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.

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

TDLM	0.09 2	0.08 9	0.12 13	0.02 2	0.02 4	0.00 1	0.01 26	0.19 27	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.48 61	0.01 3	0.01 7	0.26 1	0.22 1	0.08 8	0.06 12	0.01 1	0.00 1	0.10 2	0.10 6	0.01 27	0.01 3	0.00 1	0.01 8	0.30 13	0.39 64

ProNet	0.06 1	0.03 1	0.08 10	0.01 1	0.00 1	0.12 96	0.27 127	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.05 54	0.43 2	0.28 2	0.02 1	0.00 1	0.09 6	0.00 1	0.05 1	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 28	0.00 1	0.05 1	0.00 1

CVANet_RVC	0.21 9	0.15 16	0.61 91	0.42 111	0.06 18	0.06 79	0.01 26	1.53 86	0.05 14	0.08 37	0.04 52	0.62 82	0.04 16	0.03 35	0.46 3	0.32 3	0.14 18	0.09 17	0.05 2	0.01 3	0.19 7	0.07 4	0.00 1	0.03 9	0.00 1	0.01 8	0.55 16	0.08 28

RAFT	0.18 5	0.04 2	0.33 39	0.02 2	0.00 1	0.12 96	0.12 109	0.94 66	0.01 1	0.70 85	0.00 1	0.17 10	0.00 1	0.01 7	0.57 4	0.46 5	0.03 2	0.00 1	0.06 4	0.21 53	0.14 5	0.50 16	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.27 11	0.00 1

GANet	0.29 15	0.56 91	0.39 59	0.27 61	0.11 30	0.88 149	0.14 114	0.27 35	0.06 18	0.02 27	0.28 82	1.85 126	0.04 16	0.03 35	0.62 5	0.39 4	0.37 61	0.14 32	0.24 10	0.01 3	0.20 8	0.05 3	0.06 85	0.02 5	0.06 22	0.01 8	0.48 15	0.16 45

StereoVision	0.11 3	0.10 12	0.02 3	0.04 6	0.03 7	0.00 1	0.02 47	0.04 13	0.03 4	0.03 30	0.00 1	0.17 10	0.02 6	0.03 35	0.99 6	0.75 14	0.05 5	0.01 3	0.29 11	0.03 7	0.15 6	0.07 4	0.00 1	0.05 17	0.03 12	0.00 1	0.06 3	0.00 1

AASNet	0.18 5	0.44 71	0.26 25	0.08 26	0.08 23	0.00 1	0.08 95	0.03 8	0.05 14	0.26 54	0.00 1	0.16 9	0.03 11	0.01 7	1.06 7	0.60 8	0.08 8	0.03 8	0.08 5	0.16 37	0.24 10	0.64 24	0.00 1	0.03 9	0.00 1	0.01 8	0.38 14	0.03 13

iRaftStereo_RVC	0.22 10	0.19 23	0.35 46	0.22 45	0.11 30	0.01 34	0.00 1	0.04 13	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.22 19	0.10 42	0.03 35	1.13 8	0.87 18	0.16 24	0.06 12	0.37 15	0.11 26	0.95 41	0.62 23	0.00 1	0.02 5	0.08 28	0.00 1	0.11 5	0.03 13

AEACV	0.25 11	0.71 112	0.36 50	0.04 6	0.03 7	0.10 88	0.00 1	0.02 5	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.18 12	0.13 46	0.02 20	1.22 9	0.79 15	0.05 5	0.26 50	0.73 23	0.29 63	0.63 26	0.50 16	0.12 103	0.04 14	0.01 5	0.21 50	0.29 12	0.00 1

anonymousdsp	0.27 13	0.09 10	0.36 50	0.24 54	0.05 15	0.09 85	0.00 1	0.03 8	0.05 14	0.00 1	0.28 82	0.19 14	0.15 52	0.00 1	1.24 10	0.84 17	0.12 15	0.10 20	0.29 11	0.18 40	0.42 17	1.05 40	0.02 46	0.05 17	0.01 5	0.01 8	1.54 36	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 4	0.09 10	0.03 5	0.05 8	0.05 15	0.00 1	0.00 1	0.03 8	0.05 14	0.24 53	0.00 1	0.08 5	0.02 6	0.01 7	1.28 11	1.00 28	0.03 2	0.02 6	0.05 2	0.04 9	0.31 13	0.34 13	0.00 1	0.03 9	0.03 12	0.00 1	0.05 1	0.00 1

RASNet	0.63 41	0.18 22	0.57 81	0.41 110	0.28 82	0.10 88	0.05 77	0.94 66	0.14 52	1.07 107	0.09 62	0.48 61	0.34 84	0.02 20	1.28 11	1.47 69	0.35 54	0.21 41	0.99 29	0.02 6	1.15 52	1.53 53	0.10 96	0.34 127	0.22 62	0.30 58	3.55 93	0.73 79

delet	0.19 8	0.07 7	0.25 23	0.06 15	0.04 12	0.02 56	0.02 47	0.01 2	0.04 8	0.34 61	0.00 1	0.10 6	0.03 11	0.02 20	1.36 13	0.46 5	0.16 24	0.05 10	0.13 7	0.05 12	0.13 4	0.18 8	0.00 1	0.04 14	0.00 1	0.01 8	1.41 32	0.02 11

AANet_RVC	0.25 11	0.05 5	0.29 31	0.06 15	0.19 50	0.00 1	0.23 125	0.03 8	0.17 61	0.35 65	0.01 42	0.07 4	0.04 16	0.01 7	1.37 14	0.48 7	0.10 11	0.06 12	0.43 16	0.17 38	0.10 2	0.25 10	0.03 63	0.05 17	0.02 8	0.06 25	1.15 26	0.89 86

RAFT+CT+SA	0.64 42	0.82 122	0.25 23	0.15 34	0.03 7	0.00 1	0.00 1	2.49 130	0.08 29	0.08 37	0.00 1	0.74 94	0.39 94	0.01 7	1.39 15	1.38 62	0.11 13	0.15 33	2.23 60	0.18 40	0.84 37	2.50 84	0.01 27	0.06 22	0.11 42	0.01 8	3.34 84	0.04 17

test_5	0.54 28	0.60 97	0.22 20	0.02 2	0.02 4	0.11 90	0.01 26	2.77 148	0.04 8	0.00 1	1.10 128	0.44 56	0.45 99	0.00 1	1.47 16	1.13 39	0.08 8	0.10 20	1.01 31	0.04 9	0.43 18	1.34 46	0.00 1	0.05 17	0.07 24	0.00 1	2.98 64	0.01 8

anonymousdsp2	0.70 47	0.27 43	0.28 28	0.23 50	0.07 20	0.02 56	0.02 47	1.36 79	0.08 29	0.02 27	0.59 109	0.29 34	0.16 58	0.08 77	1.51 17	1.55 76	0.25 38	0.32 61	3.52 106	0.55 105	1.55 78	3.00 106	0.02 46	0.07 28	0.13 47	0.15 42	2.70 55	0.01 8

StereoIM	0.33 17	0.21 28	0.36 50	0.06 15	0.13 33	0.01 34	0.03 63	0.06 16	0.06 18	1.25 119	0.00 1	0.20 17	0.02 6	0.02 20	1.52 18	1.15 42	0.12 15	0.24 45	1.27 40	0.10 23	0.71 29	0.90 34	0.00 1	0.07 28	0.17 56	0.15 42	0.13 6	0.04 17

AFF-stereo	0.55 29	0.29 48	0.41 63	0.33 80	0.09 26	0.03 63	0.00 1	0.38 41	0.10 38	1.17 112	0.01 42	0.32 38	0.06 24	0.00 1	1.52 18	1.24 48	0.15 20	0.59 99	3.40 103	0.07 15	0.54 22	0.60 22	0.00 1	0.07 28	0.13 47	0.06 25	3.05 66	0.10 34

CroCo-Stereo	0.18 5	0.07 7	0.02 3	0.05 8	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.02 6	0.00 1	1.54 20	1.07 32	0.04 4	0.03 8	0.65 21	0.04 9	0.32 14	0.73 27	0.00 1	0.02 5	0.03 12	0.01 8	0.08 4	0.00 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
RAFT_CTSACE	0.59 35	0.80 118	0.45 70	0.25 56	0.07 20	0.14 103	0.00 1	2.03 107	0.06 18	0.00 1	0.12 64	0.44 56	0.46 104	0.01 7	1.58 21	1.08 34	0.15 20	0.12 24	0.57 18	0.08 18	0.74 32	2.54 89	0.00 1	0.04 14	0.24 63	0.00 1	3.77 107	0.04 17

TestStereo	0.55 29	0.62 100	0.47 72	0.22 45	0.09 26	0.00 1	0.01 26	1.90 103	0.22 74	0.30 58	0.00 1	0.28 31	0.08 29	0.01 7	1.58 21	0.87 18	0.34 52	0.19 37	2.65 84	0.08 18	1.43 68	0.55 20	0.02 46	0.07 28	0.10 38	0.42 66	2.09 44	0.13 41

LL-Strereo2	0.61 39	0.22 35	0.36 50	0.09 28	0.10 29	0.17 110	0.01 26	2.25 116	0.18 66	0.00 1	0.00 1	0.21 18	0.04 16	0.21 131	1.68 23	1.32 54	0.05 5	0.12 24	2.34 69	0.39 75	1.51 74	2.98 103	0.00 1	0.08 38	0.43 78	0.01 8	1.44 34	0.31 55

raft+_RVC	0.49 27	0.38 66	0.37 55	0.34 86	0.21 57	0.03 63	0.04 72	2.29 117	0.09 35	0.00 1	0.00 1	0.25 22	0.08 29	0.02 20	1.79 24	1.24 48	0.29 46	0.09 17	2.37 73	0.24 56	0.77 34	1.09 41	0.00 1	0.06 22	0.07 24	0.12 37	0.57 17	0.36 62

DMCA	0.27 13	0.37 63	0.20 18	0.17 36	0.09 26	0.02 56	0.01 26	0.02 5	0.04 8	0.59 80	0.00 1	0.34 45	0.05 22	0.01 7	1.81 25	0.88 20	0.31 48	0.12 24	0.22 8	0.10 23	0.38 16	0.23 9	0.00 1	0.03 9	0.03 12	0.06 25	1.19 27	0.15 43

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 43	0.29 48	0.60 87	0.37 99	0.27 79	0.03 63	0.02 47	0.96 68	0.11 41	1.34 124	0.00 1	0.28 31	0.08 29	0.01 7	1.83 26	1.32 54	0.26 42	0.11 22	3.40 103	0.24 56	0.79 35	0.89 33	0.00 1	0.19 79	0.38 71	0.22 51	3.31 81	0.15 43

GMStereo	0.44 22	0.93 135	0.07 7	0.25 56	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.14 23	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.30 36	0.01 3	0.01 7	1.87 27	0.90 21	0.26 42	0.17 35	2.60 79	0.08 18	1.17 53	0.33 12	0.00 1	0.05 17	0.08 28	0.02 19	2.57 51	0.04 17
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MIF-Stereo	0.35 18	0.28 45	0.38 56	0.07 23	0.18 47	0.00 1	0.01 26	0.07 18	0.08 29	0.00 1	0.00 1	0.29 34	0.03 11	0.05 54	1.88 28	1.42 64	0.15 20	0.33 63	1.70 51	0.07 15	0.88 39	1.21 44	0.00 1	0.12 54	0.06 22	0.03 22	0.14 7	0.03 13

MIF-Stereo (partial)	0.47 26	0.36 60	0.44 68	0.07 23	0.18 47	0.01 34	0.00 1	0.07 18	0.11 41	0.01 22	0.01 42	0.38 50	0.09 37	0.03 35	2.00 29	1.58 78	0.22 32	0.50 89	0.75 26	0.06 14	1.09 48	0.94 36	0.00 1	0.19 79	0.08 28	0.26 54	2.83 58	0.39 64

test_4	0.60 38	0.10 12	0.53 80	0.29 72	0.13 33	0.07 80	0.22 123	0.09 21	0.07 23	0.03 30	0.00 1	0.68 87	0.15 52	0.08 77	2.06 30	1.55 76	0.12 15	0.39 73	1.82 52	0.18 40	1.12 50	2.11 68	0.01 27	0.07 28	0.20 59	0.30 58	3.49 91	0.24 50

MIM_Stereo	0.55 29	0.13 14	0.43 65	0.34 86	0.22 62	0.11 90	0.02 47	2.05 108	0.07 23	0.00 1	0.01 42	0.23 20	0.09 37	0.03 35	2.07 31	1.15 42	0.15 20	0.39 73	2.56 77	0.27 62	1.24 60	0.94 36	0.06 85	0.13 61	0.18 57	0.19 48	1.72 39	0.17 46

UNet	0.56 32	0.30 51	0.39 59	0.26 58	0.19 50	0.03 63	0.08 95	0.52 55	0.13 49	1.15 110	0.00 1	0.44 56	0.16 58	0.16 109	2.13 32	1.28 52	0.34 52	0.20 40	1.42 43	0.19 46	0.62 25	0.50 16	0.13 106	0.24 86	0.03 12	0.26 54	3.32 82	0.62 75

PS-NSSS	1.54 109	3.12 189	0.33 39	3.03 178	0.83 141	1.73 168	0.70 144	0.39 42	0.15 54	0.39 68	0.00 1	11.06 183	1.04 158	0.41 158	2.13 32	0.79 15	0.47 69	0.26 50	4.17 114	0.14 30	0.90 40	0.37 14	2.44 197	0.06 22	0.99 105	0.74 84	3.17 75	1.82 111

DLCB_ROB	0.92 71	0.72 113	0.64 98	0.43 112	0.42 113	0.14 103	0.18 118	0.43 45	0.28 80	0.85 94	0.53 103	1.12 107	0.72 134	0.07 69	2.16 34	1.12 38	0.88 117	0.26 50	0.69 22	0.20 51	1.35 63	1.53 53	0.49 158	0.28 112	4.11 176	2.41 127	2.04 42	0.78 81

MMNet	0.30 16	0.21 28	0.07 7	0.05 8	0.05 15	0.00 1	0.06 87	0.01 2	0.03 4	0.22 49	0.00 1	0.19 14	0.01 3	0.05 54	2.24 35	0.62 10	0.24 37	0.12 24	0.35 13	0.07 15	0.30 11	0.11 7	0.04 69	0.08 38	0.03 12	0.04 23	2.84 59	0.02 11

CFNet	0.57 33	0.46 77	0.64 98	0.43 112	0.34 103	0.04 70	0.00 1	0.58 57	0.09 35	0.66 83	0.05 55	0.64 83	0.07 26	0.05 54	2.25 36	0.65 11	0.35 54	0.06 12	0.73 23	0.34 68	0.85 38	0.73 27	0.00 1	0.08 38	0.45 79	0.16 44	3.22 79	1.51 105

4D-IteraStereo	0.83 57	0.30 51	1.14 133	0.28 65	0.31 91	0.01 34	0.02 47	2.15 115	0.11 41	0.00 1	0.20 78	0.25 22	0.22 70	0.16 109	2.28 37	1.65 85	0.11 13	0.37 70	2.84 89	0.41 81	2.82 114	2.87 95	0.02 46	0.21 83	0.08 28	0.22 51	3.10 69	0.35 61

GMOStereo	0.91 67	0.15 16	0.61 91	0.34 86	0.25 70	0.12 96	0.05 77	2.40 123	0.15 54	0.00 1	0.18 74	0.51 65	0.45 99	0.02 20	2.30 38	1.97 113	0.53 76	0.70 110	2.24 61	0.41 81	1.67 79	3.92 125	0.01 27	0.15 67	1.33 116	0.13 38	3.95 117	0.09 29

error version	0.91 67	0.15 16	0.61 91	0.34 86	0.25 70	0.12 96	0.05 77	2.40 123	0.15 54	0.00 1	0.18 74	0.51 65	0.45 99	0.02 20	2.30 38	1.97 113	0.53 76	0.70 110	2.24 61	0.41 81	1.67 79	3.92 125	0.01 27	0.15 67	1.33 116	0.13 38	3.95 117	0.09 29

test-v	0.91 67	0.15 16	0.61 91	0.34 86	0.25 70	0.12 96	0.05 77	2.40 123	0.15 54	0.00 1	0.18 74	0.51 65	0.45 99	0.02 20	2.30 38	1.97 113	0.53 76	0.70 110	2.24 61	0.41 81	1.67 79	3.92 125	0.01 27	0.15 67	1.33 116	0.13 38	3.95 117	0.09 29

test-2	0.91 67	0.15 16	0.61 91	0.34 86	0.25 70	0.12 96	0.05 77	2.40 123	0.15 54	0.00 1	0.18 74	0.51 65	0.45 99	0.02 20	2.30 38	1.97 113	0.53 76	0.70 110	2.24 61	0.41 81	1.67 79	3.92 125	0.01 27	0.15 67	1.33 116	0.13 38	3.95 117	0.09 29

EGLCR-Stereo	1.26 94	0.21 28	1.76 166	0.07 23	0.25 70	0.08 82	0.02 47	0.49 50	0.55 103	0.11 40	0.45 101	0.58 81	0.67 128	0.03 35	2.32 42	2.67 139	0.93 121	1.20 161	4.21 115	0.19 46	4.10 148	4.78 153	0.05 78	0.13 61	0.64 93	0.67 77	6.56 175	0.32 57

RALAANet	0.92 71	0.35 59	0.48 73	0.36 97	0.24 68	0.18 111	0.02 47	1.89 101	0.19 68	0.51 77	0.01 42	0.26 25	0.25 74	0.06 64	2.32 42	1.73 97	0.35 54	0.69 109	3.14 94	0.55 105	2.51 108	2.39 79	0.01 27	0.26 95	0.37 70	1.12 97	4.01 125	0.53 72

HGLStereo	0.58 34	0.32 58	0.38 56	0.23 50	0.26 77	0.01 34	0.06 87	0.06 16	0.12 46	1.22 118	0.70 118	0.14 8	0.15 52	0.09 85	2.33 44	1.33 57	0.37 61	0.24 45	1.13 35	0.15 34	0.97 43	1.51 52	0.06 85	0.07 28	0.08 28	0.08 32	3.08 68	0.47 68

RALCasStereoNet	0.70 47	0.30 51	0.84 116	0.37 99	0.28 82	0.05 75	0.12 109	2.12 113	0.13 49	1.03 104	0.04 52	0.50 64	0.15 52	0.03 35	2.37 45	1.67 90	0.23 35	0.24 45	1.26 39	0.14 30	1.21 55	2.03 65	0.01 27	0.11 53	0.34 68	1.39 102	0.78 21	1.25 99

test croco	0.45 24	0.37 63	0.43 65	0.16 35	0.37 107	0.00 1	0.00 1	0.74 62	0.08 29	0.01 22	0.00 1	0.53 71	0.09 37	0.04 49	2.41 46	1.80 103	0.25 38	0.31 59	0.93 28	0.10 23	1.31 62	1.36 47	0.00 1	0.23 85	0.13 47	0.02 19	0.25 10	0.09 29

psm_up	1.01 79	0.60 97	0.96 124	0.38 103	0.75 135	0.01 34	0.03 63	2.33 120	1.18 147	0.78 88	0.00 1	0.94 99	0.09 37	0.45 159	2.41 46	1.18 44	0.62 86	0.44 81	3.67 109	0.32 67	1.14 51	0.85 31	0.00 1	0.58 152	1.06 107	1.42 104	3.75 104	1.44 103

CASnet	0.75 51	0.51 81	0.49 77	0.23 50	0.29 85	0.00 1	0.00 1	0.50 51	0.18 66	0.06 33	0.06 56	0.54 72	0.36 89	0.01 7	2.44 48	1.35 58	0.50 72	0.41 78	2.34 69	0.25 60	3.65 135	2.36 77	0.02 46	0.14 64	1.63 127	0.05 24	1.61 37	0.23 48
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AF-Net	1.11 86	0.51 81	0.87 118	0.34 86	0.78 137	0.89 151	1.87 168	2.40 123	1.15 145	0.48 74	0.68 116	3.66 144	0.16 58	0.27 145	2.44 48	0.98 26	0.35 54	0.01 3	1.60 47	0.40 76	0.50 19	2.58 90	0.05 78	0.08 38	0.66 94	0.45 68	3.47 89	2.34 122

Nwc_Net	1.11 86	0.51 81	0.87 118	0.34 86	0.78 137	0.89 151	1.87 168	2.40 123	1.15 145	0.48 74	0.68 116	3.66 144	0.16 58	0.27 145	2.44 48	0.98 26	0.35 54	0.01 3	1.60 47	0.40 76	0.50 19	2.58 90	0.05 78	0.08 38	0.66 94	0.45 68	3.47 89	2.34 122

FINET	0.37 19	0.14 15	0.45 70	0.18 38	0.08 23	0.02 56	0.01 26	0.34 38	0.17 61	0.01 22	0.30 86	0.56 77	0.19 64	0.02 20	2.46 51	1.20 47	0.26 42	0.09 17	1.10 33	0.14 30	0.72 30	0.31 11	0.04 69	0.14 64	0.03 12	0.10 35	0.84 22	0.05 22

SA	0.95 74	0.82 122	0.44 68	0.21 41	0.23 64	0.01 34	0.00 1	2.73 146	0.12 46	0.02 27	0.00 1	0.39 53	0.39 94	0.36 153	2.49 52	1.61 80	0.31 48	0.47 85	3.23 96	0.20 51	1.23 58	3.19 110	0.01 27	0.18 76	0.41 75	1.70 110	4.81 148	0.10 34

rafts_anoy	0.62 40	0.28 45	0.70 105	0.37 99	0.21 57	0.04 70	0.00 1	2.53 134	0.14 52	0.01 22	0.00 1	0.10 6	0.04 16	0.02 20	2.50 53	1.45 67	0.32 50	0.36 68	1.92 53	0.17 38	1.38 66	0.99 39	0.00 1	0.18 76	0.53 83	0.73 83	0.73 20	1.01 94

HITNet	0.59 35	0.16 21	0.10 11	0.06 15	0.07 20	0.01 34	0.02 47	1.76 91	0.82 124	0.11 40	0.00 1	0.68 87	0.28 76	0.11 96	2.51 54	1.02 29	0.25 38	0.13 29	0.63 20	0.24 56	1.43 68	1.56 57	0.01 27	0.12 54	0.02 8	0.16 44	3.32 82	0.42 67
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
DMCA-RVC	0.65 43	0.42 68	0.43 65	0.31 77	0.58 125	0.15 107	0.44 135	0.29 37	1.57 162	1.31 122	0.35 90	0.55 74	0.13 46	0.11 96	2.54 55	1.10 37	0.51 75	0.46 83	0.84 27	0.36 72	0.76 33	0.83 29	0.19 118	0.14 64	0.11 42	0.06 25	2.59 54	0.52 70

GLC_STEREO	0.76 52	0.44 71	0.48 73	0.22 45	0.24 68	0.00 1	0.00 1	2.40 123	0.19 68	0.15 46	0.04 52	0.27 28	0.14 50	0.02 20	2.55 56	1.82 104	0.46 67	0.24 45	2.26 65	0.30 65	2.66 111	1.47 49	0.05 78	0.08 38	0.05 21	0.07 29	3.59 94	0.32 57

CREStereo++_RVC	0.99 77	0.21 28	1.16 137	0.28 65	0.36 105	0.01 34	0.05 77	2.06 111	0.27 79	0.62 81	0.08 60	0.46 60	0.14 50	0.05 54	2.55 56	2.70 140	0.74 105	0.50 89	2.59 78	0.24 56	2.97 119	2.20 71	0.09 92	0.10 48	0.96 103	0.43 67	4.10 131	0.79 82
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
HCRNet	0.41 20	0.36 60	0.34 43	0.30 75	0.12 32	0.00 1	0.05 77	0.02 5	0.02 3	1.46 132	0.00 1	0.18 12	0.05 22	0.00 1	2.70 58	0.67 12	0.22 32	0.06 12	0.22 8	0.11 26	0.30 11	0.59 21	0.02 46	0.01 3	0.01 5	0.01 8	3.21 78	0.03 13

CAS	0.79 53	0.21 28	0.34 43	0.21 41	0.19 50	0.03 63	0.14 114	0.21 30	0.63 111	1.19 115	0.16 72	0.33 41	0.78 140	0.13 105	2.72 59	1.66 87	0.85 116	0.71 115	1.12 34	0.46 93	2.41 104	2.37 78	0.03 63	0.08 38	0.11 42	0.69 79	1.69 38	1.95 113

AnonymousM	1.53 106	0.20 26	0.39 59	0.05 8	0.04 12	0.25 122	0.01 26	2.74 147	0.57 107	0.35 65	1.45 133	0.55 74	0.53 114	0.22 138	2.76 60	2.91 147	0.98 128	1.05 148	2.00 56	1.32 146	3.73 138	3.49 118	0.20 120	0.28 112	0.13 47	0.28 56	5.87 168	9.03 175

SACVNet	1.43 100	0.80 118	0.85 117	0.58 125	1.31 157	0.63 141	0.62 142	2.60 139	0.52 100	1.33 123	0.02 50	0.74 94	0.32 81	0.34 152	2.78 61	2.11 121	1.38 151	0.39 73	4.62 120	0.70 115	2.37 101	3.83 123	0.05 78	0.42 138	1.29 113	1.64 109	3.74 101	2.62 127

AACVNet	0.85 59	0.56 91	0.35 46	0.58 125	0.67 129	0.09 85	0.01 26	0.35 40	0.19 68	0.17 47	0.15 70	0.45 59	0.24 72	0.19 121	2.81 62	1.91 110	0.48 71	0.38 71	1.44 44	0.23 54	1.44 70	1.22 45	0.33 141	0.08 38	0.50 82	1.57 106	4.09 129	2.39 124

test-3	1.53 106	1.03 142	1.25 141	0.40 105	0.31 91	0.11 90	0.06 87	2.79 151	0.17 61	0.35 65	0.44 99	4.06 149	0.35 85	0.03 35	2.84 63	1.63 83	0.37 61	0.57 97	8.86 157	0.46 93	3.20 126	5.38 168	0.02 46	0.27 102	0.61 92	0.95 92	3.95 117	0.88 83

test_1	1.53 106	1.05 144	1.24 140	0.40 105	0.31 91	0.11 90	0.06 87	2.78 149	0.17 61	0.32 59	0.42 97	4.06 149	0.36 89	0.03 35	2.84 63	1.62 82	0.37 61	0.57 97	8.88 158	0.46 93	3.22 128	5.38 168	0.02 46	0.27 102	0.60 90	0.95 92	3.95 117	0.90 87

AE-Stereo	1.43 100	0.31 55	1.73 164	0.33 80	0.32 96	0.04 70	0.32 130	0.43 45	0.32 84	0.04 32	0.00 1	3.38 142	0.44 98	0.07 69	2.86 65	3.30 162	0.96 124	0.79 121	3.65 107	0.79 122	3.64 134	4.40 146	0.04 69	0.40 134	2.93 163	2.14 120	4.74 146	0.18 47

DSFCA	0.70 47	0.43 69	0.51 78	0.29 72	0.58 125	0.04 70	0.59 140	0.22 31	0.54 101	0.49 76	0.56 105	0.33 41	0.08 29	0.04 49	2.86 65	1.28 52	0.67 93	0.73 117	1.00 30	0.44 90	1.01 47	1.14 43	0.21 122	0.24 86	0.54 84	0.82 87	2.81 57	0.47 68

ICVP	1.32 98	0.22 35	1.47 154	0.40 105	0.35 104	0.44 128	0.10 102	1.27 77	0.65 113	1.74 140	1.26 131	0.66 85	1.37 168	0.24 141	2.88 67	2.65 137	1.33 149	0.99 146	2.36 72	0.91 127	2.59 109	4.11 136	0.10 96	0.36 130	0.57 87	2.21 123	2.92 61	1.59 107
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DN-CSS_ROB	1.45 103	0.52 85	1.11 131	0.81 135	0.69 131	0.00 1	0.03 63	2.86 154	0.35 86	1.50 134	3.76 171	0.73 93	0.36 89	0.07 69	2.89 68	1.44 65	1.08 135	0.79 121	8.61 152	0.23 54	3.25 129	1.97 63	0.02 46	0.66 154	0.10 38	0.52 74	3.12 73	1.56 106

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 43	0.06 6	0.35 46	0.17 36	0.16 38	0.01 34	0.01 26	1.78 93	0.20 71	0.14 44	0.16 72	0.41 55	0.17 63	0.02 20	2.91 69	1.69 94	0.26 42	0.38 71	1.18 38	0.12 29	1.54 77	2.66 93	0.01 27	0.06 22	0.16 54	2.28 124	0.22 8	0.33 59

test_3	1.56 112	1.14 149	1.14 133	0.44 114	0.32 96	0.11 90	0.07 92	2.84 153	0.16 60	0.39 68	0.43 98	4.16 152	0.36 89	0.03 35	2.91 69	1.52 75	0.41 65	0.59 99	8.96 161	0.46 93	3.12 125	5.36 167	0.02 46	0.25 91	0.85 100	1.20 98	3.83 112	0.95 88

Any-RAFT	2.56 145	0.56 91	3.45 189	0.34 86	0.51 118	0.01 34	0.04 72	2.96 157	0.64 112	0.51 77	3.99 173	3.76 146	0.35 85	0.16 109	2.92 71	3.82 173	0.81 113	0.80 126	8.30 150	0.51 102	5.45 177	3.87 124	0.44 156	0.16 73	4.84 185	7.87 189	3.19 76	8.70 171

CC-Net-ROB	5.26 184	8.36 212	1.81 168	22.68 217	6.07 205	15.19 214	7.74 208	0.45 48	0.84 126	1.53 135	0.00 1	23.78 205	3.00 175	3.15 208	2.92 71	0.74 13	2.29 170	1.51 172	11.50 182	0.48 99	1.21 55	1.47 49	9.41 221	0.22 84	2.30 142	2.51 129	2.25 47	8.72 172

raft_robust	1.21 92	0.70 110	0.61 91	0.27 61	0.19 50	0.00 1	0.00 1	3.05 159	0.22 74	1.18 113	0.03 51	0.34 45	0.69 130	0.07 69	2.94 73	1.76 100	0.57 81	0.63 105	4.95 123	0.19 46	2.98 121	4.81 154	0.01 27	0.19 79	0.97 104	1.39 102	2.87 60	0.98 93

CREStereo	1.03 80	0.31 55	0.74 108	0.24 54	0.16 38	0.01 34	0.04 72	2.66 143	0.55 103	0.63 82	0.56 105	0.71 90	0.59 119	0.05 54	2.97 74	3.31 163	0.60 83	0.43 80	2.12 58	0.57 107	3.00 122	2.30 76	0.06 85	0.12 54	1.18 110	0.53 75	2.42 50	0.88 83
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
HSM	0.97 75	0.30 51	0.87 118	0.54 121	0.46 115	0.00 1	0.01 26	2.93 155	0.30 83	0.13 43	0.56 105	0.65 84	0.13 46	0.05 54	2.97 74	1.08 34	0.66 92	0.17 35	3.26 99	0.35 70	1.78 85	2.03 65	0.04 69	0.33 125	0.38 71	0.81 86	4.16 133	1.10 95

raftrobust	0.86 60	0.40 67	0.77 111	0.40 105	0.31 91	0.01 34	0.04 72	2.51 132	0.13 49	0.51 77	0.00 1	0.51 65	0.24 72	0.09 85	2.98 76	2.12 122	0.22 32	0.31 59	4.90 122	0.11 26	1.68 83	2.15 69	0.16 111	0.15 67	0.78 99	0.40 64	0.97 24	0.36 62

DISCO	0.79 53	0.95 138	0.31 33	0.06 15	0.33 100	0.51 134	0.44 135	0.23 34	0.32 84	1.75 141	0.59 109	0.38 50	0.29 78	0.04 49	2.98 76	1.36 59	0.96 124	0.29 57	3.24 97	0.53 103	0.79 35	1.45 48	0.10 96	0.07 28	0.12 46	0.29 57	2.76 56	0.31 55

UCFNet_RVC	1.13 89	2.65 182	0.57 81	0.57 123	0.74 134	0.19 115	0.01 26	0.28 36	0.22 74	0.95 99	0.39 92	2.41 137	0.89 151	0.06 64	2.99 78	1.18 44	0.50 72	0.49 87	2.19 59	0.44 90	1.50 73	1.54 56	1.06 186	0.19 79	1.43 122	1.73 112	1.86 41	3.39 136

PDISCO_ROB	1.03 80	0.55 89	0.06 6	0.67 129	0.28 82	0.00 1	0.21 121	0.71 60	0.49 97	1.28 120	0.99 127	0.25 22	0.32 81	0.19 121	3.02 79	2.03 119	0.69 98	1.42 168	2.26 65	0.58 108	2.32 96	3.22 112	0.14 107	0.27 102	1.36 120	0.37 61	3.84 113	0.23 48

UPFNet	0.44 22	0.29 48	0.59 85	0.21 41	0.26 77	0.01 34	0.02 47	0.08 20	0.08 29	0.39 68	0.00 1	0.27 28	0.03 11	0.24 141	3.08 80	0.92 23	0.14 18	0.12 24	0.57 18	0.31 66	0.36 15	0.39 15	0.01 27	0.12 54	0.02 8	0.01 8	3.44 88	0.05 22

CFNet_RVC	0.86 60	0.59 95	0.74 108	0.33 80	0.32 96	0.11 90	0.02 47	0.11 22	0.17 61	0.87 96	0.74 120	0.57 80	0.16 58	0.08 77	3.11 81	1.19 46	0.50 72	0.34 65	1.28 41	0.15 34	1.68 83	1.48 51	0.02 46	0.25 91	0.86 101	1.89 118	3.64 96	2.13 118

LoS_RVC	1.09 84	1.51 159	0.60 87	0.05 8	0.49 116	0.01 34	0.08 95	0.22 31	0.74 118	1.72 137	0.23 79	0.56 77	0.63 123	0.12 99	3.15 82	2.90 145	0.69 98	1.79 181	3.27 100	0.50 100	4.03 145	3.48 116	0.21 122	0.07 28	0.33 66	0.47 70	0.70 18	0.96 90

tt_ll	1.09 84	1.51 159	0.60 87	0.05 8	0.49 116	0.01 34	0.08 95	0.22 31	0.74 118	1.72 137	0.23 79	0.56 77	0.63 123	0.12 99	3.15 82	2.90 145	0.69 98	1.79 181	3.27 100	0.50 100	4.03 145	3.48 116	0.21 122	0.07 28	0.33 66	0.47 70	0.70 18	0.96 90

IER	0.59 35	0.45 74	0.27 26	0.30 75	0.16 38	0.00 1	0.01 26	0.42 43	0.11 41	1.09 108	0.07 59	1.35 117	0.04 16	0.20 126	3.17 84	1.08 34	0.20 31	0.13 29	0.73 23	0.40 76	0.51 21	0.64 24	0.21 122	0.07 28	0.08 28	1.01 96	2.92 61	0.28 52

CES	1.20 91	0.24 39	0.35 46	0.13 32	0.18 47	0.05 75	0.08 95	5.35 199	0.78 122	0.43 73	0.31 87	0.83 98	0.86 150	0.16 109	3.20 85	3.22 159	1.12 138	1.06 151	1.51 46	1.05 131	4.23 149	3.19 110	0.08 90	0.09 47	0.19 58	0.34 60	1.07 25	2.23 121

LMCR-Stereo	0.97 75	0.53 87	0.59 85	0.28 65	0.25 70	0.07 80	0.02 47	1.39 80	0.28 80	0.34 61	0.12 64	0.74 94	0.15 52	0.12 99	3.20 85	1.88 108	1.07 134	0.36 68	5.87 131	1.71 160	2.10 93	2.39 79	0.02 46	0.33 125	0.35 69	0.38 62	1.44 34	0.34 60

s12784h	2.07 129	2.29 177	2.24 173	1.60 160	0.69 131	0.05 75	0.03 63	2.13 114	0.55 103	1.19 115	0.13 69	1.61 125	0.68 129	0.04 49	3.20 85	3.09 155	0.78 108	0.41 78	3.50 105	0.43 87	5.42 176	2.92 99	0.11 101	0.12 54	2.64 154	1.70 110	6.64 176	11.65 185

anonymity	3.65 168	0.66 106	5.99 210	1.34 156	0.51 118	0.44 128	0.11 107	3.79 183	0.79 123	2.66 160	18.15 239	3.83 147	0.89 151	0.26 144	3.21 88	5.09 199	0.93 121	0.53 91	7.76 147	1.11 137	4.31 151	5.87 185	0.28 134	0.42 138	4.98 188	9.60 204	5.40 162	9.75 177

XX-Stereo	3.48 166	0.50 80	1.80 167	1.21 152	0.27 79	0.34 124	0.44 135	1.47 83	0.41 90	2.51 156	6.92 201	4.97 157	1.06 159	0.12 99	3.21 88	5.22 202	0.96 124	0.80 126	6.95 138	0.80 123	4.33 152	4.04 134	0.21 122	0.27 102	26.57 232	3.75 144	5.08 157	9.77 178

LoS	1.87 125	0.22 35	0.38 56	0.22 45	0.14 36	0.02 56	0.06 87	15.85 225	0.90 131	3.42 185	0.71 119	0.95 101	0.83 148	0.21 131	3.22 90	3.63 171	1.18 140	0.90 136	2.95 92	0.64 111	5.08 170	3.80 122	0.22 130	0.17 74	2.26 140	0.82 87	1.23 28	0.52 70

R-Stereo Train	2.16 131	1.08 147	1.57 160	0.84 137	0.19 50	0.01 34	0.01 26	2.05 108	1.01 139	1.37 127	2.45 153	1.50 122	0.46 104	0.21 131	3.23 91	4.53 181	1.62 156	1.05 148	7.07 139	1.09 134	4.86 164	5.93 190	0.04 69	0.31 118	2.48 147	4.63 158	3.10 69	5.74 153

RAFT-Stereo	2.16 131	1.08 147	1.57 160	0.84 137	0.19 50	0.01 34	0.01 26	2.05 108	1.01 139	1.37 127	2.45 153	1.50 122	0.46 104	0.21 131	3.23 91	4.53 181	1.62 156	1.05 148	7.07 139	1.09 134	4.86 164	5.93 190	0.04 69	0.31 118	2.48 147	4.63 158	3.10 69	5.74 153
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
XPNet_ROB	3.02 159	2.54 180	1.33 146	0.73 133	1.45 162	1.04 157	0.61 141	0.83 65	1.45 159	1.16 111	3.44 167	26.85 208	0.35 85	0.40 156	3.24 93	2.22 128	3.28 183	0.79 121	3.20 95	1.19 139	2.94 118	5.51 174	0.76 177	0.46 143	0.72 98	2.37 125	9.22 193	3.37 135

PMTNet	1.28 96	0.58 94	0.96 124	0.28 65	0.22 62	0.01 34	0.16 116	0.50 51	0.57 107	0.72 87	0.35 90	0.54 72	0.48 108	0.09 85	3.27 94	3.32 164	0.72 104	0.39 73	6.17 132	0.35 70	3.67 137	2.41 83	0.09 92	0.12 54	3.12 166	1.00 95	1.23 28	3.32 134

ADLNet	0.67 46	0.96 139	0.10 11	0.21 41	0.23 64	0.08 82	0.01 26	1.26 76	0.09 35	0.32 59	0.06 56	2.28 134	0.08 29	0.18 119	3.28 95	1.03 30	0.35 54	0.11 22	0.54 17	0.18 40	0.54 22	1.10 42	0.00 1	0.03 9	0.88 102	0.68 78	3.16 74	0.28 52

HH	2.94 154	0.45 74	4.88 199	0.58 125	0.51 118	0.73 142	1.38 159	3.25 169	0.84 126	2.85 168	0.60 111	5.15 160	0.82 143	0.19 121	3.29 96	6.00 214	0.67 93	0.89 134	9.52 165	1.83 166	7.59 208	5.88 186	0.41 149	0.27 102	3.12 166	5.47 175	5.66 164	6.52 160

HanStereo	2.94 154	0.45 74	4.88 199	0.58 125	0.51 118	0.73 142	1.38 159	3.25 169	0.84 126	2.85 168	0.60 111	5.15 160	0.82 143	0.19 121	3.29 96	6.00 214	0.67 93	0.89 134	9.52 165	1.83 166	7.59 208	5.88 186	0.41 149	0.27 102	3.12 166	5.47 175	5.66 164	6.52 160

RP	1.29 97	1.06 146	2.32 177	0.84 137	1.16 148	0.39 126	1.53 162	1.89 101	1.68 165	0.29 57	2.21 147	2.25 133	0.13 46	0.40 156	3.31 98	1.07 32	0.61 84	0.05 10	1.61 49	0.40 76	0.65 27	3.05 107	0.11 101	0.29 114	0.29 64	0.92 91	4.24 134	2.04 115

sCroCo_RVC	1.75 122	0.23 38	0.32 34	0.06 15	0.17 44	0.15 107	0.01 26	0.81 64	1.74 168	1.93 145	0.47 102	1.08 103	0.82 143	0.09 85	3.32 99	4.94 196	2.31 171	1.73 178	5.18 124	2.00 174	5.82 179	5.83 183	0.10 96	0.26 95	0.59 89	1.60 107	4.43 137	1.17 98

MSKI-zero shot	3.19 162	0.59 95	1.39 150	0.19 40	0.37 107	0.18 111	0.03 63	3.19 166	0.96 135	0.82 92	4.84 183	3.83 147	0.60 122	0.03 35	3.33 100	5.29 204	1.15 139	0.81 128	11.77 183	1.76 163	6.55 191	5.98 193	0.22 130	0.32 121	4.41 180	12.05 211	7.79 189	7.75 168

HSM-Net_RVC	2.86 153	1.24 153	1.50 156	2.55 176	1.72 168	0.57 138	0.17 117	3.55 178	1.14 144	3.50 189	6.32 197	7.94 173	2.93 174	0.05 54	3.38 101	2.12 122	1.28 144	0.26 50	3.24 97	1.24 142	3.66 136	3.76 121	0.61 168	2.64 190	4.43 181	6.27 180	5.76 167	5.47 152
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ARAFT	0.70 47	0.19 23	0.28 28	0.31 77	0.08 23	0.00 1	0.01 26	0.16 24	0.08 29	1.30 121	0.00 1	0.38 50	0.03 11	0.10 93	3.41 102	1.87 105	0.29 46	0.27 56	2.54 76	0.05 12	1.83 87	1.60 58	0.01 27	0.10 48	0.42 77	0.02 19	3.41 85	0.12 39

IGEV_Zeroshot_test	3.61 167	0.78 117	7.78 217	6.84 197	0.33 100	2.04 173	1.78 167	3.97 184	0.92 133	2.12 151	6.05 195	4.60 155	1.01 156	0.08 77	3.44 103	5.73 209	0.76 107	0.61 101	9.25 163	1.49 151	7.12 203	6.47 201	0.31 138	0.27 102	5.02 189	5.44 174	5.95 169	7.38 165

RAFT-Test	2.40 139	0.62 100	1.45 153	1.07 149	0.41 112	0.21 118	0.21 121	3.19 166	0.77 120	1.05 106	3.09 164	0.94 99	0.92 153	0.17 115	3.47 104	5.18 201	0.97 127	0.56 96	10.36 174	1.38 148	6.37 187	5.29 163	0.38 147	0.25 91	2.80 160	4.66 160	4.56 142	4.51 141

APVNet	1.14 90	1.04 143	0.20 18	0.33 80	0.37 107	0.21 118	0.36 132	0.34 38	0.39 89	0.95 99	0.44 99	0.71 90	0.15 52	0.15 108	3.51 105	2.84 144	1.63 158	0.93 141	4.54 119	0.69 114	1.89 89	4.06 135	0.02 46	0.53 148	0.10 38	0.38 62	3.20 77	0.95 88

UDGNet	2.51 143	1.01 140	0.33 39	10.93 208	5.26 199	8.50 206	3.54 188	1.72 89	0.15 54	0.23 52	0.08 60	0.52 70	0.10 42	10.25 226	3.55 106	1.25 50	0.46 67	0.46 83	2.73 85	0.59 109	2.44 105	4.14 139	2.94 201	0.15 67	1.72 129	0.77 85	2.94 63	1.13 97

TANstereo	1.57 113	1.38 154	0.48 73	0.26 58	0.29 85	0.52 136	0.05 77	0.51 53	0.47 93	0.27 55	0.62 114	0.32 38	0.20 65	1.08 189	3.59 107	2.81 142	0.79 109	1.63 176	8.83 155	3.01 193	3.50 131	2.89 96	3.03 204	0.10 48	0.04 19	0.69 79	4.96 154	0.05 22

XX-TBD	1.57 113	1.38 154	0.48 73	0.26 58	0.29 85	0.52 136	0.05 77	0.51 53	0.47 93	0.27 55	0.62 114	0.32 38	0.20 65	1.08 189	3.59 107	2.81 142	0.79 109	1.63 176	8.83 155	3.01 193	3.50 131	2.89 96	3.03 204	0.10 48	0.04 19	0.69 79	4.96 154	0.05 22

NCC-stereo	1.86 123	1.63 162	1.33 146	0.95 145	1.22 153	0.80 144	2.29 175	2.62 140	2.93 182	0.34 61	2.87 161	2.16 130	1.17 160	0.21 131	3.63 109	1.13 39	0.63 89	0.96 144	2.79 87	0.75 119	0.98 44	2.96 101	0.36 145	0.32 121	2.31 143	4.50 156	3.69 97	4.78 144

Abc-Net	1.86 123	1.63 162	1.33 146	0.95 145	1.22 153	0.80 144	2.29 175	2.62 140	2.93 182	0.34 61	2.87 161	2.16 130	1.17 160	0.21 131	3.63 109	1.13 39	0.63 89	0.96 144	2.79 87	0.75 119	0.98 44	2.96 101	0.36 145	0.32 121	2.31 143	4.50 156	3.69 97	4.78 144
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	2.43 140	1.69 165	0.81 114	2.04 171	1.16 148	1.02 155	0.10 102	4.72 192	1.44 158	3.62 190	0.06 56	10.03 181	0.69 130	0.09 85	3.63 109	1.36 59	1.06 133	0.94 142	6.44 135	0.46 93	2.32 96	1.74 61	0.17 115	1.35 173	3.41 169	3.75 144	6.55 174	4.82 146
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
iResNetv2_ROB	1.26 94	0.75 116	0.32 34	1.29 154	0.33 100	0.02 56	0.02 47	3.19 166	0.20 71	2.00 149	0.29 84	2.24 132	0.41 96	0.06 64	3.64 112	1.45 67	0.75 106	0.13 29	5.77 128	0.43 87	2.86 115	1.71 60	0.16 111	0.37 132	0.38 71	0.47 70	4.08 128	0.72 78

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 77	0.82 122	0.34 43	0.18 38	0.43 114	0.03 63	1.10 155	1.20 74	2.50 179	2.06 150	0.11 63	0.69 89	0.07 26	0.54 162	3.65 113	0.91 22	0.19 30	0.22 42	1.65 50	0.15 34	0.73 31	0.92 35	0.08 90	0.18 76	0.11 42	3.29 138	2.58 53	2.09 116
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
cross-raft	2.33 138	0.70 110	1.33 146	0.40 105	0.61 127	0.19 115	0.08 95	3.13 163	0.71 117	0.78 88	1.62 140	1.09 105	0.70 133	0.17 115	3.66 114	4.78 189	0.99 129	0.55 94	10.72 177	1.52 153	6.33 186	5.61 178	0.30 136	0.24 86	2.56 152	4.68 161	4.44 138	5.06 148

TRStereo	3.24 164	2.66 184	7.45 214	0.35 95	0.14 36	7.79 202	0.13 113	3.04 158	0.42 91	2.75 162	1.46 134	5.69 166	0.65 126	0.09 85	3.75 115	4.23 179	0.70 103	0.63 105	6.77 137	1.21 140	4.05 147	4.81 154	0.12 103	0.24 86	2.72 156	6.73 184	12.83 205	6.09 156

SQANet	17.87 218	31.68 232	5.41 204	57.78 234	33.35 231	57.44 235	39.25 232	4.37 188	1.73 167	4.89 211	1.53 136	30.38 211	5.54 185	56.25 234	3.78 116	1.32 54	5.20 203	1.48 170	29.72 216	1.71 160	6.45 189	5.45 173	54.26 239	1.90 179	4.80 184	8.48 195	9.52 195	18.82 205

GwcNet-ADL	3.21 163	2.99 188	3.34 187	3.11 179	2.07 180	0.82 146	0.12 109	2.95 156	0.67 114	3.84 199	7.51 205	7.80 172	1.22 163	0.20 126	3.79 117	4.73 188	2.11 166	0.73 117	7.81 148	2.53 183	3.21 127	3.69 120	0.22 130	1.53 176	2.17 138	4.84 162	4.00 124	8.77 173

stereogan	1.89 126	2.00 171	1.17 138	1.47 157	2.05 179	1.72 167	0.87 148	1.84 97	1.11 143	1.36 126	1.51 135	5.81 167	0.48 108	0.32 150	3.87 118	1.69 94	0.80 111	0.39 73	3.96 112	0.78 121	1.23 58	4.02 132	0.26 133	0.51 145	0.30 65	1.30 101	6.30 172	3.84 137

MSMDNet	2.28 135	0.62 100	1.27 142	0.37 99	0.30 89	0.19 115	0.07 92	3.15 164	0.68 115	1.01 103	0.97 124	1.10 106	2.40 172	0.17 115	3.93 119	5.26 203	1.11 137	0.55 94	10.21 172	2.94 191	6.12 183	5.76 182	0.31 138	0.26 95	2.47 146	4.23 151	3.01 65	3.18 131

CASS	2.68 148	1.05 144	1.93 171	2.07 172	0.98 143	0.45 130	2.15 173	2.82 152	1.03 142	1.83 143	3.58 168	1.38 119	0.53 114	0.02 20	4.01 120	3.03 153	4.89 202	1.34 164	9.14 162	1.47 150	7.05 201	6.20 197	0.03 63	0.27 102	2.76 158	2.80 131	4.30 135	5.36 149
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test-1	2.99 157	0.26 40	1.52 158	0.33 80	0.21 57	0.22 121	0.38 133	3.16 165	0.85 130	3.36 182	4.21 176	5.45 164	0.78 140	0.20 126	4.02 121	4.67 187	1.40 152	1.31 163	10.46 176	1.58 154	5.30 175	7.01 207	0.04 69	0.34 127	2.98 164	6.37 181	5.39 161	8.95 174

sAnonymous2	1.54 109	0.26 40	0.15 15	0.10 30	0.17 44	0.48 131	0.00 1	1.87 99	0.97 136	0.22 49	0.41 93	1.12 107	0.82 143	0.08 77	4.07 122	3.86 174	1.31 145	1.19 159	7.54 141	0.72 117	4.00 141	4.87 158	0.03 63	0.29 114	0.14 51	2.16 121	2.37 48	2.45 125

CroCo_RVC	1.54 109	0.26 40	0.15 15	0.10 30	0.17 44	0.48 131	0.00 1	1.87 99	0.97 136	0.22 49	0.41 93	1.12 107	0.82 143	0.08 77	4.07 122	3.86 174	1.31 145	1.19 159	7.54 141	0.72 117	4.00 141	4.87 158	0.03 63	0.29 114	0.14 51	2.16 121	2.37 48	2.45 125

NaN_ROB	3.01 158	1.16 151	1.13 132	0.86 141	3.03 186	0.59 139	0.75 145	3.25 169	2.58 180	0.98 102	1.32 132	21.10 202	0.59 119	1.15 192	4.15 124	1.58 78	0.80 111	0.70 110	2.38 74	1.30 145	1.52 75	2.15 69	0.46 157	1.07 167	2.50 149	6.25 179	4.54 141	13.27 188

iRaft-Stereo_20w	4.18 178	1.14 149	8.05 219	7.32 199	1.81 173	3.33 185	1.55 163	3.45 174	1.28 153	3.63 191	7.12 202	3.54 143	1.33 167	0.11 96	4.16 125	4.85 192	0.93 121	0.61 101	9.28 164	1.22 141	5.08 170	5.56 177	0.43 153	0.53 148	3.85 172	8.64 197	11.20 202	12.91 187

PSMNet-ADL	3.15 160	0.80 118	1.49 155	1.54 158	1.63 165	0.88 149	0.30 129	2.50 131	1.91 172	4.43 206	8.13 211	4.06 149	6.80 190	0.07 69	4.23 126	5.16 200	1.83 162	0.91 138	11.85 184	1.86 169	4.02 144	4.02 132	0.70 175	0.51 145	1.61 126	4.33 154	8.01 190	1.36 101

TestStereo1	0.81 55	0.91 133	0.22 20	0.06 15	0.16 38	0.00 1	0.01 26	1.08 71	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.26 25	0.57 117	0.12 99	4.26 127	1.66 87	0.18 27	0.19 37	2.84 89	0.09 21	1.37 64	2.51 85	0.01 27	0.06 22	0.09 36	1.26 99	3.75 104	0.05 22

SA-5K	0.81 55	0.91 133	0.22 20	0.06 15	0.16 38	0.00 1	0.01 26	1.08 71	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.26 25	0.57 117	0.12 99	4.26 127	1.66 87	0.18 27	0.19 37	2.84 89	0.09 21	1.37 64	2.51 85	0.01 27	0.06 22	0.09 36	1.26 99	3.75 104	0.05 22

STTStereo	1.06 82	0.85 128	0.57 81	0.36 97	0.29 85	0.08 82	0.64 143	0.43 45	1.56 161	1.40 130	0.26 81	1.95 129	0.07 26	0.29 147	4.26 127	1.06 31	0.25 38	0.23 44	1.16 36	0.14 30	1.46 72	0.84 30	0.12 103	0.10 48	0.07 24	1.81 115	3.51 92	4.84 147

dd	0.93 73	0.46 77	0.32 34	1.70 162	0.04 12	0.21 118	0.11 107	0.46 49	0.06 18	0.11 40	0.01 42	1.91 127	0.06 24	0.16 109	4.29 130	0.96 25	0.81 113	0.34 65	5.67 126	0.37 73	0.58 24	0.68 26	0.15 108	0.26 95	0.07 24	0.09 33	3.26 80	1.96 114

BEATNet_4x	1.40 99	0.54 88	0.27 26	0.13 32	0.27 79	0.01 34	0.10 102	1.80 95	1.74 168	0.41 72	0.53 103	0.82 97	0.59 119	0.54 162	4.30 131	2.92 148	1.87 163	1.84 185	1.39 42	0.71 116	4.68 158	6.21 198	0.02 46	0.81 161	0.21 61	0.40 64	3.69 97	0.96 90

RGC	2.44 141	1.98 170	4.87 198	1.54 158	1.65 166	1.74 169	1.05 151	2.02 106	1.43 157	0.88 97	4.42 180	2.52 139	2.42 173	0.58 167	4.33 132	1.63 83	0.91 118	0.48 86	4.28 116	1.08 133	1.94 90	4.01 131	0.15 108	0.72 158	2.19 139	5.22 172	4.90 152	6.96 163

SGM-Forest	2.81 151	2.03 172	0.36 50	6.32 196	1.79 172	2.66 177	0.02 47	1.42 82	0.77 120	2.52 157	0.96 123	6.57 171	5.74 186	0.31 148	4.36 133	2.94 150	0.61 84	0.33 63	3.08 93	0.47 98	2.46 107	2.73 94	0.84 180	0.45 142	3.66 171	3.74 143	11.30 203	7.44 166
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous	2.21 133	0.21 28	0.12 13	0.08 26	0.25 70	0.14 103	0.00 1	3.06 160	1.34 154	1.47 133	0.01 42	1.31 115	1.20 162	0.16 109	4.37 134	5.51 207	2.59 175	1.75 180	12.10 185	2.04 175	5.82 179	5.62 179	0.09 92	1.05 164	1.45 124	1.75 114	4.59 144	1.60 108

iResNet_ROB	1.07 83	0.65 105	0.30 32	0.45 116	0.30 89	0.01 34	0.02 47	3.10 162	0.12 46	1.34 124	0.00 1	0.66 85	0.35 85	0.04 49	4.37 134	1.65 85	0.54 80	0.49 87	5.83 130	0.29 63	1.30 61	0.87 32	0.20 120	0.26 95	0.16 54	0.84 89	3.74 101	1.12 96

FC-DCNN	3.82 170	4.38 200	5.67 208	9.61 206	4.14 193	8.01 204	3.26 185	4.21 186	1.69 166	2.95 170	1.54 137	5.87 169	2.09 171	0.13 105	4.40 136	2.15 124	2.54 174	1.11 154	3.38 102	0.82 124	3.11 124	2.20 71	0.65 171	3.29 195	6.33 198	4.91 166	6.98 180	7.80 169

NCCL2	2.12 130	2.27 176	1.29 143	1.28 153	1.85 174	0.18 111	0.77 147	1.24 75	1.25 150	1.62 136	2.71 157	1.06 102	0.51 112	0.31 148	4.40 136	2.33 130	1.57 154	0.62 103	2.35 71	0.68 113	2.68 112	4.29 143	1.52 192	1.06 165	4.65 183	4.17 150	4.04 127	6.58 162

FADNet-RVC	1.64 119	0.31 55	0.64 98	0.33 80	1.19 151	0.01 34	2.53 179	0.57 56	0.22 74	1.03 104	0.32 89	6.04 170	0.29 78	0.32 150	4.47 138	1.90 109	0.62 86	0.78 120	6.45 136	1.80 165	1.85 88	2.02 64	0.19 118	0.52 147	1.78 131	1.74 113	3.10 69	3.15 130

SGM-ForestM	11.60 210	15.35 220	4.54 195	19.02 214	8.08 211	18.74 219	10.83 214	12.03 214	7.24 205	3.01 171	6.09 196	36.06 220	23.95 218	0.75 176	4.47 138	1.51 74	3.60 187	0.75 119	20.06 204	1.60 155	4.23 149	1.65 59	1.36 189	3.34 196	25.09 229	20.48 233	34.27 238	25.03 220

TESTraft	0.86 60	0.88 131	0.32 34	0.05 8	0.16 38	0.00 1	0.00 1	1.51 85	0.06 18	0.69 84	0.00 1	0.33 41	0.64 125	0.20 126	4.51 140	1.67 90	0.18 27	0.16 34	2.63 82	0.25 60	1.10 49	2.24 74	0.07 89	0.08 38	0.10 38	1.62 108	3.71 100	0.04 17

DDUNet	12.41 213	19.68 224	3.23 186	36.37 228	24.08 227	34.35 231	31.95 229	1.86 98	1.63 164	1.44 131	3.43 166	12.02 186	3.65 180	83.75 240	4.54 141	2.28 129	8.10 217	3.39 206	18.01 194	4.26 199	6.60 192	4.81 154	16.44 229	0.64 153	1.08 108	0.61 76	4.68 145	2.12 117

EKT-Stereo	2.55 144	0.72 113	1.73 164	0.49 118	0.32 96	0.51 134	1.72 166	3.38 173	1.00 138	1.96 148	2.80 158	1.33 116	0.76 138	0.10 93	4.55 142	5.93 212	1.26 143	3.18 204	8.70 153	2.73 186	6.75 194	5.86 184	0.10 96	0.26 95	3.99 173	1.81 115	5.40 162	1.62 109

SGM_RVC	10.08 202	10.50 215	3.60 191	16.68 211	8.80 213	14.87 213	7.11 203	9.19 208	6.25 201	4.06 200	7.33 204	24.89 206	18.29 212	0.57 164	4.57 143	1.98 117	3.30 184	1.17 158	20.75 205	2.20 179	4.80 162	2.23 73	2.29 196	3.65 199	17.68 223	13.31 217	33.30 235	28.67 225
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLGR_C	0.86 60	0.20 26	0.61 91	0.28 65	0.21 57	0.00 1	0.22 123	0.18 25	0.47 93	0.07 34	0.12 64	1.18 111	0.08 29	0.20 126	4.59 144	1.50 72	0.65 91	0.26 50	2.00 56	0.19 46	2.34 99	2.95 100	0.05 78	0.27 102	0.60 90	0.07 29	3.82 110	0.11 36

otaku	21.36 227	42.67 238	7.67 215	62.47 240	41.26 238	63.18 245	49.95 234	6.15 203	4.57 198	10.22 226	1.83 144	32.26 213	9.33 198	65.85 236	4.60 145	1.61 80	7.10 212	1.41 167	36.88 227	7.74 216	7.03 199	5.98 193	54.87 240	2.69 191	8.31 204	9.47 203	13.48 210	18.26 203

PA-Net	1.61 118	0.81 121	1.43 152	0.27 61	1.99 177	0.12 96	0.34 131	0.19 27	1.90 171	0.85 94	0.41 93	0.24 21	0.20 65	0.78 177	4.61 146	1.44 65	0.17 26	0.26 50	1.08 32	0.53 103	1.44 70	3.18 109	0.65 171	0.44 141	0.99 105	7.71 188	1.78 40	9.78 180
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Sa-1000	1.25 93	0.27 43	0.51 78	0.28 65	0.23 64	0.00 1	0.00 1	2.78 149	0.10 38	0.01 22	0.01 42	0.34 45	0.50 111	0.59 170	4.62 147	1.70 96	0.69 98	0.83 130	4.47 117	0.43 87	1.38 66	4.54 150	0.01 27	0.24 86	2.01 136	1.81 115	5.02 156	0.39 64

MLCV	2.45 142	0.61 99	0.81 114	2.48 175	1.21 152	0.95 153	0.50 139	3.57 179	0.61 110	3.75 194	4.26 178	5.13 159	3.34 177	0.06 64	4.63 148	1.78 101	1.32 148	0.86 132	10.05 171	1.09 134	2.30 95	3.92 125	0.29 135	2.16 185	1.87 132	3.06 132	4.01 125	1.40 102

DAS	4.09 175	0.94 136	1.15 135	1.82 166	1.27 155	1.15 159	1.11 156	3.48 175	4.23 192	3.34 179	6.52 198	12.55 188	5.36 183	0.05 54	4.66 149	4.57 183	4.02 194	2.27 193	9.63 168	5.33 207	5.93 181	5.39 170	0.52 160	4.30 205	4.09 174	5.06 168	7.48 184	4.17 139

SepStereo	4.09 175	0.94 136	1.15 135	1.82 166	1.27 155	1.15 159	1.11 156	3.48 175	4.23 192	3.34 179	6.52 198	12.55 188	5.36 183	0.05 54	4.66 149	4.57 183	4.02 194	2.27 193	9.63 168	5.33 207	5.93 181	5.39 170	0.52 160	4.30 205	4.09 174	5.06 168	7.48 184	4.17 139

CFNet_pseudo	0.86 60	0.52 85	0.57 81	0.44 114	0.52 123	0.05 75	0.02 47	0.60 58	0.10 38	0.93 98	0.12 64	0.71 90	0.30 80	0.51 161	4.66 149	1.68 92	0.33 51	0.32 61	2.61 80	0.34 68	0.96 42	1.53 53	0.55 165	0.13 61	0.49 81	0.50 73	2.17 46	1.63 110

ACRE	0.87 65	0.21 28	0.64 98	0.28 65	0.20 56	0.00 1	0.20 119	0.18 25	0.48 96	0.08 37	0.15 70	1.22 112	0.08 29	0.23 140	4.70 152	1.49 70	0.67 93	0.25 49	1.97 55	0.18 40	2.33 98	2.98 103	0.05 78	0.26 95	0.67 97	0.07 29	3.81 109	0.11 36

ACVNet-4b	26.61 234	42.01 236	11.61 225	69.47 251	47.43 242	69.50 253	76.65 251	10.80 212	9.82 214	15.00 239	1.59 138	58.27 244	9.88 201	93.43 248	4.75 153	1.87 105	13.94 227	5.15 216	32.30 220	13.54 229	7.25 205	5.67 181	58.95 245	4.34 207	12.13 215	9.30 200	15.06 213	18.72 204

RYNet	0.45 24	0.04 2	0.00 1	0.02 2	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.04 8	0.07 34	0.00 1	0.05 1	0.12 44	0.00 1	4.77 154	0.60 8	0.10 11	1.00 147	0.35 13	0.01 3	0.21 9	0.04 2	0.00 1	0.02 5	0.08 28	3.06 132	1.39 31	0.13 41

CIPLG	0.87 65	0.19 23	0.67 103	0.27 61	0.21 57	0.00 1	0.20 119	0.19 27	0.50 99	0.07 34	0.12 64	1.16 110	0.08 29	0.21 131	4.78 155	1.50 72	0.68 97	0.22 42	1.92 53	0.18 40	2.28 94	2.98 103	0.04 69	0.27 102	0.66 94	0.09 33	3.80 108	0.12 39

AMNet	6.77 192	3.87 197	2.62 181	4.00 187	5.86 202	6.75 197	3.31 186	2.51 132	2.47 177	3.44 186	6.68 200	9.34 179	2.05 170	7.44 220	4.79 156	9.81 236	13.48 226	7.65 229	7.95 149	7.83 217	11.47 227	7.62 215	2.74 200	4.18 202	5.52 192	8.25 194	13.24 207	17.97 201

CSAN	4.46 180	2.36 179	1.57 160	3.12 180	3.32 188	1.64 166	0.76 146	4.59 189	4.37 196	3.80 196	2.84 159	17.58 199	10.47 202	0.96 183	4.80 157	1.75 99	2.06 165	1.16 157	5.69 127	2.34 181	2.93 117	2.40 82	0.43 153	2.56 188	4.64 182	11.45 210	7.53 187	13.44 190

GEStereo_RVC	2.30 137	0.85 128	0.97 126	1.05 148	0.71 133	1.61 165	1.09 154	2.72 145	0.56 106	0.78 88	0.41 93	2.40 135	0.28 76	0.06 64	4.81 158	4.48 180	1.79 160	2.17 190	8.91 159	1.90 171	3.58 133	7.25 210	0.52 160	0.92 162	0.41 75	0.85 90	4.47 139	6.48 159

FADNet-RVC-Resample	1.60 117	0.67 108	0.97 126	0.50 119	0.64 128	0.18 111	1.05 151	1.27 77	0.83 125	0.96 101	0.97 124	5.23 163	0.42 97	1.02 184	4.81 158	1.68 92	1.05 131	1.96 187	3.78 111	1.06 132	1.52 75	2.28 75	0.21 122	1.35 173	0.55 85	3.16 135	2.13 45	2.92 129

RAFT + AFF	0.41 20	0.04 2	0.01 2	0.22 45	0.02 4	0.04 70	0.00 1	0.03 8	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.28 31	0.02 6	0.01 7	4.88 160	0.92 23	0.35 54	0.02 6	2.33 68	0.03 7	0.65 27	0.50 16	0.01 27	0.12 54	0.15 53	0.10 35	0.24 9	0.01 8

GES	1.43 100	0.28 45	0.41 63	0.57 123	0.37 107	0.27 123	0.07 92	2.06 111	0.93 134	1.20 117	0.58 108	0.39 53	0.23 71	0.02 20	4.91 161	2.49 133	0.91 118	0.66 107	9.59 167	1.37 147	2.97 119	2.53 88	0.16 111	0.41 135	0.20 59	0.17 47	2.57 51	2.20 120

dad	4.05 174	0.87 130	0.28 28	10.24 207	1.70 167	1.03 156	12.23 215	12.58 220	0.11 41	3.46 188	0.00 1	1.93 128	3.59 179	0.19 121	4.92 162	1.26 51	1.60 155	0.53 91	14.05 188	0.63 110	2.73 113	1.88 62	0.16 111	0.71 156	5.78 193	0.19 48	17.00 217	9.60 176

ETE_ROB	4.62 181	4.04 198	1.52 158	1.14 150	2.02 178	2.70 178	1.28 158	1.50 84	4.25 194	1.89 144	5.88 193	37.95 222	0.84 149	1.42 198	4.94 163	2.66 138	3.81 191	0.95 143	4.84 121	1.63 158	4.01 143	5.32 166	0.67 174	1.14 169	2.03 137	3.84 147	15.25 214	7.23 164

Ntro	22.77 230	41.10 235	9.75 223	63.11 242	42.85 239	62.03 243	56.57 237	8.43 206	6.55 203	12.02 232	2.06 146	33.43 216	6.53 189	75.01 238	4.99 164	1.38 62	7.98 216	2.25 192	37.75 228	9.51 223	6.94 198	6.04 195	55.49 241	3.02 192	10.71 211	14.77 221	13.49 211	21.09 209

MIPNet	1.49 105	0.69 109	0.74 108	0.32 79	0.51 118	0.00 1	0.03 63	1.79 94	0.38 87	2.13 153	0.97 124	0.31 37	0.76 138	0.22 138	5.02 165	1.92 111	1.31 145	0.86 132	3.68 110	1.25 143	1.21 55	4.62 151	0.03 63	0.50 144	1.90 134	4.87 164	3.90 116	0.30 54

MyStereo04	2.04 128	0.66 106	0.91 121	0.69 130	0.82 140	0.02 56	0.04 72	2.62 140	0.91 132	2.83 166	0.75 121	1.37 118	0.09 37	0.08 77	5.03 166	3.04 154	0.58 82	0.72 116	10.25 173	1.62 157	4.78 159	3.27 113	0.94 182	0.69 155	2.62 153	4.29 153	4.75 147	0.65 77

ADCP+	3.47 165	2.05 173	2.64 182	1.31 155	1.93 175	1.19 161	3.99 189	1.07 70	9.83 215	1.78 142	5.75 191	8.79 177	0.37 93	0.90 181	5.04 167	2.20 127	0.44 66	0.90 136	5.82 129	0.88 125	2.38 102	3.43 115	0.33 141	0.41 135	3.03 165	12.72 214	3.59 94	10.90 182

iinet-f	1.47 104	1.20 152	0.32 34	0.82 136	0.13 33	0.14 103	0.10 102	0.42 43	0.21 73	1.93 145	4.19 174	0.19 14	0.21 68	0.08 77	5.12 168	2.54 135	0.23 35	0.30 58	7.71 144	1.00 129	1.95 91	4.30 144	0.21 122	0.17 74	1.25 111	0.16 44	4.11 132	0.62 75

EAI-Stereo	2.70 149	0.83 125	2.70 183	0.89 142	1.47 163	0.83 147	1.46 161	3.07 161	1.18 147	0.21 48	3.82 172	3.19 141	0.72 134	0.09 85	5.24 169	4.82 191	0.83 115	0.91 138	9.83 170	1.25 143	4.49 154	5.29 163	0.39 148	0.80 160	1.87 132	3.19 136	7.10 183	6.43 158

GANet-ADL	2.26 134	0.51 81	1.82 169	0.99 147	0.99 144	1.45 163	0.29 128	2.00 105	1.01 139	3.12 174	3.40 165	1.38 119	0.33 83	0.03 35	5.34 170	3.89 176	2.23 168	0.79 121	7.70 143	1.85 168	3.10 123	4.63 152	0.18 117	0.43 140	1.38 121	3.47 141	4.81 148	3.97 138

UDG	12.63 214	20.60 226	3.50 190	36.40 229	28.77 230	31.44 226	39.49 233	2.59 138	1.77 170	2.37 155	6.03 194	11.55 185	3.79 182	74.28 237	5.35 171	2.47 132	8.42 218	2.92 201	18.81 200	4.63 202	7.35 206	4.85 157	12.22 225	1.18 170	1.15 109	2.47 128	4.49 140	2.18 119

ADCL	3.91 171	3.61 194	2.28 175	1.76 164	1.76 171	3.09 181	4.16 190	1.98 104	13.71 222	2.81 165	5.14 186	2.47 138	0.65 126	1.10 191	5.38 172	2.55 136	2.02 164	2.20 191	6.41 134	2.08 176	4.87 166	4.20 140	1.40 190	1.06 165	6.69 199	6.60 182	4.33 136	11.16 184

DeepPruner_ROB	1.57 113	0.37 63	0.71 106	0.50 119	0.55 124	0.37 125	1.60 165	1.74 90	0.84 126	1.37 127	2.40 149	0.49 63	0.51 112	0.10 93	5.38 172	2.16 125	1.10 136	1.08 152	2.28 67	0.40 76	4.83 163	3.42 114	0.66 173	0.34 127	0.57 87	5.04 167	3.07 67	0.53 72

pcwnet_v2	1.73 120	0.62 100	0.78 112	0.73 133	1.15 147	0.59 139	0.23 125	1.77 92	0.68 115	3.36 182	1.85 145	1.23 113	1.01 156	1.61 200	5.43 174	2.08 120	0.92 120	0.62 103	4.07 113	0.37 73	1.82 86	2.39 79	1.01 183	0.41 135	1.32 115	2.11 119	3.98 123	4.53 143

FADNet	1.92 127	0.44 71	0.60 87	0.54 121	1.05 145	0.00 1	2.95 183	0.78 63	0.38 87	0.81 91	0.61 113	2.40 135	0.47 107	0.65 171	5.57 175	1.73 97	0.69 98	1.08 152	8.93 160	1.61 156	2.36 100	2.52 87	0.09 92	0.36 130	2.54 151	3.77 146	3.43 87	5.46 151

PWCDC_ROB	2.82 152	0.49 79	0.17 17	0.38 103	0.79 139	0.03 63	0.10 102	1.16 73	8.93 212	0.14 44	2.49 155	0.55 74	31.02 230	0.57 164	5.58 176	3.32 164	1.73 159	0.91 138	2.53 75	0.88 125	2.92 116	7.18 208	0.15 108	0.53 148	0.55 85	0.69 79	1.43 33	0.88 83

MyStereo	2.28 135	0.73 115	2.44 179	0.70 131	0.85 142	0.09 85	0.03 63	2.37 122	0.49 97	3.34 179	3.07 163	1.58 124	0.12 44	0.07 69	5.59 177	2.77 141	0.47 69	0.66 107	10.41 175	1.64 159	4.67 156	4.12 137	0.83 179	0.75 159	3.49 170	4.89 165	4.90 152	0.59 74

ccs_rob	4.75 182	1.46 156	2.39 178	1.96 169	0.68 130	3.13 182	1.58 164	4.94 195	1.36 155	4.31 205	15.82 234	28.46 209	8.43 194	0.38 155	5.65 178	5.42 205	2.23 168	1.60 175	6.31 133	1.98 173	6.14 184	5.97 192	0.35 144	2.33 186	1.28 112	2.40 126	4.09 129	7.49 167

IPLG	1.12 88	0.36 60	0.65 102	0.29 72	0.23 64	0.00 1	0.05 77	2.30 118	0.29 82	0.39 68	0.29 84	0.27 28	0.72 134	0.24 141	5.68 179	1.79 102	1.05 131	0.84 131	2.78 86	0.41 81	0.98 44	4.31 145	0.02 46	0.25 91	0.46 80	1.49 105	3.86 114	0.11 36

SFCPSM	5.40 185	2.86 186	1.19 139	1.84 168	1.39 159	1.34 162	0.49 138	2.34 121	4.85 199	3.12 174	8.16 212	15.40 194	22.08 217	1.04 187	5.77 180	4.60 185	2.35 172	1.58 174	22.71 210	7.33 215	4.45 153	4.53 148	0.62 169	1.97 183	4.29 178	4.05 149	5.75 166	9.77 178

NOSS_ROB	2.78 150	3.78 196	0.39 59	2.02 170	1.58 164	2.36 176	0.00 1	2.66 143	1.54 160	3.63 191	1.79 143	2.55 140	3.51 178	0.83 180	5.82 181	5.57 208	2.69 176	1.83 184	2.63 82	0.91 127	4.62 155	4.13 138	0.42 152	2.58 189	2.29 141	4.46 155	7.67 188	2.88 128

NVstereo2D	0.83 57	0.43 69	0.07 7	0.23 50	0.36 105	0.41 127	0.08 95	1.61 88	0.59 109	0.84 93	1.11 129	0.36 48	0.21 68	0.07 69	5.88 182	2.16 125	0.62 86	0.45 82	1.50 45	0.19 46	1.20 54	0.94 36	0.02 46	0.32 121	1.30 114	0.24 53	0.95 23	0.24 50

DeepPrunerF	2.66 147	1.67 164	0.33 39	3.58 184	9.30 214	1.76 170	3.48 187	0.68 59	3.29 185	0.71 86	1.59 138	0.37 49	0.27 75	0.13 105	5.94 183	3.42 169	1.03 130	0.54 93	4.47 117	0.65 112	2.02 92	2.06 67	0.56 166	0.31 118	15.21 218	3.30 139	3.74 101	1.47 104

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 199	1.51 159	5.87 209	4.30 189	3.26 187	2.82 179	6.81 202	3.68 181	3.59 190	4.81 210	10.18 220	66.20 250	11.63 203	7.70 222	5.97 184	5.06 198	4.49 199	5.33 219	18.36 197	2.64 185	7.91 210	8.42 220	0.92 181	3.39 197	4.34 179	8.02 192	6.20 170	15.61 196

ADCRef	2.96 156	2.78 185	1.02 128	0.70 131	2.21 181	1.96 172	2.42 178	0.96 68	6.10 200	1.94 147	1.15 130	1.08 103	0.74 137	1.32 194	6.01 185	3.38 167	1.34 150	1.15 156	8.41 151	2.09 177	2.59 109	3.60 119	1.88 194	0.71 156	2.81 161	8.00 191	3.42 86	10.24 181

LALA_ROB	4.04 173	4.73 203	1.42 151	1.16 151	1.93 175	2.17 175	1.04 150	1.80 95	2.48 178	2.74 161	5.87 192	33.34 215	0.69 130	0.78 177	6.02 186	2.33 130	3.21 182	1.82 183	3.66 108	1.88 170	3.40 130	4.99 160	0.34 143	1.03 163	1.91 135	3.61 142	8.50 192	6.20 157

CBMV_ROB	6.09 190	2.65 182	2.29 176	8.35 203	5.74 201	5.08 191	2.76 181	5.03 196	2.35 176	3.78 195	4.70 181	21.22 203	13.56 207	0.09 85	6.04 187	3.70 172	2.84 177	1.39 166	11.35 180	8.80 222	4.92 167	3.11 108	0.43 153	2.10 184	7.06 202	10.12 207	12.96 206	11.93 186

FCDSN-DC	1.58 116	0.84 126	2.05 172	1.66 161	1.43 161	1.08 158	0.99 149	0.72 61	0.44 92	1.18 113	0.31 87	1.45 121	0.49 110	0.07 69	6.05 188	1.96 112	2.13 167	1.97 188	1.16 36	0.44 90	2.39 103	2.62 92	0.49 158	3.18 193	1.72 129	3.24 137	1.34 30	1.27 100
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IPLGR	1.73 120	0.63 104	0.67 103	0.35 95	0.40 111	0.00 1	0.03 63	1.41 81	0.26 78	2.36 154	2.42 151	0.33 41	0.80 142	0.17 115	6.12 189	1.87 105	1.22 142	1.28 162	5.37 125	1.72 162	2.44 105	4.20 140	0.02 46	0.56 151	2.66 155	4.85 163	3.82 110	0.77 80

FBW_ROB	7.98 197	9.24 213	5.57 206	20.21 216	8.25 212	12.08 210	8.09 209	4.92 194	1.58 163	3.30 178	5.15 187	13.88 191	3.03 176	7.45 221	6.23 190	1.49 70	2.89 178	0.79 121	33.18 222	1.93 172	5.24 173	4.40 146	9.43 222	8.29 226	4.88 187	7.69 187	4.88 151	21.40 210

MDST_ROB	10.13 203	16.70 222	3.04 185	29.06 221	9.34 215	20.66 220	5.02 197	5.90 201	1.98 174	3.16 176	2.70 156	11.22 184	28.15 224	0.18 119	6.30 191	1.37 61	1.21 141	0.34 65	7.74 146	1.01 130	4.67 156	3.95 130	1.92 195	1.94 182	26.55 231	19.78 231	37.02 240	22.50 215

LE_ROB	22.46 228	10.87 217	12.67 228	32.44 223	37.93 235	31.36 225	33.43 230	23.22 236	21.14 238	6.73 219	17.81 238	52.15 241	50.94 252	1.56 199	6.43 192	2.92 148	3.14 180	1.46 169	30.14 217	8.43 219	7.23 204	4.28 142	7.08 217	25.69 247	34.50 242	36.15 254	53.30 255	53.30 252

iResNet	4.14 177	0.84 126	0.71 106	2.34 174	2.59 183	4.58 190	1.07 153	4.67 190	1.21 149	3.72 193	3.61 169	12.28 187	16.06 209	0.03 35	6.64 193	3.14 158	2.35 172	1.89 186	16.43 191	2.53 183	3.76 139	2.90 98	0.17 115	3.88 201	1.66 128	4.23 151	5.19 158	3.23 132

pmcnn	8.05 198	2.96 187	2.25 174	6.23 194	5.03 197	6.98 198	4.33 192	4.70 191	2.02 175	4.19 202	9.20 218	19.11 201	20.39 216	0.73 175	7.05 194	6.73 219	6.29 208	4.51 214	22.54 209	4.66 203	9.62 219	5.08 162	4.46 212	4.23 203	5.99 194	5.22 172	17.26 218	25.55 222

CBMV	5.52 186	3.65 195	1.32 145	3.46 183	2.86 185	2.04 173	0.41 134	3.64 180	2.63 181	4.09 201	2.36 148	14.13 192	3.70 181	0.57 164	7.16 195	6.19 217	4.26 196	2.36 197	8.76 154	1.44 149	6.43 188	4.53 148	0.54 164	5.62 213	4.85 186	6.08 178	19.41 220	26.62 223
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RTSC	2.56 145	0.89 132	1.50 156	0.47 117	0.76 136	0.87 148	2.29 175	1.56 87	1.91 172	2.12 151	2.86 160	1.23 113	0.97 155	1.03 186	7.27 196	3.36 166	4.68 200	1.74 179	7.73 145	1.11 137	3.95 140	5.39 170	0.21 122	1.11 168	0.40 74	0.95 92	4.56 142	8.26 170

Anonymous3	3.16 161	0.55 89	0.79 113	0.09 28	1.10 146	0.50 133	0.03 63	3.52 177	1.26 151	1.12 109	0.84 122	10.62 182	1.31 166	0.36 153	7.37 197	6.90 221	3.59 185	3.15 203	10.88 179	2.20 179	6.83 197	9.50 226	0.31 138	0.37 132	1.43 122	3.45 140	5.32 160	1.91 112

ACVNet_1	26.74 235	42.56 237	14.81 232	66.86 247	48.56 244	65.11 250	82.56 256	15.95 226	8.17 209	11.16 229	5.65 190	32.31 214	25.19 220	93.82 249	7.38 198	2.02 118	15.91 229	6.16 226	34.50 224	10.98 226	8.17 214	6.10 196	59.12 246	5.79 215	19.06 225	9.75 205	9.37 194	15.02 194

edge stereo	11.35 208	6.83 210	10.52 224	14.06 209	12.00 220	16.55 216	12.81 216	12.42 218	7.44 206	6.06 216	15.12 231	38.81 224	17.75 211	1.25 193	7.59 199	7.29 225	5.73 207	3.11 202	25.18 215	4.53 201	6.71 193	8.01 218	4.16 210	3.71 200	8.94 206	7.65 186	13.41 209	28.72 226

RTS	5.53 187	1.46 156	0.94 122	0.90 143	1.73 169	4.08 188	4.63 194	2.53 134	3.41 187	2.79 163	1.70 141	8.18 174	1.27 164	0.72 173	7.83 200	4.87 193	7.37 214	2.34 195	18.33 195	2.92 188	4.78 159	5.88 186	1.04 184	1.31 171	6.74 200	22.88 238	6.66 177	22.00 212

RTSA	5.53 187	1.46 156	0.94 122	0.90 143	1.73 169	4.08 188	4.63 194	2.53 134	3.41 187	2.79 163	1.70 141	8.18 174	1.27 164	0.72 173	7.83 200	4.87 193	7.37 214	2.34 195	18.33 195	2.92 188	4.78 159	5.88 186	1.04 184	1.31 171	6.74 200	22.88 238	6.66 177	22.00 212

MANE	19.83 224	17.14 223	15.43 234	34.46 226	23.74 226	25.27 223	17.85 219	19.50 234	17.04 230	6.13 217	12.40 222	41.03 226	35.23 234	3.36 213	7.87 202	8.98 232	7.09 211	29.77 255	21.81 208	3.71 198	9.51 218	5.54 176	2.50 198	8.83 227	34.12 240	27.95 246	51.25 253	47.85 248

XQC	4.76 183	3.14 190	1.63 163	3.31 181	3.69 191	3.46 186	2.94 182	6.02 202	3.05 184	2.64 159	5.51 188	5.67 165	7.46 192	1.41 196	8.02 203	4.65 186	3.59 185	1.49 171	10.75 178	2.91 187	4.96 168	6.67 202	0.41 149	1.91 180	7.13 203	10.47 209	11.17 201	4.51 141

SANet	10.32 204	4.15 199	6.27 211	5.51 191	5.49 200	8.58 207	2.27 174	15.41 224	13.03 221	2.83 166	9.09 216	60.35 246	25.50 221	2.93 206	8.06 204	3.02 152	7.05 210	3.86 208	11.43 181	3.25 196	5.27 174	5.02 161	2.60 199	7.27 224	11.08 212	12.57 213	13.36 208	23.31 217

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 196	3.59 193	1.09 130	9.20 204	3.71 192	7.69 201	7.51 206	10.81 213	8.52 210	4.93 212	4.20 175	16.73 197	9.30 197	5.45 218	8.09 205	3.29 161	1.80 161	1.13 155	18.77 199	2.10 178	6.48 190	7.49 212	3.17 208	1.74 178	12.06 214	14.29 220	9.71 197	14.36 192

ADCPNet	6.67 191	1.97 169	3.86 193	2.75 177	6.19 206	3.07 180	7.60 207	5.21 198	8.03 208	3.82 197	7.92 207	5.17 162	13.78 208	2.98 207	8.10 206	6.12 216	4.35 197	2.04 189	18.50 198	4.74 204	7.04 200	7.43 211	2.98 203	1.91 180	8.96 207	14.04 219	7.02 182	14.47 193

STStereo	19.12 219	25.20 228	16.96 237	40.13 231	26.93 229	32.21 228	21.77 225	19.35 233	16.49 228	7.75 221	17.60 236	46.83 234	36.96 235	1.06 188	8.10 206	2.99 151	3.81 191	1.57 173	31.85 219	5.18 206	6.77 196	5.31 165	3.04 206	9.71 230	29.57 233	23.01 240	40.22 242	35.81 234

G-Net	10.87 206	4.96 204	9.71 222	3.77 185	4.24 194	7.37 200	2.01 170	10.08 211	15.80 226	4.95 213	15.59 232	48.52 236	9.05 196	0.58 167	8.11 208	8.67 231	5.49 204	4.42 212	23.80 212	15.66 232	8.01 212	8.23 219	3.06 207	5.14 212	6.15 196	13.92 218	22.56 222	23.75 218

SHD	4.34 179	1.02 141	2.50 180	1.71 163	1.33 158	1.46 164	2.01 170	4.90 193	4.30 195	2.63 158	4.99 185	4.39 154	9.41 199	0.58 167	8.20 209	4.81 190	4.43 198	2.44 198	13.01 187	2.95 192	5.61 178	6.88 205	0.30 136	3.26 194	4.11 176	5.16 171	3.88 115	10.98 183

AnyNet_C32	5.68 189	1.96 168	2.91 184	1.78 165	2.71 184	3.17 183	5.76 199	4.31 187	12.56 217	3.07 172	7.17 203	4.22 153	1.70 169	2.19 203	8.22 210	5.98 213	5.69 206	4.43 213	12.45 186	2.93 190	9.72 221	8.57 221	1.84 193	3.46 198	6.24 197	9.82 206	6.26 171	14.21 191

FADNet_RVC	3.95 172	2.06 174	1.30 144	3.33 182	3.36 189	0.99 154	2.06 172	2.30 118	1.39 156	1.72 137	4.72 182	9.29 178	5.82 188	1.76 201	8.23 211	3.12 157	2.98 179	4.27 210	16.83 192	3.30 197	4.99 169	5.51 174	0.63 170	1.39 175	1.45 124	3.14 134	4.86 150	5.92 155

PWC_ROB	7.15 194	1.85 166	5.57 206	0.85 140	1.17 150	1.95 171	4.77 196	2.56 137	17.27 232	3.83 198	7.66 206	4.97 157	39.20 237	0.81 179	8.35 212	4.96 197	6.51 209	4.27 210	15.99 190	4.39 200	7.48 207	7.59 214	0.53 163	4.79 210	2.74 157	2.63 130	7.01 181	23.26 216

ADCMid	6.83 193	4.46 201	4.95 201	2.16 173	4.31 195	5.71 194	7.29 204	8.83 207	12.78 219	3.11 173	8.10 210	9.83 180	9.65 200	2.84 204	8.51 213	5.42 205	4.68 200	2.83 200	18.87 202	3.22 195	7.09 202	7.70 216	5.37 214	2.33 186	5.12 190	8.71 198	5.21 159	15.24 195

HBP-ISP	3.70 169	3.49 192	4.13 194	4.77 190	2.41 182	3.60 187	0.12 109	4.11 185	1.26 151	3.39 184	4.22 177	4.64 156	0.54 116	1.76 201	8.63 214	8.11 229	1.56 153	1.34 164	2.61 80	1.51 152	5.14 172	6.84 204	0.56 166	1.55 177	2.53 150	5.06 168	10.57 199	5.37 150

ELAS_RVC	19.26 220	19.85 225	14.31 230	33.92 225	22.40 224	33.39 229	19.24 222	15.07 222	10.89 216	8.20 222	17.30 235	54.84 243	32.79 232	3.23 210	8.72 215	3.46 170	11.25 224	6.19 227	19.97 203	7.86 218	12.63 232	12.02 240	9.45 223	10.70 232	30.22 235	22.17 237	41.23 246	38.75 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	32.06 239	47.10 241	20.06 240	67.26 249	49.84 249	64.97 248	85.15 259	28.04 245	14.34 223	14.44 236	8.02 209	51.06 240	30.19 227	92.01 247	8.75 216	2.50 134	19.20 234	5.27 218	50.34 241	16.10 233	8.16 213	5.63 180	57.79 242	13.22 238	36.40 244	13.10 215	24.92 225	31.82 229

FAT-Stereo	7.20 195	2.13 175	8.68 221	7.00 198	11.87 219	5.95 195	3.19 184	7.26 204	3.52 189	5.84 214	13.06 223	18.26 200	8.49 195	1.41 196	8.81 217	6.34 218	3.65 188	4.07 209	15.49 189	6.21 210	6.75 194	6.94 206	0.74 176	4.80 211	2.92 162	7.26 185	7.50 186	16.30 197

PVD	12.14 212	5.88 206	8.51 220	7.70 201	6.65 208	10.05 208	6.16 201	21.11 235	19.74 235	3.44 186	8.69 214	16.07 195	27.50 223	2.86 205	8.93 218	7.52 228	11.20 223	6.11 225	24.24 213	6.83 213	11.08 223	11.21 237	1.11 187	5.71 214	15.30 219	21.90 236	17.71 219	34.49 233

ELAS	19.48 223	22.90 227	14.50 231	35.26 227	24.25 228	31.48 227	19.80 224	16.72 228	15.91 227	7.71 220	15.62 233	48.88 237	30.47 229	3.20 209	9.19 219	3.39 168	10.97 221	5.79 222	21.49 207	6.53 212	11.69 228	11.90 239	9.30 220	9.63 229	32.86 237	24.17 241	41.19 245	41.31 242
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	13.21 215	10.28 214	5.53 205	24.29 220	14.71 221	17.26 217	7.30 205	12.03 214	7.47 207	4.66 209	9.13 217	38.56 223	29.80 226	0.45 159	9.43 220	7.37 226	3.76 189	2.44 198	18.85 201	2.41 182	12.93 234	7.18 208	1.21 188	5.79 215	22.04 227	16.38 224	33.15 233	32.34 231
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
S-Stereo	9.11 200	1.88 167	3.41 188	7.93 202	7.92 210	12.47 211	19.24 222	5.20 197	6.26 202	6.18 218	20.72 243	29.27 210	7.13 191	0.65 171	9.55 221	7.50 227	3.80 190	5.87 223	17.77 193	6.30 211	6.21 185	7.52 213	12.23 226	6.88 220	2.77 159	6.68 183	6.74 179	18.03 202

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 207	10.59 216	6.33 212	17.49 212	6.29 207	7.85 203	10.69 213	18.03 230	23.43 239	11.13 228	4.86 184	14.66 193	5.81 187	9.65 225	9.78 222	5.91 211	3.18 181	5.17 217	39.06 229	7.03 214	7.92 211	9.81 228	7.04 215	7.22 223	14.77 217	8.85 199	6.40 173	17.43 199

STTRV1_RVC		2.31 178	1.06 129	5.61 193	1.39 159	5.42 193	2.59 180	3.68 181	3.77 191	4.47 208	4.40 179	16.44 196	20.14 215	1.02 184	9.83 223	3.26 160	18.06 233	0.81 128		11.45 228	18.05 245	6.27 199		4.23 203	6.12 195	7.90 190	11.99 204	28.90 227

DPSNet	14.25 216	3.23 191	1.83 170	7.63 200	7.22 209	10.44 209	4.19 191	5.68 200	8.64 211	4.20 204	3.75 170	72.37 255	26.68 222	4.43 216	10.42 224	10.25 238	10.56 220	8.02 230	58.50 252	8.44 220	11.36 225	8.93 223	16.95 230	10.34 231	18.62 224	15.80 223	14.33 212	21.91 211

DGSMNet	11.51 209	4.52 202	7.92 218	5.60 192	4.80 196	7.02 199	6.11 200	7.51 205	4.47 197	11.25 231	31.10 249	17.12 198	7.95 193	4.11 215	10.43 225	14.27 242	16.27 230	9.03 234	40.42 232	11.09 227	20.12 249	22.06 251	4.60 213	6.88 220	5.15 191	9.40 201	8.22 191	13.42 189

SAMSARA	19.29 221	2.55 181	5.07 202	4.09 188	3.44 190	3.26 184	4.38 193	15.32 223	9.58 213	4.44 207	5.63 189	8.73 176	24.82 219	3.30 212	10.45 226	6.81 220	5.49 204	3.46 207	21.26 206	4.77 205	17.96 244	24.74 257	0.82 178	4.77 209	80.12 263	91.25 263	77.91 263	76.45 263

ADCS	9.93 201	5.64 205	4.82 197	3.95 186	6.05 204	6.17 196	5.70 198	9.47 209	15.68 224	4.19 202	7.98 208	12.91 190	17.41 210	3.94 214	10.52 227	11.68 239	10.14 219	7.14 228	24.46 214	8.67 221	13.95 237	13.00 242	2.94 201	6.15 217	9.75 210	17.65 228	10.70 200	17.41 198

MFMNet_re	16.26 217	13.95 218	7.70 216	24.27 219	9.34 215	33.99 230	17.43 218	12.42 218	19.62 234	10.23 227	13.58 226	39.02 225	13.47 206	1.40 195	10.73 228	10.12 237	29.43 249	12.22 237	31.31 218	10.07 224	17.19 242	9.15 224	8.44 219	9.02 228	8.97 208	5.68 177	24.08 224	36.04 235

DispFullNet	26.27 233	39.81 234	17.89 238	52.75 233	38.74 236	45.03 234	55.21 236	13.74 221	12.89 220	13.75 235	9.88 219	43.75 230	32.46 231	86.51 241	11.01 229	13.68 241	29.48 250	16.23 248	51.78 244	14.64 230	13.87 236	10.46 231	14.59 228	6.22 218	8.62 205	8.03 193	16.08 215	32.10 230

RainbowNet	27.62 237	45.59 239	16.83 236	69.42 250	46.28 240	68.08 252	69.73 246	9.87 210	3.31 186	17.67 240	2.40 149	45.29 231	28.15 224	91.67 244	11.05 230	3.10 156	10.99 222	5.02 215	43.52 235	16.90 236	8.37 215	6.69 203	58.54 244	4.55 208	13.10 216	12.31 212	16.72 216	20.53 208

AnyNet_C01	12.12 211	6.13 208	5.39 203	6.24 195	6.03 203	5.20 192	9.20 210	12.30 217	16.87 229	5.85 215	9.03 215	26.16 207	18.91 213	4.53 217	11.14 231	12.98 240	16.27 230	15.82 246	34.24 223	10.36 225	16.44 241	13.34 244	7.06 216	6.93 222	11.61 213	9.46 202	9.77 198	19.91 207

MFN_U_SF_RVC	10.34 205	6.17 209	3.69 192	9.55 205	5.13 198	12.52 212	10.34 212	12.25 216	7.05 204	12.23 233	14.31 228	22.82 204	13.03 205	8.82 223	11.37 232	4.87 193	3.83 193	3.31 205	39.34 230	5.97 209	8.56 217	8.81 222	1.45 191	6.40 219	9.49 209	8.57 196	9.56 196	19.71 206

BEATNet-Init1	23.62 232	27.86 229	13.22 229	44.78 232	23.54 225	38.58 232	23.96 226	18.57 231	18.15 233	9.17 223	13.26 224	47.63 235	48.00 247	3.29 211	12.31 233	9.22 233	7.35 213	5.48 220	48.70 240	19.34 237	12.33 231	11.24 238	7.11 218	11.28 233	33.76 239	21.63 234	60.52 260	47.50 247

LVE	39.30 247	48.25 244	30.12 249	73.97 257	64.66 255	64.57 247	77.85 252	28.17 246	23.72 240	37.91 253	35.79 250	37.41 221	49.58 248	95.15 260	12.46 234	5.89 210	24.18 239	12.87 242	53.55 246	26.04 248	13.99 238	13.05 243	69.20 257	25.62 246	43.97 251	29.71 249	40.99 244	22.41 214

SGM+DAISY	20.91 226	16.10 221	12.43 227	22.81 218	21.80 223	24.45 222	18.63 221	17.89 229	12.77 218	18.42 241	19.55 241	30.39 212	40.48 238	11.67 227	12.56 235	15.10 244	25.73 242	12.69 240	34.93 225	21.56 241	26.12 253	22.15 252	21.16 231	12.73 236	17.44 222	13.30 216	33.35 236	28.26 224

Dean	42.92 250	51.28 248	31.30 250	76.75 258	64.32 254	79.06 262	83.43 258	42.61 250	43.67 247	35.18 252	22.58 245	60.75 247	56.83 257	94.89 257	13.15 236	4.20 178	27.88 246	12.35 238	63.72 255	28.96 251	9.62 219	7.74 217	59.21 247	22.07 244	48.58 254	35.91 253	53.04 254	29.88 228

SPS-STEREO	20.13 225	14.92 219	11.88 226	19.84 215	20.39 222	18.24 218	9.27 211	16.06 227	19.74 235	19.91 242	20.06 242	33.66 218	37.68 236	7.23 219	13.17 237	16.66 246	26.75 245	16.01 247	32.30 220	23.65 243	30.25 256	22.84 254	13.67 227	13.47 239	16.56 221	15.26 222	29.55 231	24.45 219
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	31.36 238	48.75 245	16.32 235	64.48 244	46.97 241	60.77 239	61.30 238	19.02 232	20.70 237	27.57 246	24.90 246	41.43 227	42.18 242	83.15 239	13.95 238	4.06 177	17.90 232	5.94 224	42.51 234	15.37 231	11.21 224	9.54 227	57.95 243	14.27 240	29.64 234	19.74 230	29.38 230	17.81 200

IMH-64-1	33.95 241	47.85 242	23.39 242	61.17 236	49.33 247	61.76 241	67.81 241	27.05 239	35.73 241	10.03 224	14.78 229	45.47 232	40.48 238	93.88 250	14.40 239	7.26 223	20.70 235	8.75 232	47.06 237	20.52 238	11.86 229	10.05 229	59.37 248	11.73 234	41.46 247	17.26 226	27.54 226	39.89 240

IMH-64	33.95 241	47.85 242	23.39 242	61.17 236	49.33 247	61.76 241	67.81 241	27.05 239	35.73 241	10.03 224	14.78 229	45.47 232	40.48 238	93.88 250	14.40 239	7.26 223	20.70 235	8.75 232	47.06 237	20.52 238	11.86 229	10.05 229	59.37 248	11.73 234	41.46 247	17.26 226	27.54 226	39.89 240

PWCK	38.25 245	63.47 254	23.98 245	73.60 256	41.23 237	60.98 240	51.31 235	54.00 255	35.86 243	26.51 245	39.23 253	62.00 249	46.09 244	26.43 231	14.46 241	9.53 235	30.80 251	12.71 241	83.96 261	28.46 250	23.42 251	13.60 245	47.98 238	30.51 251	34.48 241	27.91 245	31.53 232	38.61 238

IMH	35.14 243	49.00 246	23.80 244	61.52 238	49.14 246	63.04 244	67.99 243	27.86 243	38.05 245	11.18 230	14.22 227	49.01 238	53.30 255	93.93 252	14.60 242	7.08 222	21.66 237	9.65 235	47.64 239	22.22 242	11.39 226	9.32 225	59.41 250	12.98 237	40.95 246	19.12 229	29.12 229	41.73 243

JetBlue	32.19 240	30.24 230	35.83 255	39.74 230	34.14 232	43.67 233	35.54 231	29.41 248	45.70 251	14.86 238	8.65 213	79.62 260	19.51 214	25.38 230	15.92 243	16.55 245	38.70 255	25.92 254	35.72 226	25.05 246	29.56 255	23.18 255	32.21 233	26.78 248	30.47 236	28.96 247	48.44 251	49.33 249

MADNet+	19.30 222	7.92 211	15.32 233	17.51 213	11.42 218	8.09 205	18.41 220	28.03 244	17.21 231	12.46 234	12.08 221	33.63 217	30.37 228	9.62 224	18.64 244	14.89 243	25.78 243	10.10 236	40.05 231	16.50 234	17.34 243	12.76 241	9.48 224	18.60 242	35.02 243	20.22 232	21.19 221	38.41 237

TorneroNet	39.82 248	53.94 249	26.20 247	66.81 246	49.07 245	65.07 249	70.90 247	26.31 238	46.32 252	24.07 244	20.96 244	67.36 253	52.11 254	94.83 256	18.77 245	9.35 234	24.89 241	16.30 249	53.07 245	24.04 244	13.64 235	11.04 236	61.85 252	22.68 245	36.84 245	25.85 243	42.63 247	50.33 250

TorneroNet-64	38.80 246	50.14 247	23.16 241	63.45 243	47.59 243	63.57 246	68.85 244	27.44 242	44.99 249	21.03 243	13.47 225	69.75 254	56.51 256	94.74 254	18.85 246	8.54 230	26.03 244	15.59 245	53.93 248	25.94 247	12.81 233	10.53 232	61.35 251	21.98 243	33.37 238	26.73 244	33.93 237	53.30 252

WAO-8	44.25 251	56.07 251	34.81 253	70.40 253	61.11 251	71.92 256	71.92 248	43.60 251	48.93 254	32.20 249	26.30 247	67.35 251	49.97 249	91.99 245	26.69 247	19.01 252	29.42 247	13.46 243	51.63 242	37.17 254	16.32 239	10.83 234	44.60 236	27.68 249	53.45 258	35.23 251	47.57 249	55.24 255

Venus	44.25 251	56.07 251	34.81 253	70.38 252	61.11 251	71.92 256	71.92 248	43.60 251	48.93 254	32.20 249	26.30 247	67.35 251	49.97 249	91.99 245	26.69 247	19.01 252	29.42 247	13.46 243	51.63 242	37.17 254	16.32 239	10.83 234	44.60 236	27.68 249	53.45 258	35.23 251	47.57 249	55.24 255

WAO-6	36.54 244	46.81 240	19.38 239	60.03 235	52.14 250	58.04 236	63.77 239	27.20 241	42.09 246	33.11 251	17.67 237	42.19 229	50.09 251	89.85 242	29.06 249	18.00 249	22.89 238	12.66 239	41.03 233	25.00 245	19.25 246	17.73 246	34.12 234	17.43 241	42.37 249	25.35 242	36.73 239	42.55 244

UNDER WATER-64	53.24 256	62.47 253	43.72 258	79.20 260	70.94 259	76.00 260	87.61 262	65.70 260	45.62 250	52.26 259	61.76 259	72.47 256	58.44 259	94.91 259	30.75 250	17.95 248	34.62 254	25.80 253	53.84 247	26.41 249	19.77 248	21.35 250	75.52 261	44.10 256	50.84 256	55.27 259	40.93 243	69.21 261

WAO-7	27.19 236	31.49 231	25.61 246	33.41 224	34.55 234	21.90 221	27.96 227	47.14 254	47.22 253	29.27 247	38.50 252	41.69 228	40.59 241	12.37 228	31.37 251	17.44 247	15.34 228	8.53 231	46.18 236	20.63 240	9.79 222	10.78 233	3.30 209	33.50 252	22.38 228	21.79 235	23.87 223	37.39 236

LRCNet_RVC	60.25 259	73.90 262	44.96 259	94.13 262	95.20 264	91.02 263	85.32 260	54.56 256	36.51 244	98.66 263	73.01 261	91.80 265	67.46 262	96.60 263	33.95 252	18.60 250	69.32 262	51.86 261	94.53 262	64.28 262	31.29 257	22.24 253	94.67 262	54.29 261	19.85 226	10.16 208	33.16 234	25.34 221

UNDER WATER	52.38 254	65.77 257	42.25 256	77.68 259	67.77 257	74.59 259	85.69 261	61.52 259	50.72 256	41.81 255	48.33 254	74.09 257	57.87 258	94.82 255	34.80 253	18.86 251	33.89 252	24.15 251	57.03 250	29.54 252	19.73 247	18.75 247	69.48 258	49.19 260	52.93 257	49.45 257	44.09 248	69.45 262

SPstereo	42.72 249	33.54 233	31.83 251	31.00 222	34.43 233	30.75 224	28.20 228	59.10 257	44.02 248	29.97 248	59.48 257	49.02 239	63.04 260	44.63 233	40.17 254	54.80 259	47.68 258	33.56 257	57.43 251	41.63 257	43.54 259	37.71 259	27.86 232	44.58 257	42.50 250	39.59 255	57.37 257	45.91 245

HanzoNet	60.55 260	68.65 258	42.85 257	71.08 255	71.43 260	71.96 258	79.15 255	59.75 258	75.19 261	45.14 257	74.83 262	74.50 259	63.75 261	96.51 262	43.02 255	39.58 256	52.48 259	47.20 260	75.57 259	51.40 259	44.83 260	44.21 260	72.81 259	39.33 254	54.31 260	50.20 258	60.45 259	64.70 260

notaker	49.83 253	63.78 255	33.18 252	70.81 254	66.40 256	70.73 255	78.98 254	45.33 253	64.15 258	43.75 256	59.49 258	60.26 245	51.62 253	93.99 253	46.45 256	31.86 254	34.38 253	24.64 252	65.77 257	41.22 256	24.40 252	24.26 256	68.58 256	39.92 255	26.43 230	29.62 248	38.96 241	46.51 246

ktn	52.79 255	63.82 256	30.11 248	66.93 248	72.48 261	66.28 251	78.41 253	39.02 249	71.70 260	45.89 258	67.47 260	52.57 242	45.22 243	95.33 261	48.59 257	35.19 255	41.05 257	31.49 256	60.62 253	36.06 253	32.70 258	35.82 258	63.06 253	38.69 253	45.38 253	41.08 256	57.93 258	62.41 258

DPSimNet_ROB	58.77 258	55.98 250	59.21 261	62.88 241	73.92 262	60.20 238	64.84 240	28.34 247	91.63 263	80.59 261	52.65 255	74.49 258	47.24 246	90.64 243	55.91 258	45.99 258	54.62 260	42.30 259	68.03 258	59.25 261	51.18 261	59.54 261	44.54 235	45.19 258	44.85 252	61.56 260	56.15 256	55.05 254

KSHMR	56.45 257	73.76 261	53.18 260	81.77 261	70.47 258	77.94 261	83.01 257	67.07 262	54.37 257	56.94 260	54.51 256	61.36 248	46.54 245	94.90 258	59.43 259	44.62 257	39.11 256	36.00 258	64.69 256	47.55 258	28.73 254	19.90 249	65.78 255	55.97 262	49.71 255	33.30 250	50.13 252	53.27 251

JetRed	62.68 261	71.30 259	68.71 262	66.70 245	63.10 253	69.94 254	74.63 250	66.20 261	66.87 259	41.55 254	36.99 251	80.77 262	12.41 204	62.44 235	66.90 260	66.45 260	65.00 261	75.57 264	62.84 254	53.56 260	77.95 262	72.78 262	73.29 260	48.99 259	55.75 261	62.99 261	66.04 261	62.58 259

LSM0	22.48 229	6.09 207	4.65 196	14.89 210	10.39 217	16.43 215	13.29 217	23.38 237	15.69 225	14.75 237	18.69 240	35.79 219	33.70 233	0.93 182	73.52 261	85.94 261	13.36 225	5.62 221	55.67 249	16.83 235	21.95 250	18.82 248	4.28 211	8.01 225	16.44 220	16.43 225	28.65 228	32.66 232

MADNet++	76.54 262	72.15 260	83.11 264	61.53 239	81.21 263	58.42 237	69.47 245	68.24 263	78.58 262	85.63 262	92.37 263	80.60 261	85.04 263	36.71 232	81.19 262	89.82 262	88.15 263	69.64 262	82.54 260	91.39 263	92.32 263	93.48 264	65.75 254	90.26 264	59.09 262	74.29 262	74.25 262	61.32 257

PML	96.14 263	100.00 267	82.26 263	100.00 264	100.00 266	100.00 267	99.16 266	100.00 268	98.98 265	100.00 266	95.95 264	99.91 269	100.00 268	98.52 264	94.87 263	92.63 263	90.73 264	73.63 263	100.00 266	98.25 265	92.56 264	85.93 263	97.80 263	98.67 266	96.15 267	99.98 267	100.00 267	99.92 267

DLNR_Zeroshot_test	22.90 231	78.82 263	7.01 213	99.97 263	0.31 91	0.15 107	98.85 263	3.30 172	0.54 101	3.17 177	2.43 152	5.81 167	0.93 154	21.74 229	96.26 264	100.00 267	24.75 240	22.56 250	22.80 211	1.79 164	8.42 216	6.44 200	0.04 69	0.30 117	2.39 145	4.03 148	2.05 43	3.31 133

MEDIAN_ROB	97.56 265	99.08 264	98.39 265	100.00 264	99.99 265	100.00 267	100.00 267	99.49 266	98.31 264	100.00 266	99.95 267	97.97 266	96.05 264	99.97 265	99.41 265	98.43 264	98.53 265	98.66 265	99.88 265	97.95 264	93.38 265	96.45 266	100.00 265	97.23 265	86.96 264	92.33 264	89.80 264	95.90 265

HaxPig	98.97 267	100.00 267	98.94 266	100.00 264	100.00 266	99.99 266	100.00 267	99.99 267	99.97 266	100.00 266	99.99 268	100.00 270	99.95 267	100.00 266	99.56 266	99.43 265	99.97 268	99.57 266	100.00 266	100.00 268	97.25 266	96.32 265	99.99 264	99.98 267	89.17 265	99.51 266	94.19 265	98.51 266

AVERAGE_ROB	98.95 266	100.00 267	99.79 267	100.00 264	100.00 266	100.00 267	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 266	100.00 269	100.00 270	100.00 268	100.00 266	99.77 267	99.85 266	100.00 269	100.00 269	100.00 266	100.00 268	98.12 267	99.51 267	100.00 265	100.00 268	93.43 266	93.75 265	94.35 266	93.16 264

DPSMNet_ROB	99.53 269	99.78 266	100.00 268	100.00 264	100.00 266	100.00 267	100.00 267	99.17 264	100.00 267	99.31 264	99.63 265	91.42 264	99.14 266	100.00 266	99.94 268	100.00 267	99.82 266	99.99 267	99.62 264	99.99 266	99.79 268	99.66 268	100.00 265	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

DGTPSM_ROB	99.52 268	99.77 265	100.00 268	100.00 264	100.00 266	100.00 267	100.00 267	99.17 264	100.00 267	99.31 264	99.64 266	91.36 263	99.13 265	100.00 266	99.94 268	100.00 267	99.82 266	99.99 267	99.53 263	99.99 266	99.80 269	99.66 268	100.00 265	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

MyStereo03	100.00 272	100.00 267	100.00 268	100.00 264	100.00 266	100.00 267	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 266	100.00 269	100.00 270	100.00 268	100.00 266	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 266	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 265	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

MyStereo02	96.30 264	100.00 267	100.00 268	100.00 264	0.00 1	100.00 267	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 266	100.00 269	100.00 270	100.00 268	100.00 266	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 266	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 265	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

CasAABBNet	100.00 272	100.00 267	100.00 268	100.00 264	100.00 266	100.00 267	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 266	100.00 269	100.00 270	100.00 268	100.00 266	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 266	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 265	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

DPSM_ROB	99.92 270	100.00 267	100.00 268	100.00 264	100.00 266	98.97 264	98.99 264	100.00 268	100.00 267	100.00 266	100.00 269	99.90 267	100.00 268	100.00 266	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 266	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 265	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

DPSM	99.92 270	100.00 267	100.00 268	100.00 264	100.00 266	98.97 264	98.99 264	100.00 268	100.00 267	100.00 266	100.00 269	99.90 267	100.00 268	100.00 266	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 266	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 265	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 268

ASD4																								86.17 263

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