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	0.52 2	0.32 4	0.07 1	0.08 3	0.13 8	0.04 2	0.01 1	0.23 2	0.15 8	0.11 3	0.00 1	0.48 7	0.09 4	0.01 1	2.50 4	2.46 12	0.53 2	0.39 5	1.03 5	0.10 1	1.69 10	2.25 8	0.01 3	0.14 3	0.39 3	0.22 5	0.70 3	0.04 4
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
RYNet	1.59 13	0.41 5	0.43 5	0.18 9	0.28 15	0.50 33	0.07 11	1.74 9	1.33 71	0.44 7	0.14 13	0.38 4	0.21 8	0.03 3	5.46 31	1.79 1	0.88 5	3.68 72	1.29 7	0.10 1	1.17 6	0.58 1	0.44 17	0.31 9	1.53 22	15.53 148	2.98 12	0.96 14

CroCo-Stereo Lap2	0.50 1	0.29 3	0.07 1	0.06 2	0.10 7	0.02 1	0.02 2	0.28 3	0.13 6	0.93 13	0.00 1	0.46 6	0.10 5	0.01 1	1.91 2	2.38 11	0.31 1	0.36 4	0.81 3	0.11 3	1.42 7	2.40 10	0.01 3	0.10 1	0.42 5	0.12 4	0.57 1	0.04 4

StereoVision	0.57 3	0.58 7	0.24 3	0.08 3	0.08 5	0.14 6	0.05 6	0.29 4	0.27 14	0.50 8	0.00 1	0.29 3	0.05 2	0.04 5	2.28 3	1.93 3	0.86 4	0.21 3	0.75 2	0.13 4	0.87 4	1.45 5	0.00 1	0.13 2	0.40 4	0.23 6	3.41 14	0.15 7

ProNet	0.57 3	0.19 2	0.45 6	0.03 1	0.00 1	0.22 13	0.91 88	0.30 5	0.03 1	0.01 2	1.23 33	0.20 1	0.01 1	0.36 28	2.90 8	2.03 4	0.88 5	0.19 2	0.39 1	0.25 5	0.69 1	1.90 6	0.79 32	0.50 14	0.45 6	0.01 1	0.60 2	0.00 1

RAFT + AFF	1.62 14	0.95 11	0.71 12	0.45 22	0.05 4	0.56 34	0.17 31	3.65 26	0.12 5	2.78 32	0.00 1	3.77 40	0.41 20	0.25 18	5.51 35	2.21 8	3.18 24	0.50 6	5.51 32	0.29 6	4.42 40	3.51 17	0.29 8	0.53 17	2.10 31	0.32 12	1.50 5	0.12 6

RAFT	0.64 5	0.12 1	0.41 4	0.09 5	0.02 3	0.21 11	0.15 24	2.71 19	0.06 2	1.08 14	0.00 1	0.24 2	0.05 2	0.10 8	2.66 7	1.83 2	0.58 3	0.08 1	1.37 8	0.32 7	0.82 2	0.73 2	0.00 1	0.22 4	0.31 1	0.06 3	3.04 13	0.01 2

RAFT_CTSACE	2.04 20	4.00 63	0.80 16	0.63 32	0.32 19	0.29 21	0.07 11	5.38 43	0.17 10	8.08 99	0.24 18	3.59 39	1.27 52	0.26 19	3.70 13	2.63 14	1.58 10	0.62 7	2.45 16	0.34 8	2.72 17	6.97 77	0.83 35	0.57 19	1.17 14	0.35 14	5.70 34	0.28 9

delet	1.13 7	1.39 12	0.97 27	0.34 14	1.00 46	1.13 50	0.41 55	0.98 7	0.21 11	1.21 15	0.44 20	0.86 10	0.44 22	0.80 68	3.65 11	2.11 5	1.55 9	0.86 10	0.87 4	0.55 9	1.77 11	1.44 4	0.57 20	0.88 34	1.13 13	0.23 6	3.76 17	1.07 17

test_5	1.95 18	3.49 53	0.53 8	0.23 10	0.08 5	0.23 14	0.05 6	5.33 41	0.32 19	1.87 21	4.74 77	3.84 41	2.12 89	0.22 14	5.47 34	3.61 27	1.65 12	1.44 20	2.77 18	0.59 10	1.59 9	4.86 29	0.11 5	0.89 36	0.82 9	0.24 8	5.22 28	0.43 10

test croco	2.32 23	4.62 92	0.84 21	0.52 28	1.18 61	0.31 25	0.12 15	3.40 20	0.39 22	4.02 48	0.02 10	1.97 20	0.46 23	0.08 7	5.29 26	4.65 51	3.85 32	2.89 51	5.91 40	0.65 11	4.12 33	5.21 35	0.26 7	0.68 22	2.46 35	1.67 27	2.71 10	4.44 50

iRaftStereo_RVC	1.40 9	1.41 13	0.89 24	0.43 18	0.33 20	0.29 21	0.03 4	3.60 25	0.21 11	0.41 6	1.65 42	1.69 15	0.31 13	0.24 17	2.63 6	2.33 9	1.93 17	0.78 8	2.22 14	0.65 11	3.29 21	5.39 40	0.48 18	0.72 24	0.94 11	0.24 8	3.75 16	0.84 12

AFF-stereo	2.31 22	2.33 25	1.76 55	0.50 26	0.38 22	1.63 65	0.45 58	5.05 39	0.67 38	2.93 35	0.58 22	2.86 31	0.55 25	0.19 12	5.46 31	3.38 23	1.91 15	1.64 26	6.42 50	0.67 13	4.13 34	4.51 26	0.73 26	0.88 34	3.57 44	2.74 44	4.99 24	1.33 18

HCRNet	3.09 37	3.26 46	0.86 22	1.50 68	0.28 15	0.43 30	0.62 68	2.61 18	0.10 4	37.69 229	2.67 52	4.83 54	0.20 7	0.41 33	4.41 17	2.20 7	2.07 19	0.85 9	2.64 17	0.68 14	2.99 19	3.22 14	0.65 24	0.75 27	0.78 8	0.54 17	5.19 27	1.00 15

GANet	2.42 27	1.95 17	1.89 57	2.15 87	2.20 96	3.78 108	1.77 107	4.21 34	0.85 44	1.76 19	5.06 91	4.57 50	0.73 33	1.41 114	3.33 9	2.76 15	3.59 30	3.82 74	2.01 12	0.78 15	1.56 8	3.33 15	1.10 67	1.37 58	2.06 30	0.76 20	3.94 19	2.62 39

MIF-Stereo	1.78 17	0.80 9	0.63 10	0.11 6	0.33 20	0.21 11	0.04 5	2.26 16	0.35 20	4.41 54	0.01 8	2.60 28	0.39 17	0.07 6	5.04 22	4.05 35	2.47 20	1.77 31	6.38 48	0.79 16	4.23 35	3.53 18	0.53 19	0.57 19	1.46 19	1.68 30	1.30 4	1.99 26

StereoIM	1.63 15	0.82 10	0.50 7	0.17 8	0.40 24	0.10 3	0.09 14	0.44 6	0.45 24	2.08 24	0.00 1	1.14 11	0.17 6	0.03 3	3.49 10	3.67 29	2.57 21	1.86 33	5.78 38	0.84 17	2.77 18	3.77 21	0.41 13	0.44 11	2.82 40	2.23 37	2.33 8	4.64 52

MIF-Stereo (partial)	2.06 21	4.53 89	0.78 14	0.40 16	0.71 35	0.29 21	0.16 28	1.54 8	0.55 28	1.29 16	0.03 11	1.18 12	0.56 27	0.14 10	5.04 22	4.75 54	3.91 35	2.49 46	3.02 20	0.88 18	4.06 31	4.54 27	0.57 20	0.72 24	2.50 36	1.85 33	5.16 26	3.97 46

RAFT+CT+SA	2.37 26	4.62 92	0.79 15	0.68 40	0.23 11	0.13 5	0.06 10	6.04 50	0.29 15	6.20 74	0.01 8	4.71 52	1.92 77	0.34 27	3.66 12	4.41 44	2.01 18	1.59 25	4.42 25	0.99 19	4.39 39	7.38 84	0.34 10	0.70 23	1.28 17	0.38 15	5.40 33	0.90 13

TDLM	1.48 10	1.86 16	1.68 53	0.63 32	1.31 69	0.91 43	1.05 92	2.32 17	0.68 39	0.38 5	6.18 104	2.45 26	0.84 35	0.88 77	1.83 1	2.14 6	1.89 14	1.30 16	1.09 6	1.05 20	1.05 5	2.29 9	0.81 33	0.48 12	0.50 7	0.25 10	1.97 7	2.12 29

AASNet	1.37 8	2.02 19	1.00 30	0.44 20	1.98 88	1.30 56	0.49 60	2.04 13	0.15 8	0.50 8	1.09 30	0.56 8	0.21 8	0.65 55	4.03 15	2.34 10	1.50 7	1.80 32	1.67 11	1.12 21	2.10 13	2.66 11	0.86 39	0.99 38	1.25 16	0.63 18	2.94 11	0.63 11

DMCA	2.02 19	2.22 23	2.01 59	0.50 26	0.93 43	1.27 55	0.19 35	1.78 10	1.50 81	1.85 20	2.97 54	3.06 34	0.35 15	0.78 67	5.18 24	3.53 26	2.90 23	2.60 48	2.19 13	1.25 22	3.12 20	3.48 16	1.07 61	1.34 55	1.04 12	1.42 26	3.89 18	2.11 28

AANet_RVC	1.52 12	0.70 8	0.67 11	0.26 11	1.74 81	0.11 4	0.69 75	1.92 12	1.46 79	0.83 11	0.25 19	0.43 5	0.96 40	0.21 13	7.30 61	2.86 16	1.51 8	1.32 17	1.39 9	1.27 23	0.83 3	1.15 3	0.25 6	0.59 21	1.73 28	1.40 25	3.95 20	5.16 55

test_4	3.07 36	2.77 34	2.57 72	0.66 35	0.62 31	0.48 32	0.39 52	7.02 65	0.26 13	13.75 158	1.17 32	5.21 59	0.55 25	0.40 30	4.72 20	5.75 88	3.87 33	2.16 36	4.02 24	1.40 24	3.94 29	5.87 51	0.90 43	1.07 41	2.56 37	2.26 38	6.13 46	2.45 36

AEACV	1.08 6	2.36 27	0.81 17	0.16 7	0.16 9	0.15 7	0.08 13	0.11 1	0.09 3	0.00 1	0.00 1	0.57 9	0.28 10	0.11 9	3.79 14	3.65 28	1.79 13	0.89 11	2.80 19	1.43 25	2.40 16	4.40 25	0.35 11	0.30 6	0.31 1	0.26 11	1.85 6	0.02 3

anonymousdsp	1.49 11	0.56 6	0.77 13	0.35 15	0.26 13	0.19 10	0.02 2	2.11 15	0.13 6	0.30 4	2.38 49	1.28 14	0.30 12	0.41 33	4.67 18	3.17 19	1.64 11	1.32 17	2.27 15	1.49 26	3.91 27	5.12 32	0.76 28	0.55 18	0.92 10	0.04 2	5.25 29	0.16 8

CASnet	4.34 64	5.12 115	1.12 37	0.70 43	0.75 37	0.58 35	0.39 52	9.19 97	1.02 58	15.09 179	2.50 50	13.52 131	1.38 60	0.41 33	9.16 87	3.35 22	3.91 35	1.04 12	12.44 108	1.51 27	7.51 96	5.97 53	0.82 34	0.86 33	4.21 48	0.98 23	7.10 61	6.60 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PMTNet	5.47 81	4.92 105	4.80 119	0.91 47	1.08 57	0.92 45	0.27 43	6.90 63	2.00 99	9.81 114	3.41 58	11.69 107	0.99 41	0.82 71	10.91 115	6.28 104	8.36 114	1.66 27	11.00 93	1.53 28	8.61 115	5.62 47	1.37 87	0.36 10	9.64 108	9.34 102	9.77 96	14.79 134

TESTraft	2.77 30	4.56 91	0.81 17	0.55 29	0.27 14	0.23 14	0.16 28	5.54 44	0.39 22	5.52 63	0.23 17	1.81 18	2.25 102	1.13 95	7.43 64	5.23 69	3.63 31	1.19 13	4.75 27	1.60 29	4.10 32	9.80 116	0.42 14	0.81 31	1.50 20	2.68 43	5.79 38	2.34 35

ARAFT	2.62 29	3.89 61	1.00 30	0.43 18	0.25 12	0.33 27	0.05 6	3.52 24	0.31 17	4.81 56	1.57 39	2.23 22	0.41 20	0.69 61	5.73 36	4.43 45	5.21 56	4.32 94	5.36 31	1.64 30	6.06 69	5.64 48	0.72 25	0.51 16	4.37 49	0.32 12	5.33 31	1.69 21

MMNet	1.65 16	1.44 14	0.88 23	0.44 20	1.32 70	0.45 31	0.51 62	2.06 14	0.62 34	0.61 10	1.84 44	1.95 19	0.33 14	1.26 102	4.19 16	2.57 13	2.63 22	2.03 35	3.03 21	1.64 30	2.05 12	2.24 7	0.83 35	1.59 65	1.20 15	0.96 22	4.81 23	1.03 16

SA	4.15 56	4.47 85	0.94 25	1.16 56	1.16 60	0.99 47	0.21 37	8.85 92	0.78 42	14.04 161	0.18 14	7.80 79	1.51 66	1.50 117	7.84 70	5.05 61	6.03 72	2.93 53	6.59 56	1.71 32	4.53 42	8.41 97	0.33 9	1.77 75	3.48 43	5.82 76	9.92 99	4.01 47

raft+_RVC	2.93 32	2.63 31	2.15 60	0.63 32	0.43 25	1.15 51	0.22 38	5.94 49	0.69 40	6.53 78	2.88 53	4.15 44	0.61 29	0.15 11	6.01 41	5.28 73	3.49 28	1.57 24	7.08 63	1.72 33	3.52 24	5.27 38	1.01 54	0.74 26	3.64 46	2.32 40	6.35 50	3.03 40

CREStereo++_RVC	4.82 70	4.71 95	4.82 120	1.18 57	1.67 79	0.27 20	0.24 40	7.01 64	1.31 68	8.33 100	3.27 56	8.81 90	7.68 163	0.57 47	8.23 78	5.43 80	8.62 119	1.76 30	6.14 43	1.75 34	6.38 78	5.54 43	1.24 82	1.09 42	5.69 67	7.05 88	10.78 115	10.46 98
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
CVANet_RVC	2.32 23	3.35 50	2.89 78	3.19 103	1.68 80	2.83 95	1.72 106	4.18 33	1.27 67	0.84 12	8.03 119	3.11 35	0.85 36	1.04 87	2.57 5	2.89 17	1.91 15	1.66 27	1.65 10	1.78 35	2.27 15	3.68 20	0.74 27	0.82 32	1.50 20	0.50 16	2.56 9	3.12 42

4D-IteraStereo	3.99 48	1.49 15	3.80 97	0.94 48	0.73 36	0.31 25	0.23 39	8.33 81	0.59 32	13.23 154	1.85 45	5.79 65	0.78 34	0.81 69	6.22 44	5.97 95	4.98 51	3.09 59	7.84 67	1.79 36	8.76 117	10.07 121	1.07 61	1.31 49	3.57 44	4.85 68	7.25 63	2.09 27

TestStereo1	3.03 34	5.04 108	0.81 17	0.49 23	0.30 17	0.18 8	0.17 31	5.71 47	0.46 25	6.13 70	0.18 14	1.72 16	2.24 98	1.09 90	7.91 72	5.36 76	3.95 37	1.44 20	5.59 33	1.81 37	6.27 74	10.29 124	0.43 15	0.75 27	1.63 24	2.85 45	6.46 52	2.51 37

SA-5K	3.03 34	5.04 108	0.81 17	0.49 23	0.30 17	0.18 8	0.17 31	5.71 47	0.46 25	6.13 70	0.18 14	1.72 16	2.24 98	1.09 90	7.91 72	5.36 76	3.95 37	1.44 20	5.59 33	1.81 37	6.27 74	10.29 124	0.43 15	0.75 27	1.63 24	2.85 45	6.46 52	2.51 37

s12784h	7.59 115	6.64 145	5.31 135	8.38 151	4.49 131	1.55 62	0.35 47	9.51 101	1.93 96	10.78 126	4.75 78	15.84 148	6.65 155	0.67 60	6.82 52	5.52 82	9.19 125	2.47 45	11.23 95	1.81 37	10.85 138	6.41 62	1.14 71	1.87 80	11.47 127	15.68 149	16.61 158	26.90 180

RAFT-Stereo + iAFF	3.21 38	4.03 65	3.24 85	0.74 45	0.70 33	1.68 68	0.51 62	8.26 79	1.48 80	2.78 32	2.02 46	4.95 57	0.63 30	0.22 14	7.74 69	3.30 21	3.31 26	1.24 14	7.45 65	1.82 40	5.00 50	5.60 45	1.02 56	1.31 49	5.88 70	2.65 42	5.98 43	3.05 41

LL-Strereo2	3.00 33	2.17 22	1.57 51	0.42 17	0.38 22	0.41 29	0.12 15	7.21 69	0.48 27	11.55 135	1.53 37	3.57 38	0.40 19	1.81 127	4.70 19	5.18 66	4.00 39	1.46 23	8.85 80	1.86 41	4.86 47	6.73 71	0.99 52	0.50 14	1.94 29	1.67 27	5.32 30	1.43 19

HITNet	3.31 39	1.99 18	1.46 45	2.34 90	1.02 47	0.29 21	0.12 15	6.87 62	1.88 92	9.72 112	3.58 62	6.82 72	1.23 50	0.44 39	6.35 45	3.06 18	3.53 29	2.25 40	3.25 22	1.86 41	3.83 26	5.20 34	0.94 47	1.55 63	2.36 34	2.18 35	8.45 76	6.73 72
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
TestStereo	5.43 79	5.18 118	3.77 95	2.21 88	0.70 33	3.59 105	0.14 22	12.22 147	0.62 34	21.12 202	2.16 48	12.22 115	1.59 69	0.33 25	6.76 49	3.22 20	6.87 88	1.26 15	14.41 118	1.92 43	12.12 151	5.00 31	0.93 45	0.92 37	6.36 76	3.76 57	10.42 112	6.72 70

Sa-1000	4.82 70	4.54 90	0.97 27	0.94 48	1.41 72	1.16 52	0.26 42	9.36 98	1.31 68	13.81 159	0.74 28	5.59 61	1.86 76	1.82 128	9.30 91	5.32 74	8.02 109	3.82 74	10.50 90	1.93 44	6.62 83	9.47 110	0.40 12	2.13 94	8.51 99	5.62 75	10.31 108	4.46 51

CAS	3.47 41	4.05 67	0.94 25	1.04 54	0.95 44	0.38 28	0.52 64	1.78 10	0.94 52	2.75 30	6.87 109	2.43 25	3.19 122	0.33 25	6.02 42	3.97 33	5.09 54	2.36 43	6.14 43	1.98 45	4.66 43	5.65 49	0.86 39	0.22 4	6.08 72	5.26 71	7.35 66	11.91 111

MGS-Stereo	2.56 28	4.77 97	1.09 36	0.60 30	0.46 26	0.26 17	0.16 28	3.40 20	0.31 17	1.32 17	0.56 21	1.25 13	0.64 31	0.69 61	6.72 48	4.23 38	5.87 69	3.78 73	6.51 54	2.02 46	5.30 54	5.45 41	0.83 35	1.60 66	2.17 32	0.90 21	4.65 21	3.57 43

GMStereo	3.90 43	4.67 94	0.58 9	0.94 48	0.83 40	1.92 77	0.62 68	9.11 95	0.66 37	2.63 29	0.76 29	13.50 129	0.28 10	0.37 29	5.75 37	4.10 36	7.59 105	1.33 19	14.31 117	2.03 47	5.87 68	4.28 23	0.78 29	1.64 67	5.42 64	4.07 60	9.09 84	2.16 30
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MIM_Stereo	2.33 25	4.25 73	1.37 43	0.67 38	0.53 27	0.71 41	0.17 31	4.25 37	0.35 20	3.20 40	0.72 27	2.78 30	0.38 16	0.56 46	5.00 21	5.53 83	3.23 25	2.53 47	4.66 26	2.07 48	4.47 41	5.61 46	0.58 22	1.02 40	1.39 18	0.67 19	4.67 22	1.56 20

dd	6.86 99	5.35 126	1.14 38	24.72 197	0.60 30	12.40 168	0.98 90	8.44 84	0.56 29	7.82 94	0.11 12	26.27 177	0.39 17	1.26 102	8.44 79	5.04 60	16.15 182	2.90 52	20.80 160	2.20 49	5.14 52	4.67 28	1.11 68	2.16 96	7.40 88	2.39 41	10.58 113	6.27 64

anonymousdsp2	3.39 40	4.36 80	2.82 76	0.60 30	0.58 29	1.78 73	0.15 24	6.54 57	0.30 16	4.12 50	4.54 73	4.48 46	0.51 24	1.27 104	5.82 39	4.50 48	3.42 27	2.18 37	11.40 98	2.21 50	4.87 49	8.18 96	0.78 29	1.36 57	3.71 47	1.01 24	6.56 54	3.58 44

test_1	5.18 74	3.23 44	4.10 108	1.86 78	1.87 83	1.70 69	0.74 78	9.64 105	0.56 29	11.01 129	1.60 40	16.58 153	1.15 48	0.60 52	10.10 98	5.94 93	7.11 91	3.28 63	14.57 121	2.21 50	6.61 81	11.28 142	1.01 54	1.91 85	5.33 62	2.95 48	7.33 65	5.53 58

test-3	5.18 74	3.23 44	4.10 108	1.86 78	1.86 82	1.70 69	0.74 78	9.64 105	0.56 29	10.91 127	1.64 41	16.57 152	1.14 46	0.60 52	10.11 99	5.95 94	7.17 93	3.29 64	14.55 119	2.22 52	6.62 83	11.30 144	1.03 57	1.91 85	5.35 63	2.94 47	7.28 64	5.55 59

Former-RAFT_DAM_RVC	3.91 44	2.41 28	1.55 49	0.71 44	0.64 32	0.24 16	0.14 22	6.57 58	0.89 47	6.31 77	4.86 85	4.74 53	1.16 49	0.23 16	8.94 83	4.62 50	5.86 68	2.78 49	5.69 35	2.26 53	4.71 46	7.30 82	0.64 23	0.48 12	5.50 66	14.17 142	3.70 15	8.42 83

IPLG	4.24 58	4.17 71	2.20 61	0.68 40	1.13 58	1.55 62	1.22 95	7.89 75	0.63 36	5.66 65	2.08 47	7.70 76	2.18 93	0.90 78	7.60 66	4.74 53	7.33 96	4.60 103	6.54 55	2.28 54	3.92 28	10.36 127	1.09 66	1.71 71	5.10 59	9.17 101	6.94 58	5.00 54

raft_robust	6.05 90	4.31 76	1.14 38	1.73 75	0.82 39	1.84 76	0.42 56	10.69 128	1.36 73	28.25 217	1.33 34	9.02 92	2.26 103	0.97 84	6.44 47	6.14 101	7.04 90	4.22 91	12.24 104	2.30 55	8.42 114	10.32 126	0.84 38	1.74 72	8.13 97	13.91 140	9.82 97	7.69 77

test_3	5.64 84	3.29 48	3.97 105	1.97 83	1.90 84	1.64 66	0.72 77	10.37 121	0.59 32	15.61 183	1.14 31	20.54 168	1.27 52	0.55 44	9.94 96	5.85 90	7.42 100	3.91 78	14.64 122	2.30 55	6.70 86	12.93 171	0.93 45	1.77 75	5.86 69	4.36 63	7.52 70	4.70 53

rafts_anoy	4.10 53	5.28 124	3.46 90	0.76 46	1.07 55	1.36 57	0.65 74	7.75 73	1.08 61	5.76 66	6.21 105	4.65 51	0.89 37	0.52 41	7.96 74	6.29 105	5.52 64	4.94 113	6.99 62	2.35 57	5.48 57	7.20 80	1.19 77	1.26 45	6.34 75	4.20 61	6.03 44	5.62 60

EGLCR-Stereo	5.43 79	4.87 102	4.77 118	0.67 38	0.97 45	3.61 106	0.12 15	8.74 91	1.78 89	8.91 106	3.52 60	9.05 94	2.47 107	1.04 87	5.46 31	5.76 89	6.73 83	4.23 93	8.81 79	2.36 58	9.21 119	10.88 136	1.15 72	1.66 69	6.38 77	4.86 69	14.90 147	13.73 128

raftrobust	4.53 68	2.11 21	3.77 95	1.33 62	1.02 47	0.62 40	0.25 41	9.42 100	0.85 44	13.22 153	5.80 96	5.79 65	1.11 45	0.66 58	8.99 86	6.78 117	5.54 65	2.99 56	8.41 71	2.41 59	6.19 70	7.10 79	1.60 104	1.01 39	7.62 92	5.85 78	6.40 51	5.41 56

LoS	9.22 141	4.15 70	1.51 47	1.26 61	1.58 77	3.09 99	0.29 46	49.58 234	2.48 108	25.58 211	30.53 224	14.96 144	2.40 106	0.84 73	6.37 46	7.85 138	8.05 110	3.37 66	11.27 96	2.42 60	10.92 139	8.42 98	1.84 120	1.42 60	14.88 157	9.13 100	9.71 93	14.97 136

GMOStereo	4.29 60	3.81 57	1.03 32	1.66 70	1.21 63	0.59 36	0.89 84	8.71 87	0.92 48	14.91 173	0.68 23	6.44 67	1.33 56	0.32 21	5.44 27	6.43 108	5.22 57	3.98 80	8.64 72	2.44 61	5.51 59	10.60 129	0.94 47	1.33 51	7.36 84	3.40 50	9.67 89	2.32 31

error version	4.29 60	3.81 57	1.03 32	1.66 70	1.21 63	0.59 36	0.89 84	8.71 87	0.92 48	14.91 173	0.68 23	6.44 67	1.33 56	0.32 21	5.44 27	6.43 108	5.22 57	3.98 80	8.64 72	2.44 61	5.51 59	10.60 129	0.94 47	1.33 51	7.36 84	3.40 50	9.67 89	2.32 31

test-v	4.29 60	3.81 57	1.03 32	1.66 70	1.21 63	0.59 36	0.89 84	8.71 87	0.92 48	14.91 173	0.68 23	6.44 67	1.33 56	0.32 21	5.44 27	6.43 108	5.22 57	3.98 80	8.64 72	2.44 61	5.51 59	10.60 129	0.94 47	1.33 51	7.36 84	3.40 50	9.67 89	2.32 31

test-2	4.29 60	3.81 57	1.03 32	1.66 70	1.21 63	0.59 36	0.89 84	8.71 87	0.92 48	14.91 173	0.68 23	6.44 67	1.33 56	0.32 21	5.44 27	6.43 108	5.22 57	3.98 80	8.64 72	2.44 61	5.51 59	10.60 129	0.94 47	1.33 51	7.36 84	3.40 50	9.67 89	2.32 31

STTStereo	6.30 94	6.79 146	6.89 151	3.54 109	6.06 145	3.21 102	9.84 167	5.37 42	4.19 138	4.07 49	7.03 111	10.49 101	4.26 136	6.44 182	17.35 175	4.35 41	5.12 55	5.75 129	6.22 46	2.51 65	5.54 63	5.22 36	1.81 118	1.74 72	6.74 82	8.41 97	7.91 75	13.24 121

LoS_RVC	4.04 50	4.37 81	4.60 114	0.32 12	1.04 51	0.26 17	0.38 50	3.48 22	1.12 63	5.36 61	4.79 80	3.01 32	2.65 110	0.40 30	6.93 54	5.22 67	4.19 43	4.04 85	8.68 76	2.52 66	8.26 112	6.94 75	1.18 75	0.30 6	9.61 105	3.67 55	7.38 67	8.50 84

tt_ll	4.04 50	4.37 81	4.60 114	0.32 12	1.04 51	0.26 17	0.38 50	3.48 22	1.12 63	5.36 61	4.79 80	3.01 32	2.65 110	0.40 30	6.93 54	5.22 67	4.19 43	4.04 85	8.68 76	2.52 66	8.26 112	6.94 75	1.18 75	0.30 6	9.61 105	3.67 55	7.38 67	8.50 84

CREStereo	5.18 74	5.10 114	4.33 112	1.45 66	0.57 28	0.91 43	0.13 19	9.54 103	2.07 101	10.04 116	4.11 68	12.15 113	2.80 116	0.84 73	6.88 53	6.63 115	9.31 126	1.68 29	6.15 45	2.54 68	8.14 107	5.90 52	1.37 87	1.48 62	6.90 83	7.45 90	9.76 94	11.65 110
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
CES	6.28 93	2.98 38	1.77 56	0.69 42	1.40 71	1.43 58	0.36 48	30.80 207	1.60 83	6.30 76	13.83 176	8.43 88	1.96 80	0.53 42	7.21 59	7.08 122	8.18 113	3.02 58	6.70 61	2.59 69	24.93 217	6.37 60	1.82 119	0.76 30	7.71 94	3.66 54	7.57 71	9.83 93

RALCasStereoNet	4.35 65	5.09 113	3.69 94	1.35 63	1.42 73	1.79 74	0.85 82	7.96 76	0.72 41	8.73 105	4.64 76	7.54 74	1.02 43	0.42 36	7.87 71	6.24 103	6.77 84	4.66 105	5.71 36	2.60 70	5.78 66	6.51 64	1.16 73	2.14 95	6.39 78	4.72 67	5.11 25	6.64 68

CFNet	4.85 73	4.04 66	2.27 64	4.54 117	2.60 110	2.45 88	1.39 98	6.79 61	0.96 53	4.30 53	4.87 86	17.29 159	3.33 124	0.57 47	7.60 66	3.46 24	4.61 48	2.99 56	5.89 39	2.60 70	4.70 45	4.05 22	0.99 52	1.30 48	9.51 103	8.10 93	9.05 83	10.68 102

RASNet	4.13 54	3.59 55	4.20 111	1.66 70	1.93 87	2.75 93	0.76 80	8.13 77	2.62 114	3.54 42	3.29 57	4.55 49	2.60 109	0.66 58	5.24 25	4.34 40	4.71 49	2.39 44	4.97 28	2.61 72	5.29 53	6.22 56	0.89 42	4.31 142	3.31 42	6.46 85	9.92 99	10.66 101

dad	14.07 173	7.76 158	1.70 54	31.65 201	8.54 162	17.15 186	21.46 201	25.28 198	2.10 102	24.23 208	1.51 36	36.94 189	12.78 176	2.09 131	11.90 133	6.54 113	22.40 208	4.01 84	33.72 194	2.72 73	14.06 166	6.32 58	2.33 132	5.21 154	13.95 149	3.92 59	33.70 202	25.88 175

AnonymousM	4.26 59	2.25 24	0.97 27	1.06 55	0.21 10	1.11 49	0.05 6	6.76 60	0.96 53	7.95 96	4.01 67	3.86 42	0.94 38	0.91 79	7.03 56	6.02 97	7.25 94	3.41 68	6.04 42	2.75 74	8.23 110	7.64 90	1.49 98	1.56 64	1.59 23	5.83 77	10.38 109	14.89 135

NLCA_NET_v2_RVC	6.09 92	5.63 133	4.87 123	3.55 110	8.43 161	3.01 97	12.59 181	6.37 55	7.74 163	5.80 68	5.61 94	13.50 129	2.29 104	6.72 184	14.49 154	3.92 31	4.47 46	3.11 60	6.63 58	2.83 75	4.23 35	5.18 33	1.67 108	1.79 77	4.98 57	9.78 105	6.92 57	8.19 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ACRE	3.96 46	4.48 87	1.48 46	1.52 69	1.07 55	1.51 61	0.62 68	9.95 110	1.37 75	7.13 86	4.97 88	7.74 77	1.27 52	2.93 142	7.28 60	5.11 63	6.38 77	2.23 38	6.40 49	2.88 76	6.70 86	6.37 60	1.40 91	1.90 83	4.61 53	1.80 32	5.83 40	1.94 24

FINET	4.84 72	2.73 33	2.91 79	3.55 110	1.54 75	1.77 71	1.63 105	3.80 28	4.30 142	4.15 51	4.26 70	4.84 55	3.87 129	1.56 119	19.30 188	7.15 125	5.60 66	2.00 34	10.33 88	2.91 77	6.25 73	6.56 69	0.88 41	2.29 99	5.74 68	7.34 89	7.02 60	6.37 65

DN-CSS_ROB	5.84 86	3.98 62	4.89 124	2.48 92	3.06 115	0.98 46	0.50 61	10.91 131	1.70 87	10.36 121	11.91 158	14.40 140	4.86 141	0.59 51	9.97 97	3.88 30	7.49 104	3.54 70	15.42 129	2.91 77	8.10 106	5.59 44	1.49 98	5.32 157	6.22 74	3.87 58	7.44 69	5.87 62

IPLGR_C	3.97 47	4.52 88	1.51 47	1.40 64	1.05 53	1.46 60	0.60 67	9.93 109	1.36 73	7.14 87	4.83 84	7.82 80	1.30 55	3.04 145	7.18 57	5.11 63	6.37 75	2.28 41	6.46 52	2.94 79	6.69 85	6.53 67	1.39 89	1.91 85	4.69 54	1.99 34	5.87 41	1.94 24

BEATNet_4x	5.91 88	3.06 39	2.41 68	3.36 106	2.33 101	1.06 48	0.94 89	8.38 83	3.63 132	16.74 189	3.67 66	9.64 97	3.53 125	1.41 114	11.00 118	6.56 114	7.12 92	6.46 139	6.66 60	2.95 80	9.82 125	11.80 152	1.03 57	3.52 126	4.86 56	5.50 74	11.11 118	10.98 107

NVstereo2D	7.57 114	4.27 74	3.58 92	6.26 137	4.59 132	14.21 175	16.54 189	8.22 78	2.62 114	3.85 47	7.02 110	6.79 71	1.38 60	28.21 221	11.18 120	7.52 132	8.44 115	6.94 146	6.28 47	2.96 81	5.69 65	5.26 37	7.02 188	4.37 143	11.64 128	6.29 84	6.71 55	6.62 67

ADLNet	4.78 69	5.77 135	2.55 71	2.37 91	3.09 118	3.37 103	1.44 99	6.29 54	1.76 88	3.10 38	5.98 100	17.05 156	2.19 94	10.10 193	7.71 68	4.04 34	4.84 50	3.52 69	5.20 29	2.98 82	3.49 23	6.41 62	1.30 85	1.42 60	5.26 61	7.50 92	5.92 42	4.42 49

CIPLG	3.95 45	4.47 85	1.56 50	1.43 65	1.06 54	1.44 59	0.63 71	9.98 112	1.42 76	6.90 85	4.91 87	7.76 78	1.25 51	2.95 144	7.18 57	4.98 59	6.37 75	2.23 38	6.63 58	2.99 83	6.61 81	6.54 68	1.39 89	1.90 83	4.79 55	1.67 27	5.76 36	1.89 23

GLC_STEREO	5.61 83	5.42 129	4.07 107	1.90 80	2.18 94	0.86 42	0.39 52	9.53 102	0.84 43	13.27 155	6.70 107	8.87 91	1.55 67	2.01 130	6.04 43	5.11 63	12.60 165	2.32 42	9.56 83	2.99 83	17.88 193	9.98 120	0.92 44	1.34 55	4.45 50	1.79 31	13.27 136	5.66 61

PS-NSSS	9.53 146	10.85 174	3.42 88	20.57 188	6.39 148	13.64 173	8.78 159	14.91 169	1.44 77	18.52 194	1.47 35	43.44 195	5.25 144	3.94 160	13.34 144	3.95 32	5.88 70	3.64 71	20.70 159	3.12 85	4.04 30	2.71 12	3.73 160	1.41 59	10.29 117	8.47 98	8.88 80	14.63 133

IER	3.62 42	3.07 40	1.37 43	1.02 53	1.14 59	1.92 77	0.87 83	4.35 38	1.04 60	2.92 34	8.63 125	10.56 102	1.01 42	2.84 139	6.76 49	4.45 46	4.43 45	2.87 50	3.87 23	3.20 86	3.32 22	4.36 24	1.57 102	1.75 74	2.74 38	6.49 86	5.73 35	5.44 57

DMCA-RVC	4.20 57	2.80 35	2.46 70	2.06 86	2.50 106	1.60 64	3.91 126	4.14 31	5.68 152	3.29 41	4.34 71	11.62 106	1.43 63	1.38 110	10.60 108	4.78 56	4.51 47	3.82 74	5.23 30	3.20 86	5.40 56	6.25 57	1.22 79	2.11 91	2.35 33	3.20 49	6.12 45	7.33 75

AF-Net	6.36 96	4.98 106	3.95 102	5.13 125	6.64 151	7.67 142	6.90 149	7.20 67	7.09 158	2.02 22	9.17 128	12.89 123	2.94 117	3.10 146	10.82 113	4.38 42	4.13 41	2.95 54	8.19 69	3.20 86	4.38 37	6.51 64	2.71 145	2.64 112	6.46 79	10.20 109	15.42 149	9.93 95

Nwc_Net	6.36 96	4.98 106	3.95 102	5.13 125	6.64 151	7.67 142	6.90 149	7.20 67	7.09 158	2.02 22	9.17 128	12.89 123	2.94 117	3.10 146	10.82 113	4.38 42	4.13 41	2.95 54	8.19 69	3.20 86	4.38 37	6.51 64	2.71 145	2.64 112	6.46 79	10.20 109	15.42 149	9.93 95

HGLStereo	4.14 55	2.92 36	3.21 84	1.20 59	2.32 100	2.28 84	1.00 91	4.22 35	1.17 65	3.83 46	13.14 167	2.77 29	1.41 62	1.29 105	5.78 38	5.63 87	7.47 101	5.21 118	6.46 52	3.22 90	5.83 67	5.97 53	1.05 59	2.06 90	6.18 73	6.25 83	6.14 47	3.76 45

iResNet_ROB	5.34 77	4.86 101	3.99 106	2.90 98	1.66 78	2.83 95	2.34 116	7.80 74	1.45 78	6.14 72	7.77 118	4.52 47	9.57 166	0.92 80	7.42 63	5.40 79	7.37 99	4.91 111	11.52 99	3.30 91	5.49 58	3.56 19	1.45 95	4.26 140	8.06 96	5.94 79	9.61 86	9.22 92

CFNet_pseudo	6.35 95	3.64 56	3.95 102	6.22 136	3.40 120	6.22 132	0.43 57	10.30 117	1.26 66	14.45 167	11.60 156	8.35 86	6.66 156	2.77 137	10.34 102	5.88 91	5.35 62	4.10 88	9.06 82	3.33 92	4.66 43	5.47 42	1.57 102	2.11 91	7.49 91	8.20 95	11.50 120	13.20 120

UPFNet	2.80 31	2.08 20	2.72 75	1.48 67	2.05 91	2.71 91	1.45 100	4.24 36	1.59 82	2.77 31	2.57 51	2.11 21	0.64 31	1.73 125	6.78 51	3.46 24	4.04 40	3.22 62	5.75 37	3.37 93	2.18 14	3.10 13	1.27 84	1.68 70	2.79 39	2.21 36	5.77 37	1.83 22

ADCP+	8.05 125	5.92 138	6.93 152	3.99 113	4.43 130	6.34 134	8.71 158	9.37 99	15.43 188	4.24 52	12.54 161	16.68 154	1.49 65	3.79 159	10.52 107	5.54 84	6.16 73	4.52 101	13.82 114	3.39 94	7.54 97	8.85 104	2.40 135	2.28 98	7.73 95	20.38 180	8.72 78	15.58 139

DSFCA	4.41 67	5.06 111	2.31 65	2.64 95	2.59 109	3.16 101	2.35 118	3.92 29	2.51 111	3.14 39	7.17 112	4.92 56	1.14 46	0.69 61	7.44 65	4.94 58	4.99 52	4.67 106	8.79 78	3.42 95	5.56 64	7.57 89	2.39 134	3.16 120	5.18 60	5.44 73	6.17 48	7.69 77

DISCO	4.36 66	4.01 64	1.58 52	2.04 84	2.19 95	4.90 120	4.07 128	4.05 30	3.87 134	4.97 57	7.45 115	2.57 27	2.23 97	0.71 64	8.10 77	4.26 39	6.68 82	4.39 98	9.03 81	3.53 96	5.04 51	6.00 55	1.61 106	1.80 78	4.55 52	4.87 70	7.21 62	5.94 63

CFNet_RVC	6.00 89	5.59 132	4.72 117	5.12 124	4.80 135	4.81 117	1.17 94	6.16 52	2.48 108	5.62 64	10.61 146	7.86 81	1.93 79	1.13 95	13.61 149	4.75 54	5.84 67	4.41 99	7.57 66	3.91 97	7.48 93	6.90 74	1.11 68	2.98 117	10.57 121	10.04 108	10.27 107	10.47 99

pcwnet_v2	9.22 141	4.09 68	5.68 141	9.03 154	4.96 138	8.36 146	3.46 124	10.42 122	4.10 136	13.66 157	13.37 170	10.34 100	21.62 187	5.84 176	12.78 139	6.94 120	8.55 117	5.29 121	11.60 100	3.98 98	7.19 91	6.78 72	2.56 142	4.15 138	14.74 156	13.08 132	14.04 142	22.34 167

UNet	4.07 52	3.38 51	3.37 87	1.90 80	2.00 89	2.79 94	1.45 100	7.03 66	1.91 95	5.12 58	4.76 79	4.24 45	1.45 64	2.80 138	5.88 40	4.80 57	6.51 80	4.14 89	6.59 56	4.00 99	4.86 47	4.96 30	1.60 104	2.38 105	4.47 51	4.65 66	6.17 48	6.64 68

DLCB_ROB	7.17 107	5.13 117	4.67 116	2.90 98	4.14 126	3.73 107	3.59 125	6.60 59	3.96 135	8.05 98	9.83 136	12.27 118	5.87 150	3.15 148	9.36 93	5.48 81	7.47 101	4.61 104	6.02 41	4.01 100	7.50 95	7.06 78	2.96 148	3.69 131	27.73 200	12.61 129	12.96 133	8.37 82

R-Stereo Train	7.50 112	5.21 119	4.96 126	4.81 120	1.90 84	5.37 123	0.13 19	10.31 118	2.67 116	13.06 146	8.27 122	13.07 126	2.12 89	0.65 55	10.76 111	8.91 152	11.09 150	5.40 122	15.52 130	4.08 101	11.16 143	11.69 148	1.07 61	1.89 81	12.73 137	13.26 135	8.91 81	13.40 123

RAFT-Stereo	7.50 112	5.21 119	4.96 126	4.81 120	1.90 84	5.37 123	0.13 19	10.31 118	2.67 116	13.06 146	8.27 122	13.07 126	2.12 89	0.65 55	10.76 111	8.91 152	11.09 150	5.40 122	15.52 130	4.08 101	11.16 143	11.69 148	1.07 61	1.89 81	12.73 137	13.26 135	8.91 81	13.40 123
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SGM-Forest	9.58 147	9.29 169	2.59 73	18.35 183	10.02 168	10.70 162	3.35 123	12.48 148	1.90 94	8.92 107	3.64 63	18.20 163	12.28 175	4.54 168	11.29 122	6.82 118	6.82 86	3.29 64	9.93 86	4.19 103	9.26 120	7.88 94	3.40 154	4.38 144	17.36 169	11.77 123	25.82 186	20.12 156
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RP	7.93 121	7.55 153	9.89 171	9.16 155	7.17 154	7.85 144	9.48 163	8.37 82	7.95 165	2.23 25	13.63 175	12.80 121	6.09 153	3.46 154	11.66 126	5.26 71	6.64 81	3.37 66	9.96 87	4.25 104	6.38 78	7.77 91	1.80 116	4.27 141	10.35 119	11.04 117	11.90 126	13.70 127

MIPNet	5.83 85	5.26 122	2.99 81	0.98 51	1.56 76	1.98 80	1.61 103	9.96 111	1.11 62	5.14 59	5.05 90	12.09 109	3.90 130	0.84 73	8.96 85	6.11 100	8.51 116	5.12 117	10.61 91	4.34 105	3.77 25	10.93 137	1.45 95	2.36 103	9.84 111	14.56 143	7.87 74	10.59 100

MLCV	9.18 139	4.79 98	5.80 143	12.16 166	5.39 142	9.92 155	3.94 127	14.83 168	3.29 125	9.44 111	12.83 165	17.57 161	13.01 177	0.82 71	12.00 136	5.07 62	9.75 132	5.71 127	21.28 164	4.42 106	7.71 102	9.82 118	2.57 143	6.81 168	11.89 132	12.02 126	11.53 121	13.38 122

RALAANet	3.99 48	3.21 43	3.54 91	1.19 58	1.28 68	1.92 77	0.37 49	6.04 50	1.31 68	4.49 55	4.53 72	3.46 37	1.58 68	0.27 20	8.04 75	4.73 52	5.06 53	5.09 115	9.56 83	4.45 107	6.42 80	7.45 85	1.23 81	2.36 103	5.04 58	4.28 62	6.74 56	4.10 48

Any-RAFT	8.19 126	4.90 104	10.50 174	5.80 133	3.78 122	1.17 53	0.77 81	9.70 107	1.60 83	8.47 101	11.26 154	12.44 119	1.05 44	0.72 65	11.34 124	7.87 140	9.33 127	4.19 90	18.87 148	4.47 108	11.84 148	10.68 133	1.80 116	2.31 100	16.30 162	19.31 169	10.24 103	20.46 158

iResNetv2_ROB	6.05 90	4.28 75	2.23 63	4.71 118	2.24 98	4.86 118	1.33 97	8.64 86	2.39 105	6.18 73	12.61 162	13.59 133	7.05 160	0.58 49	8.09 76	5.25 70	5.39 63	4.22 91	14.95 125	4.52 109	7.49 94	5.69 50	1.68 109	4.14 135	7.48 90	5.95 80	10.01 102	7.68 76

UCFNet_RVC	8.04 123	11.14 178	4.13 110	8.72 152	6.57 150	5.93 128	2.30 113	9.62 104	2.95 119	10.66 125	9.52 133	24.39 173	4.14 133	0.97 84	13.73 150	4.54 49	5.28 61	5.09 115	9.79 85	4.53 110	8.08 105	6.63 70	3.12 150	3.67 130	16.44 164	11.59 119	9.65 87	13.88 130

psm_up	7.69 117	5.27 123	6.12 147	7.22 145	4.16 127	8.44 147	2.34 116	10.50 126	10.07 172	6.59 79	5.97 99	8.07 84	6.02 152	2.94 143	13.42 145	6.02 97	8.60 118	4.73 108	12.98 111	4.58 111	6.19 70	6.32 58	1.08 65	6.12 163	12.40 135	18.39 166	12.16 127	10.87 104

PDISCO_ROB	5.41 78	3.28 47	2.38 66	2.89 97	2.24 98	1.67 67	2.19 111	5.28 40	2.32 104	2.53 28	5.17 92	5.18 58	2.10 84	1.79 126	8.46 81	7.12 123	6.44 78	10.68 182	6.43 51	4.63 112	8.67 116	9.64 114	1.48 97	2.61 111	7.46 89	6.84 87	17.41 160	9.17 91

DeepPrunerF	7.20 109	5.06 111	2.93 80	5.72 132	14.85 189	4.99 121	6.76 147	6.37 55	5.88 154	3.01 36	10.81 149	3.32 36	2.11 87	2.56 134	11.43 125	8.50 148	7.27 95	4.44 100	12.31 106	4.64 113	7.59 98	7.83 93	3.44 155	3.02 118	22.93 191	11.60 120	6.95 59	8.18 80

HSM	7.17 107	4.87 102	5.10 130	4.72 119	4.35 129	2.09 81	1.92 108	13.26 156	1.88 92	9.97 115	10.55 143	9.39 96	4.41 137	1.59 121	13.06 143	5.37 78	11.25 154	4.34 96	10.38 89	4.80 114	11.09 141	6.88 73	1.66 107	4.23 139	9.89 112	11.75 122	11.65 123	13.04 119

DeepPruner_ROB	7.92 120	3.51 54	6.37 148	5.46 129	6.07 146	4.89 119	4.10 129	7.72 72	4.28 141	10.08 117	11.22 153	9.02 92	5.45 148	1.56 119	17.45 178	7.31 127	9.05 124	7.69 159	11.20 94	4.84 115	14.34 169	9.83 119	2.54 141	3.82 133	9.23 102	17.26 159	11.09 117	8.59 86

TRStereo	9.50 145	9.74 171	13.57 195	6.35 139	2.21 97	16.94 184	4.76 135	10.01 113	1.95 97	10.50 123	4.54 73	15.40 146	1.81 73	1.08 89	8.95 84	9.64 159	8.83 120	4.56 102	12.28 105	5.16 116	10.66 136	11.26 140	1.44 94	1.65 68	13.46 144	17.64 161	30.07 193	21.92 166

iinet-f	5.53 82	4.11 69	2.38 66	2.32 89	0.76 38	4.74 116	1.51 102	3.77 27	1.00 56	5.76 66	15.94 185	7.90 82	3.29 123	0.55 44	10.32 101	6.53 112	6.17 74	3.17 61	19.31 151	5.24 117	7.25 92	8.85 104	1.77 114	1.86 79	6.64 81	2.26 38	9.26 85	6.72 70

UDGNet	10.85 160	8.74 161	4.86 122	23.46 195	22.23 202	19.71 191	18.01 192	8.56 85	4.15 137	6.27 75	8.90 126	7.95 83	0.60 28	43.69 224	7.41 62	4.45 46	7.91 108	5.71 127	10.66 92	5.56 118	9.99 129	9.03 107	15.58 209	1.22 44	11.80 130	9.89 107	7.82 73	8.82 88

HSM-Net_RVC	10.99 161	5.68 134	6.96 153	13.05 170	8.42 160	8.83 150	2.82 122	12.04 145	4.83 144	14.66 170	13.23 168	25.14 175	13.35 180	1.41 114	11.11 119	6.65 116	9.95 135	6.02 133	12.90 110	5.69 119	9.96 128	11.57 147	3.51 156	8.44 176	17.30 168	20.20 179	21.94 177	21.03 160
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ICVP	8.04 123	4.82 99	9.27 168	5.44 128	4.90 137	5.99 129	1.98 109	8.28 80	4.21 140	7.84 95	8.12 120	9.78 98	6.78 158	1.50 117	10.42 105	7.29 126	7.86 107	5.56 126	11.37 97	5.74 120	7.64 99	14.44 184	16.54 210	5.47 158	9.55 104	12.28 127	11.11 118	12.84 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	7.21 110	5.12 115	2.88 77	5.40 127	3.71 121	2.30 85	6.27 143	12.00 144	2.03 100	11.39 132	5.22 93	13.63 134	3.74 128	1.67 124	17.93 181	5.91 92	6.82 86	4.04 85	19.54 152	5.81 121	7.11 89	7.81 92	1.17 74	5.65 160	8.17 98	10.78 115	7.75 72	10.91 105

DLNR_Zeroshot_test	28.00 208	81.83 253	12.85 187	100.00 266	1.02 47	2.33 86	99.01 265	12.59 149	1.00 56	13.13 150	5.89 98	12.81 122	2.24 98	24.07 218	96.86 266	100.00 270	33.19 222	28.64 227	28.87 181	5.88 122	13.67 164	12.70 167	1.19 77	4.14 135	14.30 151	10.34 112	18.43 167	18.93 150

AACVNet	7.03 103	4.44 84	2.21 62	7.10 143	8.39 159	6.28 133	2.48 120	9.12 96	2.53 113	10.11 118	10.84 150	8.45 89	2.24 98	1.83 129	10.51 106	6.02 97	8.86 121	6.36 138	11.83 101	5.92 123	7.14 90	7.48 86	2.74 147	3.92 134	9.06 100	9.86 106	10.24 103	13.93 132

PWCDC_ROB	8.48 129	2.68 32	2.41 68	1.77 77	3.89 124	2.60 89	2.20 112	4.15 32	26.51 210	1.67 18	12.67 163	4.07 43	47.63 226	9.37 190	12.01 137	8.35 147	6.47 79	6.66 143	7.34 64	5.97 124	7.86 103	15.14 187	3.30 152	3.52 126	3.04 41	9.40 103	5.37 32	13.03 118

XX-Stereo	8.88 135	2.94 37	4.34 113	7.37 146	1.20 62	6.54 137	2.32 114	12.63 150	1.03 59	11.47 134	9.68 135	13.58 132	2.14 92	0.95 81	11.94 135	11.04 182	9.63 130	5.48 124	14.82 123	6.02 125	9.17 118	8.79 103	1.54 101	1.11 43	33.29 210	11.65 121	12.59 130	26.46 178

AE-Stereo	6.96 101	4.72 96	4.98 128	5.02 122	1.21 63	1.77 71	2.32 114	9.06 94	0.97 55	14.06 162	1.56 38	16.24 151	2.11 87	1.10 93	10.16 100	7.71 136	10.84 145	5.95 131	12.72 109	6.14 126	10.28 132	12.68 166	1.26 83	5.31 156	11.02 123	8.15 94	11.85 125	8.84 89

IPLGR	6.49 98	6.27 143	3.85 101	2.83 96	2.07 92	1.18 54	0.63 71	10.23 114	0.86 46	8.03 97	9.43 131	12.25 116	2.59 108	0.81 69	10.61 109	5.27 72	6.78 85	6.46 139	15.92 133	6.23 127	6.23 72	11.42 145	1.40 91	3.17 121	10.22 116	12.80 131	9.76 94	7.94 79

FADNet	8.90 136	6.06 141	3.45 89	5.86 135	3.92 125	4.58 114	8.86 161	16.32 174	3.05 120	15.60 182	13.11 166	14.34 138	5.46 149	2.10 132	16.01 164	5.56 85	5.92 71	5.93 130	24.14 176	6.27 128	10.29 133	8.68 100	1.06 60	2.89 116	13.92 148	13.78 138	9.65 87	13.41 125

sCroCo_RVC	7.03 103	3.31 49	1.19 40	0.49 23	1.02 47	3.09 99	0.58 66	9.79 108	3.54 128	6.01 69	3.52 60	4.54 48	5.12 142	1.02 86	10.98 116	13.72 205	12.36 164	8.89 165	18.51 147	6.56 129	17.09 184	15.71 193	0.78 29	2.57 110	9.80 109	7.46 91	13.51 139	8.78 87

LMCR-Stereo	5.87 87	4.35 77	3.34 86	1.22 60	2.03 90	3.04 98	0.20 36	7.49 71	2.50 110	6.88 84	4.15 69	10.75 103	0.94 38	0.73 66	9.32 92	5.61 86	10.09 138	4.83 110	17.85 143	6.65 130	9.53 121	9.49 111	1.13 70	2.80 115	5.45 65	5.39 72	10.69 114	11.94 112

NCC-stereo	10.84 158	8.80 162	7.84 159	9.74 156	10.76 171	10.04 157	11.26 173	10.43 123	14.60 186	2.40 26	13.57 171	15.95 149	13.25 178	4.39 165	15.11 158	6.42 106	8.13 111	10.48 179	14.26 115	6.76 131	8.14 107	8.78 101	6.71 184	4.56 146	14.47 153	17.12 156	22.11 178	16.50 142

Abc-Net	10.84 158	8.80 162	7.84 159	9.74 156	10.76 171	10.04 157	11.26 173	10.43 123	14.60 186	2.40 26	13.57 171	15.95 149	13.25 178	4.39 165	15.11 158	6.42 106	8.13 111	10.48 179	14.26 115	6.76 131	8.14 107	8.78 101	6.71 184	4.56 146	14.47 153	17.12 156	22.11 178	16.50 142
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	9.21 140	6.62 144	5.04 129	2.49 93	4.72 134	8.63 149	8.06 154	8.92 93	13.94 182	6.83 83	10.59 145	12.26 117	3.73 127	3.37 151	12.78 139	8.01 143	8.86 121	7.48 156	18.21 145	6.77 133	10.68 137	12.08 153	5.00 169	4.61 148	10.99 122	17.90 164	9.87 98	20.28 157

XPNet_ROB	12.48 165	13.29 186	6.97 154	6.26 137	7.71 158	9.86 154	8.39 156	6.19 53	9.17 169	8.56 103	13.26 169	49.07 202	4.23 134	3.50 155	18.20 183	8.64 149	19.68 193	7.22 151	14.83 124	6.95 134	12.64 154	18.11 203	3.90 162	5.64 159	10.30 118	10.97 116	32.13 198	21.36 162

RTSC	10.02 151	4.84 100	4.82 120	4.31 115	5.78 144	6.86 138	6.87 148	10.31 118	10.00 171	6.68 80	13.62 174	7.51 73	6.94 159	3.58 158	17.58 179	10.72 172	14.95 176	7.27 152	20.14 156	6.98 135	12.67 156	12.29 158	2.01 124	6.59 165	9.83 110	12.75 130	14.09 145	30.59 186

APVNet	7.34 111	4.37 81	2.67 74	4.05 114	5.06 141	8.50 148	6.14 142	10.48 125	3.12 122	3.69 43	11.27 155	5.59 61	1.65 71	1.59 121	11.84 131	10.24 167	12.82 166	9.20 166	15.99 134	7.00 136	7.95 104	9.81 117	1.74 112	4.94 151	9.17 101	4.54 64	15.67 152	9.05 90

MyStereo04	7.63 116	6.01 140	6.84 150	3.45 108	2.51 107	2.22 82	0.55 65	10.61 127	3.85 133	10.28 120	3.42 59	14.93 143	1.59 69	0.51 40	10.99 117	7.85 138	7.34 97	6.13 136	16.95 140	7.12 137	10.52 134	10.18 123	2.18 131	3.54 128	12.43 136	17.70 162	16.28 156	10.07 97

CASS	10.73 155	5.87 137	5.97 146	8.12 148	6.34 147	9.02 151	6.35 144	16.40 175	5.53 149	20.86 201	10.39 142	14.47 142	4.23 134	1.16 99	11.87 132	7.32 128	16.52 184	5.98 132	25.49 179	7.14 138	13.18 160	12.71 168	2.69 144	3.17 121	18.22 170	11.13 118	17.78 163	21.80 165
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GES	6.96 101	5.77 135	2.99 81	2.54 94	2.99 112	6.21 131	2.68 121	7.46 70	3.09 121	9.09 109	7.67 117	5.22 60	1.78 72	3.52 156	15.09 157	8.28 145	12.16 162	6.94 146	21.59 165	7.17 139	10.61 135	8.53 99	2.06 127	4.39 145	5.89 71	4.58 65	8.71 77	10.80 103

EKT-Stereo	10.24 152	7.17 149	5.94 145	9.87 158	4.82 136	9.94 156	10.43 169	10.27 116	2.51 111	10.11 118	10.21 140	14.40 140	2.06 83	1.15 98	14.49 154	10.68 171	12.93 167	10.86 185	20.47 157	7.18 140	19.38 200	14.00 182	1.22 79	2.48 109	19.15 175	19.25 168	13.14 134	12.25 115

FADNet-RVC-Resample	6.87 100	5.38 127	3.18 83	3.36 106	2.87 111	2.67 90	4.17 130	11.61 141	3.51 127	15.21 180	4.97 88	11.31 105	3.14 121	3.26 149	11.75 129	5.35 75	6.94 89	7.39 154	12.03 102	7.21 141	6.35 77	11.21 139	1.76 113	8.18 173	7.65 93	8.35 96	5.82 39	10.93 106

PA-Net	10.74 156	17.75 195	13.56 194	5.06 123	12.17 181	5.23 122	12.43 180	14.04 161	10.66 174	7.41 92	6.64 106	9.33 95	9.18 165	9.74 191	15.66 163	7.13 124	3.90 34	7.06 149	8.16 68	7.29 142	5.38 55	11.79 150	2.49 139	5.94 161	12.26 133	27.67 204	8.77 79	33.34 190
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCL	11.20 162	10.21 173	7.45 156	7.13 144	5.61 143	10.57 161	11.51 175	14.73 166	18.99 195	14.12 164	15.22 181	15.18 145	5.42 147	5.40 172	12.38 138	8.19 144	9.91 134	6.67 144	16.60 136	7.37 143	15.04 177	13.33 175	5.23 174	5.15 152	13.67 146	15.23 146	12.82 132	19.33 153

NCCL2	10.74 156	9.39 170	9.59 169	6.76 141	6.43 149	5.59 125	4.75 134	13.04 153	7.69 162	15.02 178	8.38 124	12.21 114	4.62 140	3.39 153	17.27 174	9.74 160	9.72 131	7.84 160	13.20 112	7.46 144	14.25 168	13.56 177	5.13 173	8.69 178	20.35 177	19.66 174	15.21 148	20.93 159

MyStereo	8.51 131	6.89 148	8.12 161	4.35 116	2.55 108	1.79 74	0.63 71	11.40 138	4.84 145	11.23 131	5.72 95	14.36 139	3.07 119	0.53 42	11.80 130	7.75 137	7.81 106	6.18 137	21.27 163	7.48 145	10.95 140	11.29 143	2.02 125	3.75 132	16.90 166	19.03 167	18.10 165	9.92 94

test-1	9.03 138	2.34 26	5.48 138	2.04 84	2.44 104	10.36 159	2.08 110	15.78 172	2.11 103	13.20 152	7.46 116	12.90 125	3.07 119	0.60 52	11.90 133	9.29 156	10.31 140	7.42 155	24.63 178	7.50 146	11.56 145	15.65 191	1.41 93	2.69 114	14.50 155	14.96 145	12.27 128	19.94 155

stereogan	9.97 150	9.24 167	9.97 173	11.26 163	12.09 180	12.75 171	9.38 162	11.49 139	8.73 166	5.18 60	9.50 132	16.98 155	10.28 172	3.55 157	13.55 147	7.07 121	7.48 103	5.25 120	14.56 120	7.53 147	8.25 111	9.50 112	4.08 163	4.66 149	9.61 105	11.90 124	21.32 175	13.91 131

NaN_ROB	13.22 168	8.35 160	8.87 165	10.81 161	16.63 191	6.49 136	5.36 139	23.26 192	8.89 167	19.78 200	9.21 130	46.75 201	10.15 171	4.38 164	12.98 141	6.19 102	7.35 98	6.46 139	12.32 107	7.56 148	6.33 76	7.37 83	3.36 153	10.15 181	22.69 189	22.30 190	20.88 174	32.16 189

sAnonymous2	7.06 105	3.11 41	1.22 41	0.66 35	0.90 41	3.81 109	0.28 44	13.71 158	3.56 129	3.78 44	6.09 101	5.62 63	4.01 131	0.43 37	10.38 103	10.81 175	11.06 148	9.65 171	19.93 154	7.58 149	11.77 146	13.75 179	1.89 121	2.01 88	11.14 125	10.75 113	10.41 110	12.21 113

CroCo_RVC	7.06 105	3.11 41	1.22 41	0.66 35	0.90 41	3.81 109	0.28 44	13.71 158	3.56 129	3.78 44	6.09 101	5.62 63	4.01 131	0.43 37	10.38 103	10.81 175	11.06 148	9.65 171	19.93 154	7.58 149	11.77 146	13.75 179	1.89 121	2.01 88	11.14 125	10.75 113	10.41 110	12.21 113

MSKI-zero shot	8.49 130	5.05 110	4.89 124	3.10 102	2.11 93	4.14 111	1.62 104	12.73 151	1.98 98	12.06 138	10.21 140	12.11 110	1.84 74	0.58 49	11.33 123	10.25 169	10.71 143	4.33 95	20.93 161	7.77 151	11.15 142	12.31 160	1.31 86	3.34 124	10.19 115	19.55 172	15.45 151	18.28 148

FBW_ROB	23.78 202	26.04 208	18.44 211	42.85 213	26.85 209	33.38 206	19.93 199	15.06 170	12.08 176	14.49 169	16.80 189	44.76 197	29.01 198	20.43 212	18.15 182	7.99 142	19.77 195	11.16 187	51.28 220	7.86 152	16.33 180	11.26 140	19.31 213	28.05 223	21.21 183	21.58 187	33.31 200	54.60 227

CC-Net-ROB	22.08 196	37.39 222	18.42 210	54.08 222	42.24 221	44.20 218	33.29 212	28.75 205	6.94 157	35.53 226	9.92 137	67.83 235	7.19 161	17.81 207	16.99 171	4.17 37	11.26 155	9.49 169	39.61 209	7.96 153	7.08 88	5.32 39	12.54 202	3.51 125	18.56 171	14.64 144	13.82 141	27.72 182

MDST_ROB	21.72 195	32.34 217	11.84 182	47.88 219	25.72 207	40.53 213	20.27 200	19.03 181	13.21 179	16.27 185	11.02 152	29.36 181	39.35 216	2.30 133	19.77 190	7.38 129	11.30 156	4.69 107	16.39 135	7.96 153	13.74 165	8.94 106	6.81 187	10.22 182	42.52 224	34.16 223	53.23 228	40.29 197

Anonymous	7.93 121	5.46 130	1.96 58	1.01 52	1.43 74	2.71 91	0.48 59	10.72 129	4.55 143	3.03 37	3.26 55	7.64 75	5.30 145	1.36 109	10.75 110	12.78 193	13.11 168	10.39 175	24.08 174	8.01 155	17.70 191	13.86 181	1.89 121	4.14 135	12.32 134	10.33 111	14.49 146	11.42 108

HH	8.59 132	2.53 29	11.01 178	3.34 104	3.05 113	5.63 126	4.30 131	11.08 133	2.44 106	12.80 143	4.81 82	12.13 111	2.10 84	1.40 112	9.16 87	11.22 183	9.54 128	6.11 134	16.75 137	8.03 156	14.78 173	12.23 156	2.46 137	2.33 101	9.97 113	16.05 153	14.04 142	22.72 168

HanStereo	8.59 132	2.53 29	11.01 178	3.34 104	3.05 113	5.63 126	4.30 131	11.08 133	2.44 106	12.80 143	4.81 82	12.13 111	2.10 84	1.40 112	9.16 87	11.22 183	9.54 128	6.11 134	16.75 137	8.03 156	14.78 173	12.23 156	2.46 137	2.33 101	9.97 113	16.05 153	14.04 142	22.72 168

cross-raft	8.45 128	5.93 139	5.25 134	3.68 112	2.36 102	3.38 104	0.69 75	12.16 146	1.33 71	13.85 160	9.94 138	14.13 136	1.85 75	1.09 90	9.28 90	10.98 181	10.68 142	4.34 96	22.38 167	8.07 158	12.96 159	15.69 192	2.04 126	2.41 107	13.22 142	12.01 125	13.21 135	15.25 137

RGC	13.27 170	11.67 180	14.66 200	12.38 167	12.33 183	14.80 176	7.33 152	14.32 162	17.07 191	7.43 93	20.24 202	17.34 160	21.40 186	7.41 188	16.97 170	9.04 154	10.02 137	7.28 153	15.31 128	8.27 159	10.17 130	10.14 122	5.78 178	7.61 170	16.77 165	20.42 181	20.71 171	21.47 163

IGEV_Zeroshot_test	10.39 153	4.22 72	14.36 199	14.50 174	4.31 128	6.95 139	8.83 160	13.16 154	3.13 123	13.18 151	13.93 177	14.20 137	2.65 110	0.95 81	8.66 82	10.81 175	10.38 141	4.82 109	17.18 142	8.58 160	11.86 149	12.19 155	1.50 100	3.55 129	21.75 187	13.80 139	19.90 169	21.23 161

iRaft-Stereo_20w	10.52 154	5.40 128	14.19 198	15.57 177	4.67 133	9.36 153	4.99 137	11.92 143	4.20 139	12.51 141	12.15 160	14.02 135	2.22 96	1.14 97	13.75 151	9.27 155	9.96 136	3.84 77	15.03 126	8.58 160	9.95 127	9.06 108	1.69 110	2.11 91	19.10 174	22.07 189	22.92 182	24.44 173

anonymity	9.69 148	3.42 52	11.95 183	6.50 140	3.80 123	4.68 115	2.46 119	13.17 155	3.19 124	12.79 142	27.19 214	11.08 104	2.02 81	1.10 93	8.44 79	10.04 163	9.02 123	3.91 78	16.89 139	8.67 162	9.70 123	11.18 138	2.09 130	2.18 97	16.33 163	23.14 192	12.42 129	24.15 172

GEStereo_RVC	9.38 144	7.49 152	3.61 93	5.83 134	4.98 139	7.52 141	5.21 138	11.13 135	3.60 131	10.48 122	5.85 97	15.81 147	4.52 139	2.84 139	11.24 121	10.88 179	14.69 174	12.38 196	24.24 177	8.74 163	12.65 155	12.15 154	1.78 115	6.26 164	10.48 120	9.69 104	9.94 101	19.29 152

iResNet	13.33 171	6.84 147	8.28 163	11.51 164	9.72 166	16.70 182	6.72 146	17.32 179	7.48 161	9.76 113	11.68 157	36.69 188	37.19 212	0.95 81	16.61 169	8.34 146	11.49 157	8.45 163	31.04 185	8.90 164	9.78 124	9.60 113	2.42 136	11.98 190	13.74 147	13.18 134	16.27 155	17.20 146

SGM-ForestM	23.47 200	26.74 212	13.24 192	39.14 207	22.57 203	36.42 210	24.99 206	29.06 206	18.00 193	14.27 166	20.76 204	50.21 205	32.95 203	4.52 167	20.86 199	7.46 130	15.45 178	6.98 148	30.40 183	9.01 165	14.78 173	7.91 95	5.88 179	11.42 186	42.08 223	34.71 225	51.07 223	42.68 204

SGM_RVC	23.38 199	26.36 211	13.77 197	40.24 210	27.35 210	36.85 211	24.98 205	27.67 203	17.34 192	17.93 191	18.78 197	43.62 196	38.79 214	2.91 141	17.39 176	6.83 119	13.64 170	7.15 150	31.82 189	9.02 166	14.53 170	7.23 81	5.31 176	13.15 192	37.65 219	30.48 212	53.04 227	47.36 215
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	11.81 163	11.61 179	11.47 180	12.89 169	10.85 173	10.42 160	13.65 183	14.32 162	2.94 118	14.70 172	1.83 43	8.33 85	2.21 95	4.94 169	17.44 177	16.70 216	20.08 198	17.39 212	13.26 113	9.03 167	16.68 182	12.65 165	3.83 161	18.91 206	13.46 144	14.11 141	11.59 122	13.60 126
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	22.95 197	20.90 204	11.55 181	29.26 199	18.96 197	23.36 196	19.38 198	38.11 221	24.66 206	31.91 222	14.96 180	46.43 200	35.87 209	15.73 206	23.09 209	11.55 186	11.18 153	7.96 162	34.33 196	9.44 168	17.18 185	18.30 205	15.56 208	14.07 195	32.27 208	28.33 205	33.38 201	31.85 188

NOSS_ROB	13.23 169	9.97 172	5.36 136	13.21 172	11.47 178	10.86 164	7.28 151	21.14 188	5.64 150	11.84 136	7.42 114	10.08 99	7.88 164	12.92 199	19.18 186	12.85 195	15.80 179	12.33 195	15.05 127	9.48 169	18.78 196	12.85 170	5.23 174	11.77 188	22.77 190	20.75 183	23.78 184	21.59 164

SACVNet	9.25 143	6.26 142	5.53 139	7.03 142	6.84 153	6.20 130	8.12 155	11.27 137	8.92 168	10.91 127	8.15 121	8.41 87	2.65 110	2.75 136	13.58 148	7.59 133	10.24 139	7.84 160	15.65 132	9.54 170	12.27 152	10.56 128	2.52 140	5.28 155	18.56 171	13.47 137	15.80 154	13.78 129

EAI-Stereo	9.00 137	5.32 125	5.61 140	5.46 129	5.04 140	7.34 140	7.45 153	12.95 152	3.41 126	10.50 123	9.99 139	13.44 128	1.92 77	1.38 110	14.88 156	11.30 185	9.83 133	4.93 112	18.90 149	9.69 171	9.61 122	11.55 146	1.72 111	3.08 119	12.74 139	12.56 128	13.29 137	19.20 151

RAFT-Test	8.62 134	5.23 121	5.19 133	5.60 131	2.38 103	2.23 83	1.27 96	11.26 136	1.60 83	12.29 140	11.92 159	12.55 120	2.32 105	1.21 100	9.80 95	11.74 187	10.82 144	5.07 114	22.12 166	9.72 172	12.92 157	12.48 161	2.07 128	2.43 108	13.00 140	15.69 150	13.59 140	16.21 141

GwcNet-ADL	12.69 166	12.12 181	9.95 172	18.81 185	11.02 176	12.36 167	6.70 145	13.91 160	5.33 146	12.08 139	17.83 192	29.90 182	10.02 168	4.10 161	13.79 152	9.88 161	14.36 172	6.85 145	24.13 175	9.88 173	10.26 131	12.30 159	6.72 186	6.69 166	15.54 158	19.37 170	11.81 124	16.89 144

CBMV	16.66 181	10.98 176	8.65 164	16.54 180	12.27 182	13.79 174	6.01 141	21.66 190	15.58 189	19.38 197	7.29 113	28.55 179	9.90 167	6.69 183	19.91 192	12.75 192	15.83 180	12.31 194	17.04 141	9.92 174	17.90 194	13.02 172	4.52 165	16.69 199	24.51 195	22.50 191	39.61 212	45.97 212
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	15.08 176	11.04 177	13.64 196	22.72 194	15.79 190	15.25 179	16.09 187	20.56 186	5.45 147	16.50 187	10.93 151	17.68 162	2.05 82	19.43 210	13.01 142	14.30 208	14.55 173	9.51 170	12.16 103	10.20 175	18.96 198	17.37 200	5.09 171	13.01 191	21.39 185	23.30 196	23.31 183	23.91 170

LALA_ROB	16.61 180	18.43 197	10.96 177	10.40 160	10.33 170	17.80 187	10.94 172	11.91 142	16.53 190	13.59 156	18.37 193	59.11 214	7.57 162	5.41 173	24.28 213	9.37 157	19.78 196	14.06 200	18.39 146	10.36 176	16.38 181	17.19 199	4.90 166	8.29 174	13.24 143	19.50 171	35.04 205	26.35 177

FC-DCNN	17.73 186	20.19 201	18.03 209	30.37 200	19.92 199	27.05 199	25.25 207	26.13 201	7.35 160	19.40 198	6.75 108	19.38 165	5.32 146	11.46 197	16.46 168	15.84 214	21.02 203	14.33 201	19.07 150	10.53 177	19.75 203	12.74 169	5.01 170	17.59 203	25.46 196	17.55 160	22.65 180	24.11 171

PSMNet-ADL	13.18 167	8.98 166	9.23 166	11.17 162	10.08 169	11.45 166	8.39 156	15.46 171	7.84 164	22.51 206	15.73 184	26.36 178	26.99 195	2.74 135	15.26 161	10.02 162	11.89 159	6.47 142	25.66 180	10.59 178	12.95 158	10.72 134	6.24 182	5.16 153	13.98 150	15.72 151	22.78 181	11.48 109

Anonymous3	12.15 164	7.98 159	3.81 98	1.91 82	3.26 119	7.97 145	4.96 136	14.34 164	10.25 173	14.15 165	4.63 75	25.13 174	5.91 151	1.24 101	22.72 208	15.50 213	17.19 186	12.89 197	30.14 182	10.66 179	20.94 210	22.43 217	2.99 149	3.21 123	16.10 161	16.33 155	18.37 166	12.93 117

GANet-ADL	9.77 149	7.48 151	5.69 142	7.53 147	7.28 155	9.31 152	4.57 133	10.78 130	5.64 150	13.06 146	9.66 134	18.66 164	4.43 138	0.84 73	13.53 146	7.96 141	12.00 160	5.53 125	18.08 144	10.92 180	9.92 126	9.70 115	3.19 151	4.74 150	11.66 129	17.16 158	15.68 153	18.72 149

ETE_ROB	16.60 179	17.17 193	7.42 155	12.50 168	10.97 175	17.03 185	9.51 164	11.06 132	13.82 181	11.19 130	17.78 191	57.81 213	6.77 157	6.21 180	20.49 196	10.24 167	23.40 213	10.02 173	21.21 162	11.00 181	16.98 183	15.94 194	5.38 177	8.15 172	15.78 159	21.22 184	43.28 219	25.95 176

FADNet_RVC	13.70 172	9.24 167	6.64 149	17.58 182	8.99 163	6.43 135	5.90 140	17.04 178	6.32 155	18.73 195	13.59 173	25.46 176	21.15 185	6.03 179	20.13 193	7.50 131	16.28 183	11.51 188	35.21 200	11.29 182	14.13 167	18.69 207	2.34 133	8.32 175	11.12 124	20.05 178	10.97 116	19.38 154

GANetREF_RVC	18.55 189	14.14 188	17.17 207	13.20 171	11.24 177	13.49 172	11.55 176	33.66 210	20.90 198	27.62 216	6.10 103	50.38 206	26.73 193	3.29 150	18.41 184	7.61 134	12.32 163	10.64 181	31.95 190	11.31 183	19.81 205	10.87 135	9.13 192	18.81 205	24.23 194	15.91 152	29.65 192	30.80 187
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
DDUNet	23.05 198	29.77 215	12.69 185	44.85 216	38.69 219	45.17 221	46.85 222	11.53 140	13.03 177	8.95 108	18.91 198	22.04 170	5.20 143	90.90 240	19.35 189	12.53 191	20.39 199	10.22 174	30.58 184	11.85 184	18.90 197	17.81 202	19.71 214	6.99 169	14.32 152	17.72 163	16.36 157	17.10 145

MaskLacGwcNet_RVC	19.53 191	10.87 175	13.46 193	21.28 190	13.56 187	17.86 188	22.33 203	14.75 167	9.40 170	11.86 137	20.17 200	78.28 247	25.50 191	20.77 213	14.13 153	10.97 180	26.00 217	16.62 207	33.78 195	12.07 185	17.87 192	15.22 188	6.23 181	9.15 179	20.44 178	20.43 182	17.81 164	26.53 179

AnyNet_C32	18.17 187	8.92 165	9.87 170	10.28 159	10.92 174	15.03 177	12.96 182	23.42 194	22.93 205	18.12 192	22.88 208	24.16 172	10.50 173	9.86 192	24.55 215	15.10 210	24.19 216	17.27 211	31.38 186	12.16 186	27.02 219	25.99 224	9.09 191	15.57 197	18.64 173	24.55 199	17.72 162	27.38 181

ccs_rob	15.71 177	14.77 190	8.22 162	22.42 193	9.73 167	23.59 198	17.92 191	14.54 165	5.46 148	14.67 171	24.69 210	56.39 212	32.25 201	5.64 174	15.15 160	10.61 170	11.72 158	9.45 168	19.64 153	12.49 187	14.57 171	12.62 164	5.10 172	5.97 162	13.05 141	13.09 133	12.67 131	17.67 147

SQANet	34.13 218	52.91 229	20.04 216	71.73 235	51.83 230	73.91 235	75.37 234	25.76 199	12.05 175	32.09 223	15.31 182	60.15 215	16.08 183	90.79 239	18.73 185	7.66 135	18.79 191	16.14 205	45.27 212	12.63 188	12.03 150	11.79 150	57.69 236	8.12 171	22.24 188	23.24 194	26.50 190	42.59 203

UDG	24.16 203	30.32 216	13.18 191	44.63 214	41.05 220	44.80 220	51.49 226	13.27 157	13.18 178	14.08 163	21.60 206	23.38 171	6.33 154	87.67 238	19.21 187	10.82 178	22.67 209	14.89 202	32.39 191	12.70 189	20.59 209	21.10 213	15.54 207	8.67 177	17.20 167	17.91 165	17.60 161	15.92 140

SHD	17.57 185	7.20 150	12.90 188	13.21 172	13.43 185	10.79 163	9.95 168	23.38 193	18.17 194	19.46 199	16.64 186	19.69 166	32.35 202	6.98 186	19.81 191	13.41 204	17.63 188	10.40 176	34.99 198	13.11 190	17.69 190	16.32 195	4.32 164	11.73 187	21.48 186	24.08 197	21.64 176	43.78 206

MSMDNet	8.24 127	5.51 131	5.42 137	1.73 75	2.44 104	2.42 87	1.05 92	10.24 115	1.62 86	11.46 133	10.58 144	11.87 108	3.62 126	1.32 108	9.46 94	11.94 188	11.12 152	5.21 118	22.87 173	13.50 191	12.31 153	13.05 173	2.07 128	2.39 106	11.80 130	8.70 99	13.41 138	15.41 138

ADCMid	19.62 192	13.14 184	12.70 186	11.92 165	14.54 188	18.75 189	15.92 186	26.87 202	26.15 208	12.83 145	15.65 183	36.43 186	24.17 190	8.43 189	22.66 206	12.85 195	21.77 207	12.28 193	39.07 208	13.51 192	22.76 213	21.52 215	12.68 203	11.16 185	23.95 193	23.27 195	20.64 170	34.18 192

pmcnn	18.34 188	12.41 182	5.83 144	16.70 181	13.52 186	20.79 192	14.02 184	16.07 173	6.77 156	9.33 110	18.76 196	36.51 187	33.00 204	1.60 123	15.32 162	12.25 190	17.72 189	11.15 186	33.70 193	14.16 193	19.45 201	14.43 183	10.31 195	11.78 189	21.26 184	19.57 173	41.66 216	47.20 214

DAS	14.90 174	7.70 156	5.16 131	15.37 175	9.49 164	12.52 169	9.72 165	16.64 176	13.95 184	7.17 88	16.64 186	37.52 190	15.30 181	1.30 106	16.26 166	10.05 164	20.90 201	10.41 177	22.54 170	14.87 194	13.57 162	16.56 196	3.55 157	13.38 193	20.90 180	19.71 175	20.85 172	30.20 184

SepStereo	14.90 174	7.70 156	5.16 131	15.37 175	9.49 164	12.52 169	9.72 165	16.64 176	13.95 184	7.17 88	16.64 186	37.52 190	15.30 181	1.30 106	16.26 166	10.05 164	20.90 201	10.41 177	22.54 170	14.87 194	13.57 162	16.56 196	3.55 157	13.38 193	20.90 180	19.71 175	20.85 172	30.20 184

LE_ROB	31.15 215	25.04 206	23.08 220	44.74 215	47.74 228	42.26 216	47.65 223	38.05 220	26.35 209	14.92 177	27.39 215	62.93 224	54.33 233	3.38 152	17.61 180	6.00 96	12.02 161	7.50 157	34.45 197	15.08 196	17.26 187	13.21 174	10.73 196	30.38 228	45.10 229	45.00 233	62.10 236	66.75 245

MeshStereo	29.29 210	28.48 214	17.50 208	49.31 221	37.64 216	38.86 212	26.38 208	34.68 213	25.28 207	22.00 205	22.68 207	54.80 210	48.74 227	5.16 170	20.51 197	13.21 198	18.28 190	11.54 189	31.54 187	15.46 197	27.03 220	22.62 220	21.18 219	19.65 210	41.00 222	34.21 224	52.39 226	50.76 219
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
PWC_ROB	18.92 190	12.47 183	13.15 190	8.76 153	13.18 184	11.26 165	18.27 193	17.73 180	31.35 219	8.62 104	18.63 195	21.69 169	54.39 234	6.82 185	17.19 173	10.78 173	23.78 215	13.40 198	38.59 205	15.51 198	20.53 207	17.67 201	3.63 159	16.55 198	15.80 160	15.50 147	19.83 168	45.69 211

SANet	27.38 206	17.79 196	19.79 215	23.71 196	20.56 200	30.81 203	18.53 194	34.53 212	31.31 218	16.71 188	30.20 223	78.17 246	42.30 221	18.09 209	23.87 212	10.78 173	21.57 206	16.37 206	31.56 188	15.93 199	20.09 206	18.85 208	27.75 225	19.29 209	33.99 211	30.68 213	36.64 209	49.31 216

STStereo	35.13 220	45.56 226	34.03 228	61.63 231	49.92 229	54.32 225	44.81 219	36.44 216	33.47 227	25.69 212	29.35 220	63.16 225	52.17 232	12.19 198	23.27 210	9.47 158	17.21 187	8.59 164	47.67 215	16.58 200	19.55 202	18.29 204	10.00 194	24.09 217	50.84 231	44.22 232	62.57 237	53.51 223

MANE	36.94 221	36.29 219	31.03 225	57.02 225	46.19 225	46.08 222	45.02 220	43.11 230	29.92 217	23.17 207	29.68 221	55.69 211	39.74 217	18.06 208	29.18 221	23.46 227	29.40 219	42.51 240	38.74 207	16.68 201	30.43 224	19.45 209	9.50 193	26.64 221	54.34 236	45.68 236	66.46 243	63.84 238

CSAN	21.28 194	25.93 207	18.78 212	19.86 187	17.32 193	15.03 177	10.51 170	25.97 200	29.48 214	33.96 225	14.14 178	50.64 207	27.74 196	5.17 171	21.75 201	8.76 150	14.11 171	12.05 191	22.82 172	16.84 202	16.21 179	12.61 163	6.52 183	17.91 204	28.80 204	29.63 209	34.70 203	37.24 194

XQC	24.97 204	26.08 209	15.71 204	32.23 202	23.80 205	33.92 207	31.17 211	37.46 218	29.30 212	28.31 218	14.68 179	42.33 193	23.67 189	19.66 211	22.56 205	13.39 203	15.90 181	12.10 192	32.79 192	17.16 203	19.77 204	20.24 211	11.39 198	15.35 196	32.61 209	29.86 211	43.19 218	29.46 183

RTS	17.41 183	7.60 154	7.53 157	8.32 149	7.65 156	22.53 193	11.77 177	20.32 184	21.94 199	7.25 90	10.63 147	17.12 157	10.07 169	6.01 177	20.43 194	13.33 199	21.22 204	10.77 183	38.12 203	18.28 204	17.65 188	15.57 189	4.97 167	10.75 183	28.24 202	31.93 216	26.28 188	53.85 225

RTSA	17.41 183	7.60 154	7.53 157	8.32 149	7.65 156	22.53 193	11.77 177	20.32 184	21.94 199	7.25 90	10.63 147	17.12 157	10.07 169	6.01 177	20.43 194	13.33 199	21.22 204	10.77 183	38.12 203	18.28 204	17.65 188	15.57 189	4.97 167	10.75 183	28.24 202	31.93 216	26.28 188	53.85 225

TANstereo	7.85 118	4.35 77	3.81 98	2.90 98	3.06 115	4.17 112	0.15 24	5.61 45	1.79 90	6.80 81	3.66 64	2.23 22	2.72 114	4.32 162	11.69 127	13.36 201	11.04 146	18.99 214	22.41 168	18.43 206	7.67 100	7.51 87	29.22 226	1.29 46	1.63 24	6.05 81	10.26 105	6.77 73

XX-TBD	7.85 118	4.35 77	3.81 98	2.90 98	3.06 115	4.17 112	0.15 24	5.61 45	1.79 90	6.80 81	3.66 64	2.23 22	2.72 114	4.32 162	11.69 127	13.36 201	11.04 146	18.99 214	22.41 168	18.43 206	7.67 100	7.51 87	29.22 226	1.29 46	1.63 24	6.05 81	10.26 105	6.77 73

FAT-Stereo	23.48 201	14.23 189	19.68 214	37.30 205	37.38 215	28.76 200	18.76 196	23.69 196	13.63 180	19.13 196	29.03 219	35.11 184	34.82 207	13.16 200	20.86 199	13.04 197	19.00 192	20.04 216	35.77 201	19.51 208	19.19 199	14.56 185	13.68 204	17.26 201	20.61 179	21.91 188	30.56 195	43.35 205

edge stereo	30.14 213	20.48 202	20.64 218	41.50 212	37.71 217	43.46 217	39.90 217	38.76 223	22.37 201	16.34 186	39.71 231	60.99 217	37.64 213	25.20 219	20.79 198	14.57 209	26.94 218	15.51 203	44.97 211	19.77 209	20.56 208	18.66 206	22.07 221	18.93 207	29.16 206	24.24 198	39.24 211	53.57 224

DPSNet	29.94 212	15.20 191	15.31 202	25.05 198	23.57 204	32.31 204	15.43 185	20.67 187	22.46 202	8.50 102	12.81 164	89.35 262	46.22 224	5.71 175	22.68 207	18.09 219	33.82 223	29.02 229	69.20 235	20.89 210	22.57 212	22.52 219	40.62 230	26.74 222	44.25 226	32.68 220	40.45 214	52.25 221

SFCPSM	17.05 182	13.21 185	9.24 167	16.34 179	11.66 179	16.48 181	10.62 171	19.16 182	13.94 182	13.10 149	20.67 203	35.38 185	39.07 215	6.35 181	17.13 172	10.09 166	13.20 169	9.20 166	36.54 202	20.91 211	14.61 172	14.62 186	7.57 190	6.76 167	20.24 176	21.28 185	17.06 159	25.86 174

ADCPNet	20.43 193	13.90 187	12.28 184	15.74 178	17.72 194	16.04 180	16.93 190	23.61 195	20.65 197	18.44 193	19.55 199	20.49 167	29.99 199	10.22 194	22.34 203	15.17 211	19.72 194	11.65 190	35.00 199	20.96 212	22.56 211	21.32 214	11.10 197	17.10 200	25.92 197	31.12 214	25.85 187	36.11 193

CBMV_ROB	16.48 178	8.87 164	10.52 175	22.32 192	18.15 196	16.88 183	12.33 179	19.84 183	5.83 153	14.47 168	9.10 127	31.92 183	17.53 184	10.73 195	16.02 165	8.77 151	15.25 177	7.67 158	20.51 158	21.26 213	14.94 176	9.21 109	6.03 180	10.01 180	23.75 192	28.89 207	30.48 194	33.65 191

ELAS	39.51 225	44.81 225	36.19 229	58.45 228	46.13 224	54.45 226	50.25 225	40.44 227	31.78 221	26.02 213	32.54 226	65.46 229	42.57 222	21.53 214	27.48 219	21.05 223	35.00 224	22.52 221	45.69 214	24.31 214	35.29 226	28.06 226	19.96 216	31.99 229	53.74 235	45.14 234	63.62 239	62.25 233
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
S-Stereo	28.49 209	17.37 194	15.43 203	40.83 211	38.64 218	40.62 214	37.78 215	22.77 191	22.83 203	17.31 190	45.47 232	53.22 209	36.27 210	14.79 204	22.10 202	14.06 207	19.83 197	25.83 225	38.63 206	24.70 215	18.21 195	19.97 210	54.41 235	21.98 215	20.99 182	19.86 177	23.90 185	41.45 199

ELAS_RVC	39.74 226	44.04 223	36.66 230	58.11 227	45.19 223	56.14 227	49.43 224	39.73 225	29.65 215	26.32 214	34.68 229	71.94 241	42.73 223	22.07 215	28.13 220	21.12 224	35.53 225	23.10 223	44.80 210	24.70 215	36.32 228	28.59 227	19.83 215	33.58 230	51.38 232	43.13 231	64.47 240	61.73 231
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	29.69 211	27.88 213	16.68 206	33.60 204	26.24 208	33.24 205	28.25 210	38.11 221	22.90 204	45.82 240	29.89 222	50.07 204	33.98 206	22.28 217	31.33 223	17.67 218	14.74 175	15.63 204	53.43 221	25.34 217	24.20 215	26.62 225	11.50 199	25.26 219	34.11 212	25.01 201	37.25 210	50.62 218

PVD	37.79 222	34.98 218	20.39 217	46.52 217	34.64 214	49.92 223	37.87 216	40.06 226	38.35 232	15.54 181	28.87 218	51.49 208	50.85 229	49.22 226	24.31 214	17.44 217	37.87 229	22.43 220	50.09 219	27.13 218	38.96 230	40.93 243	19.99 217	24.74 218	44.82 228	60.36 249	46.84 222	65.68 244

SAMSARA	38.96 223	15.52 192	37.69 232	18.97 186	18.01 195	18.96 190	18.57 195	44.44 232	36.55 231	28.79 219	18.57 194	28.75 180	47.14 225	14.57 203	33.04 224	30.30 231	23.15 210	25.75 224	47.67 215	27.36 219	48.65 247	52.46 253	7.08 189	29.16 225	96.17 266	97.88 266	95.26 266	91.51 264

otaku	42.53 229	60.76 233	26.12 221	85.54 250	70.60 239	84.54 251	93.44 254	37.69 219	31.70 220	39.26 231	20.97 205	60.57 216	26.89 194	95.02 243	27.13 218	12.84 194	20.60 200	16.82 208	65.55 231	27.44 220	15.74 178	13.40 176	58.61 237	19.88 211	34.37 213	23.17 193	34.71 204	44.82 208

ADCS	27.83 207	19.32 198	16.30 205	21.69 191	20.88 201	23.37 197	19.06 197	36.40 214	32.90 226	16.10 184	26.03 213	45.89 198	37.16 211	13.98 201	26.44 216	20.10 220	30.79 220	22.29 219	49.05 218	28.13 221	37.79 229	31.88 230	13.94 205	21.91 214	30.44 207	33.99 222	31.39 197	44.25 207

DispFullNet	40.74 227	50.99 228	26.61 222	65.46 233	47.50 227	60.25 230	71.20 233	32.04 209	27.03 211	21.32 203	20.18 201	68.40 236	50.11 228	93.54 242	22.55 204	20.81 221	50.95 238	35.07 233	69.93 237	28.39 222	27.82 221	23.29 221	21.06 218	21.07 212	29.02 205	21.57 186	35.78 207	58.02 229

STTRV1_RVC	34.83 219	19.97 199	10.67 176	33.47 203	19.16 198	29.14 201	22.50 204	30.89 208	29.30 212	24.44 209	23.80 209	42.62 194	41.42 220	47.96 225	38.73 231	12.08 189	57.30 246	13.89 199	64.69 230	29.86 223	59.34 255	22.47 218	42.36 231	42.07 233	27.16 199	57.60 248	35.14 206	62.45 235

ACVNet_1	49.61 233	64.75 236	40.30 233	86.63 252	72.69 242	85.53 254	95.02 256	58.49 240	29.66 216	43.47 237	50.49 236	66.34 233	57.87 238	95.90 246	34.54 227	15.19 212	37.38 228	28.28 226	57.74 223	31.14 224	27.97 222	20.60 212	63.71 248	28.64 224	43.64 225	29.72 210	35.84 208	38.01 196

AnyNet_C01	30.96 214	19.98 200	15.05 201	20.75 189	25.62 206	22.63 195	22.12 202	36.40 214	39.01 233	21.35 204	28.46 216	49.12 203	35.02 208	15.04 205	33.17 225	22.88 225	39.72 230	34.61 232	58.76 224	31.24 225	41.17 235	34.42 235	21.99 220	22.02 216	35.89 215	31.50 215	32.61 199	45.45 210

Ntro	44.96 230	61.36 235	27.27 223	85.34 249	71.49 240	84.40 250	94.06 255	47.80 233	36.31 230	40.39 233	33.41 227	65.57 231	23.58 188	95.42 244	29.82 222	13.96 206	23.52 214	17.09 209	66.20 232	31.33 226	17.22 186	13.73 178	60.12 238	21.16 213	36.19 217	31.98 218	40.20 213	45.09 209

BEATNet-Init1	39.35 224	44.24 224	28.05 224	61.07 230	43.47 222	54.25 224	45.22 221	41.94 229	32.65 224	31.62 221	24.73 211	61.60 219	56.77 237	14.31 202	34.72 228	23.29 226	23.20 211	17.10 210	58.99 225	32.22 227	29.52 223	24.55 223	18.61 212	29.96 226	50.77 230	41.66 229	73.70 254	64.28 239

MSC_U_SF_DS_RVC	34.01 217	36.70 221	37.14 231	47.25 218	28.07 211	29.43 202	27.43 209	50.80 235	47.52 236	40.20 232	25.09 212	39.01 192	33.39 205	29.53 222	37.84 230	26.40 229	16.84 185	21.78 218	61.43 227	33.78 228	24.58 216	30.08 229	26.57 224	36.04 232	35.11 214	26.89 203	29.05 191	40.29 197

DGSMNet	32.74 216	26.21 210	21.38 219	37.73 206	29.95 212	34.84 208	34.23 213	24.66 197	19.43 196	24.88 210	51.24 237	46.06 199	28.65 197	22.25 216	26.57 217	20.94 222	51.66 240	29.84 230	62.26 228	33.85 229	40.29 234	41.12 244	24.30 223	29.99 227	26.34 198	26.33 202	31.13 196	37.73 195

G-Net	26.81 205	20.73 203	18.95 213	18.62 184	17.00 192	35.95 209	16.25 188	28.36 204	32.13 222	27.09 215	33.69 228	63.17 226	25.97 192	7.24 187	23.36 211	16.51 215	23.38 212	17.63 213	45.27 212	33.88 230	25.90 218	22.07 216	11.55 200	17.39 202	28.09 201	29.38 208	42.51 217	41.89 201

LSM0	42.23 228	24.61 205	13.03 189	39.60 208	30.36 213	41.09 215	36.86 214	50.93 236	34.46 228	45.43 238	47.31 233	62.89 222	55.30 235	11.42 196	85.06 262	89.52 262	36.40 227	22.93 222	70.55 238	35.66 231	45.79 240	37.51 238	17.27 211	25.84 220	40.26 220	36.04 226	52.30 225	51.85 220

ACVNet-4b	46.06 231	60.90 234	32.92 227	90.00 257	76.09 249	84.67 252	96.68 261	33.82 211	32.59 223	41.20 234	17.24 190	80.20 249	32.09 200	96.24 250	37.08 229	28.08 230	33.12 221	20.43 217	55.56 222	37.90 232	13.41 161	12.52 162	63.49 247	19.04 208	36.12 216	28.81 206	41.44 215	41.92 202

ACVNet_2	59.14 239	74.57 240	58.41 245	88.79 254	81.19 252	87.39 258	96.11 259	66.30 244	42.46 234	52.85 242	49.00 234	79.04 248	70.67 245	96.49 251	54.14 238	40.62 235	41.93 231	28.82 228	77.71 247	42.88 233	33.06 225	24.05 222	62.12 240	53.57 241	55.32 238	32.47 219	51.92 224	54.99 228

AMNet	47.83 232	50.28 227	48.32 235	49.27 220	46.57 226	59.06 229	53.92 227	21.22 189	35.36 229	31.59 220	66.41 246	69.82 238	12.21 174	54.08 229	44.47 232	55.40 245	56.24 244	57.04 253	48.21 217	48.59 234	56.86 253	49.60 250	11.74 201	47.76 236	44.74 227	51.79 243	57.49 232	63.38 237

JetBlue	57.10 237	54.08 230	62.43 249	61.97 232	58.30 234	62.31 231	61.16 229	51.95 237	74.31 249	46.01 241	28.78 217	88.78 261	39.88 218	51.67 227	46.67 234	44.36 238	61.07 248	52.35 247	60.70 226	51.51 235	54.26 250	58.95 255	68.18 251	55.39 244	54.92 237	47.82 238	72.43 250	71.46 249

MADNet+	54.49 235	36.29 219	65.28 254	55.46 224	52.71 231	44.78 219	41.01 218	61.36 242	51.38 238	53.83 243	37.45 230	76.28 245	63.97 242	33.78 223	63.96 244	50.01 242	54.97 243	50.48 245	69.76 236	52.44 236	48.80 248	42.65 245	51.91 234	47.05 235	75.18 255	70.10 254	57.84 233	62.60 236

UNDER WATER-64	76.24 257	82.20 255	72.56 256	91.75 259	87.39 256	85.91 256	96.79 262	83.59 256	77.05 251	79.27 260	85.20 258	87.22 257	77.06 252	97.41 260	74.25 248	56.13 246	62.80 253	56.62 252	74.95 243	54.04 237	46.06 242	53.11 254	90.69 263	73.40 260	78.25 261	81.35 261	68.54 246	84.99 262

IMH-64-1	61.05 240	75.17 241	52.05 236	80.74 238	74.47 244	80.23 241	84.86 239	77.30 248	64.62 241	37.02 227	59.82 239	62.46 220	80.47 256	96.83 255	53.09 236	41.27 236	49.54 234	35.71 235	72.68 240	54.81 238	39.90 231	32.50 231	62.43 241	50.78 239	67.42 246	39.74 227	57.43 230	65.04 241

IMH-64	61.05 240	75.17 241	52.05 236	80.74 238	74.47 244	80.23 241	84.86 239	77.30 248	64.62 241	37.02 227	59.82 239	62.46 220	80.47 256	96.83 255	53.09 236	41.27 236	49.54 234	35.71 235	72.68 240	54.81 238	39.90 231	32.50 231	62.43 241	50.78 239	67.42 246	39.74 227	57.43 230	65.04 241

RainbowNet	54.35 234	67.68 237	45.83 234	91.40 258	75.14 247	90.62 261	95.07 257	39.32 224	32.73 225	45.43 238	31.22 225	72.72 242	57.93 239	96.79 253	69.96 246	46.59 240	35.94 226	30.28 231	78.27 250	55.58 240	23.73 214	16.75 198	65.53 249	33.78 231	40.70 221	33.59 221	45.00 220	49.95 217

FADE			31.75 226	39.81 209				44.35 231		33.87 224			61.46 241	26.50 220	33.66 226	26.36 228	51.33 239	38.71 238		56.04 241	55.99 251	49.25 249	29.69 229	46.44 234			66.01 242

UNDER WATER	76.47 258	84.86 260	73.17 257	92.09 260	84.39 254	85.98 257	95.08 258	80.50 251	78.58 255	76.05 257	77.21 253	88.36 259	78.28 254	97.23 259	79.68 255	64.18 251	62.42 251	56.61 251	79.02 252	57.51 242	45.78 239	49.93 251	87.98 261	76.69 262	77.47 259	79.88 259	71.14 249	84.72 261

WAO-6	68.18 248	78.62 247	60.45 246	81.47 241	80.21 251	78.03 238	86.47 245	81.52 254	68.87 246	68.29 252	71.35 250	61.49 218	84.91 261	95.96 247	78.72 253	62.22 250	53.84 242	48.88 243	68.32 234	58.39 243	56.45 252	52.29 252	50.11 233	58.70 247	72.40 251	47.10 237	68.20 245	67.47 246

TorneroNet-64	63.98 245	75.57 243	57.45 244	83.07 245	63.84 235	75.22 236	83.83 238	60.34 241	69.07 247	56.60 245	49.28 235	86.93 256	71.27 248	96.71 252	67.67 245	51.38 243	48.22 233	46.78 242	77.34 245	58.81 244	35.85 227	36.77 237	74.57 253	55.54 245	59.56 241	51.37 242	61.32 234	73.21 252

IMH	63.17 243	76.33 244	54.19 241	81.33 240	74.21 243	82.68 245	84.99 242	77.65 250	66.35 244	38.15 230	59.93 241	66.09 232	82.64 260	96.82 254	57.26 240	45.43 239	50.76 237	36.87 237	75.77 244	59.41 245	39.97 233	32.67 233	62.53 243	54.62 243	71.08 250	48.54 239	61.52 235	67.92 247

SGM+DAISY	57.17 238	56.10 232	53.57 239	57.66 226	54.81 233	66.87 234	62.17 230	41.35 228	46.50 235	41.67 236	74.58 252	65.22 227	55.77 236	55.63 231	59.11 243	56.13 246	64.44 254	58.92 257	64.63 229	60.40 246	66.26 257	59.91 256	29.65 228	50.56 238	53.16 233	55.58 245	67.40 244	65.61 243

LVE	70.38 251	79.61 250	68.21 255	93.13 262	87.94 257	82.93 247	96.82 263	84.07 258	66.67 245	72.97 256	77.65 254	62.91 223	87.99 264	97.67 263	57.99 241	47.05 241	56.55 245	54.10 250	81.20 256	62.03 247	46.12 243	40.51 242	79.82 257	70.89 256	69.16 248	49.89 241	72.97 251	53.29 222

TorneroNet	66.86 246	77.92 245	64.47 252	86.31 251	69.64 238	77.67 237	87.13 246	62.93 243	69.96 248	65.69 250	55.78 238	86.74 255	68.24 243	96.86 257	71.17 247	51.97 244	49.62 236	51.28 246	78.97 251	62.59 248	41.20 236	43.42 246	76.92 255	56.82 246	60.62 242	49.22 240	70.01 248	71.97 250

PWCK	68.06 247	90.32 264	62.85 250	92.90 261	74.77 246	85.41 253	76.65 235	74.89 247	65.35 243	71.52 255	69.97 247	81.47 250	71.14 247	71.79 234	46.18 233	38.78 234	68.69 257	46.54 241	93.69 264	65.23 249	57.46 254	44.21 247	79.49 256	69.69 254	65.76 245	45.15 235	63.32 238	64.29 240

SPS-STEREO	56.82 236	55.71 231	52.37 238	54.64 223	54.16 232	62.84 232	55.13 228	37.37 217	53.33 239	41.27 235	72.52 251	68.62 237	51.40 230	53.51 228	57.00 239	56.39 248	64.80 255	60.94 258	67.98 233	65.36 250	72.37 262	62.46 259	22.85 222	53.74 242	53.29 234	57.11 247	64.68 241	62.29 234
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	63.62 244	80.93 252	61.11 247	82.06 243	75.91 248	85.66 255	87.87 247	55.78 239	75.75 250	71.00 254	64.08 244	73.73 244	72.13 249	95.50 245	58.85 242	37.29 233	53.04 241	39.79 239	73.04 242	65.57 251	41.57 237	29.13 228	63.35 246	48.54 237	63.40 244	42.46 230	73.36 252	46.75 213

ktn	74.27 254	80.09 251	54.40 242	81.87 242	88.84 259	79.49 240	90.90 249	90.82 265	91.54 262	57.18 246	91.65 264	65.50 230	68.85 244	97.45 261	76.39 250	65.35 252	66.98 256	57.15 254	79.45 253	66.06 252	62.65 256	60.72 258	67.84 250	66.33 251	75.83 258	62.37 251	78.26 259	81.20 260

SPstereo	71.86 252	69.14 238	64.01 251	60.08 229	71.97 241	63.66 233	64.72 232	85.68 260	78.76 256	70.86 253	82.24 257	71.74 240	81.00 259	78.50 235	81.26 258	86.80 261	73.51 258	57.31 255	77.35 246	66.73 253	70.33 259	66.77 260	61.61 239	73.05 257	73.20 252	61.73 250	80.11 261	68.23 248

notaker	72.10 253	79.09 248	56.44 243	85.07 248	83.21 253	82.55 244	91.79 251	87.64 263	82.49 260	60.50 248	86.23 259	71.48 239	80.31 255	96.91 258	79.38 254	62.10 249	62.46 252	50.18 244	82.33 257	67.72 254	53.81 249	48.46 248	74.10 252	68.81 253	58.80 240	54.11 244	68.79 247	71.97 250

MFMNet_re	70.27 250	82.01 254	76.70 260	77.50 236	69.21 236	82.82 246	76.83 236	52.08 238	54.81 240	54.70 244	71.11 249	73.65 243	51.71 231	66.06 232	82.43 260	83.60 260	80.08 263	78.18 262	72.22 239	69.01 255	75.33 263	74.67 262	46.87 232	60.21 248	61.36 243	63.27 252	73.39 253	87.35 263

WAO-7	61.94 242	71.56 239	62.05 248	65.75 234	69.41 237	56.14 227	62.30 231	81.67 255	78.25 252	59.05 247	70.90 248	65.32 228	71.06 246	54.89 230	84.81 261	76.94 258	44.67 232	35.13 234	80.44 255	69.59 256	43.32 238	33.82 234	15.00 206	80.05 263	55.99 239	65.94 253	56.44 229	61.89 232

LRCNet_RVC	69.74 249	79.46 249	53.69 240	96.11 264	97.26 266	94.74 264	90.34 248	72.38 246	49.04 237	99.83 268	80.72 256	96.25 267	77.47 253	98.06 265	48.64 235	32.44 232	80.71 264	66.45 260	96.37 265	73.47 257	48.44 244	39.97 241	96.08 266	64.40 250	37.45 218	24.93 200	46.64 221	41.61 200

HanzoNet	79.67 261	82.95 256	64.80 253	84.96 247	88.06 258	83.31 248	90.90 249	93.49 266	91.90 264	61.69 249	89.44 262	83.67 253	87.05 263	98.05 264	75.40 249	66.41 254	75.66 259	73.33 261	87.74 259	75.19 258	71.87 260	71.17 261	75.44 254	68.47 252	77.89 260	71.87 257	79.93 260	80.34 258

JetRed	79.74 262	84.86 260	84.75 263	83.33 246	79.63 250	84.29 249	86.00 244	83.83 257	82.27 259	68.23 251	65.65 245	91.60 264	40.25 219	78.81 236	82.00 259	82.38 259	79.66 262	86.71 266	80.09 254	75.66 259	89.92 264	87.35 264	87.58 260	70.70 255	75.09 254	80.20 260	82.83 262	79.20 257

WAO-8	74.52 255	84.05 257	73.61 258	89.74 255	89.50 261	89.28 259	92.75 252	80.78 252	78.43 253	76.10 258	62.95 242	83.35 251	72.81 250	96.06 248	79.78 256	69.03 255	61.26 249	52.86 248	77.93 248	77.15 260	48.50 245	37.70 239	62.77 244	73.06 258	75.75 256	70.20 255	78.12 257	78.55 255

Venus	74.52 255	84.05 257	73.61 258	89.79 256	89.50 261	89.28 259	92.75 252	80.78 252	78.43 253	76.10 258	62.95 242	83.35 251	72.81 250	96.06 248	79.78 256	69.03 255	61.26 249	52.86 248	77.93 248	77.15 260	48.50 245	37.70 239	62.77 244	73.06 258	75.75 256	70.20 255	78.12 257	78.55 255

DPSimNet_ROB	79.51 260	78.09 246	80.48 262	79.44 237	89.46 260	80.69 243	81.30 237	70.52 245	95.56 265	96.19 264	86.61 260	88.60 260	60.42 240	93.22 241	77.85 251	70.57 257	75.72 260	65.68 259	83.41 258	78.36 262	72.32 261	79.68 263	91.44 265	62.45 249	69.48 249	83.11 262	77.62 256	78.51 254

Dean	78.10 259	84.07 259	77.79 261	97.36 265	96.41 265	97.23 265	97.23 264	85.94 261	82.02 258	89.02 263	78.94 255	89.52 263	86.62 262	98.39 266	78.24 252	66.19 253	59.02 247	58.04 256	91.39 262	80.44 263	46.00 241	34.43 236	80.10 258	75.71 261	74.91 253	56.61 246	85.57 263	61.37 230

KSHMR	85.25 263	95.47 265	88.23 265	95.51 263	93.44 264	93.00 263	96.39 260	88.80 264	81.10 257	87.36 262	90.72 263	84.93 254	80.59 258	97.47 262	94.10 264	89.78 263	75.93 261	78.41 263	88.41 260	85.57 264	68.86 258	60.56 257	91.20 264	85.71 264	80.53 262	75.42 258	75.94 255	78.30 253

ASD4	90.43 265	85.54 262	87.38 264	87.49 253	84.50 255	91.36 262	84.87 241	86.41 262	89.93 261	79.67 261	89.15 261	67.20 234	97.70 267	82.42 237	87.98 263	94.13 264	93.58 265	95.30 267	90.67 261	94.85 265	94.33 265	93.83 266	90.44 262	93.54 265	99.58 269	99.93 268	99.89 269	99.95 268

MADNet++	89.62 264	89.02 263	93.74 267	82.65 244	93.38 263	79.29 239	85.77 243	84.10 259	91.85 263	96.66 265	97.66 265	87.95 258	93.41 265	67.66 233	95.69 265	98.91 266	94.93 267	85.95 264	92.39 263	97.70 266	96.25 267	98.23 268	84.22 259	96.79 266	80.90 263	87.45 263	86.71 264	80.38 259

MEDIAN_ROB	98.43 268	99.54 266	99.16 268	100.00 266	100.00 267	100.00 266	100.00 267	99.70 269	99.01 266	100.00 269	99.99 269	98.84 268	97.69 266	99.96 268	99.68 268	99.02 267	99.14 268	99.20 268	99.95 268	98.84 267	95.69 266	97.89 267	100.00 268	98.43 267	90.88 264	94.63 264	93.09 265	97.19 266

PML	97.97 267	100.00 269	89.93 266	100.00 266	100.00 267	100.00 266	99.54 266	100.00 270	99.69 267	100.00 269	98.27 266	99.94 269	100.00 271	99.54 267	97.52 267	96.07 265	93.74 266	86.07 265	100.00 269	99.13 268	96.78 268	93.32 265	99.00 267	99.26 268	97.52 268	99.99 269	100.00 270	99.98 269

MyStereo03	100.00 273	100.00 269	100.00 271	100.00 266	100.00 267	100.00 266	100.00 267	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 273	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 269	100.00 269	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270

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

HaxPig	99.51 270	100.00 269	99.60 269	100.00 266	100.00 267	100.00 266	100.00 267	100.00 270	99.98 268	100.00 269	100.00 270	100.00 270	99.98 270	100.00 269	99.78 269	99.77 268	99.99 271	99.81 269	100.00 269	100.00 269	98.91 269	98.48 269	100.00 268	99.99 269	94.94 265	99.72 267	96.77 267	99.19 267

CasAABBNet	100.00 273	100.00 269	100.00 271	100.00 266	100.00 267	100.00 266	100.00 267	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 273	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 269	100.00 269	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270

DPSMNet_ROB	99.77 271	99.92 267	100.00 271	100.00 266	100.00 267	100.00 266	100.00 267	99.68 267	100.00 269	99.55 266	99.83 267	95.84 266	99.58 269	100.00 269	99.97 271	100.00 270	99.97 269	99.99 270	99.86 267	100.00 269	99.87 271	99.81 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270

DGTPSM_ROB	99.77 271	99.92 267	100.00 271	100.00 266	100.00 267	100.00 266	100.00 267	99.68 267	100.00 269	99.55 266	99.83 267	95.82 265	99.57 268	100.00 269	99.97 271	100.00 270	99.97 269	99.99 270	99.82 266	100.00 269	99.87 271	99.81 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270

DPSM_ROB	100.00 273	100.00 269	100.00 271	100.00 266	100.00 267	100.00 266	100.00 267	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 273	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 269	100.00 269	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270

DPSM	100.00 273	100.00 269	100.00 271	100.00 266	100.00 267	100.00 266	100.00 267	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 273	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 269	100.00 269	100.00 273	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270	100.00 270

AVERAGE_ROB	99.48 269	100.00 269	99.91 270	100.00 266	100.00 267	100.00 266	100.00 267	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 269	99.90 270	99.93 269	100.00 272	100.00 272	100.00 269	100.00 269	99.13 270	99.79 270	100.00 268	100.00 270	96.67 267	96.93 265	97.20 268	96.60 265

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