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.

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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

RAFT	0.51 5	0.10 1	0.40 5	0.09 5	0.01 3	0.21 15	0.15 43	2.74 19	0.06 2	1.09 14	0.00 1	0.21 2	0.05 5	0.02 4	1.05 1	0.90 1	0.35 3	0.05 1	1.39 9	0.30 8	0.74 4	0.58 5	0.00 1	0.09 4	0.14 1	0.05 3	2.94 13	0.01 2

TDLM	1.02 8	1.64 16	1.38 53	0.37 18	0.90 47	0.67 43	0.76 92	2.31 17	0.18 11	0.25 4	2.96 67	2.21 25	0.64 35	0.31 36	1.15 2	1.45 3	1.52 15	0.93 12	0.98 6	0.67 18	0.98 5	0.42 3	0.64 33	0.39 25	0.23 3	0.19 5	1.76 7	1.68 23

CVANet_RVC	1.68 19	2.90 38	2.47 79	2.89 102	1.15 70	2.50 92	1.35 102	3.81 29	0.39 26	0.59 10	4.79 85	2.85 33	0.62 32	0.52 57	1.71 3	2.12 13	1.49 13	1.21 18	1.54 10	1.42 33	1.98 15	1.37 13	0.60 29	0.46 31	0.61 10	0.35 17	2.29 9	1.34 18

CroCo-Stereo Lap2	0.41 2	0.26 3	0.06 2	0.06 2	0.08 7	0.01 1	0.01 2	0.26 3	0.13 7	0.94 13	0.00 1	0.34 5	0.04 3	0.01 1	1.90 4	2.20 14	0.23 1	0.29 4	0.72 3	0.09 3	1.14 7	1.10 10	0.01 3	0.05 1	0.40 6	0.12 4	0.56 2	0.03 4

ProNet	0.34 1	0.17 2	0.37 4	0.02 1	0.00 1	0.19 11	0.38 64	0.31 5	0.03 1	0.00 1	0.96 35	0.20 1	0.01 1	0.12 13	1.98 5	0.97 2	0.66 5	0.07 2	0.38 1	0.05 1	0.48 1	0.19 1	0.61 30	0.07 3	0.44 7	0.01 1	0.49 1	0.00 1

StereoVision	0.50 4	0.56 7	0.24 3	0.07 3	0.07 6	0.13 6	0.05 16	0.26 3	0.26 16	0.51 8	0.00 1	0.24 3	0.04 3	0.04 6	2.09 6	1.78 5	0.64 4	0.17 3	0.71 2	0.12 5	0.62 2	0.91 7	0.00 1	0.10 6	0.33 4	0.23 10	3.30 14	0.16 7

RAFT_CTSACE	1.80 21	3.98 65	0.77 16	0.63 36	0.30 21	0.28 25	0.03 7	5.40 43	0.17 10	8.06 98	0.26 20	3.50 39	1.29 56	0.27 32	2.19 7	2.25 16	1.31 8	0.55 8	2.14 16	0.25 6	2.51 18	4.48 71	0.64 33	0.28 19	0.82 13	0.32 14	5.60 36	0.28 9

AEACV	0.75 6	2.37 28	0.78 23	0.15 7	0.13 9	0.15 9	0.06 18	0.10 1	0.09 4	0.00 1	0.00 1	0.54 9	0.28 12	0.05 8	2.24 8	1.86 7	1.67 17	0.48 7	2.18 17	0.72 20	2.19 16	1.85 21	0.15 6	0.09 4	0.20 2	0.27 11	1.73 6	0.02 3

iRaftStereo_RVC	1.19 10	1.36 12	0.77 16	0.41 21	0.28 20	0.28 25	0.01 2	3.64 26	0.21 13	0.42 6	1.74 49	1.58 17	0.30 14	0.16 18	2.24 8	2.10 12	1.62 16	0.70 9	2.00 14	0.42 11	2.95 22	2.78 32	0.39 18	0.26 15	0.74 12	0.22 8	3.64 16	0.86 12

AFF-stereo	1.82 23	2.26 27	1.46 56	0.48 26	0.25 16	1.34 63	0.06 18	5.02 40	0.67 42	2.94 34	0.38 23	2.43 29	0.54 28	0.04 6	2.36 10	2.98 23	1.50 14	1.28 22	6.14 52	0.46 13	2.84 21	1.37 13	0.59 28	0.24 14	2.68 43	2.72 47	4.81 25	1.35 19

GANet	1.82 23	1.64 16	1.45 55	1.64 72	1.59 80	3.29 107	1.37 103	3.97 32	0.80 46	1.49 18	1.65 47	4.25 48	0.33 17	0.55 61	2.45 11	2.07 11	3.11 28	3.41 70	1.60 11	0.45 12	1.32 8	0.94 8	0.87 58	0.89 61	1.39 27	0.46 19	3.70 18	2.40 36

CroCo-Stereo	0.46 3	0.29 4	0.05 1	0.07 3	0.11 8	0.03 2	0.00 1	0.20 2	0.14 8	0.11 3	0.00 1	0.44 7	0.03 2	0.01 1	2.56 12	2.20 14	0.34 2	0.29 4	0.88 5	0.09 3	1.53 10	1.58 17	0.01 3	0.06 2	0.36 5	0.20 6	0.68 3	0.03 4
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
anonymousdsp	1.11 9	0.53 6	0.70 13	0.35 16	0.24 13	0.19 11	0.01 2	2.12 15	0.12 6	0.28 5	0.32 22	1.24 14	0.24 10	0.12 13	2.76 13	2.27 17	1.37 9	1.14 17	1.99 13	0.91 22	3.63 34	2.61 31	0.46 22	0.19 11	0.73 11	0.03 2	5.14 28	0.16 7

RAFT+CT+SA	2.12 27	4.55 92	0.77 16	0.68 44	0.20 11	0.11 5	0.03 7	6.05 52	0.25 15	6.05 72	0.01 9	4.53 53	1.70 76	0.35 40	2.99 14	3.98 55	1.76 18	1.41 27	4.23 25	0.66 17	4.06 42	4.89 82	0.26 10	0.39 25	0.88 16	0.33 16	5.32 33	0.92 13

test_4	2.66 33	2.69 34	2.24 71	0.64 37	0.43 27	0.45 33	0.29 59	7.08 65	0.21 13	13.81 159	0.17 14	5.08 60	0.55 29	0.25 26	3.14 15	3.74 43	3.62 34	2.05 40	3.70 24	1.04 23	3.58 32	3.56 47	0.67 36	0.36 23	1.58 29	2.25 42	5.99 49	2.50 38

StereoIM	1.47 15	0.79 10	0.48 7	0.15 7	0.38 24	0.08 3	0.06 18	0.40 6	0.41 27	1.99 22	0.00 1	1.07 12	0.13 6	0.02 4	3.18 16	2.92 22	2.53 22	1.79 34	5.43 35	0.76 21	2.42 17	2.23 24	0.31 13	0.26 15	2.60 42	2.33 43	2.20 8	4.80 53

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 33	3.98 65	2.74 83	0.66 38	0.54 31	1.38 64	0.08 24	8.29 81	1.10 69	2.81 33	1.79 50	4.55 54	0.62 32	0.05 8	3.26 17	3.00 24	2.86 24	1.01 13	7.25 66	1.55 38	3.90 38	2.28 25	0.86 55	0.54 37	5.14 74	2.58 45	5.87 47	3.12 42

delet	1.00 7	1.38 13	0.86 26	0.34 15	0.99 56	1.00 54	0.38 64	0.91 7	0.18 11	1.23 15	0.46 25	0.68 10	0.37 21	0.79 91	3.35 18	1.81 6	1.37 9	0.77 10	0.86 4	0.53 14	1.57 11	0.48 4	0.46 22	0.62 47	0.84 15	0.22 8	3.65 17	1.02 15

EGLCR-Stereo	4.86 77	4.87 104	4.24 118	0.66 38	0.92 49	3.38 108	0.04 13	8.65 88	1.15 72	8.90 106	1.19 39	8.78 94	2.32 111	0.67 78	3.49 19	4.65 88	6.35 81	4.19 96	8.22 75	1.79 48	8.98 127	8.12 130	0.90 63	0.78 56	4.37 60	4.84 80	14.60 147	14.17 132

MIM_Stereo	1.95 25	4.20 75	1.15 42	0.66 38	0.48 28	0.54 41	0.10 27	4.26 37	0.35 23	3.18 40	0.24 18	2.64 31	0.33 17	0.37 42	3.71 20	3.67 41	3.04 26	2.25 45	4.58 27	1.35 31	4.11 44	2.85 35	0.49 24	0.44 29	0.97 17	0.59 20	4.57 22	1.60 21

RASNet	3.53 47	3.37 53	3.79 112	1.55 70	1.82 88	2.49 91	0.49 75	8.15 78	2.25 113	3.47 42	3.22 69	4.35 49	2.16 103	0.31 36	3.74 21	3.52 36	4.32 48	2.23 43	4.31 26	2.32 74	4.60 55	3.57 48	0.74 43	3.60 142	2.49 40	3.92 64	9.56 97	8.84 90

MIF-Stereo (partial)	1.81 22	4.50 91	0.75 14	0.33 14	0.68 37	0.27 23	0.12 36	1.52 8	0.53 35	1.31 17	0.03 11	1.02 11	0.50 27	0.13 16	3.75 22	4.15 64	3.64 35	2.41 47	2.72 20	0.67 18	3.40 27	2.87 36	0.44 20	0.46 31	1.62 30	1.84 38	5.04 26	4.09 48

LL-Strereo2	2.73 35	2.07 22	1.31 50	0.41 21	0.33 23	0.40 29	0.04 13	7.25 69	0.46 31	11.56 135	1.61 46	3.45 38	0.40 23	1.65 126	3.89 23	3.61 38	3.85 39	1.35 26	8.89 84	1.66 43	4.46 53	3.90 55	0.74 43	0.28 19	1.80 33	1.56 33	5.15 30	1.47 20

AASNet	1.22 11	2.00 20	0.89 27	0.43 24	1.99 96	1.14 56	0.48 73	2.04 14	0.14 8	0.51 8	0.89 33	0.50 8	0.20 7	0.40 46	3.90 24	1.95 9	1.29 7	1.75 33	1.62 12	1.12 26	1.97 14	1.71 18	0.72 41	0.51 34	1.03 19	0.32 14	2.81 11	0.65 11

DMCA	1.74 20	2.24 26	1.84 61	0.49 27	0.92 49	1.14 56	0.13 38	1.67 9	1.22 76	1.86 21	2.71 62	2.80 32	0.32 15	0.80 92	3.91 25	3.06 26	2.68 23	2.46 48	2.04 15	1.09 24	2.71 19	1.41 16	0.88 60	0.76 54	0.83 14	1.23 28	3.78 19	2.08 29

GMOStereo	3.91 61	3.72 57	0.92 32	1.64 72	1.12 64	0.50 35	0.63 83	8.76 89	0.91 52	15.01 175	0.71 26	6.30 67	1.33 58	0.23 20	3.95 26	4.42 74	5.04 59	3.85 83	8.60 77	1.98 56	5.17 62	7.78 122	0.82 50	0.56 38	6.49 86	3.33 56	9.48 93	2.37 32

error version	3.91 61	3.72 57	0.92 32	1.64 72	1.12 64	0.50 35	0.63 83	8.76 89	0.91 52	15.01 175	0.71 26	6.30 67	1.33 58	0.23 20	3.95 26	4.42 74	5.04 59	3.85 83	8.60 77	1.98 56	5.17 62	7.78 122	0.82 50	0.56 38	6.49 86	3.33 56	9.48 93	2.37 32

test-v	3.91 61	3.72 57	0.92 32	1.64 72	1.12 64	0.50 35	0.63 83	8.76 89	0.91 52	15.01 175	0.71 26	6.30 67	1.33 58	0.23 20	3.95 26	4.42 74	5.04 59	3.85 83	8.60 77	1.98 56	5.17 62	7.78 122	0.82 50	0.56 38	6.49 86	3.33 56	9.48 93	2.37 32

test-2	3.91 61	3.72 57	0.92 32	1.64 72	1.12 64	0.50 35	0.63 83	8.76 89	0.91 52	15.01 175	0.71 26	6.30 67	1.33 58	0.23 20	3.95 26	4.42 74	5.04 59	3.85 83	8.60 77	1.98 56	5.17 62	7.78 122	0.82 50	0.56 38	6.49 86	3.33 56	9.48 93	2.37 32

raft+_RVC	2.50 31	2.50 32	1.82 59	0.62 35	0.39 25	0.94 50	0.12 36	6.00 50	0.51 32	6.37 77	2.93 66	3.97 45	0.61 31	0.13 16	3.95 26	3.26 30	3.23 29	1.33 25	6.64 63	1.09 24	3.07 24	2.53 29	0.72 41	0.37 24	2.72 45	2.42 44	6.25 53	3.14 43

MIF-Stereo	1.58 17	0.76 9	0.60 11	0.11 6	0.32 22	0.19 11	0.03 7	2.21 16	0.34 22	4.40 54	0.00 1	2.37 26	0.32 15	0.05 8	3.96 31	3.80 46	2.25 20	1.61 30	6.17 53	0.64 16	3.66 35	2.14 22	0.45 21	0.39 25	1.01 18	1.65 36	1.17 4	2.06 28

anonymousdsp2	2.91 39	4.21 76	2.42 77	0.57 33	0.53 30	1.58 73	0.08 24	6.62 59	0.27 17	4.15 51	2.56 57	4.45 50	0.45 25	0.97 100	4.05 32	3.34 32	3.04 26	1.87 36	11.24 102	1.50 37	4.44 52	5.29 88	0.50 26	0.69 51	3.16 48	1.06 25	6.44 56	3.20 44

MMNet	1.47 15	1.42 15	0.77 16	0.38 19	1.31 73	0.40 29	0.41 67	2.03 13	0.60 39	0.59 10	1.41 42	1.71 20	0.29 13	1.11 107	4.13 33	2.32 18	2.38 21	1.85 35	2.96 21	1.59 39	1.76 13	0.67 6	0.69 37	1.09 73	1.07 20	0.92 23	4.71 24	1.02 15

test croco	2.08 26	4.58 93	0.78 23	0.45 25	1.13 68	0.30 27	0.09 26	3.41 22	0.38 25	3.93 49	0.01 9	1.70 19	0.40 23	0.07 11	4.24 34	4.24 68	3.66 36	2.76 52	5.86 45	0.31 9	3.28 26	3.58 49	0.15 6	0.47 33	1.63 31	1.64 35	2.57 10	4.57 51

test_5	1.60 18	3.48 55	0.54 9	0.18 10	0.06 5	0.23 19	0.03 7	5.33 41	0.27 17	1.64 19	1.35 40	3.71 42	1.93 83	0.23 20	4.32 35	3.32 31	1.42 12	1.29 24	2.63 19	0.35 10	1.40 9	2.80 33	0.08 5	0.39 25	0.54 8	0.20 6	5.14 28	0.43 10

HCRNet	2.91 39	3.19 48	0.80 25	1.42 68	0.27 17	0.41 31	0.63 83	2.61 18	0.08 3	37.79 228	2.40 55	4.61 55	0.20 7	0.27 32	4.32 35	1.94 8	1.87 19	0.78 11	2.43 18	0.63 15	2.71 19	1.37 13	0.49 24	0.26 15	0.56 9	0.41 18	5.09 27	1.03 17

AANet_RVC	1.37 13	0.66 8	0.62 12	0.25 11	1.74 83	0.10 4	0.67 89	1.93 12	1.51 89	0.84 12	0.26 20	0.38 6	0.91 40	0.19 19	4.34 37	2.69 19	1.41 11	1.28 22	1.30 8	1.13 27	0.73 3	0.94 8	0.25 9	0.51 34	1.68 32	1.46 31	3.94 20	5.33 57

GMStereo	3.35 44	4.62 95	0.54 9	0.92 49	0.78 40	1.72 78	0.13 38	8.79 93	0.44 28	2.60 29	0.80 31	12.77 126	0.24 10	0.08 12	4.35 38	3.21 29	7.17 101	1.21 18	13.22 114	1.85 51	5.24 67	2.17 23	0.63 32	1.06 71	4.50 64	0.66 21	8.59 80	2.08 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo	5.06 82	5.12 121	3.29 98	2.13 88	0.66 36	3.22 105	0.07 22	12.34 146	0.61 40	21.17 203	1.07 37	11.86 112	1.49 70	0.34 39	4.60 39	2.79 20	6.67 89	1.12 16	13.94 118	1.75 46	11.50 155	3.17 40	0.80 48	0.63 48	6.03 82	3.31 53	10.14 109	6.81 72

4D-IteraStereo	3.57 48	1.40 14	3.26 95	0.93 50	0.64 35	0.21 15	0.15 43	8.38 83	0.58 36	13.21 153	1.95 52	5.52 66	0.78 36	0.70 82	4.77 40	4.00 57	4.72 53	3.05 62	7.65 67	1.59 39	7.94 116	6.96 111	0.86 55	0.56 38	2.75 46	4.52 75	7.16 66	2.15 31

GLC_STEREO	5.29 86	5.26 128	3.54 106	1.72 79	2.01 98	0.76 45	0.07 22	9.53 102	0.76 45	13.31 155	6.35 110	8.74 92	1.57 74	2.03 133	4.82 41	4.71 89	11.99 164	2.19 41	8.79 83	2.88 88	17.78 198	8.08 128	0.80 48	0.64 50	3.96 56	1.70 37	12.99 134	5.85 67

CREStereo++_RVC	4.28 70	4.68 98	4.25 119	1.08 56	1.43 77	0.25 22	0.11 32	7.12 66	1.06 65	8.41 100	2.65 61	8.74 92	7.06 162	0.37 42	4.85 42	5.04 101	8.52 120	1.71 32	5.48 36	1.62 42	6.08 82	3.73 51	1.10 82	0.52 36	4.73 69	3.85 63	10.36 113	10.81 108
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
HITNet	3.05 41	1.95 18	1.39 54	2.31 90	0.99 56	0.27 23	0.10 27	6.94 63	1.94 103	9.64 112	3.77 75	6.82 72	0.95 42	0.42 47	5.11 43	2.84 21	3.36 30	2.24 44	3.02 22	1.84 50	3.48 28	3.17 40	0.83 54	1.10 74	1.87 34	2.18 40	7.99 76	5.68 60
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
HGLStereo	3.76 58	2.76 36	2.94 86	1.14 58	2.09 101	2.07 85	0.84 94	4.17 36	0.94 59	3.87 48	12.55 165	2.53 30	1.36 64	1.33 121	5.16 44	4.75 91	6.97 97	5.00 117	6.08 51	3.00 89	5.28 71	3.98 56	0.94 66	1.33 87	5.42 77	5.41 84	5.83 46	3.80 47

CAS	3.22 42	4.04 69	0.76 15	1.00 54	0.90 47	0.36 28	0.26 55	1.77 11	0.93 56	2.66 30	6.08 105	2.38 27	3.02 125	0.26 29	5.25 45	3.46 34	4.96 57	2.19 41	5.65 43	1.83 49	4.13 46	3.84 53	0.69 37	0.13 7	5.29 76	5.48 85	7.23 68	12.33 117

UNet	3.74 57	3.26 51	3.07 91	1.82 81	1.90 92	2.72 96	1.23 100	6.67 60	1.74 97	5.15 58	4.59 83	3.93 44	1.34 62	2.73 143	5.38 46	3.97 54	6.35 81	4.01 90	6.20 54	3.83 102	4.23 48	3.13 38	1.49 111	1.68 107	3.36 49	4.36 70	6.04 50	6.85 74

CASnet	3.99 67	5.08 119	0.97 37	0.66 38	0.61 34	0.50 35	0.10 27	9.21 98	0.93 56	15.01 175	2.63 60	13.58 134	1.27 55	0.28 34	5.49 47	3.06 26	3.54 33	1.02 15	12.15 110	1.35 31	6.94 103	3.55 46	0.66 35	0.44 29	3.95 54	0.88 22	7.01 62	6.82 73
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AnonymousM	3.65 53	2.19 23	0.90 29	1.07 55	0.18 10	0.94 50	0.04 13	6.87 62	0.97 60	7.98 97	2.55 56	3.83 43	0.95 42	0.57 64	5.52 48	5.43 107	6.84 92	3.37 69	5.62 42	2.07 62	7.93 115	5.27 87	1.21 91	0.87 59	1.22 22	2.60 46	9.70 98	11.77 112

RYNet	1.33 12	0.39 5	0.40 5	0.17 9	0.24 13	0.47 34	0.05 16	1.74 10	1.23 77	0.44 7	0.14 13	0.32 4	0.20 7	0.01 1	5.64 49	1.64 4	0.82 6	3.63 75	1.17 7	0.08 2	1.02 6	0.26 2	0.26 10	0.23 13	1.45 28	10.04 118	2.88 12	0.99 14

CFNet	4.33 71	3.98 65	2.01 65	4.38 117	2.45 107	2.25 89	0.54 77	6.78 61	0.88 51	4.20 53	5.09 92	17.09 159	2.33 112	0.48 53	5.67 50	3.01 25	4.34 49	2.87 58	5.36 34	2.39 75	4.04 40	1.79 20	0.77 45	1.05 70	8.67 105	5.50 86	8.59 80	10.37 101

RAFT + AFF	1.46 14	0.92 11	0.53 8	0.40 20	0.04 4	0.51 40	0.02 5	3.71 27	0.11 5	2.77 31	0.00 1	3.68 41	0.34 19	0.12 13	5.69 51	2.03 10	2.88 25	0.36 6	5.48 36	0.27 7	4.19 47	1.25 11	0.21 8	0.18 10	1.91 36	0.31 13	1.40 5	0.12 6

Any-RAFT	7.56 124	4.67 97	10.19 175	5.61 132	3.24 120	0.94 50	0.71 91	9.86 107	1.40 82	8.52 103	11.08 156	12.26 119	1.05 46	0.54 60	5.73 52	7.53 146	9.41 132	3.96 88	18.38 151	4.03 109	11.34 153	8.27 132	1.60 117	1.55 98	15.63 164	15.41 163	10.13 108	20.95 164

AE-Stereo	6.49 102	4.68 98	4.46 128	4.91 123	1.05 60	1.61 74	2.27 121	9.12 97	0.98 61	14.13 163	1.59 45	15.96 151	2.04 91	0.88 97	5.74 53	6.79 130	10.74 146	5.71 130	12.14 108	5.55 123	9.80 137	10.03 165	0.97 73	4.34 153	10.30 126	8.50 105	11.70 126	9.14 96

LoS	8.88 144	4.05 70	1.28 48	1.18 61	1.51 78	2.83 98	0.20 48	49.84 233	2.23 110	25.23 211	30.02 225	14.66 145	2.13 102	0.53 58	5.74 53	7.35 142	7.89 111	3.07 63	10.61 94	2.17 66	10.65 144	6.56 103	1.57 115	0.87 59	14.16 157	9.04 108	9.21 87	15.09 137

ADLNet	4.36 72	5.79 136	2.34 74	2.31 90	3.04 119	3.06 103	1.41 105	6.28 56	1.71 96	3.10 39	5.71 100	16.87 158	2.06 93	10.00 193	5.74 53	3.62 39	4.57 51	3.32 68	5.11 31	2.82 85	3.10 25	4.01 57	1.10 82	0.79 57	4.46 63	6.15 92	5.79 45	3.43 45

raft_robust	5.58 91	4.22 77	1.07 39	1.67 78	0.73 39	1.66 76	0.33 61	10.68 129	1.24 79	28.57 218	1.40 41	8.69 90	2.30 110	0.92 99	5.75 56	5.47 109	6.87 93	4.05 92	12.01 106	2.00 60	7.75 114	8.62 139	0.71 40	1.06 71	6.91 93	8.32 104	9.75 99	7.96 81

CREStereo	4.65 74	5.05 117	3.91 113	1.23 62	0.52 29	0.79 46	0.10 27	9.62 104	1.76 98	10.00 115	2.78 65	11.95 116	2.45 114	0.47 52	5.77 57	5.85 120	9.05 125	1.48 28	5.89 46	2.21 69	7.71 113	4.21 61	1.12 85	0.83 58	6.05 83	4.56 76	9.33 91	10.79 106
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
s12784h	7.05 114	6.53 144	4.78 135	8.33 151	4.14 130	1.42 67	0.26 55	9.52 101	1.68 93	10.88 126	3.99 76	15.69 148	5.75 153	0.46 51	5.88 58	5.02 100	9.11 126	2.34 46	10.63 95	1.72 44	10.37 142	4.63 78	1.02 75	1.24 86	10.41 127	10.56 125	16.24 158	27.67 181

UDGNet	10.26 160	8.45 161	3.50 103	23.52 196	22.01 203	19.33 191	17.38 192	8.53 86	3.15 128	6.28 75	8.15 130	7.27 74	0.49 26	45.27 223	5.89 59	4.08 60	7.49 106	5.36 126	10.11 91	5.48 122	9.04 128	6.61 105	14.31 207	0.77 55	11.67 138	6.19 94	7.72 75	8.93 91

anonymity	9.08 149	3.30 52	11.90 186	6.36 140	3.32 121	4.38 115	2.11 118	13.09 153	2.14 107	12.78 142	24.99 212	10.78 105	2.01 90	0.77 87	5.90 60	8.78 161	8.79 123	3.64 76	16.50 141	8.09 163	9.18 129	8.86 142	1.82 129	1.45 93	15.23 163	21.82 194	12.38 130	24.87 175

Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 45	2.37 28	1.28 48	0.68 44	0.58 33	0.24 20	0.06 18	6.44 58	0.82 47	6.37 77	4.72 84	4.67 56	1.17 50	0.24 25	5.91 61	4.37 71	5.47 68	2.70 50	5.05 30	1.77 47	4.30 49	5.04 83	0.50 26	0.35 22	4.79 70	10.48 124	3.57 15	8.71 89

RALCasStereoNet	3.91 61	4.92 111	3.22 93	1.25 63	1.26 72	1.64 75	0.65 88	7.99 76	0.65 41	8.76 105	4.87 88	7.31 75	0.94 41	0.26 29	5.95 62	4.30 69	6.48 84	4.60 107	5.27 33	1.90 53	5.25 70	3.80 52	0.91 64	1.48 97	5.91 81	4.81 79	4.62 23	6.52 71

rafts_anoy	3.60 49	5.19 125	2.96 88	0.71 46	0.94 51	1.15 58	0.58 80	7.80 73	0.85 50	5.74 66	5.15 93	4.46 51	0.80 37	0.30 35	5.99 63	4.47 78	5.17 65	4.92 113	6.42 60	2.15 64	4.87 58	4.03 59	0.96 71	0.94 65	4.99 71	4.39 71	5.59 35	5.69 61

UPFNet	2.49 30	1.99 19	2.37 76	1.34 66	2.02 99	2.42 90	1.28 101	4.05 34	1.40 82	2.80 32	2.31 54	1.94 21	0.62 32	1.73 130	6.03 64	3.15 28	3.86 40	3.15 66	5.50 40	3.22 95	1.74 12	1.29 12	1.15 87	1.10 74	2.08 38	1.13 26	5.67 38	1.81 24

CES	5.95 98	2.93 39	1.36 52	0.66 38	1.36 75	1.18 59	0.21 51	31.02 208	1.50 87	6.36 76	12.72 168	8.42 89	1.98 89	0.32 38	6.05 65	6.73 129	8.14 113	2.77 53	6.00 48	2.30 73	23.59 217	5.42 91	1.63 119	0.32 21	6.88 92	3.82 62	6.83 61	10.13 100

RALAANet	3.52 46	3.11 44	2.97 89	1.15 59	1.20 71	1.71 77	0.23 53	6.04 51	1.02 63	4.47 55	4.42 82	3.09 37	1.43 67	0.26 29	6.06 66	3.85 47	4.78 55	5.01 118	8.94 85	3.58 98	5.33 72	4.51 73	1.10 82	1.59 100	3.98 57	4.39 71	6.63 57	4.21 50

DISCO	3.96 66	3.91 63	1.34 51	1.96 85	2.17 103	4.70 120	3.66 130	4.01 33	3.78 138	5.05 57	6.84 111	2.38 27	2.08 94	0.35 40	6.06 66	3.90 49	6.57 86	4.25 98	8.62 81	3.32 96	4.39 50	4.01 57	1.40 105	1.11 77	4.06 59	4.93 82	7.01 62	5.11 55

LoS_RVC	3.70 55	4.34 84	4.10 115	0.30 12	0.99 56	0.22 17	0.28 57	3.52 24	1.08 67	5.34 61	4.08 77	2.90 34	2.49 115	0.25 26	6.07 68	4.58 83	4.11 45	3.75 80	8.01 72	2.21 69	7.12 107	5.11 84	1.03 77	0.14 8	8.95 109	3.32 54	7.11 64	8.66 87

tt_ll	3.70 55	4.34 84	4.10 115	0.30 12	0.99 56	0.22 17	0.28 57	3.52 24	1.08 67	5.34 61	4.08 77	2.90 34	2.49 115	0.25 26	6.07 68	4.58 83	4.11 45	3.75 80	8.01 72	2.21 69	7.12 107	5.11 84	1.03 77	0.14 8	8.95 109	3.32 54	7.11 64	8.66 87

DSFCA	4.04 68	5.03 116	2.21 69	2.54 95	2.56 112	2.90 100	2.32 122	3.90 30	2.54 121	3.07 38	7.06 117	4.70 57	0.88 39	0.60 68	6.08 70	4.01 58	4.71 52	4.61 108	8.45 76	3.20 94	5.06 61	5.33 89	2.28 139	2.37 120	4.53 66	4.90 81	5.72 40	7.60 77

test_3	5.18 83	3.24 50	3.52 104	1.97 86	1.82 88	1.38 64	0.57 79	10.49 125	0.58 36	15.72 183	1.14 38	20.47 169	1.21 52	0.59 66	6.11 71	3.99 56	7.17 101	3.73 79	14.43 126	2.01 61	6.36 91	10.05 167	0.79 47	0.97 66	5.22 75	4.31 69	7.31 71	4.84 54

ARAFT	2.39 28	3.85 61	0.89 27	0.42 23	0.20 11	0.19 11	0.02 5	3.46 23	0.27 17	4.75 56	1.66 48	2.06 22	0.39 22	0.50 55	6.13 72	4.10 63	4.82 56	4.26 99	5.12 32	1.32 30	5.68 76	3.03 37	0.61 30	0.21 12	3.58 50	0.29 12	5.21 31	1.60 21

PMTNet	4.94 80	4.88 108	4.33 121	0.87 47	0.95 52	0.75 44	0.24 54	7.00 64	1.68 93	9.89 114	3.04 68	11.43 107	0.99 45	0.44 48	6.15 73	5.72 114	8.20 114	1.62 31	10.98 97	1.31 29	7.98 117	4.24 63	1.21 91	0.27 18	9.00 111	6.68 97	9.35 92	14.21 133

iResNetv2_ROB	5.61 92	4.07 71	1.96 62	4.69 121	2.20 105	4.60 119	0.94 97	8.50 85	2.09 106	6.20 74	12.67 167	13.31 132	6.49 159	0.50 55	6.25 74	4.56 82	5.13 63	4.03 91	14.34 123	3.94 107	6.24 84	4.48 71	1.50 112	3.20 134	6.68 90	5.25 83	9.83 100	7.92 80

MSKI-zero shot	7.94 133	4.90 109	4.34 122	3.10 103	1.70 82	4.00 113	1.44 108	12.93 152	2.03 104	12.15 139	7.79 127	12.00 117	1.80 77	0.61 71	6.29 75	8.66 160	10.45 143	4.09 93	20.51 162	7.15 150	10.78 146	9.52 152	1.14 86	2.63 122	9.80 122	20.32 190	15.32 153	18.86 152

DN-CSS_ROB	5.28 84	3.87 62	4.38 123	2.33 92	3.00 118	0.63 42	0.22 52	10.51 127	1.48 86	10.35 121	11.92 162	14.00 138	4.14 139	0.49 54	6.33 76	3.51 35	7.12 100	3.41 70	14.86 129	2.28 72	6.55 95	3.37 42	1.33 101	4.19 152	5.66 79	3.49 60	7.31 71	5.92 68

IER	3.28 43	3.00 40	1.18 44	0.96 52	1.10 61	1.73 79	0.69 90	4.33 38	0.93 56	2.94 34	8.22 132	10.19 101	0.95 42	2.88 145	6.34 77	3.77 45	4.10 44	2.77 53	3.58 23	3.17 93	2.98 23	2.43 27	1.42 107	1.15 83	2.40 39	4.50 74	5.36 34	5.45 58

TestStereo1	2.77 36	4.95 113	0.77 16	0.49 27	0.27 17	0.13 6	0.11 32	5.74 47	0.44 28	6.03 70	0.19 15	1.51 15	2.08 94	1.12 108	6.37 78	4.90 94	3.76 37	1.25 20	5.48 36	1.44 34	5.77 78	7.77 119	0.37 16	0.57 43	1.26 23	2.93 51	6.36 54	2.59 39

SA-5K	2.77 36	4.95 113	0.77 16	0.49 27	0.27 17	0.13 6	0.11 32	5.74 47	0.44 28	6.03 70	0.19 15	1.51 15	2.08 94	1.12 108	6.37 78	4.90 94	3.76 37	1.25 20	5.48 36	1.44 34	5.77 78	7.77 119	0.37 16	0.57 43	1.26 23	2.93 51	6.36 54	2.59 39

IGEV_Zeroshot_test	9.84 154	4.19 74	14.24 201	14.55 174	3.97 128	6.77 139	8.88 165	13.23 156	2.33 116	12.89 146	11.00 155	14.00 138	2.57 119	0.78 90	6.41 80	9.61 175	9.97 140	4.56 106	16.98 142	8.01 162	11.37 154	9.81 160	1.26 96	2.77 125	20.84 188	13.68 148	19.70 169	21.20 165

iResNet_ROB	4.93 79	4.72 101	3.53 105	2.88 101	1.64 81	2.62 94	1.84 112	7.85 74	1.17 74	6.17 73	7.61 123	4.17 47	8.58 166	0.75 85	6.46 81	4.48 79	7.24 104	4.88 112	11.20 101	3.00 89	4.43 51	2.29 26	1.28 98	3.11 132	7.39 96	6.06 89	9.14 86	8.50 86

SA	3.89 60	4.31 83	0.91 30	1.17 60	1.14 69	0.89 49	0.17 46	8.93 94	0.74 44	13.98 161	0.19 15	7.57 80	1.40 65	1.37 122	6.47 82	4.55 81	5.81 72	2.80 57	6.32 59	1.59 39	4.12 45	6.35 101	0.26 10	1.04 69	2.93 47	6.10 91	9.85 103	4.12 49

TESTraft	2.52 32	4.45 89	0.77 16	0.55 30	0.24 13	0.15 9	0.10 27	5.57 44	0.37 24	5.42 63	0.24 18	1.63 18	2.10 98	1.16 110	6.48 83	4.71 89	3.39 31	1.01 13	4.62 28	1.20 28	3.66 35	7.30 114	0.36 15	0.61 46	1.11 21	2.78 48	5.69 39	2.43 37

DLCB_ROB	6.64 106	4.98 115	4.42 125	2.78 98	3.88 127	3.23 106	2.91 124	6.23 55	3.75 137	7.92 96	9.28 138	12.04 118	5.57 152	3.10 153	6.52 84	4.32 70	7.17 101	4.49 105	5.54 41	3.76 100	6.52 94	4.47 70	2.84 148	3.00 130	26.87 203	12.78 141	12.52 132	8.36 84

test_1	4.72 75	3.18 46	3.66 109	1.86 82	1.75 87	1.44 68	0.59 81	9.79 106	0.51 32	11.07 130	1.49 43	16.42 153	1.16 49	0.64 72	6.53 85	4.08 60	6.87 93	3.07 63	14.39 125	1.91 54	6.26 86	8.28 133	0.87 58	1.11 77	4.69 67	2.89 50	7.26 70	5.71 64

IPLGR_C	3.64 52	4.47 90	1.21 46	1.32 64	0.89 44	1.21 61	0.44 69	10.00 110	1.13 70	7.19 91	4.86 86	7.67 83	1.22 54	2.60 140	6.55 86	4.38 73	5.99 75	2.00 39	6.05 50	2.52 78	6.35 90	4.56 76	1.21 91	1.13 81	3.93 53	1.54 32	5.76 44	1.99 27

test-3	4.72 75	3.18 46	3.66 109	1.86 82	1.74 83	1.44 68	0.59 81	9.78 105	0.51 32	10.97 128	1.51 44	16.42 153	1.15 48	0.64 72	6.55 86	4.09 62	6.92 95	3.09 65	14.37 124	1.92 55	6.27 87	8.30 134	0.89 61	1.11 77	4.71 68	2.88 49	7.22 67	5.72 65

PDISCO_ROB	4.91 78	3.21 49	2.14 66	2.74 96	2.11 102	1.51 72	1.48 109	4.94 39	2.29 114	2.49 28	5.41 98	4.86 58	2.09 97	1.83 131	6.55 86	6.61 128	6.04 78	10.49 183	6.22 55	4.15 112	7.50 112	7.17 113	1.15 87	1.81 110	6.10 84	6.17 93	17.36 162	8.08 83

TRStereo	8.83 143	8.80 167	13.01 194	6.34 139	1.88 90	16.53 185	4.61 137	10.15 115	1.16 73	10.57 123	4.38 81	15.04 146	1.84 78	0.72 84	6.57 89	8.36 158	8.62 121	4.39 103	11.80 104	4.99 117	10.38 143	8.45 136	1.16 89	0.93 63	12.57 145	12.31 139	30.08 195	22.69 168

HH	7.89 130	2.46 30	10.75 179	3.19 105	2.51 110	5.20 126	4.37 134	11.24 137	2.24 111	12.85 144	2.59 58	11.89 113	2.11 99	1.29 116	6.59 90	9.43 170	9.29 128	5.91 135	16.06 138	6.96 146	14.02 177	9.66 156	2.23 134	1.34 88	9.53 117	11.90 135	13.93 144	23.53 169

HanStereo	7.89 130	2.46 30	10.75 179	3.19 105	2.51 110	5.20 126	4.37 134	11.24 137	2.24 111	12.85 144	2.59 58	11.89 113	2.11 99	1.29 116	6.59 90	9.43 170	9.29 128	5.91 135	16.06 138	6.96 146	14.02 177	9.66 156	2.23 134	1.34 88	9.53 117	11.90 135	13.93 144	23.53 169

ACRE	3.62 51	4.42 88	1.19 45	1.43 69	0.89 44	1.26 62	0.47 71	10.01 111	1.14 71	7.17 90	4.96 90	7.60 81	1.21 52	2.50 137	6.59 90	4.37 71	5.99 75	1.95 38	5.99 47	2.46 77	6.37 92	4.38 68	1.22 95	1.10 74	3.95 54	1.36 29	5.72 40	1.98 26

CIPLG	3.61 50	4.41 87	1.23 47	1.34 66	0.89 44	1.20 60	0.47 71	10.05 112	1.17 74	6.95 85	4.93 89	7.61 82	1.19 51	2.50 137	6.60 93	4.23 67	5.99 75	1.94 37	6.22 55	2.59 80	6.28 88	4.55 74	1.21 91	1.12 80	3.89 52	1.19 27	5.66 37	1.93 25

raftrobust	4.09 69	2.00 20	3.23 94	1.32 64	0.96 53	0.44 32	0.15 43	9.53 102	0.71 43	13.29 154	5.73 101	5.50 65	1.07 47	0.39 44	6.70 94	4.77 92	5.29 66	2.88 59	7.88 69	2.18 68	5.75 77	4.31 64	1.37 104	0.57 43	6.87 91	6.05 88	5.91 48	5.47 59

iinet-f	5.03 81	3.97 64	2.00 63	2.22 89	0.72 38	4.42 116	1.39 104	3.78 28	0.83 49	5.79 68	16.26 187	7.84 85	3.16 126	0.39 44	6.73 95	5.80 119	5.81 72	2.96 61	18.68 152	4.96 116	6.63 97	6.26 99	1.62 118	1.13 81	5.70 80	2.23 41	8.85 85	5.76 66

ADCP+	7.57 125	5.95 140	6.65 154	4.01 113	4.41 134	6.21 136	8.21 159	8.97 95	15.76 189	4.18 52	12.91 169	16.38 152	1.42 66	3.62 160	6.73 95	5.20 104	5.84 74	4.36 102	13.27 115	3.05 91	6.62 96	6.20 98	2.24 136	1.63 104	7.32 95	18.78 179	8.33 78	16.03 141

PS-NSSS	8.92 145	10.56 174	2.94 86	20.23 188	6.01 148	13.21 174	7.92 157	14.92 170	1.45 84	18.68 195	0.90 34	43.30 195	4.22 140	3.63 161	6.76 97	3.35 33	5.53 69	3.52 72	19.94 160	2.70 82	3.62 33	1.71 18	3.48 160	0.97 66	8.91 108	8.81 106	8.63 82	14.97 136

LMCR-Stereo	5.39 89	4.30 82	2.89 85	1.13 57	1.91 93	2.74 97	0.11 32	7.55 71	2.14 107	6.83 81	4.10 79	10.39 103	0.87 38	0.60 68	6.86 98	4.92 96	10.03 141	4.62 109	17.39 143	6.52 138	8.52 120	7.79 126	0.95 69	2.04 112	4.45 62	4.62 78	10.48 116	10.75 105

MGS-Stereo	2.39 28	4.74 102	0.91 30	0.57 33	0.42 26	0.24 20	0.13 38	3.39 21	0.30 20	1.24 16	0.43 24	1.17 13	0.59 30	0.69 81	6.94 99	3.65 40	5.59 70	3.79 82	6.31 58	1.86 52	4.88 59	3.88 54	0.70 39	0.93 63	1.90 35	0.92 23	4.53 21	3.69 46

IPLG	3.82 59	4.08 72	1.77 58	0.66 38	1.10 61	1.40 66	1.06 99	7.97 75	0.58 36	5.71 65	2.09 53	7.34 76	1.94 86	0.68 80	6.96 100	3.94 52	6.95 96	4.42 104	6.44 61	2.11 63	3.66 35	8.25 131	0.97 73	0.91 62	4.05 58	6.06 89	6.79 59	5.17 56

R-Stereo Train	7.06 115	5.17 122	4.44 126	4.55 119	1.74 83	5.01 122	0.03 7	10.47 123	2.45 119	13.20 151	7.65 124	12.96 127	1.97 87	0.66 75	7.02 101	8.24 155	11.06 152	5.33 123	15.01 131	3.87 103	10.24 140	9.64 154	0.94 66	1.23 84	11.65 136	13.69 149	8.71 83	13.64 128

RAFT-Stereo	7.06 115	5.17 122	4.44 126	4.55 119	1.74 83	5.01 122	0.03 7	10.47 123	2.45 119	13.20 151	7.65 124	12.96 127	1.97 87	0.66 75	7.02 101	8.24 155	11.06 152	5.33 123	15.01 131	3.87 103	10.24 140	9.64 154	0.94 66	1.23 84	11.65 136	13.69 149	8.71 83	13.64 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ICVP	7.52 123	4.60 94	8.97 169	5.16 127	4.46 135	5.66 128	1.41 105	8.26 80	4.13 141	7.86 94	7.69 126	9.43 98	5.99 156	1.18 111	7.22 103	6.97 133	7.58 108	5.27 122	10.96 96	5.33 119	7.09 106	12.60 187	16.70 210	4.49 158	8.80 107	12.28 137	10.58 118	12.26 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MIPNet	5.28 84	5.21 126	2.42 77	0.96 52	1.54 79	1.77 80	1.43 107	9.99 109	1.07 66	5.20 59	5.32 96	11.54 108	3.41 127	0.66 75	7.23 104	5.18 103	8.25 115	4.96 114	10.27 92	4.20 113	3.48 28	8.54 137	1.33 101	1.45 93	8.47 102	10.14 121	7.62 74	10.87 109

DMCA-RVC	3.69 54	2.69 34	2.18 68	1.93 84	2.43 106	1.44 68	2.89 123	3.94 31	5.33 149	3.34 41	4.21 80	11.38 106	1.29 56	1.28 115	7.23 104	4.15 64	4.25 47	3.53 74	4.86 29	2.77 84	4.84 57	4.43 69	1.06 80	1.47 95	1.95 37	1.99 39	5.75 43	7.13 75

psm_up	6.89 112	5.17 122	5.69 147	7.08 144	3.86 126	8.14 147	1.89 114	10.11 114	10.23 172	6.61 80	6.17 107	7.50 79	5.04 148	3.00 148	7.28 106	4.96 97	8.33 119	4.62 109	12.14 108	4.06 110	5.17 62	3.67 50	0.89 61	5.31 161	12.09 140	13.82 153	12.09 128	11.20 110

AF-Net	5.68 93	4.87 104	3.58 107	5.01 124	6.35 151	7.34 141	5.88 146	7.21 67	6.61 157	2.00 23	9.35 140	12.65 124	2.84 123	2.93 146	7.30 107	3.90 49	3.88 41	2.77 53	7.90 70	2.87 86	3.53 30	4.34 66	2.43 144	2.29 118	5.03 72	6.54 95	14.92 149	8.95 93

Nwc_Net	5.68 93	4.87 104	3.58 107	5.01 124	6.35 151	7.34 141	5.88 146	7.21 67	6.61 157	2.00 23	9.35 140	12.65 124	2.84 123	2.93 146	7.30 107	3.90 49	3.88 41	2.77 53	7.90 70	2.87 86	3.53 30	4.34 66	2.43 144	2.29 118	5.03 72	6.54 95	14.92 149	8.95 93

Sa-1000	4.52 73	4.36 86	0.94 36	0.95 51	1.37 76	0.99 53	0.19 47	9.48 99	1.23 77	13.79 158	0.78 30	5.33 64	1.84 78	1.70 128	7.36 109	4.84 93	7.91 112	3.69 77	10.07 90	1.73 45	5.79 80	7.50 116	0.33 14	1.39 91	8.06 99	5.66 87	10.24 110	4.58 52

RP	7.25 119	7.42 153	9.24 170	9.13 155	6.89 155	7.70 144	8.79 164	8.38 83	7.87 166	2.24 25	14.27 179	12.61 123	6.13 157	3.08 152	7.46 110	4.61 85	6.04 78	3.25 67	9.49 88	3.91 105	5.24 67	5.64 95	1.57 115	3.25 136	9.67 120	7.42 98	11.28 121	13.10 122

HSM-Net_RVC	10.31 161	5.58 135	6.64 153	12.79 170	7.83 159	8.37 150	2.17 119	12.08 144	4.75 145	14.71 172	13.23 170	25.19 176	12.41 178	1.01 105	7.46 110	5.69 113	9.68 137	5.80 132	12.33 111	5.37 120	8.78 123	8.95 145	3.34 156	7.42 173	16.51 169	19.09 181	21.38 177	19.75 159
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
cross-raft	7.92 132	5.83 139	4.66 134	3.42 112	1.99 96	3.02 102	0.56 78	12.35 147	1.29 81	13.91 160	6.87 113	13.98 137	1.84 78	0.75 85	7.47 112	9.69 176	10.47 144	4.26 99	22.05 169	7.48 157	12.08 160	13.17 192	1.78 123	1.64 106	12.98 149	12.29 138	13.04 136	14.82 135

CFNet_RVC	5.36 88	5.40 131	4.21 117	5.04 126	4.49 136	4.48 117	0.85 95	6.16 54	2.33 116	5.54 64	9.67 145	7.72 84	1.53 72	1.01 105	7.47 112	3.94 52	5.67 71	4.23 97	6.87 64	3.53 97	6.63 97	4.83 80	0.92 65	2.24 116	9.70 121	9.81 114	9.91 105	10.56 103

HSM	6.59 105	4.79 103	4.59 130	4.39 118	4.12 129	1.77 80	1.59 111	13.37 157	1.89 101	10.07 118	10.56 153	9.18 96	4.34 141	1.32 119	7.55 114	4.62 86	11.19 157	4.14 95	10.06 89	4.43 115	9.64 134	4.84 81	1.32 100	3.28 138	9.26 114	11.65 133	11.34 123	12.56 118

AACVNet	6.57 104	4.28 81	2.00 63	6.89 143	8.25 161	5.89 132	2.06 116	9.02 96	2.20 109	10.00 115	10.55 152	8.16 88	1.92 82	1.66 127	7.56 115	5.64 112	8.28 116	6.20 139	11.08 98	5.61 124	6.11 83	5.44 92	2.48 146	3.25 136	8.55 103	9.98 117	10.12 107	14.15 131

dd	6.36 100	5.34 130	1.03 38	23.89 197	0.57 32	11.85 167	0.76 92	8.17 79	0.31 21	7.87 95	0.08 12	25.57 177	0.36 20	0.83 94	7.60 116	4.16 66	14.92 178	2.61 49	19.55 158	2.15 64	4.54 54	2.55 30	0.96 71	1.60 101	6.25 85	1.43 30	10.32 111	6.48 70

test-1	8.48 138	2.23 25	4.98 137	2.04 87	2.03 100	10.12 159	1.99 115	15.82 173	2.06 105	13.18 149	7.18 120	12.57 121	2.54 118	0.64 72	7.64 117	7.87 149	9.96 139	7.03 153	24.35 179	7.18 155	11.13 149	12.94 190	1.20 90	1.91 111	13.93 155	14.53 158	12.14 129	19.78 160

BEATNet_4x	5.29 86	3.00 40	2.25 72	3.27 107	2.19 104	0.79 46	0.43 68	8.36 82	3.67 135	16.72 189	3.62 73	9.42 97	2.83 122	1.19 112	7.64 117	6.41 126	6.68 90	6.54 144	6.26 57	2.71 83	8.94 125	9.57 153	0.86 55	2.72 124	3.78 51	3.50 61	10.49 117	8.93 91

UCFNet_RVC	7.31 120	10.90 178	3.72 111	8.53 152	6.34 150	5.70 130	1.88 113	9.50 100	2.87 124	10.61 124	9.09 135	24.45 173	3.50 132	0.83 94	7.65 119	3.74 43	5.02 58	4.98 115	9.22 87	4.07 111	7.02 105	4.58 77	2.97 150	2.88 127	14.87 159	9.76 113	9.23 88	13.60 125

DeepPrunerF	6.67 107	4.91 110	2.71 82	5.81 133	14.61 189	4.84 121	5.92 148	6.05 52	5.90 154	3.01 36	11.37 158	3.03 36	1.93 83	2.43 135	7.67 120	8.08 151	7.06 98	4.09 93	11.97 105	3.91 105	6.91 102	5.40 90	3.22 154	2.23 115	21.61 191	10.08 119	6.82 60	8.42 85

RAFT-Test	7.86 128	5.10 120	4.59 130	5.48 131	1.88 90	2.05 83	1.04 98	11.43 141	1.47 85	12.34 141	8.89 134	12.35 120	2.27 107	0.87 96	7.69 121	10.14 186	10.49 145	4.98 115	21.48 166	9.21 171	12.20 163	10.06 168	1.80 125	1.68 107	12.76 146	10.30 123	13.47 141	16.31 142

FINET	2.77 36	2.20 24	2.22 70	3.13 104	0.96 53	0.85 48	0.44 69	2.83 20	1.89 101	3.86 47	0.87 32	4.06 46	1.56 73	0.53 58	7.78 122	4.97 98	4.37 50	1.53 29	8.10 74	1.44 34	3.94 39	2.47 28	0.43 19	1.02 68	2.68 43	1.59 34	6.19 52	2.93 41

XX-Stereo	8.40 137	2.85 37	3.92 114	7.47 147	1.11 63	6.30 137	2.23 120	12.78 151	1.03 64	11.47 132	9.17 137	13.26 130	2.17 104	0.59 66	7.84 123	9.52 173	9.36 131	5.44 127	14.15 119	5.72 125	8.92 124	6.58 104	1.26 96	0.63 48	32.29 211	11.47 131	12.55 133	26.75 179

SGM-Forest	8.97 147	9.25 171	2.31 73	18.42 184	9.53 169	10.54 163	2.93 125	12.39 148	1.78 99	8.99 107	3.73 74	18.11 163	11.34 174	4.22 168	7.99 124	6.38 124	6.62 87	2.95 60	9.10 86	3.77 101	8.28 118	4.80 79	3.31 155	3.31 140	16.01 167	11.58 132	25.32 187	19.29 154
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MLCV	8.52 139	4.65 96	5.49 145	11.94 166	4.96 140	9.67 156	3.19 127	14.68 168	2.93 125	9.54 111	12.61 166	17.15 161	12.38 177	0.58 65	8.02 125	4.02 59	9.45 134	5.57 129	20.86 163	4.00 108	6.25 85	8.11 129	2.35 141	5.67 166	10.58 128	11.87 134	11.44 125	12.14 114

MSMDNet	7.75 127	5.40 131	4.83 136	1.65 77	1.97 95	2.23 88	0.86 96	10.39 119	1.50 87	11.53 134	7.49 122	11.66 109	3.58 134	0.99 103	8.04 126	10.34 188	10.85 149	5.13 119	22.46 173	13.04 192	11.51 156	10.76 175	1.81 128	1.63 104	11.41 134	9.18 110	13.28 139	15.81 140

IPLGR	5.92 97	6.24 143	3.26 95	2.76 97	1.94 94	1.03 55	0.52 76	10.26 116	0.82 47	8.09 99	9.29 139	11.67 110	2.41 113	0.71 83	8.16 127	4.48 79	6.52 85	6.34 141	15.32 134	5.98 129	5.58 75	9.27 149	1.28 98	2.20 114	9.24 112	9.44 112	9.23 88	7.80 79

CFNet_pseudo	5.91 96	3.52 56	3.34 101	6.20 138	3.32 121	5.95 133	0.34 62	10.37 118	1.25 80	14.57 171	11.14 157	7.98 87	5.93 155	2.55 139	8.18 128	5.00 99	5.14 64	3.96 88	8.63 82	3.16 92	4.10 43	3.53 45	1.45 108	1.42 92	7.02 94	8.12 101	11.12 120	12.25 115

FADNet-RVC-Resample	6.37 101	5.32 129	3.05 90	3.36 110	2.81 113	2.60 93	3.63 129	11.26 139	3.30 130	15.15 180	5.22 95	10.74 104	2.75 120	3.27 157	8.23 129	4.64 87	6.41 83	7.30 156	11.56 103	6.67 141	5.47 74	8.56 138	1.55 114	7.75 177	7.40 97	7.54 99	5.73 42	10.79 106

ADCL	10.50 162	10.03 173	7.04 158	7.18 145	5.54 144	10.26 162	10.81 175	14.24 163	19.32 196	14.16 164	15.22 184	14.41 143	4.88 145	4.92 172	8.29 130	7.34 141	9.11 126	6.50 143	15.94 136	6.52 138	12.93 170	10.39 173	5.04 173	4.34 153	12.79 147	15.31 162	12.40 131	18.55 149

dad	13.38 173	7.58 158	1.49 57	31.22 201	8.43 162	16.14 182	21.04 201	25.65 200	1.53 90	24.43 209	1.06 36	37.14 189	11.36 175	1.70 128	8.35 131	5.36 105	22.07 211	3.72 78	32.83 194	2.57 79	13.11 171	3.50 43	2.20 133	4.41 156	12.90 148	4.07 68	33.22 202	24.21 172

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 90	5.54 134	4.48 129	3.34 109	8.15 160	2.84 99	11.81 182	6.36 57	7.66 164	5.78 67	5.33 97	13.38 133	1.43 67	6.77 186	8.35 131	3.58 37	3.89 43	2.73 51	6.50 62	2.45 76	4.05 41	3.51 44	1.46 109	1.47 95	4.50 64	9.14 109	6.65 58	7.99 82
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SACVNet	8.62 141	5.97 141	5.15 141	6.88 142	6.74 153	5.68 129	7.59 155	11.19 136	8.65 167	10.96 127	7.05 114	7.94 86	2.49 115	2.67 142	8.38 133	6.92 131	9.83 138	7.65 161	15.12 133	9.30 174	10.70 145	8.06 127	2.25 137	4.43 157	18.03 174	13.51 147	15.43 154	14.21 133

sCroCo_RVC	6.73 108	3.16 45	1.16 43	0.36 17	0.96 53	3.01 101	0.48 73	9.86 107	3.55 134	5.96 69	3.53 71	4.46 51	4.94 146	0.90 98	8.47 134	12.80 204	12.41 165	8.74 165	18.16 148	6.11 131	16.64 193	13.91 194	0.77 45	2.27 117	9.25 113	7.62 100	13.29 140	9.02 95

APVNet	6.75 109	4.23 78	2.36 75	4.05 114	5.00 141	8.19 148	5.50 143	10.42 120	2.99 126	3.74 43	11.48 159	5.09 61	1.52 71	1.53 124	8.48 135	9.23 164	12.54 166	9.16 168	15.66 135	6.55 140	6.98 104	6.77 110	1.47 110	4.01 151	8.58 104	4.04 67	14.92 149	7.68 78

EKT-Stereo	9.40 152	6.93 149	5.29 143	9.99 158	4.49 136	9.39 155	10.24 170	10.33 117	1.86 100	10.09 119	7.09 119	14.17 142	2.04 91	0.82 93	8.66 136	10.08 183	12.72 168	10.67 185	19.67 159	6.85 145	18.66 205	11.56 180	1.08 81	1.76 109	18.60 175	15.03 161	13.09 138	12.67 121

CASS	10.12 157	5.79 136	5.47 144	7.96 148	5.68 145	8.59 151	5.39 142	16.39 177	5.43 151	21.03 202	10.04 148	14.11 141	3.94 136	0.77 87	8.68 137	6.97 133	15.85 185	6.06 137	24.19 178	6.68 142	12.18 162	10.22 170	2.57 147	2.37 120	16.93 170	11.40 130	17.21 161	21.46 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iRaft-Stereo_20w	9.64 153	4.92 111	13.83 199	15.20 177	4.25 133	9.14 153	4.64 138	12.08 144	3.15 128	12.31 140	9.46 143	13.76 135	2.27 107	0.77 87	8.70 138	8.19 154	9.42 133	3.52 72	14.49 127	7.92 161	9.66 135	6.74 109	1.33 101	1.34 88	17.96 173	16.99 170	22.98 182	25.32 176

ADCRef	8.62 141	6.53 144	4.38 123	2.47 94	4.66 138	8.28 149	7.51 154	8.58 87	14.10 187	6.83 81	10.63 154	11.91 115	3.53 133	3.06 151	8.72 139	7.72 148	8.71 122	7.39 157	17.63 145	6.13 132	9.53 133	9.33 151	4.93 171	3.70 145	9.63 119	18.39 177	9.86 104	18.66 150

GwcNet-ADL	12.05 166	11.91 181	9.54 172	18.75 185	10.20 171	12.14 170	6.27 150	13.65 158	5.02 147	12.11 138	17.59 193	29.93 182	9.22 168	4.00 162	8.92 140	9.34 168	13.38 171	6.69 148	23.76 176	9.21 171	9.40 131	10.34 172	6.62 187	6.01 168	14.99 162	18.15 175	11.36 124	16.95 145

GES	6.26 99	5.53 133	2.66 81	2.38 93	2.84 114	5.88 131	2.06 116	7.47 70	3.11 127	9.19 109	7.05 114	4.90 59	1.68 75	3.18 155	9.10 141	7.18 138	11.91 163	6.77 149	21.06 165	6.50 137	9.84 138	6.26 99	1.97 131	3.63 143	4.43 61	4.60 77	8.49 79	9.43 97

LE_ROB	30.18 215	25.29 206	22.53 220	44.68 215	47.30 228	42.05 216	47.63 223	37.72 221	26.38 209	14.44 168	27.01 216	63.45 224	53.67 233	2.76 144	9.16 142	5.54 110	11.17 156	7.21 155	33.90 198	14.21 194	15.25 184	10.29 171	10.82 197	29.62 228	43.65 228	41.44 233	61.77 236	65.95 245

pcwnet_v2	8.61 140	4.00 68	5.13 140	8.89 154	4.68 139	8.06 146	3.37 128	10.49 125	4.03 140	13.78 157	13.40 172	9.95 100	20.61 186	5.41 178	9.26 143	5.78 118	8.28 116	5.18 120	11.11 99	3.63 99	6.31 89	4.55 74	2.42 143	3.34 141	13.64 154	13.45 146	13.60 142	20.23 161

STTStereo	5.68 93	6.69 147	6.57 151	3.38 111	5.86 146	3.08 104	9.13 169	5.39 42	4.13 141	4.12 50	7.05 114	10.29 102	3.43 128	6.41 183	9.30 144	3.89 48	4.74 54	5.33 123	6.03 49	2.17 66	5.24 67	3.16 39	1.54 113	1.57 99	5.56 78	8.28 103	7.44 73	13.60 125

SGM-ForestM	21.76 197	26.76 212	12.74 192	38.92 207	21.53 202	35.95 210	23.82 205	28.41 206	16.51 192	14.11 162	18.08 196	50.37 205	31.58 202	3.29 159	9.31 145	5.58 111	14.41 175	6.57 146	28.33 181	7.58 158	12.09 161	4.33 65	5.42 179	9.98 185	40.14 223	30.48 219	50.62 223	40.54 200

sAnonymous2	6.75 109	3.01 42	1.09 40	0.56 31	0.86 41	3.69 109	0.20 48	13.79 160	3.54 132	3.81 45	5.80 102	5.21 62	3.97 137	0.45 49	9.32 146	9.91 179	11.13 154	9.66 172	19.38 154	7.15 150	10.98 147	11.72 182	1.80 125	1.62 102	9.87 123	10.73 127	10.41 114	12.62 119

CroCo_RVC	6.75 109	3.01 42	1.09 40	0.56 31	0.86 41	3.69 109	0.20 48	13.79 160	3.54 132	3.81 45	5.80 102	5.21 62	3.97 137	0.45 49	9.32 146	9.91 179	11.13 154	9.66 172	19.38 154	7.15 150	10.98 147	11.72 182	1.80 125	1.62 102	9.87 123	10.73 127	10.41 114	12.62 119

NaN_ROB	12.48 169	8.41 160	8.83 168	10.77 161	16.22 192	6.08 135	4.38 136	22.86 192	8.85 169	19.93 200	9.44 142	47.25 201	9.13 167	4.11 165	9.34 148	5.76 117	6.80 91	6.17 138	12.06 107	7.16 153	5.46 73	5.12 86	3.04 152	9.64 182	20.81 187	17.39 173	20.34 172	31.73 189

Anonymous	7.61 126	5.25 127	1.83 60	0.90 48	1.33 74	2.67 95	0.38 64	10.84 131	4.49 144	3.02 37	3.25 70	7.46 77	5.25 149	1.32 119	9.52 149	12.04 198	13.30 170	10.40 178	23.69 175	7.60 160	16.62 192	11.29 179	1.79 124	3.96 150	11.13 131	10.10 120	14.25 146	11.79 113

EAI-Stereo	8.01 135	4.87 104	4.99 138	5.25 128	4.23 132	7.18 140	6.95 152	13.19 155	2.31 115	10.61 124	6.86 112	13.29 131	1.93 83	1.00 104	9.61 150	9.46 172	9.57 136	4.69 111	18.16 148	8.69 168	8.96 126	8.64 140	1.41 106	2.04 112	11.59 135	8.24 102	13.03 135	19.52 156

GANet-ADL	9.10 150	7.28 151	5.18 142	7.24 146	6.79 154	8.88 152	3.94 131	10.88 133	5.35 150	13.12 147	9.94 147	18.49 164	3.48 130	0.67 78	9.63 151	7.42 143	11.69 162	5.51 128	17.72 146	10.52 183	9.26 130	7.40 115	2.98 151	3.73 146	11.03 130	13.06 144	15.27 152	19.21 153

stereogan	9.22 151	9.08 168	8.33 164	11.15 164	11.62 181	12.54 171	9.08 168	11.06 135	7.59 163	5.21 60	9.53 144	16.86 157	9.57 170	3.28 158	9.65 152	6.22 123	7.24 104	5.22 121	14.15 119	7.10 149	7.16 109	7.07 112	3.96 163	3.76 147	8.32 101	9.81 114	20.71 175	13.60 125

CC-Net-ROB	21.26 196	37.17 221	18.21 213	53.24 221	41.87 221	43.35 218	32.25 212	28.26 204	7.15 161	35.79 225	8.18 131	67.30 234	6.82 161	17.02 207	9.70 153	3.67 41	10.84 148	8.97 166	38.52 209	7.29 156	6.46 93	4.21 61	12.31 202	2.88 127	17.19 172	13.90 155	13.06 137	28.51 186

SGM_RVC	22.30 200	26.60 211	13.45 198	40.22 210	26.52 210	36.56 211	24.02 206	27.37 203	17.51 194	17.98 191	18.03 194	43.52 196	37.60 214	2.18 134	9.83 154	5.94 121	13.03 169	6.93 151	30.45 186	8.54 167	12.39 167	4.12 60	5.16 176	11.77 191	36.42 218	27.38 212	52.67 227	45.94 213
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	20.31 195	32.64 217	11.05 181	48.15 218	25.03 207	40.35 214	19.18 200	18.66 181	11.72 176	16.23 185	7.89 129	29.18 181	38.42 216	1.31 118	9.90 155	5.45 108	10.74 146	4.30 101	14.90 130	6.70 143	11.78 158	5.78 97	6.44 186	8.89 181	40.87 224	31.29 222	52.88 228	38.56 197

SQANet	32.80 217	51.98 229	17.38 209	71.36 234	50.98 230	73.19 235	74.73 234	25.86 201	12.19 177	32.41 223	14.38 180	59.07 214	14.65 183	90.80 237	9.98 156	6.17 122	17.16 188	15.73 205	43.94 211	12.07 190	9.77 136	8.88 143	57.35 234	7.60 174	21.20 189	20.05 188	25.86 188	40.75 202

FADNet	8.23 136	5.99 142	3.09 92	5.83 134	3.63 125	4.34 114	8.43 161	15.97 174	2.81 123	15.51 182	12.42 164	13.91 136	5.01 147	1.96 132	9.98 156	5.15 102	5.42 67	5.73 131	22.84 174	5.93 128	8.77 122	6.73 108	0.95 69	2.69 123	12.22 143	13.83 154	9.29 90	13.73 130

MyStereo04	7.01 113	5.80 138	6.23 150	3.28 108	2.46 108	1.87 82	0.29 59	10.65 128	3.72 136	10.06 117	3.60 72	14.64 144	1.45 69	0.55 61	10.04 158	7.24 140	7.08 99	5.80 132	16.47 140	5.91 127	9.44 132	7.77 119	1.92 130	2.84 126	11.34 133	12.60 140	15.95 156	10.38 102

CBMV_ROB	15.45 178	8.52 162	10.06 174	22.29 192	17.04 194	16.35 183	11.36 179	19.65 183	5.48 152	14.50 169	9.14 136	31.73 183	16.37 184	10.55 195	10.08 159	7.96 150	15.06 180	7.46 158	19.43 156	21.06 213	13.40 173	6.45 102	6.05 181	8.81 180	21.63 192	24.29 205	29.88 193	32.55 191

PWCDC_ROB	7.98 134	2.58 33	2.16 67	1.57 71	3.59 124	2.05 83	1.50 110	4.07 35	26.78 210	1.69 20	12.22 163	3.64 40	46.61 225	9.30 190	10.12 160	8.17 153	6.16 80	6.56 145	7.10 65	5.79 126	6.75 101	12.25 185	3.12 153	3.16 133	2.54 41	9.33 111	5.21 31	11.52 111

PSMNet-ADL	12.39 168	8.76 164	8.74 167	10.89 162	9.42 168	10.75 165	8.02 158	14.92 170	7.72 165	22.73 206	14.98 183	26.26 178	26.16 194	2.48 136	10.16 161	9.33 167	11.52 159	6.30 140	25.52 180	10.03 178	11.60 157	8.36 135	6.21 182	4.37 155	13.15 150	14.31 157	22.08 181	9.86 99

NVstereo2D	7.07 117	4.11 73	2.84 84	6.07 137	4.20 131	14.23 175	16.14 189	8.04 77	2.36 118	3.80 44	7.36 121	6.35 71	1.34 62	27.27 220	10.21 162	6.95 132	8.32 118	6.49 142	5.84 44	2.62 81	5.05 60	2.83 34	6.83 189	3.65 144	10.99 129	4.40 73	6.12 51	6.36 69

MyStereo	7.86 128	6.61 146	7.56 162	4.06 115	2.50 109	1.48 71	0.35 63	11.42 140	4.77 146	11.04 129	6.02 104	14.02 140	2.78 121	0.56 63	10.41 163	7.03 136	7.50 107	5.84 134	20.93 164	6.28 136	9.97 139	9.19 147	1.75 121	3.05 131	15.90 166	13.80 152	17.69 165	9.59 98

FADNet-RVC	6.53 103	5.05 117	2.54 80	5.38 129	3.47 123	2.08 87	5.59 144	11.63 142	1.70 95	11.49 133	4.99 91	13.15 129	3.46 129	1.64 125	10.47 164	5.41 106	6.66 88	3.92 87	18.29 150	5.47 121	5.85 81	5.74 96	1.05 79	5.25 160	7.53 98	10.60 126	7.25 69	10.68 104

XPNet_ROB	11.67 165	13.20 186	6.63 152	6.03 136	7.57 158	9.37 154	7.79 156	5.83 49	8.72 168	8.51 102	13.75 174	49.51 203	3.49 131	3.24 156	10.60 165	7.51 145	19.13 195	6.96 152	14.33 122	6.24 135	11.17 150	15.75 205	3.65 162	4.83 159	9.30 115	11.04 129	31.52 198	19.58 157

pmcnn	17.48 188	12.24 182	5.49 145	16.43 181	12.67 184	20.37 192	13.45 183	15.73 172	6.53 156	9.33 110	16.08 186	36.41 187	31.77 204	1.19 112	10.64 166	11.94 197	17.58 190	11.13 187	33.67 197	13.41 193	18.13 202	11.69 181	10.16 195	10.62 188	20.15 185	17.79 174	41.23 216	46.08 214

DAS	14.01 174	7.50 154	4.63 132	15.17 175	9.04 164	12.00 168	8.70 162	16.36 175	14.09 185	7.12 88	17.14 191	37.20 190	13.71 181	0.98 101	10.73 167	9.30 165	20.85 203	10.44 179	21.80 167	14.68 197	12.26 164	14.17 196	3.43 158	12.61 193	19.28 178	16.51 166	20.40 173	28.09 183

SepStereo	14.01 174	7.50 154	4.63 132	15.17 175	9.04 164	12.00 168	8.70 162	16.36 175	14.09 185	7.12 88	17.14 191	37.20 190	13.71 181	0.98 101	10.73 167	9.30 165	20.85 203	10.44 179	21.80 167	14.68 197	12.26 164	14.17 196	3.43 158	12.61 193	19.28 178	16.51 166	20.40 173	28.09 183

SFCPSM	16.40 182	13.16 184	8.61 166	16.26 180	11.35 180	16.02 181	10.72 174	18.80 182	13.84 182	13.17 148	20.92 205	35.30 185	37.96 215	6.05 181	10.85 169	9.55 174	12.68 167	9.16 168	36.45 202	20.65 212	13.76 176	12.33 186	7.58 190	5.97 167	19.12 177	19.85 187	16.70 159	26.05 177

GEStereo_RVC	8.92 145	7.37 152	3.35 102	5.88 135	5.00 141	7.40 143	5.10 140	10.85 132	3.40 131	10.37 122	5.21 94	15.43 147	3.62 135	2.63 141	10.94 170	9.98 182	14.57 176	12.40 196	23.99 177	8.16 164	11.89 159	9.29 150	1.70 120	5.38 162	9.32 116	8.88 107	9.92 106	18.79 151

PA-Net	9.95 155	17.79 196	13.14 195	4.86 122	11.72 182	5.03 124	11.63 180	13.76 159	10.83 174	7.45 93	5.67 99	9.12 95	8.54 165	9.52 192	10.98 171	6.60 127	3.46 32	6.66 147	7.76 68	6.80 144	4.83 56	9.05 146	2.30 140	5.54 163	11.20 132	23.05 202	8.19 77	33.08 192
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNet	12.61 171	6.71 148	7.79 163	11.09 163	9.16 166	16.35 183	6.20 149	16.82 179	6.96 160	9.88 113	11.60 160	36.53 188	36.96 213	0.60 68	11.02 172	7.50 144	11.26 158	8.35 164	30.61 188	8.24 165	8.37 119	7.68 118	2.25 137	10.72 189	12.41 144	13.01 143	15.81 155	16.57 144

NCC-stereo	10.18 158	8.77 165	7.25 159	9.61 156	10.25 172	9.82 157	10.40 172	10.44 121	14.05 183	2.32 26	13.76 175	15.72 149	12.69 179	4.10 163	11.13 173	5.74 115	7.76 109	10.24 176	13.60 116	6.21 133	6.74 99	6.62 106	6.26 184	3.79 148	13.26 151	17.07 171	21.78 178	15.57 138

Abc-Net	10.18 158	8.77 165	7.25 159	9.61 156	10.25 172	9.82 157	10.40 172	10.44 121	14.05 183	2.32 26	13.76 175	15.72 149	12.69 179	4.10 163	11.13 173	5.74 115	7.76 109	10.24 176	13.60 116	6.21 133	6.74 99	6.62 106	6.26 184	3.79 148	13.26 151	17.07 171	21.78 178	15.57 138
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPruner_ROB	7.23 118	3.43 54	5.83 148	5.40 130	5.92 147	4.54 118	3.14 126	7.68 72	3.99 139	10.10 120	11.71 161	8.69 90	5.30 150	1.52 123	11.36 175	6.40 125	8.96 124	7.60 160	10.41 93	4.28 114	12.74 168	8.68 141	2.39 142	3.23 135	8.74 106	14.91 160	10.83 119	7.52 76

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 192	10.58 175	13.21 196	21.10 190	12.82 186	17.68 188	22.41 204	14.66 167	9.25 170	11.76 136	19.72 203	78.32 245	24.76 191	20.31 213	11.52 176	9.88 178	26.15 217	16.66 209	32.71 193	11.68 186	16.68 194	13.08 191	5.93 180	8.18 179	19.39 180	16.85 169	17.65 164	27.14 180

HBP-ISP	14.42 176	10.82 177	12.34 187	22.60 194	14.88 190	14.98 179	15.15 187	20.50 187	4.48 143	16.38 187	10.15 149	17.25 162	1.84 78	19.47 211	11.57 177	13.28 207	14.29 174	9.08 167	11.15 100	9.30 174	17.96 201	15.05 201	5.03 172	12.00 192	20.48 186	22.38 200	22.99 183	24.00 171

RTSC	9.00 148	4.69 100	4.25 119	4.13 116	5.35 143	6.44 138	5.81 145	10.10 113	9.46 171	6.42 79	13.24 171	6.89 73	6.43 158	3.16 154	11.63 178	8.85 162	14.64 177	6.92 150	19.46 157	6.05 130	11.17 150	9.70 158	1.75 121	5.64 165	8.31 100	9.85 116	13.85 143	28.94 187

NCCL2	10.07 156	9.13 169	9.31 171	6.66 141	6.18 149	5.15 125	3.99 132	12.65 149	7.21 162	14.91 174	8.82 133	11.82 111	4.37 142	3.00 148	11.71 179	9.00 163	9.29 128	7.48 159	12.90 113	7.01 148	13.16 172	11.18 178	4.88 170	7.81 178	19.45 181	19.58 185	14.82 148	20.54 163

STStereo	33.82 219	46.03 226	33.92 227	62.03 231	49.51 229	54.29 225	44.39 220	36.14 216	32.39 223	25.36 212	27.16 217	63.64 225	51.30 231	11.18 198	12.51 180	7.64 147	16.36 186	8.19 163	46.40 215	15.25 200	17.50 196	15.24 202	9.85 194	23.07 217	49.16 231	40.60 232	62.23 237	51.79 223

TANstereo	7.47 121	4.26 79	3.29 98	2.79 99	2.87 116	3.88 111	0.13 38	5.71 45	1.55 91	6.86 83	2.72 63	2.17 23	2.24 105	4.18 166	12.57 181	12.99 205	10.89 150	18.94 214	22.19 170	17.84 206	7.39 110	5.50 93	29.21 227	0.71 52	1.27 25	3.98 65	9.84 101	5.70 62

XX-TBD	7.47 121	4.26 79	3.29 98	2.79 99	2.87 116	3.88 111	0.13 38	5.71 45	1.55 91	6.86 83	2.72 63	2.17 23	2.24 105	4.18 166	12.57 181	12.99 205	10.89 150	18.94 214	22.19 170	17.84 206	7.39 110	5.50 93	29.21 227	0.71 52	1.27 25	3.98 65	9.84 101	5.70 62

ccs_rob	15.15 177	14.72 190	7.44 161	22.32 193	9.33 167	22.95 197	17.29 191	14.27 165	5.28 148	14.81 173	23.21 211	55.94 212	30.81 201	5.40 177	12.59 183	10.12 185	11.59 160	9.34 170	19.31 153	11.79 188	13.71 175	11.01 176	5.04 173	5.61 164	12.12 141	12.86 142	12.00 127	18.08 148

ETE_ROB	15.85 181	17.19 194	6.97 157	12.39 168	10.54 176	16.82 186	8.40 160	10.76 130	13.32 181	11.19 131	18.44 197	58.51 213	6.50 160	6.01 180	12.65 184	9.41 169	23.07 213	9.86 174	20.40 161	10.14 179	15.50 185	13.68 193	5.13 175	7.65 175	14.90 160	21.29 192	42.78 218	24.50 173

RTS	16.64 184	7.53 156	6.93 155	8.17 149	7.37 156	22.56 194	10.89 176	19.94 184	22.55 202	7.08 86	10.54 150	16.42 153	10.00 171	5.31 175	12.77 185	11.76 192	20.70 201	10.48 181	37.62 204	17.58 204	15.87 188	12.66 188	4.67 167	9.96 183	26.64 200	33.09 225	26.24 189	54.03 227

RTSA	16.64 184	7.53 156	6.93 155	8.17 149	7.37 156	22.56 194	10.89 176	19.94 184	22.55 202	7.08 86	10.54 150	16.42 153	10.00 171	5.31 175	12.77 185	11.76 192	20.70 201	10.48 181	37.62 204	17.58 204	15.87 188	12.66 188	4.67 167	9.96 183	26.64 200	33.09 225	26.24 189	54.03 227

FBW_ROB	22.68 202	25.59 207	17.06 208	42.36 212	25.78 208	32.64 205	18.79 199	14.74 169	11.55 175	14.37 167	14.63 181	43.96 197	27.95 198	19.91 212	12.86 187	7.21 139	19.18 196	10.97 186	50.42 220	7.16 153	14.33 179	8.94 144	19.37 214	27.40 223	19.63 183	19.58 185	32.74 200	53.34 225

CSAN	20.20 194	25.94 208	18.99 215	19.75 187	16.53 193	14.47 176	8.99 167	25.29 198	28.05 212	34.09 224	13.71 173	50.93 207	26.34 196	4.65 171	12.99 188	8.24 155	13.54 172	11.67 191	22.32 172	16.30 203	15.15 182	10.21 169	6.23 183	17.35 204	26.80 202	25.06 206	34.30 204	37.46 195

NOSS_ROB	12.25 167	9.52 172	5.01 139	12.85 171	10.79 177	10.64 164	6.79 151	21.16 189	5.63 153	11.90 137	7.79 127	9.69 99	7.49 163	12.87 199	13.04 189	11.80 195	15.65 183	12.11 193	14.27 121	8.78 170	17.59 197	10.04 166	5.16 176	10.72 189	21.20 189	15.54 164	23.28 184	19.43 155

CBMV	15.50 179	10.69 176	8.40 165	16.02 179	11.11 179	12.89 172	4.24 133	21.34 190	15.36 188	19.49 199	7.06 117	28.50 180	9.40 169	6.42 184	13.21 190	12.10 199	15.07 181	12.37 195	16.04 137	9.27 173	15.69 186	9.92 162	4.30 165	15.37 198	22.30 193	18.82 180	39.12 212	44.05 210
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	28.39 210	28.64 214	17.49 210	49.25 219	36.94 216	38.63 212	25.84 208	34.17 212	25.10 207	21.94 205	21.87 206	55.23 210	48.16 227	4.50 169	13.52 191	12.28 201	18.04 191	11.23 188	30.39 185	14.62 196	25.20 220	20.27 220	21.38 219	18.82 210	39.99 222	31.23 221	52.09 226	49.59 218
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
RGC	12.52 170	11.48 180	13.33 197	12.10 167	11.73 183	14.58 178	6.96 153	14.26 164	16.09 190	7.33 92	19.17 200	17.09 159	21.08 187	7.05 188	13.55 192	8.10 152	9.45 134	7.13 154	14.73 128	7.59 159	8.75 121	7.63 117	5.32 178	6.63 170	15.73 165	20.65 191	20.04 170	20.44 162

PWC_ROB	18.14 190	12.26 183	12.99 193	8.59 153	12.83 187	10.82 166	17.67 195	17.38 180	31.50 221	8.59 104	16.91 189	21.14 170	53.99 234	6.59 185	13.63 193	10.19 187	23.63 216	13.26 198	37.72 206	14.50 195	19.05 208	14.89 199	3.38 157	15.79 199	14.66 158	13.71 151	19.36 168	44.89 212

edge stereo	29.25 213	20.44 202	19.28 216	41.04 211	37.14 217	43.08 217	39.81 217	38.54 223	21.86 199	16.30 186	39.05 231	60.91 218	36.52 212	25.09 219	13.84 194	13.95 209	26.34 218	15.54 204	44.48 213	19.15 208	18.84 207	16.15 207	21.96 221	17.87 205	27.90 205	22.43 201	39.03 211	53.23 224

ADCPNet	19.39 193	13.87 188	11.68 185	15.69 178	17.32 195	15.71 180	16.26 190	23.07 195	20.67 197	18.57 193	18.76 199	20.18 167	29.47 199	10.00 193	14.34 195	14.05 210	18.99 194	11.55 190	34.43 200	20.26 211	20.72 212	18.42 213	11.08 199	16.03 200	25.16 198	27.30 211	25.24 186	34.64 193

SANet	26.20 205	17.46 195	19.39 217	23.31 195	19.54 200	30.21 203	17.62 194	34.21 213	29.84 218	16.57 188	29.14 222	78.44 246	41.28 221	17.70 209	14.47 196	9.87 177	21.24 207	16.39 207	30.80 189	14.78 199	18.51 204	16.48 209	28.56 225	18.55 209	32.02 210	26.21 209	36.14 209	48.65 217

UDG	23.27 203	29.32 216	11.18 183	43.83 213	40.37 220	44.05 219	50.45 226	13.10 154	13.02 180	14.19 166	22.69 210	21.71 171	5.53 151	87.32 236	14.53 197	9.94 181	21.35 208	14.28 202	31.51 190	11.75 187	18.79 206	19.17 215	14.52 208	7.66 176	16.22 168	18.20 176	17.11 160	16.42 143

FADNet_RVC	12.83 172	9.18 170	6.00 149	17.32 182	8.43 162	6.02 134	5.16 141	16.68 178	6.01 155	18.67 194	14.01 178	24.78 175	19.64 185	5.79 179	14.83 198	6.97 133	15.41 182	11.47 189	34.21 199	10.48 182	12.80 169	16.02 206	2.14 132	7.31 171	10.14 125	18.66 178	10.33 112	18.00 147

FAT-Stereo	22.66 201	14.10 189	18.12 212	36.51 205	36.45 215	28.44 200	18.28 196	23.24 196	12.64 178	19.19 196	29.53 223	34.98 184	34.03 208	13.01 201	15.02 199	12.25 200	18.18 192	19.93 216	34.98 201	19.35 209	17.89 200	12.07 184	13.56 204	16.39 201	18.75 176	22.16 198	29.92 194	42.72 206

XQC	23.79 204	26.07 209	15.10 204	32.24 202	23.60 205	33.61 207	31.06 211	36.95 218	28.94 215	28.36 217	13.76 175	41.71 193	22.97 189	18.81 210	15.02 199	11.76 192	14.98 179	11.67 191	32.12 192	15.72 202	17.84 199	17.68 211	11.06 198	14.53 197	30.59 208	25.39 208	42.82 219	27.90 182

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 198	20.71 203	11.36 184	29.18 199	18.08 197	22.91 196	18.43 198	37.55 220	24.02 206	32.04 222	14.86 182	46.12 200	35.56 209	14.85 206	15.04 201	10.88 189	10.38 142	7.76 162	33.34 195	8.77 169	15.08 181	15.67 204	15.43 209	13.32 195	31.89 209	26.93 210	32.93 201	31.67 188

SHD	16.57 183	6.93 149	12.56 189	13.09 172	12.68 185	10.19 161	8.95 166	23.05 194	17.16 193	19.45 198	15.91 185	18.72 166	31.71 203	6.26 182	15.16 202	11.59 190	17.18 189	10.05 175	33.55 196	11.88 189	15.80 187	14.38 198	3.97 164	10.59 187	20.10 184	22.14 197	21.26 176	43.14 209

GANetREF_RVC	17.96 189	13.78 187	16.85 207	13.13 173	10.91 178	12.94 173	11.29 178	33.74 210	20.83 198	27.66 216	6.09 106	50.53 206	26.27 195	3.04 150	15.18 203	7.13 137	11.68 161	10.53 184	31.57 191	10.46 181	18.21 203	9.24 148	8.91 191	18.25 207	23.10 195	15.87 165	29.33 192	28.45 185
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
S-Stereo	27.72 208	17.16 193	13.86 200	39.92 209	37.96 218	40.17 213	37.41 216	22.71 191	22.92 205	17.38 190	45.47 232	52.74 209	36.13 210	14.44 205	15.19 204	13.69 208	19.68 199	25.76 225	37.88 207	24.35 216	16.58 191	17.35 210	54.72 233	21.07 216	19.57 182	19.47 184	23.45 185	41.49 203

DDUNet	22.09 199	28.93 215	10.71 178	44.13 214	38.12 219	44.55 221	45.65 222	10.93 134	12.67 179	9.01 108	19.31 201	20.40 168	4.73 144	90.87 238	15.39 205	11.80 195	19.61 198	9.59 171	29.64 184	11.01 184	17.32 195	15.62 203	18.79 213	6.18 169	13.56 153	14.63 159	15.99 157	17.27 146

ADCMid	18.65 191	13.18 185	12.39 188	11.76 165	14.19 188	18.49 190	14.99 186	26.29 202	26.32 208	12.79 143	16.33 188	36.18 186	23.39 190	7.98 189	15.52 206	12.49 202	21.07 206	12.21 194	38.30 208	12.13 191	20.69 211	18.31 212	12.50 203	10.20 186	22.89 194	20.15 189	20.27 171	32.52 190

FC-DCNN	16.94 186	19.98 201	17.50 211	30.21 200	19.17 199	26.56 199	24.08 207	25.48 199	6.76 159	19.19 196	6.28 109	18.52 165	4.41 143	11.03 197	15.54 207	14.98 214	21.04 205	14.06 201	18.07 147	9.67 177	19.16 209	9.99 164	4.83 169	16.43 202	23.36 196	16.73 168	22.02 180	22.31 167

PVD	36.94 221	35.53 218	20.19 218	46.53 216	34.00 214	49.81 223	37.38 215	39.85 227	38.08 232	15.29 181	27.60 219	51.81 208	50.55 229	49.21 225	16.55 208	15.85 215	37.91 229	22.29 220	49.12 219	26.18 218	37.77 230	38.78 243	19.75 216	24.11 218	43.49 227	58.18 249	46.46 222	65.23 242

DPSNet	28.84 212	15.01 191	14.59 202	24.53 198	22.59 204	32.15 204	14.89 185	20.11 186	22.50 201	8.42 101	9.93 146	89.34 262	44.91 224	5.30 174	16.79 209	17.05 219	33.42 223	28.86 228	68.85 234	19.87 210	21.86 214	20.14 218	40.60 229	25.82 222	42.58 226	28.31 215	39.91 214	50.48 220

LALA_ROB	15.83 180	18.32 197	10.45 177	10.22 160	10.00 170	17.62 187	10.32 171	11.67 143	16.15 191	13.58 156	18.48 198	59.62 216	7.63 164	5.28 173	16.96 210	8.57 159	19.42 197	13.90 200	17.46 144	9.65 176	15.04 180	14.91 200	4.56 166	7.33 172	11.88 139	19.34 182	34.58 206	24.50 173

AnyNet_C32	17.17 187	8.67 163	9.73 173	10.14 159	10.45 174	14.52 177	11.69 181	22.97 193	22.78 204	18.32 192	22.52 209	23.72 172	10.02 173	9.41 191	17.12 211	14.49 212	23.62 215	17.24 212	30.57 187	11.59 185	24.77 218	23.05 224	8.94 192	14.39 196	17.12 171	21.73 193	17.43 163	26.54 178

Anonymous3	11.53 164	7.69 159	3.27 97	1.73 80	2.85 115	7.82 145	5.00 139	14.29 166	10.32 173	14.16 164	4.86 86	24.64 174	5.75 153	1.19 112	17.24 212	14.45 211	17.03 187	12.98 197	29.47 183	10.30 180	19.88 210	20.00 217	2.84 148	2.89 129	14.98 161	13.96 156	18.36 167	13.25 124

G-Net	26.39 206	20.83 204	18.69 214	18.14 183	16.15 191	35.72 209	15.59 188	28.39 205	32.97 225	27.04 215	33.44 229	63.95 226	25.70 193	6.89 187	17.98 213	16.18 217	23.13 214	17.60 213	44.66 214	34.02 230	25.13 219	20.14 218	11.41 200	16.88 203	27.61 204	29.30 217	42.48 217	42.59 205

FCDSN-DC	11.37 163	11.42 179	11.08 182	12.74 169	10.46 175	10.13 160	13.47 184	14.12 162	2.60 122	14.56 170	1.86 51	7.49 78	2.11 99	4.52 170	18.19 214	16.02 216	19.95 200	17.16 211	12.89 112	8.51 166	16.38 190	9.96 163	3.61 161	17.93 206	12.17 142	13.27 145	11.29 122	13.14 123
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	39.75 226	49.92 228	23.96 222	64.91 232	46.52 226	59.62 230	70.39 233	31.47 209	26.91 211	20.82 201	19.96 204	67.89 235	48.82 228	93.71 240	18.90 215	20.26 224	49.49 238	34.84 234	69.36 236	28.05 222	25.61 221	21.10 221	20.01 218	20.31 212	28.35 206	19.38 183	35.57 208	56.98 229

MANE	35.56 220	36.32 220	30.27 225	57.13 224	45.60 224	45.77 222	44.19 219	42.38 230	28.54 214	22.99 207	27.28 218	55.78 211	38.47 217	17.15 208	19.38 216	22.05 227	28.66 219	42.73 239	37.10 203	15.31 201	28.48 224	16.47 208	9.03 193	25.43 221	52.81 236	42.23 235	66.17 242	62.49 237

otaku	41.47 228	59.93 233	23.77 221	85.43 249	70.24 239	84.12 251	93.39 253	37.75 222	32.63 224	39.34 230	19.49 202	59.42 215	25.11 192	95.21 241	19.99 217	11.68 191	18.98 193	16.34 206	64.80 230	27.36 220	13.65 174	10.63 174	58.26 235	19.35 211	33.80 213	22.23 199	34.11 203	42.76 207

ADCS	26.80 207	19.40 198	15.99 205	21.47 191	20.26 201	22.98 198	18.29 197	35.82 214	32.21 222	16.06 184	26.49 214	45.49 198	36.28 211	13.17 202	20.46 218	19.03 220	30.07 220	22.20 219	48.35 217	27.42 221	35.57 229	28.75 230	13.83 205	20.87 215	29.72 207	30.23 218	30.90 197	42.38 204

DGSMNet	31.95 216	26.17 210	20.72 219	37.26 206	28.74 212	34.52 208	34.10 213	24.17 197	19.22 195	24.54 210	49.93 237	45.93 199	27.51 197	21.47 216	22.14 219	20.16 223	51.49 239	29.68 231	61.18 228	33.45 229	39.09 236	39.36 244	24.02 223	29.07 227	25.54 199	24.21 204	30.84 196	38.20 196

ELAS	38.52 224	44.92 225	35.73 228	58.67 227	45.67 225	54.34 226	49.79 225	39.79 226	30.51 219	25.44 213	30.07 226	65.85 233	41.53 222	20.67 214	22.24 220	19.55 221	34.81 225	22.44 221	44.42 212	23.13 214	34.09 227	25.77 226	19.79 217	30.94 229	52.44 235	42.30 236	63.40 239	61.61 234
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	38.71 225	44.08 223	36.14 229	58.34 226	44.80 223	56.14 228	49.04 224	39.16 224	28.27 213	25.76 214	32.54 228	72.51 241	41.64 223	21.11 215	22.30 221	19.61 222	35.30 227	23.00 222	43.53 210	23.57 215	35.09 228	26.25 227	19.66 215	32.53 230	49.82 232	40.38 231	64.26 240	60.37 231
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	43.91 229	60.52 235	25.10 223	85.23 248	71.11 240	83.99 249	93.99 254	47.62 232	36.91 231	40.53 232	31.94 227	64.60 228	21.97 188	95.55 243	22.72 222	12.49 202	21.79 209	16.54 208	65.59 231	31.28 227	15.15 182	11.03 177	59.53 236	20.73 213	36.26 217	30.56 220	39.66 213	43.06 208

MFN_U_SF_RVC	28.82 211	28.11 213	16.40 206	33.64 204	25.89 209	32.81 206	27.70 210	37.42 219	22.10 200	45.99 240	28.32 221	49.91 204	32.35 205	21.67 217	23.87 223	16.93 218	13.84 173	15.41 203	53.47 221	24.58 217	22.24 215	24.24 225	11.62 201	24.71 219	33.63 212	24.09 203	37.01 210	50.20 219

BEATNet-Init1	37.96 222	44.56 224	27.41 224	61.43 229	43.01 222	54.12 224	44.65 221	41.12 229	30.83 220	31.66 221	22.08 208	61.84 222	55.93 237	12.97 200	24.90 224	21.55 225	21.99 210	16.73 210	57.95 224	30.86 226	27.04 223	21.23 222	18.58 212	28.82 226	49.15 230	37.94 229	73.47 253	62.96 238

AnyNet_C01	29.84 214	19.89 200	14.82 203	20.44 189	24.83 206	21.98 193	21.35 202	35.82 214	38.87 233	21.30 204	27.69 220	49.03 202	34.01 207	14.21 204	25.95 225	21.84 226	38.69 230	34.70 233	58.02 225	30.27 224	38.97 235	31.02 234	21.95 220	20.80 214	34.15 214	28.69 216	32.34 199	44.08 211

ACVNet_1	48.34 232	63.93 236	38.22 232	86.47 251	72.30 242	85.13 254	94.95 256	58.28 239	29.71 217	43.49 236	48.57 235	65.41 231	56.74 238	95.77 244	26.81 226	14.51 213	35.45 228	27.56 226	56.62 223	30.44 225	25.82 222	18.59 214	63.35 246	28.26 224	42.57 225	25.15 207	35.26 207	35.90 194

SAMSARA	38.30 223	15.47 192	38.14 231	18.86 186	17.33 196	18.42 189	17.45 193	44.16 231	36.06 230	28.66 219	18.06 195	28.26 179	47.25 226	13.90 203	27.47 227	29.04 230	22.15 212	25.56 224	46.84 216	26.27 219	47.87 248	51.36 253	6.64 188	28.47 225	96.29 266	97.75 266	95.23 265	91.23 264

ACVNet-4b	45.05 230	60.08 234	30.77 226	90.02 255	75.84 249	84.32 252	96.58 260	33.86 211	33.30 226	41.42 235	17.10 190	79.70 248	30.67 200	96.27 248	28.98 228	27.35 229	31.43 221	19.93 216	54.55 222	37.33 232	11.23 152	9.86 161	62.73 245	18.46 208	35.28 216	28.09 214	40.93 215	40.39 199

STTRV1_RVC		19.69 199	10.23 176	32.93 203	18.42 198	28.73 201	21.65 203	30.21 207	29.18 216	24.35 208	21.99 207	42.54 194	40.31 220	46.58 224	29.61 229	10.10 184	57.30 245	13.57 199		28.69 223	58.70 254	19.89 216		41.61 233	24.70 197	55.51 248	34.55 205	61.08 232

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 218	37.24 222	37.63 230	47.28 217	27.52 211	29.08 202	26.75 209	50.43 234	47.48 236	40.30 231	26.00 213	38.55 192	32.85 206	28.45 221	32.67 230	26.35 228	15.78 184	21.22 218	61.04 227	33.35 228	22.55 216	27.54 229	26.33 224	35.86 232	34.90 215	22.12 196	28.39 191	40.68 201

PWCK	67.12 246	90.16 263	61.80 248	92.78 259	74.34 246	85.07 253	75.96 235	74.55 246	64.36 241	71.63 254	71.49 249	81.09 249	70.46 246	70.64 233	37.90 231	37.63 233	67.71 256	46.24 241	93.61 262	64.94 248	56.13 252	41.76 247	79.34 254	69.81 253	64.94 245	41.69 234	63.04 238	63.13 239

LRCNet_RVC	69.01 248	78.86 249	51.62 237	95.98 262	97.20 265	94.61 263	90.00 247	72.51 245	49.01 237	99.86 266	79.80 256	96.18 266	77.08 252	97.92 262	43.52 232	32.40 231	79.98 262	65.71 259	96.30 263	73.11 256	47.12 247	37.90 241	95.96 263	64.87 249	37.53 219	21.86 195	46.23 221	40.21 198

JetBlue	56.35 235	54.44 230	61.38 247	61.95 230	57.67 234	61.95 231	60.94 229	51.18 236	73.59 249	45.81 239	26.60 215	88.52 259	40.01 219	51.49 226	43.77 233	43.40 237	60.04 249	52.20 248	59.95 226	50.68 235	52.42 250	57.10 254	68.83 249	54.93 243	53.92 237	44.48 238	72.22 249	72.13 251

AMNet	47.82 231	49.81 227	47.75 234	49.90 220	46.59 227	58.94 229	54.48 227	20.74 188	35.99 229	31.17 220	68.62 246	69.95 237	11.91 176	54.47 228	44.89 234	55.58 245	56.46 244	57.26 254	48.53 218	48.42 234	57.22 253	47.88 250	10.80 196	47.38 235	44.55 229	51.78 244	57.59 232	62.43 236

IMH-64-1	60.28 239	74.69 241	50.42 235	80.31 237	73.97 244	79.70 241	84.33 239	77.04 247	64.71 242	37.08 226	59.46 239	61.44 219	80.06 255	96.76 253	49.65 235	41.24 235	48.02 235	35.18 235	71.95 238	54.63 238	37.85 231	30.42 232	61.88 239	50.63 238	66.91 246	36.03 227	57.39 230	65.70 243

IMH-64	60.28 239	74.69 241	50.42 235	80.31 237	73.97 244	79.70 241	84.33 239	77.04 247	64.71 242	37.08 226	59.46 239	61.44 219	80.06 255	96.76 253	49.65 235	41.24 235	48.02 235	35.18 235	71.95 238	54.63 238	37.85 231	30.42 232	61.88 239	50.63 238	66.91 246	36.03 227	57.39 230	65.70 243

ACVNet_2	58.27 238	74.04 240	56.98 244	88.59 252	81.05 252	87.05 258	96.06 258	66.05 243	43.49 234	52.82 241	46.78 234	78.54 247	69.96 244	96.60 249	50.76 237	40.75 234	40.15 231	28.24 227	76.92 245	42.75 233	31.31 225	21.70 223	61.62 238	53.19 240	55.03 238	28.06 213	51.48 224	53.37 226

SPS-STEREO	56.37 236	55.26 231	52.00 238	54.83 222	53.74 232	62.64 232	54.55 228	36.65 217	52.61 239	41.02 233	72.82 251	68.83 236	51.37 232	54.23 227	54.01 238	56.16 247	65.48 254	61.21 257	67.80 233	65.19 249	71.89 261	61.36 258	22.00 222	53.23 241	52.28 234	54.66 247	64.70 241	61.46 233
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LVE	69.55 249	79.12 250	67.17 254	92.96 260	87.79 257	82.46 246	96.73 262	83.91 257	66.42 244	72.92 255	76.51 253	61.80 221	87.71 263	97.59 261	54.04 239	47.00 240	55.01 243	53.49 249	80.57 255	61.93 246	44.39 243	38.35 242	79.72 255	70.54 255	68.62 249	46.65 240	72.75 250	51.61 222

IMH	62.37 242	75.88 244	52.64 239	80.91 239	73.71 243	82.21 245	84.46 241	77.43 249	66.45 245	38.17 229	59.49 241	65.18 230	82.27 259	96.74 252	54.05 240	45.28 238	49.25 237	36.35 237	75.11 243	59.08 244	37.91 233	30.39 231	61.98 241	54.51 242	70.73 250	45.19 239	61.21 235	67.54 246

SGM+DAISY	56.40 237	55.60 232	53.01 241	57.87 225	54.17 233	66.57 234	61.59 230	40.71 228	45.76 235	41.21 234	73.61 252	65.02 229	54.97 236	55.73 230	54.11 241	55.49 244	65.18 253	59.21 256	64.31 229	60.11 245	65.62 256	58.39 255	28.82 226	49.97 237	51.62 233	52.77 245	67.11 243	64.35 241

PSMNet_ROB	62.69 243	80.61 252	59.91 246	81.85 242	75.39 248	85.28 255	87.50 246	55.22 238	75.12 250	70.87 253	63.54 244	73.03 242	71.52 248	95.40 242	54.18 242	37.32 232	51.73 240	39.45 238	72.02 240	65.27 250	40.03 237	26.72 228	62.70 244	47.90 236	62.18 244	38.75 230	73.13 251	46.14 215

MADNet+	53.95 234	35.82 219	65.49 253	55.03 223	52.23 231	44.42 220	40.28 218	60.67 241	51.63 238	54.06 242	38.36 230	76.38 244	64.35 241	32.92 222	60.20 243	48.58 241	53.78 242	50.30 244	69.19 235	51.45 236	47.07 246	40.09 245	52.15 232	46.49 234	75.06 257	69.31 256	57.65 233	63.58 240

TorneroNet-64	63.19 244	75.15 243	55.88 243	82.69 244	63.23 235	74.55 236	83.40 238	60.19 240	69.74 247	56.51 244	48.87 236	86.61 255	70.59 247	96.70 250	63.73 244	51.45 242	46.73 233	46.07 240	76.66 244	58.77 243	33.57 226	34.51 237	74.14 251	55.02 244	59.06 241	48.57 242	61.16 234	72.46 252

TorneroNet	66.23 245	77.53 245	63.32 251	85.97 250	69.14 236	77.06 237	86.80 245	62.89 242	70.48 248	65.63 249	55.43 238	86.42 254	67.47 242	96.85 255	67.92 245	52.32 243	47.97 234	50.55 245	78.21 250	62.59 247	38.95 234	41.32 246	76.55 253	56.42 245	60.86 242	48.15 241	69.78 247	71.65 250

RainbowNet	53.63 233	66.91 237	44.07 233	91.23 256	74.92 247	90.37 261	95.07 257	39.32 225	33.34 227	45.45 238	29.92 224	71.99 240	56.83 239	96.98 256	68.70 246	46.94 239	34.42 224	29.67 230	77.69 249	55.56 240	21.47 213	14.04 195	64.62 247	33.19 231	39.92 221	32.77 224	44.50 220	48.08 216

UNDER WATER-64	75.67 256	81.70 253	71.33 255	91.75 257	87.21 255	85.53 256	96.64 261	83.38 255	76.42 251	79.20 259	85.55 258	86.85 256	76.63 251	97.41 259	72.40 247	55.82 246	61.54 252	55.65 251	74.02 242	53.26 237	44.03 240	50.98 251	90.58 260	73.26 257	78.01 261	80.76 261	68.27 245	84.86 261

HanzoNet	79.15 260	82.61 256	63.39 252	84.63 246	87.76 256	82.84 247	90.52 248	93.48 264	91.71 262	61.49 248	89.74 261	83.24 252	86.75 262	97.92 262	73.08 248	66.32 252	74.85 258	72.80 260	87.43 258	75.21 257	70.67 259	70.02 260	75.14 252	68.22 251	77.26 260	70.29 257	79.78 259	79.93 259

DPSimNet_ROB	78.97 259	77.62 246	80.17 261	79.15 236	89.15 259	80.21 243	80.58 237	70.37 244	95.41 264	96.15 262	87.26 260	88.83 260	59.22 240	93.19 239	74.77 249	69.80 256	75.14 260	65.07 258	82.98 257	77.91 261	71.40 260	78.66 262	91.28 262	61.75 248	68.55 248	82.24 262	77.44 255	77.82 255

ktn	73.77 253	79.75 251	53.00 240	81.45 241	88.63 258	78.92 239	90.62 249	90.90 263	91.37 261	57.04 245	91.77 263	64.56 227	68.03 243	97.29 258	75.00 250	65.54 251	66.33 255	56.23 252	78.86 252	65.83 251	61.55 255	59.89 257	67.39 248	66.10 250	75.18 258	60.13 250	78.23 258	82.16 260

Dean	77.48 258	83.82 259	77.11 259	97.28 263	96.37 264	97.16 264	97.23 263	85.86 259	81.96 258	88.94 261	77.88 255	89.24 261	86.33 261	98.31 264	75.93 251	66.54 253	57.80 246	57.32 255	91.12 260	80.41 262	44.18 241	32.55 236	80.01 256	75.39 260	73.99 253	53.83 246	85.46 262	59.93 230

notaker	71.38 251	78.65 248	54.69 242	84.72 247	82.95 253	82.06 244	91.48 250	87.48 261	82.07 259	60.48 247	85.97 259	70.68 238	79.79 254	96.70 250	77.03 252	61.97 249	61.31 251	49.23 243	81.82 256	67.63 253	52.22 249	46.81 248	73.73 250	68.68 252	58.07 240	51.33 243	68.53 246	71.08 249

WAO-8	73.90 254	83.69 257	72.64 257	89.62 253	89.28 260	88.99 259	92.48 251	80.57 251	77.83 252	76.08 256	62.52 242	82.88 250	72.27 249	96.23 246	77.30 253	69.40 254	59.94 247	52.15 246	77.08 247	76.97 259	46.88 244	35.80 239	62.13 242	73.39 258	75.03 255	68.35 254	77.93 256	77.76 253

Venus	73.90 254	83.69 257	72.64 257	89.67 254	89.28 260	88.99 259	92.48 251	80.57 251	77.83 252	76.08 256	62.52 242	82.88 250	72.27 249	96.23 246	77.30 253	69.40 254	59.94 247	52.15 246	77.08 247	76.97 259	46.88 244	35.80 239	62.13 242	73.39 258	75.03 255	68.35 254	77.93 256	77.76 253

UNDER WATER	75.88 257	84.51 260	71.98 256	92.01 258	84.19 254	85.60 257	94.87 255	80.27 250	77.93 255	76.18 258	76.67 254	88.04 257	77.89 253	97.19 257	78.13 255	63.60 250	61.10 250	55.58 250	78.49 251	56.97 241	43.63 239	47.72 249	87.87 259	76.39 261	77.17 259	78.76 259	70.88 248	85.11 262

WAO-6	67.55 247	78.30 247	59.14 245	81.25 240	79.91 251	77.57 238	86.13 244	81.41 253	68.11 246	68.43 251	70.17 248	60.57 217	84.88 260	96.09 245	78.63 256	61.94 248	52.44 241	47.97 242	67.63 232	57.85 242	55.31 251	51.06 252	49.29 231	58.07 246	71.80 251	43.75 237	67.99 244	68.15 248

MFMNet_re	70.53 250	82.36 255	77.16 260	78.14 235	69.48 238	83.12 248	76.90 236	52.18 237	55.55 240	54.56 243	72.65 250	73.90 243	50.72 230	65.86 231	81.62 257	83.89 259	81.27 263	78.63 262	72.62 241	68.87 254	75.27 262	74.56 261	46.78 230	60.04 247	61.18 243	66.38 253	73.44 252	87.29 263

SPstereo	71.78 252	69.50 238	63.21 250	60.32 228	72.07 241	63.64 233	64.54 232	86.42 260	79.66 256	70.67 252	81.58 257	71.85 239	80.92 258	78.94 235	82.15 258	87.70 260	73.34 257	56.84 253	76.92 245	66.43 252	69.70 258	65.05 259	61.58 237	72.96 256	72.43 252	61.70 251	79.96 260	67.88 247

LSM0	41.44 227	24.61 205	12.72 191	39.36 208	29.64 213	40.63 215	36.02 214	50.44 235	34.27 228	45.33 237	46.68 233	62.96 223	54.33 235	10.70 196	82.82 259	89.58 261	35.18 226	23.00 222	69.90 237	35.16 231	44.19 242	35.05 238	17.16 211	25.30 220	38.79 220	32.56 223	51.88 225	50.73 221

JetRed	79.56 261	85.37 261	84.59 262	83.21 245	79.47 250	84.04 250	85.88 243	83.64 256	82.41 260	68.18 250	64.26 245	91.36 263	39.61 218	78.40 234	83.29 260	82.43 258	79.11 261	86.69 265	79.88 253	75.28 258	89.69 263	86.94 263	87.50 258	70.30 254	74.65 254	79.37 260	82.70 261	79.91 258

WAO-7	61.44 241	71.70 239	62.21 249	65.81 233	69.25 237	55.85 227	62.17 231	81.48 254	77.86 254	59.25 246	69.56 247	65.46 232	70.40 245	54.87 229	84.64 261	76.82 257	43.20 232	34.36 232	80.12 254	68.99 255	41.89 238	31.49 235	14.04 206	80.25 262	55.37 239	63.81 252	56.11 229	61.87 235

KSHMR	85.05 262	95.39 264	87.70 263	95.47 261	93.32 262	92.81 262	96.30 259	88.71 262	80.58 257	87.28 260	90.38 262	84.49 253	80.26 257	97.55 260	94.11 262	90.49 262	74.98 259	77.89 261	88.64 259	85.83 263	67.64 257	58.51 256	91.11 261	86.08 263	81.21 263	75.30 258	75.75 254	78.54 256

MADNet++	89.66 263	89.04 262	93.96 265	82.44 243	93.36 263	79.42 240	85.59 242	83.91 257	91.80 263	96.72 263	97.56 264	88.26 258	93.28 264	68.16 232	96.48 263	98.97 264	95.25 265	85.92 264	92.58 261	98.11 264	96.75 266	98.43 266	84.35 257	96.89 265	80.50 262	86.67 263	86.59 263	79.77 257

DLNR_Zeroshot_test	27.74 209	81.73 254	12.63 190	100.00 264	0.86 41	2.07 85	98.97 264	12.75 150	1.01 62	13.19 150	6.22 108	12.59 122	2.29 109	24.24 218	96.65 264	100.00 268	32.51 222	28.96 229	28.74 182	5.03 118	12.27 166	9.76 159	1.02 75	3.30 139	13.96 156	10.23 122	18.30 166	19.61 158

PML	98.00 265	100.00 268	89.41 264	100.00 264	100.00 266	100.00 265	99.52 265	100.00 268	99.67 266	100.00 267	98.18 265	99.94 268	100.00 269	99.58 265	97.81 265	96.93 263	93.39 264	85.77 263	100.00 267	99.15 266	96.63 265	92.95 264	99.24 264	99.73 267	98.06 268	99.99 268	100.00 268	99.98 268

MEDIAN_ROB	98.39 266	99.52 265	99.12 266	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	99.70 267	99.00 265	100.00 267	99.99 268	98.80 267	97.65 265	99.97 266	99.66 266	99.00 265	99.10 266	99.18 266	99.95 266	98.83 265	95.51 264	97.85 265	100.00 265	98.41 266	90.71 264	94.33 264	93.03 264	97.15 266

HaxPig	99.50 268	100.00 268	99.58 267	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 268	99.99 267	100.00 267	100.00 269	100.00 269	99.98 268	100.00 267	99.75 267	99.76 266	99.99 269	99.80 267	100.00 267	100.00 267	98.86 267	98.48 267	100.00 265	99.99 268	94.78 265	99.70 267	96.75 266	99.23 267

AVERAGE_ROB	99.48 267	100.00 268	99.90 268	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	99.89 268	99.92 267	100.00 270	100.00 270	100.00 267	100.00 267	99.09 268	99.77 268	100.00 265	100.00 269	96.69 267	96.89 265	97.18 267	96.57 265

DPSMNet_ROB	99.77 270	99.92 266	100.00 269	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	99.67 265	100.00 268	99.54 264	99.82 266	95.70 265	99.57 267	100.00 267	99.97 269	100.00 268	99.97 267	99.99 268	99.88 265	100.00 267	99.88 269	99.80 269	100.00 265	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DGTPSM_ROB	99.76 269	99.92 266	100.00 269	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	99.67 265	100.00 268	99.54 264	99.82 266	95.69 264	99.56 266	100.00 267	99.97 269	100.00 268	99.97 267	99.99 268	99.84 264	100.00 267	99.88 269	99.80 269	100.00 265	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

MyStereo03	100.00 271	100.00 268	100.00 269	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 267	100.00 267	100.00 271	100.00 271	100.00 265	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

MyStereo02	96.30 264	100.00 268	100.00 269	100.00 264	0.00 1	100.00 265	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 267	100.00 267	100.00 271	100.00 271	100.00 265	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

CasAABBNet	100.00 271	100.00 268	100.00 269	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 267	100.00 267	100.00 271	100.00 271	100.00 265	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DPSM_ROB	100.00 271	100.00 268	100.00 269	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 267	100.00 267	100.00 271	100.00 271	100.00 265	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DPSM	100.00 271	100.00 268	100.00 269	100.00 264	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 267	100.00 267	100.00 271	100.00 271	100.00 265	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

ASD4																								93.56 264

Low-res two-view benchmark