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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
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
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCDC_ROB	0.01 9	0.02 14	0.02 14	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCK	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

iinet-f	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

ADCMid	0.08 26	0.02 14	0.13 68	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 167	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 37	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23

ADCS	0.06 24	0.02 14	0.04 21	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 146	0.02 15	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 27	0.02 15

AnyNet_C01	0.08 26	0.03 23	0.04 21	0.02 15	0.03 21	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 173	0.02 15	0.03 23	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 25	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 23

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 25	0.03 23	0.02 15	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

LSM0	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

BEATNet_4x	0.08 26	0.03 23	0.06 30	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.47 174	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.03 22	0.03 23

ADCL	0.08 26	0.03 23	0.06 30	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.47 174	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.03 22	0.03 23

AnyNet_C32	0.12 48	0.03 23	0.07 32	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.02 15	2.33 207	0.04 27	0.04 27	0.03 21	0.02 15	0.03 24	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.04 28	0.03 24	0.03 22	0.02 15

ADCPNet	0.08 26	0.03 23	0.04 21	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.32 167	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.04 27	0.03 23

FADNet_RVC	0.10 33	0.03 23	0.04 21	0.03 23	0.04 28	0.05 32	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.03 21	0.04 27	0.04 27	0.03 21	0.04 28	0.03 24	0.03 24	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.04 28	0.04 28	0.03 24	1.63 212	0.03 23	0.03 24	0.04 28	0.03 22	0.04 28

FADNet	0.11 45	0.04 29	0.05 26	0.06 33	0.05 31	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.04 22	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.05 33	0.05 32	0.04 29	1.74 216	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 27	0.05 32

ADCRef	0.13 53	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.09 41	0.04 28	0.04 28	2.46 210	0.04 27	0.04 27	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.04 28	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.04 28

ADCP+	0.12 48	0.04 29	0.07 32	0.04 29	0.05 31	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.04 28	2.28 201	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.04 28

APVNet	0.09 31	0.06 34	0.04 21	0.06 33	0.04 28	0.05 32	0.04 28	0.05 32	1.08 197	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.05 32	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.05 33	0.04 28	0.05 33	0.04 28

FADNet-RVC	0.11 45	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.05 31	0.04 28	0.04 28	0.05 32	0.04 28	0.04 22	0.04 27	0.04 27	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.04 28	0.04 29	1.79 218	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.05 32

AASNet	0.05 21	0.08 37	0.08 35	0.07 35	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 34	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.05 35	0.06 35	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 33	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 32

SACVNet	0.05 21	0.08 37	0.08 35	0.07 35	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 34	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.05 35	0.06 35	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 33	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 32

AACVNet	0.05 21	0.08 37	0.08 35	0.07 35	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 34	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.05 35	0.06 35	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 33	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 32

FADNet-RVC-Resample	0.10 33	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 34	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 33	0.05 32	0.04 29	1.53 211	0.04 29	0.05 33	0.05 33	0.06 37	0.05 32

BEATNet-Init1	0.15 64	0.07 35	0.10 41	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 37	0.07 34	0.07 37	2.19 198	0.08 39	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 38	0.08 39	0.07 38	0.08 39	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 34	0.07 39	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 39

DeepPrunerF	0.15 64	0.07 35	0.10 41	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 37	0.07 34	0.07 37	2.19 198	0.08 39	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 38	0.08 39	0.07 38	0.08 39	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 34	0.07 39	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 39

FINET	0.07 25	0.08 37	0.07 32	0.08 38	0.07 38	0.08 40	0.07 37	0.08 40	0.07 37	0.08 29	0.07 38	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 38	0.07 38	0.07 38	0.07 37	0.07 38	0.08 40	0.07 38	0.07 34	0.06 38	0.07 38	0.07 38	0.08 40	0.06 38

SepStereo	0.09 31	0.09 41	0.09 38	0.09 41	0.10 43	0.09 41	0.08 40	0.09 41	0.08 40	0.09 30	0.08 39	0.09 41	0.09 41	0.08 41	0.08 41	0.09 41	0.09 41	0.08 41	0.09 41	0.08 39	0.09 41	0.08 41	0.09 37	0.09 41	0.10 41	0.08 41	0.10 41	0.09 41

AnonymousM	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

PVD	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

SHD	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

SAMSARA	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

XQC	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

RTSC	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

RTS	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

RTSA	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

MADNet+	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

MADNet++	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

JetRed	0.22 77	0.11 52	0.12 60	0.11 52	0.11 55	0.11 52	0.11 54	0.11 52	0.11 54	2.93 217	0.11 55	0.11 52	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.12 63	0.11 52	0.11 57	0.11 52	0.11 55	0.11 52	0.11 55	0.11 52	0.11 56	0.11 52	0.11 55	0.11 52	0.11 56

LRCNet_RVC	0.11 45	0.12 53	0.09 38	0.12 53	0.09 41	0.12 53	0.09 41	0.12 53	0.09 41	0.12 41	0.09 42	0.11 52	0.09 41	0.09 42	0.09 42	0.09 41	0.12 53	0.16 73	0.21 73	0.09 42	0.12 53	0.09 42	0.09 37	0.09 41	0.12 53	0.28 103	0.12 53	0.09 41

UNet	0.19 71	0.13 55	0.09 38	0.13 55	0.09 41	0.13 55	0.09 41	0.13 54	0.09 41	0.90 138	0.09 42	0.13 55	0.09 41	0.10 45	0.09 42	0.70 171	0.13 55	0.09 42	0.13 53	0.10 43	0.91 173	0.09 42	0.10 40	0.09 41	0.13 54	0.10 42	0.13 55	0.09 41

JetBlue	0.23 78	0.12 53	0.13 68	0.12 53	0.12 67	0.12 53	0.11 54	0.14 55	0.12 64	3.07 218	0.12 67	0.12 54	0.11 55	0.11 58	0.13 70	0.13 69	0.12 53	0.12 67	0.13 53	0.11 55	0.12 53	0.13 70	0.12 63	0.14 71	0.13 54	0.12 65	0.12 53	0.11 56

ProNet	0.12 48	0.18 66	0.11 54	0.14 56	0.10 43	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.11 54	0.14 42	0.10 44	0.14 56	0.10 44	0.10 45	0.11 54	0.10 43	0.15 62	0.10 43	0.14 55	0.10 43	0.14 55	0.10 44	0.11 52	0.10 44	0.15 61	0.10 42	0.14 56	0.10 45

IPLG	0.12 48	0.15 57	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.12 62	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.14 55	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.11 56	0.14 56	0.11 55	0.14 56	0.11 56

IPLGR_C	0.13 53	0.16 62	0.14 71	0.15 63	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.11 54	0.14 42	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.12 62	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.14 55	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.11 56	0.14 56	0.11 55	0.15 62	0.11 56

MIPNet	0.12 48	0.15 57	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.12 62	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.11 56	0.14 56	0.11 55	0.14 56	0.11 56

IPLGR	0.13 53	0.15 57	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.13 69	0.15 46	0.11 55	0.14 56	0.12 68	0.12 62	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.14 55	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.12 64	0.15 61	0.11 55	0.14 56	0.11 56

GMStereo	0.14 59	0.13 55	0.14 71	0.14 56	0.14 71	0.14 57	0.14 70	0.14 55	0.14 71	0.14 42	0.14 72	0.14 56	0.14 72	0.14 71	0.14 72	0.14 71	0.14 56	0.14 71	0.14 55	0.14 72	0.14 55	0.14 72	0.14 68	0.14 71	0.14 56	0.14 70	0.14 56	0.14 72
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PDISCO_ROB	0.50 126	0.15 57	0.11 54	0.16 64	3.16 232	0.13 55	0.12 65	0.14 55	0.12 64	0.15 46	0.11 55	2.55 221	0.11 55	2.20 220	0.13 70	0.12 63	0.16 64	0.10 43	0.14 55	0.12 67	0.15 63	0.12 66	0.12 63	0.12 64	0.15 61	0.10 42	2.75 220	0.09 41

CIPLG	0.13 53	0.15 57	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.15 63	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.12 62	0.12 65	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.12 64	0.15 61	0.12 65	0.15 62	0.12 64

ACRE	0.13 53	0.16 62	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.15 63	0.11 54	0.14 42	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.12 62	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.14 55	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.11 56	0.14 56	0.11 55	0.14 56	0.11 56

ICVP	0.13 53	0.16 62	0.11 54	0.16 64	0.11 55	0.16 65	0.11 54	0.16 65	0.11 54	0.16 52	0.11 55	0.16 66	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.16 64	0.11 57	0.16 64	0.11 55	0.16 64	0.11 55	0.11 52	0.11 56	0.16 65	0.11 55	0.16 64	0.11 56
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ELAS_RVC	0.14 59	0.18 66	0.11 54	0.19 69	0.11 55	0.18 67	0.13 69	0.16 65	0.11 54	0.17 53	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.09 42	0.11 54	0.12 63	0.17 67	0.10 43	0.18 67	0.11 55	0.18 66	0.11 55	0.10 40	0.11 56	0.19 70	0.11 55	0.19 68	0.12 64
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.14 59	0.23 78	0.10 41	0.19 69	0.11 55	0.20 70	0.11 54	0.16 65	0.10 43	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.09 42	0.11 54	0.11 54	0.16 64	0.10 43	0.17 65	0.11 55	0.18 66	0.11 55	0.09 37	0.10 44	0.18 67	0.11 55	0.19 68	0.12 64
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	0.23 78	0.18 66	0.13 68	0.18 67	0.12 67	0.18 67	0.80 181	0.17 68	0.12 64	0.88 137	0.12 67	0.17 68	0.12 68	0.13 69	0.12 65	0.12 63	0.18 69	0.12 67	0.18 67	0.12 67	1.18 191	0.13 70	0.12 63	0.12 64	0.18 67	0.13 69	0.18 66	0.12 64

HSM	0.14 59	0.17 65	0.11 54	0.17 66	0.11 55	0.17 66	0.12 65	0.17 68	0.11 54	0.17 53	0.11 55	0.17 68	0.11 55	0.12 62	0.12 65	0.12 63	0.17 67	0.12 67	0.17 65	0.12 67	0.17 65	0.12 66	0.12 63	0.12 64	0.17 66	0.12 65	0.17 65	0.12 64

DeepPruner_ROB	0.15 64	0.18 66	0.12 60	0.18 67	0.12 67	0.18 67	0.12 65	0.18 70	0.13 69	0.18 55	0.12 67	0.18 70	0.12 68	0.13 69	0.12 65	0.13 69	0.18 69	0.13 70	0.18 67	0.12 67	0.19 68	0.12 66	0.13 67	0.12 64	0.18 67	0.12 65	0.18 66	0.12 64

SGM_RVC	0.14 59	0.19 70	0.11 54	0.20 71	0.11 55	0.20 70	0.12 65	0.18 70	0.12 64	0.18 55	0.12 67	0.19 71	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.18 69	0.11 57	0.19 70	0.11 55	0.19 68	0.11 55	0.11 52	0.11 56	0.20 71	0.11 55	0.20 70	0.12 64
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV_Zeroshot_test	0.18 68	0.22 74	0.18 81	0.21 73	0.18 81	0.20 70	0.17 77	0.20 72	0.16 73	0.25 67	0.16 75	0.21 73	0.17 77	0.16 75	0.18 81	0.15 73	0.20 72	0.16 73	0.20 71	0.18 82	0.21 72	0.17 79	0.17 72	0.17 76	0.20 71	0.17 77	0.20 70	0.16 73

DAS	0.20 75	0.20 71	0.20 86	0.20 71	0.20 86	0.20 70	0.20 86	0.20 72	0.20 85	0.20 57	0.20 86	0.20 72	0.20 86	0.20 85	0.20 87	0.20 82	0.20 72	0.20 88	0.20 71	0.20 87	0.20 70	0.20 87	0.20 83	0.20 86	0.20 71	0.20 85	0.20 70	0.20 85

LALA_ROB	0.15 64	0.21 72	0.12 60	0.21 73	0.12 67	0.20 70	0.14 70	0.20 72	0.12 64	0.22 60	0.12 67	0.16 66	0.12 68	0.10 45	0.12 65	0.12 63	0.21 74	0.11 57	0.22 74	0.12 67	0.20 70	0.12 66	0.11 52	0.12 64	0.21 74	0.14 70	0.21 73	0.13 71

MIM_Stereo	0.19 71	0.23 78	0.18 81	0.22 75	0.16 74	0.22 76	0.16 75	0.21 75	0.16 73	0.22 60	0.17 77	0.21 73	0.17 77	0.20 85	0.18 81	0.17 75	0.22 76	0.18 84	0.22 74	0.16 75	0.21 72	0.16 75	0.17 72	0.17 76	0.21 74	0.16 75	0.22 74	0.20 85

dd	0.18 68	0.22 74	0.16 73	0.22 75	0.15 72	0.22 76	0.15 72	0.21 75	0.15 72	0.21 58	0.15 73	0.21 73	0.15 73	0.15 72	0.15 74	0.15 73	0.22 76	0.14 71	0.22 74	0.14 72	0.22 75	0.15 73	0.16 70	0.15 73	0.23 80	0.15 72	0.22 74	0.16 73

WAO-6	0.30 91	0.22 74	0.23 89	0.22 75	0.23 92	0.23 83	0.22 90	0.22 77	0.23 91	2.21 200	0.22 90	0.22 76	0.22 90	0.22 88	0.22 91	0.23 86	0.22 76	0.23 93	0.22 74	0.22 90	0.22 75	0.22 88	0.22 86	0.22 91	0.23 80	0.23 91	0.22 74	0.22 89

IMH-64-1	0.29 88	0.23 78	0.23 89	0.23 81	0.22 88	0.22 76	0.23 91	0.22 77	0.22 89	2.02 192	0.23 91	0.23 81	0.22 90	0.23 91	0.23 92	0.23 86	0.23 81	0.22 90	0.23 81	0.22 90	0.22 75	0.22 88	0.22 86	0.22 91	0.22 76	0.22 89	0.22 74	0.22 89

IMH-64	0.29 88	0.23 78	0.23 89	0.23 81	0.22 88	0.22 76	0.23 91	0.22 77	0.22 89	2.02 192	0.23 91	0.23 81	0.22 90	0.23 91	0.23 92	0.23 86	0.23 81	0.22 90	0.23 81	0.22 90	0.22 75	0.22 88	0.22 86	0.22 91	0.22 76	0.22 89	0.22 74	0.22 89

MSKI-zero shot	0.19 71	0.21 72	0.16 73	0.22 75	0.16 74	0.23 83	0.17 77	0.22 77	0.17 78	0.22 60	0.17 77	0.22 76	0.16 75	0.19 84	0.16 75	0.17 75	0.23 81	0.16 73	0.22 74	0.16 75	0.22 75	0.17 79	0.16 70	0.17 76	0.22 76	0.19 84	0.22 74	0.16 73

dad	0.18 68	0.23 78	0.16 73	0.22 75	0.15 72	0.22 76	0.15 72	0.22 77	0.16 73	0.21 58	0.15 73	0.22 76	0.15 73	0.15 72	0.16 75	0.17 75	0.23 81	0.17 77	0.23 81	0.15 74	0.22 75	0.15 73	0.15 69	0.15 73	0.22 76	0.15 72	0.22 74	0.16 73

GEStereo_RVC	0.36 107	0.23 78	0.18 81	0.23 81	0.18 81	0.23 83	0.19 84	0.22 77	0.19 84	0.24 65	0.20 86	0.24 86	0.18 84	0.18 81	0.18 81	0.21 83	0.25 89	0.18 84	0.22 74	0.18 82	0.23 81	0.18 84	0.19 81	0.20 86	0.23 80	0.20 85	4.43 236	0.19 84

iResNetv2_ROB	0.20 75	0.22 74	0.19 85	0.23 81	0.19 84	0.22 76	0.17 77	0.22 77	0.17 78	0.22 60	0.17 77	0.22 76	0.17 77	0.18 81	0.18 81	0.19 81	0.22 76	0.17 77	0.23 81	0.17 77	0.25 83	0.18 84	0.17 72	0.18 83	0.23 80	0.17 77	0.25 88	0.17 78

iResNet	0.19 71	0.23 78	0.17 77	0.22 75	0.17 77	0.22 76	0.19 84	0.22 77	0.17 78	0.22 60	0.17 77	0.22 76	0.17 77	0.17 76	0.17 78	0.17 75	0.22 76	0.17 77	0.22 74	0.17 77	0.23 81	0.17 79	0.18 79	0.17 76	0.23 80	0.17 77	0.23 81	0.17 78

MMNet	0.30 91	0.24 85	0.17 77	0.24 85	0.17 77	0.24 86	0.17 77	0.23 85	0.18 82	1.21 161	0.17 77	0.23 81	0.17 77	0.17 76	0.17 78	0.89 180	0.24 85	0.17 77	0.24 85	0.17 77	1.22 195	0.16 75	0.17 72	0.17 76	0.24 85	0.17 77	0.24 82	0.17 78

delet	0.30 91	0.24 85	0.17 77	0.24 85	0.17 77	0.24 86	0.17 77	0.23 85	0.16 73	1.21 161	0.17 77	0.24 86	0.17 77	0.17 76	0.17 78	0.91 184	0.24 85	0.17 77	0.24 85	0.17 77	1.23 197	0.17 79	0.17 72	0.17 76	0.24 85	0.17 77	0.24 82	0.17 78

UPFNet	0.29 88	0.24 85	0.16 73	0.24 85	0.16 74	0.24 86	0.16 75	0.23 85	0.16 73	1.19 159	0.16 75	0.23 81	0.16 75	0.17 76	0.16 75	0.89 180	0.24 85	0.16 73	0.24 85	0.18 82	1.20 193	0.16 75	0.17 72	0.16 75	0.24 85	0.16 75	0.24 82	0.16 73

psm_up	0.30 91	0.24 85	0.17 77	0.25 88	0.17 77	0.24 86	0.17 77	0.24 88	0.17 78	1.20 160	0.17 77	0.23 81	0.17 77	0.17 76	0.18 81	0.90 183	0.24 85	0.17 77	0.25 89	0.17 77	1.24 200	0.17 79	0.17 72	0.17 76	0.24 85	0.17 77	0.24 82	0.17 78

UNDER WATER-64	0.31 99	0.25 89	0.25 95	0.26 93	0.26 96	0.25 91	0.26 98	0.25 89	0.26 100	1.69 179	0.26 101	0.25 88	0.25 96	0.25 96	0.26 102	0.26 94	0.25 89	0.26 100	0.26 92	0.26 101	0.25 83	0.25 94	0.25 93	0.25 97	0.26 94	0.26 99	0.25 88	0.26 101

LoS_RVC	0.25 80	0.25 89	0.25 95	0.25 88	0.25 94	0.25 91	0.25 96	0.25 89	0.25 94	0.25 67	0.25 97	0.25 88	0.25 96	0.26 98	0.25 97	0.26 94	0.25 89	0.25 96	0.26 92	0.25 97	0.25 83	0.25 94	0.25 93	0.25 97	0.25 90	0.25 95	0.25 88	0.25 96

tt_ll	0.25 80	0.25 89	0.25 95	0.25 88	0.25 94	0.25 91	0.25 96	0.25 89	0.25 94	0.25 67	0.25 97	0.25 88	0.25 96	0.26 98	0.25 97	0.26 94	0.25 89	0.25 96	0.26 92	0.25 97	0.25 83	0.25 94	0.25 93	0.25 97	0.25 90	0.25 95	0.25 88	0.25 96

CAS	0.25 80	0.25 89	0.25 95	0.25 88	0.26 96	0.26 96	0.26 98	0.25 89	0.25 94	0.25 67	0.25 97	0.25 88	0.25 96	0.25 96	0.25 97	0.25 91	0.26 95	0.25 96	0.26 92	0.26 101	0.25 83	0.25 94	0.25 93	0.26 100	0.25 90	0.26 99	0.25 88	0.25 96

CFNet	0.55 140	0.25 89	0.18 81	0.25 88	0.18 81	0.25 91	0.18 83	0.25 89	0.18 82	0.25 67	0.18 84	0.25 88	0.18 84	0.18 81	0.18 81	0.18 79	0.25 89	0.18 84	0.25 89	0.18 82	5.31 246	4.36 246	0.18 79	0.18 83	0.25 90	0.18 83	0.25 88	0.18 83

LoS	0.25 80	0.25 89	0.27 99	0.27 94	0.26 96	0.25 91	0.26 98	0.26 94	0.25 94	0.26 73	0.25 97	0.25 88	0.25 96	0.26 98	0.25 97	0.25 91	0.25 89	0.25 96	0.25 89	0.25 97	0.27 89	0.25 94	0.26 97	0.26 100	0.26 94	0.25 95	0.25 88	0.25 96

SQANet	0.33 102	0.28 96	0.28 102	0.28 98	0.28 104	0.29 98	0.28 106	0.28 95	0.28 106	1.59 177	0.28 107	0.28 97	0.28 104	0.28 107	0.28 107	0.28 102	0.28 98	0.28 103	0.29 98	0.28 104	0.28 91	0.28 105	0.28 101	0.28 106	0.28 97	0.28 103	0.28 95	0.28 105

DISCO	0.59 145	0.29 97	0.22 88	0.27 94	5.05 249	0.30 99	0.21 88	0.28 95	0.21 87	0.27 74	0.21 88	0.27 95	0.20 86	0.21 87	0.21 88	0.21 83	0.27 97	0.21 89	0.27 96	0.21 89	0.27 89	0.23 92	0.21 84	0.21 89	0.27 96	0.21 87	5.06 242	0.22 89

DLNR_Zeroshot_test	0.27 84	0.30 99	0.23 89	0.30 99	0.22 88	0.31 100	0.24 94	0.29 97	0.23 91	0.38 87	0.23 91	0.29 98	0.23 93	0.22 88	0.23 92	0.23 86	0.30 100	0.34 121	0.29 98	0.23 94	0.29 93	0.29 115	0.22 86	0.23 94	0.30 99	0.23 91	0.30 97	0.23 93

CASnet	0.32 100	0.53 140	0.34 118	0.27 94	0.31 120	0.34 105	0.29 118	0.31 98	0.32 119	0.25 67	0.31 120	0.27 95	0.40 137	0.45 137	0.27 104	0.30 112	0.26 95	0.40 135	0.28 97	0.37 131	0.28 91	0.39 133	0.29 107	0.40 138	0.29 98	0.28 103	0.24 82	0.30 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SPstereo	0.27 84	0.33 103	0.23 89	0.32 102	0.23 92	0.31 100	0.23 91	0.31 98	0.23 91	0.31 75	0.24 94	0.31 100	0.23 93	0.23 91	0.23 92	0.23 86	0.31 101	0.23 93	0.31 100	0.23 94	0.31 94	0.23 92	0.23 90	0.23 94	0.31 100	0.23 91	0.31 98	0.23 93

FCDSN-DC	0.44 119	0.31 100	0.35 119	0.34 105	0.28 104	0.35 107	0.30 121	0.32 100	0.25 94	1.32 167	0.24 94	1.00 182	0.32 118	0.35 118	0.34 121	0.30 112	0.72 166	0.37 128	0.48 147	0.32 122	0.53 149	0.49 156	0.23 90	0.29 114	0.50 147	0.42 143	0.61 157	0.71 175
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
anonymity	0.30 91	0.34 105	0.27 99	0.33 103	0.27 101	0.33 103	0.28 106	0.33 101	0.28 106	0.33 76	0.28 107	0.33 101	0.28 104	0.28 107	0.28 107	0.28 102	0.34 104	0.28 103	0.34 104	0.28 104	0.34 97	0.27 101	0.27 99	0.27 103	0.34 104	0.28 103	0.34 103	0.28 105

GES	0.43 118	0.41 115	0.31 114	0.35 110	0.30 118	0.47 145	0.28 106	0.33 101	0.28 106	0.35 81	0.29 115	2.95 222	0.38 130	0.35 118	0.30 117	0.34 121	0.34 104	0.30 115	0.33 101	0.30 118	0.35 102	0.30 117	0.33 119	0.33 122	0.33 102	0.31 120	0.33 99	0.29 114

MLCV	0.30 91	0.33 103	0.28 102	0.34 105	0.28 104	0.33 103	0.28 106	0.33 101	0.29 114	0.33 76	0.27 104	0.33 101	0.28 104	0.26 98	0.29 115	0.28 102	0.33 103	0.28 103	0.33 101	0.28 104	0.33 96	0.27 101	0.28 101	0.28 106	0.33 102	0.28 103	0.33 99	0.28 105

iResNet_ROB	0.28 87	0.32 102	0.24 94	0.33 103	0.26 96	0.32 102	0.24 94	0.33 101	0.25 94	0.33 76	0.24 94	0.35 106	0.24 95	0.23 91	0.24 96	0.25 91	0.32 102	0.24 95	0.36 110	0.24 96	0.32 95	0.28 105	0.24 92	0.24 96	0.32 101	0.24 94	0.33 99	0.24 95

DN-CSS_ROB	0.30 91	0.34 105	0.29 107	0.34 105	0.27 101	0.34 105	0.28 106	0.33 101	0.27 102	0.34 79	0.27 104	0.34 103	0.28 104	0.29 109	0.27 104	0.26 94	0.35 107	0.29 112	0.33 101	0.28 104	0.34 97	0.28 105	0.28 101	0.27 103	0.34 104	0.28 103	0.33 99	0.28 105

TorneroNet-64	0.69 156	0.65 145	0.30 111	0.27 94	0.47 149	0.28 97	0.35 126	0.34 106	0.80 179	7.93 252	0.29 115	0.30 99	0.31 115	0.81 178	0.28 107	0.27 101	0.29 99	0.28 103	0.85 178	0.83 183	0.62 156	0.28 105	0.30 115	0.28 106	0.52 153	0.29 116	0.29 96	0.27 104

iRaft-Stereo_20w	0.30 91	0.46 125	0.27 99	0.34 105	0.26 96	0.35 107	0.28 106	0.34 106	0.26 100	0.34 79	0.26 101	0.34 103	0.26 102	0.26 98	0.26 102	0.26 94	0.34 104	0.26 100	0.34 104	0.26 101	0.34 97	0.26 100	0.26 97	0.26 100	0.34 104	0.26 99	0.34 103	0.26 101

HGLStereo	0.27 84	0.25 89	0.21 87	0.35 110	0.21 87	0.35 107	0.21 88	0.34 106	0.21 87	0.39 90	0.21 88	0.34 103	0.21 89	0.22 88	0.21 88	0.21 83	0.35 107	0.22 90	0.35 107	0.22 90	0.35 102	0.22 88	0.21 84	0.21 89	0.35 107	0.21 87	0.35 105	0.21 88

MyStereo	0.47 122	3.97 211	0.31 114	0.34 105	0.32 122	0.36 112	0.30 121	0.35 109	0.31 118	0.51 112	0.45 144	0.35 106	0.31 115	0.31 113	0.32 120	0.31 114	0.35 107	0.31 117	0.34 104	0.31 120	0.34 97	0.32 120	0.31 116	0.32 120	0.35 107	0.31 120	0.35 105	0.30 119

EKT-Stereo	0.36 107	0.50 137	0.30 111	0.40 128	0.29 113	0.40 128	0.29 118	0.35 109	0.30 116	0.47 109	0.30 118	0.35 106	0.32 118	0.29 109	0.34 121	0.33 120	0.59 156	0.31 117	0.39 125	0.29 113	0.37 107	0.38 128	0.29 107	0.31 119	0.58 159	0.28 103	0.51 148	0.29 114

DMCA	0.36 107	0.38 110	0.37 121	0.35 110	0.35 128	0.35 107	0.36 128	0.35 109	0.36 128	0.36 85	0.37 130	0.36 112	0.36 128	0.36 122	0.35 123	0.37 126	0.36 112	0.36 126	0.36 110	0.36 130	0.36 106	0.35 124	0.36 125	0.36 130	0.37 112	0.36 127	0.36 109	0.36 128

ETE_ROB	0.35 106	0.35 108	0.35 119	0.35 110	0.35 128	0.35 107	0.35 126	0.35 109	0.35 126	0.35 81	0.35 125	0.35 106	0.35 124	0.35 118	0.35 123	0.35 123	0.35 107	0.35 125	0.35 107	0.35 127	0.35 102	0.35 124	0.35 123	0.35 128	0.35 107	0.35 125	0.35 105	0.35 126

Any-RAFT	0.32 100	0.45 123	0.29 107	0.36 114	0.29 113	0.36 112	0.29 118	0.36 113	0.29 114	0.35 81	0.29 115	0.35 106	0.28 104	0.27 104	0.28 107	0.28 102	0.35 107	0.28 103	0.35 107	0.28 104	0.35 102	0.28 105	0.29 107	0.29 114	0.36 110	0.29 116	0.36 109	0.29 114

CES	0.38 111	0.34 105	0.44 134	0.43 138	0.33 124	0.37 116	0.44 146	0.37 114	0.38 130	0.45 105	0.35 125	0.35 106	0.41 138	0.45 137	0.36 125	0.36 124	0.36 112	0.45 143	0.43 134	0.35 127	0.34 97	0.46 142	0.36 125	0.36 130	0.42 132	0.34 124	0.35 105	0.38 130

XPNet_ROB	0.37 110	0.37 109	0.37 121	0.37 115	0.37 130	0.37 116	0.37 132	0.37 114	0.37 129	0.37 86	0.37 130	0.37 113	0.37 129	0.37 123	0.37 128	0.37 126	0.37 114	0.37 128	0.37 112	0.37 131	0.37 107	0.37 127	0.37 127	0.37 132	0.37 112	0.37 131	0.37 111	0.37 129

WAO-7	0.46 120	0.38 110	0.38 123	0.38 118	0.38 133	0.38 119	0.38 134	0.38 116	0.38 130	2.57 211	0.38 132	0.38 116	0.38 130	0.38 124	0.38 129	0.38 128	0.38 116	0.38 130	0.38 115	0.38 133	0.38 109	0.38 128	0.38 129	0.38 133	0.38 114	0.38 132	0.38 112	0.38 130

Venus	0.46 120	0.38 110	0.40 126	0.38 118	0.38 133	0.39 125	0.38 134	0.38 116	0.38 130	2.71 213	0.38 132	0.38 116	0.38 130	0.38 124	0.38 129	0.38 128	0.38 116	0.38 130	0.38 115	0.38 133	0.38 109	0.38 128	0.38 129	0.38 133	0.38 114	0.38 132	0.39 121	0.38 130

IMH	0.47 122	0.40 114	0.39 125	0.38 118	0.38 133	0.38 119	0.38 134	0.38 116	0.40 135	2.79 215	0.38 132	0.38 116	0.38 130	0.38 124	0.38 129	0.38 128	0.39 125	0.38 130	0.38 115	0.40 137	0.38 109	0.38 128	0.38 129	0.38 133	0.38 114	0.38 132	0.38 112	0.38 130

CFNet_pseudo	1.01 187	9.78 244	0.29 107	0.38 118	0.28 104	0.38 119	0.28 106	0.38 116	0.28 106	0.39 90	0.28 107	0.39 120	0.28 104	9.50 251	0.29 115	0.28 102	0.38 116	0.28 103	0.38 115	0.28 104	0.38 109	0.28 105	0.28 101	0.28 106	0.38 114	0.28 103	0.38 112	0.28 105

pcwnet_v2	1.01 187	9.73 243	0.28 102	0.38 118	0.28 104	0.38 119	0.28 106	0.38 116	0.28 106	0.38 87	0.28 107	0.39 120	0.28 104	9.61 252	0.28 107	0.28 102	0.38 116	0.28 103	0.38 115	0.28 104	0.38 109	0.28 105	0.29 107	0.28 106	0.38 114	0.28 103	0.38 112	0.28 105

UCFNet_RVC	1.03 190	10.10 247	0.28 102	0.38 118	0.28 104	0.39 125	0.28 106	0.38 116	0.28 106	0.39 90	0.28 107	0.39 120	0.29 113	9.62 253	0.28 107	0.28 102	0.38 116	0.28 103	0.38 115	0.28 104	0.39 117	0.28 105	0.29 107	0.28 106	0.39 122	0.28 103	0.38 112	0.29 114

RAFT-Test	0.34 104	0.45 123	0.30 111	0.38 118	0.32 122	0.40 128	0.32 124	0.39 122	0.32 119	0.39 90	0.30 118	0.37 113	0.29 113	0.30 112	0.30 117	0.29 110	0.38 116	0.30 115	0.38 115	0.29 113	0.38 109	0.29 115	0.29 107	0.30 118	0.38 114	0.30 118	0.38 112	0.30 119

RAFT + AFF	0.34 104	0.29 97	0.32 117	0.31 100	0.30 118	0.39 125	0.32 124	0.39 122	0.30 116	0.39 90	0.32 121	0.39 120	0.32 118	0.35 118	0.36 125	0.32 119	0.38 116	0.31 117	0.38 115	0.31 120	0.38 109	0.28 105	0.37 127	0.34 124	0.38 114	0.30 118	0.38 112	0.28 105

HanzoNet	0.47 122	0.39 113	0.38 123	0.38 118	0.38 133	0.38 119	0.38 134	0.40 124	0.38 130	2.63 212	0.38 132	0.38 116	0.38 130	0.38 124	0.38 129	0.39 132	0.38 116	0.38 130	0.38 115	0.42 143	0.38 109	0.39 133	0.39 133	0.38 133	0.38 114	0.38 132	0.38 112	0.39 135

DGSMNet	0.33 102	0.42 120	0.28 102	0.40 128	0.28 104	0.40 128	0.28 106	0.40 124	0.28 106	0.40 95	0.28 107	0.39 120	0.28 104	0.27 104	0.28 107	0.28 102	0.40 129	0.28 103	0.42 133	0.29 113	0.41 122	0.31 118	0.29 107	0.28 106	0.41 127	0.28 103	0.42 129	0.29 114

GwcNet-ADL	0.41 114	0.41 115	0.41 127	0.41 134	0.41 138	0.41 131	0.41 139	0.41 126	0.41 137	0.41 96	0.41 138	0.41 125	0.41 138	0.41 130	0.41 139	0.41 133	0.41 130	0.41 137	0.41 129	0.41 138	0.41 122	0.41 136	0.41 135	0.41 139	0.41 127	0.41 138	0.41 125	0.41 137

PSMNet-ADL	0.41 114	0.41 115	0.41 127	0.41 134	0.41 138	0.41 131	0.41 139	0.41 126	0.41 137	0.41 96	0.41 138	0.41 125	0.41 138	0.41 130	0.41 139	0.41 133	0.41 130	0.41 137	0.41 129	0.41 138	0.41 122	0.41 136	0.41 135	0.41 139	0.41 127	0.41 138	0.41 125	0.41 137

GANet-ADL	0.41 114	0.41 115	0.41 127	0.41 134	0.41 138	0.41 131	0.41 139	0.41 126	0.41 137	0.41 96	0.41 138	0.41 125	0.41 138	0.41 130	0.41 139	0.41 133	0.41 130	0.41 137	0.41 129	0.41 138	0.41 122	0.41 136	0.41 135	0.41 139	0.41 127	0.41 138	0.41 125	0.41 137

ADLNet	0.41 114	0.41 115	0.41 127	0.41 134	0.41 138	0.41 131	0.41 139	0.41 126	0.41 137	0.41 96	0.41 138	0.41 125	0.41 138	0.41 130	0.41 139	0.41 133	0.41 130	0.41 137	0.41 129	0.41 138	0.41 122	0.41 136	0.41 135	0.41 139	0.41 127	0.41 138	0.41 125	0.41 137

ccs_rob	1.00 183	10.06 246	0.31 114	0.44 139	0.31 120	0.43 138	0.31 123	0.43 130	0.32 119	0.45 105	0.32 121	1.20 198	0.31 115	7.02 250	0.31 119	0.31 114	0.44 134	0.31 117	0.44 135	0.32 122	0.44 128	0.31 118	0.32 117	0.32 120	0.44 133	0.32 122	0.43 130	0.31 122

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 111	1.06 167	0.54 154	0.59 160	0.27 101	0.46 139	0.27 101	0.46 131	0.27 102	0.46 107	0.27 104	0.46 134	0.26 102	0.27 104	0.27 104	0.26 94	0.46 135	0.26 100	0.45 136	0.30 118	0.46 129	0.27 101	0.27 99	0.27 103	0.46 134	0.27 102	0.45 131	0.26 101

otaku	0.52 130	0.46 125	0.48 141	0.46 140	0.46 145	0.46 139	0.46 148	0.46 131	0.47 150	1.88 182	0.46 145	0.46 134	0.46 146	0.46 139	0.46 146	0.46 140	0.47 139	0.46 144	0.46 137	0.46 146	0.47 133	0.46 142	0.46 141	0.46 146	0.47 140	0.46 145	0.46 132	0.47 146

Ntro	0.53 134	0.47 130	0.50 147	0.46 140	0.48 154	0.47 145	0.47 152	0.46 131	0.46 146	2.05 194	0.47 149	0.47 138	0.49 157	0.47 143	0.47 150	0.46 140	0.48 143	0.46 144	0.49 150	0.46 146	0.47 133	0.46 142	0.46 141	0.47 149	0.46 134	0.46 145	0.47 136	0.47 146

Dean	0.52 130	0.46 125	0.48 141	0.46 140	0.46 145	0.46 139	0.46 148	0.46 131	0.46 146	1.90 183	0.46 145	0.47 138	0.46 146	0.46 139	0.46 146	0.46 140	0.48 143	0.46 144	0.46 137	0.46 146	0.46 129	0.46 142	0.46 141	0.46 146	0.46 134	0.46 145	0.46 132	0.46 143

ACVNet-4b	0.53 134	0.46 125	0.47 136	0.46 140	0.46 145	0.46 139	0.46 148	0.46 131	0.46 146	2.17 197	0.46 145	0.46 134	0.47 149	0.46 139	0.46 146	0.46 140	0.46 135	0.46 144	0.46 137	0.46 146	0.46 129	0.46 142	0.46 141	0.47 149	0.46 134	0.46 145	0.46 132	0.46 143

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 158	6.91 228	0.46 135	0.46 140	0.46 145	0.46 139	0.46 148	0.46 131	0.46 146	0.46 107	0.46 145	0.46 134	0.46 146	0.46 139	0.46 146	0.46 140	0.46 135	0.46 144	0.46 137	0.46 146	0.47 133	0.46 142	0.46 141	0.46 146	0.46 134	0.46 145	0.46 132	0.46 143

HaxPig	0.52 130	0.48 133	0.47 136	0.47 145	0.47 149	0.47 145	0.47 152	0.47 137	0.47 150	1.80 180	0.47 149	0.47 138	0.47 149	0.47 143	0.47 150	0.47 147	0.47 139	0.47 150	0.47 141	0.47 151	0.47 133	0.47 150	0.47 147	0.47 149	0.47 140	0.47 151	0.47 136	0.47 146

UNDER WATER	0.52 130	0.47 130	0.47 136	0.47 145	0.47 149	0.47 145	0.47 152	0.47 137	0.47 150	1.90 183	0.47 149	0.47 138	0.47 149	0.47 143	0.47 150	0.47 147	0.46 135	0.47 150	0.47 141	0.47 151	0.46 129	0.47 150	0.47 147	0.48 153	0.47 140	0.47 151	0.47 136	0.47 146

4D-IteraStereo	0.67 154	3.40 207	1.05 186	0.71 171	0.83 183	0.47 145	0.27 101	0.47 137	0.27 102	0.35 81	0.26 101	0.68 163	0.84 182	0.41 130	0.54 162	0.89 180	0.74 170	0.88 185	0.73 170	0.87 185	0.42 127	0.27 101	0.28 101	0.28 106	0.36 110	0.28 103	0.68 161	0.90 183

RainbowNet	0.53 134	0.48 133	0.48 141	0.48 149	0.48 154	0.48 151	0.48 156	0.48 140	0.48 154	1.92 185	0.48 154	0.48 143	0.48 153	0.48 148	0.48 155	0.48 150	0.48 143	0.48 154	0.48 147	0.48 155	0.48 139	0.48 153	0.48 150	0.48 153	0.48 145	0.48 155	0.48 141	0.48 152

notaker	0.54 139	0.48 133	0.48 141	0.48 149	0.48 154	0.48 151	0.49 159	0.48 140	0.48 154	1.95 188	0.48 154	0.48 143	0.48 153	0.48 148	0.48 155	0.48 150	0.48 143	0.48 154	0.48 147	0.48 155	0.49 142	0.48 153	0.48 150	0.49 156	0.48 145	0.48 155	0.48 141	0.49 153

LVE	0.53 134	0.47 130	0.48 141	0.47 145	0.47 149	0.47 145	0.47 152	0.48 140	0.47 150	1.96 189	0.47 149	0.47 138	0.47 149	0.47 143	0.47 150	0.47 147	0.47 139	0.47 150	0.47 141	0.47 151	0.47 133	0.47 150	0.47 147	0.47 149	0.47 140	0.47 151	0.47 136	0.47 146

ACVNet_1	0.53 134	0.46 125	0.48 141	0.47 145	0.47 149	0.46 139	0.48 156	0.48 140	0.48 154	2.07 195	0.47 149	0.48 143	0.48 153	0.47 143	0.47 150	0.46 140	0.49 147	0.47 150	0.47 141	0.47 151	0.48 139	0.46 142	0.46 141	0.48 153	0.47 140	0.47 151	0.48 141	0.47 146

ACVNet_2	0.55 140	0.49 136	0.50 147	0.49 151	0.49 158	0.49 153	0.49 159	0.49 144	0.49 158	2.14 196	0.49 156	0.50 147	0.49 157	0.49 150	0.49 158	0.49 153	0.50 149	0.49 158	0.50 153	0.49 158	0.49 142	0.49 156	0.49 152	0.50 157	0.50 147	0.49 157	0.50 146	0.49 153

HH	0.66 151	2.13 192	0.47 136	0.37 115	0.29 113	0.36 112	0.27 101	0.49 144	0.44 143	0.78 129	0.68 174	0.67 161	0.90 184	0.62 161	0.90 184	0.53 158	0.88 178	0.48 154	0.37 112	0.29 113	0.63 157	0.66 175	0.66 169	0.51 159	1.06 188	0.61 170	1.08 186	0.60 164

HanStereo	0.66 151	2.13 192	0.47 136	0.37 115	0.29 113	0.36 112	0.27 101	0.49 144	0.44 143	0.78 129	0.68 174	0.67 161	0.90 184	0.62 161	0.90 184	0.53 158	0.88 178	0.48 154	0.37 112	0.29 113	0.63 157	0.66 175	0.66 169	0.51 159	1.06 188	0.61 170	1.08 186	0.60 164

KSHMR	0.85 174	0.72 146	0.51 150	0.49 151	0.49 158	0.51 155	1.07 197	0.50 147	0.48 154	6.04 246	0.52 159	0.66 159	0.98 190	0.49 150	0.77 177	0.49 153	1.17 195	0.51 161	0.49 150	1.06 195	0.51 145	0.49 156	0.49 152	0.51 159	1.04 186	0.49 157	0.81 173	0.72 176

CFNet_RVC	0.93 178	8.54 241	0.41 127	0.56 157	0.37 130	0.56 158	0.37 132	0.50 147	0.40 135	0.56 116	5.24 250	0.56 153	0.34 122	0.40 129	0.41 139	0.34 121	0.53 152	0.40 135	0.56 160	0.38 133	0.52 147	0.40 135	0.40 134	0.41 139	0.56 156	0.40 137	0.56 153	0.40 136

SANet	0.50 126	0.50 137	0.50 147	0.50 153	0.50 161	0.50 154	0.50 161	0.50 147	0.50 159	0.50 110	0.50 157	0.50 147	0.50 159	0.50 153	0.50 160	0.50 156	0.50 149	0.50 159	0.50 153	0.50 160	0.50 144	0.50 160	0.50 154	0.50 157	0.50 147	0.50 159	0.50 146	0.50 155

MyStereo03	0.79 167	4.96 223	0.60 161	0.72 173	0.58 167	0.77 172	0.44 146	0.51 150	0.55 162	0.73 125	0.60 168	0.68 163	0.61 169	0.63 164	0.62 170	0.66 170	0.70 163	0.55 163	0.69 166	0.65 172	0.71 162	0.57 164	0.58 161	0.61 171	0.68 164	0.60 168	0.75 167	0.63 169

ktn	0.84 172	1.15 171	0.54 154	1.16 199	1.26 208	0.51 155	0.53 164	0.51 150	0.66 174	4.54 236	0.51 158	0.52 151	0.52 163	0.66 171	0.51 161	0.51 157	1.37 206	1.17 202	0.49 150	0.51 161	1.23 197	0.51 162	0.67 171	0.51 159	0.51 151	0.68 176	0.51 148	0.51 157

TorneroNet	1.15 195	1.10 170	0.51 150	0.69 167	0.51 162	1.10 191	0.50 161	0.51 150	0.51 160	13.92 253	1.17 203	0.49 146	0.51 162	0.54 154	0.48 155	0.49 153	0.49 147	0.65 174	0.70 167	0.49 158	0.51 145	0.49 156	0.67 171	1.36 212	0.51 151	0.50 159	0.52 150	1.23 205

PML	0.39 113	0.56 142	0.29 107	0.55 156	0.28 104	0.56 158	0.28 106	0.51 150	0.28 106	0.50 110	0.28 107	0.51 149	0.28 104	0.29 109	0.28 107	0.29 110	0.56 154	0.29 112	0.57 161	0.28 104	0.56 151	0.28 105	0.28 101	0.29 114	0.56 156	0.28 103	0.56 153	0.28 105

LL-Strereo2	0.47 122	2.60 202	0.51 150	0.38 118	0.28 104	0.37 116	0.28 106	0.55 154	0.35 126	0.44 104	0.34 124	0.44 133	0.34 122	0.34 114	0.36 125	0.36 124	0.47 139	0.36 126	0.47 141	0.35 127	0.47 133	0.35 124	0.35 123	0.35 128	0.46 134	0.35 125	0.47 136	0.35 126

PSMNet_ROB	0.55 140	0.55 141	0.56 158	0.56 157	0.55 164	0.56 158	0.55 165	0.55 154	0.55 162	0.55 114	0.55 162	0.55 152	0.55 164	0.55 155	0.56 163	0.55 160	0.55 153	0.55 163	0.55 158	0.55 163	0.55 150	0.55 163	0.55 158	0.55 164	0.55 155	0.55 164	0.55 152	0.55 159

CASS	0.58 144	0.89 157	0.55 156	0.56 157	0.55 164	0.60 162	0.57 168	0.57 156	0.56 164	0.55 114	0.56 163	0.56 153	0.50 159	0.63 164	0.56 163	0.56 161	0.62 158	0.62 170	0.59 162	0.56 164	0.56 151	0.48 153	0.60 163	0.56 165	0.57 158	0.60 168	0.57 155	0.59 162
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo04	0.76 165	4.78 220	0.62 164	0.63 164	0.54 163	0.65 165	0.56 167	0.61 157	0.58 167	0.61 117	0.56 163	0.63 157	0.57 166	0.63 164	0.60 167	0.60 164	0.64 159	0.56 165	0.63 164	0.58 165	0.63 157	0.62 170	0.55 158	0.60 169	0.63 162	0.57 165	0.64 159	0.58 161

LMCR-Stereo	0.61 146	0.61 143	0.61 163	0.61 162	0.61 170	0.67 167	0.61 172	0.61 157	0.61 170	0.61 117	0.61 169	0.61 156	0.61 169	0.61 160	0.61 169	0.61 165	0.61 157	0.61 169	0.61 163	0.61 169	0.61 154	0.61 169	0.61 164	0.61 171	0.61 161	0.61 170	0.61 157	0.61 168

DSFCA	0.66 151	0.73 148	0.74 169	0.68 166	0.65 174	0.64 164	0.65 175	0.65 159	0.65 172	0.66 120	0.65 172	0.65 158	0.64 171	0.65 169	0.65 174	0.65 169	0.65 160	0.65 174	0.65 165	0.65 172	0.65 160	0.65 172	0.65 168	0.65 176	0.66 163	0.66 175	0.65 160	0.65 172

PA-Net	0.71 160	0.62 144	0.55 156	0.69 167	0.71 177	0.70 168	0.69 177	0.69 160	0.74 177	0.73 125	0.75 178	0.59 155	0.72 176	0.82 179	0.79 179	0.83 178	0.67 162	0.76 178	0.81 177	0.67 174	0.61 154	0.76 178	0.68 173	0.65 176	0.82 175	0.76 180	0.71 162	0.69 173
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DMCA-RVC	0.71 160	0.72 146	0.72 168	0.71 171	0.70 176	0.70 168	0.70 178	0.70 161	0.71 176	0.70 122	0.71 176	0.71 166	0.70 175	0.70 173	0.71 176	0.70 171	0.70 163	0.71 177	0.70 167	0.71 175	0.70 161	0.70 177	0.71 176	0.71 178	0.70 165	0.72 178	0.71 162	0.70 174

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 154	0.74 150	0.60 161	0.79 176	0.61 170	0.76 171	0.57 168	0.71 162	0.56 164	0.71 123	0.54 161	0.72 167	0.66 174	0.65 169	0.65 174	0.64 168	0.74 170	0.64 173	0.74 172	0.63 170	0.73 164	0.65 172	0.64 167	0.64 175	0.74 169	0.61 170	0.73 165	0.64 170

ARAFT	0.64 149	0.74 150	0.62 164	0.70 170	0.56 166	0.72 170	0.55 165	0.72 163	0.54 161	0.73 125	0.56 163	0.72 167	0.56 165	0.56 156	0.62 170	0.63 167	0.73 168	0.53 162	0.73 170	0.54 162	0.72 163	0.65 172	0.62 165	0.56 165	0.72 167	0.54 162	0.72 164	0.57 160

AFF-stereo	0.71 160	0.73 148	0.65 166	0.82 179	0.63 173	0.83 177	0.63 173	0.73 164	0.65 172	0.82 134	0.73 177	0.74 170	0.64 171	0.63 164	0.62 170	0.62 166	0.73 168	0.63 172	0.74 172	0.72 177	0.80 167	0.58 165	0.70 175	0.71 178	0.79 171	0.69 177	0.78 168	0.72 176

G-Net	0.82 171	1.77 187	0.78 171	0.78 175	0.78 178	0.78 173	0.78 179	0.78 165	0.79 178	0.79 131	0.78 179	0.78 171	0.78 178	0.78 175	0.78 178	0.78 173	0.79 172	0.79 179	0.79 174	0.79 180	0.79 166	0.79 179	0.79 178	0.79 180	0.79 171	0.79 181	0.79 169	0.79 179

MyStereo02	0.84 172	4.69 219	0.69 167	0.73 174	0.65 174	0.80 174	0.66 176	0.79 166	0.67 175	0.77 128	0.66 173	0.78 171	0.65 173	0.63 164	0.63 173	0.79 175	0.72 166	0.62 170	0.72 169	0.59 167	0.74 165	0.62 170	0.63 166	0.62 174	0.78 170	0.62 174	0.74 166	0.64 170

NaN_ROB	0.80 168	0.80 152	0.80 173	0.80 177	0.80 180	0.80 174	0.80 181	0.80 167	0.80 179	0.80 132	0.80 181	0.80 174	0.80 179	0.80 176	0.80 180	0.80 176	0.80 173	0.80 181	0.80 175	0.80 181	0.80 167	0.80 180	0.80 179	0.80 181	0.80 173	0.80 182	0.80 170	0.80 180

CSAN	0.80 168	0.80 152	0.80 173	0.80 177	0.80 180	0.80 174	0.80 181	0.80 167	0.80 179	0.80 132	0.80 181	0.80 174	0.80 179	0.80 176	0.80 180	0.80 176	0.80 173	0.80 181	0.80 175	0.80 181	0.80 167	0.80 180	0.80 179	0.80 181	0.80 173	0.80 182	0.80 170	0.80 180

DDUNet	0.69 156	0.84 155	0.59 160	0.84 180	0.59 168	0.87 180	0.57 168	0.84 169	0.59 169	0.82 134	0.58 166	0.85 177	0.57 166	0.59 159	0.59 166	0.57 162	0.87 177	0.59 166	0.85 178	0.59 167	0.85 171	0.59 167	0.59 162	0.59 167	0.87 176	0.59 167	0.84 174	0.59 162

UDG	0.70 158	0.87 156	0.56 158	0.87 181	0.59 168	0.84 178	0.59 171	0.85 170	0.57 166	0.84 136	0.59 167	0.84 176	0.60 168	0.58 157	0.60 167	0.59 163	0.85 176	0.59 166	0.87 180	0.58 165	0.87 172	0.60 168	0.57 160	0.59 167	0.87 176	0.58 166	0.86 175	0.60 164

STTRV1_RVC		1.59 184	0.52 153	0.69 167	0.61 170	0.66 166	0.43 145	0.88 171	0.45 145	0.71 123	0.62 170	0.69 165	0.45 145	0.62 161	0.40 138	0.44 139	0.80 173	0.59 166		0.63 170	0.80 167	0.46 142		0.61 171	0.72 167	0.54 162	0.80 170	0.60 164

FC-DCNN	1.10 192	0.81 154	0.77 170	0.63 164	0.42 143	0.86 179	0.64 174	0.91 172	0.96 189	1.11 149	0.80 181	1.07 188	0.81 181	0.67 172	1.75 218	1.30 208	1.41 207	0.85 184	1.28 202	0.71 175	2.12 216	1.32 208	0.52 156	0.81 184	1.64 210	1.40 214	2.39 218	1.75 220

DGTPSM_ROB	0.92 176	0.93 161	0.91 176	0.93 183	0.91 184	0.92 181	0.93 186	0.92 173	0.92 185	0.92 139	0.91 185	0.91 178	0.93 187	0.91 181	0.92 188	0.92 187	0.92 180	0.92 186	0.92 181	0.90 186	0.91 173	0.92 185	0.93 183	0.94 189	0.92 180	0.91 185	0.92 176	0.97 187

pmcnn	0.92 176	0.92 158	0.92 177	0.92 182	0.92 185	0.92 181	0.92 185	0.92 173	0.92 185	0.92 139	0.92 186	0.92 181	0.92 186	0.92 183	0.92 188	0.92 187	0.92 180	0.92 186	0.92 181	0.92 189	0.92 175	0.92 185	0.92 182	0.92 188	0.92 180	0.92 186	0.92 176	0.92 186

DPSM_ROB	0.93 178	0.92 158	0.94 178	0.96 184	1.02 189	0.92 181	0.98 187	0.95 175	0.92 185	0.92 139	0.92 186	0.91 178	0.97 188	0.92 183	0.91 186	0.91 184	0.96 182	0.94 188	0.93 183	0.91 187	0.93 176	0.92 185	0.93 183	0.91 186	0.91 178	0.99 187	0.92 176	0.91 184

DPSM	0.93 178	0.92 158	0.94 178	0.96 184	1.02 189	0.92 181	0.98 187	0.95 175	0.92 185	0.92 139	0.92 186	0.91 178	0.97 188	0.92 183	0.91 186	0.91 184	0.96 182	0.94 188	0.93 183	0.91 187	0.93 176	0.92 185	0.93 183	0.91 186	0.91 178	0.99 187	0.92 176	0.91 184

GANet	1.00 183	1.00 162	1.00 180	1.00 186	1.00 186	1.00 185	1.00 190	1.00 177	1.00 190	1.00 143	1.00 189	1.00 182	1.00 191	1.00 188	1.00 190	1.00 190	1.00 184	1.00 190	1.00 185	1.00 190	1.00 178	1.00 189	1.00 187	1.00 191	1.00 182	1.00 190	1.00 180	1.00 188

TDLM	1.00 183	1.00 162	1.00 180	1.00 186	1.00 186	1.00 185	1.00 190	1.00 177	1.00 190	1.00 143	1.00 189	1.00 182	1.00 191	1.00 188	1.00 190	1.00 190	1.00 184	1.00 190	1.00 185	1.00 190	1.00 178	1.00 189	1.00 187	1.00 191	1.00 182	1.00 190	1.00 180	1.00 188

CVANet_RVC	1.00 183	1.00 162	1.00 180	1.00 186	1.00 186	1.00 185	1.00 190	1.00 177	1.00 190	1.00 143	1.00 189	1.00 182	1.00 191	1.00 188	1.00 190	1.00 190	1.00 184	1.00 190	1.00 185	1.00 190	1.00 178	1.00 189	1.00 187	1.00 191	1.00 182	1.00 190	1.00 180	1.00 188

DPSimNet_ROB	0.93 178	1.04 166	0.83 175	1.05 190	0.82 182	1.04 188	0.83 184	1.03 180	0.89 184	1.03 146	0.84 184	1.03 186	0.84 182	0.83 180	0.84 183	0.83 178	1.14 190	0.84 183	1.12 192	0.84 184	1.04 181	0.88 184	0.83 181	0.84 185	1.07 190	0.83 184	1.15 191	0.88 182

GLC_STEREO	1.05 191	1.01 165	1.02 183	1.02 189	1.02 189	1.05 189	1.06 194	1.05 181	1.05 193	1.04 148	1.05 192	1.05 187	1.04 194	1.06 193	1.05 193	1.06 194	1.06 187	1.05 194	1.06 188	1.05 194	1.06 182	1.06 193	1.04 191	1.05 194	1.04 186	1.05 193	1.06 184	1.06 191

AF-Net	2.06 219	25.73 261	1.18 196	1.12 195	1.16 202	1.16 194	1.19 204	1.10 182	1.17 205	1.15 152	1.14 198	1.11 190	1.16 201	1.16 201	1.14 200	1.11 195	1.15 191	1.13 201	1.21 199	1.17 204	1.11 184	1.21 205	1.17 199	1.17 204	1.17 196	1.11 199	1.20 198	1.13 197

RP	1.14 193	1.16 173	1.15 192	1.17 200	1.10 196	1.16 194	1.15 199	1.10 182	1.16 202	1.15 152	1.08 194	1.16 192	1.15 200	1.15 200	1.14 200	1.16 199	1.16 193	1.10 196	1.10 189	1.10 198	1.16 187	1.11 196	1.10 194	1.19 206	1.14 194	1.19 205	1.07 185	1.10 194

RGC	1.15 195	1.16 173	1.17 195	1.15 197	1.11 198	1.21 199	1.21 209	1.10 182	1.15 200	1.16 155	1.11 196	1.17 194	1.09 196	1.14 199	1.11 197	1.16 199	1.19 197	1.11 199	1.10 189	1.15 203	1.11 184	1.19 202	1.16 198	1.12 201	1.17 196	1.10 197	1.16 192	1.17 199

NCC-stereo	1.15 195	1.17 176	1.12 191	1.10 192	1.15 199	1.14 192	1.15 199	1.15 185	1.12 198	1.17 158	1.17 203	1.11 190	1.17 204	1.11 196	1.10 196	1.16 199	1.12 189	1.11 199	1.16 193	1.13 200	1.23 197	1.16 199	1.19 202	1.11 200	1.18 198	1.17 202	1.17 195	1.13 197

Nwc_Net	1.15 195	1.15 171	1.15 192	1.09 191	1.19 204	1.16 194	1.17 201	1.15 185	1.16 202	1.16 155	1.16 199	1.08 189	1.16 201	1.11 196	1.15 202	1.18 203	1.11 188	1.10 196	1.16 193	1.17 204	1.16 187	1.13 198	1.18 200	1.20 207	1.11 192	1.15 200	1.16 192	1.20 202

edge stereo	1.15 195	1.18 177	1.11 190	1.12 195	1.17 203	1.17 198	1.17 201	1.16 187	1.18 206	1.16 155	1.17 203	1.17 194	1.13 199	1.11 196	1.11 197	1.12 196	1.17 195	1.17 202	1.11 191	1.17 204	1.17 189	1.17 201	1.18 200	1.14 202	1.11 192	1.18 203	1.12 189	1.11 195

Abc-Net	1.14 193	1.16 173	1.18 196	1.10 192	1.10 196	1.16 194	1.18 203	1.16 187	1.13 199	1.11 149	1.16 199	1.16 192	1.12 198	1.10 194	1.17 203	1.16 199	1.16 193	1.10 196	1.16 193	1.14 201	1.17 189	1.16 199	1.11 195	1.09 199	1.10 191	1.10 197	1.16 192	1.17 199
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.93 178	1.09 169	0.79 172	1.10 192	0.78 178	1.09 190	0.79 180	1.16 187	0.80 179	1.14 151	0.79 180	1.17 194	0.77 177	0.73 174	0.83 182	0.78 173	1.19 197	0.79 179	1.18 196	0.72 177	1.19 192	0.80 180	0.72 177	0.80 181	1.18 198	0.74 179	1.14 190	0.73 178
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
S-Stereo	1.22 201	1.18 177	1.19 198	1.20 201	1.23 206	1.23 200	1.19 204	1.19 190	1.18 206	1.27 164	1.20 207	1.20 198	1.20 206	1.23 204	1.22 207	1.23 206	1.23 200	1.23 208	1.20 198	1.25 210	1.20 193	1.22 207	1.25 205	1.24 209	1.20 200	1.22 208	1.26 199	1.24 206

stereogan	1.17 200	1.19 179	1.15 192	1.15 197	1.15 199	1.15 193	1.19 204	1.19 190	1.15 200	1.15 152	1.16 199	1.19 197	1.19 205	1.19 202	1.19 204	1.19 204	1.15 191	1.19 205	1.19 197	1.19 207	1.15 186	1.19 202	1.15 197	1.15 203	1.16 195	1.15 200	1.19 196	1.20 202

FAT-Stereo	1.22 201	1.23 180	1.19 198	1.21 202	1.24 207	1.24 201	1.19 204	1.25 192	1.24 209	1.25 163	1.19 206	1.20 198	1.24 208	1.20 203	1.21 205	1.25 207	1.22 199	1.21 206	1.25 200	1.23 209	1.22 195	1.19 202	1.19 202	1.24 209	1.25 201	1.20 206	1.19 196	1.25 207

CroCo-Stereo	0.80 168	2.51 201	0.41 127	1.27 203	0.41 138	1.27 202	0.41 139	1.27 193	0.41 137	1.27 164	0.41 138	1.27 201	0.41 138	0.41 130	0.41 139	0.41 133	1.28 201	0.41 137	1.27 201	0.41 138	1.27 201	0.41 136	0.42 139	0.41 139	1.27 203	0.41 138	1.27 200	0.41 137
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
CroCo-Stereo Lap2	0.85 174	2.86 205	0.43 133	1.33 205	0.43 144	1.31 203	0.42 144	1.32 194	0.42 142	1.31 166	0.44 143	1.32 202	0.44 144	0.43 136	0.44 145	0.43 138	1.35 202	0.43 142	1.32 203	0.43 144	1.31 202	0.43 141	0.43 140	0.42 145	1.31 204	0.42 143	1.31 201	0.43 142

RASNet	1.39 204	1.37 181	1.35 201	1.38 207	1.40 210	1.39 206	1.77 219	1.36 195	1.74 219	1.36 170	1.36 210	1.36 205	1.36 210	1.36 205	1.35 208	1.41 213	1.36 204	1.36 213	1.36 204	1.35 212	1.36 204	1.35 210	1.36 207	1.35 211	1.36 206	1.35 211	1.36 204	1.35 208

CC-Net-ROB	1.51 207	4.40 217	1.69 209	1.39 208	1.40 210	1.37 205	1.40 214	1.36 195	1.39 213	1.41 172	1.36 210	1.35 204	1.38 211	1.39 207	1.39 209	1.36 210	1.36 204	1.35 211	1.39 205	1.39 213	1.37 205	1.36 211	1.41 210	1.48 216	1.39 207	1.42 215	1.35 203	1.35 208

PS-NSSS	1.48 206	4.46 218	1.35 201	1.35 206	1.35 209	1.41 207	1.34 211	1.36 195	1.35 212	1.40 171	1.35 209	1.33 203	1.35 209	1.37 206	1.40 210	1.35 209	1.35 202	1.35 211	1.39 205	1.44 216	1.35 203	1.34 209	1.35 206	1.38 215	1.35 205	1.33 210	1.34 202	1.38 212

HBP-ISP	1.47 205	1.07 168	1.03 184	1.30 204	1.08 194	1.36 204	1.06 194	1.44 198	1.25 210	1.97 190	1.51 214	1.65 208	1.58 214	0.98 186	1.58 214	1.68 216	1.98 213	1.32 209	2.02 213	1.28 211	2.95 221	1.89 224	0.97 186	1.06 196	1.26 202	0.99 187	1.94 208	1.43 214

SPS-STEREO	1.25 203	1.47 182	1.06 188	1.54 209	1.08 194	1.52 208	1.20 208	1.44 198	1.06 195	1.49 176	1.10 195	1.41 206	1.10 197	0.98 186	1.08 195	1.12 196	1.47 208	1.04 193	1.53 207	1.14 201	1.52 206	1.07 194	1.02 190	1.05 194	1.48 208	1.07 195	1.55 205	1.11 195
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	1.02 189	1.50 183	1.49 205	0.40 128	0.40 137	1.56 209	0.98 187	1.55 200	0.58 167	4.18 233	0.40 137	0.79 173	0.48 153	0.91 181	0.39 137	0.99 189	0.71 165	0.70 176	0.51 156	0.77 179	1.07 183	0.82 183	0.69 174	0.96 190	1.01 185	1.30 209	1.10 188	1.38 212

DPSMNet_ROB	1.62 209	1.60 185	1.59 206	1.61 210	1.69 214	1.66 210	1.61 215	1.70 201	1.65 217	1.62 178	1.60 216	1.61 207	1.60 215	1.60 210	1.59 215	1.62 214	1.60 209	1.63 216	1.62 208	1.68 219	1.70 207	1.60 214	1.64 213	1.60 217	1.61 209	1.60 216	1.60 206	1.59 216

test-3	0.78 166	4.38 216	1.80 212	0.62 163	0.49 158	0.62 163	0.50 161	1.86 202	0.64 171	0.69 121	0.52 159	0.66 159	0.38 130	0.58 157	0.57 165	0.46 140	0.66 161	0.46 144	0.50 153	0.44 145	0.48 139	0.58 165	0.54 157	0.60 169	0.70 165	0.46 145	0.48 141	0.50 155

MFMNet_re	1.77 212	1.89 188	1.72 210	1.88 211	1.69 214	1.89 211	1.67 216	1.91 203	1.70 218	1.87 181	1.67 217	1.89 209	1.68 217	1.67 211	1.67 217	1.70 217	1.88 210	1.68 218	1.88 209	1.67 217	1.89 208	1.68 217	1.70 215	1.71 219	1.87 211	1.68 221	1.87 207	1.68 218

R-Stereo Train	1.62 209	2.01 189	1.41 203	1.97 212	1.40 210	1.96 212	1.39 212	1.93 204	1.39 213	1.92 185	1.38 212	1.94 210	1.39 212	1.40 208	1.45 211	1.38 211	1.96 211	1.37 214	1.97 210	1.39 213	1.98 209	1.41 212	1.40 208	1.37 213	1.97 212	1.38 212	1.96 209	1.37 210

RAFT-Stereo	1.62 209	2.01 189	1.41 203	1.97 212	1.40 210	1.96 212	1.39 212	1.93 204	1.39 213	1.92 185	1.38 212	1.94 210	1.39 212	1.40 208	1.45 211	1.38 211	1.96 211	1.37 214	1.97 210	1.39 213	1.98 209	1.41 212	1.40 208	1.37 213	1.97 212	1.38 212	1.96 209	1.37 210
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMOStereo	0.50 126	0.44 121	2.38 226	0.40 128	0.34 125	0.42 135	0.36 128	1.96 206	0.34 122	0.41 96	0.36 127	0.42 129	0.35 124	0.34 114	0.38 129	0.31 114	0.39 125	0.34 121	0.40 126	0.33 124	0.39 117	0.33 121	0.33 119	0.34 124	0.40 123	0.36 127	0.40 122	0.32 123

error version	0.50 126	0.44 121	2.38 226	0.40 128	0.34 125	0.42 135	0.36 128	1.96 206	0.34 122	0.41 96	0.36 127	0.42 129	0.35 124	0.34 114	0.38 129	0.31 114	0.39 125	0.34 121	0.40 126	0.33 124	0.39 117	0.33 121	0.33 119	0.34 124	0.40 123	0.36 127	0.40 122	0.32 123

test_1	0.65 150	4.37 215	2.38 226	0.40 128	0.34 125	0.42 135	0.36 128	1.96 206	0.34 122	0.41 96	0.36 127	0.42 129	0.35 124	0.34 114	0.38 129	0.31 114	0.39 125	0.34 121	0.40 126	0.33 124	0.39 117	0.33 121	0.33 119	0.34 124	0.40 123	0.36 127	0.40 122	0.32 123

GANetREF_RVC	1.52 208	2.01 189	1.21 200	1.98 214	1.21 205	1.98 214	1.21 209	1.98 209	1.21 208	1.99 191	1.21 208	1.98 212	1.21 207	1.02 191	1.21 205	1.21 205	1.99 214	1.21 206	1.99 212	1.21 208	1.99 211	1.21 205	1.21 204	1.21 208	1.99 214	1.21 207	1.99 211	1.21 204
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
STTStereo	2.30 222	2.34 198	2.26 224	2.37 219	2.23 225	2.40 219	2.35 230	2.20 210	2.33 230	2.28 201	2.31 229	2.19 213	2.37 229	2.20 220	2.31 230	2.23 228	2.38 219	2.25 229	2.33 218	2.27 230	2.39 218	2.27 228	2.31 229	2.29 228	2.37 219	2.32 231	2.34 217	2.26 230

NCCL2	2.27 221	2.27 197	2.28 225	2.27 215	2.28 228	2.28 215	2.28 229	2.27 211	2.28 229	2.28 201	2.28 228	2.29 214	2.28 228	2.28 223	2.29 229	2.28 229	2.28 215	2.28 230	2.27 214	2.28 231	2.28 217	2.28 229	2.28 228	2.28 227	2.28 218	2.28 230	2.11 212	2.28 231

TRStereo	2.05 216	2.13 192	1.85 214	2.27 215	1.84 219	2.28 215	1.84 222	2.29 212	1.87 223	2.29 204	1.86 221	2.30 215	1.87 222	2.30 224	1.87 223	2.08 224	2.29 216	1.87 222	2.30 215	1.87 223	2.08 213	1.72 218	1.86 221	2.30 229	2.13 215	1.84 224	2.29 213	1.87 223

XX-Stereo	2.05 216	2.13 192	1.85 214	2.27 215	1.84 219	2.28 215	1.84 222	2.29 212	1.87 223	2.29 204	1.86 221	2.30 215	1.87 222	2.30 224	1.87 223	2.08 224	2.29 216	1.87 222	2.30 215	1.87 223	2.08 213	1.72 218	1.86 221	2.30 229	2.13 215	1.84 224	2.29 213	1.87 223

EAI-Stereo	2.05 216	2.13 192	1.85 214	2.27 215	1.84 219	2.28 215	1.84 222	2.29 212	1.87 223	2.29 204	1.86 221	2.30 215	1.87 222	2.30 224	1.87 223	2.08 224	2.29 216	1.87 222	2.30 215	1.87 223	2.08 213	1.72 218	1.86 221	2.30 229	2.13 215	1.84 224	2.29 213	1.87 223

UDGNet	1.97 214	2.43 199	1.67 207	2.46 221	1.70 216	2.44 221	1.69 217	2.34 215	1.63 216	2.35 208	1.67 217	2.37 219	1.67 216	1.68 212	1.64 216	1.67 215	2.44 221	1.64 217	2.43 219	1.67 217	2.43 220	1.66 215	1.67 214	1.63 218	2.43 220	1.66 219	2.42 219	1.66 217

FBW_ROB	2.04 215	2.50 200	1.75 211	2.45 220	1.78 217	2.40 219	1.74 218	2.47 216	1.77 220	2.37 209	1.81 219	2.30 215	1.80 218	1.78 213	1.88 226	1.80 218	2.41 220	1.77 219	2.43 219	1.83 221	2.39 218	1.81 222	1.76 217	1.75 220	2.56 221	1.75 222	2.30 216	1.74 219

iRaftStereo_RVC	0.62 148	1.76 186	2.24 223	0.52 155	0.37 130	0.53 157	0.38 134	2.51 217	0.38 130	0.51 112	0.38 132	0.51 149	0.38 130	0.38 124	0.38 129	0.38 128	0.52 151	0.38 130	0.52 157	0.38 133	0.52 147	0.38 128	0.38 129	0.38 133	0.52 153	0.39 136	0.52 150	0.38 130

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 223	2.85 204	1.90 219	2.90 222	2.77 229	2.88 222	2.85 231	2.51 217	2.85 232	2.88 216	1.99 226	2.50 220	2.76 231	2.20 220	1.57 213	2.64 230	2.89 222	2.63 231	5.69 246	1.03 193	2.01 212	2.71 230	2.74 232	2.73 232	2.87 222	1.64 217	1.00 180	1.49 215
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IER	0.56 143	2.72 203	2.20 221	0.38 118	0.29 113	0.38 119	0.27 101	2.77 219	0.27 102	0.38 87	0.28 107	0.37 113	0.25 96	0.26 98	0.25 97	0.26 94	0.38 116	0.29 112	0.38 115	0.25 97	0.39 117	0.25 94	0.29 107	0.29 114	0.40 123	0.25 95	0.38 112	0.25 96

AEACV	0.74 164	0.52 139	3.10 230	0.60 161	0.48 154	0.56 158	0.48 156	3.02 220	0.83 183	0.61 117	0.62 170	0.72 167	0.50 159	0.49 150	0.49 158	0.48 150	0.58 155	0.50 159	0.55 158	0.48 155	0.56 151	0.50 160	0.50 154	0.51 159	0.58 159	0.51 161	0.60 156	0.51 157

HCRNet	0.71 160	6.06 226	3.15 231	0.50 153	0.22 88	0.21 75	0.15 72	3.04 221	0.34 122	0.43 103	0.33 123	0.43 132	0.33 121	0.15 72	0.14 72	0.14 71	0.21 74	0.17 77	0.47 141	0.20 87	0.21 72	0.16 75	0.32 117	0.33 122	0.50 147	0.33 123	0.49 145	0.28 105

test croco	1.96 213	3.33 206	1.04 185	3.24 223	1.04 192	3.24 224	1.04 193	3.26 222	1.05 193	3.26 219	1.13 197	3.27 223	1.06 195	1.05 192	1.05 193	1.05 193	3.28 223	1.05 194	3.29 221	1.06 195	3.30 222	1.05 192	1.05 192	1.06 196	3.30 223	1.06 194	3.30 223	1.06 191

MIF-Stereo (partial)	2.52 224	3.41 208	1.05 186	3.29 224	1.05 193	3.29 226	1.06 194	3.30 223	1.06 195	3.31 220	1.06 193	4.97 242	2.72 230	2.72 227	2.71 231	2.70 231	6.57 249	2.19 227	5.08 243	1.08 197	3.36 223	1.07 194	1.07 193	1.07 198	3.35 225	1.07 195	3.36 224	1.07 193

MIF-Stereo	2.12 220	3.66 210	1.10 189	3.48 226	1.15 199	3.57 227	1.11 198	3.44 224	1.16 202	3.52 221	1.16 199	3.50 224	1.16 201	1.10 194	1.13 199	1.15 198	3.61 224	1.17 202	3.64 222	1.12 199	3.58 225	1.12 197	1.12 196	1.17 204	3.53 226	1.18 203	3.52 225	1.18 201

DPSNet	3.67 230	3.61 209	3.62 233	3.64 227	3.61 237	3.64 228	3.65 237	3.64 225	3.67 236	3.67 223	3.65 235	3.68 226	3.69 241	3.69 235	3.69 242	3.68 238	3.70 226	3.70 239	3.69 227	3.69 240	3.71 228	3.69 236	3.67 236	3.69 240	3.68 229	3.67 236	3.68 227	3.67 233

sCroCo_RVC	2.76 225	4.00 212	1.82 213	4.00 233	1.83 218	3.98 233	1.82 220	3.99 226	1.81 221	4.14 230	2.76 230	4.13 235	1.82 220	1.83 214	1.83 219	1.82 219	4.01 233	1.82 221	3.98 230	1.86 222	4.00 233	1.82 223	1.83 219	1.84 221	4.02 235	1.81 223	4.00 232	1.83 222

sAnonymous2	2.87 226	4.16 213	1.89 217	4.26 237	1.87 222	4.23 236	1.92 225	4.17 227	1.94 226	4.16 231	1.92 224	4.20 236	1.92 225	1.96 216	1.86 221	1.87 221	4.25 236	1.90 225	4.23 235	1.91 226	4.26 236	1.93 225	1.89 224	1.90 222	4.07 236	1.91 227	5.09 244	1.93 227

CroCo_RVC	2.87 226	4.16 213	1.89 217	4.26 237	1.87 222	4.23 236	1.92 225	4.17 227	1.94 226	4.16 231	1.92 224	4.20 236	1.92 225	1.96 216	1.86 221	1.87 221	4.25 236	1.90 225	4.23 235	1.91 226	4.26 236	1.93 225	1.89 224	1.90 222	4.07 236	1.91 227	5.09 244	1.93 227

DispFullNet	4.96 247	5.67 224	3.30 232	5.01 244	3.21 233	4.50 240	3.11 232	4.43 229	3.44 235	4.60 237	3.46 234	5.13 244	3.44 235	3.53 231	3.20 233	2.87 233	4.80 242	3.15 232	4.70 239	4.83 248	9.02 253	5.98 251	5.95 251	6.21 251	8.84 253	5.85 250	9.76 253	5.91 250

test-1	4.11 234	7.65 232	4.93 236	3.65 228	3.58 235	4.70 242	3.74 241	4.73 230	4.06 243	3.72 224	4.11 245	3.70 227	3.49 236	3.36 229	3.65 237	4.17 246	3.92 231	4.04 246	4.19 234	3.75 241	4.69 242	4.18 243	3.88 240	3.90 242	4.73 240	3.77 241	3.12 222	3.68 236

TestStereo	4.92 246	4.80 221	4.98 237	4.82 242	4.97 248	4.91 244	4.78 249	4.80 231	4.88 249	4.78 239	4.80 248	4.99 243	4.81 249	4.83 245	4.87 249	4.97 249	4.93 244	5.01 250	5.03 242	4.90 249	5.02 244	5.02 248	5.06 247	5.04 249	4.93 243	4.89 248	5.01 241	5.09 248

Anonymous3	3.36 228	4.93 222	2.20 221	4.92 243	2.23 225	4.90 243	2.23 228	4.89 232	2.24 228	4.95 241	2.21 227	4.91 241	2.21 227	2.18 219	2.22 228	2.22 227	4.86 243	2.20 228	4.90 241	2.20 229	4.96 243	2.21 227	2.21 227	2.21 226	6.30 247	2.21 229	4.90 239	2.23 229

StereoVision	3.44 229	10.12 248	1.68 208	5.44 246	2.26 227	5.87 246	1.97 227	5.17 233	1.31 211	5.80 244	1.56 215	5.62 246	1.84 221	1.97 218	1.91 227	1.84 220	4.98 245	1.32 209	5.60 244	1.71 220	5.35 247	1.73 221	1.97 226	1.96 224	5.40 244	1.65 218	5.08 243	1.76 221

AANet_RVC	0.61 146	0.31 100	5.05 238	0.31 100	0.19 84	0.24 86	0.20 86	5.86 234	0.20 85	0.24 65	0.18 84	0.25 88	0.20 86	0.23 91	0.21 88	0.18 79	0.37 114	0.18 84	0.24 85	0.19 86	0.25 83	0.19 86	0.19 81	0.19 85	0.24 85	0.15 72	0.24 82	0.20 85

Sa-1000	3.84 232	7.71 233	6.81 248	4.15 235	2.86 230	3.27 225	3.87 243	5.99 235	4.35 247	2.78 214	3.71 236	3.88 228	3.56 237	3.88 238	3.64 235	2.71 232	3.72 227	3.27 234	3.67 226	3.15 233	3.51 224	3.36 234	2.70 231	3.49 234	3.32 224	3.76 240	2.87 221	3.76 240

SGM-Forest	5.07 248	6.74 227	4.17 234	6.46 248	4.68 247	6.21 250	4.38 247	6.00 236	4.14 245	5.84 245	4.44 247	6.28 249	4.16 247	3.92 240	4.56 248	4.60 248	6.15 247	4.27 247	6.12 248	4.31 247	5.99 248	4.27 244	3.92 242	4.27 246	6.13 246	4.10 247	6.18 247	4.49 247
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAFT_CTSACE	4.43 241	8.26 240	6.10 242	4.62 241	4.01 245	4.54 241	3.65 237	6.09 237	3.93 240	4.64 238	4.14 246	4.26 238	4.13 246	3.91 239	3.88 244	4.06 245	4.30 238	4.03 245	4.27 237	3.92 243	4.26 236	3.67 235	3.91 241	4.16 245	4.82 241	4.08 246	4.20 235	3.67 233

StereoIM	3.69 231	10.19 249	2.01 220	6.09 247	2.01 224	5.94 247	1.82 220	6.14 238	1.85 222	6.59 248	1.82 220	6.01 247	1.81 219	1.83 214	1.83 219	2.02 223	5.87 246	1.79 220	5.93 247	2.06 228	4.63 241	1.67 216	1.84 220	2.08 225	5.90 245	1.66 219	6.34 248	1.87 223

test_5	4.51 244	8.85 242	5.35 240	3.66 229	3.56 234	5.10 245	4.47 248	6.14 238	4.07 244	4.96 242	3.87 242	5.14 245	4.17 248	3.53 231	4.39 247	4.53 247	4.15 235	3.62 236	4.74 240	2.94 232	3.63 227	4.53 247	4.20 245	4.54 248	4.86 242	3.68 237	4.95 240	4.06 245

RAFT+CT+SA	4.43 241	7.34 231	6.71 245	5.01 244	4.38 246	4.40 238	3.85 242	6.15 240	4.30 246	4.89 240	3.26 232	4.49 240	3.01 234	4.53 244	3.36 234	3.65 237	3.64 225	4.39 248	3.94 229	4.28 246	4.44 239	4.30 245	4.24 246	4.52 247	3.90 232	3.85 243	4.89 238	4.00 244

Anonymous	4.38 240	6.03 225	2.67 229	6.71 249	3.03 231	5.98 249	3.20 233	6.18 241	2.49 231	6.13 247	3.16 231	6.07 248	2.97 232	3.15 228	3.09 232	3.15 234	6.62 250	3.20 233	6.32 249	3.16 234	6.80 249	3.15 232	2.63 230	3.20 233	7.02 248	2.85 232	6.13 246	3.25 232

test_4	4.11 234	8.05 238	6.64 244	4.52 240	3.68 238	3.00 223	3.40 234	6.21 242	3.29 233	4.07 229	3.84 241	4.04 233	3.76 243	3.56 233	3.67 240	3.76 241	4.04 234	3.79 242	4.10 231	3.53 236	3.98 232	3.74 240	3.55 233	3.61 235	3.94 234	3.75 239	3.73 228	3.73 239

raft_robust	4.19 239	7.78 234	6.08 241	3.30 225	3.85 242	4.03 234	3.73 240	6.25 243	3.30 234	4.44 235	3.28 233	4.01 232	3.82 244	4.29 243	3.70 243	4.01 243	4.48 241	3.42 235	4.11 232	3.76 242	4.05 234	3.32 233	3.85 239	3.82 241	4.71 239	3.83 242	4.09 233	3.80 242

SA	3.93 233	7.22 229	4.74 235	4.15 235	3.88 243	3.70 229	4.02 246	6.67 244	3.95 241	3.64 222	3.74 237	3.63 225	3.00 233	3.51 230	3.68 241	3.68 238	3.73 228	3.71 240	3.64 222	3.48 235	3.58 225	2.97 231	3.69 237	3.61 235	3.55 228	3.42 233	3.64 226	3.79 241

cross-raft	4.43 241	7.31 230	6.46 243	4.47 239	3.95 244	4.46 239	3.95 244	6.70 245	3.97 242	4.41 234	3.82 240	4.38 239	3.94 245	3.95 241	3.95 246	3.95 242	4.45 240	3.95 244	4.46 238	3.95 244	4.46 240	3.95 241	3.95 243	3.94 244	4.40 238	3.95 245	4.45 237	3.95 243

TESTraft	4.16 238	8.03 237	6.81 248	3.99 232	3.68 238	3.93 230	3.70 239	6.86 246	3.69 237	3.93 227	3.88 243	3.93 231	3.59 240	3.65 234	3.64 235	3.68 238	3.92 231	3.72 241	3.92 228	3.57 237	3.84 229	3.70 237	3.71 238	3.67 237	3.91 233	3.74 238	3.92 231	3.67 233

TestStereo1	4.11 234	7.79 235	6.72 246	3.93 230	3.81 240	3.96 231	3.58 235	6.96 247	3.74 238	3.90 225	3.76 238	3.89 229	3.57 238	3.70 236	3.66 238	3.34 235	3.80 229	3.62 236	3.66 224	3.68 238	3.91 230	3.70 237	3.65 234	3.67 237	3.88 230	3.53 234	3.89 229	3.68 236

SA-5K	4.11 234	7.79 235	6.72 246	3.93 230	3.81 240	3.96 231	3.58 235	6.96 247	3.74 238	3.90 225	3.76 238	3.89 229	3.57 238	3.70 236	3.66 238	3.34 235	3.80 229	3.62 236	3.66 224	3.68 238	3.91 230	3.70 237	3.65 234	3.67 237	3.88 230	3.53 234	3.89 229	3.68 236

test_3	4.55 245	10.96 250	7.69 252	4.04 234	3.60 236	4.10 235	3.98 245	7.94 249	4.56 248	3.99 228	4.03 244	4.08 234	3.74 242	3.99 242	3.91 245	4.05 244	4.33 239	3.89 243	4.14 233	4.00 245	4.11 235	4.02 242	4.01 244	3.91 243	3.53 226	3.94 244	4.19 234	4.20 246

SGM+DAISY	6.35 249	8.16 239	5.14 239	8.12 253	5.08 250	8.12 253	5.16 250	8.01 250	5.18 251	7.92 251	5.14 249	7.89 253	5.14 250	4.95 246	5.33 250	5.32 250	8.14 253	5.16 251	8.16 252	5.16 250	8.21 252	5.19 249	5.12 248	5.12 250	8.18 252	5.24 249	8.12 252	5.11 249

test-v	7.17 251	11.53 251	7.63 250	7.17 250	6.87 252	7.48 251	6.90 252	8.14 251	6.88 252	6.93 249	7.42 252	7.05 250	6.14 251	6.05 247	6.86 251	6.99 252	7.60 251	6.75 252	6.90 250	6.66 252	7.83 250	6.36 252	5.89 249	7.34 253	7.19 250	6.75 251	7.52 250	6.77 252

test-2	7.17 251	11.53 251	7.63 250	7.17 250	6.87 252	7.48 251	6.90 252	8.14 251	6.88 252	6.93 249	7.42 252	7.05 250	6.14 251	6.05 247	6.86 251	6.99 252	7.60 251	6.75 252	6.90 250	6.66 252	7.83 250	6.36 252	5.89 249	7.34 253	7.19 250	6.75 251	7.52 250	6.77 252

RAFT	6.60 250	9.99 245	8.33 253	7.21 252	6.55 251	5.95 248	5.87 251	8.70 253	5.02 250	5.10 243	6.69 251	7.06 252	6.94 253	6.17 249	7.09 253	6.84 251	6.47 248	4.72 249	5.60 244	5.60 251	5.11 245	5.97 250	6.93 252	6.89 252	7.16 249	7.08 253	6.58 249	6.66 251

rafts_anoy	20.00 254	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 256	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255

raft+_RVC	20.00 254	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 256	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255

raftrobust	20.00 254	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 256	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255

CasAABBNet	20.00 254	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 256	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255

RALCasStereoNet	20.00 254	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 256	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255

RALAANet	20.00 254	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 256	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255

MSMDNet	20.00 254	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 253	20.00 255	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 256	20.00 254	20.00 255	20.00 254	20.00 255

MANE	18.41 253	23.00 260	16.00 254	22.00 261	15.00 254	22.00 261	15.00 254	22.00 261	15.00 254	21.00 261	15.00 254	22.00 261	15.00 254	15.00 254	17.00 254	15.00 254	23.00 261	15.00 254	22.00 260	15.00 254	23.00 261	15.00 254	18.00 253	15.00 255	24.00 261	17.00 254	24.00 261	16.00 254

MDST_ROB	61.15 261	72.66 263	46.52 262	70.00 262	44.89 262	64.24 262	43.75 262	73.65 262	48.92 263	72.70 263	42.40 262	60.70 262	50.23 262	50.07 263	67.69 263	68.60 263	83.13 263	47.77 262	82.48 262	46.00 262	95.93 263	53.44 263	50.66 261	45.00 263	84.99 263	53.64 263	79.01 262	52.07 263

CBMV	101.59 262	71.60 262	48.40 263	72.70 263	49.00 263	79.60 263	48.40 263	80.90 263	46.90 262	68.90 262	49.00 263	78.00 263	572.10 270	49.50 262	51.30 262	48.40 262	72.20 262	639.60 270	79.40 261	48.90 263	79.50 262	51.40 262	52.30 262	48.30 264	80.20 262	49.10 262	79.60 263	47.60 262
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 263	131.36 264	140.69 264	151.38 264	151.40 264	150.79 264	151.72 264	149.36 264	159.46 264	146.42 264	150.73 264	149.06 266	176.22 263	143.94 264	133.10 265	133.45 265	153.30 265	154.22 264	154.67 264	153.95 265	156.90 266	156.53 266	160.21 263	162.72 265	154.57 264	160.59 264	153.47 264	163.50 264
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
NOSS_ROB	248.11 264	409.00 268	288.00 266	412.00 266	280.00 266	411.00 268	288.00 266	356.00 265	275.00 268	379.00 268	303.00 268	415.00 268	278.00 267	260.00 268	104.00 264	103.00 264	126.00 264	108.00 263	118.00 263	98.00 264	126.00 265	104.00 265	268.00 266	216.00 267	279.00 267	201.00 265	288.00 267	206.00 265

DLCB_ROB	280.78 267	376.74 267	215.59 265	376.74 265	215.59 265	376.74 267	215.59 265	366.42 266	218.39 265	366.42 267	218.39 265	366.42 267	218.39 265	209.96 266	219.76 268	219.38 267	376.72 268	216.43 265	376.72 265	216.43 266	376.72 268	216.43 267	216.14 264	216.14 268	376.69 268	217.67 267	376.69 268	217.67 266

AE-Stereo	252.48 265	202.00 265	361.00 268	502.00 268	324.00 268	321.00 265	482.00 270	423.00 267	227.00 267	201.00 265	273.00 267	101.00 264	207.00 264	198.00 265	183.00 266	181.00 266	221.00 266	232.00 267	477.00 266	220.00 267	111.00 264	100.00 264	219.00 265	214.00 266	204.00 265	211.00 266	200.00 265	222.00 267

EGLCR-Stereo	276.81 266	209.00 266	366.00 269	514.00 269	354.00 269	336.00 266	422.00 268	440.00 268	220.00 266	231.00 266	245.00 266	135.00 265	237.00 266	218.00 267	197.00 267	222.00 268	223.00 267	230.00 266	487.00 268	255.00 268	250.00 267	273.00 268	272.00 267	228.00 269	241.00 266	220.00 268	214.00 266	235.00 268

LE_ROB	387.11 268	453.07 269	321.39 267	500.23 267	323.05 267	493.99 269	324.56 267	477.63 269	322.28 269	465.51 269	322.97 269	486.37 269	334.17 268	305.26 269	320.63 269	327.66 269	476.08 269	315.70 268	483.76 267	335.15 269	469.64 269	309.74 269	315.90 268	318.85 270	498.41 269	328.85 269	491.00 269	330.08 269

SGM-ForestM	522.49 269	676.08 270	448.56 270	638.17 270	433.15 270	639.59 270	427.03 269	617.52 270	439.90 270	604.63 270	429.02 270	611.68 270	432.74 269	420.18 270	451.96 270	465.85 270	601.06 270	403.73 269	659.15 269	405.50 270	669.64 270	437.21 270	455.85 269	425.66 271	689.82 270	481.65 270	662.43 270	479.61 270

CBMV_ROB	1133.35 270	1280.38 271	976.92 271	1317.57 271	1021.62 271	1282.66 271	1022.22 271	1213.88 271	982.57 271	1194.12 271	975.90 271	1357.87 271	1090.02 271	943.32 271	1021.85 271	1006.47 271	1309.01 271	986.29 271	1499.40 270	986.35 271	1359.35 271	975.96 271	975.21 270	969.30 272	1337.82 271	1042.34 271	1398.25 271	1073.86 271

anonymousdsp2	10000000.00 271	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 271	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 271	10000000.00 273	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272

anonymousdsp	10000000.00 271	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 271	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 271	10000000.00 273	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272

AMNet	10000000.00 271	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 271	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 271	10000000.00 273	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272	10000000.00 272

ASD4																								0.20 86

Low-res two-view benchmark