Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

ProNet	0.04 1	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.04 7	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.07 1	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 8	0.10 4	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.07 2	0.05 2	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
StereoVision	0.07 4	0.05 5	0.05 5	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 55	0.05 3	0.06 4	0.05 4	0.06 14	0.02 2	0.13 10	0.13 17	0.09 5	0.07 4	0.10 7	0.08 15	0.08 3	0.07 5	0.03 4	0.05 6	0.11 13	0.10 12	0.13 18	0.13 21

AEACV	0.07 4	0.08 12	0.04 3	0.05 6	0.05 8	0.04 3	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.05 3	0.06 5	0.03 3	0.03 6	0.17 25	0.13 17	0.09 5	0.08 7	0.12 13	0.07 7	0.10 9	0.10 16	0.03 4	0.04 4	0.08 4	0.12 19	0.07 3	0.05 3

CroCo-Stereo Lap2	0.05 3	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.03 1	0.03 3	0.06 5	0.03 2	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.10 3	0.10 4	0.07 3	0.07 4	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.06 3	0.02 2	0.03 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.05 3

RAFT	0.07 4	0.04 3	0.06 7	0.05 6	0.03 5	0.06 9	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 10	0.08 7	0.05 8	0.02 2	0.10 3	0.08 2	0.08 4	0.06 3	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.09 13	0.02 2	0.04 4	0.13 25	0.14 34	0.16 26	0.15 36

RYNet	0.15 42	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.06 14	0.06 9	0.04 7	0.07 5	0.13 90	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 8	0.04 11	1.96 240	0.11 7	0.09 5	0.13 35	0.10 7	0.07 7	0.08 3	0.07 5	0.13 131	0.06 10	0.09 7	0.22 108	0.11 10	0.08 7

TDLM	0.07 4	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.05 19	0.07 5	0.06 7	0.06 5	0.10 28	0.08 7	0.06 14	0.05 14	0.09 2	0.09 3	0.09 5	0.09 8	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.06 3	0.05 22	0.07 16	0.08 4	0.07 3	0.08 6	0.08 7

MMNet	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.10 40	0.08 31	0.09 36	0.06 29	0.10 11	0.08 18	0.08 9	0.09 19	0.12 18	0.06 14	0.08 39	0.22 66	0.11 7	0.12 14	0.11 18	0.12 13	0.09 22	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.10 10	0.11 15	0.13 18	0.12 17

AANet_RVC	0.09 11	0.08 12	0.08 23	0.07 14	0.09 42	0.06 9	0.06 29	0.09 9	0.09 27	0.08 9	0.09 19	0.08 7	0.07 22	0.06 25	0.14 13	0.11 7	0.11 10	0.12 23	0.11 9	0.10 29	0.10 9	0.09 13	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.12 19	0.12 16	0.14 30

delet	0.08 8	0.08 12	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.06 29	0.07 5	0.06 7	0.09 11	0.07 10	0.11 15	0.06 14	0.06 25	0.12 8	0.10 4	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.09 22	0.09 8	0.07 5	0.05 22	0.06 10	0.09 7	0.09 7	0.10 7	0.08 7

CVANet_RVC	0.10 12	0.12 52	0.11 69	0.13 73	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.12 18	0.08 18	0.09 11	0.14 60	0.10 12	0.07 22	0.07 31	0.11 5	0.11 7	0.11 10	0.11 18	0.11 9	0.08 15	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.12 17

AASNet	0.10 12	0.10 26	0.07 12	0.10 40	0.10 54	0.11 55	0.08 60	0.11 16	0.06 7	0.10 13	0.11 40	0.10 12	0.06 14	0.07 31	0.14 13	0.11 7	0.13 17	0.11 18	0.11 9	0.09 22	0.11 11	0.12 22	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.10 12	0.10 7	0.08 7

iRaftStereo_RVC	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.05 6	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.10 13	0.09 19	0.10 12	0.05 8	0.04 11	0.11 5	0.11 7	0.13 17	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.05 6	0.10 10	0.09 7	0.11 10	0.08 7

GANet	0.10 12	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.10 54	0.12 68	0.09 74	0.13 22	0.08 18	0.10 13	0.10 28	0.14 25	0.06 14	0.06 25	0.11 5	0.12 15	0.14 19	0.14 44	0.11 9	0.07 7	0.11 11	0.08 8	0.08 63	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.11 14

StereoIM	0.10 12	0.07 6	0.07 12	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 16	0.07 10	0.13 22	0.06 14	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.15 23	0.12 23	0.15 22	0.07 7	0.16 24	0.13 26	0.03 4	0.06 10	0.14 33	0.20 91	0.16 26	0.19 63

anonymousdsp	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.06 12	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.06 7	0.11 16	0.10 28	0.08 7	0.04 5	0.05 14	0.13 10	0.12 15	0.11 10	0.09 8	0.13 19	0.08 15	0.14 18	0.15 33	0.04 9	0.05 6	0.08 4	0.07 3	0.11 10	0.07 5

test_5	0.11 20	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.05 8	0.07 15	0.05 19	0.16 35	0.07 14	0.11 16	0.09 19	0.15 32	0.15 115	0.03 6	0.15 17	0.15 31	0.11 10	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.13 15	0.15 33	0.04 9	0.09 47	0.13 25	0.14 34	0.19 42	0.18 50

DMCA	0.11 20	0.09 17	0.10 47	0.08 26	0.09 42	0.08 22	0.09 74	0.13 22	0.10 38	0.11 16	0.13 54	0.12 18	0.08 31	0.09 57	0.20 42	0.14 21	0.15 23	0.14 44	0.12 13	0.10 29	0.14 18	0.09 13	0.08 63	0.08 25	0.11 13	0.13 27	0.11 10	0.12 17

PWCDC_ROB	0.23 120	0.10 26	0.13 97	0.10 40	0.17 131	0.11 55	0.15 124	0.12 18	0.38 194	0.11 16	0.25 138	0.14 25	0.77 211	0.28 190	0.88 195	0.21 106	0.17 33	0.18 114	0.17 29	0.17 111	0.20 55	0.39 146	0.20 167	0.17 152	0.11 13	0.20 91	0.15 21	0.24 106

MIF-Stereo (partial)	0.10 12	0.09 17	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.12 18	0.09 27	0.12 21	0.07 10	0.09 11	0.07 22	0.05 14	0.18 28	0.15 31	0.16 26	0.13 35	0.14 20	0.08 15	0.16 24	0.10 16	0.04 9	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.16 26	0.13 21

MIF-Stereo	0.11 20	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.06 4	0.12 18	0.12 79	0.08 39	0.18 28	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.19 38	0.09 22	0.17 30	0.12 22	0.07 47	0.06 10	0.12 22	0.19 82	0.10 7	0.13 21

RAFT + AFF	0.14 33	0.07 6	0.05 5	0.08 26	0.05 8	0.07 15	0.04 7	0.11 16	0.08 18	0.14 23	0.07 10	0.15 32	0.04 5	0.03 6	1.54 221	0.11 7	0.14 19	0.07 4	0.14 20	0.06 4	0.14 18	0.08 8	0.03 4	0.05 6	0.10 10	0.07 3	0.07 3	0.07 5

test croco	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.06 12	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.16 24	0.06 4	0.11 15	0.04 5	0.04 11	0.16 20	0.16 42	0.16 26	0.12 23	0.15 22	0.08 15	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.07 16	0.12 22	0.12 19	0.12 16	0.14 30

TESTraft	0.13 30	0.11 39	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.07 42	0.15 29	0.11 55	0.16 24	0.10 28	0.14 25	0.16 121	0.05 14	0.24 90	0.17 50	0.15 23	0.12 23	0.18 32	0.10 29	0.18 40	0.22 69	0.04 9	0.08 25	0.17 56	0.17 63	0.23 68	0.19 63

RAFT+CT+SA	0.12 25	0.10 26	0.09 37	0.08 26	0.06 14	0.07 15	0.06 29	0.19 55	0.09 27	0.16 24	0.08 15	0.18 51	0.16 121	0.05 14	0.17 25	0.17 50	0.12 14	0.10 14	0.17 29	0.09 22	0.17 30	0.23 72	0.04 9	0.08 25	0.15 41	0.14 34	0.18 36	0.17 44

RALAANet	0.14 33	0.13 69	0.11 69	0.10 40	0.10 54	0.11 55	0.07 42	0.17 38	0.10 38	0.16 24	0.15 67	0.15 32	0.09 39	0.06 25	0.19 32	0.16 42	0.18 43	0.17 84	0.26 84	0.14 75	0.24 87	0.23 72	0.07 47	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.20 53	0.16 40

DSFCA	0.16 56	0.18 135	0.14 105	0.14 83	0.13 88	0.16 103	0.15 124	0.16 35	0.13 90	0.16 24	0.19 97	0.18 51	0.10 46	0.08 39	0.22 66	0.18 69	0.19 53	0.17 84	0.21 56	0.14 75	0.19 47	0.19 57	0.11 109	0.12 97	0.17 56	0.18 76	0.19 42	0.19 63

DeepPrunerF	0.29 152	0.16 109	0.14 105	0.23 154	0.44 210	0.17 113	0.21 150	0.20 57	0.26 172	0.16 24	0.22 123	0.15 32	0.12 79	0.12 106	0.97 204	0.21 106	0.18 43	0.17 84	0.26 84	0.16 103	0.21 63	0.17 44	0.12 125	0.12 97	1.97 256	0.25 131	0.22 64	0.20 68

PDISCO_ROB	0.17 68	0.16 109	0.16 127	0.14 83	0.12 76	0.13 77	0.11 93	0.15 29	0.12 71	0.16 24	0.16 77	0.12 18	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.20 95	0.19 53	0.23 164	0.18 32	0.15 89	0.22 72	0.23 72	0.07 47	0.11 82	0.21 90	0.24 120	0.39 164	0.23 93

CAS	0.14 33	0.11 39	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.17 38	0.10 38	0.17 31	0.16 77	0.15 32	0.10 46	0.10 75	0.20 42	0.18 69	0.17 33	0.14 44	0.19 38	0.11 38	0.22 72	0.23 72	0.07 47	0.08 25	0.17 56	0.16 56	0.17 33	0.23 93

TestStereo1	0.14 33	0.12 52	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 42	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 132	0.05 14	0.23 75	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 38	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 68	0.17 63	0.26 96	0.20 68

SA-5K	0.14 33	0.12 52	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 42	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 132	0.05 14	0.23 75	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 38	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 68	0.17 63	0.26 96	0.20 68

ADLNet	0.21 105	0.17 121	0.12 85	0.16 108	0.14 104	0.18 118	0.15 124	0.20 57	0.11 55	0.17 31	0.15 67	0.33 158	0.13 93	0.31 199	1.12 210	0.15 31	0.20 61	0.14 44	0.18 32	0.13 60	0.16 24	0.18 49	0.15 146	0.09 47	0.17 56	0.18 76	0.19 42	0.17 44

FINET	0.16 56	0.15 102	0.15 116	0.16 108	0.12 76	0.13 77	0.14 117	0.18 46	0.15 113	0.17 31	0.15 67	0.18 51	0.12 79	0.11 85	0.23 75	0.18 69	0.19 53	0.14 44	0.23 70	0.12 45	0.18 40	0.14 30	0.12 125	0.12 97	0.16 45	0.16 56	0.18 36	0.16 40

UPFNet	0.13 30	0.11 39	0.12 85	0.12 67	0.11 64	0.13 77	0.10 83	0.15 29	0.12 71	0.17 31	0.13 54	0.15 32	0.09 39	0.11 85	0.23 75	0.15 31	0.17 33	0.15 60	0.16 24	0.11 38	0.13 15	0.11 18	0.09 75	0.09 47	0.13 25	0.13 27	0.19 42	0.13 21

RP	0.22 110	0.20 154	0.23 176	0.22 147	0.20 149	0.21 142	0.22 156	0.24 98	0.22 152	0.17 31	0.25 138	0.24 97	0.19 150	0.15 143	0.50 167	0.17 50	0.20 61	0.16 75	0.22 64	0.16 103	0.17 30	0.25 84	0.13 131	0.16 142	0.22 96	0.21 100	0.30 130	0.25 113

IER	0.15 42	0.11 39	0.10 47	0.12 67	0.10 54	0.12 68	0.08 60	0.17 38	0.10 38	0.18 38	0.17 87	0.20 64	0.10 46	0.11 85	0.47 159	0.15 31	0.18 43	0.14 44	0.16 24	0.11 38	0.16 24	0.12 22	0.09 75	0.09 47	0.14 33	0.16 56	0.19 42	0.18 50

RAFT_CTSACE	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 29	0.12 18	0.07 14	0.18 38	0.06 4	0.14 25	0.12 79	0.05 14	0.13 10	0.13 17	0.14 19	0.09 8	0.12 13	0.07 7	0.16 24	0.18 49	0.04 9	0.07 16	0.14 33	0.14 34	0.19 42	0.14 30

APVNet	0.21 105	0.18 135	0.14 105	0.17 117	0.20 149	0.20 132	0.17 131	0.24 98	0.15 113	0.18 38	0.21 115	0.21 76	0.11 67	0.17 156	0.34 137	0.24 136	0.27 143	0.21 146	0.34 121	0.21 136	0.23 84	0.28 103	0.11 109	0.17 152	0.21 90	0.18 76	0.29 123	0.22 84

DMCA-RVC	0.16 56	0.12 52	0.15 116	0.12 67	0.13 88	0.11 55	0.13 110	0.17 38	0.16 124	0.18 38	0.21 115	0.20 64	0.10 46	0.10 75	0.36 140	0.17 50	0.18 43	0.17 84	0.16 24	0.14 75	0.18 40	0.15 33	0.10 94	0.12 97	0.14 33	0.13 27	0.18 36	0.18 50

NCC-stereo	0.25 134	0.22 159	0.21 167	0.22 147	0.23 166	0.23 155	0.25 168	0.26 127	0.28 177	0.18 38	0.27 153	0.28 127	0.26 175	0.17 156	0.48 162	0.22 119	0.22 92	0.24 167	0.27 92	0.20 125	0.21 63	0.27 95	0.20 167	0.16 142	0.26 136	0.29 159	0.33 146	0.29 134

Abc-Net	0.25 134	0.22 159	0.21 167	0.22 147	0.23 166	0.23 155	0.25 168	0.26 127	0.28 177	0.18 38	0.27 153	0.28 127	0.26 175	0.17 156	0.48 162	0.22 119	0.22 92	0.24 167	0.27 92	0.20 125	0.21 63	0.27 95	0.20 167	0.16 142	0.26 136	0.29 159	0.33 146	0.29 134
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MIM_Stereo	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.08 26	0.07 20	0.09 36	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.19 44	0.08 15	0.11 15	0.05 8	0.05 14	0.16 20	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.20 45	0.10 29	0.18 40	0.15 33	0.04 9	0.07 16	0.11 13	0.10 12	0.15 21	0.10 12

GMStereo	0.16 56	0.16 109	0.09 37	0.14 83	0.13 88	0.15 95	0.11 93	0.22 73	0.12 71	0.19 44	0.15 67	0.25 105	0.13 93	0.09 57	0.17 25	0.14 21	0.21 75	0.13 35	0.26 84	0.15 89	0.20 55	0.12 22	0.09 75	0.11 82	0.18 68	0.15 43	0.23 68	0.15 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AF-Net	0.20 94	0.18 135	0.17 139	0.18 124	0.22 160	0.20 132	0.21 150	0.24 98	0.21 146	0.19 44	0.25 138	0.26 111	0.16 121	0.14 131	0.33 131	0.20 95	0.17 33	0.17 84	0.22 64	0.15 89	0.17 30	0.21 64	0.16 151	0.14 122	0.19 73	0.19 82	0.29 123	0.22 84

Nwc_Net	0.20 94	0.18 135	0.17 139	0.18 124	0.22 160	0.20 132	0.21 150	0.24 98	0.21 146	0.19 44	0.25 138	0.26 111	0.16 121	0.14 131	0.33 131	0.20 95	0.17 33	0.17 84	0.22 64	0.15 89	0.17 30	0.21 64	0.16 151	0.14 122	0.19 73	0.19 82	0.29 123	0.22 84

anonymousdsp2	0.13 30	0.12 52	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.18 46	0.08 18	0.20 48	0.16 77	0.15 32	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.23 70	0.11 38	0.19 47	0.21 64	0.07 47	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.18 36	0.12 17

CES	0.18 74	0.10 26	0.10 47	0.09 31	0.11 64	0.10 41	0.05 19	0.42 198	0.10 38	0.20 48	0.27 153	0.23 90	0.10 46	0.12 106	0.26 105	0.23 129	0.25 123	0.15 60	0.20 45	0.13 60	0.45 165	0.26 89	0.09 75	0.08 25	0.19 73	0.15 43	0.19 42	0.24 106

STTStereo	0.19 85	0.19 148	0.21 167	0.18 124	0.20 149	0.17 113	0.25 168	0.18 46	0.19 140	0.20 48	0.19 97	0.24 97	0.14 109	0.17 156	0.32 127	0.17 50	0.19 53	0.19 125	0.19 38	0.14 75	0.18 40	0.17 44	0.11 109	0.12 97	0.19 73	0.20 91	0.20 53	0.26 122

stereogan	0.24 128	0.22 159	0.21 167	0.23 154	0.25 175	0.25 165	0.22 156	0.26 127	0.23 158	0.20 48	0.22 123	0.30 149	0.23 164	0.17 156	0.31 124	0.20 95	0.22 92	0.19 125	0.28 99	0.19 118	0.21 63	0.39 146	0.17 154	0.17 152	0.21 90	0.22 108	0.36 155	0.27 125

UDGNet	0.23 120	0.19 148	0.14 105	0.36 192	0.30 187	0.32 187	0.29 181	0.22 73	0.15 113	0.21 52	0.20 106	0.21 76	0.08 31	0.52 216	0.20 42	0.17 50	0.21 75	0.17 84	0.25 83	0.14 75	0.26 96	0.30 112	0.30 202	0.10 72	0.24 125	0.20 91	0.22 64	0.20 68

rafts_anoy	0.14 33	0.14 85	0.11 69	0.11 55	0.11 64	0.10 41	0.07 42	0.21 66	0.08 18	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.07 22	0.06 25	0.20 42	0.17 50	0.20 61	0.17 84	0.22 64	0.12 45	0.21 63	0.18 49	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.15 21	0.17 44

ARAFT	0.12 25	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.04 7	0.14 26	0.08 18	0.21 52	0.10 28	0.17 45	0.05 8	0.05 14	0.18 28	0.14 21	0.18 43	0.15 60	0.20 45	0.08 15	0.20 55	0.18 49	0.05 22	0.06 10	0.14 33	0.11 15	0.18 36	0.13 21

AFF-stereo	0.10 12	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.08 22	0.04 7	0.17 38	0.08 18	0.21 52	0.08 15	0.13 22	0.05 8	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.12 14	0.09 8	0.20 45	0.07 7	0.14 18	0.11 18	0.04 9	0.06 10	0.13 25	0.12 19	0.18 36	0.11 14

UNet	0.15 42	0.13 69	0.13 97	0.14 83	0.12 76	0.14 84	0.10 83	0.20 57	0.12 71	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.12 79	0.13 122	0.21 53	0.15 31	0.20 61	0.17 84	0.18 32	0.13 60	0.17 30	0.14 30	0.10 94	0.12 97	0.15 41	0.17 63	0.20 53	0.17 44

CFNet	0.16 56	0.15 102	0.12 85	0.18 124	0.15 117	0.14 84	0.11 93	0.23 82	0.12 71	0.21 52	0.16 77	0.29 136	0.14 109	0.11 85	0.21 53	0.13 17	0.20 61	0.16 75	0.18 32	0.12 45	0.17 30	0.13 26	0.08 63	0.12 97	0.20 83	0.17 63	0.22 64	0.21 75

DISCO	0.16 56	0.15 102	0.11 69	0.14 83	0.13 88	0.16 103	0.14 117	0.15 29	0.13 90	0.21 52	0.17 87	0.16 41	0.10 46	0.10 75	0.25 101	0.16 42	0.20 61	0.15 60	0.23 70	0.14 75	0.17 30	0.18 49	0.09 75	0.11 82	0.17 56	0.16 56	0.21 58	0.16 40

LL-Strereo2	0.12 25	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.06 9	0.04 7	0.15 29	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.13 22	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.18 43	0.11 18	0.20 45	0.10 29	0.20 55	0.28 103	0.05 22	0.07 16	0.12 22	0.13 27	0.15 21	0.10 12

dd	0.19 85	0.17 121	0.10 47	0.34 188	0.12 76	0.24 161	0.11 93	0.21 66	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.37 166	0.10 46	0.09 57	0.37 142	0.17 50	0.28 154	0.14 44	0.35 128	0.14 75	0.19 47	0.14 30	0.09 75	0.13 113	0.21 90	0.15 43	0.26 96	0.21 75

raft+_RVC	0.12 25	0.10 26	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.09 36	0.06 29	0.18 46	0.09 27	0.22 59	0.12 45	0.15 32	0.07 22	0.06 25	0.16 20	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.20 45	0.09 22	0.19 47	0.17 44	0.05 22	0.07 16	0.14 33	0.13 27	0.16 26	0.13 21

HGLStereo	0.15 42	0.14 85	0.12 85	0.13 73	0.13 88	0.13 77	0.08 60	0.18 46	0.11 55	0.22 59	0.22 123	0.14 25	0.09 39	0.11 85	0.24 90	0.17 50	0.21 75	0.17 84	0.20 45	0.14 75	0.18 40	0.16 39	0.10 94	0.11 82	0.17 56	0.16 56	0.17 33	0.15 36

RGC	0.27 147	0.24 172	0.28 192	0.25 164	0.26 180	0.27 170	0.20 145	0.28 153	0.30 186	0.22 59	0.31 167	0.29 136	0.31 179	0.20 170	0.51 170	0.24 136	0.23 101	0.21 146	0.29 107	0.22 145	0.25 91	0.30 112	0.17 154	0.20 164	0.28 155	0.32 173	0.34 150	0.36 151

RASNet	0.15 42	0.14 85	0.14 105	0.13 73	0.11 64	0.12 68	0.10 83	0.24 98	0.12 71	0.22 59	0.14 60	0.18 51	0.12 79	0.09 57	0.16 20	0.18 69	0.19 53	0.13 35	0.16 24	0.10 29	0.22 72	0.16 39	0.07 47	0.14 122	0.16 45	0.16 56	0.26 96	0.22 84

PA-Net	0.25 134	0.28 185	0.29 194	0.18 124	0.26 180	0.21 142	0.25 168	0.26 127	0.25 167	0.22 59	0.19 97	0.22 86	0.24 169	0.28 190	0.40 148	0.24 136	0.18 43	0.22 152	0.20 45	0.22 145	0.19 47	0.32 120	0.17 154	0.20 164	0.24 125	0.38 187	0.23 68	0.55 179
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.18 74	0.18 135	0.18 146	0.17 117	0.21 154	0.16 103	0.26 176	0.19 55	0.24 163	0.22 59	0.20 106	0.26 111	0.12 79	0.19 165	0.24 90	0.16 42	0.19 53	0.16 75	0.19 38	0.13 60	0.16 24	0.17 44	0.11 109	0.11 82	0.17 56	0.22 108	0.19 42	0.21 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.26 141	0.16 109	0.15 116	0.22 147	0.18 140	0.26 168	0.28 179	0.20 57	0.14 103	0.22 59	0.21 115	0.17 45	0.11 67	0.38 204	1.98 242	0.20 95	0.24 112	0.19 125	0.21 56	0.14 75	0.18 40	0.15 33	0.25 180	0.13 113	0.22 96	0.17 63	0.19 42	0.18 50

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 42	0.11 39	0.10 47	0.11 55	0.08 31	0.09 36	0.05 19	0.18 46	0.17 132	0.23 68	0.18 91	0.18 51	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.17 50	0.19 53	0.15 60	0.18 32	0.12 45	0.19 47	0.26 89	0.07 47	0.09 47	0.16 45	0.22 108	0.16 26	0.21 75

LoS_RVC	0.16 56	0.13 69	0.10 47	0.07 14	0.09 42	0.08 22	0.06 29	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 67	0.09 57	0.21 53	0.22 119	0.17 33	0.16 75	0.24 77	0.12 45	0.33 120	0.31 117	0.08 63	0.09 47	0.20 83	0.15 43	0.16 26	0.20 68

tt_ll	0.16 56	0.13 69	0.10 47	0.07 14	0.09 42	0.08 22	0.06 29	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 67	0.09 57	0.21 53	0.22 119	0.17 33	0.16 75	0.24 77	0.12 45	0.33 120	0.31 117	0.08 63	0.09 47	0.20 83	0.15 43	0.16 26	0.20 68

iinet-f	0.17 68	0.14 85	0.10 47	0.12 67	0.09 42	0.14 84	0.09 74	0.15 29	0.10 38	0.23 68	0.25 138	0.18 51	0.15 115	0.08 39	0.33 131	0.19 87	0.20 61	0.13 35	0.36 132	0.16 103	0.20 55	0.21 64	0.08 63	0.09 47	0.17 56	0.14 34	0.25 88	0.17 44

SA	0.15 42	0.13 69	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.11 55	0.06 29	0.21 66	0.10 38	0.23 68	0.09 19	0.23 90	0.07 22	0.07 31	0.19 32	0.18 69	0.18 43	0.15 60	0.24 77	0.12 45	0.20 55	0.26 89	0.05 22	0.09 47	0.20 83	0.20 91	0.27 111	0.23 93

CIPLG	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 64	0.10 46	0.12 106	0.23 75	0.17 50	0.21 75	0.14 44	0.21 56	0.13 60	0.22 72	0.28 103	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 58	0.13 21

DDUNet	0.43 186	0.54 215	0.23 176	0.86 223	0.68 224	0.83 225	0.82 224	0.26 127	0.24 163	0.23 68	0.33 172	0.37 166	0.15 115	1.63 238	0.43 152	0.24 136	0.39 201	0.25 177	0.54 176	0.28 182	0.31 114	0.30 112	0.49 223	0.20 164	0.24 125	0.25 131	0.32 140	0.29 134

IPLGR_C	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 64	0.10 46	0.12 106	0.21 53	0.17 50	0.21 75	0.14 44	0.21 56	0.13 60	0.22 72	0.28 103	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 58	0.14 30

ACRE	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.09 27	0.23 68	0.15 67	0.20 64	0.10 46	0.12 106	0.21 53	0.17 50	0.21 75	0.14 44	0.21 56	0.13 60	0.22 72	0.27 95	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 58	0.13 21

AnonymousM	0.19 85	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.20 57	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.16 41	0.07 22	0.09 57	0.23 75	0.23 129	0.23 101	0.14 44	0.20 45	0.15 89	0.32 117	0.26 89	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.17 63	0.54 197	0.97 215

LMCR-Stereo	0.18 74	0.14 85	0.11 69	0.13 73	0.12 76	0.15 95	0.10 83	0.22 73	0.13 90	0.23 68	0.18 91	0.24 97	0.17 132	0.12 106	0.21 53	0.19 87	0.26 132	0.18 114	0.33 116	0.19 118	0.26 96	0.25 84	0.10 94	0.12 97	0.19 73	0.18 76	0.24 78	0.23 93

sAnonymous2	0.20 94	0.14 85	0.12 85	0.12 67	0.11 64	0.14 84	0.12 106	0.28 153	0.16 124	0.23 68	0.19 97	0.19 59	0.15 115	0.08 39	0.24 90	0.26 152	0.25 123	0.22 152	0.39 135	0.20 125	0.34 127	0.38 141	0.08 63	0.13 113	0.22 96	0.24 120	0.23 68	0.24 106

CroCo_RVC	0.20 94	0.14 85	0.12 85	0.12 67	0.11 64	0.14 84	0.12 106	0.28 153	0.16 124	0.23 68	0.19 97	0.19 59	0.15 115	0.08 39	0.24 90	0.26 152	0.25 123	0.22 152	0.39 135	0.20 125	0.34 127	0.38 141	0.08 63	0.13 113	0.22 96	0.24 120	0.23 68	0.24 106

RALCasStereoNet	0.15 42	0.14 85	0.10 47	0.13 73	0.11 64	0.10 41	0.07 42	0.20 57	0.08 18	0.23 68	0.13 54	0.19 59	0.08 31	0.07 31	0.20 42	0.18 69	0.22 92	0.17 84	0.20 45	0.12 45	0.22 72	0.21 64	0.07 47	0.09 47	0.18 68	0.15 43	0.15 21	0.15 36

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 25	0.11 39	0.09 37	0.08 26	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.21 66	0.09 27	0.23 68	0.09 19	0.18 51	0.06 14	0.05 14	0.16 20	0.14 21	0.14 19	0.09 8	0.21 56	0.08 15	0.17 30	0.13 26	0.05 22	0.08 25	0.17 56	0.13 27	0.20 53	0.14 30

psm_up	0.20 94	0.17 121	0.19 152	0.20 139	0.16 123	0.20 132	0.13 110	0.25 114	0.23 158	0.23 68	0.18 91	0.21 76	0.20 154	0.15 143	0.23 75	0.18 69	0.24 112	0.18 114	0.28 99	0.16 103	0.21 63	0.16 39	0.12 125	0.20 164	0.24 125	0.24 120	0.26 96	0.25 113

RTS	0.38 178	0.22 159	0.20 158	0.22 147	0.21 154	0.31 184	0.29 181	0.31 171	0.34 189	0.23 68	0.22 123	0.29 136	0.25 171	0.16 149	1.65 229	0.29 166	0.36 193	0.24 167	0.63 187	0.31 197	0.38 146	0.38 141	0.15 146	0.22 176	0.39 192	0.95 239	0.40 169	0.63 184

RTSA	0.38 178	0.22 159	0.20 158	0.22 147	0.21 154	0.31 184	0.29 181	0.31 171	0.34 189	0.23 68	0.22 123	0.29 136	0.25 171	0.16 149	1.65 229	0.29 166	0.36 193	0.24 167	0.63 187	0.31 197	0.38 146	0.38 141	0.15 146	0.22 176	0.39 192	0.95 239	0.40 169	0.63 184

CFNet_RVC	0.18 74	0.18 135	0.15 116	0.18 124	0.16 123	0.18 118	0.12 106	0.21 66	0.13 90	0.23 68	0.20 106	0.24 97	0.12 79	0.12 106	0.22 66	0.19 87	0.23 101	0.17 84	0.26 84	0.15 89	0.24 87	0.19 57	0.09 75	0.13 113	0.22 96	0.20 91	0.25 88	0.23 93

DLCB_ROB	0.19 85	0.17 121	0.16 127	0.14 83	0.15 117	0.14 84	0.13 110	0.20 57	0.16 124	0.23 68	0.23 131	0.25 105	0.18 144	0.15 143	0.20 42	0.16 42	0.21 75	0.18 114	0.19 38	0.15 89	0.24 87	0.20 62	0.13 131	0.15 135	0.36 189	0.24 120	0.24 78	0.20 68

Sa-1000	0.17 68	0.13 69	0.09 37	0.09 31	0.09 42	0.11 55	0.05 19	0.22 73	0.11 55	0.24 88	0.11 40	0.24 97	0.09 39	0.10 75	0.22 66	0.18 69	0.21 75	0.17 84	0.28 99	0.12 45	0.25 91	0.33 123	0.06 34	0.09 47	0.24 125	0.20 91	0.26 96	0.22 84

test_4	0.14 33	0.09 17	0.10 47	0.07 14	0.07 20	0.05 6	0.05 19	0.17 38	0.11 55	0.24 88	0.08 15	0.15 32	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 69	0.18 43	0.12 23	0.17 29	0.11 38	0.23 84	0.27 95	0.04 9	0.09 47	0.14 33	0.20 91	0.26 96	0.23 93

IPLG	0.22 110	0.12 52	0.11 69	0.10 40	0.10 54	0.10 41	0.07 42	0.22 73	0.09 27	0.24 88	0.15 67	0.21 76	0.09 39	0.11 85	1.93 239	0.18 69	0.21 75	0.16 75	0.24 77	0.14 75	0.20 55	0.32 120	0.06 34	0.10 72	0.18 68	0.18 76	0.24 78	0.14 30

ICVP	0.22 110	0.18 135	0.20 158	0.18 124	0.17 131	0.18 118	0.13 110	0.22 73	0.16 124	0.24 88	0.20 106	0.23 90	0.18 144	0.12 106	0.22 66	0.23 129	0.25 123	0.24 167	0.26 84	0.20 125	0.30 112	0.46 165	0.26 182	0.16 142	0.23 113	0.25 131	0.25 88	0.24 106
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TANstereo	0.19 85	0.12 52	0.10 47	0.14 83	0.13 88	0.14 84	0.08 60	0.18 46	0.11 55	0.24 88	0.12 45	0.16 41	0.12 79	0.13 122	0.29 114	0.28 161	0.26 132	0.25 177	0.34 121	0.22 145	0.34 127	0.27 95	0.29 200	0.10 72	0.13 25	0.15 43	0.36 155	0.18 50

XX-TBD	0.19 85	0.12 52	0.10 47	0.14 83	0.13 88	0.14 84	0.08 60	0.18 46	0.11 55	0.24 88	0.12 45	0.16 41	0.12 79	0.13 122	0.29 114	0.28 161	0.26 132	0.25 177	0.34 121	0.22 145	0.34 127	0.27 95	0.29 200	0.10 72	0.13 25	0.15 43	0.36 155	0.18 50

sCroCo_RVC	0.22 110	0.13 69	0.11 69	0.11 55	0.10 54	0.14 84	0.09 74	0.24 98	0.19 140	0.24 88	0.16 77	0.20 64	0.20 154	0.08 39	0.26 105	0.36 191	0.29 162	0.22 152	0.35 128	0.21 136	0.48 174	0.53 193	0.10 94	0.15 135	0.23 113	0.21 100	0.28 119	0.23 93

Anonymous	0.23 120	0.15 102	0.14 105	0.13 73	0.13 88	0.15 95	0.10 83	0.26 127	0.15 113	0.24 88	0.17 87	0.23 90	0.23 164	0.09 57	0.29 114	0.33 176	0.28 154	0.25 177	0.46 149	0.22 145	0.48 174	0.48 174	0.09 75	0.14 122	0.27 147	0.24 120	0.31 137	0.23 93

HITNet	0.14 33	0.11 39	0.10 47	0.11 55	0.10 54	0.10 41	0.07 42	0.18 46	0.11 55	0.24 88	0.13 54	0.18 51	0.10 46	0.09 57	0.20 42	0.14 21	0.17 33	0.14 44	0.16 24	0.10 29	0.20 55	0.22 69	0.08 63	0.09 47	0.15 41	0.14 34	0.24 78	0.18 50
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
XPNet_ROB	0.27 147	0.28 185	0.20 158	0.19 134	0.21 154	0.21 142	0.20 145	0.20 57	0.21 146	0.24 88	0.28 159	0.78 202	0.17 132	0.16 149	0.29 114	0.22 119	0.34 182	0.21 146	0.27 92	0.19 118	0.28 111	0.42 154	0.17 154	0.18 160	0.23 113	0.24 120	0.48 183	0.34 148

SACVNet	0.22 110	0.20 154	0.18 146	0.21 143	0.19 144	0.19 127	0.19 141	0.25 114	0.22 152	0.25 98	0.21 115	0.20 64	0.12 79	0.17 156	0.23 75	0.21 106	0.25 123	0.21 146	0.32 114	0.19 118	0.27 104	0.34 129	0.15 146	0.17 152	0.28 155	0.25 131	0.29 123	0.26 122

AACVNet	0.19 85	0.17 121	0.14 105	0.19 134	0.19 144	0.19 127	0.13 110	0.23 82	0.15 113	0.25 98	0.23 131	0.20 64	0.13 93	0.13 122	0.21 53	0.18 69	0.24 112	0.18 114	0.24 77	0.17 111	0.22 72	0.20 62	0.14 140	0.15 135	0.22 96	0.21 100	0.25 88	0.25 113

FADNet-RVC	0.21 105	0.17 121	0.15 116	0.21 143	0.16 123	0.16 103	0.18 133	0.26 127	0.13 90	0.25 98	0.21 115	0.28 127	0.16 121	0.14 131	0.32 127	0.21 106	0.23 101	0.17 84	0.34 121	0.21 136	0.21 63	0.25 84	0.14 140	0.16 142	0.25 132	0.23 115	0.21 58	0.24 106

RTSC	0.27 147	0.16 109	0.16 127	0.16 108	0.17 131	0.18 118	0.19 141	0.23 82	0.21 146	0.25 98	0.25 138	0.20 64	0.18 144	0.14 131	1.57 225	0.23 129	0.30 169	0.19 125	0.39 135	0.18 115	0.30 112	0.32 120	0.11 109	0.17 152	0.21 90	0.22 108	0.31 137	0.43 171

iResNet_ROB	0.17 68	0.14 85	0.12 85	0.15 98	0.11 64	0.15 95	0.11 93	0.25 114	0.12 71	0.25 98	0.16 77	0.19 59	0.21 157	0.09 57	0.25 101	0.16 42	0.22 92	0.16 75	0.29 107	0.12 45	0.23 84	0.16 39	0.09 75	0.12 97	0.20 83	0.17 63	0.26 96	0.21 75

PWC_ROB	0.37 176	0.27 183	0.25 185	0.23 154	0.24 169	0.23 155	0.31 188	0.29 163	0.47 213	0.25 98	0.39 188	0.37 166	0.89 217	0.19 165	0.58 174	0.32 173	0.39 201	0.29 198	0.62 186	0.29 189	0.48 174	0.48 174	0.19 166	0.33 200	0.27 147	0.26 144	0.39 164	0.67 190

4D-IteraStereo	0.14 33	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.21 66	0.12 71	0.26 104	0.12 45	0.20 64	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 69	0.20 61	0.15 60	0.22 64	0.12 45	0.27 104	0.29 108	0.05 22	0.08 25	0.14 33	0.14 34	0.19 42	0.13 21

GES	0.22 110	0.16 109	0.12 85	0.14 83	0.15 117	0.19 127	0.12 106	0.25 114	0.14 103	0.26 104	0.18 91	0.21 76	0.13 93	0.17 156	0.36 140	0.21 106	0.27 143	0.19 125	0.52 171	0.20 125	0.33 120	0.29 108	0.13 131	0.14 122	0.19 73	0.17 63	0.27 111	0.42 167

FADNet-RVC-Resample	0.20 94	0.16 109	0.18 146	0.17 117	0.16 123	0.16 103	0.14 117	0.24 98	0.17 132	0.26 104	0.19 97	0.26 111	0.16 121	0.16 149	0.30 122	0.17 50	0.20 61	0.22 152	0.26 84	0.24 160	0.22 72	0.29 108	0.13 131	0.20 164	0.22 96	0.21 100	0.19 42	0.22 84

ADCRef	0.34 170	0.18 135	0.16 127	0.15 98	0.16 123	0.18 118	0.18 133	0.23 82	0.34 189	0.26 104	0.22 123	0.23 90	0.17 132	0.11 85	2.05 244	0.22 119	0.23 101	0.20 136	0.39 135	0.21 136	0.25 91	0.26 89	0.17 154	0.16 142	0.29 161	0.41 191	0.29 123	1.39 231

ADCP+	0.31 161	0.17 121	0.17 139	0.15 98	0.14 104	0.17 113	0.19 141	0.21 66	0.33 188	0.26 104	0.26 147	0.37 166	0.12 79	0.13 122	1.87 237	0.18 69	0.20 61	0.17 84	0.33 116	0.18 115	0.22 72	0.22 69	0.12 125	0.11 82	0.23 113	0.69 222	0.33 146	0.99 217

UCFNet_RVC	0.21 105	0.25 178	0.16 127	0.21 143	0.19 144	0.20 132	0.14 117	0.23 82	0.16 124	0.26 104	0.19 97	0.34 161	0.17 132	0.13 122	0.23 75	0.19 87	0.21 75	0.18 114	0.31 112	0.16 103	0.26 96	0.19 57	0.17 154	0.14 122	0.26 136	0.21 100	0.23 68	0.29 134

DeepPruner_ROB	0.22 110	0.17 121	0.16 127	0.17 117	0.17 131	0.16 103	0.18 133	0.22 73	0.17 132	0.26 104	0.26 147	0.20 64	0.18 144	0.11 85	0.50 167	0.20 95	0.24 112	0.21 146	0.27 92	0.16 103	0.41 154	0.33 123	0.14 140	0.15 135	0.22 96	0.27 149	0.26 96	0.23 93

iResNetv2_ROB	0.20 94	0.14 85	0.11 69	0.17 117	0.13 88	0.17 113	0.11 93	0.26 127	0.12 71	0.26 104	0.20 106	0.27 120	0.19 150	0.10 75	0.42 150	0.16 42	0.20 61	0.15 60	0.35 128	0.15 89	0.33 120	0.18 49	0.12 125	0.14 122	0.20 83	0.17 63	0.30 130	0.19 63

HSM	0.20 94	0.17 121	0.14 105	0.18 124	0.17 131	0.15 95	0.13 110	0.26 127	0.14 103	0.26 104	0.22 123	0.24 97	0.17 132	0.11 85	0.33 131	0.17 50	0.26 132	0.16 75	0.27 92	0.17 111	0.27 104	0.19 57	0.10 94	0.13 113	0.22 96	0.22 108	0.27 111	0.24 106

EGLCR-Stereo	0.20 94	0.12 52	0.10 47	0.11 55	0.11 64	0.13 77	0.06 29	0.23 82	0.11 55	0.27 113	0.09 19	0.24 97	0.09 39	0.09 57	0.18 28	0.21 106	0.24 112	0.16 75	0.29 107	0.12 45	0.36 140	0.46 165	0.07 47	0.09 47	0.15 41	0.25 131	0.93 228	0.25 113

MIPNet	0.21 105	0.14 85	0.11 69	0.11 55	0.12 76	0.12 68	0.08 60	0.24 98	0.10 38	0.27 113	0.24 136	0.22 86	0.14 109	0.11 85	0.94 202	0.20 95	0.23 101	0.17 84	0.31 112	0.20 125	0.21 63	0.35 132	0.07 47	0.11 82	0.23 113	0.23 115	0.27 111	0.21 75

test-3	0.18 74	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 76	0.10 41	0.07 42	0.25 114	0.10 38	0.27 113	0.11 40	0.29 136	0.11 67	0.08 39	0.23 75	0.19 87	0.23 101	0.15 60	0.47 151	0.15 89	0.33 120	0.46 165	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 88	0.23 93

test_1	0.18 74	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 76	0.10 41	0.07 42	0.25 114	0.10 38	0.27 113	0.11 40	0.29 136	0.11 67	0.08 39	0.23 75	0.19 87	0.23 101	0.15 60	0.47 151	0.15 89	0.33 120	0.46 165	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 88	0.23 93

GEStereo_RVC	0.24 128	0.19 148	0.15 116	0.18 124	0.17 131	0.19 127	0.18 133	0.26 127	0.17 132	0.27 113	0.20 106	0.27 120	0.16 121	0.12 106	0.27 110	0.26 152	0.28 154	0.24 167	0.47 151	0.21 136	0.32 117	0.50 182	0.11 109	0.17 152	0.24 125	0.21 100	0.26 96	0.32 142

raftrobust	0.15 42	0.12 52	0.11 69	0.11 55	0.10 54	0.08 22	0.06 29	0.22 73	0.09 27	0.27 113	0.13 54	0.19 59	0.08 31	0.08 39	0.21 53	0.18 69	0.21 75	0.15 60	0.28 99	0.13 60	0.25 91	0.23 72	0.08 63	0.08 25	0.19 73	0.17 63	0.17 33	0.16 40

EAI-Stereo	0.28 151	0.13 69	0.12 85	0.18 124	0.16 123	0.66 217	0.20 145	0.27 143	0.18 138	0.27 113	0.27 153	0.29 136	0.10 46	0.11 85	0.35 139	0.32 173	0.26 132	0.20 136	0.65 190	0.22 145	0.44 164	0.44 161	0.10 94	0.14 122	0.28 155	0.31 170	0.39 164	0.42 167

CREStereo	0.17 68	0.13 69	0.11 69	0.11 55	0.10 54	0.10 41	0.06 29	0.24 98	0.10 38	0.27 113	0.12 45	0.26 111	0.11 67	0.10 75	0.22 66	0.26 152	0.26 132	0.13 35	0.21 56	0.14 75	0.36 140	0.24 79	0.08 63	0.09 47	0.17 56	0.17 63	0.23 68	0.22 84
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
FADNet	0.23 120	0.19 148	0.14 105	0.23 154	0.15 117	0.21 142	0.22 156	0.27 143	0.17 132	0.27 113	0.27 153	0.26 111	0.18 144	0.15 143	0.34 137	0.21 106	0.21 75	0.20 136	0.41 139	0.25 166	0.26 96	0.27 95	0.14 140	0.15 135	0.27 147	0.27 149	0.24 78	0.27 125

BEATNet_4x	0.19 85	0.14 85	0.12 85	0.13 73	0.13 88	0.12 68	0.10 83	0.20 57	0.14 103	0.27 113	0.14 60	0.21 76	0.13 93	0.11 85	0.32 127	0.20 95	0.22 92	0.22 152	0.20 45	0.12 45	0.31 114	0.41 152	0.10 94	0.12 97	0.17 56	0.16 56	0.26 96	0.23 93

DPSNet	0.76 215	0.28 185	0.26 188	0.38 195	0.38 201	0.44 199	0.30 185	0.36 186	0.41 201	0.27 113	0.32 170	2.73 245	0.95 220	0.38 204	0.80 189	0.66 230	0.53 218	0.46 224	4.94 251	0.56 224	0.83 233	0.97 241	0.57 227	0.44 221	0.56 217	0.48 202	0.54 197	0.63 184

ETE_ROB	0.32 163	0.32 193	0.20 158	0.26 167	0.24 169	0.28 176	0.23 163	0.24 98	0.29 182	0.27 113	0.35 176	0.99 211	0.21 157	0.20 170	0.41 149	0.23 129	0.41 206	0.24 167	0.37 134	0.25 166	0.37 143	0.40 149	0.20 167	0.20 164	0.28 155	0.35 180	0.54 197	0.37 156

DN-CSS_ROB	0.18 74	0.14 85	0.16 127	0.14 83	0.14 104	0.11 55	0.09 74	0.25 114	0.13 90	0.27 113	0.26 147	0.25 105	0.17 132	0.09 57	0.19 32	0.16 42	0.19 53	0.15 60	0.41 139	0.13 60	0.24 87	0.18 49	0.10 94	0.14 122	0.17 56	0.15 43	0.22 64	0.18 50

AE-Stereo	0.20 94	0.14 85	0.13 97	0.16 108	0.12 76	0.12 68	0.09 74	0.23 82	0.15 113	0.28 126	0.12 45	0.29 136	0.13 93	0.09 57	0.21 53	0.25 144	0.28 154	0.19 125	0.28 99	0.19 118	0.35 135	0.42 154	0.07 47	0.14 122	0.22 96	0.24 120	0.26 96	0.21 75

CASnet	0.15 42	0.12 52	0.08 23	0.10 40	0.11 64	0.14 84	0.06 29	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.15 67	0.23 90	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.15 31	0.20 61	0.11 18	0.26 84	0.11 38	0.34 127	0.19 57	0.07 47	0.08 25	0.16 45	0.12 19	0.20 53	0.17 44
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.24 128	0.13 69	0.16 127	0.16 108	0.13 88	0.15 95	0.10 83	0.25 114	0.14 103	0.28 126	0.35 176	0.28 127	0.11 67	0.12 106	0.22 66	0.25 144	0.28 154	0.17 84	0.50 166	0.16 103	0.63 204	0.40 149	0.10 94	0.10 72	0.28 155	0.29 159	0.26 96	0.42 167

UDG	0.46 190	0.56 217	0.24 181	0.85 222	0.78 228	0.79 221	0.97 228	0.27 143	0.25 167	0.28 126	0.36 181	0.37 166	0.17 132	1.43 234	0.92 201	0.25 144	0.44 208	0.27 189	0.57 183	0.29 189	0.41 154	0.37 139	0.39 213	0.19 162	0.27 147	0.28 153	0.32 140	0.27 125

GLC_STEREO	0.18 74	0.15 102	0.16 127	0.15 98	0.14 104	0.14 84	0.11 93	0.26 127	0.10 38	0.28 126	0.18 91	0.20 64	0.10 46	0.11 85	0.19 32	0.19 87	0.28 154	0.15 60	0.24 77	0.14 75	0.37 143	0.23 72	0.09 75	0.10 72	0.19 73	0.13 27	0.30 130	0.18 50

IPLGR	0.26 141	0.16 109	0.13 97	0.15 98	0.15 117	0.12 68	0.09 74	0.24 98	0.13 90	0.28 126	0.25 138	0.23 90	0.12 79	0.11 85	1.91 238	0.20 95	0.22 92	0.18 114	0.34 121	0.20 125	0.25 91	0.33 123	0.07 47	0.12 97	0.23 113	0.23 115	0.28 119	0.21 75

GMOStereo	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

error version	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

test-v	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

test_3	0.19 85	0.12 52	0.11 69	0.11 55	0.12 76	0.10 41	0.07 42	0.25 114	0.12 71	0.28 126	0.12 45	0.31 154	0.14 109	0.08 39	0.25 101	0.20 95	0.23 101	0.15 60	0.47 151	0.16 103	0.35 135	0.46 165	0.06 34	0.11 82	0.19 73	0.19 82	0.27 111	0.25 113

test-2	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

CREStereo++_RVC	0.18 74	0.12 52	0.10 47	0.11 55	0.12 76	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.13 54	0.22 86	0.19 150	0.10 75	0.22 66	0.22 119	0.24 112	0.12 23	0.22 64	0.11 38	0.34 127	0.25 84	0.07 47	0.09 47	0.19 73	0.15 43	0.62 209	0.23 93
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
CFNet_pseudo	0.20 94	0.16 109	0.16 127	0.19 134	0.16 123	0.16 103	0.13 110	0.24 98	0.14 103	0.28 126	0.21 115	0.22 86	0.19 150	0.12 106	0.63 177	0.17 50	0.20 61	0.17 84	0.30 111	0.12 45	0.21 63	0.17 44	0.12 125	0.12 97	0.20 83	0.20 91	0.25 88	0.26 122

FCDSN-DC	0.36 173	0.28 185	0.33 206	0.31 181	0.29 184	0.28 176	0.39 196	0.31 171	0.22 152	0.28 126	0.20 106	0.26 111	0.16 121	0.29 193	1.96 240	0.35 184	0.34 182	0.32 207	0.33 116	0.25 166	0.41 154	0.48 174	0.27 187	0.37 212	0.29 161	0.30 166	0.30 130	0.30 138
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PS-NSSS	0.23 120	0.26 181	0.20 158	0.31 181	0.22 160	0.25 165	0.21 150	0.27 143	0.15 113	0.28 126	0.21 115	0.53 184	0.14 109	0.16 149	0.28 112	0.15 31	0.18 43	0.17 84	0.35 128	0.14 75	0.17 30	0.13 26	0.22 177	0.16 142	0.22 96	0.25 131	0.28 119	0.27 125

s12784h	0.22 110	0.16 109	0.13 97	0.19 134	0.14 104	0.12 68	0.08 60	0.24 98	0.11 55	0.29 141	0.16 77	0.27 120	0.15 115	0.10 75	0.22 66	0.26 152	0.26 132	0.13 35	0.29 107	0.12 45	0.50 182	0.30 112	0.08 63	0.10 72	0.24 125	0.21 100	0.65 214	0.47 176

PMTNet	0.18 74	0.15 102	0.11 69	0.14 83	0.11 64	0.09 36	0.09 74	0.22 73	0.10 38	0.29 141	0.11 40	0.25 105	0.08 31	0.09 57	0.24 90	0.27 158	0.24 112	0.13 35	0.28 99	0.13 60	0.35 135	0.24 79	0.09 75	0.08 25	0.22 96	0.17 63	0.23 68	0.25 113

NCCL2	0.26 141	0.23 169	0.22 173	0.19 134	0.20 149	0.18 118	0.16 128	0.26 127	0.22 152	0.29 141	0.22 123	0.27 120	0.17 132	0.15 143	0.60 176	0.24 136	0.25 123	0.22 152	0.27 92	0.22 145	0.31 114	0.34 129	0.18 164	0.21 172	0.33 179	0.33 174	0.36 155	0.35 149

MSKI-zero shot	0.26 141	0.13 69	0.10 47	0.14 83	0.14 104	0.15 95	0.11 93	0.28 153	0.13 90	0.30 144	0.35 176	0.28 127	0.11 67	0.12 106	0.29 114	0.37 195	0.28 154	0.17 84	0.58 185	0.26 174	0.57 191	0.55 198	0.09 75	0.11 82	0.25 132	0.41 191	0.32 140	0.42 167

EKT-Stereo	0.33 168	0.17 121	0.13 97	0.20 139	0.17 131	0.22 151	0.25 168	0.27 143	0.14 103	0.30 144	0.26 147	0.27 120	0.13 93	0.13 122	1.64 228	0.53 215	0.29 162	0.25 177	0.46 149	0.30 194	0.82 230	0.54 196	0.09 75	0.12 97	0.30 168	0.25 131	0.31 137	0.25 113

raft_robust	0.18 74	0.13 69	0.10 47	0.14 83	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.25 114	0.12 71	0.30 144	0.10 28	0.24 97	0.14 109	0.10 75	0.24 90	0.21 106	0.21 75	0.17 84	0.34 121	0.14 75	0.27 104	0.31 117	0.06 34	0.10 72	0.22 96	0.21 100	0.24 78	0.21 75

cross-raft	0.24 128	0.14 85	0.12 85	0.13 73	0.13 88	0.17 113	0.10 83	0.27 143	0.15 113	0.30 144	0.19 97	0.28 127	0.10 46	0.12 106	0.26 105	0.34 179	0.27 143	0.17 84	0.57 183	0.25 166	0.62 202	0.51 186	0.09 75	0.11 82	0.29 161	0.27 149	0.26 96	0.31 141

Anonymous3	0.29 152	0.21 157	0.15 116	0.17 117	0.16 123	0.20 132	0.16 128	0.31 171	0.25 167	0.30 144	0.20 106	0.45 179	0.20 154	0.16 149	0.45 156	0.53 215	0.32 176	0.27 189	0.49 161	0.26 174	0.49 177	0.55 198	0.13 131	0.14 122	0.27 147	0.28 153	0.34 150	0.27 125

TestStereo	0.17 68	0.17 121	0.14 105	0.15 98	0.11 64	0.15 95	0.11 93	0.25 114	0.13 90	0.30 144	0.15 67	0.25 105	0.11 67	0.08 39	0.19 32	0.14 21	0.23 101	0.13 35	0.27 92	0.13 60	0.27 104	0.15 33	0.09 75	0.14 122	0.21 90	0.15 43	0.21 58	0.19 63

NaN_ROB	0.30 158	0.25 178	0.25 185	0.25 164	0.30 187	0.21 142	0.20 145	0.34 180	0.39 196	0.30 144	0.28 159	0.65 195	0.22 163	0.17 156	0.70 182	0.20 95	0.20 61	0.20 136	0.28 99	0.26 174	0.22 72	0.23 72	0.14 140	0.26 188	0.34 184	0.41 191	0.39 164	0.55 179

MyStereo04	0.22 110	0.18 135	0.17 139	0.14 83	0.14 104	0.13 77	0.10 83	0.28 153	0.21 146	0.31 151	0.20 106	0.29 136	0.13 93	0.08 39	0.27 110	0.22 119	0.22 92	0.18 114	0.54 176	0.21 136	0.34 127	0.26 89	0.11 109	0.16 142	0.27 147	0.23 115	0.30 130	0.22 84

pcwnet_v2	0.26 141	0.17 121	0.18 146	0.22 147	0.19 144	0.22 151	0.18 133	0.25 114	0.18 138	0.31 151	0.23 131	0.30 149	0.28 177	0.18 164	0.88 195	0.21 106	0.24 112	0.19 125	0.36 132	0.15 89	0.27 104	0.24 79	0.17 154	0.15 135	0.26 136	0.26 144	0.30 130	0.38 159

FADNet_RVC	0.33 168	0.22 159	0.22 173	0.29 173	0.25 175	0.19 127	0.22 156	0.31 171	0.22 152	0.31 151	0.29 162	0.41 175	0.33 181	0.22 176	0.72 184	0.25 144	0.29 162	0.32 207	0.73 193	0.27 178	0.43 160	0.47 171	0.16 151	0.23 178	0.27 147	0.30 166	0.51 192	0.36 151

ADCMid	0.46 190	0.29 189	0.29 194	0.26 167	0.31 189	0.33 189	0.35 194	0.41 194	0.46 212	0.31 151	0.38 185	0.48 181	0.40 187	0.21 173	1.82 235	0.35 184	0.34 182	0.27 189	0.78 197	0.28 182	0.45 165	0.46 165	0.30 202	0.24 180	0.36 189	0.53 206	0.45 176	1.42 232

MSMDNet	0.25 134	0.14 85	0.11 69	0.13 73	0.14 104	0.16 103	0.11 93	0.26 127	0.14 103	0.31 151	0.17 87	0.26 111	0.29 178	0.14 131	0.24 90	0.35 184	0.28 154	0.18 114	0.54 176	0.28 182	0.58 195	0.60 208	0.10 94	0.11 82	0.26 136	0.25 131	0.26 96	0.30 138

MLCV	0.24 128	0.16 109	0.15 116	0.24 161	0.18 140	0.21 142	0.15 124	0.30 167	0.16 124	0.31 151	0.31 167	0.32 156	0.25 171	0.11 85	0.24 90	0.24 136	0.25 123	0.17 84	0.53 175	0.15 89	0.33 120	0.33 123	0.14 140	0.17 152	0.23 113	0.23 115	0.27 111	0.25 113

LALA_ROB	0.32 163	0.34 196	0.23 176	0.24 161	0.24 169	0.29 180	0.22 156	0.24 98	0.28 177	0.31 151	0.35 176	0.94 208	0.21 157	0.19 165	0.64 180	0.24 136	0.33 180	0.28 197	0.33 116	0.25 166	0.34 127	0.40 149	0.18 164	0.21 172	0.26 136	0.31 170	0.50 190	0.36 151

RAFT-Test	0.24 128	0.13 69	0.11 69	0.16 108	0.14 104	0.18 118	0.11 93	0.27 143	0.14 103	0.32 158	0.26 147	0.26 111	0.12 79	0.14 131	0.24 90	0.35 184	0.27 143	0.18 114	0.56 180	0.24 160	0.58 195	0.49 180	0.09 75	0.11 82	0.27 147	0.29 159	0.27 111	0.35 149

dad	0.29 152	0.21 157	0.14 105	0.47 201	0.22 160	0.29 180	0.48 207	0.40 192	0.12 71	0.32 158	0.14 60	0.41 175	0.23 164	0.10 75	0.53 171	0.19 87	0.32 176	0.17 84	0.51 167	0.15 89	0.27 104	0.18 49	0.11 109	0.18 160	0.31 174	0.18 76	0.67 216	0.45 173

DAS	0.32 163	0.18 135	0.15 116	0.29 173	0.24 169	0.24 161	0.25 168	0.31 171	0.29 182	0.32 158	0.39 188	0.53 184	0.34 182	0.11 85	0.29 114	0.40 199	0.35 187	0.25 177	0.49 161	0.29 189	0.63 204	0.48 174	0.21 175	0.25 184	0.30 168	0.28 153	0.38 162	0.37 156

SepStereo	0.32 163	0.18 135	0.15 116	0.29 173	0.24 169	0.24 161	0.25 168	0.31 171	0.29 182	0.32 158	0.39 188	0.53 184	0.34 182	0.11 85	0.29 114	0.40 199	0.35 187	0.25 177	0.49 161	0.29 189	0.63 204	0.48 174	0.21 175	0.25 184	0.30 168	0.28 153	0.38 162	0.37 156

R-Stereo Train	0.23 120	0.13 69	0.13 97	0.15 98	0.13 88	0.18 118	0.07 42	0.24 98	0.15 113	0.32 158	0.25 138	0.27 120	0.13 93	0.14 131	0.21 53	0.28 161	0.30 169	0.20 136	0.47 151	0.20 125	0.47 170	0.50 182	0.10 94	0.12 97	0.23 113	0.26 144	0.23 68	0.28 130

ADCL	0.37 176	0.23 169	0.19 152	0.20 139	0.18 140	0.23 155	0.23 163	0.26 127	0.53 217	0.32 158	0.29 162	0.29 136	0.17 132	0.15 143	1.60 226	0.21 106	0.24 112	0.22 152	0.34 121	0.22 145	0.32 117	0.28 103	0.17 154	0.17 152	0.52 214	0.53 206	0.47 181	1.56 236

RAFT-Stereo	0.23 120	0.13 69	0.13 97	0.15 98	0.13 88	0.18 118	0.07 42	0.24 98	0.15 113	0.32 158	0.25 138	0.27 120	0.13 93	0.14 131	0.21 53	0.28 161	0.30 169	0.20 136	0.47 151	0.20 125	0.47 170	0.50 182	0.10 94	0.12 97	0.23 113	0.26 144	0.23 68	0.28 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.29 152	0.17 121	0.16 127	0.23 154	0.22 160	0.28 176	0.18 133	0.31 171	0.20 144	0.32 158	0.29 162	0.49 183	0.50 197	0.11 85	0.44 154	0.35 184	0.27 143	0.20 136	0.73 193	0.24 160	0.43 160	0.27 95	0.15 146	0.24 180	0.25 132	0.25 131	0.33 146	0.28 130

SGM-Forest	0.38 178	0.24 172	0.18 146	0.35 190	0.25 175	0.27 170	0.20 145	0.30 167	0.23 158	0.32 158	0.23 131	0.37 166	0.43 189	0.24 182	0.82 192	0.33 176	0.24 112	0.21 146	1.61 221	0.19 118	0.38 146	0.43 158	0.27 187	0.21 172	0.34 184	0.28 153	0.57 202	0.86 208
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MyStereo	0.23 120	0.19 148	0.18 146	0.16 108	0.15 117	0.13 77	0.11 93	0.28 153	0.22 152	0.33 167	0.23 131	0.29 136	0.16 121	0.08 39	0.30 122	0.22 119	0.22 92	0.17 84	0.55 179	0.21 136	0.35 135	0.29 108	0.11 109	0.15 135	0.29 161	0.24 120	0.32 140	0.22 84

CASS	0.25 134	0.18 135	0.16 127	0.21 143	0.17 131	0.21 142	0.21 150	0.28 153	0.20 144	0.33 167	0.24 136	0.28 127	0.18 144	0.11 85	0.25 101	0.23 129	0.37 196	0.20 136	0.43 143	0.17 111	0.57 191	0.42 154	0.11 109	0.13 113	0.30 168	0.22 108	0.32 140	0.32 142
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PVD	0.56 199	0.44 207	0.36 212	0.51 205	0.43 208	0.55 208	0.47 205	0.62 222	0.59 221	0.33 167	0.48 204	0.61 192	0.74 210	0.50 215	1.52 220	0.34 179	0.51 217	0.37 215	0.76 195	0.41 211	0.61 201	0.64 214	0.30 202	0.37 212	0.56 217	0.71 224	0.61 207	0.86 208

SANet	0.57 201	0.32 193	0.33 206	0.36 192	0.35 196	0.44 199	0.33 191	0.55 212	0.85 236	0.33 167	0.57 214	2.42 241	1.17 226	0.32 200	0.88 195	0.24 136	0.47 214	0.31 205	0.51 167	0.31 197	0.50 182	0.45 163	0.37 212	0.37 212	0.46 206	0.54 208	0.55 201	0.98 216

anonymity	0.53 197	0.11 39	0.19 152	0.16 108	0.14 104	0.16 103	0.10 83	0.29 163	0.13 90	0.34 171	7.32 262	0.30 149	0.13 93	0.12 106	0.21 53	0.37 195	0.27 143	0.17 84	0.44 144	0.23 157	0.43 160	0.54 196	0.11 109	0.12 97	0.34 184	0.43 197	0.71 220	0.44 172

GwcNet-ADL	0.29 152	0.22 159	0.21 167	0.29 173	0.22 160	0.23 155	0.19 141	0.28 153	0.19 140	0.34 171	0.58 216	0.43 178	0.23 164	0.22 176	0.50 167	0.34 179	0.29 162	0.22 152	0.44 144	0.28 182	0.36 140	0.39 146	0.13 131	0.16 142	0.26 136	0.29 159	0.28 119	0.38 159

GANet-ADL	0.26 141	0.18 135	0.15 116	0.20 139	0.19 144	0.22 151	0.16 128	0.26 127	0.16 124	0.34 171	0.36 181	0.29 136	0.16 121	0.21 173	0.42 150	0.29 166	0.31 173	0.19 125	0.48 159	0.28 182	0.38 146	0.48 174	0.13 131	0.14 122	0.23 113	0.24 120	0.32 140	0.30 138

SFCPSM	0.64 207	0.24 172	0.19 152	0.28 171	0.23 166	0.27 170	0.24 165	0.30 167	0.30 186	0.34 171	0.50 207	0.63 193	1.06 222	0.19 165	0.37 142	0.34 179	0.31 173	0.24 167	8.10 259	0.39 205	0.45 165	0.43 158	0.20 167	0.19 162	0.30 168	0.31 170	0.36 155	0.45 173

ADCS	0.59 203	0.34 196	0.31 200	0.34 188	0.36 199	0.36 194	0.37 195	0.48 207	0.60 223	0.34 171	0.43 196	0.58 188	0.87 215	0.29 193	2.30 249	0.66 230	0.47 214	0.38 216	0.82 200	0.42 212	0.76 223	0.69 219	0.28 191	0.35 207	0.46 206	0.88 235	0.59 204	1.26 225

AnyNet_C32	0.49 195	0.23 169	0.23 176	0.24 161	0.25 175	0.28 176	0.30 185	0.34 180	0.58 219	0.34 171	0.45 201	0.35 163	0.24 169	0.22 176	2.28 248	0.38 198	0.38 199	0.33 210	0.51 167	0.29 189	0.55 188	0.55 198	0.23 179	0.28 191	0.43 200	0.73 226	0.45 176	1.65 239

HSM-Net_RVC	0.30 158	0.17 121	0.17 139	0.26 167	0.20 149	0.20 132	0.14 117	0.28 153	0.19 140	0.34 171	0.41 192	1.59 230	0.25 171	0.14 131	0.26 105	0.21 106	0.25 123	0.19 125	0.28 99	0.20 125	0.38 146	0.33 123	0.13 131	0.20 164	0.29 161	0.30 166	0.35 153	0.33 145
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN	0.40 182	0.35 199	0.43 218	0.49 204	0.35 196	0.44 199	0.46 203	0.43 201	0.27 175	0.34 171	0.26 147	0.37 166	0.21 157	0.30 196	0.58 174	0.35 184	0.39 201	0.31 205	0.45 148	0.26 174	0.49 177	0.42 154	0.28 191	0.35 207	0.44 201	0.38 187	0.51 192	0.77 202

FBW_ROB	0.46 190	0.42 206	0.36 212	0.60 212	0.44 210	0.47 204	0.44 202	0.31 171	0.25 167	0.34 171	0.34 175	0.64 194	0.48 196	0.56 220	1.05 209	0.25 144	0.35 187	0.23 164	1.39 213	0.22 145	0.49 177	0.36 133	0.43 217	0.40 217	0.31 174	0.33 174	0.42 173	0.65 188

pmcnn	0.45 188	0.24 172	0.19 152	0.33 185	0.29 184	0.34 191	0.42 198	0.34 180	0.26 172	0.34 171	0.50 207	0.80 203	1.10 224	0.19 165	0.38 145	0.57 221	0.40 204	0.32 207	0.83 201	0.37 204	0.80 226	0.49 180	0.28 191	0.24 180	0.32 176	0.34 178	0.66 215	0.82 203

IGEV_Zeroshot_test	0.29 152	0.13 69	0.22 173	0.29 173	0.17 131	0.21 142	0.22 156	0.28 153	0.14 103	0.35 181	0.43 196	0.33 158	0.11 67	0.14 131	0.23 75	0.37 195	0.26 132	0.17 84	0.48 159	0.24 160	0.52 185	0.61 211	0.11 109	0.11 82	0.33 179	0.27 149	0.62 209	0.45 173

TRStereo	0.34 170	0.16 109	0.21 167	0.16 108	0.12 76	0.34 191	0.17 131	0.27 143	0.11 55	0.35 181	0.18 91	0.34 161	0.09 39	0.12 106	0.26 105	0.36 191	0.25 123	0.17 84	0.44 144	0.25 166	0.42 158	0.47 171	0.09 75	0.09 47	0.26 136	2.80 258	0.49 187	0.33 145

SHD	0.36 173	0.22 159	0.28 192	0.25 164	0.24 169	0.24 161	0.27 178	0.35 184	0.28 177	0.35 181	0.33 172	0.32 156	0.45 194	0.21 173	1.38 215	0.26 152	0.30 169	0.24 167	0.56 180	0.27 178	0.38 146	0.43 158	0.20 167	0.25 184	0.33 179	0.36 184	0.35 153	0.50 177

SGM-ForestM	0.64 207	0.80 226	0.39 214	0.70 217	0.40 204	0.77 220	0.67 218	0.62 222	0.41 201	0.35 181	0.42 193	1.68 233	1.08 223	0.24 182	0.33 131	0.21 106	0.44 208	0.23 164	1.27 210	0.24 160	0.43 160	0.30 112	0.28 191	0.26 188	1.04 232	0.90 238	1.53 250	1.35 229

HH	0.25 134	0.10 26	0.17 139	0.15 98	0.14 104	0.20 132	0.14 117	0.27 143	0.13 90	0.36 185	0.12 45	0.28 127	0.10 46	0.13 122	0.23 75	0.40 199	0.26 132	0.19 125	0.49 161	0.21 136	0.68 214	0.52 189	0.11 109	0.11 82	0.23 113	0.25 131	0.36 155	0.38 159

HanStereo	0.25 134	0.10 26	0.17 139	0.15 98	0.14 104	0.20 132	0.14 117	0.27 143	0.13 90	0.36 185	0.12 45	0.28 127	0.10 46	0.13 122	0.23 75	0.40 199	0.26 132	0.19 125	0.49 161	0.21 136	0.68 214	0.52 189	0.11 109	0.11 82	0.23 113	0.25 131	0.36 155	0.38 159

XX-Stereo	2.24 249	0.10 26	0.10 47	0.17 117	0.10 54	0.21 142	0.11 93	0.25 114	0.12 71	0.36 185	0.53 211	0.29 136	0.10 46	0.11 85	0.24 90	0.35 184	0.27 143	0.18 114	0.47 151	0.18 115	0.41 154	0.37 139	0.10 94	0.10 72	54.05 271	0.25 131	0.34 150	0.51 178

STTRV1_RVC		0.32 193	0.26 188	0.42 198	0.32 193	0.40 197	0.34 192	0.41 194	0.40 197	0.36 185	0.35 176	0.59 189	0.67 204	0.48 214	0.48 162	0.27 158	0.85 237	0.27 189		0.66 230	0.88 237	0.52 189		0.48 224	0.37 191	0.56 210	0.54 197	0.96 214

MDST_ROB	0.81 217	1.11 232	0.24 181	1.30 228	0.42 206	0.81 223	0.32 189	0.45 203	0.25 167	0.36 185	0.32 170	0.47 180	3.62 252	0.14 131	1.77 234	0.22 119	0.27 143	0.17 84	0.84 202	0.19 118	0.57 191	0.51 186	0.20 167	0.21 172	1.56 250	0.86 234	2.88 258	1.74 242

NOSS_ROB	0.34 170	0.22 159	0.20 158	0.27 170	0.25 175	0.26 168	0.24 165	0.41 194	0.24 163	0.36 185	0.30 165	0.36 164	0.23 164	0.39 207	0.47 159	0.57 221	0.33 180	0.29 198	0.32 114	0.23 157	0.64 207	0.67 218	0.28 191	0.30 195	0.32 176	0.30 166	0.42 173	0.32 142

LoS	0.22 110	0.15 102	0.11 69	0.13 73	0.14 104	0.12 68	0.08 60	0.60 220	0.11 55	0.37 191	0.38 185	0.36 164	0.13 93	0.11 85	0.23 75	0.25 144	0.26 132	0.15 60	0.26 84	0.15 89	0.42 158	0.33 123	0.09 75	0.09 47	0.25 132	0.19 82	0.25 88	0.28 130

test-1	0.27 147	0.10 26	0.12 85	0.14 83	0.13 88	0.25 165	0.18 133	0.29 163	0.17 132	0.37 191	0.42 193	0.30 149	0.16 121	0.14 131	0.29 114	0.36 191	0.27 143	0.20 136	0.52 171	0.25 166	0.57 191	0.66 216	0.10 94	0.13 113	0.28 155	0.29 159	0.30 130	0.36 151

CC-Net-ROB	0.36 173	0.47 211	0.32 202	0.65 214	0.49 217	0.54 207	0.46 203	0.35 184	0.24 163	0.37 191	0.28 159	0.92 206	0.21 157	0.37 203	0.28 112	0.17 50	0.23 101	0.22 152	0.67 191	0.22 145	0.22 72	0.16 39	0.44 219	0.24 180	0.29 161	0.28 153	0.27 111	0.40 166

CBMV	0.43 186	0.25 178	0.23 176	0.30 180	0.28 183	0.27 170	0.21 150	0.40 192	0.28 177	0.37 191	0.27 153	0.67 197	0.35 184	0.32 200	0.49 165	0.53 215	0.34 182	0.27 189	0.56 180	0.27 178	0.55 188	0.62 212	0.26 182	0.33 200	0.35 188	0.33 174	0.64 212	1.79 244
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DLNR_Zeroshot_test	9.91 263	28.72 273	0.20 158	46.90 274	0.13 88	0.20 132	45.01 274	0.29 163	0.11 55	0.38 195	0.19 97	0.33 158	0.10 46	1.29 233	61.34 274	71.85 274	3.99 260	2.49 260	1.36 212	0.22 145	0.65 209	0.41 152	0.09 75	0.13 113	0.26 136	0.24 120	0.29 123	0.33 145

HBP-ISP	0.45 188	0.24 172	0.26 188	0.35 190	0.29 184	0.30 183	0.24 165	0.38 190	0.23 158	0.38 195	0.44 200	0.31 154	0.17 132	0.55 218	2.33 251	0.99 250	0.32 176	0.27 189	0.33 116	0.28 182	0.64 207	0.89 238	0.27 187	0.29 194	0.33 179	0.35 180	0.47 181	0.38 159

ADCPNet	0.56 199	0.26 181	0.30 198	0.29 173	0.36 199	0.29 180	0.50 208	0.41 194	0.40 197	0.38 195	0.55 213	0.38 173	1.12 225	0.26 188	2.02 243	0.42 204	0.34 182	0.24 167	1.25 209	0.39 205	0.47 170	0.45 163	0.33 209	0.28 191	0.48 209	0.56 210	0.46 180	1.88 247

GANetREF_RVC	0.32 163	0.30 191	0.32 202	0.28 171	0.27 182	0.27 170	0.26 176	0.42 198	0.35 192	0.38 195	0.21 115	0.56 187	0.39 185	0.16 149	0.33 131	0.23 129	0.29 162	0.25 177	0.44 144	0.25 166	0.35 135	0.25 84	0.25 180	0.32 198	0.34 184	0.29 159	0.45 176	0.38 159
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
CBMV_ROB	0.48 194	0.22 159	0.24 181	0.39 196	0.32 193	0.32 187	0.29 181	0.44 202	0.23 158	0.38 195	0.45 201	1.42 227	0.88 216	0.28 190	0.91 199	0.34 179	0.37 196	0.25 177	0.81 199	0.36 203	0.54 186	0.51 186	0.28 191	0.26 188	0.44 201	0.62 215	0.62 209	0.91 211

S-Stereo	0.53 197	0.29 189	0.27 191	0.48 202	0.46 213	0.50 205	0.60 214	0.38 190	0.37 193	0.39 200	1.16 240	1.01 212	0.45 194	0.29 193	0.91 199	0.67 232	0.35 187	0.39 219	0.84 202	0.70 234	0.46 168	0.71 220	0.61 229	0.37 212	0.30 168	0.33 174	0.40 169	0.63 184

AMNet	0.51 196	0.50 214	0.48 223	0.51 205	0.50 218	0.56 209	0.52 209	0.36 186	0.42 207	0.39 200	0.59 218	0.65 195	0.21 157	0.58 221	0.49 165	0.59 224	0.60 221	0.58 235	0.51 167	0.51 222	0.59 197	0.53 193	0.32 207	0.51 225	0.48 209	0.54 208	0.60 205	0.65 188

SQANet	0.68 211	0.89 229	0.29 194	1.65 235	0.77 227	1.39 232	1.15 230	0.37 189	0.29 182	0.40 202	0.30 165	0.88 205	0.32 180	1.26 232	0.39 147	0.21 106	0.44 208	0.27 189	2.24 230	0.28 182	0.49 177	0.50 182	1.59 238	0.23 178	0.32 176	0.34 178	0.42 173	0.71 195

PSMNet-ADL	0.30 158	0.20 154	0.20 158	0.23 154	0.21 154	0.23 155	0.22 156	0.30 167	0.26 172	0.40 202	0.58 216	0.38 173	0.43 189	0.24 182	0.31 124	0.44 205	0.31 173	0.20 136	0.52 171	0.23 157	0.39 153	0.36 133	0.17 154	0.16 142	0.26 136	0.26 144	0.39 164	0.25 113

SAMSARA	0.65 209	0.30 191	0.44 219	0.31 181	0.31 189	0.31 184	0.34 192	0.56 214	0.48 214	0.40 202	0.37 184	0.42 177	0.90 218	0.27 189	1.62 227	0.45 207	0.36 193	0.38 216	0.76 195	0.39 205	0.70 218	0.80 234	0.20 167	0.40 217	1.50 247	1.62 252	1.49 249	1.46 234

XQC	0.42 184	0.37 203	0.31 200	0.41 197	0.35 196	0.41 198	0.42 198	0.45 203	0.38 194	0.40 202	0.33 172	0.48 181	0.44 192	0.34 202	1.54 221	0.29 166	0.29 162	0.27 189	0.52 171	0.30 194	0.37 143	0.44 161	0.26 182	0.30 195	0.41 197	0.41 191	0.53 195	0.38 159

AnyNet_C01	0.66 210	0.35 199	0.32 202	0.37 194	0.38 201	0.35 193	0.54 210	0.55 212	0.70 231	0.40 202	0.49 205	0.83 204	0.70 207	0.30 196	2.63 258	0.87 244	0.65 224	0.59 237	0.98 204	0.48 219	0.80 226	0.78 229	0.39 213	0.38 216	0.60 221	0.49 204	0.64 212	1.16 221

iRaft-Stereo_20w	0.31 161	0.14 85	0.24 181	0.29 173	0.18 140	0.22 151	0.18 133	0.26 127	0.15 113	0.41 207	0.51 209	0.30 149	0.11 67	0.12 106	0.32 127	0.32 173	0.27 143	0.17 84	0.42 142	0.24 160	0.46 168	0.53 193	0.11 109	0.10 72	0.33 179	0.67 221	0.61 207	0.60 183

FAT-Stereo	0.47 193	0.27 183	0.34 209	0.45 200	0.48 216	0.39 196	0.32 189	0.42 198	0.27 175	0.41 207	0.90 233	0.77 201	0.58 201	0.30 196	0.57 172	0.56 219	0.35 187	0.34 211	0.64 189	0.42 212	0.67 213	0.66 216	0.28 191	0.34 204	0.29 161	0.36 184	0.45 176	0.74 197

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 184	0.34 196	0.25 185	0.42 198	0.31 189	0.36 194	0.47 205	0.48 207	0.40 197	0.42 209	0.31 167	0.60 191	0.53 200	0.40 209	0.57 172	0.27 158	0.24 112	0.22 152	0.67 191	0.22 145	0.60 198	0.56 201	0.33 209	0.28 191	0.47 208	0.48 202	0.48 183	0.70 193

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 255	0.48 213	0.29 194	0.48 202	0.42 206	0.63 216	0.86 225	0.69 228	0.74 233	0.42 209	1.69 252	46.80 274	1.87 241	0.64 225	0.38 145	0.33 176	0.97 239	0.98 256	1.59 220	0.33 200	0.81 228	0.79 230	0.28 191	0.25 184	0.52 214	0.78 229	3.35 259	0.83 205

G-Net	0.59 203	0.35 199	0.35 211	0.31 181	0.31 189	0.44 199	0.30 185	0.50 209	0.63 227	0.43 211	0.64 221	2.00 235	0.52 198	0.23 181	0.76 187	0.52 214	0.37 196	0.35 214	0.80 198	0.67 231	0.60 198	0.59 207	0.26 182	0.33 200	0.40 194	0.82 231	0.81 223	1.59 237

MANE	1.47 241	0.77 225	0.87 244	1.01 226	0.81 229	0.96 227	0.93 227	1.00 245	1.05 245	0.43 211	0.69 223	2.28 239	2.16 244	0.39 207	1.68 232	1.01 252	0.65 224	2.72 261	1.45 215	0.40 209	0.77 225	0.73 222	0.34 211	0.67 238	2.42 258	2.81 259	4.52 260	6.28 260

CSAN	0.39 181	0.37 203	0.34 209	0.33 185	0.32 193	0.27 170	0.25 168	0.36 186	0.64 228	0.43 211	0.43 196	0.73 200	0.44 192	0.20 170	0.63 177	0.25 144	0.27 143	0.26 187	0.41 139	0.43 216	0.38 146	0.34 129	0.22 177	0.33 200	0.40 194	0.47 200	0.48 183	0.55 179

SGM_RVC	0.72 212	0.45 209	0.32 202	0.59 211	0.43 208	0.56 209	0.43 200	0.70 230	0.41 201	0.43 211	0.57 214	1.16 217	1.20 227	0.22 176	0.37 142	0.28 161	0.44 208	0.25 177	2.26 232	0.33 200	0.49 177	0.38 141	0.27 187	0.31 197	0.80 226	0.62 215	1.69 253	3.41 257
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	1.18 231	1.19 237	0.74 235	1.63 233	1.26 242	1.69 238	1.85 240	0.84 237	0.90 237	0.44 215	0.62 219	1.36 224	1.74 238	2.49 248	2.46 254	0.60 226	0.72 227	0.47 225	1.73 223	0.64 227	0.70 218	0.79 230	2.49 248	0.58 231	1.08 234	0.63 217	0.97 230	1.31 227

IMH-64	1.18 231	1.19 237	0.74 235	1.63 233	1.26 242	1.69 238	1.85 240	0.84 237	0.90 237	0.44 215	0.62 219	1.36 224	1.74 238	2.49 248	2.46 254	0.60 226	0.72 227	0.47 225	1.73 223	0.64 227	0.70 218	0.79 230	2.49 248	0.58 231	1.08 234	0.63 217	0.97 230	1.31 227

MeshStereo	0.83 219	0.44 207	0.33 206	0.78 221	0.54 219	0.61 215	0.40 197	0.68 227	0.54 218	0.45 217	0.80 228	2.32 240	1.56 234	0.24 182	2.31 250	0.71 235	0.42 207	0.29 198	1.58 219	0.30 194	1.23 251	1.10 250	0.32 207	0.34 204	0.87 229	0.60 212	1.29 243	1.36 230
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
otaku	0.82 218	1.17 236	0.41 216	1.90 242	0.99 234	1.68 237	1.39 232	0.46 205	0.41 201	0.46 218	0.36 181	0.93 207	0.43 189	1.51 235	0.45 156	0.30 170	0.44 208	0.29 198	2.65 237	0.40 209	0.60 198	0.58 204	2.09 240	0.34 204	0.42 199	0.35 180	0.49 187	0.74 197

IMH	1.30 237	1.22 240	0.76 238	1.65 235	1.27 244	1.73 242	1.88 243	0.86 239	0.93 239	0.47 219	0.65 222	1.48 228	2.97 251	3.97 264	1.50 218	0.59 224	0.76 230	0.49 228	2.25 231	0.70 234	0.69 217	0.79 230	2.64 250	0.61 235	1.16 240	0.76 227	0.89 227	1.49 235

ccs_rob	0.41 183	0.24 172	0.19 152	0.33 185	0.21 154	0.33 189	0.28 179	0.34 180	0.21 146	0.47 219	1.62 251	1.59 230	0.39 185	0.22 176	0.31 124	0.36 191	0.29 162	0.22 152	0.47 151	0.27 178	0.55 188	0.57 203	0.17 154	0.20 164	0.26 136	0.25 131	0.29 123	0.36 151

LE_ROB	3.57 257	0.92 230	1.49 257	2.33 245	9.96 268	1.83 246	7.73 265	2.31 260	3.13 260	0.47 219	1.49 250	9.10 264	13.79 267	0.47 213	0.63 177	0.25 144	0.44 208	0.29 198	6.00 255	1.38 257	0.66 211	0.52 189	2.47 247	2.28 260	5.36 262	4.46 262	6.14 262	10.46 265

ELAS	0.94 224	0.70 222	0.59 226	0.97 225	0.73 226	0.96 227	0.72 220	0.74 232	0.62 226	0.47 219	1.17 241	2.44 242	1.62 235	0.44 210	1.40 216	0.45 207	0.63 223	0.54 231	0.99 205	0.39 205	0.88 237	1.07 248	0.43 217	0.52 226	1.56 250	1.47 251	1.33 245	1.60 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	0.87 221	1.36 243	0.44 219	1.82 240	1.04 237	1.67 236	1.60 237	0.52 211	0.44 209	0.48 223	0.42 193	0.98 210	0.40 187	1.61 237	0.64 180	0.31 171	0.49 216	0.30 203	2.69 239	0.44 217	0.68 214	0.60 208	2.13 241	0.36 211	0.45 203	0.45 199	0.52 194	0.71 195

HCRNet	0.15 42	0.19 148	0.08 23	0.23 154	0.09 42	0.16 103	0.09 74	0.16 35	0.06 7	0.49 224	0.16 77	0.25 105	0.08 31	0.09 57	0.43 152	0.11 7	0.16 26	0.10 14	0.21 56	0.09 22	0.13 15	0.08 8	0.11 109	0.07 16	0.09 7	0.09 7	0.14 20	0.11 14

ELAS_RVC	0.92 222	0.65 220	0.62 227	0.92 224	0.67 223	1.21 230	0.71 219	0.72 231	0.50 215	0.49 224	1.20 245	2.45 243	1.89 242	0.44 210	1.31 213	0.46 210	0.62 222	0.55 232	1.02 207	0.42 212	0.91 239	1.06 247	0.44 219	0.54 227	1.50 247	1.22 250	1.15 237	1.19 223
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	0.97 225	1.21 239	0.62 227	2.28 243	1.27 244	1.81 244	2.12 247	0.63 224	0.41 201	0.50 226	0.49 205	1.06 215	0.73 209	2.46 247	0.47 159	0.31 171	0.80 234	0.40 220	2.04 229	0.42 212	0.76 223	0.56 201	2.26 243	0.43 220	0.54 216	0.42 195	0.48 183	0.58 182

ACVNet-4b	1.08 228	1.48 247	0.48 223	2.91 250	1.12 238	1.82 245	2.71 249	0.46 205	0.44 209	0.51 227	0.43 196	1.66 232	1.85 240	2.08 244	0.46 158	0.40 199	0.82 235	0.34 211	2.68 238	0.50 220	0.65 209	0.71 220	2.24 242	0.35 207	0.45 203	0.42 195	0.53 195	0.70 193

STStereo	1.28 236	0.74 224	0.83 242	2.32 244	0.84 232	2.27 252	0.98 229	1.04 247	0.96 240	0.51 227	1.19 243	3.30 251	2.84 249	0.25 186	2.59 257	0.45 207	0.38 199	0.26 187	4.54 249	0.33 200	0.51 184	0.47 171	0.28 191	0.56 229	1.24 242	0.96 241	1.38 246	2.45 252

edge stereo	0.61 206	0.35 199	0.44 219	0.53 208	0.47 215	0.57 213	0.54 210	0.57 216	0.41 201	0.52 229	0.69 223	1.31 222	1.03 221	0.38 204	0.44 154	0.60 226	0.40 204	0.30 203	1.76 226	0.81 243	0.47 170	0.86 237	0.41 215	0.32 198	0.41 197	0.37 186	0.57 202	0.91 211

JetBlue	1.43 240	1.11 232	1.03 252	1.46 230	1.15 239	1.66 235	1.51 234	0.92 242	1.14 247	0.58 230	0.47 203	3.28 250	0.71 208	1.15 231	2.51 256	1.00 251	1.09 246	0.86 251	1.32 211	0.78 241	1.48 256	1.53 257	1.15 233	0.78 244	1.31 244	2.14 257	1.44 247	5.15 259

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 201	0.64 219	0.47 222	0.65 214	0.41 205	0.44 199	0.57 212	0.61 221	0.68 229	0.58 230	0.39 188	0.59 189	0.58 201	0.65 226	0.76 187	0.44 205	0.35 187	0.40 220	1.53 218	0.50 220	0.54 186	0.63 213	0.46 222	0.47 223	0.51 213	0.40 190	0.41 172	0.75 200

MFMNet_re	0.74 213	0.73 223	0.66 232	0.76 220	0.64 222	0.88 226	0.74 221	0.59 218	0.68 229	0.58 230	0.69 223	1.02 213	0.61 203	0.58 221	0.96 203	0.78 240	0.87 238	0.72 248	1.08 208	0.68 232	1.07 244	0.74 223	0.54 226	0.60 234	0.59 219	0.60 212	0.80 222	0.91 211

RainbowNet	0.93 223	1.16 235	0.62 227	1.83 241	1.16 241	1.69 238	1.70 238	0.51 210	0.44 209	0.59 233	0.38 185	1.19 219	0.79 212	2.02 242	0.74 186	0.57 221	0.54 219	0.40 220	1.50 217	0.76 240	0.66 211	0.65 215	2.28 244	0.46 222	0.50 211	0.49 204	0.60 205	0.84 206

ACVNet_2	1.13 229	1.26 241	0.75 237	2.58 247	1.30 246	1.73 242	1.87 242	0.75 234	0.52 216	0.59 233	0.53 211	1.29 221	0.90 218	1.85 240	0.70 182	0.48 212	1.14 248	0.40 220	4.70 250	0.54 223	0.71 221	0.60 208	2.05 239	0.61 235	0.81 228	0.47 200	0.70 218	0.82 203

SPS-STEREO	0.80 216	0.60 218	0.56 225	0.67 216	0.62 221	0.67 218	0.58 213	0.57 216	0.61 224	0.59 233	0.96 236	1.03 214	0.67 204	0.55 218	0.83 193	0.87 244	0.78 232	0.69 246	2.74 240	0.74 239	1.23 251	1.05 245	0.45 221	0.62 237	0.61 222	0.61 214	0.83 224	0.75 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM0	3.53 256	0.37 203	0.30 198	0.55 209	0.45 212	0.56 209	0.63 215	0.74 232	0.61 224	0.60 236	0.87 232	1.16 217	1.39 228	0.25 186	28.52 273	45.56 273	0.55 220	0.38 216	3.16 243	0.62 225	1.14 246	1.40 256	0.31 206	0.42 219	0.59 219	0.81 230	0.98 232	2.52 254

MADNet+	0.75 214	0.45 209	0.65 231	0.63 213	0.58 220	0.50 205	0.64 217	0.75 234	0.59 221	0.62 237	0.52 210	0.94 208	0.85 213	0.46 212	2.17 246	0.74 237	0.79 233	0.53 230	1.00 206	0.65 229	0.93 240	0.75 224	0.57 227	0.67 238	0.88 230	0.72 225	0.70 218	1.05 219

SGM+DAISY	1.04 227	0.66 221	0.62 227	0.75 218	0.68 224	0.82 224	0.74 221	0.69 228	0.75 235	0.64 238	1.09 238	1.35 223	1.44 229	0.60 223	1.43 217	1.04 253	0.77 231	0.68 245	2.40 234	0.80 242	1.22 249	1.15 253	0.51 224	0.67 238	1.12 236	1.05 243	1.65 252	2.69 256

TorneroNet-64	1.85 246	1.56 250	0.93 248	3.34 255	1.31 247	2.18 251	2.65 248	0.91 241	2.21 256	0.66 239	0.83 231	2.72 244	7.56 255	3.04 254	1.76 233	0.67 232	1.35 254	0.59 237	4.05 247	1.02 247	0.98 242	0.96 240	2.67 251	0.69 242	1.24 242	1.15 248	0.88 225	2.15 250

DispFullNet	1.20 233	1.15 234	0.77 239	1.20 227	0.97 233	1.12 229	1.34 231	0.66 226	0.58 219	0.74 240	0.82 229	3.72 255	1.48 230	1.65 239	1.03 208	1.32 255	1.00 243	0.58 235	6.30 257	1.09 254	0.84 234	0.76 227	0.42 216	0.35 207	0.50 211	0.35 180	0.68 217	1.00 218

WAO-6	1.14 230	1.08 231	0.68 233	1.50 232	1.15 239	1.39 232	1.55 235	0.88 240	0.96 240	0.77 241	0.72 226	1.28 220	1.96 243	1.91 241	2.45 253	0.71 235	1.18 250	0.55 232	1.42 214	0.69 233	0.97 241	0.99 243	0.91 231	0.67 238	1.13 238	0.88 235	1.02 235	1.43 233

TorneroNet	2.33 251	1.60 251	0.88 245	5.64 261	1.76 252	2.56 254	2.94 251	0.97 244	2.29 258	0.79 242	1.98 255	4.07 257	12.24 262	3.12 256	1.29 212	0.67 232	1.30 252	0.61 243	5.93 254	1.00 246	1.04 243	0.98 242	2.79 254	0.70 243	1.86 255	1.04 242	1.02 235	1.87 246

SPstereo	1.22 234	0.83 227	0.92 247	0.75 218	0.82 230	0.79 221	0.75 223	1.18 252	1.04 244	0.84 243	1.48 249	2.14 236	2.50 245	0.96 230	1.26 211	1.77 256	1.08 245	0.93 254	1.49 216	1.13 255	1.49 257	1.54 258	0.79 230	0.97 253	1.03 231	1.11 245	1.56 251	1.73 241

DGSMNet	0.85 220	0.47 211	0.39 214	0.51 205	0.39 203	0.56 209	0.43 200	0.59 218	0.40 197	0.84 243	4.01 260	0.67 197	0.85 213	0.85 229	0.85 194	0.90 246	1.17 249	0.66 244	1.64 222	0.62 225	1.35 255	1.36 255	0.51 224	0.54 227	0.40 194	0.66 220	0.50 190	0.74 197

MFN_U_SF_RVC	0.60 205	0.55 216	0.41 216	0.56 210	0.46 213	0.57 213	0.63 215	0.56 214	0.43 208	0.86 245	0.93 234	0.72 199	0.52 198	0.53 217	0.97 204	0.49 213	0.32 176	0.34 211	1.73 223	0.44 217	0.62 202	0.58 204	0.30 202	0.56 229	0.45 203	0.44 198	0.49 187	0.68 191

LVE	1.38 239	1.30 242	0.82 241	4.62 258	1.50 250	1.89 247	3.66 256	0.82 236	0.73 232	0.88 246	0.82 229	1.12 216	1.52 232	2.14 245	0.81 191	0.56 219	0.84 236	0.59 237	3.33 244	0.72 237	0.84 234	0.89 238	2.40 246	0.80 246	1.12 236	0.70 223	1.00 234	0.90 210

BEATNet-Init1	4.26 258	5.23 262	1.17 255	9.10 265	2.61 260	8.41 266	4.21 258	2.29 259	1.73 255	0.88 246	2.38 256	6.02 259	9.23 258	0.65 226	2.70 259	2.20 259	1.24 251	0.94 255	17.87 265	4.86 263	2.04 258	1.87 260	1.10 232	1.14 256	4.62 261	2.07 255	11.53 268	6.94 262

notaker	1.84 245	1.90 255	1.02 251	3.19 254	2.19 257	2.44 253	2.77 250	1.11 250	1.57 253	0.91 248	1.09 238	3.37 253	5.56 253	3.13 257	1.35 214	0.81 241	1.34 253	0.71 247	4.26 248	1.08 250	1.22 249	0.99 243	2.96 255	0.93 251	0.74 225	0.77 228	0.98 232	1.18 222

Dean	1.27 235	1.44 246	0.85 243	2.93 251	1.62 251	1.95 250	2.03 246	0.96 243	1.00 243	0.91 248	0.75 227	1.51 229	1.65 236	2.05 243	0.80 189	0.64 229	1.01 244	0.60 242	1.86 228	0.85 244	0.85 236	0.75 224	2.35 245	0.79 245	1.15 239	0.85 232	1.19 238	0.85 207

WAO-7	0.99 226	0.85 228	0.88 245	1.81 239	0.83 231	0.71 219	0.92 226	1.01 246	1.13 246	0.96 250	1.28 248	1.37 226	1.65 236	0.63 224	1.55 224	0.76 239	0.73 229	0.47 225	2.44 235	0.73 238	0.72 222	0.76 227	0.26 182	0.88 250	0.71 223	0.85 232	0.74 221	1.09 220

PWCK	1.58 244	1.40 245	0.79 240	1.70 237	1.03 236	1.55 234	1.42 233	1.11 250	0.98 242	1.00 251	1.23 247	2.78 249	1.53 233	0.82 228	0.88 195	0.55 218	0.99 240	0.57 234	13.43 264	0.90 245	1.12 245	0.75 224	1.15 233	0.82 247	1.04 232	0.88 235	0.93 228	1.27 226

ktn	2.52 254	1.71 253	3.02 260	2.41 246	1.88 253	2.62 256	3.04 252	1.69 255	4.13 261	1.01 252	1.21 246	8.17 263	10.18 259	2.80 253	1.51 219	0.93 249	1.72 255	0.87 252	6.22 256	1.56 258	1.20 248	1.09 249	2.75 253	0.93 251	1.19 241	1.07 244	1.46 248	1.74 242

UNDER WATER	2.15 248	1.92 257	1.13 253	3.36 256	2.59 259	2.77 258	3.73 257	1.63 254	1.36 249	1.02 253	1.02 237	3.30 251	7.25 254	3.39 259	1.54 221	0.91 248	1.80 257	0.75 249	3.15 242	1.08 250	1.27 254	1.14 252	3.84 262	1.20 258	1.46 246	1.78 254	1.26 239	2.46 253

UNDER WATER-64	1.98 247	1.91 256	1.15 254	3.52 257	2.32 258	2.83 259	3.30 253	1.72 256	1.25 248	1.12 254	1.19 243	3.41 254	2.89 250	3.11 255	2.13 245	0.90 246	1.77 256	0.77 250	2.32 233	1.05 249	1.17 247	1.23 254	3.96 263	1.06 254	1.41 245	2.13 256	1.31 244	2.65 255

JetRed	2.50 253	2.16 258	2.32 259	1.72 238	1.88 253	2.59 255	3.38 254	1.86 258	1.53 252	1.15 255	0.93 234	2.77 247	0.67 204	2.39 246	3.50 261	2.17 258	2.74 259	3.15 263	1.82 227	1.37 256	3.39 261	2.94 262	2.72 252	1.27 259	2.55 259	6.99 264	2.85 257	4.69 258

KSHMR	2.37 252	1.84 254	1.23 256	6.67 263	1.97 255	2.73 257	3.45 255	1.31 253	1.69 254	1.18 256	1.18 242	1.71 234	11.63 261	3.21 258	1.67 231	1.07 254	1.11 247	0.92 253	5.58 253	1.04 248	1.23 251	1.05 245	3.26 257	1.06 254	1.99 257	1.18 249	1.28 242	1.85 245

WAO-8	1.55 242	1.53 248	1.00 249	2.82 248	1.43 248	1.91 248	2.01 244	1.05 248	1.38 250	1.44 257	1.87 253	2.25 237	2.76 246	2.68 251	1.01 206	0.83 242	0.99 240	0.59 237	3.35 245	1.08 250	0.82 230	0.85 235	1.36 236	0.82 247	1.60 252	1.12 246	1.27 240	1.93 248

Venus	1.55 242	1.53 248	1.00 249	2.82 248	1.43 248	1.91 248	2.01 244	1.05 248	1.38 250	1.44 257	1.87 253	2.25 237	2.76 246	2.68 251	1.01 206	0.83 242	0.99 240	0.59 237	3.35 245	1.08 250	0.82 230	0.85 235	1.36 236	0.82 247	1.60 252	1.12 246	1.27 240	1.93 248

PSMNet_ROB	1.30 237	1.36 243	0.71 234	1.48 231	1.00 235	1.69 238	1.56 236	0.64 225	0.74 233	1.47 259	3.99 259	2.77 247	1.51 231	2.54 250	0.73 185	0.47 211	0.70 226	0.49 228	2.51 236	0.71 236	0.81 228	0.58 204	3.05 256	0.58 231	0.80 226	0.64 219	0.88 225	0.69 192

HanzoNet	4.54 259	4.29 261	3.74 264	6.10 262	3.77 261	7.50 265	8.23 266	3.94 263	4.82 262	1.56 260	2.42 257	11.35 265	12.90 265	10.81 270	1.84 236	1.89 257	4.65 263	1.35 257	10.71 262	3.05 260	2.04 258	1.81 259	5.00 266	1.14 256	1.80 254	1.67 253	1.81 255	2.33 251

MADNet++	2.28 250	1.66 252	1.91 258	1.39 229	2.03 256	1.38 231	1.73 239	1.80 257	2.24 257	2.07 261	2.44 258	2.76 246	2.81 248	1.52 236	2.18 247	2.45 260	2.29 258	1.71 258	2.86 241	2.56 259	4.03 262	5.19 264	1.23 235	2.35 261	1.50 247	3.83 261	2.07 256	1.70 240

DGTPSM_ROB	8.76 261	3.83 259	10.08 265	3.08 252	5.50 262	3.48 260	5.02 261	3.60 261	8.96 264	3.18 262	7.06 261	3.95 256	10.56 260	3.59 260	11.06 263	10.70 263	4.35 261	10.50 265	5.45 252	9.91 265	5.93 264	14.37 266	4.39 264	8.90 266	9.99 264	27.43 268	11.00 266	30.59 268

DPSMNet_ROB	8.99 262	3.86 260	10.11 266	3.11 253	5.51 263	3.54 261	5.03 262	3.60 261	9.04 265	3.27 263	7.95 263	4.19 258	13.43 266	3.66 261	11.12 264	10.86 264	4.47 262	10.71 266	6.43 258	9.92 266	5.99 266	14.50 267	4.39 264	8.90 266	10.15 265	27.43 268	11.02 267	30.59 268

DPSimNet_ROB	5.23 260	7.46 263	3.48 263	6.82 264	6.53 266	4.88 262	5.29 263	5.03 264	6.96 263	3.68 264	10.30 266	6.62 260	7.58 256	4.15 265	3.41 260	2.75 261	5.59 264	2.26 259	12.16 263	3.45 261	5.93 264	2.70 261	3.37 258	3.75 262	3.16 260	3.16 260	4.52 260	6.28 260

DPSM_ROB	13.12 266	7.70 264	11.86 267	4.97 259	5.71 264	6.03 263	4.61 259	8.36 267	10.82 266	6.72 265	8.03 264	8.12 261	12.29 263	3.81 262	13.89 265	13.57 265	10.28 267	13.36 267	9.07 260	11.67 267	16.11 268	18.73 270	3.51 259	10.91 268	27.70 269	35.86 270	31.04 270	39.53 270

DPSM	13.12 266	7.70 264	11.86 267	4.97 259	5.71 264	6.03 263	4.61 259	8.36 267	10.82 266	6.72 265	8.03 264	8.12 261	12.29 263	3.81 262	13.89 265	13.57 265	10.28 267	13.36 267	9.07 260	11.67 267	16.11 268	18.73 270	3.51 259	10.91 268	27.70 269	35.86 270	31.04 270	39.53 270

PML	11.09 265	9.28 266	3.40 262	11.88 269	6.99 267	11.60 267	5.97 264	7.04 266	24.50 273	8.92 267	28.99 273	32.63 273	39.39 274	6.18 266	5.69 262	4.14 262	8.31 265	2.99 262	18.83 269	4.50 262	4.70 263	4.40 263	3.75 261	3.98 263	10.54 267	5.17 263	18.60 269	7.08 263

MyStereo03	26.41 273	15.50 269	23.88 272	10.02 267	11.51 270	12.12 269	9.31 268	16.83 270	21.83 270	13.49 268	16.21 269	16.36 266	24.77 271	7.69 268	27.92 270	27.29 271	20.66 270	26.89 273	18.22 267	23.47 271	32.35 273	37.78 273	7.05 268	21.99 273	55.69 272	72.21 272	62.47 273	79.61 273

MyStereo02	25.99 271	15.50 269	23.88 272	10.02 267	0.00 1	12.12 269	9.31 268	16.83 270	21.83 270	13.49 268	16.21 269	16.36 266	24.77 271	7.69 268	27.92 270	27.29 271	20.66 270	26.89 273	18.22 267	23.47 271	32.35 273	37.78 273	7.05 268	21.99 273	55.69 272	72.21 272	62.47 273	79.61 273

CasAABBNet	26.35 272	15.49 268	23.85 271	9.95 266	11.46 269	12.03 268	9.23 267	16.79 269	21.84 272	13.64 270	16.11 268	16.45 268	24.90 273	7.58 267	27.95 272	27.14 270	20.53 269	26.83 272	18.10 266	23.37 270	32.22 272	37.28 272	6.99 267	21.98 272	55.78 274	72.24 274	62.39 272	79.48 272

LRCNet_RVC	10.22 264	14.24 267	3.26 261	20.74 270	17.71 271	19.88 271	15.89 270	6.49 265	2.47 259	19.87 271	12.97 267	19.40 269	8.44 257	26.62 272	2.33 251	0.74 237	10.08 266	5.54 264	23.31 271	6.95 264	2.43 260	1.11 251	22.86 270	8.58 265	0.73 224	0.39 189	1.72 254	1.19 223

HaxPig	19.43 268	21.64 271	18.72 269	23.90 271	23.72 272	22.99 272	25.27 271	20.59 272	18.36 268	26.33 272	23.18 271	22.04 270	16.59 268	24.59 271	21.93 267	18.51 267	20.93 272	19.75 269	22.56 270	20.41 269	14.06 267	11.69 265	27.14 271	18.65 270	6.94 263	12.03 267	7.78 263	14.26 267

MEDIAN_ROB	22.61 269	26.37 272	23.42 270	27.86 272	27.01 273	26.90 273	28.47 272	24.00 273	21.42 269	31.43 273	26.90 272	25.65 271	19.56 269	27.54 273	23.81 268	20.10 268	25.89 273	23.65 270	27.64 272	24.33 273	18.71 270	15.27 268	29.65 272	20.16 271	10.22 266	11.12 266	10.11 265	13.24 266

AVERAGE_ROB	25.62 270	30.03 274	26.88 274	31.96 273	30.85 274	31.13 274	32.49 273	28.35 274	25.87 274	34.56 274	30.30 274	30.39 272	23.71 270	31.94 274	27.62 269	24.45 269	28.60 274	25.76 271	30.73 273	27.87 274	22.22 271	18.68 269	33.77 273	25.40 275	10.86 268	8.77 265	9.34 264	9.16 264

ASD4																								5.70 264

Low-res two-view benchmark