Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 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	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 3	0.03 8	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.01 2	0.02 2	0.05 3	0.05 3	0.05 5	0.03 3

StereoVision	0.06 10	0.03 4	0.04 10	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.06 10	0.11 112	0.02 2	0.05 12	0.03 4	0.06 49	0.01 2	0.08 29	0.10 54	0.06 5	0.05 3	0.08 16	0.07 30	0.06 6	0.05 10	0.02 7	0.04 7	0.10 30	0.08 15	0.10 32	0.12 50

AEACV	0.04 4	0.03 4	0.02 1	0.04 10	0.03 7	0.02 2	0.02 2	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.02 3	0.01 2	0.05 3	0.06 5	0.05 4	0.05 3	0.07 8	0.04 3	0.06 6	0.03 3	0.01 2	0.02 2	0.06 6	0.06 8	0.04 3	0.03 3

LL-Strereo2	0.07 21	0.03 4	0.03 5	0.04 10	0.05 22	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.07 43	0.14 40	0.07 30	0.08 21	0.05 31	0.04 26	0.07 12	0.08 19	0.14 50	0.07 13	0.10 34	0.06 18	0.10 26	0.06 23	0.03 20	0.04 7	0.08 15	0.09 20	0.08 22	0.05 6

RAFT	0.06 10	0.03 4	0.05 26	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.02 2	0.07 20	0.04 6	0.04 6	0.06 18	0.07 17	0.05 31	0.01 2	0.06 6	0.06 5	0.07 7	0.05 3	0.05 4	0.04 3	0.06 6	0.07 34	0.01 2	0.04 7	0.13 60	0.14 94	0.13 66	0.15 77

iRaftStereo_RVC	0.05 6	0.03 4	0.03 5	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.05 8	0.04 6	0.06 13	0.05 12	0.05 10	0.03 8	0.02 7	0.06 6	0.06 5	0.10 21	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.09 18	0.04 4	0.02 7	0.03 5	0.07 10	0.06 8	0.05 5	0.05 6

test croco	0.06 10	0.04 9	0.04 10	0.04 10	0.04 11	0.05 22	0.03 10	0.08 25	0.04 6	0.09 23	0.05 12	0.06 15	0.02 3	0.02 7	0.07 12	0.08 19	0.12 35	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.04 4	0.02 7	0.05 22	0.09 22	0.09 20	0.08 22	0.09 25

StereoIM	0.07 21	0.04 9	0.05 26	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.03 10	0.06 10	0.06 28	0.04 6	0.06 18	0.10 30	0.05 31	0.02 7	0.07 12	0.08 19	0.10 21	0.09 41	0.07 8	0.05 9	0.10 26	0.10 105	0.01 2	0.05 22	0.11 45	0.18 162	0.13 66	0.16 92

MIF-Stereo	0.07 21	0.04 9	0.04 10	0.04 10	0.03 7	0.05 22	0.03 10	0.06 10	0.05 13	0.06 13	0.04 5	0.07 17	0.12 127	0.07 77	0.08 29	0.07 12	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.07 30	0.09 18	0.08 43	0.08 111	0.04 7	0.09 22	0.16 133	0.06 12	0.09 25

MIM_Stereo	0.06 10	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.05 22	0.05 22	0.03 10	0.06 10	0.04 6	0.14 40	0.06 18	0.04 7	0.02 3	0.03 13	0.07 12	0.08 19	0.13 37	0.07 13	0.09 28	0.06 18	0.11 30	0.06 23	0.02 7	0.04 7	0.08 15	0.07 11	0.07 17	0.05 6

anonymousdsp	0.05 6	0.04 9	0.03 5	0.03 4	0.04 11	0.04 10	0.04 23	0.06 10	0.05 13	0.06 13	0.04 5	0.03 4	0.02 3	0.03 13	0.06 6	0.07 12	0.08 11	0.06 8	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 10	0.03 20	0.03 5	0.05 3	0.05 3	0.05 5	0.05 6

RAFT_CTSACE	0.07 21	0.04 9	0.06 50	0.03 4	0.04 11	0.05 22	0.05 32	0.06 10	0.06 28	0.09 23	0.04 5	0.10 30	0.09 96	0.03 13	0.07 12	0.08 19	0.11 26	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.12 44	0.08 43	0.03 20	0.06 39	0.12 52	0.13 72	0.12 55	0.15 77

ARAFT	0.07 21	0.04 9	0.04 10	0.05 20	0.05 22	0.05 22	0.02 2	0.09 28	0.06 28	0.12 33	0.06 18	0.12 44	0.03 8	0.03 13	0.07 12	0.07 12	0.12 35	0.09 41	0.09 28	0.05 9	0.11 30	0.07 34	0.03 20	0.04 7	0.09 22	0.09 20	0.09 27	0.09 25

RAFT + AFF	0.05 6	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.08 60	0.09 23	0.05 12	0.09 24	0.02 3	0.02 7	0.05 3	0.05 2	0.09 17	0.06 8	0.06 7	0.04 3	0.07 11	0.05 10	0.02 7	0.04 7	0.07 10	0.05 3	0.05 5	0.05 6

RYNet	0.06 10	0.04 9	0.04 10	0.04 10	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.04 5	0.11 112	0.05 9	0.04 5	0.04 7	0.03 8	0.03 13	0.07 12	0.06 5	0.07 7	0.08 18	0.07 8	0.05 9	0.05 4	0.04 4	0.11 150	0.04 7	0.06 6	0.13 72	0.06 12	0.05 6

TDLM	0.04 4	0.04 9	0.04 10	0.04 10	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.04 5	0.03 4	0.04 6	0.06 18	0.04 7	0.03 8	0.03 13	0.06 6	0.06 5	0.06 5	0.06 8	0.05 4	0.04 3	0.05 4	0.04 4	0.03 20	0.04 7	0.05 3	0.05 3	0.05 5	0.05 6

MIF-Stereo (partial)	0.06 10	0.05 19	0.06 50	0.05 20	0.04 11	0.05 22	0.03 10	0.08 25	0.07 43	0.07 20	0.04 5	0.05 10	0.06 49	0.04 26	0.08 29	0.08 19	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 10	0.02 7	0.06 39	0.10 30	0.08 15	0.07 17	0.08 18

RAFT+CT+SA	0.09 34	0.05 19	0.07 74	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.05 32	0.13 53	0.08 60	0.08 22	0.07 30	0.15 75	0.13 140	0.04 26	0.10 93	0.10 54	0.09 17	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.12 44	0.11 124	0.02 7	0.06 39	0.13 60	0.12 59	0.11 46	0.17 103

test_5	0.08 28	0.05 19	0.07 74	0.04 10	0.04 11	0.04 10	0.04 23	0.09 28	0.05 13	0.05 9	0.07 30	0.12 44	0.12 127	0.02 7	0.07 12	0.09 33	0.07 7	0.07 13	0.08 16	0.06 18	0.10 26	0.09 74	0.02 7	0.07 73	0.10 30	0.13 72	0.13 66	0.18 118

test_4	0.09 34	0.05 19	0.07 74	0.05 20	0.06 41	0.03 5	0.02 2	0.11 37	0.09 79	0.17 62	0.06 18	0.09 24	0.06 49	0.03 13	0.09 60	0.09 33	0.15 56	0.08 18	0.10 34	0.07 30	0.16 96	0.08 43	0.02 7	0.07 73	0.09 22	0.15 111	0.12 55	0.18 118

AnonymousM	0.08 28	0.05 19	0.04 10	0.06 32	0.05 22	0.04 10	0.04 23	0.13 53	0.05 13	0.20 95	0.06 18	0.11 39	0.03 8	0.06 55	0.09 60	0.09 33	0.19 116	0.08 18	0.12 50	0.07 30	0.16 96	0.06 23	0.04 36	0.04 7	0.08 15	0.11 49	0.10 32	0.09 25

XX-Stereo	0.14 119	0.05 19	0.05 26	0.10 89	0.08 66	0.17 153	0.07 78	0.18 113	0.10 100	0.27 186	0.09 64	0.20 131	0.03 8	0.09 111	0.10 93	0.12 131	0.23 162	0.11 65	0.20 141	0.11 107	0.20 156	0.08 43	0.08 111	0.07 73	0.22 178	0.16 133	0.17 112	0.36 195

AFF-stereo	0.06 10	0.05 19	0.05 26	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.11 37	0.06 28	0.16 53	0.04 5	0.08 21	0.03 8	0.02 7	0.06 6	0.08 19	0.08 11	0.05 3	0.09 28	0.04 3	0.09 18	0.05 10	0.02 7	0.04 7	0.10 30	0.08 15	0.07 17	0.07 15

delet	0.05 6	0.05 19	0.04 10	0.06 32	0.05 22	0.05 22	0.05 32	0.04 5	0.04 6	0.06 13	0.05 12	0.10 30	0.05 31	0.03 13	0.07 12	0.06 5	0.07 7	0.06 8	0.05 4	0.06 18	0.06 6	0.04 4	0.03 20	0.04 7	0.06 6	0.06 8	0.04 3	0.04 5

DMCA	0.07 21	0.05 19	0.07 74	0.06 32	0.06 41	0.05 22	0.07 78	0.09 28	0.06 28	0.06 13	0.09 64	0.07 17	0.06 49	0.06 55	0.07 12	0.08 19	0.11 26	0.10 57	0.08 16	0.07 30	0.09 18	0.05 10	0.06 69	0.05 22	0.08 15	0.10 31	0.05 5	0.07 15

AANet_RVC	0.06 10	0.05 19	0.06 50	0.05 20	0.06 41	0.04 10	0.05 32	0.05 8	0.06 28	0.05 9	0.06 18	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.07 12	0.07 12	0.08 11	0.08 18	0.07 8	0.07 30	0.07 11	0.06 23	0.05 52	0.05 22	0.07 10	0.09 20	0.06 12	0.08 18

MGS-Stereo	0.08 28	0.06 29	0.04 10	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.03 10	0.12 41	0.05 13	0.09 23	0.07 30	0.10 30	0.04 17	0.05 42	0.07 12	0.08 19	0.15 56	0.11 65	0.12 50	0.09 67	0.12 44	0.07 34	0.05 52	0.05 22	0.10 30	0.09 20	0.11 46	0.10 31

CASnet	0.10 53	0.06 29	0.05 26	0.08 58	0.09 85	0.11 102	0.05 32	0.18 113	0.10 100	0.23 122	0.11 90	0.13 60	0.06 49	0.07 77	0.09 60	0.10 54	0.16 69	0.08 18	0.18 121	0.07 30	0.14 72	0.06 23	0.06 69	0.06 39	0.12 52	0.10 31	0.14 79	0.10 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.13 96	0.06 29	0.05 26	0.11 106	0.11 118	0.16 144	0.08 87	0.19 131	0.07 43	0.28 201	0.08 50	0.18 106	0.05 31	0.12 153	0.10 93	0.10 54	0.23 162	0.12 92	0.15 86	0.10 88	0.20 156	0.08 43	0.07 90	0.08 89	0.13 60	0.14 94	0.19 138	0.23 160

HanStereo	0.13 96	0.06 29	0.05 26	0.11 106	0.11 118	0.16 144	0.08 87	0.19 131	0.07 43	0.28 201	0.08 50	0.18 106	0.05 31	0.12 153	0.10 93	0.10 54	0.23 162	0.12 92	0.15 86	0.10 88	0.20 156	0.08 43	0.07 90	0.08 89	0.13 60	0.14 94	0.19 138	0.23 160

4D-IteraStereo	0.09 34	0.06 29	0.05 26	0.06 32	0.06 41	0.06 36	0.04 23	0.15 68	0.10 100	0.22 108	0.08 50	0.14 70	0.06 49	0.03 13	0.08 29	0.10 54	0.17 82	0.09 41	0.11 40	0.07 30	0.15 81	0.05 10	0.03 20	0.05 22	0.10 30	0.10 31	0.08 22	0.08 18

CES	0.11 64	0.06 29	0.06 50	0.06 32	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.35 212	0.05 13	0.15 47	0.23 200	0.13 60	0.04 17	0.08 95	0.08 29	0.10 54	0.19 116	0.08 18	0.14 75	0.08 47	0.28 221	0.08 43	0.07 90	0.04 7	0.14 77	0.11 49	0.13 66	0.16 92

EGLCR-Stereo	0.11 64	0.06 29	0.04 10	0.08 58	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.27 186	0.06 18	0.19 117	0.06 49	0.08 95	0.08 29	0.10 54	0.20 129	0.10 57	0.16 100	0.07 30	0.17 116	0.07 34	0.04 36	0.06 39	0.10 30	0.12 59	0.18 129	0.18 118

TESTraft	0.09 34	0.06 29	0.06 50	0.04 10	0.04 11	0.05 22	0.06 62	0.09 28	0.08 60	0.09 23	0.08 50	0.12 44	0.13 140	0.03 13	0.09 60	0.10 54	0.11 26	0.09 41	0.08 16	0.07 30	0.13 58	0.12 141	0.02 7	0.05 22	0.14 77	0.12 59	0.14 79	0.20 139

anonymity	0.13 96	0.06 29	0.05 26	0.09 73	0.10 101	0.09 71	0.07 78	0.18 113	0.08 60	0.28 201	0.12 100	0.19 117	0.06 49	0.09 111	0.09 60	0.13 147	0.23 162	0.12 92	0.17 108	0.15 167	0.19 139	0.10 105	0.09 128	0.07 73	0.19 147	0.18 162	0.19 138	0.19 131

CIPLG	0.09 34	0.06 29	0.05 26	0.06 32	0.06 41	0.09 71	0.06 62	0.18 113	0.06 28	0.20 95	0.08 50	0.12 44	0.06 49	0.06 55	0.08 29	0.10 54	0.17 82	0.11 65	0.11 40	0.09 67	0.13 58	0.06 23	0.04 36	0.06 39	0.10 30	0.09 20	0.10 32	0.10 31

IPLGR_C	0.09 34	0.06 29	0.05 26	0.06 32	0.06 41	0.09 71	0.06 62	0.18 113	0.06 28	0.20 95	0.08 50	0.12 44	0.07 68	0.06 55	0.08 29	0.10 54	0.17 82	0.11 65	0.11 40	0.09 67	0.13 58	0.06 23	0.04 36	0.06 39	0.10 30	0.09 20	0.10 32	0.10 31

AASNet	0.06 10	0.06 29	0.04 10	0.09 73	0.07 56	0.08 59	0.05 32	0.08 25	0.04 6	0.07 20	0.07 30	0.07 17	0.04 17	0.04 26	0.06 6	0.07 12	0.10 21	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.07 11	0.06 23	0.04 36	0.06 39	0.08 15	0.07 11	0.06 12	0.06 13

test-3	0.10 53	0.06 29	0.04 10	0.06 32	0.08 66	0.05 22	0.05 32	0.17 85	0.07 43	0.24 138	0.07 30	0.19 117	0.07 68	0.06 55	0.10 93	0.10 54	0.21 142	0.09 41	0.15 86	0.10 88	0.16 96	0.09 74	0.05 52	0.06 39	0.09 22	0.10 31	0.12 55	0.11 40

test_1	0.10 53	0.06 29	0.04 10	0.06 32	0.08 66	0.05 22	0.05 32	0.17 85	0.07 43	0.24 138	0.07 30	0.19 117	0.07 68	0.06 55	0.10 93	0.10 54	0.21 142	0.09 41	0.15 86	0.10 88	0.16 96	0.09 74	0.05 52	0.06 39	0.09 22	0.10 31	0.12 55	0.11 40

ACRE	0.09 34	0.06 29	0.05 26	0.06 32	0.06 41	0.09 71	0.06 62	0.18 113	0.06 28	0.20 95	0.08 50	0.12 44	0.07 68	0.06 55	0.08 29	0.10 54	0.17 82	0.11 65	0.11 40	0.09 67	0.13 58	0.06 23	0.04 36	0.06 39	0.10 30	0.10 31	0.10 32	0.10 31

test-1	0.14 119	0.06 29	0.07 74	0.11 106	0.10 101	0.18 161	0.14 150	0.19 131	0.13 134	0.28 201	0.10 80	0.19 117	0.11 119	0.12 153	0.12 141	0.13 147	0.22 154	0.12 92	0.22 160	0.10 88	0.24 204	0.08 43	0.09 128	0.08 89	0.21 169	0.18 162	0.15 90	0.17 103

raft+_RVC	0.08 28	0.06 29	0.04 10	0.06 32	0.06 41	0.07 50	0.04 23	0.10 34	0.08 60	0.17 62	0.08 50	0.09 24	0.04 17	0.04 26	0.08 29	0.07 12	0.13 37	0.09 41	0.11 40	0.06 18	0.13 58	0.05 10	0.03 20	0.05 22	0.10 30	0.09 20	0.09 27	0.08 18

TANstereo	0.11 64	0.06 29	0.06 50	0.10 89	0.09 85	0.09 71	0.06 62	0.12 41	0.08 60	0.22 108	0.08 50	0.13 60	0.07 68	0.08 95	0.10 93	0.13 147	0.20 129	0.13 118	0.18 121	0.08 47	0.18 129	0.09 74	0.06 69	0.06 39	0.10 30	0.10 31	0.15 90	0.14 66

XX-TBD	0.11 64	0.06 29	0.06 50	0.10 89	0.09 85	0.09 71	0.06 62	0.12 41	0.08 60	0.22 108	0.08 50	0.13 60	0.07 68	0.08 95	0.10 93	0.13 147	0.20 129	0.13 118	0.18 121	0.08 47	0.18 129	0.09 74	0.06 69	0.06 39	0.10 30	0.10 31	0.15 90	0.14 66

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 28	0.06 29	0.05 26	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.04 23	0.14 63	0.07 43	0.21 104	0.04 5	0.12 44	0.04 17	0.03 13	0.07 12	0.09 33	0.09 17	0.06 8	0.10 34	0.05 9	0.11 30	0.05 10	0.03 20	0.05 22	0.12 52	0.09 20	0.09 27	0.09 25

MMNet	0.06 10	0.06 29	0.04 10	0.08 58	0.06 41	0.06 36	0.05 32	0.07 20	0.05 13	0.05 9	0.05 12	0.09 24	0.04 17	0.04 26	0.07 12	0.07 12	0.08 11	0.08 18	0.07 8	0.06 18	0.06 6	0.05 10	0.04 36	0.05 22	0.07 10	0.08 15	0.07 17	0.10 31

PWCDC_ROB	0.13 96	0.06 29	0.09 105	0.07 52	0.13 142	0.08 59	0.13 144	0.06 10	0.24 197	0.09 23	0.15 139	0.09 24	0.43 223	0.26 204	0.10 93	0.10 54	0.09 17	0.12 92	0.08 16	0.11 107	0.08 15	0.11 124	0.19 189	0.13 163	0.07 10	0.13 72	0.08 22	0.18 118

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 53	0.07 51	0.06 50	0.08 58	0.05 22	0.07 50	0.03 10	0.11 37	0.15 151	0.20 95	0.15 139	0.11 39	0.07 68	0.08 95	0.08 29	0.09 33	0.16 69	0.11 65	0.12 50	0.08 47	0.12 44	0.11 124	0.06 69	0.07 73	0.12 52	0.14 94	0.12 55	0.16 92

IGEV_Zeroshot_test	0.14 119	0.07 51	0.05 26	0.13 127	0.13 142	0.10 93	0.11 129	0.17 85	0.09 79	0.28 201	0.09 64	0.23 159	0.05 31	0.12 153	0.09 60	0.11 95	0.23 162	0.11 65	0.16 100	0.12 124	0.20 156	0.09 74	0.09 128	0.06 39	0.19 147	0.14 94	0.23 167	0.27 176

Any-RAFT	0.13 96	0.07 51	0.05 26	0.10 89	0.09 85	0.12 110	0.08 87	0.17 85	0.10 100	0.26 173	0.09 64	0.20 131	0.08 85	0.10 125	0.09 60	0.10 54	0.22 154	0.11 65	0.20 141	0.10 88	0.21 169	0.09 74	0.08 111	0.06 39	0.16 102	0.15 111	0.17 112	0.17 103

RAFT-Test	0.13 96	0.07 51	0.06 50	0.09 73	0.11 118	0.13 119	0.09 104	0.17 85	0.11 112	0.27 186	0.10 80	0.20 131	0.05 31	0.12 153	0.10 93	0.11 95	0.23 162	0.12 92	0.21 152	0.14 153	0.21 169	0.11 124	0.06 69	0.08 89	0.17 114	0.15 111	0.17 112	0.17 103

LoS_RVC	0.09 34	0.07 51	0.05 26	0.05 20	0.06 41	0.06 36	0.05 32	0.13 53	0.08 60	0.18 74	0.11 90	0.12 44	0.06 49	0.07 77	0.08 29	0.09 33	0.10 21	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.16 96	0.09 74	0.05 52	0.06 39	0.14 77	0.10 31	0.10 32	0.13 57

tt_ll	0.09 34	0.07 51	0.05 26	0.05 20	0.06 41	0.06 36	0.05 32	0.13 53	0.08 60	0.18 74	0.11 90	0.12 44	0.06 49	0.07 77	0.08 29	0.09 33	0.10 21	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.16 96	0.09 74	0.05 52	0.06 39	0.14 77	0.10 31	0.10 32	0.13 57

CAS	0.09 34	0.07 51	0.05 26	0.06 32	0.05 22	0.05 22	0.04 23	0.14 63	0.05 13	0.11 31	0.10 80	0.11 39	0.05 31	0.07 77	0.08 29	0.09 33	0.11 26	0.10 57	0.14 75	0.07 30	0.12 44	0.07 34	0.05 52	0.05 22	0.13 60	0.11 49	0.09 27	0.14 66

anonymousdsp2	0.08 28	0.07 51	0.05 26	0.06 32	0.05 22	0.06 36	0.05 32	0.12 41	0.06 28	0.17 62	0.06 18	0.08 21	0.04 17	0.05 42	0.07 12	0.08 19	0.13 37	0.08 18	0.10 34	0.07 30	0.12 44	0.06 23	0.05 52	0.06 39	0.09 22	0.08 15	0.08 22	0.07 15

TestStereo1	0.09 34	0.07 51	0.06 50	0.04 10	0.05 22	0.06 36	0.06 62	0.07 20	0.07 43	0.09 23	0.07 30	0.11 39	0.14 154	0.04 26	0.09 60	0.10 54	0.11 26	0.09 41	0.09 28	0.08 47	0.13 58	0.12 141	0.02 7	0.04 7	0.15 90	0.13 72	0.16 99	0.20 139

IER	0.09 34	0.07 51	0.07 74	0.09 73	0.07 56	0.08 59	0.06 62	0.12 41	0.07 43	0.14 40	0.11 90	0.10 30	0.07 68	0.06 55	0.08 29	0.09 33	0.15 56	0.11 65	0.11 40	0.07 30	0.11 30	0.07 34	0.06 69	0.06 39	0.10 30	0.10 31	0.11 46	0.14 66

SA-5K	0.09 34	0.07 51	0.06 50	0.04 10	0.05 22	0.06 36	0.06 62	0.07 20	0.07 43	0.09 23	0.07 30	0.11 39	0.14 154	0.04 26	0.09 60	0.10 54	0.11 26	0.09 41	0.09 28	0.08 47	0.13 58	0.12 141	0.02 7	0.04 7	0.15 90	0.13 72	0.16 99	0.20 139

Sa-1000	0.10 53	0.07 51	0.07 74	0.07 52	0.05 22	0.09 71	0.03 10	0.12 41	0.06 28	0.18 74	0.08 50	0.19 117	0.05 31	0.05 42	0.10 93	0.10 54	0.16 69	0.12 92	0.14 75	0.09 67	0.16 96	0.10 105	0.04 36	0.05 22	0.19 147	0.15 111	0.13 66	0.20 139

SA	0.10 53	0.07 51	0.06 50	0.06 32	0.05 22	0.08 59	0.04 23	0.12 41	0.05 13	0.16 53	0.07 30	0.16 88	0.03 8	0.04 26	0.09 60	0.09 33	0.13 37	0.11 65	0.12 50	0.09 67	0.14 72	0.10 105	0.03 20	0.06 39	0.16 102	0.14 94	0.13 66	0.20 139

iRaft-Stereo_20w	0.13 96	0.07 51	0.05 26	0.12 117	0.12 132	0.12 110	0.09 104	0.16 77	0.10 100	0.28 201	0.09 64	0.19 117	0.04 17	0.10 125	0.09 60	0.11 95	0.24 176	0.11 65	0.15 86	0.13 142	0.20 156	0.08 43	0.09 128	0.06 39	0.17 114	0.13 72	0.20 150	0.25 169

IPLG	0.09 34	0.07 51	0.07 74	0.07 52	0.07 56	0.06 36	0.05 32	0.15 68	0.06 28	0.22 108	0.06 18	0.15 75	0.05 31	0.04 26	0.08 29	0.10 54	0.16 69	0.10 57	0.14 75	0.09 67	0.13 58	0.08 43	0.04 36	0.07 73	0.13 60	0.11 49	0.11 46	0.08 18

GMOStereo	0.11 64	0.07 51	0.09 105	0.06 32	0.05 22	0.06 36	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 30	0.17 92	0.09 96	0.05 42	0.10 93	0.11 95	0.17 82	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 139	0.08 43	0.03 20	0.06 39	0.18 134	0.16 133	0.14 79	0.17 103

error version	0.11 64	0.07 51	0.09 105	0.06 32	0.05 22	0.06 36	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 30	0.17 92	0.09 96	0.05 42	0.10 93	0.11 95	0.17 82	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 139	0.08 43	0.03 20	0.06 39	0.18 134	0.16 133	0.14 79	0.17 103

test-v	0.11 64	0.07 51	0.09 105	0.06 32	0.05 22	0.06 36	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 30	0.17 92	0.09 96	0.05 42	0.10 93	0.11 95	0.17 82	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 139	0.08 43	0.03 20	0.06 39	0.18 134	0.16 133	0.14 79	0.17 103

test_3	0.11 64	0.07 51	0.07 74	0.06 32	0.08 66	0.05 22	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.09 64	0.21 146	0.11 119	0.06 55	0.13 160	0.13 147	0.20 129	0.09 41	0.14 75	0.10 88	0.18 129	0.08 43	0.04 36	0.08 89	0.13 60	0.15 111	0.13 66	0.14 66

TRStereo	0.13 96	0.07 51	0.05 26	0.09 73	0.08 66	0.17 153	0.13 144	0.18 113	0.07 43	0.25 159	0.09 64	0.20 131	0.04 17	0.10 125	0.09 60	0.10 54	0.22 154	0.11 65	0.22 160	0.13 142	0.19 139	0.09 74	0.09 128	0.07 73	0.16 102	0.15 111	0.24 175	0.20 139

test-2	0.11 64	0.07 51	0.09 105	0.06 32	0.05 22	0.06 36	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 30	0.17 92	0.09 96	0.05 42	0.10 93	0.11 95	0.17 82	0.08 18	0.12 50	0.08 47	0.19 139	0.08 43	0.03 20	0.06 39	0.18 134	0.16 133	0.14 79	0.17 103

CREStereo++_RVC	0.11 64	0.07 51	0.05 26	0.08 58	0.08 66	0.08 59	0.07 78	0.16 77	0.09 79	0.26 173	0.09 64	0.17 92	0.13 140	0.08 95	0.08 29	0.10 54	0.20 129	0.08 18	0.13 63	0.07 30	0.19 139	0.08 43	0.06 69	0.06 39	0.14 77	0.11 49	0.16 99	0.15 77
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
EAI-Stereo	0.13 96	0.07 51	0.04 10	0.10 89	0.10 101	0.10 93	0.09 104	0.17 85	0.10 100	0.26 173	0.11 90	0.20 131	0.05 31	0.10 125	0.10 93	0.11 95	0.23 162	0.12 92	0.18 121	0.12 124	0.19 139	0.08 43	0.08 111	0.08 89	0.16 102	0.14 94	0.15 90	0.20 139

R-Stereo Train	0.13 96	0.07 51	0.07 74	0.09 73	0.10 101	0.15 137	0.05 32	0.16 77	0.12 127	0.28 201	0.12 100	0.20 131	0.08 85	0.11 136	0.09 60	0.11 95	0.24 176	0.12 92	0.16 100	0.11 107	0.21 169	0.11 124	0.08 111	0.07 73	0.15 90	0.15 111	0.16 99	0.15 77

RAFT-Stereo	0.13 96	0.07 51	0.07 74	0.09 73	0.10 101	0.15 137	0.05 32	0.16 77	0.12 127	0.28 201	0.12 100	0.20 131	0.08 85	0.11 136	0.09 60	0.11 95	0.24 176	0.12 92	0.16 100	0.11 107	0.21 169	0.11 124	0.08 111	0.07 73	0.15 90	0.15 111	0.16 99	0.15 77
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet	0.06 10	0.07 51	0.06 50	0.06 32	0.06 41	0.07 50	0.06 62	0.07 20	0.05 13	0.06 13	0.07 30	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.07 12	0.08 19	0.08 11	0.10 57	0.07 8	0.05 9	0.07 11	0.05 10	0.05 52	0.05 22	0.08 15	0.07 11	0.06 12	0.06 13

CVANet_RVC	0.07 21	0.07 51	0.07 74	0.08 58	0.06 41	0.07 50	0.05 32	0.06 10	0.05 13	0.06 13	0.09 64	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 29	0.08 19	0.08 11	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.05 10	0.04 36	0.05 22	0.08 15	0.07 11	0.07 17	0.09 25

HITNet	0.09 34	0.07 51	0.06 50	0.08 58	0.08 66	0.08 59	0.05 32	0.11 37	0.07 43	0.19 87	0.08 50	0.12 44	0.06 49	0.07 77	0.08 29	0.08 19	0.13 37	0.11 65	0.10 34	0.06 18	0.10 26	0.09 74	0.06 69	0.06 39	0.12 52	0.11 49	0.16 99	0.13 57
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
MSKI-zero shot	0.13 96	0.08 79	0.05 26	0.09 73	0.11 118	0.09 71	0.07 78	0.19 131	0.09 79	0.28 201	0.10 80	0.19 117	0.06 49	0.11 136	0.10 93	0.11 95	0.24 176	0.11 65	0.17 108	0.11 107	0.21 169	0.10 105	0.07 90	0.08 89	0.14 77	0.17 150	0.18 129	0.18 118

cross-raft	0.14 119	0.08 79	0.07 74	0.08 58	0.10 101	0.12 110	0.08 87	0.17 85	0.13 134	0.27 186	0.11 90	0.21 146	0.05 31	0.11 136	0.13 160	0.14 168	0.22 154	0.11 65	0.23 169	0.13 142	0.23 197	0.09 74	0.06 69	0.08 89	0.22 178	0.17 150	0.14 79	0.15 77

rafts_anoy	0.09 34	0.08 79	0.07 74	0.07 52	0.07 56	0.06 36	0.05 32	0.13 53	0.05 13	0.17 62	0.09 64	0.12 44	0.05 31	0.03 13	0.09 60	0.10 54	0.15 56	0.12 92	0.13 63	0.07 30	0.14 72	0.08 43	0.03 20	0.06 39	0.11 45	0.10 31	0.09 27	0.11 40

raftrobust	0.10 53	0.08 79	0.06 50	0.08 58	0.07 56	0.05 22	0.04 23	0.14 63	0.06 28	0.25 159	0.07 30	0.12 44	0.05 31	0.05 42	0.08 29	0.09 33	0.18 101	0.11 65	0.11 40	0.09 67	0.17 116	0.08 43	0.05 52	0.05 22	0.13 60	0.12 59	0.10 32	0.10 31

RALCasStereoNet	0.09 34	0.08 79	0.06 50	0.09 73	0.07 56	0.06 36	0.05 32	0.12 41	0.05 13	0.18 74	0.07 30	0.12 44	0.05 31	0.04 26	0.09 60	0.10 54	0.18 101	0.12 92	0.13 63	0.08 47	0.15 81	0.08 43	0.05 52	0.06 39	0.12 52	0.09 20	0.10 32	0.08 18

RALAANet	0.09 34	0.08 79	0.06 50	0.07 52	0.05 22	0.08 59	0.05 32	0.10 34	0.07 43	0.12 33	0.09 64	0.10 30	0.06 49	0.03 13	0.08 29	0.09 33	0.13 37	0.11 65	0.15 86	0.08 47	0.12 44	0.07 34	0.04 36	0.06 39	0.11 45	0.10 31	0.11 46	0.11 40

UPFNet	0.09 34	0.08 79	0.08 95	0.09 73	0.07 56	0.09 71	0.06 62	0.12 41	0.09 79	0.14 40	0.09 64	0.12 44	0.06 49	0.07 77	0.08 29	0.10 54	0.13 37	0.11 65	0.10 34	0.07 30	0.09 18	0.07 34	0.06 69	0.06 39	0.09 22	0.10 31	0.10 32	0.10 31

CREStereo	0.11 64	0.08 79	0.06 50	0.08 58	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.18 113	0.05 13	0.26 173	0.08 50	0.18 106	0.06 49	0.08 95	0.08 29	0.10 54	0.22 154	0.09 41	0.13 63	0.08 47	0.20 156	0.09 74	0.06 69	0.05 22	0.11 45	0.13 72	0.17 112	0.15 77
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
DMCA-RVC	0.10 53	0.08 79	0.11 138	0.08 58	0.09 85	0.08 59	0.08 87	0.12 41	0.09 79	0.13 37	0.13 112	0.13 60	0.07 68	0.06 55	0.13 160	0.12 131	0.14 50	0.13 118	0.11 40	0.10 88	0.12 44	0.09 74	0.07 90	0.09 110	0.10 30	0.10 31	0.10 32	0.11 40

MSMDNet	0.13 96	0.08 79	0.06 50	0.09 73	0.12 132	0.10 93	0.08 87	0.17 85	0.11 112	0.27 186	0.09 64	0.20 131	0.06 49	0.12 153	0.10 93	0.11 95	0.24 176	0.12 92	0.19 135	0.16 178	0.21 169	0.11 124	0.07 90	0.08 89	0.17 114	0.14 94	0.17 112	0.18 118

iResNetv2_ROB	0.12 86	0.08 79	0.07 74	0.12 117	0.09 85	0.12 110	0.08 87	0.17 85	0.08 60	0.22 108	0.12 100	0.20 131	0.15 162	0.06 55	0.08 29	0.08 19	0.16 69	0.11 65	0.17 108	0.10 88	0.14 72	0.09 74	0.09 128	0.10 125	0.14 77	0.12 59	0.19 138	0.12 50

iResNet_ROB	0.11 64	0.08 79	0.07 74	0.11 106	0.08 66	0.12 110	0.07 78	0.15 68	0.08 60	0.23 122	0.10 80	0.15 75	0.15 162	0.06 55	0.07 12	0.09 33	0.17 82	0.12 92	0.13 63	0.09 67	0.14 72	0.09 74	0.07 90	0.08 89	0.14 77	0.12 59	0.15 90	0.15 77

AE-Stereo	0.12 86	0.09 91	0.08 95	0.11 106	0.09 85	0.08 59	0.05 32	0.17 85	0.14 143	0.24 138	0.09 64	0.19 117	0.10 109	0.07 77	0.10 93	0.12 131	0.24 176	0.13 118	0.16 100	0.11 107	0.18 129	0.09 74	0.05 52	0.09 110	0.13 60	0.14 94	0.15 90	0.15 77

iinet-f	0.10 53	0.09 91	0.06 50	0.08 58	0.06 41	0.09 71	0.06 62	0.09 28	0.07 43	0.18 74	0.11 90	0.10 30	0.10 109	0.06 55	0.08 29	0.09 33	0.14 50	0.09 41	0.18 121	0.09 67	0.11 30	0.06 23	0.05 52	0.06 39	0.11 45	0.10 31	0.15 90	0.12 50

raft_robust	0.12 86	0.09 91	0.09 105	0.11 106	0.06 41	0.09 71	0.06 62	0.15 68	0.08 60	0.23 122	0.07 30	0.20 131	0.11 119	0.09 111	0.11 129	0.12 131	0.16 69	0.12 92	0.13 63	0.10 88	0.15 81	0.11 124	0.03 20	0.07 73	0.18 134	0.16 133	0.15 90	0.14 66

MIPNet	0.11 64	0.09 91	0.06 50	0.07 52	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.17 85	0.06 28	0.23 122	0.07 30	0.15 75	0.08 85	0.05 42	0.09 60	0.10 54	0.17 82	0.11 65	0.20 141	0.12 124	0.13 58	0.10 105	0.05 52	0.07 73	0.15 90	0.13 72	0.11 46	0.13 57

IPLGR	0.12 86	0.09 91	0.09 105	0.09 73	0.10 101	0.09 71	0.07 78	0.18 113	0.09 79	0.22 108	0.10 80	0.15 75	0.07 68	0.06 55	0.09 60	0.11 95	0.17 82	0.11 65	0.20 141	0.12 124	0.15 81	0.08 43	0.04 36	0.08 89	0.16 102	0.13 72	0.14 79	0.16 92

LMCR-Stereo	0.13 96	0.09 91	0.07 74	0.11 106	0.08 66	0.11 102	0.09 104	0.18 113	0.09 79	0.19 87	0.14 126	0.19 117	0.14 154	0.10 125	0.09 60	0.11 95	0.20 129	0.13 118	0.19 135	0.10 88	0.18 129	0.10 105	0.08 111	0.08 89	0.15 90	0.13 72	0.18 129	0.17 103

s12784h	0.12 86	0.09 91	0.06 50	0.11 106	0.09 85	0.08 59	0.06 62	0.18 113	0.07 43	0.27 186	0.11 90	0.19 117	0.08 85	0.07 77	0.08 29	0.09 33	0.21 142	0.08 18	0.15 86	0.07 30	0.20 156	0.08 43	0.05 52	0.07 73	0.16 102	0.14 94	0.18 129	0.21 153

sAnonymous2	0.14 119	0.09 91	0.10 123	0.10 89	0.09 85	0.09 71	0.11 129	0.22 167	0.11 112	0.23 122	0.16 150	0.15 75	0.10 109	0.06 55	0.12 141	0.13 147	0.18 101	0.15 155	0.21 152	0.14 153	0.16 96	0.14 164	0.04 36	0.10 125	0.17 114	0.17 150	0.17 112	0.16 92

CroCo_RVC	0.14 119	0.09 91	0.10 123	0.10 89	0.09 85	0.09 71	0.11 129	0.22 167	0.11 112	0.23 122	0.16 150	0.15 75	0.10 109	0.06 55	0.12 141	0.13 147	0.18 101	0.15 155	0.21 152	0.14 153	0.16 96	0.14 164	0.04 36	0.10 125	0.17 114	0.17 150	0.17 112	0.16 92

sCroCo_RVC	0.14 119	0.09 91	0.09 105	0.08 58	0.07 56	0.10 93	0.07 78	0.19 131	0.14 143	0.18 74	0.12 100	0.13 60	0.14 154	0.06 55	0.13 160	0.15 184	0.22 154	0.15 155	0.22 160	0.13 142	0.21 169	0.16 183	0.06 69	0.12 153	0.17 114	0.16 133	0.17 112	0.17 103

UNet	0.10 53	0.09 91	0.08 95	0.10 89	0.08 66	0.09 71	0.08 87	0.15 68	0.08 60	0.17 62	0.09 64	0.13 60	0.09 96	0.07 77	0.09 60	0.10 54	0.16 69	0.13 118	0.12 50	0.08 47	0.11 30	0.09 74	0.08 111	0.09 110	0.11 45	0.13 72	0.10 32	0.11 40

DN-CSS_ROB	0.11 64	0.09 91	0.11 138	0.08 58	0.09 85	0.08 59	0.08 87	0.16 77	0.10 100	0.23 122	0.17 160	0.18 106	0.14 154	0.05 42	0.08 29	0.09 33	0.13 37	0.10 57	0.18 121	0.09 67	0.11 30	0.08 43	0.07 90	0.08 89	0.13 60	0.10 31	0.12 55	0.10 31

EKT-Stereo	0.15 140	0.10 103	0.07 74	0.13 127	0.12 132	0.16 144	0.17 168	0.18 113	0.11 112	0.26 173	0.17 160	0.17 92	0.07 68	0.11 136	0.09 60	0.11 95	0.24 176	0.15 155	0.23 169	0.12 124	0.24 204	0.10 105	0.07 90	0.08 89	0.20 157	0.15 111	0.17 112	0.18 118

LoS	0.15 140	0.10 103	0.08 95	0.10 89	0.11 118	0.09 71	0.07 78	0.50 233	0.05 13	0.32 216	0.36 228	0.36 187	0.06 49	0.09 111	0.09 60	0.10 54	0.20 129	0.09 41	0.14 75	0.11 107	0.21 169	0.09 74	0.07 90	0.07 73	0.17 114	0.11 49	0.20 150	0.21 153

Anonymous	0.14 119	0.10 103	0.10 123	0.10 89	0.10 101	0.10 93	0.08 87	0.19 131	0.09 79	0.20 95	0.13 112	0.19 117	0.18 173	0.07 77	0.14 174	0.14 168	0.21 142	0.17 177	0.18 121	0.15 167	0.22 185	0.16 183	0.06 69	0.10 125	0.23 185	0.17 150	0.19 138	0.15 77

HGLStereo	0.11 64	0.10 103	0.08 95	0.09 73	0.10 101	0.09 71	0.06 62	0.14 63	0.08 60	0.18 74	0.15 139	0.09 24	0.06 49	0.08 95	0.09 60	0.10 54	0.17 82	0.13 118	0.14 75	0.10 88	0.11 30	0.09 74	0.08 111	0.08 89	0.13 60	0.12 59	0.10 32	0.11 40

PMTNet	0.11 64	0.10 103	0.06 50	0.12 117	0.09 85	0.07 50	0.06 62	0.18 113	0.06 28	0.28 201	0.06 18	0.18 106	0.04 17	0.07 77	0.09 60	0.11 95	0.19 116	0.09 41	0.14 75	0.08 47	0.17 116	0.09 74	0.07 90	0.05 22	0.13 60	0.12 59	0.17 112	0.15 77

FADNet-RVC-Resample	0.13 96	0.10 103	0.12 151	0.12 117	0.10 101	0.13 119	0.10 119	0.16 77	0.13 134	0.18 74	0.13 112	0.17 92	0.11 119	0.10 125	0.10 93	0.09 33	0.13 37	0.15 155	0.15 86	0.17 183	0.15 81	0.12 141	0.10 141	0.13 163	0.17 114	0.13 72	0.12 55	0.11 40

BEATNet_4x	0.11 64	0.10 103	0.08 95	0.09 73	0.09 85	0.09 71	0.08 87	0.12 41	0.08 60	0.21 104	0.09 64	0.15 75	0.09 96	0.07 77	0.10 93	0.09 33	0.13 37	0.13 118	0.11 40	0.08 47	0.13 58	0.11 124	0.08 111	0.07 73	0.13 60	0.13 72	0.18 129	0.18 118

ADCRef	0.13 96	0.10 103	0.09 105	0.10 89	0.08 66	0.09 71	0.08 87	0.17 85	0.14 143	0.21 104	0.15 139	0.15 75	0.13 140	0.05 42	0.10 93	0.11 95	0.16 69	0.14 141	0.19 135	0.12 124	0.15 81	0.12 141	0.09 128	0.11 138	0.13 60	0.18 162	0.13 66	0.18 118

DeepPrunerF	0.11 64	0.10 103	0.10 123	0.13 127	0.13 142	0.09 71	0.09 104	0.15 68	0.11 112	0.12 33	0.14 126	0.10 30	0.09 96	0.07 77	0.12 141	0.11 95	0.11 26	0.13 118	0.13 63	0.11 107	0.13 58	0.08 43	0.08 111	0.08 89	0.17 114	0.14 94	0.11 46	0.14 66

ADCP+	0.11 64	0.10 103	0.08 95	0.09 73	0.07 56	0.09 71	0.08 87	0.13 53	0.11 112	0.16 53	0.12 100	0.18 106	0.08 85	0.07 77	0.10 93	0.09 33	0.16 69	0.11 65	0.14 75	0.09 67	0.12 44	0.09 74	0.08 111	0.08 89	0.11 45	0.15 111	0.11 46	0.11 40

RASNet	0.11 64	0.10 103	0.09 105	0.10 89	0.07 56	0.08 59	0.08 87	0.19 131	0.09 79	0.17 62	0.10 80	0.13 60	0.08 85	0.06 55	0.08 29	0.10 54	0.15 56	0.09 41	0.12 50	0.06 18	0.15 81	0.09 74	0.05 52	0.10 125	0.13 60	0.11 49	0.17 112	0.17 103

DISCO	0.10 53	0.10 103	0.08 95	0.10 89	0.09 85	0.11 102	0.09 104	0.10 34	0.08 60	0.15 47	0.10 80	0.12 44	0.07 68	0.06 55	0.09 60	0.11 95	0.15 56	0.10 57	0.14 75	0.10 88	0.12 44	0.10 105	0.06 69	0.09 110	0.14 77	0.11 49	0.13 66	0.11 40

GLC_STEREO	0.13 96	0.11 115	0.12 151	0.12 117	0.11 118	0.10 93	0.10 119	0.19 131	0.07 43	0.25 159	0.13 112	0.12 44	0.07 68	0.07 77	0.08 29	0.12 131	0.24 176	0.11 65	0.17 108	0.09 67	0.27 216	0.15 175	0.07 90	0.07 73	0.15 90	0.09 20	0.20 150	0.12 50

DAS	0.19 168	0.11 115	0.09 105	0.24 187	0.19 181	0.18 161	0.20 180	0.23 175	0.18 169	0.24 138	0.14 126	0.38 190	0.21 181	0.09 111	0.12 141	0.11 95	0.25 191	0.16 165	0.22 160	0.15 167	0.20 156	0.14 164	0.18 184	0.13 163	0.19 147	0.17 150	0.23 167	0.29 180

SepStereo	0.19 168	0.11 115	0.09 105	0.24 187	0.19 181	0.18 161	0.20 180	0.23 175	0.18 169	0.24 138	0.14 126	0.38 190	0.21 181	0.09 111	0.12 141	0.11 95	0.25 191	0.16 165	0.22 160	0.15 167	0.20 156	0.14 164	0.18 184	0.13 163	0.19 147	0.17 150	0.23 167	0.29 180

CFNet_pseudo	0.13 96	0.11 115	0.11 138	0.14 134	0.11 118	0.12 110	0.11 129	0.19 131	0.12 127	0.24 138	0.14 126	0.16 88	0.15 162	0.08 95	0.09 60	0.10 54	0.16 69	0.13 118	0.13 63	0.08 47	0.15 81	0.08 43	0.08 111	0.09 110	0.15 90	0.14 94	0.19 138	0.20 139

ADLNet	0.12 86	0.11 115	0.08 95	0.12 117	0.10 101	0.16 144	0.12 139	0.14 63	0.07 43	0.13 37	0.10 80	0.25 168	0.10 109	0.28 210	0.09 60	0.10 54	0.17 82	0.09 41	0.13 63	0.09 67	0.11 30	0.08 43	0.13 166	0.06 39	0.13 60	0.12 59	0.12 55	0.14 66

GES	0.14 119	0.11 115	0.07 74	0.09 73	0.11 118	0.15 137	0.09 104	0.20 150	0.09 79	0.23 122	0.12 100	0.17 92	0.11 119	0.14 169	0.10 93	0.10 54	0.23 162	0.14 141	0.24 175	0.14 153	0.17 116	0.17 187	0.11 150	0.09 110	0.15 90	0.14 94	0.21 162	0.20 139

FINET	0.12 86	0.11 115	0.12 151	0.12 117	0.10 101	0.11 102	0.13 144	0.15 68	0.12 127	0.13 37	0.12 100	0.13 60	0.09 96	0.09 111	0.15 185	0.13 147	0.15 56	0.11 65	0.16 100	0.09 67	0.13 58	0.10 105	0.10 141	0.10 125	0.12 52	0.10 31	0.13 66	0.12 50

psm_up	0.14 119	0.11 115	0.13 160	0.15 145	0.12 132	0.14 126	0.11 129	0.20 150	0.16 156	0.19 87	0.12 100	0.15 75	0.17 171	0.10 125	0.12 141	0.12 131	0.19 116	0.13 118	0.17 108	0.11 107	0.15 81	0.09 74	0.10 141	0.16 183	0.18 134	0.16 133	0.17 112	0.20 139

RTSC	0.14 119	0.11 115	0.10 123	0.12 117	0.11 118	0.12 110	0.10 119	0.16 77	0.13 134	0.18 74	0.13 112	0.15 75	0.13 140	0.08 95	0.11 129	0.13 147	0.20 129	0.13 118	0.21 152	0.12 124	0.16 96	0.12 141	0.07 90	0.10 125	0.16 102	0.16 133	0.21 162	0.32 189

CFNet	0.12 86	0.11 115	0.08 95	0.14 134	0.12 132	0.11 102	0.09 104	0.19 131	0.10 100	0.18 74	0.12 100	0.25 168	0.10 109	0.08 95	0.08 29	0.09 33	0.17 82	0.12 92	0.12 50	0.09 67	0.11 30	0.08 43	0.06 69	0.09 110	0.15 90	0.12 59	0.13 66	0.13 57

NVstereo2D	0.15 140	0.11 115	0.11 138	0.19 168	0.14 152	0.21 185	0.24 198	0.13 53	0.11 112	0.16 53	0.14 126	0.10 30	0.07 68	0.39 222	0.11 129	0.11 95	0.21 142	0.14 141	0.15 86	0.10 88	0.12 44	0.08 43	0.24 204	0.08 89	0.14 77	0.12 59	0.14 79	0.12 50

MLCV	0.14 119	0.11 115	0.09 105	0.16 149	0.12 132	0.14 126	0.11 129	0.21 159	0.10 100	0.24 138	0.13 112	0.21 146	0.14 154	0.08 95	0.09 60	0.10 54	0.19 116	0.11 65	0.19 135	0.09 67	0.17 116	0.08 43	0.10 141	0.09 110	0.16 102	0.13 72	0.16 99	0.19 131

iResNet	0.16 155	0.11 115	0.09 105	0.15 145	0.13 142	0.17 153	0.12 139	0.21 159	0.14 143	0.25 159	0.13 112	0.35 185	0.32 209	0.08 95	0.10 93	0.11 95	0.20 129	0.12 92	0.25 179	0.14 153	0.18 129	0.11 124	0.12 160	0.13 163	0.18 134	0.14 94	0.20 150	0.18 118

MyStereo04	0.14 119	0.12 128	0.10 123	0.08 58	0.09 85	0.10 93	0.08 87	0.22 167	0.19 177	0.24 138	0.16 150	0.23 159	0.11 119	0.04 26	0.10 93	0.11 95	0.17 82	0.12 92	0.21 152	0.12 124	0.16 96	0.11 124	0.06 69	0.11 138	0.21 169	0.12 59	0.16 99	0.15 77

CASS	0.15 140	0.12 128	0.10 123	0.14 134	0.12 132	0.16 144	0.10 119	0.19 131	0.15 151	0.26 173	0.12 100	0.20 131	0.12 127	0.09 111	0.11 129	0.12 131	0.23 162	0.12 92	0.23 169	0.09 67	0.19 139	0.10 105	0.07 90	0.09 110	0.23 185	0.14 94	0.19 138	0.22 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 119	0.12 128	0.07 74	0.25 189	0.10 101	0.19 171	0.09 104	0.17 85	0.08 60	0.17 62	0.08 50	0.33 182	0.08 85	0.06 55	0.10 93	0.11 95	0.24 176	0.11 65	0.25 179	0.09 67	0.15 81	0.09 74	0.06 69	0.09 110	0.17 114	0.13 72	0.18 129	0.15 77

GwcNet-ADL	0.17 158	0.12 128	0.11 138	0.19 168	0.14 152	0.17 153	0.14 150	0.21 159	0.14 143	0.24 138	0.17 160	0.32 181	0.16 167	0.19 189	0.11 129	0.14 168	0.22 154	0.15 155	0.23 169	0.13 142	0.18 129	0.11 124	0.05 52	0.10 125	0.18 134	0.15 111	0.19 138	0.21 153

GANet-ADL	0.15 140	0.12 128	0.09 105	0.14 134	0.12 132	0.16 144	0.12 139	0.20 150	0.10 100	0.25 159	0.15 139	0.22 158	0.12 127	0.21 196	0.09 60	0.11 95	0.25 191	0.14 141	0.20 141	0.14 153	0.19 139	0.09 74	0.08 111	0.10 125	0.17 114	0.15 111	0.20 150	0.17 103

TestStereo	0.13 96	0.12 128	0.10 123	0.11 106	0.08 66	0.11 102	0.10 119	0.18 113	0.11 112	0.24 138	0.13 112	0.20 131	0.08 85	0.06 55	0.11 129	0.10 54	0.20 129	0.11 65	0.20 141	0.10 88	0.21 169	0.10 105	0.06 69	0.12 153	0.19 147	0.11 49	0.12 55	0.13 57

pcwnet_v2	0.15 140	0.12 128	0.12 151	0.16 149	0.14 152	0.17 153	0.14 150	0.20 150	0.13 134	0.22 108	0.14 126	0.19 117	0.18 173	0.12 153	0.10 93	0.12 131	0.18 101	0.13 118	0.17 108	0.12 124	0.16 96	0.11 124	0.09 128	0.10 125	0.19 147	0.20 177	0.19 138	0.27 176

GMStereo	0.12 86	0.12 128	0.07 74	0.11 106	0.11 118	0.13 119	0.09 104	0.17 85	0.10 100	0.17 62	0.13 112	0.21 146	0.11 119	0.07 77	0.10 93	0.09 33	0.17 82	0.10 57	0.17 108	0.12 124	0.14 72	0.09 74	0.07 90	0.09 110	0.14 77	0.13 72	0.15 90	0.12 50
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.14 119	0.12 128	0.11 138	0.13 127	0.11 118	0.14 126	0.10 119	0.17 85	0.15 151	0.22 108	0.16 150	0.21 146	0.12 127	0.09 111	0.10 93	0.11 95	0.16 69	0.13 118	0.17 108	0.12 124	0.18 129	0.13 158	0.11 150	0.11 138	0.16 102	0.15 111	0.16 99	0.16 92

HSM-Net_RVC	0.15 140	0.12 128	0.10 123	0.17 157	0.13 142	0.14 126	0.10 119	0.18 113	0.14 143	0.25 159	0.18 173	0.28 173	0.16 167	0.11 136	0.11 129	0.11 95	0.19 116	0.13 118	0.16 100	0.11 107	0.17 116	0.11 124	0.08 111	0.11 138	0.19 147	0.16 133	0.23 167	0.24 163
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.13 96	0.12 128	0.10 123	0.14 134	0.11 118	0.14 126	0.09 104	0.17 85	0.09 79	0.19 87	0.13 112	0.21 146	0.09 96	0.09 111	0.10 93	0.13 147	0.18 101	0.13 118	0.15 86	0.11 107	0.16 96	0.08 43	0.06 69	0.09 110	0.15 90	0.12 59	0.16 99	0.17 103

HSM	0.14 119	0.12 128	0.09 105	0.14 134	0.13 142	0.12 110	0.10 119	0.18 113	0.10 100	0.23 122	0.15 139	0.18 106	0.14 154	0.08 95	0.10 93	0.10 54	0.21 142	0.12 92	0.17 108	0.12 124	0.18 129	0.10 105	0.07 90	0.08 89	0.17 114	0.15 111	0.17 112	0.18 118

DLCB_ROB	0.13 96	0.12 128	0.11 138	0.10 89	0.10 101	0.10 93	0.09 104	0.16 77	0.11 112	0.18 74	0.17 160	0.19 117	0.13 140	0.11 136	0.11 129	0.10 54	0.17 82	0.13 118	0.13 63	0.10 88	0.17 116	0.10 105	0.09 128	0.12 153	0.27 198	0.16 133	0.16 99	0.13 57

MyStereo	0.14 119	0.13 141	0.10 123	0.10 89	0.10 101	0.11 102	0.08 87	0.23 175	0.20 187	0.25 159	0.16 150	0.23 159	0.13 140	0.04 26	0.10 93	0.11 95	0.18 101	0.12 92	0.21 152	0.12 124	0.16 96	0.12 141	0.06 69	0.11 138	0.22 178	0.13 72	0.16 99	0.16 92

UDGNet	0.15 140	0.13 141	0.09 105	0.18 162	0.17 170	0.16 144	0.19 178	0.15 68	0.11 112	0.16 53	0.14 126	0.15 75	0.05 31	0.45 223	0.09 60	0.10 54	0.17 82	0.12 92	0.14 75	0.09 67	0.17 116	0.09 74	0.28 225	0.07 73	0.17 114	0.15 111	0.12 55	0.13 57

AACVNet	0.14 119	0.13 141	0.10 123	0.13 127	0.13 142	0.14 126	0.10 119	0.19 131	0.11 112	0.22 108	0.17 160	0.13 60	0.10 109	0.09 111	0.11 129	0.11 95	0.21 142	0.13 118	0.17 108	0.12 124	0.16 96	0.11 124	0.11 150	0.11 138	0.17 114	0.13 72	0.14 79	0.16 92

PSMNet-ADL	0.18 163	0.13 141	0.13 160	0.16 149	0.14 152	0.17 153	0.16 160	0.20 150	0.21 193	0.27 186	0.19 181	0.29 178	0.25 191	0.18 185	0.14 174	0.14 168	0.23 162	0.14 141	0.22 160	0.14 153	0.19 139	0.11 124	0.10 141	0.11 138	0.20 157	0.15 111	0.23 167	0.19 131

ICVP	0.15 140	0.13 141	0.14 169	0.12 117	0.12 132	0.13 119	0.10 119	0.17 85	0.12 127	0.17 62	0.13 112	0.18 106	0.12 127	0.09 111	0.12 141	0.13 147	0.18 101	0.15 155	0.15 86	0.14 153	0.17 116	0.13 158	0.20 192	0.11 138	0.19 147	0.19 173	0.17 112	0.16 92
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 119	0.13 141	0.10 123	0.11 106	0.12 132	0.12 110	0.11 129	0.18 113	0.13 134	0.24 138	0.16 150	0.18 106	0.10 109	0.06 55	0.12 141	0.11 95	0.20 129	0.17 177	0.23 169	0.13 142	0.15 81	0.13 158	0.07 90	0.11 138	0.20 157	0.14 94	0.13 66	0.19 131

APVNet	0.15 140	0.13 141	0.11 138	0.14 134	0.16 163	0.14 126	0.13 144	0.19 131	0.11 112	0.14 40	0.13 112	0.17 92	0.09 96	0.16 180	0.15 185	0.15 184	0.21 142	0.14 141	0.22 160	0.15 167	0.15 81	0.12 141	0.07 90	0.12 153	0.16 102	0.15 111	0.19 138	0.17 103

DSFCA	0.11 64	0.13 141	0.09 105	0.10 89	0.08 66	0.11 102	0.11 129	0.12 41	0.09 79	0.12 33	0.13 112	0.14 70	0.07 68	0.05 42	0.09 60	0.11 95	0.15 56	0.13 118	0.16 100	0.10 88	0.13 58	0.12 141	0.07 90	0.09 110	0.12 52	0.13 72	0.10 32	0.13 57

FADNet-RVC	0.14 119	0.13 141	0.10 123	0.18 162	0.11 118	0.14 126	0.09 104	0.21 159	0.09 79	0.19 87	0.17 160	0.17 92	0.12 127	0.11 136	0.14 174	0.15 184	0.18 101	0.13 118	0.18 121	0.15 167	0.12 44	0.12 141	0.12 160	0.11 138	0.20 157	0.16 133	0.14 79	0.14 66

AF-Net	0.15 140	0.13 141	0.13 160	0.14 134	0.18 176	0.15 137	0.14 150	0.17 85	0.16 156	0.17 62	0.21 190	0.18 106	0.12 127	0.10 125	0.17 196	0.16 192	0.13 37	0.14 141	0.15 86	0.11 107	0.11 30	0.10 105	0.13 166	0.10 125	0.14 77	0.15 111	0.20 150	0.14 66

Nwc_Net	0.15 140	0.13 141	0.13 160	0.14 134	0.18 176	0.15 137	0.14 150	0.17 85	0.16 156	0.17 62	0.21 190	0.18 106	0.12 127	0.10 125	0.17 196	0.16 192	0.13 37	0.14 141	0.15 86	0.11 107	0.11 30	0.10 105	0.13 166	0.10 125	0.14 77	0.15 111	0.20 150	0.14 66

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 96	0.13 141	0.13 160	0.14 134	0.15 160	0.13 119	0.20 180	0.13 53	0.15 151	0.16 53	0.16 150	0.21 146	0.09 96	0.15 177	0.10 93	0.12 131	0.15 56	0.12 92	0.11 40	0.09 67	0.11 30	0.09 74	0.08 111	0.08 89	0.13 60	0.13 72	0.11 46	0.15 77
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.14 119	0.13 141	0.11 138	0.12 117	0.11 118	0.10 93	0.09 104	0.17 85	0.12 127	0.21 104	0.18 173	0.15 75	0.13 140	0.08 95	0.12 141	0.11 95	0.19 116	0.15 155	0.19 135	0.11 107	0.17 116	0.14 164	0.10 141	0.11 138	0.17 114	0.16 133	0.17 112	0.19 131

PDISCO_ROB	0.12 86	0.13 141	0.13 160	0.10 89	0.08 66	0.09 71	0.09 104	0.09 28	0.08 60	0.11 31	0.10 80	0.06 15	0.05 31	0.05 42	0.09 60	0.11 95	0.14 50	0.16 165	0.09 28	0.10 88	0.14 72	0.12 141	0.04 36	0.08 89	0.16 102	0.21 182	0.32 197	0.19 131

SACVNet	0.15 140	0.14 155	0.13 160	0.16 149	0.13 142	0.14 126	0.12 139	0.19 131	0.17 164	0.19 87	0.17 160	0.14 70	0.07 68	0.14 169	0.13 160	0.13 147	0.19 116	0.16 165	0.20 141	0.13 142	0.16 96	0.14 164	0.12 160	0.13 163	0.20 157	0.18 162	0.19 138	0.17 103

FADNet_RVC	0.18 163	0.14 155	0.13 160	0.20 172	0.15 160	0.14 126	0.13 144	0.24 181	0.14 143	0.24 138	0.17 160	0.27 171	0.21 181	0.14 169	0.14 174	0.12 131	0.19 116	0.17 177	0.31 195	0.15 167	0.19 139	0.14 164	0.11 150	0.14 172	0.20 157	0.21 182	0.18 129	0.22 156

STTStereo	0.13 96	0.14 155	0.17 190	0.13 127	0.15 160	0.13 119	0.20 180	0.13 53	0.13 134	0.15 47	0.15 139	0.17 92	0.10 109	0.11 136	0.12 141	0.12 131	0.15 56	0.14 141	0.13 63	0.11 107	0.12 44	0.10 105	0.07 90	0.09 110	0.15 90	0.13 72	0.12 55	0.16 92

RP	0.15 140	0.14 155	0.15 176	0.17 157	0.14 152	0.17 153	0.16 160	0.19 131	0.17 164	0.14 40	0.16 150	0.16 88	0.15 162	0.11 136	0.13 160	0.12 131	0.15 56	0.12 92	0.15 86	0.12 124	0.12 44	0.12 141	0.10 141	0.12 153	0.17 114	0.15 111	0.20 150	0.18 118

CBMV_ROB	0.21 180	0.14 155	0.15 176	0.26 191	0.22 192	0.21 185	0.22 191	0.28 193	0.17 164	0.26 173	0.17 160	0.28 173	0.17 171	0.26 204	0.11 129	0.12 131	0.26 199	0.17 177	0.18 121	0.16 178	0.21 169	0.19 203	0.26 211	0.20 193	0.24 188	0.25 208	0.25 180	0.33 191

NOSS_ROB	0.21 180	0.14 155	0.15 176	0.20 172	0.19 181	0.20 176	0.22 191	0.29 199	0.18 169	0.25 159	0.15 139	0.21 146	0.13 140	0.27 209	0.13 160	0.14 168	0.26 199	0.21 202	0.22 160	0.17 183	0.23 197	0.22 215	0.26 211	0.24 208	0.26 195	0.22 190	0.24 175	0.26 172

pmcnn	0.19 168	0.14 155	0.11 138	0.18 162	0.13 142	0.19 171	0.16 160	0.20 150	0.18 169	0.26 173	0.14 126	0.35 185	0.25 191	0.09 111	0.09 60	0.11 95	0.25 191	0.14 141	0.24 175	0.14 153	0.22 185	0.14 164	0.11 150	0.11 138	0.21 169	0.18 162	0.39 213	0.45 214

Anonymous3	0.18 163	0.15 162	0.11 138	0.15 145	0.10 101	0.14 126	0.11 129	0.22 167	0.19 177	0.27 186	0.15 139	0.27 171	0.12 127	0.13 165	0.25 215	0.17 199	0.23 162	0.18 189	0.26 184	0.17 183	0.24 204	0.20 207	0.09 128	0.10 125	0.21 169	0.20 177	0.22 166	0.20 139

SFCPSM	0.20 175	0.15 162	0.12 151	0.22 178	0.16 163	0.20 176	0.18 171	0.22 167	0.20 187	0.26 173	0.24 203	0.34 184	0.33 212	0.14 169	0.12 141	0.12 131	0.24 176	0.16 165	0.32 197	0.19 194	0.19 139	0.13 158	0.14 171	0.12 153	0.21 169	0.17 150	0.20 150	0.25 169

FADNet	0.16 155	0.15 162	0.10 123	0.20 172	0.10 101	0.19 171	0.13 144	0.20 150	0.13 134	0.22 108	0.24 203	0.17 92	0.14 154	0.12 153	0.17 196	0.16 192	0.16 69	0.14 141	0.23 169	0.20 198	0.16 96	0.12 141	0.11 150	0.11 138	0.21 169	0.18 162	0.16 99	0.15 77

stereogan	0.16 155	0.15 162	0.15 176	0.16 149	0.18 176	0.18 161	0.16 160	0.20 150	0.19 177	0.14 40	0.16 150	0.20 131	0.18 173	0.13 165	0.14 174	0.13 147	0.16 69	0.14 141	0.17 108	0.14 153	0.14 72	0.12 141	0.13 166	0.13 163	0.16 102	0.16 133	0.23 167	0.18 118

ccs_rob	0.20 175	0.15 162	0.11 138	0.26 191	0.16 163	0.26 197	0.20 180	0.22 167	0.16 156	0.25 159	0.24 203	0.57 210	0.24 189	0.17 181	0.12 141	0.13 147	0.23 162	0.15 155	0.21 152	0.15 167	0.21 169	0.11 124	0.12 160	0.11 138	0.20 157	0.16 133	0.18 129	0.24 163

HBP-ISP	0.21 180	0.16 167	0.12 151	0.26 191	0.22 192	0.22 188	0.17 168	0.29 199	0.18 169	0.27 186	0.18 173	0.21 146	0.12 127	0.28 210	0.10 93	0.14 168	0.26 199	0.19 194	0.20 141	0.12 124	0.22 185	0.23 218	0.26 211	0.23 200	0.24 188	0.24 202	0.23 167	0.26 172

dad	0.18 163	0.16 167	0.11 138	0.36 202	0.16 163	0.24 194	0.21 190	0.24 181	0.09 79	0.22 108	0.11 90	0.38 190	0.11 119	0.08 95	0.12 141	0.10 54	0.27 206	0.12 92	0.29 191	0.10 88	0.19 139	0.12 141	0.08 111	0.13 163	0.18 134	0.14 94	0.31 195	0.22 156

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 214	0.16 167	0.12 151	0.26 191	0.22 192	0.22 188	0.27 205	0.24 181	0.15 151	0.24 138	0.16 150	4.24 265	0.22 188	0.19 189	0.13 160	0.13 147	0.34 223	0.22 208	0.31 195	0.20 198	0.23 197	0.18 195	0.22 196	0.14 172	0.20 157	0.19 173	0.21 162	0.24 163

NCC-stereo	0.17 158	0.16 167	0.16 182	0.16 149	0.17 170	0.18 161	0.18 171	0.19 131	0.20 187	0.16 53	0.19 181	0.21 146	0.21 181	0.12 153	0.20 208	0.18 206	0.18 101	0.19 194	0.18 121	0.15 167	0.15 81	0.15 175	0.15 173	0.12 153	0.18 134	0.17 150	0.24 175	0.20 139

Abc-Net	0.17 158	0.16 167	0.16 182	0.16 149	0.17 170	0.18 161	0.18 171	0.19 131	0.20 187	0.16 53	0.19 181	0.21 146	0.21 181	0.12 153	0.20 208	0.18 206	0.18 101	0.19 194	0.18 121	0.15 167	0.15 81	0.15 175	0.15 173	0.12 153	0.18 134	0.17 150	0.24 175	0.20 139
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.20 175	0.16 167	0.14 169	0.17 157	0.14 152	0.20 176	0.15 155	0.23 175	0.26 207	0.15 47	0.14 126	0.14 70	0.20 179	0.11 136	0.13 160	0.15 184	0.24 176	0.17 177	0.34 202	0.24 210	0.22 185	0.15 175	0.09 128	0.15 175	0.28 204	0.27 218	0.28 189	0.55 224

RTSA	0.20 175	0.16 167	0.14 169	0.17 157	0.14 152	0.20 176	0.15 155	0.23 175	0.26 207	0.15 47	0.14 126	0.14 70	0.20 179	0.11 136	0.13 160	0.15 184	0.24 176	0.17 177	0.34 202	0.24 210	0.22 185	0.15 175	0.09 128	0.15 175	0.28 204	0.27 218	0.28 189	0.55 224

AnyNet_C32	0.20 175	0.16 167	0.15 176	0.17 157	0.17 170	0.19 171	0.16 160	0.25 185	0.22 194	0.25 159	0.23 200	0.23 159	0.18 173	0.14 169	0.19 205	0.18 206	0.28 213	0.22 208	0.29 191	0.18 190	0.27 216	0.21 212	0.16 176	0.17 188	0.22 178	0.20 177	0.21 162	0.23 160

HCRNet	0.11 64	0.17 175	0.06 50	0.22 178	0.08 66	0.15 137	0.08 87	0.13 53	0.04 6	0.46 237	0.12 100	0.24 167	0.07 68	0.07 77	0.08 29	0.06 5	0.14 50	0.08 18	0.20 141	0.08 47	0.09 18	0.05 10	0.11 150	0.06 39	0.06 6	0.05 3	0.05 5	0.08 18

RGC	0.19 168	0.17 175	0.17 190	0.19 168	0.20 186	0.20 176	0.15 155	0.22 167	0.26 207	0.17 62	0.20 185	0.21 146	0.24 189	0.15 177	0.23 212	0.18 206	0.18 101	0.16 165	0.18 121	0.16 178	0.17 116	0.13 158	0.12 160	0.15 175	0.20 157	0.21 182	0.23 167	0.24 163

SHD	0.21 180	0.17 175	0.20 203	0.18 162	0.16 163	0.18 161	0.20 180	0.26 187	0.16 156	0.27 186	0.18 173	0.23 159	0.31 206	0.17 181	0.14 174	0.14 168	0.19 116	0.17 177	0.32 197	0.17 183	0.20 156	0.17 187	0.16 176	0.16 183	0.23 185	0.28 220	0.25 180	0.43 210

ADCPNet	0.22 185	0.17 175	0.16 182	0.20 172	0.19 181	0.20 176	0.18 171	0.27 190	0.23 196	0.26 173	0.22 195	0.26 170	0.28 199	0.15 177	0.16 190	0.17 199	0.24 176	0.17 177	0.32 197	0.23 207	0.24 204	0.19 203	0.17 182	0.21 196	0.25 192	0.22 190	0.27 187	0.33 191

UCFNet_RVC	0.15 140	0.17 175	0.12 151	0.16 149	0.14 152	0.17 153	0.11 129	0.17 85	0.12 127	0.20 95	0.13 112	0.28 173	0.12 127	0.10 125	0.11 129	0.13 147	0.18 101	0.13 118	0.17 108	0.12 124	0.16 96	0.09 74	0.10 141	0.11 138	0.18 134	0.15 111	0.17 112	0.19 131

NCCL2	0.17 158	0.17 175	0.16 182	0.13 127	0.13 142	0.13 119	0.12 139	0.21 159	0.17 164	0.22 108	0.15 139	0.23 159	0.13 140	0.09 111	0.15 185	0.16 192	0.18 101	0.17 177	0.19 135	0.17 183	0.21 169	0.17 187	0.11 150	0.16 183	0.25 192	0.26 215	0.20 150	0.24 163

ADCMid	0.21 180	0.18 181	0.17 190	0.18 162	0.19 181	0.20 176	0.16 160	0.29 199	0.25 202	0.24 138	0.19 181	0.36 187	0.21 181	0.12 153	0.16 190	0.16 192	0.25 191	0.18 189	0.37 207	0.19 194	0.24 204	0.18 195	0.17 182	0.15 175	0.24 188	0.20 177	0.25 180	0.29 180

SGM-Forest	0.19 168	0.18 181	0.16 182	0.23 181	0.18 176	0.20 176	0.18 171	0.23 175	0.17 164	0.20 95	0.15 139	0.23 159	0.18 173	0.22 197	0.17 196	0.18 206	0.19 116	0.17 177	0.18 121	0.15 167	0.17 116	0.18 195	0.25 206	0.18 191	0.22 178	0.18 162	0.25 180	0.24 163
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.22 185	0.18 181	0.17 190	0.23 181	0.21 189	0.20 176	0.18 171	0.27 190	0.19 177	0.28 201	0.11 90	0.29 178	0.13 140	0.24 199	0.13 160	0.14 168	0.24 176	0.18 189	0.20 141	0.16 178	0.21 169	0.18 195	0.24 204	0.23 200	0.26 195	0.22 190	0.35 204	0.40 204
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	0.26 195	0.19 184	0.17 190	0.38 208	0.36 218	0.30 200	0.25 202	0.26 187	0.18 169	0.27 186	0.25 209	0.33 182	0.36 216	0.26 204	0.16 190	0.15 184	0.26 199	0.23 211	0.33 200	0.21 200	0.22 185	0.19 203	0.22 196	0.22 198	0.21 169	0.22 190	0.32 197	0.42 207

PS-NSSS	0.17 158	0.19 184	0.17 190	0.23 181	0.18 176	0.18 161	0.16 160	0.22 167	0.13 134	0.23 122	0.20 185	0.44 195	0.08 85	0.11 136	0.12 141	0.10 54	0.13 37	0.13 118	0.26 184	0.11 107	0.11 30	0.07 34	0.18 184	0.15 175	0.17 114	0.21 182	0.13 66	0.20 139

DPSNet	0.39 218	0.19 184	0.17 190	0.27 197	0.25 202	0.29 199	0.19 178	0.26 187	0.24 197	0.18 74	0.17 160	2.16 259	0.43 223	0.10 125	0.17 196	0.15 184	0.35 225	0.28 223	2.04 260	0.27 216	0.25 212	0.16 183	0.28 225	0.25 212	0.38 225	0.24 202	0.39 213	0.51 220

DDUNet	0.26 195	0.20 187	0.12 151	0.37 204	0.30 213	0.40 217	0.47 223	0.20 150	0.16 156	0.16 53	0.25 209	0.16 88	0.08 85	1.63 241	0.13 160	0.14 168	0.21 142	0.14 141	0.25 179	0.13 142	0.18 129	0.12 141	0.25 206	0.15 175	0.17 114	0.18 162	0.18 129	0.22 156

UDG	0.26 195	0.20 187	0.13 160	0.38 208	0.31 214	0.38 215	0.51 226	0.19 131	0.16 156	0.19 87	0.23 200	0.17 92	0.09 96	1.45 237	0.14 174	0.13 147	0.27 206	0.16 165	0.26 184	0.13 142	0.21 169	0.13 158	0.25 206	0.12 153	0.20 157	0.20 177	0.20 150	0.19 131

NaN_ROB	0.19 168	0.20 187	0.19 200	0.20 172	0.20 186	0.16 144	0.15 155	0.27 190	0.19 177	0.23 122	0.18 173	0.47 201	0.16 167	0.11 136	0.13 160	0.12 131	0.15 56	0.14 141	0.21 152	0.19 194	0.13 58	0.10 105	0.09 128	0.20 193	0.24 188	0.21 182	0.26 184	0.28 179

LE_ROB	0.40 219	0.20 187	0.16 182	0.41 213	0.43 223	0.33 208	0.44 220	0.34 211	0.29 217	0.32 216	0.21 190	1.25 247	1.40 259	0.11 136	0.10 93	0.11 95	0.21 142	0.13 118	0.20 141	0.13 142	0.22 185	0.12 141	0.12 160	0.14 172	0.36 222	0.31 224	1.39 261	1.32 258

PWC_ROB	0.22 185	0.20 187	0.14 169	0.18 162	0.17 170	0.16 144	0.20 180	0.21 159	0.26 207	0.15 47	0.20 185	0.28 173	0.62 235	0.13 165	0.12 141	0.13 147	0.27 206	0.18 189	0.36 206	0.18 190	0.22 185	0.17 187	0.16 176	0.24 208	0.19 147	0.18 162	0.24 175	0.43 210

PA-Net	0.19 168	0.21 192	0.25 214	0.14 134	0.20 186	0.18 161	0.20 180	0.21 159	0.19 177	0.18 74	0.14 126	0.17 92	0.21 181	0.26 204	0.16 190	0.18 206	0.15 56	0.19 194	0.13 63	0.17 183	0.14 72	0.15 175	0.10 141	0.16 183	0.17 114	0.25 208	0.17 112	0.35 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	0.30 206	0.21 192	0.21 209	0.25 189	0.21 189	0.31 202	0.22 191	0.30 202	0.31 222	0.27 186	0.26 211	1.39 249	0.38 219	0.22 197	0.14 174	0.14 168	0.26 199	0.21 202	0.30 194	0.21 200	0.24 204	0.20 207	0.31 229	0.23 200	0.33 216	0.24 202	0.35 204	0.48 216

XPNet_ROB	0.18 163	0.21 192	0.14 169	0.15 145	0.16 163	0.15 137	0.15 155	0.15 68	0.14 143	0.19 87	0.18 173	0.49 202	0.13 140	0.11 136	0.13 160	0.14 168	0.25 191	0.16 165	0.18 121	0.14 153	0.17 116	0.18 195	0.13 166	0.13 163	0.17 114	0.17 150	0.31 195	0.29 180

S-Stereo	0.30 206	0.22 195	0.17 190	0.41 213	0.39 220	0.41 218	0.37 211	0.25 185	0.25 202	0.26 173	0.44 232	0.54 209	0.36 216	0.24 199	0.16 190	0.14 168	0.27 206	0.27 220	0.34 202	0.28 217	0.23 197	0.22 215	0.53 234	0.23 200	0.22 178	0.19 173	0.27 187	0.38 197

ADCS	0.28 202	0.22 195	0.21 209	0.26 191	0.24 199	0.25 195	0.23 195	0.36 215	0.30 219	0.23 122	0.27 214	0.46 200	0.35 215	0.20 194	0.19 205	0.18 206	0.32 218	0.24 214	0.48 217	0.28 217	0.36 229	0.28 226	0.19 189	0.23 200	0.31 211	0.25 208	0.30 193	0.41 206

AnyNet_C01	0.31 209	0.22 195	0.20 203	0.22 178	0.26 204	0.25 195	0.24 198	0.37 218	0.37 230	0.26 173	0.28 217	0.49 202	0.33 212	0.18 185	0.28 220	0.21 217	0.38 229	0.32 228	0.64 224	0.32 227	0.39 231	0.31 233	0.26 211	0.25 212	0.33 216	0.32 225	0.34 202	0.44 213

SGM-ForestM	0.24 191	0.22 195	0.16 182	0.37 204	0.24 199	0.32 204	0.24 198	0.28 193	0.20 187	0.23 122	0.17 160	0.51 206	0.25 191	0.20 194	0.12 141	0.13 147	0.23 162	0.16 165	0.24 175	0.14 153	0.19 139	0.16 183	0.21 195	0.16 183	0.35 220	0.24 202	0.51 223	0.35 193

edge stereo	0.31 209	0.23 199	0.20 203	0.41 213	0.35 216	0.42 220	0.39 217	0.38 220	0.22 194	0.23 122	0.38 229	0.69 218	0.33 212	0.30 214	0.15 185	0.16 192	0.31 217	0.21 202	0.42 211	0.21 200	0.23 197	0.17 187	0.25 206	0.22 198	0.27 198	0.23 197	0.39 213	0.55 224

SAMSARA	0.48 224	0.23 199	0.39 230	0.23 181	0.23 196	0.22 188	0.22 191	0.44 231	0.38 232	0.31 215	0.21 190	0.30 180	0.47 226	0.17 181	0.32 224	0.34 231	0.25 191	0.32 228	0.46 216	0.32 227	0.47 245	0.52 254	0.15 173	0.33 226	1.39 264	1.54 262	1.41 262	1.46 260

ETE_ROB	0.22 185	0.23 199	0.15 176	0.20 172	0.16 163	0.19 171	0.17 168	0.18 113	0.19 177	0.22 108	0.22 195	0.65 214	0.16 167	0.14 169	0.14 174	0.14 168	0.30 216	0.19 194	0.24 175	0.19 194	0.21 169	0.18 195	0.16 176	0.15 175	0.22 178	0.28 220	0.41 218	0.26 172

G-Net	0.29 205	0.24 202	0.19 200	0.23 181	0.21 189	0.36 211	0.23 195	0.30 202	0.27 212	0.33 220	0.32 226	0.93 237	0.25 191	0.18 185	0.18 203	0.18 206	0.26 199	0.21 202	0.43 213	0.31 224	0.26 215	0.17 187	0.18 184	0.18 191	0.27 198	0.23 197	0.40 217	0.42 207

SGM_RVC	0.25 192	0.24 202	0.17 190	0.39 211	0.27 206	0.34 209	0.26 203	0.28 193	0.19 177	0.25 159	0.18 173	0.42 193	0.30 203	0.17 181	0.12 141	0.13 147	0.23 162	0.15 155	0.25 179	0.13 142	0.19 139	0.15 175	0.19 189	0.17 188	0.33 216	0.22 190	0.55 227	0.43 210
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	0.25 192	0.25 204	0.25 214	0.28 198	0.26 204	0.26 197	0.34 209	0.28 193	0.18 169	0.20 95	0.17 160	0.20 131	0.12 127	0.29 212	0.26 216	0.26 221	0.29 214	0.28 223	0.27 188	0.21 200	0.25 212	0.25 221	0.26 211	0.32 224	0.26 195	0.24 202	0.26 184	0.27 176
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 192	0.25 204	0.20 203	0.29 199	0.22 192	0.22 188	0.23 195	0.36 215	0.27 212	0.36 228	0.22 195	0.45 196	0.32 209	0.19 189	0.17 196	0.17 199	0.17 82	0.16 165	0.29 191	0.14 153	0.20 156	0.18 195	0.27 223	0.23 200	0.29 206	0.25 208	0.33 200	0.31 186

LALA_ROB	0.22 185	0.25 204	0.16 182	0.19 168	0.17 170	0.22 188	0.16 160	0.17 85	0.19 177	0.24 138	0.21 190	0.64 212	0.15 162	0.13 165	0.23 212	0.17 199	0.27 206	0.22 208	0.22 160	0.18 190	0.20 156	0.20 207	0.14 171	0.15 175	0.20 157	0.22 190	0.35 204	0.25 169

STTRV1_RVC	0.38 216	0.26 207	0.22 212	0.35 201	0.28 207	0.32 204	0.29 207	0.36 215	0.33 225	0.27 186	0.26 211	0.42 193	0.41 222	0.47 224	0.32 224	0.18 206	0.59 245	0.20 199	1.14 249	0.30 222	0.59 254	0.22 215	0.43 230	0.43 233	0.25 192	0.54 246	0.34 202	0.64 232

GANetREF_RVC	0.26 195	0.26 207	0.30 222	0.23 181	0.23 196	0.23 193	0.24 198	0.35 212	0.33 225	0.32 216	0.17 160	0.50 204	0.38 219	0.12 153	0.20 208	0.17 199	0.19 116	0.21 202	0.35 205	0.21 200	0.23 197	0.15 175	0.22 196	0.29 220	0.27 198	0.21 182	0.36 208	0.31 186
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
FBW_ROB	0.26 195	0.26 207	0.25 214	0.37 204	0.25 202	0.32 204	0.20 180	0.21 159	0.18 169	0.27 186	0.20 185	0.45 196	0.31 206	0.26 204	0.20 208	0.20 216	0.27 206	0.17 177	0.51 220	0.14 153	0.21 169	0.14 164	0.16 176	0.28 218	0.21 169	0.19 173	0.33 200	0.55 224

MeshStereo	0.30 206	0.26 207	0.20 203	0.49 219	0.36 218	0.35 210	0.26 203	0.32 206	0.28 215	0.30 213	0.27 214	0.61 211	0.47 226	0.18 185	0.12 141	0.14 168	0.26 199	0.17 177	0.27 188	0.17 183	0.27 216	0.21 212	0.25 206	0.20 193	0.36 222	0.28 220	0.54 226	0.49 218
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
LSM0	3.45 262	0.27 211	0.18 199	0.38 208	0.29 212	0.39 216	0.36 210	0.51 235	0.31 222	0.45 236	0.47 233	0.71 219	0.57 232	0.19 189	23.17 270	59.79 276	0.36 226	0.26 218	1.29 254	0.33 229	0.44 241	0.32 234	0.23 200	0.27 214	0.36 222	0.29 223	0.53 225	0.51 220

MDST_ROB	0.22 185	0.27 211	0.14 169	0.47 217	0.24 199	0.36 211	0.20 180	0.24 181	0.16 156	0.26 173	0.14 126	0.28 173	0.25 191	0.11 136	0.11 129	0.12 131	0.21 142	0.12 92	0.17 108	0.12 124	0.19 139	0.10 105	0.11 150	0.12 153	0.34 219	0.23 197	0.56 228	0.31 186

DGSMNet	0.34 212	0.28 213	0.23 213	0.40 212	0.33 215	0.37 213	0.37 211	0.28 193	0.25 202	0.25 159	0.50 237	0.45 196	0.31 206	0.25 201	0.23 212	0.19 215	0.51 239	0.32 228	0.72 230	0.35 230	0.37 230	0.38 242	0.28 225	0.31 222	0.27 198	0.23 197	0.32 197	0.38 197

FC-DCNN	0.27 201	0.28 213	0.26 217	0.36 202	0.28 207	0.32 204	0.37 211	0.32 206	0.19 177	0.22 108	0.18 173	0.23 159	0.13 140	0.29 212	0.26 216	0.26 221	0.29 214	0.27 220	0.28 190	0.21 200	0.25 212	0.25 221	0.26 211	0.31 222	0.30 209	0.25 208	0.29 191	0.30 185

MFN_U_SF_RVC	0.31 209	0.29 215	0.21 209	0.33 200	0.28 207	0.31 202	0.29 207	0.37 218	0.24 197	0.46 237	0.30 222	0.50 204	0.32 209	0.25 201	0.27 218	0.24 218	0.18 101	0.23 211	0.58 222	0.28 217	0.24 204	0.27 225	0.22 196	0.27 214	0.31 211	0.25 208	0.37 209	0.50 219

XQC	0.28 202	0.30 216	0.26 217	0.37 204	0.28 207	0.37 213	0.37 211	0.40 224	0.30 219	0.32 216	0.20 185	0.45 196	0.28 199	0.31 216	0.14 174	0.14 168	0.20 129	0.21 202	0.33 200	0.23 207	0.22 185	0.20 207	0.23 200	0.24 208	0.32 214	0.25 208	0.44 220	0.32 189

CSAN	0.26 195	0.31 217	0.30 222	0.26 191	0.23 196	0.21 185	0.18 171	0.28 193	0.36 229	0.35 227	0.24 203	0.51 206	0.26 196	0.14 169	0.18 203	0.17 199	0.19 116	0.20 199	0.26 184	0.25 212	0.22 185	0.20 207	0.18 184	0.27 214	0.30 209	0.23 197	0.38 212	0.38 197

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 213	0.36 218	0.39 230	0.46 216	0.28 207	0.30 200	0.28 206	0.50 233	0.46 236	0.39 234	0.30 222	0.37 189	0.36 216	0.31 216	0.35 228	0.26 221	0.21 142	0.27 220	0.71 228	0.37 231	0.27 216	0.29 227	0.30 228	0.38 231	0.32 214	0.24 202	0.29 191	0.39 201

MADNet+	0.55 228	0.36 218	0.63 248	0.56 222	0.52 231	0.45 222	0.38 215	0.63 240	0.52 238	0.53 241	0.41 231	0.81 229	0.67 239	0.33 221	0.57 243	0.49 242	0.56 242	0.50 244	0.82 234	0.52 236	0.47 245	0.43 245	0.51 233	0.47 234	0.82 248	0.70 252	0.58 230	0.72 237

MANE	0.41 220	0.36 218	0.33 226	0.61 225	0.44 224	0.44 221	0.46 222	0.42 228	0.25 202	0.23 122	0.22 195	0.65 214	0.28 199	0.30 214	0.28 220	0.29 230	0.32 218	0.42 239	0.37 207	0.23 207	0.30 223	0.26 223	0.26 211	0.34 228	0.54 235	0.40 235	1.07 256	0.87 245

PVD	0.38 216	0.38 221	0.20 203	0.47 217	0.35 216	0.50 223	0.40 218	0.38 220	0.34 227	0.23 122	0.28 217	0.52 208	0.51 229	0.50 225	0.16 190	0.17 199	0.41 231	0.26 218	0.49 219	0.28 217	0.39 231	0.40 244	0.23 200	0.27 214	0.44 228	0.57 249	0.46 222	0.72 237

CC-Net-ROB	0.28 202	0.40 222	0.28 219	0.56 222	0.44 224	0.41 218	0.38 215	0.32 206	0.20 187	0.33 220	0.28 217	0.68 217	0.10 109	0.32 220	0.19 205	0.13 147	0.14 50	0.16 165	0.39 209	0.18 190	0.15 81	0.09 74	0.23 200	0.24 208	0.21 169	0.21 182	0.19 138	0.29 180

BEATNet-Init1	0.49 226	0.42 223	0.28 219	0.79 233	0.40 221	0.60 227	0.45 221	0.41 227	0.27 212	0.30 213	0.22 195	0.89 235	0.84 243	0.25 201	0.27 218	0.26 221	0.27 206	0.25 217	0.84 235	0.28 217	0.27 216	0.26 223	0.26 211	0.32 224	0.49 230	0.35 231	2.05 265	0.88 247

ELAS_RVC	0.43 222	0.43 224	0.36 228	0.64 226	0.44 224	0.62 229	0.50 224	0.39 222	0.25 202	0.25 159	0.30 222	1.23 246	0.30 203	0.31 216	0.28 220	0.27 225	0.37 228	0.30 225	0.42 211	0.26 213	0.34 226	0.32 234	0.26 211	0.37 229	0.50 232	0.38 234	0.78 244	0.70 235
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 221	0.43 224	0.36 228	0.64 226	0.44 224	0.58 226	0.50 224	0.40 224	0.26 207	0.25 159	0.28 217	0.94 238	0.30 203	0.31 216	0.28 220	0.27 225	0.36 226	0.30 225	0.43 213	0.26 213	0.33 224	0.32 234	0.26 211	0.37 229	0.54 235	0.40 235	0.77 243	0.74 240
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	0.37 215	0.44 226	0.31 225	0.75 231	0.49 229	0.57 224	0.43 219	0.35 212	0.30 219	0.34 224	0.24 203	0.85 234	0.53 231	0.19 189	0.14 174	0.16 192	0.25 191	0.16 165	0.45 215	0.16 178	0.23 197	0.19 203	0.20 192	0.23 200	0.49 230	0.37 233	0.75 240	0.54 223

AMNet	0.49 226	0.50 227	0.47 234	0.50 220	0.47 228	0.61 228	0.52 227	0.31 205	0.29 217	0.29 212	0.69 246	0.72 221	0.13 140	0.53 227	0.44 233	0.55 245	0.57 243	0.58 253	0.48 217	0.48 234	0.59 254	0.48 250	0.26 211	0.48 235	0.44 228	0.52 243	0.58 230	0.63 231

DispFullNet	0.48 224	0.50 227	0.19 200	1.14 234	0.40 221	0.77 233	1.22 239	0.32 206	0.24 197	0.24 138	0.27 214	0.84 232	0.48 228	1.62 240	0.15 185	0.15 184	0.49 237	0.34 233	1.08 245	0.26 213	0.24 204	0.18 195	0.20 192	0.21 196	0.27 198	0.17 150	0.35 204	0.59 229

SQANet	0.45 223	0.54 229	0.14 169	1.41 237	0.51 230	1.23 237	0.83 234	0.30 202	0.24 197	0.34 224	0.24 203	0.64 212	0.19 178	1.12 235	0.17 196	0.14 168	0.24 176	0.20 199	0.40 210	0.22 206	0.16 96	0.14 164	1.58 242	0.17 188	0.20 157	0.16 133	0.26 184	0.39 201

JetBlue	0.70 236	0.56 230	0.69 252	0.73 230	0.61 234	0.78 234	0.68 231	0.52 236	0.91 249	0.46 237	0.29 221	3.18 262	0.38 219	0.52 226	0.44 233	0.43 237	0.70 254	0.53 248	0.66 225	0.51 235	0.54 250	0.58 255	0.75 236	0.56 243	0.55 237	0.42 237	0.96 253	0.99 250

SPS-STEREO	0.59 231	0.57 231	0.52 237	0.55 221	0.54 232	0.65 230	0.52 227	0.39 222	0.66 241	0.37 229	0.78 251	0.78 226	0.64 236	0.53 227	0.55 241	0.57 248	0.68 250	0.64 257	0.74 231	0.72 252	0.77 260	0.66 259	0.26 211	0.53 240	0.53 234	0.56 248	0.70 237	0.65 233
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 229	0.57 231	0.54 239	0.59 224	0.55 233	0.68 231	0.56 229	0.42 228	0.38 232	0.37 229	0.77 250	0.75 225	0.65 237	0.54 229	0.55 241	0.56 246	0.68 250	0.61 255	0.71 228	0.64 247	0.69 257	0.62 257	0.27 223	0.50 237	0.52 233	0.53 245	0.74 238	0.68 234

otaku	0.58 229	0.71 233	0.29 221	1.70 248	0.84 238	1.49 242	1.00 235	0.40 224	0.34 227	0.38 231	0.31 225	0.65 214	0.26 196	1.35 236	0.33 227	0.25 219	0.20 129	0.23 211	0.69 226	0.30 222	0.22 185	0.17 187	2.24 245	0.28 218	0.29 206	0.18 162	0.30 193	0.39 201

Ntro	0.63 232	0.72 234	0.30 222	1.78 250	0.84 238	1.55 243	1.09 237	0.48 232	0.37 230	0.38 231	0.38 229	0.72 221	0.26 196	1.51 239	0.35 228	0.27 225	0.22 154	0.24 214	0.69 226	0.31 224	0.22 185	0.17 187	2.49 248	0.30 221	0.31 211	0.22 190	0.37 209	0.42 207

MFMNet_re	0.66 233	0.73 235	0.65 249	0.77 232	0.62 235	0.82 235	0.70 233	0.52 236	0.54 239	0.54 243	0.65 243	0.80 228	0.51 229	0.59 231	0.66 248	0.67 252	0.82 257	0.69 258	0.74 231	0.62 245	0.70 258	0.64 258	0.45 231	0.56 243	0.59 239	0.63 250	0.74 238	0.87 245

WAO-7	0.66 233	0.75 236	0.65 249	0.72 229	0.78 236	0.57 224	0.66 230	0.97 255	0.96 254	0.63 245	0.78 251	0.79 227	0.83 242	0.55 230	0.83 253	0.71 256	0.42 232	0.35 234	0.94 240	0.66 250	0.43 239	0.34 237	0.16 176	0.83 256	0.56 238	0.64 251	0.57 229	0.70 235

ACVNet-4b	0.69 235	0.75 236	0.33 226	1.72 249	0.94 244	1.61 248	1.42 242	0.33 210	0.32 224	0.38 231	0.26 211	1.20 245	0.29 202	2.16 251	0.39 231	0.37 232	0.33 221	0.24 214	0.57 221	0.38 232	0.16 96	0.14 164	2.71 251	0.23 200	0.29 206	0.32 225	0.39 213	0.40 204

SPstereo	0.89 243	0.77 238	0.70 253	0.66 228	0.80 237	0.69 232	0.69 232	1.11 257	0.93 252	0.74 248	1.18 261	0.98 240	1.42 260	0.93 234	0.88 255	1.07 261	0.95 259	0.61 255	1.18 251	0.81 255	0.85 261	0.74 261	0.64 235	0.91 258	0.87 252	0.74 255	1.15 257	0.89 248

ACVNet_1	0.74 237	0.79 239	0.40 232	2.04 257	0.96 245	1.88 254	1.51 244	0.59 239	0.28 215	0.43 235	0.49 235	0.71 219	0.61 234	2.21 253	0.32 224	0.25 219	0.32 218	0.31 227	0.60 223	0.31 224	0.29 222	0.21 212	2.72 252	0.33 226	0.40 226	0.26 215	0.37 209	0.38 197

RainbowNet	0.77 238	0.87 240	0.46 233	1.83 251	0.91 243	1.59 246	1.47 243	0.42 228	0.38 232	0.47 240	0.34 227	0.90 236	0.60 233	1.97 246	0.62 244	0.48 240	0.34 223	0.33 231	0.90 237	0.58 240	0.33 224	0.23 218	2.82 255	0.39 232	0.40 226	0.34 228	0.44 220	0.48 216

ACVNet_2	0.83 241	0.92 241	0.56 241	1.99 255	0.99 250	1.84 253	1.55 247	0.68 243	0.40 235	0.53 241	0.47 233	1.02 242	0.67 239	1.93 244	0.51 237	0.45 238	0.38 229	0.33 231	1.01 242	0.42 233	0.34 226	0.24 220	2.58 249	0.53 240	0.60 240	0.26 215	0.52 224	0.55 224

WAO-6	0.82 240	0.95 242	0.59 244	1.30 236	1.05 251	1.25 238	1.39 241	0.77 248	0.84 247	0.79 250	0.69 246	0.74 224	1.00 249	1.94 245	0.78 252	0.61 250	0.53 241	0.48 242	0.78 233	0.60 241	0.55 251	0.51 252	0.49 232	0.57 246	0.83 250	0.42 237	0.76 241	0.85 244

IMH-64-1	0.90 244	0.95 242	0.51 235	1.59 241	0.98 248	1.58 244	1.73 251	0.75 245	0.74 244	0.33 220	0.61 239	0.83 230	0.94 245	2.59 255	0.50 235	0.42 234	0.48 234	0.36 235	0.92 238	0.55 238	0.39 231	0.30 228	3.14 256	0.50 237	0.81 246	0.34 228	0.60 232	0.80 242

IMH-64	0.90 244	0.95 242	0.51 235	1.59 241	0.98 248	1.58 244	1.73 251	0.75 245	0.74 244	0.33 220	0.61 239	0.83 230	0.94 245	2.59 255	0.50 235	0.42 234	0.48 234	0.36 235	0.92 238	0.55 238	0.39 231	0.30 228	3.14 256	0.50 237	0.81 246	0.34 228	0.60 232	0.80 242

LVE	0.95 247	0.97 245	0.71 254	1.84 252	1.35 255	1.59 246	1.52 245	0.78 249	0.64 240	0.81 252	0.91 254	0.72 221	1.00 249	2.18 252	0.53 238	0.48 240	0.57 243	0.53 248	1.09 246	0.64 247	0.45 242	0.38 242	2.74 254	0.69 248	0.83 250	0.44 239	0.84 247	0.52 222

PSMNet_ROB	0.78 239	0.97 245	0.60 246	1.62 246	0.90 242	1.47 241	1.19 238	0.56 238	0.73 243	0.74 248	0.62 242	0.84 232	0.82 241	1.49 238	0.53 238	0.42 234	0.52 240	0.40 238	0.84 235	0.62 245	0.40 237	0.30 228	1.85 243	0.48 235	0.67 243	0.32 225	0.76 241	0.46 215

IMH	0.93 246	0.98 247	0.53 238	1.61 243	0.97 247	1.64 249	1.76 253	0.75 245	0.77 246	0.34 224	0.61 239	0.96 239	1.05 253	2.67 257	0.54 240	0.46 239	0.49 237	0.38 237	0.94 240	0.60 241	0.39 231	0.30 228	3.14 256	0.53 240	0.82 248	0.45 240	0.65 234	0.79 241

TorneroNet-64	1.07 251	1.00 248	0.57 242	1.94 253	0.88 241	1.98 257	2.01 255	0.63 240	0.88 248	0.58 244	0.49 235	1.83 256	1.71 261	2.88 262	0.62 244	0.51 243	0.46 233	0.46 240	1.17 250	0.61 244	0.34 226	0.37 239	3.40 259	0.56 243	0.64 242	0.48 241	0.68 235	1.11 253

Dean	1.06 250	1.03 249	0.79 257	2.27 259	1.31 254	1.96 255	1.56 250	0.92 251	0.94 253	0.88 256	0.76 249	1.19 244	1.17 256	2.09 250	0.64 246	0.60 249	0.60 246	0.56 250	1.23 253	0.73 253	0.45 242	0.36 238	2.73 253	0.71 249	0.95 255	0.55 247	1.05 255	0.62 230

TorneroNet	1.08 252	1.09 250	0.66 251	1.94 253	0.96 245	2.16 258	2.02 256	0.65 242	0.91 249	0.67 246	0.56 238	1.67 255	1.15 255	2.94 264	0.65 247	0.52 244	0.48 234	0.51 245	1.12 247	0.65 249	0.39 231	0.43 245	3.52 260	0.57 246	0.68 244	0.48 241	0.84 247	1.01 251

WAO-8	1.00 248	1.11 251	0.76 255	1.61 243	1.24 252	1.74 251	1.55 247	0.93 252	0.98 255	0.81 252	0.67 244	1.66 252	1.00 249	2.08 248	0.77 250	0.68 253	0.63 247	0.52 246	1.05 243	0.81 255	0.47 245	0.37 239	0.78 237	0.75 253	1.10 259	0.73 253	0.95 251	1.16 255

Venus	1.00 248	1.11 251	0.76 255	1.61 243	1.24 252	1.74 251	1.55 247	0.93 252	0.98 255	0.81 252	0.67 244	1.66 252	1.00 249	2.08 248	0.77 250	0.68 253	0.63 247	0.52 246	1.05 243	0.81 255	0.47 245	0.37 239	0.78 237	0.75 253	1.10 259	0.73 253	0.95 251	1.16 255

DPSimNet_ROB	1.21 253	1.20 253	1.29 262	1.47 238	1.59 260	1.30 240	1.35 240	0.68 243	1.69 261	1.67 263	1.03 256	1.45 250	0.66 238	2.04 247	1.20 260	0.89 259	1.16 261	0.79 259	1.61 258	1.38 262	1.04 263	1.24 263	0.79 239	0.84 257	0.87 252	1.20 261	1.17 258	1.12 254

PWCK	0.88 242	1.24 254	0.61 247	1.53 239	0.85 240	1.21 236	1.03 236	1.08 256	0.72 242	0.70 247	0.83 253	1.48 251	0.87 244	0.69 232	0.40 232	0.41 233	0.73 255	0.47 241	3.04 264	0.67 251	0.56 252	0.43 245	0.94 240	0.74 252	0.72 245	0.36 232	0.69 236	0.73 239

UNDER WATER-64	1.40 257	1.36 255	0.88 260	2.85 263	1.93 265	2.78 263	2.66 263	1.36 261	0.92 251	1.04 260	1.17 260	1.88 257	1.30 258	3.03 265	0.75 249	0.56 246	0.68 250	0.57 252	1.13 248	0.54 237	0.43 239	0.51 252	4.08 267	0.91 258	1.02 257	1.10 260	0.80 245	1.60 262

ktn	1.24 254	1.39 256	0.55 240	1.62 246	1.59 260	1.68 250	2.12 257	0.86 250	1.75 262	0.90 258	1.11 259	1.11 243	0.95 248	2.57 254	0.97 258	0.73 257	0.80 256	0.59 254	1.41 256	0.76 254	0.68 256	0.67 260	3.69 262	0.73 250	0.92 254	0.75 256	1.19 259	1.28 257

notaker	1.27 255	1.41 257	0.58 243	2.37 261	1.48 257	2.34 260	2.27 260	0.94 254	1.62 260	0.79 250	1.07 258	1.66 252	1.08 254	3.06 266	0.94 257	0.69 255	0.68 250	0.49 243	1.62 259	0.84 258	0.53 249	0.45 248	3.70 263	0.80 255	0.61 241	0.52 243	0.80 245	0.92 249

KSHMR	1.33 256	1.42 258	1.04 261	2.27 259	1.44 256	2.23 259	2.12 257	1.21 258	1.06 258	1.13 261	1.06 257	1.27 248	0.94 245	2.89 263	1.08 259	0.95 260	0.85 258	0.83 260	1.32 255	0.97 259	0.72 259	0.58 255	3.52 260	1.07 262	0.99 256	0.77 257	1.00 254	1.07 252

UNDER WATER	1.40 257	1.42 258	0.86 259	2.83 262	1.92 264	2.74 262	2.57 262	1.28 260	1.01 257	0.88 256	0.97 255	1.88 257	1.26 257	3.09 267	0.83 253	0.62 251	0.66 249	0.56 250	1.20 252	0.60 241	0.42 238	0.47 249	4.04 266	0.98 261	1.08 258	0.99 258	0.87 249	1.67 264

MADNet++	1.86 261	1.58 260	1.74 264	1.27 235	1.74 263	1.26 239	1.53 246	1.62 264	2.07 264	1.84 264	2.22 263	2.60 260	2.72 262	0.75 233	1.39 261	1.54 262	2.01 263	1.47 263	2.12 261	2.13 263	3.35 265	3.26 265	1.23 241	2.21 264	1.21 263	2.25 264	1.76 264	1.32 258

HanzoNet	1.74 260	1.62 261	0.80 258	2.26 258	1.70 262	2.72 261	2.54 261	1.25 259	1.85 263	0.92 259	1.28 262	4.37 266	3.81 264	3.36 268	0.88 255	0.78 258	1.06 260	0.94 261	2.54 262	1.03 260	0.89 262	0.88 262	3.79 264	0.73 250	1.12 261	1.00 259	1.29 260	1.57 261

JetRed	1.62 259	1.82 262	1.71 263	1.58 240	1.50 258	1.97 256	2.21 259	1.51 263	1.47 259	0.82 255	0.74 248	2.63 261	0.43 223	1.73 242	1.48 262	1.54 262	1.67 262	2.94 265	1.42 257	1.08 261	2.30 264	2.07 264	1.99 244	0.97 260	1.16 262	1.70 263	1.57 263	1.60 262

ASD4	6.34 263	2.35 263	2.75 265	1.99 255	1.58 259	3.01 264	1.85 254	1.79 265	3.29 265	1.60 262	2.34 264	0.98 240	6.55 265	1.73 242	2.95 263	3.66 264	3.63 264	7.56 266	2.70 263	4.74 266	5.26 267	6.41 267	2.64 250	2.43 265	17.21 271	28.48 271	19.85 272	31.77 271

DGTPSM_ROB	8.63 265	3.68 264	8.73 267	2.98 264	5.70 267	3.37 265	4.41 266	3.70 266	9.03 266	3.00 265	6.85 266	3.53 263	10.07 266	2.70 258	10.47 265	10.76 266	3.81 265	12.91 268	4.74 265	10.22 267	5.98 268	13.86 270	4.49 269	8.50 267	10.06 269	27.81 269	11.04 269	30.59 269

DPSMNet_ROB	8.63 265	3.69 265	8.74 268	2.98 264	5.70 267	3.37 265	4.41 266	3.70 266	9.03 266	3.00 265	6.88 267	3.53 263	10.11 267	2.70 258	10.47 265	10.76 266	3.81 265	12.92 269	4.77 266	10.22 267	5.99 269	13.86 270	4.50 270	8.50 267	10.06 269	27.81 269	11.04 269	30.59 269

DPSM_ROB	13.01 269	6.29 266	9.52 269	4.44 266	6.37 269	4.34 267	3.59 264	8.20 269	10.79 268	6.64 268	7.87 268	9.69 267	12.99 269	2.80 260	12.81 267	13.68 268	9.16 269	16.58 271	9.87 267	12.33 269	16.73 272	17.95 273	2.26 246	10.56 269	28.34 272	36.91 272	31.06 273	39.57 272

DPSM	13.01 269	6.29 266	9.52 269	4.44 266	6.37 269	4.34 267	3.59 264	8.20 269	10.79 268	6.64 268	7.87 268	9.69 267	12.99 269	2.80 260	12.81 267	13.68 268	9.16 269	16.58 271	9.87 267	12.33 269	16.73 272	17.95 273	2.26 246	10.56 269	28.34 272	36.91 272	31.06 273	39.57 272

PML	8.20 264	7.62 268	3.39 266	9.64 271	5.14 266	9.56 272	5.20 268	6.48 268	18.29 271	6.44 267	3.30 265	16.82 269	29.20 276	5.41 269	6.10 264	3.93 265	7.39 267	2.64 264	20.47 273	4.70 265	3.50 266	3.87 266	3.98 265	4.21 266	6.16 266	4.40 265	16.76 271	6.85 265

CasAABBNet	26.14 275	12.60 269	19.00 272	8.89 268	12.76 271	8.55 269	7.26 271	16.43 271	21.86 275	13.67 272	15.79 271	19.63 273	26.13 273	5.53 270	25.80 274	27.48 273	18.01 272	33.35 274	20.00 272	24.70 273	33.62 277	35.57 275	4.48 268	21.32 275	57.07 276	74.41 276	62.39 275	79.48 274

MyStereo03	26.19 276	12.62 270	19.14 273	8.95 269	12.80 272	8.76 270	7.25 269	16.48 272	21.77 273	13.39 270	15.86 272	19.52 271	26.18 274	5.65 271	25.76 272	27.53 274	18.31 273	33.40 275	19.83 270	24.80 274	33.59 275	36.18 276	4.55 271	21.29 273	56.99 274	74.31 274	62.53 276	79.67 275

MyStereo02	25.72 274	12.62 270	19.14 273	8.95 269	0.00 1	8.76 270	7.25 269	16.48 272	21.77 273	13.39 270	15.86 272	19.52 271	26.18 274	5.65 271	25.76 272	27.53 274	18.31 273	33.40 275	19.83 270	24.80 274	33.59 275	36.18 276	4.55 271	21.29 273	56.99 274	74.31 274	62.53 276	79.67 275

LRCNet_RVC	9.85 267	16.31 272	0.59 244	24.99 273	21.12 274	23.54 274	20.75 272	1.45 262	0.48 237	21.31 274	13.10 270	22.63 274	3.34 263	28.36 275	0.38 230	0.27 225	7.74 268	1.15 262	23.52 274	3.99 264	0.46 244	0.30 228	27.02 274	1.72 263	0.35 220	0.21 182	0.42 219	0.37 196

HaxPig	16.02 271	19.59 273	18.75 271	21.25 272	20.52 273	21.33 273	22.30 273	17.00 274	14.71 270	19.29 273	17.19 274	17.46 270	12.16 268	22.51 273	17.80 269	14.90 270	17.75 271	9.40 267	18.97 269	15.48 271	9.47 270	7.16 268	23.74 273	15.28 271	4.31 265	12.19 268	6.81 266	15.11 268

MEDIAN_ROB	20.47 272	25.88 274	24.03 275	26.51 274	25.55 275	25.88 275	26.99 274	21.23 275	19.72 272	28.73 275	22.19 275	24.61 275	16.74 271	26.47 274	23.75 271	18.44 271	22.03 275	14.75 270	26.69 275	23.31 272	15.11 271	11.56 269	27.65 275	18.39 272	7.22 267	9.33 267	8.28 268	11.75 267

AVERAGE_ROB	24.43 273	29.85 275	27.27 276	31.30 275	29.70 276	30.00 276	31.47 275	26.59 276	24.68 276	34.31 276	27.39 276	31.23 276	21.35 272	30.69 276	28.19 275	24.02 272	26.74 276	21.17 273	30.34 276	27.38 276	20.48 274	16.18 272	32.28 276	24.32 276	8.51 268	7.76 266	7.92 267	8.46 266

DLNR_Zeroshot_test	10.12 268	32.06 276	0.05 26	54.44 276	0.09 85	0.18 161	50.47 276	0.19 131	0.08 60	0.27 186	0.07 30	0.20 131	0.04 17	0.14 169	62.26 276	70.60 277	0.33 221	0.18 189	0.25 179	0.11 107	0.20 156	0.08 43	0.07 90	0.09 110	0.18 134	0.15 111	0.20 150	0.26 172

FADE																0.28 229					0.58 253	0.48 250					0.91 250

Low-res two-view benchmark