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 Lap2	0.14 1	0.08 4	0.05 1	0.05 1	0.06 5	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.11 7	0.03 2	0.14 6	0.07 3	0.08 2	0.94 10	0.36 25	0.12 1	0.10 3	0.13 2	0.07 2	0.30 16	0.23 4	0.04 1	0.07 2	0.12 4	0.11 4	0.11 1	0.08 3

CroCo-Stereo	0.14 1	0.07 1	0.05 1	0.05 1	0.05 4	0.05 1	0.04 1	0.08 2	0.06 2	0.06 2	0.01 1	0.11 2	0.07 3	0.07 1	1.09 16	0.38 33	0.13 2	0.10 3	0.17 6	0.06 1	0.26 13	0.24 5	0.04 1	0.06 1	0.11 2	0.09 2	0.11 1	0.07 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
StereoVision	0.15 3	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 3	0.07 3	0.10 5	0.13 20	0.09 4	0.07 3	0.16 8	0.08 5	0.11 7	0.75 5	0.29 11	0.15 4	0.13 6	0.17 6	0.10 3	0.23 10	0.22 3	0.04 1	0.09 6	0.15 10	0.13 7	0.19 9	0.16 12

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT_CTSACE	0.24 12	0.20 38	0.13 15	0.12 19	0.10 11	0.14 29	0.10 17	0.24 31	0.11 12	0.26 42	0.10 7	0.22 15	0.18 50	0.11 7	0.87 8	0.39 36	0.22 14	0.14 7	0.31 26	0.19 28	0.33 23	0.83 52	0.09 13	0.13 15	0.27 62	0.16 14	0.34 45	0.17 18

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.38 46	0.22 61	0.15 33	0.15 36	0.18 54	0.19 59	0.36 116	0.30 58	0.18 59	0.34 86	0.21 51	0.44 121	0.28 107	0.13 14	1.97 87	0.46 62	0.35 88	0.26 71	0.44 52	0.34 88	1.13 140	0.87 57	0.11 35	0.18 47	0.25 50	0.18 24	0.33 35	0.25 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.40 53	0.20 38	0.14 28	0.15 36	0.16 37	0.13 20	0.43 134	0.23 27	0.23 92	0.37 115	0.28 87	0.29 40	0.30 117	0.52 164	1.74 70	0.70 117	0.39 108	0.37 136	0.37 36	0.37 97	0.77 103	1.14 84	0.12 43	0.15 28	0.25 50	0.25 58	0.29 32	0.34 100

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4D-IteraStereo	0.45 78	0.19 29	0.24 104	0.17 53	0.18 54	0.14 29	0.14 35	0.33 86	0.17 47	0.33 84	0.18 36	0.39 96	0.13 25	0.33 119	1.77 71	1.69 203	0.27 37	0.30 95	0.51 67	0.37 97	0.91 117	2.13 171	0.13 54	0.20 74	0.21 33	0.22 39	0.41 75	0.19 25

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.48 88	0.22 61	0.22 92	0.17 53	0.21 84	0.15 34	0.24 86	0.34 91	0.20 73	0.35 93	0.20 45	0.32 59	0.32 126	0.17 33	1.41 43	0.81 133	0.39 108	0.26 71	0.56 89	0.36 94	1.07 133	1.45 114	0.13 54	0.17 44	0.28 68	0.27 77	2.29 238	0.31 82
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RALAANet	0.41 57	0.23 78	0.20 62	0.17 53	0.19 62	0.18 52	0.24 86	0.28 47	0.16 39	0.24 31	0.21 51	0.32 59	0.18 50	0.30 105	1.47 47	0.42 42	0.30 58	0.25 64	0.60 98	0.34 88	0.81 107	2.50 195	0.12 43	0.20 74	0.25 50	0.24 52	0.41 75	0.23 43

HITNet	0.32 29	0.18 20	0.15 33	0.17 53	0.17 45	0.14 29	0.11 19	0.29 52	0.19 66	0.30 59	0.20 45	0.30 47	0.19 61	0.29 99	1.46 45	0.42 42	0.31 63	0.20 30	0.38 37	0.18 23	0.67 89	1.02 72	0.12 43	0.16 34	0.20 29	0.19 28	0.39 66	0.27 63
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PWCDC_ROB	0.57 118	0.19 29	0.20 62	0.17 53	0.27 126	0.22 83	0.25 94	0.22 24	0.54 186	0.16 16	0.43 133	0.32 59	1.19 199	0.47 154	5.41 182	0.50 77	0.34 83	0.28 85	0.38 37	0.27 69	0.68 90	1.28 99	0.25 133	0.31 144	0.19 25	0.29 81	0.26 25	0.36 109

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.42 60	0.23 78	0.21 79	0.18 62	0.17 45	0.15 34	0.11 19	0.36 116	0.24 96	0.36 107	0.28 87	0.40 99	0.40 155	0.17 33	1.46 45	0.96 155	0.47 143	0.26 71	0.44 52	0.52 150	1.14 141	1.16 87	0.13 54	0.19 65	0.26 56	0.28 78	0.37 57	0.32 86
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.33 31	0.24 88	0.20 62	0.18 62	0.24 106	0.19 59	0.18 61	0.23 27	0.16 39	0.31 69	0.32 110	0.22 15	0.15 37	0.21 62	1.95 85	0.47 69	0.38 104	0.24 57	0.30 24	0.20 31	0.46 43	0.57 27	0.14 67	0.19 65	0.24 42	0.25 58	0.33 35	0.22 38

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

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

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

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

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

GMStereo	0.26 16	0.24 88	0.13 15	0.19 73	0.17 45	0.20 69	0.16 50	0.29 52	0.16 39	0.23 25	0.19 41	0.33 67	0.17 44	0.14 16	0.80 6	0.30 14	0.29 46	0.19 26	0.44 52	0.20 31	0.36 24	0.35 11	0.12 43	0.16 34	0.25 50	0.22 39	0.39 66	0.20 27
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.32 29	0.21 50	0.20 62	0.19 73	0.20 74	0.21 73	0.16 50	0.27 42	0.17 47	0.29 52	0.21 51	0.26 28	0.18 50	0.57 179	1.91 81	0.32 17	0.28 42	0.23 51	0.31 26	0.21 37	0.37 26	0.32 8	0.16 88	0.21 82	0.22 37	0.25 58	0.44 93	0.26 60

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous3	0.61 131	0.30 148	0.24 104	0.21 88	0.27 126	0.28 118	0.22 76	0.50 179	0.35 149	0.37 115	0.27 81	0.76 176	0.54 174	0.52 164	2.02 93	1.89 212	0.52 158	0.46 168	0.96 149	0.58 156	1.27 152	1.94 154	0.20 113	0.23 104	0.37 121	0.41 128	0.54 125	0.37 112

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

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

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

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

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

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

cross-raft	0.70 141	0.26 120	0.24 104	0.22 95	0.23 101	0.40 159	0.21 73	0.43 157	0.26 111	0.48 154	0.45 134	0.44 121	0.31 122	0.44 150	1.82 77	1.88 211	0.42 123	0.34 123	1.30 183	0.78 188	1.97 209	3.53 236	0.18 98	0.21 82	0.47 159	0.45 140	0.42 82	0.67 159

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 41	0.26 120	0.25 114	0.23 99	0.30 139	0.21 73	0.44 140	0.28 47	0.51 182	0.37 115	0.25 68	0.36 87	0.18 50	0.29 99	2.01 91	0.33 18	0.28 42	0.22 42	0.35 34	0.24 53	0.32 20	0.64 33	0.16 88	0.19 65	0.24 42	0.42 131	0.32 34	0.32 86
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.42 60	0.22 61	0.25 114	0.23 99	0.26 119	0.17 47	0.23 83	0.42 150	0.20 73	0.39 128	0.41 129	0.40 99	0.27 103	0.32 116	2.02 93	0.43 46	0.32 67	0.23 51	0.93 146	0.25 61	0.98 121	0.79 47	0.15 76	0.32 147	0.24 42	0.23 43	0.42 82	0.30 77

AE-Stereo	0.53 106	0.23 78	0.26 126	0.24 106	0.24 106	0.19 59	0.20 67	0.30 58	0.21 79	0.34 86	0.16 34	0.45 127	0.28 107	0.22 66	1.34 40	1.14 169	0.42 123	0.35 130	0.60 98	0.76 186	1.06 132	2.89 211	0.16 88	0.27 129	0.35 110	0.86 191	0.46 98	0.28 69

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

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

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

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

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

RTSC	0.69 140	0.26 120	0.30 144	0.24 106	0.27 126	0.30 124	0.50 147	0.35 102	0.34 148	0.44 143	0.46 136	0.35 77	0.28 107	0.31 112	7.03 214	0.69 114	0.52 158	0.47 172	0.76 125	0.38 103	0.84 111	1.10 79	0.18 98	0.37 157	0.33 103	0.34 106	0.50 114	0.63 156

RAFT-Stereo	0.71 143	0.25 104	0.26 126	0.24 106	0.19 62	0.25 104	0.14 35	0.34 91	0.30 129	0.52 160	0.65 159	0.45 127	0.32 126	0.53 169	4.42 158	1.58 196	0.58 174	0.51 186	1.26 174	0.64 168	1.51 175	2.41 190	0.14 67	0.21 82	0.37 121	0.42 131	0.36 51	0.46 134
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo	0.52 103	0.30 148	0.32 155	0.25 114	0.25 113	0.20 69	0.25 94	0.37 125	0.28 123	0.71 205	0.41 129	0.48 139	0.22 73	0.35 128	1.58 53	0.61 100	0.36 94	0.27 76	1.20 167	0.51 148	1.11 137	1.39 108	0.45 184	0.30 140	0.43 143	0.58 172	0.57 136	0.30 77

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

TRStereo	1.98 215	0.34 159	0.47 184	0.25 114	0.19 62	0.65 195	0.29 104	0.44 162	0.56 187	0.70 204	0.63 155	0.80 179	0.29 112	0.24 76	3.25 126	4.38 257	0.37 98	0.36 131	1.05 157	0.87 199	1.34 160	2.98 216	0.60 200	0.20 74	0.66 188	30.16 269	0.88 182	0.48 138

ICVP	0.54 109	0.25 104	0.31 149	0.25 114	0.25 113	0.26 107	0.37 120	0.31 68	0.25 101	0.37 115	0.31 101	0.41 105	0.30 117	0.25 81	2.81 117	0.62 106	0.50 153	0.77 225	0.59 96	0.45 138	0.98 121	1.93 152	0.33 166	0.26 123	0.31 90	0.36 113	0.39 66	0.34 100
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AF-Net	0.40 53	0.25 104	0.25 114	0.25 114	0.30 139	0.29 121	0.65 175	0.36 116	0.30 129	0.25 36	0.31 101	0.41 105	0.21 68	0.24 76	2.18 103	0.33 18	0.25 25	0.22 42	0.40 42	0.24 53	0.59 76	0.85 54	0.22 123	0.20 74	0.28 68	0.30 88	0.43 89	0.33 92

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

ADCP+	0.98 171	0.33 156	0.34 159	0.25 114	0.34 153	0.36 148	0.54 154	0.32 74	0.65 197	0.59 176	0.47 141	0.76 176	0.18 50	0.30 105	8.84 236	0.49 74	0.29 46	0.27 76	0.82 133	0.79 191	0.56 68	0.89 58	0.19 105	0.20 74	0.68 190	1.95 230	1.43 212	3.74 236

PA-Net	0.59 126	0.36 164	0.38 171	0.25 114	0.38 171	0.26 107	0.46 143	0.33 86	0.36 153	0.30 59	0.36 122	0.30 47	0.32 126	0.49 160	3.68 140	0.51 78	0.26 33	0.29 91	0.34 31	0.31 78	0.40 34	0.95 66	0.59 198	0.27 129	0.33 103	0.77 184	0.35 49	2.26 212
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.31 25	0.23 78	0.20 62	0.25 114	0.23 101	0.19 59	0.21 73	0.30 58	0.17 47	0.28 47	0.23 59	0.38 92	0.21 68	0.22 66	1.67 63	0.27 8	0.29 46	0.21 33	0.28 20	0.21 37	0.37 26	0.48 22	0.13 54	0.18 47	0.29 79	0.29 81	0.38 61	0.32 86

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

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

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

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

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

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

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

XX-Stereo	5.12 253	0.19 29	0.25 114	0.27 127	0.17 45	0.43 168	0.40 125	0.35 102	0.21 79	0.73 211	1.62 223	0.48 139	0.38 150	0.30 105	7.62 226	3.59 252	0.44 132	0.37 136	1.35 186	0.47 139	1.40 166	2.09 167	0.45 184	0.20 74	112.24 276	0.46 145	0.99 193	0.83 165

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

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

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

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

anonymity	1.70 209	0.26 120	0.41 176	0.28 134	0.25 113	0.51 182	0.23 83	0.49 176	0.56 187	0.63 190	22.54 270	0.58 157	0.59 176	0.37 135	1.81 74	1.46 187	0.47 143	0.36 131	1.10 158	0.52 150	1.45 171	3.41 230	0.23 127	0.35 150	1.09 215	1.56 219	3.23 250	1.06 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.50 98	0.33 156	0.31 149	0.31 147	0.33 149	0.31 129	0.58 163	0.41 142	0.40 160	0.24 31	0.37 123	0.40 99	0.36 142	0.28 96	3.38 129	0.37 28	0.31 63	0.32 106	0.44 52	0.44 128	0.50 49	0.94 63	0.28 145	0.25 116	0.38 129	0.44 137	0.46 98	0.44 125
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWC_ROB	0.75 151	0.38 174	0.40 174	0.31 147	0.36 165	0.38 155	0.58 163	0.40 137	0.68 200	0.44 143	0.79 179	0.58 157	1.23 202	0.33 119	3.24 125	1.21 175	0.64 186	0.52 190	1.04 154	0.48 142	1.20 149	1.67 133	0.27 141	0.51 181	0.39 134	0.41 128	0.68 156	1.17 186

CASS	0.57 118	0.27 130	0.28 137	0.33 153	0.28 134	0.30 124	0.88 193	0.40 137	0.30 129	0.47 150	0.51 146	0.48 139	0.37 147	0.17 33	1.95 85	0.67 113	0.77 199	0.46 168	0.80 130	0.29 72	1.68 189	1.65 131	0.18 98	0.23 104	0.46 158	0.34 106	0.53 121	0.46 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
stereogan	0.45 78	0.34 159	0.32 155	0.33 153	0.38 171	0.36 148	0.35 114	0.36 116	0.33 145	0.30 59	0.31 101	0.47 137	0.31 122	0.27 91	1.84 78	0.43 46	0.32 67	0.25 64	0.45 60	0.31 78	0.45 41	1.68 134	0.24 131	0.26 123	0.30 83	0.33 102	0.58 140	0.39 120

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

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

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

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

FINET	2.02 218	0.57 204	0.61 205	0.36 159	0.41 178	0.65 195	0.75 183	0.51 182	1.37 232	0.40 132	1.53 215	0.60 160	1.81 215	1.11 209	5.80 194	2.01 219	0.74 195	0.39 151	1.12 160	1.26 227	1.24 151	3.49 233	0.36 171	1.29 247	5.70 255	8.60 258	3.56 251	8.18 255

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

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

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

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

MLCV	0.58 122	0.25 104	0.25 114	0.37 163	0.34 153	0.35 146	0.55 158	0.46 167	0.46 175	0.53 164	0.79 179	0.64 165	0.41 156	0.29 99	1.32 38	1.41 185	0.49 151	0.30 95	1.29 182	0.29 72	1.28 154	1.37 106	0.23 127	0.41 165	0.36 116	0.36 113	0.49 109	0.35 104

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

SFCPSM	2.47 229	0.37 168	0.30 144	0.38 166	0.34 153	0.40 159	0.40 125	0.42 150	0.48 178	0.62 186	1.07 198	1.09 193	5.75 243	0.39 140	13.40 261	1.37 183	0.60 183	0.49 178	31.30 272	0.84 195	1.49 173	1.92 151	0.30 154	0.38 160	0.43 143	0.53 163	0.72 163	1.00 176

GANetREF_RVC	0.52 103	0.40 181	0.39 173	0.38 166	0.36 165	0.36 148	0.34 112	0.51 182	0.43 167	0.48 154	0.27 81	0.75 175	0.44 165	0.29 99	1.30 35	0.46 62	1.06 208	0.34 123	0.63 105	0.39 113	0.90 115	0.80 48	0.31 159	0.41 165	0.45 151	0.40 125	0.65 153	0.52 142
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.99 172	0.36 164	0.28 137	0.38 166	0.37 168	0.40 159	0.34 112	0.89 215	0.39 157	0.71 205	0.90 189	1.00 191	0.60 177	1.35 218	5.04 171	2.39 234	0.66 189	0.58 203	0.68 116	0.44 128	2.24 225	3.36 228	0.32 163	0.51 181	0.45 151	1.00 199	0.73 165	0.45 129

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

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

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

FCDSN-DC	0.91 168	0.37 168	0.66 209	0.41 172	0.42 180	0.50 180	0.94 199	0.39 134	0.31 135	0.46 148	0.34 115	0.67 167	0.31 122	0.56 176	8.70 233	0.85 139	0.50 153	0.48 176	0.79 129	0.38 103	1.31 159	2.78 206	0.30 154	0.60 199	0.39 134	0.43 135	0.42 82	0.38 117
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GwcNet-ADL	0.74 149	0.35 162	0.37 168	0.42 173	0.37 168	0.34 141	0.54 154	0.40 137	0.27 118	0.61 182	1.49 214	0.67 167	0.42 160	0.33 119	3.62 139	1.33 181	0.52 158	0.56 198	0.91 143	0.87 199	1.20 149	1.83 148	0.24 131	0.29 134	0.38 129	0.49 152	0.48 107	0.65 158

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

ADCPNet	1.61 206	0.38 174	0.74 215	0.43 175	0.76 212	0.44 172	1.54 221	0.89 215	0.69 201	0.76 215	1.64 224	0.81 180	3.20 232	0.76 199	8.80 235	1.90 213	0.59 180	0.37 136	4.80 226	1.06 216	1.27 152	1.49 116	0.93 218	0.43 170	1.05 212	1.37 213	0.96 188	5.45 250

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

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

HSM-Net_RVC	1.02 174	0.27 130	0.28 137	0.44 176	0.33 149	0.31 129	0.40 125	0.47 170	0.29 124	0.58 173	0.95 194	11.21 257	0.48 170	0.31 112	2.42 111	0.66 111	0.48 146	0.30 95	0.57 90	0.57 154	1.35 163	2.26 182	0.27 141	0.45 174	0.44 148	0.46 145	0.56 129	0.50 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	1.24 188	0.36 164	0.34 159	0.44 176	0.30 139	0.45 173	0.40 125	0.59 194	0.35 149	1.95 249	5.83 250	5.52 250	0.61 179	0.55 175	4.50 163	1.27 177	0.52 158	0.39 151	1.72 198	0.86 198	1.74 190	2.26 182	0.26 136	0.44 171	0.35 110	0.37 118	0.51 117	0.56 148

CBMV	1.24 188	0.38 174	0.34 159	0.44 176	0.43 181	0.63 194	0.93 197	0.88 213	0.41 165	0.66 194	0.85 184	1.52 209	1.27 204	1.05 207	4.34 157	2.35 231	0.72 193	0.50 183	1.69 196	0.78 188	1.85 194	3.21 225	0.31 159	0.57 193	0.51 166	0.53 163	1.09 198	5.35 248
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
dd	0.39 51	0.26 120	0.15 33	0.45 181	0.17 45	0.33 139	0.21 73	0.29 52	0.14 25	0.29 52	0.15 23	0.45 127	0.14 31	0.16 27	2.98 120	0.41 41	0.38 104	0.22 42	0.53 76	0.34 88	0.37 26	0.35 11	0.17 96	0.30 140	0.29 79	0.21 36	0.40 72	0.32 86

SAMSARA	1.13 184	0.41 183	0.61 205	0.45 181	0.47 187	0.46 176	0.75 183	0.75 205	0.63 196	0.63 190	0.71 168	0.64 165	1.75 211	0.50 162	6.46 206	1.05 160	0.58 174	0.64 207	1.26 174	0.65 173	1.44 170	1.53 120	0.29 151	0.63 207	1.73 234	2.11 232	1.68 222	1.81 208

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

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

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

DeepPrunerF	0.80 159	0.37 168	0.21 79	0.52 186	1.05 224	0.38 155	0.58 163	0.32 74	0.90 214	0.23 25	0.32 110	0.25 23	0.18 50	0.26 85	5.52 185	0.52 80	0.30 58	0.26 71	0.52 72	0.26 65	0.44 40	0.55 24	0.22 123	0.21 82	5.87 256	0.51 160	0.47 104	0.30 77

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

SGM-Forest	2.22 226	0.37 168	0.25 114	0.54 188	0.45 184	0.41 164	0.36 116	0.61 196	0.74 203	0.72 208	0.65 159	1.01 192	2.24 218	0.43 146	7.35 222	2.53 239	0.52 158	0.38 146	25.12 268	0.36 94	2.24 225	3.52 235	0.40 174	0.47 179	1.03 210	0.59 173	1.83 226	4.94 245
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UDGNet	0.43 70	0.30 148	0.23 101	0.55 189	0.45 184	0.50 180	0.44 140	0.31 68	0.22 84	0.27 45	0.29 92	0.31 51	0.13 25	0.68 194	1.27 33	0.45 55	0.34 83	0.25 64	0.67 109	0.25 61	0.66 86	1.15 85	0.41 178	0.17 44	0.34 108	0.32 99	0.42 82	0.29 71

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

EAI-Stereo	1.49 199	0.29 144	0.52 194	0.57 191	0.37 168	8.27 263	0.81 190	0.45 164	0.83 207	0.34 86	1.41 213	0.47 137	0.34 136	0.26 85	3.70 141	6.04 260	0.44 132	0.65 208	2.71 207	0.74 184	1.46 172	1.97 157	0.29 151	0.76 219	1.07 213	2.21 234	1.45 214	1.76 207

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

STTRV1_RVC	1.83 212	0.48 192	0.41 176	0.57 191	0.44 182	0.65 195	0.69 178	0.53 187	0.56 187	0.53 164	0.74 171	0.95 189	1.23 202	0.93 204	9.67 250	1.20 174	1.96 236	0.51 186	12.57 255	1.98 246	1.89 198	3.23 226	0.57 196	0.71 214	1.17 219	1.15 205	1.35 209	2.70 221

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

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

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

iRaft-Stereo_20w	1.46 198	0.46 189	0.73 214	0.60 197	0.34 153	0.52 185	0.76 187	0.43 157	0.86 210	0.90 227	1.85 227	0.57 156	0.48 170	0.85 202	2.22 105	3.23 247	0.48 146	0.55 197	1.17 165	3.69 254	1.53 177	4.23 250	0.34 167	0.39 162	1.04 211	7.81 257	2.03 232	1.43 199

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

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

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

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

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

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

IGEV_Zeroshot_test	1.02 174	0.25 104	0.53 195	0.67 204	0.26 119	0.78 205	0.87 191	0.48 173	0.47 177	0.66 194	1.53 215	0.67 167	0.42 160	0.36 132	1.61 58	3.56 251	0.42 123	0.36 131	1.13 161	1.47 233	1.56 179	3.88 247	0.32 163	0.23 104	0.84 202	0.82 189	2.28 237	1.07 180

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

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

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

FC-DCNN	1.13 184	0.51 195	0.91 221	0.81 208	0.56 195	0.91 209	1.45 219	0.80 210	0.52 183	0.62 186	0.65 159	0.88 185	0.77 189	0.56 176	3.53 134	0.84 138	0.95 204	0.49 178	1.28 179	0.44 128	1.59 180	2.59 196	0.31 159	0.56 192	1.66 230	0.91 194	2.36 240	3.06 229

CC-Net-ROB	0.71 143	0.61 208	0.40 174	0.82 209	0.61 201	0.84 207	0.72 181	0.43 157	0.31 135	0.47 150	0.33 113	1.47 207	0.76 188	0.64 191	2.54 113	0.42 42	0.45 136	0.33 110	2.71 207	0.31 78	0.53 59	0.64 33	0.96 222	0.29 134	0.42 142	0.37 118	0.39 66	0.53 145

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

FBW_ROB	1.09 181	0.65 210	0.58 201	0.89 211	0.89 219	0.75 204	1.26 210	0.46 167	0.35 149	0.53 164	0.76 175	1.15 194	1.35 207	1.88 227	6.04 198	0.46 62	0.64 186	0.33 110	2.64 205	0.54 152	1.66 184	1.39 108	1.22 228	0.57 193	0.47 159	0.54 167	0.56 129	0.87 170

SPS-STEREO	1.77 211	0.72 211	0.70 212	0.90 212	0.76 212	0.94 211	1.22 208	0.83 212	0.77 206	0.85 225	1.60 220	1.46 205	1.15 197	1.13 212	6.34 203	2.28 230	1.13 211	0.97 236	10.82 250	1.01 213	2.76 243	3.50 234	0.65 202	1.04 237	0.83 201	0.94 196	1.61 219	1.00 176
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SPstereo	2.11 224	0.99 218	1.26 239	0.93 213	0.95 220	0.96 212	0.93 197	1.33 235	1.88 243	1.12 236	2.22 234	5.33 248	4.24 239	1.15 213	5.56 188	3.38 249	1.40 217	1.35 248	3.07 213	1.66 237	2.60 241	3.59 239	0.98 223	1.18 244	1.36 222	1.70 224	2.63 245	3.21 230

SGM_RVC	2.96 236	0.93 214	1.03 226	0.98 214	0.79 214	1.11 216	1.28 211	7.29 262	1.16 221	1.02 233	1.61 221	2.40 227	10.04 251	0.77 200	2.62 114	1.34 182	1.69 232	0.79 227	8.10 241	1.44 232	1.88 197	3.56 238	0.66 203	1.03 236	4.05 249	5.78 252	5.56 256	11.12 261
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	3.35 240	1.11 221	1.12 236	1.13 215	1.09 226	1.41 220	1.43 218	1.50 242	2.30 247	1.18 239	2.49 237	2.61 229	3.81 237	1.38 219	7.14 216	3.78 254	1.35 215	1.18 244	6.95 233	2.03 249	3.17 251	4.72 254	0.78 214	1.87 252	7.00 259	9.62 260	6.26 258	12.14 262

FADE		3.49 253	5.22 259	1.16 216	1.38 235	5.00 256	4.18 248	3.23 256	6.59 257	4.79 260	8.55 260		5.84 244	2.35 237	10.01 252	2.62 243	7.85 262	2.86 257	12.48 254	6.36 260	7.41 265	6.49 262	1.85 234	3.08 259	3.89 247	4.29 248	4.35 255	9.62 258

MeshStereo	2.06 221	0.72 211	0.62 207	1.20 217	0.81 217	1.07 215	0.88 193	1.56 245	1.33 231	0.92 229	2.05 230	3.97 241	3.27 234	0.79 201	9.44 243	2.77 244	1.06 208	0.76 221	4.72 225	0.77 187	3.43 252	4.36 252	0.48 192	0.61 203	1.79 235	1.20 208	2.41 241	2.75 222
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
UDG	0.94 169	0.96 216	0.50 190	1.23 218	1.17 227	1.15 218	1.45 219	0.38 128	0.36 153	0.43 139	0.53 148	0.67 167	0.35 139	1.60 223	5.73 192	0.79 124	0.86 201	0.47 172	0.98 151	0.67 175	1.18 147	1.31 100	0.66 203	0.36 154	0.37 121	0.40 125	0.53 121	0.38 117

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

SGM-ForestM	2.82 235	2.06 239	1.39 243	1.24 219	0.84 218	1.68 223	2.06 228	1.51 243	1.72 240	0.83 223	1.72 225	2.92 230	2.86 227	1.47 221	13.04 260	2.00 218	1.60 229	0.65 208	3.15 214	1.36 229	2.00 212	3.73 244	0.68 207	1.41 248	5.16 254	7.43 256	4.20 254	7.44 253

ELAS_RVC	2.44 228	0.96 216	1.22 238	1.27 221	1.00 221	2.07 231	1.39 217	1.49 241	0.90 214	1.02 233	7.69 254	3.59 237	8.45 249	1.08 208	6.38 205	1.59 199	1.48 222	1.44 251	2.76 210	0.83 192	2.49 237	3.71 242	0.71 209	0.92 229	4.00 248	3.72 246	1.70 223	2.12 210
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DGSMNet	3.07 238	1.84 234	1.18 237	1.34 222	0.55 194	1.94 228	0.63 172	2.86 255	1.57 238	3.95 257	15.19 264	1.85 219	3.15 231	4.98 257	7.18 217	2.82 246	3.15 250	1.89 253	4.63 224	2.18 251	4.69 256	3.75 245	1.61 233	2.10 254	0.87 204	3.36 244	1.05 197	2.58 219

ELAS	2.40 227	1.03 219	1.09 232	1.42 223	1.18 228	1.56 222	1.37 216	1.45 239	1.11 219	0.98 231	7.50 252	3.70 239	3.24 233	1.17 215	6.79 209	1.57 195	1.51 224	1.42 250	2.70 206	0.74 184	2.41 236	3.64 241	0.70 208	0.87 226	3.48 246	4.29 248	2.53 242	5.26 247
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 196	2.30 242	0.83 219	1.46 224	0.80 215	1.02 214	1.34 215	0.76 208	0.95 216	1.32 240	0.53 148	1.58 211	1.79 213	2.11 233	4.63 166	0.98 156	1.12 210	1.04 240	3.00 212	1.09 217	1.43 169	1.93 152	1.20 227	0.68 213	0.76 193	0.72 183	0.60 147	1.37 197

DispFullNet	3.48 243	2.86 252	1.56 246	1.52 225	1.71 244	1.50 221	1.67 225	1.27 232	2.23 246	2.08 250	1.90 228	15.31 261	4.18 238	1.76 225	6.30 202	5.14 259	2.33 243	0.96 235	23.76 266	4.54 255	2.39 235	2.88 210	0.75 212	0.59 198	1.21 220	0.63 176	1.38 210	1.51 203

MANE	4.00 250	1.80 233	2.02 254	1.54 226	1.45 237	1.92 226	2.33 232	2.03 248	2.79 249	0.95 230	2.26 235	3.71 240	4.42 240	1.34 217	11.76 257	3.86 255	2.04 241	6.06 262	3.24 216	1.67 238	2.53 239	4.35 251	0.73 210	2.18 256	7.35 260	10.20 262	9.04 260	14.41 263

PSMNet_ROB	3.65 246	1.89 235	1.02 224	1.73 227	1.22 229	2.20 238	2.32 231	0.81 211	0.87 211	8.35 266	19.23 269	13.09 259	2.39 219	7.48 265	4.12 153	0.90 145	1.45 219	1.36 249	9.04 244	0.98 211	2.14 220	1.49 116	8.68 268	0.79 222	1.14 218	1.51 217	1.33 207	1.13 182

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

PWCK	2.66 232	1.64 230	1.02 224	1.99 229	1.31 231	2.12 235	2.24 230	1.38 237	1.49 237	1.40 243	1.75 226	5.02 245	2.57 220	1.11 209	5.82 195	0.92 146	1.88 234	0.77 225	22.26 265	1.36 229	2.55 240	1.82 146	1.41 231	1.00 233	1.70 232	1.73 225	1.43 212	2.15 211

IMH-64-1	2.03 219	1.51 225	1.09 232	2.00 230	1.58 239	2.11 232	2.42 237	1.03 225	1.16 221	0.58 173	0.74 171	1.98 222	2.84 224	2.80 240	9.51 245	1.48 189	1.46 220	0.68 214	3.40 218	0.83 192	1.67 186	2.17 176	3.24 247	0.77 220	1.58 227	1.25 210	2.08 233	2.79 225

IMH-64	2.03 219	1.51 225	1.09 232	2.00 230	1.58 239	2.11 232	2.42 237	1.03 225	1.16 221	0.58 173	0.74 171	1.98 222	2.84 224	2.80 240	9.51 245	1.48 189	1.46 220	0.68 214	3.40 218	0.83 192	1.67 186	2.17 176	3.24 247	0.77 220	1.58 227	1.25 210	2.08 233	2.79 225

IMH	2.56 231	1.54 228	1.10 235	2.02 232	1.61 242	2.14 236	2.47 239	1.04 227	1.19 224	0.84 224	1.32 209	2.11 225	8.34 248	8.58 266	7.20 218	1.38 184	1.63 230	0.69 217	6.28 230	1.13 220	1.66 184	2.45 194	4.33 259	0.80 224	1.85 236	1.44 214	1.58 217	2.43 216

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

JetRed	3.89 249	2.69 250	2.99 257	2.09 234	2.47 253	3.46 247	4.71 251	2.36 252	1.86 241	1.89 248	1.24 205	3.40 236	1.50 209	3.36 245	9.54 247	3.47 250	4.17 256	3.86 259	2.43 204	1.85 242	5.57 259	5.36 258	3.66 252	1.68 251	4.31 251	10.87 264	5.62 257	8.71 257

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

JetBlue	2.79 233	1.91 236	1.57 248	2.35 236	1.87 249	2.74 245	2.98 243	1.48 240	1.47 235	0.82 220	0.84 181	4.15 244	1.76 212	2.10 232	9.12 240	2.54 240	1.83 233	1.32 247	2.23 201	1.23 226	3.58 254	4.43 253	1.88 235	1.10 241	2.74 244	4.93 250	2.54 243	9.94 259

RainbowNet	1.64 208	1.52 227	0.91 221	2.42 237	1.44 236	2.01 230	2.33 232	0.65 200	0.56 187	0.74 214	0.47 141	1.68 214	1.11 196	2.89 242	5.46 184	1.27 177	1.49 223	0.53 193	3.78 222	1.77 240	1.89 198	2.02 163	3.05 244	0.64 209	0.71 191	0.69 180	0.90 184	1.43 199

Ntro	1.75 210	3.82 254	0.74 215	2.63 238	1.32 232	2.29 242	2.93 242	0.61 196	0.56 187	0.62 186	0.51 146	1.41 204	0.70 182	2.04 230	5.26 176	0.55 90	1.64 231	0.43 159	7.27 237	0.67 175	2.31 230	2.26 182	3.03 243	0.57 193	0.61 183	0.70 181	0.75 170	1.17 186

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 257	4.44 258	1.28 240	2.72 239	2.67 254	5.12 257	7.72 260	5.86 259	8.09 260	1.63 246	10.53 262	75.81 275	10.21 252	4.39 252	5.74 193	1.46 187	7.09 261	8.20 263	6.83 232	1.82 241	3.57 253	3.00 219	1.27 229	1.13 242	4.24 250	5.98 254	20.77 268	3.98 238

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

DGTPSM_ROB	9.70 259	3.99 256	10.89 263	3.15 241	5.68 259	3.68 250	5.70 254	3.68 257	9.10 261	3.26 254	7.88 255	9.73 255	14.04 258	4.74 255	15.68 262	11.36 263	5.40 258	11.36 265	7.25 236	10.26 263	6.46 263	15.15 265	4.53 260	9.09 264	10.18 261	27.78 267	11.12 263	30.76 270

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

MDST_ROB	2.52 230	4.60 259	0.46 182	3.44 243	0.80 215	2.17 237	1.06 204	1.43 238	0.45 168	0.69 201	0.97 196	0.90 186	9.59 250	0.52 164	8.48 232	0.83 135	0.49 151	0.38 146	3.22 215	0.43 124	2.06 216	3.48 232	0.46 188	0.44 171	4.66 253	2.82 242	7.09 259	6.04 252

DPSMNet_ROB	11.21 260	4.32 257	10.98 264	3.81 244	5.72 260	4.73 255	5.77 255	3.68 257	9.72 263	4.34 258	13.32 263	11.20 256	26.44 271	5.79 263	18.24 265	12.77 264	6.74 259	12.28 266	14.97 258	10.29 264	7.12 264	15.93 266	4.55 261	9.11 265	11.15 264	27.78 267	11.17 264	30.75 269

ACVNet_1	1.88 213	1.65 231	1.00 223	4.35 245	1.63 243	2.25 239	3.73 246	0.74 204	0.57 192	0.64 192	0.60 152	1.59 212	1.04 192	4.94 256	5.58 189	0.55 90	2.45 244	0.56 198	4.96 228	0.59 159	2.36 233	1.77 143	3.27 249	0.67 212	0.73 192	0.80 186	0.73 165	0.91 173

UNDER WATER	4.18 251	2.68 249	1.59 249	4.92 246	5.21 258	3.56 249	7.19 259	2.38 253	1.87 242	1.64 247	1.20 203	5.13 247	20.86 262	5.22 258	5.27 178	2.38 233	4.12 255	1.12 241	8.60 243	1.99 248	4.00 255	3.20 223	5.02 263	2.11 255	2.01 239	3.64 245	1.96 230	3.95 237

UNDER WATER-64	3.21 239	2.63 248	1.65 251	4.96 247	2.97 255	3.54 248	4.45 250	2.43 254	1.65 239	1.37 241	1.35 211	5.10 246	4.97 241	3.52 247	7.47 224	1.98 216	3.95 254	1.13 242	4.05 223	1.98 246	3.01 248	3.41 230	4.98 262	1.42 249	1.98 238	3.96 247	2.32 239	4.39 242

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

notaker	3.82 247	2.85 251	1.60 250	5.07 249	6.65 264	4.01 252	4.08 247	1.35 236	3.29 252	1.17 238	3.27 243	7.19 252	11.25 253	5.52 261	10.91 254	1.19 173	3.40 253	1.00 237	10.57 249	2.74 252	3.02 249	2.76 205	3.68 253	1.17 243	1.01 209	1.23 209	1.48 215	1.67 205

ktn	6.75 256	5.13 260	14.43 267	5.28 250	4.73 257	9.87 264	6.61 258	7.39 263	12.71 267	2.14 251	2.31 236	26.89 269	22.25 263	4.47 253	10.48 253	1.49 191	4.37 257	1.82 252	15.76 260	4.55 256	2.80 245	2.30 186	3.97 254	1.19 245	2.37 242	1.57 220	2.89 248	2.47 217

DPSM_ROB	13.78 265	8.86 262	13.29 265	5.41 251	6.06 261	7.11 260	5.22 252	8.44 264	11.03 264	6.77 264	8.06 256	8.50 253	12.48 254	5.32 259	16.50 263	14.15 265	11.34 265	14.53 267	9.66 245	11.98 265	16.98 267	19.77 269	4.23 257	11.17 266	28.01 270	35.97 272	31.31 272	39.81 272

DPSM	13.78 265	8.86 262	13.29 265	5.41 251	6.06 261	7.11 260	5.22 252	8.44 264	11.03 264	6.77 264	8.06 256	8.50 253	12.48 254	5.32 259	16.50 263	14.15 265	11.34 265	14.53 267	9.66 245	11.98 265	16.98 267	19.77 269	4.23 257	11.17 266	28.01 270	35.97 272	31.31 272	39.81 272

ACVNet_2	2.10 223	1.63 229	1.05 230	5.55 253	1.60 241	2.11 232	2.38 235	0.88 213	0.67 198	0.72 208	0.75 174	1.69 215	1.20 200	2.03 229	6.14 200	0.69 114	2.98 248	0.52 190	12.09 253	0.73 182	1.97 209	1.74 139	2.64 240	0.82 225	1.11 217	0.97 197	1.00 194	1.14 183

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

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

Dean	1.99 216	1.78 232	1.04 228	5.97 256	1.91 251	2.28 240	2.73 240	1.08 229	1.13 220	0.99 232	0.85 184	1.93 220	2.20 217	2.22 234	6.37 204	1.06 161	2.29 242	0.71 218	2.89 211	0.99 212	2.27 228	2.01 161	2.90 241	0.95 232	1.45 225	1.16 206	1.40 211	1.17 186

LE_ROB	8.27 258	3.90 255	5.83 262	6.29 257	20.01 271	4.37 253	16.99 268	6.27 260	9.37 262	1.52 244	4.75 248	16.09 262	22.44 264	3.44 246	7.51 225	1.00 157	2.71 246	2.01 254	13.15 256	6.14 259	2.79 244	3.55 237	9.48 270	5.16 262	10.68 263	9.87 261	10.85 262	17.08 267

TorneroNet-64	3.48 243	2.22 241	2.33 256	6.99 258	1.75 246	3.12 246	4.23 249	1.93 247	3.68 253	0.82 220	3.07 242	4.13 243	12.86 257	3.79 248	7.09 215	1.59 199	3.32 252	0.80 228	8.09 240	1.97 245	2.83 246	2.91 212	3.35 250	0.92 229	2.63 243	2.71 241	1.23 202	3.63 235

STStereo	3.84 248	1.40 224	1.92 253	7.03 259	1.55 238	7.23 262	2.86 241	2.33 251	2.89 251	1.13 237	3.35 244	5.94 251	6.30 245	1.02 205	11.44 256	2.57 241	1.41 218	1.21 246	11.20 251	1.43 231	1.93 208	2.85 209	0.84 216	2.03 253	4.48 252	5.55 251	3.68 253	8.18 255

CasAABBNet	27.70 273	17.80 267	26.74 273	10.82 260	12.13 268	14.20 266	10.44 263	16.94 269	22.25 269	13.76 270	16.13 265	17.20 265	25.33 268	10.59 267	33.32 272	28.51 272	22.73 269	29.20 272	19.29 261	24.02 271	33.97 273	39.71 273	8.44 265	22.49 272	56.39 275	72.48 276	62.92 274	80.05 274

MyStereo03	27.79 274	17.81 268	26.76 274	10.89 261	12.21 269	14.30 267	10.52 264	16.99 270	22.25 269	13.60 268	16.76 266	17.12 263	25.15 266	10.72 268	33.33 273	28.65 273	22.80 270	29.24 273	19.39 262	24.22 272	34.12 274	40.41 274	8.65 266	22.50 273	56.30 273	72.43 274	63.01 275	80.17 275

MyStereo02	27.34 271	17.81 268	26.76 274	10.89 261	0.00 1	14.30 267	10.52 264	16.99 270	22.25 269	13.60 268	16.76 266	17.12 263	25.15 266	10.72 268	33.33 273	28.65 273	22.80 270	29.24 273	19.39 262	24.22 272	34.12 274	40.41 274	8.65 266	22.50 273	56.30 273	72.43 274	63.01 275	80.17 275

LVE	2.80 234	2.00 238	1.06 231	11.92 263	1.89 250	3.94 251	11.90 266	0.92 220	0.89 213	1.05 235	0.95 194	1.73 216	2.85 226	2.48 239	4.97 169	1.02 158	1.98 237	0.83 232	8.57 242	0.89 203	2.03 214	2.22 180	3.09 245	1.01 234	1.45 225	1.12 204	1.25 203	1.57 204

ACVNet-4b	3.64 245	6.86 261	0.79 218	12.11 264	1.35 233	4.38 254	9.73 262	0.61 196	0.59 194	0.66 194	3.81 246	5.41 249	14.98 259	2.27 235	6.26 201	0.56 92	2.90 247	0.50 183	11.57 252	0.90 205	2.37 234	2.99 218	2.90 241	0.62 204	0.62 184	0.59 173	0.73 165	1.14 183

PML	14.62 267	11.18 264	4.16 258	13.60 265	8.80 265	13.67 265	6.43 257	7.27 261	35.40 276	10.29 267	58.08 276	45.45 274	52.15 276	6.70 264	6.87 211	4.96 258	10.24 264	3.79 258	21.45 264	4.89 258	6.05 262	5.92 260	3.98 255	4.24 261	14.76 268	5.96 253	20.73 267	7.74 254

HanzoNet	11.76 262	14.15 265	16.54 269	13.84 266	9.27 266	15.98 269	21.04 270	11.44 268	12.53 266	6.20 263	7.51 253	20.70 266	27.83 273	29.09 274	12.87 259	9.53 262	15.26 268	2.84 256	25.21 269	12.71 267	5.74 260	4.74 255	9.10 269	1.66 250	2.75 245	2.69 240	2.55 244	3.62 234

TorneroNet	5.57 255	2.31 243	1.28 240	17.72 267	6.26 263	5.20 258	6.38 256	2.10 249	4.58 255	1.58 245	6.93 251	12.01 258	25.68 269	4.11 249	7.72 230	1.52 192	3.26 251	0.81 230	14.83 257	1.87 244	2.97 247	2.83 208	3.45 251	0.91 228	6.76 257	2.68 239	1.31 206	3.44 233

KSHMR	5.27 254	2.31 243	1.56 246	19.82 268	3.72 256	5.58 259	9.25 261	1.59 246	6.74 258	1.39 242	1.54 218	2.55 228	27.41 272	4.49 254	5.23 175	1.95 215	2.01 240	1.16 243	15.51 259	1.22 224	3.03 250	4.81 256	4.06 256	1.24 246	6.88 258	2.65 238	1.96 230	2.78 224

BEATNet-Init1	12.35 263	15.22 266	5.32 260	20.87 269	10.13 267	20.29 270	13.89 267	8.81 266	6.91 259	4.38 259	9.79 261	14.10 260	19.20 260	5.76 262	21.46 266	9.40 261	7.04 260	4.94 260	32.32 274	14.93 268	9.82 266	9.29 264	5.60 264	5.30 263	12.73 265	8.77 259	21.38 269	15.70 266

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

HaxPig	22.04 268	23.70 271	21.75 270	25.21 271	25.39 273	24.72 273	26.63 273	22.90 272	21.18 268	28.97 273	26.14 271	24.63 268	19.57 261	25.91 271	23.99 267	21.35 268	24.94 272	26.23 270	24.50 267	23.01 270	18.91 269	16.86 268	28.89 274	21.36 270	10.50 262	12.89 265	9.72 261	15.23 264

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

MEDIAN_ROB	25.67 270	28.72 272	26.17 272	29.76 273	29.32 274	28.92 274	30.23 274	26.96 274	24.57 273	34.05 275	29.96 272	29.36 271	23.45 265	29.57 275	26.51 269	23.43 269	29.83 274	29.43 275	29.59 271	27.23 274	23.78 270	20.07 271	31.85 275	24.07 275	14.01 267	13.68 266	13.10 266	15.52 265

DPSimNet_ROB	25.36 269	32.83 274	15.86 268	30.90 274	29.54 275	24.40 272	21.28 271	25.65 273	31.75 275	16.97 271	45.56 275	27.37 270	37.12 275	16.35 270	24.86 268	14.34 267	27.03 273	14.84 269	40.36 276	17.54 269	26.29 272	15.99 267	16.67 271	21.85 271	24.74 269	32.67 270	22.06 270	29.89 268

AVERAGE_ROB	27.45 272	31.34 273	28.53 276	32.94 275	32.07 276	32.12 275	33.33 275	29.89 275	27.53 274	35.87 276	31.94 273	32.32 272	25.95 270	33.08 276	28.98 271	25.93 270	31.35 275	30.24 276	31.55 273	29.19 275	25.74 271	22.05 272	34.79 276	27.26 276	13.89 266	10.58 263	11.65 265	11.11 260

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

Low-res two-view benchmark