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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
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
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCK	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

iinet-f	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

ADCMid	0.08 26	0.02 14	0.13 70	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 192	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 38	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23

ADCS	0.06 24	0.02 14	0.04 21	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 171	0.02 15	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 27	0.02 15

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 25	0.03 23	0.02 15	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

LSM0	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

PWCDC_ROB	0.01 9	0.02 14	0.02 14	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

FADNet_RVC	0.10 33	0.03 23	0.04 21	0.03 23	0.04 28	0.05 33	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.03 21	0.04 28	0.04 27	0.03 21	0.04 28	0.03 24	0.03 24	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.04 28	0.04 28	0.03 24	1.63 239	0.03 23	0.03 24	0.04 28	0.03 22	0.04 28

BEATNet_4x	0.08 26	0.03 23	0.06 31	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.47 199	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.03 22	0.03 23

ADCL	0.08 26	0.03 23	0.06 31	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.47 199	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.03 22	0.03 23

AnyNet_C01	0.08 26	0.03 23	0.04 21	0.02 15	0.03 21	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 198	0.02 15	0.03 23	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 25	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 23

AnyNet_C32	0.12 48	0.03 23	0.07 33	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.02 15	2.33 235	0.04 28	0.04 27	0.03 21	0.02 15	0.03 24	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.04 28	0.03 24	0.03 22	0.02 15

ADCPNet	0.08 26	0.03 23	0.04 21	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.32 192	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.04 27	0.03 23

FADNet-RVC-Resample	0.10 33	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.05 32	0.05 33	0.05 34	0.07 35	0.05 34	0.05 24	0.05 32	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 34	0.05 32	0.04 29	1.53 238	0.04 29	0.05 33	0.05 33	0.06 38	0.05 33

FADNet-RVC	0.11 45	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.05 32	0.04 29	0.04 29	0.05 32	0.04 28	0.04 22	0.04 28	0.04 27	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.04 28	0.04 29	1.79 245	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.05 33

FADNet	0.11 45	0.04 29	0.05 26	0.06 34	0.05 32	0.04 29	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.04 22	0.05 32	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.05 34	0.05 32	0.04 29	1.74 243	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 27	0.05 33

ADCRef	0.13 53	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.09 42	0.04 28	0.04 28	2.46 238	0.04 28	0.04 27	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.04 28	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.04 28

ADCP+	0.12 48	0.04 29	0.07 33	0.04 29	0.05 32	0.04 29	0.04 29	0.04 28	0.04 28	2.28 227	0.05 32	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.04 28

FADE		0.05 34	0.05 26	0.05 33	0.04 28	0.03 22	0.03 24	0.05 32	0.04 28	0.06 29	0.03 24		0.04 29	0.05 31	0.07 35	0.07 38	0.07 38	0.05 34	0.06 37	0.04 28	0.09 41	0.08 41	0.06 34	0.05 33	0.06 38	0.05 33	0.05 33	0.04 28

APVNet	0.09 31	0.06 35	0.04 21	0.06 34	0.04 28	0.05 33	0.04 29	0.05 32	1.08 221	0.05 24	0.05 32	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.05 32	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.05 33	0.04 28	0.05 33	0.04 28

BEATNet-Init1	0.15 64	0.07 36	0.10 42	0.08 39	0.07 39	0.07 39	0.07 38	0.07 35	0.07 38	2.19 223	0.08 40	0.08 38	0.07 39	0.07 39	0.07 35	0.07 38	0.08 40	0.07 39	0.08 40	0.08 40	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 40	0.08 40	0.07 39	0.07 39	0.07 40

DeepPrunerF	0.15 64	0.07 36	0.10 42	0.08 39	0.07 39	0.07 39	0.07 38	0.07 35	0.07 38	2.19 223	0.08 40	0.08 38	0.07 39	0.07 39	0.07 35	0.07 38	0.08 40	0.07 39	0.08 40	0.08 40	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 40	0.08 40	0.07 39	0.07 39	0.07 40

AASNet	0.05 21	0.08 38	0.08 36	0.07 36	0.05 32	0.05 33	0.05 34	0.07 35	0.05 34	0.05 24	0.05 32	0.05 31	0.05 36	0.06 36	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 34	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33

SACVNet	0.05 21	0.08 38	0.08 36	0.07 36	0.05 32	0.05 33	0.05 34	0.07 35	0.05 34	0.05 24	0.05 32	0.05 31	0.05 36	0.06 36	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 34	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33

AACVNet	0.05 21	0.08 38	0.08 36	0.07 36	0.05 32	0.05 33	0.05 34	0.07 35	0.05 34	0.05 24	0.05 32	0.05 31	0.05 36	0.06 36	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 34	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33

FINET	0.07 25	0.08 38	0.07 33	0.08 39	0.07 39	0.08 41	0.07 38	0.08 41	0.07 38	0.08 30	0.07 39	0.08 38	0.07 39	0.07 39	0.07 35	0.07 38	0.07 38	0.07 39	0.07 38	0.07 39	0.08 40	0.07 38	0.07 35	0.06 39	0.07 39	0.07 39	0.08 41	0.06 39

SepStereo	0.09 31	0.09 42	0.09 39	0.09 42	0.10 44	0.09 42	0.08 41	0.09 42	0.08 41	0.09 31	0.08 40	0.09 41	0.09 42	0.08 42	0.08 42	0.09 42	0.09 42	0.08 42	0.09 42	0.08 40	0.09 41	0.08 41	0.09 38	0.09 42	0.10 42	0.08 42	0.10 42	0.09 42

AnonymousM	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

PVD	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

SHD	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

SAMSARA	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

XQC	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

RTSC	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

RTS	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

RTSA	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

MADNet+	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

MADNet++	0.10 33	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 43	0.10 44	0.10 32	0.10 45	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 46

JetRed	0.22 87	0.11 53	0.12 61	0.11 53	0.11 56	0.11 53	0.11 55	0.11 53	0.11 55	2.93 245	0.11 56	0.11 52	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.12 70	0.11 53	0.11 58	0.11 53	0.11 56	0.11 53	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.11 53	0.11 56	0.11 53	0.11 57

JetBlue	0.23 89	0.12 54	0.13 70	0.12 54	0.12 74	0.12 54	0.11 55	0.14 56	0.12 71	3.07 246	0.12 74	0.12 54	0.11 56	0.11 59	0.13 77	0.13 76	0.12 54	0.12 74	0.13 54	0.11 56	0.12 54	0.13 78	0.12 70	0.14 80	0.13 55	0.12 72	0.12 54	0.11 57

LRCNet_RVC	0.11 45	0.12 54	0.09 39	0.12 54	0.09 42	0.12 54	0.09 42	0.12 54	0.09 42	0.12 42	0.09 43	0.11 52	0.09 42	0.09 43	0.09 43	0.09 42	0.12 54	0.16 83	0.21 84	0.09 43	0.12 54	0.09 43	0.09 38	0.09 42	0.12 54	0.28 118	0.12 54	0.09 42

GMStereo	0.14 59	0.13 56	0.14 74	0.14 57	0.14 81	0.14 58	0.14 78	0.14 56	0.14 80	0.14 43	0.14 81	0.14 56	0.14 81	0.14 80	0.14 81	0.14 80	0.14 57	0.14 80	0.14 56	0.14 81	0.14 56	0.14 81	0.14 77	0.14 80	0.14 57	0.14 78	0.14 57	0.14 81
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.19 78	0.13 56	0.09 39	0.13 56	0.09 42	0.13 56	0.09 42	0.13 55	0.09 42	0.90 160	0.09 43	0.13 55	0.09 42	0.10 46	0.09 43	0.70 193	0.13 56	0.09 43	0.13 54	0.10 44	0.91 194	0.09 43	0.10 41	0.09 42	0.13 55	0.10 43	0.13 56	0.09 42

CIPLG	0.13 53	0.15 58	0.12 61	0.14 57	0.11 56	0.14 58	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.12 69	0.12 72	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.12 72	0.15 62	0.12 72	0.15 63	0.12 71

IPLG	0.12 48	0.15 58	0.12 61	0.14 57	0.11 56	0.14 58	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.12 69	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.14 56	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.14 57	0.11 56	0.14 57	0.11 57

MIPNet	0.12 48	0.15 58	0.12 61	0.14 57	0.11 56	0.14 58	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.12 69	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.14 57	0.11 56	0.14 57	0.11 57

IPLGR	0.13 53	0.15 58	0.12 61	0.14 57	0.11 56	0.14 58	0.11 55	0.14 56	0.13 76	0.15 47	0.11 56	0.14 56	0.12 75	0.12 69	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.14 56	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.12 72	0.15 62	0.11 56	0.14 57	0.11 57

PDISCO_ROB	0.50 141	0.15 58	0.11 55	0.16 72	3.16 261	0.13 56	0.12 72	0.14 56	0.12 71	0.15 47	0.11 56	2.55 248	0.11 56	2.20 246	0.13 77	0.12 70	0.16 72	0.10 44	0.14 56	0.12 74	0.15 64	0.12 73	0.12 70	0.12 72	0.15 62	0.10 43	2.75 248	0.09 42

ITSA-stereo	0.21 86	0.16 63	0.12 61	0.16 72	0.13 78	0.18 75	0.14 78	0.16 66	1.89 251	0.16 59	0.12 74	0.17 75	0.12 75	0.13 76	0.13 77	0.13 76	0.17 75	0.13 77	0.17 73	0.12 74	0.16 71	0.12 73	0.12 70	0.12 72	0.17 74	0.12 72	0.16 71	0.12 71

IPLGR_C	0.13 53	0.16 63	0.14 74	0.15 64	0.11 56	0.14 58	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.14 43	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.12 69	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.14 56	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.14 57	0.11 56	0.15 63	0.11 57

ACRE	0.13 53	0.16 63	0.12 61	0.14 57	0.11 56	0.14 58	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.14 43	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.12 69	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.14 56	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.14 57	0.11 56	0.14 57	0.11 57

ICVP	0.13 53	0.16 63	0.11 55	0.16 72	0.11 56	0.16 73	0.11 55	0.16 66	0.11 55	0.16 59	0.11 56	0.16 72	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.16 72	0.11 58	0.16 71	0.11 56	0.16 71	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.16 72	0.11 56	0.16 71	0.11 57
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM	0.14 59	0.17 67	0.11 55	0.17 75	0.11 56	0.17 74	0.12 72	0.17 70	0.11 55	0.17 62	0.11 56	0.17 75	0.11 56	0.12 69	0.12 72	0.12 70	0.17 75	0.12 74	0.17 73	0.12 74	0.17 74	0.12 73	0.12 70	0.12 72	0.17 74	0.12 72	0.17 74	0.12 71

DDVS	0.15 64	0.18 68	0.13 70	0.18 76	0.13 78	0.19 79	0.13 76	0.18 72	0.13 76	0.18 64	0.13 80	0.18 78	0.13 80	0.13 76	0.13 77	0.13 76	0.18 78	0.13 77	0.18 76	0.13 80	0.18 75	0.13 78	0.13 75	0.10 45	0.19 79	0.14 78	0.19 77	0.13 79

ProNet	0.12 48	0.18 68	0.11 55	0.14 57	0.10 44	0.14 58	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.14 43	0.10 45	0.14 56	0.10 45	0.10 46	0.11 55	0.10 44	0.15 63	0.10 44	0.14 56	0.10 44	0.14 56	0.10 45	0.11 53	0.10 45	0.15 62	0.10 43	0.14 57	0.10 46

SFCPSM	0.23 89	0.18 68	0.13 70	0.18 76	0.12 74	0.18 75	0.80 204	0.17 70	0.12 71	0.88 159	0.12 74	0.17 75	0.12 75	0.13 76	0.12 72	0.12 70	0.18 78	0.12 74	0.18 76	0.12 74	1.18 215	0.13 78	0.12 70	0.12 72	0.18 76	0.13 77	0.18 75	0.12 71

DeepPruner_ROB	0.15 64	0.18 68	0.12 61	0.18 76	0.12 74	0.18 75	0.12 72	0.18 72	0.13 76	0.18 64	0.12 74	0.18 78	0.12 75	0.13 76	0.12 72	0.13 76	0.18 78	0.13 77	0.18 76	0.12 74	0.19 78	0.12 73	0.13 75	0.12 72	0.18 76	0.12 72	0.18 75	0.12 71

ELAS_RVC	0.14 59	0.18 68	0.11 55	0.19 79	0.11 56	0.18 75	0.13 76	0.16 66	0.11 55	0.17 62	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.09 43	0.11 55	0.12 70	0.17 75	0.10 44	0.18 76	0.11 56	0.18 75	0.11 56	0.10 41	0.11 58	0.19 79	0.11 56	0.19 77	0.12 71
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 59	0.19 73	0.11 55	0.20 81	0.11 56	0.20 80	0.12 72	0.18 72	0.12 71	0.18 64	0.12 74	0.19 80	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.18 78	0.11 58	0.19 80	0.11 56	0.19 78	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.20 81	0.11 56	0.20 80	0.12 71
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DAS	0.20 82	0.20 74	0.20 91	0.20 81	0.20 98	0.20 80	0.20 98	0.20 75	0.20 96	0.20 67	0.20 98	0.20 81	0.20 98	0.20 97	0.20 99	0.20 94	0.20 82	0.20 100	0.20 81	0.20 99	0.20 80	0.20 99	0.20 95	0.20 98	0.20 81	0.20 97	0.20 80	0.20 97

ASD4	0.20 82	0.20 74	0.20 91	0.20 81	0.20 98	0.20 80	0.20 98	0.20 75	0.20 96	0.20 67	0.20 98	0.20 81	0.20 98	0.20 97	0.20 99	0.20 94	0.20 82	0.20 100	0.20 81	0.20 99	0.20 80	0.20 99	0.20 95	0.20 98	0.20 81	0.20 97	0.20 80	0.20 97

MSKI-zero shot	0.19 78	0.21 76	0.16 76	0.22 86	0.16 84	0.23 95	0.17 87	0.22 87	0.17 87	0.22 71	0.17 86	0.22 86	0.16 85	0.19 96	0.16 85	0.17 85	0.23 92	0.16 83	0.22 85	0.16 85	0.22 86	0.17 89	0.16 80	0.17 86	0.22 87	0.19 96	0.22 85	0.16 83

LALA_ROB	0.15 64	0.21 76	0.12 61	0.21 84	0.12 74	0.20 80	0.14 78	0.20 75	0.12 71	0.22 71	0.12 74	0.16 72	0.12 75	0.10 46	0.12 72	0.12 70	0.21 85	0.11 58	0.22 85	0.12 74	0.20 80	0.12 73	0.11 53	0.12 72	0.21 85	0.14 78	0.21 84	0.13 79

WAO-6	0.30 104	0.22 78	0.23 102	0.22 86	0.23 106	0.23 95	0.22 103	0.22 87	0.23 105	2.21 226	0.22 103	0.22 86	0.22 103	0.22 101	0.22 105	0.23 100	0.22 87	0.23 108	0.22 85	0.22 103	0.22 86	0.22 101	0.22 100	0.22 103	0.23 92	0.23 106	0.22 85	0.22 103

IGEV_Zeroshot_test	0.18 75	0.22 78	0.18 85	0.21 84	0.18 93	0.20 80	0.17 87	0.20 75	0.16 82	0.25 80	0.16 84	0.21 83	0.17 87	0.16 85	0.18 92	0.15 83	0.20 82	0.16 83	0.20 81	0.18 93	0.21 83	0.17 89	0.17 82	0.17 86	0.20 81	0.17 87	0.20 80	0.16 83

dd	0.18 75	0.22 78	0.16 76	0.22 86	0.15 82	0.22 87	0.15 82	0.21 79	0.15 81	0.21 69	0.15 82	0.21 83	0.15 83	0.15 82	0.15 83	0.15 83	0.22 87	0.14 80	0.22 85	0.14 81	0.22 86	0.15 83	0.16 80	0.15 83	0.23 92	0.15 82	0.22 85	0.16 83

iResNetv2_ROB	0.20 82	0.22 78	0.19 89	0.23 93	0.19 96	0.22 87	0.17 87	0.22 87	0.17 87	0.22 71	0.17 86	0.22 86	0.17 87	0.18 92	0.18 92	0.19 93	0.22 87	0.17 87	0.23 92	0.17 87	0.25 96	0.18 95	0.17 82	0.18 95	0.23 92	0.17 87	0.25 101	0.17 88

ACV-stereo	0.20 82	0.23 82	0.17 80	0.23 93	0.17 87	0.23 95	0.17 87	0.23 95	0.17 87	0.23 77	0.17 86	0.23 92	0.17 87	0.17 86	0.17 88	0.17 85	0.24 97	0.17 87	0.23 92	0.17 87	0.24 95	0.17 89	0.17 82	0.17 86	0.23 92	0.17 87	0.23 93	0.17 88

IMH-64-1	0.29 101	0.23 82	0.23 102	0.23 93	0.22 101	0.22 87	0.23 105	0.22 87	0.22 102	2.02 217	0.23 106	0.23 92	0.22 103	0.23 105	0.23 106	0.23 100	0.23 92	0.22 103	0.23 92	0.22 103	0.22 86	0.22 101	0.22 100	0.22 103	0.22 87	0.22 103	0.22 85	0.22 103

IMH-64	0.29 101	0.23 82	0.23 102	0.23 93	0.22 101	0.22 87	0.23 105	0.22 87	0.22 102	2.02 217	0.23 106	0.23 92	0.22 103	0.23 105	0.23 106	0.23 100	0.23 92	0.22 103	0.23 92	0.22 103	0.22 86	0.22 101	0.22 100	0.22 103	0.22 87	0.22 103	0.22 85	0.22 103

MIM_Stereo	0.19 78	0.23 82	0.18 85	0.22 86	0.16 84	0.22 87	0.16 85	0.21 79	0.16 82	0.22 71	0.17 86	0.21 83	0.17 87	0.20 97	0.18 92	0.17 85	0.22 87	0.18 95	0.22 85	0.16 85	0.21 83	0.16 85	0.17 82	0.17 86	0.21 85	0.16 85	0.22 85	0.20 97

dad	0.18 75	0.23 82	0.16 76	0.22 86	0.15 82	0.22 87	0.15 82	0.22 87	0.16 82	0.21 69	0.15 82	0.22 86	0.15 83	0.15 82	0.16 85	0.17 85	0.23 92	0.17 87	0.23 92	0.15 84	0.22 86	0.15 83	0.15 79	0.15 83	0.22 87	0.15 82	0.22 85	0.16 83

GEStereo_RVC	0.36 121	0.23 82	0.18 85	0.23 93	0.18 93	0.23 95	0.19 96	0.22 87	0.19 95	0.24 78	0.20 98	0.24 98	0.18 96	0.18 92	0.18 92	0.21 96	0.25 102	0.18 95	0.22 85	0.18 93	0.23 92	0.18 95	0.19 93	0.20 98	0.23 92	0.20 97	4.43 265	0.19 96

iResNet	0.19 78	0.23 82	0.17 80	0.22 86	0.17 87	0.22 87	0.19 96	0.22 87	0.17 87	0.22 71	0.17 86	0.22 86	0.17 87	0.17 86	0.17 88	0.17 85	0.22 87	0.17 87	0.22 85	0.17 87	0.23 92	0.17 89	0.18 91	0.17 86	0.23 92	0.17 87	0.23 93	0.17 88

ELAS	0.14 59	0.23 82	0.10 42	0.19 79	0.11 56	0.20 80	0.11 55	0.16 66	0.10 44	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.09 43	0.11 55	0.11 55	0.16 72	0.10 44	0.17 73	0.11 56	0.18 75	0.11 56	0.09 38	0.10 45	0.18 76	0.11 56	0.19 77	0.12 71
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MMNet	0.30 104	0.24 90	0.17 80	0.24 98	0.17 87	0.24 99	0.17 87	0.23 95	0.18 93	1.21 186	0.17 86	0.23 92	0.17 87	0.17 86	0.17 88	0.89 204	0.24 97	0.17 87	0.24 98	0.17 87	1.22 220	0.16 85	0.17 82	0.17 86	0.24 98	0.17 87	0.24 95	0.17 88

delet	0.30 104	0.24 90	0.17 80	0.24 98	0.17 87	0.24 99	0.17 87	0.23 95	0.16 82	1.21 186	0.17 86	0.24 98	0.17 87	0.17 86	0.17 88	0.91 208	0.24 97	0.17 87	0.24 98	0.17 87	1.23 222	0.17 89	0.17 82	0.17 86	0.24 98	0.17 87	0.24 95	0.17 88

psm_up	0.30 104	0.24 90	0.17 80	0.25 101	0.17 87	0.24 99	0.17 87	0.24 99	0.17 87	1.20 185	0.17 86	0.23 92	0.17 87	0.17 86	0.18 92	0.90 207	0.24 97	0.17 87	0.25 102	0.17 87	1.24 225	0.17 89	0.17 82	0.17 86	0.24 98	0.17 87	0.24 95	0.17 88

UPFNet	0.29 101	0.24 90	0.16 76	0.24 98	0.16 84	0.24 99	0.16 85	0.23 95	0.16 82	1.19 184	0.16 84	0.23 92	0.16 85	0.17 86	0.16 85	0.89 204	0.24 97	0.16 83	0.24 98	0.18 93	1.20 218	0.16 85	0.17 82	0.16 85	0.24 98	0.16 85	0.24 95	0.16 83

UNDER WATER-64	0.31 112	0.25 94	0.25 107	0.26 106	0.26 110	0.25 104	0.26 111	0.25 100	0.26 114	1.69 204	0.26 115	0.25 100	0.25 109	0.25 109	0.26 116	0.26 107	0.25 102	0.26 114	0.26 105	0.26 115	0.25 96	0.25 107	0.25 106	0.25 109	0.26 107	0.26 113	0.25 101	0.26 114

LoS_RVC	0.25 91	0.25 94	0.25 107	0.25 101	0.25 108	0.25 104	0.25 109	0.25 100	0.25 107	0.25 80	0.25 111	0.25 100	0.25 109	0.26 111	0.25 111	0.26 107	0.25 102	0.25 110	0.26 105	0.25 111	0.25 96	0.25 107	0.25 106	0.25 109	0.25 103	0.25 109	0.25 101	0.25 109

tt_ll	0.25 91	0.25 94	0.25 107	0.25 101	0.25 108	0.25 104	0.25 109	0.25 100	0.25 107	0.25 80	0.25 111	0.25 100	0.25 109	0.26 111	0.25 111	0.26 107	0.25 102	0.25 110	0.26 105	0.25 111	0.25 96	0.25 107	0.25 106	0.25 109	0.25 103	0.25 109	0.25 101	0.25 109

CAS	0.25 91	0.25 94	0.25 107	0.25 101	0.26 110	0.26 110	0.26 111	0.25 100	0.25 107	0.25 80	0.25 111	0.25 100	0.25 109	0.25 109	0.25 111	0.25 104	0.26 108	0.25 110	0.26 105	0.26 115	0.25 96	0.25 107	0.25 106	0.26 113	0.25 103	0.26 113	0.25 101	0.25 109

LoS	0.25 91	0.25 94	0.27 111	0.27 107	0.26 110	0.25 104	0.26 111	0.26 105	0.25 107	0.26 86	0.25 111	0.25 100	0.25 109	0.26 111	0.25 111	0.25 104	0.25 102	0.25 110	0.25 102	0.25 111	0.27 103	0.25 107	0.26 110	0.26 113	0.26 107	0.25 109	0.25 101	0.25 109
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.27 96	0.25 94	0.21 99	0.35 122	0.21 100	0.35 121	0.21 101	0.34 118	0.21 99	0.39 107	0.21 101	0.34 117	0.21 102	0.22 101	0.21 101	0.21 96	0.35 120	0.22 103	0.35 119	0.22 103	0.35 115	0.22 101	0.21 97	0.21 101	0.35 120	0.21 100	0.35 119	0.21 101

CFNet	0.55 157	0.25 94	0.18 85	0.25 101	0.18 93	0.25 104	0.18 95	0.25 100	0.18 93	0.25 80	0.18 96	0.25 100	0.18 96	0.18 92	0.18 92	0.18 90	0.25 102	0.18 95	0.25 102	0.18 93	5.31 275	4.36 275	0.18 91	0.18 95	0.25 103	0.18 94	0.25 101	0.18 95

SQANet	0.33 115	0.28 101	0.28 114	0.28 111	0.28 119	0.29 112	0.28 121	0.28 106	0.28 121	1.59 202	0.28 123	0.28 110	0.28 119	0.28 123	0.28 123	0.28 118	0.28 111	0.28 118	0.29 111	0.28 120	0.28 105	0.28 120	0.28 117	0.28 121	0.28 110	0.28 118	0.28 109	0.28 120

RAFT + AFF	0.34 118	0.29 102	0.32 129	0.31 114	0.30 134	0.39 141	0.32 140	0.39 134	0.30 131	0.39 107	0.32 138	0.39 135	0.32 135	0.35 135	0.36 142	0.32 135	0.38 130	0.31 133	0.38 129	0.31 137	0.38 123	0.28 120	0.37 144	0.34 140	0.38 128	0.30 134	0.38 127	0.28 120

DISCO	0.59 162	0.29 102	0.22 100	0.27 107	5.05 279	0.30 113	0.21 101	0.28 106	0.21 99	0.27 87	0.21 101	0.27 108	0.20 98	0.21 100	0.21 101	0.21 96	0.27 110	0.21 102	0.27 109	0.21 102	0.27 103	0.23 106	0.21 97	0.21 101	0.27 109	0.21 100	5.06 271	0.22 103

model_zeroshot	0.27 96	0.30 104	0.19 89	0.36 126	0.23 106	0.25 104	0.27 114	0.33 112	0.21 99	0.35 95	0.22 103	0.25 100	0.27 118	0.26 111	0.23 106	0.26 107	0.35 120	0.22 103	0.36 122	0.23 108	0.25 96	0.27 115	0.27 113	0.23 106	0.36 122	0.22 103	0.25 101	0.27 118

DLNR_Zeroshot_test	0.27 96	0.30 104	0.23 102	0.30 112	0.22 101	0.31 114	0.24 107	0.29 108	0.23 105	0.38 104	0.23 106	0.29 111	0.23 107	0.22 101	0.23 106	0.23 100	0.30 113	0.34 138	0.29 111	0.23 108	0.29 107	0.29 130	0.22 100	0.23 106	0.30 112	0.23 106	0.30 111	0.23 107

FCDSN-DC	0.44 135	0.31 106	0.35 131	0.34 118	0.28 119	0.35 121	0.30 137	0.32 111	0.25 107	1.32 192	0.24 109	1.00 204	0.32 135	0.35 135	0.34 138	0.30 128	0.72 185	0.37 145	0.48 164	0.32 138	0.53 167	0.49 174	0.23 104	0.29 129	0.50 164	0.42 160	0.61 177	0.71 196
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AANet_RVC	0.61 163	0.31 106	5.05 267	0.31 114	0.19 96	0.24 99	0.20 98	5.86 264	0.20 96	0.24 78	0.18 96	0.25 100	0.20 98	0.23 105	0.21 101	0.18 90	0.37 128	0.18 95	0.24 98	0.19 98	0.25 96	0.19 98	0.19 93	0.19 97	0.24 98	0.15 82	0.24 95	0.20 97

iResNet_ROB	0.28 100	0.32 108	0.24 106	0.33 116	0.26 110	0.32 116	0.24 107	0.33 112	0.25 107	0.33 90	0.24 109	0.35 120	0.24 108	0.23 105	0.24 110	0.25 104	0.32 115	0.24 109	0.36 122	0.24 110	0.32 109	0.28 120	0.24 105	0.24 108	0.32 114	0.24 108	0.33 113	0.24 108

MLCV	0.30 104	0.33 109	0.28 114	0.34 118	0.28 119	0.33 117	0.28 121	0.33 112	0.29 129	0.33 90	0.27 120	0.33 115	0.28 119	0.26 111	0.29 131	0.28 118	0.33 116	0.28 118	0.33 114	0.28 120	0.33 110	0.27 115	0.28 117	0.28 121	0.33 115	0.28 118	0.33 113	0.28 120

CES	0.38 125	0.34 110	0.44 148	0.43 154	0.33 140	0.37 130	0.44 164	0.37 126	0.38 145	0.45 123	0.35 143	0.35 120	0.41 155	0.45 155	0.36 142	0.36 141	0.36 125	0.45 161	0.43 151	0.35 144	0.34 111	0.46 160	0.36 142	0.36 146	0.42 148	0.34 141	0.35 119	0.38 147

anonymity	0.30 104	0.34 110	0.27 111	0.33 116	0.27 116	0.33 117	0.28 121	0.33 112	0.28 121	0.33 90	0.28 123	0.33 115	0.28 119	0.28 123	0.28 123	0.28 118	0.34 117	0.28 118	0.34 117	0.28 120	0.34 111	0.27 115	0.27 113	0.27 117	0.34 117	0.28 118	0.34 117	0.28 120

DN-CSS_ROB	0.30 104	0.34 110	0.29 119	0.34 118	0.27 116	0.34 119	0.28 121	0.33 112	0.27 117	0.34 93	0.27 120	0.34 117	0.28 119	0.29 125	0.27 120	0.26 107	0.35 120	0.29 127	0.33 114	0.28 120	0.34 111	0.28 120	0.28 117	0.27 117	0.34 117	0.28 118	0.33 113	0.28 120

ETE_ROB	0.35 120	0.35 113	0.35 131	0.35 122	0.35 145	0.35 121	0.35 142	0.35 121	0.35 141	0.35 95	0.35 143	0.35 120	0.35 141	0.35 135	0.35 140	0.35 140	0.35 120	0.35 142	0.35 119	0.35 144	0.35 115	0.35 140	0.35 140	0.35 144	0.35 120	0.35 142	0.35 119	0.35 143

RSM	0.33 115	0.36 114	0.31 126	0.39 143	0.32 138	0.36 126	0.30 137	0.35 121	0.38 145	0.35 95	0.31 136	0.35 120	0.30 131	0.30 128	0.31 135	0.30 128	0.36 125	0.31 133	0.36 122	0.30 134	0.36 119	0.31 134	0.31 132	0.31 134	0.36 122	0.31 136	0.36 122	0.31 137

XPNet_ROB	0.37 124	0.37 115	0.37 133	0.37 128	0.37 147	0.37 130	0.37 149	0.37 126	0.37 144	0.37 102	0.37 148	0.37 127	0.37 146	0.37 140	0.37 145	0.37 143	0.37 128	0.37 145	0.37 126	0.37 148	0.37 121	0.37 143	0.37 144	0.37 148	0.37 126	0.37 148	0.37 125	0.37 146

DCVSM-stereo	0.27 96	0.38 116	0.22 100	0.38 131	0.22 101	0.38 133	0.22 103	0.29 108	0.22 102	0.29 88	0.22 103	0.29 111	0.22 103	0.22 101	0.21 101	0.21 96	0.38 130	0.22 103	0.38 129	0.22 103	0.38 123	0.22 101	0.21 97	0.25 109	0.38 128	0.21 100	0.38 127	0.21 101

WAO-7	0.46 136	0.38 116	0.38 135	0.38 131	0.38 150	0.38 133	0.38 151	0.38 128	0.38 145	2.57 239	0.38 150	0.38 131	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.38 145	0.38 130	0.38 147	0.38 129	0.38 150	0.38 123	0.38 144	0.38 146	0.38 149	0.38 128	0.38 149	0.38 127	0.38 147

Venus	0.46 136	0.38 116	0.40 139	0.38 131	0.38 150	0.39 141	0.38 151	0.38 128	0.38 145	2.71 241	0.38 150	0.38 131	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.38 145	0.38 130	0.38 147	0.38 129	0.38 150	0.38 123	0.38 144	0.38 146	0.38 149	0.38 128	0.38 149	0.39 137	0.38 147

DMCA	0.36 121	0.38 116	0.37 133	0.35 122	0.35 145	0.35 121	0.36 145	0.35 121	0.36 143	0.36 101	0.37 148	0.36 126	0.36 145	0.36 139	0.35 140	0.37 143	0.36 125	0.36 143	0.36 122	0.36 147	0.36 119	0.35 140	0.36 142	0.36 146	0.37 126	0.36 144	0.36 122	0.36 145

HanzoNet	0.47 138	0.39 120	0.38 135	0.38 131	0.38 150	0.38 133	0.38 151	0.40 136	0.38 145	2.63 240	0.38 150	0.38 131	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.39 149	0.38 130	0.38 147	0.38 129	0.42 160	0.38 123	0.39 150	0.39 150	0.38 149	0.38 128	0.38 149	0.38 127	0.39 152

IMH	0.47 138	0.40 121	0.39 138	0.38 131	0.38 150	0.38 133	0.38 151	0.38 128	0.40 151	2.79 243	0.38 150	0.38 131	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.38 145	0.39 141	0.38 147	0.38 129	0.40 154	0.38 123	0.38 144	0.38 146	0.38 149	0.38 128	0.38 149	0.38 127	0.38 147

Pointernet	0.22 87	0.41 122	0.38 135	0.22 86	0.17 87	0.22 87	0.17 87	0.41 138	0.17 87	0.22 71	0.17 86	0.22 86	0.17 87	0.18 92	0.18 92	0.18 90	0.23 92	0.18 95	0.23 92	0.18 93	0.23 92	0.18 95	0.17 82	0.17 86	0.22 87	0.18 94	0.22 85	0.17 88

GwcNet-ADL	0.41 129	0.41 122	0.41 141	0.41 150	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 138	0.41 153	0.41 113	0.41 156	0.41 140	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 150	0.41 147	0.41 154	0.41 146	0.41 155	0.41 138	0.41 154	0.41 152	0.41 155	0.41 143	0.41 155	0.41 141	0.41 154

PSMNet-ADL	0.41 129	0.41 122	0.41 141	0.41 150	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 138	0.41 153	0.41 113	0.41 156	0.41 140	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 150	0.41 147	0.41 154	0.41 146	0.41 155	0.41 138	0.41 154	0.41 152	0.41 155	0.41 143	0.41 155	0.41 141	0.41 154

GANet-ADL	0.41 129	0.41 122	0.41 141	0.41 150	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 138	0.41 153	0.41 113	0.41 156	0.41 140	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 150	0.41 147	0.41 154	0.41 146	0.41 155	0.41 138	0.41 154	0.41 152	0.41 155	0.41 143	0.41 155	0.41 141	0.41 154

ADLNet	0.41 129	0.41 122	0.41 141	0.41 150	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 138	0.41 153	0.41 113	0.41 156	0.41 140	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 150	0.41 147	0.41 154	0.41 146	0.41 155	0.41 138	0.41 154	0.41 152	0.41 155	0.41 143	0.41 155	0.41 141	0.41 154

GES	0.43 133	0.41 122	0.31 126	0.35 122	0.30 134	0.47 162	0.28 121	0.33 112	0.28 121	0.35 95	0.29 131	2.95 249	0.38 147	0.35 135	0.30 133	0.34 137	0.34 117	0.30 131	0.33 114	0.30 134	0.35 115	0.30 133	0.33 135	0.33 138	0.33 115	0.31 136	0.33 113	0.29 129

DGSMNet	0.33 115	0.42 128	0.28 114	0.40 144	0.28 119	0.40 144	0.28 121	0.40 136	0.28 121	0.40 112	0.28 123	0.39 135	0.28 119	0.27 119	0.28 123	0.28 118	0.40 145	0.28 118	0.42 150	0.29 129	0.41 138	0.31 134	0.29 123	0.28 121	0.41 143	0.28 118	0.42 145	0.29 129

GMOStereo	0.50 141	0.44 129	2.38 253	0.40 144	0.34 142	0.42 151	0.36 145	1.96 229	0.34 137	0.41 113	0.36 145	0.42 144	0.35 141	0.34 131	0.38 146	0.31 131	0.39 141	0.34 138	0.40 142	0.33 141	0.39 133	0.33 137	0.33 135	0.34 140	0.40 139	0.36 144	0.40 138	0.32 139

error version	0.50 141	0.44 129	2.38 253	0.40 144	0.34 142	0.42 151	0.36 145	1.96 229	0.34 137	0.41 113	0.36 145	0.42 144	0.35 141	0.34 131	0.38 146	0.31 131	0.39 141	0.34 138	0.40 142	0.33 141	0.39 133	0.33 137	0.33 135	0.34 140	0.40 139	0.36 144	0.40 138	0.32 139

Any-RAFT	0.32 113	0.45 131	0.29 119	0.36 126	0.29 129	0.36 126	0.29 134	0.36 125	0.29 129	0.35 95	0.29 131	0.35 120	0.28 119	0.27 119	0.28 123	0.28 118	0.35 120	0.28 118	0.35 119	0.28 120	0.35 115	0.28 120	0.29 123	0.29 129	0.36 122	0.29 131	0.36 122	0.29 129

RAFT-Test	0.34 118	0.45 131	0.30 123	0.38 131	0.32 138	0.40 144	0.32 140	0.39 134	0.32 133	0.39 107	0.30 134	0.37 127	0.29 128	0.30 128	0.30 133	0.29 126	0.38 130	0.30 131	0.38 129	0.29 129	0.38 123	0.29 130	0.29 123	0.30 133	0.38 128	0.30 134	0.38 127	0.30 135

otaku	0.52 145	0.46 133	0.48 155	0.46 157	0.46 163	0.46 156	0.46 165	0.46 144	0.47 167	1.88 207	0.46 163	0.46 150	0.46 164	0.46 157	0.46 164	0.46 158	0.47 156	0.46 162	0.46 154	0.46 164	0.47 150	0.46 160	0.46 159	0.46 163	0.47 157	0.46 163	0.46 149	0.47 164

Dean	0.52 145	0.46 133	0.48 155	0.46 157	0.46 163	0.46 156	0.46 165	0.46 144	0.46 162	1.90 208	0.46 163	0.47 154	0.46 164	0.46 157	0.46 164	0.46 158	0.48 160	0.46 162	0.46 154	0.46 164	0.46 146	0.46 160	0.46 159	0.46 163	0.46 151	0.46 163	0.46 149	0.46 161

ACVNet_1	0.53 149	0.46 133	0.48 155	0.47 162	0.47 167	0.46 156	0.48 173	0.48 153	0.48 171	2.07 220	0.47 167	0.48 159	0.48 171	0.47 161	0.47 168	0.46 158	0.49 164	0.47 168	0.47 158	0.47 169	0.48 156	0.46 160	0.46 159	0.48 171	0.47 157	0.47 170	0.48 158	0.47 164

ACVNet-4b	0.53 149	0.46 133	0.47 150	0.46 157	0.46 163	0.46 156	0.46 165	0.46 144	0.46 162	2.17 222	0.46 163	0.46 150	0.47 167	0.46 157	0.46 164	0.46 158	0.46 152	0.46 162	0.46 154	0.46 164	0.46 146	0.46 160	0.46 159	0.47 167	0.46 151	0.46 163	0.46 149	0.46 161

iRaft-Stereo_20w	0.30 104	0.46 133	0.27 111	0.34 118	0.26 110	0.35 121	0.28 121	0.34 118	0.26 114	0.34 93	0.26 115	0.34 117	0.26 115	0.26 111	0.26 116	0.26 107	0.34 117	0.26 114	0.34 117	0.26 115	0.34 111	0.26 113	0.26 110	0.26 113	0.34 117	0.26 113	0.34 117	0.26 114

Ntro	0.53 149	0.47 138	0.50 161	0.46 157	0.48 172	0.47 162	0.47 169	0.46 144	0.46 162	2.05 219	0.47 167	0.47 154	0.49 175	0.47 161	0.47 168	0.46 158	0.48 160	0.46 162	0.49 167	0.46 164	0.47 150	0.46 160	0.46 159	0.47 167	0.46 151	0.46 163	0.47 153	0.47 164

UNDER WATER	0.52 145	0.47 138	0.47 150	0.47 162	0.47 167	0.47 162	0.47 169	0.47 150	0.47 167	1.90 208	0.47 167	0.47 154	0.47 167	0.47 161	0.47 168	0.47 165	0.46 152	0.47 168	0.47 158	0.47 169	0.46 146	0.47 168	0.47 165	0.48 171	0.47 157	0.47 170	0.47 153	0.47 164

LVE	0.53 149	0.47 138	0.48 155	0.47 162	0.47 167	0.47 162	0.47 169	0.48 153	0.47 167	1.96 214	0.47 167	0.47 154	0.47 167	0.47 161	0.47 168	0.47 165	0.47 156	0.47 168	0.47 158	0.47 169	0.47 150	0.47 168	0.47 165	0.47 167	0.47 157	0.47 170	0.47 153	0.47 164

RainbowNet	0.53 149	0.48 141	0.48 155	0.48 166	0.48 172	0.48 168	0.48 173	0.48 153	0.48 171	1.92 210	0.48 172	0.48 159	0.48 171	0.48 166	0.48 173	0.48 168	0.48 160	0.48 172	0.48 164	0.48 173	0.48 156	0.48 171	0.48 168	0.48 171	0.48 162	0.48 174	0.48 158	0.48 170

HaxPig	0.52 145	0.48 141	0.47 150	0.47 162	0.47 167	0.47 162	0.47 169	0.47 150	0.47 167	1.80 205	0.47 167	0.47 154	0.47 167	0.47 161	0.47 168	0.47 165	0.47 156	0.47 168	0.47 158	0.47 169	0.47 150	0.47 168	0.47 165	0.47 167	0.47 157	0.47 170	0.47 153	0.47 164

notaker	0.54 154	0.48 141	0.48 155	0.48 166	0.48 172	0.48 168	0.49 176	0.48 153	0.48 171	1.95 213	0.48 172	0.48 159	0.48 171	0.48 166	0.48 173	0.48 168	0.48 160	0.48 172	0.48 164	0.48 173	0.49 159	0.48 171	0.48 168	0.49 174	0.48 162	0.48 174	0.48 158	0.49 171

ACVNet_2	0.55 157	0.49 144	0.50 161	0.49 168	0.49 176	0.49 170	0.49 176	0.49 157	0.49 176	2.14 221	0.49 175	0.50 163	0.49 175	0.49 169	0.49 177	0.49 172	0.50 166	0.49 177	0.50 170	0.49 177	0.49 159	0.49 174	0.49 170	0.50 176	0.50 164	0.49 177	0.50 163	0.49 171

EKT-Stereo	0.36 121	0.50 145	0.30 123	0.40 144	0.29 129	0.40 144	0.29 134	0.35 121	0.30 131	0.47 127	0.30 134	0.35 120	0.32 135	0.29 125	0.34 138	0.33 136	0.59 174	0.31 133	0.39 141	0.29 129	0.37 121	0.38 144	0.29 123	0.31 134	0.58 177	0.28 118	0.51 165	0.29 129

SANet	0.50 141	0.50 145	0.50 161	0.50 170	0.50 180	0.50 171	0.50 180	0.50 161	0.50 178	0.50 129	0.50 177	0.50 163	0.50 177	0.50 172	0.50 180	0.50 176	0.50 166	0.50 178	0.50 170	0.50 180	0.50 161	0.50 180	0.50 173	0.50 176	0.50 164	0.50 180	0.50 163	0.50 174

AEACV	0.74 183	0.52 147	3.10 257	0.60 180	0.48 172	0.56 176	0.48 173	3.02 246	0.83 204	0.61 138	0.62 189	0.72 186	0.50 177	0.49 169	0.49 177	0.48 168	0.58 173	0.50 178	0.55 176	0.48 173	0.56 169	0.50 180	0.50 173	0.51 178	0.58 177	0.51 182	0.60 174	0.51 177

CASnet	0.32 113	0.53 148	0.34 130	0.27 107	0.31 136	0.34 119	0.29 134	0.31 110	0.32 133	0.25 80	0.31 136	0.27 108	0.40 154	0.45 155	0.27 120	0.30 128	0.26 108	0.40 152	0.28 110	0.37 148	0.28 105	0.39 150	0.29 123	0.40 154	0.29 111	0.28 118	0.24 95	0.30 135
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Occ-G	0.68 174	0.54 149	3.16 259	0.57 178	0.45 162	0.52 174	0.40 156	3.44 251	0.46 162	0.52 132	0.45 162	0.51 165	0.44 161	0.44 154	0.40 155	0.45 157	0.55 170	0.41 154	0.53 175	0.43 161	0.52 164	0.40 152	0.44 158	0.45 162	0.55 172	0.44 162	0.53 169	0.44 160

PSMNet_ROB	0.55 157	0.55 150	0.56 174	0.56 174	0.55 184	0.56 176	0.55 184	0.55 167	0.55 182	0.55 133	0.55 182	0.55 169	0.55 185	0.55 175	0.56 184	0.55 180	0.55 170	0.55 184	0.55 176	0.55 183	0.55 168	0.55 183	0.55 178	0.55 184	0.55 172	0.55 185	0.55 170	0.55 179

GIP-stereo	0.38 125	0.56 151	0.40 139	0.45 156	0.33 140	0.44 155	0.35 142	0.49 157	0.33 136	0.43 120	0.32 138	0.42 144	0.31 132	0.33 130	0.33 137	0.34 137	0.40 145	0.32 137	0.40 142	0.32 138	0.43 144	0.38 144	0.33 135	0.32 136	0.43 149	0.32 138	0.42 145	0.34 142

PML	0.39 128	0.56 151	0.29 119	0.55 173	0.28 119	0.56 176	0.28 121	0.51 164	0.28 121	0.50 129	0.28 123	0.51 165	0.28 119	0.29 125	0.28 123	0.29 126	0.56 172	0.29 127	0.57 179	0.28 120	0.56 169	0.28 120	0.28 117	0.29 129	0.56 174	0.28 118	0.56 171	0.28 120

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 183	0.57 153	0.57 176	0.56 174	0.92 208	1.07 214	0.63 194	1.03 198	0.82 203	0.49 128	0.77 199	0.69 183	0.54 184	0.58 177	0.54 182	0.86 203	1.06 209	0.72 199	1.06 213	0.79 200	0.58 172	0.87 206	0.59 181	0.46 163	0.76 189	0.46 163	1.05 208	0.97 210

LMCR-Stereo	0.61 163	0.61 154	0.61 179	0.61 183	0.61 189	0.67 187	0.61 192	0.61 170	0.61 189	0.61 138	0.61 188	0.61 175	0.61 190	0.61 181	0.61 190	0.61 185	0.61 177	0.61 190	0.61 183	0.61 188	0.61 175	0.61 188	0.61 184	0.61 191	0.61 181	0.61 190	0.61 177	0.61 188

PA-Net	0.71 179	0.62 155	0.55 171	0.69 188	0.71 196	0.70 188	0.69 198	0.69 175	0.74 197	0.73 146	0.75 198	0.59 172	0.72 198	0.82 201	0.79 202	0.83 201	0.67 182	0.76 201	0.81 198	0.67 193	0.61 175	0.76 200	0.68 194	0.65 194	0.82 194	0.76 202	0.71 182	0.69 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-test1	0.54 154	0.64 156	0.54 168	0.60 180	0.49 176	0.61 182	0.49 176	0.64 172	0.49 176	0.59 136	0.48 172	0.60 174	0.50 177	0.48 166	0.48 173	0.48 168	0.60 175	0.48 172	0.60 181	0.48 173	0.60 173	0.49 174	0.49 170	0.49 174	0.59 179	0.49 177	0.60 174	0.49 171

AIO-test2	0.54 154	0.65 157	0.55 171	0.60 180	0.50 180	0.60 180	0.49 176	0.65 173	0.48 171	0.60 137	0.49 175	0.59 172	0.50 177	0.50 172	0.49 177	0.49 172	0.60 175	0.50 178	0.60 181	0.49 177	0.60 173	0.49 174	0.50 173	0.51 178	0.60 180	0.48 174	0.60 174	0.50 174

TorneroNet-64	0.69 175	0.65 157	0.30 123	0.27 107	0.47 167	0.28 111	0.35 142	0.34 118	0.80 199	7.93 281	0.29 131	0.30 113	0.31 132	0.81 200	0.28 123	0.27 117	0.29 112	0.28 118	0.85 200	0.83 206	0.62 177	0.28 120	0.30 131	0.28 121	0.52 170	0.29 131	0.29 110	0.27 118

KSHMR	0.85 195	0.72 159	0.51 164	0.49 168	0.49 176	0.51 172	1.07 222	0.50 161	0.48 171	6.04 276	0.52 179	0.66 178	0.98 214	0.49 169	0.77 200	0.49 172	1.17 219	0.51 181	0.49 167	1.06 220	0.51 162	0.49 174	0.49 170	0.51 178	1.04 210	0.49 177	0.81 192	0.72 197

DMCA-RVC	0.71 179	0.72 159	0.72 183	0.71 192	0.70 195	0.70 188	0.70 200	0.70 176	0.71 194	0.70 143	0.71 195	0.71 185	0.70 195	0.70 192	0.71 198	0.70 193	0.70 183	0.71 198	0.70 186	0.71 195	0.70 182	0.70 197	0.71 198	0.71 199	0.70 184	0.72 199	0.71 182	0.70 194

AFF-stereo	0.71 179	0.73 161	0.65 182	0.82 198	0.63 192	0.83 195	0.63 194	0.73 179	0.65 191	0.82 155	0.73 197	0.74 189	0.64 191	0.63 185	0.62 191	0.62 186	0.73 186	0.63 192	0.74 191	0.72 197	0.80 186	0.58 184	0.70 196	0.71 199	0.79 190	0.69 196	0.78 187	0.72 197

DSFCA	0.66 168	0.73 161	0.74 187	0.68 187	0.65 193	0.64 184	0.65 197	0.65 173	0.65 191	0.66 141	0.65 191	0.65 177	0.64 191	0.65 188	0.65 194	0.65 189	0.65 180	0.65 194	0.65 185	0.65 191	0.65 181	0.65 191	0.65 188	0.65 194	0.66 183	0.66 194	0.65 180	0.65 190

ARAFT	0.64 166	0.74 163	0.62 180	0.70 191	0.56 186	0.72 190	0.55 184	0.72 178	0.54 181	0.73 146	0.56 183	0.72 186	0.56 186	0.56 176	0.62 191	0.63 187	0.73 186	0.53 183	0.73 189	0.54 182	0.72 183	0.65 191	0.62 185	0.56 185	0.72 186	0.54 183	0.72 184	0.57 180

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 172	0.74 163	0.60 178	0.79 195	0.61 189	0.76 191	0.57 187	0.71 177	0.56 183	0.71 144	0.54 181	0.72 186	0.66 193	0.65 188	0.65 194	0.64 188	0.74 188	0.64 193	0.74 191	0.63 189	0.73 184	0.65 191	0.64 186	0.64 193	0.74 188	0.61 190	0.73 185	0.64 189

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 200	0.77 165	0.82 193	1.16 223	0.75 199	0.99 206	0.92 208	0.91 187	0.99 212	0.94 165	0.91 207	1.15 215	0.88 207	0.92 206	1.00 213	0.67 190	0.98 204	1.00 213	0.75 193	0.91 210	1.18 215	0.87 206	0.89 206	0.90 208	1.08 215	1.07 219	0.74 186	0.89 205

NaN_ROB	0.80 188	0.80 166	0.80 191	0.80 196	0.80 202	0.80 193	0.80 204	0.80 181	0.80 199	0.80 152	0.80 202	0.80 194	0.80 201	0.80 198	0.80 203	0.80 199	0.80 191	0.80 204	0.80 196	0.80 203	0.80 186	0.80 202	0.80 202	0.80 203	0.80 192	0.80 204	0.80 189	0.80 201

CSAN	0.80 188	0.80 166	0.80 191	0.80 196	0.80 202	0.80 193	0.80 204	0.80 181	0.80 199	0.80 152	0.80 202	0.80 194	0.80 201	0.80 198	0.80 203	0.80 199	0.80 191	0.80 204	0.80 196	0.80 203	0.80 186	0.80 202	0.80 202	0.80 203	0.80 192	0.80 204	0.80 189	0.80 201

FC-DCNN	1.10 216	0.81 168	0.77 188	0.63 185	0.42 160	0.86 199	0.64 196	0.91 187	0.96 211	1.11 174	0.80 202	1.07 211	0.81 203	0.67 191	1.75 244	1.30 234	1.41 232	0.85 207	1.28 228	0.71 195	2.12 241	1.32 234	0.52 176	0.81 206	1.64 235	1.40 240	2.39 245	1.75 246

DDUNet	0.69 175	0.84 169	0.59 177	0.84 200	0.59 187	0.87 200	0.57 187	0.84 184	0.59 188	0.82 155	0.58 186	0.85 198	0.57 187	0.59 180	0.59 187	0.57 182	0.87 196	0.59 187	0.85 200	0.59 187	0.85 192	0.59 186	0.59 181	0.59 187	0.87 196	0.59 188	0.84 194	0.59 182

UDG	0.70 177	0.87 170	0.56 174	0.87 201	0.59 187	0.84 197	0.59 190	0.85 185	0.57 185	0.84 157	0.59 187	0.84 197	0.60 189	0.58 177	0.60 188	0.59 183	0.85 195	0.59 187	0.87 202	0.58 185	0.87 193	0.60 187	0.57 180	0.59 187	0.87 196	0.58 187	0.86 196	0.60 184

CASS	0.58 161	0.89 171	0.55 171	0.56 174	0.55 184	0.60 180	0.57 187	0.57 169	0.56 183	0.55 133	0.56 183	0.56 170	0.50 177	0.63 185	0.56 184	0.56 181	0.62 178	0.62 191	0.59 180	0.56 184	0.56 169	0.48 171	0.60 183	0.56 185	0.57 176	0.60 189	0.57 173	0.59 182
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RSM++	0.77 186	0.91 172	0.72 183	0.83 199	0.71 196	0.83 195	0.72 201	0.81 183	0.71 194	0.81 154	0.71 195	0.81 196	0.71 197	0.71 194	0.71 198	0.70 193	0.83 194	0.72 199	0.83 199	0.81 205	0.83 190	0.72 199	0.71 198	0.71 199	0.88 198	0.71 197	0.83 193	0.70 194

DPSM_ROB	0.93 200	0.92 173	0.94 198	0.96 206	1.02 214	0.92 202	0.98 211	0.95 192	0.92 207	0.92 161	0.92 209	0.91 200	0.97 212	0.92 206	0.91 209	0.91 208	0.96 202	0.94 211	0.93 207	0.91 210	0.93 198	0.92 209	0.93 208	0.91 209	0.91 200	0.99 210	0.92 197	0.91 207

DPSM	0.93 200	0.92 173	0.94 198	0.96 206	1.02 214	0.92 202	0.98 211	0.95 192	0.92 207	0.92 161	0.92 209	0.91 200	0.97 212	0.92 206	0.91 209	0.91 208	0.96 202	0.94 211	0.93 207	0.91 210	0.93 198	0.92 209	0.93 208	0.91 209	0.91 200	0.99 210	0.92 197	0.91 207

pmcnn	0.92 198	0.92 173	0.92 197	0.92 202	0.92 208	0.92 202	0.92 208	0.92 189	0.92 207	0.92 161	0.92 209	0.92 203	0.92 210	0.92 206	0.92 211	0.92 211	0.92 200	0.92 209	0.92 204	0.92 213	0.92 196	0.92 209	0.92 207	0.92 211	0.92 202	0.92 209	0.92 197	0.92 209

DGTPSM_ROB	0.92 198	0.93 176	0.91 196	0.93 204	0.91 207	0.92 202	0.93 210	0.92 189	0.92 207	0.92 161	0.91 207	0.91 200	0.93 211	0.91 204	0.92 211	0.92 211	0.92 200	0.92 209	0.92 204	0.90 209	0.91 194	0.92 209	0.93 208	0.94 212	0.92 202	0.91 208	0.92 197	0.97 210

GANet	1.00 206	1.00 177	1.00 200	1.00 209	1.00 210	1.00 207	1.00 214	1.00 194	1.00 213	1.00 166	1.00 212	1.00 204	1.00 215	1.00 212	1.00 213	1.00 214	1.00 205	1.00 213	1.00 209	1.00 214	1.00 201	1.00 213	1.00 212	1.00 214	1.00 205	1.00 213	1.00 203	1.00 212

TDLM	1.00 206	1.00 177	1.00 200	1.00 209	1.00 210	1.00 207	1.00 214	1.00 194	1.00 213	1.00 166	1.00 212	1.00 204	1.00 215	1.00 212	1.00 213	1.00 214	1.00 205	1.00 213	1.00 209	1.00 214	1.00 201	1.00 213	1.00 212	1.00 214	1.00 205	1.00 213	1.00 203	1.00 212

CVANet_RVC	1.00 206	1.00 177	1.00 200	1.00 209	1.00 210	1.00 207	1.00 214	1.00 194	1.00 213	1.00 166	1.00 212	1.00 204	1.00 215	1.00 212	1.00 213	1.00 214	1.00 205	1.00 213	1.00 209	1.00 214	1.00 201	1.00 213	1.00 212	1.00 214	1.00 205	1.00 213	1.00 203	1.00 212

trnet	1.01 210	1.01 180	1.01 203	1.01 212	1.01 213	1.01 210	1.01 217	1.01 197	1.01 216	1.01 170	1.01 215	1.01 208	1.01 218	1.01 215	1.01 217	1.01 217	1.01 208	1.01 217	1.01 212	1.01 217	1.01 204	1.01 216	1.01 215	1.01 217	1.01 208	1.01 216	1.01 207	1.01 215

GLC_STEREO	1.05 215	1.01 180	1.02 204	1.02 213	1.02 214	1.05 212	1.06 219	1.05 201	1.05 217	1.04 173	1.05 217	1.05 210	1.04 219	1.06 218	1.05 218	1.06 219	1.06 209	1.05 219	1.06 213	1.05 219	1.06 206	1.06 218	1.04 217	1.05 218	1.04 210	1.05 217	1.06 209	1.06 216

gcap-zeroshot	0.81 191	1.03 182	0.84 195	0.93 204	0.85 206	0.84 197	0.62 193	1.21 212	0.53 180	0.79 150	0.84 205	0.77 190	0.70 195	0.84 203	0.67 196	0.74 196	1.18 221	0.52 182	0.91 203	0.79 200	0.84 191	0.61 188	0.83 204	0.69 198	0.93 204	0.82 206	0.85 195	0.66 191

DPSimNet_ROB	0.93 200	1.04 183	0.83 194	1.05 214	0.82 204	1.04 211	0.83 207	1.03 198	0.89 205	1.03 171	0.84 205	1.03 209	0.84 204	0.83 202	0.84 206	0.83 201	1.14 214	0.84 206	1.12 218	0.84 207	1.04 205	0.88 208	0.83 204	0.84 207	1.07 214	0.83 207	1.15 216	0.88 204

AIO-Stereo	0.82 192	1.06 184	0.73 186	0.97 208	0.74 198	1.06 213	0.60 191	1.04 200	0.90 206	1.00 166	1.01 215	0.78 191	0.85 206	0.74 196	0.62 191	0.67 190	1.12 212	0.55 184	0.70 186	0.65 191	0.93 198	0.66 194	0.67 191	0.67 196	0.82 194	0.74 200	0.92 197	0.83 203

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 125	1.06 184	0.54 168	0.59 179	0.27 116	0.46 156	0.27 114	0.46 144	0.27 117	0.46 125	0.27 120	0.46 150	0.26 115	0.27 119	0.27 120	0.26 107	0.46 152	0.26 114	0.45 153	0.30 134	0.46 146	0.27 115	0.27 113	0.27 117	0.46 151	0.27 116	0.45 148	0.26 114

HBP-ISP	1.47 229	1.07 186	1.03 205	1.30 229	1.08 219	1.36 229	1.06 219	1.44 220	1.25 235	1.97 215	1.51 240	1.65 232	1.58 240	0.98 210	1.58 240	1.68 242	1.98 238	1.32 235	2.02 239	1.28 237	2.95 249	1.89 250	0.97 211	1.06 220	1.26 227	0.99 210	1.94 233	1.43 240

HSM-Net_RVC	0.93 200	1.09 187	0.79 190	1.10 216	0.78 200	1.09 215	0.79 203	1.16 207	0.80 199	1.14 176	0.79 201	1.17 218	0.77 199	0.73 195	0.83 205	0.78 197	1.19 222	0.79 202	1.18 222	0.72 197	1.19 217	0.80 202	0.72 200	0.80 203	1.18 223	0.74 200	1.14 215	0.73 199
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TorneroNet	1.15 219	1.10 188	0.51 164	0.69 188	0.51 182	1.10 216	0.50 180	0.51 164	0.51 179	13.92 283	1.17 228	0.49 162	0.51 182	0.54 174	0.48 173	0.49 172	0.49 164	0.65 194	0.70 186	0.49 177	0.51 162	0.49 174	0.67 191	1.36 237	0.51 168	0.50 180	0.52 167	1.23 231

ktn	0.84 194	1.15 189	0.54 168	1.16 223	1.26 234	0.51 172	0.53 183	0.51 164	0.66 193	4.54 266	0.51 178	0.52 168	0.52 183	0.66 190	0.51 181	0.51 177	1.37 231	1.17 227	0.49 167	0.51 181	1.23 222	0.51 182	0.67 191	0.51 178	0.51 168	0.68 195	0.51 165	0.51 177

Nwc_Net	1.15 219	1.15 189	1.15 214	1.09 215	1.19 230	1.16 219	1.17 226	1.15 205	1.16 226	1.16 180	1.16 224	1.08 212	1.16 226	1.11 221	1.15 227	1.18 228	1.11 211	1.10 221	1.16 219	1.17 229	1.16 211	1.13 223	1.18 226	1.20 231	1.11 217	1.15 225	1.16 217	1.20 227

RP	1.14 217	1.16 191	1.15 214	1.17 225	1.10 221	1.16 219	1.15 224	1.10 202	1.16 226	1.15 177	1.08 219	1.16 216	1.15 225	1.15 225	1.14 225	1.16 224	1.16 217	1.10 221	1.10 215	1.10 223	1.16 211	1.11 221	1.10 220	1.19 230	1.14 219	1.19 230	1.07 210	1.10 219

RGC	1.15 219	1.16 191	1.17 217	1.15 221	1.11 223	1.21 224	1.21 235	1.10 202	1.15 224	1.16 180	1.11 221	1.17 218	1.09 221	1.14 224	1.11 222	1.16 224	1.19 222	1.11 224	1.10 215	1.15 228	1.11 208	1.19 227	1.16 224	1.12 225	1.17 221	1.10 222	1.16 217	1.17 224

Abc-Net	1.14 217	1.16 191	1.18 218	1.10 216	1.10 221	1.16 219	1.18 228	1.16 207	1.13 223	1.11 174	1.16 224	1.16 216	1.12 223	1.10 219	1.17 228	1.16 224	1.16 217	1.10 221	1.16 219	1.14 226	1.17 213	1.16 224	1.11 221	1.09 223	1.10 216	1.10 222	1.16 217	1.17 224
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCC-stereo	1.15 219	1.17 194	1.12 213	1.10 216	1.15 224	1.14 217	1.15 224	1.15 205	1.12 222	1.17 183	1.17 228	1.11 213	1.17 229	1.11 221	1.10 221	1.16 224	1.12 212	1.11 224	1.16 219	1.13 225	1.23 222	1.16 224	1.19 228	1.11 224	1.18 223	1.17 227	1.17 220	1.13 222

S-Stereo	1.22 225	1.18 195	1.19 221	1.20 226	1.23 232	1.23 225	1.19 229	1.19 210	1.18 230	1.27 189	1.20 232	1.20 222	1.20 231	1.23 230	1.22 233	1.23 232	1.23 225	1.23 234	1.20 224	1.25 236	1.20 218	1.22 233	1.25 232	1.24 234	1.20 225	1.22 234	1.26 224	1.24 232

edge stereo	1.15 219	1.18 195	1.11 212	1.12 219	1.17 228	1.17 223	1.17 226	1.16 207	1.18 230	1.16 180	1.17 228	1.17 218	1.13 224	1.11 221	1.11 222	1.12 221	1.17 219	1.17 227	1.11 217	1.17 229	1.17 213	1.17 226	1.18 226	1.14 226	1.11 217	1.18 228	1.12 214	1.11 220

stereogan	1.17 224	1.19 197	1.15 214	1.15 221	1.15 224	1.15 218	1.19 229	1.19 210	1.15 224	1.15 177	1.16 224	1.19 221	1.19 230	1.19 227	1.19 229	1.19 229	1.15 215	1.19 230	1.19 223	1.19 232	1.15 210	1.19 227	1.15 223	1.15 227	1.16 220	1.15 225	1.19 221	1.20 227

FAT-Stereo	1.22 225	1.23 198	1.19 221	1.21 227	1.24 233	1.24 226	1.19 229	1.25 214	1.24 233	1.25 188	1.19 231	1.20 222	1.24 234	1.20 228	1.21 231	1.25 233	1.22 224	1.21 232	1.25 226	1.23 235	1.22 220	1.19 227	1.19 228	1.24 234	1.25 226	1.20 231	1.19 221	1.25 233

GCAP-BAT	0.17 69	1.25 199	0.20 91	0.15 64	0.11 56	0.15 66	0.11 55	0.21 79	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.15 63	0.11 57

test_for_model	0.17 69	1.25 199	0.20 91	0.15 64	0.11 56	0.15 66	0.11 55	0.21 79	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.15 63	0.11 57

testlalala2	0.17 69	1.25 199	0.20 91	0.15 64	0.11 56	0.15 66	0.11 55	0.21 79	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.15 63	0.11 57

testlalala	0.17 69	1.25 199	0.20 91	0.15 64	0.11 56	0.15 66	0.11 55	0.21 79	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.15 63	0.11 57

testlalala_base	0.17 69	1.25 199	0.20 91	0.15 64	0.11 56	0.15 66	0.11 55	0.21 79	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.15 63	0.11 57

GCAP-Stereo	0.17 69	1.25 199	0.20 91	0.15 64	0.11 56	0.15 66	0.11 55	0.21 79	0.11 55	0.15 47	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 63	0.11 56	0.15 64	0.11 56	0.11 53	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.15 63	0.11 57

castereo++	0.26 95	1.28 205	1.07 210	0.15 64	0.13 78	0.15 66	0.14 78	1.22 213	0.13 76	0.16 59	0.17 86	0.16 72	0.14 81	0.14 80	0.15 83	0.14 80	0.15 63	0.14 80	0.16 71	0.14 81	0.16 71	0.14 81	0.14 77	0.14 80	0.16 72	0.14 78	0.16 71	0.15 82

RASNet	1.39 228	1.37 206	1.35 224	1.38 232	1.40 236	1.39 231	1.77 245	1.36 217	1.74 244	1.36 195	1.36 236	1.36 229	1.36 236	1.36 231	1.35 234	1.41 239	1.36 229	1.36 239	1.36 230	1.35 238	1.36 229	1.35 236	1.36 234	1.35 236	1.36 231	1.35 237	1.36 229	1.35 234

SPS-STEREO	1.25 227	1.47 207	1.06 209	1.54 234	1.08 219	1.52 233	1.20 234	1.44 220	1.06 219	1.49 201	1.10 220	1.41 230	1.10 222	0.98 210	1.08 220	1.12 221	1.47 233	1.04 218	1.53 233	1.14 226	1.52 231	1.07 219	1.02 216	1.05 218	1.48 233	1.07 219	1.55 230	1.11 220
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	1.02 213	1.50 208	1.49 229	0.40 144	0.40 154	1.56 234	0.98 211	1.55 222	0.58 186	4.18 263	0.40 155	0.79 193	0.48 171	0.91 204	0.39 154	0.99 213	0.71 184	0.70 197	0.51 173	0.77 199	1.07 207	0.82 205	0.69 195	0.96 213	1.01 208	1.30 235	1.10 213	1.38 238

STTRV1_RVC	0.66 168	1.59 209	0.52 167	0.69 188	0.61 189	0.66 186	0.43 163	0.88 186	0.45 161	0.71 144	0.62 189	0.69 183	0.45 163	0.62 182	0.40 155	0.44 156	0.80 191	0.59 187	0.76 194	0.63 189	0.80 186	0.46 160	0.64 186	0.61 191	0.72 186	0.54 183	0.80 189	0.60 184

DEFOM-Stereo	0.43 133	1.60 210	1.47 228	0.30 112	0.28 119	0.31 114	0.28 121	1.65 223	0.25 107	0.29 88	0.26 115	0.30 113	0.29 128	0.27 119	0.26 116	0.26 107	0.30 113	0.29 127	0.30 113	0.26 115	0.29 107	0.29 130	0.27 113	0.26 113	0.30 112	0.29 131	0.30 111	0.29 129

DPSMNet_ROB	1.62 233	1.60 210	1.59 230	1.61 235	1.69 240	1.66 235	1.61 241	1.70 224	1.65 242	1.62 203	1.60 242	1.61 231	1.60 241	1.60 236	1.59 241	1.62 240	1.60 234	1.63 242	1.62 234	1.68 245	1.70 232	1.60 240	1.64 240	1.60 242	1.61 234	1.60 242	1.60 231	1.59 242

iRaftStereo_RVC	0.62 165	1.76 212	2.24 249	0.52 172	0.37 147	0.53 175	0.38 151	2.51 243	0.38 145	0.51 131	0.38 150	0.51 165	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.38 145	0.52 168	0.38 147	0.52 174	0.38 150	0.52 164	0.38 144	0.38 146	0.38 149	0.52 170	0.39 153	0.52 167	0.38 147

G-Net	0.82 192	1.77 213	0.78 189	0.78 194	0.78 200	0.78 192	0.78 202	0.78 180	0.79 198	0.79 150	0.78 200	0.78 191	0.78 200	0.78 197	0.78 201	0.78 197	0.79 190	0.79 202	0.79 195	0.79 200	0.79 185	0.79 201	0.79 201	0.79 202	0.79 190	0.79 203	0.79 188	0.79 200

MFMNet_re	1.77 237	1.89 214	1.72 234	1.88 236	1.69 240	1.89 236	1.67 242	1.91 226	1.70 243	1.87 206	1.67 243	1.89 233	1.68 243	1.67 237	1.67 243	1.70 243	1.88 235	1.68 244	1.88 235	1.67 243	1.89 233	1.68 243	1.70 242	1.71 244	1.87 236	1.68 247	1.87 232	1.68 244

R-Stereo Train	1.62 233	2.01 215	1.41 226	1.97 237	1.40 236	1.96 237	1.39 238	1.93 227	1.39 238	1.92 210	1.38 238	1.94 234	1.39 238	1.40 234	1.45 237	1.38 237	1.96 236	1.37 240	1.97 236	1.39 239	1.98 234	1.41 238	1.40 235	1.37 238	1.97 237	1.38 238	1.96 234	1.37 236

RAFT-Stereo	1.62 233	2.01 215	1.41 226	1.97 237	1.40 236	1.96 237	1.39 238	1.93 227	1.39 238	1.92 210	1.38 238	1.94 234	1.39 238	1.40 234	1.45 237	1.38 237	1.96 236	1.37 240	1.97 236	1.39 239	1.98 234	1.41 238	1.40 235	1.37 238	1.97 237	1.38 238	1.96 234	1.37 236
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	1.52 232	2.01 215	1.21 223	1.98 239	1.21 231	1.98 239	1.21 235	1.98 232	1.21 232	1.99 216	1.21 233	1.98 236	1.21 233	1.02 216	1.21 231	1.21 231	1.99 239	1.21 232	1.99 238	1.21 233	1.99 236	1.21 230	1.21 230	1.21 232	1.99 239	1.21 232	1.99 236	1.21 229
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
HH	0.66 168	2.13 218	0.47 150	0.37 128	0.29 129	0.36 126	0.27 114	0.49 157	0.44 159	0.78 148	0.68 192	0.67 180	0.90 208	0.62 182	0.90 207	0.53 178	0.88 197	0.48 172	0.37 126	0.29 129	0.63 178	0.66 194	0.66 189	0.51 178	1.06 212	0.61 190	1.08 211	0.60 184

HanStereo	0.66 168	2.13 218	0.47 150	0.37 128	0.29 129	0.36 126	0.27 114	0.49 157	0.44 159	0.78 148	0.68 192	0.67 180	0.90 208	0.62 182	0.90 207	0.53 178	0.88 197	0.48 172	0.37 126	0.29 129	0.63 178	0.66 194	0.66 189	0.51 178	1.06 212	0.61 190	1.08 211	0.60 184

TRStereo	2.05 241	2.13 218	1.85 238	2.27 240	1.84 245	2.28 240	1.84 248	2.29 236	1.87 248	2.29 230	1.86 247	2.30 240	1.87 248	2.30 253	1.87 249	2.08 251	2.29 241	1.87 248	2.30 241	1.87 249	2.08 238	1.72 244	1.86 248	2.30 257	2.13 240	1.84 250	2.29 239	1.87 249

XX-Stereo	2.05 241	2.13 218	1.85 238	2.27 240	1.84 245	2.28 240	1.84 248	2.29 236	1.87 248	2.29 230	1.86 247	2.30 240	1.87 248	2.30 253	1.87 249	2.08 251	2.29 241	1.87 248	2.30 241	1.87 249	2.08 238	1.72 244	1.86 248	2.30 257	2.13 240	1.84 250	2.29 239	1.87 249

EAI-Stereo	2.05 241	2.13 218	1.85 238	2.27 240	1.84 245	2.28 240	1.84 248	2.29 236	1.87 248	2.29 230	1.86 247	2.30 240	1.87 248	2.30 253	1.87 249	2.08 251	2.29 241	1.87 248	2.30 241	1.87 249	2.08 238	1.72 244	1.86 248	2.30 257	2.13 240	1.84 250	2.29 239	1.87 249

NCCL2	2.27 250	2.27 223	2.28 252	2.27 240	2.28 257	2.28 240	2.28 258	2.27 234	2.28 258	2.28 227	2.28 256	2.29 239	2.28 257	2.28 252	2.29 258	2.28 258	2.28 240	2.28 259	2.27 240	2.28 260	2.28 243	2.28 258	2.28 258	2.28 255	2.28 244	2.28 259	2.11 237	2.28 260

HUF	2.22 246	2.33 224	2.24 249	2.35 244	2.07 251	2.45 247	2.11 255	2.42 241	2.13 255	2.19 223	2.15 254	2.10 237	2.09 253	2.27 251	2.04 254	2.08 251	2.44 246	2.12 255	2.38 246	2.18 256	2.29 244	2.22 254	2.12 255	2.12 252	2.52 248	2.10 255	2.22 238	2.15 256

STTStereo	2.30 251	2.34 225	2.26 251	2.37 245	2.23 254	2.40 244	2.35 259	2.20 233	2.33 259	2.28 227	2.31 258	2.19 238	2.37 258	2.20 246	2.31 259	2.23 257	2.38 244	2.25 258	2.33 245	2.27 259	2.39 246	2.27 257	2.31 259	2.29 256	2.37 245	2.32 260	2.34 243	2.26 259

AIO_rvc	2.25 249	2.35 226	2.10 245	2.47 248	2.17 253	2.54 248	2.15 256	2.32 239	2.21 256	2.29 230	2.28 256	2.33 245	2.09 253	2.26 250	2.14 255	2.08 251	2.49 248	2.09 254	2.53 249	2.14 255	2.34 245	2.23 255	2.14 256	2.18 253	2.19 243	2.15 256	2.35 244	2.22 257

AIO_test	2.22 246	2.36 227	2.10 245	2.47 248	2.15 252	2.54 248	2.06 254	2.27 234	2.09 254	2.29 230	2.13 253	2.30 240	2.09 253	2.25 249	2.15 256	1.95 249	2.52 249	2.08 253	2.32 244	2.21 258	2.20 242	2.26 256	2.05 254	2.06 250	2.40 246	2.16 257	2.52 247	2.05 255

UDGNet	1.97 239	2.43 228	1.67 231	2.46 247	1.70 242	2.44 246	1.69 243	2.34 240	1.63 241	2.35 236	1.67 243	2.37 246	1.67 242	1.68 238	1.64 242	1.67 241	2.44 246	1.64 243	2.43 247	1.67 243	2.43 248	1.66 241	1.67 241	1.63 243	2.43 247	1.66 245	2.42 246	1.66 243

FBW_ROB	2.04 240	2.50 229	1.75 235	2.45 246	1.78 243	2.40 244	1.74 244	2.47 242	1.77 245	2.37 237	1.81 245	2.30 240	1.80 244	1.78 239	1.88 252	1.80 244	2.41 245	1.77 245	2.43 247	1.83 247	2.39 246	1.81 248	1.76 244	1.75 245	2.56 249	1.75 248	2.30 242	1.74 245

CroCo-Stereo	0.80 188	2.51 230	0.41 141	1.27 228	0.41 155	1.27 227	0.41 157	1.27 215	0.41 153	1.27 189	0.41 156	1.27 225	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 150	1.28 226	0.41 154	1.27 227	0.41 155	1.27 226	0.41 154	0.42 156	0.41 155	1.27 228	0.41 155	1.27 225	0.41 154
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
LL-Strereo2	0.47 138	2.60 231	0.51 164	0.38 131	0.28 119	0.37 130	0.28 121	0.55 167	0.35 141	0.44 122	0.34 142	0.44 149	0.34 139	0.34 131	0.36 142	0.36 141	0.47 156	0.36 143	0.47 158	0.35 144	0.47 150	0.35 140	0.35 140	0.35 144	0.46 151	0.35 142	0.47 153	0.35 143

IER	0.56 160	2.72 232	2.20 247	0.38 131	0.29 129	0.38 133	0.27 114	2.77 245	0.27 117	0.38 104	0.28 123	0.37 127	0.25 109	0.26 111	0.25 111	0.26 107	0.38 130	0.29 127	0.38 129	0.25 111	0.39 133	0.25 107	0.29 123	0.29 129	0.40 139	0.25 109	0.38 127	0.25 109

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 252	2.85 233	1.90 243	2.90 250	2.77 259	2.88 250	2.85 261	2.51 243	2.85 261	2.88 244	1.99 252	2.50 247	2.76 260	2.20 246	1.57 239	2.64 259	2.89 250	2.63 260	5.69 276	1.03 218	2.01 237	2.71 259	2.74 261	2.73 260	2.87 250	1.64 243	1.00 203	1.49 241
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.85 195	2.86 234	0.43 147	1.33 230	0.43 161	1.31 228	0.42 162	1.32 216	0.42 158	1.31 191	0.44 161	1.32 226	0.44 161	0.43 153	0.44 163	0.43 155	1.35 227	0.43 160	1.32 229	0.43 161	1.31 227	0.43 159	0.43 157	0.42 161	1.31 229	0.42 160	1.31 226	0.43 159

FC-DCNN v2	4.74 274	3.16 235	3.16 259	3.16 251	3.16 261	3.16 252	3.16 263	3.16 248	3.16 262	3.16 247	3.16 261	3.16 250	3.16 264	3.16 258	3.16 262	3.16 264	6.72 279	6.72 281	6.72 279	6.72 283	6.72 278	6.72 283	6.72 282	6.72 280	6.72 277	6.72 280	6.72 278	6.72 281

plain	1.96 238	3.33 236	1.04 206	3.24 252	1.04 217	3.24 253	1.04 218	3.26 249	1.05 217	3.26 248	1.13 222	3.27 251	1.06 220	1.05 217	1.05 218	1.05 218	3.28 251	1.05 219	3.29 250	1.06 220	3.30 250	1.05 217	1.05 218	1.06 220	3.30 251	1.06 218	3.30 251	1.06 216

4D-IteraStereo	0.67 172	3.40 237	1.05 207	0.71 192	0.83 205	0.47 162	0.27 114	0.47 150	0.27 117	0.35 95	0.26 115	0.68 182	0.84 204	0.41 147	0.54 182	0.89 204	0.74 188	0.88 208	0.73 189	0.87 208	0.42 143	0.27 115	0.28 117	0.28 121	0.36 122	0.28 118	0.68 181	0.90 206

MIF-Stereo (partial)	2.52 253	3.41 238	1.05 207	3.29 253	1.05 218	3.29 255	1.06 219	3.30 250	1.06 219	3.31 249	1.06 218	4.97 271	2.72 259	2.72 256	2.71 260	2.70 260	6.57 278	2.19 256	5.08 273	1.08 222	3.36 251	1.07 219	1.07 219	1.07 222	3.35 253	1.07 219	3.36 252	1.07 218

DPSNet	3.67 259	3.61 239	3.62 262	3.64 256	3.61 267	3.64 257	3.65 267	3.64 253	3.67 266	3.67 252	3.65 265	3.68 254	3.69 271	3.69 265	3.69 272	3.68 268	3.70 254	3.70 268	3.69 256	3.69 269	3.71 256	3.69 265	3.67 266	3.69 268	3.68 257	3.67 265	3.68 255	3.67 262

UniTT-Stereo	2.12 245	3.66 240	1.10 211	3.48 255	1.15 224	3.57 256	1.11 223	3.44 251	1.16 226	3.52 250	1.16 224	3.50 252	1.16 226	1.10 219	1.13 224	1.15 223	3.61 252	1.17 227	3.64 251	1.12 224	3.58 253	1.12 222	1.12 222	1.17 228	3.53 254	1.18 228	3.52 253	1.18 226

RAStereo	2.24 248	3.70 241	1.18 218	3.73 259	1.18 229	3.69 258	1.19 229	3.73 254	1.24 233	3.72 253	1.21 233	3.76 256	1.20 231	1.20 228	1.20 230	1.20 230	3.74 257	1.20 231	3.75 257	1.21 233	3.77 257	1.21 230	1.21 230	1.21 232	3.82 258	1.21 232	3.82 257	1.21 229

sCroCo_RVC	2.76 254	4.00 242	1.82 237	4.00 263	1.83 244	3.98 263	1.82 246	3.99 255	1.81 246	4.14 260	2.76 259	4.13 264	1.82 246	1.83 240	1.83 245	1.82 245	4.01 262	1.82 247	3.98 260	1.86 248	4.00 262	1.82 249	1.83 246	1.84 246	4.02 264	1.81 249	4.00 261	1.83 248

sAnonymous2	2.87 255	4.16 243	1.89 241	4.26 267	1.87 248	4.23 266	1.92 251	4.17 256	1.94 252	4.16 261	1.92 250	4.20 265	1.92 251	1.96 242	1.86 247	1.87 247	4.25 265	1.90 251	4.23 265	1.91 252	4.26 265	1.93 251	1.89 251	1.90 247	4.07 265	1.91 253	5.09 273	1.93 253

CroCo_RVC	2.87 255	4.16 243	1.89 241	4.26 267	1.87 248	4.23 266	1.92 251	4.17 256	1.94 252	4.16 261	1.92 250	4.20 265	1.92 251	1.96 242	1.86 247	1.87 247	4.25 265	1.90 251	4.23 265	1.91 252	4.26 265	1.93 251	1.89 251	1.90 247	4.07 265	1.91 253	5.09 273	1.93 253

test_1	0.65 167	4.37 245	2.38 253	0.40 144	0.34 142	0.42 151	0.36 145	1.96 229	0.34 137	0.41 113	0.36 145	0.42 144	0.35 141	0.34 131	0.38 146	0.31 131	0.39 141	0.34 138	0.40 142	0.33 141	0.39 133	0.33 137	0.33 135	0.34 140	0.40 139	0.36 144	0.40 138	0.32 139

test-3	0.78 187	4.38 246	1.80 236	0.62 184	0.49 176	0.62 183	0.50 180	1.86 225	0.64 190	0.69 142	0.52 179	0.66 178	0.38 147	0.58 177	0.57 186	0.46 158	0.66 181	0.46 162	0.50 170	0.44 163	0.48 156	0.58 184	0.54 177	0.60 189	0.70 184	0.46 163	0.48 158	0.50 174

CC-Net-ROB	1.51 231	4.40 247	1.69 233	1.39 233	1.40 236	1.37 230	1.40 240	1.36 217	1.39 238	1.41 197	1.36 236	1.35 228	1.38 237	1.39 233	1.39 235	1.36 236	1.36 229	1.35 237	1.39 231	1.39 239	1.37 230	1.36 237	1.41 237	1.48 241	1.39 232	1.42 241	1.35 228	1.35 234

PS-NSSS	1.48 230	4.46 248	1.35 224	1.35 231	1.35 235	1.41 232	1.34 237	1.36 217	1.35 237	1.40 196	1.35 235	1.33 227	1.35 235	1.37 232	1.40 236	1.35 235	1.35 227	1.35 237	1.39 231	1.44 242	1.35 228	1.34 235	1.35 233	1.38 240	1.35 230	1.33 236	1.34 227	1.38 238

MyStereo04	0.76 185	4.78 249	0.62 180	0.63 185	0.54 183	0.65 185	0.56 186	0.61 170	0.58 186	0.61 138	0.56 183	0.63 176	0.57 187	0.63 185	0.60 188	0.60 184	0.64 179	0.56 186	0.63 184	0.58 185	0.63 178	0.62 190	0.55 178	0.60 189	0.63 182	0.57 186	0.64 179	0.58 181

TestStereo	4.92 275	4.80 250	4.98 266	4.82 272	4.97 278	4.91 274	4.78 279	4.80 260	4.88 279	4.78 269	4.80 278	4.99 272	4.81 279	4.83 275	4.87 279	4.97 279	4.93 273	5.01 279	5.03 272	4.90 278	5.02 273	5.02 277	5.06 277	5.04 277	4.93 272	4.89 277	5.01 270	5.09 277

Anonymous3	3.36 257	4.93 251	2.20 247	4.92 273	2.23 254	4.90 273	2.23 257	4.89 261	2.24 257	4.95 271	2.21 255	4.91 270	2.21 256	2.18 245	2.22 257	2.22 256	4.86 272	2.20 257	4.90 271	2.20 257	4.96 272	2.21 253	2.21 257	2.21 254	6.30 276	2.21 258	4.90 268	2.23 258

castereo	0.86 197	5.37 252	5.11 268	0.38 131	0.26 110	0.38 133	0.27 114	5.30 263	0.26 114	0.37 102	0.26 115	0.37 127	0.26 115	0.26 111	0.26 116	0.26 107	0.38 130	0.27 117	0.38 129	0.26 115	0.38 123	0.26 113	0.26 110	0.27 117	0.38 128	0.27 116	0.37 125	0.26 114

DispFullNet	4.96 276	5.67 253	3.30 261	5.01 274	3.21 263	4.50 270	3.11 262	4.43 258	3.44 265	4.60 267	3.46 264	5.13 273	3.44 265	3.53 261	3.20 263	2.87 263	4.80 271	3.15 262	4.70 269	4.83 277	9.02 283	5.98 280	5.95 281	6.21 279	8.84 282	5.85 279	9.76 283	5.91 279

HCRNet	0.71 179	6.06 254	3.15 258	0.50 170	0.22 101	0.21 86	0.15 82	3.04 247	0.34 137	0.43 120	0.33 141	0.43 148	0.33 138	0.15 82	0.14 81	0.14 80	0.21 85	0.17 87	0.47 158	0.20 99	0.21 83	0.16 85	0.32 133	0.33 138	0.50 164	0.33 140	0.49 162	0.28 120

SGM-Forest	5.07 277	6.74 255	4.17 263	6.46 278	4.68 277	6.21 279	4.38 277	6.00 266	4.14 275	5.84 275	4.44 277	6.28 277	4.16 277	3.92 270	4.56 278	4.60 278	6.15 276	4.27 276	6.12 278	4.31 276	5.99 277	4.27 273	3.92 272	4.27 274	6.13 275	4.10 276	6.18 275	4.49 276
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaskLacGwcNet_RVC	0.70 177	6.91 256	0.46 149	0.46 157	0.46 163	0.46 156	0.46 165	0.46 144	0.46 162	0.46 125	0.46 163	0.46 150	0.46 164	0.46 157	0.46 164	0.46 158	0.46 152	0.46 162	0.46 154	0.46 164	0.47 150	0.46 160	0.46 159	0.46 163	0.46 151	0.46 163	0.46 149	0.46 161

SA	3.93 262	7.22 257	4.74 264	4.15 265	3.88 273	3.70 259	4.02 276	6.67 273	3.95 271	3.64 251	3.74 267	3.63 253	3.00 262	3.51 260	3.68 271	3.68 268	3.73 256	3.71 269	3.64 251	3.48 264	3.58 253	2.97 261	3.69 267	3.61 263	3.55 256	3.42 262	3.64 254	3.79 270

cross-raft	4.43 269	7.31 258	6.46 273	4.47 269	3.95 274	4.46 269	3.95 274	6.70 274	3.97 272	4.41 264	3.82 270	4.38 268	3.94 275	3.95 271	3.95 276	3.95 272	4.45 269	3.95 273	4.46 268	3.95 273	4.46 269	3.95 270	3.95 273	3.94 272	4.40 267	3.95 274	4.45 266	3.95 272

RAFT+CT+SA	4.43 269	7.34 259	6.71 275	5.01 274	4.38 276	4.40 268	3.85 272	6.15 270	4.30 276	4.89 270	3.26 262	4.49 269	3.01 263	4.53 274	3.36 264	3.65 267	3.64 253	4.39 277	3.94 259	4.28 275	4.44 268	4.30 274	4.24 276	4.52 275	3.90 261	3.85 272	4.89 267	4.00 273

test-1	4.11 263	7.65 260	4.93 265	3.65 257	3.58 265	4.70 272	3.74 271	4.73 259	4.06 273	3.72 253	4.11 275	3.70 255	3.49 266	3.36 259	3.65 267	4.17 276	3.92 260	4.04 275	4.19 264	3.75 270	4.69 271	4.18 272	3.88 270	3.90 270	4.73 269	3.77 270	3.12 250	3.68 265

Sa-1000	3.84 261	7.71 261	6.81 278	4.15 265	2.86 260	3.27 254	3.87 273	5.99 265	4.35 277	2.78 242	3.71 266	3.88 257	3.56 267	3.88 268	3.64 265	2.71 261	3.72 255	3.27 263	3.67 255	3.15 263	3.51 252	3.36 263	2.70 260	3.49 262	3.32 252	3.76 269	2.87 249	3.76 269

raft_robust	4.19 268	7.78 262	6.08 271	3.30 254	3.85 272	4.03 264	3.73 270	6.25 272	3.30 264	4.44 265	3.28 263	4.01 261	3.82 274	4.29 273	3.70 273	4.01 273	4.48 270	3.42 264	4.11 262	3.76 271	4.05 263	3.32 262	3.85 269	3.82 269	4.71 268	3.83 271	4.09 262	3.80 271

TestStereo1	4.11 263	7.79 263	6.72 276	3.93 260	3.81 270	3.96 261	3.58 265	6.96 276	3.74 268	3.90 255	3.76 268	3.89 258	3.57 268	3.70 266	3.66 268	3.34 265	3.80 258	3.62 265	3.66 253	3.68 267	3.91 259	3.70 266	3.65 264	3.67 265	3.88 259	3.53 263	3.89 258	3.68 265

SA-5K	4.11 263	7.79 263	6.72 276	3.93 260	3.81 270	3.96 261	3.58 265	6.96 276	3.74 268	3.90 255	3.76 268	3.89 258	3.57 268	3.70 266	3.66 268	3.34 265	3.80 258	3.62 265	3.66 253	3.68 267	3.91 259	3.70 266	3.65 264	3.67 265	3.88 259	3.53 263	3.89 258	3.68 265

TESTraft	4.16 267	8.03 265	6.81 278	3.99 262	3.68 268	3.93 260	3.70 269	6.86 275	3.69 267	3.93 257	3.88 273	3.93 260	3.59 270	3.65 264	3.64 265	3.68 268	3.92 260	3.72 270	3.92 258	3.57 266	3.84 258	3.70 266	3.71 268	3.67 265	3.91 262	3.74 267	3.92 260	3.67 262

test_4	4.11 263	8.05 266	6.64 274	4.52 270	3.68 268	3.00 251	3.40 264	6.21 271	3.29 263	4.07 259	3.84 271	4.04 262	3.76 273	3.56 263	3.67 270	3.76 271	4.04 263	3.79 271	4.10 261	3.53 265	3.98 261	3.74 269	3.55 263	3.61 263	3.94 263	3.75 268	3.73 256	3.73 268

SGM+DAISY	6.35 279	8.16 267	5.14 269	8.12 282	5.08 280	8.12 282	5.16 280	8.01 279	5.18 281	7.92 280	5.14 279	7.89 281	5.14 280	4.95 276	5.33 280	5.32 280	8.14 282	5.16 280	8.16 282	5.16 279	8.21 281	5.19 278	5.12 278	5.12 278	8.18 281	5.24 278	8.12 281	5.11 278

RAFT_CTSACE	4.43 269	8.26 268	6.10 272	4.62 271	4.01 275	4.54 271	3.65 267	6.09 267	3.93 270	4.64 268	4.14 276	4.26 267	4.13 276	3.91 269	3.88 274	4.06 275	4.30 267	4.03 274	4.27 267	3.92 272	4.26 265	3.67 264	3.91 271	4.16 273	4.82 270	4.08 275	4.20 264	3.67 262

CFNet_RVC	0.93 200	8.54 269	0.41 141	0.56 174	0.37 147	0.56 176	0.37 149	0.50 161	0.40 151	0.56 135	5.24 280	0.56 170	0.34 139	0.40 146	0.41 157	0.34 137	0.53 169	0.40 152	0.56 178	0.38 150	0.52 164	0.40 152	0.40 151	0.41 155	0.56 174	0.40 154	0.56 171	0.40 153

U	5.23 278	8.71 270	2.75 256	8.64 283	2.76 258	8.65 283	2.79 260	8.67 282	2.79 260	8.70 282	2.79 260	8.70 282	2.79 261	2.79 257	2.80 261	2.80 262	8.84 283	2.82 261	8.82 283	2.89 261	8.84 282	2.83 260	2.83 262	2.82 261	8.87 283	2.83 261	8.84 282	2.83 261

test_5	4.51 272	8.85 271	5.35 270	3.66 258	3.56 264	5.10 275	4.47 278	6.14 268	4.07 274	4.96 272	3.87 272	5.14 274	4.17 278	3.53 261	4.39 277	4.53 277	4.15 264	3.62 265	4.74 270	2.94 262	3.63 255	4.53 276	4.20 275	4.54 276	4.86 271	3.68 266	4.95 269	4.06 274

pcwnet_v2	1.01 210	9.73 272	0.28 114	0.38 131	0.28 119	0.38 133	0.28 121	0.38 128	0.28 121	0.38 104	0.28 123	0.39 135	0.28 119	9.61 282	0.28 123	0.28 118	0.38 130	0.28 118	0.38 129	0.28 120	0.38 123	0.28 120	0.29 123	0.28 121	0.38 128	0.28 118	0.38 127	0.28 120

CFNet_pseudo	1.01 210	9.78 273	0.29 119	0.38 131	0.28 119	0.38 133	0.28 121	0.38 128	0.28 121	0.39 107	0.28 123	0.39 135	0.28 119	9.50 281	0.29 131	0.28 118	0.38 130	0.28 118	0.38 129	0.28 120	0.38 123	0.28 120	0.28 117	0.28 121	0.38 128	0.28 118	0.38 127	0.28 120

RAFT	6.60 280	9.99 274	8.33 283	7.21 281	6.55 281	5.95 278	5.87 281	8.70 283	5.02 280	5.10 273	6.69 281	7.06 280	6.94 283	6.17 279	7.09 283	6.84 281	6.47 277	4.72 278	5.60 274	5.60 280	5.11 274	5.97 279	6.93 283	6.89 281	7.16 278	7.08 283	6.58 277	6.66 280

ccs_rob	1.00 206	10.06 275	0.31 126	0.44 155	0.31 136	0.43 154	0.31 139	0.43 143	0.32 133	0.45 123	0.32 138	1.20 222	0.31 132	7.02 280	0.31 135	0.31 131	0.44 151	0.31 133	0.44 152	0.32 138	0.44 145	0.31 134	0.32 133	0.32 136	0.44 150	0.32 138	0.43 147	0.31 137

UCFNet_RVC	1.03 214	10.10 276	0.28 114	0.38 131	0.28 119	0.39 141	0.28 121	0.38 128	0.28 121	0.39 107	0.28 123	0.39 135	0.29 128	9.62 283	0.28 123	0.28 118	0.38 130	0.28 118	0.38 129	0.28 120	0.39 133	0.28 120	0.29 123	0.28 121	0.39 138	0.28 118	0.38 127	0.29 129

StereoVision	3.44 258	10.12 277	1.68 232	5.44 276	2.26 256	5.87 276	1.97 253	5.17 262	1.31 236	5.80 274	1.56 241	5.62 275	1.84 247	1.97 244	1.91 253	1.84 246	4.98 274	1.32 235	5.60 274	1.71 246	5.35 276	1.73 247	1.97 253	1.96 249	5.40 273	1.65 244	5.08 272	1.76 247

MaDis-Stereo	3.69 260	10.19 278	2.01 244	6.09 277	2.01 250	5.94 277	1.82 246	6.14 268	1.85 247	6.59 277	1.82 246	6.01 276	1.81 245	1.83 240	1.83 245	2.02 250	5.87 275	1.79 246	5.93 277	2.06 254	4.63 270	1.67 242	1.84 247	2.08 251	5.90 274	1.66 245	6.34 276	1.87 249

test_3	4.55 273	10.96 279	7.69 282	4.04 264	3.60 266	4.10 265	3.98 275	7.94 278	4.56 278	3.99 258	4.03 274	4.08 263	3.74 272	3.99 272	3.91 275	4.05 274	4.33 268	3.89 272	4.14 263	4.00 274	4.11 264	4.02 271	4.01 274	3.91 271	3.53 254	3.94 273	4.19 263	4.20 275

test-v	7.17 281	11.53 280	7.63 280	7.17 279	6.87 282	7.48 280	6.90 282	8.14 280	6.88 282	6.93 278	7.42 282	7.05 278	6.14 281	6.05 277	6.86 281	6.99 282	7.60 280	6.75 282	6.90 280	6.66 281	7.83 279	6.36 281	5.89 279	7.34 282	7.19 279	6.75 281	7.52 279	6.77 282

test-2	7.17 281	11.53 280	7.63 280	7.17 279	6.87 282	7.48 280	6.90 282	8.14 280	6.88 282	6.93 278	7.42 282	7.05 278	6.14 281	6.05 277	6.86 281	6.99 282	7.60 280	6.75 282	6.90 280	6.66 281	7.83 279	6.36 281	5.89 279	7.34 282	7.19 279	6.75 281	7.52 279	6.77 282

rafts_anoy	20.00 284	20.00 282	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 283	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285

raft+_RVC	20.00 284	20.00 282	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 283	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285

raftrobust	20.00 284	20.00 282	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 283	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285

CasAABBNet	20.00 284	20.00 282	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 283	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285

RALCasStereoNet	20.00 284	20.00 282	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 283	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285

RALAANet	20.00 284	20.00 282	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 283	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285

MSMDNet	20.00 284	20.00 282	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 283	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 285	20.00 285	20.00 284	20.00 285	20.00 284	20.00 285

MANE	18.41 283	23.00 289	16.00 284	22.00 291	15.00 284	22.00 291	15.00 284	22.00 291	15.00 284	21.00 291	15.00 284	22.00 290	15.00 284	15.00 284	17.00 284	15.00 284	23.00 291	15.00 284	22.00 291	15.00 284	23.00 291	15.00 284	18.00 284	15.00 284	24.00 291	17.00 284	24.00 291	16.00 284

AF-Net	2.06 244	25.73 290	1.18 218	1.12 219	1.16 227	1.16 219	1.19 229	1.10 202	1.17 229	1.15 177	1.14 223	1.11 213	1.16 226	1.16 226	1.14 225	1.11 220	1.15 215	1.13 226	1.21 225	1.17 229	1.11 208	1.21 230	1.17 225	1.17 228	1.17 221	1.11 224	1.20 223	1.13 222

MoCha-V2	1.75 236	27.02 291	0.72 183	0.92 202	0.69 194	0.89 201	0.69 198	0.92 189	0.71 194	0.87 158	0.69 194	0.88 199	0.68 194	0.70 192	0.68 197	0.69 192	0.90 199	0.69 196	0.92 204	0.69 194	0.92 196	0.71 198	0.70 196	0.67 196	0.88 198	0.71 197	0.92 197	0.68 192

CBMV	101.59 292	71.60 292	48.40 293	72.70 293	49.00 293	79.60 293	48.40 293	80.90 293	46.90 292	68.90 292	49.00 293	78.00 292	572.10 301	49.50 292	51.30 292	48.40 292	72.20 292	639.60 301	79.40 292	48.90 293	79.50 292	51.40 292	52.30 293	48.30 293	80.20 292	49.10 292	79.60 293	47.60 292
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 291	72.66 293	46.52 292	70.00 292	44.89 292	64.24 292	43.75 292	73.65 292	48.92 293	72.70 293	42.40 292	60.70 291	50.23 292	50.07 293	67.69 293	68.60 293	83.13 293	47.77 292	82.48 293	46.00 292	95.93 293	53.44 293	50.66 292	45.00 292	84.99 293	53.64 293	79.01 292	52.07 293

MeshStereo	151.99 293	131.36 294	140.69 294	151.38 294	151.40 294	150.79 294	151.72 294	149.36 294	159.46 294	146.42 294	150.73 294	149.06 296	176.22 293	143.94 294	133.10 296	133.45 296	153.30 295	154.22 294	154.67 295	153.95 295	156.90 296	156.53 296	160.21 294	162.72 294	154.57 294	160.59 294	153.47 294	163.50 294
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
AE-Stereo	252.48 295	202.00 295	361.00 298	502.00 298	324.00 298	321.00 295	482.00 301	423.00 298	227.00 298	201.00 295	273.00 298	101.00 293	207.00 294	198.00 295	183.00 297	181.00 297	221.00 296	232.00 298	477.00 297	220.00 297	111.00 294	100.00 294	219.00 296	214.00 295	204.00 295	211.00 296	200.00 295	222.00 297

MGS-Stereo	264.93 296	208.00 296	362.00 299	512.00 299	350.00 299	326.00 296	443.00 300	410.00 297	210.00 295	232.00 297	215.00 295	125.00 294	217.00 295	216.00 297	127.00 295	122.00 295	223.00 297	230.00 296	487.00 299	255.00 298	250.00 297	223.00 298	272.00 298	228.00 298	241.00 296	220.00 298	214.00 296	235.00 298

EGLCR-Stereo	276.81 297	209.00 297	366.00 300	514.00 300	354.00 300	336.00 297	422.00 298	440.00 299	220.00 297	231.00 296	245.00 297	135.00 295	237.00 297	218.00 298	197.00 298	222.00 299	223.00 297	230.00 296	487.00 299	255.00 298	250.00 297	273.00 299	272.00 298	228.00 298	241.00 296	220.00 298	214.00 296	235.00 298

DLCB_ROB	280.78 298	376.74 298	215.59 295	376.74 295	215.59 295	376.74 298	215.59 295	366.42 296	218.39 296	366.42 298	218.39 296	366.42 297	218.39 296	209.96 296	219.76 299	219.38 298	376.72 299	216.43 295	376.72 296	216.43 296	376.72 299	216.43 297	216.14 295	216.14 297	376.69 299	217.67 297	376.69 299	217.67 296

NOSS_ROB	248.11 294	409.00 299	288.00 296	412.00 296	280.00 296	411.00 299	288.00 296	356.00 295	275.00 299	379.00 299	303.00 299	415.00 298	278.00 298	260.00 299	104.00 294	103.00 294	126.00 294	108.00 293	118.00 294	98.00 294	126.00 295	104.00 295	268.00 297	216.00 296	279.00 298	201.00 295	288.00 298	206.00 295

LE_ROB	387.11 299	453.07 300	321.39 297	500.23 297	323.05 297	493.99 300	324.56 297	477.63 300	322.28 300	465.51 300	322.97 300	486.37 299	334.17 299	305.26 300	320.63 300	327.66 300	476.08 300	315.70 299	483.76 298	335.15 300	469.64 300	309.74 300	315.90 300	318.85 300	498.41 300	328.85 300	491.00 300	330.08 300

SGM-ForestM	522.49 300	676.08 301	448.56 301	638.17 301	433.15 301	639.59 301	427.03 299	617.52 301	439.90 301	604.63 301	429.02 301	611.68 300	432.74 300	420.18 301	451.96 301	465.85 301	601.06 301	403.73 300	659.15 301	405.50 301	669.64 301	437.21 301	455.85 301	425.66 301	689.82 301	481.65 301	662.43 301	479.61 301

CBMV_ROB	1133.35 301	1280.38 302	976.92 302	1317.57 302	1021.62 302	1282.66 302	1022.22 302	1213.88 302	982.57 302	1194.12 302	975.90 302	1357.87 301	1090.02 302	943.32 302	1021.85 302	1006.47 302	1309.01 302	986.29 302	1499.40 302	986.35 302	1359.35 302	975.96 302	975.21 302	969.30 302	1337.82 302	1042.34 302	1398.25 302	1073.86 302

IGEV-Stereo++	10000000.00 302	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 302	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 302	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 302	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303

IGEV-Stereo+	10000000.00 302	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 302	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303

anonymousdsp2	10000000.00 302	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 302	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303

anonymousdsp	10000000.00 302	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 302	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303

AMNet	10000000.00 302	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 302	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303	10000000.00 303

Low-res two-view benchmark