Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
anonymousdsp	0.05 5	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.04 4	0.03 4	0.02 3	0.03 13	0.07 9	0.08 17	0.08 11	0.06 8	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.03 20	0.03 5	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.05 6

RAFT + AFF	0.05 5	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.08 58	0.09 23	0.05 11	0.09 23	0.02 3	0.02 6	0.05 3	0.06 4	0.09 15	0.06 8	0.06 5	0.04 3	0.07 10	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.07 9	0.05 3	0.05 4	0.06 12

CroCo-Stereo Lap2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 3	0.03 7	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.01 2	0.02 2	0.06 5	0.06 5	0.05 4	0.03 3

iRaftStereo_RVC	0.05 5	0.03 4	0.03 5	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.05 7	0.04 5	0.06 13	0.05 11	0.05 10	0.03 7	0.02 6	0.06 5	0.06 4	0.10 21	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.03 5	0.07 9	0.06 5	0.05 4	0.05 6

HCRNet	0.12 82	0.17 174	0.06 47	0.22 178	0.08 65	0.15 135	0.08 85	0.13 52	0.04 5	0.46 237	0.12 97	0.24 164	0.07 65	0.07 75	0.08 21	0.06 4	0.14 49	0.08 18	0.20 140	0.08 45	0.10 24	0.05 8	0.11 149	0.06 35	0.06 5	0.06 5	0.05 4	0.08 17

TDLM	0.05 5	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.04 5	0.04 5	0.04 6	0.06 17	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.06 8	0.06 5	0.04 3	0.05 4	0.04 3	0.03 20	0.04 7	0.05 3	0.06 5	0.05 4	0.05 6

StereoVision	0.06 10	0.03 4	0.04 9	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.06 10	0.11 110	0.02 2	0.05 11	0.03 4	0.06 46	0.01 2	0.09 38	0.10 46	0.06 5	0.05 3	0.08 16	0.07 29	0.06 6	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.10 25	0.07 9	0.10 32	0.12 48

MIM_Stereo	0.06 10	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.05 22	0.05 21	0.03 10	0.06 10	0.04 5	0.14 39	0.07 29	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.08 17	0.13 37	0.07 13	0.09 28	0.06 18	0.11 29	0.06 18	0.02 7	0.04 7	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.05 6

AEACV	0.04 4	0.03 4	0.02 1	0.04 11	0.03 7	0.02 2	0.02 2	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.04 4	0.03 4	0.02 3	0.02 6	0.06 5	0.06 4	0.05 4	0.05 3	0.07 8	0.04 3	0.06 6	0.04 3	0.01 2	0.02 2	0.06 5	0.07 9	0.04 3	0.03 3

delet	0.05 5	0.05 19	0.04 9	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.05 31	0.04 5	0.04 5	0.06 13	0.05 11	0.10 29	0.05 29	0.03 13	0.07 9	0.06 4	0.07 8	0.06 8	0.06 5	0.06 18	0.06 6	0.04 3	0.03 20	0.05 19	0.07 9	0.07 9	0.05 4	0.04 5

GANet	0.07 19	0.07 50	0.06 47	0.06 31	0.06 39	0.07 49	0.06 61	0.08 24	0.05 12	0.06 13	0.07 29	0.06 14	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.08 17	0.09 15	0.10 55	0.07 8	0.05 9	0.07 10	0.05 8	0.05 50	0.05 19	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.06 12

CVANet_RVC	0.07 19	0.07 50	0.07 71	0.08 57	0.06 39	0.07 49	0.05 31	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.09 63	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.08 11	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.06 18	0.04 34	0.05 19	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.10 28

MIF-Stereo (partial)	0.06 10	0.05 19	0.06 47	0.05 20	0.04 11	0.05 21	0.03 10	0.08 24	0.07 40	0.07 20	0.04 4	0.05 10	0.06 46	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.06 35	0.10 25	0.08 15	0.07 16	0.08 17

anonymousdsp2	0.08 28	0.07 50	0.05 23	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.12 40	0.06 25	0.17 61	0.06 17	0.09 23	0.04 17	0.05 42	0.07 9	0.08 17	0.13 37	0.08 18	0.11 38	0.07 29	0.13 56	0.07 32	0.05 50	0.06 35	0.09 22	0.08 15	0.08 22	0.07 15

AASNet	0.07 19	0.06 29	0.04 9	0.09 72	0.07 55	0.08 58	0.05 31	0.08 24	0.05 12	0.07 20	0.07 29	0.07 17	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.07 12	0.10 21	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.07 10	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.08 14	0.08 15	0.06 11	0.06 12

AFF-stereo	0.06 10	0.05 19	0.05 23	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.11 37	0.06 25	0.16 52	0.05 11	0.08 21	0.03 7	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.08 11	0.05 3	0.09 28	0.04 3	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.10 25	0.08 15	0.07 16	0.07 15

MMNet	0.06 10	0.06 29	0.05 23	0.08 57	0.06 39	0.06 33	0.05 31	0.07 20	0.06 25	0.05 9	0.06 17	0.09 23	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.07 12	0.09 15	0.08 18	0.07 8	0.06 18	0.07 10	0.05 8	0.04 34	0.05 19	0.07 9	0.08 15	0.07 16	0.10 28

AANet_RVC	0.06 10	0.05 19	0.06 47	0.05 20	0.06 39	0.04 10	0.05 31	0.05 7	0.06 25	0.05 9	0.06 17	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.07 12	0.08 11	0.08 18	0.07 8	0.07 29	0.07 10	0.07 32	0.05 50	0.05 19	0.07 9	0.08 15	0.06 11	0.08 17

IPLGR_C	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.11 81	0.17 82	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.09 21	0.10 32	0.10 28

raft+_RVC	0.08 28	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.07 49	0.04 22	0.10 34	0.08 58	0.17 61	0.08 46	0.09 23	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.13 37	0.09 42	0.11 38	0.06 18	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.05 19	0.11 41	0.09 21	0.09 27	0.09 23

ARAFT	0.07 19	0.04 9	0.04 9	0.05 20	0.05 22	0.05 21	0.02 2	0.09 28	0.06 25	0.12 32	0.06 17	0.12 42	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.07 12	0.12 35	0.09 42	0.09 28	0.05 9	0.11 29	0.08 37	0.03 20	0.04 7	0.10 25	0.09 21	0.09 27	0.09 23

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 28	0.06 29	0.05 23	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.14 61	0.07 40	0.21 103	0.04 4	0.12 42	0.04 17	0.03 13	0.08 21	0.09 30	0.09 15	0.06 8	0.11 38	0.05 9	0.11 29	0.06 18	0.03 20	0.05 19	0.13 56	0.09 21	0.09 27	0.09 23

test croco	0.06 10	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.05 21	0.03 10	0.08 24	0.04 5	0.09 23	0.05 11	0.06 14	0.02 3	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.12 35	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.04 3	0.02 7	0.05 19	0.09 22	0.10 25	0.08 22	0.09 23

CASnet	0.10 51	0.06 29	0.05 23	0.08 57	0.09 83	0.11 98	0.05 31	0.18 110	0.10 98	0.23 121	0.11 85	0.13 54	0.06 46	0.08 93	0.10 64	0.10 46	0.16 66	0.08 18	0.19 127	0.08 45	0.14 71	0.06 18	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.14 76	0.10 28
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.07 19	0.03 4	0.03 5	0.04 11	0.05 22	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.07 40	0.15 45	0.07 29	0.08 21	0.05 29	0.04 26	0.08 21	0.09 30	0.13 37	0.07 13	0.10 34	0.06 18	0.10 24	0.06 18	0.03 20	0.04 7	0.08 14	0.10 25	0.08 22	0.05 6

4D-IteraStereo	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.06 33	0.04 22	0.15 67	0.10 98	0.22 108	0.08 46	0.14 68	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.10 46	0.17 82	0.09 42	0.11 38	0.08 45	0.15 75	0.06 18	0.03 20	0.05 19	0.10 25	0.10 25	0.08 22	0.08 17

iinet-f	0.10 51	0.09 90	0.06 47	0.08 57	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.09 28	0.07 40	0.18 74	0.11 85	0.11 36	0.10 106	0.06 53	0.09 38	0.10 46	0.14 49	0.09 42	0.19 127	0.09 66	0.12 35	0.06 18	0.05 50	0.06 35	0.11 41	0.10 25	0.15 89	0.12 48

CIPLG	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.10 46	0.17 82	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.10 28

GLC_STEREO	0.13 93	0.11 114	0.12 146	0.12 116	0.11 116	0.11 98	0.10 117	0.19 129	0.07 40	0.25 159	0.13 107	0.13 54	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.12 118	0.24 180	0.11 66	0.17 103	0.09 66	0.27 214	0.16 177	0.07 88	0.07 67	0.16 98	0.10 25	0.20 149	0.12 48

ACRE	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.10 46	0.17 82	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.10 28

rafts_anoy	0.09 33	0.08 78	0.07 71	0.07 52	0.07 55	0.06 33	0.05 31	0.13 52	0.05 12	0.17 61	0.10 71	0.12 42	0.05 29	0.03 13	0.10 64	0.10 46	0.15 58	0.12 90	0.14 69	0.07 29	0.15 75	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.11 41	0.10 25	0.09 27	0.11 36

RALCasStereoNet	0.09 33	0.08 78	0.06 47	0.09 72	0.07 55	0.06 33	0.05 31	0.12 40	0.05 12	0.18 74	0.07 29	0.12 42	0.05 29	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.18 101	0.12 90	0.14 69	0.08 45	0.15 75	0.08 37	0.05 50	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.10 32	0.08 17

RALAANet	0.09 33	0.08 78	0.06 47	0.07 52	0.06 39	0.08 58	0.05 31	0.10 34	0.07 40	0.12 32	0.10 71	0.10 29	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.09 30	0.13 37	0.11 66	0.16 94	0.09 66	0.12 35	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.11 46	0.11 36

DMCA-RVC	0.10 51	0.08 78	0.11 132	0.08 57	0.09 83	0.08 58	0.08 85	0.12 40	0.09 78	0.13 36	0.13 107	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.14 153	0.12 118	0.14 49	0.13 117	0.11 38	0.10 85	0.12 35	0.10 86	0.07 88	0.09 107	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.11 36

DMCA	0.07 19	0.05 19	0.07 71	0.06 31	0.06 39	0.05 21	0.07 77	0.09 28	0.07 40	0.06 13	0.09 63	0.07 17	0.06 46	0.06 53	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.10 55	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.06 18	0.06 67	0.06 35	0.08 14	0.10 25	0.06 11	0.08 17

LoS_RVC	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.05 20	0.06 39	0.06 33	0.05 31	0.13 52	0.08 58	0.18 74	0.11 85	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 103	0.09 62	0.05 50	0.06 35	0.15 82	0.11 38	0.10 32	0.13 54

tt_ll	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.05 20	0.06 39	0.06 33	0.05 31	0.13 52	0.08 58	0.18 74	0.11 85	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 103	0.09 62	0.05 50	0.06 35	0.15 82	0.11 38	0.10 32	0.13 54

CAS	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.04 22	0.14 61	0.06 25	0.11 30	0.11 85	0.11 36	0.05 29	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.11 26	0.10 55	0.14 69	0.07 29	0.12 35	0.08 37	0.05 50	0.05 19	0.13 56	0.11 38	0.09 27	0.14 63

CES	0.12 82	0.06 29	0.06 47	0.06 31	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.35 210	0.05 12	0.15 45	0.23 196	0.13 54	0.04 17	0.08 93	0.09 38	0.11 81	0.19 115	0.08 18	0.14 69	0.08 45	0.28 216	0.08 37	0.07 88	0.04 7	0.14 74	0.11 38	0.14 76	0.16 86

IER	0.09 33	0.07 50	0.07 71	0.09 72	0.07 55	0.09 71	0.06 61	0.12 40	0.07 40	0.14 39	0.11 85	0.11 36	0.07 65	0.06 53	0.09 38	0.09 30	0.14 49	0.11 66	0.11 38	0.07 29	0.12 35	0.08 37	0.06 67	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.11 46	0.14 63

test-3	0.10 51	0.06 29	0.04 9	0.06 31	0.08 65	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.07 40	0.24 137	0.08 46	0.19 115	0.08 78	0.06 53	0.11 95	0.11 81	0.20 130	0.10 55	0.15 84	0.10 85	0.16 90	0.10 86	0.05 50	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.12 54	0.11 36

test_1	0.10 51	0.06 29	0.04 9	0.06 31	0.08 65	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.07 40	0.24 137	0.08 46	0.19 115	0.08 78	0.06 53	0.11 95	0.11 81	0.20 130	0.10 55	0.15 84	0.10 85	0.16 90	0.10 86	0.05 50	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.12 54	0.11 36

AnonymousM	0.08 28	0.05 19	0.04 9	0.06 31	0.05 22	0.04 10	0.04 22	0.13 52	0.05 12	0.20 94	0.06 17	0.11 36	0.03 7	0.06 53	0.10 64	0.10 46	0.19 115	0.09 42	0.12 49	0.07 29	0.16 90	0.06 18	0.04 34	0.04 7	0.08 14	0.11 38	0.10 32	0.10 28

TestStereo	0.13 93	0.12 126	0.10 116	0.11 104	0.08 65	0.11 98	0.10 117	0.19 129	0.11 110	0.24 137	0.14 120	0.20 130	0.08 78	0.06 53	0.12 122	0.10 46	0.20 130	0.11 66	0.20 140	0.10 85	0.21 164	0.11 114	0.06 67	0.12 151	0.19 140	0.11 38	0.12 54	0.13 54

TANstereo	0.11 60	0.06 29	0.06 47	0.10 89	0.09 83	0.08 58	0.06 61	0.12 40	0.08 58	0.22 108	0.08 46	0.13 54	0.08 78	0.08 93	0.10 64	0.13 143	0.19 115	0.13 117	0.18 117	0.08 45	0.18 121	0.10 86	0.06 67	0.06 35	0.11 41	0.11 38	0.15 89	0.14 63

XX-TBD	0.11 60	0.06 29	0.06 47	0.10 89	0.09 83	0.08 58	0.06 61	0.12 40	0.08 58	0.22 108	0.08 46	0.13 54	0.08 78	0.08 93	0.10 64	0.13 143	0.19 115	0.13 117	0.18 117	0.08 45	0.18 121	0.10 86	0.06 67	0.06 35	0.11 41	0.11 38	0.15 89	0.14 63

FINET	0.12 82	0.12 126	0.12 146	0.12 116	0.10 99	0.11 98	0.13 143	0.15 67	0.12 125	0.13 36	0.12 97	0.13 54	0.10 106	0.09 109	0.18 188	0.13 143	0.16 66	0.11 66	0.17 103	0.10 85	0.13 56	0.10 86	0.10 140	0.10 123	0.13 56	0.11 38	0.13 65	0.13 54

UPFNet	0.09 33	0.08 78	0.08 93	0.09 72	0.08 65	0.09 71	0.06 61	0.12 40	0.09 78	0.14 39	0.10 71	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.08 21	0.10 46	0.13 37	0.11 66	0.10 34	0.07 29	0.10 24	0.07 32	0.06 67	0.07 67	0.09 22	0.11 38	0.10 32	0.11 36

HITNet	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.08 57	0.08 65	0.08 58	0.05 31	0.11 37	0.07 40	0.19 86	0.08 46	0.12 42	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.08 17	0.13 37	0.10 55	0.10 34	0.07 29	0.11 29	0.09 62	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.11 38	0.16 97	0.14 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
DN-CSS_ROB	0.11 60	0.09 90	0.12 146	0.08 57	0.09 83	0.08 58	0.08 85	0.16 75	0.10 98	0.23 121	0.17 157	0.19 115	0.14 152	0.05 42	0.09 38	0.09 30	0.13 37	0.10 55	0.18 117	0.09 66	0.12 35	0.08 37	0.07 88	0.08 85	0.13 56	0.11 38	0.12 54	0.11 36

LoS	0.16 150	0.10 102	0.08 93	0.10 89	0.11 116	0.09 71	0.07 77	0.50 233	0.05 12	0.32 216	0.36 228	0.36 186	0.06 46	0.09 109	0.09 38	0.10 46	0.19 115	0.09 42	0.15 84	0.11 102	0.21 164	0.09 62	0.07 88	0.07 67	0.18 127	0.12 53	0.20 149	0.21 150

RAFT_CTSACE	0.07 19	0.04 9	0.06 47	0.03 4	0.04 11	0.05 21	0.05 31	0.06 10	0.06 25	0.09 23	0.04 4	0.10 29	0.09 93	0.03 13	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.12 35	0.08 37	0.03 20	0.06 35	0.12 47	0.12 53	0.12 54	0.16 86

IPLG	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.07 52	0.07 55	0.06 33	0.05 31	0.15 67	0.06 25	0.22 108	0.06 17	0.15 74	0.05 29	0.04 26	0.09 38	0.10 46	0.16 66	0.10 55	0.14 69	0.09 66	0.13 56	0.08 37	0.04 34	0.07 67	0.13 56	0.12 53	0.11 46	0.09 23

CREStereo++_RVC	0.11 60	0.07 50	0.05 23	0.08 57	0.09 83	0.08 58	0.07 77	0.16 75	0.09 78	0.26 173	0.09 63	0.17 89	0.13 138	0.08 93	0.09 38	0.10 46	0.19 115	0.08 18	0.13 62	0.07 29	0.20 149	0.08 37	0.06 67	0.06 35	0.14 74	0.12 53	0.16 97	0.15 75
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.10 51	0.08 78	0.06 47	0.08 57	0.07 55	0.05 21	0.04 22	0.14 61	0.06 25	0.25 159	0.08 46	0.13 54	0.05 29	0.05 42	0.09 38	0.09 30	0.17 82	0.12 90	0.12 49	0.09 66	0.17 103	0.08 37	0.05 50	0.06 35	0.13 56	0.12 53	0.10 32	0.11 36

PMTNet	0.11 60	0.10 102	0.06 47	0.12 116	0.09 83	0.07 49	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.28 198	0.06 17	0.18 104	0.04 17	0.07 75	0.10 64	0.11 81	0.18 101	0.08 18	0.14 69	0.08 45	0.18 121	0.10 86	0.07 88	0.05 19	0.13 56	0.12 53	0.17 110	0.16 86

RASNet	0.11 60	0.10 102	0.10 116	0.09 72	0.07 55	0.08 58	0.08 85	0.19 129	0.09 78	0.17 61	0.10 71	0.13 54	0.09 93	0.06 53	0.09 38	0.10 46	0.14 49	0.09 42	0.12 49	0.06 18	0.15 75	0.09 62	0.05 50	0.10 123	0.13 56	0.12 53	0.17 110	0.17 99

DISCO	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.10 89	0.09 83	0.11 98	0.09 103	0.10 34	0.08 58	0.15 45	0.11 85	0.12 42	0.07 65	0.06 53	0.09 38	0.11 81	0.15 58	0.10 55	0.14 69	0.10 85	0.12 35	0.10 86	0.06 67	0.09 107	0.14 74	0.12 53	0.13 65	0.11 36

iResNet_ROB	0.11 60	0.08 78	0.07 71	0.11 104	0.08 65	0.12 109	0.08 85	0.15 67	0.08 58	0.23 121	0.11 85	0.15 74	0.15 160	0.06 53	0.08 21	0.09 30	0.16 66	0.12 90	0.14 69	0.09 66	0.15 75	0.10 86	0.07 88	0.08 85	0.15 82	0.12 53	0.15 89	0.15 75

EGLCR-Stereo	0.11 60	0.06 29	0.04 9	0.08 57	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.27 186	0.06 17	0.19 115	0.06 46	0.08 93	0.08 21	0.10 46	0.20 130	0.10 55	0.16 94	0.07 29	0.17 103	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.13 62	0.18 128	0.17 99

TESTraft	0.09 33	0.06 29	0.06 47	0.04 11	0.04 11	0.05 21	0.06 61	0.09 28	0.08 58	0.09 23	0.08 46	0.12 42	0.13 138	0.03 13	0.09 38	0.10 46	0.11 26	0.09 42	0.08 16	0.07 29	0.13 56	0.12 132	0.02 7	0.05 19	0.14 74	0.13 62	0.14 76	0.20 135

RAFT+CT+SA	0.09 33	0.05 19	0.07 71	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.05 31	0.13 52	0.07 40	0.08 22	0.07 29	0.15 74	0.13 138	0.04 26	0.11 95	0.10 46	0.09 15	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.12 35	0.11 114	0.02 7	0.06 35	0.13 56	0.13 62	0.11 46	0.17 99

dd	0.14 117	0.12 126	0.07 71	0.25 188	0.11 116	0.19 169	0.09 103	0.17 84	0.08 58	0.17 61	0.08 46	0.33 181	0.08 78	0.06 53	0.11 95	0.11 81	0.24 180	0.11 66	0.25 176	0.09 66	0.15 75	0.09 62	0.06 67	0.09 107	0.17 108	0.13 62	0.18 128	0.14 63

LMCR-Stereo	0.13 93	0.09 90	0.07 71	0.11 104	0.08 65	0.11 98	0.09 103	0.18 110	0.09 78	0.19 86	0.14 120	0.19 115	0.14 152	0.10 121	0.10 64	0.11 81	0.20 130	0.13 117	0.19 127	0.11 102	0.18 121	0.10 86	0.08 111	0.08 85	0.15 82	0.13 62	0.19 136	0.17 99

ADLNet	0.13 93	0.11 114	0.08 93	0.13 125	0.10 99	0.16 143	0.13 143	0.14 61	0.07 40	0.13 36	0.10 71	0.25 167	0.11 117	0.29 210	0.10 64	0.10 46	0.17 82	0.09 42	0.13 62	0.09 66	0.11 29	0.09 62	0.13 164	0.06 35	0.13 56	0.13 62	0.12 54	0.14 63

GES	0.14 117	0.11 114	0.07 71	0.09 72	0.11 116	0.15 135	0.09 103	0.20 146	0.09 78	0.23 121	0.12 97	0.17 89	0.11 117	0.14 168	0.12 122	0.11 81	0.23 162	0.14 139	0.24 172	0.14 148	0.18 121	0.18 186	0.11 149	0.09 107	0.15 82	0.13 62	0.21 160	0.20 135

GMStereo	0.12 82	0.12 126	0.07 71	0.11 104	0.11 116	0.13 118	0.09 103	0.17 84	0.10 98	0.17 61	0.14 120	0.22 154	0.11 117	0.07 75	0.10 64	0.09 30	0.17 82	0.10 55	0.17 103	0.12 123	0.15 75	0.09 62	0.07 88	0.09 107	0.14 74	0.13 62	0.15 89	0.12 48
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.11 60	0.08 78	0.06 47	0.08 57	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.18 110	0.05 12	0.26 173	0.08 46	0.18 104	0.06 46	0.08 93	0.09 38	0.10 46	0.22 153	0.08 18	0.13 62	0.08 45	0.20 149	0.09 62	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.13 62	0.17 110	0.16 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	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.09 72	0.10 99	0.09 71	0.06 61	0.14 61	0.08 58	0.18 74	0.15 136	0.09 23	0.06 46	0.08 93	0.10 64	0.10 46	0.17 82	0.13 117	0.14 69	0.10 85	0.12 35	0.10 86	0.08 111	0.09 107	0.13 56	0.13 62	0.10 32	0.11 36

FADNet-RVC-Resample	0.13 93	0.10 102	0.12 146	0.12 116	0.10 99	0.13 118	0.10 117	0.16 75	0.13 133	0.18 74	0.13 107	0.17 89	0.12 123	0.10 121	0.11 95	0.09 30	0.13 37	0.15 152	0.15 84	0.18 186	0.15 75	0.13 149	0.10 140	0.14 169	0.17 108	0.13 62	0.12 54	0.12 48

BEATNet_4x	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.09 72	0.09 83	0.09 71	0.08 85	0.12 40	0.08 58	0.21 103	0.09 63	0.15 74	0.09 93	0.08 93	0.11 95	0.10 46	0.13 37	0.13 117	0.11 38	0.08 45	0.13 56	0.12 132	0.08 111	0.08 85	0.13 56	0.13 62	0.18 128	0.18 118

CFNet	0.12 82	0.11 114	0.08 93	0.14 134	0.12 128	0.11 98	0.09 103	0.20 146	0.10 98	0.18 74	0.12 97	0.25 167	0.10 106	0.08 93	0.09 38	0.09 30	0.17 82	0.12 90	0.12 49	0.09 66	0.12 35	0.08 37	0.06 67	0.10 123	0.15 82	0.13 62	0.13 65	0.13 54

CFNet_RVC	0.13 93	0.12 126	0.10 116	0.14 134	0.11 116	0.14 125	0.09 103	0.17 84	0.09 78	0.19 86	0.13 107	0.21 141	0.09 93	0.10 121	0.12 122	0.13 143	0.18 101	0.13 117	0.15 84	0.11 102	0.16 90	0.09 62	0.06 67	0.09 107	0.16 98	0.13 62	0.16 97	0.17 99

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 93	0.13 141	0.14 167	0.14 134	0.16 161	0.13 118	0.21 184	0.13 52	0.15 150	0.16 52	0.16 147	0.21 141	0.10 106	0.15 176	0.12 122	0.12 118	0.16 66	0.12 90	0.11 38	0.09 66	0.12 35	0.10 86	0.08 111	0.09 107	0.13 56	0.13 62	0.11 46	0.16 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.
NVstereo2D	0.15 135	0.11 114	0.11 132	0.19 167	0.14 150	0.21 183	0.24 197	0.13 52	0.11 110	0.16 52	0.14 120	0.10 29	0.08 78	0.40 222	0.12 122	0.12 118	0.21 143	0.14 139	0.16 94	0.10 85	0.12 35	0.09 62	0.25 204	0.08 85	0.15 82	0.13 62	0.14 76	0.13 54

iResNetv2_ROB	0.12 82	0.08 78	0.08 93	0.12 116	0.09 83	0.12 109	0.08 85	0.17 84	0.08 58	0.22 108	0.12 97	0.20 130	0.16 165	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.16 66	0.11 66	0.17 103	0.10 85	0.15 75	0.10 86	0.09 126	0.10 123	0.15 82	0.13 62	0.19 136	0.12 48

MyStereo04	0.14 117	0.12 126	0.11 132	0.08 57	0.09 83	0.11 98	0.08 85	0.23 173	0.19 174	0.24 137	0.16 147	0.23 158	0.11 117	0.04 26	0.11 95	0.11 81	0.17 82	0.12 90	0.21 146	0.12 123	0.17 103	0.12 132	0.06 67	0.12 151	0.21 162	0.14 79	0.16 97	0.15 75

AE-Stereo	0.13 93	0.09 90	0.08 93	0.11 104	0.09 83	0.08 58	0.05 31	0.17 84	0.14 140	0.24 137	0.10 71	0.19 115	0.10 106	0.07 75	0.11 95	0.12 118	0.24 180	0.13 117	0.17 103	0.11 102	0.19 136	0.10 86	0.05 50	0.09 107	0.14 74	0.14 79	0.15 89	0.14 63

MyStereo	0.14 117	0.13 141	0.11 132	0.10 89	0.10 99	0.11 98	0.08 85	0.23 173	0.20 187	0.24 137	0.16 147	0.23 158	0.13 138	0.04 26	0.11 95	0.11 81	0.18 101	0.12 90	0.21 146	0.13 138	0.17 103	0.12 132	0.06 67	0.11 136	0.22 173	0.14 79	0.17 110	0.17 99

CASS	0.15 135	0.12 126	0.10 116	0.14 134	0.12 128	0.16 143	0.10 117	0.19 129	0.15 150	0.26 173	0.12 97	0.20 130	0.12 123	0.09 109	0.13 135	0.12 118	0.23 162	0.12 90	0.24 172	0.10 85	0.20 149	0.11 114	0.07 88	0.09 107	0.23 182	0.14 79	0.19 136	0.22 154
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.04 11	0.05 22	0.06 33	0.06 61	0.07 20	0.07 40	0.09 23	0.07 29	0.11 36	0.14 152	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 56	0.12 132	0.02 7	0.05 19	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.20 135

test_5	0.08 28	0.05 19	0.07 71	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.09 28	0.05 12	0.05 9	0.07 29	0.12 42	0.12 123	0.02 6	0.08 21	0.09 30	0.07 8	0.07 13	0.08 16	0.06 18	0.10 24	0.10 86	0.02 7	0.08 85	0.10 25	0.14 79	0.13 65	0.18 118

SA-5K	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.04 11	0.05 22	0.06 33	0.06 61	0.07 20	0.07 40	0.09 23	0.07 29	0.11 36	0.14 152	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 56	0.12 132	0.02 7	0.05 19	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.20 135

test_4	0.09 33	0.05 19	0.07 71	0.05 20	0.06 39	0.03 5	0.02 2	0.12 40	0.09 78	0.17 61	0.06 17	0.09 23	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.10 46	0.15 58	0.08 18	0.10 34	0.07 29	0.17 103	0.09 62	0.02 7	0.07 67	0.10 25	0.14 79	0.12 54	0.19 127

dad	0.18 159	0.16 166	0.12 146	0.36 201	0.16 161	0.24 193	0.21 184	0.24 178	0.09 78	0.22 108	0.11 85	0.38 189	0.12 123	0.08 93	0.13 135	0.11 81	0.27 204	0.13 117	0.30 190	0.11 102	0.19 136	0.12 132	0.09 126	0.13 162	0.19 140	0.14 79	0.31 193	0.24 159

IPLGR	0.12 82	0.09 90	0.09 103	0.09 72	0.10 99	0.09 71	0.07 77	0.18 110	0.09 78	0.22 108	0.10 71	0.16 84	0.07 65	0.06 53	0.10 64	0.11 81	0.17 82	0.11 66	0.21 146	0.12 123	0.16 90	0.09 62	0.04 34	0.08 85	0.16 98	0.14 79	0.14 76	0.16 86

AACVNet	0.14 117	0.13 141	0.10 116	0.13 125	0.13 140	0.14 125	0.10 117	0.19 129	0.11 110	0.22 108	0.18 167	0.14 68	0.10 106	0.09 109	0.12 122	0.11 81	0.21 143	0.13 117	0.17 103	0.12 123	0.16 90	0.11 114	0.11 149	0.11 136	0.18 127	0.14 79	0.14 76	0.16 86

test_3	0.11 60	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.08 65	0.05 21	0.05 31	0.17 84	0.10 98	0.24 137	0.09 63	0.22 154	0.12 123	0.06 53	0.13 135	0.13 143	0.20 130	0.09 42	0.14 69	0.10 85	0.18 121	0.09 62	0.04 34	0.08 85	0.13 56	0.14 79	0.13 65	0.14 63

RAFT	0.06 10	0.03 4	0.05 23	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.02 2	0.07 20	0.04 5	0.04 6	0.06 17	0.07 17	0.05 29	0.01 2	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 3	0.05 4	0.04 3	0.06 6	0.07 32	0.01 2	0.04 7	0.13 56	0.14 79	0.13 65	0.15 75

CFNet_pseudo	0.13 93	0.11 114	0.11 132	0.14 134	0.11 116	0.12 109	0.11 126	0.19 129	0.12 125	0.24 137	0.14 120	0.17 89	0.15 160	0.09 109	0.10 64	0.10 46	0.16 66	0.13 117	0.13 62	0.08 45	0.15 75	0.08 37	0.08 111	0.09 107	0.15 82	0.14 79	0.19 136	0.21 150

UNet	0.11 60	0.09 90	0.09 103	0.10 89	0.08 65	0.10 91	0.08 85	0.15 67	0.08 58	0.17 61	0.10 71	0.13 54	0.09 93	0.07 75	0.09 38	0.10 46	0.16 66	0.13 117	0.12 49	0.08 45	0.12 35	0.09 62	0.08 111	0.09 107	0.12 47	0.14 79	0.10 32	0.11 36

DSFCA	0.11 60	0.12 126	0.09 103	0.10 89	0.08 65	0.11 98	0.11 126	0.12 40	0.09 78	0.12 32	0.14 120	0.14 68	0.08 78	0.05 42	0.10 64	0.11 81	0.15 58	0.12 90	0.16 94	0.10 85	0.13 56	0.12 132	0.07 88	0.09 107	0.13 56	0.14 79	0.10 32	0.13 54

STTStereo	0.13 93	0.14 154	0.17 188	0.13 125	0.15 159	0.13 118	0.21 184	0.13 52	0.14 140	0.15 45	0.15 136	0.17 89	0.10 106	0.11 134	0.14 153	0.12 118	0.15 58	0.15 152	0.13 62	0.11 102	0.12 35	0.10 86	0.07 88	0.09 107	0.15 82	0.14 79	0.12 54	0.16 86

R-Stereo Train	0.13 93	0.07 50	0.07 71	0.09 72	0.10 99	0.15 135	0.05 31	0.16 75	0.12 125	0.28 198	0.13 107	0.21 141	0.08 78	0.11 134	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.21 164	0.11 114	0.08 111	0.07 67	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.15 75

RAFT-Stereo	0.13 93	0.07 50	0.07 71	0.09 72	0.10 99	0.15 135	0.05 31	0.16 75	0.12 125	0.28 198	0.13 107	0.21 141	0.08 78	0.11 134	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.21 164	0.11 114	0.08 111	0.07 67	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.15 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.14 117	0.11 114	0.09 103	0.16 148	0.12 128	0.14 125	0.11 126	0.21 157	0.10 98	0.24 137	0.13 107	0.21 141	0.15 160	0.08 93	0.10 64	0.10 46	0.19 115	0.11 66	0.19 127	0.09 66	0.18 121	0.09 62	0.10 140	0.09 107	0.17 108	0.14 79	0.16 97	0.20 135

PWCDC_ROB	0.13 93	0.06 29	0.09 103	0.07 52	0.13 140	0.08 58	0.13 143	0.06 10	0.24 197	0.09 23	0.15 136	0.10 29	0.45 224	0.26 201	0.12 122	0.10 46	0.09 15	0.12 90	0.08 16	0.11 102	0.08 15	0.12 132	0.19 188	0.13 162	0.08 14	0.14 79	0.08 22	0.18 118

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.08 57	0.05 22	0.07 49	0.03 10	0.11 37	0.15 150	0.20 94	0.14 120	0.12 42	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.16 66	0.11 66	0.12 49	0.08 45	0.12 35	0.11 114	0.06 67	0.07 67	0.12 47	0.15 100	0.12 54	0.16 86

IGEV_Zeroshot_test	0.14 117	0.07 50	0.06 47	0.13 125	0.13 140	0.10 91	0.11 126	0.17 84	0.09 78	0.28 198	0.10 71	0.23 158	0.05 29	0.12 152	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.11 66	0.17 103	0.12 123	0.20 149	0.10 86	0.09 126	0.06 35	0.20 150	0.15 100	0.23 166	0.27 173

DLNR_Zeroshot_test	10.02 268	31.66 276	0.05 23	54.25 276	0.10 99	0.18 160	50.40 276	0.19 129	0.08 58	0.27 186	0.07 29	0.20 130	0.04 17	0.14 168	60.23 276	70.55 276	0.34 220	0.18 188	0.26 180	0.11 102	0.20 149	0.08 37	0.07 88	0.09 107	0.19 140	0.15 100	0.20 149	0.25 167

HH	0.13 93	0.06 29	0.05 23	0.11 104	0.12 128	0.16 143	0.08 85	0.19 129	0.08 58	0.28 198	0.08 46	0.18 104	0.06 46	0.12 152	0.11 95	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.20 149	0.08 37	0.07 88	0.08 85	0.13 56	0.15 100	0.19 136	0.24 159

HanStereo	0.13 93	0.06 29	0.05 23	0.11 104	0.12 128	0.16 143	0.08 85	0.19 129	0.08 58	0.28 198	0.08 46	0.18 104	0.06 46	0.12 152	0.11 95	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.20 149	0.08 37	0.07 88	0.08 85	0.13 56	0.15 100	0.19 136	0.24 159

SA	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.05 22	0.08 58	0.04 22	0.12 40	0.05 12	0.16 52	0.07 29	0.16 84	0.03 7	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.13 37	0.11 66	0.12 49	0.09 66	0.14 71	0.10 86	0.03 20	0.06 35	0.16 98	0.15 100	0.13 65	0.21 150

iRaft-Stereo_20w	0.13 93	0.07 50	0.05 23	0.12 116	0.12 128	0.12 109	0.09 103	0.15 67	0.10 98	0.28 198	0.10 71	0.19 115	0.04 17	0.10 121	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.11 66	0.15 84	0.13 138	0.20 149	0.08 37	0.09 126	0.06 35	0.18 127	0.15 100	0.20 149	0.26 170

MIPNet	0.11 60	0.09 90	0.06 47	0.07 52	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.17 84	0.06 25	0.23 121	0.07 29	0.16 84	0.08 78	0.05 42	0.10 64	0.11 81	0.17 82	0.11 66	0.20 140	0.12 123	0.13 56	0.11 114	0.05 50	0.07 67	0.16 98	0.15 100	0.11 46	0.13 54

GEStereo_RVC	0.14 117	0.13 141	0.10 116	0.11 104	0.12 128	0.12 109	0.11 126	0.18 110	0.13 133	0.24 137	0.16 147	0.18 104	0.10 106	0.06 53	0.13 135	0.12 118	0.20 130	0.16 164	0.23 166	0.13 138	0.16 90	0.14 158	0.07 88	0.11 136	0.21 162	0.15 100	0.13 65	0.20 135

s12784h	0.12 82	0.09 90	0.06 47	0.11 104	0.09 83	0.08 58	0.06 61	0.18 110	0.07 40	0.26 173	0.12 97	0.19 115	0.09 93	0.07 75	0.09 38	0.10 46	0.20 130	0.08 18	0.15 84	0.07 29	0.20 149	0.08 37	0.05 50	0.07 67	0.16 98	0.15 100	0.18 128	0.21 150

sCroCo_RVC	0.14 117	0.09 90	0.09 103	0.08 57	0.07 55	0.10 91	0.07 77	0.20 146	0.14 140	0.18 74	0.12 97	0.13 54	0.14 152	0.06 53	0.14 153	0.16 185	0.22 153	0.15 152	0.22 159	0.13 138	0.21 164	0.16 177	0.06 67	0.12 151	0.18 127	0.15 100	0.17 110	0.17 99

EAI-Stereo	0.13 93	0.07 50	0.04 9	0.10 89	0.10 99	0.10 91	0.09 103	0.18 110	0.10 98	0.26 173	0.11 85	0.20 130	0.05 29	0.10 121	0.10 64	0.12 118	0.22 153	0.12 90	0.19 127	0.12 123	0.19 136	0.09 62	0.08 111	0.08 85	0.16 98	0.15 100	0.16 97	0.20 135

APVNet	0.15 135	0.13 141	0.11 132	0.13 125	0.17 167	0.15 135	0.13 143	0.19 129	0.11 110	0.14 39	0.13 107	0.17 89	0.09 93	0.16 179	0.17 180	0.16 185	0.21 143	0.14 139	0.22 159	0.15 164	0.15 75	0.12 132	0.07 88	0.12 151	0.17 108	0.15 100	0.19 136	0.17 99

DeepPrunerF	0.12 82	0.10 102	0.11 132	0.13 125	0.14 150	0.09 71	0.09 103	0.15 67	0.11 110	0.12 32	0.14 120	0.10 29	0.09 93	0.07 75	0.13 135	0.11 81	0.11 26	0.13 117	0.13 62	0.11 102	0.13 56	0.09 62	0.08 111	0.08 85	0.17 108	0.15 100	0.11 46	0.14 63

MSMDNet	0.13 93	0.08 78	0.06 47	0.09 72	0.12 128	0.10 91	0.08 85	0.17 84	0.11 110	0.27 186	0.10 71	0.20 130	0.06 46	0.12 152	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.19 127	0.16 176	0.21 164	0.12 132	0.07 88	0.08 85	0.17 108	0.15 100	0.17 110	0.18 118

RYNet	0.06 10	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.05 7	0.11 110	0.05 9	0.04 4	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.06 4	0.07 8	0.08 18	0.07 8	0.05 9	0.05 4	0.05 8	0.11 149	0.04 7	0.06 5	0.15 100	0.06 11	0.05 6

iResNet	0.17 156	0.11 114	0.10 116	0.15 144	0.13 140	0.17 152	0.12 138	0.21 157	0.14 140	0.25 159	0.14 120	0.35 184	0.32 204	0.08 93	0.12 122	0.11 81	0.20 130	0.12 90	0.26 180	0.15 164	0.18 121	0.12 132	0.11 149	0.13 162	0.18 127	0.15 100	0.20 149	0.19 127

MIF-Stereo	0.07 19	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.03 7	0.05 21	0.03 10	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.04 4	0.07 17	0.12 123	0.07 75	0.08 21	0.07 12	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.08 37	0.07 88	0.04 7	0.10 25	0.16 117	0.06 11	0.10 28

EKT-Stereo	0.15 135	0.10 102	0.07 71	0.13 125	0.13 140	0.16 143	0.17 167	0.17 84	0.11 110	0.26 173	0.17 157	0.17 89	0.07 65	0.11 134	0.11 95	0.11 81	0.24 180	0.15 152	0.24 172	0.12 123	0.25 205	0.10 86	0.07 88	0.08 85	0.20 150	0.16 117	0.17 110	0.17 99

Any-RAFT	0.13 93	0.07 50	0.06 47	0.11 104	0.09 83	0.12 109	0.08 85	0.17 84	0.10 98	0.26 173	0.09 63	0.20 130	0.08 78	0.11 134	0.11 95	0.11 81	0.22 153	0.11 66	0.21 146	0.10 85	0.22 177	0.10 86	0.08 111	0.06 35	0.16 98	0.16 117	0.17 110	0.17 99

RAFT-Test	0.13 93	0.07 50	0.06 47	0.09 72	0.11 116	0.13 118	0.08 85	0.17 84	0.11 110	0.27 186	0.11 85	0.20 130	0.05 29	0.12 152	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.21 146	0.14 148	0.21 164	0.11 114	0.07 88	0.08 85	0.17 108	0.16 117	0.17 110	0.17 99

Sa-1000	0.11 60	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.05 22	0.09 71	0.03 10	0.12 40	0.07 40	0.18 74	0.08 46	0.19 115	0.05 29	0.06 53	0.10 64	0.10 46	0.16 66	0.12 90	0.14 69	0.09 66	0.17 103	0.10 86	0.04 34	0.05 19	0.19 140	0.16 117	0.13 65	0.20 135

UDGNet	0.15 135	0.13 141	0.10 116	0.18 161	0.17 167	0.16 143	0.20 178	0.16 75	0.11 110	0.16 52	0.14 120	0.16 84	0.05 29	0.44 223	0.10 64	0.10 46	0.17 82	0.12 90	0.14 69	0.09 66	0.17 103	0.10 86	0.29 227	0.07 67	0.17 108	0.16 117	0.12 54	0.13 54

GwcNet-ADL	0.17 156	0.12 126	0.11 132	0.19 167	0.14 150	0.17 152	0.14 149	0.21 157	0.14 140	0.24 137	0.17 157	0.32 180	0.16 165	0.20 190	0.13 135	0.14 162	0.23 162	0.15 152	0.23 166	0.13 138	0.18 121	0.12 132	0.06 67	0.10 123	0.19 140	0.16 117	0.19 136	0.22 154

PSMNet-ADL	0.18 159	0.13 141	0.13 157	0.16 148	0.14 150	0.17 152	0.16 159	0.20 146	0.22 192	0.27 186	0.20 183	0.29 177	0.26 191	0.18 181	0.16 173	0.14 162	0.23 162	0.14 139	0.22 159	0.14 148	0.19 136	0.11 114	0.10 140	0.11 136	0.20 150	0.16 117	0.23 166	0.20 135

GANet-ADL	0.15 135	0.12 126	0.09 103	0.14 134	0.12 128	0.16 143	0.12 138	0.20 146	0.10 98	0.25 159	0.15 136	0.22 154	0.12 123	0.21 195	0.11 95	0.11 81	0.25 188	0.14 139	0.21 146	0.14 148	0.19 136	0.10 86	0.08 111	0.10 123	0.17 108	0.16 117	0.20 149	0.17 99

FADNet-RVC	0.15 135	0.13 141	0.11 132	0.18 161	0.12 128	0.14 125	0.10 117	0.21 157	0.09 78	0.19 86	0.17 157	0.18 104	0.12 123	0.11 134	0.17 180	0.15 180	0.18 101	0.13 117	0.18 117	0.15 164	0.12 35	0.13 149	0.12 160	0.11 136	0.21 162	0.16 117	0.14 76	0.15 75

AF-Net	0.15 135	0.13 141	0.13 157	0.14 134	0.18 173	0.15 135	0.14 149	0.17 84	0.16 154	0.17 61	0.21 185	0.18 104	0.12 123	0.10 121	0.18 188	0.16 185	0.14 49	0.14 139	0.15 84	0.11 102	0.12 35	0.11 114	0.13 164	0.10 123	0.15 82	0.16 117	0.20 149	0.15 75

Nwc_Net	0.15 135	0.13 141	0.13 157	0.14 134	0.18 173	0.15 135	0.14 149	0.17 84	0.16 154	0.17 61	0.21 185	0.18 104	0.12 123	0.10 121	0.18 188	0.16 185	0.14 49	0.14 139	0.15 84	0.11 102	0.12 35	0.11 114	0.13 164	0.10 123	0.15 82	0.16 117	0.20 149	0.15 75

ADCL	0.14 117	0.12 126	0.11 132	0.13 125	0.11 116	0.14 125	0.11 126	0.18 110	0.16 154	0.22 108	0.16 147	0.21 141	0.13 138	0.09 109	0.12 122	0.12 118	0.17 82	0.13 117	0.18 117	0.13 138	0.19 136	0.14 158	0.11 149	0.11 136	0.17 108	0.16 117	0.16 97	0.17 99

ADCP+	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.09 72	0.07 55	0.09 71	0.08 85	0.14 61	0.11 110	0.16 52	0.12 97	0.18 104	0.08 78	0.07 75	0.11 95	0.10 46	0.16 66	0.11 66	0.14 69	0.09 66	0.12 35	0.09 62	0.08 111	0.08 85	0.11 41	0.16 117	0.11 46	0.11 36

ccs_rob	0.20 173	0.15 162	0.12 146	0.26 190	0.16 161	0.26 196	0.20 178	0.22 166	0.16 154	0.25 159	0.24 199	0.58 209	0.25 189	0.18 181	0.13 135	0.13 143	0.23 162	0.15 152	0.21 146	0.16 176	0.21 164	0.12 132	0.12 160	0.11 136	0.20 150	0.16 117	0.18 128	0.23 157

UCFNet_RVC	0.15 135	0.17 174	0.12 146	0.16 148	0.14 150	0.17 152	0.11 126	0.17 84	0.13 133	0.21 103	0.13 107	0.28 171	0.12 123	0.10 121	0.12 122	0.13 143	0.18 101	0.13 117	0.17 103	0.12 123	0.17 103	0.09 62	0.10 140	0.11 136	0.19 140	0.16 117	0.17 110	0.20 135

HSM	0.14 117	0.12 126	0.09 103	0.14 134	0.13 140	0.12 109	0.11 126	0.18 110	0.11 110	0.23 121	0.15 136	0.18 104	0.14 152	0.08 93	0.12 122	0.11 81	0.21 143	0.12 90	0.17 103	0.12 123	0.18 121	0.11 114	0.07 88	0.08 85	0.17 108	0.16 117	0.17 110	0.18 118

DLCB_ROB	0.14 117	0.12 126	0.12 146	0.10 89	0.10 99	0.10 91	0.09 103	0.16 75	0.12 125	0.18 74	0.17 157	0.19 115	0.13 138	0.11 134	0.12 122	0.11 81	0.16 66	0.13 117	0.14 69	0.10 85	0.18 121	0.11 114	0.09 126	0.12 151	0.27 195	0.16 117	0.16 97	0.14 63

MSKI-zero shot	0.13 93	0.08 78	0.05 23	0.09 72	0.11 116	0.09 71	0.07 77	0.19 129	0.09 78	0.28 198	0.10 71	0.19 115	0.06 46	0.11 134	0.11 95	0.12 118	0.23 162	0.11 66	0.17 103	0.11 102	0.22 177	0.10 86	0.07 88	0.08 85	0.14 74	0.17 135	0.18 128	0.18 118

SQANet	0.46 222	0.56 229	0.14 167	1.44 237	0.52 230	1.25 237	0.85 234	0.30 199	0.23 194	0.34 224	0.25 204	0.66 214	0.19 177	1.15 235	0.19 196	0.14 162	0.25 188	0.20 198	0.42 209	0.22 204	0.17 103	0.14 158	1.56 242	0.17 185	0.21 162	0.17 135	0.27 185	0.41 201

raft_robust	0.12 82	0.09 90	0.09 103	0.11 104	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.15 67	0.08 58	0.23 121	0.07 29	0.20 130	0.11 117	0.09 109	0.11 95	0.12 118	0.16 66	0.12 90	0.14 69	0.10 85	0.15 75	0.11 114	0.03 20	0.08 85	0.18 127	0.17 135	0.15 89	0.14 63

TRStereo	0.13 93	0.07 50	0.05 23	0.09 72	0.08 65	0.17 152	0.12 138	0.18 110	0.07 40	0.25 159	0.09 63	0.20 130	0.05 29	0.10 121	0.10 64	0.11 81	0.21 143	0.11 66	0.22 159	0.14 148	0.19 136	0.09 62	0.09 126	0.07 67	0.17 108	0.17 135	0.24 173	0.19 127

sAnonymous2	0.14 117	0.09 90	0.10 116	0.10 89	0.09 83	0.09 71	0.11 126	0.22 166	0.11 110	0.23 121	0.17 157	0.15 74	0.10 106	0.06 53	0.13 135	0.14 162	0.18 101	0.15 152	0.21 146	0.14 148	0.17 103	0.15 168	0.05 50	0.10 123	0.17 108	0.17 135	0.17 110	0.16 86

CroCo_RVC	0.14 117	0.09 90	0.10 116	0.10 89	0.09 83	0.09 71	0.11 126	0.22 166	0.11 110	0.23 121	0.17 157	0.15 74	0.10 106	0.06 53	0.13 135	0.14 162	0.18 101	0.15 152	0.21 146	0.14 148	0.17 103	0.15 168	0.05 50	0.10 123	0.17 108	0.17 135	0.17 110	0.16 86

XX-Stereo	0.14 117	0.05 19	0.05 23	0.10 89	0.07 55	0.17 152	0.07 77	0.18 110	0.10 98	0.27 186	0.09 63	0.21 141	0.03 7	0.10 121	0.11 95	0.12 118	0.22 153	0.11 66	0.21 146	0.11 102	0.20 149	0.09 62	0.08 111	0.07 67	0.23 182	0.17 135	0.17 110	0.35 192

psm_up	0.15 135	0.11 114	0.13 157	0.15 144	0.12 128	0.14 125	0.11 126	0.20 146	0.17 161	0.19 86	0.13 107	0.15 74	0.17 168	0.10 121	0.14 153	0.12 118	0.19 115	0.13 117	0.17 103	0.11 102	0.15 75	0.10 86	0.10 140	0.16 180	0.18 127	0.17 135	0.17 110	0.19 127

FADNet	0.16 150	0.15 162	0.10 116	0.20 172	0.10 99	0.19 169	0.13 143	0.21 157	0.13 133	0.22 108	0.26 209	0.17 89	0.14 152	0.12 152	0.20 200	0.16 185	0.16 66	0.14 139	0.23 166	0.20 197	0.16 90	0.13 149	0.11 149	0.11 136	0.21 162	0.17 135	0.16 97	0.15 75

RP	0.15 135	0.14 154	0.16 178	0.17 156	0.14 150	0.17 152	0.16 159	0.19 129	0.17 161	0.14 39	0.16 147	0.16 84	0.15 160	0.11 134	0.14 153	0.12 118	0.15 58	0.12 90	0.15 84	0.12 123	0.12 35	0.13 149	0.10 140	0.12 151	0.17 108	0.17 135	0.20 149	0.18 118

stereogan	0.16 150	0.15 162	0.15 174	0.16 148	0.18 173	0.18 160	0.16 159	0.20 146	0.19 174	0.14 39	0.16 147	0.20 130	0.18 172	0.13 165	0.16 173	0.13 143	0.16 66	0.14 139	0.18 117	0.14 148	0.15 75	0.13 149	0.13 164	0.13 162	0.16 98	0.17 135	0.23 166	0.18 118

RTSC	0.14 117	0.11 114	0.11 132	0.12 116	0.11 116	0.12 109	0.10 117	0.16 75	0.14 140	0.18 74	0.13 107	0.15 74	0.14 152	0.08 93	0.13 135	0.13 143	0.20 130	0.13 117	0.21 146	0.12 123	0.16 90	0.12 132	0.07 88	0.10 123	0.16 98	0.17 135	0.21 160	0.33 186

HSM-Net_RVC	0.16 150	0.12 126	0.10 116	0.17 156	0.13 140	0.14 125	0.10 117	0.18 110	0.14 140	0.25 159	0.18 167	0.28 171	0.17 168	0.11 134	0.12 122	0.11 81	0.19 115	0.13 117	0.17 103	0.11 102	0.18 121	0.12 132	0.08 111	0.11 136	0.19 140	0.17 135	0.23 166	0.24 159
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.14 117	0.13 141	0.11 132	0.12 116	0.11 116	0.11 98	0.09 103	0.17 84	0.12 125	0.21 103	0.18 167	0.15 74	0.13 138	0.08 93	0.14 153	0.11 81	0.18 101	0.15 152	0.19 127	0.11 102	0.18 121	0.14 158	0.10 140	0.11 136	0.17 108	0.17 135	0.17 110	0.19 127

XPNet_ROB	0.18 159	0.21 189	0.14 167	0.15 144	0.16 161	0.15 135	0.15 154	0.16 75	0.14 140	0.19 86	0.19 176	0.49 201	0.13 138	0.11 134	0.16 173	0.14 162	0.25 188	0.16 164	0.18 117	0.14 148	0.17 103	0.19 195	0.13 164	0.14 169	0.18 127	0.17 135	0.32 195	0.29 180

StereoIM	0.07 19	0.04 9	0.05 23	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.03 10	0.06 10	0.06 25	0.04 6	0.06 17	0.10 29	0.05 29	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.10 21	0.09 42	0.07 8	0.05 9	0.10 24	0.10 86	0.01 2	0.05 19	0.12 47	0.18 150	0.13 65	0.16 86

otaku	0.59 228	0.73 234	0.30 220	1.73 248	0.85 238	1.52 242	1.01 235	0.40 221	0.33 224	0.38 230	0.32 224	0.68 215	0.26 191	1.38 236	0.35 224	0.25 217	0.21 143	0.23 210	0.71 225	0.30 221	0.23 188	0.18 186	2.19 245	0.28 216	0.29 203	0.18 150	0.31 193	0.42 203

DAS	0.19 167	0.11 114	0.10 116	0.24 185	0.19 180	0.18 160	0.21 184	0.23 173	0.18 167	0.24 137	0.14 120	0.38 189	0.21 180	0.09 109	0.13 135	0.12 118	0.25 188	0.16 164	0.22 159	0.15 164	0.21 164	0.14 158	0.17 180	0.13 162	0.20 150	0.18 150	0.23 166	0.30 181

SepStereo	0.19 167	0.11 114	0.10 116	0.24 185	0.19 180	0.18 160	0.21 184	0.23 173	0.18 167	0.24 137	0.14 120	0.38 189	0.21 180	0.09 109	0.13 135	0.12 118	0.25 188	0.16 164	0.22 159	0.15 164	0.21 164	0.14 158	0.17 180	0.13 162	0.20 150	0.18 150	0.23 166	0.30 181

GMOStereo	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

error version	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

test-v	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

test-2	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

cross-raft	0.14 117	0.08 78	0.07 71	0.08 57	0.10 99	0.12 109	0.08 85	0.17 84	0.13 133	0.27 186	0.12 97	0.21 141	0.05 29	0.11 134	0.13 135	0.14 162	0.22 153	0.11 66	0.23 166	0.13 138	0.23 188	0.10 86	0.06 67	0.08 85	0.22 173	0.18 150	0.14 76	0.16 86

test-1	0.15 135	0.06 29	0.07 71	0.11 104	0.10 99	0.18 160	0.14 149	0.19 129	0.13 133	0.28 198	0.10 71	0.19 115	0.11 117	0.12 152	0.13 135	0.14 162	0.22 153	0.12 90	0.23 166	0.10 85	0.24 199	0.09 62	0.09 126	0.08 85	0.21 162	0.18 150	0.15 89	0.18 118

Anonymous	0.15 135	0.10 102	0.10 116	0.10 89	0.10 99	0.10 91	0.08 85	0.19 129	0.09 78	0.20 94	0.13 107	0.19 115	0.17 168	0.07 75	0.14 153	0.15 180	0.20 130	0.17 177	0.18 117	0.15 164	0.23 188	0.16 177	0.06 67	0.10 123	0.23 182	0.18 150	0.19 136	0.15 75

SFCPSM	0.20 173	0.14 154	0.12 146	0.21 176	0.16 161	0.20 175	0.18 169	0.22 166	0.20 187	0.25 159	0.24 199	0.34 183	0.34 211	0.14 168	0.13 135	0.13 143	0.24 180	0.16 164	0.32 194	0.19 190	0.19 136	0.13 149	0.14 170	0.12 151	0.22 173	0.18 150	0.20 149	0.25 167

NCC-stereo	0.18 159	0.16 166	0.16 178	0.16 148	0.18 173	0.18 160	0.18 169	0.19 129	0.20 187	0.16 52	0.19 176	0.21 141	0.21 180	0.12 152	0.22 204	0.18 203	0.18 101	0.19 193	0.19 127	0.15 164	0.16 90	0.15 168	0.15 172	0.12 151	0.19 140	0.18 150	0.24 173	0.20 135

Abc-Net	0.18 159	0.16 166	0.16 178	0.16 148	0.18 173	0.18 160	0.18 169	0.19 129	0.20 187	0.16 52	0.19 176	0.21 141	0.21 180	0.12 152	0.22 204	0.18 203	0.18 101	0.19 193	0.19 127	0.15 164	0.16 90	0.15 168	0.15 172	0.12 151	0.19 140	0.18 150	0.24 173	0.20 135
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.13 93	0.10 102	0.10 116	0.10 89	0.08 65	0.09 71	0.09 103	0.17 84	0.14 140	0.20 94	0.15 136	0.15 74	0.13 138	0.05 42	0.11 95	0.11 81	0.16 66	0.14 139	0.19 127	0.12 123	0.16 90	0.12 132	0.09 126	0.11 136	0.14 74	0.18 150	0.13 65	0.19 127

DispFullNet	0.49 223	0.53 228	0.20 201	1.14 234	0.43 222	0.79 233	1.26 239	0.33 207	0.24 197	0.24 137	0.27 211	0.85 230	0.50 227	1.59 240	0.18 188	0.15 180	0.51 236	0.34 232	1.12 244	0.26 212	0.25 205	0.19 195	0.20 190	0.22 195	0.28 199	0.18 150	0.35 203	0.61 228

SGM-Forest	0.20 173	0.18 180	0.16 178	0.23 180	0.18 173	0.21 183	0.18 169	0.23 173	0.17 161	0.20 94	0.16 147	0.23 158	0.18 172	0.22 196	0.18 188	0.18 203	0.19 115	0.17 177	0.18 117	0.15 164	0.18 121	0.19 195	0.25 204	0.19 191	0.22 173	0.18 150	0.26 182	0.24 159
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymity	0.13 93	0.06 29	0.05 23	0.09 72	0.10 99	0.09 71	0.07 77	0.18 110	0.08 58	0.28 198	0.13 107	0.19 115	0.06 46	0.09 109	0.10 64	0.13 143	0.23 162	0.12 90	0.17 103	0.15 164	0.20 149	0.10 86	0.09 126	0.07 67	0.20 150	0.19 167	0.19 136	0.19 127

DDUNet	0.26 194	0.21 189	0.12 146	0.38 205	0.31 212	0.41 216	0.48 223	0.20 146	0.16 154	0.16 52	0.25 204	0.17 89	0.08 78	1.61 241	0.15 165	0.14 162	0.21 143	0.15 152	0.25 176	0.14 148	0.18 121	0.13 149	0.25 204	0.16 180	0.17 108	0.19 167	0.18 128	0.22 154

SACVNet	0.16 150	0.14 154	0.13 157	0.16 148	0.13 140	0.14 125	0.12 138	0.19 129	0.17 161	0.19 86	0.17 157	0.14 68	0.07 65	0.14 168	0.15 165	0.14 162	0.19 115	0.16 164	0.20 140	0.13 138	0.17 103	0.14 158	0.12 160	0.13 162	0.21 162	0.19 167	0.19 136	0.17 99

ICVP	0.15 135	0.13 141	0.14 167	0.12 116	0.12 128	0.13 118	0.10 117	0.17 84	0.12 125	0.17 61	0.14 120	0.18 104	0.12 123	0.09 109	0.13 135	0.14 162	0.18 101	0.15 152	0.16 94	0.14 148	0.17 103	0.14 158	0.20 190	0.11 136	0.19 140	0.19 167	0.17 110	0.17 99
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.16 150	0.12 126	0.12 146	0.16 148	0.14 150	0.17 152	0.14 149	0.20 146	0.13 133	0.22 108	0.14 120	0.19 115	0.18 172	0.12 152	0.11 95	0.12 118	0.18 101	0.14 139	0.17 103	0.12 123	0.16 90	0.11 114	0.09 126	0.11 136	0.20 150	0.19 167	0.19 136	0.28 177

S-Stereo	0.30 205	0.22 194	0.18 193	0.42 214	0.39 220	0.41 216	0.37 209	0.25 184	0.24 197	0.26 173	0.44 232	0.55 208	0.36 214	0.24 198	0.18 188	0.14 162	0.27 204	0.27 219	0.35 201	0.28 216	0.23 188	0.23 214	0.53 234	0.23 198	0.23 182	0.19 167	0.27 185	0.38 196

FBW_ROB	0.27 199	0.26 206	0.25 213	0.38 205	0.26 201	0.32 203	0.20 178	0.21 157	0.19 174	0.27 186	0.21 185	0.45 195	0.32 204	0.26 201	0.22 204	0.20 214	0.27 204	0.17 177	0.52 219	0.14 148	0.22 177	0.15 168	0.17 180	0.28 216	0.22 173	0.19 167	0.33 197	0.57 225

PWC_ROB	0.23 188	0.20 187	0.14 167	0.18 161	0.17 167	0.16 143	0.20 178	0.21 157	0.27 209	0.15 45	0.21 185	0.28 171	0.63 233	0.13 165	0.14 153	0.13 143	0.27 204	0.18 188	0.37 205	0.19 190	0.22 177	0.18 186	0.16 175	0.24 206	0.20 150	0.19 167	0.24 173	0.44 209

pmcnn	0.19 167	0.14 154	0.11 132	0.18 161	0.13 140	0.19 169	0.16 159	0.20 146	0.19 174	0.26 173	0.15 136	0.35 184	0.26 191	0.09 109	0.11 95	0.11 81	0.25 188	0.14 139	0.24 172	0.14 148	0.23 188	0.15 168	0.11 149	0.11 136	0.21 162	0.19 167	0.40 215	0.46 213

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 213	0.16 166	0.13 157	0.26 190	0.22 189	0.23 191	0.27 204	0.24 178	0.15 150	0.24 137	0.16 147	4.16 264	0.22 186	0.19 187	0.14 153	0.13 143	0.33 218	0.22 205	0.32 194	0.20 197	0.24 199	0.19 195	0.22 196	0.14 169	0.20 150	0.20 176	0.21 160	0.24 159

UDG	0.26 194	0.21 189	0.13 157	0.39 209	0.32 213	0.39 214	0.53 228	0.20 146	0.16 154	0.19 86	0.23 196	0.17 89	0.09 93	1.45 237	0.16 173	0.13 143	0.27 204	0.16 164	0.27 186	0.14 148	0.22 177	0.14 158	0.25 204	0.12 151	0.21 162	0.21 177	0.21 160	0.19 127

Anonymous3	0.18 159	0.15 162	0.11 132	0.15 144	0.10 99	0.14 125	0.11 126	0.22 166	0.19 174	0.27 186	0.15 136	0.27 170	0.12 123	0.12 152	0.27 216	0.18 203	0.22 153	0.18 188	0.26 180	0.17 180	0.25 205	0.21 207	0.09 126	0.10 123	0.21 162	0.21 177	0.22 165	0.20 135

FADNet_RVC	0.18 159	0.14 154	0.13 157	0.20 172	0.15 159	0.14 125	0.13 143	0.24 178	0.14 140	0.24 137	0.18 167	0.28 171	0.22 186	0.14 168	0.15 165	0.12 118	0.20 130	0.17 177	0.32 194	0.15 164	0.20 149	0.15 168	0.11 149	0.15 172	0.20 150	0.21 177	0.18 128	0.23 157

RGC	0.19 167	0.17 174	0.17 188	0.19 167	0.20 184	0.20 175	0.15 154	0.22 166	0.26 206	0.17 61	0.21 185	0.21 141	0.24 188	0.15 176	0.24 211	0.19 211	0.18 101	0.16 164	0.19 127	0.16 176	0.17 103	0.14 158	0.13 164	0.16 180	0.21 162	0.21 177	0.24 173	0.25 167

CC-Net-ROB	0.28 201	0.40 222	0.29 218	0.57 223	0.44 223	0.42 218	0.38 213	0.32 204	0.19 174	0.33 220	0.28 215	0.69 217	0.10 106	0.32 218	0.21 202	0.13 143	0.14 49	0.16 164	0.40 208	0.18 186	0.15 75	0.09 62	0.23 199	0.24 206	0.22 173	0.21 177	0.19 136	0.28 177

GANetREF_RVC	0.26 194	0.26 206	0.30 220	0.23 180	0.23 193	0.23 191	0.24 197	0.35 210	0.33 224	0.32 216	0.18 167	0.50 203	0.38 218	0.12 152	0.22 204	0.18 203	0.20 130	0.21 201	0.35 201	0.21 199	0.24 199	0.16 177	0.22 196	0.29 219	0.28 199	0.21 177	0.36 206	0.33 186
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
PS-NSSS	0.17 156	0.19 183	0.18 193	0.23 180	0.18 173	0.18 160	0.16 159	0.22 166	0.12 125	0.23 121	0.21 185	0.44 194	0.08 78	0.11 134	0.14 153	0.10 46	0.13 37	0.13 117	0.26 180	0.11 102	0.11 29	0.07 32	0.18 186	0.15 172	0.17 108	0.21 177	0.14 76	0.20 135

PDISCO_ROB	0.12 82	0.13 141	0.13 157	0.10 89	0.08 65	0.09 71	0.09 103	0.09 28	0.08 58	0.11 30	0.10 71	0.06 14	0.05 29	0.05 42	0.10 64	0.12 118	0.14 49	0.16 164	0.09 28	0.10 85	0.14 71	0.13 149	0.04 34	0.08 85	0.17 108	0.21 177	0.32 195	0.20 135

LRCNet_RVC	9.94 267	17.32 272	0.72 253	25.08 273	21.25 274	23.72 274	20.86 272	1.45 262	0.48 236	21.28 274	13.07 270	22.69 274	3.57 263	28.32 275	0.47 234	0.27 223	8.45 268	1.25 262	23.54 274	4.04 264	0.47 243	0.33 231	26.91 274	1.58 263	0.35 218	0.22 185	0.43 218	0.38 196

FAT-Stereo	0.26 194	0.19 183	0.17 188	0.38 205	0.37 218	0.31 199	0.25 201	0.26 185	0.18 167	0.28 198	0.25 204	0.33 181	0.36 214	0.26 201	0.18 188	0.16 185	0.27 204	0.23 210	0.33 198	0.21 199	0.22 177	0.19 195	0.22 196	0.22 195	0.22 173	0.22 185	0.33 197	0.43 206

ADCMid	0.22 181	0.18 180	0.17 188	0.18 161	0.19 180	0.20 175	0.16 159	0.30 199	0.25 202	0.24 137	0.19 176	0.36 186	0.21 180	0.12 152	0.18 188	0.16 185	0.25 188	0.18 188	0.37 205	0.19 190	0.24 199	0.20 204	0.17 180	0.15 172	0.24 186	0.22 185	0.25 179	0.30 181

AnyNet_C32	0.21 178	0.16 166	0.15 174	0.17 156	0.17 167	0.19 169	0.16 159	0.26 185	0.22 192	0.25 159	0.24 199	0.24 164	0.18 172	0.14 168	0.22 204	0.18 203	0.28 211	0.22 205	0.30 190	0.19 190	0.28 216	0.23 214	0.16 175	0.18 189	0.22 173	0.22 185	0.21 160	0.24 159

LALA_ROB	0.22 181	0.25 203	0.16 178	0.19 167	0.17 167	0.22 187	0.16 159	0.18 110	0.19 174	0.24 137	0.21 185	0.63 211	0.15 160	0.13 165	0.26 214	0.17 197	0.27 204	0.22 205	0.23 166	0.19 190	0.20 149	0.21 207	0.14 170	0.15 172	0.20 150	0.22 185	0.35 203	0.26 170

NaN_ROB	0.19 167	0.20 187	0.19 199	0.19 167	0.20 184	0.16 143	0.15 154	0.28 190	0.19 174	0.23 121	0.18 167	0.46 198	0.17 168	0.11 134	0.14 153	0.13 143	0.15 58	0.14 139	0.21 146	0.19 190	0.13 56	0.11 114	0.09 126	0.21 192	0.25 188	0.23 190	0.26 182	0.28 177

NOSS_ROB	0.21 178	0.14 154	0.16 178	0.21 176	0.19 180	0.20 175	0.22 190	0.30 199	0.18 167	0.25 159	0.16 147	0.21 141	0.13 138	0.27 208	0.15 165	0.14 162	0.26 197	0.21 201	0.22 159	0.17 180	0.23 188	0.22 211	0.26 210	0.24 206	0.26 192	0.23 190	0.24 173	0.27 173

Ntro	0.64 231	0.74 235	0.31 224	1.81 250	0.85 238	1.57 243	1.10 237	0.48 232	0.36 228	0.38 230	0.39 229	0.74 221	0.27 195	1.54 239	0.37 227	0.28 225	0.23 162	0.24 213	0.71 225	0.31 223	0.23 188	0.18 186	2.45 248	0.30 220	0.31 208	0.24 192	0.38 210	0.44 209

HBP-ISP	0.21 178	0.16 166	0.13 157	0.26 190	0.23 193	0.22 187	0.18 169	0.29 197	0.18 167	0.28 198	0.19 176	0.22 154	0.12 123	0.28 209	0.11 95	0.14 162	0.26 197	0.19 193	0.20 140	0.13 138	0.23 188	0.23 214	0.26 210	0.24 206	0.25 188	0.24 192	0.23 166	0.26 170

DGSMNet	0.34 211	0.27 211	0.24 212	0.41 213	0.33 214	0.37 212	0.37 209	0.28 190	0.25 202	0.25 159	0.52 237	0.45 195	0.32 204	0.26 201	0.25 212	0.20 214	0.52 238	0.32 226	0.75 230	0.35 229	0.38 229	0.39 241	0.28 225	0.31 221	0.27 195	0.24 192	0.33 197	0.37 194

FCDSN-DC	0.25 190	0.25 203	0.26 215	0.28 197	0.26 201	0.26 196	0.35 208	0.28 190	0.18 167	0.20 94	0.18 167	0.21 141	0.12 123	0.29 210	0.25 212	0.26 220	0.29 213	0.28 222	0.28 187	0.21 199	0.25 205	0.25 219	0.26 210	0.32 223	0.27 195	0.24 192	0.26 182	0.27 173
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	0.29 202	0.24 201	0.19 199	0.24 185	0.21 188	0.36 209	0.23 193	0.30 199	0.27 209	0.33 220	0.33 225	0.89 235	0.25 189	0.19 187	0.21 202	0.18 203	0.26 197	0.22 205	0.44 211	0.31 223	0.27 214	0.18 186	0.18 186	0.18 189	0.28 199	0.24 192	0.40 215	0.41 201

edge stereo	0.31 207	0.22 194	0.20 201	0.42 214	0.36 216	0.42 218	0.39 215	0.39 220	0.23 194	0.23 121	0.39 229	0.68 215	0.34 211	0.30 213	0.17 180	0.17 197	0.31 216	0.21 201	0.42 209	0.21 199	0.24 199	0.18 186	0.25 204	0.23 198	0.28 199	0.24 192	0.39 211	0.55 222

ADCPNet	0.22 181	0.17 174	0.16 178	0.20 172	0.20 184	0.20 175	0.18 169	0.28 190	0.23 194	0.26 173	0.23 196	0.26 169	0.29 199	0.15 176	0.19 196	0.17 197	0.24 180	0.17 177	0.32 194	0.23 206	0.25 205	0.20 204	0.17 180	0.22 195	0.25 188	0.24 192	0.27 185	0.34 190

SGM_RVC	0.25 190	0.24 201	0.18 193	0.39 209	0.27 204	0.34 208	0.26 202	0.28 190	0.19 174	0.25 159	0.18 167	0.42 192	0.31 202	0.18 181	0.14 153	0.13 143	0.23 162	0.15 152	0.26 180	0.14 148	0.19 136	0.15 168	0.19 188	0.17 185	0.34 215	0.24 192	0.56 226	0.45 211
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.22 181	0.18 180	0.18 193	0.23 180	0.22 189	0.20 175	0.18 169	0.27 188	0.19 174	0.28 198	0.11 85	0.30 178	0.13 138	0.24 198	0.16 173	0.14 162	0.25 188	0.18 188	0.20 140	0.16 176	0.22 177	0.19 195	0.24 203	0.23 198	0.27 195	0.24 192	0.36 206	0.42 203
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	0.23 188	0.26 206	0.15 174	0.46 216	0.24 198	0.36 209	0.20 178	0.24 178	0.16 154	0.26 173	0.15 136	0.28 171	0.27 195	0.11 134	0.13 135	0.13 143	0.21 143	0.12 90	0.18 117	0.12 123	0.20 149	0.11 114	0.11 149	0.12 151	0.36 219	0.25 201	0.57 227	0.33 186

MFN_U_SF_RVC	0.31 207	0.28 212	0.21 207	0.33 199	0.29 210	0.31 199	0.29 206	0.38 218	0.24 197	0.46 237	0.31 222	0.50 203	0.34 211	0.25 200	0.30 217	0.25 217	0.19 115	0.23 210	0.58 220	0.29 218	0.25 205	0.28 224	0.21 194	0.27 213	0.31 208	0.26 202	0.37 208	0.51 217

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 212	0.36 218	0.38 230	0.46 216	0.28 206	0.31 199	0.28 205	0.51 234	0.46 235	0.39 234	0.29 217	0.37 188	0.36 214	0.31 215	0.38 228	0.26 220	0.22 153	0.27 219	0.72 227	0.37 230	0.28 216	0.31 226	0.30 228	0.38 229	0.33 213	0.26 202	0.30 190	0.38 196

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 190	0.25 203	0.20 201	0.29 198	0.22 189	0.22 187	0.23 193	0.37 215	0.28 212	0.35 227	0.22 194	0.46 198	0.32 204	0.20 190	0.19 196	0.17 197	0.17 82	0.16 164	0.30 190	0.14 148	0.21 164	0.19 195	0.27 222	0.23 198	0.29 203	0.26 202	0.33 197	0.31 185

RTS	0.20 173	0.16 166	0.14 167	0.17 156	0.14 150	0.20 175	0.15 154	0.24 178	0.25 202	0.15 45	0.14 120	0.14 68	0.20 178	0.11 134	0.15 165	0.16 185	0.24 180	0.17 177	0.35 201	0.24 207	0.23 188	0.16 177	0.09 126	0.15 172	0.29 203	0.26 202	0.28 188	0.55 222

RTSA	0.20 173	0.16 166	0.14 167	0.17 156	0.14 150	0.20 175	0.15 154	0.24 178	0.25 202	0.15 45	0.14 120	0.14 68	0.20 178	0.11 134	0.15 165	0.16 185	0.24 180	0.17 177	0.35 201	0.24 207	0.23 188	0.16 177	0.09 126	0.15 172	0.29 203	0.26 202	0.28 188	0.55 222

FC-DCNN	0.27 199	0.28 212	0.27 216	0.36 201	0.28 206	0.32 203	0.38 213	0.33 207	0.19 174	0.22 108	0.19 176	0.23 158	0.13 138	0.29 210	0.26 214	0.27 223	0.29 213	0.27 219	0.29 189	0.22 204	0.26 213	0.25 219	0.26 210	0.31 221	0.31 208	0.26 202	0.30 190	0.30 181

SGM-ForestM	0.25 190	0.22 194	0.16 178	0.37 203	0.24 198	0.32 203	0.24 197	0.29 197	0.21 191	0.23 121	0.18 167	0.50 203	0.26 191	0.20 190	0.15 165	0.13 143	0.23 162	0.16 164	0.25 176	0.15 164	0.20 149	0.17 184	0.21 194	0.17 185	0.37 220	0.26 202	0.52 222	0.37 194

NCCL2	0.18 159	0.17 174	0.16 178	0.13 125	0.13 140	0.13 118	0.12 138	0.21 157	0.18 167	0.22 108	0.15 136	0.23 158	0.13 138	0.10 121	0.17 180	0.16 185	0.19 115	0.17 177	0.19 127	0.17 180	0.22 177	0.18 186	0.11 149	0.16 180	0.26 192	0.26 202	0.20 149	0.24 159

CSAN	0.26 194	0.30 215	0.30 220	0.26 190	0.23 193	0.21 183	0.19 176	0.28 190	0.37 229	0.35 227	0.24 199	0.51 206	0.27 195	0.14 168	0.22 204	0.17 197	0.19 115	0.20 198	0.26 180	0.25 211	0.22 177	0.20 204	0.17 180	0.27 213	0.31 208	0.26 202	0.39 211	0.38 196

SANet	0.31 207	0.21 189	0.21 207	0.25 188	0.22 189	0.31 199	0.22 190	0.31 203	0.32 222	0.27 186	0.27 211	1.36 248	0.39 220	0.22 196	0.17 180	0.14 162	0.26 197	0.21 201	0.30 190	0.21 199	0.25 205	0.21 207	0.30 228	0.23 198	0.34 215	0.26 202	0.35 203	0.49 215

XQC	0.29 202	0.30 215	0.27 216	0.37 203	0.28 206	0.37 212	0.37 209	0.40 221	0.30 218	0.32 216	0.20 183	0.45 195	0.28 198	0.31 215	0.16 173	0.15 180	0.21 143	0.22 205	0.34 200	0.24 207	0.22 177	0.21 207	0.23 199	0.25 210	0.33 213	0.27 212	0.44 219	0.33 186

PA-Net	0.19 167	0.21 189	0.25 213	0.14 134	0.20 184	0.18 160	0.21 184	0.21 157	0.19 174	0.17 61	0.15 136	0.17 89	0.21 180	0.26 201	0.17 180	0.18 203	0.15 58	0.19 193	0.13 62	0.17 180	0.14 71	0.16 177	0.10 140	0.16 180	0.18 127	0.27 212	0.17 110	0.35 192
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	0.40 217	0.19 183	0.18 193	0.27 196	0.26 201	0.29 198	0.19 176	0.26 185	0.24 197	0.18 74	0.17 157	2.15 258	0.44 223	0.10 121	0.20 200	0.16 185	0.35 223	0.28 222	2.00 259	0.27 214	0.25 205	0.17 184	0.28 225	0.25 210	0.40 224	0.27 212	0.39 211	0.53 219

CBMV_ROB	0.22 181	0.14 154	0.16 178	0.26 190	0.23 193	0.21 183	0.22 190	0.28 190	0.17 161	0.26 173	0.17 157	0.28 171	0.18 172	0.26 201	0.13 135	0.12 118	0.26 197	0.17 177	0.19 127	0.17 180	0.21 164	0.19 195	0.26 210	0.21 192	0.25 188	0.27 212	0.25 179	0.34 190

ACVNet_2	0.84 241	0.95 241	0.58 241	2.04 255	1.03 250	1.88 253	1.56 247	0.68 243	0.39 232	0.53 241	0.49 234	1.05 241	0.68 238	1.97 245	0.53 235	0.44 236	0.40 229	0.33 230	1.06 241	0.42 232	0.35 225	0.25 219	2.54 249	0.53 240	0.61 240	0.28 216	0.53 223	0.58 226

ACVNet_1	0.75 237	0.82 239	0.41 232	2.07 257	0.98 245	1.94 254	1.52 244	0.59 239	0.28 212	0.43 235	0.50 236	0.73 220	0.63 233	2.24 253	0.36 226	0.25 217	0.34 220	0.32 226	0.62 222	0.31 223	0.30 221	0.22 211	2.71 251	0.33 225	0.41 226	0.28 216	0.37 208	0.39 200

SHD	0.22 181	0.17 174	0.21 207	0.18 161	0.17 167	0.19 169	0.20 178	0.27 188	0.17 161	0.27 186	0.19 176	0.24 164	0.32 204	0.17 180	0.16 173	0.15 180	0.19 115	0.17 177	0.33 198	0.18 186	0.21 164	0.18 186	0.16 175	0.17 185	0.24 186	0.28 216	0.25 179	0.43 206

ADCS	0.29 202	0.22 194	0.21 207	0.26 190	0.25 200	0.25 194	0.23 193	0.37 215	0.30 218	0.23 121	0.27 211	0.47 200	0.36 214	0.20 190	0.22 204	0.19 211	0.32 217	0.24 213	0.49 217	0.28 216	0.37 228	0.30 225	0.20 190	0.23 198	0.31 208	0.28 216	0.30 190	0.43 206

ETE_ROB	0.22 181	0.23 199	0.15 174	0.20 172	0.16 161	0.19 169	0.17 167	0.18 110	0.19 174	0.21 103	0.22 194	0.64 212	0.16 165	0.14 168	0.17 180	0.14 162	0.30 215	0.19 193	0.25 176	0.19 190	0.22 177	0.18 186	0.16 175	0.15 172	0.22 173	0.28 216	0.41 217	0.27 173

MeshStereo	0.30 205	0.26 206	0.20 201	0.49 219	0.37 218	0.36 209	0.26 202	0.32 204	0.28 212	0.30 211	0.28 215	0.60 210	0.48 226	0.18 181	0.15 165	0.14 162	0.26 197	0.17 177	0.28 187	0.18 186	0.28 216	0.22 211	0.25 204	0.21 192	0.37 220	0.30 221	0.55 225	0.51 217
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
LSM0	3.23 262	0.28 212	0.18 193	0.38 205	0.30 211	0.39 214	0.37 209	0.51 234	0.32 222	0.45 236	0.47 233	0.71 218	0.59 231	0.19 187	16.94 269	59.67 275	0.37 226	0.26 217	1.34 253	0.34 228	0.45 239	0.34 235	0.23 199	0.28 216	0.38 222	0.31 222	0.53 223	0.53 219

ACVNet-4b	0.70 234	0.78 238	0.34 227	1.74 249	0.95 244	1.64 247	1.43 242	0.33 207	0.31 220	0.38 230	0.26 209	1.23 246	0.29 199	2.19 251	0.42 230	0.37 231	0.34 220	0.24 213	0.59 221	0.38 231	0.17 103	0.15 168	2.71 251	0.23 198	0.30 207	0.32 223	0.39 211	0.42 203

FADE	0.74 236	0.34 217	0.30 220	0.40 211	0.34 215	0.47 222	0.43 218	0.41 226	0.81 246	0.31 214	0.33 225	5.75 266	0.88 242	0.30 213	0.31 218	0.28 225	0.52 238	0.38 236	2.08 260	0.60 240	0.61 254	0.49 248	0.27 222	0.46 233	0.41 226	0.32 223	0.91 249	1.30 257

AnyNet_C01	0.32 210	0.22 194	0.20 201	0.22 178	0.27 204	0.25 194	0.24 197	0.37 215	0.37 229	0.26 173	0.29 217	0.49 201	0.33 210	0.18 181	0.32 221	0.22 216	0.39 228	0.32 226	0.65 223	0.33 227	0.41 234	0.33 231	0.26 210	0.26 212	0.34 215	0.34 225	0.34 201	0.45 211

RainbowNet	0.78 238	0.90 240	0.47 233	1.86 251	0.92 241	1.63 246	1.48 243	0.42 228	0.37 229	0.47 240	0.34 227	0.92 236	0.62 232	2.02 246	0.65 244	0.48 239	0.35 223	0.33 230	0.92 235	0.58 239	0.33 223	0.24 218	2.80 255	0.39 231	0.40 224	0.35 226	0.44 219	0.50 216

LE_ROB	0.42 218	0.19 183	0.17 188	0.40 211	0.44 223	0.33 207	0.44 220	0.35 210	0.29 217	0.32 216	0.21 185	1.22 245	1.73 260	0.11 134	0.11 95	0.11 81	0.21 143	0.13 117	0.21 146	0.13 138	0.23 188	0.13 149	0.12 160	0.15 172	0.39 223	0.36 227	1.46 261	1.45 259

IMH-64-1	0.91 244	0.98 243	0.53 235	1.64 241	1.01 248	1.62 244	1.75 251	0.76 245	0.74 242	0.33 220	0.61 239	0.87 232	0.95 245	2.61 255	0.53 235	0.42 233	0.49 233	0.36 233	0.96 236	0.55 236	0.40 230	0.31 226	3.11 256	0.51 237	0.82 246	0.37 228	0.60 231	0.78 240

IMH-64	0.91 244	0.98 243	0.53 235	1.64 241	1.01 248	1.62 244	1.75 251	0.76 245	0.74 242	0.33 220	0.61 239	0.87 232	0.95 245	2.61 255	0.53 235	0.42 233	0.49 233	0.36 233	0.96 236	0.55 236	0.40 230	0.31 226	3.11 256	0.51 237	0.82 246	0.37 228	0.60 231	0.78 240

PSMNet_ROB	0.80 239	0.99 245	0.62 245	1.64 241	0.93 243	1.51 241	1.20 238	0.57 238	0.73 241	0.74 248	0.63 242	0.86 231	0.84 240	1.52 238	0.58 238	0.42 233	0.54 240	0.41 238	0.87 234	0.62 245	0.42 236	0.31 226	1.83 243	0.48 235	0.69 244	0.37 228	0.76 239	0.47 214

BEATNet-Init1	0.51 226	0.41 223	0.29 218	0.78 233	0.41 221	0.60 227	0.46 221	0.41 226	0.28 212	0.30 211	0.25 204	0.87 232	0.91 243	0.26 201	0.33 223	0.26 220	0.28 211	0.25 216	0.98 239	0.29 218	0.29 220	0.27 222	0.26 210	0.32 223	0.51 230	0.38 231	2.12 264	0.96 247

STStereo	0.38 214	0.43 224	0.31 224	0.74 230	0.50 229	0.58 224	0.43 218	0.35 210	0.31 220	0.34 224	0.25 204	0.83 229	0.55 230	0.20 190	0.17 180	0.16 185	0.25 188	0.16 164	0.46 214	0.17 180	0.24 199	0.19 195	0.20 190	0.23 198	0.52 231	0.41 232	0.76 239	0.59 227

PWCK	0.90 243	1.24 254	0.63 246	1.55 239	0.86 240	1.23 236	1.04 236	1.09 256	0.75 244	0.70 247	0.81 252	1.52 250	0.91 243	0.71 232	0.46 232	0.41 232	0.74 255	0.47 240	3.07 264	0.67 250	0.58 251	0.45 246	0.95 240	0.74 252	0.74 245	0.41 232	0.70 235	0.76 238

ELAS_RVC	0.44 221	0.43 224	0.36 228	0.63 226	0.44 223	0.62 229	0.50 224	0.40 221	0.26 206	0.25 159	0.31 222	1.20 243	0.31 202	0.32 218	0.31 218	0.28 225	0.37 226	0.30 224	0.44 211	0.27 214	0.35 225	0.33 231	0.26 210	0.38 229	0.52 231	0.41 232	0.78 242	0.74 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.43 220	0.43 224	0.36 228	0.64 227	0.45 226	0.58 224	0.50 224	0.40 221	0.27 209	0.25 159	0.30 220	0.92 236	0.32 204	0.32 218	0.31 218	0.28 225	0.36 225	0.30 224	0.45 213	0.26 212	0.34 224	0.33 231	0.26 210	0.37 228	0.56 235	0.43 235	0.78 242	0.76 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	0.42 218	0.36 218	0.33 226	0.61 225	0.45 226	0.44 220	0.47 222	0.43 229	0.26 206	0.23 121	0.24 199	0.64 212	0.29 199	0.31 215	0.32 221	0.30 229	0.33 218	0.42 239	0.38 207	0.24 207	0.31 222	0.27 222	0.26 210	0.35 227	0.57 236	0.44 236	1.10 255	0.98 249

JetBlue	0.71 235	0.56 229	0.71 251	0.74 230	0.62 234	0.79 233	0.69 231	0.53 237	0.93 251	0.46 237	0.30 220	3.22 261	0.38 218	0.52 226	0.46 232	0.44 236	0.73 254	0.53 246	0.68 224	0.52 234	0.57 249	0.60 254	0.74 236	0.57 243	0.57 236	0.46 237	0.97 252	0.96 247

WAO-6	0.83 240	0.96 242	0.61 243	1.33 236	1.06 251	1.28 239	1.42 241	0.78 248	0.87 247	0.78 250	0.70 247	0.77 224	1.02 250	1.95 244	0.81 250	0.62 249	0.55 241	0.49 242	0.80 232	0.60 240	0.57 249	0.53 251	0.50 232	0.58 246	0.85 250	0.46 237	0.77 241	0.83 243

IMH	0.95 246	1.00 247	0.55 239	1.66 247	1.00 246	1.69 249	1.78 253	0.76 245	0.77 245	0.34 224	0.61 239	1.01 239	1.07 253	2.69 257	0.58 238	0.46 238	0.51 236	0.38 236	0.98 239	0.60 240	0.40 230	0.32 230	3.11 256	0.53 240	0.83 249	0.48 239	0.65 233	0.79 242

TorneroNet	1.11 252	1.11 250	0.67 250	2.05 256	1.00 246	2.29 258	2.05 255	0.65 242	0.89 249	0.68 246	0.57 238	1.74 254	1.26 256	2.97 264	0.71 248	0.52 243	0.50 235	0.51 245	1.18 247	0.65 249	0.41 234	0.44 244	3.48 260	0.58 246	0.67 243	0.49 240	0.85 246	1.02 250

LVE	0.97 247	0.99 245	0.73 254	1.89 252	1.39 255	1.65 248	1.53 245	0.79 249	0.65 239	0.81 252	0.92 254	0.74 221	1.01 249	2.21 252	0.58 238	0.48 239	0.59 244	0.54 249	1.13 245	0.64 247	0.46 241	0.40 242	2.73 254	0.69 248	0.85 250	0.50 241	0.85 246	0.54 221

TorneroNet-64	1.09 251	1.03 248	0.60 242	1.99 253	0.92 241	2.06 257	2.05 255	0.63 240	0.87 247	0.58 244	0.49 234	1.90 255	1.89 261	2.91 262	0.67 245	0.51 242	0.48 232	0.47 240	1.23 250	0.61 243	0.35 225	0.38 238	3.33 259	0.57 243	0.64 242	0.52 242	0.69 234	1.15 252

AMNet	0.49 223	0.50 227	0.48 234	0.49 219	0.47 228	0.61 228	0.51 226	0.32 204	0.28 212	0.30 211	0.68 244	0.72 219	0.13 138	0.53 227	0.44 231	0.55 244	0.57 242	0.58 251	0.48 216	0.48 233	0.58 251	0.50 249	0.26 210	0.48 235	0.45 228	0.52 242	0.58 228	0.65 230

STTRV1_RVC	0.39 215	0.26 206	0.22 211	0.35 200	0.28 206	0.32 203	0.29 206	0.36 214	0.33 224	0.27 186	0.27 211	0.42 192	0.41 221	0.48 224	0.38 228	0.19 211	0.59 244	0.20 198	1.22 249	0.30 221	0.59 253	0.23 214	0.43 230	0.43 232	0.26 192	0.56 244	0.34 201	0.67 232

SGM+DAISY	0.59 228	0.58 232	0.54 238	0.58 224	0.55 233	0.69 231	0.57 229	0.43 229	0.39 232	0.38 230	0.78 248	0.75 223	0.65 236	0.54 229	0.62 243	0.56 245	0.67 249	0.61 254	0.72 227	0.64 247	0.71 256	0.65 257	0.27 222	0.51 237	0.54 233	0.57 245	0.75 238	0.71 235

notaker	1.30 255	1.44 257	0.61 243	2.42 261	1.51 257	2.40 260	2.31 260	0.95 254	1.64 260	0.79 251	1.07 257	1.73 253	1.18 254	3.10 266	1.04 258	0.69 254	0.70 252	0.50 243	1.66 258	0.85 258	0.56 248	0.47 247	3.67 263	0.80 255	0.62 241	0.58 246	0.81 244	0.95 246

PVD	0.39 215	0.38 221	0.20 201	0.47 218	0.36 216	0.50 223	0.40 217	0.38 218	0.34 227	0.23 121	0.29 217	0.52 207	0.51 228	0.50 225	0.19 196	0.17 197	0.40 229	0.26 217	0.50 218	0.29 218	0.40 230	0.41 243	0.23 199	0.27 213	0.45 228	0.59 247	0.46 221	0.73 236

Dean	1.08 250	1.06 249	0.80 257	2.30 258	1.35 254	1.99 255	1.58 250	0.93 251	0.93 251	0.88 257	0.78 248	1.21 244	1.22 255	2.13 250	0.67 245	0.60 248	0.62 246	0.57 250	1.25 252	0.74 253	0.46 241	0.37 237	2.72 253	0.71 249	1.00 256	0.60 248	1.05 254	0.64 229

SPS-STEREO	0.60 230	0.57 231	0.53 235	0.55 221	0.54 232	0.65 230	0.52 227	0.40 221	0.68 240	0.37 229	0.78 248	0.78 225	0.64 235	0.53 227	0.59 241	0.57 247	0.67 249	0.63 257	0.75 230	0.72 252	0.77 259	0.68 258	0.26 210	0.54 242	0.54 233	0.60 248	0.70 235	0.66 231
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.66 232	0.72 233	0.65 249	0.77 232	0.62 234	0.82 235	0.70 233	0.52 236	0.53 238	0.54 243	0.65 243	0.79 226	0.51 228	0.59 231	0.68 247	0.67 251	0.81 256	0.69 258	0.74 229	0.62 245	0.71 256	0.64 256	0.45 231	0.57 243	0.59 239	0.62 250	0.74 237	0.88 244

WAO-7	0.67 233	0.75 236	0.64 248	0.72 229	0.78 236	0.58 224	0.66 230	0.97 255	0.97 254	0.62 245	0.81 252	0.79 226	0.84 240	0.55 230	0.86 253	0.71 255	0.44 231	0.36 233	0.96 236	0.67 250	0.44 237	0.35 236	0.16 175	0.83 256	0.57 236	0.67 251	0.58 228	0.70 233

MADNet+	0.56 227	0.37 220	0.63 246	0.56 222	0.53 231	0.45 221	0.39 215	0.64 241	0.51 237	0.53 241	0.40 231	0.81 228	0.67 237	0.34 221	0.61 242	0.50 241	0.58 243	0.50 243	0.84 233	0.53 235	0.49 247	0.44 244	0.51 233	0.47 234	0.82 246	0.71 252	0.58 228	0.70 233

SPstereo	0.89 242	0.77 237	0.71 251	0.66 228	0.80 237	0.69 231	0.69 231	1.10 257	0.91 250	0.74 248	1.22 261	0.97 238	1.44 259	0.93 234	0.89 255	1.06 260	0.96 259	0.62 256	1.20 248	0.81 255	0.87 260	0.79 260	0.64 235	0.91 258	0.89 252	0.74 253	1.16 256	0.90 245

WAO-8	1.02 248	1.14 251	0.79 255	1.64 241	1.25 252	1.78 251	1.57 248	0.93 251	1.01 255	0.81 252	0.68 244	1.72 251	1.03 251	2.08 247	0.82 251	0.68 252	0.65 247	0.53 246	1.09 242	0.82 256	0.48 244	0.38 238	0.81 238	0.75 253	1.12 259	0.77 254	0.96 250	1.21 254

KSHMR	1.34 256	1.44 257	1.07 261	2.31 259	1.48 256	2.31 259	2.15 257	1.22 258	1.07 258	1.13 261	1.07 257	1.30 247	0.96 247	2.92 263	1.12 259	0.95 259	0.87 258	0.84 260	1.34 253	0.97 259	0.74 258	0.60 254	3.48 260	1.07 262	0.99 255	0.77 254	1.01 253	1.06 251

Venus	1.02 248	1.14 251	0.79 255	1.64 241	1.25 252	1.78 251	1.57 248	0.93 251	1.01 255	0.81 252	0.68 244	1.72 251	1.03 251	2.08 247	0.82 251	0.68 252	0.65 247	0.53 246	1.09 242	0.82 256	0.48 244	0.38 238	0.81 238	0.75 253	1.12 259	0.77 254	0.96 250	1.21 254

ktn	1.26 254	1.42 256	0.57 240	1.65 246	1.61 261	1.75 250	2.16 258	0.86 250	1.75 262	0.89 258	1.11 259	1.18 242	0.96 247	2.60 254	1.03 257	0.73 256	0.82 257	0.61 254	1.47 256	0.76 254	0.70 255	0.69 259	3.64 262	0.73 250	0.93 254	0.81 257	1.20 258	1.25 256

UNDER WATER	1.42 257	1.45 259	0.89 259	2.87 262	1.98 265	2.78 261	2.64 262	1.29 259	1.04 257	0.87 256	0.98 255	1.95 256	1.30 257	3.12 267	0.87 254	0.63 250	0.68 251	0.58 251	1.23 250	0.61 243	0.44 237	0.50 249	3.95 265	0.99 261	1.09 258	1.04 258	0.88 248	1.67 264

HanzoNet	1.79 260	1.65 261	0.85 258	2.31 259	1.74 262	2.83 263	2.55 261	1.29 259	1.86 263	0.92 259	1.28 262	4.71 265	3.85 264	3.43 268	0.96 256	0.79 257	1.10 260	0.95 261	2.68 262	1.04 260	0.93 261	0.92 261	3.78 264	0.73 250	1.15 261	1.07 259	1.29 259	1.61 263

UNDER WATER-64	1.42 257	1.40 255	0.92 260	2.88 263	1.97 264	2.82 262	2.72 263	1.37 261	0.94 253	1.04 260	1.15 260	1.96 257	1.33 258	3.07 265	0.80 249	0.56 245	0.70 252	0.58 251	1.17 246	0.55 236	0.45 239	0.54 252	3.98 266	0.92 259	1.03 257	1.13 260	0.81 244	1.60 262

DPSimNet_ROB	1.25 253	1.23 253	1.31 262	1.49 238	1.60 260	1.34 240	1.37 240	0.68 243	1.70 261	1.68 263	1.03 256	1.48 249	0.82 239	2.08 247	1.45 261	0.92 258	1.20 261	0.81 259	1.64 257	1.41 262	1.08 262	1.28 262	0.79 237	0.87 257	0.91 253	1.26 261	1.18 257	1.16 253

SAMSARA	0.49 223	0.23 199	0.39 231	0.23 180	0.23 193	0.22 187	0.23 193	0.44 231	0.39 232	0.31 214	0.21 185	0.30 178	0.47 225	0.18 181	0.35 224	0.34 230	0.26 197	0.32 226	0.47 215	0.32 226	0.48 244	0.54 252	0.15 172	0.33 225	1.40 264	1.58 262	1.42 260	1.48 260

JetRed	1.64 259	1.79 262	1.70 263	1.59 240	1.52 258	2.02 256	2.26 259	1.52 263	1.47 259	0.82 255	0.78 248	2.67 260	0.43 222	1.78 243	1.47 262	1.56 262	1.74 262	2.93 265	1.44 255	1.10 261	2.36 263	2.20 263	1.98 244	0.98 260	1.19 262	1.77 263	1.58 262	1.56 261

MADNet++	1.87 261	1.58 260	1.74 264	1.28 235	1.74 262	1.25 237	1.55 246	1.63 264	2.10 264	1.84 264	2.24 263	2.56 259	2.74 262	0.75 233	1.43 260	1.55 261	2.00 263	1.47 263	2.11 261	2.11 263	3.28 264	3.23 264	1.22 241	2.22 264	1.23 263	2.58 264	1.77 263	1.36 258

PML	8.17 264	7.65 268	3.51 266	9.56 271	5.16 266	9.57 272	5.23 268	6.49 268	17.89 271	6.44 267	3.24 265	16.63 269	29.28 276	5.47 269	6.12 264	3.95 264	7.38 267	2.69 264	20.47 273	4.69 265	3.59 265	3.96 265	3.98 266	4.20 266	5.71 266	4.30 265	16.67 270	6.70 265

AVERAGE_ROB	24.46 273	29.85 275	27.17 276	31.26 275	29.68 276	30.01 276	31.43 275	26.55 276	24.57 276	34.19 276	27.26 276	31.45 276	21.40 272	30.75 276	28.23 275	24.11 271	26.75 276	21.47 273	30.01 276	27.38 276	20.81 273	16.76 271	32.29 276	24.48 276	8.40 268	7.77 266	7.95 266	8.54 266

MEDIAN_ROB	20.51 272	25.88 274	24.09 275	26.47 274	25.52 275	25.87 275	26.98 274	21.19 275	19.61 272	28.55 275	22.12 275	24.85 275	16.74 271	26.52 274	23.53 271	18.59 270	22.10 275	14.86 270	26.41 275	23.30 272	15.47 270	11.96 268	27.64 275	18.47 272	7.32 267	9.55 267	8.34 267	11.88 267

HaxPig	16.12 271	19.70 273	18.82 274	21.25 272	20.53 273	21.35 273	22.27 273	17.00 274	14.68 270	19.29 273	17.18 274	18.07 270	12.18 268	22.52 273	17.87 270	14.95 269	17.87 272	9.54 267	18.95 269	15.62 271	9.98 269	7.75 267	23.74 273	15.32 271	4.46 265	12.22 268	6.85 265	15.21 268

DPSMNet_ROB	8.62 266	3.66 265	8.40 268	2.97 264	5.69 268	3.37 265	4.40 266	3.70 266	9.03 266	3.00 265	6.93 267	3.52 262	10.07 267	2.69 257	10.46 265	10.76 265	3.81 265	12.88 268	4.76 266	10.21 267	5.93 267	13.78 269	4.47 269	8.55 267	10.10 270	27.91 269	11.06 269	30.64 269

DGTPSM_ROB	8.61 265	3.65 264	8.39 267	2.97 264	5.68 267	3.37 265	4.40 266	3.70 266	9.03 266	3.00 265	6.91 266	3.52 262	10.03 266	2.69 257	10.46 265	10.76 265	3.81 265	12.88 268	4.73 265	10.21 267	5.93 267	13.78 269	4.46 268	8.55 267	10.09 269	27.91 269	11.05 268	30.64 269

ASD4	6.36 263	2.29 263	2.58 265	2.00 254	1.59 259	3.03 264	1.87 254	1.81 265	3.30 265	1.61 262	2.46 264	1.02 240	6.56 265	1.76 242	2.90 263	3.68 263	3.63 264	7.51 266	2.74 263	4.74 266	5.30 266	6.47 266	2.61 250	2.44 265	17.33 271	28.62 271	19.88 271	31.90 271

DPSM_ROB	12.93 269	6.06 266	9.07 269	4.34 266	6.33 269	4.24 267	3.55 264	8.20 269	10.79 268	6.62 268	7.89 268	9.68 267	12.99 269	2.78 260	12.36 267	13.66 267	8.95 269	16.55 271	9.69 267	12.30 269	16.52 271	17.76 272	2.26 246	10.59 269	28.41 272	36.73 272	31.10 272	39.69 272

DPSM	12.93 269	6.06 266	9.07 269	4.34 266	6.33 269	4.24 267	3.55 264	8.20 269	10.79 268	6.62 268	7.89 268	9.68 267	12.99 269	2.78 260	12.36 267	13.66 267	8.95 269	16.55 271	9.69 267	12.30 269	16.52 271	17.76 272	2.26 246	10.59 269	28.41 272	36.73 272	31.10 272	39.69 272

MyStereo03	26.03 276	12.17 269	18.23 272	8.74 269	12.69 271	8.44 270	7.21 270	16.48 272	21.77 273	13.32 270	15.90 272	19.49 271	26.17 274	5.59 271	24.91 272	27.50 272	17.88 273	33.36 275	19.50 270	24.77 274	33.22 275	36.10 275	4.56 271	21.35 273	57.13 274	73.97 274	62.60 275	79.92 275

MyStereo02	25.56 274	12.17 269	18.23 272	8.74 269	0.00 1	8.44 270	7.21 270	16.48 272	21.77 273	13.32 270	15.90 272	19.49 271	26.17 274	5.59 271	24.91 272	27.50 272	17.88 273	33.36 275	19.50 270	24.77 274	33.22 275	36.10 275	4.56 271	21.35 273	57.13 274	73.97 274	62.60 275	79.92 275

CasAABBNet	25.99 275	12.23 271	18.16 271	8.64 268	12.70 272	8.22 269	7.18 269	16.43 271	21.85 275	13.64 272	15.80 271	19.61 273	26.12 273	5.47 269	25.18 274	27.55 274	17.67 271	33.30 274	19.65 272	24.62 273	33.10 274	35.23 274	4.49 270	21.39 275	57.22 276	74.08 276	62.47 274	79.73 274

Low-res two-view benchmark