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 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.06 5	0.03 2	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.12 2	0.11 5	0.07 2	0.07 4	0.07 2	0.05 3	0.09 4	0.08 3	0.02 2	0.03 2	0.08 3	0.08 4	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	0.13 4	0.10 1	0.06 1	0.06 1	0.07 2	0.04 1	0.08 2	0.06 1	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	0.05 2	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.08 45	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.03 5	0.12 2	0.10 1	0.07 2	0.06 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.08 3	0.03 4	0.04 3	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

StereoIM	0.10 9	0.07 6	0.06 6	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 15	0.08 13	0.13 18	0.06 12	0.03 5	0.17 11	0.14 17	0.15 20	0.12 20	0.17 26	0.07 5	0.17 23	0.15 18	0.03 4	0.06 8	0.15 37	0.20 80	0.16 25	0.19 59

StereoVision	0.08 4	0.05 5	0.05 4	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 55	0.05 3	0.06 4	0.06 4	0.06 12	0.02 2	0.14 7	0.13 15	0.09 4	0.07 4	0.10 7	0.08 10	0.09 4	0.08 3	0.03 4	0.05 6	0.12 18	0.10 9	0.13 18	0.13 20

MIF-Stereo	0.11 13	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.07 8	0.13 18	0.12 76	0.08 36	0.21 20	0.15 21	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.09 18	0.18 30	0.14 16	0.07 39	0.07 12	0.13 22	0.18 61	0.10 7	0.13 20

AEACV	0.13 21	0.08 12	0.05 4	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 4	0.03 3	0.04 9	0.64 141	0.54 206	0.09 4	0.12 20	0.16 22	0.18 109	0.13 14	0.73 185	0.07 39	0.04 3	0.08 3	0.12 19	0.07 3	0.05 3

anonymousdsp	0.13 21	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.04 7	0.10 11	0.06 6	0.11 15	0.43 191	0.08 7	0.04 5	0.05 13	0.31 57	0.21 75	0.12 12	0.10 10	0.14 18	0.15 77	0.15 19	0.58 150	0.10 84	0.05 6	0.09 6	0.07 3	0.12 13	0.07 5

RAFT_CTSACE	0.11 13	0.09 17	0.07 13	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 20	0.12 17	0.08 17	0.18 37	0.06 4	0.15 25	0.12 76	0.05 13	0.18 12	0.14 17	0.15 20	0.10 10	0.13 15	0.07 5	0.17 23	0.24 47	0.04 7	0.07 12	0.14 28	0.14 30	0.19 39	0.14 28

RAFT	0.08 4	0.04 3	0.06 6	0.05 6	0.03 5	0.07 14	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 8	0.08 7	0.05 6	0.02 2	0.22 22	0.11 5	0.09 4	0.06 1	0.08 4	0.06 4	0.08 2	0.10 7	0.02 2	0.04 3	0.14 28	0.14 30	0.16 25	0.15 36

iRaftStereo_RVC	0.09 8	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.03 3	0.10 11	0.06 6	0.10 12	0.09 17	0.10 11	0.05 6	0.04 9	0.13 4	0.11 5	0.14 18	0.10 10	0.12 12	0.08 10	0.15 19	0.22 40	0.04 7	0.06 8	0.10 9	0.08 4	0.11 10	0.08 7

RYNet	0.15 33	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.06 14	0.06 8	0.04 7	0.08 7	0.14 98	0.06 5	0.06 4	0.06 4	0.05 6	0.05 13	1.87 221	0.11 5	0.09 4	0.13 33	0.10 7	0.07 5	0.09 4	0.07 2	0.13 128	0.06 8	0.09 6	0.28 139	0.12 13	0.08 7

test croco	0.11 13	0.10 25	0.07 13	0.06 13	0.07 19	0.07 14	0.04 7	0.13 21	0.06 6	0.16 24	0.07 8	0.12 17	0.05 6	0.04 9	0.19 14	0.16 31	0.16 26	0.13 33	0.15 21	0.08 10	0.17 23	0.15 18	0.04 7	0.08 21	0.13 22	0.12 19	0.12 13	0.14 28

MIF-Stereo (partial)	0.11 13	0.09 17	0.08 22	0.07 14	0.06 14	0.07 14	0.04 7	0.12 17	0.09 24	0.12 21	0.07 8	0.10 11	0.07 20	0.05 13	0.21 20	0.16 31	0.16 26	0.13 33	0.14 18	0.08 10	0.18 30	0.15 18	0.05 18	0.08 21	0.13 22	0.11 14	0.16 25	0.13 20

LL-Strereo2	0.14 26	0.08 12	0.07 13	0.07 14	0.07 19	0.06 8	0.05 14	0.15 29	0.10 34	0.22 59	0.09 17	0.13 18	0.07 20	0.07 28	0.24 27	0.26 123	0.17 31	0.11 15	0.20 40	0.10 26	0.21 52	0.68 180	0.06 26	0.07 12	0.12 18	0.14 30	0.15 21	0.10 13

LoS_RVC	0.17 50	0.13 66	0.11 56	0.07 14	0.10 50	0.08 22	0.07 31	0.17 38	0.12 66	0.23 69	0.17 75	0.17 45	0.11 61	0.09 55	0.46 111	0.22 87	0.17 31	0.16 72	0.25 76	0.12 38	0.36 129	0.36 91	0.08 55	0.10 51	0.21 85	0.16 47	0.17 30	0.20 65

tt_ll	0.17 50	0.13 66	0.11 56	0.07 14	0.10 50	0.08 22	0.07 31	0.17 38	0.12 66	0.23 69	0.17 75	0.17 45	0.11 61	0.09 55	0.46 111	0.22 87	0.17 31	0.16 72	0.25 76	0.12 38	0.36 129	0.36 91	0.08 55	0.10 51	0.21 85	0.16 47	0.17 30	0.20 65

TestStereo1	0.14 26	0.13 66	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 22	0.07 31	0.14 25	0.10 34	0.17 30	0.09 17	0.15 25	0.17 125	0.05 13	0.26 40	0.21 75	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.10 26	0.20 44	0.30 67	0.04 7	0.08 21	0.18 54	0.18 61	0.26 94	0.20 65

TESTraft	0.14 26	0.11 38	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.07 14	0.07 31	0.15 29	0.11 55	0.17 30	0.10 25	0.15 25	0.16 116	0.05 13	0.25 33	0.21 75	0.15 20	0.12 20	0.19 35	0.10 26	0.19 40	0.29 64	0.04 7	0.08 21	0.18 54	0.17 53	0.24 71	0.20 65

test_5	0.12 18	0.10 25	0.08 22	0.07 14	0.05 8	0.07 14	0.05 14	0.16 34	0.07 14	0.11 15	0.15 57	0.16 37	0.16 116	0.03 5	0.18 12	0.15 21	0.11 10	0.10 10	0.13 15	0.08 10	0.13 14	0.20 33	0.04 7	0.09 36	0.13 22	0.15 39	0.20 48	0.18 47

SA-5K	0.14 26	0.13 66	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 22	0.07 31	0.14 25	0.10 34	0.17 30	0.09 17	0.15 25	0.17 125	0.05 13	0.26 40	0.21 75	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.10 26	0.20 44	0.30 67	0.04 7	0.08 21	0.18 54	0.18 61	0.26 94	0.20 65

test_4	0.16 39	0.09 17	0.10 42	0.07 14	0.08 28	0.05 6	0.06 20	0.17 38	0.11 55	0.23 69	0.11 33	0.16 37	0.09 37	0.07 28	0.41 92	0.40 182	0.18 41	0.12 20	0.18 30	0.11 34	0.23 65	0.33 83	0.05 18	0.09 36	0.15 37	0.20 80	0.26 94	0.23 89

AFF-stereo	0.15 33	0.10 25	0.09 32	0.07 14	0.06 14	0.09 35	0.07 31	0.17 38	0.09 24	0.21 52	0.08 13	0.15 25	0.06 12	0.04 9	0.92 165	0.15 21	0.13 14	0.09 7	0.21 49	0.08 10	0.21 52	0.35 88	0.04 7	0.07 12	0.14 28	0.13 22	0.18 34	0.11 14

TDLM	0.08 4	0.08 12	0.07 13	0.07 14	0.08 28	0.07 14	0.06 20	0.08 7	0.06 6	0.06 5	0.12 40	0.08 7	0.06 12	0.05 13	0.10 1	0.10 1	0.10 8	0.09 7	0.08 4	0.07 5	0.09 4	0.10 7	0.05 18	0.07 12	0.08 3	0.08 4	0.09 6	0.09 10

AANet_RVC	0.10 9	0.08 12	0.08 22	0.07 14	0.09 34	0.06 8	0.07 31	0.09 9	0.09 24	0.08 9	0.09 17	0.08 7	0.07 20	0.06 24	0.19 14	0.12 12	0.11 10	0.12 20	0.11 9	0.10 26	0.10 8	0.10 7	0.07 39	0.08 21	0.11 13	0.12 19	0.12 13	0.14 28

MIM_Stereo	0.13 21	0.09 17	0.08 22	0.08 26	0.07 19	0.09 35	0.05 14	0.13 21	0.06 6	0.19 43	0.10 25	0.11 14	0.05 6	0.05 13	0.25 33	0.34 161	0.17 31	0.12 20	0.20 40	0.12 38	0.19 40	0.43 117	0.04 7	0.07 12	0.11 13	0.10 9	0.15 21	0.09 10

RAFT+CT+SA	0.13 21	0.11 38	0.09 32	0.08 26	0.06 14	0.07 14	0.06 20	0.19 53	0.09 24	0.16 24	0.08 13	0.19 54	0.16 116	0.05 13	0.19 14	0.20 66	0.13 14	0.11 15	0.17 26	0.09 18	0.18 30	0.30 67	0.04 7	0.09 36	0.16 42	0.14 30	0.18 34	0.17 41

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 50	0.11 38	0.10 42	0.08 26	0.08 28	0.08 22	0.08 45	0.21 63	0.09 24	0.23 69	0.09 17	0.20 57	0.07 20	0.05 13	0.89 160	0.15 21	0.15 20	0.10 10	0.22 56	0.09 18	0.23 65	0.36 91	0.06 26	0.09 36	0.18 54	0.13 22	0.20 48	0.14 28

RAFT + AFF	0.14 26	0.07 6	0.06 6	0.08 26	0.05 8	0.07 14	0.05 14	0.11 16	0.08 17	0.14 23	0.07 8	0.15 25	0.05 6	0.03 5	1.47 199	0.11 5	0.14 18	0.08 6	0.14 18	0.07 5	0.15 19	0.10 7	0.04 7	0.06 8	0.10 9	0.08 4	0.08 5	0.07 5

DMCA	0.12 18	0.09 17	0.10 42	0.08 26	0.09 34	0.08 22	0.09 65	0.13 21	0.10 34	0.11 15	0.13 45	0.13 18	0.08 28	0.09 55	0.24 27	0.15 21	0.15 20	0.14 43	0.13 15	0.10 26	0.14 17	0.12 12	0.09 67	0.09 36	0.12 18	0.13 22	0.11 10	0.12 17

anonymousdsp2	0.18 63	0.12 49	0.09 32	0.09 31	0.08 28	0.10 40	0.07 31	0.18 48	0.09 24	0.20 48	0.50 202	0.15 25	0.07 20	0.08 36	0.37 80	0.28 138	0.17 31	0.13 33	0.23 66	0.19 112	0.20 44	0.67 174	0.11 101	0.12 79	0.14 28	0.11 14	0.18 34	0.12 17

CES	0.19 67	0.10 25	0.10 42	0.09 31	0.11 61	0.10 40	0.06 20	0.42 195	0.10 34	0.20 48	0.28 152	0.23 86	0.10 46	0.13 111	0.35 71	0.24 106	0.25 118	0.15 53	0.21 49	0.14 59	0.45 158	0.29 64	0.09 67	0.08 21	0.19 70	0.15 39	0.20 48	0.23 89

Sa-1000	0.17 50	0.13 66	0.09 32	0.09 31	0.09 34	0.11 54	0.05 14	0.22 71	0.11 55	0.24 87	0.11 33	0.24 93	0.09 37	0.10 71	0.27 47	0.21 75	0.22 80	0.17 83	0.29 99	0.13 46	0.26 85	0.38 102	0.06 26	0.10 51	0.24 112	0.21 90	0.26 94	0.22 81

SA	0.16 39	0.13 66	0.09 32	0.09 31	0.08 28	0.11 54	0.06 20	0.21 63	0.10 34	0.24 87	0.09 17	0.23 86	0.07 20	0.07 28	0.23 24	0.22 87	0.19 49	0.15 53	0.25 76	0.12 38	0.22 59	0.28 61	0.05 18	0.10 51	0.20 74	0.21 90	0.27 106	0.23 89

AnonymousM	0.23 103	0.09 17	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.06 20	0.20 55	0.09 24	0.23 69	0.19 87	0.16 37	0.07 20	0.11 82	0.27 47	0.24 106	0.24 106	0.14 43	0.21 49	0.16 92	0.32 111	0.45 124	0.08 55	0.09 36	0.11 13	0.20 80	0.66 210	1.40 228

raft+_RVC	0.14 26	0.10 25	0.08 22	0.09 31	0.08 28	0.09 35	0.06 20	0.18 48	0.10 34	0.22 59	0.12 40	0.15 25	0.07 20	0.06 24	0.25 33	0.23 101	0.17 31	0.12 20	0.21 49	0.12 38	0.20 44	0.41 111	0.05 18	0.08 21	0.15 37	0.13 22	0.16 25	0.13 20

ARAFT	0.13 21	0.09 17	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.04 7	0.14 25	0.08 17	0.21 52	0.10 25	0.17 45	0.06 12	0.06 24	0.19 14	0.15 21	0.18 41	0.15 53	0.21 49	0.08 10	0.20 44	0.34 86	0.05 18	0.07 12	0.15 37	0.11 14	0.18 34	0.13 20

delet	0.08 4	0.08 12	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.06 20	0.07 5	0.06 6	0.09 11	0.08 13	0.11 14	0.06 12	0.07 28	0.15 9	0.10 1	0.10 8	0.09 7	0.08 4	0.09 18	0.10 8	0.08 3	0.05 18	0.07 12	0.10 9	0.09 8	0.10 7	0.08 7

CASnet	0.17 50	0.12 49	0.09 32	0.10 39	0.11 61	0.14 81	0.08 45	0.23 81	0.12 66	0.28 126	0.15 57	0.23 86	0.11 61	0.09 55	0.33 64	0.16 31	0.20 54	0.12 20	0.27 83	0.11 34	0.35 123	0.25 52	0.07 39	0.09 36	0.17 44	0.13 22	0.21 53	0.17 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 50	0.10 25	0.10 42	0.10 39	0.09 34	0.08 22	0.05 14	0.21 63	0.12 66	0.26 104	0.12 40	0.21 67	0.08 28	0.07 28	0.35 71	0.39 177	0.21 68	0.15 53	0.22 56	0.13 46	0.30 106	0.54 141	0.05 18	0.08 21	0.14 28	0.15 39	0.19 39	0.13 20

CAS	0.15 33	0.11 38	0.08 22	0.10 39	0.09 34	0.08 22	0.07 31	0.17 38	0.10 34	0.17 30	0.17 75	0.15 25	0.10 46	0.10 71	0.27 47	0.19 59	0.18 41	0.15 53	0.20 40	0.11 34	0.23 65	0.26 55	0.08 55	0.08 21	0.18 54	0.16 47	0.17 30	0.22 81

CIPLG	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 34	0.11 54	0.08 45	0.23 81	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 57	0.10 46	0.13 111	0.25 33	0.18 44	0.22 80	0.15 53	0.22 56	0.13 46	0.22 59	0.38 102	0.07 39	0.10 51	0.17 44	0.13 22	0.21 53	0.13 20

IPLG	0.23 103	0.12 49	0.12 76	0.10 39	0.10 50	0.10 40	0.08 45	0.22 71	0.09 24	0.24 87	0.15 57	0.21 67	0.09 37	0.11 82	1.84 216	0.19 59	0.21 68	0.16 72	0.24 74	0.15 77	0.21 52	0.37 97	0.07 39	0.12 79	0.18 54	0.22 97	0.24 71	0.14 28

IPLGR_C	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 34	0.11 54	0.08 45	0.23 81	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 57	0.11 61	0.13 111	0.23 24	0.18 44	0.22 80	0.15 53	0.22 56	0.13 46	0.22 59	0.36 91	0.07 39	0.10 51	0.17 44	0.13 22	0.21 53	0.14 28

AASNet	0.10 9	0.10 25	0.07 13	0.10 39	0.10 50	0.11 54	0.08 45	0.12 17	0.06 6	0.10 12	0.11 33	0.10 11	0.06 12	0.07 28	0.16 10	0.12 12	0.13 14	0.11 15	0.11 9	0.09 18	0.11 10	0.13 13	0.06 26	0.08 21	0.11 13	0.10 9	0.10 7	0.09 10

GMOStereo	0.19 67	0.12 49	0.10 42	0.10 39	0.09 34	0.10 40	0.09 65	0.23 81	0.12 66	0.28 126	0.10 25	0.21 67	0.13 87	0.08 36	0.37 80	0.28 138	0.21 68	0.14 43	0.23 66	0.14 59	0.26 85	0.67 174	0.06 26	0.09 36	0.23 97	0.20 80	0.24 71	0.18 47

error version	0.19 67	0.12 49	0.10 42	0.10 39	0.09 34	0.10 40	0.09 65	0.23 81	0.12 66	0.28 126	0.10 25	0.21 67	0.13 87	0.08 36	0.37 80	0.28 138	0.21 68	0.14 43	0.23 66	0.14 59	0.26 85	0.67 174	0.06 26	0.09 36	0.23 97	0.20 80	0.24 71	0.18 47

test-v	0.19 67	0.12 49	0.10 42	0.10 39	0.09 34	0.10 40	0.09 65	0.23 81	0.12 66	0.28 126	0.10 25	0.21 67	0.13 87	0.08 36	0.37 80	0.28 138	0.21 68	0.14 43	0.23 66	0.14 59	0.26 85	0.67 174	0.06 26	0.09 36	0.23 97	0.20 80	0.24 71	0.18 47

ACRE	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 34	0.12 64	0.08 45	0.23 81	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 57	0.10 46	0.13 111	0.24 27	0.18 44	0.22 80	0.15 53	0.22 56	0.13 46	0.22 59	0.37 97	0.07 39	0.10 51	0.17 44	0.13 22	0.21 53	0.13 20

test-2	0.19 67	0.12 49	0.10 42	0.10 39	0.09 34	0.10 40	0.09 65	0.23 81	0.12 66	0.28 126	0.10 25	0.21 67	0.13 87	0.08 36	0.37 80	0.28 138	0.21 68	0.14 43	0.23 66	0.14 59	0.26 85	0.67 174	0.06 26	0.09 36	0.23 97	0.20 80	0.24 71	0.18 47

RALAANet	0.17 50	0.13 66	0.11 56	0.10 39	0.10 50	0.11 54	0.08 45	0.17 38	0.10 34	0.16 24	0.15 57	0.16 37	0.09 37	0.07 28	0.34 67	0.17 39	0.18 41	0.17 83	0.28 91	0.15 77	0.26 85	0.60 152	0.07 39	0.10 51	0.17 44	0.15 39	0.21 53	0.16 40

MMNet	0.10 9	0.09 17	0.07 13	0.10 39	0.09 34	0.09 35	0.07 31	0.10 11	0.08 17	0.08 9	0.09 17	0.13 18	0.06 12	0.08 36	0.26 40	0.11 5	0.13 14	0.11 15	0.12 12	0.09 18	0.11 10	0.10 7	0.06 26	0.08 21	0.10 9	0.11 14	0.13 18	0.12 17

GANet	0.12 18	0.10 25	0.10 42	0.10 39	0.10 50	0.13 73	0.10 80	0.14 25	0.08 17	0.11 15	0.24 130	0.15 25	0.08 28	0.08 36	0.14 7	0.13 15	0.15 20	0.15 53	0.11 9	0.08 10	0.12 12	0.25 52	0.08 55	0.08 21	0.13 22	0.10 9	0.12 13	0.11 14

PWCDC_ROB	0.24 113	0.10 25	0.13 90	0.10 39	0.18 134	0.12 64	0.16 122	0.12 17	0.38 193	0.11 15	0.25 136	0.15 25	0.82 210	0.28 186	0.92 165	0.21 75	0.17 31	0.18 108	0.18 30	0.17 102	0.23 65	0.46 125	0.20 165	0.17 139	0.12 18	0.21 90	0.15 21	0.26 115

EGLCR-Stereo	0.27 132	0.12 49	0.11 56	0.11 55	0.12 71	0.13 73	0.06 20	0.23 81	0.14 98	0.27 112	0.18 82	0.24 93	0.09 37	0.10 71	0.35 71	0.38 175	0.24 106	0.16 72	0.31 108	0.21 125	0.37 136	1.30 243	0.11 101	0.30 190	0.17 44	0.26 127	0.93 227	0.25 110

MIPNet	0.22 97	0.15 96	0.11 56	0.11 55	0.12 71	0.12 64	0.08 45	0.24 96	0.10 34	0.27 112	0.24 130	0.23 86	0.14 101	0.11 82	0.93 167	0.21 75	0.23 95	0.17 83	0.31 108	0.20 117	0.22 59	0.44 120	0.07 39	0.12 79	0.24 112	0.29 145	0.27 106	0.20 65

test-3	0.21 87	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.12 71	0.10 40	0.08 45	0.25 112	0.10 34	0.27 112	0.11 33	0.30 139	0.11 61	0.09 55	0.50 119	0.39 177	0.23 95	0.15 53	0.47 147	0.15 77	0.34 115	0.65 161	0.07 39	0.10 51	0.17 44	0.14 30	0.25 85	0.23 89

test_1	0.21 87	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.12 71	0.10 40	0.08 45	0.25 112	0.10 34	0.27 112	0.11 33	0.30 139	0.11 61	0.08 36	0.50 119	0.39 177	0.23 95	0.15 53	0.47 147	0.15 77	0.34 115	0.65 161	0.07 39	0.10 51	0.17 44	0.14 30	0.25 85	0.23 89

test_3	0.22 97	0.12 49	0.12 76	0.11 55	0.12 71	0.10 40	0.08 45	0.25 112	0.12 66	0.28 126	0.12 40	0.31 148	0.15 110	0.08 36	0.53 124	0.40 182	0.23 95	0.15 53	0.47 147	0.16 92	0.36 129	0.65 161	0.06 26	0.12 79	0.20 74	0.19 75	0.27 106	0.25 110

rafts_anoy	0.16 39	0.14 79	0.12 76	0.11 55	0.11 61	0.10 40	0.08 45	0.21 63	0.08 17	0.21 52	0.16 66	0.18 48	0.08 28	0.06 24	0.34 67	0.27 132	0.20 54	0.17 83	0.23 66	0.13 46	0.23 65	0.42 114	0.06 26	0.10 51	0.18 54	0.15 39	0.15 21	0.17 41

CREStereo++_RVC	0.19 67	0.12 49	0.11 56	0.11 55	0.12 71	0.11 54	0.09 65	0.23 81	0.12 66	0.28 126	0.14 51	0.22 81	0.19 146	0.10 71	0.26 40	0.22 87	0.24 106	0.12 20	0.22 56	0.12 38	0.34 115	0.32 77	0.07 39	0.10 51	0.20 74	0.18 61	0.62 204	0.23 89
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
raftrobust	0.17 50	0.12 49	0.11 56	0.11 55	0.10 50	0.08 22	0.07 31	0.22 71	0.09 24	0.27 112	0.13 45	0.20 57	0.08 28	0.08 36	0.35 71	0.29 145	0.21 68	0.15 53	0.29 99	0.14 59	0.26 85	0.44 120	0.08 55	0.09 36	0.19 70	0.17 53	0.17 30	0.17 41

sCroCo_RVC	0.23 103	0.13 66	0.12 76	0.11 55	0.10 50	0.14 81	0.09 65	0.24 96	0.19 136	0.24 87	0.16 66	0.20 57	0.20 150	0.09 55	0.33 64	0.36 170	0.28 149	0.22 152	0.35 123	0.21 125	0.48 166	0.66 168	0.10 84	0.16 130	0.23 97	0.21 90	0.29 118	0.23 89

HITNet	0.15 33	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.11 61	0.10 40	0.07 31	0.18 48	0.11 55	0.24 87	0.13 45	0.19 54	0.10 46	0.09 55	0.23 24	0.14 17	0.17 31	0.14 43	0.16 22	0.10 26	0.21 52	0.25 52	0.08 55	0.09 36	0.15 37	0.14 30	0.24 71	0.19 59
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
iinet-f	0.17 50	0.14 79	0.11 56	0.12 65	0.09 34	0.14 81	0.09 65	0.15 29	0.10 34	0.23 69	0.24 130	0.18 48	0.16 116	0.08 36	0.38 89	0.20 66	0.20 54	0.13 33	0.38 131	0.17 102	0.21 52	0.27 58	0.09 67	0.09 36	0.18 54	0.14 30	0.25 85	0.18 47

IER	0.15 33	0.12 49	0.11 56	0.12 65	0.10 50	0.12 64	0.09 65	0.17 38	0.10 34	0.18 37	0.17 75	0.21 67	0.10 46	0.11 82	0.49 116	0.15 21	0.19 49	0.14 43	0.16 22	0.12 38	0.16 22	0.17 24	0.09 67	0.10 51	0.14 28	0.17 53	0.19 39	0.18 47

sAnonymous2	0.21 87	0.14 79	0.13 90	0.12 65	0.12 71	0.14 81	0.12 96	0.28 152	0.16 120	0.23 69	0.20 92	0.20 57	0.15 110	0.08 36	0.31 57	0.27 132	0.25 118	0.22 152	0.40 134	0.21 125	0.35 123	0.42 114	0.09 67	0.13 97	0.23 97	0.24 110	0.23 66	0.24 101

CroCo_RVC	0.21 87	0.14 79	0.13 90	0.12 65	0.12 71	0.14 81	0.12 96	0.28 152	0.16 120	0.23 69	0.20 92	0.20 57	0.15 110	0.08 36	0.31 57	0.27 132	0.25 118	0.22 152	0.40 134	0.21 125	0.35 123	0.42 114	0.09 67	0.13 97	0.23 97	0.24 110	0.23 66	0.24 101

UPFNet	0.14 26	0.11 38	0.12 76	0.12 65	0.11 61	0.13 73	0.10 80	0.16 34	0.12 66	0.17 30	0.14 51	0.16 37	0.09 37	0.11 82	0.25 33	0.15 21	0.17 31	0.15 53	0.16 22	0.11 34	0.14 17	0.13 13	0.09 67	0.10 51	0.13 22	0.15 39	0.19 39	0.14 28

CREStereo	0.18 63	0.13 66	0.11 56	0.12 65	0.10 50	0.10 40	0.06 20	0.24 96	0.10 34	0.27 112	0.14 51	0.26 107	0.12 76	0.10 71	0.32 61	0.26 123	0.26 127	0.13 33	0.22 56	0.14 59	0.36 129	0.27 58	0.08 55	0.10 51	0.18 54	0.19 75	0.24 71	0.23 89
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	0.17 50	0.12 49	0.15 106	0.12 65	0.13 84	0.11 54	0.18 125	0.17 38	0.16 120	0.18 37	0.21 103	0.21 67	0.10 46	0.10 71	0.50 119	0.18 44	0.18 41	0.17 83	0.17 26	0.15 77	0.18 30	0.18 28	0.10 84	0.13 97	0.14 28	0.15 39	0.19 39	0.18 47

LoS	0.23 103	0.15 96	0.11 56	0.13 72	0.14 97	0.13 73	0.08 45	0.60 218	0.11 55	0.37 188	0.38 178	0.36 162	0.14 101	0.11 82	0.32 61	0.26 123	0.26 127	0.16 72	0.27 83	0.16 92	0.43 151	0.37 97	0.10 84	0.10 51	0.26 130	0.19 75	0.25 85	0.28 128

LMCR-Stereo	0.19 67	0.14 79	0.12 76	0.13 72	0.12 71	0.15 93	0.10 80	0.22 71	0.13 86	0.23 69	0.18 82	0.24 93	0.17 125	0.14 123	0.30 51	0.19 59	0.26 127	0.18 108	0.33 112	0.19 112	0.27 94	0.30 67	0.10 84	0.12 79	0.20 74	0.18 61	0.24 71	0.24 101

RALCasStereoNet	0.17 50	0.14 79	0.11 56	0.13 72	0.11 61	0.10 40	0.08 45	0.20 55	0.08 17	0.23 69	0.13 45	0.19 54	0.08 28	0.07 28	0.30 51	0.37 173	0.22 80	0.17 83	0.21 49	0.14 59	0.24 79	0.52 134	0.07 39	0.10 51	0.18 54	0.15 39	0.16 25	0.15 36

Anonymous	0.24 113	0.16 105	0.14 98	0.13 72	0.14 97	0.15 93	0.10 80	0.26 124	0.15 108	0.24 87	0.17 75	0.24 93	0.23 159	0.09 55	0.34 67	0.34 161	0.28 149	0.24 164	0.47 147	0.23 142	0.49 169	0.66 168	0.10 84	0.15 119	0.27 137	0.24 110	0.32 137	0.23 89

HGLStereo	0.16 39	0.15 96	0.12 76	0.13 72	0.14 97	0.13 73	0.09 65	0.18 48	0.11 55	0.22 59	0.23 124	0.14 24	0.09 37	0.11 82	0.26 40	0.18 44	0.22 80	0.17 83	0.20 40	0.14 59	0.19 40	0.20 33	0.10 84	0.12 79	0.18 54	0.18 61	0.18 34	0.15 36

BEATNet_4x	0.20 79	0.14 79	0.12 76	0.13 72	0.13 84	0.12 64	0.12 96	0.20 55	0.14 98	0.27 112	0.14 51	0.22 81	0.14 101	0.11 82	0.45 104	0.21 75	0.23 95	0.21 142	0.20 40	0.13 46	0.33 113	0.48 130	0.10 84	0.13 97	0.18 54	0.18 61	0.27 106	0.24 101

RASNet	0.16 39	0.15 96	0.15 106	0.13 72	0.11 61	0.12 64	0.10 80	0.24 96	0.13 86	0.22 59	0.14 51	0.18 48	0.13 87	0.10 71	0.20 18	0.18 44	0.19 49	0.13 33	0.17 26	0.10 26	0.23 65	0.27 58	0.07 39	0.15 119	0.17 44	0.18 61	0.27 106	0.24 101

MSMDNet	0.27 132	0.14 79	0.12 76	0.13 72	0.15 111	0.16 98	0.12 96	0.26 124	0.14 98	0.31 151	0.21 103	0.27 112	0.29 175	0.15 134	0.44 99	0.51 199	0.28 149	0.18 108	0.54 172	0.28 173	0.58 185	0.84 203	0.10 84	0.12 79	0.26 130	0.25 121	0.26 94	0.29 131

CVANet_RVC	0.11 13	0.12 49	0.11 56	0.13 72	0.10 50	0.11 54	0.08 45	0.13 21	0.09 24	0.10 12	0.16 66	0.11 14	0.08 28	0.08 36	0.13 4	0.12 12	0.12 12	0.12 20	0.12 12	0.09 18	0.12 12	0.17 24	0.06 26	0.08 21	0.11 13	0.10 9	0.11 10	0.14 28

MyStereo04	0.23 103	0.18 131	0.18 138	0.14 81	0.14 97	0.13 73	0.11 87	0.28 152	0.22 146	0.32 156	0.20 92	0.30 139	0.14 101	0.08 36	0.31 57	0.24 106	0.22 80	0.18 108	0.55 176	0.23 142	0.38 140	0.37 97	0.12 118	0.17 139	0.28 148	0.30 151	0.31 132	0.22 81

MSKI-zero shot	0.30 148	0.13 66	0.11 56	0.14 81	0.14 97	0.15 93	0.11 87	0.27 142	0.13 86	0.29 140	0.41 185	0.29 128	0.11 61	0.12 97	0.60 139	0.55 208	0.28 149	0.18 108	0.58 180	0.30 185	0.57 181	0.97 226	0.09 67	0.12 79	0.26 130	0.39 181	0.32 137	0.41 163

raft_robust	0.19 67	0.14 79	0.11 56	0.14 81	0.09 34	0.11 54	0.08 45	0.25 112	0.12 66	0.30 144	0.10 25	0.25 101	0.14 101	0.10 71	0.29 50	0.26 123	0.22 80	0.17 83	0.35 123	0.14 59	0.28 98	0.35 88	0.06 26	0.11 72	0.22 88	0.24 110	0.24 71	0.21 77

cross-raft	0.27 132	0.15 96	0.13 90	0.14 81	0.14 97	0.17 108	0.10 80	0.27 142	0.15 108	0.30 144	0.22 114	0.28 120	0.10 46	0.14 123	0.42 95	0.42 187	0.27 138	0.17 83	0.57 179	0.26 165	0.62 194	0.94 221	0.09 67	0.12 79	0.29 156	0.27 133	0.26 94	0.31 139

test-1	0.32 153	0.10 25	0.13 90	0.14 81	0.14 97	0.25 160	0.18 125	0.29 162	0.17 127	0.37 188	0.41 185	0.31 148	0.17 125	0.14 123	0.91 163	0.51 199	0.27 138	0.21 142	0.53 168	0.25 156	0.57 181	0.99 230	0.11 101	0.14 111	0.28 148	0.29 145	0.31 132	0.36 148

TANstereo	0.20 79	0.12 49	0.11 56	0.14 81	0.13 84	0.14 81	0.08 45	0.17 38	0.11 55	0.24 87	0.13 45	0.16 37	0.12 76	0.13 111	0.30 51	0.29 145	0.26 127	0.25 173	0.34 115	0.23 142	0.34 115	0.32 77	0.29 197	0.10 51	0.14 28	0.17 53	0.36 152	0.19 59

XX-TBD	0.20 79	0.12 49	0.11 56	0.14 81	0.13 84	0.14 81	0.08 45	0.17 38	0.11 55	0.24 87	0.13 45	0.16 37	0.12 76	0.13 111	0.30 51	0.29 145	0.26 127	0.25 173	0.34 115	0.23 142	0.34 115	0.32 77	0.29 197	0.10 51	0.14 28	0.17 53	0.36 152	0.19 59

GES	0.23 103	0.16 105	0.12 76	0.14 81	0.15 111	0.19 124	0.15 114	0.25 112	0.14 98	0.26 104	0.18 82	0.22 81	0.14 101	0.17 150	0.56 130	0.22 87	0.27 138	0.19 124	0.53 168	0.20 117	0.35 123	0.37 97	0.13 128	0.15 119	0.20 74	0.17 53	0.27 106	0.43 167

GMStereo	0.16 39	0.16 105	0.09 32	0.14 81	0.13 84	0.16 98	0.12 96	0.22 71	0.12 66	0.19 43	0.16 66	0.26 107	0.13 87	0.09 55	0.20 18	0.15 21	0.22 80	0.14 43	0.27 83	0.15 77	0.21 52	0.16 22	0.09 67	0.11 72	0.19 70	0.17 53	0.24 71	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
UNet	0.16 39	0.13 66	0.13 90	0.14 81	0.12 71	0.14 81	0.11 87	0.20 55	0.12 66	0.21 52	0.15 57	0.18 48	0.13 87	0.13 111	0.24 27	0.16 31	0.20 54	0.17 83	0.19 35	0.13 46	0.17 23	0.16 22	0.11 101	0.13 97	0.16 42	0.18 61	0.21 53	0.17 41

DSFCA	0.17 50	0.18 131	0.14 98	0.14 81	0.13 84	0.16 98	0.15 114	0.16 34	0.13 86	0.16 24	0.19 87	0.18 48	0.11 61	0.08 36	0.26 40	0.19 59	0.20 54	0.17 83	0.22 56	0.14 59	0.20 44	0.24 47	0.11 101	0.13 97	0.18 54	0.19 75	0.20 48	0.20 65

PMTNet	0.19 67	0.15 96	0.12 76	0.14 81	0.12 71	0.09 35	0.09 65	0.22 71	0.10 34	0.29 140	0.11 33	0.25 101	0.09 37	0.09 55	0.41 92	0.27 132	0.24 106	0.13 33	0.28 91	0.14 59	0.36 129	0.30 67	0.09 67	0.08 21	0.23 97	0.20 80	0.23 66	0.26 115

DISCO	0.16 39	0.15 96	0.11 56	0.14 81	0.13 84	0.16 98	0.15 114	0.15 29	0.13 86	0.21 52	0.17 75	0.16 37	0.10 46	0.10 71	0.30 51	0.17 39	0.20 54	0.15 53	0.24 74	0.14 59	0.18 30	0.23 43	0.09 67	0.12 79	0.18 54	0.16 47	0.22 61	0.17 41

DLCB_ROB	0.20 79	0.17 115	0.17 129	0.14 81	0.15 111	0.14 81	0.14 109	0.21 63	0.16 120	0.23 69	0.23 124	0.25 101	0.18 138	0.15 134	0.24 27	0.18 44	0.22 80	0.18 108	0.19 35	0.15 77	0.26 85	0.24 47	0.13 128	0.16 130	0.37 186	0.25 121	0.25 85	0.20 65

PDISCO_ROB	0.18 63	0.16 105	0.16 122	0.14 81	0.12 71	0.13 73	0.13 107	0.15 29	0.12 66	0.16 24	0.16 66	0.13 18	0.10 46	0.09 55	0.25 33	0.20 66	0.20 54	0.23 161	0.18 30	0.15 77	0.24 79	0.28 61	0.08 55	0.12 79	0.22 88	0.24 110	0.39 162	0.24 101

DN-CSS_ROB	0.19 67	0.14 79	0.16 122	0.14 81	0.14 97	0.12 64	0.10 80	0.25 112	0.13 86	0.27 112	0.26 144	0.26 107	0.18 138	0.09 55	0.33 64	0.16 31	0.20 54	0.15 53	0.41 138	0.14 59	0.30 106	0.23 43	0.10 84	0.15 119	0.17 44	0.16 47	0.22 61	0.18 47

GLC_STEREO	0.20 79	0.15 96	0.16 122	0.15 97	0.14 97	0.14 81	0.12 96	0.26 124	0.10 34	0.28 126	0.19 87	0.20 57	0.10 46	0.11 82	0.51 123	0.20 66	0.28 149	0.15 53	0.26 80	0.15 77	0.38 140	0.30 67	0.09 67	0.11 72	0.20 74	0.14 30	0.30 126	0.18 47

IPLGR	0.27 132	0.16 105	0.14 98	0.15 97	0.15 111	0.13 73	0.09 65	0.24 96	0.13 86	0.28 126	0.25 136	0.24 93	0.12 76	0.11 82	1.85 218	0.20 66	0.23 95	0.18 108	0.35 123	0.21 125	0.28 98	0.56 147	0.07 39	0.13 97	0.25 125	0.27 133	0.29 118	0.21 77

TestStereo	0.18 63	0.17 115	0.14 98	0.15 97	0.11 61	0.16 98	0.11 87	0.25 112	0.13 86	0.30 144	0.16 66	0.26 107	0.11 61	0.08 36	0.22 22	0.15 21	0.24 106	0.13 33	0.28 91	0.13 46	0.28 98	0.18 28	0.09 67	0.14 111	0.22 88	0.16 47	0.21 53	0.19 59

R-Stereo Train	0.25 122	0.14 79	0.14 98	0.15 97	0.13 84	0.18 116	0.07 31	0.24 96	0.15 108	0.32 156	0.25 136	0.28 120	0.13 87	0.14 123	0.71 147	0.32 153	0.29 160	0.20 133	0.47 147	0.20 117	0.48 166	0.65 161	0.10 84	0.12 79	0.24 112	0.25 121	0.23 66	0.28 128

ADCRef	0.34 159	0.18 131	0.17 129	0.15 97	0.16 120	0.18 116	0.18 125	0.23 81	0.33 188	0.26 104	0.22 114	0.23 86	0.18 138	0.12 97	2.01 228	0.22 87	0.23 95	0.20 133	0.40 134	0.22 135	0.27 94	0.34 86	0.17 151	0.17 139	0.30 160	0.41 184	0.29 118	1.36 226

ADCP+	0.32 153	0.17 115	0.17 129	0.15 97	0.14 97	0.17 108	0.21 138	0.21 63	0.32 186	0.25 97	0.25 136	0.37 165	0.12 76	0.13 111	1.80 215	0.18 44	0.20 54	0.17 83	0.34 115	0.18 109	0.24 79	0.30 67	0.12 118	0.12 79	0.24 112	0.68 215	0.33 142	0.96 210

RAFT-Stereo	0.25 122	0.14 79	0.14 98	0.15 97	0.13 84	0.18 116	0.07 31	0.24 96	0.15 108	0.32 156	0.25 136	0.28 120	0.13 87	0.14 123	0.71 147	0.32 153	0.29 160	0.20 133	0.47 147	0.20 117	0.48 166	0.65 161	0.10 84	0.12 79	0.24 112	0.25 121	0.23 66	0.28 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.19 67	0.14 79	0.12 76	0.15 97	0.11 61	0.16 98	0.12 96	0.25 112	0.12 66	0.25 97	0.17 75	0.20 57	0.22 158	0.09 55	0.42 95	0.17 39	0.22 80	0.16 72	0.30 103	0.13 46	0.26 85	0.17 24	0.10 84	0.13 97	0.20 74	0.18 61	0.26 94	0.21 77

AE-Stereo	0.22 97	0.14 79	0.14 98	0.16 105	0.13 84	0.12 64	0.09 65	0.23 81	0.15 108	0.27 112	0.12 40	0.29 128	0.13 87	0.09 55	0.30 51	0.29 145	0.28 149	0.19 124	0.30 103	0.22 135	0.35 123	0.77 191	0.08 55	0.15 119	0.23 97	0.24 110	0.26 94	0.20 65

MyStereo	0.24 113	0.19 147	0.19 147	0.16 105	0.15 111	0.14 81	0.11 87	0.28 152	0.22 146	0.34 168	0.23 124	0.30 139	0.16 116	0.08 36	0.35 71	0.23 101	0.22 80	0.18 108	0.56 178	0.23 142	0.38 140	0.41 111	0.13 128	0.16 130	0.30 160	0.33 167	0.32 137	0.22 81

Any-RAFT	0.25 122	0.13 66	0.17 129	0.16 105	0.14 97	0.15 93	0.11 87	0.25 112	0.14 98	0.28 126	0.34 165	0.29 128	0.11 61	0.12 97	0.35 71	0.26 123	0.28 149	0.17 83	0.52 165	0.16 92	0.63 195	0.49 132	0.10 84	0.11 72	0.28 148	0.33 167	0.26 94	0.41 163

RAFT-Test	0.29 143	0.14 79	0.12 76	0.16 105	0.15 111	0.18 116	0.12 96	0.27 142	0.14 98	0.32 156	0.50 202	0.27 112	0.12 76	0.14 123	0.44 99	0.52 201	0.27 138	0.18 108	0.59 183	0.25 156	0.59 188	0.72 183	0.10 84	0.12 79	0.27 137	0.50 197	0.27 106	0.34 144

HH	0.29 143	0.10 25	0.18 138	0.16 105	0.15 111	0.20 130	0.14 109	0.27 142	0.13 86	0.36 184	0.21 103	0.29 128	0.11 61	0.15 134	0.46 111	0.64 223	0.27 138	0.19 124	0.50 159	0.27 169	0.68 204	0.75 187	0.11 101	0.16 130	0.24 112	0.30 151	0.36 152	0.37 152

HanStereo	0.29 143	0.10 25	0.18 138	0.16 105	0.15 111	0.20 130	0.14 109	0.27 142	0.13 86	0.36 184	0.21 103	0.29 128	0.11 61	0.15 134	0.46 111	0.64 223	0.27 138	0.19 124	0.50 159	0.27 169	0.68 204	0.75 187	0.11 101	0.16 130	0.24 112	0.30 151	0.36 152	0.37 152

anonymity	0.55 194	0.12 49	0.19 147	0.16 105	0.15 111	0.17 108	0.11 87	0.29 162	0.17 127	0.34 168	7.17 261	0.30 139	0.13 87	0.12 97	0.42 95	0.43 188	0.27 138	0.17 83	0.44 141	0.24 151	0.43 151	0.94 221	0.12 118	0.13 97	0.34 175	0.43 185	0.74 219	0.43 167

TRStereo	0.61 201	0.17 115	0.22 168	0.16 105	0.12 71	0.34 188	0.18 125	0.27 142	0.14 98	0.34 168	0.20 92	0.34 155	0.09 37	0.12 97	0.58 135	0.73 234	0.25 118	0.18 108	0.44 141	0.25 156	0.42 149	0.81 198	0.12 118	0.10 51	0.27 137	8.94 263	0.49 181	0.32 140

ADLNet	0.21 87	0.18 131	0.12 76	0.16 105	0.14 97	0.19 124	0.15 114	0.20 55	0.11 55	0.17 30	0.15 57	0.34 155	0.14 101	0.32 195	1.10 178	0.16 31	0.20 54	0.14 43	0.18 30	0.14 59	0.17 23	0.22 40	0.15 145	0.09 36	0.18 54	0.19 75	0.19 39	0.18 47

Anonymous3	0.30 148	0.21 156	0.16 122	0.17 114	0.16 120	0.20 130	0.16 122	0.31 170	0.25 165	0.30 144	0.20 92	0.45 178	0.20 150	0.17 150	0.55 128	0.52 201	0.32 173	0.27 186	0.51 162	0.27 169	0.50 170	0.67 174	0.13 128	0.15 119	0.28 148	0.30 151	0.34 146	0.26 115

XX-Stereo	2.35 249	0.10 25	0.11 56	0.17 114	0.11 61	0.21 140	0.11 87	0.25 112	0.12 66	0.35 181	0.53 206	0.30 139	0.10 46	0.12 97	1.21 184	0.70 231	0.27 138	0.18 108	0.50 159	0.19 112	0.41 145	0.53 138	0.11 101	0.10 51	55.57 269	0.26 127	0.34 146	0.51 174

FINET	0.48 185	0.18 131	0.19 147	0.17 114	0.14 97	0.18 116	0.21 138	0.21 63	0.32 186	0.19 43	0.41 185	0.22 81	0.38 183	0.20 166	1.70 209	0.43 188	0.24 106	0.16 72	0.34 115	0.25 156	0.32 111	0.71 182	0.14 135	0.24 173	1.14 234	2.17 250	0.50 186	1.64 236

APVNet	0.22 97	0.18 131	0.15 106	0.17 114	0.20 147	0.20 130	0.18 125	0.24 96	0.15 108	0.18 37	0.21 103	0.21 67	0.12 76	0.17 150	0.45 104	0.25 114	0.28 149	0.21 142	0.34 115	0.21 125	0.24 79	0.33 83	0.11 101	0.18 149	0.22 88	0.18 61	0.30 126	0.23 89

FADNet-RVC-Resample	0.23 103	0.16 105	0.18 138	0.17 114	0.16 120	0.16 98	0.16 122	0.24 96	0.18 134	0.26 104	0.18 82	0.27 112	0.17 125	0.16 141	0.81 155	0.18 44	0.21 68	0.23 161	0.26 80	0.25 156	0.23 65	0.39 108	0.13 128	0.21 163	0.22 88	0.22 97	0.19 39	0.22 81

RTSC	0.29 143	0.17 115	0.17 129	0.17 114	0.17 126	0.18 116	0.21 138	0.23 81	0.22 146	0.26 104	0.25 136	0.21 67	0.19 146	0.14 123	1.67 208	0.28 138	0.31 168	0.21 142	0.40 134	0.19 112	0.33 113	0.38 102	0.11 101	0.18 149	0.23 97	0.24 110	0.31 132	0.45 169

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 67	0.18 131	0.18 138	0.17 114	0.21 151	0.16 98	0.27 169	0.19 53	0.24 158	0.22 59	0.20 92	0.27 112	0.13 87	0.19 163	0.35 71	0.17 39	0.20 54	0.16 72	0.19 35	0.13 46	0.17 23	0.19 32	0.11 101	0.12 79	0.18 54	0.23 103	0.19 39	0.22 81
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	0.24 113	0.17 115	0.17 129	0.17 114	0.17 126	0.16 98	0.24 152	0.22 71	0.17 127	0.26 104	0.26 144	0.21 67	0.18 138	0.12 97	0.64 141	0.21 75	0.24 106	0.21 142	0.29 99	0.16 92	0.44 156	0.36 91	0.14 135	0.16 130	0.22 88	0.30 151	0.27 106	0.23 89

iResNetv2_ROB	0.20 79	0.14 79	0.11 56	0.17 114	0.13 84	0.17 108	0.11 87	0.26 124	0.12 66	0.26 104	0.20 92	0.28 120	0.20 150	0.10 71	0.49 116	0.16 31	0.21 68	0.15 53	0.36 127	0.15 77	0.36 129	0.20 33	0.12 118	0.16 130	0.20 74	0.18 61	0.30 126	0.19 59

ICVP	0.23 103	0.18 131	0.21 160	0.18 123	0.17 126	0.18 116	0.15 114	0.22 71	0.17 127	0.24 87	0.21 103	0.24 93	0.18 138	0.12 97	0.43 98	0.24 106	0.25 118	0.24 164	0.26 80	0.21 125	0.31 110	0.52 134	0.26 181	0.17 139	0.24 112	0.26 127	0.25 85	0.24 101
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.25 122	0.19 147	0.15 106	0.18 123	0.17 126	0.19 124	0.18 125	0.26 124	0.17 127	0.27 112	0.20 92	0.28 120	0.17 125	0.12 97	0.34 67	0.27 132	0.28 149	0.24 164	0.47 147	0.22 135	0.34 115	0.66 168	0.11 101	0.18 149	0.25 125	0.22 97	0.26 94	0.32 140

STTStereo	0.20 79	0.19 147	0.21 160	0.18 123	0.20 147	0.17 108	0.27 169	0.18 48	0.19 136	0.20 48	0.19 87	0.24 93	0.15 110	0.17 150	0.44 99	0.18 44	0.20 54	0.19 124	0.19 35	0.14 59	0.18 30	0.20 33	0.11 101	0.13 97	0.19 70	0.21 90	0.20 48	0.26 115

AF-Net	0.21 87	0.18 131	0.18 138	0.18 123	0.22 156	0.20 130	0.24 152	0.24 96	0.21 141	0.19 43	0.25 136	0.27 112	0.16 116	0.14 123	0.37 80	0.20 66	0.18 41	0.17 83	0.23 66	0.15 77	0.18 30	0.26 55	0.17 151	0.14 111	0.20 74	0.22 97	0.29 118	0.22 81

Nwc_Net	0.21 87	0.18 131	0.18 138	0.18 123	0.22 156	0.20 130	0.24 152	0.24 96	0.21 141	0.19 43	0.25 136	0.27 112	0.16 116	0.14 123	0.37 80	0.20 66	0.18 41	0.17 83	0.23 66	0.15 77	0.18 30	0.26 55	0.17 151	0.14 111	0.20 74	0.22 97	0.29 118	0.22 81

PA-Net	0.27 132	0.27 182	0.29 190	0.18 123	0.26 174	0.21 140	0.27 169	0.26 124	0.25 165	0.22 59	0.21 103	0.22 81	0.24 166	0.29 187	0.62 140	0.25 114	0.18 41	0.23 161	0.20 40	0.22 135	0.20 44	0.36 91	0.17 151	0.20 159	0.24 112	0.44 189	0.24 71	0.55 177
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.17 50	0.15 96	0.13 90	0.18 123	0.16 120	0.14 81	0.12 96	0.24 96	0.12 66	0.21 52	0.16 66	0.29 128	0.14 101	0.11 82	0.26 40	0.14 17	0.20 54	0.16 72	0.18 30	0.13 46	0.18 30	0.15 18	0.08 55	0.12 79	0.21 85	0.20 80	0.22 61	0.21 77

CFNet_RVC	0.22 97	0.18 131	0.15 106	0.18 123	0.17 126	0.19 124	0.12 96	0.21 63	0.13 86	0.23 69	0.21 103	0.25 101	0.13 87	0.13 111	0.93 167	0.20 66	0.23 95	0.17 83	0.27 83	0.16 92	0.25 84	0.22 40	0.10 84	0.14 111	0.23 97	0.21 90	0.25 85	0.23 89

HSM	0.22 97	0.17 115	0.15 106	0.18 123	0.18 134	0.16 98	0.14 109	0.26 124	0.14 98	0.25 97	0.22 114	0.24 93	0.18 138	0.11 82	0.67 145	0.18 44	0.26 127	0.16 72	0.27 83	0.17 102	0.30 106	0.23 43	0.10 84	0.14 111	0.23 97	0.23 103	0.27 106	0.25 110

AACVNet	0.21 87	0.18 131	0.15 106	0.19 132	0.19 141	0.19 124	0.14 109	0.23 81	0.15 108	0.25 97	0.23 124	0.21 67	0.13 87	0.13 111	0.57 134	0.19 59	0.25 118	0.18 108	0.25 76	0.18 109	0.23 65	0.24 47	0.14 135	0.15 119	0.23 97	0.21 90	0.25 85	0.25 110

s12784h	0.23 103	0.16 105	0.13 90	0.19 132	0.14 97	0.12 64	0.09 65	0.24 96	0.12 66	0.29 140	0.16 66	0.27 112	0.16 116	0.10 71	0.24 27	0.26 123	0.26 127	0.13 33	0.30 103	0.12 38	0.50 170	0.38 102	0.08 55	0.11 72	0.26 130	0.28 139	0.66 210	0.46 172

CFNet_pseudo	0.21 87	0.16 105	0.16 122	0.19 132	0.16 120	0.17 108	0.13 107	0.24 96	0.15 108	0.28 126	0.22 114	0.23 86	0.20 150	0.12 97	0.65 144	0.18 44	0.20 54	0.17 83	0.31 108	0.13 46	0.21 52	0.21 37	0.12 118	0.13 97	0.20 74	0.20 80	0.25 85	0.26 115

EAI-Stereo	0.35 166	0.14 79	0.15 106	0.19 132	0.18 134	0.65 216	0.22 144	0.27 142	0.22 146	0.27 112	0.46 197	0.29 128	0.10 46	0.12 97	0.81 155	1.04 250	0.27 138	0.20 133	0.71 191	0.23 142	0.45 158	0.55 143	0.11 101	0.18 149	0.29 156	0.43 185	0.40 165	0.42 165

NCCL2	0.27 132	0.24 169	0.23 172	0.19 132	0.20 147	0.18 116	0.19 133	0.26 124	0.23 154	0.29 140	0.22 114	0.28 120	0.17 125	0.15 134	0.68 146	0.25 114	0.25 118	0.22 152	0.27 83	0.22 135	0.34 115	0.44 120	0.19 163	0.22 169	0.34 175	0.34 170	0.36 152	0.36 148

EKT-Stereo	0.34 159	0.17 115	0.14 98	0.20 137	0.17 126	0.22 145	0.25 159	0.27 142	0.15 108	0.30 144	0.35 167	0.27 112	0.14 101	0.16 141	1.56 202	0.54 206	0.29 160	0.25 173	0.47 147	0.30 185	0.81 221	0.86 206	0.09 67	0.13 97	0.31 164	0.30 151	0.31 132	0.24 101

GANet-ADL	0.28 140	0.18 131	0.16 122	0.20 137	0.19 141	0.23 152	0.20 134	0.26 124	0.16 120	0.34 168	0.35 167	0.30 139	0.17 125	0.21 170	0.45 104	0.29 145	0.31 168	0.19 124	0.49 158	0.28 173	0.41 145	0.77 191	0.13 128	0.15 119	0.24 112	0.30 151	0.34 146	0.30 135

psm_up	0.21 87	0.17 115	0.19 147	0.20 137	0.17 126	0.20 130	0.15 114	0.26 124	0.23 154	0.22 59	0.18 82	0.23 86	0.20 150	0.16 141	0.36 79	0.19 59	0.24 106	0.18 108	0.30 103	0.17 102	0.23 65	0.21 37	0.12 118	0.21 163	0.24 112	0.27 133	0.26 94	0.25 110

ADCL	0.38 168	0.23 166	0.20 153	0.20 137	0.18 134	0.23 152	0.24 152	0.26 124	0.52 213	0.32 156	0.28 152	0.30 139	0.18 138	0.16 141	1.59 204	0.22 87	0.25 118	0.22 152	0.35 123	0.23 142	0.35 123	0.35 88	0.17 151	0.18 149	0.51 207	0.52 199	0.47 177	1.53 232

XPNet_ROB	0.28 140	0.28 185	0.20 153	0.20 137	0.22 156	0.22 145	0.22 144	0.20 55	0.21 141	0.24 87	0.27 148	0.79 201	0.17 125	0.16 141	0.50 119	0.23 101	0.35 182	0.21 142	0.28 91	0.20 117	0.30 106	0.53 138	0.17 151	0.18 149	0.23 97	0.24 110	0.49 181	0.36 148

CASS	0.26 128	0.18 131	0.17 129	0.21 142	0.18 134	0.22 145	0.26 165	0.28 152	0.20 140	0.33 166	0.24 130	0.28 120	0.18 138	0.12 97	0.37 80	0.24 106	0.39 197	0.20 133	0.44 141	0.17 102	0.58 185	0.48 130	0.11 101	0.14 111	0.32 170	0.22 97	0.32 137	0.33 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SACVNet	0.24 113	0.20 152	0.19 147	0.21 142	0.19 141	0.19 124	0.20 134	0.26 124	0.22 146	0.25 97	0.22 114	0.21 67	0.12 76	0.17 150	0.48 115	0.22 87	0.26 127	0.21 142	0.32 111	0.20 117	0.29 104	0.41 111	0.15 145	0.18 149	0.28 148	0.26 127	0.30 126	0.26 115

FADNet-RVC	0.24 113	0.17 115	0.15 106	0.21 142	0.17 126	0.17 108	0.21 138	0.26 124	0.14 98	0.25 97	0.21 103	0.28 120	0.17 125	0.14 123	0.98 172	0.22 87	0.23 95	0.17 83	0.36 127	0.22 135	0.24 79	0.30 67	0.14 135	0.17 139	0.25 125	0.23 103	0.21 53	0.24 101

UCFNet_RVC	0.24 113	0.25 174	0.17 129	0.21 142	0.20 147	0.20 130	0.15 114	0.23 81	0.16 120	0.26 104	0.20 92	0.35 161	0.17 125	0.13 111	0.87 159	0.19 59	0.22 80	0.18 108	0.33 112	0.17 102	0.27 94	0.24 47	0.17 151	0.15 119	0.27 137	0.23 103	0.24 71	0.29 131

pcwnet_v2	0.27 132	0.17 115	0.18 138	0.22 146	0.19 141	0.22 145	0.18 125	0.25 112	0.18 134	0.30 144	0.24 130	0.33 153	0.29 175	0.18 160	0.90 161	0.22 87	0.24 106	0.19 124	0.38 131	0.16 92	0.28 98	0.31 75	0.17 151	0.16 130	0.26 130	0.26 127	0.30 126	0.39 156

RP	0.23 103	0.20 152	0.23 172	0.22 146	0.21 151	0.22 145	0.25 159	0.24 96	0.23 154	0.17 30	0.24 130	0.25 101	0.19 146	0.16 141	0.55 128	0.18 44	0.21 68	0.16 72	0.22 56	0.16 92	0.18 30	0.33 83	0.14 135	0.17 139	0.23 97	0.23 103	0.31 132	0.26 115

NCC-stereo	0.26 128	0.22 158	0.22 168	0.22 146	0.24 165	0.23 152	0.28 173	0.26 124	0.28 174	0.18 37	0.26 144	0.29 128	0.27 172	0.17 150	0.56 130	0.23 101	0.23 95	0.24 164	0.28 91	0.21 125	0.23 65	0.32 77	0.20 165	0.17 139	0.27 137	0.29 145	0.33 142	0.30 135

Abc-Net	0.26 128	0.22 158	0.22 168	0.22 146	0.24 165	0.23 152	0.28 173	0.26 124	0.28 174	0.18 37	0.26 144	0.29 128	0.27 172	0.17 150	0.56 130	0.23 101	0.23 95	0.24 164	0.28 91	0.21 125	0.23 65	0.32 77	0.20 165	0.17 139	0.27 137	0.29 145	0.33 142	0.30 135
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.40 174	0.22 158	0.20 153	0.22 146	0.21 151	0.32 183	0.33 182	0.31 170	0.33 188	0.23 69	0.22 114	0.31 148	0.25 168	0.18 160	1.88 222	0.32 153	0.37 189	0.25 173	0.64 185	0.33 195	0.43 151	0.43 117	0.16 148	0.24 173	0.41 190	0.91 228	0.40 165	0.63 183

RTSA	0.40 174	0.22 158	0.20 153	0.22 146	0.21 151	0.32 183	0.33 182	0.31 170	0.33 188	0.23 69	0.22 114	0.31 148	0.25 168	0.18 160	1.88 222	0.32 153	0.37 189	0.25 173	0.64 185	0.33 195	0.43 151	0.43 117	0.16 148	0.24 173	0.41 190	0.91 228	0.40 165	0.63 183

PSMNet-ADL	0.35 166	0.20 152	0.21 160	0.23 152	0.22 156	0.24 157	0.25 159	0.30 166	0.26 169	0.39 198	0.57 211	0.38 167	0.46 188	0.24 180	1.26 191	0.44 191	0.32 173	0.20 133	0.52 165	0.24 151	0.40 143	0.51 133	0.17 151	0.17 139	0.27 137	0.27 133	0.40 165	0.26 115

HCRNet	0.15 33	0.19 147	0.08 22	0.23 152	0.09 34	0.15 93	0.09 65	0.16 34	0.06 6	0.49 221	0.16 66	0.25 101	0.08 28	0.09 55	0.44 99	0.11 5	0.17 31	0.11 15	0.21 49	0.09 18	0.13 14	0.13 13	0.11 101	0.07 12	0.09 6	0.11 14	0.14 20	0.11 14

FADNet	0.26 128	0.19 147	0.15 106	0.23 152	0.16 120	0.21 140	0.23 147	0.28 152	0.17 127	0.27 112	0.28 152	0.26 107	0.19 146	0.15 134	0.98 172	0.22 87	0.21 68	0.20 133	0.43 140	0.26 165	0.28 98	0.31 75	0.14 135	0.15 119	0.28 148	0.27 133	0.24 71	0.27 124

stereogan	0.25 122	0.22 158	0.22 168	0.23 152	0.26 174	0.25 160	0.23 147	0.26 124	0.24 158	0.20 48	0.23 124	0.31 148	0.23 159	0.17 150	0.38 89	0.21 75	0.22 80	0.19 124	0.28 91	0.20 117	0.23 65	0.46 125	0.17 151	0.18 149	0.22 88	0.24 110	0.37 158	0.27 124

DeepPrunerF	0.29 143	0.17 115	0.15 106	0.23 152	0.44 205	0.17 108	0.23 147	0.20 55	0.26 169	0.16 24	0.22 114	0.15 25	0.12 76	0.13 111	0.98 172	0.22 87	0.19 49	0.17 83	0.27 83	0.17 102	0.22 59	0.21 37	0.12 118	0.13 97	1.95 254	0.26 127	0.22 61	0.20 65

NVstereo2D	0.27 132	0.17 115	0.15 106	0.23 152	0.19 141	0.26 166	0.28 173	0.20 55	0.15 108	0.22 59	0.20 92	0.18 48	0.11 61	0.39 204	1.91 227	0.21 75	0.24 106	0.20 133	0.22 56	0.14 59	0.19 40	0.18 28	0.26 181	0.14 111	0.22 88	0.18 61	0.19 39	0.18 47

PWC_ROB	0.39 173	0.27 182	0.25 179	0.23 152	0.25 170	0.24 157	0.33 182	0.29 162	0.47 211	0.25 97	0.40 183	0.38 167	0.90 214	0.20 166	0.77 151	0.33 160	0.39 197	0.29 196	0.64 185	0.30 185	0.51 174	0.61 155	0.20 165	0.33 195	0.28 148	0.28 139	0.39 162	0.72 192

AnyNet_C32	0.50 192	0.24 169	0.23 172	0.24 159	0.26 174	0.29 175	0.33 182	0.35 180	0.57 217	0.34 168	0.44 194	0.36 162	0.25 168	0.23 177	2.35 241	0.39 177	0.39 197	0.33 208	0.53 168	0.30 185	0.61 192	0.74 186	0.23 178	0.29 188	0.44 195	0.73 218	0.46 174	1.61 235

iResNet	0.30 148	0.17 115	0.17 129	0.24 159	0.23 163	0.28 171	0.20 134	0.31 170	0.21 141	0.32 156	0.29 155	0.50 181	0.51 196	0.11 82	0.53 124	0.35 164	0.27 138	0.20 133	0.74 192	0.25 156	0.47 164	0.32 77	0.15 145	0.26 180	0.26 130	0.25 121	0.34 146	0.29 131

LALA_ROB	0.34 159	0.34 195	0.23 172	0.24 159	0.24 165	0.30 178	0.24 152	0.25 112	0.28 174	0.31 151	0.35 167	0.95 205	0.21 155	0.19 163	0.77 151	0.25 114	0.34 178	0.28 192	0.34 115	0.25 156	0.36 129	0.55 143	0.19 163	0.22 169	0.27 137	0.31 159	0.50 186	0.39 156

RGC	0.28 140	0.25 174	0.29 190	0.25 162	0.27 180	0.28 171	0.21 138	0.28 152	0.31 185	0.22 59	0.31 159	0.29 128	0.32 177	0.21 170	0.59 136	0.25 114	0.24 106	0.21 142	0.30 103	0.22 135	0.27 94	0.40 109	0.18 162	0.21 163	0.29 156	0.32 163	0.35 150	0.36 148

MLCV	0.25 122	0.16 105	0.16 122	0.25 162	0.19 141	0.21 140	0.18 125	0.30 166	0.16 120	0.31 151	0.31 159	0.34 155	0.25 168	0.11 82	0.32 61	0.25 114	0.26 127	0.17 83	0.54 172	0.16 92	0.37 136	0.38 102	0.14 135	0.19 157	0.25 125	0.23 103	0.27 106	0.26 115

NaN_ROB	0.32 153	0.25 174	0.25 179	0.25 162	0.30 183	0.22 145	0.27 169	0.35 180	0.38 193	0.30 144	0.27 148	0.67 194	0.23 159	0.17 150	0.80 154	0.21 75	0.21 68	0.21 142	0.29 99	0.26 165	0.23 65	0.29 64	0.14 135	0.27 184	0.36 185	0.45 191	0.39 162	0.56 179

SHD	0.38 168	0.22 158	0.30 193	0.26 165	0.25 170	0.25 160	0.29 177	0.36 184	0.29 180	0.35 181	0.33 163	0.34 155	0.46 188	0.22 173	1.53 200	0.32 153	0.31 168	0.26 183	0.58 180	0.28 173	0.45 158	0.47 127	0.20 165	0.28 186	0.34 175	0.39 181	0.35 150	0.52 175

ADCMid	0.48 185	0.29 187	0.30 193	0.26 165	0.32 188	0.34 188	0.38 189	0.42 195	0.45 210	0.31 151	0.37 175	0.49 179	0.45 187	0.22 173	1.85 218	0.35 164	0.36 185	0.27 186	0.80 196	0.31 190	0.50 170	0.60 152	0.30 200	0.25 179	0.37 186	0.55 204	0.46 174	1.40 228

ETE_ROB	0.34 159	0.32 192	0.21 160	0.26 165	0.24 165	0.28 171	0.25 159	0.24 96	0.29 180	0.27 112	0.35 167	1.00 209	0.21 155	0.20 166	0.59 136	0.24 106	0.42 204	0.24 164	0.38 131	0.25 156	0.40 143	0.52 134	0.20 165	0.21 163	0.29 156	0.34 170	0.55 195	0.39 156

HSM-Net_RVC	0.32 153	0.17 115	0.18 138	0.27 168	0.21 151	0.21 140	0.15 114	0.28 152	0.19 136	0.34 168	0.40 183	1.56 228	0.27 172	0.15 134	0.45 104	0.22 87	0.26 127	0.19 124	0.28 91	0.20 117	0.41 145	0.57 148	0.14 135	0.21 163	0.30 160	0.31 159	0.36 152	0.35 146
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.38 168	0.23 166	0.21 160	0.27 168	0.26 174	0.27 168	0.25 159	0.41 192	0.24 158	0.36 184	0.29 155	0.36 162	0.23 159	0.41 206	0.97 171	0.57 214	0.34 178	0.29 196	0.33 112	0.24 151	0.68 204	1.00 231	0.28 189	0.31 192	0.34 175	0.49 194	0.42 170	0.34 144

SFCPSM	0.71 208	0.24 169	0.20 153	0.28 170	0.24 165	0.28 171	0.24 152	0.30 166	0.30 184	0.33 166	0.49 199	0.63 191	1.30 223	0.20 166	2.10 230	0.35 164	0.32 173	0.24 164	7.82 258	0.39 202	0.45 158	0.54 141	0.20 165	0.20 159	0.31 164	0.32 163	0.37 158	0.45 169

GANetREF_RVC	0.33 157	0.30 190	0.33 203	0.28 170	0.27 180	0.27 168	0.26 165	0.42 195	0.35 191	0.38 195	0.22 114	0.57 186	0.39 184	0.16 141	0.37 80	0.24 106	0.30 166	0.25 173	0.45 144	0.26 165	0.37 136	0.28 61	0.25 179	0.33 195	0.35 180	0.29 145	0.46 174	0.40 162
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
GwcNet-ADL	0.30 148	0.22 158	0.21 160	0.29 172	0.23 163	0.24 157	0.22 144	0.28 152	0.19 136	0.34 168	0.57 211	0.44 177	0.23 159	0.22 173	0.53 124	0.35 164	0.30 166	0.22 152	0.45 144	0.28 173	0.37 136	0.47 127	0.14 135	0.17 139	0.27 137	0.30 151	0.29 118	0.38 155

ADCPNet	0.58 197	0.26 180	0.30 193	0.29 172	0.36 196	0.29 175	0.53 206	0.42 195	0.39 196	0.38 195	0.55 209	0.39 170	1.14 220	0.26 184	2.11 231	0.43 188	0.35 182	0.24 164	1.27 208	0.40 203	0.52 175	0.60 152	0.32 206	0.30 190	0.48 203	0.61 207	0.47 177	1.88 243

IGEV_Zeroshot_test	0.33 157	0.13 66	0.24 178	0.30 174	0.18 134	0.23 152	0.24 152	0.28 152	0.17 127	0.35 181	0.53 206	0.34 155	0.11 61	0.14 123	0.41 92	0.61 222	0.27 138	0.17 83	0.48 156	0.31 190	0.52 175	1.06 233	0.12 118	0.12 79	0.35 180	0.28 139	0.62 204	0.45 169

iRaft-Stereo_20w	0.42 176	0.16 105	0.27 185	0.30 174	0.18 134	0.22 145	0.20 134	0.26 124	0.22 146	0.41 205	0.65 219	0.30 139	0.11 61	0.17 150	0.44 99	0.55 208	0.28 149	0.18 108	0.45 144	0.46 216	0.47 164	0.97 226	0.12 118	0.11 72	0.35 180	2.32 253	0.61 202	0.59 180

DAS	0.34 159	0.18 131	0.15 106	0.30 174	0.25 170	0.25 160	0.26 165	0.32 177	0.29 180	0.32 156	0.38 178	0.54 183	0.37 180	0.12 97	0.45 104	0.40 182	0.37 189	0.25 173	0.54 172	0.29 180	0.66 201	0.65 161	0.21 174	0.26 180	0.31 164	0.32 163	0.38 160	0.39 156

SepStereo	0.34 159	0.18 131	0.15 106	0.30 174	0.25 170	0.25 160	0.26 165	0.32 177	0.29 180	0.32 156	0.38 178	0.54 183	0.37 180	0.12 97	0.45 104	0.40 182	0.37 189	0.25 173	0.54 172	0.29 180	0.66 201	0.65 161	0.21 174	0.26 180	0.31 164	0.32 163	0.38 160	0.39 156

FADNet_RVC	0.34 159	0.22 158	0.23 172	0.30 174	0.26 174	0.20 130	0.23 147	0.31 170	0.22 146	0.31 151	0.29 155	0.42 175	0.35 179	0.22 173	0.90 161	0.26 123	0.31 168	0.32 206	0.75 193	0.28 173	0.46 162	0.55 143	0.16 148	0.24 173	0.27 137	0.31 159	0.51 191	0.37 152

FCDSN-DC	0.38 168	0.28 185	0.33 203	0.31 179	0.30 183	0.30 178	0.40 192	0.31 170	0.22 146	0.28 126	0.20 92	0.29 128	0.16 116	0.30 190	1.88 222	0.36 170	0.34 178	0.33 208	0.34 115	0.25 156	0.46 162	0.82 199	0.28 189	0.38 210	0.30 160	0.31 159	0.30 126	0.30 135
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PS-NSSS	0.24 113	0.26 180	0.21 160	0.31 179	0.22 156	0.26 166	0.23 147	0.27 142	0.15 108	0.28 126	0.21 103	0.55 185	0.15 110	0.16 141	0.35 71	0.16 31	0.19 49	0.17 83	0.36 127	0.15 77	0.17 23	0.14 16	0.22 176	0.16 130	0.24 112	0.24 110	0.28 117	0.27 124

CBMV	0.47 184	0.25 174	0.23 172	0.31 179	0.29 182	0.31 181	0.30 179	0.41 192	0.28 174	0.37 188	0.27 148	0.70 197	0.37 180	0.33 198	0.91 163	0.53 204	0.36 185	0.27 186	0.58 180	0.28 173	0.63 195	0.97 226	0.26 181	0.35 202	0.37 186	0.36 174	0.66 210	1.86 240
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G-Net	0.59 198	0.34 195	0.35 209	0.32 182	0.32 188	0.45 199	0.31 180	0.50 208	0.61 222	0.43 210	0.64 218	1.96 234	0.52 197	0.23 177	0.86 158	0.52 201	0.37 189	0.35 213	0.83 197	0.67 228	0.61 192	0.63 156	0.25 179	0.33 195	0.40 189	0.80 222	0.81 222	1.55 233

SAMSARA	0.69 206	0.30 190	0.45 218	0.32 182	0.32 188	0.32 183	0.38 189	0.57 213	0.48 212	0.41 205	0.37 175	0.43 176	0.93 215	0.29 187	1.85 218	0.53 204	0.38 195	0.40 218	0.78 194	0.42 207	0.77 215	0.89 212	0.20 165	0.42 217	1.55 244	1.83 247	1.51 247	1.56 234

ccs_rob	0.43 178	0.24 169	0.20 153	0.33 184	0.22 156	0.33 187	0.28 173	0.34 179	0.21 141	0.46 217	1.56 249	1.58 230	0.41 185	0.23 177	0.82 157	0.37 173	0.29 160	0.22 152	0.47 147	0.28 173	0.55 179	0.64 158	0.17 151	0.20 159	0.26 130	0.25 121	0.29 118	0.35 146

CSAN	0.42 176	0.37 202	0.34 208	0.33 184	0.33 191	0.29 175	0.36 188	0.37 187	0.64 226	0.43 210	0.43 191	0.75 199	0.46 188	0.21 170	0.78 153	0.25 114	0.29 160	0.27 186	0.42 139	0.43 209	0.43 151	0.53 138	0.22 176	0.34 198	0.44 195	0.52 199	0.49 181	0.54 176

pmcnn	0.49 190	0.25 174	0.20 153	0.33 184	0.31 186	0.34 188	0.48 199	0.35 180	0.26 169	0.34 168	0.54 208	0.81 202	1.19 221	0.19 163	0.75 150	0.56 210	0.41 201	0.32 206	0.86 200	0.38 201	0.86 224	0.90 215	0.28 189	0.26 180	0.34 175	0.35 172	0.67 213	0.84 202

ADCS	0.62 203	0.34 195	0.31 198	0.34 187	0.37 198	0.37 193	0.40 192	0.49 206	0.60 220	0.34 168	0.42 188	0.61 187	0.98 217	0.31 193	2.29 239	0.66 226	0.50 210	0.38 214	0.84 198	0.43 209	0.87 226	0.89 212	0.28 189	0.37 207	0.47 201	0.91 228	0.60 200	1.29 221

dd	0.20 79	0.17 115	0.10 42	0.35 188	0.13 84	0.25 160	0.12 96	0.22 71	0.10 34	0.22 59	0.11 33	0.38 167	0.10 46	0.09 55	0.40 91	0.18 44	0.29 160	0.15 53	0.36 127	0.14 59	0.20 44	0.17 24	0.09 67	0.13 97	0.22 88	0.17 53	0.26 94	0.20 65

SGM-Forest	0.43 178	0.24 169	0.19 147	0.35 188	0.26 174	0.27 168	0.21 138	0.30 166	0.23 154	0.32 156	0.23 124	0.37 165	0.50 194	0.25 182	1.02 176	0.35 164	0.25 118	0.21 142	1.80 223	0.19 112	0.41 145	0.85 205	0.27 184	0.23 171	0.35 180	0.28 139	0.59 199	1.05 214
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.48 185	0.25 174	0.27 185	0.36 190	0.30 183	0.31 181	0.25 159	0.38 189	0.24 158	0.38 195	0.44 194	0.33 153	0.17 125	0.56 217	2.23 236	0.98 248	0.33 177	0.28 192	0.34 115	0.29 180	0.66 201	1.25 241	0.27 184	0.31 192	0.35 180	0.36 174	0.48 180	0.55 177

UDGNet	0.24 113	0.20 152	0.15 106	0.36 190	0.31 186	0.32 183	0.29 177	0.22 71	0.15 108	0.21 52	0.21 103	0.21 67	0.08 28	0.51 214	0.25 33	0.17 39	0.22 80	0.17 83	0.27 83	0.15 77	0.28 98	0.38 102	0.31 204	0.11 72	0.24 112	0.23 103	0.22 61	0.20 65

AnyNet_C01	0.69 206	0.35 199	0.32 199	0.37 192	0.39 200	0.36 192	0.59 210	0.56 211	0.70 230	0.40 202	0.49 199	0.85 203	0.73 204	0.32 195	2.65 249	0.86 242	0.72 223	0.58 233	1.00 203	0.50 217	0.94 232	1.12 236	0.38 212	0.39 213	0.63 219	0.53 202	0.64 209	1.20 218

SANet	0.60 200	0.33 193	0.33 203	0.37 192	0.36 196	0.48 201	0.44 195	0.56 211	0.85 234	0.34 168	0.57 211	2.41 240	1.30 223	0.33 198	1.18 183	0.25 114	0.48 209	0.31 203	0.52 165	0.32 193	0.55 179	0.57 148	0.37 210	0.38 210	0.48 203	0.66 210	0.57 197	0.96 210

DPSNet	0.80 212	0.29 187	0.28 188	0.39 194	0.41 201	0.44 198	0.31 180	0.36 184	0.41 200	0.27 112	0.36 173	2.76 244	1.04 219	0.38 202	1.22 185	0.66 226	0.61 218	0.49 226	4.85 250	0.61 223	0.86 224	1.22 240	0.58 227	0.45 220	0.58 215	0.63 208	0.55 195	0.69 188

CBMV_ROB	0.55 194	0.23 166	0.25 179	0.40 195	0.34 194	0.35 191	0.35 187	0.44 200	0.24 158	0.39 198	0.44 194	1.41 224	1.00 218	0.30 190	1.17 180	0.35 164	0.38 195	0.25 173	0.87 201	0.36 199	0.60 190	0.83 200	0.28 189	0.28 186	0.55 213	0.85 226	0.72 217	1.13 216

XQC	0.44 181	0.37 202	0.32 199	0.41 196	0.35 195	0.42 196	0.44 195	0.46 204	0.38 193	0.40 202	0.34 165	0.50 181	0.47 193	0.35 200	1.63 205	0.32 153	0.31 168	0.28 192	0.53 168	0.32 193	0.42 149	0.52 134	0.27 184	0.31 192	0.45 197	0.50 197	0.53 192	0.42 165

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 183	0.34 195	0.26 183	0.43 197	0.33 191	0.38 194	0.53 206	0.49 206	0.40 197	0.42 208	0.31 159	0.63 191	0.54 198	0.42 207	1.29 193	0.28 138	0.26 127	0.22 152	0.68 189	0.23 142	0.65 198	0.64 158	0.33 208	0.29 188	0.47 201	0.49 194	0.49 181	0.69 188

STTRV1_RVC		0.33 193	0.28 188	0.43 197	0.33 191	0.42 196	0.38 189	0.41 192	0.41 200	0.37 188	0.42 188	0.62 189	0.74 205	0.52 215		0.39 177	0.91 234	0.28 192		0.75 238	0.94 232			0.51 223	0.51 207	0.67 211	0.63 207	1.33 225

FAT-Stereo	0.48 185	0.27 182	0.35 209	0.45 199	0.49 215	0.39 195	0.34 186	0.43 199	0.28 174	0.41 205	0.87 231	0.77 200	0.58 200	0.30 190	0.71 147	0.56 210	0.36 185	0.34 210	0.65 188	0.42 207	0.69 210	0.77 191	0.28 189	0.34 198	0.31 164	0.36 174	0.47 177	0.74 196

dad	0.30 148	0.21 156	0.15 106	0.47 200	0.22 156	0.30 178	0.49 200	0.40 191	0.13 86	0.32 156	0.14 51	0.41 173	0.24 166	0.11 82	0.59 136	0.20 66	0.32 173	0.17 83	0.51 162	0.16 92	0.29 104	0.23 43	0.11 101	0.19 157	0.32 170	0.18 61	0.68 214	0.46 172

S-Stereo	0.56 196	0.29 187	0.29 190	0.49 201	0.47 213	0.51 204	0.61 211	0.38 189	0.37 192	0.39 198	1.18 238	1.00 209	0.46 188	0.29 187	1.17 180	0.66 226	0.35 182	0.39 216	0.85 199	0.70 231	0.50 170	0.96 225	0.61 228	0.38 210	0.32 170	0.33 167	0.41 169	0.62 182

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 253	0.48 211	0.30 193	0.49 201	0.43 204	0.63 214	0.88 224	0.69 225	0.73 231	0.42 208	1.62 251	46.67 273	1.91 239	0.66 223	0.96 170	0.34 161	0.96 237	0.97 255	1.60 215	0.34 197	0.83 222	0.87 208	0.28 189	0.27 184	0.53 210	0.79 221	3.33 258	0.81 200

FC-DCNN	0.43 178	0.35 199	0.43 215	0.49 201	0.37 198	0.48 201	0.56 208	0.44 200	0.27 173	0.34 168	0.27 148	0.41 173	0.23 159	0.31 193	0.64 141	0.36 170	0.39 197	0.31 203	0.48 156	0.27 169	0.52 175	0.75 187	0.28 189	0.37 207	0.53 210	0.39 181	0.63 207	0.82 201

PVD	0.59 198	0.44 206	0.38 212	0.51 204	0.44 205	0.56 206	0.49 200	0.62 221	0.59 219	0.34 168	0.48 198	0.61 187	0.75 207	0.50 213	1.78 212	0.38 175	0.51 211	0.39 216	0.79 195	0.43 209	0.68 204	0.76 190	0.30 200	0.39 213	0.61 217	0.77 220	0.62 204	0.89 205

AMNet	0.51 193	0.50 213	0.48 222	0.51 204	0.50 217	0.57 207	0.52 204	0.36 184	0.41 200	0.39 198	0.58 215	0.66 193	0.21 155	0.58 219	0.53 124	0.59 217	0.60 217	0.58 233	0.51 162	0.51 218	0.60 190	0.55 143	0.33 208	0.52 224	0.48 203	0.54 203	0.60 200	0.66 185

DGSMNet	0.89 218	0.48 211	0.41 213	0.52 206	0.41 201	0.57 207	0.44 195	0.61 219	0.40 197	0.84 242	3.86 259	0.69 195	0.85 212	0.87 227	1.84 216	0.89 244	1.22 246	0.66 243	1.68 219	0.63 224	1.40 253	1.53 252	0.50 222	0.55 226	0.41 190	0.67 211	0.50 186	0.73 194

edge stereo	0.65 205	0.35 199	0.45 218	0.54 207	0.48 214	0.59 211	0.56 208	0.58 215	0.41 200	0.52 227	0.69 223	1.30 219	1.29 222	0.39 204	0.94 169	0.60 221	0.41 201	0.30 201	1.74 222	0.81 241	0.54 178	0.97 226	0.41 214	0.34 198	0.43 193	0.38 179	0.57 197	0.90 207

LSM0	3.50 255	0.37 202	0.30 193	0.55 208	0.46 210	0.59 211	0.74 216	0.75 230	0.61 222	0.60 234	0.85 229	1.16 215	1.54 228	0.27 185	26.81 267	45.36 272	0.62 219	0.38 214	3.22 241	0.63 224	1.24 245	1.69 253	0.31 204	0.43 218	0.61 217	1.00 232	1.01 232	2.47 250

MFN_U_SF_RVC	0.63 204	0.54 214	0.41 213	0.56 209	0.46 210	0.58 210	0.69 214	0.57 213	0.44 209	0.86 244	0.91 232	0.74 198	0.54 198	0.55 216	1.54 201	0.49 196	0.34 178	0.34 210	1.70 221	0.45 215	0.68 204	0.66 168	0.29 197	0.57 227	0.45 197	0.44 189	0.49 181	0.68 186

SGM_RVC	0.85 213	0.45 208	0.32 199	0.60 210	0.44 205	0.60 213	0.52 204	0.72 228	0.41 200	0.43 210	0.57 211	1.17 216	1.43 226	0.24 180	0.56 130	0.30 150	0.47 207	0.26 183	2.37 229	0.34 197	0.59 188	0.86 206	0.27 184	0.34 198	1.13 232	1.39 244	1.91 253	4.23 256
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FBW_ROB	0.49 190	0.42 205	0.37 211	0.61 211	0.46 210	0.49 203	0.51 203	0.31 170	0.25 165	0.34 168	0.36 173	0.69 195	0.50 194	0.57 218	1.13 179	0.26 123	0.36 185	0.24 164	1.46 211	0.24 151	0.57 181	0.44 120	0.43 215	0.40 216	0.33 173	0.35 172	0.42 170	0.68 186

MADNet+	0.78 211	0.46 209	0.65 227	0.64 212	0.59 219	0.52 205	0.72 215	0.77 233	0.60 220	0.62 236	0.51 204	0.97 207	0.85 212	0.48 210	2.44 244	0.77 236	0.84 231	0.54 229	1.02 204	0.68 229	1.03 239	0.83 200	0.57 226	0.69 237	0.90 227	0.74 219	0.70 216	1.03 213

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 201	0.63 218	0.47 220	0.65 213	0.41 201	0.45 199	0.63 212	0.61 219	0.68 229	0.58 229	0.38 178	0.62 189	0.60 201	0.69 224	1.33 194	0.45 192	0.37 189	0.40 218	1.53 214	0.51 218	0.58 185	0.78 194	0.46 221	0.47 221	0.51 207	0.45 191	0.42 170	0.73 194

CC-Net-ROB	0.38 168	0.47 210	0.33 203	0.66 214	0.49 215	0.57 207	0.49 200	0.35 180	0.24 158	0.37 188	0.29 155	0.96 206	0.23 159	0.38 202	0.45 104	0.18 44	0.24 106	0.22 152	0.68 189	0.23 142	0.23 65	0.18 28	0.44 217	0.24 173	0.31 164	0.28 139	0.27 106	0.39 156

SPS-STEREO	0.86 214	0.60 217	0.57 224	0.67 215	0.63 220	0.71 217	0.68 213	0.58 215	0.61 222	0.59 231	0.96 234	1.04 213	0.68 203	0.60 221	1.72 211	0.87 243	0.79 226	0.69 244	2.78 236	0.74 236	1.33 250	1.43 249	0.45 220	0.66 236	0.63 219	0.69 216	0.87 223	0.78 199
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	1.05 225	0.83 226	0.44 216	0.72 216	0.44 205	0.83 221	0.81 221	0.69 225	0.61 222	0.37 188	0.66 221	1.69 231	1.32 225	0.37 201	4.57 257	0.46 193	0.53 213	0.25 173	1.47 212	0.37 200	0.65 198	0.90 215	0.30 200	0.39 213	1.81 251	2.49 254	1.79 251	2.50 252

SPstereo	1.25 232	0.82 225	0.93 245	0.75 217	0.82 228	0.79 219	0.76 217	1.17 251	1.02 241	0.85 243	1.56 249	2.11 235	2.54 243	0.96 229	1.79 213	1.73 255	1.11 243	0.94 252	1.61 217	1.13 254	1.51 255	1.76 255	0.79 229	0.98 252	1.06 228	1.09 237	1.58 249	1.73 238

MFMNet_re	0.76 210	0.73 222	0.66 228	0.75 217	0.64 221	0.88 224	0.78 218	0.59 217	0.67 228	0.58 229	0.68 222	1.03 211	0.64 202	0.59 220	1.22 185	0.78 238	0.86 233	0.72 246	1.10 206	0.69 230	1.11 242	0.78 194	0.54 225	0.61 232	0.59 216	0.58 205	0.80 221	0.93 208

SGM+DAISY	1.35 234	0.69 220	0.66 228	0.77 219	0.72 224	0.88 224	0.85 223	0.75 230	0.95 238	0.67 238	1.33 246	1.37 222	1.68 233	0.69 224	2.33 240	1.29 253	0.83 230	0.70 245	2.51 233	0.92 243	1.38 252	1.75 254	0.53 224	0.81 244	2.12 256	3.10 255	1.97 254	4.19 255

MeshStereo	0.86 214	0.44 206	0.33 203	0.78 220	0.56 218	0.63 214	0.44 195	0.69 225	0.53 215	0.45 215	0.78 225	2.29 237	1.65 232	0.25 182	2.39 243	0.70 231	0.42 204	0.29 196	1.62 218	0.31 190	1.32 249	1.43 249	0.32 206	0.35 202	0.88 226	0.64 209	1.30 239	1.37 227
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
UDG	0.48 185	0.58 216	0.27 185	0.86 221	0.79 226	0.80 220	1.00 226	0.27 142	0.25 165	0.28 126	0.35 167	0.39 170	0.17 125	1.43 233	1.00 175	0.26 123	0.47 207	0.27 186	0.59 183	0.30 185	0.44 156	0.47 127	0.40 213	0.20 159	0.28 148	0.29 145	0.33 142	0.27 124

DDUNet	0.45 182	0.56 215	0.26 183	0.87 222	0.69 223	0.84 222	0.84 222	0.26 124	0.24 158	0.23 69	0.33 163	0.39 170	0.15 110	1.61 236	0.49 116	0.24 106	0.41 201	0.26 183	0.55 176	0.29 180	0.34 115	0.40 109	0.50 222	0.21 163	0.25 125	0.27 133	0.32 137	0.29 131

ELAS_RVC	0.97 220	0.66 219	0.63 226	0.92 223	0.68 222	1.24 229	0.79 219	0.74 229	0.53 215	0.50 223	1.26 243	2.43 241	1.99 240	0.45 208	1.45 197	0.49 196	0.65 221	0.55 231	1.11 207	0.44 213	0.97 238	1.36 246	0.44 217	0.57 227	1.69 249	1.29 243	1.16 236	1.24 219
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.00 222	0.70 221	0.60 225	0.99 224	0.76 225	1.00 226	0.79 219	0.77 233	0.64 226	0.49 221	1.26 243	2.43 241	1.71 234	0.47 209	1.56 202	0.49 196	0.66 222	0.54 229	1.08 205	0.41 204	0.94 232	1.34 245	0.44 217	0.54 225	1.59 245	1.52 245	1.35 243	1.96 245
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	1.81 243	0.80 224	0.92 244	1.03 225	0.85 230	1.02 227	1.07 227	1.06 245	1.22 246	0.45 215	0.95 233	2.28 236	2.37 242	0.48 210	4.27 256	1.23 252	0.75 224	2.70 259	1.60 215	0.54 221	0.96 237	1.32 244	0.37 210	0.80 241	3.20 258	4.45 258	4.76 259	7.33 260

DispFullNet	1.23 231	1.16 233	0.81 239	1.20 226	0.99 232	1.13 228	1.36 230	0.66 224	0.57 217	0.75 239	0.80 227	3.64 254	1.53 227	1.64 237	1.27 192	1.36 254	1.04 239	0.58 233	6.55 257	1.10 252	0.89 229	0.91 218	0.43 215	0.36 205	0.50 206	0.37 178	0.69 215	1.02 212

MDST_ROB	0.88 216	1.09 230	0.25 179	1.29 227	0.44 205	0.85 223	0.40 192	0.45 202	0.26 169	0.36 184	0.35 167	0.49 179	3.65 251	0.16 141	2.26 237	0.25 114	0.28 149	0.18 108	0.87 201	0.21 125	0.63 195	0.90 215	0.20 165	0.23 171	1.72 250	0.94 231	3.03 257	1.95 244

MADNet++	2.33 248	1.67 251	1.92 257	1.39 228	2.03 255	1.38 230	1.80 238	1.84 256	2.31 257	2.07 260	2.50 257	2.72 243	2.90 246	1.56 235	2.35 241	2.46 259	2.29 257	1.72 257	2.84 238	2.53 258	3.96 261	5.14 262	1.23 234	2.38 260	1.53 243	4.38 257	2.11 255	1.86 240

JetBlue	1.47 239	1.10 231	1.05 250	1.46 229	1.19 240	1.70 234	1.61 233	0.95 241	1.16 245	0.59 231	0.49 199	3.36 250	0.76 208	1.16 230	2.45 247	1.00 249	1.15 245	0.86 250	1.38 210	0.80 240	1.70 256	1.94 256	1.14 232	0.80 241	1.33 240	2.20 252	1.50 246	5.00 258

PSMNet_ROB	1.36 236	1.38 243	0.74 233	1.49 230	1.02 234	1.74 240	1.67 236	0.65 223	0.75 233	1.46 256	3.82 258	3.01 248	1.57 229	2.64 249	1.24 188	0.48 194	0.77 225	0.50 227	2.60 234	0.73 234	0.87 226	0.66 168	3.06 255	0.59 229	0.84 225	0.72 217	0.90 225	0.70 190

WAO-6	1.18 226	1.10 231	0.72 232	1.51 231	1.16 238	1.43 231	1.63 234	0.88 239	0.98 239	0.77 240	0.73 224	1.32 220	2.08 241	1.91 240	2.58 248	0.71 233	1.27 249	0.57 232	1.47 212	0.70 231	1.05 240	1.03 232	0.92 230	0.69 237	1.14 234	1.01 235	1.04 235	1.43 230

IMH-64-1	1.21 229	1.22 236	0.78 234	1.66 232	1.28 241	1.72 236	1.92 239	0.85 236	0.90 235	0.44 213	0.62 216	1.42 225	1.79 236	2.52 247	2.44 244	0.59 217	0.81 227	0.48 223	1.90 225	0.65 226	0.80 218	0.88 209	2.48 247	0.59 229	1.08 230	0.67 211	0.97 229	1.29 221

IMH-64	1.21 229	1.22 236	0.78 234	1.66 232	1.28 241	1.72 236	1.92 239	0.85 236	0.90 235	0.44 213	0.62 216	1.42 225	1.79 236	2.52 247	2.44 244	0.59 217	0.81 227	0.48 223	1.90 225	0.65 226	0.80 218	0.88 209	2.48 247	0.59 229	1.08 230	0.67 211	0.97 229	1.29 221

SQANet	0.74 209	0.90 228	0.32 199	1.66 232	0.79 226	1.43 231	1.20 229	0.37 187	0.28 174	0.40 202	0.31 159	0.92 204	0.34 178	1.28 232	1.08 177	0.22 87	0.52 212	0.27 186	2.47 232	0.29 180	0.57 181	0.58 150	1.58 237	0.24 173	0.33 173	0.38 179	0.43 173	0.72 192

IMH	1.35 234	1.24 238	0.80 237	1.68 235	1.30 243	1.77 241	1.95 242	0.86 238	0.94 237	0.47 219	0.65 219	1.54 227	3.12 250	3.92 263	1.70 209	0.59 217	0.85 232	0.50 227	2.45 231	0.71 233	0.79 216	0.88 209	2.63 249	0.62 233	1.17 236	0.82 225	0.90 225	1.47 231

PWCK	1.62 240	1.41 244	0.80 237	1.72 236	1.05 235	1.57 233	1.48 232	1.12 249	1.02 241	0.99 250	1.19 240	2.77 246	1.63 230	0.84 226	1.64 206	0.56 210	1.06 240	0.58 233	13.10 262	0.92 243	1.20 244	0.89 212	1.16 233	0.83 248	1.07 229	1.00 232	0.95 228	1.30 224

JetRed	2.52 252	2.14 257	2.30 258	1.73 237	1.90 252	2.63 253	3.45 253	1.87 257	1.54 251	1.16 254	0.96 234	2.82 247	0.74 205	2.45 245	3.36 253	2.18 257	2.83 258	3.14 262	1.84 224	1.39 255	3.50 260	3.28 259	2.75 251	1.29 258	2.61 257	6.72 261	2.97 256	4.62 257

WAO-7	1.03 223	0.85 227	0.88 242	1.80 238	0.84 229	0.74 218	0.97 225	1.02 244	1.13 244	0.96 249	1.27 245	1.38 223	1.83 238	0.64 222	1.90 226	0.77 236	0.81 227	0.48 223	2.60 234	0.74 236	0.79 216	0.80 197	0.27 184	0.89 249	0.73 221	1.00 232	0.75 220	1.09 215

Ntro	0.92 219	1.37 242	0.47 220	1.84 239	1.06 236	1.70 234	1.65 235	0.52 210	0.43 206	0.48 220	0.42 188	1.03 211	0.42 186	1.64 237	1.24 188	0.32 153	0.59 216	0.31 203	2.88 239	0.44 213	0.76 214	0.69 181	2.12 240	0.37 207	0.45 197	0.46 193	0.53 192	0.74 196

RainbowNet	0.99 221	1.18 234	0.66 228	1.85 240	1.18 239	1.72 236	1.78 237	0.51 209	0.43 206	0.59 231	0.39 182	1.24 218	0.83 211	2.04 241	1.46 198	0.57 214	0.62 219	0.41 220	1.68 219	0.77 239	0.75 213	0.72 183	2.27 243	0.47 221	0.53 210	0.49 194	0.61 202	0.87 204

otaku	0.88 216	1.18 234	0.44 216	1.92 241	1.01 233	1.72 236	1.44 231	0.46 204	0.40 197	0.46 217	0.37 175	0.98 208	0.46 188	1.54 234	1.23 187	0.31 151	0.53 213	0.29 196	2.79 237	0.41 204	0.68 204	0.64 158	2.08 239	0.35 202	0.43 193	0.36 174	0.50 186	0.76 198

STStereo	1.43 237	0.76 223	0.86 241	2.30 242	0.87 231	2.27 251	1.08 228	1.07 248	1.08 243	0.53 228	1.33 246	3.27 249	2.89 245	0.32 195	3.08 252	0.57 214	0.45 206	0.29 196	4.63 248	0.41 204	0.65 198	0.84 203	0.30 200	0.64 235	1.68 248	1.90 249	1.54 248	3.12 254

ACVNet_1	1.03 223	1.24 238	0.66 228	2.31 243	1.30 243	1.85 243	2.21 246	0.63 222	0.41 200	0.51 225	0.51 204	1.12 214	0.77 209	2.46 246	1.17 180	0.31 151	0.91 234	0.41 220	2.17 228	0.43 209	0.87 226	0.63 156	2.26 242	0.44 219	0.56 214	0.52 199	0.50 186	0.60 181

LE_ROB	3.68 256	0.90 228	1.47 256	2.33 244	9.95 267	1.86 245	7.75 264	2.29 258	3.18 259	0.50 223	1.44 248	9.08 263	13.64 266	0.49 212	2.12 233	0.27 132	0.56 215	0.30 201	6.07 254	1.47 256	0.85 223	0.95 224	2.37 245	2.28 259	5.44 260	5.09 259	6.28 261	10.56 264

ktn	2.60 254	1.73 252	2.98 259	2.43 245	1.91 253	2.71 255	3.07 251	1.67 254	4.02 260	1.03 252	1.21 242	8.05 262	10.67 258	2.85 252	2.71 250	0.93 247	1.87 254	0.89 251	6.30 255	1.56 257	1.29 246	1.20 239	2.75 251	0.94 251	1.19 238	1.09 237	1.47 245	1.71 237

ACVNet_2	1.20 228	1.28 240	0.78 234	2.58 246	1.32 245	1.77 241	1.93 241	0.75 230	0.52 213	0.60 234	0.55 209	1.33 221	0.94 216	1.87 239	1.44 196	0.48 194	1.26 248	0.41 220	4.83 249	0.55 222	0.80 218	0.66 168	2.04 238	0.62 233	0.83 224	0.60 206	0.72 217	0.85 203

WAO-8	1.64 241	1.56 247	1.03 248	2.86 247	1.45 247	1.96 247	2.08 243	1.06 245	1.40 249	1.49 257	1.81 252	2.33 238	3.10 248	2.66 250	2.13 234	0.85 240	1.09 241	0.60 237	3.55 244	1.09 249	0.91 230	0.93 219	1.36 235	0.82 245	1.60 246	1.24 240	1.31 241	1.98 246

Venus	1.64 241	1.56 247	1.03 248	2.86 247	1.45 247	1.96 247	2.08 243	1.06 245	1.40 249	1.49 257	1.81 252	2.33 238	3.10 248	2.66 250	2.13 234	0.85 240	1.09 241	0.60 237	3.55 244	1.09 249	0.91 230	0.93 219	1.36 235	0.82 245	1.60 246	1.24 240	1.31 241	1.98 246

ACVNet-4b	1.18 226	1.48 246	0.52 223	2.93 249	1.13 237	1.85 243	2.77 248	0.45 202	0.43 206	0.51 225	0.43 191	1.70 232	2.66 244	2.10 243	1.39 195	0.41 186	0.98 238	0.34 210	2.98 240	0.52 220	0.74 212	0.78 194	2.24 241	0.36 205	0.46 200	0.43 185	0.54 194	0.71 191

Dean	1.33 233	1.46 245	0.88 242	2.95 250	1.65 250	1.99 249	2.10 245	0.97 242	1.00 240	0.91 247	0.78 225	1.56 228	1.73 235	2.08 242	1.65 207	0.64 223	1.12 244	0.61 241	1.92 227	0.86 242	0.94 232	0.83 200	2.34 244	0.80 241	1.18 237	0.90 227	1.20 237	0.89 205

DGTPSM_ROB	8.79 259	3.80 258	9.84 264	3.08 251	5.49 261	3.51 259	5.14 260	3.61 260	8.95 262	3.18 261	7.10 260	3.97 255	10.45 257	3.59 259	11.90 261	10.73 262	4.41 260	10.40 264	5.50 251	9.89 264	5.93 263	14.14 264	4.37 263	8.94 264	10.11 262	27.69 267	11.03 265	30.71 267

DPSMNet_ROB	9.04 260	3.83 259	9.86 265	3.11 252	5.50 262	3.56 260	5.15 261	3.61 260	9.03 263	3.27 262	7.94 262	4.20 256	13.24 264	3.69 260	12.40 262	10.89 263	4.53 261	10.61 265	6.52 256	9.90 265	5.99 264	14.29 265	4.38 264	8.94 264	10.26 265	27.69 267	11.05 266	30.71 267

notaker	1.94 245	1.92 254	1.07 251	3.21 253	2.22 256	2.51 252	2.83 249	1.12 249	1.58 252	0.91 247	1.10 237	3.51 253	5.78 252	3.17 256	2.80 251	0.81 239	1.45 252	0.73 247	4.39 247	1.09 249	1.31 248	1.18 238	2.96 254	0.93 250	0.74 223	0.81 223	1.00 231	1.24 219

TorneroNet-64	1.91 244	1.58 249	0.98 247	3.36 254	1.34 246	2.24 250	2.68 247	0.91 240	2.15 255	0.66 237	0.83 228	2.76 244	7.80 254	3.08 253	2.07 229	0.66 226	1.49 253	0.60 237	4.18 246	1.02 246	1.10 241	1.11 235	2.66 250	0.70 239	1.24 239	1.26 242	0.88 224	2.16 248

UNDER WATER	2.21 247	1.95 256	1.19 253	3.39 255	2.61 258	2.83 256	3.80 256	1.66 253	1.38 248	1.01 251	1.02 236	3.36 250	7.21 253	3.44 258	1.79 213	0.91 246	1.98 256	0.77 248	3.26 242	1.10 252	1.40 253	1.38 247	3.82 260	1.21 256	1.49 242	1.89 248	1.28 238	2.48 251

UNDER WATER-64	2.04 246	1.94 255	1.22 254	3.55 256	2.36 257	2.89 258	3.38 252	1.76 255	1.27 247	1.12 253	1.18 238	3.46 252	3.00 247	3.14 254	2.28 238	0.90 245	1.95 255	0.79 249	2.39 230	1.08 248	1.29 246	1.48 251	3.94 261	1.07 253	1.41 241	2.17 250	1.36 244	2.64 253

LVE	1.44 238	1.32 241	0.85 240	4.60 257	1.54 249	1.95 246	3.79 255	0.83 235	0.74 232	0.89 246	0.85 229	1.18 217	1.64 231	2.17 244	1.24 188	0.56 210	0.94 236	0.60 237	3.47 243	0.73 234	0.95 236	0.94 221	2.39 246	0.82 245	1.13 232	0.81 223	1.02 233	0.94 209

DPSM_ROB	13.05 264	7.58 262	11.51 266	4.93 258	5.66 263	5.96 262	4.58 258	8.35 266	10.81 265	6.72 264	8.04 263	7.98 260	12.24 261	3.78 261	13.45 263	13.54 264	10.09 264	13.22 266	8.97 259	11.59 266	15.77 267	18.47 267	3.50 257	10.95 266	27.87 267	35.88 269	31.10 269	39.72 269

DPSM	13.05 264	7.58 262	11.51 266	4.93 258	5.66 263	5.96 262	4.58 258	8.35 266	10.81 265	6.72 264	8.04 263	7.98 260	12.24 261	3.78 261	13.45 263	13.54 264	10.09 264	13.22 266	8.97 259	11.59 266	15.77 267	18.47 267	3.50 257	10.95 266	27.87 267	35.88 269	31.10 269	39.72 269

TorneroNet	2.42 250	1.62 250	0.93 245	5.70 260	1.82 251	2.68 254	2.96 250	0.97 242	2.23 256	0.79 241	1.95 254	4.29 257	12.85 263	3.16 255	2.11 231	0.66 226	1.44 250	0.63 242	6.06 253	1.01 245	1.17 243	1.13 237	2.78 253	0.71 240	1.82 252	1.05 236	1.03 234	1.86 240

HanzoNet	4.74 258	4.36 260	3.81 262	6.11 261	3.89 260	7.79 264	8.32 265	4.11 262	4.85 261	1.57 259	2.49 256	11.43 264	13.37 265	11.17 269	3.70 254	1.86 256	5.08 262	1.37 256	11.06 261	3.04 259	2.28 257	2.12 257	5.14 265	1.16 255	1.84 253	1.75 246	1.82 252	2.43 249

KSHMR	2.43 251	1.86 253	1.28 255	6.59 262	2.02 254	2.85 257	3.47 254	1.32 252	1.70 253	1.19 255	1.20 241	1.80 233	12.02 260	3.24 257	1.89 225	1.07 251	1.22 246	0.94 252	5.62 252	1.05 247	1.34 251	1.41 248	3.25 256	1.07 253	1.95 254	1.16 239	1.30 239	1.83 239

DPSimNet_ROB		8.37 264	4.26 263	7.17 263	7.54 266	5.72 261	6.51 263	5.76 263	9.67 264	4.19 263	16.17 267	7.25 259	11.41 259	5.00 264	7.97 259	4.08 260		2.95 260	13.34 263	4.83 261	6.37 265	4.66 260	4.16 262	5.12 262		9.01 264	5.12 260	8.92 262

BEATNet-Init1	4.65 257	5.11 261	1.18 252	8.96 264	2.62 259	8.39 265	4.42 257	2.33 259	1.90 254	0.88 245	2.44 255	5.93 258	9.25 256	0.95 228	8.01 260	2.37 258	1.44 250	0.94 252	18.08 267	5.04 262	2.66 258	2.68 258	1.09 231	1.21 256	5.15 259	3.11 256	11.68 267	7.82 261

CasAABBNet	26.22 270	15.24 267	23.15 269	9.86 265	11.36 268	11.89 267	9.16 266	16.77 268	21.82 271	13.63 269	16.10 266	16.17 267	24.79 272	7.51 266	27.26 270	27.24 269	20.16 267	26.55 271	17.89 264	23.22 269	31.56 271	36.88 270	6.98 266	22.05 270	56.10 272	72.29 273	62.52 271	79.87 271

MyStereo03	26.31 271	15.26 268	23.19 270	9.93 266	11.42 269	11.99 268	9.24 267	16.81 269	21.81 269	13.49 267	16.54 268	16.08 265	24.66 270	7.63 267	27.22 268	27.35 270	20.29 268	26.61 272	18.03 265	23.41 270	31.68 272	37.68 271	7.10 267	22.06 271	56.02 270	72.24 271	62.60 272	79.99 272

MyStereo02	25.88 269	15.26 268	23.19 270	9.93 266	0.00 1	11.99 268	9.24 267	16.81 269	21.81 269	13.49 267	16.54 268	16.08 265	24.66 270	7.63 267	27.22 268	27.35 270	20.29 268	26.61 272	18.03 265	23.41 270	31.68 272	37.68 271	7.10 267	22.06 271	56.02 270	72.24 271	62.60 272	79.99 272

PML	11.01 263	9.32 265	3.48 261	11.78 268	6.95 265	11.56 266	6.01 262	7.06 265	23.86 272	8.88 266	28.30 272	32.00 272	39.13 273	6.23 265	5.80 258	4.22 261	8.30 263	3.01 261	18.80 268	4.50 260	4.89 262	4.68 261	3.75 259	3.97 261	10.22 264	5.10 260	18.48 268	6.93 259

LRCNet_RVC	10.35 262	14.59 266	3.37 260	20.91 269	17.84 270	20.02 270	16.02 269	6.47 264	2.41 258	19.86 270	12.93 265	19.51 268	8.57 255	26.59 271	3.97 255	0.73 234	10.36 266	5.77 263	23.32 270	6.94 263	2.69 259	1.25 241	22.85 269	8.44 263	0.73 221	0.43 185	1.72 250	1.19 217

HaxPig	19.46 266	21.63 270	18.84 268	23.83 270	23.65 271	22.97 271	25.18 270	20.58 271	18.35 267	26.27 271	22.91 270	22.10 269	16.59 267	24.62 270	21.69 265	18.63 266	20.94 270	19.88 268	22.44 269	20.43 268	14.32 266	12.36 263	27.03 270	18.77 268	7.07 261	12.11 266	7.84 262	14.43 266

MEDIAN_ROB	22.62 267	26.33 271	23.49 272	27.73 271	26.93 272	26.84 272	28.37 271	23.96 272	21.35 268	31.36 272	26.67 271	25.78 270	19.59 268	27.60 272	23.84 266	20.19 267	25.79 271	23.70 269	27.36 271	24.30 272	19.01 269	15.78 266	29.59 271	20.33 269	10.21 263	11.16 265	10.14 264	13.33 265

AVERAGE_ROB	25.64 268	30.03 273	26.89 273	31.93 272	30.82 273	31.11 273	32.43 272	28.32 273	25.80 273	34.51 273	30.14 273	30.53 271	23.76 269	32.01 273	27.78 271	24.52 268	28.55 272	25.88 270	30.51 272	27.85 273	22.51 270	19.15 269	33.73 272	25.51 273	10.76 266	8.70 262	9.35 263	9.21 263

DLNR_Zeroshot_test	9.87 261	28.41 272	0.21 160	46.94 273	0.13 84	0.20 130	44.81 273	0.29 162	0.11 55	0.37 188	0.19 87	0.34 155	0.10 46	1.27 231	60.18 272	71.71 273	4.00 259	2.44 258	1.35 209	0.24 151	0.70 211	1.10 234	0.09 67	0.15 119	0.27 137	0.24 110	0.29 118	0.32 140

Low-res two-view benchmark