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 Lap2	0.05 3	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.03 1	0.03 3	0.06 5	0.03 2	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.10 3	0.10 4	0.07 3	0.07 4	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.06 3	0.02 2	0.03 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.05 3

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 8	0.10 4	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.07 2	0.05 2	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 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	0.04 1	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.04 7	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.07 1	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

RAFT	0.07 4	0.04 3	0.06 7	0.05 6	0.03 5	0.06 9	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 10	0.08 7	0.05 8	0.02 2	0.10 3	0.08 2	0.08 4	0.06 3	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.09 13	0.02 2	0.04 4	0.13 25	0.14 34	0.16 26	0.15 36

StereoVision	0.07 4	0.05 5	0.05 5	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 55	0.05 3	0.06 4	0.05 4	0.06 14	0.02 2	0.13 10	0.13 17	0.09 5	0.07 4	0.10 7	0.08 15	0.08 3	0.07 5	0.03 4	0.05 6	0.11 13	0.10 12	0.13 18	0.13 21

StereoIM	0.10 12	0.07 6	0.07 12	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 16	0.07 10	0.13 22	0.06 14	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.15 23	0.12 23	0.15 22	0.07 7	0.16 24	0.13 26	0.03 4	0.06 10	0.14 33	0.20 91	0.16 26	0.19 63

MIF-Stereo	0.11 20	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.06 4	0.12 18	0.12 78	0.08 39	0.18 28	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.19 37	0.09 22	0.17 30	0.12 22	0.07 47	0.06 10	0.12 22	0.19 82	0.10 7	0.13 21

anonymousdsp	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.06 12	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.06 7	0.11 16	0.10 28	0.08 7	0.04 5	0.05 14	0.13 10	0.12 15	0.11 10	0.09 8	0.13 19	0.08 15	0.14 18	0.15 33	0.04 9	0.05 6	0.08 4	0.07 3	0.11 10	0.07 5

iRaftStereo_RVC	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.05 6	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.10 13	0.09 19	0.10 12	0.05 8	0.04 11	0.11 5	0.11 7	0.13 17	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.05 6	0.10 10	0.09 7	0.11 10	0.08 7

RAFT + AFF	0.14 33	0.07 6	0.05 5	0.08 26	0.05 8	0.07 15	0.04 7	0.11 16	0.08 18	0.14 23	0.07 10	0.15 32	0.04 5	0.03 6	1.54 220	0.11 7	0.14 19	0.07 4	0.14 20	0.06 4	0.14 18	0.08 8	0.03 4	0.05 6	0.10 10	0.07 3	0.07 3	0.07 5

RYNet	0.15 42	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.06 14	0.06 9	0.04 7	0.07 5	0.13 90	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 8	0.04 11	1.96 239	0.11 7	0.09 5	0.13 35	0.10 7	0.07 7	0.08 3	0.07 5	0.13 130	0.06 10	0.09 7	0.22 108	0.11 10	0.08 7

AEACV	0.07 4	0.08 12	0.04 3	0.05 6	0.05 8	0.04 3	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.05 3	0.06 5	0.03 3	0.03 6	0.17 25	0.13 17	0.09 5	0.08 7	0.12 13	0.07 7	0.10 9	0.10 16	0.03 4	0.04 4	0.08 4	0.12 19	0.07 3	0.05 3

LL-Strereo2	0.12 25	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.06 9	0.04 7	0.15 29	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.13 22	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.18 43	0.11 18	0.20 44	0.10 29	0.20 54	0.28 102	0.05 22	0.07 16	0.12 22	0.13 27	0.15 21	0.10 12

delet	0.08 8	0.08 12	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.06 28	0.07 5	0.06 7	0.09 11	0.07 10	0.11 15	0.06 14	0.06 25	0.12 8	0.10 4	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.09 22	0.09 8	0.07 5	0.05 22	0.06 10	0.09 7	0.09 7	0.10 7	0.08 7

TDLM	0.07 4	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.05 19	0.07 5	0.06 7	0.06 5	0.10 28	0.08 7	0.06 14	0.05 14	0.09 2	0.09 3	0.09 5	0.09 8	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.06 3	0.05 22	0.07 16	0.08 4	0.07 3	0.08 6	0.08 7

AANet_RVC	0.09 11	0.08 12	0.08 23	0.07 14	0.09 41	0.06 9	0.06 28	0.09 9	0.09 27	0.08 9	0.09 19	0.08 7	0.07 22	0.06 25	0.14 13	0.11 7	0.11 10	0.12 23	0.11 9	0.10 29	0.10 9	0.09 13	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.12 19	0.12 16	0.14 30

test croco	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.06 12	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.16 24	0.06 4	0.11 15	0.04 5	0.04 11	0.16 20	0.16 42	0.16 26	0.12 23	0.15 22	0.08 15	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.07 16	0.12 22	0.12 19	0.12 16	0.14 30

MIF-Stereo (partial)	0.10 12	0.09 17	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.12 18	0.09 27	0.12 21	0.07 10	0.09 11	0.07 22	0.05 14	0.18 28	0.15 31	0.16 26	0.13 35	0.14 20	0.08 15	0.16 24	0.10 16	0.04 9	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.16 26	0.13 21

MIM_Stereo	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.08 26	0.07 20	0.09 36	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.19 44	0.08 15	0.11 15	0.05 8	0.05 14	0.16 20	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.20 44	0.10 29	0.18 40	0.15 33	0.04 9	0.07 16	0.11 13	0.10 12	0.15 21	0.10 12

RAFT_CTSACE	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 28	0.12 18	0.07 14	0.18 38	0.06 4	0.14 25	0.12 78	0.05 14	0.13 10	0.13 17	0.14 19	0.09 8	0.12 13	0.07 7	0.16 24	0.18 49	0.04 9	0.07 16	0.14 33	0.14 34	0.19 41	0.14 30

test_4	0.14 33	0.09 17	0.10 47	0.07 14	0.07 20	0.05 6	0.05 19	0.17 38	0.11 55	0.24 87	0.08 15	0.15 32	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 68	0.18 43	0.12 23	0.17 29	0.11 38	0.23 83	0.27 94	0.04 9	0.09 47	0.14 33	0.20 91	0.26 95	0.23 92

AnonymousM	0.19 84	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.20 56	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.16 41	0.07 22	0.09 57	0.23 74	0.23 128	0.23 100	0.14 44	0.20 44	0.15 88	0.32 116	0.26 89	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.17 63	0.54 196	0.97 214

ARAFT	0.12 25	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.04 7	0.14 26	0.08 18	0.21 52	0.10 28	0.17 45	0.05 8	0.05 14	0.18 28	0.14 21	0.18 43	0.15 60	0.20 44	0.08 15	0.20 54	0.18 49	0.05 22	0.06 10	0.14 33	0.11 15	0.18 35	0.13 21

MMNet	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.10 40	0.08 31	0.09 36	0.06 28	0.10 11	0.08 18	0.08 9	0.09 19	0.12 18	0.06 14	0.08 39	0.22 65	0.11 7	0.12 14	0.11 18	0.12 13	0.09 22	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.10 10	0.11 15	0.13 18	0.12 17

DMCA	0.11 20	0.09 17	0.10 47	0.08 26	0.09 41	0.08 22	0.09 73	0.13 22	0.10 38	0.11 16	0.13 54	0.12 18	0.08 31	0.09 57	0.20 41	0.14 21	0.15 23	0.14 44	0.12 13	0.10 29	0.14 18	0.09 13	0.08 62	0.08 25	0.11 13	0.13 27	0.11 10	0.12 17

HH	0.25 133	0.10 26	0.17 138	0.15 97	0.14 103	0.20 131	0.14 116	0.27 142	0.13 90	0.36 184	0.12 45	0.28 126	0.10 46	0.13 121	0.23 74	0.40 198	0.26 131	0.19 124	0.49 160	0.21 135	0.68 213	0.52 188	0.11 108	0.11 81	0.23 112	0.25 130	0.36 154	0.38 158

HanStereo	0.25 133	0.10 26	0.17 138	0.15 97	0.14 103	0.20 131	0.14 116	0.27 142	0.13 90	0.36 184	0.12 45	0.28 126	0.10 46	0.13 121	0.23 74	0.40 198	0.26 131	0.19 124	0.49 160	0.21 135	0.68 213	0.52 188	0.11 108	0.11 81	0.23 112	0.25 130	0.36 154	0.38 158

4D-IteraStereo	0.14 33	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.21 65	0.12 71	0.26 103	0.12 45	0.20 63	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 68	0.20 60	0.15 60	0.22 63	0.12 45	0.27 103	0.29 107	0.05 22	0.08 25	0.14 33	0.14 34	0.19 41	0.13 21

CES	0.18 73	0.10 26	0.10 47	0.09 31	0.11 63	0.10 40	0.05 19	0.42 197	0.10 38	0.20 48	0.27 152	0.23 89	0.10 46	0.12 105	0.26 104	0.23 128	0.25 122	0.15 60	0.20 44	0.13 59	0.45 164	0.26 89	0.09 74	0.08 25	0.19 72	0.15 43	0.19 41	0.24 105

RAFT+CT+SA	0.12 25	0.10 26	0.09 37	0.08 26	0.06 14	0.07 15	0.06 28	0.19 54	0.09 27	0.16 24	0.08 15	0.18 51	0.16 120	0.05 14	0.17 25	0.17 50	0.12 14	0.10 14	0.17 29	0.09 22	0.17 30	0.23 72	0.04 9	0.08 25	0.15 41	0.14 34	0.18 35	0.17 44

test_5	0.11 20	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.05 8	0.07 15	0.05 19	0.16 35	0.07 14	0.11 16	0.09 19	0.15 32	0.15 114	0.03 6	0.15 17	0.15 31	0.11 10	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.13 15	0.15 33	0.04 9	0.09 47	0.13 25	0.14 34	0.19 41	0.18 50

AASNet	0.10 12	0.10 26	0.07 12	0.10 40	0.10 53	0.11 54	0.08 59	0.11 16	0.06 7	0.10 13	0.11 40	0.10 12	0.06 14	0.07 31	0.14 13	0.11 7	0.13 17	0.11 18	0.11 9	0.09 22	0.11 11	0.12 22	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.10 12	0.10 7	0.08 7

test-1	0.27 146	0.10 26	0.12 84	0.14 82	0.13 87	0.25 164	0.18 132	0.29 162	0.17 132	0.37 190	0.42 192	0.30 148	0.16 120	0.14 130	0.29 113	0.36 190	0.27 142	0.20 135	0.52 170	0.25 165	0.57 190	0.66 215	0.10 93	0.13 112	0.28 154	0.29 158	0.30 129	0.36 150

raft+_RVC	0.12 25	0.10 26	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.09 36	0.06 28	0.18 46	0.09 27	0.22 59	0.12 45	0.15 32	0.07 22	0.06 25	0.16 20	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.20 44	0.09 22	0.19 47	0.17 44	0.05 22	0.07 16	0.14 33	0.13 27	0.16 26	0.13 21

XX-Stereo	2.24 248	0.10 26	0.10 47	0.17 116	0.10 53	0.21 141	0.11 92	0.25 113	0.12 71	0.36 184	0.53 210	0.29 135	0.10 46	0.11 84	0.24 89	0.35 183	0.27 142	0.18 113	0.47 150	0.18 114	0.41 153	0.37 138	0.10 93	0.10 71	54.05 270	0.25 130	0.34 149	0.51 177

AFF-stereo	0.10 12	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.08 22	0.04 7	0.17 38	0.08 18	0.21 52	0.08 15	0.13 22	0.05 8	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.12 14	0.09 8	0.20 44	0.07 7	0.14 18	0.11 18	0.04 9	0.06 10	0.13 25	0.12 19	0.18 35	0.11 14

GANet	0.10 12	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.10 53	0.12 67	0.09 73	0.13 22	0.08 18	0.10 13	0.10 28	0.14 25	0.06 14	0.06 25	0.11 5	0.12 15	0.14 19	0.14 44	0.11 9	0.07 7	0.11 11	0.08 8	0.08 62	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.11 14

PWCDC_ROB	0.23 119	0.10 26	0.13 96	0.10 40	0.17 130	0.11 54	0.15 123	0.12 18	0.38 193	0.11 16	0.25 137	0.14 25	0.77 210	0.28 189	0.88 194	0.21 105	0.17 33	0.18 113	0.17 29	0.17 110	0.20 54	0.39 145	0.20 166	0.17 151	0.11 13	0.20 91	0.15 21	0.24 105

CAS	0.14 33	0.11 39	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.17 38	0.10 38	0.17 31	0.16 77	0.15 32	0.10 46	0.10 74	0.20 41	0.18 68	0.17 33	0.14 44	0.19 37	0.11 38	0.22 71	0.23 72	0.07 47	0.08 25	0.17 55	0.16 56	0.17 32	0.23 92

TESTraft	0.13 30	0.11 39	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.07 41	0.15 29	0.11 55	0.16 24	0.10 28	0.14 25	0.16 120	0.05 14	0.24 89	0.17 50	0.15 23	0.12 23	0.18 32	0.10 29	0.18 40	0.22 69	0.04 9	0.08 25	0.17 55	0.17 63	0.23 67	0.19 63

anonymity	0.53 196	0.11 39	0.19 151	0.16 107	0.14 103	0.16 102	0.10 82	0.29 162	0.13 90	0.34 170	7.32 261	0.30 148	0.13 92	0.12 105	0.21 52	0.37 194	0.27 142	0.17 83	0.44 143	0.23 156	0.43 159	0.54 195	0.11 108	0.12 96	0.34 183	0.43 196	0.71 219	0.44 171

IER	0.15 42	0.11 39	0.10 47	0.12 66	0.10 53	0.12 67	0.08 59	0.17 38	0.10 38	0.18 38	0.17 87	0.20 63	0.10 46	0.11 84	0.47 158	0.15 31	0.18 43	0.14 44	0.16 24	0.11 38	0.16 24	0.12 22	0.09 74	0.09 47	0.14 33	0.16 56	0.19 41	0.18 50

CIPLG	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 63	0.10 46	0.12 105	0.23 74	0.17 50	0.21 74	0.14 44	0.21 55	0.13 59	0.22 71	0.28 102	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 57	0.13 21

IPLGR_C	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 63	0.10 46	0.12 105	0.21 52	0.17 50	0.21 74	0.14 44	0.21 55	0.13 59	0.22 71	0.28 102	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 57	0.14 30

test-3	0.18 73	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 75	0.10 40	0.07 41	0.25 113	0.10 38	0.27 112	0.11 40	0.29 135	0.11 66	0.08 39	0.23 74	0.19 86	0.23 100	0.15 60	0.47 150	0.15 88	0.33 119	0.46 164	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 87	0.23 92

test_1	0.18 73	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 75	0.10 40	0.07 41	0.25 113	0.10 38	0.27 112	0.11 40	0.29 135	0.11 66	0.08 39	0.23 74	0.19 86	0.23 100	0.15 60	0.47 150	0.15 88	0.33 119	0.46 164	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 87	0.23 92

ACRE	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.09 27	0.23 68	0.15 67	0.20 63	0.10 46	0.12 105	0.21 52	0.17 50	0.21 74	0.14 44	0.21 55	0.13 59	0.22 71	0.27 94	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 57	0.13 21

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 25	0.11 39	0.09 37	0.08 26	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.21 65	0.09 27	0.23 68	0.09 19	0.18 51	0.06 14	0.05 14	0.16 20	0.14 21	0.14 19	0.09 8	0.21 55	0.08 15	0.17 30	0.13 26	0.05 22	0.08 25	0.17 55	0.13 27	0.20 52	0.14 30

UPFNet	0.13 30	0.11 39	0.12 84	0.12 66	0.11 63	0.13 76	0.10 82	0.15 29	0.12 71	0.17 31	0.13 54	0.15 32	0.09 39	0.11 84	0.23 74	0.15 31	0.17 33	0.15 60	0.16 24	0.11 38	0.13 15	0.11 18	0.09 74	0.09 47	0.13 25	0.13 27	0.19 41	0.13 21

HITNet	0.14 33	0.11 39	0.10 47	0.11 55	0.10 53	0.10 40	0.07 41	0.18 46	0.11 55	0.24 87	0.13 54	0.18 51	0.10 46	0.09 57	0.20 41	0.14 21	0.17 33	0.14 44	0.16 24	0.10 29	0.20 54	0.22 69	0.08 62	0.09 47	0.15 41	0.14 34	0.24 77	0.18 50
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
CASnet	0.15 42	0.12 51	0.08 23	0.10 40	0.11 63	0.14 83	0.06 28	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.15 67	0.23 89	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.15 31	0.20 60	0.11 18	0.26 83	0.11 38	0.34 126	0.19 57	0.07 47	0.08 25	0.16 45	0.12 19	0.20 52	0.17 44
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.13 30	0.12 51	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.18 46	0.08 18	0.20 48	0.16 77	0.15 32	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.23 69	0.11 38	0.19 47	0.21 64	0.07 47	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.18 35	0.12 17

EGLCR-Stereo	0.20 93	0.12 51	0.10 47	0.11 55	0.11 63	0.13 76	0.06 28	0.23 81	0.11 55	0.27 112	0.09 19	0.24 96	0.09 39	0.09 57	0.18 28	0.21 105	0.24 111	0.16 74	0.29 106	0.12 45	0.36 139	0.46 164	0.07 47	0.09 47	0.15 41	0.25 130	0.93 227	0.25 112

TestStereo1	0.14 33	0.12 51	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 41	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 131	0.05 14	0.23 74	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 37	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 67	0.17 63	0.26 95	0.20 68

SA-5K	0.14 33	0.12 51	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 41	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 131	0.05 14	0.23 74	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 37	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 67	0.17 63	0.26 95	0.20 68

IPLG	0.22 109	0.12 51	0.11 68	0.10 40	0.10 53	0.10 40	0.07 41	0.22 72	0.09 27	0.24 87	0.15 67	0.21 75	0.09 39	0.11 84	1.93 238	0.18 68	0.21 74	0.16 74	0.24 76	0.14 74	0.20 54	0.32 119	0.06 34	0.10 71	0.18 67	0.18 76	0.24 77	0.14 30

GMOStereo	0.16 55	0.12 51	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.10 28	0.21 75	0.13 92	0.08 39	0.20 41	0.18 68	0.21 74	0.14 44	0.23 69	0.13 59	0.26 95	0.36 132	0.05 22	0.08 25	0.22 95	0.19 82	0.24 77	0.18 50

error version	0.16 55	0.12 51	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.10 28	0.21 75	0.13 92	0.08 39	0.20 41	0.18 68	0.21 74	0.14 44	0.23 69	0.13 59	0.26 95	0.36 132	0.05 22	0.08 25	0.22 95	0.19 82	0.24 77	0.18 50

test-v	0.16 55	0.12 51	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.10 28	0.21 75	0.13 92	0.08 39	0.20 41	0.18 68	0.21 74	0.14 44	0.23 69	0.13 59	0.26 95	0.36 132	0.05 22	0.08 25	0.22 95	0.19 82	0.24 77	0.18 50

test_3	0.19 84	0.12 51	0.11 68	0.11 55	0.12 75	0.10 40	0.07 41	0.25 113	0.12 71	0.28 125	0.12 45	0.31 153	0.14 108	0.08 39	0.25 100	0.20 94	0.23 100	0.15 60	0.47 150	0.16 102	0.35 134	0.46 164	0.06 34	0.11 81	0.19 72	0.19 82	0.27 110	0.25 112

test-2	0.16 55	0.12 51	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.10 28	0.21 75	0.13 92	0.08 39	0.20 41	0.18 68	0.21 74	0.14 44	0.23 69	0.13 59	0.26 95	0.36 132	0.05 22	0.08 25	0.22 95	0.19 82	0.24 77	0.18 50

CREStereo++_RVC	0.18 73	0.12 51	0.10 47	0.11 55	0.12 75	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.13 54	0.22 85	0.19 149	0.10 74	0.22 65	0.22 118	0.24 111	0.12 23	0.22 63	0.11 38	0.34 126	0.25 84	0.07 47	0.09 47	0.19 72	0.15 43	0.62 208	0.23 92
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
TANstereo	0.19 84	0.12 51	0.10 47	0.14 82	0.13 87	0.14 83	0.08 59	0.18 46	0.11 55	0.24 87	0.12 45	0.16 41	0.12 78	0.13 121	0.29 113	0.28 160	0.26 131	0.25 176	0.34 120	0.22 144	0.34 126	0.27 94	0.29 199	0.10 71	0.13 25	0.15 43	0.36 154	0.18 50

XX-TBD	0.19 84	0.12 51	0.10 47	0.14 82	0.13 87	0.14 83	0.08 59	0.18 46	0.11 55	0.24 87	0.12 45	0.16 41	0.12 78	0.13 121	0.29 113	0.28 160	0.26 131	0.25 176	0.34 120	0.22 144	0.34 126	0.27 94	0.29 199	0.10 71	0.13 25	0.15 43	0.36 154	0.18 50

raftrobust	0.15 42	0.12 51	0.11 68	0.11 55	0.10 53	0.08 22	0.06 28	0.22 72	0.09 27	0.27 112	0.13 54	0.19 58	0.08 31	0.08 39	0.21 52	0.18 68	0.21 74	0.15 60	0.28 98	0.13 59	0.25 90	0.23 72	0.08 62	0.08 25	0.19 72	0.17 63	0.17 32	0.16 40

DMCA-RVC	0.16 55	0.12 51	0.15 115	0.12 66	0.13 87	0.11 54	0.13 109	0.17 38	0.16 124	0.18 38	0.21 114	0.20 63	0.10 46	0.10 74	0.36 139	0.17 50	0.18 43	0.17 83	0.16 24	0.14 74	0.18 40	0.15 33	0.10 93	0.12 96	0.14 33	0.13 27	0.18 35	0.18 50

CVANet_RVC	0.10 12	0.12 51	0.11 68	0.13 72	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.12 18	0.08 18	0.09 11	0.14 60	0.10 12	0.07 22	0.07 31	0.11 5	0.11 7	0.11 10	0.11 18	0.11 9	0.08 15	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.12 17

IGEV_Zeroshot_test	0.29 151	0.13 68	0.22 172	0.29 172	0.17 130	0.21 141	0.22 155	0.28 152	0.14 103	0.35 180	0.43 195	0.33 157	0.11 66	0.14 130	0.23 74	0.37 194	0.26 131	0.17 83	0.48 158	0.24 159	0.52 184	0.61 210	0.11 108	0.11 81	0.33 178	0.27 148	0.62 208	0.45 172

MSKI-zero shot	0.26 140	0.13 68	0.10 47	0.14 82	0.14 103	0.15 94	0.11 92	0.28 152	0.13 90	0.30 143	0.35 175	0.28 126	0.11 66	0.12 105	0.29 113	0.37 194	0.28 153	0.17 83	0.58 184	0.26 173	0.57 190	0.55 197	0.09 74	0.11 81	0.25 131	0.41 190	0.32 139	0.42 166

Any-RAFT	0.24 127	0.13 68	0.16 126	0.16 107	0.13 87	0.15 94	0.10 82	0.25 113	0.14 103	0.28 125	0.35 175	0.28 126	0.11 66	0.12 105	0.22 65	0.25 143	0.28 153	0.17 83	0.50 165	0.16 102	0.63 203	0.40 148	0.10 93	0.10 71	0.28 154	0.29 158	0.26 95	0.42 166

RAFT-Test	0.24 127	0.13 68	0.11 68	0.16 107	0.14 103	0.18 117	0.11 92	0.27 142	0.14 103	0.32 157	0.26 146	0.26 110	0.12 78	0.14 130	0.24 89	0.35 183	0.27 142	0.18 113	0.56 179	0.24 159	0.58 194	0.49 179	0.09 74	0.11 81	0.27 146	0.29 158	0.27 110	0.35 148

LoS_RVC	0.16 55	0.13 68	0.10 47	0.07 14	0.09 41	0.08 22	0.06 28	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 66	0.09 57	0.21 52	0.22 118	0.17 33	0.16 74	0.24 76	0.12 45	0.33 119	0.31 116	0.08 62	0.09 47	0.20 82	0.15 43	0.16 26	0.20 68

tt_ll	0.16 55	0.13 68	0.10 47	0.07 14	0.09 41	0.08 22	0.06 28	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 66	0.09 57	0.21 52	0.22 118	0.17 33	0.16 74	0.24 76	0.12 45	0.33 119	0.31 116	0.08 62	0.09 47	0.20 82	0.15 43	0.16 26	0.20 68

raft_robust	0.18 73	0.13 68	0.10 47	0.14 82	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.25 113	0.12 71	0.30 143	0.10 28	0.24 96	0.14 108	0.10 74	0.24 89	0.21 105	0.21 74	0.17 83	0.34 120	0.14 74	0.27 103	0.31 116	0.06 34	0.10 71	0.22 95	0.21 100	0.24 77	0.21 75

Sa-1000	0.17 67	0.13 68	0.09 37	0.09 31	0.09 41	0.11 54	0.05 19	0.22 72	0.11 55	0.24 87	0.11 40	0.24 96	0.09 39	0.10 74	0.22 65	0.18 68	0.21 74	0.17 83	0.28 98	0.12 45	0.25 90	0.33 122	0.06 34	0.09 47	0.24 124	0.20 91	0.26 95	0.22 83

SA	0.15 42	0.13 68	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.11 54	0.06 28	0.21 65	0.10 38	0.23 68	0.09 19	0.23 89	0.07 22	0.07 31	0.19 32	0.18 68	0.18 43	0.15 60	0.24 76	0.12 45	0.20 54	0.26 89	0.05 22	0.09 47	0.20 82	0.20 91	0.27 110	0.23 92

RALAANet	0.14 33	0.13 68	0.11 68	0.10 40	0.10 53	0.11 54	0.07 41	0.17 38	0.10 38	0.16 24	0.15 67	0.15 32	0.09 39	0.06 25	0.19 32	0.16 42	0.18 43	0.17 83	0.26 83	0.14 74	0.24 86	0.23 72	0.07 47	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.20 52	0.16 40

sCroCo_RVC	0.22 109	0.13 68	0.11 68	0.11 55	0.10 53	0.14 83	0.09 73	0.24 97	0.19 139	0.24 87	0.16 77	0.20 63	0.20 153	0.08 39	0.26 104	0.36 190	0.29 161	0.22 151	0.35 127	0.21 135	0.48 173	0.53 192	0.10 93	0.15 134	0.23 112	0.21 100	0.28 118	0.23 92

EAI-Stereo	0.28 150	0.13 68	0.12 84	0.18 123	0.16 122	0.66 216	0.20 144	0.27 142	0.18 137	0.27 112	0.27 152	0.29 135	0.10 46	0.11 84	0.35 138	0.32 172	0.26 131	0.20 135	0.65 189	0.22 144	0.44 163	0.44 160	0.10 93	0.14 121	0.28 154	0.31 169	0.39 163	0.42 166

UNet	0.15 42	0.13 68	0.13 96	0.14 82	0.12 75	0.14 83	0.10 82	0.20 56	0.12 71	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.12 78	0.13 121	0.21 52	0.15 31	0.20 60	0.17 83	0.18 32	0.13 59	0.17 30	0.14 30	0.10 93	0.12 96	0.15 41	0.17 63	0.20 52	0.17 44

CREStereo	0.17 67	0.13 68	0.11 68	0.11 55	0.10 53	0.10 40	0.06 28	0.24 97	0.10 38	0.27 112	0.12 45	0.26 110	0.11 66	0.10 74	0.22 65	0.26 151	0.26 131	0.13 35	0.21 55	0.14 74	0.36 139	0.24 79	0.08 62	0.09 47	0.17 55	0.17 63	0.23 67	0.22 83
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.23 119	0.13 68	0.13 96	0.15 97	0.13 87	0.18 117	0.07 41	0.24 97	0.15 113	0.32 157	0.25 137	0.27 119	0.13 92	0.14 130	0.21 52	0.28 160	0.30 168	0.20 135	0.47 150	0.20 124	0.47 169	0.50 181	0.10 93	0.12 96	0.23 112	0.26 143	0.23 67	0.28 129

RAFT-Stereo	0.23 119	0.13 68	0.13 96	0.15 97	0.13 87	0.18 117	0.07 41	0.24 97	0.15 113	0.32 157	0.25 137	0.27 119	0.13 92	0.14 130	0.21 52	0.28 160	0.30 168	0.20 135	0.47 150	0.20 124	0.47 169	0.50 181	0.10 93	0.12 96	0.23 112	0.26 143	0.23 67	0.28 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AE-Stereo	0.20 93	0.14 84	0.13 96	0.16 107	0.12 75	0.12 67	0.09 73	0.23 81	0.15 113	0.28 125	0.12 45	0.29 135	0.13 92	0.09 57	0.21 52	0.25 143	0.28 153	0.19 124	0.28 98	0.19 117	0.35 134	0.42 153	0.07 47	0.14 121	0.22 95	0.24 119	0.26 95	0.21 75

iinet-f	0.17 67	0.14 84	0.10 47	0.12 66	0.09 41	0.14 83	0.09 73	0.15 29	0.10 38	0.23 68	0.25 137	0.18 51	0.15 114	0.08 39	0.33 130	0.19 86	0.20 60	0.13 35	0.36 131	0.16 102	0.20 54	0.21 64	0.08 62	0.09 47	0.17 55	0.14 34	0.25 87	0.17 44

iRaft-Stereo_20w	0.31 160	0.14 84	0.24 180	0.29 172	0.18 139	0.22 150	0.18 132	0.26 126	0.15 113	0.41 206	0.51 208	0.30 148	0.11 66	0.12 105	0.32 126	0.32 172	0.27 142	0.17 83	0.42 141	0.24 159	0.46 167	0.53 192	0.11 108	0.10 71	0.33 178	0.67 220	0.61 206	0.60 182

MIPNet	0.21 104	0.14 84	0.11 68	0.11 55	0.12 75	0.12 67	0.08 59	0.24 97	0.10 38	0.27 112	0.24 135	0.22 85	0.14 108	0.11 84	0.94 201	0.20 94	0.23 100	0.17 83	0.31 111	0.20 124	0.21 62	0.35 131	0.07 47	0.11 81	0.23 112	0.23 114	0.27 110	0.21 75

cross-raft	0.24 127	0.14 84	0.12 84	0.13 72	0.13 87	0.17 112	0.10 82	0.27 142	0.15 113	0.30 143	0.19 96	0.28 126	0.10 46	0.12 105	0.26 104	0.34 178	0.27 142	0.17 83	0.57 182	0.25 165	0.62 201	0.51 185	0.09 74	0.11 81	0.29 160	0.27 148	0.26 95	0.31 140

LMCR-Stereo	0.18 73	0.14 84	0.11 68	0.13 72	0.12 75	0.15 94	0.10 82	0.22 72	0.13 90	0.23 68	0.18 91	0.24 96	0.17 131	0.12 105	0.21 52	0.19 86	0.26 131	0.18 113	0.33 115	0.19 117	0.26 95	0.25 84	0.10 93	0.12 96	0.19 72	0.18 76	0.24 77	0.23 92

rafts_anoy	0.14 33	0.14 84	0.11 68	0.11 55	0.11 63	0.10 40	0.07 41	0.21 65	0.08 18	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.07 22	0.06 25	0.20 41	0.17 50	0.20 60	0.17 83	0.22 63	0.12 45	0.21 62	0.18 49	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.15 21	0.17 44

sAnonymous2	0.20 93	0.14 84	0.12 84	0.12 66	0.11 63	0.14 83	0.12 105	0.28 152	0.16 124	0.23 68	0.19 96	0.19 58	0.15 114	0.08 39	0.24 89	0.26 151	0.25 122	0.22 151	0.39 134	0.20 124	0.34 126	0.38 140	0.08 62	0.13 112	0.22 95	0.24 119	0.23 67	0.24 105

CroCo_RVC	0.20 93	0.14 84	0.12 84	0.12 66	0.11 63	0.14 83	0.12 105	0.28 152	0.16 124	0.23 68	0.19 96	0.19 58	0.15 114	0.08 39	0.24 89	0.26 151	0.25 122	0.22 151	0.39 134	0.20 124	0.34 126	0.38 140	0.08 62	0.13 112	0.22 95	0.24 119	0.23 67	0.24 105

RALCasStereoNet	0.15 42	0.14 84	0.10 47	0.13 72	0.11 63	0.10 40	0.07 41	0.20 56	0.08 18	0.23 68	0.13 54	0.19 58	0.08 31	0.07 31	0.20 41	0.18 68	0.22 91	0.17 83	0.20 44	0.12 45	0.22 71	0.21 64	0.07 47	0.09 47	0.18 67	0.15 43	0.15 21	0.15 36

HGLStereo	0.15 42	0.14 84	0.12 84	0.13 72	0.13 87	0.13 76	0.08 59	0.18 46	0.11 55	0.22 59	0.22 122	0.14 25	0.09 39	0.11 84	0.24 89	0.17 50	0.21 74	0.17 83	0.20 44	0.14 74	0.18 40	0.16 39	0.10 93	0.11 81	0.17 55	0.16 56	0.17 32	0.15 36

BEATNet_4x	0.19 84	0.14 84	0.12 84	0.13 72	0.13 87	0.12 67	0.10 82	0.20 56	0.14 103	0.27 112	0.14 60	0.21 75	0.13 92	0.11 84	0.32 126	0.20 94	0.22 91	0.22 151	0.20 44	0.12 45	0.31 113	0.41 151	0.10 93	0.12 96	0.17 55	0.16 56	0.26 95	0.23 92

RASNet	0.15 42	0.14 84	0.14 104	0.13 72	0.11 63	0.12 67	0.10 82	0.24 97	0.12 71	0.22 59	0.14 60	0.18 51	0.12 78	0.09 57	0.16 20	0.18 68	0.19 53	0.13 35	0.16 24	0.10 29	0.22 71	0.16 39	0.07 47	0.14 121	0.16 45	0.16 56	0.26 95	0.22 83

MSMDNet	0.25 133	0.14 84	0.11 68	0.13 72	0.14 103	0.16 102	0.11 92	0.26 126	0.14 103	0.31 150	0.17 87	0.26 110	0.29 177	0.14 130	0.24 89	0.35 183	0.28 153	0.18 113	0.54 175	0.28 181	0.58 194	0.60 207	0.10 93	0.11 81	0.26 135	0.25 130	0.26 95	0.30 137

iResNetv2_ROB	0.20 93	0.14 84	0.11 68	0.17 116	0.13 87	0.17 112	0.11 92	0.26 126	0.12 71	0.26 103	0.20 105	0.27 119	0.19 149	0.10 74	0.42 149	0.16 42	0.20 60	0.15 60	0.35 127	0.15 88	0.33 119	0.18 49	0.12 124	0.14 121	0.20 82	0.17 63	0.30 129	0.19 63

iResNet_ROB	0.17 67	0.14 84	0.12 84	0.15 97	0.11 63	0.15 94	0.11 92	0.25 113	0.12 71	0.25 97	0.16 77	0.19 58	0.21 156	0.09 57	0.25 100	0.16 42	0.22 91	0.16 74	0.29 106	0.12 45	0.23 83	0.16 39	0.09 74	0.12 96	0.20 82	0.17 63	0.26 95	0.21 75

DN-CSS_ROB	0.18 73	0.14 84	0.16 126	0.14 82	0.14 103	0.11 54	0.09 73	0.25 113	0.13 90	0.27 112	0.26 146	0.25 104	0.17 131	0.09 57	0.19 32	0.16 42	0.19 53	0.15 60	0.41 138	0.13 59	0.24 86	0.18 49	0.10 93	0.14 121	0.17 55	0.15 43	0.22 63	0.18 50

LoS	0.22 109	0.15 101	0.11 68	0.13 72	0.14 103	0.12 67	0.08 59	0.60 219	0.11 55	0.37 190	0.38 184	0.36 163	0.13 92	0.11 84	0.23 74	0.25 143	0.26 131	0.15 60	0.26 83	0.15 88	0.42 157	0.33 122	0.09 74	0.09 47	0.25 131	0.19 82	0.25 87	0.28 129

GLC_STEREO	0.18 73	0.15 101	0.16 126	0.15 97	0.14 103	0.14 83	0.11 92	0.26 126	0.10 38	0.28 125	0.18 91	0.20 63	0.10 46	0.11 84	0.19 32	0.19 86	0.28 153	0.15 60	0.24 76	0.14 74	0.37 142	0.23 72	0.09 74	0.10 71	0.19 72	0.13 27	0.30 129	0.18 50

Anonymous	0.23 119	0.15 101	0.14 104	0.13 72	0.13 87	0.15 94	0.10 82	0.26 126	0.15 113	0.24 87	0.17 87	0.23 89	0.23 163	0.09 57	0.29 113	0.33 175	0.28 153	0.25 176	0.46 148	0.22 144	0.48 173	0.48 173	0.09 74	0.14 121	0.27 146	0.24 119	0.31 136	0.23 92

FINET	0.16 55	0.15 101	0.15 115	0.16 107	0.12 75	0.13 76	0.14 116	0.18 46	0.15 113	0.17 31	0.15 67	0.18 51	0.12 78	0.11 84	0.23 74	0.18 68	0.19 53	0.14 44	0.23 69	0.12 45	0.18 40	0.14 30	0.12 124	0.12 96	0.16 45	0.16 56	0.18 35	0.16 40

PMTNet	0.18 73	0.15 101	0.11 68	0.14 82	0.11 63	0.09 36	0.09 73	0.22 72	0.10 38	0.29 140	0.11 40	0.25 104	0.08 31	0.09 57	0.24 89	0.27 157	0.24 111	0.13 35	0.28 98	0.13 59	0.35 134	0.24 79	0.09 74	0.08 25	0.22 95	0.17 63	0.23 67	0.25 112

CFNet	0.16 55	0.15 101	0.12 84	0.18 123	0.15 116	0.14 83	0.11 92	0.23 81	0.12 71	0.21 52	0.16 77	0.29 135	0.14 108	0.11 84	0.21 52	0.13 17	0.20 60	0.16 74	0.18 32	0.12 45	0.17 30	0.13 26	0.08 62	0.12 96	0.20 82	0.17 63	0.22 63	0.21 75

DISCO	0.16 55	0.15 101	0.11 68	0.14 82	0.13 87	0.16 102	0.14 116	0.15 29	0.13 90	0.21 52	0.17 87	0.16 41	0.10 46	0.10 74	0.25 100	0.16 42	0.20 60	0.15 60	0.23 69	0.14 74	0.17 30	0.18 49	0.09 74	0.11 81	0.17 55	0.16 56	0.21 57	0.16 40

IPLGR	0.26 140	0.16 108	0.13 96	0.15 97	0.15 116	0.12 67	0.09 73	0.24 97	0.13 90	0.28 125	0.25 137	0.23 89	0.12 78	0.11 84	1.91 237	0.20 94	0.22 91	0.18 113	0.34 120	0.20 124	0.25 90	0.33 122	0.07 47	0.12 96	0.23 112	0.23 114	0.28 118	0.21 75

TRStereo	0.34 169	0.16 108	0.21 166	0.16 107	0.12 75	0.34 190	0.17 130	0.27 142	0.11 55	0.35 180	0.18 91	0.34 160	0.09 39	0.12 105	0.26 104	0.36 190	0.25 122	0.17 83	0.44 143	0.25 165	0.42 157	0.47 170	0.09 74	0.09 47	0.26 135	2.80 257	0.49 186	0.33 144

s12784h	0.22 109	0.16 108	0.13 96	0.19 133	0.14 103	0.12 67	0.08 59	0.24 97	0.11 55	0.29 140	0.16 77	0.27 119	0.15 114	0.10 74	0.22 65	0.26 151	0.26 131	0.13 35	0.29 106	0.12 45	0.50 181	0.30 111	0.08 62	0.10 71	0.24 124	0.21 100	0.65 213	0.47 175

CFNet_pseudo	0.20 93	0.16 108	0.16 126	0.19 133	0.16 122	0.16 102	0.13 109	0.24 97	0.14 103	0.28 125	0.21 114	0.22 85	0.19 149	0.12 105	0.63 176	0.17 50	0.20 60	0.17 83	0.30 110	0.12 45	0.21 62	0.17 44	0.12 124	0.12 96	0.20 82	0.20 91	0.25 87	0.26 121

GES	0.22 109	0.16 108	0.12 84	0.14 82	0.15 116	0.19 126	0.12 105	0.25 113	0.14 103	0.26 103	0.18 91	0.21 75	0.13 92	0.17 155	0.36 139	0.21 105	0.27 142	0.19 124	0.52 170	0.20 124	0.33 119	0.29 107	0.13 130	0.14 121	0.19 72	0.17 63	0.27 110	0.42 166

GMStereo	0.16 55	0.16 108	0.09 37	0.14 82	0.13 87	0.15 94	0.11 92	0.22 72	0.12 71	0.19 44	0.15 67	0.25 104	0.13 92	0.09 57	0.17 25	0.14 21	0.21 74	0.13 35	0.26 83	0.15 88	0.20 54	0.12 22	0.09 74	0.11 81	0.18 67	0.15 43	0.23 67	0.15 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC-Resample	0.20 93	0.16 108	0.18 145	0.17 116	0.16 122	0.16 102	0.14 116	0.24 97	0.17 132	0.26 103	0.19 96	0.26 110	0.16 120	0.16 148	0.30 121	0.17 50	0.20 60	0.22 151	0.26 83	0.24 159	0.22 71	0.29 107	0.13 130	0.20 163	0.22 95	0.21 100	0.19 41	0.22 83

RTSC	0.27 146	0.16 108	0.16 126	0.16 107	0.17 130	0.18 117	0.19 140	0.23 81	0.21 145	0.25 97	0.25 137	0.20 63	0.18 143	0.14 130	1.57 224	0.23 128	0.30 168	0.19 124	0.39 134	0.18 114	0.30 111	0.32 119	0.11 108	0.17 151	0.21 89	0.22 108	0.31 136	0.43 170

DeepPrunerF	0.29 151	0.16 108	0.14 104	0.23 153	0.44 209	0.17 112	0.21 149	0.20 56	0.26 171	0.16 24	0.22 122	0.15 32	0.12 78	0.12 105	0.97 203	0.21 105	0.18 43	0.17 83	0.26 83	0.16 102	0.21 62	0.17 44	0.12 124	0.12 96	1.97 255	0.25 130	0.22 63	0.20 68

NVstereo2D	0.26 140	0.16 108	0.15 115	0.22 146	0.18 139	0.26 167	0.28 178	0.20 56	0.14 103	0.22 59	0.21 114	0.17 45	0.11 66	0.38 203	1.98 241	0.20 94	0.24 111	0.19 124	0.21 55	0.14 74	0.18 40	0.15 33	0.25 179	0.13 112	0.22 95	0.17 63	0.19 41	0.18 50

MLCV	0.24 127	0.16 108	0.15 115	0.24 160	0.18 139	0.21 141	0.15 123	0.30 166	0.16 124	0.31 150	0.31 166	0.32 155	0.25 170	0.11 84	0.24 89	0.24 135	0.25 122	0.17 83	0.53 174	0.15 88	0.33 119	0.33 122	0.14 139	0.17 151	0.23 112	0.23 114	0.27 110	0.25 112

PDISCO_ROB	0.17 67	0.16 108	0.16 126	0.14 82	0.12 75	0.13 76	0.11 92	0.15 29	0.12 71	0.16 24	0.16 77	0.12 18	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.20 94	0.19 53	0.23 163	0.18 32	0.15 88	0.22 71	0.23 72	0.07 47	0.11 81	0.21 89	0.24 119	0.39 163	0.23 92

EKT-Stereo	0.33 167	0.17 120	0.13 96	0.20 138	0.17 130	0.22 150	0.25 167	0.27 142	0.14 103	0.30 143	0.26 146	0.27 119	0.13 92	0.13 121	1.64 227	0.53 214	0.29 161	0.25 176	0.46 148	0.30 193	0.82 229	0.54 195	0.09 74	0.12 96	0.30 167	0.25 130	0.31 136	0.25 112

dd	0.19 84	0.17 120	0.10 47	0.34 187	0.12 75	0.24 160	0.11 92	0.21 65	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.37 165	0.10 46	0.09 57	0.37 141	0.17 50	0.28 153	0.14 44	0.35 127	0.14 74	0.19 47	0.14 30	0.09 74	0.13 112	0.21 89	0.15 43	0.26 95	0.21 75

AACVNet	0.19 84	0.17 120	0.14 104	0.19 133	0.19 143	0.19 126	0.13 109	0.23 81	0.15 113	0.25 97	0.23 130	0.20 63	0.13 92	0.13 121	0.21 52	0.18 68	0.24 111	0.18 113	0.24 76	0.17 110	0.22 71	0.20 62	0.14 139	0.15 134	0.22 95	0.21 100	0.25 87	0.25 112

TestStereo	0.17 67	0.17 120	0.14 104	0.15 97	0.11 63	0.15 94	0.11 92	0.25 113	0.13 90	0.30 143	0.15 67	0.25 104	0.11 66	0.08 39	0.19 32	0.14 21	0.23 100	0.13 35	0.27 91	0.13 59	0.27 103	0.15 33	0.09 74	0.14 121	0.21 89	0.15 43	0.21 57	0.19 63

pcwnet_v2	0.26 140	0.17 120	0.18 145	0.22 146	0.19 143	0.22 150	0.18 132	0.25 113	0.18 137	0.31 150	0.23 130	0.30 148	0.28 176	0.18 163	0.88 194	0.21 105	0.24 111	0.19 124	0.36 131	0.15 88	0.27 103	0.24 79	0.17 153	0.15 134	0.26 135	0.26 143	0.30 129	0.38 158

ADLNet	0.21 104	0.17 120	0.12 84	0.16 107	0.14 103	0.18 117	0.15 123	0.20 56	0.11 55	0.17 31	0.15 67	0.33 157	0.13 92	0.31 198	1.12 209	0.15 31	0.20 60	0.14 44	0.18 32	0.13 59	0.16 24	0.18 49	0.15 145	0.09 47	0.17 55	0.18 76	0.19 41	0.17 44

psm_up	0.20 93	0.17 120	0.19 151	0.20 138	0.16 122	0.20 131	0.13 109	0.25 113	0.23 157	0.23 68	0.18 91	0.21 75	0.20 153	0.15 142	0.23 74	0.18 68	0.24 111	0.18 113	0.28 98	0.16 102	0.21 62	0.16 39	0.12 124	0.20 163	0.24 124	0.24 119	0.26 95	0.25 112

FADNet-RVC	0.21 104	0.17 120	0.15 115	0.21 142	0.16 122	0.16 102	0.18 132	0.26 126	0.13 90	0.25 97	0.21 114	0.28 126	0.16 120	0.14 130	0.32 126	0.21 105	0.23 100	0.17 83	0.34 120	0.21 135	0.21 62	0.25 84	0.14 139	0.16 141	0.25 131	0.23 114	0.21 57	0.24 105

ADCP+	0.31 160	0.17 120	0.17 138	0.15 97	0.14 103	0.17 112	0.19 140	0.21 65	0.33 187	0.26 103	0.26 146	0.37 165	0.12 78	0.13 121	1.87 236	0.18 68	0.20 60	0.17 83	0.33 115	0.18 114	0.22 71	0.22 69	0.12 124	0.11 81	0.23 112	0.69 221	0.33 145	0.99 216

HSM-Net_RVC	0.30 157	0.17 120	0.17 138	0.26 166	0.20 148	0.20 131	0.14 116	0.28 152	0.19 139	0.34 170	0.41 191	1.59 229	0.25 170	0.14 130	0.26 104	0.21 105	0.25 122	0.19 124	0.28 98	0.20 124	0.38 145	0.33 122	0.13 130	0.20 163	0.29 160	0.30 165	0.35 152	0.33 144
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.22 109	0.17 120	0.16 126	0.17 116	0.17 130	0.16 102	0.18 132	0.22 72	0.17 132	0.26 103	0.26 146	0.20 63	0.18 143	0.11 84	0.50 166	0.20 94	0.24 111	0.21 145	0.27 91	0.16 102	0.41 153	0.33 122	0.14 139	0.15 134	0.22 95	0.27 148	0.26 95	0.23 92

HSM	0.20 93	0.17 120	0.14 104	0.18 123	0.17 130	0.15 94	0.13 109	0.26 126	0.14 103	0.26 103	0.22 122	0.24 96	0.17 131	0.11 84	0.33 130	0.17 50	0.26 131	0.16 74	0.27 91	0.17 110	0.27 103	0.19 57	0.10 93	0.13 112	0.22 95	0.22 108	0.27 110	0.24 105

iResNet	0.29 151	0.17 120	0.16 126	0.23 153	0.22 159	0.28 175	0.18 132	0.31 170	0.20 143	0.32 157	0.29 161	0.49 182	0.50 196	0.11 84	0.44 153	0.35 183	0.27 142	0.20 135	0.73 192	0.24 159	0.43 159	0.27 94	0.15 145	0.24 179	0.25 131	0.25 130	0.33 145	0.28 129

DLCB_ROB	0.19 84	0.17 120	0.16 126	0.14 82	0.15 116	0.14 83	0.13 109	0.20 56	0.16 124	0.23 68	0.23 130	0.25 104	0.18 143	0.15 142	0.20 41	0.16 42	0.21 74	0.18 113	0.19 37	0.15 88	0.24 86	0.20 62	0.13 130	0.15 134	0.36 188	0.24 119	0.24 77	0.20 68

MyStereo04	0.22 109	0.18 134	0.17 138	0.14 82	0.14 103	0.13 76	0.10 82	0.28 152	0.21 145	0.31 150	0.20 105	0.29 135	0.13 92	0.08 39	0.27 109	0.22 118	0.22 91	0.18 113	0.54 175	0.21 135	0.34 126	0.26 89	0.11 108	0.16 141	0.27 146	0.23 114	0.30 129	0.22 83

CASS	0.25 133	0.18 134	0.16 126	0.21 142	0.17 130	0.21 141	0.21 149	0.28 152	0.20 143	0.33 166	0.24 135	0.28 126	0.18 143	0.11 84	0.25 100	0.23 128	0.37 195	0.20 135	0.43 142	0.17 110	0.57 190	0.42 153	0.11 108	0.13 112	0.30 167	0.22 108	0.32 139	0.32 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.32 162	0.18 134	0.15 115	0.29 172	0.24 168	0.24 160	0.25 167	0.31 170	0.29 181	0.32 157	0.39 187	0.53 183	0.34 181	0.11 84	0.29 113	0.40 198	0.35 186	0.25 176	0.49 160	0.29 188	0.63 203	0.48 173	0.21 174	0.25 183	0.30 167	0.28 152	0.38 161	0.37 155

SepStereo	0.32 162	0.18 134	0.15 115	0.29 172	0.24 168	0.24 160	0.25 167	0.31 170	0.29 181	0.32 157	0.39 187	0.53 183	0.34 181	0.11 84	0.29 113	0.40 198	0.35 186	0.25 176	0.49 160	0.29 188	0.63 203	0.48 173	0.21 174	0.25 183	0.30 167	0.28 152	0.38 161	0.37 155

GANet-ADL	0.26 140	0.18 134	0.15 115	0.20 138	0.19 143	0.22 150	0.16 127	0.26 126	0.16 124	0.34 170	0.36 180	0.29 135	0.16 120	0.21 172	0.42 149	0.29 165	0.31 172	0.19 124	0.48 158	0.28 181	0.38 145	0.48 173	0.13 130	0.14 121	0.23 112	0.24 119	0.32 139	0.30 137

ICVP	0.22 109	0.18 134	0.20 157	0.18 123	0.17 130	0.18 117	0.13 109	0.22 72	0.16 124	0.24 87	0.20 105	0.23 89	0.18 143	0.12 105	0.22 65	0.23 128	0.25 122	0.24 166	0.26 83	0.20 124	0.30 111	0.46 164	0.26 181	0.16 141	0.23 112	0.25 130	0.25 87	0.24 105
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.21 104	0.18 134	0.14 104	0.17 116	0.20 148	0.20 131	0.17 130	0.24 97	0.15 113	0.18 38	0.21 114	0.21 75	0.11 66	0.17 155	0.34 136	0.24 135	0.27 142	0.21 145	0.34 120	0.21 135	0.23 83	0.28 102	0.11 108	0.17 151	0.21 89	0.18 76	0.29 122	0.22 83

DSFCA	0.16 55	0.18 134	0.14 104	0.14 82	0.13 87	0.16 102	0.15 123	0.16 35	0.13 90	0.16 24	0.19 96	0.18 51	0.10 46	0.08 39	0.22 65	0.18 68	0.19 53	0.17 83	0.21 55	0.14 74	0.19 47	0.19 57	0.11 108	0.12 96	0.17 55	0.18 76	0.19 41	0.19 63

AF-Net	0.20 93	0.18 134	0.17 138	0.18 123	0.22 159	0.20 131	0.21 149	0.24 97	0.21 145	0.19 44	0.25 137	0.26 110	0.16 120	0.14 130	0.33 130	0.20 94	0.17 33	0.17 83	0.22 63	0.15 88	0.17 30	0.21 64	0.16 150	0.14 121	0.19 72	0.19 82	0.29 122	0.22 83

Nwc_Net	0.20 93	0.18 134	0.17 138	0.18 123	0.22 159	0.20 131	0.21 149	0.24 97	0.21 145	0.19 44	0.25 137	0.26 110	0.16 120	0.14 130	0.33 130	0.20 94	0.17 33	0.17 83	0.22 63	0.15 88	0.17 30	0.21 64	0.16 150	0.14 121	0.19 72	0.19 82	0.29 122	0.22 83

ADCRef	0.34 169	0.18 134	0.16 126	0.15 97	0.16 122	0.18 117	0.18 132	0.23 81	0.34 188	0.26 103	0.22 122	0.23 89	0.17 131	0.11 84	2.05 243	0.22 118	0.23 100	0.20 135	0.39 134	0.21 135	0.25 90	0.26 89	0.17 153	0.16 141	0.29 160	0.41 190	0.29 122	1.39 230

CFNet_RVC	0.18 73	0.18 134	0.15 115	0.18 123	0.16 122	0.18 117	0.12 105	0.21 65	0.13 90	0.23 68	0.20 105	0.24 96	0.12 78	0.12 105	0.22 65	0.19 86	0.23 100	0.17 83	0.26 83	0.15 88	0.24 86	0.19 57	0.09 74	0.13 112	0.22 95	0.20 91	0.25 87	0.23 92

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 73	0.18 134	0.18 145	0.17 116	0.21 153	0.16 102	0.26 175	0.19 54	0.24 162	0.22 59	0.20 105	0.26 110	0.12 78	0.19 164	0.24 89	0.16 42	0.19 53	0.16 74	0.19 37	0.13 59	0.16 24	0.17 44	0.11 108	0.11 81	0.17 55	0.22 108	0.19 41	0.21 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo	0.23 119	0.19 147	0.18 145	0.16 107	0.15 116	0.13 76	0.11 92	0.28 152	0.22 151	0.33 166	0.23 130	0.29 135	0.16 120	0.08 39	0.30 121	0.22 118	0.22 91	0.17 83	0.55 178	0.21 135	0.35 134	0.29 107	0.11 108	0.15 134	0.29 160	0.24 119	0.32 139	0.22 83

UDGNet	0.23 119	0.19 147	0.14 104	0.36 191	0.30 186	0.32 186	0.29 180	0.22 72	0.15 113	0.21 52	0.20 105	0.21 75	0.08 31	0.52 215	0.20 41	0.17 50	0.21 74	0.17 83	0.25 82	0.14 74	0.26 95	0.30 111	0.30 201	0.10 71	0.24 124	0.20 91	0.22 63	0.20 68

GEStereo_RVC	0.24 127	0.19 147	0.15 115	0.18 123	0.17 130	0.19 126	0.18 132	0.26 126	0.17 132	0.27 112	0.20 105	0.27 119	0.16 120	0.12 105	0.27 109	0.26 151	0.28 153	0.24 166	0.47 150	0.21 135	0.32 116	0.50 181	0.11 108	0.17 151	0.24 124	0.21 100	0.26 95	0.32 141

HCRNet	0.15 42	0.19 147	0.08 23	0.23 153	0.09 41	0.16 102	0.09 73	0.16 35	0.06 7	0.49 223	0.16 77	0.25 104	0.08 31	0.09 57	0.43 151	0.11 7	0.16 26	0.10 14	0.21 55	0.09 22	0.13 15	0.08 8	0.11 108	0.07 16	0.09 7	0.09 7	0.14 20	0.11 14

FADNet	0.23 119	0.19 147	0.14 104	0.23 153	0.15 116	0.21 141	0.22 155	0.27 142	0.17 132	0.27 112	0.27 152	0.26 110	0.18 143	0.15 142	0.34 136	0.21 105	0.21 74	0.20 135	0.41 138	0.25 165	0.26 95	0.27 94	0.14 139	0.15 134	0.27 146	0.27 148	0.24 77	0.27 124

STTStereo	0.19 84	0.19 147	0.21 166	0.18 123	0.20 148	0.17 112	0.25 167	0.18 46	0.19 139	0.20 48	0.19 96	0.24 96	0.14 108	0.17 155	0.32 126	0.17 50	0.19 53	0.19 124	0.19 37	0.14 74	0.18 40	0.17 44	0.11 108	0.12 96	0.19 72	0.20 91	0.20 52	0.26 121

SACVNet	0.22 109	0.20 153	0.18 145	0.21 142	0.19 143	0.19 126	0.19 140	0.25 113	0.22 151	0.25 97	0.21 114	0.20 63	0.12 78	0.17 155	0.23 74	0.21 105	0.25 122	0.21 145	0.32 113	0.19 117	0.27 103	0.34 128	0.15 145	0.17 151	0.28 154	0.25 130	0.29 122	0.26 121

PSMNet-ADL	0.30 157	0.20 153	0.20 157	0.23 153	0.21 153	0.23 154	0.22 155	0.30 166	0.26 171	0.40 201	0.58 215	0.38 172	0.43 188	0.24 181	0.31 123	0.44 204	0.31 172	0.20 135	0.52 170	0.23 156	0.39 152	0.36 132	0.17 153	0.16 141	0.26 135	0.26 143	0.39 163	0.25 112

RP	0.22 109	0.20 153	0.23 175	0.22 146	0.20 148	0.21 141	0.22 155	0.24 97	0.22 151	0.17 31	0.25 137	0.24 96	0.19 149	0.15 142	0.50 166	0.17 50	0.20 60	0.16 74	0.22 63	0.16 102	0.17 30	0.25 84	0.13 130	0.16 141	0.22 95	0.21 100	0.30 129	0.25 112

dad	0.29 151	0.21 156	0.14 104	0.47 200	0.22 159	0.29 179	0.48 206	0.40 191	0.12 71	0.32 157	0.14 60	0.41 174	0.23 163	0.10 74	0.53 170	0.19 86	0.32 175	0.17 83	0.51 166	0.15 88	0.27 103	0.18 49	0.11 108	0.18 159	0.31 173	0.18 76	0.67 215	0.45 172

Anonymous3	0.29 151	0.21 156	0.15 115	0.17 116	0.16 122	0.20 131	0.16 127	0.31 170	0.25 166	0.30 143	0.20 105	0.45 178	0.20 153	0.16 148	0.45 155	0.53 214	0.32 175	0.27 188	0.49 160	0.26 173	0.49 176	0.55 197	0.13 130	0.14 121	0.27 146	0.28 152	0.34 149	0.27 124

GwcNet-ADL	0.29 151	0.22 158	0.21 166	0.29 172	0.22 159	0.23 154	0.19 140	0.28 152	0.19 139	0.34 170	0.58 215	0.43 177	0.23 163	0.22 175	0.50 166	0.34 178	0.29 161	0.22 151	0.44 143	0.28 181	0.36 139	0.39 145	0.13 130	0.16 141	0.26 135	0.29 158	0.28 118	0.38 158

FADNet_RVC	0.33 167	0.22 158	0.22 172	0.29 172	0.25 174	0.19 126	0.22 155	0.31 170	0.22 151	0.31 150	0.29 161	0.41 174	0.33 180	0.22 175	0.72 183	0.25 143	0.29 161	0.32 206	0.73 192	0.27 177	0.43 159	0.47 170	0.16 150	0.23 177	0.27 146	0.30 165	0.51 191	0.36 150

NCC-stereo	0.25 133	0.22 158	0.21 166	0.22 146	0.23 165	0.23 154	0.25 167	0.26 126	0.28 176	0.18 38	0.27 152	0.28 126	0.26 174	0.17 155	0.48 161	0.22 118	0.22 91	0.24 166	0.27 91	0.20 124	0.21 62	0.27 94	0.20 166	0.16 141	0.26 135	0.29 158	0.33 145	0.29 133

stereogan	0.24 127	0.22 158	0.21 166	0.23 153	0.25 174	0.25 164	0.22 155	0.26 126	0.23 157	0.20 48	0.22 122	0.30 148	0.23 163	0.17 155	0.31 123	0.20 94	0.22 91	0.19 124	0.28 98	0.19 117	0.21 62	0.39 145	0.17 153	0.17 151	0.21 89	0.22 108	0.36 154	0.27 124

Abc-Net	0.25 133	0.22 158	0.21 166	0.22 146	0.23 165	0.23 154	0.25 167	0.26 126	0.28 176	0.18 38	0.27 152	0.28 126	0.26 174	0.17 155	0.48 161	0.22 118	0.22 91	0.24 166	0.27 91	0.20 124	0.21 62	0.27 94	0.20 166	0.16 141	0.26 135	0.29 158	0.33 145	0.29 133
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 172	0.22 158	0.28 191	0.25 163	0.24 168	0.24 160	0.27 177	0.35 183	0.28 176	0.35 180	0.33 171	0.32 155	0.45 193	0.21 172	1.38 214	0.26 151	0.30 168	0.24 166	0.56 179	0.27 177	0.38 145	0.43 157	0.20 166	0.25 183	0.33 178	0.36 183	0.35 152	0.50 176

RTS	0.38 177	0.22 158	0.20 157	0.22 146	0.21 153	0.31 183	0.29 180	0.31 170	0.34 188	0.23 68	0.22 122	0.29 135	0.25 170	0.16 148	1.65 228	0.29 165	0.36 192	0.24 166	0.63 186	0.31 196	0.38 145	0.38 140	0.15 145	0.22 175	0.39 191	0.95 238	0.40 168	0.63 183

RTSA	0.38 177	0.22 158	0.20 157	0.22 146	0.21 153	0.31 183	0.29 180	0.31 170	0.34 188	0.23 68	0.22 122	0.29 135	0.25 170	0.16 148	1.65 228	0.29 165	0.36 192	0.24 166	0.63 186	0.31 196	0.38 145	0.38 140	0.15 145	0.22 175	0.39 191	0.95 238	0.40 168	0.63 183

CBMV_ROB	0.48 193	0.22 158	0.24 180	0.39 195	0.32 192	0.32 186	0.29 180	0.44 201	0.23 157	0.38 194	0.45 200	1.42 226	0.88 215	0.28 189	0.91 198	0.34 178	0.37 195	0.25 176	0.81 198	0.36 202	0.54 185	0.51 185	0.28 190	0.26 187	0.44 200	0.62 214	0.62 208	0.91 210

NOSS_ROB	0.34 169	0.22 158	0.20 157	0.27 169	0.25 174	0.26 167	0.24 164	0.41 193	0.24 162	0.36 184	0.30 164	0.36 163	0.23 163	0.39 206	0.47 158	0.57 220	0.33 179	0.29 197	0.32 113	0.23 156	0.64 206	0.67 217	0.28 190	0.30 194	0.32 175	0.30 165	0.42 172	0.32 141

ADCL	0.37 175	0.23 168	0.19 151	0.20 138	0.18 139	0.23 154	0.23 162	0.26 126	0.53 216	0.32 157	0.29 161	0.29 135	0.17 131	0.15 142	1.60 225	0.21 105	0.24 111	0.22 151	0.34 120	0.22 144	0.32 116	0.28 102	0.17 153	0.17 151	0.52 213	0.53 205	0.47 180	1.56 235

AnyNet_C32	0.49 194	0.23 168	0.23 175	0.24 160	0.25 174	0.28 175	0.30 184	0.34 179	0.58 218	0.34 170	0.45 200	0.35 162	0.24 168	0.22 175	2.28 247	0.38 197	0.38 198	0.33 209	0.51 166	0.29 188	0.55 187	0.55 197	0.23 178	0.28 190	0.43 199	0.73 225	0.45 175	1.65 238

NCCL2	0.26 140	0.23 168	0.22 172	0.19 133	0.20 148	0.18 117	0.16 127	0.26 126	0.22 151	0.29 140	0.22 122	0.27 119	0.17 131	0.15 142	0.60 175	0.24 135	0.25 122	0.22 151	0.27 91	0.22 144	0.31 113	0.34 128	0.18 163	0.21 171	0.33 178	0.33 173	0.36 154	0.35 148

HBP-ISP	0.45 187	0.24 171	0.26 187	0.35 189	0.29 183	0.30 182	0.24 164	0.38 189	0.23 157	0.38 194	0.44 199	0.31 153	0.17 131	0.55 217	2.33 250	0.99 249	0.32 175	0.27 188	0.33 115	0.28 181	0.64 206	0.89 237	0.27 186	0.29 193	0.33 178	0.35 179	0.47 180	0.38 158

SFCPSM	0.64 206	0.24 171	0.19 151	0.28 170	0.23 165	0.27 169	0.24 164	0.30 166	0.30 185	0.34 170	0.50 206	0.63 192	1.06 221	0.19 164	0.37 141	0.34 178	0.31 172	0.24 166	8.10 258	0.39 204	0.45 164	0.43 157	0.20 166	0.19 161	0.30 167	0.31 169	0.36 154	0.45 172

RGC	0.27 146	0.24 171	0.28 191	0.25 163	0.26 179	0.27 169	0.20 144	0.28 152	0.30 185	0.22 59	0.31 166	0.29 135	0.31 178	0.20 169	0.51 169	0.24 135	0.23 100	0.21 145	0.29 106	0.22 144	0.25 90	0.30 111	0.17 153	0.20 163	0.28 154	0.32 172	0.34 149	0.36 150

ccs_rob	0.41 182	0.24 171	0.19 151	0.33 184	0.21 153	0.33 188	0.28 178	0.34 179	0.21 145	0.47 218	1.62 250	1.59 229	0.39 184	0.22 175	0.31 123	0.36 190	0.29 161	0.22 151	0.47 150	0.27 177	0.55 187	0.57 202	0.17 153	0.20 163	0.26 135	0.25 130	0.29 122	0.36 150

SGM-Forest	0.38 177	0.24 171	0.18 145	0.35 189	0.25 174	0.27 169	0.20 144	0.30 166	0.23 157	0.32 157	0.23 130	0.37 165	0.43 188	0.24 181	0.82 191	0.33 175	0.24 111	0.21 145	1.61 220	0.19 117	0.38 145	0.43 157	0.27 186	0.21 171	0.34 183	0.28 152	0.57 201	0.86 207
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.45 187	0.24 171	0.19 151	0.33 184	0.29 183	0.34 190	0.42 197	0.34 179	0.26 171	0.34 170	0.50 206	0.80 202	1.10 223	0.19 164	0.38 144	0.57 220	0.40 203	0.32 206	0.83 200	0.37 203	0.80 225	0.49 179	0.28 190	0.24 179	0.32 175	0.34 177	0.66 214	0.82 202

UCFNet_RVC	0.21 104	0.25 177	0.16 126	0.21 142	0.19 143	0.20 131	0.14 116	0.23 81	0.16 124	0.26 103	0.19 96	0.34 160	0.17 131	0.13 121	0.23 74	0.19 86	0.21 74	0.18 113	0.31 111	0.16 102	0.26 95	0.19 57	0.17 153	0.14 121	0.26 135	0.21 100	0.23 67	0.29 133

NaN_ROB	0.30 157	0.25 177	0.25 184	0.25 163	0.30 186	0.21 141	0.20 144	0.34 179	0.39 195	0.30 143	0.28 158	0.65 194	0.22 162	0.17 155	0.70 181	0.20 94	0.20 60	0.20 135	0.28 98	0.26 173	0.22 71	0.23 72	0.14 139	0.26 187	0.34 183	0.41 190	0.39 163	0.55 178

CBMV	0.43 185	0.25 177	0.23 175	0.30 179	0.28 182	0.27 169	0.21 149	0.40 191	0.28 176	0.37 190	0.27 152	0.67 196	0.35 183	0.32 199	0.49 164	0.53 214	0.34 181	0.27 188	0.56 179	0.27 177	0.55 187	0.62 211	0.26 181	0.33 199	0.35 187	0.33 173	0.64 211	1.79 243
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCPNet	0.56 198	0.26 180	0.30 197	0.29 172	0.36 198	0.29 179	0.50 207	0.41 193	0.40 196	0.38 194	0.55 212	0.38 172	1.12 224	0.26 187	2.02 242	0.42 203	0.34 181	0.24 166	1.25 208	0.39 204	0.47 169	0.45 162	0.33 208	0.28 190	0.48 208	0.56 209	0.46 179	1.88 246

PS-NSSS	0.23 119	0.26 180	0.20 157	0.31 180	0.22 159	0.25 164	0.21 149	0.27 142	0.15 113	0.28 125	0.21 114	0.53 183	0.14 108	0.16 148	0.28 111	0.15 31	0.18 43	0.17 83	0.35 127	0.14 74	0.17 30	0.13 26	0.22 176	0.16 141	0.22 95	0.25 130	0.28 118	0.27 124

FAT-Stereo	0.47 192	0.27 182	0.34 208	0.45 199	0.48 215	0.39 195	0.32 188	0.42 197	0.27 174	0.41 206	0.90 232	0.77 200	0.58 200	0.30 195	0.57 171	0.56 218	0.35 186	0.34 210	0.64 188	0.42 211	0.67 212	0.66 215	0.28 190	0.34 203	0.29 160	0.36 183	0.45 175	0.74 196

PWC_ROB	0.37 175	0.27 182	0.25 184	0.23 153	0.24 168	0.23 154	0.31 187	0.29 162	0.47 212	0.25 97	0.39 187	0.37 165	0.89 216	0.19 164	0.58 173	0.32 172	0.39 200	0.29 197	0.62 185	0.29 188	0.48 173	0.48 173	0.19 165	0.33 199	0.27 146	0.26 143	0.39 163	0.67 189

FCDSN-DC	0.36 172	0.28 184	0.33 205	0.31 180	0.29 183	0.28 175	0.39 195	0.31 170	0.22 151	0.28 125	0.20 105	0.26 110	0.16 120	0.29 192	1.96 239	0.35 183	0.34 181	0.32 206	0.33 115	0.25 165	0.41 153	0.48 173	0.27 186	0.37 211	0.29 160	0.30 165	0.30 129	0.30 137
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PA-Net	0.25 133	0.28 184	0.29 193	0.18 123	0.26 179	0.21 141	0.25 167	0.26 126	0.25 166	0.22 59	0.19 96	0.22 85	0.24 168	0.28 189	0.40 147	0.24 135	0.18 43	0.22 151	0.20 44	0.22 144	0.19 47	0.32 119	0.17 153	0.20 163	0.24 124	0.38 186	0.23 67	0.55 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	0.76 214	0.28 184	0.26 187	0.38 194	0.38 200	0.44 198	0.30 184	0.36 185	0.41 200	0.27 112	0.32 169	2.73 244	0.95 219	0.38 203	0.80 188	0.66 229	0.53 217	0.46 223	4.94 250	0.56 223	0.83 232	0.97 240	0.57 226	0.44 220	0.56 216	0.48 201	0.54 196	0.63 183

XPNet_ROB	0.27 146	0.28 184	0.20 157	0.19 133	0.21 153	0.21 141	0.20 144	0.20 56	0.21 145	0.24 87	0.28 158	0.78 201	0.17 131	0.16 148	0.29 113	0.22 118	0.34 181	0.21 145	0.27 91	0.19 117	0.28 110	0.42 153	0.17 153	0.18 159	0.23 112	0.24 119	0.48 182	0.34 147

S-Stereo	0.53 196	0.29 188	0.27 190	0.48 201	0.46 212	0.50 204	0.60 213	0.38 189	0.37 192	0.39 199	1.16 239	1.01 211	0.45 193	0.29 192	0.91 198	0.67 231	0.35 186	0.39 218	0.84 201	0.70 233	0.46 167	0.71 219	0.61 228	0.37 211	0.30 167	0.33 173	0.40 168	0.63 183

ADCMid	0.46 189	0.29 188	0.29 193	0.26 166	0.31 188	0.33 188	0.35 193	0.41 193	0.46 211	0.31 150	0.38 184	0.48 180	0.40 186	0.21 172	1.82 234	0.35 183	0.34 181	0.27 188	0.78 196	0.28 181	0.45 164	0.46 164	0.30 201	0.24 179	0.36 188	0.53 205	0.45 175	1.42 231

SAMSARA	0.65 208	0.30 190	0.44 218	0.31 180	0.31 188	0.31 183	0.34 191	0.56 213	0.48 213	0.40 201	0.37 183	0.42 176	0.90 217	0.27 188	1.62 226	0.45 206	0.36 192	0.38 215	0.76 194	0.39 204	0.70 217	0.80 233	0.20 166	0.40 216	1.50 246	1.62 251	1.49 248	1.46 233

GANetREF_RVC	0.32 162	0.30 190	0.32 201	0.28 170	0.27 181	0.27 169	0.26 175	0.42 197	0.35 191	0.38 194	0.21 114	0.56 186	0.39 184	0.16 148	0.33 130	0.23 128	0.29 161	0.25 176	0.44 143	0.25 165	0.35 134	0.25 84	0.25 179	0.32 197	0.34 183	0.29 158	0.45 175	0.38 158
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
STTRV1_RVC		0.32 192	0.26 187	0.42 197	0.32 192	0.40 196	0.34 191	0.41 193	0.40 196	0.36 184	0.35 175	0.59 188	0.67 203	0.48 213	0.48 161	0.27 157	0.85 236	0.27 188		0.66 229	0.88 236	0.52 188		0.48 223	0.37 190	0.56 209	0.54 196	0.96 213

SANet	0.57 200	0.32 192	0.33 205	0.36 191	0.35 195	0.44 198	0.33 190	0.55 211	0.85 235	0.33 166	0.57 213	2.42 240	1.17 225	0.32 199	0.88 194	0.24 135	0.47 213	0.31 204	0.51 166	0.31 196	0.50 181	0.45 162	0.37 211	0.37 211	0.46 205	0.54 207	0.55 200	0.98 215

ETE_ROB	0.32 162	0.32 192	0.20 157	0.26 166	0.24 168	0.28 175	0.23 162	0.24 97	0.29 181	0.27 112	0.35 175	0.99 210	0.21 156	0.20 169	0.41 148	0.23 128	0.41 205	0.24 166	0.37 133	0.25 165	0.37 142	0.40 148	0.20 166	0.20 163	0.28 154	0.35 179	0.54 196	0.37 155

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 183	0.34 195	0.25 184	0.42 197	0.31 188	0.36 193	0.47 204	0.48 206	0.40 196	0.42 208	0.31 166	0.60 190	0.53 199	0.40 208	0.57 171	0.27 157	0.24 111	0.22 151	0.67 190	0.22 144	0.60 197	0.56 200	0.33 208	0.28 190	0.47 207	0.48 201	0.48 182	0.70 192

ADCS	0.59 202	0.34 195	0.31 199	0.34 187	0.36 198	0.36 193	0.37 194	0.48 206	0.60 222	0.34 170	0.43 195	0.58 187	0.87 214	0.29 192	2.30 248	0.66 229	0.47 213	0.38 215	0.82 199	0.42 211	0.76 222	0.69 218	0.28 190	0.35 206	0.46 205	0.88 234	0.59 203	1.26 224

LALA_ROB	0.32 162	0.34 195	0.23 175	0.24 160	0.24 168	0.29 179	0.22 155	0.24 97	0.28 176	0.31 150	0.35 175	0.94 207	0.21 156	0.19 164	0.64 179	0.24 135	0.33 179	0.28 196	0.33 115	0.25 165	0.34 126	0.40 148	0.18 163	0.21 171	0.26 135	0.31 169	0.50 189	0.36 150

G-Net	0.59 202	0.35 198	0.35 210	0.31 180	0.31 188	0.44 198	0.30 184	0.50 208	0.63 226	0.43 210	0.64 220	2.00 234	0.52 197	0.23 180	0.76 186	0.52 213	0.37 195	0.35 213	0.80 197	0.67 230	0.60 197	0.59 206	0.26 181	0.33 199	0.40 193	0.82 230	0.81 222	1.59 236

edge stereo	0.61 205	0.35 198	0.44 218	0.53 207	0.47 214	0.57 212	0.54 209	0.57 215	0.41 200	0.52 228	0.69 222	1.31 221	1.03 220	0.38 203	0.44 153	0.60 225	0.40 203	0.30 202	1.76 225	0.81 242	0.47 169	0.86 236	0.41 214	0.32 197	0.41 196	0.37 185	0.57 201	0.91 210

AnyNet_C01	0.66 209	0.35 198	0.32 201	0.37 193	0.38 200	0.35 192	0.54 209	0.55 211	0.70 230	0.40 201	0.49 204	0.83 203	0.70 206	0.30 195	2.63 257	0.87 243	0.65 223	0.59 236	0.98 203	0.48 218	0.80 225	0.78 228	0.39 212	0.38 215	0.60 220	0.49 203	0.64 211	1.16 220

FC-DCNN	0.40 181	0.35 198	0.43 217	0.49 203	0.35 195	0.44 198	0.46 202	0.43 200	0.27 174	0.34 170	0.26 146	0.37 165	0.21 156	0.30 195	0.58 173	0.35 183	0.39 200	0.31 204	0.45 147	0.26 173	0.49 176	0.42 153	0.28 190	0.35 206	0.44 200	0.38 186	0.51 191	0.77 201

XQC	0.42 183	0.37 202	0.31 199	0.41 196	0.35 195	0.41 197	0.42 197	0.45 202	0.38 193	0.40 201	0.33 171	0.48 180	0.44 191	0.34 201	1.54 220	0.29 165	0.29 161	0.27 188	0.52 170	0.30 193	0.37 142	0.44 160	0.26 181	0.30 194	0.41 196	0.41 190	0.53 194	0.38 158

LSM0	3.53 255	0.37 202	0.30 197	0.55 208	0.45 211	0.56 208	0.63 214	0.74 231	0.61 223	0.60 235	0.87 231	1.16 216	1.39 227	0.25 185	28.52 272	45.56 272	0.55 219	0.38 215	3.16 242	0.62 224	1.14 245	1.40 255	0.31 205	0.42 218	0.59 218	0.81 229	0.98 231	2.52 253

CSAN	0.39 180	0.37 202	0.34 208	0.33 184	0.32 192	0.27 169	0.25 167	0.36 185	0.64 227	0.43 210	0.43 195	0.73 199	0.44 191	0.20 169	0.63 176	0.25 143	0.27 142	0.26 186	0.41 138	0.43 215	0.38 145	0.34 128	0.22 176	0.33 199	0.40 193	0.47 199	0.48 182	0.55 178

FBW_ROB	0.46 189	0.42 205	0.36 211	0.60 211	0.44 209	0.47 203	0.44 201	0.31 170	0.25 166	0.34 170	0.34 174	0.64 193	0.48 195	0.56 219	1.05 208	0.25 143	0.35 186	0.23 163	1.39 212	0.22 144	0.49 176	0.36 132	0.43 216	0.40 216	0.31 173	0.33 173	0.42 172	0.65 187

PVD	0.56 198	0.44 206	0.36 211	0.51 204	0.43 207	0.55 207	0.47 204	0.62 221	0.59 220	0.33 166	0.48 203	0.61 191	0.74 209	0.50 214	1.52 219	0.34 178	0.51 216	0.37 214	0.76 194	0.41 210	0.61 200	0.64 213	0.30 201	0.37 211	0.56 216	0.71 223	0.61 206	0.86 207

MeshStereo	0.83 218	0.44 206	0.33 205	0.78 220	0.54 218	0.61 214	0.40 196	0.68 226	0.54 217	0.45 216	0.80 227	2.32 239	1.56 233	0.24 181	2.31 249	0.71 234	0.42 206	0.29 197	1.58 218	0.30 193	1.23 250	1.10 249	0.32 206	0.34 203	0.87 228	0.60 211	1.29 242	1.36 229
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
MADNet+	0.75 213	0.45 208	0.65 230	0.63 212	0.58 219	0.50 204	0.64 216	0.75 233	0.59 220	0.62 236	0.52 209	0.94 207	0.85 212	0.46 211	2.17 245	0.74 236	0.79 232	0.53 229	1.00 205	0.65 228	0.93 239	0.75 223	0.57 226	0.67 237	0.88 229	0.72 224	0.70 217	1.05 218

SGM_RVC	0.72 211	0.45 208	0.32 201	0.59 210	0.43 207	0.56 208	0.43 199	0.70 229	0.41 200	0.43 210	0.57 213	1.16 216	1.20 226	0.22 175	0.37 141	0.28 160	0.44 207	0.25 176	2.26 231	0.33 199	0.49 176	0.38 140	0.27 186	0.31 196	0.80 225	0.62 214	1.69 252	3.41 256
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DGSMNet	0.85 219	0.47 210	0.39 213	0.51 204	0.39 202	0.56 208	0.43 199	0.59 217	0.40 196	0.84 242	4.01 259	0.67 196	0.85 212	0.85 228	0.85 193	0.90 245	1.17 248	0.66 243	1.64 221	0.62 224	1.35 254	1.36 254	0.51 223	0.54 226	0.40 193	0.66 219	0.50 189	0.74 196

CC-Net-ROB	0.36 172	0.47 210	0.32 201	0.65 213	0.49 216	0.54 206	0.46 202	0.35 183	0.24 162	0.37 190	0.28 158	0.92 205	0.21 156	0.37 202	0.28 111	0.17 50	0.23 100	0.22 151	0.67 190	0.22 144	0.22 71	0.16 39	0.44 218	0.24 179	0.29 160	0.28 152	0.27 110	0.40 165

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 254	0.48 212	0.29 193	0.48 201	0.42 205	0.63 215	0.86 224	0.69 227	0.74 232	0.42 208	1.69 251	46.80 273	1.87 240	0.64 224	0.38 144	0.33 175	0.97 238	0.98 255	1.59 219	0.33 199	0.81 227	0.79 229	0.28 190	0.25 183	0.52 213	0.78 228	3.35 258	0.83 204

AMNet	0.51 195	0.50 213	0.48 222	0.51 204	0.50 217	0.56 208	0.52 208	0.36 185	0.42 206	0.39 199	0.59 217	0.65 194	0.21 156	0.58 220	0.49 164	0.59 223	0.60 220	0.58 234	0.51 166	0.51 221	0.59 196	0.53 192	0.32 206	0.51 224	0.48 208	0.54 207	0.60 204	0.65 187

DDUNet	0.43 185	0.54 214	0.23 175	0.86 222	0.68 223	0.83 224	0.82 223	0.26 126	0.24 162	0.23 68	0.33 171	0.37 165	0.15 114	1.63 237	0.43 151	0.24 135	0.39 200	0.25 176	0.54 175	0.28 181	0.31 113	0.30 111	0.49 222	0.20 163	0.24 124	0.25 130	0.32 139	0.29 133

MFN_U_SF_RVC	0.60 204	0.55 215	0.41 215	0.56 209	0.46 212	0.57 212	0.63 214	0.56 213	0.43 207	0.86 244	0.93 233	0.72 198	0.52 197	0.53 216	0.97 203	0.49 212	0.32 175	0.34 210	1.73 222	0.44 216	0.62 201	0.58 203	0.30 201	0.56 228	0.45 202	0.44 197	0.49 186	0.68 190

UDG	0.46 189	0.56 216	0.24 180	0.85 221	0.78 227	0.79 220	0.97 227	0.27 142	0.25 166	0.28 125	0.36 180	0.37 165	0.17 131	1.43 233	0.92 200	0.25 143	0.44 207	0.27 188	0.57 182	0.29 188	0.41 153	0.37 138	0.39 212	0.19 161	0.27 146	0.28 152	0.32 139	0.27 124

SPS-STEREO	0.80 215	0.60 217	0.56 224	0.67 215	0.62 220	0.67 217	0.58 212	0.57 215	0.61 223	0.59 232	0.96 235	1.03 213	0.67 203	0.55 217	0.83 192	0.87 243	0.78 231	0.69 245	2.74 239	0.74 238	1.23 250	1.05 244	0.45 220	0.62 236	0.61 221	0.61 213	0.83 223	0.75 199
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 200	0.64 218	0.47 221	0.65 213	0.41 204	0.44 198	0.57 211	0.61 220	0.68 228	0.58 229	0.39 187	0.59 188	0.58 200	0.65 225	0.76 186	0.44 204	0.35 186	0.40 219	1.53 217	0.50 219	0.54 185	0.63 212	0.46 221	0.47 222	0.51 212	0.40 189	0.41 171	0.75 199

ELAS_RVC	0.92 221	0.65 219	0.62 226	0.92 223	0.67 222	1.21 229	0.71 218	0.72 230	0.50 214	0.49 223	1.20 244	2.45 242	1.89 241	0.44 209	1.31 212	0.46 209	0.62 221	0.55 231	1.02 206	0.42 211	0.91 238	1.06 246	0.44 218	0.54 226	1.50 246	1.22 249	1.15 236	1.19 222
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.04 226	0.66 220	0.62 226	0.75 217	0.68 223	0.82 223	0.74 220	0.69 227	0.75 234	0.64 237	1.09 237	1.35 222	1.44 228	0.60 222	1.43 216	1.04 252	0.77 230	0.68 244	2.40 233	0.80 241	1.22 248	1.15 252	0.51 223	0.67 237	1.12 235	1.05 242	1.65 251	2.69 255

ELAS	0.94 223	0.70 221	0.59 225	0.97 224	0.73 225	0.96 226	0.72 219	0.74 231	0.62 225	0.47 218	1.17 240	2.44 241	1.62 234	0.44 209	1.40 215	0.45 206	0.63 222	0.54 230	0.99 204	0.39 204	0.88 236	1.07 247	0.43 216	0.52 225	1.56 249	1.47 250	1.33 244	1.60 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	0.74 212	0.73 222	0.66 231	0.76 219	0.64 221	0.88 225	0.74 220	0.59 217	0.68 228	0.58 229	0.69 222	1.02 212	0.61 202	0.58 220	0.96 202	0.78 239	0.87 237	0.72 247	1.08 207	0.68 231	1.07 243	0.74 222	0.54 225	0.60 233	0.59 218	0.60 211	0.80 221	0.91 210

STStereo	1.28 235	0.74 223	0.83 241	2.32 243	0.84 231	2.27 251	0.98 228	1.04 246	0.96 239	0.51 226	1.19 242	3.30 250	2.84 248	0.25 185	2.59 256	0.45 206	0.38 198	0.26 186	4.54 248	0.33 199	0.51 183	0.47 170	0.28 190	0.56 228	1.24 241	0.96 240	1.38 245	2.45 251

MANE	1.47 240	0.77 224	0.87 243	1.01 225	0.81 228	0.96 226	0.93 226	1.00 244	1.05 244	0.43 210	0.69 222	2.28 238	2.16 243	0.39 206	1.68 231	1.01 251	0.65 223	2.72 260	1.45 214	0.40 208	0.77 224	0.73 221	0.34 210	0.67 237	2.42 257	2.81 258	4.52 259	6.28 259

SGM-ForestM	0.64 206	0.80 225	0.39 213	0.70 216	0.40 203	0.77 219	0.67 217	0.62 221	0.41 200	0.35 180	0.42 192	1.68 232	1.08 222	0.24 181	0.33 130	0.21 105	0.44 207	0.23 163	1.27 209	0.24 159	0.43 159	0.30 111	0.28 190	0.26 187	1.04 231	0.90 237	1.53 249	1.35 228

SPstereo	1.22 233	0.83 226	0.92 246	0.75 217	0.82 229	0.79 220	0.75 222	1.18 251	1.04 243	0.84 242	1.48 248	2.14 235	2.50 244	0.96 229	1.26 210	1.77 255	1.08 244	0.93 253	1.49 215	1.13 254	1.49 256	1.54 257	0.79 229	0.97 252	1.03 230	1.11 244	1.56 250	1.73 240

WAO-7	0.99 225	0.85 227	0.88 244	1.81 238	0.83 230	0.71 218	0.92 225	1.01 245	1.13 245	0.96 249	1.28 247	1.37 225	1.65 235	0.63 223	1.55 223	0.76 238	0.73 228	0.47 224	2.44 234	0.73 237	0.72 221	0.76 226	0.26 181	0.88 249	0.71 222	0.85 231	0.74 220	1.09 219

SQANet	0.68 210	0.89 228	0.29 193	1.65 234	0.77 226	1.39 231	1.15 229	0.37 188	0.29 181	0.40 201	0.30 164	0.88 204	0.32 179	1.26 231	0.39 146	0.21 105	0.44 207	0.27 188	2.24 229	0.28 181	0.49 176	0.50 181	1.59 237	0.23 177	0.32 175	0.34 177	0.42 172	0.71 194

LE_ROB	3.57 256	0.92 229	1.49 256	2.33 244	9.96 267	1.83 245	7.73 264	2.31 259	3.13 259	0.47 218	1.49 249	9.10 263	13.79 266	0.47 212	0.63 176	0.25 143	0.44 207	0.29 197	6.00 254	1.38 256	0.66 210	0.52 188	2.47 246	2.28 259	5.36 261	4.46 261	6.14 261	10.46 264

WAO-6	1.14 229	1.08 230	0.68 232	1.50 231	1.15 238	1.39 231	1.55 234	0.88 239	0.96 239	0.77 240	0.72 225	1.28 219	1.96 242	1.91 240	2.45 252	0.71 234	1.18 249	0.55 231	1.42 213	0.69 232	0.97 240	0.99 242	0.91 230	0.67 237	1.13 237	0.88 234	1.02 234	1.43 232

JetBlue	1.43 239	1.11 231	1.03 251	1.46 229	1.15 238	1.66 234	1.51 233	0.92 241	1.14 246	0.58 229	0.47 202	3.28 249	0.71 207	1.15 230	2.51 255	1.00 250	1.09 245	0.86 250	1.32 210	0.78 240	1.48 255	1.53 256	1.15 232	0.78 243	1.31 243	2.14 256	1.44 246	5.15 258

MDST_ROB	0.81 216	1.11 231	0.24 180	1.30 227	0.42 205	0.81 222	0.32 188	0.45 202	0.25 166	0.36 184	0.32 169	0.47 179	3.62 251	0.14 130	1.77 233	0.22 118	0.27 142	0.17 83	0.84 201	0.19 117	0.57 190	0.51 185	0.20 166	0.21 171	1.56 249	0.86 233	2.88 257	1.74 241

DispFullNet	1.20 232	1.15 233	0.77 238	1.20 226	0.97 232	1.12 228	1.34 230	0.66 225	0.58 218	0.74 239	0.82 228	3.72 254	1.48 229	1.65 238	1.03 207	1.32 254	1.00 242	0.58 234	6.30 256	1.09 253	0.84 233	0.76 226	0.42 215	0.35 206	0.50 210	0.35 179	0.68 216	1.00 217

RainbowNet	0.93 222	1.16 234	0.62 226	1.83 240	1.16 240	1.69 237	1.70 237	0.51 209	0.44 208	0.59 232	0.38 184	1.19 218	0.79 211	2.02 241	0.74 185	0.57 220	0.54 218	0.40 219	1.50 216	0.76 239	0.66 210	0.65 214	2.28 243	0.46 221	0.50 210	0.49 203	0.60 204	0.84 205

otaku	0.82 217	1.17 235	0.41 215	1.90 241	0.99 233	1.68 236	1.39 231	0.46 204	0.41 200	0.46 217	0.36 180	0.93 206	0.43 188	1.51 234	0.45 155	0.30 169	0.44 207	0.29 197	2.65 236	0.40 208	0.60 197	0.58 203	2.09 239	0.34 203	0.42 198	0.35 179	0.49 186	0.74 196

IMH-64-1	1.18 230	1.19 236	0.74 234	1.63 232	1.26 241	1.69 237	1.85 239	0.84 236	0.90 236	0.44 214	0.62 218	1.36 223	1.74 237	2.49 247	2.46 253	0.60 225	0.72 226	0.47 224	1.73 222	0.64 226	0.70 217	0.79 229	2.49 247	0.58 230	1.08 233	0.63 216	0.97 229	1.31 226

IMH-64	1.18 230	1.19 236	0.74 234	1.63 232	1.26 241	1.69 237	1.85 239	0.84 236	0.90 236	0.44 214	0.62 218	1.36 223	1.74 237	2.49 247	2.46 253	0.60 225	0.72 226	0.47 224	1.73 222	0.64 226	0.70 217	0.79 229	2.49 247	0.58 230	1.08 233	0.63 216	0.97 229	1.31 226

ACVNet_1	0.97 224	1.21 238	0.62 226	2.28 242	1.27 243	1.81 243	2.12 246	0.63 223	0.41 200	0.50 225	0.49 204	1.06 214	0.73 208	2.46 246	0.47 158	0.31 170	0.80 233	0.40 219	2.04 228	0.42 211	0.76 222	0.56 200	2.26 242	0.43 219	0.54 215	0.42 194	0.48 182	0.58 181

IMH	1.30 236	1.22 239	0.76 237	1.65 234	1.27 243	1.73 241	1.88 242	0.86 238	0.93 238	0.47 218	0.65 221	1.48 227	2.97 250	3.97 263	1.50 217	0.59 223	0.76 229	0.49 227	2.25 230	0.70 233	0.69 216	0.79 229	2.64 249	0.61 234	1.16 239	0.76 226	0.89 226	1.49 234

ACVNet_2	1.13 228	1.26 240	0.75 236	2.58 246	1.30 245	1.73 241	1.87 241	0.75 233	0.52 215	0.59 232	0.53 210	1.29 220	0.90 217	1.85 239	0.70 181	0.48 211	1.14 247	0.40 219	4.70 249	0.54 222	0.71 220	0.60 207	2.05 238	0.61 234	0.81 227	0.47 199	0.70 217	0.82 202

LVE	1.38 238	1.30 241	0.82 240	4.62 257	1.50 249	1.89 246	3.66 255	0.82 235	0.73 231	0.88 245	0.82 228	1.12 215	1.52 231	2.14 244	0.81 190	0.56 218	0.84 235	0.59 236	3.33 243	0.72 236	0.84 233	0.89 237	2.40 245	0.80 245	1.12 235	0.70 222	1.00 233	0.90 209

Ntro	0.87 220	1.36 242	0.44 218	1.82 239	1.04 236	1.67 235	1.60 236	0.52 210	0.44 208	0.48 222	0.42 192	0.98 209	0.40 186	1.61 236	0.64 179	0.31 170	0.49 215	0.30 202	2.69 238	0.44 216	0.68 213	0.60 207	2.13 240	0.36 210	0.45 202	0.45 198	0.52 193	0.71 194

PSMNet_ROB	1.30 236	1.36 242	0.71 233	1.48 230	1.00 234	1.69 237	1.56 235	0.64 224	0.74 232	1.47 258	3.99 258	2.77 246	1.51 230	2.54 249	0.73 184	0.47 210	0.70 225	0.49 227	2.51 235	0.71 235	0.81 227	0.58 203	3.05 255	0.58 230	0.80 225	0.64 218	0.88 224	0.69 191

PWCK	1.58 243	1.40 244	0.79 239	1.70 236	1.03 235	1.55 233	1.42 232	1.11 249	0.98 241	1.00 250	1.23 246	2.78 248	1.53 232	0.82 227	0.88 194	0.55 217	0.99 239	0.57 233	13.43 263	0.90 244	1.12 244	0.75 223	1.15 232	0.82 246	1.04 231	0.88 234	0.93 227	1.27 225

Dean	1.27 234	1.44 245	0.85 242	2.93 250	1.62 250	1.95 249	2.03 245	0.96 242	1.00 242	0.91 247	0.75 226	1.51 228	1.65 235	2.05 242	0.80 188	0.64 228	1.01 243	0.60 241	1.86 227	0.85 243	0.85 235	0.75 223	2.35 244	0.79 244	1.15 238	0.85 231	1.19 237	0.85 206

ACVNet-4b	1.08 227	1.48 246	0.48 222	2.91 249	1.12 237	1.82 244	2.71 248	0.46 204	0.44 208	0.51 226	0.43 195	1.66 231	1.85 239	2.08 243	0.46 157	0.40 198	0.82 234	0.34 210	2.68 237	0.50 219	0.65 208	0.71 219	2.24 241	0.35 206	0.45 202	0.42 194	0.53 194	0.70 192

WAO-8	1.55 241	1.53 247	1.00 248	2.82 247	1.43 247	1.91 247	2.01 243	1.05 247	1.38 249	1.44 256	1.87 252	2.25 236	2.76 245	2.68 250	1.01 205	0.83 241	0.99 239	0.59 236	3.35 244	1.08 249	0.82 229	0.85 234	1.36 235	0.82 246	1.60 251	1.12 245	1.27 239	1.93 247

Venus	1.55 241	1.53 247	1.00 248	2.82 247	1.43 247	1.91 247	2.01 243	1.05 247	1.38 249	1.44 256	1.87 252	2.25 236	2.76 245	2.68 250	1.01 205	0.83 241	0.99 239	0.59 236	3.35 244	1.08 249	0.82 229	0.85 234	1.36 235	0.82 246	1.60 251	1.12 245	1.27 239	1.93 247

TorneroNet-64	1.85 245	1.56 249	0.93 247	3.34 254	1.31 246	2.18 250	2.65 247	0.91 240	2.21 255	0.66 238	0.83 230	2.72 243	7.56 254	3.04 253	1.76 232	0.67 231	1.35 253	0.59 236	4.05 246	1.02 246	0.98 241	0.96 239	2.67 250	0.69 241	1.24 241	1.15 247	0.88 224	2.15 249

TorneroNet	2.33 250	1.60 250	0.88 244	5.64 260	1.76 251	2.56 253	2.94 250	0.97 243	2.29 257	0.79 241	1.98 254	4.07 256	12.24 261	3.12 255	1.29 211	0.67 231	1.30 251	0.61 242	5.93 253	1.00 245	1.04 242	0.98 241	2.79 253	0.70 242	1.86 254	1.04 241	1.02 234	1.87 245

MADNet++	2.28 249	1.66 251	1.91 257	1.39 228	2.03 255	1.38 230	1.73 238	1.80 256	2.24 256	2.07 260	2.44 257	2.76 245	2.81 247	1.52 235	2.18 246	2.45 259	2.29 257	1.71 257	2.86 240	2.56 258	4.03 261	5.19 263	1.23 234	2.35 260	1.50 246	3.83 260	2.07 255	1.70 239

ktn	2.52 253	1.71 252	3.02 259	2.41 245	1.88 252	2.62 255	3.04 251	1.69 254	4.13 260	1.01 251	1.21 245	8.17 262	10.18 258	2.80 252	1.51 218	0.93 248	1.72 254	0.87 251	6.22 255	1.56 257	1.20 247	1.09 248	2.75 252	0.93 250	1.19 240	1.07 243	1.46 247	1.74 241

KSHMR	2.37 251	1.84 253	1.23 255	6.67 262	1.97 254	2.73 256	3.45 254	1.31 252	1.69 253	1.18 255	1.18 241	1.71 233	11.63 260	3.21 257	1.67 230	1.07 253	1.11 246	0.92 252	5.58 252	1.04 247	1.23 250	1.05 244	3.26 256	1.06 253	1.99 256	1.18 248	1.28 241	1.85 244

notaker	1.84 244	1.90 254	1.02 250	3.19 253	2.19 256	2.44 252	2.77 249	1.11 249	1.57 252	0.91 247	1.09 237	3.37 252	5.56 252	3.13 256	1.35 213	0.81 240	1.34 252	0.71 246	4.26 247	1.08 249	1.22 248	0.99 242	2.96 254	0.93 250	0.74 224	0.77 227	0.98 231	1.18 221

UNDER WATER-64	1.98 246	1.91 255	1.15 253	3.52 256	2.32 257	2.83 258	3.30 252	1.72 255	1.25 247	1.12 253	1.19 242	3.41 253	2.89 249	3.11 254	2.13 244	0.90 245	1.77 255	0.77 249	2.32 232	1.05 248	1.17 246	1.23 253	3.96 262	1.06 253	1.41 244	2.13 255	1.31 243	2.65 254

UNDER WATER	2.15 247	1.92 256	1.13 252	3.36 255	2.59 258	2.77 257	3.73 256	1.63 253	1.36 248	1.02 252	1.02 236	3.30 250	7.25 253	3.39 258	1.54 220	0.91 247	1.80 256	0.75 248	3.15 241	1.08 249	1.27 253	1.14 251	3.84 261	1.20 257	1.46 245	1.78 253	1.26 238	2.46 252

JetRed	2.50 252	2.16 257	2.32 258	1.72 237	1.88 252	2.59 254	3.38 253	1.86 257	1.53 251	1.15 254	0.93 233	2.77 246	0.67 203	2.39 245	3.50 260	2.17 257	2.74 258	3.15 262	1.82 226	1.37 255	3.39 260	2.94 261	2.72 251	1.27 258	2.55 258	6.99 263	2.85 256	4.69 257

DGTPSM_ROB	8.76 260	3.83 258	10.08 264	3.08 251	5.50 261	3.48 259	5.02 260	3.60 260	8.96 263	3.18 261	7.06 260	3.95 255	10.56 259	3.59 259	11.06 262	10.70 262	4.35 260	10.50 264	5.45 251	9.91 264	5.93 263	14.37 265	4.39 263	8.90 265	9.99 263	27.43 267	11.00 265	30.59 267

DPSMNet_ROB	8.99 261	3.86 259	10.11 265	3.11 252	5.51 262	3.54 260	5.03 261	3.60 260	9.04 264	3.27 262	7.95 262	4.19 257	13.43 265	3.66 260	11.12 263	10.86 263	4.47 261	10.71 265	6.43 257	9.92 265	5.99 265	14.50 266	4.39 263	8.90 265	10.15 264	27.43 267	11.02 266	30.59 267

HanzoNet	4.54 258	4.29 260	3.74 263	6.10 261	3.77 260	7.50 264	8.23 265	3.94 262	4.82 261	1.56 259	2.42 256	11.35 264	12.90 264	10.81 269	1.84 235	1.89 256	4.65 262	1.35 256	10.71 261	3.05 259	2.04 257	1.81 258	5.00 265	1.14 255	1.80 253	1.67 252	1.81 254	2.33 250

BEATNet-Init1	4.26 257	5.23 261	1.17 254	9.10 264	2.61 259	8.41 265	4.21 257	2.29 258	1.73 254	0.88 245	2.38 255	6.02 258	9.23 257	0.65 225	2.70 258	2.20 258	1.24 250	0.94 254	17.87 264	4.86 262	2.04 257	1.87 259	1.10 231	1.14 255	4.62 260	2.07 254	11.53 267	6.94 261

DPSimNet_ROB	5.23 259	7.46 262	3.48 262	6.82 263	6.53 265	4.88 261	5.29 262	5.03 263	6.96 262	3.68 263	10.30 265	6.62 259	7.58 255	4.15 264	3.41 259	2.75 260	5.59 263	2.26 258	12.16 262	3.45 260	5.93 263	2.70 260	3.37 257	3.75 261	3.16 259	3.16 259	4.52 259	6.28 259

DPSM_ROB	13.12 265	7.70 263	11.86 266	4.97 258	5.71 263	6.03 262	4.61 258	8.36 266	10.82 265	6.72 264	8.03 263	8.12 260	12.29 262	3.81 261	13.89 264	13.57 264	10.28 266	13.36 266	9.07 259	11.67 266	16.11 267	18.73 269	3.51 258	10.91 267	27.70 268	35.86 269	31.04 269	39.53 269

DPSM	13.12 265	7.70 263	11.86 266	4.97 258	5.71 263	6.03 262	4.61 258	8.36 266	10.82 265	6.72 264	8.03 263	8.12 260	12.29 262	3.81 261	13.89 264	13.57 264	10.28 266	13.36 266	9.07 259	11.67 266	16.11 267	18.73 269	3.51 258	10.91 267	27.70 268	35.86 269	31.04 269	39.53 269

PML	11.09 264	9.28 265	3.40 261	11.88 268	6.99 266	11.60 266	5.97 263	7.04 265	24.50 272	8.92 266	28.99 272	32.63 272	39.39 273	6.18 265	5.69 261	4.14 261	8.31 264	2.99 261	18.83 268	4.50 261	4.70 262	4.40 262	3.75 260	3.98 262	10.54 266	5.17 262	18.60 268	7.08 262

LRCNet_RVC	10.22 263	14.24 266	3.26 260	20.74 269	17.71 270	19.88 270	15.89 269	6.49 264	2.47 258	19.87 270	12.97 266	19.40 268	8.44 256	26.62 271	2.33 250	0.74 236	10.08 265	5.54 263	23.31 270	6.95 263	2.43 259	1.11 250	22.86 269	8.58 264	0.73 223	0.39 188	1.72 253	1.19 222

CasAABBNet	26.35 271	15.49 267	23.85 270	9.95 265	11.46 268	12.03 267	9.23 266	16.79 268	21.84 271	13.64 269	16.11 267	16.45 267	24.90 272	7.58 266	27.95 271	27.14 269	20.53 268	26.83 271	18.10 265	23.37 269	32.22 271	37.28 271	6.99 266	21.98 271	55.78 273	72.24 273	62.39 271	79.48 271

MyStereo03	26.41 272	15.50 268	23.88 271	10.02 266	11.51 269	12.12 268	9.31 267	16.83 269	21.83 269	13.49 267	16.21 268	16.36 265	24.77 270	7.69 267	27.92 269	27.29 270	20.66 269	26.89 272	18.22 266	23.47 270	32.35 272	37.78 272	7.05 267	21.99 272	55.69 271	72.21 271	62.47 272	79.61 272

MyStereo02	25.99 270	15.50 268	23.88 271	10.02 266	0.00 1	12.12 268	9.31 267	16.83 269	21.83 269	13.49 267	16.21 268	16.36 265	24.77 270	7.69 267	27.92 269	27.29 270	20.66 269	26.89 272	18.22 266	23.47 270	32.35 272	37.78 272	7.05 267	21.99 272	55.69 271	72.21 271	62.47 272	79.61 272

HaxPig	19.43 267	21.64 270	18.72 268	23.90 270	23.72 271	22.99 271	25.27 270	20.59 271	18.36 267	26.33 271	23.18 270	22.04 269	16.59 267	24.59 270	21.93 266	18.51 266	20.93 271	19.75 268	22.56 269	20.41 268	14.06 266	11.69 264	27.14 270	18.65 269	6.94 262	12.03 266	7.78 262	14.26 266

MEDIAN_ROB	22.61 268	26.37 271	23.42 269	27.86 271	27.01 272	26.90 272	28.47 271	24.00 272	21.42 268	31.43 272	26.90 271	25.65 270	19.56 268	27.54 272	23.81 267	20.10 267	25.89 272	23.65 269	27.64 271	24.33 272	18.71 269	15.27 267	29.65 271	20.16 270	10.22 265	11.12 265	10.11 264	13.24 265

DLNR_Zeroshot_test	9.91 262	28.72 272	0.20 157	46.90 273	0.13 87	0.20 131	45.01 273	0.29 162	0.11 55	0.38 194	0.19 96	0.33 157	0.10 46	1.29 232	61.34 273	71.85 273	3.99 259	2.49 259	1.36 211	0.22 144	0.65 208	0.41 151	0.09 74	0.13 112	0.26 135	0.24 119	0.29 122	0.33 144

AVERAGE_ROB	25.62 269	30.03 273	26.88 273	31.96 272	30.85 273	31.13 273	32.49 272	28.35 273	25.87 273	34.56 273	30.30 273	30.39 271	23.71 269	31.94 273	27.62 268	24.45 268	28.60 273	25.76 270	30.73 272	27.87 273	22.22 270	18.68 268	33.77 272	25.40 274	10.86 267	8.77 264	9.34 263	9.16 263

ASD4																								5.70 263

Low-res two-view benchmark