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

TDLM	0.17 4	0.14 10	0.14 28	0.11 13	0.14 27	0.11 10	0.11 19	0.15 10	0.12 17	0.09 4	0.21 51	0.20 13	0.11 15	0.12 11	0.61 1	0.20 1	0.20 13	0.15 10	0.13 2	0.11 5	0.15 1	0.37 13	0.10 23	0.11 10	0.12 4	0.16 14	0.16 6	0.16 12

RAFT	0.18 6	0.07 1	0.10 5	0.08 6	0.04 2	0.24 98	0.27 98	0.19 19	0.07 5	0.13 8	0.08 5	0.13 3	0.06 2	0.11 7	1.18 25	0.29 11	0.17 6	0.08 1	0.14 5	0.21 37	0.16 2	0.33 9	0.04 1	0.07 2	0.16 14	0.15 12	0.21 13	0.16 12

ProNet	0.17 4	0.07 1	0.09 4	0.06 3	0.04 2	0.10 6	0.66 176	0.07 1	0.04 1	0.04 1	0.12 16	0.07 1	0.04 1	0.30 104	0.74 3	0.47 69	0.27 37	0.09 2	0.11 1	0.13 10	0.17 3	0.47 21	0.09 13	0.08 4	0.10 1	0.06 1	0.11 1	0.06 1

delet	0.18 6	0.14 10	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.13 20	0.10 17	0.12 6	0.10 10	0.15 11	0.12 16	0.18 11	0.10 13	0.12 11	1.14 20	0.24 4	0.17 6	0.14 7	0.13 2	0.12 7	0.18 4	0.33 9	0.09 13	0.11 10	0.14 6	0.12 5	0.21 13	0.14 10

AANet_RVC	0.18 6	0.13 9	0.13 15	0.10 10	0.16 36	0.08 4	0.13 29	0.14 9	0.15 29	0.13 8	0.12 16	0.13 3	0.11 15	0.11 7	0.90 9	0.25 6	0.18 9	0.17 16	0.20 10	0.16 20	0.18 4	0.21 2	0.11 34	0.12 14	0.16 14	0.16 14	0.22 17	0.23 43

CVANet_RVC	0.26 16	0.19 28	0.19 58	0.20 80	0.16 36	0.18 51	0.14 34	0.25 40	0.16 39	0.15 11	0.26 72	0.23 18	0.13 25	0.54 171	0.74 3	0.23 2	0.24 18	0.17 16	0.54 84	0.14 12	0.19 6	0.91 60	0.10 23	0.13 15	0.16 14	0.13 7	0.22 17	0.24 48

AASNet	0.22 10	0.18 19	0.13 15	0.14 29	0.15 31	0.16 37	0.14 34	0.17 14	0.09 6	0.15 11	0.16 34	0.16 8	0.10 13	0.15 20	1.23 28	0.23 2	0.18 9	0.16 15	0.17 6	0.14 12	0.20 7	0.80 48	0.10 23	0.13 15	0.15 10	0.14 10	0.18 8	0.13 7

RYNet	0.49 92	0.11 6	0.10 5	0.08 6	0.09 10	0.10 6	0.07 3	0.13 7	0.18 59	0.10 6	0.10 7	0.14 6	0.08 5	0.08 2	9.32 240	0.37 28	0.14 3	0.22 42	0.17 6	0.10 3	0.20 7	0.13 1	0.16 87	0.10 7	0.14 6	0.45 139	0.24 19	0.13 7

MMNet	0.25 14	0.15 12	0.12 12	0.14 29	0.14 27	0.13 20	0.14 34	0.16 11	0.12 17	0.13 8	0.15 23	0.22 15	0.09 8	0.18 45	2.41 110	0.26 7	0.19 11	0.17 16	0.20 10	0.15 15	0.21 9	0.40 14	0.10 23	0.14 19	0.15 10	0.16 14	0.28 28	0.16 12

StereoVision	0.15 3	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 3	0.07 3	0.10 5	0.13 20	0.09 4	0.07 3	0.16 8	0.08 5	0.11 7	0.75 5	0.29 11	0.15 4	0.13 6	0.17 6	0.10 3	0.23 10	0.22 3	0.04 1	0.09 6	0.15 10	0.13 7	0.19 9	0.16 12

UPFNet	0.27 19	0.18 19	0.20 61	0.18 61	0.19 61	0.19 58	0.15 45	0.22 24	0.17 47	0.23 25	0.19 41	0.23 18	0.14 31	0.26 84	1.70 69	0.29 11	0.24 18	0.21 33	0.25 16	0.18 23	0.24 11	0.40 14	0.14 66	0.17 43	0.19 25	0.20 33	0.39 65	0.19 25

test_5	0.25 14	0.19 28	0.11 8	0.11 13	0.08 8	0.21 72	0.08 9	0.32 73	0.11 12	0.17 17	0.37 122	0.24 21	0.21 67	0.08 2	1.17 23	0.49 74	0.17 6	0.15 10	0.29 22	0.12 7	0.25 12	0.73 42	0.07 5	0.15 27	0.17 18	0.17 19	0.33 34	0.20 27

CroCo-Stereo	0.14 1	0.07 1	0.05 1	0.05 1	0.05 4	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.06 2	0.01 1	0.11 2	0.07 3	0.07 1	1.09 16	0.38 33	0.13 2	0.10 3	0.17 6	0.06 1	0.26 13	0.24 5	0.04 1	0.06 1	0.11 2	0.09 2	0.11 1	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
HCRNet	0.36 38	0.24 87	0.13 15	0.26 124	0.12 18	0.18 51	0.13 29	0.20 20	0.09 6	0.54 166	0.20 45	0.29 39	0.11 15	0.14 16	3.99 150	0.31 15	0.24 18	0.15 10	0.26 17	0.13 10	0.27 14	0.58 29	0.13 53	0.11 10	0.14 6	0.16 14	0.37 56	0.15 11

DMCA	0.28 21	0.17 15	0.16 38	0.13 25	0.14 27	0.13 20	0.16 49	0.18 18	0.15 29	0.19 19	0.18 36	0.28 35	0.12 22	0.15 20	2.01 91	0.60 98	0.33 74	0.45 165	0.24 14	0.15 15	0.29 15	0.30 7	0.13 53	0.14 19	0.18 20	0.17 19	0.21 13	0.17 18

CroCo-Stereo Lap2	0.14 1	0.08 4	0.05 1	0.05 1	0.06 5	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.11 7	0.03 2	0.14 6	0.07 3	0.08 2	0.94 10	0.36 25	0.12 1	0.10 3	0.13 2	0.07 2	0.30 16	0.23 4	0.04 1	0.07 2	0.12 4	0.11 4	0.11 1	0.08 3

RP	0.47 86	0.29 143	0.34 158	0.31 146	0.31 144	0.29 120	0.52 149	0.34 90	0.33 144	0.23 25	0.35 119	0.38 91	0.26 93	0.25 80	3.84 143	0.33 18	0.30 57	0.22 42	0.34 31	0.24 52	0.30 16	1.02 72	0.19 104	0.25 115	0.30 82	0.32 99	0.53 120	0.37 111

anonymousdsp	0.52 102	0.12 7	0.12 12	0.12 19	0.10 11	0.13 20	0.07 3	0.16 11	0.09 6	0.15 11	2.52 237	0.16 8	0.09 8	0.10 6	1.84 78	1.32 179	0.23 16	0.15 10	0.41 45	1.16 221	0.31 18	3.07 221	1.01 223	0.10 7	0.14 6	0.09 2	0.24 19	0.10 6

DISCO	0.34 32	0.24 87	0.17 46	0.19 72	0.21 83	0.24 98	0.33 109	0.21 22	0.21 79	0.35 92	0.26 72	0.25 23	0.17 44	0.19 51	2.16 100	0.37 28	0.30 57	0.22 42	0.44 51	0.23 48	0.31 18	0.71 40	0.15 75	0.18 46	0.24 42	0.23 43	0.40 71	0.25 52

IER	0.37 41	0.19 28	0.17 46	0.17 52	0.16 36	0.18 51	0.18 60	0.23 27	0.15 29	0.27 45	0.25 68	0.33 66	0.14 31	0.23 71	3.88 146	0.31 15	0.27 37	0.20 30	0.24 14	0.20 31	0.32 20	0.42 16	0.19 104	0.16 33	0.20 29	0.26 74	0.38 60	0.25 52

GANet	0.34 32	0.18 19	0.21 78	0.18 61	0.18 53	0.27 112	0.17 53	0.30 57	0.13 20	0.19 19	0.92 190	0.45 126	0.43 162	0.19 51	0.84 7	0.24 4	0.46 137	0.25 63	0.20 10	0.18 23	0.32 20	1.60 126	0.13 53	0.14 19	0.62 183	0.14 10	0.20 11	0.18 22

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 41	0.26 119	0.25 113	0.23 98	0.30 138	0.21 72	0.44 139	0.28 47	0.51 181	0.37 114	0.25 68	0.36 86	0.18 50	0.29 98	2.01 91	0.33 18	0.28 42	0.22 42	0.35 34	0.24 52	0.32 20	0.64 33	0.16 87	0.19 64	0.24 42	0.42 130	0.32 33	0.32 85
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	0.24 12	0.20 37	0.13 15	0.12 19	0.10 11	0.14 29	0.10 17	0.24 31	0.11 12	0.26 42	0.10 7	0.22 15	0.18 50	0.11 7	0.87 8	0.39 36	0.22 14	0.14 7	0.31 26	0.19 28	0.33 23	0.83 52	0.09 13	0.13 15	0.27 61	0.16 14	0.34 44	0.17 18

iRaftStereo_RVC	0.20 9	0.15 12	0.12 12	0.10 10	0.11 14	0.10 6	0.07 3	0.17 14	0.09 6	0.15 11	0.15 23	0.18 11	0.09 8	0.17 33	0.63 2	0.28 9	0.25 25	0.14 7	0.21 13	0.21 37	0.36 24	0.86 56	0.08 9	0.10 7	0.15 10	0.12 5	0.19 9	0.13 7

GMStereo	0.26 16	0.24 87	0.13 15	0.19 72	0.17 44	0.20 68	0.16 49	0.29 52	0.16 39	0.23 25	0.19 41	0.33 66	0.17 44	0.14 16	0.80 6	0.30 14	0.29 46	0.19 26	0.44 51	0.20 31	0.36 24	0.35 11	0.12 42	0.16 33	0.25 49	0.22 39	0.39 65	0.20 27
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RAFT+CT+SA	0.28 21	0.21 49	0.13 15	0.13 25	0.10 11	0.11 10	0.09 14	0.32 73	0.13 20	0.24 31	0.10 7	0.29 39	0.21 67	0.09 5	1.16 21	0.87 142	0.19 11	0.17 16	0.43 49	0.16 20	0.37 26	1.04 76	0.07 5	0.15 27	0.20 29	0.18 24	0.33 34	0.20 27

dd	0.39 51	0.26 119	0.15 33	0.45 180	0.17 44	0.33 138	0.21 72	0.29 52	0.14 25	0.29 51	0.15 23	0.45 126	0.14 31	0.16 27	2.98 120	0.41 41	0.38 103	0.22 42	0.53 75	0.34 87	0.37 26	0.35 11	0.17 95	0.30 139	0.29 78	0.21 36	0.40 71	0.32 85

ADLNet	0.53 105	0.26 119	0.18 55	0.21 87	0.21 83	0.24 98	0.20 66	0.30 57	0.17 47	0.23 25	0.23 59	0.63 162	0.19 60	0.48 154	6.74 207	0.39 36	0.29 46	0.21 33	0.26 17	0.21 37	0.37 26	0.93 62	0.19 104	0.15 27	0.25 49	0.28 78	0.34 44	0.24 48

UNet	0.32 29	0.21 49	0.20 61	0.19 72	0.20 73	0.21 72	0.16 49	0.27 42	0.17 47	0.29 51	0.21 51	0.26 28	0.18 50	0.57 178	1.91 81	0.32 17	0.28 42	0.23 51	0.31 26	0.21 37	0.37 26	0.32 8	0.16 87	0.21 81	0.22 37	0.25 58	0.44 92	0.26 60

STTStereo	0.40 53	0.28 138	0.28 136	0.24 105	0.28 133	0.23 91	0.55 157	0.25 40	0.36 152	0.29 51	0.27 81	0.35 76	0.22 72	0.27 90	2.65 115	0.33 18	0.27 37	0.25 63	0.31 26	0.22 45	0.37 26	0.69 37	0.31 158	0.19 64	0.26 55	0.31 94	0.36 50	0.40 120

CFNet	0.31 25	0.23 77	0.20 61	0.25 113	0.23 100	0.19 58	0.21 72	0.30 57	0.17 47	0.28 47	0.23 59	0.38 91	0.21 67	0.22 65	1.67 63	0.27 8	0.29 46	0.21 33	0.28 20	0.21 37	0.37 26	0.48 22	0.13 53	0.18 46	0.29 78	0.29 81	0.38 60	0.32 85

NVstereo2D	0.63 132	0.25 103	0.22 91	0.29 138	0.26 118	0.34 140	0.35 113	0.30 57	0.22 84	0.39 127	0.32 109	0.27 31	0.16 38	0.43 145	9.07 238	0.45 55	0.34 82	0.28 84	0.38 37	0.21 37	0.37 26	0.51 23	0.30 153	0.22 95	0.32 98	0.25 58	0.28 28	0.25 52

TESTraft	0.30 24	0.22 60	0.15 33	0.11 13	0.12 18	0.11 10	0.11 19	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.12 16	0.29 39	0.23 80	0.16 27	1.32 38	0.80 128	0.23 16	0.17 16	0.52 71	0.20 31	0.39 33	0.76 44	0.09 13	0.15 27	0.22 37	0.25 58	0.48 106	0.23 43

DMCA-RVC	0.46 84	0.21 49	0.23 100	0.31 146	0.28 133	0.19 58	0.75 182	0.34 90	0.31 134	0.32 76	1.07 197	0.31 50	0.16 38	0.29 98	3.57 136	0.36 25	0.29 46	0.25 63	0.27 19	0.30 75	0.40 34	0.46 20	0.19 104	0.29 133	0.35 109	0.22 39	0.36 50	0.27 63

PA-Net	0.59 125	0.36 163	0.38 170	0.25 113	0.38 170	0.26 106	0.46 142	0.33 85	0.36 152	0.30 58	0.36 121	0.30 46	0.32 125	0.49 159	3.68 139	0.51 78	0.26 33	0.29 90	0.34 31	0.31 77	0.40 34	0.95 66	0.59 196	0.27 128	0.33 102	0.77 183	0.35 48	2.26 211
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TestStereo1	0.31 25	0.22 60	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.12 17	0.12 24	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.11 14	0.35 76	0.23 80	0.15 20	1.30 35	0.83 134	0.24 18	0.18 23	0.53 75	0.18 23	0.41 36	0.96 67	0.08 9	0.14 19	0.23 39	0.24 52	0.49 108	0.23 43

SA-5K	0.31 25	0.22 60	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.12 17	0.12 24	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.11 14	0.35 76	0.23 80	0.15 20	1.30 35	0.83 134	0.24 18	0.18 23	0.53 75	0.18 23	0.41 36	0.96 67	0.08 9	0.14 19	0.23 39	0.24 52	0.49 108	0.23 43

RAFT + AFF	0.43 69	0.12 7	0.10 5	0.13 25	0.07 6	0.11 10	0.30 104	0.17 14	0.11 12	0.19 19	0.10 7	0.28 35	0.09 8	0.12 11	7.26 220	0.34 23	0.22 14	0.12 5	0.34 31	0.11 5	0.41 36	0.26 6	0.07 5	0.11 10	0.16 14	0.13 7	0.14 4	0.09 5

PS-NSSS	0.46 84	0.38 173	0.26 125	0.42 172	0.31 144	0.38 154	0.47 143	0.34 90	0.20 73	0.36 106	0.24 62	0.84 183	0.26 93	0.41 141	2.16 100	0.37 28	0.35 87	0.23 51	0.57 89	0.21 37	0.43 39	0.59 31	0.52 194	0.21 81	0.33 102	0.31 94	0.87 180	0.36 108

DeepPrunerF	0.80 158	0.37 167	0.21 78	0.52 185	1.05 223	0.38 154	0.58 162	0.32 73	0.90 213	0.23 25	0.32 109	0.25 23	0.18 50	0.26 84	5.52 184	0.52 80	0.30 57	0.26 70	0.52 71	0.26 64	0.44 40	0.55 24	0.22 122	0.21 81	5.87 254	0.51 159	0.47 103	0.30 76

anonymousdsp2	0.65 133	0.21 49	0.17 46	0.14 29	0.13 24	0.16 37	0.12 24	0.28 47	0.13 20	0.25 36	2.91 240	0.24 21	0.13 25	0.29 98	2.31 109	1.62 200	0.28 42	0.33 109	0.48 62	1.22 223	0.45 41	3.20 222	0.94 217	0.55 190	0.21 33	0.17 19	0.44 92	0.18 22

stereogan	0.45 77	0.34 158	0.32 154	0.33 152	0.38 170	0.36 147	0.35 113	0.36 115	0.33 144	0.30 58	0.31 100	0.47 136	0.31 121	0.27 90	1.84 78	0.43 46	0.32 66	0.25 63	0.45 59	0.31 77	0.45 41	1.68 133	0.24 130	0.26 122	0.30 82	0.33 102	0.58 139	0.39 119

AACVNet	0.45 77	0.26 119	0.21 78	0.27 126	0.29 137	0.26 106	0.32 107	0.30 57	0.21 79	0.31 68	0.30 96	0.33 66	0.19 60	0.36 131	3.76 141	0.44 51	0.33 74	0.26 70	0.41 45	0.27 68	0.46 43	0.71 40	0.20 112	0.22 95	0.30 82	0.31 94	0.42 81	0.37 111

HGLStereo	0.33 31	0.24 87	0.20 61	0.18 61	0.24 105	0.19 58	0.18 60	0.23 27	0.16 39	0.31 68	0.32 109	0.22 15	0.15 37	0.21 61	1.95 85	0.47 69	0.38 103	0.24 57	0.30 24	0.20 31	0.46 43	0.57 27	0.14 66	0.19 64	0.24 42	0.25 58	0.33 34	0.22 38

DSFCA	0.36 38	0.25 103	0.21 78	0.21 87	0.26 118	0.23 91	0.27 98	0.23 27	0.21 79	0.22 24	0.27 81	0.26 28	0.16 38	0.15 20	1.69 68	0.64 108	0.29 46	0.27 75	0.32 30	0.24 52	0.46 43	0.81 51	0.18 97	0.21 81	0.28 67	0.29 81	0.57 135	0.45 128

TestStereo	0.29 23	0.25 103	0.21 78	0.21 87	0.16 36	0.21 72	0.14 34	0.35 101	0.18 59	0.38 122	0.20 45	0.34 72	0.16 38	0.13 14	1.20 27	0.28 9	0.35 87	0.19 26	0.44 51	0.19 28	0.48 46	0.42 16	0.13 53	0.18 46	0.27 61	0.23 43	0.34 44	0.25 52

MIM_Stereo	0.38 46	0.19 28	0.15 33	0.15 36	0.14 27	0.24 98	0.13 29	0.27 42	0.11 12	0.24 31	0.22 56	0.23 18	0.13 25	0.17 33	1.24 29	1.58 195	0.25 25	0.21 33	0.54 84	0.38 102	0.49 47	2.01 160	0.09 13	0.16 33	0.18 20	0.29 81	0.35 48	0.16 12

iinet-f	0.37 41	0.24 87	0.18 55	0.20 80	0.15 31	0.22 82	0.19 64	0.22 24	0.16 39	0.38 122	0.39 126	0.27 31	0.23 80	0.17 33	1.98 88	0.49 74	0.31 62	0.21 33	0.69 116	0.36 93	0.50 48	0.92 61	0.15 75	0.18 46	0.27 61	0.20 33	0.46 97	0.26 60

raft+_RVC	0.35 37	0.19 28	0.16 38	0.15 36	0.16 36	0.13 20	0.22 75	0.30 57	0.14 25	0.28 47	0.18 36	0.28 35	0.11 15	0.19 51	1.09 16	0.79 123	0.26 33	0.17 16	0.45 59	0.42 119	0.50 48	2.07 165	0.10 23	0.14 19	0.21 33	0.18 24	0.26 24	0.20 27

NCC-stereo	0.50 97	0.33 155	0.31 148	0.31 146	0.33 148	0.31 128	0.58 162	0.41 141	0.40 159	0.24 31	0.37 122	0.40 98	0.36 141	0.28 95	3.38 129	0.37 28	0.31 62	0.32 105	0.44 51	0.44 127	0.50 48	0.94 63	0.28 144	0.25 115	0.38 128	0.44 136	0.46 97	0.44 124

Abc-Net	0.50 97	0.33 155	0.31 148	0.31 146	0.33 148	0.31 128	0.58 162	0.41 141	0.40 159	0.24 31	0.37 122	0.40 98	0.36 141	0.28 95	3.38 129	0.37 28	0.31 62	0.32 105	0.44 51	0.44 127	0.50 48	0.94 63	0.28 144	0.25 115	0.38 128	0.44 136	0.46 97	0.44 124
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoIM	0.23 11	0.17 15	0.11 8	0.07 5	0.11 14	0.08 4	0.07 3	0.13 7	0.10 10	0.19 19	0.10 7	0.20 13	0.09 8	0.14 16	1.08 14	0.40 38	0.24 18	0.18 23	0.54 84	0.12 7	0.51 52	0.45 19	0.07 5	0.13 15	0.20 29	0.23 43	0.21 13	0.24 48

CIPLG	0.38 46	0.20 37	0.20 61	0.17 52	0.21 83	0.17 46	0.27 98	0.32 73	0.27 117	0.30 58	0.31 100	0.32 58	0.17 44	0.53 168	1.12 19	0.44 51	0.37 97	0.21 33	0.51 66	0.23 48	0.51 52	1.59 124	0.12 42	0.19 64	0.53 168	0.18 24	0.56 128	0.20 27

IPLGR_C	0.37 41	0.20 37	0.21 78	0.17 52	0.21 83	0.17 46	0.28 102	0.32 73	0.26 110	0.30 58	0.31 100	0.32 58	0.18 50	0.52 163	1.07 12	0.43 46	0.36 93	0.21 33	0.51 66	0.21 37	0.51 52	1.53 119	0.12 42	0.19 64	0.50 163	0.19 28	0.58 139	0.20 27

ACRE	0.38 46	0.20 37	0.20 61	0.17 52	0.21 83	0.17 46	0.27 98	0.32 73	0.25 100	0.30 58	0.42 130	0.32 58	0.17 44	0.52 163	1.08 14	0.44 51	0.37 97	0.21 33	0.52 71	0.23 48	0.52 55	1.57 122	0.12 42	0.19 64	0.52 166	0.19 28	0.57 135	0.20 27

CFNet_pseudo	0.49 92	0.24 87	0.24 103	0.27 126	0.25 112	0.23 91	0.17 53	0.31 67	0.19 66	0.37 114	0.30 96	0.43 116	0.28 106	0.23 71	4.31 155	0.45 55	0.32 66	0.24 57	1.02 151	0.20 31	0.52 55	0.70 38	0.40 173	0.21 81	0.28 67	0.29 81	0.36 50	0.35 103

psm_up	0.42 59	0.26 119	0.28 136	0.28 133	0.27 125	0.27 112	0.41 129	0.36 115	0.32 139	0.29 51	0.24 62	0.41 104	0.26 93	0.50 161	1.90 80	0.36 25	0.35 87	0.31 103	0.70 117	0.37 96	0.52 55	0.75 43	0.16 87	0.29 133	0.33 102	0.37 117	0.40 71	0.33 91

SA	0.34 32	0.22 60	0.14 28	0.14 29	0.15 31	0.16 37	0.09 14	0.34 90	0.16 39	0.31 68	0.12 16	0.44 120	0.14 31	0.21 61	1.06 11	0.92 145	0.27 37	0.30 94	0.61 102	0.24 52	0.53 58	0.90 59	0.09 13	0.18 46	0.27 61	0.29 81	0.56 128	0.27 63

ARAFT	0.31 25	0.18 19	0.13 15	0.15 36	0.13 24	0.13 20	0.09 14	0.20 20	0.13 20	0.36 106	0.15 23	0.33 66	0.12 22	0.26 84	1.09 16	0.40 38	0.29 46	0.24 57	0.57 89	0.15 15	0.53 58	1.71 136	0.09 13	0.14 19	0.23 39	0.15 12	0.38 60	0.18 22

ADCRef	1.02 173	0.34 158	0.38 170	0.23 98	0.35 162	0.34 140	0.42 131	0.36 115	0.85 208	0.39 127	0.31 100	0.40 98	0.26 93	0.31 111	9.43 241	0.63 107	0.34 82	0.32 105	0.84 134	0.57 153	0.53 58	0.99 71	0.47 188	0.36 153	0.99 206	1.08 202	0.98 189	5.01 245

CC-Net-ROB	0.71 142	0.61 207	0.40 173	0.82 208	0.61 200	0.84 206	0.72 180	0.43 156	0.31 134	0.47 149	0.33 112	1.47 206	0.76 187	0.64 190	2.54 113	0.42 42	0.45 135	0.33 109	2.71 206	0.31 77	0.53 58	0.64 33	0.96 220	0.29 133	0.42 141	0.37 117	0.39 65	0.53 144

test_4	0.49 92	0.17 15	0.17 46	0.14 29	0.15 31	0.12 17	0.40 124	0.24 31	0.15 29	0.31 68	0.29 92	0.28 35	0.13 25	0.35 127	2.02 93	1.85 209	0.25 25	0.29 90	0.39 41	0.31 77	0.54 62	1.54 121	0.10 23	0.16 33	0.29 78	0.88 192	0.91 184	0.85 167

FADNet-RVC-Resample	0.60 127	0.31 152	0.59 203	0.28 133	0.45 183	0.22 82	0.43 133	0.39 133	0.32 139	0.44 142	0.30 96	0.46 133	0.46 166	0.44 149	4.75 166	0.52 80	0.42 122	0.43 158	0.59 95	0.64 167	0.54 62	1.24 95	0.30 153	0.38 159	0.31 89	0.39 122	0.33 34	0.41 121

test croco	0.24 12	0.21 49	0.13 15	0.11 13	0.15 31	0.11 10	0.08 9	0.21 22	0.12 17	0.23 25	0.09 6	0.30 46	0.12 22	0.17 33	1.07 12	0.46 62	0.25 25	0.23 51	0.29 22	0.14 12	0.55 64	0.57 27	0.08 9	0.19 64	0.19 25	0.17 19	0.20 11	0.21 36

LMCR-Stereo	0.38 46	0.23 77	0.20 61	0.19 72	0.20 73	0.23 91	0.14 34	0.30 57	0.20 73	0.29 51	0.24 62	0.34 72	0.29 111	0.60 183	1.59 54	0.46 62	0.39 107	0.28 84	0.55 87	0.38 102	0.55 64	1.08 77	0.15 75	0.22 95	0.26 55	0.26 74	0.33 34	0.32 85

PDISCO_ROB	0.34 32	0.24 87	0.21 78	0.22 94	0.20 73	0.19 58	0.42 131	0.24 31	0.19 66	0.29 51	0.27 81	0.25 23	0.18 50	0.18 45	1.28 34	0.45 55	0.32 66	0.33 109	0.41 45	0.26 64	0.55 64	0.70 38	0.14 66	0.21 81	0.32 98	0.30 88	0.55 126	0.31 81

dad	0.60 127	0.29 143	0.21 78	0.64 202	0.32 146	0.42 166	0.96 200	0.58 192	0.19 66	0.44 142	0.19 41	0.50 143	0.43 162	0.18 45	3.95 148	0.53 82	0.42 122	0.27 75	0.77 125	0.32 82	0.56 67	0.56 25	0.19 104	0.35 149	0.57 173	0.24 52	1.25 202	0.83 164

APVNet	0.42 59	0.27 129	0.20 61	0.24 105	0.27 125	0.28 117	0.26 95	0.32 73	0.22 84	0.26 42	0.31 100	0.30 46	0.17 44	0.27 90	2.45 112	0.51 78	0.45 135	0.34 122	0.67 108	0.33 85	0.56 67	1.03 74	0.16 87	0.29 133	0.29 78	0.25 58	0.45 96	0.31 81

ADCP+	0.98 170	0.33 155	0.34 158	0.25 113	0.34 152	0.36 147	0.54 153	0.32 73	0.65 196	0.59 175	0.47 140	0.76 175	0.18 50	0.30 104	8.84 235	0.49 74	0.29 46	0.27 75	0.82 132	0.79 190	0.56 67	0.89 58	0.19 104	0.20 73	0.68 189	1.95 229	1.43 211	3.74 235

MIF-Stereo (partial)	0.26 16	0.20 37	0.13 15	0.10 10	0.13 24	0.11 10	0.08 9	0.17 14	0.14 25	0.18 18	0.10 7	0.25 23	0.11 15	0.16 27	1.41 43	0.45 55	0.25 25	0.22 42	0.30 24	0.15 15	0.58 70	0.56 25	0.09 13	0.18 46	0.19 25	0.17 19	0.38 60	0.20 27

GMOStereo	0.44 71	0.20 37	0.16 38	0.16 44	0.18 53	0.32 133	0.43 133	0.35 101	0.17 47	0.35 92	0.15 23	0.31 50	0.22 72	0.17 33	1.68 64	0.92 145	0.29 46	0.33 109	0.53 75	0.38 102	0.58 70	2.66 198	0.10 23	0.18 46	0.31 89	0.25 58	0.41 74	0.22 38

error version	0.44 71	0.20 37	0.16 38	0.16 44	0.18 53	0.32 133	0.43 133	0.35 101	0.17 47	0.35 92	0.15 23	0.31 50	0.22 72	0.17 33	1.68 64	0.92 145	0.29 46	0.33 109	0.53 75	0.38 102	0.58 70	2.66 198	0.10 23	0.18 46	0.31 89	0.25 58	0.41 74	0.22 38

test-v	0.44 71	0.20 37	0.16 38	0.16 44	0.18 53	0.32 133	0.43 133	0.35 101	0.17 47	0.35 92	0.15 23	0.31 50	0.22 72	0.17 33	1.68 64	0.92 145	0.29 46	0.33 109	0.53 75	0.38 102	0.58 70	2.66 198	0.10 23	0.18 46	0.31 89	0.25 58	0.41 74	0.22 38

test-2	0.44 71	0.20 37	0.16 38	0.16 44	0.18 53	0.32 133	0.43 133	0.35 101	0.17 47	0.35 92	0.15 23	0.31 50	0.22 72	0.17 33	1.68 64	0.92 145	0.29 46	0.33 109	0.53 75	0.38 102	0.58 70	2.66 198	0.10 23	0.18 46	0.31 89	0.25 58	0.41 74	0.22 38

MIF-Stereo	0.27 19	0.16 14	0.11 8	0.09 8	0.11 14	0.11 10	0.07 3	0.16 11	0.11 12	0.21 23	0.10 7	0.29 39	0.16 38	0.26 84	1.56 50	0.47 69	0.25 25	0.19 26	0.64 106	0.15 15	0.59 75	0.44 18	0.10 23	0.16 33	0.18 20	0.22 39	0.16 6	0.17 18

DDUNet	0.78 156	0.93 213	0.47 183	1.24 217	1.04 222	1.20 218	1.21 206	0.35 101	0.36 152	0.37 114	0.46 135	0.68 170	0.33 134	1.75 223	3.05 123	0.45 55	0.74 194	0.51 185	0.90 140	0.61 159	0.59 75	1.03 74	0.87 215	0.31 143	0.36 115	0.36 113	0.61 147	0.38 116

rafts_anoy	0.39 51	0.24 87	0.20 61	0.18 61	0.20 73	0.16 37	0.24 85	0.34 90	0.15 29	0.26 42	0.23 59	0.29 39	0.14 31	0.21 61	1.59 54	0.89 143	0.36 93	0.24 57	0.51 66	0.35 91	0.59 75	1.81 144	0.11 34	0.18 46	0.28 67	0.23 43	0.25 21	0.26 60

AF-Net	0.40 53	0.25 103	0.25 113	0.25 113	0.30 138	0.29 120	0.65 174	0.36 115	0.30 128	0.25 36	0.31 100	0.41 104	0.21 67	0.24 75	2.18 103	0.33 18	0.25 25	0.22 42	0.40 42	0.24 52	0.59 75	0.85 54	0.22 122	0.20 73	0.28 67	0.30 88	0.43 88	0.33 91

Nwc_Net	0.40 53	0.25 103	0.25 113	0.25 113	0.30 138	0.29 120	0.65 174	0.36 115	0.30 128	0.25 36	0.31 100	0.41 104	0.21 67	0.24 75	2.18 103	0.33 18	0.25 25	0.22 42	0.40 42	0.24 52	0.59 75	0.85 54	0.22 122	0.20 73	0.28 67	0.30 88	0.43 88	0.33 91

DLCB_ROB	0.36 38	0.25 103	0.24 103	0.22 94	0.24 105	0.22 82	0.31 105	0.28 47	0.23 91	0.31 68	0.34 114	0.35 76	0.26 93	0.33 118	1.24 29	0.35 24	0.34 82	0.28 84	0.31 26	0.22 45	0.59 75	0.80 48	0.21 117	0.24 110	0.48 161	0.37 117	0.38 60	0.45 128

RALCasStereoNet	0.42 59	0.24 87	0.21 78	0.20 80	0.20 73	0.16 37	0.26 95	0.32 73	0.15 29	0.30 58	0.20 45	0.31 50	0.16 38	0.27 90	1.17 23	1.54 192	0.33 74	0.23 51	0.38 37	0.43 123	0.62 81	2.34 187	0.12 42	0.18 46	0.26 55	0.25 58	0.25 21	0.27 63

IPLG	0.73 147	0.21 49	0.19 58	0.16 44	0.19 61	0.16 37	0.17 53	0.35 101	0.22 84	0.35 92	1.15 200	0.32 58	0.24 85	0.60 183	8.93 236	0.54 87	0.37 97	0.29 90	0.57 89	0.37 96	0.63 82	1.44 113	0.12 42	0.58 195	0.35 109	0.39 122	0.67 153	0.21 36

CFNet_RVC	0.54 108	0.27 129	0.24 103	0.25 113	0.25 112	0.25 103	0.22 75	0.27 42	0.19 66	0.30 58	0.31 100	0.34 72	0.18 50	0.33 118	5.54 185	0.48 73	0.53 162	0.24 57	0.86 138	0.24 52	0.63 82	0.76 44	0.19 104	0.35 149	0.31 89	0.31 94	0.42 81	0.34 99

raftrobust	0.41 57	0.21 49	0.22 91	0.18 61	0.20 73	0.14 29	0.17 53	0.35 101	0.15 29	0.34 85	0.21 51	0.35 76	0.14 31	0.38 135	1.56 50	0.94 152	0.30 57	0.21 33	0.78 126	0.24 52	0.65 84	1.82 145	0.20 112	0.18 46	0.28 67	0.24 52	0.28 28	0.24 48

UDGNet	0.43 69	0.30 147	0.23 100	0.55 188	0.45 183	0.50 179	0.44 139	0.31 67	0.22 84	0.27 45	0.29 92	0.31 50	0.13 25	0.68 193	1.27 33	0.45 55	0.34 82	0.25 63	0.67 108	0.25 60	0.66 85	1.15 85	0.41 177	0.17 43	0.34 107	0.32 99	0.42 81	0.29 70

FADNet	0.56 114	0.27 129	0.24 103	0.29 138	0.26 118	0.27 112	0.47 143	0.36 115	0.24 95	0.35 92	0.34 114	0.38 91	0.28 106	0.28 95	5.03 169	0.43 46	0.33 74	0.34 122	0.70 117	0.44 127	0.66 85	0.98 70	0.19 104	0.23 103	0.40 137	0.41 127	0.37 56	0.44 124

NaN_ROB	0.86 165	0.41 182	0.41 175	0.36 158	0.49 188	0.43 167	0.90 195	0.46 166	1.31 228	0.40 131	0.65 158	0.96 189	0.32 125	0.48 154	5.44 182	0.59 95	0.37 97	0.53 192	0.51 66	0.63 164	0.66 85	1.13 83	0.28 144	0.50 179	0.79 198	1.54 217	0.98 189	1.69 205

HITNet	0.32 29	0.18 19	0.15 33	0.17 52	0.17 44	0.14 29	0.11 19	0.29 52	0.19 66	0.30 58	0.20 45	0.30 46	0.19 60	0.29 98	1.46 45	0.42 42	0.31 62	0.20 30	0.38 37	0.18 23	0.67 88	1.02 72	0.12 42	0.16 33	0.20 29	0.19 28	0.39 65	0.27 63
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
MIPNet	0.79 157	0.23 77	0.20 61	0.24 105	0.24 105	0.17 46	0.18 60	0.34 90	0.69 200	0.39 127	2.18 231	0.35 76	0.30 116	0.62 187	5.55 186	1.14 168	0.47 142	0.33 109	0.82 132	0.56 152	0.68 89	1.70 134	0.13 53	0.92 228	0.90 204	0.49 151	1.11 199	0.29 70

RASNet	0.34 32	0.21 49	0.22 91	0.19 72	0.19 61	0.18 51	0.15 45	0.31 67	0.19 66	0.32 76	0.20 45	0.26 28	0.19 60	0.25 80	1.16 21	0.66 110	0.28 42	0.19 26	0.28 20	0.16 20	0.68 89	1.10 79	0.12 42	0.24 110	0.24 42	0.25 58	0.46 97	0.44 124

PWCDC_ROB	0.57 117	0.19 28	0.20 61	0.17 52	0.27 125	0.22 82	0.25 93	0.22 24	0.54 185	0.16 16	0.43 132	0.32 58	1.19 198	0.47 153	5.41 181	0.50 77	0.34 82	0.28 84	0.38 37	0.27 68	0.68 89	1.28 99	0.25 132	0.31 143	0.19 25	0.29 81	0.26 24	0.36 108

Sa-1000	0.37 41	0.21 49	0.14 28	0.15 36	0.17 44	0.16 37	0.11 19	0.36 115	0.18 59	0.31 68	0.15 23	0.46 133	0.18 50	0.25 80	1.18 25	0.73 118	0.32 66	0.33 109	0.66 107	0.22 45	0.69 92	1.18 89	0.09 13	0.23 103	0.34 107	0.30 88	0.51 116	0.27 63

FADNet-RVC	0.55 113	0.25 103	0.26 125	0.27 126	0.27 125	0.23 91	0.59 167	0.33 85	0.24 95	0.34 85	0.26 72	0.43 116	0.29 111	0.30 104	5.05 171	0.44 51	0.41 114	0.27 75	0.74 123	0.43 123	0.69 92	0.94 63	0.21 117	0.28 132	0.35 109	0.33 102	0.34 44	0.42 123

AEACV	0.71 142	0.17 15	0.11 8	0.09 8	0.08 8	0.15 33	0.08 9	0.08 2	0.06 2	0.07 3	0.07 3	0.13 3	0.08 5	0.21 61	4.08 151	3.29 246	0.16 5	0.82 230	0.73 122	1.51 233	0.70 94	4.15 247	0.95 218	0.08 4	0.11 2	0.92 194	0.15 5	0.08 3

RGC	0.54 108	0.37 167	0.47 183	0.35 157	0.38 170	0.41 163	0.36 115	0.37 124	0.39 156	0.32 76	0.46 135	0.42 112	0.42 159	0.35 127	3.29 128	0.38 33	0.36 93	0.28 84	0.49 63	0.35 91	0.72 95	1.21 92	0.25 132	0.30 139	0.39 133	0.46 144	0.53 120	0.53 144

ADCL	1.10 181	0.44 187	0.37 167	0.33 152	0.34 152	0.40 158	0.50 146	0.39 133	1.21 224	0.59 175	0.47 140	0.46 133	0.27 102	0.33 118	7.64 226	0.57 92	0.40 111	0.56 197	0.70 117	0.69 178	0.72 95	0.97 69	0.29 150	0.37 156	1.70 231	1.79 225	1.76 224	5.37 248

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 108	0.21 49	0.20 61	0.16 44	0.21 83	0.26 106	0.56 159	0.29 52	0.16 39	0.33 83	0.15 23	0.45 126	0.22 72	0.18 45	5.69 190	0.38 33	0.26 33	0.15 10	0.53 75	0.31 77	0.73 97	1.77 142	0.11 34	0.19 64	0.26 55	0.21 36	0.47 103	0.20 27

UCFNet_RVC	0.57 117	0.37 167	0.27 132	0.30 141	0.32 146	0.28 117	0.32 107	0.30 57	0.23 91	0.35 92	0.27 81	0.52 148	0.26 93	0.34 125	5.19 173	0.46 62	0.32 66	0.25 63	1.03 152	0.26 64	0.73 97	0.84 53	0.45 183	0.23 103	0.37 120	0.33 102	0.36 50	0.45 128

raft_robust	0.42 59	0.23 77	0.16 38	0.20 80	0.17 44	0.16 37	0.14 34	0.42 149	0.18 59	0.41 135	0.15 23	0.38 91	0.24 85	0.27 90	1.56 50	1.16 170	0.32 66	0.33 109	0.92 143	0.37 96	0.75 99	1.25 96	0.11 34	0.25 115	0.31 89	0.34 106	0.37 56	0.29 70

SACVNet	0.49 92	0.30 147	0.27 132	0.28 133	0.30 138	0.27 112	0.36 115	0.37 124	0.29 123	0.35 92	0.28 87	0.35 76	0.26 93	0.38 135	2.96 119	0.45 55	0.39 107	0.29 90	0.58 94	0.30 75	0.75 99	1.37 106	0.20 112	0.27 128	0.37 120	0.35 109	0.46 97	0.37 111

XPNet_ROB	0.56 114	0.41 182	0.30 143	0.27 126	0.33 148	0.33 138	0.38 120	0.28 47	0.32 139	0.32 76	0.42 130	1.18 194	0.25 88	0.32 115	3.03 122	0.53 82	0.66 188	0.30 94	0.43 49	0.34 87	0.75 99	1.60 126	0.26 135	0.27 128	0.32 98	0.35 109	0.76 173	0.48 137

CAS	0.40 53	0.20 37	0.14 28	0.15 36	0.16 36	0.13 20	0.43 133	0.23 27	0.23 91	0.37 114	0.28 87	0.29 39	0.30 116	0.52 163	1.74 70	0.70 116	0.39 107	0.37 135	0.37 36	0.37 96	0.77 102	1.14 84	0.12 42	0.15 27	0.25 49	0.25 58	0.29 31	0.34 99

HSM	0.48 87	0.24 87	0.24 103	0.26 124	0.26 118	0.21 72	0.24 85	0.41 141	0.20 73	0.31 68	0.30 96	0.41 104	0.25 88	0.22 65	4.49 161	0.40 38	0.35 87	0.23 51	0.52 71	0.32 82	0.77 102	0.65 35	0.15 75	0.23 103	0.31 89	0.32 99	0.44 92	0.34 99

AMNet	0.66 135	0.59 205	0.56 198	0.59 195	0.59 197	0.66 198	0.58 162	0.45 163	0.53 183	0.52 159	0.68 165	0.76 175	0.41 155	0.90 202	1.37 41	0.85 138	0.71 191	0.66 211	0.63 104	0.62 162	0.79 104	0.66 36	0.39 171	0.60 198	0.57 173	0.68 177	0.70 160	0.77 160

NCCL2	0.60 127	0.36 163	0.32 154	0.30 141	0.40 175	0.26 106	0.52 149	0.35 101	0.32 139	0.41 135	0.33 112	0.41 104	0.25 88	0.54 171	4.15 153	0.59 95	0.42 122	0.32 105	0.40 42	0.32 82	0.79 104	1.41 110	0.41 177	0.35 149	0.45 150	0.45 139	0.75 169	0.53 144

LL-Strereo2	0.42 59	0.18 19	0.14 28	0.12 19	0.12 18	0.10 6	0.22 75	0.29 52	0.17 47	0.30 58	0.14 22	0.25 23	0.11 15	0.34 125	1.80 73	1.07 161	0.24 18	0.17 16	0.42 48	0.20 31	0.81 106	3.01 219	0.12 42	0.14 19	0.24 42	0.19 28	0.25 21	0.17 18

RALAANet	0.41 57	0.23 77	0.20 61	0.17 52	0.19 61	0.18 51	0.24 85	0.28 47	0.16 39	0.24 31	0.21 51	0.32 58	0.18 50	0.30 104	1.47 47	0.42 42	0.30 57	0.25 63	0.60 97	0.34 87	0.81 106	2.50 194	0.12 42	0.20 73	0.25 49	0.24 52	0.41 74	0.23 43

iResNet_ROB	0.42 59	0.23 77	0.21 78	0.22 94	0.19 61	0.22 82	0.24 85	0.48 172	0.18 59	0.36 106	0.24 62	0.34 72	0.30 116	0.23 71	2.91 118	0.46 62	0.32 66	0.24 57	0.67 108	0.19 28	0.81 106	0.58 29	0.15 75	0.25 115	0.27 61	0.26 74	0.50 113	0.30 76

AFF-stereo	0.54 108	0.20 37	0.16 38	0.14 29	0.16 36	0.23 91	0.53 151	0.24 31	0.14 25	0.29 51	0.13 21	0.42 112	0.11 15	0.15 20	5.96 195	0.42 42	0.26 33	0.20 30	0.50 65	0.25 60	0.83 109	1.97 156	0.09 13	0.16 33	0.21 33	0.20 33	0.43 88	0.16 12

RTSC	0.69 139	0.26 119	0.30 143	0.24 105	0.27 125	0.30 123	0.50 146	0.35 101	0.34 147	0.44 142	0.46 135	0.35 76	0.28 106	0.31 111	7.03 213	0.69 113	0.52 157	0.47 171	0.76 124	0.38 102	0.84 110	1.10 79	0.18 97	0.37 156	0.33 102	0.34 106	0.50 113	0.63 155

IPLGR	0.80 158	0.26 119	0.22 91	0.23 98	0.25 112	0.18 51	0.17 53	0.33 85	0.20 73	0.41 135	1.55 218	0.35 76	0.31 121	0.57 178	8.76 233	0.61 99	0.43 128	0.38 145	0.67 108	0.48 141	0.87 111	2.30 185	0.13 53	0.29 133	0.38 128	0.47 148	0.63 149	0.29 70

pcwnet_v2	0.70 140	0.27 129	0.31 148	0.31 146	0.34 152	0.30 123	0.26 95	0.34 90	0.25 100	0.50 156	0.40 127	1.84 217	0.41 155	0.32 115	5.63 189	0.61 99	0.38 103	0.30 94	1.11 158	0.26 64	0.88 112	1.09 78	0.57 195	0.25 115	0.36 115	0.36 113	0.51 116	0.87 169

LALA_ROB	0.66 135	0.52 196	0.34 158	0.33 152	0.36 164	0.41 163	0.44 139	0.35 101	0.40 159	0.46 147	0.60 151	1.31 198	0.29 111	0.40 140	3.95 148	0.47 69	0.53 162	0.38 145	0.60 97	0.41 117	0.89 113	1.73 137	0.25 132	0.33 148	0.38 128	0.43 134	0.81 176	0.57 149

GLC_STEREO	0.44 71	0.23 77	0.25 113	0.20 80	0.21 83	0.19 58	0.19 64	0.38 127	0.16 39	0.34 85	0.25 68	0.31 50	0.17 44	0.16 27	3.59 137	0.53 82	0.41 114	0.27 75	0.46 61	0.38 102	0.90 114	0.78 46	0.13 53	0.18 46	0.25 49	0.19 28	0.49 108	0.25 52

GANetREF_RVC	0.52 102	0.40 180	0.39 172	0.38 165	0.36 164	0.36 147	0.34 111	0.51 181	0.43 166	0.48 153	0.27 81	0.75 174	0.44 164	0.29 98	1.30 35	0.46 62	1.06 207	0.34 122	0.63 104	0.39 112	0.90 114	0.80 48	0.31 158	0.41 164	0.45 150	0.40 124	0.65 152	0.52 141
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
4D-IteraStereo	0.45 77	0.19 28	0.24 103	0.17 52	0.18 53	0.14 29	0.14 34	0.33 85	0.17 47	0.33 83	0.18 36	0.39 95	0.13 25	0.33 118	1.77 71	1.69 202	0.27 37	0.30 94	0.51 66	0.37 96	0.91 116	2.13 170	0.13 53	0.20 73	0.21 33	0.22 39	0.41 74	0.19 25

GEStereo_RVC	0.53 105	0.27 129	0.34 158	0.27 126	0.27 125	0.31 128	0.53 151	0.41 141	0.25 100	0.35 92	0.28 87	0.41 104	0.25 88	0.30 104	1.92 82	0.74 119	0.50 152	0.37 135	0.92 143	0.38 102	0.93 117	2.15 171	0.21 117	0.37 156	0.32 98	0.31 94	0.51 116	0.48 137

BEATNet_4x	0.45 77	0.24 87	0.19 58	0.20 80	0.21 83	0.20 68	0.31 105	0.31 67	0.27 117	0.35 92	0.22 56	0.37 87	0.24 85	0.33 118	2.17 102	0.58 93	0.55 170	0.50 182	0.49 63	0.23 48	0.96 118	1.57 122	0.14 66	0.26 122	0.24 42	0.25 58	0.42 81	0.33 91

XQC	0.85 164	0.47 190	0.43 179	0.50 184	0.48 187	0.51 181	0.64 172	0.57 191	0.49 179	0.59 175	0.63 154	0.62 161	0.90 190	0.48 154	6.85 209	0.79 123	0.48 145	0.48 175	0.86 138	0.47 138	0.96 118	1.19 90	0.34 166	0.46 174	0.62 183	0.78 184	0.69 158	0.58 151

AnonymousM	0.72 146	0.19 28	0.13 15	0.13 25	0.11 14	0.32 133	0.08 9	0.35 101	0.23 91	0.31 68	0.64 157	0.29 39	0.32 125	0.67 191	1.61 58	0.94 152	0.46 137	0.33 109	0.44 51	0.64 167	0.98 120	1.94 153	0.23 126	0.39 161	0.17 18	0.82 188	2.67 245	4.07 239

ICVP	0.54 108	0.25 103	0.31 148	0.25 113	0.25 112	0.26 106	0.37 119	0.31 67	0.25 100	0.37 114	0.31 100	0.41 104	0.30 116	0.25 80	2.81 117	0.62 105	0.50 152	0.77 224	0.59 95	0.45 137	0.98 120	1.93 151	0.33 165	0.26 122	0.31 89	0.36 113	0.39 65	0.34 99
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DN-CSS_ROB	0.42 59	0.22 60	0.25 113	0.23 98	0.26 118	0.17 46	0.23 82	0.42 149	0.20 73	0.39 127	0.41 128	0.40 98	0.27 102	0.32 115	2.02 93	0.43 46	0.32 66	0.23 51	0.93 145	0.25 60	0.98 120	0.79 47	0.15 75	0.32 146	0.24 42	0.23 43	0.42 81	0.30 76

ETE_ROB	0.66 135	0.48 191	0.31 148	0.36 158	0.38 170	0.40 158	0.49 145	0.33 85	0.49 179	0.40 131	0.60 151	1.36 201	0.29 111	0.41 141	3.00 121	0.53 82	1.01 204	0.34 122	0.71 120	0.42 119	1.03 123	1.59 124	0.28 144	0.32 146	0.40 137	0.45 139	0.75 169	0.56 147

CES	0.44 71	0.20 37	0.17 46	0.14 29	0.19 61	0.16 37	0.22 75	0.54 187	0.25 100	0.30 58	0.35 119	0.41 104	0.38 149	0.56 175	1.66 62	0.80 128	0.53 162	0.47 171	0.35 34	0.42 119	1.04 124	1.23 94	0.15 75	0.15 27	0.27 61	0.21 36	0.29 31	0.33 91

LoS_RVC	0.48 87	0.25 103	0.21 78	0.11 13	0.19 61	0.13 20	0.13 29	0.24 31	0.25 100	0.38 122	0.26 72	0.37 87	0.34 135	0.22 65	3.48 132	0.79 123	0.41 114	0.43 158	0.60 97	0.29 71	1.05 125	1.41 110	0.14 66	0.16 33	0.28 67	0.23 43	0.26 24	0.29 70

tt_ll	0.48 87	0.25 103	0.21 78	0.11 13	0.19 61	0.13 20	0.13 29	0.24 31	0.25 100	0.38 122	0.26 72	0.37 87	0.34 135	0.22 65	3.48 132	0.79 123	0.41 114	0.43 158	0.60 97	0.29 71	1.05 125	1.41 110	0.14 66	0.16 33	0.28 67	0.23 43	0.26 24	0.29 70

sAnonymous2	0.42 59	0.22 60	0.17 46	0.16 44	0.17 44	0.22 82	0.17 53	0.38 127	0.26 110	0.28 47	0.26 72	0.33 66	0.32 125	0.16 27	1.63 60	0.61 99	0.40 111	0.36 130	0.81 130	0.39 112	1.05 125	1.36 104	0.15 75	0.22 95	0.30 82	0.35 109	0.33 34	0.35 103

CroCo_RVC	0.42 59	0.22 60	0.17 46	0.16 44	0.17 44	0.22 82	0.17 53	0.38 127	0.26 110	0.28 47	0.26 72	0.33 66	0.32 125	0.16 27	1.63 60	0.61 99	0.40 111	0.36 130	0.81 130	0.39 112	1.05 125	1.36 104	0.15 75	0.22 95	0.30 82	0.35 109	0.33 34	0.35 103

RTS	0.83 161	0.32 153	0.30 143	0.30 141	0.34 152	0.45 172	0.77 187	0.42 149	0.45 167	0.43 138	0.34 114	0.55 151	0.35 138	0.43 145	7.23 218	0.76 120	0.58 173	0.44 162	1.04 153	0.48 141	1.05 125	1.10 79	0.26 135	0.41 164	0.58 176	1.67 221	0.58 139	0.79 161

RTSA	0.83 161	0.32 153	0.30 143	0.30 141	0.34 152	0.45 172	0.77 187	0.42 149	0.45 167	0.43 138	0.34 114	0.55 151	0.35 138	0.43 145	7.23 218	0.76 120	0.58 173	0.44 162	1.04 153	0.48 141	1.05 125	1.10 79	0.26 135	0.41 164	0.58 176	1.67 221	0.58 139	0.79 161

AE-Stereo	0.53 105	0.23 77	0.26 125	0.24 105	0.24 105	0.19 58	0.20 66	0.30 57	0.21 79	0.34 85	0.16 34	0.45 126	0.28 106	0.22 65	1.34 40	1.14 168	0.42 122	0.35 129	0.60 97	0.76 185	1.06 131	2.89 210	0.16 87	0.27 128	0.35 109	0.86 190	0.46 97	0.28 69

CREStereo++_RVC	0.48 87	0.22 60	0.22 91	0.17 52	0.21 83	0.15 33	0.24 85	0.34 90	0.20 73	0.35 92	0.20 45	0.32 58	0.32 125	0.17 33	1.41 43	0.81 132	0.39 107	0.26 70	0.56 88	0.36 93	1.07 132	1.45 114	0.13 53	0.17 43	0.28 67	0.27 77	2.29 237	0.31 81
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.45 77	0.22 60	0.20 61	0.21 87	0.22 93	0.22 82	0.12 24	0.27 42	0.22 84	0.32 76	0.26 72	0.27 31	0.26 93	0.24 75	1.59 54	0.80 128	0.44 131	0.41 155	0.67 108	0.40 115	1.07 132	1.35 102	0.48 191	0.18 46	0.18 20	0.25 58	1.00 193	0.25 52

XX-TBD	0.45 77	0.22 60	0.20 61	0.21 87	0.22 93	0.22 82	0.12 24	0.27 42	0.22 84	0.32 76	0.26 72	0.27 31	0.26 93	0.24 75	1.59 54	0.80 128	0.44 131	0.41 155	0.67 108	0.40 115	1.07 132	1.35 102	0.48 191	0.18 46	0.18 20	0.25 58	1.00 193	0.25 52

SHD	0.76 153	0.30 147	0.51 190	0.36 158	0.38 170	0.37 150	0.54 153	0.50 178	0.45 167	0.54 166	0.63 154	0.52 148	0.66 179	0.38 135	6.13 198	0.69 113	0.50 152	0.44 162	0.96 148	0.48 141	1.09 135	1.20 91	0.26 135	0.53 184	0.50 163	0.53 162	0.50 113	0.67 158

MyStereo	0.52 102	0.30 147	0.32 154	0.25 113	0.25 112	0.20 68	0.25 93	0.37 124	0.28 122	0.71 204	0.41 128	0.48 138	0.22 72	0.35 127	1.58 53	0.61 99	0.36 93	0.27 75	1.20 166	0.51 147	1.11 136	1.39 108	0.45 183	0.30 139	0.43 142	0.58 171	0.57 135	0.30 76

MyStereo04	0.50 97	0.28 138	0.27 132	0.23 98	0.24 105	0.19 58	0.22 75	0.38 127	0.29 123	0.64 191	0.28 87	0.48 138	0.19 60	0.35 127	1.48 48	0.65 109	0.37 97	0.27 75	1.22 169	0.50 146	1.12 137	1.26 97	0.44 181	0.30 139	0.39 133	0.50 153	0.55 126	0.30 76

GES	0.59 125	0.24 87	0.20 61	0.21 87	0.23 100	0.27 112	0.51 148	0.34 90	0.31 134	0.35 92	0.29 92	0.32 58	0.23 80	0.22 65	3.28 127	0.59 95	0.38 103	0.28 84	1.15 162	0.33 85	1.12 137	1.17 88	0.18 97	0.26 122	0.28 67	0.24 52	0.58 139	2.30 212

CASnet	0.38 46	0.22 60	0.15 33	0.15 36	0.18 53	0.19 58	0.36 115	0.30 57	0.18 59	0.34 85	0.21 51	0.44 120	0.28 106	0.13 14	1.97 87	0.46 62	0.35 87	0.26 70	0.44 51	0.34 87	1.13 139	0.87 57	0.11 34	0.18 46	0.25 49	0.18 24	0.33 34	0.25 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.42 59	0.23 77	0.21 78	0.18 61	0.17 44	0.15 33	0.11 19	0.36 115	0.24 95	0.36 106	0.28 87	0.40 98	0.40 154	0.17 33	1.46 45	0.96 154	0.47 142	0.26 70	0.44 51	0.52 149	1.14 140	1.16 87	0.13 53	0.19 64	0.26 55	0.28 78	0.37 56	0.32 85
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
ADCMid	1.19 186	0.50 193	0.55 197	0.39 168	0.60 199	0.57 189	0.88 192	0.60 194	0.75 203	0.47 149	0.69 166	0.74 172	1.17 197	0.42 143	8.06 230	1.08 163	0.54 166	0.45 165	1.76 198	0.58 155	1.14 140	1.63 129	0.59 196	0.44 170	0.59 179	1.44 213	1.26 204	4.11 240

test_3	0.58 121	0.22 60	0.22 91	0.18 61	0.22 93	0.21 72	0.20 66	0.41 141	0.18 59	0.36 106	0.19 41	0.45 126	0.22 72	0.19 51	2.28 106	1.72 204	0.33 74	0.31 103	1.27 176	0.44 127	1.15 142	2.15 171	0.11 34	0.22 95	0.47 158	0.28 78	0.59 144	1.20 190

PMTNet	0.45 77	0.24 87	0.22 91	0.18 61	0.18 53	0.15 33	0.33 109	0.31 67	0.24 95	0.37 114	0.25 68	0.39 95	0.38 149	0.18 45	1.77 71	1.07 161	0.46 137	0.27 75	0.57 89	0.44 127	1.15 142	1.31 100	0.14 66	0.16 33	0.40 137	0.30 88	0.33 34	0.37 111

test-3	0.58 121	0.22 60	0.22 91	0.18 61	0.22 93	0.21 72	0.20 66	0.40 136	0.17 47	0.35 92	0.18 36	0.44 120	0.20 65	0.19 51	2.28 106	1.72 204	0.33 74	0.30 94	1.28 178	0.44 127	1.16 144	2.16 173	0.11 34	0.21 81	0.45 150	0.23 43	0.56 128	1.19 188

test_1	0.58 121	0.22 60	0.22 91	0.18 61	0.22 93	0.21 72	0.20 66	0.40 136	0.17 47	0.34 85	0.18 36	0.44 120	0.20 65	0.19 51	2.28 106	1.73 206	0.33 74	0.30 94	1.27 176	0.44 127	1.16 144	2.16 173	0.11 34	0.21 81	0.45 150	0.23 43	0.56 128	1.19 188

UDG	0.94 168	0.96 215	0.50 189	1.23 216	1.17 226	1.15 217	1.45 218	0.38 127	0.36 152	0.43 138	0.53 147	0.67 166	0.35 138	1.60 222	5.73 191	0.79 123	0.86 200	0.47 171	0.98 150	0.67 174	1.18 146	1.31 100	0.66 201	0.36 153	0.37 120	0.40 124	0.53 120	0.38 116

EGLCR-Stereo	1.05 179	0.22 60	0.25 113	0.15 36	0.19 61	0.23 91	0.16 49	0.32 73	0.39 156	0.32 76	0.65 158	0.39 95	0.27 102	0.14 16	2.06 97	2.01 218	0.41 114	0.37 135	0.78 126	1.73 238	1.19 147	5.99 259	0.95 218	3.44 258	0.26 55	1.49 215	3.66 251	0.33 91

GwcNet-ADL	0.74 148	0.35 161	0.37 167	0.42 172	0.37 167	0.34 140	0.54 153	0.40 136	0.27 117	0.61 181	1.49 213	0.67 166	0.42 159	0.33 118	3.62 138	1.33 180	0.52 157	0.56 197	0.91 142	0.87 198	1.20 148	1.83 147	0.24 130	0.29 133	0.38 128	0.49 151	0.48 106	0.65 157

PWC_ROB	0.75 150	0.38 173	0.40 173	0.31 146	0.36 164	0.38 154	0.58 162	0.40 136	0.68 199	0.44 142	0.79 178	0.58 156	1.23 201	0.33 118	3.24 125	1.21 174	0.64 185	0.52 189	1.04 153	0.48 141	1.20 148	1.67 132	0.27 140	0.51 180	0.39 133	0.41 127	0.68 155	1.17 185

FINET	2.02 216	0.57 203	0.61 204	0.36 158	0.41 177	0.65 194	0.75 182	0.51 181	1.37 231	0.40 131	1.53 214	0.60 159	1.81 214	1.11 208	5.80 193	2.01 218	0.74 194	0.39 150	1.12 159	1.26 226	1.24 150	3.49 231	0.36 170	1.29 246	5.70 253	8.60 256	3.56 250	8.18 254

Anonymous3	0.61 130	0.30 147	0.24 103	0.21 87	0.27 125	0.28 117	0.22 75	0.50 178	0.35 148	0.37 114	0.27 81	0.76 175	0.54 173	0.52 163	2.02 93	1.89 211	0.52 157	0.46 167	0.96 148	0.58 155	1.27 151	1.94 153	0.20 112	0.23 103	0.37 120	0.41 127	0.54 124	0.37 111

ADCPNet	1.61 205	0.38 173	0.74 214	0.43 174	0.76 211	0.44 171	1.54 220	0.89 214	0.69 200	0.76 214	1.64 223	0.81 179	3.20 231	0.76 198	8.80 234	1.90 212	0.59 179	0.37 135	4.80 225	1.06 215	1.27 151	1.49 115	0.93 216	0.43 169	1.05 211	1.37 212	0.96 187	5.45 249

LoS	0.51 100	0.23 77	0.17 46	0.19 72	0.20 73	0.19 58	0.14 34	0.77 208	0.27 117	0.50 156	0.45 133	0.54 150	0.47 168	0.23 71	2.11 99	0.86 141	0.57 172	0.42 157	0.62 103	0.41 117	1.28 153	1.52 117	0.16 87	0.18 46	0.36 115	0.29 81	0.33 34	0.35 103

PSMNet-ADL	1.03 176	0.29 143	0.31 148	0.34 156	0.35 162	0.35 145	0.64 172	0.55 188	0.35 148	0.71 204	1.40 211	0.60 159	1.07 193	2.44 236	6.98 212	1.98 215	1.55 226	0.40 152	1.25 170	0.51 147	1.28 153	2.00 158	0.35 169	0.26 122	0.37 120	0.42 130	0.68 155	0.36 108

MLCV	0.58 121	0.25 103	0.25 113	0.37 162	0.34 152	0.35 145	0.55 157	0.46 166	0.46 174	0.53 163	0.79 178	0.64 164	0.41 155	0.29 98	1.32 38	1.41 184	0.49 150	0.30 94	1.29 181	0.29 71	1.28 153	1.37 106	0.23 126	0.41 164	0.36 115	0.36 113	0.49 108	0.35 103

iResNetv2_ROB	0.48 87	0.24 87	0.18 55	0.27 126	0.21 83	0.24 98	0.20 66	0.49 175	0.19 66	0.36 106	0.29 92	0.43 116	0.27 102	0.26 84	3.54 135	0.43 46	0.33 74	0.22 42	0.85 135	0.27 68	1.29 156	0.62 32	0.17 95	0.31 143	0.28 67	0.25 58	0.57 135	0.27 63

CSAN	1.10 181	0.52 196	0.48 187	0.48 183	0.52 190	0.47 177	1.16 204	0.50 178	2.45 247	0.68 198	1.96 228	1.51 207	0.72 182	0.63 189	4.44 159	0.58 93	0.54 166	0.49 177	0.85 135	2.17 249	1.29 156	2.22 179	0.32 162	0.54 186	1.68 230	1.05 200	0.73 164	0.81 163

FCDSN-DC	0.91 167	0.37 167	0.66 208	0.41 171	0.42 179	0.50 179	0.94 198	0.39 133	0.31 134	0.46 147	0.34 114	0.67 166	0.31 121	0.56 175	8.70 232	0.85 138	0.50 152	0.48 175	0.79 128	0.38 102	1.31 158	2.78 205	0.30 153	0.60 198	0.39 133	0.43 134	0.42 81	0.38 116
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TRStereo	1.98 213	0.34 158	0.47 183	0.25 113	0.19 61	0.65 194	0.29 103	0.44 161	0.56 186	0.70 203	0.63 154	0.80 178	0.29 111	0.24 75	3.25 126	4.38 255	0.37 97	0.36 130	1.05 156	0.87 198	1.34 159	2.98 215	0.60 198	0.20 73	0.66 187	30.16 267	0.88 181	0.48 137

S-Stereo	1.49 198	0.40 180	0.47 183	0.62 199	0.61 200	0.65 194	1.16 204	0.61 195	0.57 191	0.69 200	4.22 246	1.62 212	0.66 179	0.46 152	5.38 180	2.80 243	0.56 171	0.65 207	4.93 226	4.83 256	1.34 159	2.95 213	0.99 222	0.63 206	0.43 142	0.53 162	0.67 153	0.96 173

DeepPruner_ROB	0.56 114	0.25 103	0.26 125	0.25 113	0.28 133	0.26 106	1.00 201	0.32 73	0.25 100	0.37 114	0.38 125	0.35 76	0.25 88	0.31 111	3.86 144	0.71 117	0.35 87	0.30 94	0.53 75	0.25 60	1.34 159	1.26 97	0.23 126	0.24 110	0.30 82	0.44 136	0.47 103	0.31 81

HSM-Net_RVC	1.02 173	0.27 129	0.28 136	0.44 175	0.33 148	0.31 128	0.40 124	0.47 169	0.29 123	0.58 172	0.95 193	11.21 256	0.48 169	0.31 111	2.42 111	0.66 110	0.48 145	0.30 94	0.57 89	0.57 153	1.35 162	2.26 181	0.27 140	0.45 173	0.44 147	0.46 144	0.56 128	0.50 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANet-ADL	0.67 138	0.27 129	0.28 136	0.29 138	0.30 138	0.34 140	0.61 169	0.35 101	0.27 117	0.62 185	1.02 196	0.43 116	0.30 116	0.30 104	1.92 82	1.08 163	0.54 166	0.37 135	1.16 163	0.85 196	1.37 163	2.98 215	0.20 112	0.26 122	0.33 102	0.50 153	0.69 158	0.45 128

PVD	1.03 176	0.54 200	0.66 208	0.60 196	0.59 197	0.67 199	0.71 179	0.91 217	0.87 210	0.59 175	0.84 180	0.81 179	1.06 192	0.61 186	6.62 206	0.78 122	0.72 192	0.66 211	1.18 165	0.68 177	1.39 164	1.52 117	0.40 173	0.62 203	0.85 202	0.97 196	0.86 179	1.12 180

XX-Stereo	5.12 251	0.19 28	0.25 113	0.27 126	0.17 44	0.43 167	0.40 124	0.35 101	0.21 79	0.73 210	1.62 222	0.48 138	0.38 149	0.30 104	7.62 225	3.59 250	0.44 131	0.37 135	1.35 185	0.47 138	1.40 165	2.09 166	0.45 183	0.20 73	112.24 272	0.46 144	0.99 192	0.83 164

AnyNet_C32	1.29 192	0.41 182	0.37 167	0.37 162	0.41 177	0.49 178	0.72 180	0.48 172	1.21 224	0.56 168	0.87 186	0.58 156	0.37 146	0.42 143	9.98 249	1.25 175	0.58 173	0.54 194	0.90 140	0.63 164	1.41 166	2.06 164	0.34 166	0.54 186	1.08 213	2.33 234	1.33 206	4.59 242

Anonymous	0.51 100	0.24 87	0.20 61	0.18 61	0.20 73	0.21 72	0.15 45	0.38 127	0.30 128	0.36 106	0.22 56	0.37 87	0.50 171	0.19 51	1.51 49	0.92 145	0.48 145	0.47 171	0.94 146	0.47 138	1.42 167	2.19 178	0.16 87	0.25 115	0.36 115	0.33 102	0.54 124	0.33 91

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 195	2.30 241	0.83 218	1.46 222	0.80 214	1.02 213	1.34 214	0.76 207	0.95 215	1.32 239	0.53 147	1.58 210	1.79 212	2.11 232	4.63 165	0.98 155	1.12 209	1.04 239	3.00 211	1.09 216	1.43 168	1.93 151	1.20 225	0.68 212	0.76 192	0.72 182	0.60 146	1.37 196

SAMSARA	1.13 183	0.41 182	0.61 204	0.45 180	0.47 186	0.46 175	0.75 182	0.75 204	0.63 195	0.63 189	0.71 167	0.64 164	1.75 210	0.50 161	6.46 205	1.05 159	0.58 173	0.64 206	1.26 173	0.65 172	1.44 169	1.53 119	0.29 150	0.63 206	1.73 233	2.11 231	1.68 221	1.81 207

anonymity	1.70 208	0.26 119	0.41 175	0.28 133	0.25 112	0.51 181	0.23 82	0.49 175	0.56 186	0.63 189	22.54 268	0.58 156	0.59 175	0.37 134	1.81 74	1.46 186	0.47 142	0.36 130	1.10 157	0.52 149	1.45 170	3.41 228	0.23 126	0.35 149	1.09 214	1.56 218	3.23 249	1.06 178

EAI-Stereo	1.49 198	0.29 143	0.52 193	0.57 190	0.37 167	8.27 261	0.81 189	0.45 163	0.83 206	0.34 85	1.41 212	0.47 136	0.34 135	0.26 84	3.70 140	6.04 258	0.44 131	0.65 207	2.71 206	0.74 183	1.46 171	1.97 156	0.29 150	0.76 218	1.07 212	2.21 233	1.45 213	1.76 206

s12784h	0.57 117	0.28 138	0.28 136	0.30 141	0.24 105	0.18 51	0.14 34	0.36 115	0.25 100	0.38 122	0.24 62	0.40 98	0.39 152	0.17 33	1.26 32	1.10 166	0.48 145	0.27 75	0.72 121	0.37 96	1.49 172	1.74 138	0.13 53	0.20 73	0.44 147	0.47 148	2.18 234	0.86 168

SFCPSM	2.47 227	0.37 167	0.30 143	0.38 165	0.34 152	0.40 158	0.40 124	0.42 149	0.48 177	0.62 185	1.07 197	1.09 192	5.75 242	0.39 139	13.40 258	1.37 182	0.60 182	0.49 177	31.30 269	0.84 194	1.49 172	1.92 150	0.30 153	0.38 159	0.43 142	0.53 162	0.72 162	1.00 175

R-Stereo Train	0.71 142	0.25 103	0.26 125	0.24 105	0.19 61	0.25 103	0.14 34	0.34 90	0.30 128	0.52 159	0.65 158	0.45 126	0.32 125	0.53 168	4.42 157	1.58 195	0.58 173	0.51 185	1.26 173	0.64 167	1.51 174	2.41 189	0.14 66	0.21 81	0.37 120	0.42 130	0.36 50	0.46 133

RAFT-Stereo	0.71 142	0.25 103	0.26 125	0.24 105	0.19 61	0.25 103	0.14 34	0.34 90	0.30 128	0.52 159	0.65 158	0.45 126	0.32 125	0.53 168	4.42 157	1.58 195	0.58 173	0.51 185	1.26 173	0.64 167	1.51 174	2.41 189	0.14 66	0.21 81	0.37 120	0.42 130	0.36 50	0.46 133
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iRaft-Stereo_20w	1.46 197	0.46 188	0.73 213	0.60 196	0.34 152	0.52 184	0.76 186	0.43 156	0.86 209	0.90 226	1.85 226	0.57 155	0.48 169	0.85 201	2.22 105	3.23 245	0.48 145	0.55 196	1.17 164	3.69 253	1.53 176	4.23 248	0.34 166	0.39 161	1.04 210	7.81 255	2.03 231	1.43 198

sCroCo_RVC	0.49 92	0.21 49	0.17 46	0.15 36	0.16 36	0.21 72	0.15 45	0.32 73	0.32 139	0.36 106	0.24 62	0.44 120	0.46 166	0.15 20	1.40 42	1.09 165	0.46 137	0.40 152	0.67 108	0.43 123	1.53 176	2.17 175	0.15 75	0.24 110	0.30 82	0.30 88	0.49 108	0.32 85

IGEV_Zeroshot_test	1.02 173	0.25 103	0.53 194	0.67 203	0.26 118	0.78 204	0.87 190	0.48 172	0.47 176	0.66 193	1.53 214	0.67 166	0.42 159	0.36 131	1.61 58	3.56 249	0.42 122	0.36 130	1.13 160	1.47 232	1.56 178	3.88 245	0.32 162	0.23 103	0.84 201	0.82 188	2.28 236	1.07 179

FC-DCNN	1.13 183	0.51 194	0.91 220	0.81 207	0.56 194	0.91 208	1.45 218	0.80 209	0.52 182	0.62 185	0.65 158	0.88 184	0.77 188	0.56 175	3.53 134	0.84 137	0.95 203	0.49 177	1.28 178	0.44 127	1.59 179	2.59 195	0.31 158	0.56 191	1.66 229	0.91 193	2.36 239	3.06 228

FADNet_RVC	0.88 166	0.35 161	1.04 227	0.44 175	0.64 203	0.34 140	0.70 178	0.43 156	0.46 174	0.48 153	0.49 144	0.70 171	0.57 174	0.62 187	3.92 147	0.81 132	0.59 179	1.01 237	1.70 196	0.72 180	1.63 180	1.60 126	0.45 183	0.60 198	0.56 172	0.45 139	1.88 226	0.63 155

G-Net	1.35 193	0.54 200	0.64 207	0.44 175	0.52 190	0.58 191	0.56 159	0.90 216	1.32 229	0.66 193	1.20 202	2.96 230	1.21 200	0.38 135	4.22 154	1.62 200	0.61 183	0.76 220	1.47 192	1.34 227	1.63 180	1.95 155	0.39 171	0.62 203	0.79 198	2.98 242	1.56 215	4.61 243

iResNet	0.65 133	0.26 119	0.27 132	0.37 162	0.40 175	0.43 167	0.41 129	0.47 169	0.31 134	0.56 168	0.72 169	0.74 172	0.74 185	0.19 51	1.94 84	1.69 202	0.41 114	0.37 135	1.54 193	0.58 155	1.64 182	1.15 85	0.21 117	0.51 180	0.35 109	0.40 124	0.59 144	0.41 121

IMH	2.56 229	1.54 227	1.10 234	2.02 230	1.61 240	2.14 235	2.47 238	1.04 226	1.19 223	0.84 223	1.32 208	2.11 224	8.34 246	8.58 264	7.20 217	1.38 183	1.63 229	0.69 216	6.28 229	1.13 219	1.66 183	2.45 193	4.33 256	0.80 223	1.85 235	1.44 213	1.58 216	2.43 215

FBW_ROB	1.09 180	0.65 209	0.58 200	0.89 210	0.89 218	0.75 203	1.26 209	0.46 166	0.35 148	0.53 163	0.76 174	1.15 193	1.35 206	1.88 226	6.04 197	0.46 62	0.64 185	0.33 109	2.64 204	0.54 151	1.66 183	1.39 108	1.22 226	0.57 192	0.47 158	0.54 166	0.56 128	0.87 169

IMH-64-1	2.03 217	1.51 224	1.09 231	2.00 228	1.58 237	2.11 231	2.42 236	1.03 224	1.16 220	0.58 172	0.74 170	1.98 221	2.84 223	2.80 238	9.51 244	1.48 188	1.46 219	0.68 213	3.40 217	0.83 191	1.67 185	2.17 175	3.24 244	0.77 219	1.58 226	1.25 209	2.08 232	2.79 224

IMH-64	2.03 217	1.51 224	1.09 231	2.00 228	1.58 237	2.11 231	2.42 236	1.03 224	1.16 220	0.58 172	0.74 170	1.98 221	2.84 223	2.80 238	9.51 244	1.48 188	1.46 219	0.68 213	3.40 217	0.83 191	1.67 185	2.17 175	3.24 244	0.77 219	1.58 226	1.25 209	2.08 232	2.79 224

SANet	1.53 202	0.57 203	0.54 195	0.57 190	0.63 202	0.84 206	1.33 213	0.94 221	5.40 255	0.52 159	2.18 231	4.12 241	2.90 227	0.69 195	5.97 196	0.54 87	1.22 213	0.57 200	0.94 146	0.84 194	1.67 185	1.76 141	0.47 188	0.65 209	0.76 192	1.29 211	0.92 185	2.37 213

CASS	0.57 117	0.27 129	0.28 136	0.33 152	0.28 133	0.30 123	0.88 192	0.40 136	0.30 128	0.47 149	0.51 145	0.48 138	0.37 146	0.17 33	1.95 85	0.67 112	0.77 198	0.46 167	0.80 129	0.29 71	1.68 188	1.65 130	0.18 97	0.23 103	0.46 157	0.34 106	0.53 120	0.46 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ccs_rob	1.24 187	0.36 163	0.34 158	0.44 175	0.30 138	0.45 172	0.40 124	0.59 193	0.35 148	1.95 248	5.83 249	5.52 249	0.61 178	0.55 174	4.50 162	1.27 176	0.52 157	0.39 150	1.72 197	0.86 197	1.74 189	2.26 181	0.26 135	0.44 170	0.35 109	0.37 117	0.51 116	0.56 147

MSKI-zero shot	0.84 163	0.22 60	0.23 100	0.20 80	0.20 73	0.43 167	0.22 75	0.42 149	0.29 123	0.43 138	1.26 205	0.49 142	0.37 146	0.18 45	2.67 116	2.10 222	0.50 152	0.57 200	1.35 185	1.15 220	1.79 190	3.60 238	0.22 122	0.22 95	0.53 168	1.17 206	0.72 162	1.15 184

MFN_U_SF_RVC	1.88 211	2.37 244	1.83 251	2.12 233	1.74 243	1.92 225	2.41 235	1.55 243	1.47 234	3.65 254	3.67 244	1.26 195	1.29 205	1.80 225	5.26 175	2.13 223	1.02 205	0.92 232	3.41 219	1.01 212	1.83 191	1.70 134	0.76 211	2.29 256	0.76 192	0.80 185	0.71 161	0.97 174

CBMV_ROB	1.50 201	0.38 173	0.44 180	0.61 198	0.53 192	0.72 202	0.87 190	0.97 223	0.41 164	0.82 219	1.34 209	3.03 231	2.77 222	0.67 191	5.27 177	1.29 178	0.91 202	0.49 177	2.40 201	0.73 181	1.83 191	2.91 211	0.44 181	0.46 174	1.38 222	2.48 235	2.25 235	3.99 238

WAO-7	2.06 219	1.09 219	1.31 241	5.01 246	1.02 221	1.12 216	1.77 225	1.17 230	1.46 233	2.60 252	2.11 230	2.14 225	3.29 234	1.20 215	6.91 211	1.03 158	1.88 233	0.71 217	7.92 238	0.89 202	1.85 193	2.00 158	0.40 173	1.06 237	1.00 207	1.64 220	1.11 199	1.83 208

CBMV	1.24 187	0.38 173	0.34 158	0.44 175	0.43 180	0.63 193	0.93 196	0.88 212	0.41 164	0.66 193	0.85 183	1.52 208	1.27 203	1.05 206	4.34 156	2.35 230	0.72 192	0.50 182	1.69 195	0.78 187	1.85 193	3.21 224	0.31 158	0.57 192	0.51 165	0.53 162	1.09 197	5.35 247
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SQANet	1.49 198	1.36 222	0.58 200	3.10 238	1.06 224	1.94 227	1.64 222	0.49 175	0.40 159	0.51 158	0.46 135	1.28 197	0.60 176	1.59 221	5.32 179	0.62 105	1.54 225	0.38 145	7.12 233	0.64 167	1.87 195	1.85 148	2.50 236	0.40 163	0.48 161	0.62 174	0.68 155	1.26 192

SGM_RVC	2.96 234	0.93 213	1.03 225	0.98 213	0.79 213	1.11 215	1.28 210	7.29 260	1.16 220	1.02 232	1.61 220	2.40 226	10.04 249	0.77 199	2.62 114	1.34 181	1.69 231	0.79 226	8.10 240	1.44 231	1.88 196	3.56 236	0.66 201	1.03 235	4.05 247	5.78 250	5.56 254	11.12 259
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RainbowNet	1.64 207	1.52 226	0.91 220	2.42 235	1.44 234	2.01 229	2.33 231	0.65 199	0.56 186	0.74 213	0.47 140	1.68 213	1.11 195	2.89 240	5.46 183	1.27 176	1.49 222	0.53 192	3.78 221	1.77 239	1.89 197	2.02 162	3.05 241	0.64 208	0.71 190	0.69 179	0.90 183	1.43 198

RAFT-Test	0.82 160	0.24 87	0.24 103	0.25 113	0.27 125	0.46 175	0.24 85	0.45 163	0.26 110	0.66 193	1.53 214	0.42 112	0.39 152	0.44 149	2.04 96	2.35 230	0.43 128	0.34 122	1.41 190	0.62 162	1.89 197	2.68 202	0.21 117	0.21 81	0.54 170	1.85 226	0.41 74	1.24 191

test-1	1.01 172	0.18 19	0.25 113	0.19 72	0.20 73	0.57 189	0.57 161	0.44 161	0.29 123	0.72 207	5.27 248	0.56 153	0.41 155	0.57 178	4.45 160	1.93 213	0.46 137	0.49 177	1.14 161	0.95 206	1.89 197	3.39 227	0.15 75	0.24 110	0.40 137	0.46 144	0.61 147	0.62 152

MSMDNet	0.74 148	0.25 103	0.24 103	0.19 72	0.24 105	0.38 154	0.23 82	0.42 149	0.24 95	0.60 180	0.48 143	0.42 112	1.54 209	0.54 171	2.07 98	2.22 227	0.43 128	0.34 122	1.25 170	0.67 174	1.89 197	2.97 214	0.18 97	0.21 81	0.57 173	0.52 160	0.39 65	0.57 149

STTRV1_RVC		0.48 191	0.41 175	0.57 190	0.44 181	0.65 194	0.69 177	0.53 186	0.56 186	0.53 163	0.74 170	0.95 188	1.23 201	0.93 203		1.20 173	1.96 235	0.51 185		1.98 245	1.89 197			0.71 213	1.17 218	1.15 204	1.35 208	2.70 220

WAO-8	3.35 238	2.60 245	1.45 243	5.81 252	1.76 245	2.58 242	3.35 243	1.29 232	1.93 243	5.80 259	8.48 257	3.23 232	7.05 244	4.33 248	7.65 227	2.21 225	2.00 237	0.76 220	9.76 246	1.55 234	1.91 202	2.41 189	2.43 234	1.09 238	2.27 239	1.91 227	1.91 227	2.85 226

Venus	3.35 238	2.60 245	1.45 243	5.81 252	1.76 245	2.58 242	3.35 243	1.29 232	1.93 243	5.80 259	8.48 257	3.23 232	7.05 244	4.33 248	7.65 227	2.21 225	2.00 237	0.76 220	9.76 246	1.55 234	1.91 202	2.41 189	2.43 234	1.09 238	2.27 239	1.91 227	1.91 227	2.85 226

edge stereo	2.12 223	0.52 196	1.03 225	0.73 204	0.65 205	0.83 205	0.94 198	0.93 220	1.42 232	3.68 255	1.19 201	2.07 223	5.51 241	1.12 210	4.51 163	2.46 236	0.66 188	0.54 194	7.21 234	7.73 259	1.91 202	5.54 257	2.01 233	0.54 186	0.64 186	0.56 169	0.88 181	1.47 200

DLNR_Zeroshot_test	11.56 259	37.00 273	0.46 181	54.84 273	0.22 93	0.37 150	49.73 273	0.47 169	0.22 84	0.79 218	0.58 150	0.63 162	0.36 141	3.05 242	62.78 272	73.23 273	9.32 261	5.55 259	2.75 208	0.71 179	1.92 205	4.90 255	0.13 53	0.36 153	0.37 120	0.38 121	0.43 88	0.47 136

AnyNet_C01	1.58 204	0.60 206	0.54 195	0.63 200	0.57 195	0.55 187	1.30 212	0.91 217	1.28 227	0.68 198	0.87 186	1.32 199	1.38 207	0.60 183	10.94 252	2.59 241	1.36 215	1.01 237	1.45 191	0.78 187	1.92 205	2.80 206	0.60 198	0.65 209	1.35 220	1.00 198	1.63 219	3.28 230

STStereo	3.84 246	1.40 223	1.92 252	7.03 257	1.55 236	7.23 260	2.86 240	2.33 250	2.89 250	1.13 236	3.35 243	5.94 250	6.30 243	1.02 204	11.44 253	2.57 240	1.41 217	1.21 245	11.20 250	1.43 230	1.93 207	2.85 208	0.84 214	2.03 252	4.48 250	5.55 249	3.68 252	8.18 254

ACVNet_2	2.10 221	1.63 228	1.05 229	5.55 251	1.60 239	2.11 231	2.38 234	0.88 212	0.67 197	0.72 207	0.75 173	1.69 214	1.20 199	2.03 228	6.14 199	0.69 113	2.98 247	0.52 189	12.09 252	0.73 181	1.97 208	1.74 138	2.64 237	0.82 224	1.11 216	0.97 196	1.00 193	1.14 182

cross-raft	0.70 140	0.26 119	0.24 103	0.22 94	0.23 100	0.40 158	0.21 72	0.43 156	0.26 110	0.48 153	0.45 133	0.44 120	0.31 121	0.44 149	1.82 77	1.88 210	0.42 122	0.34 122	1.30 182	0.78 187	1.97 208	3.53 234	0.18 97	0.21 81	0.47 158	0.45 139	0.42 81	0.67 158

ADCS	1.43 196	0.51 194	0.48 187	0.46 182	0.57 195	0.54 186	0.75 182	0.70 201	1.04 216	0.57 170	0.71 167	0.90 185	2.71 220	0.58 182	9.65 248	2.08 220	0.85 199	0.61 204	1.33 184	0.66 173	1.99 210	2.10 167	0.43 179	0.60 198	0.76 192	2.08 230	1.59 217	3.43 231

SGM-ForestM	2.82 233	2.06 238	1.39 242	1.24 217	0.84 217	1.68 222	2.06 227	1.51 242	1.72 239	0.83 222	1.72 224	2.92 229	2.86 226	1.47 220	13.04 257	2.00 217	1.60 228	0.65 207	3.15 213	1.36 228	2.00 211	3.73 242	0.68 205	1.41 247	5.16 252	7.43 254	4.20 253	7.44 252

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 169	0.54 200	0.35 164	0.63 200	0.50 189	0.62 192	1.25 208	0.66 200	0.60 194	0.57 170	0.46 135	0.92 187	1.28 204	1.16 213	4.96 167	0.61 99	0.53 162	0.33 109	1.25 170	0.44 127	2.01 212	1.75 140	0.47 188	0.41 164	0.76 192	0.81 187	0.76 173	1.47 200

LVE	2.80 232	2.00 237	1.06 230	11.92 261	1.89 248	3.94 250	11.90 264	0.92 219	0.89 212	1.05 234	0.95 193	1.73 215	2.85 225	2.48 237	4.97 168	1.02 157	1.98 236	0.83 231	8.57 241	0.89 202	2.03 213	2.22 179	3.09 242	1.01 233	1.45 224	1.12 203	1.25 202	1.57 203

otaku	1.62 206	2.18 239	0.66 208	3.34 240	1.26 229	2.28 239	1.88 226	0.56 190	0.53 183	0.59 175	0.53 147	1.38 202	0.75 186	2.08 230	5.12 172	0.53 82	1.55 226	0.40 152	6.52 230	0.63 164	2.05 214	2.02 162	3.13 243	0.51 180	0.58 176	0.57 170	0.75 169	1.36 195

MDST_ROB	2.52 228	4.60 257	0.46 181	3.44 241	0.80 214	2.17 236	1.06 203	1.43 237	0.45 167	0.69 200	0.97 195	0.90 185	9.59 248	0.52 163	8.48 231	0.83 134	0.49 150	0.38 145	3.22 214	0.43 123	2.06 215	3.48 230	0.46 187	0.44 170	4.66 251	2.82 241	7.09 257	6.04 251

HH	0.77 154	0.18 19	0.36 165	0.23 98	0.23 100	0.30 123	0.24 85	0.41 141	0.26 110	0.73 210	0.77 175	0.50 143	0.36 141	0.48 154	1.99 89	2.39 233	0.41 114	0.37 135	1.21 167	0.97 208	2.12 216	2.61 196	0.28 144	0.73 215	0.60 180	0.50 153	0.83 177	0.62 152

HanStereo	0.77 154	0.18 19	0.36 165	0.23 98	0.23 100	0.30 123	0.24 85	0.41 141	0.26 110	0.73 210	0.77 175	0.50 143	0.36 141	0.48 154	1.99 89	2.39 233	0.41 114	0.37 135	1.21 167	0.97 208	2.12 216	2.61 196	0.28 144	0.73 215	0.60 180	0.50 153	0.83 177	0.62 152

HBP-ISP	1.35 193	0.39 179	0.51 190	0.53 186	0.44 181	0.51 181	0.38 120	0.55 188	0.40 159	0.76 214	1.27 206	0.56 153	0.53 172	1.94 227	9.60 247	3.60 251	0.62 184	0.65 207	0.85 135	0.94 205	2.13 218	3.87 244	0.30 153	0.53 184	0.54 170	0.52 160	0.97 188	2.49 217

FAT-Stereo	1.15 185	0.38 173	0.58 200	0.57 190	0.65 205	0.52 184	0.61 169	0.75 204	0.45 167	0.78 216	2.74 238	1.46 204	1.93 215	0.49 159	3.14 124	2.47 237	0.59 179	0.60 203	2.42 202	1.16 221	2.14 219	2.40 188	0.73 208	0.58 195	0.43 142	0.55 168	0.74 168	1.26 192

PSMNet_ROB	3.65 244	1.89 234	1.02 223	1.73 225	1.22 228	2.20 237	2.32 230	0.81 210	0.87 210	8.35 264	19.23 267	13.09 258	2.39 218	7.48 263	4.12 152	0.90 144	1.45 218	1.36 248	9.04 243	0.98 210	2.14 219	1.49 115	8.68 265	0.79 221	1.14 217	1.51 216	1.33 206	1.13 181

DAS	0.75 150	0.28 138	0.25 113	0.39 168	0.34 152	0.37 150	0.38 120	0.51 181	0.45 167	0.61 181	0.92 190	0.81 179	0.72 182	0.20 59	1.81 74	1.80 207	0.76 196	0.46 167	1.39 188	0.61 159	2.15 221	2.12 168	0.27 140	0.46 174	0.45 150	0.50 153	0.63 149	0.52 141

SepStereo	0.75 150	0.28 138	0.25 113	0.39 168	0.34 152	0.37 150	0.38 120	0.51 181	0.45 167	0.61 181	0.92 190	0.81 179	0.72 182	0.20 59	1.81 74	1.80 207	0.76 196	0.46 167	1.39 188	0.61 159	2.15 221	2.12 168	0.27 140	0.46 174	0.45 150	0.50 153	0.63 149	0.52 141

Any-RAFT	0.61 130	0.22 60	0.33 157	0.24 105	0.22 93	0.20 68	0.18 60	0.41 141	0.25 100	0.40 131	1.13 199	0.51 146	0.32 125	0.36 131	1.24 29	0.85 138	0.65 187	0.37 135	1.31 183	0.42 119	2.23 223	1.86 149	0.18 97	0.21 81	0.44 147	0.54 166	0.44 92	0.83 164

NOSS_ROB	0.99 171	0.36 163	0.28 136	0.38 165	0.37 167	0.40 158	0.34 111	0.89 214	0.39 156	0.71 204	0.90 188	1.00 190	0.60 176	1.35 217	5.04 170	2.39 233	0.66 188	0.58 202	0.68 115	0.44 127	2.24 224	3.36 226	0.32 162	0.51 180	0.45 150	1.00 198	0.73 164	0.45 128

SGM-Forest	2.22 224	0.37 167	0.25 113	0.54 187	0.45 183	0.41 163	0.36 115	0.61 195	0.74 202	0.72 207	0.65 158	1.01 191	2.24 217	0.43 145	7.35 221	2.53 238	0.52 157	0.38 145	25.12 265	0.36 93	2.24 224	3.52 233	0.40 173	0.47 178	1.03 209	0.59 172	1.83 225	4.94 244
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DPSNet	1.55 203	0.46 188	0.51 190	0.56 189	0.67 207	0.68 201	0.60 168	0.52 185	0.67 197	0.47 149	0.91 189	3.61 237	1.80 213	1.42 219	3.87 145	2.08 220	1.53 224	1.18 243	7.27 236	1.86 242	2.26 226	3.71 240	1.01 223	0.79 221	0.78 197	1.06 201	0.78 175	0.90 171

Dean	1.99 214	1.78 231	1.04 227	5.97 254	1.91 249	2.28 239	2.73 239	1.08 228	1.13 219	0.99 231	0.85 183	1.93 219	2.20 216	2.22 233	6.37 203	1.06 160	2.29 241	0.71 217	2.89 210	0.99 211	2.27 227	2.01 160	2.90 238	0.95 231	1.45 224	1.16 205	1.40 210	1.17 185

MADNet+	1.26 190	0.61 207	0.76 216	0.78 205	0.75 210	0.67 199	1.28 210	0.96 222	0.76 204	0.78 216	0.67 164	1.26 195	1.09 194	0.71 196	7.44 222	1.41 184	1.21 212	0.68 213	1.36 187	0.96 207	2.27 227	1.65 130	0.67 204	1.01 233	1.09 214	0.86 190	0.92 185	1.37 196

WAO-6	2.00 215	1.30 221	0.90 219	2.06 231	1.36 233	1.76 224	2.23 228	1.05 227	1.25 226	0.90 226	0.86 185	1.93 219	2.98 228	2.31 235	9.04 237	1.13 167	3.03 248	0.71 217	3.26 216	0.87 198	2.31 229	2.29 184	1.30 228	0.89 226	1.64 228	2.20 232	1.75 223	2.69 219

Ntro	1.75 209	3.82 252	0.74 214	2.63 236	1.32 231	2.29 241	2.93 241	0.61 195	0.56 186	0.62 185	0.51 145	1.41 203	0.70 181	2.04 229	5.26 175	0.55 89	1.64 230	0.43 158	7.27 236	0.67 174	2.31 229	2.26 181	3.03 240	0.57 192	0.61 182	0.70 180	0.75 169	1.17 185

MFMNet_re	1.04 178	0.78 212	0.71 212	0.83 209	0.72 209	0.99 212	1.00 201	0.75 204	0.84 207	0.69 200	0.77 175	1.34 200	0.88 189	0.73 197	3.39 131	1.16 170	1.02 205	0.80 227	1.68 194	0.87 198	2.31 229	1.22 93	0.66 201	0.73 215	0.67 188	0.65 176	0.98 189	1.02 177

ACVNet_1	1.88 211	1.65 230	1.00 222	4.35 243	1.63 241	2.25 238	3.73 245	0.74 203	0.57 191	0.64 191	0.60 151	1.59 211	1.04 191	4.94 254	5.58 188	0.55 89	2.45 243	0.56 197	4.96 227	0.59 158	2.36 232	1.77 142	3.27 246	0.67 211	0.73 191	0.80 185	0.73 164	0.91 172

ACVNet-4b	3.64 243	6.86 259	0.79 217	12.11 262	1.35 232	4.38 253	9.73 260	0.61 195	0.59 193	0.66 193	3.81 245	5.41 248	14.98 257	2.27 234	6.26 200	0.56 91	2.90 246	0.50 182	11.57 251	0.90 204	2.37 233	2.99 217	2.90 238	0.62 203	0.62 183	0.59 172	0.73 164	1.14 182

DispFullNet	3.48 241	2.86 251	1.56 245	1.52 223	1.71 242	1.50 220	1.67 224	1.27 231	2.23 245	2.08 249	1.90 227	15.31 260	4.18 237	1.76 224	6.30 201	5.14 257	2.33 242	0.96 234	23.76 263	4.54 254	2.39 234	2.88 209	0.75 210	0.59 197	1.21 219	0.63 175	1.38 209	1.51 202

ELAS	2.40 225	1.03 218	1.09 231	1.42 221	1.18 227	1.56 221	1.37 215	1.45 238	1.11 218	0.98 230	7.50 251	3.70 238	3.24 232	1.17 214	6.79 208	1.57 194	1.51 223	1.42 249	2.70 205	0.74 183	2.41 235	3.64 239	0.70 206	0.87 225	3.48 245	4.29 247	2.53 241	5.26 246
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.44 226	0.96 215	1.22 237	1.27 219	1.00 220	2.07 230	1.39 216	1.49 240	0.90 213	1.02 232	7.69 253	3.59 236	8.45 247	1.08 207	6.38 204	1.59 198	1.48 221	1.44 250	2.76 209	0.83 191	2.49 236	3.71 240	0.71 207	0.92 228	4.00 246	3.72 245	1.70 222	2.12 209
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	1.28 191	0.43 186	0.41 175	0.58 194	0.64 203	0.56 188	1.59 221	0.73 202	0.48 177	0.61 181	1.31 207	1.55 209	3.12 229	1.04 205	3.82 142	2.27 228	0.89 201	0.95 233	1.85 199	1.09 216	2.50 237	3.33 225	0.81 213	0.54 186	0.52 166	0.68 177	1.09 197	1.31 194

MANE	4.00 248	1.80 232	2.02 253	1.54 224	1.45 235	1.92 225	2.33 231	2.03 247	2.79 248	0.95 229	2.26 234	3.71 239	4.42 239	1.34 216	11.76 254	3.86 253	2.04 240	6.06 260	3.24 215	1.67 237	2.53 238	4.35 249	0.73 208	2.18 255	7.35 258	10.20 260	9.04 258	14.41 261

PWCK	2.66 230	1.64 229	1.02 223	1.99 227	1.31 230	2.12 234	2.24 229	1.38 236	1.49 236	1.40 242	1.75 225	5.02 244	2.57 219	1.11 208	5.82 194	0.92 145	1.88 233	0.77 224	22.26 262	1.36 228	2.55 239	1.82 145	1.41 229	1.00 232	1.70 231	1.73 224	1.43 211	2.15 210

SPstereo	2.11 222	0.99 217	1.26 238	0.93 212	0.95 219	0.96 211	0.93 196	1.33 234	1.88 242	1.12 235	2.22 233	5.33 247	4.24 238	1.15 212	5.56 187	3.38 247	1.40 216	1.35 247	3.07 212	1.66 236	2.60 240	3.59 237	0.98 221	1.18 243	1.36 221	1.70 223	2.63 244	3.21 229

LSM0	4.85 250	0.52 196	0.57 199	0.79 206	0.68 208	0.93 209	1.64 222	1.10 229	1.07 217	0.88 225	1.61 220	1.82 216	2.76 221	0.57 178	36.27 271	52.79 272	1.17 211	0.61 204	5.39 228	1.09 216	2.69 241	4.05 246	0.43 179	0.71 213	0.96 205	2.62 236	1.66 220	5.53 250

SPS-STEREO	1.77 210	0.72 210	0.70 211	0.90 211	0.76 211	0.94 210	1.22 207	0.83 211	0.77 205	0.85 224	1.60 219	1.46 204	1.15 196	1.13 211	6.34 202	2.28 229	1.13 210	0.97 235	10.82 249	1.01 212	2.76 242	3.50 232	0.65 200	1.04 236	0.83 200	0.94 195	1.61 218	1.00 175
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LE_ROB	8.27 256	3.90 253	5.83 260	6.29 255	20.01 268	4.37 252	16.99 266	6.27 258	9.37 260	1.52 243	4.75 247	16.09 261	22.44 262	3.44 244	7.51 224	1.00 156	2.71 245	2.01 253	13.15 253	6.14 258	2.79 243	3.55 235	9.48 267	5.16 260	10.68 261	9.87 259	10.85 260	17.08 265

ktn	6.75 254	5.13 258	14.43 265	5.28 248	4.73 255	9.87 262	6.61 256	7.39 261	12.71 265	2.14 250	2.31 235	26.89 268	22.25 261	4.47 251	10.48 250	1.49 190	4.37 256	1.82 251	15.76 257	4.55 255	2.80 244	2.30 185	3.97 251	1.19 244	2.37 241	1.57 219	2.89 247	2.47 216

TorneroNet-64	3.48 241	2.22 240	2.33 255	6.99 256	1.75 244	3.12 245	4.23 247	1.93 246	3.68 252	0.82 219	3.07 241	4.13 242	12.86 255	3.79 246	7.09 214	1.59 198	3.32 251	0.80 227	8.09 239	1.97 244	2.83 245	2.91 211	3.35 247	0.92 228	2.63 242	2.71 240	1.23 201	3.63 234

TorneroNet	5.57 253	2.31 242	1.28 239	17.72 265	6.26 261	5.20 256	6.38 254	2.10 248	4.58 254	1.58 244	6.93 250	12.01 257	25.68 267	4.11 247	7.72 229	1.52 191	3.26 250	0.81 229	14.83 254	1.87 243	2.97 246	2.83 207	3.45 248	0.91 227	6.76 255	2.68 238	1.31 205	3.44 232

UNDER WATER-64	3.21 237	2.63 247	1.65 250	4.96 245	2.97 253	3.54 247	4.45 248	2.43 253	1.65 238	1.37 240	1.35 210	5.10 245	4.97 240	3.52 245	7.47 223	1.98 215	3.95 253	1.13 241	4.05 222	1.98 245	3.01 247	3.41 228	4.98 259	1.42 248	1.98 237	3.96 246	2.32 238	4.39 241

notaker	3.82 245	2.85 250	1.60 249	5.07 247	6.65 262	4.01 251	4.08 246	1.35 235	3.29 251	1.17 237	3.27 242	7.19 251	11.25 251	5.52 259	10.91 251	1.19 172	3.40 252	1.00 236	10.57 248	2.74 251	3.02 248	2.76 204	3.68 250	1.17 242	1.01 208	1.23 208	1.48 214	1.67 204

KSHMR	5.27 252	2.31 242	1.56 245	19.82 266	3.72 254	5.58 257	9.25 259	1.59 245	6.74 256	1.39 241	1.54 217	2.55 227	27.41 270	4.49 252	5.23 174	1.95 214	2.01 239	1.16 242	15.51 256	1.22 223	3.03 249	4.81 254	4.06 253	1.24 245	6.88 256	2.65 237	1.96 229	2.78 223

SGM+DAISY	3.35 238	1.11 220	1.12 235	1.13 214	1.09 225	1.41 219	1.43 217	1.50 241	2.30 246	1.18 238	2.49 236	2.61 228	3.81 236	1.38 218	7.14 215	3.78 252	1.35 214	1.18 243	6.95 232	2.03 248	3.17 250	4.72 252	0.78 212	1.87 251	7.00 257	9.62 258	6.26 256	12.14 260

MeshStereo	2.06 219	0.72 210	0.62 206	1.20 215	0.81 216	1.07 214	0.88 192	1.56 244	1.33 230	0.92 228	2.05 229	3.97 240	3.27 233	0.79 200	9.44 242	2.77 242	1.06 207	0.76 220	4.72 224	0.77 186	3.43 251	4.36 250	0.48 191	0.61 202	1.79 234	1.20 207	2.41 240	2.75 221
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
MaskLacGwcNet_RVC	7.98 255	4.44 256	1.28 239	2.72 237	2.67 252	5.12 255	7.72 258	5.86 257	8.09 258	1.63 245	10.53 260	75.81 273	10.21 250	4.39 250	5.74 192	1.46 186	7.09 260	8.20 261	6.83 231	1.82 240	3.57 252	3.00 218	1.27 227	1.13 241	4.24 248	5.98 252	20.77 266	3.98 237

JetBlue	2.79 231	1.91 235	1.57 247	2.35 234	1.87 247	2.74 244	2.98 242	1.48 239	1.47 234	0.82 219	0.84 180	4.15 243	1.76 211	2.10 231	9.12 239	2.54 239	1.83 232	1.32 246	2.23 200	1.23 225	3.58 253	4.43 251	1.88 232	1.10 240	2.74 243	4.93 248	2.54 242	9.94 257

UNDER WATER	4.18 249	2.68 248	1.59 248	4.92 244	5.21 256	3.56 248	7.19 257	2.38 252	1.87 241	1.64 246	1.20 202	5.13 246	20.86 260	5.22 256	5.27 177	2.38 232	4.12 254	1.12 240	8.60 242	1.99 247	4.00 254	3.20 222	5.02 260	2.11 254	2.01 238	3.64 244	1.96 229	3.95 236

DGSMNet	3.07 236	1.84 233	1.18 236	1.34 220	0.55 193	1.94 227	0.63 171	2.86 254	1.57 237	3.95 256	15.19 262	1.85 218	3.15 230	4.98 255	7.18 216	2.82 244	3.15 249	1.89 252	4.63 223	2.18 250	4.69 255	3.75 243	1.61 231	2.10 253	0.87 203	3.36 243	1.05 196	2.58 218

MADNet++	3.06 235	1.96 236	2.25 254	1.74 226	2.38 250	1.69 223	2.37 233	2.32 249	2.81 249	2.35 251	2.83 239	3.27 234	3.49 235	2.95 241	4.59 164	4.15 254	2.68 244	2.16 254	3.67 220	2.98 252	4.90 256	6.99 260	1.45 230	2.67 257	1.97 236	6.54 253	2.85 246	2.75 221

EKT-Stereo	1.24 187	0.27 129	0.26 125	0.28 133	0.26 118	0.31 128	0.54 153	0.43 156	0.33 144	0.45 146	0.84 180	0.51 146	0.44 164	0.68 193	12.27 255	2.16 224	0.54 166	0.52 189	1.28 178	1.01 212	5.05 257	3.02 220	0.15 75	0.22 95	0.43 142	0.47 148	0.56 128	0.33 91

JetRed	3.89 247	2.69 249	2.99 256	2.09 232	2.47 251	3.46 246	4.71 249	2.36 251	1.86 240	1.89 247	1.24 204	3.40 235	1.50 208	3.36 243	9.54 246	3.47 248	4.17 255	3.86 257	2.43 203	1.85 241	5.57 258	5.36 256	3.66 249	1.68 250	4.31 249	10.87 262	5.62 255	8.71 256

HanzoNet	11.76 260	14.15 263	16.54 267	13.84 264	9.27 264	15.98 267	21.04 268	11.44 266	12.53 264	6.20 261	7.51 252	20.70 265	27.83 271	29.09 271	12.87 256	9.53 260	15.26 266	2.84 255	25.21 266	12.71 265	5.74 259	4.74 253	9.10 266	1.66 249	2.75 244	2.69 239	2.55 243	3.62 233

LRCNet_RVC	13.01 262	18.58 268	5.37 259	23.16 268	20.12 269	22.89 269	18.83 267	10.15 265	4.22 253	21.39 270	16.92 266	22.03 266	12.77 254	27.61 270	9.50 243	1.55 193	14.16 265	9.39 262	27.19 267	10.19 260	6.02 260	2.70 203	25.48 269	13.25 266	1.43 223	0.70 180	3.22 248	2.37 213

PML	14.62 265	11.18 262	4.16 257	13.60 263	8.80 263	13.67 263	6.43 255	7.27 259	35.40 273	10.29 265	58.08 273	45.45 272	52.15 273	6.70 262	6.87 210	4.96 256	10.24 262	3.79 256	21.45 261	4.89 257	6.05 261	5.92 258	3.98 252	4.24 259	14.76 266	5.96 251	20.73 265	7.74 253

DGTPSM_ROB	9.70 257	3.99 254	10.89 261	3.15 239	5.68 257	3.68 249	5.70 252	3.68 255	9.10 259	3.26 253	7.88 254	9.73 254	14.04 256	4.74 253	15.68 259	11.36 261	5.40 257	11.36 263	7.25 235	10.26 261	6.46 262	15.15 262	4.53 257	9.09 262	10.18 259	27.78 265	11.12 261	30.76 268

DPSMNet_ROB	11.21 258	4.32 255	10.98 262	3.81 242	5.72 258	4.73 254	5.77 253	3.68 255	9.72 261	4.34 257	13.32 261	11.20 255	26.44 269	5.79 261	18.24 262	12.77 262	6.74 258	12.28 264	14.97 255	10.29 262	7.12 263	15.93 263	4.55 258	9.11 263	11.15 262	27.78 265	11.17 262	30.75 267

BEATNet-Init1	12.35 261	15.22 264	5.32 258	20.87 267	10.13 265	20.29 268	13.89 265	8.81 264	6.91 257	4.38 258	9.79 259	14.10 259	19.20 258	5.76 260	21.46 263	9.40 259	7.04 259	4.94 258	32.32 271	14.93 266	9.82 264	9.29 261	5.60 261	5.30 261	12.73 263	8.77 257	21.38 267	15.70 264

DPSM_ROB	13.78 263	8.86 260	13.29 263	5.41 249	6.06 259	7.11 258	5.22 250	8.44 262	11.03 262	6.77 262	8.06 255	8.50 252	12.48 252	5.32 257	16.50 260	14.15 263	11.34 263	14.53 265	9.66 244	11.98 263	16.98 265	19.77 266	4.23 254	11.17 264	28.01 267	35.97 269	31.31 269	39.81 269

DPSM	13.78 263	8.86 260	13.29 263	5.41 249	6.06 259	7.11 258	5.22 250	8.44 262	11.03 262	6.77 262	8.06 255	8.50 252	12.48 252	5.32 257	16.50 260	14.15 263	11.34 263	14.53 265	9.66 244	11.98 263	16.98 265	19.77 266	4.23 254	11.17 264	28.01 267	35.97 269	31.31 269	39.81 269

HaxPig	22.04 266	23.70 269	21.75 268	25.21 269	25.39 270	24.72 271	26.63 270	22.90 270	21.18 266	28.97 271	26.14 269	24.63 267	19.57 259	25.91 269	23.99 264	21.35 266	24.94 270	26.23 268	24.50 264	23.01 268	18.91 267	16.86 265	28.89 270	21.36 267	10.50 260	12.89 263	9.72 259	15.23 262

MEDIAN_ROB	25.67 267	28.72 270	26.17 269	29.76 270	29.32 271	28.92 272	30.23 271	26.96 272	24.57 270	34.05 272	29.96 270	29.36 270	23.45 263	29.57 272	26.51 266	23.43 267	29.83 271	29.43 272	29.59 268	27.23 272	23.78 268	20.07 268	31.85 271	24.07 272	14.01 265	13.68 264	13.10 264	15.52 263

AVERAGE_ROB	27.45 269	31.34 271	28.53 273	32.94 272	32.07 273	32.12 273	33.33 272	29.89 273	27.53 271	35.87 273	31.94 271	32.32 271	25.95 268	33.08 273	28.98 267	25.93 268	31.35 272	30.24 273	31.55 270	29.19 273	25.74 269	22.05 269	34.79 272	27.26 273	13.89 264	10.58 261	11.65 263	11.11 258

DPSimNet_ROB		32.83 272	15.86 266	30.90 271	29.54 272	24.40 270	21.28 269	25.65 271	31.75 272	16.97 269	45.56 272	27.37 269	37.12 272	16.35 268	24.86 265	14.34 265		14.84 267	40.36 272	17.54 267	26.29 270	15.99 264	16.67 268	21.85 268		32.67 268	22.06 268	29.89 266

CasAABBNet	27.70 270	17.80 265	26.74 270	10.82 258	12.13 266	14.20 264	10.44 261	16.94 267	22.25 267	13.76 268	16.13 263	17.20 264	25.33 266	10.59 265	33.32 268	28.51 269	22.73 267	29.20 269	19.29 258	24.02 269	33.97 271	39.71 270	8.44 262	22.49 269	56.39 271	72.48 273	62.92 271	80.05 271

MyStereo03	27.79 271	17.81 266	26.76 271	10.89 259	12.21 267	14.30 265	10.52 262	16.99 268	22.25 267	13.60 266	16.76 264	17.12 262	25.15 264	10.72 266	33.33 269	28.65 270	22.80 268	29.24 270	19.39 259	24.22 270	34.12 272	40.41 271	8.65 263	22.50 270	56.30 269	72.43 271	63.01 272	80.17 272

MyStereo02	27.34 268	17.81 266	26.76 271	10.89 259	0.00 1	14.30 265	10.52 262	16.99 268	22.25 267	13.60 266	16.76 264	17.12 262	25.15 264	10.72 266	33.33 269	28.65 270	22.80 268	29.24 270	19.39 259	24.22 270	34.12 272	40.41 271	8.65 263	22.50 270	56.30 269	72.43 271	63.01 272	80.17 272

Low-res two-view benchmark