Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.41 52	0.12 37	0.39 97	0.04 32	0.11 57	0.00 1	0.02 83	0.24 73	0.37 134	0.00 1	0.00 1	0.29 64	0.51 160	0.00 1	1.87 61	1.58 115	0.27 82	0.42 124	0.43 33	0.16 61	1.56 118	2.24 123	0.08 128	0.05 45	0.04 42	0.08 60	0.03 5	0.25 90

MLG-Stereo_test3	0.31 41	0.05 14	0.34 73	0.11 66	0.15 71	0.17 154	0.01 51	0.06 42	0.04 28	1.15 159	0.00 1	0.18 30	0.08 51	0.01 31	1.50 39	0.89 43	0.04 18	0.17 63	1.19 73	0.08 39	0.57 48	0.82 53	0.02 71	0.05 45	0.03 30	0.02 35	0.75 53	0.01 26

MLG-Stereo_test1	0.09 9	0.05 14	0.01 2	0.01 6	0.00 1	0.17 154	0.00 1	0.02 17	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 37	0.00 1	0.75 14	0.56 19	0.03 11	0.04 17	0.17 17	0.03 13	0.10 7	0.31 23	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 15	0.07 15	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 6	0.06 20	0.01 2	0.01 6	0.00 1	0.17 154	0.00 1	0.02 17	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 37	0.00 1	0.80 19	0.60 24	0.02 2	0.04 17	0.15 14	0.03 13	0.08 6	0.05 8	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 15	0.07 15	0.00 1

DFGA-Net	0.41 52	0.31 89	0.08 27	0.24 94	0.04 28	0.01 39	0.01 51	0.55 100	0.05 39	1.29 171	0.00 1	0.16 18	0.04 28	0.03 73	1.67 49	1.15 72	0.16 54	0.08 36	0.92 57	0.04 20	0.57 48	0.30 22	0.00 1	0.08 80	0.01 8	0.00 1	3.34 132	0.01 26

S2M2	0.78 95	0.14 40	1.69 216	0.27 110	0.14 67	0.00 1	0.01 51	0.23 71	0.31 130	2.17 204	0.00 1	0.42 93	0.14 76	0.00 1	2.15 77	2.06 161	0.38 105	0.48 134	1.19 73	0.22 87	2.27 136	1.92 101	0.05 113	0.08 80	0.09 69	0.71 132	3.67 147	0.16 80

SGD-Stereo	0.44 56	0.10 31	0.27 49	0.02 16	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.40 91	0.08 51	0.01 31	4.44 192	1.85 143	0.29 84	0.29 93	0.45 35	0.19 72	1.40 105	1.47 85	0.02 71	0.04 39	0.05 48	0.06 51	0.19 28	0.23 85

YMNet	0.66 86	0.39 107	0.02 8	0.20 79	0.25 117	0.34 176	2.55 238	0.36 82	0.06 46	1.11 157	0.00 1	0.39 88	2.89 231	0.01 31	2.52 100	2.02 158	0.52 117	0.46 129	0.50 38	0.21 83	0.27 27	1.21 78	0.00 1	0.10 94	0.33 113	0.05 47	0.62 48	0.39 104

MM-Stereo_test3	0.07 4	0.04 5	0.02 8	0.00 1	0.01 6	0.02 67	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 14	0.03 19	0.00 1	0.38 3	0.30 4	0.03 11	0.00 1	0.15 14	0.07 34	0.05 2	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.06 51	0.38 42	0.06 57

MM-Stereo_test2	0.13 14	0.04 5	0.07 23	0.00 1	0.02 10	0.02 67	0.00 1	0.01 4	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.02 13	0.00 1	0.76 15	0.59 22	0.07 32	0.05 21	0.18 18	0.28 108	0.29 29	0.53 37	0.01 49	0.01 9	0.08 60	0.20 86	0.04 6	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 4	0.04 5	0.08 27	0.00 1	0.01 6	0.03 82	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.03 19	0.00 1	0.55 7	0.45 9	0.04 18	0.00 1	0.18 18	0.06 29	0.07 5	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.03 30	0.08 60	0.05 8	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 18	0.06 20	0.30 56	0.02 16	0.01 6	0.15 142	0.00 1	0.02 17	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.06 45	0.00 1	0.77 16	0.57 20	0.02 2	0.05 21	0.19 20	0.26 99	0.16 18	0.39 28	0.02 71	0.03 30	0.02 20	0.00 1	0.60 47	0.00 1

CoSv	0.08 6	0.11 36	0.21 39	0.01 6	0.02 10	0.01 39	0.00 1	0.02 17	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.11 13	0.01 4	0.00 1	0.66 12	0.62 27	0.03 11	0.06 25	0.08 7	0.02 7	0.03 1	0.12 16	0.00 1	0.01 9	0.01 8	0.00 1	0.08 17	0.00 1

AIO_rvc	0.29 38	0.29 80	0.34 73	0.03 27	0.02 10	0.14 135	0.10 148	0.02 17	0.05 39	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.09 62	0.01 31	1.58 45	1.03 55	0.04 18	0.18 66	1.71 91	0.04 20	0.56 47	0.92 62	0.14 155	0.01 9	0.13 88	0.03 44	0.13 25	0.01 26

AIO_test	0.35 46	0.45 115	0.42 110	0.03 27	0.02 10	0.14 135	0.23 176	0.12 57	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.19 40	0.09 62	0.00 1	1.60 48	1.26 84	0.06 29	0.08 36	0.80 53	0.06 29	1.12 84	1.01 68	0.18 168	0.01 9	0.19 100	0.45 113	0.99 59	0.01 26

AIO-test2	0.06 1	0.09 28	0.01 2	0.00 1	0.09 49	0.04 90	0.01 51	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.04 28	0.00 1	0.45 5	0.25 2	0.02 2	0.00 1	0.03 2	0.03 13	0.05 2	0.06 11	0.00 1	0.16 124	0.05 48	0.01 15	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.08 6	0.03 2	0.03 15	0.01 6	0.07 41	0.05 96	0.00 1	0.01 4	0.03 19	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 28	0.00 1	0.68 13	0.55 18	0.02 2	0.00 1	0.11 12	0.19 72	0.12 11	0.15 17	0.00 1	0.01 9	0.01 8	0.01 15	0.01 2	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 32	0.19 52	0.23 43	0.01 6	0.05 32	0.12 125	0.01 51	0.02 17	0.03 19	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.03 19	0.00 1	1.06 25	0.66 30	0.08 34	0.12 46	0.20 21	0.02 7	0.43 38	0.42 31	0.00 1	0.02 22	0.01 8	0.02 35	2.26 93	0.06 57

GCAP-BAT	1.42 146	0.61 145	0.40 102	0.25 98	0.16 72	0.02 67	0.07 132	2.44 174	0.20 110	0.00 1	0.00 1	4.08 198	0.22 102	0.07 115	2.09 69	2.28 173	11.83 281	0.32 99	3.20 140	0.26 99	4.81 211	2.01 103	0.13 148	0.07 60	0.12 80	0.32 99	1.72 77	0.54 117

RAStereo	0.23 32	0.17 50	0.05 20	0.05 37	0.10 53	0.00 1	0.01 51	0.03 28	0.04 28	0.96 148	0.00 1	0.19 40	0.01 4	0.01 31	1.67 49	1.14 70	0.06 29	0.06 25	0.21 22	0.02 7	0.60 52	0.71 48	0.00 1	0.05 45	0.03 30	0.01 15	0.10 21	0.01 26

Occ-G	0.22 30	0.10 31	0.23 43	0.04 32	0.10 53	0.16 147	0.00 1	0.04 34	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.13 15	0.01 4	0.00 1	1.13 27	0.76 35	0.05 24	0.15 57	0.80 53	0.01 3	0.71 61	0.74 51	0.00 1	0.03 30	0.03 30	0.01 15	0.71 51	0.01 26

U	0.20 27	0.12 37	0.02 8	0.06 47	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.01 4	0.00 1	1.57 44	1.16 75	0.03 11	0.07 34	0.45 35	0.07 34	0.45 40	0.85 57	0.00 1	0.02 22	0.07 55	0.00 1	0.06 13	0.02 39

AIO-Stereo	0.14 18	0.04 5	0.36 85	0.01 6	0.03 20	0.13 134	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.05 37	0.00 1	0.61 10	0.42 8	0.04 18	0.07 34	1.51 84	0.06 29	0.12 11	0.04 5	0.00 1	0.01 9	0.01 8	0.02 35	0.12 24	0.00 1

RSM++	0.10 11	0.05 14	0.36 85	0.02 16	0.01 6	0.11 116	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.08 51	0.00 1	0.77 16	0.52 16	0.02 2	0.04 17	0.10 11	0.03 13	0.20 20	0.16 18	0.00 1	0.03 30	0.01 8	0.00 1	0.11 22	0.00 1

RSM	0.10 11	0.05 14	0.36 85	0.02 16	0.02 10	0.11 116	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.05 37	0.00 1	0.60 9	0.49 15	0.01 1	0.04 17	0.15 14	0.03 13	0.20 20	0.03 2	0.00 1	0.02 22	0.02 20	0.19 83	0.05 8	0.00 1

test_for_model	1.42 146	0.61 145	0.40 102	0.25 98	0.16 72	0.02 67	0.07 132	2.44 174	0.20 110	0.00 1	0.00 1	4.08 198	0.22 102	0.07 115	2.09 69	2.28 173	11.83 281	0.32 99	3.20 140	0.26 99	4.81 211	2.01 103	0.13 148	0.07 60	0.12 80	0.32 99	1.72 77	0.54 117

testlalala2	1.42 146	0.61 145	0.40 102	0.25 98	0.16 72	0.02 67	0.07 132	2.44 174	0.20 110	0.00 1	0.00 1	4.08 198	0.22 102	0.07 115	2.09 69	2.28 173	11.83 281	0.32 99	3.20 140	0.26 99	4.81 211	2.01 103	0.13 148	0.07 60	0.12 80	0.32 99	1.72 77	0.54 117

MGS-Stereo	0.61 78	0.95 190	0.61 139	0.26 106	0.16 72	0.01 39	0.02 83	0.06 42	0.15 91	0.00 1	0.00 1	0.29 64	0.15 79	0.01 31	5.46 233	0.88 41	0.30 87	0.27 91	0.86 56	0.38 122	1.25 97	1.76 99	0.03 92	0.14 112	0.29 110	0.26 92	1.72 77	0.25 90

MoCha-V2	0.13 14	0.06 20	0.31 58	0.01 6	0.05 32	0.09 109	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.18 95	0.00 1	0.84 20	0.47 12	0.07 32	0.00 1	0.09 9	0.15 57	0.26 26	0.49 32	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.08 60	0.02 3	0.00 1

AE-Stereo	1.43 152	0.31 89	1.73 218	0.33 130	0.32 145	0.04 90	0.32 182	0.43 89	0.32 131	0.04 72	0.00 1	3.38 188	0.44 144	0.07 115	2.86 117	3.30 215	0.96 169	0.79 176	3.65 159	0.79 175	3.64 179	4.40 199	0.04 102	0.40 191	2.93 220	2.14 172	4.74 199	0.18 83

plain	0.45 59	0.37 103	0.43 111	0.16 71	0.37 156	0.00 1	0.00 1	0.74 107	0.08 63	0.01 58	0.00 1	0.53 113	0.09 62	0.04 91	2.41 91	1.80 141	0.25 73	0.31 97	0.93 58	0.10 45	1.31 99	1.36 83	0.00 1	0.23 141	0.13 88	0.02 35	0.25 37	0.09 63

MaDis-Stereo	0.33 44	0.21 58	0.36 85	0.06 47	0.13 62	0.01 39	0.03 103	0.06 42	0.06 46	1.25 169	0.00 1	0.20 45	0.02 13	0.02 54	1.52 41	1.15 72	0.12 42	0.24 76	1.27 76	0.10 45	0.71 61	0.90 61	0.00 1	0.07 60	0.17 98	0.15 76	0.13 25	0.04 46

StereoVision	0.11 13	0.10 31	0.02 8	0.04 32	0.03 20	0.00 1	0.02 83	0.04 34	0.03 19	0.03 69	0.00 1	0.17 22	0.02 13	0.03 73	0.99 23	0.75 34	0.05 24	0.01 9	0.29 27	0.03 13	0.15 16	0.07 12	0.00 1	0.05 45	0.03 30	0.00 1	0.06 13	0.00 1

UniTT-Stereo	0.35 46	0.28 75	0.38 94	0.07 56	0.18 89	0.00 1	0.01 51	0.07 47	0.08 63	0.00 1	0.00 1	0.29 64	0.03 19	0.05 99	1.88 63	1.42 100	0.15 50	0.33 107	1.70 90	0.07 34	0.88 73	1.21 78	0.00 1	0.12 102	0.06 53	0.03 44	0.14 27	0.03 42

testlalala	1.42 146	0.61 145	0.40 102	0.25 98	0.16 72	0.02 67	0.07 132	2.44 174	0.20 110	0.00 1	0.00 1	4.08 198	0.22 102	0.07 115	2.09 69	2.28 173	11.83 281	0.32 99	3.20 140	0.26 99	4.81 211	2.01 103	0.13 148	0.07 60	0.12 80	0.32 99	1.72 77	0.54 117

testlalala_base	1.42 146	0.61 145	0.40 102	0.25 98	0.16 72	0.02 67	0.07 132	2.44 174	0.20 110	0.00 1	0.00 1	4.08 198	0.22 102	0.07 115	2.09 69	2.28 173	11.83 281	0.32 99	3.20 140	0.26 99	4.81 211	2.01 103	0.13 148	0.07 60	0.12 80	0.32 99	1.72 77	0.54 117

AEACV	0.25 34	0.71 164	0.36 85	0.04 32	0.03 20	0.10 112	0.00 1	0.02 17	0.03 19	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.13 72	0.02 54	1.22 29	0.79 36	0.05 24	0.26 82	0.73 49	0.29 109	0.63 54	0.50 33	0.12 145	0.04 39	0.01 8	0.21 87	0.29 40	0.00 1

GCAP-Stereo	1.42 146	0.61 145	0.40 102	0.25 98	0.16 72	0.02 67	0.07 132	2.44 174	0.20 110	0.00 1	0.00 1	4.08 198	0.22 102	0.07 115	2.09 69	2.28 173	11.83 281	0.32 99	3.20 140	0.26 99	4.81 211	2.01 103	0.13 148	0.07 60	0.12 80	0.32 99	1.72 77	0.54 117

LL-Strereo2	0.61 78	0.22 64	0.36 85	0.09 62	0.10 53	0.17 154	0.01 51	2.25 161	0.18 104	0.00 1	0.00 1	0.21 48	0.04 28	0.21 186	1.68 51	1.32 89	0.05 24	0.12 46	2.34 112	0.39 123	1.51 112	2.98 153	0.00 1	0.08 80	0.43 127	0.01 15	1.44 72	0.31 95

ProNet	0.06 1	0.03 2	0.08 27	0.01 6	0.00 1	0.12 125	0.27 179	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.05 99	0.43 4	0.28 3	0.02 2	0.00 1	0.09 9	0.00 1	0.05 2	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 60	0.00 1	0.05 8	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 18	0.09 28	0.03 15	0.05 37	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.05 39	0.24 98	0.00 1	0.08 7	0.02 13	0.01 31	1.28 32	1.00 53	0.03 11	0.02 13	0.05 4	0.04 20	0.31 32	0.34 26	0.00 1	0.03 30	0.03 30	0.00 1	0.05 8	0.00 1

TestStereo1	0.81 98	0.91 185	0.22 40	0.06 47	0.16 72	0.00 1	0.01 51	1.08 116	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.26 55	0.57 167	0.12 152	4.26 182	1.66 125	0.18 59	0.19 67	2.84 134	0.09 43	1.37 101	2.51 135	0.01 49	0.06 53	0.09 69	1.26 150	3.75 156	0.05 51

TESTraft	0.86 103	0.88 183	0.32 61	0.05 37	0.16 72	0.00 1	0.00 1	1.51 130	0.06 46	0.69 131	0.00 1	0.33 75	0.64 176	0.20 181	4.51 196	1.67 128	0.18 59	0.16 61	2.63 126	0.25 97	1.10 83	2.24 123	0.07 126	0.08 80	0.10 72	1.62 159	3.71 152	0.04 46

RAFT+CT+SA	0.64 82	0.82 174	0.25 46	0.15 70	0.03 20	0.00 1	0.00 1	2.49 180	0.08 63	0.08 79	0.00 1	0.74 137	0.39 138	0.01 31	1.39 37	1.38 97	0.11 40	0.15 57	2.23 102	0.18 66	0.84 70	2.50 134	0.01 49	0.06 53	0.11 76	0.01 15	3.34 132	0.04 46

SA-5K	0.81 98	0.91 185	0.22 40	0.06 47	0.16 72	0.00 1	0.01 51	1.08 116	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.26 55	0.57 167	0.12 152	4.26 182	1.66 125	0.18 59	0.19 67	2.84 134	0.09 43	1.37 101	2.51 135	0.01 49	0.06 53	0.09 69	1.26 150	3.75 156	0.05 51

SA	0.95 117	0.82 174	0.44 114	0.21 80	0.23 111	0.01 39	0.00 1	2.73 197	0.12 82	0.02 65	0.00 1	0.39 88	0.39 138	0.36 208	2.49 97	1.61 118	0.31 88	0.47 133	3.23 147	0.20 80	1.23 94	3.19 160	0.01 49	0.18 128	0.41 123	1.70 161	4.81 201	0.10 69

test_4	0.60 77	0.10 31	0.53 127	0.29 122	0.13 62	0.07 102	0.22 174	0.09 53	0.07 52	0.03 69	0.00 1	0.68 129	0.15 79	0.08 129	2.06 67	1.55 113	0.12 42	0.39 117	1.82 92	0.18 66	1.12 84	2.11 113	0.01 49	0.07 60	0.20 102	0.30 97	3.49 141	0.24 88

dad	4.05 229	0.87 182	0.28 52	10.24 268	1.70 222	1.03 210	12.23 277	12.58 282	0.11 76	3.46 243	0.00 1	1.93 172	3.59 237	0.19 176	4.92 219	1.26 84	1.60 206	0.53 143	14.05 245	0.63 163	2.73 156	1.88 100	0.16 162	0.71 214	5.78 254	0.19 83	17.00 279	9.60 234

AASNet	0.18 21	0.44 112	0.26 48	0.08 61	0.08 46	0.00 1	0.08 141	0.03 28	0.05 39	0.26 99	0.00 1	0.16 18	0.03 19	0.01 31	1.06 25	0.60 24	0.08 34	0.03 15	0.08 7	0.16 61	0.24 25	0.64 44	0.00 1	0.03 30	0.00 1	0.01 15	0.38 42	0.03 42

CroCo-Stereo	0.18 21	0.07 25	0.02 8	0.05 37	0.06 39	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.02 13	0.00 1	1.54 43	1.07 58	0.04 18	0.03 15	0.65 46	0.04 20	0.32 33	0.73 49	0.00 1	0.02 22	0.03 30	0.01 15	0.08 17	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 21	0.04 5	0.33 67	0.02 16	0.00 1	0.12 125	0.12 156	0.94 111	0.01 5	0.70 132	0.00 1	0.17 22	0.00 1	0.01 31	0.57 8	0.46 10	0.03 11	0.00 1	0.06 6	0.21 83	0.14 14	0.50 33	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.27 39	0.00 1

rafts_anoy	0.62 80	0.28 75	0.70 154	0.37 149	0.21 103	0.04 90	0.00 1	2.53 184	0.14 89	0.01 58	0.00 1	0.10 10	0.04 28	0.02 54	2.50 98	1.45 104	0.32 90	0.36 112	1.92 94	0.17 63	1.38 103	0.99 67	0.00 1	0.18 128	0.53 132	0.73 133	0.73 52	1.01 143

iRaftStereo_RVC	0.22 30	0.19 52	0.35 78	0.22 84	0.11 57	0.01 39	0.00 1	0.04 34	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.22 49	0.10 69	0.03 73	1.13 27	0.87 39	0.16 54	0.06 25	0.37 32	0.11 48	0.95 75	0.62 43	0.00 1	0.02 22	0.08 60	0.00 1	0.11 22	0.03 42

TestStereo	0.55 67	0.62 152	0.47 118	0.22 84	0.09 49	0.00 1	0.01 51	1.90 148	0.22 119	0.30 103	0.00 1	0.28 61	0.08 51	0.01 31	1.58 45	0.87 39	0.34 92	0.19 67	2.65 128	0.08 39	1.43 106	0.55 39	0.02 71	0.07 60	0.10 72	0.42 111	2.09 89	0.13 76

raft+_RVC	0.49 64	0.38 106	0.37 93	0.34 136	0.21 103	0.03 82	0.04 111	2.29 162	0.09 70	0.00 1	0.00 1	0.25 52	0.08 51	0.02 54	1.79 58	1.24 81	0.29 84	0.09 39	2.37 117	0.24 93	0.77 67	1.09 72	0.00 1	0.06 53	0.07 55	0.12 70	0.57 46	0.36 102

raftrobust	0.86 103	0.40 108	0.77 161	0.40 156	0.31 140	0.01 39	0.04 111	2.51 182	0.13 85	0.51 122	0.00 1	0.51 107	0.24 110	0.09 137	2.98 129	2.12 164	0.22 67	0.31 97	4.90 176	0.11 48	1.68 124	2.15 114	0.16 162	0.15 116	0.78 149	0.40 109	0.97 58	0.36 102

HCRNet	0.41 52	0.36 100	0.34 73	0.30 125	0.12 60	0.00 1	0.05 117	0.02 17	0.02 12	1.46 183	0.00 1	0.18 30	0.05 37	0.00 1	2.70 108	0.67 31	0.22 67	0.06 25	0.22 23	0.11 48	0.30 30	0.59 40	0.02 71	0.01 9	0.01 8	0.01 15	3.21 126	0.03 42

ARAFT	0.70 88	0.19 52	0.28 52	0.31 127	0.08 46	0.00 1	0.01 51	0.16 60	0.08 63	1.30 172	0.00 1	0.38 85	0.03 19	0.10 146	3.41 155	1.87 144	0.29 84	0.27 91	2.54 120	0.05 26	1.83 128	1.60 95	0.01 49	0.10 94	0.42 125	0.02 35	3.41 134	0.12 74

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 83	0.29 80	0.60 135	0.37 149	0.27 127	0.03 82	0.02 83	0.96 113	0.11 76	1.34 175	0.00 1	0.28 61	0.08 51	0.01 31	1.83 60	1.32 89	0.26 78	0.11 44	3.40 154	0.24 93	0.79 68	0.89 60	0.00 1	0.19 131	0.38 119	0.22 88	3.31 129	0.15 78

RAFT + AFF	0.41 52	0.04 5	0.01 2	0.22 84	0.02 10	0.04 90	0.00 1	0.03 28	0.03 19	0.00 1	0.00 1	0.28 61	0.02 13	0.01 31	4.88 217	0.92 48	0.35 94	0.02 13	2.33 111	0.03 13	0.65 55	0.50 33	0.01 49	0.12 102	0.15 95	0.10 67	0.24 36	0.01 26

GMStereo	0.44 56	0.93 187	0.07 23	0.25 98	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.14 59	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.30 68	0.01 4	0.01 31	1.87 61	0.90 44	0.26 78	0.17 63	2.60 123	0.08 39	1.17 88	0.33 25	0.00 1	0.05 45	0.08 60	0.02 35	2.57 98	0.04 46
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.30 40	0.21 58	0.07 23	0.05 37	0.05 32	0.00 1	0.06 127	0.01 4	0.03 19	0.22 94	0.00 1	0.19 40	0.01 4	0.05 99	2.24 79	0.62 27	0.24 72	0.12 46	0.35 30	0.07 34	0.30 30	0.11 15	0.04 102	0.08 80	0.03 30	0.04 46	2.84 106	0.02 39

delet	0.19 26	0.07 25	0.25 46	0.06 47	0.04 28	0.02 67	0.02 83	0.01 4	0.04 28	0.34 106	0.00 1	0.10 10	0.03 19	0.02 54	1.36 35	0.46 10	0.16 54	0.05 21	0.13 13	0.05 26	0.13 13	0.18 19	0.00 1	0.04 39	0.00 1	0.01 15	1.41 70	0.02 39

psm_up	1.01 123	0.60 143	0.96 175	0.38 154	0.75 188	0.01 39	0.03 103	2.33 165	1.18 203	0.78 135	0.00 1	0.94 143	0.09 62	0.45 215	2.41 91	1.18 76	0.62 129	0.44 126	3.67 161	0.32 114	1.14 86	0.85 57	0.00 1	0.58 209	1.06 158	1.42 155	3.75 156	1.44 152

UNet	0.56 70	0.30 85	0.39 97	0.26 106	0.19 92	0.03 82	0.08 141	0.52 99	0.13 85	1.15 159	0.00 1	0.44 96	0.16 88	0.16 165	2.13 75	1.28 86	0.34 92	0.20 71	1.42 81	0.19 72	0.62 53	0.50 33	0.13 148	0.24 142	0.03 30	0.26 92	3.32 130	0.62 123

UPFNet	0.44 56	0.29 80	0.59 132	0.21 80	0.26 125	0.01 39	0.02 83	0.08 51	0.08 63	0.39 113	0.00 1	0.27 58	0.03 19	0.24 196	3.08 133	0.92 48	0.14 48	0.12 46	0.57 43	0.31 113	0.36 34	0.39 28	0.01 49	0.12 102	0.02 20	0.01 15	3.44 137	0.05 51

DMCA	0.27 36	0.37 103	0.20 37	0.17 72	0.09 49	0.02 67	0.01 51	0.02 17	0.04 28	0.59 126	0.00 1	0.34 79	0.05 37	0.01 31	1.81 59	0.88 41	0.31 88	0.12 46	0.22 23	0.10 45	0.38 35	0.23 20	0.00 1	0.03 30	0.03 30	0.06 51	1.19 62	0.15 78

RYNet	0.45 59	0.04 5	0.00 1	0.02 16	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.04 28	0.07 76	0.00 1	0.05 3	0.12 71	0.00 1	4.77 211	0.60 24	0.10 38	1.00 204	0.35 30	0.01 3	0.21 24	0.04 5	0.00 1	0.02 22	0.08 60	3.06 186	1.39 69	0.13 76

CC-Net-ROB	5.26 243	8.36 274	1.81 222	22.68 280	6.07 266	15.19 276	7.74 270	0.45 92	0.84 181	1.53 185	0.00 1	23.78 266	3.00 233	3.15 270	2.92 124	0.74 33	2.29 223	1.51 232	11.50 240	0.48 147	1.21 90	1.47 85	9.41 284	0.22 140	2.30 199	2.51 181	2.25 92	8.72 228

TDLM	0.09 9	0.08 27	0.12 32	0.02 16	0.02 10	0.00 1	0.01 51	0.19 64	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.48 103	0.01 4	0.01 31	0.26 1	0.22 1	0.08 34	0.06 25	0.01 1	0.00 1	0.10 7	0.10 14	0.01 49	0.01 9	0.00 1	0.01 15	0.30 41	0.39 104

HITNet	0.59 74	0.16 49	0.10 30	0.06 47	0.07 41	0.01 39	0.02 83	1.76 136	0.82 179	0.11 82	0.00 1	0.68 129	0.28 117	0.11 149	2.51 99	1.02 54	0.25 73	0.13 53	0.63 45	0.24 93	1.43 106	1.56 94	0.01 49	0.12 102	0.02 20	0.16 78	3.32 130	0.42 109
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
PS-NSSS	1.54 161	3.12 249	0.33 67	3.03 236	0.83 194	1.73 223	0.70 196	0.39 85	0.15 91	0.39 113	0.00 1	11.06 243	1.04 213	0.41 213	2.13 75	0.79 36	0.47 110	0.26 82	4.17 166	0.14 53	0.90 74	0.37 27	2.44 258	0.06 53	0.99 156	0.74 134	3.17 123	1.82 160

iResNet_ROB	1.07 127	0.65 157	0.30 56	0.45 167	0.30 138	0.01 39	0.02 83	3.10 214	0.12 82	1.34 175	0.00 1	0.66 127	0.35 127	0.04 91	4.37 189	1.65 123	0.54 122	0.49 136	5.83 184	0.29 109	1.30 98	0.87 59	0.20 173	0.26 151	0.16 96	0.84 139	3.74 153	1.12 145

111111	0.13 14	0.02 1	0.03 15	0.01 6	0.02 10	0.10 112	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.01 74	0.18 30	0.05 37	0.01 31	0.85 21	0.48 13	0.05 24	0.06 25	0.33 29	0.02 7	0.20 20	0.84 55	0.00 1	0.01 9	0.02 20	0.05 47	0.02 3	0.00 1

HUF	0.45 59	0.14 40	0.59 132	0.03 27	0.10 53	0.16 147	0.01 51	0.33 78	0.05 39	0.00 1	0.01 74	0.20 45	0.26 115	0.00 1	2.26 81	2.24 172	0.21 66	0.24 76	2.24 103	0.12 51	1.54 115	1.02 69	0.08 128	0.03 30	0.12 80	0.02 35	0.25 37	0.01 26

MIF-Stereo (partial)	0.47 62	0.36 100	0.44 114	0.07 56	0.18 89	0.01 39	0.00 1	0.07 47	0.11 76	0.01 58	0.01 74	0.38 85	0.09 62	0.03 73	2.00 65	1.58 115	0.22 67	0.50 140	0.75 52	0.06 29	1.09 82	0.94 64	0.00 1	0.19 131	0.08 60	0.26 92	2.83 105	0.39 104

MIM_Stereo	0.55 67	0.13 39	0.43 111	0.34 136	0.22 109	0.11 116	0.02 83	2.05 153	0.07 52	0.00 1	0.01 74	0.23 50	0.09 62	0.03 73	2.07 68	1.15 72	0.15 50	0.39 117	2.56 121	0.27 106	1.24 96	0.94 64	0.06 122	0.13 109	0.18 99	0.19 83	1.72 77	0.17 82

Sa-1000	1.25 139	0.27 73	0.51 124	0.28 115	0.23 111	0.00 1	0.00 1	2.78 200	0.10 73	0.01 58	0.01 74	0.34 79	0.50 159	0.59 226	4.62 204	1.70 134	0.69 142	0.83 185	4.47 169	0.43 135	1.38 103	4.54 206	0.01 49	0.24 142	2.01 193	1.81 165	5.02 210	0.39 104

dd	0.93 116	0.46 119	0.32 61	1.70 217	0.04 28	0.21 168	0.11 154	0.46 93	0.06 46	0.11 82	0.01 74	1.91 171	0.06 45	0.16 165	4.29 185	0.96 50	0.81 157	0.34 109	5.67 180	0.37 120	0.58 50	0.68 47	0.15 158	0.26 151	0.07 55	0.09 64	3.26 128	1.96 164

RALAANet	0.92 114	0.35 97	0.48 119	0.36 147	0.24 115	0.18 159	0.02 83	1.89 146	0.19 107	0.51 122	0.01 74	0.26 55	0.25 112	0.06 110	2.32 87	1.73 135	0.35 94	0.69 163	3.14 139	0.55 156	2.51 151	2.39 129	0.01 49	0.26 151	0.37 118	1.12 148	4.01 177	0.53 115

AFF-stereo	0.55 67	0.29 80	0.41 108	0.33 130	0.09 49	0.03 82	0.00 1	0.38 84	0.10 73	1.17 162	0.01 74	0.32 72	0.06 45	0.00 1	1.52 41	1.24 81	0.15 50	0.59 153	3.40 154	0.07 34	0.54 45	0.60 41	0.00 1	0.07 60	0.13 88	0.06 51	3.05 113	0.10 69

AANet_RVC	0.25 34	0.05 14	0.29 55	0.06 47	0.19 92	0.00 1	0.23 176	0.03 28	0.17 99	0.35 110	0.01 74	0.07 6	0.04 28	0.01 31	1.37 36	0.48 13	0.10 38	0.06 25	0.43 33	0.17 63	0.10 7	0.25 21	0.03 92	0.05 45	0.02 20	0.06 51	1.15 61	0.89 134

SACVNet	1.43 152	0.80 170	0.85 168	0.58 178	1.31 212	0.63 194	0.62 194	2.60 190	0.52 150	1.33 174	0.02 83	0.74 137	0.32 123	0.34 207	2.78 111	2.11 163	1.38 198	0.39 117	4.62 172	0.70 168	2.37 144	3.83 174	0.05 113	0.42 195	1.29 168	1.64 160	3.74 153	2.62 178

raft_robust	1.21 138	0.70 162	0.61 139	0.27 110	0.19 92	0.00 1	0.00 1	3.05 212	0.22 119	1.18 163	0.03 84	0.34 79	0.69 181	0.07 115	2.94 126	1.76 138	0.57 124	0.63 160	4.95 177	0.19 72	2.98 165	4.81 210	0.01 49	0.19 131	0.97 154	1.39 153	2.87 107	0.98 142

G2L-Stereo	0.58 72	0.33 94	0.23 43	0.37 149	0.61 177	0.01 39	0.04 111	0.17 61	0.08 63	0.52 125	0.04 85	0.13 15	0.47 153	0.42 214	2.91 121	0.91 46	0.20 64	0.19 67	1.31 79	0.22 87	1.22 93	0.54 38	0.02 71	0.06 53	0.21 104	0.67 125	3.48 140	0.39 104

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 62	0.10 31	0.33 67	0.05 37	0.16 72	0.08 105	0.00 1	0.12 57	0.23 123	0.03 69	0.04 85	0.46 100	0.15 79	0.01 31	1.97 64	1.14 70	0.25 73	0.44 126	1.88 93	0.20 80	1.65 119	2.18 118	0.15 158	0.07 60	0.04 42	0.14 75	0.78 54	0.06 57

GLC_STEREO	0.76 94	0.44 112	0.48 119	0.22 84	0.24 115	0.00 1	0.00 1	2.40 167	0.19 107	0.15 90	0.04 85	0.27 58	0.14 76	0.02 54	2.55 102	1.82 142	0.46 108	0.24 76	2.26 108	0.30 112	2.66 154	1.47 85	0.05 113	0.08 80	0.05 48	0.07 57	3.59 144	0.32 97

RALCasStereoNet	0.70 88	0.30 85	0.84 167	0.37 149	0.28 130	0.05 96	0.12 156	2.12 158	0.13 85	1.03 152	0.04 85	0.50 106	0.15 79	0.03 73	2.37 90	1.67 128	0.23 70	0.24 76	1.26 75	0.14 53	1.21 90	2.03 110	0.01 49	0.11 101	0.34 116	1.39 153	0.78 54	1.25 148

CVANet_RVC	0.21 29	0.15 44	0.61 139	0.42 162	0.06 39	0.06 101	0.01 51	1.53 131	0.05 39	0.08 79	0.04 85	0.62 124	0.04 28	0.03 73	0.46 6	0.32 5	0.14 48	0.09 39	0.05 4	0.01 3	0.19 19	0.07 12	0.00 1	0.03 30	0.00 1	0.01 15	0.55 45	0.08 61

CFNet	0.57 71	0.46 119	0.64 147	0.43 163	0.34 152	0.04 90	0.00 1	0.58 102	0.09 70	0.66 130	0.05 90	0.64 125	0.07 48	0.05 99	2.25 80	0.65 29	0.35 94	0.06 25	0.73 49	0.34 115	0.85 72	0.73 49	0.00 1	0.08 80	0.45 128	0.16 78	3.22 127	1.51 155

CASnet	0.75 93	0.51 125	0.49 123	0.23 90	0.29 133	0.00 1	0.00 1	0.50 95	0.18 104	0.06 75	0.06 91	0.54 114	0.36 132	0.01 31	2.44 93	1.35 93	0.50 113	0.41 122	2.34 112	0.25 97	3.65 180	2.36 127	0.02 71	0.14 112	1.63 182	0.05 47	1.61 75	0.23 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ADLNet	0.67 87	0.96 192	0.10 30	0.21 80	0.23 111	0.08 105	0.01 51	1.26 121	0.09 70	0.32 104	0.06 91	2.28 178	0.08 51	0.18 174	3.28 148	1.03 55	0.35 94	0.11 44	0.54 40	0.18 66	0.54 45	1.10 73	0.00 1	0.03 30	0.88 152	0.68 127	3.16 122	0.28 92

GANetREF_RVC	2.43 190	1.69 224	0.81 164	2.04 228	1.16 203	1.02 209	0.10 148	4.72 252	1.44 213	3.62 245	0.06 91	10.03 241	0.69 181	0.09 137	3.63 162	1.36 94	1.06 180	0.94 198	6.44 189	0.46 141	2.32 139	1.74 98	0.17 166	1.35 229	3.41 227	3.75 200	6.55 234	4.82 197
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
IGEV-Stereo++	0.18 21	0.03 2	0.05 20	0.02 16	0.02 10	0.10 112	0.00 1	0.01 4	0.03 19	0.00 1	0.07 94	0.18 30	0.03 19	0.01 31	0.89 22	0.54 17	0.04 18	0.08 36	0.50 38	0.02 7	0.15 16	0.67 46	0.00 1	0.01 9	0.02 20	0.01 15	1.27 67	0.00 1

Pointernet	0.06 1	0.04 5	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 102	0.18 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 94	0.10 10	0.01 4	0.00 1	0.31 2	0.33 6	0.02 2	0.00 1	0.04 3	0.06 29	0.10 7	0.05 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 6	0.18 83

IER	0.59 74	0.45 115	0.27 49	0.30 125	0.16 72	0.00 1	0.01 51	0.42 86	0.11 76	1.09 156	0.07 94	1.35 162	0.04 28	0.20 181	3.17 137	1.08 60	0.20 64	0.13 53	0.73 49	0.40 124	0.51 43	0.64 44	0.21 175	0.07 60	0.08 60	1.01 146	2.92 108	0.28 92

UDGNet	2.51 195	1.01 193	0.33 67	10.93 269	5.26 260	8.50 266	3.54 249	1.72 134	0.15 91	0.23 97	0.08 97	0.52 112	0.10 69	10.25 288	3.55 159	1.25 83	0.46 108	0.46 129	2.73 129	0.59 160	2.44 148	4.14 192	2.94 263	0.15 116	1.72 184	0.77 135	2.94 110	1.13 146

CREStereo++_RVC	0.99 120	0.21 58	1.16 188	0.28 115	0.36 154	0.01 39	0.05 117	2.06 156	0.27 125	0.62 127	0.08 97	0.46 100	0.14 76	0.05 99	2.55 102	2.70 192	0.74 149	0.50 140	2.59 122	0.24 93	2.97 163	2.20 119	0.09 132	0.10 94	0.96 153	0.43 112	4.10 183	0.79 130
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
RASNet	0.63 81	0.18 51	0.57 128	0.41 161	0.28 130	0.10 112	0.05 117	0.94 111	0.14 89	1.07 155	0.09 99	0.48 103	0.34 126	0.02 54	1.28 32	1.47 106	0.35 94	0.21 72	0.99 60	0.02 7	1.15 87	1.53 90	0.10 136	0.34 184	0.22 106	0.30 97	3.55 143	0.73 127

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 120	0.82 174	0.34 73	0.18 74	0.43 163	0.03 82	1.10 209	1.20 119	2.50 236	2.06 200	0.11 100	0.69 131	0.07 48	0.54 218	3.65 166	0.91 46	0.19 63	0.22 73	1.65 89	0.15 57	0.73 64	0.92 62	0.08 128	0.18 128	0.11 76	3.29 192	2.58 100	2.09 167
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	0.59 74	0.80 170	0.45 116	0.25 98	0.07 41	0.14 135	0.00 1	2.03 152	0.06 46	0.00 1	0.12 101	0.44 96	0.46 150	0.01 31	1.58 45	1.08 60	0.15 50	0.12 46	0.57 43	0.08 39	0.74 65	2.54 139	0.00 1	0.04 39	0.24 107	0.00 1	3.77 159	0.04 46

CIPLG	0.87 108	0.19 52	0.67 152	0.27 110	0.21 103	0.00 1	0.20 170	0.19 64	0.50 149	0.07 76	0.12 101	1.16 156	0.08 51	0.21 186	4.78 212	1.50 109	0.68 141	0.22 73	1.92 94	0.18 66	2.28 137	2.98 153	0.04 102	0.27 159	0.66 144	0.09 64	3.80 160	0.12 74

IPLGR_C	0.86 103	0.20 56	0.61 139	0.28 115	0.21 103	0.00 1	0.22 174	0.18 62	0.47 144	0.07 76	0.12 101	1.18 157	0.08 51	0.20 181	4.59 201	1.50 109	0.65 134	0.26 82	2.00 97	0.19 72	2.34 142	2.95 150	0.05 113	0.27 159	0.60 139	0.07 57	3.82 162	0.11 71

LMCR-Stereo	0.97 118	0.53 132	0.59 132	0.28 115	0.25 117	0.07 102	0.02 83	1.39 125	0.28 126	0.34 106	0.12 101	0.74 137	0.15 79	0.12 152	3.20 138	1.88 147	1.07 181	0.36 112	5.87 185	1.71 216	2.10 135	2.39 129	0.02 71	0.33 182	0.35 117	0.38 107	1.44 72	0.34 100

CFNet_pseudo	0.86 103	0.52 130	0.57 128	0.44 165	0.52 172	0.05 96	0.02 83	0.60 103	0.10 73	0.93 145	0.12 101	0.71 133	0.30 121	0.51 217	4.66 206	1.68 130	0.33 91	0.32 99	2.61 124	0.34 115	0.96 76	1.53 90	0.55 223	0.13 109	0.49 130	0.50 119	2.17 91	1.63 159

s12784h	2.07 181	2.29 237	2.24 227	1.60 213	0.69 183	0.05 96	0.03 103	2.13 159	0.55 155	1.19 165	0.13 106	1.61 169	0.68 180	0.04 91	3.20 138	3.09 208	0.78 152	0.41 122	3.50 156	0.43 135	5.42 234	2.92 149	0.11 142	0.12 102	2.64 211	1.70 161	6.64 236	11.65 244

ACRE	0.87 108	0.21 58	0.64 147	0.28 115	0.20 98	0.00 1	0.20 170	0.18 62	0.48 147	0.08 79	0.15 107	1.22 158	0.08 51	0.23 195	4.70 209	1.49 107	0.67 137	0.25 81	1.97 96	0.18 66	2.33 141	2.98 153	0.05 113	0.26 151	0.67 147	0.07 57	3.81 161	0.11 71

AACVNet	0.85 102	0.56 136	0.35 78	0.58 178	0.67 181	0.09 109	0.01 51	0.35 81	0.19 107	0.17 91	0.15 107	0.45 99	0.24 110	0.19 176	2.81 114	1.91 149	0.48 112	0.38 115	1.44 82	0.23 89	1.44 108	1.22 80	0.33 197	0.08 80	0.50 131	1.57 157	4.09 181	2.39 175

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 83	0.06 20	0.35 78	0.17 72	0.16 72	0.01 39	0.01 51	1.78 138	0.20 110	0.14 87	0.16 109	0.41 92	0.17 93	0.02 54	2.91 121	1.69 132	0.26 78	0.38 115	1.18 72	0.12 51	1.54 115	2.66 143	0.01 49	0.06 53	0.16 96	2.28 176	0.22 32	0.33 99

CAS	0.79 96	0.21 58	0.34 73	0.21 80	0.19 92	0.03 82	0.14 162	0.21 67	0.63 163	1.19 165	0.16 109	0.33 75	0.78 193	0.13 158	2.72 109	1.66 125	0.85 160	0.71 169	1.12 67	0.46 141	2.41 147	2.37 128	0.03 92	0.08 80	0.11 76	0.69 128	1.69 76	1.95 163

castereo++	1.13 133	0.49 122	0.33 67	0.05 37	0.21 103	0.23 172	0.00 1	0.42 86	0.44 141	0.20 92	0.17 111	1.13 155	0.41 140	0.07 115	2.01 66	2.66 189	1.01 175	0.52 142	2.80 133	0.52 152	4.60 203	4.06 188	0.30 190	0.15 116	0.98 155	1.06 147	3.70 151	1.89 161

GMOStereo	0.91 110	0.15 44	0.61 139	0.34 136	0.25 117	0.12 125	0.05 117	2.40 167	0.15 91	0.00 1	0.18 112	0.51 107	0.45 145	0.02 54	2.30 83	1.97 153	0.53 118	0.70 164	2.24 103	0.41 129	1.67 120	3.92 177	0.01 49	0.15 116	1.33 171	0.13 71	3.95 169	0.09 63

error version	0.91 110	0.15 44	0.61 139	0.34 136	0.25 117	0.12 125	0.05 117	2.40 167	0.15 91	0.00 1	0.18 112	0.51 107	0.45 145	0.02 54	2.30 83	1.97 153	0.53 118	0.70 164	2.24 103	0.41 129	1.67 120	3.92 177	0.01 49	0.15 116	1.33 171	0.13 71	3.95 169	0.09 63

test-v	0.91 110	0.15 44	0.61 139	0.34 136	0.25 117	0.12 125	0.05 117	2.40 167	0.15 91	0.00 1	0.18 112	0.51 107	0.45 145	0.02 54	2.30 83	1.97 153	0.53 118	0.70 164	2.24 103	0.41 129	1.67 120	3.92 177	0.01 49	0.15 116	1.33 171	0.13 71	3.95 169	0.09 63

test-2	0.91 110	0.15 44	0.61 139	0.34 136	0.25 117	0.12 125	0.05 117	2.40 167	0.15 91	0.00 1	0.18 112	0.51 107	0.45 145	0.02 54	2.30 83	1.97 153	0.53 118	0.70 164	2.24 103	0.41 129	1.67 120	3.92 177	0.01 49	0.15 116	1.33 171	0.13 71	3.95 169	0.09 63

castereo	1.20 136	0.33 94	0.83 166	0.07 56	0.25 117	0.19 164	0.01 51	0.36 82	0.52 150	0.14 87	0.19 116	1.09 149	0.49 157	0.04 91	2.66 107	2.91 198	1.04 177	0.60 155	4.65 173	0.52 152	4.93 222	4.40 199	0.11 142	0.15 116	1.13 160	2.05 170	1.19 62	1.47 153

4D-IteraStereo	0.83 100	0.30 85	1.14 184	0.28 115	0.31 140	0.01 39	0.02 83	2.15 160	0.11 76	0.00 1	0.20 117	0.25 52	0.22 102	0.16 165	2.28 82	1.65 123	0.11 40	0.37 114	2.84 134	0.41 129	2.82 157	2.87 145	0.02 71	0.21 139	0.08 60	0.22 88	3.10 117	0.35 101

LoS_RVC	1.09 128	1.51 217	0.60 135	0.05 37	0.49 165	0.01 39	0.08 141	0.22 68	0.74 171	1.72 187	0.23 118	0.56 119	0.63 174	0.12 152	3.15 135	2.90 196	0.69 142	1.79 240	3.27 151	0.50 149	4.03 193	3.48 167	0.21 175	0.07 60	0.33 113	0.47 116	0.70 49	0.96 139

tt_ll	1.09 128	1.51 217	0.60 135	0.05 37	0.49 165	0.01 39	0.08 141	0.22 68	0.74 171	1.72 187	0.23 118	0.56 119	0.63 174	0.12 152	3.15 135	2.90 196	0.69 142	1.79 240	3.27 151	0.50 149	4.03 193	3.48 167	0.21 175	0.07 60	0.33 113	0.47 116	0.70 49	0.96 139

GIP-stereo	0.18 21	0.05 14	0.13 33	0.02 16	0.03 20	0.16 147	0.02 83	0.06 42	0.03 19	0.00 1	0.26 120	0.31 69	0.05 37	0.01 31	1.03 24	0.57 20	0.06 29	0.01 9	0.26 26	0.29 109	0.38 35	0.81 52	0.07 126	0.02 22	0.03 30	0.09 64	0.21 31	0.00 1

STTStereo	1.06 126	0.85 180	0.57 128	0.36 147	0.29 133	0.08 105	0.64 195	0.43 89	1.56 216	1.40 181	0.26 120	1.95 173	0.07 48	0.29 202	4.26 182	1.06 57	0.25 73	0.23 75	1.16 69	0.14 53	1.46 110	0.84 55	0.12 145	0.10 94	0.07 55	1.81 165	3.51 142	4.84 198

anonymousdsp	0.27 36	0.09 28	0.36 85	0.24 94	0.05 32	0.09 109	0.00 1	0.03 28	0.05 39	0.00 1	0.28 122	0.19 40	0.15 79	0.00 1	1.24 30	0.84 38	0.12 42	0.10 42	0.29 27	0.18 66	0.42 37	1.05 70	0.02 71	0.05 45	0.01 8	0.01 15	1.54 74	0.00 1

GANet	0.29 38	0.56 136	0.39 97	0.27 110	0.11 57	0.88 202	0.14 162	0.27 74	0.06 46	0.02 65	0.28 122	1.85 170	0.04 28	0.03 73	0.62 11	0.39 7	0.37 101	0.14 56	0.24 25	0.01 3	0.20 20	0.05 8	0.06 122	0.02 22	0.06 53	0.01 15	0.48 44	0.16 80

IPLG	1.12 132	0.36 100	0.65 151	0.29 122	0.23 111	0.00 1	0.05 117	2.30 163	0.29 128	0.39 113	0.29 124	0.27 58	0.72 186	0.24 196	5.68 237	1.79 140	1.05 178	0.84 186	2.78 130	0.41 129	0.98 78	4.31 198	0.02 71	0.25 147	0.46 129	1.49 156	3.86 166	0.11 71

iResNetv2_ROB	1.26 140	0.75 168	0.32 61	1.29 206	0.33 149	0.02 67	0.02 83	3.19 218	0.20 110	2.00 199	0.29 124	2.24 176	0.41 140	0.06 110	3.64 165	1.45 104	0.75 150	0.13 53	5.77 182	0.43 135	2.86 159	1.71 97	0.16 162	0.37 189	0.38 119	0.47 116	4.08 180	0.72 126

FINET	0.37 49	0.14 40	0.45 116	0.18 74	0.08 46	0.02 67	0.01 51	0.34 79	0.17 99	0.01 58	0.30 126	0.56 119	0.19 96	0.02 54	2.46 96	1.20 79	0.26 78	0.09 39	1.10 66	0.14 53	0.72 63	0.31 23	0.04 102	0.14 112	0.03 30	0.10 67	0.84 56	0.05 51

CES	1.20 136	0.24 68	0.35 78	0.13 68	0.18 89	0.05 96	0.08 141	5.35 260	0.78 177	0.43 118	0.31 127	0.83 142	0.86 205	0.16 165	3.20 138	3.22 212	1.12 185	1.06 209	1.51 84	1.05 185	4.23 197	3.19 160	0.08 128	0.09 92	0.19 100	0.34 105	1.07 60	2.23 172

FCDSN-DC	1.58 168	0.84 178	2.05 226	1.66 215	1.43 216	1.08 212	0.99 202	0.72 106	0.44 141	1.18 163	0.31 127	1.45 166	0.49 157	0.07 115	6.05 248	1.96 152	2.13 220	1.97 249	1.16 69	0.44 138	2.39 146	2.62 142	0.49 216	3.18 252	1.72 184	3.24 191	1.34 68	1.27 149
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC	1.64 171	0.31 89	0.64 147	0.33 130	1.19 206	0.01 39	2.53 237	0.57 101	0.22 119	1.03 152	0.32 129	6.04 226	0.29 119	0.32 205	4.47 193	1.90 148	0.62 129	0.78 174	6.45 190	1.80 222	1.85 129	2.02 109	0.19 170	0.52 204	1.78 186	1.74 164	3.10 117	3.15 181

DMCA-RVC	0.65 83	0.42 109	0.43 111	0.31 127	0.58 175	0.15 142	0.44 187	0.29 77	1.57 217	1.31 173	0.35 130	0.55 116	0.13 72	0.11 149	2.54 101	1.10 63	0.51 116	0.46 129	0.84 55	0.36 119	0.76 66	0.83 54	0.19 170	0.14 112	0.11 76	0.06 51	2.59 101	0.52 113

PMTNet	1.28 142	0.58 139	0.96 175	0.28 115	0.22 109	0.01 39	0.16 164	0.50 95	0.57 159	0.72 134	0.35 130	0.54 114	0.48 155	0.09 137	3.27 147	3.32 217	0.72 148	0.39 117	6.17 186	0.35 117	3.67 182	2.41 133	0.09 132	0.12 102	3.12 224	1.00 145	1.23 64	3.32 185

UCFNet_RVC	1.13 133	2.65 242	0.57 128	0.57 176	0.74 187	0.19 164	0.01 51	0.28 76	0.22 119	0.95 146	0.39 132	2.41 181	0.89 206	0.06 110	2.99 131	1.18 76	0.50 113	0.49 136	2.19 101	0.44 138	1.50 111	1.54 93	1.06 245	0.19 131	1.43 178	1.73 163	1.86 86	3.39 187

GEStereo_RVC	2.30 187	0.85 180	0.97 177	1.05 200	0.71 186	1.61 220	1.09 208	2.72 196	0.56 158	0.78 135	0.41 133	2.40 179	0.28 117	0.06 110	4.81 215	4.48 236	1.79 211	2.17 251	8.91 216	1.90 228	3.58 178	7.25 271	0.52 218	0.92 219	0.41 123	0.85 140	4.47 192	6.48 214

sAnonymous2	1.54 161	0.26 69	0.15 34	0.10 64	0.17 86	0.48 184	0.00 1	1.87 144	0.97 191	0.22 94	0.41 133	1.12 152	0.82 198	0.08 129	4.07 177	3.86 229	1.31 192	1.19 217	7.54 197	0.72 170	4.00 187	4.87 214	0.03 92	0.29 171	0.14 93	2.16 173	2.37 94	2.45 176

CroCo_RVC	1.54 161	0.26 69	0.15 34	0.10 64	0.17 86	0.48 184	0.00 1	1.87 144	0.97 191	0.22 94	0.41 133	1.12 152	0.82 198	0.08 129	4.07 177	3.86 229	1.31 192	1.19 217	7.54 197	0.72 170	4.00 187	4.87 214	0.03 92	0.29 171	0.14 93	2.16 173	2.37 94	2.45 176

PA-Net	1.61 170	0.81 173	1.43 203	0.27 110	1.99 233	0.12 125	0.34 183	0.19 64	1.90 226	0.85 141	0.41 133	0.24 51	0.20 97	0.78 234	4.61 203	1.44 102	0.17 57	0.26 82	1.08 65	0.53 154	1.44 108	3.18 159	0.65 230	0.44 198	0.99 156	7.71 250	1.78 85	9.78 238
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
test_1	1.53 158	1.05 198	1.24 191	0.40 156	0.31 140	0.11 116	0.06 127	2.78 200	0.17 99	0.32 104	0.42 137	4.06 195	0.36 132	0.03 73	2.84 115	1.62 120	0.37 101	0.57 149	8.88 215	0.46 141	3.22 173	5.38 224	0.02 71	0.27 159	0.60 139	0.95 142	3.95 169	0.90 135

test_3	1.56 164	1.14 204	1.14 184	0.44 165	0.32 145	0.11 116	0.07 132	2.84 205	0.16 98	0.39 113	0.43 138	4.16 204	0.36 132	0.03 73	2.91 121	1.52 112	0.41 106	0.59 153	8.96 218	0.46 141	3.12 170	5.36 223	0.02 71	0.25 147	0.85 150	1.20 149	3.83 164	0.95 137

test-3	1.53 158	1.03 195	1.25 192	0.40 156	0.31 140	0.11 116	0.06 127	2.79 202	0.17 99	0.35 110	0.44 139	4.06 195	0.35 127	0.03 73	2.84 115	1.63 121	0.37 101	0.57 149	8.86 214	0.46 141	3.20 171	5.38 224	0.02 71	0.27 159	0.61 141	0.95 142	3.95 169	0.88 131

APVNet	1.14 135	1.04 197	0.20 37	0.33 130	0.37 156	0.21 168	0.36 184	0.34 79	0.39 138	0.95 146	0.44 139	0.71 133	0.15 79	0.15 163	3.51 158	2.84 195	1.63 209	0.93 197	4.54 171	0.69 167	1.89 130	4.06 188	0.02 71	0.53 205	0.10 72	0.38 107	3.20 125	0.95 137

EGLCR-Stereo	1.26 140	0.21 58	1.76 220	0.07 56	0.25 117	0.08 105	0.02 83	0.49 94	0.55 155	0.11 82	0.45 141	0.58 123	0.67 179	0.03 73	2.32 87	2.67 191	0.93 166	1.20 219	4.21 167	0.19 72	4.10 196	4.78 209	0.05 113	0.13 109	0.64 142	0.67 125	6.56 235	0.32 97

sCroCo_RVC	1.75 174	0.23 67	0.32 61	0.06 47	0.17 86	0.15 142	0.01 51	0.81 109	1.74 223	1.93 195	0.47 142	1.08 147	0.82 198	0.09 137	3.32 152	4.94 254	2.31 224	1.73 238	5.18 178	2.00 232	5.82 238	5.83 240	0.10 136	0.26 151	0.59 138	1.60 158	4.43 190	1.17 147

trnet	0.99 120	0.29 80	0.72 157	0.22 84	0.13 62	0.01 39	0.02 83	2.55 187	0.37 134	0.62 127	0.48 143	0.70 132	0.59 169	0.04 91	2.80 112	3.02 204	0.66 135	0.57 149	2.14 100	0.60 162	2.82 157	2.17 116	0.03 92	0.09 92	1.26 164	0.51 120	2.42 96	0.91 136

BEATNet_4x	1.40 145	0.54 133	0.27 49	0.13 68	0.27 127	0.01 39	0.10 148	1.80 140	1.74 223	0.41 117	0.53 144	0.82 141	0.59 169	0.54 218	4.30 186	2.92 200	1.87 215	1.84 244	1.39 80	0.71 169	4.68 206	6.21 257	0.02 71	0.81 218	0.21 104	0.40 109	3.69 148	0.96 139

DLCB_ROB	0.92 114	0.72 166	0.64 147	0.43 163	0.42 162	0.14 135	0.18 168	0.43 89	0.28 126	0.85 141	0.53 144	1.12 152	0.72 186	0.07 115	2.16 78	1.12 66	0.88 161	0.26 82	0.69 48	0.20 80	1.35 100	1.53 90	0.49 216	0.28 169	4.11 235	2.41 179	2.04 87	0.78 129

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 65	0.58 139	0.31 58	0.07 56	0.14 67	0.16 147	0.00 1	0.11 55	0.18 104	0.04 72	0.54 146	0.47 102	0.42 142	0.02 54	1.77 57	1.93 151	0.27 82	0.46 129	1.01 62	0.27 106	2.04 134	2.17 116	0.09 132	0.07 60	0.02 20	0.16 78	1.26 66	0.07 60

LG-Stereo	0.13 14	0.04 5	0.02 8	0.02 16	0.07 41	0.12 125	0.00 1	0.02 17	0.04 28	0.00 1	0.55 147	0.43 95	0.00 1	0.00 1	0.78 18	0.59 22	0.02 2	0.06 25	0.45 35	0.04 20	0.14 14	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 67	0.05 8	0.00 1

CREStereo	1.03 124	0.31 89	0.74 158	0.24 94	0.16 72	0.01 39	0.04 111	2.66 194	0.55 155	0.63 129	0.56 148	0.71 133	0.59 169	0.05 99	2.97 127	3.31 216	0.60 126	0.43 125	2.12 99	0.57 158	3.00 166	2.30 126	0.06 122	0.12 102	1.18 162	0.53 122	2.42 96	0.88 131
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
DSFCA	0.70 88	0.43 110	0.51 124	0.29 122	0.58 175	0.04 90	0.59 192	0.22 68	0.54 152	0.49 121	0.56 148	0.33 75	0.08 51	0.04 91	2.86 117	1.28 86	0.67 137	0.73 171	1.00 61	0.44 138	1.01 81	1.14 75	0.21 175	0.24 142	0.54 133	0.82 137	2.81 104	0.47 110

HSM	0.97 118	0.30 85	0.87 169	0.54 174	0.46 164	0.00 1	0.01 51	2.93 207	0.30 129	0.13 86	0.56 148	0.65 126	0.13 72	0.05 99	2.97 127	1.08 60	0.66 135	0.17 63	3.26 150	0.35 117	1.78 126	2.03 110	0.04 102	0.33 182	0.38 119	0.81 136	4.16 185	1.10 144

GES	1.43 152	0.28 75	0.41 108	0.57 176	0.37 156	0.27 175	0.07 132	2.06 156	0.93 189	1.20 167	0.58 151	0.39 88	0.23 109	0.02 54	4.91 218	2.49 183	0.91 162	0.66 162	9.59 224	1.37 204	2.97 163	2.53 138	0.16 162	0.41 192	0.20 102	0.17 82	2.57 98	2.20 171

anonymousdsp2	0.70 88	0.27 73	0.28 52	0.23 90	0.07 41	0.02 67	0.02 83	1.36 124	0.08 63	0.02 65	0.59 152	0.29 64	0.16 88	0.08 129	1.51 40	1.55 113	0.25 73	0.32 99	3.52 157	0.55 156	1.55 117	3.00 156	0.02 71	0.07 60	0.13 88	0.15 76	2.70 102	0.01 26

DISCO	0.79 96	0.95 190	0.31 58	0.06 47	0.33 149	0.51 187	0.44 187	0.23 71	0.32 131	1.75 191	0.59 152	0.38 85	0.29 119	0.04 91	2.98 129	1.36 94	0.96 169	0.29 93	3.24 148	0.53 154	0.79 68	1.45 84	0.10 136	0.07 60	0.12 80	0.29 96	2.76 103	0.31 95

HH	2.94 207	0.45 115	4.88 258	0.58 178	0.51 167	0.73 195	1.38 215	3.25 221	0.84 181	2.85 221	0.60 154	5.15 214	0.82 198	0.19 176	3.29 149	6.00 272	0.67 137	0.89 190	9.52 222	1.83 223	7.59 269	5.88 243	0.41 205	0.27 159	3.12 224	5.47 232	5.66 219	6.52 215

HanStereo	2.94 207	0.45 115	4.88 258	0.58 178	0.51 167	0.73 195	1.38 215	3.25 221	0.84 181	2.85 221	0.60 154	5.15 214	0.82 198	0.19 176	3.29 149	6.00 272	0.67 137	0.89 190	9.52 222	1.83 223	7.59 269	5.88 243	0.41 205	0.27 159	3.12 224	5.47 232	5.66 219	6.52 215

LG-G_1	0.31 41	0.28 75	0.35 78	0.18 74	0.20 98	0.16 147	0.00 1	0.05 40	0.07 52	0.01 58	0.61 156	0.16 18	0.25 112	0.02 54	1.68 51	1.11 64	0.12 42	0.26 82	0.54 40	0.21 83	0.66 57	1.16 76	0.01 49	0.07 60	0.05 48	0.01 15	0.22 32	0.01 26

LG-G	0.31 41	0.28 75	0.35 78	0.18 74	0.20 98	0.16 147	0.00 1	0.05 40	0.07 52	0.01 58	0.61 156	0.16 18	0.25 112	0.02 54	1.68 51	1.11 64	0.12 42	0.26 82	0.54 40	0.21 83	0.66 57	1.16 76	0.01 49	0.07 60	0.05 48	0.01 15	0.22 32	0.01 26

FADNet	1.92 179	0.44 112	0.60 135	0.54 174	1.05 199	0.00 1	2.95 243	0.78 108	0.38 136	0.81 138	0.61 156	2.40 179	0.47 153	0.65 228	5.57 234	1.73 135	0.69 142	1.08 210	8.93 217	1.61 213	2.36 143	2.52 137	0.09 132	0.36 187	2.54 208	3.77 202	3.43 136	5.46 205

LG-Stereo_L2	0.35 46	0.34 96	0.02 8	0.03 27	0.20 98	0.17 154	0.01 51	0.07 47	0.07 52	0.00 1	0.62 159	0.42 93	0.35 127	0.03 73	1.72 55	1.42 100	0.17 57	0.15 57	0.95 59	0.17 63	0.66 57	1.10 73	0.04 102	0.04 39	0.26 108	0.05 47	0.19 28	0.08 61

TANstereo	1.57 165	1.38 212	0.48 119	0.26 106	0.29 133	0.52 189	0.05 117	0.51 97	0.47 144	0.27 100	0.62 159	0.32 72	0.20 97	1.08 246	3.59 160	2.81 193	0.79 153	1.63 236	8.83 212	3.01 252	3.50 176	2.89 146	3.03 266	0.10 94	0.04 42	0.69 128	4.96 208	0.05 51

XX-TBD	1.57 165	1.38 212	0.48 119	0.26 106	0.29 133	0.52 189	0.05 117	0.51 97	0.47 144	0.27 100	0.62 159	0.32 72	0.20 97	1.08 246	3.59 160	2.81 193	0.79 153	1.63 236	8.83 212	3.01 252	3.50 176	2.89 146	3.03 266	0.10 94	0.04 42	0.69 128	4.96 208	0.05 51

LG-Stereo_L1	0.34 45	0.26 69	0.01 2	0.04 32	0.20 98	0.15 142	0.01 51	0.07 47	0.07 52	0.00 1	0.63 162	0.36 82	0.36 132	0.03 73	1.74 56	1.40 99	0.13 47	0.15 57	1.16 69	0.19 72	0.59 51	1.07 71	0.04 102	0.04 39	0.27 109	0.02 35	0.20 30	0.09 63

MLG-Stereo_test2	0.20 27	0.14 40	0.04 19	0.01 6	0.05 32	0.18 159	0.00 1	0.02 17	0.03 19	0.00 1	0.67 163	0.18 30	0.01 4	0.00 1	1.27 31	0.71 32	0.03 11	0.16 61	1.04 64	0.05 26	0.27 27	0.40 30	0.00 1	0.01 9	0.04 42	0.00 1	0.09 20	0.00 1

AF-Net	1.11 130	0.51 125	0.87 169	0.34 136	0.78 190	0.89 204	1.87 225	2.40 167	1.15 201	0.48 119	0.68 164	3.66 190	0.16 88	0.27 200	2.44 93	0.98 51	0.35 94	0.01 9	1.60 86	0.40 124	0.50 41	2.58 140	0.05 113	0.08 80	0.66 144	0.45 113	3.47 138	2.34 173

Nwc_Net	1.11 130	0.51 125	0.87 169	0.34 136	0.78 190	0.89 204	1.87 225	2.40 167	1.15 201	0.48 119	0.68 164	3.66 190	0.16 88	0.27 200	2.44 93	0.98 51	0.35 94	0.01 9	1.60 86	0.40 124	0.50 41	2.58 140	0.05 113	0.08 80	0.66 144	0.45 113	3.47 138	2.34 173

HGLStereo	0.58 72	0.32 93	0.38 94	0.23 90	0.26 125	0.01 39	0.06 127	0.06 42	0.12 82	1.22 168	0.70 166	0.14 17	0.15 79	0.09 137	2.33 89	1.33 92	0.37 101	0.24 76	1.13 68	0.15 57	0.97 77	1.51 89	0.06 122	0.07 60	0.08 60	0.08 60	3.08 115	0.47 110

LoS	1.87 177	0.22 64	0.38 94	0.22 84	0.14 67	0.02 67	0.06 127	15.85 287	0.90 186	3.42 240	0.71 167	0.95 145	0.83 203	0.21 186	3.22 143	3.63 226	1.18 187	0.90 192	2.95 137	0.64 164	5.08 225	3.80 173	0.22 183	0.17 126	2.26 197	0.82 137	1.23 64	0.52 113
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CFNet_RVC	0.86 103	0.59 141	0.74 158	0.33 130	0.32 145	0.11 116	0.02 83	0.11 55	0.17 99	0.87 143	0.74 168	0.57 122	0.16 88	0.08 129	3.11 134	1.19 78	0.50 113	0.34 109	1.28 77	0.15 57	1.68 124	1.48 88	0.02 71	0.25 147	0.86 151	1.89 168	3.64 146	2.13 169

MyStereo04	2.04 180	0.66 158	0.91 172	0.69 183	0.82 193	0.02 67	0.04 111	2.62 191	0.91 187	2.83 219	0.75 169	1.37 163	0.09 62	0.08 129	5.03 223	3.04 207	0.58 125	0.72 170	10.25 231	1.62 214	4.78 207	3.27 164	0.94 241	0.69 213	2.62 210	4.29 210	4.75 200	0.65 125

Anonymous3	3.16 216	0.55 134	0.79 163	0.09 62	1.10 200	0.50 186	0.03 103	3.52 231	1.26 207	1.12 158	0.84 170	10.62 242	1.31 220	0.36 208	7.37 258	6.90 280	3.59 240	3.15 265	10.88 237	2.20 236	6.83 258	9.50 288	0.31 194	0.37 189	1.43 178	3.45 195	5.32 215	1.91 162

LGtest1	0.40 51	0.06 20	0.35 78	0.03 27	0.13 62	0.16 147	0.01 51	0.08 51	0.13 85	0.04 72	0.89 171	0.20 45	0.15 79	0.00 1	1.69 54	1.30 88	0.18 59	0.29 93	0.66 47	0.23 89	0.52 44	3.25 163	0.05 113	0.08 80	0.04 42	0.02 35	0.22 32	0.01 26

SGM-Forest	2.81 204	2.03 231	0.36 85	6.32 255	1.79 228	2.66 233	0.02 83	1.42 127	0.77 173	2.52 209	0.96 172	6.57 229	5.74 244	0.31 203	4.36 188	2.94 202	0.61 127	0.33 107	3.08 138	0.47 146	2.46 150	2.73 144	0.84 238	0.45 199	3.66 229	3.74 199	11.30 265	7.44 221
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MIPNet	1.49 157	0.69 161	0.74 158	0.32 129	0.51 167	0.00 1	0.03 103	1.79 139	0.38 136	2.13 203	0.97 173	0.31 69	0.76 191	0.22 193	5.02 222	1.92 150	1.31 192	0.86 187	3.68 162	1.25 198	1.21 90	4.62 207	0.03 92	0.50 201	1.90 189	4.87 221	3.90 168	0.30 94

FADNet-RVC-Resample	1.60 169	0.67 160	0.97 177	0.50 172	0.64 180	0.18 159	1.05 205	1.27 122	0.83 180	0.96 148	0.97 173	5.23 218	0.42 142	1.02 241	4.81 215	1.68 130	1.05 178	1.96 248	3.78 163	1.06 186	1.52 113	2.28 125	0.21 175	1.35 229	0.55 134	3.16 189	2.13 90	2.92 180

MSMDNet	2.28 186	0.62 152	1.27 193	0.37 149	0.30 138	0.19 164	0.07 132	3.15 216	0.68 168	1.01 151	0.97 173	1.10 151	2.40 228	0.17 170	3.93 173	5.26 262	1.11 184	0.55 146	10.21 230	2.94 250	6.12 243	5.76 238	0.31 194	0.26 151	2.47 203	4.23 208	3.01 112	3.18 182

IGEV-Stereo+	0.37 49	1.03 195	0.03 15	0.11 66	0.12 60	0.11 116	0.00 1	0.09 53	0.11 76	0.02 65	0.99 176	0.31 69	0.30 121	0.02 54	1.32 34	1.22 80	0.02 2	0.26 82	1.29 78	0.23 89	0.84 70	1.24 81	0.10 136	0.01 9	0.02 20	0.22 88	0.08 17	0.00 1

PDISCO_ROB	1.03 124	0.55 134	0.06 22	0.67 182	0.28 130	0.00 1	0.21 172	0.71 105	0.49 148	1.28 170	0.99 176	0.25 52	0.32 123	0.19 176	3.02 132	2.03 160	0.69 142	1.42 227	2.26 108	0.58 159	2.32 139	3.22 162	0.14 155	0.27 159	1.36 175	0.37 106	3.84 165	0.23 85

coex_refinement	0.73 92	1.07 201	0.51 124	0.24 94	0.70 185	0.01 39	0.13 160	0.27 74	1.06 198	0.11 82	1.07 178	0.80 140	0.17 93	0.14 162	2.80 112	0.90 44	0.47 110	0.12 46	2.36 115	0.49 148	0.67 60	0.61 42	0.14 155	0.10 94	0.64 142	0.62 124	3.08 115	0.49 112

test_5	0.54 65	0.60 143	0.22 40	0.02 16	0.02 10	0.11 116	0.01 51	2.77 199	0.04 28	0.00 1	1.10 179	0.44 96	0.45 145	0.00 1	1.47 38	1.13 67	0.08 34	0.10 42	1.01 62	0.04 20	0.43 38	1.34 82	0.00 1	0.05 45	0.07 55	0.00 1	2.98 111	0.01 26

NVstereo2D	0.83 100	0.43 110	0.07 23	0.23 90	0.36 154	0.41 180	0.08 141	1.61 133	0.59 161	0.84 140	1.11 180	0.36 82	0.21 100	0.07 115	5.88 242	2.16 168	0.62 129	0.45 128	1.50 83	0.19 72	1.20 89	0.94 64	0.02 71	0.32 178	1.30 169	0.24 91	0.95 57	0.24 88

ADCRef	2.96 209	2.78 245	1.02 179	0.70 184	2.21 238	1.96 227	2.42 236	0.96 113	6.10 261	1.94 197	1.15 181	1.08 147	0.74 190	1.32 254	6.01 245	3.38 220	1.34 197	1.15 214	8.41 207	2.09 234	2.59 152	3.60 170	1.88 255	0.71 214	2.81 218	8.00 253	3.42 135	10.24 239

ICVP	1.32 144	0.22 64	1.47 205	0.40 156	0.35 153	0.44 181	0.10 148	1.27 122	0.65 165	1.74 190	1.26 182	0.66 127	1.37 222	0.24 196	2.88 119	2.65 188	1.33 196	0.99 203	2.36 115	0.91 181	2.59 152	4.11 190	0.10 136	0.36 187	0.57 136	2.21 175	2.92 108	1.59 157
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
NaN_ROB	3.01 211	1.16 207	1.13 183	0.86 193	3.03 245	0.59 192	0.75 197	3.25 221	2.58 237	0.98 150	1.32 183	21.10 262	0.59 169	1.15 249	4.15 179	1.58 115	0.80 155	0.70 164	2.38 118	1.30 202	1.52 113	2.15 114	0.46 215	1.07 223	2.50 206	6.25 238	4.54 194	13.27 249

AnonymousM	1.53 158	0.20 56	0.39 97	0.05 37	0.04 28	0.25 174	0.01 51	2.74 198	0.57 159	0.35 110	1.45 184	0.55 116	0.53 163	0.22 193	2.76 110	2.91 198	0.98 173	1.05 206	2.00 97	1.32 203	3.73 184	3.49 169	0.20 173	0.28 169	0.13 88	0.28 95	5.87 225	9.03 232

TRStereo	3.24 219	2.66 244	7.45 275	0.35 145	0.14 67	7.79 261	0.13 160	3.04 211	0.42 140	2.75 214	1.46 185	5.69 221	0.65 177	0.09 137	3.75 169	4.23 235	0.70 147	0.63 160	6.77 191	1.21 195	4.05 195	4.81 210	0.12 145	0.24 142	2.72 213	6.73 243	12.83 267	6.09 211

stereogan	1.89 178	2.00 230	1.17 189	1.47 210	2.05 236	1.72 222	0.87 200	1.84 142	1.11 199	1.36 177	1.51 186	5.81 223	0.48 155	0.32 205	3.87 172	1.69 132	0.80 155	0.39 117	3.96 164	0.78 174	1.23 94	4.02 185	0.26 187	0.51 202	0.30 112	1.30 152	6.30 231	3.84 188

SQANet	17.87 281	31.68 294	5.41 263	57.78 296	33.35 292	57.44 296	39.25 293	4.37 246	1.73 222	4.89 270	1.53 187	30.38 273	5.54 243	56.25 296	3.78 170	1.32 89	5.20 258	1.48 230	29.72 276	1.71 216	6.45 249	5.45 229	54.26 302	1.90 237	4.80 244	8.48 257	9.52 257	18.82 267

FC-DCNN	3.82 225	4.38 260	5.67 267	9.61 267	4.14 253	8.01 264	3.26 246	4.21 244	1.69 221	2.95 224	1.54 188	5.87 225	2.09 227	0.13 158	4.40 190	2.15 166	2.54 228	1.11 212	3.38 153	0.82 178	3.11 168	2.20 119	0.65 230	3.29 255	6.33 259	4.91 222	6.98 241	7.80 224

ACVNet-4b	26.61 297	42.01 297	11.61 287	69.47 313	47.43 302	69.50 314	76.65 313	10.80 274	9.82 276	15.00 301	1.59 189	58.27 306	9.88 260	93.43 311	4.75 210	1.87 144	13.94 289	5.15 278	32.30 280	13.54 290	7.25 266	5.67 237	58.95 308	4.34 269	12.13 277	9.30 262	15.06 275	18.72 266

DeepPrunerF	2.66 200	1.67 223	0.33 67	3.58 243	9.30 275	1.76 225	3.48 248	0.68 104	3.29 243	0.71 133	1.59 189	0.37 84	0.27 116	0.13 158	5.94 243	3.42 224	1.03 176	0.54 145	4.47 169	0.65 165	2.02 133	2.06 112	0.56 224	0.31 175	15.21 280	3.30 194	3.74 153	1.47 153

cross-raft	2.33 188	0.70 162	1.33 197	0.40 156	0.61 177	0.19 164	0.08 141	3.13 215	0.71 170	0.78 135	1.62 191	1.09 149	0.70 185	0.17 170	3.66 167	4.78 246	0.99 174	0.55 146	10.72 235	1.52 210	6.33 246	5.61 235	0.30 190	0.24 142	2.56 209	4.68 218	4.44 191	5.06 199

RTS	5.53 247	1.46 214	0.94 173	0.90 195	1.73 224	4.08 244	4.63 256	2.53 184	3.41 246	2.79 216	1.70 192	8.18 233	1.27 218	0.72 230	7.83 261	4.87 251	7.37 270	2.34 256	18.33 255	2.92 247	4.78 207	5.88 243	1.04 243	1.31 227	6.74 261	22.88 300	6.66 237	22.00 274

RTSA	5.53 247	1.46 214	0.94 173	0.90 195	1.73 224	4.08 244	4.63 256	2.53 184	3.41 246	2.79 216	1.70 192	8.18 233	1.27 218	0.72 230	7.83 261	4.87 251	7.37 270	2.34 256	18.33 255	2.92 247	4.78 207	5.88 243	1.04 243	1.31 227	6.74 261	22.88 300	6.66 237	22.00 274

FC-DCNN v2	4.24 234	4.65 263	5.90 269	11.00 270	4.41 256	8.70 268	3.19 244	5.19 257	2.19 231	2.86 223	1.78 194	6.28 228	2.81 230	0.13 158	4.51 196	2.15 166	2.50 227	1.01 205	3.64 158	0.81 177	3.11 168	2.22 121	0.64 229	3.28 254	7.94 265	5.77 235	8.62 254	9.05 233

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 195	1.14 204	0.32 61	1.45 209	2.85 243	4.14 246	1.19 212	2.80 203	0.54 152	6.52 280	1.79 195	7.67 230	0.72 186	0.05 99	2.57 104	2.59 187	0.54 122	0.57 149	4.65 173	0.59 160	3.70 183	3.88 176	0.03 92	0.20 138	0.42 125	1.90 169	4.17 186	10.91 241

NOSS_ROB	2.78 203	3.78 256	0.39 97	2.02 227	1.58 219	2.36 232	0.00 1	2.66 194	1.54 215	3.63 246	1.79 195	2.55 184	3.51 236	0.83 237	5.82 241	5.57 266	2.69 230	1.83 243	2.63 126	0.91 181	4.62 204	4.13 191	0.42 210	2.58 248	2.29 198	4.46 212	7.67 249	2.88 179

otaku	21.36 290	42.67 299	7.67 276	62.47 302	41.26 298	63.18 306	49.95 295	6.15 265	4.57 259	10.22 288	1.83 197	32.26 275	9.33 257	65.85 298	4.60 202	1.61 118	7.10 268	1.41 226	36.88 287	7.74 277	7.03 260	5.98 251	54.87 303	2.69 250	8.31 266	9.47 265	13.48 272	18.26 265

pcwnet_v2	1.73 172	0.62 152	0.78 162	0.73 185	1.15 202	0.59 192	0.23 176	1.77 137	0.68 168	3.36 237	1.85 198	1.23 159	1.01 211	1.61 261	5.43 232	2.08 162	0.92 164	0.62 158	4.07 165	0.37 120	1.82 127	2.39 129	1.01 242	0.41 192	1.32 170	2.11 171	3.98 175	4.53 194

Ntro	22.77 293	41.10 296	9.75 285	63.11 304	42.85 299	62.03 304	56.57 298	8.43 268	6.55 265	12.02 294	2.06 199	33.43 278	6.53 247	75.01 301	4.99 221	1.38 97	7.98 272	2.25 253	37.75 288	9.51 284	6.94 259	6.04 253	55.49 304	3.02 251	10.71 273	14.77 283	13.49 273	21.09 271

RP	1.29 143	1.06 200	2.32 232	0.84 189	1.16 203	0.39 179	1.53 218	1.89 146	1.68 220	0.29 102	2.21 200	2.25 177	0.13 72	0.40 211	3.31 151	1.07 58	0.61 127	0.05 21	1.61 88	0.40 124	0.65 55	3.05 157	0.11 142	0.29 171	0.29 110	0.92 141	4.24 187	2.04 166

CBMV	5.52 246	3.65 255	1.32 196	3.46 242	2.86 244	2.04 229	0.41 186	3.64 234	2.63 239	4.09 258	2.36 201	14.13 252	3.70 239	0.57 220	7.16 256	6.19 275	4.26 251	2.36 258	8.76 211	1.44 206	6.43 248	4.53 204	0.54 222	5.62 275	4.85 246	6.08 236	19.41 282	26.62 285
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RainbowNet	27.62 300	45.59 300	16.83 298	69.42 312	46.28 300	68.08 313	69.73 307	9.87 272	3.31 244	17.67 302	2.40 202	45.29 293	28.15 286	91.67 307	11.05 293	3.10 209	10.99 278	5.02 277	43.52 296	16.90 298	8.37 276	6.69 263	58.54 307	4.55 270	13.10 278	12.31 274	16.72 278	20.53 270

DeepPruner_ROB	1.57 165	0.37 103	0.71 155	0.50 172	0.55 173	0.37 178	1.60 221	1.74 135	0.84 181	1.37 178	2.40 202	0.49 105	0.51 160	0.10 146	5.38 230	2.16 168	1.10 183	1.08 210	2.28 110	0.40 124	4.83 217	3.42 165	0.66 232	0.34 184	0.57 136	5.04 224	3.07 114	0.53 115

IPLGR	1.73 172	0.63 156	0.67 152	0.35 145	0.40 160	0.00 1	0.03 103	1.41 126	0.26 124	2.36 205	2.42 204	0.33 75	0.80 195	0.17 170	6.12 249	1.87 144	1.22 189	1.28 220	5.37 179	1.72 218	2.44 148	4.20 193	0.02 71	0.56 208	2.66 212	4.85 220	3.82 162	0.77 128

DLNR_Zeroshot_test	22.90 294	78.82 325	7.01 273	99.97 326	0.31 140	0.15 142	98.85 325	3.30 225	0.54 152	3.17 233	2.43 205	5.81 223	0.93 209	21.74 292	96.26 327	100.00 330	24.75 302	22.56 312	22.80 271	1.79 221	8.42 277	6.44 259	0.04 102	0.30 174	2.39 202	4.03 205	2.05 88	3.31 184

R-Stereo Train	2.16 183	1.08 202	1.57 211	0.84 189	0.19 92	0.01 39	0.01 51	2.05 153	1.01 194	1.37 178	2.45 206	1.50 167	0.46 150	0.21 186	3.23 144	4.53 237	1.62 207	1.05 206	7.07 193	1.09 188	4.86 218	5.93 247	0.04 102	0.31 175	2.48 204	4.63 215	3.10 117	5.74 207

RAFT-Stereo	2.16 183	1.08 202	1.57 211	0.84 189	0.19 92	0.01 39	0.01 51	2.05 153	1.01 194	1.37 178	2.45 206	1.50 167	0.46 150	0.21 186	3.23 144	4.53 237	1.62 207	1.05 206	7.07 193	1.09 188	4.86 218	5.93 247	0.04 102	0.31 175	2.48 204	4.63 215	3.10 117	5.74 207
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PWCDC_ROB	2.82 205	0.49 122	0.17 36	0.38 154	0.79 192	0.03 82	0.10 148	1.16 118	8.93 274	0.14 87	2.49 208	0.55 116	31.02 292	0.57 220	5.58 235	3.32 217	1.73 210	0.91 194	2.53 119	0.88 179	2.92 160	7.18 269	0.15 158	0.53 205	0.55 134	0.69 128	1.43 71	0.88 131

MDST_ROB	10.13 266	16.70 284	3.04 242	29.06 284	9.34 276	20.66 282	5.02 259	5.90 262	1.98 229	3.16 232	2.70 209	11.22 244	28.15 286	0.18 174	6.30 252	1.37 96	1.21 188	0.34 109	7.74 202	1.01 184	4.67 205	3.95 182	1.92 256	1.94 240	26.55 294	19.78 293	37.02 302	22.50 277

NCCL2	2.12 182	2.27 236	1.29 194	1.28 205	1.85 230	0.18 159	0.77 199	1.24 120	1.25 206	1.62 186	2.71 210	1.06 146	0.51 160	0.31 203	4.40 190	2.33 180	1.57 205	0.62 158	2.35 114	0.68 166	2.68 155	4.29 196	1.52 253	1.06 221	4.65 243	4.17 207	4.04 179	6.58 217

EKT-Stereo	2.55 197	0.72 166	1.73 218	0.49 171	0.32 145	0.51 187	1.72 222	3.38 226	1.00 193	1.96 198	2.80 211	1.33 161	0.76 191	0.10 146	4.55 199	5.93 270	1.26 190	3.18 266	8.70 210	2.73 245	6.75 255	5.86 241	0.10 136	0.26 151	3.99 232	1.81 165	5.40 217	1.62 158

CSAN	4.46 237	2.36 239	1.57 211	3.12 238	3.32 247	1.64 221	0.76 198	4.59 248	4.37 257	3.80 252	2.84 212	17.58 259	10.47 261	0.96 240	4.80 214	1.75 137	2.06 218	1.16 215	5.69 181	2.34 239	2.93 161	2.40 132	0.43 211	2.56 247	4.64 242	11.45 272	7.53 248	13.44 251

RTSC	2.56 198	0.89 184	1.50 207	0.47 168	0.76 189	0.87 201	2.29 233	1.56 132	1.91 227	2.12 201	2.86 213	1.23 159	0.97 210	1.03 243	7.27 257	3.36 219	4.68 255	1.74 239	7.73 201	1.11 191	3.95 186	5.39 226	0.21 175	1.11 224	0.40 122	0.95 142	4.56 195	8.26 226

NCC-stereo	1.86 175	1.63 221	1.33 197	0.95 197	1.22 208	0.80 197	2.29 233	2.62 191	2.93 240	0.34 106	2.87 214	2.16 174	1.17 215	0.21 186	3.63 162	1.13 67	0.63 132	0.96 201	2.79 131	0.75 172	0.98 78	2.96 151	0.36 201	0.32 178	2.31 200	4.50 213	3.69 148	4.78 195

Abc-Net	1.86 175	1.63 221	1.33 197	0.95 197	1.22 208	0.80 197	2.29 233	2.62 191	2.93 240	0.34 106	2.87 214	2.16 174	1.17 215	0.21 186	3.63 162	1.13 67	0.63 132	0.96 201	2.79 131	0.75 172	0.98 78	2.96 151	0.36 201	0.32 178	2.31 200	4.50 213	3.69 148	4.78 195
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RAFT-Test	2.40 189	0.62 152	1.45 204	1.07 201	0.41 161	0.21 168	0.21 172	3.19 218	0.77 173	1.05 154	3.09 216	0.94 143	0.92 208	0.17 170	3.47 157	5.18 260	0.97 172	0.56 148	10.36 232	1.38 205	6.37 247	5.29 219	0.38 203	0.25 147	2.80 217	4.66 217	4.56 195	4.51 192

GANet-ADL	2.26 185	0.51 125	1.82 223	0.99 199	0.99 198	1.45 218	0.29 180	2.00 150	1.01 194	3.12 230	3.40 217	1.38 164	0.33 125	0.03 73	5.34 228	3.89 231	2.23 221	0.79 176	7.70 199	1.85 225	3.10 167	4.63 208	0.18 168	0.43 197	1.38 176	3.47 196	4.81 201	3.97 189

DDUNet	12.41 276	19.68 286	3.23 243	36.37 290	24.08 288	34.35 292	31.95 290	1.86 143	1.63 219	1.44 182	3.43 218	12.02 246	3.65 238	83.75 303	4.54 198	2.28 173	8.10 273	3.39 268	18.01 254	4.26 259	6.60 252	4.81 210	16.44 293	0.64 211	1.08 159	0.61 123	4.68 198	2.12 168

XPNet_ROB	3.02 212	2.54 240	1.33 197	0.73 185	1.45 217	1.04 211	0.61 193	0.83 110	1.45 214	1.16 161	3.44 219	26.85 270	0.35 127	0.40 211	3.24 146	2.22 171	3.28 237	0.79 176	3.20 140	1.19 194	2.94 162	5.51 230	0.76 236	0.46 200	0.72 148	2.37 177	9.22 255	3.37 186

CASS	2.68 201	1.05 198	1.93 225	2.07 229	0.98 197	0.45 183	2.15 231	2.82 204	1.03 197	1.83 193	3.58 220	1.38 164	0.53 163	0.02 54	4.01 175	3.03 206	4.89 257	1.34 222	9.14 219	1.47 207	7.05 262	6.20 255	0.03 92	0.27 159	2.76 215	2.80 183	4.30 188	5.36 202
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iResNet	4.14 232	0.84 178	0.71 155	2.34 231	2.59 240	4.58 247	1.07 207	4.67 250	1.21 205	3.72 249	3.61 221	12.28 247	16.06 270	0.03 73	6.64 254	3.14 211	2.35 225	1.89 245	16.43 251	2.53 242	3.76 185	2.90 148	0.17 166	3.88 263	1.66 183	4.23 208	5.19 212	3.23 183

DPSNet	14.25 279	3.23 251	1.83 224	7.63 259	7.22 270	10.44 270	4.19 252	5.68 261	8.64 273	4.20 261	3.75 222	72.37 317	26.68 284	4.43 278	10.42 286	10.25 300	10.56 276	8.02 292	58.50 314	8.44 281	11.36 287	8.93 285	16.95 294	10.34 293	18.62 286	15.80 285	14.33 274	21.91 273

DN-CSS_ROB	1.45 155	0.52 130	1.11 182	0.81 187	0.69 183	0.00 1	0.03 103	2.86 206	0.35 133	1.50 184	3.76 223	0.73 136	0.36 132	0.07 115	2.89 120	1.44 102	1.08 182	0.79 176	8.61 208	0.23 89	3.25 174	1.97 102	0.02 71	0.66 212	0.10 72	0.52 121	3.12 121	1.56 156

EAI-Stereo	2.70 202	0.83 177	2.70 239	0.89 194	1.47 218	0.83 200	1.46 217	3.07 213	1.18 203	0.21 93	3.82 224	3.19 187	0.72 186	0.09 137	5.24 226	4.82 249	0.83 159	0.91 194	9.83 228	1.25 198	4.49 202	5.29 219	0.39 204	0.80 217	1.87 187	3.19 190	7.10 244	6.43 213

model_zeroshot	3.10 214	0.46 119	1.69 216	1.87 224	0.56 174	0.23 172	0.00 1	3.03 210	0.44 141	2.48 207	3.95 225	4.58 207	0.55 166	0.15 163	5.31 227	4.57 239	1.45 202	0.88 189	14.88 246	1.15 193	5.62 237	5.52 232	0.03 92	0.19 131	3.71 230	6.21 237	5.26 214	8.89 230

Any-RAFT	2.56 198	0.56 136	3.45 246	0.34 136	0.51 167	0.01 39	0.04 111	2.96 209	0.64 164	0.51 122	3.99 226	3.76 192	0.35 127	0.16 165	2.92 124	3.82 228	0.81 157	0.80 181	8.30 206	0.51 151	5.45 235	3.87 175	0.44 214	0.16 124	4.84 245	7.87 251	3.19 124	8.70 227

iinet-f	1.47 156	1.20 209	0.32 61	0.82 188	0.13 62	0.14 135	0.10 148	0.42 86	0.21 118	1.93 195	4.19 227	0.19 40	0.21 100	0.08 129	5.12 225	2.54 185	0.23 70	0.30 96	7.71 200	1.00 183	1.95 132	4.30 197	0.21 175	0.17 126	1.25 163	0.16 78	4.11 184	0.62 123

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 257	3.59 253	1.09 181	9.20 265	3.71 252	7.69 260	7.51 268	10.81 275	8.52 272	4.93 271	4.20 228	16.73 257	9.30 256	5.45 280	8.09 266	3.29 214	1.80 212	1.13 213	18.77 259	2.10 235	6.48 250	7.49 274	3.17 270	1.74 236	12.06 276	14.29 282	9.71 259	14.36 253

test-1	2.99 210	0.26 69	1.52 209	0.33 130	0.21 103	0.22 171	0.38 185	3.16 217	0.85 185	3.36 237	4.21 229	5.45 219	0.78 193	0.20 181	4.02 176	4.67 244	1.40 199	1.31 221	10.46 233	1.58 211	5.30 233	7.01 268	0.04 102	0.34 184	2.98 222	6.37 240	5.39 216	8.95 231

HBP-ISP	3.70 224	3.49 252	4.13 252	4.77 249	2.41 239	3.60 243	0.12 156	4.11 243	1.26 207	3.39 239	4.22 230	4.64 209	0.54 165	1.76 262	8.63 275	8.11 290	1.56 204	1.34 222	2.61 124	1.51 209	5.14 228	6.84 265	0.56 224	1.55 234	2.53 207	5.06 225	10.57 261	5.37 203

MLCV	2.45 192	0.61 145	0.81 164	2.48 232	1.21 207	0.95 206	0.50 191	3.57 233	0.61 162	3.75 250	4.26 231	5.13 213	3.34 235	0.06 110	4.63 205	1.78 139	1.32 195	0.86 187	10.05 229	1.09 188	2.30 138	3.92 177	0.29 189	2.16 243	1.87 187	3.06 186	4.01 177	1.40 151

STTRV1_RVC	9.47 263	2.31 238	1.06 180	5.61 252	1.39 214	5.42 251	2.59 239	3.68 235	3.77 250	4.47 266	4.40 232	16.44 256	20.14 276	1.02 241	9.83 285	3.26 213	18.06 295	0.81 183	51.87 307	11.45 289	18.05 307	6.27 258	4.52 275	4.23 265	6.12 256	7.90 252	11.99 266	28.90 289

RGC	2.44 191	1.98 229	4.87 257	1.54 211	1.65 221	1.74 224	1.05 205	2.02 151	1.43 212	0.88 144	4.42 233	2.52 183	2.42 229	0.58 223	4.33 187	1.63 121	0.91 162	0.48 134	4.28 168	1.08 187	1.94 131	4.01 184	0.15 158	0.72 216	2.19 196	5.22 229	4.90 205	6.96 218

gcap-zeroshot	3.09 213	0.51 125	3.99 251	1.67 216	0.29 133	1.36 217	1.37 214	3.29 224	0.65 165	2.77 215	4.48 234	6.22 227	0.69 181	0.09 137	3.93 173	4.80 247	0.92 164	0.78 174	16.30 250	2.38 240	5.15 229	5.77 239	1.31 248	0.26 151	2.97 221	4.91 222	4.58 197	2.00 165

CBMV_ROB	6.09 251	2.65 242	2.29 231	8.35 263	5.74 262	5.08 248	2.76 240	5.03 256	2.35 232	3.78 251	4.70 235	21.22 263	13.56 268	0.09 137	6.04 247	3.70 227	2.84 231	1.39 224	11.35 238	8.80 283	4.92 221	3.11 158	0.43 211	2.10 242	7.06 263	10.12 269	12.96 268	11.93 246

FADNet_RVC	3.95 227	2.06 233	1.30 195	3.33 241	3.36 248	0.99 208	2.06 230	2.30 163	1.39 211	1.72 187	4.72 236	9.29 237	5.82 246	1.76 262	8.23 272	3.12 210	2.98 233	4.27 272	16.83 252	3.30 256	4.99 224	5.51 230	0.63 228	1.39 231	1.45 180	3.14 188	4.86 203	5.92 210

MSKI-zero shot	3.19 217	0.59 141	1.39 201	0.19 78	0.37 156	0.18 159	0.03 103	3.19 218	0.96 190	0.82 139	4.84 237	3.83 193	0.60 173	0.03 73	3.33 153	5.29 263	1.15 186	0.81 183	11.77 241	1.76 220	6.55 251	5.98 251	0.22 183	0.32 178	4.41 239	12.05 273	7.79 250	7.75 223

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 270	10.59 278	6.33 272	17.49 275	6.29 268	7.85 263	10.69 275	18.03 292	23.43 301	11.13 290	4.86 238	14.66 253	5.81 245	9.65 287	9.78 284	5.91 269	3.18 235	5.17 279	39.06 290	7.03 275	7.92 272	9.81 290	7.04 278	7.22 285	14.77 279	8.85 261	6.40 232	17.43 261

SHD	4.34 236	1.02 194	2.50 234	1.71 218	1.33 213	1.46 219	2.01 228	4.90 253	4.30 256	2.63 210	4.99 239	4.39 206	9.41 258	0.58 223	8.20 270	4.81 248	4.43 253	2.44 259	13.01 244	2.95 251	5.61 236	6.88 266	0.30 190	3.26 253	4.11 235	5.16 228	3.88 167	10.98 242

ADCL	3.91 226	3.61 254	2.28 230	1.76 219	1.76 227	3.09 237	4.16 251	1.98 149	13.71 284	2.81 218	5.14 240	2.47 182	0.65 177	1.10 248	5.38 230	2.55 186	2.02 217	2.20 252	6.41 188	2.08 233	4.87 220	4.20 193	1.40 251	1.06 221	6.69 260	6.60 241	4.33 189	11.16 243

FBW_ROB	7.98 258	9.24 275	5.57 265	20.21 279	8.25 273	12.08 272	8.09 271	4.92 254	1.58 218	3.30 234	5.15 241	13.88 251	3.03 234	7.45 283	6.23 251	1.49 107	2.89 232	0.79 176	33.18 282	1.93 229	5.24 230	4.40 199	9.43 285	8.29 288	4.88 247	7.69 248	4.88 204	21.40 272

XQC	4.76 240	3.14 250	1.63 214	3.31 240	3.69 251	3.46 242	2.94 242	6.02 264	3.05 242	2.64 211	5.51 242	5.67 220	7.46 251	1.41 256	8.02 264	4.65 243	3.59 240	1.49 231	10.75 236	2.91 246	4.96 223	6.67 262	0.41 205	1.91 238	7.13 264	10.47 271	11.17 263	4.51 192

SAMSARA	19.29 284	2.55 241	5.07 261	4.09 247	3.44 249	3.26 240	4.38 255	15.32 285	9.58 275	4.44 265	5.63 243	8.73 235	24.82 280	3.30 274	10.45 288	6.81 279	5.49 259	3.46 269	21.26 266	4.77 266	17.96 306	24.74 319	0.82 237	4.77 271	80.12 325	91.25 324	77.91 325	76.45 325

ACVNet_1	26.74 298	42.56 298	14.81 294	66.86 309	48.56 304	65.11 311	82.56 318	15.95 288	8.17 271	11.16 291	5.65 244	32.31 276	25.19 282	93.82 312	7.38 259	2.02 158	15.91 291	6.16 288	34.50 284	10.98 287	8.17 275	6.10 254	59.12 309	5.79 277	19.06 287	9.75 267	9.37 256	15.02 256

ADCP+	3.47 220	2.05 232	2.64 238	1.31 207	1.93 231	1.19 215	3.99 250	1.07 115	9.83 277	1.78 192	5.75 245	8.79 236	0.37 137	0.90 238	5.04 224	2.20 170	0.44 107	0.90 192	5.82 183	0.88 179	2.38 145	3.43 166	0.33 197	0.41 192	3.03 223	12.72 276	3.59 144	10.90 240

LALA_ROB	4.04 228	4.73 264	1.42 202	1.16 203	1.93 231	2.17 231	1.04 204	1.80 140	2.48 235	2.74 213	5.87 246	33.34 277	0.69 181	0.78 234	6.02 246	2.33 180	3.21 236	1.82 242	3.66 160	1.88 227	3.40 175	4.99 216	0.34 199	1.03 220	1.91 190	3.61 197	8.50 253	6.20 212

ETE_ROB	4.62 238	4.04 258	1.52 209	1.14 202	2.02 234	2.70 234	1.28 213	1.50 129	4.25 255	1.89 194	5.88 247	37.95 284	0.84 204	1.42 258	4.94 220	2.66 189	3.81 246	0.95 199	4.84 175	1.63 215	4.01 191	5.32 222	0.67 233	1.14 225	2.03 194	3.84 203	15.25 276	7.23 219

UDG	12.63 277	20.60 288	3.50 247	36.40 291	28.77 291	31.44 287	39.49 294	2.59 189	1.77 225	2.37 206	6.03 248	11.55 245	3.79 240	74.28 300	5.35 229	2.47 182	8.42 274	2.92 263	18.81 260	4.63 263	7.35 267	4.85 213	12.22 288	1.18 226	1.15 161	2.47 180	4.49 193	2.18 170

IGEV_Zeroshot_test	3.61 222	0.78 169	7.78 279	6.84 256	0.33 149	2.04 229	1.78 223	3.97 241	0.92 188	2.12 201	6.05 249	4.60 208	1.01 211	0.08 129	3.44 156	5.73 267	0.76 151	0.61 156	9.25 220	1.49 208	7.12 264	6.47 261	0.31 194	0.27 159	5.02 249	5.44 231	5.95 226	7.38 220

SGM-ForestM	11.60 273	15.35 282	4.54 253	19.02 277	8.08 272	18.74 281	10.83 276	12.03 276	7.24 267	3.01 225	6.09 250	36.06 282	23.95 279	0.75 233	4.47 193	1.51 111	3.60 242	0.75 173	20.06 264	1.60 212	4.23 197	1.65 96	1.36 249	3.34 257	25.09 292	20.48 295	34.27 300	25.03 282

HSM-Net_RVC	2.86 206	1.24 210	1.50 207	2.55 233	1.72 223	0.57 191	0.17 165	3.55 232	1.14 200	3.50 244	6.32 251	7.94 232	2.93 232	0.05 99	3.38 154	2.12 164	1.28 191	0.26 82	3.24 148	1.24 197	3.66 181	3.76 172	0.61 226	2.64 249	4.43 240	6.27 239	5.76 222	5.47 206
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DAS	4.09 230	0.94 188	1.15 186	1.82 221	1.27 210	1.15 213	1.11 210	3.48 228	4.23 253	3.34 235	6.52 252	12.55 248	5.36 241	0.05 99	4.66 206	4.57 239	4.02 249	2.27 254	9.63 225	5.33 268	5.93 239	5.39 226	0.52 218	4.30 267	4.09 233	5.06 225	7.48 245	4.17 190

SepStereo	4.09 230	0.94 188	1.15 186	1.82 221	1.27 210	1.15 213	1.11 210	3.48 228	4.23 253	3.34 235	6.52 252	12.55 248	5.36 241	0.05 99	4.66 206	4.57 239	4.02 249	2.27 254	9.63 225	5.33 268	5.93 239	5.39 226	0.52 218	4.30 267	4.09 233	5.06 225	7.48 245	4.17 190

AMNet	6.77 253	3.87 257	2.62 237	4.00 246	5.86 263	6.75 255	3.31 247	2.51 182	2.47 234	3.44 241	6.68 254	9.34 238	2.05 225	7.44 282	4.79 213	9.81 297	13.48 288	7.65 291	7.95 205	7.83 278	11.47 289	7.62 277	2.74 262	4.18 264	5.52 253	8.25 256	13.24 269	17.97 263

ACV-stereo	8.15 260	5.09 266	4.79 255	8.14 262	1.73 224	11.44 271	4.25 253	3.84 240	6.16 262	5.36 274	6.72 255	5.73 222	25.08 281	1.31 253	9.40 281	10.22 299	5.83 263	2.67 261	51.43 303	14.43 291	8.48 278	6.72 264	0.88 239	2.46 246	1.95 191	3.85 204	6.75 240	5.39 204

XX-Stereo	3.48 221	0.50 124	1.80 221	1.21 204	0.27 127	0.34 176	0.44 187	1.47 128	0.41 139	2.51 208	6.92 256	4.97 210	1.06 214	0.12 152	3.21 141	5.22 261	0.96 169	0.80 181	6.95 192	0.80 176	4.33 200	4.04 187	0.21 175	0.27 159	26.57 295	3.75 200	5.08 211	9.77 236

iRaft-Stereo_20w	4.18 233	1.14 204	8.05 281	7.32 258	1.81 229	3.33 241	1.55 219	3.45 227	1.28 209	3.63 246	7.12 257	3.54 189	1.33 221	0.11 149	4.16 180	4.85 250	0.93 166	0.61 156	9.28 221	1.22 196	5.08 225	5.56 234	0.43 211	0.53 205	3.85 231	8.64 259	11.20 264	12.91 248

AnyNet_C32	5.68 250	1.96 227	2.91 240	1.78 220	2.71 241	3.17 239	5.76 261	4.31 245	12.56 279	3.07 228	7.17 258	4.22 205	1.70 223	2.19 264	8.22 271	5.98 271	5.69 261	4.43 275	12.45 243	2.93 249	9.72 283	8.57 283	1.84 254	3.46 259	6.24 258	9.82 268	6.26 230	14.21 252

SGM_RVC	10.08 265	10.50 277	3.60 248	16.68 274	8.80 274	14.87 275	7.11 265	9.19 270	6.25 263	4.06 257	7.33 259	24.89 267	18.29 273	0.57 220	4.57 200	1.98 157	3.30 239	1.17 216	20.75 265	2.20 236	4.80 210	2.23 122	2.29 257	3.65 261	17.68 285	13.31 279	33.30 297	28.67 287
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GwcNet-ADL	3.21 218	2.99 248	3.34 244	3.11 237	2.07 237	0.82 199	0.12 156	2.95 208	0.67 167	3.84 255	7.51 260	7.80 231	1.22 217	0.20 181	3.79 171	4.73 245	2.11 219	0.73 171	7.81 204	2.53 242	3.21 172	3.69 171	0.22 183	1.53 233	2.17 195	4.84 219	4.00 176	8.77 229

PWC_ROB	7.15 255	1.85 225	5.57 265	0.85 192	1.17 205	1.95 226	4.77 258	2.56 188	17.27 294	3.83 254	7.66 261	4.97 210	39.20 299	0.81 236	8.35 273	4.96 255	6.51 265	4.27 272	15.99 248	4.39 260	7.48 268	7.59 276	0.53 221	4.79 272	2.74 214	2.63 182	7.01 242	23.26 278

ADCPNet	6.67 252	1.97 228	3.86 250	2.75 235	6.19 267	3.07 236	7.60 269	5.21 259	8.03 270	3.82 253	7.92 262	5.17 216	13.78 269	2.98 268	8.10 267	6.12 274	4.35 252	2.04 250	18.50 258	4.74 265	7.04 261	7.43 273	2.98 265	1.91 238	8.96 269	14.04 281	7.02 243	14.47 254

ITSA-stereo	5.15 242	2.22 235	1.65 215	8.76 264	3.63 250	0.95 206	1.93 227	4.42 247	3.38 245	4.33 263	7.98 263	9.94 240	12.44 265	3.01 269	6.17 250	5.02 256	3.28 237	1.93 247	8.63 209	1.99 231	5.29 232	5.96 249	1.38 250	3.33 256	4.43 240	7.25 244	4.95 207	14.86 255

ADCS	9.93 264	5.64 267	4.82 256	3.95 245	6.05 265	6.17 254	5.70 260	9.47 271	15.68 286	4.19 259	7.98 263	12.91 250	17.41 271	3.94 276	10.52 290	11.68 301	10.14 275	7.14 290	24.46 274	8.67 282	13.95 299	13.00 304	2.94 263	6.15 279	9.75 272	17.65 290	10.70 262	17.41 260

ACVNet_2	32.06 302	47.10 302	20.06 303	67.26 311	49.84 309	64.97 309	85.15 321	28.04 308	14.34 285	14.44 298	8.02 265	51.06 302	30.19 289	92.01 310	8.75 277	2.50 184	19.20 296	5.27 280	50.34 302	16.10 295	8.16 274	5.63 236	57.79 305	13.22 300	36.40 307	13.10 277	24.92 287	31.82 291

ADCMid	6.83 254	4.46 261	4.95 260	2.16 230	4.31 255	5.71 252	7.29 266	8.83 269	12.78 281	3.11 229	8.10 266	9.83 239	9.65 259	2.84 265	8.51 274	5.42 264	4.68 255	2.83 262	18.87 262	3.22 254	7.09 263	7.70 278	5.37 277	2.33 244	5.12 250	8.71 260	5.21 213	15.24 257

PSMNet-ADL	3.15 215	0.80 170	1.49 206	1.54 211	1.63 220	0.88 202	0.30 181	2.50 181	1.91 227	4.43 264	8.13 267	4.06 195	6.80 248	0.07 115	4.23 181	5.16 259	1.83 214	0.91 194	11.85 242	1.86 226	4.02 192	4.02 185	0.70 234	0.51 202	1.61 181	4.33 211	8.01 251	1.36 150

SFCPSM	5.40 244	2.86 246	1.19 190	1.84 223	1.39 214	1.34 216	0.49 190	2.34 166	4.85 260	3.12 230	8.16 268	15.40 254	22.08 278	1.04 244	5.77 239	4.60 242	2.35 225	1.58 234	22.71 270	7.33 276	4.45 201	4.53 204	0.62 227	1.97 241	4.29 237	4.05 206	5.75 221	9.77 236

DCVSM-stereo	5.01 241	0.71 164	3.03 241	3.15 239	1.12 201	7.80 262	0.89 201	4.62 249	2.36 233	5.22 273	8.35 269	23.33 265	11.95 263	0.62 227	3.74 168	4.04 232	1.81 213	1.40 225	16.15 249	3.33 257	5.11 227	3.97 183	2.55 260	3.56 260	1.98 192	3.62 198	4.91 206	5.83 209

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 249	1.25 211	7.40 274	2.57 234	2.03 235	6.90 256	2.76 240	4.00 242	4.04 251	4.58 267	8.36 270	4.99 212	2.06 226	0.03 73	5.72 238	7.36 286	1.90 216	0.95 199	38.08 289	1.75 219	5.95 241	6.44 259	0.19 170	0.58 209	3.59 228	7.26 245	6.15 228	12.75 247

JetBlue	32.19 303	30.24 292	35.83 317	39.74 292	34.14 293	43.67 294	35.54 292	29.41 311	45.70 312	14.86 300	8.65 271	79.62 322	19.51 275	25.38 293	15.92 306	16.55 308	38.70 318	25.92 317	35.72 286	25.05 308	29.56 317	23.18 317	32.21 296	26.78 311	30.47 299	28.96 309	48.44 314	49.33 310

PVD	12.14 275	5.88 268	8.51 282	7.70 260	6.65 269	10.05 269	6.16 263	21.11 298	19.74 297	3.44 241	8.69 272	16.07 255	27.50 285	2.86 266	8.93 279	7.52 289	11.20 279	6.11 287	24.24 273	6.83 274	11.08 285	11.21 299	1.11 246	5.71 276	15.30 281	21.90 298	17.71 281	34.49 295

Reg-Stereo(zero)	2.47 193	0.35 97	2.58 235	0.48 169	0.84 195	0.14 135	0.17 165	3.76 237	0.77 173	3.03 226	8.81 273	2.75 185	0.81 196	1.26 251	2.61 105	3.41 222	1.42 200	0.49 136	7.28 195	1.29 200	4.00 187	4.42 202	0.41 205	0.19 131	1.28 165	3.03 184	5.77 223	5.27 200

HI	2.47 193	0.35 97	2.58 235	0.48 169	0.84 195	0.14 135	0.17 165	3.76 237	0.77 173	3.03 226	8.81 273	2.75 185	0.81 196	1.26 251	2.61 105	3.41 222	1.42 200	0.49 136	7.28 195	1.29 200	4.00 187	4.42 202	0.41 205	0.19 131	1.28 165	3.03 184	5.77 223	5.27 200

AnyNet_C01	12.12 274	6.13 270	5.39 262	6.24 254	6.03 264	5.20 249	9.20 272	12.30 279	16.87 291	5.85 276	9.03 275	26.16 268	18.91 274	4.53 279	11.14 294	12.98 303	16.27 292	15.82 308	34.24 283	10.36 286	16.44 303	13.34 306	7.06 279	6.93 284	11.61 275	9.46 264	9.77 260	19.91 269

SANet	10.32 267	4.15 259	6.27 271	5.51 250	5.49 261	8.58 267	2.27 232	15.41 286	13.03 283	2.83 219	9.09 276	60.35 308	25.50 283	2.93 267	8.06 265	3.02 204	7.05 266	3.86 270	11.43 239	3.25 255	5.27 231	5.02 217	2.60 261	7.27 286	11.08 274	12.57 275	13.36 270	23.31 279

MeshStereo	13.21 278	10.28 276	5.53 264	24.29 283	14.71 282	17.26 279	7.30 267	12.03 276	7.47 269	4.66 268	9.13 277	38.56 285	29.80 288	0.45 215	9.43 282	7.37 287	3.76 244	2.44 259	18.85 261	2.41 241	12.93 296	7.18 269	1.21 247	5.79 277	22.04 290	16.38 286	33.15 295	32.34 293
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
pmcnn	8.05 259	2.96 247	2.25 228	6.23 253	5.03 258	6.98 257	4.33 254	4.70 251	2.02 230	4.19 259	9.20 278	19.11 261	20.39 277	0.73 232	7.05 255	6.73 278	6.29 264	4.51 276	22.54 269	4.66 264	9.62 281	5.08 218	4.46 274	4.23 265	5.99 255	5.22 229	17.26 280	25.55 284

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 235	1.17 208	7.69 277	1.88 225	0.63 179	5.37 250	1.86 224	3.49 230	2.61 238	3.69 248	9.28 279	5.22 217	1.87 224	0.04 91	4.47 193	6.37 277	1.46 203	1.46 228	9.75 227	2.23 238	6.73 254	6.20 255	0.25 186	1.56 235	5.23 252	7.70 249	6.43 233	11.78 245

DispFullNet	26.27 296	39.81 295	17.89 301	52.75 295	38.74 296	45.03 295	55.21 297	13.74 283	12.89 282	13.75 297	9.88 280	43.75 292	32.46 293	86.51 304	11.01 292	13.68 304	29.48 312	16.23 310	51.78 306	14.64 292	13.87 298	10.46 293	14.59 292	6.22 280	8.62 267	8.03 255	16.08 277	32.10 292

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 261	1.51 217	5.87 268	4.30 248	3.26 246	2.82 235	6.81 264	3.68 235	3.59 249	4.81 269	10.18 281	66.20 312	11.63 262	7.70 284	5.97 244	5.06 257	4.49 254	5.33 281	18.36 257	2.64 244	7.91 271	8.42 282	0.92 240	3.39 258	4.34 238	8.02 254	6.20 229	15.61 258

MADNet+	19.30 285	7.92 273	15.32 295	17.51 276	11.42 279	8.09 265	18.41 282	28.03 307	17.21 293	12.46 296	12.08 282	33.63 279	30.37 290	9.62 286	18.64 307	14.89 306	25.78 305	10.10 298	40.05 292	16.50 296	17.34 305	12.76 303	9.48 287	18.60 304	35.02 306	20.22 294	21.19 283	38.41 299

MANE	19.83 287	17.14 285	15.43 296	34.46 288	23.74 287	25.27 285	17.85 281	19.50 296	17.04 292	6.13 278	12.40 283	41.03 288	35.23 296	3.36 275	7.87 263	8.98 293	7.09 267	29.77 318	21.81 268	3.71 258	9.51 280	5.54 233	2.50 259	8.83 289	34.12 303	27.95 308	51.25 316	47.85 309

FAT-Stereo	7.20 256	2.13 234	8.68 283	7.00 257	11.87 280	5.95 253	3.19 244	7.26 266	3.52 248	5.84 275	13.06 284	18.26 260	8.49 254	1.41 256	8.81 278	6.34 276	3.65 243	4.07 271	15.49 247	6.21 271	6.75 255	6.94 267	0.74 235	4.80 273	2.92 219	7.26 245	7.50 247	16.30 259

BEATNet-Init1	23.62 295	27.86 291	13.22 291	44.78 294	23.54 286	38.58 293	23.96 288	18.57 293	18.15 295	9.17 285	13.26 285	47.63 297	48.00 310	3.29 273	12.31 296	9.22 294	7.35 269	5.48 282	48.70 301	19.34 299	12.33 293	11.24 300	7.11 281	11.28 295	33.76 302	21.63 296	60.52 322	47.50 308

TorneroNet-64	38.80 309	50.14 308	23.16 304	63.45 305	47.59 303	63.57 307	68.85 305	27.44 305	44.99 310	21.03 306	13.47 286	69.75 316	56.51 319	94.74 317	18.85 309	8.54 291	26.03 306	15.59 307	53.93 311	25.94 309	12.81 295	10.53 294	61.35 314	21.98 305	33.37 301	26.73 306	33.93 299	53.30 313

MFMNet_re	16.26 280	13.95 280	7.70 278	24.27 282	9.34 276	33.99 291	17.43 280	12.42 280	19.62 296	10.23 289	13.58 287	39.02 287	13.47 267	1.40 255	10.73 291	10.12 298	29.43 311	12.22 299	31.31 278	10.07 285	17.19 304	9.15 286	8.44 282	9.02 290	8.97 270	5.68 234	24.08 286	36.04 297

IMH	35.14 306	49.00 307	23.80 307	61.52 300	49.14 306	63.04 305	67.99 304	27.86 306	38.05 307	11.18 292	14.22 288	49.01 300	53.30 318	93.93 315	14.60 305	7.08 282	21.66 299	9.65 297	47.64 300	22.22 304	11.39 288	9.32 287	59.41 313	12.98 299	40.95 309	19.12 291	29.12 291	41.73 305

MFN_U_SF_RVC	10.34 268	6.17 271	3.69 249	9.55 266	5.13 259	12.52 274	10.34 274	12.25 278	7.05 266	12.23 295	14.31 289	22.82 264	13.03 266	8.82 285	11.37 295	4.87 251	3.83 248	3.31 267	39.34 291	5.97 270	8.56 279	8.81 284	1.45 252	6.40 281	9.49 271	8.57 258	9.56 258	19.71 268

IMH-64-1	33.95 304	47.85 303	23.39 305	61.17 298	49.33 307	61.76 302	67.81 302	27.05 302	35.73 303	10.03 286	14.78 290	45.47 294	40.48 300	93.88 313	14.40 302	7.26 283	20.70 297	8.75 294	47.06 298	20.52 300	11.86 291	10.05 291	59.37 311	11.73 296	41.46 310	17.26 288	27.54 288	39.89 302

IMH-64	33.95 304	47.85 303	23.39 305	61.17 298	49.33 307	61.76 302	67.81 302	27.05 302	35.73 303	10.03 286	14.78 290	45.47 294	40.48 300	93.88 313	14.40 302	7.26 283	20.70 297	8.75 294	47.06 298	20.52 300	11.86 291	10.05 291	59.37 311	11.73 296	41.46 310	17.26 288	27.54 288	39.89 302

edge stereo	11.35 271	6.83 272	10.52 286	14.06 271	12.00 281	16.55 278	12.81 278	12.42 280	7.44 268	6.06 277	15.12 292	38.81 286	17.75 272	1.25 250	7.59 260	7.29 285	5.73 262	3.11 264	25.18 275	4.53 261	6.71 253	8.01 280	4.16 272	3.71 262	8.94 268	7.65 247	13.41 271	28.72 288

G-Net	10.87 269	4.96 265	9.71 284	3.77 244	4.24 254	7.37 259	2.01 228	10.08 273	15.80 288	4.95 272	15.59 293	48.52 298	9.05 255	0.58 223	8.11 269	8.67 292	5.49 259	4.42 274	23.80 272	15.66 294	8.01 273	8.23 281	3.06 269	5.14 274	6.15 257	13.92 280	22.56 284	23.75 280

ELAS	19.48 286	22.90 289	14.50 293	35.26 289	24.25 289	31.48 288	19.80 286	16.72 290	15.91 289	7.71 282	15.62 294	48.88 299	30.47 291	3.20 271	9.19 280	3.39 221	10.97 277	5.79 284	21.49 267	6.53 273	11.69 290	11.90 301	9.30 283	9.63 291	32.86 300	24.17 303	41.19 307	41.31 304
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccs_rob	4.75 239	1.46 214	2.39 233	1.96 226	0.68 182	3.13 238	1.58 220	4.94 255	1.36 210	4.31 262	15.82 295	28.46 271	8.43 253	0.38 210	5.65 236	5.42 264	2.23 221	1.60 235	6.31 187	1.98 230	6.14 244	5.97 250	0.35 200	2.33 244	1.28 165	2.40 178	4.09 181	7.49 222

ELAS_RVC	19.26 283	19.85 287	14.31 292	33.92 287	22.40 285	33.39 290	19.24 284	15.07 284	10.89 278	8.20 284	17.30 296	54.84 305	32.79 294	3.23 272	8.72 276	3.46 225	11.25 280	6.19 289	19.97 263	7.86 279	12.63 294	12.02 302	9.45 286	10.70 294	30.22 298	22.17 299	41.23 308	38.75 301
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 282	25.20 290	16.96 299	40.13 293	26.93 290	32.21 289	21.77 287	19.35 295	16.49 290	7.75 283	17.60 297	46.83 296	36.96 297	1.06 245	8.10 267	2.99 203	3.81 246	1.57 233	31.85 279	5.18 267	6.77 257	5.31 221	3.04 268	9.71 292	29.57 296	23.01 302	40.22 304	35.81 296

WAO-6	36.54 307	46.81 301	19.38 302	60.03 297	52.14 310	58.04 297	63.77 300	27.20 304	42.09 308	33.11 313	17.67 298	42.19 291	50.09 314	89.85 305	29.06 312	18.00 312	22.89 300	12.66 301	41.03 294	25.00 307	19.25 308	17.73 308	34.12 297	17.43 303	42.37 312	25.35 304	36.73 301	42.55 306

LE_ROB	22.46 291	10.87 279	12.67 290	32.44 285	37.93 295	31.36 286	33.43 291	23.22 299	21.14 300	6.73 281	17.81 299	52.15 303	50.94 315	1.56 259	6.43 253	2.92 200	3.14 234	1.46 228	30.14 277	8.43 280	7.23 265	4.28 195	7.08 280	25.69 310	34.50 305	36.15 316	53.30 318	53.30 313

anonymity	3.65 223	0.66 158	5.99 270	1.34 208	0.51 167	0.44 181	0.11 154	3.79 239	0.79 178	2.66 212	18.15 300	3.83 193	0.89 206	0.26 199	3.21 141	5.09 258	0.93 166	0.53 143	7.76 203	1.11 191	4.31 199	5.87 242	0.28 188	0.42 195	4.98 248	9.60 266	5.40 217	9.75 235

LSM0	22.48 292	6.09 269	4.65 254	14.89 273	10.39 278	16.43 277	13.29 279	23.38 300	15.69 287	14.75 299	18.69 301	35.79 281	33.70 295	0.93 239	73.52 323	85.94 323	13.36 287	5.62 283	55.67 312	16.83 297	21.95 312	18.82 310	4.28 273	8.01 287	16.44 282	16.43 287	28.65 290	32.66 294

SGM+DAISY	20.91 289	16.10 283	12.43 289	22.81 281	21.80 284	24.45 284	18.63 283	17.89 291	12.77 280	18.42 304	19.55 302	30.39 274	40.48 300	11.67 289	12.56 298	15.10 307	25.73 304	12.69 302	34.93 285	21.56 303	26.12 315	22.15 314	21.16 295	12.73 298	17.44 284	13.30 278	33.35 298	28.26 286

DDVS	5.40 244	1.51 217	2.25 228	1.64 214	2.80 242	1.96 227	1.03 203	5.91 263	4.10 252	3.96 256	19.83 303	26.29 269	6.82 249	1.57 260	5.77 239	6.90 280	2.58 229	1.92 246	10.46 233	4.59 262	6.02 242	7.39 272	0.30 190	1.40 232	1.41 177	3.29 192	6.10 227	8.11 225

SPS-STEREO	20.13 288	14.92 281	11.88 288	19.84 278	20.39 283	18.24 280	9.27 273	16.06 289	19.74 297	19.91 305	20.06 304	33.66 280	37.68 298	7.23 281	13.17 300	16.66 309	26.75 307	16.01 309	32.30 280	23.65 305	30.25 318	22.84 316	13.67 291	13.47 301	16.56 283	15.26 284	29.55 293	24.45 281
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
S-Stereo	9.11 262	1.88 226	3.41 245	7.93 261	7.92 271	12.47 273	19.24 284	5.20 258	6.26 264	6.18 279	20.72 305	29.27 272	7.13 250	0.65 228	9.55 283	7.50 288	3.80 245	5.87 285	17.77 253	6.30 272	6.21 245	7.52 275	12.23 289	6.88 282	2.77 216	6.68 242	6.74 239	18.03 264

TorneroNet	39.82 311	53.94 310	26.20 310	66.81 308	49.07 305	65.07 310	70.90 309	26.31 301	46.32 313	24.07 307	20.96 306	67.36 315	52.11 317	94.83 319	18.77 308	9.35 295	24.89 303	16.30 311	53.07 308	24.04 306	13.64 297	11.04 298	61.85 315	22.68 307	36.84 308	25.85 305	42.63 309	50.33 311

Dean	42.92 312	51.28 309	31.30 313	76.75 321	64.32 314	79.06 323	83.43 320	42.61 313	43.67 309	35.18 314	22.58 307	60.75 309	56.83 320	94.89 320	13.15 299	4.20 234	27.88 308	12.35 300	63.72 317	28.96 313	9.62 281	7.74 279	59.21 310	22.07 306	48.58 316	35.91 315	53.04 317	29.88 290

PSMNet_ROB	31.36 301	48.75 306	16.32 297	64.48 306	46.97 301	60.77 300	61.30 299	19.02 294	20.70 299	27.57 309	24.90 308	41.43 289	42.18 304	83.15 302	13.95 301	4.06 233	17.90 294	5.94 286	42.51 295	15.37 293	11.21 286	9.54 289	57.95 306	14.27 302	29.64 297	19.74 292	29.38 292	17.81 262

WAO-8	44.25 313	56.07 312	34.81 315	70.40 315	61.11 311	71.92 317	71.92 310	43.60 314	48.93 315	32.20 311	26.30 309	67.35 313	49.97 312	91.99 308	26.69 310	19.01 315	29.42 309	13.46 305	51.63 304	37.17 317	16.32 301	10.83 296	44.60 299	27.68 312	53.45 320	35.23 313	47.57 312	55.24 316

Venus	44.25 313	56.07 312	34.81 315	70.38 314	61.11 311	71.92 317	71.92 310	43.60 314	48.93 315	32.20 311	26.30 309	67.35 313	49.97 312	91.99 308	26.69 310	19.01 315	29.42 309	13.46 305	51.63 304	37.17 317	16.32 301	10.83 296	44.60 299	27.68 312	53.45 320	35.23 313	47.57 312	55.24 316

DGSMNet	11.51 272	4.52 262	7.92 280	5.60 251	4.80 257	7.02 258	6.11 262	7.51 267	4.47 258	11.25 293	31.10 311	17.12 258	7.95 252	4.11 277	10.43 287	14.27 305	16.27 292	9.03 296	40.42 293	11.09 288	20.12 311	22.06 313	4.60 276	6.88 282	5.15 251	9.40 263	8.22 252	13.42 250

LVE	39.30 310	48.25 305	30.12 312	73.97 320	64.66 315	64.57 308	77.85 314	28.17 309	23.72 302	37.91 315	35.79 312	37.41 283	49.58 311	95.15 323	12.46 297	5.89 268	24.18 301	12.87 304	53.55 309	26.04 310	13.99 300	13.05 305	69.20 320	25.62 309	43.97 313	29.71 311	40.99 306	22.41 276

JetRed	62.68 323	71.30 320	68.71 324	66.70 307	63.10 313	69.94 315	74.63 312	66.20 323	66.87 320	41.55 316	36.99 313	80.77 324	12.41 264	62.44 297	66.90 322	66.45 322	65.00 323	75.57 326	62.84 316	53.56 322	77.95 324	72.78 324	73.29 323	48.99 321	55.75 323	62.99 322	66.04 323	62.58 321

WAO-7	27.19 299	31.49 293	25.61 309	33.41 286	34.55 294	21.90 283	27.96 289	47.14 317	47.22 314	29.27 310	38.50 314	41.69 290	40.59 303	12.37 290	31.37 314	17.44 310	15.34 290	8.53 293	46.18 297	20.63 302	9.79 284	10.78 295	3.30 271	33.50 315	22.38 291	21.79 297	23.87 285	37.39 298

PWCK	38.25 308	63.47 315	23.98 308	73.60 319	41.23 297	60.98 301	51.31 296	54.00 318	35.86 305	26.51 308	39.23 315	62.00 311	46.09 306	26.43 294	14.46 304	9.53 296	30.80 313	12.71 303	83.96 324	28.46 312	23.42 313	13.60 307	47.98 301	30.51 314	34.48 304	27.91 307	31.53 294	38.61 300

UNDER WATER	52.38 316	65.77 318	42.25 318	77.68 322	67.77 317	74.59 320	85.69 323	61.52 321	50.72 317	41.81 317	48.33 316	74.09 319	57.87 321	94.82 318	34.80 316	18.86 314	33.89 315	24.15 314	57.03 313	29.54 314	19.73 309	18.75 309	69.48 321	49.19 322	52.93 319	49.45 318	44.09 310	69.45 324

DPSimNet_ROB	58.77 320	55.98 311	59.21 323	62.88 303	73.92 323	60.20 299	64.84 301	28.34 310	91.63 325	80.59 324	52.65 317	74.49 320	47.24 308	90.64 306	55.91 320	45.99 321	54.62 322	42.30 321	68.03 320	59.25 323	51.18 323	59.54 323	44.54 298	45.19 320	44.85 314	61.56 321	56.15 319	55.05 315

KSHMR	56.45 319	73.76 322	53.18 322	81.77 324	70.47 319	77.94 322	83.01 319	67.07 324	54.37 318	56.94 322	54.51 318	61.36 310	46.54 307	94.90 321	59.43 321	44.62 320	39.11 319	36.00 320	64.69 318	47.55 320	28.73 316	19.90 311	65.78 318	55.97 324	49.71 317	33.30 312	50.13 315	53.27 312

notaker	49.83 315	63.78 316	33.18 314	70.81 316	66.40 316	70.73 316	78.98 316	45.33 316	64.15 319	43.75 318	59.49 319	60.26 307	51.62 316	93.99 316	46.45 318	31.86 317	34.38 316	24.64 315	65.77 319	41.22 319	24.40 314	24.26 318	68.58 319	39.92 318	26.43 293	29.62 310	38.96 303	46.51 307

UNDER WATER-64	53.24 318	62.47 314	43.72 320	79.20 323	70.94 320	76.00 321	87.61 324	65.70 322	45.62 311	52.26 321	61.76 320	72.47 318	58.44 322	94.91 322	30.75 313	17.95 311	34.62 317	25.80 316	53.84 310	26.41 311	19.77 310	21.35 312	75.52 324	44.10 319	50.84 318	55.27 320	40.93 305	69.21 323

ktn	52.79 317	63.82 317	30.11 311	66.93 310	72.48 322	66.28 312	78.41 315	39.02 312	71.70 321	45.89 320	67.47 321	52.57 304	45.22 305	95.33 324	48.59 319	35.19 318	41.05 320	31.49 319	60.62 315	36.06 316	32.70 320	35.82 321	63.06 316	38.69 316	45.38 315	41.08 317	57.93 320	62.41 320

LRCNet_RVC	60.25 321	73.90 324	44.96 321	94.13 325	95.20 325	91.02 325	85.32 322	54.56 319	36.51 306	98.66 326	73.01 322	91.80 327	67.46 324	96.60 326	33.95 315	18.60 313	69.32 324	51.86 323	94.53 325	64.28 324	31.29 319	22.24 315	94.67 326	54.29 323	19.85 288	10.16 270	33.16 296	25.34 283

HanzoNet	60.55 322	68.65 319	42.85 319	71.08 317	71.43 321	71.96 319	79.15 317	59.75 320	75.19 322	45.14 319	74.83 323	74.50 321	63.75 323	96.51 325	43.02 317	39.58 319	52.48 321	47.20 322	75.57 321	51.40 321	44.83 322	44.21 322	72.81 322	39.33 317	54.31 322	50.20 319	60.45 321	64.70 322

ASD4	81.96 325	73.83 323	78.52 325	73.50 318	68.47 318	82.76 324	70.15 308	72.27 326	81.46 324	64.14 323	76.80 324	49.38 301	95.53 326	68.81 299	77.80 324	87.45 324	86.82 325	89.90 327	81.43 322	90.17 325	88.82 325	88.65 326	81.37 325	86.17 325	99.17 330	99.86 328	99.79 329	99.90 329

MADNet++	76.54 324	72.15 321	83.11 327	61.53 301	81.21 324	58.42 298	69.47 306	68.24 325	78.58 323	85.63 325	92.37 325	80.60 323	85.04 325	36.71 295	81.19 325	89.82 325	88.15 326	69.64 324	82.54 323	91.39 326	92.32 326	93.48 327	65.75 317	90.26 326	59.09 324	74.29 323	74.25 324	61.32 319

PML	96.14 326	100.00 329	82.26 326	100.00 327	100.00 327	100.00 329	99.16 328	100.00 331	98.98 327	100.00 329	95.95 326	99.91 331	100.00 331	98.52 327	94.87 326	92.63 326	90.73 327	73.63 325	100.00 329	98.25 328	92.56 327	85.93 325	97.80 327	98.67 328	96.15 329	99.98 329	100.00 330	99.92 330

DPSMNet_ROB	99.53 331	99.78 328	100.00 331	100.00 327	100.00 327	100.00 329	100.00 329	99.17 327	100.00 329	99.31 327	99.63 327	91.42 326	99.14 329	100.00 329	99.94 331	100.00 330	99.82 329	99.99 330	99.62 327	99.99 329	99.79 331	99.66 331	100.00 329	100.00 330	100.00 331	100.00 330	100.00 330	100.00 331

DGTPSM_ROB	99.52 330	99.77 327	100.00 331	100.00 327	100.00 327	100.00 329	100.00 329	99.17 327	100.00 329	99.31 327	99.64 328	91.36 325	99.13 328	100.00 329	99.94 331	100.00 330	99.82 329	99.99 330	99.53 326	99.99 329	99.80 332	99.66 331	100.00 329	100.00 330	100.00 331	100.00 330	100.00 330	100.00 331

MEDIAN_ROB	97.56 327	99.08 326	98.39 328	100.00 327	99.99 326	100.00 329	100.00 329	99.49 329	98.31 326	100.00 329	99.95 329	97.97 328	96.05 327	99.97 328	99.41 328	98.43 327	98.53 328	98.66 328	99.88 328	97.95 327	93.38 328	96.45 329	100.00 329	97.23 327	86.96 326	92.33 325	89.80 326	95.90 327

HaxPig	98.97 329	100.00 329	98.94 329	100.00 327	100.00 327	99.99 328	100.00 329	99.99 330	99.97 328	100.00 329	99.99 330	100.00 332	99.95 330	100.00 329	99.56 329	99.43 328	99.97 331	99.57 329	100.00 329	100.00 331	97.25 329	96.32 328	99.99 328	99.98 329	89.17 327	99.51 327	94.19 327	98.51 328

CasAABBNet	100.00 334	100.00 329	100.00 331	100.00 327	100.00 327	100.00 329	100.00 329	100.00 331	100.00 329	100.00 329	100.00 331	100.00 332	100.00 331	100.00 329	100.00 333	100.00 330	100.00 332	100.00 332	100.00 329	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 329	100.00 330	100.00 331	100.00 330	100.00 330	100.00 331

DPSM_ROB	99.92 332	100.00 329	100.00 331	100.00 327	100.00 327	98.97 326	98.99 326	100.00 331	100.00 329	100.00 329	100.00 331	99.90 329	100.00 331	100.00 329	100.00 333	100.00 330	100.00 332	100.00 332	100.00 329	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 329	100.00 330	100.00 331	100.00 330	100.00 330	100.00 331

DPSM	99.92 332	100.00 329	100.00 331	100.00 327	100.00 327	98.97 326	98.99 326	100.00 331	100.00 329	100.00 329	100.00 331	99.90 329	100.00 331	100.00 329	100.00 333	100.00 330	100.00 332	100.00 332	100.00 329	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 329	100.00 330	100.00 331	100.00 330	100.00 330	100.00 331

AVERAGE_ROB	98.95 328	100.00 329	99.79 330	100.00 327	100.00 327	100.00 329	100.00 329	100.00 331	100.00 329	100.00 329	100.00 331	100.00 332	100.00 331	100.00 329	99.77 330	99.85 329	100.00 332	100.00 332	100.00 329	100.00 331	98.12 330	99.51 330	100.00 329	100.00 330	93.43 328	93.75 326	94.35 328	93.16 326

FADE			17.79 300	14.74 272				21.03 297		17.86 303			47.30 309	12.65 291	10.46 289	11.90 302	33.51 314	23.60 313		34.75 315	35.81 321	34.34 320	13.33 290	24.52 308	20.36 289		47.51 311	56.40 318

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