1.07 37	2.08 36	0.51 56	0.68 82	0.75 45	0.79 50	1.59 71	0.81 56

GMStereo	0.82 22	0.99 132	0.40 15	0.49 46	0.48 38	0.56 63	0.46 79	0.79 32	0.47 42	0.55 14	0.47 23	0.84 69	0.41 27	0.37 30	1.71 18	1.08 24	0.77 46	0.54 16	1.93 72	0.59 34	1.20 48	2.06 35	0.45 32	0.57 52	0.77 46	0.67 40	1.86 86	0.57 20
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	1.77 98	0.78 61	0.79 68	0.76 104	0.70 98	0.51 47	0.49 88	1.23 95	1.31 160	0.84 74	0.76 76	1.06 101	0.76 108	0.67 138	8.95 122	2.41 134	1.91 182	1.42 191	1.30 40	0.88 102	4.99 136	9.14 133	0.51 56	1.03 152	0.77 46	0.82 54	1.85 83	1.10 99

PWCDC_ROB	2.81 135	0.72 32	0.69 56	0.63 82	0.95 137	0.69 103	0.70 117	1.04 72	1.58 178	0.64 32	1.84 154	0.91 78	3.56 201	0.77 154	39.21 186	2.17 126	1.31 150	0.99 133	1.59 56	1.01 122	3.34 110	5.82 100	0.72 130	0.87 123	0.77 46	0.94 76	1.13 30	1.19 113

SA	1.14 44	0.95 117	0.46 23	0.55 61	0.54 61	0.50 45	0.25 22	1.59 149	0.47 42	0.72 43	0.40 17	0.73 37	0.59 67	0.62 121	2.09 30	2.12 124	0.82 60	0.82 83	3.31 125	0.67 55	1.46 60	4.78 74	0.36 10	0.69 84	0.78 49	1.11 102	2.64 156	0.72 44

raft+_RVC	1.58 84	0.74 40	0.75 62	0.41 29	0.35 22	0.52 52	0.32 39	1.47 128	0.45 37	0.63 30	0.61 48	0.69 30	0.39 23	0.30 15	4.83 99	4.95 187	0.76 40	0.56 24	1.64 58	0.60 36	0.96 32	16.85 223	0.50 51	0.45 28	0.78 49	0.62 31	0.88 16	0.68 40

STTStereo	1.06 37	0.95 117	0.90 88	0.79 115	0.77 109	0.70 106	1.10 147	0.86 46	1.48 170	1.26 122	0.78 84	1.13 113	0.78 115	0.94 171	2.76 52	1.16 32	0.76 40	0.73 58	1.10 32	0.66 54	1.18 45	1.53 26	0.62 100	0.58 56	0.78 49	1.22 117	1.76 79	1.40 129

anonymousdsp2	2.94 143	0.84 75	0.87 82	0.43 33	0.45 33	0.58 71	0.34 46	1.16 84	0.38 23	0.66 37	21.85 254	0.70 32	0.41 27	0.59 111	13.83 145	3.60 164	0.76 40	0.71 52	2.22 80	1.35 149	1.52 68	21.23 249	0.43 25	0.62 67	0.79 52	0.50 22	1.85 83	0.65 38

TestStereo	0.82 22	0.94 113	0.85 79	0.56 66	0.47 36	0.68 101	0.35 54	1.21 93	0.42 31	0.90 88	0.65 55	0.88 71	0.55 55	0.39 37	1.59 14	0.96 13	0.77 46	0.54 16	1.41 45	0.57 27	1.30 53	1.32 18	0.48 41	0.49 37	0.79 52	0.81 53	1.39 42	0.79 55

APVNet	1.28 53	1.03 145	0.68 55	0.69 93	0.78 111	0.87 130	0.89 132	0.79 32	0.72 103	0.91 90	0.83 89	0.92 83	0.61 69	0.59 111	3.31 76	1.71 100	1.16 136	0.99 133	3.22 119	0.92 108	1.91 88	4.73 73	0.58 86	1.11 161	0.80 54	0.84 59	1.90 88	0.97 78

RASNet	1.02 33	0.75 43	0.95 102	0.64 86	0.64 89	0.67 99	0.45 75	0.98 65	0.62 86	1.21 118	0.64 53	0.76 45	0.74 100	0.43 57	1.59 14	1.52 78	0.78 51	0.68 42	1.06 29	0.70 60	1.24 52	4.37 68	0.47 37	0.84 114	0.80 54	0.83 57	2.17 104	1.08 97

DN-CSS_ROB	1.49 75	0.84 75	1.08 131	0.88 130	0.88 126	0.50 45	0.39 59	2.00 185	0.63 89	1.55 139	1.79 152	1.00 97	0.81 122	0.41 44	3.48 79	1.46 71	1.12 130	0.95 122	5.28 160	0.75 72	4.20 119	3.69 58	0.56 80	1.01 150	0.80 54	0.82 54	2.06 98	1.31 123

GES	1.63 88	0.75 43	0.83 74	0.79 115	0.73 103	0.82 125	0.67 114	1.36 119	0.95 129	1.65 148	0.95 106	0.78 54	0.65 81	0.66 136	6.17 109	1.65 96	1.02 112	0.91 115	5.50 164	1.23 140	4.23 120	5.40 89	0.67 116	0.96 146	0.81 57	0.83 57	1.52 57	1.65 142

Former-RAFT_DAM_RVC	1.44 70	0.64 17	0.58 43	0.44 41	0.42 30	0.38 18	0.27 27	1.25 98	0.49 52	0.85 75	0.62 50	0.76 45	0.54 52	0.35 23	12.82 141	1.55 88	0.72 30	0.71 52	2.02 76	0.58 31	1.72 76	6.96 115	0.42 23	0.39 12	0.82 58	1.19 113	0.71 9	0.77 52

AFF-stereo	3.18 150	0.71 27	0.65 50	0.31 13	0.33 17	0.55 61	0.23 13	0.87 50	0.42 31	1.36 128	0.46 21	0.67 26	0.35 17	0.26 11	46.76 220	1.18 36	0.62 19	0.86 96	2.87 105	0.45 13	4.82 129	15.89 212	0.44 29	0.47 33	0.82 58	0.68 41	2.38 127	0.56 18

LoS_RVC	1.52 77	1.26 170	0.96 104	0.32 14	0.52 52	0.38 18	0.34 46	0.73 24	0.57 72	2.10 172	0.76 76	0.73 37	0.72 95	0.35 23	4.43 95	3.80 167	0.91 80	2.29 223	3.41 129	0.70 60	4.52 124	6.76 110	0.56 80	0.44 26	0.84 60	0.85 63	0.93 18	0.98 82

tt_ll	1.52 77	1.26 170	0.96 104	0.32 14	0.52 52	0.38 18	0.34 46	0.73 24	0.57 72	2.10 172	0.76 76	0.73 37	0.72 95	0.35 23	4.43 95	3.80 167	0.91 80	2.29 223	3.41 129	0.70 60	4.52 124	6.76 110	0.56 80	0.44 26	0.84 60	0.85 63	0.93 18	0.98 82

sAnonymous2	1.46 71	0.77 54	0.55 37	0.43 33	0.48 38	0.71 107	0.42 64	1.28 104	0.99 131	0.65 35	0.88 98	1.13 113	0.96 148	0.36 26	2.58 47	2.36 132	1.11 126	1.05 151	3.69 135	0.96 114	4.96 132	7.11 117	0.64 107	0.61 64	0.84 60	1.39 129	1.25 36	1.23 117

CroCo_RVC	1.46 71	0.77 54	0.55 37	0.43 33	0.48 38	0.71 107	0.42 64	1.28 104	0.99 131	0.65 35	0.88 98	1.13 113	0.96 148	0.36 26	2.58 47	2.36 132	1.11 126	1.05 151	3.69 135	0.96 114	4.96 132	7.11 117	0.64 107	0.61 64	0.84 60	1.39 129	1.25 36	1.23 117

DSFCA	0.94 29	0.84 75	0.75 62	0.66 90	0.78 111	0.62 85	0.79 124	0.75 27	0.78 109	0.78 59	0.86 92	0.79 57	0.52 44	0.44 61	1.95 25	1.21 41	0.89 76	0.87 100	1.03 28	0.81 88	1.11 40	2.19 39	0.73 133	0.80 105	0.84 60	0.96 78	1.89 87	0.85 61

CAS	1.16 48	0.81 68	0.47 25	0.51 53	0.49 42	0.38 18	0.31 35	0.56 9	0.45 37	1.20 114	0.90 103	0.64 21	0.97 152	0.32 16	3.11 70	2.22 128	0.98 101	0.85 94	1.21 36	0.64 45	3.95 117	5.48 93	0.47 37	0.31 7	0.85 65	0.92 75	1.21 34	1.15 107

dd	0.93 28	0.81 68	0.54 36	1.07 151	0.45 33	0.87 130	0.50 89	0.86 46	0.42 31	0.83 71	0.44 19	1.28 127	0.40 24	0.56 105	2.32 42	1.06 22	1.03 113	0.74 63	2.01 75	0.62 41	0.87 22	1.54 27	0.52 62	0.75 93	0.86 66	0.58 29	1.74 77	1.43 131

iResNet_ROB	1.32 57	0.86 85	0.86 81	0.65 87	0.60 73	0.69 103	0.66 112	2.64 215	0.58 75	1.71 152	0.75 75	0.97 93	0.82 126	0.49 77	5.86 107	1.53 80	0.93 88	0.86 96	2.96 106	0.68 56	2.22 95	1.21 16	0.62 100	0.95 144	0.86 66	0.98 83	2.65 158	1.02 90

CES	1.47 73	0.78 61	0.61 45	0.46 45	0.57 69	0.52 52	0.23 13	1.50 133	0.68 97	0.78 59	0.86 92	0.86 70	0.90 137	0.39 37	7.38 117	3.09 146	1.24 144	1.04 146	1.48 48	1.19 134	4.63 128	5.40 89	0.67 116	0.45 28	0.87 68	0.82 54	1.16 31	1.15 107

LMCR-Stereo	1.14 44	0.84 75	0.91 91	0.55 61	0.63 86	0.66 96	0.34 46	1.12 78	0.64 91	0.82 69	0.77 80	0.94 87	0.49 37	0.44 61	3.22 75	1.57 92	1.06 120	0.76 68	2.19 79	1.43 155	1.90 86	4.46 69	0.53 68	0.81 108	0.87 68	0.86 65	1.11 29	0.94 73

AACVNet	1.30 55	0.89 95	0.74 60	0.93 132	0.95 137	0.73 112	0.64 108	0.88 51	0.64 91	0.74 48	0.88 98	0.83 64	0.67 85	0.62 121	9.20 123	1.41 63	0.87 70	0.84 92	1.21 36	0.80 83	1.51 66	2.50 44	0.75 142	0.69 84	0.88 70	1.11 102	1.91 89	1.31 123

FADNet-RVC-Resample	2.26 121	0.88 92	1.00 113	0.72 97	0.82 122	0.64 93	1.20 156	1.09 75	0.94 127	0.99 101	0.96 107	1.71 156	0.79 117	1.00 177	25.20 166	1.54 85	1.23 143	1.59 199	1.55 51	1.07 125	1.59 70	6.84 113	0.60 96	1.24 170	0.88 70	1.96 175	1.44 45	1.54 134

iResNetv2_ROB	1.65 89	0.91 101	0.76 64	1.13 157	0.66 93	0.73 112	0.56 96	2.62 213	0.67 96	1.76 154	0.87 95	1.36 134	0.77 114	0.42 52	5.48 105	1.34 58	1.04 116	0.74 63	4.59 150	0.89 103	7.80 176	2.09 37	0.62 100	0.93 141	0.89 72	0.86 65	3.12 180	0.90 68

RAFT-Stereo + iAFF	3.00 145	0.73 38	0.91 91	0.43 33	0.41 29	0.58 71	0.28 31	0.99 66	0.60 81	1.54 138	0.59 45	0.80 60	0.40 24	0.28 13	44.82 212	1.22 42	0.69 25	0.53 14	2.71 99	0.62 41	2.23 97	13.76 200	0.50 51	0.59 59	0.90 73	0.75 49	2.54 146	0.66 39

RP	1.29 54	1.05 148	1.26 165	0.96 137	1.11 152	0.85 128	1.39 164	1.24 97	1.30 159	0.61 25	1.16 126	1.27 125	0.75 103	0.72 146	3.49 80	1.12 29	0.95 94	0.68 42	1.24 38	0.83 97	1.02 35	4.57 70	0.63 105	0.91 137	0.90 73	1.02 89	2.51 140	1.20 115

test-3	2.64 130	1.01 139	1.14 142	0.63 82	0.62 82	0.58 71	0.45 75	1.98 182	0.42 31	0.86 76	0.54 35	1.48 142	0.53 45	0.41 44	15.10 148	11.78 224	0.86 68	0.82 83	6.54 181	0.74 69	5.58 144	11.75 173	0.51 56	0.90 134	0.91 75	1.01 85	3.11 177	0.97 78

test_1	2.64 130	1.01 139	1.14 142	0.63 82	0.62 82	0.58 71	0.45 75	1.98 182	0.42 31	0.86 76	0.54 35	1.48 142	0.53 45	0.41 44	15.10 148	11.82 227	0.86 68	0.82 83	6.53 180	0.74 69	5.60 145	11.75 173	0.50 51	0.90 134	0.91 75	1.01 85	3.11 177	0.98 82

CFNet_pseudo	1.71 92	0.79 63	0.89 85	0.83 122	0.79 115	0.71 107	0.43 68	0.93 59	0.53 63	0.94 97	0.81 88	0.94 87	0.88 136	0.82 161	15.18 150	1.47 74	0.79 53	0.73 58	7.38 199	0.78 78	1.08 39	2.74 49	0.74 139	0.70 87	0.91 75	0.91 73	1.47 51	1.13 103

stereogan	1.50 76	1.32 175	1.15 145	1.13 157	1.31 168	1.13 160	1.02 141	1.26 101	1.04 139	1.20 114	1.09 121	1.65 153	0.90 137	0.67 138	2.78 56	1.43 66	1.01 111	0.81 78	1.83 66	0.99 119	1.36 55	8.05 125	0.73 133	0.92 139	0.91 75	1.08 99	2.36 122	1.37 126

CFNet	0.87 24	0.85 81	0.83 74	0.78 111	0.74 104	0.62 85	0.56 96	0.84 44	0.49 52	0.67 38	0.70 66	0.96 92	0.68 86	0.45 67	2.29 41	0.88 11	0.76 40	0.66 39	0.94 25	0.80 83	1.07 37	1.08 12	0.50 51	0.54 44	0.91 75	1.03 90	1.67 75	1.14 104

DeepPruner_ROB	1.89 105	0.77 54	0.97 107	0.86 128	0.91 130	0.80 122	5.39 212	1.26 101	0.91 125	1.47 136	1.61 146	0.92 83	0.82 126	0.56 105	4.41 93	1.54 85	1.07 122	1.06 154	2.72 101	0.80 83	7.63 170	7.36 120	0.87 170	0.77 97	0.91 75	1.47 137	2.20 107	0.99 87

IPLG	3.07 146	0.76 51	0.72 58	0.43 33	0.54 61	0.56 63	0.53 94	1.62 151	0.36 22	0.62 29	0.58 44	0.79 57	0.68 86	0.49 77	50.96 243	1.74 106	1.12 130	0.97 128	3.52 132	0.64 45	1.11 40	6.45 107	0.52 62	0.82 109	0.92 81	1.91 169	2.86 166	0.71 43

RALAANet	1.79 99	0.71 27	0.88 83	0.54 59	0.55 65	0.63 92	0.43 68	1.30 109	0.52 62	0.93 94	0.65 55	0.74 43	0.60 68	0.33 19	8.49 121	1.53 80	0.78 51	0.91 115	2.18 77	1.09 128	3.35 111	15.13 205	0.55 73	0.79 104	0.92 81	1.03 90	2.08 99	0.77 52

RALCasStereoNet	1.87 102	0.84 75	1.02 119	0.54 59	0.55 65	0.62 85	0.48 86	1.48 129	0.46 41	1.01 103	0.74 73	0.92 83	0.50 40	0.36 26	6.19 110	11.19 218	0.81 55	0.76 68	1.55 51	0.68 56	1.46 60	13.06 191	0.52 62	0.66 78	0.94 83	1.13 109	0.96 20	1.14 104

sCroCo_RVC	1.92 106	0.68 24	0.57 42	0.38 22	0.50 45	0.76 117	0.43 68	0.94 61	1.56 177	1.51 137	0.77 80	1.06 101	0.96 148	0.50 84	3.03 66	5.07 190	1.25 146	1.23 177	2.55 92	1.40 152	7.89 178	12.35 183	0.45 32	0.64 69	0.94 83	1.12 105	2.34 119	1.04 93

ARAFT	1.32 57	0.72 32	0.50 30	0.35 18	0.34 19	0.44 34	0.24 17	0.65 17	0.35 19	2.25 179	0.56 40	0.60 14	0.30 12	0.43 57	2.15 35	1.46 71	0.75 38	0.75 67	2.78 102	0.58 31	2.25 98	12.47 185	0.45 32	0.39 12	0.94 83	0.40 10	1.98 94	0.57 20

ICVP	1.60 86	0.75 43	1.11 137	0.77 107	0.78 111	0.87 130	0.64 108	1.10 76	0.85 117	1.37 131	1.11 123	0.95 90	1.12 164	0.57 107	3.12 72	2.05 123	1.33 152	1.00 137	1.56 53	1.07 125	3.91 116	10.82 153	0.69 125	0.87 123	0.95 86	1.21 115	1.52 57	1.14 104
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	1.88 104	0.97 122	1.01 117	1.01 146	0.88 126	1.12 159	1.07 144	1.65 156	0.82 113	0.90 88	0.78 84	1.38 135	0.79 117	0.64 129	2.40 44	2.33 130	1.22 141	1.22 176	4.10 144	1.26 143	5.16 140	12.04 178	0.73 133	1.21 168	0.95 86	0.97 81	2.49 138	1.64 141

HSM	1.47 73	0.76 51	1.02 119	0.81 119	0.80 117	0.56 63	0.56 96	1.86 173	0.60 81	0.76 54	0.85 90	0.90 76	0.68 86	0.60 114	11.58 138	1.15 30	0.96 97	0.74 63	2.61 94	0.74 69	2.26 99	2.51 45	0.60 96	0.87 123	0.95 86	0.98 83	2.08 99	1.02 90

ADLNet	2.55 127	0.99 132	0.77 65	0.63 82	0.76 106	0.65 94	0.53 94	1.11 77	0.61 84	0.58 20	0.72 69	1.70 155	0.61 69	0.88 165	46.09 216	1.06 22	0.75 38	0.68 42	0.86 20	0.75 72	0.79 19	1.96 34	0.55 73	0.58 56	0.96 89	0.96 78	1.63 73	0.76 51

AF-Net	1.15 46	0.85 81	1.00 113	0.77 107	0.93 133	1.00 148	2.29 182	1.51 136	1.06 140	0.57 18	0.96 107	1.40 137	0.64 78	0.75 148	2.20 37	1.08 24	0.85 63	0.62 33	1.83 66	0.79 81	0.90 25	2.97 52	0.66 113	0.65 75	0.98 90	0.89 68	1.58 66	1.24 119

Nwc_Net	1.15 46	0.85 81	1.00 113	0.77 107	0.93 133	1.00 148	2.29 182	1.51 136	1.06 140	0.57 18	0.96 107	1.40 137	0.64 78	0.75 148	2.20 37	1.08 24	0.85 63	0.62 33	1.83 66	0.79 81	0.90 25	2.97 52	0.66 113	0.65 75	0.98 90	0.89 68	1.58 66	1.24 119

test_3	2.64 130	1.02 143	1.12 138	0.65 87	0.63 86	0.57 68	0.45 75	1.95 175	0.41 30	0.88 86	0.51 30	1.47 141	0.54 52	0.40 41	14.93 147	11.79 225	0.88 75	0.83 89	6.54 181	0.76 76	5.54 142	11.70 172	0.49 45	0.88 130	0.99 92	1.12 105	3.23 182	0.98 82

CFNet_RVC	2.61 129	0.87 88	0.97 107	0.76 104	0.82 122	0.73 112	0.52 93	0.74 26	0.66 95	0.87 79	1.03 116	0.90 76	0.61 69	0.52 88	44.12 209	1.18 36	0.85 63	0.81 78	2.35 85	0.76 76	1.46 60	2.38 41	0.53 68	0.73 91	0.99 92	1.11 102	1.93 90	1.22 116

XPNet_ROB	1.76 97	1.58 196	1.17 151	0.93 132	1.17 157	1.05 154	0.98 138	0.97 63	1.17 153	1.07 109	1.79 152	4.38 206	0.73 98	0.80 159	2.59 49	1.58 93	1.78 179	0.97 128	1.45 47	1.06 124	2.58 103	8.45 130	0.94 177	0.88 130	0.99 92	1.31 123	3.33 187	1.71 144

rafts_anoy	1.69 91	0.82 70	0.95 102	0.45 42	0.51 49	0.54 56	0.46 79	1.57 148	0.51 59	0.61 25	0.70 66	0.71 33	0.49 37	0.36 26	8.16 118	6.28 201	0.82 60	0.79 73	2.48 91	0.65 51	1.66 72	11.09 162	0.54 72	0.54 44	1.00 95	0.90 70	0.96 20	0.99 87

EGLCR-Stereo	3.59 161	0.87 88	1.26 165	0.45 42	0.49 42	0.62 85	0.24 17	0.84 44	1.44 165	0.72 43	3.96 188	0.80 60	0.65 81	0.51 86	4.34 92	8.11 211	1.11 126	1.11 161	3.53 133	0.71 65	5.00 137	35.96 267	0.56 80	0.71 88	1.01 96	0.91 73	20.20 255	0.86 63

IPLGR_C	1.36 61	0.72 32	0.89 85	0.59 71	0.54 61	0.54 56	0.34 46	0.81 37	0.58 75	0.76 54	0.69 63	1.05 100	0.53 45	0.64 129	2.77 53	1.41 63	0.92 83	0.69 50	3.26 121	0.64 45	1.68 74	10.52 147	0.58 86	0.83 112	1.01 96	0.65 37	2.40 129	0.61 32

PA-Net	1.33 59	0.99 132	1.18 153	0.77 107	1.35 172	0.69 103	0.90 133	0.82 40	1.17 153	0.82 69	1.28 134	0.78 54	0.79 117	0.93 169	4.45 97	1.31 55	0.72 30	0.80 76	1.06 29	0.89 103	1.19 46	4.70 72	0.68 119	0.85 121	1.01 96	2.17 185	1.45 49	2.09 160
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CREStereo	1.57 82	0.92 105	0.99 111	0.53 57	0.43 31	0.49 41	0.26 24	1.44 127	0.71 102	0.87 79	1.01 115	0.95 90	0.76 108	0.44 61	7.17 114	4.29 176	0.93 88	0.59 26	2.41 86	0.65 51	5.45 141	5.19 83	0.61 98	0.63 68	1.02 99	1.01 85	1.74 77	0.98 82
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
CIPLG	1.37 63	0.71 27	0.91 91	0.59 71	0.53 55	0.54 56	0.36 56	0.81 37	0.59 80	0.76 54	0.68 58	1.04 99	0.53 45	0.64 129	3.08 69	1.45 70	0.93 88	0.67 40	3.23 120	0.64 45	1.66 72	10.56 149	0.58 86	0.84 114	1.03 100	0.66 38	2.36 122	0.61 32

ACRE	1.36 61	0.71 27	0.88 83	0.61 75	0.53 55	0.55 61	0.35 54	0.81 37	0.58 75	0.76 54	0.69 63	1.06 101	0.53 45	0.64 129	2.80 58	1.39 62	0.92 83	0.68 42	3.26 121	0.64 45	1.68 74	10.53 148	0.58 86	0.83 112	1.03 100	0.64 34	2.40 129	0.62 35

psm_up	1.12 41	0.88 92	1.03 121	0.79 115	0.95 137	0.77 118	0.66 112	1.33 113	1.03 138	0.87 79	0.69 63	1.12 110	0.76 108	0.76 150	2.94 60	1.17 35	0.96 97	0.82 83	2.32 84	0.85 100	1.44 57	1.89 32	0.51 56	0.92 139	1.03 100	1.08 99	1.62 72	1.09 98

raft_robust	1.38 66	0.94 113	0.55 37	0.60 73	0.48 38	0.59 78	0.38 57	2.05 190	0.53 63	1.67 150	0.52 32	0.83 64	0.81 122	0.49 77	3.50 81	1.90 113	0.92 83	0.86 96	4.99 156	0.61 37	3.19 108	5.05 80	0.47 37	0.64 69	1.04 103	1.06 96	1.58 66	0.99 87

SACVNet	1.42 69	0.96 121	1.03 121	0.93 132	1.15 156	0.95 141	0.99 139	1.50 133	0.82 113	1.21 118	0.74 73	0.99 96	0.73 98	0.70 143	3.38 78	1.50 76	1.24 144	0.85 94	2.24 81	0.96 114	2.50 102	5.99 103	0.69 125	0.90 134	1.04 103	1.06 96	2.02 95	1.29 122

pcwnet_v2	3.23 151	0.83 71	0.97 107	0.93 132	1.14 155	0.96 142	0.69 116	1.17 85	0.87 121	2.03 168	1.10 122	1.29 128	1.08 159	1.26 195	45.42 213	1.62 95	1.08 123	0.89 108	6.88 195	0.84 99	3.07 107	4.23 66	1.04 181	0.91 137	1.05 105	1.19 113	2.44 131	2.19 167

CREStereo++_RVC	1.81 100	0.91 101	1.09 133	0.52 55	0.61 75	0.41 25	0.29 32	1.37 121	0.56 70	0.83 71	0.63 51	0.77 48	0.86 131	0.40 41	2.94 60	3.08 145	0.98 101	0.63 35	2.71 99	0.56 25	4.98 135	6.57 109	0.59 91	0.53 43	1.06 106	1.06 96	12.85 244	0.97 78
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
raftrobust	1.74 96	0.68 24	1.00 113	0.55 61	0.51 49	0.45 35	0.34 46	1.54 139	0.48 46	0.94 97	0.72 69	0.88 71	0.53 45	0.41 44	7.35 116	5.79 198	0.73 32	0.71 52	4.77 153	0.68 56	2.01 92	10.90 154	0.65 110	0.50 38	1.06 106	0.86 65	1.05 23	0.84 60

UDG	4.03 172	2.77 220	2.35 215	2.93 217	2.67 216	3.00 215	2.72 191	1.31 112	1.13 147	1.64 147	1.94 158	2.23 171	1.70 176	2.77 215	48.50 227	1.67 99	3.08 206	2.35 228	2.67 96	2.91 209	3.58 114	5.04 79	2.66 217	1.23 169	1.07 108	1.28 121	2.36 122	1.15 107

NVstereo2D	2.85 139	0.83 71	0.80 71	0.70 95	0.80 117	0.92 139	0.81 125	1.18 89	0.76 107	0.93 94	1.03 116	0.81 62	0.55 55	0.72 146	52.45 254	1.56 90	0.94 92	0.87 100	1.64 58	0.72 67	1.14 43	1.60 28	0.76 144	0.87 123	1.08 109	0.79 50	1.01 22	0.75 47

DDUNet	2.19 119	2.74 219	2.17 207	2.93 217	2.67 216	3.05 216	2.77 192	1.17 85	1.11 145	1.60 142	1.37 142	2.26 174	1.70 176	2.81 217	2.35 43	1.30 53	2.80 204	2.43 235	2.64 95	2.90 208	1.94 90	4.91 76	2.77 222	1.00 148	1.10 110	0.94 76	2.50 139	1.10 99

ccs_rob	5.44 194	1.11 154	1.53 183	1.20 169	0.97 142	1.19 165	1.07 144	2.86 220	1.25 156	4.19 225	35.07 260	8.65 235	1.42 173	0.76 150	35.68 179	6.12 200	1.64 169	1.17 169	5.87 172	1.60 165	10.36 202	12.86 189	0.76 144	2.22 207	1.10 110	1.34 125	2.64 156	2.22 169

UCFNet_RVC	2.81 135	1.27 172	0.90 88	0.89 131	0.94 136	0.78 121	0.62 106	0.78 30	0.68 97	0.91 90	0.80 86	1.29 128	1.02 154	0.50 84	42.02 203	1.15 30	0.85 63	0.83 89	6.67 185	0.85 100	1.51 66	2.89 50	1.15 186	0.75 93	1.10 110	1.14 110	1.58 66	2.10 162

GMOStereo	1.98 108	0.75 43	0.52 32	0.62 77	0.53 55	0.47 36	0.47 82	1.54 139	0.48 46	0.87 79	0.47 23	0.77 48	0.58 62	0.38 31	10.16 130	5.49 194	0.81 55	0.88 104	3.13 115	0.81 88	1.81 81	16.83 219	0.49 45	0.56 48	1.11 113	0.74 45	1.57 62	0.58 22

error version	1.98 108	0.75 43	0.52 32	0.62 77	0.53 55	0.47 36	0.47 82	1.54 139	0.48 46	0.87 79	0.47 23	0.77 48	0.58 62	0.38 31	10.16 130	5.49 194	0.81 55	0.88 104	3.13 115	0.81 88	1.81 81	16.83 219	0.49 45	0.56 48	1.11 113	0.74 45	1.57 62	0.58 22

test-v	1.98 108	0.75 43	0.52 32	0.62 77	0.53 55	0.47 36	0.47 82	1.54 139	0.48 46	0.87 79	0.47 23	0.77 48	0.58 62	0.38 31	10.16 130	5.49 194	0.81 55	0.88 104	3.13 115	0.81 88	1.81 81	16.83 219	0.49 45	0.56 48	1.11 113	0.74 45	1.57 62	0.58 22

GANet-ADL	3.14 149	0.92 105	1.31 171	1.05 150	1.05 145	1.24 171	0.92 135	1.20 91	1.01 134	3.66 219	6.58 219	1.07 106	0.81 122	0.49 77	11.53 137	4.97 189	1.73 176	0.91 115	6.57 183	2.05 188	8.13 182	18.07 237	0.71 128	0.95 144	1.11 113	1.99 178	2.91 170	1.84 148

test-2	1.98 108	0.75 43	0.52 32	0.62 77	0.53 55	0.47 36	0.47 82	1.54 139	0.48 46	0.87 79	0.47 23	0.77 48	0.58 62	0.38 31	10.16 130	5.49 194	0.81 55	0.88 104	3.13 115	0.81 88	1.81 81	16.83 219	0.49 45	0.56 48	1.11 113	0.74 45	1.57 62	0.58 22

Anonymous3	2.34 122	0.87 88	0.96 104	0.57 67	1.20 160	0.90 135	0.70 117	2.43 208	1.12 146	1.04 105	0.97 111	2.57 180	1.18 167	0.58 109	4.83 99	8.57 212	1.53 168	1.46 194	5.31 161	1.61 166	6.76 156	10.34 145	0.73 133	0.71 88	1.11 113	1.40 132	2.31 114	1.33 125

PS-NSSS	1.13 43	1.45 190	0.73 59	1.20 169	0.95 137	1.22 169	1.06 142	0.80 35	0.55 67	0.74 48	0.51 30	2.17 168	1.08 159	0.93 169	2.02 28	0.96 13	0.89 76	0.74 63	1.56 53	0.65 51	0.97 33	0.79 6	1.65 207	0.55 47	1.13 119	0.96 78	3.19 181	1.11 101

iinet-f	1.26 52	1.10 153	0.69 56	0.94 136	0.47 36	0.72 110	0.58 102	0.79 32	0.50 55	2.11 174	1.35 139	0.83 64	0.64 78	0.38 31	3.97 87	1.88 112	0.79 53	0.68 42	3.04 109	1.08 127	1.61 71	3.40 54	0.68 119	0.75 93	1.14 120	0.64 34	2.22 111	0.90 68

iResNet	2.85 139	0.97 122	0.97 107	1.43 181	1.80 193	1.47 184	1.12 151	1.81 168	1.13 147	2.59 193	4.97 201	1.93 161	2.37 182	0.49 77	10.52 135	7.03 204	1.43 159	1.23 177	6.83 193	1.98 184	10.31 200	4.92 77	0.64 107	2.13 205	1.14 120	1.54 141	2.80 164	1.38 127

Sa-1000	1.22 50	0.77 54	0.49 28	0.49 46	0.61 75	0.51 47	0.29 32	1.69 159	0.53 63	0.73 46	0.48 28	0.73 37	0.66 84	0.76 150	3.04 68	1.97 118	0.98 101	0.95 122	3.31 125	0.63 43	1.92 89	4.89 75	0.37 12	0.82 109	1.15 122	1.22 117	2.35 121	0.75 47

PSMNet-ADL	4.56 181	0.97 122	1.17 151	1.19 166	1.28 164	1.04 153	0.92 135	1.77 165	1.26 157	3.47 214	6.08 213	1.51 145	3.10 197	0.57 107	51.86 250	9.30 213	1.51 164	0.96 125	5.92 173	1.28 144	6.83 157	12.62 187	0.87 170	0.88 130	1.17 123	1.43 134	3.02 173	1.17 112

Anonymous	1.99 112	0.80 66	0.63 48	0.50 50	0.57 69	0.61 83	0.40 61	1.53 138	1.14 150	2.17 176	0.66 57	1.14 116	1.08 159	0.60 114	3.00 65	4.37 179	1.40 158	1.27 185	3.68 134	1.28 144	7.10 160	12.24 180	0.62 100	1.03 152	1.17 123	1.12 105	2.45 133	1.16 110

RGC	1.56 81	1.33 177	1.98 203	1.18 163	1.24 161	1.20 167	1.06 142	1.20 91	1.09 143	0.91 90	1.67 147	1.23 121	1.26 168	0.92 168	4.08 90	1.27 49	1.06 120	0.86 96	1.92 70	1.10 129	1.72 76	5.40 89	0.79 150	1.03 152	1.17 123	1.52 140	2.20 107	1.83 147

RTSC	3.28 152	0.98 128	1.45 179	0.78 111	0.96 141	1.01 150	2.41 186	1.17 85	1.33 161	2.40 188	2.02 165	1.27 125	1.03 155	1.14 189	40.84 199	3.19 149	1.99 185	1.31 188	4.15 145	1.44 156	3.49 113	5.65 94	0.68 119	1.18 166	1.17 123	1.04 93	2.44 131	2.09 160

LoS	1.62 87	0.79 63	0.65 50	0.53 57	0.57 69	0.67 99	0.39 59	2.55 212	0.90 123	1.22 121	0.98 113	0.98 95	0.87 134	0.44 61	4.09 91	3.52 160	1.45 160	0.94 121	2.24 81	0.75 72	6.08 150	7.76 122	0.68 119	0.64 69	1.18 127	0.97 81	1.10 28	0.87 66

PDISCO_ROB	1.12 41	0.87 88	0.62 46	0.79 115	0.70 98	0.54 56	0.76 120	0.95 62	0.69 100	1.78 155	0.98 113	0.75 44	0.63 75	0.65 134	2.15 35	1.54 85	0.99 104	1.10 159	1.60 57	0.82 94	1.80 78	2.71 48	0.57 84	0.84 114	1.20 128	0.84 59	2.56 148	0.90 68

UDGNet	1.40 68	1.04 146	0.83 74	1.64 190	1.39 174	1.70 191	1.25 161	1.21 93	0.81 112	0.63 30	0.87 95	0.92 83	0.42 30	1.61 203	2.12 33	1.25 47	0.87 70	0.89 108	2.45 90	0.92 108	1.95 91	5.71 96	1.28 193	0.54 44	1.21 129	1.10 101	2.15 102	1.02 90

FADNet_RVC	3.56 160	1.23 164	1.25 164	1.44 182	1.84 195	1.07 155	1.92 175	1.49 131	1.21 155	1.36 128	1.98 163	2.15 167	1.78 178	1.70 204	24.01 164	3.18 148	2.07 192	2.72 238	5.67 170	1.96 183	6.65 154	9.51 137	0.82 157	1.59 181	1.21 129	1.51 138	12.03 242	2.86 178

CASnet	1.22 50	0.92 105	0.55 37	0.41 29	0.45 33	0.39 22	0.24 17	0.92 57	0.50 55	0.78 59	0.56 40	0.91 78	0.54 52	0.38 31	3.31 76	1.35 59	0.77 46	0.51 12	1.43 46	0.56 25	7.13 163	5.44 92	0.45 32	0.48 36	1.22 131	0.50 22	1.47 51	0.78 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AMNet	1.31 56	1.12 155	1.05 124	1.14 159	1.12 154	1.27 174	1.07 144	1.35 116	1.13 147	1.10 111	1.11 123	1.55 148	1.26 168	1.20 192	1.75 21	1.59 94	1.37 156	1.23 177	1.37 43	1.22 137	1.40 56	1.40 20	1.25 192	1.26 172	1.26 132	1.70 153	1.54 59	1.65 142

NOSS_ROB	4.59 182	1.38 184	0.84 77	1.18 163	1.29 165	1.18 162	0.68 115	2.34 206	1.43 164	4.86 236	6.67 221	6.78 224	1.06 158	10.45 246	17.10 156	14.19 238	1.64 169	1.16 167	3.03 108	1.02 123	14.13 239	17.92 235	0.82 157	1.66 184	1.27 133	4.91 216	3.40 189	1.44 132

NCC-stereo	1.37 63	1.25 168	1.13 139	1.00 142	1.08 146	0.98 145	1.87 172	1.76 163	1.58 178	0.60 22	1.33 136	1.22 119	1.08 159	0.78 155	3.16 73	1.19 38	0.95 94	1.00 137	1.64 58	1.00 120	1.20 48	3.65 56	0.84 161	0.84 114	1.28 134	1.57 143	1.44 45	1.60 138

Abc-Net	1.37 63	1.25 168	1.13 139	1.00 142	1.08 146	0.98 145	1.87 172	1.76 163	1.58 178	0.60 22	1.33 136	1.22 119	1.08 159	0.78 155	3.16 73	1.19 38	0.95 94	1.00 137	1.64 58	1.00 120	1.20 48	3.65 56	0.84 161	0.84 114	1.28 134	1.57 143	1.44 45	1.60 138
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ETE_ROB	2.14 118	1.95 207	1.29 169	1.08 153	1.39 174	1.29 176	1.47 165	1.12 78	2.26 204	1.35 127	3.17 180	3.39 191	0.94 144	1.14 189	5.12 102	1.56 90	2.63 201	0.99 133	2.98 107	1.22 137	4.29 121	8.09 127	0.91 175	1.09 158	1.28 134	1.38 128	2.37 126	1.87 150

GwcNet-ADL	2.59 128	1.24 166	1.55 184	1.27 171	1.36 173	0.98 145	0.84 129	1.49 131	0.86 118	3.20 210	6.66 220	2.00 165	1.04 156	0.79 158	3.85 86	4.95 187	1.68 175	0.89 108	5.11 158	2.44 197	6.48 153	11.06 161	0.92 176	1.18 166	1.31 137	1.92 171	2.15 102	2.69 174

FCDSN-DC	3.99 171	0.97 122	2.81 225	1.39 178	1.40 176	1.15 161	1.19 155	0.91 56	0.91 125	1.04 105	0.72 69	1.58 151	0.75 103	0.63 125	52.37 253	2.42 135	1.30 149	1.13 162	1.11 34	0.80 83	7.88 177	16.59 217	0.81 153	2.41 216	1.31 137	1.68 151	1.29 39	1.11 101
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	1.72 94	1.82 203	1.21 157	1.92 195	1.84 195	2.43 208	1.64 168	0.93 59	0.96 130	1.27 123	0.68 58	5.86 218	2.76 187	1.47 201	2.26 39	0.95 12	1.46 163	1.26 184	2.79 103	0.96 114	1.12 42	1.41 23	3.28 225	0.73 91	1.31 137	1.15 111	1.47 51	1.57 135

GANetREF_RVC	1.35 60	1.22 163	1.01 117	1.18 163	1.10 151	1.02 151	0.81 125	1.25 98	1.15 151	1.30 125	0.77 80	2.55 179	0.96 148	0.63 125	2.28 40	1.23 44	1.09 124	0.99 133	2.42 88	0.90 106	2.22 95	1.72 29	0.79 150	1.12 162	1.31 137	1.27 119	2.62 153	1.48 133
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
MLCV	2.04 114	0.89 95	0.99 111	1.37 177	1.31 168	1.02 151	1.01 140	2.14 191	0.80 110	2.00 166	4.28 191	1.74 157	1.62 175	0.48 73	3.03 66	2.01 121	1.33 152	0.96 125	6.76 188	1.13 130	6.05 149	5.71 96	0.68 119	1.73 186	1.32 141	1.39 129	2.32 116	1.07 95

AE-Stereo	1.87 102	0.86 85	1.31 171	0.82 121	0.55 65	0.58 71	0.78 122	0.83 41	0.49 52	0.79 62	0.54 35	1.31 131	0.72 95	0.52 88	2.79 57	4.03 172	1.04 116	0.97 128	3.06 111	1.16 131	4.60 127	15.60 208	0.55 73	1.04 156	1.33 142	1.34 125	1.95 91	0.86 63

S-Stereo	5.20 190	1.19 158	1.90 197	1.82 192	1.73 190	1.68 190	2.29 182	2.74 219	2.14 200	3.32 213	13.02 251	5.98 219	1.85 179	0.89 166	28.39 171	16.06 251	1.91 182	2.35 228	5.62 168	9.27 252	7.51 168	15.02 204	1.62 206	2.70 225	1.33 142	2.06 182	2.88 167	3.20 186

SFCPSM	10.77 231	1.34 179	1.09 133	1.15 160	1.19 159	1.19 165	0.90 133	1.29 106	1.76 187	2.70 197	5.58 210	4.33 205	10.25 221	1.08 185	51.59 244	5.22 192	1.99 185	1.17 169	161.66 274	4.44 224	7.65 171	11.04 160	0.84 161	1.68 185	1.34 144	1.75 155	3.44 190	3.04 182

FAT-Stereo	4.52 180	1.20 161	2.24 209	1.53 187	1.85 197	1.44 182	1.59 166	3.56 230	1.83 193	3.65 217	6.20 214	6.73 223	2.83 192	1.06 182	10.97 136	14.80 245	2.18 194	2.42 233	5.19 159	8.70 247	13.23 229	13.14 192	0.95 178	2.77 231	1.34 144	2.22 188	3.04 174	5.45 206

MIPNet	2.96 144	0.92 105	0.91 91	0.50 50	0.67 96	0.56 63	0.61 105	1.33 113	0.54 66	2.05 170	0.97 111	0.83 64	0.81 122	0.49 77	40.68 196	1.72 102	1.31 150	0.97 128	3.26 121	1.24 141	1.50 65	9.35 134	0.59 91	1.03 152	1.35 146	1.98 177	2.90 169	0.81 56

DLCB_ROB	1.03 34	0.92 105	0.91 91	0.74 101	0.83 125	0.75 115	0.77 121	0.88 51	0.73 105	0.93 94	0.85 90	1.06 101	0.94 144	0.70 143	1.57 11	1.24 46	1.03 113	0.73 58	0.92 22	0.75 72	1.48 64	2.49 43	0.81 153	0.77 97	1.35 146	1.30 122	1.49 55	0.95 76

LALA_ROB	2.09 117	2.18 211	1.21 157	1.07 151	1.32 170	1.18 162	1.12 151	1.19 90	1.45 167	2.05 170	2.76 173	3.68 194	0.92 140	0.96 174	4.76 98	1.53 80	1.45 160	1.18 173	2.60 93	1.36 150	3.60 115	8.26 129	0.80 152	1.16 165	1.35 146	1.44 135	3.89 205	2.12 163

DLNR_Zeroshot_test	24.07 259	81.88 273	1.95 200	101.60 274	0.50 45	0.56 63	81.29 272	2.29 204	0.50 55	4.86 236	2.13 168	3.03 188	0.93 142	12.16 248	103.32 271	142.13 276	34.14 264	19.58 263	8.61 206	4.90 228	8.02 181	28.05 261	0.55 73	0.85 121	1.36 149	1.54 141	1.21 34	1.87 150

PWC_ROB	2.85 139	1.23 164	1.47 181	0.98 139	1.11 152	1.27 174	1.99 176	1.27 103	1.94 195	1.81 156	3.58 187	2.35 177	3.05 194	1.01 178	14.14 146	4.27 175	2.10 193	1.91 215	3.81 138	1.66 168	5.64 146	8.18 128	0.85 165	2.03 199	1.36 149	1.46 136	3.11 177	3.25 188

DAS	3.10 147	1.00 137	1.10 135	1.19 166	1.08 146	1.08 156	1.21 157	1.75 161	1.79 191	3.25 211	5.47 207	2.72 184	3.29 198	0.55 101	5.31 103	7.12 205	2.42 199	1.23 177	6.24 176	1.85 177	12.96 224	10.93 155	0.78 147	1.97 194	1.37 151	1.75 155	2.60 151	1.57 135

SepStereo	3.10 147	1.00 137	1.10 135	1.19 166	1.08 146	1.08 156	1.21 157	1.75 161	1.79 191	3.25 211	5.47 207	2.72 184	3.29 198	0.55 101	5.31 103	7.12 205	2.42 199	1.23 177	6.24 176	1.85 177	12.96 224	10.93 155	0.78 147	1.97 194	1.37 151	1.75 155	2.60 151	1.57 135

MyStereo04	1.85 101	0.92 105	1.06 125	0.81 119	0.90 128	0.59 78	0.43 68	1.56 145	0.99 131	2.30 181	0.87 95	1.46 140	0.57 58	0.41 44	3.53 82	2.81 141	0.93 88	1.01 141	5.44 163	2.73 204	4.96 132	6.15 106	1.83 211	0.96 146	1.39 153	1.73 154	2.57 150	0.94 73

EKT-Stereo	4.27 176	0.97 122	1.18 153	0.73 98	0.77 109	0.89 133	1.18 154	2.02 186	1.53 176	1.56 140	4.82 200	1.25 123	0.80 121	0.54 98	31.80 173	14.62 243	1.26 147	1.36 190	5.54 166	7.66 241	9.42 194	17.09 227	0.57 84	0.75 93	1.41 154	1.82 165	2.56 148	1.07 95

MFMNet_re	3.46 156	1.42 185	1.49 182	1.53 187	1.89 200	2.00 197	2.86 195	2.64 215	2.15 201	1.61 143	1.95 159	3.90 196	2.80 190	1.04 181	16.75 153	4.11 173	2.68 203	1.96 216	6.65 184	2.58 202	14.03 238	5.20 84	1.88 212	2.03 199	1.41 154	1.32 124	3.30 186	2.21 168

TRStereo	7.27 212	1.32 175	1.93 198	0.85 127	0.64 89	2.31 205	0.87 130	2.20 195	0.84 116	4.40 229	1.76 150	2.27 175	0.75 103	0.53 91	9.78 127	18.00 254	0.89 76	0.90 113	5.70 171	1.69 170	7.47 167	17.27 231	0.63 105	0.64 69	1.43 156	106.42 274	3.23 182	1.61 140

HH	3.66 164	0.67 22	1.44 177	0.83 122	0.81 119	0.96 142	1.10 147	1.85 171	0.86 118	5.18 245	5.29 204	1.95 162	0.86 131	0.61 116	11.66 139	15.16 247	0.99 104	1.04 146	6.30 178	3.12 214	13.50 234	13.59 194	0.86 166	0.94 142	1.45 157	1.81 161	3.81 203	2.04 157

HanStereo	3.66 164	0.67 22	1.44 177	0.83 122	0.81 119	0.96 142	1.10 147	1.85 171	0.86 118	5.18 245	5.29 204	1.95 162	0.86 131	0.61 116	11.66 139	15.16 247	0.99 104	1.04 146	6.30 178	3.12 214	13.50 234	13.59 194	0.86 166	0.94 142	1.45 157	1.81 161	3.81 203	2.04 157

IGEV_Zeroshot_test	4.26 174	0.84 75	1.93 198	2.97 220	0.71 100	3.42 218	1.32 163	2.22 198	1.67 182	4.20 227	6.87 227	2.33 176	1.00 153	0.48 73	9.28 124	11.41 221	1.04 116	0.84 92	5.57 167	4.84 227	8.38 186	21.42 250	0.65 110	0.84 114	1.46 159	1.58 145	14.79 249	2.96 181

test-1	4.23 173	0.69 26	1.20 156	0.60 73	0.60 73	0.75 115	0.64 108	1.95 175	0.80 110	4.00 224	5.47 207	2.20 170	0.79 117	0.41 44	24.74 165	12.65 231	1.45 160	1.51 195	6.68 186	6.25 236	10.73 206	20.07 247	0.58 86	0.87 123	1.46 159	1.76 159	2.89 168	2.51 172

EAI-Stereo	5.34 192	1.04 146	2.30 213	1.02 147	1.55 180	0.85 128	1.91 174	2.21 197	2.99 216	0.81 68	6.93 229	1.39 136	0.83 128	0.54 98	26.39 167	49.22 268	1.18 138	1.17 169	7.74 202	1.54 162	8.92 189	12.00 177	0.78 147	2.02 198	1.46 159	2.24 189	3.36 188	1.89 152

FADNet-RVC	2.70 133	0.72 32	0.93 98	0.78 111	1.09 150	0.60 81	2.77 192	0.92 57	0.62 86	1.01 103	0.73 72	1.50 144	0.65 81	0.62 121	38.99 185	1.71 100	0.92 83	0.91 115	2.27 83	1.57 163	2.69 105	4.17 65	0.53 68	0.80 105	1.47 162	1.12 105	1.45 49	1.38 127

MSMDNet	3.50 157	0.89 95	1.16 147	0.58 69	0.75 105	0.62 85	0.50 89	2.02 186	0.62 86	1.04 105	1.76 150	1.11 109	12.05 228	0.61 116	12.99 142	10.73 217	1.17 137	0.81 78	6.92 196	1.46 159	11.45 212	17.23 230	0.72 130	0.84 114	1.47 162	1.81 161	1.28 38	1.94 156

FBW_ROB	5.25 191	2.41 217	2.49 217	2.72 212	2.98 226	2.61 209	6.30 217	1.78 166	1.10 144	2.52 190	2.82 174	4.91 212	8.67 213	6.67 238	49.93 236	1.28 51	1.82 180	0.97 128	9.21 208	1.68 169	9.07 190	5.89 101	4.29 231	1.84 189	1.48 164	1.92 171	1.81 80	2.56 173

NCCL2	1.66 90	1.30 173	1.16 147	1.12 155	1.48 178	0.80 122	1.13 153	1.07 73	1.15 151	1.84 158	1.26 132	1.12 110	0.84 129	0.83 162	4.07 89	1.52 78	1.22 141	0.89 108	1.35 42	0.93 111	2.49 101	5.97 102	1.47 202	1.14 164	1.49 165	1.40 132	3.78 202	1.89 152

MyStereo	1.93 107	0.95 117	1.26 165	0.84 126	0.91 130	0.57 68	0.43 68	1.29 106	0.74 106	2.38 185	2.06 166	1.54 147	0.70 90	0.40 41	4.03 88	2.60 137	0.90 79	0.93 119	5.50 164	2.53 200	4.90 131	7.06 116	1.36 195	1.00 148	1.50 166	2.17 185	2.66 159	0.94 73

MSKI-zero shot	3.77 168	0.85 81	1.15 145	0.73 98	0.63 86	0.68 101	0.56 96	1.86 173	0.94 127	0.88 86	6.74 222	1.62 152	0.71 92	0.43 57	15.96 151	13.56 234	1.52 166	1.01 141	6.81 192	8.64 245	10.46 203	16.23 214	0.59 91	0.87 123	1.50 166	1.95 174	1.85 83	3.10 183

anonymity	7.31 214	0.90 98	1.71 189	1.15 160	0.92 132	0.82 125	0.78 122	2.16 193	1.73 185	3.78 221	97.18 270	1.99 164	0.92 140	0.53 91	9.97 128	7.82 208	1.13 132	0.89 108	6.68 186	1.45 157	7.79 174	18.56 240	0.75 142	0.77 97	1.50 166	1.58 145	21.11 256	2.77 176

RAFT-Test	3.32 153	0.86 85	1.22 159	1.02 147	0.82 122	0.59 78	0.58 102	2.18 194	0.70 101	1.12 112	7.31 232	1.02 98	0.91 139	0.59 111	9.35 125	11.60 223	1.14 133	0.81 78	7.01 198	1.28 144	10.82 207	17.19 229	0.76 144	0.77 97	1.51 169	4.92 217	1.38 41	2.16 166

IPLGR	3.62 162	0.90 98	0.93 98	0.65 87	0.68 97	0.51 47	0.44 74	1.14 82	0.45 37	2.02 167	1.29 135	0.88 71	0.76 108	0.48 73	49.71 233	1.92 115	1.37 156	1.13 162	3.29 124	1.45 157	3.00 106	15.33 206	0.59 91	1.08 157	1.51 169	1.93 173	3.46 191	0.91 71

R-Stereo Train	3.50 157	1.01 139	1.23 160	1.00 142	0.66 93	0.77 118	0.32 39	1.30 109	1.01 134	1.63 145	4.33 192	1.34 132	0.71 92	0.42 52	34.59 176	4.42 180	1.66 173	1.02 143	6.76 188	1.16 131	7.74 172	13.63 196	0.52 62	0.64 69	1.53 171	1.66 149	1.39 42	1.92 154

RAFT-Stereo	3.50 157	1.01 139	1.23 160	1.00 142	0.66 93	0.77 118	0.32 39	1.30 109	1.01 134	1.63 145	4.33 192	1.34 132	0.71 92	0.42 52	34.59 176	4.42 180	1.66 173	1.02 143	6.76 188	1.16 131	7.74 172	13.63 196	0.52 62	0.64 69	1.53 171	1.66 149	1.39 42	1.92 154
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NaN_ROB	2.45 125	1.12 155	1.08 131	0.97 138	1.86 198	0.90 135	1.61 167	1.33 113	10.69 252	1.00 102	1.27 133	2.58 181	0.94 144	1.20 192	17.00 155	1.43 66	1.03 113	0.90 113	1.56 53	1.21 136	1.90 86	3.45 55	0.81 153	1.12 162	1.54 173	2.00 179	2.39 128	3.23 187

FADNet	2.84 138	0.83 71	0.90 88	0.83 122	1.04 143	0.62 85	2.08 178	0.99 66	0.76 107	0.92 93	0.92 105	1.18 118	0.78 115	0.76 150	40.37 194	1.50 76	0.97 100	1.03 145	2.68 97	1.57 163	3.20 109	5.00 78	0.51 56	0.68 82	1.58 174	1.68 151	1.54 59	1.82 146

CASS	2.25 120	1.02 143	1.23 160	1.34 176	1.04 143	0.89 133	5.14 209	1.41 124	1.02 137	1.29 124	2.38 171	1.25 123	0.84 129	0.53 91	3.59 83	2.58 136	3.60 209	1.09 158	3.45 131	1.24 141	7.99 180	9.49 135	0.68 119	0.88 130	1.59 175	1.27 119	2.51 140	1.41 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
cross-raft	2.82 137	0.91 101	1.18 153	0.75 103	0.90 128	0.66 96	0.46 79	2.03 188	0.61 84	0.95 99	1.42 144	1.08 107	0.76 108	0.53 91	8.24 120	5.88 199	1.09 124	0.80 76	6.99 197	2.68 203	12.15 214	17.17 228	0.72 130	0.78 102	1.60 176	1.91 169	1.66 74	2.34 170

Any-RAFT	2.70 133	0.95 117	1.29 169	0.76 104	0.79 115	0.51 47	0.42 64	1.99 184	0.58 75	0.86 76	6.97 230	1.52 146	0.51 43	0.44 61	5.49 106	3.45 157	0.94 92	0.93 119	6.85 194	0.82 94	14.24 243	11.16 163	0.70 127	0.78 102	1.62 177	1.89 168	2.28 113	4.18 196

otaku	6.32 201	5.21 242	2.43 216	18.55 249	3.05 228	6.58 240	5.21 211	1.43 125	1.44 165	1.31 126	1.39 143	3.94 199	2.76 187	3.25 222	26.81 168	1.43 66	10.64 238	1.19 174	20.32 233	1.71 171	13.88 237	11.69 171	11.83 262	2.03 199	1.64 178	2.05 180	2.52 142	6.37 212

ACVNet-4b	15.72 248	4.04 238	2.68 220	44.32 265	2.83 221	6.13 238	62.22 268	1.84 169	1.78 190	1.65 148	1.24 131	4.40 207	112.58 272	3.38 224	47.32 223	1.32 56	16.00 257	1.73 206	55.10 262	2.19 195	14.48 252	16.37 216	7.30 244	3.18 241	1.64 178	1.88 167	2.20 107	4.57 197

HSM-Net_RVC	3.81 169	1.09 152	1.14 142	1.82 192	1.25 163	0.94 140	0.70 117	2.28 203	1.07 142	2.74 198	5.68 211	38.55 261	1.46 174	0.55 101	5.03 101	1.95 116	1.20 140	0.79 73	1.99 74	1.22 137	7.13 163	13.94 202	0.84 161	2.30 208	1.64 178	1.51 138	2.21 110	1.75 145
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV	5.62 195	1.43 187	1.24 163	1.61 189	1.61 185	1.96 195	2.28 180	3.43 224	1.48 170	3.08 207	6.42 217	7.79 228	9.12 214	0.62 121	17.34 157	13.54 233	2.64 202	1.27 185	9.58 210	1.19 134	10.31 200	16.88 224	0.86 166	2.04 202	1.64 178	1.86 166	4.52 209	26.08 248
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SQANet	6.61 207	4.52 241	2.25 210	19.46 250	2.80 220	5.78 235	5.10 208	1.62 151	1.42 163	1.20 114	1.35 139	3.49 192	2.47 183	2.79 216	39.69 189	1.32 56	10.61 236	1.08 157	20.69 235	1.49 160	12.87 221	10.98 157	11.36 260	1.61 182	1.68 182	2.30 192	2.67 160	5.76 209

SGM-Forest	5.08 187	1.24 166	0.79 68	2.11 202	1.57 184	1.42 180	0.58 102	1.40 122	0.90 123	4.89 238	0.91 104	2.72 184	12.97 231	0.64 129	17.84 159	3.50 158	0.87 70	0.68 42	9.60 212	0.82 94	7.51 168	17.96 236	0.87 170	1.09 158	1.69 183	1.75 155	5.90 217	34.83 258
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
iRaft-Stereo_20w	5.41 193	1.35 180	2.82 226	2.69 210	1.55 180	1.58 186	1.23 160	1.96 177	3.24 222	5.53 255	7.00 231	1.55 148	1.33 170	0.55 101	6.14 108	9.93 214	1.65 172	0.87 100	6.14 175	5.54 231	8.40 187	20.46 248	0.73 133	0.87 123	1.71 184	34.19 261	11.64 240	5.53 208

Ntro	7.30 213	6.21 246	2.53 218	8.29 239	3.01 227	5.20 232	8.21 226	1.40 122	1.51 174	1.44 135	1.19 130	3.90 196	2.78 189	3.15 221	35.64 178	1.27 49	10.61 236	1.27 185	45.74 256	1.93 180	14.28 247	11.91 176	11.38 261	2.65 223	1.73 185	2.28 190	2.54 146	4.94 200

DGSMNet	12.30 238	2.15 210	2.14 205	1.99 196	1.68 187	2.73 213	1.82 170	3.08 223	2.11 199	12.64 262	99.93 271	4.00 200	18.54 247	19.58 259	45.95 215	15.08 246	12.73 249	10.09 259	15.38 224	4.59 225	13.00 226	15.62 209	7.34 246	3.49 245	1.76 186	5.84 224	3.48 192	5.37 204

G-Net	6.30 200	1.67 200	1.86 193	1.46 184	1.83 194	1.49 185	1.31 162	4.92 242	8.45 246	3.15 208	4.65 198	7.94 229	6.81 210	0.87 164	16.87 154	7.83 209	1.93 184	2.71 237	5.65 169	6.44 238	9.07 190	11.41 168	1.44 199	2.80 233	1.78 187	18.73 249	6.49 224	30.54 254

ACVNet_1	7.23 211	3.88 236	3.60 236	16.55 246	3.61 238	6.82 242	10.77 240	1.61 150	1.77 188	1.62 144	1.34 138	4.64 208	3.07 195	7.87 239	46.54 219	1.46 71	11.70 244	1.77 207	20.85 236	1.62 167	14.44 251	9.86 138	7.17 243	2.93 237	1.84 188	2.33 193	2.75 162	2.71 175

MFN_U_SF_RVC	5.03 186	1.91 206	1.84 192	2.23 206	1.92 202	2.67 210	6.14 215	2.41 207	1.98 197	4.44 230	10.81 250	4.14 203	2.48 184	4.92 233	32.71 175	3.59 163	2.29 197	1.81 210	11.46 218	3.54 219	7.96 179	7.26 119	1.24 191	3.78 249	1.85 189	3.74 210	2.83 165	3.90 195

pmcnn	6.42 204	1.56 195	1.60 185	2.69 210	3.39 232	2.12 200	10.59 239	2.67 217	2.61 208	2.54 191	6.38 216	6.37 220	16.22 243	0.89 166	16.23 152	14.56 242	4.57 214	3.30 245	7.74 202	7.59 240	13.62 236	22.89 253	6.22 241	2.53 219	1.86 190	3.14 203	4.68 210	4.77 198

MaskLacGwcNet_RVC	22.39 258	1.43 187	1.63 187	2.01 198	1.89 200	2.00 197	4.03 205	2.25 200	2.65 210	5.01 241	28.79 258	216.21 275	50.44 264	5.46 236	37.62 182	4.30 177	5.35 219	12.78 260	28.48 240	1.49 160	14.42 250	12.87 190	1.01 180	2.45 217	1.87 191	7.04 228	145.49 276	5.50 207

s12784h	2.36 123	1.12 155	1.42 176	1.12 155	0.93 133	0.62 85	0.40 61	1.36 119	0.68 97	1.05 108	0.86 92	1.10 108	0.94 144	0.43 57	2.88 59	4.87 186	1.00 107	0.73 58	3.80 137	0.59 34	7.79 174	9.50 136	0.55 73	0.69 84	1.89 192	1.97 176	11.65 241	3.89 194

RTS	3.66 164	1.19 158	1.07 129	0.99 140	1.30 166	1.36 178	3.80 203	1.35 116	1.49 172	2.37 183	1.17 128	1.84 159	1.14 165	1.07 183	42.35 204	3.22 150	2.05 190	1.43 192	4.07 142	1.94 181	4.46 122	5.32 85	1.05 182	1.34 174	1.91 193	5.04 218	2.33 117	2.12 163

RTSA	3.66 164	1.19 158	1.07 129	0.99 140	1.30 166	1.36 178	3.80 203	1.35 116	1.49 172	2.37 183	1.17 128	1.84 159	1.14 165	1.07 183	42.35 204	3.22 150	2.05 190	1.43 192	4.07 142	1.94 181	4.46 122	5.32 85	1.05 182	1.34 174	1.91 193	5.04 218	2.33 117	2.12 163

SHD	3.64 163	1.05 148	2.15 206	1.16 162	1.24 161	1.21 168	2.45 187	1.63 154	1.66 181	2.43 189	2.96 175	1.83 158	2.53 185	0.95 173	39.82 190	3.82 169	1.89 181	1.51 195	4.16 146	2.08 191	5.74 147	5.69 95	0.74 139	1.99 196	1.92 195	1.81 161	1.97 93	1.86 149

CSAN	3.35 154	1.35 180	1.16 147	1.52 186	2.04 206	1.26 173	7.98 224	1.54 139	10.46 249	2.39 187	3.42 184	5.12 214	2.55 186	1.14 189	8.20 119	1.38 61	1.73 176	1.10 159	3.33 128	1.72 172	6.90 158	10.63 150	0.82 157	1.50 178	1.94 196	3.78 211	2.45 133	2.93 179

PMTNet	1.59 85	0.94 113	1.06 125	0.49 46	0.51 49	0.49 41	0.32 39	0.83 41	0.72 103	0.83 71	0.63 51	0.89 75	0.50 40	0.42 52	7.10 113	4.35 178	0.96 97	0.57 25	2.41 86	0.58 31	5.99 148	6.00 104	0.61 98	0.41 20	1.97 197	1.03 90	1.16 31	1.19 113

SANet	6.32 201	2.20 212	1.79 190	2.07 200	2.63 215	3.36 217	10.20 234	4.41 240	7.43 245	2.04 169	4.35 194	8.33 232	12.55 229	1.80 206	47.09 222	1.72 102	6.07 223	1.51 195	4.45 148	1.81 176	9.80 196	10.36 146	1.21 187	2.72 229	2.04 198	5.93 226	3.67 197	9.02 217

XQC	3.85 170	1.31 174	1.36 173	1.30 174	1.53 179	1.33 177	2.55 189	1.62 151	1.46 169	2.54 191	3.01 177	1.69 154	4.90 204	1.38 199	44.59 210	3.43 156	1.76 178	1.35 189	3.99 141	1.75 173	4.57 126	5.16 82	0.89 174	1.42 176	2.05 199	2.68 196	2.31 114	2.06 159

HBP-ISP	6.55 205	1.35 180	2.23 208	1.99 196	1.62 186	1.78 193	0.81 125	2.50 209	1.26 157	4.90 239	6.79 223	1.42 139	0.75 103	14.52 252	52.81 255	19.38 257	1.33 152	1.14 164	6.08 174	7.98 243	12.72 220	19.17 245	0.83 160	1.51 179	2.15 200	2.05 180	3.91 207	3.74 192

RainbowNet	6.38 203	3.77 234	2.95 229	4.59 229	3.15 231	4.28 225	10.99 243	2.04 189	1.97 196	1.89 163	1.11 123	3.92 198	3.08 196	3.63 227	42.37 206	1.96 117	4.60 215	1.56 198	16.57 226	8.71 248	11.66 213	11.28 166	10.57 257	2.32 209	2.23 201	2.29 191	2.78 163	6.05 211

MFN_U_SF_DS_RVC	4.37 178	1.52 193	1.06 125	2.01 198	1.95 203	2.24 202	6.41 218	2.14 191	2.21 202	1.72 153	1.55 145	2.74 187	6.14 208	6.25 237	28.17 170	1.81 109	1.51 164	1.06 154	5.38 162	1.78 174	12.52 216	8.92 132	1.51 205	1.25 171	2.26 202	3.39 207	3.05 175	7.55 216

ADCRef	4.89 184	1.42 185	1.03 121	0.78 111	1.79 192	1.25 172	1.80 169	1.00 68	5.53 239	1.84 158	1.05 118	1.16 117	0.93 142	1.23 194	53.67 257	2.00 119	1.15 135	1.05 151	3.90 140	1.36 150	2.10 93	4.11 64	2.09 213	1.09 158	2.26 202	4.58 212	2.46 135	29.47 253

ADCMid	5.86 197	2.21 213	2.60 219	1.42 180	2.94 225	2.42 207	4.52 207	1.96 177	2.94 215	1.88 160	3.14 179	2.67 182	2.81 191	1.59 202	50.47 240	3.62 165	2.00 187	1.84 212	7.49 200	2.45 198	5.56 143	8.48 131	2.66 217	1.57 180	2.29 204	8.47 235	7.21 228	20.87 241

DPSNet	6.19 198	1.58 196	1.40 174	1.82 192	2.77 219	2.27 203	2.04 177	1.97 179	2.91 214	2.12 175	5.08 202	10.47 246	6.82 211	8.77 241	19.95 162	11.92 230	5.92 222	3.73 247	17.76 227	9.60 254	12.18 215	17.85 233	3.88 229	3.21 242	2.31 205	3.71 209	2.62 153	2.45 171

edge stereo	6.57 206	1.88 205	3.13 232	2.21 205	1.87 199	2.69 212	3.15 196	4.49 241	3.41 224	3.95 222	4.81 199	6.45 221	20.30 248	1.11 186	18.59 160	14.65 244	2.02 188	1.64 202	36.45 245	6.00 235	7.11 161	13.70 199	1.44 199	2.08 203	2.35 206	2.08 183	3.74 198	5.94 210

dad	1.73 95	0.98 128	0.82 73	2.17 203	1.18 158	1.11 158	4.08 206	1.66 157	0.63 89	1.21 118	0.54 35	1.12 110	2.00 180	0.63 125	3.74 85	1.25 47	1.14 133	0.82 83	2.70 98	0.80 83	1.47 63	2.54 46	0.73 133	1.01 150	2.41 207	0.71 43	5.51 214	3.77 193

ADCP+	5.11 188	1.52 193	1.70 188	1.08 153	1.55 180	1.22 169	2.28 180	1.03 71	2.69 212	3.96 223	2.19 170	2.25 173	0.63 75	0.98 176	54.20 259	1.53 80	0.87 70	0.96 125	4.27 147	0.95 112	2.45 100	3.80 59	0.74 139	0.80 105	2.41 207	11.13 239	7.77 231	23.00 243

MSC_U_SF_DS_RVC	5.15 189	2.25 215	1.46 180	2.42 208	2.07 208	2.04 199	5.18 210	1.97 179	2.61 208	2.96 202	1.93 157	3.79 195	10.20 219	10.36 245	27.56 169	3.55 162	3.01 205	1.99 217	14.19 221	3.59 220	7.40 166	9.91 140	2.85 224	1.93 193	2.42 209	2.82 198	2.19 106	6.53 213

SPS-STEREO	6.95 208	1.75 202	1.96 201	2.47 209	1.71 189	2.67 210	7.51 221	2.73 218	1.77 188	3.62 216	6.80 225	4.88 211	2.19 181	1.30 196	41.49 201	11.88 229	3.62 210	2.04 218	36.63 247	2.04 187	14.17 240	17.87 234	1.48 203	2.69 224	2.50 210	3.26 205	3.74 198	2.81 177
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCS	7.02 209	1.96 208	1.96 201	1.45 183	2.34 209	1.96 195	3.44 198	2.25 200	3.95 230	2.64 195	3.13 178	3.52 193	17.50 246	2.18 210	52.87 256	11.38 220	3.10 207	2.55 236	5.10 157	2.56 201	10.82 207	10.12 142	1.74 208	2.12 204	2.53 211	10.38 238	7.40 229	18.54 238

notaker	13.32 243	13.02 258	4.84 241	18.53 248	6.99 256	8.41 251	14.34 250	3.85 235	3.23 221	2.91 201	2.14 169	31.16 259	43.76 259	4.86 232	85.76 269	2.65 138	12.81 251	2.79 241	43.18 253	2.96 211	14.95 254	11.46 169	7.77 253	3.13 239	2.66 212	2.97 201	3.75 200	4.87 199

PVD	4.32 177	1.44 189	2.25 210	1.41 179	1.77 191	1.75 192	2.70 190	3.05 222	2.66 211	3.00 204	4.25 190	2.70 183	3.99 202	1.37 198	39.86 191	3.83 170	2.30 198	2.28 222	4.67 152	2.74 205	7.12 162	6.88 114	1.06 184	1.88 192	3.05 213	2.71 197	2.99 172	2.93 179

MADNet+	4.92 185	2.05 209	1.88 195	2.10 201	2.41 211	1.62 189	5.57 213	2.53 211	2.09 198	2.66 196	2.11 167	4.11 201	2.91 193	2.54 213	41.01 200	5.19 191	4.09 213	1.69 203	4.60 151	3.68 222	13.15 228	7.71 121	1.76 209	3.65 247	3.07 214	2.16 184	3.24 184	3.28 189

WAO-7	9.07 225	3.01 223	5.43 250	29.81 258	2.48 212	4.10 224	9.87 233	2.50 209	4.12 232	4.70 234	7.51 233	8.00 230	14.77 239	1.87 207	40.78 198	2.16 125	12.66 248	2.78 240	45.71 255	2.18 193	10.61 204	10.06 141	1.41 196	2.61 222	3.09 215	4.78 215	2.98 171	5.05 202

ACVNet_2	7.60 217	3.56 228	2.92 228	21.71 255	3.45 236	5.03 231	10.20 234	1.84 169	1.75 186	1.88 160	1.90 156	4.13 202	3.42 200	3.13 220	48.14 226	1.55 88	12.78 250	1.59 199	33.01 244	1.79 175	11.17 210	7.89 123	6.76 242	2.80 233	3.11 216	2.99 202	3.50 193	3.10 183

LSM0	11.96 236	1.70 201	2.88 227	2.75 213	2.51 213	3.46 219	9.27 230	4.20 238	4.16 233	3.65 217	7.52 234	7.40 226	10.23 220	1.32 197	64.87 265	78.56 273	4.73 217	2.33 227	20.33 234	4.80 226	14.31 248	17.05 225	1.30 194	3.15 240	3.41 217	15.40 246	6.33 221	25.24 246

Dean	7.71 222	3.73 233	2.70 222	34.51 260	4.04 243	5.77 234	11.08 244	2.27 202	2.38 206	2.20 177	1.67 147	5.02 213	5.62 206	3.37 223	48.84 229	1.81 109	12.14 247	1.69 203	9.97 213	2.18 193	14.18 241	9.87 139	7.32 245	2.79 232	3.52 218	2.90 199	3.53 194	3.17 185

PSMNet_ROB	17.18 252	5.57 245	2.98 230	3.51 223	2.73 218	6.41 239	10.28 236	2.31 205	2.27 205	4.77 235	140.21 272	98.21 270	6.08 207	34.53 265	10.47 134	1.72 102	5.37 220	1.72 205	20.16 232	3.45 218	13.00 226	8.00 124	63.38 274	2.71 226	3.54 219	3.57 208	3.25 185	3.61 191

LVE	12.08 237	3.68 231	2.75 223	55.08 269	4.35 247	8.14 249	74.25 271	1.97 179	2.42 207	2.31 182	1.72 149	4.79 209	5.02 205	3.47 226	40.00 193	2.29 129	11.14 240	1.88 213	50.99 261	2.03 186	10.30 199	12.06 179	5.50 233	3.25 243	3.73 220	3.25 204	3.10 176	6.68 215

ADCPNet	7.22 210	1.20 161	3.00 231	1.33 175	3.12 230	1.46 183	9.28 231	2.20 195	3.19 220	4.19 225	7.62 235	2.54 178	15.76 241	1.74 205	49.34 232	3.53 161	2.22 195	1.25 183	19.78 231	3.05 213	6.47 152	6.78 112	4.59 232	1.45 177	3.90 221	5.06 220	3.90 206	26.91 249

DispFullNet	16.30 250	3.61 230	4.99 245	3.31 222	3.08 229	3.50 220	3.23 197	6.46 248	2.69 212	5.18 245	6.80 225	88.00 269	15.13 240	2.74 214	39.32 187	24.41 262	4.06 212	3.86 248	139.45 271	28.19 264	12.57 217	15.74 211	2.71 219	2.38 211	4.19 222	2.67 195	6.81 227	5.03 201

SAMSARA	4.67 183	1.33 177	1.79 190	1.51 185	1.56 183	1.58 186	3.79 202	2.22 198	1.93 194	2.38 185	3.37 183	2.12 166	9.35 216	2.02 209	37.97 183	5.46 193	2.03 189	1.62 201	4.95 155	2.84 207	6.73 155	6.13 105	1.00 179	2.01 197	4.21 223	6.28 227	4.36 208	5.44 205

SPstereo	8.41 223	2.31 216	3.95 238	2.18 204	2.05 207	2.28 204	2.16 179	2.96 221	3.64 226	3.06 206	8.02 239	29.77 258	17.20 245	2.43 212	31.88 174	17.57 253	3.57 208	3.97 249	8.09 205	6.45 239	12.57 217	16.11 213	2.37 214	2.82 235	4.26 224	7.25 229	13.62 248	14.60 232

FC-DCNN	4.51 179	1.62 198	4.08 240	2.84 214	2.39 210	3.98 221	10.51 237	2.63 214	1.71 184	2.88 200	1.36 141	4.19 204	1.34 171	0.70 143	7.04 112	2.00 119	1.35 155	1.04 146	9.58 210	0.98 118	9.23 192	16.30 215	0.86 166	1.84 189	4.65 225	2.21 187	7.62 230	16.90 236

ktn	29.25 263	4.04 238	95.12 274	14.38 244	5.47 250	18.03 259	17.50 255	16.11 264	67.22 272	2.86 199	5.27 203	171.03 273	80.57 268	10.72 247	76.12 267	3.35 155	21.01 262	2.75 239	90.20 268	29.10 266	15.07 256	11.01 158	7.65 250	3.01 238	5.09 226	5.80 223	4.72 211	6.57 214

STTRV1_RVC	7.62 219	1.35 180	1.13 139	1.70 191	1.33 171	2.15 201	1.82 170	1.56 145	1.45 167	1.88 160	3.47 186	3.12 189	4.87 203	1.12 187	49.09 231	6.48 202	11.18 241	1.07 156	41.45 251	10.39 255	9.37 193	18.83 243	1.22 188	2.21 206	5.53 227	2.91 200	5.85 215	13.08 229

AnyNet_C01	7.46 216	2.22 214	2.25 210	2.99 221	1.99 205	1.80 194	6.11 214	3.82 234	5.59 240	3.15 208	4.35 194	4.84 210	6.54 209	2.23 211	58.48 261	14.06 237	6.69 226	3.67 246	4.82 154	3.18 216	8.68 188	13.81 201	2.41 215	2.39 214	5.67 228	3.29 206	8.76 234	17.77 237

MADNet++	9.58 229	4.14 240	6.28 254	4.33 227	5.76 252	4.05 222	8.92 229	7.11 249	7.31 244	5.28 251	7.81 238	7.63 227	9.16 215	13.24 249	22.87 163	20.42 258	7.52 230	6.31 252	10.37 215	7.95 242	14.23 242	18.70 241	4.07 230	5.38 253	5.79 229	22.37 250	9.94 236	11.72 227

AnyNet_C32	6.19 198	1.45 190	1.40 174	1.28 172	1.69 188	1.43 181	3.69 201	1.56 145	5.23 238	2.63 194	4.52 197	2.23 171	1.34 171	1.41 200	54.68 260	3.51 159	2.24 196	2.06 221	3.81 138	1.98 184	7.39 165	11.40 167	1.23 189	1.87 191	5.90 230	14.50 243	6.04 220	20.74 240

IMH-64-1	7.69 220	3.33 224	3.54 233	4.78 230	3.41 233	4.66 227	7.94 222	3.50 227	3.08 217	1.39 132	1.97 160	5.46 215	11.00 223	5.06 234	51.74 246	4.54 182	6.41 224	2.30 225	19.20 229	2.05 188	8.35 184	10.70 151	7.76 251	2.38 211	6.01 231	4.61 213	13.27 246	9.08 218

IMH-64	7.69 220	3.33 224	3.54 233	4.78 230	3.41 233	4.66 227	7.94 222	3.50 227	3.08 217	1.39 132	1.97 160	5.46 215	11.00 223	5.06 234	51.74 246	4.54 182	6.41 224	2.30 225	19.20 229	2.05 188	8.35 184	10.70 151	7.76 251	2.38 211	6.01 231	4.61 213	13.27 246	9.08 218

UNDER WATER	16.74 251	8.01 254	5.18 247	15.67 245	9.29 261	8.94 253	36.85 263	8.38 258	6.23 241	4.21 228	3.00 176	18.64 251	96.12 270	15.60 256	37.14 181	10.17 215	14.68 256	2.79 241	47.09 258	8.60 244	17.12 260	13.21 193	17.04 266	5.56 254	6.15 233	15.22 245	6.39 223	14.80 233

UNDER WATER-64	11.94 235	7.33 253	5.26 248	17.03 247	7.50 258	8.66 252	16.40 253	8.75 259	4.42 234	4.46 231	3.23 181	17.69 250	16.25 244	9.32 242	46.44 217	10.50 216	13.88 255	3.04 244	12.89 220	8.65 246	14.27 244	14.74 203	10.97 258	4.47 251	6.36 234	18.61 248	9.42 235	21.90 242

LRCNet_RVC	27.23 262	30.79 262	14.68 259	35.16 262	31.14 267	36.50 265	30.07 262	23.05 265	12.67 259	36.10 271	33.27 259	37.41 260	28.58 254	37.19 266	51.77 248	7.29 207	31.08 263	27.01 268	67.79 265	28.97 265	22.94 264	11.62 170	39.23 269	30.57 268	7.31 235	2.54 194	11.22 238	9.26 220

IMH	9.35 227	3.37 227	3.55 235	4.56 228	3.42 235	4.71 230	8.11 225	3.47 226	3.11 219	1.42 134	1.87 155	5.75 217	16.21 242	47.47 270	51.66 245	2.73 139	9.15 232	2.36 230	20.87 237	2.09 192	8.20 183	10.33 144	8.06 254	2.34 210	7.63 236	5.85 225	3.76 201	10.29 224

WAO-6	7.60 217	2.96 222	2.69 221	8.39 241	2.91 224	4.09 223	9.80 232	3.51 229	3.29 223	1.83 157	2.44 172	6.58 222	10.28 222	3.07 218	50.48 241	2.35 131	13.45 254	1.89 214	9.14 207	2.24 196	14.27 244	12.25 181	3.34 227	2.73 230	7.78 237	7.61 233	4.78 212	11.18 226

CBMV_ROB	7.32 215	1.49 192	2.01 204	2.37 207	1.95 203	2.94 214	2.85 194	6.45 247	1.67 182	5.35 253	6.91 228	9.95 242	11.78 226	0.67 138	38.78 184	6.71 203	3.91 211	1.19 174	10.02 214	2.47 199	9.67 195	17.08 226	0.81 153	1.62 183	7.83 238	10.07 237	5.85 215	25.35 247

PWCK	10.29 230	3.91 237	2.77 224	4.89 234	3.54 237	7.32 245	8.68 227	3.93 236	4.63 236	4.65 233	5.75 212	24.50 256	9.85 218	3.38 224	35.70 180	3.25 152	10.92 239	2.38 231	72.59 266	5.10 229	14.78 253	8.07 126	3.71 228	2.51 218	7.91 239	7.44 230	6.33 221	9.46 221

WAO-8	14.11 245	5.49 243	4.86 242	26.82 256	4.15 245	6.96 243	11.78 247	3.65 232	6.35 242	31.53 269	38.68 264	8.33 232	22.49 249	20.27 262	50.28 237	3.34 153	11.20 242	2.04 218	55.23 263	5.70 233	9.91 197	11.24 164	5.91 236	2.59 220	8.00 240	7.57 231	6.79 225	9.89 222

Venus	14.11 245	5.49 243	4.86 242	26.82 256	4.15 245	6.96 243	11.78 247	3.65 232	6.35 242	31.53 269	38.68 264	8.33 232	22.49 249	20.27 262	50.28 237	3.34 153	11.20 242	2.04 218	55.23 263	5.70 233	9.91 197	11.24 164	5.91 236	2.59 220	8.00 240	7.57 231	6.79 225	9.89 222

MeshStereo	9.32 226	2.66 218	2.34 214	4.20 226	2.89 223	4.28 225	2.45 187	8.29 257	9.16 248	5.14 244	8.46 244	11.16 247	13.23 236	0.85 163	51.81 249	15.66 250	4.76 218	1.82 211	21.81 238	1.92 179	15.41 257	19.79 246	1.07 185	2.40 215	8.53 242	5.45 221	10.67 237	15.48 234
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
ADCL	5.74 196	1.87 204	1.62 186	1.28 172	1.42 177	1.61 188	2.34 185	1.29 106	5.06 237	3.00 204	1.99 164	1.30 130	0.87 134	1.13 188	49.88 235	1.73 105	1.64 169	1.77 207	3.04 109	1.41 153	3.47 112	3.84 61	1.23 189	1.32 173	9.34 243	11.37 240	11.30 239	28.87 252

HanzoNet	48.72 271	45.82 268	75.50 273	62.48 270	48.71 268	62.22 272	81.53 273	55.12 274	62.18 271	15.62 263	22.35 255	75.50 267	105.13 271	172.23 276	54.19 258	11.79 225	63.30 274	9.59 256	142.68 273	22.42 262	19.77 263	25.86 259	34.29 268	5.85 256	9.77 244	9.44 236	8.54 233	13.60 230

JetBlue	11.01 233	9.35 255	6.18 253	8.36 240	7.13 257	10.04 255	10.87 241	5.04 243	4.04 231	2.99 203	3.99 189	9.99 243	9.75 217	8.16 240	48.50 227	14.21 239	7.41 228	5.05 251	7.73 201	3.91 223	13.36 231	18.71 242	8.17 255	3.64 246	11.32 245	18.46 247	12.54 243	28.46 251

JetRed	12.58 239	6.94 252	7.73 255	4.83 233	6.78 255	9.44 254	10.92 242	5.31 246	4.60 235	5.84 258	3.34 182	8.16 231	8.25 212	9.89 244	50.58 242	14.44 241	10.47 235	7.92 253	7.78 204	5.56 232	18.07 262	24.74 257	11.23 259	4.59 252	12.62 246	25.80 253	25.52 258	28.19 250

DGTPSM_ROB	18.53 254	6.49 249	18.04 260	4.98 236	8.90 259	5.93 236	18.56 256	5.08 244	12.04 256	5.07 242	9.28 249	12.68 248	55.86 265	15.28 254	66.30 266	20.57 259	19.32 260	16.27 261	24.75 239	20.04 260	16.70 259	22.25 251	6.01 239	12.63 260	13.88 247	32.46 259	14.80 250	36.23 260

DPSMNet_ROB	24.31 260	6.50 250	18.05 261	5.02 237	8.92 260	6.00 237	18.76 257	5.09 245	12.07 257	5.20 248	26.86 257	20.02 252	160.56 275	15.40 255	77.59 268	20.75 260	19.63 261	16.57 262	37.30 248	20.17 261	17.40 261	22.27 252	6.03 240	12.63 260	13.98 248	32.46 259	14.87 251	36.24 261

TorneroNet-64	13.22 242	6.29 248	5.03 246	34.00 259	3.73 242	10.39 256	16.61 254	3.46 225	12.22 258	2.26 180	5.35 206	17.42 249	34.25 256	14.90 253	47.42 224	3.17 147	13.22 253	2.42 233	36.46 246	9.14 251	14.27 244	12.82 188	5.64 234	2.71 226	14.05 249	13.61 241	3.58 195	12.45 228

ELAS	10.84 232	3.56 228	4.96 244	4.79 232	4.42 248	5.56 233	6.51 219	7.57 250	3.94 229	5.28 251	7.73 236	9.90 240	11.95 227	3.98 230	51.90 251	4.58 184	7.45 229	9.46 255	9.29 209	2.75 206	13.28 230	17.44 232	2.75 220	3.75 248	17.66 250	27.22 255	13.08 245	31.86 256
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	21.80 257	6.71 251	4.04 239	99.23 273	6.14 253	41.63 268	70.49 270	3.63 231	8.86 247	3.60 215	3.42 184	6.78 224	84.46 269	17.61 257	40.67 195	3.96 171	10.14 233	2.82 243	90.71 269	2.91 209	12.90 222	12.31 182	9.04 256	2.84 236	19.52 251	5.56 222	8.25 232	10.42 225

ELAS_RVC	9.44 228	3.33 224	5.58 251	4.11 225	3.68 239	7.49 246	6.29 216	7.70 253	3.76 227	5.25 249	7.74 237	9.89 238	11.05 225	3.12 219	47.81 225	4.61 185	7.01 227	9.67 257	11.32 216	2.99 212	13.48 232	18.09 238	2.75 220	4.11 250	20.24 252	23.51 251	5.06 213	5.25 203
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	17.90 253	3.70 232	5.94 252	43.89 264	5.62 251	39.01 266	13.50 249	7.84 256	10.79 253	5.25 249	8.94 245	24.58 257	30.28 255	1.98 208	59.79 264	13.60 235	5.75 221	1.79 209	40.86 250	5.29 230	11.04 209	15.34 207	2.47 216	11.83 258	23.98 253	30.27 257	23.75 257	36.15 259

MDST_ROB	12.84 240	32.58 263	1.86 193	20.66 254	2.84 222	7.65 247	3.50 200	4.02 237	1.51 174	3.73 220	6.49 218	3.22 190	42.47 258	0.80 159	50.42 239	2.20 127	1.29 148	0.83 89	18.69 228	1.42 154	12.92 223	18.51 239	1.50 204	1.82 187	24.51 254	15.09 244	31.82 261	34.42 257

SGM_RVC	11.64 234	2.80 221	1.89 196	2.92 216	2.54 214	4.66 227	8.81 228	7.78 255	3.50 225	5.57 256	8.27 240	9.89 238	12.97 231	0.97 175	4.41 93	2.83 142	7.65 231	1.17 169	40.85 249	6.32 237	10.68 205	24.24 255	1.79 210	3.32 244	27.82 255	35.58 262	31.94 263	43.00 264
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DeepPrunerF	4.26 174	1.62 198	0.74 60	2.93 217	4.99 249	2.40 206	3.44 198	0.88 51	3.92 228	0.79 62	1.16 126	0.71 33	0.57 58	0.63 125	43.07 208	2.04 122	1.04 116	0.87 100	2.42 88	0.92 108	1.80 78	2.10 38	0.88 173	0.82 109	28.99 256	1.77 160	2.48 136	1.16 110

LE_ROB	30.50 264	24.69 261	35.49 266	34.61 261	56.81 273	18.87 260	58.99 267	31.76 269	41.68 267	5.39 254	26.68 256	46.42 262	49.67 262	13.45 250	40.69 197	4.22 174	12.06 246	1.23 177	46.44 257	37.28 270	12.68 219	19.06 244	48.23 270	22.44 266	30.42 257	31.57 258	31.85 262	40.86 262

SGM-ForestM	13.80 244	10.32 257	8.18 256	4.90 235	3.69 240	7.87 248	10.55 238	7.61 251	10.68 251	5.09 243	8.30 241	9.49 237	12.89 230	4.42 231	49.85 234	13.64 236	10.21 234	1.16 167	11.67 219	8.91 249	11.41 211	24.59 256	3.28 225	5.76 255	31.49 258	36.13 263	19.13 254	41.30 263

MANE	15.81 249	9.88 256	8.25 257	5.12 238	6.22 254	8.39 250	11.49 246	7.67 252	10.83 254	4.97 240	8.34 243	8.98 236	12.97 231	3.88 229	48.84 229	18.39 255	11.83 245	20.15 264	11.32 216	9.38 253	13.48 232	26.38 260	2.78 223	12.22 259	32.08 259	36.35 264	33.31 264	43.41 265

FINET	8.71 224	0.76 51	1.06 125	0.73 98	0.61 75	0.65 94	0.96 137	1.14 82	10.65 250	0.64 32	8.32 242	1.23 121	12.97 231	0.66 136	19.47 161	15.19 249	1.11 126	0.67 40	4.45 148	3.30 217	6.92 159	25.13 258	0.48 41	1.82 187	33.04 260	36.43 265	1.44 45	45.32 268

HaxPig	44.55 269	46.74 269	47.29 270	47.70 266	48.78 269	47.59 269	48.40 264	49.50 270	47.10 268	49.76 272	50.30 266	49.05 263	45.31 260	54.53 271	41.50 202	40.24 265	50.13 271	52.04 272	44.70 254	43.04 271	46.59 268	44.52 268	51.78 271	45.41 272	33.76 261	25.29 252	28.70 259	23.20 244

DPSM_ROB	21.09 255	17.18 259	22.68 262	10.13 242	9.29 261	13.96 257	14.47 251	11.66 260	15.25 260	9.00 259	8.97 246	10.35 244	13.24 237	19.82 260	59.61 262	26.09 263	18.75 258	21.25 265	14.76 222	15.47 258	28.53 265	28.20 262	7.44 247	16.13 263	34.47 262	39.29 268	38.28 267	45.08 266

DPSM	21.09 255	17.18 259	22.68 262	10.13 242	9.29 261	13.96 257	14.47 251	11.66 260	15.25 260	9.00 259	8.97 246	10.35 244	13.24 237	19.82 260	59.61 262	26.09 263	18.75 258	21.25 265	14.76 222	15.47 258	28.53 265	28.20 262	7.44 247	16.13 263	34.47 262	39.29 268	38.28 267	45.08 266

SGM+DAISY	15.03 247	3.86 235	5.41 249	3.96 224	3.71 241	6.66 241	7.44 220	7.77 254	10.90 255	5.69 257	8.99 248	9.93 241	13.12 235	3.67 228	45.62 214	18.93 256	4.69 216	3.97 249	15.74 225	13.34 257	15.06 255	28.38 265	1.46 201	13.52 262	34.47 262	36.45 266	37.75 266	45.36 269

AVERAGE_ROB	46.10 270	48.44 270	48.15 271	49.32 267	50.20 270	48.59 270	49.79 265	50.71 272	48.61 269	51.66 273	52.51 267	50.25 264	47.27 261	55.77 272	43.02 207	41.01 266	52.37 272	54.54 273	47.19 259	45.40 272	48.69 269	44.71 269	52.87 272	46.96 273	35.70 265	26.55 254	30.75 260	23.74 245

MEDIAN_ROB	49.56 272	51.56 271	50.68 272	52.75 268	53.71 271	52.03 271	53.33 266	54.25 273	52.17 270	54.87 274	55.86 269	53.55 265	50.14 263	59.05 273	46.45 218	44.58 267	55.75 273	57.86 274	50.47 260	48.81 273	52.02 270	47.66 270	56.65 273	49.99 274	38.96 266	30.09 256	33.54 265	31.34 255

TorneroNet	25.03 261	6.23 247	3.71 237	95.21 272	4.04 243	30.59 264	28.04 258	4.36 239	17.91 262	2.20 177	37.98 263	81.16 268	72.52 266	18.24 258	46.94 221	2.75 140	13.19 252	2.38 231	87.74 267	9.05 250	15.54 258	12.50 186	5.92 238	2.71 226	49.11 267	8.21 234	3.60 196	13.88 231

PML	39.12 265	38.07 267	12.03 258	39.14 263	28.99 266	40.52 267	11.18 245	14.17 262	98.92 273	27.80 268	165.99 274	107.70 271	159.11 274	13.58 251	17.37 158	11.85 228	35.22 265	8.64 254	42.84 252	11.21 256	14.35 249	16.59 217	5.89 235	7.24 257	52.84 268	13.89 242	42.19 269	18.91 239

BEATNet-Init1	54.98 273	76.29 272	23.41 264	86.88 271	56.39 272	86.85 273	69.29 269	49.55 271	36.32 266	11.75 261	54.61 268	64.36 266	78.43 267	21.46 264	91.69 270	51.99 269	38.14 269	22.22 267	101.82 270	73.02 274	54.14 271	49.15 271	27.76 267	24.21 267	58.43 269	37.31 267	77.81 273	61.10 270

MyStereo03	43.72 268	34.56 264	45.65 268	20.26 252	18.69 265	28.02 261	29.16 260	23.39 267	30.77 264	18.18 264	35.20 261	20.70 253	26.70 252	40.08 268	119.88 272	56.08 271	37.63 266	42.68 270	29.42 242	31.78 268	57.39 272	70.86 273	14.99 264	32.55 270	69.07 270	79.07 271	76.99 271	90.81 272

MyStereo02	43.03 266	34.56 264	45.65 268	20.26 252	0.00 1	28.02 261	29.16 260	23.39 267	30.77 264	18.18 264	35.20 261	20.70 253	26.70 252	40.08 268	119.88 272	56.08 271	37.63 266	42.68 270	29.42 242	31.78 268	57.39 272	70.86 273	14.99 264	32.55 270	69.07 270	79.07 271	76.99 271	90.81 272

CasAABBNet	43.13 267	34.58 266	45.64 267	20.16 251	18.53 264	28.05 263	29.10 259	23.25 266	30.68 263	18.72 266	18.11 252	20.71 255	37.91 257	39.77 267	120.31 274	53.12 270	37.70 268	42.54 269	29.33 241	30.54 267	57.52 274	65.08 272	14.60 263	32.33 269	69.15 272	79.07 271	76.98 270	90.93 274

ASD4	134.83 274	150.48 274	108.50 276	110.82 275	88.00 274	125.03 274	105.44 274	136.72 275	123.82 274	135.87 276	158.63 273	173.00 274	136.63 273	115.82 275	127.89 276	135.23 275	155.86 275	115.66 276	140.66 272	177.26 276	252.80 276	257.80 276	104.93 275	114.70 275	133.56 273	71.40 270	95.71 274	88.19 271

DPSimNet_ROB	146.58 275	193.45 275	99.23 275	195.37 276	175.02 275	155.06 275	112.88 275	167.32 276	164.47 275	99.95 275	205.57 275	169.31 272	207.38 276	93.94 274	127.45 275	85.03 274	166.41 276	87.66 275	201.24 275	103.73 275	162.25 275	98.87 275	105.97 276	134.73 276	157.15 274	183.74 275	136.27 275	168.25 275

XX-Stereo	13.13 241	0.72 32	1.28 168	1.04 149	0.54 61	0.81 124	0.87 130	1.13 81	0.51 59	4.52 232	6.79 223	1.56 150	1.04 156	0.49 77	39.98 192	16.92 252	1.52 166	0.95 122	6.78 191	0.95 112	6.18 151	13.69 198	0.71 128	0.52 41	237.32 275	1.37 127	2.63 155	3.58 190

FADE			30.20 265	2.84 214				15.68 263		23.63 267			25.20 251	9.76 243	44.72 211	14.35 240	43.07 270	10.04 258		25.33 263	35.97 267	32.01 266	7.60 249	16.21 265			15.03 252

Low-res two-view benchmark