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	0.09 2	0.09 4	0.09 3	0.07 3	0.05 3	0.09 4	0.08 10	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 14	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.14 1	0.14 1	0.15 2	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.08 1	0.08 11	0.07 3	0.11 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1

CroCo-Stereo	0.08 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.15 3	0.16 3	0.14 1	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.15 2	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.15 2	0.14 2	0.15 3	0.10 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
StereoVision	0.14 6	0.10 5	0.09 3	0.07 3	0.10 8	0.11 6	0.07 6	0.13 5	0.17 21	0.13 6	0.12 4	0.11 3	0.08 5	0.04 4	0.20 11	0.21 12	0.20 5	0.16 5	0.18 3	0.14 6	0.16 4	0.14 6	0.04 3	0.10 6	0.23 13	0.22 15	0.25 17	0.25 19

AEACV	0.13 4	0.17 14	0.09 3	0.12 10	0.11 13	0.09 4	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 4	0.11 3	0.11 3	0.06 4	0.08 11	0.17 5	0.17 4	0.22 8	0.17 7	0.24 11	0.12 5	0.19 7	0.13 4	0.06 5	0.09 5	0.15 2	0.17 6	0.15 3	0.13 4

CroCo-Stereo Lap2	0.10 3	0.07 2	0.06 2	0.06 2	0.06 5	0.06 2	0.04 2	0.06 1	0.05 3	0.14 8	0.05 2	0.11 3	0.05 3	0.03 2	0.14 1	0.17 4	0.16 3	0.14 4	0.19 7	0.09 2	0.18 5	0.10 3	0.03 1	0.06 2	0.16 4	0.18 7	0.15 3	0.11 3

RAFT	0.13 4	0.08 3	0.09 3	0.11 7	0.05 3	0.15 16	0.04 2	0.18 10	0.10 5	0.10 3	0.13 5	0.13 6	0.08 5	0.03 2	0.15 3	0.15 2	0.17 4	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.14 6	0.04 3	0.08 4	0.22 12	0.21 10	0.23 14	0.20 11

RYNet	0.18 9	0.16 10	0.13 10	0.11 7	0.12 16	0.13 10	0.09 12	0.16 7	0.27 97	0.13 6	0.15 11	0.13 6	0.10 9	0.09 15	0.23 23	0.19 7	0.20 5	0.27 34	0.22 8	0.14 6	0.18 5	0.15 10	0.25 128	0.14 16	0.20 7	0.50 114	0.22 8	0.16 6

TDLM	0.16 7	0.19 20	0.14 14	0.15 17	0.17 30	0.15 16	0.11 25	0.16 7	0.14 12	0.12 4	0.22 32	0.17 8	0.14 22	0.10 18	0.17 5	0.18 6	0.21 7	0.20 9	0.18 3	0.14 6	0.19 7	0.13 4	0.11 22	0.15 19	0.17 5	0.16 4	0.18 6	0.18 8

AANet_RVC	0.20 14	0.19 20	0.18 43	0.14 14	0.17 30	0.12 8	0.12 30	0.18 10	0.19 30	0.15 9	0.21 28	0.18 9	0.15 28	0.13 28	0.26 39	0.23 17	0.24 10	0.26 28	0.22 8	0.22 43	0.20 9	0.19 15	0.16 72	0.16 23	0.26 26	0.26 23	0.26 18	0.34 46

delet	0.17 8	0.16 10	0.16 26	0.20 40	0.14 20	0.19 32	0.12 30	0.15 6	0.13 9	0.19 10	0.17 14	0.19 10	0.11 12	0.15 36	0.20 11	0.19 7	0.22 8	0.20 9	0.18 3	0.18 22	0.21 10	0.14 6	0.11 22	0.13 13	0.20 7	0.20 9	0.18 6	0.22 13

MIF-Stereo (partial)	0.21 18	0.16 10	0.15 19	0.13 13	0.12 16	0.16 21	0.08 10	0.28 22	0.19 30	0.30 22	0.18 17	0.21 11	0.12 18	0.10 18	0.24 27	0.26 30	0.35 31	0.27 34	0.30 19	0.17 19	0.30 21	0.20 20	0.10 18	0.16 23	0.27 28	0.23 16	0.27 20	0.27 23

AASNet	0.20 14	0.22 36	0.15 19	0.21 44	0.18 41	0.24 57	0.17 71	0.23 13	0.14 12	0.22 13	0.26 49	0.21 11	0.13 19	0.16 40	0.20 11	0.22 14	0.28 16	0.23 18	0.24 11	0.19 27	0.23 11	0.19 15	0.12 28	0.16 23	0.23 13	0.21 10	0.22 8	0.19 9

anonymousdsp	0.18 9	0.16 10	0.13 10	0.12 10	0.10 8	0.13 10	0.09 12	0.24 15	0.13 9	0.28 20	0.16 12	0.23 13	0.08 5	0.11 23	0.19 9	0.23 17	0.24 10	0.20 9	0.30 19	0.15 11	0.34 34	0.21 23	0.09 14	0.11 7	0.19 6	0.15 3	0.24 15	0.16 6

CVANet_RVC	0.22 22	0.29 82	0.21 61	0.29 84	0.22 63	0.25 66	0.15 56	0.27 20	0.16 19	0.24 15	0.34 70	0.23 13	0.19 51	0.14 31	0.20 11	0.22 14	0.25 12	0.24 20	0.24 11	0.17 19	0.24 13	0.17 13	0.13 43	0.18 44	0.23 13	0.19 8	0.22 8	0.23 15

iRaftStereo_RVC	0.18 9	0.15 7	0.11 7	0.10 6	0.10 8	0.12 8	0.06 5	0.26 18	0.11 6	0.27 18	0.25 47	0.24 15	0.11 12	0.09 15	0.18 7	0.20 10	0.29 18	0.22 14	0.26 15	0.15 11	0.30 21	0.23 28	0.08 11	0.12 9	0.21 10	0.21 10	0.27 20	0.19 9

test croco	0.21 18	0.17 14	0.14 14	0.14 14	0.11 13	0.16 21	0.09 12	0.30 26	0.12 7	0.41 47	0.14 9	0.26 16	0.10 9	0.07 7	0.24 27	0.26 30	0.35 31	0.28 39	0.34 31	0.17 19	0.26 16	0.21 23	0.09 14	0.15 19	0.25 23	0.25 20	0.27 20	0.34 46

TestStereo1	0.26 35	0.24 44	0.15 19	0.17 23	0.17 30	0.17 23	0.13 38	0.32 29	0.24 68	0.43 64	0.18 17	0.27 17	0.33 128	0.08 11	0.25 33	0.30 62	0.35 31	0.24 20	0.32 26	0.19 27	0.36 47	0.40 107	0.12 28	0.17 34	0.34 50	0.33 55	0.39 55	0.31 35

TESTraft	0.25 31	0.21 32	0.15 19	0.15 17	0.16 26	0.14 14	0.13 38	0.28 22	0.26 89	0.41 47	0.19 22	0.27 17	0.30 117	0.07 7	0.24 27	0.31 77	0.34 28	0.24 20	0.30 19	0.18 22	0.35 40	0.39 101	0.09 14	0.17 34	0.34 50	0.33 55	0.35 39	0.31 35

SA-5K	0.26 35	0.24 44	0.15 19	0.17 23	0.17 30	0.17 23	0.13 38	0.32 29	0.24 68	0.43 64	0.18 17	0.27 17	0.33 128	0.08 11	0.25 33	0.30 62	0.35 31	0.24 20	0.32 26	0.19 27	0.36 47	0.40 107	0.12 28	0.17 34	0.34 50	0.33 55	0.39 55	0.31 35

MMNet	0.20 14	0.20 26	0.17 33	0.21 44	0.17 30	0.20 36	0.14 47	0.23 13	0.16 19	0.19 10	0.20 25	0.27 17	0.11 12	0.22 98	0.21 18	0.21 12	0.27 14	0.24 20	0.29 18	0.18 22	0.23 11	0.15 10	0.12 28	0.15 19	0.23 13	0.23 16	0.22 8	0.25 19

StereoIM	0.19 13	0.14 6	0.13 10	0.08 5	0.07 6	0.08 3	0.07 6	0.17 9	0.12 7	0.26 17	0.13 5	0.28 21	0.09 8	0.06 6	0.20 11	0.24 19	0.31 23	0.26 28	0.32 26	0.15 11	0.31 25	0.19 15	0.07 6	0.12 9	0.28 32	0.31 47	0.31 23	0.37 51

MIF-Stereo	0.21 18	0.15 7	0.11 7	0.12 10	0.09 7	0.13 10	0.07 6	0.22 12	0.15 15	0.37 35	0.17 14	0.28 21	0.17 38	0.12 24	0.23 23	0.24 19	0.35 31	0.26 28	0.38 42	0.18 22	0.30 21	0.17 13	0.11 22	0.14 16	0.26 26	0.35 68	0.22 8	0.27 23

CAS	0.27 38	0.21 32	0.17 33	0.21 44	0.17 30	0.18 27	0.09 12	0.33 33	0.20 42	0.33 24	0.38 92	0.29 23	0.19 51	0.17 47	0.28 50	0.26 30	0.37 42	0.26 28	0.38 42	0.20 34	0.29 19	0.27 39	0.16 72	0.18 44	0.36 59	0.36 72	0.40 58	0.55 113

test_5	0.20 14	0.18 17	0.14 14	0.17 23	0.10 8	0.15 16	0.11 25	0.25 16	0.15 15	0.29 21	0.13 5	0.29 23	0.30 117	0.07 7	0.20 11	0.24 19	0.26 13	0.22 14	0.23 10	0.14 6	0.26 16	0.23 28	0.07 6	0.17 34	0.25 23	0.26 23	0.31 23	0.26 21

DMCA	0.23 26	0.19 20	0.21 61	0.18 28	0.19 49	0.17 23	0.18 78	0.29 25	0.23 62	0.23 14	0.28 55	0.29 23	0.17 38	0.19 69	0.25 33	0.25 25	0.30 21	0.29 47	0.27 16	0.20 34	0.31 25	0.20 20	0.19 101	0.18 44	0.24 18	0.27 28	0.22 8	0.27 23

GANet	0.22 22	0.20 26	0.20 54	0.22 47	0.23 67	0.24 57	0.19 82	0.31 28	0.17 21	0.24 15	0.21 28	0.29 23	0.14 22	0.14 31	0.21 18	0.24 19	0.29 18	0.31 61	0.24 11	0.15 11	0.24 13	0.19 15	0.16 72	0.17 34	0.23 13	0.21 10	0.26 18	0.24 17

AFF-stereo	0.22 22	0.22 36	0.18 43	0.15 17	0.13 18	0.20 36	0.09 12	0.38 49	0.19 30	0.42 56	0.20 25	0.30 27	0.11 12	0.08 11	0.19 9	0.24 19	0.28 16	0.19 8	0.35 35	0.15 11	0.29 19	0.19 15	0.09 14	0.12 9	0.27 28	0.28 36	0.32 28	0.24 17

PWCDC_ROB	0.45 130	0.20 26	0.30 108	0.20 40	0.33 127	0.23 52	0.29 121	0.26 18	0.96 212	0.21 12	0.54 159	0.30 27	2.04 223	0.49 189	0.51 159	0.41 143	0.38 47	0.41 139	0.39 46	0.37 118	0.37 54	0.61 191	0.35 159	0.31 134	0.24 18	0.49 111	0.35 39	0.53 108

MIM_Stereo	0.22 22	0.17 14	0.16 26	0.19 31	0.15 21	0.20 36	0.10 20	0.28 22	0.13 9	0.43 64	0.19 22	0.31 29	0.10 9	0.12 24	0.21 18	0.28 39	0.36 40	0.26 28	0.34 31	0.20 34	0.35 40	0.24 31	0.08 11	0.16 23	0.24 18	0.21 10	0.32 28	0.23 15

TANstereo	0.40 99	0.25 50	0.18 43	0.29 84	0.27 95	0.33 97	0.17 71	0.37 43	0.20 42	0.45 74	0.21 28	0.31 29	0.26 93	0.22 98	0.61 180	0.56 192	0.51 141	0.68 212	0.97 167	0.74 205	0.43 100	0.35 86	0.85 219	0.22 74	0.27 28	0.32 49	0.49 97	0.38 55

XX-TBD	0.40 99	0.25 50	0.18 43	0.29 84	0.27 95	0.33 97	0.17 71	0.37 43	0.20 42	0.45 74	0.21 28	0.31 29	0.26 93	0.22 98	0.61 180	0.56 192	0.51 141	0.68 212	0.97 167	0.74 205	0.43 100	0.35 86	0.85 219	0.22 74	0.27 28	0.32 49	0.49 97	0.38 55

RAFT + AFF	0.18 9	0.18 17	0.11 7	0.16 22	0.10 8	0.14 14	0.09 12	0.25 16	0.15 15	0.33 24	0.16 12	0.31 29	0.11 12	0.07 7	0.18 7	0.19 7	0.33 25	0.16 5	0.31 22	0.16 17	0.31 25	0.14 6	0.07 6	0.11 7	0.21 10	0.16 4	0.14 2	0.13 4

LoS_RVC	0.29 43	0.25 50	0.22 73	0.15 17	0.19 49	0.18 27	0.12 30	0.37 43	0.21 49	0.42 56	0.38 92	0.32 33	0.20 56	0.18 56	0.31 65	0.27 36	0.34 28	0.28 39	0.43 67	0.21 38	0.42 90	0.33 78	0.15 63	0.23 81	0.48 110	0.34 63	0.41 65	0.46 79

tt_ll	0.29 43	0.25 50	0.22 73	0.15 17	0.19 49	0.18 27	0.12 30	0.37 43	0.21 49	0.42 56	0.38 92	0.32 33	0.20 56	0.18 56	0.31 65	0.27 36	0.34 28	0.28 39	0.43 67	0.21 38	0.42 90	0.33 78	0.15 63	0.23 81	0.48 110	0.34 63	0.41 65	0.46 79

DISCO	0.32 64	0.30 86	0.23 78	0.31 90	0.28 105	0.33 97	0.30 126	0.32 29	0.29 114	0.40 45	0.41 107	0.32 33	0.20 56	0.23 113	0.32 76	0.29 50	0.42 75	0.32 71	0.46 79	0.29 83	0.36 47	0.31 62	0.19 101	0.24 91	0.37 62	0.36 72	0.41 65	0.38 55

PDISCO_ROB	0.34 77	0.31 94	0.32 124	0.28 80	0.24 74	0.30 84	0.21 88	0.36 38	0.24 68	0.27 18	0.35 75	0.32 33	0.24 80	0.18 56	0.36 102	0.40 134	0.40 56	0.51 177	0.36 37	0.31 95	0.44 108	0.40 107	0.17 80	0.25 101	0.41 81	0.43 97	0.62 144	0.46 79

LL-Strereo2	0.24 28	0.18 17	0.14 14	0.17 23	0.15 21	0.13 10	0.09 12	0.36 38	0.21 49	0.51 121	0.18 17	0.33 37	0.17 38	0.10 18	0.25 33	0.28 39	0.39 52	0.27 34	0.45 75	0.22 43	0.33 31	0.20 20	0.12 28	0.14 16	0.24 18	0.27 28	0.33 35	0.26 21

RAFT_CTSACE	0.21 18	0.15 7	0.13 10	0.11 7	0.11 13	0.19 32	0.13 38	0.27 20	0.15 15	0.48 99	0.13 5	0.33 37	0.25 89	0.12 24	0.21 18	0.22 14	0.29 18	0.20 9	0.27 16	0.14 6	0.30 21	0.31 62	0.07 6	0.13 13	0.25 23	0.26 23	0.31 23	0.21 12

UPFNet	0.28 39	0.25 50	0.26 98	0.26 71	0.23 67	0.30 84	0.21 88	0.34 36	0.25 77	0.35 30	0.32 63	0.33 37	0.21 61	0.23 113	0.31 65	0.28 39	0.37 42	0.31 61	0.37 38	0.23 47	0.27 18	0.24 31	0.18 95	0.20 62	0.28 32	0.29 39	0.32 28	0.29 27

HGLStereo	0.32 64	0.32 103	0.25 92	0.27 75	0.27 95	0.28 80	0.17 71	0.39 53	0.23 62	0.40 45	0.56 164	0.33 37	0.19 51	0.24 118	0.30 55	0.34 99	0.44 90	0.39 123	0.41 62	0.28 76	0.39 69	0.32 73	0.18 95	0.25 101	0.40 76	0.38 79	0.35 39	0.33 43

RAFT+CT+SA	0.23 26	0.20 26	0.16 26	0.19 31	0.13 18	0.15 16	0.12 30	0.33 33	0.19 30	0.44 70	0.14 9	0.34 41	0.29 113	0.09 15	0.23 23	0.29 50	0.27 14	0.22 14	0.31 22	0.19 27	0.31 25	0.35 86	0.07 6	0.17 34	0.29 34	0.27 28	0.31 23	0.28 26

test_4	0.25 31	0.19 20	0.17 33	0.14 14	0.15 21	0.11 6	0.07 6	0.38 49	0.20 42	0.53 136	0.18 17	0.34 41	0.16 31	0.15 36	0.24 27	0.27 36	0.35 31	0.25 25	0.31 22	0.21 38	0.38 63	0.31 62	0.10 18	0.17 34	0.31 42	0.33 55	0.34 36	0.36 49

raft+_RVC	0.25 31	0.22 36	0.17 33	0.19 31	0.18 41	0.18 27	0.13 38	0.38 49	0.19 30	0.46 87	0.30 60	0.34 41	0.16 31	0.13 28	0.25 33	0.26 30	0.33 25	0.27 34	0.37 38	0.19 27	0.36 47	0.26 35	0.10 18	0.15 19	0.30 38	0.29 39	0.36 47	0.30 32

ARAFT	0.24 28	0.20 26	0.15 19	0.20 40	0.16 26	0.20 36	0.10 20	0.32 29	0.19 30	0.45 74	0.24 36	0.34 41	0.13 19	0.10 18	0.24 27	0.25 25	0.41 67	0.34 79	0.34 31	0.16 17	0.35 40	0.21 23	0.11 22	0.13 13	0.29 34	0.24 18	0.32 28	0.29 27

DeepPrunerF	0.55 160	0.29 82	0.30 108	0.37 120	0.86 208	0.30 84	0.37 139	0.42 58	0.34 138	0.34 28	0.53 156	0.34 41	0.22 70	0.31 151	0.38 107	0.40 134	0.42 75	0.34 79	0.56 107	0.36 114	0.41 82	0.33 78	0.27 136	0.26 111	4.90 258	0.50 114	0.38 52	0.46 79

AnonymousM	0.28 39	0.19 20	0.14 14	0.18 28	0.17 30	0.15 16	0.11 25	0.42 58	0.17 21	0.47 95	0.28 55	0.35 46	0.11 12	0.15 36	0.27 42	0.31 77	0.45 98	0.28 39	0.39 46	0.19 27	0.44 108	0.26 35	0.14 52	0.16 23	0.24 18	0.30 43	0.48 86	0.67 143

RALAANet	0.29 43	0.31 94	0.23 78	0.22 47	0.21 56	0.23 52	0.16 66	0.38 49	0.19 30	0.33 24	0.38 92	0.35 46	0.18 45	0.15 36	0.33 81	0.29 50	0.38 47	0.37 106	0.48 85	0.27 70	0.36 47	0.29 53	0.15 63	0.20 62	0.34 50	0.30 43	0.35 39	0.35 48

anonymousdsp2	0.26 35	0.28 72	0.18 43	0.19 31	0.16 26	0.21 42	0.14 47	0.37 43	0.19 30	0.38 40	0.22 32	0.36 48	0.16 31	0.14 31	0.22 22	0.26 30	0.36 40	0.25 25	0.56 107	0.21 38	0.37 54	0.31 62	0.13 43	0.18 44	0.31 42	0.25 20	0.38 52	0.29 27

sCroCo_RVC	0.40 99	0.30 86	0.24 84	0.24 59	0.22 63	0.29 82	0.18 78	0.50 104	0.32 126	0.44 70	0.33 66	0.37 49	0.37 147	0.17 47	0.45 138	0.60 203	0.55 165	0.47 164	0.64 127	0.39 128	0.68 198	0.62 193	0.22 114	0.31 134	0.48 110	0.44 98	0.58 132	0.48 93

FINET	0.31 60	0.30 86	0.31 118	0.34 108	0.24 74	0.27 75	0.29 121	0.36 38	0.28 106	0.39 42	0.26 49	0.37 49	0.23 76	0.22 98	0.43 131	0.35 103	0.37 42	0.28 39	0.46 79	0.25 58	0.35 40	0.28 46	0.24 125	0.24 91	0.35 56	0.27 28	0.39 55	0.32 42

DSFCA	0.33 72	0.39 139	0.32 124	0.31 90	0.27 95	0.35 110	0.25 108	0.36 38	0.29 114	0.32 23	0.42 116	0.38 51	0.22 70	0.19 69	0.32 76	0.31 77	0.38 47	0.36 95	0.46 79	0.26 65	0.37 54	0.37 94	0.23 121	0.24 91	0.38 66	0.35 68	0.34 36	0.43 73

iResNet_ROB	0.35 82	0.30 86	0.27 99	0.32 97	0.21 56	0.33 97	0.22 93	0.45 68	0.27 97	0.45 74	0.42 116	0.38 51	0.48 165	0.19 69	0.28 50	0.29 50	0.45 98	0.36 95	0.55 102	0.24 56	0.37 54	0.27 39	0.19 101	0.25 101	0.44 93	0.39 88	0.47 82	0.47 87

sAnonymous2	0.40 99	0.28 72	0.24 84	0.25 63	0.23 67	0.32 93	0.22 93	0.56 150	0.30 119	0.41 47	0.38 92	0.39 53	0.29 113	0.18 56	0.46 141	0.50 178	0.53 154	0.49 170	0.80 143	0.42 141	0.53 148	0.56 179	0.19 101	0.25 101	0.50 122	0.52 124	0.51 109	0.56 118

CroCo_RVC	0.40 99	0.28 72	0.24 84	0.25 63	0.23 67	0.32 93	0.22 93	0.56 150	0.30 119	0.41 47	0.38 92	0.39 53	0.29 113	0.18 56	0.46 141	0.50 178	0.53 154	0.49 170	0.80 143	0.42 141	0.53 148	0.56 179	0.19 101	0.25 101	0.50 122	0.52 124	0.51 109	0.56 118

HCRNet	0.24 28	0.30 86	0.15 19	0.34 108	0.15 21	0.25 66	0.15 56	0.30 26	0.14 12	0.69 204	0.32 63	0.39 53	0.14 22	0.17 47	0.20 11	0.20 10	0.30 21	0.22 14	0.33 29	0.15 11	0.24 13	0.15 10	0.16 72	0.12 9	0.20 7	0.24 18	0.24 15	0.22 13

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 31	0.24 44	0.21 61	0.17 23	0.15 21	0.18 27	0.10 20	0.47 86	0.19 30	0.43 64	0.22 32	0.39 53	0.13 19	0.10 18	0.23 23	0.25 25	0.32 24	0.21 13	0.39 46	0.18 22	0.34 34	0.23 28	0.12 28	0.17 34	0.35 56	0.27 28	0.34 36	0.33 43

UNet	0.32 64	0.28 72	0.27 99	0.29 84	0.27 95	0.31 89	0.21 88	0.41 56	0.26 89	0.41 47	0.37 85	0.39 53	0.28 108	0.25 126	0.31 65	0.30 62	0.43 81	0.35 90	0.39 46	0.26 65	0.33 31	0.32 73	0.19 101	0.26 111	0.34 50	0.37 77	0.37 49	0.41 67

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 51	0.22 36	0.21 61	0.23 57	0.18 41	0.19 32	0.12 30	0.44 62	0.35 140	0.43 64	0.40 103	0.40 58	0.21 61	0.18 56	0.32 76	0.29 50	0.42 75	0.31 61	0.37 38	0.27 70	0.35 40	0.33 78	0.13 43	0.18 44	0.37 62	0.51 121	0.31 23	0.47 87

rafts_anoy	0.29 43	0.30 86	0.23 78	0.22 47	0.24 74	0.23 52	0.14 47	0.44 62	0.18 27	0.44 70	0.34 70	0.40 58	0.16 31	0.14 31	0.33 81	0.30 62	0.40 56	0.37 106	0.40 55	0.25 58	0.38 63	0.29 53	0.12 28	0.20 62	0.38 66	0.33 55	0.35 39	0.41 67

RASNet	0.31 60	0.32 103	0.30 108	0.27 75	0.24 74	0.26 72	0.20 86	0.46 76	0.26 89	0.41 47	0.33 66	0.40 58	0.25 89	0.20 80	0.25 33	0.28 39	0.38 47	0.30 57	0.34 31	0.21 38	0.40 73	0.29 53	0.14 52	0.30 125	0.33 49	0.34 63	0.49 97	0.47 87

4D-IteraStereo	0.28 39	0.20 26	0.18 43	0.26 71	0.16 26	0.17 23	0.11 25	0.46 76	0.24 68	0.53 136	0.27 54	0.41 61	0.17 38	0.13 28	0.27 42	0.29 50	0.41 67	0.34 79	0.42 65	0.26 65	0.43 100	0.32 73	0.11 22	0.16 23	0.29 34	0.30 43	0.40 58	0.30 32

APVNet	0.42 116	0.37 124	0.30 108	0.36 115	0.39 144	0.47 149	0.36 138	0.51 116	0.32 126	0.36 31	0.52 154	0.41 61	0.24 80	0.30 145	0.45 138	0.48 172	0.55 165	0.48 165	0.63 122	0.45 159	0.45 113	0.35 86	0.26 132	0.36 152	0.47 100	0.35 68	0.60 140	0.45 77

RTSC	0.47 141	0.36 118	0.33 127	0.36 115	0.38 140	0.41 132	0.35 135	0.50 104	0.48 168	0.44 70	0.60 174	0.42 63	0.38 152	0.29 143	0.64 187	0.45 158	0.62 180	0.41 139	0.83 146	0.36 114	0.54 152	0.49 155	0.23 121	0.38 160	0.47 100	0.50 114	0.60 140	0.91 174

GMOStereo	0.30 51	0.23 40	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 42	0.13 38	0.46 76	0.25 77	0.56 166	0.24 36	0.43 64	0.26 93	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 70	0.23 47	0.42 90	0.45 129	0.12 28	0.16 23	0.42 86	0.38 79	0.48 86	0.31 35

error version	0.30 51	0.23 40	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 42	0.13 38	0.46 76	0.25 77	0.56 166	0.24 36	0.43 64	0.26 93	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 70	0.23 47	0.42 90	0.45 129	0.12 28	0.16 23	0.42 86	0.38 79	0.48 86	0.31 35

test-v	0.30 51	0.23 40	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 42	0.13 38	0.46 76	0.25 77	0.56 166	0.24 36	0.43 64	0.26 93	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 70	0.23 47	0.42 90	0.45 129	0.12 28	0.16 23	0.42 86	0.38 79	0.48 86	0.31 35

test-2	0.30 51	0.23 40	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 42	0.13 38	0.46 76	0.25 77	0.56 166	0.24 36	0.43 64	0.26 93	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 70	0.23 47	0.42 90	0.45 129	0.12 28	0.16 23	0.42 86	0.38 79	0.48 86	0.31 35

GES	0.40 99	0.37 124	0.25 92	0.31 90	0.30 114	0.41 132	0.26 111	0.46 76	0.28 106	0.49 106	0.40 103	0.43 64	0.26 93	0.30 145	0.45 138	0.40 134	0.53 154	0.43 147	0.97 167	0.42 141	0.50 136	0.41 112	0.23 121	0.30 125	0.38 66	0.35 68	0.47 82	0.49 96

iinet-f	0.34 77	0.26 62	0.24 84	0.24 59	0.18 41	0.35 110	0.16 66	0.33 33	0.21 49	0.42 56	0.73 190	0.44 69	0.35 136	0.18 56	0.30 55	0.34 99	0.43 81	0.28 39	0.86 153	0.33 105	0.40 73	0.26 35	0.17 80	0.18 44	0.39 72	0.29 39	0.46 78	0.39 63

raftrobust	0.31 60	0.25 50	0.21 61	0.22 47	0.21 56	0.19 32	0.14 47	0.49 97	0.18 27	0.54 143	0.34 70	0.44 69	0.18 45	0.16 40	0.35 98	0.31 77	0.42 75	0.32 71	0.42 65	0.29 83	0.41 82	0.31 62	0.14 52	0.17 34	0.41 81	0.38 79	0.38 52	0.38 55

RALCasStereoNet	0.30 51	0.31 94	0.21 61	0.28 80	0.23 67	0.22 47	0.15 56	0.45 68	0.19 30	0.48 99	0.30 60	0.44 69	0.19 51	0.14 31	0.33 81	0.30 62	0.44 90	0.38 112	0.39 46	0.25 58	0.41 82	0.26 35	0.13 43	0.21 71	0.40 76	0.33 55	0.35 39	0.38 55

HITNet	0.28 39	0.27 67	0.21 61	0.22 47	0.21 56	0.22 47	0.15 56	0.41 56	0.22 57	0.50 111	0.35 75	0.44 69	0.21 61	0.17 47	0.26 39	0.24 19	0.33 25	0.31 61	0.31 22	0.19 27	0.32 29	0.28 46	0.16 72	0.18 44	0.31 42	0.28 36	0.44 76	0.42 70
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
NVstereo2D	0.41 112	0.37 124	0.31 118	0.45 145	0.38 140	0.56 171	0.56 183	0.45 68	0.29 114	0.41 47	0.42 116	0.44 69	0.23 76	0.59 203	0.51 159	0.41 143	0.48 120	0.43 147	0.40 55	0.32 99	0.37 54	0.28 46	0.45 188	0.30 125	0.52 128	0.36 72	0.40 58	0.44 75

CIPLG	0.29 43	0.26 62	0.17 33	0.22 47	0.17 30	0.24 57	0.14 47	0.50 104	0.17 21	0.46 87	0.37 85	0.45 74	0.22 70	0.25 126	0.30 55	0.30 62	0.43 81	0.29 47	0.39 46	0.28 76	0.40 73	0.28 46	0.13 43	0.18 44	0.31 42	0.25 20	0.32 28	0.29 27

UDGNet	0.49 147	0.45 156	0.30 108	1.05 208	0.79 202	0.91 203	0.70 195	0.47 86	0.30 119	0.45 74	0.46 132	0.45 74	0.16 31	1.01 226	0.30 55	0.30 62	0.45 98	0.39 123	0.50 88	0.32 99	0.49 129	0.36 92	0.57 202	0.23 81	0.54 135	0.42 93	0.43 74	0.47 87

IPLG	0.30 51	0.28 72	0.24 84	0.22 47	0.20 52	0.25 66	0.15 56	0.45 68	0.19 30	0.45 74	0.28 55	0.45 74	0.18 45	0.23 113	0.33 81	0.29 50	0.43 81	0.35 90	0.40 55	0.28 76	0.35 40	0.44 125	0.12 28	0.20 62	0.35 56	0.36 72	0.37 49	0.37 51

IPLGR_C	0.29 43	0.26 62	0.17 33	0.22 47	0.17 30	0.24 57	0.14 47	0.50 104	0.17 21	0.46 87	0.37 85	0.45 74	0.24 80	0.25 126	0.30 55	0.30 62	0.43 81	0.30 57	0.39 46	0.28 76	0.40 73	0.28 46	0.13 43	0.17 34	0.31 42	0.26 23	0.32 28	0.30 32

ACRE	0.29 43	0.26 62	0.17 33	0.22 47	0.17 30	0.24 57	0.14 47	0.50 104	0.17 21	0.46 87	0.37 85	0.45 74	0.23 76	0.25 126	0.30 55	0.30 62	0.43 81	0.29 47	0.39 46	0.29 83	0.40 73	0.27 39	0.13 43	0.18 44	0.30 38	0.26 23	0.32 28	0.29 27

SACVNet	0.46 136	0.42 148	0.38 142	0.44 144	0.41 148	0.40 125	0.43 153	0.52 130	0.47 166	0.52 130	0.45 127	0.45 74	0.25 89	0.32 156	0.44 136	0.40 134	0.50 137	0.45 158	0.63 122	0.48 169	0.51 139	0.43 121	0.29 148	0.34 146	0.64 166	0.58 138	0.62 144	0.61 127

Anonymous	0.45 130	0.34 115	0.31 118	0.30 89	0.30 114	0.33 97	0.20 86	0.52 130	0.32 126	0.39 42	0.36 81	0.45 74	0.36 140	0.17 47	0.48 149	0.59 202	0.59 173	0.51 177	1.26 185	0.43 148	0.70 202	0.55 178	0.22 114	0.27 117	0.52 128	0.50 114	0.62 144	0.55 113

psm_up	0.42 116	0.38 133	0.41 151	0.45 145	0.33 127	0.46 144	0.27 113	0.50 104	0.51 171	0.43 64	0.42 116	0.45 74	0.40 156	0.30 145	0.40 114	0.35 103	0.47 113	0.38 112	0.56 107	0.34 108	0.39 69	0.33 78	0.25 128	0.39 164	0.54 135	0.59 141	0.56 128	0.52 104

Sa-1000	0.32 64	0.29 82	0.17 33	0.20 40	0.20 52	0.23 52	0.10 20	0.49 97	0.28 106	0.55 158	0.26 49	0.46 82	0.17 38	0.20 80	0.31 65	0.31 77	0.45 98	0.33 74	0.50 88	0.22 43	0.41 82	0.43 121	0.14 52	0.20 62	0.42 86	0.41 92	0.51 109	0.40 65

SA	0.30 51	0.27 67	0.17 33	0.18 28	0.17 30	0.24 57	0.10 20	0.47 86	0.26 89	0.54 143	0.20 25	0.46 82	0.14 22	0.12 24	0.30 55	0.30 62	0.41 67	0.30 57	0.40 55	0.23 47	0.37 54	0.37 94	0.10 18	0.20 62	0.41 81	0.38 79	0.49 97	0.37 51

CFNet_pseudo	0.38 91	0.32 103	0.34 133	0.41 137	0.33 127	0.38 119	0.28 116	0.51 116	0.29 114	0.54 143	0.52 154	0.46 82	0.42 159	0.24 118	0.41 122	0.33 90	0.39 52	0.36 95	0.46 79	0.25 58	0.38 63	0.31 62	0.19 101	0.26 111	0.43 92	0.46 103	0.52 119	0.55 113

CFNet_RVC	0.38 91	0.40 142	0.33 127	0.38 124	0.35 133	0.38 119	0.25 108	0.44 62	0.28 106	0.45 74	0.49 139	0.46 82	0.26 93	0.24 118	0.40 114	0.33 90	0.43 81	0.36 95	0.44 70	0.31 95	0.43 100	0.31 62	0.19 101	0.26 111	0.49 116	0.49 111	0.50 103	0.52 104

AACVNet	0.41 112	0.37 124	0.33 127	0.41 137	0.45 159	0.42 134	0.28 116	0.48 92	0.32 126	0.50 111	0.51 148	0.47 86	0.24 80	0.26 133	0.41 122	0.36 110	0.47 113	0.42 145	0.52 93	0.42 141	0.42 90	0.39 101	0.26 132	0.32 141	0.47 100	0.50 114	0.50 103	0.62 129

DeepPruner_ROB	0.43 121	0.36 118	0.37 141	0.38 124	0.39 144	0.37 115	0.26 111	0.45 68	0.36 143	0.50 111	0.53 156	0.47 86	0.40 156	0.23 113	0.56 173	0.38 123	0.48 120	0.44 153	0.51 91	0.35 112	0.57 167	0.45 129	0.27 136	0.32 141	0.47 100	0.68 162	0.52 119	0.45 77

raft_robust	0.34 77	0.27 67	0.19 52	0.29 84	0.22 63	0.22 47	0.16 66	0.52 130	0.28 106	0.64 195	0.25 47	0.48 88	0.26 93	0.18 56	0.32 76	0.33 90	0.44 90	0.34 79	0.52 93	0.28 76	0.44 108	0.47 144	0.12 28	0.21 71	0.44 93	0.44 98	0.49 97	0.46 79

GLC_STEREO	0.36 87	0.31 94	0.29 105	0.31 90	0.27 95	0.30 84	0.23 101	0.49 97	0.22 57	0.54 143	0.43 124	0.48 88	0.21 61	0.22 98	0.29 53	0.31 77	0.54 163	0.33 74	0.47 83	0.30 88	0.60 177	0.46 136	0.18 95	0.24 91	0.39 72	0.28 36	0.57 130	0.42 70

CREStereo++_RVC	0.32 64	0.25 50	0.18 43	0.23 57	0.25 79	0.22 47	0.15 56	0.45 68	0.26 89	0.48 99	0.28 55	0.48 88	0.44 161	0.18 56	0.26 39	0.30 62	0.47 113	0.25 25	0.38 42	0.23 47	0.41 82	0.30 56	0.13 43	0.24 91	0.40 76	0.32 49	0.51 109	0.52 104
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
FCDSN-DC	0.52 158	0.52 174	0.51 175	0.53 164	0.50 169	0.50 156	0.52 174	0.56 150	0.36 143	0.61 187	0.36 81	0.48 88	0.34 130	0.47 188	0.63 185	0.57 197	0.65 186	0.62 204	0.54 100	0.48 169	0.59 173	0.50 160	0.38 165	0.62 200	0.53 132	0.55 131	0.51 109	0.54 111
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CES	0.33 72	0.19 20	0.19 52	0.19 31	0.21 56	0.20 36	0.09 12	0.85 202	0.18 27	0.42 56	0.55 161	0.49 92	0.16 31	0.20 80	0.31 65	0.37 116	0.47 113	0.28 39	0.41 62	0.24 56	0.66 193	0.35 86	0.17 80	0.18 44	0.42 86	0.33 55	0.42 72	0.50 98

EGLCR-Stereo	0.32 64	0.28 72	0.18 43	0.24 59	0.25 79	0.33 97	0.11 25	0.48 92	0.20 42	0.49 106	0.19 22	0.49 92	0.15 28	0.17 47	0.24 27	0.28 39	0.45 98	0.31 61	0.45 75	0.25 58	0.49 129	0.41 112	0.14 52	0.18 44	0.34 50	0.31 47	0.74 171	0.57 122

ICVP	0.43 121	0.38 133	0.47 165	0.40 133	0.36 134	0.40 125	0.28 116	0.47 86	0.33 134	0.46 87	0.45 127	0.49 92	0.37 147	0.24 118	0.40 114	0.38 123	0.45 98	0.39 123	0.53 98	0.39 128	0.43 100	0.59 185	0.55 200	0.34 146	0.48 110	0.55 131	0.51 109	0.55 113
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	0.35 82	0.29 82	0.24 84	0.27 75	0.26 88	0.26 72	0.22 93	0.45 68	0.28 106	0.57 176	0.33 66	0.49 92	0.28 108	0.19 69	0.35 98	0.33 90	0.40 56	0.40 131	0.39 46	0.25 58	0.46 116	0.47 144	0.21 113	0.25 101	0.36 59	0.34 63	0.51 109	0.48 93

PA-Net	0.50 151	0.59 185	0.54 181	0.40 133	0.53 179	0.42 134	0.53 179	0.56 150	0.52 173	0.46 87	0.41 107	0.49 92	0.48 165	0.49 189	0.54 167	0.42 150	0.37 42	0.44 153	0.43 67	0.45 159	0.37 54	0.48 148	0.27 136	0.39 164	0.52 128	0.87 188	0.45 77	0.99 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HSM	0.40 99	0.37 124	0.30 108	0.39 129	0.36 134	0.33 97	0.28 116	0.56 150	0.29 114	0.50 111	0.51 148	0.49 92	0.37 147	0.24 118	0.39 109	0.34 99	0.52 149	0.36 95	0.50 88	0.35 112	0.49 129	0.35 86	0.19 101	0.29 121	0.48 110	0.54 129	0.54 123	0.55 113

NOSS_ROB	0.54 159	0.48 169	0.44 162	0.55 169	0.51 171	0.51 161	0.47 158	0.68 183	0.39 151	0.52 130	0.41 107	0.49 92	0.36 140	0.53 198	0.66 188	0.56 192	0.61 178	0.54 188	0.57 112	0.47 168	0.64 189	0.50 160	0.39 171	0.51 186	0.70 176	0.65 155	0.83 182	0.67 143

pcwnet_v2	0.45 130	0.36 118	0.38 142	0.47 151	0.37 138	0.46 144	0.38 142	0.51 116	0.35 140	0.54 143	0.61 176	0.50 99	0.75 185	0.35 162	0.46 141	0.36 110	0.47 113	0.38 112	0.53 98	0.30 88	0.42 90	0.31 62	0.25 128	0.32 141	0.58 151	0.58 138	0.59 135	0.68 147

IER	0.29 43	0.24 44	0.24 84	0.24 59	0.21 56	0.25 66	0.17 71	0.35 37	0.21 49	0.36 31	0.45 127	0.51 100	0.20 56	0.24 118	0.32 76	0.29 50	0.38 47	0.31 61	0.33 29	0.23 47	0.33 31	0.27 39	0.20 111	0.19 58	0.30 38	0.32 49	0.35 39	0.39 63

LMCR-Stereo	0.37 89	0.31 94	0.23 78	0.25 63	0.25 79	0.33 97	0.19 82	0.44 62	0.27 97	0.45 74	0.35 75	0.51 100	0.34 130	0.21 93	0.35 98	0.35 103	0.50 137	0.38 112	0.74 136	0.41 135	0.46 116	0.44 125	0.20 111	0.23 81	0.40 76	0.38 79	0.51 109	0.51 100

STTStereo	0.39 97	0.42 148	0.43 158	0.37 120	0.43 151	0.34 108	0.49 168	0.37 43	0.33 134	0.38 40	0.43 124	0.51 100	0.30 117	0.38 171	0.47 145	0.32 86	0.41 67	0.40 131	0.40 55	0.29 83	0.36 47	0.28 46	0.22 114	0.28 118	0.40 76	0.45 102	0.40 58	0.62 129

anonymity	1.14 207	0.25 50	0.65 202	0.38 124	0.28 105	0.36 113	0.21 88	0.56 150	0.26 89	0.53 136	18.98 269	0.52 103	0.22 70	0.20 80	0.31 65	0.44 156	0.48 120	0.32 71	0.83 146	0.45 159	0.48 125	0.46 136	0.18 95	0.22 74	0.68 172	0.98 203	0.58 132	0.98 177

MIPNet	0.35 82	0.32 103	0.24 84	0.26 71	0.23 67	0.27 75	0.15 56	0.50 104	0.20 42	0.45 74	0.37 85	0.52 103	0.29 113	0.22 98	0.35 98	0.33 90	0.46 109	0.37 106	0.51 91	0.37 118	0.36 47	0.44 125	0.14 52	0.19 58	0.46 98	0.51 121	0.42 72	0.51 100

IPLGR	0.38 91	0.41 145	0.25 92	0.35 114	0.32 121	0.28 80	0.18 78	0.50 104	0.27 97	0.48 99	0.48 137	0.52 103	0.25 89	0.22 98	0.37 104	0.31 77	0.42 75	0.39 123	0.63 122	0.38 124	0.40 73	0.48 148	0.14 52	0.22 74	0.48 110	0.47 106	0.48 86	0.46 79

PMTNet	0.33 72	0.28 72	0.20 54	0.26 71	0.22 63	0.20 36	0.19 82	0.45 68	0.21 49	0.50 111	0.24 36	0.52 103	0.15 28	0.18 56	0.31 65	0.33 90	0.47 113	0.28 39	0.55 102	0.25 58	0.46 116	0.27 39	0.16 72	0.16 23	0.46 98	0.37 77	0.48 86	0.64 136

TestStereo	0.35 82	0.33 112	0.28 102	0.33 100	0.23 67	0.34 108	0.22 93	0.54 141	0.24 68	0.64 195	0.28 55	0.53 107	0.21 61	0.18 56	0.30 55	0.25 25	0.44 90	0.27 34	0.58 114	0.27 70	0.52 144	0.32 73	0.18 95	0.26 111	0.41 81	0.33 55	0.50 103	0.43 73

FADNet-RVC-Resample	0.40 99	0.31 94	0.32 124	0.36 115	0.29 109	0.33 97	0.27 113	0.53 138	0.32 126	0.57 176	0.37 85	0.53 107	0.34 130	0.30 145	0.41 122	0.31 77	0.41 67	0.42 145	0.55 102	0.43 148	0.39 69	0.46 136	0.25 128	0.43 173	0.44 93	0.42 93	0.37 49	0.53 108

NCCL2	0.49 147	0.47 162	0.48 168	0.40 133	0.38 140	0.38 119	0.33 131	0.55 146	0.44 159	0.58 179	0.47 135	0.53 107	0.36 140	0.28 139	0.57 174	0.47 167	0.49 126	0.45 158	0.57 112	0.44 156	0.56 159	0.54 176	0.34 156	0.45 177	0.70 176	0.72 168	0.61 143	0.81 164

RAFT-Test	0.43 121	0.31 94	0.21 61	0.37 120	0.26 88	0.35 110	0.22 93	0.53 138	0.24 68	0.53 136	0.46 132	0.54 110	0.22 70	0.20 80	0.37 104	0.51 183	0.51 141	0.37 106	1.04 173	0.48 169	0.55 156	0.50 160	0.16 72	0.23 81	0.56 144	0.51 121	0.62 144	0.65 140

GMStereo	0.32 64	0.32 103	0.20 54	0.27 75	0.25 79	0.31 89	0.24 105	0.48 92	0.25 77	0.37 35	0.30 60	0.54 110	0.27 106	0.19 69	0.30 55	0.30 62	0.45 98	0.29 47	0.56 107	0.32 99	0.39 69	0.25 33	0.18 95	0.22 74	0.39 72	0.30 43	0.47 82	0.33 43
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.32 64	0.27 67	0.22 73	0.25 63	0.20 52	0.22 47	0.12 30	0.49 97	0.20 42	0.50 111	0.24 36	0.54 110	0.22 70	0.20 80	0.29 53	0.33 90	0.49 126	0.26 28	0.41 62	0.22 43	0.46 116	0.30 56	0.15 63	0.21 71	0.39 72	0.34 63	0.48 86	0.52 104
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
DMCA-RVC	0.31 60	0.25 50	0.28 102	0.25 63	0.27 95	0.24 57	0.25 108	0.36 38	0.31 123	0.33 24	0.38 92	0.54 110	0.24 80	0.20 80	0.40 114	0.35 103	0.35 31	0.34 79	0.35 35	0.29 83	0.37 54	0.33 78	0.22 114	0.24 91	0.29 34	0.29 39	0.36 47	0.41 67

MSMDNet	0.42 116	0.32 103	0.21 61	0.27 75	0.26 88	0.37 115	0.23 101	0.51 116	0.25 77	0.52 130	0.42 116	0.54 110	0.21 61	0.20 80	0.39 109	0.52 187	0.51 141	0.38 112	1.02 172	0.59 190	0.54 152	0.53 173	0.17 80	0.23 81	0.53 132	0.46 103	0.59 135	0.63 134

DLCB_ROB	0.40 99	0.36 118	0.35 137	0.32 97	0.32 121	0.31 89	0.27 113	0.42 58	0.34 138	0.46 87	0.49 139	0.54 110	0.37 147	0.30 145	0.37 104	0.33 90	0.44 90	0.38 112	0.40 55	0.32 99	0.44 108	0.34 85	0.27 136	0.31 134	0.81 198	0.57 137	0.55 125	0.46 79

MyStereo04	0.43 121	0.39 139	0.40 150	0.34 108	0.31 118	0.26 72	0.22 93	0.51 116	0.37 145	0.50 111	0.37 85	0.55 116	0.28 108	0.17 47	0.50 155	0.39 128	0.44 90	0.39 123	1.11 180	0.40 132	0.48 125	0.44 125	0.17 80	0.31 134	0.53 132	0.61 148	0.65 152	0.51 100

MyStereo	0.45 130	0.40 142	0.41 151	0.36 115	0.32 121	0.27 75	0.23 101	0.52 130	0.38 146	0.51 121	0.40 103	0.55 116	0.34 130	0.18 56	0.52 163	0.38 123	0.44 90	0.39 123	1.19 183	0.42 141	0.50 136	0.48 148	0.19 101	0.31 134	0.60 156	0.65 155	0.70 161	0.49 96

MSKI-zero shot	0.46 136	0.28 72	0.20 54	0.31 90	0.27 95	0.33 97	0.24 105	0.56 150	0.24 68	0.53 136	0.40 103	0.55 116	0.21 61	0.19 69	0.33 81	0.42 150	0.51 141	0.36 95	1.37 188	0.41 135	0.52 144	0.47 144	0.16 72	0.23 81	0.49 116	1.13 213	0.80 178	0.78 155

CASnet	0.30 51	0.26 62	0.18 43	0.22 47	0.20 52	0.27 75	0.12 30	0.48 92	0.24 68	0.54 143	0.35 75	0.55 116	0.21 61	0.19 69	0.27 42	0.25 25	0.37 42	0.23 18	0.54 100	0.20 34	0.42 90	0.31 62	0.15 63	0.18 44	0.30 38	0.27 28	0.40 58	0.42 70
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EKT-Stereo	0.47 141	0.38 133	0.27 99	0.50 157	0.33 127	0.49 153	0.51 169	0.51 116	0.23 62	0.50 111	0.41 107	0.56 120	0.24 80	0.22 98	0.43 131	0.51 183	0.54 163	0.52 184	0.89 156	0.40 132	0.65 190	0.56 179	0.17 80	0.25 101	0.72 183	0.63 152	0.64 149	0.56 118

CASS	0.48 145	0.37 124	0.33 127	0.45 145	0.38 140	0.47 149	0.33 131	0.60 173	0.38 146	0.62 190	0.50 145	0.56 120	0.38 152	0.22 98	0.43 131	0.37 116	0.64 184	0.39 123	0.94 162	0.39 128	0.57 167	0.51 168	0.27 136	0.26 111	0.63 164	0.56 134	0.68 155	0.81 164
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
R-Stereo Train	0.40 99	0.28 72	0.29 105	0.33 100	0.27 95	0.37 115	0.14 47	0.51 116	0.25 77	0.54 143	0.42 116	0.56 120	0.26 93	0.21 93	0.34 91	0.41 143	0.52 149	0.38 112	0.70 130	0.37 118	0.51 139	0.48 148	0.17 80	0.28 118	0.54 135	0.65 155	0.46 78	0.62 129

ADCRef	0.48 145	0.37 124	0.33 127	0.33 100	0.31 118	0.44 141	0.38 142	0.47 86	0.68 188	0.47 95	0.51 148	0.56 120	0.35 136	0.27 136	0.43 131	0.40 134	0.47 113	0.44 153	0.84 149	0.37 118	0.49 129	0.48 148	0.30 151	0.31 134	0.49 116	0.88 189	0.49 97	1.04 182

RAFT-Stereo	0.40 99	0.28 72	0.29 105	0.33 100	0.27 95	0.37 115	0.14 47	0.51 116	0.25 77	0.54 143	0.42 116	0.56 120	0.26 93	0.21 93	0.34 91	0.41 143	0.52 149	0.38 112	0.70 130	0.37 118	0.51 139	0.48 148	0.17 80	0.28 118	0.54 135	0.65 155	0.46 78	0.62 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLCA_NET_v2_RVC	0.38 91	0.38 133	0.38 142	0.34 108	0.47 162	0.32 93	0.52 174	0.40 54	0.44 159	0.41 47	0.41 107	0.56 120	0.26 93	0.41 179	0.43 131	0.30 62	0.39 52	0.33 74	0.40 55	0.27 70	0.34 34	0.27 39	0.22 114	0.24 91	0.37 62	0.47 106	0.40 58	0.44 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.
iResNetv2_ROB	0.37 89	0.30 86	0.23 78	0.34 108	0.29 109	0.38 119	0.22 93	0.46 76	0.25 77	0.46 87	0.56 164	0.56 120	0.41 158	0.22 98	0.30 55	0.29 50	0.40 56	0.34 79	0.66 128	0.31 95	0.40 73	0.32 73	0.23 121	0.30 125	0.44 93	0.36 72	0.50 103	0.46 79

DN-CSS_ROB	0.36 87	0.31 94	0.30 108	0.31 90	0.30 114	0.25 66	0.17 71	0.51 116	0.25 77	0.51 121	0.56 164	0.56 120	0.36 140	0.18 56	0.31 65	0.28 39	0.41 67	0.31 61	0.81 145	0.27 70	0.37 54	0.25 33	0.22 114	0.32 141	0.37 62	0.32 49	0.41 65	0.38 55

Any-RAFT	0.43 121	0.27 67	0.51 175	0.37 120	0.28 105	0.31 89	0.21 88	0.50 104	0.26 89	0.48 99	0.54 159	0.57 128	0.19 51	0.19 69	0.33 81	0.37 116	0.49 126	0.34 79	0.83 146	0.33 105	0.53 148	0.42 116	0.17 80	0.23 81	0.70 176	0.84 185	0.50 103	0.89 172

HH	0.43 121	0.21 32	0.55 183	0.33 100	0.26 88	0.40 125	0.29 121	0.52 130	0.27 97	0.54 143	0.26 49	0.57 128	0.17 38	0.22 98	0.33 81	0.46 160	0.49 126	0.40 131	0.92 159	0.42 141	0.63 183	0.49 155	0.17 80	0.25 101	0.47 100	0.60 145	0.64 149	0.82 167

HanStereo	0.43 121	0.21 32	0.55 183	0.33 100	0.26 88	0.40 125	0.29 121	0.52 130	0.27 97	0.54 143	0.26 49	0.57 128	0.17 38	0.22 98	0.33 81	0.46 160	0.49 126	0.40 131	0.92 159	0.42 141	0.63 183	0.49 155	0.17 80	0.25 101	0.47 100	0.60 145	0.64 149	0.82 167

LoS	0.41 112	0.33 112	0.21 61	0.28 80	0.31 118	0.27 75	0.16 66	1.20 221	0.22 57	0.76 211	0.69 187	0.57 128	0.27 106	0.20 80	0.31 65	0.39 128	0.46 109	0.29 47	0.52 93	0.26 65	0.52 144	0.37 94	0.17 80	0.18 44	0.59 152	0.47 106	0.48 86	0.58 123

RP	0.43 121	0.45 156	0.48 168	0.48 154	0.43 151	0.46 144	0.47 158	0.47 86	0.45 162	0.34 28	0.61 176	0.57 128	0.42 159	0.33 158	0.40 114	0.35 103	0.43 81	0.35 90	0.49 87	0.34 108	0.38 63	0.37 94	0.29 148	0.35 148	0.49 116	0.44 98	0.53 121	0.58 123

DLNR_Zeroshot_test	15.27 265	56.75 275	0.73 208	77.82 275	0.28 105	0.40 125	71.42 275	0.57 157	0.22 57	0.55 158	0.36 81	0.58 133	0.18 45	4.39 263	79.54 275	81.74 276	15.51 266	11.63 262	5.39 234	0.34 108	0.61 181	0.49 155	0.15 63	0.29 121	0.59 152	0.50 114	0.69 156	0.64 136

cross-raft	0.42 116	0.32 103	0.22 73	0.32 97	0.26 88	0.32 93	0.19 82	0.54 141	0.27 97	0.55 158	0.39 101	0.58 133	0.20 56	0.20 80	0.36 102	0.48 172	0.51 141	0.37 106	1.06 177	0.44 156	0.56 159	0.59 185	0.14 52	0.25 101	0.57 146	0.54 129	0.59 135	0.59 125

test-1	0.45 130	0.24 44	0.22 73	0.28 80	0.29 109	0.50 156	0.29 121	0.58 161	0.32 126	0.55 158	0.41 107	0.58 133	0.30 117	0.20 80	0.39 109	0.39 128	0.50 137	0.40 131	1.04 173	0.38 124	0.52 144	0.63 195	0.17 80	0.32 141	0.60 156	0.69 166	0.58 132	0.89 172

XX-Stereo	8.90 258	0.24 44	0.17 33	0.40 133	0.21 56	0.44 141	0.17 71	0.55 146	0.23 62	0.52 130	0.45 127	0.58 133	0.16 31	0.20 80	0.40 114	0.47 167	0.49 126	0.37 106	0.63 122	0.38 124	0.48 125	0.38 100	0.14 52	0.20 62	229.91 275	0.56 134	0.60 140	0.99 178

EAI-Stereo	0.43 121	0.30 86	0.21 61	0.36 115	0.30 114	0.44 141	0.39 147	0.57 157	0.28 106	0.51 121	0.34 70	0.58 133	0.18 45	0.19 69	0.48 149	0.47 167	0.49 126	0.36 95	0.97 167	0.46 164	0.47 122	0.46 136	0.14 52	0.23 81	0.55 141	0.44 98	0.65 152	0.71 149

AF-Net	0.40 99	0.36 118	0.35 137	0.39 129	0.44 153	0.43 139	0.38 142	0.44 62	0.43 156	0.37 35	0.49 139	0.58 133	0.32 125	0.31 151	0.41 122	0.36 110	0.35 31	0.36 95	0.45 75	0.30 88	0.34 34	0.30 56	0.33 153	0.30 125	0.38 66	0.42 93	0.59 135	0.47 87

Nwc_Net	0.40 99	0.36 118	0.35 137	0.39 129	0.44 153	0.43 139	0.38 142	0.44 62	0.43 156	0.37 35	0.49 139	0.58 133	0.32 125	0.31 151	0.41 122	0.36 110	0.35 31	0.36 95	0.45 75	0.30 88	0.34 34	0.30 56	0.33 153	0.30 125	0.38 66	0.42 93	0.59 135	0.47 87

CFNet	0.34 77	0.31 94	0.25 92	0.38 124	0.32 121	0.30 84	0.23 101	0.46 76	0.26 89	0.41 47	0.36 81	0.58 133	0.30 117	0.24 118	0.28 50	0.26 30	0.39 52	0.34 79	0.37 38	0.26 65	0.35 40	0.22 27	0.17 80	0.24 91	0.47 100	0.39 88	0.46 78	0.51 100

iRaft-Stereo_20w	0.51 154	0.32 103	0.83 213	0.81 194	0.32 121	0.47 149	0.31 128	0.55 146	0.28 106	0.54 143	0.46 132	0.59 141	0.14 22	0.22 98	0.41 122	0.39 128	0.49 126	0.33 74	0.88 155	0.43 148	0.49 129	0.39 101	0.15 63	0.18 44	0.72 183	0.88 189	1.07 203	1.22 190

GEStereo_RVC	0.47 141	0.41 145	0.31 118	0.39 129	0.37 138	0.42 134	0.33 131	0.52 130	0.32 126	0.50 111	0.41 107	0.59 141	0.38 152	0.27 136	0.54 167	0.50 178	0.60 175	0.56 195	0.90 157	0.46 164	0.55 156	0.47 144	0.24 125	0.38 160	0.49 116	0.47 106	0.50 103	0.80 162

FADNet-RVC	0.41 112	0.37 124	0.28 102	0.41 137	0.33 127	0.33 97	0.32 129	0.53 138	0.30 119	0.52 130	0.41 107	0.59 141	0.35 136	0.25 126	0.51 159	0.37 116	0.43 81	0.34 79	0.75 138	0.40 132	0.38 63	0.39 101	0.28 142	0.36 152	0.47 100	0.52 124	0.40 58	0.53 108

FADNet	0.46 136	0.38 133	0.31 118	0.42 141	0.32 121	0.40 125	0.46 157	0.59 168	0.35 140	0.56 166	0.53 156	0.59 141	0.39 155	0.28 139	0.50 155	0.38 123	0.40 56	0.39 123	0.94 162	0.43 148	0.46 116	0.41 112	0.29 148	0.31 134	0.55 141	0.62 149	0.48 86	0.63 134

IGEV_Zeroshot_test	0.50 151	0.33 112	0.81 212	0.76 189	0.36 134	0.38 119	0.47 158	0.58 161	0.27 97	0.53 136	0.55 161	0.60 145	0.18 45	0.22 98	0.34 91	0.47 167	0.50 137	0.34 79	0.92 159	0.43 148	0.56 159	0.50 160	0.15 63	0.24 91	0.80 195	0.68 162	0.69 156	0.77 153

ADLNet	0.34 77	0.39 139	0.25 92	0.33 100	0.29 109	0.36 113	0.32 129	0.42 58	0.25 77	0.37 35	0.38 92	0.60 145	0.28 108	0.50 192	0.31 65	0.30 62	0.40 56	0.31 61	0.38 42	0.28 76	0.34 34	0.28 46	0.28 142	0.19 58	0.36 59	0.40 91	0.35 39	0.36 49

s12784h	0.39 97	0.35 116	0.25 92	0.46 148	0.29 109	0.25 66	0.18 78	0.49 97	0.22 57	0.51 121	0.34 70	0.62 147	0.32 125	0.21 93	0.27 42	0.28 39	0.48 120	0.29 47	0.52 93	0.23 47	0.51 139	0.30 56	0.15 63	0.23 81	0.51 125	0.52 124	0.70 161	1.14 183

NCC-stereo	0.51 154	0.47 162	0.43 158	0.49 155	0.51 171	0.50 156	0.51 169	0.51 116	0.57 177	0.36 31	0.59 171	0.62 147	0.55 174	0.36 167	0.53 165	0.41 143	0.46 109	0.50 173	0.58 114	0.41 135	0.43 100	0.40 107	0.43 185	0.36 152	0.57 146	0.72 168	0.73 169	0.65 140

Abc-Net	0.51 154	0.47 162	0.43 158	0.49 155	0.51 171	0.50 156	0.51 169	0.51 116	0.57 177	0.36 31	0.59 171	0.62 147	0.55 174	0.36 167	0.53 165	0.41 143	0.46 109	0.50 173	0.58 114	0.41 135	0.43 100	0.40 107	0.43 185	0.36 152	0.57 146	0.72 168	0.73 169	0.65 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.56 162	0.50 172	0.39 147	0.42 141	0.36 134	0.51 161	0.55 182	0.58 161	1.58 234	0.56 166	0.64 183	0.62 147	0.37 147	0.33 158	0.41 122	0.39 128	0.48 120	0.40 131	0.73 135	0.38 124	0.59 173	0.52 172	0.34 156	0.35 148	0.63 164	0.68 162	0.57 130	1.34 195

test-3	0.33 72	0.25 50	0.20 54	0.25 63	0.25 79	0.24 57	0.15 56	0.50 104	0.21 49	0.51 121	0.24 36	0.63 151	0.24 80	0.17 47	0.34 91	0.29 50	0.45 98	0.31 61	0.84 149	0.30 88	0.41 82	0.42 116	0.12 28	0.20 62	0.31 42	0.27 28	0.41 65	0.38 55

GANet-ADL	0.47 141	0.42 148	0.33 127	0.43 143	0.42 149	0.48 152	0.35 135	0.51 116	0.33 134	0.54 143	0.50 145	0.63 151	0.34 130	0.35 162	0.47 145	0.39 128	0.53 154	0.38 112	0.79 141	0.51 179	0.48 125	0.41 112	0.30 151	0.30 125	0.52 128	0.59 141	0.63 148	0.72 150

test_1	0.33 72	0.25 50	0.20 54	0.25 63	0.25 79	0.24 57	0.15 56	0.50 104	0.21 49	0.51 121	0.24 36	0.64 153	0.24 80	0.16 40	0.34 91	0.29 50	0.45 98	0.31 61	0.85 151	0.30 88	0.41 82	0.42 116	0.12 28	0.20 62	0.31 42	0.27 28	0.41 65	0.38 55

RGC	0.56 162	0.53 178	0.64 198	0.54 166	0.54 181	0.59 176	0.43 153	0.58 161	0.60 181	0.45 74	0.70 188	0.65 154	0.69 184	0.44 184	0.60 179	0.46 160	0.49 126	0.44 153	0.62 119	0.44 156	0.47 122	0.42 116	0.39 171	0.42 170	0.62 163	0.77 179	0.72 166	0.79 157

dd	0.38 91	0.40 142	0.21 61	0.82 195	0.25 79	0.53 166	0.24 105	0.46 76	0.19 30	0.47 95	0.24 36	0.66 155	0.21 61	0.20 80	0.38 107	0.34 99	0.57 170	0.30 57	0.75 138	0.28 76	0.40 73	0.31 62	0.17 80	0.24 91	0.44 93	0.32 49	0.51 109	0.40 65

AE-Stereo	0.38 91	0.32 103	0.23 78	0.34 108	0.25 79	0.29 82	0.16 66	0.49 97	0.24 68	0.55 158	0.22 32	0.67 156	0.23 76	0.19 69	0.33 81	0.35 103	0.52 149	0.41 139	0.59 117	0.37 118	0.50 136	0.50 160	0.14 52	0.30 125	0.51 125	0.46 103	0.55 125	0.48 93

HBP-ISP	0.60 170	0.53 178	0.58 188	0.79 193	0.57 185	0.61 178	0.52 174	0.70 186	0.38 146	0.62 190	0.51 148	0.67 156	0.31 122	0.60 206	0.68 192	0.66 212	0.57 170	0.48 165	0.52 93	0.48 169	0.65 190	0.65 199	0.38 165	0.52 187	0.68 172	0.77 179	1.06 201	0.73 152

test_3	0.35 82	0.25 50	0.20 54	0.25 63	0.25 79	0.23 52	0.15 56	0.51 116	0.23 62	0.54 143	0.24 36	0.67 156	0.28 108	0.17 47	0.34 91	0.31 77	0.45 98	0.33 74	0.86 153	0.32 99	0.44 108	0.50 160	0.11 22	0.22 74	0.38 66	0.38 79	0.41 65	0.37 51

TRStereo	0.46 136	0.42 148	0.77 209	0.38 124	0.24 74	0.79 193	0.37 139	0.50 104	0.23 62	0.51 121	0.33 66	0.67 156	0.14 22	0.19 69	0.34 91	0.41 143	0.48 120	0.35 90	0.55 102	0.36 114	0.51 139	0.46 136	0.13 43	0.19 58	0.57 146	0.62 149	1.22 213	0.79 157

SHD	0.65 176	0.44 154	0.55 183	0.57 172	0.55 183	0.50 156	0.48 163	0.74 193	0.69 190	0.63 194	0.65 184	0.68 160	0.97 198	0.42 181	0.81 209	0.57 197	0.69 196	0.50 173	1.20 184	0.56 188	0.66 193	0.68 202	0.39 171	0.52 187	0.68 172	0.78 182	0.70 161	1.03 181

UCFNet_RVC	0.42 116	0.52 174	0.34 133	0.47 151	0.42 149	0.42 134	0.30 126	0.49 97	0.32 126	0.51 121	0.48 137	0.68 160	0.36 140	0.26 133	0.40 114	0.32 86	0.41 67	0.38 112	0.48 85	0.30 88	0.45 113	0.31 62	0.28 142	0.30 125	0.61 160	0.49 111	0.48 86	0.61 127

stereogan	0.49 147	0.47 162	0.46 163	0.52 161	0.54 181	0.56 171	0.48 163	0.52 130	0.45 162	0.39 42	0.49 139	0.70 162	0.49 169	0.34 160	0.49 151	0.40 134	0.45 98	0.40 131	0.63 122	0.41 135	0.43 100	0.39 101	0.38 165	0.37 158	0.47 100	0.50 114	0.77 174	0.60 126

MLCV	0.46 136	0.38 133	0.34 133	0.54 166	0.39 144	0.49 153	0.33 131	0.59 168	0.31 123	0.49 106	0.59 171	0.72 163	0.57 177	0.22 98	0.39 109	0.29 50	0.49 126	0.38 112	1.01 171	0.33 105	0.42 90	0.43 121	0.28 142	0.36 152	0.51 125	0.56 134	0.54 123	0.54 111

ADCPNet	0.84 189	0.59 185	0.55 183	0.63 177	0.73 197	0.63 179	0.74 199	0.75 196	0.84 205	0.64 195	0.79 203	0.73 164	1.44 211	0.50 192	0.74 200	0.65 210	0.71 199	0.54 188	1.84 202	0.71 204	0.79 210	0.78 214	0.53 197	0.60 196	0.93 205	1.31 222	0.83 182	2.11 221

AnyNet_C32	0.85 191	0.47 162	0.49 172	0.50 157	0.51 171	0.63 179	0.58 184	0.74 193	1.45 229	0.60 184	0.80 204	0.74 165	0.50 170	0.49 189	0.82 210	0.68 215	0.75 205	0.68 212	1.18 181	0.54 183	0.98 220	0.88 220	0.48 190	0.61 197	0.74 185	0.98 203	0.71 164	4.30 248

PWC_ROB	0.76 183	0.54 180	0.66 204	0.47 151	0.56 184	0.52 165	0.70 195	0.65 177	1.26 224	0.47 95	0.75 197	0.74 165	2.10 225	0.40 176	0.79 205	0.51 183	0.83 215	0.60 201	1.37 188	0.68 202	0.78 208	0.68 202	0.35 159	0.65 204	0.60 156	0.59 141	0.76 172	1.59 207

SGM-Forest	0.51 154	0.48 169	0.34 133	0.75 188	0.49 167	0.51 161	0.39 147	0.54 141	0.33 134	0.49 106	0.35 75	0.75 167	0.57 177	0.43 182	0.42 129	0.40 134	0.44 90	0.41 139	0.47 83	0.36 114	0.46 116	0.42 116	0.37 163	0.39 164	0.67 168	0.55 131	1.11 204	0.81 164
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
dad	0.61 171	0.45 156	0.30 108	1.01 207	0.46 161	0.63 179	1.26 219	1.15 219	0.27 97	0.79 215	0.32 63	0.76 168	0.53 173	0.21 93	0.42 129	0.36 110	0.66 188	0.34 79	1.27 186	0.31 95	0.56 159	0.30 56	0.22 114	0.36 152	0.59 152	0.39 88	1.70 228	0.97 176

PSMNet-ADL	0.56 162	0.47 162	0.47 165	0.52 161	0.48 163	0.51 161	0.47 158	0.58 161	0.46 165	0.64 195	0.68 186	0.77 169	0.81 189	0.39 174	0.51 159	0.46 160	0.53 154	0.41 139	1.18 181	0.50 176	0.54 152	0.45 129	0.39 171	0.35 148	0.56 144	0.67 161	0.85 187	0.50 98

FC-DCNN	0.63 175	0.69 198	0.64 198	0.98 205	0.65 192	0.89 200	0.65 189	0.76 197	0.40 154	0.72 208	0.41 107	0.80 170	0.35 136	0.51 194	0.59 178	0.56 192	0.67 192	0.56 195	0.62 119	0.50 176	0.63 183	0.50 160	0.39 171	0.59 194	0.77 189	0.65 155	0.78 176	0.83 169

ADCP+	0.49 147	0.35 116	0.36 140	0.33 100	0.26 88	0.39 124	0.38 142	0.48 92	0.98 213	0.42 56	0.61 176	0.85 171	0.26 93	0.30 145	0.33 81	0.32 86	0.41 67	0.35 90	0.62 119	0.27 70	0.41 82	0.37 94	0.24 125	0.22 74	0.41 81	1.72 234	0.43 74	1.18 185

XQC	0.74 182	0.75 201	0.58 188	0.77 191	0.74 198	0.79 193	0.72 197	0.86 204	0.77 197	0.73 209	0.57 167	0.86 172	0.81 189	0.60 206	0.79 205	0.58 201	0.63 182	0.53 186	1.04 173	0.59 190	0.68 198	0.70 206	0.52 195	0.57 193	0.90 202	1.03 209	1.04 199	0.77 153

RTS	0.77 184	0.45 156	0.41 151	0.46 148	0.44 153	0.77 191	0.53 179	0.66 179	0.73 193	0.42 56	0.51 148	0.86 172	0.50 170	0.35 162	0.68 192	0.57 197	0.82 212	0.51 177	1.59 192	0.64 198	0.63 183	0.60 188	0.36 161	0.50 182	0.80 195	3.82 255	0.83 182	1.23 191

RTSA	0.77 184	0.45 156	0.41 151	0.46 148	0.44 153	0.77 191	0.53 179	0.66 179	0.73 193	0.42 56	0.51 148	0.86 172	0.50 170	0.35 162	0.68 192	0.57 197	0.82 212	0.51 177	1.59 192	0.64 198	0.63 183	0.60 188	0.36 161	0.50 182	0.80 195	3.82 255	0.83 182	1.23 191

GwcNet-ADL	0.56 162	0.57 183	0.48 168	0.72 184	0.51 171	0.55 169	0.42 152	0.58 161	0.38 146	0.54 143	0.73 190	0.89 175	0.48 165	0.39 174	0.46 141	0.46 160	0.56 168	0.43 147	0.90 157	0.48 169	0.49 129	0.51 168	0.38 165	0.35 148	0.61 160	0.75 175	0.53 121	0.85 170

HSM-Net_RVC	0.50 151	0.37 124	0.39 147	0.56 170	0.44 153	0.46 144	0.28 116	0.55 146	0.39 151	0.57 176	0.63 182	0.89 175	0.56 176	0.31 151	0.39 109	0.35 103	0.49 126	0.41 139	0.56 107	0.34 108	0.47 122	0.46 136	0.28 142	0.41 168	0.67 168	0.79 183	0.77 174	0.72 150
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SAMSARA	1.12 204	0.61 191	0.85 215	0.70 182	0.65 192	0.66 185	0.66 190	1.25 224	0.98 213	0.77 212	0.70 188	0.93 177	2.06 224	0.59 203	1.05 226	0.80 224	0.77 207	0.75 218	1.62 194	0.77 210	1.27 235	1.40 248	0.42 184	0.78 215	2.33 240	2.27 246	2.28 239	2.31 224

FADNet_RVC	0.59 168	0.48 169	0.39 147	0.65 178	0.45 159	0.40 125	0.35 135	0.61 174	0.42 155	0.62 190	0.60 174	0.94 178	0.78 188	0.38 171	0.79 205	0.38 123	0.60 175	0.55 193	1.68 195	0.51 179	0.58 170	0.72 209	0.28 142	0.42 170	0.50 122	0.68 162	0.51 109	0.69 148

ADCMid	0.80 186	0.59 185	0.57 187	0.53 164	0.59 187	0.75 189	0.76 200	0.93 206	1.21 221	0.54 143	0.80 204	0.99 179	0.98 199	0.44 184	0.84 213	0.60 203	0.74 203	0.55 193	1.72 198	0.55 186	0.79 210	0.81 217	0.60 205	0.50 182	0.79 192	0.90 194	0.71 164	1.76 212

AMNet	0.92 195	0.91 210	0.88 217	0.91 201	0.95 214	0.96 206	0.87 207	0.71 189	0.88 207	0.90 221	0.98 219	0.99 179	0.64 182	0.95 223	0.89 218	1.00 236	1.06 221	0.97 234	0.96 164	0.97 222	1.02 223	0.97 224	0.52 195	0.91 225	0.91 203	0.98 203	1.06 201	1.14 183

GANetREF_RVC	0.61 171	0.56 181	0.58 188	0.56 170	0.52 177	0.55 169	0.52 174	0.85 202	0.63 183	0.78 213	0.44 126	1.00 181	0.63 181	0.34 160	0.62 183	0.44 156	0.53 154	0.51 177	0.85 151	0.51 179	0.63 183	0.48 148	0.48 190	0.59 194	0.71 180	0.65 155	0.81 179	0.79 157
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
Anonymous3	0.56 162	0.45 156	0.31 118	0.31 90	0.33 127	0.46 144	0.37 139	0.57 157	0.51 171	0.56 166	0.38 92	1.04 182	0.36 140	0.26 133	0.76 202	0.69 216	0.66 188	0.58 199	1.04 173	0.51 179	0.81 212	0.97 224	0.26 132	0.29 121	0.59 152	0.62 149	0.76 172	0.56 118

MDST_ROB	1.62 218	1.46 221	0.53 179	2.47 229	0.96 215	1.72 223	0.73 198	0.72 190	0.54 176	0.59 182	0.42 116	1.08 183	11.90 254	0.28 139	0.49 151	0.37 116	0.51 141	0.36 95	0.72 133	0.41 135	0.54 152	0.36 92	0.38 165	0.47 179	3.20 252	1.82 236	8.20 261	2.54 234

iResNet	0.59 168	0.41 145	0.43 158	0.52 161	0.48 163	0.66 185	0.40 150	0.65 177	0.43 156	0.50 111	0.55 161	1.10 184	1.23 208	0.24 118	0.57 174	0.40 134	0.53 154	0.45 158	1.70 197	0.45 159	0.45 113	0.43 121	0.33 153	0.52 187	0.55 141	0.60 145	0.67 154	0.67 143

PS-NSSS	0.45 130	0.52 174	0.38 142	0.68 180	0.40 147	0.56 171	0.44 156	0.57 157	0.31 123	0.58 179	0.35 75	1.11 185	0.31 122	0.28 139	0.40 114	0.30 62	0.40 56	0.36 95	0.71 132	0.32 99	0.32 29	0.21 23	0.26 132	0.29 121	0.47 100	0.47 106	0.47 82	0.62 129

ADCS	1.05 198	0.75 201	0.64 198	0.73 186	0.75 200	0.80 195	0.68 192	0.98 209	1.58 234	0.62 190	0.89 211	1.13 186	1.68 216	0.59 203	1.06 227	1.18 243	1.01 219	0.82 226	1.89 203	0.93 220	1.30 236	1.26 244	0.59 204	0.77 212	0.99 210	2.08 241	1.04 199	1.74 209

UDG	1.07 200	1.95 230	0.54 181	2.29 225	2.24 238	2.00 225	2.51 230	0.59 168	0.72 192	0.59 182	0.83 209	1.14 187	0.31 122	2.36 232	0.66 188	0.50 178	0.89 218	0.61 203	1.81 201	0.61 196	0.78 208	0.70 206	1.26 231	0.43 173	0.61 160	0.64 153	0.69 156	0.64 136

DAS	0.61 171	0.42 148	0.30 108	0.62 174	0.48 163	0.54 167	0.48 163	0.59 168	0.67 186	0.45 74	0.73 190	1.19 188	0.62 179	0.25 126	0.54 167	0.46 160	0.71 199	0.51 177	0.96 164	0.66 200	0.56 159	0.63 195	0.41 180	0.62 200	0.71 180	0.72 168	0.82 180	0.79 157

SepStereo	0.61 171	0.42 148	0.30 108	0.62 174	0.48 163	0.54 167	0.48 163	0.59 168	0.67 186	0.45 74	0.73 190	1.19 188	0.62 179	0.25 126	0.54 167	0.46 160	0.71 199	0.51 177	0.96 164	0.66 200	0.56 159	0.63 195	0.41 180	0.62 200	0.71 180	0.72 168	0.82 180	0.79 157

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 202	1.02 214	0.89 219	1.25 213	0.83 206	0.90 202	1.07 213	1.23 223	1.56 232	1.03 228	0.76 201	1.19 188	0.86 192	0.98 224	0.98 222	0.74 219	0.64 184	0.72 216	3.50 218	0.86 217	0.85 214	0.98 227	0.82 218	0.89 223	1.20 219	0.93 197	0.86 189	1.68 208

FBW_ROB	0.91 194	0.96 213	0.70 206	1.45 218	0.89 211	1.09 211	0.86 205	0.66 179	0.53 174	0.56 166	0.61 176	1.19 188	0.77 187	0.79 217	0.63 185	0.43 152	0.70 197	0.52 184	4.11 225	0.43 148	0.60 177	0.46 136	0.95 223	0.94 227	0.75 186	0.85 187	0.85 187	1.31 193

DDUNet	1.05 198	1.89 229	0.53 179	2.36 227	2.10 236	2.19 226	2.32 228	0.54 141	0.68 188	0.48 99	0.80 204	1.20 192	0.24 80	2.51 235	0.69 196	0.55 191	0.83 215	0.49 170	1.68 195	0.57 189	0.75 207	0.64 198	1.31 232	0.39 164	0.57 146	0.59 141	0.69 156	0.67 143

PVD	1.07 200	0.87 209	0.87 216	0.94 202	0.87 210	1.00 208	0.85 203	1.55 238	1.56 232	0.60 184	0.93 214	1.21 193	1.66 215	0.79 217	0.88 216	0.77 221	1.06 221	0.78 222	1.74 200	0.84 215	1.05 224	1.08 237	0.65 208	0.76 211	1.19 218	1.45 228	1.30 216	1.77 213

DGSMNet	1.34 211	0.76 204	0.84 214	0.84 197	0.77 201	0.89 200	0.87 207	0.82 200	0.69 190	1.13 238	5.02 259	1.26 194	0.85 191	0.72 215	1.06 227	1.62 254	1.63 239	0.95 233	3.26 216	1.05 227	2.68 255	2.86 258	0.72 211	0.88 222	0.79 192	0.96 199	0.90 191	1.21 188

STTRV1_RVC	1.72 223	0.66 196	0.50 173	0.82 195	0.61 190	0.81 196	0.69 194	0.76 197	0.76 196	0.71 205	0.74 194	1.29 195	1.60 214	0.78 216	0.99 223	0.50 178	1.15 226	0.57 197	22.76 263	1.10 229	1.18 230	0.79 215	0.86 222	0.87 221	0.83 200	0.95 198	1.11 204	2.15 222

CBMV	0.71 180	0.52 174	0.47 165	0.62 174	0.52 177	0.56 171	0.41 151	0.70 186	0.63 183	0.61 187	0.39 101	1.30 196	0.47 164	0.46 187	0.72 198	0.62 205	0.62 180	0.54 188	0.79 141	0.48 169	0.67 195	0.50 160	0.40 179	0.71 209	0.79 192	0.75 175	1.53 223	2.47 230
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 189	0.70 199	0.52 178	0.96 204	0.67 195	0.87 199	0.76 200	1.02 212	0.93 210	0.78 213	0.62 181	1.32 197	0.98 199	0.64 212	0.78 204	0.52 187	0.51 141	0.45 158	1.73 199	0.46 164	0.67 195	0.70 206	0.61 206	0.56 191	1.11 216	1.24 220	0.99 198	1.46 199

CSAN	0.70 179	0.70 199	0.60 196	0.68 180	0.61 190	0.58 175	0.48 163	0.77 199	0.73 193	0.79 215	0.57 167	1.34 198	1.03 202	0.35 162	0.58 177	0.45 158	0.57 170	0.53 186	0.74 136	0.60 193	0.58 170	0.51 168	0.44 187	0.61 197	0.77 189	1.10 211	0.88 190	1.19 186

SFCPSM	0.82 187	0.59 185	0.46 163	0.60 173	0.53 179	0.60 177	0.51 169	0.66 179	0.62 182	0.55 158	0.81 207	1.44 199	2.03 222	0.37 170	0.55 172	0.48 172	0.55 165	0.48 165	4.41 226	0.83 213	0.59 173	0.58 184	0.45 188	0.38 160	0.70 176	0.74 174	0.69 156	0.99 178

NaN_ROB	0.56 162	0.47 162	0.48 168	0.51 160	0.59 187	0.42 134	0.39 147	0.72 190	0.48 168	0.64 195	0.49 139	1.54 200	0.48 165	0.32 156	0.47 145	0.36 110	0.42 75	0.40 131	0.55 102	0.46 164	0.38 63	0.33 78	0.27 136	0.49 181	0.68 172	0.75 175	0.72 166	1.21 188

MFN_U_SF_RVC	1.10 203	0.86 208	0.65 202	0.98 205	0.79 202	1.12 212	1.03 212	1.10 215	0.83 203	1.09 233	1.61 242	1.55 201	1.22 207	0.86 221	1.16 237	0.66 212	0.60 175	0.60 201	4.87 230	0.76 209	0.88 217	0.90 222	0.53 197	0.82 219	0.98 208	0.92 195	0.98 196	1.32 194

MADNet+	1.35 214	0.92 212	1.11 228	1.21 211	1.04 218	0.96 206	1.37 222	1.50 237	1.20 220	1.08 232	1.06 221	1.64 202	1.82 219	0.98 224	1.52 249	1.31 249	1.87 247	1.00 236	1.93 204	1.21 234	1.55 244	1.17 239	0.98 225	1.56 250	1.52 228	1.17 215	1.29 215	2.50 232

pmcnn	0.86 192	0.56 181	0.38 142	0.70 182	0.60 189	0.81 196	0.62 187	0.63 176	0.44 159	0.49 106	0.81 207	1.86 203	2.35 227	0.23 113	0.54 167	0.64 209	0.74 203	0.54 188	2.20 208	0.60 193	0.94 218	0.57 182	0.51 194	0.53 190	0.78 191	0.75 175	1.48 220	2.01 218

XPNet_ROB	0.55 160	0.57 183	0.42 155	0.41 137	0.44 153	0.49 153	0.43 153	0.40 54	0.47 166	0.48 99	0.57 167	1.88 204	0.36 140	0.31 151	0.52 163	0.43 152	0.65 186	0.43 147	0.60 118	0.39 128	0.53 148	0.66 200	0.34 156	0.38 160	0.49 116	0.53 128	0.96 193	0.64 136

CC-Net-ROB	0.71 180	0.91 210	0.59 191	1.38 216	0.85 207	1.25 215	0.86 205	0.69 185	0.45 162	0.71 205	0.47 135	1.95 205	0.34 130	0.62 210	0.49 151	0.33 90	0.52 149	0.48 165	1.06 177	0.43 148	0.40 73	0.27 39	0.85 219	0.41 168	0.65 167	0.64 153	0.56 128	0.93 175

SPS-STEREO	1.34 211	1.09 219	1.04 224	1.28 214	1.18 221	1.20 213	0.98 211	1.33 229	1.23 223	1.12 237	1.29 232	2.02 206	1.20 205	0.94 222	1.12 233	1.23 245	1.30 231	1.13 243	3.84 222	1.20 233	1.66 245	1.24 243	1.22 229	1.09 236	1.17 217	1.11 212	1.58 225	1.46 199
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.16 208	0.79 205	0.64 198	0.76 189	0.81 204	0.76 190	0.90 210	1.12 216	1.53 231	0.71 205	0.94 215	2.04 207	1.68 216	0.64 212	1.10 232	1.41 250	1.40 235	1.43 249	2.29 209	1.03 226	1.70 248	1.29 247	0.80 216	0.82 219	1.08 214	0.97 202	0.98 196	1.74 209

MFMNet_re	1.17 209	1.06 217	0.95 221	1.17 210	0.98 216	1.44 220	1.14 216	1.07 214	1.32 226	1.00 224	1.12 226	2.07 208	1.16 204	0.84 219	1.04 225	1.01 237	1.30 231	1.05 237	2.06 206	1.00 224	1.19 231	0.98 227	0.96 224	0.97 228	0.98 208	0.92 195	1.30 216	1.42 198

SQANet	1.43 215	2.22 232	0.78 211	2.62 233	1.77 228	2.84 234	2.44 229	0.73 192	0.53 174	0.87 219	0.58 170	2.10 209	0.64 182	2.13 231	0.50 155	0.40 134	0.67 192	0.59 200	7.14 245	0.54 183	0.49 129	0.45 129	2.94 241	0.45 177	0.75 186	0.89 193	0.97 194	1.58 204

FAT-Stereo	0.88 193	0.59 185	0.88 217	0.89 200	1.07 220	0.84 198	0.66 190	0.82 200	0.58 179	0.67 203	1.67 243	2.16 210	0.93 195	0.54 199	0.86 215	0.62 205	0.66 188	0.71 215	1.29 187	0.80 211	0.68 198	0.57 182	0.57 202	0.68 207	0.67 168	0.84 185	0.83 182	1.54 202

LALA_ROB	0.65 176	0.64 193	0.51 175	0.50 157	0.50 169	0.65 183	0.51 169	0.54 141	0.65 185	0.55 158	0.75 197	2.33 211	0.45 163	0.38 171	0.71 197	0.47 167	0.67 192	0.57 197	0.66 128	0.49 175	0.60 177	0.62 193	0.38 165	0.43 173	0.54 135	0.71 167	0.95 192	0.80 162

otaku	1.67 221	2.58 239	0.90 220	2.93 237	2.07 232	3.14 239	2.73 233	0.88 205	0.84 205	1.00 224	0.66 185	2.38 212	0.95 196	2.39 233	0.67 190	0.52 187	0.79 208	0.62 204	8.04 249	0.90 219	0.59 173	0.53 173	3.56 242	0.62 200	0.95 206	0.96 199	1.19 212	1.74 209

ETE_ROB	0.66 178	0.65 194	0.42 155	0.54 166	0.51 171	0.66 185	0.47 158	0.51 116	0.58 179	0.52 130	0.75 197	2.41 213	0.44 161	0.40 176	0.61 180	0.48 172	0.70 197	0.50 173	0.72 133	0.50 176	0.62 182	0.61 191	0.39 171	0.44 176	0.60 156	0.72 168	1.17 207	0.85 170

Ntro	1.72 223	2.71 242	0.98 223	3.00 239	2.17 237	3.23 240	2.98 237	0.96 208	0.92 209	1.04 231	0.76 201	2.47 214	0.76 186	2.51 235	0.68 192	0.53 190	0.83 215	0.65 207	8.03 248	0.98 223	0.60 177	0.54 176	3.62 243	0.61 197	1.02 211	1.23 218	1.17 207	1.58 204

SGM_RVC	1.34 211	1.03 216	0.59 191	1.32 215	0.94 213	1.23 214	0.85 203	0.94 207	0.78 199	0.61 187	0.75 197	2.55 215	1.51 213	0.36 167	0.49 151	0.37 116	0.56 168	0.43 147	4.91 231	0.45 159	0.56 159	0.37 94	0.37 163	0.56 191	1.41 224	1.19 217	3.13 252	8.03 257
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RainbowNet	1.68 222	2.49 234	1.41 235	2.98 238	2.30 239	3.12 238	2.99 239	1.00 210	0.77 197	1.29 242	0.74 194	2.63 216	1.68 216	2.76 240	1.03 224	0.77 221	1.07 224	0.76 219	2.86 214	1.15 230	0.74 206	0.59 185	3.90 245	0.77 212	1.10 215	1.16 214	1.31 218	2.07 220

S-Stereo	0.99 197	0.65 194	0.59 191	0.94 202	0.92 212	1.08 210	1.25 218	0.74 193	0.82 202	0.66 201	2.61 252	2.64 217	0.91 193	0.56 201	0.94 220	0.72 218	0.68 195	0.83 227	1.50 191	0.83 213	0.65 190	0.69 205	1.07 226	0.81 218	0.67 168	0.77 179	0.78 176	1.55 203

LSM0	6.82 257	0.81 206	0.59 191	1.23 212	1.02 217	1.29 217	1.18 217	1.65 241	1.45 229	1.18 239	1.52 240	2.65 218	4.03 236	0.51 194	59.80 274	70.35 275	1.18 227	0.77 221	10.00 251	1.47 242	2.50 254	3.56 260	0.65 208	0.90 224	1.33 223	1.41 225	2.40 241	8.70 258

ACVNet_2	2.32 238	2.71 242	1.69 243	3.41 245	2.53 246	3.05 236	3.01 240	1.38 231	1.11 216	1.11 235	0.96 216	2.71 219	1.91 220	2.55 239	0.95 221	0.76 220	1.77 244	0.76 219	16.37 260	1.21 234	0.87 216	0.72 209	3.93 247	1.11 237	1.70 230	1.17 215	1.50 221	1.83 215

SGM+DAISY	1.58 217	1.14 220	1.05 225	1.38 216	1.25 222	1.44 220	1.32 220	1.30 226	1.12 218	1.11 235	1.28 231	2.72 220	2.00 221	1.04 227	1.09 231	1.13 240	1.27 230	1.05 237	7.90 247	1.19 231	1.40 243	1.27 246	1.25 230	1.08 235	1.24 221	1.08 210	1.86 233	1.77 213

PSMNet_ROB	1.96 229	2.74 244	1.24 230	2.52 230	1.79 229	3.39 248	2.92 236	1.22 222	1.19 219	1.32 244	1.42 233	2.74 221	3.87 235	2.53 238	1.17 238	0.79 223	1.30 231	0.85 228	5.35 233	1.19 231	1.06 225	0.97 224	4.07 249	1.12 239	1.56 229	1.42 226	1.57 224	1.58 204

ACVNet_1	1.85 227	2.91 247	1.43 237	3.48 246	2.62 248	3.35 245	3.34 244	1.17 220	0.93 210	1.03 228	0.87 210	2.83 222	1.40 209	2.82 244	0.83 211	0.56 192	1.32 234	0.81 224	6.24 238	1.02 225	0.83 213	0.72 209	4.04 248	0.78 215	1.22 220	0.99 206	0.97 194	1.37 197

LVE	2.29 237	2.69 241	1.56 238	4.79 257	2.63 249	3.26 241	3.58 249	1.30 226	1.38 228	1.61 251	1.27 230	2.94 223	3.52 231	2.79 243	1.07 230	0.88 227	1.50 236	1.09 240	6.15 237	1.42 241	1.24 233	1.14 238	3.90 245	1.43 248	2.52 246	1.66 232	2.05 236	2.34 225

ACVNet-4b	1.66 220	2.40 233	1.10 227	2.76 235	2.09 235	3.09 237	3.08 242	1.03 213	0.99 215	1.10 234	0.61 176	2.97 224	1.00 201	2.77 241	0.73 199	0.66 212	1.26 229	0.73 217	4.74 229	1.07 228	0.57 167	0.49 155	3.77 244	0.67 206	1.06 213	0.96 199	1.18 211	1.85 216

SPstereo	2.24 235	1.49 223	1.89 245	1.52 219	1.44 224	1.58 222	1.36 221	2.01 249	1.65 237	1.52 250	2.53 251	2.99 225	5.33 243	1.61 230	1.87 255	2.90 259	2.09 248	2.24 256	2.84 213	2.23 256	2.95 257	2.64 256	1.71 233	1.81 254	1.98 233	2.32 248	2.62 244	3.27 241

Dean	2.18 234	3.00 252	1.41 235	3.65 247	3.00 253	3.31 242	3.34 244	1.62 240	1.76 238	1.34 245	1.15 228	3.10 226	3.59 232	2.78 242	1.12 233	0.88 227	1.64 241	1.06 239	3.90 224	1.55 246	0.98 220	0.82 218	4.20 250	1.27 241	2.36 243	1.90 237	2.17 238	1.95 217

WAO-6	1.99 231	2.09 231	1.24 230	2.53 231	2.08 234	2.68 231	2.63 232	1.44 234	1.93 243	1.37 246	1.15 228	3.11 227	4.32 238	2.51 235	1.45 248	1.18 243	1.76 243	1.09 240	2.63 211	1.34 239	1.34 237	1.26 244	2.43 237	1.33 242	2.19 238	1.97 238	1.94 235	2.72 235

IMH-64-1	2.14 232	2.52 235	1.62 240	3.01 240	2.45 241	3.32 243	3.49 246	1.41 232	1.89 240	1.00 224	1.09 223	3.32 228	4.52 239	3.28 248	1.18 239	0.90 230	1.59 237	0.94 230	3.67 219	1.33 237	1.12 227	1.00 229	4.55 251	1.06 233	2.07 235	1.40 223	1.68 226	2.36 227

IMH-64	2.14 232	2.52 235	1.62 240	3.01 240	2.45 241	3.32 243	3.49 246	1.41 232	1.89 240	1.00 224	1.09 223	3.32 228	4.52 239	3.28 248	1.18 239	0.90 230	1.59 237	0.94 230	3.67 219	1.33 237	1.12 227	1.00 229	4.55 251	1.06 233	2.07 235	1.40 223	1.68 226	2.36 227

WAO-7	1.75 225	1.50 224	1.58 239	2.10 223	1.51 225	1.41 218	1.46 223	1.80 245	2.17 246	1.51 249	3.52 255	3.39 230	4.26 237	1.05 228	1.44 247	1.11 239	1.19 228	0.94 230	3.26 216	1.24 236	0.99 222	1.06 234	0.61 206	1.41 246	1.44 225	1.56 230	1.47 219	2.35 226

edge stereo	1.12 204	0.82 207	1.07 226	1.15 209	1.06 219	1.25 215	1.10 215	1.12 216	0.83 203	0.65 200	1.43 234	3.44 231	1.41 210	0.68 214	0.74 200	0.69 216	0.81 211	0.62 204	2.86 214	0.74 205	0.73 204	0.75 213	0.74 212	0.66 205	0.95 206	0.88 189	1.16 206	2.01 218

IMH	2.38 239	2.57 238	1.64 242	3.03 242	2.50 245	3.36 246	3.51 248	1.45 235	1.91 242	1.03 228	1.08 222	3.49 232	8.04 248	3.63 250	1.13 236	0.90 230	1.63 239	0.99 235	4.48 227	1.36 240	1.08 226	0.96 223	4.57 253	1.11 237	2.03 234	1.61 231	1.79 229	3.48 243

ccs_rob	0.82 187	0.59 185	0.42 155	0.73 186	0.49 167	0.73 188	0.68 192	0.58 161	0.39 151	0.56 166	4.12 258	3.54 233	0.96 197	0.43 182	0.62 183	0.51 183	0.53 154	0.48 165	0.78 140	0.54 183	0.58 170	0.53 173	0.39 171	0.37 158	0.54 135	0.58 138	0.55 125	0.78 155

KSHMR	5.04 253	3.41 253	2.38 253	4.77 256	3.49 257	4.30 253	4.29 251	2.24 251	1.95 244	1.89 253	1.87 245	3.78 234	56.60 273	4.26 261	1.69 252	1.43 251	2.22 249	1.60 251	9.78 250	1.73 248	1.68 246	1.48 250	6.29 263	1.57 251	2.43 244	2.17 245	2.30 240	4.47 249

DGTPSM_ROB	10.91 260	5.63 260	16.64 266	3.95 250	7.34 264	4.92 257	7.44 259	4.30 261	11.23 265	4.12 263	8.40 261	4.53 235	13.14 255	3.85 257	12.94 264	13.80 265	6.33 261	15.35 265	7.08 244	11.58 264	8.21 265	20.96 267	5.52 260	10.97 265	11.26 261	29.88 269	12.66 262	32.49 267

DPSMNet_ROB	11.00 261	5.63 260	16.64 266	3.96 251	7.34 264	4.92 257	7.44 259	4.30 261	11.25 266	4.13 264	8.58 262	4.57 236	14.55 259	3.88 258	12.94 264	13.80 265	6.34 262	15.40 266	7.85 246	11.58 264	8.22 266	20.97 268	5.52 260	10.97 265	11.28 262	29.87 268	12.66 262	32.49 267

WAO-8	2.81 241	2.84 245	1.93 247	4.63 254	2.49 243	3.42 249	2.87 234	1.88 246	3.27 255	1.37 246	1.46 235	4.92 237	7.73 246	3.64 251	1.31 242	1.16 241	1.83 245	1.15 244	6.68 242	2.14 253	1.34 237	1.05 232	2.87 239	1.34 243	3.29 254	2.12 242	2.43 242	4.61 250

Venus	2.81 241	2.84 245	1.93 247	4.63 254	2.49 243	3.42 249	2.87 234	1.88 246	3.27 255	1.37 246	1.46 235	4.92 237	7.73 246	3.64 251	1.31 242	1.16 241	1.83 245	1.15 244	6.68 242	2.14 253	1.34 237	1.05 232	2.87 239	1.34 243	3.29 254	2.12 242	2.43 242	4.61 250

SGM-ForestM	1.56 216	1.80 227	0.59 191	1.74 220	0.86 208	1.83 224	1.08 214	1.28 225	0.81 201	0.56 166	0.74 194	5.35 239	3.72 234	0.41 179	0.47 145	0.37 116	0.59 173	0.44 153	5.02 232	0.43 148	0.55 156	0.39 101	0.39 171	0.50 182	2.80 247	1.97 238	4.37 257	3.15 239

MADNet++	4.30 249	2.97 251	3.19 258	2.44 228	3.80 258	2.62 229	3.22 243	3.36 258	4.11 258	3.55 262	3.66 256	5.40 240	4.86 241	3.12 246	2.43 258	4.06 262	3.95 259	3.22 259	6.34 239	4.44 260	7.73 264	13.41 265	2.00 235	3.91 261	3.19 251	7.99 260	3.68 255	3.33 242

JetRed	5.83 256	4.38 259	5.23 262	3.30 244	4.12 260	5.85 261	9.23 263	4.20 260	2.78 250	2.31 259	2.00 247	5.46 241	1.20 205	5.68 265	3.38 260	3.88 260	6.46 263	6.52 260	3.80 221	2.98 258	6.60 261	4.97 262	5.41 259	2.73 259	9.22 260	21.91 266	5.29 259	18.57 261

G-Net	1.20 210	0.75 201	0.97 222	0.67 179	0.65 192	0.92 204	0.60 186	1.00 210	1.35 227	0.74 210	1.47 237	5.51 242	0.92 194	0.44 184	0.83 211	0.84 225	0.76 206	0.66 208	1.97 205	1.52 244	0.85 214	0.87 219	0.54 199	0.70 208	0.86 201	1.24 220	1.82 231	2.89 237

PWCK	3.72 245	2.52 235	1.72 244	3.06 243	2.07 232	3.03 235	2.98 237	1.97 248	2.05 245	2.27 258	3.31 254	5.51 242	3.67 233	1.40 229	1.32 244	0.97 234	1.74 242	1.10 242	42.82 273	1.70 247	1.90 251	1.23 242	2.24 236	1.51 249	1.84 231	2.15 244	1.79 229	2.46 229

TorneroNet-64	4.00 248	3.59 255	1.93 247	4.36 253	2.95 251	4.26 252	4.58 255	1.71 242	6.44 261	1.23 241	1.09 223	5.61 244	25.81 262	3.97 260	1.34 245	0.95 233	2.58 254	1.26 247	11.84 254	1.51 243	1.36 241	1.04 231	4.94 257	1.42 247	2.25 239	2.47 250	1.83 232	5.55 255

SANet	1.13 206	0.67 197	0.77 209	0.78 192	0.74 198	0.93 205	0.62 187	1.30 226	1.22 222	0.60 184	0.96 216	5.83 245	2.57 228	0.63 211	0.77 203	0.49 176	0.79 208	0.67 211	1.08 179	0.60 193	0.68 198	0.74 212	0.78 214	0.79 217	1.05 212	1.23 218	1.17 207	2.15 222

DPSNet	1.63 219	0.63 192	0.62 197	0.87 198	0.82 205	1.02 209	0.59 185	0.68 183	0.90 208	0.45 74	0.50 145	5.87 246	2.58 229	0.29 143	1.06 227	1.04 238	1.03 220	0.91 229	13.68 258	0.88 218	1.24 233	0.89 221	1.13 227	1.02 231	1.25 222	1.42 226	1.17 207	1.35 196

DPSimNet_ROB	5.25 254	2.91 247	3.05 257	2.71 234	2.70 250	2.74 233	3.01 240	3.28 256	3.44 257	2.70 261	24.36 270	5.90 247	13.71 258	2.93 245	2.87 259	4.00 261	3.18 256	2.34 257	22.47 262	3.37 259	4.40 260	3.75 261	2.59 238	2.84 260	3.39 256	3.00 253	3.30 253	6.87 256

TorneroNet	5.35 255	3.54 254	2.08 251	3.85 249	3.06 254	4.35 254	4.55 253	1.78 244	5.81 259	1.30 243	1.48 238	6.10 248	59.26 274	3.90 259	1.29 241	0.98 235	2.50 253	1.23 246	15.91 259	1.53 245	1.34 237	1.07 236	5.16 258	1.38 245	2.49 245	2.34 249	2.12 237	4.10 246

CBMV_ROB	0.94 196	0.44 154	0.50 173	0.88 199	0.71 196	0.65 183	0.52 174	0.70 186	0.38 146	0.55 158	0.45 127	6.22 249	2.33 226	0.51 194	0.50 155	0.43 152	0.61 178	0.46 162	1.38 190	0.94 221	0.56 159	0.46 136	0.41 180	0.48 180	0.81 198	1.01 207	1.28 214	1.19 186

ASD4	12.52 264	6.67 263	12.84 265	5.48 259	3.87 259	6.84 263	5.02 256	5.91 263	7.15 262	6.66 265	16.95 265	6.35 250	8.66 250	6.71 266	11.33 263	10.11 264	10.26 264	13.13 263	11.97 255	7.84 263	30.87 270	17.58 266	4.78 255	6.32 263	21.54 265	31.43 270	26.84 269	35.02 269

ELAS_RVC	1.92 228	1.47 222	1.24 230	2.08 222	1.53 226	3.37 247	1.51 225	1.46 236	1.11 216	0.91 222	2.26 249	6.93 251	6.00 244	0.61 208	0.85 214	0.63 207	1.07 224	0.81 224	2.14 207	0.85 216	1.19 231	1.19 240	0.81 217	1.04 232	3.02 249	2.05 240	2.69 248	2.88 236
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	3.47 243	2.94 249	2.19 252	4.01 252	3.28 255	4.39 255	3.86 250	2.36 252	2.38 248	1.19 240	0.90 213	7.02 252	1.50 212	3.19 247	1.37 246	1.50 252	2.33 250	2.09 255	3.87 223	1.73 248	2.93 256	2.27 255	1.98 234	1.67 252	2.33 240	4.93 259	2.98 251	22.60 263

ELAS	1.96 229	1.69 226	1.23 229	2.25 224	1.75 227	2.41 228	1.49 224	1.55 238	1.80 239	0.89 220	2.14 248	7.05 253	6.02 245	0.61 208	0.88 216	0.63 207	1.06 221	0.78 222	2.32 210	0.80 211	1.15 229	1.19 240	0.79 215	0.98 229	3.21 253	2.53 251	2.67 247	3.05 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	3.58 244	3.59 255	2.75 256	6.07 260	3.32 256	4.63 256	4.56 254	2.01 249	2.21 247	1.90 254	1.51 239	7.09 254	15.50 260	3.77 256	1.72 254	1.50 252	2.35 251	1.70 253	10.97 252	2.01 251	1.69 247	1.56 251	4.87 256	1.70 253	1.51 227	1.68 233	1.89 234	2.48 231

UNDER WATER	3.87 246	4.07 257	2.45 254	6.40 261	4.68 261	5.32 259	5.36 257	3.27 255	3.11 253	1.70 252	1.81 244	7.54 255	10.28 253	4.28 262	1.61 250	1.24 246	3.62 257	1.58 250	6.48 240	2.35 257	1.91 252	1.64 252	7.43 266	2.14 257	3.08 250	3.53 254	2.66 245	4.95 252

MANE	4.47 250	1.62 225	3.30 259	2.34 226	1.90 230	2.28 227	1.66 226	2.83 254	3.11 253	0.83 218	1.12 226	7.77 256	8.15 249	0.56 201	0.79 205	0.87 226	0.82 212	13.62 264	5.80 235	0.59 190	0.94 218	0.60 188	0.48 190	0.91 225	7.29 259	9.34 261	14.90 265	26.25 266

UNDER WATER-64	3.96 247	4.37 258	2.51 255	7.01 262	4.82 262	5.45 260	5.56 258	3.42 259	2.88 251	1.94 255	1.97 246	7.85 257	8.75 251	4.47 264	1.68 251	1.29 248	3.73 258	1.68 252	6.02 236	2.22 255	1.91 252	1.82 254	7.96 267	1.98 256	2.95 248	4.40 258	2.80 250	5.47 253

MeshStereo	1.81 226	1.02 214	0.72 207	1.89 221	1.26 223	1.43 219	0.87 207	1.14 218	0.79 200	0.66 201	0.89 211	8.39 258	5.02 242	0.40 176	0.89 218	0.65 210	0.66 188	0.54 188	4.56 228	0.61 196	3.32 259	0.80 216	0.65 208	0.75 210	1.97 232	1.46 229	3.34 254	4.12 247
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
STStereo	2.66 240	1.83 228	1.92 246	2.87 236	2.02 231	2.68 231	1.85 227	3.30 257	1.63 236	0.82 217	5.71 260	8.58 259	10.17 252	0.52 197	0.67 190	0.43 152	0.63 182	0.46 162	11.73 253	0.68 202	0.73 204	0.66 200	0.49 193	0.98 229	2.33 240	1.79 235	2.66 245	3.63 244

DispFullNet	2.28 236	2.67 240	3.43 260	2.54 232	2.31 240	2.65 230	2.56 231	1.35 230	1.31 225	2.15 257	0.96 216	8.62 260	2.71 230	2.49 234	1.12 233	1.67 255	2.75 255	1.39 248	6.61 241	2.05 252	1.38 242	1.06 234	1.21 228	0.77 212	0.92 204	0.88 189	1.50 221	2.53 233

DPSM_ROB	17.13 266	15.19 264	21.09 268	8.59 263	8.29 266	12.91 264	8.41 261	9.74 267	14.29 267	8.00 266	8.92 263	10.02 261	13.15 256	3.71 253	17.12 266	17.90 267	17.95 267	19.75 268	13.14 256	14.59 266	24.07 268	27.10 269	6.34 264	14.03 267	30.70 270	38.45 271	35.86 271	43.05 271

DPSM	17.13 266	15.19 264	21.09 268	8.59 263	8.29 266	12.91 264	8.41 261	9.74 267	14.29 267	8.00 266	8.92 263	10.02 261	13.15 256	3.71 253	17.12 266	17.90 267	17.95 267	19.75 268	13.14 256	14.59 266	24.07 268	27.10 269	6.34 264	14.03 267	30.70 270	38.45 271	35.86 271	43.05 271

ktn	4.83 251	2.95 250	2.02 250	3.73 248	2.99 252	3.77 251	4.53 252	1.75 243	2.92 252	2.10 256	1.52 240	11.18 263	36.94 268	3.71 253	2.06 256	1.82 256	2.47 252	1.99 254	18.72 261	1.98 250	1.88 250	1.74 253	4.75 254	1.91 255	2.11 237	2.29 247	2.70 249	3.98 245

BEATNet-Init1	11.87 262	15.78 266	1.38 234	34.17 271	2.55 247	31.72 272	9.59 264	2.52 253	2.49 249	0.96 223	2.28 250	18.81 264	32.29 266	0.54 199	1.70 253	0.88 227	0.80 210	0.66 208	61.61 275	16.09 268	1.78 249	1.44 249	0.75 213	1.12 239	14.82 263	2.79 252	37.47 273	23.61 264

MyStereo03	34.45 272	30.52 270	42.47 274	17.26 267	16.71 270	26.07 269	16.92 267	19.55 270	28.76 270	16.17 268	17.98 266	20.17 265	26.47 264	7.52 268	34.40 269	35.99 270	36.08 270	39.75 271	26.27 267	29.34 270	48.43 275	54.62 274	12.72 269	28.26 270	61.75 273	77.38 274	72.05 275	86.69 274

MyStereo02	33.84 270	30.52 270	42.47 274	17.26 267	0.00 1	26.07 269	16.92 267	19.55 270	28.76 270	16.17 268	17.98 266	20.17 265	26.47 264	7.52 268	34.40 269	35.99 270	36.08 270	39.75 271	26.27 267	29.34 270	48.43 275	54.62 274	12.72 269	28.26 270	61.75 273	77.38 274	72.05 275	86.69 274

CasAABBNet	34.41 271	30.51 269	42.45 273	17.22 266	16.57 269	25.84 268	16.81 266	19.09 269	28.74 269	16.65 270	18.06 268	20.17 265	26.39 263	7.50 267	34.38 268	35.87 269	36.10 272	39.70 270	26.18 266	29.35 272	48.14 274	54.75 276	12.73 271	28.31 272	61.71 272	77.35 273	71.94 274	86.51 273

HanzoNet	10.34 259	6.49 262	3.95 261	14.30 265	6.07 263	19.42 266	21.47 269	6.96 264	10.04 264	2.64 260	2.68 253	30.46 268	52.16 272	23.13 271	2.36 257	2.79 258	5.38 260	2.60 258	25.05 265	5.07 261	3.22 258	2.85 257	8.74 268	2.65 258	4.75 257	4.05 257	4.27 256	5.54 254

LRCNet_RVC	19.16 268	27.96 268	9.75 264	30.25 270	27.88 271	31.68 271	26.10 270	20.49 272	8.68 263	28.66 272	28.73 271	30.64 269	23.65 261	32.48 272	8.43 262	1.88 257	23.05 269	16.90 267	40.24 270	17.44 269	6.93 262	3.35 259	35.23 272	25.28 269	1.49 226	1.01 207	5.96 260	3.25 240

LE_ROB	11.92 263	1.06 217	1.26 233	4.81 258	43.47 273	6.01 262	35.61 271	7.74 265	6.23 260	0.58 179	3.83 257	32.58 270	46.83 271	0.27 136	0.44 136	0.32 86	0.53 154	0.43 147	23.28 264	0.75 208	0.67 195	0.51 168	0.56 201	8.03 264	23.19 266	17.00 265	20.55 267	35.43 270

HaxPig	36.95 273	39.38 272	36.02 270	37.94 272	42.14 272	37.82 273	41.49 272	37.89 273	39.02 272	47.01 273	48.90 273	44.27 271	35.80 267	36.82 273	38.89 272	36.75 273	45.48 273	48.70 273	40.83 271	39.66 273	36.10 271	30.92 271	47.77 274	39.68 273	18.58 264	16.85 264	13.59 264	19.32 262

AVERAGE_ROB	39.07 274	42.10 273	39.04 271	43.37 273	44.15 274	43.08 274	43.88 273	43.21 274	40.00 273	47.62 274	48.04 272	44.84 272	39.97 269	43.46 275	38.33 271	36.44 272	46.53 274	49.04 274	41.84 272	40.32 274	39.63 272	34.70 272	46.76 273	39.74 274	24.66 267	16.71 263	19.73 266	17.80 260

MEDIAN_ROB	40.90 275	43.34 274	39.72 272	44.06 274	45.29 275	43.61 275	44.70 274	43.97 275	40.60 274	50.37 275	51.53 274	46.75 273	40.36 270	41.80 274	40.48 273	38.16 274	48.55 275	51.45 275	44.21 274	42.99 275	40.94 273	34.86 273	48.85 275	41.17 275	25.23 269	24.02 267	21.83 268	25.36 265

PML	26.01 269	16.47 267	5.54 263	20.38 269	13.16 268	20.84 267	9.63 265	9.23 266	69.83 275	17.73 271	139.43 275	91.26 274	98.96 275	9.19 270	8.28 261	7.65 263	13.69 265	6.52 260	31.86 269	6.30 262	10.00 267	7.86 264	5.54 262	5.57 262	24.82 268	10.77 262	31.09 270	10.74 259

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 252	0.51 173	0.68 205	0.72 184	0.57 185	0.64 182	0.77 202	0.61 174	0.48 168	0.53 136	1.02 220	115.67 275	1.14 203	0.84 219	0.57 174	0.49 176	0.71 199	0.66 208	2.72 212	0.55 186	0.72 203	0.68 202	0.41 180	0.42 170	0.75 186	0.81 184	0.72 166	1.51 201

FADE																1.28 247					7.36 263	7.22 263					4.68 258

Low-res two-view benchmark