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
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

anonymousdsp	0.05 5	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.04 11	0.04 10	0.04 23	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

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 83	0.17 175	0.06 48	0.22 179	0.08 66	0.15 136	0.08 86	0.13 53	0.04 5	0.46 238	0.12 98	0.24 165	0.07 66	0.07 76	0.08 22	0.06 4	0.14 49	0.08 18	0.20 141	0.08 45	0.10 24	0.05 8	0.11 150	0.06 36	0.06 5	0.06 5	0.05 4	0.08 17

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 59	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

delet	0.05 5	0.05 19	0.04 9	0.06 32	0.05 22	0.05 22	0.05 32	0.04 5	0.04 5	0.06 13	0.05 11	0.10 29	0.05 30	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

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

MIF-Stereo	0.07 19	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.03 7	0.05 22	0.03 10	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.04 4	0.07 17	0.12 124	0.07 76	0.08 22	0.07 12	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.08 38	0.07 89	0.04 7	0.10 25	0.16 118	0.06 11	0.10 28

AASNet	0.07 19	0.06 29	0.04 9	0.09 73	0.07 56	0.08 59	0.05 32	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 36	0.08 14	0.08 15	0.06 11	0.06 12

DMCA	0.07 19	0.05 19	0.07 72	0.06 32	0.06 40	0.05 22	0.07 78	0.09 28	0.07 41	0.06 13	0.09 64	0.07 17	0.06 47	0.06 54	0.08 22	0.08 17	0.11 26	0.10 55	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.06 18	0.06 68	0.06 36	0.08 14	0.10 26	0.06 11	0.08 17

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	0.11 111	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	0.11 150	0.04 7	0.06 5	0.15 101	0.06 11	0.05 6

AANet_RVC	0.06 10	0.05 19	0.06 48	0.05 20	0.06 40	0.04 10	0.05 32	0.05 7	0.06 26	0.05 9	0.06 17	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 22	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

MIF-Stereo (partial)	0.06 10	0.05 19	0.06 48	0.05 20	0.04 11	0.05 22	0.03 10	0.08 24	0.07 41	0.07 20	0.04 4	0.05 10	0.06 47	0.04 26	0.08 22	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 36	0.10 25	0.08 15	0.07 16	0.08 17

MIM_Stereo	0.06 10	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.05 22	0.05 22	0.03 10	0.06 10	0.04 5	0.14 40	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

AFF-stereo	0.06 10	0.05 19	0.05 24	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.11 37	0.06 26	0.16 53	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 24	0.08 58	0.06 40	0.06 34	0.05 32	0.07 20	0.06 26	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

GANet	0.07 19	0.07 51	0.06 48	0.06 32	0.06 40	0.07 50	0.06 62	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 51	0.07 72	0.08 58	0.06 40	0.07 50	0.05 32	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.09 64	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 22	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

test croco	0.06 10	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.05 22	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 26	0.08 22	0.09 23

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 41	0.15 46	0.07 29	0.08 21	0.05 30	0.04 26	0.08 22	0.09 31	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 26	0.08 22	0.05 6

4D-IteraStereo	0.09 34	0.06 29	0.05 24	0.06 32	0.06 40	0.06 34	0.04 23	0.15 68	0.10 99	0.22 109	0.08 47	0.14 69	0.06 47	0.03 13	0.09 39	0.10 47	0.17 83	0.09 42	0.11 38	0.08 45	0.15 76	0.06 18	0.03 20	0.05 19	0.10 25	0.10 26	0.08 22	0.08 17

anonymousdsp2	0.08 28	0.07 51	0.05 24	0.06 32	0.05 22	0.06 34	0.05 32	0.12 40	0.06 26	0.17 62	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 36	0.09 22	0.08 15	0.08 22	0.07 15

PWCDC_ROB	0.13 94	0.06 29	0.09 104	0.07 53	0.13 141	0.08 59	0.13 144	0.06 10	0.24 198	0.09 23	0.15 137	0.10 29	0.45 225	0.26 202	0.12 123	0.10 47	0.09 15	0.12 91	0.08 16	0.11 103	0.08 15	0.12 133	0.19 189	0.13 163	0.08 14	0.14 80	0.08 22	0.18 119

CAS	0.09 34	0.07 51	0.05 24	0.06 32	0.05 22	0.05 22	0.04 23	0.14 62	0.06 26	0.11 31	0.11 86	0.11 37	0.05 30	0.07 76	0.09 39	0.09 31	0.11 26	0.10 55	0.14 70	0.07 29	0.12 35	0.08 38	0.05 50	0.05 19	0.13 57	0.11 39	0.09 27	0.14 64

rafts_anoy	0.09 34	0.08 79	0.07 72	0.07 53	0.07 56	0.06 34	0.05 32	0.13 53	0.05 12	0.17 62	0.10 72	0.12 43	0.05 30	0.03 13	0.10 65	0.10 47	0.15 58	0.12 91	0.14 70	0.07 29	0.15 76	0.08 38	0.04 34	0.06 36	0.11 42	0.10 26	0.09 27	0.11 37

raft+_RVC	0.08 28	0.06 29	0.05 24	0.06 32	0.06 40	0.07 50	0.04 23	0.10 34	0.08 59	0.17 62	0.08 47	0.09 23	0.04 17	0.04 26	0.08 22	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 42	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 22	0.02 2	0.09 28	0.06 26	0.12 33	0.06 17	0.12 43	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 38	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 24	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.04 23	0.14 62	0.07 41	0.21 104	0.04 4	0.12 43	0.04 17	0.03 13	0.08 22	0.09 31	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 57	0.09 21	0.09 27	0.09 23

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	0.11 111	0.02 2	0.05 11	0.03 4	0.06 47	0.01 2	0.09 39	0.10 47	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 49

LoS_RVC	0.09 34	0.07 51	0.05 24	0.05 20	0.06 40	0.06 34	0.05 32	0.13 53	0.08 59	0.18 75	0.11 86	0.12 43	0.06 47	0.07 76	0.09 39	0.09 31	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 104	0.09 63	0.05 50	0.06 36	0.15 83	0.11 39	0.10 32	0.13 55

tt_ll	0.09 34	0.07 51	0.05 24	0.05 20	0.06 40	0.06 34	0.05 32	0.13 53	0.08 59	0.18 75	0.11 86	0.12 43	0.06 47	0.07 76	0.09 39	0.09 31	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 104	0.09 63	0.05 50	0.06 36	0.15 83	0.11 39	0.10 32	0.13 55

CIPLG	0.09 34	0.06 29	0.05 24	0.06 32	0.06 40	0.09 72	0.06 62	0.18 111	0.06 26	0.20 95	0.08 47	0.13 55	0.07 66	0.06 54	0.08 22	0.10 47	0.17 83	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 36	0.10 25	0.10 26	0.10 32	0.10 28

IPLGR_C	0.09 34	0.06 29	0.05 24	0.06 32	0.06 40	0.09 72	0.06 62	0.18 111	0.06 26	0.20 95	0.08 47	0.13 55	0.07 66	0.06 54	0.08 22	0.11 82	0.17 83	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 36	0.10 25	0.09 21	0.10 32	0.10 28

ACRE	0.09 34	0.06 29	0.05 24	0.06 32	0.06 40	0.09 72	0.06 62	0.18 111	0.06 26	0.20 95	0.08 47	0.13 55	0.07 66	0.06 54	0.08 22	0.10 47	0.17 83	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 36	0.10 25	0.10 26	0.10 32	0.10 28

AnonymousM	0.08 28	0.05 19	0.04 9	0.06 32	0.05 22	0.04 10	0.04 23	0.13 53	0.05 12	0.20 95	0.06 17	0.11 37	0.03 7	0.06 54	0.10 65	0.10 47	0.19 116	0.09 42	0.12 49	0.07 29	0.16 91	0.06 18	0.04 34	0.04 7	0.08 14	0.11 39	0.10 32	0.10 28

raftrobust	0.10 52	0.08 79	0.06 48	0.08 58	0.07 56	0.05 22	0.04 23	0.14 62	0.06 26	0.25 160	0.08 47	0.13 55	0.05 30	0.05 42	0.09 39	0.09 31	0.17 83	0.12 91	0.12 49	0.09 66	0.17 104	0.08 38	0.05 50	0.06 36	0.13 57	0.12 54	0.10 32	0.11 37

RALCasStereoNet	0.09 34	0.08 79	0.06 48	0.09 73	0.07 56	0.06 34	0.05 32	0.12 40	0.05 12	0.18 75	0.07 29	0.12 43	0.05 30	0.04 26	0.10 65	0.10 47	0.18 102	0.12 91	0.14 70	0.08 45	0.15 76	0.08 38	0.05 50	0.06 36	0.12 48	0.10 26	0.10 32	0.08 17

UNet	0.11 61	0.09 91	0.09 104	0.10 90	0.08 66	0.10 92	0.08 86	0.15 68	0.08 59	0.17 62	0.10 72	0.13 55	0.09 94	0.07 76	0.09 39	0.10 47	0.16 67	0.13 118	0.12 49	0.08 45	0.12 35	0.09 63	0.08 112	0.09 108	0.12 48	0.14 80	0.10 32	0.11 37

UPFNet	0.09 34	0.08 79	0.08 94	0.09 73	0.08 66	0.09 72	0.06 62	0.12 40	0.09 79	0.14 40	0.10 72	0.12 43	0.06 47	0.07 76	0.08 22	0.10 47	0.13 37	0.11 66	0.10 34	0.07 29	0.10 24	0.07 32	0.06 68	0.07 68	0.09 22	0.11 39	0.10 32	0.11 37

HGLStereo	0.11 61	0.10 103	0.08 94	0.09 73	0.10 100	0.09 72	0.06 62	0.14 62	0.08 59	0.18 75	0.15 137	0.09 23	0.06 47	0.08 94	0.10 65	0.10 47	0.17 83	0.13 118	0.14 70	0.10 86	0.12 35	0.10 87	0.08 112	0.09 108	0.13 57	0.13 63	0.10 32	0.11 37

DSFCA	0.11 61	0.12 127	0.09 104	0.10 90	0.08 66	0.11 99	0.11 127	0.12 40	0.09 79	0.12 33	0.14 121	0.14 69	0.08 79	0.05 42	0.10 65	0.11 82	0.15 58	0.12 91	0.16 95	0.10 86	0.13 56	0.12 133	0.07 89	0.09 108	0.13 57	0.14 80	0.10 32	0.13 55

DMCA-RVC	0.10 52	0.08 79	0.11 133	0.08 58	0.09 84	0.08 59	0.08 86	0.12 40	0.09 79	0.13 37	0.13 108	0.13 55	0.07 66	0.06 54	0.14 154	0.12 119	0.14 49	0.13 118	0.11 38	0.10 86	0.12 35	0.10 87	0.07 89	0.09 108	0.10 25	0.10 26	0.10 32	0.11 37

MGS-Stereo	0.08 28	0.06 29	0.04 9	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.03 10	0.12 40	0.05 12	0.09 23	0.07 29	0.10 29	0.04 17	0.05 42	0.07 9	0.08 17	0.15 58	0.11 66	0.12 49	0.09 66	0.13 56	0.07 32	0.05 50	0.05 19	0.10 25	0.09 21	0.11 46	0.10 28

IER	0.09 34	0.07 51	0.07 72	0.09 73	0.07 56	0.09 72	0.06 62	0.12 40	0.07 41	0.14 40	0.11 86	0.11 37	0.07 66	0.06 54	0.09 39	0.09 31	0.14 49	0.11 66	0.11 38	0.07 29	0.12 35	0.08 38	0.06 68	0.06 36	0.10 25	0.11 39	0.11 46	0.14 64

RAFT+CT+SA	0.09 34	0.05 19	0.07 72	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.05 32	0.13 53	0.07 41	0.08 22	0.07 29	0.15 75	0.13 139	0.04 26	0.11 96	0.10 47	0.09 15	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.12 35	0.11 115	0.02 7	0.06 36	0.13 57	0.13 63	0.11 46	0.17 100

IPLG	0.10 52	0.07 51	0.07 72	0.07 53	0.07 56	0.06 34	0.05 32	0.15 68	0.06 26	0.22 109	0.06 17	0.15 75	0.05 30	0.04 26	0.09 39	0.10 47	0.16 67	0.10 55	0.14 70	0.09 66	0.13 56	0.08 38	0.04 34	0.07 68	0.13 57	0.12 54	0.11 46	0.09 23

MIPNet	0.11 61	0.09 91	0.06 48	0.07 53	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.17 85	0.06 26	0.23 122	0.07 29	0.16 85	0.08 79	0.05 42	0.10 65	0.11 82	0.17 83	0.11 66	0.20 141	0.12 124	0.13 56	0.11 115	0.05 50	0.07 68	0.16 99	0.15 101	0.11 46	0.13 55

RALAANet	0.09 34	0.08 79	0.06 48	0.07 53	0.06 40	0.08 59	0.05 32	0.10 34	0.07 41	0.12 33	0.10 72	0.10 29	0.06 47	0.03 13	0.09 39	0.09 31	0.13 37	0.11 66	0.16 95	0.09 66	0.12 35	0.08 38	0.04 34	0.06 36	0.12 48	0.10 26	0.11 46	0.11 37

DeepPrunerF	0.12 83	0.10 103	0.11 133	0.13 126	0.14 151	0.09 72	0.09 104	0.15 68	0.11 111	0.12 33	0.14 121	0.10 29	0.09 94	0.07 76	0.13 136	0.11 82	0.11 26	0.13 118	0.13 63	0.11 103	0.13 56	0.09 63	0.08 112	0.08 86	0.17 109	0.15 101	0.11 46	0.14 64

ADCP+	0.11 61	0.10 103	0.08 94	0.09 73	0.07 56	0.09 72	0.08 86	0.14 62	0.11 111	0.16 53	0.12 98	0.18 105	0.08 79	0.07 76	0.11 96	0.10 47	0.16 67	0.11 66	0.14 70	0.09 66	0.12 35	0.09 63	0.08 112	0.08 86	0.11 42	0.16 118	0.11 46	0.11 37

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 94	0.13 142	0.14 168	0.14 135	0.16 162	0.13 119	0.21 185	0.13 53	0.15 151	0.16 53	0.16 148	0.21 142	0.10 107	0.15 177	0.12 123	0.12 119	0.16 67	0.12 91	0.11 38	0.09 66	0.12 35	0.10 87	0.08 112	0.09 108	0.13 57	0.13 63	0.11 46	0.16 87
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 52	0.07 51	0.07 72	0.08 58	0.05 22	0.07 50	0.03 10	0.11 37	0.15 151	0.20 95	0.14 121	0.12 43	0.07 66	0.07 76	0.09 39	0.09 31	0.16 67	0.11 66	0.12 49	0.08 45	0.12 35	0.11 115	0.06 68	0.07 68	0.12 48	0.15 101	0.12 55	0.16 87

RAFT_CTSACE	0.07 19	0.04 9	0.06 48	0.03 4	0.04 11	0.05 22	0.05 32	0.06 10	0.06 26	0.09 23	0.04 4	0.10 29	0.09 94	0.03 13	0.08 22	0.08 17	0.11 26	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.12 35	0.08 38	0.03 20	0.06 36	0.12 48	0.12 54	0.12 55	0.16 87

test_4	0.09 34	0.05 19	0.07 72	0.05 20	0.06 40	0.03 5	0.02 2	0.12 40	0.09 79	0.17 62	0.06 17	0.09 23	0.06 47	0.03 13	0.09 39	0.10 47	0.15 58	0.08 18	0.10 34	0.07 29	0.17 104	0.09 63	0.02 7	0.07 68	0.10 25	0.14 80	0.12 55	0.19 128

UDGNet	0.15 136	0.13 142	0.10 117	0.18 162	0.17 168	0.16 144	0.20 179	0.16 76	0.11 111	0.16 53	0.14 121	0.16 85	0.05 30	0.44 224	0.10 65	0.10 47	0.17 83	0.12 91	0.14 70	0.09 66	0.17 104	0.10 87	0.29 228	0.07 68	0.17 109	0.16 118	0.12 55	0.13 55

test-3	0.10 52	0.06 29	0.04 9	0.06 32	0.08 66	0.06 34	0.05 32	0.17 85	0.07 41	0.24 138	0.08 47	0.19 116	0.08 79	0.06 54	0.11 96	0.11 82	0.20 131	0.10 55	0.15 85	0.10 86	0.16 91	0.10 87	0.05 50	0.06 36	0.10 25	0.11 39	0.12 55	0.11 37

test_1	0.10 52	0.06 29	0.04 9	0.06 32	0.08 66	0.06 34	0.05 32	0.17 85	0.07 41	0.24 138	0.08 47	0.19 116	0.08 79	0.06 54	0.11 96	0.11 82	0.20 131	0.10 55	0.15 85	0.10 86	0.16 91	0.10 87	0.05 50	0.06 36	0.10 25	0.11 39	0.12 55	0.11 37

TestStereo	0.13 94	0.12 127	0.10 117	0.11 105	0.08 66	0.11 99	0.10 118	0.19 130	0.11 111	0.24 138	0.14 121	0.20 131	0.08 79	0.06 54	0.12 123	0.10 47	0.20 131	0.11 66	0.20 141	0.10 86	0.21 165	0.11 115	0.06 68	0.12 152	0.19 141	0.11 39	0.12 55	0.13 55

ADLNet	0.13 94	0.11 115	0.08 94	0.13 126	0.10 100	0.16 144	0.13 144	0.14 62	0.07 41	0.13 37	0.10 72	0.25 168	0.11 118	0.29 211	0.10 65	0.10 47	0.17 83	0.09 42	0.13 63	0.09 66	0.11 29	0.09 63	0.13 165	0.06 36	0.13 57	0.13 63	0.12 55	0.14 64

FADNet-RVC-Resample	0.13 94	0.10 103	0.12 147	0.12 117	0.10 100	0.13 119	0.10 118	0.16 76	0.13 134	0.18 75	0.13 108	0.17 90	0.12 124	0.10 122	0.11 96	0.09 31	0.13 37	0.15 153	0.15 85	0.18 187	0.15 76	0.13 150	0.10 141	0.14 170	0.17 109	0.13 63	0.12 55	0.12 49

STTStereo	0.13 94	0.14 155	0.17 189	0.13 126	0.15 160	0.13 119	0.21 185	0.13 53	0.14 141	0.15 46	0.15 137	0.17 90	0.10 107	0.11 135	0.14 154	0.12 119	0.15 58	0.15 153	0.13 63	0.11 103	0.12 35	0.10 87	0.07 89	0.09 108	0.15 83	0.14 80	0.12 55	0.16 87

DN-CSS_ROB	0.11 61	0.09 91	0.12 147	0.08 58	0.09 84	0.08 59	0.08 86	0.16 76	0.10 99	0.23 122	0.17 158	0.19 116	0.14 153	0.05 42	0.09 39	0.09 31	0.13 37	0.10 55	0.18 118	0.09 66	0.12 35	0.08 38	0.07 89	0.08 86	0.13 57	0.11 39	0.12 55	0.11 37

StereoIM	0.07 19	0.04 9	0.05 24	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.03 10	0.06 10	0.06 26	0.04 6	0.06 17	0.10 29	0.05 30	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 87	0.01 2	0.05 19	0.12 48	0.18 151	0.13 66	0.16 87

test_5	0.08 28	0.05 19	0.07 72	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.04 23	0.09 28	0.05 12	0.05 9	0.07 29	0.12 43	0.12 124	0.02 6	0.08 22	0.09 31	0.07 8	0.07 13	0.08 16	0.06 18	0.10 24	0.10 87	0.02 7	0.08 86	0.10 25	0.14 80	0.13 66	0.18 119

Sa-1000	0.11 61	0.07 51	0.07 72	0.06 32	0.05 22	0.09 72	0.03 10	0.12 40	0.07 41	0.18 75	0.08 47	0.19 116	0.05 30	0.06 54	0.10 65	0.10 47	0.16 67	0.12 91	0.14 70	0.09 66	0.17 104	0.10 87	0.04 34	0.05 19	0.19 141	0.16 118	0.13 66	0.20 136

SA	0.10 52	0.07 51	0.07 72	0.06 32	0.05 22	0.08 59	0.04 23	0.12 40	0.05 12	0.16 53	0.07 29	0.16 85	0.03 7	0.04 26	0.10 65	0.10 47	0.13 37	0.11 66	0.12 49	0.09 66	0.14 72	0.10 87	0.03 20	0.06 36	0.16 99	0.15 101	0.13 66	0.21 151

test_3	0.11 61	0.07 51	0.07 72	0.06 32	0.08 66	0.05 22	0.05 32	0.17 85	0.10 99	0.24 138	0.09 64	0.22 155	0.12 124	0.06 54	0.13 136	0.13 144	0.20 131	0.09 42	0.14 70	0.10 86	0.18 122	0.09 63	0.04 34	0.08 86	0.13 57	0.14 80	0.13 66	0.14 64

RAFT	0.06 10	0.03 4	0.05 24	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 30	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 57	0.14 80	0.13 66	0.15 76

GEStereo_RVC	0.14 118	0.13 142	0.10 117	0.11 105	0.12 129	0.12 110	0.11 127	0.18 111	0.13 134	0.24 138	0.16 148	0.18 105	0.10 107	0.06 54	0.13 136	0.12 119	0.20 131	0.16 165	0.23 167	0.13 139	0.16 91	0.14 159	0.07 89	0.11 137	0.21 163	0.15 101	0.13 66	0.20 136

FINET	0.12 83	0.12 127	0.12 147	0.12 117	0.10 100	0.11 99	0.13 144	0.15 68	0.12 126	0.13 37	0.12 98	0.13 55	0.10 107	0.09 110	0.18 189	0.13 144	0.16 67	0.11 66	0.17 104	0.10 86	0.13 56	0.10 87	0.10 141	0.10 124	0.13 57	0.11 39	0.13 66	0.13 55

ADCRef	0.13 94	0.10 103	0.10 117	0.10 90	0.08 66	0.09 72	0.09 104	0.17 85	0.14 141	0.20 95	0.15 137	0.15 75	0.13 139	0.05 42	0.11 96	0.11 82	0.16 67	0.14 140	0.19 128	0.12 124	0.16 91	0.12 133	0.09 127	0.11 137	0.14 75	0.18 151	0.13 66	0.19 128

CFNet	0.12 83	0.11 115	0.08 94	0.14 135	0.12 129	0.11 99	0.09 104	0.20 147	0.10 99	0.18 75	0.12 98	0.25 168	0.10 107	0.08 94	0.09 39	0.09 31	0.17 83	0.12 91	0.12 49	0.09 66	0.12 35	0.08 38	0.06 68	0.10 124	0.15 83	0.13 63	0.13 66	0.13 55

DISCO	0.11 61	0.10 103	0.08 94	0.10 90	0.09 84	0.11 99	0.09 104	0.10 34	0.08 59	0.15 46	0.11 86	0.12 43	0.07 66	0.06 54	0.09 39	0.11 82	0.15 58	0.10 55	0.14 70	0.10 86	0.12 35	0.10 87	0.06 68	0.09 108	0.14 75	0.12 54	0.13 66	0.11 37

CASnet	0.10 52	0.06 29	0.05 24	0.08 58	0.09 84	0.11 99	0.05 32	0.18 111	0.10 99	0.23 122	0.11 86	0.13 55	0.06 47	0.08 94	0.10 65	0.10 47	0.16 67	0.08 18	0.19 128	0.08 45	0.14 72	0.06 18	0.06 68	0.06 36	0.12 48	0.10 26	0.14 77	0.10 28
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.12 83	0.06 29	0.06 48	0.06 32	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.35 211	0.05 12	0.15 46	0.23 197	0.13 55	0.04 17	0.08 94	0.09 39	0.11 82	0.19 116	0.08 18	0.14 70	0.08 45	0.28 217	0.08 38	0.07 89	0.04 7	0.14 75	0.11 39	0.14 77	0.16 87

TESTraft	0.09 34	0.06 29	0.06 48	0.04 11	0.04 11	0.05 22	0.06 62	0.09 28	0.08 59	0.09 23	0.08 47	0.12 43	0.13 139	0.03 13	0.09 39	0.10 47	0.11 26	0.09 42	0.08 16	0.07 29	0.13 56	0.12 133	0.02 7	0.05 19	0.14 75	0.13 63	0.14 77	0.20 136

IPLGR	0.12 83	0.09 91	0.09 104	0.09 73	0.10 100	0.09 72	0.07 78	0.18 111	0.09 79	0.22 109	0.10 72	0.16 85	0.07 66	0.06 54	0.10 65	0.11 82	0.17 83	0.11 66	0.21 147	0.12 124	0.16 91	0.09 63	0.04 34	0.08 86	0.16 99	0.14 80	0.14 77	0.16 87

GMOStereo	0.11 61	0.07 51	0.09 104	0.06 32	0.05 22	0.06 34	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 29	0.17 90	0.09 94	0.05 42	0.11 96	0.12 119	0.17 83	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 137	0.08 38	0.03 20	0.07 68	0.18 128	0.18 151	0.14 77	0.17 100

error version	0.11 61	0.07 51	0.09 104	0.06 32	0.05 22	0.06 34	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 29	0.17 90	0.09 94	0.05 42	0.11 96	0.12 119	0.17 83	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 137	0.08 38	0.03 20	0.07 68	0.18 128	0.18 151	0.14 77	0.17 100

test-v	0.11 61	0.07 51	0.09 104	0.06 32	0.05 22	0.06 34	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 29	0.17 90	0.09 94	0.05 42	0.11 96	0.12 119	0.17 83	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 137	0.08 38	0.03 20	0.07 68	0.18 128	0.18 151	0.14 77	0.17 100

AACVNet	0.14 118	0.13 142	0.10 117	0.13 126	0.13 141	0.14 126	0.10 118	0.19 130	0.11 111	0.22 109	0.18 168	0.14 69	0.10 107	0.09 110	0.12 123	0.11 82	0.21 144	0.13 118	0.17 104	0.12 124	0.16 91	0.11 115	0.11 150	0.11 137	0.18 128	0.14 80	0.14 77	0.16 87

test-2	0.11 61	0.07 51	0.09 104	0.06 32	0.05 22	0.06 34	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.24 138	0.07 29	0.17 90	0.09 94	0.05 42	0.11 96	0.12 119	0.17 83	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 137	0.08 38	0.03 20	0.07 68	0.18 128	0.18 151	0.14 77	0.17 100

cross-raft	0.14 118	0.08 79	0.07 72	0.08 58	0.10 100	0.12 110	0.08 86	0.17 85	0.13 134	0.27 187	0.12 98	0.21 142	0.05 30	0.11 135	0.13 136	0.14 163	0.22 154	0.11 66	0.23 167	0.13 139	0.23 189	0.10 87	0.06 68	0.08 86	0.22 174	0.18 151	0.14 77	0.16 87

FADNet-RVC	0.15 136	0.13 142	0.11 133	0.18 162	0.12 129	0.14 126	0.10 118	0.21 158	0.09 79	0.19 87	0.17 158	0.18 105	0.12 124	0.11 135	0.17 181	0.15 181	0.18 102	0.13 118	0.18 118	0.15 165	0.12 35	0.13 150	0.12 161	0.11 137	0.21 163	0.16 118	0.14 77	0.15 76

NVstereo2D	0.15 136	0.11 115	0.11 133	0.19 168	0.14 151	0.21 184	0.24 198	0.13 53	0.11 111	0.16 53	0.14 121	0.10 29	0.08 79	0.40 223	0.12 123	0.12 119	0.21 144	0.14 140	0.16 95	0.10 86	0.12 35	0.09 63	0.25 205	0.08 86	0.15 83	0.13 63	0.14 77	0.13 55

PS-NSSS	0.17 157	0.19 184	0.18 194	0.23 181	0.18 174	0.18 161	0.16 160	0.22 167	0.12 126	0.23 122	0.21 186	0.44 195	0.08 79	0.11 135	0.14 154	0.10 47	0.13 37	0.13 118	0.26 181	0.11 103	0.11 29	0.07 32	0.18 187	0.15 173	0.17 109	0.21 178	0.14 77	0.20 136

AE-Stereo	0.13 94	0.09 91	0.08 94	0.11 105	0.09 84	0.08 59	0.05 32	0.17 85	0.14 141	0.24 138	0.10 72	0.19 116	0.10 107	0.07 76	0.11 96	0.12 119	0.24 181	0.13 118	0.17 104	0.11 103	0.19 137	0.10 87	0.05 50	0.09 108	0.14 75	0.14 80	0.15 90	0.14 64

iinet-f	0.10 52	0.09 91	0.06 48	0.08 58	0.06 40	0.09 72	0.06 62	0.09 28	0.07 41	0.18 75	0.11 86	0.11 37	0.10 107	0.06 54	0.09 39	0.10 47	0.14 49	0.09 42	0.19 128	0.09 66	0.12 35	0.06 18	0.05 50	0.06 36	0.11 42	0.10 26	0.15 90	0.12 49

raft_robust	0.12 83	0.09 91	0.09 104	0.11 105	0.06 40	0.09 72	0.06 62	0.15 68	0.08 59	0.23 122	0.07 29	0.20 131	0.11 118	0.09 110	0.11 96	0.12 119	0.16 67	0.12 91	0.14 70	0.10 86	0.15 76	0.11 115	0.03 20	0.08 86	0.18 128	0.17 136	0.15 90	0.14 64

test-1	0.15 136	0.06 29	0.07 72	0.11 105	0.10 100	0.18 161	0.14 150	0.19 130	0.13 134	0.28 199	0.10 72	0.19 116	0.11 118	0.12 153	0.13 136	0.14 163	0.22 154	0.12 91	0.23 167	0.10 86	0.24 200	0.09 63	0.09 127	0.08 86	0.21 163	0.18 151	0.15 90	0.18 119

TANstereo	0.11 61	0.06 29	0.06 48	0.10 90	0.09 84	0.08 59	0.06 62	0.12 40	0.08 59	0.22 109	0.08 47	0.13 55	0.08 79	0.08 94	0.10 65	0.13 144	0.19 116	0.13 118	0.18 118	0.08 45	0.18 122	0.10 87	0.06 68	0.06 36	0.11 42	0.11 39	0.15 90	0.14 64

XX-TBD	0.11 61	0.06 29	0.06 48	0.10 90	0.09 84	0.08 59	0.06 62	0.12 40	0.08 59	0.22 109	0.08 47	0.13 55	0.08 79	0.08 94	0.10 65	0.13 144	0.19 116	0.13 118	0.18 118	0.08 45	0.18 122	0.10 87	0.06 68	0.06 36	0.11 42	0.11 39	0.15 90	0.14 64

GMStereo	0.12 83	0.12 127	0.07 72	0.11 105	0.11 117	0.13 119	0.09 104	0.17 85	0.10 99	0.17 62	0.14 121	0.22 155	0.11 118	0.07 76	0.10 65	0.09 31	0.17 83	0.10 55	0.17 104	0.12 124	0.15 76	0.09 63	0.07 89	0.09 108	0.14 75	0.13 63	0.15 90	0.12 49
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
iResNet_ROB	0.11 61	0.08 79	0.07 72	0.11 105	0.08 66	0.12 110	0.08 86	0.15 68	0.08 59	0.23 122	0.11 86	0.15 75	0.15 161	0.06 54	0.08 22	0.09 31	0.16 67	0.12 91	0.14 70	0.09 66	0.15 76	0.10 87	0.07 89	0.08 86	0.15 83	0.12 54	0.15 90	0.15 76

MyStereo04	0.14 118	0.12 127	0.11 133	0.08 58	0.09 84	0.11 99	0.08 86	0.23 174	0.19 175	0.24 138	0.16 148	0.23 159	0.11 118	0.04 26	0.11 96	0.11 82	0.17 83	0.12 91	0.21 147	0.12 124	0.17 104	0.12 133	0.06 68	0.12 152	0.21 163	0.14 80	0.16 98	0.15 76

TestStereo1	0.09 34	0.07 51	0.06 48	0.04 11	0.05 22	0.06 34	0.06 62	0.07 20	0.07 41	0.09 23	0.07 29	0.11 37	0.14 153	0.04 26	0.10 65	0.10 47	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 56	0.12 133	0.02 7	0.05 19	0.15 83	0.14 80	0.16 98	0.20 136

SA-5K	0.09 34	0.07 51	0.06 48	0.04 11	0.05 22	0.06 34	0.06 62	0.07 20	0.07 41	0.09 23	0.07 29	0.11 37	0.14 153	0.04 26	0.10 65	0.10 47	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 56	0.12 133	0.02 7	0.05 19	0.15 83	0.14 80	0.16 98	0.20 136

CREStereo++_RVC	0.11 61	0.07 51	0.05 24	0.08 58	0.09 84	0.08 59	0.07 78	0.16 76	0.09 79	0.26 174	0.09 64	0.17 90	0.13 139	0.08 94	0.09 39	0.10 47	0.19 116	0.08 18	0.13 63	0.07 29	0.20 150	0.08 38	0.06 68	0.06 36	0.14 75	0.12 54	0.16 98	0.15 76
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
EAI-Stereo	0.13 94	0.07 51	0.04 9	0.10 90	0.10 100	0.10 92	0.09 104	0.18 111	0.10 99	0.26 174	0.11 86	0.20 131	0.05 30	0.10 122	0.10 65	0.12 119	0.22 154	0.12 91	0.19 128	0.12 124	0.19 137	0.09 63	0.08 112	0.08 86	0.16 99	0.15 101	0.16 98	0.20 136

FADNet	0.16 151	0.15 163	0.10 117	0.20 173	0.10 100	0.19 170	0.13 144	0.21 158	0.13 134	0.22 109	0.26 210	0.17 90	0.14 153	0.12 153	0.20 201	0.16 186	0.16 67	0.14 140	0.23 167	0.20 198	0.16 91	0.13 150	0.11 150	0.11 137	0.21 163	0.17 136	0.16 98	0.15 76

R-Stereo Train	0.13 94	0.07 51	0.07 72	0.09 73	0.10 100	0.15 136	0.05 32	0.16 76	0.12 126	0.28 199	0.13 108	0.21 142	0.08 79	0.11 135	0.10 65	0.11 82	0.23 163	0.12 91	0.16 95	0.11 103	0.21 165	0.11 115	0.08 112	0.07 68	0.15 83	0.14 80	0.16 98	0.15 76

ADCL	0.14 118	0.12 127	0.11 133	0.13 126	0.11 117	0.14 126	0.11 127	0.18 111	0.16 155	0.22 109	0.16 148	0.21 142	0.13 139	0.09 110	0.12 123	0.12 119	0.17 83	0.13 118	0.18 118	0.13 139	0.19 137	0.14 159	0.11 150	0.11 137	0.17 109	0.16 118	0.16 98	0.17 100

RAFT-Stereo	0.13 94	0.07 51	0.07 72	0.09 73	0.10 100	0.15 136	0.05 32	0.16 76	0.12 126	0.28 199	0.13 108	0.21 142	0.08 79	0.11 135	0.10 65	0.11 82	0.23 163	0.12 91	0.16 95	0.11 103	0.21 165	0.11 115	0.08 112	0.07 68	0.15 83	0.14 80	0.16 98	0.15 76
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.13 94	0.12 127	0.10 117	0.14 135	0.11 117	0.14 126	0.09 104	0.17 85	0.09 79	0.19 87	0.13 108	0.21 142	0.09 94	0.10 122	0.12 123	0.13 144	0.18 102	0.13 118	0.15 85	0.11 103	0.16 91	0.09 63	0.06 68	0.09 108	0.16 99	0.13 63	0.16 98	0.17 100

HITNet	0.09 34	0.07 51	0.06 48	0.08 58	0.08 66	0.08 59	0.05 32	0.11 37	0.07 41	0.19 87	0.08 47	0.12 43	0.07 66	0.07 76	0.09 39	0.08 17	0.13 37	0.10 55	0.10 34	0.07 29	0.11 29	0.09 63	0.06 68	0.06 36	0.12 48	0.11 39	0.16 98	0.14 64
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
MLCV	0.14 118	0.11 115	0.09 104	0.16 149	0.12 129	0.14 126	0.11 127	0.21 158	0.10 99	0.24 138	0.13 108	0.21 142	0.15 161	0.08 94	0.10 65	0.10 47	0.19 116	0.11 66	0.19 128	0.09 66	0.18 122	0.09 63	0.10 141	0.09 108	0.17 109	0.14 80	0.16 98	0.20 136

DLCB_ROB	0.14 118	0.12 127	0.12 147	0.10 90	0.10 100	0.10 92	0.09 104	0.16 76	0.12 126	0.18 75	0.17 158	0.19 116	0.13 139	0.11 135	0.12 123	0.11 82	0.16 67	0.13 118	0.14 70	0.10 86	0.18 122	0.11 115	0.09 127	0.12 152	0.27 196	0.16 118	0.16 98	0.14 64

MyStereo	0.14 118	0.13 142	0.11 133	0.10 90	0.10 100	0.11 99	0.08 86	0.23 174	0.20 188	0.24 138	0.16 148	0.23 159	0.13 139	0.04 26	0.11 96	0.11 82	0.18 102	0.12 91	0.21 147	0.13 139	0.17 104	0.12 133	0.06 68	0.11 137	0.22 174	0.14 80	0.17 111	0.17 100

EKT-Stereo	0.15 136	0.10 103	0.07 72	0.13 126	0.13 141	0.16 144	0.17 168	0.17 85	0.11 111	0.26 174	0.17 158	0.17 90	0.07 66	0.11 135	0.11 96	0.11 82	0.24 181	0.15 153	0.24 173	0.12 124	0.25 206	0.10 87	0.07 89	0.08 86	0.20 151	0.16 118	0.17 111	0.17 100

Any-RAFT	0.13 94	0.07 51	0.06 48	0.11 105	0.09 84	0.12 110	0.08 86	0.17 85	0.10 99	0.26 174	0.09 64	0.20 131	0.08 79	0.11 135	0.11 96	0.11 82	0.22 154	0.11 66	0.21 147	0.10 86	0.22 178	0.10 87	0.08 112	0.06 36	0.16 99	0.16 118	0.17 111	0.17 100

RAFT-Test	0.13 94	0.07 51	0.06 48	0.09 73	0.11 117	0.13 119	0.08 86	0.17 85	0.11 111	0.27 187	0.11 86	0.20 131	0.05 30	0.12 153	0.10 65	0.11 82	0.23 163	0.12 91	0.21 147	0.14 149	0.21 165	0.11 115	0.07 89	0.08 86	0.17 109	0.16 118	0.17 111	0.17 100

ICVP	0.15 136	0.13 142	0.14 168	0.12 117	0.12 129	0.13 119	0.10 118	0.17 85	0.12 126	0.17 62	0.14 121	0.18 105	0.12 124	0.09 110	0.13 136	0.14 163	0.18 102	0.15 153	0.16 95	0.14 149	0.17 104	0.14 159	0.20 191	0.11 137	0.19 141	0.19 168	0.17 111	0.17 100
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.14 118	0.09 91	0.10 117	0.10 90	0.09 84	0.09 72	0.11 127	0.22 167	0.11 111	0.23 122	0.17 158	0.15 75	0.10 107	0.06 54	0.13 136	0.14 163	0.18 102	0.15 153	0.21 147	0.14 149	0.17 104	0.15 169	0.05 50	0.10 124	0.17 109	0.17 136	0.17 111	0.16 87

CroCo_RVC	0.14 118	0.09 91	0.10 117	0.10 90	0.09 84	0.09 72	0.11 127	0.22 167	0.11 111	0.23 122	0.17 158	0.15 75	0.10 107	0.06 54	0.13 136	0.14 163	0.18 102	0.15 153	0.21 147	0.14 149	0.17 104	0.15 169	0.05 50	0.10 124	0.17 109	0.17 136	0.17 111	0.16 87

sCroCo_RVC	0.14 118	0.09 91	0.09 104	0.08 58	0.07 56	0.10 92	0.07 78	0.20 147	0.14 141	0.18 75	0.12 98	0.13 55	0.14 153	0.06 54	0.14 154	0.16 186	0.22 154	0.15 153	0.22 160	0.13 139	0.21 165	0.16 178	0.06 68	0.12 152	0.18 128	0.15 101	0.17 111	0.17 100

XX-Stereo	0.14 118	0.05 19	0.05 24	0.10 90	0.07 56	0.17 153	0.07 78	0.18 111	0.10 99	0.27 187	0.09 64	0.21 142	0.03 7	0.10 122	0.11 96	0.12 119	0.22 154	0.11 66	0.21 147	0.11 103	0.20 150	0.09 63	0.08 112	0.07 68	0.23 183	0.17 136	0.17 111	0.35 193

psm_up	0.15 136	0.11 115	0.13 158	0.15 145	0.12 129	0.14 126	0.11 127	0.20 147	0.17 162	0.19 87	0.13 108	0.15 75	0.17 169	0.10 122	0.14 154	0.12 119	0.19 116	0.13 118	0.17 104	0.11 103	0.15 76	0.10 87	0.10 141	0.16 181	0.18 128	0.17 136	0.17 111	0.19 128

CREStereo	0.11 61	0.08 79	0.06 48	0.08 58	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.18 111	0.05 12	0.26 174	0.08 47	0.18 105	0.06 47	0.08 94	0.09 39	0.10 47	0.22 154	0.08 18	0.13 63	0.08 45	0.20 150	0.09 63	0.06 68	0.06 36	0.12 48	0.13 63	0.17 111	0.16 87
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	0.11 61	0.10 103	0.06 48	0.12 117	0.09 84	0.07 50	0.06 62	0.18 111	0.06 26	0.28 199	0.06 17	0.18 105	0.04 17	0.07 76	0.10 65	0.11 82	0.18 102	0.08 18	0.14 70	0.08 45	0.18 122	0.10 87	0.07 89	0.05 19	0.13 57	0.12 54	0.17 111	0.16 87

RASNet	0.11 61	0.10 103	0.10 117	0.09 73	0.07 56	0.08 59	0.08 86	0.19 130	0.09 79	0.17 62	0.10 72	0.13 55	0.09 94	0.06 54	0.09 39	0.10 47	0.14 49	0.09 42	0.12 49	0.06 18	0.15 76	0.09 63	0.05 50	0.10 124	0.13 57	0.12 54	0.17 111	0.17 100

MSMDNet	0.13 94	0.08 79	0.06 48	0.09 73	0.12 129	0.10 92	0.08 86	0.17 85	0.11 111	0.27 187	0.10 72	0.20 131	0.06 47	0.12 153	0.10 65	0.11 82	0.23 163	0.12 91	0.19 128	0.16 177	0.21 165	0.12 133	0.07 89	0.08 86	0.17 109	0.15 101	0.17 111	0.18 119

PA-Net	0.19 168	0.21 190	0.25 214	0.14 135	0.20 185	0.18 161	0.21 185	0.21 158	0.19 175	0.17 62	0.15 137	0.17 90	0.21 181	0.26 202	0.17 181	0.18 204	0.15 58	0.19 194	0.13 63	0.17 181	0.14 72	0.16 178	0.10 141	0.16 181	0.18 128	0.27 213	0.17 111	0.35 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.15 136	0.17 175	0.12 147	0.16 149	0.14 151	0.17 153	0.11 127	0.17 85	0.13 134	0.21 104	0.13 108	0.28 172	0.12 124	0.10 122	0.12 123	0.13 144	0.18 102	0.13 118	0.17 104	0.12 124	0.17 104	0.09 63	0.10 141	0.11 137	0.19 141	0.16 118	0.17 111	0.20 136

DeepPruner_ROB	0.14 118	0.13 142	0.11 133	0.12 117	0.11 117	0.11 99	0.09 104	0.17 85	0.12 126	0.21 104	0.18 168	0.15 75	0.13 139	0.08 94	0.14 154	0.11 82	0.18 102	0.15 153	0.19 128	0.11 103	0.18 122	0.14 159	0.10 141	0.11 137	0.17 109	0.17 136	0.17 111	0.19 128

HSM	0.14 118	0.12 127	0.09 104	0.14 135	0.13 141	0.12 110	0.11 127	0.18 111	0.11 111	0.23 122	0.15 137	0.18 105	0.14 153	0.08 94	0.12 123	0.11 82	0.21 144	0.12 91	0.17 104	0.12 124	0.18 122	0.11 115	0.07 89	0.08 86	0.17 109	0.16 118	0.17 111	0.18 119

MSKI-zero shot	0.13 94	0.08 79	0.05 24	0.09 73	0.11 117	0.09 72	0.07 78	0.19 130	0.09 79	0.28 199	0.10 72	0.19 116	0.06 47	0.11 135	0.11 96	0.12 119	0.23 163	0.11 66	0.17 104	0.11 103	0.22 178	0.10 87	0.07 89	0.08 86	0.14 75	0.17 136	0.18 129	0.18 119

EGLCR-Stereo	0.11 61	0.06 29	0.04 9	0.08 58	0.08 66	0.07 50	0.05 32	0.17 85	0.09 79	0.27 187	0.06 17	0.19 116	0.06 47	0.08 94	0.08 22	0.10 47	0.20 131	0.10 55	0.16 95	0.07 29	0.17 104	0.08 38	0.04 34	0.06 36	0.10 25	0.13 63	0.18 129	0.17 100

dd	0.14 118	0.12 127	0.07 72	0.25 189	0.11 117	0.19 170	0.09 104	0.17 85	0.08 59	0.17 62	0.08 47	0.33 182	0.08 79	0.06 54	0.11 96	0.11 82	0.24 181	0.11 66	0.25 177	0.09 66	0.15 76	0.09 63	0.06 68	0.09 108	0.17 109	0.13 63	0.18 129	0.14 64

DDUNet	0.26 195	0.21 190	0.12 147	0.38 206	0.31 213	0.41 217	0.48 224	0.20 147	0.16 155	0.16 53	0.25 205	0.17 90	0.08 79	1.61 242	0.15 166	0.14 163	0.21 144	0.15 153	0.25 177	0.14 149	0.18 122	0.13 150	0.25 205	0.16 181	0.17 109	0.19 168	0.18 129	0.22 155

s12784h	0.12 83	0.09 91	0.06 48	0.11 105	0.09 84	0.08 59	0.06 62	0.18 111	0.07 41	0.26 174	0.12 98	0.19 116	0.09 94	0.07 76	0.09 39	0.10 47	0.20 131	0.08 18	0.15 85	0.07 29	0.20 150	0.08 38	0.05 50	0.07 68	0.16 99	0.15 101	0.18 129	0.21 151

FADNet_RVC	0.18 160	0.14 155	0.13 158	0.20 173	0.15 160	0.14 126	0.13 144	0.24 179	0.14 141	0.24 138	0.18 168	0.28 172	0.22 187	0.14 169	0.15 166	0.12 119	0.20 131	0.17 178	0.32 195	0.15 165	0.20 150	0.15 169	0.11 150	0.15 173	0.20 151	0.21 178	0.18 129	0.23 158

BEATNet_4x	0.11 61	0.10 103	0.08 94	0.09 73	0.09 84	0.09 72	0.08 86	0.12 40	0.08 59	0.21 104	0.09 64	0.15 75	0.09 94	0.08 94	0.11 96	0.10 47	0.13 37	0.13 118	0.11 38	0.08 45	0.13 56	0.12 133	0.08 112	0.08 86	0.13 57	0.13 63	0.18 129	0.18 119

ccs_rob	0.20 174	0.15 163	0.12 147	0.26 191	0.16 162	0.26 197	0.20 179	0.22 167	0.16 155	0.25 160	0.24 200	0.58 210	0.25 190	0.18 182	0.13 136	0.13 144	0.23 163	0.15 153	0.21 147	0.16 177	0.21 165	0.12 133	0.12 161	0.11 137	0.20 151	0.16 118	0.18 129	0.23 158

HH	0.13 94	0.06 29	0.05 24	0.11 105	0.12 129	0.16 144	0.08 86	0.19 130	0.08 59	0.28 199	0.08 47	0.18 105	0.06 47	0.12 153	0.11 96	0.11 82	0.23 163	0.12 91	0.16 95	0.11 103	0.20 150	0.08 38	0.07 89	0.08 86	0.13 57	0.15 101	0.19 137	0.24 160

HanStereo	0.13 94	0.06 29	0.05 24	0.11 105	0.12 129	0.16 144	0.08 86	0.19 130	0.08 59	0.28 199	0.08 47	0.18 105	0.06 47	0.12 153	0.11 96	0.11 82	0.23 163	0.12 91	0.16 95	0.11 103	0.20 150	0.08 38	0.07 89	0.08 86	0.13 57	0.15 101	0.19 137	0.24 160

CASS	0.15 136	0.12 127	0.10 117	0.14 135	0.12 129	0.16 144	0.10 118	0.19 130	0.15 151	0.26 174	0.12 98	0.20 131	0.12 124	0.09 110	0.13 136	0.12 119	0.23 163	0.12 91	0.24 173	0.10 86	0.20 150	0.11 115	0.07 89	0.09 108	0.23 183	0.14 80	0.19 137	0.22 155
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.13 94	0.06 29	0.05 24	0.09 73	0.10 100	0.09 72	0.07 78	0.18 111	0.08 59	0.28 199	0.13 108	0.19 116	0.06 47	0.09 110	0.10 65	0.13 144	0.23 163	0.12 91	0.17 104	0.15 165	0.20 150	0.10 87	0.09 127	0.07 68	0.20 151	0.19 168	0.19 137	0.19 128

SACVNet	0.16 151	0.14 155	0.13 158	0.16 149	0.13 141	0.14 126	0.12 139	0.19 130	0.17 162	0.19 87	0.17 158	0.14 69	0.07 66	0.14 169	0.15 166	0.14 163	0.19 116	0.16 165	0.20 141	0.13 139	0.17 104	0.14 159	0.12 161	0.13 163	0.21 163	0.19 168	0.19 137	0.17 100

GwcNet-ADL	0.17 157	0.12 127	0.11 133	0.19 168	0.14 151	0.17 153	0.14 150	0.21 158	0.14 141	0.24 138	0.17 158	0.32 181	0.16 166	0.20 191	0.13 136	0.14 163	0.23 163	0.15 153	0.23 167	0.13 139	0.18 122	0.12 133	0.06 68	0.10 124	0.19 141	0.16 118	0.19 137	0.22 155

LMCR-Stereo	0.13 94	0.09 91	0.07 72	0.11 105	0.08 66	0.11 99	0.09 104	0.18 111	0.09 79	0.19 87	0.14 121	0.19 116	0.14 153	0.10 122	0.10 65	0.11 82	0.20 131	0.13 118	0.19 128	0.11 103	0.18 122	0.10 87	0.08 112	0.08 86	0.15 83	0.13 63	0.19 137	0.17 100

CFNet_pseudo	0.13 94	0.11 115	0.11 133	0.14 135	0.11 117	0.12 110	0.11 127	0.19 130	0.12 126	0.24 138	0.14 121	0.17 90	0.15 161	0.09 110	0.10 65	0.10 47	0.16 67	0.13 118	0.13 63	0.08 45	0.15 76	0.08 38	0.08 112	0.09 108	0.15 83	0.14 80	0.19 137	0.21 151

pcwnet_v2	0.16 151	0.12 127	0.12 147	0.16 149	0.14 151	0.17 153	0.14 150	0.20 147	0.13 134	0.22 109	0.14 121	0.19 116	0.18 173	0.12 153	0.11 96	0.12 119	0.18 102	0.14 140	0.17 104	0.12 124	0.16 91	0.11 115	0.09 127	0.11 137	0.20 151	0.19 168	0.19 137	0.28 178

Anonymous	0.15 136	0.10 103	0.10 117	0.10 90	0.10 100	0.10 92	0.08 86	0.19 130	0.09 79	0.20 95	0.13 108	0.19 116	0.17 169	0.07 76	0.14 154	0.15 181	0.20 131	0.17 178	0.18 118	0.15 165	0.23 189	0.16 178	0.06 68	0.10 124	0.23 183	0.18 151	0.19 137	0.15 76

APVNet	0.15 136	0.13 142	0.11 133	0.13 126	0.17 168	0.15 136	0.13 144	0.19 130	0.11 111	0.14 40	0.13 108	0.17 90	0.09 94	0.16 180	0.17 181	0.16 186	0.21 144	0.14 140	0.22 160	0.15 165	0.15 76	0.12 133	0.07 89	0.12 152	0.17 109	0.15 101	0.19 137	0.17 100

CC-Net-ROB	0.28 202	0.40 223	0.29 219	0.57 224	0.44 224	0.42 219	0.38 214	0.32 205	0.19 175	0.33 221	0.28 216	0.69 218	0.10 107	0.32 219	0.21 203	0.13 144	0.14 49	0.16 165	0.40 209	0.18 187	0.15 76	0.09 63	0.23 200	0.24 207	0.22 174	0.21 178	0.19 137	0.28 178

iResNetv2_ROB	0.12 83	0.08 79	0.08 94	0.12 117	0.09 84	0.12 110	0.08 86	0.17 85	0.08 59	0.22 109	0.12 98	0.20 131	0.16 166	0.07 76	0.09 39	0.09 31	0.16 67	0.11 66	0.17 104	0.10 86	0.15 76	0.10 87	0.09 127	0.10 124	0.15 83	0.13 63	0.19 137	0.12 49

DLNR_Zeroshot_test	10.02 269	31.66 277	0.05 24	54.25 277	0.10 100	0.18 161	50.40 277	0.19 130	0.08 59	0.27 187	0.07 29	0.20 131	0.04 17	0.14 169	60.23 277	70.55 277	0.34 221	0.18 189	0.26 181	0.11 103	0.20 150	0.08 38	0.07 89	0.09 108	0.19 141	0.15 101	0.20 150	0.25 168

LoS	0.16 151	0.10 103	0.08 94	0.10 90	0.11 117	0.09 72	0.07 78	0.50 234	0.05 12	0.32 217	0.36 229	0.36 187	0.06 47	0.09 110	0.09 39	0.10 47	0.19 116	0.09 42	0.15 85	0.11 103	0.21 165	0.09 63	0.07 89	0.07 68	0.18 128	0.12 54	0.20 150	0.21 151

iRaft-Stereo_20w	0.13 94	0.07 51	0.05 24	0.12 117	0.12 129	0.12 110	0.09 104	0.15 68	0.10 99	0.28 199	0.10 72	0.19 116	0.04 17	0.10 122	0.10 65	0.11 82	0.23 163	0.11 66	0.15 85	0.13 139	0.20 150	0.08 38	0.09 127	0.06 36	0.18 128	0.15 101	0.20 150	0.26 171

GLC_STEREO	0.13 94	0.11 115	0.12 147	0.12 117	0.11 117	0.11 99	0.10 118	0.19 130	0.07 41	0.25 160	0.13 108	0.13 55	0.07 66	0.07 76	0.09 39	0.12 119	0.24 181	0.11 66	0.17 104	0.09 66	0.27 215	0.16 178	0.07 89	0.07 68	0.16 99	0.10 26	0.20 150	0.12 49

GANet-ADL	0.15 136	0.12 127	0.09 104	0.14 135	0.12 129	0.16 144	0.12 139	0.20 147	0.10 99	0.25 160	0.15 137	0.22 155	0.12 124	0.21 196	0.11 96	0.11 82	0.25 189	0.14 140	0.21 147	0.14 149	0.19 137	0.10 87	0.08 112	0.10 124	0.17 109	0.16 118	0.20 150	0.17 100

SFCPSM	0.20 174	0.14 155	0.12 147	0.21 177	0.16 162	0.20 176	0.18 170	0.22 167	0.20 188	0.25 160	0.24 200	0.34 184	0.34 212	0.14 169	0.13 136	0.13 144	0.24 181	0.16 165	0.32 195	0.19 191	0.19 137	0.13 150	0.14 171	0.12 152	0.22 174	0.18 151	0.20 150	0.25 168

AF-Net	0.15 136	0.13 142	0.13 158	0.14 135	0.18 174	0.15 136	0.14 150	0.17 85	0.16 155	0.17 62	0.21 186	0.18 105	0.12 124	0.10 122	0.18 189	0.16 186	0.14 49	0.14 140	0.15 85	0.11 103	0.12 35	0.11 115	0.13 165	0.10 124	0.15 83	0.16 118	0.20 150	0.15 76

RP	0.15 136	0.14 155	0.16 179	0.17 157	0.14 151	0.17 153	0.16 160	0.19 130	0.17 162	0.14 40	0.16 148	0.16 85	0.15 161	0.11 135	0.14 154	0.12 119	0.15 58	0.12 91	0.15 85	0.12 124	0.12 35	0.13 150	0.10 141	0.12 152	0.17 109	0.17 136	0.20 150	0.18 119

Nwc_Net	0.15 136	0.13 142	0.13 158	0.14 135	0.18 174	0.15 136	0.14 150	0.17 85	0.16 155	0.17 62	0.21 186	0.18 105	0.12 124	0.10 122	0.18 189	0.16 186	0.14 49	0.14 140	0.15 85	0.11 103	0.12 35	0.11 115	0.13 165	0.10 124	0.15 83	0.16 118	0.20 150	0.15 76

iResNet	0.17 157	0.11 115	0.10 117	0.15 145	0.13 141	0.17 153	0.12 139	0.21 158	0.14 141	0.25 160	0.14 121	0.35 185	0.32 205	0.08 94	0.12 123	0.11 82	0.20 131	0.12 91	0.26 181	0.15 165	0.18 122	0.12 133	0.11 150	0.13 163	0.18 128	0.15 101	0.20 150	0.19 128

NCCL2	0.18 160	0.17 175	0.16 179	0.13 126	0.13 141	0.13 119	0.12 139	0.21 158	0.18 168	0.22 109	0.15 137	0.23 159	0.13 139	0.10 122	0.17 181	0.16 186	0.19 116	0.17 178	0.19 128	0.17 181	0.22 178	0.18 187	0.11 150	0.16 181	0.26 193	0.26 203	0.20 150	0.24 160

UDG	0.26 195	0.21 190	0.13 158	0.39 210	0.32 214	0.39 215	0.53 229	0.20 147	0.16 155	0.19 87	0.23 197	0.17 90	0.09 94	1.45 238	0.16 174	0.13 144	0.27 205	0.16 165	0.27 187	0.14 149	0.22 178	0.14 159	0.25 205	0.12 152	0.21 163	0.21 178	0.21 161	0.19 128

GES	0.14 118	0.11 115	0.07 72	0.09 73	0.11 117	0.15 136	0.09 104	0.20 147	0.09 79	0.23 122	0.12 98	0.17 90	0.11 118	0.14 169	0.12 123	0.11 82	0.23 163	0.14 140	0.24 173	0.14 149	0.18 122	0.18 187	0.11 150	0.09 108	0.15 83	0.13 63	0.21 161	0.20 136

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 214	0.16 167	0.13 158	0.26 191	0.22 190	0.23 192	0.27 205	0.24 179	0.15 151	0.24 138	0.16 148	4.16 265	0.22 187	0.19 188	0.14 154	0.13 144	0.33 219	0.22 206	0.32 195	0.20 198	0.24 200	0.19 196	0.22 197	0.14 170	0.20 151	0.20 177	0.21 161	0.24 160

RTSC	0.14 118	0.11 115	0.11 133	0.12 117	0.11 117	0.12 110	0.10 118	0.16 76	0.14 141	0.18 75	0.13 108	0.15 75	0.14 153	0.08 94	0.13 136	0.13 144	0.20 131	0.13 118	0.21 147	0.12 124	0.16 91	0.12 133	0.07 89	0.10 124	0.16 99	0.17 136	0.21 161	0.33 187

AnyNet_C32	0.21 179	0.16 167	0.15 175	0.17 157	0.17 168	0.19 170	0.16 160	0.26 186	0.22 193	0.25 160	0.24 200	0.24 165	0.18 173	0.14 169	0.22 205	0.18 204	0.28 212	0.22 206	0.30 191	0.19 191	0.28 217	0.23 215	0.16 176	0.18 190	0.22 174	0.22 186	0.21 161	0.24 160

Anonymous3	0.18 160	0.15 163	0.11 133	0.15 145	0.10 100	0.14 126	0.11 127	0.22 167	0.19 175	0.27 187	0.15 137	0.27 171	0.12 124	0.12 153	0.27 217	0.18 204	0.22 154	0.18 189	0.26 181	0.17 181	0.25 206	0.21 208	0.09 127	0.10 124	0.21 163	0.21 178	0.22 166	0.20 136

IGEV_Zeroshot_test	0.14 118	0.07 51	0.06 48	0.13 126	0.13 141	0.10 92	0.11 127	0.17 85	0.09 79	0.28 199	0.10 72	0.23 159	0.05 30	0.12 153	0.10 65	0.11 82	0.23 163	0.11 66	0.17 104	0.12 124	0.20 150	0.10 87	0.09 127	0.06 36	0.20 151	0.15 101	0.23 167	0.27 174

HBP-ISP	0.21 179	0.16 167	0.13 158	0.26 191	0.23 194	0.22 188	0.18 170	0.29 198	0.18 168	0.28 199	0.19 177	0.22 155	0.12 124	0.28 210	0.11 96	0.14 163	0.26 198	0.19 194	0.20 141	0.13 139	0.23 189	0.23 215	0.26 211	0.24 207	0.25 189	0.24 193	0.23 167	0.26 171

DAS	0.19 168	0.11 115	0.10 117	0.24 186	0.19 181	0.18 161	0.21 185	0.23 174	0.18 168	0.24 138	0.14 121	0.38 190	0.21 181	0.09 110	0.13 136	0.12 119	0.25 189	0.16 165	0.22 160	0.15 165	0.21 165	0.14 159	0.17 181	0.13 163	0.20 151	0.18 151	0.23 167	0.30 182

SepStereo	0.19 168	0.11 115	0.10 117	0.24 186	0.19 181	0.18 161	0.21 185	0.23 174	0.18 168	0.24 138	0.14 121	0.38 190	0.21 181	0.09 110	0.13 136	0.12 119	0.25 189	0.16 165	0.22 160	0.15 165	0.21 165	0.14 159	0.17 181	0.13 163	0.20 151	0.18 151	0.23 167	0.30 182

PSMNet-ADL	0.18 160	0.13 142	0.13 158	0.16 149	0.14 151	0.17 153	0.16 160	0.20 147	0.22 193	0.27 187	0.20 184	0.29 178	0.26 192	0.18 182	0.16 174	0.14 163	0.23 163	0.14 140	0.22 160	0.14 149	0.19 137	0.11 115	0.10 141	0.11 137	0.20 151	0.16 118	0.23 167	0.20 136

stereogan	0.16 151	0.15 163	0.15 175	0.16 149	0.18 174	0.18 161	0.16 160	0.20 147	0.19 175	0.14 40	0.16 148	0.20 131	0.18 173	0.13 166	0.16 174	0.13 144	0.16 67	0.14 140	0.18 118	0.14 149	0.15 76	0.13 150	0.13 165	0.13 163	0.16 99	0.17 136	0.23 167	0.18 119

HSM-Net_RVC	0.16 151	0.12 127	0.10 117	0.17 157	0.13 141	0.14 126	0.10 118	0.18 111	0.14 141	0.25 160	0.18 168	0.28 172	0.17 169	0.11 135	0.12 123	0.11 82	0.19 116	0.13 118	0.17 104	0.11 103	0.18 122	0.12 133	0.08 112	0.11 137	0.19 141	0.17 136	0.23 167	0.24 160
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TRStereo	0.13 94	0.07 51	0.05 24	0.09 73	0.08 66	0.17 153	0.12 139	0.18 111	0.07 41	0.25 160	0.09 64	0.20 131	0.05 30	0.10 122	0.10 65	0.11 82	0.21 144	0.11 66	0.22 160	0.14 149	0.19 137	0.09 63	0.09 127	0.07 68	0.17 109	0.17 136	0.24 174	0.19 128

RGC	0.19 168	0.17 175	0.17 189	0.19 168	0.20 185	0.20 176	0.15 155	0.22 167	0.26 207	0.17 62	0.21 186	0.21 142	0.24 189	0.15 177	0.24 212	0.19 212	0.18 102	0.16 165	0.19 128	0.16 177	0.17 104	0.14 159	0.13 165	0.16 181	0.21 163	0.21 178	0.24 174	0.25 168

NCC-stereo	0.18 160	0.16 167	0.16 179	0.16 149	0.18 174	0.18 161	0.18 170	0.19 130	0.20 188	0.16 53	0.19 177	0.21 142	0.21 181	0.12 153	0.22 205	0.18 204	0.18 102	0.19 194	0.19 128	0.15 165	0.16 91	0.15 169	0.15 173	0.12 152	0.19 141	0.18 151	0.24 174	0.20 136

Abc-Net	0.18 160	0.16 167	0.16 179	0.16 149	0.18 174	0.18 161	0.18 170	0.19 130	0.20 188	0.16 53	0.19 177	0.21 142	0.21 181	0.12 153	0.22 205	0.18 204	0.18 102	0.19 194	0.19 128	0.15 165	0.16 91	0.15 169	0.15 173	0.12 152	0.19 141	0.18 151	0.24 174	0.20 136
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NOSS_ROB	0.21 179	0.14 155	0.16 179	0.21 177	0.19 181	0.20 176	0.22 191	0.30 200	0.18 168	0.25 160	0.16 148	0.21 142	0.13 139	0.27 209	0.15 166	0.14 163	0.26 198	0.21 202	0.22 160	0.17 181	0.23 189	0.22 212	0.26 211	0.24 207	0.26 193	0.23 191	0.24 174	0.27 174

PWC_ROB	0.23 189	0.20 188	0.14 168	0.18 162	0.17 168	0.16 144	0.20 179	0.21 158	0.27 210	0.15 46	0.21 186	0.28 172	0.63 234	0.13 166	0.14 154	0.13 144	0.27 205	0.18 189	0.37 206	0.19 191	0.22 178	0.18 187	0.16 176	0.24 207	0.20 151	0.19 168	0.24 174	0.44 210

SHD	0.22 182	0.17 175	0.21 208	0.18 162	0.17 168	0.19 170	0.20 179	0.27 189	0.17 162	0.27 187	0.19 177	0.24 165	0.32 205	0.17 181	0.16 174	0.15 181	0.19 116	0.17 178	0.33 199	0.18 187	0.21 165	0.18 187	0.16 176	0.17 186	0.24 187	0.28 217	0.25 180	0.43 207

ADCMid	0.22 182	0.18 181	0.17 189	0.18 162	0.19 181	0.20 176	0.16 160	0.30 200	0.25 203	0.24 138	0.19 177	0.36 187	0.21 181	0.12 153	0.18 189	0.16 186	0.25 189	0.18 189	0.37 206	0.19 191	0.24 200	0.20 205	0.17 181	0.15 173	0.24 187	0.22 186	0.25 180	0.30 182

CBMV_ROB	0.22 182	0.14 155	0.16 179	0.26 191	0.23 194	0.21 184	0.22 191	0.28 191	0.17 162	0.26 174	0.17 158	0.28 172	0.18 173	0.26 202	0.13 136	0.12 119	0.26 198	0.17 178	0.19 128	0.17 181	0.21 165	0.19 196	0.26 211	0.21 193	0.25 189	0.27 213	0.25 180	0.34 191

FCDSN-DC	0.25 191	0.25 204	0.26 216	0.28 198	0.26 202	0.26 197	0.35 209	0.28 191	0.18 168	0.20 95	0.18 168	0.21 142	0.12 124	0.29 211	0.25 213	0.26 221	0.29 214	0.28 223	0.28 188	0.21 200	0.25 206	0.25 220	0.26 211	0.32 224	0.27 196	0.24 193	0.26 183	0.27 174
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.19 168	0.20 188	0.19 200	0.19 168	0.20 185	0.16 144	0.15 155	0.28 191	0.19 175	0.23 122	0.18 168	0.46 199	0.17 169	0.11 135	0.14 154	0.13 144	0.15 58	0.14 140	0.21 147	0.19 191	0.13 56	0.11 115	0.09 127	0.21 193	0.25 189	0.23 191	0.26 183	0.28 178

SGM-Forest	0.20 174	0.18 181	0.16 179	0.23 181	0.18 174	0.21 184	0.18 170	0.23 174	0.17 162	0.20 95	0.16 148	0.23 159	0.18 173	0.22 197	0.18 189	0.18 204	0.19 116	0.17 178	0.18 118	0.15 165	0.18 122	0.19 196	0.25 205	0.19 192	0.22 174	0.18 151	0.26 183	0.24 160
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SQANet	0.46 223	0.56 230	0.14 168	1.44 238	0.52 231	1.25 238	0.85 235	0.30 200	0.23 195	0.34 225	0.25 205	0.66 215	0.19 178	1.15 236	0.19 197	0.14 163	0.25 189	0.20 199	0.42 210	0.22 205	0.17 104	0.14 159	1.56 243	0.17 186	0.21 163	0.17 136	0.27 186	0.41 202

S-Stereo	0.30 206	0.22 195	0.18 194	0.42 215	0.39 221	0.41 217	0.37 210	0.25 185	0.24 198	0.26 174	0.44 233	0.55 209	0.36 215	0.24 199	0.18 189	0.14 163	0.27 205	0.27 220	0.35 202	0.28 217	0.23 189	0.23 215	0.53 235	0.23 199	0.23 183	0.19 168	0.27 186	0.38 197

ADCPNet	0.22 182	0.17 175	0.16 179	0.20 173	0.20 185	0.20 176	0.18 170	0.28 191	0.23 195	0.26 174	0.23 197	0.26 170	0.29 200	0.15 177	0.19 197	0.17 198	0.24 181	0.17 178	0.32 195	0.23 207	0.25 206	0.20 205	0.17 181	0.22 196	0.25 189	0.24 193	0.27 186	0.34 191

RTS	0.20 174	0.16 167	0.14 168	0.17 157	0.14 151	0.20 176	0.15 155	0.24 179	0.25 203	0.15 46	0.14 121	0.14 69	0.20 179	0.11 135	0.15 166	0.16 186	0.24 181	0.17 178	0.35 202	0.24 208	0.23 189	0.16 178	0.09 127	0.15 173	0.29 204	0.26 203	0.28 189	0.55 223

RTSA	0.20 174	0.16 167	0.14 168	0.17 157	0.14 151	0.20 176	0.15 155	0.24 179	0.25 203	0.15 46	0.14 121	0.14 69	0.20 179	0.11 135	0.15 166	0.16 186	0.24 181	0.17 178	0.35 202	0.24 208	0.23 189	0.16 178	0.09 127	0.15 173	0.29 204	0.26 203	0.28 189	0.55 223

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 213	0.36 219	0.38 231	0.46 217	0.28 207	0.31 200	0.28 206	0.51 235	0.46 236	0.39 235	0.29 218	0.37 189	0.36 215	0.31 216	0.38 229	0.26 221	0.22 154	0.27 220	0.72 228	0.37 231	0.28 217	0.31 227	0.30 229	0.38 230	0.33 214	0.26 203	0.30 191	0.38 197

ADCS	0.29 203	0.22 195	0.21 208	0.26 191	0.25 201	0.25 195	0.23 194	0.37 216	0.30 219	0.23 122	0.27 212	0.47 201	0.36 215	0.20 191	0.22 205	0.19 212	0.32 218	0.24 214	0.49 218	0.28 217	0.37 229	0.30 226	0.20 191	0.23 199	0.31 209	0.28 217	0.30 191	0.43 207

FC-DCNN	0.27 200	0.28 213	0.27 217	0.36 202	0.28 207	0.32 204	0.38 214	0.33 208	0.19 175	0.22 109	0.19 177	0.23 159	0.13 139	0.29 211	0.26 215	0.27 224	0.29 214	0.27 220	0.29 190	0.22 205	0.26 214	0.25 220	0.26 211	0.31 222	0.31 209	0.26 203	0.30 191	0.30 182

otaku	0.59 229	0.73 235	0.30 221	1.73 249	0.85 239	1.52 243	1.01 236	0.40 222	0.33 225	0.38 231	0.32 225	0.68 216	0.26 192	1.38 237	0.35 225	0.25 218	0.21 144	0.23 211	0.71 226	0.30 222	0.23 189	0.18 187	2.19 246	0.28 217	0.29 204	0.18 151	0.31 194	0.42 204

dad	0.18 160	0.16 167	0.12 147	0.36 202	0.16 162	0.24 194	0.21 185	0.24 179	0.09 79	0.22 109	0.11 86	0.38 190	0.12 124	0.08 94	0.13 136	0.11 82	0.27 205	0.13 118	0.30 191	0.11 103	0.19 137	0.12 133	0.09 127	0.13 163	0.19 141	0.14 80	0.31 194	0.24 160

XPNet_ROB	0.18 160	0.21 190	0.14 168	0.15 145	0.16 162	0.15 136	0.15 155	0.16 76	0.14 141	0.19 87	0.19 177	0.49 202	0.13 139	0.11 135	0.16 174	0.14 163	0.25 189	0.16 165	0.18 118	0.14 149	0.17 104	0.19 196	0.13 165	0.14 170	0.18 128	0.17 136	0.32 196	0.29 181

PDISCO_ROB	0.12 83	0.13 142	0.13 158	0.10 90	0.08 66	0.09 72	0.09 104	0.09 28	0.08 59	0.11 31	0.10 72	0.06 14	0.05 30	0.05 42	0.10 65	0.12 119	0.14 49	0.16 165	0.09 28	0.10 86	0.14 72	0.13 150	0.04 34	0.08 86	0.17 109	0.21 178	0.32 196	0.20 136

DGSMNet	0.34 212	0.27 212	0.24 213	0.41 214	0.33 215	0.37 213	0.37 210	0.28 191	0.25 203	0.25 160	0.52 238	0.45 196	0.32 205	0.26 202	0.25 213	0.20 215	0.52 239	0.32 227	0.75 231	0.35 230	0.38 230	0.39 242	0.28 226	0.31 222	0.27 196	0.24 193	0.33 198	0.37 195

FAT-Stereo	0.26 195	0.19 184	0.17 189	0.38 206	0.37 219	0.31 200	0.25 202	0.26 186	0.18 168	0.28 199	0.25 205	0.33 182	0.36 215	0.26 202	0.18 189	0.16 186	0.27 205	0.23 211	0.33 199	0.21 200	0.22 178	0.19 196	0.22 197	0.22 196	0.22 174	0.22 186	0.33 198	0.43 207

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 191	0.25 204	0.20 202	0.29 199	0.22 190	0.22 188	0.23 194	0.37 216	0.28 213	0.35 228	0.22 195	0.46 199	0.32 205	0.20 191	0.19 197	0.17 198	0.17 83	0.16 165	0.30 191	0.14 149	0.21 165	0.19 196	0.27 223	0.23 199	0.29 204	0.26 203	0.33 198	0.31 186

FBW_ROB	0.27 200	0.26 207	0.25 214	0.38 206	0.26 202	0.32 204	0.20 179	0.21 158	0.19 175	0.27 187	0.21 186	0.45 196	0.32 205	0.26 202	0.22 205	0.20 215	0.27 205	0.17 178	0.52 220	0.14 149	0.22 178	0.15 169	0.17 181	0.28 217	0.22 174	0.19 168	0.33 198	0.57 226

AnyNet_C01	0.32 211	0.22 195	0.20 202	0.22 179	0.27 205	0.25 195	0.24 198	0.37 216	0.37 230	0.26 174	0.29 218	0.49 202	0.33 211	0.18 182	0.32 222	0.22 217	0.39 229	0.32 227	0.65 224	0.33 228	0.41 235	0.33 232	0.26 211	0.26 213	0.34 216	0.34 226	0.34 202	0.45 212

STTRV1_RVC	0.39 216	0.26 207	0.22 212	0.35 201	0.28 207	0.32 204	0.29 207	0.36 215	0.33 225	0.27 187	0.27 212	0.42 193	0.41 222	0.48 225	0.38 229	0.19 212	0.59 245	0.20 199	1.22 250	0.30 222	0.59 254	0.23 215	0.43 231	0.43 233	0.26 193	0.56 245	0.34 202	0.67 233

SANet	0.31 208	0.21 190	0.21 208	0.25 189	0.22 190	0.31 200	0.22 191	0.31 204	0.32 223	0.27 187	0.27 212	1.36 249	0.39 221	0.22 197	0.17 181	0.14 163	0.26 198	0.21 202	0.30 191	0.21 200	0.25 206	0.21 208	0.30 229	0.23 199	0.34 216	0.26 203	0.35 204	0.49 216

DispFullNet	0.49 224	0.53 229	0.20 202	1.14 235	0.43 223	0.79 234	1.26 240	0.33 208	0.24 198	0.24 138	0.27 212	0.85 231	0.50 228	1.59 241	0.18 189	0.15 181	0.51 237	0.34 233	1.12 245	0.26 213	0.25 206	0.19 196	0.20 191	0.22 196	0.28 200	0.18 151	0.35 204	0.61 229

LALA_ROB	0.22 182	0.25 204	0.16 179	0.19 168	0.17 168	0.22 188	0.16 160	0.18 111	0.19 175	0.24 138	0.21 186	0.63 212	0.15 161	0.13 166	0.26 215	0.17 198	0.27 205	0.22 206	0.23 167	0.19 191	0.20 150	0.21 208	0.14 171	0.15 173	0.20 151	0.22 186	0.35 204	0.26 171

GANetREF_RVC	0.26 195	0.26 207	0.30 221	0.23 181	0.23 194	0.23 192	0.24 198	0.35 211	0.33 225	0.32 217	0.18 168	0.50 204	0.38 219	0.12 153	0.22 205	0.18 204	0.20 131	0.21 202	0.35 202	0.21 200	0.24 200	0.16 178	0.22 197	0.29 220	0.28 200	0.21 178	0.36 207	0.33 187
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
CBMV	0.22 182	0.18 181	0.18 194	0.23 181	0.22 190	0.20 176	0.18 170	0.27 189	0.19 175	0.28 199	0.11 86	0.30 179	0.13 139	0.24 199	0.16 174	0.14 163	0.25 189	0.18 189	0.20 141	0.16 177	0.22 178	0.19 196	0.24 204	0.23 199	0.27 196	0.24 193	0.36 207	0.42 204
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACVNet_1	0.75 238	0.82 240	0.41 233	2.07 258	0.98 246	1.94 255	1.52 245	0.59 240	0.28 213	0.43 236	0.50 237	0.73 221	0.63 234	2.24 254	0.36 227	0.25 218	0.34 221	0.32 227	0.62 223	0.31 224	0.30 222	0.22 212	2.71 252	0.33 226	0.41 227	0.28 217	0.37 209	0.39 201

MFN_U_SF_RVC	0.31 208	0.28 213	0.21 208	0.33 200	0.29 211	0.31 200	0.29 207	0.38 219	0.24 198	0.46 238	0.31 223	0.50 204	0.34 212	0.25 201	0.30 218	0.25 218	0.19 116	0.23 211	0.58 221	0.29 219	0.25 206	0.28 225	0.21 195	0.27 214	0.31 209	0.26 203	0.37 209	0.51 218

Ntro	0.64 232	0.74 236	0.31 225	1.81 251	0.85 239	1.57 244	1.10 238	0.48 233	0.36 229	0.38 231	0.39 230	0.74 222	0.27 196	1.54 240	0.37 228	0.28 226	0.23 163	0.24 214	0.71 226	0.31 224	0.23 189	0.18 187	2.45 249	0.30 221	0.31 209	0.24 193	0.38 211	0.44 210

ACVNet-4b	0.70 235	0.78 239	0.34 228	1.74 250	0.95 245	1.64 248	1.43 243	0.33 208	0.31 221	0.38 231	0.26 210	1.23 247	0.29 200	2.19 252	0.42 231	0.37 232	0.34 221	0.24 214	0.59 222	0.38 232	0.17 104	0.15 169	2.71 252	0.23 199	0.30 208	0.32 224	0.39 212	0.42 204

edge stereo	0.31 208	0.22 195	0.20 202	0.42 215	0.36 217	0.42 219	0.39 216	0.39 221	0.23 195	0.23 122	0.39 230	0.68 216	0.34 212	0.30 214	0.17 181	0.17 198	0.31 217	0.21 202	0.42 210	0.21 200	0.24 200	0.18 187	0.25 205	0.23 199	0.28 200	0.24 193	0.39 212	0.55 223

DPSNet	0.40 218	0.19 184	0.18 194	0.27 197	0.26 202	0.29 199	0.19 177	0.26 186	0.24 198	0.18 75	0.17 158	2.15 259	0.44 224	0.10 122	0.20 201	0.16 186	0.35 224	0.28 223	2.00 260	0.27 215	0.25 206	0.17 185	0.28 226	0.25 211	0.40 225	0.27 213	0.39 212	0.53 220

CSAN	0.26 195	0.30 216	0.30 221	0.26 191	0.23 194	0.21 184	0.19 177	0.28 191	0.37 230	0.35 228	0.24 200	0.51 207	0.27 196	0.14 169	0.22 205	0.17 198	0.19 116	0.20 199	0.26 181	0.25 212	0.22 178	0.20 205	0.17 181	0.27 214	0.31 209	0.26 203	0.39 212	0.38 197

G-Net	0.29 203	0.24 202	0.19 200	0.24 186	0.21 189	0.36 210	0.23 194	0.30 200	0.27 210	0.33 221	0.33 226	0.89 236	0.25 190	0.19 188	0.21 203	0.18 204	0.26 198	0.22 206	0.44 212	0.31 224	0.27 215	0.18 187	0.18 187	0.18 190	0.28 200	0.24 193	0.40 216	0.41 202

pmcnn	0.19 168	0.14 155	0.11 133	0.18 162	0.13 141	0.19 170	0.16 160	0.20 147	0.19 175	0.26 174	0.15 137	0.35 185	0.26 192	0.09 110	0.11 96	0.11 82	0.25 189	0.14 140	0.24 173	0.14 149	0.23 189	0.15 169	0.11 150	0.11 137	0.21 163	0.19 168	0.40 216	0.46 214

ETE_ROB	0.22 182	0.23 200	0.15 175	0.20 173	0.16 162	0.19 170	0.17 168	0.18 111	0.19 175	0.21 104	0.22 195	0.64 213	0.16 166	0.14 169	0.17 181	0.14 163	0.30 216	0.19 194	0.25 177	0.19 191	0.22 178	0.18 187	0.16 176	0.15 173	0.22 174	0.28 217	0.41 218	0.27 174

LRCNet_RVC	9.94 268	17.32 273	0.72 254	25.08 274	21.25 275	23.72 275	20.86 273	1.45 263	0.48 237	21.28 275	13.07 271	22.69 275	3.57 264	28.32 276	0.47 235	0.27 224	8.45 269	1.25 263	23.54 275	4.04 265	0.47 244	0.33 232	26.91 275	1.58 264	0.35 219	0.22 186	0.43 219	0.38 197

RainbowNet	0.78 239	0.90 241	0.47 234	1.86 252	0.92 242	1.63 247	1.48 244	0.42 229	0.37 230	0.47 241	0.34 228	0.92 237	0.62 233	2.02 247	0.65 245	0.48 240	0.35 224	0.33 231	0.92 236	0.58 240	0.33 224	0.24 219	2.80 256	0.39 232	0.40 225	0.35 227	0.44 220	0.50 217

XQC	0.29 203	0.30 216	0.27 217	0.37 204	0.28 207	0.37 213	0.37 210	0.40 222	0.30 219	0.32 217	0.20 184	0.45 196	0.28 199	0.31 216	0.16 174	0.15 181	0.21 144	0.22 206	0.34 201	0.24 208	0.22 178	0.21 208	0.23 200	0.25 211	0.33 214	0.27 213	0.44 220	0.33 187

PVD	0.39 216	0.38 222	0.20 202	0.47 219	0.36 217	0.50 224	0.40 218	0.38 219	0.34 228	0.23 122	0.29 218	0.52 208	0.51 229	0.50 226	0.19 197	0.17 198	0.40 230	0.26 218	0.50 219	0.29 219	0.40 231	0.41 244	0.23 200	0.27 214	0.45 229	0.59 248	0.46 222	0.73 237

SGM-ForestM	0.25 191	0.22 195	0.16 179	0.37 204	0.24 199	0.32 204	0.24 198	0.29 198	0.21 192	0.23 122	0.18 168	0.50 204	0.26 192	0.20 191	0.15 166	0.13 144	0.23 163	0.16 165	0.25 177	0.15 165	0.20 150	0.17 185	0.21 195	0.17 186	0.37 221	0.26 203	0.52 223	0.37 195

ACVNet_2	0.84 242	0.95 242	0.58 242	2.04 256	1.03 251	1.88 254	1.56 248	0.68 244	0.39 233	0.53 242	0.49 235	1.05 242	0.68 239	1.97 246	0.53 236	0.44 237	0.40 230	0.33 231	1.06 242	0.42 233	0.35 226	0.25 220	2.54 250	0.53 241	0.61 241	0.28 217	0.53 224	0.58 227

LSM0	3.23 263	0.28 213	0.18 194	0.38 206	0.30 212	0.39 215	0.37 210	0.51 235	0.32 223	0.45 237	0.47 234	0.71 219	0.59 232	0.19 188	16.94 270	59.67 276	0.37 227	0.26 218	1.34 254	0.34 229	0.45 240	0.34 236	0.23 200	0.28 217	0.38 223	0.31 223	0.53 224	0.53 220

MeshStereo	0.30 206	0.26 207	0.20 202	0.49 220	0.37 219	0.36 210	0.26 203	0.32 205	0.28 213	0.30 212	0.28 216	0.60 211	0.48 227	0.18 182	0.15 166	0.14 163	0.26 198	0.17 178	0.28 188	0.18 187	0.28 217	0.22 212	0.25 205	0.21 193	0.37 221	0.30 222	0.55 226	0.51 218
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM_RVC	0.25 191	0.24 202	0.18 194	0.39 210	0.27 205	0.34 209	0.26 203	0.28 191	0.19 175	0.25 160	0.18 168	0.42 193	0.31 203	0.18 182	0.14 154	0.13 144	0.23 163	0.15 153	0.26 181	0.14 149	0.19 137	0.15 169	0.19 189	0.17 186	0.34 216	0.24 193	0.56 227	0.45 212
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	0.23 189	0.26 207	0.15 175	0.46 217	0.24 199	0.36 210	0.20 179	0.24 179	0.16 155	0.26 174	0.15 137	0.28 172	0.27 196	0.11 135	0.13 136	0.13 144	0.21 144	0.12 91	0.18 118	0.12 124	0.20 150	0.11 115	0.11 150	0.12 152	0.36 220	0.25 202	0.57 228	0.33 187

WAO-7	0.67 234	0.75 237	0.64 249	0.72 230	0.78 237	0.58 225	0.66 231	0.97 256	0.97 255	0.62 246	0.81 253	0.79 227	0.84 241	0.55 231	0.86 254	0.71 256	0.44 232	0.36 234	0.96 237	0.67 251	0.44 238	0.35 237	0.16 176	0.83 257	0.57 237	0.67 252	0.58 229	0.70 234

MADNet+	0.56 228	0.37 221	0.63 247	0.56 223	0.53 232	0.45 222	0.39 216	0.64 242	0.51 238	0.53 242	0.40 232	0.81 229	0.67 238	0.34 222	0.61 243	0.50 242	0.58 244	0.50 244	0.84 234	0.53 236	0.49 248	0.44 245	0.51 234	0.47 235	0.82 247	0.71 253	0.58 229	0.70 234

AMNet	0.49 224	0.50 228	0.48 235	0.49 220	0.47 229	0.61 229	0.51 227	0.32 205	0.28 213	0.30 212	0.68 245	0.72 220	0.13 139	0.53 228	0.44 232	0.55 245	0.57 243	0.58 252	0.48 217	0.48 234	0.58 252	0.50 250	0.26 211	0.48 236	0.45 229	0.52 243	0.58 229	0.65 231

IMH-64-1	0.91 245	0.98 244	0.53 236	1.64 242	1.01 249	1.62 245	1.75 252	0.76 246	0.74 243	0.33 221	0.61 240	0.87 233	0.95 246	2.61 256	0.53 236	0.42 234	0.49 234	0.36 234	0.96 237	0.55 237	0.40 231	0.31 227	3.11 257	0.51 238	0.82 247	0.37 229	0.60 232	0.78 241

IMH-64	0.91 245	0.98 244	0.53 236	1.64 242	1.01 249	1.62 245	1.75 252	0.76 246	0.74 243	0.33 221	0.61 240	0.87 233	0.95 246	2.61 256	0.53 236	0.42 234	0.49 234	0.36 234	0.96 237	0.55 237	0.40 231	0.31 227	3.11 257	0.51 238	0.82 247	0.37 229	0.60 232	0.78 241

IMH	0.95 247	1.00 248	0.55 240	1.66 248	1.00 247	1.69 250	1.78 254	0.76 246	0.77 246	0.34 225	0.61 240	1.01 240	1.07 254	2.69 258	0.58 239	0.46 239	0.51 237	0.38 237	0.98 240	0.60 241	0.40 231	0.32 231	3.11 257	0.53 241	0.83 250	0.48 240	0.65 234	0.79 243

TorneroNet-64	1.09 252	1.03 249	0.60 243	1.99 254	0.92 242	2.06 258	2.05 256	0.63 241	0.87 248	0.58 245	0.49 235	1.90 256	1.89 262	2.91 263	0.67 246	0.51 243	0.48 233	0.47 241	1.23 251	0.61 244	0.35 226	0.38 239	3.33 260	0.57 244	0.64 243	0.52 243	0.69 235	1.15 253

PWCK	0.90 244	1.24 255	0.63 247	1.55 240	0.86 241	1.23 237	1.04 237	1.09 257	0.75 245	0.70 248	0.81 253	1.52 251	0.91 244	0.71 233	0.46 233	0.41 233	0.74 256	0.47 241	3.07 265	0.67 251	0.58 252	0.45 247	0.95 241	0.74 253	0.74 246	0.41 233	0.70 236	0.76 239

SPS-STEREO	0.60 231	0.57 232	0.53 236	0.55 222	0.54 233	0.65 231	0.52 228	0.40 222	0.68 241	0.37 230	0.78 249	0.78 226	0.64 236	0.53 228	0.59 242	0.57 248	0.67 250	0.63 258	0.75 231	0.72 253	0.77 260	0.68 259	0.26 211	0.54 243	0.54 234	0.60 249	0.70 236	0.66 232
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.66 233	0.72 234	0.65 250	0.77 233	0.62 235	0.82 236	0.70 234	0.52 237	0.53 239	0.54 244	0.65 244	0.79 227	0.51 229	0.59 232	0.68 248	0.67 252	0.81 257	0.69 259	0.74 230	0.62 246	0.71 257	0.64 257	0.45 232	0.57 244	0.59 240	0.62 251	0.74 238	0.88 245

SGM+DAISY	0.59 229	0.58 233	0.54 239	0.58 225	0.55 234	0.69 232	0.57 230	0.43 230	0.39 233	0.38 231	0.78 249	0.75 224	0.65 237	0.54 230	0.62 244	0.56 246	0.67 250	0.61 255	0.72 228	0.64 248	0.71 257	0.65 258	0.27 223	0.51 238	0.54 234	0.57 246	0.75 239	0.71 236

STStereo	0.38 215	0.43 225	0.31 225	0.74 231	0.50 230	0.58 225	0.43 219	0.35 211	0.31 221	0.34 225	0.25 205	0.83 230	0.55 231	0.20 191	0.17 181	0.16 186	0.25 189	0.16 165	0.46 215	0.17 181	0.24 200	0.19 196	0.20 191	0.23 199	0.52 232	0.41 233	0.76 240	0.59 228

PSMNet_ROB	0.80 240	0.99 246	0.62 246	1.64 242	0.93 244	1.51 242	1.20 239	0.57 239	0.73 242	0.74 249	0.63 243	0.86 232	0.84 241	1.52 239	0.58 239	0.42 234	0.54 241	0.41 239	0.87 235	0.62 246	0.42 237	0.31 227	1.83 244	0.48 236	0.69 245	0.37 229	0.76 240	0.47 215

WAO-6	0.83 241	0.96 243	0.61 244	1.33 237	1.06 252	1.28 240	1.42 242	0.78 249	0.87 248	0.78 251	0.70 248	0.77 225	1.02 251	1.95 245	0.81 251	0.62 250	0.55 242	0.49 243	0.80 233	0.60 241	0.57 250	0.53 252	0.50 233	0.58 247	0.85 251	0.46 238	0.77 242	0.83 244

ELAS_RVC	0.44 222	0.43 225	0.36 229	0.63 227	0.44 224	0.62 230	0.50 225	0.40 222	0.26 207	0.25 160	0.31 223	1.20 244	0.31 203	0.32 219	0.31 219	0.28 226	0.37 227	0.30 225	0.44 212	0.27 215	0.35 226	0.33 232	0.26 211	0.38 230	0.52 232	0.41 233	0.78 243	0.74 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.43 221	0.43 225	0.36 229	0.64 228	0.45 227	0.58 225	0.50 225	0.40 222	0.27 210	0.25 160	0.30 221	0.92 237	0.32 205	0.32 219	0.31 219	0.28 226	0.36 226	0.30 225	0.45 214	0.26 213	0.34 225	0.33 232	0.26 211	0.37 229	0.56 236	0.43 236	0.78 243	0.76 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	1.42 258	1.40 256	0.92 261	2.88 264	1.97 265	2.82 263	2.72 264	1.37 262	0.94 254	1.04 261	1.15 261	1.96 258	1.33 259	3.07 266	0.80 250	0.56 246	0.70 253	0.58 252	1.17 247	0.55 237	0.45 240	0.54 253	3.98 267	0.92 260	1.03 258	1.13 261	0.81 245	1.60 263

notaker	1.30 256	1.44 258	0.61 244	2.42 262	1.51 258	2.40 261	2.31 261	0.95 255	1.64 261	0.79 252	1.07 258	1.73 254	1.18 255	3.10 267	1.04 259	0.69 255	0.70 253	0.50 244	1.66 259	0.85 259	0.56 249	0.47 248	3.67 264	0.80 256	0.62 242	0.58 247	0.81 245	0.95 247

TorneroNet	1.11 253	1.11 251	0.67 251	2.05 257	1.00 247	2.29 259	2.05 256	0.65 243	0.89 250	0.68 247	0.57 239	1.74 255	1.26 257	2.97 265	0.71 249	0.52 244	0.50 236	0.51 246	1.18 248	0.65 250	0.41 235	0.44 245	3.48 261	0.58 247	0.67 244	0.49 241	0.85 247	1.02 251

LVE	0.97 248	0.99 246	0.73 255	1.89 253	1.39 256	1.65 249	1.53 246	0.79 250	0.65 240	0.81 253	0.92 255	0.74 222	1.01 250	2.21 253	0.58 239	0.48 240	0.59 245	0.54 250	1.13 246	0.64 248	0.46 242	0.40 243	2.73 255	0.69 249	0.85 251	0.50 242	0.85 247	0.54 222

UNDER WATER	1.42 258	1.45 260	0.89 260	2.87 263	1.98 266	2.78 262	2.64 263	1.29 260	1.04 258	0.87 257	0.98 256	1.95 257	1.30 258	3.12 268	0.87 255	0.63 251	0.68 252	0.58 252	1.23 251	0.61 244	0.44 238	0.50 250	3.95 266	0.99 262	1.09 259	1.04 259	0.88 249	1.67 265

FADE	0.74 237	0.34 218	0.30 221	0.40 212	0.34 216	0.47 223	0.43 219	0.41 227	0.81 247	0.31 215	0.33 226	5.75 267	0.88 243	0.30 214	0.31 219	0.28 226	0.52 239	0.38 237	2.08 261	0.60 241	0.61 255	0.49 249	0.27 223	0.46 234	0.41 227	0.32 224	0.91 250	1.30 258

WAO-8	1.02 249	1.14 252	0.79 256	1.64 242	1.25 253	1.78 252	1.57 249	0.93 252	1.01 256	0.81 253	0.68 245	1.72 252	1.03 252	2.08 248	0.82 252	0.68 253	0.65 248	0.53 247	1.09 243	0.82 257	0.48 245	0.38 239	0.81 239	0.75 254	1.12 260	0.77 255	0.96 251	1.21 255

Venus	1.02 249	1.14 252	0.79 256	1.64 242	1.25 253	1.78 252	1.57 249	0.93 252	1.01 256	0.81 253	0.68 245	1.72 252	1.03 252	2.08 248	0.82 252	0.68 253	0.65 248	0.53 247	1.09 243	0.82 257	0.48 245	0.38 239	0.81 239	0.75 254	1.12 260	0.77 255	0.96 251	1.21 255

JetBlue	0.71 236	0.56 230	0.71 252	0.74 231	0.62 235	0.79 234	0.69 232	0.53 238	0.93 252	0.46 238	0.30 221	3.22 262	0.38 219	0.52 227	0.46 233	0.44 237	0.73 255	0.53 247	0.68 225	0.52 235	0.57 250	0.60 255	0.74 237	0.57 244	0.57 237	0.46 238	0.97 253	0.96 248

KSHMR	1.34 257	1.44 258	1.07 262	2.31 260	1.48 257	2.31 260	2.15 258	1.22 259	1.07 259	1.13 262	1.07 258	1.30 248	0.96 248	2.92 264	1.12 260	0.95 260	0.87 259	0.84 261	1.34 254	0.97 260	0.74 259	0.60 255	3.48 261	1.07 263	0.99 256	0.77 255	1.01 254	1.06 252

Dean	1.08 251	1.06 250	0.80 258	2.30 259	1.35 255	1.99 256	1.58 251	0.93 252	0.93 252	0.88 258	0.78 249	1.21 245	1.22 256	2.13 251	0.67 246	0.60 249	0.62 247	0.57 251	1.25 253	0.74 254	0.46 242	0.37 238	2.72 254	0.71 250	1.00 257	0.60 249	1.05 255	0.64 230

MANE	0.42 219	0.36 219	0.33 227	0.61 226	0.45 227	0.44 221	0.47 223	0.43 230	0.26 207	0.23 122	0.24 200	0.64 213	0.29 200	0.31 216	0.32 222	0.30 230	0.33 219	0.42 240	0.38 208	0.24 208	0.31 223	0.27 223	0.26 211	0.35 228	0.57 237	0.44 237	1.10 256	0.98 250

SPstereo	0.89 243	0.77 238	0.71 252	0.66 229	0.80 238	0.69 232	0.69 232	1.10 258	0.91 251	0.74 249	1.22 262	0.97 239	1.44 260	0.93 235	0.89 256	1.06 261	0.96 260	0.62 257	1.20 249	0.81 256	0.87 261	0.79 261	0.64 236	0.91 259	0.89 253	0.74 254	1.16 257	0.90 246

DPSimNet_ROB	1.25 254	1.23 254	1.31 263	1.49 239	1.60 261	1.34 241	1.37 241	0.68 244	1.70 262	1.68 264	1.03 257	1.48 250	0.82 240	2.08 248	1.45 262	0.92 259	1.20 262	0.81 260	1.64 258	1.41 263	1.08 263	1.28 263	0.79 238	0.87 258	0.91 254	1.26 262	1.18 258	1.16 254

ktn	1.26 255	1.42 257	0.57 241	1.65 247	1.61 262	1.75 251	2.16 259	0.86 251	1.75 263	0.89 259	1.11 260	1.18 243	0.96 248	2.60 255	1.03 258	0.73 257	0.82 258	0.61 255	1.47 257	0.76 255	0.70 256	0.69 260	3.64 263	0.73 251	0.93 255	0.81 258	1.20 259	1.25 257

HanzoNet	1.79 261	1.65 262	0.85 259	2.31 260	1.74 263	2.83 264	2.55 262	1.29 260	1.86 264	0.92 260	1.28 263	4.71 266	3.85 265	3.43 269	0.96 257	0.79 258	1.10 261	0.95 262	2.68 263	1.04 261	0.93 262	0.92 262	3.78 265	0.73 251	1.15 262	1.07 260	1.29 260	1.61 264

SAMSARA	0.49 224	0.23 200	0.39 232	0.23 181	0.23 194	0.22 188	0.23 194	0.44 232	0.39 233	0.31 215	0.21 186	0.30 179	0.47 226	0.18 182	0.35 225	0.34 231	0.26 198	0.32 227	0.47 216	0.32 227	0.48 245	0.54 253	0.15 173	0.33 226	1.40 265	1.58 263	1.42 261	1.48 261

LE_ROB	0.42 219	0.19 184	0.17 189	0.40 212	0.44 224	0.33 208	0.44 221	0.35 211	0.29 218	0.32 217	0.21 186	1.22 246	1.73 261	0.11 135	0.11 96	0.11 82	0.21 144	0.13 118	0.21 147	0.13 139	0.23 189	0.13 150	0.12 161	0.15 173	0.39 224	0.36 228	1.46 262	1.45 260

JetRed	1.64 260	1.79 263	1.70 264	1.59 241	1.52 259	2.02 257	2.26 260	1.52 264	1.47 260	0.82 256	0.78 249	2.67 261	0.43 223	1.78 244	1.47 263	1.56 263	1.74 263	2.93 266	1.44 256	1.10 262	2.36 264	2.20 264	1.98 245	0.98 261	1.19 263	1.77 264	1.58 263	1.56 262

MADNet++	1.87 262	1.58 261	1.74 265	1.28 236	1.74 263	1.25 238	1.55 247	1.63 265	2.10 265	1.84 265	2.24 264	2.56 260	2.74 263	0.75 234	1.43 261	1.55 262	2.00 264	1.47 264	2.11 262	2.11 264	3.28 265	3.23 265	1.22 242	2.22 265	1.23 264	2.58 265	1.77 264	1.36 259

BEATNet-Init1	0.51 227	0.41 224	0.29 219	0.78 234	0.41 222	0.60 228	0.46 222	0.41 227	0.28 213	0.30 212	0.25 205	0.87 233	0.91 244	0.26 202	0.33 224	0.26 221	0.28 212	0.25 217	0.98 240	0.29 219	0.29 221	0.27 223	0.26 211	0.32 224	0.51 231	0.38 232	2.12 265	0.96 248

HaxPig	16.12 272	19.70 274	18.82 275	21.25 273	20.53 274	21.35 274	22.27 274	17.00 275	14.68 271	19.29 274	17.18 275	18.07 271	12.18 269	22.52 274	17.87 271	14.95 270	17.87 273	9.54 268	18.95 270	15.62 272	9.98 270	7.75 268	23.74 274	15.32 272	4.46 266	12.22 269	6.85 266	15.21 269

AVERAGE_ROB	24.46 274	29.85 276	27.17 277	31.26 276	29.68 277	30.01 277	31.43 276	26.55 277	24.57 277	34.19 277	27.26 277	31.45 277	21.40 273	30.75 277	28.23 276	24.11 272	26.75 277	21.47 274	30.01 277	27.38 277	20.81 274	16.76 272	32.29 277	24.48 277	8.40 269	7.77 267	7.95 267	8.54 267

MEDIAN_ROB	20.51 273	25.88 275	24.09 276	26.47 275	25.52 276	25.87 276	26.98 275	21.19 276	19.61 273	28.55 276	22.12 276	24.85 276	16.74 272	26.52 275	23.53 272	18.59 271	22.10 276	14.86 271	26.41 276	23.30 273	15.47 271	11.96 269	27.64 276	18.47 273	7.32 268	9.55 268	8.34 268	11.88 268

DGTPSM_ROB	8.61 266	3.65 265	8.39 268	2.97 265	5.68 268	3.37 266	4.40 267	3.70 267	9.03 267	3.00 266	6.91 267	3.52 263	10.03 267	2.69 258	10.46 266	10.76 266	3.81 266	12.88 269	4.73 266	10.21 268	5.93 268	13.78 270	4.46 269	8.55 268	10.09 270	27.91 270	11.05 269	30.64 270

DPSMNet_ROB	8.62 267	3.66 266	8.40 269	2.97 265	5.69 269	3.37 266	4.40 267	3.70 267	9.03 267	3.00 266	6.93 268	3.52 263	10.07 268	2.69 258	10.46 266	10.76 266	3.81 266	12.88 269	4.76 267	10.21 268	5.93 268	13.78 270	4.47 270	8.55 268	10.10 271	27.91 270	11.06 270	30.64 270

PML	8.17 265	7.65 269	3.51 267	9.56 272	5.16 267	9.57 273	5.23 269	6.49 269	17.89 272	6.44 268	3.24 266	16.63 270	29.28 277	5.47 270	6.12 265	3.95 265	7.38 268	2.69 265	20.47 274	4.69 266	3.59 266	3.96 266	3.98 267	4.20 267	5.71 267	4.30 266	16.67 271	6.70 266

ASD4	6.36 264	2.29 264	2.58 266	2.00 255	1.59 260	3.03 265	1.87 255	1.81 266	3.30 266	1.61 263	2.46 265	1.02 241	6.56 266	1.76 243	2.90 264	3.68 264	3.63 265	7.51 267	2.74 264	4.74 267	5.30 267	6.47 267	2.61 251	2.44 266	17.33 272	28.62 272	19.88 272	31.90 272

DPSM_ROB	12.93 270	6.06 267	9.07 270	4.34 267	6.33 270	4.24 268	3.55 265	8.20 270	10.79 269	6.62 269	7.89 269	9.68 268	12.99 270	2.78 261	12.36 268	13.66 268	8.95 270	16.55 272	9.69 268	12.30 270	16.52 272	17.76 273	2.26 247	10.59 270	28.41 273	36.73 273	31.10 273	39.69 273

DPSM	12.93 270	6.06 267	9.07 270	4.34 267	6.33 270	4.24 268	3.55 265	8.20 270	10.79 269	6.62 269	7.89 269	9.68 268	12.99 270	2.78 261	12.36 268	13.66 268	8.95 270	16.55 272	9.69 268	12.30 270	16.52 272	17.76 273	2.26 247	10.59 270	28.41 273	36.73 273	31.10 273	39.69 273

CasAABBNet	25.99 276	12.23 272	18.16 272	8.64 269	12.70 273	8.22 270	7.18 270	16.43 272	21.85 276	13.64 273	15.80 272	19.61 274	26.12 274	5.47 270	25.18 275	27.55 275	17.67 272	33.30 275	19.65 273	24.62 274	33.10 275	35.23 275	4.49 271	21.39 276	57.22 277	74.08 277	62.47 275	79.73 275

MyStereo03	26.03 277	12.17 270	18.23 273	8.74 270	12.69 272	8.44 271	7.21 271	16.48 273	21.77 274	13.32 271	15.90 273	19.49 272	26.17 275	5.59 272	24.91 273	27.50 273	17.88 274	33.36 276	19.50 271	24.77 275	33.22 276	36.10 276	4.56 272	21.35 274	57.13 275	73.97 275	62.60 276	79.92 276

MyStereo02	25.56 275	12.17 270	18.23 273	8.74 270	0.00 1	8.44 271	7.21 271	16.48 273	21.77 274	13.32 271	15.90 273	19.49 272	26.17 275	5.59 272	24.91 273	27.50 273	17.88 274	33.36 276	19.50 271	24.77 275	33.22 276	36.10 276	4.56 272	21.35 274	57.13 275	73.97 275	62.60 276	79.92 276

Low-res two-view benchmark