Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.08 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.15 3	0.16 3	0.14 1	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.15 2	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.15 2	0.14 2	0.15 3	0.10 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ProNet	0.09 2	0.09 4	0.09 3	0.07 3	0.05 3	0.09 4	0.08 10	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 14	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.14 1	0.14 1	0.15 2	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.08 1	0.08 11	0.07 3	0.11 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1

CroCo-Stereo Lap2	0.10 3	0.07 2	0.06 2	0.06 2	0.06 5	0.06 2	0.04 2	0.06 1	0.05 3	0.14 8	0.05 2	0.11 3	0.05 3	0.03 2	0.14 1	0.17 4	0.16 3	0.14 4	0.19 7	0.09 2	0.18 5	0.10 3	0.03 1	0.06 2	0.16 4	0.18 7	0.15 3	0.11 3

RAFT	0.13 4	0.08 3	0.09 3	0.11 7	0.05 3	0.15 17	0.04 2	0.18 10	0.10 5	0.10 3	0.13 5	0.13 6	0.08 5	0.03 2	0.15 3	0.15 2	0.17 4	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.14 6	0.04 3	0.08 4	0.22 12	0.21 10	0.23 14	0.20 11

AEACV	0.13 4	0.17 14	0.09 3	0.12 10	0.11 13	0.09 4	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 4	0.11 3	0.11 3	0.06 4	0.08 11	0.17 5	0.17 4	0.22 8	0.17 7	0.24 11	0.12 5	0.19 7	0.13 4	0.06 5	0.09 5	0.15 2	0.17 6	0.15 3	0.13 4

StereoVision	0.14 6	0.10 5	0.09 3	0.07 3	0.10 8	0.11 6	0.07 6	0.13 5	0.17 22	0.13 6	0.12 4	0.11 3	0.08 5	0.04 4	0.20 11	0.21 12	0.20 5	0.16 5	0.18 3	0.14 6	0.16 4	0.14 6	0.04 3	0.10 6	0.23 13	0.22 15	0.25 17	0.25 19

RAFT_CTSACE	0.21 18	0.15 7	0.13 10	0.11 7	0.11 13	0.19 33	0.13 39	0.27 20	0.15 16	0.48 100	0.13 5	0.33 38	0.25 90	0.12 24	0.21 18	0.22 14	0.29 18	0.20 9	0.27 16	0.14 6	0.30 21	0.31 63	0.07 6	0.13 13	0.25 23	0.26 24	0.31 23	0.21 12

test_5	0.20 14	0.18 17	0.14 14	0.17 24	0.10 8	0.15 17	0.11 26	0.25 16	0.15 16	0.29 22	0.13 5	0.29 24	0.30 118	0.07 7	0.20 11	0.24 19	0.26 13	0.22 14	0.23 10	0.14 6	0.26 16	0.23 28	0.07 6	0.17 34	0.25 23	0.26 24	0.31 23	0.26 21

RYNet	0.18 9	0.16 10	0.13 10	0.11 7	0.12 16	0.13 10	0.09 12	0.16 7	0.27 98	0.13 6	0.15 11	0.13 6	0.10 9	0.09 15	0.23 23	0.19 7	0.20 5	0.27 34	0.22 8	0.14 6	0.18 5	0.15 10	0.25 129	0.14 16	0.20 7	0.50 115	0.22 8	0.16 6

TDLM	0.16 7	0.19 20	0.14 14	0.15 17	0.17 31	0.15 17	0.11 26	0.16 7	0.14 12	0.12 4	0.22 33	0.17 8	0.14 23	0.10 18	0.17 5	0.18 6	0.21 7	0.20 9	0.18 3	0.14 6	0.19 7	0.13 4	0.11 22	0.15 19	0.17 5	0.16 4	0.18 6	0.18 8

StereoIM	0.19 13	0.14 6	0.13 10	0.08 5	0.07 6	0.08 3	0.07 6	0.17 9	0.12 7	0.26 17	0.13 5	0.28 22	0.09 8	0.06 6	0.20 11	0.24 19	0.31 23	0.26 28	0.32 26	0.15 11	0.31 25	0.19 15	0.07 6	0.12 9	0.28 33	0.31 48	0.31 23	0.37 52

anonymousdsp	0.18 9	0.16 10	0.13 10	0.12 10	0.10 8	0.13 10	0.09 12	0.24 15	0.13 9	0.28 20	0.16 12	0.23 13	0.08 5	0.11 23	0.19 9	0.23 17	0.24 10	0.20 9	0.30 19	0.15 11	0.34 34	0.21 23	0.09 14	0.11 7	0.19 6	0.15 3	0.24 15	0.16 6

iRaftStereo_RVC	0.18 9	0.15 7	0.11 7	0.10 6	0.10 8	0.12 8	0.06 5	0.26 18	0.11 6	0.27 18	0.25 48	0.24 15	0.11 12	0.09 15	0.18 7	0.20 10	0.29 18	0.22 14	0.26 15	0.15 11	0.30 21	0.23 28	0.08 11	0.12 9	0.21 10	0.21 10	0.27 20	0.19 9

HCRNet	0.24 28	0.30 87	0.15 19	0.34 109	0.15 22	0.25 67	0.15 57	0.30 26	0.14 12	0.69 205	0.32 64	0.39 54	0.14 23	0.17 47	0.20 11	0.20 10	0.30 21	0.22 14	0.33 29	0.15 11	0.24 13	0.15 10	0.16 73	0.12 9	0.20 7	0.24 18	0.24 15	0.22 13

AFF-stereo	0.22 22	0.22 36	0.18 44	0.15 17	0.13 18	0.20 37	0.09 12	0.38 50	0.19 31	0.42 57	0.20 25	0.30 28	0.11 12	0.08 11	0.19 9	0.24 19	0.28 16	0.19 8	0.35 35	0.15 11	0.29 19	0.19 15	0.09 14	0.12 9	0.27 29	0.28 37	0.32 28	0.24 17

GANet	0.22 22	0.20 26	0.20 55	0.22 48	0.23 68	0.24 58	0.19 83	0.31 28	0.17 22	0.24 15	0.21 29	0.29 24	0.14 23	0.14 31	0.21 18	0.24 19	0.29 18	0.31 61	0.24 11	0.15 11	0.24 13	0.19 15	0.16 73	0.17 34	0.23 13	0.21 10	0.26 18	0.24 17

ARAFT	0.24 28	0.20 26	0.15 19	0.20 41	0.16 27	0.20 37	0.10 20	0.32 29	0.19 31	0.45 75	0.24 37	0.34 42	0.13 19	0.10 18	0.24 27	0.25 25	0.41 68	0.34 79	0.34 31	0.16 17	0.35 40	0.21 23	0.11 22	0.13 13	0.29 35	0.24 18	0.32 28	0.29 27

RAFT + AFF	0.18 9	0.18 17	0.11 7	0.16 22	0.10 8	0.14 14	0.09 12	0.25 16	0.15 16	0.33 25	0.16 12	0.31 30	0.11 12	0.07 7	0.18 7	0.19 7	0.33 25	0.16 5	0.31 22	0.16 17	0.31 25	0.14 6	0.07 6	0.11 7	0.21 10	0.16 4	0.14 2	0.13 4

test croco	0.21 18	0.17 14	0.14 14	0.14 14	0.11 13	0.16 22	0.09 12	0.30 26	0.12 7	0.41 48	0.14 9	0.26 17	0.10 9	0.07 7	0.24 27	0.26 30	0.35 31	0.28 39	0.34 31	0.17 19	0.26 16	0.21 23	0.09 14	0.15 19	0.25 23	0.25 21	0.27 20	0.34 46

MIF-Stereo (partial)	0.21 18	0.16 10	0.15 19	0.13 13	0.12 16	0.16 22	0.08 10	0.28 22	0.19 31	0.30 23	0.18 17	0.21 11	0.12 18	0.10 18	0.24 27	0.26 30	0.35 31	0.27 34	0.30 19	0.17 19	0.30 21	0.20 20	0.10 18	0.16 23	0.27 29	0.23 16	0.27 20	0.27 23

CVANet_RVC	0.22 22	0.29 83	0.21 62	0.29 85	0.22 64	0.25 67	0.15 57	0.27 20	0.16 20	0.24 15	0.34 71	0.23 13	0.19 52	0.14 31	0.20 11	0.22 14	0.25 12	0.24 20	0.24 11	0.17 19	0.24 13	0.17 13	0.13 43	0.18 45	0.23 13	0.19 8	0.22 8	0.23 15

MIF-Stereo	0.21 18	0.15 7	0.11 7	0.12 10	0.09 7	0.13 10	0.07 6	0.22 12	0.15 16	0.37 36	0.17 14	0.28 22	0.17 39	0.12 24	0.23 23	0.24 19	0.35 31	0.26 28	0.38 42	0.18 22	0.30 21	0.17 13	0.11 22	0.14 16	0.26 26	0.35 69	0.22 8	0.27 23

TESTraft	0.25 32	0.21 32	0.15 19	0.15 17	0.16 27	0.14 14	0.13 39	0.28 22	0.26 90	0.41 48	0.19 22	0.27 18	0.30 118	0.07 7	0.24 27	0.31 78	0.34 28	0.24 20	0.30 19	0.18 22	0.35 40	0.39 102	0.09 14	0.17 34	0.34 51	0.33 56	0.35 39	0.31 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 32	0.24 45	0.21 62	0.17 24	0.15 22	0.18 28	0.10 20	0.47 87	0.19 31	0.43 65	0.22 33	0.39 54	0.13 19	0.10 18	0.23 23	0.25 25	0.32 24	0.21 13	0.39 46	0.18 22	0.34 34	0.23 28	0.12 28	0.17 34	0.35 57	0.27 29	0.34 36	0.33 43

MMNet	0.20 14	0.20 26	0.17 34	0.21 45	0.17 31	0.20 37	0.14 48	0.23 13	0.16 20	0.19 10	0.20 25	0.27 18	0.11 12	0.22 99	0.21 18	0.21 12	0.27 14	0.24 20	0.29 18	0.18 22	0.23 11	0.15 10	0.12 28	0.15 19	0.23 13	0.23 16	0.22 8	0.25 19

delet	0.17 8	0.16 10	0.16 26	0.20 41	0.14 20	0.19 33	0.12 31	0.15 6	0.13 9	0.19 10	0.17 14	0.19 10	0.11 12	0.15 36	0.20 11	0.19 7	0.22 8	0.20 9	0.18 3	0.18 22	0.21 10	0.14 6	0.11 22	0.13 13	0.20 7	0.20 9	0.18 6	0.22 13

TestStereo1	0.26 36	0.24 45	0.15 19	0.17 24	0.17 31	0.17 24	0.13 39	0.32 29	0.24 69	0.43 65	0.18 17	0.27 18	0.33 129	0.08 11	0.25 33	0.30 63	0.35 31	0.24 20	0.32 26	0.19 27	0.36 47	0.40 108	0.12 28	0.17 34	0.34 51	0.33 56	0.39 56	0.31 35

RAFT+CT+SA	0.23 26	0.20 26	0.16 26	0.19 32	0.13 18	0.15 17	0.12 31	0.33 33	0.19 31	0.44 71	0.14 9	0.34 42	0.29 114	0.09 15	0.23 23	0.29 51	0.27 14	0.22 14	0.31 22	0.19 27	0.31 25	0.35 87	0.07 6	0.17 34	0.29 35	0.27 29	0.31 23	0.28 26

SA-5K	0.26 36	0.24 45	0.15 19	0.17 24	0.17 31	0.17 24	0.13 39	0.32 29	0.24 69	0.43 65	0.18 17	0.27 18	0.33 129	0.08 11	0.25 33	0.30 63	0.35 31	0.24 20	0.32 26	0.19 27	0.36 47	0.40 108	0.12 28	0.17 34	0.34 51	0.33 56	0.39 56	0.31 35

AASNet	0.20 14	0.22 36	0.15 19	0.21 45	0.18 42	0.24 58	0.17 72	0.23 13	0.14 12	0.22 13	0.26 50	0.21 11	0.13 19	0.16 40	0.20 11	0.22 14	0.28 16	0.23 18	0.24 11	0.19 27	0.23 11	0.19 15	0.12 28	0.16 23	0.23 13	0.21 10	0.22 8	0.19 9

AnonymousM	0.28 40	0.19 20	0.14 14	0.18 29	0.17 31	0.15 17	0.11 26	0.42 59	0.17 22	0.47 96	0.28 56	0.35 47	0.11 12	0.15 36	0.27 43	0.31 78	0.45 99	0.28 39	0.39 46	0.19 27	0.44 109	0.26 36	0.14 52	0.16 23	0.24 18	0.30 44	0.48 87	0.67 144

raft+_RVC	0.25 32	0.22 36	0.17 34	0.19 32	0.18 42	0.18 28	0.13 39	0.38 50	0.19 31	0.46 88	0.30 61	0.34 42	0.16 32	0.13 28	0.25 33	0.26 30	0.33 25	0.27 34	0.37 38	0.19 27	0.36 47	0.26 36	0.10 18	0.15 19	0.30 39	0.29 40	0.36 48	0.30 32

HITNet	0.28 40	0.27 68	0.21 62	0.22 48	0.21 57	0.22 48	0.15 57	0.41 57	0.22 58	0.50 112	0.35 76	0.44 70	0.21 62	0.17 47	0.26 40	0.24 19	0.33 25	0.31 61	0.31 22	0.19 27	0.32 29	0.28 47	0.16 73	0.18 45	0.31 43	0.28 37	0.44 77	0.42 71
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
MIM_Stereo	0.22 22	0.17 14	0.16 26	0.19 32	0.15 22	0.20 37	0.10 20	0.28 22	0.13 9	0.43 65	0.19 22	0.31 30	0.10 9	0.12 24	0.21 18	0.28 40	0.36 40	0.26 28	0.34 31	0.20 34	0.35 40	0.24 31	0.08 11	0.16 23	0.24 18	0.21 10	0.32 28	0.23 15

CASnet	0.30 52	0.26 63	0.18 44	0.22 48	0.20 53	0.27 76	0.12 31	0.48 93	0.24 69	0.54 144	0.35 76	0.55 117	0.21 62	0.19 70	0.27 43	0.25 25	0.37 42	0.23 18	0.54 101	0.20 34	0.42 91	0.31 63	0.15 64	0.18 45	0.30 39	0.27 29	0.40 59	0.42 71
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.27 39	0.21 32	0.17 34	0.21 45	0.17 31	0.18 28	0.09 12	0.33 33	0.20 43	0.33 25	0.38 93	0.29 24	0.19 52	0.17 47	0.28 51	0.26 30	0.37 42	0.26 28	0.38 42	0.20 34	0.29 19	0.27 40	0.16 73	0.18 45	0.36 60	0.36 73	0.40 59	0.55 114

DMCA	0.23 26	0.19 20	0.21 62	0.18 29	0.19 50	0.17 24	0.18 79	0.29 25	0.23 63	0.23 14	0.28 56	0.29 24	0.17 39	0.19 70	0.25 33	0.25 25	0.30 21	0.29 47	0.27 16	0.20 34	0.31 25	0.20 20	0.19 102	0.18 45	0.24 18	0.27 29	0.22 8	0.27 23

LoS_RVC	0.29 44	0.25 51	0.22 74	0.15 17	0.19 50	0.18 28	0.12 31	0.37 44	0.21 50	0.42 57	0.38 93	0.32 34	0.20 57	0.18 57	0.31 66	0.27 37	0.34 28	0.28 39	0.43 68	0.21 38	0.42 91	0.33 79	0.15 64	0.23 82	0.48 111	0.34 64	0.41 66	0.46 80

tt_ll	0.29 44	0.25 51	0.22 74	0.15 17	0.19 50	0.18 28	0.12 31	0.37 44	0.21 50	0.42 57	0.38 93	0.32 34	0.20 57	0.18 57	0.31 66	0.27 37	0.34 28	0.28 39	0.43 68	0.21 38	0.42 91	0.33 79	0.15 64	0.23 82	0.48 111	0.34 64	0.41 66	0.46 80

anonymousdsp2	0.26 36	0.28 73	0.18 44	0.19 32	0.16 27	0.21 43	0.14 48	0.37 44	0.19 31	0.38 41	0.22 33	0.36 49	0.16 32	0.14 31	0.22 22	0.26 30	0.36 40	0.25 25	0.56 108	0.21 38	0.37 55	0.31 63	0.13 43	0.18 45	0.31 43	0.25 21	0.38 53	0.29 27

test_4	0.25 32	0.19 20	0.17 34	0.14 14	0.15 22	0.11 6	0.07 6	0.38 50	0.20 43	0.53 137	0.18 17	0.34 42	0.16 32	0.15 36	0.24 27	0.27 37	0.35 31	0.25 25	0.31 22	0.21 38	0.38 64	0.31 63	0.10 18	0.17 34	0.31 43	0.33 56	0.34 36	0.36 50

RASNet	0.31 61	0.32 104	0.30 109	0.27 76	0.24 75	0.26 73	0.20 87	0.46 77	0.26 90	0.41 48	0.33 67	0.40 59	0.25 90	0.20 81	0.25 33	0.28 40	0.38 47	0.30 57	0.34 31	0.21 38	0.40 74	0.29 54	0.14 52	0.30 126	0.33 50	0.34 64	0.49 98	0.47 88

LL-Strereo2	0.24 28	0.18 17	0.14 14	0.17 24	0.15 22	0.13 10	0.09 12	0.36 39	0.21 50	0.51 122	0.18 17	0.33 38	0.17 39	0.10 18	0.25 33	0.28 40	0.39 52	0.27 34	0.45 76	0.22 43	0.33 31	0.20 20	0.12 28	0.14 16	0.24 18	0.27 29	0.33 35	0.26 21

Sa-1000	0.32 65	0.29 83	0.17 34	0.20 41	0.20 53	0.23 53	0.10 20	0.49 98	0.28 107	0.55 159	0.26 50	0.46 83	0.17 39	0.20 81	0.31 66	0.31 78	0.45 99	0.33 74	0.50 89	0.22 43	0.41 83	0.43 122	0.14 52	0.20 63	0.42 87	0.41 93	0.51 110	0.40 66

CREStereo	0.32 65	0.27 68	0.22 74	0.25 64	0.20 53	0.22 48	0.12 31	0.49 98	0.20 43	0.50 112	0.24 37	0.54 111	0.22 71	0.20 81	0.29 54	0.33 91	0.49 127	0.26 28	0.41 63	0.22 43	0.46 117	0.30 57	0.15 64	0.21 72	0.39 73	0.34 64	0.48 87	0.52 105
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
AANet_RVC	0.20 14	0.19 20	0.18 44	0.14 14	0.17 31	0.12 8	0.12 31	0.18 10	0.19 31	0.15 9	0.21 29	0.18 9	0.15 29	0.13 28	0.26 40	0.23 17	0.24 10	0.26 28	0.22 8	0.22 43	0.20 9	0.19 15	0.16 73	0.16 23	0.26 26	0.26 24	0.26 18	0.34 46

IER	0.29 44	0.24 45	0.24 85	0.24 60	0.21 57	0.25 67	0.17 72	0.35 38	0.21 50	0.36 32	0.45 128	0.51 101	0.20 57	0.24 119	0.32 77	0.29 51	0.38 47	0.31 61	0.33 29	0.23 47	0.33 31	0.27 40	0.20 112	0.19 59	0.30 39	0.32 50	0.35 39	0.39 64

SA	0.30 52	0.27 68	0.17 34	0.18 29	0.17 31	0.24 58	0.10 20	0.47 87	0.26 90	0.54 144	0.20 25	0.46 83	0.14 23	0.12 24	0.30 56	0.30 63	0.41 68	0.30 57	0.40 56	0.23 47	0.37 55	0.37 95	0.10 18	0.20 63	0.41 82	0.38 80	0.49 98	0.37 52

GMOStereo	0.30 52	0.23 40	0.16 26	0.19 32	0.18 42	0.21 43	0.13 39	0.46 77	0.25 78	0.56 167	0.24 37	0.43 65	0.26 94	0.16 40	0.27 43	0.28 40	0.40 56	0.29 47	0.44 71	0.23 47	0.42 91	0.45 130	0.12 28	0.16 23	0.42 87	0.38 80	0.48 87	0.31 35

error version	0.30 52	0.23 40	0.16 26	0.19 32	0.18 42	0.21 43	0.13 39	0.46 77	0.25 78	0.56 167	0.24 37	0.43 65	0.26 94	0.16 40	0.27 43	0.28 40	0.40 56	0.29 47	0.44 71	0.23 47	0.42 91	0.45 130	0.12 28	0.16 23	0.42 87	0.38 80	0.48 87	0.31 35

test-v	0.30 52	0.23 40	0.16 26	0.19 32	0.18 42	0.21 43	0.13 39	0.46 77	0.25 78	0.56 167	0.24 37	0.43 65	0.26 94	0.16 40	0.27 43	0.28 40	0.40 56	0.29 47	0.44 71	0.23 47	0.42 91	0.45 130	0.12 28	0.16 23	0.42 87	0.38 80	0.48 87	0.31 35

test-2	0.30 52	0.23 40	0.16 26	0.19 32	0.18 42	0.21 43	0.13 39	0.46 77	0.25 78	0.56 167	0.24 37	0.43 65	0.26 94	0.16 40	0.27 43	0.28 40	0.40 56	0.29 47	0.44 71	0.23 47	0.42 91	0.45 130	0.12 28	0.16 23	0.42 87	0.38 80	0.48 87	0.31 35

CREStereo++_RVC	0.32 65	0.25 51	0.18 44	0.23 58	0.25 80	0.22 48	0.15 57	0.45 69	0.26 90	0.48 100	0.28 56	0.48 89	0.44 162	0.18 57	0.26 40	0.30 63	0.47 114	0.25 25	0.38 42	0.23 47	0.41 83	0.30 57	0.13 43	0.24 92	0.40 77	0.32 50	0.51 110	0.52 105
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
s12784h	0.39 98	0.35 117	0.25 93	0.46 149	0.29 110	0.25 67	0.18 79	0.49 98	0.22 58	0.51 122	0.34 71	0.62 148	0.32 126	0.21 94	0.27 43	0.28 40	0.48 121	0.29 47	0.52 94	0.23 47	0.51 140	0.30 57	0.15 64	0.23 82	0.51 126	0.52 125	0.70 162	1.14 184

UPFNet	0.28 40	0.25 51	0.26 99	0.26 72	0.23 68	0.30 85	0.21 89	0.34 36	0.25 78	0.35 31	0.32 64	0.33 38	0.21 62	0.23 114	0.31 66	0.28 40	0.37 42	0.31 61	0.37 38	0.23 47	0.27 18	0.24 31	0.18 96	0.20 63	0.28 33	0.29 40	0.32 28	0.29 27

CES	0.33 73	0.19 20	0.19 53	0.19 32	0.21 57	0.20 37	0.09 12	0.85 203	0.18 28	0.42 57	0.55 162	0.49 93	0.16 32	0.20 81	0.31 66	0.37 117	0.47 114	0.28 39	0.41 63	0.24 56	0.66 194	0.35 87	0.17 81	0.18 45	0.42 87	0.33 56	0.42 73	0.50 99

iResNet_ROB	0.35 83	0.30 87	0.27 100	0.32 98	0.21 57	0.33 98	0.22 94	0.45 69	0.27 98	0.45 75	0.42 117	0.38 52	0.48 166	0.19 70	0.28 51	0.29 51	0.45 99	0.36 96	0.55 103	0.24 56	0.37 55	0.27 40	0.19 102	0.25 102	0.44 94	0.39 89	0.47 83	0.47 88

MGS-Stereo	0.24 28	0.23 40	0.16 26	0.16 22	0.14 20	0.14 14	0.10 20	0.34 36	0.14 12	0.28 20	0.20 25	0.24 15	0.13 19	0.17 47	0.25 33	0.26 30	0.40 56	0.34 79	0.39 46	0.25 58	0.36 47	0.25 33	0.14 52	0.17 34	0.26 26	0.24 18	0.35 39	0.34 46

EGLCR-Stereo	0.32 65	0.28 73	0.18 44	0.24 60	0.25 80	0.33 98	0.11 26	0.48 93	0.20 43	0.49 107	0.19 22	0.49 93	0.15 29	0.17 47	0.24 27	0.28 40	0.45 99	0.31 61	0.45 76	0.25 58	0.49 130	0.41 113	0.14 52	0.18 45	0.34 51	0.31 48	0.74 172	0.57 123

rafts_anoy	0.29 44	0.30 87	0.23 79	0.22 48	0.24 75	0.23 53	0.14 48	0.44 63	0.18 28	0.44 71	0.34 71	0.40 59	0.16 32	0.14 31	0.33 82	0.30 63	0.40 56	0.37 107	0.40 56	0.25 58	0.38 64	0.29 54	0.12 28	0.20 63	0.38 67	0.33 56	0.35 39	0.41 68

CFNet_pseudo	0.38 92	0.32 104	0.34 134	0.41 138	0.33 128	0.38 120	0.28 117	0.51 117	0.29 115	0.54 144	0.52 155	0.46 83	0.42 160	0.24 119	0.41 123	0.33 91	0.39 52	0.36 96	0.46 80	0.25 58	0.38 64	0.31 63	0.19 102	0.26 112	0.43 93	0.46 104	0.52 120	0.55 114

RALCasStereoNet	0.30 52	0.31 95	0.21 62	0.28 81	0.23 68	0.22 48	0.15 57	0.45 69	0.19 31	0.48 100	0.30 61	0.44 70	0.19 52	0.14 31	0.33 82	0.30 63	0.44 91	0.38 113	0.39 46	0.25 58	0.41 83	0.26 36	0.13 43	0.21 72	0.40 77	0.33 56	0.35 39	0.38 56

FINET	0.31 61	0.30 87	0.31 119	0.34 109	0.24 75	0.27 76	0.29 122	0.36 39	0.28 107	0.39 43	0.26 50	0.37 50	0.23 77	0.22 99	0.43 132	0.35 104	0.37 42	0.28 39	0.46 80	0.25 58	0.35 40	0.28 47	0.24 126	0.24 92	0.35 57	0.27 29	0.39 56	0.32 42

PMTNet	0.33 73	0.28 73	0.20 55	0.26 72	0.22 64	0.20 37	0.19 83	0.45 69	0.21 50	0.50 112	0.24 37	0.52 104	0.15 29	0.18 57	0.31 66	0.33 91	0.47 114	0.28 39	0.55 103	0.25 58	0.46 117	0.27 40	0.16 73	0.16 23	0.46 99	0.37 78	0.48 87	0.64 137

BEATNet_4x	0.35 83	0.29 83	0.24 85	0.27 76	0.26 89	0.26 73	0.22 94	0.45 69	0.28 107	0.57 177	0.33 67	0.49 93	0.28 109	0.19 70	0.35 99	0.33 91	0.40 56	0.40 132	0.39 46	0.25 58	0.46 117	0.47 145	0.21 114	0.25 102	0.36 60	0.34 64	0.51 110	0.48 94

4D-IteraStereo	0.28 40	0.20 26	0.18 44	0.26 72	0.16 27	0.17 24	0.11 26	0.46 77	0.24 69	0.53 137	0.27 55	0.41 62	0.17 39	0.13 28	0.27 43	0.29 51	0.41 68	0.34 79	0.42 66	0.26 66	0.43 101	0.32 74	0.11 22	0.16 23	0.29 35	0.30 44	0.40 59	0.30 32

LoS	0.41 113	0.33 113	0.21 62	0.28 81	0.31 119	0.27 76	0.16 67	1.20 222	0.22 58	0.76 212	0.69 188	0.57 129	0.27 107	0.20 81	0.31 66	0.39 129	0.46 110	0.29 47	0.52 94	0.26 66	0.52 145	0.37 95	0.17 81	0.18 45	0.59 153	0.47 107	0.48 87	0.58 124

UNet	0.32 65	0.28 73	0.27 100	0.29 85	0.27 96	0.31 90	0.21 89	0.41 57	0.26 90	0.41 48	0.37 86	0.39 54	0.28 109	0.25 127	0.31 66	0.30 63	0.43 82	0.35 91	0.39 46	0.26 66	0.33 31	0.32 74	0.19 102	0.26 112	0.34 51	0.37 78	0.37 50	0.41 68

DSFCA	0.33 73	0.39 140	0.32 125	0.31 91	0.27 96	0.35 111	0.25 109	0.36 39	0.29 115	0.32 24	0.42 117	0.38 52	0.22 71	0.19 70	0.32 77	0.31 78	0.38 47	0.36 96	0.46 80	0.26 66	0.37 55	0.37 95	0.23 122	0.24 92	0.38 67	0.35 69	0.34 36	0.43 74

CFNet	0.34 78	0.31 95	0.25 93	0.38 125	0.32 122	0.30 85	0.23 102	0.46 77	0.26 90	0.41 48	0.36 82	0.58 134	0.30 118	0.24 119	0.28 51	0.26 30	0.39 52	0.34 79	0.37 38	0.26 66	0.35 40	0.22 27	0.17 81	0.24 92	0.47 101	0.39 89	0.46 79	0.51 101

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 52	0.22 36	0.21 62	0.23 58	0.18 42	0.19 33	0.12 31	0.44 63	0.35 141	0.43 65	0.40 104	0.40 59	0.21 62	0.18 57	0.32 77	0.29 51	0.42 76	0.31 61	0.37 38	0.27 71	0.35 40	0.33 79	0.13 43	0.18 45	0.37 63	0.51 122	0.31 23	0.47 88

TestStereo	0.35 83	0.33 113	0.28 103	0.33 101	0.23 68	0.34 109	0.22 94	0.54 142	0.24 69	0.64 196	0.28 56	0.53 108	0.21 62	0.18 57	0.30 56	0.25 25	0.44 91	0.27 34	0.58 115	0.27 71	0.52 145	0.32 74	0.18 96	0.26 112	0.41 82	0.33 56	0.50 104	0.43 74

RALAANet	0.29 44	0.31 95	0.23 79	0.22 48	0.21 57	0.23 53	0.16 67	0.38 50	0.19 31	0.33 25	0.38 93	0.35 47	0.18 46	0.15 36	0.33 82	0.29 51	0.38 47	0.37 107	0.48 86	0.27 71	0.36 47	0.29 54	0.15 64	0.20 63	0.34 51	0.30 44	0.35 39	0.35 49

ADCP+	0.49 148	0.35 117	0.36 141	0.33 101	0.26 89	0.39 125	0.38 143	0.48 93	0.98 214	0.42 57	0.61 177	0.85 172	0.26 94	0.30 146	0.33 82	0.32 87	0.41 68	0.35 91	0.62 120	0.27 71	0.41 83	0.37 95	0.24 126	0.22 75	0.41 82	1.72 235	0.43 75	1.18 186

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 92	0.38 134	0.38 143	0.34 109	0.47 163	0.32 94	0.52 175	0.40 55	0.44 160	0.41 48	0.41 108	0.56 121	0.26 94	0.41 180	0.43 132	0.30 63	0.39 52	0.33 74	0.40 56	0.27 71	0.34 34	0.27 40	0.22 115	0.24 92	0.37 63	0.47 107	0.40 59	0.44 76
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.36 88	0.31 95	0.30 109	0.31 91	0.30 115	0.25 67	0.17 72	0.51 117	0.25 78	0.51 122	0.56 165	0.56 121	0.36 141	0.18 57	0.31 66	0.28 40	0.41 68	0.31 61	0.81 146	0.27 71	0.37 55	0.25 33	0.22 115	0.32 142	0.37 63	0.32 50	0.41 66	0.38 56

raft_robust	0.34 78	0.27 68	0.19 53	0.29 85	0.22 64	0.22 48	0.16 67	0.52 131	0.28 107	0.64 196	0.25 48	0.48 89	0.26 94	0.18 57	0.32 77	0.33 91	0.44 91	0.34 79	0.52 94	0.28 77	0.44 109	0.47 145	0.12 28	0.21 72	0.44 94	0.44 99	0.49 98	0.46 80

CIPLG	0.29 44	0.26 63	0.17 34	0.22 48	0.17 31	0.24 58	0.14 48	0.50 105	0.17 22	0.46 88	0.37 86	0.45 75	0.22 71	0.25 127	0.30 56	0.30 63	0.43 82	0.29 47	0.39 46	0.28 77	0.40 74	0.28 47	0.13 43	0.18 45	0.31 43	0.25 21	0.32 28	0.29 27

dd	0.38 92	0.40 143	0.21 62	0.82 196	0.25 80	0.53 167	0.24 106	0.46 77	0.19 31	0.47 96	0.24 37	0.66 156	0.21 62	0.20 81	0.38 108	0.34 100	0.57 171	0.30 57	0.75 139	0.28 77	0.40 74	0.31 63	0.17 81	0.24 92	0.44 94	0.32 50	0.51 110	0.40 66

IPLG	0.30 52	0.28 73	0.24 85	0.22 48	0.20 53	0.25 67	0.15 57	0.45 69	0.19 31	0.45 75	0.28 56	0.45 75	0.18 46	0.23 114	0.33 82	0.29 51	0.43 82	0.35 91	0.40 56	0.28 77	0.35 40	0.44 126	0.12 28	0.20 63	0.35 57	0.36 73	0.37 50	0.37 52

IPLGR_C	0.29 44	0.26 63	0.17 34	0.22 48	0.17 31	0.24 58	0.14 48	0.50 105	0.17 22	0.46 88	0.37 86	0.45 75	0.24 81	0.25 127	0.30 56	0.30 63	0.43 82	0.30 57	0.39 46	0.28 77	0.40 74	0.28 47	0.13 43	0.17 34	0.31 43	0.26 24	0.32 28	0.30 32

ADLNet	0.34 78	0.39 140	0.25 93	0.33 101	0.29 110	0.36 114	0.32 130	0.42 59	0.25 78	0.37 36	0.38 93	0.60 146	0.28 109	0.50 193	0.31 66	0.30 63	0.40 56	0.31 61	0.38 42	0.28 77	0.34 34	0.28 47	0.28 143	0.19 59	0.36 60	0.40 92	0.35 39	0.36 50

HGLStereo	0.32 65	0.32 104	0.25 93	0.27 76	0.27 96	0.28 81	0.17 72	0.39 54	0.23 63	0.40 46	0.56 165	0.33 38	0.19 52	0.24 119	0.30 56	0.34 100	0.44 91	0.39 124	0.41 63	0.28 77	0.39 70	0.32 74	0.18 96	0.25 102	0.40 77	0.38 80	0.35 39	0.33 43

ACRE	0.29 44	0.26 63	0.17 34	0.22 48	0.17 31	0.24 58	0.14 48	0.50 105	0.17 22	0.46 88	0.37 86	0.45 75	0.23 77	0.25 127	0.30 56	0.30 63	0.43 82	0.29 47	0.39 46	0.29 84	0.40 74	0.27 40	0.13 43	0.18 45	0.30 39	0.26 24	0.32 28	0.29 27

raftrobust	0.31 61	0.25 51	0.21 62	0.22 48	0.21 57	0.19 33	0.14 48	0.49 98	0.18 28	0.54 144	0.34 71	0.44 70	0.18 46	0.16 40	0.35 99	0.31 78	0.42 76	0.32 71	0.42 66	0.29 84	0.41 83	0.31 63	0.14 52	0.17 34	0.41 82	0.38 80	0.38 53	0.38 56

DMCA-RVC	0.31 61	0.25 51	0.28 103	0.25 64	0.27 96	0.24 58	0.25 109	0.36 39	0.31 124	0.33 25	0.38 93	0.54 111	0.24 81	0.20 81	0.40 115	0.35 104	0.35 31	0.34 79	0.35 35	0.29 84	0.37 55	0.33 79	0.22 115	0.24 92	0.29 35	0.29 40	0.36 48	0.41 68

STTStereo	0.39 98	0.42 149	0.43 159	0.37 121	0.43 152	0.34 109	0.49 169	0.37 44	0.33 135	0.38 41	0.43 125	0.51 101	0.30 118	0.38 172	0.47 146	0.32 87	0.41 68	0.40 132	0.40 56	0.29 84	0.36 47	0.28 47	0.22 115	0.28 119	0.40 77	0.45 103	0.40 59	0.62 130

DISCO	0.32 65	0.30 87	0.23 79	0.31 91	0.28 106	0.33 98	0.30 127	0.32 29	0.29 115	0.40 46	0.41 108	0.32 34	0.20 57	0.23 114	0.32 77	0.29 51	0.42 76	0.32 71	0.46 80	0.29 84	0.36 47	0.31 63	0.19 102	0.24 92	0.37 63	0.36 73	0.41 66	0.38 56

GLC_STEREO	0.36 88	0.31 95	0.29 106	0.31 91	0.27 96	0.30 85	0.23 102	0.49 98	0.22 58	0.54 144	0.43 125	0.48 89	0.21 62	0.22 99	0.29 54	0.31 78	0.54 164	0.33 74	0.47 84	0.30 89	0.60 178	0.46 137	0.18 96	0.24 92	0.39 73	0.28 37	0.57 131	0.42 71

test-3	0.33 73	0.25 51	0.20 55	0.25 64	0.25 80	0.24 58	0.15 57	0.50 105	0.21 50	0.51 122	0.24 37	0.63 152	0.24 81	0.17 47	0.34 92	0.29 51	0.45 99	0.31 61	0.84 150	0.30 89	0.41 83	0.42 117	0.12 28	0.20 63	0.31 43	0.27 29	0.41 66	0.38 56

test_1	0.33 73	0.25 51	0.20 55	0.25 64	0.25 80	0.24 58	0.15 57	0.50 105	0.21 50	0.51 122	0.24 37	0.64 154	0.24 81	0.16 40	0.34 92	0.29 51	0.45 99	0.31 61	0.85 152	0.30 89	0.41 83	0.42 117	0.12 28	0.20 63	0.31 43	0.27 29	0.41 66	0.38 56

pcwnet_v2	0.45 131	0.36 119	0.38 143	0.47 152	0.37 139	0.46 145	0.38 143	0.51 117	0.35 141	0.54 144	0.61 177	0.50 100	0.75 186	0.35 163	0.46 142	0.36 111	0.47 114	0.38 113	0.53 99	0.30 89	0.42 91	0.31 63	0.25 129	0.32 142	0.58 152	0.58 139	0.59 136	0.68 148

AF-Net	0.40 100	0.36 119	0.35 138	0.39 130	0.44 154	0.43 140	0.38 143	0.44 63	0.43 157	0.37 36	0.49 140	0.58 134	0.32 126	0.31 152	0.41 123	0.36 111	0.35 31	0.36 96	0.45 76	0.30 89	0.34 34	0.30 57	0.33 154	0.30 126	0.38 67	0.42 94	0.59 136	0.47 88

Nwc_Net	0.40 100	0.36 119	0.35 138	0.39 130	0.44 154	0.43 140	0.38 143	0.44 63	0.43 157	0.37 36	0.49 140	0.58 134	0.32 126	0.31 152	0.41 123	0.36 111	0.35 31	0.36 96	0.45 76	0.30 89	0.34 34	0.30 57	0.33 154	0.30 126	0.38 67	0.42 94	0.59 136	0.47 88

UCFNet_RVC	0.42 117	0.52 175	0.34 134	0.47 152	0.42 150	0.42 135	0.30 127	0.49 98	0.32 127	0.51 122	0.48 138	0.68 161	0.36 141	0.26 134	0.40 115	0.32 87	0.41 68	0.38 113	0.48 86	0.30 89	0.45 114	0.31 63	0.28 143	0.30 126	0.61 161	0.49 112	0.48 87	0.61 128

dad	0.61 172	0.45 157	0.30 109	1.01 208	0.46 162	0.63 180	1.26 220	1.15 220	0.27 98	0.79 216	0.32 64	0.76 169	0.53 174	0.21 94	0.42 130	0.36 111	0.66 189	0.34 79	1.27 187	0.31 96	0.56 160	0.30 57	0.22 115	0.36 153	0.59 153	0.39 89	1.70 229	0.97 177

CFNet_RVC	0.38 92	0.40 143	0.33 128	0.38 125	0.35 134	0.38 120	0.25 109	0.44 63	0.28 107	0.45 75	0.49 140	0.46 83	0.26 94	0.24 119	0.40 115	0.33 91	0.43 82	0.36 96	0.44 71	0.31 96	0.43 101	0.31 63	0.19 102	0.26 112	0.49 117	0.49 112	0.50 104	0.52 105

iResNetv2_ROB	0.37 90	0.30 87	0.23 79	0.34 109	0.29 110	0.38 120	0.22 94	0.46 77	0.25 78	0.46 88	0.56 165	0.56 121	0.41 159	0.22 99	0.30 56	0.29 51	0.40 56	0.34 79	0.66 129	0.31 96	0.40 74	0.32 74	0.23 122	0.30 126	0.44 94	0.36 73	0.50 104	0.46 80

PDISCO_ROB	0.34 78	0.31 95	0.32 125	0.28 81	0.24 75	0.30 85	0.21 89	0.36 39	0.24 69	0.27 18	0.35 76	0.32 34	0.24 81	0.18 57	0.36 103	0.40 135	0.40 56	0.51 178	0.36 37	0.31 96	0.44 109	0.40 108	0.17 81	0.25 102	0.41 82	0.43 98	0.62 145	0.46 80

UDGNet	0.49 148	0.45 157	0.30 109	1.05 209	0.79 203	0.91 204	0.70 196	0.47 87	0.30 120	0.45 75	0.46 133	0.45 75	0.16 32	1.01 227	0.30 56	0.30 63	0.45 99	0.39 124	0.50 89	0.32 100	0.49 130	0.36 93	0.57 203	0.23 82	0.54 136	0.42 94	0.43 75	0.47 88

test_3	0.35 83	0.25 51	0.20 55	0.25 64	0.25 80	0.23 53	0.15 57	0.51 117	0.23 63	0.54 144	0.24 37	0.67 157	0.28 109	0.17 47	0.34 92	0.31 78	0.45 99	0.33 74	0.86 154	0.32 100	0.44 109	0.50 161	0.11 22	0.22 75	0.38 67	0.38 80	0.41 66	0.37 52

GMStereo	0.32 65	0.32 104	0.20 55	0.27 76	0.25 80	0.31 90	0.24 106	0.48 93	0.25 78	0.37 36	0.30 61	0.54 111	0.27 107	0.19 70	0.30 56	0.30 63	0.45 99	0.29 47	0.56 108	0.32 100	0.39 70	0.25 33	0.18 96	0.22 75	0.39 73	0.30 44	0.47 83	0.33 43
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NVstereo2D	0.41 113	0.37 125	0.31 119	0.45 146	0.38 141	0.56 172	0.56 184	0.45 69	0.29 115	0.41 48	0.42 117	0.44 70	0.23 77	0.59 204	0.51 160	0.41 144	0.48 121	0.43 148	0.40 56	0.32 100	0.37 55	0.28 47	0.45 189	0.30 126	0.52 129	0.36 73	0.40 59	0.44 76

PS-NSSS	0.45 131	0.52 175	0.38 143	0.68 181	0.40 148	0.56 172	0.44 157	0.57 158	0.31 124	0.58 180	0.35 76	1.11 186	0.31 123	0.28 140	0.40 115	0.30 63	0.40 56	0.36 96	0.71 133	0.32 100	0.32 29	0.21 23	0.26 133	0.29 122	0.47 101	0.47 107	0.47 83	0.62 130

DLCB_ROB	0.40 100	0.36 119	0.35 138	0.32 98	0.32 122	0.31 90	0.27 114	0.42 59	0.34 139	0.46 88	0.49 140	0.54 111	0.37 148	0.30 146	0.37 105	0.33 91	0.44 91	0.38 113	0.40 56	0.32 100	0.44 109	0.34 86	0.27 137	0.31 135	0.81 199	0.57 138	0.55 126	0.46 80

Any-RAFT	0.43 122	0.27 68	0.51 176	0.37 121	0.28 106	0.31 90	0.21 89	0.50 105	0.26 90	0.48 100	0.54 160	0.57 129	0.19 52	0.19 70	0.33 82	0.37 117	0.49 127	0.34 79	0.83 147	0.33 106	0.53 149	0.42 117	0.17 81	0.23 82	0.70 177	0.84 186	0.50 104	0.89 173

iinet-f	0.34 78	0.26 63	0.24 85	0.24 60	0.18 42	0.35 111	0.16 67	0.33 33	0.21 50	0.42 57	0.73 191	0.44 70	0.35 137	0.18 57	0.30 56	0.34 100	0.43 82	0.28 39	0.86 154	0.33 106	0.40 74	0.26 36	0.17 81	0.18 45	0.39 73	0.29 40	0.46 79	0.39 64

MLCV	0.46 137	0.38 134	0.34 134	0.54 167	0.39 145	0.49 154	0.33 132	0.59 169	0.31 124	0.49 107	0.59 172	0.72 164	0.57 178	0.22 99	0.39 110	0.29 51	0.49 127	0.38 113	1.01 172	0.33 106	0.42 91	0.43 122	0.28 143	0.36 153	0.51 126	0.56 135	0.54 124	0.54 112

DLNR_Zeroshot_test	15.27 266	56.75 276	0.73 209	77.82 276	0.28 106	0.40 126	71.42 276	0.57 158	0.22 58	0.55 159	0.36 82	0.58 134	0.18 46	4.39 264	79.54 276	81.74 277	15.51 267	11.63 263	5.39 235	0.34 109	0.61 182	0.49 156	0.15 64	0.29 122	0.59 153	0.50 115	0.69 157	0.64 137

psm_up	0.42 117	0.38 134	0.41 152	0.45 146	0.33 128	0.46 145	0.27 114	0.50 105	0.51 172	0.43 65	0.42 117	0.45 75	0.40 157	0.30 146	0.40 115	0.35 104	0.47 114	0.38 113	0.56 108	0.34 109	0.39 70	0.33 79	0.25 129	0.39 165	0.54 136	0.59 142	0.56 129	0.52 105

RP	0.43 122	0.45 157	0.48 169	0.48 155	0.43 152	0.46 145	0.47 159	0.47 87	0.45 163	0.34 29	0.61 177	0.57 129	0.42 160	0.33 159	0.40 115	0.35 104	0.43 82	0.35 91	0.49 88	0.34 109	0.38 64	0.37 95	0.29 149	0.35 149	0.49 117	0.44 99	0.53 122	0.58 124

HSM-Net_RVC	0.50 152	0.37 125	0.39 148	0.56 171	0.44 154	0.46 145	0.28 117	0.55 147	0.39 152	0.57 177	0.63 183	0.89 176	0.56 177	0.31 152	0.39 110	0.35 104	0.49 127	0.41 140	0.56 108	0.34 109	0.47 123	0.46 137	0.28 143	0.41 169	0.67 169	0.79 184	0.77 175	0.72 151
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.43 122	0.36 119	0.37 142	0.38 125	0.39 145	0.37 116	0.26 112	0.45 69	0.36 144	0.50 112	0.53 157	0.47 87	0.40 157	0.23 114	0.56 174	0.38 124	0.48 121	0.44 154	0.51 92	0.35 113	0.57 168	0.45 130	0.27 137	0.32 142	0.47 101	0.68 163	0.52 120	0.45 78

HSM	0.40 100	0.37 125	0.30 109	0.39 130	0.36 135	0.33 98	0.28 117	0.56 151	0.29 115	0.50 112	0.51 149	0.49 93	0.37 148	0.24 119	0.39 110	0.34 100	0.52 150	0.36 96	0.50 89	0.35 113	0.49 130	0.35 87	0.19 102	0.29 122	0.48 111	0.54 130	0.54 124	0.55 114

TRStereo	0.46 137	0.42 149	0.77 210	0.38 125	0.24 75	0.79 194	0.37 140	0.50 105	0.23 63	0.51 122	0.33 67	0.67 157	0.14 23	0.19 70	0.34 92	0.41 144	0.48 121	0.35 91	0.55 103	0.36 115	0.51 140	0.46 137	0.13 43	0.19 59	0.57 147	0.62 150	1.22 214	0.79 158

RTSC	0.47 142	0.36 119	0.33 128	0.36 116	0.38 141	0.41 133	0.35 136	0.50 105	0.48 169	0.44 71	0.60 175	0.42 64	0.38 153	0.29 144	0.64 188	0.45 159	0.62 181	0.41 140	0.83 147	0.36 115	0.54 153	0.49 156	0.23 122	0.38 161	0.47 101	0.50 115	0.60 141	0.91 175

DeepPrunerF	0.55 161	0.29 83	0.30 109	0.37 121	0.86 209	0.30 85	0.37 140	0.42 59	0.34 139	0.34 29	0.53 157	0.34 42	0.22 71	0.31 152	0.38 108	0.40 135	0.42 76	0.34 79	0.56 108	0.36 115	0.41 83	0.33 79	0.27 137	0.26 112	4.90 259	0.50 115	0.38 53	0.46 80

SGM-Forest	0.51 155	0.48 170	0.34 134	0.75 189	0.49 168	0.51 162	0.39 148	0.54 142	0.33 135	0.49 107	0.35 76	0.75 168	0.57 178	0.43 183	0.42 130	0.40 135	0.44 91	0.41 140	0.47 84	0.36 115	0.46 117	0.42 117	0.37 164	0.39 165	0.67 169	0.55 132	1.11 205	0.81 165
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AE-Stereo	0.38 92	0.32 104	0.23 79	0.34 109	0.25 80	0.29 83	0.16 67	0.49 98	0.24 69	0.55 159	0.22 33	0.67 157	0.23 77	0.19 70	0.33 82	0.35 104	0.52 150	0.41 140	0.59 118	0.37 119	0.50 137	0.50 161	0.14 52	0.30 126	0.51 126	0.46 104	0.55 126	0.48 94

MIPNet	0.35 83	0.32 104	0.24 85	0.26 72	0.23 68	0.27 76	0.15 57	0.50 105	0.20 43	0.45 75	0.37 86	0.52 104	0.29 114	0.22 99	0.35 99	0.33 91	0.46 110	0.37 107	0.51 92	0.37 119	0.36 47	0.44 126	0.14 52	0.19 59	0.46 99	0.51 122	0.42 73	0.51 101

R-Stereo Train	0.40 100	0.28 73	0.29 106	0.33 101	0.27 96	0.37 116	0.14 48	0.51 117	0.25 78	0.54 144	0.42 117	0.56 121	0.26 94	0.21 94	0.34 92	0.41 144	0.52 150	0.38 113	0.70 131	0.37 119	0.51 140	0.48 149	0.17 81	0.28 119	0.54 136	0.65 156	0.46 79	0.62 130

ADCRef	0.48 146	0.37 125	0.33 128	0.33 101	0.31 119	0.44 142	0.38 143	0.47 87	0.68 189	0.47 96	0.51 149	0.56 121	0.35 137	0.27 137	0.43 132	0.40 135	0.47 114	0.44 154	0.84 150	0.37 119	0.49 130	0.48 149	0.30 152	0.31 135	0.49 117	0.88 190	0.49 98	1.04 183

RAFT-Stereo	0.40 100	0.28 73	0.29 106	0.33 101	0.27 96	0.37 116	0.14 48	0.51 117	0.25 78	0.54 144	0.42 117	0.56 121	0.26 94	0.21 94	0.34 92	0.41 144	0.52 150	0.38 113	0.70 131	0.37 119	0.51 140	0.48 149	0.17 81	0.28 119	0.54 136	0.65 156	0.46 79	0.62 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PWCDC_ROB	0.45 131	0.20 26	0.30 109	0.20 41	0.33 128	0.23 53	0.29 122	0.26 18	0.96 213	0.21 12	0.54 160	0.30 28	2.04 224	0.49 190	0.51 160	0.41 144	0.38 47	0.41 140	0.39 46	0.37 119	0.37 55	0.61 192	0.35 160	0.31 135	0.24 18	0.49 112	0.35 39	0.53 109

IPLGR	0.38 92	0.41 146	0.25 93	0.35 115	0.32 122	0.28 81	0.18 79	0.50 105	0.27 98	0.48 100	0.48 138	0.52 104	0.25 90	0.22 99	0.37 105	0.31 78	0.42 76	0.39 124	0.63 123	0.38 125	0.40 74	0.48 149	0.14 52	0.22 75	0.48 111	0.47 107	0.48 87	0.46 80

test-1	0.45 131	0.24 45	0.22 74	0.28 81	0.29 110	0.50 157	0.29 122	0.58 162	0.32 127	0.55 159	0.41 108	0.58 134	0.30 118	0.20 81	0.39 110	0.39 129	0.50 138	0.40 132	1.04 174	0.38 125	0.52 145	0.63 196	0.17 81	0.32 142	0.60 157	0.69 167	0.58 133	0.89 173

XX-Stereo	8.90 259	0.24 45	0.17 34	0.40 134	0.21 57	0.44 142	0.17 72	0.55 147	0.23 63	0.52 131	0.45 128	0.58 134	0.16 32	0.20 81	0.40 115	0.47 168	0.49 127	0.37 107	0.63 123	0.38 125	0.48 126	0.38 101	0.14 52	0.20 63	229.91 276	0.56 135	0.60 141	0.99 179

ADCL	0.56 163	0.50 173	0.39 148	0.42 142	0.36 135	0.51 162	0.55 183	0.58 162	1.58 235	0.56 167	0.64 184	0.62 148	0.37 148	0.33 159	0.41 123	0.39 129	0.48 121	0.40 132	0.73 136	0.38 125	0.59 174	0.52 173	0.34 157	0.35 149	0.63 165	0.68 163	0.57 131	1.34 196

CASS	0.48 146	0.37 125	0.33 128	0.45 146	0.38 141	0.47 150	0.33 132	0.60 174	0.38 147	0.62 191	0.50 146	0.56 121	0.38 153	0.22 99	0.43 132	0.37 117	0.64 185	0.39 124	0.94 163	0.39 129	0.57 168	0.51 169	0.27 137	0.26 112	0.63 165	0.56 135	0.68 156	0.81 165
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ICVP	0.43 122	0.38 134	0.47 166	0.40 134	0.36 135	0.40 126	0.28 117	0.47 87	0.33 135	0.46 88	0.45 128	0.49 93	0.37 148	0.24 119	0.40 115	0.38 124	0.45 99	0.39 124	0.53 99	0.39 129	0.43 101	0.59 186	0.55 201	0.34 147	0.48 111	0.55 132	0.51 110	0.55 114
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.40 100	0.30 87	0.24 85	0.24 60	0.22 64	0.29 83	0.18 79	0.50 105	0.32 127	0.44 71	0.33 67	0.37 50	0.37 148	0.17 47	0.45 139	0.60 204	0.55 166	0.47 165	0.64 128	0.39 129	0.68 199	0.62 194	0.22 115	0.31 135	0.48 111	0.44 99	0.58 133	0.48 94

XPNet_ROB	0.55 161	0.57 184	0.42 156	0.41 138	0.44 154	0.49 154	0.43 154	0.40 55	0.47 167	0.48 100	0.57 168	1.88 205	0.36 141	0.31 152	0.52 164	0.43 153	0.65 187	0.43 148	0.60 119	0.39 129	0.53 149	0.66 201	0.34 157	0.38 161	0.49 117	0.53 129	0.96 194	0.64 137

MyStereo04	0.43 122	0.39 140	0.40 151	0.34 109	0.31 119	0.26 73	0.22 94	0.51 117	0.37 146	0.50 112	0.37 86	0.55 117	0.28 109	0.17 47	0.50 156	0.39 129	0.44 91	0.39 124	1.11 181	0.40 133	0.48 126	0.44 126	0.17 81	0.31 135	0.53 133	0.61 149	0.65 153	0.51 101

EKT-Stereo	0.47 142	0.38 134	0.27 100	0.50 158	0.33 128	0.49 154	0.51 170	0.51 117	0.23 63	0.50 112	0.41 108	0.56 121	0.24 81	0.22 99	0.43 132	0.51 184	0.54 164	0.52 185	0.89 157	0.40 133	0.65 191	0.56 180	0.17 81	0.25 102	0.72 184	0.63 153	0.64 150	0.56 119

FADNet-RVC	0.41 113	0.37 125	0.28 103	0.41 138	0.33 128	0.33 98	0.32 130	0.53 139	0.30 120	0.52 131	0.41 108	0.59 142	0.35 137	0.25 127	0.51 160	0.37 117	0.43 82	0.34 79	0.75 139	0.40 133	0.38 64	0.39 102	0.28 143	0.36 153	0.47 101	0.52 125	0.40 59	0.53 109

MSKI-zero shot	0.46 137	0.28 73	0.20 55	0.31 91	0.27 96	0.33 98	0.24 106	0.56 151	0.24 69	0.53 137	0.40 104	0.55 117	0.21 62	0.19 70	0.33 82	0.42 151	0.51 142	0.36 96	1.37 189	0.41 136	0.52 145	0.47 145	0.16 73	0.23 82	0.49 117	1.13 214	0.80 179	0.78 156

LMCR-Stereo	0.37 90	0.31 95	0.23 79	0.25 64	0.25 80	0.33 98	0.19 83	0.44 63	0.27 98	0.45 75	0.35 76	0.51 101	0.34 131	0.21 94	0.35 99	0.35 104	0.50 138	0.38 113	0.74 137	0.41 136	0.46 117	0.44 126	0.20 112	0.23 82	0.40 77	0.38 80	0.51 110	0.51 101

NCC-stereo	0.51 155	0.47 163	0.43 159	0.49 156	0.51 172	0.50 157	0.51 170	0.51 117	0.57 178	0.36 32	0.59 172	0.62 148	0.55 175	0.36 168	0.53 166	0.41 144	0.46 110	0.50 174	0.58 115	0.41 136	0.43 101	0.40 108	0.43 186	0.36 153	0.57 147	0.72 169	0.73 170	0.65 141

stereogan	0.49 148	0.47 163	0.46 164	0.52 162	0.54 182	0.56 172	0.48 164	0.52 131	0.45 163	0.39 43	0.49 140	0.70 163	0.49 170	0.34 161	0.49 152	0.40 135	0.45 99	0.40 132	0.63 123	0.41 136	0.43 101	0.39 102	0.38 166	0.37 159	0.47 101	0.50 115	0.77 175	0.60 127

Abc-Net	0.51 155	0.47 163	0.43 159	0.49 156	0.51 172	0.50 157	0.51 170	0.51 117	0.57 178	0.36 32	0.59 172	0.62 148	0.55 175	0.36 168	0.53 166	0.41 144	0.46 110	0.50 174	0.58 115	0.41 136	0.43 101	0.40 108	0.43 186	0.36 153	0.57 147	0.72 169	0.73 170	0.65 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MDST_ROB	1.62 219	1.46 222	0.53 180	2.47 230	0.96 216	1.72 224	0.73 199	0.72 191	0.54 177	0.59 183	0.42 117	1.08 184	11.90 255	0.28 140	0.49 152	0.37 117	0.51 142	0.36 96	0.72 134	0.41 136	0.54 153	0.36 93	0.38 166	0.47 180	3.20 253	1.82 237	8.20 262	2.54 235

MyStereo	0.45 131	0.40 143	0.41 152	0.36 116	0.32 122	0.27 76	0.23 102	0.52 131	0.38 147	0.51 122	0.40 104	0.55 117	0.34 131	0.18 57	0.52 164	0.38 124	0.44 91	0.39 124	1.19 184	0.42 142	0.50 137	0.48 149	0.19 102	0.31 135	0.60 157	0.65 156	0.70 162	0.49 97

HH	0.43 122	0.21 32	0.55 184	0.33 101	0.26 89	0.40 126	0.29 122	0.52 131	0.27 98	0.54 144	0.26 50	0.57 129	0.17 39	0.22 99	0.33 82	0.46 161	0.49 127	0.40 132	0.92 160	0.42 142	0.63 184	0.49 156	0.17 81	0.25 102	0.47 101	0.60 146	0.64 150	0.82 168

HanStereo	0.43 122	0.21 32	0.55 184	0.33 101	0.26 89	0.40 126	0.29 122	0.52 131	0.27 98	0.54 144	0.26 50	0.57 129	0.17 39	0.22 99	0.33 82	0.46 161	0.49 127	0.40 132	0.92 160	0.42 142	0.63 184	0.49 156	0.17 81	0.25 102	0.47 101	0.60 146	0.64 150	0.82 168

AACVNet	0.41 113	0.37 125	0.33 128	0.41 138	0.45 160	0.42 135	0.28 117	0.48 93	0.32 127	0.50 112	0.51 149	0.47 87	0.24 81	0.26 134	0.41 123	0.36 111	0.47 114	0.42 146	0.52 94	0.42 142	0.42 91	0.39 102	0.26 133	0.32 142	0.47 101	0.50 115	0.50 104	0.62 130

sAnonymous2	0.40 100	0.28 73	0.24 85	0.25 64	0.23 68	0.32 94	0.22 94	0.56 151	0.30 120	0.41 48	0.38 93	0.39 54	0.29 114	0.18 57	0.46 142	0.50 179	0.53 155	0.49 171	0.80 144	0.42 142	0.53 149	0.56 180	0.19 102	0.25 102	0.50 123	0.52 125	0.51 110	0.56 119

CroCo_RVC	0.40 100	0.28 73	0.24 85	0.25 64	0.23 68	0.32 94	0.22 94	0.56 151	0.30 120	0.41 48	0.38 93	0.39 54	0.29 114	0.18 57	0.46 142	0.50 179	0.53 155	0.49 171	0.80 144	0.42 142	0.53 149	0.56 180	0.19 102	0.25 102	0.50 123	0.52 125	0.51 110	0.56 119

GES	0.40 100	0.37 125	0.25 93	0.31 91	0.30 115	0.41 133	0.26 112	0.46 77	0.28 107	0.49 107	0.40 104	0.43 65	0.26 94	0.30 146	0.45 139	0.40 135	0.53 155	0.43 148	0.97 168	0.42 142	0.50 137	0.41 113	0.23 122	0.30 126	0.38 67	0.35 69	0.47 83	0.49 97

IGEV_Zeroshot_test	0.50 152	0.33 113	0.81 213	0.76 190	0.36 135	0.38 120	0.47 159	0.58 162	0.27 98	0.53 137	0.55 162	0.60 146	0.18 46	0.22 99	0.34 92	0.47 168	0.50 138	0.34 79	0.92 160	0.43 149	0.56 160	0.50 161	0.15 64	0.24 92	0.80 196	0.68 163	0.69 157	0.77 154

iRaft-Stereo_20w	0.51 155	0.32 104	0.83 214	0.81 195	0.32 122	0.47 150	0.31 129	0.55 147	0.28 107	0.54 144	0.46 133	0.59 142	0.14 23	0.22 99	0.41 123	0.39 129	0.49 127	0.33 74	0.88 156	0.43 149	0.49 130	0.39 102	0.15 64	0.18 45	0.72 184	0.88 190	1.07 204	1.22 191

Anonymous	0.45 131	0.34 116	0.31 119	0.30 90	0.30 115	0.33 98	0.20 87	0.52 131	0.32 127	0.39 43	0.36 82	0.45 75	0.36 141	0.17 47	0.48 150	0.59 203	0.59 174	0.51 178	1.26 186	0.43 149	0.70 203	0.55 179	0.22 115	0.27 118	0.52 129	0.50 115	0.62 145	0.55 114

FADNet-RVC-Resample	0.40 100	0.31 95	0.32 125	0.36 116	0.29 110	0.33 98	0.27 114	0.53 139	0.32 127	0.57 177	0.37 86	0.53 108	0.34 131	0.30 146	0.41 123	0.31 78	0.41 68	0.42 146	0.55 103	0.43 149	0.39 70	0.46 137	0.25 129	0.43 174	0.44 94	0.42 94	0.37 50	0.53 109

FADNet	0.46 137	0.38 134	0.31 119	0.42 142	0.32 122	0.40 126	0.46 158	0.59 169	0.35 141	0.56 167	0.53 157	0.59 142	0.39 156	0.28 140	0.50 156	0.38 124	0.40 56	0.39 124	0.94 163	0.43 149	0.46 117	0.41 113	0.29 149	0.31 135	0.55 142	0.62 150	0.48 87	0.63 135

CC-Net-ROB	0.71 181	0.91 211	0.59 192	1.38 217	0.85 208	1.25 216	0.86 206	0.69 186	0.45 163	0.71 206	0.47 136	1.95 206	0.34 131	0.62 211	0.49 152	0.33 91	0.52 150	0.48 166	1.06 178	0.43 149	0.40 74	0.27 40	0.85 220	0.41 169	0.65 168	0.64 154	0.56 129	0.93 176

SGM-ForestM	1.56 217	1.80 228	0.59 192	1.74 221	0.86 209	1.83 225	1.08 215	1.28 226	0.81 202	0.56 167	0.74 195	5.35 240	3.72 235	0.41 180	0.47 146	0.37 117	0.59 174	0.44 154	5.02 233	0.43 149	0.55 157	0.39 102	0.39 172	0.50 183	2.80 248	1.97 239	4.37 258	3.15 240

FBW_ROB	0.91 195	0.96 214	0.70 207	1.45 219	0.89 212	1.09 212	0.86 206	0.66 180	0.53 175	0.56 167	0.61 177	1.19 189	0.77 188	0.79 218	0.63 186	0.43 153	0.70 198	0.52 185	4.11 226	0.43 149	0.60 178	0.46 137	0.95 224	0.94 228	0.75 187	0.85 188	0.85 188	1.31 194

cross-raft	0.42 117	0.32 104	0.22 74	0.32 98	0.26 89	0.32 94	0.19 83	0.54 142	0.27 98	0.55 159	0.39 102	0.58 134	0.20 57	0.20 81	0.36 103	0.48 173	0.51 142	0.37 107	1.06 178	0.44 157	0.56 160	0.59 186	0.14 52	0.25 102	0.57 147	0.54 130	0.59 136	0.59 126

RGC	0.56 163	0.53 179	0.64 199	0.54 167	0.54 182	0.59 177	0.43 154	0.58 162	0.60 182	0.45 75	0.70 189	0.65 155	0.69 185	0.44 185	0.60 180	0.46 161	0.49 127	0.44 154	0.62 120	0.44 157	0.47 123	0.42 117	0.39 172	0.42 171	0.62 164	0.77 180	0.72 167	0.79 158

NCCL2	0.49 148	0.47 163	0.48 169	0.40 134	0.38 141	0.38 120	0.33 132	0.55 147	0.44 160	0.58 180	0.47 136	0.53 108	0.36 141	0.28 140	0.57 175	0.47 168	0.49 127	0.45 159	0.57 113	0.44 157	0.56 160	0.54 177	0.34 157	0.45 178	0.70 177	0.72 169	0.61 144	0.81 165

anonymity	1.14 208	0.25 51	0.65 203	0.38 125	0.28 106	0.36 114	0.21 89	0.56 151	0.26 90	0.53 137	18.98 270	0.52 104	0.22 71	0.20 81	0.31 66	0.44 157	0.48 121	0.32 71	0.83 147	0.45 160	0.48 126	0.46 137	0.18 96	0.22 75	0.68 173	0.98 204	0.58 133	0.98 178

APVNet	0.42 117	0.37 125	0.30 109	0.36 116	0.39 145	0.47 150	0.36 139	0.51 117	0.32 127	0.36 32	0.52 155	0.41 62	0.24 81	0.30 146	0.45 139	0.48 173	0.55 166	0.48 166	0.63 123	0.45 160	0.45 114	0.35 87	0.26 133	0.36 153	0.47 101	0.35 69	0.60 141	0.45 78

PA-Net	0.50 152	0.59 186	0.54 182	0.40 134	0.53 180	0.42 135	0.53 180	0.56 151	0.52 174	0.46 88	0.41 108	0.49 93	0.48 166	0.49 190	0.54 168	0.42 151	0.37 42	0.44 154	0.43 68	0.45 160	0.37 55	0.48 149	0.27 137	0.39 165	0.52 129	0.87 189	0.45 78	0.99 179
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNet	0.59 169	0.41 146	0.43 159	0.52 162	0.48 164	0.66 186	0.40 151	0.65 178	0.43 157	0.50 112	0.55 162	1.10 185	1.23 209	0.24 119	0.57 175	0.40 135	0.53 155	0.45 159	1.70 198	0.45 160	0.45 114	0.43 122	0.33 154	0.52 188	0.55 142	0.60 146	0.67 155	0.67 144

SGM_RVC	1.34 212	1.03 217	0.59 192	1.32 216	0.94 214	1.23 215	0.85 204	0.94 208	0.78 200	0.61 188	0.75 198	2.55 216	1.51 214	0.36 168	0.49 152	0.37 117	0.56 169	0.43 148	4.91 232	0.45 160	0.56 160	0.37 95	0.37 164	0.56 192	1.41 225	1.19 218	3.13 253	8.03 258
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GEStereo_RVC	0.47 142	0.41 146	0.31 119	0.39 130	0.37 139	0.42 135	0.33 132	0.52 131	0.32 127	0.50 112	0.41 108	0.59 142	0.38 153	0.27 137	0.54 168	0.50 179	0.60 176	0.56 196	0.90 158	0.46 165	0.55 157	0.47 145	0.24 126	0.38 161	0.49 117	0.47 107	0.50 104	0.80 163

EAI-Stereo	0.43 122	0.30 87	0.21 62	0.36 116	0.30 115	0.44 142	0.39 148	0.57 158	0.28 107	0.51 122	0.34 71	0.58 134	0.18 46	0.19 70	0.48 150	0.47 168	0.49 127	0.36 96	0.97 168	0.46 165	0.47 123	0.46 137	0.14 52	0.23 82	0.55 142	0.44 99	0.65 153	0.71 150

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 190	0.70 200	0.52 179	0.96 205	0.67 196	0.87 200	0.76 201	1.02 213	0.93 211	0.78 214	0.62 182	1.32 198	0.98 200	0.64 213	0.78 205	0.52 188	0.51 142	0.45 159	1.73 200	0.46 165	0.67 196	0.70 207	0.61 207	0.56 192	1.11 217	1.24 221	0.99 199	1.46 200

NaN_ROB	0.56 163	0.47 163	0.48 169	0.51 161	0.59 188	0.42 135	0.39 148	0.72 191	0.48 169	0.64 196	0.49 140	1.54 201	0.48 166	0.32 157	0.47 146	0.36 111	0.42 76	0.40 132	0.55 103	0.46 165	0.38 64	0.33 79	0.27 137	0.49 182	0.68 173	0.75 176	0.72 167	1.21 189

NOSS_ROB	0.54 160	0.48 170	0.44 163	0.55 170	0.51 172	0.51 162	0.47 159	0.68 184	0.39 152	0.52 131	0.41 108	0.49 93	0.36 141	0.53 199	0.66 189	0.56 193	0.61 179	0.54 189	0.57 113	0.47 169	0.64 190	0.50 161	0.39 172	0.51 187	0.70 177	0.65 156	0.83 183	0.67 144

RAFT-Test	0.43 122	0.31 95	0.21 62	0.37 121	0.26 89	0.35 111	0.22 94	0.53 139	0.24 69	0.53 137	0.46 133	0.54 111	0.22 71	0.20 81	0.37 105	0.51 184	0.51 142	0.37 107	1.04 174	0.48 170	0.55 157	0.50 161	0.16 73	0.23 82	0.56 145	0.51 122	0.62 145	0.65 141

HBP-ISP	0.60 171	0.53 179	0.58 189	0.79 194	0.57 186	0.61 179	0.52 175	0.70 187	0.38 147	0.62 191	0.51 149	0.67 157	0.31 123	0.60 207	0.68 193	0.66 213	0.57 171	0.48 166	0.52 94	0.48 170	0.65 191	0.65 200	0.38 166	0.52 188	0.68 173	0.77 180	1.06 202	0.73 153

SACVNet	0.46 137	0.42 149	0.38 143	0.44 145	0.41 149	0.40 126	0.43 154	0.52 131	0.47 167	0.52 131	0.45 128	0.45 75	0.25 90	0.32 157	0.44 137	0.40 135	0.50 138	0.45 159	0.63 123	0.48 170	0.51 140	0.43 122	0.29 149	0.34 147	0.64 167	0.58 139	0.62 145	0.61 128

GwcNet-ADL	0.56 163	0.57 184	0.48 169	0.72 185	0.51 172	0.55 170	0.42 153	0.58 162	0.38 147	0.54 144	0.73 191	0.89 176	0.48 166	0.39 175	0.46 142	0.46 161	0.56 169	0.43 148	0.90 158	0.48 170	0.49 130	0.51 169	0.38 166	0.35 149	0.61 161	0.75 176	0.53 122	0.85 171

FCDSN-DC	0.52 159	0.52 175	0.51 176	0.53 165	0.50 170	0.50 157	0.52 175	0.56 151	0.36 144	0.61 188	0.36 82	0.48 89	0.34 131	0.47 189	0.63 186	0.57 198	0.65 187	0.62 205	0.54 101	0.48 170	0.59 174	0.50 161	0.38 166	0.62 201	0.53 133	0.55 132	0.51 110	0.54 112
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CBMV	0.71 181	0.52 175	0.47 166	0.62 175	0.52 178	0.56 172	0.41 152	0.70 187	0.63 184	0.61 188	0.39 102	1.30 197	0.47 165	0.46 188	0.72 199	0.62 206	0.62 181	0.54 189	0.79 142	0.48 170	0.67 196	0.50 161	0.40 180	0.71 210	0.79 193	0.75 176	1.53 224	2.47 231
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	0.65 177	0.64 194	0.51 176	0.50 158	0.50 170	0.65 184	0.51 170	0.54 142	0.65 186	0.55 159	0.75 198	2.33 212	0.45 164	0.38 172	0.71 198	0.47 168	0.67 193	0.57 198	0.66 129	0.49 176	0.60 178	0.62 194	0.38 166	0.43 174	0.54 136	0.71 168	0.95 193	0.80 163

PSMNet-ADL	0.56 163	0.47 163	0.47 166	0.52 162	0.48 164	0.51 162	0.47 159	0.58 162	0.46 166	0.64 196	0.68 187	0.77 170	0.81 190	0.39 175	0.51 160	0.46 161	0.53 155	0.41 140	1.18 182	0.50 177	0.54 153	0.45 130	0.39 172	0.35 149	0.56 145	0.67 162	0.85 188	0.50 99

FC-DCNN	0.63 176	0.69 199	0.64 199	0.98 206	0.65 193	0.89 201	0.65 190	0.76 198	0.40 155	0.72 209	0.41 108	0.80 171	0.35 137	0.51 195	0.59 179	0.56 193	0.67 193	0.56 196	0.62 120	0.50 177	0.63 184	0.50 161	0.39 172	0.59 195	0.77 190	0.65 156	0.78 177	0.83 170

ETE_ROB	0.66 179	0.65 195	0.42 156	0.54 167	0.51 172	0.66 186	0.47 159	0.51 117	0.58 180	0.52 131	0.75 198	2.41 214	0.44 162	0.40 177	0.61 181	0.48 173	0.70 198	0.50 174	0.72 134	0.50 177	0.62 183	0.61 192	0.39 172	0.44 177	0.60 157	0.72 169	1.17 208	0.85 171

GANet-ADL	0.47 142	0.42 149	0.33 128	0.43 144	0.42 150	0.48 153	0.35 136	0.51 117	0.33 135	0.54 144	0.50 146	0.63 152	0.34 131	0.35 163	0.47 146	0.39 129	0.53 155	0.38 113	0.79 142	0.51 180	0.48 126	0.41 113	0.30 152	0.30 126	0.52 129	0.59 142	0.63 149	0.72 151

Anonymous3	0.56 163	0.45 157	0.31 119	0.31 91	0.33 128	0.46 145	0.37 140	0.57 158	0.51 172	0.56 167	0.38 93	1.04 183	0.36 141	0.26 134	0.76 203	0.69 217	0.66 189	0.58 200	1.04 174	0.51 180	0.81 213	0.97 225	0.26 133	0.29 122	0.59 153	0.62 150	0.76 173	0.56 119

FADNet_RVC	0.59 169	0.48 170	0.39 148	0.65 179	0.45 160	0.40 126	0.35 136	0.61 175	0.42 156	0.62 191	0.60 175	0.94 179	0.78 189	0.38 172	0.79 206	0.38 124	0.60 176	0.55 194	1.68 196	0.51 180	0.58 171	0.72 210	0.28 143	0.42 171	0.50 123	0.68 163	0.51 110	0.69 149

GANetREF_RVC	0.61 172	0.56 182	0.58 189	0.56 171	0.52 178	0.55 170	0.52 175	0.85 203	0.63 184	0.78 214	0.44 127	1.00 182	0.63 182	0.34 161	0.62 184	0.44 157	0.53 155	0.51 178	0.85 152	0.51 180	0.63 184	0.48 149	0.48 191	0.59 195	0.71 181	0.65 156	0.81 180	0.79 158
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
SQANet	1.43 216	2.22 233	0.78 212	2.62 234	1.77 229	2.84 235	2.44 230	0.73 193	0.53 175	0.87 220	0.58 171	2.10 210	0.64 183	2.13 232	0.50 156	0.40 135	0.67 193	0.59 201	7.14 246	0.54 184	0.49 130	0.45 130	2.94 242	0.45 178	0.75 187	0.89 194	0.97 195	1.58 205

AnyNet_C32	0.85 192	0.47 163	0.49 173	0.50 158	0.51 172	0.63 180	0.58 185	0.74 194	1.45 230	0.60 185	0.80 205	0.74 166	0.50 171	0.49 190	0.82 211	0.68 216	0.75 206	0.68 213	1.18 182	0.54 184	0.98 221	0.88 221	0.48 191	0.61 198	0.74 186	0.98 204	0.71 165	4.30 249

ccs_rob	0.82 188	0.59 186	0.42 156	0.73 187	0.49 168	0.73 189	0.68 193	0.58 162	0.39 152	0.56 167	4.12 259	3.54 234	0.96 198	0.43 183	0.62 184	0.51 184	0.53 155	0.48 166	0.78 141	0.54 184	0.58 171	0.53 174	0.39 172	0.37 159	0.54 136	0.58 139	0.55 126	0.78 156

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 253	0.51 174	0.68 206	0.72 185	0.57 186	0.64 183	0.77 203	0.61 175	0.48 169	0.53 137	1.02 221	115.67 276	1.14 204	0.84 220	0.57 175	0.49 177	0.71 200	0.66 209	2.72 213	0.55 187	0.72 204	0.68 203	0.41 181	0.42 171	0.75 187	0.81 185	0.72 167	1.51 202

ADCMid	0.80 187	0.59 186	0.57 188	0.53 165	0.59 188	0.75 190	0.76 201	0.93 207	1.21 222	0.54 144	0.80 205	0.99 180	0.98 200	0.44 185	0.84 214	0.60 204	0.74 204	0.55 194	1.72 199	0.55 187	0.79 211	0.81 218	0.60 206	0.50 183	0.79 193	0.90 195	0.71 165	1.76 213

SHD	0.65 177	0.44 155	0.55 184	0.57 173	0.55 184	0.50 157	0.48 164	0.74 194	0.69 191	0.63 195	0.65 185	0.68 161	0.97 199	0.42 182	0.81 210	0.57 198	0.69 197	0.50 174	1.20 185	0.56 189	0.66 194	0.68 203	0.39 172	0.52 188	0.68 173	0.78 183	0.70 162	1.03 182

DDUNet	1.05 199	1.89 230	0.53 180	2.36 228	2.10 237	2.19 227	2.32 229	0.54 142	0.68 189	0.48 100	0.80 205	1.20 193	0.24 81	2.51 236	0.69 197	0.55 192	0.83 216	0.49 171	1.68 196	0.57 190	0.75 208	0.64 199	1.31 233	0.39 165	0.57 147	0.59 142	0.69 157	0.67 144

XQC	0.74 183	0.75 202	0.58 189	0.77 192	0.74 199	0.79 194	0.72 198	0.86 205	0.77 198	0.73 210	0.57 168	0.86 173	0.81 190	0.60 207	0.79 206	0.58 202	0.63 183	0.53 187	1.04 174	0.59 191	0.68 199	0.70 207	0.52 196	0.57 194	0.90 203	1.03 210	1.04 200	0.77 154

MSMDNet	0.42 117	0.32 104	0.21 62	0.27 76	0.26 89	0.37 116	0.23 102	0.51 117	0.25 78	0.52 131	0.42 117	0.54 111	0.21 62	0.20 81	0.39 110	0.52 188	0.51 142	0.38 113	1.02 173	0.59 191	0.54 153	0.53 174	0.17 81	0.23 82	0.53 133	0.46 104	0.59 136	0.63 135

MANE	4.47 251	1.62 226	3.30 260	2.34 227	1.90 231	2.28 228	1.66 227	2.83 255	3.11 254	0.83 219	1.12 227	7.77 257	8.15 250	0.56 202	0.79 206	0.87 227	0.82 213	13.62 265	5.80 236	0.59 191	0.94 219	0.60 189	0.48 191	0.91 226	7.29 260	9.34 262	14.90 266	26.25 267

CSAN	0.70 180	0.70 200	0.60 197	0.68 181	0.61 191	0.58 176	0.48 164	0.77 200	0.73 194	0.79 216	0.57 168	1.34 199	1.03 203	0.35 163	0.58 178	0.45 159	0.57 171	0.53 187	0.74 137	0.60 194	0.58 171	0.51 169	0.44 188	0.61 198	0.77 190	1.10 212	0.88 191	1.19 187

SANet	1.13 207	0.67 198	0.77 210	0.78 193	0.74 199	0.93 206	0.62 188	1.30 227	1.22 223	0.60 185	0.96 217	5.83 246	2.57 229	0.63 212	0.77 204	0.49 177	0.79 209	0.67 212	1.08 180	0.60 194	0.68 199	0.74 213	0.78 215	0.79 218	1.05 213	1.23 219	1.17 208	2.15 223

pmcnn	0.86 193	0.56 182	0.38 143	0.70 183	0.60 190	0.81 197	0.62 188	0.63 177	0.44 160	0.49 107	0.81 208	1.86 204	2.35 228	0.23 114	0.54 168	0.64 210	0.74 204	0.54 189	2.20 209	0.60 194	0.94 219	0.57 183	0.51 195	0.53 191	0.78 192	0.75 176	1.48 221	2.01 219

UDG	1.07 201	1.95 231	0.54 182	2.29 226	2.24 239	2.00 226	2.51 231	0.59 169	0.72 193	0.59 183	0.83 210	1.14 188	0.31 123	2.36 233	0.66 189	0.50 179	0.89 219	0.61 204	1.81 202	0.61 197	0.78 209	0.70 207	1.26 232	0.43 174	0.61 161	0.64 154	0.69 157	0.64 137

MeshStereo	1.81 227	1.02 215	0.72 208	1.89 222	1.26 224	1.43 220	0.87 208	1.14 219	0.79 201	0.66 202	0.89 212	8.39 259	5.02 243	0.40 177	0.89 219	0.65 211	0.66 189	0.54 189	4.56 229	0.61 197	3.32 260	0.80 217	0.65 209	0.75 211	1.97 233	1.46 230	3.34 255	4.12 248
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
RTS	0.77 185	0.45 157	0.41 152	0.46 149	0.44 154	0.77 192	0.53 180	0.66 180	0.73 194	0.42 57	0.51 149	0.86 173	0.50 171	0.35 163	0.68 193	0.57 198	0.82 213	0.51 178	1.59 193	0.64 199	0.63 184	0.60 189	0.36 162	0.50 183	0.80 196	3.82 256	0.83 183	1.23 192

RTSA	0.77 185	0.45 157	0.41 152	0.46 149	0.44 154	0.77 192	0.53 180	0.66 180	0.73 194	0.42 57	0.51 149	0.86 173	0.50 171	0.35 163	0.68 193	0.57 198	0.82 213	0.51 178	1.59 193	0.64 199	0.63 184	0.60 189	0.36 162	0.50 183	0.80 196	3.82 256	0.83 183	1.23 192

DAS	0.61 172	0.42 149	0.30 109	0.62 175	0.48 164	0.54 168	0.48 164	0.59 169	0.67 187	0.45 75	0.73 191	1.19 189	0.62 180	0.25 127	0.54 168	0.46 161	0.71 200	0.51 178	0.96 165	0.66 201	0.56 160	0.63 196	0.41 181	0.62 201	0.71 181	0.72 169	0.82 181	0.79 158

SepStereo	0.61 172	0.42 149	0.30 109	0.62 175	0.48 164	0.54 168	0.48 164	0.59 169	0.67 187	0.45 75	0.73 191	1.19 189	0.62 180	0.25 127	0.54 168	0.46 161	0.71 200	0.51 178	0.96 165	0.66 201	0.56 160	0.63 196	0.41 181	0.62 201	0.71 181	0.72 169	0.82 181	0.79 158

STStereo	2.66 241	1.83 229	1.92 247	2.87 237	2.02 232	2.68 232	1.85 228	3.30 258	1.63 237	0.82 218	5.71 261	8.58 260	10.17 253	0.52 198	0.67 191	0.43 153	0.63 183	0.46 163	11.73 254	0.68 203	0.73 205	0.66 201	0.49 194	0.98 230	2.33 241	1.79 236	2.66 246	3.63 245

PWC_ROB	0.76 184	0.54 181	0.66 205	0.47 152	0.56 185	0.52 166	0.70 196	0.65 178	1.26 225	0.47 96	0.75 198	0.74 166	2.10 226	0.40 177	0.79 206	0.51 184	0.83 216	0.60 202	1.37 189	0.68 203	0.78 209	0.68 203	0.35 160	0.65 205	0.60 157	0.59 142	0.76 173	1.59 208

ADCPNet	0.84 190	0.59 186	0.55 184	0.63 178	0.73 198	0.63 180	0.74 200	0.75 197	0.84 206	0.64 196	0.79 204	0.73 165	1.44 212	0.50 193	0.74 201	0.65 211	0.71 200	0.54 189	1.84 203	0.71 205	0.79 211	0.78 215	0.53 198	0.60 197	0.93 206	1.31 223	0.83 183	2.11 222

TANstereo	0.40 100	0.25 51	0.18 44	0.29 85	0.27 96	0.33 98	0.17 72	0.37 44	0.20 43	0.45 75	0.21 29	0.31 30	0.26 94	0.22 99	0.61 181	0.56 193	0.51 142	0.68 213	0.97 168	0.74 206	0.43 101	0.35 87	0.85 220	0.22 75	0.27 29	0.32 50	0.49 98	0.38 56

XX-TBD	0.40 100	0.25 51	0.18 44	0.29 85	0.27 96	0.33 98	0.17 72	0.37 44	0.20 43	0.45 75	0.21 29	0.31 30	0.26 94	0.22 99	0.61 181	0.56 193	0.51 142	0.68 213	0.97 168	0.74 206	0.43 101	0.35 87	0.85 220	0.22 75	0.27 29	0.32 50	0.49 98	0.38 56

edge stereo	1.12 205	0.82 208	1.07 227	1.15 210	1.06 220	1.25 216	1.10 216	1.12 217	0.83 204	0.65 201	1.43 235	3.44 232	1.41 211	0.68 215	0.74 201	0.69 217	0.81 212	0.62 205	2.86 215	0.74 206	0.73 205	0.75 214	0.74 213	0.66 206	0.95 207	0.88 190	1.16 207	2.01 219

LE_ROB	11.92 264	1.06 218	1.26 234	4.81 259	43.47 274	6.01 263	35.61 272	7.74 266	6.23 261	0.58 180	3.83 258	32.58 271	46.83 272	0.27 137	0.44 137	0.32 87	0.53 155	0.43 148	23.28 265	0.75 209	0.67 196	0.51 169	0.56 202	8.03 265	23.19 267	17.00 266	20.55 268	35.43 271

MFN_U_SF_RVC	1.10 204	0.86 209	0.65 203	0.98 206	0.79 203	1.12 213	1.03 213	1.10 216	0.83 204	1.09 234	1.61 243	1.55 202	1.22 208	0.86 222	1.16 238	0.66 213	0.60 176	0.60 202	4.87 231	0.76 210	0.88 218	0.90 223	0.53 198	0.82 220	0.98 209	0.92 196	0.98 197	1.32 195

SAMSARA	1.12 205	0.61 192	0.85 216	0.70 183	0.65 193	0.66 186	0.66 191	1.25 225	0.98 214	0.77 213	0.70 189	0.93 178	2.06 225	0.59 204	1.05 227	0.80 225	0.77 208	0.75 219	1.62 195	0.77 211	1.27 236	1.40 249	0.42 185	0.78 216	2.33 241	2.27 247	2.28 240	2.31 225

FAT-Stereo	0.88 194	0.59 186	0.88 218	0.89 201	1.07 221	0.84 199	0.66 191	0.82 201	0.58 180	0.67 204	1.67 244	2.16 211	0.93 196	0.54 200	0.86 216	0.62 206	0.66 189	0.71 216	1.29 188	0.80 212	0.68 199	0.57 183	0.57 203	0.68 208	0.67 169	0.84 186	0.83 183	1.54 203

ELAS	1.96 230	1.69 227	1.23 230	2.25 225	1.75 228	2.41 229	1.49 225	1.55 239	1.80 240	0.89 221	2.14 249	7.05 254	6.02 246	0.61 209	0.88 217	0.63 208	1.06 222	0.78 223	2.32 211	0.80 212	1.15 230	1.19 241	0.79 216	0.98 230	3.21 254	2.53 252	2.67 248	3.05 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	0.82 188	0.59 186	0.46 164	0.60 174	0.53 180	0.60 178	0.51 170	0.66 180	0.62 183	0.55 159	0.81 208	1.44 200	2.03 223	0.37 171	0.55 173	0.48 173	0.55 166	0.48 166	4.41 227	0.83 214	0.59 174	0.58 185	0.45 189	0.38 161	0.70 177	0.74 175	0.69 157	0.99 179

S-Stereo	0.99 198	0.65 195	0.59 192	0.94 203	0.92 213	1.08 211	1.25 219	0.74 194	0.82 203	0.66 202	2.61 253	2.64 218	0.91 194	0.56 202	0.94 221	0.72 219	0.68 196	0.83 228	1.50 192	0.83 214	0.65 191	0.69 206	1.07 227	0.81 219	0.67 169	0.77 180	0.78 177	1.55 204

PVD	1.07 201	0.87 210	0.87 217	0.94 203	0.87 211	1.00 209	0.85 204	1.55 239	1.56 233	0.60 185	0.93 215	1.21 194	1.66 216	0.79 218	0.88 217	0.77 222	1.06 222	0.78 223	1.74 201	0.84 216	1.05 225	1.08 238	0.65 209	0.76 212	1.19 219	1.45 229	1.30 217	1.77 214

ELAS_RVC	1.92 229	1.47 223	1.24 231	2.08 223	1.53 227	3.37 248	1.51 226	1.46 237	1.11 217	0.91 223	2.26 250	6.93 252	6.00 245	0.61 209	0.85 215	0.63 208	1.07 225	0.81 225	2.14 208	0.85 217	1.19 232	1.19 241	0.81 218	1.04 233	3.02 250	2.05 241	2.69 249	2.88 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 203	1.02 215	0.89 220	1.25 214	0.83 207	0.90 203	1.07 214	1.23 224	1.56 233	1.03 229	0.76 202	1.19 189	0.86 193	0.98 225	0.98 223	0.74 220	0.64 185	0.72 217	3.50 219	0.86 218	0.85 215	0.98 228	0.82 219	0.89 224	1.20 220	0.93 198	0.86 190	1.68 209

DPSNet	1.63 220	0.63 193	0.62 198	0.87 199	0.82 206	1.02 210	0.59 186	0.68 184	0.90 209	0.45 75	0.50 146	5.87 247	2.58 230	0.29 144	1.06 228	1.04 239	1.03 221	0.91 230	13.68 259	0.88 219	1.24 234	0.89 222	1.13 228	1.02 232	1.25 223	1.42 227	1.17 208	1.35 197

otaku	1.67 222	2.58 240	0.90 221	2.93 238	2.07 233	3.14 240	2.73 234	0.88 206	0.84 206	1.00 225	0.66 186	2.38 213	0.95 197	2.39 234	0.67 191	0.52 188	0.79 209	0.62 205	8.04 250	0.90 220	0.59 174	0.53 174	3.56 243	0.62 201	0.95 207	0.96 200	1.19 213	1.74 210

ADCS	1.05 199	0.75 202	0.64 199	0.73 187	0.75 201	0.80 196	0.68 193	0.98 210	1.58 235	0.62 191	0.89 212	1.13 187	1.68 217	0.59 204	1.06 228	1.18 244	1.01 220	0.82 227	1.89 204	0.93 221	1.30 237	1.26 245	0.59 205	0.77 213	0.99 211	2.08 242	1.04 200	1.74 210

CBMV_ROB	0.94 197	0.44 155	0.50 174	0.88 200	0.71 197	0.65 184	0.52 175	0.70 187	0.38 147	0.55 159	0.45 128	6.22 250	2.33 227	0.51 195	0.50 156	0.43 153	0.61 179	0.46 163	1.38 191	0.94 222	0.56 160	0.46 137	0.41 181	0.48 181	0.81 199	1.01 208	1.28 215	1.19 187

AMNet	0.92 196	0.91 211	0.88 218	0.91 202	0.95 215	0.96 207	0.87 208	0.71 190	0.88 208	0.90 222	0.98 220	0.99 180	0.64 183	0.95 224	0.89 219	1.00 237	1.06 222	0.97 235	0.96 165	0.97 223	1.02 224	0.97 225	0.52 196	0.91 226	0.91 204	0.98 204	1.06 202	1.14 184

Ntro	1.72 224	2.71 243	0.98 224	3.00 240	2.17 238	3.23 241	2.98 238	0.96 209	0.92 210	1.04 232	0.76 202	2.47 215	0.76 187	2.51 236	0.68 193	0.53 191	0.83 216	0.65 208	8.03 249	0.98 224	0.60 178	0.54 177	3.62 244	0.61 198	1.02 212	1.23 219	1.17 208	1.58 205

MFMNet_re	1.17 210	1.06 218	0.95 222	1.17 211	0.98 217	1.44 221	1.14 217	1.07 215	1.32 227	1.00 225	1.12 227	2.07 209	1.16 205	0.84 220	1.04 226	1.01 238	1.30 232	1.05 238	2.06 207	1.00 225	1.19 232	0.98 228	0.96 225	0.97 229	0.98 209	0.92 196	1.30 217	1.42 199

ACVNet_1	1.85 228	2.91 248	1.43 238	3.48 247	2.62 249	3.35 246	3.34 245	1.17 221	0.93 211	1.03 229	0.87 211	2.83 223	1.40 210	2.82 245	0.83 212	0.56 193	1.32 235	0.81 225	6.24 239	1.02 226	0.83 214	0.72 210	4.04 249	0.78 216	1.22 221	0.99 207	0.97 195	1.37 198

AnyNet_C01	1.16 209	0.79 206	0.64 199	0.76 190	0.81 205	0.76 191	0.90 211	1.12 217	1.53 232	0.71 206	0.94 216	2.04 208	1.68 217	0.64 213	1.10 233	1.41 251	1.40 236	1.43 250	2.29 210	1.03 227	1.70 249	1.29 248	0.80 217	0.82 220	1.08 215	0.97 203	0.98 197	1.74 210

DGSMNet	1.34 212	0.76 205	0.84 215	0.84 198	0.77 202	0.89 201	0.87 208	0.82 201	0.69 191	1.13 239	5.02 260	1.26 195	0.85 192	0.72 216	1.06 228	1.62 255	1.63 240	0.95 234	3.26 217	1.05 228	2.68 256	2.86 259	0.72 212	0.88 223	0.79 193	0.96 200	0.90 192	1.21 189

ACVNet-4b	1.66 221	2.40 234	1.10 228	2.76 236	2.09 236	3.09 238	3.08 243	1.03 214	0.99 216	1.10 235	0.61 177	2.97 225	1.00 202	2.77 242	0.73 200	0.66 213	1.26 230	0.73 218	4.74 230	1.07 229	0.57 168	0.49 156	3.77 245	0.67 207	1.06 214	0.96 200	1.18 212	1.85 217

STTRV1_RVC	1.72 224	0.66 197	0.50 174	0.82 196	0.61 191	0.81 197	0.69 195	0.76 198	0.76 197	0.71 206	0.74 195	1.29 196	1.60 215	0.78 217	0.99 224	0.50 179	1.15 227	0.57 198	22.76 264	1.10 230	1.18 231	0.79 216	0.86 223	0.87 222	0.83 201	0.95 199	1.11 205	2.15 223

RainbowNet	1.68 223	2.49 235	1.41 236	2.98 239	2.30 240	3.12 239	2.99 240	1.00 211	0.77 198	1.29 243	0.74 195	2.63 217	1.68 217	2.76 241	1.03 225	0.77 222	1.07 225	0.76 220	2.86 215	1.15 231	0.74 207	0.59 186	3.90 246	0.77 213	1.10 216	1.16 215	1.31 219	2.07 221

PSMNet_ROB	1.96 230	2.74 245	1.24 231	2.52 231	1.79 230	3.39 249	2.92 237	1.22 223	1.19 220	1.32 245	1.42 234	2.74 222	3.87 236	2.53 239	1.17 239	0.79 224	1.30 232	0.85 229	5.35 234	1.19 232	1.06 226	0.97 225	4.07 250	1.12 240	1.56 230	1.42 227	1.57 225	1.58 205

SGM+DAISY	1.58 218	1.14 221	1.05 226	1.38 217	1.25 223	1.44 221	1.32 221	1.30 227	1.12 219	1.11 236	1.28 232	2.72 221	2.00 222	1.04 228	1.09 232	1.13 241	1.27 231	1.05 238	7.90 248	1.19 232	1.40 244	1.27 247	1.25 231	1.08 236	1.24 222	1.08 211	1.86 234	1.77 214

SPS-STEREO	1.34 212	1.09 220	1.04 225	1.28 215	1.18 222	1.20 214	0.98 212	1.33 230	1.23 224	1.12 238	1.29 233	2.02 207	1.20 206	0.94 223	1.12 234	1.23 246	1.30 232	1.13 244	3.84 223	1.20 234	1.66 246	1.24 244	1.22 230	1.09 237	1.17 218	1.11 213	1.58 226	1.46 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	2.32 239	2.71 243	1.69 244	3.41 246	2.53 247	3.05 237	3.01 241	1.38 232	1.11 217	1.11 236	0.96 217	2.71 220	1.91 221	2.55 240	0.95 222	0.76 221	1.77 245	0.76 220	16.37 261	1.21 235	0.87 217	0.72 210	3.93 248	1.11 238	1.70 231	1.17 216	1.50 222	1.83 216

MADNet+	1.35 215	0.92 213	1.11 229	1.21 212	1.04 219	0.96 207	1.37 223	1.50 238	1.20 221	1.08 233	1.06 222	1.64 203	1.82 220	0.98 225	1.52 250	1.31 250	1.87 248	1.00 237	1.93 205	1.21 235	1.55 245	1.17 240	0.98 226	1.56 251	1.52 229	1.17 216	1.29 216	2.50 233

WAO-7	1.75 226	1.50 225	1.58 240	2.10 224	1.51 226	1.41 219	1.46 224	1.80 246	2.17 247	1.51 250	3.52 256	3.39 231	4.26 238	1.05 229	1.44 248	1.11 240	1.19 229	0.94 231	3.26 217	1.24 237	0.99 223	1.06 235	0.61 207	1.41 247	1.44 226	1.56 231	1.47 220	2.35 227

IMH-64-1	2.14 233	2.52 236	1.62 241	3.01 241	2.45 242	3.32 244	3.49 247	1.41 233	1.89 241	1.00 225	1.09 224	3.32 229	4.52 240	3.28 249	1.18 240	0.90 231	1.59 238	0.94 231	3.67 220	1.33 238	1.12 228	1.00 230	4.55 252	1.06 234	2.07 236	1.40 224	1.68 227	2.36 228

IMH-64	2.14 233	2.52 236	1.62 241	3.01 241	2.45 242	3.32 244	3.49 247	1.41 233	1.89 241	1.00 225	1.09 224	3.32 229	4.52 240	3.28 249	1.18 240	0.90 231	1.59 238	0.94 231	3.67 220	1.33 238	1.12 228	1.00 230	4.55 252	1.06 234	2.07 236	1.40 224	1.68 227	2.36 228

WAO-6	1.99 232	2.09 232	1.24 231	2.53 232	2.08 235	2.68 232	2.63 233	1.44 235	1.93 244	1.37 247	1.15 229	3.11 228	4.32 239	2.51 236	1.45 249	1.18 244	1.76 244	1.09 241	2.63 212	1.34 240	1.34 238	1.26 245	2.43 238	1.33 243	2.19 239	1.97 239	1.94 236	2.72 236

IMH	2.38 240	2.57 239	1.64 243	3.03 243	2.50 246	3.36 247	3.51 249	1.45 236	1.91 243	1.03 229	1.08 223	3.49 233	8.04 249	3.63 251	1.13 237	0.90 231	1.63 240	0.99 236	4.48 228	1.36 241	1.08 227	0.96 224	4.57 254	1.11 238	2.03 235	1.61 232	1.79 230	3.48 244

LVE	2.29 238	2.69 242	1.56 239	4.79 258	2.63 250	3.26 242	3.58 250	1.30 227	1.38 229	1.61 252	1.27 231	2.94 224	3.52 232	2.79 244	1.07 231	0.88 228	1.50 237	1.09 241	6.15 238	1.42 242	1.24 234	1.14 239	3.90 246	1.43 249	2.52 247	1.66 233	2.05 237	2.34 226

LSM0	6.82 258	0.81 207	0.59 192	1.23 213	1.02 218	1.29 218	1.18 218	1.65 242	1.45 230	1.18 240	1.52 241	2.65 219	4.03 237	0.51 195	59.80 275	70.35 276	1.18 228	0.77 222	10.00 252	1.47 243	2.50 255	3.56 261	0.65 209	0.90 225	1.33 224	1.41 226	2.40 242	8.70 259

TorneroNet-64	4.00 249	3.59 256	1.93 248	4.36 254	2.95 252	4.26 253	4.58 256	1.71 243	6.44 262	1.23 242	1.09 224	5.61 245	25.81 263	3.97 261	1.34 246	0.95 234	2.58 255	1.26 248	11.84 255	1.51 244	1.36 242	1.04 232	4.94 258	1.42 248	2.25 240	2.47 251	1.83 233	5.55 256

G-Net	1.20 211	0.75 202	0.97 223	0.67 180	0.65 193	0.92 205	0.60 187	1.00 211	1.35 228	0.74 211	1.47 238	5.51 243	0.92 195	0.44 185	0.83 212	0.84 226	0.76 207	0.66 209	1.97 206	1.52 245	0.85 215	0.87 220	0.54 200	0.70 209	0.86 202	1.24 221	1.82 232	2.89 238

TorneroNet	5.35 256	3.54 255	2.08 252	3.85 250	3.06 255	4.35 255	4.55 254	1.78 245	5.81 260	1.30 244	1.48 239	6.10 249	59.26 275	3.90 260	1.29 242	0.98 236	2.50 254	1.23 247	15.91 260	1.53 246	1.34 238	1.07 237	5.16 259	1.38 246	2.49 246	2.34 250	2.12 238	4.10 247

Dean	2.18 235	3.00 253	1.41 236	3.65 248	3.00 254	3.31 243	3.34 245	1.62 241	1.76 239	1.34 246	1.15 229	3.10 227	3.59 233	2.78 243	1.12 234	0.88 228	1.64 242	1.06 240	3.90 225	1.55 247	0.98 221	0.82 219	4.20 251	1.27 242	2.36 244	1.90 238	2.17 239	1.95 218

PWCK	3.72 246	2.52 236	1.72 245	3.06 244	2.07 233	3.03 236	2.98 238	1.97 249	2.05 246	2.27 259	3.31 255	5.51 243	3.67 234	1.40 230	1.32 245	0.97 235	1.74 243	1.10 243	42.82 274	1.70 248	1.90 252	1.23 243	2.24 237	1.51 250	1.84 232	2.15 245	1.79 230	2.46 230

JetBlue	3.47 244	2.94 250	2.19 253	4.01 253	3.28 256	4.39 256	3.86 251	2.36 253	2.38 249	1.19 241	0.90 214	7.02 253	1.50 213	3.19 248	1.37 247	1.50 253	2.33 251	2.09 256	3.87 224	1.73 249	2.93 257	2.27 256	1.98 235	1.67 253	2.33 241	4.93 260	2.98 252	22.60 264

KSHMR	5.04 254	3.41 254	2.38 254	4.77 257	3.49 258	4.30 254	4.29 252	2.24 252	1.95 245	1.89 254	1.87 246	3.78 235	56.60 274	4.26 262	1.69 253	1.43 252	2.22 250	1.60 252	9.78 251	1.73 249	1.68 247	1.48 251	6.29 264	1.57 252	2.43 245	2.17 246	2.30 241	4.47 250

ktn	4.83 252	2.95 251	2.02 251	3.73 249	2.99 253	3.77 252	4.53 253	1.75 244	2.92 253	2.10 257	1.52 241	11.18 264	36.94 269	3.71 254	2.06 257	1.82 257	2.47 253	1.99 255	18.72 262	1.98 251	1.88 251	1.74 254	4.75 255	1.91 256	2.11 238	2.29 248	2.70 250	3.98 246

notaker	3.58 245	3.59 256	2.75 257	6.07 261	3.32 257	4.63 257	4.56 255	2.01 250	2.21 248	1.90 255	1.51 240	7.09 255	15.50 261	3.77 257	1.72 255	1.50 253	2.35 252	1.70 254	10.97 253	2.01 252	1.69 248	1.56 252	4.87 257	1.70 254	1.51 228	1.68 234	1.89 235	2.48 232

DispFullNet	2.28 237	2.67 241	3.43 261	2.54 233	2.31 241	2.65 231	2.56 232	1.35 231	1.31 226	2.15 258	0.96 217	8.62 261	2.71 231	2.49 235	1.12 234	1.67 256	2.75 256	1.39 249	6.61 242	2.05 253	1.38 243	1.06 235	1.21 229	0.77 213	0.92 205	0.88 190	1.50 222	2.53 234

WAO-8	2.81 242	2.84 246	1.93 248	4.63 255	2.49 244	3.42 250	2.87 235	1.88 247	3.27 256	1.37 247	1.46 236	4.92 238	7.73 247	3.64 252	1.31 243	1.16 242	1.83 246	1.15 245	6.68 243	2.14 254	1.34 238	1.05 233	2.87 240	1.34 244	3.29 255	2.12 243	2.43 243	4.61 251

Venus	2.81 242	2.84 246	1.93 248	4.63 255	2.49 244	3.42 250	2.87 235	1.88 247	3.27 256	1.37 247	1.46 236	4.92 238	7.73 247	3.64 252	1.31 243	1.16 242	1.83 246	1.15 245	6.68 243	2.14 254	1.34 238	1.05 233	2.87 240	1.34 244	3.29 255	2.12 243	2.43 243	4.61 251

UNDER WATER-64	3.96 248	4.37 259	2.51 256	7.01 263	4.82 263	5.45 261	5.56 259	3.42 260	2.88 252	1.94 256	1.97 247	7.85 258	8.75 252	4.47 265	1.68 252	1.29 249	3.73 259	1.68 253	6.02 237	2.22 256	1.91 253	1.82 255	7.96 268	1.98 257	2.95 249	4.40 259	2.80 251	5.47 254

SPstereo	2.24 236	1.49 224	1.89 246	1.52 220	1.44 225	1.58 223	1.36 222	2.01 250	1.65 238	1.52 251	2.53 252	2.99 226	5.33 244	1.61 231	1.87 256	2.90 260	2.09 249	2.24 257	2.84 214	2.23 257	2.95 258	2.64 257	1.71 234	1.81 255	1.98 234	2.32 249	2.62 245	3.27 242

UNDER WATER	3.87 247	4.07 258	2.45 255	6.40 262	4.68 262	5.32 260	5.36 258	3.27 256	3.11 254	1.70 253	1.81 245	7.54 256	10.28 254	4.28 263	1.61 251	1.24 247	3.62 258	1.58 251	6.48 241	2.35 258	1.91 253	1.64 253	7.43 267	2.14 258	3.08 251	3.53 255	2.66 246	4.95 253

JetRed	5.83 257	4.38 260	5.23 263	3.30 245	4.12 261	5.85 262	9.23 264	4.20 261	2.78 251	2.31 260	2.00 248	5.46 242	1.20 206	5.68 266	3.38 261	3.88 261	6.46 264	6.52 261	3.80 222	2.98 259	6.60 262	4.97 263	5.41 260	2.73 260	9.22 261	21.91 267	5.29 260	18.57 262

DPSimNet_ROB	5.25 255	2.91 248	3.05 258	2.71 235	2.70 251	2.74 234	3.01 241	3.28 257	3.44 258	2.70 262	24.36 271	5.90 248	13.71 259	2.93 246	2.87 260	4.00 262	3.18 257	2.34 258	22.47 263	3.37 260	4.40 261	3.75 262	2.59 239	2.84 261	3.39 257	3.00 254	3.30 254	6.87 257

MADNet++	4.30 250	2.97 252	3.19 259	2.44 229	3.80 259	2.62 230	3.22 244	3.36 259	4.11 259	3.55 263	3.66 257	5.40 241	4.86 242	3.12 247	2.43 259	4.06 263	3.95 260	3.22 260	6.34 240	4.44 261	7.73 265	13.41 266	2.00 236	3.91 262	3.19 252	7.99 261	3.68 256	3.33 243

HanzoNet	10.34 260	6.49 263	3.95 262	14.30 266	6.07 264	19.42 267	21.47 270	6.96 265	10.04 265	2.64 261	2.68 254	30.46 269	52.16 273	23.13 272	2.36 258	2.79 259	5.38 261	2.60 259	25.05 266	5.07 262	3.22 259	2.85 258	8.74 269	2.65 259	4.75 258	4.05 258	4.27 257	5.54 255

PML	26.01 270	16.47 268	5.54 264	20.38 270	13.16 269	20.84 268	9.63 266	9.23 267	69.83 276	17.73 272	139.43 276	91.26 275	98.96 276	9.19 271	8.28 262	7.65 264	13.69 266	6.52 261	31.86 270	6.30 263	10.00 268	7.86 265	5.54 263	5.57 263	24.82 269	10.77 263	31.09 271	10.74 260

ASD4	12.52 265	6.67 264	12.84 266	5.48 260	3.87 260	6.84 264	5.02 257	5.91 264	7.15 263	6.66 266	16.95 266	6.35 251	8.66 251	6.71 267	11.33 264	10.11 265	10.26 265	13.13 264	11.97 256	7.84 264	30.87 271	17.58 267	4.78 256	6.32 264	21.54 266	31.43 271	26.84 270	35.02 270

DPSMNet_ROB	11.00 262	5.63 261	16.64 267	3.96 252	7.34 265	4.92 258	7.44 260	4.30 262	11.25 267	4.13 265	8.58 263	4.57 237	14.55 260	3.88 259	12.94 265	13.80 266	6.34 263	15.40 267	7.85 247	11.58 265	8.22 267	20.97 269	5.52 261	10.97 266	11.28 263	29.87 269	12.66 263	32.49 268

DGTPSM_ROB	10.91 261	5.63 261	16.64 267	3.95 251	7.34 265	4.92 258	7.44 260	4.30 262	11.23 266	4.12 264	8.40 262	4.53 236	13.14 256	3.85 258	12.94 265	13.80 266	6.33 262	15.35 266	7.08 245	11.58 265	8.21 266	20.96 268	5.52 261	10.97 266	11.26 262	29.88 270	12.66 263	32.49 268

DPSM_ROB	17.13 267	15.19 265	21.09 269	8.59 264	8.29 267	12.91 265	8.41 262	9.74 268	14.29 268	8.00 267	8.92 264	10.02 262	13.15 257	3.71 254	17.12 267	17.90 268	17.95 268	19.75 269	13.14 257	14.59 267	24.07 269	27.10 270	6.34 265	14.03 268	30.70 271	38.45 272	35.86 272	43.05 272

DPSM	17.13 267	15.19 265	21.09 269	8.59 264	8.29 267	12.91 265	8.41 262	9.74 268	14.29 268	8.00 267	8.92 264	10.02 262	13.15 257	3.71 254	17.12 267	17.90 268	17.95 268	19.75 269	13.14 257	14.59 267	24.07 269	27.10 270	6.34 265	14.03 268	30.70 271	38.45 272	35.86 272	43.05 272

BEATNet-Init1	11.87 263	15.78 267	1.38 235	34.17 272	2.55 248	31.72 273	9.59 265	2.52 254	2.49 250	0.96 224	2.28 251	18.81 265	32.29 267	0.54 200	1.70 254	0.88 228	0.80 211	0.66 209	61.61 276	16.09 269	1.78 250	1.44 250	0.75 214	1.12 240	14.82 264	2.79 253	37.47 274	23.61 265

LRCNet_RVC	19.16 269	27.96 269	9.75 265	30.25 271	27.88 272	31.68 272	26.10 271	20.49 273	8.68 264	28.66 273	28.73 272	30.64 270	23.65 262	32.48 273	8.43 263	1.88 258	23.05 270	16.90 268	40.24 271	17.44 270	6.93 263	3.35 260	35.23 273	25.28 270	1.49 227	1.01 208	5.96 261	3.25 241

MyStereo03	34.45 273	30.52 271	42.47 275	17.26 268	16.71 271	26.07 270	16.92 268	19.55 271	28.76 271	16.17 269	17.98 267	20.17 266	26.47 265	7.52 269	34.40 270	35.99 271	36.08 271	39.75 272	26.27 268	29.34 271	48.43 276	54.62 275	12.72 270	28.26 271	61.75 274	77.38 275	72.05 276	86.69 275

MyStereo02	33.84 271	30.52 271	42.47 275	17.26 268	0.00 1	26.07 270	16.92 268	19.55 271	28.76 271	16.17 269	17.98 267	20.17 266	26.47 265	7.52 269	34.40 270	35.99 271	36.08 271	39.75 272	26.27 268	29.34 271	48.43 276	54.62 275	12.72 270	28.26 271	61.75 274	77.38 275	72.05 276	86.69 275

CasAABBNet	34.41 272	30.51 270	42.45 274	17.22 267	16.57 270	25.84 269	16.81 267	19.09 270	28.74 270	16.65 271	18.06 269	20.17 266	26.39 264	7.50 268	34.38 269	35.87 270	36.10 273	39.70 271	26.18 267	29.35 273	48.14 275	54.75 277	12.73 272	28.31 273	61.71 273	77.35 274	71.94 275	86.51 274

HaxPig	36.95 274	39.38 273	36.02 271	37.94 273	42.14 273	37.82 274	41.49 273	37.89 274	39.02 273	47.01 274	48.90 274	44.27 272	35.80 268	36.82 274	38.89 273	36.75 274	45.48 274	48.70 274	40.83 272	39.66 274	36.10 272	30.92 272	47.77 275	39.68 274	18.58 265	16.85 265	13.59 265	19.32 263

AVERAGE_ROB	39.07 275	42.10 274	39.04 272	43.37 274	44.15 275	43.08 275	43.88 274	43.21 275	40.00 274	47.62 275	48.04 273	44.84 273	39.97 270	43.46 276	38.33 272	36.44 273	46.53 275	49.04 275	41.84 273	40.32 275	39.63 273	34.70 273	46.76 274	39.74 275	24.66 268	16.71 264	19.73 267	17.80 261

MEDIAN_ROB	40.90 276	43.34 275	39.72 273	44.06 275	45.29 276	43.61 276	44.70 275	43.97 276	40.60 275	50.37 276	51.53 275	46.75 274	40.36 271	41.80 275	40.48 274	38.16 275	48.55 276	51.45 276	44.21 275	42.99 276	40.94 274	34.86 274	48.85 276	41.17 276	25.23 270	24.02 268	21.83 269	25.36 266

FADE																1.28 248					7.36 264	7.22 264					4.68 259

Low-res two-view benchmark