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

ProNet	0.10 1	0.07 1	0.09 4	0.06 3	0.04 2	0.10 8	0.32 137	0.07 1	0.04 1	0.04 1	0.11 14	0.07 1	0.03 1	0.20 65	0.33 2	0.21 3	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.07 2	0.10 1	0.08 1	0.08 11	0.05 1	0.10 1	0.06 1	0.10 1	0.06 1

CroCo-Stereo Lap2	0.12 2	0.07 1	0.05 2	0.05 1	0.06 5	0.04 1	0.03 2	0.08 2	0.06 2	0.11 7	0.03 2	0.12 3	0.06 2	0.08 2	0.59 15	0.36 35	0.11 1	0.10 4	0.12 2	0.07 2	0.25 16	0.17 8	0.04 1	0.07 4	0.11 4	0.11 5	0.11 2	0.08 3

CroCo-Stereo	0.12 2	0.07 1	0.04 1	0.05 1	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 2	0.06 2	0.06 2	0.02 1	0.10 2	0.06 2	0.07 1	0.85 65	0.38 41	0.11 1	0.09 3	0.16 6	0.06 1	0.22 11	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.10 1	0.09 2	0.11 2	0.07 2
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
RAFT	0.14 6	0.07 1	0.10 6	0.08 6	0.04 2	0.24 105	0.28 130	0.19 19	0.07 5	0.13 8	0.08 5	0.13 4	0.06 2	0.11 10	0.44 7	0.17 1	0.12 4	0.08 1	0.14 5	0.21 53	0.16 4	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.15 12	0.15 15	0.21 16	0.16 14

StereoVision	0.13 4	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 4	0.07 14	0.10 5	0.13 22	0.09 4	0.07 3	0.16 9	0.07 5	0.11 10	0.56 10	0.29 15	0.14 5	0.13 6	0.17 8	0.09 4	0.18 7	0.15 5	0.04 1	0.08 6	0.15 12	0.13 10	0.19 10	0.15 11

RYNet	0.49 120	0.11 6	0.10 6	0.08 6	0.09 10	0.10 8	0.06 6	0.13 8	0.18 60	0.10 6	0.10 9	0.13 4	0.08 7	0.08 2	9.58 248	0.37 39	0.14 5	0.22 49	0.17 8	0.09 4	0.19 9	0.12 3	0.15 89	0.09 7	0.14 9	0.33 108	0.24 20	0.13 8

TDLM	0.13 4	0.14 10	0.13 21	0.10 10	0.12 21	0.11 15	0.10 36	0.14 9	0.10 11	0.09 4	0.16 37	0.17 12	0.10 15	0.09 6	0.28 1	0.19 2	0.15 7	0.14 8	0.13 3	0.10 6	0.15 2	0.11 2	0.09 19	0.10 11	0.11 4	0.10 4	0.15 6	0.15 11

AEACV	0.25 23	0.17 16	0.11 8	0.09 8	0.07 6	0.15 36	0.04 3	0.08 2	0.06 2	0.07 3	0.07 3	0.13 4	0.08 7	0.12 15	1.39 122	0.79 154	0.16 8	0.14 8	0.25 18	0.19 37	0.24 15	1.00 97	0.10 26	0.07 4	0.10 1	0.95 201	0.14 5	0.08 3

test_5	0.22 16	0.19 33	0.11 8	0.11 16	0.07 6	0.21 84	0.07 14	0.32 76	0.10 11	0.17 18	0.21 56	0.24 28	0.21 71	0.08 2	0.97 85	0.46 82	0.16 8	0.15 13	0.26 22	0.11 8	0.23 14	0.46 34	0.06 5	0.12 22	0.16 17	0.17 17	0.33 39	0.20 28

delet	0.15 7	0.14 10	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.13 24	0.09 26	0.12 6	0.09 6	0.15 12	0.11 14	0.16 9	0.09 11	0.11 10	0.57 12	0.23 7	0.16 8	0.13 6	0.13 3	0.12 10	0.17 5	0.29 18	0.09 19	0.10 11	0.13 7	0.12 7	0.20 13	0.13 8

AANet_RVC	0.16 8	0.13 9	0.13 21	0.10 10	0.15 36	0.08 5	0.13 62	0.14 9	0.15 34	0.13 8	0.13 23	0.13 4	0.11 19	0.10 8	0.42 5	0.24 8	0.16 8	0.16 16	0.20 13	0.15 23	0.15 2	0.17 8	0.11 42	0.11 17	0.16 17	0.17 17	0.22 18	0.24 50

CVANet_RVC	0.18 10	0.18 23	0.18 58	0.20 80	0.15 36	0.17 55	0.13 62	0.23 28	0.11 16	0.14 11	0.22 62	0.20 17	0.12 25	0.48 176	0.35 3	0.21 3	0.17 12	0.16 16	0.16 6	0.13 15	0.18 7	0.15 5	0.10 26	0.12 22	0.14 9	0.12 7	0.19 10	0.16 14

anonymousdsp	0.23 18	0.12 7	0.11 8	0.12 19	0.10 12	0.12 21	0.06 6	0.16 11	0.09 6	0.15 12	0.79 180	0.15 8	0.07 5	0.10 8	0.84 62	0.30 18	0.18 13	0.14 8	0.22 15	0.24 70	0.25 16	1.12 115	0.17 102	0.09 7	0.12 6	0.09 2	0.23 19	0.10 6

RAFT+CT+SA	0.25 23	0.21 55	0.13 21	0.13 25	0.09 10	0.10 8	0.08 20	0.32 76	0.13 22	0.24 32	0.10 9	0.26 40	0.21 71	0.09 6	0.98 86	0.58 116	0.18 13	0.16 16	0.40 53	0.14 20	0.33 31	0.72 61	0.07 6	0.12 22	0.19 30	0.17 17	0.32 34	0.20 28

AASNet	0.20 13	0.17 16	0.13 21	0.14 30	0.15 36	0.15 36	0.13 62	0.17 14	0.09 6	0.15 12	0.15 27	0.16 9	0.09 11	0.14 20	1.03 90	0.22 5	0.18 13	0.16 16	0.17 8	0.14 20	0.17 5	0.76 66	0.10 26	0.11 17	0.15 12	0.13 10	0.17 8	0.12 7

AFF-stereo	0.22 16	0.19 33	0.15 36	0.14 30	0.12 21	0.14 32	0.06 6	0.24 34	0.13 22	0.29 52	0.12 17	0.24 28	0.10 15	0.08 2	0.60 17	0.38 41	0.18 13	0.19 30	0.48 68	0.12 10	0.28 21	0.56 41	0.08 11	0.10 11	0.19 30	0.18 30	0.43 91	0.16 14

MMNet	0.24 21	0.15 12	0.12 14	0.13 25	0.13 28	0.13 24	0.10 36	0.16 11	0.12 20	0.13 8	0.14 24	0.19 14	0.09 11	0.18 56	2.14 153	0.25 9	0.18 13	0.16 16	0.20 13	0.14 20	0.20 10	0.37 25	0.10 26	0.12 22	0.15 12	0.15 15	0.28 31	0.16 14

RAFT_CTSACE	0.21 14	0.20 46	0.13 21	0.12 19	0.10 12	0.14 32	0.08 20	0.24 34	0.10 11	0.26 43	0.10 9	0.21 20	0.18 56	0.11 10	0.57 12	0.35 31	0.19 18	0.14 8	0.26 22	0.18 32	0.31 27	0.70 58	0.08 11	0.10 11	0.27 71	0.17 17	0.33 39	0.16 14

iRaftStereo_RVC	0.16 8	0.15 12	0.11 8	0.10 10	0.10 12	0.09 6	0.05 4	0.17 14	0.09 6	0.15 12	0.15 27	0.18 13	0.09 11	0.18 56	0.38 4	0.28 13	0.20 19	0.14 8	0.19 12	0.12 10	0.34 33	0.30 19	0.07 6	0.09 7	0.14 9	0.12 7	0.18 9	0.13 8

RAFT + AFF	0.42 95	0.12 7	0.09 4	0.13 25	0.07 6	0.11 15	0.06 6	0.17 14	0.10 11	0.19 20	0.10 9	0.28 48	0.08 7	0.11 10	7.47 234	0.33 25	0.20 19	0.11 5	0.33 36	0.10 6	0.39 43	0.16 7	0.07 6	0.09 7	0.16 17	0.11 5	0.13 4	0.09 5

HCRNet	0.34 59	0.24 96	0.13 21	0.26 125	0.11 16	0.18 63	0.13 62	0.20 20	0.09 6	0.54 167	0.20 51	0.29 56	0.10 15	0.13 16	3.96 193	0.29 15	0.21 21	0.15 13	0.25 18	0.13 15	0.25 16	0.40 28	0.13 63	0.10 11	0.13 7	0.14 13	0.36 55	0.15 11

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 23	0.20 46	0.18 58	0.15 36	0.17 61	0.13 24	0.10 36	0.29 55	0.15 34	0.33 84	0.15 27	0.31 75	0.22 76	0.14 20	0.66 25	0.37 39	0.22 22	0.15 13	0.50 76	0.16 27	0.32 29	0.59 44	0.10 26	0.13 34	0.24 50	0.19 34	0.47 105	0.20 28

MIF-Stereo	0.24 21	0.15 12	0.11 8	0.09 8	0.11 16	0.09 6	0.05 4	0.16 11	0.11 16	0.21 23	0.09 8	0.19 14	0.15 39	0.27 97	1.23 110	0.46 82	0.23 23	0.18 26	0.63 109	0.13 15	0.53 77	0.37 25	0.10 26	0.12 22	0.17 21	0.23 48	0.15 6	0.17 20

LL-Strereo2	0.28 34	0.17 16	0.14 31	0.12 19	0.11 16	0.10 8	0.06 6	0.29 55	0.16 41	0.30 59	0.14 24	0.22 23	0.11 19	0.34 134	0.56 10	0.42 55	0.23 23	0.17 21	0.39 48	0.17 29	0.70 104	1.53 167	0.10 26	0.11 17	0.24 50	0.17 17	0.25 23	0.17 20

TESTraft	0.26 27	0.21 55	0.13 21	0.11 16	0.11 16	0.10 8	0.09 26	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.28 48	0.23 83	0.15 28	1.11 104	0.42 55	0.23 23	0.17 21	0.49 70	0.18 32	0.34 33	0.50 37	0.09 19	0.12 22	0.22 41	0.25 76	0.48 108	0.23 45

raft+_RVC	0.26 27	0.19 33	0.15 36	0.15 36	0.15 36	0.13 24	0.14 72	0.30 59	0.14 28	0.28 47	0.18 39	0.22 23	0.11 19	0.19 58	0.62 19	0.43 63	0.23 23	0.17 21	0.41 54	0.28 79	0.45 53	0.95 88	0.09 19	0.11 17	0.20 36	0.18 30	0.25 23	0.20 28

UPFNet	0.25 23	0.18 23	0.19 67	0.17 57	0.18 70	0.19 70	0.14 72	0.22 24	0.16 41	0.23 25	0.18 39	0.21 20	0.13 31	0.26 92	1.51 125	0.28 13	0.23 23	0.21 42	0.25 18	0.18 32	0.22 11	0.35 22	0.13 63	0.15 50	0.18 28	0.18 30	0.39 67	0.18 24

AF-Net	0.38 78	0.25 108	0.25 127	0.25 114	0.30 143	0.28 122	0.41 160	0.36 118	0.30 134	0.25 40	0.32 113	0.39 109	0.21 71	0.23 76	2.08 151	0.31 19	0.23 23	0.22 49	0.39 48	0.22 60	0.53 77	0.78 69	0.21 128	0.19 91	0.26 63	0.27 82	0.42 83	0.33 95

Nwc_Net	0.38 78	0.25 108	0.25 127	0.25 114	0.30 143	0.28 122	0.41 160	0.36 118	0.30 134	0.25 40	0.32 113	0.39 109	0.21 71	0.23 76	2.08 151	0.31 19	0.23 23	0.22 49	0.39 48	0.22 60	0.53 77	0.78 69	0.21 128	0.19 91	0.26 63	0.27 82	0.42 83	0.33 95

StereoIM	0.19 11	0.16 15	0.11 8	0.07 5	0.10 12	0.06 3	0.06 6	0.12 6	0.10 11	0.19 20	0.08 5	0.19 14	0.08 7	0.14 20	0.52 8	0.39 45	0.24 30	0.18 26	0.30 30	0.12 10	0.46 54	0.36 24	0.07 6	0.10 11	0.19 30	0.23 48	0.20 13	0.25 55

MIM_Stereo	0.26 27	0.18 23	0.14 31	0.15 36	0.14 31	0.24 105	0.07 14	0.27 44	0.11 16	0.24 32	0.12 17	0.20 17	0.12 25	0.17 39	0.85 65	0.44 67	0.24 30	0.19 30	0.54 91	0.20 43	0.46 54	0.70 58	0.08 11	0.12 22	0.17 21	0.29 90	0.34 48	0.16 14

TestStereo1	0.27 31	0.22 66	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.11 15	0.09 26	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.34 91	0.23 83	0.14 20	1.09 98	0.44 67	0.24 30	0.17 21	0.51 79	0.15 23	0.35 38	0.79 71	0.08 11	0.12 22	0.22 41	0.24 60	0.49 110	0.23 45

SA-5K	0.27 31	0.22 66	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.11 15	0.09 26	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.34 91	0.23 83	0.14 20	1.09 98	0.44 67	0.24 30	0.17 21	0.51 79	0.15 23	0.35 38	0.79 71	0.08 11	0.12 22	0.22 41	0.24 60	0.49 110	0.23 45

test_4	0.38 78	0.17 16	0.16 44	0.14 30	0.13 28	0.11 15	0.38 153	0.24 34	0.14 28	0.31 69	0.11 14	0.24 28	0.12 25	0.34 134	0.91 74	0.70 144	0.24 30	0.29 94	0.37 44	0.29 83	0.51 71	1.32 136	0.09 19	0.12 22	0.27 71	0.91 198	0.91 187	0.87 171

PA-Net	0.52 124	0.36 167	0.36 169	0.25 114	0.37 174	0.26 113	0.32 137	0.33 85	0.36 159	0.30 59	0.26 84	0.30 68	0.31 124	0.47 172	2.30 159	0.51 101	0.24 30	0.28 88	0.30 30	0.29 83	0.34 33	0.90 81	0.60 204	0.26 137	0.32 105	0.72 187	0.32 34	2.29 214
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
test croco	0.21 14	0.20 46	0.12 14	0.11 16	0.14 31	0.10 8	0.06 6	0.22 24	0.11 16	0.23 25	0.08 5	0.22 23	0.11 19	0.17 39	0.66 25	0.45 75	0.25 36	0.20 34	0.26 22	0.12 10	0.46 54	0.42 29	0.07 6	0.14 43	0.17 21	0.17 17	0.19 10	0.21 37

MIF-Stereo (partial)	0.23 18	0.20 46	0.12 14	0.10 10	0.12 21	0.10 8	0.07 14	0.17 14	0.14 28	0.18 19	0.10 9	0.20 17	0.11 19	0.17 39	1.11 104	0.44 67	0.25 36	0.21 42	0.26 22	0.13 15	0.49 62	0.32 20	0.08 11	0.14 43	0.17 21	0.17 17	0.38 63	0.20 28

anonymousdsp2	0.30 40	0.20 46	0.16 44	0.14 30	0.13 28	0.15 36	0.11 41	0.28 51	0.12 20	0.25 40	1.08 202	0.24 28	0.12 25	0.15 28	0.71 35	0.42 55	0.25 36	0.20 34	0.45 66	0.38 116	0.41 46	0.96 90	0.10 26	0.13 34	0.20 36	0.17 17	0.43 91	0.18 24

IER	0.35 68	0.19 33	0.16 44	0.17 57	0.16 43	0.17 55	0.12 49	0.23 28	0.14 28	0.28 47	0.25 73	0.31 75	0.14 33	0.23 76	3.85 192	0.29 15	0.25 36	0.20 34	0.24 16	0.20 43	0.28 21	0.21 13	0.18 110	0.14 43	0.19 30	0.24 60	0.38 63	0.25 55

FINET	0.28 34	0.21 55	0.21 95	0.21 88	0.17 61	0.17 55	0.18 99	0.23 28	0.19 68	0.23 25	0.48 148	0.28 48	0.17 49	0.17 39	0.57 12	0.33 25	0.25 36	0.18 26	0.38 47	0.17 29	0.30 25	0.22 15	0.15 89	0.17 72	0.42 147	0.96 202	0.27 28	0.21 37

RASNet	0.29 38	0.21 55	0.21 95	0.19 72	0.18 70	0.18 63	0.14 72	0.31 68	0.18 60	0.32 76	0.20 51	0.26 40	0.18 56	0.17 39	0.86 68	0.66 136	0.25 36	0.19 30	0.26 22	0.16 27	0.65 97	0.61 47	0.11 42	0.21 111	0.21 38	0.22 41	0.45 98	0.30 77

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 53	0.26 124	0.24 115	0.23 99	0.29 139	0.21 84	0.35 149	0.28 51	0.52 186	0.37 114	0.25 73	0.35 95	0.17 49	0.29 108	1.32 114	0.32 24	0.25 36	0.21 42	0.35 40	0.23 64	0.29 24	0.62 49	0.16 96	0.18 82	0.23 44	0.42 140	0.32 34	0.32 91
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
4D-IteraStereo	0.33 53	0.18 23	0.21 95	0.16 45	0.16 43	0.11 15	0.08 20	0.33 85	0.17 51	0.33 84	0.18 39	0.27 44	0.13 31	0.33 130	0.80 47	0.66 136	0.26 43	0.30 99	0.49 70	0.36 103	0.82 115	1.41 148	0.10 26	0.15 50	0.19 30	0.21 40	0.41 75	0.19 27

DMCA-RVC	0.41 93	0.21 55	0.22 104	0.32 152	0.28 137	0.18 63	0.45 167	0.34 91	0.30 134	0.32 76	1.09 203	0.31 75	0.16 42	0.30 114	2.90 173	0.35 31	0.26 43	0.25 68	0.26 22	0.30 90	0.38 42	0.34 21	0.16 96	0.28 146	0.35 116	0.20 38	0.36 55	0.27 67

STTStereo	0.37 74	0.28 142	0.28 144	0.24 108	0.27 136	0.22 95	0.33 144	0.25 43	0.36 159	0.29 52	0.27 88	0.33 86	0.20 70	0.27 97	2.32 161	0.31 19	0.26 43	0.25 68	0.30 30	0.20 43	0.34 33	0.66 55	0.31 168	0.18 82	0.25 57	0.31 99	0.35 51	0.41 123

CFNet	0.29 38	0.23 82	0.19 67	0.25 114	0.22 106	0.19 70	0.15 83	0.30 59	0.17 51	0.28 47	0.23 66	0.37 102	0.19 67	0.22 68	1.38 121	0.25 9	0.26 43	0.21 42	0.27 28	0.19 37	0.31 27	0.45 32	0.12 52	0.17 72	0.28 78	0.24 60	0.37 59	0.31 86

iinet-f	0.35 68	0.23 82	0.17 52	0.20 80	0.14 31	0.21 84	0.17 94	0.22 24	0.16 41	0.38 123	0.39 131	0.26 40	0.23 83	0.17 39	1.84 139	0.49 89	0.27 47	0.21 42	0.66 115	0.34 100	0.46 54	0.83 74	0.15 89	0.14 43	0.26 63	0.19 34	0.45 98	0.25 55

SA	0.30 40	0.21 55	0.14 31	0.14 30	0.14 31	0.15 36	0.07 14	0.35 102	0.16 41	0.31 69	0.12 17	0.41 124	0.14 33	0.20 65	0.74 37	0.56 113	0.27 47	0.30 99	0.58 102	0.21 53	0.49 62	0.88 79	0.08 11	0.15 50	0.27 71	0.28 85	0.56 132	0.26 61

raftrobust	0.31 47	0.20 46	0.20 79	0.18 65	0.18 70	0.12 21	0.09 26	0.35 102	0.15 34	0.34 86	0.21 56	0.27 44	0.14 33	0.39 157	0.70 34	0.54 108	0.27 47	0.21 42	0.75 127	0.19 37	0.59 88	1.07 106	0.19 117	0.14 43	0.26 63	0.24 60	0.27 28	0.24 50

ARAFT	0.27 31	0.17 16	0.12 14	0.15 36	0.12 21	0.12 21	0.06 6	0.20 20	0.13 22	0.36 106	0.15 27	0.29 56	0.11 19	0.27 97	0.88 73	0.39 45	0.27 47	0.24 62	0.52 87	0.13 15	0.50 68	0.90 81	0.09 19	0.11 17	0.21 38	0.14 13	0.38 63	0.18 24

UNet	0.30 40	0.21 55	0.19 67	0.19 72	0.20 87	0.21 84	0.15 83	0.27 44	0.17 51	0.29 52	0.21 56	0.25 34	0.18 56	0.59 194	1.64 130	0.31 19	0.27 47	0.22 49	0.30 30	0.21 53	0.34 33	0.25 16	0.15 89	0.19 91	0.21 38	0.24 60	0.44 94	0.26 61

ADCP+	0.99 181	0.33 158	0.34 163	0.25 114	0.34 163	0.35 152	0.49 173	0.31 68	0.66 199	0.59 177	0.48 148	0.75 177	0.18 56	0.30 114	9.27 245	0.47 85	0.27 47	0.27 76	0.78 130	0.80 200	0.51 71	0.72 61	0.18 110	0.18 82	0.69 192	2.01 232	1.44 214	3.81 240

HITNet	0.31 47	0.18 23	0.15 36	0.17 57	0.15 36	0.14 32	0.10 36	0.29 55	0.19 68	0.30 59	0.20 51	0.28 48	0.18 56	0.29 108	1.30 113	0.42 55	0.27 47	0.20 34	0.37 44	0.17 29	0.64 96	0.99 95	0.12 52	0.15 50	0.19 30	0.19 34	0.39 67	0.26 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
PDISCO_ROB	0.30 40	0.23 82	0.20 79	0.22 96	0.20 87	0.17 55	0.18 99	0.24 34	0.19 68	0.29 52	0.27 88	0.23 26	0.18 56	0.17 39	0.71 35	0.45 75	0.27 47	0.33 115	0.39 48	0.25 72	0.47 60	0.62 49	0.13 63	0.18 82	0.31 100	0.29 90	0.54 126	0.29 72

CFNet_pseudo	0.47 111	0.23 82	0.23 110	0.27 127	0.25 118	0.23 99	0.17 94	0.31 68	0.19 68	0.37 114	0.29 101	0.38 105	0.27 105	0.23 76	4.35 198	0.44 67	0.28 55	0.23 58	1.00 153	0.19 37	0.46 54	0.59 44	0.40 184	0.18 82	0.27 71	0.28 85	0.36 55	0.35 108

RALAANet	0.30 40	0.22 66	0.19 67	0.17 57	0.17 61	0.16 47	0.11 41	0.28 51	0.16 41	0.24 32	0.21 56	0.24 28	0.18 56	0.30 114	0.63 21	0.39 45	0.28 55	0.25 68	0.56 93	0.29 83	0.76 109	1.03 102	0.11 42	0.17 72	0.23 44	0.24 60	0.41 75	0.23 45

ADLNet	0.53 126	0.26 124	0.18 58	0.21 88	0.21 93	0.23 99	0.19 106	0.30 59	0.17 51	0.23 25	0.22 62	0.62 165	0.18 56	0.48 176	6.87 226	0.38 41	0.28 55	0.21 42	0.25 18	0.20 43	0.33 31	0.90 81	0.18 110	0.13 34	0.25 57	0.26 80	0.34 48	0.23 45

GMStereo	0.23 18	0.24 96	0.13 21	0.19 72	0.17 61	0.19 70	0.14 72	0.29 55	0.16 41	0.23 25	0.19 48	0.32 82	0.16 42	0.13 16	0.53 9	0.27 11	0.28 55	0.19 30	0.43 62	0.20 43	0.30 25	0.19 12	0.12 52	0.15 50	0.24 50	0.19 34	0.39 67	0.20 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DSFCA	0.33 53	0.25 108	0.21 95	0.20 80	0.26 126	0.22 95	0.27 126	0.23 28	0.21 83	0.22 24	0.27 88	0.25 34	0.15 39	0.14 20	1.43 124	0.64 132	0.28 55	0.27 76	0.31 35	0.21 53	0.39 43	0.52 39	0.18 110	0.19 91	0.28 78	0.28 85	0.54 126	0.45 131

RP	0.45 104	0.29 145	0.33 160	0.30 143	0.31 147	0.28 122	0.35 149	0.34 91	0.33 152	0.23 25	0.36 128	0.36 97	0.26 103	0.24 82	3.81 190	0.31 19	0.28 55	0.22 49	0.33 36	0.23 64	0.26 19	0.85 77	0.19 117	0.22 119	0.29 84	0.29 90	0.52 121	0.36 112

DeepPrunerF	0.79 165	0.36 167	0.20 79	0.53 186	1.05 225	0.38 160	0.52 175	0.32 76	0.92 215	0.23 25	0.32 113	0.23 26	0.17 49	0.26 92	5.65 212	0.50 95	0.28 55	0.24 62	0.50 76	0.25 72	0.40 45	0.47 35	0.21 128	0.19 91	5.96 256	0.50 164	0.47 105	0.30 77

iResNetv2_ROB	0.46 108	0.24 96	0.17 52	0.27 127	0.21 93	0.23 99	0.14 72	0.49 175	0.19 68	0.37 114	0.29 101	0.37 102	0.27 105	0.26 92	3.28 184	0.42 55	0.28 55	0.22 49	0.85 140	0.23 64	1.22 155	0.59 44	0.16 96	0.26 137	0.27 71	0.24 60	0.57 136	0.28 69

UDGNet	0.39 86	0.29 145	0.21 95	0.55 191	0.44 184	0.50 183	0.42 162	0.31 68	0.20 77	0.27 46	0.28 98	0.28 48	0.12 25	0.70 203	0.66 25	0.44 67	0.29 63	0.25 68	0.60 104	0.24 70	0.61 92	0.98 93	0.39 181	0.15 50	0.34 110	0.27 82	0.42 83	0.29 72

GMOStereo	0.34 59	0.19 33	0.15 36	0.16 45	0.16 43	0.32 138	0.12 49	0.35 102	0.17 51	0.35 93	0.15 27	0.29 56	0.22 76	0.17 39	0.81 48	0.49 89	0.29 63	0.33 115	0.51 79	0.37 109	0.56 82	1.49 158	0.10 26	0.13 34	0.30 91	0.24 60	0.41 75	0.22 39

error version	0.34 59	0.19 33	0.15 36	0.16 45	0.16 43	0.32 138	0.12 49	0.35 102	0.17 51	0.35 93	0.15 27	0.29 56	0.22 76	0.17 39	0.81 48	0.49 89	0.29 63	0.33 115	0.51 79	0.37 109	0.56 82	1.49 158	0.10 26	0.13 34	0.30 91	0.24 60	0.41 75	0.22 39

test-v	0.34 59	0.19 33	0.15 36	0.16 45	0.16 43	0.32 138	0.12 49	0.35 102	0.17 51	0.35 93	0.15 27	0.29 56	0.22 76	0.17 39	0.81 48	0.49 89	0.29 63	0.33 115	0.51 79	0.37 109	0.56 82	1.49 158	0.10 26	0.13 34	0.30 91	0.24 60	0.41 75	0.22 39

test-2	0.34 59	0.19 33	0.15 36	0.16 45	0.16 43	0.32 138	0.12 49	0.35 102	0.17 51	0.35 93	0.15 27	0.29 56	0.22 76	0.17 39	0.81 48	0.49 89	0.29 63	0.33 115	0.51 79	0.37 109	0.56 82	1.49 158	0.10 26	0.13 34	0.30 91	0.24 60	0.41 75	0.22 39

NCC-stereo	0.47 111	0.33 158	0.30 149	0.31 149	0.33 154	0.31 132	0.38 153	0.41 140	0.40 164	0.24 32	0.38 129	0.39 109	0.36 143	0.28 105	3.13 179	0.36 35	0.29 63	0.32 110	0.42 56	0.43 133	0.44 51	0.84 75	0.28 156	0.23 124	0.36 126	0.44 151	0.45 98	0.44 127

Abc-Net	0.47 111	0.33 158	0.30 149	0.31 149	0.33 154	0.31 132	0.38 153	0.41 140	0.40 164	0.24 32	0.38 129	0.39 109	0.36 143	0.28 105	3.13 179	0.36 35	0.29 63	0.32 110	0.42 56	0.43 133	0.44 51	0.84 75	0.28 156	0.23 124	0.36 126	0.44 151	0.45 98	0.44 127
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DISCO	0.32 52	0.24 96	0.17 52	0.19 72	0.21 93	0.23 99	0.27 126	0.21 23	0.21 83	0.36 106	0.25 73	0.24 28	0.16 42	0.19 58	1.86 140	0.35 31	0.29 63	0.22 49	0.42 56	0.22 60	0.28 21	0.56 41	0.14 73	0.16 63	0.23 44	0.23 48	0.40 73	0.24 50

stereogan	0.43 97	0.33 158	0.30 149	0.33 154	0.37 174	0.35 152	0.30 133	0.35 102	0.32 146	0.30 59	0.31 106	0.46 141	0.30 122	0.27 97	1.62 129	0.41 54	0.30 71	0.25 68	0.44 65	0.29 83	0.37 41	1.61 175	0.23 136	0.24 130	0.29 84	0.31 99	0.57 136	0.39 120

UCFNet_RVC	0.39 86	0.36 167	0.26 132	0.29 141	0.31 147	0.26 113	0.19 106	0.30 59	0.23 95	0.35 93	0.27 88	0.45 140	0.25 95	0.34 134	0.82 59	0.45 75	0.30 71	0.25 68	0.96 152	0.23 64	0.69 102	0.75 65	0.45 189	0.21 111	0.35 116	0.31 99	0.35 51	0.45 131

DLCB_ROB	0.33 53	0.25 108	0.24 115	0.22 96	0.23 109	0.20 78	0.19 106	0.27 44	0.22 87	0.31 69	0.34 121	0.34 91	0.25 95	0.33 130	0.84 62	0.33 25	0.30 71	0.28 88	0.30 30	0.21 53	0.52 75	0.72 61	0.20 124	0.21 111	0.47 162	0.36 121	0.38 63	0.46 133

iResNet_ROB	0.34 59	0.23 82	0.20 79	0.22 96	0.19 79	0.21 84	0.16 89	0.49 175	0.18 60	0.36 106	0.24 69	0.27 44	0.29 114	0.22 68	1.33 115	0.45 75	0.30 71	0.24 62	0.64 111	0.18 32	0.68 100	0.55 40	0.14 73	0.21 111	0.26 63	0.25 76	0.49 110	0.30 77

DN-CSS_ROB	0.35 68	0.22 66	0.24 115	0.23 99	0.26 126	0.15 36	0.12 49	0.42 149	0.19 68	0.39 128	0.41 134	0.34 91	0.26 103	0.32 127	0.67 28	0.42 55	0.30 71	0.23 58	0.92 146	0.21 53	0.80 113	0.68 56	0.15 89	0.27 141	0.24 50	0.22 41	0.41 75	0.30 77

raft_robust	0.39 86	0.22 66	0.16 44	0.20 80	0.16 43	0.16 47	0.11 41	0.42 149	0.18 60	0.42 137	0.15 27	0.33 86	0.24 88	0.27 97	1.23 110	0.80 157	0.31 76	0.33 115	0.91 143	0.36 103	0.71 107	1.21 126	0.11 42	0.20 101	0.30 91	0.30 96	0.36 55	0.30 77

AACVNet	0.31 47	0.26 124	0.21 95	0.27 127	0.28 137	0.25 110	0.18 99	0.30 59	0.20 77	0.31 69	0.30 104	0.29 56	0.18 56	0.36 141	0.62 19	0.43 63	0.31 76	0.26 74	0.37 44	0.25 72	0.42 49	0.62 49	0.20 124	0.20 101	0.29 84	0.31 99	0.42 83	0.37 113

RALCasStereoNet	0.30 40	0.24 96	0.19 67	0.20 80	0.19 79	0.15 36	0.17 94	0.33 85	0.14 28	0.30 59	0.20 51	0.27 44	0.15 39	0.26 92	0.65 23	0.61 124	0.31 76	0.23 58	0.34 39	0.29 83	0.58 86	1.04 103	0.11 42	0.16 63	0.25 57	0.25 76	0.24 20	0.26 61

FADNet	0.39 86	0.27 132	0.23 110	0.29 141	0.26 126	0.25 110	0.39 158	0.36 118	0.24 98	0.35 93	0.34 121	0.36 97	0.27 105	0.27 97	0.93 77	0.39 45	0.31 76	0.34 127	0.68 120	0.43 133	0.60 89	0.90 81	0.19 117	0.22 119	0.38 136	0.42 140	0.37 59	0.44 127

PWCDC_ROB	0.55 132	0.18 23	0.19 67	0.17 57	0.26 126	0.16 47	0.19 106	0.22 24	0.54 190	0.16 17	0.43 137	0.25 34	1.12 200	0.45 167	5.47 209	0.50 95	0.31 76	0.28 88	0.36 43	0.26 75	0.60 89	1.14 119	0.25 143	0.28 146	0.18 28	0.29 90	0.26 27	0.32 91

CASnet	0.31 47	0.22 66	0.14 31	0.15 36	0.17 61	0.17 55	0.08 20	0.30 59	0.18 60	0.34 86	0.21 56	0.38 105	0.28 112	0.13 16	0.75 43	0.44 67	0.32 81	0.26 74	0.43 62	0.34 100	1.11 141	0.69 57	0.11 42	0.14 43	0.25 57	0.17 17	0.33 39	0.25 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Sa-1000	0.33 53	0.21 55	0.14 31	0.15 36	0.16 43	0.15 36	0.08 20	0.36 118	0.17 51	0.31 69	0.15 27	0.41 124	0.18 56	0.25 89	0.82 59	0.48 88	0.32 81	0.33 115	0.65 112	0.19 37	0.65 97	1.11 113	0.09 19	0.17 72	0.33 107	0.29 90	0.51 118	0.27 67

test-3	0.47 111	0.22 66	0.20 79	0.18 65	0.21 93	0.19 70	0.12 49	0.41 140	0.16 41	0.35 93	0.18 39	0.42 127	0.19 67	0.19 58	1.04 93	0.66 136	0.32 81	0.30 99	1.28 183	0.44 141	1.13 144	1.75 191	0.10 26	0.17 72	0.45 158	0.23 48	0.56 132	1.21 190

test_1	0.47 111	0.22 66	0.20 79	0.18 65	0.21 93	0.19 70	0.12 49	0.41 140	0.16 41	0.34 86	0.18 39	0.42 127	0.19 67	0.19 58	1.04 93	0.66 136	0.32 81	0.30 99	1.28 183	0.44 141	1.13 144	1.75 191	0.10 26	0.17 72	0.45 158	0.23 48	0.56 132	1.22 191

test_3	0.47 111	0.22 66	0.20 79	0.18 65	0.21 93	0.19 70	0.12 49	0.41 140	0.18 60	0.36 106	0.18 39	0.44 134	0.21 71	0.19 58	1.03 90	0.64 132	0.32 81	0.31 107	1.28 183	0.44 141	1.12 142	1.74 188	0.10 26	0.18 82	0.47 162	0.28 85	0.59 146	1.22 191

DMCA	0.26 27	0.17 16	0.16 44	0.13 25	0.14 31	0.13 24	0.11 41	0.18 18	0.15 34	0.19 20	0.18 39	0.28 48	0.12 25	0.15 28	1.79 135	0.60 121	0.32 81	0.46 172	0.24 16	0.15 23	0.26 19	0.21 13	0.13 63	0.12 22	0.17 21	0.17 17	0.21 16	0.17 20

RGC	0.51 122	0.36 167	0.46 189	0.35 158	0.36 172	0.40 168	0.30 133	0.37 125	0.39 162	0.32 76	0.45 140	0.40 118	0.42 163	0.35 139	2.99 176	0.36 35	0.32 81	0.28 88	0.47 67	0.33 96	0.61 92	1.00 97	0.24 140	0.28 146	0.38 136	0.46 156	0.52 121	0.53 149

NVstereo2D	0.63 147	0.25 108	0.20 79	0.28 135	0.25 118	0.34 148	0.35 149	0.30 59	0.22 87	0.39 128	0.33 118	0.26 40	0.16 42	0.42 165	9.29 246	0.43 63	0.32 81	0.27 76	0.35 40	0.20 43	0.35 38	0.44 31	0.30 162	0.21 111	0.31 100	0.23 48	0.27 28	0.25 55

MyStereo	0.45 104	0.29 145	0.30 149	0.25 114	0.25 118	0.19 70	0.14 72	0.37 125	0.28 126	0.66 194	0.41 134	0.39 109	0.22 76	0.36 141	1.10 102	0.58 116	0.33 89	0.27 76	1.19 169	0.44 141	1.03 130	0.92 86	0.36 177	0.27 141	0.41 144	0.41 136	0.57 136	0.30 77

IPLGR_C	0.34 59	0.19 33	0.19 67	0.16 45	0.16 43	0.16 47	0.25 123	0.32 76	0.26 113	0.30 59	0.32 113	0.30 68	0.17 49	0.37 146	0.79 46	0.40 50	0.33 89	0.20 34	0.51 79	0.19 37	0.49 62	1.39 144	0.12 52	0.15 50	0.50 169	0.17 17	0.58 141	0.20 28

ADCRef	1.02 183	0.34 162	0.38 174	0.23 99	0.35 167	0.32 138	0.40 159	0.36 118	0.86 209	0.39 128	0.31 106	0.39 109	0.25 95	0.28 105	9.75 250	0.63 131	0.33 89	0.32 110	0.81 132	0.56 160	0.47 60	0.72 61	0.47 193	0.34 159	1.00 210	1.09 206	0.99 194	5.10 248

PS-NSSS	0.43 97	0.38 179	0.25 127	0.42 173	0.30 143	0.35 152	0.32 137	0.34 91	0.20 77	0.36 106	0.24 69	0.74 176	0.24 88	0.40 160	1.98 145	0.34 29	0.33 89	0.23 58	0.55 92	0.20 43	0.41 46	0.57 43	0.52 199	0.20 101	0.31 100	0.31 99	0.87 181	0.37 113

HSM	0.39 86	0.24 96	0.23 110	0.26 125	0.25 118	0.20 78	0.18 99	0.41 140	0.20 77	0.32 76	0.30 104	0.39 109	0.24 88	0.22 68	2.57 167	0.39 45	0.33 89	0.22 49	0.49 70	0.30 90	0.70 104	0.47 35	0.14 73	0.20 101	0.29 84	0.31 99	0.44 94	0.33 95

CIPLG	0.34 59	0.19 33	0.19 67	0.16 45	0.16 43	0.16 47	0.24 114	0.32 76	0.26 113	0.30 59	0.31 106	0.31 75	0.16 42	0.38 151	0.86 68	0.40 50	0.34 94	0.20 34	0.50 76	0.20 43	0.49 62	1.39 144	0.11 42	0.15 50	0.53 172	0.17 17	0.57 136	0.20 28

ACRE	0.35 68	0.19 33	0.18 58	0.16 45	0.16 43	0.16 47	0.24 114	0.32 76	0.25 105	0.30 59	0.43 137	0.31 75	0.17 49	0.38 151	0.81 48	0.40 50	0.34 94	0.20 34	0.51 79	0.20 43	0.50 68	1.39 144	0.12 52	0.15 50	0.51 170	0.17 17	0.57 136	0.20 28

rafts_anoy	0.28 34	0.23 82	0.18 58	0.17 57	0.19 79	0.15 36	0.11 41	0.34 91	0.14 28	0.26 43	0.21 56	0.25 34	0.14 33	0.22 68	0.65 23	0.40 50	0.34 94	0.24 62	0.48 68	0.33 96	0.52 75	0.76 66	0.11 42	0.16 63	0.24 50	0.23 48	0.24 20	0.26 61

TestStereo	0.28 34	0.25 108	0.20 79	0.21 88	0.15 36	0.21 84	0.13 62	0.35 102	0.18 60	0.38 123	0.18 39	0.33 86	0.16 42	0.13 16	1.02 89	0.27 11	0.34 94	0.18 26	0.42 56	0.18 32	0.46 54	0.35 22	0.13 63	0.17 72	0.27 71	0.22 41	0.34 48	0.26 61

psm_up	0.35 68	0.26 124	0.27 139	0.28 135	0.25 118	0.27 118	0.18 99	0.35 102	0.32 146	0.29 52	0.24 69	0.30 68	0.25 95	0.50 180	0.93 77	0.34 29	0.34 94	0.31 107	0.62 106	0.36 103	0.43 50	0.50 37	0.16 96	0.27 141	0.33 107	0.34 111	0.39 67	0.34 99

DeepPruner_ROB	0.52 124	0.25 108	0.25 127	0.25 114	0.26 126	0.23 99	0.65 195	0.32 76	0.25 105	0.37 114	0.39 131	0.29 56	0.25 95	0.31 123	3.43 185	0.72 147	0.34 94	0.29 94	0.49 70	0.23 64	1.30 164	1.20 124	0.23 136	0.23 124	0.29 84	0.42 140	0.46 103	0.29 72

NaN_ROB	0.82 170	0.41 186	0.41 180	0.36 160	0.49 189	0.42 171	0.44 166	0.45 164	1.33 230	0.40 131	0.67 169	0.89 189	0.31 124	0.47 172	5.25 207	0.55 111	0.34 94	0.53 196	0.49 70	0.63 176	0.60 89	0.95 88	0.28 156	0.49 189	0.78 201	1.57 220	0.98 192	1.71 209

MyStereo04	0.43 97	0.28 142	0.26 132	0.23 99	0.24 115	0.18 63	0.14 72	0.38 128	0.28 126	0.59 177	0.28 98	0.39 109	0.18 56	0.36 141	1.03 90	0.61 124	0.35 101	0.27 76	1.20 171	0.43 133	1.04 131	0.77 68	0.38 178	0.26 137	0.37 132	0.39 128	0.55 130	0.30 77

IPLG	0.72 157	0.20 46	0.18 58	0.16 45	0.17 61	0.15 36	0.13 62	0.35 102	0.22 87	0.35 93	1.18 207	0.29 56	0.24 88	0.54 186	9.17 244	0.54 108	0.35 101	0.29 94	0.56 93	0.37 109	0.54 81	1.38 142	0.11 42	0.57 203	0.35 116	0.29 90	0.67 158	0.22 39

dd	0.37 74	0.25 108	0.15 36	0.44 179	0.16 43	0.32 138	0.19 106	0.28 51	0.13 22	0.29 52	0.14 24	0.44 134	0.14 33	0.15 28	2.86 170	0.38 41	0.36 103	0.22 49	0.52 87	0.34 100	0.32 29	0.28 17	0.17 102	0.29 151	0.27 71	0.20 38	0.40 73	0.32 91

SACVNet	0.38 78	0.30 151	0.26 132	0.28 135	0.29 139	0.26 113	0.34 148	0.37 125	0.29 129	0.35 93	0.27 88	0.29 56	0.25 95	0.38 151	0.59 15	0.43 63	0.36 103	0.29 94	0.56 93	0.29 83	0.68 100	1.21 126	0.19 117	0.25 135	0.37 132	0.35 114	0.45 98	0.38 118

pcwnet_v2	0.69 154	0.27 132	0.31 156	0.31 149	0.33 154	0.29 129	0.24 114	0.34 91	0.25 105	0.50 156	0.40 133	1.66 216	0.40 157	0.31 123	5.73 215	0.60 121	0.36 103	0.30 99	1.08 160	0.23 64	0.82 115	0.90 81	0.57 201	0.22 119	0.35 116	0.36 121	0.51 118	0.87 171

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 171	0.54 201	0.35 166	0.63 201	0.46 187	0.56 192	1.02 210	0.65 199	0.60 195	0.57 170	0.47 145	0.82 187	1.21 203	1.11 215	2.25 157	0.60 121	0.36 103	0.33 115	1.25 176	0.40 125	1.94 213	1.62 176	0.47 193	0.39 173	0.76 196	0.81 191	0.75 173	1.49 204

GLC_STEREO	0.31 47	0.23 82	0.24 115	0.20 80	0.20 87	0.18 63	0.14 72	0.38 128	0.16 41	0.34 86	0.25 73	0.29 56	0.16 42	0.17 39	0.68 32	0.52 105	0.37 107	0.27 76	0.42 56	0.37 109	0.90 120	0.42 29	0.13 63	0.15 50	0.24 50	0.18 30	0.48 108	0.25 55

TRStereo	1.21 193	0.32 155	0.47 191	0.25 114	0.18 70	0.64 199	0.26 125	0.44 160	0.20 77	0.70 204	0.57 157	0.80 184	0.29 114	0.23 76	1.08 97	1.85 225	0.37 107	0.35 131	1.05 158	0.88 214	1.36 167	1.89 198	0.17 102	0.16 63	0.67 191	16.20 266	0.88 183	0.49 143

GES	0.54 128	0.23 82	0.19 67	0.21 88	0.22 106	0.26 113	0.18 99	0.34 91	0.31 141	0.36 106	0.28 98	0.30 68	0.22 76	0.22 68	2.69 168	0.58 116	0.37 107	0.28 88	1.14 165	0.32 93	1.08 137	0.88 79	0.18 110	0.24 130	0.26 63	0.23 48	0.58 141	2.34 215

HGLStereo	0.30 40	0.23 82	0.19 67	0.18 65	0.23 109	0.18 63	0.13 62	0.23 28	0.16 41	0.31 69	0.31 106	0.21 20	0.14 33	0.22 68	1.81 137	0.35 31	0.37 107	0.24 62	0.29 29	0.20 43	0.41 46	0.39 27	0.14 73	0.16 63	0.23 44	0.23 48	0.32 34	0.22 39

FADNet-RVC-Resample	0.45 104	0.30 151	0.59 206	0.28 135	0.45 186	0.21 84	0.24 114	0.39 135	0.32 146	0.44 142	0.31 106	0.43 130	0.44 165	0.43 166	1.18 106	0.51 101	0.37 107	0.43 167	0.60 104	0.64 179	0.49 62	1.02 101	0.30 162	0.37 167	0.31 100	0.39 128	0.33 39	0.41 123

HH	0.60 138	0.18 23	0.35 166	0.23 99	0.21 93	0.28 122	0.24 114	0.42 149	0.26 113	0.74 211	0.25 73	0.46 141	0.36 143	0.24 82	0.81 48	1.44 207	0.38 112	0.37 141	1.21 173	0.64 179	2.13 222	1.97 207	0.27 150	0.20 101	0.59 184	0.41 136	0.83 178	0.63 156

HanStereo	0.60 138	0.18 23	0.35 166	0.23 99	0.21 93	0.28 122	0.24 114	0.42 149	0.26 113	0.74 211	0.25 73	0.46 141	0.36 143	0.24 82	0.81 48	1.44 207	0.38 112	0.37 141	1.21 173	0.64 179	2.13 222	1.97 207	0.27 150	0.20 101	0.59 184	0.41 136	0.83 178	0.63 156

CAS	0.34 59	0.20 46	0.13 21	0.15 36	0.15 36	0.13 24	0.15 83	0.23 28	0.23 95	0.37 114	0.27 88	0.28 48	0.30 122	0.53 183	0.74 37	0.69 141	0.38 112	0.37 141	0.35 40	0.36 103	0.72 108	1.09 108	0.11 42	0.13 34	0.24 50	0.25 76	0.28 31	0.34 99

CREStereo++_RVC	0.45 104	0.22 66	0.20 79	0.17 57	0.20 87	0.15 36	0.11 41	0.34 91	0.19 68	0.35 93	0.19 48	0.32 82	0.31 124	0.16 33	1.29 112	0.81 159	0.38 112	0.27 76	0.56 93	0.36 103	1.08 137	1.26 130	0.13 63	0.15 50	0.26 63	0.22 41	2.29 241	0.31 86
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
ADCL	1.10 187	0.44 191	0.36 169	0.33 154	0.33 154	0.38 160	0.47 169	0.38 128	1.23 226	0.60 180	0.47 145	0.43 130	0.27 105	0.32 127	7.84 237	0.57 115	0.38 112	0.55 200	0.68 120	0.69 188	0.65 97	0.81 73	0.29 161	0.36 165	1.73 234	1.85 231	1.77 227	5.47 250

IGEV_Zeroshot_test	0.78 164	0.25 108	0.47 191	0.58 196	0.25 118	0.61 197	0.63 191	0.48 173	0.28 126	0.67 197	1.32 214	0.66 171	0.41 161	0.31 123	0.87 71	1.36 202	0.39 117	0.36 135	1.13 164	0.76 196	1.57 186	2.29 231	0.20 124	0.20 101	0.84 204	0.84 195	2.28 240	1.09 183

EGLCR-Stereo	0.60 138	0.22 66	0.22 104	0.15 36	0.18 70	0.23 99	0.09 26	0.32 76	0.22 87	0.32 76	0.19 48	0.38 105	0.27 105	0.14 20	0.81 48	0.74 149	0.39 117	0.37 141	0.72 124	0.28 79	1.20 154	2.19 226	0.12 52	0.68 219	0.23 44	1.54 219	3.67 253	0.34 99

LMCR-Stereo	0.33 53	0.23 82	0.19 67	0.19 72	0.18 70	0.20 78	0.13 62	0.30 59	0.19 68	0.29 52	0.23 66	0.33 86	0.29 114	0.40 160	0.67 28	0.45 75	0.39 117	0.28 88	0.53 90	0.38 116	0.51 71	0.96 90	0.14 73	0.19 91	0.25 57	0.24 60	0.33 39	0.31 86

FADNet-RVC	0.38 78	0.25 108	0.26 132	0.27 127	0.26 126	0.21 84	0.42 162	0.33 85	0.24 98	0.34 86	0.26 84	0.42 127	0.28 112	0.27 97	0.95 81	0.42 55	0.39 117	0.27 76	0.73 125	0.41 127	0.63 95	0.86 78	0.21 128	0.27 141	0.34 110	0.33 108	0.33 39	0.42 125

iResNet	0.62 144	0.26 124	0.26 132	0.36 160	0.38 176	0.42 171	0.27 126	0.46 169	0.31 141	0.56 168	0.73 175	0.68 172	0.73 189	0.17 39	1.73 133	1.72 222	0.39 117	0.37 141	1.52 193	0.57 162	1.58 187	0.98 93	0.20 124	0.46 184	0.34 110	0.39 128	0.59 146	0.40 122

sAnonymous2	0.38 78	0.21 55	0.17 52	0.16 45	0.16 43	0.21 84	0.15 83	0.38 128	0.26 113	0.28 47	0.26 84	0.30 68	0.32 131	0.16 33	0.67 28	0.61 124	0.40 122	0.36 135	0.81 132	0.39 121	1.05 134	1.29 134	0.14 73	0.19 91	0.29 84	0.35 114	0.33 39	0.35 108

CroCo_RVC	0.38 78	0.21 55	0.17 52	0.16 45	0.16 43	0.21 84	0.15 83	0.38 128	0.26 113	0.28 47	0.26 84	0.30 68	0.32 131	0.16 33	0.67 28	0.61 124	0.40 122	0.36 135	0.81 132	0.39 121	1.05 134	1.29 134	0.14 73	0.19 91	0.29 84	0.35 114	0.33 39	0.35 108

EAI-Stereo	1.15 192	0.27 132	0.37 172	0.54 187	0.30 143	8.38 261	0.76 199	0.45 164	0.63 198	0.34 86	0.88 191	0.46 141	0.33 137	0.25 89	1.83 138	1.17 189	0.40 122	0.65 210	2.53 206	0.73 192	1.47 173	1.71 185	0.23 136	0.46 184	1.08 218	1.64 224	1.45 216	1.79 210

GANet	0.19 11	0.17 16	0.16 44	0.16 45	0.16 43	0.21 84	0.14 72	0.20 20	0.13 22	0.15 12	0.20 51	0.37 102	0.10 15	0.14 20	0.42 5	0.22 5	0.40 122	0.20 34	0.17 8	0.11 8	0.22 11	0.14 4	0.12 52	0.12 22	0.15 12	0.13 10	0.20 13	0.17 20

NCCL2	0.55 132	0.35 163	0.31 156	0.30 143	0.40 178	0.25 110	0.24 114	0.35 102	0.31 141	0.41 135	0.33 118	0.35 95	0.24 88	0.53 183	4.10 194	0.47 85	0.40 122	0.31 107	0.39 48	0.31 92	0.70 104	0.99 95	0.41 186	0.32 156	0.45 158	0.45 153	0.75 173	0.51 146

AE-Stereo	0.44 102	0.22 66	0.24 115	0.23 99	0.24 115	0.18 63	0.16 89	0.30 59	0.21 83	0.34 86	0.16 37	0.44 134	0.27 105	0.21 67	0.94 79	0.81 159	0.41 127	0.32 110	0.52 87	0.55 158	1.07 136	1.71 185	0.12 52	0.21 111	0.34 110	0.89 197	0.46 103	0.28 69

RAFT-Test	0.64 150	0.24 96	0.22 104	0.25 114	0.21 93	0.45 180	0.17 94	0.45 164	0.26 113	0.66 194	0.80 182	0.40 118	0.39 155	0.36 141	1.01 88	1.49 211	0.41 127	0.34 127	1.29 186	0.61 170	1.90 209	1.84 195	0.17 102	0.18 82	0.54 175	0.93 200	0.41 75	1.26 193

LoS_RVC	0.37 74	0.25 108	0.20 79	0.10 10	0.17 61	0.13 24	0.09 26	0.24 34	0.25 105	0.38 123	0.25 73	0.36 97	0.34 139	0.22 68	0.81 48	0.78 152	0.41 127	0.42 164	0.56 93	0.27 76	0.97 126	1.33 137	0.14 73	0.15 50	0.28 78	0.22 41	0.25 23	0.29 72

tt_ll	0.37 74	0.25 108	0.20 79	0.10 10	0.17 61	0.13 24	0.09 26	0.24 34	0.25 105	0.38 123	0.25 73	0.36 97	0.34 139	0.22 68	0.81 48	0.78 152	0.41 127	0.42 164	0.56 93	0.27 76	0.97 126	1.33 137	0.14 73	0.15 50	0.28 78	0.22 41	0.25 23	0.29 72

dad	0.58 136	0.29 145	0.20 79	0.65 203	0.32 150	0.37 157	0.94 207	0.59 192	0.18 60	0.44 142	0.18 39	0.49 150	0.42 163	0.17 39	3.83 191	0.50 95	0.41 127	0.27 76	0.77 129	0.32 93	0.49 62	0.45 32	0.19 117	0.34 159	0.57 180	0.24 60	1.23 205	0.84 168

IPLGR	0.76 161	0.26 124	0.21 95	0.23 99	0.23 109	0.17 55	0.12 49	0.33 85	0.20 77	0.41 135	1.59 221	0.32 82	0.31 124	0.53 183	9.00 242	0.62 129	0.41 127	0.38 153	0.65 112	0.47 151	0.76 109	1.41 148	0.12 52	0.24 130	0.35 116	0.39 128	0.63 153	0.28 69

cross-raft	0.56 134	0.25 108	0.22 104	0.21 88	0.20 87	0.39 165	0.15 83	0.44 160	0.26 113	0.48 153	0.35 126	0.43 130	0.31 124	0.24 82	0.86 68	1.35 201	0.41 127	0.34 127	1.31 188	0.78 197	1.98 215	1.89 198	0.16 96	0.18 82	0.47 162	0.46 156	0.42 83	0.68 161

MLCV	0.53 126	0.25 108	0.24 115	0.36 160	0.32 150	0.30 131	0.22 111	0.46 169	0.47 180	0.53 164	0.80 182	0.51 153	0.40 157	0.26 92	0.94 79	1.44 207	0.41 127	0.30 99	1.26 178	0.27 76	1.16 150	1.23 129	0.23 136	0.35 164	0.33 107	0.35 114	0.49 110	0.34 99

iRaft-Stereo_20w	0.96 177	0.31 154	0.58 205	0.57 194	0.34 163	0.51 186	0.58 183	0.44 160	0.32 146	0.90 227	1.59 221	0.56 160	0.49 172	0.37 146	2.05 149	1.22 191	0.42 135	0.52 193	1.04 157	0.82 203	1.52 182	2.14 221	0.27 150	0.38 172	1.04 213	3.39 247	2.04 234	1.45 202

MSMDNet	0.63 147	0.24 96	0.22 104	0.19 72	0.20 87	0.38 160	0.17 94	0.43 156	0.24 98	0.60 180	0.33 118	0.40 118	1.53 211	0.50 180	0.85 65	1.50 212	0.42 135	0.35 131	1.26 178	0.67 187	1.90 209	2.18 224	0.17 102	0.18 82	0.58 182	0.53 167	0.39 67	0.58 152

CC-Net-ROB	0.62 144	0.60 206	0.40 178	0.81 208	0.59 199	0.75 207	0.57 180	0.43 156	0.31 141	0.47 150	0.32 113	1.38 204	0.73 189	0.62 198	0.60 17	0.33 25	0.42 135	0.32 110	2.70 209	0.28 79	0.50 68	0.61 47	0.98 222	0.28 146	0.39 139	0.37 124	0.39 67	0.54 150

TANstereo	0.43 97	0.22 66	0.18 58	0.21 88	0.21 93	0.22 95	0.11 41	0.27 44	0.22 87	0.32 76	0.25 73	0.25 34	0.25 95	0.24 82	1.37 119	0.81 159	0.43 138	0.41 161	0.67 117	0.39 121	1.08 137	1.16 121	0.48 196	0.16 63	0.17 21	0.23 48	0.99 194	0.24 50

XX-TBD	0.43 97	0.22 66	0.18 58	0.21 88	0.21 93	0.22 95	0.11 41	0.27 44	0.22 87	0.32 76	0.25 73	0.25 34	0.25 95	0.24 82	1.37 119	0.81 159	0.43 138	0.41 161	0.67 117	0.39 121	1.08 137	1.16 121	0.48 196	0.16 63	0.17 21	0.23 48	0.99 194	0.24 50

XX-Stereo	4.69 250	0.19 33	0.24 115	0.27 127	0.16 43	0.42 171	0.32 137	0.35 102	0.21 83	0.73 210	1.64 224	0.46 141	0.38 151	0.30 114	0.95 81	1.09 183	0.43 138	0.38 153	1.25 176	0.47 151	1.42 169	1.54 169	0.21 128	0.17 72	110.85 273	0.46 156	1.00 197	0.84 168

AnonymousM	0.60 138	0.18 23	0.13 21	0.13 25	0.11 16	0.31 132	0.07 14	0.35 102	0.23 95	0.31 69	0.42 136	0.28 48	0.31 124	0.37 146	1.34 118	0.89 169	0.44 141	0.33 115	0.42 56	0.57 162	0.97 126	1.20 124	0.17 102	0.34 159	0.16 17	0.82 193	2.20 239	3.23 231

MIPNet	0.77 162	0.23 82	0.18 58	0.24 108	0.22 106	0.17 55	0.13 62	0.34 91	0.70 203	0.40 131	2.24 237	0.31 75	0.29 114	0.57 192	5.70 213	1.03 175	0.45 142	0.33 115	0.82 136	0.56 160	0.62 94	1.53 167	0.12 52	0.92 234	0.91 206	0.39 128	1.12 203	0.30 77

test-1	0.83 171	0.18 23	0.23 110	0.19 72	0.19 79	0.57 195	0.58 183	0.44 160	0.29 129	0.72 208	5.41 248	0.54 158	0.40 157	0.59 194	0.98 86	1.32 197	0.45 142	0.48 178	1.14 165	0.96 220	1.90 209	2.36 235	0.14 73	0.21 111	0.39 139	0.46 156	0.61 149	0.63 156

APVNet	0.39 86	0.27 132	0.20 79	0.24 108	0.26 126	0.27 118	0.24 114	0.31 68	0.22 87	0.26 43	0.31 106	0.29 56	0.17 49	0.27 97	1.75 134	0.50 95	0.45 142	0.35 131	0.66 115	0.32 93	0.51 71	0.97 92	0.16 96	0.25 135	0.28 78	0.24 60	0.44 94	0.30 77

PMTNet	0.42 95	0.24 96	0.21 95	0.18 65	0.17 61	0.14 32	0.32 137	0.31 68	0.24 98	0.37 114	0.25 73	0.38 105	0.38 151	0.17 39	1.19 109	1.08 181	0.45 142	0.27 76	0.56 93	0.43 133	1.15 147	1.08 107	0.13 63	0.14 43	0.40 143	0.26 80	0.32 34	0.37 113

XQC	0.80 166	0.47 192	0.40 178	0.50 184	0.46 187	0.50 183	0.57 180	0.56 190	0.48 181	0.58 173	0.63 163	0.58 163	0.81 191	0.45 167	6.95 228	0.73 148	0.45 142	0.36 135	0.84 139	0.42 131	0.81 114	1.06 105	0.33 173	0.42 178	0.53 172	0.61 176	0.69 160	0.50 144

anonymity	1.60 212	0.25 108	0.41 180	0.27 127	0.23 109	0.51 186	0.16 89	0.49 175	0.27 122	0.63 190	23.10 268	0.57 162	0.59 177	0.37 146	0.78 45	1.33 198	0.46 147	0.35 131	1.10 161	0.48 153	1.47 173	2.07 217	0.21 128	0.33 158	1.11 221	1.60 222	3.07 250	1.08 182

CREStereo	0.38 78	0.22 66	0.20 79	0.17 57	0.16 43	0.15 36	0.08 20	0.36 118	0.24 98	0.36 106	0.27 88	0.39 109	0.39 155	0.16 33	0.92 75	0.97 173	0.46 147	0.27 76	0.43 62	0.52 157	1.15 147	1.04 103	0.13 63	0.16 63	0.25 57	0.24 60	0.37 59	0.31 86
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
MDST_ROB	2.36 228	4.67 257	0.44 187	3.47 241	0.77 215	2.09 235	0.52 175	1.45 241	0.44 172	0.69 200	0.96 198	0.78 181	9.65 249	0.30 114	8.31 239	0.79 154	0.46 147	0.37 141	3.22 219	0.38 116	1.95 214	2.12 219	0.46 192	0.36 165	4.26 253	2.58 239	6.75 257	5.48 251

CSAN	1.01 182	0.52 197	0.48 194	0.47 183	0.49 189	0.38 160	0.48 171	0.49 175	2.50 249	0.69 200	2.01 231	1.44 206	0.69 186	0.60 197	4.20 196	0.56 113	0.46 147	0.47 174	0.82 136	2.20 251	1.16 150	1.10 110	0.31 168	0.53 195	1.68 232	1.02 205	0.72 165	0.81 165

SGM-Forest	1.95 219	0.37 172	0.25 127	0.54 187	0.44 184	0.40 168	0.24 114	0.59 192	0.75 206	0.72 208	0.66 166	0.99 190	2.05 216	0.34 134	5.58 211	1.88 226	0.46 147	0.39 157	23.75 264	0.29 83	2.17 227	1.62 176	0.40 184	0.29 151	1.04 213	0.59 175	1.80 228	4.01 242
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSKI-zero shot	0.70 156	0.21 55	0.21 95	0.20 80	0.19 79	0.43 175	0.16 89	0.42 149	0.29 129	0.44 142	1.16 205	0.48 148	0.36 143	0.17 39	1.60 128	1.42 206	0.47 152	0.37 141	1.37 190	0.95 218	1.79 204	2.06 213	0.22 135	0.19 91	0.53 172	1.21 210	0.72 165	1.17 189

s12784h	0.54 128	0.28 142	0.26 132	0.30 143	0.23 109	0.17 55	0.12 49	0.36 118	0.24 98	0.38 123	0.23 66	0.40 118	0.38 151	0.16 33	1.09 98	1.11 186	0.47 152	0.27 76	0.71 123	0.37 109	1.49 177	1.46 154	0.12 52	0.17 72	0.39 139	0.32 107	2.18 238	0.88 173

sCroCo_RVC	0.46 108	0.20 46	0.16 44	0.15 36	0.16 43	0.20 78	0.12 49	0.32 76	0.32 146	0.35 93	0.24 69	0.43 130	0.45 168	0.15 28	0.83 61	1.10 185	0.47 152	0.40 160	0.67 117	0.43 133	1.55 185	1.85 196	0.14 73	0.22 119	0.30 91	0.30 96	0.49 110	0.32 91

FCDSN-DC	0.84 173	0.37 172	0.67 211	0.40 171	0.40 178	0.35 152	0.89 204	0.39 135	0.31 141	0.46 147	0.35 126	0.44 134	0.31 124	0.38 151	8.90 240	0.84 165	0.47 152	0.48 178	0.73 125	0.38 116	1.12 142	1.58 171	0.30 162	0.57 203	0.37 132	0.42 140	0.42 83	0.37 113
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.72 157	0.30 151	0.42 184	0.35 158	0.34 163	0.33 147	0.45 167	0.49 175	0.44 172	0.53 164	0.63 163	0.47 146	0.64 181	0.34 134	6.15 219	0.52 105	0.47 152	0.37 141	0.94 148	0.45 146	0.88 119	1.12 115	0.25 143	0.42 178	0.47 162	0.47 160	0.50 116	0.63 156

HSM-Net_RVC	0.94 176	0.26 124	0.27 139	0.43 175	0.31 147	0.28 122	0.23 113	0.48 173	0.29 129	0.58 173	0.98 199	11.38 257	0.46 169	0.24 82	1.33 115	0.65 135	0.47 152	0.30 99	0.57 100	0.57 162	1.31 165	1.26 130	0.27 150	0.44 181	0.43 152	0.45 153	0.54 126	0.48 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Anonymous	0.47 111	0.23 82	0.20 79	0.18 65	0.19 79	0.20 78	0.13 62	0.38 128	0.30 134	0.36 106	0.22 62	0.36 97	0.50 173	0.17 39	0.92 75	0.93 171	0.48 158	0.48 178	0.94 148	0.46 149	1.43 170	1.71 185	0.15 89	0.23 124	0.35 116	0.33 108	0.53 123	0.33 95

RTSC	0.65 151	0.25 108	0.27 139	0.24 108	0.26 126	0.28 122	0.42 162	0.35 102	0.33 152	0.43 138	0.47 145	0.30 68	0.27 105	0.29 108	7.17 230	0.50 95	0.48 158	0.30 99	0.75 127	0.33 96	0.78 112	0.93 87	0.17 102	0.30 153	0.28 78	0.31 99	0.49 110	0.59 153

GEStereo_RVC	0.47 111	0.27 132	0.34 163	0.27 127	0.26 126	0.31 132	0.53 178	0.41 140	0.24 98	0.35 93	0.27 88	0.40 118	0.24 88	0.30 114	0.81 48	0.74 149	0.49 160	0.37 141	0.91 143	0.38 116	0.90 120	1.80 193	0.21 128	0.34 159	0.31 100	0.30 96	0.51 118	0.48 138

GwcNet-ADL	0.72 157	0.35 163	0.37 172	0.41 172	0.34 163	0.32 138	0.27 126	0.40 138	0.27 122	0.61 183	1.53 220	0.63 168	0.41 161	0.33 130	3.69 188	1.34 200	0.50 161	0.56 204	0.91 143	0.87 209	1.18 152	1.60 174	0.24 140	0.27 141	0.36 126	0.48 161	0.47 105	0.66 160

ICVP	0.44 102	0.24 96	0.30 149	0.25 114	0.23 109	0.26 113	0.18 99	0.31 68	0.25 105	0.37 114	0.31 106	0.33 86	0.29 114	0.25 89	0.64 22	0.61 124	0.50 161	0.78 226	0.59 103	0.44 141	0.99 129	1.82 194	0.33 173	0.24 130	0.30 91	0.35 114	0.37 59	0.34 99
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GANet-ADL	0.60 138	0.27 132	0.26 132	0.28 135	0.29 139	0.32 138	0.25 123	0.35 102	0.27 122	0.61 183	1.04 201	0.41 124	0.29 114	0.30 114	1.87 141	1.08 181	0.51 163	0.37 141	1.17 168	0.85 206	1.27 160	1.88 197	0.19 117	0.23 124	0.32 105	0.37 124	0.58 141	0.46 133

Anonymous3	0.57 135	0.29 145	0.22 104	0.21 88	0.25 118	0.27 118	0.22 111	0.51 181	0.35 155	0.37 114	0.27 88	0.76 179	0.54 174	0.47 172	1.18 106	1.93 228	0.51 163	0.47 174	0.94 148	0.58 166	1.27 160	1.69 181	0.19 117	0.21 111	0.36 126	0.39 128	0.54 126	0.37 113

ADCMid	1.14 191	0.50 194	0.55 199	0.39 170	0.59 199	0.56 192	0.77 201	0.59 192	0.76 207	0.47 150	0.71 172	0.70 173	0.71 188	0.39 157	8.21 238	1.09 183	0.51 163	0.45 169	1.73 197	0.51 156	1.04 131	1.21 126	0.59 203	0.40 175	0.58 182	1.47 218	1.24 207	4.18 244

CFNet_RVC	0.35 68	0.26 124	0.23 110	0.25 114	0.24 115	0.24 105	0.16 89	0.27 44	0.19 68	0.30 59	0.29 101	0.31 75	0.17 49	0.33 130	0.75 43	0.46 82	0.51 163	0.24 62	0.81 132	0.21 53	0.58 86	0.70 58	0.18 110	0.34 159	0.30 91	0.31 99	0.42 83	0.34 99

LALA_ROB	0.62 144	0.52 197	0.32 158	0.33 154	0.35 167	0.40 168	0.31 135	0.34 91	0.40 164	0.46 147	0.61 161	1.27 198	0.29 114	0.39 157	3.75 189	0.45 75	0.51 163	0.38 153	0.57 100	0.40 125	0.82 115	1.11 113	0.24 140	0.31 154	0.36 126	0.43 146	0.81 177	0.51 146

CES	0.41 93	0.19 33	0.16 44	0.14 30	0.18 70	0.16 47	0.10 36	0.54 187	0.25 105	0.30 59	0.34 121	0.40 118	0.38 151	0.47 172	1.33 115	0.79 154	0.52 168	0.48 178	0.33 36	0.42 131	1.04 131	1.15 120	0.14 73	0.13 34	0.26 63	0.22 41	0.28 31	0.34 99

FADNet_RVC	0.85 174	0.35 163	1.01 227	0.44 179	0.63 205	0.27 118	0.63 191	0.43 156	0.46 175	0.48 153	0.50 150	0.65 170	0.54 174	0.58 193	3.52 186	0.82 163	0.52 168	1.02 240	1.68 196	0.71 190	1.59 189	1.50 162	0.45 189	0.59 208	0.56 178	0.43 146	1.89 231	0.62 155

BEATNet_4x	0.40 92	0.23 82	0.19 67	0.20 80	0.19 79	0.16 47	0.14 72	0.31 68	0.27 122	0.35 93	0.22 62	0.32 82	0.23 83	0.29 108	1.51 125	0.58 116	0.52 168	0.51 189	0.49 70	0.22 60	0.91 122	1.44 152	0.14 73	0.23 124	0.23 44	0.23 48	0.42 83	0.31 86

ccs_rob	1.11 188	0.35 163	0.33 160	0.43 175	0.29 139	0.44 177	0.38 153	0.59 192	0.35 155	1.97 249	5.99 249	5.59 249	0.59 177	0.45 167	1.05 95	1.28 194	0.52 168	0.39 157	1.76 199	0.87 209	1.76 200	2.05 212	0.26 147	0.43 180	0.34 110	0.36 121	0.50 116	0.56 151

SAMSARA	1.05 185	0.40 182	0.57 201	0.44 179	0.43 183	0.43 175	0.62 189	0.74 204	0.61 197	0.60 180	0.72 173	0.59 164	1.65 213	0.46 170	6.43 222	0.74 149	0.53 172	0.50 186	1.24 175	0.55 158	1.24 157	1.37 141	0.28 156	0.56 199	1.63 230	1.74 228	1.65 224	1.61 208

EKT-Stereo	1.22 194	0.27 132	0.24 115	0.28 135	0.25 118	0.31 132	0.54 179	0.43 156	0.29 129	0.44 142	0.57 157	0.49 150	0.44 165	0.31 123	13.29 262	2.18 237	0.54 173	0.53 196	1.26 178	1.02 224	5.16 257	2.03 211	0.14 73	0.19 91	0.42 147	0.35 114	0.56 132	0.34 99

ADCPNet	1.59 211	0.37 172	0.74 216	0.43 175	0.76 213	0.42 171	1.45 222	0.90 217	0.70 203	0.76 215	1.68 227	0.76 179	3.19 233	0.76 206	8.96 241	1.92 227	0.54 173	0.37 141	4.76 225	1.03 225	1.19 153	1.09 108	0.94 220	0.40 175	1.06 216	1.36 214	0.93 189	5.53 252

HBP-ISP	1.24 196	0.38 179	0.50 195	0.52 185	0.41 181	0.45 180	0.33 144	0.55 188	0.40 164	0.76 215	1.30 213	0.48 148	0.48 171	1.92 227	9.87 254	3.68 255	0.55 175	0.66 213	0.82 136	0.95 218	2.11 218	2.96 248	0.30 162	0.46 184	0.47 162	0.52 165	0.94 190	0.60 154

DAS	0.67 152	0.27 132	0.24 115	0.38 166	0.33 154	0.34 148	0.33 144	0.51 181	0.46 175	0.61 183	0.94 196	0.78 181	0.67 184	0.19 58	0.96 83	1.83 223	0.55 175	0.47 174	1.12 162	0.61 170	2.11 218	1.69 181	0.27 150	0.44 181	0.43 152	0.43 146	0.62 151	0.48 138

SepStereo	0.67 152	0.27 132	0.24 115	0.38 166	0.33 154	0.34 148	0.33 144	0.51 181	0.46 175	0.61 183	0.94 196	0.78 181	0.67 184	0.19 58	0.96 83	1.83 223	0.55 175	0.47 174	1.12 162	0.61 170	2.11 218	1.69 181	0.27 150	0.44 181	0.43 152	0.43 146	0.62 151	0.48 138

S-Stereo	1.43 204	0.40 182	0.43 186	0.60 198	0.58 198	0.64 199	1.10 212	0.61 196	0.57 192	0.69 200	4.10 246	1.62 214	0.65 182	0.46 170	4.54 199	2.87 249	0.55 175	0.65 210	4.87 227	4.90 257	1.26 159	2.26 229	0.99 224	0.61 211	0.41 144	0.53 167	0.66 156	0.97 176

RTS	0.80 166	0.32 155	0.28 144	0.30 143	0.33 154	0.44 177	0.59 186	0.41 140	0.46 175	0.43 138	0.34 121	0.51 153	0.34 139	0.30 114	7.29 231	0.70 144	0.55 175	0.36 135	1.02 155	0.45 146	0.93 123	1.01 99	0.25 143	0.37 167	0.54 175	1.72 225	0.58 141	0.79 163

RTSA	0.80 166	0.32 155	0.28 144	0.30 143	0.33 154	0.44 177	0.59 186	0.41 140	0.46 175	0.43 138	0.34 121	0.51 153	0.34 139	0.30 114	7.29 231	0.70 144	0.55 175	0.36 135	1.02 155	0.45 146	0.93 123	1.01 99	0.25 143	0.37 167	0.54 175	1.72 225	0.58 141	0.79 163

AnyNet_C32	1.27 198	0.41 186	0.36 169	0.37 164	0.40 178	0.48 182	0.62 189	0.47 171	1.23 226	0.56 168	0.89 193	0.53 156	0.36 143	0.40 160	10.27 256	1.27 193	0.55 175	0.54 199	0.88 142	0.63 176	1.28 162	1.52 166	0.34 175	0.50 191	1.09 219	2.40 237	1.34 210	4.67 246

LoS	0.46 108	0.23 82	0.17 52	0.19 72	0.19 79	0.19 70	0.12 49	0.77 208	0.26 113	0.50 156	0.45 140	0.53 156	0.47 170	0.23 76	1.06 96	0.85 166	0.56 182	0.43 167	0.62 106	0.41 127	1.28 162	1.41 148	0.15 89	0.16 63	0.35 116	0.28 85	0.33 39	0.35 108

FAT-Stereo	1.13 190	0.37 172	0.57 201	0.56 193	0.63 205	0.50 183	0.52 175	0.75 205	0.44 172	0.79 218	2.82 240	1.45 207	1.95 215	0.49 179	2.78 169	2.52 245	0.57 183	0.60 207	2.42 203	1.17 231	2.12 221	2.13 220	0.74 216	0.58 206	0.41 144	0.56 171	0.72 165	1.27 195

NOSS_ROB	0.81 169	0.36 167	0.27 139	0.37 164	0.35 167	0.37 157	0.29 132	0.87 212	0.39 162	0.71 205	0.93 195	0.99 190	0.60 179	1.26 219	2.02 146	2.44 242	0.57 183	0.58 206	0.68 120	0.43 133	2.16 226	2.47 239	0.32 172	0.47 187	0.42 147	0.43 146	0.72 165	0.42 125

R-Stereo Train	0.54 128	0.24 96	0.24 115	0.24 108	0.18 70	0.24 105	0.09 26	0.34 91	0.30 134	0.52 161	0.66 166	0.44 134	0.32 131	0.55 188	0.74 37	1.07 178	0.58 185	0.52 193	1.27 181	0.64 179	1.51 180	1.89 198	0.14 73	0.20 101	0.35 116	0.42 140	0.35 51	0.47 136

RAFT-Stereo	0.54 128	0.24 96	0.24 115	0.24 108	0.18 70	0.24 105	0.09 26	0.34 91	0.30 134	0.52 161	0.66 166	0.44 134	0.32 131	0.55 188	0.74 37	1.07 178	0.58 185	0.52 193	1.27 181	0.64 179	1.51 180	1.89 198	0.14 73	0.20 101	0.35 116	0.42 140	0.35 51	0.47 136
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SFCPSM	2.02 225	0.37 172	0.29 147	0.38 166	0.33 154	0.38 160	0.38 153	0.42 149	0.48 181	0.63 190	1.10 204	1.09 193	4.92 242	0.35 139	1.80 136	1.39 203	0.59 187	0.50 186	31.93 270	0.84 205	1.50 179	1.59 173	0.30 162	0.37 167	0.42 147	0.52 165	0.69 160	1.01 180

FBW_ROB	1.04 184	0.64 209	0.57 201	0.87 210	0.87 218	0.68 205	0.98 208	0.45 164	0.34 154	0.53 164	0.75 177	1.03 192	1.27 206	1.90 226	6.09 218	0.42 55	0.60 188	0.33 115	2.46 204	0.49 154	1.49 177	1.10 110	1.23 226	0.56 199	0.44 156	0.53 167	0.55 130	0.82 166

G-Net	1.35 201	0.55 203	0.65 210	0.43 175	0.49 189	0.56 192	0.48 171	0.89 215	1.35 231	0.67 197	1.22 210	3.00 230	1.21 203	0.36 141	4.11 195	1.64 221	0.61 189	0.76 223	1.37 190	1.35 235	1.63 190	1.89 198	0.39 181	0.61 211	0.80 202	3.07 245	1.57 219	4.68 247

PWC_ROB	0.69 154	0.37 172	0.41 180	0.30 143	0.35 167	0.34 148	0.50 174	0.39 135	0.69 202	0.45 146	0.80 182	0.54 158	1.20 202	0.29 108	2.36 162	1.23 192	0.63 190	0.53 196	1.01 154	0.46 149	1.15 147	1.40 147	0.26 147	0.49 189	0.38 136	0.37 124	0.68 159	0.97 176

edge stereo	1.98 222	0.52 197	1.03 230	0.72 204	0.63 205	0.79 208	0.83 202	0.93 220	1.45 234	3.71 255	1.22 210	2.08 224	4.38 240	1.06 212	2.14 153	2.51 244	0.64 191	0.55 200	7.27 236	7.84 259	1.43 170	5.56 260	2.02 233	0.53 195	0.61 187	0.55 170	0.87 181	1.48 203

XPNet_ROB	0.48 119	0.40 182	0.29 147	0.27 127	0.32 150	0.31 132	0.28 130	0.27 44	0.32 146	0.32 76	0.43 137	1.12 194	0.24 88	0.32 127	1.68 131	0.51 101	0.66 192	0.29 94	0.41 54	0.33 96	0.69 102	1.26 130	0.26 147	0.26 137	0.30 91	0.35 114	0.75 173	0.44 127

Any-RAFT	0.58 136	0.22 66	0.32 158	0.23 99	0.21 93	0.20 78	0.14 72	0.42 149	0.25 105	0.40 131	1.16 205	0.49 150	0.32 131	0.37 146	0.87 71	0.85 166	0.67 193	0.38 153	1.20 171	0.41 127	2.25 233	1.67 179	0.18 110	0.17 72	0.43 152	0.49 162	0.44 94	0.84 168

CBMV	1.06 186	0.38 179	0.33 160	0.42 173	0.39 177	0.39 165	0.31 135	0.87 212	0.40 164	0.65 193	0.86 188	1.47 208	1.22 205	1.02 210	1.89 142	2.41 241	0.67 193	0.51 189	1.66 195	0.78 197	1.69 194	2.20 227	0.31 168	0.52 193	0.47 162	0.49 162	1.04 198	5.23 249
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PVD	0.98 179	0.54 201	0.59 206	0.60 198	0.56 196	0.66 204	0.63 191	0.91 218	0.87 213	0.57 170	0.85 187	0.80 184	1.03 195	0.59 194	6.60 223	0.64 132	0.69 195	0.55 200	1.16 167	0.63 176	1.22 155	1.27 133	0.39 181	0.53 195	0.75 195	0.88 196	0.85 180	1.07 181

CASS	0.51 122	0.27 132	0.27 139	0.32 152	0.26 126	0.29 129	0.67 197	0.40 138	0.30 134	0.47 150	0.52 153	0.47 146	0.36 143	0.16 33	0.74 37	0.67 140	0.71 196	0.46 172	0.78 130	0.28 79	1.67 191	1.48 157	0.17 102	0.20 101	0.42 147	0.34 111	0.53 123	0.46 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDUNet	0.75 160	0.91 213	0.42 184	1.24 218	1.03 223	1.19 218	1.16 217	0.35 102	0.35 155	0.37 114	0.45 140	0.64 169	0.32 131	1.77 224	2.89 171	0.44 67	0.71 196	0.48 178	0.87 141	0.59 168	0.53 77	0.64 53	0.85 219	0.28 146	0.34 110	0.34 111	0.61 149	0.39 120

AMNet	0.63 147	0.59 205	0.56 200	0.59 197	0.59 199	0.64 199	0.58 183	0.45 164	0.53 188	0.51 158	0.69 171	0.75 177	0.40 157	0.87 208	0.68 32	0.86 168	0.71 196	0.66 213	0.63 109	0.62 174	0.76 109	0.62 49	0.38 178	0.59 208	0.57 180	0.69 183	0.70 163	0.75 162

UDG	0.91 175	0.94 215	0.44 187	1.22 217	1.16 227	1.14 217	1.35 220	0.38 128	0.36 159	0.43 138	0.55 156	0.62 165	0.33 137	1.60 222	5.73 215	0.80 157	0.75 199	0.45 169	0.94 148	0.65 185	1.13 144	1.10 110	0.64 207	0.32 156	0.36 126	0.39 128	0.53 123	0.38 118

ADCS	1.39 202	0.51 196	0.47 191	0.45 182	0.55 195	0.51 186	0.64 194	0.68 201	1.05 218	0.57 170	0.72 173	0.80 184	2.34 221	0.51 182	9.94 255	2.13 235	0.76 200	0.62 209	1.30 187	0.62 174	1.80 205	1.62 176	0.43 187	0.56 199	0.76 196	2.09 234	1.59 221	3.47 235

pmcnn	1.11 188	0.42 189	0.41 180	0.57 194	0.59 199	0.54 190	1.41 221	0.71 202	0.48 181	0.61 183	1.28 212	1.51 210	2.96 230	1.04 211	1.42 123	2.33 240	0.81 201	0.96 234	1.74 198	1.09 228	2.41 238	1.74 188	0.82 218	0.50 191	0.48 168	0.69 183	1.09 200	1.28 196

LSM0	4.83 251	0.52 197	0.57 201	0.78 206	0.66 208	0.81 209	1.26 219	1.10 229	1.08 219	0.88 226	1.65 226	1.82 217	2.45 223	0.40 160	38.07 272	52.94 272	0.87 202	0.61 208	5.33 228	1.09 228	2.57 241	3.54 254	0.43 187	0.69 220	0.94 207	2.15 235	1.61 222	5.62 253

CBMV_ROB	1.31 199	0.37 172	0.39 177	0.60 198	0.49 189	0.57 195	0.47 169	0.95 223	0.40 164	0.81 220	1.38 217	3.04 231	2.55 224	0.48 176	5.00 205	1.30 195	0.89 203	0.49 183	2.24 201	0.73 192	1.72 197	1.95 205	0.45 189	0.40 175	0.97 208	2.27 236	1.56 218	2.91 229

STStereo	3.38 243	1.14 221	1.69 251	7.09 257	1.35 234	7.29 260	2.62 240	2.11 248	2.34 247	0.95 231	2.86 241	5.97 250	6.28 245	0.38 151	11.54 259	2.20 238	0.93 204	0.89 232	11.21 251	0.90 215	1.58 187	1.46 154	0.55 200	1.58 251	3.31 248	3.09 246	3.08 251	6.91 254

FC-DCNN	0.96 177	0.50 194	0.92 221	0.79 207	0.52 194	0.73 206	1.10 212	0.77 208	0.52 186	0.62 188	0.65 165	0.72 175	0.62 180	0.38 151	3.13 179	0.83 164	0.94 205	0.50 186	1.19 169	0.43 133	1.52 182	1.33 137	0.31 168	0.52 193	1.01 212	0.92 199	1.51 217	2.93 230

ETE_ROB	0.60 138	0.48 193	0.30 149	0.36 160	0.36 172	0.39 165	0.32 137	0.33 85	0.49 184	0.40 131	0.61 161	1.32 202	0.29 114	0.40 160	2.38 163	0.50 95	0.95 206	0.34 127	0.65 112	0.41 127	0.96 125	1.18 123	0.28 156	0.31 154	0.39 139	0.45 153	0.73 170	0.52 148

DPSNet	1.40 203	0.43 190	0.38 174	0.54 187	0.61 204	0.65 202	0.57 180	0.51 181	0.67 200	0.46 147	0.87 190	3.54 236	1.62 212	1.43 220	2.52 165	2.12 234	0.99 207	0.99 238	7.37 237	1.69 242	2.21 230	2.98 249	0.95 221	0.74 222	0.76 196	0.76 189	0.75 173	0.82 166

MFN_U_SF_RVC	1.81 216	2.41 244	1.86 252	2.14 233	1.76 247	1.92 227	2.34 238	1.56 244	1.47 237	3.68 254	3.76 244	1.21 197	1.27 206	1.71 223	3.52 186	2.14 236	1.01 208	0.92 233	3.46 220	0.99 222	1.73 198	1.56 170	0.77 217	2.30 257	0.76 196	0.81 191	0.70 163	0.98 178

MFMNet_re	0.98 179	0.78 212	0.71 214	0.83 209	0.72 210	0.97 212	0.83 202	0.75 205	0.86 209	0.69 200	0.79 180	1.30 201	0.83 192	0.68 201	2.27 158	1.16 188	1.03 209	0.80 229	1.61 194	0.85 206	2.25 233	1.12 115	0.65 209	0.71 221	0.66 190	0.66 181	0.98 192	0.99 179

SPS-STEREO	1.49 208	0.72 210	0.69 212	0.90 211	0.75 212	0.82 210	0.74 198	0.83 211	0.76 207	0.85 224	1.62 223	1.42 205	1.09 199	0.70 203	1.97 144	2.32 239	1.04 210	0.97 236	10.95 250	1.01 223	2.60 242	2.45 238	0.64 207	0.76 225	0.81 203	0.79 190	1.11 202	0.96 175
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	2.03 226	0.72 210	0.61 208	1.20 216	0.79 216	1.01 215	0.66 196	1.54 243	1.35 231	0.92 229	2.10 233	4.00 240	3.06 231	0.71 205	9.66 249	2.82 248	1.05 211	0.76 223	4.73 224	0.75 194	3.34 252	3.73 256	0.48 196	0.58 206	1.79 235	1.18 209	2.41 243	2.78 223
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
GANetREF_RVC	0.50 121	0.40 182	0.38 174	0.38 166	0.35 167	0.35 152	0.32 137	0.51 181	0.42 171	0.48 153	0.27 88	0.71 174	0.44 165	0.29 108	1.10 102	0.45 75	1.07 212	0.33 115	0.62 106	0.36 103	0.86 118	0.64 53	0.30 162	0.39 173	0.44 156	0.40 135	0.64 154	0.50 144
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 197	2.34 243	0.85 218	1.48 222	0.80 217	1.00 213	1.15 216	0.76 207	0.94 216	1.33 240	0.54 155	1.54 211	1.67 214	2.00 228	2.30 159	0.97 173	1.08 213	1.05 241	3.01 214	1.06 227	1.37 168	1.51 164	1.22 225	0.67 218	0.76 196	0.65 179	0.59 146	1.40 199

MADNet+	1.22 194	0.60 206	0.77 217	0.77 205	0.74 211	0.61 197	1.01 209	0.94 221	0.74 205	0.78 217	0.68 170	1.18 195	1.07 198	0.68 201	7.48 235	1.39 203	1.12 214	0.65 210	1.33 189	0.91 216	2.13 222	1.51 164	0.66 210	0.97 237	1.05 215	0.83 194	0.92 188	1.39 198

AnyNet_C01	1.52 210	0.60 206	0.54 197	0.63 201	0.56 196	0.51 186	1.16 217	0.89 215	1.30 229	0.68 199	0.88 191	1.27 198	1.30 209	0.54 186	11.26 258	2.64 247	1.16 215	1.01 239	1.42 192	0.75 194	1.67 191	1.92 204	0.60 204	0.62 215	1.33 224	0.97 204	1.63 223	3.28 233

SGM+DAISY	2.56 233	0.94 215	0.92 221	1.06 214	0.97 220	1.24 219	1.04 211	1.31 234	1.76 240	1.12 238	2.01 231	2.59 228	3.35 236	0.87 208	6.30 220	3.19 251	1.16 215	1.11 243	6.92 234	1.55 239	2.89 248	2.90 245	0.67 211	1.23 249	3.89 251	4.14 252	5.13 255	8.82 257

IMH-64-1	1.98 222	1.48 224	1.04 231	1.97 227	1.55 237	2.06 232	2.27 235	1.02 224	1.16 222	0.58 173	0.75 177	1.89 221	2.78 227	2.77 238	9.78 251	1.51 214	1.19 217	0.66 213	3.01 214	0.81 201	1.48 175	2.06 213	3.25 244	0.74 222	1.59 228	1.25 212	2.09 235	2.83 225

IMH-64	1.98 222	1.48 224	1.04 231	1.97 227	1.55 237	2.06 232	2.27 235	1.02 224	1.16 222	0.58 173	0.75 177	1.89 221	2.78 227	2.77 238	9.78 251	1.51 214	1.19 217	0.66 213	3.01 214	0.81 201	1.48 175	2.06 213	3.25 244	0.74 222	1.59 228	1.25 212	2.09 235	2.83 225

RainbowNet	1.44 206	1.50 226	0.85 218	2.41 235	1.41 236	1.97 229	2.14 232	0.65 199	0.57 192	0.74 211	0.46 143	1.61 212	1.05 196	2.78 240	1.90 143	1.30 195	1.21 219	0.51 189	3.15 217	1.74 243	1.75 199	1.97 207	3.07 241	0.61 211	0.65 189	0.69 183	0.88 183	1.43 200

SANet	1.44 206	0.57 204	0.54 197	0.55 191	0.60 203	0.65 202	0.76 199	0.94 221	5.50 255	0.52 161	2.23 236	4.15 243	2.61 225	0.65 200	5.29 208	0.52 105	1.21 219	0.56 204	0.93 147	0.83 204	1.54 184	1.38 142	0.47 193	0.62 215	0.74 194	1.16 208	0.88 183	2.41 218

SQANet	1.31 199	1.35 223	0.53 196	3.10 238	1.03 223	1.89 226	1.49 223	0.50 180	0.40 164	0.51 158	0.46 143	1.19 196	0.55 176	1.57 221	2.53 166	0.49 89	1.24 221	0.37 141	6.38 231	0.61 170	1.71 195	1.74 188	2.52 236	0.37 167	0.46 161	0.57 172	0.66 156	1.26 193

otaku	1.43 204	2.19 239	0.62 209	3.33 240	1.22 229	2.22 239	1.77 227	0.56 190	0.53 188	0.59 177	0.53 154	1.29 200	0.69 186	2.06 231	1.09 98	0.51 101	1.25 222	0.39 157	6.35 230	0.59 168	1.91 212	1.95 205	3.16 243	0.48 188	0.56 178	0.57 172	0.74 172	1.36 197

PSMNet_ROB	3.52 246	1.88 234	0.99 224	1.71 225	1.19 228	2.12 237	2.02 228	0.79 210	0.86 209	8.42 264	19.75 267	12.43 258	2.32 220	7.26 263	2.04 148	0.69 141	1.30 223	1.37 248	9.12 243	0.91 216	2.05 216	1.34 140	8.71 266	0.77 226	1.06 216	1.46 217	1.32 209	1.13 185

SGM-ForestM	1.49 208	1.99 237	1.26 239	1.18 215	0.67 209	1.50 222	1.71 226	1.32 235	0.94 216	0.74 211	1.03 200	2.90 229	2.23 218	0.55 188	1.68 131	0.62 129	1.34 224	0.49 183	2.81 212	0.58 166	1.33 166	1.12 115	0.57 201	0.56 199	2.12 240	2.46 238	3.00 249	3.53 237

ELAS_RVC	2.37 229	0.95 217	1.21 238	1.26 219	0.98 221	1.99 230	1.12 215	1.45 241	0.86 209	0.99 233	7.87 253	3.60 237	8.50 247	1.07 213	6.31 221	1.59 219	1.34 224	1.44 250	2.57 207	0.79 199	2.43 239	3.03 250	0.71 214	0.88 231	3.51 250	3.72 250	1.69 225	2.07 212
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	1.62 213	3.84 252	0.69 212	2.63 236	1.29 230	2.25 241	2.87 242	0.61 196	0.56 191	0.62 188	0.50 150	1.32 202	0.66 183	2.02 230	3.24 182	0.47 85	1.35 226	0.42 164	6.77 232	0.64 179	2.20 228	2.08 218	3.05 240	0.55 198	0.60 186	0.69 183	0.73 170	1.16 188

SPstereo	1.94 218	1.00 218	1.27 240	0.93 212	0.95 219	0.96 211	0.91 205	1.34 237	1.91 243	1.03 236	2.12 234	5.40 247	4.17 239	1.14 217	2.15 155	3.46 253	1.35 226	1.34 247	2.60 208	1.66 240	2.60 242	3.09 252	0.98 222	1.17 246	1.32 223	1.73 227	2.61 246	3.24 232

IMH	2.50 230	1.51 227	1.05 234	1.99 230	1.58 240	2.09 235	2.32 237	1.04 226	1.19 225	0.84 223	1.34 215	2.02 223	8.04 246	8.79 264	6.91 227	1.41 205	1.37 228	0.67 217	5.94 229	1.10 230	1.45 172	2.32 234	4.37 256	0.77 226	1.86 236	1.41 215	1.57 219	2.46 219

ELAS	2.27 227	1.03 219	1.10 236	1.38 221	1.13 226	1.45 220	1.10 212	1.38 239	1.09 220	0.94 230	7.66 252	3.71 238	3.10 232	1.11 215	6.64 224	1.56 216	1.42 229	1.43 249	2.52 205	0.69 188	2.33 236	3.03 250	0.69 213	0.82 229	3.50 249	4.32 253	2.52 244	3.70 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-ADL	0.77 162	0.29 145	0.30 149	0.33 154	0.32 150	0.32 138	0.37 152	0.55 188	0.35 155	0.71 205	1.43 218	0.56 160	1.01 194	2.47 237	1.18 106	2.02 232	1.58 230	0.41 161	1.06 159	0.50 155	1.25 158	1.44 152	0.35 176	0.24 130	0.35 116	0.41 136	0.65 155	0.34 99

SGM_RVC	2.55 232	0.93 214	1.05 234	0.97 213	0.76 213	1.00 213	0.93 206	7.37 260	1.18 224	1.01 235	1.64 224	2.39 227	9.36 248	0.62 198	2.02 146	1.33 198	1.60 231	0.80 229	7.94 239	1.42 236	1.67 191	1.69 181	0.67 211	0.94 236	2.66 244	2.65 242	4.83 254	9.43 258
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
KSHMR	5.12 252	2.29 241	1.47 245	20.10 266	3.65 254	5.24 257	9.39 259	1.58 245	6.86 257	1.38 242	1.49 219	2.35 226	27.00 271	4.39 253	4.91 203	1.96 229	1.66 232	1.12 245	15.45 256	1.19 232	2.92 250	2.14 221	4.07 253	1.21 248	7.00 258	2.72 244	1.95 233	2.80 224

WAO-7	1.96 221	1.09 220	1.32 242	5.02 246	0.99 222	1.02 216	1.64 224	1.16 230	1.46 236	2.58 252	2.14 235	2.11 225	2.83 229	1.20 218	6.00 217	1.03 175	1.68 233	0.70 219	7.59 238	0.87 209	1.71 195	1.97 207	0.38 178	1.05 240	0.98 209	1.45 216	1.10 201	1.84 211

JetBlue	2.73 235	1.92 235	1.56 249	2.34 234	1.82 248	2.66 244	2.78 241	1.44 240	1.45 234	0.81 220	0.82 185	4.05 241	1.44 210	2.08 232	9.39 247	2.60 246	1.69 234	1.33 246	2.15 200	1.21 233	3.25 251	3.66 255	1.90 232	1.08 243	2.76 247	5.03 254	2.31 242	10.12 259

PWCK	2.53 231	1.63 229	1.01 227	1.98 229	1.29 230	2.08 234	2.10 231	1.37 238	1.44 233	1.41 243	1.79 229	5.07 245	2.34 221	1.08 214	3.26 183	0.91 170	1.71 235	0.77 225	22.70 262	1.31 234	2.44 240	1.46 154	1.41 229	0.98 238	1.69 233	1.61 223	1.40 213	2.14 213

LVE	2.66 234	1.99 237	1.02 229	12.01 261	1.75 246	3.85 250	11.87 264	0.91 218	0.89 214	1.03 236	0.91 194	1.62 214	2.23 218	2.46 236	2.96 174	1.03 175	1.74 236	0.82 231	8.43 242	0.87 209	1.84 208	2.20 227	3.10 242	0.99 239	1.45 226	0.96 202	1.23 205	1.54 206

WAO-8	3.09 238	2.55 245	1.41 243	5.78 252	1.73 243	2.51 242	3.26 243	1.28 232	1.93 244	5.67 259	8.70 257	3.06 232	6.18 243	4.38 251	3.04 177	1.97 230	1.78 237	0.75 221	9.44 244	1.54 237	1.76 200	2.31 232	2.46 234	1.07 241	2.29 241	1.80 229	1.83 229	2.83 225

Venus	3.09 238	2.55 245	1.41 243	5.78 252	1.73 243	2.51 242	3.26 243	1.28 232	1.93 244	5.67 259	8.70 257	3.06 232	6.18 243	4.38 251	3.04 177	1.97 230	1.78 237	0.75 221	9.44 244	1.54 237	1.76 200	2.31 232	2.46 234	1.07 241	2.29 241	1.80 229	1.83 229	2.83 225

STTRV1_RVC		0.41 186	0.34 163	0.54 187	0.41 181	0.55 191	0.43 165	0.51 181	0.50 185	0.51 158	0.50 150	0.85 188	1.05 196	0.55 188	0.84 62	0.58 116	1.80 239	0.45 169		1.77 244	1.77 203	1.50 162		0.59 208	0.52 171	0.67 182	0.89 186	1.44 201

MANE	3.30 242	1.71 231	1.93 253	1.49 223	1.37 235	1.77 225	2.02 228	1.90 246	2.39 248	0.87 225	1.68 227	3.71 238	4.07 237	0.78 207	7.43 233	3.40 252	1.81 240	6.10 260	2.99 213	1.05 226	2.09 217	2.38 236	0.61 206	1.76 254	5.46 255	6.93 258	8.52 258	12.82 261

Dean	1.78 215	1.76 232	1.00 225	5.98 254	1.87 249	2.22 239	2.59 239	1.07 228	1.14 221	0.98 232	0.82 185	1.85 219	2.08 217	2.18 233	2.05 149	1.07 178	2.05 241	0.70 219	2.78 211	0.97 221	2.14 225	1.89 198	2.92 238	0.93 235	1.41 225	1.11 207	1.39 212	1.14 186

LE_ROB	7.96 256	3.98 253	5.96 260	6.32 255	20.03 268	4.31 252	17.09 266	6.33 258	9.23 260	1.00 234	4.87 247	16.05 261	22.60 262	3.45 244	2.97 175	0.95 172	2.14 242	1.91 252	13.13 253	5.86 258	2.32 235	2.18 224	9.68 267	5.18 260	10.55 261	9.20 260	10.65 260	17.10 265

ACVNet_1	1.67 214	1.63 229	0.96 223	4.28 243	1.59 241	2.19 238	3.55 245	0.73 203	0.57 192	0.63 190	0.58 159	1.49 209	0.97 193	5.05 256	1.52 127	0.54 108	2.24 243	0.55 200	4.77 226	0.57 162	2.20 228	1.58 171	3.26 246	0.65 217	0.70 193	0.64 178	0.69 160	0.89 174

DispFullNet	3.41 244	2.89 251	1.54 247	1.52 224	1.71 242	1.49 221	1.66 225	1.26 231	2.27 246	2.07 250	1.94 230	15.55 260	4.16 238	1.77 224	5.50 210	4.82 258	2.33 244	0.96 234	23.18 263	4.57 254	2.36 237	2.47 239	0.73 215	0.57 203	1.23 222	0.62 177	1.37 211	1.51 205

ACVNet-4b	3.25 241	6.98 259	0.72 215	12.08 262	1.33 232	4.39 253	9.77 260	0.61 196	0.60 195	0.66 194	3.91 245	5.47 248	11.63 252	2.24 234	0.74 37	0.55 111	2.39 245	0.49 183	10.57 249	0.87 209	2.24 232	2.88 244	2.92 238	0.61 211	0.61 187	0.58 174	0.72 165	1.15 187

MADNet++	2.98 237	1.95 236	2.23 254	1.73 226	2.39 250	1.68 223	2.24 234	2.26 250	2.69 250	2.34 251	2.78 239	3.30 234	3.34 235	2.86 241	4.22 197	4.20 256	2.65 246	2.14 254	3.69 221	3.00 253	4.95 256	7.04 261	1.44 230	2.60 258	1.93 237	5.78 255	2.76 247	2.35 216

ACVNet_2	1.92 217	1.61 228	1.00 225	5.61 251	1.57 239	2.05 231	2.23 233	0.87 212	0.68 201	0.71 205	0.74 176	1.61 212	1.15 201	2.00 228	2.43 164	0.69 141	2.79 247	0.51 189	12.02 252	0.71 190	1.81 206	1.68 180	2.66 237	0.79 228	1.09 219	0.74 188	0.95 191	1.11 184

WAO-6	1.95 219	1.28 222	0.85 218	2.04 231	1.34 233	1.69 224	2.05 230	1.04 226	1.24 228	0.91 228	0.86 188	1.85 219	2.71 226	2.30 235	9.05 243	1.14 187	2.89 248	0.69 218	3.16 218	0.85 206	2.21 230	2.27 230	1.29 227	0.87 230	1.64 231	2.07 233	1.72 226	2.69 222

TorneroNet	5.38 253	2.29 241	1.20 237	17.70 265	6.11 261	4.86 255	6.44 255	2.12 249	4.67 254	1.56 244	7.04 250	11.27 255	24.96 264	4.04 247	5.06 206	1.56 216	3.02 249	0.79 227	14.79 255	1.88 246	2.79 246	2.59 241	3.47 248	0.89 232	6.89 257	2.63 241	1.30 208	3.48 236

DGSMNet	2.89 236	1.85 233	1.04 231	1.35 220	0.50 193	1.94 228	0.59 186	2.82 254	1.53 238	3.95 256	15.60 262	1.84 218	3.19 233	4.88 255	2.89 171	2.87 249	3.06 250	1.91 252	4.57 223	2.02 250	4.46 255	3.48 253	1.64 231	2.11 255	0.88 205	3.46 248	1.04 198	2.62 221

TorneroNet-64	3.44 245	2.19 239	2.33 255	7.00 256	1.73 243	3.02 245	4.22 247	1.95 247	3.75 252	0.82 222	3.10 242	4.11 242	12.63 255	3.76 246	6.96 229	1.63 220	3.11 251	0.79 227	7.96 240	1.98 249	2.65 244	2.69 242	3.37 247	0.90 233	2.67 245	2.65 242	1.21 204	3.65 238

notaker	3.52 246	2.84 250	1.55 248	5.08 247	6.69 262	3.97 251	4.03 246	1.33 236	3.34 251	1.17 239	3.34 243	6.77 251	11.07 251	5.35 258	4.78 201	1.20 190	3.25 252	0.97 236	10.40 248	2.75 252	2.90 249	2.14 221	3.69 250	1.16 245	1.00 210	1.21 210	1.44 214	1.57 207

UNDER WATER-64	3.14 240	2.61 247	1.56 249	4.95 245	2.92 253	3.47 247	4.38 248	2.32 251	1.63 239	1.37 241	1.36 216	5.08 246	4.79 241	3.47 245	7.48 235	2.02 232	3.68 253	1.11 243	3.99 222	1.95 247	2.87 247	2.92 247	5.01 259	1.40 250	1.99 239	3.99 251	2.15 237	4.42 245

UNDER WATER	4.11 249	2.66 248	1.51 246	4.92 244	5.25 256	3.49 248	7.24 257	2.33 252	1.84 242	1.65 246	1.20 208	5.04 244	21.14 260	5.09 257	4.93 204	2.44 242	3.86 254	1.09 242	8.36 241	1.97 248	3.80 254	2.73 243	5.04 260	2.11 255	1.96 238	3.54 249	1.91 232	3.93 241

ktn	6.56 254	5.17 258	14.71 266	5.30 248	4.74 255	9.67 262	6.68 256	7.48 261	12.97 265	1.88 247	2.35 238	27.30 269	21.86 261	4.31 249	5.72 214	1.50 212	4.02 255	1.83 251	15.82 257	4.59 255	2.65 244	2.06 213	3.99 252	1.18 247	2.40 243	1.57 220	2.89 248	2.50 220

JetRed	3.85 248	2.71 249	3.02 256	2.08 232	2.45 251	3.41 246	4.64 249	2.34 253	1.83 241	1.88 247	1.20 208	3.35 235	1.28 208	3.27 243	9.82 253	3.50 254	4.08 256	3.88 257	2.41 202	1.82 245	5.48 259	4.79 258	3.60 249	1.67 253	4.20 252	11.19 263	5.32 256	8.78 256

DGTPSM_ROB	9.57 257	4.02 254	11.10 261	3.15 239	5.69 257	3.62 249	5.37 252	3.67 255	9.11 259	3.26 253	7.88 254	9.79 254	14.19 257	4.73 254	13.10 261	11.13 262	5.27 257	11.44 264	7.09 235	10.27 261	6.42 262	15.33 264	4.54 257	9.05 262	10.05 259	27.51 267	11.07 261	30.63 267

BEATNet-Init1	11.60 261	15.45 264	5.36 259	21.04 267	10.14 265	20.37 268	13.59 265	8.80 264	6.63 256	4.42 258	10.00 259	14.23 259	19.35 258	4.04 247	10.43 257	9.21 260	6.50 258	5.00 258	32.12 271	14.67 267	8.25 264	7.49 262	5.66 261	5.23 261	12.24 263	7.07 259	21.30 268	14.66 262

DPSMNet_ROB	11.01 258	4.36 255	11.20 262	3.81 242	5.73 258	4.71 254	5.45 253	3.67 255	9.75 261	4.35 257	13.56 261	11.30 256	26.82 270	5.44 261	13.51 263	12.50 263	6.62 259	12.38 265	14.62 254	10.30 262	7.11 263	16.01 265	4.56 258	9.06 263	11.07 262	27.51 267	11.13 262	30.63 267

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 255	4.50 256	1.31 241	2.75 237	2.71 252	5.17 256	7.48 258	5.91 257	8.23 258	1.63 245	10.81 260	75.58 273	10.28 250	4.33 250	2.18 156	1.44 207	7.17 260	8.31 261	6.88 233	1.67 241	3.57 253	2.90 245	1.30 228	1.13 244	4.31 254	6.17 257	20.85 267	4.05 243

DLNR_Zeroshot_test	11.48 260	37.23 273	0.46 189	54.89 273	0.21 93	0.37 157	49.84 273	0.47 171	0.22 87	0.80 219	0.59 160	0.62 165	0.36 143	3.08 242	63.85 273	73.41 273	9.38 261	5.61 259	2.77 210	0.65 185	1.83 207	1.41 148	0.13 63	0.22 119	0.37 132	0.38 127	0.43 91	0.48 138

PML	14.72 265	11.16 262	4.09 257	13.72 263	8.87 263	13.75 263	6.38 254	7.25 259	36.05 273	10.34 265	59.29 273	46.05 272	52.59 273	6.65 262	6.70 225	4.81 257	10.30 262	3.77 256	21.46 261	4.87 256	5.83 261	5.51 259	3.98 251	4.24 259	15.02 267	6.06 256	20.81 266	7.86 255

DPSM_ROB	13.84 263	8.97 260	13.58 264	5.45 249	6.10 259	7.18 258	5.27 250	8.45 262	11.05 262	6.78 262	8.04 255	8.60 252	12.52 253	5.36 259	16.95 264	14.18 264	11.50 263	14.64 266	9.74 246	12.04 263	17.24 265	19.94 268	4.24 254	11.13 264	27.83 268	35.96 269	31.24 269	39.61 269

DPSM	13.84 263	8.97 260	13.58 264	5.45 249	6.10 259	7.18 258	5.27 250	8.45 262	11.05 262	6.78 262	8.04 255	8.60 252	12.52 253	5.36 259	16.95 264	14.18 264	11.50 263	14.64 266	9.74 246	12.04 263	17.24 265	19.94 268	4.24 254	11.13 264	27.83 268	35.96 269	31.24 269	39.61 269

LRCNet_RVC	12.77 262	18.28 268	5.31 258	23.03 268	20.03 268	22.79 270	18.73 268	10.19 265	4.29 253	21.40 270	17.07 266	21.90 266	12.67 256	27.64 270	4.72 200	1.57 218	13.91 265	9.09 262	27.19 267	10.23 260	5.66 260	2.42 237	25.54 269	13.38 266	1.45 226	0.65 179	3.23 252	2.39 217

HanzoNet	11.30 259	14.06 263	16.74 267	13.89 264	9.10 264	15.60 267	21.20 269	11.16 266	12.45 264	6.15 261	7.25 251	20.77 265	27.41 272	28.53 271	4.84 202	9.79 261	14.66 266	2.80 255	24.65 265	12.81 266	5.39 258	4.27 257	8.60 265	1.63 252	2.70 246	2.61 240	2.55 245	3.43 234

CasAABBNet	27.80 271	18.03 265	27.32 270	10.90 258	12.21 266	14.33 264	10.52 261	16.96 267	22.28 267	13.77 268	16.14 263	17.40 264	25.40 268	10.69 265	34.10 271	28.35 269	23.05 267	29.43 270	19.46 258	24.14 269	34.48 271	39.80 271	8.47 262	22.42 270	56.04 272	72.44 273	62.78 271	79.64 271

MyStereo03	27.85 272	18.04 266	27.34 271	10.97 259	12.28 267	14.43 265	10.61 262	17.01 268	22.28 267	13.60 266	16.25 264	17.32 262	25.22 266	10.81 266	34.04 269	28.52 270	23.12 268	29.47 271	19.54 259	24.22 270	34.63 272	40.21 272	8.53 263	22.43 271	55.95 270	72.41 271	62.86 272	79.77 272

MyStereo02	27.39 269	18.04 266	27.34 271	10.97 259	0.00 1	14.43 265	10.61 262	17.01 268	22.28 267	13.60 266	16.25 264	17.32 262	25.22 266	10.81 266	34.04 269	28.52 270	23.12 268	29.47 271	19.54 259	24.22 270	34.63 272	40.21 272	8.53 263	22.43 271	55.95 270	72.41 271	62.86 272	79.77 272

DPSimNet_ROB	19.60 266	30.02 271	12.51 263	29.96 271	26.66 271	21.35 269	18.10 267	23.34 271	23.91 270	14.59 269	30.41 271	25.17 268	25.12 265	12.92 268	12.40 260	9.18 259	23.72 270	11.03 263	37.61 272	12.43 265	24.99 269	8.77 263	13.55 268	15.98 267	13.56 264	10.45 261	19.73 265	21.73 266

HaxPig	22.03 267	23.76 269	21.73 268	25.29 269	25.48 270	24.76 271	26.73 270	22.91 270	21.16 266	29.02 271	26.42 269	24.60 267	19.57 259	25.83 269	24.34 266	21.24 266	25.03 271	26.17 268	24.65 265	23.00 268	18.72 267	16.12 266	29.01 270	21.22 269	10.44 260	12.85 264	9.65 259	15.02 263

MEDIAN_ROB	25.69 268	28.81 270	26.20 269	29.88 270	29.43 272	29.00 272	30.34 271	27.00 272	24.64 271	34.12 272	30.21 270	29.31 270	23.43 263	29.48 272	26.63 267	23.36 267	29.99 272	29.41 269	29.88 268	27.28 272	23.55 268	19.50 267	31.94 271	23.91 273	14.08 266	13.72 265	13.09 264	15.43 264

AVERAGE_ROB	27.45 270	31.37 272	28.57 273	32.97 272	32.12 273	32.15 273	33.40 272	29.93 273	27.60 272	35.93 273	32.13 272	32.22 271	25.90 269	32.99 273	28.90 268	25.88 268	31.46 273	30.17 273	31.78 269	29.24 273	25.48 270	21.56 270	34.85 272	27.16 274	14.02 265	10.69 262	11.65 263	11.07 260

ASD4																								18.37 268

Low-res two-view benchmark