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.

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

CroCo-Stereo	0.36 2	0.21 1	0.15 1	0.11 1	0.10 2	0.19 3	0.06 1	0.33 4	0.14 3	0.31 4	0.05 1	0.37 7	0.14 1	0.18 3	1.64 17	1.08 25	0.38 2	0.38 5	0.52 6	0.21 1	0.65 12	0.90 8	0.17 2	0.15 3	0.39 4	0.31 4	0.45 4	0.26 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.65 12	0.22 2	0.20 4	0.28 8	0.13 5	0.31 10	0.08 2	0.97 65	0.18 6	0.79 64	0.19 4	0.28 2	0.16 5	0.20 6	7.28 115	1.41 64	0.42 3	0.27 1	0.54 8	0.36 7	0.45 2	0.42 1	0.21 5	0.17 4	0.41 6	0.33 6	0.91 18	0.27 4

CroCo-Stereo Lap2	0.35 1	0.23 3	0.15 1	0.11 1	0.12 3	0.16 1	0.08 2	0.35 5	0.15 5	0.47 13	0.10 2	0.33 4	0.15 4	0.16 1	1.27 7	1.03 20	0.37 1	0.37 4	0.46 4	0.22 2	0.60 8	0.93 9	0.17 2	0.14 1	0.40 5	0.34 7	0.41 3	0.27 4

StereoVision	0.36 2	0.28 4	0.22 5	0.13 3	0.18 7	0.21 4	0.14 6	0.30 3	0.23 7	0.35 7	0.18 3	0.35 5	0.17 6	0.17 2	1.03 4	0.80 6	0.47 5	0.36 3	0.44 3	0.23 3	0.47 3	0.59 4	0.16 1	0.22 6	0.41 6	0.40 11	0.72 11	0.36 9

ProNet	0.42 4	0.28 4	0.34 9	0.26 7	0.15 6	0.28 7	0.40 63	0.38 6	0.13 2	0.16 1	0.52 34	0.29 3	0.14 1	0.20 6	1.47 8	1.03 20	0.47 5	0.35 2	0.36 2	0.31 4	0.41 1	1.45 25	0.43 26	0.31 8	0.36 1	0.20 1	0.40 2	0.26 2

anonymousdsp	2.48 128	0.38 6	0.39 14	0.28 8	0.32 16	0.29 9	0.15 7	0.56 10	0.27 10	0.43 10	18.77 255	0.54 14	0.20 7	0.32 17	13.20 144	1.48 76	0.58 12	0.54 17	0.70 16	0.61 38	0.78 19	23.15 255	0.43 26	0.39 13	0.49 11	0.29 3	1.16 32	0.33 8

MoCha-V2	1.74 97	0.39 7	0.19 3	0.22 6	0.12 3	0.18 2	0.08 2	0.23 1	0.12 1	0.21 2	0.25 7	0.27 1	0.14 1	0.19 4	7.99 118	4.57 185	0.45 4	0.44 7	0.30 1	0.39 8	0.68 15	27.97 262	0.17 2	0.14 1	0.36 1	0.24 2	0.38 1	0.18 1

RYNet	2.44 126	0.41 8	0.36 13	0.30 13	0.32 16	0.41 26	0.25 23	0.61 13	0.56 72	0.33 5	0.36 17	0.41 10	0.26 11	0.27 13	52.15 254	0.73 3	0.48 7	1.00 139	0.57 10	0.31 4	0.54 6	0.42 1	0.40 21	0.34 11	0.58 24	1.58 147	1.32 42	0.49 14

MIF-Stereo	0.64 11	0.44 9	0.35 11	0.21 5	0.25 10	0.35 14	0.18 8	0.62 16	0.31 15	0.75 52	0.29 9	0.69 32	0.36 22	0.25 11	1.85 24	1.53 81	0.60 17	0.65 38	1.69 66	0.47 17	1.19 48	1.30 17	0.39 19	0.33 10	0.56 20	0.55 26	0.55 5	0.58 23

AANet_RVC	0.56 7	0.46 10	0.41 17	0.33 17	0.61 77	0.28 7	0.34 47	0.61 13	0.58 77	0.43 10	0.40 18	0.40 8	0.49 39	0.34 22	1.48 9	0.84 10	0.56 10	0.53 15	0.58 11	0.53 24	0.47 3	0.52 3	0.34 9	0.40 18	0.58 24	0.56 28	1.05 24	0.97 80

StereoIM	0.61 9	0.48 11	0.31 6	0.17 4	0.27 12	0.21 4	0.18 8	0.44 7	0.33 17	1.08 112	0.30 11	0.52 12	0.24 10	0.19 4	1.98 26	1.30 54	0.63 21	0.60 29	1.24 40	0.47 17	0.91 31	1.19 15	0.39 19	0.28 7	0.64 32	0.66 40	0.62 7	0.82 60

RAFT + AFF	2.00 115	0.49 12	0.46 24	0.41 30	0.20 8	0.43 34	0.21 12	0.65 18	0.24 8	0.56 17	0.27 8	0.78 56	0.22 8	0.32 17	39.56 190	0.96 13	0.71 29	0.38 5	1.92 72	0.39 8	0.79 20	1.40 20	0.33 8	0.40 18	0.73 43	0.35 8	0.59 6	0.30 7

iRaftStereo_RVC	0.69 14	0.56 13	0.45 23	0.29 10	0.31 15	0.34 12	0.20 11	0.68 23	0.26 9	0.46 12	0.56 42	0.60 16	0.30 13	0.29 15	1.71 18	0.98 16	0.60 17	0.47 10	0.75 17	0.45 14	1.03 37	4.25 68	0.38 17	0.42 23	0.49 11	0.41 14	0.78 14	0.48 13

MMNet	0.63 10	0.58 14	0.47 26	0.39 26	0.56 70	0.43 34	0.31 36	0.61 13	0.40 27	0.39 8	0.60 49	0.68 30	0.35 18	0.52 90	1.55 10	0.80 6	0.77 47	0.60 29	0.76 18	0.55 25	0.65 12	0.87 7	0.44 30	0.60 63	0.52 14	0.49 23	1.49 57	0.50 16

delet	0.53 5	0.58 14	0.49 29	0.36 21	0.50 47	0.51 49	0.31 36	0.50 8	0.30 14	0.56 17	0.44 20	0.47 11	0.36 22	0.48 75	1.21 6	0.72 2	0.58 12	0.48 11	0.47 5	0.42 11	0.61 9	0.70 5	0.41 23	0.47 34	0.52 14	0.36 10	1.09 28	0.51 18

TDLM	0.57 8	0.62 16	0.66 56	0.43 35	0.58 74	0.49 43	0.51 94	0.72 24	0.45 39	0.33 5	0.80 88	0.83 66	0.46 35	0.46 71	0.67 1	0.67 1	0.59 14	0.55 22	0.52 6	0.51 21	0.51 5	1.17 13	0.44 30	0.41 21	0.42 8	0.35 8	0.64 9	0.70 42

4D-IteraStereo	2.05 117	0.63 17	1.16 149	0.49 48	0.44 34	0.41 26	0.26 25	1.43 127	0.38 25	0.75 52	0.55 41	0.79 59	0.42 32	0.46 71	9.38 127	11.47 224	0.71 29	0.68 43	2.81 106	0.64 46	3.95 119	11.85 176	0.52 64	0.58 57	0.71 41	0.84 61	2.34 121	0.63 38

Former-RAFT_DAM_RVC	1.44 70	0.64 18	0.58 45	0.44 43	0.42 32	0.38 19	0.27 28	1.25 100	0.49 54	0.85 77	0.62 52	0.76 47	0.54 54	0.35 24	12.82 142	1.55 89	0.72 31	0.71 53	2.02 78	0.58 32	1.72 78	6.96 116	0.42 24	0.39 13	0.82 60	1.19 115	0.71 10	0.77 53

AnonymousM	2.90 144	0.65 19	0.48 28	0.51 55	0.33 18	0.52 54	0.24 18	1.70 162	0.47 44	0.75 52	4.40 198	0.71 35	0.46 35	0.47 73	2.68 51	3.64 167	1.18 140	1.04 148	1.95 75	3.61 223	4.88 132	12.46 185	0.67 118	0.66 79	0.60 29	1.21 117	15.66 255	16.35 237

LL-Strereo2	1.57 83	0.66 20	0.65 52	0.40 28	0.35 23	0.32 11	0.23 14	1.48 131	0.42 33	0.68 41	0.57 45	0.63 22	0.32 16	0.67 140	2.65 50	7.88 212	0.65 22	0.55 22	1.37 45	0.70 62	1.80 80	15.65 211	0.50 53	0.40 18	0.65 35	0.62 33	1.06 26	0.56 19

HGLStereo	0.89 25	0.66 20	0.79 70	0.52 57	0.71 102	0.57 70	0.50 91	0.67 22	0.51 61	1.67 152	0.96 109	0.66 27	0.57 60	0.54 100	1.73 20	1.28 52	0.85 65	0.78 72	1.10 34	0.68 58	1.07 38	2.08 37	0.51 58	0.68 83	0.75 46	0.79 52	1.59 73	0.81 58

HITNet	0.97 32	0.66 20	0.64 51	0.69 95	0.50 47	0.40 25	0.33 44	1.25 100	0.87 123	0.70 42	0.70 68	0.94 89	0.53 47	0.39 38	2.05 29	1.16 33	0.69 26	0.64 37	0.84 20	0.61 38	2.15 96	4.61 72	0.49 47	0.60 63	0.63 31	0.63 35	1.82 83	0.82 60
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
HH	3.66 166	0.67 23	1.44 179	0.83 124	0.81 121	0.96 144	1.10 149	1.85 173	0.86 120	5.18 247	5.29 206	1.95 164	0.86 133	0.61 118	11.66 140	15.16 249	0.99 106	1.04 148	6.30 180	3.12 216	13.50 236	13.59 195	0.86 168	0.94 144	1.45 159	1.81 163	3.81 205	2.04 159

HanStereo	3.66 166	0.67 23	1.44 179	0.83 124	0.81 121	0.96 144	1.10 149	1.85 173	0.86 120	5.18 247	5.29 206	1.95 164	0.86 133	0.61 118	11.66 140	15.16 249	0.99 106	1.04 148	6.30 180	3.12 216	13.50 236	13.59 195	0.86 168	0.94 144	1.45 159	1.81 163	3.81 205	2.04 159

raftrobust	1.74 97	0.68 25	1.00 115	0.55 63	0.51 51	0.45 37	0.34 47	1.54 141	0.48 48	0.94 99	0.72 71	0.88 73	0.53 47	0.41 45	7.35 116	5.79 200	0.73 33	0.71 53	4.77 155	0.68 58	2.01 94	10.90 155	0.65 112	0.50 39	1.06 108	0.86 67	1.05 24	0.84 62

sCroCo_RVC	1.92 108	0.68 25	0.57 44	0.38 23	0.50 47	0.76 119	0.43 70	0.94 63	1.56 179	1.51 139	0.77 82	1.06 103	0.96 150	0.50 86	3.03 66	5.07 192	1.25 148	1.23 179	2.55 94	1.40 154	7.89 180	12.35 184	0.45 33	0.64 70	0.94 85	1.12 107	2.34 121	1.04 95

test-1	4.23 175	0.69 27	1.20 158	0.60 75	0.60 75	0.75 117	0.64 110	1.95 177	0.80 112	4.00 226	5.47 209	2.20 172	0.79 119	0.41 45	24.74 167	12.65 233	1.45 162	1.51 197	6.68 188	6.25 238	10.73 208	20.07 248	0.58 88	0.87 125	1.46 161	1.76 161	2.89 170	2.51 174

CIPLG	1.37 63	0.71 28	0.91 93	0.59 73	0.53 57	0.54 58	0.36 57	0.81 39	0.59 82	0.76 56	0.68 60	1.04 101	0.53 47	0.64 131	3.08 69	1.45 71	0.93 90	0.67 41	3.23 122	0.64 46	1.66 74	10.56 150	0.58 88	0.84 116	1.03 102	0.66 40	2.36 124	0.61 33

ACRE	1.36 61	0.71 28	0.88 85	0.61 77	0.53 57	0.55 63	0.35 55	0.81 39	0.58 77	0.76 56	0.69 65	1.06 103	0.53 47	0.64 131	2.80 58	1.39 63	0.92 85	0.68 43	3.26 123	0.64 46	1.68 76	10.53 149	0.58 88	0.83 114	1.03 102	0.64 36	2.40 131	0.62 36

RALAANet	1.79 101	0.71 28	0.88 85	0.54 61	0.55 67	0.63 94	0.43 70	1.30 111	0.52 64	0.93 96	0.65 57	0.74 45	0.60 70	0.33 20	8.49 122	1.53 81	0.78 53	0.91 117	2.18 79	1.09 130	3.35 113	15.13 206	0.55 75	0.79 106	0.92 83	1.03 92	2.08 101	0.77 53

AFF-stereo	3.18 152	0.71 28	0.65 52	0.31 14	0.33 18	0.55 63	0.23 14	0.87 52	0.42 33	1.36 130	0.46 22	0.67 28	0.35 18	0.26 12	46.76 222	1.18 37	0.62 20	0.86 98	2.87 107	0.45 14	4.82 131	15.89 213	0.44 30	0.47 34	0.82 60	0.68 43	2.38 129	0.56 19

UPFNet	0.78 20	0.71 28	0.89 87	0.55 63	0.65 94	0.60 83	0.56 98	0.72 24	0.57 74	0.59 23	0.59 47	0.64 23	0.47 37	0.61 118	1.83 23	1.02 19	0.77 47	0.69 51	0.92 23	0.73 70	0.70 16	1.04 11	0.55 75	0.67 81	0.64 32	0.57 30	2.18 107	0.59 29

IPLGR_C	1.36 61	0.72 33	0.89 87	0.59 73	0.54 63	0.54 58	0.34 47	0.81 39	0.58 77	0.76 56	0.69 65	1.05 102	0.53 47	0.64 131	2.77 53	1.41 64	0.92 85	0.69 51	3.26 123	0.64 46	1.68 76	10.52 148	0.58 88	0.83 114	1.01 98	0.65 39	2.40 131	0.61 33

XX-Stereo	13.13 243	0.72 33	1.28 170	1.04 151	0.54 63	0.81 126	0.87 132	1.13 83	0.51 61	4.52 234	6.79 225	1.56 152	1.04 158	0.49 79	39.98 194	16.92 254	1.52 168	0.95 124	6.78 193	0.95 114	6.18 153	13.69 199	0.71 130	0.52 42	237.32 278	1.37 129	2.63 157	3.58 192

ARAFT	1.32 57	0.72 33	0.50 31	0.35 19	0.34 20	0.44 36	0.24 18	0.65 18	0.35 21	2.25 181	0.56 42	0.60 16	0.30 13	0.43 58	2.15 35	1.46 72	0.75 39	0.75 68	2.78 104	0.58 32	2.25 100	12.47 186	0.45 33	0.39 13	0.94 85	0.40 11	1.98 96	0.57 21

DMCA	0.68 13	0.72 33	0.65 52	0.40 28	0.49 44	0.54 58	0.34 47	0.59 12	0.55 69	0.79 64	0.64 55	0.73 39	0.41 29	0.47 73	1.60 16	0.99 17	0.76 41	0.68 43	0.68 13	0.52 23	0.71 17	1.17 13	0.51 58	0.57 53	0.50 13	0.55 26	1.06 26	0.62 36

FADNet-RVC	2.70 135	0.72 33	0.93 100	0.78 113	1.09 152	0.60 83	2.77 194	0.92 59	0.62 88	1.01 105	0.73 74	1.50 146	0.65 83	0.62 123	38.99 187	1.71 101	0.92 85	0.91 117	2.27 85	1.57 165	2.69 107	4.17 66	0.53 70	0.80 107	1.47 164	1.12 107	1.45 51	1.38 129

PWCDC_ROB	2.81 137	0.72 33	0.69 58	0.63 84	0.95 139	0.69 105	0.70 119	1.04 74	1.58 180	0.64 34	1.84 156	0.91 80	3.56 203	0.77 156	39.21 188	2.17 127	1.31 152	0.99 135	1.59 58	1.01 124	3.34 112	5.82 101	0.72 132	0.87 125	0.77 47	0.94 78	1.13 31	1.19 115

RAFT-Stereo + iAFF	3.00 147	0.73 39	0.91 93	0.43 35	0.41 31	0.58 73	0.28 32	0.99 68	0.60 83	1.54 140	0.59 47	0.80 62	0.40 26	0.28 14	44.82 214	1.22 43	0.69 26	0.53 15	2.71 101	0.62 42	2.23 99	13.76 201	0.50 53	0.59 60	0.90 75	0.75 51	2.54 148	0.66 40

CVANet_RVC	0.80 21	0.73 39	0.92 99	0.86 130	0.64 91	0.72 112	0.62 108	1.17 87	0.55 69	0.47 13	0.89 103	0.91 80	0.48 38	0.51 88	0.84 2	0.75 5	0.61 19	0.59 27	0.56 9	0.63 44	0.66 14	3.82 61	0.43 26	0.47 34	0.57 21	0.44 18	0.78 14	1.05 96

AASNet	0.55 6	0.74 41	0.50 31	0.35 19	0.61 77	0.52 54	0.42 66	0.65 18	0.28 12	0.41 9	0.50 31	0.40 8	0.32 16	0.44 63	1.04 5	0.73 3	0.55 8	0.61 33	0.68 13	0.51 21	0.62 10	0.94 10	0.46 37	0.50 39	0.52 14	0.44 18	0.74 12	0.45 12

raft+_RVC	1.58 85	0.74 41	0.75 64	0.41 30	0.35 23	0.52 54	0.32 40	1.47 130	0.45 39	0.63 32	0.61 50	0.69 32	0.39 24	0.30 16	4.83 99	4.95 189	0.76 41	0.56 25	1.64 60	0.60 37	0.96 33	16.85 224	0.50 53	0.45 29	0.78 51	0.62 33	0.88 17	0.68 41

DMCA-RVC	0.94 29	0.74 41	0.78 69	0.62 79	0.78 113	0.58 73	1.11 152	0.77 30	1.39 164	1.36 130	0.68 60	0.88 73	0.57 60	0.58 111	2.43 46	1.16 33	0.91 82	0.78 72	0.99 27	0.78 80	0.94 32	1.41 23	0.55 75	0.72 92	0.62 30	0.64 36	1.82 83	0.91 73

test_4	2.06 118	0.75 44	0.84 79	0.43 35	0.36 26	0.36 16	0.27 28	0.78 32	0.34 19	0.75 52	0.53 36	0.91 80	0.35 18	0.41 45	13.80 145	13.16 234	0.68 25	0.72 56	1.64 60	0.61 38	1.21 53	11.03 160	0.48 43	0.52 42	0.66 38	0.71 45	2.72 163	0.61 33

GMOStereo	1.98 110	0.75 44	0.52 33	0.62 79	0.53 57	0.47 38	0.47 84	1.54 141	0.48 48	0.87 81	0.47 24	0.77 50	0.58 64	0.38 32	10.16 131	5.49 196	0.81 57	0.88 106	3.13 117	0.81 90	1.81 83	16.83 220	0.49 47	0.56 49	1.11 115	0.74 47	1.57 64	0.58 23

error version	1.98 110	0.75 44	0.52 33	0.62 79	0.53 57	0.47 38	0.47 84	1.54 141	0.48 48	0.87 81	0.47 24	0.77 50	0.58 64	0.38 32	10.16 131	5.49 196	0.81 57	0.88 106	3.13 117	0.81 90	1.81 83	16.83 220	0.49 47	0.56 49	1.11 115	0.74 47	1.57 64	0.58 23

test-v	1.98 110	0.75 44	0.52 33	0.62 79	0.53 57	0.47 38	0.47 84	1.54 141	0.48 48	0.87 81	0.47 24	0.77 50	0.58 64	0.38 32	10.16 131	5.49 196	0.81 57	0.88 106	3.13 117	0.81 90	1.81 83	16.83 220	0.49 47	0.56 49	1.11 115	0.74 47	1.57 64	0.58 23

test-2	1.98 110	0.75 44	0.52 33	0.62 79	0.53 57	0.47 38	0.47 84	1.54 141	0.48 48	0.87 81	0.47 24	0.77 50	0.58 64	0.38 32	10.16 131	5.49 196	0.81 57	0.88 106	3.13 117	0.81 90	1.81 83	16.83 220	0.49 47	0.56 49	1.11 115	0.74 47	1.57 64	0.58 23

ICVP	1.60 87	0.75 44	1.11 139	0.77 109	0.78 113	0.87 132	0.64 110	1.10 78	0.85 119	1.37 133	1.11 125	0.95 92	1.12 166	0.57 109	3.12 72	2.05 124	1.33 154	1.00 139	1.56 55	1.07 127	3.91 118	10.82 154	0.69 127	0.87 125	0.95 88	1.21 117	1.52 59	1.14 106
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	1.63 89	0.75 44	0.83 76	0.79 117	0.73 105	0.82 127	0.67 116	1.36 121	0.95 131	1.65 150	0.95 108	0.78 56	0.65 83	0.66 138	6.17 109	1.65 97	1.02 114	0.91 117	5.50 166	1.23 142	4.23 122	5.40 90	0.67 118	0.96 148	0.81 59	0.83 59	1.52 59	1.65 144

RASNet	1.02 33	0.75 44	0.95 104	0.64 88	0.64 91	0.67 101	0.45 77	0.98 67	0.62 88	1.21 120	0.64 55	0.76 47	0.74 102	0.43 58	1.59 14	1.52 79	0.78 53	0.68 43	1.06 31	0.70 62	1.24 54	4.37 69	0.47 38	0.84 116	0.80 56	0.83 59	2.17 106	1.08 99

IPLG	3.07 148	0.76 52	0.72 60	0.43 35	0.54 63	0.56 65	0.53 96	1.62 153	0.36 24	0.62 31	0.58 46	0.79 59	0.68 88	0.49 79	50.96 245	1.74 107	1.12 132	0.97 130	3.52 134	0.64 46	1.11 41	6.45 108	0.52 64	0.82 111	0.92 83	1.91 171	2.86 168	0.71 44

FINET	8.71 226	0.76 52	1.06 127	0.73 100	0.61 77	0.65 96	0.96 139	1.14 84	10.65 252	0.64 34	8.32 244	1.23 123	12.97 233	0.66 138	19.47 162	15.19 251	1.11 128	0.67 41	4.45 150	3.30 219	6.92 161	25.13 259	0.48 43	1.82 189	33.04 263	36.43 268	1.44 47	45.32 271

HSM	1.47 73	0.76 52	1.02 121	0.81 121	0.80 119	0.56 65	0.56 98	1.86 175	0.60 83	0.76 56	0.85 92	0.90 78	0.68 88	0.60 116	11.58 139	1.15 31	0.96 99	0.74 64	2.61 96	0.74 71	2.26 101	2.51 46	0.60 98	0.87 125	0.95 88	0.98 85	2.08 101	1.02 92

MIF-Stereo (partial)	0.77 19	0.77 55	0.34 9	0.29 10	0.38 29	0.36 16	0.31 36	0.54 9	0.40 27	0.61 27	0.32 12	0.55 15	0.40 26	0.24 10	2.14 34	1.65 97	0.69 26	0.76 69	0.93 25	0.48 19	1.52 70	1.76 31	0.42 24	0.39 13	0.64 32	0.70 44	2.25 114	0.86 65

MIM_Stereo	1.71 93	0.77 55	0.56 43	0.43 35	0.38 29	0.47 38	0.23 14	1.50 135	0.32 16	0.56 17	0.46 22	0.65 26	0.28 12	0.39 38	6.21 111	11.24 221	0.65 22	0.82 85	3.32 129	0.89 105	1.35 56	10.19 144	0.38 17	0.51 41	0.55 18	0.42 16	1.96 94	0.58 23

Sa-1000	1.22 50	0.77 55	0.49 29	0.49 48	0.61 77	0.51 49	0.29 33	1.69 161	0.53 65	0.73 48	0.48 30	0.73 39	0.66 86	0.76 152	3.04 68	1.97 119	0.98 103	0.95 124	3.31 127	0.63 44	1.92 91	4.89 76	0.37 13	0.82 111	1.15 124	1.22 119	2.35 123	0.75 48

sAnonymous2	1.46 71	0.77 55	0.55 39	0.43 35	0.48 40	0.71 109	0.42 66	1.28 106	0.99 133	0.65 37	0.88 100	1.13 115	0.96 150	0.36 27	2.58 47	2.36 133	1.11 128	1.05 153	3.69 137	0.96 116	4.96 134	7.11 118	0.64 109	0.61 65	0.84 62	1.39 131	1.25 37	1.23 119

CroCo_RVC	1.46 71	0.77 55	0.55 39	0.43 35	0.48 40	0.71 109	0.42 66	1.28 106	0.99 133	0.65 37	0.88 100	1.13 115	0.96 150	0.36 27	2.58 47	2.36 133	1.11 128	1.05 153	3.69 137	0.96 116	4.96 134	7.11 118	0.64 109	0.61 65	0.84 62	1.39 131	1.25 37	1.23 119

UNet	0.90 26	0.77 55	0.77 67	0.61 77	0.61 77	0.61 85	0.57 103	0.90 57	0.60 83	1.20 116	0.68 60	0.77 50	0.58 64	0.67 140	1.80 22	1.20 41	0.83 64	0.73 59	1.14 37	0.83 99	0.90 26	1.35 19	0.65 112	0.77 99	0.70 40	0.79 52	2.48 138	0.95 78

DeepPruner_ROB	1.89 107	0.77 55	0.97 109	0.86 130	0.91 132	0.80 124	5.39 214	1.26 103	0.91 127	1.47 138	1.61 148	0.92 85	0.82 128	0.56 107	4.41 93	1.54 86	1.07 124	1.06 156	2.72 103	0.80 85	7.63 172	7.36 121	0.87 172	0.77 99	0.91 77	1.47 139	2.20 109	0.99 89

CES	1.47 73	0.78 62	0.61 47	0.46 47	0.57 71	0.52 54	0.23 14	1.50 135	0.68 99	0.78 61	0.86 94	0.86 72	0.90 139	0.39 38	7.38 117	3.09 147	1.24 146	1.04 148	1.48 50	1.19 136	4.63 130	5.40 90	0.67 118	0.45 29	0.87 70	0.82 56	1.16 32	1.15 109

BEATNet_4x	1.77 100	0.78 62	0.79 70	0.76 106	0.70 100	0.51 49	0.49 90	1.23 97	1.31 162	0.84 76	0.76 78	1.06 103	0.76 110	0.67 140	8.95 123	2.41 135	1.91 184	1.42 193	1.30 42	0.88 104	4.99 138	9.14 134	0.51 58	1.03 154	0.77 47	0.82 56	1.85 85	1.10 101

LoS	1.62 88	0.79 64	0.65 52	0.53 59	0.57 71	0.67 101	0.39 61	2.55 214	0.90 125	1.22 123	0.98 115	0.98 97	0.87 136	0.44 63	4.09 91	3.52 161	1.45 162	0.94 123	2.24 83	0.75 74	6.08 152	7.76 123	0.68 121	0.64 70	1.18 129	0.97 83	1.10 29	0.87 68

CFNet_pseudo	1.71 93	0.79 64	0.89 87	0.83 124	0.79 117	0.71 109	0.43 70	0.93 61	0.53 65	0.94 99	0.81 90	0.94 89	0.88 138	0.82 163	15.18 151	1.47 75	0.79 55	0.73 59	7.38 201	0.78 80	1.08 40	2.74 50	0.74 141	0.70 89	0.91 77	0.91 75	1.47 53	1.13 105

HCRNet	0.75 15	0.79 64	0.43 21	0.55 63	0.27 12	0.42 33	0.38 59	0.63 17	0.34 19	1.59 143	0.61 50	0.67 28	0.31 15	0.42 53	2.11 32	0.81 8	0.65 22	0.48 11	0.68 13	0.44 13	0.80 22	2.42 43	0.40 21	0.45 29	0.46 9	0.48 21	2.14 103	0.50 16

Anonymous	1.99 114	0.80 67	0.63 50	0.50 52	0.57 71	0.61 85	0.40 63	1.53 140	1.14 152	2.17 178	0.66 59	1.14 118	1.08 161	0.60 116	3.00 65	4.37 180	1.40 160	1.27 187	3.68 136	1.28 146	7.10 162	12.24 181	0.62 102	1.03 154	1.17 125	1.12 107	2.45 135	1.16 112

GANet	1.17 49	0.80 67	0.81 74	0.71 98	0.71 102	1.18 164	0.64 110	0.83 43	0.47 44	0.61 27	6.20 216	2.19 171	0.44 34	0.65 136	0.94 3	0.81 8	0.87 72	0.79 74	0.65 12	0.46 16	0.56 7	6.49 109	0.53 70	0.57 53	0.65 35	0.47 20	0.85 16	0.70 42

CAS	1.16 48	0.81 69	0.47 26	0.51 55	0.49 44	0.38 19	0.31 36	0.56 10	0.45 39	1.20 116	0.90 105	0.64 23	0.97 154	0.32 17	3.11 70	2.22 129	0.98 103	0.85 96	1.21 38	0.64 46	3.95 119	5.48 94	0.47 38	0.31 8	0.85 67	0.92 77	1.21 35	1.15 109

dd	0.93 28	0.81 69	0.54 38	1.07 153	0.45 35	0.87 132	0.50 91	0.86 48	0.42 33	0.83 73	0.44 20	1.28 129	0.40 26	0.56 107	2.32 42	1.06 23	1.03 115	0.74 64	2.01 77	0.62 42	0.87 23	1.54 28	0.52 64	0.75 95	0.86 68	0.58 31	1.74 79	1.43 133

rafts_anoy	1.69 92	0.82 71	0.95 104	0.45 44	0.51 51	0.54 58	0.46 81	1.57 150	0.51 61	0.61 27	0.70 68	0.71 35	0.49 39	0.36 27	8.16 119	6.28 203	0.82 62	0.79 74	2.48 93	0.65 52	1.66 74	11.09 163	0.54 74	0.54 45	1.00 97	0.90 72	0.96 21	0.99 89

IER	0.95 31	0.83 72	0.60 46	0.50 52	0.52 54	0.58 73	0.48 88	0.80 37	0.50 57	1.12 114	0.77 82	1.06 103	0.50 42	0.78 157	3.59 83	1.11 29	0.76 41	0.65 38	0.91 22	0.78 80	0.76 18	2.32 41	0.66 115	0.67 81	0.65 35	1.01 87	2.05 99	0.74 46

pcwnet_v2	3.23 153	0.83 72	0.97 109	0.93 134	1.14 157	0.96 144	0.69 118	1.17 87	0.87 123	2.03 170	1.10 124	1.29 130	1.08 161	1.26 197	45.42 215	1.62 96	1.08 125	0.89 110	6.88 197	0.84 101	3.07 109	4.23 67	1.04 183	0.91 139	1.05 107	1.19 115	2.44 133	2.19 169

FADNet	2.84 140	0.83 72	0.90 90	0.83 124	1.04 145	0.62 87	2.08 180	0.99 68	0.76 109	0.92 95	0.92 107	1.18 120	0.78 117	0.76 152	40.37 196	1.50 77	0.97 102	1.03 147	2.68 99	1.57 165	3.20 111	5.00 79	0.51 58	0.68 83	1.58 176	1.68 153	1.54 61	1.82 148

NVstereo2D	2.85 141	0.83 72	0.80 73	0.70 97	0.80 119	0.92 141	0.81 127	1.18 91	0.76 109	0.93 96	1.03 118	0.81 64	0.55 57	0.72 148	52.45 256	1.56 91	0.94 94	0.87 102	1.64 60	0.72 69	1.14 44	1.60 29	0.76 146	0.87 125	1.08 111	0.79 52	1.01 23	0.75 48

IGEV_Zeroshot_test	4.26 176	0.84 76	1.93 200	2.97 222	0.71 102	3.42 220	1.32 165	2.22 200	1.67 184	4.20 229	6.87 229	2.33 178	1.00 155	0.48 75	9.28 125	11.41 223	1.04 118	0.84 94	5.57 169	4.84 229	8.38 188	21.42 251	0.65 112	0.84 116	1.46 161	1.58 147	14.79 251	2.96 183

anonymousdsp2	2.94 145	0.84 76	0.87 84	0.43 35	0.45 35	0.58 73	0.34 47	1.16 86	0.38 25	0.66 39	21.85 256	0.70 34	0.41 29	0.59 113	13.83 146	3.60 165	0.76 41	0.71 53	2.22 82	1.35 151	1.52 70	21.23 250	0.43 26	0.62 68	0.79 54	0.50 24	1.85 85	0.65 39

LMCR-Stereo	1.14 44	0.84 76	0.91 93	0.55 63	0.63 88	0.66 98	0.34 47	1.12 80	0.64 93	0.82 71	0.77 82	0.94 89	0.49 39	0.44 63	3.22 75	1.57 93	1.06 122	0.76 69	2.19 81	1.43 157	1.90 88	4.46 70	0.53 70	0.81 110	0.87 70	0.86 67	1.11 30	0.94 75

RALCasStereoNet	1.87 104	0.84 76	1.02 121	0.54 61	0.55 67	0.62 87	0.48 88	1.48 131	0.46 43	1.01 105	0.74 75	0.92 85	0.50 42	0.36 27	6.19 110	11.19 220	0.81 57	0.76 69	1.55 53	0.68 58	1.46 62	13.06 192	0.52 64	0.66 79	0.94 85	1.13 111	0.96 21	1.14 106

DSFCA	0.94 29	0.84 76	0.75 64	0.66 92	0.78 113	0.62 87	0.79 126	0.75 29	0.78 111	0.78 61	0.86 94	0.79 59	0.52 46	0.44 63	1.95 25	1.21 42	0.89 78	0.87 102	1.03 29	0.81 90	1.11 41	2.19 40	0.73 135	0.80 107	0.84 62	0.96 80	1.89 89	0.85 63

DN-CSS_ROB	1.49 75	0.84 76	1.08 133	0.88 132	0.88 128	0.50 47	0.39 61	2.00 187	0.63 91	1.55 141	1.79 154	1.00 99	0.81 124	0.41 45	3.48 79	1.46 72	1.12 132	0.95 124	5.28 162	0.75 74	4.20 121	3.69 59	0.56 82	1.01 152	0.80 56	0.82 56	2.06 100	1.31 125

MSKI-zero shot	3.77 170	0.85 82	1.15 147	0.73 100	0.63 88	0.68 103	0.56 98	1.86 175	0.94 129	0.88 88	6.74 224	1.62 154	0.71 94	0.43 58	15.96 152	13.56 236	1.52 168	1.01 143	6.81 194	8.64 247	10.46 205	16.23 215	0.59 93	0.87 125	1.50 168	1.95 176	1.85 85	3.10 185

AF-Net	1.15 46	0.85 82	1.00 115	0.77 109	0.93 135	1.00 150	2.29 184	1.51 138	1.06 142	0.57 20	0.96 109	1.40 139	0.64 80	0.75 150	2.20 37	1.08 25	0.85 65	0.62 34	1.83 68	0.79 83	0.90 26	2.97 53	0.66 115	0.65 76	0.98 92	0.89 70	1.58 68	1.24 121

Nwc_Net	1.15 46	0.85 82	1.00 115	0.77 109	0.93 135	1.00 150	2.29 184	1.51 138	1.06 142	0.57 20	0.96 109	1.40 139	0.64 80	0.75 150	2.20 37	1.08 25	0.85 65	0.62 34	1.83 68	0.79 83	0.90 26	2.97 53	0.66 115	0.65 76	0.98 92	0.89 70	1.58 68	1.24 121

CFNet	0.87 24	0.85 82	0.83 76	0.78 113	0.74 106	0.62 87	0.56 98	0.84 46	0.49 54	0.67 40	0.70 68	0.96 94	0.68 88	0.45 69	2.29 41	0.88 11	0.76 41	0.66 40	0.94 26	0.80 85	1.07 38	1.08 12	0.50 53	0.54 45	0.91 77	1.03 92	1.67 77	1.14 106

AE-Stereo	1.87 104	0.86 86	1.31 173	0.82 123	0.55 67	0.58 73	0.78 124	0.83 43	0.49 54	0.79 64	0.54 37	1.31 133	0.72 97	0.52 90	2.79 57	4.03 173	1.04 118	0.97 130	3.06 113	1.16 133	4.60 129	15.60 209	0.55 75	1.04 158	1.33 144	1.34 127	1.95 93	0.86 65

RAFT-Test	3.32 155	0.86 86	1.22 161	1.02 149	0.82 124	0.59 80	0.58 104	2.18 196	0.70 103	1.12 114	7.31 234	1.02 100	0.91 141	0.59 113	9.35 126	11.60 225	1.14 135	0.81 80	7.01 200	1.28 146	10.82 209	17.19 230	0.76 146	0.77 99	1.51 171	4.92 219	1.38 43	2.16 168

iResNet_ROB	1.32 57	0.86 86	0.86 83	0.65 89	0.60 75	0.69 105	0.66 114	2.64 217	0.58 77	1.71 154	0.75 77	0.97 95	0.82 128	0.49 79	5.86 107	1.53 81	0.93 90	0.86 98	2.96 108	0.68 58	2.22 97	1.21 16	0.62 102	0.95 146	0.86 68	0.98 85	2.65 160	1.02 92

EGLCR-Stereo	3.59 163	0.87 89	1.26 167	0.45 44	0.49 44	0.62 87	0.24 18	0.84 46	1.44 167	0.72 45	3.96 190	0.80 62	0.65 83	0.51 88	4.34 92	8.11 213	1.11 128	1.11 163	3.53 135	0.71 67	5.00 139	35.96 269	0.56 82	0.71 90	1.01 98	0.91 75	20.20 257	0.86 65

Anonymous3	2.34 124	0.87 89	0.96 106	0.57 69	1.20 162	0.90 137	0.70 119	2.43 210	1.12 148	1.04 107	0.97 113	2.57 182	1.18 169	0.58 111	4.83 99	8.57 214	1.53 170	1.46 196	5.31 163	1.61 168	6.76 158	10.34 146	0.73 135	0.71 90	1.11 115	1.40 134	2.31 116	1.33 127

CFNet_RVC	2.61 131	0.87 89	0.97 109	0.76 106	0.82 124	0.73 114	0.52 95	0.74 28	0.66 97	0.87 81	1.03 118	0.90 78	0.61 71	0.52 90	44.12 211	1.18 37	0.85 65	0.81 80	2.35 87	0.76 78	1.46 62	2.38 42	0.53 70	0.73 93	0.99 94	1.11 104	1.93 92	1.22 118

PDISCO_ROB	1.12 41	0.87 89	0.62 48	0.79 117	0.70 100	0.54 58	0.76 122	0.95 64	0.69 102	1.78 157	0.98 115	0.75 46	0.63 77	0.65 136	2.15 35	1.54 86	0.99 106	1.10 161	1.60 59	0.82 96	1.80 80	2.71 49	0.57 86	0.84 116	1.20 130	0.84 61	2.56 150	0.90 70

test croco	0.75 15	0.88 93	0.39 14	0.33 17	0.61 77	0.35 14	0.30 35	0.89 56	0.35 21	0.72 45	0.24 5	0.73 39	0.35 18	0.21 8	2.10 31	1.66 99	0.73 33	0.72 56	1.01 28	0.43 12	1.85 87	1.92 34	0.36 11	0.39 13	0.72 42	0.61 32	0.75 13	0.74 46

psm_up	1.12 41	0.88 93	1.03 123	0.79 117	0.95 139	0.77 120	0.66 114	1.33 115	1.03 140	0.87 81	0.69 65	1.12 112	0.76 110	0.76 152	2.94 60	1.17 36	0.96 99	0.82 85	2.32 86	0.85 102	1.44 59	1.89 33	0.51 58	0.92 141	1.03 102	1.08 101	1.62 74	1.09 100

FADNet-RVC-Resample	2.26 123	0.88 93	1.00 115	0.72 99	0.82 124	0.64 95	1.20 158	1.09 77	0.94 129	0.99 103	0.96 109	1.71 158	0.79 119	1.00 179	25.20 168	1.54 86	1.23 145	1.59 201	1.55 53	1.07 127	1.59 72	6.84 114	0.60 98	1.24 172	0.88 72	1.96 177	1.44 47	1.54 136

AACVNet	1.30 55	0.89 96	0.74 62	0.93 134	0.95 139	0.73 114	0.64 110	0.88 53	0.64 93	0.74 50	0.88 100	0.83 66	0.67 87	0.62 123	9.20 124	1.41 64	0.87 72	0.84 94	1.21 38	0.80 85	1.51 68	2.50 45	0.75 144	0.69 85	0.88 72	1.11 104	1.91 91	1.31 125

MSMDNet	3.50 159	0.89 96	1.16 149	0.58 71	0.75 107	0.62 87	0.50 91	2.02 188	0.62 88	1.04 107	1.76 152	1.11 111	12.05 230	0.61 118	12.99 143	10.73 219	1.17 139	0.81 80	6.92 198	1.46 161	11.45 214	17.23 231	0.72 132	0.84 116	1.47 164	1.81 163	1.28 39	1.94 158

MLCV	2.04 116	0.89 96	0.99 113	1.37 179	1.31 170	1.02 153	1.01 142	2.14 193	0.80 112	2.00 168	4.28 193	1.74 159	1.62 177	0.48 75	3.03 66	2.01 122	1.33 154	0.96 127	6.76 190	1.13 132	6.05 151	5.71 97	0.68 121	1.73 188	1.32 143	1.39 131	2.32 118	1.07 97

anonymity	7.31 216	0.90 99	1.71 191	1.15 162	0.92 134	0.82 127	0.78 124	2.16 195	1.73 187	3.78 223	97.18 273	1.99 166	0.92 142	0.53 93	9.97 129	7.82 210	1.13 134	0.89 110	6.68 188	1.45 159	7.79 176	18.56 241	0.75 144	0.77 99	1.50 168	1.58 147	21.11 258	2.77 178

GLC_STEREO	1.38 66	0.90 99	0.91 93	0.58 71	0.62 84	0.49 43	0.43 70	1.68 160	0.48 48	0.77 60	0.68 60	0.81 64	0.62 76	0.61 118	9.99 130	1.91 115	0.92 85	0.60 29	1.71 67	0.71 67	2.58 105	3.85 63	0.48 43	0.57 53	0.69 39	0.56 28	2.36 124	0.87 68

IPLGR	3.62 164	0.90 99	0.93 100	0.65 89	0.68 99	0.51 49	0.44 76	1.14 84	0.45 39	2.02 169	1.29 137	0.88 73	0.76 110	0.48 75	49.71 235	1.92 116	1.37 158	1.13 164	3.29 126	1.45 159	3.00 108	15.33 207	0.59 93	1.08 159	1.51 171	1.93 175	3.46 193	0.91 73

test_5	0.76 18	0.91 102	0.32 7	0.39 26	0.26 11	0.36 16	0.19 10	1.79 169	0.33 17	0.60 24	1.97 162	0.76 47	0.75 105	0.33 20	1.58 12	1.23 45	0.57 11	0.55 22	1.09 33	0.40 10	0.64 11	1.83 32	0.31 7	0.46 33	0.47 10	0.40 11	1.72 78	0.44 11

cross-raft	2.82 139	0.91 102	1.18 155	0.75 105	0.90 130	0.66 98	0.46 81	2.03 190	0.61 86	0.95 101	1.42 146	1.08 109	0.76 110	0.53 93	8.24 121	5.88 201	1.09 126	0.80 78	6.99 199	2.68 205	12.15 216	17.17 229	0.72 132	0.78 104	1.60 178	1.91 171	1.66 76	2.34 172

CREStereo++_RVC	1.81 102	0.91 102	1.09 135	0.52 57	0.61 77	0.41 26	0.29 33	1.37 123	0.56 72	0.83 73	0.63 53	0.77 50	0.86 133	0.40 42	2.94 60	3.08 146	0.98 103	0.63 36	2.71 101	0.56 26	4.98 137	6.57 110	0.59 93	0.53 44	1.06 108	1.06 98	12.85 246	0.97 80
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
iResNetv2_ROB	1.65 90	0.91 102	0.76 66	1.13 159	0.66 95	0.73 114	0.56 98	2.62 215	0.67 98	1.76 156	0.87 97	1.36 136	0.77 116	0.42 53	5.48 105	1.34 59	1.04 118	0.74 64	4.59 152	0.89 105	7.80 178	2.09 38	0.62 102	0.93 143	0.89 74	0.86 67	3.12 182	0.90 70

MyStereo04	1.85 103	0.92 106	1.06 127	0.81 121	0.90 130	0.59 80	0.43 70	1.56 147	0.99 133	2.30 183	0.87 97	1.46 142	0.57 60	0.41 45	3.53 82	2.81 142	0.93 90	1.01 143	5.44 165	2.73 206	4.96 134	6.15 107	1.83 213	0.96 148	1.39 155	1.73 156	2.57 152	0.94 75

CASnet	1.22 50	0.92 106	0.55 39	0.41 30	0.45 35	0.39 23	0.24 18	0.92 59	0.50 57	0.78 61	0.56 42	0.91 80	0.54 54	0.38 32	3.31 76	1.35 60	0.77 47	0.51 13	1.43 48	0.56 26	7.13 165	5.44 93	0.45 33	0.48 37	1.22 133	0.50 24	1.47 53	0.78 56
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MIPNet	2.96 146	0.92 106	0.91 93	0.50 52	0.67 98	0.56 65	0.61 107	1.33 115	0.54 68	2.05 172	0.97 113	0.83 66	0.81 124	0.49 79	40.68 198	1.72 103	1.31 152	0.97 130	3.26 123	1.24 143	1.50 67	9.35 135	0.59 93	1.03 154	1.35 148	1.98 179	2.90 171	0.81 58

GANet-ADL	3.14 151	0.92 106	1.31 173	1.05 152	1.05 147	1.24 173	0.92 137	1.20 93	1.01 136	3.66 221	6.58 221	1.07 108	0.81 124	0.49 79	11.53 138	4.97 191	1.73 178	0.91 117	6.57 185	2.05 190	8.13 184	18.07 238	0.71 130	0.95 146	1.11 115	1.99 180	2.91 172	1.84 150

CREStereo	1.57 83	0.92 106	0.99 113	0.53 59	0.43 33	0.49 43	0.26 25	1.44 129	0.71 104	0.87 81	1.01 117	0.95 92	0.76 110	0.44 63	7.17 114	4.29 177	0.93 90	0.59 27	2.41 88	0.65 52	5.45 143	5.19 84	0.61 100	0.63 69	1.02 101	1.01 87	1.74 79	0.98 84
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
DLCB_ROB	1.03 34	0.92 106	0.91 93	0.74 103	0.83 127	0.75 117	0.77 123	0.88 53	0.73 107	0.93 96	0.85 92	1.06 103	0.94 146	0.70 145	1.57 11	1.24 47	1.03 115	0.73 59	0.92 23	0.75 74	1.48 66	2.49 44	0.81 155	0.77 99	1.35 148	1.30 124	1.49 57	0.95 78

AEACV	3.45 157	0.93 112	0.35 11	0.29 10	0.21 9	0.27 6	0.12 5	0.28 2	0.14 3	0.24 3	0.24 5	0.36 6	0.22 8	0.21 8	30.09 174	24.13 263	0.59 14	0.46 9	1.65 65	0.91 109	0.89 25	28.36 266	0.27 6	0.21 5	0.36 1	0.31 4	0.63 8	0.28 6

NLCA_NET_v2_RVC	1.09 38	0.93 112	0.85 81	0.74 103	0.81 121	0.66 98	1.22 161	1.07 75	2.23 205	1.99 167	0.76 78	0.97 95	0.63 77	0.94 173	2.41 45	1.05 22	0.74 35	0.72 56	1.32 43	0.70 62	0.90 26	1.40 20	0.59 93	0.61 65	0.74 44	1.58 147	1.48 56	1.26 123
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
raft_robust	1.38 66	0.94 114	0.55 39	0.60 75	0.48 40	0.59 80	0.38 59	2.05 192	0.53 65	1.67 152	0.52 34	0.83 66	0.81 124	0.49 79	3.50 81	1.90 114	0.92 85	0.86 98	4.99 158	0.61 38	3.19 110	5.05 81	0.47 38	0.64 70	1.04 105	1.06 98	1.58 68	0.99 89

RAFT_CTSACE	0.75 15	0.94 114	0.33 8	0.36 21	0.34 20	0.34 12	0.24 18	1.23 97	0.27 10	0.64 34	0.29 9	0.72 38	0.56 59	0.34 22	2.96 62	1.22 43	0.55 8	0.44 7	0.81 19	0.35 6	0.87 23	2.64 48	0.47 38	0.38 12	0.54 17	0.41 14	1.58 68	0.39 10

TestStereo	0.82 22	0.94 114	0.85 81	0.56 68	0.47 38	0.68 103	0.35 55	1.21 95	0.42 33	0.90 90	0.65 57	0.88 73	0.55 57	0.39 38	1.59 14	0.96 13	0.77 47	0.54 17	1.41 47	0.57 28	1.30 55	1.32 18	0.48 43	0.49 38	0.79 54	0.81 55	1.39 44	0.79 57

PMTNet	1.59 86	0.94 114	1.06 127	0.49 48	0.51 51	0.49 43	0.32 40	0.83 43	0.72 105	0.83 73	0.63 53	0.89 77	0.50 42	0.42 53	7.10 113	4.35 179	0.96 99	0.57 26	2.41 88	0.58 32	5.99 150	6.00 105	0.61 100	0.41 21	1.97 199	1.03 92	1.16 32	1.19 115

MyStereo	1.93 109	0.95 118	1.26 167	0.84 128	0.91 132	0.57 70	0.43 70	1.29 108	0.74 108	2.38 187	2.06 168	1.54 149	0.70 92	0.40 42	4.03 88	2.60 138	0.90 81	0.93 121	5.50 166	2.53 202	4.90 133	7.06 117	1.36 197	1.00 150	1.50 168	2.17 187	2.66 161	0.94 75

Any-RAFT	2.70 135	0.95 118	1.29 171	0.76 106	0.79 117	0.51 49	0.42 66	1.99 186	0.58 77	0.86 78	6.97 232	1.52 148	0.51 45	0.44 63	5.49 106	3.45 158	0.94 94	0.93 121	6.85 196	0.82 96	14.24 245	11.16 164	0.70 129	0.78 104	1.62 179	1.89 170	2.28 115	4.18 198

SA	1.14 44	0.95 118	0.46 24	0.55 63	0.54 63	0.50 47	0.25 23	1.59 151	0.47 44	0.72 45	0.40 18	0.73 39	0.59 69	0.62 123	2.09 30	2.12 125	0.82 62	0.82 85	3.31 127	0.67 56	1.46 62	4.78 75	0.36 11	0.69 85	0.78 51	1.11 104	2.64 158	0.72 45

STTStereo	1.06 37	0.95 118	0.90 90	0.79 117	0.77 111	0.70 108	1.10 149	0.86 48	1.48 172	1.26 124	0.78 86	1.13 115	0.78 117	0.94 173	2.76 52	1.16 33	0.76 41	0.73 59	1.10 34	0.66 55	1.18 47	1.53 27	0.62 102	0.58 57	0.78 51	1.22 119	1.76 81	1.40 131

SACVNet	1.42 69	0.96 122	1.03 123	0.93 134	1.15 158	0.95 143	0.99 141	1.50 135	0.82 115	1.21 120	0.74 75	0.99 98	0.73 100	0.70 145	3.38 78	1.50 77	1.24 146	0.85 96	2.24 83	0.96 116	2.50 104	5.99 104	0.69 127	0.90 136	1.04 105	1.06 98	2.02 97	1.29 124

EKT-Stereo	4.27 178	0.97 123	1.18 155	0.73 100	0.77 111	0.89 135	1.18 156	2.02 188	1.53 178	1.56 142	4.82 202	1.25 125	0.80 123	0.54 100	31.80 175	14.62 245	1.26 149	1.36 192	5.54 168	7.66 243	9.42 196	17.09 228	0.57 86	0.75 95	1.41 156	1.82 167	2.56 150	1.07 97

RAFT+CT+SA	0.90 26	0.97 123	0.42 20	0.45 44	0.29 14	0.39 23	0.21 12	1.63 156	0.35 21	0.73 48	0.32 12	0.91 80	0.69 91	0.41 45	1.58 12	1.43 67	0.59 14	0.60 29	2.18 79	0.50 20	0.90 26	5.09 82	0.35 10	0.43 24	0.55 18	0.43 17	1.56 63	0.49 14

PSMNet-ADL	4.56 183	0.97 123	1.17 153	1.19 168	1.28 166	1.04 155	0.92 137	1.77 167	1.26 159	3.47 216	6.08 215	1.51 147	3.10 199	0.57 109	51.86 252	9.30 215	1.51 166	0.96 127	5.92 175	1.28 146	6.83 159	12.62 188	0.87 172	0.88 132	1.17 125	1.43 136	3.02 175	1.17 114

GEStereo_RVC	1.88 106	0.97 123	1.01 119	1.01 148	0.88 128	1.12 161	1.07 146	1.65 158	0.82 115	0.90 90	0.78 86	1.38 137	0.79 119	0.64 131	2.40 44	2.33 131	1.22 143	1.22 178	4.10 146	1.26 145	5.16 142	12.04 179	0.73 135	1.21 170	0.95 88	0.97 83	2.49 140	1.64 143

FCDSN-DC	3.99 173	0.97 123	2.81 227	1.39 180	1.40 178	1.15 163	1.19 157	0.91 58	0.91 127	1.04 107	0.72 71	1.58 153	0.75 105	0.63 127	52.37 255	2.42 136	1.30 151	1.13 164	1.11 36	0.80 85	7.88 179	16.59 218	0.81 155	2.41 218	1.31 139	1.68 153	1.29 40	1.11 103
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet	2.85 141	0.97 123	0.97 109	1.43 183	1.80 195	1.47 186	1.12 153	1.81 170	1.13 149	2.59 195	4.97 203	1.93 163	2.37 184	0.49 79	10.52 136	7.03 206	1.43 161	1.23 179	6.83 195	1.98 186	10.31 202	4.92 78	0.64 109	2.13 207	1.14 122	1.54 143	2.80 166	1.38 129

TESTraft	1.04 35	0.98 129	0.44 22	0.41 30	0.34 20	0.41 26	0.26 25	1.12 80	0.40 27	0.98 102	0.35 16	0.64 23	0.76 110	0.53 93	3.11 70	1.82 112	0.74 35	0.52 14	3.10 114	0.57 28	1.16 45	3.86 64	0.37 13	0.45 29	0.58 24	1.17 114	2.52 144	0.60 30

dad	1.73 96	0.98 129	0.82 75	2.17 205	1.18 160	1.11 160	4.08 208	1.66 159	0.63 91	1.21 120	0.54 37	1.12 112	2.00 182	0.63 127	3.74 85	1.25 48	1.14 135	0.82 85	2.70 100	0.80 85	1.47 65	2.54 47	0.73 135	1.01 152	2.41 209	0.71 45	5.51 216	3.77 195

RTSC	3.28 154	0.98 129	1.45 181	0.78 113	0.96 143	1.01 152	2.41 188	1.17 87	1.33 163	2.40 190	2.02 167	1.27 127	1.03 157	1.14 191	40.84 201	3.19 150	1.99 187	1.31 190	4.15 147	1.44 158	3.49 115	5.65 95	0.68 121	1.18 168	1.17 125	1.04 95	2.44 133	2.09 162

DISCO	1.04 35	0.98 129	0.62 48	0.57 69	0.62 84	0.84 129	0.83 130	0.77 30	0.82 115	1.98 166	0.89 103	0.68 30	0.70 92	0.45 69	1.98 26	1.35 60	1.00 109	0.81 80	1.83 68	0.81 90	1.00 35	2.90 52	0.62 102	0.65 76	0.74 44	0.84 61	2.03 98	0.85 63

MGS-Stereo	1.51 77	0.99 133	0.53 37	0.41 30	0.35 23	0.41 26	0.36 57	0.66 21	0.28 12	0.53 15	0.47 24	0.52 12	0.39 24	0.43 58	23.18 165	1.01 18	0.77 47	0.79 74	1.05 30	0.67 56	1.17 46	1.46 26	0.47 38	0.69 85	0.77 47	0.48 21	1.29 40	0.77 53

TestStereo1	1.09 38	0.99 133	0.41 17	0.38 23	0.37 27	0.41 26	0.27 28	1.02 71	0.40 27	0.80 68	0.34 14	0.61 20	0.74 102	0.53 93	2.97 63	1.78 108	0.74 35	0.54 17	3.12 115	0.57 28	1.44 59	5.38 88	0.37 13	0.43 24	0.59 27	1.04 95	2.53 146	0.60 30

SA-5K	1.09 38	0.99 133	0.41 17	0.38 23	0.37 27	0.41 26	0.27 28	1.02 71	0.40 27	0.80 68	0.34 14	0.61 20	0.74 102	0.53 93	2.97 63	1.78 108	0.74 35	0.54 17	3.12 115	0.57 28	1.44 59	5.38 88	0.37 13	0.43 24	0.59 27	1.04 95	2.53 146	0.60 30

ADLNet	2.55 129	0.99 133	0.77 67	0.63 84	0.76 108	0.65 96	0.53 96	1.11 79	0.61 86	0.58 22	0.72 71	1.70 157	0.61 71	0.88 167	46.09 218	1.06 23	0.75 39	0.68 43	0.86 21	0.75 74	0.79 20	1.96 35	0.55 75	0.58 57	0.96 91	0.96 80	1.63 75	0.76 52

GMStereo	0.82 22	0.99 133	0.40 16	0.49 48	0.48 40	0.56 65	0.46 81	0.79 34	0.47 44	0.55 16	0.47 24	0.84 71	0.41 29	0.37 31	1.71 18	1.08 25	0.77 47	0.54 17	1.93 74	0.59 35	1.20 50	2.06 36	0.45 33	0.57 53	0.77 47	0.67 42	1.86 88	0.57 21
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PA-Net	1.33 59	0.99 133	1.18 155	0.77 109	1.35 174	0.69 105	0.90 135	0.82 42	1.17 155	0.82 71	1.28 136	0.78 56	0.79 119	0.93 171	4.45 97	1.31 56	0.72 31	0.80 78	1.06 31	0.89 105	1.19 48	4.70 73	0.68 121	0.85 123	1.01 98	2.17 187	1.45 51	2.09 162
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DAS	3.10 149	1.00 139	1.10 137	1.19 168	1.08 148	1.08 158	1.21 159	1.75 163	1.79 193	3.25 213	5.47 209	2.72 186	3.29 200	0.55 103	5.31 103	7.12 207	2.42 201	1.23 179	6.24 178	1.85 179	12.96 226	10.93 156	0.78 149	1.97 196	1.37 153	1.75 157	2.60 153	1.57 137

SepStereo	3.10 149	1.00 139	1.10 137	1.19 168	1.08 148	1.08 158	1.21 159	1.75 163	1.79 193	3.25 213	5.47 209	2.72 186	3.29 200	0.55 103	5.31 103	7.12 207	2.42 201	1.23 179	6.24 178	1.85 179	12.96 226	10.93 156	0.78 149	1.97 196	1.37 153	1.75 157	2.60 153	1.57 137

test-3	2.64 132	1.01 141	1.14 144	0.63 84	0.62 84	0.58 73	0.45 77	1.98 184	0.42 33	0.86 78	0.54 37	1.48 144	0.53 47	0.41 45	15.10 149	11.78 226	0.86 70	0.82 85	6.54 183	0.74 71	5.58 146	11.75 174	0.51 58	0.90 136	0.91 77	1.01 87	3.11 179	0.97 80

test_1	2.64 132	1.01 141	1.14 144	0.63 84	0.62 84	0.58 73	0.45 77	1.98 184	0.42 33	0.86 78	0.54 37	1.48 144	0.53 47	0.41 45	15.10 149	11.82 229	0.86 70	0.82 85	6.53 182	0.74 71	5.60 147	11.75 174	0.50 53	0.90 136	0.91 77	1.01 87	3.11 179	0.98 84

R-Stereo Train	3.50 159	1.01 141	1.23 162	1.00 144	0.66 95	0.77 120	0.32 40	1.30 111	1.01 136	1.63 147	4.33 194	1.34 134	0.71 94	0.42 53	34.59 178	4.42 181	1.66 175	1.02 145	6.76 190	1.16 133	7.74 174	13.63 197	0.52 64	0.64 70	1.53 173	1.66 151	1.39 44	1.92 156

RAFT-Stereo	3.50 159	1.01 141	1.23 162	1.00 144	0.66 95	0.77 120	0.32 40	1.30 111	1.01 136	1.63 147	4.33 194	1.34 134	0.71 94	0.42 53	34.59 178	4.42 181	1.66 175	1.02 145	6.76 190	1.16 133	7.74 174	13.63 197	0.52 64	0.64 70	1.53 173	1.66 151	1.39 44	1.92 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.25 122	1.02 145	1.23 162	1.34 178	1.04 145	0.89 135	5.14 211	1.41 126	1.02 139	1.29 126	2.38 173	1.25 125	0.84 131	0.53 93	3.59 83	2.58 137	3.60 211	1.09 160	3.45 133	1.24 143	7.99 182	9.49 136	0.68 121	0.88 132	1.59 177	1.27 121	2.51 142	1.41 132
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	2.64 132	1.02 145	1.12 140	0.65 89	0.63 88	0.57 70	0.45 77	1.95 177	0.41 32	0.88 88	0.51 32	1.47 143	0.54 54	0.40 42	14.93 148	11.79 227	0.88 77	0.83 91	6.54 183	0.76 78	5.54 144	11.70 173	0.49 47	0.88 132	0.99 94	1.12 107	3.23 184	0.98 84

APVNet	1.28 53	1.03 147	0.68 57	0.69 95	0.78 113	0.87 132	0.89 134	0.79 34	0.72 105	0.91 92	0.83 91	0.92 85	0.61 71	0.59 113	3.31 76	1.71 101	1.16 138	0.99 135	3.22 121	0.92 110	1.91 90	4.73 74	0.58 88	1.11 163	0.80 56	0.84 61	1.90 90	0.97 80

UDGNet	1.40 68	1.04 148	0.83 76	1.64 192	1.39 176	1.70 193	1.25 163	1.21 95	0.81 114	0.63 32	0.87 97	0.92 85	0.42 32	1.61 205	2.12 33	1.25 48	0.87 72	0.89 110	2.45 92	0.92 110	1.95 93	5.71 97	1.28 195	0.54 45	1.21 131	1.10 103	2.15 104	1.02 92

EAI-Stereo	5.34 194	1.04 148	2.30 215	1.02 149	1.55 182	0.85 130	1.91 176	2.21 199	2.99 218	0.81 70	6.93 231	1.39 138	0.83 130	0.54 100	26.39 169	49.22 270	1.18 140	1.17 171	7.74 204	1.54 164	8.92 191	12.00 178	0.78 149	2.02 200	1.46 161	2.24 191	3.36 190	1.89 154

RP	1.29 54	1.05 150	1.26 167	0.96 139	1.11 154	0.85 130	1.39 166	1.24 99	1.30 161	0.61 27	1.16 128	1.27 127	0.75 105	0.72 148	3.49 80	1.12 30	0.95 96	0.68 43	1.24 40	0.83 99	1.02 36	4.57 71	0.63 107	0.91 139	0.90 75	1.02 91	2.51 142	1.20 117

SHD	3.64 165	1.05 150	2.15 208	1.16 164	1.24 163	1.21 170	2.45 189	1.63 156	1.66 183	2.43 191	2.96 177	1.83 160	2.53 187	0.95 175	39.82 192	3.82 170	1.89 183	1.51 197	4.16 148	2.08 193	5.74 149	5.69 96	0.74 141	1.99 198	1.92 197	1.81 163	1.97 95	1.86 151

TANstereo	1.55 80	1.06 152	0.94 102	0.68 93	0.76 108	0.90 137	0.33 44	0.86 48	0.64 93	0.70 42	1.05 120	0.60 16	0.61 71	1.01 180	2.77 53	2.92 144	1.00 109	1.15 167	1.49 51	1.30 149	5.05 140	5.77 99	1.42 199	0.59 60	0.57 21	0.90 72	5.94 220	0.75 48

XX-TBD	1.55 80	1.06 152	0.94 102	0.68 93	0.76 108	0.90 137	0.33 44	0.86 48	0.64 93	0.70 42	1.05 120	0.60 16	0.61 71	1.01 180	2.77 53	2.92 144	1.00 109	1.15 167	1.49 51	1.30 149	5.05 140	5.77 99	1.42 199	0.59 60	0.57 21	0.90 72	5.94 220	0.75 48

HSM-Net_RVC	3.81 171	1.09 154	1.14 144	1.82 194	1.25 165	0.94 142	0.70 119	2.28 205	1.07 144	2.74 200	5.68 213	38.55 264	1.46 176	0.55 103	5.03 101	1.95 117	1.20 142	0.79 74	1.99 76	1.22 139	7.13 165	13.94 203	0.84 163	2.30 210	1.64 180	1.51 140	2.21 112	1.75 147
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iinet-f	1.26 52	1.10 155	0.69 58	0.94 138	0.47 38	0.72 112	0.58 104	0.79 34	0.50 57	2.11 176	1.35 141	0.83 66	0.64 80	0.38 32	3.97 87	1.88 113	0.79 55	0.68 43	3.04 111	1.08 129	1.61 73	3.40 55	0.68 121	0.75 95	1.14 122	0.64 36	2.22 113	0.90 70

ccs_rob	5.44 196	1.11 156	1.53 185	1.20 171	0.97 144	1.19 167	1.07 146	2.86 222	1.25 158	4.19 227	35.07 263	8.65 237	1.42 175	0.76 152	35.68 181	6.12 202	1.64 171	1.17 171	5.87 174	1.60 167	10.36 204	12.86 190	0.76 146	2.22 209	1.10 112	1.34 127	2.64 158	2.22 171

s12784h	2.36 125	1.12 157	1.42 178	1.12 157	0.93 135	0.62 87	0.40 63	1.36 121	0.68 99	1.05 110	0.86 94	1.10 110	0.94 146	0.43 58	2.88 59	4.87 188	1.00 109	0.73 59	3.80 139	0.59 35	7.79 176	9.50 137	0.55 75	0.69 85	1.89 194	1.97 178	11.65 243	3.89 196

AMNet	1.31 56	1.12 157	1.05 126	1.14 161	1.12 156	1.27 176	1.07 146	1.35 118	1.13 149	1.10 113	1.11 125	1.55 150	1.26 170	1.20 194	1.75 21	1.59 95	1.37 158	1.23 179	1.37 45	1.22 139	1.40 58	1.40 20	1.25 194	1.26 174	1.26 134	1.70 155	1.54 61	1.65 144

NaN_ROB	2.45 127	1.12 157	1.08 133	0.97 140	1.86 200	0.90 137	1.61 169	1.33 115	10.69 254	1.00 104	1.27 135	2.58 183	0.94 146	1.20 194	17.00 156	1.43 67	1.03 115	0.90 115	1.56 55	1.21 138	1.90 88	3.45 56	0.81 155	1.12 164	1.54 175	2.00 181	2.39 130	3.23 189

S-Stereo	5.20 192	1.19 160	1.90 199	1.82 194	1.73 192	1.68 192	2.29 184	2.74 221	2.14 202	3.32 215	13.02 253	5.98 221	1.85 181	0.89 168	28.39 173	16.06 253	1.91 184	2.35 230	5.62 170	9.27 254	7.51 170	15.02 205	1.62 208	2.70 227	1.33 144	2.06 184	2.88 169	3.20 188

RTS	3.66 166	1.19 160	1.07 131	0.99 142	1.30 168	1.36 180	3.80 205	1.35 118	1.49 174	2.37 185	1.17 130	1.84 161	1.14 167	1.07 185	42.35 206	3.22 151	2.05 192	1.43 194	4.07 144	1.94 183	4.46 124	5.32 86	1.05 184	1.34 176	1.91 195	5.04 220	2.33 119	2.12 165

RTSA	3.66 166	1.19 160	1.07 131	0.99 142	1.30 168	1.36 180	3.80 205	1.35 118	1.49 174	2.37 185	1.17 130	1.84 161	1.14 167	1.07 185	42.35 206	3.22 151	2.05 192	1.43 194	4.07 144	1.94 183	4.46 124	5.32 86	1.05 184	1.34 176	1.91 195	5.04 220	2.33 119	2.12 165

FAT-Stereo	4.52 182	1.20 163	2.24 211	1.53 189	1.85 199	1.44 184	1.59 168	3.56 232	1.83 195	3.65 219	6.20 216	6.73 225	2.83 194	1.06 184	10.97 137	14.80 247	2.18 196	2.42 235	5.19 161	8.70 249	13.23 231	13.14 193	0.95 180	2.77 233	1.34 146	2.22 190	3.04 176	5.45 208

ADCPNet	7.22 212	1.20 163	3.00 233	1.33 177	3.12 232	1.46 185	9.28 233	2.20 197	3.19 222	4.19 227	7.62 237	2.54 180	15.76 243	1.74 207	49.34 234	3.53 162	2.22 197	1.25 185	19.78 233	3.05 215	6.47 154	6.78 113	4.59 234	1.45 179	3.90 223	5.06 222	3.90 208	26.91 251

GANetREF_RVC	1.35 60	1.22 165	1.01 119	1.18 165	1.10 153	1.02 153	0.81 127	1.25 100	1.15 153	1.30 127	0.77 82	2.55 181	0.96 150	0.63 127	2.28 40	1.23 45	1.09 126	0.99 135	2.42 90	0.90 108	2.22 97	1.72 30	0.79 152	1.12 164	1.31 139	1.27 121	2.62 155	1.48 135
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
FADNet_RVC	3.56 162	1.23 166	1.25 166	1.44 184	1.84 197	1.07 157	1.92 177	1.49 133	1.21 157	1.36 130	1.98 165	2.15 169	1.78 180	1.70 206	24.01 166	3.18 149	2.07 194	2.72 240	5.67 172	1.96 185	6.65 156	9.51 138	0.82 159	1.59 183	1.21 131	1.51 140	12.03 244	2.86 180

PWC_ROB	2.85 141	1.23 166	1.47 183	0.98 141	1.11 154	1.27 176	1.99 178	1.27 105	1.94 197	1.81 158	3.58 189	2.35 179	3.05 196	1.01 180	14.14 147	4.27 176	2.10 195	1.91 217	3.81 140	1.66 170	5.64 148	8.18 129	0.85 167	2.03 201	1.36 151	1.46 138	3.11 179	3.25 190

GwcNet-ADL	2.59 130	1.24 168	1.55 186	1.27 173	1.36 175	0.98 147	0.84 131	1.49 133	0.86 120	3.20 212	6.66 222	2.00 167	1.04 158	0.79 160	3.85 86	4.95 189	1.68 177	0.89 110	5.11 160	2.44 199	6.48 155	11.06 162	0.92 178	1.18 168	1.31 139	1.92 173	2.15 104	2.69 176

SGM-Forest	5.08 189	1.24 168	0.79 70	2.11 204	1.57 186	1.42 182	0.58 104	1.40 124	0.90 125	4.89 240	0.91 106	2.72 186	12.97 233	0.64 131	17.84 160	3.50 159	0.87 72	0.68 43	9.60 214	0.82 96	7.51 170	17.96 237	0.87 172	1.09 160	1.69 185	1.75 157	5.90 219	34.83 261
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NCC-stereo	1.37 63	1.25 170	1.13 141	1.00 144	1.08 148	0.98 147	1.87 174	1.76 165	1.58 180	0.60 24	1.33 138	1.22 121	1.08 161	0.78 157	3.16 73	1.19 39	0.95 96	1.00 139	1.64 60	1.00 122	1.20 50	3.65 57	0.84 163	0.84 116	1.28 136	1.57 145	1.44 47	1.60 140

Abc-Net	1.37 63	1.25 170	1.13 141	1.00 144	1.08 148	0.98 147	1.87 174	1.76 165	1.58 180	0.60 24	1.33 138	1.22 121	1.08 161	0.78 157	3.16 73	1.19 39	0.95 96	1.00 139	1.64 60	1.00 122	1.20 50	3.65 57	0.84 163	0.84 116	1.28 136	1.57 145	1.44 47	1.60 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS_RVC	1.52 78	1.26 172	0.96 106	0.32 15	0.52 54	0.38 19	0.34 47	0.73 26	0.57 74	2.10 174	0.76 78	0.73 39	0.72 97	0.35 24	4.43 95	3.80 168	0.91 82	2.29 225	3.41 131	0.70 62	4.52 126	6.76 111	0.56 82	0.44 27	0.84 62	0.85 65	0.93 19	0.98 84

tt_ll	1.52 78	1.26 172	0.96 106	0.32 15	0.52 54	0.38 19	0.34 47	0.73 26	0.57 74	2.10 174	0.76 78	0.73 39	0.72 97	0.35 24	4.43 95	3.80 168	0.91 82	2.29 225	3.41 131	0.70 62	4.52 126	6.76 111	0.56 82	0.44 27	0.84 62	0.85 65	0.93 19	0.98 84

UCFNet_RVC	2.81 137	1.27 174	0.90 90	0.89 133	0.94 138	0.78 123	0.62 108	0.78 32	0.68 99	0.91 92	0.80 88	1.29 130	1.02 156	0.50 86	42.02 205	1.15 31	0.85 65	0.83 91	6.67 187	0.85 102	1.51 68	2.89 51	1.15 188	0.75 95	1.10 112	1.14 112	1.58 68	2.10 164

NCCL2	1.66 91	1.30 175	1.16 149	1.12 157	1.48 180	0.80 124	1.13 155	1.07 75	1.15 153	1.84 160	1.26 134	1.12 112	0.84 131	0.83 164	4.07 89	1.52 79	1.22 143	0.89 110	1.35 44	0.93 113	2.49 103	5.97 103	1.47 204	1.14 166	1.49 167	1.40 134	3.78 204	1.89 154

XQC	3.85 172	1.31 176	1.36 175	1.30 176	1.53 181	1.33 179	2.55 191	1.62 153	1.46 171	2.54 193	3.01 179	1.69 156	4.90 206	1.38 201	44.59 212	3.43 157	1.76 180	1.35 191	3.99 143	1.75 175	4.57 128	5.16 83	0.89 176	1.42 178	2.05 201	2.68 198	2.31 116	2.06 161

TRStereo	7.27 214	1.32 177	1.93 200	0.85 129	0.64 91	2.31 207	0.87 132	2.20 197	0.84 118	4.40 231	1.76 152	2.27 177	0.75 105	0.53 93	9.78 128	18.00 256	0.89 78	0.90 115	5.70 173	1.69 172	7.47 169	17.27 232	0.63 107	0.64 70	1.43 158	106.42 277	3.23 184	1.61 142

stereogan	1.50 76	1.32 177	1.15 147	1.13 159	1.31 170	1.13 162	1.02 143	1.26 103	1.04 141	1.20 116	1.09 123	1.65 155	0.90 139	0.67 140	2.78 56	1.43 67	1.01 113	0.81 80	1.83 68	0.99 121	1.36 57	8.05 126	0.73 135	0.92 141	0.91 77	1.08 101	2.36 124	1.37 128

RGC	1.56 82	1.33 179	1.98 205	1.18 165	1.24 163	1.20 169	1.06 144	1.20 93	1.09 145	0.91 92	1.67 149	1.23 123	1.26 170	0.92 170	4.08 90	1.27 50	1.06 122	0.86 98	1.92 72	1.10 131	1.72 78	5.40 90	0.79 152	1.03 154	1.17 125	1.52 142	2.20 109	1.83 149

SAMSARA	4.67 185	1.33 179	1.79 192	1.51 187	1.56 185	1.58 188	3.79 204	2.22 200	1.93 196	2.38 187	3.37 185	2.12 168	9.35 218	2.02 211	37.97 185	5.46 195	2.03 191	1.62 203	4.95 157	2.84 209	6.73 157	6.13 106	1.00 181	2.01 199	4.21 225	6.28 229	4.36 210	5.44 207

SFCPSM	10.77 233	1.34 181	1.09 135	1.15 162	1.19 161	1.19 167	0.90 135	1.29 108	1.76 189	2.70 199	5.58 212	4.33 207	10.25 223	1.08 187	51.59 246	5.22 194	1.99 187	1.17 171	161.66 277	4.44 226	7.65 173	11.04 161	0.84 163	1.68 187	1.34 146	1.75 157	3.44 192	3.04 184

HBP-ISP	6.55 207	1.35 182	2.23 210	1.99 198	1.62 188	1.78 195	0.81 127	2.50 211	1.26 159	4.90 241	6.79 225	1.42 141	0.75 105	14.52 254	52.81 257	19.38 259	1.33 154	1.14 166	6.08 176	7.98 245	12.72 222	19.17 246	0.83 162	1.51 181	2.15 202	2.05 182	3.91 209	3.74 194

iRaft-Stereo_20w	5.41 195	1.35 182	2.82 228	2.69 212	1.55 182	1.58 188	1.23 162	1.96 179	3.24 224	5.53 257	7.00 233	1.55 150	1.33 172	0.55 103	6.14 108	9.93 216	1.65 174	0.87 102	6.14 177	5.54 233	8.40 189	20.46 249	0.73 135	0.87 125	1.71 186	34.19 264	11.64 242	5.53 210

STTRV1_RVC	7.62 221	1.35 182	1.13 141	1.70 193	1.33 173	2.15 203	1.82 172	1.56 147	1.45 169	1.88 162	3.47 188	3.12 191	4.87 205	1.12 189	49.09 233	6.48 204	11.18 243	1.07 158	41.45 253	10.39 257	9.37 195	18.83 244	1.22 190	2.21 208	5.53 229	2.91 202	5.85 217	13.08 231

CSAN	3.35 156	1.35 182	1.16 149	1.52 188	2.04 208	1.26 175	7.98 226	1.54 141	10.46 251	2.39 189	3.42 186	5.12 216	2.55 188	1.14 191	8.20 120	1.38 62	1.73 178	1.10 161	3.33 130	1.72 174	6.90 160	10.63 151	0.82 159	1.50 180	1.94 198	3.78 213	2.45 135	2.93 181

NOSS_ROB	4.59 184	1.38 186	0.84 79	1.18 165	1.29 167	1.18 164	0.68 117	2.34 208	1.43 166	4.86 238	6.67 223	6.78 226	1.06 160	10.45 248	17.10 157	14.19 240	1.64 171	1.16 169	3.03 110	1.02 125	14.13 241	17.92 236	0.82 159	1.66 186	1.27 135	4.91 218	3.40 191	1.44 134

ADCRef	4.89 186	1.42 187	1.03 123	0.78 113	1.79 194	1.25 174	1.80 171	1.00 70	5.53 241	1.84 160	1.05 120	1.16 119	0.93 144	1.23 196	53.67 259	2.00 120	1.15 137	1.05 153	3.90 142	1.36 152	2.10 95	4.11 65	2.09 215	1.09 160	2.26 204	4.58 214	2.46 137	29.47 255

MFMNet_re	3.46 158	1.42 187	1.49 184	1.53 189	1.89 202	2.00 199	2.86 197	2.64 217	2.15 203	1.61 145	1.95 161	3.90 198	2.80 192	1.04 183	16.75 154	4.11 174	2.68 205	1.96 218	6.65 186	2.58 204	14.03 240	5.20 85	1.88 214	2.03 201	1.41 156	1.32 126	3.30 188	2.21 170

MaskLacGwcNet_RVC	22.39 260	1.43 189	1.63 189	2.01 200	1.89 202	2.00 199	4.03 207	2.25 202	2.65 212	5.01 243	28.79 260	216.21 278	50.44 266	5.46 238	37.62 184	4.30 178	5.35 221	12.78 262	28.48 242	1.49 162	14.42 252	12.87 191	1.01 182	2.45 219	1.87 193	7.04 230	145.49 278	5.50 209

CBMV	5.62 197	1.43 189	1.24 165	1.61 191	1.61 187	1.96 197	2.28 182	3.43 226	1.48 172	3.08 209	6.42 219	7.79 230	9.12 216	0.62 123	17.34 158	13.54 235	2.64 204	1.27 187	9.58 212	1.19 136	10.31 202	16.88 225	0.86 168	2.04 204	1.64 180	1.86 168	4.52 211	26.08 250
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PVD	4.32 179	1.44 191	2.25 212	1.41 181	1.77 193	1.75 194	2.70 192	3.05 224	2.66 213	3.00 206	4.25 192	2.70 185	3.99 204	1.37 200	39.86 193	3.83 171	2.30 200	2.28 224	4.67 154	2.74 207	7.12 164	6.88 115	1.06 186	1.88 194	3.05 215	2.71 199	2.99 174	2.93 181

AnyNet_C32	6.19 200	1.45 192	1.40 176	1.28 174	1.69 190	1.43 183	3.69 203	1.56 147	5.23 240	2.63 196	4.52 199	2.23 173	1.34 173	1.41 202	54.68 262	3.51 160	2.24 198	2.06 223	3.81 140	1.98 186	7.39 167	11.40 168	1.23 191	1.87 193	5.90 232	14.50 245	6.04 222	20.74 242

PS-NSSS	1.13 43	1.45 192	0.73 61	1.20 171	0.95 139	1.22 171	1.06 144	0.80 37	0.55 69	0.74 50	0.51 32	2.17 170	1.08 161	0.93 171	2.02 28	0.96 13	0.89 78	0.74 64	1.56 55	0.65 52	0.97 34	0.79 6	1.65 209	0.55 48	1.13 121	0.96 80	3.19 183	1.11 103

CBMV_ROB	7.32 217	1.49 194	2.01 206	2.37 209	1.95 205	2.94 216	2.85 196	6.45 249	1.67 184	5.35 255	6.91 230	9.95 244	11.78 228	0.67 140	38.78 186	6.71 205	3.91 213	1.19 176	10.02 216	2.47 201	9.67 197	17.08 227	0.81 155	1.62 185	7.83 240	10.07 239	5.85 217	25.35 249

MFN_U_SF_DS_RVC	4.37 180	1.52 195	1.06 127	2.01 200	1.95 205	2.24 204	6.41 220	2.14 193	2.21 204	1.72 155	1.55 147	2.74 189	6.14 210	6.25 239	28.17 172	1.81 110	1.51 166	1.06 156	5.38 164	1.78 176	12.52 218	8.92 133	1.51 207	1.25 173	2.26 204	3.39 209	3.05 177	7.55 218

ADCP+	5.11 190	1.52 195	1.70 190	1.08 155	1.55 182	1.22 171	2.28 182	1.03 73	2.69 214	3.96 225	2.19 172	2.25 175	0.63 77	0.98 178	54.20 261	1.53 81	0.87 72	0.96 127	4.27 149	0.95 114	2.45 102	3.80 60	0.74 141	0.80 107	2.41 209	11.13 241	7.77 233	23.00 245

pmcnn	6.42 206	1.56 197	1.60 187	2.69 212	3.39 234	2.12 202	10.59 241	2.67 219	2.61 210	2.54 193	6.38 218	6.37 222	16.22 245	0.89 168	16.23 153	14.56 244	4.57 216	3.30 247	7.74 204	7.59 242	13.62 238	22.89 254	6.22 243	2.53 221	1.86 192	3.14 205	4.68 212	4.77 200

DPSNet	6.19 200	1.58 198	1.40 176	1.82 194	2.77 221	2.27 205	2.04 179	1.97 181	2.91 216	2.12 177	5.08 204	10.47 248	6.82 213	8.77 243	19.95 163	11.92 232	5.92 224	3.73 249	17.76 229	9.60 256	12.18 217	17.85 234	3.88 231	3.21 244	2.31 207	3.71 211	2.62 155	2.45 173

XPNet_ROB	1.76 99	1.58 198	1.17 153	0.93 134	1.17 159	1.05 156	0.98 140	0.97 65	1.17 155	1.07 111	1.79 154	4.38 208	0.73 100	0.80 161	2.59 49	1.58 94	1.78 181	0.97 130	1.45 49	1.06 126	2.58 105	8.45 131	0.94 179	0.88 132	0.99 94	1.31 125	3.33 189	1.71 146

DeepPrunerF	4.26 176	1.62 200	0.74 62	2.93 219	4.99 252	2.40 208	3.44 200	0.88 53	3.92 230	0.79 64	1.16 128	0.71 35	0.57 60	0.63 127	43.07 210	2.04 123	1.04 118	0.87 102	2.42 90	0.92 110	1.80 80	2.10 39	0.88 175	0.82 111	28.99 259	1.77 162	2.48 138	1.16 112

FC-DCNN	4.51 181	1.62 200	4.08 242	2.84 216	2.39 212	3.98 223	10.51 239	2.63 216	1.71 186	2.88 202	1.36 143	4.19 206	1.34 173	0.70 145	7.04 112	2.00 120	1.35 157	1.04 148	9.58 212	0.98 120	9.23 194	16.30 216	0.86 168	1.84 191	4.65 227	2.21 189	7.62 232	16.90 238

G-Net	6.30 202	1.67 202	1.86 195	1.46 186	1.83 196	1.49 187	1.31 164	4.92 244	8.45 248	3.15 210	4.65 200	7.94 231	6.81 212	0.87 166	16.87 155	7.83 211	1.93 186	2.71 239	5.65 171	6.44 240	9.07 192	11.41 169	1.44 201	2.80 235	1.78 189	18.73 252	6.49 226	30.54 256

LSM0	11.96 238	1.70 203	2.88 229	2.75 215	2.51 215	3.46 221	9.27 232	4.20 240	4.16 235	3.65 219	7.52 236	7.40 228	10.23 222	1.32 199	64.87 267	78.56 275	4.73 219	2.33 229	20.33 236	4.80 228	14.31 250	17.05 226	1.30 196	3.15 242	3.41 219	15.40 248	6.33 223	25.24 248

SPS-STEREO	6.95 210	1.75 204	1.96 203	2.47 211	1.71 191	2.67 212	7.51 223	2.73 220	1.77 190	3.62 218	6.80 227	4.88 213	2.19 183	1.30 198	41.49 203	11.88 231	3.62 212	2.04 220	36.63 249	2.04 189	14.17 242	17.87 235	1.48 205	2.69 226	2.50 212	3.26 207	3.74 200	2.81 179
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CC-Net-ROB	1.72 95	1.82 205	1.21 159	1.92 197	1.84 197	2.43 210	1.64 170	0.93 61	0.96 132	1.27 125	0.68 60	5.86 220	2.76 189	1.47 203	2.26 39	0.95 12	1.46 165	1.26 186	2.79 105	0.96 116	1.12 43	1.41 23	3.28 227	0.73 93	1.31 139	1.15 113	1.47 53	1.57 137

ADCL	5.74 198	1.87 206	1.62 188	1.28 174	1.42 179	1.61 190	2.34 187	1.29 108	5.06 239	3.00 206	1.99 166	1.30 132	0.87 136	1.13 190	49.88 237	1.73 106	1.64 171	1.77 209	3.04 111	1.41 155	3.47 114	3.84 62	1.23 191	1.32 175	9.34 245	11.37 242	11.30 241	28.87 254

edge stereo	6.57 208	1.88 207	3.13 234	2.21 207	1.87 201	2.69 214	3.15 198	4.49 243	3.41 226	3.95 224	4.81 201	6.45 223	20.30 250	1.11 188	18.59 161	14.65 246	2.02 190	1.64 204	36.45 247	6.00 237	7.11 163	13.70 200	1.44 201	2.08 205	2.35 208	2.08 185	3.74 200	5.94 212

MFN_U_SF_RVC	5.03 188	1.91 208	1.84 194	2.23 208	1.92 204	2.67 212	6.14 217	2.41 209	1.98 199	4.44 232	10.81 252	4.14 205	2.48 186	4.92 235	32.71 177	3.59 164	2.29 199	1.81 212	11.46 220	3.54 221	7.96 181	7.26 120	1.24 193	3.78 251	1.85 191	3.74 212	2.83 167	3.90 197

ETE_ROB	2.14 120	1.95 209	1.29 171	1.08 155	1.39 176	1.29 178	1.47 167	1.12 80	2.26 206	1.35 129	3.17 182	3.39 193	0.94 146	1.14 191	5.12 102	1.56 91	2.63 203	0.99 135	2.98 109	1.22 139	4.29 123	8.09 128	0.91 177	1.09 160	1.28 136	1.38 130	2.37 128	1.87 152

ADCS	7.02 211	1.96 210	1.96 203	1.45 185	2.34 211	1.96 197	3.44 200	2.25 202	3.95 232	2.64 197	3.13 180	3.52 195	17.50 248	2.18 212	52.87 258	11.38 222	3.10 209	2.55 238	5.10 159	2.56 203	10.82 209	10.12 143	1.74 210	2.12 206	2.53 213	10.38 240	7.40 231	18.54 240

MADNet+	4.92 187	2.05 211	1.88 197	2.10 203	2.41 213	1.62 191	5.57 215	2.53 213	2.09 200	2.66 198	2.11 169	4.11 203	2.91 195	2.54 215	41.01 202	5.19 193	4.09 215	1.69 205	4.60 153	3.68 224	13.15 230	7.71 122	1.76 211	3.65 249	3.07 216	2.16 186	3.24 186	3.28 191

DGSMNet	12.30 240	2.15 212	2.14 207	1.99 198	1.68 189	2.73 215	1.82 172	3.08 225	2.11 201	12.64 264	99.93 274	4.00 202	18.54 249	19.58 261	45.95 217	15.08 248	12.73 251	10.09 261	15.38 226	4.59 227	13.00 228	15.62 210	7.34 248	3.49 247	1.76 188	5.84 226	3.48 194	5.37 206

LALA_ROB	2.09 119	2.18 213	1.21 159	1.07 153	1.32 172	1.18 164	1.12 153	1.19 92	1.45 169	2.05 172	2.76 175	3.68 196	0.92 142	0.96 176	4.76 98	1.53 81	1.45 162	1.18 175	2.60 95	1.36 152	3.60 117	8.26 130	0.80 154	1.16 167	1.35 148	1.44 137	3.89 207	2.12 165

SANet	6.32 203	2.20 214	1.79 192	2.07 202	2.63 217	3.36 219	10.20 236	4.41 242	7.43 247	2.04 171	4.35 196	8.33 234	12.55 231	1.80 208	47.09 224	1.72 103	6.07 225	1.51 197	4.45 150	1.81 178	9.80 198	10.36 147	1.21 189	2.72 231	2.04 200	5.93 228	3.67 199	9.02 219

ADCMid	5.86 199	2.21 215	2.60 221	1.42 182	2.94 227	2.42 209	4.52 209	1.96 179	2.94 217	1.88 162	3.14 181	2.67 184	2.81 193	1.59 204	50.47 242	3.62 166	2.00 189	1.84 214	7.49 202	2.45 200	5.56 145	8.48 132	2.66 219	1.57 182	2.29 206	8.47 237	7.21 230	20.87 243

AnyNet_C01	7.46 218	2.22 216	2.25 212	2.99 223	1.99 207	1.80 196	6.11 216	3.82 236	5.59 242	3.15 210	4.35 196	4.84 212	6.54 211	2.23 213	58.48 263	14.06 239	6.69 228	3.67 248	4.82 156	3.18 218	8.68 190	13.81 202	2.41 217	2.39 216	5.67 230	3.29 208	8.76 236	17.77 239

MSC_U_SF_DS_RVC	5.15 191	2.25 217	1.46 182	2.42 210	2.07 210	2.04 201	5.18 212	1.97 181	2.61 210	2.96 204	1.93 159	3.79 197	10.20 221	10.36 247	27.56 171	3.55 163	3.01 207	1.99 219	14.19 223	3.59 222	7.40 168	9.91 141	2.85 226	1.93 195	2.42 211	2.82 200	2.19 108	6.53 215

SPstereo	8.41 225	2.31 218	3.95 240	2.18 206	2.05 209	2.28 206	2.16 181	2.96 223	3.64 228	3.06 208	8.02 241	29.77 261	17.20 247	2.43 214	31.88 176	17.57 255	3.57 210	3.97 251	8.09 207	6.45 241	12.57 219	16.11 214	2.37 216	2.82 237	4.26 226	7.25 231	13.62 250	14.60 234

FBW_ROB	5.25 193	2.41 219	2.49 219	2.72 214	2.98 228	2.61 211	6.30 219	1.78 168	1.10 146	2.52 192	2.82 176	4.91 214	8.67 215	6.67 240	49.93 238	1.28 52	1.82 182	0.97 130	9.21 210	1.68 171	9.07 192	5.89 102	4.29 233	1.84 191	1.48 166	1.92 173	1.81 82	2.56 175

MeshStereo	9.32 228	2.66 220	2.34 216	4.20 228	2.89 225	4.28 227	2.45 189	8.29 259	9.16 250	5.14 246	8.46 246	11.16 249	13.23 238	0.85 165	51.81 251	15.66 252	4.76 220	1.82 213	21.81 240	1.92 181	15.41 259	19.79 247	1.07 187	2.40 217	8.53 244	5.45 223	10.67 239	15.48 236
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
DDUNet	2.19 121	2.74 221	2.17 209	2.93 219	2.67 218	3.05 218	2.77 194	1.17 87	1.11 147	1.60 144	1.37 144	2.26 176	1.70 178	2.81 219	2.35 43	1.30 54	2.80 206	2.43 237	2.64 97	2.90 210	1.94 92	4.91 77	2.77 224	1.00 150	1.10 112	0.94 78	2.50 141	1.10 101

UDG	4.03 174	2.77 222	2.35 217	2.93 219	2.67 218	3.00 217	2.72 193	1.31 114	1.13 149	1.64 149	1.94 160	2.23 173	1.70 178	2.77 217	48.50 229	1.67 100	3.08 208	2.35 230	2.67 98	2.91 211	3.58 116	5.04 80	2.66 219	1.23 171	1.07 110	1.28 123	2.36 124	1.15 109

SGM_RVC	11.64 236	2.80 223	1.89 198	2.92 218	2.54 216	4.66 229	8.81 230	7.78 257	3.50 227	5.57 258	8.27 242	9.89 240	12.97 233	0.97 177	4.41 93	2.83 143	7.65 233	1.17 171	40.85 251	6.32 239	10.68 207	24.24 256	1.79 212	3.32 246	27.82 258	35.58 265	31.94 265	43.00 267
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-6	7.60 219	2.96 224	2.69 223	8.39 243	2.91 226	4.09 225	9.80 234	3.51 231	3.29 225	1.83 159	2.44 174	6.58 224	10.28 224	3.07 220	50.48 243	2.35 132	13.45 256	1.89 216	9.14 209	2.24 198	14.27 246	12.25 182	3.34 229	2.73 232	7.78 239	7.61 235	4.78 214	11.18 228

WAO-7	9.07 227	3.01 225	5.43 252	29.81 260	2.48 214	4.10 226	9.87 235	2.50 211	4.12 234	4.70 236	7.51 235	8.00 232	14.77 241	1.87 209	40.78 200	2.16 126	12.66 250	2.78 242	45.71 258	2.18 195	10.61 206	10.06 142	1.41 198	2.61 224	3.09 217	4.78 217	2.98 173	5.05 204

IMH-64-1	7.69 222	3.33 226	3.54 235	4.78 232	3.41 235	4.66 229	7.94 224	3.50 229	3.08 219	1.39 134	1.97 162	5.46 217	11.00 225	5.06 236	51.74 248	4.54 183	6.41 226	2.30 227	19.20 231	2.05 190	8.35 186	10.70 152	7.76 253	2.38 213	6.01 233	4.61 215	13.27 248	9.08 220

IMH-64	7.69 222	3.33 226	3.54 235	4.78 232	3.41 235	4.66 229	7.94 224	3.50 229	3.08 219	1.39 134	1.97 162	5.46 217	11.00 225	5.06 236	51.74 248	4.54 183	6.41 226	2.30 227	19.20 231	2.05 190	8.35 186	10.70 152	7.76 253	2.38 213	6.01 233	4.61 215	13.27 248	9.08 220

ELAS_RVC	9.44 230	3.33 226	5.58 253	4.11 227	3.68 241	7.49 248	6.29 218	7.70 255	3.76 229	5.25 251	7.74 239	9.89 240	11.05 227	3.12 221	47.81 227	4.61 187	7.01 229	9.67 259	11.32 218	2.99 214	13.48 234	18.09 239	2.75 222	4.11 252	20.24 255	23.51 254	5.06 215	5.25 205
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.35 229	3.37 229	3.55 237	4.56 230	3.42 237	4.71 232	8.11 227	3.47 228	3.11 221	1.42 136	1.87 157	5.75 219	16.21 244	47.47 272	51.66 247	2.73 140	9.15 234	2.36 232	20.87 239	2.09 194	8.20 185	10.33 145	8.06 256	2.34 212	7.63 238	5.85 227	3.76 203	10.29 226

ACVNet_2	7.60 219	3.56 230	2.92 230	21.71 257	3.45 238	5.03 233	10.20 236	1.84 171	1.75 188	1.88 162	1.90 158	4.13 204	3.42 202	3.13 222	48.14 228	1.55 89	12.78 252	1.59 201	33.01 246	1.79 177	11.17 212	7.89 124	6.76 244	2.80 235	3.11 218	2.99 204	3.50 195	3.10 185

ELAS	10.84 234	3.56 230	4.96 246	4.79 234	4.42 251	5.56 235	6.51 221	7.57 252	3.94 231	5.28 253	7.73 238	9.90 242	11.95 229	3.98 232	51.90 253	4.58 186	7.45 231	9.46 257	9.29 211	2.75 208	13.28 232	17.44 233	2.75 222	3.75 250	17.66 252	27.22 258	13.08 247	31.86 258
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	16.30 252	3.61 232	4.99 247	3.31 224	3.08 231	3.50 222	3.23 199	6.46 250	2.69 214	5.18 247	6.80 227	88.00 272	15.13 242	2.74 216	39.32 189	24.41 264	4.06 214	3.86 250	139.45 274	28.19 266	12.57 219	15.74 212	2.71 221	2.38 213	4.19 224	2.67 197	6.81 229	5.03 203

LVE	12.08 239	3.68 233	2.75 225	55.08 271	4.35 250	8.14 251	74.25 274	1.97 181	2.42 209	2.31 184	1.72 151	4.79 211	5.02 207	3.47 228	40.00 195	2.29 130	11.14 242	1.88 215	50.99 264	2.03 188	10.30 201	12.06 180	5.50 235	3.25 245	3.73 222	3.25 206	3.10 178	6.68 217

STStereo	17.90 255	3.70 234	5.94 254	43.89 266	5.62 254	39.01 269	13.50 251	7.84 258	10.79 255	5.25 251	8.94 247	24.58 260	30.28 257	1.98 210	59.79 266	13.60 237	5.75 223	1.79 211	40.86 252	5.29 232	11.04 211	15.34 208	2.47 218	11.83 260	23.98 256	30.27 260	23.75 259	36.15 262

Dean	7.71 224	3.73 235	2.70 224	34.51 262	4.04 246	5.77 236	11.08 246	2.27 204	2.38 208	2.20 179	1.67 149	5.02 215	5.62 208	3.37 225	48.84 231	1.81 110	12.14 249	1.69 205	9.97 215	2.18 195	14.18 243	9.87 140	7.32 247	2.79 234	3.52 220	2.90 201	3.53 196	3.17 187

RainbowNet	6.38 205	3.77 236	2.95 231	4.59 231	3.15 233	4.28 227	10.99 245	2.04 191	1.97 198	1.89 165	1.11 125	3.92 200	3.08 198	3.63 229	42.37 208	1.96 118	4.60 217	1.56 200	16.57 228	8.71 250	11.66 215	11.28 167	10.57 259	2.32 211	2.23 203	2.29 193	2.78 165	6.05 213

SGM+DAISY	15.03 249	3.86 237	5.41 251	3.96 226	3.71 244	6.66 243	7.44 222	7.77 256	10.90 257	5.69 259	8.99 250	9.93 243	13.12 237	3.67 230	45.62 216	18.93 258	4.69 218	3.97 251	15.74 227	13.34 259	15.06 257	28.38 267	1.46 203	13.52 264	34.47 265	36.45 269	37.75 268	45.36 272

ACVNet_1	7.23 213	3.88 238	3.60 238	16.55 248	3.61 240	6.82 244	10.77 242	1.61 152	1.77 190	1.62 146	1.34 140	4.64 210	3.07 197	7.87 241	46.54 221	1.46 72	11.70 246	1.77 209	20.85 238	1.62 169	14.44 253	9.86 139	7.17 245	2.93 239	1.84 190	2.33 195	2.75 164	2.71 177

PWCK	10.29 232	3.91 239	2.77 226	4.89 236	3.54 239	7.32 247	8.68 229	3.93 238	4.63 238	4.65 235	5.75 214	24.50 259	9.85 220	3.38 226	35.70 182	3.25 153	10.92 241	2.38 233	72.59 269	5.10 231	14.78 255	8.07 127	3.71 230	2.51 220	7.91 241	7.44 232	6.33 223	9.46 223

ktn	29.25 266	4.04 240	95.12 276	14.38 246	5.47 253	18.03 261	17.50 257	16.11 266	67.22 275	2.86 201	5.27 205	171.03 276	80.57 270	10.72 249	76.12 269	3.35 156	21.01 264	2.75 241	90.20 271	29.10 268	15.07 258	11.01 159	7.65 252	3.01 240	5.09 228	5.80 225	4.72 213	6.57 216

ACVNet-4b	15.72 250	4.04 240	2.68 222	44.32 267	2.83 223	6.13 240	62.22 271	1.84 171	1.78 192	1.65 150	1.24 133	4.40 209	112.58 274	3.38 226	47.32 225	1.32 57	16.00 259	1.73 208	55.10 265	2.19 197	14.48 254	16.37 217	7.30 246	3.18 243	1.64 180	1.88 169	2.20 109	4.57 199

MADNet++	9.58 231	4.14 242	6.28 256	4.33 229	5.76 255	4.05 224	8.92 231	7.11 251	7.31 246	5.28 253	7.81 240	7.63 229	9.16 217	13.24 251	22.87 164	20.42 260	7.52 232	6.31 254	10.37 217	7.95 244	14.23 244	18.70 242	4.07 232	5.38 255	5.79 231	22.37 253	9.94 238	11.72 229

SQANet	6.61 209	4.52 243	2.25 212	19.46 252	2.80 222	5.78 237	5.10 210	1.62 153	1.42 165	1.20 116	1.35 141	3.49 194	2.47 185	2.79 218	39.69 191	1.32 57	10.61 238	1.08 159	20.69 237	1.49 162	12.87 223	10.98 158	11.36 262	1.61 184	1.68 184	2.30 194	2.67 162	5.76 211

otaku	6.32 203	5.21 244	2.43 218	18.55 251	3.05 230	6.58 242	5.21 213	1.43 127	1.44 167	1.31 128	1.39 145	3.94 201	2.76 189	3.25 224	26.81 170	1.43 67	10.64 240	1.19 176	20.32 235	1.71 173	13.88 239	11.69 172	11.83 264	2.03 201	1.64 180	2.05 182	2.52 144	6.37 214

WAO-8	14.11 247	5.49 245	4.86 244	26.82 258	4.15 248	6.96 245	11.78 249	3.65 234	6.35 244	31.53 271	38.68 267	8.33 234	22.49 251	20.27 264	50.28 239	3.34 154	11.20 244	2.04 220	55.23 266	5.70 235	9.91 199	11.24 165	5.91 238	2.59 222	8.00 242	7.57 233	6.79 227	9.89 224

Venus	14.11 247	5.49 245	4.86 244	26.82 258	4.15 248	6.96 245	11.78 249	3.65 234	6.35 244	31.53 271	38.68 267	8.33 234	22.49 251	20.27 264	50.28 239	3.34 154	11.20 244	2.04 220	55.23 266	5.70 235	9.91 199	11.24 165	5.91 238	2.59 222	8.00 242	7.57 233	6.79 227	9.89 224

PSMNet_ROB	17.18 254	5.57 247	2.98 232	3.51 225	2.73 220	6.41 241	10.28 238	2.31 207	2.27 207	4.77 237	140.21 275	98.21 273	6.08 209	34.53 267	10.47 135	1.72 103	5.37 222	1.72 207	20.16 234	3.45 220	13.00 228	8.00 125	63.38 276	2.71 228	3.54 221	3.57 210	3.25 187	3.61 193

Ntro	7.30 215	6.21 248	2.53 220	8.29 241	3.01 229	5.20 234	8.21 228	1.40 124	1.51 176	1.44 137	1.19 132	3.90 198	2.78 191	3.15 223	35.64 180	1.27 50	10.61 238	1.27 187	45.74 259	1.93 182	14.28 249	11.91 177	11.38 263	2.65 225	1.73 187	2.28 192	2.54 148	4.94 202

TorneroNet	25.03 264	6.23 249	3.71 239	95.21 274	4.04 246	30.59 267	28.04 261	4.36 241	17.91 264	2.20 179	37.98 266	81.16 271	72.52 268	18.24 260	46.94 223	2.75 141	13.19 254	2.38 233	87.74 270	9.05 252	15.54 260	12.50 187	5.92 240	2.71 228	49.11 270	8.21 236	3.60 198	13.88 233

TorneroNet-64	13.22 244	6.29 250	5.03 248	34.00 261	3.73 245	10.39 258	16.61 256	3.46 227	12.22 260	2.26 182	5.35 208	17.42 251	34.25 258	14.90 255	47.42 226	3.17 148	13.22 255	2.42 235	36.46 248	9.14 253	14.27 246	12.82 189	5.64 236	2.71 228	14.05 251	13.61 243	3.58 197	12.45 230

DGTPSM_ROB	18.53 256	6.49 251	18.04 262	4.98 238	8.90 262	5.93 238	18.56 258	5.08 246	12.04 258	5.07 244	9.28 251	12.68 250	55.86 267	15.28 256	66.30 268	20.57 261	19.32 262	16.27 263	24.75 241	20.04 262	16.70 261	22.25 252	6.01 241	12.63 262	13.88 249	32.46 262	14.80 252	36.23 263

DPSMNet_ROB	24.31 263	6.50 252	18.05 263	5.02 239	8.92 263	6.00 239	18.76 259	5.09 247	12.07 259	5.20 250	26.86 259	20.02 254	160.56 277	15.40 257	77.59 270	20.75 262	19.63 263	16.57 264	37.30 250	20.17 263	17.40 263	22.27 253	6.03 242	12.63 262	13.98 250	32.46 262	14.87 253	36.24 264

KSHMR	21.80 259	6.71 253	4.04 241	99.23 275	6.14 256	41.63 271	70.49 273	3.63 233	8.86 249	3.60 217	3.42 186	6.78 226	84.46 271	17.61 259	40.67 197	3.96 172	10.14 235	2.82 245	90.71 272	2.91 211	12.90 224	12.31 183	9.04 258	2.84 238	19.52 253	5.56 224	8.25 234	10.42 227

JetRed	12.58 241	6.94 254	7.73 257	4.83 235	6.78 258	9.44 256	10.92 244	5.31 248	4.60 237	5.84 260	3.34 184	8.16 233	8.25 214	9.89 246	50.58 244	14.44 243	10.47 237	7.92 255	7.78 206	5.56 234	18.07 264	24.74 258	11.23 261	4.59 254	12.62 248	25.80 256	25.52 260	28.19 252

UNDER WATER-64	11.94 237	7.33 255	5.26 250	17.03 249	7.50 261	8.66 254	16.40 255	8.75 261	4.42 236	4.46 233	3.23 183	17.69 252	16.25 246	9.32 244	46.44 219	10.50 218	13.88 257	3.04 246	12.89 222	8.65 248	14.27 246	14.74 204	10.97 260	4.47 253	6.36 236	18.61 251	9.42 237	21.90 244

UNDER WATER	16.74 253	8.01 256	5.18 249	15.67 247	9.29 264	8.94 255	36.85 266	8.38 260	6.23 243	4.21 230	3.00 178	18.64 253	96.12 272	15.60 258	37.14 183	10.17 217	14.68 258	2.79 243	47.09 261	8.60 246	17.12 262	13.21 194	17.04 268	5.56 256	6.15 235	15.22 247	6.39 225	14.80 235

JetBlue	11.01 235	9.35 257	6.18 255	8.36 242	7.13 260	10.04 257	10.87 243	5.04 245	4.04 233	2.99 205	3.99 191	9.99 245	9.75 219	8.16 242	48.50 229	14.21 241	7.41 230	5.05 253	7.73 203	3.91 225	13.36 233	18.71 243	8.17 257	3.64 248	11.32 247	18.46 250	12.54 245	28.46 253

MANE	15.81 251	9.88 258	8.25 259	5.12 240	6.22 257	8.39 252	11.49 248	7.67 254	10.83 256	4.97 242	8.34 245	8.98 238	12.97 233	3.88 231	48.84 231	18.39 257	11.83 247	20.15 266	11.32 218	9.38 255	13.48 234	26.38 261	2.78 225	12.22 261	32.08 262	36.35 267	33.31 266	43.41 268

SGM-ForestM	13.80 246	10.32 259	8.18 258	4.90 237	3.69 243	7.87 250	10.55 240	7.61 253	10.68 253	5.09 245	8.30 243	9.49 239	12.89 232	4.42 233	49.85 236	13.64 238	10.21 236	1.16 169	11.67 221	8.91 251	11.41 213	24.59 257	3.28 227	5.76 257	31.49 261	36.13 266	19.13 256	41.30 266

notaker	13.32 245	13.02 260	4.84 243	18.53 250	6.99 259	8.41 253	14.34 252	3.85 237	3.23 223	2.91 203	2.14 171	31.16 262	43.76 261	4.86 234	85.76 271	2.65 139	12.81 253	2.79 243	43.18 256	2.96 213	14.95 256	11.46 170	7.77 255	3.13 241	2.66 214	2.97 203	3.75 202	4.87 201

DPSM_ROB	21.09 257	17.18 261	22.68 264	10.13 244	9.29 264	13.96 259	14.47 253	11.66 262	15.25 262	9.00 261	8.97 248	10.35 246	13.24 239	19.82 262	59.61 264	26.09 265	18.75 260	21.25 267	14.76 224	15.47 260	28.53 267	28.20 264	7.44 249	16.13 265	34.47 265	39.29 271	38.28 269	45.08 269

DPSM	21.09 257	17.18 261	22.68 264	10.13 244	9.29 264	13.96 259	14.47 253	11.66 262	15.25 262	9.00 261	8.97 248	10.35 246	13.24 239	19.82 262	59.61 264	26.09 265	18.75 260	21.25 267	14.76 224	15.47 260	28.53 267	28.20 264	7.44 249	16.13 265	34.47 265	39.29 271	38.28 269	45.08 269

FADE	23.08 261	17.96 263	30.20 267	2.84 216	3.68 241	28.32 266	18.78 260	15.68 265	31.59 268	23.63 269	34.46 262	23.95 258	25.20 253	9.76 245	44.72 213	14.35 242	43.07 272	10.04 260	41.79 254	25.33 265	35.97 269	32.01 268	7.60 251	16.21 267	20.23 254	16.91 249	15.03 254	33.83 259

LE_ROB	30.50 267	24.69 264	35.49 268	34.61 263	56.81 276	18.87 262	58.99 270	31.76 271	41.68 270	5.39 256	26.68 258	46.42 265	49.67 264	13.45 252	40.69 199	4.22 175	12.06 248	1.23 179	46.44 260	37.28 272	12.68 221	19.06 245	48.23 272	22.44 268	30.42 260	31.57 261	31.85 264	40.86 265

LRCNet_RVC	27.23 265	30.79 265	14.68 261	35.16 264	31.14 270	36.50 268	30.07 265	23.05 267	12.67 261	36.10 273	33.27 261	37.41 263	28.58 256	37.19 268	51.77 250	7.29 209	31.08 265	27.01 270	67.79 268	28.97 267	22.94 266	11.62 171	39.23 271	30.57 270	7.31 237	2.54 196	11.22 240	9.26 222

MDST_ROB	12.84 242	32.58 266	1.86 195	20.66 256	2.84 224	7.65 249	3.50 202	4.02 239	1.51 176	3.73 222	6.49 220	3.22 192	42.47 260	0.80 161	50.42 241	2.20 128	1.29 150	0.83 91	18.69 230	1.42 156	12.92 225	18.51 240	1.50 206	1.82 189	24.51 257	15.09 246	31.82 263	34.42 260

MyStereo03	43.72 271	34.56 267	45.65 270	20.26 254	18.69 268	28.02 263	29.16 263	23.39 269	30.77 266	18.18 266	35.20 264	20.70 255	26.70 254	40.08 270	119.88 274	56.08 273	37.63 268	42.68 272	29.42 244	31.78 270	57.39 274	70.86 275	14.99 266	32.55 272	69.07 273	79.07 274	76.99 273	90.81 275

MyStereo02	43.03 269	34.56 267	45.65 270	20.26 254	0.00 1	28.02 263	29.16 263	23.39 269	30.77 266	18.18 266	35.20 264	20.70 255	26.70 254	40.08 270	119.88 274	56.08 273	37.63 268	42.68 272	29.42 244	31.78 270	57.39 274	70.86 275	14.99 266	32.55 272	69.07 273	79.07 274	76.99 273	90.81 275

CasAABBNet	43.13 270	34.58 269	45.64 269	20.16 253	18.53 267	28.05 265	29.10 262	23.25 268	30.68 265	18.72 268	18.11 254	20.71 257	37.91 259	39.77 269	120.31 276	53.12 272	37.70 270	42.54 271	29.33 243	30.54 269	57.52 276	65.08 274	14.60 265	32.33 271	69.15 275	79.07 274	76.98 272	90.93 277

PML	39.12 268	38.07 270	12.03 260	39.14 265	28.99 269	40.52 270	11.18 247	14.17 264	98.92 276	27.80 270	165.99 277	107.70 274	159.11 276	13.58 253	17.37 159	11.85 230	35.22 267	8.64 256	42.84 255	11.21 258	14.35 251	16.59 218	5.89 237	7.24 259	52.84 271	13.89 244	42.19 271	18.91 241

HanzoNet	48.72 274	45.82 271	75.50 275	62.48 272	48.71 271	62.22 275	81.53 276	55.12 276	62.18 274	15.62 265	22.35 257	75.50 270	105.13 273	172.23 278	54.19 260	11.79 227	63.30 276	9.59 258	142.68 276	22.42 264	19.77 265	25.86 260	34.29 270	5.85 258	9.77 246	9.44 238	8.54 235	13.60 232

HaxPig	44.55 272	46.74 272	47.29 272	47.70 268	48.78 272	47.59 272	48.40 267	49.50 272	47.10 271	49.76 274	50.30 269	49.05 266	45.31 262	54.53 273	41.50 204	40.24 267	50.13 273	52.04 274	44.70 257	43.04 273	46.59 270	44.52 270	51.78 273	45.41 274	33.76 264	25.29 255	28.70 261	23.20 246

AVERAGE_ROB	46.10 273	48.44 273	48.15 273	49.32 269	50.20 273	48.59 273	49.79 268	50.71 274	48.61 272	51.66 275	52.51 270	50.25 267	47.27 263	55.77 274	43.02 209	41.01 268	52.37 274	54.54 275	47.19 262	45.40 274	48.69 271	44.71 271	52.87 274	46.96 275	35.70 268	26.55 257	30.75 262	23.74 247

MEDIAN_ROB	49.56 275	51.56 274	50.68 274	52.75 270	53.71 274	52.03 274	53.33 269	54.25 275	52.17 273	54.87 276	55.86 272	53.55 268	50.14 265	59.05 275	46.45 220	44.58 269	55.75 275	57.86 276	50.47 263	48.81 275	52.02 272	47.66 272	56.65 275	49.99 276	38.96 269	30.09 259	33.54 267	31.34 257

BEATNet-Init1	54.98 276	76.29 275	23.41 266	86.88 273	56.39 275	86.85 276	69.29 272	49.55 273	36.32 269	11.75 263	54.61 271	64.36 269	78.43 269	21.46 266	91.69 272	51.99 271	38.14 271	22.22 269	101.82 273	73.02 276	54.14 273	49.15 273	27.76 269	24.21 269	58.43 272	37.31 270	77.81 275	61.10 273

DLNR_Zeroshot_test	24.07 262	81.88 276	1.95 202	101.60 276	0.50 47	0.56 65	81.29 275	2.29 206	0.50 57	4.86 238	2.13 170	3.03 190	0.93 144	12.16 250	103.32 273	142.13 278	34.14 266	19.58 265	8.61 208	4.90 230	8.02 183	28.05 263	0.55 75	0.85 123	1.36 151	1.54 143	1.21 35	1.87 152

ASD4	134.83 277	150.48 277	108.50 278	110.82 277	88.00 277	125.03 277	105.44 277	136.72 277	123.82 277	135.87 278	158.63 276	173.00 277	136.63 275	115.82 277	127.89 278	135.23 277	155.86 277	115.66 278	140.66 275	177.26 278	252.80 278	257.80 278	104.93 277	114.70 277	133.56 276	71.40 273	95.71 276	88.19 274

DPSimNet_ROB	146.58 278	193.45 278	99.23 277	195.37 278	175.02 278	155.06 278	112.88 278	167.32 278	164.47 278	99.95 277	205.57 278	169.31 275	207.38 278	93.94 276	127.45 277	85.03 276	166.41 278	87.66 277	201.24 278	103.73 277	162.25 277	98.87 277	105.97 278	134.73 278	157.15 277	183.74 278	136.27 277	168.25 278

Low-res two-view benchmark