Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.06 1	0.03 1	0.08 10	0.01 1	0.00 1	0.12 95	0.27 126	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.05 53	0.43 2	0.28 2	0.02 1	0.00 1	0.09 6	0.00 1	0.05 1	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 28	0.00 1	0.05 1	0.00 1

TDLM	0.09 2	0.08 8	0.12 13	0.02 2	0.02 4	0.00 1	0.01 26	0.19 27	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.48 60	0.01 3	0.01 7	0.26 1	0.22 1	0.08 8	0.06 12	0.01 1	0.00 1	0.10 2	0.10 6	0.01 27	0.01 3	0.00 1	0.01 8	0.30 12	0.39 63

StereoVision	0.11 3	0.10 11	0.02 3	0.04 6	0.03 7	0.00 1	0.02 46	0.04 13	0.03 4	0.03 30	0.00 1	0.17 10	0.02 6	0.03 34	0.99 6	0.75 14	0.05 5	0.01 3	0.29 11	0.03 7	0.15 6	0.07 4	0.00 1	0.05 17	0.03 12	0.00 1	0.06 3	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 4	0.09 9	0.03 5	0.05 8	0.05 15	0.00 1	0.00 1	0.03 8	0.05 14	0.24 52	0.00 1	0.08 5	0.02 6	0.01 7	1.28 11	1.00 28	0.03 2	0.02 6	0.05 2	0.04 9	0.31 13	0.34 13	0.00 1	0.03 9	0.03 12	0.00 1	0.05 1	0.00 1

AASNet	0.18 5	0.44 70	0.26 25	0.08 26	0.08 23	0.00 1	0.08 94	0.03 8	0.05 14	0.26 53	0.00 1	0.16 9	0.03 11	0.01 7	1.06 7	0.60 8	0.08 8	0.03 8	0.08 5	0.16 36	0.24 10	0.64 24	0.00 1	0.03 9	0.00 1	0.01 8	0.38 13	0.03 13

CroCo-Stereo	0.18 5	0.07 6	0.02 3	0.05 8	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.02 6	0.00 1	1.54 20	1.07 32	0.04 4	0.03 8	0.65 21	0.04 9	0.32 14	0.73 27	0.00 1	0.02 5	0.03 12	0.01 8	0.08 4	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.18 5	0.04 2	0.33 39	0.02 2	0.00 1	0.12 95	0.12 108	0.94 66	0.01 1	0.70 84	0.00 1	0.17 10	0.00 1	0.01 7	0.57 4	0.46 5	0.03 2	0.00 1	0.06 4	0.21 52	0.14 5	0.50 16	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.27 10	0.00 1

delet	0.19 8	0.07 6	0.25 23	0.06 15	0.04 12	0.02 55	0.02 46	0.01 2	0.04 8	0.34 60	0.00 1	0.10 6	0.03 11	0.02 20	1.36 13	0.46 5	0.16 24	0.05 10	0.13 7	0.05 12	0.13 4	0.18 8	0.00 1	0.04 14	0.00 1	0.01 8	1.41 31	0.02 11

CVANet_RVC	0.21 9	0.15 15	0.61 90	0.42 110	0.06 18	0.06 78	0.01 26	1.53 86	0.05 14	0.08 37	0.04 52	0.62 81	0.04 16	0.03 34	0.46 3	0.32 3	0.14 18	0.09 17	0.05 2	0.01 3	0.19 7	0.07 4	0.00 1	0.03 9	0.00 1	0.01 8	0.55 15	0.08 28

iRaftStereo_RVC	0.22 10	0.19 22	0.35 46	0.22 44	0.11 30	0.01 34	0.00 1	0.04 13	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.22 19	0.10 42	0.03 34	1.13 8	0.87 18	0.16 24	0.06 12	0.37 15	0.11 26	0.95 41	0.62 23	0.00 1	0.02 5	0.08 28	0.00 1	0.11 5	0.03 13

AEACV	0.25 11	0.71 111	0.36 49	0.04 6	0.03 7	0.10 87	0.00 1	0.02 5	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.18 12	0.13 46	0.02 20	1.22 9	0.79 15	0.05 5	0.26 50	0.73 23	0.29 62	0.63 26	0.50 16	0.12 102	0.04 14	0.01 5	0.21 50	0.29 11	0.00 1

AANet_RVC	0.25 11	0.05 5	0.29 31	0.06 15	0.19 49	0.00 1	0.23 124	0.03 8	0.17 61	0.35 64	0.01 42	0.07 4	0.04 16	0.01 7	1.37 14	0.48 7	0.10 11	0.06 12	0.43 16	0.17 37	0.10 2	0.25 10	0.03 62	0.05 17	0.02 8	0.06 25	1.15 25	0.89 85

anonymousdsp	0.27 13	0.09 9	0.36 49	0.24 53	0.05 15	0.09 84	0.00 1	0.03 8	0.05 14	0.00 1	0.28 81	0.19 14	0.15 52	0.00 1	1.24 10	0.84 17	0.12 15	0.10 20	0.29 11	0.18 39	0.42 17	1.05 40	0.02 45	0.05 17	0.01 5	0.01 8	1.54 35	0.00 1

DMCA	0.27 13	0.37 62	0.20 18	0.17 36	0.09 26	0.02 55	0.01 26	0.02 5	0.04 8	0.59 79	0.00 1	0.34 45	0.05 22	0.01 7	1.81 25	0.88 20	0.31 47	0.12 24	0.22 8	0.10 23	0.38 16	0.23 9	0.00 1	0.03 9	0.03 12	0.06 25	1.19 26	0.15 43

GANet	0.29 15	0.56 90	0.39 58	0.27 60	0.11 30	0.88 148	0.14 113	0.27 35	0.06 18	0.02 27	0.28 81	1.85 125	0.04 16	0.03 34	0.62 5	0.39 4	0.37 60	0.14 32	0.24 10	0.01 3	0.20 8	0.05 3	0.06 84	0.02 5	0.06 22	0.01 8	0.48 14	0.16 45

MMNet	0.30 16	0.21 27	0.07 7	0.05 8	0.05 15	0.00 1	0.06 86	0.01 2	0.03 4	0.22 48	0.00 1	0.19 14	0.01 3	0.05 53	2.24 35	0.62 10	0.24 37	0.12 24	0.35 13	0.07 15	0.30 11	0.11 7	0.04 68	0.08 37	0.03 12	0.04 23	2.84 58	0.02 11

StereoIM	0.33 17	0.21 27	0.36 49	0.06 15	0.13 33	0.01 34	0.03 62	0.06 16	0.06 18	1.25 118	0.00 1	0.20 17	0.02 6	0.02 20	1.52 18	1.15 42	0.12 15	0.24 45	1.27 39	0.10 23	0.71 29	0.90 34	0.00 1	0.07 27	0.17 55	0.15 42	0.13 6	0.04 17

MIF-Stereo	0.35 18	0.28 44	0.38 55	0.07 23	0.18 46	0.00 1	0.01 26	0.07 18	0.08 29	0.00 1	0.00 1	0.29 34	0.03 11	0.05 53	1.88 28	1.42 64	0.15 20	0.33 63	1.70 50	0.07 15	0.88 39	1.21 44	0.00 1	0.12 53	0.06 22	0.03 22	0.14 7	0.03 13

FINET	0.37 19	0.14 14	0.45 69	0.18 37	0.08 23	0.02 55	0.01 26	0.34 38	0.17 61	0.01 22	0.30 85	0.56 76	0.19 63	0.02 20	2.46 51	1.20 47	0.26 42	0.09 17	1.10 33	0.14 29	0.72 30	0.31 11	0.04 68	0.14 63	0.03 12	0.10 35	0.84 21	0.05 22

HCRNet	0.41 20	0.36 59	0.34 43	0.30 74	0.12 32	0.00 1	0.05 76	0.02 5	0.02 3	1.46 131	0.00 1	0.18 12	0.05 22	0.00 1	2.70 58	0.67 12	0.22 32	0.06 12	0.22 8	0.11 26	0.30 11	0.59 21	0.02 45	0.01 3	0.01 5	0.01 8	3.21 77	0.03 13

RAFT + AFF	0.41 20	0.04 2	0.01 2	0.22 44	0.02 4	0.04 69	0.00 1	0.03 8	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.28 31	0.02 6	0.01 7	4.88 159	0.92 23	0.35 53	0.02 6	2.33 67	0.03 7	0.65 27	0.50 16	0.01 27	0.12 53	0.15 53	0.10 35	0.24 8	0.01 8

GMStereo	0.44 22	0.93 134	0.07 7	0.25 55	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.14 23	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.30 36	0.01 3	0.01 7	1.87 27	0.90 21	0.26 42	0.17 35	2.60 78	0.08 18	1.17 53	0.33 12	0.00 1	0.05 17	0.08 28	0.02 19	2.57 50	0.04 17
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.44 22	0.29 47	0.59 84	0.21 40	0.26 76	0.01 34	0.02 46	0.08 20	0.08 29	0.39 67	0.00 1	0.27 28	0.03 11	0.24 140	3.08 79	0.92 23	0.14 18	0.12 24	0.57 18	0.31 65	0.36 15	0.39 15	0.01 27	0.12 53	0.02 8	0.01 8	3.44 87	0.05 22

test croco	0.45 24	0.37 62	0.43 64	0.16 35	0.37 106	0.00 1	0.00 1	0.74 62	0.08 29	0.01 22	0.00 1	0.53 70	0.09 37	0.04 48	2.41 46	1.80 102	0.25 38	0.31 59	0.93 28	0.10 23	1.31 62	1.36 47	0.00 1	0.23 84	0.13 47	0.02 19	0.25 9	0.09 29

RYNet	0.45 24	0.04 2	0.00 1	0.02 2	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.04 8	0.07 34	0.00 1	0.05 1	0.12 44	0.00 1	4.77 153	0.60 8	0.10 11	1.00 146	0.35 13	0.01 3	0.21 9	0.04 2	0.00 1	0.02 5	0.08 28	3.06 131	1.39 30	0.13 41

MIF-Stereo (partial)	0.47 26	0.36 59	0.44 67	0.07 23	0.18 46	0.01 34	0.00 1	0.07 18	0.11 41	0.01 22	0.01 42	0.38 50	0.09 37	0.03 34	2.00 29	1.58 78	0.22 32	0.50 88	0.75 26	0.06 14	1.09 48	0.94 36	0.00 1	0.19 78	0.08 28	0.26 54	2.83 57	0.39 63

raft+_RVC	0.49 27	0.38 65	0.37 54	0.34 85	0.21 56	0.03 62	0.04 71	2.29 116	0.09 35	0.00 1	0.00 1	0.25 22	0.08 29	0.02 20	1.79 24	1.24 48	0.29 45	0.09 17	2.37 72	0.24 55	0.77 34	1.09 41	0.00 1	0.06 22	0.07 24	0.12 37	0.57 16	0.36 61

test_5	0.54 28	0.60 96	0.22 20	0.02 2	0.02 4	0.11 89	0.01 26	2.77 147	0.04 8	0.00 1	1.10 127	0.44 55	0.45 98	0.00 1	1.47 16	1.13 39	0.08 8	0.10 20	1.01 31	0.04 9	0.43 18	1.34 46	0.00 1	0.05 17	0.07 24	0.00 1	2.98 63	0.01 8

MIM_Stereo	0.55 29	0.13 13	0.43 64	0.34 85	0.22 61	0.11 89	0.02 46	2.05 107	0.07 23	0.00 1	0.01 42	0.23 20	0.09 37	0.03 34	2.07 31	1.15 42	0.15 20	0.39 72	2.56 76	0.27 61	1.24 60	0.94 36	0.06 84	0.13 60	0.18 56	0.19 48	1.72 38	0.17 46

TestStereo	0.55 29	0.62 99	0.47 71	0.22 44	0.09 26	0.00 1	0.01 26	1.90 102	0.22 73	0.30 57	0.00 1	0.28 31	0.08 29	0.01 7	1.58 21	0.87 18	0.34 51	0.19 37	2.65 83	0.08 18	1.43 68	0.55 20	0.02 45	0.07 27	0.10 38	0.42 66	2.09 43	0.13 41

AFF-stereo	0.55 29	0.29 47	0.41 62	0.33 79	0.09 26	0.03 62	0.00 1	0.38 41	0.10 38	1.17 111	0.01 42	0.32 38	0.06 24	0.00 1	1.52 18	1.24 48	0.15 20	0.59 98	3.40 102	0.07 15	0.54 22	0.60 22	0.00 1	0.07 27	0.13 47	0.06 25	3.05 65	0.10 34

UNet	0.56 32	0.30 50	0.39 58	0.26 57	0.19 49	0.03 62	0.08 94	0.52 55	0.13 49	1.15 109	0.00 1	0.44 55	0.16 58	0.16 108	2.13 32	1.28 52	0.34 51	0.20 40	1.42 42	0.19 45	0.62 25	0.50 16	0.13 105	0.24 85	0.03 12	0.26 54	3.32 81	0.62 74

CFNet	0.57 33	0.46 76	0.64 97	0.43 111	0.34 102	0.04 69	0.00 1	0.58 57	0.09 35	0.66 82	0.05 55	0.64 82	0.07 26	0.05 53	2.25 36	0.65 11	0.35 53	0.06 12	0.73 23	0.34 67	0.85 38	0.73 27	0.00 1	0.08 37	0.45 78	0.16 44	3.22 78	1.51 104

HGLStereo	0.58 34	0.32 57	0.38 55	0.23 49	0.26 76	0.01 34	0.06 86	0.06 16	0.12 46	1.22 117	0.70 117	0.14 8	0.15 52	0.09 84	2.33 44	1.33 57	0.37 60	0.24 45	1.13 35	0.15 33	0.97 43	1.51 52	0.06 84	0.07 27	0.08 28	0.08 32	3.08 67	0.47 67

IER	0.59 35	0.45 73	0.27 26	0.30 74	0.16 38	0.00 1	0.01 26	0.42 43	0.11 41	1.09 107	0.07 59	1.35 116	0.04 16	0.20 125	3.17 83	1.08 34	0.20 31	0.13 29	0.73 23	0.40 75	0.51 21	0.64 24	0.21 121	0.07 27	0.08 28	1.01 96	2.92 60	0.28 52

RAFT_CTSACE	0.59 35	0.80 117	0.45 69	0.25 55	0.07 20	0.14 102	0.00 1	2.03 106	0.06 18	0.00 1	0.12 64	0.44 55	0.46 103	0.01 7	1.58 21	1.08 34	0.15 20	0.12 24	0.57 18	0.08 18	0.74 32	2.54 89	0.00 1	0.04 14	0.24 62	0.00 1	3.77 106	0.04 17

HITNet	0.59 35	0.16 20	0.10 11	0.06 15	0.07 20	0.01 34	0.02 46	1.76 91	0.82 123	0.11 40	0.00 1	0.68 86	0.28 75	0.11 95	2.51 54	1.02 29	0.25 38	0.13 29	0.63 20	0.24 55	1.43 68	1.56 57	0.01 27	0.12 53	0.02 8	0.16 44	3.32 81	0.42 66
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
test_4	0.60 38	0.10 11	0.53 79	0.29 71	0.13 33	0.07 79	0.22 122	0.09 21	0.07 23	0.03 30	0.00 1	0.68 86	0.15 52	0.08 76	2.06 30	1.55 76	0.12 15	0.39 72	1.82 51	0.18 39	1.12 50	2.11 68	0.01 27	0.07 27	0.20 58	0.30 58	3.49 90	0.24 50

LL-Strereo2	0.61 39	0.22 34	0.36 49	0.09 28	0.10 29	0.17 109	0.01 26	2.25 115	0.18 66	0.00 1	0.00 1	0.21 18	0.04 16	0.21 130	1.68 23	1.32 54	0.05 5	0.12 24	2.34 68	0.39 74	1.51 74	2.98 102	0.00 1	0.08 37	0.43 77	0.01 8	1.44 33	0.31 55

rafts_anoy	0.62 40	0.28 44	0.70 104	0.37 98	0.21 56	0.04 69	0.00 1	2.53 133	0.14 52	0.01 22	0.00 1	0.10 6	0.04 16	0.02 20	2.50 53	1.45 67	0.32 49	0.36 68	1.92 52	0.17 37	1.38 66	0.99 39	0.00 1	0.18 75	0.53 82	0.73 83	0.73 19	1.01 93

RASNet	0.63 41	0.18 21	0.57 80	0.41 109	0.28 81	0.10 87	0.05 76	0.94 66	0.14 52	1.07 106	0.09 62	0.48 60	0.34 83	0.02 20	1.28 11	1.47 69	0.35 53	0.21 41	0.99 29	0.02 6	1.15 52	1.53 53	0.10 95	0.34 126	0.22 61	0.30 58	3.55 92	0.73 78

RAFT+CT+SA	0.64 42	0.82 121	0.25 23	0.15 34	0.03 7	0.00 1	0.00 1	2.49 129	0.08 29	0.08 37	0.00 1	0.74 93	0.39 93	0.01 7	1.39 15	1.38 62	0.11 13	0.15 33	2.23 59	0.18 39	0.84 37	2.50 84	0.01 27	0.06 22	0.11 42	0.01 8	3.34 83	0.04 17

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 43	0.29 47	0.60 86	0.37 98	0.27 78	0.03 62	0.02 46	0.96 68	0.11 41	1.34 123	0.00 1	0.28 31	0.08 29	0.01 7	1.83 26	1.32 54	0.26 42	0.11 22	3.40 102	0.24 55	0.79 35	0.89 33	0.00 1	0.19 78	0.38 70	0.22 51	3.31 80	0.15 43

DMCA-RVC	0.65 43	0.42 67	0.43 64	0.31 76	0.58 124	0.15 106	0.44 134	0.29 37	1.57 161	1.31 121	0.35 89	0.55 73	0.13 46	0.11 95	2.54 55	1.10 37	0.51 74	0.46 82	0.84 27	0.36 71	0.76 33	0.83 29	0.19 117	0.14 63	0.11 42	0.06 25	2.59 53	0.52 69

ADLNet	0.67 45	0.96 138	0.10 11	0.21 40	0.23 63	0.08 81	0.01 26	1.26 76	0.09 35	0.32 58	0.06 56	2.28 133	0.08 29	0.18 118	3.28 94	1.03 30	0.35 53	0.11 22	0.54 17	0.18 39	0.54 22	1.10 42	0.00 1	0.03 9	0.88 101	0.68 78	3.16 73	0.28 52

anonymousdsp2	0.70 46	0.27 42	0.28 28	0.23 49	0.07 20	0.02 55	0.02 46	1.36 79	0.08 29	0.02 27	0.59 108	0.29 34	0.16 58	0.08 76	1.51 17	1.55 76	0.25 38	0.32 61	3.52 105	0.55 104	1.55 77	3.00 105	0.02 45	0.07 27	0.13 47	0.15 42	2.70 54	0.01 8

RALCasStereoNet	0.70 46	0.30 50	0.84 115	0.37 98	0.28 81	0.05 74	0.12 108	2.12 112	0.13 49	1.03 103	0.04 52	0.50 63	0.15 52	0.03 34	2.37 45	1.67 90	0.23 35	0.24 45	1.26 38	0.14 29	1.21 55	2.03 65	0.01 27	0.11 52	0.34 67	1.39 102	0.78 20	1.25 98

ARAFT	0.70 46	0.19 22	0.28 28	0.31 76	0.08 23	0.00 1	0.01 26	0.16 24	0.08 29	1.30 120	0.00 1	0.38 50	0.03 11	0.10 92	3.41 101	1.87 104	0.29 45	0.27 56	2.54 75	0.05 12	1.83 86	1.60 58	0.01 27	0.10 47	0.42 76	0.02 19	3.41 84	0.12 39

DSFCA	0.70 46	0.43 68	0.51 77	0.29 71	0.58 124	0.04 69	0.59 139	0.22 31	0.54 100	0.49 75	0.56 104	0.33 41	0.08 29	0.04 48	2.86 65	1.28 52	0.67 92	0.73 116	1.00 30	0.44 89	1.01 47	1.14 43	0.21 121	0.24 85	0.54 83	0.82 87	2.81 56	0.47 67

CASnet	0.75 50	0.51 80	0.49 76	0.23 49	0.29 84	0.00 1	0.00 1	0.50 51	0.18 66	0.06 33	0.06 56	0.54 71	0.36 88	0.01 7	2.44 48	1.35 58	0.50 71	0.41 77	2.34 68	0.25 59	3.65 134	2.36 77	0.02 45	0.14 63	1.63 126	0.05 24	1.61 36	0.23 48
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.76 51	0.44 70	0.48 72	0.22 44	0.24 67	0.00 1	0.00 1	2.40 122	0.19 68	0.15 45	0.04 52	0.27 28	0.14 50	0.02 20	2.55 56	1.82 103	0.46 66	0.24 45	2.26 64	0.30 64	2.66 110	1.47 49	0.05 77	0.08 37	0.05 21	0.07 29	3.59 93	0.32 57

CAS	0.79 52	0.21 27	0.34 43	0.21 40	0.19 49	0.03 62	0.14 113	0.21 30	0.63 110	1.19 114	0.16 72	0.33 41	0.78 139	0.13 104	2.72 59	1.66 87	0.85 115	0.71 114	1.12 34	0.46 92	2.41 103	2.37 78	0.03 62	0.08 37	0.11 42	0.69 79	1.69 37	1.95 112

DISCO	0.79 52	0.95 137	0.31 33	0.06 15	0.33 99	0.51 133	0.44 134	0.23 34	0.32 83	1.75 140	0.59 108	0.38 50	0.29 77	0.04 48	2.98 75	1.36 59	0.96 123	0.29 57	3.24 96	0.53 102	0.79 35	1.45 48	0.10 95	0.07 27	0.12 46	0.29 57	2.76 55	0.31 55

TestStereo1	0.81 54	0.91 132	0.22 20	0.06 15	0.16 38	0.00 1	0.01 26	1.08 71	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.26 25	0.57 116	0.12 98	4.26 126	1.66 87	0.18 27	0.19 37	2.84 88	0.09 21	1.37 64	2.51 85	0.01 27	0.06 22	0.09 36	1.26 99	3.75 103	0.05 22

SA-5K	0.81 54	0.91 132	0.22 20	0.06 15	0.16 38	0.00 1	0.01 26	1.08 71	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.26 25	0.57 116	0.12 98	4.26 126	1.66 87	0.18 27	0.19 37	2.84 88	0.09 21	1.37 64	2.51 85	0.01 27	0.06 22	0.09 36	1.26 99	3.75 103	0.05 22

4D-IteraStereo	0.83 56	0.30 50	1.14 132	0.28 64	0.31 90	0.01 34	0.02 46	2.15 114	0.11 41	0.00 1	0.20 77	0.25 22	0.22 69	0.16 108	2.28 37	1.65 85	0.11 13	0.37 70	2.84 88	0.41 80	2.82 113	2.87 94	0.02 45	0.21 82	0.08 28	0.22 51	3.10 68	0.35 60

NVstereo2D	0.83 56	0.43 68	0.07 7	0.23 49	0.36 104	0.41 126	0.08 94	1.61 88	0.59 108	0.84 92	1.11 128	0.36 48	0.21 67	0.07 68	5.88 181	2.16 124	0.62 85	0.45 81	1.50 44	0.19 45	1.20 54	0.94 36	0.02 45	0.32 120	1.30 113	0.24 53	0.95 22	0.24 50

AACVNet	0.85 58	0.56 90	0.35 46	0.58 124	0.67 128	0.09 84	0.01 26	0.35 40	0.19 68	0.17 46	0.15 70	0.45 58	0.24 71	0.19 120	2.81 62	1.91 109	0.48 70	0.38 71	1.44 43	0.23 53	1.44 70	1.22 45	0.33 140	0.08 37	0.50 81	1.57 106	4.09 128	2.39 123

TESTraft	0.86 59	0.88 130	0.32 34	0.05 8	0.16 38	0.00 1	0.00 1	1.51 85	0.06 18	0.69 83	0.00 1	0.33 41	0.64 124	0.20 125	4.51 139	1.67 90	0.18 27	0.16 34	2.63 81	0.25 59	1.10 49	2.24 74	0.07 88	0.08 37	0.10 38	1.62 108	3.71 99	0.04 17

IPLGR_C	0.86 59	0.20 25	0.61 90	0.28 64	0.21 56	0.00 1	0.22 122	0.18 25	0.47 92	0.07 34	0.12 64	1.18 110	0.08 29	0.20 125	4.59 143	1.50 72	0.65 90	0.26 50	2.00 55	0.19 45	2.34 98	2.95 99	0.05 77	0.27 101	0.60 89	0.07 29	3.82 109	0.11 36

raftrobust	0.86 59	0.40 66	0.77 110	0.40 104	0.31 90	0.01 34	0.04 71	2.51 131	0.13 49	0.51 76	0.00 1	0.51 64	0.24 71	0.09 84	2.98 75	2.12 121	0.22 32	0.31 59	4.90 121	0.11 26	1.68 82	2.15 69	0.16 110	0.15 66	0.78 98	0.40 64	0.97 23	0.36 61

CFNet_pseudo	0.86 59	0.52 84	0.57 80	0.44 113	0.52 122	0.05 74	0.02 46	0.60 58	0.10 38	0.93 97	0.12 64	0.71 89	0.30 79	0.51 160	4.66 148	1.68 92	0.33 50	0.32 61	2.61 79	0.34 67	0.96 42	1.53 53	0.55 164	0.13 60	0.49 80	0.50 73	2.17 45	1.63 109

CFNet_RVC	0.86 59	0.59 94	0.74 107	0.33 79	0.32 95	0.11 89	0.02 46	0.11 22	0.17 61	0.87 95	0.74 119	0.57 79	0.16 58	0.08 76	3.11 80	1.19 46	0.50 71	0.34 65	1.28 40	0.15 33	1.68 82	1.48 51	0.02 45	0.25 90	0.86 100	1.89 118	3.64 95	2.13 117

CIPLG	0.87 64	0.19 22	0.67 102	0.27 60	0.21 56	0.00 1	0.20 118	0.19 27	0.50 98	0.07 34	0.12 64	1.16 109	0.08 29	0.21 130	4.78 154	1.50 72	0.68 96	0.22 42	1.92 52	0.18 39	2.28 93	2.98 102	0.04 68	0.27 101	0.66 93	0.09 33	3.80 107	0.12 39

ACRE	0.87 64	0.21 27	0.64 97	0.28 64	0.20 55	0.00 1	0.20 118	0.18 25	0.48 95	0.08 37	0.15 70	1.22 111	0.08 29	0.23 139	4.70 151	1.49 70	0.67 92	0.25 49	1.97 54	0.18 39	2.33 97	2.98 102	0.05 77	0.26 94	0.67 96	0.07 29	3.81 108	0.11 36

GMOStereo	0.91 66	0.15 15	0.61 90	0.34 85	0.25 69	0.12 95	0.05 76	2.40 122	0.15 54	0.00 1	0.18 73	0.51 64	0.45 98	0.02 20	2.30 38	1.97 112	0.53 75	0.70 109	2.24 60	0.41 80	1.67 78	3.92 124	0.01 27	0.15 66	1.33 115	0.13 38	3.95 116	0.09 29

error version	0.91 66	0.15 15	0.61 90	0.34 85	0.25 69	0.12 95	0.05 76	2.40 122	0.15 54	0.00 1	0.18 73	0.51 64	0.45 98	0.02 20	2.30 38	1.97 112	0.53 75	0.70 109	2.24 60	0.41 80	1.67 78	3.92 124	0.01 27	0.15 66	1.33 115	0.13 38	3.95 116	0.09 29

test-v	0.91 66	0.15 15	0.61 90	0.34 85	0.25 69	0.12 95	0.05 76	2.40 122	0.15 54	0.00 1	0.18 73	0.51 64	0.45 98	0.02 20	2.30 38	1.97 112	0.53 75	0.70 109	2.24 60	0.41 80	1.67 78	3.92 124	0.01 27	0.15 66	1.33 115	0.13 38	3.95 116	0.09 29

test-2	0.91 66	0.15 15	0.61 90	0.34 85	0.25 69	0.12 95	0.05 76	2.40 122	0.15 54	0.00 1	0.18 73	0.51 64	0.45 98	0.02 20	2.30 38	1.97 112	0.53 75	0.70 109	2.24 60	0.41 80	1.67 78	3.92 124	0.01 27	0.15 66	1.33 115	0.13 38	3.95 116	0.09 29

RALAANet	0.92 70	0.35 58	0.48 72	0.36 96	0.24 67	0.18 110	0.02 46	1.89 100	0.19 68	0.51 76	0.01 42	0.26 25	0.25 73	0.06 63	2.32 42	1.73 96	0.35 53	0.69 108	3.14 93	0.55 104	2.51 107	2.39 79	0.01 27	0.26 94	0.37 69	1.12 97	4.01 124	0.53 71

DLCB_ROB	0.92 70	0.72 112	0.64 97	0.43 111	0.42 112	0.14 102	0.18 117	0.43 45	0.28 79	0.85 93	0.53 102	1.12 106	0.72 133	0.07 68	2.16 34	1.12 38	0.88 116	0.26 50	0.69 22	0.20 50	1.35 63	1.53 53	0.49 157	0.28 111	4.11 175	2.41 126	2.04 41	0.78 80

dd	0.93 72	0.46 76	0.32 34	1.70 161	0.04 12	0.21 117	0.11 106	0.46 49	0.06 18	0.11 40	0.01 42	1.91 126	0.06 24	0.16 108	4.29 129	0.96 25	0.81 112	0.34 65	5.67 125	0.37 72	0.58 24	0.68 26	0.15 107	0.26 94	0.07 24	0.09 33	3.26 79	1.96 113

SA	0.95 73	0.82 121	0.44 67	0.21 40	0.23 63	0.01 34	0.00 1	2.73 145	0.12 46	0.02 27	0.00 1	0.39 53	0.39 93	0.36 152	2.49 52	1.61 80	0.31 47	0.47 84	3.23 95	0.20 50	1.23 58	3.19 109	0.01 27	0.18 75	0.41 74	1.70 110	4.81 147	0.10 34

LMCR-Stereo	0.97 74	0.53 86	0.59 84	0.28 64	0.25 69	0.07 79	0.02 46	1.39 80	0.28 79	0.34 60	0.12 64	0.74 93	0.15 52	0.12 98	3.20 84	1.88 107	1.07 133	0.36 68	5.87 130	1.71 159	2.10 92	2.39 79	0.02 45	0.33 124	0.35 68	0.38 62	1.44 33	0.34 59

HSM	0.97 74	0.30 50	0.87 117	0.54 120	0.46 114	0.00 1	0.01 26	2.93 154	0.30 82	0.13 43	0.56 104	0.65 83	0.13 46	0.05 53	2.97 73	1.08 34	0.66 91	0.17 35	3.26 98	0.35 69	1.78 84	2.03 65	0.04 68	0.33 124	0.38 70	0.81 86	4.16 132	1.10 94

CREStereo++_RVC	0.99 76	0.21 27	1.16 136	0.28 64	0.36 104	0.01 34	0.05 76	2.06 110	0.27 78	0.62 80	0.08 60	0.46 59	0.14 50	0.05 53	2.55 56	2.70 139	0.74 104	0.50 88	2.59 77	0.24 55	2.97 118	2.20 71	0.09 91	0.10 47	0.96 102	0.43 67	4.10 130	0.79 81
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.99 76	0.82 121	0.34 43	0.18 37	0.43 113	0.03 62	1.10 154	1.20 74	2.50 178	2.06 149	0.11 63	0.69 88	0.07 26	0.54 161	3.65 112	0.91 22	0.19 30	0.22 42	1.65 49	0.15 33	0.73 31	0.92 35	0.08 89	0.18 75	0.11 42	3.29 137	2.58 52	2.09 115
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	1.01 78	0.60 96	0.96 123	0.38 102	0.75 134	0.01 34	0.03 62	2.33 119	1.18 146	0.78 87	0.00 1	0.94 98	0.09 37	0.45 158	2.41 46	1.18 44	0.62 85	0.44 80	3.67 108	0.32 66	1.14 51	0.85 31	0.00 1	0.58 151	1.06 106	1.42 104	3.75 103	1.44 102

CREStereo	1.03 79	0.31 54	0.74 107	0.24 53	0.16 38	0.01 34	0.04 71	2.66 142	0.55 102	0.63 81	0.56 104	0.71 89	0.59 118	0.05 53	2.97 73	3.31 162	0.60 82	0.43 79	2.12 57	0.57 106	3.00 121	2.30 76	0.06 84	0.12 53	1.18 109	0.53 75	2.42 49	0.88 82
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
PDISCO_ROB	1.03 79	0.55 88	0.06 6	0.67 128	0.28 81	0.00 1	0.21 120	0.71 60	0.49 96	1.28 119	0.99 126	0.25 22	0.32 80	0.19 120	3.02 78	2.03 118	0.69 97	1.42 167	2.26 64	0.58 107	2.32 95	3.22 111	0.14 106	0.27 101	1.36 119	0.37 61	3.84 112	0.23 48

STTStereo	1.06 81	0.85 127	0.57 80	0.36 96	0.29 84	0.08 81	0.64 142	0.43 45	1.56 160	1.40 129	0.26 80	1.95 128	0.07 26	0.29 146	4.26 126	1.06 31	0.25 38	0.23 44	1.16 36	0.14 29	1.46 72	0.84 30	0.12 102	0.10 47	0.07 24	1.81 115	3.51 91	4.84 146

iResNet_ROB	1.07 82	0.65 104	0.30 32	0.45 115	0.30 88	0.01 34	0.02 46	3.10 161	0.12 46	1.34 123	0.00 1	0.66 84	0.35 84	0.04 48	4.37 133	1.65 85	0.54 79	0.49 86	5.83 129	0.29 62	1.30 61	0.87 32	0.20 119	0.26 94	0.16 54	0.84 89	3.74 100	1.12 95

LoS_RVC	1.09 83	1.51 158	0.60 86	0.05 8	0.49 115	0.01 34	0.08 94	0.22 31	0.74 117	1.72 136	0.23 78	0.56 76	0.63 122	0.12 98	3.15 81	2.90 144	0.69 97	1.79 180	3.27 99	0.50 99	4.03 144	3.48 115	0.21 121	0.07 27	0.33 65	0.47 70	0.70 17	0.96 89

tt_ll	1.09 83	1.51 158	0.60 86	0.05 8	0.49 115	0.01 34	0.08 94	0.22 31	0.74 117	1.72 136	0.23 78	0.56 76	0.63 122	0.12 98	3.15 81	2.90 144	0.69 97	1.79 180	3.27 99	0.50 99	4.03 144	3.48 115	0.21 121	0.07 27	0.33 65	0.47 70	0.70 17	0.96 89

AF-Net	1.11 85	0.51 80	0.87 117	0.34 85	0.78 136	0.89 150	1.87 167	2.40 122	1.15 144	0.48 73	0.68 115	3.66 143	0.16 58	0.27 144	2.44 48	0.98 26	0.35 53	0.01 3	1.60 46	0.40 75	0.50 19	2.58 90	0.05 77	0.08 37	0.66 93	0.45 68	3.47 88	2.34 121

Nwc_Net	1.11 85	0.51 80	0.87 117	0.34 85	0.78 136	0.89 150	1.87 167	2.40 122	1.15 144	0.48 73	0.68 115	3.66 143	0.16 58	0.27 144	2.44 48	0.98 26	0.35 53	0.01 3	1.60 46	0.40 75	0.50 19	2.58 90	0.05 77	0.08 37	0.66 93	0.45 68	3.47 88	2.34 121

IPLG	1.12 87	0.36 59	0.65 101	0.29 71	0.23 63	0.00 1	0.05 76	2.30 117	0.29 81	0.39 67	0.29 83	0.27 28	0.72 133	0.24 140	5.68 178	1.79 101	1.05 130	0.84 130	2.78 85	0.41 80	0.98 44	4.31 144	0.02 45	0.25 90	0.46 79	1.49 105	3.86 113	0.11 36

UCFNet_RVC	1.13 88	2.65 181	0.57 80	0.57 122	0.74 133	0.19 114	0.01 26	0.28 36	0.22 73	0.95 98	0.39 91	2.41 136	0.89 150	0.06 63	2.99 77	1.18 44	0.50 71	0.49 86	2.19 58	0.44 89	1.50 73	1.54 56	1.06 185	0.19 78	1.43 121	1.73 112	1.86 40	3.39 135

APVNet	1.14 89	1.04 142	0.20 18	0.33 79	0.37 106	0.21 117	0.36 131	0.34 38	0.39 88	0.95 98	0.44 98	0.71 89	0.15 52	0.15 107	3.51 104	2.84 143	1.63 157	0.93 140	4.54 118	0.69 113	1.89 88	4.06 134	0.02 45	0.53 147	0.10 38	0.38 62	3.20 76	0.95 87

CES	1.20 90	0.24 38	0.35 46	0.13 32	0.18 46	0.05 74	0.08 94	5.35 198	0.78 121	0.43 72	0.31 86	0.83 97	0.86 149	0.16 108	3.20 84	3.22 158	1.12 137	1.06 150	1.51 45	1.05 130	4.23 148	3.19 109	0.08 89	0.09 46	0.19 57	0.34 60	1.07 24	2.23 120

raft_robust	1.21 91	0.70 109	0.61 90	0.27 60	0.19 49	0.00 1	0.00 1	3.05 158	0.22 73	1.18 112	0.03 51	0.34 45	0.69 129	0.07 68	2.94 72	1.76 99	0.57 80	0.63 104	4.95 122	0.19 45	2.98 120	4.81 153	0.01 27	0.19 78	0.97 103	1.39 102	2.87 59	0.98 92

Sa-1000	1.25 92	0.27 42	0.51 77	0.28 64	0.23 63	0.00 1	0.00 1	2.78 148	0.10 38	0.01 22	0.01 42	0.34 45	0.50 110	0.59 169	4.62 146	1.70 95	0.69 97	0.83 129	4.47 116	0.43 86	1.38 66	4.54 149	0.01 27	0.24 85	2.01 135	1.81 115	5.02 155	0.39 63

EGLCR-Stereo	1.26 93	0.21 27	1.76 165	0.07 23	0.25 69	0.08 81	0.02 46	0.49 50	0.55 102	0.11 40	0.45 100	0.58 80	0.67 127	0.03 34	2.32 42	2.67 138	0.93 120	1.20 160	4.21 114	0.19 45	4.10 147	4.78 152	0.05 77	0.13 60	0.64 92	0.67 77	6.56 174	0.32 57

iResNetv2_ROB	1.26 93	0.75 115	0.32 34	1.29 153	0.33 99	0.02 55	0.02 46	3.19 165	0.20 71	2.00 148	0.29 83	2.24 131	0.41 95	0.06 63	3.64 111	1.45 67	0.75 105	0.13 29	5.77 127	0.43 86	2.86 114	1.71 60	0.16 110	0.37 131	0.38 70	0.47 70	4.08 127	0.72 77

PMTNet	1.28 95	0.58 93	0.96 123	0.28 64	0.22 61	0.01 34	0.16 115	0.50 51	0.57 106	0.72 86	0.35 89	0.54 71	0.48 107	0.09 84	3.27 93	3.32 163	0.72 103	0.39 72	6.17 131	0.35 69	3.67 136	2.41 83	0.09 91	0.12 53	3.12 165	1.00 95	1.23 27	3.32 133

RP	1.29 96	1.06 145	2.32 176	0.84 136	1.16 147	0.39 125	1.53 161	1.89 100	1.68 164	0.29 56	2.21 146	2.25 132	0.13 46	0.40 155	3.31 97	1.07 32	0.61 83	0.05 10	1.61 48	0.40 75	0.65 27	3.05 106	0.11 100	0.29 113	0.29 63	0.92 91	4.24 133	2.04 114

ICVP	1.32 97	0.22 34	1.47 153	0.40 104	0.35 103	0.44 127	0.10 101	1.27 77	0.65 112	1.74 139	1.26 130	0.66 84	1.37 167	0.24 140	2.88 67	2.65 136	1.33 148	0.99 145	2.36 71	0.91 126	2.59 108	4.11 135	0.10 95	0.36 129	0.57 86	2.21 123	2.92 60	1.59 106
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.40 98	0.54 87	0.27 26	0.13 32	0.27 78	0.01 34	0.10 101	1.80 94	1.74 167	0.41 71	0.53 102	0.82 96	0.59 118	0.54 161	4.30 130	2.92 147	1.87 162	1.84 184	1.39 41	0.71 115	4.68 157	6.21 197	0.02 45	0.81 160	0.21 60	0.40 64	3.69 96	0.96 89

AE-Stereo	1.43 99	0.31 54	1.73 163	0.33 79	0.32 95	0.04 69	0.32 129	0.43 45	0.32 83	0.04 32	0.00 1	3.38 141	0.44 97	0.07 68	2.86 65	3.30 161	0.96 123	0.79 120	3.65 106	0.79 121	3.64 133	4.40 145	0.04 68	0.40 133	2.93 162	2.14 120	4.74 145	0.18 47

SACVNet	1.43 99	0.80 117	0.85 116	0.58 124	1.31 156	0.63 140	0.62 141	2.60 138	0.52 99	1.33 122	0.02 50	0.74 93	0.32 80	0.34 151	2.78 61	2.11 120	1.38 150	0.39 72	4.62 119	0.70 114	2.37 100	3.83 122	0.05 77	0.42 137	1.29 112	1.64 109	3.74 100	2.62 126

GES	1.43 99	0.28 44	0.41 62	0.57 122	0.37 106	0.27 122	0.07 91	2.06 110	0.93 133	1.20 116	0.58 107	0.39 53	0.23 70	0.02 20	4.91 160	2.49 132	0.91 117	0.66 106	9.59 166	1.37 146	2.97 118	2.53 88	0.16 110	0.41 134	0.20 58	0.17 47	2.57 50	2.20 119

DN-CSS_ROB	1.45 102	0.52 84	1.11 130	0.81 134	0.69 130	0.00 1	0.03 62	2.86 153	0.35 85	1.50 133	3.76 170	0.73 92	0.36 88	0.07 68	2.89 68	1.44 65	1.08 134	0.79 120	8.61 151	0.23 53	3.25 128	1.97 63	0.02 45	0.66 153	0.10 38	0.52 74	3.12 72	1.56 105

iinet-f	1.47 103	1.20 151	0.32 34	0.82 135	0.13 33	0.14 102	0.10 101	0.42 43	0.21 72	1.93 144	4.19 173	0.19 14	0.21 67	0.08 76	5.12 167	2.54 134	0.23 35	0.30 58	7.71 143	1.00 128	1.95 90	4.30 143	0.21 121	0.17 73	1.25 110	0.16 44	4.11 131	0.62 74

MIPNet	1.49 104	0.69 108	0.74 107	0.32 78	0.51 117	0.00 1	0.03 62	1.79 93	0.38 86	2.13 152	0.97 123	0.31 37	0.76 137	0.22 137	5.02 164	1.92 110	1.31 144	0.86 131	3.68 109	1.25 142	1.21 55	4.62 150	0.03 62	0.50 143	1.90 133	4.87 163	3.90 115	0.30 54

test-3	1.53 105	1.03 141	1.25 140	0.40 104	0.31 90	0.11 89	0.06 86	2.79 150	0.17 61	0.35 64	0.44 98	4.06 148	0.35 84	0.03 34	2.84 63	1.63 83	0.37 60	0.57 96	8.86 156	0.46 92	3.20 125	5.38 167	0.02 45	0.27 101	0.61 91	0.95 92	3.95 116	0.88 82

test_1	1.53 105	1.05 143	1.24 139	0.40 104	0.31 90	0.11 89	0.06 86	2.78 148	0.17 61	0.32 58	0.42 96	4.06 148	0.36 88	0.03 34	2.84 63	1.62 82	0.37 60	0.57 96	8.88 157	0.46 92	3.22 127	5.38 167	0.02 45	0.27 101	0.60 89	0.95 92	3.95 116	0.90 86

AnonymousM	1.53 105	0.20 25	0.39 58	0.05 8	0.04 12	0.25 121	0.01 26	2.74 146	0.57 106	0.35 64	1.45 132	0.55 73	0.53 113	0.22 137	2.76 60	2.91 146	0.98 127	1.05 147	2.00 55	1.32 145	3.73 137	3.49 117	0.20 119	0.28 111	0.13 47	0.28 56	5.87 167	9.03 174

sAnonymous2	1.54 108	0.26 39	0.15 15	0.10 30	0.17 43	0.48 130	0.00 1	1.87 98	0.97 135	0.22 48	0.41 92	1.12 106	0.82 142	0.08 76	4.07 121	3.86 173	1.31 144	1.19 158	7.54 140	0.72 116	4.00 140	4.87 157	0.03 62	0.29 113	0.14 51	2.16 121	2.37 47	2.45 124

CroCo_RVC	1.54 108	0.26 39	0.15 15	0.10 30	0.17 43	0.48 130	0.00 1	1.87 98	0.97 135	0.22 48	0.41 92	1.12 106	0.82 142	0.08 76	4.07 121	3.86 173	1.31 144	1.19 158	7.54 140	0.72 116	4.00 140	4.87 157	0.03 62	0.29 113	0.14 51	2.16 121	2.37 47	2.45 124

PS-NSSS	1.54 108	3.12 188	0.33 39	3.03 177	0.83 140	1.73 167	0.70 143	0.39 42	0.15 54	0.39 67	0.00 1	11.06 182	1.04 157	0.41 157	2.13 32	0.79 15	0.47 68	0.26 50	4.17 113	0.14 29	0.90 40	0.37 14	2.44 196	0.06 22	0.99 104	0.74 84	3.17 74	1.82 110

test_3	1.56 111	1.14 148	1.14 132	0.44 113	0.32 95	0.11 89	0.07 91	2.84 152	0.16 60	0.39 67	0.43 97	4.16 151	0.36 88	0.03 34	2.91 69	1.52 75	0.41 64	0.59 98	8.96 160	0.46 92	3.12 124	5.36 166	0.02 45	0.25 90	0.85 99	1.20 98	3.83 111	0.95 87

TANstereo	1.57 112	1.38 153	0.48 72	0.26 57	0.29 84	0.52 135	0.05 76	0.51 53	0.47 92	0.27 54	0.62 113	0.32 38	0.20 64	1.08 188	3.59 106	2.81 141	0.79 108	1.63 175	8.83 154	3.01 192	3.50 130	2.89 95	3.03 203	0.10 47	0.04 19	0.69 79	4.96 153	0.05 22

XX-TBD	1.57 112	1.38 153	0.48 72	0.26 57	0.29 84	0.52 135	0.05 76	0.51 53	0.47 92	0.27 54	0.62 113	0.32 38	0.20 64	1.08 188	3.59 106	2.81 141	0.79 108	1.63 175	8.83 154	3.01 192	3.50 130	2.89 95	3.03 203	0.10 47	0.04 19	0.69 79	4.96 153	0.05 22

DeepPruner_ROB	1.57 112	0.37 62	0.71 105	0.50 118	0.55 123	0.37 124	1.60 164	1.74 90	0.84 125	1.37 126	2.40 148	0.49 62	0.51 111	0.10 92	5.38 171	2.16 124	1.10 135	1.08 151	2.28 66	0.40 75	4.83 162	3.42 113	0.66 172	0.34 126	0.57 86	5.04 166	3.07 66	0.53 71

FCDSN-DC	1.58 115	0.84 125	2.05 171	1.66 160	1.43 160	1.08 157	0.99 148	0.72 61	0.44 91	1.18 112	0.31 86	1.45 120	0.49 109	0.07 68	6.05 187	1.96 111	2.13 166	1.97 187	1.16 36	0.44 89	2.39 102	2.62 92	0.49 157	3.18 192	1.72 128	3.24 136	1.34 29	1.27 99
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.60 116	0.67 107	0.97 125	0.50 118	0.64 127	0.18 110	1.05 150	1.27 77	0.83 124	0.96 100	0.97 123	5.23 162	0.42 96	1.02 183	4.81 157	1.68 92	1.05 130	1.96 186	3.78 110	1.06 131	1.52 75	2.28 75	0.21 121	1.35 172	0.55 84	3.16 134	2.13 44	2.92 128

PA-Net	1.61 117	0.81 120	1.43 151	0.27 60	1.99 176	0.12 95	0.34 130	0.19 27	1.90 170	0.85 93	0.41 92	0.24 21	0.20 64	0.78 176	4.61 145	1.44 65	0.17 26	0.26 50	1.08 32	0.53 102	1.44 70	3.18 108	0.65 170	0.44 140	0.99 104	7.71 187	1.78 39	9.78 179
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet-RVC	1.64 118	0.31 54	0.64 97	0.33 79	1.19 150	0.01 34	2.53 178	0.57 56	0.22 73	1.03 103	0.32 88	6.04 169	0.29 77	0.32 149	4.47 137	1.90 108	0.62 85	0.78 119	6.45 135	1.80 164	1.85 87	2.02 64	0.19 117	0.52 146	1.78 130	1.74 113	3.10 68	3.15 129

IPLGR	1.73 119	0.63 103	0.67 102	0.35 94	0.40 110	0.00 1	0.03 62	1.41 81	0.26 77	2.36 153	2.42 150	0.33 41	0.80 141	0.17 114	6.12 188	1.87 104	1.22 141	1.28 161	5.37 124	1.72 161	2.44 104	4.20 139	0.02 45	0.56 150	2.66 154	4.85 162	3.82 109	0.77 79

pcwnet_v2	1.73 119	0.62 99	0.78 111	0.73 132	1.15 146	0.59 138	0.23 124	1.77 92	0.68 114	3.36 181	1.85 144	1.23 112	1.01 155	1.61 199	5.43 173	2.08 119	0.92 119	0.62 102	4.07 112	0.37 72	1.82 85	2.39 79	1.01 182	0.41 134	1.32 114	2.11 119	3.98 122	4.53 142

sCroCo_RVC	1.75 121	0.23 37	0.32 34	0.06 15	0.17 43	0.15 106	0.01 26	0.81 64	1.74 167	1.93 144	0.47 101	1.08 102	0.82 142	0.09 84	3.32 98	4.94 195	2.31 170	1.73 177	5.18 123	2.00 173	5.82 178	5.83 182	0.10 95	0.26 94	0.59 88	1.60 107	4.43 136	1.17 97

NCC-stereo	1.86 122	1.63 161	1.33 145	0.95 144	1.22 152	0.80 143	2.29 174	2.62 139	2.93 181	0.34 60	2.87 160	2.16 129	1.17 159	0.21 130	3.63 108	1.13 39	0.63 88	0.96 143	2.79 86	0.75 118	0.98 44	2.96 100	0.36 144	0.32 120	2.31 142	4.50 155	3.69 96	4.78 143

Abc-Net	1.86 122	1.63 161	1.33 145	0.95 144	1.22 152	0.80 143	2.29 174	2.62 139	2.93 181	0.34 60	2.87 160	2.16 129	1.17 159	0.21 130	3.63 108	1.13 39	0.63 88	0.96 143	2.79 86	0.75 118	0.98 44	2.96 100	0.36 144	0.32 120	2.31 142	4.50 155	3.69 96	4.78 143
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	1.87 124	0.22 34	0.38 55	0.22 44	0.14 36	0.02 55	0.06 86	15.85 224	0.90 130	3.42 184	0.71 118	0.95 100	0.83 147	0.21 130	3.22 89	3.63 170	1.18 139	0.90 135	2.95 91	0.64 110	5.08 169	3.80 121	0.22 129	0.17 73	2.26 139	0.82 87	1.23 27	0.52 69

stereogan	1.89 125	2.00 170	1.17 137	1.47 156	2.05 178	1.72 166	0.87 147	1.84 96	1.11 142	1.36 125	1.51 134	5.81 166	0.48 107	0.32 149	3.87 117	1.69 94	0.80 110	0.39 72	3.96 111	0.78 120	1.23 58	4.02 131	0.26 132	0.51 144	0.30 64	1.30 101	6.30 171	3.84 136

FADNet	1.92 126	0.44 70	0.60 86	0.54 120	1.05 144	0.00 1	2.95 182	0.78 63	0.38 86	0.81 90	0.61 112	2.40 134	0.47 106	0.65 170	5.57 174	1.73 96	0.69 97	1.08 151	8.93 159	1.61 155	2.36 99	2.52 87	0.09 91	0.36 129	2.54 150	3.77 145	3.43 86	5.46 150

MyStereo04	2.04 127	0.66 105	0.91 120	0.69 129	0.82 139	0.02 55	0.04 71	2.62 139	0.91 131	2.83 165	0.75 120	1.37 117	0.09 37	0.08 76	5.03 165	3.04 153	0.58 81	0.72 115	10.25 172	1.62 156	4.78 158	3.27 112	0.94 181	0.69 154	2.62 152	4.29 152	4.75 146	0.65 76

s12784h	2.07 128	2.29 176	2.24 172	1.60 159	0.69 130	0.05 74	0.03 62	2.13 113	0.55 102	1.19 114	0.13 69	1.61 124	0.68 128	0.04 48	3.20 84	3.09 154	0.78 107	0.41 77	3.50 104	0.43 86	5.42 175	2.92 98	0.11 100	0.12 53	2.64 153	1.70 110	6.64 175	11.65 184

NCCL2	2.12 129	2.27 175	1.29 142	1.28 152	1.85 173	0.18 110	0.77 146	1.24 75	1.25 149	1.62 135	2.71 156	1.06 101	0.51 111	0.31 147	4.40 135	2.33 129	1.57 153	0.62 102	2.35 70	0.68 112	2.68 111	4.29 142	1.52 191	1.06 164	4.65 182	4.17 149	4.04 126	6.58 161

R-Stereo Train	2.16 130	1.08 146	1.57 159	0.84 136	0.19 49	0.01 34	0.01 26	2.05 107	1.01 138	1.37 126	2.45 152	1.50 121	0.46 103	0.21 130	3.23 90	4.53 180	1.62 155	1.05 147	7.07 138	1.09 133	4.86 163	5.93 189	0.04 68	0.31 117	2.48 146	4.63 157	3.10 68	5.74 152

RAFT-Stereo	2.16 130	1.08 146	1.57 159	0.84 136	0.19 49	0.01 34	0.01 26	2.05 107	1.01 138	1.37 126	2.45 152	1.50 121	0.46 103	0.21 130	3.23 90	4.53 180	1.62 155	1.05 147	7.07 138	1.09 133	4.86 163	5.93 189	0.04 68	0.31 117	2.48 146	4.63 157	3.10 68	5.74 152
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Anonymous	2.21 132	0.21 27	0.12 13	0.08 26	0.25 69	0.14 102	0.00 1	3.06 159	1.34 153	1.47 132	0.01 42	1.31 114	1.20 161	0.16 108	4.37 133	5.51 206	2.59 174	1.75 179	12.10 184	2.04 174	5.82 178	5.62 178	0.09 91	1.05 163	1.45 123	1.75 114	4.59 143	1.60 107

GANet-ADL	2.26 133	0.51 80	1.82 168	0.99 146	0.99 143	1.45 162	0.29 127	2.00 104	1.01 138	3.12 173	3.40 164	1.38 118	0.33 82	0.03 34	5.34 169	3.89 175	2.23 167	0.79 120	7.70 142	1.85 167	3.10 122	4.63 151	0.18 116	0.43 139	1.38 120	3.47 140	4.81 147	3.97 137

MyStereo	2.28 134	0.73 114	2.44 178	0.70 130	0.85 141	0.09 84	0.03 62	2.37 121	0.49 96	3.34 178	3.07 162	1.58 123	0.12 44	0.07 68	5.59 176	2.77 140	0.47 68	0.66 106	10.41 174	1.64 158	4.67 155	4.12 136	0.83 178	0.75 158	3.49 169	4.89 164	4.90 151	0.59 73

MSMDNet	2.28 134	0.62 99	1.27 141	0.37 98	0.30 88	0.19 114	0.07 91	3.15 163	0.68 114	1.01 102	0.97 123	1.10 105	2.40 171	0.17 114	3.93 118	5.26 202	1.11 136	0.55 93	10.21 171	2.94 190	6.12 182	5.76 181	0.31 137	0.26 94	2.47 145	4.23 150	3.01 64	3.18 130

GEStereo_RVC	2.30 136	0.85 127	0.97 125	1.05 147	0.71 132	1.61 164	1.09 153	2.72 144	0.56 105	0.78 87	0.41 92	2.40 134	0.28 75	0.06 63	4.81 157	4.48 179	1.79 159	2.17 189	8.91 158	1.90 170	3.58 132	7.25 209	0.52 159	0.92 161	0.41 74	0.85 90	4.47 138	6.48 158

cross-raft	2.33 137	0.70 109	1.33 145	0.40 104	0.61 126	0.19 114	0.08 94	3.13 162	0.71 116	0.78 87	1.62 139	1.09 104	0.70 132	0.17 114	3.66 113	4.78 188	0.99 128	0.55 93	10.72 176	1.52 152	6.33 185	5.61 177	0.30 135	0.24 85	2.56 151	4.68 160	4.44 137	5.06 147

RAFT-Test	2.40 138	0.62 99	1.45 152	1.07 148	0.41 111	0.21 117	0.21 120	3.19 165	0.77 119	1.05 105	3.09 163	0.94 98	0.92 152	0.17 114	3.47 103	5.18 200	0.97 126	0.56 95	10.36 173	1.38 147	6.37 186	5.29 162	0.38 146	0.25 90	2.80 159	4.66 159	4.56 141	4.51 140

GANetREF_RVC	2.43 139	1.69 164	0.81 113	2.04 170	1.16 147	1.02 154	0.10 101	4.72 191	1.44 157	3.62 189	0.06 56	10.03 180	0.69 129	0.09 84	3.63 108	1.36 59	1.06 132	0.94 141	6.44 134	0.46 92	2.32 95	1.74 61	0.17 114	1.35 172	3.41 168	3.75 143	6.55 173	4.82 145
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
RGC	2.44 140	1.98 169	4.87 197	1.54 157	1.65 165	1.74 168	1.05 150	2.02 105	1.43 156	0.88 96	4.42 179	2.52 138	2.42 172	0.58 166	4.33 131	1.63 83	0.91 117	0.48 85	4.28 115	1.08 132	1.94 89	4.01 130	0.15 107	0.72 157	2.19 138	5.22 171	4.90 151	6.96 162

MLCV	2.45 141	0.61 98	0.81 113	2.48 174	1.21 151	0.95 152	0.50 138	3.57 178	0.61 109	3.75 193	4.26 177	5.13 158	3.34 176	0.06 63	4.63 147	1.78 100	1.32 147	0.86 131	10.05 170	1.09 133	2.30 94	3.92 124	0.29 134	2.16 184	1.87 131	3.06 131	4.01 124	1.40 101

UDGNet	2.51 142	1.01 139	0.33 39	10.93 207	5.26 198	8.50 205	3.54 187	1.72 89	0.15 54	0.23 51	0.08 60	0.52 69	0.10 42	10.25 225	3.55 105	1.25 50	0.46 66	0.46 82	2.73 84	0.59 108	2.44 104	4.14 138	2.94 200	0.15 66	1.72 128	0.77 85	2.94 62	1.13 96

EKT-Stereo	2.55 143	0.72 112	1.73 163	0.49 117	0.32 95	0.51 133	1.72 165	3.38 172	1.00 137	1.96 147	2.80 157	1.33 115	0.76 137	0.10 92	4.55 141	5.93 211	1.26 142	3.18 203	8.70 152	2.73 185	6.75 193	5.86 183	0.10 95	0.26 94	3.99 172	1.81 115	5.40 161	1.62 108

Any-RAFT	2.56 144	0.56 90	3.45 188	0.34 85	0.51 117	0.01 34	0.04 71	2.96 156	0.64 111	0.51 76	3.99 172	3.76 145	0.35 84	0.16 108	2.92 70	3.82 172	0.81 112	0.80 125	8.30 149	0.51 101	5.45 176	3.87 123	0.44 155	0.16 72	4.84 184	7.87 188	3.19 75	8.70 170

RTSC	2.56 144	0.89 131	1.50 155	0.47 116	0.76 135	0.87 147	2.29 174	1.56 87	1.91 171	2.12 150	2.86 159	1.23 112	0.97 154	1.03 185	7.27 195	3.36 165	4.68 199	1.74 178	7.73 144	1.11 136	3.95 139	5.39 169	0.21 121	1.11 167	0.40 73	0.95 92	4.56 141	8.26 169

DeepPrunerF	2.66 146	1.67 163	0.33 39	3.58 183	9.30 213	1.76 169	3.48 186	0.68 59	3.29 184	0.71 85	1.59 137	0.37 49	0.27 74	0.13 104	5.94 182	3.42 168	1.03 129	0.54 92	4.47 116	0.65 111	2.02 91	2.06 67	0.56 165	0.31 117	15.21 217	3.30 138	3.74 100	1.47 103

CASS	2.68 147	1.05 143	1.93 170	2.07 171	0.98 142	0.45 129	2.15 172	2.82 151	1.03 141	1.83 142	3.58 167	1.38 118	0.53 113	0.02 20	4.01 119	3.03 152	4.89 201	1.34 163	9.14 161	1.47 149	7.05 200	6.20 196	0.03 62	0.27 101	2.76 157	2.80 130	4.30 134	5.36 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
EAI-Stereo	2.70 148	0.83 124	2.70 182	0.89 141	1.47 162	0.83 146	1.46 160	3.07 160	1.18 146	0.21 47	3.82 171	3.19 140	0.72 133	0.09 84	5.24 168	4.82 190	0.83 114	0.91 137	9.83 169	1.25 142	4.49 153	5.29 162	0.39 147	0.80 159	1.87 131	3.19 135	7.10 182	6.43 157

NOSS_ROB	2.78 149	3.78 195	0.39 58	2.02 169	1.58 163	2.36 175	0.00 1	2.66 142	1.54 159	3.63 190	1.79 142	2.55 139	3.51 177	0.83 179	5.82 180	5.57 207	2.69 175	1.83 183	2.63 81	0.91 126	4.62 154	4.13 137	0.42 151	2.58 188	2.29 140	4.46 154	7.67 187	2.88 127

SGM-Forest	2.81 150	2.03 171	0.36 49	6.32 195	1.79 171	2.66 176	0.02 46	1.42 82	0.77 119	2.52 156	0.96 122	6.57 170	5.74 185	0.31 147	4.36 132	2.94 149	0.61 83	0.33 63	3.08 92	0.47 97	2.46 106	2.73 93	0.84 179	0.45 141	3.66 170	3.74 142	11.30 202	7.44 165
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWCDC_ROB	2.82 151	0.49 78	0.17 17	0.38 102	0.79 138	0.03 62	0.10 101	1.16 73	8.93 211	0.14 44	2.49 154	0.55 73	31.02 229	0.57 163	5.58 175	3.32 163	1.73 158	0.91 137	2.53 74	0.88 124	2.92 115	7.18 207	0.15 107	0.53 147	0.55 84	0.69 79	1.43 32	0.88 82

HSM-Net_RVC	2.86 152	1.24 152	1.50 155	2.55 175	1.72 167	0.57 137	0.17 116	3.55 177	1.14 143	3.50 188	6.32 196	7.94 172	2.93 173	0.05 53	3.38 100	2.12 121	1.28 143	0.26 50	3.24 96	1.24 141	3.66 135	3.76 120	0.61 167	2.64 189	4.43 180	6.27 179	5.76 166	5.47 151
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HH	2.94 153	0.45 73	4.88 198	0.58 124	0.51 117	0.73 141	1.38 158	3.25 168	0.84 125	2.85 167	0.60 110	5.15 159	0.82 142	0.19 120	3.29 95	6.00 213	0.67 92	0.89 133	9.52 164	1.83 165	7.59 207	5.88 185	0.41 148	0.27 101	3.12 165	5.47 174	5.66 163	6.52 159

HanStereo	2.94 153	0.45 73	4.88 198	0.58 124	0.51 117	0.73 141	1.38 158	3.25 168	0.84 125	2.85 167	0.60 110	5.15 159	0.82 142	0.19 120	3.29 95	6.00 213	0.67 92	0.89 133	9.52 164	1.83 165	7.59 207	5.88 185	0.41 148	0.27 101	3.12 165	5.47 174	5.66 163	6.52 159

ADCRef	2.96 155	2.78 184	1.02 127	0.70 130	2.21 180	1.96 171	2.42 177	0.96 68	6.10 199	1.94 146	1.15 129	1.08 102	0.74 136	1.32 193	6.01 184	3.38 166	1.34 149	1.15 155	8.41 150	2.09 176	2.59 108	3.60 118	1.88 193	0.71 155	2.81 160	8.00 190	3.42 85	10.24 180

test-1	2.99 156	0.26 39	1.52 157	0.33 79	0.21 56	0.22 120	0.38 132	3.16 164	0.85 129	3.36 181	4.21 175	5.45 163	0.78 139	0.20 125	4.02 120	4.67 186	1.40 151	1.31 162	10.46 175	1.58 153	5.30 174	7.01 206	0.04 68	0.34 126	2.98 163	6.37 180	5.39 160	8.95 173

NaN_ROB	3.01 157	1.16 150	1.13 131	0.86 140	3.03 185	0.59 138	0.75 144	3.25 168	2.58 179	0.98 101	1.32 131	21.10 201	0.59 118	1.15 191	4.15 123	1.58 78	0.80 110	0.70 109	2.38 73	1.30 144	1.52 75	2.15 69	0.46 156	1.07 166	2.50 148	6.25 178	4.54 140	13.27 187

XPNet_ROB	3.02 158	2.54 179	1.33 145	0.73 132	1.45 161	1.04 156	0.61 140	0.83 65	1.45 158	1.16 110	3.44 166	26.85 207	0.35 84	0.40 155	3.24 92	2.22 127	3.28 182	0.79 120	3.20 94	1.19 138	2.94 117	5.51 173	0.76 176	0.46 142	0.72 97	2.37 124	9.22 192	3.37 134

PSMNet-ADL	3.15 159	0.80 117	1.49 154	1.54 157	1.63 164	0.88 148	0.30 128	2.50 130	1.91 171	4.43 205	8.13 210	4.06 148	6.80 189	0.07 68	4.23 125	5.16 199	1.83 161	0.91 137	11.85 183	1.86 168	4.02 143	4.02 131	0.70 174	0.51 144	1.61 125	4.33 153	8.01 189	1.36 100

Anonymous3	3.16 160	0.55 88	0.79 112	0.09 28	1.10 145	0.50 132	0.03 62	3.52 176	1.26 150	1.12 108	0.84 121	10.62 181	1.31 165	0.36 152	7.37 196	6.90 220	3.59 184	3.15 202	10.88 178	2.20 178	6.83 196	9.50 225	0.31 137	0.37 131	1.43 121	3.45 139	5.32 159	1.91 111

MSKI-zero shot	3.19 161	0.59 94	1.39 149	0.19 39	0.37 106	0.18 110	0.03 62	3.19 165	0.96 134	0.82 91	4.84 182	3.83 146	0.60 121	0.03 34	3.33 99	5.29 203	1.15 138	0.81 127	11.77 182	1.76 162	6.55 190	5.98 192	0.22 129	0.32 120	4.41 179	12.05 210	7.79 188	7.75 167

GwcNet-ADL	3.21 162	2.99 187	3.34 186	3.11 178	2.07 179	0.82 145	0.12 108	2.95 155	0.67 113	3.84 198	7.51 204	7.80 171	1.22 162	0.20 125	3.79 116	4.73 187	2.11 165	0.73 116	7.81 147	2.53 182	3.21 126	3.69 119	0.22 129	1.53 175	2.17 137	4.84 161	4.00 123	8.77 172

TRStereo	3.24 163	2.66 183	7.45 213	0.35 94	0.14 36	7.79 201	0.13 112	3.04 157	0.42 90	2.75 161	1.46 133	5.69 165	0.65 125	0.09 84	3.75 114	4.23 178	0.70 102	0.63 104	6.77 136	1.21 139	4.05 146	4.81 153	0.12 102	0.24 85	2.72 155	6.73 183	12.83 204	6.09 155

ADCP+	3.47 164	2.05 172	2.64 181	1.31 154	1.93 174	1.19 160	3.99 188	1.07 70	9.83 214	1.78 141	5.75 190	8.79 176	0.37 92	0.90 180	5.04 166	2.20 126	0.44 65	0.90 135	5.82 128	0.88 124	2.38 101	3.43 114	0.33 140	0.41 134	3.03 164	12.72 213	3.59 93	10.90 181

XX-Stereo	3.48 165	0.50 79	1.80 166	1.21 151	0.27 78	0.34 123	0.44 134	1.47 83	0.41 89	2.51 155	6.92 200	4.97 156	1.06 158	0.12 98	3.21 87	5.22 201	0.96 123	0.80 125	6.95 137	0.80 122	4.33 151	4.04 133	0.21 121	0.27 101	26.57 232	3.75 143	5.08 156	9.77 177

IGEV_Zeroshot_test	3.61 166	0.78 116	7.78 216	6.84 196	0.33 99	2.04 172	1.78 166	3.97 183	0.92 132	2.12 150	6.05 194	4.60 154	1.01 155	0.08 76	3.44 102	5.73 208	0.76 106	0.61 100	9.25 162	1.49 150	7.12 202	6.47 200	0.31 137	0.27 101	5.02 188	5.44 173	5.95 168	7.38 164

anonymity	3.65 167	0.66 105	5.99 209	1.34 155	0.51 117	0.44 127	0.11 106	3.79 182	0.79 122	2.66 159	18.15 238	3.83 146	0.89 150	0.26 143	3.21 87	5.09 198	0.93 120	0.53 90	7.76 146	1.11 136	4.31 150	5.87 184	0.28 133	0.42 137	4.98 187	9.60 203	5.40 161	9.75 176

HBP-ISP	3.70 168	3.49 191	4.13 193	4.77 189	2.41 181	3.60 186	0.12 108	4.11 184	1.26 150	3.39 183	4.22 176	4.64 155	0.54 115	1.76 200	8.63 213	8.11 228	1.56 152	1.34 163	2.61 79	1.51 151	5.14 171	6.84 203	0.56 165	1.55 176	2.53 149	5.06 167	10.57 198	5.37 149

FC-DCNN	3.82 169	4.38 199	5.67 207	9.61 205	4.14 192	8.01 203	3.26 184	4.21 185	1.69 165	2.95 169	1.54 136	5.87 168	2.09 170	0.13 104	4.40 135	2.15 123	2.54 173	1.11 153	3.38 101	0.82 123	3.11 123	2.20 71	0.65 170	3.29 194	6.33 197	4.91 165	6.98 179	7.80 168

ADCL	3.91 170	3.61 193	2.28 174	1.76 163	1.76 170	3.09 180	4.16 189	1.98 103	13.71 221	2.81 164	5.14 185	2.47 137	0.65 125	1.10 190	5.38 171	2.55 135	2.02 163	2.20 190	6.41 133	2.08 175	4.87 165	4.20 139	1.40 189	1.06 164	6.69 198	6.60 181	4.33 135	11.16 183

FADNet_RVC	3.95 171	2.06 173	1.30 143	3.33 181	3.36 188	0.99 153	2.06 171	2.30 117	1.39 155	1.72 136	4.72 181	9.29 177	5.82 187	1.76 200	8.23 210	3.12 156	2.98 178	4.27 209	16.83 191	3.30 196	4.99 168	5.51 173	0.63 169	1.39 174	1.45 123	3.14 133	4.86 149	5.92 154

LALA_ROB	4.04 172	4.73 202	1.42 150	1.16 150	1.93 174	2.17 174	1.04 149	1.80 94	2.48 177	2.74 160	5.87 191	33.34 214	0.69 129	0.78 176	6.02 185	2.33 129	3.21 181	1.82 182	3.66 107	1.88 169	3.40 129	4.99 159	0.34 142	1.03 162	1.91 134	3.61 141	8.50 191	6.20 156

dad	4.05 173	0.87 129	0.28 28	10.24 206	1.70 166	1.03 155	12.23 214	12.58 219	0.11 41	3.46 187	0.00 1	1.93 127	3.59 178	0.19 120	4.92 161	1.26 51	1.60 154	0.53 90	14.05 187	0.63 109	2.73 112	1.88 62	0.16 110	0.71 155	5.78 192	0.19 48	17.00 216	9.60 175

DAS	4.09 174	0.94 135	1.15 134	1.82 165	1.27 154	1.15 158	1.11 155	3.48 174	4.23 191	3.34 178	6.52 197	12.55 187	5.36 182	0.05 53	4.66 148	4.57 182	4.02 193	2.27 192	9.63 167	5.33 206	5.93 180	5.39 169	0.52 159	4.30 204	4.09 173	5.06 167	7.48 183	4.17 138

SepStereo	4.09 174	0.94 135	1.15 134	1.82 165	1.27 154	1.15 158	1.11 155	3.48 174	4.23 191	3.34 178	6.52 197	12.55 187	5.36 182	0.05 53	4.66 148	4.57 182	4.02 193	2.27 192	9.63 167	5.33 206	5.93 180	5.39 169	0.52 159	4.30 204	4.09 173	5.06 167	7.48 183	4.17 138

iResNet	4.14 176	0.84 125	0.71 105	2.34 173	2.59 182	4.58 189	1.07 152	4.67 189	1.21 148	3.72 192	3.61 168	12.28 186	16.06 208	0.03 34	6.64 192	3.14 157	2.35 171	1.89 185	16.43 190	2.53 182	3.76 138	2.90 97	0.17 114	3.88 200	1.66 127	4.23 150	5.19 157	3.23 131

iRaft-Stereo_20w	4.18 177	1.14 148	8.05 218	7.32 198	1.81 172	3.33 184	1.55 162	3.45 173	1.28 152	3.63 190	7.12 201	3.54 142	1.33 166	0.11 95	4.16 124	4.85 191	0.93 120	0.61 100	9.28 163	1.22 140	5.08 169	5.56 176	0.43 152	0.53 147	3.85 171	8.64 196	11.20 201	12.91 186

SHD	4.34 178	1.02 140	2.50 179	1.71 162	1.33 157	1.46 163	2.01 169	4.90 192	4.30 194	2.63 157	4.99 184	4.39 153	9.41 198	0.58 166	8.20 208	4.81 189	4.43 197	2.44 197	13.01 186	2.95 191	5.61 177	6.88 204	0.30 135	3.26 193	4.11 175	5.16 170	3.88 114	10.98 182

CSAN	4.46 179	2.36 178	1.57 159	3.12 179	3.32 187	1.64 165	0.76 145	4.59 188	4.37 195	3.80 195	2.84 158	17.58 198	10.47 201	0.96 182	4.80 156	1.75 98	2.06 164	1.16 156	5.69 126	2.34 180	2.93 116	2.40 82	0.43 152	2.56 187	4.64 181	11.45 209	7.53 186	13.44 189

ETE_ROB	4.62 180	4.04 197	1.52 157	1.14 149	2.02 177	2.70 177	1.28 157	1.50 84	4.25 193	1.89 143	5.88 192	37.95 221	0.84 148	1.42 197	4.94 162	2.66 137	3.81 190	0.95 142	4.84 120	1.63 157	4.01 142	5.32 165	0.67 173	1.14 168	2.03 136	3.84 146	15.25 213	7.23 163

ccs_rob	4.75 181	1.46 155	2.39 177	1.96 168	0.68 129	3.13 181	1.58 163	4.94 194	1.36 154	4.31 204	15.82 233	28.46 208	8.43 193	0.38 154	5.65 177	5.42 204	2.23 167	1.60 174	6.31 132	1.98 172	6.14 183	5.97 191	0.35 143	2.33 185	1.28 111	2.40 125	4.09 128	7.49 166

XQC	4.76 182	3.14 189	1.63 162	3.31 180	3.69 190	3.46 185	2.94 181	6.02 201	3.05 183	2.64 158	5.51 187	5.67 164	7.46 191	1.41 195	8.02 202	4.65 185	3.59 184	1.49 170	10.75 177	2.91 186	4.96 167	6.67 201	0.41 148	1.91 179	7.13 202	10.47 208	11.17 200	4.51 140

CC-Net-ROB	5.26 183	8.36 211	1.81 167	22.68 217	6.07 204	15.19 213	7.74 207	0.45 48	0.84 125	1.53 134	0.00 1	23.78 204	3.00 174	3.15 207	2.92 70	0.74 13	2.29 169	1.51 171	11.50 181	0.48 98	1.21 55	1.47 49	9.41 221	0.22 83	2.30 141	2.51 128	2.25 46	8.72 171

SFCPSM	5.40 184	2.86 185	1.19 138	1.84 167	1.39 158	1.34 161	0.49 137	2.34 120	4.85 198	3.12 173	8.16 211	15.40 193	22.08 216	1.04 186	5.77 179	4.60 184	2.35 171	1.58 173	22.71 209	7.33 214	4.45 152	4.53 147	0.62 168	1.97 182	4.29 177	4.05 148	5.75 165	9.77 177

CBMV	5.52 185	3.65 194	1.32 144	3.46 182	2.86 184	2.04 172	0.41 133	3.64 179	2.63 180	4.09 200	2.36 147	14.13 191	3.70 180	0.57 163	7.16 194	6.19 216	4.26 195	2.36 196	8.76 153	1.44 148	6.43 187	4.53 147	0.54 163	5.62 212	4.85 185	6.08 177	19.41 219	26.62 222
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RTS	5.53 186	1.46 155	0.94 121	0.90 142	1.73 168	4.08 187	4.63 193	2.53 133	3.41 186	2.79 162	1.70 140	8.18 173	1.27 163	0.72 172	7.83 199	4.87 192	7.37 213	2.34 194	18.33 194	2.92 187	4.78 158	5.88 185	1.04 183	1.31 170	6.74 199	22.88 237	6.66 176	22.00 211

RTSA	5.53 186	1.46 155	0.94 121	0.90 142	1.73 168	4.08 187	4.63 193	2.53 133	3.41 186	2.79 162	1.70 140	8.18 173	1.27 163	0.72 172	7.83 199	4.87 192	7.37 213	2.34 194	18.33 194	2.92 187	4.78 158	5.88 185	1.04 183	1.31 170	6.74 199	22.88 237	6.66 176	22.00 211

AnyNet_C32	5.68 188	1.96 167	2.91 183	1.78 164	2.71 183	3.17 182	5.76 198	4.31 186	12.56 216	3.07 171	7.17 202	4.22 152	1.70 168	2.19 202	8.22 209	5.98 212	5.69 205	4.43 212	12.45 185	2.93 189	9.72 220	8.57 220	1.84 192	3.46 197	6.24 196	9.82 205	6.26 170	14.21 190

CBMV_ROB	6.09 189	2.65 181	2.29 175	8.35 202	5.74 200	5.08 190	2.76 180	5.03 195	2.35 175	3.78 194	4.70 180	21.22 202	13.56 206	0.09 84	6.04 186	3.70 171	2.84 176	1.39 165	11.35 179	8.80 221	4.92 166	3.11 107	0.43 152	2.10 183	7.06 201	10.12 206	12.96 205	11.93 185

ADCPNet	6.67 190	1.97 168	3.86 192	2.75 176	6.19 205	3.07 179	7.60 206	5.21 197	8.03 207	3.82 196	7.92 206	5.17 161	13.78 207	2.98 206	8.10 205	6.12 215	4.35 196	2.04 188	18.50 197	4.74 203	7.04 199	7.43 210	2.98 202	1.91 179	8.96 206	14.04 218	7.02 181	14.47 192

AMNet	6.77 191	3.87 196	2.62 180	4.00 186	5.86 201	6.75 196	3.31 185	2.51 131	2.47 176	3.44 185	6.68 199	9.34 178	2.05 169	7.44 219	4.79 155	9.81 235	13.48 225	7.65 228	7.95 148	7.83 216	11.47 226	7.62 214	2.74 199	4.18 201	5.52 191	8.25 193	13.24 206	17.97 200

ADCMid	6.83 192	4.46 200	4.95 200	2.16 172	4.31 194	5.71 193	7.29 203	8.83 206	12.78 218	3.11 172	8.10 209	9.83 179	9.65 199	2.84 203	8.51 212	5.42 204	4.68 199	2.83 199	18.87 201	3.22 194	7.09 201	7.70 215	5.37 214	2.33 185	5.12 189	8.71 197	5.21 158	15.24 194

PWC_ROB	7.15 193	1.85 165	5.57 205	0.85 139	1.17 149	1.95 170	4.77 195	2.56 136	17.27 231	3.83 197	7.66 205	4.97 156	39.20 236	0.81 178	8.35 211	4.96 196	6.51 208	4.27 209	15.99 189	4.39 199	7.48 206	7.59 213	0.53 162	4.79 209	2.74 156	2.63 129	7.01 180	23.26 215

FAT-Stereo	7.20 194	2.13 174	8.68 220	7.00 197	11.87 218	5.95 194	3.19 183	7.26 203	3.52 188	5.84 213	13.06 222	18.26 199	8.49 194	1.41 195	8.81 216	6.34 217	3.65 187	4.07 208	15.49 188	6.21 209	6.75 193	6.94 205	0.74 175	4.80 210	2.92 161	7.26 184	7.50 185	16.30 196

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 195	3.59 192	1.09 129	9.20 203	3.71 191	7.69 200	7.51 205	10.81 212	8.52 209	4.93 211	4.20 174	16.73 196	9.30 196	5.45 217	8.09 204	3.29 160	1.80 160	1.13 154	18.77 198	2.10 177	6.48 189	7.49 211	3.17 207	1.74 177	12.06 213	14.29 219	9.71 196	14.36 191

FBW_ROB	7.98 196	9.24 212	5.57 205	20.21 216	8.25 211	12.08 209	8.09 208	4.92 193	1.58 162	3.30 177	5.15 186	13.88 190	3.03 175	7.45 220	6.23 189	1.49 70	2.89 177	0.79 120	33.18 221	1.93 171	5.24 172	4.40 145	9.43 222	8.29 225	4.88 186	7.69 186	4.88 150	21.40 209

pmcnn	8.05 197	2.96 186	2.25 173	6.23 193	5.03 196	6.98 197	4.33 191	4.70 190	2.02 174	4.19 201	9.20 217	19.11 200	20.39 215	0.73 174	7.05 193	6.73 218	6.29 207	4.51 213	22.54 208	4.66 202	9.62 218	5.08 161	4.46 211	4.23 202	5.99 193	5.22 171	17.26 217	25.55 221

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 198	1.51 158	5.87 208	4.30 188	3.26 186	2.82 178	6.81 201	3.68 180	3.59 189	4.81 209	10.18 219	66.20 250	11.63 202	7.70 221	5.97 183	5.06 197	4.49 198	5.33 218	18.36 196	2.64 184	7.91 209	8.42 219	0.92 180	3.39 196	4.34 178	8.02 191	6.20 169	15.61 195

S-Stereo	9.11 199	1.88 166	3.41 187	7.93 201	7.92 209	12.47 210	19.24 221	5.20 196	6.26 201	6.18 217	20.72 242	29.27 209	7.13 190	0.65 170	9.55 220	7.50 226	3.80 189	5.87 222	17.77 192	6.30 210	6.21 184	7.52 212	12.23 226	6.88 219	2.77 158	6.68 182	6.74 178	18.03 201

STTRV1_RVC	9.47 200	2.31 177	1.06 128	5.61 192	1.39 158	5.42 192	2.59 179	3.68 180	3.77 190	4.47 207	4.40 178	16.44 195	20.14 214	1.02 183	9.83 222	3.26 159	18.06 232	0.81 127	51.87 244	11.45 227	18.05 244	6.27 198	4.52 212	4.23 202	6.12 194	7.90 189	11.99 203	28.90 226

ADCS	9.93 201	5.64 204	4.82 196	3.95 185	6.05 203	6.17 195	5.70 197	9.47 208	15.68 223	4.19 201	7.98 207	12.91 189	17.41 209	3.94 213	10.52 227	11.68 238	10.14 218	7.14 227	24.46 213	8.67 220	13.95 236	13.00 241	2.94 200	6.15 216	9.75 209	17.65 227	10.70 199	17.41 197

SGM_RVC	10.08 202	10.50 214	3.60 190	16.68 211	8.80 212	14.87 212	7.11 202	9.19 207	6.25 200	4.06 199	7.33 203	24.89 205	18.29 211	0.57 163	4.57 142	1.98 116	3.30 183	1.17 157	20.75 204	2.20 178	4.80 161	2.23 73	2.29 195	3.65 198	17.68 222	13.31 216	33.30 234	28.67 224
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	10.13 203	16.70 221	3.04 184	29.06 221	9.34 214	20.66 219	5.02 196	5.90 200	1.98 173	3.16 175	2.70 155	11.22 183	28.15 223	0.18 118	6.30 190	1.37 61	1.21 140	0.34 65	7.74 145	1.01 129	4.67 155	3.95 129	1.92 194	1.94 181	26.55 231	19.78 230	37.02 239	22.50 214

SANet	10.32 204	4.15 198	6.27 210	5.51 190	5.49 199	8.58 206	2.27 173	15.41 223	13.03 220	2.83 165	9.09 215	60.35 246	25.50 220	2.93 205	8.06 203	3.02 151	7.05 209	3.86 207	11.43 180	3.25 195	5.27 173	5.02 160	2.60 198	7.27 223	11.08 211	12.57 212	13.36 207	23.31 216

MFN_U_SF_RVC	10.34 205	6.17 208	3.69 191	9.55 204	5.13 197	12.52 211	10.34 211	12.25 215	7.05 203	12.23 232	14.31 227	22.82 203	13.03 204	8.82 222	11.37 232	4.87 192	3.83 192	3.31 204	39.34 229	5.97 208	8.56 216	8.81 221	1.45 190	6.40 218	9.49 208	8.57 195	9.56 195	19.71 205

G-Net	10.87 206	4.96 203	9.71 221	3.77 184	4.24 193	7.37 199	2.01 169	10.08 210	15.80 225	4.95 212	15.59 231	48.52 235	9.05 195	0.58 166	8.11 207	8.67 230	5.49 203	4.42 211	23.80 211	15.66 231	8.01 211	8.23 218	3.06 206	5.14 211	6.15 195	13.92 217	22.56 221	23.75 217

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 207	10.59 215	6.33 211	17.49 212	6.29 206	7.85 202	10.69 212	18.03 229	23.43 238	11.13 227	4.86 183	14.66 192	5.81 186	9.65 224	9.78 221	5.91 210	3.18 180	5.17 216	39.06 228	7.03 213	7.92 210	9.81 227	7.04 215	7.22 222	14.77 216	8.85 198	6.40 172	17.43 198

edge stereo	11.35 208	6.83 209	10.52 223	14.06 208	12.00 219	16.55 215	12.81 215	12.42 217	7.44 205	6.06 215	15.12 230	38.81 223	17.75 210	1.25 192	7.59 198	7.29 224	5.73 206	3.11 201	25.18 214	4.53 200	6.71 192	8.01 217	4.16 209	3.71 199	8.94 205	7.65 185	13.41 208	28.72 225

DGSMNet	11.51 209	4.52 201	7.92 217	5.60 191	4.80 195	7.02 198	6.11 199	7.51 204	4.47 196	11.25 230	31.10 248	17.12 197	7.95 192	4.11 214	10.43 224	14.27 242	16.27 229	9.03 233	40.42 231	11.09 226	20.12 248	22.06 250	4.60 213	6.88 219	5.15 190	9.40 200	8.22 190	13.42 188

SGM-ForestM	11.60 210	15.35 219	4.54 194	19.02 214	8.08 210	18.74 218	10.83 213	12.03 213	7.24 204	3.01 170	6.09 195	36.06 219	23.95 217	0.75 175	4.47 137	1.51 74	3.60 186	0.75 118	20.06 203	1.60 154	4.23 148	1.65 59	1.36 188	3.34 195	25.09 229	20.48 232	34.27 237	25.03 219

AnyNet_C01	12.12 211	6.13 207	5.39 202	6.24 194	6.03 202	5.20 191	9.20 209	12.30 216	16.87 228	5.85 214	9.03 214	26.16 206	18.91 212	4.53 216	11.14 231	12.98 240	16.27 229	15.82 245	34.24 222	10.36 224	16.44 240	13.34 243	7.06 216	6.93 221	11.61 212	9.46 201	9.77 197	19.91 206

PVD	12.14 212	5.88 205	8.51 219	7.70 200	6.65 207	10.05 207	6.16 200	21.11 235	19.74 234	3.44 185	8.69 213	16.07 194	27.50 222	2.86 204	8.93 217	7.52 227	11.20 222	6.11 224	24.24 212	6.83 212	11.08 222	11.21 236	1.11 186	5.71 213	15.30 218	21.90 235	17.71 218	34.49 232

DDUNet	12.41 213	19.68 223	3.23 185	36.37 228	24.08 226	34.35 230	31.95 228	1.86 97	1.63 163	1.44 130	3.43 165	12.02 185	3.65 179	83.75 241	4.54 140	2.28 128	8.10 216	3.39 205	18.01 193	4.26 198	6.60 191	4.81 153	16.44 230	0.64 152	1.08 107	0.61 76	4.68 144	2.12 116

UDG	12.63 214	20.60 225	3.50 189	36.40 229	28.77 229	31.44 225	39.49 232	2.59 137	1.77 169	2.37 154	6.03 193	11.55 184	3.79 181	74.28 238	5.35 170	2.47 131	8.42 217	2.92 200	18.81 199	4.63 201	7.35 205	4.85 156	12.22 225	1.18 169	1.15 108	2.47 127	4.49 139	2.18 118

MeshStereo	13.21 215	10.28 213	5.53 204	24.29 220	14.71 220	17.26 216	7.30 204	12.03 213	7.47 206	4.66 208	9.13 216	38.56 222	29.80 225	0.45 158	9.43 219	7.37 225	3.76 188	2.44 197	18.85 200	2.41 181	12.93 233	7.18 207	1.21 187	5.79 214	22.04 227	16.38 223	33.15 232	32.34 230
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
DPSNet	14.25 216	3.23 190	1.83 169	7.63 199	7.22 208	10.44 208	4.19 190	5.68 199	8.64 210	4.20 203	3.75 169	72.37 255	26.68 221	4.43 215	10.42 223	10.25 237	10.56 219	8.02 229	58.50 252	8.44 219	11.36 224	8.93 222	16.95 231	10.34 230	18.62 223	15.80 222	14.33 211	21.91 210

MFMNet_re	16.26 217	13.95 217	7.70 215	24.27 219	9.34 214	33.99 229	17.43 217	12.42 217	19.62 233	10.23 226	13.58 225	39.02 224	13.47 205	1.40 194	10.73 228	10.12 236	29.43 248	12.22 236	31.31 217	10.07 223	17.19 241	9.15 223	8.44 219	9.02 227	8.97 207	5.68 176	24.08 223	36.04 234

SQANet	17.87 218	31.68 231	5.41 203	57.78 234	33.35 230	57.44 234	39.25 231	4.37 187	1.73 166	4.89 210	1.53 135	30.38 210	5.54 184	56.25 234	3.78 115	1.32 54	5.20 202	1.48 169	29.72 215	1.71 159	6.45 188	5.45 172	54.26 240	1.90 178	4.80 183	8.48 194	9.52 194	18.82 204

STStereo	19.12 219	25.20 227	16.96 236	40.13 231	26.93 228	32.21 227	21.77 224	19.35 232	16.49 227	7.75 220	17.60 235	46.83 233	36.96 234	1.06 187	8.10 205	2.99 150	3.81 190	1.57 172	31.85 218	5.18 205	6.77 195	5.31 164	3.04 205	9.71 229	29.57 233	23.01 239	40.22 241	35.81 233

ELAS_RVC	19.26 220	19.85 224	14.31 229	33.92 225	22.40 223	33.39 228	19.24 221	15.07 221	10.89 215	8.20 221	17.30 234	54.84 243	32.79 231	3.23 209	8.72 214	3.46 169	11.25 223	6.19 226	19.97 202	7.86 217	12.63 231	12.02 239	9.45 223	10.70 231	30.22 235	22.17 236	41.23 245	38.75 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	19.29 221	2.55 180	5.07 201	4.09 187	3.44 189	3.26 183	4.38 192	15.32 222	9.58 212	4.44 206	5.63 188	8.73 175	24.82 218	3.30 211	10.45 225	6.81 219	5.49 203	3.46 206	21.26 205	4.77 204	17.96 243	24.74 256	0.82 177	4.77 208	80.12 263	91.25 262	77.91 263	76.45 263

MADNet+	19.30 222	7.92 210	15.32 232	17.51 213	11.42 217	8.09 204	18.41 219	28.03 244	17.21 230	12.46 233	12.08 220	33.63 216	30.37 227	9.62 223	18.64 244	14.89 243	25.78 242	10.10 235	40.05 230	16.50 233	17.34 242	12.76 240	9.48 224	18.60 241	35.02 243	20.22 231	21.19 220	38.41 236

ELAS	19.48 223	22.90 226	14.50 230	35.26 227	24.25 227	31.48 226	19.80 223	16.72 227	15.91 226	7.71 219	15.62 232	48.88 236	30.47 228	3.20 208	9.19 218	3.39 167	10.97 220	5.79 221	21.49 206	6.53 211	11.69 227	11.90 238	9.30 220	9.63 228	32.86 237	24.17 240	41.19 244	41.31 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	19.83 224	17.14 222	15.43 233	34.46 226	23.74 225	25.27 222	17.85 218	19.50 233	17.04 229	6.13 216	12.40 221	41.03 225	35.23 233	3.36 212	7.87 201	8.98 231	7.09 210	29.77 255	21.81 207	3.71 197	9.51 217	5.54 175	2.50 197	8.83 226	34.12 240	27.95 245	51.25 253	47.85 247

SPS-STEREO	20.13 225	14.92 218	11.88 225	19.84 215	20.39 221	18.24 217	9.27 210	16.06 226	19.74 234	19.91 242	20.06 241	33.66 217	37.68 235	7.23 218	13.17 237	16.66 246	26.75 244	16.01 246	32.30 219	23.65 242	30.25 255	22.84 253	13.67 228	13.47 238	16.56 220	15.26 221	29.55 230	24.45 218
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	20.91 226	16.10 220	12.43 226	22.81 218	21.80 222	24.45 221	18.63 220	17.89 228	12.77 217	18.42 241	19.55 240	30.39 211	40.48 237	11.67 226	12.56 235	15.10 244	25.73 241	12.69 239	34.93 224	21.56 240	26.12 252	22.15 251	21.16 232	12.73 235	17.44 221	13.30 215	33.35 235	28.26 223

otaku	21.36 227	42.67 237	7.67 214	62.47 240	41.26 237	63.18 244	49.95 233	6.15 202	4.57 197	10.22 225	1.83 143	32.26 212	9.33 197	65.85 236	4.60 144	1.61 80	7.10 211	1.41 166	36.88 226	7.74 215	7.03 198	5.98 192	54.87 241	2.69 190	8.31 203	9.47 202	13.48 209	18.26 202

LE_ROB	22.46 228	10.87 216	12.67 227	32.44 223	37.93 234	31.36 224	33.43 229	23.22 236	21.14 237	6.73 218	17.81 237	52.15 241	50.94 252	1.56 198	6.43 191	2.92 147	3.14 179	1.46 168	30.14 216	8.43 218	7.23 203	4.28 141	7.08 217	25.69 247	34.50 242	36.15 253	53.30 255	53.30 251

LSM0	22.48 229	6.09 206	4.65 195	14.89 210	10.39 216	16.43 214	13.29 216	23.38 237	15.69 224	14.75 236	18.69 239	35.79 218	33.70 232	0.93 181	73.52 261	85.94 261	13.36 224	5.62 220	55.67 249	16.83 234	21.95 249	18.82 247	4.28 210	8.01 224	16.44 219	16.43 224	28.65 227	32.66 231

Ntro	22.77 230	41.10 234	9.75 222	63.11 242	42.85 238	62.03 242	56.57 236	8.43 205	6.55 202	12.02 231	2.06 145	33.43 215	6.53 188	75.01 239	4.99 163	1.38 62	7.98 215	2.25 191	37.75 227	9.51 222	6.94 197	6.04 194	55.49 242	3.02 191	10.71 210	14.77 220	13.49 210	21.09 208

DLNR_Zeroshot_test	22.90 231	78.82 263	7.01 212	99.97 264	0.31 90	0.15 106	98.85 263	3.30 171	0.54 100	3.17 176	2.43 151	5.81 166	0.93 153	21.74 229	96.26 265	100.00 268	24.75 239	22.56 249	22.80 210	1.79 163	8.42 215	6.44 199	0.04 68	0.30 116	2.39 144	4.03 147	2.05 42	3.31 132

BEATNet-Init1	23.62 232	27.86 228	13.22 228	44.78 232	23.54 224	38.58 231	23.96 225	18.57 230	18.15 232	9.17 222	13.26 223	47.63 234	48.00 247	3.29 210	12.31 233	9.22 232	7.35 212	5.48 219	48.70 239	19.34 236	12.33 230	11.24 237	7.11 218	11.28 232	33.76 239	21.63 233	60.52 260	47.50 246

DispFullNet	26.27 233	39.81 233	17.89 238	52.75 233	38.74 235	45.03 233	55.21 235	13.74 220	12.89 219	13.75 234	9.88 218	43.75 229	32.46 230	86.51 242	11.01 229	13.68 241	29.48 249	16.23 247	51.78 243	14.64 229	13.87 235	10.46 230	14.59 229	6.22 217	8.62 204	8.03 192	16.08 214	32.10 229

ACVNet-4b	26.61 234	42.01 235	11.61 224	69.47 251	47.43 241	69.50 252	76.65 251	10.80 211	9.82 213	15.00 238	1.59 137	58.27 244	9.88 200	93.43 249	4.75 152	1.87 104	13.94 226	5.15 215	32.30 219	13.54 228	7.25 204	5.67 180	58.95 246	4.34 206	12.13 214	9.30 199	15.06 212	18.72 203

ACVNet_1	26.74 235	42.56 236	14.81 231	66.86 247	48.56 243	65.11 249	82.56 256	15.95 225	8.17 208	11.16 228	5.65 189	32.31 213	25.19 219	93.82 250	7.38 197	2.02 117	15.91 228	6.16 225	34.50 223	10.98 225	8.17 213	6.10 195	59.12 247	5.79 214	19.06 224	9.75 204	9.37 193	15.02 193

WAO-7	27.19 236	31.49 230	25.61 246	33.41 224	34.55 233	21.90 220	27.96 226	47.14 254	47.22 252	29.27 247	38.50 251	41.69 227	40.59 240	12.37 227	31.37 251	17.44 247	15.34 227	8.53 230	46.18 235	20.63 239	9.79 221	10.78 232	3.30 208	33.50 252	22.38 228	21.79 234	23.87 222	37.39 235

RainbowNet	27.62 237	45.59 238	16.83 235	69.42 250	46.28 239	68.08 251	69.73 245	9.87 209	3.31 185	17.67 239	2.40 148	45.29 230	28.15 223	91.67 245	11.05 230	3.10 155	10.99 221	5.02 214	43.52 234	16.90 235	8.37 214	6.69 202	58.54 245	4.55 207	13.10 215	12.31 211	16.72 215	20.53 207

PSMNet_ROB	31.36 238	48.75 244	16.32 234	64.48 244	46.97 240	60.77 238	61.30 237	19.02 231	20.70 236	27.57 246	24.90 245	41.43 226	42.18 241	83.15 240	13.95 238	4.06 176	17.90 231	5.94 223	42.51 233	15.37 230	11.21 223	9.54 226	57.95 244	14.27 239	29.64 234	19.74 229	29.38 229	17.81 199

ACVNet_2	32.06 239	47.10 240	20.06 240	67.26 249	49.84 248	64.97 247	85.15 259	28.04 245	14.34 222	14.44 235	8.02 208	51.06 240	30.19 226	92.01 248	8.75 215	2.50 133	19.20 233	5.27 217	50.34 240	16.10 232	8.16 212	5.63 179	57.79 243	13.22 237	36.40 244	13.10 214	24.92 224	31.82 228

JetBlue	32.19 240	30.24 229	35.83 255	39.74 230	34.14 231	43.67 232	35.54 230	29.41 248	45.70 250	14.86 237	8.65 212	79.62 260	19.51 213	25.38 230	15.92 243	16.55 245	38.70 255	25.92 254	35.72 225	25.05 245	29.56 254	23.18 254	32.21 234	26.78 248	30.47 236	28.96 246	48.44 251	49.33 248

IMH-64-1	33.95 241	47.85 241	23.39 242	61.17 236	49.33 246	61.76 240	67.81 240	27.05 239	35.73 240	10.03 223	14.78 228	45.47 231	40.48 237	93.88 251	14.40 239	7.26 222	20.70 234	8.75 231	47.06 236	20.52 237	11.86 228	10.05 228	59.37 249	11.73 233	41.46 247	17.26 225	27.54 225	39.89 239

IMH-64	33.95 241	47.85 241	23.39 242	61.17 236	49.33 246	61.76 240	67.81 240	27.05 239	35.73 240	10.03 223	14.78 228	45.47 231	40.48 237	93.88 251	14.40 239	7.26 222	20.70 234	8.75 231	47.06 236	20.52 237	11.86 228	10.05 228	59.37 249	11.73 233	41.46 247	17.26 225	27.54 225	39.89 239

IMH	35.14 243	49.00 245	23.80 244	61.52 238	49.14 245	63.04 243	67.99 242	27.86 243	38.05 244	11.18 229	14.22 226	49.01 237	53.30 255	93.93 253	14.60 242	7.08 221	21.66 236	9.65 234	47.64 238	22.22 241	11.39 225	9.32 224	59.41 251	12.98 236	40.95 246	19.12 228	29.12 228	41.73 242

WAO-6	36.54 244	46.81 239	19.38 239	60.03 235	52.14 249	58.04 235	63.77 238	27.20 241	42.09 245	33.11 251	17.67 236	42.19 228	50.09 251	89.85 243	29.06 249	18.00 249	22.89 237	12.66 238	41.03 232	25.00 244	19.25 245	17.73 245	34.12 235	17.43 240	42.37 249	25.35 241	36.73 238	42.55 243

PWCK	38.25 245	63.47 253	23.98 245	73.60 257	41.23 236	60.98 239	51.31 234	54.00 255	35.86 242	26.51 245	39.23 252	62.00 249	46.09 243	26.43 231	14.46 241	9.53 234	30.80 250	12.71 240	83.96 262	28.46 249	23.42 250	13.60 244	47.98 239	30.51 251	34.48 241	27.91 244	31.53 231	38.61 237

TorneroNet-64	38.80 246	50.14 246	23.16 241	63.45 243	47.59 242	63.57 245	68.85 243	27.44 242	44.99 248	21.03 243	13.47 224	69.75 254	56.51 256	94.74 255	18.85 246	8.54 229	26.03 243	15.59 244	53.93 248	25.94 246	12.81 232	10.53 231	61.35 252	21.98 242	33.37 238	26.73 243	33.93 236	53.30 251

LVE	39.30 247	48.25 243	30.12 249	73.97 258	64.66 254	64.57 246	77.85 252	28.17 246	23.72 239	37.91 253	35.79 249	37.41 220	49.58 248	95.15 261	12.46 234	5.89 209	24.18 238	12.87 241	53.55 246	26.04 247	13.99 237	13.05 242	69.20 258	25.62 246	43.97 251	29.71 248	40.99 243	22.41 213

TorneroNet	39.82 248	53.94 248	26.20 247	66.81 246	49.07 244	65.07 248	70.90 247	26.31 238	46.32 251	24.07 244	20.96 243	67.36 253	52.11 254	94.83 257	18.77 245	9.35 233	24.89 240	16.30 248	53.07 245	24.04 243	13.64 234	11.04 235	61.85 253	22.68 244	36.84 245	25.85 242	42.63 246	50.33 249

SPstereo	42.72 249	33.54 232	31.83 251	31.00 222	34.43 232	30.75 223	28.20 227	59.10 257	44.02 247	29.97 248	59.48 256	49.02 238	63.04 260	44.63 233	40.17 254	54.80 259	47.68 258	33.56 257	57.43 251	41.63 257	43.54 259	37.71 259	27.86 233	44.58 257	42.50 250	39.59 254	57.37 257	45.91 244

Dean	42.92 250	51.28 247	31.30 250	76.75 259	64.32 253	79.06 261	83.43 258	42.61 250	43.67 246	35.18 252	22.58 244	60.75 247	56.83 257	94.89 258	13.15 236	4.20 177	27.88 245	12.35 237	63.72 255	28.96 250	9.62 218	7.74 216	59.21 248	22.07 243	48.58 254	35.91 252	53.04 254	29.88 227

WAO-8	44.25 251	56.07 250	34.81 253	70.40 253	61.11 250	71.92 255	71.92 248	43.60 251	48.93 253	32.20 249	26.30 246	67.35 251	49.97 249	91.99 246	26.69 247	19.01 252	29.42 246	13.46 242	51.63 241	37.17 254	16.32 238	10.83 233	44.60 237	27.68 249	53.45 258	35.23 250	47.57 249	55.24 254

Venus	44.25 251	56.07 250	34.81 253	70.38 252	61.11 250	71.92 255	71.92 248	43.60 251	48.93 253	32.20 249	26.30 246	67.35 251	49.97 249	91.99 246	26.69 247	19.01 252	29.42 246	13.46 242	51.63 241	37.17 254	16.32 238	10.83 233	44.60 237	27.68 249	53.45 258	35.23 250	47.57 249	55.24 254

notaker	49.83 253	63.78 254	33.18 252	70.81 254	66.40 255	70.73 254	78.98 254	45.33 253	64.15 257	43.75 256	59.49 257	60.26 245	51.62 253	93.99 254	46.45 256	31.86 254	34.38 253	24.64 252	65.77 257	41.22 256	24.40 251	24.26 255	68.58 257	39.92 255	26.43 230	29.62 247	38.96 240	46.51 245

UNDER WATER	52.38 254	65.77 256	42.25 256	77.68 260	67.77 256	74.59 258	85.69 261	61.52 259	50.72 255	41.81 255	48.33 253	74.09 257	57.87 258	94.82 256	34.80 253	18.86 251	33.89 252	24.15 251	57.03 250	29.54 251	19.73 246	18.75 246	69.48 259	49.19 260	52.93 257	49.45 256	44.09 247	69.45 262

ktn	52.79 255	63.82 255	30.11 248	66.93 248	72.48 261	66.28 250	78.41 253	39.02 249	71.70 259	45.89 258	67.47 259	52.57 242	45.22 242	95.33 262	48.59 257	35.19 255	41.05 257	31.49 256	60.62 253	36.06 253	32.70 257	35.82 258	63.06 254	38.69 253	45.38 253	41.08 255	57.93 258	62.41 258

UNDER WATER-64	53.24 256	62.47 252	43.72 258	79.20 261	70.94 259	76.00 259	87.61 262	65.70 260	45.62 249	52.26 259	61.76 258	72.47 256	58.44 259	94.91 260	30.75 250	17.95 248	34.62 254	25.80 253	53.84 247	26.41 248	19.77 247	21.35 249	75.52 262	44.10 256	50.84 256	55.27 258	40.93 242	69.21 261

KSHMR	56.45 257	73.76 260	53.18 260	81.77 262	70.47 258	77.94 260	83.01 257	67.07 262	54.37 256	56.94 260	54.51 255	61.36 248	46.54 244	94.90 259	59.43 259	44.62 257	39.11 256	36.00 258	64.69 256	47.55 258	28.73 253	19.90 248	65.78 256	55.97 262	49.71 255	33.30 249	50.13 252	53.27 250

DPSimNet_ROB	58.77 258	55.98 249	59.21 261	62.88 241	73.92 262	60.20 237	64.84 239	28.34 247	91.63 263	80.59 262	52.65 254	74.49 258	47.24 245	90.64 244	55.91 258	45.99 258	54.62 260	42.30 259	68.03 258	59.25 261	51.18 261	59.54 261	44.54 236	45.19 258	44.85 252	61.56 259	56.15 256	55.05 253

LRCNet_RVC	60.25 259	73.90 262	44.96 259	94.13 263	95.20 264	91.02 263	85.32 260	54.56 256	36.51 243	98.66 264	73.01 260	91.80 265	67.46 262	96.60 264	33.95 252	18.60 250	69.32 262	51.86 261	94.53 263	64.28 262	31.29 256	22.24 252	94.67 264	54.29 261	19.85 225	10.16 207	33.16 233	25.34 220

HanzoNet	60.55 260	68.65 257	42.85 257	71.08 255	71.43 260	71.96 257	79.15 255	59.75 258	75.19 260	45.14 257	74.83 261	74.50 259	63.75 261	96.51 263	43.02 255	39.58 256	52.48 259	47.20 260	75.57 259	51.40 259	44.83 260	44.21 260	72.81 260	39.33 254	54.31 260	50.20 257	60.45 259	64.70 260

JetRed	62.68 261	71.30 258	68.71 262	66.70 245	63.10 252	69.94 253	74.63 250	66.20 261	66.87 258	41.55 254	36.99 250	80.77 262	12.41 203	62.44 235	66.90 260	66.45 260	65.00 261	75.57 264	62.84 254	53.56 260	77.95 262	72.78 262	73.29 261	48.99 259	55.75 261	62.99 260	66.04 261	62.58 259

MADNet++	76.54 262	72.15 259	83.11 265	61.53 239	81.21 263	58.42 236	69.47 244	68.24 263	78.58 261	85.63 263	92.37 263	80.60 261	85.04 263	36.71 232	81.19 263	89.82 263	88.15 264	69.64 262	82.54 261	91.39 264	92.32 264	93.48 265	65.75 255	90.26 264	59.09 262	74.29 261	74.25 262	61.32 257

ASD4	81.96 263	73.83 261	78.52 263	73.50 256	68.47 257	82.76 262	70.15 246	72.27 264	81.46 262	64.14 261	76.80 262	49.38 239	95.53 264	68.81 237	77.80 262	87.45 262	86.82 263	89.90 265	81.43 260	90.17 263	88.82 263	88.65 264	81.37 263	86.17 263	99.17 268	99.86 266	99.79 267	99.90 267

PML	96.14 264	100.00 267	82.26 264	100.00 265	100.00 266	100.00 267	99.16 266	100.00 269	98.98 265	100.00 267	95.95 264	99.91 269	100.00 269	98.52 265	94.87 264	92.63 264	90.73 265	73.63 263	100.00 267	98.25 266	92.56 265	85.93 263	97.80 265	98.67 266	96.15 267	99.98 267	100.00 268	99.92 268

MyStereo02	96.30 265	100.00 267	100.00 269	100.00 265	0.00 1	100.00 267	100.00 267	100.00 269	100.00 267	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 269

MEDIAN_ROB	97.56 266	99.08 264	98.39 266	100.00 265	99.99 265	100.00 267	100.00 267	99.49 267	98.31 264	100.00 267	99.95 267	97.97 266	96.05 265	99.97 266	99.41 266	98.43 265	98.53 266	98.66 266	99.88 266	97.95 265	93.38 266	96.45 267	100.00 267	97.23 265	86.96 264	92.33 263	89.80 264	95.90 265

AVERAGE_ROB	98.95 267	100.00 267	99.79 268	100.00 265	100.00 266	100.00 267	100.00 267	100.00 269	100.00 267	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 267	99.77 268	99.85 267	100.00 270	100.00 270	100.00 267	100.00 269	98.12 268	99.51 268	100.00 267	100.00 268	93.43 266	93.75 264	94.35 266	93.16 264

HaxPig	98.97 268	100.00 267	98.94 267	100.00 265	100.00 266	99.99 266	100.00 267	99.99 268	99.97 266	100.00 267	99.99 268	100.00 270	99.95 268	100.00 267	99.56 267	99.43 266	99.97 269	99.57 267	100.00 267	100.00 269	97.25 267	96.32 266	99.99 266	99.98 267	89.17 265	99.51 265	94.19 265	98.51 266

DGTPSM_ROB	99.52 269	99.77 265	100.00 269	100.00 265	100.00 266	100.00 267	100.00 267	99.17 265	100.00 267	99.31 265	99.64 266	91.36 263	99.13 266	100.00 267	99.94 269	100.00 268	99.82 267	99.99 268	99.53 264	99.99 267	99.80 270	99.66 269	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 269

DPSMNet_ROB	99.53 270	99.78 266	100.00 269	100.00 265	100.00 266	100.00 267	100.00 267	99.17 265	100.00 267	99.31 265	99.63 265	91.42 264	99.14 267	100.00 267	99.94 269	100.00 268	99.82 267	99.99 268	99.62 265	99.99 267	99.79 269	99.66 269	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 269

DPSM_ROB	99.92 271	100.00 267	100.00 269	100.00 265	100.00 266	98.97 264	98.99 264	100.00 269	100.00 267	100.00 267	100.00 269	99.90 267	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 269

DPSM	99.92 271	100.00 267	100.00 269	100.00 265	100.00 266	98.97 264	98.99 264	100.00 269	100.00 267	100.00 267	100.00 269	99.90 267	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 269

MyStereo03	100.00 273	100.00 267	100.00 269	100.00 265	100.00 266	100.00 267	100.00 267	100.00 269	100.00 267	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 269

CasAABBNet	100.00 273	100.00 267	100.00 269	100.00 265	100.00 266	100.00 267	100.00 267	100.00 269	100.00 267	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 267	100.00 271	100.00 268	100.00 270	100.00 270	100.00 267	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 269

FADE			17.79 237	14.74 209				21.03 234		17.86 240			47.30 246	12.65 228	10.46 226	11.90 239	33.51 251	23.60 250		34.75 252	35.81 258	34.34 257	13.33 227	24.52 245	20.36 226		47.51 248	56.40 256

Low-res two-view benchmark