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 8	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 60	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 12	0.39 63

ProNet	0.06 1	0.03 1	0.08 10	0.01 1	0.00 1	0.12 95	0.27 126	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.05 53	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 15	0.61 90	0.42 110	0.06 18	0.06 78	0.01 26	1.53 86	0.05 14	0.08 37	0.04 52	0.62 81	0.04 16	0.03 34	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 15	0.08 28

GANet	0.29 15	0.56 90	0.39 58	0.27 60	0.11 30	0.88 148	0.14 113	0.27 35	0.06 18	0.02 27	0.28 81	1.85 125	0.04 16	0.03 34	0.62 5	0.39 4	0.37 60	0.14 32	0.24 10	0.01 3	0.20 8	0.05 3	0.06 84	0.02 5	0.06 22	0.01 8	0.48 14	0.16 45

RAFT	0.18 5	0.04 2	0.33 39	0.02 2	0.00 1	0.12 95	0.12 108	0.94 66	0.01 1	0.70 84	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 52	0.14 5	0.50 16	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.27 10	0.00 1

delet	0.19 8	0.07 6	0.25 23	0.06 15	0.04 12	0.02 55	0.02 46	0.01 2	0.04 8	0.34 60	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 31	0.02 11

AANet_RVC	0.25 11	0.05 5	0.29 31	0.06 15	0.19 49	0.00 1	0.23 124	0.03 8	0.17 61	0.35 64	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 37	0.10 2	0.25 10	0.03 62	0.05 17	0.02 8	0.06 25	1.15 25	0.89 85

AASNet	0.18 5	0.44 70	0.26 25	0.08 26	0.08 23	0.00 1	0.08 94	0.03 8	0.05 14	0.26 53	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 36	0.24 10	0.64 24	0.00 1	0.03 9	0.00 1	0.01 8	0.38 13	0.03 13

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	4.77 153	0.60 8	0.10 11	1.00 146	0.35 13	0.01 3	0.21 9	0.04 2	0.00 1	0.02 5	0.08 28	3.06 131	1.39 30	0.13 41

MMNet	0.30 16	0.21 27	0.07 7	0.05 8	0.05 15	0.00 1	0.06 86	0.01 2	0.03 4	0.22 48	0.00 1	0.19 14	0.01 3	0.05 53	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 68	0.08 37	0.03 12	0.04 23	2.84 58	0.02 11

CFNet	0.57 33	0.46 76	0.64 97	0.43 111	0.34 102	0.04 69	0.00 1	0.58 57	0.09 35	0.66 82	0.05 55	0.64 82	0.07 26	0.05 53	2.25 36	0.65 11	0.35 53	0.06 12	0.73 23	0.34 67	0.85 38	0.73 27	0.00 1	0.08 37	0.45 78	0.16 44	3.22 78	1.51 104

HCRNet	0.41 20	0.36 59	0.34 43	0.30 74	0.12 32	0.00 1	0.05 76	0.02 5	0.02 3	1.46 131	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 45	0.01 3	0.01 5	0.01 8	3.21 77	0.03 13

CC-Net-ROB	5.26 183	8.36 211	1.81 167	22.68 216	6.07 204	15.19 213	7.74 207	0.45 48	0.84 125	1.53 134	0.00 1	23.78 204	3.00 174	3.15 207	2.92 70	0.74 13	2.29 169	1.51 171	11.50 181	0.48 98	1.21 55	1.47 49	9.41 220	0.22 83	2.30 141	2.51 128	2.25 46	8.72 171

StereoVision	0.11 3	0.10 11	0.02 3	0.04 6	0.03 7	0.00 1	0.02 46	0.04 13	0.03 4	0.03 30	0.00 1	0.17 10	0.02 6	0.03 34	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

AEACV	0.25 11	0.71 111	0.36 49	0.04 6	0.03 7	0.10 87	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 62	0.63 26	0.50 16	0.12 102	0.04 14	0.01 5	0.21 50	0.29 11	0.00 1

PS-NSSS	1.54 108	3.12 188	0.33 39	3.03 177	0.83 140	1.73 167	0.70 143	0.39 42	0.15 54	0.39 67	0.00 1	11.06 182	1.04 157	0.41 157	2.13 32	0.79 15	0.47 68	0.26 50	4.17 113	0.14 29	0.90 40	0.37 14	2.44 196	0.06 22	0.99 104	0.74 84	3.17 74	1.82 110

anonymousdsp	0.27 13	0.09 9	0.36 49	0.24 53	0.05 15	0.09 84	0.00 1	0.03 8	0.05 14	0.00 1	0.28 81	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 39	0.42 17	1.05 40	0.02 45	0.05 17	0.01 5	0.01 8	1.54 35	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.22 10	0.19 22	0.35 46	0.22 44	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 34	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

TestStereo	0.55 29	0.62 99	0.47 71	0.22 44	0.09 26	0.00 1	0.01 26	1.90 102	0.22 73	0.30 57	0.00 1	0.28 31	0.08 29	0.01 7	1.58 21	0.87 18	0.34 51	0.19 37	2.65 83	0.08 18	1.43 68	0.55 20	0.02 45	0.07 27	0.10 38	0.42 66	2.09 43	0.13 41

DMCA	0.27 13	0.37 62	0.20 18	0.17 36	0.09 26	0.02 55	0.01 26	0.02 5	0.04 8	0.59 79	0.00 1	0.34 45	0.05 22	0.01 7	1.81 25	0.88 20	0.31 47	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 26	0.15 43

GMStereo	0.44 22	0.93 134	0.07 7	0.25 55	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 78	0.08 18	1.17 53	0.33 12	0.00 1	0.05 17	0.08 28	0.02 19	2.57 50	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
NLCA_NET_v2_RVC	0.99 76	0.82 121	0.34 43	0.18 37	0.43 113	0.03 62	1.10 154	1.20 74	2.50 178	2.06 149	0.11 63	0.69 88	0.07 26	0.54 161	3.65 112	0.91 22	0.19 30	0.22 42	1.65 49	0.15 33	0.73 31	0.92 35	0.08 89	0.18 75	0.11 42	3.29 137	2.58 52	2.09 115
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT + AFF	0.41 20	0.04 2	0.01 2	0.22 44	0.02 4	0.04 69	0.00 1	0.03 8	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.28 31	0.02 6	0.01 7	4.88 159	0.92 23	0.35 53	0.02 6	2.33 67	0.03 7	0.65 27	0.50 16	0.01 27	0.12 53	0.15 53	0.10 35	0.24 8	0.01 8

UPFNet	0.44 22	0.29 47	0.59 84	0.21 40	0.26 76	0.01 34	0.02 46	0.08 20	0.08 29	0.39 67	0.00 1	0.27 28	0.03 11	0.24 140	3.08 79	0.92 23	0.14 18	0.12 24	0.57 18	0.31 65	0.36 15	0.39 15	0.01 27	0.12 53	0.02 8	0.01 8	3.44 87	0.05 22

dd	0.93 72	0.46 76	0.32 34	1.70 161	0.04 12	0.21 117	0.11 106	0.46 49	0.06 18	0.11 40	0.01 42	1.91 126	0.06 24	0.16 108	4.29 129	0.96 25	0.81 112	0.34 65	5.67 125	0.37 72	0.58 24	0.68 26	0.15 107	0.26 94	0.07 24	0.09 33	3.26 79	1.96 113

AF-Net	1.11 85	0.51 80	0.87 117	0.34 85	0.78 136	0.89 150	1.87 167	2.40 122	1.15 144	0.48 73	0.68 115	3.66 143	0.16 58	0.27 144	2.44 48	0.98 26	0.35 53	0.01 3	1.60 46	0.40 75	0.50 19	2.58 90	0.05 77	0.08 37	0.66 93	0.45 68	3.47 88	2.34 121

Nwc_Net	1.11 85	0.51 80	0.87 117	0.34 85	0.78 136	0.89 150	1.87 167	2.40 122	1.15 144	0.48 73	0.68 115	3.66 143	0.16 58	0.27 144	2.44 48	0.98 26	0.35 53	0.01 3	1.60 46	0.40 75	0.50 19	2.58 90	0.05 77	0.08 37	0.66 93	0.45 68	3.47 88	2.34 121

CroCo-Stereo Lap2	0.14 4	0.09 9	0.03 5	0.05 8	0.05 15	0.00 1	0.00 1	0.03 8	0.05 14	0.24 52	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

HITNet	0.59 35	0.16 20	0.10 11	0.06 15	0.07 20	0.01 34	0.02 46	1.76 91	0.82 123	0.11 40	0.00 1	0.68 86	0.28 75	0.11 95	2.51 54	1.02 29	0.25 38	0.13 29	0.63 20	0.24 55	1.43 68	1.56 57	0.01 27	0.12 53	0.02 8	0.16 44	3.32 81	0.42 66
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
ADLNet	0.67 45	0.96 138	0.10 11	0.21 40	0.23 63	0.08 81	0.01 26	1.26 76	0.09 35	0.32 58	0.06 56	2.28 133	0.08 29	0.18 118	3.28 94	1.03 30	0.35 53	0.11 22	0.54 17	0.18 39	0.54 22	1.10 42	0.00 1	0.03 9	0.88 101	0.68 78	3.16 73	0.28 52

STTStereo	1.06 81	0.85 127	0.57 80	0.36 96	0.29 84	0.08 81	0.64 142	0.43 45	1.56 160	1.40 129	0.26 80	1.95 128	0.07 26	0.29 146	4.26 126	1.06 31	0.25 38	0.23 44	1.16 36	0.14 29	1.46 72	0.84 30	0.12 102	0.10 47	0.07 24	1.81 115	3.51 91	4.84 146

CroCo-Stereo	0.18 5	0.07 6	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
RP	1.29 96	1.06 145	2.32 176	0.84 136	1.16 147	0.39 125	1.53 161	1.89 100	1.68 164	0.29 56	2.21 146	2.25 132	0.13 46	0.40 155	3.31 97	1.07 32	0.61 83	0.05 10	1.61 48	0.40 75	0.65 27	3.05 106	0.11 100	0.29 113	0.29 63	0.92 91	4.24 133	2.04 114

IER	0.59 35	0.45 73	0.27 26	0.30 74	0.16 38	0.00 1	0.01 26	0.42 43	0.11 41	1.09 107	0.07 59	1.35 116	0.04 16	0.20 125	3.17 83	1.08 34	0.20 31	0.13 29	0.73 23	0.40 75	0.51 21	0.64 24	0.21 121	0.07 27	0.08 28	1.01 96	2.92 60	0.28 52

RAFT_CTSACE	0.59 35	0.80 117	0.45 69	0.25 55	0.07 20	0.14 102	0.00 1	2.03 106	0.06 18	0.00 1	0.12 64	0.44 55	0.46 103	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 62	0.00 1	3.77 106	0.04 17

HSM	0.97 74	0.30 50	0.87 117	0.54 120	0.46 114	0.00 1	0.01 26	2.93 154	0.30 82	0.13 43	0.56 104	0.65 83	0.13 46	0.05 53	2.97 73	1.08 34	0.66 91	0.17 35	3.26 98	0.35 69	1.78 84	2.03 65	0.04 68	0.33 124	0.38 70	0.81 86	4.16 132	1.10 94

DMCA-RVC	0.65 43	0.42 67	0.43 64	0.31 76	0.58 124	0.15 106	0.44 134	0.29 37	1.57 161	1.31 121	0.35 89	0.55 73	0.13 46	0.11 95	2.54 55	1.10 37	0.51 74	0.46 82	0.84 27	0.36 71	0.76 33	0.83 29	0.19 117	0.14 63	0.11 42	0.06 25	2.59 53	0.52 69

DLCB_ROB	0.92 70	0.72 112	0.64 97	0.43 111	0.42 112	0.14 102	0.18 117	0.43 45	0.28 79	0.85 93	0.53 102	1.12 106	0.72 133	0.07 68	2.16 34	1.12 38	0.88 116	0.26 50	0.69 22	0.20 50	1.35 63	1.53 53	0.49 157	0.28 111	4.11 175	2.41 126	2.04 41	0.78 80

test_5	0.54 28	0.60 96	0.22 20	0.02 2	0.02 4	0.11 89	0.01 26	2.77 147	0.04 8	0.00 1	1.10 127	0.44 55	0.45 98	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 63	0.01 8

NCC-stereo	1.86 122	1.63 161	1.33 145	0.95 144	1.22 152	0.80 143	2.29 174	2.62 139	2.93 181	0.34 60	2.87 160	2.16 129	1.17 159	0.21 130	3.63 108	1.13 39	0.63 88	0.96 143	2.79 86	0.75 118	0.98 44	2.96 100	0.36 144	0.32 120	2.31 142	4.50 155	3.69 96	4.78 143

Abc-Net	1.86 122	1.63 161	1.33 145	0.95 144	1.22 152	0.80 143	2.29 174	2.62 139	2.93 181	0.34 60	2.87 160	2.16 129	1.17 159	0.21 130	3.63 108	1.13 39	0.63 88	0.96 143	2.79 86	0.75 118	0.98 44	2.96 100	0.36 144	0.32 120	2.31 142	4.50 155	3.69 96	4.78 143
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoIM	0.33 17	0.21 27	0.36 49	0.06 15	0.13 33	0.01 34	0.03 62	0.06 16	0.06 18	1.25 118	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 39	0.10 23	0.71 29	0.90 34	0.00 1	0.07 27	0.17 55	0.15 42	0.13 6	0.04 17

MIM_Stereo	0.55 29	0.13 13	0.43 64	0.34 85	0.22 61	0.11 89	0.02 46	2.05 107	0.07 23	0.00 1	0.01 42	0.23 20	0.09 37	0.03 34	2.07 31	1.15 42	0.15 20	0.39 72	2.56 76	0.27 61	1.24 60	0.94 36	0.06 84	0.13 60	0.18 56	0.19 48	1.72 38	0.17 46

psm_up	1.01 78	0.60 96	0.96 123	0.38 102	0.75 134	0.01 34	0.03 62	2.33 119	1.18 146	0.78 87	0.00 1	0.94 98	0.09 37	0.45 158	2.41 46	1.18 44	0.62 85	0.44 80	3.67 108	0.32 66	1.14 51	0.85 31	0.00 1	0.58 151	1.06 106	1.42 104	3.75 103	1.44 102

UCFNet_RVC	1.13 88	2.65 181	0.57 80	0.57 122	0.74 133	0.19 114	0.01 26	0.28 36	0.22 73	0.95 98	0.39 91	2.41 136	0.89 150	0.06 63	2.99 77	1.18 44	0.50 71	0.49 86	2.19 58	0.44 89	1.50 73	1.54 56	1.06 185	0.19 78	1.43 121	1.73 112	1.86 40	3.39 135

CFNet_RVC	0.86 59	0.59 94	0.74 107	0.33 79	0.32 95	0.11 89	0.02 46	0.11 22	0.17 61	0.87 95	0.74 119	0.57 79	0.16 58	0.08 76	3.11 80	1.19 46	0.50 71	0.34 65	1.28 40	0.15 33	1.68 82	1.48 51	0.02 45	0.25 90	0.86 100	1.89 118	3.64 95	2.13 117

FINET	0.37 19	0.14 14	0.45 69	0.18 37	0.08 23	0.02 55	0.01 26	0.34 38	0.17 61	0.01 22	0.30 85	0.56 76	0.19 63	0.02 20	2.46 51	1.20 47	0.26 42	0.09 17	1.10 33	0.14 29	0.72 30	0.31 11	0.04 68	0.14 63	0.03 12	0.10 35	0.84 21	0.05 22

raft+_RVC	0.49 27	0.38 65	0.37 54	0.34 85	0.21 56	0.03 62	0.04 71	2.29 116	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 45	0.09 17	2.37 72	0.24 55	0.77 34	1.09 41	0.00 1	0.06 22	0.07 24	0.12 37	0.57 16	0.36 61

AFF-stereo	0.55 29	0.29 47	0.41 62	0.33 79	0.09 26	0.03 62	0.00 1	0.38 41	0.10 38	1.17 111	0.01 42	0.32 38	0.06 24	0.00 1	1.52 18	1.24 48	0.15 20	0.59 98	3.40 102	0.07 15	0.54 22	0.60 22	0.00 1	0.07 27	0.13 47	0.06 25	3.05 65	0.10 34

UDGNet	2.51 142	1.01 139	0.33 39	10.93 207	5.26 198	8.50 205	3.54 187	1.72 89	0.15 54	0.23 51	0.08 60	0.52 69	0.10 42	10.25 225	3.55 105	1.25 50	0.46 66	0.46 82	2.73 84	0.59 108	2.44 104	4.14 138	2.94 200	0.15 66	1.72 128	0.77 85	2.94 62	1.13 96

dad	4.05 173	0.87 129	0.28 28	10.24 206	1.70 166	1.03 155	12.23 214	12.58 219	0.11 41	3.46 187	0.00 1	1.93 127	3.59 178	0.19 120	4.92 161	1.26 51	1.60 154	0.53 90	14.05 187	0.63 109	2.73 112	1.88 62	0.16 110	0.71 155	5.78 192	0.19 48	17.00 216	9.60 175

UNet	0.56 32	0.30 50	0.39 58	0.26 57	0.19 49	0.03 62	0.08 94	0.52 55	0.13 49	1.15 109	0.00 1	0.44 55	0.16 58	0.16 108	2.13 32	1.28 52	0.34 51	0.20 40	1.42 42	0.19 45	0.62 25	0.50 16	0.13 105	0.24 85	0.03 12	0.26 54	3.32 81	0.62 74

DSFCA	0.70 46	0.43 68	0.51 77	0.29 71	0.58 124	0.04 69	0.59 139	0.22 31	0.54 100	0.49 75	0.56 104	0.33 41	0.08 29	0.04 48	2.86 65	1.28 52	0.67 92	0.73 116	1.00 30	0.44 89	1.01 47	1.14 43	0.21 121	0.24 85	0.54 83	0.82 87	2.81 56	0.47 67

SQANet	17.87 217	31.68 231	5.41 203	57.78 233	33.35 230	57.44 234	39.25 231	4.37 187	1.73 166	4.89 210	1.53 135	30.38 210	5.54 184	56.25 233	3.78 115	1.32 54	5.20 202	1.48 169	29.72 215	1.71 159	6.45 188	5.45 172	54.26 238	1.90 178	4.80 183	8.48 194	9.52 194	18.82 204

LL-Strereo2	0.61 39	0.22 34	0.36 49	0.09 28	0.10 29	0.17 109	0.01 26	2.25 115	0.18 66	0.00 1	0.00 1	0.21 18	0.04 16	0.21 130	1.68 23	1.32 54	0.05 5	0.12 24	2.34 68	0.39 74	1.51 74	2.98 102	0.00 1	0.08 37	0.43 77	0.01 8	1.44 33	0.31 55

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 43	0.29 47	0.60 86	0.37 98	0.27 78	0.03 62	0.02 46	0.96 68	0.11 41	1.34 123	0.00 1	0.28 31	0.08 29	0.01 7	1.83 26	1.32 54	0.26 42	0.11 22	3.40 102	0.24 55	0.79 35	0.89 33	0.00 1	0.19 78	0.38 70	0.22 51	3.31 80	0.15 43

HGLStereo	0.58 34	0.32 57	0.38 55	0.23 49	0.26 76	0.01 34	0.06 86	0.06 16	0.12 46	1.22 117	0.70 117	0.14 8	0.15 52	0.09 84	2.33 44	1.33 57	0.37 60	0.24 45	1.13 35	0.15 33	0.97 43	1.51 52	0.06 84	0.07 27	0.08 28	0.08 32	3.08 67	0.47 67

CASnet	0.75 50	0.51 80	0.49 76	0.23 49	0.29 84	0.00 1	0.00 1	0.50 51	0.18 66	0.06 33	0.06 56	0.54 71	0.36 88	0.01 7	2.44 48	1.35 58	0.50 71	0.41 77	2.34 68	0.25 59	3.65 134	2.36 77	0.02 45	0.14 63	1.63 126	0.05 24	1.61 36	0.23 48
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANetREF_RVC	2.43 139	1.69 164	0.81 113	2.04 170	1.16 147	1.02 154	0.10 101	4.72 191	1.44 157	3.62 189	0.06 56	10.03 180	0.69 129	0.09 84	3.63 108	1.36 59	1.06 132	0.94 141	6.44 134	0.46 92	2.32 95	1.74 61	0.17 114	1.35 172	3.41 168	3.75 143	6.55 173	4.82 145
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
DISCO	0.79 52	0.95 137	0.31 33	0.06 15	0.33 99	0.51 133	0.44 134	0.23 34	0.32 83	1.75 140	0.59 108	0.38 50	0.29 77	0.04 48	2.98 75	1.36 59	0.96 123	0.29 57	3.24 96	0.53 102	0.79 35	1.45 48	0.10 95	0.07 27	0.12 46	0.29 57	2.76 55	0.31 55

MDST_ROB	10.13 202	16.70 221	3.04 184	29.06 220	9.34 214	20.66 219	5.02 196	5.90 200	1.98 173	3.16 175	2.70 155	11.22 183	28.15 223	0.18 118	6.30 190	1.37 61	1.21 140	0.34 65	7.74 145	1.01 129	4.67 155	3.95 129	1.92 194	1.94 181	26.55 230	19.78 230	37.02 239	22.50 214

Ntro	22.77 229	41.10 234	9.75 222	63.11 241	42.85 238	62.03 242	56.57 236	8.43 205	6.55 202	12.02 231	2.06 145	33.43 215	6.53 188	75.01 237	4.99 163	1.38 62	7.98 215	2.25 191	37.75 227	9.51 222	6.94 197	6.04 194	55.49 240	3.02 191	10.71 210	14.77 220	13.49 210	21.09 208

RAFT+CT+SA	0.64 42	0.82 121	0.25 23	0.15 34	0.03 7	0.00 1	0.00 1	2.49 129	0.08 29	0.08 37	0.00 1	0.74 93	0.39 93	0.01 7	1.39 15	1.38 62	0.11 13	0.15 33	2.23 59	0.18 39	0.84 37	2.50 84	0.01 27	0.06 22	0.11 42	0.01 8	3.34 83	0.04 17

MIF-Stereo	0.35 18	0.28 44	0.38 55	0.07 23	0.18 46	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 53	1.88 28	1.42 64	0.15 20	0.33 63	1.70 50	0.07 15	0.88 39	1.21 44	0.00 1	0.12 53	0.06 22	0.03 22	0.14 7	0.03 13

PA-Net	1.61 117	0.81 120	1.43 151	0.27 60	1.99 176	0.12 95	0.34 130	0.19 27	1.90 170	0.85 93	0.41 92	0.24 21	0.20 64	0.78 176	4.61 145	1.44 65	0.17 26	0.26 50	1.08 32	0.53 102	1.44 70	3.18 108	0.65 170	0.44 140	0.99 104	7.71 187	1.78 39	9.78 179
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	1.45 102	0.52 84	1.11 130	0.81 134	0.69 130	0.00 1	0.03 62	2.86 153	0.35 85	1.50 133	3.76 170	0.73 92	0.36 88	0.07 68	2.89 68	1.44 65	1.08 134	0.79 120	8.61 151	0.23 53	3.25 128	1.97 63	0.02 45	0.66 153	0.10 38	0.52 74	3.12 72	1.56 105

rafts_anoy	0.62 40	0.28 44	0.70 104	0.37 98	0.21 56	0.04 69	0.00 1	2.53 133	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 49	0.36 68	1.92 52	0.17 37	1.38 66	0.99 39	0.00 1	0.18 75	0.53 82	0.73 83	0.73 19	1.01 93

iResNetv2_ROB	1.26 93	0.75 115	0.32 34	1.29 153	0.33 99	0.02 55	0.02 46	3.19 165	0.20 71	2.00 148	0.29 83	2.24 131	0.41 95	0.06 63	3.64 111	1.45 67	0.75 105	0.13 29	5.77 127	0.43 86	2.86 114	1.71 60	0.16 110	0.37 131	0.38 70	0.47 70	4.08 127	0.72 77

RASNet	0.63 41	0.18 21	0.57 80	0.41 109	0.28 81	0.10 87	0.05 76	0.94 66	0.14 52	1.07 106	0.09 62	0.48 60	0.34 83	0.02 20	1.28 11	1.47 69	0.35 53	0.21 41	0.99 29	0.02 6	1.15 52	1.53 53	0.10 95	0.34 126	0.22 61	0.30 58	3.55 92	0.73 78

ACRE	0.87 64	0.21 27	0.64 97	0.28 64	0.20 55	0.00 1	0.20 118	0.18 25	0.48 95	0.08 37	0.15 70	1.22 111	0.08 29	0.23 139	4.70 151	1.49 70	0.67 92	0.25 49	1.97 54	0.18 39	2.33 97	2.98 102	0.05 77	0.26 94	0.67 96	0.07 29	3.81 108	0.11 36

FBW_ROB	7.98 196	9.24 212	5.57 205	20.21 215	8.25 211	12.08 209	8.09 208	4.92 193	1.58 162	3.30 177	5.15 186	13.88 190	3.03 175	7.45 220	6.23 189	1.49 70	2.89 177	0.79 120	33.18 221	1.93 171	5.24 172	4.40 145	9.43 221	8.29 225	4.88 186	7.69 186	4.88 150	21.40 209

CIPLG	0.87 64	0.19 22	0.67 102	0.27 60	0.21 56	0.00 1	0.20 118	0.19 27	0.50 98	0.07 34	0.12 64	1.16 109	0.08 29	0.21 130	4.78 154	1.50 72	0.68 96	0.22 42	1.92 52	0.18 39	2.28 93	2.98 102	0.04 68	0.27 101	0.66 93	0.09 33	3.80 107	0.12 39

IPLGR_C	0.86 59	0.20 25	0.61 90	0.28 64	0.21 56	0.00 1	0.22 122	0.18 25	0.47 92	0.07 34	0.12 64	1.18 110	0.08 29	0.20 125	4.59 143	1.50 72	0.65 90	0.26 50	2.00 55	0.19 45	2.34 98	2.95 99	0.05 77	0.27 101	0.60 89	0.07 29	3.82 109	0.11 36

SGM-ForestM	11.60 209	15.35 219	4.54 194	19.02 213	8.08 210	18.74 218	10.83 213	12.03 213	7.24 204	3.01 170	6.09 195	36.06 219	23.95 217	0.75 175	4.47 137	1.51 74	3.60 186	0.75 118	20.06 203	1.60 154	4.23 148	1.65 59	1.36 188	3.34 195	25.09 228	20.48 232	34.27 237	25.03 219

test_3	1.56 111	1.14 148	1.14 132	0.44 113	0.32 95	0.11 89	0.07 91	2.84 152	0.16 60	0.39 67	0.43 97	4.16 151	0.36 88	0.03 34	2.91 69	1.52 75	0.41 64	0.59 98	8.96 160	0.46 92	3.12 124	5.36 166	0.02 45	0.25 90	0.85 99	1.20 98	3.83 111	0.95 87

anonymousdsp2	0.70 46	0.27 42	0.28 28	0.23 49	0.07 20	0.02 55	0.02 46	1.36 79	0.08 29	0.02 27	0.59 108	0.29 34	0.16 58	0.08 76	1.51 17	1.55 76	0.25 38	0.32 61	3.52 105	0.55 104	1.55 77	3.00 105	0.02 45	0.07 27	0.13 47	0.15 42	2.70 54	0.01 8

test_4	0.60 38	0.10 11	0.53 79	0.29 71	0.13 33	0.07 79	0.22 122	0.09 21	0.07 23	0.03 30	0.00 1	0.68 86	0.15 52	0.08 76	2.06 30	1.55 76	0.12 15	0.39 72	1.82 51	0.18 39	1.12 50	2.11 68	0.01 27	0.07 27	0.20 58	0.30 58	3.49 90	0.24 50

MIF-Stereo (partial)	0.47 26	0.36 59	0.44 67	0.07 23	0.18 46	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 34	2.00 29	1.58 78	0.22 32	0.50 88	0.75 26	0.06 14	1.09 48	0.94 36	0.00 1	0.19 78	0.08 28	0.26 54	2.83 57	0.39 63

NaN_ROB	3.01 157	1.16 150	1.13 131	0.86 140	3.03 185	0.59 138	0.75 144	3.25 168	2.58 179	0.98 101	1.32 131	21.10 201	0.59 118	1.15 191	4.15 123	1.58 78	0.80 110	0.70 109	2.38 73	1.30 144	1.52 75	2.15 69	0.46 156	1.07 166	2.50 148	6.25 178	4.54 140	13.27 187

otaku	21.36 226	42.67 237	7.67 214	62.47 239	41.26 237	63.18 244	49.95 233	6.15 202	4.57 197	10.22 225	1.83 143	32.26 212	9.33 197	65.85 235	4.60 144	1.61 80	7.10 211	1.41 166	36.88 226	7.74 215	7.03 198	5.98 192	54.87 239	2.69 190	8.31 203	9.47 202	13.48 209	18.26 202

SA	0.95 73	0.82 121	0.44 67	0.21 40	0.23 63	0.01 34	0.00 1	2.73 145	0.12 46	0.02 27	0.00 1	0.39 53	0.39 93	0.36 152	2.49 52	1.61 80	0.31 47	0.47 84	3.23 95	0.20 50	1.23 58	3.19 109	0.01 27	0.18 75	0.41 74	1.70 110	4.81 147	0.10 34

test_1	1.53 105	1.05 143	1.24 139	0.40 104	0.31 90	0.11 89	0.06 86	2.78 148	0.17 61	0.32 58	0.42 96	4.06 148	0.36 88	0.03 34	2.84 63	1.62 82	0.37 60	0.57 96	8.88 157	0.46 92	3.22 127	5.38 167	0.02 45	0.27 101	0.60 89	0.95 92	3.95 116	0.90 86

test-3	1.53 105	1.03 141	1.25 140	0.40 104	0.31 90	0.11 89	0.06 86	2.79 150	0.17 61	0.35 64	0.44 98	4.06 148	0.35 84	0.03 34	2.84 63	1.63 83	0.37 60	0.57 96	8.86 156	0.46 92	3.20 125	5.38 167	0.02 45	0.27 101	0.61 91	0.95 92	3.95 116	0.88 82

RGC	2.44 140	1.98 169	4.87 197	1.54 157	1.65 165	1.74 168	1.05 150	2.02 105	1.43 156	0.88 96	4.42 179	2.52 138	2.42 172	0.58 166	4.33 131	1.63 83	0.91 117	0.48 85	4.28 115	1.08 132	1.94 89	4.01 130	0.15 107	0.72 157	2.19 138	5.22 171	4.90 151	6.96 162

4D-IteraStereo	0.83 56	0.30 50	1.14 132	0.28 64	0.31 90	0.01 34	0.02 46	2.15 114	0.11 41	0.00 1	0.20 77	0.25 22	0.22 69	0.16 108	2.28 37	1.65 85	0.11 13	0.37 70	2.84 88	0.41 80	2.82 113	2.87 94	0.02 45	0.21 82	0.08 28	0.22 51	3.10 68	0.35 60

iResNet_ROB	1.07 82	0.65 104	0.30 32	0.45 115	0.30 88	0.01 34	0.02 46	3.10 161	0.12 46	1.34 123	0.00 1	0.66 84	0.35 84	0.04 48	4.37 133	1.65 85	0.54 79	0.49 86	5.83 129	0.29 62	1.30 61	0.87 32	0.20 119	0.26 94	0.16 54	0.84 89	3.74 100	1.12 95

CAS	0.79 52	0.21 27	0.34 43	0.21 40	0.19 49	0.03 62	0.14 113	0.21 30	0.63 110	1.19 114	0.16 72	0.33 41	0.78 139	0.13 104	2.72 59	1.66 87	0.85 115	0.71 114	1.12 34	0.46 92	2.41 103	2.37 78	0.03 62	0.08 37	0.11 42	0.69 79	1.69 37	1.95 112

TestStereo1	0.81 54	0.91 132	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	0.57 116	0.12 98	4.26 126	1.66 87	0.18 27	0.19 37	2.84 88	0.09 21	1.37 64	2.51 85	0.01 27	0.06 22	0.09 36	1.26 99	3.75 103	0.05 22

SA-5K	0.81 54	0.91 132	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	0.57 116	0.12 98	4.26 126	1.66 87	0.18 27	0.19 37	2.84 88	0.09 21	1.37 64	2.51 85	0.01 27	0.06 22	0.09 36	1.26 99	3.75 103	0.05 22

TESTraft	0.86 59	0.88 130	0.32 34	0.05 8	0.16 38	0.00 1	0.00 1	1.51 85	0.06 18	0.69 83	0.00 1	0.33 41	0.64 124	0.20 125	4.51 139	1.67 90	0.18 27	0.16 34	2.63 81	0.25 59	1.10 49	2.24 74	0.07 88	0.08 37	0.10 38	1.62 108	3.71 99	0.04 17

RALCasStereoNet	0.70 46	0.30 50	0.84 115	0.37 98	0.28 81	0.05 74	0.12 108	2.12 112	0.13 49	1.03 103	0.04 52	0.50 63	0.15 52	0.03 34	2.37 45	1.67 90	0.23 35	0.24 45	1.26 38	0.14 29	1.21 55	2.03 65	0.01 27	0.11 52	0.34 67	1.39 102	0.78 20	1.25 98

CFNet_pseudo	0.86 59	0.52 84	0.57 80	0.44 113	0.52 122	0.05 74	0.02 46	0.60 58	0.10 38	0.93 97	0.12 64	0.71 89	0.30 79	0.51 160	4.66 148	1.68 92	0.33 50	0.32 61	2.61 79	0.34 67	0.96 42	1.53 53	0.55 164	0.13 60	0.49 80	0.50 73	2.17 45	1.63 109

FADNet-RVC-Resample	1.60 116	0.67 107	0.97 125	0.50 118	0.64 127	0.18 110	1.05 150	1.27 77	0.83 124	0.96 100	0.97 123	5.23 162	0.42 96	1.02 183	4.81 157	1.68 92	1.05 130	1.96 186	3.78 110	1.06 131	1.52 75	2.28 75	0.21 121	1.35 172	0.55 84	3.16 134	2.13 44	2.92 128

stereogan	1.89 125	2.00 170	1.17 137	1.47 156	2.05 178	1.72 166	0.87 147	1.84 96	1.11 142	1.36 125	1.51 134	5.81 166	0.48 107	0.32 149	3.87 117	1.69 94	0.80 110	0.39 72	3.96 111	0.78 120	1.23 58	4.02 131	0.26 132	0.51 144	0.30 64	1.30 101	6.30 171	3.84 136

Sa-1000	1.25 92	0.27 42	0.51 77	0.28 64	0.23 63	0.00 1	0.00 1	2.78 148	0.10 38	0.01 22	0.01 42	0.34 45	0.50 110	0.59 169	4.62 146	1.70 95	0.69 97	0.83 129	4.47 116	0.43 86	1.38 66	4.54 149	0.01 27	0.24 85	2.01 135	1.81 115	5.02 155	0.39 63

RALAANet	0.92 70	0.35 58	0.48 72	0.36 96	0.24 67	0.18 110	0.02 46	1.89 100	0.19 68	0.51 76	0.01 42	0.26 25	0.25 73	0.06 63	2.32 42	1.73 96	0.35 53	0.69 108	3.14 93	0.55 104	2.51 107	2.39 79	0.01 27	0.26 94	0.37 69	1.12 97	4.01 124	0.53 71

FADNet	1.92 126	0.44 70	0.60 86	0.54 120	1.05 144	0.00 1	2.95 182	0.78 63	0.38 86	0.81 90	0.61 112	2.40 134	0.47 106	0.65 170	5.57 174	1.73 96	0.69 97	1.08 151	8.93 159	1.61 155	2.36 99	2.52 87	0.09 91	0.36 129	2.54 150	3.77 145	3.43 86	5.46 150

CSAN	4.46 179	2.36 178	1.57 159	3.12 179	3.32 187	1.64 165	0.76 145	4.59 188	4.37 195	3.80 195	2.84 158	17.58 198	10.47 201	0.96 182	4.80 156	1.75 98	2.06 164	1.16 156	5.69 126	2.34 180	2.93 116	2.40 82	0.43 152	2.56 187	4.64 181	11.45 209	7.53 186	13.44 189

raft_robust	1.21 91	0.70 109	0.61 90	0.27 60	0.19 49	0.00 1	0.00 1	3.05 158	0.22 73	1.18 112	0.03 51	0.34 45	0.69 129	0.07 68	2.94 72	1.76 99	0.57 80	0.63 104	4.95 122	0.19 45	2.98 120	4.81 153	0.01 27	0.19 78	0.97 103	1.39 102	2.87 59	0.98 92

MLCV	2.45 141	0.61 98	0.81 113	2.48 174	1.21 151	0.95 152	0.50 138	3.57 178	0.61 109	3.75 193	4.26 177	5.13 158	3.34 176	0.06 63	4.63 147	1.78 100	1.32 147	0.86 131	10.05 170	1.09 133	2.30 94	3.92 124	0.29 134	2.16 184	1.87 131	3.06 131	4.01 124	1.40 101

IPLG	1.12 87	0.36 59	0.65 101	0.29 71	0.23 63	0.00 1	0.05 76	2.30 117	0.29 81	0.39 67	0.29 83	0.27 28	0.72 133	0.24 140	5.68 178	1.79 101	1.05 130	0.84 130	2.78 85	0.41 80	0.98 44	4.31 144	0.02 45	0.25 90	0.46 79	1.49 105	3.86 113	0.11 36

test croco	0.45 24	0.37 62	0.43 64	0.16 35	0.37 106	0.00 1	0.00 1	0.74 62	0.08 29	0.01 22	0.00 1	0.53 70	0.09 37	0.04 48	2.41 46	1.80 102	0.25 38	0.31 59	0.93 28	0.10 23	1.31 62	1.36 47	0.00 1	0.23 84	0.13 47	0.02 19	0.25 9	0.09 29

GLC_STEREO	0.76 51	0.44 70	0.48 72	0.22 44	0.24 67	0.00 1	0.00 1	2.40 122	0.19 68	0.15 45	0.04 52	0.27 28	0.14 50	0.02 20	2.55 56	1.82 103	0.46 66	0.24 45	2.26 64	0.30 64	2.66 110	1.47 49	0.05 77	0.08 37	0.05 21	0.07 29	3.59 93	0.32 57

ACVNet-4b	26.61 233	42.01 235	11.61 224	69.47 250	47.43 241	69.50 252	76.65 250	10.80 211	9.82 213	15.00 238	1.59 137	58.27 243	9.88 200	93.43 247	4.75 152	1.87 104	13.94 226	5.15 215	32.30 219	13.54 228	7.25 204	5.67 180	58.95 244	4.34 206	12.13 214	9.30 199	15.06 212	18.72 203

IPLGR	1.73 119	0.63 103	0.67 102	0.35 94	0.40 110	0.00 1	0.03 62	1.41 81	0.26 77	2.36 153	2.42 150	0.33 41	0.80 141	0.17 114	6.12 188	1.87 104	1.22 141	1.28 161	5.37 124	1.72 161	2.44 104	4.20 139	0.02 45	0.56 150	2.66 154	4.85 162	3.82 109	0.77 79

ARAFT	0.70 46	0.19 22	0.28 28	0.31 76	0.08 23	0.00 1	0.01 26	0.16 24	0.08 29	1.30 120	0.00 1	0.38 50	0.03 11	0.10 92	3.41 101	1.87 104	0.29 45	0.27 56	2.54 75	0.05 12	1.83 86	1.60 58	0.01 27	0.10 47	0.42 76	0.02 19	3.41 84	0.12 39

LMCR-Stereo	0.97 74	0.53 86	0.59 84	0.28 64	0.25 69	0.07 79	0.02 46	1.39 80	0.28 79	0.34 60	0.12 64	0.74 93	0.15 52	0.12 98	3.20 84	1.88 107	1.07 133	0.36 68	5.87 130	1.71 159	2.10 92	2.39 79	0.02 45	0.33 124	0.35 68	0.38 62	1.44 33	0.34 59

FADNet-RVC	1.64 118	0.31 54	0.64 97	0.33 79	1.19 150	0.01 34	2.53 178	0.57 56	0.22 73	1.03 103	0.32 88	6.04 169	0.29 77	0.32 149	4.47 137	1.90 108	0.62 85	0.78 119	6.45 135	1.80 164	1.85 87	2.02 64	0.19 117	0.52 146	1.78 130	1.74 113	3.10 68	3.15 129

AACVNet	0.85 58	0.56 90	0.35 46	0.58 124	0.67 128	0.09 84	0.01 26	0.35 40	0.19 68	0.17 46	0.15 70	0.45 58	0.24 71	0.19 120	2.81 62	1.91 109	0.48 70	0.38 71	1.44 43	0.23 53	1.44 70	1.22 45	0.33 140	0.08 37	0.50 81	1.57 106	4.09 128	2.39 123

MIPNet	1.49 104	0.69 108	0.74 107	0.32 78	0.51 117	0.00 1	0.03 62	1.79 93	0.38 86	2.13 152	0.97 123	0.31 37	0.76 137	0.22 137	5.02 164	1.92 110	1.31 144	0.86 131	3.68 109	1.25 142	1.21 55	4.62 150	0.03 62	0.50 143	1.90 133	4.87 163	3.90 115	0.30 54

FCDSN-DC	1.58 115	0.84 125	2.05 171	1.66 160	1.43 160	1.08 157	0.99 148	0.72 61	0.44 91	1.18 112	0.31 86	1.45 120	0.49 109	0.07 68	6.05 187	1.96 111	2.13 166	1.97 187	1.16 36	0.44 89	2.39 102	2.62 92	0.49 157	3.18 192	1.72 128	3.24 136	1.34 29	1.27 99
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GMOStereo	0.91 66	0.15 15	0.61 90	0.34 85	0.25 69	0.12 95	0.05 76	2.40 122	0.15 54	0.00 1	0.18 73	0.51 64	0.45 98	0.02 20	2.30 38	1.97 112	0.53 75	0.70 109	2.24 60	0.41 80	1.67 78	3.92 124	0.01 27	0.15 66	1.33 115	0.13 38	3.95 116	0.09 29

error version	0.91 66	0.15 15	0.61 90	0.34 85	0.25 69	0.12 95	0.05 76	2.40 122	0.15 54	0.00 1	0.18 73	0.51 64	0.45 98	0.02 20	2.30 38	1.97 112	0.53 75	0.70 109	2.24 60	0.41 80	1.67 78	3.92 124	0.01 27	0.15 66	1.33 115	0.13 38	3.95 116	0.09 29

test-v	0.91 66	0.15 15	0.61 90	0.34 85	0.25 69	0.12 95	0.05 76	2.40 122	0.15 54	0.00 1	0.18 73	0.51 64	0.45 98	0.02 20	2.30 38	1.97 112	0.53 75	0.70 109	2.24 60	0.41 80	1.67 78	3.92 124	0.01 27	0.15 66	1.33 115	0.13 38	3.95 116	0.09 29

test-2	0.91 66	0.15 15	0.61 90	0.34 85	0.25 69	0.12 95	0.05 76	2.40 122	0.15 54	0.00 1	0.18 73	0.51 64	0.45 98	0.02 20	2.30 38	1.97 112	0.53 75	0.70 109	2.24 60	0.41 80	1.67 78	3.92 124	0.01 27	0.15 66	1.33 115	0.13 38	3.95 116	0.09 29

SGM_RVC	10.08 201	10.50 214	3.60 190	16.68 210	8.80 212	14.87 212	7.11 202	9.19 207	6.25 200	4.06 199	7.33 203	24.89 205	18.29 211	0.57 163	4.57 142	1.98 116	3.30 183	1.17 157	20.75 204	2.20 178	4.80 161	2.23 73	2.29 195	3.65 198	17.68 222	13.31 216	33.30 234	28.67 224
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	26.74 234	42.56 236	14.81 231	66.86 246	48.56 243	65.11 249	82.56 255	15.95 225	8.17 208	11.16 228	5.65 189	32.31 213	25.19 219	93.82 248	7.38 197	2.02 117	15.91 228	6.16 225	34.50 223	10.98 225	8.17 213	6.10 195	59.12 245	5.79 214	19.06 224	9.75 204	9.37 193	15.02 193

PDISCO_ROB	1.03 79	0.55 88	0.06 6	0.67 128	0.28 81	0.00 1	0.21 120	0.71 60	0.49 96	1.28 119	0.99 126	0.25 22	0.32 80	0.19 120	3.02 78	2.03 118	0.69 97	1.42 167	2.26 64	0.58 107	2.32 95	3.22 111	0.14 106	0.27 101	1.36 119	0.37 61	3.84 112	0.23 48

pcwnet_v2	1.73 119	0.62 99	0.78 111	0.73 132	1.15 146	0.59 138	0.23 124	1.77 92	0.68 114	3.36 181	1.85 144	1.23 112	1.01 155	1.61 199	5.43 173	2.08 119	0.92 119	0.62 102	4.07 112	0.37 72	1.82 85	2.39 79	1.01 182	0.41 134	1.32 114	2.11 119	3.98 122	4.53 142

SACVNet	1.43 99	0.80 117	0.85 116	0.58 124	1.31 156	0.63 140	0.62 141	2.60 138	0.52 99	1.33 122	0.02 50	0.74 93	0.32 80	0.34 151	2.78 61	2.11 120	1.38 150	0.39 72	4.62 119	0.70 114	2.37 100	3.83 122	0.05 77	0.42 137	1.29 112	1.64 109	3.74 100	2.62 126

raftrobust	0.86 59	0.40 66	0.77 110	0.40 104	0.31 90	0.01 34	0.04 71	2.51 131	0.13 49	0.51 76	0.00 1	0.51 64	0.24 71	0.09 84	2.98 75	2.12 121	0.22 32	0.31 59	4.90 121	0.11 26	1.68 82	2.15 69	0.16 110	0.15 66	0.78 98	0.40 64	0.97 23	0.36 61

HSM-Net_RVC	2.86 152	1.24 152	1.50 155	2.55 175	1.72 167	0.57 137	0.17 116	3.55 177	1.14 143	3.50 188	6.32 196	7.94 172	2.93 173	0.05 53	3.38 100	2.12 121	1.28 143	0.26 50	3.24 96	1.24 141	3.66 135	3.76 120	0.61 167	2.64 189	4.43 180	6.27 179	5.76 166	5.47 151
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN	3.82 169	4.38 199	5.67 207	9.61 205	4.14 192	8.01 203	3.26 184	4.21 185	1.69 165	2.95 169	1.54 136	5.87 168	2.09 170	0.13 104	4.40 135	2.15 123	2.54 173	1.11 153	3.38 101	0.82 123	3.11 123	2.20 71	0.65 170	3.29 194	6.33 197	4.91 165	6.98 179	7.80 168

NVstereo2D	0.83 56	0.43 68	0.07 7	0.23 49	0.36 104	0.41 126	0.08 94	1.61 88	0.59 108	0.84 92	1.11 128	0.36 48	0.21 67	0.07 68	5.88 181	2.16 124	0.62 85	0.45 81	1.50 44	0.19 45	1.20 54	0.94 36	0.02 45	0.32 120	1.30 113	0.24 53	0.95 22	0.24 50

DeepPruner_ROB	1.57 112	0.37 62	0.71 105	0.50 118	0.55 123	0.37 124	1.60 164	1.74 90	0.84 125	1.37 126	2.40 148	0.49 62	0.51 111	0.10 92	5.38 171	2.16 124	1.10 135	1.08 151	2.28 66	0.40 75	4.83 162	3.42 113	0.66 172	0.34 126	0.57 86	5.04 166	3.07 66	0.53 71

ADCP+	3.47 164	2.05 172	2.64 181	1.31 154	1.93 174	1.19 160	3.99 188	1.07 70	9.83 214	1.78 141	5.75 190	8.79 176	0.37 92	0.90 180	5.04 166	2.20 126	0.44 65	0.90 135	5.82 128	0.88 124	2.38 101	3.43 114	0.33 140	0.41 134	3.03 164	12.72 213	3.59 93	10.90 181

XPNet_ROB	3.02 158	2.54 179	1.33 145	0.73 132	1.45 161	1.04 156	0.61 140	0.83 65	1.45 158	1.16 110	3.44 166	26.85 207	0.35 84	0.40 155	3.24 92	2.22 127	3.28 182	0.79 120	3.20 94	1.19 138	2.94 117	5.51 173	0.76 176	0.46 142	0.72 97	2.37 124	9.22 192	3.37 134

DDUNet	12.41 212	19.68 223	3.23 185	36.37 227	24.08 226	34.35 230	31.95 228	1.86 97	1.63 163	1.44 130	3.43 165	12.02 185	3.65 179	83.75 239	4.54 140	2.28 128	8.10 216	3.39 205	18.01 193	4.26 198	6.60 191	4.81 153	16.44 228	0.64 152	1.08 107	0.61 76	4.68 144	2.12 116

NCCL2	2.12 129	2.27 175	1.29 142	1.28 152	1.85 173	0.18 110	0.77 146	1.24 75	1.25 149	1.62 135	2.71 156	1.06 101	0.51 111	0.31 147	4.40 135	2.33 129	1.57 153	0.62 102	2.35 70	0.68 112	2.68 111	4.29 142	1.52 191	1.06 164	4.65 182	4.17 149	4.04 126	6.58 161

LALA_ROB	4.04 172	4.73 202	1.42 150	1.16 150	1.93 174	2.17 174	1.04 149	1.80 94	2.48 177	2.74 160	5.87 191	33.34 214	0.69 129	0.78 176	6.02 185	2.33 129	3.21 181	1.82 182	3.66 107	1.88 169	3.40 129	4.99 159	0.34 142	1.03 162	1.91 134	3.61 141	8.50 191	6.20 156

UDG	12.63 213	20.60 225	3.50 189	36.40 228	28.77 229	31.44 225	39.49 232	2.59 137	1.77 169	2.37 154	6.03 193	11.55 184	3.79 181	74.28 236	5.35 170	2.47 131	8.42 217	2.92 200	18.81 199	4.63 201	7.35 205	4.85 156	12.22 224	1.18 169	1.15 108	2.47 127	4.49 139	2.18 118

GES	1.43 99	0.28 44	0.41 62	0.57 122	0.37 106	0.27 122	0.07 91	2.06 110	0.93 133	1.20 116	0.58 107	0.39 53	0.23 70	0.02 20	4.91 160	2.49 132	0.91 117	0.66 106	9.59 166	1.37 146	2.97 118	2.53 88	0.16 110	0.41 134	0.20 58	0.17 47	2.57 50	2.20 119

ACVNet_2	32.06 238	47.10 240	20.06 239	67.26 248	49.84 248	64.97 247	85.15 258	28.04 244	14.34 222	14.44 235	8.02 208	51.06 239	30.19 226	92.01 246	8.75 215	2.50 133	19.20 233	5.27 217	50.34 240	16.10 232	8.16 212	5.63 179	57.79 241	13.22 237	36.40 243	13.10 214	24.92 224	31.82 228

iinet-f	1.47 103	1.20 151	0.32 34	0.82 135	0.13 33	0.14 102	0.10 101	0.42 43	0.21 72	1.93 144	4.19 173	0.19 14	0.21 67	0.08 76	5.12 167	2.54 134	0.23 35	0.30 58	7.71 143	1.00 128	1.95 90	4.30 143	0.21 121	0.17 73	1.25 110	0.16 44	4.11 131	0.62 74

ADCL	3.91 170	3.61 193	2.28 174	1.76 163	1.76 170	3.09 180	4.16 189	1.98 103	13.71 221	2.81 164	5.14 185	2.47 137	0.65 125	1.10 190	5.38 171	2.55 135	2.02 163	2.20 190	6.41 133	2.08 175	4.87 165	4.20 139	1.40 189	1.06 164	6.69 198	6.60 181	4.33 135	11.16 183

ICVP	1.32 97	0.22 34	1.47 153	0.40 104	0.35 103	0.44 127	0.10 101	1.27 77	0.65 112	1.74 139	1.26 130	0.66 84	1.37 167	0.24 140	2.88 67	2.65 136	1.33 148	0.99 145	2.36 71	0.91 126	2.59 108	4.11 135	0.10 95	0.36 129	0.57 86	2.21 123	2.92 60	1.59 106
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ETE_ROB	4.62 180	4.04 197	1.52 157	1.14 149	2.02 177	2.70 177	1.28 157	1.50 84	4.25 193	1.89 143	5.88 192	37.95 221	0.84 148	1.42 197	4.94 162	2.66 137	3.81 190	0.95 142	4.84 120	1.63 157	4.01 142	5.32 165	0.67 173	1.14 168	2.03 136	3.84 146	15.25 213	7.23 163

EGLCR-Stereo	1.26 93	0.21 27	1.76 165	0.07 23	0.25 69	0.08 81	0.02 46	0.49 50	0.55 102	0.11 40	0.45 100	0.58 80	0.67 127	0.03 34	2.32 42	2.67 138	0.93 120	1.20 160	4.21 114	0.19 45	4.10 147	4.78 152	0.05 77	0.13 60	0.64 92	0.67 77	6.56 174	0.32 57

CREStereo++_RVC	0.99 76	0.21 27	1.16 136	0.28 64	0.36 104	0.01 34	0.05 76	2.06 110	0.27 78	0.62 80	0.08 60	0.46 59	0.14 50	0.05 53	2.55 56	2.70 139	0.74 104	0.50 88	2.59 77	0.24 55	2.97 118	2.20 71	0.09 91	0.10 47	0.96 102	0.43 67	4.10 130	0.79 81
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MyStereo	2.28 134	0.73 114	2.44 178	0.70 130	0.85 141	0.09 84	0.03 62	2.37 121	0.49 96	3.34 178	3.07 162	1.58 123	0.12 44	0.07 68	5.59 176	2.77 140	0.47 68	0.66 106	10.41 174	1.64 158	4.67 155	4.12 136	0.83 178	0.75 158	3.49 169	4.89 164	4.90 151	0.59 73

TANstereo	1.57 112	1.38 153	0.48 72	0.26 57	0.29 84	0.52 135	0.05 76	0.51 53	0.47 92	0.27 54	0.62 113	0.32 38	0.20 64	1.08 188	3.59 106	2.81 141	0.79 108	1.63 175	8.83 154	3.01 192	3.50 130	2.89 95	3.03 203	0.10 47	0.04 19	0.69 79	4.96 153	0.05 22

XX-TBD	1.57 112	1.38 153	0.48 72	0.26 57	0.29 84	0.52 135	0.05 76	0.51 53	0.47 92	0.27 54	0.62 113	0.32 38	0.20 64	1.08 188	3.59 106	2.81 141	0.79 108	1.63 175	8.83 154	3.01 192	3.50 130	2.89 95	3.03 203	0.10 47	0.04 19	0.69 79	4.96 153	0.05 22

APVNet	1.14 89	1.04 142	0.20 18	0.33 79	0.37 106	0.21 117	0.36 131	0.34 38	0.39 88	0.95 98	0.44 98	0.71 89	0.15 52	0.15 107	3.51 104	2.84 143	1.63 157	0.93 140	4.54 118	0.69 113	1.89 88	4.06 134	0.02 45	0.53 147	0.10 38	0.38 62	3.20 76	0.95 87

LoS_RVC	1.09 83	1.51 158	0.60 86	0.05 8	0.49 115	0.01 34	0.08 94	0.22 31	0.74 117	1.72 136	0.23 78	0.56 76	0.63 122	0.12 98	3.15 81	2.90 144	0.69 97	1.79 180	3.27 99	0.50 99	4.03 144	3.48 115	0.21 121	0.07 27	0.33 65	0.47 70	0.70 17	0.96 89

tt_ll	1.09 83	1.51 158	0.60 86	0.05 8	0.49 115	0.01 34	0.08 94	0.22 31	0.74 117	1.72 136	0.23 78	0.56 76	0.63 122	0.12 98	3.15 81	2.90 144	0.69 97	1.79 180	3.27 99	0.50 99	4.03 144	3.48 115	0.21 121	0.07 27	0.33 65	0.47 70	0.70 17	0.96 89

AnonymousM	1.53 105	0.20 25	0.39 58	0.05 8	0.04 12	0.25 121	0.01 26	2.74 146	0.57 106	0.35 64	1.45 132	0.55 73	0.53 113	0.22 137	2.76 60	2.91 146	0.98 127	1.05 147	2.00 55	1.32 145	3.73 137	3.49 117	0.20 119	0.28 111	0.13 47	0.28 56	5.87 167	9.03 174

BEATNet_4x	1.40 98	0.54 87	0.27 26	0.13 32	0.27 78	0.01 34	0.10 101	1.80 94	1.74 167	0.41 71	0.53 102	0.82 96	0.59 118	0.54 161	4.30 130	2.92 147	1.87 162	1.84 184	1.39 41	0.71 115	4.68 157	6.21 197	0.02 45	0.81 160	0.21 60	0.40 64	3.69 96	0.96 89

LE_ROB	22.46 227	10.87 216	12.67 227	32.44 222	37.93 234	31.36 224	33.43 229	23.22 235	21.14 237	6.73 218	17.81 237	52.15 240	50.94 251	1.56 198	6.43 191	2.92 147	3.14 179	1.46 168	30.14 216	8.43 218	7.23 203	4.28 141	7.08 216	25.69 246	34.50 241	36.15 253	53.30 254	53.30 251

SGM-Forest	2.81 150	2.03 171	0.36 49	6.32 195	1.79 171	2.66 176	0.02 46	1.42 82	0.77 119	2.52 156	0.96 122	6.57 170	5.74 185	0.31 147	4.36 132	2.94 149	0.61 83	0.33 63	3.08 92	0.47 97	2.46 106	2.73 93	0.84 179	0.45 141	3.66 170	3.74 142	11.30 202	7.44 165
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
STStereo	19.12 218	25.20 227	16.96 236	40.13 230	26.93 228	32.21 227	21.77 224	19.35 232	16.49 227	7.75 220	17.60 235	46.83 233	36.96 234	1.06 187	8.10 205	2.99 150	3.81 190	1.57 172	31.85 218	5.18 205	6.77 195	5.31 164	3.04 205	9.71 229	29.57 232	23.01 239	40.22 241	35.81 233

SANet	10.32 203	4.15 198	6.27 210	5.51 190	5.49 199	8.58 206	2.27 173	15.41 223	13.03 220	2.83 165	9.09 215	60.35 245	25.50 220	2.93 205	8.06 203	3.02 151	7.05 209	3.86 207	11.43 180	3.25 195	5.27 173	5.02 160	2.60 198	7.27 223	11.08 211	12.57 212	13.36 207	23.31 216

CASS	2.68 147	1.05 143	1.93 170	2.07 171	0.98 142	0.45 129	2.15 172	2.82 151	1.03 141	1.83 142	3.58 167	1.38 118	0.53 113	0.02 20	4.01 119	3.03 152	4.89 201	1.34 163	9.14 161	1.47 149	7.05 200	6.20 196	0.03 62	0.27 101	2.76 157	2.80 130	4.30 134	5.36 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo04	2.04 127	0.66 105	0.91 120	0.69 129	0.82 139	0.02 55	0.04 71	2.62 139	0.91 131	2.83 165	0.75 120	1.37 117	0.09 37	0.08 76	5.03 165	3.04 153	0.58 81	0.72 115	10.25 172	1.62 156	4.78 158	3.27 112	0.94 181	0.69 154	2.62 152	4.29 152	4.75 146	0.65 76

s12784h	2.07 128	2.29 176	2.24 172	1.60 159	0.69 130	0.05 74	0.03 62	2.13 113	0.55 102	1.19 114	0.13 69	1.61 124	0.68 128	0.04 48	3.20 84	3.09 154	0.78 107	0.41 77	3.50 104	0.43 86	5.42 175	2.92 98	0.11 100	0.12 53	2.64 153	1.70 110	6.64 175	11.65 184

RainbowNet	27.62 236	45.59 238	16.83 235	69.42 249	46.28 239	68.08 251	69.73 245	9.87 209	3.31 185	17.67 239	2.40 148	45.29 230	28.15 223	91.67 243	11.05 229	3.10 155	10.99 221	5.02 214	43.52 234	16.90 235	8.37 214	6.69 202	58.54 243	4.55 207	13.10 215	12.31 211	16.72 215	20.53 207

FADNet_RVC	3.95 171	2.06 173	1.30 143	3.33 181	3.36 188	0.99 153	2.06 171	2.30 117	1.39 155	1.72 136	4.72 181	9.29 177	5.82 187	1.76 200	8.23 210	3.12 156	2.98 178	4.27 209	16.83 191	3.30 196	4.99 168	5.51 173	0.63 169	1.39 174	1.45 123	3.14 133	4.86 149	5.92 154

iResNet	4.14 176	0.84 125	0.71 105	2.34 173	2.59 182	4.58 189	1.07 152	4.67 189	1.21 148	3.72 192	3.61 168	12.28 186	16.06 208	0.03 34	6.64 192	3.14 157	2.35 171	1.89 185	16.43 190	2.53 182	3.76 138	2.90 97	0.17 114	3.88 200	1.66 127	4.23 150	5.19 157	3.23 131

CES	1.20 90	0.24 38	0.35 46	0.13 32	0.18 46	0.05 74	0.08 94	5.35 198	0.78 121	0.43 72	0.31 86	0.83 97	0.86 149	0.16 108	3.20 84	3.22 158	1.12 137	1.06 150	1.51 45	1.05 130	4.23 148	3.19 109	0.08 89	0.09 46	0.19 57	0.34 60	1.07 24	2.23 120

STTRV1_RVC		2.31 177	1.06 128	5.61 192	1.39 158	5.42 192	2.59 179	3.68 180	3.77 190	4.47 207	4.40 178	16.44 195	20.14 214	1.02 183	9.83 222	3.26 159	18.06 232	0.81 127		11.45 227	18.05 244	6.27 198		4.23 202	6.12 194	7.90 189	11.99 203	28.90 226

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 195	3.59 192	1.09 129	9.20 203	3.71 191	7.69 200	7.51 205	10.81 212	8.52 209	4.93 211	4.20 174	16.73 196	9.30 196	5.45 217	8.09 204	3.29 160	1.80 160	1.13 154	18.77 198	2.10 177	6.48 189	7.49 211	3.17 207	1.74 177	12.06 213	14.29 219	9.71 196	14.36 191

AE-Stereo	1.43 99	0.31 54	1.73 163	0.33 79	0.32 95	0.04 69	0.32 129	0.43 45	0.32 83	0.04 32	0.00 1	3.38 141	0.44 97	0.07 68	2.86 65	3.30 161	0.96 123	0.79 120	3.65 106	0.79 121	3.64 133	4.40 145	0.04 68	0.40 133	2.93 162	2.14 120	4.74 145	0.18 47

CREStereo	1.03 79	0.31 54	0.74 107	0.24 53	0.16 38	0.01 34	0.04 71	2.66 142	0.55 102	0.63 81	0.56 104	0.71 89	0.59 118	0.05 53	2.97 73	3.31 162	0.60 82	0.43 79	2.12 57	0.57 106	3.00 121	2.30 76	0.06 84	0.12 53	1.18 109	0.53 75	2.42 49	0.88 82
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	1.28 95	0.58 93	0.96 123	0.28 64	0.22 61	0.01 34	0.16 115	0.50 51	0.57 106	0.72 86	0.35 89	0.54 71	0.48 107	0.09 84	3.27 93	3.32 163	0.72 103	0.39 72	6.17 131	0.35 69	3.67 136	2.41 83	0.09 91	0.12 53	3.12 165	1.00 95	1.23 27	3.32 133

PWCDC_ROB	2.82 151	0.49 78	0.17 17	0.38 102	0.79 138	0.03 62	0.10 101	1.16 73	8.93 211	0.14 44	2.49 154	0.55 73	31.02 229	0.57 163	5.58 175	3.32 163	1.73 158	0.91 137	2.53 74	0.88 124	2.92 115	7.18 207	0.15 107	0.53 147	0.55 84	0.69 79	1.43 32	0.88 82

RTSC	2.56 144	0.89 131	1.50 155	0.47 116	0.76 135	0.87 147	2.29 174	1.56 87	1.91 171	2.12 150	2.86 159	1.23 112	0.97 154	1.03 185	7.27 195	3.36 165	4.68 199	1.74 178	7.73 144	1.11 136	3.95 139	5.39 169	0.21 121	1.11 167	0.40 73	0.95 92	4.56 141	8.26 169

ADCRef	2.96 155	2.78 184	1.02 127	0.70 130	2.21 180	1.96 171	2.42 177	0.96 68	6.10 199	1.94 146	1.15 129	1.08 102	0.74 136	1.32 193	6.01 184	3.38 166	1.34 149	1.15 155	8.41 150	2.09 176	2.59 108	3.60 118	1.88 193	0.71 155	2.81 160	8.00 190	3.42 85	10.24 180

ELAS	19.48 222	22.90 226	14.50 230	35.26 226	24.25 227	31.48 226	19.80 223	16.72 227	15.91 226	7.71 219	15.62 232	48.88 236	30.47 228	3.20 208	9.19 218	3.39 167	10.97 220	5.79 221	21.49 206	6.53 211	11.69 227	11.90 238	9.30 219	9.63 228	32.86 236	24.17 240	41.19 244	41.31 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	2.66 146	1.67 163	0.33 39	3.58 183	9.30 213	1.76 169	3.48 186	0.68 59	3.29 184	0.71 85	1.59 137	0.37 49	0.27 74	0.13 104	5.94 182	3.42 168	1.03 129	0.54 92	4.47 116	0.65 111	2.02 91	2.06 67	0.56 165	0.31 117	15.21 217	3.30 138	3.74 100	1.47 103

ELAS_RVC	19.26 219	19.85 224	14.31 229	33.92 224	22.40 223	33.39 228	19.24 221	15.07 221	10.89 215	8.20 221	17.30 234	54.84 242	32.79 231	3.23 209	8.72 214	3.46 169	11.25 223	6.19 226	19.97 202	7.86 217	12.63 231	12.02 239	9.45 222	10.70 231	30.22 234	22.17 236	41.23 245	38.75 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LoS	1.87 124	0.22 34	0.38 55	0.22 44	0.14 36	0.02 55	0.06 86	15.85 224	0.90 130	3.42 184	0.71 118	0.95 100	0.83 147	0.21 130	3.22 89	3.63 170	1.18 139	0.90 135	2.95 91	0.64 110	5.08 169	3.80 121	0.22 129	0.17 73	2.26 139	0.82 87	1.23 27	0.52 69

CBMV_ROB	6.09 189	2.65 181	2.29 175	8.35 202	5.74 200	5.08 190	2.76 180	5.03 195	2.35 175	3.78 194	4.70 180	21.22 202	13.56 206	0.09 84	6.04 186	3.70 171	2.84 176	1.39 165	11.35 179	8.80 221	4.92 166	3.11 107	0.43 152	2.10 183	7.06 201	10.12 206	12.96 205	11.93 185

Any-RAFT	2.56 144	0.56 90	3.45 188	0.34 85	0.51 117	0.01 34	0.04 71	2.96 156	0.64 111	0.51 76	3.99 172	3.76 145	0.35 84	0.16 108	2.92 70	3.82 172	0.81 112	0.80 125	8.30 149	0.51 101	5.45 176	3.87 123	0.44 155	0.16 72	4.84 184	7.87 188	3.19 75	8.70 170

sAnonymous2	1.54 108	0.26 39	0.15 15	0.10 30	0.17 43	0.48 130	0.00 1	1.87 98	0.97 135	0.22 48	0.41 92	1.12 106	0.82 142	0.08 76	4.07 121	3.86 173	1.31 144	1.19 158	7.54 140	0.72 116	4.00 140	4.87 157	0.03 62	0.29 113	0.14 51	2.16 121	2.37 47	2.45 124

CroCo_RVC	1.54 108	0.26 39	0.15 15	0.10 30	0.17 43	0.48 130	0.00 1	1.87 98	0.97 135	0.22 48	0.41 92	1.12 106	0.82 142	0.08 76	4.07 121	3.86 173	1.31 144	1.19 158	7.54 140	0.72 116	4.00 140	4.87 157	0.03 62	0.29 113	0.14 51	2.16 121	2.37 47	2.45 124

GANet-ADL	2.26 133	0.51 80	1.82 168	0.99 146	0.99 143	1.45 162	0.29 127	2.00 104	1.01 138	3.12 173	3.40 164	1.38 118	0.33 82	0.03 34	5.34 169	3.89 175	2.23 167	0.79 120	7.70 142	1.85 167	3.10 122	4.63 151	0.18 116	0.43 139	1.38 120	3.47 140	4.81 147	3.97 137

PSMNet_ROB	31.36 237	48.75 244	16.32 234	64.48 243	46.97 240	60.77 238	61.30 237	19.02 231	20.70 236	27.57 245	24.90 245	41.43 226	42.18 241	83.15 238	13.95 237	4.06 176	17.90 231	5.94 223	42.51 233	15.37 230	11.21 223	9.54 226	57.95 242	14.27 239	29.64 233	19.74 229	29.38 229	17.81 199

Dean	42.92 249	51.28 247	31.30 249	76.75 257	64.32 253	79.06 261	83.43 257	42.61 249	43.67 246	35.18 251	22.58 244	60.75 246	56.83 256	94.89 256	13.15 235	4.20 177	27.88 245	12.35 237	63.72 254	28.96 250	9.62 218	7.74 216	59.21 246	22.07 243	48.58 253	35.91 252	53.04 253	29.88 227

TRStereo	3.24 163	2.66 183	7.45 213	0.35 94	0.14 36	7.79 201	0.13 112	3.04 157	0.42 90	2.75 161	1.46 133	5.69 165	0.65 125	0.09 84	3.75 114	4.23 178	0.70 102	0.63 104	6.77 136	1.21 139	4.05 146	4.81 153	0.12 102	0.24 85	2.72 155	6.73 183	12.83 204	6.09 155

GEStereo_RVC	2.30 136	0.85 127	0.97 125	1.05 147	0.71 132	1.61 164	1.09 153	2.72 144	0.56 105	0.78 87	0.41 92	2.40 134	0.28 75	0.06 63	4.81 157	4.48 179	1.79 159	2.17 189	8.91 158	1.90 170	3.58 132	7.25 209	0.52 159	0.92 161	0.41 74	0.85 90	4.47 138	6.48 158

R-Stereo Train	2.16 130	1.08 146	1.57 159	0.84 136	0.19 49	0.01 34	0.01 26	2.05 107	1.01 138	1.37 126	2.45 152	1.50 121	0.46 103	0.21 130	3.23 90	4.53 180	1.62 155	1.05 147	7.07 138	1.09 133	4.86 163	5.93 189	0.04 68	0.31 117	2.48 146	4.63 157	3.10 68	5.74 152

RAFT-Stereo	2.16 130	1.08 146	1.57 159	0.84 136	0.19 49	0.01 34	0.01 26	2.05 107	1.01 138	1.37 126	2.45 152	1.50 121	0.46 103	0.21 130	3.23 90	4.53 180	1.62 155	1.05 147	7.07 138	1.09 133	4.86 163	5.93 189	0.04 68	0.31 117	2.48 146	4.63 157	3.10 68	5.74 152
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DAS	4.09 174	0.94 135	1.15 134	1.82 165	1.27 154	1.15 158	1.11 155	3.48 174	4.23 191	3.34 178	6.52 197	12.55 187	5.36 182	0.05 53	4.66 148	4.57 182	4.02 193	2.27 192	9.63 167	5.33 206	5.93 180	5.39 169	0.52 159	4.30 204	4.09 173	5.06 167	7.48 183	4.17 138

SepStereo	4.09 174	0.94 135	1.15 134	1.82 165	1.27 154	1.15 158	1.11 155	3.48 174	4.23 191	3.34 178	6.52 197	12.55 187	5.36 182	0.05 53	4.66 148	4.57 182	4.02 193	2.27 192	9.63 167	5.33 206	5.93 180	5.39 169	0.52 159	4.30 204	4.09 173	5.06 167	7.48 183	4.17 138

SFCPSM	5.40 184	2.86 185	1.19 138	1.84 167	1.39 158	1.34 161	0.49 137	2.34 120	4.85 198	3.12 173	8.16 211	15.40 193	22.08 216	1.04 186	5.77 179	4.60 184	2.35 171	1.58 173	22.71 209	7.33 214	4.45 152	4.53 147	0.62 168	1.97 182	4.29 177	4.05 148	5.75 165	9.77 177

XQC	4.76 182	3.14 189	1.63 162	3.31 180	3.69 190	3.46 185	2.94 181	6.02 201	3.05 183	2.64 158	5.51 187	5.67 164	7.46 191	1.41 195	8.02 202	4.65 185	3.59 184	1.49 170	10.75 177	2.91 186	4.96 167	6.67 201	0.41 148	1.91 179	7.13 202	10.47 208	11.17 200	4.51 140

test-1	2.99 156	0.26 39	1.52 157	0.33 79	0.21 56	0.22 120	0.38 132	3.16 164	0.85 129	3.36 181	4.21 175	5.45 163	0.78 139	0.20 125	4.02 120	4.67 186	1.40 151	1.31 162	10.46 175	1.58 153	5.30 174	7.01 206	0.04 68	0.34 126	2.98 163	6.37 180	5.39 160	8.95 173

GwcNet-ADL	3.21 162	2.99 187	3.34 186	3.11 178	2.07 179	0.82 145	0.12 108	2.95 155	0.67 113	3.84 198	7.51 204	7.80 171	1.22 162	0.20 125	3.79 116	4.73 187	2.11 165	0.73 116	7.81 147	2.53 182	3.21 126	3.69 119	0.22 129	1.53 175	2.17 137	4.84 161	4.00 123	8.77 172

cross-raft	2.33 137	0.70 109	1.33 145	0.40 104	0.61 126	0.19 114	0.08 94	3.13 162	0.71 116	0.78 87	1.62 139	1.09 104	0.70 132	0.17 114	3.66 113	4.78 188	0.99 128	0.55 93	10.72 176	1.52 152	6.33 185	5.61 177	0.30 135	0.24 85	2.56 151	4.68 160	4.44 137	5.06 147

SHD	4.34 178	1.02 140	2.50 179	1.71 162	1.33 157	1.46 163	2.01 169	4.90 192	4.30 194	2.63 157	4.99 184	4.39 153	9.41 198	0.58 166	8.20 208	4.81 189	4.43 197	2.44 197	13.01 186	2.95 191	5.61 177	6.88 204	0.30 135	3.26 193	4.11 175	5.16 170	3.88 114	10.98 182

EAI-Stereo	2.70 148	0.83 124	2.70 182	0.89 141	1.47 162	0.83 146	1.46 160	3.07 160	1.18 146	0.21 47	3.82 171	3.19 140	0.72 133	0.09 84	5.24 168	4.82 190	0.83 114	0.91 137	9.83 169	1.25 142	4.49 153	5.29 162	0.39 147	0.80 159	1.87 131	3.19 135	7.10 182	6.43 157

iRaft-Stereo_20w	4.18 177	1.14 148	8.05 218	7.32 198	1.81 172	3.33 184	1.55 162	3.45 173	1.28 152	3.63 190	7.12 201	3.54 142	1.33 166	0.11 95	4.16 124	4.85 191	0.93 120	0.61 100	9.28 163	1.22 140	5.08 169	5.56 176	0.43 152	0.53 147	3.85 171	8.64 196	11.20 201	12.91 186

MFN_U_SF_RVC	10.34 204	6.17 208	3.69 191	9.55 204	5.13 197	12.52 211	10.34 211	12.25 215	7.05 203	12.23 232	14.31 227	22.82 203	13.03 204	8.82 222	11.37 231	4.87 192	3.83 192	3.31 204	39.34 229	5.97 208	8.56 216	8.81 221	1.45 190	6.40 218	9.49 208	8.57 195	9.56 195	19.71 205

RTS	5.53 186	1.46 155	0.94 121	0.90 142	1.73 168	4.08 187	4.63 193	2.53 133	3.41 186	2.79 162	1.70 140	8.18 173	1.27 163	0.72 172	7.83 199	4.87 192	7.37 213	2.34 194	18.33 194	2.92 187	4.78 158	5.88 185	1.04 183	1.31 170	6.74 199	22.88 237	6.66 176	22.00 211

RTSA	5.53 186	1.46 155	0.94 121	0.90 142	1.73 168	4.08 187	4.63 193	2.53 133	3.41 186	2.79 162	1.70 140	8.18 173	1.27 163	0.72 172	7.83 199	4.87 192	7.37 213	2.34 194	18.33 194	2.92 187	4.78 158	5.88 185	1.04 183	1.31 170	6.74 199	22.88 237	6.66 176	22.00 211

sCroCo_RVC	1.75 121	0.23 37	0.32 34	0.06 15	0.17 43	0.15 106	0.01 26	0.81 64	1.74 167	1.93 144	0.47 101	1.08 102	0.82 142	0.09 84	3.32 98	4.94 195	2.31 170	1.73 177	5.18 123	2.00 173	5.82 178	5.83 182	0.10 95	0.26 94	0.59 88	1.60 107	4.43 136	1.17 97

PWC_ROB	7.15 193	1.85 165	5.57 205	0.85 139	1.17 149	1.95 170	4.77 195	2.56 136	17.27 231	3.83 197	7.66 205	4.97 156	39.20 236	0.81 178	8.35 211	4.96 196	6.51 208	4.27 209	15.99 189	4.39 199	7.48 206	7.59 213	0.53 162	4.79 209	2.74 156	2.63 129	7.01 180	23.26 215

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 198	1.51 158	5.87 208	4.30 188	3.26 186	2.82 178	6.81 201	3.68 180	3.59 189	4.81 209	10.18 219	66.20 249	11.63 202	7.70 221	5.97 183	5.06 197	4.49 198	5.33 218	18.36 196	2.64 184	7.91 209	8.42 219	0.92 180	3.39 196	4.34 178	8.02 191	6.20 169	15.61 195

anonymity	3.65 167	0.66 105	5.99 209	1.34 155	0.51 117	0.44 127	0.11 106	3.79 182	0.79 122	2.66 159	18.15 238	3.83 146	0.89 150	0.26 143	3.21 87	5.09 198	0.93 120	0.53 90	7.76 146	1.11 136	4.31 150	5.87 184	0.28 133	0.42 137	4.98 187	9.60 203	5.40 161	9.75 176

PSMNet-ADL	3.15 159	0.80 117	1.49 154	1.54 157	1.63 164	0.88 148	0.30 128	2.50 130	1.91 171	4.43 205	8.13 210	4.06 148	6.80 189	0.07 68	4.23 125	5.16 199	1.83 161	0.91 137	11.85 183	1.86 168	4.02 143	4.02 131	0.70 174	0.51 144	1.61 125	4.33 153	8.01 189	1.36 100

RAFT-Test	2.40 138	0.62 99	1.45 152	1.07 148	0.41 111	0.21 117	0.21 120	3.19 165	0.77 119	1.05 105	3.09 163	0.94 98	0.92 152	0.17 114	3.47 103	5.18 200	0.97 126	0.56 95	10.36 173	1.38 147	6.37 186	5.29 162	0.38 146	0.25 90	2.80 159	4.66 159	4.56 141	4.51 140

XX-Stereo	3.48 165	0.50 79	1.80 166	1.21 151	0.27 78	0.34 123	0.44 134	1.47 83	0.41 89	2.51 155	6.92 200	4.97 156	1.06 158	0.12 98	3.21 87	5.22 201	0.96 123	0.80 125	6.95 137	0.80 122	4.33 151	4.04 133	0.21 121	0.27 101	26.57 231	3.75 143	5.08 156	9.77 177

MSMDNet	2.28 134	0.62 99	1.27 141	0.37 98	0.30 88	0.19 114	0.07 91	3.15 163	0.68 114	1.01 102	0.97 123	1.10 105	2.40 171	0.17 114	3.93 118	5.26 202	1.11 136	0.55 93	10.21 171	2.94 190	6.12 182	5.76 181	0.31 137	0.26 94	2.47 145	4.23 150	3.01 64	3.18 130

MSKI-zero shot	3.19 161	0.59 94	1.39 149	0.19 39	0.37 106	0.18 110	0.03 62	3.19 165	0.96 134	0.82 91	4.84 182	3.83 146	0.60 121	0.03 34	3.33 99	5.29 203	1.15 138	0.81 127	11.77 182	1.76 162	6.55 190	5.98 192	0.22 129	0.32 120	4.41 179	12.05 210	7.79 188	7.75 167

ADCMid	6.83 192	4.46 200	4.95 200	2.16 172	4.31 194	5.71 193	7.29 203	8.83 206	12.78 218	3.11 172	8.10 209	9.83 179	9.65 199	2.84 203	8.51 212	5.42 204	4.68 199	2.83 199	18.87 201	3.22 194	7.09 201	7.70 215	5.37 213	2.33 185	5.12 189	8.71 197	5.21 158	15.24 194

ccs_rob	4.75 181	1.46 155	2.39 177	1.96 168	0.68 129	3.13 181	1.58 163	4.94 194	1.36 154	4.31 204	15.82 233	28.46 208	8.43 193	0.38 154	5.65 177	5.42 204	2.23 167	1.60 174	6.31 132	1.98 172	6.14 183	5.97 191	0.35 143	2.33 185	1.28 111	2.40 125	4.09 128	7.49 166

Anonymous	2.21 132	0.21 27	0.12 13	0.08 26	0.25 69	0.14 102	0.00 1	3.06 159	1.34 153	1.47 132	0.01 42	1.31 114	1.20 161	0.16 108	4.37 133	5.51 206	2.59 174	1.75 179	12.10 184	2.04 174	5.82 178	5.62 178	0.09 91	1.05 163	1.45 123	1.75 114	4.59 143	1.60 107

NOSS_ROB	2.78 149	3.78 195	0.39 58	2.02 169	1.58 163	2.36 175	0.00 1	2.66 142	1.54 159	3.63 190	1.79 142	2.55 139	3.51 177	0.83 179	5.82 180	5.57 207	2.69 175	1.83 183	2.63 81	0.91 126	4.62 154	4.13 137	0.42 151	2.58 188	2.29 140	4.46 154	7.67 187	2.88 127

IGEV_Zeroshot_test	3.61 166	0.78 116	7.78 216	6.84 196	0.33 99	2.04 172	1.78 166	3.97 183	0.92 132	2.12 150	6.05 194	4.60 154	1.01 155	0.08 76	3.44 102	5.73 208	0.76 106	0.61 100	9.25 162	1.49 150	7.12 202	6.47 200	0.31 137	0.27 101	5.02 188	5.44 173	5.95 168	7.38 164

LVE	39.30 246	48.25 243	30.12 248	73.97 256	64.66 254	64.57 246	77.85 251	28.17 245	23.72 239	37.91 252	35.79 249	37.41 220	49.58 247	95.15 259	12.46 233	5.89 209	24.18 238	12.87 241	53.55 245	26.04 247	13.99 237	13.05 242	69.20 256	25.62 245	43.97 250	29.71 248	40.99 243	22.41 213

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 206	10.59 215	6.33 211	17.49 211	6.29 206	7.85 202	10.69 212	18.03 229	23.43 238	11.13 227	4.86 183	14.66 192	5.81 186	9.65 224	9.78 221	5.91 210	3.18 180	5.17 216	39.06 228	7.03 213	7.92 210	9.81 227	7.04 214	7.22 222	14.77 216	8.85 198	6.40 172	17.43 198

EKT-Stereo	2.55 143	0.72 112	1.73 163	0.49 117	0.32 95	0.51 133	1.72 165	3.38 172	1.00 137	1.96 147	2.80 157	1.33 115	0.76 137	0.10 92	4.55 141	5.93 211	1.26 142	3.18 203	8.70 152	2.73 185	6.75 193	5.86 183	0.10 95	0.26 94	3.99 172	1.81 115	5.40 161	1.62 108

AnyNet_C32	5.68 188	1.96 167	2.91 183	1.78 164	2.71 183	3.17 182	5.76 198	4.31 186	12.56 216	3.07 171	7.17 202	4.22 152	1.70 168	2.19 202	8.22 209	5.98 212	5.69 205	4.43 212	12.45 185	2.93 189	9.72 220	8.57 220	1.84 192	3.46 197	6.24 196	9.82 205	6.26 170	14.21 190

HH	2.94 153	0.45 73	4.88 198	0.58 124	0.51 117	0.73 141	1.38 158	3.25 168	0.84 125	2.85 167	0.60 110	5.15 159	0.82 142	0.19 120	3.29 95	6.00 213	0.67 92	0.89 133	9.52 164	1.83 165	7.59 207	5.88 185	0.41 148	0.27 101	3.12 165	5.47 174	5.66 163	6.52 159

HanStereo	2.94 153	0.45 73	4.88 198	0.58 124	0.51 117	0.73 141	1.38 158	3.25 168	0.84 125	2.85 167	0.60 110	5.15 159	0.82 142	0.19 120	3.29 95	6.00 213	0.67 92	0.89 133	9.52 164	1.83 165	7.59 207	5.88 185	0.41 148	0.27 101	3.12 165	5.47 174	5.66 163	6.52 159

ADCPNet	6.67 190	1.97 168	3.86 192	2.75 176	6.19 205	3.07 179	7.60 206	5.21 197	8.03 207	3.82 196	7.92 206	5.17 161	13.78 207	2.98 206	8.10 205	6.12 215	4.35 196	2.04 188	18.50 197	4.74 203	7.04 199	7.43 210	2.98 202	1.91 179	8.96 206	14.04 218	7.02 181	14.47 192

CBMV	5.52 185	3.65 194	1.32 144	3.46 182	2.86 184	2.04 172	0.41 133	3.64 179	2.63 180	4.09 200	2.36 147	14.13 191	3.70 180	0.57 163	7.16 194	6.19 216	4.26 195	2.36 196	8.76 153	1.44 148	6.43 187	4.53 147	0.54 163	5.62 212	4.85 185	6.08 177	19.41 219	26.62 222
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	7.20 194	2.13 174	8.68 220	7.00 197	11.87 218	5.95 194	3.19 183	7.26 203	3.52 188	5.84 213	13.06 222	18.26 199	8.49 194	1.41 195	8.81 216	6.34 217	3.65 187	4.07 208	15.49 188	6.21 209	6.75 193	6.94 205	0.74 175	4.80 210	2.92 161	7.26 184	7.50 185	16.30 196

pmcnn	8.05 197	2.96 186	2.25 173	6.23 193	5.03 196	6.98 197	4.33 191	4.70 190	2.02 174	4.19 201	9.20 217	19.11 200	20.39 215	0.73 174	7.05 193	6.73 218	6.29 207	4.51 213	22.54 208	4.66 202	9.62 218	5.08 161	4.46 211	4.23 202	5.99 193	5.22 171	17.26 217	25.55 221

SAMSARA	19.29 220	2.55 180	5.07 201	4.09 187	3.44 189	3.26 183	4.38 192	15.32 222	9.58 212	4.44 206	5.63 188	8.73 175	24.82 218	3.30 211	10.45 225	6.81 219	5.49 203	3.46 206	21.26 205	4.77 204	17.96 243	24.74 256	0.82 177	4.77 208	80.12 262	91.25 262	77.91 262	76.45 262

Anonymous3	3.16 160	0.55 88	0.79 112	0.09 28	1.10 145	0.50 132	0.03 62	3.52 176	1.26 150	1.12 108	0.84 121	10.62 181	1.31 165	0.36 152	7.37 196	6.90 220	3.59 184	3.15 202	10.88 178	2.20 178	6.83 196	9.50 225	0.31 137	0.37 131	1.43 121	3.45 139	5.32 159	1.91 111

IMH	35.14 242	49.00 245	23.80 243	61.52 237	49.14 245	63.04 243	67.99 242	27.86 242	38.05 244	11.18 229	14.22 226	49.01 237	53.30 254	93.93 251	14.60 241	7.08 221	21.66 236	9.65 234	47.64 238	22.22 241	11.39 225	9.32 224	59.41 249	12.98 236	40.95 245	19.12 228	29.12 228	41.73 242

IMH-64-1	33.95 240	47.85 241	23.39 241	61.17 235	49.33 246	61.76 240	67.81 240	27.05 238	35.73 240	10.03 223	14.78 228	45.47 231	40.48 237	93.88 249	14.40 238	7.26 222	20.70 234	8.75 231	47.06 236	20.52 237	11.86 228	10.05 228	59.37 247	11.73 233	41.46 246	17.26 225	27.54 225	39.89 239

IMH-64	33.95 240	47.85 241	23.39 241	61.17 235	49.33 246	61.76 240	67.81 240	27.05 238	35.73 240	10.03 223	14.78 228	45.47 231	40.48 237	93.88 249	14.40 238	7.26 222	20.70 234	8.75 231	47.06 236	20.52 237	11.86 228	10.05 228	59.37 247	11.73 233	41.46 246	17.26 225	27.54 225	39.89 239

edge stereo	11.35 207	6.83 209	10.52 223	14.06 208	12.00 219	16.55 215	12.81 215	12.42 217	7.44 205	6.06 215	15.12 230	38.81 223	17.75 210	1.25 192	7.59 198	7.29 224	5.73 206	3.11 201	25.18 214	4.53 200	6.71 192	8.01 217	4.16 209	3.71 199	8.94 205	7.65 185	13.41 208	28.72 225

MeshStereo	13.21 214	10.28 213	5.53 204	24.29 219	14.71 220	17.26 216	7.30 204	12.03 213	7.47 206	4.66 208	9.13 216	38.56 222	29.80 225	0.45 158	9.43 219	7.37 225	3.76 188	2.44 197	18.85 200	2.41 181	12.93 233	7.18 207	1.21 187	5.79 214	22.04 226	16.38 223	33.15 232	32.34 230
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
S-Stereo	9.11 199	1.88 166	3.41 187	7.93 201	7.92 209	12.47 210	19.24 221	5.20 196	6.26 201	6.18 217	20.72 242	29.27 209	7.13 190	0.65 170	9.55 220	7.50 226	3.80 189	5.87 222	17.77 192	6.30 210	6.21 184	7.52 212	12.23 225	6.88 219	2.77 158	6.68 182	6.74 178	18.03 201

PVD	12.14 211	5.88 205	8.51 219	7.70 200	6.65 207	10.05 207	6.16 200	21.11 234	19.74 234	3.44 185	8.69 213	16.07 194	27.50 222	2.86 204	8.93 217	7.52 227	11.20 222	6.11 224	24.24 212	6.83 212	11.08 222	11.21 236	1.11 186	5.71 213	15.30 218	21.90 235	17.71 218	34.49 232

HBP-ISP	3.70 168	3.49 191	4.13 193	4.77 189	2.41 181	3.60 186	0.12 108	4.11 184	1.26 150	3.39 183	4.22 176	4.64 155	0.54 115	1.76 200	8.63 213	8.11 228	1.56 152	1.34 163	2.61 79	1.51 151	5.14 171	6.84 203	0.56 165	1.55 176	2.53 149	5.06 167	10.57 198	5.37 149

TorneroNet-64	38.80 245	50.14 246	23.16 240	63.45 242	47.59 242	63.57 245	68.85 243	27.44 241	44.99 248	21.03 242	13.47 224	69.75 253	56.51 255	94.74 253	18.85 245	8.54 229	26.03 243	15.59 244	53.93 247	25.94 246	12.81 232	10.53 231	61.35 250	21.98 242	33.37 237	26.73 243	33.93 236	53.30 251

G-Net	10.87 205	4.96 203	9.71 221	3.77 184	4.24 193	7.37 199	2.01 169	10.08 210	15.80 225	4.95 212	15.59 231	48.52 235	9.05 195	0.58 166	8.11 207	8.67 230	5.49 203	4.42 211	23.80 211	15.66 231	8.01 211	8.23 218	3.06 206	5.14 211	6.15 195	13.92 217	22.56 221	23.75 217

MANE	19.83 223	17.14 222	15.43 233	34.46 225	23.74 225	25.27 222	17.85 218	19.50 233	17.04 229	6.13 216	12.40 221	41.03 225	35.23 233	3.36 212	7.87 201	8.98 231	7.09 210	29.77 254	21.81 207	3.71 197	9.51 217	5.54 175	2.50 197	8.83 226	34.12 239	27.95 245	51.25 252	47.85 247

BEATNet-Init1	23.62 231	27.86 228	13.22 228	44.78 231	23.54 224	38.58 231	23.96 225	18.57 230	18.15 232	9.17 222	13.26 223	47.63 234	48.00 246	3.29 210	12.31 232	9.22 232	7.35 212	5.48 219	48.70 239	19.34 236	12.33 230	11.24 237	7.11 217	11.28 232	33.76 238	21.63 233	60.52 259	47.50 246

TorneroNet	39.82 247	53.94 248	26.20 246	66.81 245	49.07 244	65.07 248	70.90 246	26.31 237	46.32 251	24.07 243	20.96 243	67.36 252	52.11 253	94.83 255	18.77 244	9.35 233	24.89 240	16.30 248	53.07 244	24.04 243	13.64 234	11.04 235	61.85 251	22.68 244	36.84 244	25.85 242	42.63 246	50.33 249

PWCK	38.25 244	63.47 253	23.98 244	73.60 255	41.23 236	60.98 239	51.31 234	54.00 254	35.86 242	26.51 244	39.23 252	62.00 248	46.09 243	26.43 230	14.46 240	9.53 234	30.80 250	12.71 240	83.96 260	28.46 249	23.42 250	13.60 244	47.98 237	30.51 250	34.48 240	27.91 244	31.53 231	38.61 237

AMNet	6.77 191	3.87 196	2.62 180	4.00 186	5.86 201	6.75 196	3.31 185	2.51 131	2.47 176	3.44 185	6.68 199	9.34 178	2.05 169	7.44 219	4.79 155	9.81 235	13.48 225	7.65 228	7.95 148	7.83 216	11.47 226	7.62 214	2.74 199	4.18 201	5.52 191	8.25 193	13.24 206	17.97 200

MFMNet_re	16.26 216	13.95 217	7.70 215	24.27 218	9.34 214	33.99 229	17.43 217	12.42 217	19.62 233	10.23 226	13.58 225	39.02 224	13.47 205	1.40 194	10.73 227	10.12 236	29.43 248	12.22 236	31.31 217	10.07 223	17.19 241	9.15 223	8.44 218	9.02 227	8.97 207	5.68 176	24.08 223	36.04 234

DPSNet	14.25 215	3.23 190	1.83 169	7.63 199	7.22 208	10.44 208	4.19 190	5.68 199	8.64 210	4.20 203	3.75 169	72.37 254	26.68 221	4.43 215	10.42 223	10.25 237	10.56 219	8.02 229	58.50 251	8.44 219	11.36 224	8.93 222	16.95 229	10.34 230	18.62 223	15.80 222	14.33 211	21.91 210

ADCS	9.93 200	5.64 204	4.82 196	3.95 185	6.05 203	6.17 195	5.70 197	9.47 208	15.68 223	4.19 201	7.98 207	12.91 189	17.41 209	3.94 213	10.52 226	11.68 238	10.14 218	7.14 227	24.46 213	8.67 220	13.95 236	13.00 241	2.94 200	6.15 216	9.75 209	17.65 227	10.70 199	17.41 197

AnyNet_C01	12.12 210	6.13 207	5.39 202	6.24 194	6.03 202	5.20 191	9.20 209	12.30 216	16.87 228	5.85 214	9.03 214	26.16 206	18.91 212	4.53 216	11.14 230	12.98 239	16.27 229	15.82 245	34.24 222	10.36 224	16.44 240	13.34 243	7.06 215	6.93 221	11.61 212	9.46 201	9.77 197	19.91 206

DispFullNet	26.27 232	39.81 233	17.89 237	52.75 232	38.74 235	45.03 233	55.21 235	13.74 220	12.89 219	13.75 234	9.88 218	43.75 229	32.46 230	86.51 240	11.01 228	13.68 240	29.48 249	16.23 247	51.78 243	14.64 229	13.87 235	10.46 230	14.59 227	6.22 217	8.62 204	8.03 192	16.08 214	32.10 229

DGSMNet	11.51 208	4.52 201	7.92 217	5.60 191	4.80 195	7.02 198	6.11 199	7.51 204	4.47 196	11.25 230	31.10 248	17.12 197	7.95 192	4.11 214	10.43 224	14.27 241	16.27 229	9.03 233	40.42 231	11.09 226	20.12 248	22.06 250	4.60 212	6.88 219	5.15 190	9.40 200	8.22 190	13.42 188

MADNet+	19.30 221	7.92 210	15.32 232	17.51 212	11.42 217	8.09 204	18.41 219	28.03 243	17.21 230	12.46 233	12.08 220	33.63 216	30.37 227	9.62 223	18.64 243	14.89 242	25.78 242	10.10 235	40.05 230	16.50 233	17.34 242	12.76 240	9.48 223	18.60 241	35.02 242	20.22 231	21.19 220	38.41 236

SGM+DAISY	20.91 225	16.10 220	12.43 226	22.81 217	21.80 222	24.45 221	18.63 220	17.89 228	12.77 217	18.42 240	19.55 240	30.39 211	40.48 237	11.67 226	12.56 234	15.10 243	25.73 241	12.69 239	34.93 224	21.56 240	26.12 252	22.15 251	21.16 230	12.73 235	17.44 221	13.30 215	33.35 235	28.26 223

JetBlue	32.19 239	30.24 229	35.83 254	39.74 229	34.14 231	43.67 232	35.54 230	29.41 247	45.70 250	14.86 237	8.65 212	79.62 259	19.51 213	25.38 229	15.92 242	16.55 244	38.70 254	25.92 253	35.72 225	25.05 245	29.56 254	23.18 254	32.21 232	26.78 247	30.47 235	28.96 246	48.44 250	49.33 248

SPS-STEREO	20.13 224	14.92 218	11.88 225	19.84 214	20.39 221	18.24 217	9.27 210	16.06 226	19.74 234	19.91 241	20.06 241	33.66 217	37.68 235	7.23 218	13.17 236	16.66 245	26.75 244	16.01 246	32.30 219	23.65 242	30.25 255	22.84 253	13.67 226	13.47 238	16.56 220	15.26 221	29.55 230	24.45 218
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	27.19 235	31.49 230	25.61 245	33.41 223	34.55 233	21.90 220	27.96 226	47.14 253	47.22 252	29.27 246	38.50 251	41.69 227	40.59 240	12.37 227	31.37 250	17.44 246	15.34 227	8.53 230	46.18 235	20.63 239	9.79 221	10.78 232	3.30 208	33.50 251	22.38 227	21.79 234	23.87 222	37.39 235

UNDER WATER-64	53.24 255	62.47 252	43.72 257	79.20 259	70.94 258	76.00 259	87.61 261	65.70 259	45.62 249	52.26 258	61.76 258	72.47 255	58.44 258	94.91 258	30.75 249	17.95 247	34.62 253	25.80 252	53.84 246	26.41 248	19.77 247	21.35 249	75.52 260	44.10 255	50.84 255	55.27 258	40.93 242	69.21 260

WAO-6	36.54 243	46.81 239	19.38 238	60.03 234	52.14 249	58.04 235	63.77 238	27.20 240	42.09 245	33.11 250	17.67 236	42.19 228	50.09 250	89.85 241	29.06 248	18.00 248	22.89 237	12.66 238	41.03 232	25.00 244	19.25 245	17.73 245	34.12 233	17.43 240	42.37 248	25.35 241	36.73 238	42.55 243

LRCNet_RVC	60.25 258	73.90 261	44.96 258	94.13 261	95.20 263	91.02 262	85.32 259	54.56 255	36.51 243	98.66 262	73.01 260	91.80 264	67.46 261	96.60 262	33.95 251	18.60 249	69.32 261	51.86 260	94.53 261	64.28 261	31.29 256	22.24 252	94.67 261	54.29 260	19.85 225	10.16 207	33.16 233	25.34 220

UNDER WATER	52.38 253	65.77 256	42.25 255	77.68 258	67.77 256	74.59 258	85.69 260	61.52 258	50.72 255	41.81 254	48.33 253	74.09 256	57.87 257	94.82 254	34.80 252	18.86 250	33.89 251	24.15 250	57.03 249	29.54 251	19.73 246	18.75 246	69.48 257	49.19 259	52.93 256	49.45 256	44.09 247	69.45 261

WAO-8	44.25 250	56.07 250	34.81 252	70.40 252	61.11 250	71.92 255	71.92 247	43.60 250	48.93 253	32.20 248	26.30 246	67.35 250	49.97 248	91.99 244	26.69 246	19.01 251	29.42 246	13.46 242	51.63 241	37.17 253	16.32 238	10.83 233	44.60 235	27.68 248	53.45 257	35.23 250	47.57 248	55.24 254

Venus	44.25 250	56.07 250	34.81 252	70.38 251	61.11 250	71.92 255	71.92 247	43.60 250	48.93 253	32.20 248	26.30 246	67.35 250	49.97 248	91.99 244	26.69 246	19.01 251	29.42 246	13.46 242	51.63 241	37.17 253	16.32 238	10.83 233	44.60 235	27.68 248	53.45 257	35.23 250	47.57 248	55.24 254

notaker	49.83 252	63.78 254	33.18 251	70.81 253	66.40 255	70.73 254	78.98 253	45.33 252	64.15 257	43.75 255	59.49 257	60.26 244	51.62 252	93.99 252	46.45 255	31.86 253	34.38 252	24.64 251	65.77 256	41.22 255	24.40 251	24.26 255	68.58 255	39.92 254	26.43 229	29.62 247	38.96 240	46.51 245

ktn	52.79 254	63.82 255	30.11 247	66.93 247	72.48 260	66.28 250	78.41 252	39.02 248	71.70 259	45.89 257	67.47 259	52.57 241	45.22 242	95.33 260	48.59 256	35.19 254	41.05 256	31.49 255	60.62 252	36.06 252	32.70 257	35.82 257	63.06 252	38.69 252	45.38 252	41.08 255	57.93 257	62.41 257

HanzoNet	60.55 259	68.65 257	42.85 256	71.08 254	71.43 259	71.96 257	79.15 254	59.75 257	75.19 260	45.14 256	74.83 261	74.50 258	63.75 260	96.51 261	43.02 254	39.58 255	52.48 258	47.20 259	75.57 258	51.40 258	44.83 259	44.21 259	72.81 258	39.33 253	54.31 259	50.20 257	60.45 258	64.70 259

KSHMR	56.45 256	73.76 260	53.18 259	81.77 260	70.47 257	77.94 260	83.01 256	67.07 261	54.37 256	56.94 259	54.51 255	61.36 247	46.54 244	94.90 257	59.43 258	44.62 256	39.11 255	36.00 257	64.69 255	47.55 257	28.73 253	19.90 248	65.78 254	55.97 261	49.71 254	33.30 249	50.13 251	53.27 250

DPSimNet_ROB	58.77 257	55.98 249	59.21 260	62.88 240	73.92 261	60.20 237	64.84 239	28.34 246	91.63 262	80.59 260	52.65 254	74.49 257	47.24 245	90.64 242	55.91 257	45.99 257	54.62 259	42.30 258	68.03 257	59.25 260	51.18 260	59.54 260	44.54 234	45.19 257	44.85 251	61.56 259	56.15 255	55.05 253

SPstereo	42.72 248	33.54 232	31.83 250	31.00 221	34.43 232	30.75 223	28.20 227	59.10 256	44.02 247	29.97 247	59.48 256	49.02 238	63.04 259	44.63 232	40.17 253	54.80 258	47.68 257	33.56 256	57.43 250	41.63 256	43.54 258	37.71 258	27.86 231	44.58 256	42.50 249	39.59 254	57.37 256	45.91 244

JetRed	62.68 260	71.30 258	68.71 261	66.70 244	63.10 252	69.94 253	74.63 249	66.20 260	66.87 258	41.55 253	36.99 250	80.77 261	12.41 203	62.44 234	66.90 259	66.45 259	65.00 260	75.57 263	62.84 253	53.56 259	77.95 261	72.78 261	73.29 259	48.99 258	55.75 260	62.99 260	66.04 260	62.58 258

LSM0	22.48 228	6.09 206	4.65 195	14.89 209	10.39 216	16.43 214	13.29 216	23.38 236	15.69 224	14.75 236	18.69 239	35.79 218	33.70 232	0.93 181	73.52 260	85.94 260	13.36 224	5.62 220	55.67 248	16.83 234	21.95 249	18.82 247	4.28 210	8.01 224	16.44 219	16.43 224	28.65 227	32.66 231

MADNet++	76.54 261	72.15 259	83.11 263	61.53 238	81.21 262	58.42 236	69.47 244	68.24 262	78.58 261	85.63 261	92.37 262	80.60 260	85.04 262	36.71 231	81.19 261	89.82 261	88.15 262	69.64 261	82.54 259	91.39 262	92.32 262	93.48 263	65.75 253	90.26 263	59.09 261	74.29 261	74.25 261	61.32 256

PML	96.14 262	100.00 266	82.26 262	100.00 263	100.00 265	100.00 266	99.16 265	100.00 267	98.98 264	100.00 265	95.95 263	99.91 268	100.00 267	98.52 263	94.87 262	92.63 262	90.73 263	73.63 262	100.00 265	98.25 264	92.56 263	85.93 262	97.80 262	98.67 265	96.15 266	99.98 266	100.00 266	99.92 266

MEDIAN_ROB	97.56 264	99.08 263	98.39 264	100.00 263	99.99 264	100.00 266	100.00 266	99.49 265	98.31 263	100.00 265	99.95 266	97.97 265	96.05 263	99.97 264	99.41 264	98.43 263	98.53 264	98.66 264	99.88 264	97.95 263	93.38 264	96.45 265	100.00 264	97.23 264	86.96 263	92.33 263	89.80 263	95.90 264

HaxPig	98.97 266	100.00 266	98.94 265	100.00 263	100.00 265	99.99 265	100.00 266	99.99 266	99.97 265	100.00 265	99.99 267	100.00 269	99.95 266	100.00 265	99.56 265	99.43 264	99.97 267	99.57 265	100.00 265	100.00 267	97.25 265	96.32 264	99.99 263	99.98 266	89.17 264	99.51 265	94.19 264	98.51 265

AVERAGE_ROB	98.95 265	100.00 266	99.79 266	100.00 263	100.00 265	100.00 266	100.00 266	100.00 267	100.00 266	100.00 265	100.00 268	100.00 269	100.00 267	100.00 265	99.77 266	99.85 265	100.00 268	100.00 268	100.00 265	100.00 267	98.12 266	99.51 266	100.00 264	100.00 267	93.43 265	93.75 264	94.35 265	93.16 263

MyStereo03	100.00 271	100.00 266	100.00 267	100.00 263	100.00 265	100.00 266	100.00 266	100.00 267	100.00 266	100.00 265	100.00 268	100.00 269	100.00 267	100.00 265	100.00 269	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 265	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 267

MyStereo02	96.30 263	100.00 266	100.00 267	100.00 263	0.00 1	100.00 266	100.00 266	100.00 267	100.00 266	100.00 265	100.00 268	100.00 269	100.00 267	100.00 265	100.00 269	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 265	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 267

DLNR_Zeroshot_test	22.90 230	78.82 262	7.01 212	99.97 262	0.31 90	0.15 106	98.85 262	3.30 171	0.54 100	3.17 176	2.43 151	5.81 166	0.93 153	21.74 228	96.26 263	100.00 266	24.75 239	22.56 249	22.80 210	1.79 163	8.42 215	6.44 199	0.04 68	0.30 116	2.39 144	4.03 147	2.05 42	3.31 132

CasAABBNet	100.00 271	100.00 266	100.00 267	100.00 263	100.00 265	100.00 266	100.00 266	100.00 267	100.00 266	100.00 265	100.00 268	100.00 269	100.00 267	100.00 265	100.00 269	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 265	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 267

DPSMNet_ROB	99.53 268	99.78 265	100.00 267	100.00 263	100.00 265	100.00 266	100.00 266	99.17 263	100.00 266	99.31 263	99.63 264	91.42 263	99.14 265	100.00 265	99.94 267	100.00 266	99.82 265	99.99 266	99.62 263	99.99 265	99.79 267	99.66 267	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 267

DGTPSM_ROB	99.52 267	99.77 264	100.00 267	100.00 263	100.00 265	100.00 266	100.00 266	99.17 263	100.00 266	99.31 263	99.64 265	91.36 262	99.13 264	100.00 265	99.94 267	100.00 266	99.82 265	99.99 266	99.53 262	99.99 265	99.80 268	99.66 267	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 267

DPSM_ROB	99.92 269	100.00 266	100.00 267	100.00 263	100.00 265	98.97 263	98.99 263	100.00 267	100.00 266	100.00 265	100.00 268	99.90 266	100.00 267	100.00 265	100.00 269	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 265	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 267

DPSM	99.92 269	100.00 266	100.00 267	100.00 263	100.00 265	98.97 263	98.99 263	100.00 267	100.00 266	100.00 265	100.00 268	99.90 266	100.00 267	100.00 265	100.00 269	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 265	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 267

ASD4																								86.17 262

Low-res two-view benchmark