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
StereoVision	0.06 10	0.03 4	0.04 9	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.06 10	0.11 110	0.02 2	0.05 11	0.03 4	0.06 46	0.01 2	0.09 38	0.10 46	0.06 5	0.05 3	0.08 16	0.07 29	0.06 6	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.10 25	0.07 9	0.10 32	0.12 48

AEACV	0.04 4	0.03 4	0.02 1	0.04 11	0.03 7	0.02 2	0.02 2	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.04 4	0.03 4	0.02 3	0.02 6	0.06 5	0.06 4	0.05 4	0.05 3	0.07 8	0.04 3	0.06 6	0.04 3	0.01 2	0.02 2	0.06 5	0.07 9	0.04 3	0.03 3

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 7	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 3	0.01 2	0.02 2	0.06 5	0.06 5	0.05 4	0.03 3

test_4	0.09 33	0.05 19	0.07 71	0.05 20	0.06 39	0.03 5	0.02 2	0.12 40	0.09 78	0.17 61	0.06 17	0.09 23	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.10 46	0.15 58	0.08 18	0.10 34	0.07 29	0.17 103	0.09 62	0.02 7	0.07 67	0.10 25	0.14 79	0.12 54	0.19 127

RAFT	0.06 10	0.03 4	0.05 23	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.02 2	0.07 20	0.04 5	0.04 6	0.06 17	0.07 17	0.05 29	0.01 2	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 3	0.05 4	0.04 3	0.06 6	0.07 32	0.01 2	0.04 7	0.13 56	0.14 79	0.13 65	0.15 75

iRaftStereo_RVC	0.05 5	0.03 4	0.03 5	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.05 7	0.04 5	0.06 13	0.05 11	0.05 10	0.03 7	0.02 6	0.06 5	0.06 4	0.10 21	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.03 5	0.07 9	0.06 5	0.05 4	0.05 6

ARAFT	0.07 19	0.04 9	0.04 9	0.05 20	0.05 22	0.05 21	0.02 2	0.09 28	0.06 25	0.12 32	0.06 17	0.12 42	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.07 12	0.12 35	0.09 42	0.09 28	0.05 9	0.11 29	0.08 37	0.03 20	0.04 7	0.10 25	0.09 21	0.09 27	0.09 23

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.08 57	0.05 22	0.07 49	0.03 10	0.11 37	0.15 150	0.20 94	0.14 120	0.12 42	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.16 66	0.11 66	0.12 49	0.08 45	0.12 35	0.11 114	0.06 67	0.07 67	0.12 47	0.15 100	0.12 54	0.16 86

test croco	0.06 10	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.05 21	0.03 10	0.08 24	0.04 5	0.09 23	0.05 11	0.06 14	0.02 3	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.12 35	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.04 3	0.02 7	0.05 19	0.09 22	0.10 25	0.08 22	0.09 23

StereoIM	0.07 19	0.04 9	0.05 23	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.03 10	0.06 10	0.06 25	0.04 6	0.06 17	0.10 29	0.05 29	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.10 21	0.09 42	0.07 8	0.05 9	0.10 24	0.10 86	0.01 2	0.05 19	0.12 47	0.18 150	0.13 65	0.16 86

MIF-Stereo (partial)	0.06 10	0.05 19	0.06 47	0.05 20	0.04 11	0.05 21	0.03 10	0.08 24	0.07 40	0.07 20	0.04 4	0.05 10	0.06 46	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.06 35	0.10 25	0.08 15	0.07 16	0.08 17

MIF-Stereo	0.07 19	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.03 7	0.05 21	0.03 10	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.04 4	0.07 17	0.12 123	0.07 75	0.08 21	0.07 12	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.08 37	0.07 88	0.04 7	0.10 25	0.16 117	0.06 11	0.10 28

MIM_Stereo	0.06 10	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.05 22	0.05 21	0.03 10	0.06 10	0.04 5	0.14 39	0.07 29	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.08 17	0.13 37	0.07 13	0.09 28	0.06 18	0.11 29	0.06 18	0.02 7	0.04 7	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.05 6

LL-Strereo2	0.07 19	0.03 4	0.03 5	0.04 11	0.05 22	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.07 40	0.15 45	0.07 29	0.08 21	0.05 29	0.04 26	0.08 21	0.09 30	0.13 37	0.07 13	0.10 34	0.06 18	0.10 24	0.06 18	0.03 20	0.04 7	0.08 14	0.10 25	0.08 22	0.05 6

Sa-1000	0.11 60	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.05 22	0.09 71	0.03 10	0.12 40	0.07 40	0.18 74	0.08 46	0.19 115	0.05 29	0.06 53	0.10 64	0.10 46	0.16 66	0.12 90	0.14 69	0.09 66	0.17 103	0.10 86	0.04 34	0.05 19	0.19 140	0.16 117	0.13 65	0.20 135

AFF-stereo	0.06 10	0.05 19	0.05 23	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.11 37	0.06 25	0.16 52	0.05 11	0.08 21	0.03 7	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.08 11	0.05 3	0.09 28	0.04 3	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.10 25	0.08 15	0.07 16	0.07 15

RAFT + AFF	0.05 5	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.08 58	0.09 23	0.05 11	0.09 23	0.02 3	0.02 6	0.05 3	0.06 4	0.09 15	0.06 8	0.06 5	0.04 3	0.07 10	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.07 9	0.05 3	0.05 4	0.06 12

RYNet	0.06 10	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.05 7	0.11 110	0.05 9	0.04 4	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.06 4	0.07 8	0.08 18	0.07 8	0.05 9	0.05 4	0.05 8	0.11 149	0.04 7	0.06 5	0.15 100	0.06 11	0.05 6

TDLM	0.05 5	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.04 5	0.04 5	0.04 6	0.06 17	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.06 8	0.06 5	0.04 3	0.05 4	0.04 3	0.03 20	0.04 7	0.05 3	0.06 5	0.05 4	0.05 6

4D-IteraStereo	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.06 33	0.04 22	0.15 67	0.10 98	0.22 108	0.08 46	0.14 68	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.10 46	0.17 82	0.09 42	0.11 38	0.08 45	0.15 75	0.06 18	0.03 20	0.05 19	0.10 25	0.10 25	0.08 22	0.08 17

CAS	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.04 22	0.14 61	0.06 25	0.11 30	0.11 85	0.11 36	0.05 29	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.11 26	0.10 55	0.14 69	0.07 29	0.12 35	0.08 37	0.05 50	0.05 19	0.13 56	0.11 38	0.09 27	0.14 63

anonymousdsp	0.05 5	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.04 4	0.03 4	0.02 3	0.03 13	0.07 9	0.08 17	0.08 11	0.06 8	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.03 20	0.03 5	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.05 6

test_5	0.08 28	0.05 19	0.07 71	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.09 28	0.05 12	0.05 9	0.07 29	0.12 42	0.12 123	0.02 6	0.08 21	0.09 30	0.07 8	0.07 13	0.08 16	0.06 18	0.10 24	0.10 86	0.02 7	0.08 85	0.10 25	0.14 79	0.13 65	0.18 118

SA	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.05 22	0.08 58	0.04 22	0.12 40	0.05 12	0.16 52	0.07 29	0.16 84	0.03 7	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.13 37	0.11 66	0.12 49	0.09 66	0.14 71	0.10 86	0.03 20	0.06 35	0.16 98	0.15 100	0.13 65	0.21 150

AnonymousM	0.08 28	0.05 19	0.04 9	0.06 31	0.05 22	0.04 10	0.04 22	0.13 52	0.05 12	0.20 94	0.06 17	0.11 36	0.03 7	0.06 53	0.10 64	0.10 46	0.19 115	0.09 42	0.12 49	0.07 29	0.16 90	0.06 18	0.04 34	0.04 7	0.08 14	0.11 38	0.10 32	0.10 28

raft+_RVC	0.08 28	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.07 49	0.04 22	0.10 34	0.08 58	0.17 61	0.08 46	0.09 23	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.13 37	0.09 42	0.11 38	0.06 18	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.05 19	0.11 41	0.09 21	0.09 27	0.09 23

raftrobust	0.10 51	0.08 78	0.06 47	0.08 57	0.07 55	0.05 21	0.04 22	0.14 61	0.06 25	0.25 159	0.08 46	0.13 54	0.05 29	0.05 42	0.09 38	0.09 30	0.17 82	0.12 90	0.12 49	0.09 66	0.17 103	0.08 37	0.05 50	0.06 35	0.13 56	0.12 53	0.10 32	0.11 36

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 28	0.06 29	0.05 23	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.14 61	0.07 40	0.21 103	0.04 4	0.12 42	0.04 17	0.03 13	0.08 21	0.09 30	0.09 15	0.06 8	0.11 38	0.05 9	0.11 29	0.06 18	0.03 20	0.05 19	0.13 56	0.09 21	0.09 27	0.09 23

AE-Stereo	0.13 93	0.09 90	0.08 93	0.11 104	0.09 83	0.08 58	0.05 31	0.17 84	0.14 140	0.24 137	0.10 71	0.19 115	0.10 106	0.07 75	0.11 95	0.12 118	0.24 180	0.13 117	0.17 103	0.11 102	0.19 136	0.10 86	0.05 50	0.09 107	0.14 74	0.14 79	0.15 89	0.14 63

CASnet	0.10 51	0.06 29	0.05 23	0.08 57	0.09 83	0.11 98	0.05 31	0.18 110	0.10 98	0.23 121	0.11 85	0.13 54	0.06 46	0.08 93	0.10 64	0.10 46	0.16 66	0.08 18	0.19 127	0.08 45	0.14 71	0.06 18	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.14 76	0.10 28
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.05 20	0.06 39	0.06 33	0.05 31	0.13 52	0.08 58	0.18 74	0.11 85	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 103	0.09 62	0.05 50	0.06 35	0.15 82	0.11 38	0.10 32	0.13 54

tt_ll	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.05 20	0.06 39	0.06 33	0.05 31	0.13 52	0.08 58	0.18 74	0.11 85	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 103	0.09 62	0.05 50	0.06 35	0.15 82	0.11 38	0.10 32	0.13 54

anonymousdsp2	0.08 28	0.07 50	0.05 23	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.12 40	0.06 25	0.17 61	0.06 17	0.09 23	0.04 17	0.05 42	0.07 9	0.08 17	0.13 37	0.08 18	0.11 38	0.07 29	0.13 56	0.07 32	0.05 50	0.06 35	0.09 22	0.08 15	0.08 22	0.07 15

CES	0.12 82	0.06 29	0.06 47	0.06 31	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.35 210	0.05 12	0.15 45	0.23 196	0.13 54	0.04 17	0.08 93	0.09 38	0.11 81	0.19 115	0.08 18	0.14 69	0.08 45	0.28 216	0.08 37	0.07 88	0.04 7	0.14 74	0.11 38	0.14 76	0.16 86

EGLCR-Stereo	0.11 60	0.06 29	0.04 9	0.08 57	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.27 186	0.06 17	0.19 115	0.06 46	0.08 93	0.08 21	0.10 46	0.20 130	0.10 55	0.16 94	0.07 29	0.17 103	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.13 62	0.18 128	0.17 99

RAFT_CTSACE	0.07 19	0.04 9	0.06 47	0.03 4	0.04 11	0.05 21	0.05 31	0.06 10	0.06 25	0.09 23	0.04 4	0.10 29	0.09 93	0.03 13	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.12 35	0.08 37	0.03 20	0.06 35	0.12 47	0.12 53	0.12 54	0.16 86

RAFT+CT+SA	0.09 33	0.05 19	0.07 71	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.05 31	0.13 52	0.07 40	0.08 22	0.07 29	0.15 74	0.13 138	0.04 26	0.11 95	0.10 46	0.09 15	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.12 35	0.11 114	0.02 7	0.06 35	0.13 56	0.13 62	0.11 46	0.17 99

IPLG	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.07 52	0.07 55	0.06 33	0.05 31	0.15 67	0.06 25	0.22 108	0.06 17	0.15 74	0.05 29	0.04 26	0.09 38	0.10 46	0.16 66	0.10 55	0.14 69	0.09 66	0.13 56	0.08 37	0.04 34	0.07 67	0.13 56	0.12 53	0.11 46	0.09 23

MIPNet	0.11 60	0.09 90	0.06 47	0.07 52	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.17 84	0.06 25	0.23 121	0.07 29	0.16 84	0.08 78	0.05 42	0.10 64	0.11 81	0.17 82	0.11 66	0.20 140	0.12 123	0.13 56	0.11 114	0.05 50	0.07 67	0.16 98	0.15 100	0.11 46	0.13 54

AASNet	0.07 19	0.06 29	0.04 9	0.09 72	0.07 55	0.08 58	0.05 31	0.08 24	0.05 12	0.07 20	0.07 29	0.07 17	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.07 12	0.10 21	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.07 10	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.08 14	0.08 15	0.06 11	0.06 12

GMOStereo	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

error version	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

test-v	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

test-3	0.10 51	0.06 29	0.04 9	0.06 31	0.08 65	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.07 40	0.24 137	0.08 46	0.19 115	0.08 78	0.06 53	0.11 95	0.11 81	0.20 130	0.10 55	0.15 84	0.10 85	0.16 90	0.10 86	0.05 50	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.12 54	0.11 36

test_1	0.10 51	0.06 29	0.04 9	0.06 31	0.08 65	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.07 40	0.24 137	0.08 46	0.19 115	0.08 78	0.06 53	0.11 95	0.11 81	0.20 130	0.10 55	0.15 84	0.10 85	0.16 90	0.10 86	0.05 50	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.12 54	0.11 36

test_3	0.11 60	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.08 65	0.05 21	0.05 31	0.17 84	0.10 98	0.24 137	0.09 63	0.22 154	0.12 123	0.06 53	0.13 135	0.13 143	0.20 130	0.09 42	0.14 69	0.10 85	0.18 121	0.09 62	0.04 34	0.08 85	0.13 56	0.14 79	0.13 65	0.14 63

test-2	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

rafts_anoy	0.09 33	0.08 78	0.07 71	0.07 52	0.07 55	0.06 33	0.05 31	0.13 52	0.05 12	0.17 61	0.10 71	0.12 42	0.05 29	0.03 13	0.10 64	0.10 46	0.15 58	0.12 90	0.14 69	0.07 29	0.15 75	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.11 41	0.10 25	0.09 27	0.11 36

RALCasStereoNet	0.09 33	0.08 78	0.06 47	0.09 72	0.07 55	0.06 33	0.05 31	0.12 40	0.05 12	0.18 74	0.07 29	0.12 42	0.05 29	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.18 101	0.12 90	0.14 69	0.08 45	0.15 75	0.08 37	0.05 50	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.10 32	0.08 17

RALAANet	0.09 33	0.08 78	0.06 47	0.07 52	0.06 39	0.08 58	0.05 31	0.10 34	0.07 40	0.12 32	0.10 71	0.10 29	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.09 30	0.13 37	0.11 66	0.16 94	0.09 66	0.12 35	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.11 46	0.11 36

MMNet	0.06 10	0.06 29	0.05 23	0.08 57	0.06 39	0.06 33	0.05 31	0.07 20	0.06 25	0.05 9	0.06 17	0.09 23	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.07 12	0.09 15	0.08 18	0.07 8	0.06 18	0.07 10	0.05 8	0.04 34	0.05 19	0.07 9	0.08 15	0.07 16	0.10 28

delet	0.05 5	0.05 19	0.04 9	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.05 31	0.04 5	0.04 5	0.06 13	0.05 11	0.10 29	0.05 29	0.03 13	0.07 9	0.06 4	0.07 8	0.06 8	0.06 5	0.06 18	0.06 6	0.04 3	0.03 20	0.05 19	0.07 9	0.07 9	0.05 4	0.04 5

CREStereo	0.11 60	0.08 78	0.06 47	0.08 57	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.18 110	0.05 12	0.26 173	0.08 46	0.18 104	0.06 46	0.08 93	0.09 38	0.10 46	0.22 153	0.08 18	0.13 62	0.08 45	0.20 149	0.09 62	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.13 62	0.17 110	0.16 86
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.13 93	0.07 50	0.07 71	0.09 72	0.10 99	0.15 135	0.05 31	0.16 75	0.12 125	0.28 198	0.13 107	0.21 141	0.08 78	0.11 134	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.21 164	0.11 114	0.08 111	0.07 67	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.15 75

RAFT-Stereo	0.13 93	0.07 50	0.07 71	0.09 72	0.10 99	0.15 135	0.05 31	0.16 75	0.12 125	0.28 198	0.13 107	0.21 141	0.08 78	0.11 134	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.21 164	0.11 114	0.08 111	0.07 67	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.15 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CVANet_RVC	0.07 19	0.07 50	0.07 71	0.08 57	0.06 39	0.07 49	0.05 31	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.09 63	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.08 11	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.06 18	0.04 34	0.05 19	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.10 28

AANet_RVC	0.06 10	0.05 19	0.06 47	0.05 20	0.06 39	0.04 10	0.05 31	0.05 7	0.06 25	0.05 9	0.06 17	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.07 12	0.08 11	0.08 18	0.07 8	0.07 29	0.07 10	0.07 32	0.05 50	0.05 19	0.07 9	0.08 15	0.06 11	0.08 17

HITNet	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.08 57	0.08 65	0.08 58	0.05 31	0.11 37	0.07 40	0.19 86	0.08 46	0.12 42	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.08 17	0.13 37	0.10 55	0.10 34	0.07 29	0.11 29	0.09 62	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.11 38	0.16 97	0.14 63
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
iinet-f	0.10 51	0.09 90	0.06 47	0.08 57	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.09 28	0.07 40	0.18 74	0.11 85	0.11 36	0.10 106	0.06 53	0.09 38	0.10 46	0.14 49	0.09 42	0.19 127	0.09 66	0.12 35	0.06 18	0.05 50	0.06 35	0.11 41	0.10 25	0.15 89	0.12 48

TestStereo1	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.04 11	0.05 22	0.06 33	0.06 61	0.07 20	0.07 40	0.09 23	0.07 29	0.11 36	0.14 152	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 56	0.12 132	0.02 7	0.05 19	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.20 135

TESTraft	0.09 33	0.06 29	0.06 47	0.04 11	0.04 11	0.05 21	0.06 61	0.09 28	0.08 58	0.09 23	0.08 46	0.12 42	0.13 138	0.03 13	0.09 38	0.10 46	0.11 26	0.09 42	0.08 16	0.07 29	0.13 56	0.12 132	0.02 7	0.05 19	0.14 74	0.13 62	0.14 76	0.20 135

IER	0.09 33	0.07 50	0.07 71	0.09 72	0.07 55	0.09 71	0.06 61	0.12 40	0.07 40	0.14 39	0.11 85	0.11 36	0.07 65	0.06 53	0.09 38	0.09 30	0.14 49	0.11 66	0.11 38	0.07 29	0.12 35	0.08 37	0.06 67	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.11 46	0.14 63

raft_robust	0.12 82	0.09 90	0.09 103	0.11 104	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.15 67	0.08 58	0.23 121	0.07 29	0.20 130	0.11 117	0.09 109	0.11 95	0.12 118	0.16 66	0.12 90	0.14 69	0.10 85	0.15 75	0.11 114	0.03 20	0.08 85	0.18 127	0.17 135	0.15 89	0.14 63

SA-5K	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.04 11	0.05 22	0.06 33	0.06 61	0.07 20	0.07 40	0.09 23	0.07 29	0.11 36	0.14 152	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 56	0.12 132	0.02 7	0.05 19	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.20 135

CIPLG	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.10 46	0.17 82	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.10 28

IPLGR_C	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.11 81	0.17 82	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.09 21	0.10 32	0.10 28

ACRE	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.10 46	0.17 82	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.10 28

s12784h	0.12 82	0.09 90	0.06 47	0.11 104	0.09 83	0.08 58	0.06 61	0.18 110	0.07 40	0.26 173	0.12 97	0.19 115	0.09 93	0.07 75	0.09 38	0.10 46	0.20 130	0.08 18	0.15 84	0.07 29	0.20 149	0.08 37	0.05 50	0.07 67	0.16 98	0.15 100	0.18 128	0.21 150

TANstereo	0.11 60	0.06 29	0.06 47	0.10 89	0.09 83	0.08 58	0.06 61	0.12 40	0.08 58	0.22 108	0.08 46	0.13 54	0.08 78	0.08 93	0.10 64	0.13 143	0.19 115	0.13 117	0.18 117	0.08 45	0.18 121	0.10 86	0.06 67	0.06 35	0.11 41	0.11 38	0.15 89	0.14 63

XX-TBD	0.11 60	0.06 29	0.06 47	0.10 89	0.09 83	0.08 58	0.06 61	0.12 40	0.08 58	0.22 108	0.08 46	0.13 54	0.08 78	0.08 93	0.10 64	0.13 143	0.19 115	0.13 117	0.18 117	0.08 45	0.18 121	0.10 86	0.06 67	0.06 35	0.11 41	0.11 38	0.15 89	0.14 63

UPFNet	0.09 33	0.08 78	0.08 93	0.09 72	0.08 65	0.09 71	0.06 61	0.12 40	0.09 78	0.14 39	0.10 71	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.08 21	0.10 46	0.13 37	0.11 66	0.10 34	0.07 29	0.10 24	0.07 32	0.06 67	0.07 67	0.09 22	0.11 38	0.10 32	0.11 36

HGLStereo	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.09 72	0.10 99	0.09 71	0.06 61	0.14 61	0.08 58	0.18 74	0.15 136	0.09 23	0.06 46	0.08 93	0.10 64	0.10 46	0.17 82	0.13 117	0.14 69	0.10 85	0.12 35	0.10 86	0.08 111	0.09 107	0.13 56	0.13 62	0.10 32	0.11 36

PMTNet	0.11 60	0.10 102	0.06 47	0.12 116	0.09 83	0.07 49	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.28 198	0.06 17	0.18 104	0.04 17	0.07 75	0.10 64	0.11 81	0.18 101	0.08 18	0.14 69	0.08 45	0.18 121	0.10 86	0.07 88	0.05 19	0.13 56	0.12 53	0.17 110	0.16 86

GANet	0.07 19	0.07 50	0.06 47	0.06 31	0.06 39	0.07 49	0.06 61	0.08 24	0.05 12	0.06 13	0.07 29	0.06 14	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.08 17	0.09 15	0.10 55	0.07 8	0.05 9	0.07 10	0.05 8	0.05 50	0.05 19	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.06 12

MSKI-zero shot	0.13 93	0.08 78	0.05 23	0.09 72	0.11 116	0.09 71	0.07 77	0.19 129	0.09 78	0.28 198	0.10 71	0.19 115	0.06 46	0.11 134	0.11 95	0.12 118	0.23 162	0.11 66	0.17 103	0.11 102	0.22 177	0.10 86	0.07 88	0.08 85	0.14 74	0.17 135	0.18 128	0.18 118

LoS	0.16 150	0.10 102	0.08 93	0.10 89	0.11 116	0.09 71	0.07 77	0.50 233	0.05 12	0.32 216	0.36 227	0.36 186	0.06 46	0.09 109	0.09 38	0.10 46	0.19 115	0.09 42	0.15 84	0.11 102	0.21 164	0.09 62	0.07 88	0.07 67	0.18 127	0.12 53	0.20 149	0.21 150

anonymity	0.13 93	0.06 29	0.05 23	0.09 72	0.10 99	0.09 71	0.07 77	0.18 110	0.08 58	0.28 198	0.13 107	0.19 115	0.06 46	0.09 109	0.10 64	0.13 143	0.23 162	0.12 90	0.17 103	0.15 164	0.20 149	0.10 86	0.09 126	0.07 67	0.20 150	0.19 167	0.19 136	0.19 127

IPLGR	0.12 82	0.09 90	0.09 103	0.09 72	0.10 99	0.09 71	0.07 77	0.18 110	0.09 78	0.22 108	0.10 71	0.16 84	0.07 65	0.06 53	0.10 64	0.11 81	0.17 82	0.11 66	0.21 146	0.12 123	0.16 90	0.09 62	0.04 34	0.08 85	0.16 98	0.14 79	0.14 76	0.16 86

CREStereo++_RVC	0.11 60	0.07 50	0.05 23	0.08 57	0.09 83	0.08 58	0.07 77	0.16 75	0.09 78	0.26 173	0.09 63	0.17 89	0.13 138	0.08 93	0.09 38	0.10 46	0.19 115	0.08 18	0.13 62	0.07 29	0.20 149	0.08 37	0.06 67	0.06 35	0.14 74	0.12 53	0.16 97	0.15 75
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
sCroCo_RVC	0.14 117	0.09 90	0.09 103	0.08 57	0.07 55	0.10 91	0.07 77	0.20 146	0.14 140	0.18 74	0.12 97	0.13 54	0.14 152	0.06 53	0.14 153	0.16 185	0.22 153	0.15 152	0.22 159	0.13 138	0.21 164	0.16 177	0.06 67	0.12 151	0.18 127	0.15 100	0.17 110	0.17 99

XX-Stereo	0.14 117	0.05 19	0.05 23	0.10 89	0.07 55	0.17 152	0.07 77	0.18 110	0.10 98	0.27 186	0.09 63	0.21 141	0.03 7	0.10 121	0.11 95	0.12 118	0.22 153	0.11 66	0.21 146	0.11 102	0.20 149	0.09 62	0.08 111	0.07 67	0.23 182	0.17 135	0.17 110	0.35 192

DMCA	0.07 19	0.05 19	0.07 71	0.06 31	0.06 39	0.05 21	0.07 77	0.09 28	0.07 40	0.06 13	0.09 63	0.07 17	0.06 46	0.06 53	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.10 55	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.06 18	0.06 67	0.06 35	0.08 14	0.10 25	0.06 11	0.08 17

MyStereo04	0.14 117	0.12 126	0.11 132	0.08 57	0.09 83	0.11 98	0.08 85	0.23 173	0.19 174	0.24 137	0.16 147	0.23 158	0.11 117	0.04 26	0.11 95	0.11 81	0.17 82	0.12 90	0.21 146	0.12 123	0.17 103	0.12 132	0.06 67	0.12 151	0.21 162	0.14 79	0.16 97	0.15 75

MyStereo	0.14 117	0.13 141	0.11 132	0.10 89	0.10 99	0.11 98	0.08 85	0.23 173	0.20 187	0.24 137	0.16 147	0.23 158	0.13 138	0.04 26	0.11 95	0.11 81	0.18 101	0.12 90	0.21 146	0.13 138	0.17 103	0.12 132	0.06 67	0.11 136	0.22 173	0.14 79	0.17 110	0.17 99

Any-RAFT	0.13 93	0.07 50	0.06 47	0.11 104	0.09 83	0.12 109	0.08 85	0.17 84	0.10 98	0.26 173	0.09 63	0.20 130	0.08 78	0.11 134	0.11 95	0.11 81	0.22 153	0.11 66	0.21 146	0.10 85	0.22 177	0.10 86	0.08 111	0.06 35	0.16 98	0.16 117	0.17 110	0.17 99

RAFT-Test	0.13 93	0.07 50	0.06 47	0.09 72	0.11 116	0.13 118	0.08 85	0.17 84	0.11 110	0.27 186	0.11 85	0.20 130	0.05 29	0.12 152	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.21 146	0.14 148	0.21 164	0.11 114	0.07 88	0.08 85	0.17 108	0.16 117	0.17 110	0.17 99

HH	0.13 93	0.06 29	0.05 23	0.11 104	0.12 128	0.16 143	0.08 85	0.19 129	0.08 58	0.28 198	0.08 46	0.18 104	0.06 46	0.12 152	0.11 95	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.20 149	0.08 37	0.07 88	0.08 85	0.13 56	0.15 100	0.19 136	0.24 159

HanStereo	0.13 93	0.06 29	0.05 23	0.11 104	0.12 128	0.16 143	0.08 85	0.19 129	0.08 58	0.28 198	0.08 46	0.18 104	0.06 46	0.12 152	0.11 95	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.20 149	0.08 37	0.07 88	0.08 85	0.13 56	0.15 100	0.19 136	0.24 159

cross-raft	0.14 117	0.08 78	0.07 71	0.08 57	0.10 99	0.12 109	0.08 85	0.17 84	0.13 133	0.27 186	0.12 97	0.21 141	0.05 29	0.11 134	0.13 135	0.14 162	0.22 153	0.11 66	0.23 166	0.13 138	0.23 188	0.10 86	0.06 67	0.08 85	0.22 173	0.18 150	0.14 76	0.16 86

Anonymous	0.15 135	0.10 102	0.10 116	0.10 89	0.10 99	0.10 91	0.08 85	0.19 129	0.09 78	0.20 94	0.13 107	0.19 115	0.17 168	0.07 75	0.14 153	0.15 180	0.20 130	0.17 177	0.18 117	0.15 164	0.23 188	0.16 177	0.06 67	0.10 123	0.23 182	0.18 150	0.19 136	0.15 75

HCRNet	0.12 82	0.17 174	0.06 47	0.22 178	0.08 65	0.15 135	0.08 85	0.13 52	0.04 5	0.46 237	0.12 97	0.24 164	0.07 65	0.07 75	0.08 21	0.06 4	0.14 49	0.08 18	0.20 140	0.08 45	0.10 24	0.05 8	0.11 149	0.06 35	0.06 5	0.06 5	0.05 4	0.08 17

UNet	0.11 60	0.09 90	0.09 103	0.10 89	0.08 65	0.10 91	0.08 85	0.15 67	0.08 58	0.17 61	0.10 71	0.13 54	0.09 93	0.07 75	0.09 38	0.10 46	0.16 66	0.13 117	0.12 49	0.08 45	0.12 35	0.09 62	0.08 111	0.09 107	0.12 47	0.14 79	0.10 32	0.11 36

DMCA-RVC	0.10 51	0.08 78	0.11 132	0.08 57	0.09 83	0.08 58	0.08 85	0.12 40	0.09 78	0.13 36	0.13 107	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.14 153	0.12 118	0.14 49	0.13 117	0.11 38	0.10 85	0.12 35	0.10 86	0.07 88	0.09 107	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.11 36

BEATNet_4x	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.09 72	0.09 83	0.09 71	0.08 85	0.12 40	0.08 58	0.21 103	0.09 63	0.15 74	0.09 93	0.08 93	0.11 95	0.10 46	0.13 37	0.13 117	0.11 38	0.08 45	0.13 56	0.12 132	0.08 111	0.08 85	0.13 56	0.13 62	0.18 128	0.18 118

ADCP+	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.09 72	0.07 55	0.09 71	0.08 85	0.14 61	0.11 110	0.16 52	0.12 97	0.18 104	0.08 78	0.07 75	0.11 95	0.10 46	0.16 66	0.11 66	0.14 69	0.09 66	0.12 35	0.09 62	0.08 111	0.08 85	0.11 41	0.16 117	0.11 46	0.11 36

RASNet	0.11 60	0.10 102	0.10 116	0.09 72	0.07 55	0.08 58	0.08 85	0.19 129	0.09 78	0.17 61	0.10 71	0.13 54	0.09 93	0.06 53	0.09 38	0.10 46	0.14 49	0.09 42	0.12 49	0.06 18	0.15 75	0.09 62	0.05 50	0.10 123	0.13 56	0.12 53	0.17 110	0.17 99

MSMDNet	0.13 93	0.08 78	0.06 47	0.09 72	0.12 128	0.10 91	0.08 85	0.17 84	0.11 110	0.27 186	0.10 71	0.20 130	0.06 46	0.12 152	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.19 127	0.16 176	0.21 164	0.12 132	0.07 88	0.08 85	0.17 108	0.15 100	0.17 110	0.18 118

iResNetv2_ROB	0.12 82	0.08 78	0.08 93	0.12 116	0.09 83	0.12 109	0.08 85	0.17 84	0.08 58	0.22 108	0.12 97	0.20 130	0.16 165	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.16 66	0.11 66	0.17 103	0.10 85	0.15 75	0.10 86	0.09 126	0.10 123	0.15 82	0.13 62	0.19 136	0.12 48

iResNet_ROB	0.11 60	0.08 78	0.07 71	0.11 104	0.08 65	0.12 109	0.08 85	0.15 67	0.08 58	0.23 121	0.11 85	0.15 74	0.15 160	0.06 53	0.08 21	0.09 30	0.16 66	0.12 90	0.14 69	0.09 66	0.15 75	0.10 86	0.07 88	0.08 85	0.15 82	0.12 53	0.15 89	0.15 75

DN-CSS_ROB	0.11 60	0.09 90	0.12 146	0.08 57	0.09 83	0.08 58	0.08 85	0.16 75	0.10 98	0.23 121	0.17 157	0.19 115	0.14 152	0.05 42	0.09 38	0.09 30	0.13 37	0.10 55	0.18 117	0.09 66	0.12 35	0.08 37	0.07 88	0.08 85	0.13 56	0.11 38	0.12 54	0.11 36

iRaft-Stereo_20w	0.13 93	0.07 50	0.05 23	0.12 116	0.12 128	0.12 109	0.09 103	0.15 67	0.10 98	0.28 198	0.10 71	0.19 115	0.04 17	0.10 121	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.11 66	0.15 84	0.13 138	0.20 149	0.08 37	0.09 126	0.06 35	0.18 127	0.15 100	0.20 149	0.26 170

dd	0.14 117	0.12 126	0.07 71	0.25 188	0.11 116	0.19 169	0.09 103	0.17 84	0.08 58	0.17 61	0.08 46	0.33 181	0.08 78	0.06 53	0.11 95	0.11 81	0.24 180	0.11 66	0.25 176	0.09 66	0.15 75	0.09 62	0.06 67	0.09 107	0.17 108	0.13 62	0.18 128	0.14 63

LMCR-Stereo	0.13 93	0.09 90	0.07 71	0.11 104	0.08 65	0.11 98	0.09 103	0.18 110	0.09 78	0.19 86	0.14 120	0.19 115	0.14 152	0.10 121	0.10 64	0.11 81	0.20 130	0.13 117	0.19 127	0.11 102	0.18 121	0.10 86	0.08 111	0.08 85	0.15 82	0.13 62	0.19 136	0.17 99

GES	0.14 117	0.11 114	0.07 71	0.09 72	0.11 116	0.15 135	0.09 103	0.20 146	0.09 78	0.23 121	0.12 97	0.17 89	0.11 117	0.14 168	0.12 122	0.11 81	0.23 162	0.14 139	0.24 172	0.14 148	0.18 121	0.18 186	0.11 149	0.09 107	0.15 82	0.13 62	0.21 160	0.20 135

GMStereo	0.12 82	0.12 126	0.07 71	0.11 104	0.11 116	0.13 118	0.09 103	0.17 84	0.10 98	0.17 61	0.14 120	0.22 154	0.11 117	0.07 75	0.10 64	0.09 30	0.17 82	0.10 55	0.17 103	0.12 123	0.15 75	0.09 62	0.07 88	0.09 107	0.14 74	0.13 62	0.15 89	0.12 48
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.13 93	0.07 50	0.04 9	0.10 89	0.10 99	0.10 91	0.09 103	0.18 110	0.10 98	0.26 173	0.11 85	0.20 130	0.05 29	0.10 121	0.10 64	0.12 118	0.22 153	0.12 90	0.19 127	0.12 123	0.19 136	0.09 62	0.08 111	0.08 85	0.16 98	0.15 100	0.16 97	0.20 135

ADCRef	0.13 93	0.10 102	0.10 116	0.10 89	0.08 65	0.09 71	0.09 103	0.17 84	0.14 140	0.20 94	0.15 136	0.15 74	0.13 138	0.05 42	0.11 95	0.11 81	0.16 66	0.14 139	0.19 127	0.12 123	0.16 90	0.12 132	0.09 126	0.11 136	0.14 74	0.18 150	0.13 65	0.19 127

DeepPrunerF	0.12 82	0.10 102	0.11 132	0.13 125	0.14 150	0.09 71	0.09 103	0.15 67	0.11 110	0.12 32	0.14 120	0.10 29	0.09 93	0.07 75	0.13 135	0.11 81	0.11 26	0.13 117	0.13 62	0.11 102	0.13 56	0.09 62	0.08 111	0.08 85	0.17 108	0.15 100	0.11 46	0.14 63

CFNet	0.12 82	0.11 114	0.08 93	0.14 134	0.12 128	0.11 98	0.09 103	0.20 146	0.10 98	0.18 74	0.12 97	0.25 167	0.10 106	0.08 93	0.09 38	0.09 30	0.17 82	0.12 90	0.12 49	0.09 66	0.12 35	0.08 37	0.06 67	0.10 123	0.15 82	0.13 62	0.13 65	0.13 54

CFNet_RVC	0.13 93	0.12 126	0.10 116	0.14 134	0.11 116	0.14 125	0.09 103	0.17 84	0.09 78	0.19 86	0.13 107	0.21 141	0.09 93	0.10 121	0.12 122	0.13 143	0.18 101	0.13 117	0.15 84	0.11 102	0.16 90	0.09 62	0.06 67	0.09 107	0.16 98	0.13 62	0.16 97	0.17 99

DeepPruner_ROB	0.14 117	0.13 141	0.11 132	0.12 116	0.11 116	0.11 98	0.09 103	0.17 84	0.12 125	0.21 103	0.18 167	0.15 74	0.13 138	0.08 93	0.14 153	0.11 81	0.18 101	0.15 152	0.19 127	0.11 102	0.18 121	0.14 158	0.10 140	0.11 136	0.17 108	0.17 135	0.17 110	0.19 127

DISCO	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.10 89	0.09 83	0.11 98	0.09 103	0.10 34	0.08 58	0.15 45	0.11 85	0.12 42	0.07 65	0.06 53	0.09 38	0.11 81	0.15 58	0.10 55	0.14 69	0.10 85	0.12 35	0.10 86	0.06 67	0.09 107	0.14 74	0.12 53	0.13 65	0.11 36

DLCB_ROB	0.14 117	0.12 126	0.12 146	0.10 89	0.10 99	0.10 91	0.09 103	0.16 75	0.12 125	0.18 74	0.17 157	0.19 115	0.13 138	0.11 134	0.12 122	0.11 81	0.16 66	0.13 117	0.14 69	0.10 85	0.18 121	0.11 114	0.09 126	0.12 151	0.27 195	0.16 117	0.16 97	0.14 63

PDISCO_ROB	0.12 82	0.13 141	0.13 157	0.10 89	0.08 65	0.09 71	0.09 103	0.09 28	0.08 58	0.11 30	0.10 71	0.06 14	0.05 29	0.05 42	0.10 64	0.12 118	0.14 49	0.16 164	0.09 28	0.10 85	0.14 71	0.13 149	0.04 34	0.08 85	0.17 108	0.21 177	0.32 195	0.20 135

CASS	0.15 135	0.12 126	0.10 116	0.14 134	0.12 128	0.16 143	0.10 117	0.19 129	0.15 150	0.26 173	0.12 97	0.20 130	0.12 123	0.09 109	0.13 135	0.12 118	0.23 162	0.12 90	0.24 172	0.10 85	0.20 149	0.11 114	0.07 88	0.09 107	0.23 182	0.14 79	0.19 136	0.22 154
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GLC_STEREO	0.13 93	0.11 114	0.12 146	0.12 116	0.11 116	0.11 98	0.10 117	0.19 129	0.07 40	0.25 159	0.13 107	0.13 54	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.12 118	0.24 180	0.11 66	0.17 103	0.09 66	0.27 214	0.16 177	0.07 88	0.07 67	0.16 98	0.10 25	0.20 149	0.12 48

AACVNet	0.14 117	0.13 141	0.10 116	0.13 125	0.13 140	0.14 125	0.10 117	0.19 129	0.11 110	0.22 108	0.18 167	0.14 68	0.10 106	0.09 109	0.12 122	0.11 81	0.21 143	0.13 117	0.17 103	0.12 123	0.16 90	0.11 114	0.11 149	0.11 136	0.18 127	0.14 79	0.14 76	0.16 86

ICVP	0.15 135	0.13 141	0.14 167	0.12 116	0.12 128	0.13 118	0.10 117	0.17 84	0.12 125	0.17 61	0.14 120	0.18 104	0.12 123	0.09 109	0.13 135	0.14 162	0.18 101	0.15 152	0.16 94	0.14 148	0.17 103	0.14 158	0.20 190	0.11 136	0.19 140	0.19 167	0.17 110	0.17 99
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 93	0.12 126	0.10 116	0.11 104	0.08 65	0.11 98	0.10 117	0.19 129	0.11 110	0.24 137	0.14 120	0.20 130	0.08 78	0.06 53	0.12 122	0.10 46	0.20 130	0.11 66	0.20 140	0.10 85	0.21 164	0.11 114	0.06 67	0.12 151	0.19 140	0.11 38	0.12 54	0.13 54

FADNet-RVC-Resample	0.13 93	0.10 102	0.12 146	0.12 116	0.10 99	0.13 118	0.10 117	0.16 75	0.13 133	0.18 74	0.13 107	0.17 89	0.12 123	0.10 121	0.11 95	0.09 30	0.13 37	0.15 152	0.15 84	0.18 186	0.15 75	0.13 149	0.10 140	0.14 169	0.17 108	0.13 62	0.12 54	0.12 48

FADNet-RVC	0.15 135	0.13 141	0.11 132	0.18 161	0.12 128	0.14 125	0.10 117	0.21 157	0.09 78	0.19 86	0.17 157	0.18 104	0.12 123	0.11 134	0.17 180	0.15 180	0.18 101	0.13 117	0.18 117	0.15 164	0.12 35	0.13 149	0.12 160	0.11 136	0.21 162	0.16 117	0.14 76	0.15 75

RTSC	0.14 117	0.11 114	0.11 132	0.12 116	0.11 116	0.12 109	0.10 117	0.16 75	0.14 140	0.18 74	0.13 107	0.15 74	0.14 152	0.08 93	0.13 135	0.13 143	0.20 130	0.13 117	0.21 146	0.12 123	0.16 90	0.12 132	0.07 88	0.10 123	0.16 98	0.17 135	0.21 160	0.33 186

HSM-Net_RVC	0.16 150	0.12 126	0.10 116	0.17 156	0.13 140	0.14 125	0.10 117	0.18 110	0.14 140	0.25 159	0.18 167	0.28 171	0.17 168	0.11 134	0.12 122	0.11 81	0.19 115	0.13 117	0.17 103	0.11 102	0.18 121	0.12 132	0.08 111	0.11 136	0.19 140	0.17 135	0.23 166	0.24 159
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IGEV_Zeroshot_test	0.14 117	0.07 50	0.06 47	0.13 125	0.13 140	0.10 91	0.11 126	0.17 84	0.09 78	0.28 198	0.10 71	0.23 158	0.05 29	0.12 152	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.11 66	0.17 103	0.12 123	0.20 149	0.10 86	0.09 126	0.06 35	0.20 150	0.15 100	0.23 166	0.27 173

GEStereo_RVC	0.14 117	0.13 141	0.10 116	0.11 104	0.12 128	0.12 109	0.11 126	0.18 110	0.13 133	0.24 137	0.16 147	0.18 104	0.10 106	0.06 53	0.13 135	0.12 118	0.20 130	0.16 164	0.23 166	0.13 138	0.16 90	0.14 158	0.07 88	0.11 136	0.21 162	0.15 100	0.13 65	0.20 135

Anonymous3	0.18 159	0.15 162	0.11 132	0.15 144	0.10 99	0.14 125	0.11 126	0.22 166	0.19 174	0.27 186	0.15 136	0.27 170	0.12 123	0.12 152	0.27 216	0.18 203	0.22 153	0.18 188	0.26 180	0.17 180	0.25 205	0.21 207	0.09 126	0.10 123	0.21 162	0.21 177	0.22 165	0.20 135

sAnonymous2	0.14 117	0.09 90	0.10 116	0.10 89	0.09 83	0.09 71	0.11 126	0.22 166	0.11 110	0.23 121	0.17 157	0.15 74	0.10 106	0.06 53	0.13 135	0.14 162	0.18 101	0.15 152	0.21 146	0.14 148	0.17 103	0.15 168	0.05 50	0.10 123	0.17 108	0.17 135	0.17 110	0.16 86

CroCo_RVC	0.14 117	0.09 90	0.10 116	0.10 89	0.09 83	0.09 71	0.11 126	0.22 166	0.11 110	0.23 121	0.17 157	0.15 74	0.10 106	0.06 53	0.13 135	0.14 162	0.18 101	0.15 152	0.21 146	0.14 148	0.17 103	0.15 168	0.05 50	0.10 123	0.17 108	0.17 135	0.17 110	0.16 86

CFNet_pseudo	0.13 93	0.11 114	0.11 132	0.14 134	0.11 116	0.12 109	0.11 126	0.19 129	0.12 125	0.24 137	0.14 120	0.17 89	0.15 160	0.09 109	0.10 64	0.10 46	0.16 66	0.13 117	0.13 62	0.08 45	0.15 75	0.08 37	0.08 111	0.09 107	0.15 82	0.14 79	0.19 136	0.21 150

psm_up	0.15 135	0.11 114	0.13 157	0.15 144	0.12 128	0.14 125	0.11 126	0.20 146	0.17 161	0.19 86	0.13 107	0.15 74	0.17 168	0.10 121	0.14 153	0.12 118	0.19 115	0.13 117	0.17 103	0.11 102	0.15 75	0.10 86	0.10 140	0.16 180	0.18 127	0.17 135	0.17 110	0.19 127

DSFCA	0.11 60	0.12 126	0.09 103	0.10 89	0.08 65	0.11 98	0.11 126	0.12 40	0.09 78	0.12 32	0.14 120	0.14 68	0.08 78	0.05 42	0.10 64	0.11 81	0.15 58	0.12 90	0.16 94	0.10 85	0.13 56	0.12 132	0.07 88	0.09 107	0.13 56	0.14 79	0.10 32	0.13 54

ADCL	0.14 117	0.12 126	0.11 132	0.13 125	0.11 116	0.14 125	0.11 126	0.18 110	0.16 154	0.22 108	0.16 147	0.21 141	0.13 138	0.09 109	0.12 122	0.12 118	0.17 82	0.13 117	0.18 117	0.13 138	0.19 136	0.14 158	0.11 149	0.11 136	0.17 108	0.16 117	0.16 97	0.17 99

UCFNet_RVC	0.15 135	0.17 174	0.12 146	0.16 148	0.14 150	0.17 152	0.11 126	0.17 84	0.13 133	0.21 103	0.13 107	0.28 171	0.12 123	0.10 121	0.12 122	0.13 143	0.18 101	0.13 117	0.17 103	0.12 123	0.17 103	0.09 62	0.10 140	0.11 136	0.19 140	0.16 117	0.17 110	0.20 135

MLCV	0.14 117	0.11 114	0.09 103	0.16 148	0.12 128	0.14 125	0.11 126	0.21 157	0.10 98	0.24 137	0.13 107	0.21 141	0.15 160	0.08 93	0.10 64	0.10 46	0.19 115	0.11 66	0.19 127	0.09 66	0.18 121	0.09 62	0.10 140	0.09 107	0.17 108	0.14 79	0.16 97	0.20 135

HSM	0.14 117	0.12 126	0.09 103	0.14 134	0.13 140	0.12 109	0.11 126	0.18 110	0.11 110	0.23 121	0.15 136	0.18 104	0.14 152	0.08 93	0.12 122	0.11 81	0.21 143	0.12 90	0.17 103	0.12 123	0.18 121	0.11 114	0.07 88	0.08 85	0.17 108	0.16 117	0.17 110	0.18 118

SACVNet	0.16 150	0.14 154	0.13 157	0.16 148	0.13 140	0.14 125	0.12 138	0.19 129	0.17 161	0.19 86	0.17 157	0.14 68	0.07 65	0.14 168	0.15 165	0.14 162	0.19 115	0.16 164	0.20 140	0.13 138	0.17 103	0.14 158	0.12 160	0.13 162	0.21 162	0.19 167	0.19 136	0.17 99

GANet-ADL	0.15 135	0.12 126	0.09 103	0.14 134	0.12 128	0.16 143	0.12 138	0.20 146	0.10 98	0.25 159	0.15 136	0.22 154	0.12 123	0.21 195	0.11 95	0.11 81	0.25 188	0.14 139	0.21 146	0.14 148	0.19 136	0.10 86	0.08 111	0.10 123	0.17 108	0.16 117	0.20 149	0.17 99

TRStereo	0.13 93	0.07 50	0.05 23	0.09 72	0.08 65	0.17 152	0.12 138	0.18 110	0.07 40	0.25 159	0.09 63	0.20 130	0.05 29	0.10 121	0.10 64	0.11 81	0.21 143	0.11 66	0.22 159	0.14 148	0.19 136	0.09 62	0.09 126	0.07 67	0.17 108	0.17 135	0.24 173	0.19 127

iResNet	0.17 156	0.11 114	0.10 116	0.15 144	0.13 140	0.17 152	0.12 138	0.21 157	0.14 140	0.25 159	0.14 120	0.35 184	0.32 204	0.08 93	0.12 122	0.11 81	0.20 130	0.12 90	0.26 180	0.15 164	0.18 121	0.12 132	0.11 149	0.13 162	0.18 127	0.15 100	0.20 149	0.19 127

NCCL2	0.18 159	0.17 174	0.16 178	0.13 125	0.13 140	0.13 118	0.12 138	0.21 157	0.18 167	0.22 108	0.15 136	0.23 158	0.13 138	0.10 121	0.17 180	0.16 185	0.19 115	0.17 177	0.19 127	0.17 180	0.22 177	0.18 186	0.11 149	0.16 180	0.26 192	0.26 202	0.20 149	0.24 159

ADLNet	0.13 93	0.11 114	0.08 93	0.13 125	0.10 99	0.16 143	0.13 143	0.14 61	0.07 40	0.13 36	0.10 71	0.25 167	0.11 117	0.29 210	0.10 64	0.10 46	0.17 82	0.09 42	0.13 62	0.09 66	0.11 29	0.09 62	0.13 164	0.06 35	0.13 56	0.13 62	0.12 54	0.14 63

FINET	0.12 82	0.12 126	0.12 146	0.12 116	0.10 99	0.11 98	0.13 143	0.15 67	0.12 125	0.13 36	0.12 97	0.13 54	0.10 106	0.09 109	0.18 188	0.13 143	0.16 66	0.11 66	0.17 103	0.10 85	0.13 56	0.10 86	0.10 140	0.10 123	0.13 56	0.11 38	0.13 65	0.13 54

APVNet	0.15 135	0.13 141	0.11 132	0.13 125	0.17 167	0.15 135	0.13 143	0.19 129	0.11 110	0.14 39	0.13 107	0.17 89	0.09 93	0.16 179	0.17 180	0.16 185	0.21 143	0.14 139	0.22 159	0.15 164	0.15 75	0.12 132	0.07 88	0.12 151	0.17 108	0.15 100	0.19 136	0.17 99

FADNet_RVC	0.18 159	0.14 154	0.13 157	0.20 172	0.15 159	0.14 125	0.13 143	0.24 178	0.14 140	0.24 137	0.18 167	0.28 171	0.22 186	0.14 168	0.15 165	0.12 118	0.20 130	0.17 177	0.32 194	0.15 164	0.20 149	0.15 168	0.11 149	0.15 172	0.20 150	0.21 177	0.18 128	0.23 157

FADNet	0.16 150	0.15 162	0.10 116	0.20 172	0.10 99	0.19 169	0.13 143	0.21 157	0.13 133	0.22 108	0.26 209	0.17 89	0.14 152	0.12 152	0.20 200	0.16 185	0.16 66	0.14 139	0.23 166	0.20 197	0.16 90	0.13 149	0.11 149	0.11 136	0.21 162	0.17 135	0.16 97	0.15 75

PWCDC_ROB	0.13 93	0.06 29	0.09 103	0.07 52	0.13 140	0.08 58	0.13 143	0.06 10	0.24 197	0.09 23	0.15 136	0.10 29	0.45 224	0.26 201	0.12 122	0.10 46	0.09 15	0.12 90	0.08 16	0.11 102	0.08 15	0.12 132	0.19 188	0.13 162	0.08 14	0.14 79	0.08 22	0.18 118

GwcNet-ADL	0.17 156	0.12 126	0.11 132	0.19 167	0.14 150	0.17 152	0.14 149	0.21 157	0.14 140	0.24 137	0.17 157	0.32 180	0.16 165	0.20 190	0.13 135	0.14 162	0.23 162	0.15 152	0.23 166	0.13 138	0.18 121	0.12 132	0.06 67	0.10 123	0.19 140	0.16 117	0.19 136	0.22 154

test-1	0.15 135	0.06 29	0.07 71	0.11 104	0.10 99	0.18 160	0.14 149	0.19 129	0.13 133	0.28 198	0.10 71	0.19 115	0.11 117	0.12 152	0.13 135	0.14 162	0.22 153	0.12 90	0.23 166	0.10 85	0.24 199	0.09 62	0.09 126	0.08 85	0.21 162	0.18 150	0.15 89	0.18 118

pcwnet_v2	0.16 150	0.12 126	0.12 146	0.16 148	0.14 150	0.17 152	0.14 149	0.20 146	0.13 133	0.22 108	0.14 120	0.19 115	0.18 172	0.12 152	0.11 95	0.12 118	0.18 101	0.14 139	0.17 103	0.12 123	0.16 90	0.11 114	0.09 126	0.11 136	0.20 150	0.19 167	0.19 136	0.28 177

AF-Net	0.15 135	0.13 141	0.13 157	0.14 134	0.18 173	0.15 135	0.14 149	0.17 84	0.16 154	0.17 61	0.21 185	0.18 104	0.12 123	0.10 121	0.18 188	0.16 185	0.14 49	0.14 139	0.15 84	0.11 102	0.12 35	0.11 114	0.13 164	0.10 123	0.15 82	0.16 117	0.20 149	0.15 75

Nwc_Net	0.15 135	0.13 141	0.13 157	0.14 134	0.18 173	0.15 135	0.14 149	0.17 84	0.16 154	0.17 61	0.21 185	0.18 104	0.12 123	0.10 121	0.18 188	0.16 185	0.14 49	0.14 139	0.15 84	0.11 102	0.12 35	0.11 114	0.13 164	0.10 123	0.15 82	0.16 117	0.20 149	0.15 75

RGC	0.19 167	0.17 174	0.17 188	0.19 167	0.20 184	0.20 175	0.15 154	0.22 166	0.26 206	0.17 61	0.21 185	0.21 141	0.24 188	0.15 176	0.24 211	0.19 211	0.18 101	0.16 164	0.19 127	0.16 176	0.17 103	0.14 158	0.13 164	0.16 180	0.21 162	0.21 177	0.24 173	0.25 167

RTS	0.20 173	0.16 166	0.14 167	0.17 156	0.14 150	0.20 175	0.15 154	0.24 178	0.25 202	0.15 45	0.14 120	0.14 68	0.20 178	0.11 134	0.15 165	0.16 185	0.24 180	0.17 177	0.35 201	0.24 207	0.23 188	0.16 177	0.09 126	0.15 172	0.29 203	0.26 202	0.28 188	0.55 222

RTSA	0.20 173	0.16 166	0.14 167	0.17 156	0.14 150	0.20 175	0.15 154	0.24 178	0.25 202	0.15 45	0.14 120	0.14 68	0.20 178	0.11 134	0.15 165	0.16 185	0.24 180	0.17 177	0.35 201	0.24 207	0.23 188	0.16 177	0.09 126	0.15 172	0.29 203	0.26 202	0.28 188	0.55 222

NaN_ROB	0.19 167	0.20 187	0.19 199	0.19 167	0.20 184	0.16 143	0.15 154	0.28 190	0.19 174	0.23 121	0.18 167	0.46 198	0.17 168	0.11 134	0.14 153	0.13 143	0.15 58	0.14 139	0.21 146	0.19 190	0.13 56	0.11 114	0.09 126	0.21 192	0.25 188	0.23 190	0.26 182	0.28 177

XPNet_ROB	0.18 159	0.21 189	0.14 167	0.15 144	0.16 161	0.15 135	0.15 154	0.16 75	0.14 140	0.19 86	0.19 176	0.49 201	0.13 138	0.11 134	0.16 173	0.14 162	0.25 188	0.16 164	0.18 117	0.14 148	0.17 103	0.19 195	0.13 164	0.14 169	0.18 127	0.17 135	0.32 195	0.29 180

PSMNet-ADL	0.18 159	0.13 141	0.13 157	0.16 148	0.14 150	0.17 152	0.16 159	0.20 146	0.22 192	0.27 186	0.20 183	0.29 177	0.26 191	0.18 181	0.16 173	0.14 162	0.23 162	0.14 139	0.22 159	0.14 148	0.19 136	0.11 114	0.10 140	0.11 136	0.20 150	0.16 117	0.23 166	0.20 135

RP	0.15 135	0.14 154	0.16 178	0.17 156	0.14 150	0.17 152	0.16 159	0.19 129	0.17 161	0.14 39	0.16 147	0.16 84	0.15 160	0.11 134	0.14 153	0.12 118	0.15 58	0.12 90	0.15 84	0.12 123	0.12 35	0.13 149	0.10 140	0.12 151	0.17 108	0.17 135	0.20 149	0.18 118

stereogan	0.16 150	0.15 162	0.15 174	0.16 148	0.18 173	0.18 160	0.16 159	0.20 146	0.19 174	0.14 39	0.16 147	0.20 130	0.18 172	0.13 165	0.16 173	0.13 143	0.16 66	0.14 139	0.18 117	0.14 148	0.15 75	0.13 149	0.13 164	0.13 162	0.16 98	0.17 135	0.23 166	0.18 118

ADCMid	0.22 181	0.18 180	0.17 188	0.18 161	0.19 180	0.20 175	0.16 159	0.30 199	0.25 202	0.24 137	0.19 176	0.36 186	0.21 180	0.12 152	0.18 188	0.16 185	0.25 188	0.18 188	0.37 205	0.19 190	0.24 199	0.20 204	0.17 180	0.15 172	0.24 186	0.22 185	0.25 179	0.30 181

AnyNet_C32	0.21 178	0.16 166	0.15 174	0.17 156	0.17 167	0.19 169	0.16 159	0.26 185	0.22 192	0.25 159	0.24 199	0.24 164	0.18 172	0.14 168	0.22 204	0.18 203	0.28 211	0.22 205	0.30 190	0.19 190	0.28 216	0.23 214	0.16 175	0.18 189	0.22 173	0.22 185	0.21 160	0.24 159

PS-NSSS	0.17 156	0.19 183	0.18 193	0.23 180	0.18 173	0.18 160	0.16 159	0.22 166	0.12 125	0.23 121	0.21 185	0.44 194	0.08 78	0.11 134	0.14 153	0.10 46	0.13 37	0.13 117	0.26 180	0.11 102	0.11 29	0.07 32	0.18 186	0.15 172	0.17 108	0.21 177	0.14 76	0.20 135

LALA_ROB	0.22 181	0.25 203	0.16 178	0.19 167	0.17 167	0.22 187	0.16 159	0.18 110	0.19 174	0.24 137	0.21 185	0.63 211	0.15 160	0.13 165	0.26 214	0.17 197	0.27 204	0.22 205	0.23 166	0.19 190	0.20 149	0.21 207	0.14 170	0.15 172	0.20 150	0.22 185	0.35 203	0.26 170

pmcnn	0.19 167	0.14 154	0.11 132	0.18 161	0.13 140	0.19 169	0.16 159	0.20 146	0.19 174	0.26 173	0.15 136	0.35 184	0.26 191	0.09 109	0.11 95	0.11 81	0.25 188	0.14 139	0.24 172	0.14 148	0.23 188	0.15 168	0.11 149	0.11 136	0.21 162	0.19 167	0.40 215	0.46 213

EKT-Stereo	0.15 135	0.10 102	0.07 71	0.13 125	0.13 140	0.16 143	0.17 167	0.17 84	0.11 110	0.26 173	0.17 157	0.17 89	0.07 65	0.11 134	0.11 95	0.11 81	0.24 180	0.15 152	0.24 172	0.12 123	0.25 205	0.10 86	0.07 88	0.08 85	0.20 150	0.16 117	0.17 110	0.17 99

ETE_ROB	0.22 181	0.23 199	0.15 174	0.20 172	0.16 161	0.19 169	0.17 167	0.18 110	0.19 174	0.21 103	0.22 194	0.64 212	0.16 165	0.14 168	0.17 180	0.14 162	0.30 215	0.19 193	0.25 176	0.19 190	0.22 177	0.18 186	0.16 175	0.15 172	0.22 173	0.28 216	0.41 217	0.27 173

HBP-ISP	0.21 178	0.16 166	0.13 157	0.26 190	0.23 193	0.22 187	0.18 169	0.29 197	0.18 167	0.28 198	0.19 176	0.22 154	0.12 123	0.28 209	0.11 95	0.14 162	0.26 197	0.19 193	0.20 140	0.13 138	0.23 188	0.23 214	0.26 210	0.24 206	0.25 188	0.24 192	0.23 166	0.26 170

SFCPSM	0.20 173	0.14 154	0.12 146	0.21 176	0.16 161	0.20 175	0.18 169	0.22 166	0.20 187	0.25 159	0.24 199	0.34 183	0.34 211	0.14 168	0.13 135	0.13 143	0.24 180	0.16 164	0.32 194	0.19 190	0.19 136	0.13 149	0.14 170	0.12 151	0.22 173	0.18 150	0.20 149	0.25 167

NCC-stereo	0.18 159	0.16 166	0.16 178	0.16 148	0.18 173	0.18 160	0.18 169	0.19 129	0.20 187	0.16 52	0.19 176	0.21 141	0.21 180	0.12 152	0.22 204	0.18 203	0.18 101	0.19 193	0.19 127	0.15 164	0.16 90	0.15 168	0.15 172	0.12 151	0.19 140	0.18 150	0.24 173	0.20 135

Abc-Net	0.18 159	0.16 166	0.16 178	0.16 148	0.18 173	0.18 160	0.18 169	0.19 129	0.20 187	0.16 52	0.19 176	0.21 141	0.21 180	0.12 152	0.22 204	0.18 203	0.18 101	0.19 193	0.19 127	0.15 164	0.16 90	0.15 168	0.15 172	0.12 151	0.19 140	0.18 150	0.24 173	0.20 135
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCPNet	0.22 181	0.17 174	0.16 178	0.20 172	0.20 184	0.20 175	0.18 169	0.28 190	0.23 194	0.26 173	0.23 196	0.26 169	0.29 199	0.15 176	0.19 196	0.17 197	0.24 180	0.17 177	0.32 194	0.23 206	0.25 205	0.20 204	0.17 180	0.22 195	0.25 188	0.24 192	0.27 185	0.34 190

SGM-Forest	0.20 173	0.18 180	0.16 178	0.23 180	0.18 173	0.21 183	0.18 169	0.23 173	0.17 161	0.20 94	0.16 147	0.23 158	0.18 172	0.22 196	0.18 188	0.18 203	0.19 115	0.17 177	0.18 117	0.15 164	0.18 121	0.19 195	0.25 204	0.19 191	0.22 173	0.18 150	0.26 182	0.24 159
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.22 181	0.18 180	0.18 193	0.23 180	0.22 189	0.20 175	0.18 169	0.27 188	0.19 174	0.28 198	0.11 85	0.30 178	0.13 138	0.24 198	0.16 173	0.14 162	0.25 188	0.18 188	0.20 140	0.16 176	0.22 177	0.19 195	0.24 203	0.23 198	0.27 195	0.24 192	0.36 206	0.42 203
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DPSNet	0.40 217	0.19 183	0.18 193	0.27 196	0.26 201	0.29 198	0.19 176	0.26 185	0.24 197	0.18 74	0.17 157	2.15 258	0.44 223	0.10 121	0.20 200	0.16 185	0.35 223	0.28 222	2.00 259	0.27 214	0.25 205	0.17 184	0.28 225	0.25 210	0.40 224	0.27 212	0.39 211	0.53 219

CSAN	0.26 194	0.30 215	0.30 220	0.26 190	0.23 193	0.21 183	0.19 176	0.28 190	0.37 229	0.35 227	0.24 199	0.51 206	0.27 195	0.14 168	0.22 204	0.17 197	0.19 115	0.20 198	0.26 180	0.25 211	0.22 177	0.20 204	0.17 180	0.27 213	0.31 208	0.26 202	0.39 211	0.38 196

UDGNet	0.15 135	0.13 141	0.10 116	0.18 161	0.17 167	0.16 143	0.20 178	0.16 75	0.11 110	0.16 52	0.14 120	0.16 84	0.05 29	0.44 223	0.10 64	0.10 46	0.17 82	0.12 90	0.14 69	0.09 66	0.17 103	0.10 86	0.29 227	0.07 67	0.17 108	0.16 117	0.12 54	0.13 54

SHD	0.22 181	0.17 174	0.21 207	0.18 161	0.17 167	0.19 169	0.20 178	0.27 188	0.17 161	0.27 186	0.19 176	0.24 164	0.32 204	0.17 180	0.16 173	0.15 180	0.19 115	0.17 177	0.33 198	0.18 186	0.21 164	0.18 186	0.16 175	0.17 185	0.24 186	0.28 216	0.25 179	0.43 206

ccs_rob	0.20 173	0.15 162	0.12 146	0.26 190	0.16 161	0.26 196	0.20 178	0.22 166	0.16 154	0.25 159	0.24 199	0.58 209	0.25 189	0.18 181	0.13 135	0.13 143	0.23 162	0.15 152	0.21 146	0.16 176	0.21 164	0.12 132	0.12 160	0.11 136	0.20 150	0.16 117	0.18 128	0.23 157

MDST_ROB	0.23 188	0.26 206	0.15 174	0.46 216	0.24 198	0.36 209	0.20 178	0.24 178	0.16 154	0.26 173	0.15 136	0.28 171	0.27 195	0.11 134	0.13 135	0.13 143	0.21 143	0.12 90	0.18 117	0.12 123	0.20 149	0.11 114	0.11 149	0.12 151	0.36 219	0.25 201	0.57 227	0.33 186

FBW_ROB	0.27 199	0.26 206	0.25 213	0.38 205	0.26 201	0.32 203	0.20 178	0.21 157	0.19 174	0.27 186	0.21 185	0.45 195	0.32 204	0.26 201	0.22 204	0.20 214	0.27 204	0.17 177	0.52 219	0.14 148	0.22 177	0.15 168	0.17 180	0.28 216	0.22 173	0.19 167	0.33 197	0.57 225

PWC_ROB	0.23 188	0.20 187	0.14 167	0.18 161	0.17 167	0.16 143	0.20 178	0.21 157	0.27 209	0.15 45	0.21 185	0.28 171	0.63 233	0.13 165	0.14 153	0.13 143	0.27 204	0.18 188	0.37 205	0.19 190	0.22 177	0.18 186	0.16 175	0.24 206	0.20 150	0.19 167	0.24 173	0.44 209

dad	0.18 159	0.16 166	0.12 146	0.36 201	0.16 161	0.24 193	0.21 184	0.24 178	0.09 78	0.22 108	0.11 85	0.38 189	0.12 123	0.08 93	0.13 135	0.11 81	0.27 204	0.13 117	0.30 190	0.11 102	0.19 136	0.12 132	0.09 126	0.13 162	0.19 140	0.14 79	0.31 193	0.24 159

DAS	0.19 167	0.11 114	0.10 116	0.24 185	0.19 180	0.18 160	0.21 184	0.23 173	0.18 167	0.24 137	0.14 120	0.38 189	0.21 180	0.09 109	0.13 135	0.12 118	0.25 188	0.16 164	0.22 159	0.15 164	0.21 164	0.14 158	0.17 180	0.13 162	0.20 150	0.18 150	0.23 166	0.30 181

SepStereo	0.19 167	0.11 114	0.10 116	0.24 185	0.19 180	0.18 160	0.21 184	0.23 173	0.18 167	0.24 137	0.14 120	0.38 189	0.21 180	0.09 109	0.13 135	0.12 118	0.25 188	0.16 164	0.22 159	0.15 164	0.21 164	0.14 158	0.17 180	0.13 162	0.20 150	0.18 150	0.23 166	0.30 181

STTStereo	0.13 93	0.14 154	0.17 188	0.13 125	0.15 159	0.13 118	0.21 184	0.13 52	0.14 140	0.15 45	0.15 136	0.17 89	0.10 106	0.11 134	0.14 153	0.12 118	0.15 58	0.15 152	0.13 62	0.11 102	0.12 35	0.10 86	0.07 88	0.09 107	0.15 82	0.14 79	0.12 54	0.16 86

PA-Net	0.19 167	0.21 189	0.25 213	0.14 134	0.20 184	0.18 160	0.21 184	0.21 157	0.19 174	0.17 61	0.15 136	0.17 89	0.21 180	0.26 201	0.17 180	0.18 203	0.15 58	0.19 193	0.13 62	0.17 180	0.14 71	0.16 177	0.10 140	0.16 180	0.18 127	0.27 212	0.17 110	0.35 192
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.13 93	0.13 141	0.14 167	0.14 134	0.16 161	0.13 118	0.21 184	0.13 52	0.15 150	0.16 52	0.16 147	0.21 141	0.10 106	0.15 176	0.12 122	0.12 118	0.16 66	0.12 90	0.11 38	0.09 66	0.12 35	0.10 86	0.08 111	0.09 107	0.13 56	0.13 62	0.11 46	0.16 86
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBMV_ROB	0.22 181	0.14 154	0.16 178	0.26 190	0.23 193	0.21 183	0.22 190	0.28 190	0.17 161	0.26 173	0.17 157	0.28 171	0.18 172	0.26 201	0.13 135	0.12 118	0.26 197	0.17 177	0.19 127	0.17 180	0.21 164	0.19 195	0.26 210	0.21 192	0.25 188	0.27 212	0.25 179	0.34 190

SANet	0.31 207	0.21 189	0.21 207	0.25 188	0.22 189	0.31 199	0.22 190	0.31 203	0.32 222	0.27 186	0.27 211	1.36 248	0.39 220	0.22 196	0.17 180	0.14 162	0.26 197	0.21 201	0.30 190	0.21 199	0.25 205	0.21 207	0.30 228	0.23 198	0.34 215	0.26 202	0.35 203	0.49 215

NOSS_ROB	0.21 178	0.14 154	0.16 178	0.21 176	0.19 180	0.20 175	0.22 190	0.30 199	0.18 167	0.25 159	0.16 147	0.21 141	0.13 138	0.27 208	0.15 165	0.14 162	0.26 197	0.21 201	0.22 159	0.17 180	0.23 188	0.22 211	0.26 210	0.24 206	0.26 192	0.23 190	0.24 173	0.27 173

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 190	0.25 203	0.20 201	0.29 198	0.22 189	0.22 187	0.23 193	0.37 215	0.28 212	0.35 227	0.22 194	0.46 198	0.32 204	0.20 190	0.19 196	0.17 197	0.17 82	0.16 164	0.30 190	0.14 148	0.21 164	0.19 195	0.27 222	0.23 198	0.29 203	0.26 202	0.33 197	0.31 185

G-Net	0.29 202	0.24 201	0.19 199	0.24 185	0.21 188	0.36 209	0.23 193	0.30 199	0.27 209	0.33 220	0.33 225	0.89 235	0.25 189	0.19 187	0.21 202	0.18 203	0.26 197	0.22 205	0.44 211	0.31 223	0.27 214	0.18 186	0.18 186	0.18 189	0.28 199	0.24 192	0.40 215	0.41 201

SAMSARA	0.49 223	0.23 199	0.39 231	0.23 180	0.23 193	0.22 187	0.23 193	0.44 231	0.39 232	0.31 214	0.21 185	0.30 178	0.47 225	0.18 181	0.35 224	0.34 230	0.26 197	0.32 226	0.47 215	0.32 226	0.48 244	0.54 252	0.15 172	0.33 225	1.40 263	1.58 261	1.42 260	1.48 259

ADCS	0.29 202	0.22 194	0.21 207	0.26 190	0.25 200	0.25 194	0.23 193	0.37 215	0.30 218	0.23 121	0.27 211	0.47 200	0.36 214	0.20 190	0.22 204	0.19 211	0.32 217	0.24 213	0.49 217	0.28 216	0.37 228	0.30 225	0.20 190	0.23 198	0.31 208	0.28 216	0.30 190	0.43 206

AnyNet_C01	0.32 210	0.22 194	0.20 201	0.22 178	0.27 204	0.25 194	0.24 197	0.37 215	0.37 229	0.26 173	0.29 217	0.49 201	0.33 210	0.18 181	0.32 221	0.22 216	0.39 228	0.32 226	0.65 223	0.33 227	0.41 234	0.33 231	0.26 210	0.26 212	0.34 215	0.34 224	0.34 201	0.45 211

GANetREF_RVC	0.26 194	0.26 206	0.30 220	0.23 180	0.23 193	0.23 191	0.24 197	0.35 210	0.33 224	0.32 216	0.18 167	0.50 203	0.38 218	0.12 152	0.22 204	0.18 203	0.20 130	0.21 201	0.35 201	0.21 199	0.24 199	0.16 177	0.22 196	0.29 219	0.28 199	0.21 177	0.36 206	0.33 186
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
NVstereo2D	0.15 135	0.11 114	0.11 132	0.19 167	0.14 150	0.21 183	0.24 197	0.13 52	0.11 110	0.16 52	0.14 120	0.10 29	0.08 78	0.40 222	0.12 122	0.12 118	0.21 143	0.14 139	0.16 94	0.10 85	0.12 35	0.09 62	0.25 204	0.08 85	0.15 82	0.13 62	0.14 76	0.13 54

SGM-ForestM	0.25 190	0.22 194	0.16 178	0.37 203	0.24 198	0.32 203	0.24 197	0.29 197	0.21 191	0.23 121	0.18 167	0.50 203	0.26 191	0.20 190	0.15 165	0.13 143	0.23 162	0.16 164	0.25 176	0.15 164	0.20 149	0.17 184	0.21 194	0.17 185	0.37 220	0.26 202	0.52 222	0.37 194

FAT-Stereo	0.26 194	0.19 183	0.17 188	0.38 205	0.37 217	0.31 199	0.25 201	0.26 185	0.18 167	0.28 198	0.25 204	0.33 181	0.36 214	0.26 201	0.18 188	0.16 185	0.27 204	0.23 210	0.33 198	0.21 199	0.22 177	0.19 195	0.22 196	0.22 195	0.22 173	0.22 185	0.33 197	0.43 206

SGM_RVC	0.25 190	0.24 201	0.18 193	0.39 209	0.27 204	0.34 208	0.26 202	0.28 190	0.19 174	0.25 159	0.18 167	0.42 192	0.31 202	0.18 181	0.14 153	0.13 143	0.23 162	0.15 152	0.26 180	0.14 148	0.19 136	0.15 168	0.19 188	0.17 185	0.34 215	0.24 192	0.56 226	0.45 211
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.30 205	0.26 206	0.20 201	0.49 219	0.37 217	0.36 209	0.26 202	0.32 204	0.28 212	0.30 211	0.28 215	0.60 210	0.48 226	0.18 181	0.15 165	0.14 162	0.26 197	0.17 177	0.28 187	0.18 186	0.28 216	0.22 211	0.25 204	0.21 192	0.37 220	0.30 221	0.55 225	0.51 217
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	0.36 213	0.16 166	0.13 157	0.26 190	0.22 189	0.23 191	0.27 204	0.24 178	0.15 150	0.24 137	0.16 147	4.16 264	0.22 186	0.19 187	0.14 153	0.13 143	0.33 218	0.22 205	0.32 194	0.20 197	0.24 199	0.19 195	0.22 196	0.14 169	0.20 150	0.20 176	0.21 160	0.24 159

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 212	0.36 217	0.38 230	0.46 216	0.28 206	0.31 199	0.28 205	0.51 234	0.46 235	0.39 234	0.29 217	0.37 188	0.36 214	0.31 215	0.38 228	0.26 220	0.22 153	0.27 219	0.72 227	0.37 230	0.28 216	0.31 226	0.30 228	0.38 229	0.33 213	0.26 202	0.30 190	0.38 196

MFN_U_SF_RVC	0.31 207	0.28 212	0.21 207	0.33 199	0.29 210	0.31 199	0.29 206	0.38 218	0.24 197	0.46 237	0.31 222	0.50 203	0.34 211	0.25 200	0.30 217	0.25 217	0.19 115	0.23 210	0.58 220	0.29 218	0.25 205	0.28 224	0.21 194	0.27 213	0.31 208	0.26 202	0.37 208	0.51 217

STTRV1_RVC	0.39 215	0.26 206	0.22 211	0.35 200	0.28 206	0.32 203	0.29 206	0.36 214	0.33 224	0.27 186	0.27 211	0.42 192	0.41 221	0.48 224	0.38 228	0.19 211	0.59 244	0.20 198	1.22 249	0.30 221	0.59 253	0.23 214	0.43 230	0.43 232	0.26 192	0.56 243	0.34 201	0.67 232

FCDSN-DC	0.25 190	0.25 203	0.26 215	0.28 197	0.26 201	0.26 196	0.35 208	0.28 190	0.18 167	0.20 94	0.18 167	0.21 141	0.12 123	0.29 210	0.25 212	0.26 220	0.29 213	0.28 222	0.28 187	0.21 199	0.25 205	0.25 219	0.26 210	0.32 223	0.27 195	0.24 192	0.26 182	0.27 173
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DGSMNet	0.34 211	0.27 211	0.24 212	0.41 213	0.33 214	0.37 212	0.37 209	0.28 190	0.25 202	0.25 159	0.52 236	0.45 195	0.32 204	0.26 201	0.25 212	0.20 214	0.52 238	0.32 226	0.75 230	0.35 229	0.38 229	0.39 241	0.28 225	0.31 221	0.27 195	0.24 192	0.33 197	0.37 194

S-Stereo	0.30 205	0.22 194	0.18 193	0.42 214	0.39 219	0.41 216	0.37 209	0.25 184	0.24 197	0.26 173	0.44 231	0.55 208	0.36 214	0.24 198	0.18 188	0.14 162	0.27 204	0.27 219	0.35 201	0.28 216	0.23 188	0.23 214	0.53 234	0.23 198	0.23 182	0.19 167	0.27 185	0.38 196

XQC	0.29 202	0.30 215	0.27 216	0.37 203	0.28 206	0.37 212	0.37 209	0.40 221	0.30 218	0.32 216	0.20 183	0.45 195	0.28 198	0.31 215	0.16 173	0.15 180	0.21 143	0.22 205	0.34 200	0.24 207	0.22 177	0.21 207	0.23 199	0.25 210	0.33 213	0.27 212	0.44 219	0.33 186

LSM0	3.23 261	0.28 212	0.18 193	0.38 205	0.30 211	0.39 214	0.37 209	0.51 234	0.32 222	0.45 236	0.47 232	0.71 218	0.59 231	0.19 187	16.94 269	59.67 275	0.37 226	0.26 217	1.34 253	0.34 228	0.45 239	0.34 235	0.23 199	0.28 216	0.38 222	0.31 222	0.53 223	0.53 219

CC-Net-ROB	0.28 201	0.40 221	0.29 218	0.57 223	0.44 222	0.42 218	0.38 213	0.32 204	0.19 174	0.33 220	0.28 215	0.69 217	0.10 106	0.32 218	0.21 202	0.13 143	0.14 49	0.16 164	0.40 208	0.18 186	0.15 75	0.09 62	0.23 199	0.24 206	0.22 173	0.21 177	0.19 136	0.28 177

FC-DCNN	0.27 199	0.28 212	0.27 216	0.36 201	0.28 206	0.32 203	0.38 213	0.33 207	0.19 174	0.22 108	0.19 176	0.23 158	0.13 138	0.29 210	0.26 214	0.27 223	0.29 213	0.27 219	0.29 189	0.22 204	0.26 213	0.25 219	0.26 210	0.31 221	0.31 208	0.26 202	0.30 190	0.30 181

edge stereo	0.31 207	0.22 194	0.20 201	0.42 214	0.36 215	0.42 218	0.39 215	0.39 220	0.23 194	0.23 121	0.39 228	0.68 215	0.34 211	0.30 213	0.17 180	0.17 197	0.31 216	0.21 201	0.42 209	0.21 199	0.24 199	0.18 186	0.25 204	0.23 198	0.28 199	0.24 192	0.39 211	0.55 222

MADNet+	0.56 227	0.37 219	0.63 246	0.56 222	0.53 230	0.45 221	0.39 215	0.64 241	0.51 237	0.53 241	0.40 230	0.81 228	0.67 237	0.34 221	0.61 242	0.50 241	0.58 243	0.50 243	0.84 233	0.53 235	0.49 247	0.44 244	0.51 233	0.47 234	0.82 245	0.71 251	0.58 228	0.70 233

PVD	0.39 215	0.38 220	0.20 201	0.47 218	0.36 215	0.50 222	0.40 217	0.38 218	0.34 227	0.23 121	0.29 217	0.52 207	0.51 228	0.50 225	0.19 196	0.17 197	0.40 229	0.26 217	0.50 218	0.29 218	0.40 230	0.41 243	0.23 199	0.27 213	0.45 227	0.59 246	0.46 221	0.73 236

STStereo	0.38 214	0.43 223	0.31 224	0.74 230	0.50 228	0.58 223	0.43 218	0.35 210	0.31 220	0.34 224	0.25 204	0.83 229	0.55 230	0.20 190	0.17 180	0.16 185	0.25 188	0.16 164	0.46 214	0.17 180	0.24 199	0.19 195	0.20 190	0.23 198	0.52 230	0.41 231	0.76 239	0.59 227

LE_ROB	0.42 218	0.19 183	0.17 188	0.40 211	0.44 222	0.33 207	0.44 219	0.35 210	0.29 217	0.32 216	0.21 185	1.22 245	1.73 260	0.11 134	0.11 95	0.11 81	0.21 143	0.13 117	0.21 146	0.13 138	0.23 188	0.13 149	0.12 160	0.15 172	0.39 223	0.36 226	1.46 261	1.45 258

BEATNet-Init1	0.51 226	0.41 222	0.29 218	0.78 233	0.41 220	0.60 226	0.46 220	0.41 226	0.28 212	0.30 211	0.25 204	0.87 232	0.91 243	0.26 201	0.33 223	0.26 220	0.28 211	0.25 216	0.98 239	0.29 218	0.29 220	0.27 222	0.26 210	0.32 223	0.51 229	0.38 230	2.12 264	0.96 247

MANE	0.42 218	0.36 217	0.33 226	0.61 225	0.45 225	0.44 220	0.47 221	0.43 229	0.26 206	0.23 121	0.24 199	0.64 212	0.29 199	0.31 215	0.32 221	0.30 229	0.33 218	0.42 239	0.38 207	0.24 207	0.31 222	0.27 222	0.26 210	0.35 227	0.57 235	0.44 235	1.10 255	0.98 249

DDUNet	0.26 194	0.21 189	0.12 146	0.38 205	0.31 212	0.41 216	0.48 222	0.20 146	0.16 154	0.16 52	0.25 204	0.17 89	0.08 78	1.61 241	0.15 165	0.14 162	0.21 143	0.15 152	0.25 176	0.14 148	0.18 121	0.13 149	0.25 204	0.16 180	0.17 108	0.19 167	0.18 128	0.22 154

ELAS_RVC	0.44 221	0.43 223	0.36 228	0.63 226	0.44 222	0.62 228	0.50 223	0.40 221	0.26 206	0.25 159	0.31 222	1.20 243	0.31 202	0.32 218	0.31 218	0.28 225	0.37 226	0.30 224	0.44 211	0.27 214	0.35 225	0.33 231	0.26 210	0.38 229	0.52 230	0.41 231	0.78 242	0.74 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.43 220	0.43 223	0.36 228	0.64 227	0.45 225	0.58 223	0.50 223	0.40 221	0.27 209	0.25 159	0.30 220	0.92 236	0.32 204	0.32 218	0.31 218	0.28 225	0.36 225	0.30 224	0.45 213	0.26 212	0.34 224	0.33 231	0.26 210	0.37 228	0.56 234	0.43 234	0.78 242	0.76 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AMNet	0.49 223	0.50 226	0.48 234	0.49 219	0.47 227	0.61 227	0.51 225	0.32 204	0.28 212	0.30 211	0.68 243	0.72 219	0.13 138	0.53 227	0.44 231	0.55 244	0.57 242	0.58 251	0.48 216	0.48 233	0.58 251	0.50 249	0.26 210	0.48 235	0.45 227	0.52 241	0.58 228	0.65 230

SPS-STEREO	0.60 230	0.57 230	0.53 235	0.55 221	0.54 231	0.65 229	0.52 226	0.40 221	0.68 240	0.37 229	0.78 247	0.78 225	0.64 235	0.53 227	0.59 241	0.57 247	0.67 249	0.63 257	0.75 230	0.72 252	0.77 259	0.68 258	0.26 210	0.54 242	0.54 232	0.60 247	0.70 235	0.66 231
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.26 194	0.21 189	0.13 157	0.39 209	0.32 213	0.39 214	0.53 227	0.20 146	0.16 154	0.19 86	0.23 196	0.17 89	0.09 93	1.45 237	0.16 173	0.13 143	0.27 204	0.16 164	0.27 186	0.14 148	0.22 177	0.14 158	0.25 204	0.12 151	0.21 162	0.21 177	0.21 160	0.19 127

SGM+DAISY	0.59 228	0.58 231	0.54 238	0.58 224	0.55 232	0.69 230	0.57 228	0.43 229	0.39 232	0.38 230	0.78 247	0.75 223	0.65 236	0.54 229	0.62 243	0.56 245	0.67 249	0.61 254	0.72 227	0.64 247	0.71 256	0.65 257	0.27 222	0.51 237	0.54 232	0.57 244	0.75 238	0.71 235

WAO-7	0.67 233	0.75 235	0.64 248	0.72 229	0.78 235	0.58 223	0.66 229	0.97 255	0.97 253	0.62 245	0.81 251	0.79 226	0.84 240	0.55 230	0.86 253	0.71 255	0.44 231	0.36 233	0.96 236	0.67 250	0.44 237	0.35 236	0.16 175	0.83 256	0.57 235	0.67 250	0.58 228	0.70 233

JetBlue	0.71 235	0.56 228	0.71 251	0.74 230	0.62 233	0.79 232	0.69 230	0.53 237	0.93 250	0.46 237	0.30 220	3.22 261	0.38 218	0.52 226	0.46 232	0.44 236	0.73 254	0.53 246	0.68 224	0.52 234	0.57 249	0.60 254	0.74 236	0.57 243	0.57 235	0.46 236	0.97 252	0.96 247

SPstereo	0.89 241	0.77 236	0.71 251	0.66 228	0.80 236	0.69 230	0.69 230	1.10 257	0.91 249	0.74 248	1.22 260	0.97 238	1.44 259	0.93 234	0.89 255	1.06 260	0.96 259	0.62 256	1.20 248	0.81 255	0.87 260	0.79 260	0.64 235	0.91 258	0.89 251	0.74 252	1.16 256	0.90 245

MFMNet_re	0.66 232	0.72 232	0.65 249	0.77 232	0.62 233	0.82 234	0.70 232	0.52 236	0.53 238	0.54 243	0.65 242	0.79 226	0.51 228	0.59 231	0.68 247	0.67 251	0.81 256	0.69 258	0.74 229	0.62 245	0.71 256	0.64 256	0.45 231	0.57 243	0.59 238	0.62 249	0.74 237	0.88 244

SQANet	0.46 222	0.56 228	0.14 167	1.44 237	0.52 229	1.25 236	0.85 233	0.30 199	0.23 194	0.34 224	0.25 204	0.66 214	0.19 177	1.15 235	0.19 196	0.14 162	0.25 188	0.20 198	0.42 209	0.22 204	0.17 103	0.14 158	1.56 242	0.17 185	0.21 162	0.17 135	0.27 185	0.41 201

otaku	0.59 228	0.73 233	0.30 220	1.73 248	0.85 237	1.52 241	1.01 234	0.40 221	0.33 224	0.38 230	0.32 224	0.68 215	0.26 191	1.38 236	0.35 224	0.25 217	0.21 143	0.23 210	0.71 225	0.30 221	0.23 188	0.18 186	2.19 245	0.28 216	0.29 203	0.18 150	0.31 193	0.42 203

PWCK	0.90 242	1.24 253	0.63 246	1.55 239	0.86 239	1.23 235	1.04 235	1.09 256	0.75 244	0.70 247	0.81 251	1.52 250	0.91 243	0.71 232	0.46 232	0.41 232	0.74 255	0.47 240	3.07 263	0.67 250	0.58 251	0.45 246	0.95 240	0.74 252	0.74 244	0.41 231	0.70 235	0.76 238

Ntro	0.64 231	0.74 234	0.31 224	1.81 250	0.85 237	1.57 242	1.10 236	0.48 232	0.36 228	0.38 230	0.39 228	0.74 221	0.27 195	1.54 239	0.37 227	0.28 225	0.23 162	0.24 213	0.71 225	0.31 223	0.23 188	0.18 186	2.45 248	0.30 220	0.31 208	0.24 192	0.38 210	0.44 209

PSMNet_ROB	0.80 238	0.99 244	0.62 245	1.64 241	0.93 242	1.51 240	1.20 237	0.57 238	0.73 241	0.74 248	0.63 241	0.86 231	0.84 240	1.52 238	0.58 238	0.42 233	0.54 240	0.41 238	0.87 234	0.62 245	0.42 236	0.31 226	1.83 243	0.48 235	0.69 243	0.37 227	0.76 239	0.47 214

DispFullNet	0.49 223	0.53 227	0.20 201	1.14 234	0.43 221	0.79 232	1.26 238	0.33 207	0.24 197	0.24 137	0.27 211	0.85 230	0.50 227	1.59 240	0.18 188	0.15 180	0.51 236	0.34 232	1.12 244	0.26 212	0.25 205	0.19 195	0.20 190	0.22 195	0.28 199	0.18 150	0.35 203	0.61 228

DPSimNet_ROB	1.25 252	1.23 252	1.31 262	1.49 238	1.60 259	1.34 239	1.37 239	0.68 243	1.70 260	1.68 263	1.03 255	1.48 249	0.82 239	2.08 247	1.45 261	0.92 258	1.20 261	0.81 259	1.64 257	1.41 262	1.08 262	1.28 262	0.79 237	0.87 257	0.91 252	1.26 260	1.18 257	1.16 253

WAO-6	0.83 239	0.96 241	0.61 243	1.33 236	1.06 250	1.28 238	1.42 240	0.78 248	0.87 246	0.78 250	0.70 246	0.77 224	1.02 250	1.95 244	0.81 250	0.62 249	0.55 241	0.49 242	0.80 232	0.60 240	0.57 249	0.53 251	0.50 232	0.58 246	0.85 249	0.46 236	0.77 241	0.83 243

ACVNet-4b	0.70 234	0.78 237	0.34 227	1.74 249	0.95 243	1.64 246	1.43 241	0.33 207	0.31 220	0.38 230	0.26 209	1.23 246	0.29 199	2.19 251	0.42 230	0.37 231	0.34 220	0.24 213	0.59 221	0.38 231	0.17 103	0.15 168	2.71 251	0.23 198	0.30 207	0.32 223	0.39 211	0.42 203

RainbowNet	0.78 237	0.90 239	0.47 233	1.86 251	0.92 240	1.63 245	1.48 242	0.42 228	0.37 229	0.47 240	0.34 226	0.92 236	0.62 232	2.02 246	0.65 244	0.48 239	0.35 223	0.33 230	0.92 235	0.58 239	0.33 223	0.24 218	2.80 255	0.39 231	0.40 224	0.35 225	0.44 219	0.50 216

ACVNet_1	0.75 236	0.82 238	0.41 232	2.07 257	0.98 244	1.94 253	1.52 243	0.59 239	0.28 212	0.43 235	0.50 235	0.73 220	0.63 233	2.24 253	0.36 226	0.25 217	0.34 220	0.32 226	0.62 222	0.31 223	0.30 221	0.22 211	2.71 251	0.33 225	0.41 226	0.28 216	0.37 208	0.39 200

LVE	0.97 246	0.99 244	0.73 254	1.89 252	1.39 254	1.65 247	1.53 244	0.79 249	0.65 239	0.81 252	0.92 253	0.74 221	1.01 249	2.21 252	0.58 238	0.48 239	0.59 244	0.54 249	1.13 245	0.64 247	0.46 241	0.40 242	2.73 254	0.69 248	0.85 249	0.50 240	0.85 246	0.54 221

MADNet++	1.87 260	1.58 259	1.74 264	1.28 235	1.74 261	1.25 236	1.55 245	1.63 264	2.10 263	1.84 264	2.24 262	2.56 259	2.74 262	0.75 233	1.43 260	1.55 261	2.00 263	1.47 263	2.11 260	2.11 263	3.28 264	3.23 264	1.22 241	2.22 264	1.23 262	2.58 263	1.77 263	1.36 257

ACVNet_2	0.84 240	0.95 240	0.58 241	2.04 255	1.03 249	1.88 252	1.56 246	0.68 243	0.39 232	0.53 241	0.49 233	1.05 241	0.68 238	1.97 245	0.53 235	0.44 236	0.40 229	0.33 230	1.06 241	0.42 232	0.35 225	0.25 219	2.54 249	0.53 240	0.61 239	0.28 216	0.53 223	0.58 226

WAO-8	1.02 247	1.14 250	0.79 255	1.64 241	1.25 251	1.78 250	1.57 247	0.93 251	1.01 254	0.81 252	0.68 243	1.72 251	1.03 251	2.08 247	0.82 251	0.68 252	0.65 247	0.53 246	1.09 242	0.82 256	0.48 244	0.38 238	0.81 238	0.75 253	1.12 258	0.77 253	0.96 250	1.21 254

Venus	1.02 247	1.14 250	0.79 255	1.64 241	1.25 251	1.78 250	1.57 247	0.93 251	1.01 254	0.81 252	0.68 243	1.72 251	1.03 251	2.08 247	0.82 251	0.68 252	0.65 247	0.53 246	1.09 242	0.82 256	0.48 244	0.38 238	0.81 238	0.75 253	1.12 258	0.77 253	0.96 250	1.21 254

Dean	1.08 249	1.06 248	0.80 257	2.30 258	1.35 253	1.99 254	1.58 249	0.93 251	0.93 250	0.88 257	0.78 247	1.21 244	1.22 255	2.13 250	0.67 245	0.60 248	0.62 246	0.57 250	1.25 252	0.74 253	0.46 241	0.37 237	2.72 253	0.71 249	1.00 255	0.60 247	1.05 254	0.64 229

IMH-64-1	0.91 243	0.98 242	0.53 235	1.64 241	1.01 247	1.62 243	1.75 250	0.76 245	0.74 242	0.33 220	0.61 238	0.87 232	0.95 245	2.61 255	0.53 235	0.42 233	0.49 233	0.36 233	0.96 236	0.55 236	0.40 230	0.31 226	3.11 256	0.51 237	0.82 245	0.37 227	0.60 231	0.78 240

IMH-64	0.91 243	0.98 242	0.53 235	1.64 241	1.01 247	1.62 243	1.75 250	0.76 245	0.74 242	0.33 220	0.61 238	0.87 232	0.95 245	2.61 255	0.53 235	0.42 233	0.49 233	0.36 233	0.96 236	0.55 236	0.40 230	0.31 226	3.11 256	0.51 237	0.82 245	0.37 227	0.60 231	0.78 240

IMH	0.95 245	1.00 246	0.55 239	1.66 247	1.00 245	1.69 248	1.78 252	0.76 245	0.77 245	0.34 224	0.61 238	1.01 239	1.07 253	2.69 257	0.58 238	0.46 238	0.51 236	0.38 236	0.98 239	0.60 240	0.40 230	0.32 230	3.11 256	0.53 240	0.83 248	0.48 238	0.65 233	0.79 242

ASD4	6.36 262	2.29 262	2.58 265	2.00 254	1.59 258	3.03 263	1.87 253	1.81 265	3.30 264	1.61 262	2.46 263	1.02 240	6.56 265	1.76 242	2.90 263	3.68 263	3.63 264	7.51 266	2.74 262	4.74 266	5.30 266	6.47 266	2.61 250	2.44 265	17.33 270	28.62 270	19.88 271	31.90 270

TorneroNet-64	1.09 250	1.03 247	0.60 242	1.99 253	0.92 240	2.06 256	2.05 254	0.63 240	0.87 246	0.58 244	0.49 233	1.90 255	1.89 261	2.91 262	0.67 245	0.51 242	0.48 232	0.47 240	1.23 250	0.61 243	0.35 225	0.38 238	3.33 259	0.57 243	0.64 241	0.52 241	0.69 234	1.15 252

TorneroNet	1.11 251	1.11 249	0.67 250	2.05 256	1.00 245	2.29 257	2.05 254	0.65 242	0.89 248	0.68 246	0.57 237	1.74 254	1.26 256	2.97 264	0.71 248	0.52 243	0.50 235	0.51 245	1.18 247	0.65 249	0.41 234	0.44 244	3.48 260	0.58 246	0.67 242	0.49 239	0.85 246	1.02 250

KSHMR	1.34 255	1.44 256	1.07 261	2.31 259	1.48 255	2.31 258	2.15 256	1.22 258	1.07 257	1.13 261	1.07 256	1.30 247	0.96 247	2.92 263	1.12 259	0.95 259	0.87 258	0.84 260	1.34 253	0.97 259	0.74 258	0.60 254	3.48 260	1.07 262	0.99 254	0.77 253	1.01 253	1.06 251

ktn	1.26 253	1.42 255	0.57 240	1.65 246	1.61 260	1.75 249	2.16 257	0.86 250	1.75 261	0.89 258	1.11 258	1.18 242	0.96 247	2.60 254	1.03 257	0.73 256	0.82 257	0.61 254	1.47 256	0.76 254	0.70 255	0.69 259	3.64 262	0.73 250	0.93 253	0.81 256	1.20 258	1.25 256

JetRed	1.64 258	1.79 261	1.70 263	1.59 240	1.52 257	2.02 255	2.26 258	1.52 263	1.47 258	0.82 255	0.78 247	2.67 260	0.43 222	1.78 243	1.47 262	1.56 262	1.74 262	2.93 265	1.44 255	1.10 261	2.36 263	2.20 263	1.98 244	0.98 260	1.19 261	1.77 262	1.58 262	1.56 260

notaker	1.30 254	1.44 256	0.61 243	2.42 261	1.51 256	2.40 259	2.31 259	0.95 254	1.64 259	0.79 251	1.07 256	1.73 253	1.18 254	3.10 266	1.04 258	0.69 254	0.70 252	0.50 243	1.66 258	0.85 258	0.56 248	0.47 247	3.67 263	0.80 255	0.62 240	0.58 245	0.81 244	0.95 246

HanzoNet	1.79 259	1.65 260	0.85 258	2.31 259	1.74 261	2.83 262	2.55 260	1.29 259	1.86 262	0.92 259	1.28 261	4.71 265	3.85 264	3.43 268	0.96 256	0.79 257	1.10 260	0.95 261	2.68 261	1.04 260	0.93 261	0.92 261	3.78 264	0.73 250	1.15 260	1.07 258	1.29 259	1.61 262

UNDER WATER	1.42 256	1.45 258	0.89 259	2.87 262	1.98 264	2.78 260	2.64 261	1.29 259	1.04 256	0.87 256	0.98 254	1.95 256	1.30 257	3.12 267	0.87 254	0.63 250	0.68 251	0.58 251	1.23 250	0.61 243	0.44 237	0.50 249	3.95 265	0.99 261	1.09 257	1.04 257	0.88 248	1.67 263

UNDER WATER-64	1.42 256	1.40 254	0.92 260	2.88 263	1.97 263	2.82 261	2.72 262	1.37 261	0.94 252	1.04 260	1.15 259	1.96 257	1.33 258	3.07 265	0.80 249	0.56 245	0.70 252	0.58 251	1.17 246	0.55 236	0.45 239	0.54 252	3.98 266	0.92 259	1.03 256	1.13 259	0.81 244	1.60 261

DPSM_ROB	12.93 268	6.06 265	9.07 269	4.34 266	6.33 268	4.24 266	3.55 263	8.20 269	10.79 267	6.62 268	7.89 267	9.68 266	12.99 269	2.78 260	12.36 267	13.66 267	8.95 269	16.55 271	9.69 266	12.30 269	16.52 271	17.76 272	2.26 246	10.59 269	28.41 271	36.73 271	31.10 272	39.69 271

DPSM	12.93 268	6.06 265	9.07 269	4.34 266	6.33 268	4.24 266	3.55 263	8.20 269	10.79 267	6.62 268	7.89 267	9.68 266	12.99 269	2.78 260	12.36 267	13.66 267	8.95 269	16.55 271	9.69 266	12.30 269	16.52 271	17.76 272	2.26 246	10.59 269	28.41 271	36.73 271	31.10 272	39.69 271

DPSMNet_ROB	8.62 265	3.66 264	8.40 268	2.97 264	5.69 267	3.37 264	4.40 265	3.70 266	9.03 265	3.00 265	6.93 266	3.52 262	10.07 267	2.69 257	10.46 265	10.76 265	3.81 265	12.88 268	4.76 265	10.21 267	5.93 267	13.78 269	4.47 269	8.55 267	10.10 269	27.91 268	11.06 269	30.64 268

DGTPSM_ROB	8.61 264	3.65 263	8.39 267	2.97 264	5.68 266	3.37 264	4.40 265	3.70 266	9.03 265	3.00 265	6.91 265	3.52 262	10.03 266	2.69 257	10.46 265	10.76 265	3.81 265	12.88 268	4.73 264	10.21 267	5.93 267	13.78 269	4.46 268	8.55 267	10.09 268	27.91 268	11.05 268	30.64 268

PML	8.17 263	7.65 267	3.51 266	9.56 271	5.16 265	9.57 271	5.23 267	6.49 268	17.89 270	6.44 267	3.24 264	16.63 268	29.28 276	5.47 269	6.12 264	3.95 264	7.38 267	2.69 264	20.47 272	4.69 265	3.59 265	3.96 265	3.98 266	4.20 266	5.71 265	4.30 264	16.67 270	6.70 264

CasAABBNet	25.99 274	12.23 270	18.16 271	8.64 268	12.70 271	8.22 268	7.18 268	16.43 271	21.85 274	13.64 272	15.80 270	19.61 272	26.12 273	5.47 269	25.18 274	27.55 274	17.67 271	33.30 274	19.65 271	24.62 273	33.10 274	35.23 274	4.49 270	21.39 275	57.22 275	74.08 275	62.47 274	79.73 273

MyStereo03	26.03 275	12.17 268	18.23 272	8.74 269	12.69 270	8.44 269	7.21 269	16.48 272	21.77 272	13.32 270	15.90 271	19.49 270	26.17 274	5.59 271	24.91 272	27.50 272	17.88 273	33.36 275	19.50 269	24.77 274	33.22 275	36.10 275	4.56 271	21.35 273	57.13 273	73.97 273	62.60 275	79.92 274

MyStereo02	25.56 273	12.17 268	18.23 272	8.74 269	0.00 1	8.44 269	7.21 269	16.48 272	21.77 272	13.32 270	15.90 271	19.49 270	26.17 274	5.59 271	24.91 272	27.50 272	17.88 273	33.36 275	19.50 269	24.77 274	33.22 275	36.10 275	4.56 271	21.35 273	57.13 273	73.97 273	62.60 275	79.92 274

LRCNet_RVC	9.94 266	17.32 271	0.72 253	25.08 273	21.25 273	23.72 273	20.86 271	1.45 262	0.48 236	21.28 274	13.07 269	22.69 273	3.57 263	28.32 275	0.47 234	0.27 223	8.45 268	1.25 262	23.54 273	4.04 264	0.47 243	0.33 231	26.91 274	1.58 263	0.35 218	0.22 185	0.43 218	0.38 196

HaxPig	16.12 270	19.70 272	18.82 274	21.25 272	20.53 272	21.35 272	22.27 272	17.00 274	14.68 269	19.29 273	17.18 273	18.07 269	12.18 268	22.52 273	17.87 270	14.95 269	17.87 272	9.54 267	18.95 268	15.62 271	9.98 269	7.75 267	23.74 273	15.32 271	4.46 264	12.22 267	6.85 265	15.21 267

MEDIAN_ROB	20.51 271	25.88 273	24.09 275	26.47 274	25.52 274	25.87 274	26.98 273	21.19 275	19.61 271	28.55 275	22.12 274	24.85 274	16.74 271	26.52 274	23.53 271	18.59 270	22.10 275	14.86 270	26.41 274	23.30 272	15.47 270	11.96 268	27.64 275	18.47 272	7.32 266	9.55 266	8.34 267	11.88 266

AVERAGE_ROB	24.46 272	29.85 274	27.17 276	31.26 275	29.68 275	30.01 275	31.43 274	26.55 276	24.57 275	34.19 276	27.26 275	31.45 275	21.40 272	30.75 276	28.23 275	24.11 271	26.75 276	21.47 273	30.01 275	27.38 276	20.81 273	16.76 271	32.29 276	24.48 276	8.40 267	7.77 265	7.95 266	8.54 265

DLNR_Zeroshot_test	10.02 267	31.66 275	0.05 23	54.25 276	0.10 99	0.18 160	50.40 275	0.19 129	0.08 58	0.27 186	0.07 29	0.20 130	0.04 17	0.14 168	60.23 276	70.55 276	0.34 220	0.18 188	0.26 180	0.11 102	0.20 149	0.08 37	0.07 88	0.09 107	0.19 140	0.15 100	0.20 149	0.25 167

FADE			0.30 220	0.40 211				0.41 226		0.31 214			0.88 242	0.30 213	0.31 218	0.28 225	0.52 238	0.38 236		0.60 240	0.61 254	0.49 248	0.27 222	0.46 233			0.91 249

Low-res two-view benchmark