Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.04 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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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