Low-res two-view results

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

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

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

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

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

TDLM	0.09 2	0.08 9	0.12 13	0.02 2	0.02 4	0.00 1	0.01 26	0.19 28	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.48 62	0.01 3	0.01 7	0.26 1	0.22 1	0.08 8	0.06 12	0.01 1	0.00 1	0.10 2	0.10 6	0.01 27	0.01 3	0.00 1	0.01 8	0.30 13	0.39 65

ProNet	0.06 1	0.03 1	0.08 10	0.01 1	0.00 1	0.12 97	0.27 128	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.05 55	0.43 2	0.28 2	0.02 1	0.00 1	0.09 6	0.00 1	0.05 1	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 28	0.00 1	0.05 1	0.00 1

CVANet_RVC	0.21 9	0.15 16	0.61 91	0.42 112	0.06 18	0.06 80	0.01 26	1.53 87	0.05 14	0.08 38	0.04 53	0.62 83	0.04 16	0.03 36	0.46 3	0.32 3	0.14 18	0.09 17	0.05 2	0.01 3	0.19 7	0.07 4	0.00 1	0.03 9	0.00 1	0.01 8	0.55 16	0.08 28

GANet	0.29 15	0.56 91	0.39 59	0.27 62	0.11 30	0.88 150	0.14 115	0.27 36	0.06 18	0.02 28	0.28 83	1.85 127	0.04 16	0.03 36	0.62 5	0.39 4	0.37 62	0.14 32	0.24 10	0.01 3	0.20 8	0.05 3	0.06 86	0.02 5	0.06 22	0.01 8	0.48 15	0.16 45

RAFT	0.18 5	0.04 2	0.33 39	0.02 2	0.00 1	0.12 97	0.12 110	0.94 67	0.01 1	0.70 86	0.00 1	0.17 10	0.00 1	0.01 7	0.57 4	0.46 5	0.03 2	0.00 1	0.06 4	0.21 53	0.14 5	0.50 16	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.27 11	0.00 1

delet	0.19 8	0.07 7	0.25 23	0.06 15	0.04 12	0.02 57	0.02 47	0.01 2	0.04 8	0.34 62	0.00 1	0.10 6	0.03 11	0.02 21	1.36 13	0.46 5	0.16 24	0.05 10	0.13 7	0.05 12	0.13 4	0.18 8	0.00 1	0.04 14	0.00 1	0.01 8	1.41 32	0.02 11

AANet_RVC	0.25 11	0.05 5	0.29 31	0.06 15	0.19 51	0.00 1	0.23 126	0.03 8	0.17 62	0.35 66	0.01 43	0.07 4	0.04 16	0.01 7	1.37 14	0.48 7	0.10 11	0.06 12	0.43 16	0.17 38	0.10 2	0.25 10	0.03 63	0.05 17	0.02 8	0.06 25	1.15 26	0.89 87

AASNet	0.18 5	0.44 71	0.26 25	0.08 26	0.08 23	0.00 1	0.08 96	0.03 8	0.05 14	0.26 55	0.00 1	0.16 9	0.03 11	0.01 7	1.06 7	0.60 8	0.08 8	0.03 8	0.08 5	0.16 37	0.24 10	0.64 24	0.00 1	0.03 9	0.00 1	0.01 8	0.38 14	0.03 13

RYNet	0.45 24	0.04 2	0.00 1	0.02 2	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.04 8	0.07 35	0.00 1	0.05 1	0.12 44	0.00 1	4.77 154	0.60 8	0.10 11	1.00 148	0.35 13	0.01 3	0.21 9	0.04 2	0.00 1	0.02 5	0.08 28	3.06 133	1.39 31	0.13 41

MMNet	0.30 16	0.21 28	0.07 7	0.05 8	0.05 15	0.00 1	0.06 88	0.01 2	0.03 4	0.22 50	0.00 1	0.19 14	0.01 3	0.05 55	2.24 35	0.62 10	0.24 37	0.12 24	0.35 13	0.07 15	0.30 11	0.11 7	0.04 70	0.08 38	0.03 12	0.04 23	2.84 60	0.02 11

CFNet	0.57 33	0.46 77	0.64 99	0.43 113	0.34 104	0.04 71	0.00 1	0.58 58	0.09 35	0.66 84	0.05 56	0.64 84	0.07 26	0.05 55	2.25 36	0.65 11	0.35 55	0.06 12	0.73 23	0.34 68	0.85 38	0.73 27	0.00 1	0.08 38	0.45 80	0.16 44	3.22 80	1.51 106

HCRNet	0.41 20	0.36 60	0.34 43	0.30 76	0.12 32	0.00 1	0.05 78	0.02 5	0.02 3	1.46 133	0.00 1	0.18 12	0.05 22	0.00 1	2.70 58	0.67 12	0.22 32	0.06 12	0.22 8	0.11 26	0.30 11	0.59 21	0.02 46	0.01 3	0.01 5	0.01 8	3.21 79	0.03 13

CC-Net-ROB	5.26 185	8.36 213	1.81 169	22.68 218	6.07 206	15.19 215	7.74 209	0.45 49	0.84 127	1.53 136	0.00 1	23.78 206	3.00 176	3.15 209	2.92 71	0.74 13	2.29 171	1.51 173	11.50 183	0.48 100	1.21 55	1.47 49	9.41 223	0.22 85	2.30 143	2.51 130	2.25 48	8.72 173

StereoVision	0.11 3	0.10 12	0.02 3	0.04 6	0.03 7	0.00 1	0.02 47	0.04 13	0.03 4	0.03 31	0.00 1	0.17 10	0.02 6	0.03 36	0.99 6	0.75 14	0.05 5	0.01 3	0.29 11	0.03 7	0.15 6	0.07 4	0.00 1	0.05 17	0.03 12	0.00 1	0.06 3	0.00 1

AEACV	0.25 11	0.71 112	0.36 50	0.04 6	0.03 7	0.10 89	0.00 1	0.02 5	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.18 12	0.13 46	0.02 21	1.22 9	0.79 15	0.05 5	0.26 50	0.73 23	0.29 63	0.63 26	0.50 16	0.12 104	0.04 14	0.01 5	0.21 50	0.29 12	0.00 1

PS-NSSS	1.54 110	3.12 190	0.33 39	3.03 179	0.83 142	1.73 169	0.70 145	0.39 43	0.15 54	0.39 69	0.00 1	11.06 184	1.04 159	0.41 159	2.13 32	0.79 15	0.47 70	0.26 50	4.17 115	0.14 30	0.90 40	0.37 14	2.44 198	0.06 22	0.99 106	0.74 85	3.17 76	1.82 112

anonymousdsp	0.27 13	0.09 10	0.36 50	0.24 54	0.05 15	0.09 86	0.00 1	0.03 8	0.05 14	0.00 1	0.28 83	0.19 14	0.15 52	0.00 1	1.24 10	0.84 17	0.12 15	0.10 20	0.29 11	0.18 40	0.42 17	1.05 40	0.02 46	0.05 17	0.01 5	0.01 8	1.54 36	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.22 10	0.19 23	0.35 46	0.22 45	0.11 30	0.01 34	0.00 1	0.04 13	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.22 19	0.10 42	0.03 36	1.13 8	0.87 18	0.16 24	0.06 12	0.37 15	0.11 26	0.95 41	0.62 23	0.00 1	0.02 5	0.08 28	0.00 1	0.11 5	0.03 13

TestStereo	0.55 29	0.62 100	0.47 72	0.22 45	0.09 26	0.00 1	0.01 26	1.90 104	0.22 75	0.30 59	0.00 1	0.28 31	0.08 29	0.01 7	1.58 21	0.87 18	0.34 53	0.19 37	2.65 85	0.08 18	1.43 69	0.55 20	0.02 46	0.07 28	0.10 38	0.42 67	2.09 45	0.13 41

MGS-Stereo	0.61 39	0.95 138	0.61 91	0.26 58	0.16 38	0.01 34	0.02 47	0.06 16	0.15 54	0.00 1	0.00 1	0.29 34	0.15 52	0.01 7	5.46 175	0.88 20	0.30 48	0.27 56	0.86 28	0.38 75	1.25 61	1.76 62	0.03 63	0.14 64	0.29 64	0.26 54	1.72 39	0.25 52

DMCA	0.27 13	0.37 63	0.20 18	0.17 36	0.09 26	0.02 57	0.01 26	0.02 5	0.04 8	0.59 81	0.00 1	0.34 46	0.05 22	0.01 7	1.81 25	0.88 20	0.31 49	0.12 24	0.22 8	0.10 23	0.38 16	0.23 9	0.00 1	0.03 9	0.03 12	0.06 25	1.19 27	0.15 43

GMStereo	0.44 22	0.93 135	0.07 7	0.25 56	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.14 24	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.30 37	0.01 3	0.01 7	1.87 27	0.90 22	0.26 42	0.17 35	2.60 80	0.08 18	1.17 53	0.33 12	0.00 1	0.05 17	0.08 28	0.02 19	2.57 52	0.04 17
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLCA_NET_v2_RVC	0.99 78	0.82 122	0.34 43	0.18 38	0.43 115	0.03 64	1.10 156	1.20 75	2.50 180	2.06 151	0.11 64	0.69 90	0.07 26	0.54 163	3.65 113	0.91 23	0.19 30	0.22 42	1.65 51	0.15 34	0.73 31	0.92 35	0.08 91	0.18 77	0.11 42	3.29 139	2.58 54	2.09 117
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT + AFF	0.41 20	0.04 2	0.01 2	0.22 45	0.02 4	0.04 71	0.00 1	0.03 8	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.28 31	0.02 6	0.01 7	4.88 160	0.92 24	0.35 55	0.02 6	2.33 69	0.03 7	0.65 27	0.50 16	0.01 27	0.12 54	0.15 53	0.10 35	0.24 9	0.01 8

UPFNet	0.44 22	0.29 48	0.59 85	0.21 41	0.26 78	0.01 34	0.02 47	0.08 21	0.08 29	0.39 69	0.00 1	0.27 28	0.03 11	0.24 142	3.08 80	0.92 24	0.14 18	0.12 24	0.57 18	0.31 66	0.36 15	0.39 15	0.01 27	0.12 54	0.02 8	0.01 8	3.44 89	0.05 22

dd	0.93 74	0.46 77	0.32 34	1.70 163	0.04 12	0.21 119	0.11 108	0.46 50	0.06 18	0.11 41	0.01 43	1.91 128	0.06 24	0.16 110	4.29 130	0.96 26	0.81 114	0.34 66	5.67 127	0.37 73	0.58 24	0.68 26	0.15 109	0.26 96	0.07 24	0.09 33	3.26 81	1.96 115

AF-Net	1.11 87	0.51 81	0.87 119	0.34 87	0.78 138	0.89 152	1.87 169	2.40 124	1.15 146	0.48 75	0.68 117	3.66 145	0.16 59	0.27 146	2.44 48	0.98 27	0.35 55	0.01 3	1.60 48	0.40 77	0.50 19	2.58 91	0.05 79	0.08 38	0.66 95	0.45 69	3.47 90	2.34 123

Nwc_Net	1.11 87	0.51 81	0.87 119	0.34 87	0.78 138	0.89 152	1.87 169	2.40 124	1.15 146	0.48 75	0.68 117	3.66 145	0.16 59	0.27 146	2.44 48	0.98 27	0.35 55	0.01 3	1.60 48	0.40 77	0.50 19	2.58 91	0.05 79	0.08 38	0.66 95	0.45 69	3.47 90	2.34 123

CroCo-Stereo Lap2	0.14 4	0.09 10	0.03 5	0.05 8	0.05 15	0.00 1	0.00 1	0.03 8	0.05 14	0.24 54	0.00 1	0.08 5	0.02 6	0.01 7	1.28 11	1.00 29	0.03 2	0.02 6	0.05 2	0.04 9	0.31 13	0.34 13	0.00 1	0.03 9	0.03 12	0.00 1	0.05 1	0.00 1

HITNet	0.59 35	0.16 21	0.10 11	0.06 15	0.07 20	0.01 34	0.02 47	1.76 92	0.82 125	0.11 41	0.00 1	0.68 88	0.28 77	0.11 97	2.51 54	1.02 30	0.25 38	0.13 29	0.63 20	0.24 56	1.43 69	1.56 57	0.01 27	0.12 54	0.02 8	0.16 44	3.32 83	0.42 68
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
ADLNet	0.67 47	0.96 140	0.10 11	0.21 41	0.23 65	0.08 83	0.01 26	1.26 77	0.09 35	0.32 60	0.06 57	2.28 135	0.08 29	0.18 120	3.28 95	1.03 31	0.35 55	0.11 22	0.54 17	0.18 40	0.54 22	1.10 42	0.00 1	0.03 9	0.88 103	0.68 79	3.16 75	0.28 53

STTStereo	1.06 83	0.85 128	0.57 81	0.36 98	0.29 86	0.08 83	0.64 144	0.43 46	1.56 162	1.40 131	0.26 82	1.95 130	0.07 26	0.29 148	4.26 127	1.06 32	0.25 38	0.23 44	1.16 37	0.14 30	1.46 73	0.84 30	0.12 104	0.10 48	0.07 24	1.81 116	3.51 93	4.84 148

CroCo-Stereo	0.18 5	0.07 7	0.02 3	0.05 8	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.02 6	0.00 1	1.54 20	1.07 33	0.04 4	0.03 8	0.65 21	0.04 9	0.32 14	0.73 27	0.00 1	0.02 5	0.03 12	0.01 8	0.08 4	0.00 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
RP	1.29 98	1.06 147	2.32 178	0.84 138	1.16 149	0.39 127	1.53 163	1.89 102	1.68 166	0.29 58	2.21 148	2.25 134	0.13 46	0.40 157	3.31 98	1.07 33	0.61 85	0.05 10	1.61 50	0.40 77	0.65 27	3.05 108	0.11 102	0.29 115	0.29 64	0.92 92	4.24 135	2.04 116

IER	0.59 35	0.45 74	0.27 26	0.30 76	0.16 38	0.00 1	0.01 26	0.42 44	0.11 41	1.09 109	0.07 60	1.35 118	0.04 16	0.20 127	3.17 84	1.08 35	0.20 31	0.13 29	0.73 23	0.40 77	0.51 21	0.64 24	0.21 123	0.07 28	0.08 28	1.01 97	2.92 62	0.28 53

RAFT_CTSACE	0.59 35	0.80 118	0.45 70	0.25 56	0.07 20	0.14 104	0.00 1	2.03 108	0.06 18	0.00 1	0.12 65	0.44 57	0.46 105	0.01 7	1.58 21	1.08 35	0.15 20	0.12 24	0.57 18	0.08 18	0.74 32	2.54 90	0.00 1	0.04 14	0.24 63	0.00 1	3.77 108	0.04 17

HSM	0.97 76	0.30 51	0.87 119	0.54 122	0.46 116	0.00 1	0.01 26	2.93 156	0.30 84	0.13 44	0.56 106	0.65 85	0.13 46	0.05 55	2.97 74	1.08 35	0.66 93	0.17 35	3.26 100	0.35 70	1.78 86	2.03 66	0.04 70	0.33 126	0.38 72	0.81 87	4.16 134	1.10 96

DMCA-RVC	0.65 44	0.42 68	0.43 65	0.31 78	0.58 126	0.15 108	0.44 136	0.29 38	1.57 163	1.31 123	0.35 91	0.55 75	0.13 46	0.11 97	2.54 55	1.10 38	0.51 76	0.46 84	0.84 27	0.36 72	0.76 33	0.83 29	0.19 119	0.14 64	0.11 42	0.06 25	2.59 55	0.52 71

DLCB_ROB	0.92 72	0.72 113	0.64 99	0.43 113	0.42 114	0.14 104	0.18 119	0.43 46	0.28 81	0.85 95	0.53 104	1.12 108	0.72 135	0.07 70	2.16 34	1.12 39	0.88 118	0.26 50	0.69 22	0.20 51	1.35 64	1.53 53	0.49 159	0.28 113	4.11 177	2.41 128	2.04 43	0.78 82

test_5	0.54 28	0.60 97	0.22 20	0.02 2	0.02 4	0.11 91	0.01 26	2.77 149	0.04 8	0.00 1	1.10 129	0.44 57	0.45 100	0.00 1	1.47 16	1.13 40	0.08 8	0.10 20	1.01 32	0.04 9	0.43 18	1.34 46	0.00 1	0.05 17	0.07 24	0.00 1	2.98 65	0.01 8

NCC-stereo	1.86 124	1.63 163	1.33 147	0.95 146	1.22 154	0.80 145	2.29 176	2.62 141	2.93 183	0.34 62	2.87 162	2.16 131	1.17 161	0.21 132	3.63 109	1.13 40	0.63 90	0.96 145	2.79 88	0.75 120	0.98 44	2.96 102	0.36 146	0.32 122	2.31 144	4.50 157	3.69 98	4.78 145

Abc-Net	1.86 124	1.63 163	1.33 147	0.95 146	1.22 154	0.80 145	2.29 176	2.62 141	2.93 183	0.34 62	2.87 162	2.16 131	1.17 161	0.21 132	3.63 109	1.13 40	0.63 90	0.96 145	2.79 88	0.75 120	0.98 44	2.96 102	0.36 146	0.32 122	2.31 144	4.50 157	3.69 98	4.78 145
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoIM	0.33 17	0.21 28	0.36 50	0.06 15	0.13 33	0.01 34	0.03 64	0.06 16	0.06 18	1.25 120	0.00 1	0.20 17	0.02 6	0.02 21	1.52 18	1.15 43	0.12 15	0.24 45	1.27 41	0.10 23	0.71 29	0.90 34	0.00 1	0.07 28	0.17 56	0.15 42	0.13 6	0.04 17

MIM_Stereo	0.55 29	0.13 14	0.43 65	0.34 87	0.22 63	0.11 91	0.02 47	2.05 109	0.07 23	0.00 1	0.01 43	0.23 20	0.09 37	0.03 36	2.07 31	1.15 43	0.15 20	0.39 74	2.56 78	0.27 62	1.24 60	0.94 36	0.06 86	0.13 61	0.18 57	0.19 48	1.72 39	0.17 46

psm_up	1.01 80	0.60 97	0.96 125	0.38 104	0.75 136	0.01 34	0.03 64	2.33 121	1.18 148	0.78 89	0.00 1	0.94 100	0.09 37	0.45 160	2.41 46	1.18 45	0.62 87	0.44 82	3.67 110	0.32 67	1.14 51	0.85 31	0.00 1	0.58 153	1.06 108	1.42 105	3.75 105	1.44 104

UCFNet_RVC	1.13 90	2.65 183	0.57 81	0.57 124	0.74 135	0.19 116	0.01 26	0.28 37	0.22 75	0.95 100	0.39 93	2.41 138	0.89 152	0.06 65	2.99 78	1.18 45	0.50 73	0.49 88	2.19 60	0.44 91	1.50 74	1.54 56	1.06 187	0.19 80	1.43 123	1.73 113	1.86 42	3.39 137

CFNet_RVC	0.86 61	0.59 95	0.74 109	0.33 81	0.32 97	0.11 91	0.02 47	0.11 23	0.17 62	0.87 97	0.74 121	0.57 81	0.16 59	0.08 78	3.11 81	1.19 47	0.50 73	0.34 66	1.28 42	0.15 34	1.68 84	1.48 51	0.02 46	0.25 92	0.86 102	1.89 119	3.64 97	2.13 119

FINET	0.37 19	0.14 15	0.45 70	0.18 38	0.08 23	0.02 57	0.01 26	0.34 39	0.17 62	0.01 23	0.30 87	0.56 78	0.19 65	0.02 21	2.46 51	1.20 48	0.26 42	0.09 17	1.10 34	0.14 30	0.72 30	0.31 11	0.04 70	0.14 64	0.03 12	0.10 35	0.84 22	0.05 22

raft+_RVC	0.49 27	0.38 66	0.37 55	0.34 87	0.21 58	0.03 64	0.04 73	2.29 118	0.09 35	0.00 1	0.00 1	0.25 22	0.08 29	0.02 21	1.79 24	1.24 49	0.29 46	0.09 17	2.37 74	0.24 56	0.77 34	1.09 41	0.00 1	0.06 22	0.07 24	0.12 37	0.57 17	0.36 63

AFF-stereo	0.55 29	0.29 48	0.41 63	0.33 81	0.09 26	0.03 64	0.00 1	0.38 42	0.10 38	1.17 113	0.01 43	0.32 39	0.06 24	0.00 1	1.52 18	1.24 49	0.15 20	0.59 100	3.40 104	0.07 15	0.54 22	0.60 22	0.00 1	0.07 28	0.13 47	0.06 25	3.05 67	0.10 34

UDGNet	2.51 144	1.01 141	0.33 39	10.93 209	5.26 200	8.50 207	3.54 189	1.72 90	0.15 54	0.23 53	0.08 61	0.52 71	0.10 42	10.25 227	3.55 106	1.25 51	0.46 68	0.46 84	2.73 86	0.59 110	2.44 106	4.14 140	2.94 202	0.15 68	1.72 130	0.77 86	2.94 64	1.13 98

dad	4.05 175	0.87 130	0.28 28	10.24 208	1.70 168	1.03 157	12.23 216	12.58 221	0.11 41	3.46 189	0.00 1	1.93 129	3.59 180	0.19 122	4.92 162	1.26 52	1.60 156	0.53 92	14.05 189	0.63 111	2.73 114	1.88 63	0.16 112	0.71 157	5.78 194	0.19 48	17.00 218	9.60 177

UNet	0.56 32	0.30 51	0.39 59	0.26 58	0.19 51	0.03 64	0.08 96	0.52 56	0.13 49	1.15 111	0.00 1	0.44 57	0.16 59	0.16 110	2.13 32	1.28 53	0.34 53	0.20 40	1.42 44	0.19 46	0.62 25	0.50 16	0.13 107	0.24 87	0.03 12	0.26 54	3.32 83	0.62 76

DSFCA	0.70 48	0.43 69	0.51 78	0.29 73	0.58 126	0.04 71	0.59 141	0.22 32	0.54 102	0.49 77	0.56 106	0.33 42	0.08 29	0.04 50	2.86 65	1.28 53	0.67 94	0.73 118	1.00 31	0.44 91	1.01 47	1.14 43	0.21 123	0.24 87	0.54 85	0.82 88	2.81 58	0.47 69

SQANet	17.87 220	31.68 233	5.41 205	57.78 235	33.35 232	57.44 236	39.25 233	4.37 189	1.73 168	4.89 212	1.53 137	30.38 212	5.54 186	56.25 235	3.78 116	1.32 55	5.20 204	1.48 171	29.72 217	1.71 161	6.45 190	5.45 174	54.26 241	1.90 180	4.80 185	8.48 196	9.52 196	18.82 206

LL-Strereo2	0.61 39	0.22 35	0.36 50	0.09 28	0.10 29	0.17 111	0.01 26	2.25 117	0.18 67	0.00 1	0.00 1	0.21 18	0.04 16	0.21 132	1.68 23	1.32 55	0.05 5	0.12 24	2.34 70	0.39 76	1.51 75	2.98 104	0.00 1	0.08 38	0.43 79	0.01 8	1.44 34	0.31 56

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 44	0.29 48	0.60 87	0.37 100	0.27 80	0.03 64	0.02 47	0.96 69	0.11 41	1.34 125	0.00 1	0.28 31	0.08 29	0.01 7	1.83 26	1.32 55	0.26 42	0.11 22	3.40 104	0.24 56	0.79 35	0.89 33	0.00 1	0.19 80	0.38 72	0.22 51	3.31 82	0.15 43

HGLStereo	0.58 34	0.32 58	0.38 56	0.23 50	0.26 78	0.01 34	0.06 88	0.06 16	0.12 46	1.22 119	0.70 119	0.14 8	0.15 52	0.09 86	2.33 44	1.33 58	0.37 62	0.24 45	1.13 36	0.15 34	0.97 43	1.51 52	0.06 86	0.07 28	0.08 28	0.08 32	3.08 69	0.47 69

CASnet	0.75 52	0.51 81	0.49 77	0.23 50	0.29 86	0.00 1	0.00 1	0.50 52	0.18 67	0.06 34	0.06 57	0.54 73	0.36 90	0.01 7	2.44 48	1.35 59	0.50 73	0.41 79	2.34 70	0.25 60	3.65 136	2.36 78	0.02 46	0.14 64	1.63 128	0.05 24	1.61 37	0.23 48
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANetREF_RVC	2.43 141	1.69 166	0.81 115	2.04 172	1.16 149	1.02 156	0.10 103	4.72 193	1.44 159	3.62 191	0.06 57	10.03 182	0.69 131	0.09 86	3.63 109	1.36 60	1.06 134	0.94 143	6.44 136	0.46 94	2.32 97	1.74 61	0.17 116	1.35 174	3.41 170	3.75 145	6.55 175	4.82 147
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
DISCO	0.79 54	0.95 138	0.31 33	0.06 15	0.33 101	0.51 135	0.44 136	0.23 35	0.32 85	1.75 142	0.59 110	0.38 51	0.29 79	0.04 50	2.98 76	1.36 60	0.96 125	0.29 58	3.24 98	0.53 104	0.79 35	1.45 48	0.10 97	0.07 28	0.12 46	0.29 58	2.76 57	0.31 56

MDST_ROB	10.13 205	16.70 223	3.04 186	29.06 222	9.34 216	20.66 221	5.02 198	5.90 202	1.98 175	3.16 177	2.70 157	11.22 185	28.15 225	0.18 120	6.30 192	1.37 62	1.21 142	0.34 66	7.74 147	1.01 131	4.67 157	3.95 131	1.92 196	1.94 183	26.55 232	19.78 232	37.02 241	22.50 216

Ntro	22.77 232	41.10 236	9.75 224	63.11 243	42.85 240	62.03 244	56.57 238	8.43 207	6.55 204	12.02 233	2.06 147	33.43 217	6.53 190	75.01 240	4.99 164	1.38 63	7.98 217	2.25 193	37.75 229	9.51 224	6.94 199	6.04 196	55.49 243	3.02 193	10.71 212	14.77 222	13.49 212	21.09 210

RAFT+CT+SA	0.64 43	0.82 122	0.25 23	0.15 34	0.03 7	0.00 1	0.00 1	2.49 131	0.08 29	0.08 38	0.00 1	0.74 95	0.39 95	0.01 7	1.39 15	1.38 63	0.11 13	0.15 33	2.23 61	0.18 40	0.84 37	2.50 85	0.01 27	0.06 22	0.11 42	0.01 8	3.34 85	0.04 17

MIF-Stereo	0.35 18	0.28 45	0.38 56	0.07 23	0.18 48	0.00 1	0.01 26	0.07 19	0.08 29	0.00 1	0.00 1	0.29 34	0.03 11	0.05 55	1.88 28	1.42 65	0.15 20	0.33 64	1.70 52	0.07 15	0.88 39	1.21 44	0.00 1	0.12 54	0.06 22	0.03 22	0.14 7	0.03 13

PA-Net	1.61 119	0.81 121	1.43 153	0.27 62	1.99 178	0.12 97	0.34 132	0.19 28	1.90 172	0.85 95	0.41 94	0.24 21	0.20 66	0.78 178	4.61 146	1.44 66	0.17 26	0.26 50	1.08 33	0.53 104	1.44 71	3.18 110	0.65 172	0.44 142	0.99 106	7.71 189	1.78 41	9.78 181
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	1.45 104	0.52 85	1.11 132	0.81 136	0.69 132	0.00 1	0.03 64	2.86 155	0.35 87	1.50 135	3.76 172	0.73 94	0.36 90	0.07 70	2.89 68	1.44 66	1.08 136	0.79 122	8.61 153	0.23 54	3.25 130	1.97 64	0.02 46	0.66 155	0.10 38	0.52 75	3.12 74	1.56 107

rafts_anoy	0.62 41	0.28 45	0.70 106	0.37 100	0.21 58	0.04 71	0.00 1	2.53 135	0.14 52	0.01 23	0.00 1	0.10 6	0.04 16	0.02 21	2.50 53	1.45 68	0.32 51	0.36 69	1.92 54	0.17 38	1.38 67	0.99 39	0.00 1	0.18 77	0.53 84	0.73 84	0.73 20	1.01 95

iResNetv2_ROB	1.26 95	0.75 116	0.32 34	1.29 155	0.33 101	0.02 57	0.02 47	3.19 167	0.20 72	2.00 150	0.29 85	2.24 133	0.41 97	0.06 65	3.64 112	1.45 68	0.75 107	0.13 29	5.77 129	0.43 88	2.86 116	1.71 60	0.16 112	0.37 133	0.38 72	0.47 71	4.08 129	0.72 79

RASNet	0.63 42	0.18 22	0.57 81	0.41 111	0.28 83	0.10 89	0.05 78	0.94 67	0.14 52	1.07 108	0.09 63	0.48 62	0.34 85	0.02 21	1.28 11	1.47 70	0.35 55	0.21 41	0.99 30	0.02 6	1.15 52	1.53 53	0.10 97	0.34 128	0.22 62	0.30 59	3.55 94	0.73 80

ACRE	0.87 66	0.21 28	0.64 99	0.28 66	0.20 57	0.00 1	0.20 120	0.18 26	0.48 97	0.08 38	0.15 71	1.22 113	0.08 29	0.23 141	4.70 152	1.49 71	0.67 94	0.25 49	1.97 56	0.18 40	2.33 99	2.98 104	0.05 79	0.26 96	0.67 98	0.07 29	3.81 110	0.11 36

FBW_ROB	7.98 198	9.24 214	5.57 207	20.21 217	8.25 213	12.08 211	8.09 210	4.92 195	1.58 164	3.30 179	5.15 188	13.88 192	3.03 177	7.45 222	6.23 191	1.49 71	2.89 179	0.79 122	33.18 223	1.93 173	5.24 174	4.40 147	9.43 224	8.29 227	4.88 188	7.69 188	4.88 152	21.40 211

CIPLG	0.87 66	0.19 23	0.67 104	0.27 62	0.21 58	0.00 1	0.20 120	0.19 28	0.50 100	0.07 35	0.12 65	1.16 111	0.08 29	0.21 132	4.78 155	1.50 73	0.68 98	0.22 42	1.92 54	0.18 40	2.28 95	2.98 104	0.04 70	0.27 103	0.66 95	0.09 33	3.80 109	0.12 39

IPLGR_C	0.86 61	0.20 26	0.61 91	0.28 66	0.21 58	0.00 1	0.22 124	0.18 26	0.47 94	0.07 35	0.12 65	1.18 112	0.08 29	0.20 127	4.59 144	1.50 73	0.65 92	0.26 50	2.00 57	0.19 46	2.34 100	2.95 101	0.05 79	0.27 103	0.60 91	0.07 29	3.82 111	0.11 36

SGM-ForestM	11.60 212	15.35 221	4.54 196	19.02 215	8.08 212	18.74 220	10.83 215	12.03 215	7.24 206	3.01 172	6.09 197	36.06 221	23.95 219	0.75 177	4.47 138	1.51 75	3.60 188	0.75 120	20.06 205	1.60 156	4.23 150	1.65 59	1.36 190	3.34 197	25.09 230	20.48 234	34.27 239	25.03 221

test_3	1.56 113	1.14 150	1.14 134	0.44 115	0.32 97	0.11 91	0.07 93	2.84 154	0.16 61	0.39 69	0.43 99	4.16 153	0.36 90	0.03 36	2.91 69	1.52 76	0.41 66	0.59 100	8.96 162	0.46 94	3.12 126	5.36 168	0.02 46	0.25 92	0.85 101	1.20 99	3.83 113	0.95 89

anonymousdsp2	0.70 48	0.27 43	0.28 28	0.23 50	0.07 20	0.02 57	0.02 47	1.36 80	0.08 29	0.02 28	0.59 110	0.29 34	0.16 59	0.08 78	1.51 17	1.55 77	0.25 38	0.32 62	3.52 107	0.55 106	1.55 79	3.00 107	0.02 46	0.07 28	0.13 47	0.15 42	2.70 56	0.01 8

test_4	0.60 38	0.10 12	0.53 80	0.29 73	0.13 33	0.07 81	0.22 124	0.09 22	0.07 23	0.03 31	0.00 1	0.68 88	0.15 52	0.08 78	2.06 30	1.55 77	0.12 15	0.39 74	1.82 53	0.18 40	1.12 50	2.11 69	0.01 27	0.07 28	0.20 59	0.30 59	3.49 92	0.24 50

MIF-Stereo (partial)	0.47 26	0.36 60	0.44 68	0.07 23	0.18 48	0.01 34	0.00 1	0.07 19	0.11 41	0.01 23	0.01 43	0.38 51	0.09 37	0.03 36	2.00 29	1.58 79	0.22 32	0.50 90	0.75 26	0.06 14	1.09 48	0.94 36	0.00 1	0.19 80	0.08 28	0.26 54	2.83 59	0.39 65

NaN_ROB	3.01 159	1.16 152	1.13 133	0.86 142	3.03 187	0.59 140	0.75 146	3.25 170	2.58 181	0.98 103	1.32 133	21.10 203	0.59 120	1.15 193	4.15 124	1.58 79	0.80 112	0.70 111	2.38 75	1.30 146	1.52 76	2.15 70	0.46 158	1.07 168	2.50 150	6.25 180	4.54 142	13.27 189

otaku	21.36 229	42.67 239	7.67 216	62.47 241	41.26 239	63.18 246	49.95 235	6.15 204	4.57 199	10.22 227	1.83 145	32.26 214	9.33 199	65.85 237	4.60 145	1.61 81	7.10 213	1.41 168	36.88 228	7.74 217	7.03 200	5.98 194	54.87 242	2.69 192	8.31 205	9.47 204	13.48 211	18.26 204

SA	0.95 75	0.82 122	0.44 68	0.21 41	0.23 65	0.01 34	0.00 1	2.73 147	0.12 46	0.02 28	0.00 1	0.39 54	0.39 95	0.36 154	2.49 52	1.61 81	0.31 49	0.47 86	3.23 97	0.20 51	1.23 58	3.19 111	0.01 27	0.18 77	0.41 76	1.70 111	4.81 149	0.10 34

test_1	1.53 107	1.05 145	1.24 141	0.40 106	0.31 92	0.11 91	0.06 88	2.78 150	0.17 62	0.32 60	0.42 98	4.06 150	0.36 90	0.03 36	2.84 63	1.62 83	0.37 62	0.57 98	8.88 159	0.46 94	3.22 129	5.38 169	0.02 46	0.27 103	0.60 91	0.95 93	3.95 118	0.90 88

test-3	1.53 107	1.03 143	1.25 142	0.40 106	0.31 92	0.11 91	0.06 88	2.79 152	0.17 62	0.35 66	0.44 100	4.06 150	0.35 86	0.03 36	2.84 63	1.63 84	0.37 62	0.57 98	8.86 158	0.46 94	3.20 127	5.38 169	0.02 46	0.27 103	0.61 93	0.95 93	3.95 118	0.88 84

RGC	2.44 142	1.98 171	4.87 199	1.54 159	1.65 167	1.74 170	1.05 152	2.02 107	1.43 158	0.88 98	4.42 181	2.52 140	2.42 174	0.58 168	4.33 132	1.63 84	0.91 119	0.48 87	4.28 117	1.08 134	1.94 91	4.01 132	0.15 109	0.72 159	2.19 140	5.22 173	4.90 153	6.96 164

4D-IteraStereo	0.83 58	0.30 51	1.14 134	0.28 66	0.31 92	0.01 34	0.02 47	2.15 116	0.11 41	0.00 1	0.20 79	0.25 22	0.22 71	0.16 110	2.28 37	1.65 86	0.11 13	0.37 71	2.84 90	0.41 82	2.82 115	2.87 96	0.02 46	0.21 84	0.08 28	0.22 51	3.10 70	0.35 62

iResNet_ROB	1.07 84	0.65 105	0.30 32	0.45 117	0.30 90	0.01 34	0.02 47	3.10 163	0.12 46	1.34 125	0.00 1	0.66 86	0.35 86	0.04 50	4.37 134	1.65 86	0.54 81	0.49 88	5.83 131	0.29 63	1.30 62	0.87 32	0.20 121	0.26 96	0.16 54	0.84 90	3.74 102	1.12 97

CAS	0.79 54	0.21 28	0.34 43	0.21 41	0.19 51	0.03 64	0.14 115	0.21 31	0.63 112	1.19 116	0.16 73	0.33 42	0.78 141	0.13 106	2.72 59	1.66 88	0.85 117	0.71 116	1.12 35	0.46 94	2.41 105	2.37 79	0.03 63	0.08 38	0.11 42	0.69 80	1.69 38	1.95 114

TestStereo1	0.81 56	0.91 133	0.22 20	0.06 15	0.16 38	0.00 1	0.01 26	1.08 72	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.26 25	0.57 118	0.12 100	4.26 127	1.66 88	0.18 27	0.19 37	2.84 90	0.09 21	1.37 65	2.51 86	0.01 27	0.06 22	0.09 36	1.26 100	3.75 105	0.05 22

SA-5K	0.81 56	0.91 133	0.22 20	0.06 15	0.16 38	0.00 1	0.01 26	1.08 72	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.26 25	0.57 118	0.12 100	4.26 127	1.66 88	0.18 27	0.19 37	2.84 90	0.09 21	1.37 65	2.51 86	0.01 27	0.06 22	0.09 36	1.26 100	3.75 105	0.05 22

TESTraft	0.86 61	0.88 131	0.32 34	0.05 8	0.16 38	0.00 1	0.00 1	1.51 86	0.06 18	0.69 85	0.00 1	0.33 42	0.64 126	0.20 127	4.51 140	1.67 91	0.18 27	0.16 34	2.63 83	0.25 60	1.10 49	2.24 75	0.07 90	0.08 38	0.10 38	1.62 109	3.71 101	0.04 17

RALCasStereoNet	0.70 48	0.30 51	0.84 117	0.37 100	0.28 83	0.05 76	0.12 110	2.12 114	0.13 49	1.03 105	0.04 53	0.50 65	0.15 52	0.03 36	2.37 45	1.67 91	0.23 35	0.24 45	1.26 40	0.14 30	1.21 55	2.03 66	0.01 27	0.11 53	0.34 69	1.39 103	0.78 21	1.25 100

CFNet_pseudo	0.86 61	0.52 85	0.57 81	0.44 115	0.52 124	0.05 76	0.02 47	0.60 59	0.10 38	0.93 99	0.12 65	0.71 91	0.30 81	0.51 162	4.66 149	1.68 93	0.33 52	0.32 62	2.61 81	0.34 68	0.96 42	1.53 53	0.55 166	0.13 61	0.49 82	0.50 74	2.17 47	1.63 111

FADNet-RVC-Resample	1.60 118	0.67 108	0.97 127	0.50 120	0.64 129	0.18 112	1.05 152	1.27 78	0.83 126	0.96 102	0.97 125	5.23 164	0.42 98	1.02 185	4.81 158	1.68 93	1.05 132	1.96 188	3.78 112	1.06 133	1.52 76	2.28 76	0.21 123	1.35 174	0.55 86	3.16 136	2.13 46	2.92 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 44	0.06 6	0.35 46	0.17 36	0.16 38	0.01 34	0.01 26	1.78 94	0.20 72	0.14 45	0.16 73	0.41 56	0.17 64	0.02 21	2.91 69	1.69 95	0.26 42	0.38 72	1.18 39	0.12 29	1.54 78	2.66 94	0.01 27	0.06 22	0.16 54	2.28 125	0.22 8	0.33 60

stereogan	1.89 127	2.00 172	1.17 139	1.47 158	2.05 180	1.72 168	0.87 149	1.84 98	1.11 144	1.36 127	1.51 136	5.81 168	0.48 109	0.32 151	3.87 118	1.69 95	0.80 112	0.39 74	3.96 113	0.78 122	1.23 58	4.02 133	0.26 134	0.51 146	0.30 66	1.30 102	6.30 173	3.84 138

Sa-1000	1.25 94	0.27 43	0.51 78	0.28 66	0.23 65	0.00 1	0.00 1	2.78 150	0.10 38	0.01 23	0.01 43	0.34 46	0.50 112	0.59 171	4.62 147	1.70 97	0.69 99	0.83 131	4.47 118	0.43 88	1.38 67	4.54 151	0.01 27	0.24 87	2.01 137	1.81 116	5.02 157	0.39 65

RALAANet	0.92 72	0.35 59	0.48 73	0.36 98	0.24 69	0.18 112	0.02 47	1.89 102	0.19 69	0.51 78	0.01 43	0.26 25	0.25 75	0.06 65	2.32 42	1.73 98	0.35 55	0.69 110	3.14 95	0.55 106	2.51 109	2.39 80	0.01 27	0.26 96	0.37 71	1.12 98	4.01 126	0.53 73

FADNet	1.92 128	0.44 71	0.60 87	0.54 122	1.05 146	0.00 1	2.95 184	0.78 64	0.38 88	0.81 92	0.61 114	2.40 136	0.47 108	0.65 172	5.57 176	1.73 98	0.69 99	1.08 153	8.93 161	1.61 157	2.36 101	2.52 88	0.09 93	0.36 131	2.54 152	3.77 147	3.43 88	5.46 152

CSAN	4.46 181	2.36 180	1.57 161	3.12 181	3.32 189	1.64 167	0.76 147	4.59 190	4.37 197	3.80 197	2.84 160	17.58 200	10.47 203	0.96 184	4.80 157	1.75 100	2.06 166	1.16 158	5.69 128	2.34 182	2.93 118	2.40 83	0.43 154	2.56 189	4.64 183	11.45 211	7.53 188	13.44 191

raft_robust	1.21 93	0.70 110	0.61 91	0.27 62	0.19 51	0.00 1	0.00 1	3.05 160	0.22 75	1.18 114	0.03 52	0.34 46	0.69 131	0.07 70	2.94 73	1.76 101	0.57 82	0.63 106	4.95 124	0.19 46	2.98 122	4.81 155	0.01 27	0.19 80	0.97 105	1.39 103	2.87 61	0.98 94

MLCV	2.45 143	0.61 99	0.81 115	2.48 176	1.21 153	0.95 154	0.50 140	3.57 180	0.61 111	3.75 195	4.26 179	5.13 160	3.34 178	0.06 65	4.63 148	1.78 102	1.32 149	0.86 133	10.05 172	1.09 135	2.30 96	3.92 126	0.29 136	2.16 186	1.87 133	3.06 133	4.01 126	1.40 103

IPLG	1.12 89	0.36 60	0.65 103	0.29 73	0.23 65	0.00 1	0.05 78	2.30 119	0.29 83	0.39 69	0.29 85	0.27 28	0.72 135	0.24 142	5.68 180	1.79 103	1.05 132	0.84 132	2.78 87	0.41 82	0.98 44	4.31 146	0.02 46	0.25 92	0.46 81	1.49 106	3.86 115	0.11 36

test croco	0.45 24	0.37 63	0.43 65	0.16 35	0.37 108	0.00 1	0.00 1	0.74 63	0.08 29	0.01 23	0.00 1	0.53 72	0.09 37	0.04 50	2.41 46	1.80 104	0.25 38	0.31 60	0.93 29	0.10 23	1.31 63	1.36 47	0.00 1	0.23 86	0.13 47	0.02 19	0.25 10	0.09 29

GLC_STEREO	0.76 53	0.44 71	0.48 73	0.22 45	0.24 69	0.00 1	0.00 1	2.40 124	0.19 69	0.15 47	0.04 53	0.27 28	0.14 50	0.02 21	2.55 56	1.82 105	0.46 68	0.24 45	2.26 66	0.30 65	2.66 112	1.47 49	0.05 79	0.08 38	0.05 21	0.07 29	3.59 95	0.32 58

ACVNet-4b	26.61 236	42.01 237	11.61 226	69.47 252	47.43 243	69.50 254	76.65 253	10.80 213	9.82 215	15.00 240	1.59 139	58.27 246	9.88 202	93.43 250	4.75 153	1.87 106	13.94 228	5.15 217	32.30 221	13.54 230	7.25 206	5.67 182	58.95 247	4.34 208	12.13 216	9.30 201	15.06 214	18.72 205

IPLGR	1.73 121	0.63 104	0.67 104	0.35 96	0.40 112	0.00 1	0.03 64	1.41 82	0.26 79	2.36 155	2.42 152	0.33 42	0.80 143	0.17 116	6.12 190	1.87 106	1.22 143	1.28 163	5.37 126	1.72 163	2.44 106	4.20 141	0.02 46	0.56 152	2.66 156	4.85 164	3.82 111	0.77 81

ARAFT	0.70 48	0.19 23	0.28 28	0.31 78	0.08 23	0.00 1	0.01 26	0.16 25	0.08 29	1.30 122	0.00 1	0.38 51	0.03 11	0.10 94	3.41 102	1.87 106	0.29 46	0.27 56	2.54 77	0.05 12	1.83 88	1.60 58	0.01 27	0.10 48	0.42 78	0.02 19	3.41 86	0.12 39

LMCR-Stereo	0.97 76	0.53 87	0.59 85	0.28 66	0.25 71	0.07 81	0.02 47	1.39 81	0.28 81	0.34 62	0.12 65	0.74 95	0.15 52	0.12 100	3.20 85	1.88 109	1.07 135	0.36 69	5.87 132	1.71 161	2.10 94	2.39 80	0.02 46	0.33 126	0.35 70	0.38 63	1.44 34	0.34 61

FADNet-RVC	1.64 120	0.31 55	0.64 99	0.33 81	1.19 152	0.01 34	2.53 180	0.57 57	0.22 75	1.03 105	0.32 90	6.04 171	0.29 79	0.32 151	4.47 138	1.90 110	0.62 87	0.78 121	6.45 137	1.80 166	1.85 89	2.02 65	0.19 119	0.52 148	1.78 132	1.74 114	3.10 70	3.15 131

AACVNet	0.85 60	0.56 91	0.35 46	0.58 126	0.67 130	0.09 86	0.01 26	0.35 41	0.19 69	0.17 48	0.15 71	0.45 60	0.24 73	0.19 122	2.81 62	1.91 111	0.48 72	0.38 72	1.44 45	0.23 54	1.44 71	1.22 45	0.33 142	0.08 38	0.50 83	1.57 107	4.09 130	2.39 125

MIPNet	1.49 106	0.69 109	0.74 109	0.32 80	0.51 119	0.00 1	0.03 64	1.79 95	0.38 88	2.13 154	0.97 125	0.31 38	0.76 139	0.22 139	5.02 165	1.92 112	1.31 146	0.86 133	3.68 111	1.25 144	1.21 55	4.62 152	0.03 63	0.50 145	1.90 135	4.87 165	3.90 117	0.30 55

FCDSN-DC	1.58 117	0.84 126	2.05 173	1.66 162	1.43 162	1.08 159	0.99 150	0.72 62	0.44 93	1.18 114	0.31 88	1.45 122	0.49 111	0.07 70	6.05 189	1.96 113	2.13 168	1.97 189	1.16 37	0.44 91	2.39 104	2.62 93	0.49 159	3.18 194	1.72 130	3.24 138	1.34 30	1.27 101
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GMOStereo	0.91 68	0.15 16	0.61 91	0.34 87	0.25 71	0.12 97	0.05 78	2.40 124	0.15 54	0.00 1	0.18 75	0.51 66	0.45 100	0.02 21	2.30 38	1.97 114	0.53 77	0.70 111	2.24 62	0.41 82	1.67 80	3.92 126	0.01 27	0.15 68	1.33 117	0.13 38	3.95 118	0.09 29

error version	0.91 68	0.15 16	0.61 91	0.34 87	0.25 71	0.12 97	0.05 78	2.40 124	0.15 54	0.00 1	0.18 75	0.51 66	0.45 100	0.02 21	2.30 38	1.97 114	0.53 77	0.70 111	2.24 62	0.41 82	1.67 80	3.92 126	0.01 27	0.15 68	1.33 117	0.13 38	3.95 118	0.09 29

test-v	0.91 68	0.15 16	0.61 91	0.34 87	0.25 71	0.12 97	0.05 78	2.40 124	0.15 54	0.00 1	0.18 75	0.51 66	0.45 100	0.02 21	2.30 38	1.97 114	0.53 77	0.70 111	2.24 62	0.41 82	1.67 80	3.92 126	0.01 27	0.15 68	1.33 117	0.13 38	3.95 118	0.09 29

test-2	0.91 68	0.15 16	0.61 91	0.34 87	0.25 71	0.12 97	0.05 78	2.40 124	0.15 54	0.00 1	0.18 75	0.51 66	0.45 100	0.02 21	2.30 38	1.97 114	0.53 77	0.70 111	2.24 62	0.41 82	1.67 80	3.92 126	0.01 27	0.15 68	1.33 117	0.13 38	3.95 118	0.09 29

SGM_RVC	10.08 204	10.50 216	3.60 192	16.68 212	8.80 214	14.87 214	7.11 204	9.19 209	6.25 202	4.06 201	7.33 205	24.89 207	18.29 213	0.57 165	4.57 143	1.98 118	3.30 185	1.17 159	20.75 206	2.20 180	4.80 163	2.23 74	2.29 197	3.65 200	17.68 224	13.31 218	33.30 236	28.67 226
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	26.74 237	42.56 238	14.81 233	66.86 248	48.56 245	65.11 251	82.56 258	15.95 227	8.17 210	11.16 230	5.65 191	32.31 215	25.19 221	93.82 251	7.38 199	2.02 119	15.91 230	6.16 227	34.50 225	10.98 227	8.17 215	6.10 197	59.12 248	5.79 216	19.06 226	9.75 206	9.37 195	15.02 195

PDISCO_ROB	1.03 81	0.55 89	0.06 6	0.67 130	0.28 83	0.00 1	0.21 122	0.71 61	0.49 98	1.28 121	0.99 128	0.25 22	0.32 82	0.19 122	3.02 79	2.03 120	0.69 99	1.42 169	2.26 66	0.58 109	2.32 97	3.22 113	0.14 108	0.27 103	1.36 121	0.37 62	3.84 114	0.23 48

pcwnet_v2	1.73 121	0.62 100	0.78 113	0.73 134	1.15 148	0.59 140	0.23 126	1.77 93	0.68 116	3.36 183	1.85 146	1.23 114	1.01 157	1.61 201	5.43 174	2.08 121	0.92 121	0.62 104	4.07 114	0.37 73	1.82 87	2.39 80	1.01 184	0.41 136	1.32 116	2.11 120	3.98 124	4.53 144

SACVNet	1.43 101	0.80 118	0.85 118	0.58 126	1.31 158	0.63 142	0.62 143	2.60 140	0.52 101	1.33 124	0.02 51	0.74 95	0.32 82	0.34 153	2.78 61	2.11 122	1.38 152	0.39 74	4.62 121	0.70 116	2.37 102	3.83 124	0.05 79	0.42 139	1.29 114	1.64 110	3.74 102	2.62 128

raftrobust	0.86 61	0.40 67	0.77 112	0.40 106	0.31 92	0.01 34	0.04 73	2.51 133	0.13 49	0.51 78	0.00 1	0.51 66	0.24 73	0.09 86	2.98 76	2.12 123	0.22 32	0.31 60	4.90 123	0.11 26	1.68 84	2.15 70	0.16 112	0.15 68	0.78 100	0.40 65	0.97 24	0.36 63

HSM-Net_RVC	2.86 154	1.24 154	1.50 157	2.55 177	1.72 169	0.57 139	0.17 118	3.55 179	1.14 145	3.50 190	6.32 198	7.94 174	2.93 175	0.05 55	3.38 101	2.12 123	1.28 145	0.26 50	3.24 98	1.24 143	3.66 137	3.76 122	0.61 169	2.64 191	4.43 182	6.27 181	5.76 168	5.47 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN	3.82 171	4.38 201	5.67 209	9.61 207	4.14 194	8.01 205	3.26 186	4.21 187	1.69 167	2.95 171	1.54 138	5.87 170	2.09 172	0.13 106	4.40 136	2.15 125	2.54 175	1.11 155	3.38 103	0.82 125	3.11 125	2.20 72	0.65 172	3.29 196	6.33 199	4.91 167	6.98 181	7.80 170

NVstereo2D	0.83 58	0.43 69	0.07 7	0.23 50	0.36 106	0.41 128	0.08 96	1.61 89	0.59 110	0.84 94	1.11 130	0.36 49	0.21 69	0.07 70	5.88 183	2.16 126	0.62 87	0.45 83	1.50 46	0.19 46	1.20 54	0.94 36	0.02 46	0.32 122	1.30 115	0.24 53	0.95 23	0.24 50

DeepPruner_ROB	1.57 114	0.37 63	0.71 107	0.50 120	0.55 125	0.37 126	1.60 166	1.74 91	0.84 127	1.37 128	2.40 150	0.49 64	0.51 113	0.10 94	5.38 172	2.16 126	1.10 137	1.08 153	2.28 68	0.40 77	4.83 164	3.42 115	0.66 174	0.34 128	0.57 88	5.04 168	3.07 68	0.53 73

ADCP+	3.47 166	2.05 174	2.64 183	1.31 156	1.93 176	1.19 162	3.99 190	1.07 71	9.83 216	1.78 143	5.75 192	8.79 178	0.37 94	0.90 182	5.04 167	2.20 128	0.44 67	0.90 137	5.82 130	0.88 126	2.38 103	3.43 116	0.33 142	0.41 136	3.03 166	12.72 215	3.59 95	10.90 183

XPNet_ROB	3.02 160	2.54 181	1.33 147	0.73 134	1.45 163	1.04 158	0.61 142	0.83 66	1.45 160	1.16 112	3.44 168	26.85 209	0.35 86	0.40 157	3.24 93	2.22 129	3.28 184	0.79 122	3.20 96	1.19 140	2.94 119	5.51 175	0.76 178	0.46 144	0.72 99	2.37 126	9.22 194	3.37 136

DDUNet	12.41 215	19.68 225	3.23 187	36.37 229	24.08 228	34.35 232	31.95 230	1.86 99	1.63 165	1.44 132	3.43 167	12.02 187	3.65 181	83.75 242	4.54 141	2.28 130	8.10 218	3.39 207	18.01 195	4.26 200	6.60 193	4.81 155	16.44 231	0.64 154	1.08 109	0.61 77	4.68 146	2.12 118

NCCL2	2.12 131	2.27 177	1.29 144	1.28 154	1.85 175	0.18 112	0.77 148	1.24 76	1.25 151	1.62 137	2.71 158	1.06 103	0.51 113	0.31 149	4.40 136	2.33 131	1.57 155	0.62 104	2.35 72	0.68 114	2.68 113	4.29 144	1.52 193	1.06 166	4.65 184	4.17 151	4.04 128	6.58 163

LALA_ROB	4.04 174	4.73 204	1.42 152	1.16 152	1.93 176	2.17 176	1.04 151	1.80 96	2.48 179	2.74 162	5.87 193	33.34 216	0.69 131	0.78 178	6.02 187	2.33 131	3.21 183	1.82 184	3.66 109	1.88 171	3.40 131	4.99 161	0.34 144	1.03 164	1.91 136	3.61 143	8.50 193	6.20 158

UDG	12.63 216	20.60 227	3.50 191	36.40 230	28.77 231	31.44 227	39.49 234	2.59 139	1.77 171	2.37 156	6.03 195	11.55 186	3.79 183	74.28 239	5.35 171	2.47 133	8.42 219	2.92 202	18.81 201	4.63 203	7.35 207	4.85 158	12.22 227	1.18 171	1.15 110	2.47 129	4.49 141	2.18 120

GES	1.43 101	0.28 45	0.41 63	0.57 124	0.37 108	0.27 124	0.07 93	2.06 112	0.93 135	1.20 118	0.58 109	0.39 54	0.23 72	0.02 21	4.91 161	2.49 134	0.91 119	0.66 108	9.59 168	1.37 148	2.97 120	2.53 89	0.16 112	0.41 136	0.20 59	0.17 47	2.57 52	2.20 121

ACVNet_2	32.06 241	47.10 242	20.06 241	67.26 250	49.84 250	64.97 249	85.15 261	28.04 246	14.34 224	14.44 237	8.02 210	51.06 242	30.19 228	92.01 249	8.75 217	2.50 135	19.20 235	5.27 219	50.34 242	16.10 234	8.16 214	5.63 181	57.79 244	13.22 239	36.40 245	13.10 216	24.92 226	31.82 230

iinet-f	1.47 105	1.20 153	0.32 34	0.82 137	0.13 33	0.14 104	0.10 103	0.42 44	0.21 74	1.93 146	4.19 175	0.19 14	0.21 69	0.08 78	5.12 168	2.54 136	0.23 35	0.30 59	7.71 145	1.00 130	1.95 92	4.30 145	0.21 123	0.17 75	1.25 112	0.16 44	4.11 133	0.62 76

ADCL	3.91 172	3.61 195	2.28 176	1.76 165	1.76 172	3.09 182	4.16 191	1.98 105	13.71 223	2.81 166	5.14 187	2.47 139	0.65 127	1.10 192	5.38 172	2.55 137	2.02 165	2.20 192	6.41 135	2.08 177	4.87 167	4.20 141	1.40 191	1.06 166	6.69 200	6.60 183	4.33 137	11.16 185

ICVP	1.32 99	0.22 35	1.47 155	0.40 106	0.35 105	0.44 129	0.10 103	1.27 78	0.65 114	1.74 141	1.26 132	0.66 86	1.37 169	0.24 142	2.88 67	2.65 138	1.33 150	0.99 147	2.36 73	0.91 128	2.59 110	4.11 137	0.10 97	0.36 131	0.57 88	2.21 124	2.92 62	1.59 108
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ETE_ROB	4.62 182	4.04 199	1.52 159	1.14 151	2.02 179	2.70 179	1.28 159	1.50 85	4.25 195	1.89 145	5.88 194	37.95 223	0.84 150	1.42 199	4.94 163	2.66 139	3.81 192	0.95 144	4.84 122	1.63 159	4.01 144	5.32 167	0.67 175	1.14 170	2.03 138	3.84 148	15.25 215	7.23 165

EGLCR-Stereo	1.26 95	0.21 28	1.76 167	0.07 23	0.25 71	0.08 83	0.02 47	0.49 51	0.55 104	0.11 41	0.45 102	0.58 82	0.67 129	0.03 36	2.32 42	2.67 140	0.93 122	1.20 162	4.21 116	0.19 46	4.10 149	4.78 154	0.05 79	0.13 61	0.64 94	0.67 78	6.56 176	0.32 58

CREStereo++_RVC	0.99 78	0.21 28	1.16 138	0.28 66	0.36 106	0.01 34	0.05 78	2.06 112	0.27 80	0.62 82	0.08 61	0.46 61	0.14 50	0.05 55	2.55 56	2.70 141	0.74 106	0.50 90	2.59 79	0.24 56	2.97 120	2.20 72	0.09 93	0.10 48	0.96 104	0.43 68	4.10 132	0.79 83
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
MyStereo	2.28 136	0.73 115	2.44 180	0.70 132	0.85 143	0.09 86	0.03 64	2.37 123	0.49 98	3.34 180	3.07 164	1.58 125	0.12 44	0.07 70	5.59 178	2.77 142	0.47 70	0.66 108	10.41 176	1.64 160	4.67 157	4.12 138	0.83 180	0.75 160	3.49 171	4.89 166	4.90 153	0.59 75

TANstereo	1.57 114	1.38 155	0.48 73	0.26 58	0.29 86	0.52 137	0.05 78	0.51 54	0.47 94	0.27 56	0.62 115	0.32 39	0.20 66	1.08 190	3.59 107	2.81 143	0.79 110	1.63 177	8.83 156	3.01 194	3.50 132	2.89 97	3.03 205	0.10 48	0.04 19	0.69 80	4.96 155	0.05 22

XX-TBD	1.57 114	1.38 155	0.48 73	0.26 58	0.29 86	0.52 137	0.05 78	0.51 54	0.47 94	0.27 56	0.62 115	0.32 39	0.20 66	1.08 190	3.59 107	2.81 143	0.79 110	1.63 177	8.83 156	3.01 194	3.50 132	2.89 97	3.03 205	0.10 48	0.04 19	0.69 80	4.96 155	0.05 22

APVNet	1.14 91	1.04 144	0.20 18	0.33 81	0.37 108	0.21 119	0.36 133	0.34 39	0.39 90	0.95 100	0.44 100	0.71 91	0.15 52	0.15 109	3.51 105	2.84 145	1.63 159	0.93 142	4.54 120	0.69 115	1.89 90	4.06 136	0.02 46	0.53 149	0.10 38	0.38 63	3.20 78	0.95 89

LoS_RVC	1.09 85	1.51 160	0.60 87	0.05 8	0.49 117	0.01 34	0.08 96	0.22 32	0.74 119	1.72 138	0.23 80	0.56 78	0.63 124	0.12 100	3.15 82	2.90 146	0.69 99	1.79 182	3.27 101	0.50 101	4.03 146	3.48 117	0.21 123	0.07 28	0.33 67	0.47 71	0.70 18	0.96 91

tt_ll	1.09 85	1.51 160	0.60 87	0.05 8	0.49 117	0.01 34	0.08 96	0.22 32	0.74 119	1.72 138	0.23 80	0.56 78	0.63 124	0.12 100	3.15 82	2.90 146	0.69 99	1.79 182	3.27 101	0.50 101	4.03 146	3.48 117	0.21 123	0.07 28	0.33 67	0.47 71	0.70 18	0.96 91

AnonymousM	1.53 107	0.20 26	0.39 59	0.05 8	0.04 12	0.25 123	0.01 26	2.74 148	0.57 108	0.35 66	1.45 134	0.55 75	0.53 115	0.22 139	2.76 60	2.91 148	0.98 129	1.05 149	2.00 57	1.32 147	3.73 139	3.49 119	0.20 121	0.28 113	0.13 47	0.28 57	5.87 169	9.03 176

BEATNet_4x	1.40 100	0.54 88	0.27 26	0.13 32	0.27 80	0.01 34	0.10 103	1.80 96	1.74 169	0.41 73	0.53 104	0.82 98	0.59 120	0.54 163	4.30 131	2.92 149	1.87 164	1.84 186	1.39 43	0.71 117	4.68 159	6.21 199	0.02 46	0.81 162	0.21 61	0.40 65	3.69 98	0.96 91

LE_ROB	22.46 230	10.87 218	12.67 229	32.44 224	37.93 236	31.36 226	33.43 231	23.22 237	21.14 239	6.73 220	17.81 239	52.15 243	50.94 253	1.56 200	6.43 193	2.92 149	3.14 181	1.46 170	30.14 218	8.43 220	7.23 205	4.28 143	7.08 219	25.69 248	34.50 243	36.15 255	53.30 257	53.30 253

SGM-Forest	2.81 152	2.03 173	0.36 50	6.32 197	1.79 173	2.66 178	0.02 47	1.42 83	0.77 121	2.52 158	0.96 124	6.57 172	5.74 187	0.31 149	4.36 133	2.94 151	0.61 85	0.33 64	3.08 94	0.47 99	2.46 108	2.73 95	0.84 181	0.45 143	3.66 172	3.74 144	11.30 204	7.44 167
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
STStereo	19.12 221	25.20 229	16.96 238	40.13 232	26.93 230	32.21 229	21.77 226	19.35 234	16.49 229	7.75 222	17.60 237	46.83 235	36.96 236	1.06 189	8.10 207	2.99 152	3.81 192	1.57 174	31.85 220	5.18 207	6.77 197	5.31 166	3.04 207	9.71 231	29.57 234	23.01 241	40.22 243	35.81 235

SANet	10.32 206	4.15 200	6.27 212	5.51 192	5.49 201	8.58 208	2.27 175	15.41 225	13.03 222	2.83 167	9.09 217	60.35 248	25.50 222	2.93 207	8.06 205	3.02 153	7.05 211	3.86 209	11.43 182	3.25 197	5.27 175	5.02 162	2.60 200	7.27 225	11.08 213	12.57 214	13.36 209	23.31 218

CASS	2.68 149	1.05 145	1.93 172	2.07 173	0.98 144	0.45 131	2.15 174	2.82 153	1.03 143	1.83 144	3.58 169	1.38 120	0.53 115	0.02 21	4.01 120	3.03 154	4.89 203	1.34 165	9.14 163	1.47 151	7.05 202	6.20 198	0.03 63	0.27 103	2.76 159	2.80 132	4.30 136	5.36 150
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo04	2.04 129	0.66 106	0.91 122	0.69 131	0.82 141	0.02 57	0.04 73	2.62 141	0.91 133	2.83 167	0.75 122	1.37 119	0.09 37	0.08 78	5.03 166	3.04 155	0.58 83	0.72 117	10.25 174	1.62 158	4.78 160	3.27 114	0.94 183	0.69 156	2.62 154	4.29 154	4.75 148	0.65 78

s12784h	2.07 130	2.29 178	2.24 174	1.60 161	0.69 132	0.05 76	0.03 64	2.13 115	0.55 104	1.19 116	0.13 70	1.61 126	0.68 130	0.04 50	3.20 85	3.09 156	0.78 109	0.41 79	3.50 106	0.43 88	5.42 177	2.92 100	0.11 102	0.12 54	2.64 155	1.70 111	6.64 177	11.65 186

RainbowNet	27.62 239	45.59 240	16.83 237	69.42 251	46.28 241	68.08 253	69.73 247	9.87 211	3.31 187	17.67 241	2.40 150	45.29 232	28.15 225	91.67 246	11.05 231	3.10 157	10.99 223	5.02 216	43.52 236	16.90 237	8.37 216	6.69 204	58.54 246	4.55 209	13.10 217	12.31 213	16.72 217	20.53 209

FADNet_RVC	3.95 173	2.06 175	1.30 145	3.33 183	3.36 190	0.99 155	2.06 173	2.30 119	1.39 157	1.72 138	4.72 183	9.29 179	5.82 189	1.76 202	8.23 212	3.12 158	2.98 180	4.27 211	16.83 193	3.30 198	4.99 170	5.51 175	0.63 171	1.39 176	1.45 125	3.14 135	4.86 151	5.92 156

iResNet	4.14 178	0.84 126	0.71 107	2.34 175	2.59 184	4.58 191	1.07 154	4.67 191	1.21 150	3.72 194	3.61 170	12.28 188	16.06 210	0.03 36	6.64 194	3.14 159	2.35 173	1.89 187	16.43 192	2.53 184	3.76 140	2.90 99	0.17 116	3.88 202	1.66 129	4.23 152	5.19 159	3.23 133

CES	1.20 92	0.24 39	0.35 46	0.13 32	0.18 48	0.05 76	0.08 96	5.35 200	0.78 123	0.43 74	0.31 88	0.83 99	0.86 151	0.16 110	3.20 85	3.22 160	1.12 139	1.06 152	1.51 47	1.05 132	4.23 150	3.19 111	0.08 91	0.09 47	0.19 58	0.34 61	1.07 25	2.23 122

STTRV1_RVC	9.47 202	2.31 179	1.06 130	5.61 194	1.39 160	5.42 194	2.59 181	3.68 182	3.77 192	4.47 209	4.40 180	16.44 197	20.14 216	1.02 185	9.83 224	3.26 161	18.06 234	0.81 129	51.87 246	11.45 229	18.05 246	6.27 200	4.52 214	4.23 204	6.12 196	7.90 191	11.99 205	28.90 228

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 197	3.59 194	1.09 131	9.20 205	3.71 193	7.69 202	7.51 207	10.81 214	8.52 211	4.93 213	4.20 176	16.73 198	9.30 198	5.45 219	8.09 206	3.29 162	1.80 162	1.13 156	18.77 200	2.10 179	6.48 191	7.49 213	3.17 209	1.74 179	12.06 215	14.29 221	9.71 198	14.36 193

AE-Stereo	1.43 101	0.31 55	1.73 165	0.33 81	0.32 97	0.04 71	0.32 131	0.43 46	0.32 85	0.04 33	0.00 1	3.38 143	0.44 99	0.07 70	2.86 65	3.30 163	0.96 125	0.79 122	3.65 108	0.79 123	3.64 135	4.40 147	0.04 70	0.40 135	2.93 164	2.14 121	4.74 147	0.18 47

CREStereo	1.03 81	0.31 55	0.74 109	0.24 54	0.16 38	0.01 34	0.04 73	2.66 144	0.55 104	0.63 83	0.56 106	0.71 91	0.59 120	0.05 55	2.97 74	3.31 164	0.60 84	0.43 81	2.12 59	0.57 108	3.00 123	2.30 77	0.06 86	0.12 54	1.18 111	0.53 76	2.42 51	0.88 84
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	1.28 97	0.58 94	0.96 125	0.28 66	0.22 63	0.01 34	0.16 117	0.50 52	0.57 108	0.72 88	0.35 91	0.54 73	0.48 109	0.09 86	3.27 94	3.32 165	0.72 105	0.39 74	6.17 133	0.35 70	3.67 138	2.41 84	0.09 93	0.12 54	3.12 167	1.00 96	1.23 28	3.32 135

PWCDC_ROB	2.82 153	0.49 79	0.17 17	0.38 104	0.79 140	0.03 64	0.10 103	1.16 74	8.93 213	0.14 45	2.49 156	0.55 75	31.02 231	0.57 165	5.58 177	3.32 165	1.73 160	0.91 139	2.53 76	0.88 126	2.92 117	7.18 209	0.15 109	0.53 149	0.55 86	0.69 80	1.43 33	0.88 84

RTSC	2.56 146	0.89 132	1.50 157	0.47 118	0.76 137	0.87 149	2.29 176	1.56 88	1.91 173	2.12 152	2.86 161	1.23 114	0.97 156	1.03 187	7.27 197	3.36 167	4.68 201	1.74 180	7.73 146	1.11 138	3.95 141	5.39 171	0.21 123	1.11 169	0.40 75	0.95 93	4.56 143	8.26 171

ADCRef	2.96 157	2.78 186	1.02 129	0.70 132	2.21 182	1.96 173	2.42 179	0.96 69	6.10 201	1.94 148	1.15 131	1.08 104	0.74 138	1.32 195	6.01 186	3.38 168	1.34 151	1.15 157	8.41 152	2.09 178	2.59 110	3.60 120	1.88 195	0.71 157	2.81 162	8.00 192	3.42 87	10.24 182

ELAS	19.48 225	22.90 228	14.50 232	35.26 228	24.25 229	31.48 228	19.80 225	16.72 229	15.91 228	7.71 221	15.62 234	48.88 238	30.47 230	3.20 210	9.19 220	3.39 169	10.97 222	5.79 223	21.49 208	6.53 213	11.69 229	11.90 240	9.30 222	9.63 230	32.86 238	24.17 242	41.19 246	41.31 243
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	2.66 148	1.67 165	0.33 39	3.58 185	9.30 215	1.76 171	3.48 188	0.68 60	3.29 186	0.71 87	1.59 139	0.37 50	0.27 76	0.13 106	5.94 184	3.42 170	1.03 131	0.54 94	4.47 118	0.65 113	2.02 93	2.06 68	0.56 167	0.31 119	15.21 219	3.30 140	3.74 102	1.47 105

ELAS_RVC	19.26 222	19.85 226	14.31 231	33.92 226	22.40 225	33.39 230	19.24 223	15.07 223	10.89 217	8.20 223	17.30 236	54.84 245	32.79 233	3.23 211	8.72 216	3.46 171	11.25 225	6.19 228	19.97 204	7.86 219	12.63 233	12.02 241	9.45 225	10.70 233	30.22 236	22.17 238	41.23 247	38.75 240
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LoS	1.87 126	0.22 35	0.38 56	0.22 45	0.14 36	0.02 57	0.06 88	15.85 226	0.90 132	3.42 186	0.71 120	0.95 102	0.83 149	0.21 132	3.22 90	3.63 172	1.18 141	0.90 137	2.95 93	0.64 112	5.08 171	3.80 123	0.22 131	0.17 75	2.26 141	0.82 88	1.23 28	0.52 71

CBMV_ROB	6.09 191	2.65 183	2.29 177	8.35 204	5.74 202	5.08 192	2.76 182	5.03 197	2.35 177	3.78 196	4.70 182	21.22 204	13.56 208	0.09 86	6.04 188	3.70 173	2.84 178	1.39 167	11.35 181	8.80 223	4.92 168	3.11 109	0.43 154	2.10 185	7.06 203	10.12 208	12.96 207	11.93 187

Any-RAFT	2.56 146	0.56 91	3.45 190	0.34 87	0.51 119	0.01 34	0.04 73	2.96 158	0.64 113	0.51 78	3.99 174	3.76 147	0.35 86	0.16 110	2.92 71	3.82 174	0.81 114	0.80 127	8.30 151	0.51 103	5.45 178	3.87 125	0.44 157	0.16 74	4.84 186	7.87 190	3.19 77	8.70 172

sAnonymous2	1.54 110	0.26 40	0.15 15	0.10 30	0.17 45	0.48 132	0.00 1	1.87 100	0.97 137	0.22 50	0.41 94	1.12 108	0.82 144	0.08 78	4.07 122	3.86 175	1.31 146	1.19 160	7.54 142	0.72 118	4.00 142	4.87 159	0.03 63	0.29 115	0.14 51	2.16 122	2.37 49	2.45 126

CroCo_RVC	1.54 110	0.26 40	0.15 15	0.10 30	0.17 45	0.48 132	0.00 1	1.87 100	0.97 137	0.22 50	0.41 94	1.12 108	0.82 144	0.08 78	4.07 122	3.86 175	1.31 146	1.19 160	7.54 142	0.72 118	4.00 142	4.87 159	0.03 63	0.29 115	0.14 51	2.16 122	2.37 49	2.45 126

GANet-ADL	2.26 135	0.51 81	1.82 170	0.99 148	0.99 145	1.45 164	0.29 129	2.00 106	1.01 140	3.12 175	3.40 166	1.38 120	0.33 84	0.03 36	5.34 170	3.89 177	2.23 169	0.79 122	7.70 144	1.85 169	3.10 124	4.63 153	0.18 118	0.43 141	1.38 122	3.47 142	4.81 149	3.97 139

PSMNet_ROB	31.36 240	48.75 246	16.32 236	64.48 245	46.97 242	60.77 240	61.30 239	19.02 233	20.70 238	27.57 247	24.90 247	41.43 228	42.18 243	83.15 241	13.95 239	4.06 178	17.90 233	5.94 225	42.51 235	15.37 232	11.21 225	9.54 228	57.95 245	14.27 241	29.64 235	19.74 231	29.38 231	17.81 201

Dean	42.92 252	51.28 249	31.30 251	76.75 260	64.32 255	79.06 263	83.43 260	42.61 251	43.67 248	35.18 253	22.58 246	60.75 249	56.83 258	94.89 259	13.15 237	4.20 179	27.88 247	12.35 239	63.72 257	28.96 252	9.62 220	7.74 218	59.21 249	22.07 245	48.58 255	35.91 254	53.04 256	29.88 229

TRStereo	3.24 165	2.66 185	7.45 215	0.35 96	0.14 36	7.79 203	0.13 114	3.04 159	0.42 92	2.75 163	1.46 135	5.69 167	0.65 127	0.09 86	3.75 115	4.23 180	0.70 104	0.63 106	6.77 138	1.21 141	4.05 148	4.81 155	0.12 104	0.24 87	2.72 157	6.73 185	12.83 206	6.09 157

GEStereo_RVC	2.30 138	0.85 128	0.97 127	1.05 149	0.71 134	1.61 166	1.09 155	2.72 146	0.56 107	0.78 89	0.41 94	2.40 136	0.28 77	0.06 65	4.81 158	4.48 181	1.79 161	2.17 191	8.91 160	1.90 172	3.58 134	7.25 211	0.52 161	0.92 163	0.41 76	0.85 91	4.47 140	6.48 160

R-Stereo Train	2.16 132	1.08 148	1.57 161	0.84 138	0.19 51	0.01 34	0.01 26	2.05 109	1.01 140	1.37 128	2.45 154	1.50 123	0.46 105	0.21 132	3.23 91	4.53 182	1.62 157	1.05 149	7.07 140	1.09 135	4.86 165	5.93 191	0.04 70	0.31 119	2.48 148	4.63 159	3.10 70	5.74 154

RAFT-Stereo	2.16 132	1.08 148	1.57 161	0.84 138	0.19 51	0.01 34	0.01 26	2.05 109	1.01 140	1.37 128	2.45 154	1.50 123	0.46 105	0.21 132	3.23 91	4.53 182	1.62 157	1.05 149	7.07 140	1.09 135	4.86 165	5.93 191	0.04 70	0.31 119	2.48 148	4.63 159	3.10 70	5.74 154
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DAS	4.09 176	0.94 136	1.15 136	1.82 167	1.27 156	1.15 160	1.11 157	3.48 176	4.23 193	3.34 180	6.52 199	12.55 189	5.36 184	0.05 55	4.66 149	4.57 184	4.02 195	2.27 194	9.63 169	5.33 208	5.93 182	5.39 171	0.52 161	4.30 206	4.09 175	5.06 169	7.48 185	4.17 140

SepStereo	4.09 176	0.94 136	1.15 136	1.82 167	1.27 156	1.15 160	1.11 157	3.48 176	4.23 193	3.34 180	6.52 199	12.55 189	5.36 184	0.05 55	4.66 149	4.57 184	4.02 195	2.27 194	9.63 169	5.33 208	5.93 182	5.39 171	0.52 161	4.30 206	4.09 175	5.06 169	7.48 185	4.17 140

SFCPSM	5.40 186	2.86 187	1.19 140	1.84 169	1.39 160	1.34 163	0.49 139	2.34 122	4.85 200	3.12 175	8.16 213	15.40 195	22.08 218	1.04 188	5.77 181	4.60 186	2.35 173	1.58 175	22.71 211	7.33 216	4.45 154	4.53 149	0.62 170	1.97 184	4.29 179	4.05 150	5.75 167	9.77 179

XQC	4.76 184	3.14 191	1.63 164	3.31 182	3.69 192	3.46 187	2.94 183	6.02 203	3.05 185	2.64 160	5.51 189	5.67 166	7.46 193	1.41 197	8.02 204	4.65 187	3.59 186	1.49 172	10.75 179	2.91 188	4.96 169	6.67 203	0.41 150	1.91 181	7.13 204	10.47 210	11.17 202	4.51 142

test-1	2.99 158	0.26 40	1.52 159	0.33 81	0.21 58	0.22 122	0.38 134	3.16 166	0.85 131	3.36 183	4.21 177	5.45 165	0.78 141	0.20 127	4.02 121	4.67 188	1.40 153	1.31 164	10.46 177	1.58 155	5.30 176	7.01 208	0.04 70	0.34 128	2.98 165	6.37 182	5.39 162	8.95 175

GwcNet-ADL	3.21 164	2.99 189	3.34 188	3.11 180	2.07 181	0.82 147	0.12 110	2.95 157	0.67 115	3.84 200	7.51 206	7.80 173	1.22 164	0.20 127	3.79 117	4.73 189	2.11 167	0.73 118	7.81 149	2.53 184	3.21 128	3.69 121	0.22 131	1.53 177	2.17 139	4.84 163	4.00 125	8.77 174

cross-raft	2.33 139	0.70 110	1.33 147	0.40 106	0.61 128	0.19 116	0.08 96	3.13 164	0.71 118	0.78 89	1.62 141	1.09 106	0.70 134	0.17 116	3.66 114	4.78 190	0.99 130	0.55 95	10.72 178	1.52 154	6.33 187	5.61 179	0.30 137	0.24 87	2.56 153	4.68 162	4.44 139	5.06 149

SHD	4.34 180	1.02 142	2.50 181	1.71 164	1.33 159	1.46 165	2.01 171	4.90 194	4.30 196	2.63 159	4.99 186	4.39 155	9.41 200	0.58 168	8.20 210	4.81 191	4.43 199	2.44 199	13.01 188	2.95 193	5.61 179	6.88 206	0.30 137	3.26 195	4.11 177	5.16 172	3.88 116	10.98 184

EAI-Stereo	2.70 150	0.83 125	2.70 184	0.89 143	1.47 164	0.83 148	1.46 162	3.07 162	1.18 148	0.21 49	3.82 173	3.19 142	0.72 135	0.09 86	5.24 169	4.82 192	0.83 116	0.91 139	9.83 171	1.25 144	4.49 155	5.29 164	0.39 149	0.80 161	1.87 133	3.19 137	7.10 184	6.43 159

iRaft-Stereo_20w	4.18 179	1.14 150	8.05 220	7.32 200	1.81 174	3.33 186	1.55 164	3.45 175	1.28 154	3.63 192	7.12 203	3.54 144	1.33 168	0.11 97	4.16 125	4.85 193	0.93 122	0.61 102	9.28 165	1.22 142	5.08 171	5.56 178	0.43 154	0.53 149	3.85 173	8.64 198	11.20 203	12.91 188

MFN_U_SF_RVC	10.34 207	6.17 210	3.69 193	9.55 206	5.13 199	12.52 213	10.34 213	12.25 217	7.05 205	12.23 234	14.31 229	22.82 205	13.03 206	8.82 224	11.37 233	4.87 194	3.83 194	3.31 206	39.34 231	5.97 210	8.56 218	8.81 223	1.45 192	6.40 220	9.49 210	8.57 197	9.56 197	19.71 207

RTS	5.53 188	1.46 157	0.94 123	0.90 144	1.73 170	4.08 189	4.63 195	2.53 135	3.41 188	2.79 164	1.70 142	8.18 175	1.27 165	0.72 174	7.83 201	4.87 194	7.37 215	2.34 196	18.33 196	2.92 189	4.78 160	5.88 187	1.04 185	1.31 172	6.74 201	22.88 239	6.66 178	22.00 213

RTSA	5.53 188	1.46 157	0.94 123	0.90 144	1.73 170	4.08 189	4.63 195	2.53 135	3.41 188	2.79 164	1.70 142	8.18 175	1.27 165	0.72 174	7.83 201	4.87 194	7.37 215	2.34 196	18.33 196	2.92 189	4.78 160	5.88 187	1.04 185	1.31 172	6.74 201	22.88 239	6.66 178	22.00 213

sCroCo_RVC	1.75 123	0.23 38	0.32 34	0.06 15	0.17 45	0.15 108	0.01 26	0.81 65	1.74 169	1.93 146	0.47 103	1.08 104	0.82 144	0.09 86	3.32 99	4.94 197	2.31 172	1.73 179	5.18 125	2.00 175	5.82 180	5.83 184	0.10 97	0.26 96	0.59 90	1.60 108	4.43 138	1.17 99

PWC_ROB	7.15 195	1.85 167	5.57 207	0.85 141	1.17 151	1.95 172	4.77 197	2.56 138	17.27 233	3.83 199	7.66 207	4.97 158	39.20 238	0.81 180	8.35 213	4.96 198	6.51 210	4.27 211	15.99 191	4.39 201	7.48 208	7.59 215	0.53 164	4.79 211	2.74 158	2.63 131	7.01 182	23.26 217

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 200	1.51 160	5.87 210	4.30 190	3.26 188	2.82 180	6.81 203	3.68 182	3.59 191	4.81 211	10.18 221	66.20 252	11.63 204	7.70 223	5.97 185	5.06 199	4.49 200	5.33 220	18.36 198	2.64 186	7.91 211	8.42 221	0.92 182	3.39 198	4.34 180	8.02 193	6.20 171	15.61 197

anonymity	3.65 169	0.66 106	5.99 211	1.34 157	0.51 119	0.44 129	0.11 108	3.79 184	0.79 124	2.66 161	18.15 240	3.83 148	0.89 152	0.26 145	3.21 88	5.09 200	0.93 122	0.53 92	7.76 148	1.11 138	4.31 152	5.87 186	0.28 135	0.42 139	4.98 189	9.60 205	5.40 163	9.75 178

PSMNet-ADL	3.15 161	0.80 118	1.49 156	1.54 159	1.63 166	0.88 150	0.30 130	2.50 132	1.91 173	4.43 207	8.13 212	4.06 150	6.80 191	0.07 70	4.23 126	5.16 201	1.83 163	0.91 139	11.85 185	1.86 170	4.02 145	4.02 133	0.70 176	0.51 146	1.61 127	4.33 155	8.01 191	1.36 102

RAFT-Test	2.40 140	0.62 100	1.45 154	1.07 150	0.41 113	0.21 119	0.21 122	3.19 167	0.77 121	1.05 107	3.09 165	0.94 100	0.92 154	0.17 116	3.47 104	5.18 202	0.97 128	0.56 97	10.36 175	1.38 149	6.37 188	5.29 164	0.38 148	0.25 92	2.80 161	4.66 161	4.56 143	4.51 142

XX-Stereo	3.48 167	0.50 80	1.80 168	1.21 153	0.27 80	0.34 125	0.44 136	1.47 84	0.41 91	2.51 157	6.92 202	4.97 158	1.06 160	0.12 100	3.21 88	5.22 203	0.96 125	0.80 127	6.95 139	0.80 124	4.33 153	4.04 135	0.21 123	0.27 103	26.57 233	3.75 145	5.08 158	9.77 179

MSMDNet	2.28 136	0.62 100	1.27 143	0.37 100	0.30 90	0.19 116	0.07 93	3.15 165	0.68 116	1.01 104	0.97 125	1.10 107	2.40 173	0.17 116	3.93 119	5.26 204	1.11 138	0.55 95	10.21 173	2.94 192	6.12 184	5.76 183	0.31 139	0.26 96	2.47 147	4.23 152	3.01 66	3.18 132

MSKI-zero shot	3.19 163	0.59 95	1.39 151	0.19 40	0.37 108	0.18 112	0.03 64	3.19 167	0.96 136	0.82 93	4.84 184	3.83 148	0.60 123	0.03 36	3.33 100	5.29 205	1.15 140	0.81 129	11.77 184	1.76 164	6.55 192	5.98 194	0.22 131	0.32 122	4.41 181	12.05 212	7.79 190	7.75 169

ADCMid	6.83 194	4.46 202	4.95 202	2.16 174	4.31 196	5.71 195	7.29 205	8.83 208	12.78 220	3.11 174	8.10 211	9.83 181	9.65 201	2.84 205	8.51 214	5.42 206	4.68 201	2.83 201	18.87 203	3.22 196	7.09 203	7.70 217	5.37 216	2.33 187	5.12 191	8.71 199	5.21 160	15.24 196

ccs_rob	4.75 183	1.46 157	2.39 179	1.96 170	0.68 131	3.13 183	1.58 165	4.94 196	1.36 156	4.31 206	15.82 235	28.46 210	8.43 195	0.38 156	5.65 179	5.42 206	2.23 169	1.60 176	6.31 134	1.98 174	6.14 185	5.97 193	0.35 145	2.33 187	1.28 113	2.40 127	4.09 130	7.49 168

Anonymous	2.21 134	0.21 28	0.12 13	0.08 26	0.25 71	0.14 104	0.00 1	3.06 161	1.34 155	1.47 134	0.01 43	1.31 116	1.20 163	0.16 110	4.37 134	5.51 208	2.59 176	1.75 181	12.10 186	2.04 176	5.82 180	5.62 180	0.09 93	1.05 165	1.45 125	1.75 115	4.59 145	1.60 109

NOSS_ROB	2.78 151	3.78 197	0.39 59	2.02 171	1.58 165	2.36 177	0.00 1	2.66 144	1.54 161	3.63 192	1.79 144	2.55 141	3.51 179	0.83 181	5.82 182	5.57 209	2.69 177	1.83 185	2.63 83	0.91 128	4.62 156	4.13 139	0.42 153	2.58 190	2.29 142	4.46 156	7.67 189	2.88 129

IGEV_Zeroshot_test	3.61 168	0.78 117	7.78 218	6.84 198	0.33 101	2.04 174	1.78 168	3.97 185	0.92 134	2.12 152	6.05 196	4.60 156	1.01 157	0.08 78	3.44 103	5.73 210	0.76 108	0.61 102	9.25 164	1.49 152	7.12 204	6.47 202	0.31 139	0.27 103	5.02 190	5.44 175	5.95 170	7.38 166

LVE	39.30 249	48.25 245	30.12 250	73.97 259	64.66 256	64.57 248	77.85 254	28.17 247	23.72 241	37.91 254	35.79 251	37.41 222	49.58 249	95.15 262	12.46 235	5.89 211	24.18 240	12.87 243	53.55 248	26.04 249	13.99 239	13.05 244	69.20 259	25.62 247	43.97 252	29.71 250	40.99 245	22.41 215

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 209	10.59 217	6.33 213	17.49 213	6.29 208	7.85 204	10.69 214	18.03 231	23.43 240	11.13 229	4.86 185	14.66 194	5.81 188	9.65 226	9.78 223	5.91 212	3.18 182	5.17 218	39.06 230	7.03 215	7.92 212	9.81 229	7.04 217	7.22 224	14.77 218	8.85 200	6.40 174	17.43 200

EKT-Stereo	2.55 145	0.72 113	1.73 165	0.49 119	0.32 97	0.51 135	1.72 167	3.38 174	1.00 139	1.96 149	2.80 159	1.33 117	0.76 139	0.10 94	4.55 142	5.93 213	1.26 144	3.18 205	8.70 154	2.73 187	6.75 195	5.86 185	0.10 97	0.26 96	3.99 174	1.81 116	5.40 163	1.62 110

AnyNet_C32	5.68 190	1.96 169	2.91 185	1.78 166	2.71 185	3.17 184	5.76 200	4.31 188	12.56 218	3.07 173	7.17 204	4.22 154	1.70 170	2.19 204	8.22 211	5.98 214	5.69 207	4.43 214	12.45 187	2.93 191	9.72 222	8.57 222	1.84 194	3.46 199	6.24 198	9.82 207	6.26 172	14.21 192

HH	2.94 155	0.45 74	4.88 200	0.58 126	0.51 119	0.73 143	1.38 160	3.25 170	0.84 127	2.85 169	0.60 112	5.15 161	0.82 144	0.19 122	3.29 96	6.00 215	0.67 94	0.89 135	9.52 166	1.83 167	7.59 209	5.88 187	0.41 150	0.27 103	3.12 167	5.47 176	5.66 165	6.52 161

HanStereo	2.94 155	0.45 74	4.88 200	0.58 126	0.51 119	0.73 143	1.38 160	3.25 170	0.84 127	2.85 169	0.60 112	5.15 161	0.82 144	0.19 122	3.29 96	6.00 215	0.67 94	0.89 135	9.52 166	1.83 167	7.59 209	5.88 187	0.41 150	0.27 103	3.12 167	5.47 176	5.66 165	6.52 161

ADCPNet	6.67 192	1.97 170	3.86 194	2.75 178	6.19 207	3.07 181	7.60 208	5.21 199	8.03 209	3.82 198	7.92 208	5.17 163	13.78 209	2.98 208	8.10 207	6.12 217	4.35 198	2.04 190	18.50 199	4.74 205	7.04 201	7.43 212	2.98 204	1.91 181	8.96 208	14.04 220	7.02 183	14.47 194

CBMV	5.52 187	3.65 196	1.32 146	3.46 184	2.86 186	2.04 174	0.41 135	3.64 181	2.63 182	4.09 202	2.36 149	14.13 193	3.70 182	0.57 165	7.16 196	6.19 218	4.26 197	2.36 198	8.76 155	1.44 150	6.43 189	4.53 149	0.54 165	5.62 214	4.85 187	6.08 179	19.41 221	26.62 224
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	7.20 196	2.13 176	8.68 222	7.00 199	11.87 220	5.95 196	3.19 185	7.26 205	3.52 190	5.84 215	13.06 224	18.26 201	8.49 196	1.41 197	8.81 218	6.34 219	3.65 189	4.07 210	15.49 190	6.21 211	6.75 195	6.94 207	0.74 177	4.80 212	2.92 163	7.26 186	7.50 187	16.30 198

pmcnn	8.05 199	2.96 188	2.25 175	6.23 195	5.03 198	6.98 199	4.33 193	4.70 192	2.02 176	4.19 203	9.20 219	19.11 202	20.39 217	0.73 176	7.05 195	6.73 220	6.29 209	4.51 215	22.54 210	4.66 204	9.62 220	5.08 163	4.46 213	4.23 204	5.99 195	5.22 173	17.26 219	25.55 223

SAMSARA	19.29 223	2.55 182	5.07 203	4.09 189	3.44 191	3.26 185	4.38 194	15.32 224	9.58 214	4.44 208	5.63 190	8.73 177	24.82 220	3.30 213	10.45 227	6.81 221	5.49 205	3.46 208	21.26 207	4.77 206	17.96 245	24.74 258	0.82 179	4.77 210	80.12 264	91.25 264	77.91 265	76.45 264

Anonymous3	3.16 162	0.55 89	0.79 114	0.09 28	1.10 147	0.50 134	0.03 64	3.52 178	1.26 152	1.12 110	0.84 123	10.62 183	1.31 167	0.36 154	7.37 198	6.90 222	3.59 186	3.15 204	10.88 180	2.20 180	6.83 198	9.50 227	0.31 139	0.37 133	1.43 123	3.45 141	5.32 161	1.91 113

IMH	35.14 245	49.00 247	23.80 245	61.52 239	49.14 247	63.04 245	67.99 244	27.86 244	38.05 246	11.18 231	14.22 228	49.01 239	53.30 256	93.93 254	14.60 243	7.08 223	21.66 238	9.65 236	47.64 240	22.22 243	11.39 227	9.32 226	59.41 252	12.98 238	40.95 247	19.12 230	29.12 230	41.73 244

IMH-64-1	33.95 243	47.85 243	23.39 243	61.17 237	49.33 248	61.76 242	67.81 242	27.05 240	35.73 242	10.03 225	14.78 230	45.47 233	40.48 239	93.88 252	14.40 240	7.26 224	20.70 236	8.75 233	47.06 238	20.52 239	11.86 230	10.05 230	59.37 250	11.73 235	41.46 248	17.26 227	27.54 227	39.89 241

IMH-64	33.95 243	47.85 243	23.39 243	61.17 237	49.33 248	61.76 242	67.81 242	27.05 240	35.73 242	10.03 225	14.78 230	45.47 233	40.48 239	93.88 252	14.40 240	7.26 224	20.70 236	8.75 233	47.06 238	20.52 239	11.86 230	10.05 230	59.37 250	11.73 235	41.46 248	17.26 227	27.54 227	39.89 241

edge stereo	11.35 210	6.83 211	10.52 225	14.06 210	12.00 221	16.55 217	12.81 217	12.42 219	7.44 207	6.06 217	15.12 232	38.81 225	17.75 212	1.25 194	7.59 200	7.29 226	5.73 208	3.11 203	25.18 216	4.53 202	6.71 194	8.01 219	4.16 211	3.71 201	8.94 207	7.65 187	13.41 210	28.72 227

MeshStereo	13.21 217	10.28 215	5.53 206	24.29 221	14.71 222	17.26 218	7.30 206	12.03 215	7.47 208	4.66 210	9.13 218	38.56 224	29.80 227	0.45 160	9.43 221	7.37 227	3.76 190	2.44 199	18.85 202	2.41 183	12.93 235	7.18 209	1.21 189	5.79 216	22.04 228	16.38 225	33.15 234	32.34 232
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
S-Stereo	9.11 201	1.88 168	3.41 189	7.93 203	7.92 211	12.47 212	19.24 223	5.20 198	6.26 203	6.18 219	20.72 244	29.27 211	7.13 192	0.65 172	9.55 222	7.50 228	3.80 191	5.87 224	17.77 194	6.30 212	6.21 186	7.52 214	12.23 228	6.88 221	2.77 160	6.68 184	6.74 180	18.03 203

PVD	12.14 214	5.88 207	8.51 221	7.70 202	6.65 209	10.05 209	6.16 202	21.11 236	19.74 236	3.44 187	8.69 215	16.07 196	27.50 224	2.86 206	8.93 219	7.52 229	11.20 224	6.11 226	24.24 214	6.83 214	11.08 224	11.21 238	1.11 188	5.71 215	15.30 220	21.90 237	17.71 220	34.49 234

HBP-ISP	3.70 170	3.49 193	4.13 195	4.77 191	2.41 183	3.60 188	0.12 110	4.11 186	1.26 152	3.39 185	4.22 178	4.64 157	0.54 117	1.76 202	8.63 215	8.11 230	1.56 154	1.34 165	2.61 81	1.51 153	5.14 173	6.84 205	0.56 167	1.55 178	2.53 151	5.06 169	10.57 200	5.37 151

TorneroNet-64	38.80 248	50.14 248	23.16 242	63.45 244	47.59 244	63.57 247	68.85 245	27.44 243	44.99 250	21.03 244	13.47 226	69.75 256	56.51 257	94.74 256	18.85 247	8.54 231	26.03 245	15.59 246	53.93 250	25.94 248	12.81 234	10.53 233	61.35 253	21.98 244	33.37 239	26.73 245	33.93 238	53.30 253

G-Net	10.87 208	4.96 205	9.71 223	3.77 186	4.24 195	7.37 201	2.01 171	10.08 212	15.80 227	4.95 214	15.59 233	48.52 237	9.05 197	0.58 168	8.11 209	8.67 232	5.49 205	4.42 213	23.80 213	15.66 233	8.01 213	8.23 220	3.06 208	5.14 213	6.15 197	13.92 219	22.56 223	23.75 219

MANE	19.83 226	17.14 224	15.43 235	34.46 227	23.74 227	25.27 224	17.85 220	19.50 235	17.04 231	6.13 218	12.40 223	41.03 227	35.23 235	3.36 214	7.87 203	8.98 233	7.09 212	29.77 256	21.81 209	3.71 199	9.51 219	5.54 177	2.50 199	8.83 228	34.12 241	27.95 247	51.25 255	47.85 249

BEATNet-Init1	23.62 234	27.86 230	13.22 230	44.78 233	23.54 226	38.58 233	23.96 227	18.57 232	18.15 234	9.17 224	13.26 225	47.63 236	48.00 248	3.29 212	12.31 234	9.22 234	7.35 214	5.48 221	48.70 241	19.34 238	12.33 232	11.24 239	7.11 220	11.28 234	33.76 240	21.63 235	60.52 262	47.50 248

TorneroNet	39.82 250	53.94 250	26.20 248	66.81 247	49.07 246	65.07 250	70.90 249	26.31 239	46.32 253	24.07 245	20.96 245	67.36 255	52.11 255	94.83 258	18.77 246	9.35 235	24.89 242	16.30 250	53.07 247	24.04 245	13.64 236	11.04 237	61.85 254	22.68 246	36.84 246	25.85 244	42.63 248	50.33 251

PWCK	38.25 247	63.47 255	23.98 246	73.60 258	41.23 238	60.98 241	51.31 236	54.00 256	35.86 244	26.51 246	39.23 254	62.00 251	46.09 245	26.43 232	14.46 242	9.53 236	30.80 252	12.71 242	83.96 264	28.46 251	23.42 252	13.60 246	47.98 240	30.51 252	34.48 242	27.91 246	31.53 233	38.61 239

AMNet	6.77 193	3.87 198	2.62 182	4.00 188	5.86 203	6.75 198	3.31 187	2.51 133	2.47 178	3.44 187	6.68 201	9.34 180	2.05 171	7.44 221	4.79 156	9.81 237	13.48 227	7.65 230	7.95 150	7.83 218	11.47 228	7.62 216	2.74 201	4.18 203	5.52 193	8.25 195	13.24 208	17.97 202

MFMNet_re	16.26 219	13.95 219	7.70 217	24.27 220	9.34 216	33.99 231	17.43 219	12.42 219	19.62 235	10.23 228	13.58 227	39.02 226	13.47 207	1.40 196	10.73 229	10.12 238	29.43 250	12.22 238	31.31 219	10.07 225	17.19 243	9.15 225	8.44 221	9.02 229	8.97 209	5.68 178	24.08 225	36.04 236

DPSNet	14.25 218	3.23 192	1.83 171	7.63 201	7.22 210	10.44 210	4.19 192	5.68 201	8.64 212	4.20 205	3.75 171	72.37 257	26.68 223	4.43 217	10.42 225	10.25 239	10.56 221	8.02 231	58.50 254	8.44 221	11.36 226	8.93 224	16.95 232	10.34 232	18.62 225	15.80 224	14.33 213	21.91 212

ADCS	9.93 203	5.64 206	4.82 198	3.95 187	6.05 205	6.17 197	5.70 199	9.47 210	15.68 225	4.19 203	7.98 209	12.91 191	17.41 211	3.94 215	10.52 228	11.68 240	10.14 220	7.14 229	24.46 215	8.67 222	13.95 238	13.00 243	2.94 202	6.15 218	9.75 211	17.65 229	10.70 201	17.41 199

FADE																11.90 241					35.81 260	34.34 259					47.51 250

AnyNet_C01	12.12 213	6.13 209	5.39 204	6.24 196	6.03 204	5.20 193	9.20 211	12.30 218	16.87 230	5.85 216	9.03 216	26.16 208	18.91 214	4.53 218	11.14 232	12.98 242	16.27 231	15.82 247	34.24 224	10.36 226	16.44 242	13.34 245	7.06 218	6.93 223	11.61 214	9.46 203	9.77 199	19.91 208

DispFullNet	26.27 235	39.81 235	17.89 239	52.75 234	38.74 237	45.03 235	55.21 237	13.74 222	12.89 221	13.75 236	9.88 220	43.75 231	32.46 232	86.51 243	11.01 230	13.68 243	29.48 251	16.23 249	51.78 245	14.64 231	13.87 237	10.46 232	14.59 230	6.22 219	8.62 206	8.03 194	16.08 216	32.10 231

DGSMNet	11.51 211	4.52 203	7.92 219	5.60 193	4.80 197	7.02 200	6.11 201	7.51 206	4.47 198	11.25 232	31.10 250	17.12 199	7.95 194	4.11 216	10.43 226	14.27 244	16.27 231	9.03 235	40.42 233	11.09 228	20.12 250	22.06 252	4.60 215	6.88 221	5.15 192	9.40 202	8.22 192	13.42 190

MADNet+	19.30 224	7.92 212	15.32 234	17.51 214	11.42 219	8.09 206	18.41 221	28.03 245	17.21 232	12.46 235	12.08 222	33.63 218	30.37 229	9.62 225	18.64 245	14.89 245	25.78 244	10.10 237	40.05 232	16.50 235	17.34 244	12.76 242	9.48 226	18.60 243	35.02 244	20.22 233	21.19 222	38.41 238

SGM+DAISY	20.91 228	16.10 222	12.43 228	22.81 219	21.80 224	24.45 223	18.63 222	17.89 230	12.77 219	18.42 242	19.55 242	30.39 213	40.48 239	11.67 228	12.56 236	15.10 246	25.73 243	12.69 241	34.93 226	21.56 242	26.12 254	22.15 253	21.16 233	12.73 237	17.44 223	13.30 217	33.35 237	28.26 225

JetBlue	32.19 242	30.24 231	35.83 256	39.74 231	34.14 233	43.67 234	35.54 232	29.41 249	45.70 252	14.86 239	8.65 214	79.62 262	19.51 215	25.38 231	15.92 244	16.55 247	38.70 256	25.92 255	35.72 227	25.05 247	29.56 256	23.18 256	32.21 235	26.78 249	30.47 237	28.96 248	48.44 253	49.33 250

SPS-STEREO	20.13 227	14.92 220	11.88 227	19.84 216	20.39 223	18.24 219	9.27 212	16.06 228	19.74 236	19.91 243	20.06 243	33.66 219	37.68 237	7.23 220	13.17 238	16.66 248	26.75 246	16.01 248	32.30 221	23.65 244	30.25 257	22.84 255	13.67 229	13.47 240	16.56 222	15.26 223	29.55 232	24.45 220
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	27.19 238	31.49 232	25.61 247	33.41 225	34.55 235	21.90 222	27.96 228	47.14 255	47.22 254	29.27 248	38.50 253	41.69 229	40.59 242	12.37 229	31.37 252	17.44 249	15.34 229	8.53 232	46.18 237	20.63 241	9.79 223	10.78 234	3.30 210	33.50 253	22.38 229	21.79 236	23.87 224	37.39 237

UNDER WATER-64	53.24 258	62.47 254	43.72 259	79.20 262	70.94 261	76.00 261	87.61 264	65.70 261	45.62 251	52.26 260	61.76 260	72.47 258	58.44 260	94.91 261	30.75 251	17.95 250	34.62 255	25.80 254	53.84 249	26.41 250	19.77 249	21.35 251	75.52 263	44.10 257	50.84 257	55.27 260	40.93 244	69.21 262

WAO-6	36.54 246	46.81 241	19.38 240	60.03 236	52.14 251	58.04 237	63.77 240	27.20 242	42.09 247	33.11 252	17.67 238	42.19 230	50.09 252	89.85 244	29.06 250	18.00 251	22.89 239	12.66 240	41.03 234	25.00 246	19.25 247	17.73 247	34.12 236	17.43 242	42.37 250	25.35 243	36.73 240	42.55 245

LRCNet_RVC	60.25 261	73.90 264	44.96 260	94.13 264	95.20 266	91.02 265	85.32 262	54.56 257	36.51 245	98.66 265	73.01 262	91.80 267	67.46 263	96.60 265	33.95 253	18.60 252	69.32 263	51.86 262	94.53 265	64.28 263	31.29 258	22.24 254	94.67 265	54.29 262	19.85 227	10.16 209	33.16 235	25.34 222

UNDER WATER	52.38 256	65.77 258	42.25 257	77.68 261	67.77 258	74.59 260	85.69 263	61.52 260	50.72 257	41.81 256	48.33 255	74.09 259	57.87 259	94.82 257	34.80 254	18.86 253	33.89 253	24.15 252	57.03 252	29.54 253	19.73 248	18.75 248	69.48 260	49.19 261	52.93 258	49.45 258	44.09 249	69.45 263

WAO-8	44.25 253	56.07 252	34.81 254	70.40 254	61.11 252	71.92 257	71.92 250	43.60 252	48.93 255	32.20 250	26.30 248	67.35 253	49.97 250	91.99 247	26.69 248	19.01 254	29.42 248	13.46 244	51.63 243	37.17 255	16.32 240	10.83 235	44.60 238	27.68 250	53.45 259	35.23 252	47.57 251	55.24 256

Venus	44.25 253	56.07 252	34.81 254	70.38 253	61.11 252	71.92 257	71.92 250	43.60 252	48.93 255	32.20 250	26.30 248	67.35 253	49.97 250	91.99 247	26.69 248	19.01 254	29.42 248	13.46 244	51.63 243	37.17 255	16.32 240	10.83 235	44.60 238	27.68 250	53.45 259	35.23 252	47.57 251	55.24 256

notaker	49.83 255	63.78 256	33.18 253	70.81 255	66.40 257	70.73 256	78.98 256	45.33 254	64.15 259	43.75 257	59.49 259	60.26 247	51.62 254	93.99 255	46.45 257	31.86 256	34.38 254	24.64 253	65.77 259	41.22 257	24.40 253	24.26 257	68.58 258	39.92 256	26.43 231	29.62 249	38.96 242	46.51 247

ktn	52.79 257	63.82 257	30.11 249	66.93 249	72.48 263	66.28 252	78.41 255	39.02 250	71.70 261	45.89 259	67.47 261	52.57 244	45.22 244	95.33 263	48.59 258	35.19 257	41.05 258	31.49 257	60.62 255	36.06 254	32.70 259	35.82 260	63.06 255	38.69 254	45.38 254	41.08 257	57.93 260	62.41 259

HanzoNet	60.55 262	68.65 259	42.85 258	71.08 256	71.43 262	71.96 259	79.15 257	59.75 259	75.19 262	45.14 258	74.83 263	74.50 261	63.75 262	96.51 264	43.02 256	39.58 258	52.48 260	47.20 261	75.57 261	51.40 260	44.83 262	44.21 262	72.81 261	39.33 255	54.31 261	50.20 259	60.45 261	64.70 261

KSHMR	56.45 259	73.76 262	53.18 261	81.77 263	70.47 260	77.94 262	83.01 259	67.07 263	54.37 258	56.94 261	54.51 257	61.36 250	46.54 246	94.90 260	59.43 260	44.62 259	39.11 257	36.00 259	64.69 258	47.55 259	28.73 255	19.90 250	65.78 257	55.97 263	49.71 256	33.30 251	50.13 254	53.27 252

DPSimNet_ROB	58.77 260	55.98 251	59.21 262	62.88 242	73.92 264	60.20 239	64.84 241	28.34 248	91.63 265	80.59 263	52.65 256	74.49 260	47.24 247	90.64 245	55.91 259	45.99 260	54.62 261	42.30 260	68.03 260	59.25 262	51.18 263	59.54 263	44.54 237	45.19 259	44.85 253	61.56 261	56.15 258	55.05 255

SPstereo	42.72 251	33.54 234	31.83 252	31.00 223	34.43 234	30.75 225	28.20 229	59.10 258	44.02 249	29.97 249	59.48 258	49.02 240	63.04 261	44.63 234	40.17 255	54.80 261	47.68 259	33.56 258	57.43 253	41.63 258	43.54 261	37.71 261	27.86 234	44.58 258	42.50 251	39.59 256	57.37 259	45.91 246

JetRed	62.68 263	71.30 260	68.71 263	66.70 246	63.10 254	69.94 255	74.63 252	66.20 262	66.87 260	41.55 255	36.99 252	80.77 264	12.41 205	62.44 236	66.90 261	66.45 262	65.00 262	75.57 265	62.84 256	53.56 261	77.95 264	72.78 264	73.29 262	48.99 260	55.75 262	62.99 262	66.04 263	62.58 260

LSM0	22.48 231	6.09 208	4.65 197	14.89 211	10.39 218	16.43 216	13.29 218	23.38 238	15.69 226	14.75 238	18.69 241	35.79 220	33.70 234	0.93 183	73.52 262	85.94 263	13.36 226	5.62 222	55.67 251	16.83 236	21.95 251	18.82 249	4.28 212	8.01 226	16.44 221	16.43 226	28.65 229	32.66 233

ASD4	81.96 265	73.83 263	78.52 264	73.50 257	68.47 259	82.76 264	70.15 248	72.27 265	81.46 264	64.14 262	76.80 264	49.38 241	95.53 265	68.81 238	77.80 263	87.45 264	86.82 264	89.90 266	81.43 262	90.17 264	88.82 265	88.65 266	81.37 264	86.17 264	99.17 269	99.86 268	99.79 269	99.90 268

MADNet++	76.54 264	72.15 261	83.11 266	61.53 240	81.21 265	58.42 238	69.47 246	68.24 264	78.58 263	85.63 264	92.37 265	80.60 263	85.04 264	36.71 233	81.19 264	89.82 265	88.15 265	69.64 263	82.54 263	91.39 265	92.32 266	93.48 267	65.75 256	90.26 265	59.09 263	74.29 263	74.25 264	61.32 258

PML	96.14 266	100.00 269	82.26 265	100.00 266	100.00 268	100.00 269	99.16 268	100.00 270	98.98 267	100.00 268	95.95 266	99.91 271	100.00 270	98.52 266	94.87 265	92.63 266	90.73 266	73.63 264	100.00 269	98.25 267	92.56 267	85.93 265	97.80 266	98.67 267	96.15 268	99.98 269	100.00 270	99.92 269

MEDIAN_ROB	97.56 268	99.08 266	98.39 267	100.00 266	99.99 267	100.00 269	100.00 269	99.49 268	98.31 266	100.00 268	99.95 269	97.97 268	96.05 266	99.97 267	99.41 267	98.43 267	98.53 267	98.66 267	99.88 268	97.95 266	93.38 268	96.45 269	100.00 268	97.23 266	86.96 265	92.33 265	89.80 266	95.90 266

HaxPig	98.97 270	100.00 269	98.94 268	100.00 266	100.00 268	99.99 268	100.00 269	99.99 269	99.97 268	100.00 268	99.99 270	100.00 272	99.95 269	100.00 268	99.56 268	99.43 268	99.97 270	99.57 268	100.00 269	100.00 270	97.25 269	96.32 268	99.99 267	99.98 268	89.17 266	99.51 267	94.19 267	98.51 267

AVERAGE_ROB	98.95 269	100.00 269	99.79 269	100.00 266	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 268	100.00 271	100.00 272	100.00 270	100.00 268	99.77 269	99.85 269	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 270	98.12 270	99.51 270	100.00 268	100.00 269	93.43 267	93.75 266	94.35 268	93.16 265

MyStereo03	100.00 275	100.00 269	100.00 270	100.00 266	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 268	100.00 271	100.00 272	100.00 270	100.00 268	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 270	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270

MyStereo02	96.30 267	100.00 269	100.00 270	100.00 266	0.00 1	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 268	100.00 271	100.00 272	100.00 270	100.00 268	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 270	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270

DLNR_Zeroshot_test	22.90 233	78.82 265	7.01 214	99.97 265	0.31 92	0.15 108	98.85 265	3.30 173	0.54 102	3.17 178	2.43 153	5.81 168	0.93 155	21.74 230	96.26 266	100.00 270	24.75 241	22.56 251	22.80 212	1.79 165	8.42 217	6.44 201	0.04 70	0.30 118	2.39 146	4.03 149	2.05 44	3.31 134

CasAABBNet	100.00 275	100.00 269	100.00 270	100.00 266	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 268	100.00 271	100.00 272	100.00 270	100.00 268	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 270	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270

DPSMNet_ROB	99.53 272	99.78 268	100.00 270	100.00 266	100.00 268	100.00 269	100.00 269	99.17 266	100.00 269	99.31 266	99.63 267	91.42 266	99.14 268	100.00 268	99.94 270	100.00 270	99.82 268	99.99 269	99.62 267	99.99 268	99.79 271	99.66 271	100.00 268	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270

DGTPSM_ROB	99.52 271	99.77 267	100.00 270	100.00 266	100.00 268	100.00 269	100.00 269	99.17 266	100.00 269	99.31 266	99.64 268	91.36 265	99.13 267	100.00 268	99.94 270	100.00 270	99.82 268	99.99 269	99.53 266	99.99 268	99.80 272	99.66 271	100.00 268	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270

DPSM_ROB	99.92 273	100.00 269	100.00 270	100.00 266	100.00 268	98.97 266	98.99 266	100.00 270	100.00 269	100.00 268	100.00 271	99.90 269	100.00 270	100.00 268	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 270	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270

DPSM	99.92 273	100.00 269	100.00 270	100.00 266	100.00 268	98.97 266	98.99 266	100.00 270	100.00 269	100.00 268	100.00 271	99.90 269	100.00 270	100.00 268	100.00 272	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 270	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270

Low-res two-view benchmark