Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

CroCo-Stereo Lap2	0.05 3	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.03 1	0.03 3	0.06 5	0.03 2	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.10 3	0.10 4	0.07 3	0.07 4	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.06 3	0.02 2	0.03 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.05 3

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 8	0.10 4	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.07 2	0.05 2	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 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
ProNet	0.04 1	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.04 7	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.07 1	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

RAFT	0.07 4	0.04 3	0.06 7	0.05 6	0.03 5	0.06 9	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 10	0.08 7	0.05 8	0.02 2	0.10 3	0.08 2	0.08 4	0.06 3	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.09 13	0.02 2	0.04 4	0.13 25	0.14 34	0.16 26	0.15 36

StereoVision	0.07 4	0.05 5	0.05 5	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 55	0.05 3	0.06 4	0.05 4	0.06 14	0.02 2	0.13 10	0.13 17	0.09 5	0.07 4	0.10 7	0.08 15	0.08 3	0.07 5	0.03 4	0.05 6	0.11 13	0.10 12	0.13 18	0.13 21

StereoIM	0.10 12	0.07 6	0.07 12	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 16	0.07 10	0.13 22	0.06 14	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.15 23	0.12 23	0.15 22	0.07 7	0.16 24	0.13 26	0.03 4	0.06 10	0.14 33	0.20 91	0.16 26	0.19 63

MIF-Stereo	0.11 20	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.06 4	0.12 18	0.12 79	0.08 39	0.18 28	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.19 38	0.09 22	0.17 30	0.12 22	0.07 47	0.06 10	0.12 22	0.19 82	0.10 7	0.13 21

anonymousdsp	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.06 12	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.06 7	0.11 16	0.10 28	0.08 7	0.04 5	0.05 14	0.13 10	0.12 15	0.11 10	0.09 8	0.13 19	0.08 15	0.14 18	0.15 33	0.04 9	0.05 6	0.08 4	0.07 3	0.11 10	0.07 5

iRaftStereo_RVC	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.05 6	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.10 13	0.09 19	0.10 12	0.05 8	0.04 11	0.11 5	0.11 7	0.13 17	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.05 6	0.10 10	0.09 7	0.11 10	0.08 7

RAFT + AFF	0.14 33	0.07 6	0.05 5	0.08 26	0.05 8	0.07 15	0.04 7	0.11 16	0.08 18	0.14 23	0.07 10	0.15 32	0.04 5	0.03 6	1.54 221	0.11 7	0.14 19	0.07 4	0.14 20	0.06 4	0.14 18	0.08 8	0.03 4	0.05 6	0.10 10	0.07 3	0.07 3	0.07 5

RYNet	0.15 42	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.06 14	0.06 9	0.04 7	0.07 5	0.13 90	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 8	0.04 11	1.96 240	0.11 7	0.09 5	0.13 35	0.10 7	0.07 7	0.08 3	0.07 5	0.13 131	0.06 10	0.09 7	0.22 108	0.11 10	0.08 7

AEACV	0.07 4	0.08 12	0.04 3	0.05 6	0.05 8	0.04 3	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.05 3	0.06 5	0.03 3	0.03 6	0.17 25	0.13 17	0.09 5	0.08 7	0.12 13	0.07 7	0.10 9	0.10 16	0.03 4	0.04 4	0.08 4	0.12 19	0.07 3	0.05 3

LL-Strereo2	0.12 25	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.06 9	0.04 7	0.15 29	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.13 22	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.18 43	0.11 18	0.20 45	0.10 29	0.20 55	0.28 103	0.05 22	0.07 16	0.12 22	0.13 27	0.15 21	0.10 12

delet	0.08 8	0.08 12	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.06 29	0.07 5	0.06 7	0.09 11	0.07 10	0.11 15	0.06 14	0.06 25	0.12 8	0.10 4	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.09 22	0.09 8	0.07 5	0.05 22	0.06 10	0.09 7	0.09 7	0.10 7	0.08 7

TDLM	0.07 4	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.05 19	0.07 5	0.06 7	0.06 5	0.10 28	0.08 7	0.06 14	0.05 14	0.09 2	0.09 3	0.09 5	0.09 8	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.06 3	0.05 22	0.07 16	0.08 4	0.07 3	0.08 6	0.08 7

AANet_RVC	0.09 11	0.08 12	0.08 23	0.07 14	0.09 42	0.06 9	0.06 29	0.09 9	0.09 27	0.08 9	0.09 19	0.08 7	0.07 22	0.06 25	0.14 13	0.11 7	0.11 10	0.12 23	0.11 9	0.10 29	0.10 9	0.09 13	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.12 19	0.12 16	0.14 30

test croco	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.06 12	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.16 24	0.06 4	0.11 15	0.04 5	0.04 11	0.16 20	0.16 42	0.16 26	0.12 23	0.15 22	0.08 15	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.07 16	0.12 22	0.12 19	0.12 16	0.14 30

MIF-Stereo (partial)	0.10 12	0.09 17	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.12 18	0.09 27	0.12 21	0.07 10	0.09 11	0.07 22	0.05 14	0.18 28	0.15 31	0.16 26	0.13 35	0.14 20	0.08 15	0.16 24	0.10 16	0.04 9	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.16 26	0.13 21

MIM_Stereo	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.08 26	0.07 20	0.09 36	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.19 44	0.08 15	0.11 15	0.05 8	0.05 14	0.16 20	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.20 45	0.10 29	0.18 40	0.15 33	0.04 9	0.07 16	0.11 13	0.10 12	0.15 21	0.10 12

RAFT_CTSACE	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 29	0.12 18	0.07 14	0.18 38	0.06 4	0.14 25	0.12 79	0.05 14	0.13 10	0.13 17	0.14 19	0.09 8	0.12 13	0.07 7	0.16 24	0.18 49	0.04 9	0.07 16	0.14 33	0.14 34	0.19 42	0.14 30

test_4	0.14 33	0.09 17	0.10 47	0.07 14	0.07 20	0.05 6	0.05 19	0.17 38	0.11 55	0.24 88	0.08 15	0.15 32	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 69	0.18 43	0.12 23	0.17 29	0.11 38	0.23 84	0.27 95	0.04 9	0.09 47	0.14 33	0.20 91	0.26 96	0.23 93

AnonymousM	0.19 85	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.20 57	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.16 41	0.07 22	0.09 57	0.23 75	0.23 129	0.23 101	0.14 44	0.20 45	0.15 89	0.32 117	0.26 89	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.17 63	0.54 197	0.97 215

ARAFT	0.12 25	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.04 7	0.14 26	0.08 18	0.21 52	0.10 28	0.17 45	0.05 8	0.05 14	0.18 28	0.14 21	0.18 43	0.15 60	0.20 45	0.08 15	0.20 55	0.18 49	0.05 22	0.06 10	0.14 33	0.11 15	0.18 36	0.13 21

MMNet	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.10 40	0.08 31	0.09 36	0.06 29	0.10 11	0.08 18	0.08 9	0.09 19	0.12 18	0.06 14	0.08 39	0.22 66	0.11 7	0.12 14	0.11 18	0.12 13	0.09 22	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.10 10	0.11 15	0.13 18	0.12 17

DMCA	0.11 20	0.09 17	0.10 47	0.08 26	0.09 42	0.08 22	0.09 74	0.13 22	0.10 38	0.11 16	0.13 54	0.12 18	0.08 31	0.09 57	0.20 42	0.14 21	0.15 23	0.14 44	0.12 13	0.10 29	0.14 18	0.09 13	0.08 63	0.08 25	0.11 13	0.13 27	0.11 10	0.12 17

HH	0.25 134	0.10 26	0.17 139	0.15 98	0.14 104	0.20 132	0.14 117	0.27 143	0.13 90	0.36 185	0.12 45	0.28 127	0.10 46	0.13 122	0.23 75	0.40 199	0.26 132	0.19 125	0.49 161	0.21 136	0.68 214	0.52 189	0.11 109	0.11 82	0.23 113	0.25 131	0.36 155	0.38 159

HanStereo	0.25 134	0.10 26	0.17 139	0.15 98	0.14 104	0.20 132	0.14 117	0.27 143	0.13 90	0.36 185	0.12 45	0.28 127	0.10 46	0.13 122	0.23 75	0.40 199	0.26 132	0.19 125	0.49 161	0.21 136	0.68 214	0.52 189	0.11 109	0.11 82	0.23 113	0.25 131	0.36 155	0.38 159

4D-IteraStereo	0.14 33	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.21 66	0.12 71	0.26 104	0.12 45	0.20 64	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 69	0.20 61	0.15 60	0.22 64	0.12 45	0.27 104	0.29 108	0.05 22	0.08 25	0.14 33	0.14 34	0.19 42	0.13 21

CES	0.18 74	0.10 26	0.10 47	0.09 31	0.11 64	0.10 41	0.05 19	0.42 198	0.10 38	0.20 48	0.27 153	0.23 90	0.10 46	0.12 106	0.26 105	0.23 129	0.25 123	0.15 60	0.20 45	0.13 60	0.45 165	0.26 89	0.09 75	0.08 25	0.19 73	0.15 43	0.19 42	0.24 106

RAFT+CT+SA	0.12 25	0.10 26	0.09 37	0.08 26	0.06 14	0.07 15	0.06 29	0.19 55	0.09 27	0.16 24	0.08 15	0.18 51	0.16 121	0.05 14	0.17 25	0.17 50	0.12 14	0.10 14	0.17 29	0.09 22	0.17 30	0.23 72	0.04 9	0.08 25	0.15 41	0.14 34	0.18 36	0.17 44

test_5	0.11 20	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.05 8	0.07 15	0.05 19	0.16 35	0.07 14	0.11 16	0.09 19	0.15 32	0.15 115	0.03 6	0.15 17	0.15 31	0.11 10	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.13 15	0.15 33	0.04 9	0.09 47	0.13 25	0.14 34	0.19 42	0.18 50

AASNet	0.10 12	0.10 26	0.07 12	0.10 40	0.10 54	0.11 55	0.08 60	0.11 16	0.06 7	0.10 13	0.11 40	0.10 12	0.06 14	0.07 31	0.14 13	0.11 7	0.13 17	0.11 18	0.11 9	0.09 22	0.11 11	0.12 22	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.10 12	0.10 7	0.08 7

test-1	0.27 147	0.10 26	0.12 85	0.14 83	0.13 88	0.25 165	0.18 133	0.29 163	0.17 132	0.37 191	0.42 193	0.30 149	0.16 121	0.14 131	0.29 114	0.36 191	0.27 143	0.20 136	0.52 171	0.25 166	0.57 191	0.66 216	0.10 94	0.13 113	0.28 155	0.29 159	0.30 130	0.36 151

raft+_RVC	0.12 25	0.10 26	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.09 36	0.06 29	0.18 46	0.09 27	0.22 59	0.12 45	0.15 32	0.07 22	0.06 25	0.16 20	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.20 45	0.09 22	0.19 47	0.17 44	0.05 22	0.07 16	0.14 33	0.13 27	0.16 26	0.13 21

XX-Stereo	2.24 249	0.10 26	0.10 47	0.17 117	0.10 54	0.21 142	0.11 93	0.25 114	0.12 71	0.36 185	0.53 211	0.29 136	0.10 46	0.11 85	0.24 90	0.35 184	0.27 143	0.18 114	0.47 151	0.18 115	0.41 154	0.37 139	0.10 94	0.10 72	54.05 271	0.25 131	0.34 150	0.51 178

AFF-stereo	0.10 12	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.08 22	0.04 7	0.17 38	0.08 18	0.21 52	0.08 15	0.13 22	0.05 8	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.12 14	0.09 8	0.20 45	0.07 7	0.14 18	0.11 18	0.04 9	0.06 10	0.13 25	0.12 19	0.18 36	0.11 14

GANet	0.10 12	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.10 54	0.12 68	0.09 74	0.13 22	0.08 18	0.10 13	0.10 28	0.14 25	0.06 14	0.06 25	0.11 5	0.12 15	0.14 19	0.14 44	0.11 9	0.07 7	0.11 11	0.08 8	0.08 63	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.11 14

PWCDC_ROB	0.23 120	0.10 26	0.13 97	0.10 40	0.17 131	0.11 55	0.15 124	0.12 18	0.38 194	0.11 16	0.25 138	0.14 25	0.77 211	0.28 190	0.88 195	0.21 106	0.17 33	0.18 114	0.17 29	0.17 111	0.20 55	0.39 146	0.20 167	0.17 152	0.11 13	0.20 91	0.15 21	0.24 106

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 42	0.11 39	0.10 47	0.11 55	0.08 31	0.09 36	0.05 19	0.18 46	0.17 132	0.23 68	0.18 91	0.18 51	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.17 50	0.19 53	0.15 60	0.18 32	0.12 45	0.19 47	0.26 89	0.07 47	0.09 47	0.16 45	0.22 108	0.16 26	0.21 75

CAS	0.14 33	0.11 39	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.17 38	0.10 38	0.17 31	0.16 77	0.15 32	0.10 46	0.10 75	0.20 42	0.18 69	0.17 33	0.14 44	0.19 38	0.11 38	0.22 72	0.23 72	0.07 47	0.08 25	0.17 56	0.16 56	0.17 33	0.23 93

TESTraft	0.13 30	0.11 39	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.07 42	0.15 29	0.11 55	0.16 24	0.10 28	0.14 25	0.16 121	0.05 14	0.24 90	0.17 50	0.15 23	0.12 23	0.18 32	0.10 29	0.18 40	0.22 69	0.04 9	0.08 25	0.17 56	0.17 63	0.23 68	0.19 63

anonymity	0.53 197	0.11 39	0.19 152	0.16 108	0.14 104	0.16 103	0.10 83	0.29 163	0.13 90	0.34 171	7.32 262	0.30 149	0.13 93	0.12 106	0.21 53	0.37 195	0.27 143	0.17 84	0.44 144	0.23 157	0.43 160	0.54 196	0.11 109	0.12 97	0.34 184	0.43 197	0.71 220	0.44 172

IER	0.15 42	0.11 39	0.10 47	0.12 67	0.10 54	0.12 68	0.08 60	0.17 38	0.10 38	0.18 38	0.17 87	0.20 64	0.10 46	0.11 85	0.47 159	0.15 31	0.18 43	0.14 44	0.16 24	0.11 38	0.16 24	0.12 22	0.09 75	0.09 47	0.14 33	0.16 56	0.19 42	0.18 50

CIPLG	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 64	0.10 46	0.12 106	0.23 75	0.17 50	0.21 75	0.14 44	0.21 56	0.13 60	0.22 72	0.28 103	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 58	0.13 21

IPLGR_C	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 64	0.10 46	0.12 106	0.21 53	0.17 50	0.21 75	0.14 44	0.21 56	0.13 60	0.22 72	0.28 103	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 58	0.14 30

test-3	0.18 74	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 76	0.10 41	0.07 42	0.25 114	0.10 38	0.27 113	0.11 40	0.29 136	0.11 67	0.08 39	0.23 75	0.19 87	0.23 101	0.15 60	0.47 151	0.15 89	0.33 120	0.46 165	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 88	0.23 93

test_1	0.18 74	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 76	0.10 41	0.07 42	0.25 114	0.10 38	0.27 113	0.11 40	0.29 136	0.11 67	0.08 39	0.23 75	0.19 87	0.23 101	0.15 60	0.47 151	0.15 89	0.33 120	0.46 165	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 88	0.23 93

ACRE	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.09 27	0.23 68	0.15 67	0.20 64	0.10 46	0.12 106	0.21 53	0.17 50	0.21 75	0.14 44	0.21 56	0.13 60	0.22 72	0.27 95	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 58	0.13 21

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 25	0.11 39	0.09 37	0.08 26	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.21 66	0.09 27	0.23 68	0.09 19	0.18 51	0.06 14	0.05 14	0.16 20	0.14 21	0.14 19	0.09 8	0.21 56	0.08 15	0.17 30	0.13 26	0.05 22	0.08 25	0.17 56	0.13 27	0.20 53	0.14 30

UPFNet	0.13 30	0.11 39	0.12 85	0.12 67	0.11 64	0.13 77	0.10 83	0.15 29	0.12 71	0.17 31	0.13 54	0.15 32	0.09 39	0.11 85	0.23 75	0.15 31	0.17 33	0.15 60	0.16 24	0.11 38	0.13 15	0.11 18	0.09 75	0.09 47	0.13 25	0.13 27	0.19 42	0.13 21

HITNet	0.14 33	0.11 39	0.10 47	0.11 55	0.10 54	0.10 41	0.07 42	0.18 46	0.11 55	0.24 88	0.13 54	0.18 51	0.10 46	0.09 57	0.20 42	0.14 21	0.17 33	0.14 44	0.16 24	0.10 29	0.20 55	0.22 69	0.08 63	0.09 47	0.15 41	0.14 34	0.24 78	0.18 50
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
CASnet	0.15 42	0.12 52	0.08 23	0.10 40	0.11 64	0.14 84	0.06 29	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.15 67	0.23 90	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.15 31	0.20 61	0.11 18	0.26 84	0.11 38	0.34 127	0.19 57	0.07 47	0.08 25	0.16 45	0.12 19	0.20 53	0.17 44
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.13 30	0.12 52	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.18 46	0.08 18	0.20 48	0.16 77	0.15 32	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.23 70	0.11 38	0.19 47	0.21 64	0.07 47	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.18 36	0.12 17

EGLCR-Stereo	0.20 94	0.12 52	0.10 47	0.11 55	0.11 64	0.13 77	0.06 29	0.23 82	0.11 55	0.27 113	0.09 19	0.24 97	0.09 39	0.09 57	0.18 28	0.21 106	0.24 112	0.16 75	0.29 107	0.12 45	0.36 140	0.46 165	0.07 47	0.09 47	0.15 41	0.25 131	0.93 228	0.25 113

TestStereo1	0.14 33	0.12 52	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 42	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 132	0.05 14	0.23 75	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 38	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 68	0.17 63	0.26 96	0.20 68

SA-5K	0.14 33	0.12 52	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 42	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 132	0.05 14	0.23 75	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 38	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 68	0.17 63	0.26 96	0.20 68

IPLG	0.22 110	0.12 52	0.11 69	0.10 40	0.10 54	0.10 41	0.07 42	0.22 73	0.09 27	0.24 88	0.15 67	0.21 76	0.09 39	0.11 85	1.93 239	0.18 69	0.21 75	0.16 75	0.24 77	0.14 75	0.20 55	0.32 120	0.06 34	0.10 72	0.18 68	0.18 76	0.24 78	0.14 30

GMOStereo	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

error version	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

test-v	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

test_3	0.19 85	0.12 52	0.11 69	0.11 55	0.12 76	0.10 41	0.07 42	0.25 114	0.12 71	0.28 126	0.12 45	0.31 154	0.14 109	0.08 39	0.25 101	0.20 95	0.23 101	0.15 60	0.47 151	0.16 103	0.35 135	0.46 165	0.06 34	0.11 82	0.19 73	0.19 82	0.27 111	0.25 113

test-2	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

CREStereo++_RVC	0.18 74	0.12 52	0.10 47	0.11 55	0.12 76	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.13 54	0.22 86	0.19 150	0.10 75	0.22 66	0.22 119	0.24 112	0.12 23	0.22 64	0.11 38	0.34 127	0.25 84	0.07 47	0.09 47	0.19 73	0.15 43	0.62 209	0.23 93
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.19 85	0.12 52	0.10 47	0.14 83	0.13 88	0.14 84	0.08 60	0.18 46	0.11 55	0.24 88	0.12 45	0.16 41	0.12 79	0.13 122	0.29 114	0.28 161	0.26 132	0.25 177	0.34 121	0.22 145	0.34 127	0.27 95	0.29 200	0.10 72	0.13 25	0.15 43	0.36 155	0.18 50

XX-TBD	0.19 85	0.12 52	0.10 47	0.14 83	0.13 88	0.14 84	0.08 60	0.18 46	0.11 55	0.24 88	0.12 45	0.16 41	0.12 79	0.13 122	0.29 114	0.28 161	0.26 132	0.25 177	0.34 121	0.22 145	0.34 127	0.27 95	0.29 200	0.10 72	0.13 25	0.15 43	0.36 155	0.18 50

raftrobust	0.15 42	0.12 52	0.11 69	0.11 55	0.10 54	0.08 22	0.06 29	0.22 73	0.09 27	0.27 113	0.13 54	0.19 59	0.08 31	0.08 39	0.21 53	0.18 69	0.21 75	0.15 60	0.28 99	0.13 60	0.25 91	0.23 72	0.08 63	0.08 25	0.19 73	0.17 63	0.17 33	0.16 40

DMCA-RVC	0.16 56	0.12 52	0.15 116	0.12 67	0.13 88	0.11 55	0.13 110	0.17 38	0.16 124	0.18 38	0.21 115	0.20 64	0.10 46	0.10 75	0.36 140	0.17 50	0.18 43	0.17 84	0.16 24	0.14 75	0.18 40	0.15 33	0.10 94	0.12 97	0.14 33	0.13 27	0.18 36	0.18 50

CVANet_RVC	0.10 12	0.12 52	0.11 69	0.13 73	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.12 18	0.08 18	0.09 11	0.14 60	0.10 12	0.07 22	0.07 31	0.11 5	0.11 7	0.11 10	0.11 18	0.11 9	0.08 15	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.12 17

IGEV_Zeroshot_test	0.29 152	0.13 69	0.22 173	0.29 173	0.17 131	0.21 142	0.22 156	0.28 153	0.14 103	0.35 181	0.43 196	0.33 158	0.11 67	0.14 131	0.23 75	0.37 195	0.26 132	0.17 84	0.48 159	0.24 160	0.52 185	0.61 211	0.11 109	0.11 82	0.33 179	0.27 149	0.62 209	0.45 173

MSKI-zero shot	0.26 141	0.13 69	0.10 47	0.14 83	0.14 104	0.15 95	0.11 93	0.28 153	0.13 90	0.30 144	0.35 176	0.28 127	0.11 67	0.12 106	0.29 114	0.37 195	0.28 154	0.17 84	0.58 185	0.26 174	0.57 191	0.55 198	0.09 75	0.11 82	0.25 132	0.41 191	0.32 140	0.42 167

Any-RAFT	0.24 128	0.13 69	0.16 127	0.16 108	0.13 88	0.15 95	0.10 83	0.25 114	0.14 103	0.28 126	0.35 176	0.28 127	0.11 67	0.12 106	0.22 66	0.25 144	0.28 154	0.17 84	0.50 166	0.16 103	0.63 204	0.40 149	0.10 94	0.10 72	0.28 155	0.29 159	0.26 96	0.42 167

RAFT-Test	0.24 128	0.13 69	0.11 69	0.16 108	0.14 104	0.18 118	0.11 93	0.27 143	0.14 103	0.32 158	0.26 147	0.26 111	0.12 79	0.14 131	0.24 90	0.35 184	0.27 143	0.18 114	0.56 180	0.24 160	0.58 195	0.49 180	0.09 75	0.11 82	0.27 147	0.29 159	0.27 111	0.35 149

LoS_RVC	0.16 56	0.13 69	0.10 47	0.07 14	0.09 42	0.08 22	0.06 29	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 67	0.09 57	0.21 53	0.22 119	0.17 33	0.16 75	0.24 77	0.12 45	0.33 120	0.31 117	0.08 63	0.09 47	0.20 83	0.15 43	0.16 26	0.20 68

tt_ll	0.16 56	0.13 69	0.10 47	0.07 14	0.09 42	0.08 22	0.06 29	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 67	0.09 57	0.21 53	0.22 119	0.17 33	0.16 75	0.24 77	0.12 45	0.33 120	0.31 117	0.08 63	0.09 47	0.20 83	0.15 43	0.16 26	0.20 68

raft_robust	0.18 74	0.13 69	0.10 47	0.14 83	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.25 114	0.12 71	0.30 144	0.10 28	0.24 97	0.14 109	0.10 75	0.24 90	0.21 106	0.21 75	0.17 84	0.34 121	0.14 75	0.27 104	0.31 117	0.06 34	0.10 72	0.22 96	0.21 100	0.24 78	0.21 75

Sa-1000	0.17 68	0.13 69	0.09 37	0.09 31	0.09 42	0.11 55	0.05 19	0.22 73	0.11 55	0.24 88	0.11 40	0.24 97	0.09 39	0.10 75	0.22 66	0.18 69	0.21 75	0.17 84	0.28 99	0.12 45	0.25 91	0.33 123	0.06 34	0.09 47	0.24 125	0.20 91	0.26 96	0.22 84

SA	0.15 42	0.13 69	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.11 55	0.06 29	0.21 66	0.10 38	0.23 68	0.09 19	0.23 90	0.07 22	0.07 31	0.19 32	0.18 69	0.18 43	0.15 60	0.24 77	0.12 45	0.20 55	0.26 89	0.05 22	0.09 47	0.20 83	0.20 91	0.27 111	0.23 93

RALAANet	0.14 33	0.13 69	0.11 69	0.10 40	0.10 54	0.11 55	0.07 42	0.17 38	0.10 38	0.16 24	0.15 67	0.15 32	0.09 39	0.06 25	0.19 32	0.16 42	0.18 43	0.17 84	0.26 84	0.14 75	0.24 87	0.23 72	0.07 47	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.20 53	0.16 40

sCroCo_RVC	0.22 110	0.13 69	0.11 69	0.11 55	0.10 54	0.14 84	0.09 74	0.24 98	0.19 140	0.24 88	0.16 77	0.20 64	0.20 154	0.08 39	0.26 105	0.36 191	0.29 162	0.22 152	0.35 128	0.21 136	0.48 174	0.53 193	0.10 94	0.15 135	0.23 113	0.21 100	0.28 119	0.23 93

EAI-Stereo	0.28 151	0.13 69	0.12 85	0.18 124	0.16 123	0.66 217	0.20 145	0.27 143	0.18 138	0.27 113	0.27 153	0.29 136	0.10 46	0.11 85	0.35 139	0.32 173	0.26 132	0.20 136	0.65 190	0.22 145	0.44 164	0.44 161	0.10 94	0.14 122	0.28 155	0.31 170	0.39 164	0.42 167

UNet	0.15 42	0.13 69	0.13 97	0.14 83	0.12 76	0.14 84	0.10 83	0.20 57	0.12 71	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.12 79	0.13 122	0.21 53	0.15 31	0.20 61	0.17 84	0.18 32	0.13 60	0.17 30	0.14 30	0.10 94	0.12 97	0.15 41	0.17 63	0.20 53	0.17 44

CREStereo	0.17 68	0.13 69	0.11 69	0.11 55	0.10 54	0.10 41	0.06 29	0.24 98	0.10 38	0.27 113	0.12 45	0.26 111	0.11 67	0.10 75	0.22 66	0.26 152	0.26 132	0.13 35	0.21 56	0.14 75	0.36 140	0.24 79	0.08 63	0.09 47	0.17 56	0.17 63	0.23 68	0.22 84
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
R-Stereo Train	0.23 120	0.13 69	0.13 97	0.15 98	0.13 88	0.18 118	0.07 42	0.24 98	0.15 113	0.32 158	0.25 138	0.27 120	0.13 93	0.14 131	0.21 53	0.28 161	0.30 169	0.20 136	0.47 151	0.20 125	0.47 170	0.50 182	0.10 94	0.12 97	0.23 113	0.26 144	0.23 68	0.28 130

RAFT-Stereo	0.23 120	0.13 69	0.13 97	0.15 98	0.13 88	0.18 118	0.07 42	0.24 98	0.15 113	0.32 158	0.25 138	0.27 120	0.13 93	0.14 131	0.21 53	0.28 161	0.30 169	0.20 136	0.47 151	0.20 125	0.47 170	0.50 182	0.10 94	0.12 97	0.23 113	0.26 144	0.23 68	0.28 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AE-Stereo	0.20 94	0.14 85	0.13 97	0.16 108	0.12 76	0.12 68	0.09 74	0.23 82	0.15 113	0.28 126	0.12 45	0.29 136	0.13 93	0.09 57	0.21 53	0.25 144	0.28 154	0.19 125	0.28 99	0.19 118	0.35 135	0.42 154	0.07 47	0.14 122	0.22 96	0.24 120	0.26 96	0.21 75

iinet-f	0.17 68	0.14 85	0.10 47	0.12 67	0.09 42	0.14 84	0.09 74	0.15 29	0.10 38	0.23 68	0.25 138	0.18 51	0.15 115	0.08 39	0.33 131	0.19 87	0.20 61	0.13 35	0.36 132	0.16 103	0.20 55	0.21 64	0.08 63	0.09 47	0.17 56	0.14 34	0.25 88	0.17 44

iRaft-Stereo_20w	0.31 161	0.14 85	0.24 181	0.29 173	0.18 140	0.22 151	0.18 133	0.26 127	0.15 113	0.41 207	0.51 209	0.30 149	0.11 67	0.12 106	0.32 127	0.32 173	0.27 143	0.17 84	0.42 142	0.24 160	0.46 168	0.53 193	0.11 109	0.10 72	0.33 179	0.67 221	0.61 207	0.60 183

MIPNet	0.21 105	0.14 85	0.11 69	0.11 55	0.12 76	0.12 68	0.08 60	0.24 98	0.10 38	0.27 113	0.24 136	0.22 86	0.14 109	0.11 85	0.94 202	0.20 95	0.23 101	0.17 84	0.31 112	0.20 125	0.21 63	0.35 132	0.07 47	0.11 82	0.23 113	0.23 115	0.27 111	0.21 75

cross-raft	0.24 128	0.14 85	0.12 85	0.13 73	0.13 88	0.17 113	0.10 83	0.27 143	0.15 113	0.30 144	0.19 97	0.28 127	0.10 46	0.12 106	0.26 105	0.34 179	0.27 143	0.17 84	0.57 183	0.25 166	0.62 202	0.51 186	0.09 75	0.11 82	0.29 161	0.27 149	0.26 96	0.31 141

LMCR-Stereo	0.18 74	0.14 85	0.11 69	0.13 73	0.12 76	0.15 95	0.10 83	0.22 73	0.13 90	0.23 68	0.18 91	0.24 97	0.17 132	0.12 106	0.21 53	0.19 87	0.26 132	0.18 114	0.33 116	0.19 118	0.26 96	0.25 84	0.10 94	0.12 97	0.19 73	0.18 76	0.24 78	0.23 93

rafts_anoy	0.14 33	0.14 85	0.11 69	0.11 55	0.11 64	0.10 41	0.07 42	0.21 66	0.08 18	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.07 22	0.06 25	0.20 42	0.17 50	0.20 61	0.17 84	0.22 64	0.12 45	0.21 63	0.18 49	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.15 21	0.17 44

sAnonymous2	0.20 94	0.14 85	0.12 85	0.12 67	0.11 64	0.14 84	0.12 106	0.28 153	0.16 124	0.23 68	0.19 97	0.19 59	0.15 115	0.08 39	0.24 90	0.26 152	0.25 123	0.22 152	0.39 135	0.20 125	0.34 127	0.38 141	0.08 63	0.13 113	0.22 96	0.24 120	0.23 68	0.24 106

CroCo_RVC	0.20 94	0.14 85	0.12 85	0.12 67	0.11 64	0.14 84	0.12 106	0.28 153	0.16 124	0.23 68	0.19 97	0.19 59	0.15 115	0.08 39	0.24 90	0.26 152	0.25 123	0.22 152	0.39 135	0.20 125	0.34 127	0.38 141	0.08 63	0.13 113	0.22 96	0.24 120	0.23 68	0.24 106

RALCasStereoNet	0.15 42	0.14 85	0.10 47	0.13 73	0.11 64	0.10 41	0.07 42	0.20 57	0.08 18	0.23 68	0.13 54	0.19 59	0.08 31	0.07 31	0.20 42	0.18 69	0.22 92	0.17 84	0.20 45	0.12 45	0.22 72	0.21 64	0.07 47	0.09 47	0.18 68	0.15 43	0.15 21	0.15 36

HGLStereo	0.15 42	0.14 85	0.12 85	0.13 73	0.13 88	0.13 77	0.08 60	0.18 46	0.11 55	0.22 59	0.22 123	0.14 25	0.09 39	0.11 85	0.24 90	0.17 50	0.21 75	0.17 84	0.20 45	0.14 75	0.18 40	0.16 39	0.10 94	0.11 82	0.17 56	0.16 56	0.17 33	0.15 36

BEATNet_4x	0.19 85	0.14 85	0.12 85	0.13 73	0.13 88	0.12 68	0.10 83	0.20 57	0.14 103	0.27 113	0.14 60	0.21 76	0.13 93	0.11 85	0.32 127	0.20 95	0.22 92	0.22 152	0.20 45	0.12 45	0.31 114	0.41 152	0.10 94	0.12 97	0.17 56	0.16 56	0.26 96	0.23 93

RASNet	0.15 42	0.14 85	0.14 105	0.13 73	0.11 64	0.12 68	0.10 83	0.24 98	0.12 71	0.22 59	0.14 60	0.18 51	0.12 79	0.09 57	0.16 20	0.18 69	0.19 53	0.13 35	0.16 24	0.10 29	0.22 72	0.16 39	0.07 47	0.14 122	0.16 45	0.16 56	0.26 96	0.22 84

MSMDNet	0.25 134	0.14 85	0.11 69	0.13 73	0.14 104	0.16 103	0.11 93	0.26 127	0.14 103	0.31 151	0.17 87	0.26 111	0.29 178	0.14 131	0.24 90	0.35 184	0.28 154	0.18 114	0.54 176	0.28 182	0.58 195	0.60 208	0.10 94	0.11 82	0.26 136	0.25 131	0.26 96	0.30 138

iResNetv2_ROB	0.20 94	0.14 85	0.11 69	0.17 117	0.13 88	0.17 113	0.11 93	0.26 127	0.12 71	0.26 104	0.20 106	0.27 120	0.19 150	0.10 75	0.42 150	0.16 42	0.20 61	0.15 60	0.35 128	0.15 89	0.33 120	0.18 49	0.12 125	0.14 122	0.20 83	0.17 63	0.30 130	0.19 63

iResNet_ROB	0.17 68	0.14 85	0.12 85	0.15 98	0.11 64	0.15 95	0.11 93	0.25 114	0.12 71	0.25 98	0.16 77	0.19 59	0.21 157	0.09 57	0.25 101	0.16 42	0.22 92	0.16 75	0.29 107	0.12 45	0.23 84	0.16 39	0.09 75	0.12 97	0.20 83	0.17 63	0.26 96	0.21 75

DN-CSS_ROB	0.18 74	0.14 85	0.16 127	0.14 83	0.14 104	0.11 55	0.09 74	0.25 114	0.13 90	0.27 113	0.26 147	0.25 105	0.17 132	0.09 57	0.19 32	0.16 42	0.19 53	0.15 60	0.41 139	0.13 60	0.24 87	0.18 49	0.10 94	0.14 122	0.17 56	0.15 43	0.22 64	0.18 50

LoS	0.22 110	0.15 102	0.11 69	0.13 73	0.14 104	0.12 68	0.08 60	0.60 220	0.11 55	0.37 191	0.38 185	0.36 164	0.13 93	0.11 85	0.23 75	0.25 144	0.26 132	0.15 60	0.26 84	0.15 89	0.42 158	0.33 123	0.09 75	0.09 47	0.25 132	0.19 82	0.25 88	0.28 130

GLC_STEREO	0.18 74	0.15 102	0.16 127	0.15 98	0.14 104	0.14 84	0.11 93	0.26 127	0.10 38	0.28 126	0.18 91	0.20 64	0.10 46	0.11 85	0.19 32	0.19 87	0.28 154	0.15 60	0.24 77	0.14 75	0.37 143	0.23 72	0.09 75	0.10 72	0.19 73	0.13 27	0.30 130	0.18 50

Anonymous	0.23 120	0.15 102	0.14 105	0.13 73	0.13 88	0.15 95	0.10 83	0.26 127	0.15 113	0.24 88	0.17 87	0.23 90	0.23 164	0.09 57	0.29 114	0.33 176	0.28 154	0.25 177	0.46 149	0.22 145	0.48 174	0.48 174	0.09 75	0.14 122	0.27 147	0.24 120	0.31 137	0.23 93

FINET	0.16 56	0.15 102	0.15 116	0.16 108	0.12 76	0.13 77	0.14 117	0.18 46	0.15 113	0.17 31	0.15 67	0.18 51	0.12 79	0.11 85	0.23 75	0.18 69	0.19 53	0.14 44	0.23 70	0.12 45	0.18 40	0.14 30	0.12 125	0.12 97	0.16 45	0.16 56	0.18 36	0.16 40

PMTNet	0.18 74	0.15 102	0.11 69	0.14 83	0.11 64	0.09 36	0.09 74	0.22 73	0.10 38	0.29 141	0.11 40	0.25 105	0.08 31	0.09 57	0.24 90	0.27 158	0.24 112	0.13 35	0.28 99	0.13 60	0.35 135	0.24 79	0.09 75	0.08 25	0.22 96	0.17 63	0.23 68	0.25 113

CFNet	0.16 56	0.15 102	0.12 85	0.18 124	0.15 117	0.14 84	0.11 93	0.23 82	0.12 71	0.21 52	0.16 77	0.29 136	0.14 109	0.11 85	0.21 53	0.13 17	0.20 61	0.16 75	0.18 32	0.12 45	0.17 30	0.13 26	0.08 63	0.12 97	0.20 83	0.17 63	0.22 64	0.21 75

DISCO	0.16 56	0.15 102	0.11 69	0.14 83	0.13 88	0.16 103	0.14 117	0.15 29	0.13 90	0.21 52	0.17 87	0.16 41	0.10 46	0.10 75	0.25 101	0.16 42	0.20 61	0.15 60	0.23 70	0.14 75	0.17 30	0.18 49	0.09 75	0.11 82	0.17 56	0.16 56	0.21 58	0.16 40

IPLGR	0.26 141	0.16 109	0.13 97	0.15 98	0.15 117	0.12 68	0.09 74	0.24 98	0.13 90	0.28 126	0.25 138	0.23 90	0.12 79	0.11 85	1.91 238	0.20 95	0.22 92	0.18 114	0.34 121	0.20 125	0.25 91	0.33 123	0.07 47	0.12 97	0.23 113	0.23 115	0.28 119	0.21 75

TRStereo	0.34 170	0.16 109	0.21 167	0.16 108	0.12 76	0.34 191	0.17 131	0.27 143	0.11 55	0.35 181	0.18 91	0.34 161	0.09 39	0.12 106	0.26 105	0.36 191	0.25 123	0.17 84	0.44 144	0.25 166	0.42 158	0.47 171	0.09 75	0.09 47	0.26 136	2.80 258	0.49 187	0.33 145

s12784h	0.22 110	0.16 109	0.13 97	0.19 134	0.14 104	0.12 68	0.08 60	0.24 98	0.11 55	0.29 141	0.16 77	0.27 120	0.15 115	0.10 75	0.22 66	0.26 152	0.26 132	0.13 35	0.29 107	0.12 45	0.50 182	0.30 112	0.08 63	0.10 72	0.24 125	0.21 100	0.65 214	0.47 176

CFNet_pseudo	0.20 94	0.16 109	0.16 127	0.19 134	0.16 123	0.16 103	0.13 110	0.24 98	0.14 103	0.28 126	0.21 115	0.22 86	0.19 150	0.12 106	0.63 177	0.17 50	0.20 61	0.17 84	0.30 111	0.12 45	0.21 63	0.17 44	0.12 125	0.12 97	0.20 83	0.20 91	0.25 88	0.26 122

GES	0.22 110	0.16 109	0.12 85	0.14 83	0.15 117	0.19 127	0.12 106	0.25 114	0.14 103	0.26 104	0.18 91	0.21 76	0.13 93	0.17 156	0.36 140	0.21 106	0.27 143	0.19 125	0.52 171	0.20 125	0.33 120	0.29 108	0.13 131	0.14 122	0.19 73	0.17 63	0.27 111	0.42 167

GMStereo	0.16 56	0.16 109	0.09 37	0.14 83	0.13 88	0.15 95	0.11 93	0.22 73	0.12 71	0.19 44	0.15 67	0.25 105	0.13 93	0.09 57	0.17 25	0.14 21	0.21 75	0.13 35	0.26 84	0.15 89	0.20 55	0.12 22	0.09 75	0.11 82	0.18 68	0.15 43	0.23 68	0.15 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC-Resample	0.20 94	0.16 109	0.18 146	0.17 117	0.16 123	0.16 103	0.14 117	0.24 98	0.17 132	0.26 104	0.19 97	0.26 111	0.16 121	0.16 149	0.30 122	0.17 50	0.20 61	0.22 152	0.26 84	0.24 160	0.22 72	0.29 108	0.13 131	0.20 164	0.22 96	0.21 100	0.19 42	0.22 84

RTSC	0.27 147	0.16 109	0.16 127	0.16 108	0.17 131	0.18 118	0.19 141	0.23 82	0.21 146	0.25 98	0.25 138	0.20 64	0.18 144	0.14 131	1.57 225	0.23 129	0.30 169	0.19 125	0.39 135	0.18 115	0.30 112	0.32 120	0.11 109	0.17 152	0.21 90	0.22 108	0.31 137	0.43 171

DeepPrunerF	0.29 152	0.16 109	0.14 105	0.23 154	0.44 210	0.17 113	0.21 150	0.20 57	0.26 172	0.16 24	0.22 123	0.15 32	0.12 79	0.12 106	0.97 204	0.21 106	0.18 43	0.17 84	0.26 84	0.16 103	0.21 63	0.17 44	0.12 125	0.12 97	1.97 256	0.25 131	0.22 64	0.20 68

NVstereo2D	0.26 141	0.16 109	0.15 116	0.22 147	0.18 140	0.26 168	0.28 179	0.20 57	0.14 103	0.22 59	0.21 115	0.17 45	0.11 67	0.38 204	1.98 242	0.20 95	0.24 112	0.19 125	0.21 56	0.14 75	0.18 40	0.15 33	0.25 180	0.13 113	0.22 96	0.17 63	0.19 42	0.18 50

MLCV	0.24 128	0.16 109	0.15 116	0.24 161	0.18 140	0.21 142	0.15 124	0.30 167	0.16 124	0.31 151	0.31 167	0.32 156	0.25 171	0.11 85	0.24 90	0.24 136	0.25 123	0.17 84	0.53 175	0.15 89	0.33 120	0.33 123	0.14 140	0.17 152	0.23 113	0.23 115	0.27 111	0.25 113

PDISCO_ROB	0.17 68	0.16 109	0.16 127	0.14 83	0.12 76	0.13 77	0.11 93	0.15 29	0.12 71	0.16 24	0.16 77	0.12 18	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.20 95	0.19 53	0.23 164	0.18 32	0.15 89	0.22 72	0.23 72	0.07 47	0.11 82	0.21 90	0.24 120	0.39 164	0.23 93

EKT-Stereo	0.33 168	0.17 121	0.13 97	0.20 139	0.17 131	0.22 151	0.25 168	0.27 143	0.14 103	0.30 144	0.26 147	0.27 120	0.13 93	0.13 122	1.64 228	0.53 215	0.29 162	0.25 177	0.46 149	0.30 194	0.82 230	0.54 196	0.09 75	0.12 97	0.30 168	0.25 131	0.31 137	0.25 113

dd	0.19 85	0.17 121	0.10 47	0.34 188	0.12 76	0.24 161	0.11 93	0.21 66	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.37 166	0.10 46	0.09 57	0.37 142	0.17 50	0.28 154	0.14 44	0.35 128	0.14 75	0.19 47	0.14 30	0.09 75	0.13 113	0.21 90	0.15 43	0.26 96	0.21 75

AACVNet	0.19 85	0.17 121	0.14 105	0.19 134	0.19 144	0.19 127	0.13 110	0.23 82	0.15 113	0.25 98	0.23 131	0.20 64	0.13 93	0.13 122	0.21 53	0.18 69	0.24 112	0.18 114	0.24 77	0.17 111	0.22 72	0.20 62	0.14 140	0.15 135	0.22 96	0.21 100	0.25 88	0.25 113

TestStereo	0.17 68	0.17 121	0.14 105	0.15 98	0.11 64	0.15 95	0.11 93	0.25 114	0.13 90	0.30 144	0.15 67	0.25 105	0.11 67	0.08 39	0.19 32	0.14 21	0.23 101	0.13 35	0.27 92	0.13 60	0.27 104	0.15 33	0.09 75	0.14 122	0.21 90	0.15 43	0.21 58	0.19 63

pcwnet_v2	0.26 141	0.17 121	0.18 146	0.22 147	0.19 144	0.22 151	0.18 133	0.25 114	0.18 138	0.31 151	0.23 131	0.30 149	0.28 177	0.18 164	0.88 195	0.21 106	0.24 112	0.19 125	0.36 132	0.15 89	0.27 104	0.24 79	0.17 154	0.15 135	0.26 136	0.26 144	0.30 130	0.38 159

ADLNet	0.21 105	0.17 121	0.12 85	0.16 108	0.14 104	0.18 118	0.15 124	0.20 57	0.11 55	0.17 31	0.15 67	0.33 158	0.13 93	0.31 199	1.12 210	0.15 31	0.20 61	0.14 44	0.18 32	0.13 60	0.16 24	0.18 49	0.15 146	0.09 47	0.17 56	0.18 76	0.19 42	0.17 44

psm_up	0.20 94	0.17 121	0.19 152	0.20 139	0.16 123	0.20 132	0.13 110	0.25 114	0.23 158	0.23 68	0.18 91	0.21 76	0.20 154	0.15 143	0.23 75	0.18 69	0.24 112	0.18 114	0.28 99	0.16 103	0.21 63	0.16 39	0.12 125	0.20 164	0.24 125	0.24 120	0.26 96	0.25 113

FADNet-RVC	0.21 105	0.17 121	0.15 116	0.21 143	0.16 123	0.16 103	0.18 133	0.26 127	0.13 90	0.25 98	0.21 115	0.28 127	0.16 121	0.14 131	0.32 127	0.21 106	0.23 101	0.17 84	0.34 121	0.21 136	0.21 63	0.25 84	0.14 140	0.16 142	0.25 132	0.23 115	0.21 58	0.24 106

ADCP+	0.31 161	0.17 121	0.17 139	0.15 98	0.14 104	0.17 113	0.19 141	0.21 66	0.33 188	0.26 104	0.26 147	0.37 166	0.12 79	0.13 122	1.87 237	0.18 69	0.20 61	0.17 84	0.33 116	0.18 115	0.22 72	0.22 69	0.12 125	0.11 82	0.23 113	0.69 222	0.33 146	0.99 217

HSM-Net_RVC	0.30 158	0.17 121	0.17 139	0.26 167	0.20 149	0.20 132	0.14 117	0.28 153	0.19 140	0.34 171	0.41 192	1.59 230	0.25 171	0.14 131	0.26 105	0.21 106	0.25 123	0.19 125	0.28 99	0.20 125	0.38 146	0.33 123	0.13 131	0.20 164	0.29 161	0.30 166	0.35 153	0.33 145
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.22 110	0.17 121	0.16 127	0.17 117	0.17 131	0.16 103	0.18 133	0.22 73	0.17 132	0.26 104	0.26 147	0.20 64	0.18 144	0.11 85	0.50 167	0.20 95	0.24 112	0.21 146	0.27 92	0.16 103	0.41 154	0.33 123	0.14 140	0.15 135	0.22 96	0.27 149	0.26 96	0.23 93

HSM	0.20 94	0.17 121	0.14 105	0.18 124	0.17 131	0.15 95	0.13 110	0.26 127	0.14 103	0.26 104	0.22 123	0.24 97	0.17 132	0.11 85	0.33 131	0.17 50	0.26 132	0.16 75	0.27 92	0.17 111	0.27 104	0.19 57	0.10 94	0.13 113	0.22 96	0.22 108	0.27 111	0.24 106

iResNet	0.29 152	0.17 121	0.16 127	0.23 154	0.22 160	0.28 176	0.18 133	0.31 171	0.20 144	0.32 158	0.29 162	0.49 183	0.50 197	0.11 85	0.44 154	0.35 184	0.27 143	0.20 136	0.73 193	0.24 160	0.43 160	0.27 95	0.15 146	0.24 180	0.25 132	0.25 131	0.33 146	0.28 130

DLCB_ROB	0.19 85	0.17 121	0.16 127	0.14 83	0.15 117	0.14 84	0.13 110	0.20 57	0.16 124	0.23 68	0.23 131	0.25 105	0.18 144	0.15 143	0.20 42	0.16 42	0.21 75	0.18 114	0.19 38	0.15 89	0.24 87	0.20 62	0.13 131	0.15 135	0.36 189	0.24 120	0.24 78	0.20 68

MyStereo04	0.22 110	0.18 135	0.17 139	0.14 83	0.14 104	0.13 77	0.10 83	0.28 153	0.21 146	0.31 151	0.20 106	0.29 136	0.13 93	0.08 39	0.27 110	0.22 119	0.22 92	0.18 114	0.54 176	0.21 136	0.34 127	0.26 89	0.11 109	0.16 142	0.27 147	0.23 115	0.30 130	0.22 84

CASS	0.25 134	0.18 135	0.16 127	0.21 143	0.17 131	0.21 142	0.21 150	0.28 153	0.20 144	0.33 167	0.24 136	0.28 127	0.18 144	0.11 85	0.25 101	0.23 129	0.37 196	0.20 136	0.43 143	0.17 111	0.57 191	0.42 154	0.11 109	0.13 113	0.30 168	0.22 108	0.32 140	0.32 142
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.32 163	0.18 135	0.15 116	0.29 173	0.24 169	0.24 161	0.25 168	0.31 171	0.29 182	0.32 158	0.39 188	0.53 184	0.34 182	0.11 85	0.29 114	0.40 199	0.35 187	0.25 177	0.49 161	0.29 189	0.63 204	0.48 174	0.21 175	0.25 184	0.30 168	0.28 153	0.38 162	0.37 156

SepStereo	0.32 163	0.18 135	0.15 116	0.29 173	0.24 169	0.24 161	0.25 168	0.31 171	0.29 182	0.32 158	0.39 188	0.53 184	0.34 182	0.11 85	0.29 114	0.40 199	0.35 187	0.25 177	0.49 161	0.29 189	0.63 204	0.48 174	0.21 175	0.25 184	0.30 168	0.28 153	0.38 162	0.37 156

GANet-ADL	0.26 141	0.18 135	0.15 116	0.20 139	0.19 144	0.22 151	0.16 128	0.26 127	0.16 124	0.34 171	0.36 181	0.29 136	0.16 121	0.21 173	0.42 150	0.29 166	0.31 173	0.19 125	0.48 159	0.28 182	0.38 146	0.48 174	0.13 131	0.14 122	0.23 113	0.24 120	0.32 140	0.30 138

ICVP	0.22 110	0.18 135	0.20 158	0.18 124	0.17 131	0.18 118	0.13 110	0.22 73	0.16 124	0.24 88	0.20 106	0.23 90	0.18 144	0.12 106	0.22 66	0.23 129	0.25 123	0.24 167	0.26 84	0.20 125	0.30 112	0.46 165	0.26 182	0.16 142	0.23 113	0.25 131	0.25 88	0.24 106
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.21 105	0.18 135	0.14 105	0.17 117	0.20 149	0.20 132	0.17 131	0.24 98	0.15 113	0.18 38	0.21 115	0.21 76	0.11 67	0.17 156	0.34 137	0.24 136	0.27 143	0.21 146	0.34 121	0.21 136	0.23 84	0.28 103	0.11 109	0.17 152	0.21 90	0.18 76	0.29 123	0.22 84

DSFCA	0.16 56	0.18 135	0.14 105	0.14 83	0.13 88	0.16 103	0.15 124	0.16 35	0.13 90	0.16 24	0.19 97	0.18 51	0.10 46	0.08 39	0.22 66	0.18 69	0.19 53	0.17 84	0.21 56	0.14 75	0.19 47	0.19 57	0.11 109	0.12 97	0.17 56	0.18 76	0.19 42	0.19 63

AF-Net	0.20 94	0.18 135	0.17 139	0.18 124	0.22 160	0.20 132	0.21 150	0.24 98	0.21 146	0.19 44	0.25 138	0.26 111	0.16 121	0.14 131	0.33 131	0.20 95	0.17 33	0.17 84	0.22 64	0.15 89	0.17 30	0.21 64	0.16 151	0.14 122	0.19 73	0.19 82	0.29 123	0.22 84

Nwc_Net	0.20 94	0.18 135	0.17 139	0.18 124	0.22 160	0.20 132	0.21 150	0.24 98	0.21 146	0.19 44	0.25 138	0.26 111	0.16 121	0.14 131	0.33 131	0.20 95	0.17 33	0.17 84	0.22 64	0.15 89	0.17 30	0.21 64	0.16 151	0.14 122	0.19 73	0.19 82	0.29 123	0.22 84

ADCRef	0.34 170	0.18 135	0.16 127	0.15 98	0.16 123	0.18 118	0.18 133	0.23 82	0.34 189	0.26 104	0.22 123	0.23 90	0.17 132	0.11 85	2.05 244	0.22 119	0.23 101	0.20 136	0.39 135	0.21 136	0.25 91	0.26 89	0.17 154	0.16 142	0.29 161	0.41 191	0.29 123	1.39 231

CFNet_RVC	0.18 74	0.18 135	0.15 116	0.18 124	0.16 123	0.18 118	0.12 106	0.21 66	0.13 90	0.23 68	0.20 106	0.24 97	0.12 79	0.12 106	0.22 66	0.19 87	0.23 101	0.17 84	0.26 84	0.15 89	0.24 87	0.19 57	0.09 75	0.13 113	0.22 96	0.20 91	0.25 88	0.23 93

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 74	0.18 135	0.18 146	0.17 117	0.21 154	0.16 103	0.26 176	0.19 55	0.24 163	0.22 59	0.20 106	0.26 111	0.12 79	0.19 165	0.24 90	0.16 42	0.19 53	0.16 75	0.19 38	0.13 60	0.16 24	0.17 44	0.11 109	0.11 82	0.17 56	0.22 108	0.19 42	0.21 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo	0.23 120	0.19 148	0.18 146	0.16 108	0.15 117	0.13 77	0.11 93	0.28 153	0.22 152	0.33 167	0.23 131	0.29 136	0.16 121	0.08 39	0.30 122	0.22 119	0.22 92	0.17 84	0.55 179	0.21 136	0.35 135	0.29 108	0.11 109	0.15 135	0.29 161	0.24 120	0.32 140	0.22 84

UDGNet	0.23 120	0.19 148	0.14 105	0.36 192	0.30 187	0.32 187	0.29 181	0.22 73	0.15 113	0.21 52	0.20 106	0.21 76	0.08 31	0.52 216	0.20 42	0.17 50	0.21 75	0.17 84	0.25 83	0.14 75	0.26 96	0.30 112	0.30 202	0.10 72	0.24 125	0.20 91	0.22 64	0.20 68

GEStereo_RVC	0.24 128	0.19 148	0.15 116	0.18 124	0.17 131	0.19 127	0.18 133	0.26 127	0.17 132	0.27 113	0.20 106	0.27 120	0.16 121	0.12 106	0.27 110	0.26 152	0.28 154	0.24 167	0.47 151	0.21 136	0.32 117	0.50 182	0.11 109	0.17 152	0.24 125	0.21 100	0.26 96	0.32 142

HCRNet	0.15 42	0.19 148	0.08 23	0.23 154	0.09 42	0.16 103	0.09 74	0.16 35	0.06 7	0.49 224	0.16 77	0.25 105	0.08 31	0.09 57	0.43 152	0.11 7	0.16 26	0.10 14	0.21 56	0.09 22	0.13 15	0.08 8	0.11 109	0.07 16	0.09 7	0.09 7	0.14 20	0.11 14

FADNet	0.23 120	0.19 148	0.14 105	0.23 154	0.15 117	0.21 142	0.22 156	0.27 143	0.17 132	0.27 113	0.27 153	0.26 111	0.18 144	0.15 143	0.34 137	0.21 106	0.21 75	0.20 136	0.41 139	0.25 166	0.26 96	0.27 95	0.14 140	0.15 135	0.27 147	0.27 149	0.24 78	0.27 125

STTStereo	0.19 85	0.19 148	0.21 167	0.18 124	0.20 149	0.17 113	0.25 168	0.18 46	0.19 140	0.20 48	0.19 97	0.24 97	0.14 109	0.17 156	0.32 127	0.17 50	0.19 53	0.19 125	0.19 38	0.14 75	0.18 40	0.17 44	0.11 109	0.12 97	0.19 73	0.20 91	0.20 53	0.26 122

SACVNet	0.22 110	0.20 154	0.18 146	0.21 143	0.19 144	0.19 127	0.19 141	0.25 114	0.22 152	0.25 98	0.21 115	0.20 64	0.12 79	0.17 156	0.23 75	0.21 106	0.25 123	0.21 146	0.32 114	0.19 118	0.27 104	0.34 129	0.15 146	0.17 152	0.28 155	0.25 131	0.29 123	0.26 122

PSMNet-ADL	0.30 158	0.20 154	0.20 158	0.23 154	0.21 154	0.23 155	0.22 156	0.30 167	0.26 172	0.40 202	0.58 216	0.38 173	0.43 189	0.24 182	0.31 124	0.44 205	0.31 173	0.20 136	0.52 171	0.23 157	0.39 153	0.36 133	0.17 154	0.16 142	0.26 136	0.26 144	0.39 164	0.25 113

RP	0.22 110	0.20 154	0.23 176	0.22 147	0.20 149	0.21 142	0.22 156	0.24 98	0.22 152	0.17 31	0.25 138	0.24 97	0.19 150	0.15 143	0.50 167	0.17 50	0.20 61	0.16 75	0.22 64	0.16 103	0.17 30	0.25 84	0.13 131	0.16 142	0.22 96	0.21 100	0.30 130	0.25 113

dad	0.29 152	0.21 157	0.14 105	0.47 201	0.22 160	0.29 180	0.48 207	0.40 192	0.12 71	0.32 158	0.14 60	0.41 175	0.23 164	0.10 75	0.53 171	0.19 87	0.32 176	0.17 84	0.51 167	0.15 89	0.27 104	0.18 49	0.11 109	0.18 160	0.31 174	0.18 76	0.67 216	0.45 173

Anonymous3	0.29 152	0.21 157	0.15 116	0.17 117	0.16 123	0.20 132	0.16 128	0.31 171	0.25 167	0.30 144	0.20 106	0.45 179	0.20 154	0.16 149	0.45 156	0.53 215	0.32 176	0.27 189	0.49 161	0.26 174	0.49 177	0.55 198	0.13 131	0.14 122	0.27 147	0.28 153	0.34 150	0.27 125

GwcNet-ADL	0.29 152	0.22 159	0.21 167	0.29 173	0.22 160	0.23 155	0.19 141	0.28 153	0.19 140	0.34 171	0.58 216	0.43 178	0.23 164	0.22 176	0.50 167	0.34 179	0.29 162	0.22 152	0.44 144	0.28 182	0.36 140	0.39 146	0.13 131	0.16 142	0.26 136	0.29 159	0.28 119	0.38 159

FADNet_RVC	0.33 168	0.22 159	0.22 173	0.29 173	0.25 175	0.19 127	0.22 156	0.31 171	0.22 152	0.31 151	0.29 162	0.41 175	0.33 181	0.22 176	0.72 184	0.25 144	0.29 162	0.32 207	0.73 193	0.27 178	0.43 160	0.47 171	0.16 151	0.23 178	0.27 147	0.30 166	0.51 192	0.36 151

NCC-stereo	0.25 134	0.22 159	0.21 167	0.22 147	0.23 166	0.23 155	0.25 168	0.26 127	0.28 177	0.18 38	0.27 153	0.28 127	0.26 175	0.17 156	0.48 162	0.22 119	0.22 92	0.24 167	0.27 92	0.20 125	0.21 63	0.27 95	0.20 167	0.16 142	0.26 136	0.29 159	0.33 146	0.29 134

stereogan	0.24 128	0.22 159	0.21 167	0.23 154	0.25 175	0.25 165	0.22 156	0.26 127	0.23 158	0.20 48	0.22 123	0.30 149	0.23 164	0.17 156	0.31 124	0.20 95	0.22 92	0.19 125	0.28 99	0.19 118	0.21 63	0.39 146	0.17 154	0.17 152	0.21 90	0.22 108	0.36 155	0.27 125

Abc-Net	0.25 134	0.22 159	0.21 167	0.22 147	0.23 166	0.23 155	0.25 168	0.26 127	0.28 177	0.18 38	0.27 153	0.28 127	0.26 175	0.17 156	0.48 162	0.22 119	0.22 92	0.24 167	0.27 92	0.20 125	0.21 63	0.27 95	0.20 167	0.16 142	0.26 136	0.29 159	0.33 146	0.29 134
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 173	0.22 159	0.28 192	0.25 164	0.24 169	0.24 161	0.27 178	0.35 184	0.28 177	0.35 181	0.33 172	0.32 156	0.45 194	0.21 173	1.38 215	0.26 152	0.30 169	0.24 167	0.56 180	0.27 178	0.38 146	0.43 158	0.20 167	0.25 184	0.33 179	0.36 184	0.35 153	0.50 177

RTS	0.38 178	0.22 159	0.20 158	0.22 147	0.21 154	0.31 184	0.29 181	0.31 171	0.34 189	0.23 68	0.22 123	0.29 136	0.25 171	0.16 149	1.65 229	0.29 166	0.36 193	0.24 167	0.63 187	0.31 197	0.38 146	0.38 141	0.15 146	0.22 176	0.39 192	0.95 239	0.40 169	0.63 184

RTSA	0.38 178	0.22 159	0.20 158	0.22 147	0.21 154	0.31 184	0.29 181	0.31 171	0.34 189	0.23 68	0.22 123	0.29 136	0.25 171	0.16 149	1.65 229	0.29 166	0.36 193	0.24 167	0.63 187	0.31 197	0.38 146	0.38 141	0.15 146	0.22 176	0.39 192	0.95 239	0.40 169	0.63 184

CBMV_ROB	0.48 194	0.22 159	0.24 181	0.39 196	0.32 193	0.32 187	0.29 181	0.44 202	0.23 158	0.38 195	0.45 201	1.42 227	0.88 216	0.28 190	0.91 199	0.34 179	0.37 196	0.25 177	0.81 199	0.36 203	0.54 186	0.51 186	0.28 191	0.26 188	0.44 201	0.62 215	0.62 209	0.91 211

NOSS_ROB	0.34 170	0.22 159	0.20 158	0.27 170	0.25 175	0.26 168	0.24 165	0.41 194	0.24 163	0.36 185	0.30 165	0.36 164	0.23 164	0.39 207	0.47 159	0.57 221	0.33 180	0.29 198	0.32 114	0.23 157	0.64 207	0.67 218	0.28 191	0.30 195	0.32 176	0.30 166	0.42 173	0.32 142

ADCL	0.37 176	0.23 169	0.19 152	0.20 139	0.18 140	0.23 155	0.23 163	0.26 127	0.53 217	0.32 158	0.29 162	0.29 136	0.17 132	0.15 143	1.60 226	0.21 106	0.24 112	0.22 152	0.34 121	0.22 145	0.32 117	0.28 103	0.17 154	0.17 152	0.52 214	0.53 206	0.47 181	1.56 236

AnyNet_C32	0.49 195	0.23 169	0.23 176	0.24 161	0.25 175	0.28 176	0.30 185	0.34 180	0.58 219	0.34 171	0.45 201	0.35 163	0.24 169	0.22 176	2.28 248	0.38 198	0.38 199	0.33 210	0.51 167	0.29 189	0.55 188	0.55 198	0.23 179	0.28 191	0.43 200	0.73 226	0.45 176	1.65 239

NCCL2	0.26 141	0.23 169	0.22 173	0.19 134	0.20 149	0.18 118	0.16 128	0.26 127	0.22 152	0.29 141	0.22 123	0.27 120	0.17 132	0.15 143	0.60 176	0.24 136	0.25 123	0.22 152	0.27 92	0.22 145	0.31 114	0.34 129	0.18 164	0.21 172	0.33 179	0.33 174	0.36 155	0.35 149

HBP-ISP	0.45 188	0.24 172	0.26 188	0.35 190	0.29 184	0.30 183	0.24 165	0.38 190	0.23 158	0.38 195	0.44 200	0.31 154	0.17 132	0.55 218	2.33 251	0.99 250	0.32 176	0.27 189	0.33 116	0.28 182	0.64 207	0.89 238	0.27 187	0.29 194	0.33 179	0.35 180	0.47 181	0.38 159

SFCPSM	0.64 207	0.24 172	0.19 152	0.28 171	0.23 166	0.27 170	0.24 165	0.30 167	0.30 186	0.34 171	0.50 207	0.63 193	1.06 222	0.19 165	0.37 142	0.34 179	0.31 173	0.24 167	8.10 259	0.39 205	0.45 165	0.43 158	0.20 167	0.19 162	0.30 168	0.31 170	0.36 155	0.45 173

RGC	0.27 147	0.24 172	0.28 192	0.25 164	0.26 180	0.27 170	0.20 145	0.28 153	0.30 186	0.22 59	0.31 167	0.29 136	0.31 179	0.20 170	0.51 170	0.24 136	0.23 101	0.21 146	0.29 107	0.22 145	0.25 91	0.30 112	0.17 154	0.20 164	0.28 155	0.32 173	0.34 150	0.36 151

ccs_rob	0.41 183	0.24 172	0.19 152	0.33 185	0.21 154	0.33 189	0.28 179	0.34 180	0.21 146	0.47 219	1.62 251	1.59 230	0.39 185	0.22 176	0.31 124	0.36 191	0.29 162	0.22 152	0.47 151	0.27 178	0.55 188	0.57 203	0.17 154	0.20 164	0.26 136	0.25 131	0.29 123	0.36 151

SGM-Forest	0.38 178	0.24 172	0.18 146	0.35 190	0.25 175	0.27 170	0.20 145	0.30 167	0.23 158	0.32 158	0.23 131	0.37 166	0.43 189	0.24 182	0.82 192	0.33 176	0.24 112	0.21 146	1.61 221	0.19 118	0.38 146	0.43 158	0.27 187	0.21 172	0.34 184	0.28 153	0.57 202	0.86 208
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.45 188	0.24 172	0.19 152	0.33 185	0.29 184	0.34 191	0.42 198	0.34 180	0.26 172	0.34 171	0.50 207	0.80 203	1.10 224	0.19 165	0.38 145	0.57 221	0.40 204	0.32 207	0.83 201	0.37 204	0.80 226	0.49 180	0.28 191	0.24 180	0.32 176	0.34 178	0.66 215	0.82 203

UCFNet_RVC	0.21 105	0.25 178	0.16 127	0.21 143	0.19 144	0.20 132	0.14 117	0.23 82	0.16 124	0.26 104	0.19 97	0.34 161	0.17 132	0.13 122	0.23 75	0.19 87	0.21 75	0.18 114	0.31 112	0.16 103	0.26 96	0.19 57	0.17 154	0.14 122	0.26 136	0.21 100	0.23 68	0.29 134

NaN_ROB	0.30 158	0.25 178	0.25 185	0.25 164	0.30 187	0.21 142	0.20 145	0.34 180	0.39 196	0.30 144	0.28 159	0.65 195	0.22 163	0.17 156	0.70 182	0.20 95	0.20 61	0.20 136	0.28 99	0.26 174	0.22 72	0.23 72	0.14 140	0.26 188	0.34 184	0.41 191	0.39 164	0.55 179

CBMV	0.43 186	0.25 178	0.23 176	0.30 180	0.28 183	0.27 170	0.21 150	0.40 192	0.28 177	0.37 191	0.27 153	0.67 197	0.35 184	0.32 200	0.49 165	0.53 215	0.34 182	0.27 189	0.56 180	0.27 178	0.55 188	0.62 212	0.26 182	0.33 200	0.35 188	0.33 174	0.64 212	1.79 244
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCPNet	0.56 199	0.26 181	0.30 198	0.29 173	0.36 199	0.29 180	0.50 208	0.41 194	0.40 197	0.38 195	0.55 213	0.38 173	1.12 225	0.26 188	2.02 243	0.42 204	0.34 182	0.24 167	1.25 209	0.39 205	0.47 170	0.45 163	0.33 209	0.28 191	0.48 209	0.56 210	0.46 180	1.88 247

PS-NSSS	0.23 120	0.26 181	0.20 158	0.31 181	0.22 160	0.25 165	0.21 150	0.27 143	0.15 113	0.28 126	0.21 115	0.53 184	0.14 109	0.16 149	0.28 112	0.15 31	0.18 43	0.17 84	0.35 128	0.14 75	0.17 30	0.13 26	0.22 177	0.16 142	0.22 96	0.25 131	0.28 119	0.27 125

FAT-Stereo	0.47 193	0.27 183	0.34 209	0.45 200	0.48 216	0.39 196	0.32 189	0.42 198	0.27 175	0.41 207	0.90 233	0.77 201	0.58 201	0.30 196	0.57 172	0.56 219	0.35 187	0.34 211	0.64 189	0.42 212	0.67 213	0.66 216	0.28 191	0.34 204	0.29 161	0.36 184	0.45 176	0.74 197

PWC_ROB	0.37 176	0.27 183	0.25 185	0.23 154	0.24 169	0.23 155	0.31 188	0.29 163	0.47 213	0.25 98	0.39 188	0.37 166	0.89 217	0.19 165	0.58 174	0.32 173	0.39 201	0.29 198	0.62 186	0.29 189	0.48 174	0.48 174	0.19 166	0.33 200	0.27 147	0.26 144	0.39 164	0.67 190

FCDSN-DC	0.36 173	0.28 185	0.33 206	0.31 181	0.29 184	0.28 176	0.39 196	0.31 171	0.22 152	0.28 126	0.20 106	0.26 111	0.16 121	0.29 193	1.96 240	0.35 184	0.34 182	0.32 207	0.33 116	0.25 166	0.41 154	0.48 174	0.27 187	0.37 212	0.29 161	0.30 166	0.30 130	0.30 138
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PA-Net	0.25 134	0.28 185	0.29 194	0.18 124	0.26 180	0.21 142	0.25 168	0.26 127	0.25 167	0.22 59	0.19 97	0.22 86	0.24 169	0.28 190	0.40 148	0.24 136	0.18 43	0.22 152	0.20 45	0.22 145	0.19 47	0.32 120	0.17 154	0.20 164	0.24 125	0.38 187	0.23 68	0.55 179
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	0.76 215	0.28 185	0.26 188	0.38 195	0.38 201	0.44 199	0.30 185	0.36 186	0.41 201	0.27 113	0.32 170	2.73 245	0.95 220	0.38 204	0.80 189	0.66 230	0.53 218	0.46 224	4.94 251	0.56 224	0.83 233	0.97 241	0.57 227	0.44 221	0.56 217	0.48 202	0.54 197	0.63 184

XPNet_ROB	0.27 147	0.28 185	0.20 158	0.19 134	0.21 154	0.21 142	0.20 145	0.20 57	0.21 146	0.24 88	0.28 159	0.78 202	0.17 132	0.16 149	0.29 114	0.22 119	0.34 182	0.21 146	0.27 92	0.19 118	0.28 111	0.42 154	0.17 154	0.18 160	0.23 113	0.24 120	0.48 183	0.34 148

S-Stereo	0.53 197	0.29 189	0.27 191	0.48 202	0.46 213	0.50 205	0.60 214	0.38 190	0.37 193	0.39 200	1.16 240	1.01 212	0.45 194	0.29 193	0.91 199	0.67 232	0.35 187	0.39 219	0.84 202	0.70 234	0.46 168	0.71 220	0.61 229	0.37 212	0.30 168	0.33 174	0.40 169	0.63 184

ADCMid	0.46 190	0.29 189	0.29 194	0.26 167	0.31 189	0.33 189	0.35 194	0.41 194	0.46 212	0.31 151	0.38 185	0.48 181	0.40 187	0.21 173	1.82 235	0.35 184	0.34 182	0.27 189	0.78 197	0.28 182	0.45 165	0.46 165	0.30 202	0.24 180	0.36 189	0.53 206	0.45 176	1.42 232

SAMSARA	0.65 209	0.30 191	0.44 219	0.31 181	0.31 189	0.31 184	0.34 192	0.56 214	0.48 214	0.40 202	0.37 184	0.42 177	0.90 218	0.27 189	1.62 227	0.45 207	0.36 193	0.38 216	0.76 195	0.39 205	0.70 218	0.80 234	0.20 167	0.40 217	1.50 247	1.62 252	1.49 249	1.46 234

GANetREF_RVC	0.32 163	0.30 191	0.32 202	0.28 171	0.27 182	0.27 170	0.26 176	0.42 198	0.35 192	0.38 195	0.21 115	0.56 187	0.39 185	0.16 149	0.33 131	0.23 129	0.29 162	0.25 177	0.44 144	0.25 166	0.35 135	0.25 84	0.25 180	0.32 198	0.34 184	0.29 159	0.45 176	0.38 159
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
STTRV1_RVC		0.32 193	0.26 188	0.42 198	0.32 193	0.40 197	0.34 192	0.41 194	0.40 197	0.36 185	0.35 176	0.59 189	0.67 204	0.48 214	0.48 162	0.27 158	0.85 237	0.27 189		0.66 230	0.88 237	0.52 189		0.48 224	0.37 191	0.56 210	0.54 197	0.96 214

SANet	0.57 201	0.32 193	0.33 206	0.36 192	0.35 196	0.44 199	0.33 191	0.55 212	0.85 236	0.33 167	0.57 214	2.42 241	1.17 226	0.32 200	0.88 195	0.24 136	0.47 214	0.31 205	0.51 167	0.31 197	0.50 182	0.45 163	0.37 212	0.37 212	0.46 206	0.54 208	0.55 201	0.98 216

ETE_ROB	0.32 163	0.32 193	0.20 158	0.26 167	0.24 169	0.28 176	0.23 163	0.24 98	0.29 182	0.27 113	0.35 176	0.99 211	0.21 157	0.20 170	0.41 149	0.23 129	0.41 206	0.24 167	0.37 134	0.25 166	0.37 143	0.40 149	0.20 167	0.20 164	0.28 155	0.35 180	0.54 197	0.37 156

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 184	0.34 196	0.25 185	0.42 198	0.31 189	0.36 194	0.47 205	0.48 207	0.40 197	0.42 209	0.31 167	0.60 191	0.53 200	0.40 209	0.57 172	0.27 158	0.24 112	0.22 152	0.67 191	0.22 145	0.60 198	0.56 201	0.33 209	0.28 191	0.47 208	0.48 202	0.48 183	0.70 193

ADCS	0.59 203	0.34 196	0.31 200	0.34 188	0.36 199	0.36 194	0.37 195	0.48 207	0.60 223	0.34 171	0.43 196	0.58 188	0.87 215	0.29 193	2.30 249	0.66 230	0.47 214	0.38 216	0.82 200	0.42 212	0.76 223	0.69 219	0.28 191	0.35 207	0.46 206	0.88 235	0.59 204	1.26 225

LALA_ROB	0.32 163	0.34 196	0.23 176	0.24 161	0.24 169	0.29 180	0.22 156	0.24 98	0.28 177	0.31 151	0.35 176	0.94 208	0.21 157	0.19 165	0.64 180	0.24 136	0.33 180	0.28 197	0.33 116	0.25 166	0.34 127	0.40 149	0.18 164	0.21 172	0.26 136	0.31 170	0.50 190	0.36 151

G-Net	0.59 203	0.35 199	0.35 211	0.31 181	0.31 189	0.44 199	0.30 185	0.50 209	0.63 227	0.43 211	0.64 221	2.00 235	0.52 198	0.23 181	0.76 187	0.52 214	0.37 196	0.35 214	0.80 198	0.67 231	0.60 198	0.59 207	0.26 182	0.33 200	0.40 194	0.82 231	0.81 223	1.59 237

edge stereo	0.61 206	0.35 199	0.44 219	0.53 208	0.47 215	0.57 213	0.54 210	0.57 216	0.41 201	0.52 229	0.69 223	1.31 222	1.03 221	0.38 204	0.44 154	0.60 226	0.40 204	0.30 203	1.76 226	0.81 243	0.47 170	0.86 237	0.41 215	0.32 198	0.41 197	0.37 186	0.57 202	0.91 211

AnyNet_C01	0.66 210	0.35 199	0.32 202	0.37 194	0.38 201	0.35 193	0.54 210	0.55 212	0.70 231	0.40 202	0.49 205	0.83 204	0.70 207	0.30 196	2.63 258	0.87 244	0.65 224	0.59 237	0.98 204	0.48 219	0.80 226	0.78 229	0.39 213	0.38 216	0.60 221	0.49 204	0.64 212	1.16 221

FC-DCNN	0.40 182	0.35 199	0.43 218	0.49 204	0.35 196	0.44 199	0.46 203	0.43 201	0.27 175	0.34 171	0.26 147	0.37 166	0.21 157	0.30 196	0.58 174	0.35 184	0.39 201	0.31 205	0.45 148	0.26 174	0.49 177	0.42 154	0.28 191	0.35 207	0.44 201	0.38 187	0.51 192	0.77 202

XQC	0.42 184	0.37 203	0.31 200	0.41 197	0.35 196	0.41 198	0.42 198	0.45 203	0.38 194	0.40 202	0.33 172	0.48 181	0.44 192	0.34 202	1.54 221	0.29 166	0.29 162	0.27 189	0.52 171	0.30 194	0.37 143	0.44 161	0.26 182	0.30 195	0.41 197	0.41 191	0.53 195	0.38 159

LSM0	3.53 256	0.37 203	0.30 198	0.55 209	0.45 212	0.56 209	0.63 215	0.74 232	0.61 224	0.60 236	0.87 232	1.16 217	1.39 228	0.25 186	28.52 273	45.56 273	0.55 220	0.38 216	3.16 243	0.62 225	1.14 246	1.40 256	0.31 206	0.42 219	0.59 219	0.81 230	0.98 232	2.52 254

CSAN	0.39 181	0.37 203	0.34 209	0.33 185	0.32 193	0.27 170	0.25 168	0.36 186	0.64 228	0.43 211	0.43 196	0.73 200	0.44 192	0.20 170	0.63 177	0.25 144	0.27 143	0.26 187	0.41 139	0.43 216	0.38 146	0.34 129	0.22 177	0.33 200	0.40 194	0.47 200	0.48 183	0.55 179

FBW_ROB	0.46 190	0.42 206	0.36 212	0.60 212	0.44 210	0.47 204	0.44 202	0.31 171	0.25 167	0.34 171	0.34 175	0.64 194	0.48 196	0.56 220	1.05 209	0.25 144	0.35 187	0.23 164	1.39 213	0.22 145	0.49 177	0.36 133	0.43 217	0.40 217	0.31 174	0.33 174	0.42 173	0.65 188

PVD	0.56 199	0.44 207	0.36 212	0.51 205	0.43 208	0.55 208	0.47 205	0.62 222	0.59 221	0.33 167	0.48 204	0.61 192	0.74 210	0.50 215	1.52 220	0.34 179	0.51 217	0.37 215	0.76 195	0.41 211	0.61 201	0.64 214	0.30 202	0.37 212	0.56 217	0.71 224	0.61 207	0.86 208

MeshStereo	0.83 219	0.44 207	0.33 206	0.78 221	0.54 219	0.61 215	0.40 197	0.68 227	0.54 218	0.45 217	0.80 228	2.32 240	1.56 234	0.24 182	2.31 250	0.71 235	0.42 207	0.29 198	1.58 219	0.30 194	1.23 251	1.10 250	0.32 207	0.34 204	0.87 229	0.60 212	1.29 243	1.36 230
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
MADNet+	0.75 214	0.45 209	0.65 231	0.63 213	0.58 220	0.50 205	0.64 217	0.75 234	0.59 221	0.62 237	0.52 210	0.94 208	0.85 213	0.46 212	2.17 246	0.74 237	0.79 233	0.53 230	1.00 206	0.65 229	0.93 240	0.75 224	0.57 227	0.67 238	0.88 230	0.72 225	0.70 218	1.05 219

SGM_RVC	0.72 212	0.45 209	0.32 202	0.59 211	0.43 208	0.56 209	0.43 200	0.70 230	0.41 201	0.43 211	0.57 214	1.16 217	1.20 227	0.22 176	0.37 142	0.28 161	0.44 208	0.25 177	2.26 232	0.33 200	0.49 177	0.38 141	0.27 187	0.31 197	0.80 226	0.62 215	1.69 253	3.41 257
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DGSMNet	0.85 220	0.47 211	0.39 214	0.51 205	0.39 203	0.56 209	0.43 200	0.59 218	0.40 197	0.84 243	4.01 260	0.67 197	0.85 213	0.85 229	0.85 194	0.90 246	1.17 249	0.66 244	1.64 222	0.62 225	1.35 255	1.36 255	0.51 224	0.54 227	0.40 194	0.66 220	0.50 190	0.74 197

CC-Net-ROB	0.36 173	0.47 211	0.32 202	0.65 214	0.49 217	0.54 207	0.46 203	0.35 184	0.24 163	0.37 191	0.28 159	0.92 206	0.21 157	0.37 203	0.28 112	0.17 50	0.23 101	0.22 152	0.67 191	0.22 145	0.22 72	0.16 39	0.44 219	0.24 180	0.29 161	0.28 153	0.27 111	0.40 166

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 255	0.48 213	0.29 194	0.48 202	0.42 206	0.63 216	0.86 225	0.69 228	0.74 233	0.42 209	1.69 252	46.80 274	1.87 241	0.64 225	0.38 145	0.33 176	0.97 239	0.98 256	1.59 220	0.33 200	0.81 228	0.79 230	0.28 191	0.25 184	0.52 214	0.78 229	3.35 259	0.83 205

AMNet	0.51 196	0.50 214	0.48 223	0.51 205	0.50 218	0.56 209	0.52 209	0.36 186	0.42 207	0.39 200	0.59 218	0.65 195	0.21 157	0.58 221	0.49 165	0.59 224	0.60 221	0.58 235	0.51 167	0.51 222	0.59 197	0.53 193	0.32 207	0.51 225	0.48 209	0.54 208	0.60 205	0.65 188

DDUNet	0.43 186	0.54 215	0.23 176	0.86 223	0.68 224	0.83 225	0.82 224	0.26 127	0.24 163	0.23 68	0.33 172	0.37 166	0.15 115	1.63 238	0.43 152	0.24 136	0.39 201	0.25 177	0.54 176	0.28 182	0.31 114	0.30 112	0.49 223	0.20 164	0.24 125	0.25 131	0.32 140	0.29 134

MFN_U_SF_RVC	0.60 205	0.55 216	0.41 216	0.56 210	0.46 213	0.57 213	0.63 215	0.56 214	0.43 208	0.86 245	0.93 234	0.72 199	0.52 198	0.53 217	0.97 204	0.49 213	0.32 176	0.34 211	1.73 223	0.44 217	0.62 202	0.58 204	0.30 202	0.56 229	0.45 203	0.44 198	0.49 187	0.68 191

UDG	0.46 190	0.56 217	0.24 181	0.85 222	0.78 228	0.79 221	0.97 228	0.27 143	0.25 167	0.28 126	0.36 181	0.37 166	0.17 132	1.43 234	0.92 201	0.25 144	0.44 208	0.27 189	0.57 183	0.29 189	0.41 154	0.37 139	0.39 213	0.19 162	0.27 147	0.28 153	0.32 140	0.27 125

SPS-STEREO	0.80 216	0.60 218	0.56 225	0.67 216	0.62 221	0.67 218	0.58 213	0.57 216	0.61 224	0.59 233	0.96 236	1.03 214	0.67 204	0.55 218	0.83 193	0.87 244	0.78 232	0.69 246	2.74 240	0.74 239	1.23 251	1.05 245	0.45 221	0.62 237	0.61 222	0.61 214	0.83 224	0.75 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 201	0.64 219	0.47 222	0.65 214	0.41 205	0.44 199	0.57 212	0.61 221	0.68 229	0.58 230	0.39 188	0.59 189	0.58 201	0.65 226	0.76 187	0.44 205	0.35 187	0.40 220	1.53 218	0.50 220	0.54 186	0.63 213	0.46 222	0.47 223	0.51 213	0.40 190	0.41 172	0.75 200

ELAS_RVC	0.92 222	0.65 220	0.62 227	0.92 224	0.67 223	1.21 230	0.71 219	0.72 231	0.50 215	0.49 224	1.20 245	2.45 243	1.89 242	0.44 210	1.31 213	0.46 210	0.62 222	0.55 232	1.02 207	0.42 212	0.91 239	1.06 247	0.44 219	0.54 227	1.50 247	1.22 250	1.15 237	1.19 223
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.04 227	0.66 221	0.62 227	0.75 218	0.68 224	0.82 224	0.74 221	0.69 228	0.75 235	0.64 238	1.09 238	1.35 223	1.44 229	0.60 223	1.43 217	1.04 253	0.77 231	0.68 245	2.40 234	0.80 242	1.22 249	1.15 253	0.51 224	0.67 238	1.12 236	1.05 243	1.65 252	2.69 256

ELAS	0.94 224	0.70 222	0.59 226	0.97 225	0.73 226	0.96 227	0.72 220	0.74 232	0.62 226	0.47 219	1.17 241	2.44 242	1.62 235	0.44 210	1.40 216	0.45 207	0.63 223	0.54 231	0.99 205	0.39 205	0.88 237	1.07 248	0.43 217	0.52 226	1.56 250	1.47 251	1.33 245	1.60 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	0.74 213	0.73 223	0.66 232	0.76 220	0.64 222	0.88 226	0.74 221	0.59 218	0.68 229	0.58 230	0.69 223	1.02 213	0.61 203	0.58 221	0.96 203	0.78 240	0.87 238	0.72 248	1.08 208	0.68 232	1.07 244	0.74 223	0.54 226	0.60 234	0.59 219	0.60 212	0.80 222	0.91 211

STStereo	1.28 236	0.74 224	0.83 242	2.32 244	0.84 232	2.27 252	0.98 229	1.04 247	0.96 240	0.51 227	1.19 243	3.30 251	2.84 249	0.25 186	2.59 257	0.45 207	0.38 199	0.26 187	4.54 249	0.33 200	0.51 184	0.47 171	0.28 191	0.56 229	1.24 242	0.96 241	1.38 246	2.45 252

MANE	1.47 241	0.77 225	0.87 244	1.01 226	0.81 229	0.96 227	0.93 227	1.00 245	1.05 245	0.43 211	0.69 223	2.28 239	2.16 244	0.39 207	1.68 232	1.01 252	0.65 224	2.72 261	1.45 215	0.40 209	0.77 225	0.73 222	0.34 211	0.67 238	2.42 258	2.81 259	4.52 260	6.28 260

SGM-ForestM	0.64 207	0.80 226	0.39 214	0.70 217	0.40 204	0.77 220	0.67 218	0.62 222	0.41 201	0.35 181	0.42 193	1.68 233	1.08 223	0.24 182	0.33 131	0.21 106	0.44 208	0.23 164	1.27 210	0.24 160	0.43 160	0.30 112	0.28 191	0.26 188	1.04 232	0.90 238	1.53 250	1.35 229

SPstereo	1.22 234	0.83 227	0.92 247	0.75 218	0.82 230	0.79 221	0.75 223	1.18 252	1.04 244	0.84 243	1.48 249	2.14 236	2.50 245	0.96 230	1.26 211	1.77 256	1.08 245	0.93 254	1.49 216	1.13 255	1.49 257	1.54 258	0.79 230	0.97 253	1.03 231	1.11 245	1.56 251	1.73 241

WAO-7	0.99 226	0.85 228	0.88 245	1.81 239	0.83 231	0.71 219	0.92 226	1.01 246	1.13 246	0.96 250	1.28 248	1.37 226	1.65 236	0.63 224	1.55 224	0.76 239	0.73 229	0.47 225	2.44 235	0.73 238	0.72 222	0.76 227	0.26 182	0.88 250	0.71 223	0.85 232	0.74 221	1.09 220

SQANet	0.68 211	0.89 229	0.29 194	1.65 235	0.77 227	1.39 232	1.15 230	0.37 189	0.29 182	0.40 202	0.30 165	0.88 205	0.32 180	1.26 232	0.39 147	0.21 106	0.44 208	0.27 189	2.24 230	0.28 182	0.49 177	0.50 182	1.59 238	0.23 178	0.32 176	0.34 178	0.42 173	0.71 195

LE_ROB	3.57 257	0.92 230	1.49 257	2.33 245	9.96 268	1.83 246	7.73 265	2.31 260	3.13 260	0.47 219	1.49 250	9.10 264	13.79 267	0.47 213	0.63 177	0.25 144	0.44 208	0.29 198	6.00 255	1.38 257	0.66 211	0.52 189	2.47 247	2.28 260	5.36 262	4.46 262	6.14 262	10.46 265

WAO-6	1.14 230	1.08 231	0.68 233	1.50 232	1.15 239	1.39 232	1.55 235	0.88 240	0.96 240	0.77 241	0.72 226	1.28 220	1.96 243	1.91 241	2.45 253	0.71 235	1.18 250	0.55 232	1.42 214	0.69 233	0.97 241	0.99 243	0.91 231	0.67 238	1.13 238	0.88 235	1.02 235	1.43 233

JetBlue	1.43 240	1.11 232	1.03 252	1.46 230	1.15 239	1.66 235	1.51 234	0.92 242	1.14 247	0.58 230	0.47 203	3.28 250	0.71 208	1.15 231	2.51 256	1.00 251	1.09 246	0.86 251	1.32 211	0.78 241	1.48 256	1.53 257	1.15 233	0.78 244	1.31 244	2.14 257	1.44 247	5.15 259

MDST_ROB	0.81 217	1.11 232	0.24 181	1.30 228	0.42 206	0.81 223	0.32 189	0.45 203	0.25 167	0.36 185	0.32 170	0.47 180	3.62 252	0.14 131	1.77 234	0.22 119	0.27 143	0.17 84	0.84 202	0.19 118	0.57 191	0.51 186	0.20 167	0.21 172	1.56 250	0.86 234	2.88 258	1.74 242

DispFullNet	1.20 233	1.15 234	0.77 239	1.20 227	0.97 233	1.12 229	1.34 231	0.66 226	0.58 219	0.74 240	0.82 229	3.72 255	1.48 230	1.65 239	1.03 208	1.32 255	1.00 243	0.58 235	6.30 257	1.09 254	0.84 234	0.76 227	0.42 216	0.35 207	0.50 211	0.35 180	0.68 217	1.00 218

RainbowNet	0.93 223	1.16 235	0.62 227	1.83 241	1.16 241	1.69 238	1.70 238	0.51 210	0.44 209	0.59 233	0.38 185	1.19 219	0.79 212	2.02 242	0.74 186	0.57 221	0.54 219	0.40 220	1.50 217	0.76 240	0.66 211	0.65 215	2.28 244	0.46 222	0.50 211	0.49 204	0.60 205	0.84 206

otaku	0.82 218	1.17 236	0.41 216	1.90 242	0.99 234	1.68 237	1.39 232	0.46 205	0.41 201	0.46 218	0.36 181	0.93 207	0.43 189	1.51 235	0.45 156	0.30 170	0.44 208	0.29 198	2.65 237	0.40 209	0.60 198	0.58 204	2.09 240	0.34 204	0.42 199	0.35 180	0.49 187	0.74 197

IMH-64-1	1.18 231	1.19 237	0.74 235	1.63 233	1.26 242	1.69 238	1.85 240	0.84 237	0.90 237	0.44 215	0.62 219	1.36 224	1.74 238	2.49 248	2.46 254	0.60 226	0.72 227	0.47 225	1.73 223	0.64 227	0.70 218	0.79 230	2.49 248	0.58 231	1.08 234	0.63 217	0.97 230	1.31 227

IMH-64	1.18 231	1.19 237	0.74 235	1.63 233	1.26 242	1.69 238	1.85 240	0.84 237	0.90 237	0.44 215	0.62 219	1.36 224	1.74 238	2.49 248	2.46 254	0.60 226	0.72 227	0.47 225	1.73 223	0.64 227	0.70 218	0.79 230	2.49 248	0.58 231	1.08 234	0.63 217	0.97 230	1.31 227

ACVNet_1	0.97 225	1.21 239	0.62 227	2.28 243	1.27 244	1.81 244	2.12 247	0.63 224	0.41 201	0.50 226	0.49 205	1.06 215	0.73 209	2.46 247	0.47 159	0.31 171	0.80 234	0.40 220	2.04 229	0.42 212	0.76 223	0.56 201	2.26 243	0.43 220	0.54 216	0.42 195	0.48 183	0.58 182

IMH	1.30 237	1.22 240	0.76 238	1.65 235	1.27 244	1.73 242	1.88 243	0.86 239	0.93 239	0.47 219	0.65 222	1.48 228	2.97 251	3.97 264	1.50 218	0.59 224	0.76 230	0.49 228	2.25 231	0.70 234	0.69 217	0.79 230	2.64 250	0.61 235	1.16 240	0.76 227	0.89 227	1.49 235

ACVNet_2	1.13 229	1.26 241	0.75 237	2.58 247	1.30 246	1.73 242	1.87 242	0.75 234	0.52 216	0.59 233	0.53 211	1.29 221	0.90 218	1.85 240	0.70 182	0.48 212	1.14 248	0.40 220	4.70 250	0.54 223	0.71 221	0.60 208	2.05 239	0.61 235	0.81 228	0.47 200	0.70 218	0.82 203

LVE	1.38 239	1.30 242	0.82 241	4.62 258	1.50 250	1.89 247	3.66 256	0.82 236	0.73 232	0.88 246	0.82 229	1.12 216	1.52 232	2.14 245	0.81 191	0.56 219	0.84 236	0.59 237	3.33 244	0.72 237	0.84 234	0.89 238	2.40 246	0.80 246	1.12 236	0.70 223	1.00 234	0.90 210

Ntro	0.87 221	1.36 243	0.44 219	1.82 240	1.04 237	1.67 236	1.60 237	0.52 211	0.44 209	0.48 223	0.42 193	0.98 210	0.40 187	1.61 237	0.64 180	0.31 171	0.49 216	0.30 203	2.69 239	0.44 217	0.68 214	0.60 208	2.13 241	0.36 211	0.45 203	0.45 199	0.52 194	0.71 195

PSMNet_ROB	1.30 237	1.36 243	0.71 234	1.48 231	1.00 235	1.69 238	1.56 236	0.64 225	0.74 233	1.47 259	3.99 259	2.77 247	1.51 231	2.54 250	0.73 185	0.47 211	0.70 226	0.49 228	2.51 236	0.71 236	0.81 228	0.58 204	3.05 256	0.58 231	0.80 226	0.64 219	0.88 225	0.69 192

PWCK	1.58 244	1.40 245	0.79 240	1.70 237	1.03 236	1.55 234	1.42 233	1.11 250	0.98 242	1.00 251	1.23 247	2.78 249	1.53 233	0.82 228	0.88 195	0.55 218	0.99 240	0.57 234	13.43 264	0.90 245	1.12 245	0.75 224	1.15 233	0.82 247	1.04 232	0.88 235	0.93 228	1.27 226

Dean	1.27 235	1.44 246	0.85 243	2.93 251	1.62 251	1.95 250	2.03 246	0.96 243	1.00 243	0.91 248	0.75 227	1.51 229	1.65 236	2.05 243	0.80 189	0.64 229	1.01 244	0.60 242	1.86 228	0.85 244	0.85 236	0.75 224	2.35 245	0.79 245	1.15 239	0.85 232	1.19 238	0.85 207

ACVNet-4b	1.08 228	1.48 247	0.48 223	2.91 250	1.12 238	1.82 245	2.71 249	0.46 205	0.44 209	0.51 227	0.43 196	1.66 232	1.85 240	2.08 244	0.46 158	0.40 199	0.82 235	0.34 211	2.68 238	0.50 220	0.65 209	0.71 220	2.24 242	0.35 207	0.45 203	0.42 195	0.53 195	0.70 193

WAO-8	1.55 242	1.53 248	1.00 249	2.82 248	1.43 248	1.91 248	2.01 244	1.05 248	1.38 250	1.44 257	1.87 253	2.25 237	2.76 246	2.68 251	1.01 206	0.83 242	0.99 240	0.59 237	3.35 245	1.08 250	0.82 230	0.85 235	1.36 236	0.82 247	1.60 252	1.12 246	1.27 240	1.93 248

Venus	1.55 242	1.53 248	1.00 249	2.82 248	1.43 248	1.91 248	2.01 244	1.05 248	1.38 250	1.44 257	1.87 253	2.25 237	2.76 246	2.68 251	1.01 206	0.83 242	0.99 240	0.59 237	3.35 245	1.08 250	0.82 230	0.85 235	1.36 236	0.82 247	1.60 252	1.12 246	1.27 240	1.93 248

TorneroNet-64	1.85 246	1.56 250	0.93 248	3.34 255	1.31 247	2.18 251	2.65 248	0.91 241	2.21 256	0.66 239	0.83 231	2.72 244	7.56 255	3.04 254	1.76 233	0.67 232	1.35 254	0.59 237	4.05 247	1.02 247	0.98 242	0.96 240	2.67 251	0.69 242	1.24 242	1.15 248	0.88 225	2.15 250

TorneroNet	2.33 251	1.60 251	0.88 245	5.64 261	1.76 252	2.56 254	2.94 251	0.97 244	2.29 258	0.79 242	1.98 255	4.07 257	12.24 262	3.12 256	1.29 212	0.67 232	1.30 252	0.61 243	5.93 254	1.00 246	1.04 243	0.98 242	2.79 254	0.70 243	1.86 255	1.04 242	1.02 235	1.87 246

MADNet++	2.28 250	1.66 252	1.91 258	1.39 229	2.03 256	1.38 231	1.73 239	1.80 257	2.24 257	2.07 261	2.44 258	2.76 246	2.81 248	1.52 236	2.18 247	2.45 260	2.29 258	1.71 258	2.86 241	2.56 259	4.03 262	5.19 264	1.23 235	2.35 261	1.50 247	3.83 261	2.07 256	1.70 240

ktn	2.52 254	1.71 253	3.02 260	2.41 246	1.88 253	2.62 256	3.04 252	1.69 255	4.13 261	1.01 252	1.21 246	8.17 263	10.18 259	2.80 253	1.51 219	0.93 249	1.72 255	0.87 252	6.22 256	1.56 258	1.20 248	1.09 249	2.75 253	0.93 251	1.19 241	1.07 244	1.46 248	1.74 242

KSHMR	2.37 252	1.84 254	1.23 256	6.67 263	1.97 255	2.73 257	3.45 255	1.31 253	1.69 254	1.18 256	1.18 242	1.71 234	11.63 261	3.21 258	1.67 231	1.07 254	1.11 247	0.92 253	5.58 253	1.04 248	1.23 251	1.05 245	3.26 257	1.06 254	1.99 257	1.18 249	1.28 242	1.85 245

notaker	1.84 245	1.90 255	1.02 251	3.19 254	2.19 257	2.44 253	2.77 250	1.11 250	1.57 253	0.91 248	1.09 238	3.37 253	5.56 253	3.13 257	1.35 214	0.81 241	1.34 253	0.71 247	4.26 248	1.08 250	1.22 249	0.99 243	2.96 255	0.93 251	0.74 225	0.77 228	0.98 232	1.18 222

UNDER WATER-64	1.98 247	1.91 256	1.15 254	3.52 257	2.32 258	2.83 259	3.30 253	1.72 256	1.25 248	1.12 254	1.19 243	3.41 254	2.89 250	3.11 255	2.13 245	0.90 246	1.77 256	0.77 250	2.32 233	1.05 249	1.17 247	1.23 254	3.96 263	1.06 254	1.41 245	2.13 256	1.31 244	2.65 255

UNDER WATER	2.15 248	1.92 257	1.13 253	3.36 256	2.59 259	2.77 258	3.73 257	1.63 254	1.36 249	1.02 253	1.02 237	3.30 251	7.25 254	3.39 259	1.54 221	0.91 248	1.80 257	0.75 249	3.15 242	1.08 250	1.27 254	1.14 252	3.84 262	1.20 258	1.46 246	1.78 254	1.26 239	2.46 253

JetRed	2.50 253	2.16 258	2.32 259	1.72 238	1.88 253	2.59 255	3.38 254	1.86 258	1.53 252	1.15 255	0.93 234	2.77 247	0.67 204	2.39 246	3.50 261	2.17 258	2.74 259	3.15 263	1.82 227	1.37 256	3.39 261	2.94 262	2.72 252	1.27 259	2.55 259	6.99 264	2.85 257	4.69 258

DGTPSM_ROB	8.76 261	3.83 259	10.08 265	3.08 252	5.50 262	3.48 260	5.02 261	3.60 261	8.96 264	3.18 262	7.06 261	3.95 256	10.56 260	3.59 260	11.06 263	10.70 263	4.35 261	10.50 265	5.45 252	9.91 265	5.93 264	14.37 266	4.39 264	8.90 266	9.99 264	27.43 268	11.00 266	30.59 268

DPSMNet_ROB	8.99 262	3.86 260	10.11 266	3.11 253	5.51 263	3.54 261	5.03 262	3.60 261	9.04 265	3.27 263	7.95 263	4.19 258	13.43 266	3.66 261	11.12 264	10.86 264	4.47 262	10.71 266	6.43 258	9.92 266	5.99 266	14.50 267	4.39 264	8.90 266	10.15 265	27.43 268	11.02 267	30.59 268

HanzoNet	4.54 259	4.29 261	3.74 264	6.10 262	3.77 261	7.50 265	8.23 266	3.94 263	4.82 262	1.56 260	2.42 257	11.35 265	12.90 265	10.81 270	1.84 236	1.89 257	4.65 263	1.35 257	10.71 262	3.05 260	2.04 258	1.81 259	5.00 266	1.14 256	1.80 254	1.67 253	1.81 255	2.33 251

BEATNet-Init1	4.26 258	5.23 262	1.17 255	9.10 265	2.61 260	8.41 266	4.21 258	2.29 259	1.73 255	0.88 246	2.38 256	6.02 259	9.23 258	0.65 226	2.70 259	2.20 259	1.24 251	0.94 255	17.87 265	4.86 263	2.04 258	1.87 260	1.10 232	1.14 256	4.62 261	2.07 255	11.53 268	6.94 262

DPSimNet_ROB	5.23 260	7.46 263	3.48 263	6.82 264	6.53 266	4.88 262	5.29 263	5.03 264	6.96 263	3.68 264	10.30 266	6.62 260	7.58 256	4.15 265	3.41 260	2.75 261	5.59 264	2.26 259	12.16 263	3.45 261	5.93 264	2.70 261	3.37 258	3.75 262	3.16 260	3.16 260	4.52 260	6.28 260

DPSM_ROB	13.12 266	7.70 264	11.86 267	4.97 259	5.71 264	6.03 263	4.61 259	8.36 267	10.82 266	6.72 265	8.03 264	8.12 261	12.29 263	3.81 262	13.89 265	13.57 265	10.28 267	13.36 267	9.07 260	11.67 267	16.11 268	18.73 270	3.51 259	10.91 268	27.70 269	35.86 270	31.04 270	39.53 270

DPSM	13.12 266	7.70 264	11.86 267	4.97 259	5.71 264	6.03 263	4.61 259	8.36 267	10.82 266	6.72 265	8.03 264	8.12 261	12.29 263	3.81 262	13.89 265	13.57 265	10.28 267	13.36 267	9.07 260	11.67 267	16.11 268	18.73 270	3.51 259	10.91 268	27.70 269	35.86 270	31.04 270	39.53 270

PML	11.09 265	9.28 266	3.40 262	11.88 269	6.99 267	11.60 267	5.97 264	7.04 266	24.50 273	8.92 267	28.99 273	32.63 273	39.39 274	6.18 266	5.69 262	4.14 262	8.31 265	2.99 262	18.83 269	4.50 262	4.70 263	4.40 263	3.75 261	3.98 263	10.54 267	5.17 263	18.60 269	7.08 263

LRCNet_RVC	10.22 264	14.24 267	3.26 261	20.74 270	17.71 271	19.88 271	15.89 270	6.49 265	2.47 259	19.87 271	12.97 267	19.40 269	8.44 257	26.62 272	2.33 251	0.74 237	10.08 266	5.54 264	23.31 271	6.95 264	2.43 260	1.11 251	22.86 270	8.58 265	0.73 224	0.39 189	1.72 254	1.19 223

CasAABBNet	26.35 272	15.49 268	23.85 271	9.95 266	11.46 269	12.03 268	9.23 267	16.79 269	21.84 272	13.64 270	16.11 268	16.45 268	24.90 273	7.58 267	27.95 272	27.14 270	20.53 269	26.83 272	18.10 266	23.37 270	32.22 272	37.28 272	6.99 267	21.98 272	55.78 274	72.24 274	62.39 272	79.48 272

MyStereo03	26.41 273	15.50 269	23.88 272	10.02 267	11.51 270	12.12 269	9.31 268	16.83 270	21.83 270	13.49 268	16.21 269	16.36 266	24.77 271	7.69 268	27.92 270	27.29 271	20.66 270	26.89 273	18.22 267	23.47 271	32.35 273	37.78 273	7.05 268	21.99 273	55.69 272	72.21 272	62.47 273	79.61 273

MyStereo02	25.99 271	15.50 269	23.88 272	10.02 267	0.00 1	12.12 269	9.31 268	16.83 270	21.83 270	13.49 268	16.21 269	16.36 266	24.77 271	7.69 268	27.92 270	27.29 271	20.66 270	26.89 273	18.22 267	23.47 271	32.35 273	37.78 273	7.05 268	21.99 273	55.69 272	72.21 272	62.47 273	79.61 273

HaxPig	19.43 268	21.64 271	18.72 269	23.90 271	23.72 272	22.99 272	25.27 271	20.59 272	18.36 268	26.33 272	23.18 271	22.04 270	16.59 268	24.59 271	21.93 267	18.51 267	20.93 272	19.75 269	22.56 270	20.41 269	14.06 267	11.69 265	27.14 271	18.65 270	6.94 263	12.03 267	7.78 263	14.26 267

MEDIAN_ROB	22.61 269	26.37 272	23.42 270	27.86 272	27.01 273	26.90 273	28.47 272	24.00 273	21.42 269	31.43 273	26.90 272	25.65 271	19.56 269	27.54 273	23.81 268	20.10 268	25.89 273	23.65 270	27.64 272	24.33 273	18.71 270	15.27 268	29.65 272	20.16 271	10.22 266	11.12 266	10.11 265	13.24 266

DLNR_Zeroshot_test	9.91 263	28.72 273	0.20 158	46.90 274	0.13 88	0.20 132	45.01 274	0.29 163	0.11 55	0.38 195	0.19 97	0.33 158	0.10 46	1.29 233	61.34 274	71.85 274	3.99 260	2.49 260	1.36 212	0.22 145	0.65 209	0.41 152	0.09 75	0.13 113	0.26 136	0.24 120	0.29 123	0.33 145

AVERAGE_ROB	25.62 270	30.03 274	26.88 274	31.96 273	30.85 274	31.13 274	32.49 273	28.35 274	25.87 274	34.56 274	30.30 274	30.39 272	23.71 270	31.94 274	27.62 269	24.45 269	28.60 274	25.76 271	30.73 273	27.87 274	22.22 271	18.68 269	33.77 273	25.40 275	10.86 268	8.77 265	9.34 264	9.16 264

ASD4																								5.70 264

Low-res two-view benchmark