Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 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
AEACV	0.04 4	0.03 4	0.02 1	0.04 10	0.03 7	0.02 2	0.02 2	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.02 3	0.01 2	0.05 3	0.06 5	0.05 4	0.05 3	0.07 8	0.04 3	0.06 6	0.03 3	0.01 2	0.02 2	0.06 6	0.06 8	0.04 3	0.03 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 3	0.03 8	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.01 2	0.02 2	0.05 3	0.05 3	0.05 5	0.03 3

delet	0.05 6	0.05 19	0.04 10	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.05 31	0.04 5	0.04 6	0.06 13	0.05 12	0.10 30	0.05 30	0.03 13	0.07 12	0.06 5	0.07 7	0.06 8	0.05 4	0.06 18	0.06 6	0.04 4	0.03 20	0.04 7	0.06 6	0.06 8	0.04 3	0.04 5

MIM_Stereo	0.06 10	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.05 22	0.05 21	0.03 10	0.06 10	0.04 6	0.14 39	0.06 18	0.04 7	0.02 3	0.03 13	0.07 12	0.08 19	0.13 37	0.07 13	0.09 28	0.06 18	0.11 30	0.06 23	0.02 7	0.04 7	0.08 15	0.07 11	0.07 17	0.05 6

LL-Strereo2	0.07 21	0.03 4	0.03 5	0.04 10	0.05 22	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.07 42	0.14 39	0.07 30	0.08 21	0.05 30	0.04 26	0.07 12	0.08 19	0.14 50	0.07 13	0.10 34	0.06 18	0.10 26	0.06 23	0.03 20	0.04 7	0.08 15	0.09 20	0.08 22	0.05 6

anonymousdsp	0.05 6	0.04 9	0.03 5	0.03 4	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.06 10	0.05 13	0.06 13	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.03 13	0.06 6	0.07 12	0.08 11	0.06 8	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 10	0.03 20	0.03 5	0.05 3	0.05 3	0.05 5	0.05 6

iRaftStereo_RVC	0.05 6	0.03 4	0.03 5	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.05 8	0.04 6	0.06 13	0.05 12	0.05 10	0.03 8	0.02 7	0.06 6	0.06 5	0.10 21	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.09 18	0.04 4	0.02 7	0.03 5	0.07 10	0.06 8	0.05 5	0.05 6

RAFT + AFF	0.05 6	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.08 59	0.09 23	0.05 12	0.09 24	0.02 3	0.02 7	0.05 3	0.05 2	0.09 17	0.06 8	0.06 7	0.04 3	0.07 11	0.05 10	0.02 7	0.04 7	0.07 10	0.05 3	0.05 5	0.05 6

RYNet	0.06 10	0.04 9	0.04 10	0.04 10	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.04 5	0.11 111	0.05 9	0.04 5	0.04 7	0.03 8	0.03 13	0.07 12	0.06 5	0.07 7	0.08 18	0.07 8	0.05 9	0.05 4	0.04 4	0.11 149	0.04 7	0.06 6	0.13 71	0.06 12	0.05 6

TDLM	0.04 4	0.04 9	0.04 10	0.04 10	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.04 5	0.03 4	0.04 6	0.06 18	0.04 7	0.03 8	0.03 13	0.06 6	0.06 5	0.06 5	0.06 8	0.05 4	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.03 20	0.04 7	0.05 3	0.05 3	0.05 5	0.05 6

AASNet	0.06 10	0.06 29	0.04 10	0.09 72	0.07 55	0.08 58	0.05 31	0.08 25	0.04 6	0.07 20	0.07 30	0.07 17	0.04 17	0.04 26	0.06 6	0.07 12	0.10 21	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.07 11	0.06 23	0.04 36	0.06 38	0.08 15	0.07 11	0.06 12	0.06 13

GANet	0.06 10	0.07 50	0.06 49	0.06 31	0.06 40	0.07 49	0.06 61	0.07 20	0.05 13	0.06 13	0.07 30	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.07 12	0.08 19	0.08 11	0.10 57	0.07 8	0.05 9	0.07 11	0.05 10	0.05 52	0.05 22	0.08 15	0.07 11	0.06 12	0.06 13

anonymousdsp2	0.08 28	0.07 50	0.05 25	0.06 31	0.05 22	0.06 35	0.05 31	0.12 41	0.06 27	0.17 61	0.06 18	0.08 21	0.04 17	0.05 42	0.07 12	0.08 19	0.13 37	0.08 18	0.10 34	0.07 30	0.12 44	0.06 23	0.05 52	0.06 38	0.09 22	0.08 15	0.08 22	0.07 15

AFF-stereo	0.06 10	0.05 19	0.05 25	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.11 37	0.06 27	0.16 52	0.04 5	0.08 21	0.03 8	0.02 7	0.06 6	0.08 19	0.08 11	0.05 3	0.09 28	0.04 3	0.09 18	0.05 10	0.02 7	0.04 7	0.10 30	0.08 15	0.07 17	0.07 15

DMCA	0.07 21	0.05 19	0.07 73	0.06 31	0.06 40	0.05 21	0.07 77	0.09 28	0.06 27	0.06 13	0.09 63	0.07 17	0.06 48	0.06 54	0.07 12	0.08 19	0.11 26	0.10 57	0.08 16	0.07 30	0.09 18	0.05 10	0.06 68	0.05 22	0.08 15	0.10 30	0.05 5	0.07 15

MIF-Stereo (partial)	0.06 10	0.05 19	0.06 49	0.05 20	0.04 11	0.05 21	0.03 10	0.08 25	0.07 42	0.07 20	0.04 5	0.05 10	0.06 48	0.04 26	0.08 28	0.08 19	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 10	0.02 7	0.06 38	0.10 30	0.08 15	0.07 17	0.08 18

4D-IteraStereo	0.09 33	0.06 29	0.05 25	0.06 31	0.06 40	0.06 35	0.04 22	0.15 67	0.10 99	0.22 107	0.08 49	0.14 69	0.06 48	0.03 13	0.08 28	0.10 53	0.17 81	0.09 41	0.11 40	0.07 30	0.15 80	0.05 10	0.03 20	0.05 22	0.10 30	0.10 30	0.08 22	0.08 18

IPLG	0.09 33	0.07 50	0.07 73	0.07 51	0.07 55	0.06 35	0.05 31	0.15 67	0.06 27	0.22 107	0.06 18	0.15 74	0.05 30	0.04 26	0.08 28	0.10 53	0.16 68	0.10 57	0.14 74	0.09 67	0.13 57	0.08 42	0.04 36	0.07 72	0.13 59	0.11 48	0.11 46	0.08 18

raft+_RVC	0.08 28	0.06 29	0.04 10	0.06 31	0.06 40	0.07 49	0.04 22	0.10 34	0.08 59	0.17 61	0.08 49	0.09 24	0.04 17	0.04 26	0.08 28	0.07 12	0.13 37	0.09 41	0.11 40	0.06 18	0.13 57	0.05 10	0.03 20	0.05 22	0.10 30	0.09 20	0.09 27	0.08 18

RALCasStereoNet	0.09 33	0.08 78	0.06 49	0.09 72	0.07 55	0.06 35	0.05 31	0.12 41	0.05 13	0.18 73	0.07 30	0.12 43	0.05 30	0.04 26	0.09 59	0.10 53	0.18 100	0.12 91	0.13 62	0.08 47	0.15 80	0.08 42	0.05 52	0.06 38	0.12 51	0.09 20	0.10 32	0.08 18

HCRNet	0.11 63	0.17 174	0.06 49	0.22 177	0.08 65	0.15 136	0.08 86	0.13 52	0.04 6	0.46 237	0.12 99	0.24 166	0.07 67	0.07 76	0.08 28	0.06 5	0.14 50	0.08 18	0.20 140	0.08 47	0.09 18	0.05 10	0.11 149	0.06 38	0.06 6	0.05 3	0.05 5	0.08 18

AANet_RVC	0.06 10	0.05 19	0.06 49	0.05 20	0.06 40	0.04 10	0.05 31	0.05 8	0.06 27	0.05 9	0.06 18	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.07 12	0.07 12	0.08 11	0.08 18	0.07 8	0.07 30	0.07 11	0.06 23	0.05 52	0.05 22	0.07 10	0.09 20	0.06 12	0.08 18

test croco	0.06 10	0.04 9	0.04 10	0.04 10	0.04 11	0.05 21	0.03 10	0.08 25	0.04 6	0.09 23	0.05 12	0.06 15	0.02 3	0.02 7	0.07 12	0.08 19	0.12 35	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.04 4	0.02 7	0.05 22	0.09 22	0.09 20	0.08 22	0.09 25

MIF-Stereo	0.07 21	0.04 9	0.04 10	0.04 10	0.03 7	0.05 21	0.03 10	0.06 10	0.05 13	0.06 13	0.04 5	0.07 17	0.12 126	0.07 76	0.08 28	0.07 12	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.07 30	0.09 18	0.08 42	0.08 110	0.04 7	0.09 22	0.16 132	0.06 12	0.09 25

AnonymousM	0.08 28	0.05 19	0.04 10	0.06 31	0.05 22	0.04 10	0.04 22	0.13 52	0.05 13	0.20 94	0.06 18	0.11 38	0.03 8	0.06 54	0.09 59	0.09 32	0.19 115	0.08 18	0.12 50	0.07 30	0.16 95	0.06 23	0.04 36	0.04 7	0.08 15	0.11 48	0.10 32	0.09 25

ARAFT	0.07 21	0.04 9	0.04 10	0.05 20	0.05 22	0.05 21	0.02 2	0.09 28	0.06 27	0.12 32	0.06 18	0.12 43	0.03 8	0.03 13	0.07 12	0.07 12	0.12 35	0.09 41	0.09 28	0.05 9	0.11 30	0.07 34	0.03 20	0.04 7	0.09 22	0.09 20	0.09 27	0.09 25

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 28	0.06 29	0.05 25	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.14 62	0.07 42	0.21 103	0.04 5	0.12 43	0.04 17	0.03 13	0.07 12	0.09 32	0.09 17	0.06 8	0.10 34	0.05 9	0.11 30	0.05 10	0.03 20	0.05 22	0.12 51	0.09 20	0.09 27	0.09 25

CVANet_RVC	0.07 21	0.07 50	0.07 73	0.08 57	0.06 40	0.07 49	0.05 31	0.06 10	0.05 13	0.06 13	0.09 63	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 28	0.08 19	0.08 11	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.05 10	0.04 36	0.05 22	0.08 15	0.07 11	0.07 17	0.09 25

CASnet	0.10 52	0.06 29	0.05 25	0.08 57	0.09 84	0.11 101	0.05 31	0.18 112	0.10 99	0.23 121	0.11 89	0.13 59	0.06 48	0.07 76	0.09 59	0.10 53	0.16 68	0.08 18	0.18 120	0.07 30	0.14 71	0.06 23	0.06 68	0.06 38	0.12 51	0.10 30	0.14 78	0.10 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.09 33	0.06 29	0.05 25	0.06 31	0.06 40	0.09 70	0.06 61	0.18 112	0.06 27	0.20 94	0.08 49	0.12 43	0.06 48	0.06 54	0.08 28	0.10 53	0.17 81	0.11 65	0.11 40	0.09 67	0.13 57	0.06 23	0.04 36	0.06 38	0.10 30	0.09 20	0.10 32	0.10 31

IPLGR_C	0.09 33	0.06 29	0.05 25	0.06 31	0.06 40	0.09 70	0.06 61	0.18 112	0.06 27	0.20 94	0.08 49	0.12 43	0.07 67	0.06 54	0.08 28	0.10 53	0.17 81	0.11 65	0.11 40	0.09 67	0.13 57	0.06 23	0.04 36	0.06 38	0.10 30	0.09 20	0.10 32	0.10 31

ACRE	0.09 33	0.06 29	0.05 25	0.06 31	0.06 40	0.09 70	0.06 61	0.18 112	0.06 27	0.20 94	0.08 49	0.12 43	0.07 67	0.06 54	0.08 28	0.10 53	0.17 81	0.11 65	0.11 40	0.09 67	0.13 57	0.06 23	0.04 36	0.06 38	0.10 30	0.10 30	0.10 32	0.10 31

raftrobust	0.10 52	0.08 78	0.06 49	0.08 57	0.07 55	0.05 21	0.04 22	0.14 62	0.06 27	0.25 158	0.07 30	0.12 43	0.05 30	0.05 42	0.08 28	0.09 32	0.18 100	0.11 65	0.11 40	0.09 67	0.17 115	0.08 42	0.05 52	0.05 22	0.13 59	0.12 58	0.10 32	0.10 31

MMNet	0.06 10	0.06 29	0.04 10	0.08 57	0.06 40	0.06 35	0.05 31	0.07 20	0.05 13	0.05 9	0.05 12	0.09 24	0.04 17	0.04 26	0.07 12	0.07 12	0.08 11	0.08 18	0.07 8	0.06 18	0.06 6	0.05 10	0.04 36	0.05 22	0.07 10	0.08 15	0.07 17	0.10 31

UPFNet	0.09 33	0.08 78	0.08 94	0.09 72	0.07 55	0.09 70	0.06 61	0.12 41	0.09 78	0.14 39	0.09 63	0.12 43	0.06 48	0.07 76	0.08 28	0.10 53	0.13 37	0.11 65	0.10 34	0.07 30	0.09 18	0.07 34	0.06 68	0.06 38	0.09 22	0.10 30	0.10 32	0.10 31

DN-CSS_ROB	0.11 63	0.09 90	0.11 137	0.08 57	0.09 84	0.08 58	0.08 86	0.16 76	0.10 99	0.23 121	0.17 159	0.18 105	0.14 153	0.05 42	0.08 28	0.09 32	0.13 37	0.10 57	0.18 120	0.09 67	0.11 30	0.08 42	0.07 89	0.08 88	0.13 59	0.10 30	0.12 54	0.10 31

test-3	0.10 52	0.06 29	0.04 10	0.06 31	0.08 65	0.05 21	0.05 31	0.17 84	0.07 42	0.24 137	0.07 30	0.19 116	0.07 67	0.06 54	0.10 92	0.10 53	0.21 141	0.09 41	0.15 85	0.10 87	0.16 95	0.09 73	0.05 52	0.06 38	0.09 22	0.10 30	0.12 54	0.11 39

test_1	0.10 52	0.06 29	0.04 10	0.06 31	0.08 65	0.05 21	0.05 31	0.17 84	0.07 42	0.24 137	0.07 30	0.19 116	0.07 67	0.06 54	0.10 92	0.10 53	0.21 141	0.09 41	0.15 85	0.10 87	0.16 95	0.09 73	0.05 52	0.06 38	0.09 22	0.10 30	0.12 54	0.11 39

rafts_anoy	0.09 33	0.08 78	0.07 73	0.07 51	0.07 55	0.06 35	0.05 31	0.13 52	0.05 13	0.17 61	0.09 63	0.12 43	0.05 30	0.03 13	0.09 59	0.10 53	0.15 56	0.12 91	0.13 62	0.07 30	0.14 71	0.08 42	0.03 20	0.06 38	0.11 44	0.10 30	0.09 27	0.11 39

RALAANet	0.09 33	0.08 78	0.06 49	0.07 51	0.05 22	0.08 58	0.05 31	0.10 34	0.07 42	0.12 32	0.09 63	0.10 30	0.06 48	0.03 13	0.08 28	0.09 32	0.13 37	0.11 65	0.15 85	0.08 47	0.12 44	0.07 34	0.04 36	0.06 38	0.11 44	0.10 30	0.11 46	0.11 39

UNet	0.10 52	0.09 90	0.08 94	0.10 88	0.08 65	0.09 70	0.08 86	0.15 67	0.08 59	0.17 61	0.09 63	0.13 59	0.09 95	0.07 76	0.09 59	0.10 53	0.16 68	0.13 117	0.12 50	0.08 47	0.11 30	0.09 73	0.08 110	0.09 109	0.11 44	0.13 71	0.10 32	0.11 39

HGLStereo	0.11 63	0.10 102	0.08 94	0.09 72	0.10 100	0.09 70	0.06 61	0.14 62	0.08 59	0.18 73	0.15 138	0.09 24	0.06 48	0.08 94	0.09 59	0.10 53	0.17 81	0.13 117	0.14 74	0.10 87	0.11 30	0.09 73	0.08 110	0.08 88	0.13 59	0.12 58	0.10 32	0.11 39

DMCA-RVC	0.10 52	0.08 78	0.11 137	0.08 57	0.09 84	0.08 58	0.08 86	0.12 41	0.09 78	0.13 36	0.13 111	0.13 59	0.07 67	0.06 54	0.13 159	0.12 130	0.14 50	0.13 117	0.11 40	0.10 87	0.12 44	0.09 73	0.07 89	0.09 109	0.10 30	0.10 30	0.10 32	0.11 39

FADNet-RVC-Resample	0.13 95	0.10 102	0.12 150	0.12 116	0.10 100	0.13 118	0.10 118	0.16 76	0.13 133	0.18 73	0.13 111	0.17 91	0.11 118	0.10 124	0.10 92	0.09 32	0.13 37	0.15 154	0.15 85	0.17 182	0.15 80	0.12 140	0.10 140	0.13 162	0.17 113	0.13 71	0.12 54	0.11 39

ADCP+	0.11 63	0.10 102	0.08 94	0.09 72	0.07 55	0.09 70	0.08 86	0.13 52	0.11 111	0.16 52	0.12 99	0.18 105	0.08 84	0.07 76	0.10 92	0.09 32	0.16 68	0.11 65	0.14 74	0.09 67	0.12 44	0.09 73	0.08 110	0.08 88	0.11 44	0.15 110	0.11 46	0.11 39

DISCO	0.10 52	0.10 102	0.08 94	0.10 88	0.09 84	0.11 101	0.09 103	0.10 34	0.08 59	0.15 46	0.10 79	0.12 43	0.07 67	0.06 54	0.09 59	0.11 94	0.15 56	0.10 57	0.14 74	0.10 87	0.12 44	0.10 104	0.06 68	0.09 109	0.14 76	0.11 48	0.13 65	0.11 39

StereoVision	0.06 10	0.03 4	0.04 10	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.06 10	0.11 111	0.02 2	0.05 12	0.03 4	0.06 48	0.01 2	0.08 28	0.10 53	0.06 5	0.05 3	0.08 16	0.07 30	0.06 6	0.05 10	0.02 7	0.04 7	0.10 30	0.08 15	0.10 32	0.12 49

iinet-f	0.10 52	0.09 90	0.06 49	0.08 57	0.06 40	0.09 70	0.06 61	0.09 28	0.07 42	0.18 73	0.11 89	0.10 30	0.10 108	0.06 54	0.08 28	0.09 32	0.14 50	0.09 41	0.18 120	0.09 67	0.11 30	0.06 23	0.05 52	0.06 38	0.11 44	0.10 30	0.15 89	0.12 49

GLC_STEREO	0.13 95	0.11 114	0.12 150	0.12 116	0.11 117	0.10 92	0.10 118	0.19 130	0.07 42	0.25 158	0.13 111	0.12 43	0.07 67	0.07 76	0.08 28	0.12 130	0.24 175	0.11 65	0.17 107	0.09 67	0.27 215	0.15 174	0.07 89	0.07 72	0.15 89	0.09 20	0.20 149	0.12 49

GMStereo	0.12 85	0.12 127	0.07 73	0.11 105	0.11 117	0.13 118	0.09 103	0.17 84	0.10 99	0.17 61	0.13 111	0.21 145	0.11 118	0.07 76	0.10 92	0.09 32	0.17 81	0.10 57	0.17 107	0.12 123	0.14 71	0.09 73	0.07 89	0.09 109	0.14 76	0.13 71	0.15 89	0.12 49
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 85	0.11 114	0.12 150	0.12 116	0.10 100	0.11 101	0.13 143	0.15 67	0.12 126	0.13 36	0.12 99	0.13 59	0.09 95	0.09 110	0.15 184	0.13 146	0.15 56	0.11 65	0.16 99	0.09 67	0.13 57	0.10 104	0.10 140	0.10 124	0.12 51	0.10 30	0.13 65	0.12 49

NVstereo2D	0.15 139	0.11 114	0.11 137	0.19 167	0.14 151	0.21 184	0.24 197	0.13 52	0.11 111	0.16 52	0.14 125	0.10 30	0.07 67	0.39 222	0.11 128	0.11 94	0.21 141	0.14 140	0.15 85	0.10 87	0.12 44	0.08 42	0.24 203	0.08 88	0.14 76	0.12 58	0.14 78	0.12 49

iResNetv2_ROB	0.12 85	0.08 78	0.07 73	0.12 116	0.09 84	0.12 109	0.08 86	0.17 84	0.08 59	0.22 107	0.12 99	0.20 130	0.15 161	0.06 54	0.08 28	0.08 19	0.16 68	0.11 65	0.17 107	0.10 87	0.14 71	0.09 73	0.09 127	0.10 124	0.14 76	0.12 58	0.19 137	0.12 49

LoS_RVC	0.09 33	0.07 50	0.05 25	0.05 20	0.06 40	0.06 35	0.05 31	0.13 52	0.08 59	0.18 73	0.11 89	0.12 43	0.06 48	0.07 76	0.08 28	0.09 32	0.10 21	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.16 95	0.09 73	0.05 52	0.06 38	0.14 76	0.10 30	0.10 32	0.13 56

tt_ll	0.09 33	0.07 50	0.05 25	0.05 20	0.06 40	0.06 35	0.05 31	0.13 52	0.08 59	0.18 73	0.11 89	0.12 43	0.06 48	0.07 76	0.08 28	0.09 32	0.10 21	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.16 95	0.09 73	0.05 52	0.06 38	0.14 76	0.10 30	0.10 32	0.13 56

UDGNet	0.15 139	0.13 140	0.09 104	0.18 161	0.17 169	0.16 143	0.19 177	0.15 67	0.11 111	0.16 52	0.14 125	0.15 74	0.05 30	0.45 223	0.09 59	0.10 53	0.17 81	0.12 91	0.14 74	0.09 67	0.17 115	0.09 73	0.28 225	0.07 72	0.17 113	0.15 110	0.12 54	0.13 56

MIPNet	0.11 63	0.09 90	0.06 49	0.07 51	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.17 84	0.06 27	0.23 121	0.07 30	0.15 74	0.08 84	0.05 42	0.09 59	0.10 53	0.17 81	0.11 65	0.20 140	0.12 123	0.13 57	0.10 104	0.05 52	0.07 72	0.15 89	0.13 71	0.11 46	0.13 56

TestStereo	0.13 95	0.12 127	0.10 122	0.11 105	0.08 65	0.11 101	0.10 118	0.18 112	0.11 111	0.24 137	0.13 111	0.20 130	0.08 84	0.06 54	0.11 128	0.10 53	0.20 128	0.11 65	0.20 140	0.10 87	0.21 168	0.10 104	0.06 68	0.12 152	0.19 146	0.11 48	0.12 54	0.13 56

DSFCA	0.11 63	0.13 140	0.09 104	0.10 88	0.08 65	0.11 101	0.11 128	0.12 41	0.09 78	0.12 32	0.13 111	0.14 69	0.07 67	0.05 42	0.09 59	0.11 94	0.15 56	0.13 117	0.16 99	0.10 87	0.13 57	0.12 140	0.07 89	0.09 109	0.12 51	0.13 71	0.10 32	0.13 56

CFNet	0.12 85	0.11 114	0.08 94	0.14 133	0.12 131	0.11 101	0.09 103	0.19 130	0.10 99	0.18 73	0.12 99	0.25 167	0.10 108	0.08 94	0.08 28	0.09 32	0.17 81	0.12 91	0.12 50	0.09 67	0.11 30	0.08 42	0.06 68	0.09 109	0.15 89	0.12 58	0.13 65	0.13 56

HITNet	0.09 33	0.07 50	0.06 49	0.08 57	0.08 65	0.08 58	0.05 31	0.11 37	0.07 42	0.19 86	0.08 49	0.12 43	0.06 48	0.07 76	0.08 28	0.08 19	0.13 37	0.11 65	0.10 34	0.06 18	0.10 26	0.09 73	0.06 68	0.06 38	0.12 51	0.11 48	0.16 98	0.13 56
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
DLCB_ROB	0.13 95	0.12 127	0.11 137	0.10 88	0.10 100	0.10 92	0.09 103	0.16 76	0.11 111	0.18 73	0.17 159	0.19 116	0.13 139	0.11 135	0.11 128	0.10 53	0.17 81	0.13 117	0.13 62	0.10 87	0.17 115	0.10 104	0.09 127	0.12 152	0.27 197	0.16 132	0.16 98	0.13 56

CAS	0.09 33	0.07 50	0.05 25	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.04 22	0.14 62	0.05 13	0.11 30	0.10 79	0.11 38	0.05 30	0.07 76	0.08 28	0.09 32	0.11 26	0.10 57	0.14 74	0.07 30	0.12 44	0.07 34	0.05 52	0.05 22	0.13 59	0.11 48	0.09 27	0.14 65

IER	0.09 33	0.07 50	0.07 73	0.09 72	0.07 55	0.08 58	0.06 61	0.12 41	0.07 42	0.14 39	0.11 89	0.10 30	0.07 67	0.06 54	0.08 28	0.09 32	0.15 56	0.11 65	0.11 40	0.07 30	0.11 30	0.07 34	0.06 68	0.06 38	0.10 30	0.10 30	0.11 46	0.14 65

raft_robust	0.12 85	0.09 90	0.09 104	0.11 105	0.06 40	0.09 70	0.06 61	0.15 67	0.08 59	0.23 121	0.07 30	0.20 130	0.11 118	0.09 110	0.11 128	0.12 130	0.16 68	0.12 91	0.13 62	0.10 87	0.15 80	0.11 123	0.03 20	0.07 72	0.18 133	0.16 132	0.15 89	0.14 65

test_3	0.11 63	0.07 50	0.07 73	0.06 31	0.08 65	0.05 21	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.09 63	0.21 145	0.11 118	0.06 54	0.13 159	0.13 146	0.20 128	0.09 41	0.14 74	0.10 87	0.18 128	0.08 42	0.04 36	0.08 88	0.13 59	0.15 110	0.13 65	0.14 65

TANstereo	0.11 63	0.06 29	0.06 49	0.10 88	0.09 84	0.09 70	0.06 61	0.12 41	0.08 59	0.22 107	0.08 49	0.13 59	0.07 67	0.08 94	0.10 92	0.13 146	0.20 128	0.13 117	0.18 120	0.08 47	0.18 128	0.09 73	0.06 68	0.06 38	0.10 30	0.10 30	0.15 89	0.14 65

XX-TBD	0.11 63	0.06 29	0.06 49	0.10 88	0.09 84	0.09 70	0.06 61	0.12 41	0.08 59	0.22 107	0.08 49	0.13 59	0.07 67	0.08 94	0.10 92	0.13 146	0.20 128	0.13 117	0.18 120	0.08 47	0.18 128	0.09 73	0.06 68	0.06 38	0.10 30	0.10 30	0.15 89	0.14 65

ADLNet	0.12 85	0.11 114	0.08 94	0.12 116	0.10 100	0.16 143	0.12 138	0.14 62	0.07 42	0.13 36	0.10 79	0.25 167	0.10 108	0.28 209	0.09 59	0.10 53	0.17 81	0.09 41	0.13 62	0.09 67	0.11 30	0.08 42	0.13 165	0.06 38	0.13 59	0.12 58	0.12 54	0.14 65

FADNet-RVC	0.14 118	0.13 140	0.10 122	0.18 161	0.11 117	0.14 125	0.09 103	0.21 158	0.09 78	0.19 86	0.17 159	0.17 91	0.12 126	0.11 135	0.14 173	0.15 183	0.18 100	0.13 117	0.18 120	0.15 166	0.12 44	0.12 140	0.12 159	0.11 137	0.20 156	0.16 132	0.14 78	0.14 65

AF-Net	0.15 139	0.13 140	0.13 159	0.14 133	0.18 175	0.15 136	0.14 149	0.17 84	0.16 155	0.17 61	0.21 189	0.18 105	0.12 126	0.10 124	0.17 195	0.16 191	0.13 37	0.14 140	0.15 85	0.11 106	0.11 30	0.10 104	0.13 165	0.10 124	0.14 76	0.15 110	0.20 149	0.14 65

Nwc_Net	0.15 139	0.13 140	0.13 159	0.14 133	0.18 175	0.15 136	0.14 149	0.17 84	0.16 155	0.17 61	0.21 189	0.18 105	0.12 126	0.10 124	0.17 195	0.16 191	0.13 37	0.14 140	0.15 85	0.11 106	0.11 30	0.10 104	0.13 165	0.10 124	0.14 76	0.15 110	0.20 149	0.14 65

DeepPrunerF	0.11 63	0.10 102	0.10 122	0.13 126	0.13 141	0.09 70	0.09 103	0.15 67	0.11 111	0.12 32	0.14 125	0.10 30	0.09 95	0.07 76	0.12 140	0.11 94	0.11 26	0.13 117	0.13 62	0.11 106	0.13 57	0.08 42	0.08 110	0.08 88	0.17 113	0.14 93	0.11 46	0.14 65

MyStereo04	0.14 118	0.12 127	0.10 122	0.08 57	0.09 84	0.10 92	0.08 86	0.22 166	0.19 176	0.24 137	0.16 149	0.23 158	0.11 118	0.04 26	0.10 92	0.11 94	0.17 81	0.12 91	0.21 151	0.12 123	0.16 95	0.11 123	0.06 68	0.11 137	0.21 168	0.12 58	0.16 98	0.15 76

AE-Stereo	0.12 85	0.09 90	0.08 94	0.11 105	0.09 84	0.08 58	0.05 31	0.17 84	0.14 142	0.24 137	0.09 63	0.19 116	0.10 108	0.07 76	0.10 92	0.12 130	0.24 175	0.13 117	0.16 99	0.11 106	0.18 128	0.09 73	0.05 52	0.09 109	0.13 59	0.14 93	0.15 89	0.15 76

RAFT_CTSACE	0.07 21	0.04 9	0.06 49	0.03 4	0.04 11	0.05 21	0.05 31	0.06 10	0.06 27	0.09 23	0.04 5	0.10 30	0.09 95	0.03 13	0.07 12	0.08 19	0.11 26	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.12 44	0.08 42	0.03 20	0.06 38	0.12 51	0.13 71	0.12 54	0.15 76

dd	0.14 118	0.12 127	0.07 73	0.25 188	0.10 100	0.19 170	0.09 103	0.17 84	0.08 59	0.17 61	0.08 49	0.33 181	0.08 84	0.06 54	0.10 92	0.11 94	0.24 175	0.11 65	0.25 178	0.09 67	0.15 80	0.09 73	0.06 68	0.09 109	0.17 113	0.13 71	0.18 128	0.15 76

cross-raft	0.14 118	0.08 78	0.07 73	0.08 57	0.10 100	0.12 109	0.08 86	0.17 84	0.13 133	0.27 185	0.11 89	0.21 145	0.05 30	0.11 135	0.13 159	0.14 167	0.22 153	0.11 65	0.23 168	0.13 141	0.23 196	0.09 73	0.06 68	0.08 88	0.22 177	0.17 149	0.14 78	0.15 76

RAFT	0.06 10	0.03 4	0.05 25	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.02 2	0.07 20	0.04 6	0.04 6	0.06 18	0.07 17	0.05 30	0.01 2	0.06 6	0.06 5	0.07 7	0.05 3	0.05 4	0.04 3	0.06 6	0.07 34	0.01 2	0.04 7	0.13 59	0.14 93	0.13 65	0.15 76

CREStereo++_RVC	0.11 63	0.07 50	0.05 25	0.08 57	0.08 65	0.08 58	0.07 77	0.16 76	0.09 78	0.26 172	0.09 63	0.17 91	0.13 139	0.08 94	0.08 28	0.10 53	0.20 128	0.08 18	0.13 62	0.07 30	0.19 138	0.08 42	0.06 68	0.06 38	0.14 76	0.11 48	0.16 98	0.15 76
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
Anonymous	0.14 118	0.10 102	0.10 122	0.10 88	0.10 100	0.10 92	0.08 86	0.19 130	0.09 78	0.20 94	0.13 111	0.19 116	0.18 172	0.07 76	0.14 173	0.14 167	0.21 141	0.17 176	0.18 120	0.15 166	0.22 184	0.16 182	0.06 68	0.10 124	0.23 184	0.17 149	0.19 137	0.15 76

CREStereo	0.11 63	0.08 78	0.06 49	0.08 57	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.18 112	0.05 13	0.26 172	0.08 49	0.18 105	0.06 48	0.08 94	0.08 28	0.10 53	0.22 153	0.09 41	0.13 62	0.08 47	0.20 155	0.09 73	0.06 68	0.05 22	0.11 44	0.13 71	0.17 111	0.15 76
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.11 63	0.10 102	0.06 49	0.12 116	0.09 84	0.07 49	0.06 61	0.18 112	0.06 27	0.28 200	0.06 18	0.18 105	0.04 17	0.07 76	0.09 59	0.11 94	0.19 115	0.09 41	0.14 74	0.08 47	0.17 115	0.09 73	0.07 89	0.05 22	0.13 59	0.12 58	0.17 111	0.15 76

FADNet	0.16 154	0.15 161	0.10 122	0.20 171	0.10 100	0.19 170	0.13 143	0.20 149	0.13 133	0.22 107	0.24 202	0.17 91	0.14 153	0.12 152	0.17 195	0.16 191	0.16 68	0.14 140	0.23 168	0.20 197	0.16 95	0.12 140	0.11 149	0.11 137	0.21 168	0.18 161	0.16 98	0.15 76

R-Stereo Train	0.13 95	0.07 50	0.07 73	0.09 72	0.10 100	0.15 136	0.05 31	0.16 76	0.12 126	0.28 200	0.12 99	0.20 130	0.08 84	0.11 135	0.09 59	0.11 94	0.24 175	0.12 91	0.16 99	0.11 106	0.21 168	0.11 123	0.08 110	0.07 72	0.15 89	0.15 110	0.16 98	0.15 76

RAFT-Stereo	0.13 95	0.07 50	0.07 73	0.09 72	0.10 100	0.15 136	0.05 31	0.16 76	0.12 126	0.28 200	0.12 99	0.20 130	0.08 84	0.11 135	0.09 59	0.11 94	0.24 175	0.12 91	0.16 99	0.11 106	0.21 168	0.11 123	0.08 110	0.07 72	0.15 89	0.15 110	0.16 98	0.15 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLCA_NET_v2_RVC	0.13 95	0.13 140	0.13 159	0.14 133	0.15 159	0.13 118	0.20 179	0.13 52	0.15 150	0.16 52	0.16 149	0.21 145	0.09 95	0.15 176	0.10 92	0.12 130	0.15 56	0.12 91	0.11 40	0.09 67	0.11 30	0.09 73	0.08 110	0.08 88	0.13 59	0.13 71	0.11 46	0.15 76
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.11 63	0.08 78	0.07 73	0.11 105	0.08 65	0.12 109	0.07 77	0.15 67	0.08 59	0.23 121	0.10 79	0.15 74	0.15 161	0.06 54	0.07 12	0.09 32	0.17 81	0.12 91	0.13 62	0.09 67	0.14 71	0.09 73	0.07 89	0.08 88	0.14 76	0.12 58	0.15 89	0.15 76

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 52	0.07 50	0.06 49	0.08 57	0.05 22	0.07 49	0.03 10	0.11 37	0.15 150	0.20 94	0.15 138	0.11 38	0.07 67	0.08 94	0.08 28	0.09 32	0.16 68	0.11 65	0.12 50	0.08 47	0.12 44	0.11 123	0.06 68	0.07 72	0.12 51	0.14 93	0.12 54	0.16 91

MyStereo	0.14 118	0.13 140	0.10 122	0.10 88	0.10 100	0.11 101	0.08 86	0.23 174	0.20 186	0.25 158	0.16 149	0.23 158	0.13 139	0.04 26	0.10 92	0.11 94	0.18 100	0.12 91	0.21 151	0.12 123	0.16 95	0.12 140	0.06 68	0.11 137	0.22 177	0.13 71	0.16 98	0.16 91

StereoIM	0.07 21	0.04 9	0.05 25	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.03 10	0.06 10	0.06 27	0.04 6	0.06 18	0.10 30	0.05 30	0.02 7	0.07 12	0.08 19	0.10 21	0.09 41	0.07 8	0.05 9	0.10 26	0.10 104	0.01 2	0.05 22	0.11 44	0.18 161	0.13 65	0.16 91

CES	0.11 63	0.06 29	0.06 49	0.06 31	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.35 211	0.05 13	0.15 46	0.23 199	0.13 59	0.04 17	0.08 94	0.08 28	0.10 53	0.19 115	0.08 18	0.14 74	0.08 47	0.28 220	0.08 42	0.07 89	0.04 7	0.14 76	0.11 48	0.13 65	0.16 91

IPLGR	0.12 85	0.09 90	0.09 104	0.09 72	0.10 100	0.09 70	0.07 77	0.18 112	0.09 78	0.22 107	0.10 79	0.15 74	0.07 67	0.06 54	0.09 59	0.11 94	0.17 81	0.11 65	0.20 140	0.12 123	0.15 80	0.08 42	0.04 36	0.08 88	0.16 101	0.13 71	0.14 78	0.16 91

AACVNet	0.14 118	0.13 140	0.10 122	0.13 126	0.13 141	0.14 125	0.10 118	0.19 130	0.11 111	0.22 107	0.17 159	0.13 59	0.10 108	0.09 110	0.11 128	0.11 94	0.21 141	0.13 117	0.17 107	0.12 123	0.16 95	0.11 123	0.11 149	0.11 137	0.17 113	0.13 71	0.14 78	0.16 91

ICVP	0.15 139	0.13 140	0.14 168	0.12 116	0.12 131	0.13 118	0.10 118	0.17 84	0.12 126	0.17 61	0.13 111	0.18 105	0.12 126	0.09 110	0.12 140	0.13 146	0.18 100	0.15 154	0.15 85	0.14 152	0.17 115	0.13 157	0.20 191	0.11 137	0.19 146	0.19 172	0.17 111	0.16 91
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.14 118	0.09 90	0.10 122	0.10 88	0.09 84	0.09 70	0.11 128	0.22 166	0.11 111	0.23 121	0.16 149	0.15 74	0.10 108	0.06 54	0.12 140	0.13 146	0.18 100	0.15 154	0.21 151	0.14 152	0.16 95	0.14 163	0.04 36	0.10 124	0.17 113	0.17 149	0.17 111	0.16 91

CroCo_RVC	0.14 118	0.09 90	0.10 122	0.10 88	0.09 84	0.09 70	0.11 128	0.22 166	0.11 111	0.23 121	0.16 149	0.15 74	0.10 108	0.06 54	0.12 140	0.13 146	0.18 100	0.15 154	0.21 151	0.14 152	0.16 95	0.14 163	0.04 36	0.10 124	0.17 113	0.17 149	0.17 111	0.16 91

STTStereo	0.13 95	0.14 154	0.17 189	0.13 126	0.15 159	0.13 118	0.20 179	0.13 52	0.13 133	0.15 46	0.15 138	0.17 91	0.10 108	0.11 135	0.12 140	0.12 130	0.15 56	0.14 140	0.13 62	0.11 106	0.12 44	0.10 104	0.07 89	0.09 109	0.15 89	0.13 71	0.12 54	0.16 91

ADCL	0.14 118	0.12 127	0.11 137	0.13 126	0.11 117	0.14 125	0.10 118	0.17 84	0.15 150	0.22 107	0.16 149	0.21 145	0.12 126	0.09 110	0.10 92	0.11 94	0.16 68	0.13 117	0.17 107	0.12 123	0.18 128	0.13 157	0.11 149	0.11 137	0.16 101	0.15 110	0.16 98	0.16 91

Any-RAFT	0.13 95	0.07 50	0.05 25	0.10 88	0.09 84	0.12 109	0.08 86	0.17 84	0.10 99	0.26 172	0.09 63	0.20 130	0.08 84	0.10 124	0.09 59	0.10 53	0.22 153	0.11 65	0.20 140	0.10 87	0.21 168	0.09 73	0.08 110	0.06 38	0.16 101	0.15 110	0.17 111	0.17 102

RAFT-Test	0.13 95	0.07 50	0.06 49	0.09 72	0.11 117	0.13 118	0.09 103	0.17 84	0.11 111	0.27 185	0.10 79	0.20 130	0.05 30	0.12 152	0.10 92	0.11 94	0.23 161	0.12 91	0.21 151	0.14 152	0.21 168	0.11 123	0.06 68	0.08 88	0.17 113	0.15 110	0.17 111	0.17 102

RAFT+CT+SA	0.09 33	0.05 19	0.07 73	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.05 31	0.13 52	0.08 59	0.08 22	0.07 30	0.15 74	0.13 139	0.04 26	0.10 92	0.10 53	0.09 17	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.12 44	0.11 123	0.02 7	0.06 38	0.13 59	0.12 58	0.11 46	0.17 102

GMOStereo	0.11 63	0.07 50	0.09 104	0.06 31	0.05 22	0.06 35	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 30	0.17 91	0.09 95	0.05 42	0.10 92	0.11 94	0.17 81	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 138	0.08 42	0.03 20	0.06 38	0.18 133	0.16 132	0.14 78	0.17 102

error version	0.11 63	0.07 50	0.09 104	0.06 31	0.05 22	0.06 35	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 30	0.17 91	0.09 95	0.05 42	0.10 92	0.11 94	0.17 81	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 138	0.08 42	0.03 20	0.06 38	0.18 133	0.16 132	0.14 78	0.17 102

test-v	0.11 63	0.07 50	0.09 104	0.06 31	0.05 22	0.06 35	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 30	0.17 91	0.09 95	0.05 42	0.10 92	0.11 94	0.17 81	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 138	0.08 42	0.03 20	0.06 38	0.18 133	0.16 132	0.14 78	0.17 102

SACVNet	0.15 139	0.14 154	0.13 159	0.16 148	0.13 141	0.14 125	0.12 138	0.19 130	0.17 163	0.19 86	0.17 159	0.14 69	0.07 67	0.14 168	0.13 159	0.13 146	0.19 115	0.16 164	0.20 140	0.13 141	0.16 95	0.14 163	0.12 159	0.13 162	0.20 156	0.18 161	0.19 137	0.17 102

GANet-ADL	0.15 139	0.12 127	0.09 104	0.14 133	0.12 131	0.16 143	0.12 138	0.20 149	0.10 99	0.25 158	0.15 138	0.22 157	0.12 126	0.21 195	0.09 59	0.11 94	0.25 190	0.14 140	0.20 140	0.14 152	0.19 138	0.09 73	0.08 110	0.10 124	0.17 113	0.15 110	0.20 149	0.17 102

test-2	0.11 63	0.07 50	0.09 104	0.06 31	0.05 22	0.06 35	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 30	0.17 91	0.09 95	0.05 42	0.10 92	0.11 94	0.17 81	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 138	0.08 42	0.03 20	0.06 38	0.18 133	0.16 132	0.14 78	0.17 102

test-1	0.14 118	0.06 29	0.07 73	0.11 105	0.10 100	0.18 160	0.14 149	0.19 130	0.13 133	0.28 200	0.10 79	0.19 116	0.11 118	0.12 152	0.12 140	0.13 146	0.22 153	0.12 91	0.22 159	0.10 87	0.24 203	0.08 42	0.09 127	0.08 88	0.21 168	0.18 161	0.15 89	0.17 102

LMCR-Stereo	0.13 95	0.09 90	0.07 73	0.11 105	0.08 65	0.11 101	0.09 103	0.18 112	0.09 78	0.19 86	0.14 125	0.19 116	0.14 153	0.10 124	0.09 59	0.11 94	0.20 128	0.13 117	0.19 134	0.10 87	0.18 128	0.10 104	0.08 110	0.08 88	0.15 89	0.13 71	0.18 128	0.17 102

sCroCo_RVC	0.14 118	0.09 90	0.09 104	0.08 57	0.07 55	0.10 92	0.07 77	0.19 130	0.14 142	0.18 73	0.12 99	0.13 59	0.14 153	0.06 54	0.13 159	0.15 183	0.22 153	0.15 154	0.22 159	0.13 141	0.21 168	0.16 182	0.06 68	0.12 152	0.17 113	0.16 132	0.17 111	0.17 102

APVNet	0.15 139	0.13 140	0.11 137	0.14 133	0.16 162	0.14 125	0.13 143	0.19 130	0.11 111	0.14 39	0.13 111	0.17 91	0.09 95	0.16 179	0.15 184	0.15 183	0.21 141	0.14 140	0.22 159	0.15 166	0.15 80	0.12 140	0.07 89	0.12 152	0.16 101	0.15 110	0.19 137	0.17 102

RASNet	0.11 63	0.10 102	0.09 104	0.10 88	0.07 55	0.08 58	0.08 86	0.19 130	0.09 78	0.17 61	0.10 79	0.13 59	0.08 84	0.06 54	0.08 28	0.10 53	0.15 56	0.09 41	0.12 50	0.06 18	0.15 80	0.09 73	0.05 52	0.10 124	0.13 59	0.11 48	0.17 111	0.17 102

CFNet_RVC	0.13 95	0.12 127	0.10 122	0.14 133	0.11 117	0.14 125	0.09 103	0.17 84	0.09 78	0.19 86	0.13 111	0.21 145	0.09 95	0.09 110	0.10 92	0.13 146	0.18 100	0.13 117	0.15 85	0.11 106	0.16 95	0.08 42	0.06 68	0.09 109	0.15 89	0.12 58	0.16 98	0.17 102

MSKI-zero shot	0.13 95	0.08 78	0.05 25	0.09 72	0.11 117	0.09 70	0.07 77	0.19 130	0.09 78	0.28 200	0.10 79	0.19 116	0.06 48	0.11 135	0.10 92	0.11 94	0.24 175	0.11 65	0.17 107	0.11 106	0.21 168	0.10 104	0.07 89	0.08 88	0.14 76	0.17 149	0.18 128	0.18 117

EKT-Stereo	0.15 139	0.10 102	0.07 73	0.13 126	0.12 131	0.16 143	0.17 167	0.18 112	0.11 111	0.26 172	0.17 159	0.17 91	0.07 67	0.11 135	0.09 59	0.11 94	0.24 175	0.15 154	0.23 168	0.12 123	0.24 203	0.10 104	0.07 89	0.08 88	0.20 156	0.15 110	0.17 111	0.18 117

EGLCR-Stereo	0.11 63	0.06 29	0.04 10	0.08 57	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.27 185	0.06 18	0.19 116	0.06 48	0.08 94	0.08 28	0.10 53	0.20 128	0.10 57	0.16 99	0.07 30	0.17 115	0.07 34	0.04 36	0.06 38	0.10 30	0.12 58	0.18 128	0.18 117

test_5	0.08 28	0.05 19	0.07 73	0.04 10	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.09 28	0.05 13	0.05 9	0.07 30	0.12 43	0.12 126	0.02 7	0.07 12	0.09 32	0.07 7	0.07 13	0.08 16	0.06 18	0.10 26	0.09 73	0.02 7	0.07 72	0.10 30	0.13 71	0.13 65	0.18 117

test_4	0.09 33	0.05 19	0.07 73	0.05 20	0.06 40	0.03 5	0.02 2	0.11 37	0.09 78	0.17 61	0.06 18	0.09 24	0.06 48	0.03 13	0.09 59	0.09 32	0.15 56	0.08 18	0.10 34	0.07 30	0.16 95	0.08 42	0.02 7	0.07 72	0.09 22	0.15 110	0.12 54	0.18 117

BEATNet_4x	0.11 63	0.10 102	0.08 94	0.09 72	0.09 84	0.09 70	0.08 86	0.12 41	0.08 59	0.21 103	0.09 63	0.15 74	0.09 95	0.07 76	0.10 92	0.09 32	0.13 37	0.13 117	0.11 40	0.08 47	0.13 57	0.11 123	0.08 110	0.07 72	0.13 59	0.13 71	0.18 128	0.18 117

RP	0.15 139	0.14 154	0.15 175	0.17 156	0.14 151	0.17 152	0.16 159	0.19 130	0.17 163	0.14 39	0.16 149	0.16 87	0.15 161	0.11 135	0.13 159	0.12 130	0.15 56	0.12 91	0.15 85	0.12 123	0.12 44	0.12 140	0.10 140	0.12 152	0.17 113	0.15 110	0.20 149	0.18 117

stereogan	0.16 154	0.15 161	0.15 175	0.16 148	0.18 175	0.18 160	0.16 159	0.20 149	0.19 176	0.14 39	0.16 149	0.20 130	0.18 172	0.13 164	0.14 173	0.13 146	0.16 68	0.14 140	0.17 107	0.14 152	0.14 71	0.12 140	0.13 165	0.13 162	0.16 101	0.16 132	0.23 166	0.18 117

ADCRef	0.13 95	0.10 102	0.09 104	0.10 88	0.08 65	0.09 70	0.08 86	0.17 84	0.14 142	0.21 103	0.15 138	0.15 74	0.13 139	0.05 42	0.10 92	0.11 94	0.16 68	0.14 140	0.19 134	0.12 123	0.15 80	0.12 140	0.09 127	0.11 137	0.13 59	0.18 161	0.13 65	0.18 117

MSMDNet	0.13 95	0.08 78	0.06 49	0.09 72	0.12 131	0.10 92	0.08 86	0.17 84	0.11 111	0.27 185	0.09 63	0.20 130	0.06 48	0.12 152	0.10 92	0.11 94	0.24 175	0.12 91	0.19 134	0.16 177	0.21 168	0.11 123	0.07 89	0.08 88	0.17 113	0.14 93	0.17 111	0.18 117

HSM	0.14 118	0.12 127	0.09 104	0.14 133	0.13 141	0.12 109	0.10 118	0.18 112	0.10 99	0.23 121	0.15 138	0.18 105	0.14 153	0.08 94	0.10 92	0.10 53	0.21 141	0.12 91	0.17 107	0.12 123	0.18 128	0.10 104	0.07 89	0.08 88	0.17 113	0.15 110	0.17 111	0.18 117

iResNet	0.16 154	0.11 114	0.09 104	0.15 144	0.13 141	0.17 152	0.12 138	0.21 158	0.14 142	0.25 158	0.13 111	0.35 184	0.32 208	0.08 94	0.10 92	0.11 94	0.20 128	0.12 91	0.25 178	0.14 152	0.18 128	0.11 123	0.12 159	0.13 162	0.18 133	0.14 93	0.20 149	0.18 117

PWCDC_ROB	0.13 95	0.06 29	0.09 104	0.07 51	0.13 141	0.08 58	0.13 143	0.06 10	0.24 196	0.09 23	0.15 138	0.09 24	0.43 222	0.26 203	0.10 92	0.10 53	0.09 17	0.12 91	0.08 16	0.11 106	0.08 15	0.11 123	0.19 188	0.13 162	0.07 10	0.13 71	0.08 22	0.18 117

anonymity	0.13 95	0.06 29	0.05 25	0.09 72	0.10 100	0.09 70	0.07 77	0.18 112	0.08 59	0.28 200	0.12 99	0.19 116	0.06 48	0.09 110	0.09 59	0.13 146	0.23 161	0.12 91	0.17 107	0.15 166	0.19 138	0.10 104	0.09 127	0.07 72	0.19 146	0.18 161	0.19 137	0.19 130

UDG	0.26 194	0.20 186	0.13 159	0.38 207	0.31 213	0.38 214	0.51 225	0.19 130	0.16 155	0.19 86	0.23 199	0.17 91	0.09 95	1.45 237	0.14 173	0.13 146	0.27 205	0.16 164	0.26 183	0.13 141	0.21 168	0.13 157	0.25 205	0.12 152	0.20 156	0.20 176	0.20 149	0.19 130

PSMNet-ADL	0.18 162	0.13 140	0.13 159	0.16 148	0.14 151	0.17 152	0.16 159	0.20 149	0.21 192	0.27 185	0.19 180	0.29 177	0.25 190	0.18 184	0.14 173	0.14 167	0.23 161	0.14 140	0.22 159	0.14 152	0.19 138	0.11 123	0.10 140	0.11 137	0.20 156	0.15 110	0.23 166	0.19 130

GEStereo_RVC	0.14 118	0.13 140	0.10 122	0.11 105	0.12 131	0.12 109	0.11 128	0.18 112	0.13 133	0.24 137	0.16 149	0.18 105	0.10 108	0.06 54	0.12 140	0.11 94	0.20 128	0.17 176	0.23 168	0.13 141	0.15 80	0.13 157	0.07 89	0.11 137	0.20 156	0.14 93	0.13 65	0.19 130

UCFNet_RVC	0.15 139	0.17 174	0.12 150	0.16 148	0.14 151	0.17 152	0.11 128	0.17 84	0.12 126	0.20 94	0.13 111	0.28 172	0.12 126	0.10 124	0.11 128	0.13 146	0.18 100	0.13 117	0.17 107	0.12 123	0.16 95	0.09 73	0.10 140	0.11 137	0.18 133	0.15 110	0.17 111	0.19 130

DeepPruner_ROB	0.14 118	0.13 140	0.11 137	0.12 116	0.11 117	0.10 92	0.09 103	0.17 84	0.12 126	0.21 103	0.18 172	0.15 74	0.13 139	0.08 94	0.12 140	0.11 94	0.19 115	0.15 154	0.19 134	0.11 106	0.17 115	0.14 163	0.10 140	0.11 137	0.17 113	0.16 132	0.17 111	0.19 130

MLCV	0.14 118	0.11 114	0.09 104	0.16 148	0.12 131	0.14 125	0.11 128	0.21 158	0.10 99	0.24 137	0.13 111	0.21 145	0.14 153	0.08 94	0.09 59	0.10 53	0.19 115	0.11 65	0.19 134	0.09 67	0.17 115	0.08 42	0.10 140	0.09 109	0.16 101	0.13 71	0.16 98	0.19 130

PDISCO_ROB	0.12 85	0.13 140	0.13 159	0.10 88	0.08 65	0.09 70	0.09 103	0.09 28	0.08 59	0.11 30	0.10 79	0.06 15	0.05 30	0.05 42	0.09 59	0.11 94	0.14 50	0.16 164	0.09 28	0.10 87	0.14 71	0.12 140	0.04 36	0.08 88	0.16 101	0.21 181	0.32 196	0.19 130

TestStereo1	0.09 33	0.07 50	0.06 49	0.04 10	0.05 22	0.06 35	0.06 61	0.07 20	0.07 42	0.09 23	0.07 30	0.11 38	0.14 153	0.04 26	0.09 59	0.10 53	0.11 26	0.09 41	0.09 28	0.08 47	0.13 57	0.12 140	0.02 7	0.04 7	0.15 89	0.13 71	0.16 98	0.20 138

TESTraft	0.09 33	0.06 29	0.06 49	0.04 10	0.04 11	0.05 21	0.06 61	0.09 28	0.08 59	0.09 23	0.08 49	0.12 43	0.13 139	0.03 13	0.09 59	0.10 53	0.11 26	0.09 41	0.08 16	0.07 30	0.13 57	0.12 140	0.02 7	0.05 22	0.14 76	0.12 58	0.14 78	0.20 138

SA-5K	0.09 33	0.07 50	0.06 49	0.04 10	0.05 22	0.06 35	0.06 61	0.07 20	0.07 42	0.09 23	0.07 30	0.11 38	0.14 153	0.04 26	0.09 59	0.10 53	0.11 26	0.09 41	0.09 28	0.08 47	0.13 57	0.12 140	0.02 7	0.04 7	0.15 89	0.13 71	0.16 98	0.20 138

Sa-1000	0.10 52	0.07 50	0.07 73	0.07 51	0.05 22	0.09 70	0.03 10	0.12 41	0.06 27	0.18 73	0.08 49	0.19 116	0.05 30	0.05 42	0.10 92	0.10 53	0.16 68	0.12 91	0.14 74	0.09 67	0.16 95	0.10 104	0.04 36	0.05 22	0.19 146	0.15 110	0.13 65	0.20 138

SA	0.10 52	0.07 50	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.08 58	0.04 22	0.12 41	0.05 13	0.16 52	0.07 30	0.16 87	0.03 8	0.04 26	0.09 59	0.09 32	0.13 37	0.11 65	0.12 50	0.09 67	0.14 71	0.10 104	0.03 20	0.06 38	0.16 101	0.14 93	0.13 65	0.20 138

TRStereo	0.13 95	0.07 50	0.05 25	0.09 72	0.08 65	0.17 152	0.13 143	0.18 112	0.07 42	0.25 158	0.09 63	0.20 130	0.04 17	0.10 124	0.09 59	0.10 53	0.22 153	0.11 65	0.22 159	0.13 141	0.19 138	0.09 73	0.09 127	0.07 72	0.16 101	0.15 110	0.24 174	0.20 138

Anonymous3	0.18 162	0.15 161	0.11 137	0.15 144	0.10 100	0.14 125	0.11 128	0.22 166	0.19 176	0.27 185	0.15 138	0.27 170	0.12 126	0.13 164	0.25 214	0.17 198	0.23 161	0.18 188	0.26 183	0.17 182	0.24 203	0.20 206	0.09 127	0.10 124	0.21 168	0.20 176	0.22 165	0.20 138

CFNet_pseudo	0.13 95	0.11 114	0.11 137	0.14 133	0.11 117	0.12 109	0.11 128	0.19 130	0.12 126	0.24 137	0.14 125	0.16 87	0.15 161	0.08 94	0.09 59	0.10 53	0.16 68	0.13 117	0.13 62	0.08 47	0.15 80	0.08 42	0.08 110	0.09 109	0.15 89	0.14 93	0.19 137	0.20 138

GES	0.14 118	0.11 114	0.07 73	0.09 72	0.11 117	0.15 136	0.09 103	0.20 149	0.09 78	0.23 121	0.12 99	0.17 91	0.11 118	0.14 168	0.10 92	0.10 53	0.23 161	0.14 140	0.24 174	0.14 152	0.17 115	0.17 186	0.11 149	0.09 109	0.15 89	0.14 93	0.21 161	0.20 138

EAI-Stereo	0.13 95	0.07 50	0.04 10	0.10 88	0.10 100	0.10 92	0.09 103	0.17 84	0.10 99	0.26 172	0.11 89	0.20 130	0.05 30	0.10 124	0.10 92	0.11 94	0.23 161	0.12 91	0.18 120	0.12 123	0.19 138	0.08 42	0.08 110	0.08 88	0.16 101	0.14 93	0.15 89	0.20 138

psm_up	0.14 118	0.11 114	0.13 159	0.15 144	0.12 131	0.14 125	0.11 128	0.20 149	0.16 155	0.19 86	0.12 99	0.15 74	0.17 170	0.10 124	0.12 140	0.12 130	0.19 115	0.13 117	0.17 107	0.11 106	0.15 80	0.09 73	0.10 140	0.16 182	0.18 133	0.16 132	0.17 111	0.20 138

NCC-stereo	0.17 157	0.16 166	0.16 181	0.16 148	0.17 169	0.18 160	0.18 170	0.19 130	0.20 186	0.16 52	0.19 180	0.21 145	0.21 180	0.12 152	0.20 207	0.18 205	0.18 100	0.19 193	0.18 120	0.15 166	0.15 80	0.15 174	0.15 172	0.12 152	0.18 133	0.17 149	0.24 174	0.20 138

Abc-Net	0.17 157	0.16 166	0.16 181	0.16 148	0.17 169	0.18 160	0.18 170	0.19 130	0.20 186	0.16 52	0.19 180	0.21 145	0.21 180	0.12 152	0.20 207	0.18 205	0.18 100	0.19 193	0.18 120	0.15 166	0.15 80	0.15 174	0.15 172	0.12 152	0.18 133	0.17 149	0.24 174	0.20 138
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.17 157	0.19 183	0.17 189	0.23 180	0.18 175	0.18 160	0.16 159	0.22 166	0.13 133	0.23 121	0.20 184	0.44 194	0.08 84	0.11 135	0.12 140	0.10 53	0.13 37	0.13 117	0.26 183	0.11 106	0.11 30	0.07 34	0.18 183	0.15 174	0.17 113	0.21 181	0.13 65	0.20 138

LoS	0.15 139	0.10 102	0.08 94	0.10 88	0.11 117	0.09 70	0.07 77	0.50 233	0.05 13	0.32 216	0.36 227	0.36 186	0.06 48	0.09 110	0.09 59	0.10 53	0.20 128	0.09 41	0.14 74	0.11 106	0.21 168	0.09 73	0.07 89	0.07 72	0.17 113	0.11 48	0.20 149	0.21 152

GwcNet-ADL	0.17 157	0.12 127	0.11 137	0.19 167	0.14 151	0.17 152	0.14 149	0.21 158	0.14 142	0.24 137	0.17 159	0.32 180	0.16 166	0.19 188	0.11 128	0.14 167	0.22 153	0.15 154	0.23 168	0.13 141	0.18 128	0.11 123	0.05 52	0.10 124	0.18 133	0.15 110	0.19 137	0.21 152

s12784h	0.12 85	0.09 90	0.06 49	0.11 105	0.09 84	0.08 58	0.06 61	0.18 112	0.07 42	0.27 185	0.11 89	0.19 116	0.08 84	0.07 76	0.08 28	0.09 32	0.21 141	0.08 18	0.15 85	0.07 30	0.20 155	0.08 42	0.05 52	0.07 72	0.16 101	0.14 93	0.18 128	0.21 152

CASS	0.15 139	0.12 127	0.10 122	0.14 133	0.12 131	0.16 143	0.10 118	0.19 130	0.15 150	0.26 172	0.12 99	0.20 130	0.12 126	0.09 110	0.11 128	0.12 130	0.23 161	0.12 91	0.23 168	0.09 67	0.19 138	0.10 104	0.07 89	0.09 109	0.23 184	0.14 93	0.19 137	0.22 155
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dad	0.18 162	0.16 166	0.11 137	0.36 201	0.16 162	0.24 193	0.21 189	0.24 180	0.09 78	0.22 107	0.11 89	0.38 189	0.11 118	0.08 94	0.12 140	0.10 53	0.27 205	0.12 91	0.29 190	0.10 87	0.19 138	0.12 140	0.08 110	0.13 162	0.18 133	0.14 93	0.31 194	0.22 155

DDUNet	0.26 194	0.20 186	0.12 150	0.37 203	0.30 212	0.40 216	0.47 222	0.20 149	0.16 155	0.16 52	0.25 208	0.16 87	0.08 84	1.63 241	0.13 159	0.14 167	0.21 141	0.14 140	0.25 178	0.13 141	0.18 128	0.12 140	0.25 205	0.15 174	0.17 113	0.18 161	0.18 128	0.22 155

FADNet_RVC	0.18 162	0.14 154	0.13 159	0.20 171	0.15 159	0.14 125	0.13 143	0.24 180	0.14 142	0.24 137	0.17 159	0.27 170	0.21 180	0.14 168	0.14 173	0.12 130	0.19 115	0.17 176	0.31 194	0.15 166	0.19 138	0.14 163	0.11 149	0.14 171	0.20 156	0.21 181	0.18 128	0.22 155

HH	0.13 95	0.06 29	0.05 25	0.11 105	0.11 117	0.16 143	0.08 86	0.19 130	0.07 42	0.28 200	0.08 49	0.18 105	0.05 30	0.12 152	0.10 92	0.10 53	0.23 161	0.12 91	0.15 85	0.10 87	0.20 155	0.08 42	0.07 89	0.08 88	0.13 59	0.14 93	0.19 137	0.23 159

HanStereo	0.13 95	0.06 29	0.05 25	0.11 105	0.11 117	0.16 143	0.08 86	0.19 130	0.07 42	0.28 200	0.08 49	0.18 105	0.05 30	0.12 152	0.10 92	0.10 53	0.23 161	0.12 91	0.15 85	0.10 87	0.20 155	0.08 42	0.07 89	0.08 88	0.13 59	0.14 93	0.19 137	0.23 159

AnyNet_C32	0.20 174	0.16 166	0.15 175	0.17 156	0.17 169	0.19 170	0.16 159	0.25 184	0.22 193	0.25 158	0.23 199	0.23 158	0.18 172	0.14 168	0.19 204	0.18 205	0.28 212	0.22 207	0.29 190	0.18 189	0.27 215	0.21 211	0.16 175	0.17 187	0.22 177	0.20 176	0.21 161	0.23 159

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 213	0.16 166	0.12 150	0.26 190	0.22 191	0.22 187	0.27 204	0.24 180	0.15 150	0.24 137	0.16 149	4.24 264	0.22 187	0.19 188	0.13 159	0.13 146	0.34 222	0.22 207	0.31 194	0.20 197	0.23 196	0.18 194	0.22 195	0.14 171	0.20 156	0.19 172	0.21 161	0.24 162

RGC	0.19 167	0.17 174	0.17 189	0.19 167	0.20 185	0.20 175	0.15 154	0.22 166	0.26 206	0.17 61	0.20 184	0.21 145	0.24 188	0.15 176	0.23 211	0.18 205	0.18 100	0.16 164	0.18 120	0.16 177	0.17 115	0.13 157	0.12 159	0.15 174	0.20 156	0.21 181	0.23 166	0.24 162

HSM-Net_RVC	0.15 139	0.12 127	0.10 122	0.17 156	0.13 141	0.14 125	0.10 118	0.18 112	0.14 142	0.25 158	0.18 172	0.28 172	0.16 166	0.11 135	0.11 128	0.11 94	0.19 115	0.13 117	0.16 99	0.11 106	0.17 115	0.11 123	0.08 110	0.11 137	0.19 146	0.16 132	0.23 166	0.24 162
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.20 174	0.15 161	0.11 137	0.26 190	0.16 162	0.26 196	0.20 179	0.22 166	0.16 155	0.25 158	0.24 202	0.57 209	0.24 188	0.17 180	0.12 140	0.13 146	0.23 161	0.15 154	0.21 151	0.15 166	0.21 168	0.11 123	0.12 159	0.11 137	0.20 156	0.16 132	0.18 128	0.24 162

NCCL2	0.17 157	0.17 174	0.16 181	0.13 126	0.13 141	0.13 118	0.12 138	0.21 158	0.17 163	0.22 107	0.15 138	0.23 158	0.13 139	0.09 110	0.15 184	0.16 191	0.18 100	0.17 176	0.19 134	0.17 182	0.21 168	0.17 186	0.11 149	0.16 182	0.25 191	0.26 214	0.20 149	0.24 162

SGM-Forest	0.19 167	0.18 180	0.16 181	0.23 180	0.18 175	0.20 175	0.18 170	0.23 174	0.17 163	0.20 94	0.15 138	0.23 158	0.18 172	0.22 196	0.17 195	0.18 205	0.19 115	0.17 176	0.18 120	0.15 166	0.17 115	0.18 194	0.25 205	0.18 190	0.22 177	0.18 161	0.25 179	0.24 162
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
iRaft-Stereo_20w	0.13 95	0.07 50	0.05 25	0.12 116	0.12 131	0.12 109	0.09 103	0.16 76	0.10 99	0.28 200	0.09 63	0.19 116	0.04 17	0.10 124	0.09 59	0.11 94	0.24 175	0.11 65	0.15 85	0.13 141	0.20 155	0.08 42	0.09 127	0.06 38	0.17 113	0.13 71	0.20 149	0.25 168

SFCPSM	0.20 174	0.15 161	0.12 150	0.22 177	0.16 162	0.20 175	0.18 170	0.22 166	0.20 186	0.26 172	0.24 202	0.34 183	0.33 211	0.14 168	0.12 140	0.12 130	0.24 175	0.16 164	0.32 196	0.19 193	0.19 138	0.13 157	0.14 170	0.12 152	0.21 168	0.17 149	0.20 149	0.25 168

LALA_ROB	0.22 184	0.25 203	0.16 181	0.19 167	0.17 169	0.22 187	0.16 159	0.17 84	0.19 176	0.24 137	0.21 189	0.64 211	0.15 161	0.13 164	0.23 211	0.17 198	0.27 205	0.22 207	0.22 159	0.18 189	0.20 155	0.20 206	0.14 170	0.15 174	0.20 156	0.22 189	0.35 203	0.25 168

DLNR_Zeroshot_test	10.12 267	32.06 275	0.05 25	54.44 276	0.09 84	0.18 160	50.47 275	0.19 130	0.08 59	0.27 185	0.07 30	0.20 130	0.04 17	0.14 168	62.26 276	70.60 276	0.33 220	0.18 188	0.25 178	0.11 106	0.20 155	0.08 42	0.07 89	0.09 109	0.18 133	0.15 110	0.20 149	0.26 171

HBP-ISP	0.21 179	0.16 166	0.12 150	0.26 190	0.22 191	0.22 187	0.17 167	0.29 198	0.18 168	0.27 185	0.18 172	0.21 145	0.12 126	0.28 209	0.10 92	0.14 167	0.26 198	0.19 193	0.20 140	0.12 123	0.22 184	0.23 217	0.26 210	0.23 199	0.24 187	0.24 201	0.23 166	0.26 171

NOSS_ROB	0.21 179	0.14 154	0.15 175	0.20 171	0.19 180	0.20 175	0.22 190	0.29 198	0.18 168	0.25 158	0.15 138	0.21 145	0.13 139	0.27 208	0.13 159	0.14 167	0.26 198	0.21 201	0.22 159	0.17 182	0.23 196	0.22 214	0.26 210	0.24 207	0.26 194	0.22 189	0.24 174	0.26 171

ETE_ROB	0.22 184	0.23 198	0.15 175	0.20 171	0.16 162	0.19 170	0.17 167	0.18 112	0.19 176	0.22 107	0.22 194	0.65 213	0.16 166	0.14 168	0.14 173	0.14 167	0.30 215	0.19 193	0.24 174	0.19 193	0.21 168	0.18 194	0.16 175	0.15 174	0.22 177	0.28 219	0.41 217	0.26 171

IGEV_Zeroshot_test	0.14 118	0.07 50	0.05 25	0.13 126	0.13 141	0.10 92	0.11 128	0.17 84	0.09 78	0.28 200	0.09 63	0.23 158	0.05 30	0.12 152	0.09 59	0.11 94	0.23 161	0.11 65	0.16 99	0.12 123	0.20 155	0.09 73	0.09 127	0.06 38	0.19 146	0.14 93	0.23 166	0.27 175

pcwnet_v2	0.15 139	0.12 127	0.12 150	0.16 148	0.14 151	0.17 152	0.14 149	0.20 149	0.13 133	0.22 107	0.14 125	0.19 116	0.18 172	0.12 152	0.10 92	0.12 130	0.18 100	0.13 117	0.17 107	0.12 123	0.16 95	0.11 123	0.09 127	0.10 124	0.19 146	0.20 176	0.19 137	0.27 175

FCDSN-DC	0.25 191	0.25 203	0.25 213	0.28 197	0.26 203	0.26 196	0.34 208	0.28 192	0.18 168	0.20 94	0.17 159	0.20 130	0.12 126	0.29 211	0.26 215	0.26 220	0.29 213	0.28 222	0.27 187	0.21 199	0.25 211	0.25 220	0.26 210	0.32 223	0.26 194	0.24 201	0.26 183	0.27 175
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.19 167	0.20 186	0.19 199	0.20 171	0.20 185	0.16 143	0.15 154	0.27 189	0.19 176	0.23 121	0.18 172	0.47 200	0.16 166	0.11 135	0.13 159	0.12 130	0.15 56	0.14 140	0.21 151	0.19 193	0.13 57	0.10 104	0.09 127	0.20 192	0.24 187	0.21 181	0.26 183	0.28 178

DAS	0.19 167	0.11 114	0.09 104	0.24 186	0.19 180	0.18 160	0.20 179	0.23 174	0.18 168	0.24 137	0.14 125	0.38 189	0.21 180	0.09 110	0.12 140	0.11 94	0.25 190	0.16 164	0.22 159	0.15 166	0.20 155	0.14 163	0.18 183	0.13 162	0.19 146	0.17 149	0.23 166	0.29 179

SepStereo	0.19 167	0.11 114	0.09 104	0.24 186	0.19 180	0.18 160	0.20 179	0.23 174	0.18 168	0.24 137	0.14 125	0.38 189	0.21 180	0.09 110	0.12 140	0.11 94	0.25 190	0.16 164	0.22 159	0.15 166	0.20 155	0.14 163	0.18 183	0.13 162	0.19 146	0.17 149	0.23 166	0.29 179

ADCMid	0.21 179	0.18 180	0.17 189	0.18 161	0.19 180	0.20 175	0.16 159	0.29 198	0.25 201	0.24 137	0.19 180	0.36 186	0.21 180	0.12 152	0.16 189	0.16 191	0.25 190	0.18 188	0.37 206	0.19 193	0.24 203	0.18 194	0.17 181	0.15 174	0.24 187	0.20 176	0.25 179	0.29 179

CC-Net-ROB	0.28 201	0.40 221	0.28 218	0.56 222	0.44 223	0.41 217	0.38 214	0.32 205	0.20 186	0.33 220	0.28 216	0.68 216	0.10 108	0.32 220	0.19 204	0.13 146	0.14 50	0.16 164	0.39 208	0.18 189	0.15 80	0.09 73	0.23 199	0.24 207	0.21 168	0.21 181	0.19 137	0.29 179

XPNet_ROB	0.18 162	0.21 191	0.14 168	0.15 144	0.16 162	0.15 136	0.15 154	0.15 67	0.14 142	0.19 86	0.18 172	0.49 201	0.13 139	0.11 135	0.13 159	0.14 167	0.25 190	0.16 164	0.18 120	0.14 152	0.17 115	0.18 194	0.13 165	0.13 162	0.17 113	0.17 149	0.31 194	0.29 179

FC-DCNN	0.27 200	0.28 212	0.26 216	0.36 201	0.28 206	0.32 203	0.37 210	0.32 205	0.19 176	0.22 107	0.18 172	0.23 158	0.13 139	0.29 211	0.26 215	0.26 220	0.29 213	0.27 219	0.28 189	0.21 199	0.25 211	0.25 220	0.26 210	0.31 221	0.30 208	0.25 207	0.29 190	0.30 184

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 191	0.25 203	0.20 202	0.29 198	0.22 191	0.22 187	0.23 194	0.36 214	0.27 211	0.36 228	0.22 194	0.45 195	0.32 208	0.19 188	0.17 195	0.17 198	0.17 81	0.16 164	0.29 190	0.14 152	0.20 155	0.18 194	0.27 222	0.23 199	0.29 205	0.25 207	0.33 199	0.31 185

GANetREF_RVC	0.26 194	0.26 206	0.30 221	0.23 180	0.23 195	0.23 192	0.24 197	0.35 211	0.33 224	0.32 216	0.17 159	0.50 203	0.38 218	0.12 152	0.20 207	0.17 198	0.19 115	0.21 201	0.35 204	0.21 199	0.23 196	0.15 174	0.22 195	0.29 219	0.27 197	0.21 181	0.36 207	0.31 185
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
MDST_ROB	0.22 184	0.27 210	0.14 168	0.47 217	0.24 198	0.36 210	0.20 179	0.24 180	0.16 155	0.26 172	0.14 125	0.28 172	0.25 190	0.11 135	0.11 128	0.12 130	0.21 141	0.12 91	0.17 107	0.12 123	0.19 138	0.10 104	0.11 149	0.12 152	0.34 218	0.23 196	0.56 227	0.31 185

XQC	0.28 201	0.30 215	0.26 216	0.37 203	0.28 206	0.37 212	0.37 210	0.40 223	0.30 218	0.32 216	0.20 184	0.45 195	0.28 198	0.31 216	0.14 173	0.14 167	0.20 128	0.21 201	0.33 199	0.23 206	0.22 184	0.20 206	0.23 199	0.24 207	0.32 213	0.25 207	0.44 219	0.32 188

RTSC	0.14 118	0.11 114	0.10 122	0.12 116	0.11 117	0.12 109	0.10 118	0.16 76	0.13 133	0.18 73	0.13 111	0.15 74	0.13 139	0.08 94	0.11 128	0.13 146	0.20 128	0.13 117	0.21 151	0.12 123	0.16 95	0.12 140	0.07 89	0.10 124	0.16 101	0.16 132	0.21 161	0.32 188

ADCPNet	0.22 184	0.17 174	0.16 181	0.20 171	0.19 180	0.20 175	0.18 170	0.27 189	0.23 195	0.26 172	0.22 194	0.26 169	0.28 198	0.15 176	0.16 189	0.17 198	0.24 175	0.17 176	0.32 196	0.23 206	0.24 203	0.19 202	0.17 181	0.21 195	0.25 191	0.22 189	0.27 186	0.33 190

CBMV_ROB	0.21 179	0.14 154	0.15 175	0.26 190	0.22 191	0.21 184	0.22 190	0.28 192	0.17 163	0.26 172	0.17 159	0.28 172	0.17 170	0.26 203	0.11 128	0.12 130	0.26 198	0.17 176	0.18 120	0.16 177	0.21 168	0.19 202	0.26 210	0.20 192	0.24 187	0.25 207	0.25 179	0.33 190

PA-Net	0.19 167	0.21 191	0.25 213	0.14 133	0.20 185	0.18 160	0.20 179	0.21 158	0.19 176	0.18 73	0.14 125	0.17 91	0.21 180	0.26 203	0.16 189	0.18 205	0.15 56	0.19 193	0.13 62	0.17 182	0.14 71	0.15 174	0.10 140	0.16 182	0.17 113	0.25 207	0.17 111	0.35 192
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	0.24 190	0.22 194	0.16 181	0.37 203	0.24 198	0.32 203	0.24 197	0.28 192	0.20 186	0.23 121	0.17 159	0.51 205	0.25 190	0.20 193	0.12 140	0.13 146	0.23 161	0.16 164	0.24 174	0.14 152	0.19 138	0.16 182	0.21 194	0.16 182	0.35 219	0.24 201	0.51 222	0.35 192

XX-Stereo	0.14 118	0.05 19	0.05 25	0.10 88	0.08 65	0.17 152	0.07 77	0.18 112	0.10 99	0.27 185	0.09 63	0.20 130	0.03 8	0.09 110	0.10 92	0.12 130	0.23 161	0.11 65	0.20 140	0.11 106	0.20 155	0.08 42	0.08 110	0.07 72	0.22 177	0.16 132	0.17 111	0.36 194

LRCNet_RVC	9.85 266	16.31 271	0.59 244	24.99 273	21.12 273	23.54 273	20.75 271	1.45 262	0.48 236	21.31 274	13.10 269	22.63 273	3.34 263	28.36 275	0.38 230	0.27 224	7.74 268	1.15 262	23.52 273	3.99 264	0.46 243	0.30 227	27.02 274	1.72 263	0.35 219	0.21 181	0.42 218	0.37 195

ACVNet_1	0.74 236	0.79 238	0.40 232	2.04 257	0.96 244	1.88 253	1.51 243	0.59 239	0.28 214	0.43 235	0.49 234	0.71 218	0.61 233	2.21 253	0.32 224	0.25 218	0.32 217	0.31 226	0.60 222	0.31 223	0.29 221	0.21 211	2.72 252	0.33 225	0.40 225	0.26 214	0.37 208	0.38 196

DGSMNet	0.34 211	0.28 212	0.23 212	0.40 211	0.33 214	0.37 212	0.37 210	0.28 192	0.25 201	0.25 158	0.50 236	0.45 195	0.31 205	0.25 200	0.23 211	0.19 214	0.51 238	0.32 227	0.72 229	0.35 229	0.37 229	0.38 241	0.28 225	0.31 221	0.27 197	0.23 196	0.32 196	0.38 196

S-Stereo	0.30 205	0.22 194	0.17 189	0.41 213	0.39 219	0.41 217	0.37 210	0.25 184	0.25 201	0.26 172	0.44 231	0.54 208	0.36 215	0.24 198	0.16 189	0.14 167	0.27 205	0.27 219	0.34 201	0.28 216	0.23 196	0.22 214	0.53 234	0.23 199	0.22 177	0.19 172	0.27 186	0.38 196

CSAN	0.26 194	0.31 216	0.30 221	0.26 190	0.23 195	0.21 184	0.18 170	0.28 192	0.36 228	0.35 227	0.24 202	0.51 205	0.26 195	0.14 168	0.18 202	0.17 198	0.19 115	0.20 198	0.26 183	0.25 211	0.22 184	0.20 206	0.18 183	0.27 213	0.30 208	0.23 196	0.38 211	0.38 196

SQANet	0.45 222	0.54 228	0.14 168	1.41 237	0.51 229	1.23 236	0.83 233	0.30 201	0.24 196	0.34 224	0.24 202	0.64 211	0.19 177	1.12 235	0.17 195	0.14 167	0.24 175	0.20 198	0.40 209	0.22 205	0.16 95	0.14 163	1.58 242	0.17 187	0.20 156	0.16 132	0.26 183	0.39 200

otaku	0.58 228	0.71 232	0.29 220	1.70 248	0.84 237	1.49 241	1.00 234	0.40 223	0.34 226	0.38 231	0.31 224	0.65 213	0.26 195	1.35 236	0.33 227	0.25 218	0.20 128	0.23 210	0.69 225	0.30 221	0.22 184	0.17 186	2.24 245	0.28 217	0.29 205	0.18 161	0.30 192	0.39 200

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 212	0.36 217	0.39 230	0.46 216	0.28 206	0.30 199	0.28 205	0.50 233	0.46 235	0.39 234	0.30 221	0.37 188	0.36 215	0.31 216	0.35 228	0.26 220	0.21 141	0.27 219	0.71 227	0.37 230	0.27 215	0.29 226	0.30 228	0.38 230	0.32 213	0.24 201	0.29 190	0.39 200

ACVNet-4b	0.69 234	0.75 235	0.33 226	1.72 249	0.94 243	1.61 247	1.42 241	0.33 209	0.32 223	0.38 231	0.26 210	1.20 244	0.29 201	2.16 251	0.39 231	0.37 231	0.33 220	0.24 213	0.57 220	0.38 231	0.16 95	0.14 163	2.71 251	0.23 199	0.29 205	0.32 224	0.39 212	0.40 203

CBMV	0.22 184	0.18 180	0.17 189	0.23 180	0.21 188	0.20 175	0.18 170	0.27 189	0.19 176	0.28 200	0.11 89	0.29 177	0.13 139	0.24 198	0.13 159	0.14 167	0.24 175	0.18 188	0.20 140	0.16 177	0.21 168	0.18 194	0.24 203	0.23 199	0.26 194	0.22 189	0.35 203	0.40 203
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	0.28 201	0.22 194	0.21 208	0.26 190	0.24 198	0.25 194	0.23 194	0.36 214	0.30 218	0.23 121	0.27 213	0.46 199	0.35 214	0.20 193	0.19 204	0.18 205	0.32 217	0.24 213	0.48 216	0.28 216	0.36 228	0.28 225	0.19 188	0.23 199	0.31 210	0.25 207	0.30 192	0.41 205

Ntro	0.63 231	0.72 233	0.30 221	1.78 250	0.84 237	1.55 242	1.09 236	0.48 232	0.37 229	0.38 231	0.38 228	0.72 220	0.26 195	1.51 239	0.35 228	0.27 224	0.22 153	0.24 213	0.69 225	0.31 223	0.22 184	0.17 186	2.49 248	0.30 220	0.31 210	0.22 189	0.37 208	0.42 206

FAT-Stereo	0.26 194	0.19 183	0.17 189	0.38 207	0.36 217	0.30 199	0.25 201	0.26 186	0.18 168	0.27 185	0.25 208	0.33 181	0.36 215	0.26 203	0.16 189	0.15 183	0.26 198	0.23 210	0.33 199	0.21 199	0.22 184	0.19 202	0.22 195	0.22 197	0.21 168	0.22 189	0.32 196	0.42 206

G-Net	0.29 204	0.24 201	0.19 199	0.23 180	0.21 188	0.36 210	0.23 194	0.30 201	0.27 211	0.33 220	0.32 225	0.93 236	0.25 190	0.18 184	0.18 202	0.18 205	0.26 198	0.21 201	0.43 212	0.31 223	0.26 214	0.17 186	0.18 183	0.18 190	0.27 197	0.23 196	0.40 216	0.42 206

SHD	0.21 179	0.17 174	0.20 202	0.18 161	0.16 162	0.18 160	0.20 179	0.26 186	0.16 155	0.27 185	0.18 172	0.23 158	0.31 205	0.17 180	0.14 173	0.14 167	0.19 115	0.17 176	0.32 196	0.17 182	0.20 155	0.17 186	0.16 175	0.16 182	0.23 184	0.28 219	0.25 179	0.43 209

PWC_ROB	0.22 184	0.20 186	0.14 168	0.18 161	0.17 169	0.16 143	0.20 179	0.21 158	0.26 206	0.15 46	0.20 184	0.28 172	0.62 234	0.13 164	0.12 140	0.13 146	0.27 205	0.18 188	0.36 205	0.18 189	0.22 184	0.17 186	0.16 175	0.24 207	0.19 146	0.18 161	0.24 174	0.43 209

SGM_RVC	0.25 191	0.24 201	0.17 189	0.39 210	0.27 205	0.34 208	0.26 202	0.28 192	0.19 176	0.25 158	0.18 172	0.42 192	0.30 202	0.17 180	0.12 140	0.13 146	0.23 161	0.15 154	0.25 178	0.13 141	0.19 138	0.15 174	0.19 188	0.17 187	0.33 215	0.22 189	0.55 226	0.43 209
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AnyNet_C01	0.31 208	0.22 194	0.20 202	0.22 177	0.26 203	0.25 194	0.24 197	0.37 217	0.37 229	0.26 172	0.28 216	0.49 201	0.33 211	0.18 184	0.28 220	0.21 216	0.38 228	0.32 227	0.64 223	0.32 226	0.39 230	0.31 232	0.26 210	0.25 211	0.33 215	0.32 224	0.34 201	0.44 212

pmcnn	0.19 167	0.14 154	0.11 137	0.18 161	0.13 141	0.19 170	0.16 159	0.20 149	0.18 168	0.26 172	0.14 125	0.35 184	0.25 190	0.09 110	0.09 59	0.11 94	0.25 190	0.14 140	0.24 174	0.14 152	0.22 184	0.14 163	0.11 149	0.11 137	0.21 168	0.18 161	0.39 212	0.45 213

PSMNet_ROB	0.78 238	0.97 244	0.60 246	1.62 246	0.90 241	1.47 240	1.19 237	0.56 238	0.73 242	0.74 248	0.62 241	0.84 231	0.82 240	1.49 238	0.53 238	0.42 233	0.52 240	0.40 238	0.84 234	0.62 245	0.40 236	0.30 227	1.85 243	0.48 235	0.67 243	0.32 224	0.76 240	0.46 214

RainbowNet	0.77 237	0.87 239	0.46 233	1.83 251	0.91 242	1.59 245	1.47 242	0.42 228	0.38 231	0.47 240	0.34 226	0.90 235	0.60 232	1.97 246	0.62 244	0.48 239	0.34 222	0.33 230	0.90 236	0.58 239	0.33 223	0.23 217	2.82 255	0.39 231	0.40 225	0.34 227	0.44 219	0.48 215

SANet	0.30 205	0.21 191	0.21 208	0.25 188	0.21 188	0.31 201	0.22 190	0.30 201	0.31 221	0.27 185	0.26 210	1.39 248	0.38 218	0.22 196	0.14 173	0.14 167	0.26 198	0.21 201	0.30 193	0.21 199	0.24 203	0.20 206	0.31 229	0.23 199	0.33 215	0.24 201	0.35 203	0.48 215

MeshStereo	0.30 205	0.26 206	0.20 202	0.49 219	0.36 217	0.35 209	0.26 202	0.32 205	0.28 214	0.30 212	0.27 213	0.61 210	0.47 225	0.18 184	0.12 140	0.14 167	0.26 198	0.17 176	0.27 187	0.17 182	0.27 215	0.21 211	0.25 205	0.20 192	0.36 221	0.28 219	0.54 225	0.49 217
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
MFN_U_SF_RVC	0.31 208	0.29 214	0.21 208	0.33 199	0.28 206	0.31 201	0.29 206	0.37 217	0.24 196	0.46 237	0.30 221	0.50 203	0.32 208	0.25 200	0.27 218	0.24 217	0.18 100	0.23 210	0.58 221	0.28 216	0.24 203	0.27 224	0.22 195	0.27 213	0.31 210	0.25 207	0.37 208	0.50 218

LSM0	3.45 261	0.27 210	0.18 198	0.38 207	0.29 211	0.39 215	0.36 209	0.51 235	0.31 221	0.45 236	0.47 232	0.71 218	0.57 231	0.19 188	23.17 270	59.79 275	0.36 225	0.26 217	1.29 253	0.33 228	0.44 240	0.32 233	0.23 199	0.27 213	0.36 221	0.29 222	0.53 224	0.51 219

DPSNet	0.39 217	0.19 183	0.17 189	0.27 196	0.25 201	0.29 198	0.19 177	0.26 186	0.24 196	0.18 73	0.17 159	2.16 258	0.43 222	0.10 124	0.17 195	0.15 183	0.35 224	0.28 222	2.04 259	0.27 215	0.25 211	0.16 182	0.28 225	0.25 211	0.38 224	0.24 201	0.39 212	0.51 219

LVE	0.95 246	0.97 244	0.71 254	1.84 252	1.35 254	1.59 245	1.52 244	0.78 249	0.64 239	0.81 252	0.91 253	0.72 220	1.00 249	2.18 252	0.53 238	0.48 239	0.57 243	0.53 248	1.09 245	0.64 247	0.45 241	0.38 241	2.74 254	0.69 248	0.83 250	0.44 238	0.84 246	0.52 221

STStereo	0.37 214	0.44 225	0.31 225	0.75 231	0.49 228	0.57 223	0.43 218	0.35 211	0.30 218	0.34 224	0.24 202	0.85 233	0.53 230	0.19 188	0.14 173	0.16 191	0.25 190	0.16 164	0.45 214	0.16 177	0.23 196	0.19 202	0.20 191	0.23 199	0.49 230	0.37 232	0.75 239	0.54 222

ACVNet_2	0.83 240	0.92 240	0.56 241	1.99 255	0.99 249	1.84 252	1.55 246	0.68 243	0.40 234	0.53 241	0.47 232	1.02 241	0.67 238	1.93 244	0.51 237	0.45 237	0.38 228	0.33 230	1.01 241	0.42 232	0.34 225	0.24 219	2.58 249	0.53 240	0.60 240	0.26 214	0.52 223	0.55 223

edge stereo	0.31 208	0.23 198	0.20 202	0.41 213	0.35 215	0.42 219	0.39 216	0.38 219	0.22 193	0.23 121	0.38 228	0.69 217	0.33 211	0.30 214	0.15 184	0.16 191	0.31 216	0.21 201	0.42 210	0.21 199	0.23 196	0.17 186	0.25 205	0.22 197	0.27 197	0.23 196	0.39 212	0.55 223

RTS	0.20 174	0.16 166	0.14 168	0.17 156	0.14 151	0.20 175	0.15 154	0.23 174	0.26 206	0.15 46	0.14 125	0.14 69	0.20 178	0.11 135	0.13 159	0.15 183	0.24 175	0.17 176	0.34 201	0.24 209	0.22 184	0.15 174	0.09 127	0.15 174	0.28 203	0.27 217	0.28 188	0.55 223

RTSA	0.20 174	0.16 166	0.14 168	0.17 156	0.14 151	0.20 175	0.15 154	0.23 174	0.26 206	0.15 46	0.14 125	0.14 69	0.20 178	0.11 135	0.13 159	0.15 183	0.24 175	0.17 176	0.34 201	0.24 209	0.22 184	0.15 174	0.09 127	0.15 174	0.28 203	0.27 217	0.28 188	0.55 223

FBW_ROB	0.26 194	0.26 206	0.25 213	0.37 203	0.25 201	0.32 203	0.20 179	0.21 158	0.18 168	0.27 185	0.20 184	0.45 195	0.31 205	0.26 203	0.20 207	0.20 215	0.27 205	0.17 176	0.51 219	0.14 152	0.21 168	0.14 163	0.16 175	0.28 217	0.21 168	0.19 172	0.33 199	0.55 223

DispFullNet	0.48 223	0.50 226	0.19 199	1.14 234	0.40 220	0.77 232	1.22 238	0.32 205	0.24 196	0.24 137	0.27 213	0.84 231	0.48 227	1.62 240	0.15 184	0.15 183	0.49 236	0.34 232	1.08 244	0.26 212	0.24 203	0.18 194	0.20 191	0.21 195	0.27 197	0.17 149	0.35 203	0.59 228

Dean	1.06 249	1.03 248	0.79 257	2.27 259	1.31 253	1.96 254	1.56 249	0.92 251	0.94 252	0.88 256	0.76 248	1.19 243	1.17 256	2.09 250	0.64 246	0.60 248	0.60 246	0.56 250	1.23 252	0.73 253	0.45 241	0.36 237	2.73 253	0.71 249	0.95 255	0.55 246	1.05 254	0.62 229

AMNet	0.49 225	0.50 226	0.47 234	0.50 220	0.47 227	0.61 227	0.52 226	0.31 204	0.29 216	0.29 211	0.69 245	0.72 220	0.13 139	0.53 227	0.44 233	0.55 244	0.57 243	0.58 253	0.48 216	0.48 233	0.59 253	0.48 249	0.26 210	0.48 235	0.44 228	0.52 242	0.58 229	0.63 230

STTRV1_RVC	0.38 215	0.26 206	0.22 211	0.35 200	0.28 206	0.32 203	0.29 206	0.36 214	0.33 224	0.27 185	0.26 210	0.42 192	0.41 221	0.47 224	0.32 224	0.18 205	0.59 245	0.20 198	1.14 248	0.30 221	0.59 253	0.22 214	0.43 230	0.43 232	0.25 191	0.54 245	0.34 201	0.64 231

SPS-STEREO	0.59 230	0.57 230	0.52 237	0.55 221	0.54 231	0.65 229	0.52 226	0.39 221	0.66 240	0.37 229	0.78 250	0.78 225	0.64 235	0.53 227	0.55 241	0.57 247	0.68 250	0.64 257	0.74 230	0.72 252	0.77 259	0.66 258	0.26 210	0.53 240	0.53 234	0.56 247	0.70 236	0.65 232
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 228	0.57 230	0.54 239	0.59 224	0.55 232	0.68 230	0.56 228	0.42 228	0.38 231	0.37 229	0.77 249	0.75 224	0.65 236	0.54 229	0.55 241	0.56 245	0.68 250	0.61 255	0.71 227	0.64 247	0.69 256	0.62 256	0.27 222	0.50 237	0.52 233	0.53 244	0.74 237	0.68 233

WAO-7	0.66 232	0.75 235	0.65 249	0.72 229	0.78 235	0.57 223	0.66 229	0.97 255	0.96 253	0.63 245	0.78 250	0.79 226	0.83 241	0.55 230	0.83 253	0.71 255	0.42 231	0.35 233	0.94 239	0.66 250	0.43 238	0.34 236	0.16 175	0.83 256	0.56 238	0.64 250	0.57 228	0.70 234

ELAS_RVC	0.43 221	0.43 223	0.36 228	0.64 226	0.44 223	0.62 228	0.50 223	0.39 221	0.25 201	0.25 158	0.30 221	1.23 245	0.30 202	0.31 216	0.28 220	0.27 224	0.37 227	0.30 224	0.42 210	0.26 212	0.34 225	0.32 233	0.26 210	0.37 228	0.50 232	0.38 233	0.78 243	0.70 234
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	0.38 215	0.38 220	0.20 202	0.47 217	0.35 215	0.50 222	0.40 217	0.38 219	0.34 226	0.23 121	0.28 216	0.52 207	0.51 228	0.50 225	0.16 189	0.17 198	0.41 230	0.26 217	0.49 218	0.28 216	0.39 230	0.40 243	0.23 199	0.27 213	0.44 228	0.57 248	0.46 221	0.72 236

MADNet+	0.55 227	0.36 217	0.63 248	0.56 222	0.52 230	0.45 221	0.38 214	0.63 240	0.52 237	0.53 241	0.41 230	0.81 228	0.67 238	0.33 221	0.57 243	0.49 241	0.56 242	0.50 244	0.82 233	0.52 235	0.47 244	0.43 244	0.51 233	0.47 234	0.82 248	0.70 251	0.58 229	0.72 236

PWCK	0.88 241	1.24 253	0.61 247	1.53 239	0.85 239	1.21 235	1.03 235	1.08 256	0.72 241	0.70 247	0.83 252	1.48 250	0.87 243	0.69 232	0.40 232	0.41 232	0.73 255	0.47 241	3.04 263	0.67 251	0.56 251	0.43 244	0.94 240	0.74 252	0.72 245	0.36 231	0.69 235	0.73 238

ELAS	0.42 220	0.43 223	0.36 228	0.64 226	0.44 223	0.58 225	0.50 223	0.40 223	0.26 206	0.25 158	0.28 216	0.94 237	0.30 202	0.31 216	0.28 220	0.27 224	0.36 225	0.30 224	0.43 212	0.26 212	0.33 223	0.32 233	0.26 210	0.37 228	0.54 235	0.40 234	0.77 242	0.74 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	0.93 245	0.98 246	0.53 238	1.61 243	0.97 246	1.64 248	1.76 252	0.75 245	0.77 245	0.34 224	0.61 238	0.96 238	1.05 253	2.67 257	0.54 240	0.46 238	0.49 236	0.38 236	0.94 239	0.60 241	0.39 230	0.30 227	3.14 256	0.53 240	0.82 248	0.45 239	0.65 233	0.79 240

IMH-64-1	0.90 243	0.95 241	0.51 235	1.59 241	0.98 247	1.58 243	1.73 250	0.75 245	0.74 243	0.33 220	0.61 238	0.83 229	0.94 245	2.59 255	0.50 235	0.42 233	0.48 233	0.36 234	0.92 237	0.55 237	0.39 230	0.30 227	3.14 256	0.50 237	0.81 246	0.34 227	0.60 231	0.80 241

IMH-64	0.90 243	0.95 241	0.51 235	1.59 241	0.98 247	1.58 243	1.73 250	0.75 245	0.74 243	0.33 220	0.61 238	0.83 229	0.94 245	2.59 255	0.50 235	0.42 233	0.48 233	0.36 234	0.92 237	0.55 237	0.39 230	0.30 227	3.14 256	0.50 237	0.81 246	0.34 227	0.60 231	0.80 241

WAO-6	0.82 239	0.95 241	0.59 244	1.30 236	1.05 250	1.25 237	1.39 240	0.77 248	0.84 246	0.79 250	0.69 245	0.74 223	1.00 249	1.94 245	0.78 252	0.61 249	0.53 241	0.48 242	0.78 232	0.60 241	0.55 250	0.51 251	0.49 232	0.57 246	0.83 250	0.42 236	0.76 240	0.85 243

MANE	0.41 219	0.36 217	0.33 226	0.61 225	0.44 223	0.44 220	0.46 221	0.42 228	0.25 201	0.23 121	0.22 194	0.65 213	0.28 198	0.30 214	0.28 220	0.29 229	0.32 217	0.42 239	0.37 206	0.23 206	0.30 222	0.26 222	0.26 210	0.34 227	0.54 235	0.40 234	1.07 255	0.87 244

MFMNet_re	0.66 232	0.73 234	0.65 249	0.77 232	0.62 234	0.82 234	0.70 232	0.52 236	0.54 238	0.54 243	0.65 242	0.80 227	0.51 228	0.59 231	0.66 248	0.67 251	0.82 257	0.69 258	0.74 230	0.62 245	0.70 257	0.64 257	0.45 231	0.56 243	0.59 239	0.63 249	0.74 237	0.87 244

BEATNet-Init1	0.49 225	0.42 222	0.28 218	0.79 233	0.40 220	0.60 226	0.45 220	0.41 227	0.27 211	0.30 212	0.22 194	0.89 234	0.84 242	0.25 200	0.27 218	0.26 220	0.27 205	0.25 216	0.84 234	0.28 216	0.27 215	0.26 222	0.26 210	0.32 223	0.49 230	0.35 230	2.05 264	0.88 246

SPstereo	0.89 242	0.77 237	0.70 253	0.66 228	0.80 236	0.69 231	0.69 231	1.11 257	0.93 251	0.74 248	1.18 260	0.98 239	1.42 260	0.93 234	0.88 255	1.07 260	0.95 259	0.61 255	1.18 250	0.81 255	0.85 260	0.74 260	0.64 235	0.91 258	0.87 252	0.74 254	1.15 256	0.89 247

notaker	1.27 254	1.41 256	0.58 243	2.37 261	1.48 256	2.34 259	2.27 259	0.94 254	1.62 259	0.79 250	1.07 257	1.66 251	1.08 254	3.06 266	0.94 257	0.69 254	0.68 250	0.49 243	1.62 258	0.84 258	0.53 248	0.45 247	3.70 263	0.80 255	0.61 241	0.52 242	0.80 244	0.92 248

JetBlue	0.70 235	0.56 229	0.69 252	0.73 230	0.61 233	0.78 233	0.68 230	0.52 236	0.91 248	0.46 237	0.29 220	3.18 261	0.38 218	0.52 226	0.44 233	0.43 236	0.70 254	0.53 248	0.66 224	0.51 234	0.54 249	0.58 254	0.75 236	0.56 243	0.55 237	0.42 236	0.96 252	0.99 249

TorneroNet	1.08 251	1.09 249	0.66 251	1.94 253	0.96 244	2.16 257	2.02 255	0.65 242	0.91 248	0.67 246	0.56 237	1.67 254	1.15 255	2.94 264	0.65 247	0.52 243	0.48 233	0.51 245	1.12 246	0.65 249	0.39 230	0.43 244	3.52 260	0.57 246	0.68 244	0.48 240	0.84 246	1.01 250

KSHMR	1.33 255	1.42 257	1.04 261	2.27 259	1.44 255	2.23 258	2.12 256	1.21 258	1.06 257	1.13 261	1.06 256	1.27 247	0.94 245	2.89 263	1.08 259	0.95 259	0.85 258	0.83 260	1.32 254	0.97 259	0.72 258	0.58 254	3.52 260	1.07 262	0.99 256	0.77 256	1.00 253	1.07 251

TorneroNet-64	1.07 250	1.00 247	0.57 242	1.94 253	0.88 240	1.98 256	2.01 254	0.63 240	0.88 247	0.58 244	0.49 234	1.83 255	1.71 261	2.88 262	0.62 244	0.51 242	0.46 232	0.46 240	1.17 249	0.61 244	0.34 225	0.37 238	3.40 259	0.56 243	0.64 242	0.48 240	0.68 234	1.11 252

DPSimNet_ROB	1.21 252	1.20 252	1.29 262	1.47 238	1.59 259	1.30 239	1.35 239	0.68 243	1.69 260	1.67 263	1.03 255	1.45 249	0.66 237	2.04 247	1.20 260	0.89 258	1.16 261	0.79 259	1.61 257	1.38 262	1.04 262	1.24 262	0.79 239	0.84 257	0.87 252	1.20 260	1.17 257	1.12 253

WAO-8	1.00 247	1.11 250	0.76 255	1.61 243	1.24 251	1.74 250	1.55 246	0.93 252	0.98 254	0.81 252	0.67 243	1.66 251	1.00 249	2.08 248	0.77 250	0.68 252	0.63 247	0.52 246	1.05 242	0.81 255	0.47 244	0.37 238	0.78 237	0.75 253	1.10 259	0.73 252	0.95 250	1.16 254

Venus	1.00 247	1.11 250	0.76 255	1.61 243	1.24 251	1.74 250	1.55 246	0.93 252	0.98 254	0.81 252	0.67 243	1.66 251	1.00 249	2.08 248	0.77 250	0.68 252	0.63 247	0.52 246	1.05 242	0.81 255	0.47 244	0.37 238	0.78 237	0.75 253	1.10 259	0.73 252	0.95 250	1.16 254

ktn	1.24 253	1.39 255	0.55 240	1.62 246	1.59 259	1.68 249	2.12 256	0.86 250	1.75 261	0.90 258	1.11 258	1.11 242	0.95 248	2.57 254	0.97 258	0.73 256	0.80 256	0.59 254	1.41 255	0.76 254	0.68 255	0.67 259	3.69 262	0.73 250	0.92 254	0.75 255	1.19 258	1.28 256

FADE			0.30 221	0.40 211				0.40 223		0.31 214			0.88 244	0.29 211	0.26 215	0.28 228	0.51 238	0.38 236		0.59 240	0.58 252	0.48 249	0.27 222	0.45 233	0.41 227		0.91 249	1.30 257

MADNet++	1.86 260	1.58 259	1.74 264	1.27 235	1.74 262	1.26 238	1.53 245	1.62 264	2.07 263	1.84 264	2.22 262	2.60 259	2.72 262	0.75 233	1.39 261	1.54 261	2.01 263	1.47 263	2.12 260	2.13 263	3.35 264	3.26 264	1.23 241	2.21 264	1.21 263	2.25 263	1.76 263	1.32 258

LE_ROB	0.40 218	0.20 186	0.16 181	0.41 213	0.43 222	0.33 207	0.44 219	0.34 210	0.29 216	0.32 216	0.21 189	1.25 246	1.40 259	0.11 135	0.10 92	0.11 94	0.21 141	0.13 117	0.20 140	0.13 141	0.22 184	0.12 140	0.12 159	0.14 171	0.36 221	0.31 223	1.39 260	1.32 258

SAMSARA	0.48 223	0.23 198	0.39 230	0.23 180	0.23 195	0.22 187	0.22 190	0.44 231	0.38 231	0.31 214	0.21 189	0.30 179	0.47 225	0.17 180	0.32 224	0.34 230	0.25 190	0.32 227	0.46 215	0.32 226	0.47 244	0.52 253	0.15 172	0.33 225	1.39 264	1.54 261	1.41 261	1.46 260

HanzoNet	1.74 259	1.62 260	0.80 258	2.26 258	1.70 261	2.72 260	2.54 260	1.25 259	1.85 262	0.92 259	1.28 261	4.37 265	3.81 264	3.36 268	0.88 255	0.78 257	1.06 260	0.94 261	2.54 261	1.03 260	0.89 261	0.88 261	3.79 264	0.73 250	1.12 261	1.00 258	1.29 259	1.57 261

JetRed	1.62 258	1.82 261	1.71 263	1.58 240	1.50 257	1.97 255	2.21 258	1.51 263	1.47 258	0.82 255	0.74 247	2.63 260	0.43 222	1.73 242	1.48 262	1.54 261	1.67 262	2.94 265	1.42 256	1.08 261	2.30 263	2.07 263	1.99 244	0.97 260	1.16 262	1.70 262	1.57 262	1.60 262

UNDER WATER-64	1.40 256	1.36 254	0.88 260	2.85 263	1.93 264	2.78 262	2.66 262	1.36 261	0.92 250	1.04 260	1.17 259	1.88 256	1.30 258	3.03 265	0.75 249	0.56 245	0.68 250	0.57 252	1.13 247	0.54 236	0.43 238	0.51 251	4.08 267	0.91 258	1.02 257	1.10 259	0.80 244	1.60 262

UNDER WATER	1.40 256	1.42 257	0.86 259	2.83 262	1.92 263	2.74 261	2.57 261	1.28 260	1.01 256	0.88 256	0.97 254	1.88 256	1.26 257	3.09 267	0.83 253	0.62 250	0.66 249	0.56 250	1.20 251	0.60 241	0.42 237	0.47 248	4.04 266	0.98 261	1.08 258	0.99 257	0.87 248	1.67 264

PML	8.20 263	7.62 267	3.39 266	9.64 271	5.14 265	9.56 271	5.20 267	6.48 268	18.29 270	6.44 267	3.30 264	16.82 268	29.20 276	5.41 269	6.10 264	3.93 264	7.39 267	2.64 264	20.47 272	4.70 265	3.50 265	3.87 265	3.98 265	4.21 266	6.16 266	4.40 264	16.76 270	6.85 265

AVERAGE_ROB	24.43 272	29.85 274	27.27 276	31.30 275	29.70 275	30.00 275	31.47 274	26.59 276	24.68 275	34.31 276	27.39 275	31.23 275	21.35 272	30.69 276	28.19 275	24.02 271	26.74 276	21.17 273	30.34 275	27.38 276	20.48 273	16.18 271	32.28 276	24.32 276	8.51 268	7.76 265	7.92 266	8.46 266

MEDIAN_ROB	20.47 271	25.88 273	24.03 275	26.51 274	25.55 274	25.88 274	26.99 273	21.23 275	19.72 271	28.73 275	22.19 274	24.61 274	16.74 271	26.47 274	23.75 271	18.44 270	22.03 275	14.75 270	26.69 274	23.31 272	15.11 270	11.56 268	27.65 275	18.39 272	7.22 267	9.33 266	8.28 267	11.75 267

HaxPig	16.02 270	19.59 272	18.75 271	21.25 272	20.52 272	21.33 272	22.30 272	17.00 274	14.71 269	19.29 273	17.19 273	17.46 269	12.16 268	22.51 273	17.80 269	14.90 269	17.75 271	9.40 267	18.97 268	15.48 271	9.47 269	7.16 267	23.74 273	15.28 271	4.31 265	12.19 267	6.81 265	15.11 268

DPSMNet_ROB	8.63 264	3.69 264	8.74 268	2.98 264	5.70 266	3.37 264	4.41 265	3.70 266	9.03 265	3.00 265	6.88 266	3.53 262	10.11 267	2.70 258	10.47 265	10.76 265	3.81 265	12.92 269	4.77 265	10.22 267	5.99 268	13.86 269	4.50 270	8.50 267	10.06 269	27.81 268	11.04 268	30.59 269

DGTPSM_ROB	8.63 264	3.68 263	8.73 267	2.98 264	5.70 266	3.37 264	4.41 265	3.70 266	9.03 265	3.00 265	6.85 265	3.53 262	10.07 266	2.70 258	10.47 265	10.76 265	3.81 265	12.91 268	4.74 264	10.22 267	5.98 267	13.86 269	4.49 269	8.50 267	10.06 269	27.81 268	11.04 268	30.59 269

ASD4	6.34 262	2.35 262	2.75 265	1.99 255	1.58 258	3.01 263	1.85 253	1.79 265	3.29 264	1.60 262	2.34 263	0.98 239	6.55 265	1.73 242	2.95 263	3.66 263	3.63 264	7.56 266	2.70 262	4.74 266	5.26 266	6.41 266	2.64 250	2.43 265	17.21 271	28.48 270	19.85 271	31.77 271

DPSM_ROB	13.01 268	6.29 265	9.52 269	4.44 266	6.37 268	4.34 266	3.59 263	8.20 269	10.79 267	6.64 268	7.87 267	9.69 266	12.99 269	2.80 260	12.81 267	13.68 267	9.16 269	16.58 271	9.87 266	12.33 269	16.73 271	17.95 272	2.26 246	10.56 269	28.34 272	36.91 271	31.06 272	39.57 272

DPSM	13.01 268	6.29 265	9.52 269	4.44 266	6.37 268	4.34 266	3.59 263	8.20 269	10.79 267	6.64 268	7.87 267	9.69 266	12.99 269	2.80 260	12.81 267	13.68 267	9.16 269	16.58 271	9.87 266	12.33 269	16.73 271	17.95 272	2.26 246	10.56 269	28.34 272	36.91 271	31.06 272	39.57 272

CasAABBNet	26.14 274	12.60 268	19.00 272	8.89 268	12.76 270	8.55 268	7.26 270	16.43 271	21.86 274	13.67 272	15.79 270	19.63 272	26.13 273	5.53 270	25.80 274	27.48 272	18.01 272	33.35 274	20.00 271	24.70 273	33.62 276	35.57 274	4.48 268	21.32 275	57.07 276	74.41 275	62.39 274	79.48 274

MyStereo03	26.19 275	12.62 269	19.14 273	8.95 269	12.80 271	8.76 269	7.25 268	16.48 272	21.77 272	13.39 270	15.86 271	19.52 270	26.18 274	5.65 271	25.76 272	27.53 273	18.31 273	33.40 275	19.83 269	24.80 274	33.59 274	36.18 275	4.55 271	21.29 273	56.99 274	74.31 273	62.53 275	79.67 275

MyStereo02	25.72 273	12.62 269	19.14 273	8.95 269	0.00 1	8.76 269	7.25 268	16.48 272	21.77 272	13.39 270	15.86 271	19.52 270	26.18 274	5.65 271	25.76 272	27.53 273	18.31 273	33.40 275	19.83 269	24.80 274	33.59 274	36.18 275	4.55 271	21.29 273	56.99 274	74.31 273	62.53 275	79.67 275

Low-res two-view benchmark