Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.16 3	0.17 3	0.15 1	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.16 3	0.11 2	0.03 1	0.05 1	0.16 2	0.14 2	0.15 2	0.10 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.10 2	0.07 2	0.07 2	0.06 2	0.06 5	0.06 2	0.04 2	0.06 1	0.05 3	0.14 8	0.05 2	0.11 3	0.05 3	0.03 2	0.15 1	0.18 4	0.16 3	0.14 4	0.19 7	0.09 2	0.18 5	0.12 3	0.03 1	0.06 2	0.17 4	0.18 5	0.15 2	0.11 3

RAFT	0.13 4	0.08 3	0.09 3	0.11 6	0.05 3	0.15 16	0.04 2	0.18 10	0.10 5	0.10 3	0.13 4	0.13 6	0.08 5	0.04 3	0.16 3	0.16 1	0.18 4	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.15 4	0.04 3	0.08 3	0.23 12	0.21 10	0.24 14	0.22 12

ProNet	0.10 2	0.09 4	0.09 3	0.07 3	0.05 3	0.09 3	0.08 10	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 13	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.15 1	0.16 1	0.15 1	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.09 1	0.08 11	0.08 3	0.12 1	0.10 1	0.11 1	0.08 1

StereoVision	0.14 6	0.10 5	0.09 3	0.07 3	0.10 8	0.11 6	0.07 6	0.13 5	0.17 19	0.13 6	0.14 5	0.11 3	0.08 5	0.04 3	0.20 6	0.21 10	0.21 6	0.16 5	0.18 3	0.14 6	0.17 4	0.15 4	0.04 3	0.11 6	0.24 13	0.21 10	0.25 17	0.26 19

StereoIM	0.19 11	0.14 6	0.13 10	0.08 5	0.07 6	0.09 3	0.07 6	0.17 9	0.12 7	0.26 17	0.15 9	0.28 18	0.10 8	0.06 6	0.22 12	0.25 18	0.32 23	0.26 28	0.33 26	0.15 8	0.31 21	0.20 13	0.07 5	0.13 10	0.29 28	0.31 40	0.31 23	0.36 48

MIF-Stereo	0.21 14	0.15 7	0.11 7	0.12 10	0.09 7	0.13 9	0.07 6	0.22 12	0.15 13	0.37 33	0.19 20	0.29 22	0.17 34	0.13 27	0.26 22	0.25 18	0.35 30	0.27 32	0.39 42	0.19 23	0.31 21	0.20 13	0.11 20	0.15 17	0.27 26	0.35 52	0.22 8	0.27 23

iRaftStereo_RVC	0.19 11	0.15 7	0.12 8	0.11 6	0.10 8	0.13 9	0.06 5	0.26 18	0.11 6	0.27 18	0.25 34	0.24 13	0.11 10	0.09 15	0.20 6	0.21 10	0.30 18	0.22 14	0.26 15	0.16 12	0.31 21	0.29 32	0.09 12	0.12 8	0.22 10	0.20 8	0.28 21	0.19 8

RAFT_CTSACE	0.22 20	0.16 9	0.13 10	0.11 6	0.11 13	0.20 34	0.14 42	0.27 19	0.15 13	0.48 99	0.14 5	0.33 33	0.25 80	0.12 24	0.23 14	0.23 13	0.30 18	0.20 9	0.27 16	0.14 6	0.31 21	0.37 72	0.07 5	0.14 14	0.26 23	0.25 19	0.32 25	0.21 11

delet	0.18 8	0.16 9	0.16 22	0.20 39	0.14 20	0.19 31	0.12 29	0.16 6	0.14 11	0.19 10	0.18 14	0.20 10	0.12 15	0.16 39	0.21 10	0.20 6	0.23 8	0.20 9	0.18 3	0.18 19	0.22 10	0.16 6	0.11 20	0.13 10	0.21 6	0.20 8	0.18 6	0.22 12

RYNet	0.19 11	0.16 9	0.13 10	0.11 6	0.12 15	0.13 9	0.09 12	0.16 6	0.27 93	0.13 6	0.15 9	0.14 7	0.10 8	0.10 16	0.23 14	0.20 6	0.20 5	0.28 37	0.22 8	0.15 8	0.19 6	0.16 6	0.25 127	0.14 14	0.21 6	0.80 170	0.23 10	0.16 6

MIF-Stereo (partial)	0.21 14	0.17 12	0.15 17	0.13 13	0.12 15	0.16 20	0.08 10	0.28 21	0.19 29	0.30 21	0.18 14	0.22 12	0.12 15	0.11 21	0.27 27	0.28 30	0.36 32	0.28 37	0.31 20	0.18 19	0.32 25	0.25 22	0.11 20	0.17 24	0.29 28	0.23 15	0.28 21	0.27 23

anonymousdsp	0.18 8	0.17 12	0.14 13	0.12 10	0.10 8	0.13 9	0.09 12	0.24 14	0.13 8	0.28 20	0.18 14	0.24 13	0.08 5	0.11 21	0.23 14	0.25 18	0.24 10	0.20 9	0.31 20	0.16 12	0.35 34	0.26 23	0.09 12	0.11 6	0.21 6	0.14 2	0.24 14	0.16 6

test croco	0.22 20	0.18 14	0.15 17	0.14 14	0.12 15	0.17 22	0.09 12	0.30 25	0.13 8	0.41 47	0.14 5	0.26 16	0.11 10	0.07 7	0.26 22	0.28 30	0.36 32	0.28 37	0.34 29	0.18 19	0.28 17	0.26 23	0.09 12	0.16 20	0.26 23	0.24 17	0.27 20	0.33 42

MIM_Stereo	0.23 22	0.18 14	0.18 35	0.20 39	0.15 21	0.20 34	0.11 23	0.28 21	0.13 8	0.43 62	0.21 24	0.31 27	0.11 10	0.12 24	0.24 19	0.31 46	0.36 32	0.27 32	0.34 29	0.22 39	0.37 45	0.30 34	0.09 12	0.17 24	0.25 16	0.21 10	0.32 25	0.23 15

AEACV	0.13 4	0.18 14	0.09 3	0.12 10	0.11 13	0.09 3	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 4	0.12 3	0.11 3	0.06 4	0.08 11	0.20 6	0.19 5	0.23 8	0.17 7	0.25 12	0.13 5	0.20 7	0.17 9	0.07 5	0.09 5	0.16 2	0.18 5	0.15 2	0.13 4

LL-Strereo2	0.25 28	0.18 14	0.14 13	0.17 23	0.15 21	0.13 9	0.09 12	0.36 38	0.21 44	0.51 121	0.18 14	0.34 39	0.17 34	0.10 16	0.28 30	0.32 57	0.39 48	0.27 32	0.45 68	0.23 44	0.34 32	0.26 23	0.12 28	0.15 17	0.25 16	0.28 30	0.33 31	0.26 19

RAFT + AFF	0.18 8	0.18 14	0.12 8	0.16 21	0.10 8	0.14 14	0.10 18	0.25 16	0.15 13	0.33 24	0.16 12	0.31 27	0.11 10	0.07 7	0.20 6	0.20 6	0.33 24	0.16 5	0.31 20	0.17 17	0.32 25	0.17 9	0.07 5	0.12 8	0.21 6	0.19 7	0.15 2	0.13 4

test_5	0.21 14	0.19 19	0.14 13	0.17 23	0.10 8	0.15 16	0.11 23	0.25 16	0.15 13	0.30 21	0.15 9	0.29 22	0.31 117	0.07 7	0.28 30	0.25 18	0.26 12	0.22 14	0.23 10	0.15 8	0.26 15	0.27 28	0.07 5	0.17 24	0.25 16	0.26 23	0.31 23	0.26 19

test_4	0.26 31	0.19 19	0.17 27	0.14 14	0.15 21	0.11 6	0.07 6	0.37 41	0.20 40	0.53 136	0.21 24	0.35 44	0.16 28	0.15 35	0.26 22	0.30 39	0.36 32	0.25 22	0.32 24	0.22 39	0.38 52	0.35 57	0.10 17	0.18 36	0.33 43	0.32 42	0.35 37	0.36 48

AnonymousM	0.42 105	0.19 19	0.15 17	0.18 28	0.18 39	0.15 16	0.11 23	0.42 57	0.18 23	0.47 94	0.31 60	0.35 44	0.11 10	0.15 35	0.36 60	0.33 65	0.45 95	0.28 37	0.40 46	0.20 28	0.45 104	0.32 39	0.15 57	0.17 24	0.24 13	0.36 58	0.53 116	4.19 246

DMCA	0.24 26	0.19 19	0.22 59	0.18 28	0.19 49	0.17 22	0.18 74	0.30 25	0.24 64	0.23 14	0.28 51	0.29 22	0.17 34	0.19 67	0.32 40	0.26 25	0.30 18	0.30 54	0.27 16	0.21 35	0.32 25	0.23 20	0.19 100	0.19 50	0.25 16	0.27 27	0.23 10	0.27 23

TDLM	0.17 7	0.19 19	0.14 13	0.16 21	0.18 39	0.15 16	0.12 29	0.16 6	0.15 13	0.12 4	0.29 52	0.17 8	0.16 28	0.11 21	0.18 5	0.20 6	0.21 6	0.20 9	0.18 3	0.15 8	0.20 7	0.16 6	0.11 20	0.16 20	0.18 5	0.17 4	0.18 6	0.20 10

AANet_RVC	0.21 14	0.19 19	0.18 35	0.14 14	0.17 29	0.12 8	0.12 29	0.18 10	0.19 29	0.15 9	0.20 22	0.18 9	0.15 25	0.14 30	0.38 65	0.25 18	0.24 10	0.26 28	0.22 8	0.22 39	0.20 7	0.21 16	0.16 70	0.17 24	0.26 23	0.25 19	0.26 18	0.33 42

4D-IteraStereo	0.30 41	0.20 25	0.20 49	0.25 63	0.16 26	0.18 24	0.11 23	0.46 75	0.24 64	0.53 136	0.27 48	0.42 61	0.17 34	0.13 27	0.32 40	0.33 65	0.41 61	0.34 77	0.43 65	0.27 64	0.46 108	0.51 121	0.11 20	0.17 24	0.31 36	0.32 42	0.40 55	0.29 27

CES	0.34 68	0.20 25	0.20 49	0.19 31	0.21 54	0.20 34	0.09 12	0.84 201	0.19 29	0.42 55	0.57 161	0.49 90	0.17 34	0.20 78	0.34 46	0.38 110	0.47 112	0.28 37	0.42 61	0.25 52	0.68 182	0.37 72	0.18 89	0.19 50	0.45 92	0.32 42	0.43 72	0.50 92

RAFT+CT+SA	0.24 26	0.20 25	0.17 27	0.19 31	0.13 18	0.16 20	0.12 29	0.33 33	0.19 29	0.44 70	0.14 5	0.34 39	0.30 112	0.10 16	0.26 22	0.30 39	0.27 14	0.22 14	0.31 20	0.19 23	0.32 25	0.40 83	0.07 5	0.17 24	0.30 33	0.28 30	0.32 25	0.27 23

ARAFT	0.25 28	0.20 25	0.16 22	0.20 39	0.16 26	0.20 34	0.10 18	0.32 28	0.19 29	0.45 73	0.24 33	0.34 39	0.13 19	0.10 16	0.24 19	0.27 29	0.41 61	0.34 77	0.35 33	0.17 17	0.36 39	0.26 23	0.11 20	0.14 14	0.31 36	0.25 19	0.33 31	0.30 30

MMNet	0.21 14	0.20 25	0.17 27	0.21 44	0.17 29	0.20 34	0.14 42	0.23 13	0.17 19	0.19 10	0.21 24	0.27 17	0.12 15	0.22 97	0.23 14	0.23 13	0.27 14	0.24 20	0.29 18	0.19 23	0.24 12	0.17 9	0.13 39	0.16 20	0.25 16	0.24 17	0.23 10	0.25 17

GANet	0.23 22	0.20 25	0.21 55	0.23 56	0.23 66	0.25 60	0.20 85	0.32 28	0.18 23	0.25 16	0.25 34	0.30 26	0.16 28	0.15 35	0.24 19	0.25 18	0.30 18	0.32 69	0.25 12	0.16 12	0.25 14	0.22 17	0.17 78	0.18 36	0.25 16	0.23 15	0.26 18	0.25 17

TESTraft	0.26 31	0.21 31	0.16 22	0.15 17	0.16 26	0.14 14	0.13 38	0.28 21	0.26 83	0.42 55	0.19 20	0.28 18	0.30 112	0.07 7	0.31 36	0.33 65	0.35 30	0.24 20	0.30 19	0.19 23	0.36 39	0.49 111	0.09 12	0.18 36	0.35 50	0.33 47	0.35 37	0.31 33

PWCDC_ROB	0.47 126	0.21 31	0.31 111	0.20 39	0.34 129	0.24 53	0.30 124	0.27 19	0.95 213	0.21 12	0.54 153	0.31 27	2.14 222	0.49 189	0.61 133	0.42 132	0.39 48	0.41 135	0.40 46	0.38 119	0.41 67	0.87 205	0.35 157	0.31 123	0.27 26	0.49 102	0.35 37	0.56 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.32 57	0.22 33	0.22 59	0.23 56	0.18 39	0.20 34	0.12 29	0.44 62	0.34 136	0.43 62	0.40 96	0.41 60	0.22 63	0.18 54	0.44 82	0.30 39	0.43 78	0.32 69	0.38 38	0.29 76	0.36 39	0.40 83	0.13 39	0.18 36	0.38 58	0.61 134	0.32 25	0.47 84

HH	0.47 126	0.22 33	0.57 182	0.34 103	0.27 92	0.40 125	0.29 115	0.52 129	0.27 93	0.54 142	0.30 55	0.58 131	0.17 34	0.23 106	0.45 85	0.61 194	0.49 123	0.40 128	0.99 165	0.44 145	0.68 182	0.61 159	0.17 78	0.27 109	0.50 108	0.87 177	0.65 150	0.81 157

HanStereo	0.47 126	0.22 33	0.57 182	0.34 103	0.27 92	0.40 125	0.29 115	0.52 129	0.27 93	0.54 142	0.30 55	0.58 131	0.17 34	0.23 106	0.45 85	0.61 194	0.49 123	0.40 128	0.99 165	0.44 145	0.68 182	0.61 159	0.17 78	0.27 109	0.50 108	0.87 177	0.65 150	0.81 157

CAS	0.28 38	0.22 33	0.18 35	0.21 44	0.17 29	0.18 24	0.10 18	0.33 33	0.21 44	0.33 24	0.40 96	0.29 22	0.19 47	0.18 54	0.31 36	0.28 30	0.38 44	0.26 28	0.39 42	0.20 28	0.30 19	0.32 39	0.16 70	0.18 36	0.37 55	0.35 52	0.41 60	0.54 109

AASNet	0.21 14	0.23 37	0.16 22	0.21 44	0.18 39	0.24 53	0.18 74	0.24 14	0.15 13	0.22 13	0.27 48	0.21 11	0.14 21	0.17 44	0.23 14	0.23 13	0.28 16	0.23 18	0.25 12	0.20 28	0.23 11	0.22 17	0.13 39	0.17 24	0.24 13	0.22 14	0.22 8	0.19 8

raft+_RVC	0.26 31	0.23 37	0.18 35	0.19 31	0.18 39	0.18 24	0.13 38	0.38 51	0.19 29	0.46 86	0.30 55	0.34 39	0.16 28	0.13 27	0.31 36	0.29 34	0.34 27	0.27 32	0.39 42	0.20 28	0.37 45	0.32 39	0.10 17	0.15 17	0.32 39	0.28 30	0.36 42	0.31 33

AFF-stereo	0.23 22	0.23 37	0.20 49	0.15 17	0.13 18	0.22 42	0.09 12	0.37 41	0.19 29	0.42 55	0.21 24	0.31 27	0.12 15	0.08 11	0.26 22	0.25 18	0.28 16	0.19 8	0.36 34	0.16 12	0.30 19	0.22 17	0.10 17	0.13 10	0.29 28	0.28 30	0.32 25	0.24 16

TestStereo1	0.27 35	0.24 40	0.15 17	0.17 23	0.17 29	0.18 24	0.13 38	0.32 28	0.24 64	0.43 62	0.18 14	0.28 18	0.35 129	0.08 11	0.33 42	0.31 46	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 45	0.51 121	0.12 28	0.18 36	0.35 50	0.34 50	0.40 55	0.32 40

IER	0.30 41	0.24 40	0.24 78	0.24 59	0.21 54	0.26 68	0.18 74	0.35 36	0.21 44	0.36 31	0.46 123	0.52 101	0.20 54	0.24 115	0.36 60	0.30 39	0.39 48	0.31 59	0.34 29	0.24 48	0.33 29	0.30 34	0.20 105	0.20 58	0.32 39	0.40 80	0.36 42	0.40 61

SA-5K	0.27 35	0.24 40	0.15 17	0.17 23	0.17 29	0.18 24	0.13 38	0.32 28	0.24 64	0.43 62	0.18 14	0.28 18	0.35 129	0.08 11	0.33 42	0.31 46	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 45	0.51 121	0.12 28	0.18 36	0.35 50	0.34 50	0.40 55	0.32 40

GMOStereo	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

error version	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

test-v	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

test-2	0.31 49	0.24 40	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 42	0.14 42	0.46 75	0.25 73	0.56 166	0.25 34	0.43 63	0.27 94	0.16 39	0.29 32	0.33 65	0.40 54	0.29 46	0.45 68	0.25 52	0.42 78	0.52 126	0.12 28	0.17 24	0.44 86	0.38 68	0.49 85	0.31 33

test-1	0.48 133	0.24 40	0.23 68	0.28 79	0.31 116	0.51 158	0.29 115	0.58 161	0.32 123	0.55 158	0.41 101	0.59 134	0.33 121	0.21 89	0.60 130	0.46 151	0.50 132	0.41 135	1.07 174	0.40 126	0.52 136	0.87 205	0.17 78	0.33 138	0.63 159	0.67 146	0.58 130	0.86 168

LoS_RVC	0.30 41	0.25 48	0.23 68	0.15 17	0.19 49	0.18 24	0.12 29	0.37 41	0.22 53	0.42 55	0.41 101	0.33 33	0.21 57	0.18 54	0.35 56	0.29 34	0.34 27	0.28 37	0.45 68	0.21 35	0.44 97	0.37 72	0.15 57	0.24 80	0.49 102	0.35 52	0.42 67	0.46 79

tt_ll	0.30 41	0.25 48	0.23 68	0.15 17	0.19 49	0.18 24	0.12 29	0.37 41	0.22 53	0.42 55	0.41 101	0.33 33	0.21 57	0.18 54	0.35 56	0.29 34	0.34 27	0.28 37	0.45 68	0.21 35	0.44 97	0.37 72	0.15 57	0.24 80	0.49 102	0.35 52	0.42 67	0.46 79

test-3	0.35 72	0.25 48	0.21 55	0.25 63	0.25 77	0.25 60	0.16 60	0.49 98	0.22 53	0.51 121	0.25 34	0.64 150	0.25 80	0.17 44	0.50 95	0.33 65	0.45 95	0.31 59	0.86 146	0.31 88	0.42 78	0.58 151	0.12 28	0.21 62	0.33 43	0.27 27	0.41 60	0.38 53

test_1	0.35 72	0.25 48	0.21 55	0.25 63	0.25 77	0.25 60	0.16 60	0.49 98	0.22 53	0.51 121	0.25 34	0.64 150	0.25 80	0.17 44	0.50 95	0.33 65	0.45 95	0.31 59	0.87 150	0.31 88	0.42 78	0.58 151	0.12 28	0.21 62	0.33 43	0.27 27	0.41 60	0.38 53

test_3	0.36 78	0.25 48	0.22 59	0.25 63	0.25 77	0.24 53	0.15 55	0.51 116	0.24 64	0.54 142	0.25 34	0.67 156	0.29 111	0.17 44	0.50 95	0.34 85	0.45 95	0.34 77	0.88 153	0.33 99	0.44 97	0.64 165	0.11 20	0.24 80	0.39 62	0.37 64	0.42 67	0.37 51

CREStereo++_RVC	0.33 60	0.25 48	0.19 43	0.23 56	0.26 84	0.22 42	0.16 60	0.45 69	0.27 93	0.48 99	0.29 52	0.48 87	0.45 162	0.19 67	0.40 71	0.32 57	0.47 112	0.25 22	0.39 42	0.23 44	0.42 78	0.34 53	0.13 39	0.25 91	0.41 69	0.39 76	0.52 113	0.51 97
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
raftrobust	0.32 57	0.25 48	0.22 59	0.22 47	0.21 54	0.19 31	0.14 42	0.49 98	0.18 23	0.54 142	0.35 72	0.44 68	0.19 47	0.17 44	0.45 85	0.36 97	0.42 72	0.32 69	0.44 66	0.30 85	0.42 78	0.38 77	0.15 57	0.18 36	0.43 82	0.37 64	0.39 52	0.39 57

XX-Stereo	8.91 258	0.25 48	0.19 43	0.40 132	0.21 54	0.44 139	0.17 67	0.55 145	0.23 60	0.52 129	0.47 125	0.59 134	0.17 34	0.20 78	0.62 137	0.56 182	0.49 123	0.37 101	0.66 127	0.39 122	0.48 117	0.45 100	0.15 57	0.21 62	229.66 276	0.55 121	0.60 136	0.96 173

RAFT-Stereo + iAFF	0.26 31	0.25 48	0.23 68	0.17 23	0.15 21	0.19 31	0.10 18	0.47 84	0.20 40	0.43 62	0.23 30	0.40 57	0.13 19	0.10 16	0.35 56	0.26 25	0.33 24	0.21 13	0.40 46	0.19 23	0.35 34	0.28 29	0.13 39	0.18 36	0.38 58	0.28 30	0.34 36	0.33 42

UPFNet	0.29 39	0.25 48	0.26 92	0.26 71	0.23 66	0.30 83	0.22 89	0.35 36	0.26 83	0.35 30	0.32 63	0.33 33	0.21 57	0.24 115	0.34 46	0.30 39	0.37 42	0.31 59	0.38 38	0.24 48	0.28 17	0.28 29	0.18 89	0.21 62	0.30 33	0.32 42	0.32 25	0.29 27

DMCA-RVC	0.33 60	0.25 48	0.28 99	0.25 63	0.28 100	0.24 53	0.28 111	0.36 38	0.32 123	0.33 24	0.39 88	0.55 111	0.24 76	0.21 89	0.52 100	0.36 97	0.36 32	0.35 84	0.36 34	0.29 76	0.39 58	0.38 77	0.22 114	0.25 91	0.30 33	0.33 47	0.37 47	0.42 71

iinet-f	0.36 78	0.26 59	0.25 86	0.24 59	0.18 39	0.35 109	0.17 67	0.33 33	0.21 44	0.42 55	0.72 188	0.44 68	0.36 134	0.19 67	0.53 107	0.36 97	0.43 78	0.28 37	0.89 154	0.35 107	0.42 78	0.41 89	0.18 89	0.19 50	0.41 69	0.30 38	0.47 79	0.41 66

anonymity	1.03 196	0.26 59	0.65 198	0.38 122	0.29 107	0.36 112	0.21 86	0.56 151	0.27 93	0.53 136	15.55 266	0.52 101	0.22 63	0.21 89	0.42 76	0.50 161	0.49 123	0.33 72	0.84 143	0.46 158	0.49 119	0.54 134	0.18 89	0.23 74	0.71 172	0.98 190	0.58 130	0.96 173

CIPLG	0.30 41	0.26 59	0.18 35	0.22 47	0.17 29	0.25 60	0.14 42	0.50 107	0.17 19	0.46 86	0.39 88	0.45 72	0.25 80	0.26 130	0.34 46	0.32 57	0.43 78	0.30 54	0.41 56	0.29 76	0.41 67	0.32 39	0.14 49	0.18 36	0.34 47	0.26 23	0.33 31	0.29 27

IPLGR_C	0.30 41	0.26 59	0.18 35	0.22 47	0.17 29	0.25 60	0.14 42	0.50 107	0.18 23	0.46 86	0.39 88	0.45 72	0.26 90	0.26 130	0.34 46	0.33 65	0.43 78	0.30 54	0.40 46	0.29 76	0.41 67	0.32 39	0.13 39	0.18 36	0.34 47	0.26 23	0.33 31	0.30 30

ACRE	0.30 41	0.26 59	0.17 27	0.22 47	0.17 29	0.25 60	0.14 42	0.50 107	0.17 19	0.46 86	0.39 88	0.45 72	0.25 80	0.26 130	0.35 56	0.33 65	0.43 78	0.30 54	0.40 46	0.29 76	0.41 67	0.32 39	0.13 39	0.18 36	0.33 43	0.26 23	0.33 31	0.30 30

TANstereo	0.41 95	0.26 59	0.19 43	0.29 83	0.27 92	0.33 94	0.17 67	0.37 41	0.21 44	0.45 73	0.23 30	0.32 31	0.28 103	0.22 97	0.57 119	0.57 184	0.52 144	0.68 212	0.98 162	0.76 206	0.43 91	0.39 80	0.85 219	0.23 74	0.29 28	0.39 76	0.51 102	0.41 66

XX-TBD	0.41 95	0.26 59	0.19 43	0.29 83	0.27 92	0.33 94	0.17 67	0.37 41	0.21 44	0.45 73	0.23 30	0.32 31	0.28 103	0.22 97	0.57 119	0.57 184	0.52 144	0.68 212	0.98 162	0.76 206	0.43 91	0.39 80	0.85 219	0.23 74	0.29 28	0.39 76	0.51 102	0.41 66

CASnet	0.31 49	0.27 66	0.19 43	0.22 47	0.21 54	0.27 73	0.12 29	0.48 92	0.24 64	0.54 142	0.35 72	0.55 111	0.23 72	0.19 67	0.45 85	0.26 25	0.37 42	0.23 18	0.55 100	0.21 35	0.43 91	0.34 53	0.16 70	0.19 50	0.31 36	0.29 35	0.40 55	0.41 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.46 124	0.27 66	0.53 178	0.38 122	0.29 107	0.32 90	0.22 89	0.49 98	0.26 83	0.48 99	0.54 153	0.57 124	0.20 54	0.20 78	0.58 125	0.40 122	0.49 123	0.34 77	0.86 146	0.34 105	0.54 145	0.54 134	0.17 78	0.24 80	0.72 175	1.00 192	0.51 102	0.87 169

CREStereo	0.33 60	0.27 66	0.23 68	0.26 71	0.21 54	0.22 42	0.12 29	0.49 98	0.21 44	0.50 111	0.26 45	0.54 108	0.24 76	0.20 78	0.34 46	0.35 92	0.49 123	0.26 28	0.42 61	0.23 44	0.46 108	0.33 48	0.15 57	0.22 69	0.41 69	0.42 86	0.49 85	0.53 105
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
HITNet	0.29 39	0.27 66	0.21 55	0.22 47	0.21 54	0.22 42	0.15 55	0.40 54	0.22 53	0.50 111	0.34 69	0.44 68	0.22 63	0.17 44	0.34 46	0.24 16	0.33 24	0.31 59	0.32 24	0.20 28	0.33 29	0.32 39	0.16 70	0.19 50	0.32 39	0.29 35	0.45 76	0.44 73
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
MSKI-zero shot	0.48 133	0.28 70	0.22 59	0.31 90	0.27 92	0.33 94	0.24 103	0.55 145	0.24 64	0.53 136	0.51 139	0.55 111	0.22 63	0.19 67	0.58 125	0.52 168	0.51 141	0.37 101	1.37 188	0.43 139	0.54 145	0.69 177	0.16 70	0.26 99	0.51 115	1.09 202	0.80 174	0.76 152

anonymousdsp2	0.27 35	0.28 70	0.19 43	0.19 31	0.17 29	0.21 41	0.14 42	0.37 41	0.19 29	0.38 40	0.27 48	0.36 48	0.17 34	0.14 30	0.27 27	0.29 34	0.36 32	0.25 22	0.56 104	0.22 39	0.38 52	0.40 83	0.13 39	0.18 36	0.32 39	0.25 19	0.39 52	0.31 33

EGLCR-Stereo	0.34 68	0.28 70	0.20 49	0.24 59	0.26 84	0.33 94	0.11 23	0.48 92	0.21 44	0.49 107	0.22 28	0.49 90	0.15 25	0.17 44	0.27 27	0.31 46	0.46 105	0.31 59	0.46 76	0.26 57	0.49 119	0.56 144	0.15 57	0.19 50	0.39 62	0.36 58	0.75 171	0.57 120

raft_robust	0.36 78	0.28 70	0.20 49	0.30 87	0.22 61	0.23 50	0.17 67	0.52 129	0.29 110	0.64 195	0.25 34	0.49 90	0.26 90	0.18 54	0.34 46	0.35 92	0.44 87	0.35 84	0.53 93	0.28 68	0.46 108	0.51 121	0.12 28	0.22 69	0.46 96	0.66 144	0.50 96	0.46 79

SA	0.31 49	0.28 70	0.18 35	0.18 28	0.17 29	0.24 53	0.10 18	0.47 84	0.26 83	0.54 142	0.20 22	0.46 78	0.14 21	0.12 24	0.39 68	0.31 46	0.41 61	0.31 59	0.41 56	0.24 48	0.38 52	0.43 93	0.11 20	0.22 69	0.41 69	0.40 80	0.50 96	0.37 51

IPLG	0.32 57	0.28 70	0.25 86	0.22 47	0.20 52	0.25 60	0.15 55	0.44 62	0.19 29	0.45 73	0.31 60	0.46 78	0.19 47	0.23 106	0.37 64	0.32 57	0.44 87	0.36 92	0.41 56	0.29 76	0.35 34	0.52 126	0.13 39	0.22 69	0.37 55	0.45 94	0.38 51	0.36 48

UNet	0.33 60	0.28 70	0.28 99	0.29 83	0.27 92	0.31 87	0.22 89	0.42 57	0.27 93	0.41 47	0.38 85	0.39 52	0.28 103	0.25 123	0.34 46	0.32 57	0.43 78	0.35 84	0.40 46	0.27 64	0.35 34	0.36 65	0.20 105	0.27 109	0.36 53	0.38 68	0.37 47	0.40 61

PMTNet	0.35 72	0.28 70	0.22 59	0.26 71	0.23 66	0.20 34	0.19 81	0.45 69	0.21 44	0.50 111	0.25 34	0.52 101	0.16 28	0.18 54	0.57 119	0.35 92	0.47 112	0.28 37	0.55 100	0.26 57	0.47 116	0.30 34	0.16 70	0.16 20	0.49 102	0.47 100	0.49 85	0.66 139

Sa-1000	0.33 60	0.29 78	0.18 35	0.20 39	0.20 52	0.23 50	0.11 23	0.48 92	0.28 104	0.55 158	0.26 45	0.46 78	0.17 34	0.19 67	0.44 82	0.33 65	0.45 95	0.33 72	0.52 89	0.23 44	0.42 78	0.48 109	0.14 49	0.21 62	0.43 82	0.42 86	0.51 102	0.40 61

sAnonymous2	0.41 95	0.29 78	0.25 86	0.25 63	0.23 66	0.33 94	0.23 97	0.56 151	0.30 114	0.41 47	0.39 88	0.39 52	0.30 112	0.18 54	0.52 100	0.54 173	0.53 152	0.49 167	0.82 141	0.43 139	0.55 147	0.65 170	0.20 105	0.26 99	0.52 121	0.52 112	0.51 102	0.55 112

CroCo_RVC	0.41 95	0.29 78	0.25 86	0.25 63	0.23 66	0.33 94	0.23 97	0.56 151	0.30 114	0.41 47	0.39 88	0.39 52	0.30 112	0.18 54	0.52 100	0.54 173	0.53 152	0.49 167	0.82 141	0.43 139	0.55 147	0.65 170	0.20 105	0.26 99	0.52 121	0.52 112	0.51 102	0.55 112

BEATNet_4x	0.37 83	0.29 78	0.24 78	0.28 79	0.26 84	0.26 68	0.22 89	0.45 69	0.28 104	0.57 175	0.33 65	0.49 90	0.30 112	0.19 67	0.57 119	0.34 85	0.41 61	0.40 128	0.40 46	0.26 57	0.49 119	0.65 170	0.21 113	0.27 109	0.39 62	0.39 76	0.53 116	0.52 101

R-Stereo Train	0.42 105	0.29 78	0.30 104	0.34 103	0.28 100	0.38 116	0.14 42	0.50 107	0.26 83	0.54 142	0.44 117	0.56 117	0.27 94	0.21 89	0.55 113	0.45 146	0.52 144	0.38 111	0.71 130	0.37 113	0.53 141	0.62 162	0.18 89	0.29 119	0.56 136	0.63 137	0.46 77	0.61 128

RAFT-Stereo	0.42 105	0.29 78	0.30 104	0.34 103	0.28 100	0.38 116	0.14 42	0.50 107	0.26 83	0.54 142	0.44 117	0.56 117	0.27 94	0.21 89	0.55 113	0.45 146	0.52 144	0.38 111	0.71 130	0.37 113	0.53 141	0.62 162	0.18 89	0.29 119	0.56 136	0.63 137	0.46 77	0.61 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
sCroCo_RVC	0.41 95	0.30 84	0.24 78	0.24 59	0.22 61	0.30 83	0.18 74	0.50 107	0.32 123	0.44 70	0.34 69	0.38 49	0.38 147	0.18 54	0.54 110	0.62 197	0.55 162	0.47 162	0.65 124	0.40 126	0.69 187	0.71 180	0.22 114	0.31 123	0.50 108	0.43 89	0.59 133	0.47 84

HCRNet	0.25 28	0.30 84	0.16 22	0.34 103	0.15 21	0.25 60	0.15 55	0.30 25	0.14 11	0.69 204	0.33 65	0.39 52	0.14 21	0.17 44	0.21 10	0.21 10	0.30 18	0.22 14	0.34 29	0.16 12	0.24 12	0.18 12	0.17 78	0.13 10	0.22 10	0.29 35	0.24 14	0.22 12

FINET	0.58 161	0.30 84	0.31 111	0.34 103	0.25 77	0.28 78	0.30 124	0.37 41	0.32 123	0.39 42	0.30 55	0.38 49	0.26 90	0.23 106	7.02 255	0.39 114	0.39 48	0.29 46	0.51 87	0.28 68	0.39 58	0.35 57	0.25 127	0.25 91	0.39 62	0.37 64	0.41 60	0.38 53

DeepPrunerF	0.57 157	0.30 84	0.30 104	0.36 116	0.90 209	0.31 87	0.38 141	0.42 57	0.34 136	0.34 28	0.52 145	0.35 44	0.22 63	0.32 154	0.64 141	0.43 139	0.42 72	0.35 84	0.57 106	0.38 119	0.43 91	0.40 83	0.27 135	0.27 109	4.77 258	0.56 124	0.39 52	0.45 76

CVANet_RVC	0.23 22	0.30 84	0.22 59	0.30 87	0.22 61	0.26 68	0.16 60	0.28 21	0.18 23	0.24 15	0.43 113	0.24 13	0.21 57	0.14 30	0.22 12	0.24 16	0.26 12	0.25 22	0.24 11	0.18 19	0.26 15	0.20 13	0.14 49	0.18 36	0.25 16	0.21 10	0.23 10	0.26 19

DISCO	0.33 60	0.30 84	0.23 68	0.31 90	0.28 100	0.33 94	0.31 126	0.32 28	0.30 114	0.39 42	0.43 113	0.33 33	0.20 54	0.24 115	0.42 76	0.31 46	0.42 72	0.33 72	0.47 79	0.30 85	0.37 45	0.35 57	0.20 105	0.25 91	0.38 58	0.36 58	0.41 60	0.40 61

RAFT-Test	0.47 126	0.31 90	0.23 68	0.38 122	0.26 84	0.35 109	0.22 89	0.53 137	0.25 73	0.53 136	0.60 170	0.55 111	0.22 63	0.20 78	0.49 94	0.62 197	0.51 141	0.37 101	1.08 176	0.49 167	0.58 154	0.62 162	0.16 70	0.24 80	0.57 140	1.00 192	0.62 142	0.64 138

rafts_anoy	0.31 49	0.31 90	0.24 78	0.22 47	0.24 73	0.24 53	0.15 55	0.44 62	0.18 23	0.44 70	0.39 88	0.40 57	0.16 28	0.14 30	0.41 74	0.34 85	0.41 61	0.37 101	0.42 61	0.26 57	0.39 58	0.36 65	0.12 28	0.21 62	0.41 69	0.32 42	0.36 42	0.40 61

RALCasStereoNet	0.31 49	0.31 90	0.23 68	0.28 79	0.23 66	0.23 50	0.16 60	0.45 69	0.19 29	0.48 99	0.29 52	0.45 72	0.19 47	0.14 30	0.40 71	0.34 85	0.44 87	0.38 111	0.40 46	0.27 64	0.42 78	0.33 48	0.14 49	0.22 69	0.41 69	0.33 47	0.36 42	0.39 57

RALAANet	0.30 41	0.31 90	0.25 86	0.22 47	0.22 61	0.24 53	0.17 67	0.38 51	0.20 40	0.33 24	0.38 85	0.35 44	0.18 45	0.15 35	0.41 74	0.31 46	0.38 44	0.38 111	0.49 82	0.29 76	0.38 52	0.36 65	0.15 57	0.21 62	0.36 53	0.30 38	0.35 37	0.35 47

EAI-Stereo	0.47 126	0.31 90	0.23 68	0.36 116	0.32 120	0.44 139	0.40 143	0.56 151	0.29 110	0.51 121	0.50 135	0.58 131	0.19 47	0.20 78	0.83 167	0.59 191	0.50 132	0.37 101	1.06 172	0.49 167	0.49 119	0.57 148	0.14 49	0.24 80	0.59 146	0.62 136	0.67 153	0.69 144

FADNet-RVC-Resample	0.41 95	0.31 90	0.32 118	0.36 116	0.29 107	0.33 94	0.28 111	0.54 139	0.32 123	0.57 175	0.36 77	0.56 117	0.36 134	0.30 143	0.63 139	0.33 65	0.42 72	0.42 142	0.57 106	0.44 145	0.41 67	0.54 134	0.26 131	0.45 171	0.45 92	0.44 91	0.37 47	0.53 105

CFNet	0.35 72	0.31 90	0.27 96	0.38 122	0.32 120	0.30 83	0.24 103	0.46 75	0.26 83	0.41 47	0.36 77	0.59 134	0.32 119	0.24 115	0.38 65	0.28 30	0.39 48	0.35 84	0.38 38	0.26 57	0.36 39	0.26 23	0.18 89	0.25 91	0.49 102	0.44 91	0.47 79	0.52 101

iResNetv2_ROB	0.38 87	0.31 90	0.24 78	0.35 112	0.30 111	0.38 116	0.22 89	0.47 84	0.26 83	0.46 86	0.56 158	0.57 124	0.42 158	0.22 97	0.42 76	0.31 46	0.41 61	0.34 77	0.68 128	0.33 99	0.43 91	0.35 57	0.23 119	0.31 123	0.45 92	0.38 68	0.50 96	0.45 76

iResNet_ROB	0.36 78	0.31 90	0.28 99	0.32 94	0.22 61	0.34 105	0.23 97	0.45 69	0.27 93	0.45 73	0.42 106	0.39 52	0.49 164	0.19 67	0.36 60	0.31 46	0.45 95	0.36 92	0.56 104	0.26 57	0.39 58	0.29 32	0.19 100	0.26 99	0.45 92	0.38 68	0.49 85	0.48 89

PDISCO_ROB	0.35 72	0.31 90	0.32 118	0.28 79	0.24 73	0.30 83	0.22 89	0.37 41	0.25 73	0.27 18	0.34 69	0.33 33	0.24 76	0.18 54	0.43 80	0.41 124	0.41 61	0.52 181	0.36 34	0.33 99	0.46 108	0.49 111	0.17 78	0.26 99	0.44 86	0.44 91	0.62 142	0.48 89

AE-Stereo	0.40 91	0.32 100	0.25 86	0.34 103	0.26 84	0.29 81	0.17 67	0.49 98	0.25 73	0.55 158	0.22 28	0.69 160	0.23 72	0.19 67	0.51 99	0.39 114	0.52 144	0.41 135	0.62 118	0.38 119	0.51 130	0.61 159	0.14 49	0.33 138	0.54 125	0.45 94	0.55 123	0.47 84

GLC_STEREO	0.37 83	0.32 100	0.30 104	0.32 94	0.28 100	0.31 87	0.24 103	0.49 98	0.22 53	0.54 142	0.44 117	0.49 90	0.22 63	0.22 97	0.33 42	0.33 65	0.55 162	0.34 77	0.49 82	0.31 88	0.60 161	0.50 119	0.18 89	0.25 91	0.40 67	0.31 40	0.57 128	0.41 66

MIPNet	0.37 83	0.32 100	0.24 78	0.26 71	0.23 66	0.27 73	0.16 60	0.50 107	0.20 40	0.45 73	0.36 77	0.53 106	0.31 117	0.23 106	0.44 82	0.36 97	0.47 112	0.37 101	0.52 89	0.37 113	0.37 45	0.54 134	0.14 49	0.20 58	0.50 108	0.72 155	0.43 72	0.51 97

cross-raft	0.44 115	0.32 100	0.24 78	0.33 99	0.26 84	0.32 90	0.19 81	0.54 139	0.27 93	0.55 158	0.50 135	0.59 134	0.21 57	0.20 78	0.45 85	0.56 182	0.51 141	0.37 101	1.07 174	0.45 151	0.58 154	0.74 186	0.15 57	0.26 99	0.58 143	0.53 114	0.60 136	0.59 124

LMCR-Stereo	0.38 87	0.32 100	0.24 78	0.25 63	0.25 77	0.34 105	0.19 81	0.44 62	0.27 93	0.45 73	0.36 77	0.52 101	0.34 126	0.21 89	0.46 91	0.36 97	0.50 132	0.38 111	0.75 134	0.42 135	0.49 119	0.49 111	0.20 105	0.24 80	0.41 69	0.40 80	0.51 102	0.54 109

GMStereo	0.34 68	0.32 100	0.20 49	0.27 75	0.25 77	0.32 90	0.25 106	0.48 92	0.25 73	0.37 33	0.31 60	0.55 111	0.28 103	0.19 67	0.36 60	0.33 65	0.46 105	0.29 46	0.58 110	0.32 94	0.40 64	0.28 29	0.18 89	0.23 74	0.41 69	0.36 58	0.48 83	0.34 46
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.33 60	0.32 100	0.26 92	0.27 75	0.28 100	0.29 81	0.18 74	0.39 53	0.23 60	0.40 46	0.58 163	0.34 39	0.19 47	0.24 115	0.34 46	0.36 97	0.45 95	0.39 123	0.42 61	0.29 76	0.41 67	0.36 65	0.18 89	0.26 99	0.42 80	0.41 85	0.37 47	0.33 42

MSMDNet	0.44 115	0.32 100	0.23 68	0.27 75	0.27 92	0.37 115	0.23 97	0.51 116	0.25 73	0.52 129	0.52 145	0.54 108	0.22 63	0.21 89	0.47 92	0.63 200	0.52 144	0.38 111	1.05 171	0.61 190	0.57 151	0.64 165	0.17 78	0.24 80	0.55 132	0.45 94	0.59 133	0.62 134

DN-CSS_ROB	0.37 83	0.32 100	0.31 111	0.32 94	0.30 111	0.26 68	0.18 74	0.52 129	0.26 83	0.51 121	0.56 158	0.57 124	0.37 142	0.18 54	0.50 95	0.29 34	0.43 78	0.31 59	0.84 143	0.29 76	0.41 67	0.30 34	0.22 114	0.35 145	0.39 62	0.37 64	0.42 67	0.39 57

IGEV_Zeroshot_test	0.52 148	0.33 109	0.83 211	0.76 188	0.37 136	0.39 120	0.46 156	0.58 161	0.28 104	0.54 142	0.80 200	0.61 144	0.19 47	0.22 97	0.42 76	0.57 184	0.50 132	0.35 84	0.92 156	0.45 151	0.59 158	0.60 155	0.15 57	0.25 91	0.82 191	0.67 146	0.69 154	0.75 150

LoS	0.42 105	0.33 109	0.22 59	0.29 83	0.31 116	0.27 73	0.16 60	1.19 221	0.22 53	0.76 211	0.70 184	0.57 124	0.28 103	0.20 78	0.33 42	0.41 124	0.46 105	0.29 46	0.53 93	0.28 68	0.52 136	0.43 93	0.17 78	0.19 50	0.60 149	0.48 101	0.49 85	0.58 123

iRaft-Stereo_20w	0.57 157	0.33 109	0.85 212	0.84 196	0.33 125	0.48 150	0.31 126	0.55 145	0.30 114	0.55 158	0.73 191	0.60 141	0.15 25	0.22 97	0.70 154	0.45 146	0.50 132	0.33 72	0.93 159	0.45 151	0.50 125	0.44 96	0.16 70	0.19 50	0.75 184	1.38 215	1.06 200	1.18 185

CFNet_pseudo	0.39 89	0.33 109	0.35 132	0.41 135	0.34 129	0.39 120	0.29 115	0.51 116	0.29 110	0.54 142	0.53 152	0.47 85	0.43 160	0.25 123	0.52 100	0.35 92	0.40 54	0.37 101	0.47 79	0.26 57	0.39 58	0.34 53	0.19 100	0.27 109	0.44 86	0.46 98	0.53 116	0.57 120

RASNet	0.33 60	0.33 109	0.31 111	0.27 75	0.24 73	0.27 73	0.21 86	0.46 75	0.27 93	0.41 47	0.33 65	0.40 57	0.26 90	0.20 78	0.31 36	0.30 39	0.39 48	0.31 59	0.36 34	0.22 39	0.41 67	0.33 48	0.15 57	0.32 132	0.34 47	0.40 80	0.50 96	0.52 101

TestStereo	0.36 78	0.34 114	0.29 102	0.34 103	0.24 73	0.35 109	0.22 89	0.54 139	0.25 73	0.64 195	0.30 55	0.54 108	0.21 57	0.18 54	0.39 68	0.26 25	0.44 87	0.27 32	0.59 112	0.28 68	0.53 141	0.35 57	0.19 100	0.26 99	0.42 80	0.35 52	0.51 102	0.43 72

Anonymous	0.46 124	0.35 115	0.31 111	0.30 87	0.30 111	0.33 94	0.21 86	0.51 116	0.33 132	0.39 42	0.36 77	0.45 72	0.36 134	0.17 44	0.52 100	0.62 197	0.58 169	0.51 173	1.26 184	0.44 145	0.74 191	0.70 179	0.22 114	0.28 117	0.54 125	0.51 110	0.62 142	0.54 109

s12784h	0.41 95	0.36 116	0.27 96	0.46 148	0.30 111	0.26 68	0.19 81	0.49 98	0.23 60	0.51 121	0.35 72	0.63 147	0.35 129	0.21 89	0.34 46	0.30 39	0.49 123	0.29 46	0.53 93	0.24 48	0.52 136	0.35 57	0.15 57	0.24 80	0.54 125	0.72 155	0.73 166	1.10 182

RTSC	0.52 148	0.36 116	0.34 128	0.37 119	0.39 140	0.42 132	0.37 136	0.51 116	0.50 170	0.45 73	0.60 170	0.44 68	0.40 153	0.31 148	1.20 193	0.54 173	0.63 179	0.42 142	0.86 146	0.39 122	0.59 158	0.60 155	0.24 124	0.41 166	0.50 108	0.56 124	0.61 139	0.99 178

ADCP+	0.50 140	0.36 116	0.38 140	0.33 99	0.26 84	0.39 120	0.41 149	0.48 92	0.93 210	0.42 55	0.59 167	0.88 171	0.27 94	0.30 143	0.54 110	0.33 65	0.41 61	0.35 84	0.65 124	0.28 68	0.43 91	0.45 100	0.24 124	0.23 74	0.43 82	1.57 223	0.44 75	1.10 182

DeepPruner_ROB	0.45 121	0.36 116	0.39 142	0.38 122	0.40 144	0.38 116	0.28 111	0.45 69	0.36 143	0.50 111	0.52 145	0.48 87	0.40 153	0.23 106	0.87 172	0.41 124	0.48 117	0.44 151	0.52 89	0.36 110	0.63 171	0.49 111	0.27 135	0.33 138	0.48 98	0.76 161	0.52 113	0.47 84

DLCB_ROB	0.42 105	0.36 116	0.36 138	0.32 94	0.33 125	0.32 90	0.29 115	0.42 57	0.35 140	0.47 94	0.50 135	0.55 111	0.38 147	0.30 143	0.47 92	0.36 97	0.44 87	0.38 111	0.41 56	0.33 99	0.45 104	0.40 83	0.27 135	0.33 138	0.83 192	0.57 129	0.55 123	0.46 79

CASS	0.51 144	0.37 121	0.35 132	0.45 145	0.40 144	0.48 150	0.35 134	0.60 171	0.39 146	0.62 189	0.51 139	0.56 117	0.39 150	0.23 106	0.58 125	0.39 114	0.67 187	0.39 123	0.97 161	0.41 129	0.62 169	0.71 180	0.27 135	0.27 109	0.68 166	0.54 118	0.69 154	0.80 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	0.42 105	0.37 121	0.33 125	0.42 140	0.46 159	0.43 137	0.29 115	0.48 92	0.32 123	0.50 111	0.52 145	0.47 85	0.25 80	0.26 130	0.52 100	0.37 104	0.48 117	0.42 142	0.54 96	0.43 139	0.44 97	0.43 93	0.26 131	0.34 144	0.48 98	0.50 105	0.51 102	0.61 128

pcwnet_v2	0.47 126	0.37 121	0.39 142	0.48 153	0.38 139	0.46 143	0.38 141	0.51 116	0.35 140	0.54 142	0.60 170	0.51 99	0.78 185	0.35 160	0.65 146	0.39 114	0.47 112	0.38 111	0.55 100	0.31 88	0.44 97	0.36 65	0.25 127	0.33 138	0.60 149	0.57 129	0.60 136	0.75 150

APVNet	0.43 113	0.37 121	0.30 104	0.35 112	0.39 140	0.47 147	0.37 136	0.51 116	0.32 123	0.36 31	0.52 145	0.42 61	0.24 76	0.30 143	0.57 119	0.51 166	0.55 162	0.48 165	0.64 119	0.46 158	0.46 108	0.49 111	0.26 131	0.37 151	0.48 98	0.36 58	0.62 142	0.48 89

AF-Net	0.41 95	0.37 121	0.35 132	0.39 128	0.45 154	0.44 139	0.40 143	0.44 62	0.44 156	0.37 33	0.48 127	0.59 134	0.33 121	0.31 148	0.53 107	0.37 104	0.36 32	0.36 92	0.46 76	0.31 88	0.36 39	0.35 57	0.34 154	0.31 123	0.41 69	0.50 105	0.61 139	0.50 92

Nwc_Net	0.41 95	0.37 121	0.35 132	0.39 128	0.45 154	0.44 139	0.40 143	0.44 62	0.44 156	0.37 33	0.48 127	0.59 134	0.33 121	0.31 148	0.53 107	0.37 104	0.36 32	0.36 92	0.46 76	0.31 88	0.36 39	0.35 57	0.34 154	0.31 123	0.41 69	0.50 105	0.61 139	0.50 92

ADCRef	0.50 140	0.37 121	0.35 132	0.33 99	0.31 116	0.46 143	0.40 143	0.47 84	0.67 186	0.47 94	0.51 139	0.57 124	0.36 134	0.28 137	0.70 154	0.42 132	0.48 117	0.44 151	0.87 150	0.39 122	0.52 136	0.57 148	0.31 151	0.33 138	0.53 123	0.86 176	0.50 96	1.01 180

HSM	0.42 105	0.37 121	0.31 111	0.40 132	0.36 133	0.34 105	0.29 115	0.55 145	0.29 110	0.50 111	0.51 139	0.49 90	0.37 142	0.24 115	0.64 141	0.35 92	0.52 144	0.36 92	0.51 87	0.37 113	0.52 136	0.40 83	0.19 100	0.31 123	0.50 108	0.54 118	0.55 123	0.56 116

ICVP	0.44 115	0.38 129	0.48 164	0.41 135	0.37 136	0.40 125	0.29 115	0.47 84	0.33 132	0.46 86	0.46 123	0.50 97	0.39 150	0.25 123	0.52 100	0.39 114	0.46 105	0.40 128	0.54 96	0.40 126	0.44 97	0.64 165	0.55 198	0.36 146	0.49 102	0.55 121	0.53 116	0.56 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.43 113	0.38 129	0.26 92	0.31 90	0.30 111	0.42 132	0.27 110	0.46 75	0.28 104	0.49 107	0.42 106	0.43 63	0.27 94	0.31 148	0.85 169	0.44 144	0.54 159	0.43 147	0.98 162	0.43 139	0.51 130	0.46 103	0.23 119	0.31 123	0.41 69	0.35 52	0.47 79	0.52 101

FADNet-RVC	0.44 115	0.38 129	0.29 102	0.41 135	0.33 125	0.33 94	0.34 131	0.54 139	0.30 114	0.52 129	0.41 101	0.61 144	0.36 134	0.25 123	1.01 183	0.39 114	0.44 87	0.34 77	0.79 139	0.41 129	0.42 78	0.44 96	0.28 140	0.37 151	0.48 98	0.53 114	0.41 60	0.53 105

FADNet	0.49 138	0.38 129	0.31 111	0.42 140	0.32 120	0.41 129	0.47 158	0.60 171	0.35 140	0.57 175	0.54 153	0.61 144	0.40 153	0.29 139	0.99 182	0.38 110	0.41 61	0.39 123	1.00 167	0.43 139	0.51 130	0.46 103	0.29 144	0.32 132	0.58 143	0.61 134	0.49 85	0.62 134

HSM-Net_RVC	0.52 148	0.38 129	0.40 147	0.57 171	0.45 154	0.47 147	0.29 115	0.55 145	0.39 146	0.57 175	0.62 177	0.90 175	0.59 176	0.31 148	0.55 113	0.37 104	0.50 132	0.42 142	0.58 110	0.36 110	0.50 125	0.59 154	0.29 144	0.44 169	0.69 167	0.81 171	0.80 174	0.77 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.40 91	0.38 129	0.39 142	0.35 112	0.47 162	0.33 94	0.54 177	0.40 54	0.44 156	0.41 47	0.42 106	0.56 117	0.28 103	0.40 176	0.73 158	0.32 57	0.40 54	0.33 72	0.40 46	0.28 68	0.35 34	0.32 39	0.23 119	0.25 91	0.38 58	0.49 102	0.40 55	0.45 76
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.42 105	0.38 129	0.32 118	0.45 145	0.39 140	0.56 170	0.56 180	0.46 75	0.30 114	0.41 47	0.41 101	0.45 72	0.23 72	0.59 203	0.55 113	0.43 139	0.48 117	0.44 151	0.41 56	0.32 94	0.39 58	0.33 48	0.45 188	0.32 132	0.54 125	0.42 86	0.41 60	0.44 73

MLCV	0.48 133	0.38 129	0.36 138	0.55 167	0.40 144	0.50 153	0.34 131	0.60 171	0.31 121	0.49 107	0.60 170	0.73 163	0.59 176	0.23 106	0.60 130	0.32 57	0.49 123	0.38 111	1.03 168	0.34 105	0.44 97	0.49 111	0.28 140	0.39 159	0.55 132	0.56 124	0.55 123	0.57 120

MyStereo04	0.45 121	0.39 137	0.41 149	0.34 103	0.31 116	0.27 73	0.23 97	0.51 116	0.38 145	0.50 111	0.37 83	0.56 117	0.28 103	0.17 44	0.55 113	0.41 124	0.44 87	0.40 128	1.14 180	0.41 129	0.51 130	0.50 119	0.18 89	0.32 132	0.56 136	0.88 179	0.65 150	0.50 92

EKT-Stereo	0.50 140	0.39 137	0.30 104	0.50 157	0.34 129	0.50 153	0.52 170	0.51 116	0.24 64	0.50 111	0.51 139	0.57 124	0.25 80	0.22 97	0.77 162	0.55 179	0.55 162	0.52 181	0.92 156	0.41 129	0.67 179	0.72 183	0.17 78	0.26 99	0.73 178	0.76 161	0.64 148	0.55 112

ADLNet	0.35 72	0.39 137	0.26 92	0.33 99	0.29 107	0.36 112	0.32 129	0.42 57	0.26 83	0.37 33	0.39 88	0.60 141	0.28 103	0.50 190	0.40 71	0.31 46	0.40 54	0.31 59	0.38 38	0.28 68	0.34 32	0.33 48	0.29 144	0.20 58	0.37 55	0.43 89	0.36 42	0.38 53

psm_up	0.44 115	0.39 137	0.42 151	0.45 145	0.33 125	0.47 147	0.28 111	0.51 116	0.50 170	0.43 62	0.42 106	0.46 78	0.41 157	0.30 143	0.61 133	0.38 110	0.48 117	0.38 111	0.59 112	0.35 107	0.41 67	0.38 77	0.25 127	0.40 160	0.55 132	0.67 146	0.56 127	0.51 97

DSFCA	0.34 68	0.39 137	0.32 118	0.31 90	0.27 92	0.36 112	0.26 108	0.36 38	0.30 114	0.32 23	0.43 113	0.38 49	0.23 72	0.19 67	0.39 68	0.33 65	0.38 44	0.36 92	0.47 79	0.27 64	0.38 52	0.42 90	0.23 119	0.26 99	0.40 67	0.40 80	0.35 37	0.44 73

dd	0.39 89	0.40 142	0.22 59	0.82 194	0.26 84	0.54 166	0.25 106	0.47 84	0.19 29	0.47 94	0.26 45	0.66 155	0.22 63	0.20 78	0.43 80	0.37 104	0.59 173	0.30 54	0.77 137	0.28 68	0.41 67	0.36 65	0.17 78	0.24 80	0.46 96	0.36 58	0.51 102	0.39 57

CFNet_RVC	0.40 91	0.40 142	0.34 128	0.39 128	0.36 133	0.39 120	0.26 108	0.44 62	0.28 104	0.45 73	0.51 139	0.46 78	0.27 94	0.24 115	0.67 151	0.34 85	0.43 78	0.37 101	0.45 68	0.32 94	0.45 104	0.37 72	0.20 105	0.27 109	0.51 115	0.50 105	0.51 102	0.51 97

MyStereo	0.48 133	0.41 144	0.43 153	0.37 119	0.32 120	0.28 78	0.23 97	0.52 129	0.39 146	0.52 129	0.40 96	0.56 117	0.34 126	0.18 54	0.59 128	0.41 124	0.45 95	0.39 123	1.23 183	0.44 145	0.53 141	0.54 134	0.20 105	0.32 132	0.63 159	0.99 191	0.72 162	0.50 92

IPLGR	0.40 91	0.41 144	0.27 96	0.35 112	0.32 120	0.28 78	0.18 74	0.50 107	0.27 93	0.48 99	0.49 130	0.52 101	0.25 80	0.22 97	0.54 110	0.33 65	0.42 72	0.39 123	0.64 119	0.39 122	0.41 67	0.54 134	0.14 49	0.23 74	0.50 108	0.68 149	0.49 85	0.46 79

iResNet	0.62 168	0.41 144	0.44 156	0.53 162	0.49 163	0.68 187	0.41 149	0.66 177	0.44 156	0.50 111	0.55 156	1.10 183	1.24 205	0.25 123	0.90 174	0.44 144	0.53 152	0.45 156	1.74 196	0.47 162	0.49 119	0.49 111	0.33 153	0.56 188	0.57 140	0.60 133	0.69 154	0.68 141

SACVNet	0.48 133	0.42 147	0.39 142	0.44 144	0.41 147	0.41 129	0.45 154	0.52 129	0.48 165	0.52 129	0.47 125	0.46 78	0.25 80	0.32 154	0.66 148	0.42 132	0.50 132	0.46 159	0.65 124	0.49 167	0.55 147	0.53 132	0.29 144	0.36 146	0.65 163	0.58 131	0.63 147	0.60 126

GANet-ADL	0.49 138	0.42 147	0.34 128	0.43 143	0.44 150	0.48 150	0.36 135	0.51 116	0.34 136	0.54 142	0.49 130	0.64 150	0.36 134	0.35 160	0.64 141	0.41 124	0.53 152	0.38 111	0.81 140	0.52 177	0.50 125	0.49 111	0.31 151	0.32 132	0.54 125	0.78 167	0.64 148	0.71 146

GEStereo_RVC	0.50 140	0.42 147	0.32 118	0.39 128	0.37 136	0.42 132	0.33 130	0.52 129	0.33 132	0.50 111	0.42 106	0.60 141	0.40 153	0.27 135	0.56 118	0.54 173	0.60 174	0.56 194	0.92 156	0.47 162	0.57 151	0.90 208	0.24 124	0.40 160	0.51 115	0.49 102	0.50 96	0.82 159

DAS	0.65 173	0.43 150	0.32 118	0.62 174	0.49 163	0.55 167	0.50 164	0.59 165	0.67 186	0.45 73	0.71 185	1.21 187	0.70 181	0.25 123	0.85 169	0.50 161	0.72 196	0.51 173	1.03 168	0.66 197	0.61 165	0.75 189	0.41 180	0.66 202	0.74 180	0.85 173	0.84 182	0.85 166

SepStereo	0.65 173	0.43 150	0.32 118	0.62 174	0.49 163	0.55 167	0.50 164	0.59 165	0.67 186	0.45 73	0.71 185	1.21 187	0.70 181	0.25 123	0.85 169	0.50 161	0.72 196	0.51 173	1.03 168	0.66 197	0.61 165	0.75 189	0.41 180	0.66 202	0.74 180	0.85 173	0.84 182	0.85 166

STTStereo	0.41 95	0.43 150	0.44 156	0.37 119	0.44 150	0.34 105	0.50 164	0.37 41	0.34 136	0.38 40	0.43 113	0.51 99	0.33 121	0.38 170	0.94 177	0.33 65	0.42 72	0.41 135	0.40 46	0.30 85	0.37 45	0.32 39	0.23 119	0.28 117	0.43 82	0.45 94	0.42 67	0.61 128

SHD	0.70 178	0.44 153	0.56 181	0.58 172	0.57 183	0.52 160	0.50 164	0.75 194	0.71 191	0.64 195	0.66 181	0.71 162	0.99 196	0.43 181	1.22 194	0.67 205	0.70 195	0.51 173	1.26 184	0.60 187	0.76 196	0.79 195	0.39 168	0.55 187	0.72 175	0.88 179	0.71 159	1.06 181

dad	0.63 169	0.45 154	0.30 104	1.01 207	0.46 159	0.65 181	1.26 216	1.13 216	0.28 104	0.79 215	0.32 63	0.76 165	0.57 175	0.23 106	0.59 128	0.39 114	0.66 184	0.35 84	1.26 184	0.32 94	0.58 154	0.34 53	0.22 114	0.37 151	0.62 154	0.38 68	1.78 228	0.98 177

RP	0.45 121	0.45 154	0.50 169	0.48 153	0.44 150	0.46 143	0.49 162	0.47 84	0.46 163	0.34 28	0.59 167	0.57 124	0.42 158	0.34 158	0.57 119	0.37 104	0.44 87	0.36 92	0.50 85	0.35 107	0.40 64	0.42 90	0.30 150	0.36 146	0.51 115	0.53 114	0.54 121	0.59 124

RTS	0.84 185	0.45 154	0.43 153	0.46 148	0.45 154	0.77 190	0.57 181	0.67 179	0.73 192	0.43 62	0.52 145	0.89 172	0.50 166	0.37 166	2.17 233	0.66 203	0.84 211	0.52 181	1.62 191	0.66 197	0.70 188	0.79 195	0.37 161	0.52 182	0.86 195	3.75 252	0.83 180	1.23 188

RTSA	0.84 185	0.45 154	0.43 153	0.46 148	0.45 154	0.77 190	0.57 181	0.67 179	0.73 192	0.43 62	0.52 145	0.89 172	0.50 166	0.37 166	2.17 233	0.66 203	0.84 211	0.52 181	1.62 191	0.66 197	0.70 188	0.79 195	0.37 161	0.52 182	0.86 195	3.75 252	0.83 180	1.23 188

CBMV_ROB	1.05 198	0.45 154	0.51 173	0.89 198	0.76 198	0.67 185	0.54 177	0.70 185	0.39 146	0.55 158	0.45 121	6.15 247	3.07 230	0.51 193	1.10 189	0.46 151	0.62 175	0.47 162	1.84 200	0.94 219	0.60 161	0.48 109	0.41 180	0.50 179	0.94 202	1.54 222	1.39 218	1.38 194

UDGNet	0.51 144	0.46 159	0.33 125	1.05 208	0.80 201	0.92 201	0.71 193	0.47 84	0.32 123	0.45 73	0.48 127	0.46 78	0.17 34	0.99 224	0.38 65	0.32 57	0.46 105	0.40 128	0.52 89	0.33 99	0.50 125	0.45 100	0.60 204	0.24 80	0.54 125	0.50 105	0.43 72	0.47 84

Anonymous3	0.58 161	0.46 159	0.33 125	0.32 94	0.34 129	0.46 143	0.37 136	0.57 157	0.51 172	0.56 166	0.38 85	1.06 182	0.37 142	0.26 130	0.93 176	0.73 216	0.67 187	0.57 196	1.06 172	0.52 177	0.83 203	1.15 224	0.26 131	0.30 121	0.62 154	0.66 144	0.76 172	0.56 116

PSMNet-ADL	0.59 166	0.47 161	0.48 164	0.52 161	0.50 167	0.53 164	0.47 158	0.59 165	0.46 163	0.64 195	0.69 183	0.78 169	0.85 189	0.39 173	0.77 162	0.50 161	0.54 159	0.42 142	1.19 181	0.52 177	0.57 151	0.53 132	0.39 168	0.36 146	0.58 143	0.70 151	0.90 189	0.53 105

NCC-stereo	0.52 148	0.47 161	0.45 161	0.49 155	0.52 171	0.50 153	0.53 174	0.51 116	0.58 176	0.37 33	0.58 163	0.63 147	0.56 173	0.37 166	0.66 148	0.42 132	0.46 105	0.51 173	0.59 112	0.42 135	0.46 108	0.46 103	0.44 185	0.37 151	0.60 149	0.72 155	0.74 168	0.68 141

Abc-Net	0.52 148	0.47 161	0.45 161	0.49 155	0.52 171	0.50 153	0.53 174	0.51 116	0.58 176	0.37 33	0.58 163	0.63 147	0.56 173	0.37 166	0.66 148	0.42 132	0.46 105	0.51 173	0.59 112	0.42 135	0.46 108	0.46 103	0.44 185	0.37 151	0.60 149	0.72 155	0.74 168	0.68 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.88 189	0.47 161	0.50 169	0.51 158	0.52 171	0.65 181	0.66 188	0.75 194	1.35 228	0.60 184	0.80 200	0.76 165	0.51 171	0.50 190	1.62 215	0.70 212	0.77 205	0.68 212	1.21 182	0.55 183	1.17 221	1.19 225	0.48 190	0.65 201	0.79 187	1.05 198	0.72 162	3.73 242

NaN_ROB	0.58 161	0.47 161	0.48 164	0.51 158	0.60 187	0.43 137	0.40 143	0.73 191	0.48 165	0.64 195	0.49 130	1.56 200	0.50 166	0.33 157	0.61 133	0.38 110	0.43 78	0.41 135	0.55 100	0.46 158	0.40 64	0.39 80	0.28 140	0.50 179	0.73 178	1.01 194	0.73 166	1.23 188

TRStereo	0.51 144	0.48 166	0.79 210	0.38 122	0.25 77	0.80 194	0.37 136	0.50 107	0.24 64	0.51 121	0.33 65	0.68 157	0.14 21	0.20 78	0.45 85	0.48 155	0.48 117	0.36 92	0.57 106	0.37 113	0.51 130	0.55 142	0.13 39	0.20 58	0.59 146	1.39 217	1.22 212	0.78 155

FADNet_RVC	0.63 169	0.48 166	0.40 147	0.66 178	0.46 159	0.41 129	0.37 136	0.62 175	0.43 155	0.62 189	0.59 167	0.98 178	0.83 187	0.39 173	1.27 198	0.40 122	0.62 175	0.55 193	1.73 195	0.54 182	0.62 169	0.80 198	0.29 144	0.45 171	0.53 123	0.70 151	0.53 116	0.73 148

stereogan	0.51 144	0.48 166	0.50 169	0.53 162	0.55 180	0.56 170	0.48 161	0.53 137	0.48 165	0.39 42	0.49 130	0.70 161	0.51 171	0.35 160	0.64 141	0.42 132	0.45 95	0.40 128	0.64 119	0.42 135	0.45 104	0.47 108	0.38 164	0.38 156	0.49 102	0.54 118	0.80 174	0.60 126

NCCL2	0.52 148	0.48 166	0.49 168	0.41 135	0.39 140	0.39 120	0.34 131	0.55 145	0.45 162	0.58 180	0.45 121	0.53 106	0.37 142	0.29 139	0.84 168	0.49 158	0.49 123	0.46 159	0.57 106	0.45 151	0.59 158	0.64 165	0.35 157	0.47 178	0.71 172	0.73 160	0.62 142	0.82 159

SGM-Forest	0.53 156	0.48 166	0.34 128	0.76 188	0.50 167	0.52 160	0.40 143	0.54 139	0.33 132	0.48 99	0.35 72	0.76 165	0.63 178	0.43 181	0.60 130	0.41 124	0.45 95	0.41 135	0.50 85	0.37 113	0.48 117	0.46 103	0.37 161	0.40 160	0.70 169	0.56 124	1.16 204	0.83 164
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NOSS_ROB	0.58 161	0.50 171	0.44 156	0.56 169	0.52 171	0.52 160	0.47 158	0.68 183	0.39 146	0.52 129	0.40 96	0.50 97	0.36 134	0.53 197	0.94 177	0.60 193	0.62 175	0.54 186	0.59 112	0.49 167	0.66 177	0.56 144	0.39 168	0.54 185	0.74 180	1.02 196	0.85 184	0.72 147

ADCL	0.59 166	0.51 172	0.41 149	0.42 140	0.36 133	0.52 160	0.59 183	0.59 165	1.50 232	0.56 166	0.63 179	0.64 150	0.39 150	0.34 158	0.64 141	0.43 139	0.50 132	0.41 135	0.76 135	0.41 129	0.68 182	0.65 170	0.34 154	0.36 146	0.66 165	0.68 149	0.58 130	1.25 191

FCDSN-DC	0.52 148	0.52 173	0.52 175	0.53 162	0.51 169	0.51 158	0.52 170	0.57 157	0.36 143	0.61 187	0.36 77	0.48 87	0.34 126	0.47 188	0.63 139	0.58 189	0.65 182	0.62 203	0.54 96	0.49 167	0.60 161	0.54 134	0.39 168	0.64 200	0.55 132	0.56 124	0.52 113	0.55 112
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MaskLacGwcNet_RVC	5.11 251	0.52 173	0.70 205	0.73 185	0.60 187	0.64 179	0.78 198	0.61 174	0.48 165	0.53 136	1.02 217	116.64 275	1.19 203	0.86 220	0.73 158	0.55 179	0.72 196	0.66 207	2.81 212	0.57 186	0.81 200	1.06 219	0.41 180	0.46 174	0.78 186	0.97 187	0.72 162	1.47 197

HBP-ISP	0.63 169	0.53 175	0.61 193	0.79 192	0.58 185	0.62 178	0.53 174	0.71 187	0.39 146	0.63 193	0.58 163	0.68 157	0.32 119	0.60 204	0.73 158	0.75 218	0.58 169	0.49 167	0.54 96	0.51 174	0.67 179	0.85 203	0.38 164	0.54 185	0.70 169	0.76 161	1.11 203	0.74 149

UCFNet_RVC	0.44 115	0.53 175	0.35 132	0.47 151	0.42 149	0.42 132	0.31 126	0.49 98	0.32 123	0.51 121	0.49 130	0.68 157	0.37 142	0.27 135	0.68 152	0.33 65	0.41 61	0.38 111	0.49 82	0.32 94	0.46 108	0.36 65	0.29 144	0.31 123	0.64 162	0.55 121	0.49 85	0.61 128

PS-NSSS	0.47 126	0.53 175	0.39 142	0.69 180	0.41 147	0.57 173	0.46 156	0.57 157	0.31 121	0.57 175	0.37 83	1.18 186	0.35 129	0.29 139	0.61 133	0.31 46	0.41 61	0.36 92	0.71 130	0.33 99	0.33 29	0.24 21	0.27 135	0.30 121	0.51 115	0.46 98	0.48 83	0.61 128

CBMV	0.76 181	0.53 175	0.47 163	0.64 177	0.55 180	0.59 174	0.43 151	0.71 187	0.64 184	0.61 187	0.40 96	1.34 195	0.50 166	0.46 187	1.07 187	0.65 202	0.64 181	0.54 186	0.87 150	0.50 172	0.76 196	0.58 151	0.40 176	0.78 209	0.87 198	0.85 173	1.59 223	2.56 229
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RGC	0.58 161	0.54 179	0.68 204	0.55 167	0.55 180	0.60 176	0.44 153	0.58 161	0.62 182	0.45 73	0.72 188	0.65 154	0.70 181	0.45 184	0.71 157	0.48 155	0.50 132	0.45 156	0.64 119	0.45 151	0.50 125	0.51 121	0.40 176	0.44 169	0.65 163	0.76 161	0.74 168	0.82 159

PWC_ROB	0.81 183	0.54 179	0.66 203	0.47 151	0.57 183	0.53 164	0.73 196	0.66 177	1.25 224	0.47 94	0.82 204	0.76 165	2.14 222	0.41 177	0.96 181	0.53 170	0.83 209	0.60 200	1.42 189	0.72 202	0.86 206	1.11 221	0.35 157	0.67 204	0.63 159	0.64 139	0.78 173	1.65 206

pmcnn	0.95 194	0.56 181	0.38 140	0.72 183	0.64 191	0.82 195	0.65 186	0.64 176	0.44 156	0.49 107	1.41 233	1.88 203	2.65 226	0.24 115	0.94 177	0.64 201	0.75 203	0.54 186	2.24 207	0.63 194	1.17 221	0.74 186	0.51 194	0.58 190	0.83 192	0.79 169	1.54 221	2.13 219

GANetREF_RVC	0.63 169	0.57 182	0.59 185	0.56 169	0.52 171	0.56 170	0.52 170	0.85 203	0.63 183	0.78 212	0.44 117	1.02 181	0.64 179	0.35 160	0.69 153	0.45 146	0.54 159	0.51 173	0.86 146	0.52 177	0.67 179	0.52 126	0.48 190	0.60 193	0.74 180	0.64 139	0.82 178	0.84 165
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.57 157	0.57 182	0.42 151	0.41 135	0.44 150	0.50 153	0.45 154	0.41 56	0.48 165	0.48 99	0.56 158	1.91 204	0.38 147	0.32 154	0.77 162	0.46 151	0.67 187	0.44 151	0.61 117	0.41 129	0.56 150	0.78 193	0.35 157	0.40 160	0.51 115	0.53 114	1.00 195	0.69 144

GwcNet-ADL	0.57 157	0.58 184	0.50 169	0.72 183	0.53 177	0.55 167	0.43 151	0.58 161	0.39 146	0.54 142	0.74 193	0.90 175	0.50 166	0.39 173	0.65 146	0.49 158	0.58 169	0.43 147	0.91 155	0.50 172	0.51 130	0.57 148	0.39 168	0.38 156	0.62 154	0.77 166	0.54 121	0.82 159

ADCMid	0.84 185	0.59 185	0.59 185	0.54 165	0.59 186	0.76 189	0.83 201	0.96 206	1.19 219	0.54 142	0.76 197	1.01 180	1.03 199	0.45 184	1.26 197	0.61 194	0.75 203	0.56 194	1.77 198	0.60 187	0.90 211	1.07 220	0.61 205	0.53 184	0.81 190	1.01 194	0.72 162	1.74 209

ADCPNet	0.92 192	0.59 185	0.57 182	0.63 176	0.74 196	0.64 179	0.79 200	0.77 197	0.83 202	0.63 193	0.82 204	0.74 164	1.50 209	0.51 193	1.44 207	0.71 214	0.73 201	0.54 186	1.89 202	0.73 203	0.89 209	1.04 217	0.53 197	0.62 196	0.97 204	1.53 221	0.87 186	2.63 230

ccs_rob	0.82 184	0.59 185	0.44 156	0.73 185	0.49 163	0.74 188	0.69 191	0.59 165	0.40 153	0.56 166	3.97 257	3.46 232	1.01 198	0.43 181	0.73 158	0.53 170	0.53 152	0.49 167	0.78 138	0.56 185	0.60 161	0.60 155	0.39 168	0.38 156	0.56 136	0.58 131	0.57 128	0.76 152

SFCPSM	0.86 188	0.60 188	0.48 164	0.60 173	0.54 178	0.61 177	0.51 168	0.67 179	0.61 180	0.55 158	0.78 198	1.44 199	2.37 224	0.38 170	1.19 191	0.50 161	0.56 166	0.48 165	4.29 225	0.84 212	0.61 165	0.68 176	0.45 188	0.40 160	0.72 175	0.76 161	0.71 159	0.97 176

FAT-Stereo	0.90 191	0.60 188	0.91 219	0.91 200	1.10 220	0.85 198	0.67 189	0.83 200	0.61 180	0.67 203	1.27 228	2.16 209	0.96 195	0.54 198	1.29 199	0.67 205	0.68 192	0.71 215	1.31 187	0.81 209	0.74 191	0.78 193	0.58 202	0.71 207	0.71 172	0.82 172	0.87 186	1.60 203

PA-Net	0.52 148	0.60 188	0.55 179	0.40 132	0.54 178	0.42 132	0.54 177	0.56 151	0.51 172	0.46 86	0.42 106	0.49 90	0.49 164	0.50 190	0.78 165	0.43 139	0.38 44	0.45 156	0.44 66	0.46 158	0.38 52	0.56 144	0.28 140	0.40 160	0.54 125	1.09 202	0.47 79	0.99 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SAMSARA	1.22 209	0.61 191	0.86 213	0.71 182	0.68 193	0.67 185	0.70 192	1.28 224	1.00 215	0.78 212	0.71 185	0.96 177	2.09 221	0.61 205	2.00 230	0.88 224	0.80 207	0.76 218	1.68 193	0.81 209	1.35 228	1.66 240	0.43 184	0.80 214	2.42 243	2.93 251	2.32 239	2.44 224

DPSNet	1.77 216	0.63 192	0.63 196	0.89 198	0.87 206	1.03 209	0.60 184	0.69 184	0.91 207	0.46 86	0.65 180	5.95 246	2.89 228	0.31 148	2.32 241	1.06 236	1.08 222	0.92 229	13.58 258	0.95 220	1.48 234	1.71 243	1.15 227	1.06 230	1.28 221	2.04 236	1.21 210	1.51 199

LALA_ROB	0.68 176	0.64 193	0.52 175	0.51 158	0.51 169	0.66 183	0.52 170	0.54 139	0.66 185	0.55 158	0.74 193	2.34 211	0.45 162	0.38 170	1.07 187	0.49 158	0.68 192	0.57 196	0.69 129	0.51 174	0.63 171	0.72 183	0.38 164	0.45 171	0.57 140	0.71 154	0.96 192	0.87 169

ETE_ROB	0.69 177	0.65 194	0.44 156	0.54 165	0.52 171	0.66 183	0.49 162	0.52 129	0.60 179	0.52 129	0.73 191	2.42 212	0.44 161	0.41 177	1.02 185	0.51 166	0.72 196	0.50 172	0.74 133	0.52 177	0.66 177	0.71 180	0.40 176	0.46 174	0.62 154	0.72 155	1.20 208	0.90 171

S-Stereo	1.04 197	0.66 195	0.64 197	0.96 203	0.95 210	1.10 210	1.26 216	0.74 193	0.81 201	0.65 200	2.52 248	2.61 215	0.92 193	0.56 200	1.67 217	0.73 216	0.69 194	0.83 226	1.54 190	0.84 212	0.72 190	0.95 211	1.07 226	0.84 218	0.70 169	0.78 167	0.80 174	1.53 200

STTRV1_RVC	1.87 222	0.66 195	0.51 173	0.83 195	0.62 189	0.82 195	0.71 193	0.78 198	0.76 195	0.71 205	0.82 204	1.33 194	1.76 215	0.79 216	3.54 251	0.59 191	1.17 225	0.58 199	22.38 262	1.22 232	1.22 225	0.93 209	0.86 221	0.88 220	0.95 203	1.08 200	1.17 205	2.84 234

FC-DCNN	0.66 175	0.69 197	0.65 198	0.99 205	0.67 192	0.93 203	0.68 190	0.76 196	0.41 154	0.72 208	0.42 106	0.83 170	0.35 129	0.51 193	0.62 137	0.57 184	0.67 187	0.57 196	0.64 119	0.51 174	0.64 176	0.54 134	0.40 176	0.61 194	0.87 198	0.70 151	0.82 178	0.96 173

SANet	1.21 206	0.69 197	0.78 209	0.80 193	0.77 199	0.97 206	0.65 186	1.30 225	1.22 221	0.60 184	0.94 212	5.82 245	2.82 227	0.64 210	1.36 202	0.53 170	0.81 208	0.67 210	1.11 179	0.63 194	0.74 191	0.84 202	0.78 214	0.82 216	1.11 214	1.93 232	1.21 210	2.10 217

CSAN	0.74 180	0.70 199	0.60 188	0.69 180	0.63 190	0.59 174	0.51 168	0.79 199	0.77 196	0.79 215	0.57 161	1.37 198	1.13 202	0.36 164	1.01 183	0.47 154	0.58 169	0.54 186	0.76 135	0.60 187	0.61 165	0.56 144	0.44 185	0.62 196	0.84 194	1.30 213	0.90 189	1.19 186

MFN_U_SF_DS_RVC	0.89 190	0.71 200	0.52 175	0.97 204	0.69 195	0.89 199	0.83 201	1.04 213	0.93 210	0.78 212	0.62 177	1.36 197	0.99 196	0.67 212	1.61 213	0.54 173	0.53 152	0.46 159	1.75 197	0.48 166	0.81 200	0.94 210	0.61 205	0.58 190	1.10 213	1.25 211	1.01 196	1.41 195

G-Net	1.21 206	0.75 201	0.97 221	0.68 179	0.68 193	0.93 203	0.62 185	1.00 209	1.32 227	0.74 210	1.45 237	5.45 240	0.94 194	0.45 184	1.16 190	0.84 223	0.77 205	0.66 207	2.05 205	1.51 243	0.88 208	1.00 214	0.55 198	0.71 207	0.86 195	1.21 207	1.82 229	2.79 233

XQC	0.80 182	0.75 201	0.59 185	0.77 190	0.74 196	0.79 193	0.73 196	0.88 204	0.78 198	0.73 209	0.60 170	0.89 172	0.85 189	0.61 205	1.25 196	0.67 205	0.65 182	0.54 186	1.08 176	0.62 192	0.76 196	0.88 207	0.52 195	0.59 192	0.97 204	1.38 215	1.04 199	0.82 159

ADCS	1.14 201	0.75 201	0.65 198	0.73 185	0.78 200	0.82 195	0.71 193	1.01 211	1.55 233	0.62 189	0.87 208	1.16 185	1.80 217	0.61 205	1.52 210	1.19 241	1.05 219	0.82 224	1.97 203	0.96 221	1.60 235	1.93 245	0.59 203	0.82 216	1.00 210	2.14 239	1.06 200	2.09 216

DGSMNet	1.45 212	0.77 204	0.87 215	0.85 197	0.81 203	0.90 200	0.88 204	0.84 201	0.69 189	1.14 238	4.85 259	1.29 193	0.91 192	0.73 215	1.71 221	1.61 254	1.82 241	0.96 230	3.30 215	1.08 226	2.90 253	4.49 257	0.73 211	0.91 222	0.80 188	1.08 200	0.92 191	1.20 187

AnyNet_C01	1.28 210	0.80 205	0.65 198	0.77 190	0.83 204	0.78 192	1.02 211	1.15 218	1.49 231	0.71 205	0.96 214	2.09 208	1.73 214	0.68 213	1.89 229	1.43 249	1.52 234	1.40 248	2.36 208	1.08 226	2.26 247	2.15 250	0.80 215	0.88 220	1.19 216	1.04 197	0.99 193	1.96 213

LSM0	6.91 256	0.81 206	0.60 188	1.25 212	1.05 217	1.32 217	1.29 218	1.65 241	1.45 230	1.18 239	1.49 239	2.67 217	4.52 237	0.52 196	59.29 275	70.04 275	1.27 227	0.77 219	10.09 251	1.49 242	2.97 254	5.30 258	0.65 208	0.91 222	1.35 222	1.86 229	2.57 243	8.34 256

edge stereo	1.17 205	0.82 207	1.13 226	1.17 209	1.08 219	1.27 214	1.11 212	1.13 216	0.84 203	0.65 200	1.37 232	3.43 231	1.52 210	0.69 214	1.34 200	0.71 214	0.83 209	0.62 203	2.86 213	0.75 205	0.83 203	1.05 218	0.74 212	0.69 206	0.99 207	0.91 181	1.17 205	1.98 214

MFN_U_SF_RVC	1.16 204	0.85 208	0.65 198	0.99 205	0.80 201	1.14 212	1.14 213	1.11 215	0.86 205	1.08 232	1.53 240	1.58 201	1.28 207	0.91 221	2.18 237	0.68 210	0.63 179	0.61 202	4.78 227	0.78 208	1.03 215	1.21 228	0.52 195	0.84 218	0.99 207	0.91 181	0.99 193	1.32 192

PVD	1.15 202	0.86 209	0.90 218	0.94 202	0.89 208	1.01 208	0.89 205	1.55 238	1.56 234	0.60 184	0.95 213	1.22 190	1.67 213	0.80 217	1.69 220	0.88 224	1.07 221	0.78 220	1.80 199	0.87 215	1.15 220	1.41 235	0.66 210	0.78 209	1.26 220	1.62 224	1.32 216	1.83 211

AMNet	0.92 192	0.91 210	0.88 216	0.91 200	0.95 210	0.96 205	0.87 203	0.71 187	0.87 206	0.90 220	0.98 215	0.99 179	0.64 179	0.95 223	0.90 174	1.00 233	1.06 220	0.97 232	0.96 160	0.97 222	1.02 214	0.98 212	0.55 198	0.91 222	0.91 200	0.97 187	1.06 200	1.16 184

MADNet+	1.50 213	0.93 211	1.11 225	1.23 211	1.05 217	0.97 206	1.51 222	1.54 237	1.23 222	1.08 232	1.04 219	1.70 202	1.83 218	1.02 225	3.67 252	1.43 249	2.08 246	1.01 235	2.00 204	1.30 236	2.18 244	1.49 238	1.00 225	1.62 251	1.58 228	1.26 212	1.29 214	2.49 225

CC-Net-ROB	0.73 179	0.93 211	0.60 188	1.39 217	0.88 207	1.29 216	0.91 207	0.70 185	0.44 156	0.71 205	0.50 135	2.03 205	0.36 134	0.64 210	0.70 154	0.34 85	0.53 152	0.49 167	1.09 178	0.45 151	0.42 78	0.31 38	0.81 216	0.41 166	0.69 167	0.64 139	0.59 133	0.92 172

FBW_ROB	0.97 195	0.97 213	0.74 207	1.48 219	0.95 210	1.12 211	0.93 209	0.67 179	0.54 175	0.56 166	0.72 188	1.28 192	0.79 186	0.82 218	1.04 186	0.45 146	0.72 196	0.53 185	4.39 226	0.45 151	0.68 182	0.55 142	0.94 223	0.96 226	0.80 188	0.91 181	0.86 185	1.36 193

MSC_U_SF_DS_RVC	1.15 202	1.01 214	0.88 216	1.25 212	0.85 205	0.92 201	1.17 215	1.23 222	1.56 234	1.03 228	0.75 195	1.21 187	0.87 191	1.05 226	1.68 219	0.75 218	0.66 184	0.74 216	3.51 217	0.89 216	0.96 213	1.36 232	0.83 218	0.91 222	1.19 216	1.13 204	0.88 188	1.63 204

MeshStereo	1.94 223	1.02 215	0.73 206	1.88 222	1.30 223	1.46 220	0.89 205	1.17 219	0.79 200	0.66 202	0.92 210	8.33 259	5.32 242	0.41 177	2.26 238	0.70 212	0.67 187	0.54 186	4.80 228	0.63 194	4.38 258	0.98 212	0.65 208	0.79 211	2.01 233	1.63 225	3.35 253	4.10 245
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
SGM_RVC	1.95 224	1.03 216	0.60 188	1.33 216	0.98 214	1.28 215	0.91 207	0.96 206	0.78 198	0.62 189	0.80 200	2.66 216	1.78 216	0.36 164	0.95 180	0.39 114	0.57 168	0.43 147	5.48 231	0.47 162	0.63 171	0.42 90	0.38 164	0.61 194	1.50 225	1.43 218	3.27 252	22.12 263
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	1.21 206	1.06 217	0.95 220	1.17 209	0.99 215	1.45 218	1.16 214	1.07 214	1.30 226	1.01 227	1.10 224	2.08 207	1.27 206	0.84 219	1.60 212	1.03 235	1.29 229	1.04 237	2.18 206	1.01 224	1.29 227	1.03 216	0.96 224	0.99 227	0.99 207	0.91 181	1.30 215	1.48 198

LE_ROB	12.15 262	1.07 218	1.28 230	4.86 259	43.61 274	6.11 263	34.98 272	7.73 266	6.67 261	0.59 181	3.47 254	32.65 270	46.59 272	0.28 137	3.28 249	0.34 85	0.56 166	0.43 147	23.40 264	0.83 211	0.89 209	0.66 174	0.55 198	8.00 265	23.50 267	19.54 266	20.84 267	35.39 270

SPS-STEREO	1.42 211	1.09 219	1.04 223	1.28 215	1.20 221	1.23 213	1.01 210	1.33 227	1.23 222	1.11 235	1.31 229	2.03 205	1.20 204	0.94 222	1.88 228	1.24 244	1.31 231	1.13 243	4.18 222	1.21 230	1.90 241	1.42 236	1.22 230	1.13 235	1.21 218	1.24 209	1.59 223	1.54 201
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.97 225	1.15 220	1.06 224	1.40 218	1.29 222	1.49 221	1.43 221	1.32 226	1.16 217	1.11 235	2.33 247	2.86 220	2.50 225	1.08 228	7.06 256	1.20 242	1.29 229	1.06 238	8.56 247	1.21 230	1.70 238	1.46 237	1.26 231	1.13 235	1.42 223	1.31 214	1.94 234	2.43 223

FADE		1.41 221	1.97 246	1.26 214	1.51 225	2.99 235	4.68 255	1.89 246	7.67 263	3.64 263	14.09 265		8.32 247	1.36 229	14.67 262	1.30 246	7.11 263	3.52 260	22.66 263	9.99 264	7.92 263	7.45 263	1.21 228	2.32 258	1.66 230	1.24 209	4.68 257	17.34 259

MDST_ROB	1.80 219	1.47 222	0.55 179	2.47 230	1.01 216	1.79 223	0.78 198	0.72 190	0.58 176	0.59 181	0.55 156	1.10 183	12.30 255	0.29 139	3.12 247	0.41 124	0.52 144	0.37 101	0.84 143	0.44 145	0.58 154	0.44 96	0.39 168	0.51 181	3.47 255	1.87 230	8.68 261	2.84 234

SPstereo	2.30 234	1.48 223	1.89 245	1.53 220	1.45 224	1.58 222	1.38 220	2.01 250	1.64 236	1.53 250	2.89 249	2.96 222	5.36 243	1.62 231	2.07 231	2.85 259	2.14 247	2.25 256	2.93 214	2.22 254	3.05 255	3.41 254	1.71 234	1.81 254	2.05 234	2.27 241	2.65 244	3.29 238

ELAS_RVC	2.08 228	1.48 223	1.28 230	2.09 223	1.56 227	3.54 251	1.54 224	1.51 236	1.17 218	0.93 222	2.90 250	6.91 251	6.03 244	0.62 208	1.61 213	0.67 205	1.11 224	0.82 224	2.41 209	0.92 217	1.42 231	2.14 248	0.86 221	1.12 234	3.43 254	2.32 243	2.72 247	3.08 236
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.84 221	1.51 225	1.58 236	2.13 224	1.53 226	1.45 218	1.51 222	1.82 245	2.17 245	1.51 249	3.04 251	3.42 230	4.56 238	1.06 227	1.87 227	1.13 238	1.28 228	0.96 230	3.75 218	1.28 235	1.09 217	1.25 229	0.64 207	1.42 246	1.47 224	2.46 244	1.50 219	2.37 222

MANE	5.94 255	1.67 226	3.69 261	2.38 228	2.05 231	2.51 227	2.37 227	3.17 255	4.05 256	0.84 217	1.36 231	7.77 256	9.14 251	0.57 201	15.61 264	1.09 237	0.87 213	13.46 265	6.33 238	0.62 192	1.25 226	0.76 191	0.49 192	1.02 228	10.30 261	18.90 265	16.36 265	31.80 267

ELAS	2.16 230	1.69 227	1.25 228	2.28 225	1.83 230	2.51 227	1.54 224	1.63 239	1.84 238	0.90 220	3.66 255	7.04 252	6.05 245	0.63 209	1.83 226	0.67 205	1.09 223	0.79 223	2.64 210	0.86 214	1.37 229	2.14 248	0.81 216	1.05 229	3.30 252	2.80 250	2.71 245	3.36 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	3.04 242	1.84 228	2.02 247	2.86 237	2.07 232	2.80 232	2.13 226	3.45 258	1.87 239	0.84 217	5.89 260	8.55 260	10.11 253	0.54 198	5.43 253	0.48 155	0.66 184	0.47 162	12.54 254	0.74 204	0.90 211	0.86 204	0.50 193	1.06 230	2.80 247	2.48 245	2.76 249	5.29 252

DDUNet	1.09 199	1.90 229	0.60 188	2.35 227	2.12 236	2.19 226	2.37 227	0.57 157	0.70 190	0.48 99	0.80 200	1.34 195	0.25 80	2.50 236	0.80 166	0.58 189	0.89 216	0.51 173	1.72 194	0.61 190	0.83 203	0.76 191	1.49 233	0.41 166	0.59 146	0.64 139	0.70 158	0.66 139

SGM-ForestM	2.76 239	1.91 230	0.61 193	1.81 221	0.95 210	2.05 225	1.33 219	1.42 231	0.91 207	0.56 166	0.91 209	5.46 241	4.14 235	0.42 180	24.53 267	0.42 132	0.62 175	0.44 151	5.98 233	0.47 162	0.63 171	0.44 96	0.39 168	0.56 188	3.80 256	4.06 255	4.71 258	4.93 250

UDG	1.10 200	1.96 231	0.62 195	2.28 225	2.25 239	2.00 224	2.51 230	0.59 165	0.73 192	0.59 181	0.83 207	1.25 191	0.33 121	2.35 233	0.88 173	0.52 168	0.95 217	0.62 203	1.84 200	0.67 201	0.86 206	0.81 199	1.27 232	0.46 174	0.62 154	0.64 139	0.71 159	0.63 136

WAO-6	2.05 227	2.11 232	1.32 232	2.55 233	2.10 233	2.72 231	2.68 232	1.45 234	1.94 243	1.37 246	1.13 226	3.15 226	4.44 236	2.52 237	1.75 224	1.20 242	1.94 243	1.12 241	2.67 211	1.36 239	1.62 236	1.37 233	2.42 238	1.38 244	2.21 239	2.11 237	1.99 235	2.75 232

SQANet	1.52 214	2.25 233	0.86 213	2.64 234	1.82 228	2.88 234	2.47 229	0.73 191	0.53 174	0.87 219	0.60 170	2.18 210	0.71 184	2.16 232	1.24 195	0.43 139	0.73 201	0.60 200	7.68 245	0.55 183	0.63 171	0.60 155	2.93 242	0.46 174	0.77 185	1.06 199	1.01 196	1.59 202

ACVNet-4b	1.77 216	2.43 234	1.27 229	2.78 236	2.11 235	3.13 238	3.16 241	1.03 212	0.97 214	1.10 234	0.61 176	3.05 224	1.08 201	2.79 242	1.39 203	0.68 210	1.48 233	0.75 217	5.82 232	1.08 226	0.81 200	0.64 165	3.77 245	0.68 205	1.08 212	0.97 187	1.19 207	1.80 210

RainbowNet	1.77 216	2.52 235	1.58 236	3.00 239	2.34 241	3.15 239	3.06 238	1.00 209	0.77 196	1.29 242	0.75 195	2.75 218	1.86 219	2.77 241	1.50 209	0.78 221	1.23 226	0.78 220	3.30 215	1.16 229	1.11 219	0.72 183	3.90 247	0.79 211	1.16 215	1.16 205	1.37 217	2.11 218

PWCK	3.81 245	2.53 236	1.72 240	3.08 244	2.13 237	3.10 237	3.14 240	1.99 249	2.21 246	2.27 258	3.18 253	5.47 242	3.87 233	1.43 230	2.14 232	1.00 233	1.84 242	1.11 240	42.20 274	1.74 247	2.25 246	1.67 241	2.24 237	1.53 249	1.90 232	2.63 246	1.84 231	2.54 228

IMH-64-1	2.23 231	2.54 237	1.78 241	3.04 241	2.48 242	3.36 244	3.57 245	1.43 232	1.87 239	1.00 224	1.08 222	3.38 228	4.59 239	3.31 248	1.71 221	0.91 228	1.73 237	0.97 232	4.22 223	1.35 237	1.42 231	1.19 225	4.55 252	1.08 232	2.07 235	1.47 219	1.70 226	2.34 220

IMH-64	2.23 231	2.54 237	1.78 241	3.04 241	2.48 242	3.36 244	3.57 245	1.43 232	1.87 239	1.00 224	1.08 222	3.38 228	4.59 239	3.31 248	1.71 221	0.91 228	1.73 237	0.97 232	4.22 223	1.35 237	1.42 231	1.19 225	4.55 252	1.08 232	2.07 235	1.47 219	1.70 226	2.34 220

IMH	2.49 238	2.59 239	1.81 243	3.06 243	2.54 246	3.39 246	3.61 247	1.47 235	1.90 242	1.03 228	1.07 221	3.52 233	8.23 246	3.63 253	1.59 211	0.91 228	1.80 240	1.01 235	5.27 229	1.38 240	1.37 229	1.14 223	4.57 254	1.13 235	2.08 237	1.87 230	1.82 229	3.43 240

otaku	1.76 215	2.60 240	0.97 221	2.95 238	2.10 233	3.19 240	2.77 233	0.88 204	0.84 203	1.00 224	0.68 182	2.48 213	1.07 200	2.42 234	1.35 201	0.54 173	0.88 214	0.63 206	8.81 249	0.92 217	0.75 195	0.67 175	3.55 243	0.63 199	0.97 204	0.95 186	1.24 213	1.73 208

DispFullNet	2.33 235	2.68 241	3.37 260	2.54 231	2.33 240	2.65 230	2.56 231	1.37 229	1.29 225	2.23 257	1.02 217	7.86 257	2.93 229	2.48 235	1.41 204	1.62 255	2.89 253	1.43 249	6.75 241	2.26 255	1.63 237	1.71 243	1.21 228	0.80 214	0.93 201	0.93 185	1.52 220	2.50 226

LVE	2.40 236	2.71 242	1.67 239	4.77 258	2.70 249	3.32 242	3.79 248	1.33 227	1.39 229	1.62 251	1.35 230	3.06 225	3.67 231	2.80 243	1.44 207	0.89 226	1.62 236	1.12 241	6.31 236	1.44 241	1.97 242	1.40 234	3.89 246	1.47 248	2.51 246	2.03 235	2.07 236	2.50 226

ACVNet_2	2.43 237	2.72 243	1.85 244	3.43 246	2.57 247	3.08 236	3.07 239	1.40 230	1.10 216	1.11 235	0.99 216	2.79 219	1.99 220	2.57 239	1.19 191	0.76 220	2.35 248	0.78 220	16.59 260	1.22 232	1.05 216	0.82 201	3.92 248	1.15 239	1.74 231	2.01 233	1.54 221	1.90 212

Ntro	1.81 220	2.73 244	1.14 227	3.03 240	2.21 238	3.27 241	3.03 236	0.96 206	0.91 207	1.04 230	0.79 199	2.60 214	0.84 188	2.53 238	1.41 204	0.55 179	0.96 218	0.66 207	8.42 246	0.99 223	0.74 191	0.69 177	3.62 244	0.62 196	1.03 211	1.23 208	1.20 208	1.69 207

PSMNet_ROB	2.08 228	2.77 245	1.33 233	2.54 231	1.82 228	3.47 248	3.03 236	1.25 223	1.21 220	1.32 244	1.41 233	2.91 221	4.05 234	2.61 240	1.82 225	0.80 222	1.39 232	0.86 228	6.00 234	1.24 234	1.21 224	1.11 221	4.12 250	1.13 235	1.65 229	1.79 228	1.60 225	1.63 204

WAO-8	2.95 240	2.89 246	2.08 248	4.66 255	2.53 244	3.48 249	2.97 234	1.91 247	3.21 253	1.38 247	1.44 235	5.04 237	8.43 248	3.60 251	2.17 233	1.16 239	2.03 244	1.19 244	6.98 242	2.15 252	1.74 239	1.25 229	2.86 240	1.36 242	3.26 250	2.73 247	2.53 241	4.56 248

Venus	2.95 240	2.89 246	2.08 248	4.66 255	2.53 244	3.48 249	2.97 234	1.91 247	3.21 253	1.38 247	1.44 235	5.04 237	8.43 248	3.60 251	2.17 233	1.16 239	2.03 244	1.19 244	6.98 242	2.15 252	1.74 239	1.25 229	2.86 240	1.36 242	3.26 250	2.73 247	2.53 241	4.56 248

ACVNet_1	1.97 225	2.92 248	1.62 238	3.50 247	2.66 248	3.39 246	3.43 244	1.18 220	0.93 210	1.04 230	0.92 210	2.97 223	1.56 212	2.85 245	1.41 204	0.57 184	1.54 235	0.83 226	6.64 239	1.03 225	1.09 217	0.81 199	4.02 249	0.79 211	1.25 219	1.72 226	1.01 196	1.41 195

JetBlue	3.72 244	2.93 249	2.25 252	4.01 253	3.39 257	4.54 256	4.38 250	2.49 253	2.38 248	1.19 240	1.04 219	7.20 253	1.53 211	3.21 247	1.64 216	1.52 252	2.46 250	2.08 255	4.12 221	1.77 249	4.67 259	5.57 259	1.98 235	1.72 253	2.43 244	4.51 257	3.02 251	22.45 264

ktn	4.88 250	2.98 250	2.15 251	3.75 249	3.03 253	3.86 252	4.59 252	1.74 243	2.91 251	2.10 256	1.63 242	11.03 263	37.05 269	3.72 254	2.27 239	1.83 256	2.63 252	2.02 254	18.61 261	1.99 250	2.22 245	2.06 247	4.75 255	1.94 255	2.11 238	2.26 240	2.71 245	3.88 243

MADNet++	4.47 249	3.00 251	3.25 259	2.44 229	3.78 259	2.63 229	3.35 242	3.45 258	4.35 257	3.57 262	3.87 256	5.35 239	5.16 241	3.40 250	3.14 248	4.21 261	3.98 256	3.26 259	6.32 237	4.42 260	7.68 262	13.20 265	2.01 236	3.95 262	3.30 252	10.32 262	3.77 255	3.51 241

Dean	2.26 233	3.02 252	1.51 235	3.69 248	3.06 254	3.35 243	3.37 243	1.63 239	1.75 237	1.34 245	1.22 227	3.24 227	3.75 232	2.81 244	1.67 217	0.89 226	1.78 239	1.08 239	4.11 220	1.56 245	1.17 221	1.01 215	4.18 251	1.28 241	2.41 242	2.01 233	2.20 238	2.02 215

DPSimNet_ROB	7.97 257	3.03 253	3.09 258	2.75 235	2.79 251	2.83 233	4.04 249	3.33 256	6.56 260	2.71 261	50.85 274	6.38 249	18.73 261	3.01 246	14.74 263	5.23 262	4.15 257	2.37 257	28.07 269	3.64 259	5.47 260	6.94 262	2.62 239	2.99 261	3.80 256	6.16 259	3.42 254	15.50 258

KSHMR	5.14 252	3.44 254	2.51 254	4.75 257	3.54 258	4.37 254	4.39 251	2.25 252	2.04 244	1.89 253	1.90 244	3.91 234	56.90 274	4.29 262	2.33 242	1.43 249	2.38 249	1.63 250	9.67 250	1.74 247	2.26 247	1.95 246	6.27 264	1.58 250	2.40 241	2.12 238	2.33 240	4.41 247

TorneroNet	5.55 253	3.56 255	2.26 253	3.87 250	3.09 255	4.41 255	4.59 252	1.77 244	5.65 258	1.30 243	1.46 238	6.35 248	60.56 275	3.94 260	2.38 243	0.99 232	2.95 254	1.26 246	16.30 259	1.57 246	2.37 250	1.62 239	5.15 259	1.41 245	2.48 245	2.30 242	2.14 237	4.06 244

TorneroNet-64	4.16 247	3.61 256	2.11 250	4.37 254	2.98 252	4.33 253	4.63 254	1.71 242	6.34 259	1.23 241	1.11 225	5.72 244	25.96 263	4.00 261	2.53 245	0.96 231	2.98 255	1.29 247	12.05 253	1.55 244	2.30 249	1.69 242	4.93 258	1.44 247	2.24 240	2.79 249	1.84 231	5.51 254

notaker	3.70 243	3.63 257	2.85 257	6.04 261	3.37 256	4.76 257	4.69 256	2.04 251	2.21 246	1.89 253	1.60 241	7.21 254	15.87 260	3.78 257	2.29 240	1.52 252	2.59 251	1.74 252	11.12 252	2.03 251	2.00 243	2.17 251	4.86 257	1.71 252	1.52 227	1.74 227	1.91 233	2.70 231

UNDER WATER	4.12 246	4.08 258	2.63 255	6.45 262	4.77 262	5.44 260	5.59 258	3.34 257	3.11 252	1.70 252	1.80 243	7.67 255	11.14 254	4.31 263	2.42 244	1.26 245	4.76 258	1.65 251	6.67 240	2.44 257	2.82 252	2.90 252	7.40 267	2.17 257	3.16 249	3.80 254	2.72 247	5.07 251

JetRed	5.93 254	4.36 259	5.18 263	3.32 245	4.15 261	5.91 262	9.28 264	4.21 261	2.78 249	2.33 259	2.08 246	5.56 243	1.33 208	5.92 266	3.32 250	3.95 260	6.76 262	6.49 261	3.83 219	3.05 258	7.34 261	6.19 261	5.50 260	2.76 260	9.36 260	21.55 267	5.67 259	17.91 261

UNDER WATER-64	4.19 248	4.38 260	2.66 256	7.03 263	4.94 263	5.57 261	5.84 259	3.48 260	2.88 250	1.94 255	1.95 245	7.91 258	9.16 252	4.50 265	2.63 246	1.31 247	4.96 259	1.75 253	6.26 235	2.37 256	2.75 251	3.23 253	7.93 268	2.02 256	2.94 248	4.48 256	2.89 250	5.44 253

DGTPSM_ROB	11.00 260	5.61 261	16.56 267	3.96 251	7.34 265	4.93 258	7.56 260	4.32 262	11.20 266	4.12 264	8.43 261	4.55 235	13.08 256	3.85 258	13.16 260	13.78 265	6.37 260	15.33 266	7.61 244	11.60 265	8.27 265	20.90 267	5.52 261	11.00 266	11.55 262	30.93 269	12.69 262	32.76 268

DPSMNet_ROB	11.11 261	5.62 262	16.57 268	3.96 251	7.34 265	4.93 258	7.57 261	4.32 262	11.21 267	4.13 265	8.57 262	4.60 236	14.45 259	3.87 259	13.23 261	13.79 266	6.38 261	15.38 267	8.62 248	11.60 265	8.28 266	20.92 268	5.52 261	11.00 266	11.58 263	30.93 269	12.70 263	32.76 268

HanzoNet	10.87 259	6.61 263	4.12 262	14.03 266	6.14 264	22.43 268	21.48 270	7.53 265	9.98 265	2.65 260	3.14 252	30.46 268	52.31 273	24.77 272	5.81 254	2.76 258	7.16 264	2.61 258	25.65 265	5.09 261	4.13 256	3.84 256	8.74 269	2.66 259	4.91 259	4.52 258	4.28 256	5.77 255

ASD4	13.31 263	6.70 264	12.88 266	5.51 260	3.93 260	6.96 264	5.17 257	6.08 264	7.44 262	6.90 266	29.32 271	6.50 250	8.79 250	7.47 267	12.49 259	11.08 264	10.55 265	13.21 264	12.75 255	7.93 263	31.35 270	19.00 266	4.80 256	6.43 264	22.01 266	31.67 271	26.99 269	35.45 271

BEATNet-Init1	13.96 264	15.06 265	1.45 234	33.51 272	2.74 250	31.35 272	11.00 266	2.83 254	3.32 255	0.97 223	4.32 258	18.31 264	31.62 267	0.57 201	32.74 268	1.33 248	0.88 214	0.67 210	61.90 276	16.80 269	4.24 257	6.02 260	0.75 213	1.26 240	18.71 265	8.82 260	37.43 273	28.26 266

DPSM_ROB	17.14 266	15.12 266	20.99 269	8.55 264	8.28 267	12.85 265	8.38 262	9.68 268	14.27 268	7.99 267	8.92 263	10.02 261	13.15 257	3.72 254	17.02 265	17.90 267	17.89 268	19.72 269	13.12 256	14.58 267	23.81 268	27.16 269	6.33 265	14.07 268	31.12 271	38.41 272	36.00 271	43.62 272

DPSM	17.14 266	15.12 266	20.99 269	8.55 264	8.28 267	12.85 265	8.38 262	9.68 268	14.27 268	7.99 267	8.92 263	10.02 261	13.15 257	3.72 254	17.02 265	17.90 267	17.89 268	19.72 269	13.12 256	14.58 267	23.81 268	27.16 269	6.33 265	14.07 268	31.12 271	38.41 272	36.00 271	43.62 272

PML	25.77 269	16.40 268	5.63 264	19.94 270	12.77 269	20.38 267	9.79 265	9.31 267	68.05 276	17.61 272	136.84 276	90.68 274	97.32 276	9.22 271	8.31 257	7.86 263	13.64 266	6.53 262	32.01 270	6.33 262	10.40 267	9.06 264	5.53 263	5.58 263	24.53 269	10.26 261	31.06 270	10.67 257

LRCNet_RVC	19.34 268	28.20 269	9.73 265	30.22 271	27.96 272	31.69 273	26.15 271	20.45 273	8.63 264	28.67 273	28.56 270	30.79 269	23.77 262	32.51 273	10.62 258	1.87 257	23.27 270	17.65 268	40.19 271	17.32 270	8.18 264	3.73 255	35.17 273	25.19 270	1.50 225	1.19 206	5.90 260	3.12 237

CasAABBNet	34.43 271	30.36 270	42.26 274	17.14 267	16.55 270	25.74 269	16.74 267	19.07 270	28.70 270	16.64 271	18.05 269	20.17 267	26.39 264	7.50 268	34.18 269	36.02 269	36.01 273	39.65 271	26.14 266	29.32 271	47.52 274	54.86 276	12.71 270	28.37 273	62.52 273	77.28 274	72.22 274	87.55 274

MyStereo03	34.49 272	30.38 271	42.28 275	17.19 268	16.68 271	25.92 270	16.86 268	19.46 271	28.71 271	16.15 269	17.99 267	20.16 265	26.46 265	7.53 269	34.41 270	36.06 270	35.97 271	39.69 272	26.26 267	29.36 272	47.86 275	54.73 274	12.72 271	28.32 271	62.57 274	77.31 275	72.32 275	87.78 275

MyStereo02	33.87 270	30.38 271	42.28 275	17.19 268	0.00 1	25.92 270	16.86 268	19.46 271	28.71 271	16.15 269	17.99 267	20.16 265	26.46 265	7.53 269	34.41 270	36.06 270	35.97 271	39.69 272	26.26 267	29.36 272	47.86 275	54.73 274	12.72 271	28.32 271	62.57 274	77.31 275	72.32 275	87.78 275

HaxPig	36.94 273	39.02 273	35.87 271	37.61 273	42.00 273	37.54 274	41.37 273	37.89 274	39.04 273	46.91 274	48.84 273	44.26 271	35.76 268	37.00 274	38.72 273	36.77 273	45.37 274	48.69 274	40.70 272	39.66 274	36.11 271	31.60 271	47.76 275	39.78 275	18.63 264	16.85 264	13.84 264	19.74 262

AVERAGE_ROB	39.02 274	41.97 274	38.90 272	43.30 274	44.01 275	42.99 275	43.74 274	43.16 275	39.90 274	47.57 275	47.87 272	44.75 272	39.96 270	43.65 276	38.17 272	36.44 272	46.39 275	48.96 275	41.67 273	40.21 275	39.69 272	35.43 272	46.62 274	39.76 274	24.41 268	16.49 263	19.69 266	17.85 260

MEDIAN_ROB	40.83 275	43.09 275	39.48 273	43.85 275	45.04 276	43.46 276	44.50 275	43.93 276	40.53 275	50.28 276	51.34 275	46.63 273	40.33 271	42.01 275	40.18 274	38.17 274	48.38 276	51.35 276	43.96 275	42.85 276	41.02 273	36.07 273	48.66 276	41.25 276	25.02 270	23.68 268	21.83 268	25.41 265

DLNR_Zeroshot_test	15.24 265	56.59 276	0.74 207	77.76 276	0.28 100	0.40 125	71.39 276	0.56 151	0.23 60	0.54 142	0.35 72	0.59 134	0.18 45	4.34 264	79.08 276	81.53 276	15.25 267	11.51 263	5.30 230	0.36 110	0.78 199	0.74 186	0.15 57	0.31 123	0.60 149	0.51 110	0.69 154	0.63 136

Low-res two-view benchmark