Low-res two-view results

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

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

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

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

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

StereoVision	0.13 1	0.11 11	0.03 3	0.04 5	0.04 6	0.00 1	0.03 16	0.04 11	0.03 4	0.03 24	0.00 1	0.19 8	0.02 4	0.02 16	1.02 4	0.79 11	0.13 6	0.02 3	0.30 9	0.04 3	0.21 6	0.19 2	0.00 1	0.06 9	0.04 11	0.00 1	0.12 4	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 2	0.11 11	0.04 5	0.05 7	0.06 11	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.05 10	0.24 52	0.00 1	0.16 5	0.06 20	0.01 5	1.29 6	1.05 20	0.06 1	0.04 6	0.06 2	0.05 5	0.40 13	0.86 10	0.00 1	0.04 5	0.04 11	0.01 4	0.05 1	0.00 1

AASNet	0.20 3	0.45 69	0.24 21	0.09 27	0.09 19	0.00 1	0.08 50	0.05 14	0.05 10	0.26 53	0.00 1	0.18 6	0.04 9	0.01 5	1.13 5	0.68 7	0.12 2	0.04 6	0.09 5	0.16 23	0.29 9	0.77 8	0.01 7	0.07 12	0.00 1	0.02 12	0.49 14	0.03 13

TDLM	0.20 3	0.10 9	0.21 17	0.08 23	0.23 47	0.02 32	0.04 24	0.19 24	0.04 7	0.02 22	0.10 58	0.67 73	0.05 14	0.10 72	0.43 1	0.28 1	0.35 29	0.20 29	0.02 1	0.01 1	0.12 1	1.22 12	0.05 48	0.01 1	0.00 1	0.02 12	0.41 12	0.41 61

CroCo-Stereo	0.21 5	0.09 8	0.03 3	0.05 7	0.07 16	0.00 1	0.00 1	0.04 11	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.09 4	0.07 21	0.00 1	1.51 11	1.11 21	0.17 9	0.08 13	0.76 20	0.05 5	0.40 13	0.85 9	0.00 1	0.04 5	0.04 11	0.01 4	0.08 3	0.00 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
delet	0.21 5	0.08 6	0.24 21	0.06 10	0.05 8	0.02 32	0.04 24	0.02 2	0.05 10	0.34 62	0.00 1	0.20 9	0.04 9	0.02 16	1.45 10	0.53 3	0.23 13	0.07 9	0.12 7	0.06 7	0.15 3	0.38 4	0.01 7	0.06 9	0.01 3	0.01 4	1.50 32	0.02 9

ProNet	0.22 7	0.03 1	0.09 8	0.01 1	0.00 1	0.12 82	0.75 135	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.22 111	1.31 7	1.03 18	0.22 11	0.01 2	0.09 5	0.12 16	0.24 7	1.33 15	0.03 39	0.01 1	0.07 19	0.00 1	0.05 1	0.00 1

RAFT	0.28 8	0.04 2	0.31 28	0.02 2	0.00 1	0.12 82	0.12 67	0.93 65	0.01 1	0.69 84	0.00 1	0.18 6	0.00 1	0.01 5	2.07 17	1.23 29	0.23 13	0.00 1	0.06 2	0.21 32	0.15 3	0.60 5	0.00 1	0.06 9	0.03 8	0.01 4	0.34 10	0.00 1

AANet_RVC	0.29 9	0.05 4	0.28 26	0.06 10	0.21 43	0.00 1	0.24 98	0.03 5	0.17 58	0.34 62	0.01 41	0.08 3	0.04 9	0.01 5	2.17 19	0.58 4	0.16 8	0.07 9	0.44 14	0.20 28	0.13 2	0.33 3	0.03 39	0.07 12	0.02 4	0.06 21	1.15 24	0.86 79

MMNet	0.34 10	0.21 20	0.07 6	0.05 7	0.06 11	0.00 1	0.12 67	0.03 5	0.04 7	0.22 50	0.00 1	0.36 23	0.02 4	0.05 44	2.17 19	0.69 8	0.33 26	0.15 23	0.34 11	0.07 8	0.34 11	0.60 5	0.06 54	0.10 17	0.03 8	0.05 20	2.93 59	0.02 9

iRaftStereo_RVC	0.35 11	0.21 20	0.33 32	0.22 41	0.15 27	0.02 32	0.02 8	0.05 14	0.08 23	0.00 1	0.00 1	0.28 17	0.11 36	0.03 28	1.35 8	0.98 16	0.35 29	0.07 9	0.49 15	0.17 25	1.05 36	2.96 41	0.00 1	0.05 7	0.09 22	0.01 4	0.23 6	0.04 16

DMCA	0.36 12	0.36 57	0.19 16	0.17 34	0.09 19	0.02 32	0.05 32	0.02 2	0.05 10	0.58 80	0.00 1	0.39 32	0.05 14	0.01 5	2.07 17	0.98 16	0.54 54	0.12 17	0.23 8	0.10 13	0.46 16	1.38 17	0.01 7	0.22 47	0.03 8	0.08 23	1.30 25	0.15 41

StereoIM	0.39 13	0.23 25	0.35 35	0.07 18	0.15 27	0.02 32	0.04 24	0.08 16	0.07 20	1.22 118	0.00 1	0.23 14	0.03 6	0.02 16	1.62 12	1.29 36	0.14 7	0.29 44	1.62 40	0.12 16	0.84 29	1.37 16	0.01 7	0.18 38	0.20 44	0.16 34	0.17 5	0.04 16

CVANet_RVC	0.42 14	0.29 39	0.82 100	0.60 123	0.31 65	0.18 105	0.03 16	1.58 86	0.25 75	0.12 39	0.28 80	0.84 85	0.05 14	0.11 77	0.69 2	0.46 2	0.36 31	0.25 38	0.08 4	0.08 11	0.20 5	1.95 24	0.02 30	0.05 7	0.06 18	0.03 16	0.70 17	1.10 91

MIF-Stereo	0.45 15	0.30 42	0.37 44	0.08 23	0.19 36	0.01 8	0.02 8	0.10 20	0.09 30	0.00 1	0.00 1	0.49 45	0.09 28	0.05 44	2.28 23	1.53 53	0.28 20	0.43 72	1.84 49	0.14 21	1.17 40	1.99 28	0.01 7	0.23 50	0.16 41	0.10 26	0.26 8	0.03 13

RAFT + AFF	0.48 16	0.05 4	0.01 2	0.22 41	0.03 5	0.04 50	0.14 74	0.03 5	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.32 21	0.03 6	0.07 54	4.66 88	0.97 15	0.56 60	0.09 14	2.34 58	0.04 3	0.69 22	1.96 25	0.02 30	0.22 47	0.15 38	0.12 29	0.24 7	0.01 7

HCRNet	0.49 17	0.39 59	0.36 39	0.29 64	0.12 24	0.01 8	0.06 40	0.03 5	0.01 1	1.48 133	0.00 1	0.20 9	0.05 14	0.01 5	2.61 28	0.78 10	0.42 40	0.07 9	0.32 10	0.12 16	0.37 12	2.22 31	0.02 30	0.02 3	0.02 4	0.02 12	3.33 77	0.03 13

UPFNet	0.52 18	0.31 43	0.76 92	0.22 41	0.28 61	0.02 32	0.05 32	0.09 19	0.08 23	0.38 68	0.00 1	0.38 29	0.03 6	0.24 113	3.16 40	1.04 19	0.34 27	0.14 20	0.59 17	0.34 50	0.44 15	1.09 11	0.01 7	0.30 61	0.05 15	0.01 4	3.54 86	0.05 21

AEACV	0.55 19	0.71 105	0.34 33	0.04 5	0.05 8	0.10 79	0.02 8	0.02 2	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.20 9	0.13 41	0.05 44	2.71 31	2.52 108	0.12 2	0.64 91	1.33 36	0.95 118	0.81 26	3.06 47	0.32 128	0.09 16	0.02 4	0.20 38	0.41 12	0.00 1

test croco	0.56 20	0.39 59	0.44 56	0.17 34	0.41 100	0.01 8	0.01 2	0.74 59	0.08 23	0.01 18	0.00 1	0.74 78	0.14 44	0.04 40	2.91 35	1.93 77	0.25 17	0.44 75	1.02 27	0.16 23	1.65 65	2.50 36	0.01 7	0.41 79	0.21 48	0.06 21	0.36 11	0.10 27

anonymousdsp	0.56 20	0.10 9	0.36 39	0.24 50	0.07 16	0.09 76	0.01 2	0.04 11	0.05 10	0.00 1	2.27 138	0.22 13	0.20 60	0.00 1	2.28 23	1.41 45	0.28 20	0.17 27	0.52 16	0.67 98	0.56 18	3.56 59	0.31 126	0.07 12	0.02 4	0.01 4	1.65 35	0.01 7

GMStereo	0.56 20	0.94 129	0.07 6	0.25 54	0.06 11	0.01 8	0.02 8	0.15 23	0.07 20	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.01 3	0.01 5	2.04 16	1.15 25	0.34 27	0.18 28	2.72 77	0.11 14	1.52 54	2.04 29	0.00 1	0.08 15	0.20 44	0.03 16	2.65 52	0.04 16
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MIF-Stereo (partial)	0.58 23	0.39 59	0.42 52	0.07 18	0.22 45	0.02 32	0.03 16	0.08 16	0.11 38	0.01 18	0.01 41	0.50 49	0.12 38	0.03 28	2.35 25	1.69 64	0.25 17	0.60 89	0.91 25	0.11 14	1.40 47	2.26 33	0.01 7	0.34 64	0.12 31	0.29 47	2.91 58	0.38 59

RYNet	0.61 24	0.04 2	0.00 1	0.02 2	0.04 6	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.04 7	0.07 28	0.00 1	0.07 2	0.12 38	0.00 1	4.57 84	0.66 6	0.12 2	0.99 139	0.37 12	0.02 2	0.25 8	0.10 1	0.05 48	0.03 4	0.08 21	7.32 175	1.40 28	0.12 37

GANet	0.63 25	0.72 107	0.73 88	0.46 111	0.40 98	1.37 158	0.41 116	0.45 45	0.06 17	0.21 46	2.81 158	2.16 128	0.28 73	0.47 150	0.89 3	0.62 5	0.74 77	0.38 57	0.38 13	0.07 8	0.30 10	1.98 27	0.14 90	0.13 25	0.20 44	0.03 16	0.52 15	0.22 45

TestStereo	0.64 26	0.64 94	0.54 72	0.22 41	0.11 23	0.01 8	0.03 16	1.87 100	0.23 71	0.30 57	0.00 1	0.37 27	0.08 24	0.01 5	1.75 14	0.93 14	0.45 43	0.23 37	2.92 84	0.12 16	1.51 53	1.70 18	0.05 48	0.11 21	0.21 48	0.46 58	2.24 45	0.13 39

UNet	0.67 27	0.32 44	0.47 64	0.27 59	0.23 47	0.03 44	0.15 77	0.55 54	0.14 47	1.13 110	0.00 1	0.61 64	0.17 55	0.15 91	2.26 21	1.51 52	0.50 49	0.22 32	1.51 39	0.25 37	0.75 23	1.79 21	0.18 100	0.60 110	0.07 19	0.32 50	3.43 83	0.61 71

HITNet	0.68 28	0.16 15	0.11 10	0.07 18	0.10 22	0.01 8	0.03 16	1.72 90	0.79 120	0.11 33	0.00 1	0.77 82	0.28 73	0.12 84	2.69 29	1.17 26	0.45 43	0.14 20	0.72 19	0.25 37	1.61 63	2.80 39	0.01 7	0.17 35	0.04 11	0.15 32	3.40 81	0.41 61
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IER	0.69 29	0.46 71	0.29 27	0.30 68	0.18 32	0.01 8	0.09 57	0.42 41	0.11 38	1.07 107	0.07 55	1.62 120	0.05 14	0.20 103	3.15 39	1.25 30	0.40 36	0.16 25	0.82 22	0.44 62	0.57 19	2.22 31	0.21 104	0.34 64	0.09 22	1.03 87	2.96 60	0.28 49

HGLStereo	0.70 30	0.34 54	0.41 50	0.23 47	0.31 65	0.02 32	0.17 84	0.08 16	0.13 45	1.20 117	0.69 107	0.25 15	0.15 46	0.09 67	2.36 26	1.50 50	0.57 62	0.29 44	1.25 31	0.24 35	1.13 39	3.16 52	0.08 73	0.34 64	0.18 42	0.19 36	3.13 65	0.47 65

CFNet	0.72 31	0.50 77	0.71 84	0.48 114	0.45 107	0.06 71	0.27 102	0.58 55	0.09 30	0.65 83	0.04 49	0.84 85	0.10 33	0.05 44	2.80 33	0.75 9	0.60 64	0.09 14	0.84 24	0.41 58	1.10 38	1.22 12	0.03 39	0.13 25	0.58 72	1.14 89	3.44 84	1.47 99

RAFT_CTSACE	0.74 32	0.81 117	0.44 56	0.25 54	0.08 18	0.15 97	0.03 16	1.99 105	0.06 17	0.00 1	0.11 59	0.47 43	0.46 101	0.01 5	2.74 32	1.26 31	0.29 25	0.16 25	0.77 21	0.13 20	0.79 24	4.54 90	0.01 7	0.15 30	0.25 53	0.01 4	3.88 106	0.04 16

test_5	0.76 33	0.61 91	0.21 17	0.02 2	0.02 4	0.11 80	0.01 2	2.75 150	0.05 10	0.00 1	4.29 172	0.49 45	0.44 94	0.00 1	1.73 13	1.27 35	0.22 11	0.14 20	1.14 29	0.09 12	0.46 16	3.08 49	0.01 7	0.19 39	0.09 22	0.00 1	2.97 61	0.02 9

RAFT+CT+SA	0.77 34	0.83 119	0.24 21	0.15 33	0.05 8	0.01 8	0.02 8	2.46 130	0.09 30	0.11 33	0.00 1	0.89 93	0.40 90	0.01 5	1.42 9	1.63 59	0.18 10	0.21 31	2.39 60	0.27 40	0.93 31	4.66 96	0.01 7	0.20 42	0.13 32	0.02 12	3.33 77	0.05 21

ADLNet	0.79 35	0.95 130	0.12 11	0.22 41	0.28 61	0.09 76	0.05 32	1.25 75	0.10 35	0.32 60	0.06 52	2.48 133	0.08 24	0.20 103	3.48 46	1.14 24	0.48 46	0.11 16	0.60 18	0.23 34	0.60 20	3.03 45	0.01 7	0.10 17	0.91 89	0.83 80	3.15 66	0.34 55

raft+_RVC	0.80 36	0.41 64	0.45 61	0.34 81	0.24 50	0.03 44	0.08 50	2.24 116	0.09 30	0.07 28	0.00 1	0.42 37	0.08 24	0.02 16	3.49 47	3.16 135	0.48 46	0.12 17	2.60 72	0.82 107	0.94 32	3.69 62	0.03 39	0.20 42	0.35 56	0.14 31	0.69 16	0.35 57

ARAFT	0.80 36	0.22 23	0.31 28	0.31 70	0.12 24	0.01 8	0.02 8	0.24 34	0.09 30	1.28 120	0.00 1	0.53 52	0.04 9	0.09 67	3.18 41	1.99 81	0.51 51	0.34 52	2.69 76	0.14 21	1.96 84	2.75 37	0.02 30	0.20 42	0.80 87	0.03 16	3.53 85	0.13 39

LL-Strereo2	0.81 38	0.27 36	0.35 35	0.09 27	0.14 26	0.17 103	0.08 50	2.21 115	0.19 64	0.00 1	0.00 1	0.26 16	0.05 14	0.20 103	2.27 22	2.72 116	0.12 2	0.15 23	2.40 61	0.52 74	1.77 76	5.39 113	0.06 54	0.17 35	0.43 62	0.12 29	1.55 34	0.31 51

DMCA-RVC	0.82 39	0.43 66	0.50 66	0.31 70	0.59 119	0.15 97	1.13 142	0.29 36	1.52 154	1.29 122	0.34 86	0.64 68	0.14 44	0.17 95	3.74 55	1.26 31	0.80 81	0.51 81	0.97 26	0.51 73	0.87 30	1.93 23	0.26 119	0.40 78	0.13 32	0.08 23	2.70 53	0.50 66

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 40	0.08 6	0.36 39	0.18 36	0.21 43	0.01 8	0.06 40	1.75 92	0.21 69	0.14 41	0.15 69	0.45 40	0.16 49	0.03 28	4.05 72	1.87 70	0.36 31	0.42 68	1.67 42	0.17 25	1.76 75	4.52 89	0.02 30	0.11 21	0.38 59	2.70 124	0.33 9	0.33 53

MIM_Stereo	0.83 40	0.15 14	0.44 56	0.34 81	0.24 50	0.12 82	0.08 50	2.02 106	0.08 23	0.00 1	0.24 78	0.31 20	0.10 33	0.03 28	3.34 42	2.91 123	0.24 15	0.67 96	2.62 73	0.89 113	1.44 51	3.49 56	0.06 54	0.26 52	0.20 44	0.24 40	1.72 37	0.18 43

DSFCA	0.83 40	0.44 67	0.51 70	0.29 64	0.59 119	0.05 58	0.61 132	0.23 29	0.55 101	0.49 76	0.58 101	0.48 44	0.11 36	0.04 40	2.83 34	1.42 46	0.78 80	0.72 106	1.15 30	0.65 96	1.24 43	3.01 43	0.21 104	0.53 102	0.55 70	0.83 80	3.19 69	0.46 64

test_4	0.84 43	0.11 11	0.61 75	0.30 68	0.20 38	0.08 73	0.30 103	0.10 20	0.10 35	0.03 24	0.61 103	0.79 83	0.16 49	0.18 97	3.62 51	3.39 146	0.24 15	0.43 72	1.98 51	0.30 43	1.21 42	3.26 54	0.09 77	0.21 46	0.23 51	0.33 51	3.56 87	0.25 48

RASNet	0.86 44	0.32 44	0.77 94	0.46 111	0.31 65	0.18 105	0.10 63	0.95 66	0.14 47	1.11 108	0.09 57	0.53 52	0.44 94	0.35 136	1.76 15	1.87 70	0.59 63	0.22 32	1.13 28	0.07 8	1.42 50	3.94 70	0.17 98	0.53 102	0.46 64	0.37 56	3.64 91	1.29 96

AFF-stereo	0.88 45	0.32 44	0.50 66	0.35 88	0.20 38	0.11 80	0.37 113	0.41 40	0.11 38	1.15 111	0.00 1	0.66 72	0.07 21	0.02 16	4.33 76	1.39 44	0.40 36	0.90 127	3.49 99	0.26 39	1.61 63	2.83 40	0.02 30	0.22 47	0.49 65	0.18 35	3.16 67	0.10 27

CAS	0.89 46	0.22 23	0.39 48	0.21 39	0.24 50	0.03 44	0.36 112	0.23 29	0.62 108	1.28 120	0.16 70	0.38 29	0.84 143	0.12 84	3.10 38	1.87 70	0.94 102	0.75 110	1.30 34	0.58 81	2.82 102	3.00 42	0.03 39	0.12 23	0.13 32	0.72 76	1.80 39	1.89 112

DISCO	0.90 47	0.96 134	0.36 39	0.06 10	0.36 83	0.63 136	0.54 128	0.23 29	0.32 83	1.72 139	0.58 101	0.41 35	0.29 75	0.04 40	2.98 37	1.47 49	1.02 110	0.31 49	3.32 93	0.56 80	1.01 34	3.01 43	0.13 87	0.33 63	0.13 32	0.33 51	2.81 56	0.43 63

rafts_anoy	0.92 48	0.33 50	0.86 104	0.37 93	0.24 50	0.05 58	0.07 45	2.48 132	0.14 47	0.01 18	0.00 1	0.20 9	0.04 9	0.02 16	3.97 67	3.08 130	0.56 60	0.40 62	2.20 57	0.34 50	1.65 65	3.86 69	0.02 30	0.27 54	0.99 95	0.73 77	0.87 20	0.98 89

TestStereo1	0.93 49	0.98 135	0.22 19	0.07 18	0.18 32	0.01 8	0.04 24	1.07 69	0.08 23	0.11 33	0.00 1	0.39 32	0.56 113	0.12 84	4.92 101	2.03 85	0.28 20	0.22 32	2.98 86	0.20 28	1.56 57	3.94 70	0.01 7	0.15 30	0.10 26	1.19 92	3.74 94	0.05 21

SA-5K	0.93 49	0.98 135	0.22 19	0.07 18	0.18 32	0.01 8	0.04 24	1.07 69	0.08 23	0.11 33	0.00 1	0.39 32	0.56 113	0.12 84	4.92 101	2.03 85	0.28 20	0.22 32	2.98 86	0.20 28	1.56 57	3.94 70	0.01 7	0.15 30	0.10 26	1.19 92	3.74 94	0.05 21

GLC_STEREO	0.93 49	0.48 74	0.65 77	0.25 54	0.33 77	0.03 44	0.11 65	2.37 127	0.20 65	0.16 44	0.04 49	0.38 29	0.15 46	0.02 16	3.66 52	2.05 90	0.67 70	0.25 38	2.56 69	0.42 61	2.90 103	3.06 47	0.09 77	0.19 39	0.09 22	0.10 26	3.70 92	0.31 51

NVstereo2D	0.93 49	0.48 74	0.17 13	0.24 50	0.42 103	0.41 124	0.08 50	1.64 87	0.59 106	0.87 96	1.05 115	0.42 37	0.21 64	0.08 63	5.64 119	2.38 105	0.82 86	0.59 87	1.71 44	0.24 35	1.26 44	2.48 35	0.06 54	0.47 92	1.31 106	0.29 47	1.04 22	0.24 47

CASnet	0.96 53	0.54 80	0.54 72	0.24 50	0.36 83	0.05 58	0.26 101	0.52 51	0.18 62	0.06 27	0.06 52	0.70 75	0.36 83	0.01 5	4.36 77	1.50 50	0.66 69	0.40 62	2.56 69	0.34 50	3.82 132	4.34 82	0.03 39	0.35 71	1.67 122	0.11 28	1.72 37	0.23 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TESTraft	1.00 54	0.95 130	0.32 31	0.06 10	0.17 30	0.01 8	0.03 16	1.49 84	0.07 20	0.78 90	0.00 1	0.46 41	0.64 121	0.19 98	4.75 94	2.06 91	0.26 19	0.20 29	2.78 80	0.36 55	1.26 44	4.60 93	0.07 68	0.17 35	0.11 30	1.53 102	3.70 92	0.04 16

RALCasStereoNet	1.00 54	0.37 58	1.07 120	0.37 93	0.32 75	0.06 71	0.20 93	2.08 112	0.15 52	1.01 103	0.04 49	0.61 64	0.16 49	0.03 28	3.74 55	3.43 150	0.41 39	0.26 40	1.40 37	0.75 104	1.44 51	4.55 91	0.03 39	0.26 52	0.78 86	1.36 98	0.91 21	1.22 95

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 54	0.33 50	0.75 91	0.38 97	0.42 103	0.14 91	0.43 120	0.97 67	0.13 45	1.32 124	0.00 1	0.65 71	0.09 28	0.03 28	4.73 90	1.46 48	0.50 49	0.13 19	3.58 100	0.49 67	1.60 61	4.02 74	0.02 30	0.42 82	0.52 67	0.38 57	3.38 80	0.17 42

IPLGR_C	1.02 57	0.24 30	0.77 94	0.31 70	0.36 83	0.04 50	0.35 111	0.20 25	0.47 93	0.07 28	0.12 63	1.26 107	0.09 28	0.41 143	4.52 82	1.63 59	0.81 83	0.45 76	2.10 54	0.32 45	2.41 93	4.67 97	0.07 68	0.75 130	1.04 97	0.28 45	3.80 98	0.11 34

anonymousdsp2	1.03 58	0.29 39	0.37 44	0.23 47	0.09 19	0.03 44	0.04 24	1.33 77	0.08 23	0.02 22	2.28 141	0.33 22	0.18 57	0.27 120	2.59 27	2.50 107	0.44 42	0.56 85	3.69 102	1.14 126	1.68 68	5.57 117	0.24 114	0.50 96	0.41 60	0.15 32	2.74 55	0.02 9

CIPLG	1.04 59	0.23 25	0.82 100	0.32 75	0.36 83	0.04 50	0.34 109	0.21 26	0.50 96	0.07 28	0.11 59	1.24 105	0.08 24	0.42 145	4.82 100	1.65 61	0.85 91	0.39 61	2.02 52	0.32 45	2.35 89	4.69 98	0.05 48	0.75 130	1.10 99	0.35 54	3.79 97	0.12 37

ACRE	1.04 59	0.24 30	0.80 98	0.33 77	0.36 83	0.04 50	0.34 109	0.21 26	0.48 94	0.08 32	0.14 67	1.30 109	0.09 28	0.45 148	4.77 97	1.62 58	0.82 86	0.43 72	2.08 53	0.33 48	2.40 92	4.72 99	0.06 54	0.74 129	1.10 99	0.28 45	3.80 98	0.11 34

CFNet_pseudo	1.04 59	0.55 81	0.68 78	0.46 111	0.53 112	0.05 58	0.02 8	0.61 57	0.10 35	0.91 98	0.11 59	0.88 91	0.56 113	0.52 158	5.81 129	1.84 68	0.55 59	0.37 54	2.85 82	0.41 58	1.09 37	3.10 51	0.59 160	0.29 58	0.61 75	0.63 70	2.23 44	1.75 108

dd	1.06 62	0.48 74	0.31 28	1.86 165	0.06 11	0.26 118	0.16 79	0.47 47	0.06 17	0.11 33	0.01 41	2.18 129	0.07 21	0.20 103	4.43 78	1.13 23	1.19 122	0.38 57	6.03 128	0.38 56	0.67 21	1.85 22	0.14 90	0.32 62	0.63 78	0.09 25	3.27 73	1.90 113

SA	1.07 63	0.91 127	0.46 63	0.21 39	0.25 56	0.01 8	0.02 8	2.68 141	0.14 47	0.14 41	0.00 1	0.59 54	0.38 88	0.34 131	3.59 50	2.03 85	0.45 43	0.51 81	3.47 98	0.32 45	1.40 47	3.72 63	0.01 7	0.38 75	0.44 63	1.60 105	4.79 145	0.10 27

AACVNet	1.07 63	0.61 91	0.44 56	0.65 125	0.80 130	0.12 82	0.17 84	0.37 37	0.20 65	0.17 45	0.14 67	0.60 58	0.24 68	0.26 116	4.81 98	2.04 89	0.61 65	0.40 62	1.72 45	0.41 58	1.80 77	3.08 49	0.40 134	0.20 42	0.52 67	1.51 101	4.20 128	2.32 121

DLCB_ROB	1.13 65	0.77 111	0.73 88	0.44 108	0.51 111	0.22 110	0.42 117	0.49 48	0.28 78	0.84 93	0.50 96	1.31 110	0.85 144	0.11 77	2.70 30	1.54 54	1.12 117	0.27 41	0.82 22	0.22 33	1.70 70	3.50 57	0.48 150	0.44 90	4.83 180	2.48 122	2.14 42	0.79 78

4D-IteraStereo	1.14 66	0.34 54	1.40 134	0.29 64	0.38 92	0.05 58	0.09 57	2.11 114	0.11 38	0.00 1	0.19 75	0.52 51	0.22 66	0.24 113	3.76 57	3.57 158	0.28 20	0.38 57	2.95 85	0.49 67	3.35 119	5.63 119	0.12 86	0.41 79	0.10 26	0.29 47	3.09 64	0.34 55

LMCR-Stereo	1.14 66	0.56 82	0.72 85	0.31 70	0.31 65	0.14 91	0.06 40	1.38 79	0.28 78	0.33 61	0.12 63	0.86 89	0.20 60	0.26 116	3.99 69	2.00 83	1.20 123	0.37 54	6.02 127	1.76 150	2.41 93	3.82 66	0.07 68	0.55 106	0.52 67	0.51 64	1.50 32	0.67 74

CFNet_RVC	1.14 66	0.65 95	0.92 108	0.35 88	0.40 98	0.14 91	0.13 70	0.11 22	0.18 62	0.86 95	1.15 120	0.67 73	0.17 55	0.08 63	6.26 145	1.31 38	0.70 73	0.40 62	1.62 40	0.29 42	1.93 81	3.03 45	0.06 54	0.43 88	0.95 92	1.90 113	3.91 108	2.07 116

raftrobust	1.17 69	0.44 67	0.99 113	0.41 102	0.37 88	0.04 50	0.12 67	2.45 129	0.14 47	0.51 78	0.00 1	0.72 76	0.24 68	0.09 67	4.74 91	4.01 170	0.39 35	0.35 53	5.19 122	0.34 50	1.89 79	4.58 92	0.21 104	0.28 55	1.21 105	0.47 59	1.09 23	0.35 57

GMOStereo	1.19 70	0.17 16	0.68 78	0.34 81	0.31 65	0.13 87	0.31 104	2.36 121	0.15 52	0.00 1	0.17 71	0.60 58	0.45 97	0.02 16	3.83 61	3.83 161	0.54 54	0.70 100	2.41 62	0.64 90	1.71 71	6.50 143	0.01 7	0.34 64	1.38 110	0.25 41	4.07 117	0.10 27

error version	1.19 70	0.17 16	0.68 78	0.34 81	0.31 65	0.13 87	0.31 104	2.36 121	0.15 52	0.00 1	0.17 71	0.60 58	0.45 97	0.02 16	3.83 61	3.83 161	0.54 54	0.70 100	2.41 62	0.64 90	1.71 71	6.50 143	0.01 7	0.34 64	1.38 110	0.25 41	4.07 117	0.10 27

test-v	1.19 70	0.17 16	0.68 78	0.34 81	0.31 65	0.13 87	0.31 104	2.36 121	0.15 52	0.00 1	0.17 71	0.60 58	0.45 97	0.02 16	3.83 61	3.83 161	0.54 54	0.70 100	2.41 62	0.64 90	1.71 71	6.50 143	0.01 7	0.34 64	1.38 110	0.25 41	4.07 117	0.10 27

test-2	1.19 70	0.17 16	0.68 78	0.34 81	0.31 65	0.13 87	0.31 104	2.36 121	0.15 52	0.00 1	0.17 71	0.60 58	0.45 97	0.02 16	3.83 61	3.83 161	0.54 54	0.70 100	2.41 62	0.64 90	1.71 71	6.50 143	0.01 7	0.34 64	1.38 110	0.25 41	4.07 117	0.10 27

CREStereo++_RVC	1.20 74	0.23 25	1.65 148	0.28 62	0.43 105	0.01 8	0.17 84	2.02 106	0.26 76	0.61 81	0.08 56	0.50 49	0.15 46	0.05 44	3.91 65	2.85 122	0.95 103	0.50 80	2.77 79	0.31 44	3.04 108	3.84 68	0.13 87	0.14 27	1.10 99	1.31 97	4.38 134	0.77 77
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
CREStereo	1.20 74	0.33 50	0.95 112	0.24 50	0.19 36	0.01 8	0.06 40	2.65 139	0.54 97	0.64 82	1.05 115	0.72 76	0.59 116	0.07 54	3.92 66	3.45 154	0.86 96	0.42 68	2.19 56	0.72 100	3.10 110	3.56 59	0.10 80	0.29 58	1.20 104	1.09 88	2.54 50	0.90 82
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HSM	1.20 74	0.35 56	1.10 123	0.59 122	0.56 117	0.05 58	0.09 57	2.87 155	0.31 81	0.13 40	0.53 98	0.76 81	0.13 41	0.05 44	5.24 109	1.26 31	0.85 91	0.30 46	3.45 97	0.50 71	2.38 91	3.35 55	0.10 80	0.55 106	0.74 82	0.86 83	4.16 126	1.08 90

RALAANet	1.21 77	0.40 62	0.56 74	0.37 93	0.31 65	0.20 109	0.15 77	1.87 100	0.20 65	0.51 78	0.01 41	0.49 45	0.26 70	0.07 54	3.97 67	2.32 100	0.48 46	0.73 108	3.41 94	1.09 123	3.06 109	5.24 111	0.02 30	0.50 96	0.74 82	1.14 89	4.11 125	0.54 68

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 77	0.81 117	0.50 66	0.22 41	0.48 110	0.03 44	1.73 158	1.18 73	2.43 176	2.04 150	0.11 59	0.74 78	0.09 28	0.55 159	6.88 155	1.12 22	0.38 33	0.30 46	1.67 42	0.28 41	0.80 25	1.75 20	0.15 93	0.25 51	0.13 32	3.23 129	2.70 53	2.04 115
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.22 79	0.71 105	0.44 56	0.45 110	0.34 79	0.04 50	0.16 79	3.05 162	0.12 44	1.32 124	0.00 1	0.93 94	0.34 79	0.05 44	4.57 84	1.86 69	0.81 83	0.48 78	6.00 126	0.34 50	1.95 82	1.30 14	0.31 126	0.91 144	0.33 55	0.95 84	3.93 110	1.14 93

PDISCO_ROB	1.24 80	0.57 85	0.10 9	0.66 126	0.32 75	0.01 8	0.57 130	0.78 61	0.49 95	1.25 119	0.94 114	0.36 23	0.32 76	0.19 98	3.99 69	2.19 95	0.98 104	1.44 164	2.38 59	0.62 87	2.92 104	4.93 104	0.18 100	0.64 116	1.52 119	0.53 65	3.95 114	0.62 72

LoS_RVC	1.27 81	1.54 157	0.85 102	0.06 10	0.55 113	0.01 8	0.13 70	0.23 29	0.73 115	1.70 137	0.22 76	0.64 68	0.69 126	0.11 77	3.79 59	3.07 128	0.75 78	1.99 185	3.69 102	0.64 90	4.98 152	4.94 105	0.22 110	0.10 17	0.37 57	0.50 62	0.82 18	0.93 85

tt_ll	1.27 81	1.54 157	0.85 102	0.06 10	0.55 113	0.01 8	0.13 70	0.23 29	0.73 115	1.70 137	0.22 76	0.64 68	0.69 126	0.11 77	3.79 59	3.07 128	0.75 78	1.99 185	3.69 102	0.64 90	4.98 152	4.94 105	0.22 110	0.10 17	0.37 57	0.50 62	0.82 18	0.93 85

psm_up	1.28 83	0.67 99	1.09 122	0.41 102	0.89 137	0.04 50	0.31 104	2.38 128	1.16 142	0.77 87	0.00 1	1.36 111	0.10 33	0.44 146	4.59 87	1.35 40	0.83 88	0.45 76	4.14 110	0.47 64	1.60 61	2.76 38	0.01 7	0.73 127	1.16 102	1.54 103	3.84 101	1.40 97

CES	1.32 84	0.24 30	0.36 39	0.14 32	0.22 45	0.05 58	0.19 90	5.29 198	0.76 117	0.42 73	0.61 103	0.86 89	0.85 144	0.26 116	4.28 75	3.41 149	1.21 125	1.06 145	1.85 50	1.16 131	4.19 139	3.75 64	0.15 93	0.12 23	0.23 51	0.34 53	1.47 31	2.15 119

IPLG	1.33 85	0.40 62	0.76 92	0.29 64	0.28 61	0.01 8	0.09 57	2.25 117	0.31 81	0.40 71	0.28 80	0.37 27	0.74 132	0.31 130	5.67 124	1.89 73	1.26 130	0.95 134	2.86 83	0.47 64	1.18 41	6.06 132	0.06 54	0.66 120	0.63 78	3.73 138	3.86 105	0.11 34

AF-Net	1.33 85	0.56 82	1.00 114	0.36 91	0.81 132	1.01 148	2.56 169	2.36 121	1.15 140	0.48 74	0.65 105	3.84 144	0.16 49	0.30 127	3.50 48	1.17 26	0.52 52	0.02 3	1.74 46	0.53 75	0.81 26	4.34 82	0.06 54	0.14 27	0.93 90	0.61 68	3.84 101	2.40 124

Nwc_Net	1.33 85	0.56 82	1.00 114	0.36 91	0.81 132	1.01 148	2.56 169	2.36 121	1.15 140	0.48 74	0.65 105	3.84 144	0.16 49	0.30 127	3.50 48	1.17 26	0.52 52	0.02 3	1.74 46	0.53 75	0.81 26	4.34 82	0.06 54	0.14 27	0.93 90	0.61 68	3.84 101	2.40 124

STTStereo	1.36 88	0.86 121	0.78 97	0.40 101	0.33 77	0.08 73	1.20 145	0.43 43	1.52 154	1.38 130	0.24 78	2.01 126	0.27 71	0.38 139	9.23 177	1.30 37	0.40 36	0.33 50	1.27 33	0.20 28	1.56 57	1.97 26	0.16 95	0.15 30	0.10 26	1.81 112	3.62 90	4.69 139

raft_robust	1.38 89	0.73 110	0.63 76	0.27 59	0.23 47	0.01 8	0.05 32	3.04 161	0.24 73	1.16 112	0.02 47	0.61 64	0.67 123	0.07 54	3.67 54	2.22 97	0.80 81	0.66 93	5.14 121	0.33 48	3.43 122	6.40 142	0.01 7	0.37 73	1.19 103	1.48 100	2.86 57	0.96 88

APVNet	1.38 89	1.06 140	0.27 25	0.33 77	0.37 88	0.28 121	0.50 126	0.39 38	0.42 89	0.93 99	0.42 93	0.85 87	0.19 59	0.15 91	4.81 98	3.10 133	1.87 157	0.94 132	4.74 119	0.89 113	2.23 87	5.90 124	0.05 48	1.23 160	0.19 43	0.48 60	3.80 98	0.91 83

iResNetv2_ROB	1.40 91	0.83 119	0.41 50	1.30 153	0.37 88	0.05 58	0.14 74	3.17 168	0.20 65	1.97 148	0.28 80	2.49 134	0.40 90	0.06 52	3.78 58	1.57 55	1.08 115	0.22 32	6.10 129	0.67 98	3.61 127	2.04 29	0.26 119	0.83 141	0.62 77	0.54 66	4.07 117	0.71 75

UCFNet_RVC	1.41 92	2.75 182	0.68 78	0.60 123	0.80 130	0.26 118	0.16 79	0.28 35	0.23 71	0.93 99	0.37 87	2.60 135	1.05 155	0.07 54	6.13 141	1.33 39	0.70 73	0.52 83	2.48 66	0.62 87	1.87 78	3.20 53	1.04 180	0.35 71	1.83 126	1.96 114	2.11 40	3.29 132

Sa-1000	1.45 93	0.32 44	0.53 71	0.28 62	0.26 57	0.01 8	0.04 24	2.73 145	0.11 38	0.01 18	0.01 41	0.59 54	0.49 106	0.56 160	6.07 139	2.10 92	0.92 101	0.88 124	4.60 117	0.59 83	1.56 57	6.38 140	0.01 7	0.64 116	2.25 132	1.72 110	5.00 149	0.38 59

PMTNet	1.51 94	0.60 89	1.30 130	0.27 59	0.26 57	0.02 32	0.18 87	0.51 50	0.56 103	0.71 86	0.33 85	0.59 54	0.48 104	0.09 67	6.84 153	3.43 150	0.91 99	0.38 57	6.13 131	0.44 62	4.00 135	3.52 58	0.13 87	0.15 30	3.04 152	1.29 96	1.36 26	3.30 133

ICVP	1.55 95	0.24 30	1.65 148	0.43 106	0.45 107	0.50 129	0.38 115	1.26 76	0.64 110	1.77 141	1.20 121	0.88 91	1.63 166	0.25 115	4.46 79	2.81 121	1.49 145	1.01 140	2.50 67	1.15 130	2.70 96	5.75 121	0.14 90	0.63 113	0.72 81	2.31 119	3.35 79	1.59 106
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RP	1.55 95	1.14 146	2.48 175	0.89 137	1.23 147	0.43 125	2.08 164	1.86 99	1.63 160	0.29 56	2.10 134	2.43 132	0.13 41	0.49 154	5.11 105	1.26 31	0.83 88	0.05 8	1.74 46	0.49 67	1.04 35	4.92 103	0.16 95	0.76 132	0.49 65	1.14 89	4.64 143	1.98 114

sAnonymous2	1.64 97	0.27 36	0.18 14	0.11 30	0.20 38	0.49 127	0.05 32	1.85 96	0.98 131	0.21 46	0.39 88	1.21 101	0.85 144	0.08 63	4.74 91	3.93 167	1.35 137	1.22 157	7.85 141	0.83 110	4.15 137	5.99 126	0.03 39	0.42 82	0.15 38	2.19 117	2.36 47	2.37 122

CroCo_RVC	1.64 97	0.27 36	0.18 14	0.11 30	0.20 38	0.49 127	0.05 32	1.85 96	0.98 131	0.21 46	0.39 88	1.21 101	0.85 144	0.08 63	4.74 91	3.93 167	1.35 137	1.22 157	7.85 141	0.83 110	4.15 137	5.99 126	0.03 39	0.42 82	0.15 38	2.19 117	2.36 47	2.37 122

BEATNet_4x	1.65 99	0.58 87	0.35 35	0.20 37	0.38 92	0.15 97	0.46 123	1.78 95	1.70 165	0.40 71	0.50 96	1.13 100	0.62 120	0.65 163	6.09 140	3.02 127	2.14 162	1.81 178	1.48 38	0.79 106	5.22 157	7.76 173	0.08 73	1.07 154	0.32 54	0.48 60	3.92 109	1.49 100

iinet-f	1.66 100	1.28 151	0.38 46	0.81 135	0.15 27	0.24 115	0.13 70	0.42 41	0.21 69	1.91 145	3.98 168	0.30 18	0.27 71	0.07 54	6.30 147	2.65 115	0.43 41	0.30 46	8.10 147	1.14 126	2.10 86	6.32 138	0.26 119	0.52 101	1.42 115	0.21 39	4.26 130	0.60 70

EGLCR-Stereo	1.68 101	0.23 25	2.17 168	0.08 23	0.28 61	0.09 76	0.09 57	0.50 49	1.17 143	0.11 33	2.55 150	0.62 67	0.67 123	0.03 28	4.24 74	3.69 159	1.12 117	1.22 157	4.58 116	0.59 83	4.19 139	7.51 167	0.24 114	0.68 123	1.05 98	0.64 71	6.73 174	0.33 53

DN-CSS_ROB	1.68 101	0.57 85	1.42 135	0.83 136	0.73 126	0.05 58	0.22 97	2.83 153	0.40 87	1.50 134	3.57 165	1.02 97	0.43 93	0.09 67	4.11 73	1.61 57	1.34 136	0.84 119	8.83 151	0.39 57	4.42 145	3.67 61	0.09 77	1.02 150	0.13 32	0.55 67	3.24 72	1.52 101

AE-Stereo	1.73 103	0.32 44	2.11 166	0.34 81	0.37 88	0.05 58	0.43 120	0.44 44	0.32 83	0.04 26	0.00 1	3.48 142	0.44 94	0.07 54	4.68 89	3.77 160	1.11 116	0.92 129	4.18 111	1.16 131	3.77 131	7.03 155	0.18 100	1.06 153	3.29 159	2.09 115	4.84 146	0.18 43

TANstereo	1.73 103	1.38 153	0.72 85	0.26 57	0.35 81	0.62 134	0.07 45	0.52 51	0.46 90	0.27 54	1.08 117	0.36 23	0.20 60	1.04 180	3.37 44	2.99 125	0.99 105	1.69 173	9.06 154	3.49 191	3.58 125	4.48 87	3.34 206	0.28 55	0.05 15	0.67 72	5.35 157	0.09 25

XX-TBD	1.73 103	1.38 153	0.72 85	0.26 57	0.35 81	0.62 134	0.07 45	0.52 51	0.46 90	0.27 54	1.08 117	0.36 23	0.20 60	1.04 180	3.37 44	2.99 125	0.99 105	1.69 173	9.06 154	3.49 191	3.58 125	4.48 87	3.34 206	0.28 55	0.05 15	0.67 72	5.35 157	0.09 25

GES	1.73 103	0.33 50	0.48 65	0.58 121	0.43 105	0.28 121	0.51 127	2.03 110	0.90 128	1.18 115	0.55 99	0.49 45	0.23 67	0.02 16	8.51 171	2.72 116	1.06 113	0.76 111	9.71 164	1.71 147	3.36 120	4.34 82	0.23 112	0.83 141	0.42 61	0.35 54	2.56 51	2.21 120

MIPNet	1.76 107	0.72 107	0.87 105	0.32 75	0.55 113	0.01 8	0.08 50	1.77 94	0.38 85	2.09 151	0.92 112	0.44 39	0.76 134	0.27 120	5.64 119	2.03 85	1.52 147	0.93 131	3.87 106	1.34 138	1.41 49	6.39 141	0.07 68	1.05 152	2.65 141	7.16 172	3.90 107	0.29 50

SACVNet	1.77 108	0.88 123	1.11 124	0.67 127	1.41 156	0.84 141	0.94 137	2.65 139	0.54 97	1.31 123	0.02 47	0.95 95	0.40 90	0.39 140	6.01 138	2.36 103	1.71 152	0.42 68	4.84 120	0.82 107	3.03 107	6.05 131	0.11 84	0.73 127	1.33 107	1.66 108	4.02 115	2.55 126

PS-NSSS	1.79 109	3.17 189	0.42 52	3.20 178	0.92 141	2.08 170	1.19 144	0.39 38	0.16 57	0.38 68	0.00 1	11.59 184	1.18 157	0.50 155	5.15 106	0.89 12	0.71 75	0.28 43	4.31 113	0.17 25	0.97 33	0.64 7	2.37 197	0.19 39	1.58 120	0.76 78	3.28 74	1.77 109

FCDSN-DC	1.87 110	0.93 128	2.12 167	1.84 163	1.62 160	1.35 157	1.17 143	0.74 59	0.46 90	1.19 116	0.30 83	2.02 127	0.48 104	0.28 125	5.91 131	2.18 94	2.34 165	2.10 189	1.30 34	0.47 64	2.99 106	5.42 114	0.57 155	3.93 194	2.22 131	3.45 130	1.45 30	1.56 104
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.87 110	0.69 101	1.01 116	0.50 116	0.67 122	0.19 107	1.39 152	1.43 81	0.87 126	0.94 101	0.92 112	5.52 162	0.52 109	1.00 177	7.45 160	1.91 76	1.44 141	1.98 184	3.91 107	1.13 125	1.92 80	4.61 95	0.23 112	1.54 169	0.58 72	3.08 127	2.12 41	3.05 127

test-3	1.89 112	1.05 139	1.54 142	0.41 102	0.38 92	0.14 91	0.19 90	2.73 145	0.17 58	0.35 66	0.42 93	4.22 149	0.35 81	0.03 28	5.92 132	3.44 152	0.64 67	0.66 93	9.08 157	0.54 79	3.27 115	8.02 183	0.08 73	0.82 139	0.74 82	1.01 85	3.94 112	0.87 80

test_1	1.89 112	1.07 142	1.54 142	0.41 102	0.38 92	0.14 91	0.19 90	2.73 145	0.17 58	0.31 59	0.40 91	4.23 151	0.35 81	0.03 28	5.96 135	3.44 152	0.64 67	0.65 92	9.10 158	0.53 75	3.29 116	8.03 184	0.08 73	0.82 139	0.74 82	1.01 85	3.94 112	0.89 81

sCroCo_RVC	1.89 112	0.25 34	0.34 33	0.06 10	0.20 38	0.16 101	0.04 24	0.81 62	1.73 166	1.94 147	0.44 95	1.12 99	0.88 149	0.12 84	4.48 80	5.29 189	2.26 163	1.77 177	5.32 124	2.13 165	5.92 167	7.47 164	0.10 80	0.37 73	0.60 74	1.61 106	4.41 136	1.14 93

test_3	1.92 115	1.16 148	1.42 135	0.44 108	0.39 97	0.14 91	0.20 93	2.79 151	0.17 58	0.38 68	0.41 92	4.32 152	0.36 83	0.03 28	6.25 143	3.34 142	0.68 71	0.67 96	9.18 159	0.53 75	3.20 112	7.85 177	0.06 54	0.80 137	0.95 92	1.27 95	3.85 104	0.94 87

DeepPruner_ROB	1.92 115	0.41 64	0.92 108	0.51 117	0.67 122	0.53 132	2.45 168	1.72 90	0.84 124	1.37 129	2.27 138	0.75 80	0.55 111	0.12 84	8.56 172	2.33 101	1.28 131	1.20 154	2.67 75	0.58 81	6.00 169	4.19 77	0.75 174	0.44 90	0.66 80	6.01 163	3.18 68	0.91 83

AnonymousM	1.93 117	0.21 20	0.42 52	0.06 10	0.06 11	0.26 118	0.01 2	2.70 143	0.56 103	0.36 67	2.56 151	0.59 54	0.53 110	0.50 155	2.91 35	3.30 140	1.21 125	1.06 145	2.18 55	1.68 146	3.82 132	5.56 116	0.40 134	0.50 96	0.21 48	1.57 104	6.55 171	12.23 185

LoS	1.97 118	0.23 25	0.39 48	0.23 47	0.18 32	0.02 32	0.09 57	15.67 224	0.89 127	3.41 186	0.87 110	0.98 96	0.83 142	0.20 103	3.66 52	3.84 165	1.36 139	0.90 127	3.25 92	0.74 102	5.14 156	4.30 81	0.24 114	0.41 79	2.64 140	0.80 79	1.36 26	0.50 66

pcwnet_v2	1.99 119	0.65 95	0.87 105	0.77 133	1.17 145	0.72 137	0.24 98	1.75 92	0.66 111	3.33 178	1.75 133	1.49 116	1.91 168	1.68 195	6.75 151	2.30 99	1.12 117	0.69 99	4.33 114	0.50 71	2.08 85	4.26 79	1.07 183	0.77 135	1.43 116	2.18 116	4.16 126	5.20 144

IPLGR	2.02 120	0.67 99	0.81 99	0.38 97	0.47 109	0.01 8	0.08 50	1.39 80	0.28 78	2.32 154	2.30 144	0.46 41	0.79 138	0.20 103	6.88 155	1.99 81	1.44 141	1.35 162	5.56 125	1.85 153	2.94 105	6.20 136	0.06 54	1.13 157	3.39 162	6.80 169	3.93 110	0.75 76

FADNet-RVC	2.02 120	0.32 44	0.74 90	0.33 77	1.23 147	0.05 58	3.02 178	0.60 56	0.24 73	1.02 104	0.31 84	6.30 168	0.33 77	0.34 131	10.06 183	2.10 92	0.84 90	0.81 117	6.91 136	1.97 156	2.36 90	3.78 65	0.20 103	0.61 111	1.94 128	1.65 107	3.28 74	3.13 129

PA-Net	2.07 122	0.95 130	1.62 147	0.31 70	2.13 175	0.17 103	0.70 134	0.21 26	1.90 169	0.84 93	1.44 124	0.30 18	0.21 64	0.84 171	7.47 161	1.66 62	0.38 33	0.37 54	1.25 31	0.74 102	1.66 67	4.96 107	0.64 164	0.51 99	1.03 96	11.53 202	2.31 46	9.73 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	2.13 123	1.68 162	1.46 139	1.00 142	1.37 151	0.89 144	2.88 175	2.59 136	2.86 182	0.34 62	2.72 155	2.40 130	1.41 164	0.27 120	5.18 107	1.38 42	0.85 91	0.98 135	2.99 88	1.01 120	1.54 55	4.72 99	0.43 141	0.53 102	2.61 138	4.44 148	4.09 122	4.93 142

Abc-Net	2.13 123	1.68 162	1.46 139	1.00 142	1.37 151	0.89 144	2.88 175	2.59 136	2.86 182	0.34 62	2.72 155	2.40 130	1.41 164	0.27 120	5.18 107	1.38 42	0.85 91	0.98 135	2.99 88	1.01 120	1.54 55	4.72 99	0.43 141	0.53 102	2.61 138	4.44 148	4.09 122	4.93 142
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.15 125	2.03 168	1.44 138	1.52 157	2.14 176	1.79 167	1.07 141	1.88 102	1.10 138	1.33 126	1.43 123	5.96 166	0.51 108	0.34 131	5.92 132	1.93 77	1.03 111	0.41 67	4.12 109	0.95 118	1.69 69	6.00 128	0.26 119	0.81 138	0.61 75	1.42 99	6.77 175	3.73 135

FINET	2.25 126	0.61 91	1.06 119	0.48 114	0.55 113	0.75 140	0.98 139	1.18 73	1.87 168	0.30 57	3.46 164	1.25 106	2.35 170	0.80 170	14.13 208	2.94 124	1.14 120	0.42 68	2.74 78	1.28 135	2.71 97	4.08 75	0.43 141	1.24 161	3.04 152	5.74 161	1.70 36	3.42 134

FADNet	2.26 127	0.45 69	0.77 94	0.54 120	1.08 143	0.02 32	3.28 180	0.88 63	0.38 85	0.80 91	0.57 100	2.60 135	0.50 107	0.67 165	9.91 182	1.94 79	0.91 99	1.08 147	9.92 167	1.76 150	2.78 98	4.21 78	0.11 84	0.47 92	2.92 149	3.57 131	3.57 88	5.35 146

s12784h	2.36 128	2.32 176	2.69 179	1.64 158	0.77 129	0.08 73	0.06 40	2.09 113	0.54 97	1.17 113	0.13 66	1.69 122	0.67 123	0.04 40	3.36 43	3.26 138	1.00 109	0.40 62	3.79 105	0.49 67	5.47 163	4.44 86	0.16 95	0.38 75	3.34 161	5.45 159	7.07 178	11.25 183

Anonymous	2.36 128	0.25 34	0.14 12	0.08 23	0.27 60	0.15 97	0.05 32	3.01 159	1.34 149	1.45 131	0.01 41	1.37 112	1.20 158	0.20 103	4.75 94	5.59 194	2.65 173	1.74 175	12.24 185	2.28 168	6.44 176	7.90 178	0.10 80	1.12 156	1.58 120	1.79 111	4.58 141	1.55 102

R-Stereo Train	2.40 130	1.12 144	1.98 162	1.00 142	0.24 50	0.05 58	0.07 45	2.02 106	1.01 134	1.35 127	2.47 147	1.55 117	0.47 102	0.19 98	5.66 122	4.74 175	1.71 152	1.04 142	7.24 138	1.14 126	5.08 154	7.81 174	0.06 54	0.42 82	2.90 147	4.55 151	3.22 70	5.57 147

RAFT-Stereo	2.40 130	1.12 144	1.98 162	1.00 142	0.24 50	0.05 58	0.07 45	2.02 106	1.01 134	1.35 127	2.47 147	1.55 117	0.47 102	0.19 98	5.66 122	4.74 175	1.71 152	1.04 142	7.24 138	1.14 126	5.08 154	7.81 174	0.06 54	0.42 82	2.90 147	4.55 151	3.22 70	5.57 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	2.45 132	0.72 107	1.28 127	0.73 131	0.84 135	0.04 50	0.16 79	2.58 135	0.98 131	3.09 171	0.72 108	1.71 123	0.16 49	0.07 54	5.25 110	3.37 144	0.81 83	1.04 142	10.31 171	2.51 177	5.56 164	5.11 108	1.16 186	0.94 147	3.03 151	8.41 181	4.87 147	0.64 73

NCCL2	2.48 133	2.35 177	1.52 141	1.33 155	1.96 171	0.23 111	1.25 148	1.33 77	1.30 145	1.63 136	2.57 152	1.38 113	0.55 111	0.40 141	7.49 163	2.59 112	1.77 156	0.67 96	2.58 71	0.83 110	3.36 120	6.56 147	1.66 191	1.53 168	4.71 179	4.33 145	4.24 129	6.90 161

GEStereo_RVC	2.49 134	0.90 125	1.02 117	1.03 147	0.74 127	1.57 162	1.21 146	2.68 141	0.58 105	0.77 87	0.39 88	2.62 138	0.36 83	0.11 77	4.94 103	4.65 174	2.05 160	2.17 190	9.07 156	2.10 164	3.74 130	9.71 210	0.55 152	1.49 165	0.81 88	0.84 82	4.45 137	6.73 160

MSMDNet	2.61 135	0.70 104	1.72 154	0.38 97	0.62 121	0.23 111	0.18 87	3.09 164	0.67 112	1.02 104	2.22 137	1.22 104	2.43 172	0.35 136	5.26 111	6.79 215	1.36 139	0.58 86	10.46 173	3.11 187	6.34 175	7.92 179	0.41 137	0.76 132	2.48 136	3.98 143	3.04 62	3.06 128

GANet-ADL	2.63 136	0.65 95	2.25 169	1.16 149	1.13 144	1.61 163	0.77 136	1.97 104	1.02 136	3.19 176	3.22 160	1.48 114	0.33 77	0.03 28	6.00 137	4.08 171	2.52 170	0.78 114	7.88 143	2.05 160	3.56 124	6.68 149	0.27 123	0.86 143	1.51 118	6.92 170	5.25 154	3.84 136

cross-raft	2.64 137	0.79 113	1.76 155	0.43 106	0.89 137	0.23 111	0.18 87	3.08 163	0.70 113	0.77 87	2.13 135	1.21 101	0.69 126	0.41 143	5.43 114	5.90 197	1.22 129	0.59 87	10.82 177	1.85 153	6.50 177	8.26 189	0.45 145	0.63 113	2.66 142	4.41 147	4.46 138	4.88 141

MyStereo	2.72 138	0.79 113	2.81 180	0.74 132	0.88 136	0.12 82	0.16 79	2.33 120	0.55 101	3.57 188	2.91 159	1.91 124	0.18 57	0.07 54	5.96 135	3.15 134	0.69 72	0.80 115	10.57 174	2.46 175	5.40 160	5.96 125	1.06 182	1.00 149	3.89 169	9.87 191	5.08 150	0.58 69

GANetREF_RVC	2.72 138	1.88 165	1.03 118	2.10 169	1.40 155	1.09 151	0.21 95	4.74 189	1.62 159	3.74 194	0.06 52	10.56 181	0.82 141	0.10 72	4.53 83	1.59 56	1.29 132	0.98 135	6.76 134	0.75 104	3.12 111	2.45 34	0.21 104	1.71 171	4.31 171	3.74 139	7.02 177	5.71 149
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
UDGNet	2.73 140	1.17 149	0.42 52	10.90 208	5.53 197	8.65 205	3.60 185	1.70 89	0.27 77	0.22 50	0.12 63	0.80 84	0.12 38	9.72 224	4.00 71	1.35 40	0.73 76	0.54 84	3.02 90	0.60 85	2.78 98	6.16 135	3.41 208	0.29 58	1.70 123	1.69 109	3.06 63	1.10 91

MLCV	2.73 140	0.66 98	0.90 107	2.64 175	1.41 156	1.10 152	1.01 140	3.58 179	0.61 107	3.69 193	4.23 171	5.51 161	3.78 178	0.11 77	5.65 121	2.01 84	1.68 150	0.87 122	10.28 170	1.26 133	3.32 118	5.13 110	0.34 129	2.60 184	2.68 144	3.08 127	4.10 124	1.55 102

RGC	2.76 142	2.10 173	5.00 196	1.68 159	1.94 168	1.93 168	1.23 147	2.03 110	1.49 153	0.88 97	4.67 176	2.77 139	2.63 173	0.70 167	5.76 128	1.89 73	1.20 123	0.48 78	4.42 115	1.33 137	2.66 95	6.08 133	0.21 104	1.11 155	2.55 137	5.20 155	5.35 157	7.17 163

Any-RAFT	2.91 143	0.59 88	3.81 188	0.35 88	0.57 118	0.02 32	0.11 65	2.92 156	0.63 109	0.50 77	3.78 166	3.92 147	0.36 83	0.16 94	6.57 150	3.98 169	0.87 98	0.87 122	8.59 149	0.61 86	5.45 162	6.20 136	0.42 140	0.49 94	5.12 184	9.91 192	3.30 76	8.42 169

CASS	2.93 144	1.06 140	2.39 172	2.21 172	1.17 145	0.52 131	2.81 173	2.79 151	1.05 137	1.80 143	3.40 162	1.68 121	0.59 116	0.05 44	4.51 81	3.20 137	5.58 202	1.31 161	9.56 162	1.64 145	7.26 188	7.98 181	0.05 48	0.66 120	3.62 167	2.70 124	4.35 131	5.22 145
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	2.93 144	1.75 164	0.35 35	3.49 181	9.49 213	1.73 166	4.02 187	0.70 58	3.19 184	0.69 84	1.51 126	0.60 58	0.34 79	0.14 90	7.97 167	3.53 156	1.21 125	0.76 111	4.64 118	0.73 101	2.31 88	4.11 76	0.65 165	0.58 108	15.77 218	3.70 137	3.75 96	1.43 98

RAFT-Test	3.05 146	0.69 101	1.82 158	1.09 148	0.81 132	0.25 116	0.43 120	3.13 166	0.76 117	1.06 106	6.42 193	1.03 98	0.91 151	0.35 136	5.61 118	6.66 213	1.32 135	0.61 90	10.76 176	1.74 149	6.54 181	7.48 165	0.56 153	0.59 109	2.76 146	10.02 193	4.56 140	4.35 138

PWCDC_ROB	3.09 147	0.52 78	0.24 21	0.38 97	0.92 141	0.25 116	0.37 113	1.16 72	8.67 210	0.14 41	2.36 146	0.85 87	32.24 230	0.72 168	6.25 143	3.40 148	2.00 159	0.94 132	2.65 74	1.03 122	3.63 128	9.35 207	0.27 123	0.68 123	0.55 70	0.69 74	1.44 29	1.79 110

RTSC	3.11 148	0.95 130	1.93 160	0.51 117	0.89 137	1.05 150	2.90 177	1.64 87	1.98 171	2.28 153	2.71 154	1.60 119	1.14 156	1.24 185	11.23 191	4.78 178	4.92 200	2.00 187	8.11 148	1.61 144	4.78 150	6.97 154	0.34 129	1.52 166	1.35 108	1.21 94	4.60 142	9.80 179

EKT-Stereo	3.12 149	0.79 113	2.25 169	0.51 117	0.38 92	0.57 133	1.87 161	3.36 172	1.32 146	2.03 149	5.99 187	1.48 114	0.75 133	0.44 146	7.79 165	6.14 202	1.47 144	3.22 203	8.95 153	2.82 185	6.93 187	8.34 195	0.17 98	0.49 94	4.41 173	4.95 153	5.40 160	1.57 105

SGM-Forest	3.19 150	2.07 170	0.45 61	6.33 194	2.00 172	2.67 176	0.10 63	1.46 82	0.76 117	2.49 156	0.91 111	6.65 171	6.47 184	0.48 152	6.84 153	3.08 130	0.85 91	0.33 50	3.65 101	0.62 87	2.81 101	5.69 120	0.84 177	1.18 158	3.88 168	3.84 141	11.86 203	7.73 167
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCRef	3.22 151	2.76 183	1.07 120	0.70 130	2.26 180	2.09 171	2.76 172	1.00 68	5.91 200	1.91 145	1.10 119	1.28 108	0.78 136	1.43 190	8.09 168	3.52 155	1.51 146	1.18 152	8.68 150	2.26 167	3.23 113	6.00 128	1.89 193	1.20 159	3.12 157	7.80 178	3.41 82	10.10 180

HSM-Net_RVC	3.23 152	1.35 152	1.70 152	2.82 177	2.07 174	0.73 138	0.46 123	3.48 176	1.14 139	3.44 187	5.99 187	8.07 173	3.38 175	0.27 120	5.71 127	2.35 102	1.54 148	0.27 41	3.44 96	1.35 139	4.35 143	6.00 128	0.70 170	3.05 188	4.68 178	6.45 166	6.23 168	6.18 155
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test-1	3.29 153	0.29 39	1.96 161	0.33 77	0.26 57	0.23 111	0.42 117	3.11 165	0.84 124	3.35 182	3.99 169	5.66 164	0.78 136	0.19 98	6.33 148	6.00 199	1.70 151	1.62 170	10.71 175	1.73 148	5.37 159	9.64 209	0.07 68	0.76 132	3.30 160	6.12 165	5.48 161	8.68 172

XPNet_ROB	3.41 154	2.62 179	1.58 146	0.80 134	1.56 158	1.24 156	0.96 138	0.89 64	1.54 156	1.17 113	3.26 161	26.85 208	0.38 88	0.40 141	6.47 149	2.54 110	3.57 181	0.89 125	3.41 94	1.26 133	3.53 123	7.67 171	0.87 178	0.64 116	0.96 94	2.39 120	9.98 195	4.70 140

Anonymous3	3.42 155	0.60 89	0.93 111	0.09 27	1.35 150	0.50 129	0.03 16	3.46 175	1.28 144	1.11 108	0.80 109	10.89 182	1.36 163	0.45 148	8.96 175	6.97 218	3.85 183	3.08 201	11.46 178	2.32 172	7.35 190	12.18 227	0.38 133	0.51 99	1.75 124	3.57 131	5.30 155	1.85 111

GwcNet-ADL	3.44 156	3.11 188	3.40 185	3.24 179	2.51 181	0.88 143	0.42 117	2.96 157	0.71 114	3.80 197	7.12 199	7.96 172	1.21 159	0.20 103	4.76 96	4.86 182	2.42 168	0.72 106	8.04 146	2.75 184	3.31 117	5.54 115	0.28 125	1.76 172	2.68 144	5.24 156	4.37 132	8.53 171

NaN_ROB	3.44 156	1.18 150	1.20 126	0.92 139	3.15 185	0.73 138	1.61 156	3.36 172	2.57 179	0.98 102	1.25 122	21.11 202	0.77 135	1.26 187	5.06 104	1.79 67	1.06 113	0.76 111	2.52 68	1.44 140	1.95 82	3.82 66	0.52 151	1.30 162	4.05 170	10.09 195	4.78 144	13.66 190

EAI-Stereo	3.47 158	1.08 143	3.31 184	1.01 146	2.20 178	0.86 142	2.15 165	3.02 160	2.01 172	0.21 46	6.99 197	3.36 141	0.71 129	0.17 95	8.65 173	6.60 211	1.21 125	1.15 151	10.39 172	1.82 152	4.60 147	8.03 184	0.69 168	1.76 172	2.14 130	5.97 162	7.35 181	6.22 156

NOSS_ROB	3.47 158	3.88 197	0.50 66	2.22 173	1.85 165	2.58 175	0.05 32	2.70 143	1.59 157	3.61 190	1.69 131	2.61 137	3.90 180	1.01 178	9.33 178	5.76 195	3.02 176	1.87 182	2.83 81	1.09 123	5.42 161	6.93 152	0.46 147	3.37 192	3.09 156	10.15 196	8.01 188	4.05 137

HH	3.49 160	0.47 72	5.11 199	0.68 128	0.69 124	0.93 146	1.38 149	3.19 169	0.82 121	2.81 161	2.29 142	5.39 158	0.81 139	0.34 131	5.69 125	7.67 225	0.99 105	1.08 147	9.91 165	2.70 182	7.76 193	8.27 191	0.57 155	0.93 145	3.44 163	8.42 183	5.63 164	6.30 157

HanStereo	3.49 160	0.47 72	5.11 199	0.68 128	0.69 124	0.93 146	1.38 149	3.19 169	0.82 121	2.81 161	2.29 142	5.39 158	0.81 139	0.34 131	5.69 125	7.67 225	0.99 105	1.08 147	9.91 165	2.70 182	7.76 193	8.27 191	0.57 155	0.93 145	3.44 163	8.42 183	5.63 164	6.30 157

MSKI-zero shot	3.55 162	0.69 101	1.78 157	0.20 37	0.41 100	0.19 107	0.14 74	3.13 166	0.94 130	0.80 91	6.42 193	3.89 146	0.60 119	0.03 28	5.84 130	6.80 216	1.44 141	1.01 140	11.77 180	2.28 168	6.56 182	8.63 197	0.24 114	0.71 125	4.66 177	11.34 200	7.75 184	7.55 165

PSMNet-ADL	3.55 162	0.87 122	1.70 152	1.71 160	2.00 172	1.21 154	0.69 133	2.55 134	1.91 170	4.36 206	7.71 204	4.22 149	7.85 190	0.10 72	7.75 164	5.27 187	2.09 161	0.89 125	11.92 182	2.07 161	4.52 146	6.13 134	0.70 170	0.67 122	2.07 129	4.52 150	8.78 191	1.62 107

ADCP+	3.65 164	2.02 167	2.68 178	1.32 154	1.94 168	1.22 155	4.40 188	1.11 71	9.44 213	1.76 140	5.45 180	9.05 176	0.37 87	0.98 176	6.99 157	2.36 103	0.61 65	0.92 129	6.14 132	0.94 117	2.80 100	5.58 118	0.36 132	0.63 113	3.00 150	12.42 205	3.57 88	10.51 181

TRStereo	3.75 165	3.07 186	7.59 214	0.37 93	0.17 30	7.92 201	0.24 98	2.99 158	0.91 129	2.72 160	1.68 130	5.88 165	0.65 122	0.15 91	5.57 117	5.35 191	0.86 96	0.80 115	7.01 137	1.31 136	4.10 136	7.50 166	0.34 129	0.43 88	2.67 143	12.33 204	12.84 205	5.90 150

XX-Stereo	3.82 166	0.53 79	2.00 164	1.20 150	0.31 65	0.38 123	0.57 130	1.46 82	0.40 87	2.50 157	7.33 201	5.11 157	1.04 154	0.11 77	7.05 158	6.53 209	1.29 132	0.81 117	7.44 140	0.89 113	4.26 141	5.80 122	0.45 145	0.39 77	27.22 230	3.57 131	5.16 152	9.43 174

HBP-ISP	4.03 167	3.61 192	4.65 193	4.90 190	2.67 182	3.96 187	0.21 95	4.13 185	1.33 147	3.40 184	4.53 174	5.06 155	0.59 116	1.99 200	8.66 174	8.18 227	1.95 158	1.49 166	3.09 91	1.55 142	5.74 165	9.32 206	0.67 167	2.28 179	3.06 154	5.01 154	10.99 199	5.93 153

IGEV_Zeroshot_test	4.05 168	0.80 116	8.10 216	6.86 197	0.41 100	2.27 173	1.89 162	3.90 183	1.41 151	2.09 151	8.67 210	4.78 154	1.00 153	0.23 112	5.53 116	6.82 217	1.05 112	0.73 108	9.30 161	1.98 158	7.38 191	8.89 201	0.47 148	0.72 126	5.72 188	5.34 158	5.93 166	7.12 162

anonymity	4.07 169	0.78 112	6.15 209	1.49 156	0.74 127	0.48 126	0.49 125	3.72 181	1.65 161	2.70 158	20.70 241	3.99 148	0.88 149	0.28 125	5.31 112	6.26 205	1.14 120	0.71 104	7.91 144	1.58 143	4.27 142	8.17 188	0.41 137	0.61 111	4.86 181	9.60 190	5.48 161	9.41 173

ADCL	4.20 170	3.62 193	2.45 173	1.72 161	1.80 162	3.15 180	4.53 191	2.29 118	13.19 220	2.81 161	4.88 178	2.96 140	0.72 130	1.36 189	7.16 159	2.76 119	2.35 166	2.20 191	6.83 135	2.31 171	6.19 171	6.77 151	1.40 189	1.47 164	6.63 195	6.49 167	4.40 135	11.08 182

dad	4.27 171	0.90 125	0.38 46	10.18 207	1.67 161	1.51 161	12.20 214	12.33 215	0.11 38	3.40 184	0.00 1	1.94 125	3.49 176	0.26 116	6.16 142	1.44 47	1.74 155	0.71 104	14.06 188	0.66 97	3.23 113	4.00 73	0.21 104	1.02 150	6.09 191	0.19 36	17.62 217	9.71 177

FC-DCNN	4.43 172	4.58 200	5.93 206	9.82 206	4.79 195	8.76 206	4.48 190	4.47 187	1.65 161	2.91 169	2.13 135	6.53 170	2.41 171	0.30 127	4.57 84	2.52 108	2.76 175	1.21 155	3.98 108	0.89 113	3.66 129	4.91 102	0.73 173	4.23 197	8.24 198	6.03 164	7.69 182	9.53 176

iResNet	4.46 173	0.88 123	0.92 108	2.61 174	2.85 183	4.95 190	1.38 149	4.97 192	1.33 147	3.66 192	3.45 163	12.37 185	16.29 209	0.06 52	9.09 176	3.33 141	2.53 171	1.85 180	16.79 191	2.68 181	4.65 149	4.29 80	0.25 118	4.69 201	1.88 127	4.19 144	5.32 156	3.22 131

FADNet_RVC	4.48 174	2.12 174	1.42 135	3.57 183	3.69 187	1.20 153	2.37 167	2.30 119	1.42 152	1.77 141	4.48 173	9.79 179	6.84 188	1.84 199	12.73 200	3.36 143	3.55 180	4.20 210	17.52 192	3.76 194	5.93 168	8.26 189	0.72 172	1.64 170	1.78 125	3.63 135	5.12 151	5.99 154

LALA_ROB	4.53 175	4.80 202	1.68 150	1.27 152	2.16 177	2.28 174	1.42 153	1.88 102	2.60 180	2.71 159	5.56 181	33.12 213	0.72 130	0.88 173	10.88 189	2.59 112	3.47 179	1.83 179	4.21 112	2.04 159	4.39 144	7.30 159	0.41 137	1.52 166	2.35 134	3.60 134	8.94 192	7.68 166

DAS	4.65 176	0.98 135	1.28 127	1.99 167	1.39 153	1.39 159	1.58 154	3.52 177	4.17 192	3.33 178	6.18 190	12.75 187	6.50 185	0.10 72	8.31 169	4.81 180	4.46 192	2.26 192	10.21 168	5.35 205	6.51 179	7.66 169	0.57 155	4.84 203	4.63 175	7.17 173	7.79 185	5.90 150

SepStereo	4.65 176	0.98 135	1.28 127	1.99 167	1.39 153	1.39 159	1.58 154	3.52 177	4.17 192	3.33 178	6.18 190	12.75 187	6.50 185	0.10 72	8.31 169	4.81 180	4.46 192	2.26 192	10.21 168	5.35 205	6.51 179	7.66 169	0.57 155	4.84 203	4.63 175	7.17 173	7.79 185	5.90 150

iRaft-Stereo_20w	4.82 178	1.53 156	8.41 218	7.63 199	1.90 166	3.40 183	1.71 157	3.40 174	2.25 174	3.58 189	9.41 216	3.70 143	1.31 160	0.48 152	5.41 113	5.85 196	1.31 134	0.85 120	9.58 163	1.92 155	5.27 158	7.69 172	0.65 165	0.77 135	4.40 172	14.15 210	11.18 200	12.46 186

ccs_rob	4.98 179	1.51 155	2.53 176	2.16 170	0.89 137	3.24 181	1.79 160	4.91 191	1.34 149	4.26 204	15.64 232	28.82 209	10.34 198	0.50 155	6.81 152	5.55 192	2.39 167	1.57 168	6.45 133	2.16 166	6.28 174	6.95 153	0.40 134	2.33 180	1.38 110	2.46 121	4.37 132	7.31 164

SHD	5.09 180	1.15 147	3.12 183	1.80 162	1.94 168	1.71 165	2.82 174	5.09 195	4.76 198	2.82 164	5.39 179	5.07 156	9.79 197	0.87 172	11.37 193	6.33 208	4.71 196	2.67 198	13.97 187	3.50 193	7.31 189	8.29 194	0.44 144	3.88 193	5.02 183	7.49 176	4.03 116	12.20 184

ETE_ROB	5.10 181	4.12 198	1.76 155	1.25 151	2.22 179	2.82 177	2.07 163	1.56 85	4.21 194	1.88 144	5.58 183	37.59 221	0.86 148	1.44 191	10.38 186	2.80 120	4.20 190	0.98 135	5.24 123	1.97 156	4.87 151	7.58 168	0.77 176	1.38 163	2.34 133	3.79 140	15.93 214	8.21 168

CSAN	5.32 182	2.66 180	1.69 151	3.30 180	3.85 189	2.05 169	2.31 166	5.00 194	4.86 199	3.78 196	2.69 153	17.88 199	11.82 202	1.17 184	10.17 184	1.96 80	2.51 169	1.35 162	6.12 130	2.50 176	3.97 134	4.60 93	0.56 153	2.97 187	6.49 193	16.18 216	7.96 187	13.30 189

CC-Net-ROB	5.62 183	8.62 212	1.87 159	23.08 217	6.72 206	15.74 214	8.55 208	0.45 45	0.82 121	1.55 135	0.00 1	24.53 205	3.35 174	3.39 208	5.49 115	0.89 12	2.73 174	1.76 176	12.04 183	0.82 107	1.32 46	1.73 19	9.22 221	0.42 82	3.22 158	2.53 123	2.45 49	8.44 170

XQC	5.77 184	3.33 190	2.00 164	3.49 181	4.00 190	3.75 186	3.56 182	6.60 203	3.33 186	2.89 167	5.57 182	6.45 169	8.10 192	1.78 197	12.28 196	5.97 198	4.03 188	1.85 180	11.48 179	3.98 196	6.63 183	9.37 208	0.62 161	2.51 182	9.28 205	15.19 213	11.40 202	6.32 159

SFCPSM	5.84 185	2.89 184	1.36 133	1.97 166	1.59 159	1.65 164	0.56 129	2.54 133	4.75 197	3.16 173	7.74 205	15.48 194	23.57 217	1.24 185	11.21 190	4.79 179	2.53 171	1.55 167	22.65 208	7.42 212	4.60 147	6.67 148	0.69 168	2.33 180	4.62 174	4.35 146	6.18 167	9.49 175

RTS	6.13 186	1.54 157	1.31 131	0.94 140	1.83 163	4.15 188	5.45 193	2.74 148	3.33 186	2.85 165	1.61 128	8.52 174	1.31 160	1.13 182	14.79 217	6.12 200	7.56 211	2.52 195	18.82 195	3.48 189	6.23 172	8.15 186	1.11 184	1.90 175	8.24 198	21.58 229	6.64 172	21.79 208

RTSA	6.13 186	1.54 157	1.31 131	0.94 140	1.83 163	4.15 188	5.45 193	2.74 148	3.33 186	2.85 165	1.61 128	8.52 174	1.31 160	1.13 182	14.79 217	6.12 200	7.56 211	2.52 195	18.82 195	3.48 189	6.23 172	8.15 186	1.11 184	1.90 175	8.24 198	21.58 229	6.64 172	21.79 208

CBMV	6.33 188	3.75 194	1.57 145	3.96 184	3.58 186	2.97 178	1.75 159	3.89 182	2.67 181	4.14 200	2.72 155	14.42 191	3.85 179	0.73 169	10.81 188	6.26 205	4.67 195	2.29 194	9.29 160	1.51 141	8.03 197	7.42 162	0.63 162	6.58 217	6.79 196	7.57 177	20.00 220	28.98 224
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AnyNet_C32	6.34 189	2.03 168	2.98 182	1.85 164	2.88 184	3.58 184	6.75 200	4.57 188	12.25 217	3.05 170	7.04 198	4.71 153	1.88 167	2.57 203	14.38 214	6.24 204	6.31 206	4.36 213	12.98 186	3.18 188	11.94 222	11.62 224	1.98 194	4.21 196	6.60 194	10.55 197	6.27 169	14.36 192

AMNet	6.93 190	3.82 196	2.53 176	4.00 185	5.78 199	6.99 197	3.24 179	2.46 130	2.51 178	3.39 183	6.36 192	9.40 178	2.06 169	7.30 219	5.92 132	9.99 233	13.66 225	7.81 229	8.03 145	7.76 216	11.45 219	8.81 199	2.81 199	4.73 202	5.75 189	7.80 178	13.20 206	19.55 203

CBMV_ROB	7.04 191	2.92 185	2.91 181	8.40 202	6.54 205	5.80 192	3.57 183	5.09 195	2.49 177	3.84 199	4.70 177	21.33 203	14.76 207	0.47 150	10.48 187	3.84 165	3.13 177	1.58 169	12.20 184	8.81 218	6.17 170	5.80 122	0.47 148	3.14 190	9.16 204	15.50 215	13.69 208	13.29 188

ADCMid	7.46 192	4.47 199	5.08 197	2.16 170	4.40 193	5.87 193	8.05 204	9.24 207	12.39 218	3.16 173	7.69 203	10.20 180	10.41 199	3.13 205	12.60 199	5.58 193	5.05 201	2.83 200	19.52 199	4.27 197	8.70 204	10.59 220	5.48 215	2.86 185	5.69 187	10.08 194	5.48 161	16.37 195

ADCPNet	7.46 192	2.07 170	4.11 190	2.81 176	6.39 202	3.36 182	8.24 205	5.53 199	7.83 207	3.76 195	7.86 206	5.53 163	14.04 205	3.15 206	13.54 205	6.64 212	4.80 197	2.06 188	18.97 198	5.05 203	8.54 202	10.30 218	2.99 201	2.59 183	9.61 207	17.77 218	7.74 183	16.22 194

PWC_ROB	7.58 194	2.00 166	5.48 202	0.90 138	1.32 149	2.25 172	5.46 195	2.83 153	16.84 228	3.83 198	8.10 208	5.42 160	39.62 237	1.01 178	9.69 181	5.15 184	6.62 207	4.25 211	16.71 190	4.76 200	8.56 203	10.40 219	0.63 162	4.96 206	3.07 155	3.69 136	7.15 180	24.07 215

FAT-Stereo	7.68 195	2.26 175	8.90 220	7.33 198	12.67 220	6.25 195	3.58 184	7.41 204	3.60 190	5.82 214	12.39 222	18.45 200	9.06 194	1.35 188	12.36 197	6.54 210	3.93 184	4.03 209	15.97 189	6.36 208	7.78 195	9.24 204	0.76 175	5.29 211	3.49 165	6.98 171	8.20 189	17.22 198

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 196	3.78 195	1.17 125	9.35 204	4.27 192	8.06 202	8.52 207	11.24 213	8.55 209	4.88 212	4.04 170	17.24 197	9.50 196	6.06 218	14.53 216	3.53 156	2.28 164	1.12 150	19.59 201	2.56 178	8.24 200	9.72 211	3.14 204	2.11 177	11.98 212	14.76 211	10.14 196	14.15 191

pmcnn	8.69 197	3.07 186	2.45 173	6.53 196	5.75 198	7.18 198	4.96 192	4.79 190	2.03 173	4.24 203	12.14 221	19.36 201	21.49 215	0.91 174	9.48 179	6.75 214	6.67 208	4.39 214	22.61 207	5.09 204	10.91 218	7.84 176	4.51 212	5.07 208	6.90 197	5.26 157	17.73 218	26.48 221

FBW_ROB	8.77 198	9.60 213	5.96 207	20.47 216	9.29 212	12.71 210	9.20 209	4.97 192	1.59 157	3.30 177	6.98 196	15.27 192	3.59 177	7.76 221	10.34 185	1.71 65	3.43 178	0.86 121	34.07 222	2.29 170	6.89 185	6.34 139	9.32 222	8.81 226	5.75 189	8.41 181	5.24 153	22.62 210

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 199	1.66 161	6.09 208	4.62 189	3.79 188	3.05 179	6.94 201	3.69 180	3.58 189	4.74 210	10.17 218	65.85 251	12.11 203	7.99 222	7.88 166	5.27 187	4.63 194	5.31 215	18.89 197	2.67 180	8.70 204	10.19 216	1.05 181	4.09 195	5.01 182	9.52 189	6.30 170	15.16 193

S-Stereo	9.64 200	2.07 170	4.59 191	8.70 203	8.72 210	12.93 212	19.52 221	5.25 197	6.14 202	6.12 217	20.39 240	29.19 210	7.43 189	0.64 162	14.26 211	7.63 224	4.01 187	5.81 220	18.32 193	6.45 210	7.46 192	9.84 212	12.36 226	7.40 220	3.61 166	6.74 168	7.10 179	17.56 199

ADCS	10.79 201	5.73 205	4.98 195	4.16 187	6.39 202	6.60 196	6.53 198	10.15 211	15.87 226	4.18 202	7.59 202	13.56 190	18.31 210	4.53 214	14.24 210	11.99 239	10.80 219	7.09 228	25.37 213	9.28 221	16.45 238	16.31 243	2.97 200	7.03 219	10.05 210	20.56 225	11.21 201	19.51 202

STTRV1_RVC	10.96 202	2.66 180	1.55 144	5.84 191	1.90 166	6.01 194	3.60 185	4.11 184	3.93 191	4.64 208	6.71 195	16.96 196	21.63 216	1.68 195	20.69 238	5.04 183	18.60 232	1.18 152	52.69 243	12.74 228	19.16 242	9.31 205	4.76 214	5.05 207	9.07 203	12.15 203	12.79 204	31.40 227

MFN_U_SF_RVC	11.03 203	6.12 208	3.70 187	9.72 205	5.50 196	12.91 211	11.38 212	12.61 217	7.46 206	12.18 233	14.75 228	23.19 204	14.11 206	9.33 223	18.32 228	5.16 185	4.41 191	3.43 205	39.06 229	6.67 211	10.28 214	11.18 222	1.45 190	6.88 218	9.80 208	8.50 185	9.76 193	19.96 205

SGM_RVC	11.04 204	10.51 216	3.94 189	16.88 211	9.65 215	15.55 213	8.47 206	9.54 208	6.09 201	4.15 201	7.87 207	25.06 206	19.78 214	0.97 175	9.49 180	2.25 98	3.81 182	1.26 160	21.86 204	2.34 173	6.63 183	5.12 109	2.33 196	4.85 205	18.97 222	16.47 217	33.79 235	30.47 225
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G-Net	11.11 205	4.89 204	9.62 222	4.05 186	4.71 194	7.69 200	2.56 169	10.07 210	15.27 224	5.01 213	15.52 231	47.57 236	9.25 195	0.66 164	11.93 194	8.70 229	5.83 203	4.33 212	24.55 212	15.55 231	8.38 201	9.97 214	3.01 202	5.25 210	6.16 192	13.40 209	22.59 222	23.59 214

SANet	11.19 206	4.59 201	6.27 211	5.98 192	6.03 200	9.51 207	3.52 181	15.63 222	13.49 221	2.90 168	8.65 209	59.91 246	26.52 220	3.01 204	14.30 212	3.26 138	7.32 210	3.86 208	11.91 181	3.94 195	6.50 177	7.39 160	2.61 198	7.75 223	12.68 213	17.80 219	13.93 209	22.99 211

MDST_ROB	11.38 207	16.72 222	3.53 186	29.03 221	10.09 216	21.13 220	6.30 197	6.03 201	2.39 175	3.16 173	5.82 186	11.55 183	29.02 224	0.67 165	15.26 222	3.18 136	1.65 149	0.66 93	8.85 152	2.07 161	5.87 166	6.71 150	2.26 195	3.08 189	28.29 232	22.14 231	37.48 240	24.36 216

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 208	10.45 215	6.25 210	17.50 212	6.77 207	8.15 203	11.44 213	18.23 229	23.22 239	11.11 228	4.62 175	15.32 193	6.08 183	10.68 226	16.27 224	6.19 203	3.94 185	5.52 216	39.73 230	7.74 215	9.53 213	12.33 228	7.02 217	7.63 222	14.72 217	12.91 208	6.89 176	16.97 197

edge stereo	11.93 209	6.96 210	11.28 223	14.49 209	12.53 219	16.91 215	13.06 216	12.62 218	7.43 205	6.06 216	15.07 229	38.54 223	18.86 211	1.55 192	12.90 201	7.43 221	6.14 204	3.10 202	25.46 214	4.74 199	8.16 198	10.22 217	4.20 210	4.35 198	9.83 209	8.13 180	13.68 207	28.51 223

DGSMNet	12.26 210	4.87 203	8.31 217	6.01 193	6.04 201	7.30 199	6.59 199	7.90 205	4.51 196	11.38 230	32.66 249	17.48 198	8.74 193	4.36 213	14.01 207	14.50 242	17.26 229	9.25 232	41.69 232	11.54 227	21.38 247	24.41 250	4.74 213	7.56 221	5.44 185	11.45 201	8.55 190	13.11 187

DDUNet	13.01 211	20.50 225	4.63 192	37.04 228	24.81 227	34.87 231	32.65 229	1.85 96	1.66 163	1.47 132	3.83 167	13.22 189	4.08 181	83.62 241	6.26 145	2.41 106	8.99 216	3.82 206	18.78 194	4.54 198	7.88 196	7.25 156	16.92 230	0.99 148	1.50 117	0.70 75	4.90 148	2.09 117

PVD	13.07 212	5.77 206	8.84 219	7.67 200	7.35 208	10.40 208	7.28 202	21.12 235	19.70 235	3.65 191	8.76 211	16.32 195	27.90 222	3.25 207	14.97 220	8.92 231	11.32 220	6.23 224	25.56 215	7.56 213	12.68 225	14.11 237	1.29 188	6.16 214	16.97 219	25.32 236	18.21 219	35.51 233

AnyNet_C01	13.13 213	6.35 209	5.48 202	6.38 195	6.46 204	5.73 191	10.15 210	12.79 220	16.56 227	5.83 215	9.31 214	26.51 207	19.60 212	5.31 217	17.84 226	13.62 240	17.55 230	15.56 245	35.24 223	11.09 225	19.28 243	17.31 245	7.05 218	7.85 224	13.46 215	10.79 198	9.89 194	21.58 207

UDG	13.28 214	21.47 226	5.08 197	37.13 229	29.51 230	32.00 227	40.03 232	2.62 138	1.78 167	2.40 155	5.74 185	12.64 186	4.23 182	74.90 238	7.47 161	2.61 114	9.44 217	3.24 204	19.57 200	5.01 202	8.74 207	7.28 157	12.84 227	1.84 174	1.35 108	2.91 126	4.53 139	2.12 118

SGM-ForestM	13.51 215	15.62 220	5.25 201	19.43 214	9.27 211	19.59 219	12.46 215	12.78 219	8.97 212	3.34 181	9.27 213	36.07 220	25.37 219	2.03 201	16.48 225	3.39 146	4.90 199	1.21 155	22.28 205	2.96 186	6.90 186	5.25 112	1.83 192	4.68 200	27.51 231	25.27 235	34.85 238	27.72 222

MeshStereo	13.92 216	10.29 214	5.80 205	24.32 220	15.33 221	17.65 217	7.76 203	12.34 216	7.38 204	4.65 209	9.09 212	38.22 222	30.61 227	0.62 161	14.44 215	7.42 220	4.05 189	2.65 197	19.82 202	2.63 179	14.32 232	9.90 213	1.27 187	6.42 215	22.75 227	19.43 222	33.41 233	33.14 229
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
DPSNet	15.27 217	3.38 191	2.28 171	7.89 201	8.28 209	10.58 209	4.44 189	5.86 200	8.70 211	4.26 204	6.00 189	72.12 256	28.20 223	4.69 215	15.14 221	10.42 235	11.48 222	8.27 230	58.42 253	9.38 222	12.12 224	11.31 223	17.29 231	11.11 231	20.16 225	20.85 228	14.99 212	24.68 218

MFMNet_re	16.81 218	13.74 218	7.85 215	23.81 219	9.51 214	34.14 230	18.04 218	12.31 214	19.02 233	10.33 227	12.96 223	38.69 224	15.16 208	1.61 194	18.46 229	10.89 237	28.67 246	12.10 237	31.52 218	10.43 224	18.75 241	11.05 221	8.52 220	9.85 227	9.47 206	5.57 160	24.17 223	37.24 235

SQANet	19.01 219	32.39 232	7.05 212	58.51 234	34.20 231	58.54 236	40.35 233	4.32 186	1.69 164	4.85 211	1.45 125	32.05 212	6.71 187	57.82 234	11.24 192	1.77 66	6.68 209	1.66 171	31.16 217	2.08 163	8.23 199	7.99 182	54.11 240	2.11 177	5.60 186	10.88 199	10.17 197	19.67 204

SAMSARA	20.09 220	2.60 178	5.52 204	4.28 188	4.10 191	3.59 185	5.57 196	15.80 225	10.05 215	4.59 207	5.59 184	9.22 177	24.85 218	3.88 209	16.25 223	8.47 228	6.17 205	3.82 206	22.29 206	5.87 207	19.35 244	26.82 257	1.02 179	5.45 212	80.31 263	91.77 263	78.09 264	77.23 263

MADNet+	20.34 221	8.33 211	14.90 232	18.17 213	11.98 218	8.55 204	19.20 219	28.96 245	17.96 231	12.55 234	11.63 220	34.32 217	30.36 226	10.57 225	26.85 244	16.66 244	27.39 244	10.40 236	40.88 231	18.27 236	19.91 245	15.53 241	9.97 225	19.40 242	35.72 240	22.38 232	21.31 221	37.09 234

ELAS_RVC	20.43 222	19.80 224	14.61 231	33.93 225	22.90 224	33.71 229	20.10 223	15.64 223	12.18 216	8.45 222	19.69 239	54.25 244	33.97 231	4.07 210	13.47 204	5.30 190	11.89 223	6.49 226	21.52 203	8.87 219	14.06 229	14.69 239	9.63 224	11.88 232	32.34 236	25.79 237	41.56 246	40.71 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 223	24.96 228	17.24 234	39.82 230	27.48 229	32.58 228	22.87 225	19.77 232	17.77 230	8.05 221	19.67 238	46.38 231	37.96 236	2.15 202	18.66 231	4.75 177	4.82 198	1.95 183	33.25 220	6.38 209	9.07 209	8.67 198	3.28 205	10.68 229	31.80 235	27.62 241	40.75 242	38.09 237

ELAS	20.62 224	22.76 227	14.59 230	35.29 227	24.88 228	31.90 226	20.66 224	17.34 228	17.05 229	7.97 220	18.32 236	48.39 237	31.67 228	4.13 211	14.30 212	5.24 186	11.47 221	6.10 223	23.02 210	7.62 214	13.14 226	14.53 238	9.46 223	10.75 230	34.52 238	27.84 242	41.52 245	42.31 244
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	20.98 225	14.87 219	11.99 225	19.90 215	20.87 222	18.85 218	10.39 211	16.04 226	19.39 234	19.65 242	21.64 243	33.32 214	37.38 235	7.51 220	19.34 234	17.18 246	26.65 242	16.12 247	32.93 219	23.87 243	31.45 255	25.37 254	13.83 228	14.33 239	17.76 221	19.97 223	29.60 229	26.21 219
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	21.44 226	17.36 223	16.07 233	34.52 226	24.54 226	25.94 223	19.26 220	20.13 234	18.43 232	6.42 218	15.25 230	40.88 226	36.30 234	4.35 212	18.72 232	10.55 236	8.23 213	29.63 255	23.68 211	4.94 201	11.81 221	8.91 202	3.02 203	10.18 228	36.19 243	32.24 246	51.66 254	49.72 249

otaku	22.42 227	43.20 237	9.38 221	63.06 240	42.07 238	64.13 245	51.05 234	6.07 202	4.42 195	10.13 226	1.74 132	33.95 215	10.96 200	66.92 236	12.03 195	1.89 73	8.57 214	1.66 171	38.00 227	7.96 217	8.85 208	8.28 193	54.71 241	2.95 186	9.04 202	9.25 187	14.25 211	20.70 206

SGM+DAISY	22.46 228	16.23 221	12.74 226	23.16 218	22.67 223	25.12 222	20.00 222	18.50 230	14.48 223	18.58 241	22.04 244	30.49 211	41.59 238	13.05 228	22.51 241	16.54 243	26.00 241	12.93 239	35.92 224	22.37 241	28.02 253	25.12 253	21.26 232	13.77 237	20.04 224	18.46 221	33.94 236	30.81 226

DLNR_Zeroshot_test	23.08 229	78.93 264	7.15 213	99.97 264	0.34 79	0.16 101	98.90 264	3.23 171	0.54 97	3.12 172	2.31 145	6.01 167	0.92 152	21.35 229	96.48 265	100.00 268	25.46 239	22.19 250	22.79 209	2.43 174	9.32 211	9.14 203	0.06 54	0.65 119	2.36 135	3.89 142	2.16 43	3.20 130

LSM0	23.31 230	6.07 207	4.80 194	15.07 210	10.87 217	17.08 216	14.50 217	23.84 237	15.74 225	14.73 237	18.40 237	35.77 219	35.06 233	1.58 193	76.98 261	85.81 261	14.68 226	5.68 218	56.53 250	17.15 235	23.95 250	21.89 248	4.26 211	8.21 225	17.36 220	20.39 224	29.27 228	33.71 231

LE_ROB	23.34 231	10.93 217	12.86 227	32.65 223	38.35 235	31.72 225	33.97 230	23.50 236	21.06 237	7.08 219	17.87 235	51.83 241	51.55 252	1.81 198	14.20 209	3.08 130	3.94 185	1.47 165	30.65 216	8.98 220	9.43 212	7.39 160	6.89 216	25.95 246	35.31 239	39.95 255	53.69 256	54.00 252

Ntro	23.84 232	41.67 235	11.59 224	63.69 242	43.73 239	62.95 243	57.60 237	8.47 206	6.35 203	11.89 232	2.51 149	35.10 218	7.96 191	75.67 239	12.59 198	1.67 63	9.55 218	2.68 199	39.05 228	9.79 223	8.70 204	8.40 196	55.40 242	3.24 191	11.18 211	15.16 212	14.07 210	23.09 213

BEATNet-Init1	25.27 233	27.76 229	13.76 228	44.57 232	24.32 225	38.91 232	25.10 226	19.51 231	20.03 236	9.35 223	16.15 233	47.35 235	48.89 247	4.71 216	23.55 242	11.00 238	8.78 215	5.84 221	49.88 240	20.70 237	15.01 233	14.94 240	7.37 219	12.57 235	35.78 241	26.22 238	60.85 261	49.36 248

DispFullNet	27.09 234	40.76 234	20.37 238	53.27 233	39.67 236	45.72 234	56.25 236	14.00 221	12.78 219	14.18 235	10.07 217	43.95 230	34.00 232	86.26 242	13.33 203	13.62 240	31.37 250	16.57 248	52.58 242	15.02 230	15.98 235	12.66 231	15.43 229	6.52 216	8.73 201	8.65 186	16.24 215	33.48 230

ACVNet-4b	27.62 235	43.15 236	14.04 229	69.86 251	48.10 242	70.20 253	77.34 252	10.63 212	9.55 214	15.00 238	1.55 127	59.33 245	11.37 201	93.44 249	12.94 202	2.57 111	15.66 227	5.69 219	33.68 221	14.13 229	9.17 210	7.28 157	59.49 246	4.60 199	12.85 214	9.43 188	15.52 213	19.12 201

WAO-7	28.15 236	31.17 231	25.54 242	33.41 224	34.99 233	22.62 221	28.62 228	47.75 254	47.89 253	29.08 247	39.82 253	41.47 227	41.79 239	12.75 227	36.14 251	18.16 247	17.03 228	8.88 231	47.38 236	21.69 240	11.73 220	12.95 234	3.79 209	33.81 252	23.20 228	26.44 239	24.41 224	37.61 236

ACVNet_1	28.17 237	43.81 238	17.24 234	67.32 246	49.50 244	66.04 250	82.98 257	16.42 227	8.08 208	11.43 231	7.19 200	34.00 216	27.09 221	93.81 250	14.92 219	2.21 96	17.82 231	6.77 227	36.07 225	11.39 226	10.56 217	7.42 162	59.65 247	6.11 213	20.40 226	15.24 214	10.18 198	16.93 196

RainbowNet	28.72 238	46.67 239	19.30 237	69.82 250	47.14 240	68.90 252	70.63 247	10.00 209	3.26 185	17.63 240	2.27 138	46.57 232	29.74 225	91.67 246	17.86 227	3.37 144	12.50 224	5.59 217	44.74 235	17.11 234	10.33 215	8.87 200	58.90 245	5.15 209	14.30 216	12.58 206	17.44 216	23.01 212

PSMNet_ROB	32.72 239	49.56 245	17.71 236	65.01 244	47.98 241	61.81 240	62.32 238	19.85 233	21.78 238	27.64 246	25.28 245	42.80 228	43.52 242	83.58 240	21.88 240	4.36 172	19.43 233	6.46 225	43.95 234	16.36 232	13.14 226	11.66 225	58.31 244	14.57 240	31.67 234	24.32 234	29.94 231	18.64 200

JetBlue	33.16 240	30.03 230	36.86 255	39.95 231	35.04 234	44.19 233	36.23 231	30.47 248	47.01 252	15.01 239	10.48 219	79.96 262	19.64 213	25.82 230	18.89 233	17.14 245	40.11 255	25.93 253	36.94 226	25.94 246	32.23 256	26.39 255	31.84 234	27.47 248	31.63 233	33.13 248	48.81 252	48.30 247

ACVNet_2	33.32 241	48.24 241	22.45 240	67.72 249	50.69 249	65.88 248	85.41 260	28.48 243	14.03 222	14.63 236	9.36 215	52.16 242	31.94 229	91.62 245	13.62 206	2.72 116	21.29 234	5.84 221	51.78 241	16.52 233	10.41 216	7.93 180	58.06 243	13.93 238	36.96 245	18.42 220	25.58 225	33.95 232

IMH-64-1	35.05 242	48.99 242	25.77 244	61.80 236	50.28 247	62.71 241	68.79 241	27.80 240	35.88 242	10.10 224	14.48 226	46.82 233	41.96 240	94.04 251	19.93 235	7.49 222	22.67 235	9.35 233	48.46 237	21.14 238	14.12 230	12.56 229	59.91 249	12.21 233	41.64 246	20.57 226	27.79 226	39.03 238

IMH-64	35.05 242	48.99 242	25.77 244	61.80 236	50.28 247	62.71 241	68.79 241	27.80 240	35.88 242	10.10 224	14.48 226	46.82 233	41.96 240	94.04 251	19.93 235	7.49 222	22.67 235	9.35 233	48.46 237	21.14 238	14.12 230	12.56 229	59.91 249	12.21 233	41.64 246	20.57 226	27.79 226	39.03 238

IMH	36.38 244	50.15 246	26.16 246	62.16 239	50.12 246	63.98 244	68.96 243	28.54 244	38.29 245	11.29 229	14.14 224	50.26 239	54.45 255	94.09 253	20.59 237	7.40 219	23.63 237	10.28 235	49.17 239	22.78 242	13.74 228	11.88 226	59.95 251	13.42 236	41.71 248	23.99 233	29.69 230	41.45 242

WAO-6	37.66 245	47.81 240	21.43 239	60.52 235	52.73 250	58.92 237	64.84 239	27.98 242	43.38 247	33.02 251	17.53 234	43.36 229	50.95 249	89.65 243	33.50 247	18.63 250	24.84 238	13.57 241	42.17 233	25.77 245	21.16 246	19.52 246	35.00 235	18.52 241	43.20 249	29.62 243	37.17 239	41.96 243

PWCK	39.46 246	63.60 254	25.26 241	73.87 257	41.94 237	61.54 239	51.88 235	54.42 255	37.36 244	26.43 245	38.00 250	62.72 250	47.31 244	27.64 231	24.07 243	10.09 234	32.07 251	12.97 240	84.14 263	29.01 250	25.42 251	16.79 244	48.17 239	30.69 251	35.86 242	32.01 245	32.05 232	40.21 240

TorneroNet-64	40.02 247	51.18 247	25.58 243	64.09 243	48.50 243	64.50 246	69.74 244	27.58 239	44.28 249	21.06 243	14.38 225	70.42 255	57.53 256	94.84 255	27.09 245	8.83 230	28.00 245	16.10 246	54.90 248	26.42 247	15.26 234	13.34 235	61.86 252	22.65 243	33.51 237	30.60 244	34.09 237	54.24 253

LVE	40.69 248	49.32 244	32.19 249	74.37 258	65.31 255	65.52 247	78.53 253	29.09 246	24.11 240	37.95 253	38.44 251	39.09 225	50.88 248	95.16 261	18.50 230	6.31 207	25.93 240	13.65 242	54.80 247	26.51 248	16.26 236	15.81 242	69.49 258	26.57 247	44.82 251	33.95 250	41.51 244	24.49 217

TorneroNet	40.95 249	54.80 249	28.35 247	67.47 248	50.00 245	66.00 249	71.75 248	26.53 238	45.69 250	24.20 244	21.34 242	68.12 252	53.25 254	94.92 257	27.93 246	9.57 232	26.82 243	16.87 249	54.27 246	24.50 244	16.26 236	13.93 236	62.31 253	23.32 245	36.59 244	27.14 240	43.07 247	50.69 250

SPstereo	43.04 250	33.32 233	32.45 250	30.80 222	34.50 232	30.75 224	28.55 227	58.42 257	43.16 246	30.26 248	60.88 259	48.92 238	63.39 260	44.40 233	41.97 254	53.98 259	48.24 258	33.80 257	57.94 252	41.93 257	44.30 260	40.41 259	27.95 233	44.78 257	43.85 250	39.09 253	57.71 258	46.32 245

Dean	44.25 251	52.28 248	33.23 251	77.10 259	64.97 254	79.61 262	83.94 259	43.21 250	43.41 248	35.28 252	25.28 245	61.70 248	57.88 257	95.07 260	21.16 239	4.55 173	29.50 247	12.92 238	64.62 256	29.22 251	11.94 222	10.07 215	59.70 248	23.01 244	50.00 255	39.42 254	53.45 255	32.13 228

WAO-8	45.52 252	56.99 251	36.84 253	70.78 253	61.58 251	72.65 256	72.88 249	44.15 251	50.34 254	32.51 249	26.24 247	68.22 253	50.98 250	91.91 247	34.40 248	19.25 251	31.26 248	14.25 243	53.00 244	37.84 254	18.64 239	12.91 232	45.23 236	27.94 249	54.23 258	39.08 251	48.02 250	56.81 255

Venus	45.52 252	56.99 251	36.84 253	70.77 252	61.58 251	72.65 256	72.88 249	44.15 251	50.34 254	32.51 249	26.24 247	68.22 253	50.98 250	91.91 247	34.40 248	19.25 251	31.26 248	14.25 243	53.00 244	37.84 254	18.64 239	12.91 232	45.23 236	27.94 249	54.23 258	39.08 251	48.02 250	56.81 255

notaker	50.99 254	64.58 256	35.58 252	71.22 254	67.03 256	71.52 255	79.74 255	46.10 253	64.92 258	43.57 256	60.04 257	61.27 247	52.88 253	94.30 254	52.11 257	32.30 254	36.01 253	25.62 252	66.68 258	41.75 256	26.51 252	26.69 256	69.04 257	40.16 255	27.04 229	32.57 247	39.45 241	47.99 246

UNDER WATER	53.46 255	66.50 257	44.48 256	77.89 260	68.28 257	75.27 259	86.28 262	62.01 259	51.94 256	41.57 254	48.61 254	74.76 259	58.64 258	94.91 256	40.27 253	19.59 253	35.94 252	25.36 251	57.83 251	30.24 252	22.42 249	21.82 247	69.76 259	49.60 260	53.54 257	52.17 257	44.57 248	69.15 261

ktn	53.49 256	64.55 255	32.09 248	67.37 247	73.02 262	67.18 251	79.08 254	39.47 249	71.03 260	45.61 258	66.57 260	53.73 243	46.66 243	95.58 262	51.51 256	35.27 255	42.24 257	32.53 256	61.67 254	36.66 253	34.35 258	37.51 258	63.57 254	39.21 253	45.92 252	42.82 256	58.10 259	61.01 257

UNDER WATER-64	54.23 257	63.34 253	46.02 258	79.36 261	71.42 260	76.64 260	88.13 263	66.12 260	46.96 251	52.07 259	60.69 258	73.21 257	59.22 259	94.98 259	35.82 250	18.58 249	36.56 254	27.05 254	54.96 249	27.40 249	22.29 248	24.45 251	75.67 262	44.51 256	51.17 256	56.84 259	41.43 243	69.34 262

KSHMR	57.18 258	74.32 262	54.88 260	81.85 262	71.02 259	78.52 261	83.49 258	67.32 262	55.52 257	57.05 260	55.43 256	62.46 249	47.47 245	94.95 258	62.89 259	43.86 257	41.02 256	36.71 258	65.14 257	47.71 258	30.88 254	22.80 249	66.24 256	55.80 262	49.31 254	33.72 249	50.52 253	52.93 251

DPSimNet_ROB	59.87 259	56.83 250	60.12 261	63.44 241	74.40 263	61.08 238	66.03 240	29.26 247	91.88 264	80.83 262	53.70 255	74.56 258	48.76 246	90.67 244	61.12 258	47.44 258	55.65 260	43.29 259	68.79 259	60.06 261	52.83 262	61.42 261	45.69 238	46.03 258	46.40 253	63.34 260	56.49 257	56.41 254

LRCNet_RVC	60.98 260	74.62 263	47.06 259	94.31 263	95.29 265	91.20 264	85.70 261	54.57 256	35.63 241	98.62 264	74.21 262	91.97 266	68.08 262	96.82 264	39.31 252	18.45 248	70.27 262	52.85 261	94.58 264	64.63 262	32.99 257	24.53 252	94.81 264	53.78 261	19.71 223	12.68 207	33.49 234	26.36 220

HanzoNet	61.45 261	69.33 258	44.96 257	71.45 255	72.16 261	72.71 258	79.94 256	60.19 258	75.71 261	45.02 257	73.92 261	75.04 260	64.67 261	96.72 263	48.25 255	40.02 256	53.74 259	47.73 260	76.16 260	51.62 259	46.98 261	46.48 260	73.13 260	39.85 254	55.14 260	52.31 258	60.69 260	65.16 260

JetRed	63.04 262	70.59 259	68.87 262	66.96 245	63.46 253	70.43 254	74.93 251	66.45 261	66.78 259	41.63 255	39.08 252	81.30 263	13.47 204	63.11 235	65.97 260	66.70 260	65.90 261	75.66 264	63.14 255	54.09 260	78.41 263	73.67 262	73.25 261	49.49 259	56.43 261	64.32 261	66.29 262	61.81 258

MADNet++	76.55 263	72.12 260	82.72 264	61.81 238	81.28 264	58.20 235	69.82 245	68.60 263	78.83 262	85.65 263	92.58 264	79.76 261	85.27 263	36.74 232	81.31 263	89.87 263	87.51 264	69.64 262	82.22 262	90.64 264	91.37 265	93.20 265	65.06 255	90.12 264	59.87 262	75.77 262	74.46 263	62.48 259

ASD4	81.93 264	73.21 261	76.95 263	73.65 256	68.72 258	82.82 263	70.01 246	72.46 264	81.37 263	64.41 261	77.66 263	50.65 240	95.44 264	68.75 237	77.39 262	87.32 262	86.80 263	89.75 265	81.77 261	89.98 263	88.86 264	88.63 264	80.66 263	86.12 263	99.17 268	99.85 267	99.79 268	99.90 267

PML	96.12 265	100.00 268	83.16 265	100.00 265	100.00 267	100.00 268	99.20 267	100.00 269	99.01 266	100.00 267	96.16 265	99.92 270	100.00 269	98.52 265	94.60 264	91.70 264	91.21 265	74.14 263	100.00 269	98.06 266	92.87 266	86.59 263	97.59 265	98.11 266	94.46 267	99.98 268	100.00 269	99.92 268

MyStereo02	96.30 266	100.00 268	100.00 269	100.00 265	0.00 1	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 267	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 269

MEDIAN_ROB	97.62 267	99.11 265	98.47 266	100.00 265	99.99 266	100.00 268	100.00 268	99.48 267	98.33 265	100.00 267	99.95 268	98.03 267	96.13 265	99.95 266	99.43 266	98.46 265	98.58 266	98.67 266	99.88 267	97.97 265	93.64 267	96.55 267	100.00 267	97.27 265	87.22 264	92.69 264	89.89 265	95.94 265

AVERAGE_ROB	98.96 268	100.00 268	99.80 268	100.00 265	100.00 267	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 267	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 267	99.80 268	99.85 267	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 270	98.20 269	99.54 268	100.00 267	100.00 268	93.40 266	93.83 265	94.40 267	93.22 264

HaxPig	99.00 269	100.00 268	98.99 267	100.00 265	100.00 267	99.99 267	100.00 268	99.99 268	99.89 267	100.00 267	99.98 269	100.00 271	99.94 268	100.00 267	99.61 267	99.46 266	99.97 269	99.58 267	99.99 268	99.99 267	97.37 268	96.43 266	99.99 266	99.98 267	89.52 265	99.53 266	94.23 266	98.48 266

DGTPSM_ROB	99.53 270	99.77 266	100.00 269	100.00 265	100.00 267	100.00 268	100.00 268	99.19 265	100.00 268	99.32 265	99.66 267	91.63 264	99.15 266	100.00 267	99.94 269	100.00 268	99.82 267	99.99 268	99.51 265	99.99 267	99.77 270	99.66 269	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 269

DPSMNet_ROB	99.54 271	99.78 267	100.00 269	100.00 265	100.00 267	100.00 268	100.00 268	99.19 265	100.00 268	99.32 265	99.65 266	91.68 265	99.16 267	100.00 267	99.94 269	100.00 268	99.83 268	99.99 268	99.59 266	99.99 267	99.77 270	99.66 269	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 269

DPSM_ROB	99.91 272	100.00 268	100.00 269	100.00 265	100.00 267	98.90 265	98.96 265	100.00 269	100.00 268	100.00 267	100.00 270	99.76 268	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 269

DPSM	99.91 272	100.00 268	100.00 269	100.00 265	100.00 267	98.90 265	98.96 265	100.00 269	100.00 268	100.00 267	100.00 270	99.76 268	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 269

MyStereo03	100.00 274	100.00 268	100.00 269	100.00 265	100.00 267	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 267	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 269

CasAABBNet	100.00 274	100.00 268	100.00 269	100.00 265	100.00 267	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 267	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 269

FADE																					37.77 259						47.51 249

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