Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 8	0.10 4	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.07 2	0.05 2	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ProNet	0.04 1	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.04 7	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.07 1	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

RAFT	0.07 4	0.04 3	0.06 7	0.05 6	0.03 5	0.06 9	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 10	0.08 7	0.05 8	0.02 2	0.10 3	0.08 2	0.08 4	0.06 3	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.09 13	0.02 2	0.04 4	0.13 25	0.14 35	0.16 26	0.15 36

StereoVision	0.07 4	0.05 5	0.05 5	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 56	0.05 3	0.06 4	0.05 4	0.06 14	0.02 2	0.13 10	0.13 17	0.09 5	0.07 4	0.10 7	0.08 15	0.08 3	0.07 5	0.03 4	0.05 6	0.11 13	0.10 12	0.13 18	0.13 21

StereoIM	0.10 12	0.07 6	0.07 12	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 16	0.07 10	0.13 22	0.06 14	0.03 6	0.14 13	0.14 22	0.15 23	0.12 23	0.15 22	0.07 7	0.16 24	0.13 26	0.03 4	0.06 10	0.14 34	0.20 92	0.16 26	0.19 64

MIF-Stereo	0.11 20	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.06 4	0.12 18	0.12 80	0.08 39	0.18 28	0.14 22	0.16 26	0.12 23	0.19 39	0.09 22	0.17 30	0.12 22	0.07 47	0.06 10	0.12 22	0.19 83	0.10 7	0.13 21

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

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

RAFT + AFF	0.14 33	0.07 6	0.05 5	0.08 27	0.05 8	0.07 15	0.04 7	0.11 16	0.08 19	0.14 24	0.07 10	0.15 33	0.04 5	0.03 6	1.54 222	0.11 7	0.14 19	0.07 4	0.14 20	0.06 4	0.14 18	0.08 8	0.03 4	0.05 6	0.10 10	0.07 3	0.07 3	0.07 5

RYNet	0.15 42	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.06 14	0.06 9	0.04 7	0.07 5	0.13 91	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 8	0.04 11	1.96 241	0.11 7	0.09 5	0.13 35	0.10 7	0.07 7	0.08 3	0.07 5	0.13 132	0.06 10	0.09 7	0.22 109	0.11 10	0.08 7

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

LL-Strereo2	0.12 25	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.06 9	0.04 7	0.15 29	0.10 39	0.22 60	0.10 28	0.13 22	0.07 23	0.07 31	0.15 17	0.15 32	0.18 43	0.11 18	0.20 46	0.10 29	0.20 56	0.28 104	0.05 22	0.07 16	0.12 22	0.13 28	0.15 21	0.10 12

delet	0.08 8	0.08 12	0.07 12	0.09 32	0.07 20	0.08 23	0.06 30	0.07 5	0.06 7	0.09 11	0.07 10	0.11 15	0.06 14	0.06 25	0.12 8	0.10 4	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.09 22	0.09 8	0.07 5	0.05 22	0.06 10	0.09 7	0.09 7	0.10 7	0.08 7

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

AANet_RVC	0.09 11	0.08 12	0.08 23	0.07 14	0.09 43	0.06 9	0.06 30	0.09 9	0.09 28	0.08 9	0.09 19	0.08 7	0.07 23	0.06 25	0.14 13	0.11 7	0.11 10	0.12 23	0.11 9	0.10 29	0.10 9	0.09 13	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.12 19	0.12 16	0.14 30

test croco	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.06 12	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.16 25	0.06 4	0.11 15	0.04 5	0.04 11	0.16 20	0.16 43	0.16 26	0.12 23	0.15 22	0.08 15	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.07 16	0.12 22	0.12 19	0.12 16	0.14 30

MIF-Stereo (partial)	0.10 12	0.09 17	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.12 18	0.09 28	0.12 21	0.07 10	0.09 11	0.07 23	0.05 14	0.18 28	0.15 32	0.16 26	0.13 35	0.14 20	0.08 15	0.16 24	0.10 16	0.04 9	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.16 26	0.13 21

MIM_Stereo	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.08 27	0.07 20	0.09 37	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.19 45	0.08 15	0.11 15	0.05 8	0.05 14	0.16 20	0.15 32	0.17 33	0.12 23	0.20 46	0.10 29	0.18 40	0.15 33	0.04 9	0.07 16	0.11 13	0.10 12	0.15 21	0.10 12

RAFT_CTSACE	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.05 6	0.06 14	0.08 23	0.06 30	0.12 18	0.07 14	0.18 39	0.06 4	0.14 26	0.12 80	0.05 14	0.13 10	0.13 17	0.14 19	0.09 8	0.12 13	0.07 7	0.16 24	0.18 50	0.04 9	0.07 16	0.14 34	0.14 35	0.19 43	0.14 30

test_4	0.14 33	0.09 17	0.10 48	0.07 14	0.07 20	0.05 6	0.05 19	0.17 39	0.11 56	0.24 89	0.08 15	0.15 33	0.08 32	0.07 31	0.19 32	0.18 70	0.18 43	0.12 23	0.17 29	0.11 38	0.23 85	0.27 96	0.04 9	0.09 48	0.14 34	0.20 92	0.26 97	0.23 94

AnonymousM	0.19 86	0.09 17	0.07 12	0.09 32	0.07 20	0.08 23	0.05 19	0.20 58	0.09 28	0.23 69	0.14 61	0.16 42	0.07 23	0.09 58	0.23 75	0.23 130	0.23 102	0.14 44	0.20 46	0.15 90	0.32 118	0.26 90	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.17 64	0.54 198	0.97 216

ARAFT	0.12 25	0.09 17	0.07 12	0.09 32	0.07 20	0.08 23	0.04 7	0.14 26	0.08 19	0.21 53	0.10 28	0.17 46	0.05 8	0.05 14	0.18 28	0.14 22	0.18 43	0.15 60	0.20 46	0.08 15	0.20 56	0.18 50	0.05 22	0.06 10	0.14 34	0.11 15	0.18 37	0.13 21

MMNet	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.10 41	0.08 32	0.09 37	0.06 30	0.10 11	0.08 19	0.08 9	0.09 19	0.12 18	0.06 14	0.08 39	0.22 66	0.11 7	0.12 14	0.11 18	0.12 13	0.09 22	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.10 10	0.11 15	0.13 18	0.12 17

DMCA	0.11 20	0.09 17	0.10 48	0.08 27	0.09 43	0.08 23	0.09 75	0.13 22	0.10 39	0.11 16	0.13 55	0.12 18	0.08 32	0.09 58	0.20 42	0.14 22	0.15 23	0.14 44	0.12 13	0.10 29	0.14 18	0.09 13	0.08 64	0.08 25	0.11 13	0.13 28	0.11 10	0.12 17

HH	0.25 135	0.10 26	0.17 140	0.15 99	0.14 105	0.20 133	0.14 118	0.27 144	0.13 91	0.36 186	0.12 46	0.28 128	0.10 47	0.13 123	0.23 75	0.40 200	0.26 133	0.19 126	0.49 162	0.21 137	0.68 215	0.52 190	0.11 110	0.11 83	0.23 114	0.25 132	0.36 156	0.38 160

HanStereo	0.25 135	0.10 26	0.17 140	0.15 99	0.14 105	0.20 133	0.14 118	0.27 144	0.13 91	0.36 186	0.12 46	0.28 128	0.10 47	0.13 123	0.23 75	0.40 200	0.26 133	0.19 126	0.49 162	0.21 137	0.68 215	0.52 190	0.11 110	0.11 83	0.23 114	0.25 132	0.36 156	0.38 160

4D-IteraStereo	0.14 33	0.10 26	0.09 38	0.10 41	0.08 32	0.08 23	0.05 19	0.21 67	0.12 72	0.26 105	0.12 46	0.20 65	0.08 32	0.07 31	0.19 32	0.18 70	0.20 62	0.15 60	0.22 65	0.12 45	0.27 105	0.29 109	0.05 22	0.08 25	0.14 34	0.14 35	0.19 43	0.13 21

CES	0.18 75	0.10 26	0.10 48	0.09 32	0.11 65	0.10 42	0.05 19	0.42 199	0.10 39	0.20 49	0.27 154	0.23 91	0.10 47	0.12 107	0.26 105	0.23 130	0.25 124	0.15 60	0.20 46	0.13 61	0.45 166	0.26 90	0.09 76	0.08 25	0.19 74	0.15 44	0.19 43	0.24 107

RAFT+CT+SA	0.12 25	0.10 26	0.09 38	0.08 27	0.06 14	0.07 15	0.06 30	0.19 56	0.09 28	0.16 25	0.08 15	0.18 52	0.16 122	0.05 14	0.17 25	0.17 51	0.12 14	0.10 14	0.17 29	0.09 22	0.17 30	0.23 73	0.04 9	0.08 25	0.15 42	0.14 35	0.18 37	0.17 45

test_5	0.11 20	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.05 8	0.07 15	0.05 19	0.16 35	0.07 14	0.11 16	0.09 19	0.15 33	0.15 116	0.03 6	0.15 17	0.15 32	0.11 10	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.13 15	0.15 33	0.04 9	0.09 48	0.13 25	0.14 35	0.19 43	0.18 51

AASNet	0.10 12	0.10 26	0.07 12	0.10 41	0.10 55	0.11 56	0.08 61	0.11 16	0.06 7	0.10 13	0.11 41	0.10 12	0.06 14	0.07 31	0.14 13	0.11 7	0.13 17	0.11 18	0.11 9	0.09 22	0.11 11	0.12 22	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.10 12	0.10 7	0.08 7

test-1	0.27 148	0.10 26	0.12 86	0.14 84	0.13 89	0.25 166	0.18 134	0.29 164	0.17 133	0.37 192	0.42 194	0.30 150	0.16 122	0.14 132	0.29 114	0.36 192	0.27 144	0.20 137	0.52 172	0.25 167	0.57 192	0.66 217	0.10 95	0.13 114	0.28 156	0.29 160	0.30 131	0.36 152

raft+_RVC	0.12 25	0.10 26	0.08 23	0.09 32	0.08 32	0.09 37	0.06 30	0.18 47	0.09 28	0.22 60	0.12 46	0.15 33	0.07 23	0.06 25	0.16 20	0.14 22	0.16 26	0.12 23	0.20 46	0.09 22	0.19 47	0.17 45	0.05 22	0.07 16	0.14 34	0.13 28	0.16 26	0.13 21

XX-Stereo	2.24 251	0.10 26	0.10 48	0.17 118	0.10 55	0.21 143	0.11 94	0.25 115	0.12 72	0.36 186	0.53 212	0.29 137	0.10 47	0.11 86	0.24 90	0.35 185	0.27 144	0.18 115	0.47 152	0.18 116	0.41 155	0.37 140	0.10 95	0.10 73	54.05 273	0.25 132	0.34 151	0.51 179

AFF-stereo	0.10 12	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.08 23	0.04 7	0.17 39	0.08 19	0.21 53	0.08 15	0.13 22	0.05 8	0.03 6	0.14 13	0.14 22	0.12 14	0.09 8	0.20 46	0.07 7	0.14 18	0.11 18	0.04 9	0.06 10	0.13 25	0.12 19	0.18 37	0.11 14

GANet	0.10 12	0.10 26	0.09 38	0.10 41	0.10 55	0.12 69	0.09 75	0.13 22	0.08 19	0.10 13	0.10 28	0.14 26	0.06 14	0.06 25	0.11 5	0.12 15	0.14 19	0.14 44	0.11 9	0.07 7	0.11 11	0.08 8	0.08 64	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.11 14

PWCDC_ROB	0.23 121	0.10 26	0.13 98	0.10 41	0.17 132	0.11 56	0.15 125	0.12 18	0.38 195	0.11 16	0.25 139	0.14 26	0.77 212	0.28 191	0.88 195	0.21 107	0.17 33	0.18 115	0.17 29	0.17 112	0.20 56	0.39 147	0.20 168	0.17 153	0.11 13	0.20 92	0.15 21	0.24 107

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 42	0.11 39	0.10 48	0.11 56	0.08 32	0.09 37	0.05 19	0.18 47	0.17 133	0.23 69	0.18 92	0.18 52	0.10 47	0.09 58	0.19 32	0.17 51	0.19 53	0.15 60	0.18 32	0.12 45	0.19 47	0.26 90	0.07 47	0.09 48	0.16 46	0.22 109	0.16 26	0.21 76

CAS	0.14 33	0.11 39	0.08 23	0.09 32	0.08 32	0.08 23	0.05 19	0.17 39	0.10 39	0.17 32	0.16 78	0.15 33	0.10 47	0.10 76	0.20 42	0.18 70	0.17 33	0.14 44	0.19 39	0.11 38	0.22 73	0.23 73	0.07 47	0.08 25	0.17 57	0.16 57	0.17 33	0.23 94

TESTraft	0.13 30	0.11 39	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.07 43	0.15 29	0.11 56	0.16 25	0.10 28	0.14 26	0.16 122	0.05 14	0.24 90	0.17 51	0.15 23	0.12 23	0.18 32	0.10 29	0.18 40	0.22 70	0.04 9	0.08 25	0.17 57	0.17 64	0.23 69	0.19 64

anonymity	0.53 198	0.11 39	0.19 153	0.16 109	0.14 105	0.16 104	0.10 84	0.29 164	0.13 91	0.34 172	7.32 263	0.30 150	0.13 94	0.12 107	0.21 53	0.37 196	0.27 144	0.17 85	0.44 145	0.23 158	0.43 161	0.54 197	0.11 110	0.12 98	0.34 185	0.43 198	0.71 221	0.44 173

IER	0.15 42	0.11 39	0.10 48	0.12 68	0.10 55	0.12 69	0.08 61	0.17 39	0.10 39	0.18 39	0.17 88	0.20 65	0.10 47	0.11 86	0.47 159	0.15 32	0.18 43	0.14 44	0.16 24	0.11 38	0.16 24	0.12 22	0.09 76	0.09 48	0.14 34	0.16 57	0.19 43	0.18 51

CIPLG	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 41	0.09 43	0.11 56	0.08 61	0.23 83	0.09 28	0.23 69	0.14 61	0.20 65	0.10 47	0.12 107	0.23 75	0.17 51	0.21 76	0.14 44	0.21 57	0.13 61	0.22 73	0.28 104	0.06 34	0.09 48	0.16 46	0.12 19	0.21 59	0.13 21

IPLGR_C	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 41	0.09 43	0.11 56	0.08 61	0.23 83	0.09 28	0.23 69	0.14 61	0.20 65	0.10 47	0.12 107	0.21 53	0.17 51	0.21 76	0.14 44	0.21 57	0.13 61	0.22 73	0.28 104	0.06 34	0.09 48	0.16 46	0.12 19	0.21 59	0.14 30

test-3	0.18 75	0.11 39	0.09 38	0.11 56	0.12 77	0.10 42	0.07 43	0.25 115	0.10 39	0.27 114	0.11 41	0.29 137	0.11 68	0.08 39	0.23 75	0.19 88	0.23 102	0.15 60	0.47 152	0.15 90	0.33 121	0.46 166	0.06 34	0.09 48	0.16 46	0.14 35	0.25 89	0.23 94

test_1	0.18 75	0.11 39	0.09 38	0.11 56	0.12 77	0.10 42	0.07 43	0.25 115	0.10 39	0.27 114	0.11 41	0.29 137	0.11 68	0.08 39	0.23 75	0.19 88	0.23 102	0.15 60	0.47 152	0.15 90	0.33 121	0.46 166	0.06 34	0.09 48	0.16 46	0.14 35	0.25 89	0.23 94

ACRE	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 41	0.09 43	0.11 56	0.08 61	0.23 83	0.09 28	0.23 69	0.15 68	0.20 65	0.10 47	0.12 107	0.21 53	0.17 51	0.21 76	0.14 44	0.21 57	0.13 61	0.22 73	0.27 96	0.06 34	0.09 48	0.16 46	0.12 19	0.21 59	0.13 21

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 25	0.11 39	0.09 38	0.08 27	0.07 20	0.08 23	0.05 19	0.21 67	0.09 28	0.23 69	0.09 19	0.18 52	0.06 14	0.05 14	0.16 20	0.14 22	0.14 19	0.09 8	0.21 57	0.08 15	0.17 30	0.13 26	0.05 22	0.08 25	0.17 57	0.13 28	0.20 54	0.14 30

UPFNet	0.13 30	0.11 39	0.12 86	0.12 68	0.11 65	0.13 78	0.10 84	0.15 29	0.12 72	0.17 32	0.13 55	0.15 33	0.09 40	0.11 86	0.23 75	0.15 32	0.17 33	0.15 60	0.16 24	0.11 38	0.13 15	0.11 18	0.09 76	0.09 48	0.13 25	0.13 28	0.19 43	0.13 21

HITNet	0.14 33	0.11 39	0.10 48	0.11 56	0.10 55	0.10 42	0.07 43	0.18 47	0.11 56	0.24 89	0.13 55	0.18 52	0.10 47	0.09 58	0.20 42	0.14 22	0.17 33	0.14 44	0.16 24	0.10 29	0.20 56	0.22 70	0.08 64	0.09 48	0.15 42	0.14 35	0.24 79	0.18 51
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
MGS-Stereo	0.15 42	0.12 52	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.05 19	0.16 35	0.07 14	0.13 22	0.10 28	0.13 22	0.06 14	0.08 39	0.98 206	0.13 17	0.19 53	0.15 60	0.18 32	0.12 45	0.19 47	0.16 39	0.07 47	0.08 25	0.13 25	0.12 19	0.17 33	0.15 36

CASnet	0.15 42	0.12 52	0.08 23	0.10 41	0.11 65	0.14 85	0.06 30	0.23 83	0.12 72	0.28 127	0.15 68	0.23 91	0.10 47	0.09 58	0.19 32	0.15 32	0.20 62	0.11 18	0.26 85	0.11 38	0.34 128	0.19 58	0.07 47	0.08 25	0.16 46	0.12 19	0.20 54	0.17 45
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.13 30	0.12 52	0.09 38	0.09 32	0.08 32	0.10 42	0.07 43	0.18 47	0.08 19	0.20 49	0.16 78	0.15 33	0.07 23	0.07 31	0.15 17	0.15 32	0.17 33	0.12 23	0.23 71	0.11 38	0.19 47	0.21 65	0.07 47	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.18 37	0.12 17

EGLCR-Stereo	0.20 95	0.12 52	0.10 48	0.11 56	0.11 65	0.13 78	0.06 30	0.23 83	0.11 56	0.27 114	0.09 19	0.24 98	0.09 40	0.09 58	0.18 28	0.21 107	0.24 113	0.16 76	0.29 108	0.12 45	0.36 141	0.46 166	0.07 47	0.09 48	0.15 42	0.25 132	0.93 229	0.25 114

TestStereo1	0.14 33	0.12 52	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 23	0.07 43	0.14 26	0.10 39	0.17 32	0.09 19	0.14 26	0.17 133	0.05 14	0.23 75	0.17 51	0.16 26	0.12 23	0.19 39	0.10 29	0.19 47	0.24 80	0.04 9	0.07 16	0.18 69	0.17 64	0.26 97	0.20 69

SA-5K	0.14 33	0.12 52	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 23	0.07 43	0.14 26	0.10 39	0.17 32	0.09 19	0.14 26	0.17 133	0.05 14	0.23 75	0.17 51	0.16 26	0.12 23	0.19 39	0.10 29	0.19 47	0.24 80	0.04 9	0.07 16	0.18 69	0.17 64	0.26 97	0.20 69

IPLG	0.22 111	0.12 52	0.11 70	0.10 41	0.10 55	0.10 42	0.07 43	0.22 74	0.09 28	0.24 89	0.15 68	0.21 77	0.09 40	0.11 86	1.93 240	0.18 70	0.21 76	0.16 76	0.24 78	0.14 76	0.20 56	0.32 121	0.06 34	0.10 73	0.18 69	0.18 77	0.24 79	0.14 30

GMOStereo	0.16 57	0.12 52	0.10 48	0.10 41	0.08 32	0.10 42	0.07 43	0.23 83	0.12 72	0.28 127	0.10 28	0.21 77	0.13 94	0.08 39	0.20 42	0.18 70	0.21 76	0.14 44	0.23 71	0.13 61	0.26 97	0.36 134	0.05 22	0.08 25	0.22 97	0.19 83	0.24 79	0.18 51

error version	0.16 57	0.12 52	0.10 48	0.10 41	0.08 32	0.10 42	0.07 43	0.23 83	0.12 72	0.28 127	0.10 28	0.21 77	0.13 94	0.08 39	0.20 42	0.18 70	0.21 76	0.14 44	0.23 71	0.13 61	0.26 97	0.36 134	0.05 22	0.08 25	0.22 97	0.19 83	0.24 79	0.18 51

test-v	0.16 57	0.12 52	0.10 48	0.10 41	0.08 32	0.10 42	0.07 43	0.23 83	0.12 72	0.28 127	0.10 28	0.21 77	0.13 94	0.08 39	0.20 42	0.18 70	0.21 76	0.14 44	0.23 71	0.13 61	0.26 97	0.36 134	0.05 22	0.08 25	0.22 97	0.19 83	0.24 79	0.18 51

test_3	0.19 86	0.12 52	0.11 70	0.11 56	0.12 77	0.10 42	0.07 43	0.25 115	0.12 72	0.28 127	0.12 46	0.31 155	0.14 110	0.08 39	0.25 101	0.20 96	0.23 102	0.15 60	0.47 152	0.16 104	0.35 136	0.46 166	0.06 34	0.11 83	0.19 74	0.19 83	0.27 112	0.25 114

test-2	0.16 57	0.12 52	0.10 48	0.10 41	0.08 32	0.10 42	0.07 43	0.23 83	0.12 72	0.28 127	0.10 28	0.21 77	0.13 94	0.08 39	0.20 42	0.18 70	0.21 76	0.14 44	0.23 71	0.13 61	0.26 97	0.36 134	0.05 22	0.08 25	0.22 97	0.19 83	0.24 79	0.18 51

CREStereo++_RVC	0.18 75	0.12 52	0.10 48	0.11 56	0.12 77	0.11 56	0.08 61	0.23 83	0.12 72	0.28 127	0.13 55	0.22 87	0.19 151	0.10 76	0.22 66	0.22 120	0.24 113	0.12 23	0.22 65	0.11 38	0.34 128	0.25 85	0.07 47	0.09 48	0.19 74	0.15 44	0.62 210	0.23 94
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.19 86	0.12 52	0.10 48	0.14 84	0.13 89	0.14 85	0.08 61	0.18 47	0.11 56	0.24 89	0.12 46	0.16 42	0.12 80	0.13 123	0.29 114	0.28 162	0.26 133	0.25 178	0.34 122	0.22 146	0.34 128	0.27 96	0.29 201	0.10 73	0.13 25	0.15 44	0.36 156	0.18 51

XX-TBD	0.19 86	0.12 52	0.10 48	0.14 84	0.13 89	0.14 85	0.08 61	0.18 47	0.11 56	0.24 89	0.12 46	0.16 42	0.12 80	0.13 123	0.29 114	0.28 162	0.26 133	0.25 178	0.34 122	0.22 146	0.34 128	0.27 96	0.29 201	0.10 73	0.13 25	0.15 44	0.36 156	0.18 51

raftrobust	0.15 42	0.12 52	0.11 70	0.11 56	0.10 55	0.08 23	0.06 30	0.22 74	0.09 28	0.27 114	0.13 55	0.19 60	0.08 32	0.08 39	0.21 53	0.18 70	0.21 76	0.15 60	0.28 100	0.13 61	0.25 92	0.23 73	0.08 64	0.08 25	0.19 74	0.17 64	0.17 33	0.16 41

DMCA-RVC	0.16 57	0.12 52	0.15 117	0.12 68	0.13 89	0.11 56	0.13 111	0.17 39	0.16 125	0.18 39	0.21 116	0.20 65	0.10 47	0.10 76	0.36 140	0.17 51	0.18 43	0.17 85	0.16 24	0.14 76	0.18 40	0.15 33	0.10 95	0.12 98	0.14 34	0.13 28	0.18 37	0.18 51

CVANet_RVC	0.10 12	0.12 52	0.11 70	0.13 74	0.09 43	0.11 56	0.08 61	0.12 18	0.08 19	0.09 11	0.14 61	0.10 12	0.07 23	0.07 31	0.11 5	0.11 7	0.11 10	0.11 18	0.11 9	0.08 15	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.12 17

IGEV_Zeroshot_test	0.29 153	0.13 70	0.22 174	0.29 174	0.17 132	0.21 143	0.22 157	0.28 154	0.14 104	0.35 182	0.43 197	0.33 159	0.11 68	0.14 132	0.23 75	0.37 196	0.26 133	0.17 85	0.48 160	0.24 161	0.52 186	0.61 212	0.11 110	0.11 83	0.33 180	0.27 150	0.62 210	0.45 174

MSKI-zero shot	0.26 142	0.13 70	0.10 48	0.14 84	0.14 105	0.15 96	0.11 94	0.28 154	0.13 91	0.30 145	0.35 177	0.28 128	0.11 68	0.12 107	0.29 114	0.37 196	0.28 155	0.17 85	0.58 186	0.26 175	0.57 192	0.55 199	0.09 76	0.11 83	0.25 133	0.41 192	0.32 141	0.42 168

Any-RAFT	0.24 129	0.13 70	0.16 128	0.16 109	0.13 89	0.15 96	0.10 84	0.25 115	0.14 104	0.28 127	0.35 177	0.28 128	0.11 68	0.12 107	0.22 66	0.25 145	0.28 155	0.17 85	0.50 167	0.16 104	0.63 205	0.40 150	0.10 95	0.10 73	0.28 156	0.29 160	0.26 97	0.42 168

RAFT-Test	0.24 129	0.13 70	0.11 70	0.16 109	0.14 105	0.18 119	0.11 94	0.27 144	0.14 104	0.32 159	0.26 148	0.26 112	0.12 80	0.14 132	0.24 90	0.35 185	0.27 144	0.18 115	0.56 181	0.24 161	0.58 196	0.49 181	0.09 76	0.11 83	0.27 148	0.29 160	0.27 112	0.35 150

LoS_RVC	0.16 57	0.13 70	0.10 48	0.07 14	0.09 43	0.08 23	0.06 30	0.17 39	0.11 56	0.23 69	0.16 78	0.17 46	0.11 68	0.09 58	0.21 53	0.22 120	0.17 33	0.16 76	0.24 78	0.12 45	0.33 121	0.31 118	0.08 64	0.09 48	0.20 84	0.15 44	0.16 26	0.20 69

tt_ll	0.16 57	0.13 70	0.10 48	0.07 14	0.09 43	0.08 23	0.06 30	0.17 39	0.11 56	0.23 69	0.16 78	0.17 46	0.11 68	0.09 58	0.21 53	0.22 120	0.17 33	0.16 76	0.24 78	0.12 45	0.33 121	0.31 118	0.08 64	0.09 48	0.20 84	0.15 44	0.16 26	0.20 69

raft_robust	0.18 75	0.13 70	0.10 48	0.14 84	0.09 43	0.11 56	0.08 61	0.25 115	0.12 72	0.30 145	0.10 28	0.24 98	0.14 110	0.10 76	0.24 90	0.21 107	0.21 76	0.17 85	0.34 122	0.14 76	0.27 105	0.31 118	0.06 34	0.10 73	0.22 97	0.21 101	0.24 79	0.21 76

Sa-1000	0.17 69	0.13 70	0.09 38	0.09 32	0.09 43	0.11 56	0.05 19	0.22 74	0.11 56	0.24 89	0.11 41	0.24 98	0.09 40	0.10 76	0.22 66	0.18 70	0.21 76	0.17 85	0.28 100	0.12 45	0.25 92	0.33 124	0.06 34	0.09 48	0.24 126	0.20 92	0.26 97	0.22 85

SA	0.15 42	0.13 70	0.09 38	0.09 32	0.08 32	0.11 56	0.06 30	0.21 67	0.10 39	0.23 69	0.09 19	0.23 91	0.07 23	0.07 31	0.19 32	0.18 70	0.18 43	0.15 60	0.24 78	0.12 45	0.20 56	0.26 90	0.05 22	0.09 48	0.20 84	0.20 92	0.27 112	0.23 94

RALAANet	0.14 33	0.13 70	0.11 70	0.10 41	0.10 55	0.11 56	0.07 43	0.17 39	0.10 39	0.16 25	0.15 68	0.15 33	0.09 40	0.06 25	0.19 32	0.16 43	0.18 43	0.17 85	0.26 85	0.14 76	0.24 88	0.23 73	0.07 47	0.09 48	0.16 46	0.15 44	0.20 54	0.16 41

sCroCo_RVC	0.22 111	0.13 70	0.11 70	0.11 56	0.10 55	0.14 85	0.09 75	0.24 99	0.19 141	0.24 89	0.16 78	0.20 65	0.20 155	0.08 39	0.26 105	0.36 192	0.29 163	0.22 153	0.35 129	0.21 137	0.48 175	0.53 194	0.10 95	0.15 136	0.23 114	0.21 101	0.28 120	0.23 94

EAI-Stereo	0.28 152	0.13 70	0.12 86	0.18 125	0.16 124	0.66 218	0.20 146	0.27 144	0.18 139	0.27 114	0.27 154	0.29 137	0.10 47	0.11 86	0.35 139	0.32 174	0.26 133	0.20 137	0.65 191	0.22 146	0.44 165	0.44 162	0.10 95	0.14 123	0.28 156	0.31 171	0.39 165	0.42 168

UNet	0.15 42	0.13 70	0.13 98	0.14 84	0.12 77	0.14 85	0.10 84	0.20 58	0.12 72	0.21 53	0.15 68	0.17 46	0.12 80	0.13 123	0.21 53	0.15 32	0.20 62	0.17 85	0.18 32	0.13 61	0.17 30	0.14 30	0.10 95	0.12 98	0.15 42	0.17 64	0.20 54	0.17 45

CREStereo	0.17 69	0.13 70	0.11 70	0.11 56	0.10 55	0.10 42	0.06 30	0.24 99	0.10 39	0.27 114	0.12 46	0.26 112	0.11 68	0.10 76	0.22 66	0.26 153	0.26 133	0.13 35	0.21 57	0.14 76	0.36 141	0.24 80	0.08 64	0.09 48	0.17 57	0.17 64	0.23 69	0.22 85
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.23 121	0.13 70	0.13 98	0.15 99	0.13 89	0.18 119	0.07 43	0.24 99	0.15 114	0.32 159	0.25 139	0.27 121	0.13 94	0.14 132	0.21 53	0.28 162	0.30 170	0.20 137	0.47 152	0.20 126	0.47 171	0.50 183	0.10 95	0.12 98	0.23 114	0.26 145	0.23 69	0.28 131

RAFT-Stereo	0.23 121	0.13 70	0.13 98	0.15 99	0.13 89	0.18 119	0.07 43	0.24 99	0.15 114	0.32 159	0.25 139	0.27 121	0.13 94	0.14 132	0.21 53	0.28 162	0.30 170	0.20 137	0.47 152	0.20 126	0.47 171	0.50 183	0.10 95	0.12 98	0.23 114	0.26 145	0.23 69	0.28 131
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AE-Stereo	0.20 95	0.14 86	0.13 98	0.16 109	0.12 77	0.12 69	0.09 75	0.23 83	0.15 114	0.28 127	0.12 46	0.29 137	0.13 94	0.09 58	0.21 53	0.25 145	0.28 155	0.19 126	0.28 100	0.19 119	0.35 136	0.42 155	0.07 47	0.14 123	0.22 97	0.24 121	0.26 97	0.21 76

iinet-f	0.17 69	0.14 86	0.10 48	0.12 68	0.09 43	0.14 85	0.09 75	0.15 29	0.10 39	0.23 69	0.25 139	0.18 52	0.15 116	0.08 39	0.33 131	0.19 88	0.20 62	0.13 35	0.36 133	0.16 104	0.20 56	0.21 65	0.08 64	0.09 48	0.17 57	0.14 35	0.25 89	0.17 45

iRaft-Stereo_20w	0.31 162	0.14 86	0.24 182	0.29 174	0.18 141	0.22 152	0.18 134	0.26 128	0.15 114	0.41 208	0.51 210	0.30 150	0.11 68	0.12 107	0.32 127	0.32 174	0.27 144	0.17 85	0.42 143	0.24 161	0.46 169	0.53 194	0.11 110	0.10 73	0.33 180	0.67 222	0.61 208	0.60 184

MIPNet	0.21 106	0.14 86	0.11 70	0.11 56	0.12 77	0.12 69	0.08 61	0.24 99	0.10 39	0.27 114	0.24 137	0.22 87	0.14 110	0.11 86	0.94 202	0.20 96	0.23 102	0.17 85	0.31 113	0.20 126	0.21 64	0.35 133	0.07 47	0.11 83	0.23 114	0.23 116	0.27 112	0.21 76

cross-raft	0.24 129	0.14 86	0.12 86	0.13 74	0.13 89	0.17 114	0.10 84	0.27 144	0.15 114	0.30 145	0.19 98	0.28 128	0.10 47	0.12 107	0.26 105	0.34 180	0.27 144	0.17 85	0.57 184	0.25 167	0.62 203	0.51 187	0.09 76	0.11 83	0.29 162	0.27 150	0.26 97	0.31 142

LMCR-Stereo	0.18 75	0.14 86	0.11 70	0.13 74	0.12 77	0.15 96	0.10 84	0.22 74	0.13 91	0.23 69	0.18 92	0.24 98	0.17 133	0.12 107	0.21 53	0.19 88	0.26 133	0.18 115	0.33 117	0.19 119	0.26 97	0.25 85	0.10 95	0.12 98	0.19 74	0.18 77	0.24 79	0.23 94

rafts_anoy	0.14 33	0.14 86	0.11 70	0.11 56	0.11 65	0.10 42	0.07 43	0.21 67	0.08 19	0.21 53	0.15 68	0.17 46	0.07 23	0.06 25	0.20 42	0.17 51	0.20 62	0.17 85	0.22 65	0.12 45	0.21 64	0.18 50	0.06 34	0.09 48	0.16 46	0.15 44	0.15 21	0.17 45

sAnonymous2	0.20 95	0.14 86	0.12 86	0.12 68	0.11 65	0.14 85	0.12 107	0.28 154	0.16 125	0.23 69	0.19 98	0.19 60	0.15 116	0.08 39	0.24 90	0.26 153	0.25 124	0.22 153	0.39 136	0.20 126	0.34 128	0.38 142	0.08 64	0.13 114	0.22 97	0.24 121	0.23 69	0.24 107

CroCo_RVC	0.20 95	0.14 86	0.12 86	0.12 68	0.11 65	0.14 85	0.12 107	0.28 154	0.16 125	0.23 69	0.19 98	0.19 60	0.15 116	0.08 39	0.24 90	0.26 153	0.25 124	0.22 153	0.39 136	0.20 126	0.34 128	0.38 142	0.08 64	0.13 114	0.22 97	0.24 121	0.23 69	0.24 107

RALCasStereoNet	0.15 42	0.14 86	0.10 48	0.13 74	0.11 65	0.10 42	0.07 43	0.20 58	0.08 19	0.23 69	0.13 55	0.19 60	0.08 32	0.07 31	0.20 42	0.18 70	0.22 93	0.17 85	0.20 46	0.12 45	0.22 73	0.21 65	0.07 47	0.09 48	0.18 69	0.15 44	0.15 21	0.15 36

HGLStereo	0.15 42	0.14 86	0.12 86	0.13 74	0.13 89	0.13 78	0.08 61	0.18 47	0.11 56	0.22 60	0.22 124	0.14 26	0.09 40	0.11 86	0.24 90	0.17 51	0.21 76	0.17 85	0.20 46	0.14 76	0.18 40	0.16 39	0.10 95	0.11 83	0.17 57	0.16 57	0.17 33	0.15 36

BEATNet_4x	0.19 86	0.14 86	0.12 86	0.13 74	0.13 89	0.12 69	0.10 84	0.20 58	0.14 104	0.27 114	0.14 61	0.21 77	0.13 94	0.11 86	0.32 127	0.20 96	0.22 93	0.22 153	0.20 46	0.12 45	0.31 115	0.41 153	0.10 95	0.12 98	0.17 57	0.16 57	0.26 97	0.23 94

RASNet	0.15 42	0.14 86	0.14 106	0.13 74	0.11 65	0.12 69	0.10 84	0.24 99	0.12 72	0.22 60	0.14 61	0.18 52	0.12 80	0.09 58	0.16 20	0.18 70	0.19 53	0.13 35	0.16 24	0.10 29	0.22 73	0.16 39	0.07 47	0.14 123	0.16 46	0.16 57	0.26 97	0.22 85

MSMDNet	0.25 135	0.14 86	0.11 70	0.13 74	0.14 105	0.16 104	0.11 94	0.26 128	0.14 104	0.31 152	0.17 88	0.26 112	0.29 179	0.14 132	0.24 90	0.35 185	0.28 155	0.18 115	0.54 177	0.28 183	0.58 196	0.60 209	0.10 95	0.11 83	0.26 137	0.25 132	0.26 97	0.30 139

iResNetv2_ROB	0.20 95	0.14 86	0.11 70	0.17 118	0.13 89	0.17 114	0.11 94	0.26 128	0.12 72	0.26 105	0.20 107	0.27 121	0.19 151	0.10 76	0.42 150	0.16 43	0.20 62	0.15 60	0.35 129	0.15 90	0.33 121	0.18 50	0.12 126	0.14 123	0.20 84	0.17 64	0.30 131	0.19 64

iResNet_ROB	0.17 69	0.14 86	0.12 86	0.15 99	0.11 65	0.15 96	0.11 94	0.25 115	0.12 72	0.25 99	0.16 78	0.19 60	0.21 158	0.09 58	0.25 101	0.16 43	0.22 93	0.16 76	0.29 108	0.12 45	0.23 85	0.16 39	0.09 76	0.12 98	0.20 84	0.17 64	0.26 97	0.21 76

DN-CSS_ROB	0.18 75	0.14 86	0.16 128	0.14 84	0.14 105	0.11 56	0.09 75	0.25 115	0.13 91	0.27 114	0.26 148	0.25 106	0.17 133	0.09 58	0.19 32	0.16 43	0.19 53	0.15 60	0.41 140	0.13 61	0.24 88	0.18 50	0.10 95	0.14 123	0.17 57	0.15 44	0.22 65	0.18 51

LoS	0.22 111	0.15 103	0.11 70	0.13 74	0.14 105	0.12 69	0.08 61	0.60 221	0.11 56	0.37 192	0.38 186	0.36 165	0.13 94	0.11 86	0.23 75	0.25 145	0.26 133	0.15 60	0.26 85	0.15 90	0.42 159	0.33 124	0.09 76	0.09 48	0.25 133	0.19 83	0.25 89	0.28 131

GLC_STEREO	0.18 75	0.15 103	0.16 128	0.15 99	0.14 105	0.14 85	0.11 94	0.26 128	0.10 39	0.28 127	0.18 92	0.20 65	0.10 47	0.11 86	0.19 32	0.19 88	0.28 155	0.15 60	0.24 78	0.14 76	0.37 144	0.23 73	0.09 76	0.10 73	0.19 74	0.13 28	0.30 131	0.18 51

Anonymous	0.23 121	0.15 103	0.14 106	0.13 74	0.13 89	0.15 96	0.10 84	0.26 128	0.15 114	0.24 89	0.17 88	0.23 91	0.23 165	0.09 58	0.29 114	0.33 177	0.28 155	0.25 178	0.46 150	0.22 146	0.48 175	0.48 175	0.09 76	0.14 123	0.27 148	0.24 121	0.31 138	0.23 94

FINET	0.16 57	0.15 103	0.15 117	0.16 109	0.12 77	0.13 78	0.14 118	0.18 47	0.15 114	0.17 32	0.15 68	0.18 52	0.12 80	0.11 86	0.23 75	0.18 70	0.19 53	0.14 44	0.23 71	0.12 45	0.18 40	0.14 30	0.12 126	0.12 98	0.16 46	0.16 57	0.18 37	0.16 41

PMTNet	0.18 75	0.15 103	0.11 70	0.14 84	0.11 65	0.09 37	0.09 75	0.22 74	0.10 39	0.29 142	0.11 41	0.25 106	0.08 32	0.09 58	0.24 90	0.27 159	0.24 113	0.13 35	0.28 100	0.13 61	0.35 136	0.24 80	0.09 76	0.08 25	0.22 97	0.17 64	0.23 69	0.25 114

CFNet	0.16 57	0.15 103	0.12 86	0.18 125	0.15 118	0.14 85	0.11 94	0.23 83	0.12 72	0.21 53	0.16 78	0.29 137	0.14 110	0.11 86	0.21 53	0.13 17	0.20 62	0.16 76	0.18 32	0.12 45	0.17 30	0.13 26	0.08 64	0.12 98	0.20 84	0.17 64	0.22 65	0.21 76

DISCO	0.16 57	0.15 103	0.11 70	0.14 84	0.13 89	0.16 104	0.14 118	0.15 29	0.13 91	0.21 53	0.17 88	0.16 42	0.10 47	0.10 76	0.25 101	0.16 43	0.20 62	0.15 60	0.23 71	0.14 76	0.17 30	0.18 50	0.09 76	0.11 83	0.17 57	0.16 57	0.21 59	0.16 41

IPLGR	0.26 142	0.16 110	0.13 98	0.15 99	0.15 118	0.12 69	0.09 75	0.24 99	0.13 91	0.28 127	0.25 139	0.23 91	0.12 80	0.11 86	1.91 239	0.20 96	0.22 93	0.18 115	0.34 122	0.20 126	0.25 92	0.33 124	0.07 47	0.12 98	0.23 114	0.23 116	0.28 120	0.21 76

TRStereo	0.34 171	0.16 110	0.21 168	0.16 109	0.12 77	0.34 192	0.17 132	0.27 144	0.11 56	0.35 182	0.18 92	0.34 162	0.09 40	0.12 107	0.26 105	0.36 192	0.25 124	0.17 85	0.44 145	0.25 167	0.42 159	0.47 172	0.09 76	0.09 48	0.26 137	2.80 259	0.49 188	0.33 146

s12784h	0.22 111	0.16 110	0.13 98	0.19 135	0.14 105	0.12 69	0.08 61	0.24 99	0.11 56	0.29 142	0.16 78	0.27 121	0.15 116	0.10 76	0.22 66	0.26 153	0.26 133	0.13 35	0.29 108	0.12 45	0.50 183	0.30 113	0.08 64	0.10 73	0.24 126	0.21 101	0.65 215	0.47 177

CFNet_pseudo	0.20 95	0.16 110	0.16 128	0.19 135	0.16 124	0.16 104	0.13 111	0.24 99	0.14 104	0.28 127	0.21 116	0.22 87	0.19 151	0.12 107	0.63 177	0.17 51	0.20 62	0.17 85	0.30 112	0.12 45	0.21 64	0.17 45	0.12 126	0.12 98	0.20 84	0.20 92	0.25 89	0.26 123

GES	0.22 111	0.16 110	0.12 86	0.14 84	0.15 118	0.19 128	0.12 107	0.25 115	0.14 104	0.26 105	0.18 92	0.21 77	0.13 94	0.17 157	0.36 140	0.21 107	0.27 144	0.19 126	0.52 172	0.20 126	0.33 121	0.29 109	0.13 132	0.14 123	0.19 74	0.17 64	0.27 112	0.42 168

GMStereo	0.16 57	0.16 110	0.09 38	0.14 84	0.13 89	0.15 96	0.11 94	0.22 74	0.12 72	0.19 45	0.15 68	0.25 106	0.13 94	0.09 58	0.17 25	0.14 22	0.21 76	0.13 35	0.26 85	0.15 90	0.20 56	0.12 22	0.09 76	0.11 83	0.18 69	0.15 44	0.23 69	0.15 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC-Resample	0.20 95	0.16 110	0.18 147	0.17 118	0.16 124	0.16 104	0.14 118	0.24 99	0.17 133	0.26 105	0.19 98	0.26 112	0.16 122	0.16 150	0.30 122	0.17 51	0.20 62	0.22 153	0.26 85	0.24 161	0.22 73	0.29 109	0.13 132	0.20 165	0.22 97	0.21 101	0.19 43	0.22 85

RTSC	0.27 148	0.16 110	0.16 128	0.16 109	0.17 132	0.18 119	0.19 142	0.23 83	0.21 147	0.25 99	0.25 139	0.20 65	0.18 145	0.14 132	1.57 226	0.23 130	0.30 170	0.19 126	0.39 136	0.18 116	0.30 113	0.32 121	0.11 110	0.17 153	0.21 91	0.22 109	0.31 138	0.43 172

DeepPrunerF	0.29 153	0.16 110	0.14 106	0.23 155	0.44 211	0.17 114	0.21 151	0.20 58	0.26 173	0.16 25	0.22 124	0.15 33	0.12 80	0.12 107	0.97 204	0.21 107	0.18 43	0.17 85	0.26 85	0.16 104	0.21 64	0.17 45	0.12 126	0.12 98	1.97 257	0.25 132	0.22 65	0.20 69

NVstereo2D	0.26 142	0.16 110	0.15 117	0.22 148	0.18 141	0.26 169	0.28 180	0.20 58	0.14 104	0.22 60	0.21 116	0.17 46	0.11 68	0.38 205	1.98 243	0.20 96	0.24 113	0.19 126	0.21 57	0.14 76	0.18 40	0.15 33	0.25 181	0.13 114	0.22 97	0.17 64	0.19 43	0.18 51

MLCV	0.24 129	0.16 110	0.15 117	0.24 162	0.18 141	0.21 143	0.15 125	0.30 168	0.16 125	0.31 152	0.31 168	0.32 157	0.25 172	0.11 86	0.24 90	0.24 137	0.25 124	0.17 85	0.53 176	0.15 90	0.33 121	0.33 124	0.14 141	0.17 153	0.23 114	0.23 116	0.27 112	0.25 114

PDISCO_ROB	0.17 69	0.16 110	0.16 128	0.14 84	0.12 77	0.13 78	0.11 94	0.15 29	0.12 72	0.16 25	0.16 78	0.12 18	0.10 47	0.09 58	0.19 32	0.20 96	0.19 53	0.23 165	0.18 32	0.15 90	0.22 73	0.23 73	0.07 47	0.11 83	0.21 91	0.24 121	0.39 165	0.23 94

EKT-Stereo	0.33 169	0.17 122	0.13 98	0.20 140	0.17 132	0.22 152	0.25 169	0.27 144	0.14 104	0.30 145	0.26 148	0.27 121	0.13 94	0.13 123	1.64 229	0.53 216	0.29 163	0.25 178	0.46 150	0.30 195	0.82 231	0.54 197	0.09 76	0.12 98	0.30 169	0.25 132	0.31 138	0.25 114

dd	0.19 86	0.17 122	0.10 48	0.34 189	0.12 77	0.24 162	0.11 94	0.21 67	0.10 39	0.22 60	0.10 28	0.37 167	0.10 47	0.09 58	0.37 142	0.17 51	0.28 155	0.14 44	0.35 129	0.14 76	0.19 47	0.14 30	0.09 76	0.13 114	0.21 91	0.15 44	0.26 97	0.21 76

AACVNet	0.19 86	0.17 122	0.14 106	0.19 135	0.19 145	0.19 128	0.13 111	0.23 83	0.15 114	0.25 99	0.23 132	0.20 65	0.13 94	0.13 123	0.21 53	0.18 70	0.24 113	0.18 115	0.24 78	0.17 112	0.22 73	0.20 63	0.14 141	0.15 136	0.22 97	0.21 101	0.25 89	0.25 114

TestStereo	0.17 69	0.17 122	0.14 106	0.15 99	0.11 65	0.15 96	0.11 94	0.25 115	0.13 91	0.30 145	0.15 68	0.25 106	0.11 68	0.08 39	0.19 32	0.14 22	0.23 102	0.13 35	0.27 93	0.13 61	0.27 105	0.15 33	0.09 76	0.14 123	0.21 91	0.15 44	0.21 59	0.19 64

pcwnet_v2	0.26 142	0.17 122	0.18 147	0.22 148	0.19 145	0.22 152	0.18 134	0.25 115	0.18 139	0.31 152	0.23 132	0.30 150	0.28 178	0.18 165	0.88 195	0.21 107	0.24 113	0.19 126	0.36 133	0.15 90	0.27 105	0.24 80	0.17 155	0.15 136	0.26 137	0.26 145	0.30 131	0.38 160

ADLNet	0.21 106	0.17 122	0.12 86	0.16 109	0.14 105	0.18 119	0.15 125	0.20 58	0.11 56	0.17 32	0.15 68	0.33 159	0.13 94	0.31 200	1.12 211	0.15 32	0.20 62	0.14 44	0.18 32	0.13 61	0.16 24	0.18 50	0.15 147	0.09 48	0.17 57	0.18 77	0.19 43	0.17 45

psm_up	0.20 95	0.17 122	0.19 153	0.20 140	0.16 124	0.20 133	0.13 111	0.25 115	0.23 159	0.23 69	0.18 92	0.21 77	0.20 155	0.15 144	0.23 75	0.18 70	0.24 113	0.18 115	0.28 100	0.16 104	0.21 64	0.16 39	0.12 126	0.20 165	0.24 126	0.24 121	0.26 97	0.25 114

FADNet-RVC	0.21 106	0.17 122	0.15 117	0.21 144	0.16 124	0.16 104	0.18 134	0.26 128	0.13 91	0.25 99	0.21 116	0.28 128	0.16 122	0.14 132	0.32 127	0.21 107	0.23 102	0.17 85	0.34 122	0.21 137	0.21 64	0.25 85	0.14 141	0.16 143	0.25 133	0.23 116	0.21 59	0.24 107

ADCP+	0.31 162	0.17 122	0.17 140	0.15 99	0.14 105	0.17 114	0.19 142	0.21 67	0.33 189	0.26 105	0.26 148	0.37 167	0.12 80	0.13 123	1.87 238	0.18 70	0.20 62	0.17 85	0.33 117	0.18 116	0.22 73	0.22 70	0.12 126	0.11 83	0.23 114	0.69 223	0.33 147	0.99 218

HSM-Net_RVC	0.30 159	0.17 122	0.17 140	0.26 168	0.20 150	0.20 133	0.14 118	0.28 154	0.19 141	0.34 172	0.41 193	1.59 231	0.25 172	0.14 132	0.26 105	0.21 107	0.25 124	0.19 126	0.28 100	0.20 126	0.38 147	0.33 124	0.13 132	0.20 165	0.29 162	0.30 167	0.35 154	0.33 146
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.22 111	0.17 122	0.16 128	0.17 118	0.17 132	0.16 104	0.18 134	0.22 74	0.17 133	0.26 105	0.26 148	0.20 65	0.18 145	0.11 86	0.50 167	0.20 96	0.24 113	0.21 147	0.27 93	0.16 104	0.41 155	0.33 124	0.14 141	0.15 136	0.22 97	0.27 150	0.26 97	0.23 94

HSM	0.20 95	0.17 122	0.14 106	0.18 125	0.17 132	0.15 96	0.13 111	0.26 128	0.14 104	0.26 105	0.22 124	0.24 98	0.17 133	0.11 86	0.33 131	0.17 51	0.26 133	0.16 76	0.27 93	0.17 112	0.27 105	0.19 58	0.10 95	0.13 114	0.22 97	0.22 109	0.27 112	0.24 107

iResNet	0.29 153	0.17 122	0.16 128	0.23 155	0.22 161	0.28 177	0.18 134	0.31 172	0.20 145	0.32 159	0.29 163	0.49 184	0.50 198	0.11 86	0.44 154	0.35 185	0.27 144	0.20 137	0.73 194	0.24 161	0.43 161	0.27 96	0.15 147	0.24 181	0.25 133	0.25 132	0.33 147	0.28 131

DLCB_ROB	0.19 86	0.17 122	0.16 128	0.14 84	0.15 118	0.14 85	0.13 111	0.20 58	0.16 125	0.23 69	0.23 132	0.25 106	0.18 145	0.15 144	0.20 42	0.16 43	0.21 76	0.18 115	0.19 39	0.15 90	0.24 88	0.20 63	0.13 132	0.15 136	0.36 190	0.24 121	0.24 79	0.20 69

MyStereo04	0.22 111	0.18 136	0.17 140	0.14 84	0.14 105	0.13 78	0.10 84	0.28 154	0.21 147	0.31 152	0.20 107	0.29 137	0.13 94	0.08 39	0.27 110	0.22 120	0.22 93	0.18 115	0.54 177	0.21 137	0.34 128	0.26 90	0.11 110	0.16 143	0.27 148	0.23 116	0.30 131	0.22 85

CASS	0.25 135	0.18 136	0.16 128	0.21 144	0.17 132	0.21 143	0.21 151	0.28 154	0.20 145	0.33 168	0.24 137	0.28 128	0.18 145	0.11 86	0.25 101	0.23 130	0.37 197	0.20 137	0.43 144	0.17 112	0.57 192	0.42 155	0.11 110	0.13 114	0.30 169	0.22 109	0.32 141	0.32 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.32 164	0.18 136	0.15 117	0.29 174	0.24 170	0.24 162	0.25 169	0.31 172	0.29 183	0.32 159	0.39 189	0.53 185	0.34 183	0.11 86	0.29 114	0.40 200	0.35 188	0.25 178	0.49 162	0.29 190	0.63 205	0.48 175	0.21 176	0.25 185	0.30 169	0.28 154	0.38 163	0.37 157

SepStereo	0.32 164	0.18 136	0.15 117	0.29 174	0.24 170	0.24 162	0.25 169	0.31 172	0.29 183	0.32 159	0.39 189	0.53 185	0.34 183	0.11 86	0.29 114	0.40 200	0.35 188	0.25 178	0.49 162	0.29 190	0.63 205	0.48 175	0.21 176	0.25 185	0.30 169	0.28 154	0.38 163	0.37 157

GANet-ADL	0.26 142	0.18 136	0.15 117	0.20 140	0.19 145	0.22 152	0.16 129	0.26 128	0.16 125	0.34 172	0.36 182	0.29 137	0.16 122	0.21 174	0.42 150	0.29 167	0.31 174	0.19 126	0.48 160	0.28 183	0.38 147	0.48 175	0.13 132	0.14 123	0.23 114	0.24 121	0.32 141	0.30 139

ICVP	0.22 111	0.18 136	0.20 159	0.18 125	0.17 132	0.18 119	0.13 111	0.22 74	0.16 125	0.24 89	0.20 107	0.23 91	0.18 145	0.12 107	0.22 66	0.23 130	0.25 124	0.24 168	0.26 85	0.20 126	0.30 113	0.46 166	0.26 183	0.16 143	0.23 114	0.25 132	0.25 89	0.24 107
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.21 106	0.18 136	0.14 106	0.17 118	0.20 150	0.20 133	0.17 132	0.24 99	0.15 114	0.18 39	0.21 116	0.21 77	0.11 68	0.17 157	0.34 137	0.24 137	0.27 144	0.21 147	0.34 122	0.21 137	0.23 85	0.28 104	0.11 110	0.17 153	0.21 91	0.18 77	0.29 124	0.22 85

DSFCA	0.16 57	0.18 136	0.14 106	0.14 84	0.13 89	0.16 104	0.15 125	0.16 35	0.13 91	0.16 25	0.19 98	0.18 52	0.10 47	0.08 39	0.22 66	0.18 70	0.19 53	0.17 85	0.21 57	0.14 76	0.19 47	0.19 58	0.11 110	0.12 98	0.17 57	0.18 77	0.19 43	0.19 64

AF-Net	0.20 95	0.18 136	0.17 140	0.18 125	0.22 161	0.20 133	0.21 151	0.24 99	0.21 147	0.19 45	0.25 139	0.26 112	0.16 122	0.14 132	0.33 131	0.20 96	0.17 33	0.17 85	0.22 65	0.15 90	0.17 30	0.21 65	0.16 152	0.14 123	0.19 74	0.19 83	0.29 124	0.22 85

Nwc_Net	0.20 95	0.18 136	0.17 140	0.18 125	0.22 161	0.20 133	0.21 151	0.24 99	0.21 147	0.19 45	0.25 139	0.26 112	0.16 122	0.14 132	0.33 131	0.20 96	0.17 33	0.17 85	0.22 65	0.15 90	0.17 30	0.21 65	0.16 152	0.14 123	0.19 74	0.19 83	0.29 124	0.22 85

ADCRef	0.34 171	0.18 136	0.16 128	0.15 99	0.16 124	0.18 119	0.18 134	0.23 83	0.34 190	0.26 105	0.22 124	0.23 91	0.17 133	0.11 86	2.05 245	0.22 120	0.23 102	0.20 137	0.39 136	0.21 137	0.25 92	0.26 90	0.17 155	0.16 143	0.29 162	0.41 192	0.29 124	1.39 232

CFNet_RVC	0.18 75	0.18 136	0.15 117	0.18 125	0.16 124	0.18 119	0.12 107	0.21 67	0.13 91	0.23 69	0.20 107	0.24 98	0.12 80	0.12 107	0.22 66	0.19 88	0.23 102	0.17 85	0.26 85	0.15 90	0.24 88	0.19 58	0.09 76	0.13 114	0.22 97	0.20 92	0.25 89	0.23 94

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 75	0.18 136	0.18 147	0.17 118	0.21 155	0.16 104	0.26 177	0.19 56	0.24 164	0.22 60	0.20 107	0.26 112	0.12 80	0.19 166	0.24 90	0.16 43	0.19 53	0.16 76	0.19 39	0.13 61	0.16 24	0.17 45	0.11 110	0.11 83	0.17 57	0.22 109	0.19 43	0.21 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.
MyStereo	0.23 121	0.19 149	0.18 147	0.16 109	0.15 118	0.13 78	0.11 94	0.28 154	0.22 153	0.33 168	0.23 132	0.29 137	0.16 122	0.08 39	0.30 122	0.22 120	0.22 93	0.17 85	0.55 180	0.21 137	0.35 136	0.29 109	0.11 110	0.15 136	0.29 162	0.24 121	0.32 141	0.22 85

UDGNet	0.23 121	0.19 149	0.14 106	0.36 193	0.30 188	0.32 188	0.29 182	0.22 74	0.15 114	0.21 53	0.20 107	0.21 77	0.08 32	0.52 217	0.20 42	0.17 51	0.21 76	0.17 85	0.25 84	0.14 76	0.26 97	0.30 113	0.30 203	0.10 73	0.24 126	0.20 92	0.22 65	0.20 69

GEStereo_RVC	0.24 129	0.19 149	0.15 117	0.18 125	0.17 132	0.19 128	0.18 134	0.26 128	0.17 133	0.27 114	0.20 107	0.27 121	0.16 122	0.12 107	0.27 110	0.26 153	0.28 155	0.24 168	0.47 152	0.21 137	0.32 118	0.50 183	0.11 110	0.17 153	0.24 126	0.21 101	0.26 97	0.32 143

HCRNet	0.15 42	0.19 149	0.08 23	0.23 155	0.09 43	0.16 104	0.09 75	0.16 35	0.06 7	0.49 225	0.16 78	0.25 106	0.08 32	0.09 58	0.43 152	0.11 7	0.16 26	0.10 14	0.21 57	0.09 22	0.13 15	0.08 8	0.11 110	0.07 16	0.09 7	0.09 7	0.14 20	0.11 14

FADNet	0.23 121	0.19 149	0.14 106	0.23 155	0.15 118	0.21 143	0.22 157	0.27 144	0.17 133	0.27 114	0.27 154	0.26 112	0.18 145	0.15 144	0.34 137	0.21 107	0.21 76	0.20 137	0.41 140	0.25 167	0.26 97	0.27 96	0.14 141	0.15 136	0.27 148	0.27 150	0.24 79	0.27 126

STTStereo	0.19 86	0.19 149	0.21 168	0.18 125	0.20 150	0.17 114	0.25 169	0.18 47	0.19 141	0.20 49	0.19 98	0.24 98	0.14 110	0.17 157	0.32 127	0.17 51	0.19 53	0.19 126	0.19 39	0.14 76	0.18 40	0.17 45	0.11 110	0.12 98	0.19 74	0.20 92	0.20 54	0.26 123

SACVNet	0.22 111	0.20 155	0.18 147	0.21 144	0.19 145	0.19 128	0.19 142	0.25 115	0.22 153	0.25 99	0.21 116	0.20 65	0.12 80	0.17 157	0.23 75	0.21 107	0.25 124	0.21 147	0.32 115	0.19 119	0.27 105	0.34 130	0.15 147	0.17 153	0.28 156	0.25 132	0.29 124	0.26 123

PSMNet-ADL	0.30 159	0.20 155	0.20 159	0.23 155	0.21 155	0.23 156	0.22 157	0.30 168	0.26 173	0.40 203	0.58 217	0.38 174	0.43 190	0.24 183	0.31 124	0.44 206	0.31 174	0.20 137	0.52 172	0.23 158	0.39 154	0.36 134	0.17 155	0.16 143	0.26 137	0.26 145	0.39 165	0.25 114

RP	0.22 111	0.20 155	0.23 177	0.22 148	0.20 150	0.21 143	0.22 157	0.24 99	0.22 153	0.17 32	0.25 139	0.24 98	0.19 151	0.15 144	0.50 167	0.17 51	0.20 62	0.16 76	0.22 65	0.16 104	0.17 30	0.25 85	0.13 132	0.16 143	0.22 97	0.21 101	0.30 131	0.25 114

dad	0.29 153	0.21 158	0.14 106	0.47 202	0.22 161	0.29 181	0.48 208	0.40 193	0.12 72	0.32 159	0.14 61	0.41 176	0.23 165	0.10 76	0.53 171	0.19 88	0.32 177	0.17 85	0.51 168	0.15 90	0.27 105	0.18 50	0.11 110	0.18 161	0.31 175	0.18 77	0.67 217	0.45 174

Anonymous3	0.29 153	0.21 158	0.15 117	0.17 118	0.16 124	0.20 133	0.16 129	0.31 172	0.25 168	0.30 145	0.20 107	0.45 180	0.20 155	0.16 150	0.45 156	0.53 216	0.32 177	0.27 190	0.49 162	0.26 175	0.49 178	0.55 199	0.13 132	0.14 123	0.27 148	0.28 154	0.34 151	0.27 126

GwcNet-ADL	0.29 153	0.22 160	0.21 168	0.29 174	0.22 161	0.23 156	0.19 142	0.28 154	0.19 141	0.34 172	0.58 217	0.43 179	0.23 165	0.22 177	0.50 167	0.34 180	0.29 163	0.22 153	0.44 145	0.28 183	0.36 141	0.39 147	0.13 132	0.16 143	0.26 137	0.29 160	0.28 120	0.38 160

FADNet_RVC	0.33 169	0.22 160	0.22 174	0.29 174	0.25 176	0.19 128	0.22 157	0.31 172	0.22 153	0.31 152	0.29 163	0.41 176	0.33 182	0.22 177	0.72 184	0.25 145	0.29 163	0.32 208	0.73 194	0.27 179	0.43 161	0.47 172	0.16 152	0.23 179	0.27 148	0.30 167	0.51 193	0.36 152

NCC-stereo	0.25 135	0.22 160	0.21 168	0.22 148	0.23 167	0.23 156	0.25 169	0.26 128	0.28 178	0.18 39	0.27 154	0.28 128	0.26 176	0.17 157	0.48 162	0.22 120	0.22 93	0.24 168	0.27 93	0.20 126	0.21 64	0.27 96	0.20 168	0.16 143	0.26 137	0.29 160	0.33 147	0.29 135

stereogan	0.24 129	0.22 160	0.21 168	0.23 155	0.25 176	0.25 166	0.22 157	0.26 128	0.23 159	0.20 49	0.22 124	0.30 150	0.23 165	0.17 157	0.31 124	0.20 96	0.22 93	0.19 126	0.28 100	0.19 119	0.21 64	0.39 147	0.17 155	0.17 153	0.21 91	0.22 109	0.36 156	0.27 126

Abc-Net	0.25 135	0.22 160	0.21 168	0.22 148	0.23 167	0.23 156	0.25 169	0.26 128	0.28 178	0.18 39	0.27 154	0.28 128	0.26 176	0.17 157	0.48 162	0.22 120	0.22 93	0.24 168	0.27 93	0.20 126	0.21 64	0.27 96	0.20 168	0.16 143	0.26 137	0.29 160	0.33 147	0.29 135
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 174	0.22 160	0.28 193	0.25 165	0.24 170	0.24 162	0.27 179	0.35 185	0.28 178	0.35 182	0.33 173	0.32 157	0.45 195	0.21 174	1.38 216	0.26 153	0.30 170	0.24 168	0.56 181	0.27 179	0.38 147	0.43 159	0.20 168	0.25 185	0.33 180	0.36 185	0.35 154	0.50 178

RTS	0.38 179	0.22 160	0.20 159	0.22 148	0.21 155	0.31 185	0.29 182	0.31 172	0.34 190	0.23 69	0.22 124	0.29 137	0.25 172	0.16 150	1.65 230	0.29 167	0.36 194	0.24 168	0.63 188	0.31 198	0.38 147	0.38 142	0.15 147	0.22 177	0.39 193	0.95 240	0.40 170	0.63 185

RTSA	0.38 179	0.22 160	0.20 159	0.22 148	0.21 155	0.31 185	0.29 182	0.31 172	0.34 190	0.23 69	0.22 124	0.29 137	0.25 172	0.16 150	1.65 230	0.29 167	0.36 194	0.24 168	0.63 188	0.31 198	0.38 147	0.38 142	0.15 147	0.22 177	0.39 193	0.95 240	0.40 170	0.63 185

CBMV_ROB	0.48 195	0.22 160	0.24 182	0.39 197	0.32 194	0.32 188	0.29 182	0.44 203	0.23 159	0.38 196	0.45 202	1.42 228	0.88 217	0.28 191	0.91 199	0.34 180	0.37 197	0.25 178	0.81 200	0.36 204	0.54 187	0.51 187	0.28 192	0.26 189	0.44 202	0.62 216	0.62 210	0.91 212

NOSS_ROB	0.34 171	0.22 160	0.20 159	0.27 171	0.25 176	0.26 169	0.24 166	0.41 195	0.24 164	0.36 186	0.30 166	0.36 165	0.23 165	0.39 208	0.47 159	0.57 222	0.33 181	0.29 199	0.32 115	0.23 158	0.64 208	0.67 219	0.28 192	0.30 196	0.32 177	0.30 167	0.42 174	0.32 143

ADCL	0.37 177	0.23 170	0.19 153	0.20 140	0.18 141	0.23 156	0.23 164	0.26 128	0.53 218	0.32 159	0.29 163	0.29 137	0.17 133	0.15 144	1.60 227	0.21 107	0.24 113	0.22 153	0.34 122	0.22 146	0.32 118	0.28 104	0.17 155	0.17 153	0.52 215	0.53 207	0.47 182	1.56 237

AnyNet_C32	0.49 196	0.23 170	0.23 177	0.24 162	0.25 176	0.28 177	0.30 186	0.34 181	0.58 220	0.34 172	0.45 202	0.35 164	0.24 170	0.22 177	2.28 249	0.38 199	0.38 200	0.33 211	0.51 168	0.29 190	0.55 189	0.55 199	0.23 180	0.28 192	0.43 201	0.73 227	0.45 177	1.65 240

NCCL2	0.26 142	0.23 170	0.22 174	0.19 135	0.20 150	0.18 119	0.16 129	0.26 128	0.22 153	0.29 142	0.22 124	0.27 121	0.17 133	0.15 144	0.60 176	0.24 137	0.25 124	0.22 153	0.27 93	0.22 146	0.31 115	0.34 130	0.18 165	0.21 173	0.33 180	0.33 175	0.36 156	0.35 150

HBP-ISP	0.45 189	0.24 173	0.26 189	0.35 191	0.29 185	0.30 184	0.24 166	0.38 191	0.23 159	0.38 196	0.44 201	0.31 155	0.17 133	0.55 219	2.33 252	0.99 252	0.32 177	0.27 190	0.33 117	0.28 183	0.64 208	0.89 239	0.27 188	0.29 195	0.33 180	0.35 181	0.47 182	0.38 160

SFCPSM	0.64 208	0.24 173	0.19 153	0.28 172	0.23 167	0.27 171	0.24 166	0.30 168	0.30 187	0.34 172	0.50 208	0.63 194	1.06 223	0.19 166	0.37 142	0.34 180	0.31 174	0.24 168	8.10 261	0.39 206	0.45 166	0.43 159	0.20 168	0.19 163	0.30 169	0.31 171	0.36 156	0.45 174

RGC	0.27 148	0.24 173	0.28 193	0.25 165	0.26 181	0.27 171	0.20 146	0.28 154	0.30 187	0.22 60	0.31 168	0.29 137	0.31 180	0.20 171	0.51 170	0.24 137	0.23 102	0.21 147	0.29 108	0.22 146	0.25 92	0.30 113	0.17 155	0.20 165	0.28 156	0.32 174	0.34 151	0.36 152

ccs_rob	0.41 184	0.24 173	0.19 153	0.33 186	0.21 155	0.33 190	0.28 180	0.34 181	0.21 147	0.47 220	1.62 252	1.59 231	0.39 186	0.22 177	0.31 124	0.36 192	0.29 163	0.22 153	0.47 152	0.27 179	0.55 189	0.57 204	0.17 155	0.20 165	0.26 137	0.25 132	0.29 124	0.36 152

SGM-Forest	0.38 179	0.24 173	0.18 147	0.35 191	0.25 176	0.27 171	0.20 146	0.30 168	0.23 159	0.32 159	0.23 132	0.37 167	0.43 190	0.24 183	0.82 192	0.33 177	0.24 113	0.21 147	1.61 222	0.19 119	0.38 147	0.43 159	0.27 188	0.21 173	0.34 185	0.28 154	0.57 203	0.86 209
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.45 189	0.24 173	0.19 153	0.33 186	0.29 185	0.34 192	0.42 199	0.34 181	0.26 173	0.34 172	0.50 208	0.80 204	1.10 225	0.19 166	0.38 145	0.57 222	0.40 205	0.32 208	0.83 202	0.37 205	0.80 227	0.49 181	0.28 192	0.24 181	0.32 177	0.34 179	0.66 216	0.82 204

UCFNet_RVC	0.21 106	0.25 179	0.16 128	0.21 144	0.19 145	0.20 133	0.14 118	0.23 83	0.16 125	0.26 105	0.19 98	0.34 162	0.17 133	0.13 123	0.23 75	0.19 88	0.21 76	0.18 115	0.31 113	0.16 104	0.26 97	0.19 58	0.17 155	0.14 123	0.26 137	0.21 101	0.23 69	0.29 135

NaN_ROB	0.30 159	0.25 179	0.25 186	0.25 165	0.30 188	0.21 143	0.20 146	0.34 181	0.39 197	0.30 145	0.28 160	0.65 196	0.22 164	0.17 157	0.70 182	0.20 96	0.20 62	0.20 137	0.28 100	0.26 175	0.22 73	0.23 73	0.14 141	0.26 189	0.34 185	0.41 192	0.39 165	0.55 180

CBMV	0.43 187	0.25 179	0.23 177	0.30 181	0.28 184	0.27 171	0.21 151	0.40 193	0.28 178	0.37 192	0.27 154	0.67 198	0.35 185	0.32 201	0.49 165	0.53 216	0.34 183	0.27 190	0.56 181	0.27 179	0.55 189	0.62 213	0.26 183	0.33 201	0.35 189	0.33 175	0.64 213	1.79 245
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCPNet	0.56 200	0.26 182	0.30 199	0.29 174	0.36 200	0.29 181	0.50 209	0.41 195	0.40 198	0.38 196	0.55 214	0.38 174	1.12 226	0.26 189	2.02 244	0.42 205	0.34 183	0.24 168	1.25 210	0.39 206	0.47 171	0.45 164	0.33 210	0.28 192	0.48 210	0.56 211	0.46 181	1.88 248

PS-NSSS	0.23 121	0.26 182	0.20 159	0.31 182	0.22 161	0.25 166	0.21 151	0.27 144	0.15 114	0.28 127	0.21 116	0.53 185	0.14 110	0.16 150	0.28 112	0.15 32	0.18 43	0.17 85	0.35 129	0.14 76	0.17 30	0.13 26	0.22 178	0.16 143	0.22 97	0.25 132	0.28 120	0.27 126

FAT-Stereo	0.47 194	0.27 184	0.34 210	0.45 201	0.48 217	0.39 197	0.32 190	0.42 199	0.27 176	0.41 208	0.90 234	0.77 202	0.58 202	0.30 197	0.57 172	0.56 220	0.35 188	0.34 212	0.64 190	0.42 213	0.67 214	0.66 217	0.28 192	0.34 205	0.29 162	0.36 185	0.45 177	0.74 198

PWC_ROB	0.37 177	0.27 184	0.25 186	0.23 155	0.24 170	0.23 156	0.31 189	0.29 164	0.47 214	0.25 99	0.39 189	0.37 167	0.89 218	0.19 166	0.58 174	0.32 174	0.39 202	0.29 199	0.62 187	0.29 190	0.48 175	0.48 175	0.19 167	0.33 201	0.27 148	0.26 145	0.39 165	0.67 191

FCDSN-DC	0.36 174	0.28 186	0.33 207	0.31 182	0.29 185	0.28 177	0.39 197	0.31 172	0.22 153	0.28 127	0.20 107	0.26 112	0.16 122	0.29 194	1.96 241	0.35 185	0.34 183	0.32 208	0.33 117	0.25 167	0.41 155	0.48 175	0.27 188	0.37 213	0.29 162	0.30 167	0.30 131	0.30 139
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PA-Net	0.25 135	0.28 186	0.29 195	0.18 125	0.26 181	0.21 143	0.25 169	0.26 128	0.25 168	0.22 60	0.19 98	0.22 87	0.24 170	0.28 191	0.40 148	0.24 137	0.18 43	0.22 153	0.20 46	0.22 146	0.19 47	0.32 121	0.17 155	0.20 165	0.24 126	0.38 188	0.23 69	0.55 180
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	0.76 217	0.28 186	0.26 189	0.38 196	0.38 202	0.44 200	0.30 186	0.36 187	0.41 202	0.27 114	0.32 171	2.73 246	0.95 221	0.38 205	0.80 189	0.66 231	0.53 219	0.46 225	4.94 252	0.56 225	0.83 234	0.97 242	0.57 229	0.44 222	0.56 218	0.48 203	0.54 198	0.63 185

XPNet_ROB	0.27 148	0.28 186	0.20 159	0.19 135	0.21 155	0.21 143	0.20 146	0.20 58	0.21 147	0.24 89	0.28 160	0.78 203	0.17 133	0.16 150	0.29 114	0.22 120	0.34 183	0.21 147	0.27 93	0.19 119	0.28 112	0.42 155	0.17 155	0.18 161	0.23 114	0.24 121	0.48 184	0.34 149

S-Stereo	0.53 198	0.29 190	0.27 192	0.48 203	0.46 214	0.50 206	0.60 215	0.38 191	0.37 194	0.39 201	1.16 241	1.01 213	0.45 195	0.29 194	0.91 199	0.67 233	0.35 188	0.39 220	0.84 203	0.70 235	0.46 169	0.71 221	0.61 231	0.37 213	0.30 169	0.33 175	0.40 170	0.63 185

ADCMid	0.46 191	0.29 190	0.29 195	0.26 168	0.31 190	0.33 190	0.35 195	0.41 195	0.46 213	0.31 152	0.38 186	0.48 182	0.40 188	0.21 174	1.82 236	0.35 185	0.34 183	0.27 190	0.78 198	0.28 183	0.45 166	0.46 166	0.30 203	0.24 181	0.36 190	0.53 207	0.45 177	1.42 233

SAMSARA	0.65 210	0.30 192	0.44 220	0.31 182	0.31 190	0.31 185	0.34 193	0.56 215	0.48 215	0.40 203	0.37 185	0.42 178	0.90 219	0.27 190	1.62 228	0.45 208	0.36 194	0.38 217	0.76 196	0.39 206	0.70 219	0.80 235	0.20 168	0.40 218	1.50 248	1.62 253	1.49 250	1.46 235

GANetREF_RVC	0.32 164	0.30 192	0.32 203	0.28 172	0.27 183	0.27 171	0.26 177	0.42 199	0.35 193	0.38 196	0.21 116	0.56 188	0.39 186	0.16 150	0.33 131	0.23 130	0.29 163	0.25 178	0.44 145	0.25 167	0.35 136	0.25 85	0.25 181	0.32 199	0.34 185	0.29 160	0.45 177	0.38 160
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
STTRV1_RVC	0.72 213	0.32 194	0.26 189	0.42 199	0.32 194	0.40 198	0.34 193	0.41 195	0.40 198	0.36 186	0.35 177	0.59 190	0.67 205	0.48 215	0.48 162	0.27 159	0.85 238	0.27 190	6.74 260	0.66 231	0.88 238	0.52 190	0.46 223	0.48 225	0.37 192	0.56 211	0.54 198	0.96 215

SANet	0.57 202	0.32 194	0.33 207	0.36 193	0.35 197	0.44 200	0.33 192	0.55 213	0.85 237	0.33 168	0.57 215	2.42 242	1.17 227	0.32 201	0.88 195	0.24 137	0.47 215	0.31 206	0.51 168	0.31 198	0.50 183	0.45 164	0.37 213	0.37 213	0.46 207	0.54 209	0.55 202	0.98 217

ETE_ROB	0.32 164	0.32 194	0.20 159	0.26 168	0.24 170	0.28 177	0.23 164	0.24 99	0.29 183	0.27 114	0.35 177	0.99 212	0.21 158	0.20 171	0.41 149	0.23 130	0.41 207	0.24 168	0.37 135	0.25 167	0.37 144	0.40 150	0.20 168	0.20 165	0.28 156	0.35 181	0.54 198	0.37 157

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 185	0.34 197	0.25 186	0.42 199	0.31 190	0.36 195	0.47 206	0.48 208	0.40 198	0.42 210	0.31 168	0.60 192	0.53 201	0.40 210	0.57 172	0.27 159	0.24 113	0.22 153	0.67 192	0.22 146	0.60 199	0.56 202	0.33 210	0.28 192	0.47 209	0.48 203	0.48 184	0.70 194

ADCS	0.59 204	0.34 197	0.31 201	0.34 189	0.36 200	0.36 195	0.37 196	0.48 208	0.60 224	0.34 172	0.43 197	0.58 189	0.87 216	0.29 194	2.30 250	0.66 231	0.47 215	0.38 217	0.82 201	0.42 213	0.76 224	0.69 220	0.28 192	0.35 208	0.46 207	0.88 236	0.59 205	1.26 226

LALA_ROB	0.32 164	0.34 197	0.23 177	0.24 162	0.24 170	0.29 181	0.22 157	0.24 99	0.28 178	0.31 152	0.35 177	0.94 209	0.21 158	0.19 166	0.64 180	0.24 137	0.33 181	0.28 198	0.33 117	0.25 167	0.34 128	0.40 150	0.18 165	0.21 173	0.26 137	0.31 171	0.50 191	0.36 152

G-Net	0.59 204	0.35 200	0.35 212	0.31 182	0.31 190	0.44 200	0.30 186	0.50 210	0.63 228	0.43 212	0.64 222	2.00 236	0.52 199	0.23 182	0.76 187	0.52 215	0.37 197	0.35 215	0.80 199	0.67 232	0.60 199	0.59 208	0.26 183	0.33 201	0.40 195	0.82 232	0.81 224	1.59 238

edge stereo	0.61 207	0.35 200	0.44 220	0.53 209	0.47 216	0.57 214	0.54 211	0.57 217	0.41 202	0.52 230	0.69 224	1.31 223	1.03 222	0.38 205	0.44 154	0.60 227	0.40 205	0.30 204	1.76 227	0.81 244	0.47 171	0.86 238	0.41 216	0.32 199	0.41 198	0.37 187	0.57 203	0.91 212

AnyNet_C01	0.66 211	0.35 200	0.32 203	0.37 195	0.38 202	0.35 194	0.54 211	0.55 213	0.70 232	0.40 203	0.49 206	0.83 205	0.70 208	0.30 197	2.63 259	0.87 245	0.65 225	0.59 238	0.98 205	0.48 220	0.80 227	0.78 230	0.39 214	0.38 217	0.60 222	0.49 205	0.64 213	1.16 222

FC-DCNN	0.40 183	0.35 200	0.43 219	0.49 205	0.35 197	0.44 200	0.46 204	0.43 202	0.27 176	0.34 172	0.26 148	0.37 167	0.21 158	0.30 197	0.58 174	0.35 185	0.39 202	0.31 206	0.45 149	0.26 175	0.49 178	0.42 155	0.28 192	0.35 208	0.44 202	0.38 188	0.51 193	0.77 203

XQC	0.42 185	0.37 204	0.31 201	0.41 198	0.35 197	0.41 199	0.42 199	0.45 204	0.38 195	0.40 203	0.33 173	0.48 182	0.44 193	0.34 203	1.54 222	0.29 167	0.29 163	0.27 190	0.52 172	0.30 195	0.37 144	0.44 162	0.26 183	0.30 196	0.41 198	0.41 192	0.53 196	0.38 160

LSM0	3.53 258	0.37 204	0.30 199	0.55 210	0.45 213	0.56 210	0.63 216	0.74 233	0.61 225	0.60 237	0.87 233	1.16 218	1.39 229	0.25 187	28.52 275	45.56 276	0.55 221	0.38 217	3.16 244	0.62 226	1.14 247	1.40 257	0.31 207	0.42 220	0.59 220	0.81 231	0.98 233	2.52 255

CSAN	0.39 182	0.37 204	0.34 210	0.33 186	0.32 194	0.27 171	0.25 169	0.36 187	0.64 229	0.43 212	0.43 197	0.73 201	0.44 193	0.20 171	0.63 177	0.25 145	0.27 144	0.26 188	0.41 140	0.43 217	0.38 147	0.34 130	0.22 178	0.33 201	0.40 195	0.47 201	0.48 184	0.55 180

FBW_ROB	0.46 191	0.42 207	0.36 213	0.60 213	0.44 211	0.47 205	0.44 203	0.31 172	0.25 168	0.34 172	0.34 176	0.64 195	0.48 197	0.56 221	1.05 210	0.25 145	0.35 188	0.23 165	1.39 214	0.22 146	0.49 178	0.36 134	0.43 218	0.40 218	0.31 175	0.33 175	0.42 174	0.65 189

PVD	0.56 200	0.44 208	0.36 213	0.51 206	0.43 209	0.55 209	0.47 206	0.62 223	0.59 222	0.33 168	0.48 205	0.61 193	0.74 211	0.50 216	1.52 221	0.34 180	0.51 218	0.37 216	0.76 196	0.41 212	0.61 202	0.64 215	0.30 203	0.37 213	0.56 218	0.71 225	0.61 208	0.86 209

MeshStereo	0.83 221	0.44 208	0.33 207	0.78 222	0.54 220	0.61 216	0.40 198	0.68 228	0.54 219	0.45 218	0.80 229	2.32 241	1.56 235	0.24 183	2.31 251	0.71 236	0.42 208	0.29 199	1.58 220	0.30 195	1.23 252	1.10 251	0.32 208	0.34 205	0.87 230	0.60 213	1.29 244	1.36 231
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MADNet+	0.75 216	0.45 210	0.65 232	0.63 214	0.58 221	0.50 206	0.64 218	0.75 235	0.59 222	0.62 238	0.52 211	0.94 209	0.85 214	0.46 213	2.17 247	0.74 238	0.79 234	0.53 231	1.00 207	0.65 230	0.93 241	0.75 225	0.57 229	0.67 239	0.88 231	0.72 226	0.70 219	1.05 220

SGM_RVC	0.72 213	0.45 210	0.32 203	0.59 212	0.43 209	0.56 210	0.43 201	0.70 231	0.41 202	0.43 212	0.57 215	1.16 218	1.20 228	0.22 177	0.37 142	0.28 162	0.44 209	0.25 178	2.26 233	0.33 201	0.49 178	0.38 142	0.27 188	0.31 198	0.80 227	0.62 216	1.69 254	3.41 258
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DGSMNet	0.85 222	0.47 212	0.39 215	0.51 206	0.39 204	0.56 210	0.43 201	0.59 219	0.40 198	0.84 244	4.01 261	0.67 198	0.85 214	0.85 230	0.85 194	0.90 248	1.17 250	0.66 245	1.64 223	0.62 226	1.35 256	1.36 256	0.51 226	0.54 228	0.40 195	0.66 221	0.50 191	0.74 198

CC-Net-ROB	0.36 174	0.47 212	0.32 203	0.65 215	0.49 218	0.54 208	0.46 204	0.35 185	0.24 164	0.37 192	0.28 160	0.92 207	0.21 158	0.37 204	0.28 112	0.17 51	0.23 102	0.22 153	0.67 192	0.22 146	0.22 73	0.16 39	0.44 220	0.24 181	0.29 162	0.28 154	0.27 112	0.40 167

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 257	0.48 214	0.29 195	0.48 203	0.42 207	0.63 217	0.86 226	0.69 229	0.74 234	0.42 210	1.69 253	46.80 276	1.87 242	0.64 226	0.38 145	0.33 177	0.97 240	0.98 257	1.59 221	0.33 201	0.81 229	0.79 231	0.28 192	0.25 185	0.52 215	0.78 230	3.35 261	0.83 206

AMNet	0.51 197	0.50 215	0.48 224	0.51 206	0.50 219	0.56 210	0.52 210	0.36 187	0.42 208	0.39 201	0.59 219	0.65 196	0.21 158	0.58 222	0.49 165	0.59 225	0.60 222	0.58 236	0.51 168	0.51 223	0.59 198	0.53 194	0.32 208	0.51 226	0.48 210	0.54 209	0.60 206	0.65 189

DDUNet	0.43 187	0.54 216	0.23 177	0.86 224	0.68 225	0.83 226	0.82 225	0.26 128	0.24 164	0.23 69	0.33 173	0.37 167	0.15 116	1.63 239	0.43 152	0.24 137	0.39 202	0.25 178	0.54 177	0.28 183	0.31 115	0.30 113	0.49 225	0.20 165	0.24 126	0.25 132	0.32 141	0.29 135

MFN_U_SF_RVC	0.60 206	0.55 217	0.41 217	0.56 211	0.46 214	0.57 214	0.63 216	0.56 215	0.43 209	0.86 246	0.93 235	0.72 200	0.52 199	0.53 218	0.97 204	0.49 214	0.32 177	0.34 212	1.73 224	0.44 218	0.62 203	0.58 205	0.30 203	0.56 230	0.45 204	0.44 199	0.49 188	0.68 192

UDG	0.46 191	0.56 218	0.24 182	0.85 223	0.78 229	0.79 222	0.97 229	0.27 144	0.25 168	0.28 127	0.36 182	0.37 167	0.17 133	1.43 235	0.92 201	0.25 145	0.44 209	0.27 190	0.57 184	0.29 190	0.41 155	0.37 140	0.39 214	0.19 163	0.27 148	0.28 154	0.32 141	0.27 126

SPS-STEREO	0.80 218	0.60 219	0.56 226	0.67 217	0.62 222	0.67 219	0.58 214	0.57 217	0.61 225	0.59 234	0.96 237	1.03 215	0.67 205	0.55 219	0.83 193	0.87 245	0.78 233	0.69 247	2.74 241	0.74 240	1.23 252	1.05 246	0.45 222	0.62 238	0.61 223	0.61 215	0.83 225	0.75 201
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 202	0.64 220	0.47 223	0.65 215	0.41 206	0.44 200	0.57 213	0.61 222	0.68 230	0.58 231	0.39 189	0.59 190	0.58 202	0.65 227	0.76 187	0.44 206	0.35 188	0.40 221	1.53 219	0.50 221	0.54 187	0.63 214	0.46 223	0.47 224	0.51 214	0.40 191	0.41 173	0.75 201

ELAS_RVC	0.92 224	0.65 221	0.62 228	0.92 225	0.67 224	1.21 231	0.71 220	0.72 232	0.50 216	0.49 225	1.20 246	2.45 244	1.89 243	0.44 211	1.31 214	0.46 211	0.62 223	0.55 233	1.02 208	0.42 213	0.91 240	1.06 248	0.44 220	0.54 228	1.50 248	1.22 251	1.15 238	1.19 224
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.04 229	0.66 222	0.62 228	0.75 219	0.68 225	0.82 225	0.74 222	0.69 229	0.75 236	0.64 239	1.09 239	1.35 224	1.44 230	0.60 224	1.43 218	1.04 255	0.77 232	0.68 246	2.40 235	0.80 243	1.22 250	1.15 254	0.51 226	0.67 239	1.12 237	1.05 244	1.65 253	2.69 257

ELAS	0.94 226	0.70 223	0.59 227	0.97 226	0.73 227	0.96 228	0.72 221	0.74 233	0.62 227	0.47 220	1.17 242	2.44 243	1.62 236	0.44 211	1.40 217	0.45 208	0.63 224	0.54 232	0.99 206	0.39 206	0.88 238	1.07 249	0.43 218	0.52 227	1.56 251	1.47 252	1.33 246	1.60 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	0.74 215	0.73 224	0.66 233	0.76 221	0.64 223	0.88 227	0.74 222	0.59 219	0.68 230	0.58 231	0.69 224	1.02 214	0.61 204	0.58 222	0.96 203	0.78 241	0.87 239	0.72 249	1.08 209	0.68 233	1.07 245	0.74 224	0.54 228	0.60 235	0.59 220	0.60 213	0.80 223	0.91 212

STStereo	1.28 238	0.74 225	0.83 243	2.32 245	0.84 233	2.27 253	0.98 230	1.04 248	0.96 241	0.51 228	1.19 244	3.30 252	2.84 250	0.25 187	2.59 258	0.45 208	0.38 200	0.26 188	4.54 250	0.33 201	0.51 185	0.47 172	0.28 192	0.56 230	1.24 243	0.96 242	1.38 247	2.45 253

MANE	1.47 243	0.77 226	0.87 245	1.01 227	0.81 230	0.96 228	0.93 228	1.00 246	1.05 246	0.43 212	0.69 224	2.28 240	2.16 245	0.39 208	1.68 233	1.01 254	0.65 225	2.72 262	1.45 216	0.40 210	0.77 226	0.73 223	0.34 212	0.67 239	2.42 259	2.81 260	4.52 262	6.28 261

SGM-ForestM	0.64 208	0.80 227	0.39 215	0.70 218	0.40 205	0.77 221	0.67 219	0.62 223	0.41 202	0.35 182	0.42 194	1.68 234	1.08 224	0.24 183	0.33 131	0.21 107	0.44 209	0.23 165	1.27 211	0.24 161	0.43 161	0.30 113	0.28 192	0.26 189	1.04 233	0.90 239	1.53 251	1.35 230

SPstereo	1.22 236	0.83 228	0.92 248	0.75 219	0.82 231	0.79 222	0.75 224	1.18 253	1.04 245	0.84 244	1.48 250	2.14 237	2.50 246	0.96 231	1.26 212	1.77 258	1.08 246	0.93 255	1.49 217	1.13 256	1.49 258	1.54 259	0.79 232	0.97 254	1.03 232	1.11 246	1.56 252	1.73 242

WAO-7	0.99 228	0.85 229	0.88 246	1.81 240	0.83 232	0.71 220	0.92 227	1.01 247	1.13 247	0.96 251	1.28 249	1.37 227	1.65 237	0.63 225	1.55 225	0.76 240	0.73 230	0.47 226	2.44 236	0.73 239	0.72 223	0.76 228	0.26 183	0.88 251	0.71 224	0.85 233	0.74 222	1.09 221

SQANet	0.68 212	0.89 230	0.29 195	1.65 236	0.77 228	1.39 233	1.15 231	0.37 190	0.29 183	0.40 203	0.30 166	0.88 206	0.32 181	1.26 233	0.39 147	0.21 107	0.44 209	0.27 190	2.24 231	0.28 183	0.49 178	0.50 183	1.59 240	0.23 179	0.32 177	0.34 179	0.42 174	0.71 196

LE_ROB	3.57 259	0.92 231	1.49 258	2.33 246	9.96 270	1.83 247	7.73 267	2.31 261	3.13 261	0.47 220	1.49 251	9.10 266	13.79 269	0.47 214	0.63 177	0.25 145	0.44 209	0.29 199	6.00 256	1.38 258	0.66 212	0.52 190	2.47 249	2.28 261	5.36 263	4.46 263	6.14 264	10.46 266

WAO-6	1.14 232	1.08 232	0.68 234	1.50 233	1.15 240	1.39 233	1.55 236	0.88 241	0.96 241	0.77 242	0.72 227	1.28 221	1.96 244	1.91 242	2.45 254	0.71 236	1.18 251	0.55 233	1.42 215	0.69 234	0.97 242	0.99 244	0.91 233	0.67 239	1.13 239	0.88 236	1.02 236	1.43 234

JetBlue	1.43 242	1.11 233	1.03 253	1.46 231	1.15 240	1.66 236	1.51 235	0.92 243	1.14 248	0.58 231	0.47 204	3.28 251	0.71 209	1.15 232	2.51 257	1.00 253	1.09 247	0.86 252	1.32 212	0.78 242	1.48 257	1.53 258	1.15 235	0.78 245	1.31 245	2.14 258	1.44 248	5.15 260

MDST_ROB	0.81 219	1.11 233	0.24 182	1.30 229	0.42 207	0.81 224	0.32 190	0.45 204	0.25 168	0.36 186	0.32 171	0.47 181	3.62 253	0.14 132	1.77 235	0.22 120	0.27 144	0.17 85	0.84 203	0.19 119	0.57 192	0.51 187	0.20 168	0.21 173	1.56 251	0.86 235	2.88 260	1.74 243

DispFullNet	1.20 235	1.15 235	0.77 240	1.20 228	0.97 234	1.12 230	1.34 232	0.66 227	0.58 220	0.74 241	0.82 230	3.72 256	1.48 231	1.65 240	1.03 209	1.32 257	1.00 244	0.58 236	6.30 258	1.09 255	0.84 235	0.76 228	0.42 217	0.35 208	0.50 212	0.35 181	0.68 218	1.00 219

RainbowNet	0.93 225	1.16 236	0.62 228	1.83 242	1.16 242	1.69 239	1.70 239	0.51 211	0.44 210	0.59 234	0.38 186	1.19 220	0.79 213	2.02 243	0.74 186	0.57 222	0.54 220	0.40 221	1.50 218	0.76 241	0.66 212	0.65 216	2.28 246	0.46 223	0.50 212	0.49 205	0.60 206	0.84 207

otaku	0.82 220	1.17 237	0.41 217	1.90 243	0.99 235	1.68 238	1.39 233	0.46 206	0.41 202	0.46 219	0.36 182	0.93 208	0.43 190	1.51 236	0.45 156	0.30 171	0.44 209	0.29 199	2.65 238	0.40 210	0.60 199	0.58 205	2.09 242	0.34 205	0.42 200	0.35 181	0.49 188	0.74 198

IMH-64-1	1.18 233	1.19 238	0.74 236	1.63 234	1.26 243	1.69 239	1.85 241	0.84 238	0.90 238	0.44 216	0.62 220	1.36 225	1.74 239	2.49 249	2.46 255	0.60 227	0.72 228	0.47 226	1.73 224	0.64 228	0.70 219	0.79 231	2.49 250	0.58 232	1.08 235	0.63 218	0.97 231	1.31 228

IMH-64	1.18 233	1.19 238	0.74 236	1.63 234	1.26 243	1.69 239	1.85 241	0.84 238	0.90 238	0.44 216	0.62 220	1.36 225	1.74 239	2.49 249	2.46 255	0.60 227	0.72 228	0.47 226	1.73 224	0.64 228	0.70 219	0.79 231	2.49 250	0.58 232	1.08 235	0.63 218	0.97 231	1.31 228

ACVNet_1	0.97 227	1.21 240	0.62 228	2.28 244	1.27 245	1.81 245	2.12 248	0.63 225	0.41 202	0.50 227	0.49 206	1.06 216	0.73 210	2.46 248	0.47 159	0.31 172	0.80 235	0.40 221	2.04 230	0.42 213	0.76 224	0.56 202	2.26 245	0.43 221	0.54 217	0.42 196	0.48 184	0.58 183

IMH	1.30 239	1.22 241	0.76 239	1.65 236	1.27 245	1.73 243	1.88 244	0.86 240	0.93 240	0.47 220	0.65 223	1.48 229	2.97 252	3.97 265	1.50 219	0.59 225	0.76 231	0.49 229	2.25 232	0.70 235	0.69 218	0.79 231	2.64 252	0.61 236	1.16 241	0.76 228	0.89 228	1.49 236

ACVNet_2	1.13 231	1.26 242	0.75 238	2.58 248	1.30 247	1.73 243	1.87 243	0.75 235	0.52 217	0.59 234	0.53 212	1.29 222	0.90 219	1.85 241	0.70 182	0.48 213	1.14 249	0.40 221	4.70 251	0.54 224	0.71 222	0.60 209	2.05 241	0.61 236	0.81 229	0.47 201	0.70 219	0.82 204

LVE	1.38 241	1.30 243	0.82 242	4.62 259	1.50 251	1.89 248	3.66 257	0.82 237	0.73 233	0.88 247	0.82 230	1.12 217	1.52 233	2.14 246	0.81 191	0.56 220	0.84 237	0.59 238	3.33 245	0.72 238	0.84 235	0.89 239	2.40 248	0.80 247	1.12 237	0.70 224	1.00 235	0.90 211

Ntro	0.87 223	1.36 244	0.44 220	1.82 241	1.04 238	1.67 237	1.60 238	0.52 212	0.44 210	0.48 224	0.42 194	0.98 211	0.40 188	1.61 238	0.64 180	0.31 172	0.49 217	0.30 204	2.69 240	0.44 218	0.68 215	0.60 209	2.13 243	0.36 212	0.45 204	0.45 200	0.52 195	0.71 196

PSMNet_ROB	1.30 239	1.36 244	0.71 235	1.48 232	1.00 236	1.69 239	1.56 237	0.64 226	0.74 234	1.47 260	3.99 260	2.77 248	1.51 232	2.54 251	0.73 185	0.47 212	0.70 227	0.49 229	2.51 237	0.71 237	0.81 229	0.58 205	3.05 258	0.58 232	0.80 227	0.64 220	0.88 226	0.69 193

PWCK	1.58 246	1.40 246	0.79 241	1.70 238	1.03 237	1.55 235	1.42 234	1.11 251	0.98 243	1.00 252	1.23 248	2.78 250	1.53 234	0.82 229	0.88 195	0.55 219	0.99 241	0.57 235	13.43 267	0.90 246	1.12 246	0.75 225	1.15 235	0.82 248	1.04 233	0.88 236	0.93 229	1.27 227

Dean	1.27 237	1.44 247	0.85 244	2.93 252	1.62 252	1.95 251	2.03 247	0.96 244	1.00 244	0.91 249	0.75 228	1.51 230	1.65 237	2.05 244	0.80 189	0.64 230	1.01 245	0.60 243	1.86 229	0.85 245	0.85 237	0.75 225	2.35 247	0.79 246	1.15 240	0.85 233	1.19 239	0.85 208

ACVNet-4b	1.08 230	1.48 248	0.48 224	2.91 251	1.12 239	1.82 246	2.71 250	0.46 206	0.44 210	0.51 228	0.43 197	1.66 233	1.85 241	2.08 245	0.46 158	0.40 200	0.82 236	0.34 212	2.68 239	0.50 221	0.65 210	0.71 221	2.24 244	0.35 208	0.45 204	0.42 196	0.53 196	0.70 194

WAO-8	1.55 244	1.53 249	1.00 250	2.82 249	1.43 249	1.91 249	2.01 245	1.05 249	1.38 251	1.44 258	1.87 254	2.25 238	2.76 247	2.68 252	1.01 207	0.83 243	0.99 241	0.59 238	3.35 246	1.08 251	0.82 231	0.85 236	1.36 238	0.82 248	1.60 253	1.12 247	1.27 241	1.93 249

Venus	1.55 244	1.53 249	1.00 250	2.82 249	1.43 249	1.91 249	2.01 245	1.05 249	1.38 251	1.44 258	1.87 254	2.25 238	2.76 247	2.68 252	1.01 207	0.83 243	0.99 241	0.59 238	3.35 246	1.08 251	0.82 231	0.85 236	1.36 238	0.82 248	1.60 253	1.12 247	1.27 241	1.93 249

TorneroNet-64	1.85 248	1.56 251	0.93 249	3.34 256	1.31 248	2.18 252	2.65 249	0.91 242	2.21 257	0.66 240	0.83 232	2.72 245	7.56 256	3.04 255	1.76 234	0.67 233	1.35 255	0.59 238	4.05 248	1.02 248	0.98 243	0.96 241	2.67 253	0.69 243	1.24 243	1.15 249	0.88 226	2.15 251

TorneroNet	2.33 253	1.60 252	0.88 246	5.64 262	1.76 253	2.56 255	2.94 252	0.97 245	2.29 259	0.79 243	1.98 256	4.07 258	12.24 264	3.12 257	1.29 213	0.67 233	1.30 253	0.61 244	5.93 255	1.00 247	1.04 244	0.98 243	2.79 256	0.70 244	1.86 256	1.04 243	1.02 236	1.87 247

MADNet++	2.28 252	1.66 253	1.91 259	1.39 230	2.03 257	1.38 232	1.73 240	1.80 258	2.24 258	2.07 262	2.44 259	2.76 247	2.81 249	1.52 237	2.18 248	2.45 262	2.29 259	1.71 259	2.86 242	2.56 260	4.03 264	5.19 266	1.23 237	2.35 262	1.50 248	3.83 262	2.07 258	1.70 241

ktn	2.52 256	1.71 254	3.02 261	2.41 247	1.88 254	2.62 257	3.04 253	1.69 256	4.13 262	1.01 253	1.21 247	8.17 265	10.18 261	2.80 254	1.51 220	0.93 251	1.72 256	0.87 253	6.22 257	1.56 259	1.20 249	1.09 250	2.75 255	0.93 252	1.19 242	1.07 245	1.46 249	1.74 243

KSHMR	2.37 254	1.84 255	1.23 257	6.67 265	1.97 256	2.73 258	3.45 256	1.31 254	1.69 255	1.18 257	1.18 243	1.71 235	11.63 263	3.21 259	1.67 232	1.07 256	1.11 248	0.92 254	5.58 254	1.04 249	1.23 252	1.05 246	3.26 259	1.06 255	1.99 258	1.18 250	1.28 243	1.85 246

notaker	1.84 247	1.90 256	1.02 252	3.19 255	2.19 258	2.44 254	2.77 251	1.11 251	1.57 254	0.91 249	1.09 239	3.37 254	5.56 254	3.13 258	1.35 215	0.81 242	1.34 254	0.71 248	4.26 249	1.08 251	1.22 250	0.99 244	2.96 257	0.93 252	0.74 226	0.77 229	0.98 233	1.18 223

UNDER WATER-64	1.98 249	1.91 257	1.15 255	3.52 258	2.32 259	2.83 260	3.30 254	1.72 257	1.25 249	1.12 255	1.19 244	3.41 255	2.89 251	3.11 256	2.13 246	0.90 248	1.77 257	0.77 251	2.32 234	1.05 250	1.17 248	1.23 255	3.96 265	1.06 255	1.41 246	2.13 257	1.31 245	2.65 256

UNDER WATER	2.15 250	1.92 258	1.13 254	3.36 257	2.59 260	2.77 259	3.73 258	1.63 255	1.36 250	1.02 254	1.02 238	3.30 252	7.25 255	3.39 260	1.54 222	0.91 250	1.80 258	0.75 250	3.15 243	1.08 251	1.27 255	1.14 253	3.84 264	1.20 259	1.46 247	1.78 255	1.26 240	2.46 254

JetRed	2.50 255	2.16 259	2.32 260	1.72 239	1.88 254	2.59 256	3.38 255	1.86 259	1.53 253	1.15 256	0.93 235	2.77 248	0.67 205	2.39 247	3.50 262	2.17 260	2.74 260	3.15 264	1.82 228	1.37 257	3.39 263	2.94 264	2.72 254	1.27 260	2.55 260	6.99 265	2.85 259	4.69 259

DGTPSM_ROB	8.76 263	3.83 260	10.08 267	3.08 253	5.50 264	3.48 261	5.02 262	3.60 262	8.96 266	3.18 263	7.06 262	3.95 257	10.56 262	3.59 261	11.06 265	10.70 266	4.35 262	10.50 266	5.45 253	9.91 267	5.93 266	14.37 268	4.39 266	8.90 267	9.99 265	27.43 269	11.00 268	30.59 269

DPSMNet_ROB	8.99 264	3.86 261	10.11 268	3.11 254	5.51 265	3.54 262	5.03 263	3.60 262	9.04 267	3.27 264	7.95 264	4.19 259	13.43 268	3.66 262	11.12 266	10.86 267	4.47 263	10.71 267	6.43 259	9.92 268	5.99 268	14.50 269	4.39 266	8.90 267	10.15 266	27.43 269	11.02 269	30.59 269

HanzoNet	4.54 261	4.29 262	3.74 265	6.10 264	3.77 262	7.50 266	8.23 268	3.94 264	4.82 263	1.56 261	2.42 258	11.35 267	12.90 267	10.81 272	1.84 237	1.89 259	4.65 264	1.35 258	10.71 265	3.05 261	2.04 259	1.81 260	5.00 268	1.14 257	1.80 255	1.67 254	1.81 256	2.33 252

BEATNet-Init1	4.26 260	5.23 263	1.17 256	9.10 267	2.61 261	8.41 268	4.21 259	2.29 260	1.73 256	0.88 247	2.38 257	6.02 260	9.23 259	0.65 227	2.70 260	2.20 261	1.24 252	0.94 256	17.87 268	4.86 264	2.04 259	1.87 261	1.10 234	1.14 257	4.62 262	2.07 256	11.53 270	6.94 263

DPSimNet_ROB	5.23 262	7.46 264	3.48 264	6.82 266	6.53 268	4.88 263	5.29 264	5.03 265	6.96 265	3.68 265	10.30 268	6.62 261	7.58 257	4.15 266	3.41 261	2.75 263	5.59 265	2.26 260	12.16 266	3.45 262	5.93 266	2.70 263	3.37 260	3.75 263	3.16 261	3.16 261	4.52 262	6.28 261

DPSM_ROB	13.12 269	7.70 265	11.86 269	4.97 260	5.71 266	6.03 264	4.61 260	8.36 269	10.82 268	6.72 266	8.03 265	8.12 263	12.29 265	3.81 263	13.89 267	13.57 268	10.28 269	13.36 269	9.07 263	11.67 269	16.11 270	18.73 273	3.51 261	10.91 269	27.70 271	35.86 272	31.04 273	39.53 272

DPSM	13.12 269	7.70 265	11.86 269	4.97 260	5.71 266	6.03 264	4.61 260	8.36 269	10.82 268	6.72 266	8.03 265	8.12 263	12.29 265	3.81 263	13.89 267	13.57 268	10.28 269	13.36 269	9.07 263	11.67 269	16.11 270	18.73 273	3.51 261	10.91 269	27.70 271	35.86 272	31.04 273	39.53 272

ASD4	10.82 267	8.41 267	7.74 266	6.01 263	4.36 263	8.03 267	5.43 265	6.40 266	6.39 264	7.67 268	9.54 267	7.79 262	9.97 260	5.53 267	8.37 264	7.73 265	9.73 267	11.07 268	8.78 262	9.36 266	16.84 272	15.15 270	5.39 269	5.70 265	18.71 270	28.58 271	21.13 272	32.24 271

PML	11.09 268	9.28 268	3.40 263	11.88 271	6.99 269	11.60 269	5.97 266	7.04 268	24.50 275	8.92 269	28.99 275	32.63 275	39.39 276	6.18 268	5.69 263	4.14 264	8.31 266	2.99 263	18.83 272	4.50 263	4.70 265	4.40 265	3.75 263	3.98 264	10.54 268	5.17 264	18.60 271	7.08 264

LRCNet_RVC	10.22 266	14.24 269	3.26 262	20.74 272	17.71 273	19.88 273	15.89 272	6.49 267	2.47 260	19.87 273	12.97 269	19.40 271	8.44 258	26.62 274	2.33 252	0.74 238	10.08 268	5.54 265	23.31 274	6.95 265	2.43 261	1.11 252	22.86 273	8.58 266	0.73 225	0.39 190	1.72 255	1.19 224

CasAABBNet	26.35 275	15.49 270	23.85 273	9.95 268	11.46 271	12.03 270	9.23 269	16.79 271	21.84 274	13.64 272	16.11 270	16.45 270	24.90 275	7.58 269	27.95 274	27.14 273	20.53 271	26.83 274	18.10 269	23.37 272	32.22 275	37.28 275	6.99 270	21.98 273	55.78 276	72.24 276	62.39 275	79.48 274

MyStereo03	26.41 276	15.50 271	23.88 274	10.02 269	11.51 272	12.12 271	9.31 270	16.83 272	21.83 272	13.49 270	16.21 271	16.36 268	24.77 273	7.69 270	27.92 272	27.29 274	20.66 272	26.89 275	18.22 270	23.47 273	32.35 276	37.78 276	7.05 271	21.99 274	55.69 274	72.21 274	62.47 276	79.61 275

MyStereo02	25.99 274	15.50 271	23.88 274	10.02 269	0.00 1	12.12 271	9.31 270	16.83 272	21.83 272	13.49 270	16.21 271	16.36 268	24.77 273	7.69 270	27.92 272	27.29 274	20.66 272	26.89 275	18.22 270	23.47 273	32.35 276	37.78 276	7.05 271	21.99 274	55.69 274	72.21 274	62.47 276	79.61 275

HaxPig	19.43 271	21.64 273	18.72 271	23.90 273	23.72 274	22.99 274	25.27 273	20.59 274	18.36 270	26.33 274	23.18 273	22.04 272	16.59 270	24.59 273	21.93 269	18.51 270	20.93 274	19.75 271	22.56 273	20.41 271	14.06 269	11.69 267	27.14 274	18.65 271	6.94 264	12.03 268	7.78 265	14.26 268

MEDIAN_ROB	22.61 272	26.37 274	23.42 272	27.86 274	27.01 275	26.90 275	28.47 274	24.00 275	21.42 271	31.43 275	26.90 274	25.65 273	19.56 271	27.54 275	23.81 270	20.10 271	25.89 275	23.65 272	27.64 275	24.33 275	18.71 273	15.27 271	29.65 275	20.16 272	10.22 267	11.12 267	10.11 267	13.24 267

DLNR_Zeroshot_test	9.91 265	28.72 275	0.20 159	46.90 276	0.13 89	0.20 133	45.01 276	0.29 164	0.11 56	0.38 196	0.19 98	0.33 159	0.10 47	1.29 234	61.34 276	71.85 277	3.99 261	2.49 261	1.36 213	0.22 146	0.65 210	0.41 153	0.09 76	0.13 114	0.26 137	0.24 121	0.29 124	0.33 146

AVERAGE_ROB	25.62 273	30.03 276	26.88 276	31.96 275	30.85 276	31.13 276	32.49 275	28.35 276	25.87 276	34.56 276	30.30 276	30.39 274	23.71 272	31.94 276	27.62 271	24.45 272	28.60 276	25.76 273	30.73 276	27.87 276	22.22 274	18.68 272	33.77 276	25.40 276	10.86 269	8.77 266	9.34 266	9.16 265

FADE																0.88 247					2.86 262	2.54 262					2.00 257

Low-res two-view benchmark