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

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
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 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

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 52	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

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

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

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 58	0.14 93	0.13 64	0.15 76

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

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

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	0.18 160	0.13 64	0.16 91

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	0.12 125	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	0.08 109	0.04 7	0.09 22	0.16 131	0.06 12	0.09 25

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

anonymousdsp	0.05 6	0.04 9	0.03 5	0.03 4	0.04 11	0.04 10	0.04 21	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

RAFT_CTSACE	0.07 21	0.04 9	0.06 49	0.03 4	0.04 11	0.05 21	0.05 30	0.06 10	0.06 27	0.09 23	0.04 5	0.10 30	0.09 94	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

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 42	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 + 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	0.11 148	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

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

RAFT+CT+SA	0.09 33	0.05 19	0.07 72	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.05 30	0.13 51	0.08 59	0.08 22	0.07 30	0.15 73	0.13 138	0.04 26	0.10 91	0.10 52	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 58	0.12 58	0.11 46	0.17 101

test_5	0.08 28	0.05 19	0.07 72	0.04 10	0.04 11	0.04 10	0.04 21	0.09 28	0.05 13	0.05 9	0.07 30	0.12 42	0.12 125	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 64	0.18 116

test_4	0.09 33	0.05 19	0.07 72	0.05 20	0.06 39	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 58	0.09 32	0.15 56	0.08 18	0.10 34	0.07 30	0.16 94	0.08 42	0.02 7	0.07 72	0.09 22	0.15 109	0.12 54	0.18 116

AnonymousM	0.08 28	0.05 19	0.04 10	0.06 31	0.05 22	0.04 10	0.04 21	0.13 51	0.05 13	0.20 94	0.06 18	0.11 38	0.03 8	0.06 54	0.09 58	0.09 32	0.19 114	0.08 18	0.12 50	0.07 30	0.16 94	0.06 23	0.04 36	0.04 7	0.08 15	0.11 48	0.10 32	0.09 25

XX-Stereo	0.14 117	0.05 19	0.05 25	0.10 87	0.08 64	0.17 151	0.07 76	0.18 111	0.10 99	0.27 184	0.09 63	0.20 129	0.03 8	0.09 109	0.10 91	0.12 129	0.23 160	0.11 65	0.20 139	0.11 105	0.20 154	0.08 42	0.08 109	0.07 72	0.22 176	0.16 131	0.17 110	0.36 193

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

delet	0.05 6	0.05 19	0.04 10	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.05 30	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

DMCA	0.07 21	0.05 19	0.07 72	0.06 31	0.06 39	0.05 21	0.07 76	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

AANet_RVC	0.06 10	0.05 19	0.06 49	0.05 20	0.06 39	0.04 10	0.05 30	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

CASnet	0.10 52	0.06 29	0.05 25	0.08 57	0.09 83	0.11 100	0.05 30	0.18 111	0.10 99	0.23 120	0.11 89	0.13 58	0.06 48	0.07 76	0.09 58	0.10 52	0.16 68	0.08 18	0.18 119	0.07 30	0.14 70	0.06 23	0.06 68	0.06 38	0.12 51	0.10 30	0.14 77	0.10 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.13 94	0.06 29	0.05 25	0.11 104	0.11 116	0.16 142	0.08 85	0.19 129	0.07 42	0.28 199	0.08 49	0.18 104	0.05 30	0.12 151	0.10 91	0.10 52	0.23 160	0.12 90	0.15 84	0.10 86	0.20 154	0.08 42	0.07 88	0.08 87	0.13 58	0.14 93	0.19 136	0.23 158

HanStereo	0.13 94	0.06 29	0.05 25	0.11 104	0.11 116	0.16 142	0.08 85	0.19 129	0.07 42	0.28 199	0.08 49	0.18 104	0.05 30	0.12 151	0.10 91	0.10 52	0.23 160	0.12 90	0.15 84	0.10 86	0.20 154	0.08 42	0.07 88	0.08 87	0.13 58	0.14 93	0.19 136	0.23 158

4D-IteraStereo	0.09 33	0.06 29	0.05 25	0.06 31	0.06 39	0.06 35	0.04 21	0.15 66	0.10 99	0.22 106	0.08 49	0.14 68	0.06 48	0.03 13	0.08 28	0.10 52	0.17 80	0.09 41	0.11 40	0.07 30	0.15 79	0.05 10	0.03 20	0.05 22	0.10 30	0.10 30	0.08 22	0.08 18

CES	0.11 62	0.06 29	0.06 49	0.06 31	0.08 64	0.07 49	0.05 30	0.35 210	0.05 13	0.15 46	0.23 198	0.13 58	0.04 17	0.08 94	0.08 28	0.10 52	0.19 114	0.08 18	0.14 73	0.08 47	0.28 219	0.08 42	0.07 88	0.04 7	0.14 75	0.11 48	0.13 64	0.16 91

EGLCR-Stereo	0.11 62	0.06 29	0.04 10	0.08 57	0.08 64	0.07 49	0.05 30	0.17 83	0.09 78	0.27 184	0.06 18	0.19 115	0.06 48	0.08 94	0.08 28	0.10 52	0.20 127	0.10 57	0.16 98	0.07 30	0.17 114	0.07 34	0.04 36	0.06 38	0.10 30	0.12 58	0.18 127	0.18 116

TESTraft	0.09 33	0.06 29	0.06 49	0.04 10	0.04 11	0.05 21	0.06 60	0.09 28	0.08 59	0.09 23	0.08 49	0.12 42	0.13 138	0.03 13	0.09 58	0.10 52	0.11 26	0.09 41	0.08 16	0.07 30	0.13 56	0.12 139	0.02 7	0.05 22	0.14 75	0.12 58	0.14 77	0.20 137

anonymity	0.13 94	0.06 29	0.05 25	0.09 71	0.10 99	0.09 69	0.07 76	0.18 111	0.08 59	0.28 199	0.12 99	0.19 115	0.06 48	0.09 109	0.09 58	0.13 145	0.23 160	0.12 90	0.17 106	0.15 165	0.19 137	0.10 104	0.09 126	0.07 72	0.19 145	0.18 160	0.19 136	0.19 129

CIPLG	0.09 33	0.06 29	0.05 25	0.06 31	0.06 39	0.09 69	0.06 60	0.18 111	0.06 27	0.20 94	0.08 49	0.12 42	0.06 48	0.06 54	0.08 28	0.10 52	0.17 80	0.11 65	0.11 40	0.09 66	0.13 56	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 39	0.09 69	0.06 60	0.18 111	0.06 27	0.20 94	0.08 49	0.12 42	0.07 67	0.06 54	0.08 28	0.10 52	0.17 80	0.11 65	0.11 40	0.09 66	0.13 56	0.06 23	0.04 36	0.06 38	0.10 30	0.09 20	0.10 32	0.10 31

AASNet	0.06 10	0.06 29	0.04 10	0.09 71	0.07 54	0.08 57	0.05 30	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

test-3	0.10 52	0.06 29	0.04 10	0.06 31	0.08 64	0.05 21	0.05 30	0.17 83	0.07 42	0.24 136	0.07 30	0.19 115	0.07 67	0.06 54	0.10 91	0.10 52	0.21 140	0.09 41	0.15 84	0.10 86	0.16 94	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 64	0.05 21	0.05 30	0.17 83	0.07 42	0.24 136	0.07 30	0.19 115	0.07 67	0.06 54	0.10 91	0.10 52	0.21 140	0.09 41	0.15 84	0.10 86	0.16 94	0.09 73	0.05 52	0.06 38	0.09 22	0.10 30	0.12 54	0.11 39

ACRE	0.09 33	0.06 29	0.05 25	0.06 31	0.06 39	0.09 69	0.06 60	0.18 111	0.06 27	0.20 94	0.08 49	0.12 42	0.07 67	0.06 54	0.08 28	0.10 52	0.17 80	0.11 65	0.11 40	0.09 66	0.13 56	0.06 23	0.04 36	0.06 38	0.10 30	0.10 30	0.10 32	0.10 31

test-1	0.14 117	0.06 29	0.07 72	0.11 104	0.10 99	0.18 159	0.14 148	0.19 129	0.13 133	0.28 199	0.10 79	0.19 115	0.11 117	0.12 151	0.12 139	0.13 145	0.22 152	0.12 90	0.22 158	0.10 86	0.24 202	0.08 42	0.09 126	0.08 87	0.21 167	0.18 160	0.15 88	0.17 101

raft+_RVC	0.08 28	0.06 29	0.04 10	0.06 31	0.06 39	0.07 49	0.04 21	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 56	0.05 10	0.03 20	0.05 22	0.10 30	0.09 20	0.09 27	0.08 18

TANstereo	0.11 62	0.06 29	0.06 49	0.10 87	0.09 83	0.09 69	0.06 60	0.12 40	0.08 59	0.22 106	0.08 49	0.13 58	0.07 67	0.08 94	0.10 91	0.13 145	0.20 127	0.13 116	0.18 119	0.08 47	0.18 127	0.09 73	0.06 68	0.06 38	0.10 30	0.10 30	0.15 88	0.14 65

XX-TBD	0.11 62	0.06 29	0.06 49	0.10 87	0.09 83	0.09 69	0.06 60	0.12 40	0.08 59	0.22 106	0.08 49	0.13 58	0.07 67	0.08 94	0.10 91	0.13 145	0.20 127	0.13 116	0.18 119	0.08 47	0.18 127	0.09 73	0.06 68	0.06 38	0.10 30	0.10 30	0.15 88	0.14 65

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 28	0.06 29	0.05 25	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.04 21	0.14 61	0.07 42	0.21 102	0.04 5	0.12 42	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

MMNet	0.06 10	0.06 29	0.04 10	0.08 57	0.06 39	0.06 35	0.05 30	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

PWCDC_ROB	0.13 94	0.06 29	0.09 103	0.07 51	0.13 140	0.08 57	0.13 142	0.06 10	0.24 195	0.09 23	0.15 138	0.09 24	0.43 221	0.26 202	0.10 91	0.10 52	0.09 17	0.12 90	0.08 16	0.11 105	0.08 15	0.11 123	0.19 187	0.13 161	0.07 10	0.13 71	0.08 22	0.18 116

IGEV_Zeroshot_test	0.14 117	0.07 50	0.05 25	0.13 125	0.13 140	0.10 91	0.11 127	0.17 83	0.09 78	0.28 199	0.09 63	0.23 157	0.05 30	0.12 151	0.09 58	0.11 93	0.23 160	0.11 65	0.16 98	0.12 122	0.20 154	0.09 73	0.09 126	0.06 38	0.19 145	0.14 93	0.23 165	0.27 174

Any-RAFT	0.13 94	0.07 50	0.05 25	0.10 87	0.09 83	0.12 108	0.08 85	0.17 83	0.10 99	0.26 171	0.09 63	0.20 129	0.08 83	0.10 123	0.09 58	0.10 52	0.22 152	0.11 65	0.20 139	0.10 86	0.21 167	0.09 73	0.08 109	0.06 38	0.16 100	0.15 109	0.17 110	0.17 101

RAFT-Test	0.13 94	0.07 50	0.06 49	0.09 71	0.11 116	0.13 117	0.09 102	0.17 83	0.11 111	0.27 184	0.10 79	0.20 129	0.05 30	0.12 151	0.10 91	0.11 93	0.23 160	0.12 90	0.21 150	0.14 151	0.21 167	0.11 123	0.06 68	0.08 87	0.17 112	0.15 109	0.17 110	0.17 101

LoS_RVC	0.09 33	0.07 50	0.05 25	0.05 20	0.06 39	0.06 35	0.05 30	0.13 51	0.08 59	0.18 73	0.11 89	0.12 42	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 94	0.09 73	0.05 52	0.06 38	0.14 75	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 39	0.06 35	0.05 30	0.13 51	0.08 59	0.18 73	0.11 89	0.12 42	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 94	0.09 73	0.05 52	0.06 38	0.14 75	0.10 30	0.10 32	0.13 56

CAS	0.09 33	0.07 50	0.05 25	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.04 21	0.14 61	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 73	0.07 30	0.12 44	0.07 34	0.05 52	0.05 22	0.13 58	0.11 48	0.09 27	0.14 65

anonymousdsp2	0.08 28	0.07 50	0.05 25	0.06 31	0.05 22	0.06 35	0.05 30	0.12 40	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

TestStereo1	0.09 33	0.07 50	0.06 49	0.04 10	0.05 22	0.06 35	0.06 60	0.07 20	0.07 42	0.09 23	0.07 30	0.11 38	0.14 152	0.04 26	0.09 58	0.10 52	0.11 26	0.09 41	0.09 28	0.08 47	0.13 56	0.12 139	0.02 7	0.04 7	0.15 88	0.13 71	0.16 97	0.20 137

IER	0.09 33	0.07 50	0.07 72	0.09 71	0.07 54	0.08 57	0.06 60	0.12 40	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

SA-5K	0.09 33	0.07 50	0.06 49	0.04 10	0.05 22	0.06 35	0.06 60	0.07 20	0.07 42	0.09 23	0.07 30	0.11 38	0.14 152	0.04 26	0.09 58	0.10 52	0.11 26	0.09 41	0.09 28	0.08 47	0.13 56	0.12 139	0.02 7	0.04 7	0.15 88	0.13 71	0.16 97	0.20 137

Sa-1000	0.10 52	0.07 50	0.07 72	0.07 51	0.05 22	0.09 69	0.03 10	0.12 40	0.06 27	0.18 73	0.08 49	0.19 115	0.05 30	0.05 42	0.10 91	0.10 52	0.16 68	0.12 90	0.14 73	0.09 66	0.16 94	0.10 104	0.04 36	0.05 22	0.19 145	0.15 109	0.13 64	0.20 137

SA	0.10 52	0.07 50	0.06 49	0.06 31	0.05 22	0.08 57	0.04 21	0.12 40	0.05 13	0.16 52	0.07 30	0.16 86	0.03 8	0.04 26	0.09 58	0.09 32	0.13 37	0.11 65	0.12 50	0.09 66	0.14 70	0.10 104	0.03 20	0.06 38	0.16 100	0.14 93	0.13 64	0.20 137

iRaft-Stereo_20w	0.13 94	0.07 50	0.05 25	0.12 115	0.12 130	0.12 108	0.09 102	0.16 75	0.10 99	0.28 199	0.09 63	0.19 115	0.04 17	0.10 123	0.09 58	0.11 93	0.24 174	0.11 65	0.15 84	0.13 140	0.20 154	0.08 42	0.09 126	0.06 38	0.17 112	0.13 71	0.20 148	0.25 167

IPLG	0.09 33	0.07 50	0.07 72	0.07 51	0.07 54	0.06 35	0.05 30	0.15 66	0.06 27	0.22 106	0.06 18	0.15 73	0.05 30	0.04 26	0.08 28	0.10 52	0.16 68	0.10 57	0.14 73	0.09 66	0.13 56	0.08 42	0.04 36	0.07 72	0.13 58	0.11 48	0.11 46	0.08 18

GMOStereo	0.11 62	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 35	0.05 30	0.17 83	0.09 78	0.24 136	0.07 30	0.17 90	0.09 94	0.05 42	0.10 91	0.11 93	0.17 80	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 137	0.08 42	0.03 20	0.06 38	0.18 132	0.16 131	0.14 77	0.17 101

error version	0.11 62	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 35	0.05 30	0.17 83	0.09 78	0.24 136	0.07 30	0.17 90	0.09 94	0.05 42	0.10 91	0.11 93	0.17 80	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 137	0.08 42	0.03 20	0.06 38	0.18 132	0.16 131	0.14 77	0.17 101

test-v	0.11 62	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 35	0.05 30	0.17 83	0.09 78	0.24 136	0.07 30	0.17 90	0.09 94	0.05 42	0.10 91	0.11 93	0.17 80	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 137	0.08 42	0.03 20	0.06 38	0.18 132	0.16 131	0.14 77	0.17 101

test_3	0.11 62	0.07 50	0.07 72	0.06 31	0.08 64	0.05 21	0.05 30	0.17 83	0.09 78	0.24 136	0.09 63	0.21 144	0.11 117	0.06 54	0.13 158	0.13 145	0.20 127	0.09 41	0.14 73	0.10 86	0.18 127	0.08 42	0.04 36	0.08 87	0.13 58	0.15 109	0.13 64	0.14 65

TRStereo	0.13 94	0.07 50	0.05 25	0.09 71	0.08 64	0.17 151	0.13 142	0.18 111	0.07 42	0.25 157	0.09 63	0.20 129	0.04 17	0.10 123	0.09 58	0.10 52	0.22 152	0.11 65	0.22 158	0.13 140	0.19 137	0.09 73	0.09 126	0.07 72	0.16 100	0.15 109	0.24 173	0.20 137

test-2	0.11 62	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 35	0.05 30	0.17 83	0.09 78	0.24 136	0.07 30	0.17 90	0.09 94	0.05 42	0.10 91	0.11 93	0.17 80	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 137	0.08 42	0.03 20	0.06 38	0.18 132	0.16 131	0.14 77	0.17 101

CREStereo++_RVC	0.11 62	0.07 50	0.05 25	0.08 57	0.08 64	0.08 57	0.07 76	0.16 75	0.09 78	0.26 171	0.09 63	0.17 90	0.13 138	0.08 94	0.08 28	0.10 52	0.20 127	0.08 18	0.13 61	0.07 30	0.19 137	0.08 42	0.06 68	0.06 38	0.14 75	0.11 48	0.16 97	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
EAI-Stereo	0.13 94	0.07 50	0.04 10	0.10 87	0.10 99	0.10 91	0.09 102	0.17 83	0.10 99	0.26 171	0.11 89	0.20 129	0.05 30	0.10 123	0.10 91	0.11 93	0.23 160	0.12 90	0.18 119	0.12 122	0.19 137	0.08 42	0.08 109	0.08 87	0.16 100	0.14 93	0.15 88	0.20 137

R-Stereo Train	0.13 94	0.07 50	0.07 72	0.09 71	0.10 99	0.15 135	0.05 30	0.16 75	0.12 126	0.28 199	0.12 99	0.20 129	0.08 83	0.11 134	0.09 58	0.11 93	0.24 174	0.12 90	0.16 98	0.11 105	0.21 167	0.11 123	0.08 109	0.07 72	0.15 88	0.15 109	0.16 97	0.15 76

RAFT-Stereo	0.13 94	0.07 50	0.07 72	0.09 71	0.10 99	0.15 135	0.05 30	0.16 75	0.12 126	0.28 199	0.12 99	0.20 129	0.08 83	0.11 134	0.09 58	0.11 93	0.24 174	0.12 90	0.16 98	0.11 105	0.21 167	0.11 123	0.08 109	0.07 72	0.15 88	0.15 109	0.16 97	0.15 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet	0.06 10	0.07 50	0.06 49	0.06 31	0.06 39	0.07 49	0.06 60	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

CVANet_RVC	0.07 21	0.07 50	0.07 72	0.08 57	0.06 39	0.07 49	0.05 30	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

HITNet	0.09 33	0.07 50	0.06 49	0.08 57	0.08 64	0.08 57	0.05 30	0.11 37	0.07 42	0.19 86	0.08 49	0.12 42	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 97	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
MSKI-zero shot	0.13 94	0.08 77	0.05 25	0.09 71	0.11 116	0.09 69	0.07 76	0.19 129	0.09 78	0.28 199	0.10 79	0.19 115	0.06 48	0.11 134	0.10 91	0.11 93	0.24 174	0.11 65	0.17 106	0.11 105	0.21 167	0.10 104	0.07 88	0.08 87	0.14 75	0.17 148	0.18 127	0.18 116

cross-raft	0.14 117	0.08 77	0.07 72	0.08 57	0.10 99	0.12 108	0.08 85	0.17 83	0.13 133	0.27 184	0.11 89	0.21 144	0.05 30	0.11 134	0.13 158	0.14 166	0.22 152	0.11 65	0.23 167	0.13 140	0.23 195	0.09 73	0.06 68	0.08 87	0.22 176	0.17 148	0.14 77	0.15 76

rafts_anoy	0.09 33	0.08 77	0.07 72	0.07 51	0.07 54	0.06 35	0.05 30	0.13 51	0.05 13	0.17 61	0.09 63	0.12 42	0.05 30	0.03 13	0.09 58	0.10 52	0.15 56	0.12 90	0.13 61	0.07 30	0.14 70	0.08 42	0.03 20	0.06 38	0.11 44	0.10 30	0.09 27	0.11 39

raftrobust	0.10 52	0.08 77	0.06 49	0.08 57	0.07 54	0.05 21	0.04 21	0.14 61	0.06 27	0.25 157	0.07 30	0.12 42	0.05 30	0.05 42	0.08 28	0.09 32	0.18 99	0.11 65	0.11 40	0.09 66	0.17 114	0.08 42	0.05 52	0.05 22	0.13 58	0.12 58	0.10 32	0.10 31

RALCasStereoNet	0.09 33	0.08 77	0.06 49	0.09 71	0.07 54	0.06 35	0.05 30	0.12 40	0.05 13	0.18 73	0.07 30	0.12 42	0.05 30	0.04 26	0.09 58	0.10 52	0.18 99	0.12 90	0.13 61	0.08 47	0.15 79	0.08 42	0.05 52	0.06 38	0.12 51	0.09 20	0.10 32	0.08 18

RALAANet	0.09 33	0.08 77	0.06 49	0.07 51	0.05 22	0.08 57	0.05 30	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 84	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

UPFNet	0.09 33	0.08 77	0.08 93	0.09 71	0.07 54	0.09 69	0.06 60	0.12 40	0.09 78	0.14 39	0.09 63	0.12 42	0.06 48	0.07 76	0.08 28	0.10 52	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

CREStereo	0.11 62	0.08 77	0.06 49	0.08 57	0.08 64	0.07 49	0.05 30	0.18 111	0.05 13	0.26 171	0.08 49	0.18 104	0.06 48	0.08 94	0.08 28	0.10 52	0.22 152	0.09 41	0.13 61	0.08 47	0.20 154	0.09 73	0.06 68	0.05 22	0.11 44	0.13 71	0.17 110	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
DMCA-RVC	0.10 52	0.08 77	0.11 136	0.08 57	0.09 83	0.08 57	0.08 85	0.12 40	0.09 78	0.13 36	0.13 111	0.13 58	0.07 67	0.06 54	0.13 158	0.12 129	0.14 50	0.13 116	0.11 40	0.10 86	0.12 44	0.09 73	0.07 88	0.09 108	0.10 30	0.10 30	0.10 32	0.11 39

MSMDNet	0.13 94	0.08 77	0.06 49	0.09 71	0.12 130	0.10 91	0.08 85	0.17 83	0.11 111	0.27 184	0.09 63	0.20 129	0.06 48	0.12 151	0.10 91	0.11 93	0.24 174	0.12 90	0.19 133	0.16 176	0.21 167	0.11 123	0.07 88	0.08 87	0.17 112	0.14 93	0.17 110	0.18 116

iResNetv2_ROB	0.12 84	0.08 77	0.07 72	0.12 115	0.09 83	0.12 108	0.08 85	0.17 83	0.08 59	0.22 106	0.12 99	0.20 129	0.15 160	0.06 54	0.08 28	0.08 19	0.16 68	0.11 65	0.17 106	0.10 86	0.14 70	0.09 73	0.09 126	0.10 123	0.14 75	0.12 58	0.19 136	0.12 49

iResNet_ROB	0.11 62	0.08 77	0.07 72	0.11 104	0.08 64	0.12 108	0.07 76	0.15 66	0.08 59	0.23 120	0.10 79	0.15 73	0.15 160	0.06 54	0.07 12	0.09 32	0.17 80	0.12 90	0.13 61	0.09 66	0.14 70	0.09 73	0.07 88	0.08 87	0.14 75	0.12 58	0.15 88	0.15 76

AE-Stereo	0.12 84	0.09 89	0.08 93	0.11 104	0.09 83	0.08 57	0.05 30	0.17 83	0.14 142	0.24 136	0.09 63	0.19 115	0.10 107	0.07 76	0.10 91	0.12 129	0.24 174	0.13 116	0.16 98	0.11 105	0.18 127	0.09 73	0.05 52	0.09 108	0.13 58	0.14 93	0.15 88	0.15 76

iinet-f	0.10 52	0.09 89	0.06 49	0.08 57	0.06 39	0.09 69	0.06 60	0.09 28	0.07 42	0.18 73	0.11 89	0.10 30	0.10 107	0.06 54	0.08 28	0.09 32	0.14 50	0.09 41	0.18 119	0.09 66	0.11 30	0.06 23	0.05 52	0.06 38	0.11 44	0.10 30	0.15 88	0.12 49

raft_robust	0.12 84	0.09 89	0.09 103	0.11 104	0.06 39	0.09 69	0.06 60	0.15 66	0.08 59	0.23 120	0.07 30	0.20 129	0.11 117	0.09 109	0.11 127	0.12 129	0.16 68	0.12 90	0.13 61	0.10 86	0.15 79	0.11 123	0.03 20	0.07 72	0.18 132	0.16 131	0.15 88	0.14 65

MIPNet	0.11 62	0.09 89	0.06 49	0.07 51	0.08 64	0.07 49	0.05 30	0.17 83	0.06 27	0.23 120	0.07 30	0.15 73	0.08 83	0.05 42	0.09 58	0.10 52	0.17 80	0.11 65	0.20 139	0.12 122	0.13 56	0.10 104	0.05 52	0.07 72	0.15 88	0.13 71	0.11 46	0.13 56

IPLGR	0.12 84	0.09 89	0.09 103	0.09 71	0.10 99	0.09 69	0.07 76	0.18 111	0.09 78	0.22 106	0.10 79	0.15 73	0.07 67	0.06 54	0.09 58	0.11 93	0.17 80	0.11 65	0.20 139	0.12 122	0.15 79	0.08 42	0.04 36	0.08 87	0.16 100	0.13 71	0.14 77	0.16 91

LMCR-Stereo	0.13 94	0.09 89	0.07 72	0.11 104	0.08 64	0.11 100	0.09 102	0.18 111	0.09 78	0.19 86	0.14 125	0.19 115	0.14 152	0.10 123	0.09 58	0.11 93	0.20 127	0.13 116	0.19 133	0.10 86	0.18 127	0.10 104	0.08 109	0.08 87	0.15 88	0.13 71	0.18 127	0.17 101

s12784h	0.12 84	0.09 89	0.06 49	0.11 104	0.09 83	0.08 57	0.06 60	0.18 111	0.07 42	0.27 184	0.11 89	0.19 115	0.08 83	0.07 76	0.08 28	0.09 32	0.21 140	0.08 18	0.15 84	0.07 30	0.20 154	0.08 42	0.05 52	0.07 72	0.16 100	0.14 93	0.18 127	0.21 151

sAnonymous2	0.14 117	0.09 89	0.10 121	0.10 87	0.09 83	0.09 69	0.11 127	0.22 165	0.11 111	0.23 120	0.16 148	0.15 73	0.10 107	0.06 54	0.12 139	0.13 145	0.18 99	0.15 153	0.21 150	0.14 151	0.16 94	0.14 162	0.04 36	0.10 123	0.17 112	0.17 148	0.17 110	0.16 91

CroCo_RVC	0.14 117	0.09 89	0.10 121	0.10 87	0.09 83	0.09 69	0.11 127	0.22 165	0.11 111	0.23 120	0.16 148	0.15 73	0.10 107	0.06 54	0.12 139	0.13 145	0.18 99	0.15 153	0.21 150	0.14 151	0.16 94	0.14 162	0.04 36	0.10 123	0.17 112	0.17 148	0.17 110	0.16 91

sCroCo_RVC	0.14 117	0.09 89	0.09 103	0.08 57	0.07 54	0.10 91	0.07 76	0.19 129	0.14 142	0.18 73	0.12 99	0.13 58	0.14 152	0.06 54	0.13 158	0.15 182	0.22 152	0.15 153	0.22 158	0.13 140	0.21 167	0.16 181	0.06 68	0.12 151	0.17 112	0.16 131	0.17 110	0.17 101

UNet	0.10 52	0.09 89	0.08 93	0.10 87	0.08 64	0.09 69	0.08 85	0.15 66	0.08 59	0.17 61	0.09 63	0.13 58	0.09 94	0.07 76	0.09 58	0.10 52	0.16 68	0.13 116	0.12 50	0.08 47	0.11 30	0.09 73	0.08 109	0.09 108	0.11 44	0.13 71	0.10 32	0.11 39

DN-CSS_ROB	0.11 62	0.09 89	0.11 136	0.08 57	0.09 83	0.08 57	0.08 85	0.16 75	0.10 99	0.23 120	0.17 158	0.18 104	0.14 152	0.05 42	0.08 28	0.09 32	0.13 37	0.10 57	0.18 119	0.09 66	0.11 30	0.08 42	0.07 88	0.08 87	0.13 58	0.10 30	0.12 54	0.10 31

EKT-Stereo	0.15 138	0.10 101	0.07 72	0.13 125	0.12 130	0.16 142	0.17 166	0.18 111	0.11 111	0.26 171	0.17 158	0.17 90	0.07 67	0.11 134	0.09 58	0.11 93	0.24 174	0.15 153	0.23 167	0.12 122	0.24 202	0.10 104	0.07 88	0.08 87	0.20 155	0.15 109	0.17 110	0.18 116

LoS	0.15 138	0.10 101	0.08 93	0.10 87	0.11 116	0.09 69	0.07 76	0.50 231	0.05 13	0.32 214	0.36 226	0.36 185	0.06 48	0.09 109	0.09 58	0.10 52	0.20 127	0.09 41	0.14 73	0.11 105	0.21 167	0.09 73	0.07 88	0.07 72	0.17 112	0.11 48	0.20 148	0.21 151

Anonymous	0.14 117	0.10 101	0.10 121	0.10 87	0.10 99	0.10 91	0.08 85	0.19 129	0.09 78	0.20 94	0.13 111	0.19 115	0.18 171	0.07 76	0.14 172	0.14 166	0.21 140	0.17 175	0.18 119	0.15 165	0.22 183	0.16 181	0.06 68	0.10 123	0.23 183	0.17 148	0.19 136	0.15 76

HGLStereo	0.11 62	0.10 101	0.08 93	0.09 71	0.10 99	0.09 69	0.06 60	0.14 61	0.08 59	0.18 73	0.15 138	0.09 24	0.06 48	0.08 94	0.09 58	0.10 52	0.17 80	0.13 116	0.14 73	0.10 86	0.11 30	0.09 73	0.08 109	0.08 87	0.13 58	0.12 58	0.10 32	0.11 39

PMTNet	0.11 62	0.10 101	0.06 49	0.12 115	0.09 83	0.07 49	0.06 60	0.18 111	0.06 27	0.28 199	0.06 18	0.18 104	0.04 17	0.07 76	0.09 58	0.11 93	0.19 114	0.09 41	0.14 73	0.08 47	0.17 114	0.09 73	0.07 88	0.05 22	0.13 58	0.12 58	0.17 110	0.15 76

FADNet-RVC-Resample	0.13 94	0.10 101	0.12 149	0.12 115	0.10 99	0.13 117	0.10 117	0.16 75	0.13 133	0.18 73	0.13 111	0.17 90	0.11 117	0.10 123	0.10 91	0.09 32	0.13 37	0.15 153	0.15 84	0.17 181	0.15 79	0.12 139	0.10 139	0.13 161	0.17 112	0.13 71	0.12 54	0.11 39

BEATNet_4x	0.11 62	0.10 101	0.08 93	0.09 71	0.09 83	0.09 69	0.08 85	0.12 40	0.08 59	0.21 102	0.09 63	0.15 73	0.09 94	0.07 76	0.10 91	0.09 32	0.13 37	0.13 116	0.11 40	0.08 47	0.13 56	0.11 123	0.08 109	0.07 72	0.13 58	0.13 71	0.18 127	0.18 116

ADCRef	0.13 94	0.10 101	0.09 103	0.10 87	0.08 64	0.09 69	0.08 85	0.17 83	0.14 142	0.21 102	0.15 138	0.15 73	0.13 138	0.05 42	0.10 91	0.11 93	0.16 68	0.14 139	0.19 133	0.12 122	0.15 79	0.12 139	0.09 126	0.11 136	0.13 58	0.18 160	0.13 64	0.18 116

DeepPrunerF	0.11 62	0.10 101	0.10 121	0.13 125	0.13 140	0.09 69	0.09 102	0.15 66	0.11 111	0.12 32	0.14 125	0.10 30	0.09 94	0.07 76	0.12 139	0.11 93	0.11 26	0.13 116	0.13 61	0.11 105	0.13 56	0.08 42	0.08 109	0.08 87	0.17 112	0.14 93	0.11 46	0.14 65

ADCP+	0.11 62	0.10 101	0.08 93	0.09 71	0.07 54	0.09 69	0.08 85	0.13 51	0.11 111	0.16 52	0.12 99	0.18 104	0.08 83	0.07 76	0.10 91	0.09 32	0.16 68	0.11 65	0.14 73	0.09 66	0.12 44	0.09 73	0.08 109	0.08 87	0.11 44	0.15 109	0.11 46	0.11 39

RASNet	0.11 62	0.10 101	0.09 103	0.10 87	0.07 54	0.08 57	0.08 85	0.19 129	0.09 78	0.17 61	0.10 79	0.13 58	0.08 83	0.06 54	0.08 28	0.10 52	0.15 56	0.09 41	0.12 50	0.06 18	0.15 79	0.09 73	0.05 52	0.10 123	0.13 58	0.11 48	0.17 110	0.17 101

DISCO	0.10 52	0.10 101	0.08 93	0.10 87	0.09 83	0.11 100	0.09 102	0.10 34	0.08 59	0.15 46	0.10 79	0.12 42	0.07 67	0.06 54	0.09 58	0.11 93	0.15 56	0.10 57	0.14 73	0.10 86	0.12 44	0.10 104	0.06 68	0.09 108	0.14 75	0.11 48	0.13 64	0.11 39

GLC_STEREO	0.13 94	0.11 113	0.12 149	0.12 115	0.11 116	0.10 91	0.10 117	0.19 129	0.07 42	0.25 157	0.13 111	0.12 42	0.07 67	0.07 76	0.08 28	0.12 129	0.24 174	0.11 65	0.17 106	0.09 66	0.27 214	0.15 173	0.07 88	0.07 72	0.15 88	0.09 20	0.20 148	0.12 49

DAS	0.19 166	0.11 113	0.09 103	0.24 185	0.19 179	0.18 159	0.20 178	0.23 173	0.18 167	0.24 136	0.14 125	0.38 188	0.21 179	0.09 109	0.12 139	0.11 93	0.25 189	0.16 163	0.22 158	0.15 165	0.20 154	0.14 162	0.18 182	0.13 161	0.19 145	0.17 148	0.23 165	0.29 178

SepStereo	0.19 166	0.11 113	0.09 103	0.24 185	0.19 179	0.18 159	0.20 178	0.23 173	0.18 167	0.24 136	0.14 125	0.38 188	0.21 179	0.09 109	0.12 139	0.11 93	0.25 189	0.16 163	0.22 158	0.15 165	0.20 154	0.14 162	0.18 182	0.13 161	0.19 145	0.17 148	0.23 165	0.29 178

CFNet_pseudo	0.13 94	0.11 113	0.11 136	0.14 132	0.11 116	0.12 108	0.11 127	0.19 129	0.12 126	0.24 136	0.14 125	0.16 86	0.15 160	0.08 94	0.09 58	0.10 52	0.16 68	0.13 116	0.13 61	0.08 47	0.15 79	0.08 42	0.08 109	0.09 108	0.15 88	0.14 93	0.19 136	0.20 137

ADLNet	0.12 84	0.11 113	0.08 93	0.12 115	0.10 99	0.16 142	0.12 137	0.14 61	0.07 42	0.13 36	0.10 79	0.25 166	0.10 107	0.28 208	0.09 58	0.10 52	0.17 80	0.09 41	0.13 61	0.09 66	0.11 30	0.08 42	0.13 164	0.06 38	0.13 58	0.12 58	0.12 54	0.14 65

GES	0.14 117	0.11 113	0.07 72	0.09 71	0.11 116	0.15 135	0.09 102	0.20 148	0.09 78	0.23 120	0.12 99	0.17 90	0.11 117	0.14 167	0.10 91	0.10 52	0.23 160	0.14 139	0.24 173	0.14 151	0.17 114	0.17 185	0.11 148	0.09 108	0.15 88	0.14 93	0.21 160	0.20 137

FINET	0.12 84	0.11 113	0.12 149	0.12 115	0.10 99	0.11 100	0.13 142	0.15 66	0.12 126	0.13 36	0.12 99	0.13 58	0.09 94	0.09 109	0.15 183	0.13 145	0.15 56	0.11 65	0.16 98	0.09 66	0.13 56	0.10 104	0.10 139	0.10 123	0.12 51	0.10 30	0.13 64	0.12 49

psm_up	0.14 117	0.11 113	0.13 158	0.15 143	0.12 130	0.14 124	0.11 127	0.20 148	0.16 154	0.19 86	0.12 99	0.15 73	0.17 169	0.10 123	0.12 139	0.12 129	0.19 114	0.13 116	0.17 106	0.11 105	0.15 79	0.09 73	0.10 139	0.16 181	0.18 132	0.16 131	0.17 110	0.20 137

RTSC	0.14 117	0.11 113	0.10 121	0.12 115	0.11 116	0.12 108	0.10 117	0.16 75	0.13 133	0.18 73	0.13 111	0.15 73	0.13 138	0.08 94	0.11 127	0.13 145	0.20 127	0.13 116	0.21 150	0.12 122	0.16 94	0.12 139	0.07 88	0.10 123	0.16 100	0.16 131	0.21 160	0.32 187

CFNet	0.12 84	0.11 113	0.08 93	0.14 132	0.12 130	0.11 100	0.09 102	0.19 129	0.10 99	0.18 73	0.12 99	0.25 166	0.10 107	0.08 94	0.08 28	0.09 32	0.17 80	0.12 90	0.12 50	0.09 66	0.11 30	0.08 42	0.06 68	0.09 108	0.15 88	0.12 58	0.13 64	0.13 56

NVstereo2D	0.15 138	0.11 113	0.11 136	0.19 166	0.14 150	0.21 183	0.24 196	0.13 51	0.11 111	0.16 52	0.14 125	0.10 30	0.07 67	0.39 220	0.11 127	0.11 93	0.21 140	0.14 139	0.15 84	0.10 86	0.12 44	0.08 42	0.24 202	0.08 87	0.14 75	0.12 58	0.14 77	0.12 49

MLCV	0.14 117	0.11 113	0.09 103	0.16 147	0.12 130	0.14 124	0.11 127	0.21 157	0.10 99	0.24 136	0.13 111	0.21 144	0.14 152	0.08 94	0.09 58	0.10 52	0.19 114	0.11 65	0.19 133	0.09 66	0.17 114	0.08 42	0.10 139	0.09 108	0.16 100	0.13 71	0.16 97	0.19 129

iResNet	0.16 153	0.11 113	0.09 103	0.15 143	0.13 140	0.17 151	0.12 137	0.21 157	0.14 142	0.25 157	0.13 111	0.35 183	0.32 207	0.08 94	0.10 91	0.11 93	0.20 127	0.12 90	0.25 177	0.14 151	0.18 127	0.11 123	0.12 158	0.13 161	0.18 132	0.14 93	0.20 148	0.18 116

MyStereo04	0.14 117	0.12 126	0.10 121	0.08 57	0.09 83	0.10 91	0.08 85	0.22 165	0.19 175	0.24 136	0.16 148	0.23 157	0.11 117	0.04 26	0.10 91	0.11 93	0.17 80	0.12 90	0.21 150	0.12 122	0.16 94	0.11 123	0.06 68	0.11 136	0.21 167	0.12 58	0.16 97	0.15 76

CASS	0.15 138	0.12 126	0.10 121	0.14 132	0.12 130	0.16 142	0.10 117	0.19 129	0.15 150	0.26 171	0.12 99	0.20 129	0.12 125	0.09 109	0.11 127	0.12 129	0.23 160	0.12 90	0.23 167	0.09 66	0.19 137	0.10 104	0.07 88	0.09 108	0.23 183	0.14 93	0.19 136	0.22 154
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 117	0.12 126	0.07 72	0.25 187	0.10 99	0.19 169	0.09 102	0.17 83	0.08 59	0.17 61	0.08 49	0.33 180	0.08 83	0.06 54	0.10 91	0.11 93	0.24 174	0.11 65	0.25 177	0.09 66	0.15 79	0.09 73	0.06 68	0.09 108	0.17 112	0.13 71	0.18 127	0.15 76

GwcNet-ADL	0.17 156	0.12 126	0.11 136	0.19 166	0.14 150	0.17 151	0.14 148	0.21 157	0.14 142	0.24 136	0.17 158	0.32 179	0.16 165	0.19 187	0.11 127	0.14 166	0.22 152	0.15 153	0.23 167	0.13 140	0.18 127	0.11 123	0.05 52	0.10 123	0.18 132	0.15 109	0.19 136	0.21 151

GANet-ADL	0.15 138	0.12 126	0.09 103	0.14 132	0.12 130	0.16 142	0.12 137	0.20 148	0.10 99	0.25 157	0.15 138	0.22 156	0.12 125	0.21 194	0.09 58	0.11 93	0.25 189	0.14 139	0.20 139	0.14 151	0.19 137	0.09 73	0.08 109	0.10 123	0.17 112	0.15 109	0.20 148	0.17 101

TestStereo	0.13 94	0.12 126	0.10 121	0.11 104	0.08 64	0.11 100	0.10 117	0.18 111	0.11 111	0.24 136	0.13 111	0.20 129	0.08 83	0.06 54	0.11 127	0.10 52	0.20 127	0.11 65	0.20 139	0.10 86	0.21 167	0.10 104	0.06 68	0.12 151	0.19 145	0.11 48	0.12 54	0.13 56

pcwnet_v2	0.15 138	0.12 126	0.12 149	0.16 147	0.14 150	0.17 151	0.14 148	0.20 148	0.13 133	0.22 106	0.14 125	0.19 115	0.18 171	0.12 151	0.10 91	0.12 129	0.18 99	0.13 116	0.17 106	0.12 122	0.16 94	0.11 123	0.09 126	0.10 123	0.19 145	0.20 175	0.19 136	0.27 174

GMStereo	0.12 84	0.12 126	0.07 72	0.11 104	0.11 116	0.13 117	0.09 102	0.17 83	0.10 99	0.17 61	0.13 111	0.21 144	0.11 117	0.07 76	0.10 91	0.09 32	0.17 80	0.10 57	0.17 106	0.12 122	0.14 70	0.09 73	0.07 88	0.09 108	0.14 75	0.13 71	0.15 88	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
ADCL	0.14 117	0.12 126	0.11 136	0.13 125	0.11 116	0.14 124	0.10 117	0.17 83	0.15 150	0.22 106	0.16 148	0.21 144	0.12 125	0.09 109	0.10 91	0.11 93	0.16 68	0.13 116	0.17 106	0.12 122	0.18 127	0.13 156	0.11 148	0.11 136	0.16 100	0.15 109	0.16 97	0.16 91

HSM-Net_RVC	0.15 138	0.12 126	0.10 121	0.17 155	0.13 140	0.14 124	0.10 117	0.18 111	0.14 142	0.25 157	0.18 171	0.28 171	0.16 165	0.11 134	0.11 127	0.11 93	0.19 114	0.13 116	0.16 98	0.11 105	0.17 114	0.11 123	0.08 109	0.11 136	0.19 145	0.16 131	0.23 165	0.24 161
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.13 94	0.12 126	0.10 121	0.14 132	0.11 116	0.14 124	0.09 102	0.17 83	0.09 78	0.19 86	0.13 111	0.21 144	0.09 94	0.09 109	0.10 91	0.13 145	0.18 99	0.13 116	0.15 84	0.11 105	0.16 94	0.08 42	0.06 68	0.09 108	0.15 88	0.12 58	0.16 97	0.17 101

HSM	0.14 117	0.12 126	0.09 103	0.14 132	0.13 140	0.12 108	0.10 117	0.18 111	0.10 99	0.23 120	0.15 138	0.18 104	0.14 152	0.08 94	0.10 91	0.10 52	0.21 140	0.12 90	0.17 106	0.12 122	0.18 127	0.10 104	0.07 88	0.08 87	0.17 112	0.15 109	0.17 110	0.18 116

DLCB_ROB	0.13 94	0.12 126	0.11 136	0.10 87	0.10 99	0.10 91	0.09 102	0.16 75	0.11 111	0.18 73	0.17 158	0.19 115	0.13 138	0.11 134	0.11 127	0.10 52	0.17 80	0.13 116	0.13 61	0.10 86	0.17 114	0.10 104	0.09 126	0.12 151	0.27 196	0.16 131	0.16 97	0.13 56

MyStereo	0.14 117	0.13 139	0.10 121	0.10 87	0.10 99	0.11 100	0.08 85	0.23 173	0.20 185	0.25 157	0.16 148	0.23 157	0.13 138	0.04 26	0.10 91	0.11 93	0.18 99	0.12 90	0.21 150	0.12 122	0.16 94	0.12 139	0.06 68	0.11 136	0.22 176	0.13 71	0.16 97	0.16 91

UDGNet	0.15 138	0.13 139	0.09 103	0.18 160	0.17 168	0.16 142	0.19 176	0.15 66	0.11 111	0.16 52	0.14 125	0.15 73	0.05 30	0.45 221	0.09 58	0.10 52	0.17 80	0.12 90	0.14 73	0.09 66	0.17 114	0.09 73	0.28 223	0.07 72	0.17 112	0.15 109	0.12 54	0.13 56

AACVNet	0.14 117	0.13 139	0.10 121	0.13 125	0.13 140	0.14 124	0.10 117	0.19 129	0.11 111	0.22 106	0.17 158	0.13 58	0.10 107	0.09 109	0.11 127	0.11 93	0.21 140	0.13 116	0.17 106	0.12 122	0.16 94	0.11 123	0.11 148	0.11 136	0.17 112	0.13 71	0.14 77	0.16 91

PSMNet-ADL	0.18 161	0.13 139	0.13 158	0.16 147	0.14 150	0.17 151	0.16 158	0.20 148	0.21 191	0.27 184	0.19 179	0.29 176	0.25 189	0.18 183	0.14 172	0.14 166	0.23 160	0.14 139	0.22 158	0.14 151	0.19 137	0.11 123	0.10 139	0.11 136	0.20 155	0.15 109	0.23 165	0.19 129

ICVP	0.15 138	0.13 139	0.14 167	0.12 115	0.12 130	0.13 117	0.10 117	0.17 83	0.12 126	0.17 61	0.13 111	0.18 104	0.12 125	0.09 109	0.12 139	0.13 145	0.18 99	0.15 153	0.15 84	0.14 151	0.17 114	0.13 156	0.20 190	0.11 136	0.19 145	0.19 171	0.17 110	0.16 91
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 117	0.13 139	0.10 121	0.11 104	0.12 130	0.12 108	0.11 127	0.18 111	0.13 133	0.24 136	0.16 148	0.18 104	0.10 107	0.06 54	0.12 139	0.11 93	0.20 127	0.17 175	0.23 167	0.13 140	0.15 79	0.13 156	0.07 88	0.11 136	0.20 155	0.14 93	0.13 64	0.19 129

APVNet	0.15 138	0.13 139	0.11 136	0.14 132	0.16 161	0.14 124	0.13 142	0.19 129	0.11 111	0.14 39	0.13 111	0.17 90	0.09 94	0.16 178	0.15 183	0.15 182	0.21 140	0.14 139	0.22 158	0.15 165	0.15 79	0.12 139	0.07 88	0.12 151	0.16 100	0.15 109	0.19 136	0.17 101

DSFCA	0.11 62	0.13 139	0.09 103	0.10 87	0.08 64	0.11 100	0.11 127	0.12 40	0.09 78	0.12 32	0.13 111	0.14 68	0.07 67	0.05 42	0.09 58	0.11 93	0.15 56	0.13 116	0.16 98	0.10 86	0.13 56	0.12 139	0.07 88	0.09 108	0.12 51	0.13 71	0.10 32	0.13 56

FADNet-RVC	0.14 117	0.13 139	0.10 121	0.18 160	0.11 116	0.14 124	0.09 102	0.21 157	0.09 78	0.19 86	0.17 158	0.17 90	0.12 125	0.11 134	0.14 172	0.15 182	0.18 99	0.13 116	0.18 119	0.15 165	0.12 44	0.12 139	0.12 158	0.11 136	0.20 155	0.16 131	0.14 77	0.14 65

AF-Net	0.15 138	0.13 139	0.13 158	0.14 132	0.18 174	0.15 135	0.14 148	0.17 83	0.16 154	0.17 61	0.21 188	0.18 104	0.12 125	0.10 123	0.17 194	0.16 190	0.13 37	0.14 139	0.15 84	0.11 105	0.11 30	0.10 104	0.13 164	0.10 123	0.14 75	0.15 109	0.20 148	0.14 65

Nwc_Net	0.15 138	0.13 139	0.13 158	0.14 132	0.18 174	0.15 135	0.14 148	0.17 83	0.16 154	0.17 61	0.21 188	0.18 104	0.12 125	0.10 123	0.17 194	0.16 190	0.13 37	0.14 139	0.15 84	0.11 105	0.11 30	0.10 104	0.13 164	0.10 123	0.14 75	0.15 109	0.20 148	0.14 65

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 94	0.13 139	0.13 158	0.14 132	0.15 158	0.13 117	0.20 178	0.13 51	0.15 150	0.16 52	0.16 148	0.21 144	0.09 94	0.15 175	0.10 91	0.12 129	0.15 56	0.12 90	0.11 40	0.09 66	0.11 30	0.09 73	0.08 109	0.08 87	0.13 58	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.
DeepPruner_ROB	0.14 117	0.13 139	0.11 136	0.12 115	0.11 116	0.10 91	0.09 102	0.17 83	0.12 126	0.21 102	0.18 171	0.15 73	0.13 138	0.08 94	0.12 139	0.11 93	0.19 114	0.15 153	0.19 133	0.11 105	0.17 114	0.14 162	0.10 139	0.11 136	0.17 112	0.16 131	0.17 110	0.19 129

PDISCO_ROB	0.12 84	0.13 139	0.13 158	0.10 87	0.08 64	0.09 69	0.09 102	0.09 28	0.08 59	0.11 30	0.10 79	0.06 15	0.05 30	0.05 42	0.09 58	0.11 93	0.14 50	0.16 163	0.09 28	0.10 86	0.14 70	0.12 139	0.04 36	0.08 87	0.16 100	0.21 180	0.32 195	0.19 129

SACVNet	0.15 138	0.14 153	0.13 158	0.16 147	0.13 140	0.14 124	0.12 137	0.19 129	0.17 162	0.19 86	0.17 158	0.14 68	0.07 67	0.14 167	0.13 158	0.13 145	0.19 114	0.16 163	0.20 139	0.13 140	0.16 94	0.14 162	0.12 158	0.13 161	0.20 155	0.18 160	0.19 136	0.17 101

FADNet_RVC	0.18 161	0.14 153	0.13 158	0.20 170	0.15 158	0.14 124	0.13 142	0.24 179	0.14 142	0.24 136	0.17 158	0.27 169	0.21 179	0.14 167	0.14 172	0.12 129	0.19 114	0.17 175	0.31 193	0.15 165	0.19 137	0.14 162	0.11 148	0.14 170	0.20 155	0.21 180	0.18 127	0.22 154

STTStereo	0.13 94	0.14 153	0.17 188	0.13 125	0.15 158	0.13 117	0.20 178	0.13 51	0.13 133	0.15 46	0.15 138	0.17 90	0.10 107	0.11 134	0.12 139	0.12 129	0.15 56	0.14 139	0.13 61	0.11 105	0.12 44	0.10 104	0.07 88	0.09 108	0.15 88	0.13 71	0.12 54	0.16 91

RP	0.15 138	0.14 153	0.15 174	0.17 155	0.14 150	0.17 151	0.16 158	0.19 129	0.17 162	0.14 39	0.16 148	0.16 86	0.15 160	0.11 134	0.13 158	0.12 129	0.15 56	0.12 90	0.15 84	0.12 122	0.12 44	0.12 139	0.10 139	0.12 151	0.17 112	0.15 109	0.20 148	0.18 116

CBMV_ROB	0.21 178	0.14 153	0.15 174	0.26 189	0.22 190	0.21 183	0.22 189	0.28 191	0.17 162	0.26 171	0.17 158	0.28 171	0.17 169	0.26 202	0.11 127	0.12 129	0.26 197	0.17 175	0.18 119	0.16 176	0.21 167	0.19 201	0.26 209	0.20 191	0.24 186	0.25 206	0.25 178	0.33 189

NOSS_ROB	0.21 178	0.14 153	0.15 174	0.20 170	0.19 179	0.20 174	0.22 189	0.29 197	0.18 167	0.25 157	0.15 138	0.21 144	0.13 138	0.27 207	0.13 158	0.14 166	0.26 197	0.21 200	0.22 158	0.17 181	0.23 195	0.22 213	0.26 209	0.24 206	0.26 193	0.22 188	0.24 173	0.26 170

pmcnn	0.19 166	0.14 153	0.11 136	0.18 160	0.13 140	0.19 169	0.16 158	0.20 148	0.18 167	0.26 171	0.14 125	0.35 183	0.25 189	0.09 109	0.09 58	0.11 93	0.25 189	0.14 139	0.24 173	0.14 151	0.22 183	0.14 162	0.11 148	0.11 136	0.21 167	0.18 160	0.39 211	0.45 212

Anonymous3	0.18 161	0.15 160	0.11 136	0.15 143	0.10 99	0.14 124	0.11 127	0.22 165	0.19 175	0.27 184	0.15 138	0.27 169	0.12 125	0.13 163	0.25 213	0.17 197	0.23 160	0.18 187	0.26 182	0.17 181	0.24 202	0.20 205	0.09 126	0.10 123	0.21 167	0.20 175	0.22 164	0.20 137

SFCPSM	0.20 173	0.15 160	0.12 149	0.22 176	0.16 161	0.20 174	0.18 169	0.22 165	0.20 185	0.26 171	0.24 201	0.34 182	0.33 210	0.14 167	0.12 139	0.12 129	0.24 174	0.16 163	0.32 195	0.19 192	0.19 137	0.13 156	0.14 169	0.12 151	0.21 167	0.17 148	0.20 148	0.25 167

FADNet	0.16 153	0.15 160	0.10 121	0.20 170	0.10 99	0.19 169	0.13 142	0.20 148	0.13 133	0.22 106	0.24 201	0.17 90	0.14 152	0.12 151	0.17 194	0.16 190	0.16 68	0.14 139	0.23 167	0.20 196	0.16 94	0.12 139	0.11 148	0.11 136	0.21 167	0.18 160	0.16 97	0.15 76

stereogan	0.16 153	0.15 160	0.15 174	0.16 147	0.18 174	0.18 159	0.16 158	0.20 148	0.19 175	0.14 39	0.16 148	0.20 129	0.18 171	0.13 163	0.14 172	0.13 145	0.16 68	0.14 139	0.17 106	0.14 151	0.14 70	0.12 139	0.13 164	0.13 161	0.16 100	0.16 131	0.23 165	0.18 116

ccs_rob	0.20 173	0.15 160	0.11 136	0.26 189	0.16 161	0.26 195	0.20 178	0.22 165	0.16 154	0.25 157	0.24 201	0.57 208	0.24 187	0.17 179	0.12 139	0.13 145	0.23 160	0.15 153	0.21 150	0.15 165	0.21 167	0.11 123	0.12 158	0.11 136	0.20 155	0.16 131	0.18 127	0.24 161

HBP-ISP	0.21 178	0.16 165	0.12 149	0.26 189	0.22 190	0.22 186	0.17 166	0.29 197	0.18 167	0.27 184	0.18 171	0.21 144	0.12 125	0.28 208	0.10 91	0.14 166	0.26 197	0.19 192	0.20 139	0.12 122	0.22 183	0.23 216	0.26 209	0.23 198	0.24 186	0.24 200	0.23 165	0.26 170

dad	0.18 161	0.16 165	0.11 136	0.36 200	0.16 161	0.24 192	0.21 188	0.24 179	0.09 78	0.22 106	0.11 89	0.38 188	0.11 117	0.08 94	0.12 139	0.10 52	0.27 204	0.12 90	0.29 189	0.10 86	0.19 137	0.12 139	0.08 109	0.13 161	0.18 132	0.14 93	0.31 193	0.22 154

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 212	0.16 165	0.12 149	0.26 189	0.22 190	0.22 186	0.27 203	0.24 179	0.15 150	0.24 136	0.16 148	4.24 263	0.22 186	0.19 187	0.13 158	0.13 145	0.34 221	0.22 206	0.31 193	0.20 196	0.23 195	0.18 193	0.22 194	0.14 170	0.20 155	0.19 171	0.21 160	0.24 161

NCC-stereo	0.17 156	0.16 165	0.16 180	0.16 147	0.17 168	0.18 159	0.18 169	0.19 129	0.20 185	0.16 52	0.19 179	0.21 144	0.21 179	0.12 151	0.20 206	0.18 204	0.18 99	0.19 192	0.18 119	0.15 165	0.15 79	0.15 173	0.15 171	0.12 151	0.18 132	0.17 148	0.24 173	0.20 137

Abc-Net	0.17 156	0.16 165	0.16 180	0.16 147	0.17 168	0.18 159	0.18 169	0.19 129	0.20 185	0.16 52	0.19 179	0.21 144	0.21 179	0.12 151	0.20 206	0.18 204	0.18 99	0.19 192	0.18 119	0.15 165	0.15 79	0.15 173	0.15 171	0.12 151	0.18 132	0.17 148	0.24 173	0.20 137
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.20 173	0.16 165	0.14 167	0.17 155	0.14 150	0.20 174	0.15 153	0.23 173	0.26 205	0.15 46	0.14 125	0.14 68	0.20 177	0.11 134	0.13 158	0.15 182	0.24 174	0.17 175	0.34 200	0.24 208	0.22 183	0.15 173	0.09 126	0.15 173	0.28 202	0.27 216	0.28 187	0.55 222

RTSA	0.20 173	0.16 165	0.14 167	0.17 155	0.14 150	0.20 174	0.15 153	0.23 173	0.26 205	0.15 46	0.14 125	0.14 68	0.20 177	0.11 134	0.13 158	0.15 182	0.24 174	0.17 175	0.34 200	0.24 208	0.22 183	0.15 173	0.09 126	0.15 173	0.28 202	0.27 216	0.28 187	0.55 222

AnyNet_C32	0.20 173	0.16 165	0.15 174	0.17 155	0.17 168	0.19 169	0.16 158	0.25 183	0.22 192	0.25 157	0.23 198	0.23 157	0.18 171	0.14 167	0.19 203	0.18 204	0.28 211	0.22 206	0.29 189	0.18 188	0.27 214	0.21 210	0.16 174	0.17 186	0.22 176	0.20 175	0.21 160	0.23 158

HCRNet	0.11 62	0.17 173	0.06 49	0.22 176	0.08 64	0.15 135	0.08 85	0.13 51	0.04 6	0.46 235	0.12 99	0.24 165	0.07 67	0.07 76	0.08 28	0.06 5	0.14 50	0.08 18	0.20 139	0.08 47	0.09 18	0.05 10	0.11 148	0.06 38	0.06 6	0.05 3	0.05 5	0.08 18

RGC	0.19 166	0.17 173	0.17 188	0.19 166	0.20 184	0.20 174	0.15 153	0.22 165	0.26 205	0.17 61	0.20 183	0.21 144	0.24 187	0.15 175	0.23 210	0.18 204	0.18 99	0.16 163	0.18 119	0.16 176	0.17 114	0.13 156	0.12 158	0.15 173	0.20 155	0.21 180	0.23 165	0.24 161

SHD	0.21 178	0.17 173	0.20 201	0.18 160	0.16 161	0.18 159	0.20 178	0.26 185	0.16 154	0.27 184	0.18 171	0.23 157	0.31 204	0.17 179	0.14 172	0.14 166	0.19 114	0.17 175	0.32 195	0.17 181	0.20 154	0.17 185	0.16 174	0.16 181	0.23 183	0.28 218	0.25 178	0.43 208

ADCPNet	0.22 183	0.17 173	0.16 180	0.20 170	0.19 179	0.20 174	0.18 169	0.27 188	0.23 194	0.26 171	0.22 193	0.26 168	0.28 197	0.15 175	0.16 188	0.17 197	0.24 174	0.17 175	0.32 195	0.23 205	0.24 202	0.19 201	0.17 180	0.21 194	0.25 190	0.22 188	0.27 185	0.33 189

UCFNet_RVC	0.15 138	0.17 173	0.12 149	0.16 147	0.14 150	0.17 151	0.11 127	0.17 83	0.12 126	0.20 94	0.13 111	0.28 171	0.12 125	0.10 123	0.11 127	0.13 145	0.18 99	0.13 116	0.17 106	0.12 122	0.16 94	0.09 73	0.10 139	0.11 136	0.18 132	0.15 109	0.17 110	0.19 129

NCCL2	0.17 156	0.17 173	0.16 180	0.13 125	0.13 140	0.13 117	0.12 137	0.21 157	0.17 162	0.22 106	0.15 138	0.23 157	0.13 138	0.09 109	0.15 183	0.16 190	0.18 99	0.17 175	0.19 133	0.17 181	0.21 167	0.17 185	0.11 148	0.16 181	0.25 190	0.26 213	0.20 148	0.24 161

ADCMid	0.21 178	0.18 179	0.17 188	0.18 160	0.19 179	0.20 174	0.16 158	0.29 197	0.25 200	0.24 136	0.19 179	0.36 185	0.21 179	0.12 151	0.16 188	0.16 190	0.25 189	0.18 187	0.37 205	0.19 192	0.24 202	0.18 193	0.17 180	0.15 173	0.24 186	0.20 175	0.25 178	0.29 178

SGM-Forest	0.19 166	0.18 179	0.16 180	0.23 179	0.18 174	0.20 174	0.18 169	0.23 173	0.17 162	0.20 94	0.15 138	0.23 157	0.18 171	0.22 195	0.17 194	0.18 204	0.19 114	0.17 175	0.18 119	0.15 165	0.17 114	0.18 193	0.25 204	0.18 189	0.22 176	0.18 160	0.25 178	0.24 161
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.22 183	0.18 179	0.17 188	0.23 179	0.21 187	0.20 174	0.18 169	0.27 188	0.19 175	0.28 199	0.11 89	0.29 176	0.13 138	0.24 197	0.13 158	0.14 166	0.24 174	0.18 187	0.20 139	0.16 176	0.21 167	0.18 193	0.24 202	0.23 198	0.26 193	0.22 188	0.35 202	0.40 202
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	0.26 193	0.19 182	0.17 188	0.38 206	0.36 216	0.30 198	0.25 200	0.26 185	0.18 167	0.27 184	0.25 207	0.33 180	0.36 214	0.26 202	0.16 188	0.15 182	0.26 197	0.23 209	0.33 198	0.21 198	0.22 183	0.19 201	0.22 194	0.22 196	0.21 167	0.22 188	0.32 195	0.42 205

PS-NSSS	0.17 156	0.19 182	0.17 188	0.23 179	0.18 174	0.18 159	0.16 158	0.22 165	0.13 133	0.23 120	0.20 183	0.44 193	0.08 83	0.11 134	0.12 139	0.10 52	0.13 37	0.13 116	0.26 182	0.11 105	0.11 30	0.07 34	0.18 182	0.15 173	0.17 112	0.21 180	0.13 64	0.20 137

DPSNet	0.39 216	0.19 182	0.17 188	0.27 195	0.25 200	0.29 197	0.19 176	0.26 185	0.24 195	0.18 73	0.17 158	2.16 257	0.43 221	0.10 123	0.17 194	0.15 182	0.35 223	0.28 221	2.04 258	0.27 214	0.25 210	0.16 181	0.28 223	0.25 210	0.38 223	0.24 200	0.39 211	0.51 218

DDUNet	0.26 193	0.20 185	0.12 149	0.37 202	0.30 211	0.40 215	0.47 221	0.20 148	0.16 154	0.16 52	0.25 207	0.16 86	0.08 83	1.63 239	0.13 158	0.14 166	0.21 140	0.14 139	0.25 177	0.13 140	0.18 127	0.12 139	0.25 204	0.15 173	0.17 112	0.18 160	0.18 127	0.22 154

UDG	0.26 193	0.20 185	0.13 158	0.38 206	0.31 212	0.38 213	0.51 224	0.19 129	0.16 154	0.19 86	0.23 198	0.17 90	0.09 94	1.45 235	0.14 172	0.13 145	0.27 204	0.16 163	0.26 182	0.13 140	0.21 167	0.13 156	0.25 204	0.12 151	0.20 155	0.20 175	0.20 148	0.19 129

NaN_ROB	0.19 166	0.20 185	0.19 198	0.20 170	0.20 184	0.16 142	0.15 153	0.27 188	0.19 175	0.23 120	0.18 171	0.47 199	0.16 165	0.11 134	0.13 158	0.12 129	0.15 56	0.14 139	0.21 150	0.19 192	0.13 56	0.10 104	0.09 126	0.20 191	0.24 186	0.21 180	0.26 182	0.28 177

LE_ROB	0.40 217	0.20 185	0.16 180	0.41 211	0.43 221	0.33 206	0.44 218	0.34 209	0.29 215	0.32 214	0.21 188	1.25 245	1.40 257	0.11 134	0.10 91	0.11 93	0.21 140	0.13 116	0.20 139	0.13 140	0.22 183	0.12 139	0.12 158	0.14 170	0.36 220	0.31 222	1.39 259	1.32 256

PWC_ROB	0.22 183	0.20 185	0.14 167	0.18 160	0.17 168	0.16 142	0.20 178	0.21 157	0.26 205	0.15 46	0.20 183	0.28 171	0.62 233	0.13 163	0.12 139	0.13 145	0.27 204	0.18 187	0.36 204	0.18 188	0.22 183	0.17 185	0.16 174	0.24 206	0.19 145	0.18 160	0.24 173	0.43 208

PA-Net	0.19 166	0.21 190	0.25 212	0.14 132	0.20 184	0.18 159	0.20 178	0.21 157	0.19 175	0.18 73	0.14 125	0.17 90	0.21 179	0.26 202	0.16 188	0.18 204	0.15 56	0.19 192	0.13 61	0.17 181	0.14 70	0.15 173	0.10 139	0.16 181	0.17 112	0.25 206	0.17 110	0.35 191
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	0.30 204	0.21 190	0.21 207	0.25 187	0.21 187	0.31 200	0.22 189	0.30 200	0.31 220	0.27 184	0.26 209	1.39 247	0.38 217	0.22 195	0.14 172	0.14 166	0.26 197	0.21 200	0.30 192	0.21 198	0.24 202	0.20 205	0.31 227	0.23 198	0.33 214	0.24 200	0.35 202	0.48 214

XPNet_ROB	0.18 161	0.21 190	0.14 167	0.15 143	0.16 161	0.15 135	0.15 153	0.15 66	0.14 142	0.19 86	0.18 171	0.49 200	0.13 138	0.11 134	0.13 158	0.14 166	0.25 189	0.16 163	0.18 119	0.14 151	0.17 114	0.18 193	0.13 164	0.13 161	0.17 112	0.17 148	0.31 193	0.29 178

S-Stereo	0.30 204	0.22 193	0.17 188	0.41 211	0.39 218	0.41 216	0.37 209	0.25 183	0.25 200	0.26 171	0.44 230	0.54 207	0.36 214	0.24 197	0.16 188	0.14 166	0.27 204	0.27 218	0.34 200	0.28 215	0.23 195	0.22 213	0.53 232	0.23 198	0.22 176	0.19 171	0.27 185	0.38 195

ADCS	0.28 200	0.22 193	0.21 207	0.26 189	0.24 197	0.25 193	0.23 193	0.36 213	0.30 217	0.23 120	0.27 212	0.46 198	0.35 213	0.20 192	0.19 203	0.18 204	0.32 216	0.24 212	0.48 215	0.28 215	0.36 227	0.28 224	0.19 187	0.23 198	0.31 209	0.25 206	0.30 191	0.41 204

AnyNet_C01	0.31 207	0.22 193	0.20 201	0.22 176	0.26 202	0.25 193	0.24 196	0.37 216	0.37 228	0.26 171	0.28 215	0.49 200	0.33 210	0.18 183	0.28 218	0.21 215	0.38 227	0.32 226	0.64 222	0.32 225	0.39 229	0.31 231	0.26 209	0.25 210	0.33 214	0.32 223	0.34 200	0.44 211

SGM-ForestM	0.24 189	0.22 193	0.16 180	0.37 202	0.24 197	0.32 202	0.24 196	0.28 191	0.20 185	0.23 120	0.17 158	0.51 204	0.25 189	0.20 192	0.12 139	0.13 145	0.23 160	0.16 163	0.24 173	0.14 151	0.19 137	0.16 181	0.21 193	0.16 181	0.35 218	0.24 200	0.51 221	0.35 191

edge stereo	0.31 207	0.23 197	0.20 201	0.41 211	0.35 214	0.42 218	0.39 215	0.38 218	0.22 192	0.23 120	0.38 227	0.69 216	0.33 210	0.30 212	0.15 183	0.16 190	0.31 215	0.21 200	0.42 209	0.21 198	0.23 195	0.17 185	0.25 204	0.22 196	0.27 196	0.23 195	0.39 211	0.55 222

SAMSARA	0.48 222	0.23 197	0.39 228	0.23 179	0.23 194	0.22 186	0.22 189	0.44 229	0.38 230	0.31 213	0.21 188	0.30 178	0.47 224	0.17 179	0.32 222	0.34 229	0.25 189	0.32 226	0.46 214	0.32 225	0.47 243	0.52 252	0.15 171	0.33 224	1.39 262	1.54 260	1.41 260	1.46 258

ETE_ROB	0.22 183	0.23 197	0.15 174	0.20 170	0.16 161	0.19 169	0.17 166	0.18 111	0.19 175	0.22 106	0.22 193	0.65 212	0.16 165	0.14 167	0.14 172	0.14 166	0.30 214	0.19 192	0.24 173	0.19 192	0.21 167	0.18 193	0.16 174	0.15 173	0.22 176	0.28 218	0.41 216	0.26 170

G-Net	0.29 203	0.24 200	0.19 198	0.23 179	0.21 187	0.36 209	0.23 193	0.30 200	0.27 210	0.33 218	0.32 224	0.93 235	0.25 189	0.18 183	0.18 201	0.18 204	0.26 197	0.21 200	0.43 211	0.31 222	0.26 213	0.17 185	0.18 182	0.18 189	0.27 196	0.23 195	0.40 215	0.42 205

SGM_RVC	0.25 190	0.24 200	0.17 188	0.39 209	0.27 204	0.34 207	0.26 201	0.28 191	0.19 175	0.25 157	0.18 171	0.42 191	0.30 201	0.17 179	0.12 139	0.13 145	0.23 160	0.15 153	0.25 177	0.13 140	0.19 137	0.15 173	0.19 187	0.17 186	0.33 214	0.22 188	0.55 225	0.43 208
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	0.25 190	0.25 202	0.25 212	0.28 196	0.26 202	0.26 195	0.34 207	0.28 191	0.18 167	0.20 94	0.17 158	0.20 129	0.12 125	0.29 210	0.26 214	0.26 219	0.29 212	0.28 221	0.27 186	0.21 198	0.25 210	0.25 219	0.26 209	0.32 222	0.26 193	0.24 200	0.26 182	0.27 174
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 190	0.25 202	0.20 201	0.29 197	0.22 190	0.22 186	0.23 193	0.36 213	0.27 210	0.36 226	0.22 193	0.45 194	0.32 207	0.19 187	0.17 194	0.17 197	0.17 80	0.16 163	0.29 189	0.14 151	0.20 154	0.18 193	0.27 221	0.23 198	0.29 204	0.25 206	0.33 198	0.31 184

LALA_ROB	0.22 183	0.25 202	0.16 180	0.19 166	0.17 168	0.22 186	0.16 158	0.17 83	0.19 175	0.24 136	0.21 188	0.64 210	0.15 160	0.13 163	0.23 210	0.17 197	0.27 204	0.22 206	0.22 158	0.18 188	0.20 154	0.20 205	0.14 169	0.15 173	0.20 155	0.22 188	0.35 202	0.25 167

STTRV1_RVC	0.38 214	0.26 205	0.22 210	0.35 199	0.28 205	0.32 202	0.29 205	0.36 213	0.33 223	0.27 184	0.26 209	0.42 191	0.41 220	0.47 222	0.32 222	0.18 204	0.59 243	0.20 197	1.14 247	0.30 220	0.59 252	0.22 213	0.43 228	0.43 231	0.25 190	0.54 244	0.34 200	0.64 230

GANetREF_RVC	0.26 193	0.26 205	0.30 220	0.23 179	0.23 194	0.23 191	0.24 196	0.35 210	0.33 223	0.32 214	0.17 158	0.50 202	0.38 217	0.12 151	0.20 206	0.17 197	0.19 114	0.21 200	0.35 203	0.21 198	0.23 195	0.15 173	0.22 194	0.29 218	0.27 196	0.21 180	0.36 206	0.31 184
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
FBW_ROB	0.26 193	0.26 205	0.25 212	0.37 202	0.25 200	0.32 202	0.20 178	0.21 157	0.18 167	0.27 184	0.20 183	0.45 194	0.31 204	0.26 202	0.20 206	0.20 214	0.27 204	0.17 175	0.51 218	0.14 151	0.21 167	0.14 162	0.16 174	0.28 216	0.21 167	0.19 171	0.33 198	0.55 222

MeshStereo	0.30 204	0.26 205	0.20 201	0.49 217	0.36 216	0.35 208	0.26 201	0.32 204	0.28 213	0.30 211	0.27 212	0.61 209	0.47 224	0.18 183	0.12 139	0.14 166	0.26 197	0.17 175	0.27 186	0.17 181	0.27 214	0.21 210	0.25 204	0.20 191	0.36 220	0.28 218	0.54 224	0.49 216
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
LSM0	3.45 260	0.27 209	0.18 197	0.38 206	0.29 210	0.39 214	0.36 208	0.51 233	0.31 220	0.45 234	0.47 231	0.71 217	0.57 230	0.19 187	23.17 268	59.79 274	0.36 224	0.26 216	1.29 252	0.33 227	0.44 239	0.32 232	0.23 198	0.27 212	0.36 220	0.29 221	0.53 223	0.51 218

MDST_ROB	0.22 183	0.27 209	0.14 167	0.47 215	0.24 197	0.36 209	0.20 178	0.24 179	0.16 154	0.26 171	0.14 125	0.28 171	0.25 189	0.11 134	0.11 127	0.12 129	0.21 140	0.12 90	0.17 106	0.12 122	0.19 137	0.10 104	0.11 148	0.12 151	0.34 217	0.23 195	0.56 226	0.31 184

DGSMNet	0.34 210	0.28 211	0.23 211	0.40 210	0.33 213	0.37 211	0.37 209	0.28 191	0.25 200	0.25 157	0.50 235	0.45 194	0.31 204	0.25 199	0.23 210	0.19 213	0.51 237	0.32 226	0.72 228	0.35 228	0.37 228	0.38 240	0.28 223	0.31 220	0.27 196	0.23 195	0.32 195	0.38 195

FC-DCNN	0.27 199	0.28 211	0.26 215	0.36 200	0.28 205	0.32 202	0.37 209	0.32 204	0.19 175	0.22 106	0.18 171	0.23 157	0.13 138	0.29 210	0.26 214	0.26 219	0.29 212	0.27 218	0.28 188	0.21 198	0.25 210	0.25 219	0.26 209	0.31 220	0.30 207	0.25 206	0.29 189	0.30 183

MFN_U_SF_RVC	0.31 207	0.29 213	0.21 207	0.33 198	0.28 205	0.31 200	0.29 205	0.37 216	0.24 195	0.46 235	0.30 220	0.50 202	0.32 207	0.25 199	0.27 216	0.24 216	0.18 99	0.23 209	0.58 220	0.28 215	0.24 202	0.27 223	0.22 194	0.27 212	0.31 209	0.25 206	0.37 207	0.50 217

XQC	0.28 200	0.30 214	0.26 215	0.37 202	0.28 205	0.37 211	0.37 209	0.40 222	0.30 217	0.32 214	0.20 183	0.45 194	0.28 197	0.31 214	0.14 172	0.14 166	0.20 127	0.21 200	0.33 198	0.23 205	0.22 183	0.20 205	0.23 198	0.24 206	0.32 212	0.25 206	0.44 218	0.32 187

CSAN	0.26 193	0.31 215	0.30 220	0.26 189	0.23 194	0.21 183	0.18 169	0.28 191	0.36 227	0.35 225	0.24 201	0.51 204	0.26 194	0.14 167	0.18 201	0.17 197	0.19 114	0.20 197	0.26 182	0.25 210	0.22 183	0.20 205	0.18 182	0.27 212	0.30 207	0.23 195	0.38 210	0.38 195

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 211	0.36 216	0.39 228	0.46 214	0.28 205	0.30 198	0.28 204	0.50 231	0.46 234	0.39 232	0.30 220	0.37 187	0.36 214	0.31 214	0.35 226	0.26 219	0.21 140	0.27 218	0.71 226	0.37 229	0.27 214	0.29 225	0.30 226	0.38 229	0.32 212	0.24 200	0.29 189	0.39 199

MADNet+	0.55 226	0.36 216	0.63 246	0.56 220	0.52 229	0.45 220	0.38 213	0.63 238	0.52 236	0.53 239	0.41 229	0.81 227	0.67 237	0.33 219	0.57 241	0.49 240	0.56 240	0.50 242	0.82 232	0.52 234	0.47 243	0.43 243	0.51 231	0.47 232	0.82 246	0.70 250	0.58 228	0.72 235

MANE	0.41 218	0.36 216	0.33 224	0.61 223	0.44 222	0.44 219	0.46 220	0.42 226	0.25 200	0.23 120	0.22 193	0.65 212	0.28 197	0.30 212	0.28 218	0.29 228	0.32 216	0.42 237	0.37 205	0.23 205	0.30 221	0.26 221	0.26 209	0.34 226	0.54 233	0.40 233	1.07 254	0.87 243

PVD	0.38 214	0.38 219	0.20 201	0.47 215	0.35 214	0.50 221	0.40 216	0.38 218	0.34 225	0.23 120	0.28 215	0.52 206	0.51 227	0.50 223	0.16 188	0.17 197	0.41 229	0.26 216	0.49 217	0.28 215	0.39 229	0.40 242	0.23 198	0.27 212	0.44 226	0.57 247	0.46 220	0.72 235

CC-Net-ROB	0.28 200	0.40 220	0.28 217	0.56 220	0.44 222	0.41 216	0.38 213	0.32 204	0.20 185	0.33 218	0.28 215	0.68 215	0.10 107	0.32 218	0.19 203	0.13 145	0.14 50	0.16 163	0.39 207	0.18 188	0.15 79	0.09 73	0.23 198	0.24 206	0.21 167	0.21 180	0.19 136	0.29 178

BEATNet-Init1	0.49 224	0.42 221	0.28 217	0.79 231	0.40 219	0.60 225	0.45 219	0.41 225	0.27 210	0.30 211	0.22 193	0.89 233	0.84 241	0.25 199	0.27 216	0.26 219	0.27 204	0.25 215	0.84 233	0.28 215	0.27 214	0.26 221	0.26 209	0.32 222	0.49 228	0.35 229	2.05 263	0.88 245

ELAS_RVC	0.43 220	0.43 222	0.36 226	0.64 224	0.44 222	0.62 227	0.50 222	0.39 220	0.25 200	0.25 157	0.30 220	1.23 244	0.30 201	0.31 214	0.28 218	0.27 223	0.37 226	0.30 223	0.42 209	0.26 211	0.34 224	0.32 232	0.26 209	0.37 227	0.50 230	0.38 232	0.78 242	0.70 233
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 219	0.43 222	0.36 226	0.64 224	0.44 222	0.58 224	0.50 222	0.40 222	0.26 205	0.25 157	0.28 215	0.94 236	0.30 201	0.31 214	0.28 218	0.27 223	0.36 224	0.30 223	0.43 211	0.26 211	0.33 222	0.32 232	0.26 209	0.37 227	0.54 233	0.40 233	0.77 241	0.74 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	0.37 213	0.44 224	0.31 223	0.75 229	0.49 227	0.57 222	0.43 217	0.35 210	0.30 217	0.34 222	0.24 201	0.85 232	0.53 229	0.19 187	0.14 172	0.16 190	0.25 189	0.16 163	0.45 213	0.16 176	0.23 195	0.19 201	0.20 190	0.23 198	0.49 228	0.37 231	0.75 238	0.54 221

AMNet	0.49 224	0.50 225	0.47 232	0.50 218	0.47 226	0.61 226	0.52 225	0.31 203	0.29 215	0.29 210	0.69 244	0.72 219	0.13 138	0.53 225	0.44 231	0.55 243	0.57 241	0.58 251	0.48 215	0.48 232	0.59 252	0.48 248	0.26 209	0.48 233	0.44 226	0.52 241	0.58 228	0.63 229

DispFullNet	0.48 222	0.50 225	0.19 198	1.14 232	0.40 219	0.77 231	1.22 237	0.32 204	0.24 195	0.24 136	0.27 212	0.84 230	0.48 226	1.62 238	0.15 183	0.15 182	0.49 235	0.34 231	1.08 243	0.26 211	0.24 202	0.18 193	0.20 190	0.21 194	0.27 196	0.17 148	0.35 202	0.59 227

SQANet	0.45 221	0.54 227	0.14 167	1.41 235	0.51 228	1.23 235	0.83 232	0.30 200	0.24 195	0.34 222	0.24 201	0.64 210	0.19 176	1.12 233	0.17 194	0.14 166	0.24 174	0.20 197	0.40 208	0.22 204	0.16 94	0.14 162	1.58 240	0.17 186	0.20 155	0.16 131	0.26 182	0.39 199

JetBlue	0.70 234	0.56 228	0.69 250	0.73 228	0.61 232	0.78 232	0.68 229	0.52 234	0.91 247	0.46 235	0.29 219	3.18 260	0.38 217	0.52 224	0.44 231	0.43 235	0.70 252	0.53 246	0.66 223	0.51 233	0.54 248	0.58 253	0.75 234	0.56 241	0.55 235	0.42 235	0.96 251	0.99 248

SPS-STEREO	0.59 229	0.57 229	0.52 235	0.55 219	0.54 230	0.65 228	0.52 225	0.39 220	0.66 239	0.37 227	0.78 249	0.78 224	0.64 234	0.53 225	0.55 239	0.57 246	0.68 248	0.64 255	0.74 229	0.72 250	0.77 258	0.66 257	0.26 209	0.53 238	0.53 232	0.56 246	0.70 235	0.65 231
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 227	0.57 229	0.54 237	0.59 222	0.55 231	0.68 229	0.56 227	0.42 226	0.38 230	0.37 227	0.77 248	0.75 223	0.65 235	0.54 227	0.55 239	0.56 244	0.68 248	0.61 253	0.71 226	0.64 245	0.69 255	0.62 255	0.27 221	0.50 235	0.52 231	0.53 243	0.74 236	0.68 232

otaku	0.58 227	0.71 231	0.29 219	1.70 246	0.84 236	1.49 240	1.00 233	0.40 222	0.34 225	0.38 229	0.31 223	0.65 212	0.26 194	1.35 234	0.33 225	0.25 217	0.20 127	0.23 209	0.69 224	0.30 220	0.22 183	0.17 185	2.24 243	0.28 216	0.29 204	0.18 160	0.30 191	0.39 199

Ntro	0.63 230	0.72 232	0.30 220	1.78 248	0.84 236	1.55 241	1.09 235	0.48 230	0.37 228	0.38 229	0.38 227	0.72 219	0.26 194	1.51 237	0.35 226	0.27 223	0.22 152	0.24 212	0.69 224	0.31 222	0.22 183	0.17 185	2.49 246	0.30 219	0.31 209	0.22 188	0.37 207	0.42 205

MFMNet_re	0.66 231	0.73 233	0.65 247	0.77 230	0.62 233	0.82 233	0.70 231	0.52 234	0.54 237	0.54 241	0.65 241	0.80 226	0.51 227	0.59 229	0.66 246	0.67 250	0.82 255	0.69 256	0.74 229	0.62 243	0.70 256	0.64 256	0.45 229	0.56 241	0.59 237	0.63 248	0.74 236	0.87 243

WAO-7	0.66 231	0.75 234	0.65 247	0.72 227	0.78 234	0.57 222	0.66 228	0.97 253	0.96 252	0.63 243	0.78 249	0.79 225	0.83 240	0.55 228	0.83 251	0.71 254	0.42 230	0.35 232	0.94 238	0.66 248	0.43 237	0.34 235	0.16 174	0.83 254	0.56 236	0.64 249	0.57 227	0.70 233

ACVNet-4b	0.69 233	0.75 234	0.33 224	1.72 247	0.94 242	1.61 246	1.42 240	0.33 208	0.32 222	0.38 229	0.26 209	1.20 243	0.29 200	2.16 249	0.39 229	0.37 230	0.33 219	0.24 212	0.57 219	0.38 230	0.16 94	0.14 162	2.71 249	0.23 198	0.29 204	0.32 223	0.39 211	0.40 202

SPstereo	0.89 241	0.77 236	0.70 251	0.66 226	0.80 235	0.69 230	0.69 230	1.11 255	0.93 250	0.74 246	1.18 259	0.98 238	1.42 258	0.93 232	0.88 253	1.07 259	0.95 257	0.61 253	1.18 249	0.81 253	0.85 259	0.74 259	0.64 233	0.91 256	0.87 250	0.74 253	1.15 255	0.89 246

ACVNet_1	0.74 235	0.79 237	0.40 230	2.04 255	0.96 243	1.88 252	1.51 242	0.59 237	0.28 213	0.43 233	0.49 233	0.71 217	0.61 232	2.21 251	0.32 222	0.25 217	0.32 216	0.31 225	0.60 221	0.31 222	0.29 220	0.21 210	2.72 250	0.33 224	0.40 224	0.26 213	0.37 207	0.38 195

RainbowNet	0.77 236	0.87 238	0.46 231	1.83 249	0.91 241	1.59 244	1.47 241	0.42 226	0.38 230	0.47 238	0.34 225	0.90 234	0.60 231	1.97 244	0.62 242	0.48 238	0.34 221	0.33 229	0.90 235	0.58 238	0.33 222	0.23 216	2.82 253	0.39 230	0.40 224	0.34 226	0.44 218	0.48 214

ACVNet_2	0.83 239	0.92 239	0.56 239	1.99 253	0.99 248	1.84 251	1.55 245	0.68 241	0.40 233	0.53 239	0.47 231	1.02 240	0.67 237	1.93 242	0.51 235	0.45 236	0.38 227	0.33 229	1.01 240	0.42 231	0.34 224	0.24 218	2.58 247	0.53 238	0.60 238	0.26 213	0.52 222	0.55 222

WAO-6	0.82 238	0.95 240	0.59 242	1.30 234	1.05 249	1.25 236	1.39 239	0.77 246	0.84 245	0.79 248	0.69 244	0.74 222	1.00 247	1.94 243	0.78 250	0.61 248	0.53 239	0.48 240	0.78 231	0.60 239	0.55 249	0.51 250	0.49 230	0.57 244	0.83 248	0.42 235	0.76 239	0.85 242

IMH-64-1	0.90 242	0.95 240	0.51 233	1.59 239	0.98 246	1.58 242	1.73 249	0.75 243	0.74 242	0.33 218	0.61 237	0.83 228	0.94 243	2.59 253	0.50 233	0.42 232	0.48 232	0.36 233	0.92 236	0.55 236	0.39 229	0.30 226	3.14 254	0.50 235	0.81 244	0.34 226	0.60 230	0.80 240

IMH-64	0.90 242	0.95 240	0.51 233	1.59 239	0.98 246	1.58 242	1.73 249	0.75 243	0.74 242	0.33 218	0.61 237	0.83 228	0.94 243	2.59 253	0.50 233	0.42 232	0.48 232	0.36 233	0.92 236	0.55 236	0.39 229	0.30 226	3.14 254	0.50 235	0.81 244	0.34 226	0.60 230	0.80 240

LVE	0.95 245	0.97 243	0.71 252	1.84 250	1.35 253	1.59 244	1.52 243	0.78 247	0.64 238	0.81 250	0.91 252	0.72 219	1.00 247	2.18 250	0.53 236	0.48 238	0.57 241	0.53 246	1.09 244	0.64 245	0.45 240	0.38 240	2.74 252	0.69 246	0.83 248	0.44 237	0.84 245	0.52 220

PSMNet_ROB	0.78 237	0.97 243	0.60 244	1.62 244	0.90 240	1.47 239	1.19 236	0.56 236	0.73 241	0.74 246	0.62 240	0.84 230	0.82 239	1.49 236	0.53 236	0.42 232	0.52 238	0.40 236	0.84 233	0.62 243	0.40 235	0.30 226	1.85 241	0.48 233	0.67 241	0.32 223	0.76 239	0.46 213

IMH	0.93 244	0.98 245	0.53 236	1.61 241	0.97 245	1.64 247	1.76 251	0.75 243	0.77 244	0.34 222	0.61 237	0.96 237	1.05 251	2.67 255	0.54 238	0.46 237	0.49 235	0.38 235	0.94 238	0.60 239	0.39 229	0.30 226	3.14 254	0.53 238	0.82 246	0.45 238	0.65 232	0.79 239

TorneroNet-64	1.07 249	1.00 246	0.57 240	1.94 251	0.88 239	1.98 255	2.01 253	0.63 238	0.88 246	0.58 242	0.49 233	1.83 254	1.71 259	2.88 260	0.62 242	0.51 241	0.46 231	0.46 238	1.17 248	0.61 242	0.34 224	0.37 237	3.40 257	0.56 241	0.64 240	0.48 239	0.68 233	1.11 251

Dean	1.06 248	1.03 247	0.79 255	2.27 257	1.31 252	1.96 253	1.56 248	0.92 249	0.94 251	0.88 254	0.76 247	1.19 242	1.17 254	2.09 248	0.64 244	0.60 247	0.60 244	0.56 248	1.23 251	0.73 251	0.45 240	0.36 236	2.73 251	0.71 247	0.95 253	0.55 245	1.05 253	0.62 228

TorneroNet	1.08 250	1.09 248	0.66 249	1.94 251	0.96 243	2.16 256	2.02 254	0.65 240	0.91 247	0.67 244	0.56 236	1.67 253	1.15 253	2.94 262	0.65 245	0.52 242	0.48 232	0.51 243	1.12 245	0.65 247	0.39 229	0.43 243	3.52 258	0.57 244	0.68 242	0.48 239	0.84 245	1.01 249

WAO-8	1.00 246	1.11 249	0.76 253	1.61 241	1.24 250	1.74 249	1.55 245	0.93 250	0.98 253	0.81 250	0.67 242	1.66 250	1.00 247	2.08 246	0.77 248	0.68 251	0.63 245	0.52 244	1.05 241	0.81 253	0.47 243	0.37 237	0.78 235	0.75 251	1.10 257	0.73 251	0.95 249	1.16 253

Venus	1.00 246	1.11 249	0.76 253	1.61 241	1.24 250	1.74 249	1.55 245	0.93 250	0.98 253	0.81 250	0.67 242	1.66 250	1.00 247	2.08 246	0.77 248	0.68 251	0.63 245	0.52 244	1.05 241	0.81 253	0.47 243	0.37 237	0.78 235	0.75 251	1.10 257	0.73 251	0.95 249	1.16 253

DPSimNet_ROB	1.21 251	1.20 251	1.29 260	1.47 236	1.59 258	1.30 238	1.35 238	0.68 241	1.69 259	1.67 261	1.03 254	1.45 248	0.66 236	2.04 245	1.20 258	0.89 257	1.16 259	0.79 257	1.61 256	1.38 260	1.04 261	1.24 261	0.79 237	0.84 255	0.87 250	1.20 259	1.17 256	1.12 252

PWCK	0.88 240	1.24 252	0.61 245	1.53 237	0.85 238	1.21 234	1.03 234	1.08 254	0.72 240	0.70 245	0.83 251	1.48 249	0.87 242	0.69 230	0.40 230	0.41 231	0.73 253	0.47 239	3.04 262	0.67 249	0.56 250	0.43 243	0.94 238	0.74 250	0.72 243	0.36 230	0.69 234	0.73 237

UNDER WATER-64	1.40 255	1.36 253	0.88 258	2.85 261	1.93 263	2.78 261	2.66 261	1.36 259	0.92 249	1.04 258	1.17 258	1.88 255	1.30 256	3.03 263	0.75 247	0.56 244	0.68 248	0.57 250	1.13 246	0.54 235	0.43 237	0.51 250	4.08 265	0.91 256	1.02 255	1.10 258	0.80 243	1.60 260

ktn	1.24 252	1.39 254	0.55 238	1.62 244	1.59 258	1.68 248	2.12 255	0.86 248	1.75 260	0.90 256	1.11 257	1.11 241	0.95 246	2.57 252	0.97 256	0.73 255	0.80 254	0.59 252	1.41 254	0.76 252	0.68 254	0.67 258	3.69 260	0.73 248	0.92 252	0.75 254	1.19 257	1.28 255

notaker	1.27 253	1.41 255	0.58 241	2.37 259	1.48 255	2.34 258	2.27 258	0.94 252	1.62 258	0.79 248	1.07 256	1.66 250	1.08 252	3.06 264	0.94 255	0.69 253	0.68 248	0.49 241	1.62 257	0.84 256	0.53 247	0.45 246	3.70 261	0.80 253	0.61 239	0.52 241	0.80 243	0.92 247

KSHMR	1.33 254	1.42 256	1.04 259	2.27 257	1.44 254	2.23 257	2.12 255	1.21 256	1.06 256	1.13 259	1.06 255	1.27 246	0.94 243	2.89 261	1.08 257	0.95 258	0.85 256	0.83 258	1.32 253	0.97 257	0.72 257	0.58 253	3.52 258	1.07 260	0.99 254	0.77 255	1.00 252	1.07 250

UNDER WATER	1.40 255	1.42 256	0.86 257	2.83 260	1.92 262	2.74 260	2.57 260	1.28 258	1.01 255	0.88 254	0.97 253	1.88 255	1.26 255	3.09 265	0.83 251	0.62 249	0.66 247	0.56 248	1.20 250	0.60 239	0.42 236	0.47 247	4.04 264	0.98 259	1.08 256	0.99 256	0.87 247	1.67 262

MADNet++	1.86 259	1.58 258	1.74 262	1.27 233	1.74 261	1.26 237	1.53 244	1.62 262	2.07 262	1.84 262	2.22 261	2.60 258	2.72 260	0.75 231	1.39 259	1.54 260	2.01 261	1.47 261	2.12 259	2.13 261	3.35 263	3.26 263	1.23 239	2.21 262	1.21 261	2.25 262	1.76 262	1.32 256

HanzoNet	1.74 258	1.62 259	0.80 256	2.26 256	1.70 260	2.72 259	2.54 259	1.25 257	1.85 261	0.92 257	1.28 260	4.37 264	3.81 262	3.36 266	0.88 253	0.78 256	1.06 258	0.94 259	2.54 260	1.03 258	0.89 260	0.88 260	3.79 262	0.73 248	1.12 259	1.00 257	1.29 258	1.57 259

JetRed	1.62 257	1.82 260	1.71 261	1.58 238	1.50 256	1.97 254	2.21 257	1.51 261	1.47 257	0.82 253	0.74 246	2.63 259	0.43 221	1.73 240	1.48 260	1.54 260	1.67 260	2.94 263	1.42 255	1.08 259	2.30 262	2.07 262	1.99 242	0.97 258	1.16 260	1.70 261	1.57 261	1.60 260

ASD4	6.34 261	2.35 261	2.75 263	1.99 253	1.58 257	3.01 262	1.85 252	1.79 263	3.29 263	1.60 260	2.34 262	0.98 238	6.55 263	1.73 240	2.95 261	3.66 262	3.63 262	7.56 264	2.70 261	4.74 264	5.26 265	6.41 265	2.64 248	2.43 263	17.21 269	28.48 269	19.85 270	31.77 269

DGTPSM_ROB	8.63 263	3.68 262	8.73 265	2.98 262	5.70 265	3.37 263	4.41 264	3.70 264	9.03 264	3.00 263	6.85 264	3.53 261	10.07 264	2.70 256	10.47 263	10.76 264	3.81 263	12.91 266	4.74 263	10.22 265	5.98 266	13.86 268	4.49 267	8.50 265	10.06 267	27.81 267	11.04 267	30.59 267

DPSMNet_ROB	8.63 263	3.69 263	8.74 266	2.98 262	5.70 265	3.37 263	4.41 264	3.70 264	9.03 264	3.00 263	6.88 265	3.53 261	10.11 265	2.70 256	10.47 263	10.76 264	3.81 263	12.92 267	4.77 264	10.22 265	5.99 267	13.86 268	4.50 268	8.50 265	10.06 267	27.81 267	11.04 267	30.59 267

DPSM_ROB	13.01 267	6.29 264	9.52 267	4.44 264	6.37 267	4.34 265	3.59 262	8.20 267	10.79 266	6.64 266	7.87 266	9.69 265	12.99 267	2.80 258	12.81 265	13.68 266	9.16 267	16.58 269	9.87 265	12.33 267	16.73 270	17.95 271	2.26 244	10.56 267	28.34 270	36.91 270	31.06 271	39.57 270

DPSM	13.01 267	6.29 264	9.52 267	4.44 264	6.37 267	4.34 265	3.59 262	8.20 267	10.79 266	6.64 266	7.87 266	9.69 265	12.99 267	2.80 258	12.81 265	13.68 266	9.16 267	16.58 269	9.87 265	12.33 267	16.73 270	17.95 271	2.26 244	10.56 267	28.34 270	36.91 270	31.06 271	39.57 270

PML	8.20 262	7.62 266	3.39 264	9.64 269	5.14 264	9.56 270	5.20 266	6.48 266	18.29 269	6.44 265	3.30 263	16.82 267	29.20 274	5.41 267	6.10 262	3.93 263	7.39 265	2.64 262	20.47 271	4.70 263	3.50 264	3.87 264	3.98 263	4.21 264	6.16 264	4.40 263	16.76 269	6.85 263

CasAABBNet	26.14 273	12.60 267	19.00 270	8.89 266	12.76 269	8.55 267	7.26 269	16.43 269	21.86 273	13.67 270	15.79 269	19.63 271	26.13 271	5.53 268	25.80 272	27.48 271	18.01 270	33.35 272	20.00 270	24.70 271	33.62 275	35.57 273	4.48 266	21.32 273	57.07 274	74.41 274	62.39 273	79.48 272

MyStereo03	26.19 274	12.62 268	19.14 271	8.95 267	12.80 270	8.76 268	7.25 267	16.48 270	21.77 271	13.39 268	15.86 270	19.52 269	26.18 272	5.65 269	25.76 270	27.53 272	18.31 271	33.40 273	19.83 268	24.80 272	33.59 273	36.18 274	4.55 269	21.29 271	56.99 272	74.31 272	62.53 274	79.67 273

MyStereo02	25.72 272	12.62 268	19.14 271	8.95 267	0.00 1	8.76 268	7.25 267	16.48 270	21.77 271	13.39 268	15.86 270	19.52 269	26.18 272	5.65 269	25.76 270	27.53 272	18.31 271	33.40 273	19.83 268	24.80 272	33.59 273	36.18 274	4.55 269	21.29 271	56.99 272	74.31 272	62.53 274	79.67 273

LRCNet_RVC	9.85 265	16.31 270	0.59 242	24.99 271	21.12 272	23.54 272	20.75 270	1.45 260	0.48 235	21.31 272	13.10 268	22.63 272	3.34 261	28.36 273	0.38 228	0.27 223	7.74 266	1.15 260	23.52 272	3.99 262	0.46 242	0.30 226	27.02 272	1.72 261	0.35 218	0.21 180	0.42 217	0.37 194

HaxPig	16.02 269	19.59 271	18.75 269	21.25 270	20.52 271	21.33 271	22.30 271	17.00 272	14.71 268	19.29 271	17.19 272	17.46 268	12.16 266	22.51 271	17.80 267	14.90 268	17.75 269	9.40 265	18.97 267	15.48 269	9.47 268	7.16 266	23.74 271	15.28 269	4.31 263	12.19 266	6.81 264	15.11 266

MEDIAN_ROB	20.47 270	25.88 272	24.03 273	26.51 272	25.55 273	25.88 273	26.99 272	21.23 273	19.72 270	28.73 273	22.19 273	24.61 273	16.74 269	26.47 272	23.75 269	18.44 269	22.03 273	14.75 268	26.69 273	23.31 270	15.11 269	11.56 267	27.65 273	18.39 270	7.22 265	9.33 265	8.28 266	11.75 265

AVERAGE_ROB	24.43 271	29.85 273	27.27 274	31.30 273	29.70 274	30.00 274	31.47 273	26.59 274	24.68 274	34.31 274	27.39 274	31.23 274	21.35 270	30.69 274	28.19 273	24.02 270	26.74 274	21.17 271	30.34 274	27.38 274	20.48 272	16.18 270	32.28 274	24.32 274	8.51 266	7.76 264	7.92 265	8.46 264

DLNR_Zeroshot_test	10.12 266	32.06 274	0.05 25	54.44 274	0.09 83	0.18 159	50.47 274	0.19 129	0.08 59	0.27 184	0.07 30	0.20 129	0.04 17	0.14 167	62.26 274	70.60 275	0.33 219	0.18 187	0.25 177	0.11 105	0.20 154	0.08 42	0.07 88	0.09 108	0.18 132	0.15 109	0.20 148	0.26 170

FADE																0.28 227					0.58 251	0.48 248					0.91 248

Low-res two-view benchmark