Low-res two-view results

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 1	0.09 1	0.08 1	0.07 1	0.04 2	0.07 1	0.04 1	0.14 3	0.06 1	0.11 2	0.03 1	0.13 2	0.06 1	0.04 1	0.25 2	0.29 4	0.21 1	0.19 2	0.20 2	0.12 1	0.26 4	0.21 4	0.06 1	0.07 1	0.22 2	0.19 2	0.23 4	0.15 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
CroCo-Stereo Lap2	0.15 2	0.10 2	0.08 1	0.08 2	0.08 5	0.08 2	0.05 2	0.12 1	0.06 1	0.22 9	0.07 2	0.16 3	0.07 3	0.05 2	0.22 1	0.29 4	0.22 2	0.20 4	0.26 5	0.12 1	0.29 8	0.22 5	0.06 1	0.09 2	0.24 4	0.23 6	0.20 2	0.16 3

StereoVision	0.18 5	0.13 3	0.11 4	0.09 3	0.13 7	0.16 6	0.08 5	0.18 5	0.17 8	0.15 4	0.15 3	0.16 3	0.10 4	0.06 4	0.27 4	0.28 3	0.28 6	0.23 6	0.22 3	0.16 5	0.24 3	0.20 3	0.06 1	0.14 6	0.29 8	0.29 13	0.38 13	0.29 12

ProNet	0.15 2	0.13 3	0.15 5	0.12 5	0.07 3	0.15 5	0.13 15	0.13 2	0.06 1	0.08 1	0.26 19	0.10 1	0.06 1	0.08 5	0.28 6	0.25 2	0.22 2	0.19 2	0.19 1	0.15 4	0.21 1	0.15 1	0.13 12	0.12 5	0.17 1	0.13 1	0.17 1	0.12 1

RAFT	0.17 4	0.13 3	0.10 3	0.16 10	0.07 3	0.21 15	0.05 2	0.25 8	0.12 5	0.14 3	0.15 3	0.16 3	0.10 4	0.05 2	0.26 3	0.22 1	0.24 4	0.16 1	0.28 7	0.14 3	0.21 1	0.19 2	0.07 4	0.11 3	0.29 8	0.24 7	0.33 8	0.24 8

StereoIM	0.27 9	0.21 6	0.16 7	0.10 4	0.10 6	0.11 3	0.08 5	0.24 7	0.14 6	0.36 17	0.19 7	0.36 17	0.13 8	0.09 6	0.39 13	0.38 19	0.39 20	0.35 29	0.56 47	0.21 9	0.41 19	0.36 16	0.13 12	0.16 7	0.41 37	0.39 40	0.40 15	0.49 52

anonymousdsp	0.27 9	0.23 7	0.20 15	0.16 10	0.14 11	0.18 9	0.10 8	0.37 15	0.19 12	0.32 16	0.27 22	0.33 14	0.12 7	0.15 19	0.46 19	0.36 17	0.33 8	0.29 11	0.40 18	0.25 19	0.47 37	0.52 34	0.13 12	0.16 7	0.29 8	0.19 2	0.54 31	0.20 6

RYNet	0.28 12	0.23 7	0.18 12	0.15 7	0.17 17	0.19 12	0.13 15	0.26 9	0.32 79	0.17 6	0.20 11	0.19 7	0.14 9	0.14 17	0.66 46	0.29 4	0.27 5	0.42 57	0.29 8	0.19 6	0.28 6	0.23 6	0.29 112	0.19 13	0.28 6	1.19 173	0.35 10	0.23 7

delet	0.25 7	0.25 9	0.23 25	0.25 31	0.20 24	0.29 41	0.16 31	0.22 6	0.18 10	0.23 10	0.26 19	0.27 10	0.16 11	0.26 86	0.35 9	0.31 8	0.32 7	0.27 9	0.24 4	0.24 14	0.32 10	0.25 7	0.17 31	0.21 17	0.30 14	0.26 9	0.33 8	0.31 15

RAFT + AFF	0.28 12	0.26 10	0.19 14	0.22 21	0.13 7	0.20 14	0.13 15	0.41 18	0.19 12	0.44 34	0.19 7	0.42 31	0.14 9	0.09 6	0.71 56	0.31 8	0.42 23	0.21 5	0.55 41	0.24 14	0.48 39	0.35 14	0.13 12	0.17 9	0.29 8	0.24 7	0.21 3	0.17 4

MIF-Stereo	0.30 16	0.27 11	0.16 7	0.15 7	0.13 7	0.18 9	0.09 7	0.35 14	0.19 12	0.49 55	0.24 16	0.41 26	0.18 19	0.15 19	0.51 23	0.42 29	0.43 25	0.35 29	0.58 54	0.26 22	0.46 30	0.37 17	0.14 16	0.20 15	0.34 23	0.41 43	0.31 7	0.37 23

iRaftStereo_RVC	0.27 9	0.27 11	0.17 10	0.14 6	0.14 11	0.19 12	0.10 8	0.44 24	0.14 6	0.36 17	0.36 39	0.32 13	0.16 11	0.13 14	0.32 7	0.30 7	0.38 17	0.29 11	0.35 13	0.23 12	0.42 20	0.52 34	0.12 8	0.19 13	0.29 8	0.28 12	0.42 17	0.27 11

AANet_RVC	0.29 14	0.27 11	0.24 35	0.19 15	0.28 54	0.16 6	0.17 39	0.29 11	0.29 57	0.20 8	0.26 19	0.25 8	0.22 26	0.19 32	0.66 46	0.38 19	0.33 8	0.35 29	0.30 9	0.30 36	0.27 5	0.29 10	0.22 69	0.22 19	0.35 26	0.33 24	0.42 17	0.51 55

4D-IteraStereo	0.45 47	0.28 14	0.36 68	0.34 69	0.24 36	0.25 29	0.15 26	0.63 98	0.28 46	0.61 114	0.38 45	0.52 62	0.23 29	0.23 52	0.66 46	0.62 111	0.50 50	0.43 63	0.66 70	0.35 51	0.71 116	1.31 123	0.15 19	0.24 31	0.44 45	0.49 67	0.65 67	0.38 25

MMNet	0.30 16	0.29 15	0.23 25	0.27 39	0.26 44	0.26 31	0.19 44	0.34 13	0.24 26	0.25 11	0.30 27	0.35 16	0.16 11	0.32 116	0.41 16	0.34 13	0.37 15	0.35 29	0.41 19	0.28 27	0.33 11	0.26 8	0.18 39	0.25 42	0.33 20	0.31 20	0.47 21	0.32 17

LL-Strereo2	0.38 32	0.30 16	0.23 25	0.24 27	0.20 24	0.18 9	0.13 15	0.63 98	0.27 39	0.58 101	0.23 15	0.44 37	0.22 26	0.15 19	0.47 20	0.51 63	0.48 44	0.35 29	0.73 85	0.32 40	0.49 45	1.24 120	0.22 69	0.21 17	0.34 23	0.35 30	0.53 29	0.34 20

GANet	0.35 27	0.30 16	0.28 45	0.35 76	0.35 85	0.40 84	0.31 103	0.46 31	0.25 31	0.36 17	0.51 91	0.48 45	0.25 39	0.23 52	0.38 12	0.35 16	0.42 23	0.45 77	0.35 13	0.24 14	0.34 13	0.39 19	0.24 87	0.26 45	0.34 23	0.30 15	0.43 19	0.36 22

AEACV	0.21 6	0.31 18	0.15 5	0.17 13	0.13 7	0.12 4	0.07 4	0.15 4	0.07 4	0.16 5	0.16 5	0.18 6	0.11 6	0.12 13	0.35 9	0.34 13	0.33 8	0.24 7	0.38 16	0.21 9	0.28 6	0.41 21	0.12 8	0.11 3	0.22 2	0.22 4	0.26 5	0.17 4

DMCA	0.34 24	0.31 18	0.31 54	0.24 27	0.25 39	0.28 37	0.22 61	0.37 15	0.33 87	0.31 14	0.41 49	0.41 26	0.24 32	0.25 76	0.51 23	0.41 27	0.41 22	0.39 45	0.37 15	0.29 33	0.42 20	0.37 17	0.27 103	0.27 55	0.32 16	0.35 30	0.41 16	0.38 25

TDLM	0.26 8	0.31 18	0.23 25	0.23 25	0.28 54	0.24 24	0.20 58	0.26 9	0.22 21	0.18 7	0.55 104	0.31 12	0.23 29	0.17 27	0.27 4	0.32 10	0.33 8	0.29 11	0.26 5	0.23 12	0.29 8	0.26 8	0.16 24	0.22 19	0.25 5	0.22 4	0.29 6	0.30 13

Former-RAFT_DAM_RVC	0.44 45	0.33 21	0.31 54	0.29 45	0.25 39	0.26 31	0.16 31	0.55 55	0.40 116	0.55 83	0.50 85	0.49 51	0.27 46	0.23 52	0.80 66	0.47 46	0.52 65	0.41 53	0.54 35	0.38 65	0.48 39	0.85 92	0.17 31	0.24 31	0.52 64	0.85 134	0.44 20	0.56 67

HH	1.05 169	0.34 22	1.01 198	0.43 103	0.39 107	0.53 126	0.42 123	0.69 132	0.35 95	0.65 138	0.49 78	1.07 162	0.26 41	0.28 98	1.24 138	2.30 247	0.62 128	0.54 132	2.45 179	0.67 169	3.56 225	5.13 214	0.26 96	0.35 98	0.87 162	1.27 181	1.09 161	1.11 156

HanStereo	1.05 169	0.34 22	1.01 198	0.43 103	0.39 107	0.53 126	0.42 123	0.69 132	0.35 95	0.65 138	0.49 78	1.07 162	0.26 41	0.28 98	1.24 138	2.30 247	0.62 128	0.54 132	2.45 179	0.67 169	3.56 225	5.13 214	0.26 96	0.35 98	0.87 162	1.27 181	1.09 161	1.11 156

test_4	0.36 29	0.34 22	0.29 48	0.21 19	0.19 20	0.17 8	0.11 10	0.59 71	0.26 35	0.58 101	0.30 27	0.51 59	0.20 24	0.19 32	0.45 18	0.58 96	0.46 32	0.34 24	0.42 21	0.30 36	0.46 30	0.58 48	0.17 31	0.26 45	0.41 37	0.40 42	0.60 49	0.42 40

AASNet	0.29 14	0.34 22	0.23 25	0.25 31	0.26 44	0.34 61	0.26 80	0.33 12	0.17 8	0.29 13	0.39 46	0.26 9	0.18 19	0.25 76	0.40 14	0.34 13	0.35 13	0.32 18	0.33 10	0.28 27	0.36 15	0.34 12	0.17 31	0.24 31	0.31 15	0.29 13	0.36 12	0.25 9

test-1	1.04 168	0.34 22	0.56 144	0.37 82	0.41 116	0.61 146	0.37 113	0.72 148	0.39 113	0.69 164	0.70 145	1.12 167	0.44 126	0.25 76	1.56 165	1.36 218	0.64 137	0.60 159	2.29 172	0.59 138	1.20 165	7.59 243	0.23 80	0.37 108	0.83 156	1.13 166	1.12 167	1.55 177

raftrobust	0.48 67	0.34 22	0.40 85	0.28 40	0.28 54	0.28 37	0.18 41	0.63 98	0.26 35	0.63 127	0.53 97	0.52 62	0.27 46	0.22 45	0.93 85	0.70 141	0.51 56	0.42 57	1.06 125	0.39 72	0.55 70	0.86 94	0.21 65	0.26 45	0.61 95	0.53 77	0.56 37	0.52 57

UPFNet	0.40 36	0.34 22	0.36 68	0.33 65	0.33 78	0.40 84	0.30 97	0.48 37	0.34 93	0.43 27	0.42 55	0.41 26	0.31 64	0.34 123	0.66 46	0.42 29	0.47 38	0.41 53	0.53 31	0.37 62	0.36 15	0.39 19	0.26 96	0.29 61	0.41 37	0.41 43	0.56 37	0.38 25

CES	0.47 59	0.35 29	0.32 56	0.28 40	0.27 51	0.30 48	0.12 12	1.04 199	0.28 46	0.54 78	0.69 144	0.53 67	0.25 39	0.23 52	0.80 66	0.67 129	0.59 105	0.38 43	0.57 51	0.36 54	0.85 141	0.63 59	0.23 80	0.25 42	0.59 87	0.43 47	0.60 49	0.67 96

AnonymousM	0.94 153	0.35 29	0.22 21	0.24 27	0.23 31	0.21 15	0.15 26	0.57 62	0.21 20	0.57 94	0.44 64	0.46 43	0.16 11	0.19 32	0.64 44	0.60 104	0.56 88	0.40 48	0.55 41	0.35 51	0.68 109	1.23 119	0.21 65	0.24 31	0.32 16	0.54 78	1.89 214	13.18 253

raft+_RVC	0.38 32	0.35 29	0.28 45	0.25 31	0.23 31	0.26 31	0.18 41	0.54 48	0.27 39	0.52 67	0.43 59	0.47 44	0.23 29	0.18 28	0.59 36	0.53 77	0.44 27	0.35 29	0.63 65	0.28 27	0.44 24	0.53 39	0.14 16	0.22 19	0.43 43	0.38 35	0.59 41	0.42 40

AFF-stereo	0.33 21	0.35 29	0.28 45	0.18 14	0.17 17	0.34 61	0.12 12	0.50 39	0.24 26	0.46 39	0.29 24	0.42 31	0.17 15	0.13 14	0.61 40	0.38 19	0.39 20	0.26 8	0.59 58	0.24 14	0.44 24	0.43 24	0.17 31	0.18 10	0.41 37	0.37 33	0.50 24	0.32 17

PWCDC_ROB	0.72 123	0.35 29	0.39 78	0.30 52	0.45 125	0.37 74	0.38 116	0.43 22	1.24 208	0.27 12	0.71 146	0.45 42	2.48 211	0.57 182	1.31 146	0.78 162	0.58 97	0.56 142	0.66 70	0.56 129	0.73 120	2.56 169	0.46 158	0.42 125	0.40 34	0.63 92	0.52 27	0.74 116

DMCA-RVC	0.46 55	0.37 34	0.36 68	0.34 69	0.38 102	0.33 54	0.45 128	0.47 35	0.55 152	0.43 27	0.48 73	0.69 114	0.34 87	0.29 101	0.84 76	0.49 55	0.48 44	0.45 77	0.51 29	0.40 79	0.51 53	0.56 44	0.30 115	0.33 85	0.40 34	0.42 45	0.59 41	0.61 82

HITNet	0.40 36	0.37 34	0.29 48	0.34 69	0.28 54	0.27 34	0.19 44	0.57 62	0.32 79	0.57 94	0.44 64	0.55 74	0.32 72	0.22 45	0.61 40	0.36 17	0.44 27	0.39 45	0.42 21	0.29 33	0.43 22	0.52 34	0.20 51	0.27 55	0.41 37	0.39 40	0.72 88	0.55 65
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
IER	0.42 41	0.38 36	0.32 56	0.30 52	0.28 54	0.36 71	0.25 75	0.47 35	0.28 46	0.44 34	0.60 117	0.79 132	0.30 55	0.35 126	0.65 45	0.46 41	0.48 44	0.42 57	0.45 24	0.36 54	0.43 22	0.46 26	0.28 108	0.28 58	0.41 37	0.56 86	0.55 35	0.51 55

RAFT_CTSACE	0.32 19	0.38 36	0.16 7	0.15 7	0.15 13	0.25 29	0.18 41	0.53 45	0.20 18	0.55 83	0.19 7	0.44 37	0.28 48	0.16 22	0.37 11	0.33 11	0.38 17	0.28 10	0.38 16	0.19 6	0.39 18	0.85 92	0.11 7	0.18 10	0.32 16	0.30 15	0.62 57	0.26 10

test-3	0.72 123	0.38 36	0.40 85	0.34 69	0.34 81	0.34 61	0.23 66	0.65 110	0.27 39	0.61 114	0.36 39	0.91 150	0.32 72	0.21 40	1.24 138	0.61 108	0.56 88	0.43 63	2.65 186	0.39 72	0.60 89	5.03 211	0.17 31	0.32 75	0.52 64	0.38 35	0.70 80	0.53 59

test_1	0.72 123	0.38 36	0.40 85	0.34 69	0.34 81	0.34 61	0.23 66	0.65 110	0.27 39	0.62 121	0.36 39	0.91 150	0.32 72	0.21 40	1.24 138	0.61 108	0.55 80	0.43 63	2.65 186	0.39 72	0.60 89	5.03 211	0.17 31	0.32 75	0.52 64	0.38 35	0.70 80	0.53 59

XX-Stereo	9.59 257	0.38 36	0.41 95	0.62 152	0.28 54	0.54 129	0.28 86	0.69 132	0.28 46	0.69 164	6.22 250	1.02 158	0.30 55	0.24 66	1.91 179	1.60 234	0.61 123	0.52 122	1.97 165	0.54 121	0.76 130	1.31 123	0.19 42	0.29 61	233.45 276	0.86 135	1.03 153	1.85 187

ARAFT	0.36 29	0.38 36	0.24 35	0.26 36	0.21 27	0.28 37	0.14 20	0.44 24	0.24 26	0.50 56	0.29 24	0.41 26	0.17 15	0.16 22	0.60 39	0.45 35	0.51 56	0.47 90	0.53 31	0.25 19	0.55 70	0.59 52	0.16 24	0.20 15	0.47 49	0.30 15	0.54 31	0.38 25

test_5	0.31 18	0.39 42	0.17 10	0.23 25	0.15 13	0.21 15	0.14 20	0.54 48	0.20 18	0.39 23	0.41 49	0.44 37	0.35 96	0.10 8	0.53 26	0.39 25	0.34 12	0.32 18	0.34 12	0.22 11	0.33 11	0.47 27	0.10 5	0.23 24	0.29 8	0.30 15	0.52 27	0.31 15

test_3	0.74 131	0.39 42	0.39 78	0.34 69	0.33 78	0.34 61	0.23 66	0.67 117	0.29 57	0.64 132	0.34 36	0.93 152	0.36 101	0.21 40	1.39 154	0.58 96	0.57 92	0.46 86	2.73 189	0.40 79	0.57 77	5.06 213	0.15 19	0.35 98	0.54 70	0.47 61	0.68 78	0.49 52

HCRNet	0.33 21	0.39 42	0.20 15	0.39 87	0.17 17	0.29 41	0.19 44	0.41 18	0.19 12	0.80 191	0.41 49	0.49 51	0.18 19	0.22 45	0.42 17	0.33 11	0.38 17	0.30 15	0.41 19	0.20 8	0.34 13	0.30 11	0.19 42	0.18 10	0.28 6	0.36 32	0.53 29	0.30 13

FINET	2.14 204	0.39 42	0.40 85	0.45 111	0.31 71	0.36 71	0.37 113	0.46 31	0.46 137	0.48 48	0.42 55	0.49 51	0.41 117	0.30 105	10.18 252	0.64 121	0.52 65	0.37 37	0.69 74	0.38 65	0.57 77	0.65 62	0.31 120	0.33 85	0.54 70	36.06 268	0.61 54	0.59 78

GMOStereo	0.48 67	0.40 46	0.23 25	0.30 52	0.26 44	0.29 41	0.19 44	0.67 117	0.30 61	0.66 147	0.33 31	0.54 68	0.34 87	0.20 35	0.58 31	0.69 136	0.51 56	0.44 70	0.69 74	0.36 54	0.52 56	1.87 148	0.16 24	0.24 31	0.62 96	0.45 52	0.83 112	0.41 35

error version	0.48 67	0.40 46	0.23 25	0.30 52	0.26 44	0.29 41	0.19 44	0.67 117	0.30 61	0.66 147	0.33 31	0.54 68	0.34 87	0.20 35	0.58 31	0.69 136	0.51 56	0.44 70	0.69 74	0.36 54	0.52 56	1.87 148	0.16 24	0.24 31	0.62 96	0.45 52	0.83 112	0.41 35

test-v	0.48 67	0.40 46	0.23 25	0.30 52	0.26 44	0.29 41	0.19 44	0.67 117	0.30 61	0.66 147	0.33 31	0.54 68	0.34 87	0.20 35	0.58 31	0.69 136	0.51 56	0.44 70	0.69 74	0.36 54	0.52 56	1.87 148	0.16 24	0.24 31	0.62 96	0.45 52	0.83 112	0.41 35

test-2	0.48 67	0.40 46	0.23 25	0.30 52	0.26 44	0.29 41	0.19 44	0.67 117	0.30 61	0.66 147	0.33 31	0.54 68	0.34 87	0.20 35	0.58 31	0.69 136	0.51 56	0.44 70	0.69 74	0.36 54	0.52 56	1.87 148	0.16 24	0.24 31	0.62 96	0.45 52	0.83 112	0.41 35

BEATNet_4x	0.59 99	0.40 46	0.35 64	0.40 91	0.36 89	0.33 54	0.28 86	0.64 105	0.41 120	0.66 147	0.45 68	0.63 101	0.42 120	0.25 76	1.20 130	0.64 121	0.60 113	0.58 150	0.59 58	0.38 65	1.07 158	2.22 161	0.26 96	0.40 119	0.50 56	0.52 73	0.82 110	0.67 96

PDISCO_ROB	0.51 74	0.40 46	0.40 85	0.39 87	0.35 85	0.40 84	0.30 97	0.51 40	0.35 95	0.37 21	0.51 91	0.51 59	0.35 96	0.31 109	0.82 75	0.60 104	0.56 88	0.69 178	0.60 60	0.48 110	0.69 111	0.98 107	0.26 96	0.37 108	0.59 87	0.55 84	0.86 124	0.61 82

MIM_Stereo	0.34 24	0.41 52	0.27 44	0.28 40	0.20 24	0.28 37	0.15 26	0.45 29	0.18 10	0.48 48	0.29 24	0.42 31	0.19 22	0.16 22	0.50 21	0.54 85	0.45 29	0.37 37	0.48 26	0.31 39	0.48 39	0.57 46	0.12 8	0.24 31	0.32 16	0.27 10	0.48 22	0.33 19

RAFT-Stereo + iAFF	0.39 35	0.41 52	0.36 68	0.24 27	0.19 20	0.30 48	0.14 20	0.58 67	0.25 31	0.46 39	0.36 39	0.50 56	0.19 22	0.16 22	0.93 85	0.38 19	0.43 25	0.29 11	0.66 70	0.30 36	0.50 49	0.59 52	0.20 51	0.23 24	0.54 70	0.37 33	0.60 49	0.43 42

CVANet_RVC	0.34 24	0.41 52	0.32 56	0.41 97	0.31 71	0.38 79	0.25 75	0.44 24	0.27 39	0.31 14	0.71 146	0.38 23	0.30 55	0.21 40	0.34 8	0.38 19	0.36 14	0.33 21	0.33 10	0.28 27	0.36 15	0.34 12	0.19 42	0.26 45	0.33 20	0.27 10	0.35 10	0.37 23

anonymity	3.37 226	0.42 55	1.10 209	0.58 142	0.43 119	0.48 114	0.31 103	0.78 165	0.35 95	0.62 121	65.69 273	0.87 144	0.30 55	0.25 76	1.14 121	1.37 220	0.61 123	0.44 70	1.39 144	0.63 153	0.75 126	7.27 240	0.25 94	0.32 75	0.99 181	1.23 176	1.10 165	1.44 174

TANstereo	0.58 96	0.42 55	0.38 73	0.40 91	0.40 111	0.46 111	0.21 59	0.52 41	0.31 72	0.54 78	0.41 49	0.38 23	0.40 113	0.43 150	0.81 70	0.74 152	0.67 146	0.78 195	1.11 128	0.91 197	0.65 104	0.80 81	0.94 211	0.34 90	0.36 28	0.54 78	1.09 161	0.56 67

XX-TBD	0.58 96	0.42 55	0.38 73	0.40 91	0.40 111	0.46 111	0.21 59	0.52 41	0.31 72	0.54 78	0.41 49	0.38 23	0.40 113	0.43 150	0.81 70	0.74 152	0.67 146	0.78 195	1.11 128	0.91 197	0.65 104	0.80 81	0.94 211	0.34 90	0.36 28	0.54 78	1.09 161	0.56 67

sAnonymous2	0.60 101	0.42 55	0.32 56	0.29 45	0.30 64	0.45 102	0.29 93	0.71 141	0.41 120	0.47 42	0.54 99	0.52 62	0.44 126	0.23 52	0.97 96	0.85 169	0.70 158	0.68 174	1.36 142	0.61 146	0.86 143	1.20 115	0.30 115	0.37 108	0.65 110	0.72 108	0.72 88	0.72 112

CroCo_RVC	0.60 101	0.42 55	0.32 56	0.29 45	0.30 64	0.45 102	0.29 93	0.71 141	0.41 120	0.47 42	0.54 99	0.52 62	0.44 126	0.23 52	0.97 96	0.85 169	0.70 158	0.68 174	1.36 142	0.61 146	0.86 143	1.20 115	0.30 115	0.37 108	0.65 110	0.72 108	0.72 88	0.72 112

RALAANet	0.47 59	0.42 55	0.40 85	0.29 45	0.29 61	0.34 61	0.25 75	0.54 48	0.28 46	0.48 48	0.49 78	0.44 37	0.26 41	0.20 35	0.77 63	0.48 51	0.50 50	0.50 111	0.77 96	0.46 101	0.61 93	1.20 115	0.22 69	0.33 85	0.50 56	0.44 51	0.71 83	0.47 47

sCroCo_RVC	0.65 114	0.42 55	0.29 48	0.29 45	0.29 61	0.40 84	0.23 66	0.60 76	0.41 120	0.53 77	0.44 64	0.48 45	0.51 142	0.24 66	0.92 83	1.03 186	0.75 165	0.63 163	1.04 123	0.59 138	1.12 160	2.73 172	0.29 112	0.40 119	0.64 106	0.62 90	0.93 137	0.63 91

CREStereo++_RVC	0.47 59	0.43 62	0.47 114	0.31 59	0.34 81	0.27 34	0.19 44	0.56 59	0.32 79	0.58 101	0.40 48	0.58 80	0.58 157	0.23 52	0.81 70	0.53 77	0.62 128	0.34 24	0.55 41	0.32 40	0.58 81	0.56 44	0.16 24	0.29 61	0.53 67	0.64 93	0.85 120	0.68 100
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
UNet	0.45 47	0.43 62	0.41 95	0.38 84	0.37 95	0.41 91	0.29 93	0.58 67	0.36 101	0.50 56	0.49 78	0.48 45	0.34 87	0.38 136	0.56 29	0.49 55	0.54 78	0.46 86	0.58 54	0.41 87	0.49 45	0.50 30	0.28 108	0.36 104	0.48 50	0.49 67	0.59 41	0.56 67

HGLStereo	0.45 47	0.43 62	0.39 78	0.35 76	0.37 95	0.40 84	0.24 73	0.48 37	0.32 79	0.47 42	0.74 155	0.43 34	0.30 55	0.32 116	0.56 29	0.53 77	0.57 92	0.51 118	0.56 47	0.40 79	0.52 56	0.60 55	0.23 80	0.35 98	0.53 67	0.54 78	0.60 49	0.45 46

test croco	0.33 21	0.44 65	0.20 15	0.20 18	0.16 15	0.21 15	0.11 10	0.41 18	0.19 12	0.48 48	0.19 7	0.36 17	0.17 15	0.10 8	0.54 27	0.48 51	0.46 32	0.40 48	0.55 41	0.25 19	0.45 27	0.52 34	0.14 16	0.22 19	0.36 28	0.33 24	0.39 14	0.47 47

MIF-Stereo (partial)	0.32 19	0.44 65	0.18 12	0.16 10	0.16 15	0.21 15	0.12 12	0.37 15	0.23 23	0.37 21	0.24 16	0.33 14	0.17 15	0.14 17	0.50 21	0.48 51	0.47 38	0.38 43	0.43 23	0.26 22	0.46 30	0.47 27	0.18 39	0.22 19	0.40 34	0.32 21	0.51 26	0.43 42

iinet-f	0.58 96	0.44 65	0.37 72	0.34 69	0.25 39	0.49 115	0.27 85	0.43 22	0.28 46	0.52 67	0.92 173	0.61 92	0.45 130	0.26 86	1.34 147	0.61 108	0.53 69	0.40 48	1.60 150	0.52 117	0.62 97	1.51 135	0.27 103	0.27 55	0.56 78	0.38 35	0.79 100	0.56 67

raft_robust	0.53 79	0.44 65	0.25 39	0.38 84	0.30 64	0.33 54	0.22 61	0.73 152	0.36 101	0.69 164	0.34 36	0.57 76	0.31 64	0.24 66	0.69 53	0.58 96	0.55 80	0.47 90	1.05 124	0.39 72	0.77 133	1.44 131	0.24 87	0.30 66	0.59 87	0.71 107	0.70 80	0.59 78

CFNet_pseudo	0.54 80	0.44 65	0.46 112	0.54 135	0.43 119	0.54 129	0.35 110	0.62 93	0.36 101	0.61 114	0.64 128	0.58 80	0.55 154	0.36 129	1.26 143	0.56 91	0.51 56	0.47 90	0.69 74	0.37 62	0.49 45	0.54 41	0.27 103	0.35 98	0.58 85	0.60 89	0.69 79	0.75 121

DISCO	0.47 59	0.44 65	0.30 52	0.40 91	0.38 102	0.50 118	0.45 128	0.46 31	0.43 130	0.50 56	0.59 114	0.41 26	0.30 55	0.30 105	0.70 55	0.45 35	0.55 80	0.47 90	0.71 83	0.42 94	0.50 49	0.58 48	0.27 103	0.34 90	0.49 53	0.49 67	0.63 61	0.53 59

DN-CSS_ROB	0.56 86	0.44 65	0.49 119	0.41 97	0.40 111	0.35 69	0.22 61	0.69 132	0.35 95	0.59 106	0.77 158	0.67 108	0.49 140	0.24 66	0.90 81	0.43 32	0.60 113	0.43 63	1.77 155	0.40 79	0.85 141	0.58 48	0.32 122	0.51 152	0.55 74	0.46 59	0.67 73	0.54 64

CAS	0.40 36	0.45 72	0.26 42	0.29 45	0.29 61	0.23 22	0.14 20	0.41 18	0.27 39	0.41 25	0.57 108	0.36 17	0.36 101	0.21 40	0.59 36	0.42 29	0.50 50	0.34 24	0.54 35	0.28 27	0.46 30	0.58 48	0.19 42	0.23 24	0.55 74	0.51 71	0.63 61	0.76 123

LoS	0.57 91	0.45 72	0.30 52	0.37 82	0.37 95	0.41 91	0.22 61	1.37 214	0.32 79	0.86 201	0.79 161	0.68 111	0.40 113	0.24 66	0.66 46	0.75 156	0.60 113	0.41 53	0.79 100	0.38 65	1.05 157	0.83 90	0.22 69	0.26 45	0.82 153	0.64 93	0.66 70	0.68 100

RASNet	0.45 47	0.45 72	0.45 107	0.33 65	0.34 81	0.38 79	0.28 86	0.58 67	0.38 108	0.47 42	0.43 59	0.49 51	0.35 96	0.26 86	0.52 25	0.45 35	0.49 48	0.40 48	0.50 28	0.32 40	0.51 53	0.68 66	0.20 51	0.47 140	0.43 43	0.55 84	0.77 98	0.70 106

CFNet	0.47 59	0.45 72	0.35 64	0.49 118	0.40 111	0.40 84	0.33 105	0.53 45	0.33 87	0.48 48	0.49 78	0.69 114	0.43 123	0.31 109	0.68 52	0.41 27	0.49 48	0.43 63	0.54 35	0.35 51	0.49 45	0.41 21	0.24 87	0.32 75	0.64 106	0.64 93	0.73 92	0.70 106

DeepPruner_ROB	0.64 112	0.45 72	0.56 144	0.52 129	0.54 146	0.50 118	0.42 123	0.62 93	0.47 141	0.60 109	0.68 141	0.62 95	0.51 142	0.32 116	1.40 156	0.62 111	0.63 133	0.59 156	0.70 81	0.49 114	1.24 168	0.83 90	0.36 137	0.46 135	0.62 96	1.07 163	0.73 92	0.62 87

MGS-Stereo	0.37 31	0.46 77	0.22 21	0.22 21	0.19 20	0.23 22	0.16 31	0.45 29	0.19 12	0.36 17	0.27 22	0.30 11	0.20 24	0.23 52	1.20 130	0.45 35	0.53 69	0.45 77	0.56 47	0.34 46	0.51 53	0.54 41	0.22 69	0.24 31	0.35 26	0.30 15	0.48 22	0.44 44

LoS_RVC	0.46 55	0.46 77	0.47 114	0.19 15	0.25 39	0.24 24	0.16 31	0.44 24	0.28 46	0.51 60	0.49 78	0.43 34	0.33 80	0.22 45	0.71 56	0.52 69	0.46 32	0.42 57	0.75 89	0.33 43	0.99 153	0.97 105	0.20 51	0.33 85	0.63 102	0.45 52	0.59 41	0.61 82

tt_ll	0.46 55	0.46 77	0.47 114	0.19 15	0.25 39	0.24 24	0.16 31	0.44 24	0.28 46	0.51 60	0.49 78	0.43 34	0.33 80	0.22 45	0.71 56	0.52 69	0.46 32	0.42 57	0.75 89	0.33 43	0.99 153	0.97 105	0.20 51	0.33 85	0.63 102	0.45 52	0.59 41	0.61 82

TESTraft	0.38 32	0.46 77	0.22 21	0.21 19	0.23 31	0.22 20	0.17 39	0.54 48	0.31 72	0.51 60	0.22 14	0.36 17	0.37 109	0.11 10	0.94 91	0.51 63	0.45 29	0.32 18	0.48 26	0.26 22	0.46 30	0.90 97	0.12 8	0.24 31	0.38 31	0.42 45	0.58 39	0.38 25

IPLG	0.51 74	0.46 77	0.33 61	0.28 40	0.27 51	0.33 54	0.22 61	0.62 93	0.22 21	0.51 60	0.41 49	0.57 76	0.31 64	0.32 116	1.55 164	0.48 51	0.57 92	0.49 103	0.56 47	0.41 87	0.45 27	1.52 137	0.19 42	0.31 71	0.50 56	0.83 130	0.66 70	0.50 54

LMCR-Stereo	0.52 77	0.46 77	0.35 64	0.32 62	0.33 78	0.44 100	0.24 73	0.57 62	0.38 108	0.55 83	0.47 71	0.66 107	0.40 113	0.27 94	0.85 77	0.53 77	0.63 133	0.49 103	1.13 130	0.57 132	0.71 116	0.75 76	0.26 96	0.35 98	0.51 60	0.52 73	0.64 65	0.68 100

iResNetv2_ROB	0.54 80	0.46 77	0.34 63	0.48 116	0.39 107	0.50 118	0.30 97	0.65 110	0.35 95	0.52 67	0.66 136	0.72 119	0.56 156	0.28 98	0.73 59	0.52 69	0.51 56	0.47 90	1.17 134	0.48 110	0.69 111	0.54 41	0.30 115	0.45 134	0.58 85	0.54 78	0.81 107	0.57 73

IGEV_Zeroshot_test	1.32 181	0.47 84	1.27 218	1.16 198	0.48 130	0.61 146	0.65 162	0.80 171	0.41 120	0.67 155	4.86 244	0.97 154	0.31 64	0.26 86	1.20 130	1.48 228	0.61 123	0.49 103	2.56 183	0.66 167	2.26 202	8.15 248	0.22 69	0.41 121	1.05 188	1.03 160	1.16 171	1.43 173

anonymousdsp2	0.43 42	0.47 84	0.33 61	0.25 31	0.24 36	0.33 54	0.19 44	0.57 62	0.23 23	0.47 42	0.48 73	0.48 45	0.24 32	0.18 28	0.58 31	0.46 41	0.45 29	0.34 24	0.89 111	0.34 46	0.50 49	1.27 121	0.17 31	0.25 42	0.44 45	0.33 24	0.62 57	0.44 44

RAFT+CT+SA	0.35 27	0.47 84	0.20 15	0.26 36	0.19 20	0.22 20	0.15 26	0.58 67	0.23 23	0.52 67	0.18 6	0.48 45	0.34 87	0.13 14	0.40 14	0.46 41	0.37 15	0.31 16	0.46 25	0.24 14	0.47 37	0.79 79	0.10 5	0.23 24	0.33 20	0.32 21	0.54 31	0.35 21

CIPLG	0.45 47	0.47 84	0.25 39	0.32 62	0.22 28	0.33 54	0.19 44	0.63 98	0.26 35	0.55 83	0.50 85	0.61 92	0.32 72	0.42 146	0.94 91	0.50 58	0.53 69	0.37 37	0.58 54	0.40 79	0.58 81	0.91 98	0.20 51	0.26 45	0.49 53	0.32 21	0.59 41	0.38 25

IPLGR_C	0.45 47	0.47 84	0.24 35	0.31 59	0.22 28	0.33 54	0.19 44	0.63 98	0.25 31	0.55 83	0.50 85	0.62 95	0.33 80	0.42 146	0.85 77	0.51 63	0.53 69	0.37 37	0.57 51	0.40 79	0.58 81	0.89 95	0.20 51	0.26 45	0.48 50	0.34 28	0.60 49	0.39 31

ACRE	0.45 47	0.47 84	0.24 35	0.33 65	0.22 28	0.34 61	0.19 44	0.63 98	0.25 31	0.55 83	0.50 85	0.61 92	0.32 72	0.42 146	0.94 91	0.51 63	0.53 69	0.37 37	0.57 51	0.41 87	0.59 86	0.91 98	0.20 51	0.26 45	0.48 50	0.33 24	0.59 41	0.39 31

pcwnet_v2	0.66 115	0.47 84	0.53 137	0.62 152	0.50 137	0.63 152	0.46 131	0.66 114	0.46 137	0.65 138	0.78 159	0.65 105	0.89 181	0.56 181	1.39 154	0.64 121	0.60 113	0.51 118	0.88 110	0.44 97	0.58 81	0.77 77	0.35 132	0.46 135	0.76 133	0.76 119	0.88 128	1.02 146

APVNet	0.60 101	0.47 84	0.39 78	0.46 113	0.50 137	0.59 142	0.56 143	0.61 82	0.42 127	0.46 39	0.65 130	0.52 62	0.31 64	0.36 129	0.97 96	0.76 159	0.73 163	0.64 165	0.97 120	0.55 124	0.62 97	1.21 118	0.35 132	0.50 151	0.60 92	0.48 64	0.87 126	0.60 80

Sa-1000	0.55 84	0.48 92	0.23 25	0.26 36	0.27 51	0.32 52	0.16 31	0.65 110	0.37 105	0.63 127	0.33 31	0.51 59	0.28 48	0.30 105	1.16 125	0.53 77	0.60 113	0.45 77	0.92 114	0.33 43	0.56 75	2.21 160	0.18 39	0.30 66	0.74 127	0.52 73	1.00 150	0.48 50

SA	0.43 42	0.48 92	0.22 21	0.25 31	0.24 36	0.31 51	0.13 15	0.64 105	0.33 87	0.62 121	0.25 18	0.54 68	0.22 26	0.16 22	0.78 64	0.50 58	0.53 69	0.41 53	0.63 65	0.29 33	0.48 39	0.80 81	0.15 19	0.29 61	0.46 48	0.56 86	0.96 143	0.47 47

AACVNet	0.57 91	0.48 92	0.41 95	0.59 144	0.62 160	0.54 129	0.38 116	0.61 82	0.41 120	0.59 106	0.63 122	0.59 84	0.34 87	0.36 129	0.97 96	0.56 91	0.59 105	0.54 132	0.72 84	0.53 118	0.57 77	0.65 62	0.38 140	0.46 135	0.60 92	0.69 102	0.84 116	0.82 130

GMStereo	0.43 42	0.48 92	0.26 42	0.32 62	0.32 76	0.38 79	0.30 97	0.59 71	0.31 72	0.45 36	0.37 43	0.62 95	0.33 80	0.24 66	0.54 27	0.45 35	0.55 80	0.35 29	0.75 89	0.39 72	0.55 70	0.43 24	0.23 80	0.29 61	0.51 60	0.47 61	0.71 83	0.41 35
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NVstereo2D	0.56 86	0.48 92	0.43 103	0.52 129	0.49 134	0.66 158	0.65 162	0.61 82	0.40 116	0.48 48	0.59 114	0.54 68	0.31 64	0.64 194	1.34 147	0.63 116	0.59 105	0.56 142	0.55 41	0.42 94	0.53 66	0.52 34	0.55 183	0.47 140	0.65 110	0.52 73	0.59 41	0.53 59

AE-Stereo	0.67 117	0.49 97	0.50 125	0.50 122	0.36 89	0.37 74	0.28 86	0.55 55	0.29 57	0.64 132	0.32 29	0.90 149	0.31 64	0.24 66	0.93 85	0.73 150	0.69 153	0.53 128	0.91 113	0.55 124	0.75 126	3.32 183	0.23 80	0.52 157	0.83 156	0.67 100	0.96 143	0.62 87

Any-RAFT	0.78 137	0.49 97	0.88 187	0.53 132	0.43 119	0.39 83	0.28 86	0.64 105	0.32 79	0.57 94	0.76 157	0.88 147	0.24 32	0.23 52	1.38 153	0.79 163	0.60 113	0.46 86	2.52 182	0.47 105	1.19 164	1.79 144	0.24 87	0.34 90	1.01 185	1.36 189	0.74 94	1.59 179

EGLCR-Stereo	0.60 101	0.49 97	0.47 114	0.30 52	0.31 71	0.45 102	0.14 20	0.57 62	0.27 39	0.57 94	0.37 43	0.59 84	0.24 32	0.22 45	0.62 42	0.59 100	0.53 69	0.45 77	0.86 106	0.34 46	0.74 123	3.50 185	0.20 51	0.26 45	0.56 78	0.49 67	1.34 186	0.69 104

ICVP	0.62 106	0.49 97	0.68 170	0.51 127	0.50 137	0.54 129	0.37 113	0.60 76	0.46 137	0.61 114	0.58 111	0.62 95	0.60 162	0.32 116	0.92 83	0.66 128	0.59 105	0.52 122	0.74 86	0.53 118	0.61 93	1.31 123	0.60 190	0.52 157	0.63 102	0.75 115	0.78 99	0.74 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PMTNet	0.54 80	0.49 97	0.48 118	0.31 59	0.30 64	0.27 34	0.23 66	0.54 48	0.30 61	0.57 94	0.42 55	0.60 88	0.24 32	0.23 52	1.51 161	0.62 111	0.58 97	0.37 37	1.17 134	0.34 46	0.76 130	0.62 57	0.20 51	0.23 24	0.81 148	0.70 105	0.67 73	0.92 138

RTSC	0.89 147	0.49 97	0.49 119	0.48 116	0.53 144	0.57 138	0.66 168	0.68 126	0.71 172	0.55 83	0.79 161	0.59 84	0.60 162	0.43 150	4.83 234	0.96 176	0.99 200	0.60 159	1.40 145	0.60 144	0.97 151	1.51 135	0.32 122	0.57 165	0.63 102	0.73 112	0.96 143	1.39 172

MLCV	0.75 133	0.49 97	0.54 138	0.74 168	0.51 142	0.66 158	0.45 128	0.82 176	0.43 130	0.70 168	0.88 169	1.05 160	0.85 179	0.29 101	1.11 115	0.50 58	0.67 146	0.53 128	2.58 184	0.47 105	0.67 108	1.04 109	0.40 147	0.61 170	0.75 129	0.80 126	0.84 116	0.74 116

iResNet_ROB	0.52 77	0.49 97	0.44 105	0.42 102	0.31 71	0.43 99	0.35 110	0.60 76	0.34 93	0.52 67	0.60 117	0.48 45	0.58 157	0.25 76	0.87 79	0.53 77	0.58 97	0.50 111	1.23 137	0.39 72	0.52 56	0.42 23	0.26 96	0.44 129	0.59 87	0.54 78	0.80 105	0.64 92

MSKI-zero shot	1.13 174	0.50 105	0.49 119	0.41 97	0.37 95	0.47 113	0.33 105	0.76 158	0.31 72	0.65 138	1.67 215	0.84 139	0.33 80	0.22 45	1.36 150	1.50 231	0.65 140	0.48 97	3.12 198	0.63 153	2.22 201	7.37 241	0.20 51	0.41 121	0.98 179	1.45 192	1.24 179	1.57 178

DSFCA	0.47 59	0.50 105	0.40 85	0.40 91	0.37 95	0.45 102	0.34 108	0.46 31	0.40 116	0.40 24	0.58 111	0.50 56	0.30 55	0.25 76	0.66 46	0.50 58	0.50 50	0.49 103	0.65 68	0.40 79	0.52 56	0.65 62	0.33 127	0.39 117	0.51 60	0.51 71	0.63 61	0.58 75

FADNet-RVC	0.64 112	0.50 105	0.39 78	0.51 127	0.43 119	0.40 84	0.64 159	0.69 132	0.38 108	0.64 132	0.51 91	1.15 171	0.46 132	0.34 123	2.01 184	0.56 91	0.55 80	0.45 77	1.26 139	0.53 118	0.59 86	0.66 65	0.33 127	0.52 157	0.60 92	0.75 115	0.67 73	0.80 126

AF-Net	0.56 86	0.50 105	0.45 107	0.50 122	0.54 146	0.62 149	0.60 150	0.61 82	0.56 154	0.43 27	0.65 130	0.87 144	0.42 120	0.41 141	0.81 70	0.47 46	0.47 38	0.44 70	0.61 62	0.41 87	0.48 39	0.70 68	0.42 151	0.41 121	0.56 78	0.64 93	0.85 120	0.72 112

Nwc_Net	0.56 86	0.50 105	0.45 107	0.50 122	0.54 146	0.62 149	0.60 150	0.61 82	0.56 154	0.43 27	0.65 130	0.87 144	0.42 120	0.41 141	0.81 70	0.47 46	0.47 38	0.44 70	0.61 62	0.41 87	0.48 39	0.70 68	0.42 151	0.41 121	0.56 78	0.64 93	0.85 120	0.72 112

DeepPrunerF	1.23 177	0.50 105	0.40 85	0.57 141	2.81 241	0.50 118	0.67 170	0.53 45	0.57 157	0.43 27	0.65 130	0.44 37	0.33 80	0.42 146	1.72 172	0.77 160	0.60 113	0.47 90	0.95 118	0.48 110	0.66 107	0.82 86	0.41 149	0.38 113	14.97 261	0.87 137	0.66 70	0.61 82

HSM	0.57 91	0.50 105	0.51 130	0.49 118	0.48 130	0.42 95	0.38 116	0.71 141	0.37 105	0.61 114	0.65 130	0.60 88	0.48 136	0.31 109	1.03 109	0.52 69	0.65 140	0.48 97	0.78 97	0.49 114	0.69 111	0.64 61	0.27 103	0.47 140	0.64 106	0.72 108	0.88 128	0.68 100

RAFT-Test	0.97 157	0.51 112	0.52 134	0.53 132	0.35 85	0.41 91	0.30 97	0.72 148	0.31 72	0.62 121	3.46 235	0.68 111	0.32 72	0.23 52	1.20 130	1.42 224	0.63 133	0.50 111	3.05 196	0.68 172	1.73 188	2.86 176	0.24 87	0.32 75	0.82 153	1.87 211	0.95 142	0.89 137

TestStereo1	0.40 36	0.51 112	0.20 15	0.22 21	0.23 31	0.24 24	0.16 31	0.55 55	0.30 61	0.52 67	0.21 12	0.36 17	0.41 117	0.11 10	0.98 101	0.52 69	0.46 32	0.33 21	0.54 35	0.26 22	0.53 66	0.82 86	0.15 19	0.23 24	0.38 31	0.43 47	0.61 54	0.39 31

SA-5K	0.40 36	0.51 112	0.20 15	0.22 21	0.23 31	0.24 24	0.16 31	0.55 55	0.30 61	0.52 67	0.21 12	0.36 17	0.41 117	0.11 10	0.98 101	0.52 69	0.46 32	0.33 21	0.54 35	0.26 22	0.53 66	0.82 86	0.15 19	0.23 24	0.38 31	0.43 47	0.61 54	0.39 31

dd	0.51 74	0.51 112	0.29 48	0.91 183	0.32 76	0.66 158	0.30 97	0.60 76	0.24 26	0.54 78	0.32 29	0.77 129	0.28 48	0.27 94	0.88 80	0.50 58	0.75 165	0.40 48	1.07 126	0.38 65	0.50 49	0.49 29	0.24 87	0.32 75	0.56 78	0.43 47	0.75 95	0.57 73

MIPNet	0.57 91	0.51 112	0.35 64	0.33 65	0.30 64	0.38 79	0.26 80	0.62 93	0.24 26	0.50 56	0.50 85	0.62 95	0.44 126	0.31 109	1.22 136	0.56 91	0.60 113	0.50 111	0.79 100	0.47 105	0.45 27	1.65 141	0.20 51	0.30 66	0.73 126	1.29 183	0.71 83	0.60 80

RALCasStereoNet	0.46 55	0.51 112	0.39 78	0.36 80	0.30 64	0.32 52	0.25 75	0.60 76	0.26 35	0.56 92	0.48 73	0.59 84	0.26 41	0.18 28	0.73 59	0.63 116	0.55 80	0.49 103	0.53 31	0.37 62	0.52 56	0.78 78	0.22 69	0.34 90	0.55 74	0.48 64	0.50 24	0.58 75

psm_up	0.59 99	0.51 112	0.55 142	0.56 138	0.46 127	0.59 142	0.36 112	0.72 148	0.66 170	0.55 83	0.53 97	0.62 95	0.53 148	0.40 139	0.93 85	0.55 87	0.60 113	0.49 103	0.89 111	0.48 110	0.55 70	0.57 46	0.32 122	0.55 162	0.71 121	0.80 126	0.81 107	0.67 96

DLCB_ROB	0.56 86	0.51 112	0.49 119	0.41 97	0.46 127	0.45 102	0.43 126	0.56 59	0.46 137	0.57 94	0.62 121	0.71 118	0.54 150	0.41 141	0.80 66	0.53 77	0.58 97	0.49 103	0.54 35	0.45 100	0.59 86	0.71 70	0.39 145	0.44 129	0.99 181	0.79 125	0.72 88	0.62 87

GLC_STEREO	0.49 73	0.52 120	0.43 103	0.39 87	0.38 102	0.37 74	0.29 93	0.64 105	0.29 57	0.62 121	0.54 99	0.56 75	0.29 52	0.30 105	0.63 43	0.51 63	0.67 146	0.42 57	0.69 74	0.42 94	0.72 119	0.72 73	0.23 80	0.32 75	0.49 53	0.38 35	0.84 116	0.53 59

rafts_anoy	0.45 47	0.52 120	0.39 78	0.29 45	0.30 64	0.34 61	0.23 66	0.59 71	0.28 46	0.51 60	0.54 99	0.49 51	0.24 32	0.18 28	0.78 64	0.60 104	0.52 65	0.50 111	0.61 62	0.36 54	0.52 56	0.71 70	0.20 51	0.30 66	0.56 78	0.46 59	0.54 31	0.52 57

TestStereo	0.47 59	0.52 120	0.41 95	0.43 103	0.31 71	0.45 102	0.26 80	0.70 139	0.28 46	0.76 185	0.34 36	0.65 105	0.32 72	0.24 66	0.59 36	0.38 19	0.55 80	0.34 24	0.81 102	0.38 65	0.64 102	0.50 30	0.25 94	0.32 75	0.54 70	0.45 52	0.76 97	0.55 65

EAI-Stereo	0.94 153	0.52 120	0.62 157	0.52 129	0.50 137	0.57 138	0.64 159	0.72 148	0.37 105	0.62 121	2.08 221	0.84 139	0.26 41	0.26 86	1.99 183	1.49 229	0.61 123	0.50 111	3.11 197	0.65 160	0.88 146	2.39 166	0.20 51	0.36 104	0.81 148	1.09 164	1.59 204	1.15 160

CREStereo	0.47 59	0.52 120	0.44 105	0.35 76	0.26 44	0.29 41	0.15 26	0.61 82	0.31 72	0.58 101	0.43 59	0.72 119	0.36 101	0.25 76	0.74 62	0.65 126	0.60 113	0.35 29	0.53 31	0.34 46	0.61 93	0.60 55	0.19 42	0.31 71	0.57 84	0.62 90	0.65 67	0.70 106
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
FADNet-RVC-Resample	0.63 108	0.52 120	0.42 100	0.46 113	0.40 111	0.41 91	0.44 127	0.73 152	0.42 127	0.68 159	0.50 85	1.09 165	0.45 130	0.43 150	1.67 167	0.52 69	0.59 105	0.61 162	0.87 108	0.57 132	0.56 75	0.91 98	0.35 132	0.61 170	0.59 87	0.77 121	0.55 35	0.79 125

CFNet_RVC	0.55 84	0.52 120	0.49 119	0.50 122	0.49 134	0.49 115	0.33 105	0.52 41	0.38 108	0.51 60	0.68 141	0.58 80	0.35 96	0.31 109	1.18 129	0.49 55	0.52 65	0.48 97	0.60 60	0.44 97	0.60 89	0.62 57	0.28 108	0.39 117	0.68 117	0.74 113	0.84 116	0.74 116

MyStereo04	0.73 128	0.53 127	0.61 151	0.44 106	0.38 102	0.37 74	0.26 80	0.68 126	0.45 135	0.63 127	0.44 64	0.69 114	0.35 96	0.26 86	1.05 112	0.73 150	0.57 92	0.55 136	3.42 203	0.65 160	1.20 165	1.04 109	0.28 108	0.43 128	0.81 148	1.31 186	0.98 148	0.65 94

CASnet	0.44 45	0.53 127	0.25 39	0.28 40	0.28 54	0.30 48	0.14 20	0.62 93	0.30 61	0.61 114	0.43 59	0.64 103	0.29 52	0.24 66	0.91 82	0.39 25	0.47 38	0.31 16	0.76 93	0.28 27	0.68 109	0.74 75	0.21 65	0.26 45	0.44 45	0.34 28	0.62 57	0.56 67
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iRaft-Stereo_20w	2.15 205	0.53 127	1.39 223	1.22 202	0.48 130	0.79 179	0.50 136	0.75 157	0.43 130	0.73 176	6.67 254	0.86 143	0.29 52	0.27 94	1.12 116	1.28 213	0.61 123	0.45 77	1.83 156	0.63 153	1.11 159	5.64 223	0.22 69	0.28 58	0.96 173	25.03 261	1.45 192	2.62 205

Anonymous	0.73 128	0.53 127	0.38 73	0.36 80	0.36 89	0.42 95	0.26 80	0.74 155	0.47 141	0.45 36	0.45 68	0.57 76	0.51 142	0.24 66	0.95 94	1.10 195	0.77 171	0.69 178	1.85 158	0.65 160	1.30 174	2.91 177	0.33 127	0.44 129	0.69 119	0.72 108	0.93 137	0.74 116

ADLNet	0.48 67	0.53 127	0.38 73	0.41 97	0.41 116	0.45 102	0.40 120	0.54 48	0.36 101	0.45 36	0.54 99	0.77 129	0.37 109	0.62 192	0.73 59	0.44 33	0.50 50	0.43 63	0.51 29	0.38 65	0.44 24	0.59 52	0.35 132	0.28 58	0.51 60	0.59 88	0.58 39	0.48 50

GES	0.63 108	0.53 127	0.40 85	0.40 91	0.41 116	0.54 129	0.39 119	0.59 71	0.41 120	0.56 92	0.63 122	0.50 56	0.31 64	0.43 150	1.52 162	0.69 136	0.67 146	0.56 142	2.30 173	0.59 138	0.75 126	0.80 81	0.32 122	0.46 135	0.53 67	0.48 64	0.65 67	0.70 106

MSMDNet	0.92 148	0.53 127	0.54 138	0.35 76	0.36 89	0.45 102	0.34 108	0.69 132	0.30 61	0.63 127	0.72 150	0.72 119	0.36 101	0.23 52	1.05 112	1.51 232	0.64 137	0.51 118	2.89 193	0.82 188	1.60 182	5.72 225	0.24 87	0.32 75	0.76 133	0.84 132	0.86 124	0.75 121

HSM-Net_RVC	0.79 138	0.53 127	0.63 158	0.79 174	0.64 166	0.63 152	0.40 120	0.76 158	0.49 144	0.73 176	1.54 208	1.35 179	0.84 178	0.37 134	1.15 123	0.62 111	0.66 142	0.53 128	0.81 102	0.55 124	0.81 137	1.08 112	0.44 155	0.71 182	0.97 175	1.10 165	1.11 166	1.09 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.54 80	0.53 127	0.50 125	0.44 106	0.58 154	0.42 95	0.65 162	0.56 59	0.62 166	0.52 67	0.51 91	0.67 108	0.38 111	0.58 188	1.16 125	0.44 33	0.48 44	0.43 63	0.58 54	0.40 79	0.46 30	0.51 32	0.31 120	0.34 90	0.50 56	0.77 121	0.63 61	0.64 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.
SACVNet	0.67 117	0.54 136	0.52 134	0.56 138	0.57 151	0.54 129	0.63 157	0.69 132	0.57 157	0.67 155	0.57 108	0.60 88	0.38 111	0.41 141	1.15 123	0.63 116	0.66 142	0.58 150	0.98 121	0.65 160	0.75 126	1.46 132	0.37 138	0.51 152	0.77 137	0.76 119	0.87 126	0.83 131

FADNet	0.69 119	0.55 137	0.42 100	0.53 132	0.44 123	0.49 115	0.70 175	0.76 158	0.43 130	0.66 147	0.63 122	0.82 135	0.51 142	0.37 134	1.80 174	0.53 77	0.53 69	0.54 132	1.67 153	0.54 121	0.74 123	0.81 85	0.35 132	0.42 125	0.76 133	0.86 135	0.80 105	1.04 147

MyStereo	0.77 135	0.56 138	0.73 178	0.47 115	0.39 107	0.37 74	0.28 86	0.68 126	0.50 145	0.66 147	0.55 104	0.67 108	0.43 123	0.26 86	1.20 130	0.70 141	0.59 105	0.55 136	3.23 201	0.65 160	1.12 160	1.34 126	0.29 112	0.44 129	0.91 167	1.52 198	1.01 151	0.62 87

CASS	0.84 144	0.56 138	0.58 147	0.66 160	0.57 151	0.60 144	0.59 148	0.78 165	0.53 148	0.71 171	0.75 156	0.69 114	0.48 136	0.29 101	0.93 85	0.70 141	1.12 207	0.55 136	1.66 152	0.59 138	2.89 214	1.98 156	0.38 140	0.38 113	0.91 167	0.80 126	0.91 133	1.01 145
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.62 106	0.56 138	0.41 95	0.44 106	0.38 102	0.36 71	0.23 66	0.61 82	0.30 61	0.55 83	0.67 140	0.64 103	0.33 80	0.29 101	1.69 168	0.52 69	0.58 97	0.56 142	1.14 131	0.55 124	0.58 81	1.55 139	0.21 65	0.37 108	0.78 141	1.24 179	0.75 95	0.58 75

STTStereo	0.57 91	0.56 138	0.54 138	0.45 111	0.52 143	0.44 100	0.62 154	0.52 41	0.47 141	0.47 42	0.55 104	0.73 122	0.46 132	0.57 182	1.46 158	0.46 41	0.50 50	0.52 122	0.55 41	0.39 72	0.53 66	0.51 32	0.33 127	0.36 104	0.55 74	0.66 99	0.71 83	0.98 141

R-Stereo Train	0.72 123	0.56 138	0.50 125	0.49 118	0.37 95	0.51 122	0.19 44	0.61 82	0.33 87	0.67 155	0.66 136	0.73 122	0.36 101	0.25 76	1.13 117	0.95 174	0.66 142	0.52 122	2.17 169	0.46 101	1.03 155	2.24 162	0.22 69	0.38 113	0.75 129	0.94 147	0.79 100	1.08 152

SHD	1.22 175	0.56 138	0.77 183	0.76 171	0.73 180	0.68 162	0.67 170	1.01 196	0.98 199	0.77 187	1.06 181	1.01 156	1.32 193	0.57 182	6.75 240	1.21 209	0.97 197	0.72 184	2.06 168	0.85 191	1.52 181	2.27 164	0.48 163	0.86 194	1.00 183	1.16 168	0.92 135	1.29 168

RAFT-Stereo	0.72 123	0.56 138	0.50 125	0.49 118	0.37 95	0.51 122	0.19 44	0.61 82	0.33 87	0.67 155	0.66 136	0.73 122	0.36 101	0.25 76	1.13 117	0.95 174	0.66 142	0.52 122	2.17 169	0.46 101	1.03 155	2.24 162	0.22 69	0.38 113	0.75 129	0.94 147	0.79 100	1.08 152
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
cross-raft	0.93 150	0.57 145	0.52 134	0.44 106	0.35 85	0.42 95	0.28 86	0.73 152	0.33 87	0.65 138	0.72 150	0.74 125	0.30 55	0.23 52	1.13 117	1.20 207	0.63 133	0.48 97	2.91 194	0.61 146	1.80 191	5.83 228	0.23 80	0.34 90	0.84 158	0.89 140	0.94 139	0.98 141

iResNet	0.97 157	0.57 145	0.64 163	0.75 170	0.71 174	1.00 191	0.58 146	1.00 193	0.58 160	0.66 147	0.82 167	1.42 182	1.53 199	0.31 109	1.82 175	0.71 146	0.76 170	0.68 174	4.15 206	0.72 182	0.91 147	0.82 86	0.42 151	0.96 201	0.75 129	0.90 142	1.03 153	0.87 134

dad	0.93 150	0.58 147	0.38 73	1.42 210	0.64 166	0.78 176	2.27 216	1.43 217	0.38 108	0.93 206	0.39 46	0.85 141	0.79 175	0.34 123	1.20 130	0.57 95	0.79 173	0.46 86	1.86 160	0.41 87	0.79 134	0.69 67	0.30 115	0.51 152	1.17 198	0.47 61	2.78 236	1.90 190

RP	0.63 108	0.58 147	0.74 180	0.62 152	0.57 151	0.58 141	0.67 170	0.63 98	0.60 162	0.42 26	0.79 161	0.79 132	0.53 148	0.44 157	1.02 106	0.51 63	0.55 80	0.45 77	0.66 70	0.47 105	0.55 70	0.96 104	0.38 140	0.47 140	0.64 106	0.69 102	0.92 135	0.77 124

GEStereo_RVC	0.83 142	0.59 149	0.42 100	0.54 135	0.50 137	0.61 146	0.51 138	0.71 141	0.43 130	0.60 109	0.52 95	0.78 131	0.49 140	0.40 139	0.99 103	0.96 176	0.79 173	0.75 192	1.96 164	0.65 160	0.82 139	4.23 195	0.32 122	0.56 163	0.65 110	0.64 93	0.85 120	1.13 158

ADCP+	0.98 160	0.59 149	0.63 158	0.44 106	0.45 125	0.56 136	0.91 187	0.66 114	1.76 223	0.48 48	1.07 184	1.65 191	0.34 87	0.43 150	1.95 181	0.54 85	0.54 78	0.48 97	1.25 138	0.41 87	0.65 104	1.35 127	0.33 127	0.32 75	0.67 116	3.29 235	0.79 100	3.83 223

NaN_ROB	0.77 135	0.59 149	0.61 151	0.64 155	0.79 186	0.55 135	0.51 138	0.88 183	0.64 167	0.73 176	0.59 114	1.98 197	0.65 168	0.46 163	1.01 104	0.58 96	0.58 97	0.55 136	0.74 86	0.56 129	0.57 77	0.79 79	0.40 147	0.66 177	0.92 170	1.30 185	0.97 147	1.66 182

GANet-ADL	0.87 146	0.60 152	0.57 146	0.61 148	0.59 156	0.63 152	0.48 133	0.67 117	0.53 148	0.65 138	0.65 130	0.76 127	0.47 134	0.39 137	1.27 144	0.82 167	0.69 153	0.52 122	1.94 163	0.66 167	0.71 116	4.56 203	0.43 154	0.49 149	0.71 121	1.19 173	1.05 158	0.88 136

Anonymous3	0.85 145	0.60 152	0.45 107	0.38 84	0.44 123	0.57 138	0.50 136	0.79 169	0.64 167	0.68 159	0.48 73	1.49 183	0.54 150	0.31 109	1.53 163	1.39 222	0.90 184	0.82 203	1.53 148	0.70 177	1.35 178	2.55 168	0.41 149	0.42 125	0.78 141	0.88 138	1.03 153	0.70 106

RTS	1.35 182	0.60 152	0.63 158	0.61 148	0.59 156	0.96 189	1.15 198	0.81 174	0.87 186	0.60 109	0.71 146	1.31 176	0.62 165	0.54 176	7.39 244	1.17 204	1.20 210	0.78 195	2.36 176	0.88 192	1.29 172	1.87 148	0.50 166	0.69 180	1.39 208	4.38 244	1.15 169	1.45 175

RTSA	1.35 182	0.60 152	0.63 158	0.61 148	0.59 156	0.96 189	1.15 198	0.81 174	0.87 186	0.60 109	0.71 146	1.31 176	0.62 165	0.54 176	7.39 244	1.17 204	1.20 210	0.78 195	2.36 176	0.88 192	1.29 172	1.87 148	0.50 166	0.69 180	1.39 208	4.38 244	1.15 169	1.45 175

DAS	1.08 171	0.61 156	0.51 130	0.79 174	0.63 163	0.69 164	0.62 154	0.84 177	0.93 192	0.65 138	1.46 206	1.69 192	1.27 190	0.35 126	1.69 168	0.97 180	0.95 193	0.73 186	1.91 161	1.03 206	2.01 196	2.78 173	0.47 160	0.98 203	0.97 175	1.17 169	1.45 192	1.06 149

SepStereo	1.08 171	0.61 156	0.51 130	0.79 174	0.63 163	0.69 164	0.62 154	0.84 177	0.93 192	0.65 138	1.46 206	1.69 192	1.27 190	0.35 126	1.69 168	0.97 180	0.95 193	0.73 186	1.91 161	1.03 206	2.01 196	2.78 173	0.47 160	0.98 203	0.97 175	1.17 169	1.45 192	1.06 149

FCDSN-DC	0.83 142	0.62 158	0.63 158	0.67 161	0.63 163	0.60 144	0.61 153	0.68 126	0.42 127	0.75 180	0.42 55	0.60 88	0.36 101	0.50 169	1.90 177	0.70 141	0.81 177	0.78 195	0.65 68	0.57 132	0.73 120	4.71 205	0.48 163	0.89 197	0.70 120	0.78 123	0.62 57	0.69 104
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	1.03 166	0.63 159	0.68 170	0.68 162	0.73 180	0.68 162	0.59 148	0.76 158	0.60 162	0.84 199	4.85 243	0.96 153	1.50 198	0.45 160	1.70 171	1.06 191	0.70 158	0.55 136	2.03 167	0.71 180	0.92 149	1.40 128	0.54 180	0.51 152	0.77 137	0.97 153	1.42 190	0.67 96

NCC-stereo	0.71 121	0.64 160	0.61 151	0.65 157	0.67 170	0.64 155	0.74 177	0.67 117	0.75 177	0.43 27	0.79 161	0.83 136	0.72 172	0.48 165	1.02 106	0.55 87	0.59 105	0.65 169	0.82 104	0.57 132	0.62 97	0.92 101	0.55 183	0.48 147	0.80 145	0.95 149	0.94 139	0.99 143

Abc-Net	0.71 121	0.64 160	0.61 151	0.65 157	0.67 170	0.64 155	0.74 177	0.67 117	0.75 177	0.43 27	0.79 161	0.83 136	0.72 172	0.48 165	1.02 106	0.55 87	0.59 105	0.65 169	0.82 104	0.57 132	0.62 97	0.92 101	0.55 183	0.48 147	0.80 145	0.95 149	0.94 139	0.99 143
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EKT-Stereo	1.00 161	0.65 162	0.61 151	0.59 144	0.49 134	0.62 149	0.74 177	0.71 141	0.32 79	0.64 132	1.67 215	0.74 125	0.32 72	0.27 94	1.35 149	1.29 214	0.70 158	0.78 195	1.50 147	0.61 146	1.73 188	6.50 237	0.22 69	0.34 90	0.96 173	1.00 154	1.06 160	0.71 111

ADCRef	1.02 164	0.65 162	0.50 125	0.39 87	0.48 130	0.67 161	0.71 176	0.61 82	1.07 202	0.52 67	0.63 122	0.76 127	0.43 123	0.39 137	2.08 189	0.74 152	0.62 128	0.59 156	1.57 149	0.61 146	0.74 123	1.42 129	0.50 166	0.47 140	0.80 145	1.24 179	0.82 110	7.57 245

AnyNet_C32	1.81 194	0.66 164	0.75 181	0.68 162	0.75 184	0.89 186	1.33 205	0.97 189	3.04 248	0.75 180	1.43 205	0.98 155	0.65 168	0.71 200	4.23 225	1.15 200	1.11 206	0.95 215	1.83 156	0.79 186	2.38 207	3.19 181	0.67 195	0.92 198	1.14 196	2.45 225	1.17 172	13.30 254

UDGNet	0.74 131	0.67 165	0.49 119	1.35 207	1.04 199	1.22 203	0.92 189	0.60 76	0.45 135	0.52 67	0.64 128	0.57 76	0.24 32	1.17 221	0.80 66	0.47 46	0.58 97	0.53 128	0.76 93	0.54 121	0.69 111	1.99 157	0.84 204	0.31 71	0.72 125	0.70 105	0.64 65	0.66 95

MaskLacGwcNet_RVC	8.44 253	0.67 165	1.08 207	0.97 189	0.87 189	0.82 180	1.29 204	0.85 180	0.73 174	0.90 204	5.88 249	182.08 276	2.36 210	1.37 226	1.72 172	1.04 188	0.95 193	1.05 216	6.37 223	0.80 187	3.60 229	4.99 210	0.56 186	0.86 194	1.00 183	1.48 196	1.21 176	2.39 202

stereogan	0.75 133	0.68 167	0.66 166	0.69 165	0.74 182	0.75 172	0.65 162	0.71 141	0.61 165	0.51 60	0.63 122	1.09 165	0.64 167	0.45 160	1.13 117	0.60 104	0.57 92	0.51 118	0.92 114	0.61 146	0.63 101	2.04 158	0.47 160	0.49 149	0.62 96	0.69 102	1.20 174	0.87 134

PA-Net	0.69 119	0.68 167	0.66 166	0.50 122	0.68 172	0.51 122	0.65 162	0.66 114	0.73 174	0.54 78	0.55 104	0.58 80	0.59 161	0.59 191	1.36 150	0.59 100	0.47 38	0.55 136	0.63 65	0.55 124	0.52 56	0.99 108	0.37 138	0.54 161	0.66 114	1.45 192	0.67 73	1.32 170
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
s12784h	0.66 115	0.69 169	0.55 142	0.65 157	0.47 129	0.35 69	0.25 75	0.61 82	0.32 79	0.60 109	0.48 73	0.81 134	0.60 162	0.26 86	0.69 53	0.55 87	0.62 128	0.39 45	0.78 97	0.36 54	1.30 174	0.73 74	0.19 42	0.31 71	0.77 137	1.05 161	1.56 203	2.02 192

FADNet_RVC	1.02 164	0.69 169	0.58 147	0.90 181	0.80 187	0.56 136	0.56 143	0.78 165	0.56 154	0.70 168	0.92 173	1.40 181	1.11 185	0.55 178	2.54 198	0.68 133	0.85 180	0.90 209	3.38 202	0.82 188	1.24 168	2.31 165	0.38 140	0.64 174	0.71 121	0.90 142	1.03 153	1.14 159

PWC_ROB	1.31 180	0.71 171	1.05 203	0.61 148	0.72 178	0.72 168	1.06 194	0.85 180	1.54 219	0.76 185	1.39 202	1.03 159	2.52 213	0.58 188	2.91 202	1.03 186	1.16 208	0.90 209	2.44 178	0.98 200	1.99 195	3.73 189	0.45 156	1.00 207	0.85 160	0.88 138	1.26 181	2.28 197

SGM-Forest	0.93 150	0.71 171	0.40 85	1.13 197	0.66 168	0.75 172	0.46 131	0.68 126	0.39 113	0.61 114	0.45 68	1.17 172	1.11 185	0.49 167	1.46 158	0.64 121	0.56 88	0.47 90	0.75 89	0.46 101	0.64 102	4.86 206	0.45 156	0.47 140	0.92 170	0.89 140	2.04 221	1.59 179
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	0.81 140	0.73 173	1.00 196	0.71 166	0.74 182	0.77 175	0.58 146	0.74 155	0.76 179	0.57 94	0.98 178	0.85 141	0.86 180	0.57 182	1.09 114	0.64 121	0.64 137	0.56 142	0.94 117	0.64 158	0.73 120	1.62 140	0.53 178	0.59 166	0.84 158	1.01 156	1.03 153	1.19 162

NCCL2	0.73 128	0.74 174	0.68 170	0.58 142	0.58 154	0.52 125	0.49 134	0.70 139	0.58 160	0.68 159	0.68 141	0.68 111	0.48 136	0.41 141	1.22 136	0.75 156	0.67 146	0.58 150	0.78 97	0.59 138	0.80 135	1.30 122	0.51 173	0.64 174	0.98 179	0.96 151	0.88 128	1.20 165

GANetREF_RVC	0.80 139	0.75 175	0.69 175	0.76 171	0.66 168	0.70 166	0.60 150	0.99 191	0.74 176	0.94 207	0.52 95	1.36 180	0.72 172	0.45 160	0.95 94	0.59 100	0.69 153	0.63 163	1.16 133	0.63 153	0.84 140	0.71 70	0.60 190	0.73 183	0.95 172	0.90 142	1.21 176	1.05 148
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
XPNet_ROB	0.81 140	0.77 176	0.59 149	0.54 135	0.62 160	0.64 155	0.64 159	0.54 48	0.67 171	0.58 101	0.78 159	2.38 200	0.48 136	0.44 157	1.16 125	0.71 146	0.87 182	0.57 149	0.86 106	0.58 137	0.80 135	1.79 144	0.46 158	0.52 157	0.66 114	0.74 113	1.47 197	0.97 140

ADCPNet	2.25 208	0.78 177	0.91 190	0.83 177	1.24 211	0.87 183	1.74 212	1.04 199	1.32 211	0.83 197	1.84 219	1.05 160	8.05 242	0.76 205	4.11 220	1.21 209	0.99 200	0.72 184	4.28 208	1.01 204	1.66 184	3.55 187	0.73 197	0.80 192	1.57 220	2.02 216	1.35 187	15.39 256

FAT-Stereo	1.62 191	0.79 178	1.44 225	1.12 196	1.36 215	1.06 194	0.89 184	1.30 208	0.87 186	1.21 224	5.38 248	3.07 212	1.32 193	0.66 195	2.20 192	1.36 218	0.91 188	0.94 214	1.85 158	1.09 210	2.32 203	4.27 197	0.71 196	1.03 211	0.90 165	1.18 172	1.54 202	2.97 212

ccs_rob	1.30 178	0.79 178	0.68 170	0.86 178	0.61 159	0.90 187	0.84 182	0.99 191	0.52 147	0.75 180	6.22 250	5.88 234	1.15 188	0.51 171	1.29 145	1.13 199	0.69 153	0.66 171	1.17 134	0.73 184	1.60 182	2.54 167	0.50 166	0.56 163	0.71 121	0.78 123	0.90 132	1.19 162

UCFNet_RVC	0.60 101	0.79 178	0.46 112	0.60 146	0.56 149	0.53 126	0.40 120	0.59 71	0.40 116	0.59 106	0.61 119	0.83 136	0.47 134	0.33 122	1.17 128	0.47 46	0.51 56	0.50 111	0.70 81	0.47 105	0.61 93	0.63 59	0.39 145	0.44 129	0.81 148	0.75 115	0.67 73	0.85 133

SAMSARA	1.90 200	0.80 181	1.02 201	0.94 187	0.93 192	0.88 184	1.07 195	1.60 223	1.28 209	0.97 210	1.07 184	1.33 178	2.67 218	0.88 211	8.67 247	1.44 227	1.09 205	0.93 213	2.65 186	1.06 209	2.36 205	3.27 182	0.58 188	1.04 212	2.85 237	4.21 243	2.73 235	2.88 210

pmcnn	1.94 201	0.81 182	0.54 138	1.21 201	1.23 210	1.23 205	0.99 193	0.97 189	0.55 152	0.75 180	2.87 231	4.26 228	5.53 231	0.32 116	2.16 190	1.42 224	1.30 213	0.89 208	4.30 209	1.01 204	4.96 243	5.40 220	0.92 209	1.01 209	1.14 196	1.02 157	2.43 230	3.12 215

SFCPSM	2.77 217	0.82 183	0.65 165	0.77 173	0.70 173	0.74 170	0.63 157	0.84 177	0.97 197	0.71 171	1.85 220	2.58 203	4.16 225	0.57 182	2.35 195	0.96 176	0.75 165	0.64 165	44.80 270	1.20 217	0.92 149	1.50 133	0.56 186	0.60 167	0.97 175	0.96 151	1.22 178	1.37 171

S-Stereo	1.70 193	0.82 183	0.95 191	1.19 200	1.22 209	1.32 207	1.59 211	1.03 197	1.08 203	1.24 226	4.20 237	4.08 226	1.12 187	0.67 197	3.06 207	1.65 236	0.91 188	1.05 216	2.24 171	1.12 212	1.50 180	5.83 228	1.32 226	1.21 223	0.90 165	1.17 169	1.25 180	2.15 195

STTRV1_RVC	3.54 230	0.82 183	0.67 168	1.06 192	0.75 184	1.07 195	0.90 186	0.94 186	0.93 192	0.95 209	1.19 191	1.84 195	2.61 217	0.87 209	25.68 262	1.01 184	1.49 216	0.73 186	31.43 262	2.75 252	2.45 208	3.89 192	0.99 215	1.00 207	1.39 208	1.47 195	1.98 217	4.80 228

PS-NSSS	0.63 108	0.82 183	0.45 107	0.90 181	0.56 149	0.73 169	0.66 168	0.64 105	0.39 113	0.64 132	0.43 59	1.56 185	0.51 142	0.44 157	1.01 104	0.45 35	0.53 69	0.45 77	0.95 118	0.44 97	0.46 30	0.35 14	0.38 140	0.36 104	0.68 117	0.68 101	0.71 83	0.80 126

CBMV_ROB	2.30 209	0.82 183	0.68 170	1.36 208	1.15 207	1.09 197	0.82 181	1.03 197	0.57 157	0.72 173	0.82 167	9.72 254	6.90 238	0.58 188	4.50 229	0.77 160	0.82 178	0.59 156	5.75 217	1.23 221	4.26 234	5.15 216	0.53 178	0.73 183	1.47 215	3.61 240	2.91 239	3.40 218

ADCL	1.30 178	0.83 188	0.67 168	0.60 146	0.53 144	0.74 170	0.95 190	0.77 164	2.74 244	0.68 159	0.99 179	0.89 148	0.52 147	0.52 174	1.90 177	0.67 129	0.69 153	0.58 150	1.26 139	0.67 169	1.22 167	1.42 129	0.51 173	0.51 152	1.51 218	1.42 191	0.89 131	10.57 249

DPSNet	2.86 218	0.84 189	0.79 184	1.23 203	1.35 214	1.35 209	0.95 190	1.10 202	1.48 218	0.80 191	1.17 190	7.04 241	4.28 227	0.75 204	6.78 241	2.57 249	1.59 221	1.27 234	14.87 251	1.61 235	5.07 244	9.58 252	1.81 231	1.44 232	1.49 217	2.52 226	1.66 208	1.87 189

CSAN	1.00 161	0.84 189	0.75 181	0.87 179	0.87 189	0.75 172	0.67 170	1.00 193	0.99 200	0.94 207	0.72 150	2.06 199	1.74 203	0.51 171	1.50 160	0.65 126	0.78 172	0.68 174	1.15 132	0.72 182	0.86 143	0.89 95	0.54 180	0.79 191	1.09 193	1.65 205	1.28 183	1.63 181

GwcNet-ADL	0.97 157	0.85 191	0.82 186	0.91 183	0.72 178	0.71 167	0.55 141	0.78 165	0.51 146	0.72 173	4.46 239	1.21 173	0.67 171	0.47 164	0.97 96	0.97 180	0.75 165	0.56 142	1.30 141	0.74 185	0.70 115	1.12 114	0.59 189	0.60 167	0.82 153	1.02 157	0.91 133	1.71 185

NOSS_ROB	1.12 173	0.85 191	0.51 130	0.74 168	0.62 160	0.78 176	0.53 140	0.80 171	0.54 150	0.70 168	0.61 119	0.63 101	0.93 182	0.63 193	2.30 194	1.12 197	0.80 175	0.70 182	0.76 93	0.61 146	1.17 163	7.46 242	0.51 173	0.80 192	0.91 167	1.78 210	1.49 199	0.93 139

CBMV	1.58 189	0.86 193	0.61 151	0.89 180	0.84 188	0.78 176	0.55 141	0.90 185	0.81 182	0.82 195	0.63 122	3.20 213	0.83 177	0.52 174	2.06 188	1.17 204	0.96 196	0.74 191	2.62 185	0.68 172	2.85 212	7.74 244	0.49 165	1.14 217	1.10 194	1.23 176	2.42 229	5.18 233
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.57 188	0.87 194	0.96 194	0.99 191	0.71 174	0.88 184	0.56 143	0.89 184	0.54 150	0.82 195	0.88 169	1.01 156	0.36 101	0.70 199	7.21 242	5.74 257	0.71 162	0.70 182	0.74 86	0.64 158	1.32 176	8.85 249	0.50 166	0.67 178	0.85 160	1.00 154	2.10 222	1.16 161

TRStereo	4.80 240	0.88 195	1.21 213	0.56 138	0.36 89	1.43 212	0.49 134	0.68 126	0.30 61	0.65 138	0.47 71	1.13 169	0.28 48	0.23 52	1.25 142	1.09 193	0.58 97	0.48 97	2.00 166	0.51 116	0.76 130	5.69 224	0.19 42	0.30 66	0.79 144	104.35 276	1.77 212	1.07 151

MFN_U_SF_DS_RVC	1.53 187	0.91 196	0.64 163	1.28 205	0.94 193	1.25 206	2.61 225	1.29 206	1.18 205	0.99 212	0.89 171	1.87 196	1.18 189	1.17 221	4.72 232	0.81 165	0.74 164	0.58 150	2.74 190	0.71 180	2.13 199	3.81 191	0.85 206	0.76 186	1.45 214	1.65 205	1.36 188	2.88 210

XQC	1.22 175	0.91 196	0.73 178	0.92 185	0.94 193	0.94 188	0.89 184	1.10 202	0.91 190	0.85 200	1.10 188	1.07 162	1.40 196	0.73 201	4.40 227	1.15 200	0.91 188	0.69 178	1.69 154	0.89 195	1.26 170	2.63 170	0.63 193	0.77 188	1.21 200	1.88 212	1.27 182	1.10 155

ETE_ROB	0.95 155	0.91 196	0.60 150	0.68 162	0.71 174	0.85 182	0.65 162	0.67 117	0.90 189	0.64 132	1.06 181	2.65 205	0.55 154	0.55 178	1.45 157	0.75 156	0.94 192	0.64 165	1.02 122	0.70 177	0.98 152	2.12 159	0.51 173	0.61 170	0.81 148	0.92 145	1.53 201	1.25 166

ADCMid	1.65 192	0.92 199	1.01 198	0.71 166	0.87 189	1.07 195	1.52 210	1.33 210	1.73 222	0.75 180	1.66 212	1.30 175	1.53 199	0.73 201	2.87 201	1.09 193	1.00 202	0.79 201	2.81 191	0.90 196	1.70 186	2.92 178	1.08 216	0.76 186	1.05 188	1.59 204	1.05 158	9.78 248

SANet	1.82 195	0.95 200	1.10 209	1.07 194	1.10 201	1.35 209	0.84 182	1.76 232	1.79 224	0.77 187	1.22 194	6.64 238	7.62 240	0.84 207	2.04 186	0.81 165	1.29 212	0.90 209	1.61 151	0.88 192	1.38 179	1.86 147	0.89 207	1.33 228	1.39 208	2.61 228	2.03 219	3.05 214

FC-DCNN	0.95 155	0.97 201	1.28 220	1.39 209	0.98 196	1.34 208	0.91 187	0.94 186	0.80 181	0.87 202	0.66 136	1.14 170	0.54 150	0.57 182	0.93 85	0.74 152	0.82 178	0.69 178	0.87 108	0.60 144	0.81 137	0.93 103	0.50 166	0.88 196	1.28 203	1.14 167	1.29 184	1.92 191

AMNet	1.03 166	0.98 202	0.95 191	0.98 190	1.01 197	1.04 192	0.96 192	0.86 182	0.93 192	0.97 210	1.01 180	1.12 167	0.82 176	1.05 219	1.03 109	1.10 195	1.17 209	1.05 216	1.08 127	1.05 208	1.14 162	1.06 111	0.84 204	0.99 206	1.02 186	1.06 162	1.20 174	1.30 169

LALA_ROB	0.92 148	0.98 202	0.69 175	0.64 155	0.71 174	0.84 181	0.69 174	0.71 141	0.82 183	0.68 159	1.06 181	2.63 204	0.58 157	0.51 171	1.59 166	0.70 141	0.87 182	0.73 186	0.93 116	0.69 176	0.91 147	1.74 143	0.50 166	0.64 174	0.78 141	0.92 145	1.19 173	1.25 166

DGSMNet	2.86 218	0.99 204	1.40 224	1.06 192	1.09 200	1.14 201	1.07 195	1.42 216	0.94 196	2.17 253	11.83 265	1.77 194	1.86 205	0.95 217	7.21 242	3.88 254	6.07 253	1.70 246	5.05 213	1.75 239	7.07 256	8.89 250	0.97 214	1.24 225	1.03 187	1.46 194	1.44 191	1.85 187

G-Net	1.89 199	0.99 204	1.27 218	0.92 185	0.97 195	1.11 198	0.80 180	1.62 224	2.02 229	1.00 213	2.80 229	7.25 243	1.67 202	0.55 178	1.85 176	1.77 239	1.07 203	0.92 212	3.00 195	2.69 250	1.95 193	1.95 155	0.80 201	1.04 212	1.06 192	1.69 208	2.80 238	5.50 235

PVD	1.82 195	1.04 206	1.50 226	1.10 195	1.14 205	1.21 202	1.17 200	1.91 235	2.04 231	0.81 193	1.42 204	1.57 187	1.93 207	0.91 214	8.84 248	1.56 233	1.42 215	1.10 223	2.49 181	1.20 217	1.98 194	3.12 180	0.79 200	1.13 216	1.65 221	2.06 218	1.72 209	2.19 196

MFN_U_SF_RVC	1.86 198	1.06 207	0.88 187	1.27 204	1.03 198	1.56 214	2.57 222	1.40 215	1.19 207	1.50 238	2.86 230	2.04 198	1.60 201	2.16 231	4.89 235	1.02 185	0.93 191	0.83 206	6.71 225	1.21 219	3.28 219	2.85 175	0.65 194	1.16 219	1.25 201	1.33 187	1.29 184	1.66 182

ADCS	2.04 203	1.07 208	1.00 196	0.94 187	1.14 205	1.12 199	1.36 206	1.33 210	2.44 236	0.89 203	1.32 199	1.60 188	3.55 222	0.93 216	3.79 217	2.20 246	1.53 218	1.25 232	3.17 199	1.36 224	3.65 230	4.50 202	0.80 201	1.17 220	1.34 205	4.40 247	1.46 195	5.67 236

LSM0	8.46 254	1.08 209	0.97 195	1.68 216	1.46 218	1.66 217	2.34 218	2.26 240	2.33 233	1.64 243	3.73 236	4.12 227	7.50 239	0.66 195	61.95 276	74.50 276	1.94 225	1.07 221	12.24 245	2.24 244	5.75 251	11.09 259	0.92 209	1.32 227	2.02 225	3.44 237	3.80 248	14.65 255

AnyNet_C01	2.37 211	1.10 210	1.07 206	1.16 198	1.12 204	1.05 193	3.27 230	1.75 230	2.58 241	1.20 223	1.66 212	3.03 210	2.81 220	1.03 218	4.41 228	3.73 252	2.42 234	2.18 253	3.18 200	1.64 236	4.45 238	7.10 239	1.26 219	1.22 224	2.09 227	1.57 200	1.52 200	4.30 225

edge stereo	1.94 201	1.17 211	2.17 236	1.48 211	1.31 213	1.61 215	1.43 209	1.68 227	1.28 209	1.19 222	3.32 234	4.32 229	2.92 221	0.81 206	2.94 204	1.49 229	1.08 204	0.82 203	5.33 215	0.98 200	1.70 186	4.30 199	0.95 213	0.94 199	1.34 205	1.21 175	1.72 209	2.87 209

MFMNet_re	1.60 190	1.18 212	1.12 211	1.28 205	1.17 208	1.64 216	1.39 207	1.30 208	1.62 220	1.14 218	1.36 201	2.69 206	1.82 204	0.90 213	2.94 204	1.37 220	1.57 220	1.32 235	3.84 204	1.26 222	2.71 210	1.71 142	1.17 217	1.29 226	1.13 195	1.02 157	1.59 204	1.69 184

CC-Net-ROB	1.00 161	1.19 213	0.70 177	1.57 213	1.10 201	1.68 218	1.26 202	0.79 169	0.60 162	0.81 193	0.58 111	3.27 215	0.58 157	0.88 211	1.04 111	0.46 41	0.75 165	0.66 171	1.43 146	0.59 138	0.60 89	0.53 39	1.88 232	0.47 140	0.88 164	0.82 129	0.79 100	1.19 162

MADNet+	2.24 207	1.21 214	1.26 217	1.48 211	1.30 212	1.12 199	2.54 221	1.95 236	1.46 217	1.34 230	1.29 198	2.44 202	2.24 209	1.30 225	8.99 249	2.12 244	2.64 241	1.14 226	2.82 192	1.90 241	4.19 233	4.31 200	1.30 224	2.17 252	2.03 226	1.57 200	1.59 204	2.76 208

MSC_U_SF_DS_RVC	1.83 197	1.25 215	1.05 203	1.57 213	1.11 203	1.22 203	3.48 232	1.50 218	2.11 232	1.30 228	0.96 177	1.56 185	1.05 184	1.92 230	4.01 219	1.25 212	0.90 184	1.05 216	6.24 222	1.22 220	1.75 190	3.71 188	1.18 218	1.17 220	1.51 218	1.50 197	1.12 167	2.71 207

SPS-STEREO	2.34 210	1.27 216	1.24 216	1.58 215	1.36 215	1.49 213	1.27 203	1.67 226	1.36 214	1.38 232	2.76 228	3.04 211	1.30 192	1.06 220	4.12 222	1.82 241	1.66 222	1.39 237	9.69 236	1.36 224	4.41 236	7.92 246	1.28 222	1.43 230	1.48 216	1.76 209	2.03 219	2.03 193
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	7.37 249	1.43 217	1.33 222	1.85 220	1.57 220	2.10 222	2.58 224	1.57 221	1.92 227	1.37 231	7.84 258	8.83 250	13.00 250	1.27 224	12.20 255	2.02 243	1.50 217	1.26 233	11.20 240	1.43 227	6.12 252	10.35 256	1.28 222	1.58 236	22.91 263	36.14 269	3.33 243	41.05 270

FBW_ROB	1.50 186	1.46 218	1.13 212	2.05 221	1.56 219	1.42 211	2.03 215	1.00 193	0.71 172	0.73 176	1.21 193	2.38 200	0.93 182	1.53 227	2.03 185	0.63 116	0.90 184	0.66 171	6.51 224	0.63 153	1.69 185	1.54 138	1.47 227	1.14 217	1.05 188	1.23 176	1.02 152	1.77 186

SGM_RVC	3.37 226	1.46 218	0.88 187	1.79 219	1.36 215	1.81 219	1.40 208	1.65 225	1.12 204	0.83 197	1.60 210	7.12 242	3.65 223	0.43 150	2.16 190	0.62 111	0.80 175	0.58 150	11.35 241	0.68 172	2.17 200	1.08 112	0.52 177	0.98 203	2.24 229	1.97 213	6.00 256	34.83 265
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	3.67 234	1.54 220	1.08 207	2.64 223	1.78 225	2.12 223	1.19 201	2.47 243	1.38 215	0.91 205	6.33 252	9.51 252	7.65 241	0.50 169	9.98 251	1.96 242	0.90 184	0.75 192	8.92 232	0.82 188	8.67 257	10.38 257	0.73 197	1.12 215	3.41 242	2.18 220	5.22 253	4.91 229
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
SPstereo	3.66 233	1.74 221	3.15 250	1.78 218	1.65 223	1.86 221	1.75 213	2.35 241	2.03 230	1.85 248	5.31 246	6.88 240	9.11 245	1.84 229	4.32 226	5.23 256	2.51 236	2.87 256	3.89 205	3.50 255	5.35 247	9.31 251	1.94 233	2.11 250	2.64 231	3.03 231	3.23 242	7.54 243

LE_ROB	18.13 262	1.84 222	5.86 261	9.46 255	53.77 276	8.04 262	45.58 271	11.04 267	28.98 268	1.91 250	6.75 255	38.77 269	49.52 270	0.36 129	14.59 256	0.59 100	0.86 181	0.60 159	36.50 265	7.48 261	4.68 240	6.20 235	25.95 273	12.06 267	26.61 264	25.97 262	28.65 270	36.99 266

WAO-7	2.94 221	1.85 223	2.82 245	7.24 252	1.77 224	1.84 220	2.02 214	2.09 237	2.63 242	2.22 254	5.33 247	4.72 231	6.89 237	1.25 223	3.06 207	1.30 215	1.96 226	1.23 231	8.68 230	1.55 229	2.35 204	3.54 186	0.89 207	1.69 240	1.89 223	3.34 236	2.02 218	3.26 216

ELAS_RVC	3.56 231	2.05 224	1.92 231	2.68 225	2.14 227	5.31 255	2.31 217	2.50 245	1.91 226	1.84 247	4.76 241	7.99 246	8.55 244	0.84 207	3.62 216	1.05 190	1.96 226	1.22 230	4.63 211	1.51 228	4.77 242	9.74 253	1.27 221	1.99 249	8.57 255	3.59 239	3.42 244	3.96 224
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.45 185	2.20 225	0.95 191	2.67 224	2.44 232	2.57 225	2.52 220	0.80 171	0.84 184	0.63 127	0.95 176	1.61 190	0.54 150	2.64 236	1.14 121	0.79 163	2.07 229	0.79 201	2.32 174	0.94 199	1.26 170	1.85 146	2.70 236	0.61 170	0.74 127	0.75 115	0.99 149	0.84 132

ELAS	3.61 232	2.21 226	1.84 230	3.04 230	2.46 233	3.47 231	2.38 219	2.81 250	2.86 245	1.46 234	4.82 242	8.36 248	8.06 243	0.87 209	4.11 220	1.04 188	1.99 228	1.15 227	4.54 210	1.19 216	4.74 241	10.44 258	1.26 219	1.86 247	6.96 253	4.71 248	3.75 246	5.16 232
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.44 184	2.27 227	1.02 201	2.58 222	2.46 233	2.49 224	2.57 222	0.76 158	0.86 185	0.77 187	1.07 184	1.54 184	0.66 170	2.59 233	1.37 152	0.72 148	2.12 230	0.82 203	2.32 174	1.00 203	1.33 177	1.93 154	1.63 228	0.67 178	0.76 133	0.83 130	0.96 143	0.80 126

WAO-6	2.96 222	2.29 228	1.76 228	3.04 230	2.29 229	3.05 228	3.14 229	1.77 233	2.34 235	1.52 239	1.58 209	4.04 225	5.83 232	2.65 237	3.52 214	1.40 223	5.11 252	1.42 241	5.06 214	1.57 233	3.08 215	5.20 217	2.70 236	1.78 242	2.74 234	3.12 234	2.78 236	5.24 234

MDST_ROB	4.20 235	2.33 229	0.80 185	3.91 243	1.60 222	2.83 226	1.12 197	1.14 205	0.79 180	0.78 190	1.19 191	1.60 188	25.00 260	0.36 129	11.29 254	0.67 129	0.68 152	0.49 103	4.16 207	0.65 160	1.82 192	6.21 236	0.61 192	0.78 189	8.88 256	3.05 232	18.20 264	12.37 251

STStereo	6.54 248	2.50 230	5.20 260	5.17 248	2.86 243	5.44 256	3.55 234	6.26 261	6.79 255	1.56 241	7.62 257	9.51 252	14.78 255	0.67 197	10.87 253	0.93 173	0.98 199	0.64 165	36.61 266	1.16 213	2.12 198	4.60 204	0.80 201	1.84 246	5.84 250	11.36 252	3.79 247	23.26 259

IMH-64-1	3.00 224	2.74 231	2.51 240	3.26 234	2.79 239	3.76 237	4.17 240	1.68 227	2.47 238	1.13 215	1.25 196	3.66 220	6.37 233	3.61 246	2.63 199	1.16 202	2.53 237	1.41 239	6.20 219	1.55 229	3.46 222	5.75 226	4.82 250	1.44 232	2.82 235	1.99 214	2.35 224	3.59 219

IMH-64	3.00 224	2.74 231	2.51 240	3.26 234	2.79 239	3.76 237	4.17 240	1.68 227	2.47 238	1.13 215	1.25 196	3.66 220	6.37 233	3.61 246	2.63 199	1.16 202	2.53 237	1.41 239	6.20 219	1.55 229	3.46 222	5.75 226	4.82 250	1.44 232	2.82 235	1.99 214	2.35 224	3.59 219

SQANet	2.17 206	2.74 231	1.21 213	3.10 232	2.22 228	3.35 230	2.73 227	0.95 188	0.65 169	1.00 213	0.73 154	2.76 207	1.34 195	2.32 232	3.29 212	0.63 116	1.34 214	0.73 186	10.90 239	0.70 177	2.37 206	3.46 184	3.27 238	0.60 167	1.05 188	1.52 198	1.39 189	2.31 199

ACVNet-4b	2.61 215	2.78 234	1.77 229	3.15 233	2.34 230	3.59 234	3.82 237	1.34 212	1.35 213	1.27 227	0.72 150	3.29 217	2.76 219	3.05 242	3.12 210	0.82 167	2.46 235	1.10 223	10.23 238	1.26 222	3.40 221	5.28 218	4.07 241	0.95 200	1.28 203	1.29 183	1.47 197	2.47 203

IMH	3.37 226	2.80 235	2.52 242	3.30 236	2.81 241	3.78 240	4.24 243	1.75 230	2.57 240	1.17 221	1.23 195	3.99 224	10.97 246	5.78 259	2.21 193	1.12 197	2.58 239	1.39 237	6.86 226	1.60 234	3.49 224	5.44 221	4.89 253	1.50 235	3.02 239	2.37 224	2.52 231	5.01 230

MANE	10.17 258	2.87 236	4.55 258	3.48 239	3.67 253	4.33 247	5.37 245	5.85 260	8.41 256	1.15 219	6.84 256	8.81 249	11.91 248	0.74 203	34.96 264	9.77 262	2.33 232	17.98 267	8.97 233	0.99 202	5.17 246	10.08 254	0.75 199	2.44 255	19.90 262	30.18 264	24.05 267	39.03 269

RainbowNet	2.44 212	2.98 237	1.98 233	3.35 237	2.61 237	3.55 232	3.57 235	1.29 206	0.91 190	1.53 240	0.89 171	3.23 214	2.50 212	2.96 240	2.91 202	0.91 172	1.93 224	1.05 216	5.80 218	1.56 232	3.09 216	4.31 200	4.23 243	1.01 209	1.40 212	1.57 200	1.81 213	2.97 212

ACVNet_2	3.45 229	3.01 238	2.34 238	4.63 247	2.95 244	3.55 232	3.53 233	1.59 222	1.33 212	1.30 228	1.13 189	3.27 215	2.54 215	2.69 238	1.95 181	0.87 171	9.85 257	1.08 222	21.96 255	1.38 226	3.39 220	4.29 198	4.23 243	1.43 230	2.01 224	2.58 227	1.90 215	2.34 200

LVE	4.48 237	3.05 239	2.13 235	26.62 268	3.20 248	3.95 242	12.38 263	1.56 220	1.65 221	1.86 249	1.66 212	3.36 219	4.03 224	3.08 243	2.05 187	1.07 192	2.36 233	1.44 242	17.31 253	1.64 236	3.69 231	5.87 230	4.40 245	1.82 245	2.86 238	2.32 223	2.39 228	3.29 217

PWCK	5.22 241	3.06 240	2.20 237	3.63 241	2.67 238	4.53 249	5.48 246	2.47 243	2.98 247	3.29 259	4.30 238	9.76 255	5.51 230	1.79 228	3.20 211	1.42 224	2.58 239	1.45 243	51.06 274	2.39 246	4.63 239	4.24 196	2.66 235	1.80 243	3.05 240	3.57 238	2.56 232	4.64 227

otaku	2.54 213	3.10 241	1.32 221	3.38 238	2.41 231	3.63 235	3.11 228	1.05 201	0.97 197	1.13 215	0.81 166	2.95 208	1.88 206	2.63 235	3.57 215	0.67 129	1.56 219	0.77 194	13.58 247	1.10 211	2.70 209	4.14 194	4.46 246	0.78 189	1.18 199	1.37 190	1.72 209	2.50 204

ktn	8.56 255	3.21 242	2.95 248	6.28 251	3.33 250	4.46 248	10.27 261	2.14 238	9.87 260	2.28 256	1.79 218	40.24 270	55.84 271	3.95 248	2.98 206	2.12 244	12.68 262	2.18 253	33.93 263	2.29 245	3.76 232	3.97 193	4.78 249	2.28 254	2.60 230	2.77 229	3.18 241	5.01 230

DispFullNet	4.35 236	3.21 242	4.31 257	2.72 226	2.48 235	2.93 227	2.71 226	2.81 250	1.89 225	4.52 263	6.61 253	8.91 251	5.38 229	2.59 233	2.40 197	7.94 260	3.27 246	2.03 249	27.02 257	2.94 254	4.26 234	4.88 207	1.79 230	1.18 222	1.35 207	1.33 187	2.38 227	3.59 219

ACVNet_1	2.64 216	3.24 244	2.43 239	4.43 246	3.01 245	3.83 241	4.20 242	1.35 213	1.18 205	1.22 225	1.08 187	3.35 218	2.52 213	3.12 244	1.93 180	0.72 148	2.67 242	1.17 228	9.65 235	1.16 213	3.59 228	2.70 171	4.47 247	1.11 214	1.43 213	2.04 217	1.46 195	2.10 194

Dean	2.99 223	3.25 245	1.92 231	5.91 249	3.47 252	3.67 236	3.78 236	1.88 234	1.96 228	1.49 237	1.39 202	3.77 222	4.25 226	2.99 241	2.38 196	0.98 183	2.82 243	1.33 236	6.23 221	1.76 240	3.56 225	5.37 219	4.77 248	1.59 237	2.73 233	2.30 222	2.62 234	2.67 206

WAO-8	4.61 238	3.39 246	2.82 245	10.45 257	3.06 246	4.31 245	7.22 249	2.68 248	4.40 252	1.75 245	3.16 232	6.16 235	13.19 251	5.21 255	4.20 223	1.35 216	3.33 247	1.55 244	12.12 243	2.51 248	3.15 217	4.91 208	3.42 239	1.62 238	5.04 248	4.04 241	3.84 250	5.71 237

Venus	4.61 238	3.39 246	2.82 245	10.45 257	3.06 246	4.31 245	7.22 249	2.68 248	4.40 252	1.75 245	3.16 232	6.16 235	13.19 251	5.21 255	4.20 223	1.35 216	3.33 247	1.55 244	12.12 243	2.51 248	3.15 217	4.91 208	3.42 239	1.62 238	5.04 248	4.04 241	3.84 250	5.71 237

PSMNet_ROB	2.93 220	3.42 248	2.10 234	2.90 228	2.09 226	4.14 244	3.88 238	1.50 218	1.44 216	1.61 242	2.63 227	3.83 223	5.07 228	5.05 253	3.50 213	0.96 176	2.14 231	1.10 223	8.78 231	1.70 238	2.75 211	2.96 179	5.52 256	1.38 229	2.15 228	2.21 221	1.95 216	2.38 201

Ntro	2.56 214	3.44 249	1.64 227	3.56 240	2.56 236	3.77 239	3.41 231	1.11 204	1.04 201	1.16 220	0.92 173	2.98 209	1.40 196	2.75 239	3.10 209	0.68 133	1.91 223	0.84 207	11.74 242	1.16 213	2.88 213	5.44 221	4.15 242	0.75 185	1.27 202	1.58 203	1.61 207	2.30 198

MADNet++	5.91 244	3.53 250	3.85 256	2.86 227	4.61 256	3.06 229	4.05 239	4.68 258	5.50 254	4.18 262	5.19 245	6.42 237	6.59 235	6.60 260	7.82 246	6.76 258	4.79 250	4.06 259	7.98 228	5.77 259	9.82 260	16.30 264	2.35 234	4.40 262	4.10 247	14.38 254	5.24 254	4.57 226

JetBlue	6.09 245	3.86 251	3.31 253	6.02 250	4.23 255	6.50 258	9.13 257	3.53 253	2.89 246	1.48 235	1.60 210	8.25 247	1.97 208	5.45 258	6.44 239	3.14 251	3.63 249	2.97 257	5.48 216	2.48 247	10.91 261	12.33 261	4.85 252	2.26 253	6.93 252	17.02 255	3.81 249	24.06 260

KSHMR	8.09 252	4.19 252	3.02 249	20.01 267	3.97 254	5.23 254	5.85 247	2.62 247	2.46 237	2.23 255	2.33 223	4.57 230	77.01 276	5.26 257	3.82 218	1.74 237	3.01 245	2.05 250	30.62 261	2.04 242	5.15 245	6.07 232	7.51 264	1.94 248	3.25 241	2.86 230	3.03 240	6.46 240

TorneroNet	8.57 256	4.31 253	2.73 243	29.82 270	3.34 251	5.12 251	6.26 248	2.59 246	9.76 257	1.48 235	2.49 226	11.42 259	68.87 275	4.30 250	4.82 233	1.20 207	10.34 258	1.71 247	23.71 256	2.90 253	5.60 249	5.95 231	5.37 255	1.69 240	3.61 244	3.06 233	2.60 233	6.24 239

SGM-ForestM	5.65 242	4.50 254	1.05 203	2.91 229	1.57 220	4.11 243	4.85 244	2.98 252	2.33 233	0.72 173	4.70 240	7.33 244	6.60 236	0.49 167	39.89 266	0.68 133	0.97 197	0.56 142	8.53 229	0.68 172	4.43 237	1.50 133	0.54 180	0.96 201	7.49 254	21.53 258	7.62 258	13.00 252

TorneroNet-64	6.40 247	4.65 255	2.74 244	15.54 262	3.31 249	4.94 250	8.03 251	2.22 239	9.83 259	1.42 233	1.34 200	7.37 245	29.26 265	4.42 251	5.17 236	1.23 211	11.76 259	1.76 248	17.82 254	2.71 251	5.61 250	6.19 234	5.20 254	1.81 244	3.54 243	4.38 244	2.30 223	8.17 247

UNDER WATER	7.65 250	4.75 256	3.20 251	10.38 256	5.97 260	6.52 259	8.90 254	4.43 254	3.71 251	1.97 251	2.13 222	10.58 258	57.67 272	4.90 252	4.62 230	1.61 235	12.55 261	2.15 251	9.80 237	4.02 256	6.55 254	7.81 245	8.85 267	2.70 257	3.94 246	5.71 249	3.74 245	7.34 242

UNDER WATER-64	6.32 246	5.21 257	3.26 252	12.14 259	5.88 259	6.71 260	9.26 258	4.87 259	3.46 249	2.30 257	2.35 224	11.93 260	12.73 249	5.12 254	5.34 237	1.80 240	12.41 260	2.22 255	8.98 234	4.33 258	6.38 253	7.95 247	8.71 266	2.66 256	3.83 245	8.23 251	4.61 252	7.84 246

JetRed	7.88 251	5.28 258	6.04 262	3.77 242	5.01 257	7.11 261	10.17 260	4.64 257	3.46 249	3.00 258	2.43 225	6.74 239	2.58 216	7.32 261	6.13 238	7.14 259	8.68 256	7.10 262	4.85 212	4.17 257	11.09 262	12.68 262	8.09 265	3.36 259	11.02 257	24.14 260	12.36 261	24.50 261

notaker	5.86 243	5.54 259	3.78 255	13.93 260	5.35 258	5.67 257	9.28 259	2.38 242	2.66 243	2.06 252	1.78 217	13.93 261	24.00 259	4.00 249	4.62 230	1.76 238	5.10 251	2.17 252	17.07 252	2.17 243	6.58 255	6.08 233	6.15 260	2.16 251	1.79 222	2.08 219	2.35 224	3.69 222

DGTPSM_ROB	12.60 259	5.94 260	17.42 268	4.21 244	7.87 261	5.18 252	8.36 252	4.59 255	11.62 262	4.53 264	8.72 259	5.12 232	17.04 256	12.93 265	25.30 261	14.55 264	6.98 254	15.75 265	13.36 246	12.08 263	9.26 258	21.71 267	5.68 257	11.58 265	12.26 258	31.67 265	13.08 262	33.34 263

DPSMNet_ROB	13.44 260	5.95 261	17.43 269	4.22 245	7.88 262	5.18 252	8.37 253	4.59 255	11.63 263	4.55 265	8.85 260	5.31 233	22.17 258	12.96 266	41.18 269	14.59 265	7.06 255	15.81 266	14.45 250	12.09 264	9.28 259	21.72 268	5.68 257	11.58 265	12.30 259	31.67 265	13.08 262	33.34 263

HanzoNet	20.46 265	15.45 262	7.17 264	35.04 272	15.40 267	42.60 272	42.25 270	19.41 268	22.53 267	3.57 260	8.95 261	41.20 271	59.36 274	45.57 275	19.76 259	4.23 255	41.32 273	3.33 258	50.89 273	8.87 262	11.85 263	10.25 255	15.36 272	3.51 260	5.98 251	5.84 250	5.30 255	7.56 244

DPSM_ROB	18.33 263	16.23 263	21.89 270	9.40 253	8.73 263	13.60 264	9.09 255	10.89 264	15.09 265	8.44 266	8.95 261	10.11 256	13.19 251	16.30 268	18.97 257	18.97 267	18.34 265	20.44 268	13.82 248	14.87 266	26.45 269	27.55 269	6.48 261	14.45 269	32.48 270	38.81 270	37.03 272	44.38 271

DPSM	18.33 263	16.23 263	21.89 270	9.40 253	8.73 263	13.60 264	9.09 255	10.89 264	15.09 265	8.44 266	8.95 261	10.11 256	13.19 251	16.30 268	18.97 257	18.97 267	18.34 265	20.44 268	13.82 248	14.87 266	26.45 269	27.55 269	6.48 261	14.45 269	32.48 270	38.81 270	37.03 272	44.38 271

PML	30.79 268	20.86 265	7.14 263	29.36 269	20.49 271	28.87 270	10.60 262	10.92 266	87.59 276	20.00 272	153.26 276	98.26 275	119.13 277	10.64 264	9.27 250	9.16 261	16.55 264	7.27 263	34.78 264	7.44 260	12.95 264	13.29 263	5.71 259	6.19 263	32.49 272	12.75 253	34.25 271	12.19 250

LRCNet_RVC	21.82 266	29.16 266	11.33 266	31.73 271	29.10 272	34.20 271	27.48 268	21.70 271	10.00 261	29.64 273	30.45 269	32.28 267	25.87 261	34.03 273	20.67 260	2.95 250	25.60 269	21.94 270	44.10 269	20.69 269	15.98 267	6.68 238	36.66 274	27.37 271	2.65 232	1.65 205	8.66 260	6.68 241

MyStereo03	37.12 273	32.63 267	44.09 275	18.83 265	17.58 269	27.34 268	18.27 266	21.91 272	30.40 270	17.07 269	18.01 266	20.34 263	26.56 263	32.79 271	43.58 271	39.04 272	36.84 271	41.14 272	27.58 259	29.94 271	53.32 274	55.70 274	13.01 270	28.98 273	65.28 273	78.14 274	74.45 276	89.37 275

MyStereo02	36.47 271	32.63 267	44.09 275	18.83 265	0.00 1	27.34 268	18.27 266	21.91 272	30.40 270	17.07 269	18.01 266	20.34 263	26.56 263	32.79 271	43.58 271	39.04 272	36.84 271	41.14 272	27.58 259	29.94 271	53.32 274	55.70 274	13.01 270	28.98 273	65.28 273	78.14 274	74.45 276	89.37 275

CasAABBNet	36.82 272	32.66 269	44.09 275	18.77 264	17.41 268	27.26 267	18.09 265	21.65 270	30.38 269	17.51 271	18.08 268	20.27 262	26.53 262	32.72 270	37.32 265	38.13 270	36.79 270	41.08 271	27.46 258	29.84 270	53.33 276	55.90 276	12.92 269	28.97 272	65.31 275	78.04 273	74.31 275	89.23 274

ASD4	32.40 270	35.15 270	16.92 267	16.04 263	14.86 266	21.33 266	17.09 264	25.65 274	13.46 264	47.35 274	80.88 274	25.41 266	21.31 257	16.21 267	49.39 273	20.37 269	52.46 277	49.50 274	49.15 272	33.13 273	63.42 277	58.20 277	10.39 268	9.65 264	27.71 266	32.63 267	28.64 269	38.44 268

BEATNet-Init1	24.80 267	35.34 271	3.40 254	54.39 276	11.05 265	52.62 276	30.07 269	9.50 263	9.78 258	1.71 244	9.05 264	32.52 268	48.55 269	0.91 214	59.64 275	13.60 263	2.94 244	1.21 229	78.28 275	35.97 274	14.53 266	17.14 266	1.30 224	2.98 258	29.70 268	22.69 259	52.62 274	38.22 267

DPSimNet_ROB	31.41 269	42.01 272	9.19 265	15.49 261	19.18 270	8.81 263	51.60 275	21.45 269	69.48 275	4.09 261	130.66 275	21.85 265	59.34 273	9.82 263	51.06 274	15.06 266	19.57 267	4.22 260	102.54 276	14.43 265	17.28 268	16.43 265	6.62 263	13.29 268	14.55 260	45.88 272	8.52 259	55.57 273

HaxPig	41.43 274	43.78 273	40.67 272	44.87 273	47.40 274	44.66 273	45.90 272	46.29 275	45.65 273	48.99 275	49.28 270	47.25 273	43.73 267	43.21 274	40.38 268	39.12 274	48.32 274	51.04 275	43.25 267	42.26 275	42.89 271	36.79 271	50.70 276	43.01 276	27.27 265	19.90 256	20.68 265	21.39 258

AVERAGE_ROB	41.95 275	44.71 274	42.09 273	45.93 274	46.78 273	45.54 274	46.49 273	47.00 276	43.80 272	49.16 276	49.81 271	47.19 272	43.01 266	49.34 276	40.06 267	38.39 271	48.88 275	51.23 276	43.85 268	42.36 276	43.28 272	39.80 272	49.36 275	42.83 275	28.47 267	20.13 257	23.38 266	19.90 257

MEDIAN_ROB	44.92 276	47.22 275	43.96 274	48.39 275	49.65 275	48.09 275	49.12 274	49.68 277	46.28 274	52.49 277	53.49 272	50.50 274	45.47 268	49.67 277	43.04 270	41.33 275	51.67 276	54.31 277	46.89 271	45.84 277	45.76 273	41.31 273	52.59 277	45.67 277	30.78 269	26.35 263	25.34 268	27.98 262

DLNR_Zeroshot_test	17.85 261	67.20 276	1.21 213	81.88 277	0.36 89	0.45 102	74.74 276	0.76 158	0.28 46	0.69 164	0.57 108	1.21 173	0.30 55	8.16 262	84.46 277	99.85 277	23.71 268	15.03 264	7.28 227	0.56 129	5.49 248	3.79 190	0.19 42	0.46 135	0.77 137	0.84 132	0.81 107	0.80 126

FADE			4.78 259	1.75 217				6.33 262		9.67 268			11.69 247	3.60 245	27.96 263	3.86 253	13.52 263	6.01 261		15.43 268	14.46 265	11.29 260	1.70 229	3.64 261			6.83 257

Low-res two-view benchmark