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

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 18	0.04 6	0.02 1	0.03 1	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 4	0.03 1

U	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 6	0.02 1	0.04 6	0.01 1	0.05 11	0.03 15	0.02 2	0.12 29	0.11 27	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.05 10	0.10 28	0.07 17	0.01 1	0.03 6	0.07 21	0.07 19	0.06 9	0.06 23

ProNet	0.04 2	0.04 10	0.04 17	0.03 8	0.02 1	0.04 14	0.04 35	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 23	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.06 5	0.03 1	0.03 16	0.03 6	0.05 5	0.04 1	0.05 4	0.04 4

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	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 29	0.10 21	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.01 1	0.02 1	0.06 14	0.05 6	0.05 4	0.04 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GREAT-IGEV	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 15	0.08 28	0.02 1	0.02 2	0.11 21	0.09 13	0.07 7	0.05 3	0.07 8	0.05 10	0.06 5	0.10 37	0.03 16	0.03 6	0.06 14	0.06 15	0.08 23	0.04 4

GIP-stereo	0.06 20	0.05 18	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.04 14	0.03 18	0.03 1	0.03 5	0.05 15	0.04 12	0.05 11	0.02 1	0.04 32	0.11 21	0.09 13	0.08 17	0.07 19	0.09 24	0.07 30	0.08 16	0.09 33	0.02 3	0.04 22	0.06 14	0.07 19	0.08 23	0.05 14

RAStereo	0.06 20	0.05 18	0.04 17	0.03 8	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.05 18	0.03 5	0.10 39	0.03 5	0.07 25	0.03 15	0.02 2	0.14 39	0.11 27	0.09 25	0.08 27	0.09 24	0.05 10	0.12 39	0.07 17	0.02 3	0.03 6	0.09 30	0.07 19	0.07 14	0.07 26

AIO-Stereo	0.05 10	0.05 18	0.04 17	0.04 17	0.04 20	0.04 14	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 12	0.04 4	0.03 15	0.02 2	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.09 24	0.06 18	0.07 9	0.06 10	0.03 16	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.07 14	0.04 4

RSM	0.05 10	0.05 18	0.04 17	0.04 17	0.04 20	0.05 26	0.03 18	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 15	0.06 18	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.07 8	0.06 18	0.08 16	0.06 10	0.02 3	0.04 22	0.06 14	0.06 15	0.07 14	0.05 14

MoCha-V2	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 15	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.07 7	0.06 11	0.08 16	0.06 18	0.07 9	0.07 17	0.03 16	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.03 1

AEACV	0.07 26	0.08 38	0.04 17	0.05 26	0.05 27	0.04 14	0.03 18	0.05 18	0.03 5	0.05 15	0.05 15	0.06 18	0.03 15	0.03 22	0.17 57	0.13 44	0.09 25	0.08 27	0.12 35	0.07 30	0.10 28	0.10 37	0.03 16	0.04 22	0.08 25	0.12 54	0.07 14	0.05 14

CroCo-Stereo Lap2	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 22	0.03 5	0.04 4	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.10 21	0.07 7	0.07 19	0.07 8	0.05 10	0.08 16	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.07 21	0.08 27	0.07 14	0.05 14

MLG-Stereo_test2	0.06 20	0.05 18	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.06 23	0.04 13	0.07 30	0.05 15	0.07 25	0.03 15	0.04 32	0.10 15	0.10 21	0.10 30	0.07 19	0.11 30	0.06 18	0.10 28	0.06 10	0.03 16	0.03 6	0.06 14	0.05 6	0.09 29	0.06 23

MLG-Stereo_test1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.06 22	0.03 5	0.06 18	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MLG-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.05 15	0.02 3	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.05 14

MM-Stereo_test2	0.05 10	0.05 18	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.05 15	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.03 22	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.07 19	0.07 8	0.06 18	0.08 16	0.10 37	0.04 31	0.03 6	0.05 5	0.09 34	0.06 9	0.05 14

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.04 6	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.07 7	0.05 3	0.06 4	0.05 10	0.06 5	0.05 4	0.03 16	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.04 4

CoSv	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.05 26	0.03 18	0.05 18	0.04 13	0.04 6	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.07 7	0.04 2	0.08 16	0.04 2	0.06 5	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 21	0.05 6	0.07 14	0.04 4

Occ-G	0.06 20	0.07 29	0.05 27	0.05 26	0.04 20	0.05 26	0.03 18	0.05 18	0.04 13	0.04 6	0.08 45	0.06 18	0.03 15	0.03 22	0.11 21	0.11 27	0.08 17	0.08 27	0.13 41	0.06 18	0.09 24	0.07 17	0.04 31	0.05 31	0.06 14	0.06 15	0.08 23	0.06 23

111111	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 20	0.03 3	0.03 18	0.04 6	0.05 20	0.03 1	0.04 12	0.05 11	0.03 15	0.02 2	0.09 9	0.08 6	0.06 3	0.05 3	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.08 26	0.03 16	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

LG-Stereo	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 20	0.04 14	0.02 3	0.06 23	0.05 20	0.06 22	0.06 23	0.08 28	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.05 10	0.09 24	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.06 14	0.06 15	0.07 14	0.05 14

MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.02 1	0.02 3	0.04 6	0.05 20	0.04 6	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.07 7	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 6	0.04 2	0.04 1	0.06 9	0.04 4

AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.05 20	0.04 6	0.06 23	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.06 1	0.05 1	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 6	0.03 1	0.05 6	0.03 1	0.04 4

DEFOM-Stereo	0.07 26	0.06 27	0.04 17	0.06 38	0.05 27	0.05 26	0.03 18	0.06 23	0.05 20	0.06 22	0.07 33	0.06 18	0.03 15	0.03 22	0.11 21	0.10 21	0.11 32	0.09 30	0.10 27	0.06 18	0.11 32	0.07 17	0.04 31	0.04 22	0.08 25	0.08 27	0.12 45	0.08 31

IGEV-Stereo++	0.06 20	0.05 18	0.04 17	0.05 26	0.05 27	0.04 14	0.02 3	0.05 18	0.05 20	0.05 15	0.05 15	0.05 11	0.04 27	0.03 22	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.08 16	0.05 10	0.07 9	0.12 48	0.04 31	0.03 6	0.05 5	0.07 19	0.08 23	0.05 14

RSM++	0.06 20	0.05 18	0.05 27	0.05 26	0.05 27	0.04 14	0.03 18	0.06 23	0.05 20	0.05 15	0.05 15	0.07 25	0.04 27	0.02 2	0.11 21	0.10 21	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.06 18	0.09 24	0.07 17	0.03 16	0.04 22	0.08 25	0.07 19	0.07 14	0.05 14

RAFT	0.07 26	0.04 10	0.06 36	0.05 26	0.03 9	0.06 34	0.03 18	0.10 38	0.05 20	0.06 22	0.07 33	0.08 28	0.05 33	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.08 16	0.06 18	0.08 16	0.09 33	0.02 3	0.04 22	0.13 62	0.14 72	0.16 63	0.15 73

iRaftStereo_RVC	0.08 31	0.07 29	0.06 36	0.05 26	0.05 27	0.05 26	0.03 18	0.10 38	0.05 20	0.10 39	0.09 58	0.10 35	0.05 33	0.04 32	0.11 21	0.11 27	0.13 44	0.10 42	0.12 35	0.07 30	0.15 50	0.11 41	0.04 31	0.05 31	0.10 39	0.09 34	0.11 38	0.08 31

MLG-Stereo_test3	0.08 31	0.06 27	0.04 17	0.05 26	0.06 39	0.06 34	0.04 35	0.07 28	0.06 29	0.09 33	0.07 33	0.13 51	0.03 15	0.05 39	0.13 32	0.11 27	0.12 39	0.09 30	0.29 158	0.06 18	0.12 39	0.13 54	0.03 16	0.05 31	0.07 21	0.08 27	0.10 31	0.08 31

LG-G_1	0.09 35	0.08 38	0.06 36	0.08 60	0.07 50	0.08 63	0.05 52	0.09 34	0.06 29	0.09 33	0.07 33	0.13 51	0.06 44	0.07 66	0.14 39	0.12 39	0.13 44	0.10 42	0.15 51	0.08 44	0.14 44	0.17 78	0.05 50	0.05 31	0.09 30	0.09 34	0.12 45	0.11 46

LG-G	0.09 35	0.08 38	0.06 36	0.08 60	0.07 50	0.08 63	0.05 52	0.09 34	0.06 29	0.09 33	0.07 33	0.13 51	0.06 44	0.07 66	0.14 39	0.12 39	0.13 44	0.10 42	0.15 51	0.08 44	0.14 44	0.17 78	0.05 50	0.05 31	0.09 30	0.09 34	0.12 45	0.11 46

DFGA-Net	0.09 35	0.09 48	0.05 27	0.07 44	0.05 27	0.06 34	0.05 52	0.11 44	0.06 29	0.12 50	0.07 33	0.13 51	0.05 33	0.04 32	0.14 39	0.12 39	0.13 44	0.10 42	0.13 41	0.07 30	0.11 32	0.08 26	0.05 50	0.07 52	0.10 39	0.09 34	0.14 54	0.11 46

AIO-test1	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.06 23	0.06 29	0.06 22	0.06 23	0.06 18	0.02 1	0.03 22	0.09 9	0.09 13	0.06 3	0.05 3	0.05 1	0.05 10	0.05 2	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.04 2	0.05 6	0.04 2	0.04 4

plain	0.10 43	0.09 48	0.07 48	0.06 38	0.06 39	0.07 44	0.04 35	0.13 53	0.06 29	0.16 57	0.06 23	0.11 40	0.04 27	0.04 32	0.16 52	0.16 75	0.16 61	0.12 58	0.15 51	0.08 44	0.15 50	0.11 41	0.04 31	0.07 52	0.12 58	0.12 54	0.12 45	0.14 67

MIM_Stereo	0.11 52	0.09 48	0.07 48	0.08 60	0.07 50	0.09 80	0.04 35	0.13 53	0.06 29	0.19 78	0.08 45	0.11 40	0.05 33	0.05 39	0.16 52	0.15 63	0.17 68	0.12 58	0.20 83	0.10 64	0.18 71	0.15 62	0.04 31	0.07 52	0.11 48	0.10 44	0.15 57	0.10 41

anonymousdsp	0.08 31	0.07 29	0.06 36	0.06 38	0.05 27	0.06 34	0.04 35	0.10 38	0.06 29	0.11 45	0.10 71	0.08 28	0.04 27	0.05 39	0.13 32	0.12 39	0.11 32	0.09 30	0.13 41	0.08 44	0.14 44	0.15 62	0.04 31	0.05 31	0.08 25	0.07 19	0.11 38	0.07 26

AASNet	0.10 43	0.10 61	0.07 48	0.10 83	0.10 98	0.11 101	0.08 107	0.11 44	0.06 29	0.10 39	0.11 85	0.10 35	0.06 44	0.07 66	0.14 39	0.11 27	0.13 44	0.11 52	0.11 30	0.09 55	0.11 32	0.12 48	0.06 68	0.08 69	0.11 48	0.10 44	0.10 31	0.08 31

HCRNet	0.15 80	0.19 205	0.08 66	0.23 209	0.09 79	0.16 153	0.09 122	0.16 70	0.06 29	0.49 285	0.16 126	0.25 147	0.08 76	0.09 102	0.43 204	0.11 27	0.16 61	0.10 42	0.21 96	0.09 55	0.13 41	0.08 26	0.11 162	0.07 52	0.09 30	0.09 34	0.14 54	0.11 46

delet	0.08 31	0.08 38	0.07 48	0.09 74	0.07 50	0.08 63	0.06 72	0.07 28	0.06 29	0.09 33	0.07 33	0.11 40	0.06 44	0.06 57	0.12 29	0.10 21	0.10 30	0.09 30	0.08 16	0.09 55	0.09 24	0.07 17	0.05 50	0.06 42	0.09 30	0.09 34	0.10 31	0.08 31

TDLM	0.07 26	0.08 38	0.07 48	0.07 44	0.07 50	0.07 44	0.05 52	0.07 28	0.06 29	0.06 22	0.10 71	0.08 28	0.06 44	0.05 39	0.09 9	0.09 13	0.09 25	0.09 30	0.08 16	0.06 18	0.08 16	0.06 10	0.05 50	0.07 52	0.08 25	0.07 19	0.08 23	0.08 31

MGS-Stereo	0.15 80	0.12 97	0.08 66	0.07 44	0.07 50	0.07 44	0.05 52	0.16 70	0.07 41	0.13 53	0.10 71	0.13 51	0.06 44	0.08 77	0.98 265	0.13 44	0.19 91	0.15 107	0.18 67	0.12 84	0.19 83	0.16 71	0.07 84	0.08 69	0.13 62	0.12 54	0.17 77	0.15 73

MaDis-Stereo	0.10 43	0.07 29	0.07 48	0.04 17	0.04 20	0.04 14	0.04 35	0.09 34	0.07 41	0.11 45	0.07 33	0.13 51	0.06 44	0.03 22	0.14 39	0.14 50	0.15 56	0.12 58	0.15 51	0.07 30	0.16 52	0.13 54	0.03 16	0.06 42	0.14 77	0.20 142	0.16 63	0.19 109

UniTT-Stereo	0.11 52	0.07 29	0.06 36	0.05 26	0.05 27	0.06 34	0.04 35	0.10 38	0.07 41	0.13 53	0.06 23	0.12 46	0.12 130	0.08 77	0.18 68	0.14 50	0.16 61	0.12 58	0.19 76	0.09 55	0.17 60	0.12 48	0.07 84	0.06 42	0.12 58	0.19 132	0.10 31	0.13 56

RAFT_CTSACE	0.11 52	0.09 48	0.07 48	0.05 26	0.06 39	0.08 63	0.06 72	0.12 48	0.07 41	0.18 71	0.06 23	0.14 62	0.12 130	0.05 39	0.13 32	0.13 44	0.14 49	0.09 30	0.12 35	0.07 30	0.16 52	0.18 86	0.04 31	0.07 52	0.14 77	0.14 72	0.19 87	0.14 67

test_5	0.11 52	0.10 61	0.08 66	0.07 44	0.05 27	0.07 44	0.05 52	0.16 70	0.07 41	0.11 45	0.09 58	0.15 70	0.15 170	0.03 22	0.15 47	0.15 63	0.11 32	0.10 42	0.12 35	0.07 30	0.13 41	0.15 62	0.04 31	0.09 92	0.13 62	0.14 72	0.19 87	0.18 90

SGD-Stereo	0.13 65	0.07 29	0.05 27	0.06 38	0.06 39	0.08 63	0.03 18	0.08 33	0.08 46	0.10 39	0.06 23	0.13 51	0.06 44	0.04 32	0.93 260	0.17 85	0.18 79	0.10 42	0.16 57	0.08 44	0.18 71	0.11 41	0.06 68	0.06 42	0.10 39	0.11 47	0.16 63	0.13 56

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 58	0.09 48	0.06 36	0.06 38	0.07 50	0.06 34	0.04 35	0.17 76	0.08 46	0.24 125	0.08 45	0.14 62	0.06 44	0.06 57	0.17 57	0.14 50	0.18 79	0.13 72	0.18 67	0.10 64	0.23 123	0.23 118	0.06 68	0.06 42	0.10 39	0.13 64	0.14 54	0.16 78

AIO_rvc	0.09 35	0.09 48	0.06 36	0.07 44	0.06 39	0.07 44	0.04 35	0.12 48	0.08 46	0.12 50	0.05 15	0.11 40	0.04 27	0.05 39	0.22 111	0.17 85	0.11 32	0.09 30	0.14 45	0.07 30	0.16 52	0.22 114	0.04 31	0.05 31	0.09 30	0.08 27	0.09 29	0.07 26

HUF	0.13 65	0.09 48	0.07 48	0.08 60	0.08 67	0.07 44	0.04 35	0.15 63	0.08 46	0.18 71	0.07 33	0.12 46	0.07 60	0.06 57	0.43 204	0.45 265	0.15 56	0.10 42	0.20 83	0.09 55	0.21 101	0.21 108	0.06 68	0.06 42	0.11 48	0.08 27	0.11 38	0.08 31

IGEV-Stereo+	0.10 43	0.11 81	0.05 27	0.05 26	0.06 39	0.06 34	0.03 18	0.16 70	0.08 46	0.24 125	0.13 101	0.11 40	0.06 44	0.05 39	0.13 32	0.15 63	0.14 49	0.10 42	0.15 51	0.10 64	0.18 71	0.15 62	0.05 50	0.04 22	0.10 39	0.12 54	0.08 23	0.09 39

anonymousdsp2	0.13 65	0.12 97	0.09 83	0.09 74	0.08 67	0.10 85	0.07 89	0.18 85	0.08 46	0.20 82	0.16 126	0.15 70	0.07 60	0.07 66	0.15 47	0.15 63	0.17 68	0.12 58	0.23 111	0.11 76	0.19 83	0.21 108	0.07 84	0.08 69	0.13 62	0.11 47	0.18 81	0.12 52

rafts_anoy	0.14 71	0.14 136	0.11 118	0.11 101	0.11 112	0.10 85	0.07 89	0.21 112	0.08 46	0.21 86	0.15 116	0.17 84	0.07 60	0.06 57	0.20 86	0.17 85	0.20 100	0.17 138	0.22 105	0.12 84	0.21 101	0.18 86	0.06 68	0.09 92	0.16 90	0.15 87	0.15 57	0.17 83

RALCasStereoNet	0.15 80	0.14 136	0.10 94	0.13 123	0.11 112	0.10 85	0.07 89	0.20 96	0.08 46	0.23 105	0.13 101	0.19 99	0.08 76	0.07 66	0.20 86	0.18 107	0.22 133	0.17 138	0.20 83	0.12 84	0.22 111	0.21 108	0.07 84	0.09 92	0.18 116	0.15 87	0.15 57	0.15 73

ARAFT	0.12 58	0.09 48	0.07 48	0.09 74	0.07 50	0.08 63	0.04 35	0.14 59	0.08 46	0.21 86	0.10 71	0.17 84	0.05 33	0.05 39	0.18 68	0.14 50	0.18 79	0.15 107	0.20 83	0.08 44	0.20 92	0.18 86	0.05 50	0.06 42	0.14 77	0.11 47	0.18 81	0.13 56

AFF-stereo	0.10 43	0.10 61	0.08 66	0.07 44	0.06 39	0.08 63	0.04 35	0.17 76	0.08 46	0.21 86	0.08 45	0.13 51	0.05 33	0.03 22	0.14 39	0.14 50	0.12 39	0.09 30	0.20 83	0.07 30	0.14 44	0.11 41	0.04 31	0.06 42	0.13 62	0.12 54	0.18 81	0.11 46

RAFT + AFF	0.14 71	0.07 29	0.05 27	0.08 60	0.05 27	0.07 44	0.04 35	0.11 44	0.08 46	0.14 56	0.07 33	0.15 70	0.04 27	0.03 22	1.54 280	0.11 27	0.14 49	0.07 19	0.14 45	0.06 18	0.14 44	0.08 26	0.03 16	0.05 31	0.10 39	0.07 19	0.07 14	0.07 26

MMNet	0.10 43	0.09 48	0.07 48	0.10 83	0.08 67	0.09 80	0.06 72	0.10 38	0.08 46	0.08 31	0.09 58	0.12 46	0.06 44	0.08 77	0.22 111	0.11 27	0.12 39	0.11 52	0.12 35	0.09 55	0.11 32	0.08 26	0.06 68	0.08 69	0.10 39	0.11 47	0.13 51	0.12 52

GANet	0.10 43	0.10 61	0.09 83	0.10 83	0.10 98	0.12 115	0.09 122	0.13 53	0.08 46	0.10 39	0.10 71	0.14 62	0.06 44	0.06 57	0.11 21	0.12 39	0.14 49	0.14 83	0.11 30	0.07 30	0.11 32	0.08 26	0.08 110	0.08 69	0.11 48	0.09 34	0.11 38	0.11 46

CVANet_RVC	0.10 43	0.12 97	0.11 118	0.13 123	0.09 79	0.11 101	0.08 107	0.12 48	0.08 46	0.09 33	0.14 108	0.10 35	0.07 60	0.07 66	0.11 21	0.11 27	0.11 32	0.11 52	0.11 30	0.08 44	0.11 32	0.08 26	0.06 68	0.08 69	0.11 48	0.09 34	0.11 38	0.12 52

LG-Stereo_L2	0.09 35	0.08 38	0.05 27	0.04 17	0.05 27	0.04 14	0.03 18	0.13 53	0.09 60	0.21 86	0.09 58	0.13 51	0.05 33	0.05 39	0.13 32	0.14 50	0.14 49	0.09 30	0.14 45	0.07 30	0.18 71	0.12 48	0.03 16	0.04 22	0.09 30	0.08 27	0.10 31	0.10 41

LG-Stereo_L1	0.09 35	0.08 38	0.05 27	0.05 26	0.05 27	0.05 26	0.03 18	0.13 53	0.09 60	0.21 86	0.09 58	0.11 40	0.05 33	0.05 39	0.13 32	0.14 50	0.14 49	0.09 30	0.14 45	0.07 30	0.18 71	0.11 41	0.03 16	0.04 22	0.09 30	0.08 27	0.10 31	0.10 41

LGtest1	0.09 35	0.07 29	0.06 36	0.06 38	0.06 39	0.07 44	0.04 35	0.10 38	0.09 60	0.09 33	0.10 71	0.10 35	0.05 33	0.06 57	0.15 47	0.13 44	0.15 56	0.11 52	0.15 51	0.09 55	0.16 52	0.15 62	0.05 50	0.05 31	0.10 39	0.09 34	0.12 45	0.10 41

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 52	0.08 38	0.06 36	0.07 44	0.07 50	0.07 44	0.03 18	0.16 70	0.09 60	0.24 125	0.09 58	0.10 35	0.06 44	0.05 39	0.15 47	0.17 85	0.17 68	0.12 58	0.16 57	0.10 64	0.24 127	0.17 78	0.04 31	0.05 31	0.10 39	0.11 47	0.13 51	0.09 39

trnet	0.16 95	0.13 116	0.10 94	0.11 101	0.10 98	0.10 85	0.06 72	0.24 148	0.09 60	0.28 175	0.12 91	0.26 159	0.11 117	0.10 120	0.20 86	0.22 166	0.25 164	0.13 72	0.21 96	0.13 101	0.32 158	0.20 105	0.08 110	0.09 92	0.17 102	0.17 108	0.24 126	0.23 141

MIF-Stereo (partial)	0.10 43	0.09 48	0.08 66	0.07 44	0.06 39	0.07 44	0.04 35	0.12 48	0.09 60	0.12 50	0.07 33	0.09 34	0.07 60	0.05 39	0.18 68	0.15 63	0.16 61	0.13 72	0.14 45	0.08 44	0.16 52	0.10 37	0.04 31	0.08 69	0.13 62	0.11 47	0.16 63	0.13 56

RAFT+CT+SA	0.12 58	0.10 61	0.09 83	0.08 60	0.06 39	0.07 44	0.06 72	0.19 94	0.09 60	0.16 57	0.08 45	0.18 91	0.16 177	0.05 39	0.17 57	0.17 85	0.12 39	0.10 42	0.17 64	0.09 55	0.17 60	0.23 118	0.04 31	0.08 69	0.15 85	0.14 72	0.18 81	0.17 83

CIPLG	0.15 80	0.11 81	0.08 66	0.10 83	0.09 79	0.11 101	0.08 107	0.23 132	0.09 60	0.23 105	0.14 108	0.20 105	0.10 93	0.12 155	0.23 122	0.17 85	0.21 116	0.14 83	0.21 96	0.13 101	0.22 111	0.28 152	0.06 68	0.09 92	0.16 90	0.12 54	0.21 105	0.13 56

IPLG	0.22 161	0.12 97	0.11 118	0.10 83	0.10 98	0.10 85	0.07 89	0.22 121	0.09 60	0.24 125	0.15 116	0.21 118	0.09 85	0.11 132	1.93 298	0.18 107	0.21 116	0.16 127	0.24 119	0.14 125	0.20 92	0.32 169	0.06 68	0.10 120	0.18 116	0.18 124	0.24 126	0.14 67

IPLGR_C	0.15 80	0.11 81	0.08 66	0.10 83	0.09 79	0.11 101	0.08 107	0.23 132	0.09 60	0.23 105	0.14 108	0.20 105	0.10 93	0.12 155	0.21 98	0.17 85	0.21 116	0.14 83	0.21 96	0.13 101	0.22 111	0.28 152	0.06 68	0.09 92	0.16 90	0.12 54	0.21 105	0.14 67

ACRE	0.15 80	0.11 81	0.08 66	0.10 83	0.09 79	0.11 101	0.08 107	0.23 132	0.09 60	0.23 105	0.15 116	0.20 105	0.10 93	0.12 155	0.21 98	0.17 85	0.21 116	0.14 83	0.21 96	0.13 101	0.22 111	0.27 144	0.06 68	0.09 92	0.16 90	0.12 54	0.21 105	0.13 56

AnonymousM	0.19 136	0.09 48	0.07 48	0.09 74	0.07 50	0.08 63	0.05 52	0.20 96	0.09 60	0.23 105	0.14 108	0.16 79	0.07 60	0.09 102	0.23 122	0.23 177	0.23 141	0.14 83	0.20 83	0.15 140	0.32 158	0.26 138	0.07 84	0.08 69	0.11 48	0.17 108	0.54 254	0.97 276

raft+_RVC	0.12 58	0.10 61	0.08 66	0.09 74	0.08 67	0.09 80	0.06 72	0.18 85	0.09 60	0.22 95	0.12 91	0.15 70	0.07 60	0.06 57	0.16 52	0.14 50	0.16 61	0.12 58	0.20 83	0.09 55	0.19 83	0.17 78	0.05 50	0.07 52	0.14 77	0.13 64	0.16 63	0.13 56

raftrobust	0.15 80	0.12 97	0.11 118	0.11 101	0.10 98	0.08 63	0.06 72	0.22 121	0.09 60	0.27 160	0.13 101	0.19 99	0.08 76	0.08 77	0.21 98	0.18 107	0.21 116	0.15 107	0.28 148	0.13 101	0.25 132	0.23 118	0.08 110	0.08 69	0.19 123	0.17 108	0.17 77	0.16 78

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 58	0.11 81	0.09 83	0.08 60	0.07 50	0.08 63	0.05 52	0.21 112	0.09 60	0.23 105	0.09 58	0.18 91	0.06 44	0.05 39	0.16 52	0.14 50	0.14 49	0.09 30	0.21 96	0.08 44	0.17 60	0.13 54	0.05 50	0.08 69	0.17 102	0.13 64	0.20 99	0.14 67

AANet_RVC	0.09 35	0.08 38	0.08 66	0.07 44	0.09 79	0.06 34	0.06 72	0.09 34	0.09 60	0.08 31	0.09 58	0.08 28	0.07 60	0.06 57	0.14 39	0.11 27	0.11 32	0.12 58	0.11 30	0.10 64	0.10 28	0.09 33	0.07 84	0.08 69	0.11 48	0.12 54	0.12 45	0.14 67

YMNet	0.13 65	0.11 81	0.08 66	0.10 83	0.10 98	0.12 115	0.17 183	0.11 44	0.10 76	0.10 39	0.08 45	0.16 79	0.12 130	0.09 102	0.66 239	0.16 75	0.12 39	0.12 58	0.14 45	0.08 44	0.11 32	0.11 41	0.07 84	0.07 52	0.15 85	0.11 47	0.15 57	0.13 56

AIO_test	0.12 58	0.10 61	0.06 36	0.10 83	0.07 50	0.07 44	0.06 72	0.14 59	0.10 76	0.13 53	0.07 33	0.13 51	0.05 33	0.05 39	0.29 164	0.29 215	0.11 32	0.09 30	0.13 41	0.07 30	0.18 71	0.24 126	0.05 50	0.06 42	0.12 58	0.18 124	0.10 31	0.07 26

LL-Strereo2	0.12 58	0.08 38	0.07 48	0.07 44	0.07 50	0.06 34	0.04 35	0.15 63	0.10 76	0.22 95	0.10 71	0.13 51	0.07 60	0.07 66	0.15 47	0.15 63	0.18 79	0.11 52	0.20 83	0.10 64	0.20 92	0.28 152	0.05 50	0.07 52	0.12 58	0.13 64	0.15 57	0.10 41

CAS	0.14 71	0.11 81	0.08 66	0.09 74	0.08 67	0.08 63	0.05 52	0.17 76	0.10 76	0.17 64	0.16 126	0.15 70	0.10 93	0.10 120	0.20 86	0.18 107	0.17 68	0.14 83	0.19 76	0.11 76	0.22 111	0.23 118	0.07 84	0.08 69	0.17 102	0.16 100	0.17 77	0.23 141

iinet-f	0.17 109	0.14 136	0.10 94	0.12 114	0.09 79	0.14 133	0.09 122	0.15 63	0.10 76	0.23 105	0.25 188	0.18 91	0.15 170	0.08 77	0.33 182	0.19 125	0.20 100	0.13 72	0.36 184	0.16 155	0.20 92	0.21 108	0.08 110	0.09 92	0.17 102	0.14 72	0.25 137	0.17 83

CES	0.18 119	0.10 61	0.10 94	0.09 74	0.11 112	0.10 85	0.05 52	0.42 257	0.10 76	0.20 82	0.27 204	0.23 132	0.10 93	0.12 155	0.26 154	0.23 177	0.25 164	0.15 107	0.20 83	0.13 101	0.45 218	0.26 138	0.09 124	0.08 69	0.19 123	0.15 87	0.19 87	0.24 155

TestStereo1	0.14 71	0.12 97	0.08 66	0.07 44	0.07 50	0.08 63	0.07 89	0.14 59	0.10 76	0.17 64	0.09 58	0.14 62	0.17 188	0.05 39	0.23 122	0.17 85	0.16 61	0.12 58	0.19 76	0.10 64	0.19 83	0.24 126	0.04 31	0.07 52	0.18 116	0.17 108	0.26 146	0.20 115

IER	0.15 80	0.11 81	0.10 94	0.12 114	0.10 98	0.12 115	0.08 107	0.17 76	0.10 76	0.18 71	0.17 137	0.20 105	0.10 93	0.11 132	0.47 214	0.15 63	0.18 79	0.14 83	0.16 57	0.11 76	0.16 52	0.12 48	0.09 124	0.09 92	0.14 77	0.16 100	0.19 87	0.18 90

SA-5K	0.14 71	0.12 97	0.08 66	0.07 44	0.07 50	0.08 63	0.07 89	0.14 59	0.10 76	0.17 64	0.09 58	0.14 62	0.17 188	0.05 39	0.23 122	0.17 85	0.16 61	0.12 58	0.19 76	0.10 64	0.19 83	0.24 126	0.04 31	0.07 52	0.18 116	0.17 108	0.26 146	0.20 115

SA	0.15 80	0.13 116	0.09 83	0.09 74	0.08 67	0.11 101	0.06 72	0.21 112	0.10 76	0.23 105	0.09 58	0.23 132	0.07 60	0.07 66	0.19 72	0.18 107	0.18 79	0.15 107	0.24 119	0.12 84	0.20 92	0.26 138	0.05 50	0.09 92	0.20 134	0.20 142	0.27 161	0.23 141

dd	0.19 136	0.17 177	0.10 94	0.34 246	0.12 126	0.24 214	0.11 141	0.21 112	0.10 76	0.22 95	0.10 71	0.37 221	0.10 93	0.09 102	0.37 193	0.17 85	0.28 201	0.14 83	0.35 180	0.14 125	0.19 83	0.14 59	0.09 124	0.13 169	0.21 144	0.15 87	0.26 146	0.21 123

GLC_STEREO	0.18 119	0.15 156	0.16 181	0.15 150	0.14 155	0.14 133	0.11 141	0.26 179	0.10 76	0.28 175	0.18 140	0.20 105	0.10 93	0.11 132	0.19 72	0.19 125	0.28 201	0.15 107	0.24 119	0.14 125	0.37 187	0.23 118	0.09 124	0.10 120	0.19 123	0.13 64	0.30 182	0.18 90

MIPNet	0.21 156	0.14 136	0.11 118	0.11 101	0.12 126	0.12 115	0.08 107	0.24 148	0.10 76	0.27 160	0.24 186	0.22 128	0.14 164	0.11 132	0.94 261	0.20 141	0.23 141	0.17 138	0.31 164	0.20 179	0.21 101	0.35 182	0.07 84	0.11 134	0.23 168	0.23 167	0.27 161	0.21 123

test-3	0.18 119	0.11 81	0.09 83	0.11 101	0.12 126	0.10 85	0.07 89	0.25 165	0.10 76	0.27 160	0.11 85	0.29 186	0.11 117	0.08 77	0.23 122	0.19 125	0.23 141	0.15 107	0.47 205	0.15 140	0.33 162	0.46 219	0.06 68	0.09 92	0.16 90	0.14 72	0.25 137	0.23 141

test_1	0.18 119	0.11 81	0.09 83	0.11 101	0.12 126	0.10 85	0.07 89	0.25 165	0.10 76	0.27 160	0.11 85	0.29 186	0.11 117	0.08 77	0.23 122	0.19 125	0.23 141	0.15 107	0.47 205	0.15 140	0.33 162	0.46 219	0.06 68	0.09 92	0.16 90	0.14 72	0.25 137	0.23 141

RALAANet	0.14 71	0.13 116	0.11 118	0.10 83	0.10 98	0.11 101	0.07 89	0.17 76	0.10 76	0.16 57	0.15 116	0.15 70	0.09 85	0.06 57	0.19 72	0.16 75	0.18 79	0.17 138	0.26 133	0.14 125	0.24 127	0.23 118	0.07 84	0.09 92	0.16 90	0.15 87	0.20 99	0.16 78

CREStereo	0.17 109	0.13 116	0.11 118	0.11 101	0.10 98	0.10 85	0.06 72	0.24 148	0.10 76	0.27 160	0.12 91	0.26 159	0.11 117	0.10 120	0.22 111	0.26 201	0.26 179	0.13 72	0.21 96	0.14 125	0.36 184	0.24 126	0.08 110	0.09 92	0.17 102	0.17 108	0.23 115	0.22 132
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
PMTNet	0.18 119	0.15 156	0.11 118	0.14 135	0.11 112	0.09 80	0.09 122	0.22 121	0.10 76	0.29 191	0.11 85	0.25 147	0.08 76	0.09 102	0.24 138	0.27 207	0.24 152	0.13 72	0.28 148	0.13 101	0.35 180	0.24 126	0.09 124	0.08 69	0.22 151	0.17 108	0.23 115	0.25 162

DMCA	0.11 52	0.09 48	0.10 94	0.08 60	0.09 79	0.08 63	0.09 122	0.13 53	0.10 76	0.11 45	0.13 101	0.12 46	0.08 76	0.09 102	0.20 86	0.14 50	0.15 56	0.14 83	0.12 35	0.10 64	0.14 44	0.09 33	0.08 110	0.08 69	0.11 48	0.13 64	0.11 38	0.12 52

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 171	0.17 177	0.08 66	0.22 200	0.21 208	0.29 236	0.17 183	0.25 165	0.11 95	0.42 269	0.19 147	0.43 234	0.09 85	0.11 132	0.19 72	0.25 192	0.25 164	0.16 127	0.28 148	0.14 125	0.41 204	0.39 197	0.07 84	0.09 92	0.20 134	0.18 124	0.27 161	0.49 232

S2M2	0.17 109	0.14 136	0.15 169	0.13 123	0.10 98	0.16 153	0.11 141	0.21 112	0.11 95	0.27 160	0.09 58	0.20 105	0.06 44	0.17 211	0.22 111	0.19 125	0.25 164	0.16 127	0.20 83	0.15 140	0.34 169	0.25 132	0.13 185	0.10 120	0.16 90	0.16 100	0.27 161	0.23 141

G2L-Stereo	0.16 95	0.14 136	0.11 118	0.12 114	0.13 139	0.12 115	0.09 122	0.20 96	0.11 95	0.24 125	0.16 126	0.19 99	0.16 177	0.11 132	0.29 164	0.16 75	0.20 100	0.15 107	0.18 67	0.12 84	0.20 92	0.16 71	0.11 162	0.10 120	0.18 116	0.19 132	0.23 115	0.17 83

GCAP-BAT	0.18 119	0.10 61	0.07 48	0.08 60	0.09 79	0.07 44	0.05 52	0.20 96	0.11 95	0.25 138	0.08 45	0.25 147	0.07 60	0.08 77	0.17 57	0.19 125	1.29 306	0.14 83	0.24 119	0.13 101	0.38 190	0.18 86	0.07 84	0.07 52	0.13 62	0.14 72	0.16 63	0.18 90

test_for_model	0.18 119	0.10 61	0.07 48	0.08 60	0.09 79	0.07 44	0.05 52	0.20 96	0.11 95	0.25 138	0.08 45	0.25 147	0.07 60	0.08 77	0.17 57	0.19 125	1.29 306	0.14 83	0.24 119	0.13 101	0.38 190	0.18 86	0.07 84	0.07 52	0.13 62	0.14 72	0.16 63	0.18 90

testlalala2	0.18 119	0.10 61	0.07 48	0.08 60	0.09 79	0.07 44	0.05 52	0.20 96	0.11 95	0.25 138	0.08 45	0.25 147	0.07 60	0.08 77	0.17 57	0.19 125	1.29 306	0.14 83	0.24 119	0.13 101	0.38 190	0.18 86	0.07 84	0.07 52	0.13 62	0.14 72	0.16 63	0.18 90

StereoVision	0.07 26	0.05 18	0.05 27	0.04 17	0.04 20	0.05 26	0.03 18	0.07 28	0.11 95	0.05 15	0.06 23	0.05 11	0.06 44	0.02 2	0.13 32	0.13 44	0.09 25	0.07 19	0.10 27	0.08 44	0.08 16	0.07 17	0.03 16	0.05 31	0.11 48	0.10 44	0.13 51	0.13 56

DLNR_Zeroshot_test	9.91 323	28.72 331	0.20 213	46.90 332	0.13 139	0.20 185	45.01 332	0.29 217	0.11 95	0.38 253	0.19 147	0.33 211	0.10 93	1.29 293	61.34 332	71.85 332	3.99 320	2.49 320	1.36 269	0.22 198	0.65 269	0.41 204	0.09 124	0.13 169	0.26 192	0.24 172	0.29 175	0.33 195

testlalala	0.18 119	0.10 61	0.07 48	0.08 60	0.09 79	0.07 44	0.05 52	0.20 96	0.11 95	0.25 138	0.08 45	0.25 147	0.07 60	0.08 77	0.17 57	0.19 125	1.29 306	0.14 83	0.24 119	0.13 101	0.38 190	0.18 86	0.07 84	0.07 52	0.13 62	0.14 72	0.16 63	0.18 90

testlalala_base	0.18 119	0.10 61	0.07 48	0.08 60	0.09 79	0.07 44	0.05 52	0.20 96	0.11 95	0.25 138	0.08 45	0.25 147	0.07 60	0.08 77	0.17 57	0.19 125	1.29 306	0.14 83	0.24 119	0.13 101	0.38 190	0.18 86	0.07 84	0.07 52	0.13 62	0.14 72	0.16 63	0.18 90

GCAP-Stereo	0.18 119	0.10 61	0.07 48	0.08 60	0.09 79	0.07 44	0.05 52	0.20 96	0.11 95	0.25 138	0.08 45	0.25 147	0.07 60	0.08 77	0.17 57	0.19 125	1.29 306	0.14 83	0.24 119	0.13 101	0.38 190	0.18 86	0.07 84	0.07 52	0.13 62	0.14 72	0.16 63	0.18 90

LoS_RVC	0.16 95	0.13 116	0.10 94	0.07 44	0.09 79	0.08 63	0.06 72	0.17 76	0.11 95	0.23 105	0.16 126	0.17 84	0.11 117	0.09 102	0.21 98	0.22 166	0.17 68	0.16 127	0.24 119	0.12 84	0.33 162	0.31 165	0.08 110	0.09 92	0.20 134	0.15 87	0.16 63	0.20 115

tt_ll	0.16 95	0.13 116	0.10 94	0.07 44	0.09 79	0.08 63	0.06 72	0.17 76	0.11 95	0.23 105	0.16 126	0.17 84	0.11 117	0.09 102	0.21 98	0.22 166	0.17 68	0.16 127	0.24 119	0.12 84	0.33 162	0.31 165	0.08 110	0.09 92	0.20 134	0.15 87	0.16 63	0.20 115

LoS	0.22 161	0.15 156	0.11 118	0.13 123	0.14 155	0.12 115	0.08 107	0.60 281	0.11 95	0.37 247	0.38 238	0.36 219	0.13 148	0.11 132	0.23 122	0.25 192	0.26 179	0.15 107	0.26 133	0.15 140	0.42 209	0.33 172	0.09 124	0.09 92	0.25 187	0.19 132	0.25 137	0.28 180
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.20 145	0.12 97	0.10 94	0.11 101	0.11 112	0.13 126	0.06 72	0.23 132	0.11 95	0.27 160	0.09 58	0.24 139	0.09 85	0.09 102	0.18 68	0.21 152	0.24 152	0.16 127	0.29 158	0.12 84	0.36 184	0.46 219	0.07 84	0.09 92	0.15 85	0.25 183	0.93 289	0.25 162

TESTraft	0.13 65	0.11 81	0.08 66	0.07 44	0.07 50	0.07 44	0.07 89	0.15 63	0.11 95	0.16 57	0.10 71	0.14 62	0.16 177	0.05 39	0.24 138	0.17 85	0.15 56	0.12 58	0.18 67	0.10 64	0.18 71	0.22 114	0.04 31	0.08 69	0.17 102	0.17 108	0.23 115	0.19 109

Sa-1000	0.17 109	0.13 116	0.09 83	0.09 74	0.09 79	0.11 101	0.05 52	0.22 121	0.11 95	0.24 125	0.11 85	0.24 139	0.09 85	0.10 120	0.22 111	0.18 107	0.21 116	0.17 138	0.28 148	0.12 84	0.25 132	0.33 172	0.06 68	0.09 92	0.24 180	0.20 142	0.26 146	0.22 132

test_4	0.14 71	0.09 48	0.10 94	0.07 44	0.07 50	0.05 26	0.05 52	0.17 76	0.11 95	0.24 125	0.08 45	0.15 70	0.08 76	0.07 66	0.19 72	0.18 107	0.18 79	0.12 58	0.17 64	0.11 76	0.23 123	0.27 144	0.04 31	0.09 92	0.14 77	0.20 142	0.26 146	0.23 141

TRStereo	0.34 224	0.16 165	0.21 222	0.16 160	0.12 126	0.34 249	0.17 183	0.27 194	0.11 95	0.35 234	0.18 140	0.34 214	0.09 85	0.12 155	0.26 154	0.36 245	0.25 164	0.17 138	0.44 198	0.25 220	0.42 209	0.47 225	0.09 124	0.09 92	0.26 192	2.80 318	0.49 244	0.33 195

s12784h	0.22 161	0.16 165	0.13 149	0.19 186	0.14 155	0.12 115	0.08 107	0.24 148	0.11 95	0.29 191	0.16 126	0.27 169	0.15 170	0.10 120	0.22 111	0.26 201	0.26 179	0.13 72	0.29 158	0.12 84	0.50 239	0.30 160	0.08 110	0.10 120	0.24 180	0.21 152	0.65 273	0.47 231

TANstereo	0.19 136	0.12 97	0.10 94	0.14 135	0.13 139	0.14 133	0.08 107	0.18 85	0.11 95	0.24 125	0.12 91	0.16 79	0.12 130	0.13 173	0.29 164	0.28 210	0.26 179	0.25 235	0.34 173	0.22 198	0.34 169	0.27 144	0.29 259	0.10 120	0.13 62	0.15 87	0.36 206	0.18 90

XX-TBD	0.19 136	0.12 97	0.10 94	0.14 135	0.13 139	0.14 133	0.08 107	0.18 85	0.11 95	0.24 125	0.12 91	0.16 79	0.12 130	0.13 173	0.29 164	0.28 210	0.26 179	0.25 235	0.34 173	0.22 198	0.34 169	0.27 144	0.29 259	0.10 120	0.13 62	0.15 87	0.36 206	0.18 90

ADLNet	0.21 156	0.17 177	0.12 137	0.16 160	0.14 155	0.18 169	0.15 176	0.20 96	0.11 95	0.17 64	0.15 116	0.33 211	0.13 148	0.31 259	1.12 270	0.15 63	0.20 100	0.14 83	0.18 67	0.13 101	0.16 52	0.18 86	0.15 201	0.09 92	0.17 102	0.18 124	0.19 87	0.17 83

HGLStereo	0.15 80	0.14 136	0.12 137	0.13 123	0.13 139	0.13 126	0.08 107	0.18 85	0.11 95	0.22 95	0.22 174	0.14 62	0.09 85	0.11 132	0.24 138	0.17 85	0.21 116	0.17 138	0.20 83	0.14 125	0.18 71	0.16 71	0.10 144	0.11 134	0.17 102	0.16 100	0.17 77	0.15 73

HITNet	0.14 71	0.11 81	0.10 94	0.11 101	0.10 98	0.10 85	0.07 89	0.18 85	0.11 95	0.24 125	0.13 101	0.18 91	0.10 93	0.09 102	0.20 86	0.14 50	0.17 68	0.14 83	0.16 57	0.10 64	0.20 92	0.22 114	0.08 110	0.09 92	0.15 85	0.14 72	0.24 126	0.18 90
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
castereo++	0.17 109	0.11 81	0.09 83	0.12 114	0.09 79	0.10 85	0.06 72	0.22 121	0.12 120	0.27 160	0.11 85	0.27 169	0.10 93	0.08 77	0.17 57	0.21 152	0.24 152	0.14 83	0.25 131	0.13 101	0.44 216	0.31 165	0.08 110	0.10 120	0.17 102	0.17 108	0.36 206	0.19 109

CASnet	0.15 80	0.12 97	0.08 66	0.10 83	0.11 112	0.14 133	0.06 72	0.23 132	0.12 120	0.28 175	0.15 116	0.23 132	0.10 93	0.09 102	0.19 72	0.15 63	0.20 100	0.11 52	0.26 133	0.11 76	0.34 169	0.19 100	0.07 84	0.08 69	0.16 90	0.12 54	0.20 99	0.17 83
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.14 71	0.10 61	0.09 83	0.10 83	0.08 67	0.08 63	0.05 52	0.21 112	0.12 120	0.26 150	0.12 91	0.20 105	0.08 76	0.07 66	0.19 72	0.18 107	0.20 100	0.15 107	0.22 105	0.12 84	0.27 145	0.29 157	0.05 50	0.08 69	0.14 77	0.14 72	0.19 87	0.13 56

raft_robust	0.18 119	0.13 116	0.10 94	0.14 135	0.09 79	0.11 101	0.08 107	0.25 165	0.12 120	0.30 194	0.10 71	0.24 139	0.14 164	0.10 120	0.24 138	0.21 152	0.21 116	0.17 138	0.34 173	0.14 125	0.27 145	0.31 165	0.06 68	0.10 120	0.22 151	0.21 152	0.24 126	0.21 123

dad	0.29 205	0.21 213	0.14 157	0.47 261	0.22 215	0.29 236	0.48 267	0.40 251	0.12 120	0.32 208	0.14 108	0.41 231	0.23 221	0.10 120	0.53 226	0.19 125	0.32 227	0.17 138	0.51 222	0.15 140	0.27 145	0.18 86	0.11 162	0.18 216	0.31 230	0.18 124	0.67 275	0.45 228

GMOStereo	0.16 95	0.12 97	0.10 94	0.10 83	0.08 67	0.10 85	0.07 89	0.23 132	0.12 120	0.28 175	0.10 71	0.21 118	0.13 148	0.08 77	0.20 86	0.18 107	0.21 116	0.14 83	0.23 111	0.13 101	0.26 137	0.36 183	0.05 50	0.08 69	0.22 151	0.19 132	0.24 126	0.18 90

error version	0.16 95	0.12 97	0.10 94	0.10 83	0.08 67	0.10 85	0.07 89	0.23 132	0.12 120	0.28 175	0.10 71	0.21 118	0.13 148	0.08 77	0.20 86	0.18 107	0.21 116	0.14 83	0.23 111	0.13 101	0.26 137	0.36 183	0.05 50	0.08 69	0.22 151	0.19 132	0.24 126	0.18 90

test-v	0.16 95	0.12 97	0.10 94	0.10 83	0.08 67	0.10 85	0.07 89	0.23 132	0.12 120	0.28 175	0.10 71	0.21 118	0.13 148	0.08 77	0.20 86	0.18 107	0.21 116	0.14 83	0.23 111	0.13 101	0.26 137	0.36 183	0.05 50	0.08 69	0.22 151	0.19 132	0.24 126	0.18 90

test_3	0.19 136	0.12 97	0.11 118	0.11 101	0.12 126	0.10 85	0.07 89	0.25 165	0.12 120	0.28 175	0.12 91	0.31 205	0.14 164	0.08 77	0.25 150	0.20 141	0.23 141	0.15 107	0.47 205	0.16 155	0.35 180	0.46 219	0.06 68	0.11 134	0.19 123	0.19 132	0.27 161	0.25 162

test-2	0.16 95	0.12 97	0.10 94	0.10 83	0.08 67	0.10 85	0.07 89	0.23 132	0.12 120	0.28 175	0.10 71	0.21 118	0.13 148	0.08 77	0.20 86	0.18 107	0.21 116	0.14 83	0.23 111	0.13 101	0.26 137	0.36 183	0.05 50	0.08 69	0.22 151	0.19 132	0.24 126	0.18 90

CREStereo++_RVC	0.18 119	0.12 97	0.10 94	0.11 101	0.12 126	0.11 101	0.08 107	0.23 132	0.12 120	0.28 175	0.13 101	0.22 128	0.19 207	0.10 120	0.22 111	0.22 166	0.24 152	0.12 58	0.22 105	0.11 76	0.34 169	0.25 132	0.07 84	0.09 92	0.19 123	0.15 87	0.62 268	0.23 141
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
XX-Stereo	2.24 308	0.10 61	0.10 94	0.17 169	0.10 98	0.21 195	0.11 141	0.25 165	0.12 120	0.36 240	0.53 266	0.29 186	0.10 93	0.11 132	0.24 138	0.35 237	0.27 190	0.18 168	0.47 205	0.18 169	0.41 204	0.37 189	0.10 144	0.10 120	54.05 331	0.25 183	0.34 201	0.51 234

GMStereo	0.16 95	0.16 165	0.09 83	0.14 135	0.13 139	0.15 146	0.11 141	0.22 121	0.12 120	0.19 78	0.15 116	0.25 147	0.13 148	0.09 102	0.17 57	0.14 50	0.21 116	0.13 72	0.26 133	0.15 140	0.20 92	0.12 48	0.09 124	0.11 134	0.18 116	0.15 87	0.23 115	0.15 73
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.15 80	0.13 116	0.13 149	0.14 135	0.12 126	0.14 133	0.10 132	0.20 96	0.12 120	0.21 86	0.15 116	0.17 84	0.12 130	0.13 173	0.21 98	0.15 63	0.20 100	0.17 138	0.18 67	0.13 101	0.17 60	0.14 59	0.10 144	0.12 152	0.15 85	0.17 108	0.20 99	0.17 83

UPFNet	0.13 65	0.11 81	0.12 137	0.12 114	0.11 112	0.13 126	0.10 132	0.15 63	0.12 120	0.17 64	0.13 101	0.15 70	0.09 85	0.11 132	0.23 122	0.15 63	0.17 68	0.15 107	0.16 57	0.11 76	0.13 41	0.11 41	0.09 124	0.09 92	0.13 62	0.13 64	0.19 87	0.13 56

RASNet	0.15 80	0.14 136	0.14 157	0.13 123	0.11 112	0.12 115	0.10 132	0.24 148	0.12 120	0.22 95	0.14 108	0.18 91	0.12 130	0.09 102	0.16 52	0.18 107	0.19 91	0.13 72	0.16 57	0.10 64	0.22 111	0.16 71	0.07 84	0.14 179	0.16 90	0.16 100	0.26 146	0.22 132

CFNet	0.16 95	0.15 156	0.12 137	0.18 176	0.15 170	0.14 133	0.11 141	0.23 132	0.12 120	0.21 86	0.16 126	0.29 186	0.14 164	0.11 132	0.21 98	0.13 44	0.20 100	0.16 127	0.18 67	0.12 84	0.17 60	0.13 54	0.08 110	0.12 152	0.20 134	0.17 108	0.22 111	0.21 123

iResNetv2_ROB	0.20 145	0.14 136	0.11 118	0.17 169	0.13 139	0.17 164	0.11 141	0.26 179	0.12 120	0.26 150	0.20 157	0.27 169	0.19 207	0.10 120	0.42 202	0.16 75	0.20 100	0.15 107	0.35 180	0.15 140	0.33 162	0.18 86	0.12 178	0.14 179	0.20 134	0.17 108	0.30 182	0.19 109

iResNet_ROB	0.17 109	0.14 136	0.12 137	0.15 150	0.11 112	0.15 146	0.11 141	0.25 165	0.12 120	0.25 138	0.16 126	0.19 99	0.21 214	0.09 102	0.25 150	0.16 75	0.22 133	0.16 127	0.29 158	0.12 84	0.23 123	0.16 71	0.09 124	0.12 152	0.20 134	0.17 108	0.26 146	0.21 123

PDISCO_ROB	0.17 109	0.16 165	0.16 181	0.14 135	0.12 126	0.13 126	0.11 141	0.15 63	0.12 120	0.16 57	0.16 126	0.12 46	0.10 93	0.09 102	0.19 72	0.20 141	0.19 91	0.23 222	0.18 67	0.15 140	0.22 111	0.23 118	0.07 84	0.11 134	0.21 144	0.24 172	0.39 220	0.23 141

castereo	0.17 109	0.12 97	0.10 94	0.10 83	0.10 98	0.11 101	0.06 72	0.22 121	0.13 140	0.26 150	0.14 108	0.23 132	0.08 76	0.07 66	0.19 72	0.22 166	0.25 164	0.14 83	0.28 148	0.13 101	0.45 218	0.34 178	0.07 84	0.09 92	0.19 123	0.20 142	0.19 87	0.20 115

gcap-zeroshot	0.36 227	0.13 116	0.16 181	0.19 186	0.14 155	0.19 179	0.14 168	0.28 204	0.13 140	0.37 247	0.35 228	0.34 214	0.12 130	0.12 155	0.23 122	0.36 245	0.50 271	0.17 138	3.18 301	0.25 220	0.45 218	0.51 242	0.23 235	0.11 134	0.21 144	0.26 197	0.25 137	0.27 174

MSKI-zero shot	0.26 193	0.13 116	0.10 94	0.14 135	0.14 155	0.15 146	0.11 141	0.28 204	0.13 140	0.30 194	0.35 228	0.28 177	0.11 117	0.12 155	0.29 164	0.37 250	0.28 201	0.17 138	0.58 239	0.26 229	0.57 250	0.55 255	0.09 124	0.11 134	0.25 187	0.41 250	0.32 192	0.42 222

HH	0.25 186	0.10 61	0.17 194	0.15 150	0.14 155	0.20 185	0.14 168	0.27 194	0.13 140	0.36 240	0.12 91	0.28 177	0.10 93	0.13 173	0.23 122	0.40 256	0.26 179	0.19 179	0.49 215	0.21 190	0.68 274	0.52 246	0.11 162	0.11 134	0.23 168	0.25 183	0.36 206	0.38 211

HanStereo	0.25 186	0.10 61	0.17 194	0.15 150	0.14 155	0.20 185	0.14 168	0.27 194	0.13 140	0.36 240	0.12 91	0.28 177	0.10 93	0.13 173	0.23 122	0.40 256	0.26 179	0.19 179	0.49 215	0.21 190	0.68 274	0.52 246	0.11 162	0.11 134	0.23 168	0.25 183	0.36 206	0.38 211

anonymity	0.53 255	0.11 81	0.19 206	0.16 160	0.14 155	0.16 153	0.10 132	0.29 217	0.13 140	0.34 221	7.32 322	0.30 198	0.13 148	0.12 155	0.21 98	0.37 250	0.27 190	0.17 138	0.44 198	0.23 210	0.43 211	0.54 253	0.11 162	0.12 152	0.34 243	0.43 256	0.71 279	0.44 227

IPLGR	0.26 193	0.16 165	0.13 149	0.15 150	0.15 170	0.12 115	0.09 122	0.24 148	0.13 140	0.28 175	0.25 188	0.23 132	0.12 130	0.11 132	1.91 297	0.20 141	0.22 133	0.18 168	0.34 173	0.20 179	0.25 132	0.33 172	0.07 84	0.12 152	0.23 168	0.23 167	0.28 171	0.21 123

LMCR-Stereo	0.18 119	0.14 136	0.11 118	0.13 123	0.12 126	0.15 146	0.10 132	0.22 121	0.13 140	0.23 105	0.18 140	0.24 139	0.17 188	0.12 155	0.21 98	0.19 125	0.26 179	0.18 168	0.33 168	0.19 172	0.26 137	0.25 132	0.10 144	0.12 152	0.19 123	0.18 124	0.24 126	0.23 141

TestStereo	0.17 109	0.17 177	0.14 157	0.15 150	0.11 112	0.15 146	0.11 141	0.25 165	0.13 140	0.30 194	0.15 116	0.25 147	0.11 117	0.08 77	0.19 72	0.14 50	0.23 141	0.13 72	0.27 141	0.13 101	0.27 145	0.15 62	0.09 124	0.14 179	0.21 144	0.15 87	0.21 105	0.19 109

DSFCA	0.16 95	0.18 192	0.14 157	0.14 135	0.13 139	0.16 153	0.15 176	0.16 70	0.13 140	0.16 57	0.19 147	0.18 91	0.10 93	0.08 77	0.22 111	0.18 107	0.19 91	0.17 138	0.21 96	0.14 125	0.19 83	0.19 100	0.11 162	0.12 152	0.17 102	0.18 124	0.19 87	0.19 109

FADNet-RVC	0.21 156	0.17 177	0.15 169	0.21 196	0.16 175	0.16 153	0.18 187	0.26 179	0.13 140	0.25 138	0.21 166	0.28 177	0.16 177	0.14 184	0.32 178	0.21 152	0.23 141	0.17 138	0.34 173	0.21 190	0.21 101	0.25 132	0.14 195	0.16 198	0.25 187	0.23 167	0.21 105	0.24 155

RYNet	0.15 80	0.07 29	0.06 36	0.05 26	0.06 39	0.06 34	0.04 35	0.07 28	0.13 140	0.06 22	0.06 23	0.06 18	0.05 33	0.04 32	1.96 300	0.11 27	0.09 25	0.13 72	0.10 27	0.07 30	0.08 16	0.07 17	0.13 185	0.06 42	0.09 30	0.22 160	0.11 38	0.08 31

CFNet_RVC	0.18 119	0.18 192	0.15 169	0.18 176	0.16 175	0.18 169	0.12 157	0.21 112	0.13 140	0.23 105	0.20 157	0.24 139	0.12 130	0.12 155	0.22 111	0.19 125	0.23 141	0.17 138	0.26 133	0.15 140	0.24 127	0.19 100	0.09 124	0.13 169	0.22 151	0.20 142	0.25 137	0.23 141

DISCO	0.16 95	0.15 156	0.11 118	0.14 135	0.13 139	0.16 153	0.14 168	0.15 63	0.13 140	0.21 86	0.17 137	0.16 79	0.10 93	0.10 120	0.25 150	0.16 75	0.20 100	0.15 107	0.23 111	0.14 125	0.17 60	0.18 86	0.09 124	0.11 134	0.17 102	0.16 100	0.21 105	0.16 78

DN-CSS_ROB	0.18 119	0.14 136	0.16 181	0.14 135	0.14 155	0.11 101	0.09 122	0.25 165	0.13 140	0.27 160	0.26 197	0.25 147	0.17 188	0.09 102	0.19 72	0.16 75	0.19 91	0.15 107	0.41 191	0.13 101	0.24 127	0.18 86	0.10 144	0.14 179	0.17 102	0.15 87	0.22 111	0.18 90

IGEV_Zeroshot_test	0.29 205	0.13 116	0.22 229	0.29 230	0.17 184	0.21 195	0.22 211	0.28 204	0.14 155	0.35 234	0.43 250	0.33 211	0.11 117	0.14 184	0.23 122	0.37 250	0.26 179	0.17 138	0.48 213	0.24 213	0.52 242	0.61 270	0.11 162	0.11 134	0.33 236	0.27 203	0.62 268	0.45 228

EKT-Stereo	0.33 221	0.17 177	0.13 149	0.20 192	0.17 184	0.22 204	0.25 225	0.27 194	0.14 155	0.30 194	0.26 197	0.27 169	0.13 148	0.13 173	1.64 287	0.53 275	0.29 208	0.25 235	0.46 203	0.30 252	0.82 290	0.54 253	0.09 124	0.12 152	0.30 224	0.25 183	0.31 189	0.25 162

Any-RAFT	0.24 178	0.13 116	0.16 181	0.16 160	0.13 139	0.15 146	0.10 132	0.25 165	0.14 155	0.28 175	0.35 228	0.28 177	0.11 117	0.12 155	0.22 111	0.25 192	0.28 201	0.17 138	0.50 221	0.16 155	0.63 264	0.40 201	0.10 144	0.10 120	0.28 212	0.29 215	0.26 146	0.42 222

RAFT-Test	0.24 178	0.13 116	0.11 118	0.16 160	0.14 155	0.18 169	0.11 141	0.27 194	0.14 155	0.32 208	0.26 197	0.26 159	0.12 130	0.14 184	0.24 138	0.35 237	0.27 190	0.18 168	0.56 234	0.24 213	0.58 254	0.49 233	0.09 124	0.11 134	0.27 205	0.29 215	0.27 161	0.35 199

CFNet_pseudo	0.20 145	0.16 165	0.16 181	0.19 186	0.16 175	0.16 153	0.13 161	0.24 148	0.14 155	0.28 175	0.21 166	0.22 128	0.19 207	0.12 155	0.63 234	0.17 85	0.20 100	0.17 138	0.30 163	0.12 84	0.21 101	0.17 78	0.12 178	0.12 152	0.20 134	0.20 142	0.25 137	0.26 171

GES	0.22 161	0.16 165	0.12 137	0.14 135	0.15 170	0.19 179	0.12 157	0.25 165	0.14 155	0.26 150	0.18 140	0.21 118	0.13 148	0.17 211	0.36 191	0.21 152	0.27 190	0.19 179	0.52 226	0.20 179	0.33 162	0.29 157	0.13 185	0.14 179	0.19 123	0.17 108	0.27 161	0.42 222

BEATNet_4x	0.19 136	0.14 136	0.12 137	0.13 123	0.13 139	0.12 115	0.10 132	0.20 96	0.14 155	0.27 160	0.14 108	0.21 118	0.13 148	0.11 132	0.32 178	0.20 141	0.22 133	0.22 208	0.20 83	0.12 84	0.31 155	0.41 204	0.10 144	0.12 152	0.17 102	0.16 100	0.26 146	0.23 141

MSMDNet	0.25 186	0.14 136	0.11 118	0.13 123	0.14 155	0.16 153	0.11 141	0.26 179	0.14 155	0.31 201	0.17 137	0.26 159	0.29 235	0.14 184	0.24 138	0.35 237	0.28 201	0.18 168	0.54 231	0.28 239	0.58 254	0.60 266	0.10 144	0.11 134	0.26 192	0.25 183	0.26 146	0.30 188

NVstereo2D	0.26 193	0.16 165	0.15 169	0.22 200	0.18 193	0.26 222	0.28 238	0.20 96	0.14 155	0.22 95	0.21 166	0.17 84	0.11 117	0.38 265	1.98 302	0.20 141	0.24 152	0.19 179	0.21 96	0.14 125	0.18 71	0.15 62	0.25 238	0.13 169	0.22 151	0.17 108	0.19 87	0.18 90

HSM	0.20 145	0.17 177	0.14 157	0.18 176	0.17 184	0.15 146	0.13 161	0.26 179	0.14 155	0.26 150	0.22 174	0.24 139	0.17 188	0.11 132	0.33 182	0.17 85	0.26 179	0.16 127	0.27 141	0.17 163	0.27 145	0.19 100	0.10 144	0.13 169	0.22 151	0.22 160	0.27 161	0.24 155

Reg-Stereo(zero)	0.24 178	0.13 116	0.14 157	0.13 123	0.11 112	0.14 133	0.11 141	0.32 234	0.15 165	0.34 221	0.56 270	0.30 198	0.12 130	0.16 202	0.19 72	0.31 222	0.25 164	0.15 107	0.42 194	0.17 163	0.34 169	0.49 233	0.10 144	0.11 134	0.20 134	0.24 172	0.38 216	0.37 206

HI	0.24 178	0.13 116	0.14 157	0.13 123	0.11 112	0.14 133	0.11 141	0.32 234	0.15 165	0.34 221	0.56 270	0.30 198	0.12 130	0.16 202	0.19 72	0.31 222	0.25 164	0.15 107	0.42 194	0.17 163	0.34 169	0.49 233	0.10 144	0.11 134	0.20 134	0.24 172	0.38 216	0.37 206

model_zeroshot	0.28 203	0.14 136	0.11 118	0.16 160	0.14 155	0.18 169	0.11 141	0.28 204	0.15 165	0.33 217	0.32 221	0.31 205	0.10 93	0.13 173	0.43 204	0.31 222	0.30 215	0.19 179	0.66 246	0.22 198	0.55 246	0.44 214	0.12 178	0.13 169	0.49 270	0.36 241	0.31 189	0.53 235

AE-Stereo	0.20 145	0.14 136	0.13 149	0.16 160	0.12 126	0.12 115	0.09 122	0.23 132	0.15 165	0.28 175	0.12 91	0.29 186	0.13 148	0.09 102	0.21 98	0.25 192	0.28 201	0.19 179	0.28 148	0.19 172	0.35 180	0.42 206	0.07 84	0.14 179	0.22 151	0.24 172	0.26 146	0.21 123

iRaft-Stereo_20w	0.31 214	0.14 136	0.24 240	0.29 230	0.18 193	0.22 204	0.18 187	0.26 179	0.15 165	0.41 267	0.51 263	0.30 198	0.11 117	0.12 155	0.32 178	0.32 227	0.27 190	0.17 138	0.42 194	0.24 213	0.46 224	0.53 250	0.11 162	0.10 120	0.33 236	0.67 282	0.61 266	0.60 240

UDGNet	0.23 171	0.19 205	0.14 157	0.36 250	0.30 246	0.32 244	0.29 240	0.22 121	0.15 165	0.21 86	0.20 157	0.21 118	0.08 76	0.52 277	0.20 86	0.17 85	0.21 116	0.17 138	0.25 131	0.14 125	0.26 137	0.30 160	0.30 261	0.10 120	0.24 180	0.20 142	0.22 111	0.20 115

AACVNet	0.19 136	0.17 177	0.14 157	0.19 186	0.19 197	0.19 179	0.13 161	0.23 132	0.15 165	0.25 138	0.23 182	0.20 105	0.13 148	0.13 173	0.21 98	0.18 107	0.24 152	0.18 168	0.24 119	0.17 163	0.22 111	0.20 105	0.14 195	0.15 192	0.22 151	0.21 152	0.25 137	0.25 162

cross-raft	0.24 178	0.14 136	0.12 137	0.13 123	0.13 139	0.17 164	0.10 132	0.27 194	0.15 165	0.30 194	0.19 147	0.28 177	0.10 93	0.12 155	0.26 154	0.34 232	0.27 190	0.17 138	0.57 237	0.25 220	0.62 262	0.51 242	0.09 124	0.11 134	0.29 218	0.27 203	0.26 146	0.31 191

FINET	0.16 95	0.15 156	0.15 169	0.16 160	0.12 126	0.13 126	0.14 168	0.18 85	0.15 165	0.17 64	0.15 116	0.18 91	0.12 130	0.11 132	0.23 122	0.18 107	0.19 91	0.14 83	0.23 111	0.12 84	0.18 71	0.14 59	0.12 178	0.12 152	0.16 90	0.16 100	0.18 81	0.16 78

APVNet	0.21 156	0.18 192	0.14 157	0.17 169	0.20 202	0.20 185	0.17 183	0.24 148	0.15 165	0.18 71	0.21 166	0.21 118	0.11 117	0.17 211	0.34 188	0.24 184	0.27 190	0.21 201	0.34 173	0.21 190	0.23 123	0.28 152	0.11 162	0.17 208	0.21 144	0.18 124	0.29 175	0.22 132

R-Stereo Train	0.23 171	0.13 116	0.13 149	0.15 150	0.13 139	0.18 169	0.07 89	0.24 148	0.15 165	0.32 208	0.25 188	0.27 169	0.13 148	0.14 184	0.21 98	0.28 210	0.30 215	0.20 191	0.47 205	0.20 179	0.47 226	0.50 238	0.10 144	0.12 152	0.23 168	0.26 197	0.23 115	0.28 180

RAFT-Stereo	0.23 171	0.13 116	0.13 149	0.15 150	0.13 139	0.18 169	0.07 89	0.24 148	0.15 165	0.32 208	0.25 188	0.27 169	0.13 148	0.14 184	0.21 98	0.28 210	0.30 215	0.20 191	0.47 205	0.20 179	0.47 226	0.50 238	0.10 144	0.12 152	0.23 168	0.26 197	0.23 115	0.28 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.23 171	0.26 240	0.20 213	0.31 238	0.22 215	0.25 219	0.21 205	0.27 194	0.15 165	0.28 175	0.21 166	0.53 243	0.14 164	0.16 202	0.28 161	0.15 63	0.18 79	0.17 138	0.35 180	0.14 125	0.17 60	0.13 54	0.22 233	0.16 198	0.22 151	0.25 183	0.28 171	0.27 174

coex_refinement	0.17 109	0.15 156	0.11 118	0.12 114	0.12 126	0.13 126	0.08 107	0.21 112	0.16 178	0.22 95	0.18 140	0.17 84	0.10 93	0.10 120	0.44 208	0.19 125	0.20 100	0.15 107	0.23 111	0.11 76	0.17 60	0.15 62	0.09 124	0.10 120	0.18 116	0.17 108	0.20 99	0.22 132

GANet-ADL	0.26 193	0.18 192	0.15 169	0.20 192	0.19 197	0.22 204	0.16 180	0.26 179	0.16 178	0.34 221	0.36 234	0.29 186	0.16 177	0.21 231	0.42 202	0.29 215	0.31 223	0.19 179	0.48 213	0.28 239	0.38 190	0.48 228	0.13 185	0.14 179	0.23 168	0.24 172	0.32 192	0.30 188

ICVP	0.22 161	0.18 192	0.20 213	0.18 176	0.17 184	0.18 169	0.13 161	0.22 121	0.16 178	0.24 125	0.20 157	0.23 132	0.18 201	0.12 155	0.22 111	0.23 177	0.25 164	0.24 225	0.26 133	0.20 179	0.30 153	0.46 219	0.26 240	0.16 198	0.23 168	0.25 183	0.25 137	0.24 155
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 145	0.14 136	0.12 137	0.12 114	0.11 112	0.14 133	0.12 157	0.28 204	0.16 178	0.23 105	0.19 147	0.19 99	0.15 170	0.08 77	0.24 138	0.26 201	0.25 164	0.22 208	0.39 187	0.20 179	0.34 169	0.38 192	0.08 110	0.13 169	0.22 151	0.24 172	0.23 115	0.24 155

CroCo_RVC	0.20 145	0.14 136	0.12 137	0.12 114	0.11 112	0.14 133	0.12 157	0.28 204	0.16 178	0.23 105	0.19 147	0.19 99	0.15 170	0.08 77	0.24 138	0.26 201	0.25 164	0.22 208	0.39 187	0.20 179	0.34 169	0.38 192	0.08 110	0.13 169	0.22 151	0.24 172	0.23 115	0.24 155

DMCA-RVC	0.16 95	0.12 97	0.15 169	0.12 114	0.13 139	0.11 101	0.13 161	0.17 76	0.16 178	0.18 71	0.21 166	0.20 105	0.10 93	0.10 120	0.36 191	0.17 85	0.18 79	0.17 138	0.16 57	0.14 125	0.18 71	0.15 62	0.10 144	0.12 152	0.14 77	0.13 64	0.18 81	0.18 90

UCFNet_RVC	0.21 156	0.25 237	0.16 181	0.21 196	0.19 197	0.20 185	0.14 168	0.23 132	0.16 178	0.26 150	0.19 147	0.34 214	0.17 188	0.13 173	0.23 122	0.19 125	0.21 116	0.18 168	0.31 164	0.16 155	0.26 137	0.19 100	0.17 210	0.14 179	0.26 192	0.21 152	0.23 115	0.29 184

MLCV	0.24 178	0.16 165	0.15 169	0.24 216	0.18 193	0.21 195	0.15 176	0.30 221	0.16 178	0.31 201	0.31 218	0.32 208	0.25 228	0.11 132	0.24 138	0.24 184	0.25 164	0.17 138	0.53 230	0.15 140	0.33 162	0.33 172	0.14 195	0.17 208	0.23 168	0.23 167	0.27 161	0.25 162

DLCB_ROB	0.19 136	0.17 177	0.16 181	0.14 135	0.15 170	0.14 133	0.13 161	0.20 96	0.16 178	0.23 105	0.23 182	0.25 147	0.18 201	0.15 196	0.20 86	0.16 75	0.21 116	0.18 168	0.19 76	0.15 140	0.24 127	0.20 105	0.13 185	0.15 192	0.36 248	0.24 172	0.24 126	0.20 115

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 80	0.11 81	0.10 94	0.11 101	0.08 67	0.09 80	0.05 52	0.18 85	0.17 187	0.23 105	0.18 140	0.18 91	0.10 93	0.09 102	0.19 72	0.17 85	0.19 91	0.15 107	0.18 67	0.12 84	0.19 83	0.26 138	0.07 84	0.09 92	0.16 90	0.22 160	0.16 63	0.21 123

test-1	0.27 199	0.10 61	0.12 137	0.14 135	0.13 139	0.25 219	0.18 187	0.29 217	0.17 187	0.37 247	0.42 247	0.30 198	0.16 177	0.14 184	0.29 164	0.36 245	0.27 190	0.20 191	0.52 226	0.25 220	0.57 250	0.66 276	0.10 144	0.13 169	0.28 212	0.29 215	0.30 182	0.36 201

GEStereo_RVC	0.24 178	0.19 205	0.15 169	0.18 176	0.17 184	0.19 179	0.18 187	0.26 179	0.17 187	0.27 160	0.20 157	0.27 169	0.16 177	0.12 155	0.27 159	0.26 201	0.28 201	0.24 225	0.47 205	0.21 190	0.32 158	0.50 238	0.11 162	0.17 208	0.24 180	0.21 152	0.26 146	0.32 192

FADNet-RVC-Resample	0.20 145	0.16 165	0.18 201	0.17 169	0.16 175	0.16 153	0.14 168	0.24 148	0.17 187	0.26 150	0.19 147	0.26 159	0.16 177	0.16 202	0.30 174	0.17 85	0.20 100	0.22 208	0.26 133	0.24 213	0.22 111	0.29 157	0.13 185	0.20 220	0.22 151	0.21 152	0.19 87	0.22 132

FADNet	0.23 171	0.19 205	0.14 157	0.23 209	0.15 170	0.21 195	0.22 211	0.27 194	0.17 187	0.27 160	0.27 204	0.26 159	0.18 201	0.15 196	0.34 188	0.21 152	0.21 116	0.20 191	0.41 191	0.25 220	0.26 137	0.27 144	0.14 195	0.15 192	0.27 205	0.27 203	0.24 126	0.27 174

DeepPruner_ROB	0.22 161	0.17 177	0.16 181	0.17 169	0.17 184	0.16 153	0.18 187	0.22 121	0.17 187	0.26 150	0.26 197	0.20 105	0.18 201	0.11 132	0.50 222	0.20 141	0.24 152	0.21 201	0.27 141	0.16 155	0.41 204	0.33 172	0.14 195	0.15 192	0.22 151	0.27 203	0.26 146	0.23 141

pcwnet_v2	0.26 193	0.17 177	0.18 201	0.22 200	0.19 197	0.22 204	0.18 187	0.25 165	0.18 193	0.31 201	0.23 182	0.30 198	0.28 234	0.18 220	0.88 253	0.21 152	0.24 152	0.19 179	0.36 184	0.15 140	0.27 145	0.24 126	0.17 210	0.15 192	0.26 192	0.26 197	0.30 182	0.38 211

EAI-Stereo	0.28 203	0.13 116	0.12 137	0.18 176	0.16 175	0.66 277	0.20 199	0.27 194	0.18 193	0.27 160	0.27 204	0.29 186	0.10 93	0.11 132	0.35 190	0.32 227	0.26 179	0.20 191	0.65 245	0.22 198	0.44 216	0.44 214	0.10 144	0.14 179	0.28 212	0.31 226	0.39 220	0.42 222

GwcNet-ADL	0.29 205	0.22 216	0.21 222	0.29 230	0.22 215	0.23 208	0.19 195	0.28 204	0.19 195	0.34 221	0.58 274	0.43 234	0.23 221	0.22 234	0.50 222	0.34 232	0.29 208	0.22 208	0.44 198	0.28 239	0.36 184	0.39 197	0.13 185	0.16 198	0.26 192	0.29 215	0.28 171	0.38 211

sCroCo_RVC	0.22 161	0.13 116	0.11 118	0.11 101	0.10 98	0.14 133	0.09 122	0.24 148	0.19 195	0.24 125	0.16 126	0.20 105	0.20 211	0.08 77	0.26 154	0.36 245	0.29 208	0.22 208	0.35 180	0.21 190	0.48 230	0.53 250	0.10 144	0.15 192	0.23 168	0.21 152	0.28 171	0.23 141

STTStereo	0.19 136	0.19 205	0.21 222	0.18 176	0.20 202	0.17 164	0.25 225	0.18 85	0.19 195	0.20 82	0.19 147	0.24 139	0.14 164	0.17 211	0.32 178	0.17 85	0.19 91	0.19 179	0.19 76	0.14 125	0.18 71	0.17 78	0.11 162	0.12 152	0.19 123	0.20 142	0.20 99	0.26 171

HSM-Net_RVC	0.30 211	0.17 177	0.17 194	0.26 224	0.20 202	0.20 185	0.14 168	0.28 204	0.19 195	0.34 221	0.41 245	1.59 291	0.25 228	0.14 184	0.26 154	0.21 152	0.25 164	0.19 179	0.28 148	0.20 179	0.38 190	0.33 172	0.13 185	0.20 220	0.29 218	0.30 222	0.35 204	0.33 195
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	0.25 186	0.18 192	0.16 181	0.21 196	0.17 184	0.21 195	0.21 205	0.28 204	0.20 199	0.33 217	0.24 186	0.28 177	0.18 201	0.11 132	0.25 150	0.23 177	0.37 248	0.20 191	0.43 197	0.17 163	0.57 250	0.42 206	0.11 162	0.13 169	0.30 224	0.22 160	0.32 192	0.32 192
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iResNet	0.29 205	0.17 177	0.16 181	0.23 209	0.22 215	0.28 231	0.18 187	0.31 225	0.20 199	0.32 208	0.29 213	0.49 242	0.50 257	0.11 132	0.44 208	0.35 237	0.27 190	0.20 191	0.73 249	0.24 213	0.43 211	0.27 144	0.15 201	0.24 239	0.25 187	0.25 183	0.33 197	0.28 180

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 221	0.15 156	0.23 232	0.24 216	0.16 175	0.28 231	0.20 199	0.28 204	0.21 201	0.35 234	0.60 278	0.32 208	0.17 188	0.12 155	0.28 161	0.44 262	0.30 215	0.22 208	0.58 239	0.28 239	0.54 243	0.59 264	0.09 124	0.14 179	0.33 236	0.32 229	0.79 282	0.60 240

MyStereo04	0.22 161	0.18 192	0.17 194	0.14 135	0.14 155	0.13 126	0.10 132	0.28 204	0.21 201	0.31 201	0.20 157	0.29 186	0.13 148	0.08 77	0.27 159	0.22 166	0.22 133	0.18 168	0.54 231	0.21 190	0.34 169	0.26 138	0.11 162	0.16 198	0.27 205	0.23 167	0.30 182	0.22 132

AF-Net	0.20 145	0.18 192	0.17 194	0.18 176	0.22 215	0.20 185	0.21 205	0.24 148	0.21 201	0.19 78	0.25 188	0.26 159	0.16 177	0.14 184	0.33 182	0.20 141	0.17 68	0.17 138	0.22 105	0.15 140	0.17 60	0.21 108	0.16 206	0.14 179	0.19 123	0.19 132	0.29 175	0.22 132

Nwc_Net	0.20 145	0.18 192	0.17 194	0.18 176	0.22 215	0.20 185	0.21 205	0.24 148	0.21 201	0.19 78	0.25 188	0.26 159	0.16 177	0.14 184	0.33 182	0.20 141	0.17 68	0.17 138	0.22 105	0.15 140	0.17 60	0.21 108	0.16 206	0.14 179	0.19 123	0.19 132	0.29 175	0.22 132

RTSC	0.27 199	0.16 165	0.16 181	0.16 160	0.17 184	0.18 169	0.19 195	0.23 132	0.21 201	0.25 138	0.25 188	0.20 105	0.18 201	0.14 184	1.57 284	0.23 177	0.30 215	0.19 179	0.39 187	0.18 169	0.30 153	0.32 169	0.11 162	0.17 208	0.21 144	0.22 160	0.31 189	0.43 226

ccs_rob	0.41 240	0.24 231	0.19 206	0.33 243	0.21 208	0.33 246	0.28 238	0.34 236	0.21 201	0.47 280	1.62 310	1.59 291	0.39 242	0.22 234	0.31 175	0.36 245	0.29 208	0.22 208	0.47 205	0.27 234	0.55 246	0.57 260	0.17 210	0.20 220	0.26 192	0.25 183	0.29 175	0.36 201

XPNet_ROB	0.27 199	0.28 244	0.20 213	0.19 186	0.21 208	0.21 195	0.20 199	0.20 96	0.21 201	0.24 125	0.28 210	0.78 261	0.17 188	0.16 202	0.29 164	0.22 166	0.34 234	0.21 201	0.27 141	0.19 172	0.28 152	0.42 206	0.17 210	0.18 216	0.23 168	0.24 172	0.48 240	0.34 198

SACVNet	0.22 161	0.20 210	0.18 201	0.21 196	0.19 197	0.19 179	0.19 195	0.25 165	0.22 208	0.25 138	0.21 166	0.20 105	0.12 130	0.17 211	0.23 122	0.21 152	0.25 164	0.21 201	0.32 166	0.19 172	0.27 145	0.34 178	0.15 201	0.17 208	0.28 212	0.25 183	0.29 175	0.26 171

FCDSN-DC	0.36 227	0.28 244	0.33 266	0.31 238	0.29 243	0.28 231	0.39 255	0.31 225	0.22 208	0.28 175	0.20 157	0.26 159	0.16 177	0.29 252	1.96 300	0.35 237	0.34 234	0.32 268	0.33 168	0.25 220	0.41 204	0.48 228	0.27 245	0.37 273	0.29 218	0.30 222	0.30 182	0.30 188
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.33 221	0.22 216	0.22 229	0.29 230	0.25 232	0.19 179	0.22 211	0.31 225	0.22 208	0.31 201	0.29 213	0.41 231	0.33 238	0.22 234	0.72 242	0.25 192	0.29 208	0.32 268	0.73 249	0.27 234	0.43 211	0.47 225	0.16 206	0.23 236	0.27 205	0.30 222	0.51 249	0.36 201

RP	0.22 161	0.20 210	0.23 232	0.22 200	0.20 202	0.21 195	0.22 211	0.24 148	0.22 208	0.17 64	0.25 188	0.24 139	0.19 207	0.15 196	0.50 222	0.17 85	0.20 100	0.16 127	0.22 105	0.16 155	0.17 60	0.25 132	0.13 185	0.16 198	0.22 151	0.21 152	0.30 182	0.25 162

NCCL2	0.26 193	0.23 227	0.22 229	0.19 186	0.20 202	0.18 169	0.16 180	0.26 179	0.22 208	0.29 191	0.22 174	0.27 169	0.17 188	0.15 196	0.60 232	0.24 184	0.25 164	0.22 208	0.27 141	0.22 198	0.31 155	0.34 178	0.18 220	0.21 229	0.33 236	0.33 231	0.36 206	0.35 199

HBP-ISP	0.45 246	0.24 231	0.26 248	0.35 248	0.29 243	0.30 240	0.24 220	0.38 248	0.23 213	0.38 253	0.44 254	0.31 205	0.17 188	0.55 279	2.33 311	0.99 311	0.32 227	0.27 248	0.33 168	0.28 239	0.64 267	0.89 298	0.27 245	0.29 254	0.33 236	0.35 237	0.47 238	0.38 211

psm_up	0.20 145	0.17 177	0.19 206	0.20 192	0.16 175	0.20 185	0.13 161	0.25 165	0.23 213	0.23 105	0.18 140	0.21 118	0.20 211	0.15 196	0.23 122	0.18 107	0.24 152	0.18 168	0.28 148	0.16 155	0.21 101	0.16 71	0.12 178	0.20 220	0.24 180	0.24 172	0.26 146	0.25 162

stereogan	0.24 178	0.22 216	0.21 222	0.23 209	0.25 232	0.25 219	0.22 211	0.26 179	0.23 213	0.20 82	0.22 174	0.30 198	0.23 221	0.17 211	0.31 175	0.20 141	0.22 133	0.19 179	0.28 148	0.19 172	0.21 101	0.39 197	0.17 210	0.17 208	0.21 144	0.22 160	0.36 206	0.27 174

CBMV_ROB	0.48 252	0.22 216	0.24 240	0.39 255	0.32 252	0.32 244	0.29 240	0.44 261	0.23 213	0.38 253	0.45 255	1.42 288	0.88 276	0.28 249	0.91 257	0.34 232	0.37 248	0.25 235	0.81 256	0.36 263	0.54 243	0.51 242	0.28 249	0.26 247	0.44 260	0.62 276	0.62 268	0.91 272

SGM-Forest	0.38 234	0.24 231	0.18 201	0.35 248	0.25 232	0.27 224	0.20 199	0.30 221	0.23 213	0.32 208	0.23 182	0.37 221	0.43 248	0.24 241	0.82 250	0.33 230	0.24 152	0.21 201	1.61 277	0.19 172	0.38 190	0.43 211	0.27 245	0.21 229	0.34 243	0.28 208	0.57 260	0.86 269
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDUNet	0.43 244	0.54 275	0.23 232	0.86 283	0.68 284	0.83 285	0.82 284	0.26 179	0.24 218	0.23 105	0.33 224	0.37 221	0.15 170	1.63 298	0.43 204	0.24 184	0.39 253	0.25 235	0.54 231	0.28 239	0.31 155	0.30 160	0.49 284	0.20 220	0.24 180	0.25 183	0.32 192	0.29 184

CC-Net-ROB	0.36 227	0.47 271	0.32 262	0.65 275	0.49 277	0.54 267	0.46 262	0.35 240	0.24 218	0.37 247	0.28 210	0.92 265	0.21 214	0.37 264	0.28 161	0.17 85	0.23 141	0.22 208	0.67 247	0.22 198	0.22 111	0.16 71	0.44 280	0.24 239	0.29 218	0.28 208	0.27 161	0.40 219

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 119	0.18 192	0.18 201	0.17 169	0.21 208	0.16 153	0.26 233	0.19 94	0.24 218	0.22 95	0.20 157	0.26 159	0.12 130	0.19 222	0.24 138	0.16 75	0.19 91	0.16 127	0.19 76	0.13 101	0.16 52	0.17 78	0.11 162	0.11 134	0.17 102	0.22 160	0.19 87	0.21 123
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.34 224	0.22 216	0.20 213	0.27 227	0.25 232	0.26 222	0.24 220	0.41 253	0.24 218	0.36 240	0.30 216	0.36 219	0.23 221	0.39 268	0.47 214	0.57 281	0.33 231	0.29 257	0.32 166	0.23 210	0.64 267	0.67 278	0.28 249	0.30 255	0.32 232	0.30 222	0.42 230	0.32 192

DCVSM-stereo	0.39 237	0.21 213	0.21 222	0.32 242	0.24 224	0.38 254	0.26 233	0.37 246	0.25 222	0.37 247	0.58 274	0.92 265	0.47 255	0.18 220	0.24 138	0.29 215	0.30 215	0.22 208	1.72 279	0.34 261	0.45 218	0.37 189	0.30 261	0.23 236	0.26 192	0.27 203	0.37 214	0.40 219

UDG	0.46 248	0.56 277	0.24 240	0.85 282	0.78 288	0.79 282	0.97 288	0.27 194	0.25 222	0.28 175	0.36 234	0.37 221	0.17 188	1.43 294	0.92 259	0.25 192	0.44 261	0.27 248	0.57 237	0.29 247	0.41 204	0.37 189	0.39 274	0.19 218	0.27 205	0.28 208	0.32 192	0.27 174

Anonymous3	0.29 205	0.21 213	0.15 169	0.17 169	0.16 175	0.20 185	0.16 180	0.31 225	0.25 222	0.30 194	0.20 157	0.45 236	0.20 211	0.16 202	0.45 211	0.53 275	0.32 227	0.27 248	0.49 215	0.26 229	0.49 232	0.55 255	0.13 185	0.14 179	0.27 205	0.28 208	0.34 201	0.27 174

PA-Net	0.25 186	0.28 244	0.29 254	0.18 176	0.26 238	0.21 195	0.25 225	0.26 179	0.25 222	0.22 95	0.19 147	0.22 128	0.24 225	0.28 249	0.40 199	0.24 184	0.18 79	0.22 208	0.20 83	0.22 198	0.19 83	0.32 169	0.17 210	0.20 220	0.24 180	0.38 245	0.23 115	0.55 236
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	0.81 276	1.11 292	0.24 240	1.30 288	0.42 266	0.81 283	0.32 248	0.45 262	0.25 222	0.36 240	0.32 221	0.47 238	3.62 312	0.14 184	1.77 293	0.22 166	0.27 190	0.17 138	0.84 259	0.19 172	0.57 250	0.51 242	0.20 223	0.21 229	1.56 310	0.86 295	2.88 318	1.74 302

FBW_ROB	0.46 248	0.42 266	0.36 272	0.60 273	0.44 270	0.47 264	0.44 261	0.31 225	0.25 222	0.34 221	0.34 227	0.64 253	0.48 256	0.56 281	1.05 269	0.25 192	0.35 239	0.23 222	1.39 270	0.22 198	0.49 232	0.36 183	0.43 278	0.40 278	0.31 230	0.33 231	0.42 230	0.65 247

DDVS	0.53 255	0.22 216	0.24 240	0.24 216	0.25 232	0.27 224	0.24 220	0.39 250	0.26 228	0.35 234	4.72 320	1.02 273	0.40 244	0.20 227	0.40 199	0.39 255	0.33 231	0.26 245	0.75 251	0.34 261	0.58 254	0.63 272	0.16 206	0.20 220	0.25 187	0.25 183	0.55 258	0.40 219

ITSA-stereo	0.37 231	0.23 227	0.19 206	0.39 255	0.26 238	0.24 214	0.26 233	0.35 240	0.26 228	0.39 259	0.55 268	0.46 237	0.41 247	0.23 239	0.53 226	0.38 253	0.31 223	0.25 235	0.49 215	0.24 213	0.43 211	0.49 233	0.23 235	0.22 233	0.33 236	0.40 248	0.72 280	0.75 259

PSMNet-ADL	0.30 211	0.20 210	0.20 213	0.23 209	0.21 208	0.23 208	0.22 211	0.30 221	0.26 228	0.40 262	0.58 274	0.38 228	0.43 248	0.24 241	0.31 175	0.44 262	0.31 223	0.20 191	0.52 226	0.23 210	0.39 203	0.36 183	0.17 210	0.16 198	0.26 192	0.26 197	0.39 220	0.25 162

DeepPrunerF	0.29 205	0.16 165	0.14 157	0.23 209	0.44 270	0.17 164	0.21 205	0.20 96	0.26 228	0.16 57	0.22 174	0.15 70	0.12 130	0.12 155	0.97 263	0.21 152	0.18 79	0.17 138	0.26 133	0.16 155	0.21 101	0.17 78	0.12 178	0.12 152	1.97 316	0.25 183	0.22 111	0.20 115

pmcnn	0.45 246	0.24 231	0.19 206	0.33 243	0.29 243	0.34 249	0.42 257	0.34 236	0.26 228	0.34 221	0.50 261	0.80 262	1.10 284	0.19 222	0.38 196	0.57 281	0.40 257	0.32 268	0.83 258	0.37 264	0.80 286	0.49 233	0.28 249	0.24 239	0.32 232	0.34 235	0.66 274	0.82 264

FAT-Stereo	0.47 251	0.27 242	0.34 269	0.45 260	0.48 276	0.39 255	0.32 248	0.42 257	0.27 233	0.41 267	0.90 293	0.77 260	0.58 261	0.30 255	0.57 228	0.56 279	0.35 239	0.34 272	0.64 244	0.42 272	0.67 273	0.66 276	0.28 249	0.34 264	0.29 218	0.36 241	0.45 233	0.74 256

FC-DCNN	0.40 239	0.35 258	0.43 278	0.49 264	0.35 255	0.44 258	0.46 262	0.43 260	0.27 233	0.34 221	0.26 197	0.37 221	0.21 214	0.30 255	0.58 230	0.35 237	0.39 253	0.31 266	0.45 202	0.26 229	0.49 232	0.42 206	0.28 249	0.35 267	0.44 260	0.38 245	0.51 249	0.77 262

NCC-stereo	0.25 186	0.22 216	0.21 222	0.22 200	0.23 221	0.23 208	0.25 225	0.26 179	0.28 235	0.18 71	0.27 204	0.28 177	0.26 232	0.17 211	0.48 217	0.22 166	0.22 133	0.24 225	0.27 141	0.20 179	0.21 101	0.27 144	0.20 223	0.16 198	0.26 192	0.29 215	0.33 197	0.29 184

Abc-Net	0.25 186	0.22 216	0.21 222	0.22 200	0.23 221	0.23 208	0.25 225	0.26 179	0.28 235	0.18 71	0.27 204	0.28 177	0.26 232	0.17 211	0.48 217	0.22 166	0.22 133	0.24 225	0.27 141	0.20 179	0.21 101	0.27 144	0.20 223	0.16 198	0.26 192	0.29 215	0.33 197	0.29 184
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 227	0.22 216	0.28 252	0.25 221	0.24 224	0.24 214	0.27 237	0.35 240	0.28 235	0.35 234	0.33 224	0.32 208	0.45 253	0.21 231	1.38 274	0.26 201	0.30 215	0.24 225	0.56 234	0.27 234	0.38 190	0.43 211	0.20 223	0.25 243	0.33 236	0.36 241	0.35 204	0.50 233

LALA_ROB	0.32 216	0.34 255	0.23 232	0.24 216	0.24 224	0.29 236	0.22 211	0.24 148	0.28 235	0.31 201	0.35 228	0.94 268	0.21 214	0.19 222	0.64 237	0.24 184	0.33 231	0.28 256	0.33 168	0.25 220	0.34 169	0.40 201	0.18 220	0.21 229	0.26 192	0.31 226	0.50 247	0.36 201

CBMV	0.43 244	0.25 237	0.23 232	0.30 237	0.28 242	0.27 224	0.21 205	0.40 251	0.28 235	0.37 247	0.27 204	0.67 256	0.35 241	0.32 260	0.49 220	0.53 275	0.34 234	0.27 248	0.56 234	0.27 234	0.55 246	0.62 271	0.26 240	0.33 260	0.35 247	0.33 231	0.64 271	1.79 304
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FC-DCNN v2	0.41 240	0.36 262	0.45 282	0.51 265	0.36 258	0.46 263	0.46 262	0.45 262	0.29 240	0.34 221	0.26 197	0.38 228	0.24 225	0.30 255	0.60 232	0.35 237	0.39 253	0.30 263	0.46 203	0.26 229	0.49 232	0.42 206	0.28 249	0.35 267	0.50 271	0.43 256	0.59 262	0.79 263

SQANet	0.68 270	0.89 288	0.29 254	1.65 295	0.77 287	1.39 292	1.15 290	0.37 246	0.29 240	0.40 262	0.30 216	0.88 264	0.32 237	1.26 292	0.39 198	0.21 152	0.44 261	0.27 248	2.24 287	0.28 239	0.49 232	0.50 238	1.59 298	0.23 236	0.32 232	0.34 235	0.42 230	0.71 254

DAS	0.32 216	0.18 192	0.15 169	0.29 230	0.24 224	0.24 214	0.25 225	0.31 225	0.29 240	0.32 208	0.39 241	0.53 243	0.34 239	0.11 132	0.29 164	0.40 256	0.35 239	0.25 235	0.49 215	0.29 247	0.63 264	0.48 228	0.21 231	0.25 243	0.30 224	0.28 208	0.38 216	0.37 206

SepStereo	0.32 216	0.18 192	0.15 169	0.29 230	0.24 224	0.24 214	0.25 225	0.31 225	0.29 240	0.32 208	0.39 241	0.53 243	0.34 239	0.11 132	0.29 164	0.40 256	0.35 239	0.25 235	0.49 215	0.29 247	0.63 264	0.48 228	0.21 231	0.25 243	0.30 224	0.28 208	0.38 216	0.37 206

ETE_ROB	0.32 216	0.32 252	0.20 213	0.26 224	0.24 224	0.28 231	0.23 218	0.24 148	0.29 240	0.27 160	0.35 228	0.99 271	0.21 214	0.20 227	0.41 201	0.23 177	0.41 259	0.24 225	0.37 186	0.25 220	0.37 187	0.40 201	0.20 223	0.20 220	0.28 212	0.35 237	0.54 254	0.37 206

SFCPSM	0.64 266	0.24 231	0.19 206	0.28 228	0.23 221	0.27 224	0.24 220	0.30 221	0.30 245	0.34 221	0.50 261	0.63 252	1.06 282	0.19 222	0.37 193	0.34 232	0.31 223	0.24 225	8.10 317	0.39 265	0.45 218	0.43 211	0.20 223	0.19 218	0.30 224	0.31 226	0.36 206	0.45 228

RGC	0.27 199	0.24 231	0.28 252	0.25 221	0.26 238	0.27 224	0.20 199	0.28 204	0.30 245	0.22 95	0.31 218	0.29 186	0.31 236	0.20 227	0.51 225	0.24 184	0.23 141	0.21 201	0.29 158	0.22 198	0.25 132	0.30 160	0.17 210	0.20 220	0.28 212	0.32 229	0.34 201	0.36 201

ACV-stereo	2.24 308	1.03 290	0.23 232	0.38 253	0.24 224	0.70 279	0.48 267	0.45 262	0.32 247	0.36 240	0.41 245	0.47 238	2.93 310	0.35 263	1.93 298	0.86 304	0.44 261	0.29 257	44.47 331	0.55 284	0.82 290	0.90 300	0.33 269	0.26 247	0.26 192	0.28 208	0.41 228	0.39 218

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 293	0.15 156	0.23 232	0.22 200	0.20 202	0.33 246	0.24 220	0.28 204	0.33 248	0.38 253	0.52 264	0.35 217	0.15 170	0.13 173	0.29 164	0.49 272	0.30 215	0.21 201	25.47 328	0.27 234	0.49 232	0.60 266	0.10 144	0.12 152	0.32 232	0.45 259	0.37 214	0.60 240

ADCP+	0.31 214	0.17 177	0.17 194	0.15 150	0.14 155	0.17 164	0.19 195	0.21 112	0.33 248	0.26 150	0.26 197	0.37 221	0.12 130	0.13 173	1.87 296	0.18 107	0.20 100	0.17 138	0.33 168	0.18 169	0.22 111	0.22 114	0.12 178	0.11 134	0.23 168	0.69 283	0.33 197	0.99 278

RTS	0.38 234	0.22 216	0.20 213	0.22 200	0.21 208	0.31 241	0.29 240	0.31 225	0.34 250	0.23 105	0.22 174	0.29 186	0.25 228	0.16 202	1.65 288	0.29 215	0.36 245	0.24 225	0.63 242	0.31 255	0.38 190	0.38 192	0.15 201	0.22 233	0.39 251	0.95 300	0.40 225	0.63 243

RTSA	0.38 234	0.22 216	0.20 213	0.22 200	0.21 208	0.31 241	0.29 240	0.31 225	0.34 250	0.23 105	0.22 174	0.29 186	0.25 228	0.16 202	1.65 288	0.29 215	0.36 245	0.24 225	0.63 242	0.31 255	0.38 190	0.38 192	0.15 201	0.22 233	0.39 251	0.95 300	0.40 225	0.63 243

ADCRef	0.34 224	0.18 192	0.16 181	0.15 150	0.16 175	0.18 169	0.18 187	0.23 132	0.34 250	0.26 150	0.22 174	0.23 132	0.17 188	0.11 132	2.05 304	0.22 166	0.23 141	0.20 191	0.39 187	0.21 190	0.25 132	0.26 138	0.17 210	0.16 198	0.29 218	0.41 250	0.29 175	1.39 292

GANetREF_RVC	0.32 216	0.30 250	0.32 262	0.28 228	0.27 241	0.27 224	0.26 233	0.42 257	0.35 253	0.38 253	0.21 166	0.56 246	0.39 242	0.16 202	0.33 182	0.23 177	0.29 208	0.25 235	0.44 198	0.25 220	0.35 180	0.25 132	0.25 238	0.32 258	0.34 243	0.29 215	0.45 233	0.38 211
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
S-Stereo	0.53 255	0.29 248	0.27 251	0.48 262	0.46 273	0.50 265	0.60 275	0.38 248	0.37 254	0.39 259	1.16 300	1.01 272	0.45 253	0.29 252	0.91 257	0.67 292	0.35 239	0.39 280	0.84 259	0.70 295	0.46 224	0.71 280	0.61 290	0.37 273	0.30 224	0.33 231	0.40 225	0.63 243

XQC	0.42 242	0.37 263	0.31 260	0.41 257	0.35 255	0.41 257	0.42 257	0.45 262	0.38 255	0.40 262	0.33 224	0.48 240	0.44 251	0.34 262	1.54 280	0.29 215	0.29 208	0.27 248	0.52 226	0.30 252	0.37 187	0.44 214	0.26 240	0.30 255	0.41 256	0.41 250	0.53 252	0.38 211

PWCDC_ROB	0.23 171	0.10 61	0.13 149	0.10 83	0.17 184	0.11 101	0.15 176	0.12 48	0.38 255	0.11 45	0.25 188	0.14 62	0.77 271	0.28 249	0.88 253	0.21 152	0.17 68	0.18 168	0.17 64	0.17 163	0.20 92	0.39 197	0.20 223	0.17 208	0.11 48	0.20 142	0.15 57	0.24 155

NaN_ROB	0.30 211	0.25 237	0.25 245	0.25 221	0.30 246	0.21 195	0.20 199	0.34 236	0.39 257	0.30 194	0.28 210	0.65 254	0.22 220	0.17 211	0.70 240	0.20 141	0.20 100	0.20 191	0.28 148	0.26 229	0.22 111	0.23 118	0.14 195	0.26 247	0.34 243	0.41 250	0.39 220	0.55 236

DGSMNet	0.85 279	0.47 271	0.39 274	0.51 265	0.39 263	0.56 269	0.43 259	0.59 279	0.40 258	0.84 304	4.01 319	0.67 256	0.85 273	0.85 290	0.85 252	0.90 307	1.17 303	0.66 305	1.64 278	0.62 286	1.35 316	1.36 316	0.51 285	0.54 288	0.40 253	0.66 281	0.50 247	0.74 256

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 242	0.34 255	0.25 245	0.42 258	0.31 248	0.36 252	0.47 265	0.48 268	0.40 258	0.42 269	0.31 218	0.60 250	0.53 260	0.40 270	0.57 228	0.27 207	0.24 152	0.22 208	0.67 247	0.22 198	0.60 258	0.56 258	0.33 269	0.28 251	0.47 267	0.48 263	0.48 240	0.70 252

ADCPNet	0.56 258	0.26 240	0.30 258	0.29 230	0.36 258	0.29 236	0.50 269	0.41 253	0.40 258	0.38 253	0.55 268	0.38 228	1.12 285	0.26 247	2.02 303	0.42 261	0.34 234	0.24 225	1.25 266	0.39 265	0.47 226	0.45 217	0.33 269	0.28 251	0.48 268	0.56 271	0.46 237	1.88 307

STTRV1_RVC		0.32 252	0.26 248	0.42 258	0.32 252	0.40 256	0.34 251	0.41 253	0.40 258	0.36 240	0.35 228	0.59 248	0.67 264	0.48 275	0.48 217	0.27 207	0.85 292	0.27 248		0.66 291	0.88 298	0.52 246		0.48 285	0.37 250	0.56 271	0.54 254	0.96 275

otaku	0.82 277	1.17 296	0.41 276	1.90 302	0.99 293	1.68 297	1.39 292	0.46 266	0.41 262	0.46 279	0.36 234	0.93 267	0.43 248	1.51 295	0.45 211	0.30 221	0.44 261	0.29 257	2.65 294	0.40 269	0.60 258	0.58 261	2.09 300	0.34 264	0.42 258	0.35 237	0.49 244	0.74 256

ACVNet_1	0.97 284	1.21 299	0.62 288	2.28 303	1.27 303	1.81 304	2.12 307	0.63 285	0.41 262	0.50 287	0.49 259	1.06 276	0.73 269	2.46 307	0.47 214	0.31 222	0.80 289	0.40 281	2.04 286	0.42 272	0.76 283	0.56 258	2.26 303	0.43 281	0.54 277	0.42 254	0.48 240	0.58 239

edge stereo	0.61 265	0.35 258	0.44 279	0.53 269	0.47 275	0.57 273	0.54 271	0.57 277	0.41 262	0.52 290	0.69 283	1.31 283	1.03 281	0.38 265	0.44 208	0.60 286	0.40 257	0.30 263	1.76 283	0.81 304	0.47 226	0.86 297	0.41 276	0.32 258	0.41 256	0.37 244	0.57 260	0.91 272

SGM-ForestM	0.64 266	0.80 286	0.39 274	0.70 278	0.40 264	0.77 281	0.67 279	0.62 283	0.41 262	0.35 234	0.42 247	1.68 294	1.08 283	0.24 241	0.33 182	0.21 152	0.44 261	0.23 222	1.27 267	0.24 213	0.43 211	0.30 160	0.28 249	0.26 247	1.04 292	0.90 299	1.53 311	1.35 290

DPSNet	0.76 274	0.28 244	0.26 248	0.38 253	0.38 261	0.44 258	0.30 244	0.36 243	0.41 262	0.27 160	0.32 221	2.73 305	0.95 280	0.38 265	0.80 247	0.66 290	0.53 273	0.46 285	4.94 309	0.56 285	0.83 294	0.97 302	0.57 288	0.44 282	0.56 278	0.48 263	0.54 254	0.63 243

SGM_RVC	0.72 271	0.45 269	0.32 262	0.59 272	0.43 268	0.56 269	0.43 259	0.70 291	0.41 262	0.43 272	0.57 272	1.16 278	1.20 287	0.22 234	0.37 193	0.28 210	0.44 261	0.25 235	2.26 289	0.33 258	0.49 232	0.38 192	0.27 245	0.31 257	0.80 287	0.62 276	1.69 313	3.41 317
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AMNet	0.51 254	0.50 274	0.48 284	0.51 265	0.50 278	0.56 269	0.52 270	0.36 243	0.42 268	0.39 259	0.59 277	0.65 254	0.21 214	0.58 282	0.49 220	0.59 284	0.60 276	0.58 296	0.51 222	0.51 282	0.59 257	0.53 250	0.32 267	0.51 286	0.48 268	0.54 269	0.60 264	0.65 247

MFN_U_SF_RVC	0.60 264	0.55 276	0.41 276	0.56 271	0.46 273	0.57 273	0.63 276	0.56 275	0.43 269	0.86 305	0.93 294	0.72 258	0.52 258	0.53 278	0.97 263	0.49 272	0.32 227	0.34 272	1.73 280	0.44 277	0.62 262	0.58 261	0.30 261	0.56 290	0.45 262	0.44 258	0.49 244	0.68 250

Ntro	0.87 280	1.36 303	0.44 279	1.82 300	1.04 296	1.67 296	1.60 297	0.52 272	0.44 270	0.48 284	0.42 247	0.98 270	0.40 244	1.61 297	0.64 237	0.31 222	0.49 270	0.30 263	2.69 296	0.44 277	0.68 274	0.60 266	2.13 301	0.36 272	0.45 262	0.45 259	0.52 251	0.71 254

RainbowNet	0.93 282	1.16 295	0.62 288	1.83 301	1.16 300	1.69 298	1.70 298	0.51 271	0.44 270	0.59 294	0.38 238	1.19 280	0.79 272	2.02 302	0.74 244	0.57 281	0.54 274	0.40 281	1.50 273	0.76 301	0.66 271	0.65 275	2.28 304	0.46 283	0.50 271	0.49 265	0.60 264	0.84 267

ACVNet-4b	1.08 287	1.48 307	0.48 284	2.91 310	1.12 297	1.82 305	2.71 309	0.46 266	0.44 270	0.51 288	0.43 250	1.66 293	1.85 300	2.08 304	0.46 213	0.40 256	0.82 290	0.34 272	2.68 295	0.50 280	0.65 269	0.71 280	2.24 302	0.35 267	0.45 262	0.42 254	0.53 252	0.70 252

ADCMid	0.46 248	0.29 248	0.29 254	0.26 224	0.31 248	0.33 246	0.35 253	0.41 253	0.46 273	0.31 201	0.38 238	0.48 240	0.40 244	0.21 231	1.82 294	0.35 237	0.34 234	0.27 248	0.78 254	0.28 239	0.45 218	0.46 219	0.30 261	0.24 239	0.36 248	0.53 267	0.45 233	1.42 293

PWC_ROB	0.37 231	0.27 242	0.25 245	0.23 209	0.24 224	0.23 208	0.31 247	0.29 217	0.47 274	0.25 138	0.39 241	0.37 221	0.89 277	0.19 222	0.58 230	0.32 227	0.39 253	0.29 257	0.62 241	0.29 247	0.48 230	0.48 228	0.19 222	0.33 260	0.27 205	0.26 197	0.39 220	0.67 249

SAMSARA	0.65 268	0.30 250	0.44 279	0.31 238	0.31 248	0.31 241	0.34 251	0.56 275	0.48 275	0.40 262	0.37 237	0.42 233	0.90 278	0.27 248	1.62 286	0.45 265	0.36 245	0.38 277	0.76 252	0.39 265	0.70 278	0.80 294	0.20 223	0.40 278	1.50 307	1.62 312	1.49 310	1.46 295

ELAS_RVC	0.92 281	0.65 280	0.62 288	0.92 284	0.67 283	1.21 290	0.71 280	0.72 292	0.50 276	0.49 285	1.20 305	2.45 303	1.89 302	0.44 271	1.31 272	0.46 269	0.62 277	0.55 293	1.02 264	0.42 272	0.91 300	1.06 308	0.44 280	0.54 288	1.50 307	1.22 310	1.15 298	1.19 284
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.13 288	1.26 301	0.75 298	2.58 307	1.30 305	1.73 302	1.87 302	0.75 295	0.52 277	0.59 294	0.53 266	1.29 282	0.90 278	1.85 300	0.70 240	0.48 271	1.14 302	0.40 281	4.70 308	0.54 283	0.71 281	0.60 266	2.05 299	0.61 296	0.81 289	0.47 261	0.70 277	0.82 264

ADCL	0.37 231	0.23 227	0.19 206	0.20 192	0.18 193	0.23 208	0.23 218	0.26 179	0.53 278	0.32 208	0.29 213	0.29 186	0.17 188	0.15 196	1.60 285	0.21 152	0.24 152	0.22 208	0.34 173	0.22 198	0.32 158	0.28 152	0.17 210	0.17 208	0.52 275	0.53 267	0.47 238	1.56 297

MeshStereo	0.83 278	0.44 267	0.33 266	0.78 281	0.54 279	0.61 275	0.40 256	0.68 288	0.54 279	0.45 278	0.80 288	2.32 300	1.56 294	0.24 241	2.31 310	0.71 295	0.42 260	0.29 257	1.58 275	0.30 252	1.23 312	1.10 311	0.32 267	0.34 264	0.87 290	0.60 273	1.29 304	1.36 291
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
AnyNet_C32	0.49 253	0.23 227	0.23 232	0.24 216	0.25 232	0.28 231	0.30 244	0.34 236	0.58 280	0.34 221	0.45 255	0.35 217	0.24 225	0.22 234	2.28 308	0.38 253	0.38 251	0.33 271	0.51 222	0.29 247	0.55 246	0.55 255	0.23 235	0.28 251	0.43 259	0.73 287	0.45 233	1.65 300

DispFullNet	1.20 292	1.15 294	0.77 300	1.20 287	0.97 292	1.12 289	1.34 291	0.66 287	0.58 280	0.74 301	0.82 289	3.72 315	1.48 290	1.65 299	1.03 268	1.32 316	1.00 298	0.58 296	6.30 315	1.09 315	0.84 295	0.76 287	0.42 277	0.35 267	0.50 271	0.35 237	0.68 276	1.00 279

PVD	0.56 258	0.44 267	0.36 272	0.51 265	0.43 268	0.55 268	0.47 265	0.62 283	0.59 282	0.33 217	0.48 258	0.61 251	0.74 270	0.50 276	1.52 279	0.34 232	0.51 272	0.37 276	0.76 252	0.41 271	0.61 261	0.64 274	0.30 261	0.37 273	0.56 278	0.71 285	0.61 266	0.86 269

MADNet+	0.75 273	0.45 269	0.65 292	0.63 274	0.58 280	0.50 265	0.64 278	0.75 295	0.59 282	0.62 298	0.52 264	0.94 268	0.85 273	0.46 273	2.17 306	0.74 297	0.79 288	0.53 291	1.00 263	0.65 290	0.93 301	0.75 284	0.57 288	0.67 299	0.88 291	0.72 286	0.70 277	1.05 280

ADCS	0.59 262	0.34 255	0.31 260	0.34 246	0.36 258	0.36 252	0.37 254	0.48 268	0.60 284	0.34 221	0.43 250	0.58 247	0.87 275	0.29 252	2.30 309	0.66 290	0.47 268	0.38 277	0.82 257	0.42 272	0.76 283	0.69 279	0.28 249	0.35 267	0.46 265	0.88 296	0.59 262	1.26 286

LSM0	3.53 316	0.37 263	0.30 258	0.55 270	0.45 272	0.56 269	0.63 276	0.74 293	0.61 285	0.60 297	0.87 292	1.16 278	1.39 288	0.25 245	28.52 331	45.56 331	0.55 275	0.38 277	3.16 300	0.62 286	1.14 307	1.40 317	0.31 266	0.42 280	0.59 280	0.81 291	0.98 293	2.52 314

SPS-STEREO	0.80 275	0.60 278	0.56 286	0.67 277	0.62 281	0.67 278	0.58 274	0.57 277	0.61 285	0.59 294	0.96 296	1.03 275	0.67 264	0.55 279	0.83 251	0.87 305	0.78 287	0.69 307	2.74 297	0.74 300	1.23 312	1.05 306	0.45 282	0.62 298	0.61 283	0.61 275	0.83 285	0.75 259
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.94 283	0.70 282	0.59 287	0.97 285	0.73 286	0.96 287	0.72 281	0.74 293	0.62 287	0.47 280	1.17 301	2.44 302	1.62 295	0.44 271	1.40 275	0.45 265	0.63 278	0.54 292	0.99 262	0.39 265	0.88 298	1.07 309	0.43 278	0.52 287	1.56 310	1.47 311	1.33 306	1.60 299
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.59 262	0.35 258	0.35 271	0.31 238	0.31 248	0.44 258	0.30 244	0.50 270	0.63 288	0.43 272	0.64 281	2.00 296	0.52 258	0.23 239	0.76 245	0.52 274	0.37 248	0.35 275	0.80 255	0.67 292	0.60 258	0.59 264	0.26 240	0.33 260	0.40 253	0.82 292	0.81 284	1.59 298

CSAN	0.39 237	0.37 263	0.34 269	0.33 243	0.32 252	0.27 224	0.25 225	0.36 243	0.64 289	0.43 272	0.43 250	0.73 259	0.44 251	0.20 227	0.63 234	0.25 192	0.27 190	0.26 245	0.41 191	0.43 276	0.38 190	0.34 178	0.22 233	0.33 260	0.40 253	0.47 261	0.48 240	0.55 236

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 260	0.64 279	0.47 283	0.65 275	0.41 265	0.44 258	0.57 273	0.61 282	0.68 290	0.58 291	0.39 241	0.59 248	0.58 261	0.65 287	0.76 245	0.44 262	0.35 239	0.40 281	1.53 274	0.50 280	0.54 243	0.63 272	0.46 283	0.47 284	0.51 274	0.40 248	0.41 228	0.75 259

MFMNet_re	0.74 272	0.73 283	0.66 293	0.76 280	0.64 282	0.88 286	0.74 282	0.59 279	0.68 290	0.58 291	0.69 283	1.02 273	0.61 263	0.58 282	0.96 262	0.78 300	0.87 293	0.72 309	1.08 265	0.68 293	1.07 305	0.74 283	0.54 287	0.60 295	0.59 280	0.60 273	0.80 283	0.91 272

AnyNet_C01	0.66 269	0.35 258	0.32 262	0.37 252	0.38 261	0.35 251	0.54 271	0.55 273	0.70 292	0.40 262	0.49 259	0.83 263	0.70 267	0.30 255	2.63 318	0.87 305	0.65 279	0.59 298	0.98 261	0.48 279	0.80 286	0.78 289	0.39 274	0.38 277	0.60 282	0.49 265	0.64 271	1.16 282

LVE	1.38 298	1.30 302	0.82 302	4.62 318	1.50 309	1.89 307	3.66 316	0.82 297	0.73 293	0.88 306	0.82 289	1.12 277	1.52 292	2.14 305	0.81 249	0.56 279	0.84 291	0.59 298	3.33 302	0.72 298	0.84 295	0.89 298	2.40 306	0.80 307	1.12 296	0.70 284	1.00 295	0.90 271

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 315	0.48 273	0.29 254	0.48 262	0.42 266	0.63 276	0.86 285	0.69 289	0.74 294	0.42 269	1.69 311	46.80 332	1.87 301	0.64 286	0.38 196	0.33 230	0.97 294	0.98 316	1.59 276	0.33 258	0.81 288	0.79 290	0.28 249	0.25 243	0.52 275	0.78 290	3.35 319	0.83 266

PSMNet_ROB	1.30 296	1.36 303	0.71 295	1.48 291	1.00 294	1.69 298	1.56 296	0.64 286	0.74 294	1.47 319	3.99 318	2.77 307	1.51 291	2.54 310	0.73 243	0.47 270	0.70 281	0.49 289	2.51 293	0.71 297	0.81 288	0.58 261	3.05 316	0.58 292	0.80 287	0.64 280	0.88 286	0.69 251

SGM+DAISY	1.04 286	0.66 281	0.62 288	0.75 279	0.68 284	0.82 284	0.74 282	0.69 289	0.75 296	0.64 299	1.09 298	1.35 284	1.44 289	0.60 284	1.43 276	1.04 314	0.77 286	0.68 306	2.40 291	0.80 303	1.22 310	1.15 314	0.51 285	0.67 299	1.12 296	1.05 304	1.65 312	2.69 316

SANet	0.57 260	0.32 252	0.33 266	0.36 250	0.35 255	0.44 258	0.33 250	0.55 273	0.85 297	0.33 217	0.57 272	2.42 301	1.17 286	0.32 260	0.88 253	0.24 184	0.47 268	0.31 266	0.51 222	0.31 255	0.50 239	0.45 217	0.37 273	0.37 273	0.46 265	0.54 269	0.55 258	0.98 277

IMH-64-1	1.18 290	1.19 297	0.74 296	1.63 293	1.26 301	1.69 298	1.85 300	0.84 298	0.90 298	0.44 276	0.62 279	1.36 285	1.74 298	2.49 308	2.46 314	0.60 286	0.72 282	0.47 286	1.73 280	0.64 288	0.70 278	0.79 290	2.49 308	0.58 292	1.08 294	0.63 278	0.97 291	1.31 288

IMH-64	1.18 290	1.19 297	0.74 296	1.63 293	1.26 301	1.69 298	1.85 300	0.84 298	0.90 298	0.44 276	0.62 279	1.36 285	1.74 298	2.49 308	2.46 314	0.60 286	0.72 282	0.47 286	1.73 280	0.64 288	0.70 278	0.79 290	2.49 308	0.58 292	1.08 294	0.63 278	0.97 291	1.31 288

IMH	1.30 296	1.22 300	0.76 299	1.65 295	1.27 303	1.73 302	1.88 303	0.86 300	0.93 300	0.47 280	0.65 282	1.48 289	2.97 311	3.97 324	1.50 277	0.59 284	0.76 285	0.49 289	2.25 288	0.70 295	0.69 277	0.79 290	2.64 310	0.61 296	1.16 300	0.76 288	0.89 288	1.49 296

WAO-6	1.14 289	1.08 291	0.68 294	1.50 292	1.15 298	1.39 292	1.55 295	0.88 301	0.96 301	0.77 302	0.72 286	1.28 281	1.96 303	1.91 301	2.45 313	0.71 295	1.18 304	0.55 293	1.42 271	0.69 294	0.97 302	0.99 304	0.91 291	0.67 299	1.13 298	0.88 296	1.02 296	1.43 294

STStereo	1.28 295	0.74 284	0.83 303	2.32 304	0.84 291	2.27 312	0.98 289	1.04 308	0.96 301	0.51 288	1.19 303	3.30 311	2.84 308	0.25 245	2.59 317	0.45 265	0.38 251	0.26 245	4.54 307	0.33 258	0.51 241	0.47 225	0.28 249	0.56 290	1.24 302	0.96 302	1.38 307	2.45 312

PWCK	1.58 303	1.40 305	0.79 301	1.70 297	1.03 295	1.55 294	1.42 293	1.11 311	0.98 303	1.00 311	1.23 307	2.78 309	1.53 293	0.82 289	0.88 253	0.55 278	0.99 295	0.57 295	13.43 322	0.90 306	1.12 306	0.75 284	1.15 293	0.82 308	1.04 292	0.88 296	0.93 289	1.27 287

Dean	1.27 294	1.44 306	0.85 304	2.93 311	1.62 310	1.95 310	2.03 306	0.96 304	1.00 304	0.91 308	0.75 287	1.51 290	1.65 296	2.05 303	0.80 247	0.64 289	1.01 299	0.60 303	1.86 285	0.85 305	0.85 297	0.75 284	2.35 305	0.79 306	1.15 299	0.85 293	1.19 299	0.85 268

MANE	1.47 300	0.77 285	0.87 305	1.01 286	0.81 289	0.96 287	0.93 287	1.00 306	1.05 305	0.43 272	0.69 283	2.28 299	2.16 304	0.39 268	1.68 291	1.01 313	0.65 279	2.72 321	1.45 272	0.40 269	0.77 285	0.73 282	0.34 272	0.67 299	2.42 318	2.81 319	4.52 320	6.28 320

WAO-7	0.99 285	0.85 287	0.88 306	1.81 299	0.83 290	0.71 280	0.92 286	1.01 307	1.13 306	0.96 310	1.28 308	1.37 287	1.65 296	0.63 285	1.55 283	0.76 299	0.73 284	0.47 286	2.44 292	0.73 299	0.72 282	0.76 287	0.26 240	0.88 311	0.71 284	0.85 293	0.74 281	1.09 281

JetBlue	1.43 299	1.11 292	1.03 312	1.46 290	1.15 298	1.66 295	1.51 294	0.92 303	1.14 307	0.58 291	0.47 257	3.28 310	0.71 268	1.15 291	2.51 316	1.00 312	1.09 300	0.86 312	1.32 268	0.78 302	1.48 317	1.53 318	1.15 293	0.78 305	1.31 304	2.14 317	1.44 308	5.15 319

UNDER WATER-64	1.98 306	1.91 316	1.15 314	3.52 317	2.32 317	2.83 319	3.30 313	1.72 316	1.25 308	1.12 314	1.19 303	3.41 314	2.89 309	3.11 315	2.13 305	0.90 307	1.77 316	0.77 311	2.32 290	1.05 310	1.17 308	1.23 315	3.96 323	1.06 314	1.41 305	2.13 316	1.31 305	2.65 315

UNDER WATER	2.15 307	1.92 317	1.13 313	3.36 316	2.59 318	2.77 318	3.73 317	1.63 314	1.36 309	1.02 313	1.02 297	3.30 311	7.25 314	3.39 319	1.54 280	0.91 309	1.80 317	0.75 310	3.15 299	1.08 311	1.27 315	1.14 313	3.84 322	1.20 318	1.46 306	1.78 314	1.26 300	2.46 313

WAO-8	1.55 301	1.53 308	1.00 309	2.82 308	1.43 307	1.91 308	2.01 304	1.05 309	1.38 310	1.44 317	1.87 312	2.25 297	2.76 305	2.68 311	1.01 266	0.83 302	0.99 295	0.59 298	3.35 303	1.08 311	0.82 290	0.85 295	1.36 296	0.82 308	1.60 312	1.12 306	1.27 301	1.93 308

Venus	1.55 301	1.53 308	1.00 309	2.82 308	1.43 307	1.91 308	2.01 304	1.05 309	1.38 310	1.44 317	1.87 312	2.25 297	2.76 305	2.68 311	1.01 266	0.83 302	0.99 295	0.59 298	3.35 303	1.08 311	0.82 290	0.85 295	1.36 296	0.82 308	1.60 312	1.12 306	1.27 301	1.93 308

JetRed	2.50 313	2.16 318	2.32 319	1.72 298	1.88 312	2.59 315	3.38 314	1.86 318	1.53 312	1.15 315	0.93 294	2.77 307	0.67 264	2.39 306	3.50 321	2.17 318	2.74 319	3.15 323	1.82 284	1.37 316	3.39 321	2.94 322	2.72 312	1.27 319	2.55 319	6.99 324	2.85 317	4.69 318

notaker	1.84 304	1.90 315	1.02 311	3.19 314	2.19 316	2.44 313	2.77 310	1.11 311	1.57 313	0.91 308	1.09 298	3.37 313	5.56 313	3.13 317	1.35 273	0.81 301	1.34 313	0.71 308	4.26 306	1.08 311	1.22 310	0.99 304	2.96 315	0.93 312	0.74 286	0.77 289	0.98 293	1.18 283

KSHMR	2.37 312	1.84 314	1.23 316	6.67 323	1.97 314	2.73 317	3.45 315	1.31 313	1.69 314	1.18 316	1.18 302	1.71 295	11.63 321	3.21 318	1.67 290	1.07 315	1.11 301	0.92 314	5.58 311	1.04 309	1.23 312	1.05 306	3.26 317	1.06 314	1.99 317	1.18 309	1.28 303	1.85 305

BEATNet-Init1	4.26 318	5.23 322	1.17 315	9.10 325	2.61 319	8.41 326	4.21 318	2.29 319	1.73 315	0.88 306	2.38 315	6.02 319	9.23 318	0.65 287	2.70 319	2.20 319	1.24 305	0.94 315	17.87 323	4.86 323	2.04 318	1.87 320	1.10 292	1.14 316	4.62 321	2.07 315	11.53 328	6.94 322

TorneroNet-64	1.85 305	1.56 310	0.93 308	3.34 315	1.31 306	2.18 311	2.65 308	0.91 302	2.21 316	0.66 300	0.83 291	2.72 304	7.56 315	3.04 314	1.76 292	0.67 292	1.35 314	0.59 298	4.05 305	1.02 308	0.98 303	0.96 301	2.67 311	0.69 303	1.24 302	1.15 308	0.88 286	2.15 310

MADNet++	2.28 310	1.66 312	1.91 318	1.39 289	2.03 315	1.38 291	1.73 299	1.80 317	2.24 317	2.07 321	2.44 317	2.76 306	2.81 307	1.52 296	2.18 307	2.45 320	2.29 318	1.71 318	2.86 298	2.56 319	4.03 322	5.19 324	1.23 295	2.35 321	1.50 307	3.83 321	2.07 316	1.70 301

TorneroNet	2.33 311	1.60 311	0.88 306	5.64 321	1.76 311	2.56 314	2.94 311	0.97 305	2.29 318	0.79 303	1.98 314	4.07 317	12.24 322	3.12 316	1.29 271	0.67 292	1.30 312	0.61 304	5.93 312	1.00 307	1.04 304	0.98 303	2.79 314	0.70 304	1.86 315	1.04 303	1.02 296	1.87 306

LRCNet_RVC	10.22 324	14.24 327	3.26 321	20.74 328	17.71 329	19.88 329	15.89 328	6.49 325	2.47 319	19.87 329	12.97 327	19.40 327	8.44 317	26.62 330	2.33 311	0.74 297	10.08 326	5.54 324	23.31 327	6.95 324	2.43 320	1.11 312	22.86 328	8.58 325	0.73 285	0.39 247	1.72 314	1.19 284

LE_ROB	3.57 317	0.92 289	1.49 317	2.33 305	9.96 327	1.83 306	7.73 325	2.31 320	3.13 320	0.47 280	1.49 309	9.10 324	13.79 327	0.47 274	0.63 234	0.25 192	0.44 261	0.29 257	6.00 313	1.38 317	0.66 271	0.52 246	2.47 307	2.28 320	5.36 322	4.46 322	6.14 322	10.46 325

ktn	2.52 314	1.71 313	3.02 320	2.41 306	1.88 312	2.62 316	3.04 312	1.69 315	4.13 321	1.01 312	1.21 306	8.17 323	10.18 319	2.80 313	1.51 278	0.93 310	1.72 315	0.87 313	6.22 314	1.56 318	1.20 309	1.09 310	2.75 313	0.93 312	1.19 301	1.07 305	1.46 309	1.74 302

HanzoNet	4.54 319	4.29 321	3.74 324	6.10 322	3.77 320	7.50 325	8.23 326	3.94 323	4.82 322	1.56 320	2.42 316	11.35 325	12.90 325	10.81 328	1.84 295	1.89 317	4.65 323	1.35 317	10.71 320	3.05 320	2.04 318	1.81 319	5.00 326	1.14 316	1.80 314	1.67 313	1.81 315	2.33 311

DPSimNet_ROB	5.23 320	7.46 323	3.48 323	6.82 324	6.53 325	4.88 322	5.29 323	5.03 324	6.96 323	3.68 324	10.30 326	6.62 320	7.58 316	4.15 325	3.41 320	2.75 321	5.59 324	2.26 319	12.16 321	3.45 321	5.93 324	2.70 321	3.37 318	3.75 322	3.16 320	3.16 320	4.52 320	6.28 320

DGTPSM_ROB	8.76 321	3.83 319	10.08 325	3.08 312	5.50 321	3.48 320	5.02 321	3.60 321	8.96 324	3.18 322	7.06 321	3.95 316	10.56 320	3.59 320	11.06 323	10.70 323	4.35 321	10.50 325	5.45 310	9.91 325	5.93 324	14.37 326	4.39 324	8.90 326	9.99 324	27.43 328	11.00 326	30.59 328

DPSMNet_ROB	8.99 322	3.86 320	10.11 326	3.11 313	5.51 322	3.54 321	5.03 322	3.60 321	9.04 325	3.27 323	7.95 323	4.19 318	13.43 326	3.66 321	11.12 324	10.86 324	4.47 322	10.71 326	6.43 316	9.92 326	5.99 326	14.50 327	4.39 324	8.90 326	10.15 325	27.43 328	11.02 327	30.59 328

DPSM_ROB	13.12 326	7.70 324	11.86 327	4.97 319	5.71 323	6.03 323	4.61 319	8.36 327	10.82 326	6.72 325	8.03 324	8.12 321	12.29 323	3.81 322	13.89 325	13.57 325	10.28 327	13.36 327	9.07 318	11.67 327	16.11 328	18.73 330	3.51 319	10.91 328	27.70 329	35.86 330	31.04 330	39.53 330

DPSM	13.12 326	7.70 324	11.86 327	4.97 319	5.71 323	6.03 323	4.61 319	8.36 327	10.82 326	6.72 325	8.03 324	8.12 321	12.29 323	3.81 322	13.89 325	13.57 325	10.28 327	13.36 327	9.07 318	11.67 327	16.11 328	18.73 330	3.51 319	10.91 328	27.70 329	35.86 330	31.04 330	39.53 330

HaxPig	19.43 328	21.64 329	18.72 329	23.90 329	23.72 330	22.99 330	25.27 329	20.59 330	18.36 328	26.33 330	23.18 329	22.04 328	16.59 328	24.59 329	21.93 327	18.51 327	20.93 330	19.75 329	22.56 326	20.41 329	14.06 327	11.69 325	27.14 329	18.65 330	6.94 323	12.03 327	7.78 323	14.26 327

MEDIAN_ROB	22.61 329	26.37 330	23.42 330	27.86 330	27.01 331	26.90 331	28.47 330	24.00 331	21.42 329	31.43 331	26.90 330	25.65 329	19.56 329	27.54 331	23.81 328	20.10 328	25.89 331	23.65 330	27.64 329	24.33 331	18.71 330	15.27 328	29.65 330	20.16 331	10.22 326	11.12 326	10.11 325	13.24 326

CasAABBNet	26.35 331	15.49 328	23.85 331	9.95 326	11.46 328	12.03 328	9.23 327	16.79 329	21.84 330	13.64 328	16.11 328	16.45 326	24.90 331	7.58 327	27.95 330	27.14 330	20.53 329	26.83 332	18.10 324	23.37 330	32.22 332	37.28 332	6.99 327	21.98 332	55.78 332	72.24 332	62.39 332	79.48 332

PML	11.09 325	9.28 326	3.40 322	11.88 327	6.99 326	11.60 327	5.97 324	7.04 326	24.50 331	8.92 327	28.99 331	32.63 331	39.39 332	6.18 326	5.69 322	4.14 322	8.31 325	2.99 322	18.83 325	4.50 322	4.70 323	4.40 323	3.75 321	3.98 323	10.54 327	5.17 323	18.60 329	7.08 323

AVERAGE_ROB	25.62 330	30.03 332	26.88 332	31.96 331	30.85 332	31.13 332	32.49 331	28.35 332	25.87 332	34.56 332	30.30 332	30.39 330	23.71 330	31.94 332	27.62 329	24.45 329	28.60 332	25.76 331	30.73 330	27.87 332	22.22 331	18.68 329	33.77 331	25.40 333	10.86 328	8.77 325	9.34 324	9.16 324

ASD4																								5.70 324

Low-res two-view benchmark