Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.14 1	0.07 1	0.05 1	0.05 1	0.05 4	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.06 2	0.01 1	0.11 2	0.07 3	0.07 1	1.09 16	0.38 33	0.13 2	0.10 3	0.17 6	0.06 1	0.26 13	0.24 5	0.04 1	0.06 1	0.11 2	0.09 2	0.11 1	0.07 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.14 1	0.08 4	0.05 1	0.05 1	0.06 5	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.11 7	0.03 2	0.14 6	0.07 3	0.08 2	0.94 10	0.36 25	0.12 1	0.10 3	0.13 2	0.07 2	0.30 16	0.23 4	0.04 1	0.07 2	0.12 4	0.11 4	0.11 1	0.08 3

StereoVision	0.15 3	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 3	0.07 3	0.10 5	0.13 20	0.09 4	0.07 3	0.16 8	0.08 5	0.11 7	0.75 5	0.29 11	0.15 4	0.13 6	0.17 6	0.10 3	0.23 10	0.22 3	0.04 1	0.09 6	0.15 10	0.13 7	0.19 9	0.16 12

RYNet	0.49 93	0.11 6	0.10 5	0.08 6	0.09 10	0.10 6	0.07 3	0.13 7	0.18 59	0.10 6	0.10 7	0.14 6	0.08 5	0.08 2	9.32 241	0.37 28	0.14 3	0.22 42	0.17 6	0.10 3	0.20 7	0.13 1	0.16 88	0.10 7	0.14 6	0.45 140	0.24 20	0.13 7

RAFT + AFF	0.43 70	0.12 7	0.10 5	0.13 25	0.07 6	0.11 10	0.30 105	0.17 14	0.11 12	0.19 19	0.10 7	0.28 36	0.09 8	0.12 11	7.26 221	0.34 23	0.22 14	0.12 5	0.34 31	0.11 5	0.41 36	0.26 6	0.07 5	0.11 10	0.16 14	0.13 7	0.14 4	0.09 5

TDLM	0.17 4	0.14 10	0.14 28	0.11 13	0.14 27	0.11 10	0.11 19	0.15 10	0.12 17	0.09 4	0.21 51	0.20 13	0.11 15	0.12 11	0.61 1	0.20 1	0.20 13	0.15 10	0.13 2	0.11 5	0.15 1	0.37 13	0.10 23	0.11 10	0.12 4	0.16 14	0.16 6	0.16 12

StereoIM	0.23 11	0.17 15	0.11 8	0.07 5	0.11 14	0.08 4	0.07 3	0.13 7	0.10 10	0.19 19	0.10 7	0.20 13	0.09 8	0.14 16	1.08 14	0.40 38	0.24 18	0.18 23	0.54 85	0.12 7	0.51 53	0.45 19	0.07 5	0.13 15	0.20 29	0.23 43	0.21 13	0.24 48

test_5	0.25 14	0.19 29	0.11 8	0.11 13	0.08 8	0.21 73	0.08 9	0.32 74	0.11 12	0.17 17	0.37 123	0.24 21	0.21 68	0.08 2	1.17 23	0.49 74	0.17 6	0.15 10	0.29 22	0.12 7	0.25 12	0.73 42	0.07 5	0.15 28	0.17 18	0.17 19	0.33 35	0.20 27

delet	0.18 6	0.14 10	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.13 20	0.10 17	0.12 6	0.10 10	0.15 11	0.12 16	0.18 11	0.10 13	0.12 11	1.14 20	0.24 4	0.17 6	0.14 7	0.13 2	0.12 7	0.18 4	0.33 9	0.09 13	0.11 10	0.14 6	0.12 5	0.21 13	0.14 10

ProNet	0.17 4	0.07 1	0.09 4	0.06 3	0.04 2	0.10 6	0.66 177	0.07 1	0.04 1	0.04 1	0.12 16	0.07 1	0.04 1	0.30 105	0.74 3	0.47 69	0.27 37	0.09 2	0.11 1	0.13 10	0.17 3	0.47 21	0.09 13	0.08 4	0.10 1	0.06 1	0.11 1	0.06 1

HCRNet	0.36 38	0.24 88	0.13 15	0.26 125	0.12 18	0.18 52	0.13 30	0.20 20	0.09 6	0.54 167	0.20 45	0.29 40	0.11 15	0.14 16	3.99 151	0.31 15	0.24 18	0.15 10	0.26 17	0.13 10	0.27 14	0.58 29	0.13 54	0.11 10	0.14 6	0.16 14	0.37 57	0.15 11

test croco	0.24 12	0.21 50	0.13 15	0.11 13	0.15 31	0.11 10	0.08 9	0.21 22	0.12 17	0.23 25	0.09 6	0.30 47	0.12 22	0.17 33	1.07 12	0.46 62	0.25 25	0.23 51	0.29 22	0.14 12	0.55 65	0.57 27	0.08 9	0.19 65	0.19 25	0.17 19	0.20 11	0.21 36

AASNet	0.22 10	0.18 20	0.13 15	0.14 29	0.15 31	0.16 38	0.14 35	0.17 14	0.09 6	0.15 11	0.16 34	0.16 8	0.10 13	0.15 20	1.23 28	0.23 2	0.18 9	0.16 15	0.17 6	0.14 12	0.20 7	0.80 48	0.10 23	0.13 15	0.15 10	0.14 10	0.18 8	0.13 7

CVANet_RVC	0.26 16	0.19 29	0.19 59	0.20 81	0.16 37	0.18 52	0.14 35	0.25 40	0.16 39	0.15 11	0.26 72	0.23 18	0.13 25	0.54 172	0.74 3	0.23 2	0.24 18	0.17 16	0.54 85	0.14 12	0.19 6	0.91 60	0.10 23	0.13 15	0.16 14	0.13 7	0.22 17	0.24 48

MIF-Stereo (partial)	0.26 16	0.20 38	0.13 15	0.10 10	0.13 24	0.11 10	0.08 9	0.17 14	0.14 25	0.18 18	0.10 7	0.25 23	0.11 15	0.16 27	1.41 43	0.45 55	0.25 25	0.22 42	0.30 24	0.15 15	0.58 71	0.56 25	0.09 13	0.18 47	0.19 25	0.17 19	0.38 61	0.20 27

MIF-Stereo	0.27 19	0.16 14	0.11 8	0.09 8	0.11 14	0.11 10	0.07 3	0.16 11	0.11 12	0.21 23	0.10 7	0.29 40	0.16 38	0.26 85	1.56 50	0.47 69	0.25 25	0.19 26	0.64 107	0.15 15	0.59 76	0.44 18	0.10 23	0.16 34	0.18 20	0.22 39	0.16 6	0.17 18

ARAFT	0.31 25	0.18 20	0.13 15	0.15 36	0.13 24	0.13 20	0.09 14	0.20 20	0.13 20	0.36 107	0.15 23	0.33 67	0.12 22	0.26 85	1.09 16	0.40 38	0.29 46	0.24 57	0.57 90	0.15 15	0.53 59	1.71 137	0.09 13	0.14 19	0.23 39	0.15 12	0.38 61	0.18 22

MMNet	0.25 14	0.15 12	0.12 12	0.14 29	0.14 27	0.13 20	0.14 35	0.16 11	0.12 17	0.13 8	0.15 23	0.22 15	0.09 8	0.18 46	2.41 110	0.26 7	0.19 11	0.17 16	0.20 10	0.15 15	0.21 9	0.40 14	0.10 23	0.14 19	0.15 10	0.16 14	0.28 29	0.16 12

DMCA	0.28 21	0.17 15	0.16 38	0.13 25	0.14 27	0.13 20	0.16 50	0.18 18	0.15 29	0.19 19	0.18 36	0.28 36	0.12 22	0.15 20	2.01 91	0.60 99	0.33 75	0.45 166	0.24 14	0.15 15	0.29 15	0.30 7	0.13 54	0.14 19	0.18 20	0.17 19	0.21 13	0.17 18

RAFT+CT+SA	0.28 21	0.21 50	0.13 15	0.13 25	0.10 11	0.11 10	0.09 14	0.32 74	0.13 20	0.24 31	0.10 7	0.29 40	0.21 68	0.09 5	1.16 21	0.87 143	0.19 11	0.17 16	0.43 50	0.16 20	0.37 26	1.04 76	0.07 5	0.15 28	0.20 29	0.18 24	0.33 35	0.20 27

RASNet	0.34 32	0.21 50	0.22 92	0.19 73	0.19 62	0.18 52	0.15 46	0.31 68	0.19 66	0.32 77	0.20 45	0.26 28	0.19 61	0.25 81	1.16 21	0.66 111	0.28 42	0.19 26	0.28 20	0.16 20	0.68 90	1.10 79	0.12 43	0.24 111	0.24 42	0.25 58	0.46 98	0.44 125

AANet_RVC	0.18 6	0.13 9	0.13 15	0.10 10	0.16 37	0.08 4	0.13 30	0.14 9	0.15 29	0.13 8	0.12 16	0.13 3	0.11 15	0.11 7	0.90 9	0.25 6	0.18 9	0.17 16	0.20 10	0.16 20	0.18 4	0.21 2	0.11 35	0.12 14	0.16 14	0.16 14	0.22 17	0.23 43

TestStereo1	0.31 25	0.22 61	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.12 17	0.12 25	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.11 14	0.35 77	0.23 81	0.15 20	1.30 35	0.83 135	0.24 18	0.18 23	0.53 76	0.18 23	0.41 36	0.96 67	0.08 9	0.14 19	0.23 39	0.24 52	0.49 109	0.23 43

SA-5K	0.31 25	0.22 61	0.13 15	0.12 19	0.12 18	0.12 17	0.12 25	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.11 14	0.35 77	0.23 81	0.15 20	1.30 35	0.83 135	0.24 18	0.18 23	0.53 76	0.18 23	0.41 36	0.96 67	0.08 9	0.14 19	0.23 39	0.24 52	0.49 109	0.23 43

UPFNet	0.27 19	0.18 20	0.20 62	0.18 62	0.19 62	0.19 59	0.15 46	0.22 24	0.17 47	0.23 25	0.19 41	0.23 18	0.14 31	0.26 85	1.70 69	0.29 11	0.24 18	0.21 33	0.25 16	0.18 23	0.24 11	0.40 14	0.14 67	0.17 44	0.19 25	0.20 33	0.39 66	0.19 25

GANet	0.34 32	0.18 20	0.21 79	0.18 62	0.18 54	0.27 113	0.17 54	0.30 58	0.13 20	0.19 19	0.92 191	0.45 127	0.43 163	0.19 52	0.84 7	0.24 4	0.46 138	0.25 64	0.20 10	0.18 23	0.32 20	1.60 127	0.13 54	0.14 19	0.62 184	0.14 10	0.20 11	0.18 22

HITNet	0.32 29	0.18 20	0.15 33	0.17 53	0.17 45	0.14 29	0.11 19	0.29 52	0.19 66	0.30 59	0.20 45	0.30 47	0.19 61	0.29 99	1.46 45	0.42 42	0.31 63	0.20 30	0.38 37	0.18 23	0.67 89	1.02 72	0.12 43	0.16 34	0.20 29	0.19 28	0.39 66	0.27 63
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
RAFT_CTSACE	0.24 12	0.20 38	0.13 15	0.12 19	0.10 11	0.14 29	0.10 17	0.24 31	0.11 12	0.26 42	0.10 7	0.22 15	0.18 50	0.11 7	0.87 8	0.39 36	0.22 14	0.14 7	0.31 26	0.19 28	0.33 23	0.83 52	0.09 13	0.13 15	0.27 62	0.16 14	0.34 45	0.17 18

TestStereo	0.29 23	0.25 104	0.21 79	0.21 88	0.16 37	0.21 73	0.14 35	0.35 102	0.18 59	0.38 123	0.20 45	0.34 73	0.16 38	0.13 14	1.20 27	0.28 9	0.35 88	0.19 26	0.44 52	0.19 28	0.48 47	0.42 16	0.13 54	0.18 47	0.27 62	0.23 43	0.34 45	0.25 52

iResNet_ROB	0.42 60	0.23 78	0.21 79	0.22 95	0.19 62	0.22 83	0.24 86	0.48 173	0.18 59	0.36 107	0.24 62	0.34 73	0.30 117	0.23 72	2.91 118	0.46 62	0.32 67	0.24 57	0.67 109	0.19 28	0.81 107	0.58 29	0.15 76	0.25 116	0.27 62	0.26 74	0.50 114	0.30 77

LL-Strereo2	0.42 60	0.18 20	0.14 28	0.12 19	0.12 18	0.10 6	0.22 76	0.29 52	0.17 47	0.30 59	0.14 22	0.25 23	0.11 15	0.34 126	1.80 73	1.07 162	0.24 18	0.17 16	0.42 49	0.20 31	0.81 107	3.01 220	0.12 43	0.14 19	0.24 42	0.19 28	0.25 22	0.17 18

TESTraft	0.30 24	0.22 61	0.15 33	0.11 13	0.12 18	0.11 10	0.11 19	0.24 31	0.15 29	0.25 36	0.12 16	0.29 40	0.23 81	0.16 27	1.32 38	0.80 129	0.23 16	0.17 16	0.52 72	0.20 31	0.39 33	0.76 44	0.09 13	0.15 28	0.22 37	0.25 58	0.48 107	0.23 43

IER	0.37 41	0.19 29	0.17 47	0.17 53	0.16 37	0.18 52	0.18 61	0.23 27	0.15 29	0.27 45	0.25 68	0.33 67	0.14 31	0.23 72	3.88 147	0.31 15	0.27 37	0.20 30	0.24 14	0.20 31	0.32 20	0.42 16	0.19 105	0.16 34	0.20 29	0.26 74	0.38 61	0.25 52

CFNet_pseudo	0.49 93	0.24 88	0.24 104	0.27 127	0.25 113	0.23 92	0.17 54	0.31 68	0.19 66	0.37 115	0.30 97	0.43 117	0.28 107	0.23 72	4.31 156	0.45 55	0.32 67	0.24 57	1.02 152	0.20 31	0.52 56	0.70 38	0.40 174	0.21 82	0.28 68	0.29 81	0.36 51	0.35 104

GMStereo	0.26 16	0.24 88	0.13 15	0.19 73	0.17 45	0.20 69	0.16 50	0.29 52	0.16 39	0.23 25	0.19 41	0.33 67	0.17 44	0.14 16	0.80 6	0.30 14	0.29 46	0.19 26	0.44 52	0.20 31	0.36 24	0.35 11	0.12 43	0.16 34	0.25 50	0.22 39	0.39 66	0.20 27
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.33 31	0.24 88	0.20 62	0.18 62	0.24 106	0.19 59	0.18 61	0.23 27	0.16 39	0.31 69	0.32 110	0.22 15	0.15 37	0.21 62	1.95 85	0.47 69	0.38 104	0.24 57	0.30 24	0.20 31	0.46 43	0.57 27	0.14 67	0.19 65	0.24 42	0.25 58	0.33 35	0.22 38

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 57	0.17 15	0.16 38	0.15 36	0.15 31	0.14 29	0.11 19	0.29 52	0.22 84	0.28 47	0.29 92	0.26 28	0.18 50	0.17 33	3.57 136	0.54 87	0.29 46	0.24 57	0.41 45	0.21 37	0.47 46	1.45 114	0.10 23	0.14 19	0.24 42	0.36 113	0.22 17	0.28 69

IPLGR_C	0.37 41	0.20 38	0.21 79	0.17 53	0.21 84	0.17 47	0.28 103	0.32 74	0.26 111	0.30 59	0.31 101	0.32 59	0.18 50	0.52 164	1.07 12	0.43 46	0.36 94	0.21 33	0.51 67	0.21 37	0.51 53	1.53 120	0.12 43	0.19 65	0.50 164	0.19 28	0.58 140	0.20 27

RAFT	0.18 6	0.07 1	0.10 5	0.08 6	0.04 2	0.24 99	0.27 99	0.19 19	0.07 5	0.13 8	0.08 5	0.13 3	0.06 2	0.11 7	1.18 25	0.29 11	0.17 6	0.08 1	0.14 5	0.21 37	0.16 2	0.33 9	0.04 1	0.07 2	0.16 14	0.15 12	0.21 13	0.16 12

iRaftStereo_RVC	0.20 9	0.15 12	0.12 12	0.10 10	0.11 14	0.10 6	0.07 3	0.17 14	0.09 6	0.15 11	0.15 23	0.18 11	0.09 8	0.17 33	0.63 2	0.28 9	0.25 25	0.14 7	0.21 13	0.21 37	0.36 24	0.86 56	0.08 9	0.10 7	0.15 10	0.12 5	0.19 9	0.13 7

ADLNet	0.53 106	0.26 120	0.18 56	0.21 88	0.21 84	0.24 99	0.20 67	0.30 58	0.17 47	0.23 25	0.23 59	0.63 163	0.19 61	0.48 155	6.74 208	0.39 36	0.29 46	0.21 33	0.26 17	0.21 37	0.37 26	0.93 62	0.19 105	0.15 28	0.25 50	0.28 78	0.34 45	0.24 48

UNet	0.32 29	0.21 50	0.20 62	0.19 73	0.20 74	0.21 73	0.16 50	0.27 42	0.17 47	0.29 52	0.21 51	0.26 28	0.18 50	0.57 179	1.91 81	0.32 17	0.28 42	0.23 51	0.31 26	0.21 37	0.37 26	0.32 8	0.16 88	0.21 82	0.22 37	0.25 58	0.44 93	0.26 60

CFNet	0.31 25	0.23 78	0.20 62	0.25 114	0.23 101	0.19 59	0.21 73	0.30 58	0.17 47	0.28 47	0.23 59	0.38 92	0.21 68	0.22 66	1.67 63	0.27 8	0.29 46	0.21 33	0.28 20	0.21 37	0.37 26	0.48 22	0.13 54	0.18 47	0.29 79	0.29 81	0.38 61	0.32 86

NVstereo2D	0.63 133	0.25 104	0.22 92	0.29 139	0.26 119	0.34 141	0.35 114	0.30 58	0.22 84	0.39 128	0.32 110	0.27 32	0.16 38	0.43 146	9.07 239	0.45 55	0.34 83	0.28 85	0.38 37	0.21 37	0.37 26	0.51 23	0.30 154	0.22 96	0.32 99	0.25 58	0.28 29	0.25 52

PS-NSSS	0.46 85	0.38 174	0.26 126	0.42 173	0.31 145	0.38 155	0.47 144	0.34 91	0.20 73	0.36 107	0.24 62	0.84 184	0.26 94	0.41 142	2.16 100	0.37 28	0.35 88	0.23 51	0.57 90	0.21 37	0.43 39	0.59 31	0.52 195	0.21 82	0.33 103	0.31 94	0.87 181	0.36 109

Sa-1000	0.37 41	0.21 50	0.14 28	0.15 36	0.17 45	0.16 38	0.11 19	0.36 116	0.18 59	0.31 69	0.15 23	0.46 134	0.18 50	0.25 81	1.18 25	0.73 119	0.32 67	0.33 110	0.66 108	0.22 46	0.69 93	1.18 89	0.09 13	0.23 104	0.34 108	0.30 88	0.51 117	0.27 63

STTStereo	0.40 53	0.28 139	0.28 137	0.24 106	0.28 134	0.23 92	0.55 158	0.25 40	0.36 153	0.29 52	0.27 81	0.35 77	0.22 73	0.27 91	2.65 115	0.33 18	0.27 37	0.25 64	0.31 26	0.22 46	0.37 26	0.69 37	0.31 159	0.19 65	0.26 56	0.31 94	0.36 51	0.40 121

DLCB_ROB	0.36 38	0.25 104	0.24 104	0.22 95	0.24 106	0.22 83	0.31 106	0.28 47	0.23 92	0.31 69	0.34 115	0.35 77	0.26 94	0.33 119	1.24 29	0.35 24	0.34 83	0.28 85	0.31 26	0.22 46	0.59 76	0.80 48	0.21 118	0.24 111	0.48 162	0.37 118	0.38 61	0.45 129

CIPLG	0.38 46	0.20 38	0.20 62	0.17 53	0.21 84	0.17 47	0.27 99	0.32 74	0.27 118	0.30 59	0.31 101	0.32 59	0.17 44	0.53 169	1.12 19	0.44 51	0.37 98	0.21 33	0.51 67	0.23 49	0.51 53	1.59 125	0.12 43	0.19 65	0.53 169	0.18 24	0.56 129	0.20 27

ACRE	0.38 46	0.20 38	0.20 62	0.17 53	0.21 84	0.17 47	0.27 99	0.32 74	0.25 101	0.30 59	0.42 131	0.32 59	0.17 44	0.52 164	1.08 14	0.44 51	0.37 98	0.21 33	0.52 72	0.23 49	0.52 56	1.57 123	0.12 43	0.19 65	0.52 167	0.19 28	0.57 136	0.20 27

BEATNet_4x	0.45 78	0.24 88	0.19 59	0.20 81	0.21 84	0.20 69	0.31 106	0.31 68	0.27 118	0.35 93	0.22 56	0.37 88	0.24 86	0.33 119	2.17 102	0.58 94	0.55 171	0.50 183	0.49 64	0.23 49	0.96 119	1.57 123	0.14 67	0.26 123	0.24 42	0.25 58	0.42 82	0.33 92

DISCO	0.34 32	0.24 88	0.17 47	0.19 73	0.21 84	0.24 99	0.33 110	0.21 22	0.21 79	0.35 93	0.26 72	0.25 23	0.17 44	0.19 52	2.16 100	0.37 28	0.30 58	0.22 42	0.44 52	0.23 49	0.31 18	0.71 40	0.15 76	0.18 47	0.24 42	0.23 43	0.40 72	0.25 52

SA	0.34 32	0.22 61	0.14 28	0.14 29	0.15 31	0.16 38	0.09 14	0.34 91	0.16 39	0.31 69	0.12 16	0.44 121	0.14 31	0.21 62	1.06 11	0.92 146	0.27 37	0.30 95	0.61 103	0.24 53	0.53 59	0.90 59	0.09 13	0.18 47	0.27 62	0.29 81	0.56 129	0.27 63

raftrobust	0.41 57	0.21 50	0.22 92	0.18 62	0.20 74	0.14 29	0.17 54	0.35 102	0.15 29	0.34 86	0.21 51	0.35 77	0.14 31	0.38 136	1.56 50	0.94 153	0.30 58	0.21 33	0.78 127	0.24 53	0.65 85	1.82 146	0.20 113	0.18 47	0.28 68	0.24 52	0.28 29	0.24 48

DSFCA	0.36 38	0.25 104	0.21 79	0.21 88	0.26 119	0.23 92	0.27 99	0.23 27	0.21 79	0.22 24	0.27 81	0.26 28	0.16 38	0.15 20	1.69 68	0.64 109	0.29 46	0.27 76	0.32 30	0.24 53	0.46 43	0.81 51	0.18 98	0.21 82	0.28 68	0.29 81	0.57 136	0.45 129

AF-Net	0.40 53	0.25 104	0.25 114	0.25 114	0.30 139	0.29 121	0.65 175	0.36 116	0.30 129	0.25 36	0.31 101	0.41 105	0.21 68	0.24 76	2.18 103	0.33 18	0.25 25	0.22 42	0.40 42	0.24 53	0.59 76	0.85 54	0.22 123	0.20 74	0.28 68	0.30 88	0.43 89	0.33 92

RP	0.47 87	0.29 144	0.34 159	0.31 147	0.31 145	0.29 121	0.52 150	0.34 91	0.33 145	0.23 25	0.35 120	0.38 92	0.26 94	0.25 81	3.84 144	0.33 18	0.30 58	0.22 42	0.34 31	0.24 53	0.30 16	1.02 72	0.19 105	0.25 116	0.30 83	0.32 99	0.53 121	0.37 112

Nwc_Net	0.40 53	0.25 104	0.25 114	0.25 114	0.30 139	0.29 121	0.65 175	0.36 116	0.30 129	0.25 36	0.31 101	0.41 105	0.21 68	0.24 76	2.18 103	0.33 18	0.25 25	0.22 42	0.40 42	0.24 53	0.59 76	0.85 54	0.22 123	0.20 74	0.28 68	0.30 88	0.43 89	0.33 92

CFNet_RVC	0.54 109	0.27 130	0.24 104	0.25 114	0.25 113	0.25 104	0.22 76	0.27 42	0.19 66	0.30 59	0.31 101	0.34 73	0.18 50	0.33 119	5.54 186	0.48 73	0.53 163	0.24 57	0.86 139	0.24 53	0.63 83	0.76 44	0.19 105	0.35 150	0.31 90	0.31 94	0.42 82	0.34 100

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 41	0.26 120	0.25 114	0.23 99	0.30 139	0.21 73	0.44 140	0.28 47	0.51 182	0.37 115	0.25 68	0.36 87	0.18 50	0.29 99	2.01 91	0.33 18	0.28 42	0.22 42	0.35 34	0.24 53	0.32 20	0.64 33	0.16 88	0.19 65	0.24 42	0.42 131	0.32 34	0.32 86
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UDGNet	0.43 70	0.30 148	0.23 101	0.55 189	0.45 184	0.50 180	0.44 140	0.31 68	0.22 84	0.27 45	0.29 92	0.31 51	0.13 25	0.68 194	1.27 33	0.45 55	0.34 83	0.25 64	0.67 109	0.25 61	0.66 86	1.15 85	0.41 178	0.17 44	0.34 108	0.32 99	0.42 82	0.29 71

AFF-stereo	0.54 109	0.20 38	0.16 38	0.14 29	0.16 37	0.23 92	0.53 152	0.24 31	0.14 25	0.29 52	0.13 21	0.42 113	0.11 15	0.15 20	5.96 196	0.42 42	0.26 33	0.20 30	0.50 66	0.25 61	0.83 110	1.97 157	0.09 13	0.16 34	0.21 33	0.20 33	0.43 89	0.16 12

DeepPruner_ROB	0.56 115	0.25 104	0.26 126	0.25 114	0.28 134	0.26 107	1.00 202	0.32 74	0.25 101	0.37 115	0.38 126	0.35 77	0.25 89	0.31 112	3.86 145	0.71 118	0.35 88	0.30 95	0.53 76	0.25 61	1.34 160	1.26 97	0.23 127	0.24 111	0.30 83	0.44 137	0.47 104	0.31 82

DN-CSS_ROB	0.42 60	0.22 61	0.25 114	0.23 99	0.26 119	0.17 47	0.23 83	0.42 150	0.20 73	0.39 128	0.41 129	0.40 99	0.27 103	0.32 116	2.02 93	0.43 46	0.32 67	0.23 51	0.93 146	0.25 61	0.98 121	0.79 47	0.15 76	0.32 147	0.24 42	0.23 43	0.42 82	0.30 77

pcwnet_v2	0.70 141	0.27 130	0.31 149	0.31 147	0.34 153	0.30 124	0.26 96	0.34 91	0.25 101	0.50 157	0.40 128	1.84 218	0.41 156	0.32 116	5.63 190	0.61 100	0.38 104	0.30 95	1.11 159	0.26 65	0.88 113	1.09 78	0.57 196	0.25 116	0.36 116	0.36 113	0.51 117	0.87 170

DeepPrunerF	0.80 159	0.37 168	0.21 79	0.52 186	1.05 224	0.38 155	0.58 163	0.32 74	0.90 214	0.23 25	0.32 110	0.25 23	0.18 50	0.26 85	5.52 185	0.52 80	0.30 58	0.26 71	0.52 72	0.26 65	0.44 40	0.55 24	0.22 123	0.21 82	5.87 255	0.51 160	0.47 104	0.30 77

UCFNet_RVC	0.57 118	0.37 168	0.27 133	0.30 142	0.32 147	0.28 118	0.32 108	0.30 58	0.23 92	0.35 93	0.27 81	0.52 149	0.26 94	0.34 126	5.19 174	0.46 62	0.32 67	0.25 64	1.03 153	0.26 65	0.73 98	0.84 53	0.45 184	0.23 104	0.37 121	0.33 102	0.36 51	0.45 129

PDISCO_ROB	0.34 32	0.24 88	0.21 79	0.22 95	0.20 74	0.19 59	0.42 132	0.24 31	0.19 66	0.29 52	0.27 81	0.25 23	0.18 50	0.18 46	1.28 34	0.45 55	0.32 67	0.33 110	0.41 45	0.26 65	0.55 65	0.70 38	0.14 67	0.21 82	0.32 99	0.30 88	0.55 127	0.31 82

AACVNet	0.45 78	0.26 120	0.21 79	0.27 127	0.29 138	0.26 107	0.32 108	0.30 58	0.21 79	0.31 69	0.30 97	0.33 67	0.19 61	0.36 132	3.76 142	0.44 51	0.33 75	0.26 71	0.41 45	0.27 69	0.46 43	0.71 40	0.20 113	0.22 96	0.30 83	0.31 94	0.42 82	0.37 112

iResNetv2_ROB	0.48 88	0.24 88	0.18 56	0.27 127	0.21 84	0.24 99	0.20 67	0.49 176	0.19 66	0.36 107	0.29 92	0.43 117	0.27 103	0.26 85	3.54 135	0.43 46	0.33 75	0.22 42	0.85 136	0.27 69	1.29 157	0.62 32	0.17 96	0.31 144	0.28 68	0.25 58	0.57 136	0.27 63

PWCDC_ROB	0.57 118	0.19 29	0.20 62	0.17 53	0.27 126	0.22 83	0.25 94	0.22 24	0.54 186	0.16 16	0.43 133	0.32 59	1.19 199	0.47 154	5.41 182	0.50 77	0.34 83	0.28 85	0.38 37	0.27 69	0.68 90	1.28 99	0.25 133	0.31 144	0.19 25	0.29 81	0.26 25	0.36 109

LoS_RVC	0.48 88	0.25 104	0.21 79	0.11 13	0.19 62	0.13 20	0.13 30	0.24 31	0.25 101	0.38 123	0.26 72	0.37 88	0.34 136	0.22 66	3.48 132	0.79 124	0.41 115	0.43 159	0.60 98	0.29 72	1.05 126	1.41 110	0.14 67	0.16 34	0.28 68	0.23 43	0.26 25	0.29 71

tt_ll	0.48 88	0.25 104	0.21 79	0.11 13	0.19 62	0.13 20	0.13 30	0.24 31	0.25 101	0.38 123	0.26 72	0.37 88	0.34 136	0.22 66	3.48 132	0.79 124	0.41 115	0.43 159	0.60 98	0.29 72	1.05 126	1.41 110	0.14 67	0.16 34	0.28 68	0.23 43	0.26 25	0.29 71

CASS	0.57 118	0.27 130	0.28 137	0.33 153	0.28 134	0.30 124	0.88 193	0.40 137	0.30 129	0.47 150	0.51 146	0.48 139	0.37 147	0.17 33	1.95 85	0.67 113	0.77 199	0.46 168	0.80 130	0.29 72	1.68 189	1.65 131	0.18 98	0.23 104	0.46 158	0.34 106	0.53 121	0.46 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MLCV	0.58 122	0.25 104	0.25 114	0.37 163	0.34 153	0.35 146	0.55 158	0.46 167	0.46 175	0.53 164	0.79 179	0.64 165	0.41 156	0.29 99	1.32 38	1.41 185	0.49 151	0.30 95	1.29 182	0.29 72	1.28 154	1.37 106	0.23 127	0.41 165	0.36 116	0.36 113	0.49 109	0.35 104

SACVNet	0.49 93	0.30 148	0.27 133	0.28 134	0.30 139	0.27 113	0.36 116	0.37 125	0.29 124	0.35 93	0.28 87	0.35 77	0.26 94	0.38 136	2.96 119	0.45 55	0.39 108	0.29 91	0.58 95	0.30 76	0.75 100	1.37 106	0.20 113	0.27 129	0.37 121	0.35 109	0.46 98	0.37 112

DMCA-RVC	0.46 85	0.21 50	0.23 101	0.31 147	0.28 134	0.19 59	0.75 183	0.34 91	0.31 135	0.32 77	1.07 198	0.31 51	0.16 38	0.29 99	3.57 136	0.36 25	0.29 46	0.25 64	0.27 19	0.30 76	0.40 34	0.46 20	0.19 105	0.29 134	0.35 110	0.22 39	0.36 51	0.27 63

test_4	0.49 93	0.17 15	0.17 47	0.14 29	0.15 31	0.12 17	0.40 125	0.24 31	0.15 29	0.31 69	0.29 92	0.28 36	0.13 25	0.35 128	2.02 93	1.85 210	0.25 25	0.29 91	0.39 41	0.31 78	0.54 63	1.54 122	0.10 23	0.16 34	0.29 79	0.88 193	0.91 185	0.85 168

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 109	0.21 50	0.20 62	0.16 45	0.21 84	0.26 107	0.56 160	0.29 52	0.16 39	0.33 84	0.15 23	0.45 127	0.22 73	0.18 46	5.69 191	0.38 33	0.26 33	0.15 10	0.53 76	0.31 78	0.73 98	1.77 143	0.11 35	0.19 65	0.26 56	0.21 36	0.47 104	0.20 27

stereogan	0.45 78	0.34 159	0.32 155	0.33 153	0.38 171	0.36 148	0.35 114	0.36 116	0.33 145	0.30 59	0.31 101	0.47 137	0.31 122	0.27 91	1.84 78	0.43 46	0.32 67	0.25 64	0.45 60	0.31 78	0.45 41	1.68 134	0.24 131	0.26 123	0.30 83	0.33 102	0.58 140	0.39 120

PA-Net	0.59 126	0.36 164	0.38 171	0.25 114	0.38 171	0.26 107	0.46 143	0.33 86	0.36 153	0.30 59	0.36 122	0.30 47	0.32 126	0.49 160	3.68 140	0.51 78	0.26 33	0.29 91	0.34 31	0.31 78	0.40 34	0.95 66	0.59 198	0.27 129	0.33 103	0.77 184	0.35 49	2.26 212
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.71 143	0.61 208	0.40 174	0.82 209	0.61 201	0.84 207	0.72 181	0.43 157	0.31 135	0.47 150	0.33 113	1.47 207	0.76 188	0.64 191	2.54 113	0.42 42	0.45 136	0.33 110	2.71 207	0.31 78	0.53 59	0.64 33	0.96 222	0.29 134	0.42 142	0.37 118	0.39 66	0.53 145

dad	0.60 128	0.29 144	0.21 79	0.64 203	0.32 147	0.42 167	0.96 201	0.58 193	0.19 66	0.44 143	0.19 41	0.50 144	0.43 163	0.18 46	3.95 149	0.53 82	0.42 123	0.27 76	0.77 126	0.32 83	0.56 68	0.56 25	0.19 105	0.35 150	0.57 174	0.24 52	1.25 203	0.83 165

HSM	0.48 88	0.24 88	0.24 104	0.26 125	0.26 119	0.21 73	0.24 86	0.41 142	0.20 73	0.31 69	0.30 97	0.41 105	0.25 89	0.22 66	4.49 162	0.40 38	0.35 88	0.23 51	0.52 72	0.32 83	0.77 103	0.65 35	0.15 76	0.23 104	0.31 90	0.32 99	0.44 93	0.34 100

NCCL2	0.60 128	0.36 164	0.32 155	0.30 142	0.40 176	0.26 107	0.52 150	0.35 102	0.32 140	0.41 136	0.33 113	0.41 105	0.25 89	0.54 172	4.15 154	0.59 96	0.42 123	0.32 106	0.40 42	0.32 83	0.79 105	1.41 110	0.41 178	0.35 150	0.45 151	0.45 140	0.75 170	0.53 145

GES	0.59 126	0.24 88	0.20 62	0.21 88	0.23 101	0.27 113	0.51 149	0.34 91	0.31 135	0.35 93	0.29 92	0.32 59	0.23 81	0.22 66	3.28 127	0.59 96	0.38 104	0.28 85	1.15 163	0.33 86	1.12 138	1.17 88	0.18 98	0.26 123	0.28 68	0.24 52	0.58 140	2.30 213

APVNet	0.42 60	0.27 130	0.20 62	0.24 106	0.27 126	0.28 118	0.26 96	0.32 74	0.22 84	0.26 42	0.31 101	0.30 47	0.17 44	0.27 91	2.45 112	0.51 78	0.45 136	0.34 123	0.67 109	0.33 86	0.56 68	1.03 74	0.16 88	0.29 134	0.29 79	0.25 58	0.45 97	0.31 82

CASnet	0.38 46	0.22 61	0.15 33	0.15 36	0.18 54	0.19 59	0.36 116	0.30 58	0.18 59	0.34 86	0.21 51	0.44 121	0.28 107	0.13 14	1.97 87	0.46 62	0.35 88	0.26 71	0.44 52	0.34 88	1.13 140	0.87 57	0.11 35	0.18 47	0.25 50	0.18 24	0.33 35	0.25 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
dd	0.39 51	0.26 120	0.15 33	0.45 181	0.17 45	0.33 139	0.21 73	0.29 52	0.14 25	0.29 52	0.15 23	0.45 127	0.14 31	0.16 27	2.98 120	0.41 41	0.38 104	0.22 42	0.53 76	0.34 88	0.37 26	0.35 11	0.17 96	0.30 140	0.29 79	0.21 36	0.40 72	0.32 86

RALAANet	0.41 57	0.23 78	0.20 62	0.17 53	0.19 62	0.18 52	0.24 86	0.28 47	0.16 39	0.24 31	0.21 51	0.32 59	0.18 50	0.30 105	1.47 47	0.42 42	0.30 58	0.25 64	0.60 98	0.34 88	0.81 107	2.50 195	0.12 43	0.20 74	0.25 50	0.24 52	0.41 75	0.23 43

XPNet_ROB	0.56 115	0.41 183	0.30 144	0.27 127	0.33 149	0.33 139	0.38 121	0.28 47	0.32 140	0.32 77	0.42 131	1.18 195	0.25 89	0.32 116	3.03 122	0.53 82	0.66 189	0.30 95	0.43 50	0.34 88	0.75 100	1.60 127	0.26 136	0.27 129	0.32 99	0.35 109	0.76 174	0.48 138

rafts_anoy	0.39 51	0.24 88	0.20 62	0.18 62	0.20 74	0.16 38	0.24 86	0.34 91	0.15 29	0.26 42	0.23 59	0.29 40	0.14 31	0.21 62	1.59 54	0.89 144	0.36 94	0.24 57	0.51 67	0.35 92	0.59 76	1.81 145	0.11 35	0.18 47	0.28 68	0.23 43	0.25 22	0.26 60

RGC	0.54 109	0.37 168	0.47 184	0.35 158	0.38 171	0.41 164	0.36 116	0.37 125	0.39 157	0.32 77	0.46 136	0.42 113	0.42 160	0.35 128	3.29 128	0.38 33	0.36 94	0.28 85	0.49 64	0.35 92	0.72 96	1.21 92	0.25 133	0.30 140	0.39 134	0.46 145	0.53 121	0.53 145

iinet-f	0.37 41	0.24 88	0.18 56	0.20 81	0.15 31	0.22 83	0.19 65	0.22 24	0.16 39	0.38 123	0.39 127	0.27 32	0.23 81	0.17 33	1.98 88	0.49 74	0.31 63	0.21 33	0.69 117	0.36 94	0.50 49	0.92 61	0.15 76	0.18 47	0.27 62	0.20 33	0.46 98	0.26 60

CREStereo++_RVC	0.48 88	0.22 61	0.22 92	0.17 53	0.21 84	0.15 34	0.24 86	0.34 91	0.20 73	0.35 93	0.20 45	0.32 59	0.32 126	0.17 33	1.41 43	0.81 133	0.39 108	0.26 71	0.56 89	0.36 94	1.07 133	1.45 114	0.13 54	0.17 44	0.28 68	0.27 77	2.29 238	0.31 82
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
SGM-Forest	2.22 226	0.37 168	0.25 114	0.54 188	0.45 184	0.41 164	0.36 116	0.61 196	0.74 203	0.72 208	0.65 159	1.01 192	2.24 218	0.43 146	7.35 222	2.53 239	0.52 158	0.38 146	25.12 267	0.36 94	2.24 225	3.52 235	0.40 174	0.47 179	1.03 210	0.59 173	1.83 226	4.94 245
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
4D-IteraStereo	0.45 78	0.19 29	0.24 104	0.17 53	0.18 54	0.14 29	0.14 35	0.33 86	0.17 47	0.33 84	0.18 36	0.39 96	0.13 25	0.33 119	1.77 71	1.69 203	0.27 37	0.30 95	0.51 67	0.37 97	0.91 117	2.13 171	0.13 54	0.20 74	0.21 33	0.22 39	0.41 75	0.19 25

CAS	0.40 53	0.20 38	0.14 28	0.15 36	0.16 37	0.13 20	0.43 134	0.23 27	0.23 92	0.37 115	0.28 87	0.29 40	0.30 117	0.52 164	1.74 70	0.70 117	0.39 108	0.37 136	0.37 36	0.37 97	0.77 103	1.14 84	0.12 43	0.15 28	0.25 50	0.25 58	0.29 32	0.34 100

raft_robust	0.42 60	0.23 78	0.16 38	0.20 81	0.17 45	0.16 38	0.14 35	0.42 150	0.18 59	0.41 136	0.15 23	0.38 92	0.24 86	0.27 91	1.56 50	1.16 171	0.32 67	0.33 110	0.92 144	0.37 97	0.75 100	1.25 96	0.11 35	0.25 116	0.31 90	0.34 106	0.37 57	0.29 71

IPLG	0.73 148	0.21 50	0.19 59	0.16 45	0.19 62	0.16 38	0.17 54	0.35 102	0.22 84	0.35 93	1.15 201	0.32 59	0.24 86	0.60 184	8.93 237	0.54 87	0.37 98	0.29 91	0.57 90	0.37 97	0.63 83	1.44 113	0.12 43	0.58 196	0.35 110	0.39 123	0.67 154	0.21 36

s12784h	0.57 118	0.28 139	0.28 137	0.30 142	0.24 106	0.18 52	0.14 35	0.36 116	0.25 101	0.38 123	0.24 62	0.40 99	0.39 153	0.17 33	1.26 32	1.10 167	0.48 146	0.27 76	0.72 122	0.37 97	1.49 173	1.74 139	0.13 54	0.20 74	0.44 148	0.47 149	2.18 235	0.86 169

psm_up	0.42 60	0.26 120	0.28 137	0.28 134	0.27 126	0.27 113	0.41 130	0.36 116	0.32 140	0.29 52	0.24 62	0.41 105	0.26 94	0.50 162	1.90 80	0.36 25	0.35 88	0.31 104	0.70 118	0.37 97	0.52 56	0.75 43	0.16 88	0.29 134	0.33 103	0.37 118	0.40 72	0.33 92

MIM_Stereo	0.38 46	0.19 29	0.15 33	0.15 36	0.14 27	0.24 99	0.13 30	0.27 42	0.11 12	0.24 31	0.22 56	0.23 18	0.13 25	0.17 33	1.24 29	1.58 196	0.25 25	0.21 33	0.54 85	0.38 103	0.49 48	2.01 161	0.09 13	0.16 34	0.18 20	0.29 81	0.35 49	0.16 12

GLC_STEREO	0.44 72	0.23 78	0.25 114	0.20 81	0.21 84	0.19 59	0.19 65	0.38 128	0.16 39	0.34 86	0.25 68	0.31 51	0.17 44	0.16 27	3.59 138	0.53 82	0.41 115	0.27 76	0.46 62	0.38 103	0.90 115	0.78 46	0.13 54	0.18 47	0.25 50	0.19 28	0.49 109	0.25 52

GMOStereo	0.44 72	0.20 38	0.16 38	0.16 45	0.18 54	0.32 134	0.43 134	0.35 102	0.17 47	0.35 93	0.15 23	0.31 51	0.22 73	0.17 33	1.68 64	0.92 146	0.29 46	0.33 110	0.53 76	0.38 103	0.58 71	2.66 199	0.10 23	0.18 47	0.31 90	0.25 58	0.41 75	0.22 38

error version	0.44 72	0.20 38	0.16 38	0.16 45	0.18 54	0.32 134	0.43 134	0.35 102	0.17 47	0.35 93	0.15 23	0.31 51	0.22 73	0.17 33	1.68 64	0.92 146	0.29 46	0.33 110	0.53 76	0.38 103	0.58 71	2.66 199	0.10 23	0.18 47	0.31 90	0.25 58	0.41 75	0.22 38

test-v	0.44 72	0.20 38	0.16 38	0.16 45	0.18 54	0.32 134	0.43 134	0.35 102	0.17 47	0.35 93	0.15 23	0.31 51	0.22 73	0.17 33	1.68 64	0.92 146	0.29 46	0.33 110	0.53 76	0.38 103	0.58 71	2.66 199	0.10 23	0.18 47	0.31 90	0.25 58	0.41 75	0.22 38

test-2	0.44 72	0.20 38	0.16 38	0.16 45	0.18 54	0.32 134	0.43 134	0.35 102	0.17 47	0.35 93	0.15 23	0.31 51	0.22 73	0.17 33	1.68 64	0.92 146	0.29 46	0.33 110	0.53 76	0.38 103	0.58 71	2.66 199	0.10 23	0.18 47	0.31 90	0.25 58	0.41 75	0.22 38

LMCR-Stereo	0.38 46	0.23 78	0.20 62	0.19 73	0.20 74	0.23 92	0.14 35	0.30 58	0.20 73	0.29 52	0.24 62	0.34 73	0.29 112	0.60 184	1.59 54	0.46 62	0.39 108	0.28 85	0.55 88	0.38 103	0.55 65	1.08 77	0.15 76	0.22 96	0.26 56	0.26 74	0.33 35	0.32 86

GEStereo_RVC	0.53 106	0.27 130	0.34 159	0.27 127	0.27 126	0.31 129	0.53 152	0.41 142	0.25 101	0.35 93	0.28 87	0.41 105	0.25 89	0.30 105	1.92 82	0.74 120	0.50 153	0.37 136	0.92 144	0.38 103	0.93 118	2.15 172	0.21 118	0.37 157	0.32 99	0.31 94	0.51 117	0.48 138

FCDSN-DC	0.91 168	0.37 168	0.66 209	0.41 172	0.42 180	0.50 180	0.94 199	0.39 134	0.31 135	0.46 148	0.34 115	0.67 167	0.31 122	0.56 176	8.70 233	0.85 139	0.50 153	0.48 176	0.79 129	0.38 103	1.31 159	2.78 206	0.30 154	0.60 199	0.39 134	0.43 135	0.42 82	0.38 117
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	0.69 140	0.26 120	0.30 144	0.24 106	0.27 126	0.30 124	0.50 147	0.35 102	0.34 148	0.44 143	0.46 136	0.35 77	0.28 107	0.31 112	7.03 214	0.69 114	0.52 158	0.47 172	0.76 125	0.38 103	0.84 111	1.10 79	0.18 98	0.37 157	0.33 103	0.34 106	0.50 114	0.63 156

sAnonymous2	0.42 60	0.22 61	0.17 47	0.16 45	0.17 45	0.22 83	0.17 54	0.38 128	0.26 111	0.28 47	0.26 72	0.33 67	0.32 126	0.16 27	1.63 60	0.61 100	0.40 112	0.36 131	0.81 131	0.39 113	1.05 126	1.36 104	0.15 76	0.22 96	0.30 83	0.35 109	0.33 35	0.35 104

CroCo_RVC	0.42 60	0.22 61	0.17 47	0.16 45	0.17 45	0.22 83	0.17 54	0.38 128	0.26 111	0.28 47	0.26 72	0.33 67	0.32 126	0.16 27	1.63 60	0.61 100	0.40 112	0.36 131	0.81 131	0.39 113	1.05 126	1.36 104	0.15 76	0.22 96	0.30 83	0.35 109	0.33 35	0.35 104

GANetREF_RVC	0.52 103	0.40 181	0.39 173	0.38 166	0.36 165	0.36 148	0.34 112	0.51 182	0.43 167	0.48 154	0.27 81	0.75 175	0.44 165	0.29 99	1.30 35	0.46 62	1.06 208	0.34 123	0.63 105	0.39 113	0.90 115	0.80 48	0.31 159	0.41 165	0.45 151	0.40 125	0.65 153	0.52 142
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
TANstereo	0.45 78	0.22 61	0.20 62	0.21 88	0.22 94	0.22 83	0.12 25	0.27 42	0.22 84	0.32 77	0.26 72	0.27 32	0.26 94	0.24 76	1.59 54	0.80 129	0.44 132	0.41 156	0.67 109	0.40 116	1.07 133	1.35 102	0.48 192	0.18 47	0.18 20	0.25 58	1.00 194	0.25 52

XX-TBD	0.45 78	0.22 61	0.20 62	0.21 88	0.22 94	0.22 83	0.12 25	0.27 42	0.22 84	0.32 77	0.26 72	0.27 32	0.26 94	0.24 76	1.59 54	0.80 129	0.44 132	0.41 156	0.67 109	0.40 116	1.07 133	1.35 102	0.48 192	0.18 47	0.18 20	0.25 58	1.00 194	0.25 52

LoS	0.51 101	0.23 78	0.17 47	0.19 73	0.20 74	0.19 59	0.14 35	0.77 209	0.27 118	0.50 157	0.45 134	0.54 151	0.47 169	0.23 72	2.11 99	0.86 142	0.57 173	0.42 158	0.62 104	0.41 118	1.28 154	1.52 118	0.16 88	0.18 47	0.36 116	0.29 81	0.33 35	0.35 104

LALA_ROB	0.66 136	0.52 197	0.34 159	0.33 153	0.36 165	0.41 164	0.44 140	0.35 102	0.40 160	0.46 148	0.60 152	1.31 199	0.29 112	0.40 141	3.95 149	0.47 69	0.53 163	0.38 146	0.60 98	0.41 118	0.89 114	1.73 138	0.25 133	0.33 149	0.38 129	0.43 135	0.81 177	0.57 150

Any-RAFT	0.61 131	0.22 61	0.33 158	0.24 106	0.22 94	0.20 69	0.18 61	0.41 142	0.25 101	0.40 132	1.13 200	0.51 147	0.32 126	0.36 132	1.24 29	0.85 139	0.65 188	0.37 136	1.31 184	0.42 120	2.23 224	1.86 150	0.18 98	0.21 82	0.44 148	0.54 167	0.44 93	0.83 165

CES	0.44 72	0.20 38	0.17 47	0.14 29	0.19 62	0.16 38	0.22 76	0.54 188	0.25 101	0.30 59	0.35 120	0.41 105	0.38 150	0.56 176	1.66 62	0.80 129	0.53 163	0.47 172	0.35 34	0.42 120	1.04 125	1.23 94	0.15 76	0.15 28	0.27 62	0.21 36	0.29 32	0.33 92

raft+_RVC	0.35 37	0.19 29	0.16 38	0.15 36	0.16 37	0.13 20	0.22 76	0.30 58	0.14 25	0.28 47	0.18 36	0.28 36	0.11 15	0.19 52	1.09 16	0.79 124	0.26 33	0.17 16	0.45 60	0.42 120	0.50 49	2.07 166	0.10 23	0.14 19	0.21 33	0.18 24	0.26 25	0.20 27

ETE_ROB	0.66 136	0.48 192	0.31 149	0.36 159	0.38 171	0.40 159	0.49 146	0.33 86	0.49 180	0.40 132	0.60 152	1.36 202	0.29 112	0.41 142	3.00 121	0.53 82	1.01 205	0.34 123	0.71 121	0.42 120	1.03 124	1.59 125	0.28 145	0.32 147	0.40 138	0.45 140	0.75 170	0.56 148

RALCasStereoNet	0.42 60	0.24 88	0.21 79	0.20 81	0.20 74	0.16 38	0.26 96	0.32 74	0.15 29	0.30 59	0.20 45	0.31 51	0.16 38	0.27 91	1.17 23	1.54 193	0.33 75	0.23 51	0.38 37	0.43 124	0.62 82	2.34 188	0.12 43	0.18 47	0.26 56	0.25 58	0.25 22	0.27 63

sCroCo_RVC	0.49 93	0.21 50	0.17 47	0.15 36	0.16 37	0.21 73	0.15 46	0.32 74	0.32 140	0.36 107	0.24 62	0.44 121	0.46 167	0.15 20	1.40 42	1.09 166	0.46 138	0.40 153	0.67 109	0.43 124	1.53 177	2.17 176	0.15 76	0.24 111	0.30 83	0.30 88	0.49 109	0.32 86

FADNet-RVC	0.55 114	0.25 104	0.26 126	0.27 127	0.27 126	0.23 92	0.59 168	0.33 86	0.24 96	0.34 86	0.26 72	0.43 117	0.29 112	0.30 105	5.05 172	0.44 51	0.41 115	0.27 76	0.74 124	0.43 124	0.69 93	0.94 63	0.21 118	0.28 133	0.35 110	0.33 102	0.34 45	0.42 124

MDST_ROB	2.52 230	4.60 258	0.46 182	3.44 243	0.80 215	2.17 237	1.06 204	1.43 238	0.45 168	0.69 201	0.97 196	0.90 186	9.59 250	0.52 164	8.48 232	0.83 135	0.49 151	0.38 146	3.22 215	0.43 124	2.06 216	3.48 232	0.46 188	0.44 171	4.66 252	2.82 242	7.09 259	6.04 252

test-3	0.58 122	0.22 61	0.22 92	0.18 62	0.22 94	0.21 73	0.20 67	0.40 137	0.17 47	0.35 93	0.18 36	0.44 121	0.20 66	0.19 52	2.28 106	1.72 205	0.33 75	0.30 95	1.28 179	0.44 128	1.16 145	2.16 174	0.11 35	0.21 82	0.45 151	0.23 43	0.56 129	1.19 189

test_1	0.58 122	0.22 61	0.22 92	0.18 62	0.22 94	0.21 73	0.20 67	0.40 137	0.17 47	0.34 86	0.18 36	0.44 121	0.20 66	0.19 52	2.28 106	1.73 207	0.33 75	0.30 95	1.27 177	0.44 128	1.16 145	2.16 174	0.11 35	0.21 82	0.45 151	0.23 43	0.56 129	1.19 189

test_3	0.58 122	0.22 61	0.22 92	0.18 62	0.22 94	0.21 73	0.20 67	0.41 142	0.18 59	0.36 107	0.19 41	0.45 127	0.22 73	0.19 52	2.28 106	1.72 205	0.33 75	0.31 104	1.27 177	0.44 128	1.15 143	2.15 172	0.11 35	0.22 96	0.47 159	0.28 78	0.59 145	1.20 191

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 170	0.54 201	0.35 165	0.63 201	0.50 190	0.62 193	1.25 209	0.66 201	0.60 195	0.57 171	0.46 136	0.92 188	1.28 205	1.16 214	4.96 168	0.61 100	0.53 163	0.33 110	1.25 171	0.44 128	2.01 213	1.75 141	0.47 189	0.41 165	0.76 193	0.81 188	0.76 174	1.47 201

PMTNet	0.45 78	0.24 88	0.22 92	0.18 62	0.18 54	0.15 34	0.33 110	0.31 68	0.24 96	0.37 115	0.25 68	0.39 96	0.38 150	0.18 46	1.77 71	1.07 162	0.46 138	0.27 76	0.57 90	0.44 128	1.15 143	1.31 100	0.14 67	0.16 34	0.40 138	0.30 88	0.33 35	0.37 112

FADNet	0.56 115	0.27 130	0.24 104	0.29 139	0.26 119	0.27 113	0.47 144	0.36 116	0.24 96	0.35 93	0.34 115	0.38 92	0.28 107	0.28 96	5.03 170	0.43 46	0.33 75	0.34 123	0.70 118	0.44 128	0.66 86	0.98 70	0.19 105	0.23 104	0.40 138	0.41 128	0.37 57	0.44 125

NCC-stereo	0.50 98	0.33 156	0.31 149	0.31 147	0.33 149	0.31 129	0.58 163	0.41 142	0.40 160	0.24 31	0.37 123	0.40 99	0.36 142	0.28 96	3.38 129	0.37 28	0.31 63	0.32 106	0.44 52	0.44 128	0.50 49	0.94 63	0.28 145	0.25 116	0.38 129	0.44 137	0.46 98	0.44 125

Abc-Net	0.50 98	0.33 156	0.31 149	0.31 147	0.33 149	0.31 129	0.58 163	0.41 142	0.40 160	0.24 31	0.37 123	0.40 99	0.36 142	0.28 96	3.38 129	0.37 28	0.31 63	0.32 106	0.44 52	0.44 128	0.50 49	0.94 63	0.28 145	0.25 116	0.38 129	0.44 137	0.46 98	0.44 125
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	1.13 184	0.51 195	0.91 221	0.81 208	0.56 195	0.91 209	1.45 219	0.80 210	0.52 183	0.62 186	0.65 159	0.88 185	0.77 189	0.56 176	3.53 134	0.84 138	0.95 204	0.49 178	1.28 179	0.44 128	1.59 180	2.59 196	0.31 159	0.56 192	1.66 230	0.91 194	2.36 240	3.06 229

NOSS_ROB	0.99 172	0.36 164	0.28 137	0.38 166	0.37 168	0.40 159	0.34 112	0.89 215	0.39 157	0.71 205	0.90 189	1.00 191	0.60 177	1.35 218	5.04 171	2.39 234	0.66 189	0.58 203	0.68 116	0.44 128	2.24 225	3.36 228	0.32 163	0.51 181	0.45 151	1.00 199	0.73 165	0.45 129

ICVP	0.54 109	0.25 104	0.31 149	0.25 114	0.25 113	0.26 107	0.37 120	0.31 68	0.25 101	0.37 115	0.31 101	0.41 105	0.30 117	0.25 81	2.81 117	0.62 106	0.50 153	0.77 225	0.59 96	0.45 138	0.98 121	1.93 152	0.33 166	0.26 123	0.31 90	0.36 113	0.39 66	0.34 100
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	5.12 253	0.19 29	0.25 114	0.27 127	0.17 45	0.43 168	0.40 125	0.35 102	0.21 79	0.73 211	1.62 223	0.48 139	0.38 150	0.30 105	7.62 226	3.59 252	0.44 132	0.37 136	1.35 186	0.47 139	1.40 166	2.09 167	0.45 184	0.20 74	112.24 275	0.46 145	0.99 193	0.83 165

Anonymous	0.51 101	0.24 88	0.20 62	0.18 62	0.20 74	0.21 73	0.15 46	0.38 128	0.30 129	0.36 107	0.22 56	0.37 88	0.50 172	0.19 52	1.51 49	0.92 146	0.48 146	0.47 172	0.94 147	0.47 139	1.42 168	2.19 179	0.16 88	0.25 116	0.36 116	0.33 102	0.54 125	0.33 92

XQC	0.85 165	0.47 191	0.43 180	0.50 185	0.48 188	0.51 182	0.64 173	0.57 192	0.49 180	0.59 176	0.63 155	0.62 162	0.90 191	0.48 155	6.85 210	0.79 124	0.48 146	0.48 176	0.86 139	0.47 139	0.96 119	1.19 90	0.34 167	0.46 175	0.62 184	0.78 185	0.69 159	0.58 152

IPLGR	0.80 159	0.26 120	0.22 92	0.23 99	0.25 113	0.18 52	0.17 54	0.33 86	0.20 73	0.41 136	1.55 219	0.35 77	0.31 122	0.57 179	8.76 234	0.61 100	0.43 129	0.38 146	0.67 109	0.48 142	0.87 112	2.30 186	0.13 54	0.29 134	0.38 129	0.47 149	0.63 150	0.29 71

SHD	0.76 154	0.30 148	0.51 191	0.36 159	0.38 171	0.37 151	0.54 154	0.50 179	0.45 168	0.54 167	0.63 155	0.52 149	0.66 180	0.38 136	6.13 199	0.69 114	0.50 153	0.44 163	0.96 149	0.48 142	1.09 136	1.20 91	0.26 136	0.53 185	0.50 164	0.53 163	0.50 114	0.67 159

RTS	0.83 162	0.32 154	0.30 144	0.30 142	0.34 153	0.45 173	0.77 188	0.42 150	0.45 168	0.43 139	0.34 115	0.55 152	0.35 139	0.43 146	7.23 219	0.76 121	0.58 174	0.44 163	1.04 154	0.48 142	1.05 126	1.10 79	0.26 136	0.41 165	0.58 177	1.67 222	0.58 140	0.79 162

RTSA	0.83 162	0.32 154	0.30 144	0.30 142	0.34 153	0.45 173	0.77 188	0.42 150	0.45 168	0.43 139	0.34 115	0.55 152	0.35 139	0.43 146	7.23 219	0.76 121	0.58 174	0.44 163	1.04 154	0.48 142	1.05 126	1.10 79	0.26 136	0.41 165	0.58 177	1.67 222	0.58 140	0.79 162

PWC_ROB	0.75 151	0.38 174	0.40 174	0.31 147	0.36 165	0.38 155	0.58 163	0.40 137	0.68 200	0.44 143	0.79 179	0.58 157	1.23 202	0.33 119	3.24 125	1.21 175	0.64 186	0.52 190	1.04 154	0.48 142	1.20 149	1.67 133	0.27 141	0.51 181	0.39 134	0.41 128	0.68 156	1.17 186

MyStereo04	0.50 98	0.28 139	0.27 133	0.23 99	0.24 106	0.19 59	0.22 76	0.38 128	0.29 124	0.64 192	0.28 87	0.48 139	0.19 61	0.35 128	1.48 48	0.65 110	0.37 98	0.27 76	1.22 170	0.50 147	1.12 138	1.26 97	0.44 182	0.30 140	0.39 134	0.50 154	0.55 127	0.30 77

MyStereo	0.52 103	0.30 148	0.32 155	0.25 114	0.25 113	0.20 69	0.25 94	0.37 125	0.28 123	0.71 205	0.41 129	0.48 139	0.22 73	0.35 128	1.58 53	0.61 100	0.36 94	0.27 76	1.20 167	0.51 148	1.11 137	1.39 108	0.45 184	0.30 140	0.43 143	0.58 172	0.57 136	0.30 77

PSMNet-ADL	1.03 177	0.29 144	0.31 149	0.34 157	0.35 163	0.35 146	0.64 173	0.55 189	0.35 149	0.71 205	1.40 212	0.60 160	1.07 194	2.44 238	6.98 213	1.98 216	1.55 227	0.40 153	1.25 171	0.51 148	1.28 154	2.00 159	0.35 170	0.26 123	0.37 121	0.42 131	0.68 156	0.36 109

anonymity	1.70 209	0.26 120	0.41 176	0.28 134	0.25 113	0.51 182	0.23 83	0.49 176	0.56 187	0.63 190	22.54 269	0.58 157	0.59 176	0.37 135	1.81 74	1.46 187	0.47 143	0.36 131	1.10 158	0.52 150	1.45 171	3.41 230	0.23 127	0.35 150	1.09 215	1.56 219	3.23 250	1.06 179

CREStereo	0.42 60	0.23 78	0.21 79	0.18 62	0.17 45	0.15 34	0.11 19	0.36 116	0.24 96	0.36 107	0.28 87	0.40 99	0.40 155	0.17 33	1.46 45	0.96 155	0.47 143	0.26 71	0.44 52	0.52 150	1.14 141	1.16 87	0.13 54	0.19 65	0.26 56	0.28 78	0.37 57	0.32 86
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FBW_ROB	1.09 181	0.65 210	0.58 201	0.89 211	0.89 219	0.75 204	1.26 210	0.46 167	0.35 149	0.53 164	0.76 175	1.15 194	1.35 207	1.88 227	6.04 198	0.46 62	0.64 186	0.33 110	2.64 205	0.54 152	1.66 184	1.39 108	1.22 228	0.57 193	0.47 159	0.54 167	0.56 129	0.87 170

MIPNet	0.79 158	0.23 78	0.20 62	0.24 106	0.24 106	0.17 47	0.18 61	0.34 91	0.69 201	0.39 128	2.18 232	0.35 77	0.30 117	0.62 188	5.55 187	1.14 169	0.47 143	0.33 110	0.82 133	0.56 153	0.68 90	1.70 135	0.13 54	0.92 229	0.90 205	0.49 152	1.11 200	0.29 71

ADCRef	1.02 174	0.34 159	0.38 171	0.23 99	0.35 163	0.34 141	0.42 132	0.36 116	0.85 209	0.39 128	0.31 101	0.40 99	0.26 94	0.31 112	9.43 242	0.63 108	0.34 83	0.32 106	0.84 135	0.57 154	0.53 59	0.99 71	0.47 189	0.36 154	0.99 207	1.08 203	0.98 190	5.01 246

HSM-Net_RVC	1.02 174	0.27 130	0.28 137	0.44 176	0.33 149	0.31 129	0.40 125	0.47 170	0.29 124	0.58 173	0.95 194	11.21 257	0.48 170	0.31 112	2.42 111	0.66 111	0.48 146	0.30 95	0.57 90	0.57 154	1.35 163	2.26 182	0.27 141	0.45 174	0.44 148	0.46 145	0.56 129	0.50 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Anonymous3	0.61 131	0.30 148	0.24 104	0.21 88	0.27 126	0.28 118	0.22 76	0.50 179	0.35 149	0.37 115	0.27 81	0.76 176	0.54 174	0.52 164	2.02 93	1.89 212	0.52 158	0.46 168	0.96 149	0.58 156	1.27 152	1.94 154	0.20 113	0.23 104	0.37 121	0.41 128	0.54 125	0.37 112

ADCMid	1.19 187	0.50 194	0.55 198	0.39 169	0.60 200	0.57 190	0.88 193	0.60 195	0.75 204	0.47 150	0.69 167	0.74 173	1.17 198	0.42 144	8.06 231	1.08 164	0.54 167	0.45 166	1.76 199	0.58 156	1.14 141	1.63 130	0.59 198	0.44 171	0.59 180	1.44 214	1.26 205	4.11 241

iResNet	0.65 134	0.26 120	0.27 133	0.37 163	0.40 176	0.43 168	0.41 130	0.47 170	0.31 135	0.56 169	0.72 170	0.74 173	0.74 186	0.19 52	1.94 84	1.69 203	0.41 115	0.37 136	1.54 194	0.58 156	1.64 183	1.15 85	0.21 118	0.51 181	0.35 110	0.40 125	0.59 145	0.41 122

ACVNet_1	1.88 213	1.65 231	1.00 223	4.35 245	1.63 242	2.25 239	3.73 246	0.74 204	0.57 192	0.64 192	0.60 152	1.59 212	1.04 192	4.94 256	5.58 189	0.55 90	2.45 244	0.56 198	4.96 228	0.59 159	2.36 233	1.77 143	3.27 249	0.67 212	0.73 192	0.80 186	0.73 165	0.91 173

DDUNet	0.78 157	0.93 214	0.47 184	1.24 219	1.04 223	1.20 219	1.21 207	0.35 102	0.36 153	0.37 115	0.46 136	0.68 171	0.33 135	1.75 224	3.05 123	0.45 55	0.74 195	0.51 186	0.90 141	0.61 160	0.59 76	1.03 74	0.87 217	0.31 144	0.36 116	0.36 113	0.61 148	0.38 117

DAS	0.75 151	0.28 139	0.25 114	0.39 169	0.34 153	0.37 151	0.38 121	0.51 182	0.45 168	0.61 182	0.92 191	0.81 180	0.72 183	0.20 60	1.81 74	1.80 208	0.76 197	0.46 168	1.39 189	0.61 160	2.15 222	2.12 169	0.27 141	0.46 175	0.45 151	0.50 154	0.63 150	0.52 142

SepStereo	0.75 151	0.28 139	0.25 114	0.39 169	0.34 153	0.37 151	0.38 121	0.51 182	0.45 168	0.61 182	0.92 191	0.81 180	0.72 183	0.20 60	1.81 74	1.80 208	0.76 197	0.46 168	1.39 189	0.61 160	2.15 222	2.12 169	0.27 141	0.46 175	0.45 151	0.50 154	0.63 150	0.52 142

RAFT-Test	0.82 161	0.24 88	0.24 104	0.25 114	0.27 126	0.46 176	0.24 86	0.45 164	0.26 111	0.66 194	1.53 215	0.42 113	0.39 153	0.44 150	2.04 96	2.35 231	0.43 129	0.34 123	1.41 191	0.62 163	1.89 198	2.68 203	0.21 118	0.21 82	0.54 171	1.85 227	0.41 75	1.24 192

AMNet	0.66 136	0.59 206	0.56 199	0.59 196	0.59 198	0.66 199	0.58 163	0.45 164	0.53 184	0.52 160	0.68 166	0.76 176	0.41 156	0.90 203	1.37 41	0.85 139	0.71 192	0.66 212	0.63 105	0.62 163	0.79 105	0.66 36	0.39 172	0.60 199	0.57 174	0.68 178	0.70 161	0.77 161

otaku	1.62 207	2.18 240	0.66 209	3.34 242	1.26 230	2.28 240	1.88 227	0.56 191	0.53 184	0.59 176	0.53 148	1.38 203	0.75 187	2.08 231	5.12 173	0.53 82	1.55 227	0.40 153	6.52 231	0.63 165	2.05 215	2.02 163	3.13 246	0.51 181	0.58 177	0.57 171	0.75 170	1.36 196

AnyNet_C32	1.29 193	0.41 183	0.37 168	0.37 163	0.41 178	0.49 179	0.72 181	0.48 173	1.21 225	0.56 169	0.87 187	0.58 157	0.37 147	0.42 144	9.98 251	1.25 176	0.58 174	0.54 195	0.90 141	0.63 165	1.41 167	2.06 165	0.34 167	0.54 187	1.08 214	2.33 235	1.33 207	4.59 243

NaN_ROB	0.86 166	0.41 183	0.41 176	0.36 159	0.49 189	0.43 168	0.90 196	0.46 167	1.31 229	0.40 132	0.65 159	0.96 190	0.32 126	0.48 155	5.44 183	0.59 96	0.37 98	0.53 193	0.51 67	0.63 165	0.66 86	1.13 83	0.28 145	0.50 180	0.79 199	1.54 218	0.98 190	1.69 206

SQANet	1.49 199	1.36 223	0.58 201	3.10 240	1.06 225	1.94 228	1.64 223	0.49 176	0.40 160	0.51 159	0.46 136	1.28 198	0.60 177	1.59 222	5.32 180	0.62 106	1.54 226	0.38 146	7.12 234	0.64 168	1.87 196	1.85 149	2.50 239	0.40 164	0.48 162	0.62 175	0.68 156	1.26 193

AnonymousM	0.72 147	0.19 29	0.13 15	0.13 25	0.11 14	0.32 134	0.08 9	0.35 102	0.23 92	0.31 69	0.64 158	0.29 40	0.32 126	0.67 192	1.61 58	0.94 153	0.46 138	0.33 110	0.44 52	0.64 168	0.98 121	1.94 154	0.23 127	0.39 162	0.17 18	0.82 189	2.67 246	4.07 240

FADNet-RVC-Resample	0.60 128	0.31 153	0.59 204	0.28 134	0.45 184	0.22 83	0.43 134	0.39 134	0.32 140	0.44 143	0.30 97	0.46 134	0.46 167	0.44 150	4.75 167	0.52 80	0.42 123	0.43 159	0.59 96	0.64 168	0.54 63	1.24 95	0.30 154	0.38 160	0.31 90	0.39 123	0.33 35	0.41 122

R-Stereo Train	0.71 143	0.25 104	0.26 126	0.24 106	0.19 62	0.25 104	0.14 35	0.34 91	0.30 129	0.52 160	0.65 159	0.45 127	0.32 126	0.53 169	4.42 158	1.58 196	0.58 174	0.51 186	1.26 174	0.64 168	1.51 175	2.41 190	0.14 67	0.21 82	0.37 121	0.42 131	0.36 51	0.46 134

RAFT-Stereo	0.71 143	0.25 104	0.26 126	0.24 106	0.19 62	0.25 104	0.14 35	0.34 91	0.30 129	0.52 160	0.65 159	0.45 127	0.32 126	0.53 169	4.42 158	1.58 196	0.58 174	0.51 186	1.26 174	0.64 168	1.51 175	2.41 190	0.14 67	0.21 82	0.37 121	0.42 131	0.36 51	0.46 134
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SAMSARA	1.13 184	0.41 183	0.61 205	0.45 181	0.47 187	0.46 176	0.75 183	0.75 205	0.63 196	0.63 190	0.71 168	0.64 165	1.75 211	0.50 162	6.46 206	1.05 160	0.58 174	0.64 207	1.26 174	0.65 173	1.44 170	1.53 120	0.29 151	0.63 207	1.73 234	2.11 232	1.68 222	1.81 208

ADCS	1.43 197	0.51 195	0.48 188	0.46 183	0.57 196	0.54 187	0.75 183	0.70 202	1.04 217	0.57 171	0.71 168	0.90 186	2.71 221	0.58 183	9.65 249	2.08 221	0.85 200	0.61 205	1.33 185	0.66 174	1.99 211	2.10 168	0.43 180	0.60 199	0.76 193	2.08 231	1.59 218	3.43 232

Ntro	1.75 210	3.82 253	0.74 215	2.63 238	1.32 232	2.29 242	2.93 242	0.61 196	0.56 187	0.62 186	0.51 146	1.41 204	0.70 182	2.04 230	5.26 176	0.55 90	1.64 231	0.43 159	7.27 237	0.67 175	2.31 230	2.26 182	3.03 243	0.57 193	0.61 183	0.70 181	0.75 170	1.17 186

UDG	0.94 169	0.96 216	0.50 190	1.23 218	1.17 227	1.15 218	1.45 219	0.38 128	0.36 153	0.43 139	0.53 148	0.67 167	0.35 139	1.60 223	5.73 192	0.79 124	0.86 201	0.47 172	0.98 151	0.67 175	1.18 147	1.31 100	0.66 203	0.36 154	0.37 121	0.40 125	0.53 121	0.38 117

MSMDNet	0.74 149	0.25 104	0.24 104	0.19 73	0.24 106	0.38 155	0.23 83	0.42 150	0.24 96	0.60 181	0.48 144	0.42 113	1.54 210	0.54 172	2.07 98	2.22 228	0.43 129	0.34 123	1.25 171	0.67 175	1.89 198	2.97 215	0.18 98	0.21 82	0.57 174	0.52 161	0.39 66	0.57 150

PVD	1.03 177	0.54 201	0.66 209	0.60 197	0.59 198	0.67 200	0.71 180	0.91 218	0.87 211	0.59 176	0.84 181	0.81 180	1.06 193	0.61 187	6.62 207	0.78 123	0.72 193	0.66 212	1.18 166	0.68 178	1.39 165	1.52 118	0.40 174	0.62 204	0.85 203	0.97 197	0.86 180	1.12 181

ADCL	1.10 182	0.44 188	0.37 168	0.33 153	0.34 153	0.40 159	0.50 147	0.39 134	1.21 225	0.59 176	0.47 141	0.46 134	0.27 103	0.33 119	7.64 227	0.57 93	0.40 112	0.56 198	0.70 118	0.69 179	0.72 96	0.97 69	0.29 151	0.37 157	1.70 232	1.79 226	1.76 225	5.37 249

DLNR_Zeroshot_test	11.56 261	37.00 274	0.46 182	54.84 276	0.22 94	0.37 151	49.73 275	0.47 170	0.22 84	0.79 219	0.58 151	0.63 163	0.36 142	3.05 244	62.78 276	73.23 276	9.32 263	5.55 261	2.75 209	0.71 180	1.92 206	4.90 257	0.13 54	0.36 154	0.37 121	0.38 122	0.43 89	0.47 137

FADNet_RVC	0.88 167	0.35 162	1.04 228	0.44 176	0.64 204	0.34 141	0.70 179	0.43 157	0.46 175	0.48 154	0.49 145	0.70 172	0.57 175	0.62 188	3.92 148	0.81 133	0.59 180	1.01 238	1.70 197	0.72 181	1.63 181	1.60 127	0.45 184	0.60 199	0.56 173	0.45 140	1.88 227	0.63 156

ACVNet_2	2.10 223	1.63 229	1.05 230	5.55 253	1.60 240	2.11 232	2.38 235	0.88 213	0.67 198	0.72 208	0.75 174	1.69 215	1.20 200	2.03 229	6.14 200	0.69 114	2.98 248	0.52 190	12.09 253	0.73 182	1.97 209	1.74 139	2.64 240	0.82 225	1.11 217	0.97 197	1.00 194	1.14 183

CBMV_ROB	1.50 202	0.38 174	0.44 181	0.61 199	0.53 193	0.72 203	0.87 191	0.97 224	0.41 165	0.82 220	1.34 210	3.03 232	2.77 223	0.67 192	5.27 178	1.29 179	0.91 203	0.49 178	2.40 202	0.73 182	1.83 192	2.91 212	0.44 182	0.46 175	1.38 223	2.48 236	2.25 236	3.99 239

EAI-Stereo	1.49 199	0.29 144	0.52 194	0.57 191	0.37 168	8.27 262	0.81 190	0.45 164	0.83 207	0.34 86	1.41 213	0.47 137	0.34 136	0.26 85	3.70 141	6.04 260	0.44 132	0.65 208	2.71 207	0.74 184	1.46 172	1.97 157	0.29 151	0.76 219	1.07 213	2.21 234	1.45 214	1.76 207

ELAS	2.40 227	1.03 219	1.09 232	1.42 223	1.18 228	1.56 222	1.37 216	1.45 239	1.11 219	0.98 231	7.50 252	3.70 239	3.24 233	1.17 215	6.79 209	1.57 195	1.51 224	1.42 250	2.70 206	0.74 184	2.41 236	3.64 241	0.70 208	0.87 226	3.48 246	4.29 248	2.53 242	5.26 247
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AE-Stereo	0.53 106	0.23 78	0.26 126	0.24 106	0.24 106	0.19 59	0.20 67	0.30 58	0.21 79	0.34 86	0.16 34	0.45 127	0.28 107	0.22 66	1.34 40	1.14 169	0.42 123	0.35 130	0.60 98	0.76 186	1.06 132	2.89 211	0.16 88	0.27 129	0.35 110	0.86 191	0.46 98	0.28 69

MeshStereo	2.06 221	0.72 211	0.62 207	1.20 217	0.81 217	1.07 215	0.88 193	1.56 245	1.33 231	0.92 229	2.05 230	3.97 241	3.27 234	0.79 201	9.44 243	2.77 244	1.06 208	0.76 221	4.72 225	0.77 187	3.43 252	4.36 252	0.48 192	0.61 203	1.79 235	1.20 208	2.41 241	2.75 222
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
cross-raft	0.70 141	0.26 120	0.24 104	0.22 95	0.23 101	0.40 159	0.21 73	0.43 157	0.26 111	0.48 154	0.45 134	0.44 121	0.31 122	0.44 150	1.82 77	1.88 211	0.42 123	0.34 123	1.30 183	0.78 188	1.97 209	3.53 236	0.18 98	0.21 82	0.47 159	0.45 140	0.42 82	0.67 159

AnyNet_C01	1.58 205	0.60 207	0.54 196	0.63 201	0.57 196	0.55 188	1.30 213	0.91 218	1.28 228	0.68 199	0.87 187	1.32 200	1.38 208	0.60 184	10.94 255	2.59 242	1.36 216	1.01 238	1.45 192	0.78 188	1.92 206	2.80 207	0.60 200	0.65 210	1.35 221	1.00 199	1.63 220	3.28 231

CBMV	1.24 188	0.38 174	0.34 159	0.44 176	0.43 181	0.63 194	0.93 197	0.88 213	0.41 165	0.66 194	0.85 184	1.52 209	1.27 204	1.05 207	4.34 157	2.35 231	0.72 193	0.50 183	1.69 196	0.78 188	1.85 194	3.21 225	0.31 159	0.57 193	0.51 166	0.53 163	1.09 198	5.35 248
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCP+	0.98 171	0.33 156	0.34 159	0.25 114	0.34 153	0.36 148	0.54 154	0.32 74	0.65 197	0.59 176	0.47 141	0.76 176	0.18 50	0.30 105	8.84 236	0.49 74	0.29 46	0.27 76	0.82 133	0.79 191	0.56 68	0.89 58	0.19 105	0.20 74	0.68 190	1.95 230	1.43 212	3.74 236

IMH-64-1	2.03 219	1.51 225	1.09 232	2.00 230	1.58 238	2.11 232	2.42 237	1.03 225	1.16 221	0.58 173	0.74 171	1.98 222	2.84 224	2.80 240	9.51 245	1.48 189	1.46 220	0.68 214	3.40 218	0.83 192	1.67 186	2.17 176	3.24 247	0.77 220	1.58 227	1.25 210	2.08 233	2.79 225

IMH-64	2.03 219	1.51 225	1.09 232	2.00 230	1.58 238	2.11 232	2.42 237	1.03 225	1.16 221	0.58 173	0.74 171	1.98 222	2.84 224	2.80 240	9.51 245	1.48 189	1.46 220	0.68 214	3.40 218	0.83 192	1.67 186	2.17 176	3.24 247	0.77 220	1.58 227	1.25 210	2.08 233	2.79 225

ELAS_RVC	2.44 228	0.96 216	1.22 238	1.27 221	1.00 221	2.07 231	1.39 217	1.49 241	0.90 214	1.02 233	7.69 254	3.59 237	8.45 249	1.08 208	6.38 205	1.59 199	1.48 222	1.44 251	2.76 210	0.83 192	2.49 237	3.71 242	0.71 209	0.92 229	4.00 247	3.72 246	1.70 223	2.12 210
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	2.47 229	0.37 168	0.30 144	0.38 166	0.34 153	0.40 159	0.40 125	0.42 150	0.48 178	0.62 186	1.07 198	1.09 193	5.75 243	0.39 140	13.40 261	1.37 183	0.60 183	0.49 178	31.30 271	0.84 195	1.49 173	1.92 151	0.30 154	0.38 160	0.43 143	0.53 163	0.72 163	1.00 176

SANet	1.53 203	0.57 204	0.54 196	0.57 191	0.63 203	0.84 207	1.33 214	0.94 222	5.40 256	0.52 160	2.18 232	4.12 242	2.90 228	0.69 196	5.97 197	0.54 87	1.22 214	0.57 201	0.94 147	0.84 195	1.67 186	1.76 142	0.47 189	0.65 210	0.76 193	1.29 212	0.92 186	2.37 214

GANet-ADL	0.67 139	0.27 130	0.28 137	0.29 139	0.30 139	0.34 141	0.61 170	0.35 102	0.27 118	0.62 186	1.02 197	0.43 117	0.30 117	0.30 105	1.92 82	1.08 164	0.54 167	0.37 136	1.16 164	0.85 197	1.37 164	2.98 216	0.20 113	0.26 123	0.33 103	0.50 154	0.69 159	0.45 129

ccs_rob	1.24 188	0.36 164	0.34 159	0.44 176	0.30 139	0.45 173	0.40 125	0.59 194	0.35 149	1.95 249	5.83 250	5.52 250	0.61 179	0.55 175	4.50 163	1.27 177	0.52 158	0.39 151	1.72 198	0.86 198	1.74 190	2.26 182	0.26 136	0.44 171	0.35 110	0.37 118	0.51 117	0.56 148

WAO-6	2.00 217	1.30 222	0.90 220	2.06 233	1.36 234	1.76 225	2.23 229	1.05 228	1.25 227	0.90 227	0.86 186	1.93 220	2.98 229	2.31 236	9.04 238	1.13 168	3.03 249	0.71 218	3.26 217	0.87 199	2.31 230	2.29 185	1.30 230	0.89 227	1.64 229	2.20 233	1.75 224	2.69 220

GwcNet-ADL	0.74 149	0.35 162	0.37 168	0.42 173	0.37 168	0.34 141	0.54 154	0.40 137	0.27 118	0.61 182	1.49 214	0.67 167	0.42 160	0.33 119	3.62 139	1.33 181	0.52 158	0.56 198	0.91 143	0.87 199	1.20 149	1.83 148	0.24 131	0.29 134	0.38 129	0.49 152	0.48 107	0.65 158

TRStereo	1.98 215	0.34 159	0.47 184	0.25 114	0.19 62	0.65 195	0.29 104	0.44 162	0.56 187	0.70 204	0.63 155	0.80 179	0.29 112	0.24 76	3.25 126	4.38 257	0.37 98	0.36 131	1.05 157	0.87 199	1.34 160	2.98 216	0.60 200	0.20 74	0.66 188	30.16 268	0.88 182	0.48 138

MFMNet_re	1.04 179	0.78 213	0.71 213	0.83 210	0.72 210	0.99 213	1.00 202	0.75 205	0.84 208	0.69 201	0.77 176	1.34 201	0.88 190	0.73 198	3.39 131	1.16 171	1.02 206	0.80 228	1.68 195	0.87 199	2.31 230	1.22 93	0.66 203	0.73 216	0.67 189	0.65 177	0.98 190	1.02 178

WAO-7	2.06 221	1.09 220	1.31 242	5.01 248	1.02 222	1.12 217	1.77 226	1.17 231	1.46 234	2.60 253	2.11 231	2.14 226	3.29 235	1.20 216	6.91 212	1.03 159	1.88 234	0.71 218	7.92 239	0.89 203	1.85 194	2.00 159	0.40 174	1.06 238	1.00 208	1.64 221	1.11 200	1.83 209

LVE	2.80 234	2.00 238	1.06 231	11.92 263	1.89 249	3.94 251	11.90 265	0.92 220	0.89 213	1.05 235	0.95 194	1.73 216	2.85 226	2.48 239	4.97 169	1.02 158	1.98 237	0.83 232	8.57 242	0.89 203	2.03 214	2.22 180	3.09 245	1.01 234	1.45 225	1.12 204	1.25 203	1.57 204

ACVNet-4b	3.64 245	6.86 260	0.79 218	12.11 264	1.35 233	4.38 254	9.73 261	0.61 196	0.59 194	0.66 194	3.81 246	5.41 249	14.98 259	2.27 235	6.26 201	0.56 92	2.90 247	0.50 183	11.57 252	0.90 205	2.37 234	2.99 218	2.90 241	0.62 204	0.62 184	0.59 173	0.73 165	1.14 183

HBP-ISP	1.35 194	0.39 180	0.51 191	0.53 187	0.44 182	0.51 182	0.38 121	0.55 189	0.40 160	0.76 215	1.27 207	0.56 154	0.53 173	1.94 228	9.60 248	3.60 253	0.62 185	0.65 208	0.85 136	0.94 206	2.13 219	3.87 246	0.30 154	0.53 185	0.54 171	0.52 161	0.97 189	2.49 218

test-1	1.01 173	0.18 20	0.25 114	0.19 73	0.20 74	0.57 190	0.57 162	0.44 162	0.29 124	0.72 208	5.27 249	0.56 154	0.41 156	0.57 179	4.45 161	1.93 214	0.46 138	0.49 178	1.14 162	0.95 207	1.89 198	3.39 229	0.15 76	0.24 111	0.40 138	0.46 145	0.61 148	0.62 153

MADNet+	1.26 191	0.61 208	0.76 217	0.78 206	0.75 211	0.67 200	1.28 211	0.96 223	0.76 205	0.78 217	0.67 165	1.26 196	1.09 195	0.71 197	7.44 223	1.41 185	1.21 213	0.68 214	1.36 188	0.96 208	2.27 228	1.65 131	0.67 206	1.01 234	1.09 215	0.86 191	0.92 186	1.37 197

HH	0.77 155	0.18 20	0.36 166	0.23 99	0.23 101	0.30 124	0.24 86	0.41 142	0.26 111	0.73 211	0.77 176	0.50 144	0.36 142	0.48 155	1.99 89	2.39 234	0.41 115	0.37 136	1.21 168	0.97 209	2.12 217	2.61 197	0.28 145	0.73 216	0.60 181	0.50 154	0.83 178	0.62 153

HanStereo	0.77 155	0.18 20	0.36 166	0.23 99	0.23 101	0.30 124	0.24 86	0.41 142	0.26 111	0.73 211	0.77 176	0.50 144	0.36 142	0.48 155	1.99 89	2.39 234	0.41 115	0.37 136	1.21 168	0.97 209	2.12 217	2.61 197	0.28 145	0.73 216	0.60 181	0.50 154	0.83 178	0.62 153

PSMNet_ROB	3.65 246	1.89 235	1.02 224	1.73 227	1.22 229	2.20 238	2.32 231	0.81 211	0.87 211	8.35 266	19.23 268	13.09 259	2.39 219	7.48 265	4.12 153	0.90 145	1.45 219	1.36 249	9.04 244	0.98 211	2.14 220	1.49 116	8.68 268	0.79 222	1.14 218	1.51 217	1.33 207	1.13 182

Dean	1.99 216	1.78 232	1.04 228	5.97 256	1.91 250	2.28 240	2.73 240	1.08 229	1.13 220	0.99 232	0.85 184	1.93 220	2.20 217	2.22 234	6.37 204	1.06 161	2.29 242	0.71 218	2.89 211	0.99 212	2.27 228	2.01 161	2.90 241	0.95 232	1.45 225	1.16 206	1.40 211	1.17 186

EKT-Stereo	1.24 188	0.27 130	0.26 126	0.28 134	0.26 119	0.31 129	0.54 154	0.43 157	0.33 145	0.45 147	0.84 181	0.51 147	0.44 165	0.68 194	12.27 258	2.16 225	0.54 167	0.52 190	1.28 179	1.01 213	5.05 258	3.02 221	0.15 76	0.22 96	0.43 143	0.47 149	0.56 129	0.33 92

MFN_U_SF_RVC	1.88 213	2.37 245	1.83 252	2.12 235	1.74 244	1.92 226	2.41 236	1.55 244	1.47 235	3.65 255	3.67 245	1.26 196	1.29 206	1.80 226	5.26 176	2.13 224	1.02 206	0.92 233	3.41 220	1.01 213	1.83 192	1.70 135	0.76 213	2.29 257	0.76 193	0.80 186	0.71 162	0.97 175

SPS-STEREO	1.77 211	0.72 211	0.70 212	0.90 212	0.76 212	0.94 211	1.22 208	0.83 212	0.77 206	0.85 225	1.60 220	1.46 205	1.15 197	1.13 212	6.34 203	2.28 230	1.13 211	0.97 236	10.82 250	1.01 213	2.76 243	3.50 234	0.65 202	1.04 237	0.83 201	0.94 196	1.61 219	1.00 176
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCPNet	1.61 206	0.38 174	0.74 215	0.43 175	0.76 212	0.44 172	1.54 221	0.89 215	0.69 201	0.76 215	1.64 224	0.81 180	3.20 232	0.76 199	8.80 235	1.90 213	0.59 180	0.37 136	4.80 226	1.06 216	1.27 152	1.49 116	0.93 218	0.43 170	1.05 212	1.37 213	0.96 188	5.45 250

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 196	2.30 242	0.83 219	1.46 224	0.80 215	1.02 214	1.34 215	0.76 208	0.95 216	1.32 240	0.53 148	1.58 211	1.79 213	2.11 233	4.63 166	0.98 156	1.12 210	1.04 240	3.00 212	1.09 217	1.43 169	1.93 152	1.20 227	0.68 213	0.76 193	0.72 183	0.60 147	1.37 197

LSM0	4.85 252	0.52 197	0.57 200	0.79 207	0.68 209	0.93 210	1.64 223	1.10 230	1.07 218	0.88 226	1.61 221	1.82 217	2.76 222	0.57 179	36.27 275	52.79 275	1.17 212	0.61 205	5.39 229	1.09 217	2.69 242	4.05 248	0.43 180	0.71 214	0.96 206	2.62 237	1.66 221	5.53 251

pmcnn	1.28 192	0.43 187	0.41 176	0.58 195	0.64 204	0.56 189	1.59 222	0.73 203	0.48 178	0.61 182	1.31 208	1.55 210	3.12 230	1.04 206	3.82 143	2.27 229	0.89 202	0.95 234	1.85 200	1.09 217	2.50 238	3.33 227	0.81 215	0.54 187	0.52 167	0.68 178	1.09 198	1.31 195

IMH	2.56 231	1.54 228	1.10 235	2.02 232	1.61 241	2.14 236	2.47 239	1.04 227	1.19 224	0.84 224	1.32 209	2.11 225	8.34 248	8.58 266	7.20 218	1.38 184	1.63 230	0.69 217	6.28 230	1.13 220	1.66 184	2.45 194	4.33 259	0.80 224	1.85 236	1.44 214	1.58 217	2.43 216

MSKI-zero shot	0.84 164	0.22 61	0.23 101	0.20 81	0.20 74	0.43 168	0.22 76	0.42 150	0.29 124	0.43 139	1.26 206	0.49 143	0.37 147	0.18 46	2.67 116	2.10 223	0.50 153	0.57 201	1.35 186	1.15 221	1.79 191	3.60 240	0.22 123	0.22 96	0.53 169	1.17 207	0.72 163	1.15 185

anonymousdsp	0.52 103	0.12 7	0.12 12	0.12 19	0.10 11	0.13 20	0.07 3	0.16 11	0.09 6	0.15 11	2.52 238	0.16 8	0.09 8	0.10 6	1.84 78	1.32 180	0.23 16	0.15 10	0.41 45	1.16 222	0.31 18	3.07 222	1.01 225	0.10 7	0.14 6	0.09 2	0.24 20	0.10 6

FAT-Stereo	1.15 186	0.38 174	0.58 201	0.57 191	0.65 206	0.52 185	0.61 170	0.75 205	0.45 168	0.78 217	2.74 239	1.46 205	1.93 216	0.49 160	3.14 124	2.47 238	0.59 180	0.60 204	2.42 203	1.16 222	2.14 220	2.40 189	0.73 210	0.58 196	0.43 143	0.55 169	0.74 169	1.26 193

KSHMR	5.27 254	2.31 243	1.56 246	19.82 268	3.72 255	5.58 258	9.25 260	1.59 246	6.74 257	1.39 242	1.54 218	2.55 228	27.41 272	4.49 254	5.23 175	1.95 215	2.01 240	1.16 243	15.51 258	1.22 224	3.03 250	4.81 256	4.06 256	1.24 246	6.88 257	2.65 238	1.96 230	2.78 224

anonymousdsp2	0.65 134	0.21 50	0.17 47	0.14 29	0.13 24	0.16 38	0.12 25	0.28 47	0.13 20	0.25 36	2.91 241	0.24 21	0.13 25	0.29 99	2.31 109	1.62 201	0.28 42	0.33 110	0.48 63	1.22 224	0.45 41	3.20 223	0.94 219	0.55 191	0.21 33	0.17 19	0.44 93	0.18 22

JetBlue	2.79 233	1.91 236	1.57 248	2.35 236	1.87 248	2.74 245	2.98 243	1.48 240	1.47 235	0.82 220	0.84 181	4.15 244	1.76 212	2.10 232	9.12 240	2.54 240	1.83 233	1.32 247	2.23 201	1.23 226	3.58 254	4.43 253	1.88 235	1.10 241	2.74 244	4.93 249	2.54 243	9.94 258

FINET	2.02 218	0.57 204	0.61 205	0.36 159	0.41 178	0.65 195	0.75 183	0.51 182	1.37 232	0.40 132	1.53 215	0.60 160	1.81 215	1.11 209	5.80 194	2.01 219	0.74 195	0.39 151	1.12 160	1.26 227	1.24 151	3.49 233	0.36 171	1.29 247	5.70 254	8.60 257	3.56 251	8.18 255

G-Net	1.35 194	0.54 201	0.64 208	0.44 176	0.52 191	0.58 192	0.56 160	0.90 217	1.32 230	0.66 194	1.20 203	2.96 231	1.21 201	0.38 136	4.22 155	1.62 201	0.61 184	0.76 221	1.47 193	1.34 228	1.63 181	1.95 156	0.39 172	0.62 204	0.79 199	2.98 243	1.56 216	4.61 244

SGM-ForestM	2.82 235	2.06 239	1.39 243	1.24 219	0.84 218	1.68 223	2.06 228	1.51 243	1.72 240	0.83 223	1.72 225	2.92 230	2.86 227	1.47 221	13.04 260	2.00 218	1.60 229	0.65 208	3.15 214	1.36 229	2.00 212	3.73 244	0.68 207	1.41 248	5.16 253	7.43 255	4.20 254	7.44 253

PWCK	2.66 232	1.64 230	1.02 224	1.99 229	1.31 231	2.12 235	2.24 230	1.38 237	1.49 237	1.40 243	1.75 226	5.02 245	2.57 220	1.11 209	5.82 195	0.92 146	1.88 234	0.77 225	22.26 264	1.36 229	2.55 240	1.82 146	1.41 231	1.00 233	1.70 232	1.73 225	1.43 212	2.15 211

STStereo	3.84 248	1.40 224	1.92 253	7.03 259	1.55 237	7.23 261	2.86 241	2.33 251	2.89 251	1.13 237	3.35 244	5.94 251	6.30 245	1.02 205	11.44 256	2.57 241	1.41 218	1.21 246	11.20 251	1.43 231	1.93 208	2.85 209	0.84 216	2.03 253	4.48 251	5.55 250	3.68 253	8.18 255

SGM_RVC	2.96 236	0.93 214	1.03 226	0.98 214	0.79 214	1.11 216	1.28 211	7.29 262	1.16 221	1.02 233	1.61 221	2.40 227	10.04 251	0.77 200	2.62 114	1.34 182	1.69 232	0.79 227	8.10 241	1.44 232	1.88 197	3.56 238	0.66 203	1.03 236	4.05 248	5.78 251	5.56 256	11.12 260
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV_Zeroshot_test	1.02 174	0.25 104	0.53 195	0.67 204	0.26 119	0.78 205	0.87 191	0.48 173	0.47 177	0.66 194	1.53 215	0.67 167	0.42 160	0.36 132	1.61 58	3.56 251	0.42 123	0.36 131	1.13 161	1.47 233	1.56 179	3.88 247	0.32 163	0.23 104	0.84 202	0.82 189	2.28 237	1.07 180

AEACV	0.71 143	0.17 15	0.11 8	0.09 8	0.08 8	0.15 34	0.08 9	0.08 2	0.06 2	0.07 3	0.07 3	0.13 3	0.08 5	0.21 62	4.08 152	3.29 248	0.16 5	0.82 231	0.73 123	1.51 234	0.70 95	4.15 249	0.95 220	0.08 4	0.11 2	0.92 195	0.15 5	0.08 3

WAO-8	3.35 240	2.60 246	1.45 244	5.81 254	1.76 246	2.58 243	3.35 244	1.29 233	1.93 244	5.80 261	8.48 258	3.23 233	7.05 246	4.33 250	7.65 228	2.21 226	2.00 238	0.76 221	9.76 247	1.55 235	1.91 203	2.41 190	2.43 237	1.09 239	2.27 240	1.91 228	1.91 228	2.85 227

Venus	3.35 240	2.60 246	1.45 244	5.81 254	1.76 246	2.58 243	3.35 244	1.29 233	1.93 244	5.80 261	8.48 258	3.23 233	7.05 246	4.33 250	7.65 228	2.21 226	2.00 238	0.76 221	9.76 247	1.55 235	1.91 203	2.41 190	2.43 237	1.09 239	2.27 240	1.91 228	1.91 228	2.85 227

SPstereo	2.11 224	0.99 218	1.26 239	0.93 213	0.95 220	0.96 212	0.93 197	1.33 235	1.88 243	1.12 236	2.22 234	5.33 248	4.24 239	1.15 213	5.56 188	3.38 249	1.40 217	1.35 248	3.07 213	1.66 237	2.60 241	3.59 239	0.98 223	1.18 244	1.36 222	1.70 224	2.63 245	3.21 230

MANE	4.00 250	1.80 233	2.02 254	1.54 226	1.45 236	1.92 226	2.33 232	2.03 248	2.79 249	0.95 230	2.26 235	3.71 240	4.42 240	1.34 217	11.76 257	3.86 255	2.04 241	6.06 262	3.24 216	1.67 238	2.53 239	4.35 251	0.73 210	2.18 256	7.35 259	10.20 261	9.04 260	14.41 262

EGLCR-Stereo	1.05 180	0.22 61	0.25 114	0.15 36	0.19 62	0.23 92	0.16 50	0.32 74	0.39 157	0.32 77	0.65 159	0.39 96	0.27 103	0.14 16	2.06 97	2.01 219	0.41 115	0.37 136	0.78 127	1.73 239	1.19 148	5.99 261	0.95 220	3.44 260	0.26 56	1.49 216	3.66 252	0.33 92

RainbowNet	1.64 208	1.52 227	0.91 221	2.42 237	1.44 235	2.01 230	2.33 232	0.65 200	0.56 187	0.74 214	0.47 141	1.68 214	1.11 196	2.89 242	5.46 184	1.27 177	1.49 223	0.53 193	3.78 222	1.77 240	1.89 198	2.02 163	3.05 244	0.64 209	0.71 191	0.69 180	0.90 184	1.43 199

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 257	4.44 257	1.28 240	2.72 239	2.67 253	5.12 256	7.72 259	5.86 259	8.09 259	1.63 246	10.53 261	75.81 275	10.21 252	4.39 252	5.74 193	1.46 187	7.09 261	8.20 263	6.83 232	1.82 241	3.57 253	3.00 219	1.27 229	1.13 242	4.24 249	5.98 253	20.77 268	3.98 238

JetRed	3.89 249	2.69 250	2.99 257	2.09 234	2.47 252	3.46 247	4.71 250	2.36 252	1.86 241	1.89 248	1.24 205	3.40 236	1.50 209	3.36 245	9.54 247	3.47 250	4.17 256	3.86 259	2.43 204	1.85 242	5.57 259	5.36 258	3.66 252	1.68 251	4.31 250	10.87 263	5.62 257	8.71 257

DPSNet	1.55 204	0.46 189	0.51 191	0.56 190	0.67 208	0.68 202	0.60 169	0.52 186	0.67 198	0.47 150	0.91 190	3.61 238	1.80 214	1.42 220	3.87 146	2.08 221	1.53 225	1.18 244	7.27 237	1.86 243	2.26 227	3.71 242	1.01 225	0.79 222	0.78 198	1.06 202	0.78 176	0.90 172

TorneroNet	5.57 255	2.31 243	1.28 240	17.72 267	6.26 262	5.20 257	6.38 255	2.10 249	4.58 255	1.58 245	6.93 251	12.01 258	25.68 269	4.11 249	7.72 230	1.52 192	3.26 251	0.81 230	14.83 256	1.87 244	2.97 247	2.83 208	3.45 251	0.91 228	6.76 256	2.68 239	1.31 206	3.44 233

TorneroNet-64	3.48 243	2.22 241	2.33 256	6.99 258	1.75 245	3.12 246	4.23 248	1.93 247	3.68 253	0.82 220	3.07 242	4.13 243	12.86 257	3.79 248	7.09 215	1.59 199	3.32 252	0.80 228	8.09 240	1.97 245	2.83 246	2.91 212	3.35 250	0.92 229	2.63 243	2.71 241	1.23 202	3.63 235

UNDER WATER-64	3.21 239	2.63 248	1.65 251	4.96 247	2.97 254	3.54 248	4.45 249	2.43 254	1.65 239	1.37 241	1.35 211	5.10 246	4.97 241	3.52 247	7.47 224	1.98 216	3.95 254	1.13 242	4.05 223	1.98 246	3.01 248	3.41 230	4.98 262	1.42 249	1.98 238	3.96 247	2.32 239	4.39 242

STTRV1_RVC	1.83 212	0.48 192	0.41 176	0.57 191	0.44 182	0.65 195	0.69 178	0.53 187	0.56 187	0.53 164	0.74 171	0.95 189	1.23 202	0.93 204	9.67 250	1.20 174	1.96 236	0.51 186	12.57 254	1.98 246	1.89 198	3.23 226	0.57 196	0.71 214	1.17 219	1.15 205	1.35 209	2.70 221

UNDER WATER	4.18 251	2.68 249	1.59 249	4.92 246	5.21 257	3.56 249	7.19 258	2.38 253	1.87 242	1.64 247	1.20 203	5.13 247	20.86 262	5.22 258	5.27 178	2.38 233	4.12 255	1.12 241	8.60 243	1.99 248	4.00 255	3.20 223	5.02 263	2.11 255	2.01 239	3.64 245	1.96 230	3.95 237

SGM+DAISY	3.35 240	1.11 221	1.12 236	1.13 215	1.09 226	1.41 220	1.43 218	1.50 242	2.30 247	1.18 239	2.49 237	2.61 229	3.81 237	1.38 219	7.14 216	3.78 254	1.35 215	1.18 244	6.95 233	2.03 249	3.17 251	4.72 254	0.78 214	1.87 252	7.00 258	9.62 259	6.26 258	12.14 261

CSAN	1.10 182	0.52 197	0.48 188	0.48 184	0.52 191	0.47 178	1.16 205	0.50 179	2.45 248	0.68 199	1.96 229	1.51 208	0.72 183	0.63 190	4.44 160	0.58 94	0.54 167	0.49 178	0.85 136	2.17 250	1.29 157	2.22 180	0.32 163	0.54 187	1.68 231	1.05 201	0.73 165	0.81 164

DGSMNet	3.07 238	1.84 234	1.18 237	1.34 222	0.55 194	1.94 228	0.63 172	2.86 255	1.57 238	3.95 257	15.19 263	1.85 219	3.15 231	4.98 257	7.18 217	2.82 246	3.15 250	1.89 253	4.63 224	2.18 251	4.69 256	3.75 245	1.61 233	2.10 254	0.87 204	3.36 244	1.05 197	2.58 219

notaker	3.82 247	2.85 251	1.60 250	5.07 249	6.65 263	4.01 252	4.08 247	1.35 236	3.29 252	1.17 238	3.27 243	7.19 252	11.25 253	5.52 261	10.91 254	1.19 173	3.40 253	1.00 237	10.57 249	2.74 252	3.02 249	2.76 205	3.68 253	1.17 243	1.01 209	1.23 209	1.48 215	1.67 205

MADNet++	3.06 237	1.96 237	2.25 255	1.74 228	2.38 251	1.69 224	2.37 234	2.32 250	2.81 250	2.35 252	2.83 240	3.27 235	3.49 236	2.95 243	4.59 165	4.15 256	2.68 245	2.16 255	3.67 221	2.98 253	4.90 257	6.99 263	1.45 232	2.67 258	1.97 237	6.54 254	2.85 247	2.75 222

iRaft-Stereo_20w	1.46 198	0.46 189	0.73 214	0.60 197	0.34 153	0.52 185	0.76 187	0.43 157	0.86 210	0.90 227	1.85 227	0.57 156	0.48 170	0.85 202	2.22 105	3.23 247	0.48 146	0.55 197	1.17 165	3.69 254	1.53 177	4.23 250	0.34 167	0.39 162	1.04 211	7.81 256	2.03 232	1.43 199

DispFullNet	3.48 243	2.86 252	1.56 246	1.52 225	1.71 243	1.50 221	1.67 225	1.27 232	2.23 246	2.08 250	1.90 228	15.31 261	4.18 238	1.76 225	6.30 202	5.14 259	2.33 243	0.96 235	23.76 265	4.54 255	2.39 235	2.88 210	0.75 212	0.59 198	1.21 220	0.63 176	1.38 210	1.51 203

ktn	6.75 256	5.13 259	14.43 267	5.28 250	4.73 256	9.87 263	6.61 257	7.39 263	12.71 266	2.14 251	2.31 236	26.89 269	22.25 263	4.47 253	10.48 253	1.49 191	4.37 257	1.82 252	15.76 259	4.55 256	2.80 245	2.30 186	3.97 254	1.19 245	2.37 242	1.57 220	2.89 248	2.47 217

S-Stereo	1.49 199	0.40 181	0.47 184	0.62 200	0.61 201	0.65 195	1.16 205	0.61 196	0.57 192	0.69 201	4.22 247	1.62 213	0.66 180	0.46 153	5.38 181	2.80 245	0.56 172	0.65 208	4.93 227	4.83 257	1.34 160	2.95 214	0.99 224	0.63 207	0.43 143	0.53 163	0.67 154	0.96 174

PML	14.62 267	11.18 263	4.16 258	13.60 265	8.80 264	13.67 264	6.43 256	7.27 261	35.40 275	10.29 267	58.08 275	45.45 274	52.15 276	6.70 264	6.87 211	4.96 258	10.24 264	3.79 258	21.45 263	4.89 258	6.05 262	5.92 260	3.98 255	4.24 261	14.76 267	5.96 252	20.73 267	7.74 254

LE_ROB	8.27 258	3.90 254	5.83 262	6.29 257	20.01 270	4.37 253	16.99 267	6.27 260	9.37 261	1.52 244	4.75 248	16.09 262	22.44 264	3.44 246	7.51 225	1.00 157	2.71 246	2.01 254	13.15 255	6.14 259	2.79 244	3.55 237	9.48 270	5.16 262	10.68 262	9.87 260	10.85 262	17.08 266

FADE			5.22 259	1.16 216				3.23 256		4.79 260			5.84 244	2.35 237	10.01 252	2.62 243	7.85 262	2.86 257		6.36 260	7.41 265	6.49 262	1.85 234	3.08 259			4.35 255

edge stereo	2.12 225	0.52 197	1.03 226	0.73 205	0.65 206	0.83 206	0.94 199	0.93 221	1.42 233	3.68 256	1.19 202	2.07 224	5.51 242	1.12 211	4.51 164	2.46 237	0.66 189	0.54 195	7.21 235	7.73 261	1.91 203	5.54 259	2.01 236	0.54 187	0.64 187	0.56 170	0.88 182	1.47 201

LRCNet_RVC	13.01 264	18.58 269	5.37 261	23.16 270	20.12 271	22.89 270	18.83 268	10.15 267	4.22 254	21.39 272	16.92 267	22.03 267	12.77 256	27.61 272	9.50 244	1.55 194	14.16 267	9.39 264	27.19 269	10.19 262	6.02 261	2.70 204	25.48 273	13.25 268	1.43 224	0.70 181	3.22 249	2.37 214

DGTPSM_ROB	9.70 259	3.99 255	10.89 263	3.15 241	5.68 258	3.68 250	5.70 253	3.68 257	9.10 260	3.26 254	7.88 255	9.73 255	14.04 258	4.74 255	15.68 262	11.36 263	5.40 258	11.36 265	7.25 236	10.26 263	6.46 263	15.15 265	4.53 260	9.09 264	10.18 260	27.78 266	11.12 263	30.76 269

DPSMNet_ROB	11.21 260	4.32 256	10.98 264	3.81 244	5.72 259	4.73 255	5.77 254	3.68 257	9.72 262	4.34 258	13.32 262	11.20 256	26.44 271	5.79 263	18.24 265	12.77 264	6.74 259	12.28 266	14.97 257	10.29 264	7.12 264	15.93 266	4.55 261	9.11 265	11.15 263	27.78 266	11.17 264	30.75 268

DPSM_ROB	13.78 265	8.86 261	13.29 265	5.41 251	6.06 260	7.11 259	5.22 251	8.44 264	11.03 263	6.77 264	8.06 256	8.50 253	12.48 254	5.32 259	16.50 263	14.15 265	11.34 265	14.53 267	9.66 245	11.98 265	16.98 267	19.77 269	4.23 257	11.17 266	28.01 269	35.97 271	31.31 272	39.81 271

DPSM	13.78 265	8.86 261	13.29 265	5.41 251	6.06 260	7.11 259	5.22 251	8.44 264	11.03 263	6.77 264	8.06 256	8.50 253	12.48 254	5.32 259	16.50 263	14.15 265	11.34 265	14.53 267	9.66 245	11.98 265	16.98 267	19.77 269	4.23 257	11.17 266	28.01 269	35.97 271	31.31 272	39.81 271

HanzoNet	11.76 262	14.15 264	16.54 269	13.84 266	9.27 265	15.98 268	21.04 269	11.44 268	12.53 265	6.20 263	7.51 253	20.70 266	27.83 273	29.09 274	12.87 259	9.53 262	15.26 268	2.84 256	25.21 268	12.71 267	5.74 260	4.74 255	9.10 269	1.66 250	2.75 245	2.69 240	2.55 244	3.62 234

BEATNet-Init1	12.35 263	15.22 265	5.32 260	20.87 269	10.13 266	20.29 269	13.89 266	8.81 266	6.91 258	4.38 259	9.79 260	14.10 260	19.20 260	5.76 262	21.46 266	9.40 261	7.04 260	4.94 260	32.32 273	14.93 268	9.82 266	9.29 264	5.60 264	5.30 263	12.73 264	8.77 258	21.38 269	15.70 265

DPSimNet_ROB	25.36 269	32.83 273	15.86 268	30.90 274	29.54 274	24.40 271	21.28 270	25.65 273	31.75 274	16.97 271	45.56 274	27.37 270	37.12 275	16.35 270	24.86 268	14.34 267	27.03 273	14.84 269	40.36 275	17.54 269	26.29 272	15.99 267	16.67 271	21.85 271	24.74 268	32.67 269	22.06 270	29.89 267

HaxPig	22.04 268	23.70 270	21.75 270	25.21 271	25.39 272	24.72 272	26.63 272	22.90 272	21.18 267	28.97 273	26.14 270	24.63 268	19.57 261	25.91 271	23.99 267	21.35 268	24.94 272	26.23 270	24.50 266	23.01 270	18.91 269	16.86 268	28.89 274	21.36 270	10.50 261	12.89 264	9.72 261	15.23 263

CasAABBNet	27.70 273	17.80 266	26.74 273	10.82 260	12.13 267	14.20 265	10.44 262	16.94 269	22.25 268	13.76 270	16.13 264	17.20 265	25.33 268	10.59 267	33.32 272	28.51 272	22.73 269	29.20 272	19.29 260	24.02 271	33.97 273	39.71 273	8.44 265	22.49 272	56.39 274	72.48 275	62.92 274	80.05 273

MyStereo03	27.79 274	17.81 267	26.76 274	10.89 261	12.21 268	14.30 266	10.52 263	16.99 270	22.25 268	13.60 268	16.76 265	17.12 263	25.15 266	10.72 268	33.33 273	28.65 273	22.80 270	29.24 273	19.39 261	24.22 272	34.12 274	40.41 274	8.65 266	22.50 273	56.30 272	72.43 273	63.01 275	80.17 274

MyStereo02	27.34 271	17.81 267	26.76 274	10.89 261	0.00 1	14.30 266	10.52 263	16.99 270	22.25 268	13.60 268	16.76 265	17.12 263	25.15 266	10.72 268	33.33 273	28.65 273	22.80 270	29.24 273	19.39 261	24.22 272	34.12 274	40.41 274	8.65 266	22.50 273	56.30 272	72.43 273	63.01 275	80.17 274

MEDIAN_ROB	25.67 270	28.72 271	26.17 272	29.76 273	29.32 273	28.92 273	30.23 273	26.96 274	24.57 272	34.05 275	29.96 271	29.36 271	23.45 265	29.57 275	26.51 269	23.43 269	29.83 274	29.43 275	29.59 270	27.23 274	23.78 270	20.07 271	31.85 275	24.07 275	14.01 266	13.68 265	13.10 266	15.52 264

AVERAGE_ROB	27.45 272	31.34 272	28.53 276	32.94 275	32.07 275	32.12 274	33.33 274	29.89 275	27.53 273	35.87 276	31.94 272	32.32 272	25.95 270	33.08 276	28.98 271	25.93 270	31.35 275	30.24 276	31.55 272	29.19 275	25.74 271	22.05 272	34.79 276	27.26 276	13.89 265	10.58 262	11.65 265	11.11 259

ASD4	32.22 275	37.92 275	22.73 271	29.42 272	19.34 269	40.86 275	21.43 271	35.16 276	24.17 271	30.95 274	36.57 273	38.75 273	29.28 274	27.67 273	28.82 270	27.49 271	38.84 276	27.47 271	34.56 274	34.32 276	52.37 276	50.91 276	23.29 272	20.10 269	34.64 271	35.03 270	29.04 271	38.81 270

Low-res two-view benchmark