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

ProNet	0.10 1	0.07 1	0.09 4	0.06 3	0.04 2	0.10 8	0.32 138	0.07 1	0.04 1	0.04 1	0.11 14	0.07 1	0.03 1	0.20 66	0.33 2	0.21 3	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.07 2	0.10 1	0.08 1	0.08 11	0.05 1	0.10 1	0.06 1	0.10 1	0.06 1

TDLM	0.13 4	0.14 10	0.13 21	0.10 10	0.12 21	0.11 15	0.10 37	0.14 9	0.10 11	0.09 4	0.16 37	0.17 12	0.10 15	0.09 6	0.28 1	0.19 2	0.15 7	0.14 8	0.13 3	0.10 6	0.15 2	0.11 2	0.09 19	0.10 11	0.11 4	0.10 4	0.15 6	0.15 11

AANet_RVC	0.16 8	0.13 9	0.13 21	0.10 10	0.15 37	0.08 5	0.13 63	0.14 9	0.15 34	0.13 8	0.13 23	0.13 4	0.11 19	0.10 8	0.42 5	0.24 8	0.16 8	0.16 16	0.20 13	0.15 23	0.15 2	0.17 8	0.11 43	0.11 17	0.16 17	0.17 17	0.22 19	0.24 50

RAFT	0.14 6	0.07 1	0.10 6	0.08 6	0.04 2	0.24 106	0.28 131	0.19 19	0.07 5	0.13 8	0.08 5	0.13 4	0.06 2	0.11 10	0.44 7	0.17 1	0.12 4	0.08 1	0.14 5	0.21 54	0.16 4	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.15 12	0.15 15	0.21 16	0.16 14

AASNet	0.20 13	0.17 17	0.13 21	0.14 30	0.15 37	0.15 37	0.13 63	0.17 14	0.09 6	0.15 12	0.15 27	0.16 9	0.09 11	0.14 20	1.03 91	0.22 5	0.18 13	0.16 16	0.17 8	0.14 20	0.17 5	0.76 66	0.10 26	0.11 17	0.15 12	0.13 10	0.17 8	0.12 7

delet	0.15 7	0.14 10	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.13 24	0.09 27	0.12 6	0.09 6	0.15 12	0.11 14	0.16 9	0.09 11	0.11 10	0.57 12	0.23 7	0.16 8	0.13 6	0.13 3	0.12 10	0.17 5	0.29 18	0.09 19	0.10 11	0.13 7	0.12 7	0.20 13	0.13 8

StereoVision	0.13 4	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 4	0.07 14	0.10 5	0.13 22	0.09 4	0.07 3	0.16 9	0.07 5	0.11 10	0.56 10	0.29 15	0.14 5	0.13 6	0.17 8	0.09 4	0.18 7	0.15 5	0.04 1	0.08 6	0.15 12	0.13 10	0.19 10	0.15 11

CVANet_RVC	0.18 10	0.18 24	0.18 59	0.20 81	0.15 37	0.17 56	0.13 63	0.23 28	0.11 16	0.14 11	0.22 62	0.20 17	0.12 25	0.48 177	0.35 3	0.21 3	0.17 12	0.16 16	0.16 6	0.13 15	0.18 7	0.15 5	0.10 26	0.12 22	0.14 9	0.12 7	0.19 10	0.16 14

RYNet	0.49 121	0.11 6	0.10 6	0.08 6	0.09 10	0.10 8	0.06 6	0.13 8	0.18 60	0.10 6	0.10 9	0.13 4	0.08 7	0.08 2	9.58 249	0.37 39	0.14 5	0.22 49	0.17 8	0.09 4	0.19 9	0.12 3	0.15 90	0.09 7	0.14 9	0.33 108	0.24 21	0.13 8

MMNet	0.24 21	0.15 12	0.12 14	0.13 25	0.13 28	0.13 24	0.10 37	0.16 11	0.12 20	0.13 8	0.14 24	0.19 14	0.09 11	0.18 57	2.14 154	0.25 9	0.18 13	0.16 16	0.20 13	0.14 20	0.20 10	0.37 25	0.10 26	0.12 22	0.15 12	0.15 15	0.28 32	0.16 14

CroCo-Stereo	0.12 2	0.07 1	0.04 1	0.05 1	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 2	0.06 2	0.06 2	0.02 1	0.10 2	0.06 2	0.07 1	0.85 66	0.38 41	0.11 1	0.09 3	0.16 6	0.06 1	0.22 11	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.10 1	0.09 2	0.11 2	0.07 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
UPFNet	0.25 23	0.18 24	0.19 68	0.17 58	0.18 71	0.19 71	0.14 73	0.22 24	0.16 41	0.23 25	0.18 39	0.21 20	0.13 31	0.26 93	1.51 126	0.28 13	0.23 23	0.21 42	0.25 18	0.18 32	0.22 11	0.35 22	0.13 64	0.15 51	0.18 28	0.18 30	0.39 68	0.18 24

GANet	0.19 11	0.17 17	0.16 44	0.16 46	0.16 44	0.21 85	0.14 73	0.20 20	0.13 22	0.15 12	0.20 51	0.37 103	0.10 15	0.14 20	0.42 5	0.22 5	0.40 123	0.20 34	0.17 8	0.11 8	0.22 11	0.14 4	0.12 53	0.12 22	0.15 12	0.13 10	0.20 13	0.17 20

test_5	0.22 16	0.19 34	0.11 8	0.11 16	0.07 6	0.21 85	0.07 14	0.32 77	0.10 11	0.17 18	0.21 56	0.24 28	0.21 72	0.08 2	0.97 86	0.46 82	0.16 8	0.15 13	0.26 22	0.11 8	0.23 14	0.46 34	0.06 5	0.12 22	0.16 17	0.17 17	0.33 40	0.20 28

AEACV	0.25 23	0.17 17	0.11 8	0.09 8	0.07 6	0.15 37	0.04 3	0.08 2	0.06 2	0.07 3	0.07 3	0.13 4	0.08 7	0.12 15	1.39 123	0.79 155	0.16 8	0.14 8	0.25 18	0.19 37	0.24 15	1.00 97	0.10 26	0.07 4	0.10 1	0.95 202	0.14 5	0.08 3

anonymousdsp	0.23 18	0.12 7	0.11 8	0.12 19	0.10 12	0.12 21	0.06 6	0.16 11	0.09 6	0.15 12	0.79 181	0.15 8	0.07 5	0.10 8	0.84 63	0.30 18	0.18 13	0.14 8	0.22 15	0.24 71	0.25 16	1.12 115	0.17 103	0.09 7	0.12 6	0.09 2	0.23 20	0.10 6

CroCo-Stereo Lap2	0.12 2	0.07 1	0.05 2	0.05 1	0.06 5	0.04 1	0.03 2	0.08 2	0.06 2	0.11 7	0.03 2	0.12 3	0.06 2	0.08 2	0.59 15	0.36 35	0.11 1	0.10 4	0.12 2	0.07 2	0.25 16	0.17 8	0.04 1	0.07 4	0.11 4	0.11 5	0.11 2	0.08 3

HCRNet	0.34 60	0.24 97	0.13 21	0.26 126	0.11 16	0.18 64	0.13 63	0.20 20	0.09 6	0.54 168	0.20 51	0.29 57	0.10 15	0.13 16	3.96 194	0.29 15	0.21 21	0.15 13	0.25 18	0.13 15	0.25 16	0.40 28	0.13 64	0.10 11	0.13 7	0.14 13	0.36 56	0.15 11

DMCA	0.26 27	0.17 17	0.16 44	0.13 25	0.14 32	0.13 24	0.11 42	0.18 18	0.15 34	0.19 20	0.18 39	0.28 49	0.12 25	0.15 28	1.79 136	0.60 122	0.32 82	0.46 173	0.24 16	0.15 23	0.26 19	0.21 13	0.13 64	0.12 22	0.17 21	0.17 17	0.21 16	0.17 20

RP	0.45 105	0.29 146	0.33 161	0.30 144	0.31 148	0.28 123	0.35 150	0.34 92	0.33 153	0.23 25	0.36 129	0.36 98	0.26 104	0.24 83	3.81 191	0.31 19	0.28 56	0.22 49	0.33 37	0.23 65	0.26 19	0.85 77	0.19 118	0.22 120	0.29 85	0.29 90	0.52 122	0.36 113

IER	0.35 69	0.19 34	0.16 44	0.17 58	0.16 44	0.17 56	0.12 50	0.23 28	0.14 28	0.28 47	0.25 73	0.31 76	0.14 33	0.23 77	3.85 193	0.29 15	0.25 36	0.20 34	0.24 16	0.20 43	0.28 21	0.21 13	0.18 111	0.14 44	0.19 30	0.24 60	0.38 64	0.25 55

AFF-stereo	0.22 16	0.19 34	0.15 36	0.14 30	0.12 21	0.14 32	0.06 6	0.24 34	0.13 22	0.29 53	0.12 17	0.24 28	0.10 15	0.08 2	0.60 17	0.38 41	0.18 13	0.19 30	0.48 69	0.12 10	0.28 21	0.56 41	0.08 11	0.10 11	0.19 30	0.18 30	0.43 92	0.16 14

DISCO	0.32 53	0.24 97	0.17 53	0.19 73	0.21 94	0.23 100	0.27 127	0.21 23	0.21 83	0.36 107	0.25 73	0.24 28	0.16 42	0.19 59	1.86 141	0.35 31	0.29 64	0.22 49	0.42 57	0.22 61	0.28 21	0.56 41	0.14 74	0.16 64	0.23 44	0.23 48	0.40 74	0.24 50

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 54	0.26 125	0.24 116	0.23 100	0.29 140	0.21 85	0.35 150	0.28 51	0.52 187	0.37 115	0.25 73	0.35 96	0.17 49	0.29 109	1.32 115	0.32 24	0.25 36	0.21 42	0.35 41	0.23 65	0.29 24	0.62 49	0.16 97	0.18 83	0.23 44	0.42 141	0.32 35	0.32 92
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GMStereo	0.23 18	0.24 97	0.13 21	0.19 73	0.17 62	0.19 71	0.14 73	0.29 55	0.16 41	0.23 25	0.19 48	0.32 83	0.16 42	0.13 16	0.53 9	0.27 11	0.28 56	0.19 30	0.43 63	0.20 43	0.30 25	0.19 12	0.12 53	0.15 51	0.24 51	0.19 34	0.39 68	0.20 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.28 34	0.21 56	0.21 96	0.21 89	0.17 62	0.17 56	0.18 100	0.23 28	0.19 68	0.23 25	0.48 149	0.28 49	0.17 49	0.17 39	0.57 12	0.33 25	0.25 36	0.18 26	0.38 48	0.17 29	0.30 25	0.22 15	0.15 90	0.17 73	0.42 148	0.96 203	0.27 29	0.21 37

RAFT_CTSACE	0.21 14	0.20 47	0.13 21	0.12 19	0.10 12	0.14 32	0.08 20	0.24 34	0.10 11	0.26 43	0.10 9	0.21 20	0.18 57	0.11 10	0.57 12	0.35 31	0.19 18	0.14 8	0.26 22	0.18 32	0.31 27	0.70 58	0.08 11	0.10 11	0.27 72	0.17 17	0.33 40	0.16 14

CFNet	0.29 38	0.23 83	0.19 68	0.25 115	0.22 107	0.19 71	0.15 84	0.30 60	0.17 51	0.28 47	0.23 66	0.37 103	0.19 68	0.22 69	1.38 122	0.25 9	0.26 43	0.21 42	0.27 28	0.19 37	0.31 27	0.45 32	0.12 53	0.17 73	0.28 79	0.24 60	0.37 60	0.31 87

dd	0.37 75	0.25 109	0.15 36	0.44 180	0.16 44	0.32 139	0.19 107	0.28 51	0.13 22	0.29 53	0.14 24	0.44 135	0.14 33	0.15 28	2.86 171	0.38 41	0.36 104	0.22 49	0.52 88	0.34 101	0.32 29	0.28 17	0.17 103	0.29 152	0.27 72	0.20 38	0.40 74	0.32 92

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 23	0.20 47	0.18 59	0.15 36	0.17 62	0.13 24	0.10 37	0.29 55	0.15 34	0.33 85	0.15 27	0.31 76	0.22 77	0.14 20	0.66 25	0.37 39	0.22 22	0.15 13	0.50 77	0.16 27	0.32 29	0.59 44	0.10 26	0.13 34	0.24 51	0.19 34	0.47 106	0.20 28

RAFT+CT+SA	0.25 23	0.21 56	0.13 21	0.13 25	0.09 10	0.10 8	0.08 20	0.32 77	0.13 22	0.24 32	0.10 9	0.26 40	0.21 72	0.09 6	0.98 87	0.58 117	0.18 13	0.16 16	0.40 54	0.14 20	0.33 31	0.72 61	0.07 6	0.12 22	0.19 30	0.17 17	0.32 35	0.20 28

ADLNet	0.53 127	0.26 125	0.18 59	0.21 89	0.21 94	0.23 100	0.19 107	0.30 60	0.17 51	0.23 25	0.22 62	0.62 166	0.18 57	0.48 177	6.87 227	0.38 41	0.28 56	0.21 42	0.25 18	0.20 43	0.33 31	0.90 81	0.18 111	0.13 34	0.25 58	0.26 80	0.34 49	0.23 45

TESTraft	0.26 27	0.21 56	0.13 21	0.11 16	0.11 16	0.10 8	0.09 27	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.28 49	0.23 84	0.15 28	1.11 105	0.42 55	0.23 23	0.17 21	0.49 71	0.18 32	0.34 33	0.50 37	0.09 19	0.12 22	0.22 41	0.25 76	0.48 109	0.23 45

iRaftStereo_RVC	0.16 8	0.15 12	0.11 8	0.10 10	0.10 12	0.09 6	0.05 4	0.17 14	0.09 6	0.15 12	0.15 27	0.18 13	0.09 11	0.18 57	0.38 4	0.28 13	0.20 19	0.14 8	0.19 12	0.12 10	0.34 33	0.30 19	0.07 6	0.09 7	0.14 9	0.12 7	0.18 9	0.13 8

UNet	0.30 41	0.21 56	0.19 68	0.19 73	0.20 88	0.21 85	0.15 84	0.27 44	0.17 51	0.29 53	0.21 56	0.25 34	0.18 57	0.59 195	1.64 131	0.31 19	0.27 47	0.22 49	0.30 30	0.21 54	0.34 33	0.25 16	0.15 90	0.19 92	0.21 38	0.24 60	0.44 95	0.26 61

STTStereo	0.37 75	0.28 143	0.28 145	0.24 109	0.27 137	0.22 96	0.33 145	0.25 43	0.36 160	0.29 53	0.27 88	0.33 87	0.20 71	0.27 98	2.32 162	0.31 19	0.26 43	0.25 69	0.30 30	0.20 43	0.34 33	0.66 55	0.31 169	0.18 83	0.25 58	0.31 99	0.35 52	0.41 124

PA-Net	0.52 125	0.36 168	0.36 170	0.25 115	0.37 175	0.26 114	0.32 138	0.33 86	0.36 160	0.30 60	0.26 84	0.30 69	0.31 125	0.47 173	2.30 160	0.51 101	0.24 30	0.28 89	0.30 30	0.29 84	0.34 33	0.90 81	0.60 206	0.26 138	0.32 106	0.72 188	0.32 35	2.29 215
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TestStereo1	0.27 31	0.22 67	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.11 15	0.09 27	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.34 92	0.23 84	0.14 20	1.09 99	0.44 67	0.24 30	0.17 21	0.51 80	0.15 23	0.35 38	0.79 71	0.08 11	0.12 22	0.22 41	0.24 60	0.49 111	0.23 45

SA-5K	0.27 31	0.22 67	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.11 15	0.09 27	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.34 92	0.23 84	0.14 20	1.09 99	0.44 67	0.24 30	0.17 21	0.51 80	0.15 23	0.35 38	0.79 71	0.08 11	0.12 22	0.22 41	0.24 60	0.49 111	0.23 45

NVstereo2D	0.63 148	0.25 109	0.20 80	0.28 136	0.25 119	0.34 149	0.35 150	0.30 60	0.22 87	0.39 129	0.33 119	0.26 40	0.16 42	0.42 166	9.29 247	0.43 63	0.32 82	0.27 77	0.35 41	0.20 43	0.35 38	0.44 31	0.30 163	0.21 112	0.31 101	0.23 48	0.27 29	0.25 55

stereogan	0.43 98	0.33 159	0.30 150	0.33 155	0.37 175	0.35 153	0.30 134	0.35 103	0.32 147	0.30 60	0.31 107	0.46 142	0.30 123	0.27 98	1.62 130	0.41 54	0.30 72	0.25 69	0.44 66	0.29 84	0.37 41	1.61 176	0.23 137	0.24 131	0.29 85	0.31 99	0.57 137	0.39 121

DMCA-RVC	0.41 94	0.21 56	0.22 105	0.32 153	0.28 138	0.18 64	0.45 168	0.34 92	0.30 135	0.32 77	1.09 204	0.31 76	0.16 42	0.30 115	2.90 174	0.35 31	0.26 43	0.25 69	0.26 22	0.30 91	0.38 42	0.34 21	0.16 97	0.28 147	0.35 117	0.20 38	0.36 56	0.27 67

RAFT + AFF	0.42 96	0.12 7	0.09 4	0.13 25	0.07 6	0.11 15	0.06 6	0.17 14	0.10 11	0.19 20	0.10 9	0.28 49	0.08 7	0.11 10	7.47 235	0.33 25	0.20 19	0.11 5	0.33 37	0.10 6	0.39 43	0.16 7	0.07 6	0.09 7	0.16 17	0.11 5	0.13 4	0.09 5

DSFCA	0.33 54	0.25 109	0.21 96	0.20 81	0.26 127	0.22 96	0.27 127	0.23 28	0.21 83	0.22 24	0.27 88	0.25 34	0.15 39	0.14 20	1.43 125	0.64 133	0.28 56	0.27 77	0.31 35	0.21 54	0.39 43	0.52 39	0.18 111	0.19 92	0.28 79	0.28 85	0.54 127	0.45 132

DeepPrunerF	0.79 166	0.36 168	0.20 80	0.53 187	1.05 226	0.38 161	0.52 176	0.32 77	0.92 216	0.23 25	0.32 114	0.23 26	0.17 49	0.26 93	5.65 213	0.50 95	0.28 56	0.24 62	0.50 77	0.25 73	0.40 45	0.47 35	0.21 129	0.19 92	5.96 257	0.50 165	0.47 106	0.30 78

anonymousdsp2	0.30 41	0.20 47	0.16 44	0.14 30	0.13 28	0.15 37	0.11 42	0.28 51	0.12 20	0.25 40	1.08 203	0.24 28	0.12 25	0.15 28	0.71 35	0.42 55	0.25 36	0.20 34	0.45 67	0.38 117	0.41 46	0.96 90	0.10 26	0.13 34	0.20 36	0.17 17	0.43 92	0.18 24

HGLStereo	0.30 41	0.23 83	0.19 68	0.18 66	0.23 110	0.18 64	0.13 63	0.23 28	0.16 41	0.31 70	0.31 107	0.21 20	0.14 33	0.22 69	1.81 138	0.35 31	0.37 108	0.24 62	0.29 29	0.20 43	0.41 46	0.39 27	0.14 74	0.16 64	0.23 44	0.23 48	0.32 35	0.22 39

PS-NSSS	0.43 98	0.38 180	0.25 128	0.42 174	0.30 144	0.35 153	0.32 138	0.34 92	0.20 77	0.36 107	0.24 69	0.74 177	0.24 89	0.40 161	1.98 146	0.34 29	0.33 90	0.23 58	0.55 93	0.20 43	0.41 46	0.57 43	0.52 200	0.20 102	0.31 101	0.31 99	0.87 182	0.37 114

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 38	0.16 15	0.16 44	0.15 36	0.13 28	0.14 32	0.08 20	0.29 55	0.23 95	0.28 47	0.29 101	0.26 40	0.17 49	0.17 39	0.79 46	0.54 108	0.27 47	0.24 62	0.32 36	0.20 43	0.42 49	1.19 124	0.10 26	0.13 34	0.23 44	0.33 108	0.21 16	0.28 69

AACVNet	0.31 48	0.26 125	0.21 96	0.27 128	0.28 138	0.25 111	0.18 100	0.30 60	0.20 77	0.31 70	0.30 105	0.29 57	0.18 57	0.36 142	0.62 19	0.43 63	0.31 77	0.26 75	0.37 45	0.25 73	0.42 49	0.62 49	0.20 125	0.20 102	0.29 85	0.31 99	0.42 84	0.37 114

psm_up	0.35 69	0.26 125	0.27 140	0.28 136	0.25 119	0.27 119	0.18 100	0.35 103	0.32 147	0.29 53	0.24 69	0.30 69	0.25 96	0.50 181	0.93 78	0.34 29	0.34 95	0.31 108	0.62 107	0.36 104	0.43 51	0.50 37	0.16 97	0.27 142	0.33 108	0.34 112	0.39 68	0.34 100

NCC-stereo	0.47 112	0.33 159	0.30 150	0.31 150	0.33 155	0.31 133	0.38 154	0.41 141	0.40 165	0.24 32	0.38 130	0.39 110	0.36 144	0.28 106	3.13 180	0.36 35	0.29 64	0.32 111	0.42 57	0.43 134	0.44 52	0.84 75	0.28 157	0.23 125	0.36 127	0.44 152	0.45 99	0.44 128

Abc-Net	0.47 112	0.33 159	0.30 150	0.31 150	0.33 155	0.31 133	0.38 154	0.41 141	0.40 165	0.24 32	0.38 130	0.39 110	0.36 144	0.28 106	3.13 180	0.36 35	0.29 64	0.32 111	0.42 57	0.43 134	0.44 52	0.84 75	0.28 157	0.23 125	0.36 127	0.44 152	0.45 99	0.44 128
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raft+_RVC	0.26 27	0.19 34	0.15 36	0.15 36	0.15 37	0.13 24	0.14 73	0.30 60	0.14 28	0.28 47	0.18 39	0.22 23	0.11 19	0.19 59	0.62 19	0.43 63	0.23 23	0.17 21	0.41 55	0.28 80	0.45 54	0.95 88	0.09 19	0.11 17	0.20 36	0.18 30	0.25 24	0.20 28

test croco	0.21 14	0.20 47	0.12 14	0.11 16	0.14 32	0.10 8	0.06 6	0.22 24	0.11 16	0.23 25	0.08 5	0.22 23	0.11 19	0.17 39	0.66 25	0.45 75	0.25 36	0.20 34	0.26 22	0.12 10	0.46 55	0.42 29	0.07 6	0.14 44	0.17 21	0.17 17	0.19 10	0.21 37

StereoIM	0.19 11	0.16 15	0.11 8	0.07 5	0.10 12	0.06 3	0.06 6	0.12 6	0.10 11	0.19 20	0.08 5	0.19 14	0.08 7	0.14 20	0.52 8	0.39 45	0.24 30	0.18 26	0.30 30	0.12 10	0.46 55	0.36 24	0.07 6	0.10 11	0.19 30	0.23 48	0.20 13	0.25 55

MIM_Stereo	0.26 27	0.18 24	0.14 31	0.15 36	0.14 32	0.24 106	0.07 14	0.27 44	0.11 16	0.24 32	0.12 17	0.20 17	0.12 25	0.17 39	0.85 66	0.44 67	0.24 30	0.19 30	0.54 92	0.20 43	0.46 55	0.70 58	0.08 11	0.12 22	0.17 21	0.29 90	0.34 49	0.16 14

iinet-f	0.35 69	0.23 83	0.17 53	0.20 81	0.14 32	0.21 85	0.17 95	0.22 24	0.16 41	0.38 124	0.39 132	0.26 40	0.23 84	0.17 39	1.84 140	0.49 89	0.27 47	0.21 42	0.66 116	0.34 101	0.46 55	0.83 74	0.15 90	0.14 44	0.26 64	0.19 34	0.45 99	0.25 55

TestStereo	0.28 34	0.25 109	0.20 80	0.21 89	0.15 37	0.21 85	0.13 63	0.35 103	0.18 60	0.38 124	0.18 39	0.33 87	0.16 42	0.13 16	1.02 90	0.27 11	0.34 95	0.18 26	0.42 57	0.18 32	0.46 55	0.35 22	0.13 64	0.17 73	0.27 72	0.22 41	0.34 49	0.26 61

CFNet_pseudo	0.47 112	0.23 83	0.23 111	0.27 128	0.25 119	0.23 100	0.17 95	0.31 69	0.19 68	0.37 115	0.29 101	0.38 106	0.27 106	0.23 77	4.35 199	0.44 67	0.28 56	0.23 58	1.00 154	0.19 37	0.46 55	0.59 44	0.40 185	0.18 83	0.27 72	0.28 85	0.36 56	0.35 109

ADCRef	1.02 184	0.34 163	0.38 175	0.23 100	0.35 168	0.32 139	0.40 160	0.36 119	0.86 210	0.39 129	0.31 107	0.39 110	0.25 96	0.28 106	9.75 251	0.63 132	0.33 90	0.32 111	0.81 133	0.56 161	0.47 61	0.72 61	0.47 194	0.34 160	1.00 211	1.09 207	0.99 195	5.10 249

PDISCO_ROB	0.30 41	0.23 83	0.20 80	0.22 97	0.20 88	0.17 56	0.18 100	0.24 34	0.19 68	0.29 53	0.27 88	0.23 26	0.18 57	0.17 39	0.71 35	0.45 75	0.27 47	0.33 116	0.39 49	0.25 73	0.47 61	0.62 49	0.13 64	0.18 83	0.31 101	0.29 90	0.54 127	0.29 73

MIF-Stereo (partial)	0.23 18	0.20 47	0.12 14	0.10 10	0.12 21	0.10 8	0.07 14	0.17 14	0.14 28	0.18 19	0.10 9	0.20 17	0.11 19	0.17 39	1.11 105	0.44 67	0.25 36	0.21 42	0.26 22	0.13 15	0.49 63	0.32 20	0.08 11	0.14 44	0.17 21	0.17 17	0.38 64	0.20 28

SA	0.30 41	0.21 56	0.14 31	0.14 30	0.14 32	0.15 37	0.07 14	0.35 103	0.16 41	0.31 70	0.12 17	0.41 125	0.14 33	0.20 66	0.74 37	0.56 114	0.27 47	0.30 100	0.58 103	0.21 54	0.49 63	0.88 79	0.08 11	0.15 51	0.27 72	0.28 85	0.56 133	0.26 61

CIPLG	0.34 60	0.19 34	0.19 68	0.16 46	0.16 44	0.16 48	0.24 115	0.32 77	0.26 114	0.30 60	0.31 107	0.31 76	0.16 42	0.38 152	0.86 69	0.40 50	0.34 95	0.20 34	0.50 77	0.20 43	0.49 63	1.39 145	0.11 43	0.15 51	0.53 173	0.17 17	0.57 137	0.20 28

dad	0.58 137	0.29 146	0.20 80	0.65 204	0.32 151	0.37 158	0.94 208	0.59 193	0.18 60	0.44 143	0.18 39	0.49 151	0.42 164	0.17 39	3.83 192	0.50 95	0.41 128	0.27 77	0.77 130	0.32 94	0.49 63	0.45 32	0.19 118	0.34 160	0.57 181	0.24 60	1.23 206	0.84 169

IPLGR_C	0.34 60	0.19 34	0.19 68	0.16 46	0.16 44	0.16 48	0.25 124	0.32 77	0.26 114	0.30 60	0.32 114	0.30 69	0.17 49	0.37 147	0.79 46	0.40 50	0.33 90	0.20 34	0.51 80	0.19 37	0.49 63	1.39 145	0.12 53	0.15 51	0.50 170	0.17 17	0.58 142	0.20 28

FADNet-RVC-Resample	0.45 105	0.30 152	0.59 207	0.28 136	0.45 187	0.21 85	0.24 115	0.39 136	0.32 147	0.44 143	0.31 107	0.43 131	0.44 166	0.43 167	1.18 107	0.51 101	0.37 108	0.43 168	0.60 105	0.64 180	0.49 63	1.02 101	0.30 163	0.37 168	0.31 101	0.39 129	0.33 40	0.41 124

ACRE	0.35 69	0.19 34	0.18 59	0.16 46	0.16 44	0.16 48	0.24 115	0.32 77	0.25 106	0.30 60	0.43 138	0.31 76	0.17 49	0.38 152	0.81 49	0.40 50	0.34 95	0.20 34	0.51 80	0.20 43	0.50 69	1.39 145	0.12 53	0.15 51	0.51 171	0.17 17	0.57 137	0.20 28

ARAFT	0.27 31	0.17 17	0.12 14	0.15 36	0.12 21	0.12 21	0.06 6	0.20 20	0.13 22	0.36 107	0.15 27	0.29 57	0.11 19	0.27 98	0.88 74	0.39 45	0.27 47	0.24 62	0.52 88	0.13 15	0.50 69	0.90 81	0.09 19	0.11 17	0.21 38	0.14 13	0.38 64	0.18 24

CC-Net-ROB	0.62 145	0.60 207	0.40 179	0.81 209	0.59 200	0.75 208	0.57 181	0.43 157	0.31 142	0.47 151	0.32 114	1.38 205	0.73 190	0.62 199	0.60 17	0.33 25	0.42 136	0.32 111	2.70 210	0.28 80	0.50 69	0.61 47	0.98 224	0.28 147	0.39 140	0.37 125	0.39 68	0.54 151

test_4	0.38 79	0.17 17	0.16 44	0.14 30	0.13 28	0.11 15	0.38 154	0.24 34	0.14 28	0.31 70	0.11 14	0.24 28	0.12 25	0.34 135	0.91 75	0.70 145	0.24 30	0.29 95	0.37 45	0.29 84	0.51 72	1.32 137	0.09 19	0.12 22	0.27 72	0.91 199	0.91 188	0.87 172

LMCR-Stereo	0.33 54	0.23 83	0.19 68	0.19 73	0.18 71	0.20 79	0.13 63	0.30 60	0.19 68	0.29 53	0.23 66	0.33 87	0.29 115	0.40 161	0.67 28	0.45 75	0.39 118	0.28 89	0.53 91	0.38 117	0.51 72	0.96 90	0.14 74	0.19 92	0.25 58	0.24 60	0.33 40	0.31 87

APVNet	0.39 87	0.27 133	0.20 80	0.24 109	0.26 127	0.27 119	0.24 115	0.31 69	0.22 87	0.26 43	0.31 107	0.29 57	0.17 49	0.27 98	1.75 135	0.50 95	0.45 143	0.35 132	0.66 116	0.32 94	0.51 72	0.97 92	0.16 97	0.25 136	0.28 79	0.24 60	0.44 95	0.30 78

ADCP+	0.99 182	0.33 159	0.34 164	0.25 115	0.34 164	0.35 153	0.49 174	0.31 69	0.66 200	0.59 178	0.48 149	0.75 178	0.18 57	0.30 115	9.27 246	0.47 85	0.27 47	0.27 77	0.78 131	0.80 201	0.51 72	0.72 61	0.18 111	0.18 83	0.69 193	2.01 233	1.44 215	3.81 241

rafts_anoy	0.28 34	0.23 83	0.18 59	0.17 58	0.19 80	0.15 37	0.11 42	0.34 92	0.14 28	0.26 43	0.21 56	0.25 34	0.14 33	0.22 69	0.65 23	0.40 50	0.34 95	0.24 62	0.48 69	0.33 97	0.52 76	0.76 66	0.11 43	0.16 64	0.24 51	0.23 48	0.24 21	0.26 61

DLCB_ROB	0.33 54	0.25 109	0.24 116	0.22 97	0.23 110	0.20 79	0.19 107	0.27 44	0.22 87	0.31 70	0.34 122	0.34 92	0.25 96	0.33 131	0.84 63	0.33 25	0.30 72	0.28 89	0.30 30	0.21 54	0.52 76	0.72 61	0.20 125	0.21 112	0.47 163	0.36 122	0.38 64	0.46 134

MIF-Stereo	0.24 21	0.15 12	0.11 8	0.09 8	0.11 16	0.09 6	0.05 4	0.16 11	0.11 16	0.21 23	0.09 8	0.19 14	0.15 39	0.27 98	1.23 111	0.46 82	0.23 23	0.18 26	0.63 110	0.13 15	0.53 78	0.37 25	0.10 26	0.12 22	0.17 21	0.23 48	0.15 6	0.17 20

DDUNet	0.75 161	0.91 214	0.42 185	1.24 219	1.03 224	1.19 219	1.16 218	0.35 103	0.35 156	0.37 115	0.45 141	0.64 170	0.32 132	1.77 225	2.89 172	0.44 67	0.71 197	0.48 179	0.87 142	0.59 169	0.53 78	0.64 53	0.85 221	0.28 147	0.34 111	0.34 112	0.61 150	0.39 121

AF-Net	0.38 79	0.25 109	0.25 128	0.25 115	0.30 144	0.28 123	0.41 161	0.36 119	0.30 135	0.25 40	0.32 114	0.39 110	0.21 72	0.23 77	2.08 152	0.31 19	0.23 23	0.22 49	0.39 49	0.22 61	0.53 78	0.78 69	0.21 129	0.19 92	0.26 64	0.27 82	0.42 84	0.33 96

Nwc_Net	0.38 79	0.25 109	0.25 128	0.25 115	0.30 144	0.28 123	0.41 161	0.36 119	0.30 135	0.25 40	0.32 114	0.39 110	0.21 72	0.23 77	2.08 152	0.31 19	0.23 23	0.22 49	0.39 49	0.22 61	0.53 78	0.78 69	0.21 129	0.19 92	0.26 64	0.27 82	0.42 84	0.33 96

IPLG	0.72 158	0.20 47	0.18 59	0.16 46	0.17 62	0.15 37	0.13 63	0.35 103	0.22 87	0.35 94	1.18 208	0.29 57	0.24 89	0.54 187	9.17 245	0.54 108	0.35 102	0.29 95	0.56 94	0.37 110	0.54 82	1.38 143	0.11 43	0.57 204	0.35 117	0.29 90	0.67 159	0.22 39

GMOStereo	0.34 60	0.19 34	0.15 36	0.16 46	0.16 44	0.32 139	0.12 50	0.35 103	0.17 51	0.35 94	0.15 27	0.29 57	0.22 77	0.17 39	0.81 49	0.49 89	0.29 64	0.33 116	0.51 80	0.37 110	0.56 83	1.49 159	0.10 26	0.13 34	0.30 92	0.24 60	0.41 76	0.22 39

error version	0.34 60	0.19 34	0.15 36	0.16 46	0.16 44	0.32 139	0.12 50	0.35 103	0.17 51	0.35 94	0.15 27	0.29 57	0.22 77	0.17 39	0.81 49	0.49 89	0.29 64	0.33 116	0.51 80	0.37 110	0.56 83	1.49 159	0.10 26	0.13 34	0.30 92	0.24 60	0.41 76	0.22 39

test-v	0.34 60	0.19 34	0.15 36	0.16 46	0.16 44	0.32 139	0.12 50	0.35 103	0.17 51	0.35 94	0.15 27	0.29 57	0.22 77	0.17 39	0.81 49	0.49 89	0.29 64	0.33 116	0.51 80	0.37 110	0.56 83	1.49 159	0.10 26	0.13 34	0.30 92	0.24 60	0.41 76	0.22 39

test-2	0.34 60	0.19 34	0.15 36	0.16 46	0.16 44	0.32 139	0.12 50	0.35 103	0.17 51	0.35 94	0.15 27	0.29 57	0.22 77	0.17 39	0.81 49	0.49 89	0.29 64	0.33 116	0.51 80	0.37 110	0.56 83	1.49 159	0.10 26	0.13 34	0.30 92	0.24 60	0.41 76	0.22 39

RALCasStereoNet	0.30 41	0.24 97	0.19 68	0.20 81	0.19 80	0.15 37	0.17 95	0.33 86	0.14 28	0.30 60	0.20 51	0.27 45	0.15 39	0.26 93	0.65 23	0.61 125	0.31 77	0.23 58	0.34 40	0.29 84	0.58 87	1.04 103	0.11 43	0.16 64	0.25 58	0.25 76	0.24 21	0.26 61

CFNet_RVC	0.35 69	0.26 125	0.23 111	0.25 115	0.24 116	0.24 106	0.16 90	0.27 44	0.19 68	0.30 60	0.29 101	0.31 76	0.17 49	0.33 131	0.75 43	0.46 82	0.51 164	0.24 62	0.81 133	0.21 54	0.58 87	0.70 58	0.18 111	0.34 160	0.30 92	0.31 99	0.42 84	0.34 100

raftrobust	0.31 48	0.20 47	0.20 80	0.18 66	0.18 71	0.12 21	0.09 27	0.35 103	0.15 34	0.34 87	0.21 56	0.27 45	0.14 33	0.39 158	0.70 34	0.54 108	0.27 47	0.21 42	0.75 128	0.19 37	0.59 89	1.07 106	0.19 118	0.14 44	0.26 64	0.24 60	0.27 29	0.24 50

FADNet	0.39 87	0.27 133	0.23 111	0.29 142	0.26 127	0.25 111	0.39 159	0.36 119	0.24 99	0.35 94	0.34 122	0.36 98	0.27 106	0.27 98	0.93 78	0.39 45	0.31 77	0.34 128	0.68 121	0.43 134	0.60 90	0.90 81	0.19 118	0.22 120	0.38 137	0.42 141	0.37 60	0.44 128

NaN_ROB	0.82 171	0.41 187	0.41 181	0.36 161	0.49 190	0.42 172	0.44 167	0.45 165	1.33 231	0.40 132	0.67 170	0.89 190	0.31 125	0.47 173	5.25 208	0.55 112	0.34 95	0.53 197	0.49 71	0.63 177	0.60 90	0.95 88	0.28 157	0.49 190	0.78 202	1.57 221	0.98 193	1.71 210

PWCDC_ROB	0.55 133	0.18 24	0.19 68	0.17 58	0.26 127	0.16 48	0.19 107	0.22 24	0.54 191	0.16 17	0.43 138	0.25 34	1.12 201	0.45 168	5.47 210	0.50 95	0.31 77	0.28 89	0.36 44	0.26 76	0.60 90	1.14 119	0.25 144	0.28 147	0.18 28	0.29 90	0.26 28	0.32 92

UDGNet	0.39 87	0.29 146	0.21 96	0.55 192	0.44 185	0.50 184	0.42 163	0.31 69	0.20 77	0.27 46	0.28 98	0.28 49	0.12 25	0.70 204	0.66 25	0.44 67	0.29 64	0.25 69	0.60 105	0.24 71	0.61 93	0.98 93	0.39 182	0.15 51	0.34 111	0.27 82	0.42 84	0.29 73

RGC	0.51 123	0.36 168	0.46 190	0.35 159	0.36 173	0.40 169	0.30 134	0.37 126	0.39 163	0.32 77	0.45 141	0.40 119	0.42 164	0.35 140	2.99 177	0.36 35	0.32 82	0.28 89	0.47 68	0.33 97	0.61 93	1.00 97	0.24 141	0.28 147	0.38 137	0.46 157	0.52 122	0.53 150

MIPNet	0.77 163	0.23 83	0.18 59	0.24 109	0.22 107	0.17 56	0.13 63	0.34 92	0.70 204	0.40 132	2.24 238	0.31 76	0.29 115	0.57 193	5.70 214	1.03 176	0.45 143	0.33 116	0.82 137	0.56 161	0.62 95	1.53 168	0.12 53	0.92 235	0.91 207	0.39 129	1.12 204	0.30 78

FADNet-RVC	0.38 79	0.25 109	0.26 133	0.27 128	0.26 127	0.21 85	0.42 163	0.33 86	0.24 99	0.34 87	0.26 84	0.42 128	0.28 113	0.27 98	0.95 82	0.42 55	0.39 118	0.27 77	0.73 126	0.41 128	0.63 96	0.86 78	0.21 129	0.27 142	0.34 111	0.33 108	0.33 40	0.42 126

HITNet	0.31 48	0.18 24	0.15 36	0.17 58	0.15 37	0.14 32	0.10 37	0.29 55	0.19 68	0.30 60	0.20 51	0.28 49	0.18 57	0.29 109	1.30 114	0.42 55	0.27 47	0.20 34	0.37 45	0.17 29	0.64 97	0.99 95	0.12 53	0.15 51	0.19 30	0.19 34	0.39 68	0.26 61
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
Sa-1000	0.33 54	0.21 56	0.14 31	0.15 36	0.16 44	0.15 37	0.08 20	0.36 119	0.17 51	0.31 70	0.15 27	0.41 125	0.18 57	0.25 90	0.82 60	0.48 88	0.32 82	0.33 116	0.65 113	0.19 37	0.65 98	1.11 113	0.09 19	0.17 73	0.33 108	0.29 90	0.51 119	0.27 67

ADCL	1.10 188	0.44 192	0.36 170	0.33 155	0.33 155	0.38 161	0.47 170	0.38 129	1.23 227	0.60 181	0.47 146	0.43 131	0.27 106	0.32 128	7.84 238	0.57 116	0.38 113	0.55 201	0.68 121	0.69 189	0.65 98	0.81 73	0.29 162	0.36 166	1.73 235	1.85 232	1.77 228	5.47 251

RASNet	0.29 38	0.21 56	0.21 96	0.19 73	0.18 71	0.18 64	0.14 73	0.31 69	0.18 60	0.32 77	0.20 51	0.26 40	0.18 57	0.17 39	0.86 69	0.66 137	0.25 36	0.19 30	0.26 22	0.16 27	0.65 98	0.61 47	0.11 43	0.21 112	0.21 38	0.22 41	0.45 99	0.30 78

SACVNet	0.38 79	0.30 152	0.26 133	0.28 136	0.29 140	0.26 114	0.34 149	0.37 126	0.29 130	0.35 94	0.27 88	0.29 57	0.25 96	0.38 152	0.59 15	0.43 63	0.36 104	0.29 95	0.56 94	0.29 84	0.68 101	1.21 127	0.19 118	0.25 136	0.37 133	0.35 115	0.45 99	0.38 119

iResNet_ROB	0.34 60	0.23 83	0.20 80	0.22 97	0.19 80	0.21 85	0.16 90	0.49 176	0.18 60	0.36 107	0.24 69	0.27 45	0.29 115	0.22 69	1.33 116	0.45 75	0.30 72	0.24 62	0.64 112	0.18 32	0.68 101	0.55 40	0.14 74	0.21 112	0.26 64	0.25 76	0.49 111	0.30 78

UCFNet_RVC	0.39 87	0.36 168	0.26 133	0.29 142	0.31 148	0.26 114	0.19 107	0.30 60	0.23 95	0.35 94	0.27 88	0.45 141	0.25 96	0.34 135	0.82 60	0.45 75	0.30 72	0.25 69	0.96 153	0.23 65	0.69 103	0.75 65	0.45 190	0.21 112	0.35 117	0.31 99	0.35 52	0.45 132

XPNet_ROB	0.48 120	0.40 183	0.29 148	0.27 128	0.32 151	0.31 133	0.28 131	0.27 44	0.32 147	0.32 77	0.43 138	1.12 195	0.24 89	0.32 128	1.68 132	0.51 101	0.66 193	0.29 95	0.41 55	0.33 97	0.69 103	1.26 131	0.26 148	0.26 138	0.30 92	0.35 115	0.75 174	0.44 128

LL-Strereo2	0.28 34	0.17 17	0.14 31	0.12 19	0.11 16	0.10 8	0.06 6	0.29 55	0.16 41	0.30 60	0.14 24	0.22 23	0.11 19	0.34 135	0.56 10	0.42 55	0.23 23	0.17 21	0.39 49	0.17 29	0.70 105	1.53 168	0.10 26	0.11 17	0.24 51	0.17 17	0.25 24	0.17 20

HSM	0.39 87	0.24 97	0.23 111	0.26 126	0.25 119	0.20 79	0.18 100	0.41 141	0.20 77	0.32 77	0.30 105	0.39 110	0.24 89	0.22 69	2.57 168	0.39 45	0.33 90	0.22 49	0.49 71	0.30 91	0.70 105	0.47 35	0.14 74	0.20 102	0.29 85	0.31 99	0.44 95	0.33 96

NCCL2	0.55 133	0.35 164	0.31 157	0.30 144	0.40 179	0.25 111	0.24 115	0.35 103	0.31 142	0.41 136	0.33 119	0.35 96	0.24 89	0.53 184	4.10 195	0.47 85	0.40 123	0.31 108	0.39 49	0.31 93	0.70 105	0.99 95	0.41 187	0.32 157	0.45 159	0.45 154	0.75 174	0.51 147

raft_robust	0.39 87	0.22 67	0.16 44	0.20 81	0.16 44	0.16 48	0.11 42	0.42 150	0.18 60	0.42 138	0.15 27	0.33 87	0.24 89	0.27 98	1.23 111	0.80 158	0.31 77	0.33 116	0.91 144	0.36 104	0.71 108	1.21 127	0.11 43	0.20 102	0.30 92	0.30 96	0.36 56	0.30 78

CAS	0.34 60	0.20 47	0.13 21	0.15 36	0.15 37	0.13 24	0.15 84	0.23 28	0.23 95	0.37 115	0.27 88	0.28 49	0.30 123	0.53 184	0.74 37	0.69 142	0.38 113	0.37 142	0.35 41	0.36 104	0.72 109	1.09 108	0.11 43	0.13 34	0.24 51	0.25 76	0.28 32	0.34 100

IPLGR	0.76 162	0.26 125	0.21 96	0.23 100	0.23 110	0.17 56	0.12 50	0.33 86	0.20 77	0.41 136	1.59 222	0.32 83	0.31 125	0.53 184	9.00 243	0.62 130	0.41 128	0.38 154	0.65 113	0.47 152	0.76 110	1.41 149	0.12 53	0.24 131	0.35 117	0.39 129	0.63 154	0.28 69

RALAANet	0.30 41	0.22 67	0.19 68	0.17 58	0.17 62	0.16 48	0.11 42	0.28 51	0.16 41	0.24 32	0.21 56	0.24 28	0.18 57	0.30 115	0.63 21	0.39 45	0.28 56	0.25 69	0.56 94	0.29 84	0.76 110	1.03 102	0.11 43	0.17 73	0.23 44	0.24 60	0.41 76	0.23 45

AMNet	0.63 148	0.59 206	0.56 201	0.59 198	0.59 200	0.64 200	0.58 184	0.45 165	0.53 189	0.51 159	0.69 172	0.75 178	0.40 158	0.87 209	0.68 32	0.86 169	0.71 197	0.66 214	0.63 110	0.62 175	0.76 110	0.62 49	0.38 179	0.59 209	0.57 181	0.69 184	0.70 164	0.75 163

RTSC	0.65 152	0.25 109	0.27 140	0.24 109	0.26 127	0.28 123	0.42 163	0.35 103	0.33 153	0.43 139	0.47 146	0.30 69	0.27 106	0.29 109	7.17 231	0.50 95	0.48 159	0.30 100	0.75 128	0.33 97	0.78 113	0.93 87	0.17 103	0.30 154	0.28 79	0.31 99	0.49 111	0.59 154

DN-CSS_ROB	0.35 69	0.22 67	0.24 116	0.23 100	0.26 127	0.15 37	0.12 50	0.42 150	0.19 68	0.39 129	0.41 135	0.34 92	0.26 104	0.32 128	0.67 28	0.42 55	0.30 72	0.23 58	0.92 147	0.21 54	0.80 114	0.68 56	0.15 90	0.27 142	0.24 51	0.22 41	0.41 76	0.30 78

XQC	0.80 167	0.47 193	0.40 179	0.50 185	0.46 188	0.50 184	0.57 181	0.56 191	0.48 182	0.58 174	0.63 164	0.58 164	0.81 192	0.45 168	6.95 229	0.73 149	0.45 143	0.36 136	0.84 140	0.42 132	0.81 115	1.06 105	0.33 174	0.42 179	0.53 173	0.61 177	0.69 161	0.50 145

4D-IteraStereo	0.33 54	0.18 24	0.21 96	0.16 46	0.16 44	0.11 15	0.08 20	0.33 86	0.17 51	0.33 85	0.18 39	0.27 45	0.13 31	0.33 131	0.80 48	0.66 137	0.26 43	0.30 100	0.49 71	0.36 104	0.82 116	1.41 149	0.10 26	0.15 51	0.19 30	0.21 40	0.41 76	0.19 27

pcwnet_v2	0.69 155	0.27 133	0.31 157	0.31 150	0.33 155	0.29 130	0.24 115	0.34 92	0.25 106	0.50 157	0.40 134	1.66 217	0.40 158	0.31 124	5.73 216	0.60 122	0.36 104	0.30 100	1.08 161	0.23 65	0.82 116	0.90 81	0.57 203	0.22 120	0.35 117	0.36 122	0.51 119	0.87 172

LALA_ROB	0.62 145	0.52 198	0.32 159	0.33 155	0.35 168	0.40 169	0.31 136	0.34 92	0.40 165	0.46 148	0.61 162	1.27 199	0.29 115	0.39 158	3.75 190	0.45 75	0.51 164	0.38 154	0.57 101	0.40 126	0.82 116	1.11 113	0.24 141	0.31 155	0.36 127	0.43 147	0.81 178	0.51 147

GANetREF_RVC	0.50 122	0.40 183	0.38 175	0.38 167	0.35 168	0.35 153	0.32 138	0.51 182	0.42 172	0.48 154	0.27 88	0.71 175	0.44 166	0.29 109	1.10 103	0.45 75	1.07 213	0.33 116	0.62 107	0.36 104	0.86 119	0.64 53	0.30 163	0.39 174	0.44 157	0.40 136	0.64 155	0.50 145
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
SHD	0.72 158	0.30 152	0.42 185	0.35 159	0.34 164	0.33 148	0.45 168	0.49 176	0.44 173	0.53 165	0.63 164	0.47 147	0.64 182	0.34 135	6.15 220	0.52 105	0.47 153	0.37 142	0.94 149	0.45 147	0.88 120	1.12 115	0.25 144	0.42 179	0.47 163	0.47 161	0.50 117	0.63 157

GLC_STEREO	0.31 48	0.23 83	0.24 116	0.20 81	0.20 88	0.18 64	0.14 73	0.38 129	0.16 41	0.34 87	0.25 73	0.29 57	0.16 42	0.17 39	0.68 32	0.52 105	0.37 108	0.27 77	0.42 57	0.37 110	0.90 121	0.42 29	0.13 64	0.15 51	0.24 51	0.18 30	0.48 109	0.25 55

GEStereo_RVC	0.47 112	0.27 133	0.34 164	0.27 128	0.26 127	0.31 133	0.53 179	0.41 141	0.24 99	0.35 94	0.27 88	0.40 119	0.24 89	0.30 115	0.81 49	0.74 150	0.49 161	0.37 142	0.91 144	0.38 117	0.90 121	1.80 194	0.21 129	0.34 160	0.31 101	0.30 96	0.51 119	0.48 139

BEATNet_4x	0.40 93	0.23 83	0.19 68	0.20 81	0.19 80	0.16 48	0.14 73	0.31 69	0.27 123	0.35 94	0.22 62	0.32 83	0.23 84	0.29 109	1.51 126	0.58 117	0.52 169	0.51 190	0.49 71	0.22 61	0.91 123	1.44 153	0.14 74	0.23 125	0.23 44	0.23 48	0.42 84	0.31 87

RTS	0.80 167	0.32 156	0.28 145	0.30 144	0.33 155	0.44 178	0.59 187	0.41 141	0.46 176	0.43 139	0.34 122	0.51 154	0.34 140	0.30 115	7.29 232	0.70 145	0.55 176	0.36 136	1.02 156	0.45 147	0.93 124	1.01 99	0.25 144	0.37 168	0.54 176	1.72 226	0.58 142	0.79 164

RTSA	0.80 167	0.32 156	0.28 145	0.30 144	0.33 155	0.44 178	0.59 187	0.41 141	0.46 176	0.43 139	0.34 122	0.51 154	0.34 140	0.30 115	7.29 232	0.70 145	0.55 176	0.36 136	1.02 156	0.45 147	0.93 124	1.01 99	0.25 144	0.37 168	0.54 176	1.72 226	0.58 142	0.79 164

ETE_ROB	0.60 139	0.48 194	0.30 150	0.36 161	0.36 173	0.39 166	0.32 138	0.33 86	0.49 185	0.40 132	0.61 162	1.32 203	0.29 115	0.40 161	2.38 164	0.50 95	0.95 207	0.34 128	0.65 113	0.41 128	0.96 126	1.18 123	0.28 157	0.31 155	0.39 140	0.45 154	0.73 171	0.52 149

LoS_RVC	0.37 75	0.25 109	0.20 80	0.10 10	0.17 62	0.13 24	0.09 27	0.24 34	0.25 106	0.38 124	0.25 73	0.36 98	0.34 140	0.22 69	0.81 49	0.78 153	0.41 128	0.42 165	0.56 94	0.27 77	0.97 127	1.33 138	0.14 74	0.15 51	0.28 79	0.22 41	0.25 24	0.29 73

tt_ll	0.37 75	0.25 109	0.20 80	0.10 10	0.17 62	0.13 24	0.09 27	0.24 34	0.25 106	0.38 124	0.25 73	0.36 98	0.34 140	0.22 69	0.81 49	0.78 153	0.41 128	0.42 165	0.56 94	0.27 77	0.97 127	1.33 138	0.14 74	0.15 51	0.28 79	0.22 41	0.25 24	0.29 73

AnonymousM	0.60 139	0.18 24	0.13 21	0.13 25	0.11 16	0.31 133	0.07 14	0.35 103	0.23 95	0.31 70	0.42 137	0.28 49	0.31 125	0.37 147	1.34 119	0.89 170	0.44 142	0.33 116	0.42 57	0.57 163	0.97 127	1.20 125	0.17 103	0.34 160	0.16 17	0.82 194	2.20 240	3.23 232

ICVP	0.44 103	0.24 97	0.30 150	0.25 115	0.23 110	0.26 114	0.18 100	0.31 69	0.25 106	0.37 115	0.31 107	0.33 87	0.29 115	0.25 90	0.64 22	0.61 125	0.50 162	0.78 227	0.59 104	0.44 142	0.99 130	1.82 195	0.33 174	0.24 131	0.30 92	0.35 115	0.37 60	0.34 100
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MyStereo	0.45 105	0.29 146	0.30 150	0.25 115	0.25 119	0.19 71	0.14 73	0.37 126	0.28 127	0.66 195	0.41 135	0.39 110	0.22 77	0.36 142	1.10 103	0.58 117	0.33 90	0.27 77	1.19 170	0.44 142	1.03 131	0.92 86	0.36 178	0.27 142	0.41 145	0.41 137	0.57 137	0.30 78

MyStereo04	0.43 98	0.28 143	0.26 133	0.23 100	0.24 116	0.18 64	0.14 73	0.38 129	0.28 127	0.59 178	0.28 98	0.39 110	0.18 57	0.36 142	1.03 91	0.61 125	0.35 102	0.27 77	1.20 172	0.43 134	1.04 132	0.77 68	0.38 179	0.26 138	0.37 133	0.39 129	0.55 131	0.30 78

CES	0.41 94	0.19 34	0.16 44	0.14 30	0.18 71	0.16 48	0.10 37	0.54 188	0.25 106	0.30 60	0.34 122	0.40 119	0.38 152	0.47 173	1.33 116	0.79 155	0.52 169	0.48 179	0.33 37	0.42 132	1.04 132	1.15 120	0.14 74	0.13 34	0.26 64	0.22 41	0.28 32	0.34 100

ADCMid	1.14 192	0.50 195	0.55 200	0.39 171	0.59 200	0.56 193	0.77 202	0.59 193	0.76 208	0.47 151	0.71 173	0.70 174	0.71 189	0.39 158	8.21 239	1.09 184	0.51 164	0.45 170	1.73 198	0.51 157	1.04 132	1.21 127	0.59 205	0.40 176	0.58 183	1.47 219	1.24 208	4.18 245

sAnonymous2	0.38 79	0.21 56	0.17 53	0.16 46	0.16 44	0.21 85	0.15 84	0.38 129	0.26 114	0.28 47	0.26 84	0.30 69	0.32 132	0.16 33	0.67 28	0.61 125	0.40 123	0.36 136	0.81 133	0.39 122	1.05 135	1.29 135	0.14 74	0.19 92	0.29 85	0.35 115	0.33 40	0.35 109

CroCo_RVC	0.38 79	0.21 56	0.17 53	0.16 46	0.16 44	0.21 85	0.15 84	0.38 129	0.26 114	0.28 47	0.26 84	0.30 69	0.32 132	0.16 33	0.67 28	0.61 125	0.40 123	0.36 136	0.81 133	0.39 122	1.05 135	1.29 135	0.14 74	0.19 92	0.29 85	0.35 115	0.33 40	0.35 109

AE-Stereo	0.44 103	0.22 67	0.24 116	0.23 100	0.24 116	0.18 64	0.16 90	0.30 60	0.21 83	0.34 87	0.16 37	0.44 135	0.27 106	0.21 68	0.94 80	0.81 160	0.41 128	0.32 111	0.52 88	0.55 159	1.07 137	1.71 186	0.12 53	0.21 112	0.34 111	0.89 198	0.46 104	0.28 69

CREStereo++_RVC	0.45 105	0.22 67	0.20 80	0.17 58	0.20 88	0.15 37	0.11 42	0.34 92	0.19 68	0.35 94	0.19 48	0.32 83	0.31 125	0.16 33	1.29 113	0.81 160	0.38 113	0.27 77	0.56 94	0.36 104	1.08 138	1.26 131	0.13 64	0.15 51	0.26 64	0.22 41	2.29 242	0.31 87
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.43 98	0.22 67	0.18 59	0.21 89	0.21 94	0.22 96	0.11 42	0.27 44	0.22 87	0.32 77	0.25 73	0.25 34	0.25 96	0.24 83	1.37 120	0.81 160	0.43 139	0.41 162	0.67 118	0.39 122	1.08 138	1.16 121	0.48 197	0.16 64	0.17 21	0.23 48	0.99 195	0.24 50

XX-TBD	0.43 98	0.22 67	0.18 59	0.21 89	0.21 94	0.22 96	0.11 42	0.27 44	0.22 87	0.32 77	0.25 73	0.25 34	0.25 96	0.24 83	1.37 120	0.81 160	0.43 139	0.41 162	0.67 118	0.39 122	1.08 138	1.16 121	0.48 197	0.16 64	0.17 21	0.23 48	0.99 195	0.24 50

GES	0.54 129	0.23 83	0.19 68	0.21 89	0.22 107	0.26 114	0.18 100	0.34 92	0.31 142	0.36 107	0.28 98	0.30 69	0.22 77	0.22 69	2.69 169	0.58 117	0.37 108	0.28 89	1.14 166	0.32 94	1.08 138	0.88 79	0.18 111	0.24 131	0.26 64	0.23 48	0.58 142	2.34 216

CASnet	0.31 48	0.22 67	0.14 31	0.15 36	0.17 62	0.17 56	0.08 20	0.30 60	0.18 60	0.34 87	0.21 56	0.38 106	0.28 113	0.13 16	0.75 43	0.44 67	0.32 82	0.26 75	0.43 63	0.34 101	1.11 142	0.69 57	0.11 43	0.14 44	0.25 58	0.17 17	0.33 40	0.25 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_3	0.47 112	0.22 67	0.20 80	0.18 66	0.21 94	0.19 71	0.12 50	0.41 141	0.18 60	0.36 107	0.18 39	0.44 135	0.21 72	0.19 59	1.03 91	0.64 133	0.32 82	0.31 108	1.28 184	0.44 142	1.12 143	1.74 189	0.10 26	0.18 83	0.47 163	0.28 85	0.59 147	1.22 192

FCDSN-DC	0.84 174	0.37 173	0.67 212	0.40 172	0.40 179	0.35 153	0.89 205	0.39 136	0.31 142	0.46 148	0.35 127	0.44 135	0.31 125	0.38 152	8.90 241	0.84 166	0.47 153	0.48 179	0.73 126	0.38 117	1.12 143	1.58 172	0.30 163	0.57 204	0.37 133	0.42 141	0.42 84	0.37 114
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	0.91 176	0.94 216	0.44 188	1.22 218	1.16 228	1.14 218	1.35 221	0.38 129	0.36 160	0.43 139	0.55 157	0.62 166	0.33 138	1.60 223	5.73 216	0.80 158	0.75 200	0.45 170	0.94 149	0.65 186	1.13 145	1.10 110	0.64 209	0.32 157	0.36 127	0.39 129	0.53 124	0.38 119

test-3	0.47 112	0.22 67	0.20 80	0.18 66	0.21 94	0.19 71	0.12 50	0.41 141	0.16 41	0.35 94	0.18 39	0.42 128	0.19 68	0.19 59	1.04 94	0.66 137	0.32 82	0.30 100	1.28 184	0.44 142	1.13 145	1.75 192	0.10 26	0.17 73	0.45 159	0.23 48	0.56 133	1.21 191

test_1	0.47 112	0.22 67	0.20 80	0.18 66	0.21 94	0.19 71	0.12 50	0.41 141	0.16 41	0.34 87	0.18 39	0.42 128	0.19 68	0.19 59	1.04 94	0.66 137	0.32 82	0.30 100	1.28 184	0.44 142	1.13 145	1.75 192	0.10 26	0.17 73	0.45 159	0.23 48	0.56 133	1.22 192

CREStereo	0.38 79	0.22 67	0.20 80	0.17 58	0.16 44	0.15 37	0.08 20	0.36 119	0.24 99	0.36 107	0.27 88	0.39 110	0.39 156	0.16 33	0.92 76	0.97 174	0.46 148	0.27 77	0.43 63	0.52 158	1.15 148	1.04 103	0.13 64	0.16 64	0.25 58	0.24 60	0.37 60	0.31 87
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	0.42 96	0.24 97	0.21 96	0.18 66	0.17 62	0.14 32	0.32 138	0.31 69	0.24 99	0.37 115	0.25 73	0.38 106	0.38 152	0.17 39	1.19 110	1.08 182	0.45 143	0.27 77	0.56 94	0.43 134	1.15 148	1.08 107	0.13 64	0.14 44	0.40 144	0.26 80	0.32 35	0.37 114

PWC_ROB	0.69 155	0.37 173	0.41 181	0.30 144	0.35 168	0.34 149	0.50 175	0.39 136	0.69 203	0.45 147	0.80 183	0.54 159	1.20 203	0.29 109	2.36 163	1.23 193	0.63 191	0.53 197	1.01 155	0.46 150	1.15 148	1.40 148	0.26 148	0.49 190	0.38 137	0.37 125	0.68 160	0.97 177

MLCV	0.53 127	0.25 109	0.24 116	0.36 161	0.32 151	0.30 132	0.22 112	0.46 170	0.47 181	0.53 165	0.80 183	0.51 154	0.40 158	0.26 93	0.94 80	1.44 208	0.41 128	0.30 100	1.26 179	0.27 77	1.16 151	1.23 130	0.23 137	0.35 165	0.33 108	0.35 115	0.49 111	0.34 100

CSAN	1.01 183	0.52 198	0.48 195	0.47 184	0.49 190	0.38 161	0.48 172	0.49 176	2.50 250	0.69 201	2.01 232	1.44 207	0.69 187	0.60 198	4.20 197	0.56 114	0.46 148	0.47 175	0.82 137	2.20 252	1.16 151	1.10 110	0.31 169	0.53 196	1.68 233	1.02 206	0.72 166	0.81 166

GwcNet-ADL	0.72 158	0.35 164	0.37 173	0.41 173	0.34 164	0.32 139	0.27 127	0.40 139	0.27 123	0.61 184	1.53 221	0.63 169	0.41 162	0.33 131	3.69 189	1.34 201	0.50 162	0.56 205	0.91 144	0.87 210	1.18 153	1.60 175	0.24 141	0.27 142	0.36 127	0.48 162	0.47 106	0.66 161

ADCPNet	1.59 213	0.37 173	0.74 217	0.43 176	0.76 214	0.42 172	1.45 223	0.90 218	0.70 204	0.76 216	1.68 228	0.76 180	3.19 234	0.76 207	8.96 242	1.92 228	0.54 174	0.37 142	4.76 226	1.03 226	1.19 154	1.09 108	0.94 222	0.40 176	1.06 217	1.36 215	0.93 190	5.53 253

EGLCR-Stereo	0.60 139	0.22 67	0.22 105	0.15 36	0.18 71	0.23 100	0.09 27	0.32 77	0.22 87	0.32 77	0.19 48	0.38 106	0.27 106	0.14 20	0.81 49	0.74 150	0.39 118	0.37 142	0.72 125	0.28 80	1.20 155	2.19 227	0.12 53	0.68 220	0.23 44	1.54 220	3.67 254	0.34 100

PVD	0.98 180	0.54 202	0.59 207	0.60 199	0.56 197	0.66 205	0.63 192	0.91 219	0.87 214	0.57 171	0.85 188	0.80 185	1.03 196	0.59 195	6.60 224	0.64 133	0.69 196	0.55 201	1.16 168	0.63 177	1.22 156	1.27 134	0.39 182	0.53 196	0.75 196	0.88 197	0.85 181	1.07 182

iResNetv2_ROB	0.46 109	0.24 97	0.17 53	0.27 128	0.21 94	0.23 100	0.14 73	0.49 176	0.19 68	0.37 115	0.29 101	0.37 103	0.27 106	0.26 93	3.28 185	0.42 55	0.28 56	0.22 49	0.85 141	0.23 65	1.22 156	0.59 44	0.16 97	0.26 138	0.27 72	0.24 60	0.57 137	0.28 69

SAMSARA	1.05 186	0.40 183	0.57 202	0.44 180	0.43 184	0.43 176	0.62 190	0.74 205	0.61 198	0.60 181	0.72 174	0.59 165	1.65 214	0.46 171	6.43 223	0.74 150	0.53 173	0.50 187	1.24 176	0.55 159	1.24 158	1.37 142	0.28 157	0.56 200	1.63 231	1.74 229	1.65 225	1.61 209

PSMNet-ADL	0.77 163	0.29 146	0.30 150	0.33 155	0.32 151	0.32 139	0.37 153	0.55 189	0.35 156	0.71 206	1.43 219	0.56 161	1.01 195	2.47 238	1.18 107	2.02 233	1.58 231	0.41 162	1.06 160	0.50 156	1.25 159	1.44 153	0.35 177	0.24 131	0.35 117	0.41 137	0.65 156	0.34 100

S-Stereo	1.43 206	0.40 183	0.43 187	0.60 199	0.58 199	0.64 200	1.10 213	0.61 197	0.57 193	0.69 201	4.10 247	1.62 215	0.65 183	0.46 171	4.54 200	2.87 251	0.55 176	0.65 211	4.87 228	4.90 258	1.26 160	2.26 230	0.99 226	0.61 212	0.41 145	0.53 168	0.66 157	0.97 177

GANet-ADL	0.60 139	0.27 133	0.26 133	0.28 136	0.29 140	0.32 139	0.25 124	0.35 103	0.27 123	0.61 184	1.04 202	0.41 125	0.29 115	0.30 115	1.87 142	1.08 182	0.51 164	0.37 142	1.17 169	0.85 207	1.27 161	1.88 198	0.19 118	0.23 125	0.32 106	0.37 125	0.58 142	0.46 134

Anonymous3	0.57 136	0.29 146	0.22 105	0.21 89	0.25 119	0.27 119	0.22 112	0.51 182	0.35 156	0.37 115	0.27 88	0.76 180	0.54 175	0.47 173	1.18 107	1.93 229	0.51 164	0.47 175	0.94 149	0.58 167	1.27 161	1.69 182	0.19 118	0.21 112	0.36 127	0.39 129	0.54 127	0.37 114

LoS	0.46 109	0.23 83	0.17 53	0.19 73	0.19 80	0.19 71	0.12 50	0.77 209	0.26 114	0.50 157	0.45 141	0.53 157	0.47 171	0.23 77	1.06 97	0.85 167	0.56 183	0.43 168	0.62 107	0.41 128	1.28 163	1.41 149	0.15 90	0.16 64	0.35 117	0.28 85	0.33 40	0.35 109

AnyNet_C32	1.27 200	0.41 187	0.36 170	0.37 165	0.40 179	0.48 183	0.62 190	0.47 172	1.23 227	0.56 169	0.89 194	0.53 157	0.36 144	0.40 161	10.27 257	1.27 194	0.55 176	0.54 200	0.88 143	0.63 177	1.28 163	1.52 167	0.34 176	0.50 192	1.09 220	2.40 238	1.34 211	4.67 247

DeepPruner_ROB	0.52 125	0.25 109	0.25 128	0.25 115	0.26 127	0.23 100	0.65 196	0.32 77	0.25 106	0.37 115	0.39 132	0.29 57	0.25 96	0.31 124	3.43 186	0.72 148	0.34 95	0.29 95	0.49 71	0.23 65	1.30 165	1.20 125	0.23 137	0.23 125	0.29 85	0.42 141	0.46 104	0.29 73

HSM-Net_RVC	0.94 177	0.26 125	0.27 140	0.43 176	0.31 148	0.28 123	0.23 114	0.48 174	0.29 130	0.58 174	0.98 200	11.38 258	0.46 170	0.24 83	1.33 116	0.65 136	0.47 153	0.30 100	0.57 101	0.57 163	1.31 166	1.26 131	0.27 151	0.44 182	0.43 153	0.45 154	0.54 127	0.48 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-ForestM	1.49 210	1.99 238	1.26 240	1.18 216	0.67 210	1.50 223	1.71 227	1.32 236	0.94 217	0.74 212	1.03 201	2.90 230	2.23 219	0.55 189	1.68 132	0.62 130	1.34 225	0.49 184	2.81 213	0.58 167	1.33 167	1.12 115	0.57 203	0.56 200	2.12 241	2.46 239	3.00 250	3.53 238

TRStereo	1.21 194	0.32 156	0.47 192	0.25 115	0.18 71	0.64 200	0.26 126	0.44 161	0.20 77	0.70 205	0.57 158	0.80 185	0.29 115	0.23 77	1.08 98	1.85 226	0.37 108	0.35 132	1.05 159	0.88 215	1.36 168	1.89 199	0.17 103	0.16 64	0.67 192	16.20 267	0.88 184	0.49 144

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 199	2.34 244	0.85 219	1.48 223	0.80 218	1.00 214	1.15 217	0.76 208	0.94 217	1.33 241	0.54 156	1.54 212	1.67 215	2.00 229	2.30 160	0.97 174	1.08 214	1.05 242	3.01 215	1.06 228	1.37 169	1.51 165	1.22 227	0.67 219	0.76 197	0.65 180	0.59 147	1.40 200

XX-Stereo	4.69 252	0.19 34	0.24 116	0.27 128	0.16 44	0.42 172	0.32 138	0.35 103	0.21 83	0.73 211	1.64 225	0.46 142	0.38 152	0.30 115	0.95 82	1.09 184	0.43 139	0.38 154	1.25 177	0.47 152	1.42 170	1.54 170	0.21 129	0.17 73	110.85 275	0.46 157	1.00 198	0.84 169

Anonymous	0.47 112	0.23 83	0.20 80	0.18 66	0.19 80	0.20 79	0.13 63	0.38 129	0.30 135	0.36 107	0.22 62	0.36 98	0.50 174	0.17 39	0.92 76	0.93 172	0.48 159	0.48 179	0.94 149	0.46 150	1.43 171	1.71 186	0.15 90	0.23 125	0.35 117	0.33 108	0.53 124	0.33 96

edge stereo	1.98 224	0.52 198	1.03 231	0.72 205	0.63 206	0.79 209	0.83 203	0.93 221	1.45 235	3.71 256	1.22 211	2.08 225	4.38 241	1.06 213	2.14 154	2.51 245	0.64 192	0.55 201	7.27 237	7.84 260	1.43 171	5.56 261	2.02 235	0.53 196	0.61 188	0.55 171	0.87 182	1.48 204

IMH	2.50 232	1.51 228	1.05 235	1.99 231	1.58 241	2.09 236	2.32 238	1.04 227	1.19 226	0.84 224	1.34 216	2.02 224	8.04 247	8.79 265	6.91 228	1.41 206	1.37 229	0.67 218	5.94 230	1.10 231	1.45 173	2.32 235	4.37 258	0.77 227	1.86 237	1.41 216	1.57 220	2.46 220

anonymity	1.60 214	0.25 109	0.41 181	0.27 128	0.23 110	0.51 187	0.16 90	0.49 176	0.27 123	0.63 191	23.10 269	0.57 163	0.59 178	0.37 147	0.78 45	1.33 199	0.46 148	0.35 132	1.10 162	0.48 154	1.47 174	2.07 218	0.21 129	0.33 159	1.11 222	1.60 223	3.07 251	1.08 183

EAI-Stereo	1.15 193	0.27 133	0.37 173	0.54 188	0.30 144	8.38 262	0.76 200	0.45 165	0.63 199	0.34 87	0.88 192	0.46 142	0.33 138	0.25 90	1.83 139	1.17 190	0.40 123	0.65 211	2.53 207	0.73 193	1.47 174	1.71 186	0.23 137	0.46 185	1.08 219	1.64 225	1.45 217	1.79 211

IMH-64-1	1.98 224	1.48 225	1.04 232	1.97 228	1.55 238	2.06 233	2.27 236	1.02 225	1.16 223	0.58 174	0.75 178	1.89 222	2.78 228	2.77 239	9.78 252	1.51 215	1.19 218	0.66 214	3.01 215	0.81 202	1.48 176	2.06 214	3.25 246	0.74 223	1.59 229	1.25 213	2.09 236	2.83 226

IMH-64	1.98 224	1.48 225	1.04 232	1.97 228	1.55 238	2.06 233	2.27 236	1.02 225	1.16 223	0.58 174	0.75 178	1.89 222	2.78 228	2.77 239	9.78 252	1.51 215	1.19 218	0.66 214	3.01 215	0.81 202	1.48 176	2.06 214	3.25 246	0.74 223	1.59 229	1.25 213	2.09 236	2.83 226

s12784h	0.54 129	0.28 143	0.26 133	0.30 144	0.23 110	0.17 56	0.12 50	0.36 119	0.24 99	0.38 124	0.23 66	0.40 119	0.38 152	0.16 33	1.09 99	1.11 187	0.47 153	0.27 77	0.71 124	0.37 110	1.49 178	1.46 155	0.12 53	0.17 73	0.39 140	0.32 107	2.18 239	0.88 174

FBW_ROB	1.04 185	0.64 210	0.57 202	0.87 211	0.87 219	0.68 206	0.98 209	0.45 165	0.34 155	0.53 165	0.75 178	1.03 193	1.27 207	1.90 227	6.09 219	0.42 55	0.60 189	0.33 116	2.46 205	0.49 155	1.49 178	1.10 110	1.23 228	0.56 200	0.44 157	0.53 168	0.55 131	0.82 167

SFCPSM	2.02 227	0.37 173	0.29 148	0.38 167	0.33 155	0.38 161	0.38 154	0.42 150	0.48 182	0.63 191	1.10 205	1.09 194	4.92 243	0.35 140	1.80 137	1.39 204	0.59 188	0.50 187	31.93 273	0.84 206	1.50 180	1.59 174	0.30 163	0.37 168	0.42 148	0.52 166	0.69 161	1.01 181

R-Stereo Train	0.54 129	0.24 97	0.24 116	0.24 109	0.18 71	0.24 106	0.09 27	0.34 92	0.30 135	0.52 162	0.66 167	0.44 135	0.32 132	0.55 189	0.74 37	1.07 179	0.58 186	0.52 194	1.27 182	0.64 180	1.51 181	1.89 199	0.14 74	0.20 102	0.35 117	0.42 141	0.35 52	0.47 137

RAFT-Stereo	0.54 129	0.24 97	0.24 116	0.24 109	0.18 71	0.24 106	0.09 27	0.34 92	0.30 135	0.52 162	0.66 167	0.44 135	0.32 132	0.55 189	0.74 37	1.07 179	0.58 186	0.52 194	1.27 182	0.64 180	1.51 181	1.89 199	0.14 74	0.20 102	0.35 117	0.42 141	0.35 52	0.47 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iRaft-Stereo_20w	0.96 178	0.31 155	0.58 206	0.57 195	0.34 164	0.51 187	0.58 184	0.44 161	0.32 147	0.90 228	1.59 222	0.56 161	0.49 173	0.37 147	2.05 150	1.22 192	0.42 136	0.52 194	1.04 158	0.82 204	1.52 183	2.14 222	0.27 151	0.38 173	1.04 214	3.39 248	2.04 235	1.45 203

FC-DCNN	0.96 178	0.50 195	0.92 222	0.79 208	0.52 195	0.73 207	1.10 213	0.77 209	0.52 187	0.62 189	0.65 166	0.72 176	0.62 181	0.38 152	3.13 180	0.83 165	0.94 206	0.50 187	1.19 170	0.43 134	1.52 183	1.33 138	0.31 169	0.52 194	1.01 213	0.92 200	1.51 218	2.93 231

SANet	1.44 208	0.57 205	0.54 198	0.55 192	0.60 204	0.65 203	0.76 200	0.94 222	5.50 256	0.52 162	2.23 237	4.15 244	2.61 226	0.65 201	5.29 209	0.52 105	1.21 220	0.56 205	0.93 148	0.83 205	1.54 185	1.38 143	0.47 194	0.62 216	0.74 195	1.16 209	0.88 184	2.41 219

sCroCo_RVC	0.46 109	0.20 47	0.16 44	0.15 36	0.16 44	0.20 79	0.12 50	0.32 77	0.32 147	0.35 94	0.24 69	0.43 131	0.45 169	0.15 28	0.83 62	1.10 186	0.47 153	0.40 161	0.67 118	0.43 134	1.55 186	1.85 197	0.14 74	0.22 120	0.30 92	0.30 96	0.49 111	0.32 92

IGEV_Zeroshot_test	0.78 165	0.25 109	0.47 192	0.58 197	0.25 119	0.61 198	0.63 192	0.48 174	0.28 127	0.67 198	1.32 215	0.66 172	0.41 162	0.31 124	0.87 72	1.36 203	0.39 118	0.36 136	1.13 165	0.76 197	1.57 187	2.29 232	0.20 125	0.20 102	0.84 205	0.84 196	2.28 241	1.09 184

STStereo	3.38 245	1.14 222	1.69 252	7.09 258	1.35 235	7.29 261	2.62 241	2.11 249	2.34 248	0.95 232	2.86 242	5.97 251	6.28 246	0.38 152	11.54 260	2.20 239	0.93 205	0.89 233	11.21 252	0.90 216	1.58 188	1.46 155	0.55 201	1.58 252	3.31 249	3.09 247	3.08 252	6.91 255

iResNet	0.62 145	0.26 125	0.26 133	0.36 161	0.38 177	0.42 172	0.27 127	0.46 170	0.31 142	0.56 169	0.73 176	0.68 173	0.73 190	0.17 39	1.73 134	1.72 223	0.39 118	0.37 142	1.52 194	0.57 163	1.58 188	0.98 93	0.20 125	0.46 185	0.34 111	0.39 129	0.59 147	0.40 123

FADNet_RVC	0.85 175	0.35 164	1.01 228	0.44 180	0.63 206	0.27 119	0.63 192	0.43 157	0.46 176	0.48 154	0.50 151	0.65 171	0.54 175	0.58 194	3.52 187	0.82 164	0.52 169	1.02 241	1.68 197	0.71 191	1.59 190	1.50 163	0.45 190	0.59 209	0.56 179	0.43 147	1.89 232	0.62 156

G-Net	1.35 203	0.55 204	0.65 211	0.43 176	0.49 190	0.56 193	0.48 172	0.89 216	1.35 232	0.67 198	1.22 211	3.00 231	1.21 204	0.36 142	4.11 196	1.64 222	0.61 190	0.76 224	1.37 191	1.35 236	1.63 191	1.89 199	0.39 182	0.61 212	0.80 203	3.07 246	1.57 220	4.68 248

CASS	0.51 123	0.27 133	0.27 140	0.32 153	0.26 127	0.29 130	0.67 198	0.40 139	0.30 135	0.47 151	0.52 154	0.47 147	0.36 144	0.16 33	0.74 37	0.67 141	0.71 197	0.46 173	0.78 131	0.28 80	1.67 192	1.48 158	0.17 103	0.20 102	0.42 148	0.34 112	0.53 124	0.46 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnyNet_C01	1.52 212	0.60 207	0.54 198	0.63 202	0.56 197	0.51 187	1.16 218	0.89 216	1.30 230	0.68 200	0.88 192	1.27 199	1.30 210	0.54 187	11.26 259	2.64 248	1.16 216	1.01 240	1.42 193	0.75 195	1.67 192	1.92 205	0.60 206	0.62 216	1.33 225	0.97 205	1.63 224	3.28 234

SGM_RVC	2.55 234	0.93 215	1.05 235	0.97 214	0.76 214	1.00 214	0.93 207	7.37 261	1.18 225	1.01 236	1.64 225	2.39 228	9.36 249	0.62 199	2.02 147	1.33 199	1.60 232	0.80 230	7.94 240	1.42 237	1.67 192	1.69 182	0.67 213	0.94 237	2.66 245	2.65 243	4.83 256	9.43 259
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	1.06 187	0.38 180	0.33 161	0.42 174	0.39 178	0.39 166	0.31 136	0.87 213	0.40 165	0.65 194	0.86 189	1.47 209	1.22 206	1.02 211	1.89 143	2.41 242	0.67 194	0.51 190	1.66 196	0.78 198	1.69 195	2.20 228	0.31 169	0.52 194	0.47 163	0.49 163	1.04 199	5.23 250
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
WAO-7	1.96 223	1.09 221	1.32 243	5.02 247	0.99 223	1.02 217	1.64 225	1.16 231	1.46 237	2.58 253	2.14 236	2.11 226	2.83 230	1.20 219	6.00 218	1.03 176	1.68 234	0.70 220	7.59 239	0.87 210	1.71 196	1.97 208	0.38 179	1.05 241	0.98 210	1.45 217	1.10 202	1.84 212

SQANet	1.31 201	1.35 224	0.53 197	3.10 239	1.03 224	1.89 227	1.49 224	0.50 181	0.40 165	0.51 159	0.46 144	1.19 197	0.55 177	1.57 222	2.53 167	0.49 89	1.24 222	0.37 142	6.38 232	0.61 171	1.71 196	1.74 189	2.52 238	0.37 168	0.46 162	0.57 173	0.66 157	1.26 194

CBMV_ROB	1.31 201	0.37 173	0.39 178	0.60 199	0.49 190	0.57 196	0.47 170	0.95 224	0.40 165	0.81 221	1.38 218	3.04 232	2.55 225	0.48 177	5.00 206	1.30 196	0.89 204	0.49 184	2.24 202	0.73 193	1.72 198	1.95 206	0.45 190	0.40 176	0.97 209	2.27 237	1.56 219	2.91 230

MFN_U_SF_RVC	1.81 218	2.41 245	1.86 253	2.14 234	1.76 248	1.92 228	2.34 239	1.56 245	1.47 238	3.68 255	3.76 245	1.21 198	1.27 207	1.71 224	3.52 187	2.14 237	1.01 209	0.92 234	3.46 221	0.99 223	1.73 199	1.56 171	0.77 219	2.30 258	0.76 197	0.81 192	0.70 164	0.98 179

RainbowNet	1.44 208	1.50 227	0.85 219	2.41 236	1.41 237	1.97 230	2.14 233	0.65 200	0.57 193	0.74 212	0.46 144	1.61 213	1.05 197	2.78 241	1.90 144	1.30 196	1.21 220	0.51 190	3.15 218	1.74 244	1.75 200	1.97 208	3.07 243	0.61 212	0.65 190	0.69 184	0.88 184	1.43 201

WAO-8	3.09 240	2.55 246	1.41 244	5.78 253	1.73 244	2.51 243	3.26 244	1.28 233	1.93 245	5.67 260	8.70 258	3.06 233	6.18 244	4.38 252	3.04 178	1.97 231	1.78 238	0.75 222	9.44 245	1.54 238	1.76 201	2.31 233	2.46 236	1.07 242	2.29 242	1.80 230	1.83 230	2.83 226

Venus	3.09 240	2.55 246	1.41 244	5.78 253	1.73 244	2.51 243	3.26 244	1.28 233	1.93 245	5.67 260	8.70 258	3.06 233	6.18 244	4.38 252	3.04 178	1.97 231	1.78 238	0.75 222	9.44 245	1.54 238	1.76 201	2.31 233	2.46 236	1.07 242	2.29 242	1.80 230	1.83 230	2.83 226

ccs_rob	1.11 189	0.35 164	0.33 161	0.43 176	0.29 140	0.44 178	0.38 154	0.59 193	0.35 156	1.97 250	5.99 250	5.59 250	0.59 178	0.45 168	1.05 96	1.28 195	0.52 169	0.39 158	1.76 200	0.87 210	1.76 201	2.05 213	0.26 148	0.43 181	0.34 111	0.36 122	0.50 117	0.56 152

STTRV1_RVC	1.23 197	0.41 187	0.34 164	0.54 188	0.41 182	0.55 192	0.43 166	0.51 182	0.50 186	0.51 159	0.50 151	0.85 189	1.05 197	0.55 189	0.84 63	0.58 117	1.80 240	0.45 170	12.60 254	1.77 245	1.77 204	1.50 163	0.55 201	0.59 209	0.52 172	0.67 183	0.89 187	1.44 202

MSKI-zero shot	0.70 157	0.21 56	0.21 96	0.20 81	0.19 80	0.43 176	0.16 90	0.42 150	0.29 130	0.44 143	1.16 206	0.48 149	0.36 144	0.17 39	1.60 129	1.42 207	0.47 153	0.37 142	1.37 191	0.95 219	1.79 205	2.06 214	0.22 136	0.19 92	0.53 173	1.21 211	0.72 166	1.17 190

ADCS	1.39 204	0.51 197	0.47 192	0.45 183	0.55 196	0.51 187	0.64 195	0.68 202	1.05 219	0.57 171	0.72 174	0.80 185	2.34 222	0.51 183	9.94 256	2.13 236	0.76 201	0.62 210	1.30 188	0.62 175	1.80 206	1.62 177	0.43 188	0.56 200	0.76 197	2.09 235	1.59 222	3.47 236

ACVNet_2	1.92 219	1.61 229	1.00 226	5.61 252	1.57 240	2.05 232	2.23 234	0.87 213	0.68 202	0.71 206	0.74 177	1.61 213	1.15 202	2.00 229	2.43 165	0.69 142	2.79 248	0.51 190	12.02 253	0.71 191	1.81 207	1.68 181	2.66 239	0.79 229	1.09 220	0.74 189	0.95 192	1.11 185

DLNR_Zeroshot_test	11.48 262	37.23 275	0.46 190	54.89 275	0.21 94	0.37 158	49.84 275	0.47 172	0.22 87	0.80 220	0.59 161	0.62 166	0.36 144	3.08 243	63.85 275	73.41 276	9.38 262	5.61 260	2.77 211	0.65 186	1.83 208	1.41 149	0.13 64	0.22 120	0.37 133	0.38 128	0.43 92	0.48 139

LVE	2.66 236	1.99 238	1.02 230	12.01 262	1.75 247	3.85 251	11.87 265	0.91 219	0.89 215	1.03 237	0.91 195	1.62 215	2.23 219	2.46 237	2.96 175	1.03 176	1.74 237	0.82 232	8.43 243	0.87 210	1.84 209	2.20 228	3.10 244	0.99 240	1.45 227	0.96 203	1.23 206	1.54 207

RAFT-Test	0.64 151	0.24 97	0.22 105	0.25 115	0.21 94	0.45 181	0.17 95	0.45 165	0.26 114	0.66 195	0.80 183	0.40 119	0.39 156	0.36 142	1.01 89	1.49 212	0.41 128	0.34 128	1.29 187	0.61 171	1.90 210	1.84 196	0.17 103	0.18 83	0.54 176	0.93 201	0.41 76	1.26 194

test-1	0.83 172	0.18 24	0.23 111	0.19 73	0.19 80	0.57 196	0.58 184	0.44 161	0.29 130	0.72 209	5.41 249	0.54 159	0.40 158	0.59 195	0.98 87	1.32 198	0.45 143	0.48 179	1.14 166	0.96 221	1.90 210	2.36 236	0.14 74	0.21 112	0.39 140	0.46 157	0.61 150	0.63 157

MSMDNet	0.63 148	0.24 97	0.22 105	0.19 73	0.20 88	0.38 161	0.17 95	0.43 157	0.24 99	0.60 181	0.33 119	0.40 119	1.53 212	0.50 181	0.85 66	1.50 213	0.42 136	0.35 132	1.26 179	0.67 188	1.90 210	2.18 225	0.17 103	0.18 83	0.58 183	0.53 168	0.39 68	0.58 153

otaku	1.43 206	2.19 240	0.62 210	3.33 241	1.22 230	2.22 240	1.77 228	0.56 191	0.53 189	0.59 178	0.53 155	1.29 201	0.69 187	2.06 232	1.09 99	0.51 101	1.25 223	0.39 158	6.35 231	0.59 169	1.91 213	1.95 206	3.16 245	0.48 189	0.56 179	0.57 173	0.74 173	1.36 198

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 172	0.54 202	0.35 167	0.63 202	0.46 188	0.56 193	1.02 211	0.65 200	0.60 196	0.57 171	0.47 146	0.82 188	1.21 204	1.11 216	2.25 158	0.60 122	0.36 104	0.33 116	1.25 177	0.40 126	1.94 214	1.62 177	0.47 194	0.39 174	0.76 197	0.81 192	0.75 174	1.49 205

MDST_ROB	2.36 230	4.67 258	0.44 188	3.47 242	0.77 216	2.09 236	0.52 176	1.45 242	0.44 173	0.69 201	0.96 199	0.78 182	9.65 250	0.30 115	8.31 240	0.79 155	0.46 148	0.37 142	3.22 220	0.38 117	1.95 215	2.12 220	0.46 193	0.36 166	4.26 254	2.58 240	6.75 259	5.48 252

cross-raft	0.56 135	0.25 109	0.22 105	0.21 89	0.20 88	0.39 166	0.15 84	0.44 161	0.26 114	0.48 154	0.35 127	0.43 131	0.31 125	0.24 83	0.86 69	1.35 202	0.41 128	0.34 128	1.31 189	0.78 198	1.98 216	1.89 199	0.16 97	0.18 83	0.47 163	0.46 157	0.42 84	0.68 162

PSMNet_ROB	3.52 248	1.88 235	0.99 225	1.71 226	1.19 229	2.12 238	2.02 229	0.79 211	0.86 210	8.42 265	19.75 268	12.43 259	2.32 221	7.26 264	2.04 149	0.69 142	1.30 224	1.37 249	9.12 244	0.91 217	2.05 217	1.34 141	8.71 268	0.77 227	1.06 217	1.46 218	1.32 210	1.13 186

MANE	3.30 244	1.71 232	1.93 254	1.49 224	1.37 236	1.77 226	2.02 229	1.90 247	2.39 249	0.87 226	1.68 228	3.71 239	4.07 238	0.78 208	7.43 234	3.40 254	1.81 241	6.10 261	2.99 214	1.05 227	2.09 218	2.38 237	0.61 208	1.76 255	5.46 256	6.93 259	8.52 260	12.82 262

HBP-ISP	1.24 198	0.38 180	0.50 196	0.52 186	0.41 182	0.45 181	0.33 145	0.55 189	0.40 165	0.76 216	1.30 214	0.48 149	0.48 172	1.92 228	9.87 255	3.68 257	0.55 176	0.66 214	0.82 137	0.95 219	2.11 219	2.96 249	0.30 163	0.46 185	0.47 163	0.52 166	0.94 191	0.60 155

DAS	0.67 153	0.27 133	0.24 116	0.38 167	0.33 155	0.34 149	0.33 145	0.51 182	0.46 176	0.61 184	0.94 197	0.78 182	0.67 185	0.19 59	0.96 84	1.83 224	0.55 176	0.47 175	1.12 163	0.61 171	2.11 219	1.69 182	0.27 151	0.44 182	0.43 153	0.43 147	0.62 152	0.48 139

SepStereo	0.67 153	0.27 133	0.24 116	0.38 167	0.33 155	0.34 149	0.33 145	0.51 182	0.46 176	0.61 184	0.94 197	0.78 182	0.67 185	0.19 59	0.96 84	1.83 224	0.55 176	0.47 175	1.12 163	0.61 171	2.11 219	1.69 182	0.27 151	0.44 182	0.43 153	0.43 147	0.62 152	0.48 139

FAT-Stereo	1.13 191	0.37 173	0.57 202	0.56 194	0.63 206	0.50 184	0.52 176	0.75 206	0.44 173	0.79 219	2.82 241	1.45 208	1.95 216	0.49 180	2.78 170	2.52 246	0.57 184	0.60 208	2.42 204	1.17 232	2.12 222	2.13 221	0.74 218	0.58 207	0.41 145	0.56 172	0.72 166	1.27 196

HH	0.60 139	0.18 24	0.35 167	0.23 100	0.21 94	0.28 123	0.24 115	0.42 150	0.26 114	0.74 212	0.25 73	0.46 142	0.36 144	0.24 83	0.81 49	1.44 208	0.38 113	0.37 142	1.21 174	0.64 180	2.13 223	1.97 208	0.27 151	0.20 102	0.59 185	0.41 137	0.83 179	0.63 157

HanStereo	0.60 139	0.18 24	0.35 167	0.23 100	0.21 94	0.28 123	0.24 115	0.42 150	0.26 114	0.74 212	0.25 73	0.46 142	0.36 144	0.24 83	0.81 49	1.44 208	0.38 113	0.37 142	1.21 174	0.64 180	2.13 223	1.97 208	0.27 151	0.20 102	0.59 185	0.41 137	0.83 179	0.63 157

MADNet+	1.22 195	0.60 207	0.77 218	0.77 206	0.74 212	0.61 198	1.01 210	0.94 222	0.74 206	0.78 218	0.68 171	1.18 196	1.07 199	0.68 202	7.48 236	1.39 204	1.12 215	0.65 211	1.33 190	0.91 217	2.13 223	1.51 165	0.66 212	0.97 238	1.05 216	0.83 195	0.92 189	1.39 199

Dean	1.78 217	1.76 233	1.00 226	5.98 255	1.87 250	2.22 240	2.59 240	1.07 229	1.14 222	0.98 233	0.82 186	1.85 220	2.08 218	2.18 234	2.05 150	1.07 179	2.05 242	0.70 220	2.78 212	0.97 222	2.14 226	1.89 199	2.92 240	0.93 236	1.41 226	1.11 208	1.39 213	1.14 187

NOSS_ROB	0.81 170	0.36 168	0.27 140	0.37 165	0.35 168	0.37 158	0.29 133	0.87 213	0.39 163	0.71 206	0.93 196	0.99 191	0.60 180	1.26 220	2.02 147	2.44 243	0.57 184	0.58 207	0.68 121	0.43 134	2.16 227	2.47 240	0.32 173	0.47 188	0.42 148	0.43 147	0.72 166	0.42 126

SGM-Forest	1.95 221	0.37 173	0.25 128	0.54 188	0.44 185	0.40 169	0.24 115	0.59 193	0.75 207	0.72 209	0.66 167	0.99 191	2.05 217	0.34 135	5.58 212	1.88 227	0.46 148	0.39 158	23.75 266	0.29 84	2.17 228	1.62 177	0.40 185	0.29 152	1.04 214	0.59 176	1.80 229	4.01 243
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.62 215	3.84 253	0.69 213	2.63 237	1.29 231	2.25 242	2.87 243	0.61 197	0.56 192	0.62 189	0.50 151	1.32 203	0.66 184	2.02 231	3.24 183	0.47 85	1.35 227	0.42 165	6.77 233	0.64 180	2.20 229	2.08 219	3.05 242	0.55 199	0.60 187	0.69 184	0.73 171	1.16 189

ACVNet_1	1.67 216	1.63 230	0.96 224	4.28 244	1.59 242	2.19 239	3.55 246	0.73 204	0.57 193	0.63 191	0.58 160	1.49 210	0.97 194	5.05 257	1.52 128	0.54 108	2.24 244	0.55 201	4.77 227	0.57 163	2.20 229	1.58 172	3.26 248	0.65 218	0.70 194	0.64 179	0.69 161	0.89 175

WAO-6	1.95 221	1.28 223	0.85 219	2.04 232	1.34 234	1.69 225	2.05 231	1.04 227	1.24 229	0.91 229	0.86 189	1.85 220	2.71 227	2.30 236	9.05 244	1.14 188	2.89 249	0.69 219	3.16 219	0.85 207	2.21 231	2.27 231	1.29 229	0.87 231	1.64 232	2.07 234	1.72 227	2.69 223

DPSNet	1.40 205	0.43 191	0.38 175	0.54 188	0.61 205	0.65 203	0.57 181	0.51 182	0.67 201	0.46 148	0.87 191	3.54 237	1.62 213	1.43 221	2.52 166	2.12 235	0.99 208	0.99 239	7.37 238	1.69 243	2.21 231	2.98 250	0.95 223	0.74 223	0.76 197	0.76 190	0.75 174	0.82 167

ACVNet-4b	3.25 243	6.98 260	0.72 216	12.08 263	1.33 233	4.39 254	9.77 261	0.61 197	0.60 196	0.66 195	3.91 246	5.47 249	11.63 253	2.24 235	0.74 37	0.55 112	2.39 246	0.49 184	10.57 250	0.87 210	2.24 233	2.88 245	2.92 240	0.61 212	0.61 188	0.58 175	0.72 166	1.15 188

Any-RAFT	0.58 137	0.22 67	0.32 159	0.23 100	0.21 94	0.20 79	0.14 73	0.42 150	0.25 106	0.40 132	1.16 206	0.49 151	0.32 132	0.37 147	0.87 72	0.85 167	0.67 194	0.38 154	1.20 172	0.41 128	2.25 234	1.67 180	0.18 111	0.17 73	0.43 153	0.49 163	0.44 95	0.84 169

MFMNet_re	0.98 180	0.78 213	0.71 215	0.83 210	0.72 211	0.97 213	0.83 203	0.75 206	0.86 210	0.69 201	0.79 181	1.30 202	0.83 193	0.68 202	2.27 159	1.16 189	1.03 210	0.80 230	1.61 195	0.85 207	2.25 234	1.12 115	0.65 211	0.71 222	0.66 191	0.66 182	0.98 193	0.99 180

LE_ROB	7.96 258	3.98 254	5.96 261	6.32 256	20.03 270	4.31 253	17.09 267	6.33 259	9.23 261	1.00 235	4.87 248	16.05 262	22.60 263	3.45 245	2.97 176	0.95 173	2.14 243	1.91 253	13.13 255	5.86 259	2.32 236	2.18 225	9.68 269	5.18 261	10.55 262	9.20 261	10.65 262	17.10 266

ELAS	2.27 229	1.03 220	1.10 237	1.38 222	1.13 227	1.45 221	1.10 213	1.38 240	1.09 221	0.94 231	7.66 253	3.71 239	3.10 233	1.11 216	6.64 225	1.56 217	1.42 230	1.43 250	2.52 206	0.69 189	2.33 237	3.03 251	0.69 215	0.82 230	3.50 250	4.32 254	2.52 245	3.70 240
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	3.41 246	2.89 252	1.54 248	1.52 225	1.71 243	1.49 222	1.66 226	1.26 232	2.27 247	2.07 251	1.94 231	15.55 261	4.16 239	1.77 225	5.50 211	4.82 260	2.33 245	0.96 235	23.18 265	4.57 255	2.36 238	2.47 240	0.73 217	0.57 204	1.23 223	0.62 178	1.37 212	1.51 206

pmcnn	1.11 189	0.42 190	0.41 181	0.57 195	0.59 200	0.54 191	1.41 222	0.71 203	0.48 182	0.61 184	1.28 213	1.51 211	2.96 231	1.04 212	1.42 124	2.33 241	0.81 202	0.96 235	1.74 199	1.09 229	2.41 239	1.74 189	0.82 220	0.50 192	0.48 169	0.69 184	1.09 201	1.28 197

ELAS_RVC	2.37 231	0.95 218	1.21 239	1.26 220	0.98 222	1.99 231	1.12 216	1.45 242	0.86 210	0.99 234	7.87 254	3.60 238	8.50 248	1.07 214	6.31 222	1.59 220	1.34 225	1.44 251	2.57 208	0.79 200	2.43 240	3.03 251	0.71 216	0.88 232	3.51 251	3.72 251	1.69 226	2.07 213
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	2.53 233	1.63 230	1.01 228	1.98 230	1.29 231	2.08 235	2.10 232	1.37 239	1.44 234	1.41 244	1.79 230	5.07 246	2.34 222	1.08 215	3.26 184	0.91 171	1.71 236	0.77 226	22.70 264	1.31 235	2.44 241	1.46 155	1.41 231	0.98 239	1.69 234	1.61 224	1.40 214	2.14 214

LSM0	4.83 253	0.52 198	0.57 202	0.78 207	0.66 209	0.81 210	1.26 220	1.10 230	1.08 220	0.88 227	1.65 227	1.82 218	2.45 224	0.40 161	38.07 274	52.94 275	0.87 203	0.61 209	5.33 229	1.09 229	2.57 242	3.54 255	0.43 188	0.69 221	0.94 208	2.15 236	1.61 223	5.62 254

SPstereo	1.94 220	1.00 219	1.27 241	0.93 213	0.95 220	0.96 212	0.91 206	1.34 238	1.91 244	1.03 237	2.12 235	5.40 248	4.17 240	1.14 218	2.15 156	3.46 255	1.35 227	1.34 248	2.60 209	1.66 241	2.60 243	3.09 253	0.98 224	1.17 247	1.32 224	1.73 228	2.61 247	3.24 233

SPS-STEREO	1.49 210	0.72 211	0.69 213	0.90 212	0.75 213	0.82 211	0.74 199	0.83 212	0.76 208	0.85 225	1.62 224	1.42 206	1.09 200	0.70 204	1.97 145	2.32 240	1.04 211	0.97 237	10.95 251	1.01 224	2.60 243	2.45 239	0.64 209	0.76 226	0.81 204	0.79 191	1.11 203	0.96 176
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
TorneroNet-64	3.44 247	2.19 240	2.33 256	7.00 257	1.73 244	3.02 246	4.22 248	1.95 248	3.75 253	0.82 223	3.10 243	4.11 243	12.63 256	3.76 247	6.96 230	1.63 221	3.11 252	0.79 228	7.96 241	1.98 250	2.65 245	2.69 243	3.37 249	0.90 234	2.67 246	2.65 243	1.21 205	3.65 239

ktn	6.56 256	5.17 259	14.71 267	5.30 249	4.74 256	9.67 263	6.68 257	7.48 262	12.97 266	1.88 248	2.35 239	27.30 270	21.86 262	4.31 250	5.72 215	1.50 213	4.02 256	1.83 252	15.82 259	4.59 256	2.65 245	2.06 214	3.99 254	1.18 248	2.40 244	1.57 221	2.89 249	2.50 221

TorneroNet	5.38 255	2.29 242	1.20 238	17.70 266	6.11 262	4.86 256	6.44 256	2.12 250	4.67 255	1.56 245	7.04 251	11.27 256	24.96 265	4.04 248	5.06 207	1.56 217	3.02 250	0.79 228	14.79 257	1.88 247	2.79 247	2.59 242	3.47 250	0.89 233	6.89 258	2.63 242	1.30 209	3.48 237

UNDER WATER-64	3.14 242	2.61 248	1.56 250	4.95 246	2.92 254	3.47 248	4.38 249	2.32 252	1.63 240	1.37 242	1.36 217	5.08 247	4.79 242	3.47 246	7.48 236	2.02 233	3.68 254	1.11 244	3.99 223	1.95 248	2.87 248	2.92 248	5.01 261	1.40 251	1.99 240	3.99 252	2.15 238	4.42 246

SGM+DAISY	2.56 235	0.94 216	0.92 222	1.06 215	0.97 221	1.24 220	1.04 212	1.31 235	1.76 241	1.12 239	2.01 232	2.59 229	3.35 237	0.87 209	6.30 221	3.19 253	1.16 216	1.11 244	6.92 235	1.55 240	2.89 249	2.90 246	0.67 213	1.23 250	3.89 252	4.14 253	5.13 257	8.82 258

notaker	3.52 248	2.84 251	1.55 249	5.08 248	6.69 263	3.97 252	4.03 247	1.33 237	3.34 252	1.17 240	3.34 244	6.77 252	11.07 252	5.35 259	4.78 202	1.20 191	3.25 253	0.97 237	10.40 249	2.75 253	2.90 250	2.14 222	3.69 252	1.16 246	1.00 211	1.21 211	1.44 215	1.57 208

KSHMR	5.12 254	2.29 242	1.47 246	20.10 267	3.65 255	5.24 258	9.39 260	1.58 246	6.86 258	1.38 243	1.49 220	2.35 227	27.00 272	4.39 254	4.91 204	1.96 230	1.66 233	1.12 246	15.45 258	1.19 233	2.92 251	2.14 222	4.07 255	1.21 249	7.00 259	2.72 245	1.95 234	2.80 225

JetBlue	2.73 237	1.92 236	1.56 250	2.34 235	1.82 249	2.66 245	2.78 242	1.44 241	1.45 235	0.81 221	0.82 186	4.05 242	1.44 211	2.08 233	9.39 248	2.60 247	1.69 235	1.33 247	2.15 201	1.21 234	3.25 252	3.66 256	1.90 234	1.08 244	2.76 248	5.03 255	2.31 243	10.12 260

MeshStereo	2.03 228	0.72 211	0.61 209	1.20 217	0.79 217	1.01 216	0.66 197	1.54 244	1.35 232	0.92 230	2.10 234	4.00 241	3.06 232	0.71 206	9.66 250	2.82 250	1.05 212	0.76 224	4.73 225	0.75 195	3.34 253	3.73 257	0.48 197	0.58 207	1.79 236	1.18 210	2.41 244	2.78 224
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
MaskLacGwcNet_RVC	7.88 257	4.50 257	1.31 242	2.75 238	2.71 253	5.17 257	7.48 259	5.91 258	8.23 259	1.63 246	10.81 261	75.58 275	10.28 251	4.33 251	2.18 157	1.44 208	7.17 261	8.31 262	6.88 234	1.67 242	3.57 254	2.90 246	1.30 230	1.13 245	4.31 255	6.17 258	20.85 269	4.05 244

UNDER WATER	4.11 251	2.66 249	1.51 247	4.92 245	5.25 257	3.49 249	7.24 258	2.33 253	1.84 243	1.65 247	1.20 209	5.04 245	21.14 261	5.09 258	4.93 205	2.44 243	3.86 255	1.09 243	8.36 242	1.97 249	3.80 255	2.73 244	5.04 262	2.11 256	1.96 239	3.54 250	1.91 233	3.93 242

DGSMNet	2.89 238	1.85 234	1.04 232	1.35 221	0.50 194	1.94 229	0.59 187	2.82 255	1.53 239	3.95 257	15.60 263	1.84 219	3.19 234	4.88 256	2.89 172	2.87 251	3.06 251	1.91 253	4.57 224	2.02 251	4.46 256	3.48 254	1.64 233	2.11 256	0.88 206	3.46 249	1.04 199	2.62 222

MADNet++	2.98 239	1.95 237	2.23 255	1.73 227	2.39 251	1.68 224	2.24 235	2.26 251	2.69 251	2.34 252	2.78 240	3.30 235	3.34 236	2.86 242	4.22 198	4.20 258	2.65 247	2.14 255	3.69 222	3.00 254	4.95 257	7.04 263	1.44 232	2.60 259	1.93 238	5.78 256	2.76 248	2.35 217

EKT-Stereo	1.22 195	0.27 133	0.24 116	0.28 136	0.25 119	0.31 133	0.54 180	0.43 157	0.29 130	0.44 143	0.57 158	0.49 151	0.44 166	0.31 124	13.29 263	2.18 238	0.54 174	0.53 197	1.26 179	1.02 225	5.16 258	2.03 212	0.14 74	0.19 92	0.42 148	0.35 115	0.56 133	0.34 100

HanzoNet	11.30 261	14.06 264	16.74 268	13.89 265	9.10 265	15.60 268	21.20 271	11.16 267	12.45 265	6.15 262	7.25 252	20.77 266	27.41 274	28.53 273	4.84 203	9.79 263	14.66 267	2.80 256	24.65 267	12.81 267	5.39 259	4.27 258	8.60 267	1.63 253	2.70 247	2.61 241	2.55 246	3.43 235

JetRed	3.85 250	2.71 250	3.02 257	2.08 233	2.45 252	3.41 247	4.64 250	2.34 254	1.83 242	1.88 248	1.20 209	3.35 236	1.28 209	3.27 244	9.82 254	3.50 256	4.08 257	3.88 258	2.41 203	1.82 246	5.48 260	4.79 259	3.60 251	1.67 254	4.20 253	11.19 264	5.32 258	8.78 257

LRCNet_RVC	12.77 264	18.28 269	5.31 259	23.03 270	20.03 270	22.79 271	18.73 269	10.19 266	4.29 254	21.40 271	17.07 267	21.90 267	12.67 257	27.64 272	4.72 201	1.57 219	13.91 266	9.09 263	27.19 270	10.23 261	5.66 261	2.42 238	25.54 272	13.38 267	1.45 227	0.65 180	3.23 253	2.39 218

PML	14.72 267	11.16 263	4.09 258	13.72 264	8.87 264	13.75 264	6.38 255	7.25 260	36.05 275	10.34 266	59.29 275	46.05 274	52.59 275	6.65 263	6.70 226	4.81 259	10.30 263	3.77 257	21.46 263	4.87 257	5.83 262	5.51 260	3.98 253	4.24 260	15.02 268	6.06 257	20.81 268	7.86 256

DGTPSM_ROB	9.57 259	4.02 255	11.10 262	3.15 240	5.69 258	3.62 250	5.37 253	3.67 256	9.11 260	3.26 254	7.88 255	9.79 255	14.19 258	4.73 255	13.10 262	11.13 264	5.27 258	11.44 265	7.09 236	10.27 262	6.42 263	15.33 266	4.54 259	9.05 263	10.05 260	27.51 268	11.07 263	30.63 268

DPSMNet_ROB	11.01 260	4.36 256	11.20 263	3.81 243	5.73 259	4.71 255	5.45 254	3.67 256	9.75 262	4.35 258	13.56 262	11.30 257	26.82 271	5.44 262	13.51 264	12.50 265	6.62 260	12.38 266	14.62 256	10.30 263	7.11 264	16.01 267	4.56 260	9.06 264	11.07 263	27.51 268	11.13 264	30.63 268

FADE																2.64 248					7.32 265	6.35 262					4.35 255

BEATNet-Init1	11.60 263	15.45 265	5.36 260	21.04 268	10.14 266	20.37 269	13.59 266	8.80 265	6.63 257	4.42 259	10.00 260	14.23 260	19.35 259	4.04 248	10.43 258	9.21 262	6.50 259	5.00 259	32.12 274	14.67 268	8.25 266	7.49 264	5.66 263	5.23 262	12.24 264	7.07 260	21.30 270	14.66 263

DPSM_ROB	13.84 265	8.97 261	13.58 265	5.45 250	6.10 260	7.18 259	5.27 251	8.45 263	11.05 263	6.78 263	8.04 256	8.60 253	12.52 254	5.36 260	16.95 265	14.18 266	11.50 264	14.64 267	9.74 247	12.04 264	17.24 267	19.94 270	4.24 256	11.13 265	27.83 269	35.96 271	31.24 272	39.61 271

DPSM	13.84 265	8.97 261	13.58 265	5.45 250	6.10 260	7.18 259	5.27 251	8.45 263	11.05 263	6.78 263	8.04 256	8.60 253	12.52 254	5.36 260	16.95 265	14.18 266	11.50 264	14.64 267	9.74 247	12.04 264	17.24 267	19.94 270	4.24 256	11.13 265	27.83 269	35.96 271	31.24 272	39.61 271

HaxPig	22.03 269	23.76 270	21.73 270	25.29 271	25.48 272	24.76 272	26.73 272	22.91 271	21.16 267	29.02 273	26.42 270	24.60 268	19.57 260	25.83 271	24.34 268	21.24 268	25.03 272	26.17 270	24.65 267	23.00 269	18.72 269	16.12 268	29.01 273	21.22 270	10.44 261	12.85 265	9.65 261	15.02 264

MEDIAN_ROB	25.69 270	28.81 271	26.20 271	29.88 272	29.43 274	29.00 273	30.34 273	27.00 274	24.64 273	34.12 274	30.21 272	29.31 271	23.43 264	29.48 274	26.63 269	23.36 270	29.99 273	29.41 271	29.88 271	27.28 273	23.55 270	19.50 269	31.94 274	23.91 274	14.08 267	13.72 266	13.09 266	15.43 265

DPSimNet_ROB	19.60 268	30.02 272	12.51 264	29.96 273	26.66 273	21.35 270	18.10 268	23.34 272	23.91 272	14.59 270	30.41 273	25.17 269	25.12 266	12.92 269	12.40 261	9.18 261	23.72 271	11.03 264	37.61 275	12.43 266	24.99 271	8.77 265	13.55 270	15.98 268	13.56 265	10.45 262	19.73 267	21.73 267

AVERAGE_ROB	27.45 272	31.37 273	28.57 275	32.97 274	32.12 275	32.15 274	33.40 274	29.93 275	27.60 274	35.93 275	32.13 274	32.22 272	25.90 270	32.99 275	28.90 270	25.88 271	31.46 275	30.17 275	31.78 272	29.24 274	25.48 272	21.56 272	34.85 275	27.16 275	14.02 266	10.69 263	11.65 265	11.07 261

CasAABBNet	27.80 273	18.03 266	27.32 272	10.90 259	12.21 267	14.33 265	10.52 262	16.96 268	22.28 269	13.77 269	16.14 264	17.40 265	25.40 269	10.69 266	34.10 273	28.35 272	23.05 268	29.43 272	19.46 260	24.14 270	34.48 273	39.80 273	8.47 264	22.42 271	56.04 274	72.44 275	62.78 274	79.64 273

MyStereo03	27.85 274	18.04 267	27.34 273	10.97 260	12.28 268	14.43 266	10.61 263	17.01 269	22.28 269	13.60 267	16.25 265	17.32 263	25.22 267	10.81 267	34.04 271	28.52 273	23.12 269	29.47 273	19.54 261	24.22 271	34.63 274	40.21 274	8.53 265	22.43 272	55.95 272	72.41 273	62.86 275	79.77 274

MyStereo02	27.39 271	18.04 267	27.34 273	10.97 260	0.00 1	14.43 266	10.61 263	17.01 269	22.28 269	13.60 267	16.25 265	17.32 263	25.22 267	10.81 267	34.04 271	28.52 273	23.12 269	29.47 273	19.54 261	24.22 271	34.63 274	40.21 274	8.53 265	22.43 272	55.95 272	72.41 273	62.86 275	79.77 274

ASD4	27.98 275	34.14 274	19.11 269	22.11 269	15.76 269	34.49 275	19.22 270	25.24 273	22.16 268	27.84 272	27.98 271	36.03 273	27.38 273	22.78 270	22.42 267	22.41 269	30.38 274	24.27 269	27.15 269	30.34 275	51.62 276	47.40 276	17.59 271	18.37 269	29.34 271	34.36 270	26.84 271	38.61 270

Low-res two-view benchmark