Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 4	0.10 1	0.06 1	0.06 1	0.07 2	0.04 1	0.08 2	0.06 1	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 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
CroCo-Stereo Lap2	0.05 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.06 5	0.03 2	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.12 2	0.11 5	0.07 2	0.07 4	0.07 2	0.05 3	0.09 4	0.08 3	0.02 2	0.03 2	0.08 3	0.08 4	0.07 3	0.05 3

AEACV	0.13 21	0.08 12	0.05 4	0.05 6	0.05 8	0.04 3	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.05 3	0.06 4	0.03 3	0.04 9	0.64 142	0.54 207	0.09 4	0.12 20	0.16 22	0.18 110	0.13 14	0.73 186	0.07 39	0.04 3	0.08 3	0.12 19	0.07 3	0.05 3

StereoVision	0.08 4	0.05 5	0.05 4	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 55	0.05 3	0.06 4	0.06 4	0.06 12	0.02 2	0.14 7	0.13 15	0.09 4	0.07 4	0.10 7	0.08 10	0.09 4	0.08 3	0.03 4	0.05 6	0.12 18	0.10 9	0.13 18	0.13 20

ProNet	0.05 2	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.08 46	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.03 5	0.12 2	0.10 1	0.07 2	0.06 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.08 3	0.03 4	0.04 3	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

RAFT_CTSACE	0.11 13	0.09 17	0.07 13	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 21	0.12 17	0.08 17	0.18 37	0.06 4	0.15 25	0.12 77	0.05 13	0.18 12	0.14 17	0.15 20	0.10 10	0.13 15	0.07 5	0.17 23	0.24 47	0.04 7	0.07 12	0.14 28	0.14 30	0.19 40	0.14 28

RYNet	0.15 33	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.06 14	0.06 8	0.04 7	0.08 7	0.14 98	0.06 5	0.06 4	0.06 4	0.05 6	0.05 13	1.87 222	0.11 5	0.09 4	0.13 33	0.10 7	0.07 5	0.09 4	0.07 2	0.13 129	0.06 8	0.09 6	0.28 140	0.12 13	0.08 7

test croco	0.11 13	0.10 25	0.07 13	0.06 13	0.07 19	0.07 14	0.04 7	0.13 21	0.06 6	0.16 24	0.07 8	0.12 17	0.05 6	0.04 9	0.19 14	0.16 31	0.16 26	0.13 33	0.15 21	0.08 10	0.17 23	0.15 18	0.04 7	0.08 21	0.13 22	0.12 19	0.12 13	0.14 28

MIF-Stereo (partial)	0.11 13	0.09 17	0.08 22	0.07 14	0.06 14	0.07 14	0.04 7	0.12 17	0.09 24	0.12 21	0.07 8	0.10 11	0.07 20	0.05 13	0.21 20	0.16 31	0.16 26	0.13 33	0.14 18	0.08 10	0.18 30	0.15 18	0.05 18	0.08 21	0.13 22	0.11 14	0.16 25	0.13 20

MIF-Stereo	0.11 13	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.07 8	0.13 18	0.12 77	0.08 36	0.21 20	0.15 21	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.09 18	0.18 30	0.14 16	0.07 39	0.07 12	0.13 22	0.18 61	0.10 7	0.13 20

RAFT	0.08 4	0.04 3	0.06 6	0.05 6	0.03 5	0.07 14	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 8	0.08 7	0.05 6	0.02 2	0.22 22	0.11 5	0.09 4	0.06 1	0.08 4	0.06 4	0.08 2	0.10 7	0.02 2	0.04 3	0.14 28	0.14 30	0.16 25	0.15 36

RAFT + AFF	0.14 26	0.07 6	0.06 6	0.08 26	0.05 8	0.07 14	0.05 14	0.11 16	0.08 17	0.14 23	0.07 8	0.15 25	0.05 6	0.03 5	1.47 200	0.11 5	0.14 18	0.08 6	0.14 18	0.07 5	0.15 19	0.10 7	0.04 7	0.06 8	0.10 9	0.08 4	0.08 5	0.07 5

StereoIM	0.10 9	0.07 6	0.06 6	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 15	0.08 13	0.13 18	0.06 12	0.03 5	0.17 11	0.14 17	0.15 20	0.12 20	0.17 26	0.07 5	0.17 23	0.15 18	0.03 4	0.06 8	0.15 37	0.20 80	0.16 25	0.19 59

RAFT+CT+SA	0.13 21	0.11 38	0.09 32	0.08 26	0.06 14	0.07 14	0.06 21	0.19 54	0.09 24	0.16 24	0.08 13	0.19 55	0.16 117	0.05 13	0.19 14	0.20 67	0.13 14	0.11 15	0.17 26	0.09 18	0.18 30	0.30 67	0.04 7	0.09 36	0.16 42	0.14 30	0.18 35	0.17 41

AFF-stereo	0.15 33	0.10 25	0.09 32	0.07 14	0.06 14	0.09 35	0.07 32	0.17 38	0.09 24	0.21 52	0.08 13	0.15 25	0.06 12	0.04 9	0.92 166	0.15 21	0.13 14	0.09 7	0.21 50	0.08 10	0.21 53	0.35 88	0.04 7	0.07 12	0.14 28	0.13 22	0.18 35	0.11 14

delet	0.08 4	0.08 12	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.06 21	0.07 5	0.06 6	0.09 11	0.08 13	0.11 14	0.06 12	0.07 28	0.15 9	0.10 1	0.10 8	0.09 7	0.08 4	0.09 18	0.10 8	0.08 3	0.05 18	0.07 12	0.10 9	0.09 8	0.10 7	0.08 7

LL-Strereo2	0.14 26	0.08 12	0.07 13	0.07 14	0.07 19	0.06 8	0.05 14	0.15 29	0.10 34	0.22 59	0.09 17	0.13 18	0.07 20	0.07 28	0.24 27	0.26 124	0.17 31	0.11 15	0.20 40	0.10 26	0.21 53	0.68 181	0.06 26	0.07 12	0.12 18	0.14 30	0.15 21	0.10 13

TestStereo1	0.14 26	0.13 67	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 22	0.07 32	0.14 25	0.10 34	0.17 30	0.09 17	0.15 25	0.17 126	0.05 13	0.26 40	0.21 76	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.10 26	0.20 44	0.30 67	0.04 7	0.08 21	0.18 55	0.18 61	0.26 95	0.20 65

SA-5K	0.14 26	0.13 67	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 22	0.07 32	0.14 25	0.10 34	0.17 30	0.09 17	0.15 25	0.17 126	0.05 13	0.26 40	0.21 76	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.10 26	0.20 44	0.30 67	0.04 7	0.08 21	0.18 55	0.18 61	0.26 95	0.20 65

SA	0.16 39	0.13 67	0.09 32	0.09 31	0.08 28	0.11 55	0.06 21	0.21 64	0.10 34	0.24 88	0.09 17	0.23 87	0.07 20	0.07 28	0.23 24	0.22 88	0.19 49	0.15 53	0.25 77	0.12 38	0.22 60	0.28 61	0.05 18	0.10 52	0.20 75	0.21 90	0.27 107	0.23 90

iRaftStereo_RVC	0.09 8	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.03 3	0.10 11	0.06 6	0.10 12	0.09 17	0.10 11	0.05 6	0.04 9	0.13 4	0.11 5	0.14 18	0.10 10	0.12 12	0.08 10	0.15 19	0.22 40	0.04 7	0.06 8	0.10 9	0.08 4	0.11 10	0.08 7

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 50	0.11 38	0.10 42	0.08 26	0.08 28	0.08 22	0.08 46	0.21 64	0.09 24	0.23 69	0.09 17	0.20 58	0.07 20	0.05 13	0.89 161	0.15 21	0.15 20	0.10 10	0.22 57	0.09 18	0.23 66	0.36 91	0.06 26	0.09 36	0.18 55	0.13 22	0.20 49	0.14 28

MMNet	0.10 9	0.09 17	0.07 13	0.10 39	0.09 35	0.09 35	0.07 32	0.10 11	0.08 17	0.08 9	0.09 17	0.13 18	0.06 12	0.08 36	0.26 40	0.11 5	0.13 14	0.11 15	0.12 12	0.09 18	0.11 10	0.10 7	0.06 26	0.08 21	0.10 9	0.11 14	0.13 18	0.12 17

AANet_RVC	0.10 9	0.08 12	0.08 22	0.07 14	0.09 35	0.06 8	0.07 32	0.09 9	0.09 24	0.08 9	0.09 17	0.08 7	0.07 20	0.06 24	0.19 14	0.12 12	0.11 10	0.12 20	0.11 9	0.10 26	0.10 8	0.10 7	0.07 39	0.08 21	0.11 13	0.12 19	0.12 13	0.14 28

MIM_Stereo	0.13 21	0.09 17	0.08 22	0.08 26	0.07 19	0.09 35	0.05 14	0.13 21	0.06 6	0.19 43	0.10 25	0.11 14	0.05 6	0.05 13	0.25 33	0.34 162	0.17 31	0.12 20	0.20 40	0.12 38	0.19 40	0.43 118	0.04 7	0.07 12	0.11 13	0.10 9	0.15 21	0.09 10

TESTraft	0.14 26	0.11 38	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.07 14	0.07 32	0.15 29	0.11 55	0.17 30	0.10 25	0.15 25	0.16 117	0.05 13	0.25 33	0.21 76	0.15 20	0.12 20	0.19 35	0.10 26	0.19 40	0.29 64	0.04 7	0.08 21	0.18 55	0.17 53	0.24 72	0.20 65

raft_robust	0.19 68	0.14 80	0.11 57	0.14 82	0.09 35	0.11 55	0.08 46	0.25 113	0.12 66	0.30 145	0.10 25	0.25 102	0.14 102	0.10 72	0.29 50	0.26 124	0.22 81	0.17 84	0.35 124	0.14 60	0.28 99	0.35 88	0.06 26	0.11 73	0.22 89	0.24 110	0.24 72	0.21 77

GMOStereo	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

error version	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

test-v	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

test-2	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

ARAFT	0.13 21	0.09 17	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.04 7	0.14 25	0.08 17	0.21 52	0.10 25	0.17 45	0.06 12	0.06 24	0.19 14	0.15 21	0.18 41	0.15 53	0.21 50	0.08 10	0.20 44	0.34 86	0.05 18	0.07 12	0.15 37	0.11 14	0.18 35	0.13 20

Sa-1000	0.17 50	0.13 67	0.09 32	0.09 31	0.09 35	0.11 55	0.05 14	0.22 72	0.11 55	0.24 88	0.11 33	0.24 94	0.09 37	0.10 72	0.27 47	0.21 76	0.22 81	0.17 84	0.29 100	0.13 47	0.26 86	0.38 103	0.06 26	0.10 52	0.24 113	0.21 90	0.26 95	0.22 82

test_4	0.16 39	0.09 17	0.10 42	0.07 14	0.08 28	0.05 6	0.06 21	0.17 38	0.11 55	0.23 69	0.11 33	0.16 37	0.09 37	0.07 28	0.41 92	0.40 183	0.18 41	0.12 20	0.18 30	0.11 34	0.23 66	0.33 83	0.05 18	0.09 36	0.15 37	0.20 80	0.26 95	0.23 90

dd	0.20 80	0.17 116	0.10 42	0.35 189	0.13 85	0.25 161	0.12 97	0.22 72	0.10 34	0.22 59	0.11 33	0.38 168	0.10 46	0.09 55	0.40 91	0.18 45	0.29 161	0.15 53	0.36 128	0.14 60	0.20 44	0.17 24	0.09 68	0.13 98	0.22 89	0.17 53	0.26 95	0.20 65

AASNet	0.10 9	0.10 25	0.07 13	0.10 39	0.10 51	0.11 55	0.08 46	0.12 17	0.06 6	0.10 12	0.11 33	0.10 11	0.06 12	0.07 28	0.16 10	0.12 12	0.13 14	0.11 15	0.11 9	0.09 18	0.11 10	0.13 13	0.06 26	0.08 21	0.11 13	0.10 9	0.10 7	0.09 10

test-3	0.21 88	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.12 72	0.10 41	0.08 46	0.25 113	0.10 34	0.27 113	0.11 33	0.30 140	0.11 62	0.09 55	0.50 119	0.39 178	0.23 96	0.15 53	0.47 148	0.15 78	0.34 116	0.65 162	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.14 30	0.25 86	0.23 90

test_1	0.21 88	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.12 72	0.10 41	0.08 46	0.25 113	0.10 34	0.27 113	0.11 33	0.30 140	0.11 62	0.08 36	0.50 119	0.39 178	0.23 96	0.15 53	0.47 148	0.15 78	0.34 116	0.65 162	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.14 30	0.25 86	0.23 90

PMTNet	0.19 68	0.15 97	0.12 77	0.14 82	0.12 72	0.09 35	0.09 66	0.22 72	0.10 34	0.29 141	0.11 33	0.25 102	0.09 37	0.09 55	0.41 92	0.27 133	0.24 107	0.13 33	0.28 92	0.14 60	0.36 130	0.30 67	0.09 68	0.08 21	0.23 98	0.20 80	0.23 67	0.26 116

AE-Stereo	0.22 98	0.14 80	0.14 99	0.16 106	0.13 85	0.12 65	0.09 66	0.23 82	0.15 108	0.27 113	0.12 40	0.29 129	0.13 88	0.09 55	0.30 51	0.29 146	0.28 150	0.19 125	0.30 104	0.22 136	0.35 124	0.77 192	0.08 56	0.15 120	0.23 98	0.24 110	0.26 95	0.20 65

4D-IteraStereo	0.17 50	0.10 25	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.08 22	0.05 14	0.21 64	0.12 66	0.26 105	0.12 40	0.21 68	0.08 28	0.07 28	0.35 71	0.39 178	0.21 69	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.30 107	0.54 142	0.05 18	0.08 21	0.14 28	0.15 39	0.19 40	0.13 20

test_3	0.22 98	0.12 50	0.12 77	0.11 55	0.12 72	0.10 41	0.08 46	0.25 113	0.12 66	0.28 127	0.12 40	0.31 149	0.15 111	0.08 36	0.53 124	0.40 183	0.23 96	0.15 53	0.47 148	0.16 93	0.36 130	0.65 162	0.06 26	0.12 80	0.20 75	0.19 75	0.27 107	0.25 111

raft+_RVC	0.14 26	0.10 25	0.08 22	0.09 31	0.08 28	0.09 35	0.06 21	0.18 48	0.10 34	0.22 59	0.12 40	0.15 25	0.07 20	0.06 24	0.25 33	0.23 102	0.17 31	0.12 20	0.21 50	0.12 38	0.20 44	0.41 112	0.05 18	0.08 21	0.15 37	0.13 22	0.16 25	0.13 20

TDLM	0.08 4	0.08 12	0.07 13	0.07 14	0.08 28	0.07 14	0.06 21	0.08 7	0.06 6	0.06 5	0.12 40	0.08 7	0.06 12	0.05 13	0.10 1	0.10 1	0.10 8	0.09 7	0.08 4	0.07 5	0.09 4	0.10 7	0.05 18	0.07 12	0.08 3	0.08 4	0.09 6	0.09 10

TANstereo	0.20 80	0.12 50	0.11 57	0.14 82	0.13 85	0.14 82	0.08 46	0.17 38	0.11 55	0.24 88	0.13 45	0.16 37	0.12 77	0.13 112	0.30 51	0.29 146	0.26 128	0.25 174	0.34 116	0.23 143	0.34 116	0.32 77	0.29 198	0.10 52	0.14 28	0.17 53	0.36 153	0.19 59

XX-TBD	0.20 80	0.12 50	0.11 57	0.14 82	0.13 85	0.14 82	0.08 46	0.17 38	0.11 55	0.24 88	0.13 45	0.16 37	0.12 77	0.13 112	0.30 51	0.29 146	0.26 128	0.25 174	0.34 116	0.23 143	0.34 116	0.32 77	0.29 198	0.10 52	0.14 28	0.17 53	0.36 153	0.19 59

raftrobust	0.17 50	0.12 50	0.11 57	0.11 55	0.10 51	0.08 22	0.07 32	0.22 72	0.09 24	0.27 113	0.13 45	0.20 58	0.08 28	0.08 36	0.35 71	0.29 146	0.21 69	0.15 53	0.29 100	0.14 60	0.26 86	0.44 121	0.08 56	0.09 36	0.19 71	0.17 53	0.17 31	0.17 41

RALCasStereoNet	0.17 50	0.14 80	0.11 57	0.13 73	0.11 62	0.10 41	0.08 46	0.20 56	0.08 17	0.23 69	0.13 45	0.19 55	0.08 28	0.07 28	0.30 51	0.37 174	0.22 81	0.17 84	0.21 50	0.14 60	0.24 80	0.52 135	0.07 39	0.10 52	0.18 55	0.15 39	0.16 25	0.15 36

DMCA	0.12 18	0.09 17	0.10 42	0.08 26	0.09 35	0.08 22	0.09 66	0.13 21	0.10 34	0.11 15	0.13 45	0.13 18	0.08 28	0.09 55	0.24 27	0.15 21	0.15 20	0.14 43	0.13 15	0.10 26	0.14 17	0.12 12	0.09 68	0.09 36	0.12 18	0.13 22	0.11 10	0.12 17

HITNet	0.15 33	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.11 62	0.10 41	0.07 32	0.18 48	0.11 55	0.24 88	0.13 45	0.19 55	0.10 46	0.09 55	0.23 24	0.14 17	0.17 31	0.14 43	0.16 22	0.10 26	0.21 53	0.25 52	0.08 56	0.09 36	0.15 37	0.14 30	0.24 72	0.19 59
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
dad	0.30 149	0.21 157	0.15 107	0.47 201	0.22 157	0.30 179	0.49 201	0.40 192	0.13 86	0.32 157	0.14 51	0.41 174	0.24 167	0.11 83	0.59 137	0.20 67	0.32 174	0.17 84	0.51 163	0.16 93	0.29 105	0.23 43	0.11 102	0.19 158	0.32 171	0.18 61	0.68 215	0.46 173

CREStereo++_RVC	0.19 68	0.12 50	0.11 57	0.11 55	0.12 72	0.11 55	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.14 51	0.22 82	0.19 147	0.10 72	0.26 40	0.22 88	0.24 107	0.12 20	0.22 57	0.12 38	0.34 116	0.32 77	0.07 39	0.10 52	0.20 75	0.18 61	0.62 205	0.23 90
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
UPFNet	0.14 26	0.11 38	0.12 77	0.12 66	0.11 62	0.13 74	0.10 81	0.16 34	0.12 66	0.17 30	0.14 51	0.16 37	0.09 37	0.11 83	0.25 33	0.15 21	0.17 31	0.15 53	0.16 22	0.11 34	0.14 17	0.13 13	0.09 68	0.10 52	0.13 22	0.15 39	0.19 40	0.14 28

CREStereo	0.18 64	0.13 67	0.11 57	0.12 66	0.10 51	0.10 41	0.06 21	0.24 97	0.10 34	0.27 113	0.14 51	0.26 108	0.12 77	0.10 72	0.32 61	0.26 124	0.26 128	0.13 33	0.22 57	0.14 60	0.36 130	0.27 58	0.08 56	0.10 52	0.18 55	0.19 75	0.24 72	0.23 90
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
BEATNet_4x	0.20 80	0.14 80	0.12 77	0.13 73	0.13 85	0.12 65	0.12 97	0.20 56	0.14 98	0.27 113	0.14 51	0.22 82	0.14 102	0.11 83	0.45 104	0.21 76	0.23 96	0.21 143	0.20 40	0.13 47	0.33 114	0.48 131	0.10 85	0.13 98	0.18 55	0.18 61	0.27 107	0.24 102

RASNet	0.16 39	0.15 97	0.15 107	0.13 73	0.11 62	0.12 65	0.10 81	0.24 97	0.13 86	0.22 59	0.14 51	0.18 48	0.13 88	0.10 72	0.20 18	0.18 45	0.19 49	0.13 33	0.17 26	0.10 26	0.23 66	0.27 58	0.07 39	0.15 120	0.17 44	0.18 61	0.27 107	0.24 102

CASnet	0.17 50	0.12 50	0.09 32	0.10 39	0.11 62	0.14 82	0.08 46	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.15 57	0.23 87	0.11 62	0.09 55	0.33 64	0.16 31	0.20 54	0.12 20	0.27 84	0.11 34	0.35 124	0.25 52	0.07 39	0.09 36	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.17 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_5	0.12 18	0.10 25	0.08 22	0.07 14	0.05 8	0.07 14	0.05 14	0.16 34	0.07 14	0.11 15	0.15 57	0.16 37	0.16 117	0.03 5	0.18 12	0.15 21	0.11 10	0.10 10	0.13 15	0.08 10	0.13 14	0.20 33	0.04 7	0.09 36	0.13 22	0.15 39	0.20 49	0.18 47

CIPLG	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 35	0.11 55	0.08 46	0.23 82	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 58	0.10 46	0.13 112	0.25 33	0.18 45	0.22 81	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.22 60	0.38 103	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.13 20

IPLG	0.23 104	0.12 50	0.12 77	0.10 39	0.10 51	0.10 41	0.08 46	0.22 72	0.09 24	0.24 88	0.15 57	0.21 68	0.09 37	0.11 83	1.84 217	0.19 60	0.21 69	0.16 73	0.24 75	0.15 78	0.21 53	0.37 97	0.07 39	0.12 80	0.18 55	0.22 97	0.24 72	0.14 28

IPLGR_C	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 35	0.11 55	0.08 46	0.23 82	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 58	0.11 62	0.13 112	0.23 24	0.18 45	0.22 81	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.22 60	0.36 91	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.14 28

ACRE	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 35	0.12 65	0.08 46	0.23 82	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 58	0.10 46	0.13 112	0.24 27	0.18 45	0.22 81	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.22 60	0.37 97	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.13 20

RALAANet	0.17 50	0.13 67	0.11 57	0.10 39	0.10 51	0.11 55	0.08 46	0.17 38	0.10 34	0.16 24	0.15 57	0.16 37	0.09 37	0.07 28	0.34 67	0.17 39	0.18 41	0.17 84	0.28 92	0.15 78	0.26 86	0.60 153	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.15 39	0.21 54	0.16 40

ADLNet	0.21 88	0.18 132	0.12 77	0.16 106	0.14 98	0.19 125	0.15 115	0.20 56	0.11 55	0.17 30	0.15 57	0.34 156	0.14 102	0.32 196	1.10 179	0.16 31	0.20 54	0.14 43	0.18 30	0.14 60	0.17 23	0.22 40	0.15 146	0.09 36	0.18 55	0.19 75	0.19 40	0.18 47

UNet	0.16 39	0.13 67	0.13 91	0.14 82	0.12 72	0.14 82	0.11 88	0.20 56	0.12 66	0.21 52	0.15 57	0.18 48	0.13 88	0.13 112	0.24 27	0.16 31	0.20 54	0.17 84	0.19 35	0.13 47	0.17 23	0.16 22	0.11 102	0.13 98	0.16 42	0.18 61	0.21 54	0.17 41

rafts_anoy	0.16 39	0.14 80	0.12 77	0.11 55	0.11 62	0.10 41	0.08 46	0.21 64	0.08 17	0.21 52	0.16 66	0.18 48	0.08 28	0.06 24	0.34 67	0.27 133	0.20 54	0.17 84	0.23 67	0.13 47	0.23 66	0.42 115	0.06 26	0.10 52	0.18 55	0.15 39	0.15 21	0.17 41

s12784h	0.23 104	0.16 106	0.13 91	0.19 133	0.14 98	0.12 65	0.09 66	0.24 97	0.12 66	0.29 141	0.16 66	0.27 113	0.16 117	0.10 72	0.24 27	0.26 124	0.26 128	0.13 33	0.30 104	0.12 38	0.50 171	0.38 103	0.08 56	0.11 73	0.26 131	0.28 140	0.66 211	0.46 173

TestStereo	0.18 64	0.17 116	0.14 99	0.15 98	0.11 62	0.16 99	0.11 88	0.25 113	0.13 86	0.30 145	0.16 66	0.26 108	0.11 62	0.08 36	0.22 22	0.15 21	0.24 107	0.13 33	0.28 92	0.13 47	0.28 99	0.18 28	0.09 68	0.14 112	0.22 89	0.16 47	0.21 54	0.19 59

sCroCo_RVC	0.23 104	0.13 67	0.12 77	0.11 55	0.10 51	0.14 82	0.09 66	0.24 97	0.19 137	0.24 88	0.16 66	0.20 58	0.20 151	0.09 55	0.33 64	0.36 171	0.28 150	0.22 153	0.35 124	0.21 126	0.48 167	0.66 169	0.10 85	0.16 131	0.23 98	0.21 90	0.29 119	0.23 90

HCRNet	0.15 33	0.19 148	0.08 22	0.23 153	0.09 35	0.15 94	0.09 66	0.16 34	0.06 6	0.49 222	0.16 66	0.25 102	0.08 28	0.09 55	0.44 99	0.11 5	0.17 31	0.11 15	0.21 50	0.09 18	0.13 14	0.13 13	0.11 102	0.07 12	0.09 6	0.11 14	0.14 20	0.11 14

GMStereo	0.16 39	0.16 106	0.09 32	0.14 82	0.13 85	0.16 99	0.12 97	0.22 72	0.12 66	0.19 43	0.16 66	0.26 108	0.13 88	0.09 55	0.20 18	0.15 21	0.22 81	0.14 43	0.27 84	0.15 78	0.21 53	0.16 22	0.09 68	0.11 73	0.19 71	0.17 53	0.24 72	0.15 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet	0.17 50	0.15 97	0.13 91	0.18 124	0.16 121	0.14 82	0.12 97	0.24 97	0.12 66	0.21 52	0.16 66	0.29 129	0.14 102	0.11 83	0.26 40	0.14 17	0.20 54	0.16 73	0.18 30	0.13 47	0.18 30	0.15 18	0.08 56	0.12 80	0.21 86	0.20 80	0.22 62	0.21 77

CVANet_RVC	0.11 13	0.12 50	0.11 57	0.13 73	0.10 51	0.11 55	0.08 46	0.13 21	0.09 24	0.10 12	0.16 66	0.11 14	0.08 28	0.08 36	0.13 4	0.12 12	0.12 12	0.12 20	0.12 12	0.09 18	0.12 12	0.17 24	0.06 26	0.08 21	0.11 13	0.10 9	0.11 10	0.14 28

PDISCO_ROB	0.18 64	0.16 106	0.16 123	0.14 82	0.12 72	0.13 74	0.13 108	0.15 29	0.12 66	0.16 24	0.16 66	0.13 18	0.10 46	0.09 55	0.25 33	0.20 67	0.20 54	0.23 162	0.18 30	0.15 78	0.24 80	0.28 61	0.08 56	0.12 80	0.22 89	0.24 110	0.39 163	0.24 102

LoS_RVC	0.17 50	0.13 67	0.11 57	0.07 14	0.10 51	0.08 22	0.07 32	0.17 38	0.12 66	0.23 69	0.17 75	0.17 45	0.11 62	0.09 55	0.46 111	0.22 88	0.17 31	0.16 73	0.25 77	0.12 38	0.36 130	0.36 91	0.08 56	0.10 52	0.21 86	0.16 47	0.17 31	0.20 65

tt_ll	0.17 50	0.13 67	0.11 57	0.07 14	0.10 51	0.08 22	0.07 32	0.17 38	0.12 66	0.23 69	0.17 75	0.17 45	0.11 62	0.09 55	0.46 111	0.22 88	0.17 31	0.16 73	0.25 77	0.12 38	0.36 130	0.36 91	0.08 56	0.10 52	0.21 86	0.16 47	0.17 31	0.20 65

CAS	0.15 33	0.11 38	0.08 22	0.10 39	0.09 35	0.08 22	0.07 32	0.17 38	0.10 34	0.17 30	0.17 75	0.15 25	0.10 46	0.10 72	0.27 47	0.19 60	0.18 41	0.15 53	0.20 40	0.11 34	0.23 66	0.26 55	0.08 56	0.08 21	0.18 55	0.16 47	0.17 31	0.22 82

IER	0.15 33	0.12 50	0.11 57	0.12 66	0.10 51	0.12 65	0.09 66	0.17 38	0.10 34	0.18 37	0.17 75	0.21 68	0.10 46	0.11 83	0.49 116	0.15 21	0.19 49	0.14 43	0.16 22	0.12 38	0.16 22	0.17 24	0.09 68	0.10 52	0.14 28	0.17 53	0.19 40	0.18 47

Anonymous	0.24 114	0.16 106	0.14 99	0.13 73	0.14 98	0.15 94	0.10 81	0.26 125	0.15 108	0.24 88	0.17 75	0.24 94	0.23 160	0.09 55	0.34 67	0.34 162	0.28 150	0.24 165	0.47 148	0.23 143	0.49 170	0.66 169	0.10 85	0.15 120	0.27 138	0.24 110	0.32 138	0.23 90

DISCO	0.16 39	0.15 97	0.11 57	0.14 82	0.13 85	0.16 99	0.15 115	0.15 29	0.13 86	0.21 52	0.17 75	0.16 37	0.10 46	0.10 72	0.30 51	0.17 39	0.20 54	0.15 53	0.24 75	0.14 60	0.18 30	0.23 43	0.09 68	0.12 80	0.18 55	0.16 47	0.22 62	0.17 41

iResNet_ROB	0.19 68	0.14 80	0.12 77	0.15 98	0.11 62	0.16 99	0.12 97	0.25 113	0.12 66	0.25 98	0.17 75	0.20 58	0.22 159	0.09 55	0.42 95	0.17 39	0.22 81	0.16 73	0.30 104	0.13 47	0.26 86	0.17 24	0.10 85	0.13 98	0.20 75	0.18 61	0.26 95	0.21 77

EGLCR-Stereo	0.27 133	0.12 50	0.11 57	0.11 55	0.12 72	0.13 74	0.06 21	0.23 82	0.14 98	0.27 113	0.18 82	0.24 94	0.09 37	0.10 72	0.35 71	0.38 176	0.24 107	0.16 73	0.31 109	0.21 126	0.37 137	1.30 245	0.11 102	0.30 191	0.17 44	0.26 128	0.93 228	0.25 111

LMCR-Stereo	0.19 68	0.14 80	0.12 77	0.13 73	0.12 72	0.15 94	0.10 81	0.22 72	0.13 86	0.23 69	0.18 82	0.24 94	0.17 126	0.14 124	0.30 51	0.19 60	0.26 128	0.18 109	0.33 113	0.19 113	0.27 95	0.30 67	0.10 85	0.12 80	0.20 75	0.18 61	0.24 72	0.24 102

GES	0.23 104	0.16 106	0.12 77	0.14 82	0.15 112	0.19 125	0.15 115	0.25 113	0.14 98	0.26 105	0.18 82	0.22 82	0.14 102	0.17 151	0.56 131	0.22 88	0.27 139	0.19 125	0.53 169	0.20 118	0.35 124	0.37 97	0.13 129	0.15 120	0.20 75	0.17 53	0.27 107	0.43 168

psm_up	0.21 88	0.17 116	0.19 148	0.20 138	0.17 127	0.20 131	0.15 115	0.26 125	0.23 155	0.22 59	0.18 82	0.23 87	0.20 151	0.16 142	0.36 79	0.19 60	0.24 107	0.18 109	0.30 104	0.17 103	0.23 66	0.21 37	0.12 119	0.21 164	0.24 113	0.27 134	0.26 95	0.25 111

FADNet-RVC-Resample	0.23 104	0.16 106	0.18 139	0.17 115	0.16 121	0.16 99	0.16 123	0.24 97	0.18 135	0.26 105	0.18 82	0.27 113	0.17 126	0.16 142	0.81 156	0.18 45	0.21 69	0.23 162	0.26 81	0.25 157	0.23 66	0.39 109	0.13 129	0.21 164	0.22 89	0.22 97	0.19 40	0.22 82

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 50	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.08 28	0.09 35	0.05 14	0.18 48	0.17 127	0.23 69	0.19 87	0.18 48	0.10 46	0.09 55	0.54 128	0.17 39	0.20 54	0.15 53	0.20 40	0.12 38	0.20 44	0.37 97	0.07 39	0.09 36	0.17 44	0.25 121	0.16 25	0.21 77

DLNR_Zeroshot_test	9.87 265	28.41 275	0.21 161	46.94 276	0.13 85	0.20 131	44.81 276	0.29 163	0.11 55	0.37 189	0.19 87	0.34 156	0.10 46	1.27 233	60.18 276	71.71 276	4.00 261	2.44 260	1.35 210	0.24 152	0.70 212	1.10 236	0.09 68	0.15 120	0.27 138	0.24 110	0.29 119	0.32 141

GLC_STEREO	0.20 80	0.15 97	0.16 123	0.15 98	0.14 98	0.14 82	0.12 97	0.26 125	0.10 34	0.28 127	0.19 87	0.20 58	0.10 46	0.11 83	0.51 123	0.20 67	0.28 150	0.15 53	0.26 81	0.15 78	0.38 141	0.30 67	0.09 68	0.11 73	0.20 75	0.14 30	0.30 127	0.18 47

AnonymousM	0.23 104	0.09 17	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.06 21	0.20 56	0.09 24	0.23 69	0.19 87	0.16 37	0.07 20	0.11 83	0.27 47	0.24 107	0.24 107	0.14 43	0.21 50	0.16 93	0.32 112	0.45 125	0.08 56	0.09 36	0.11 13	0.20 80	0.66 211	1.40 229

DSFCA	0.17 50	0.18 132	0.14 99	0.14 82	0.13 85	0.16 99	0.15 115	0.16 34	0.13 86	0.16 24	0.19 87	0.18 48	0.11 62	0.08 36	0.26 40	0.19 60	0.20 54	0.17 84	0.22 57	0.14 60	0.20 44	0.24 47	0.11 102	0.13 98	0.18 55	0.19 75	0.20 49	0.20 65

STTStereo	0.20 80	0.19 148	0.21 161	0.18 124	0.20 148	0.17 109	0.27 170	0.18 48	0.19 137	0.20 48	0.19 87	0.24 94	0.15 111	0.17 151	0.44 99	0.18 45	0.20 54	0.19 125	0.19 35	0.14 60	0.18 30	0.20 33	0.11 102	0.13 98	0.19 71	0.21 90	0.20 49	0.26 116

MyStereo04	0.23 104	0.18 132	0.18 139	0.14 82	0.14 98	0.13 74	0.11 88	0.28 153	0.22 147	0.32 157	0.20 93	0.30 140	0.14 102	0.08 36	0.31 57	0.24 107	0.22 81	0.18 109	0.55 177	0.23 143	0.38 141	0.37 97	0.12 119	0.17 140	0.28 149	0.30 152	0.31 133	0.22 82

TRStereo	0.61 202	0.17 116	0.22 169	0.16 106	0.12 72	0.34 189	0.18 126	0.27 143	0.14 98	0.34 169	0.20 93	0.34 156	0.09 37	0.12 98	0.58 136	0.73 235	0.25 119	0.18 109	0.44 142	0.25 157	0.42 150	0.81 199	0.12 119	0.10 52	0.27 138	8.94 265	0.49 182	0.32 141

GEStereo_RVC	0.25 123	0.19 148	0.15 107	0.18 124	0.17 127	0.19 125	0.18 126	0.26 125	0.17 127	0.27 113	0.20 93	0.28 121	0.17 126	0.12 98	0.34 67	0.27 133	0.28 150	0.24 165	0.47 148	0.22 136	0.34 116	0.66 169	0.11 102	0.18 150	0.25 126	0.22 97	0.26 95	0.32 141

Anonymous3	0.30 149	0.21 157	0.16 123	0.17 115	0.16 121	0.20 131	0.16 123	0.31 171	0.25 166	0.30 145	0.20 93	0.45 179	0.20 151	0.17 151	0.55 129	0.52 202	0.32 174	0.27 187	0.51 163	0.27 170	0.50 171	0.67 175	0.13 129	0.15 120	0.28 149	0.30 152	0.34 147	0.26 116

sAnonymous2	0.21 88	0.14 80	0.13 91	0.12 66	0.12 72	0.14 82	0.12 97	0.28 153	0.16 120	0.23 69	0.20 93	0.20 58	0.15 111	0.08 36	0.31 57	0.27 133	0.25 119	0.22 153	0.40 135	0.21 126	0.35 124	0.42 115	0.09 68	0.13 98	0.23 98	0.24 110	0.23 67	0.24 102

CroCo_RVC	0.21 88	0.14 80	0.13 91	0.12 66	0.12 72	0.14 82	0.12 97	0.28 153	0.16 120	0.23 69	0.20 93	0.20 58	0.15 111	0.08 36	0.31 57	0.27 133	0.25 119	0.22 153	0.40 135	0.21 126	0.35 124	0.42 115	0.09 68	0.13 98	0.23 98	0.24 110	0.23 67	0.24 102

FCDSN-DC	0.38 169	0.28 186	0.33 204	0.31 180	0.30 184	0.30 179	0.40 193	0.31 171	0.22 147	0.28 127	0.20 93	0.29 129	0.16 117	0.30 191	1.88 223	0.36 171	0.34 179	0.33 209	0.34 116	0.25 157	0.46 163	0.82 200	0.28 190	0.38 211	0.30 161	0.31 160	0.30 127	0.30 136
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NLCA_NET_v2_RVC	0.19 68	0.18 132	0.18 139	0.17 115	0.21 152	0.16 99	0.27 170	0.19 54	0.24 159	0.22 59	0.20 93	0.27 113	0.13 88	0.19 164	0.35 71	0.17 39	0.20 54	0.16 73	0.19 35	0.13 47	0.17 23	0.19 32	0.11 102	0.12 80	0.18 55	0.23 103	0.19 40	0.22 82
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.24 114	0.25 175	0.17 130	0.21 143	0.20 148	0.20 131	0.15 115	0.23 82	0.16 120	0.26 105	0.20 93	0.35 162	0.17 126	0.13 112	0.87 160	0.19 60	0.22 81	0.18 109	0.33 113	0.17 103	0.27 95	0.24 47	0.17 152	0.15 120	0.27 138	0.23 103	0.24 72	0.29 132

NVstereo2D	0.27 133	0.17 116	0.15 107	0.23 153	0.19 142	0.26 167	0.28 174	0.20 56	0.15 108	0.22 59	0.20 93	0.18 48	0.11 62	0.39 205	1.91 228	0.21 76	0.24 107	0.20 134	0.22 57	0.14 60	0.19 40	0.18 28	0.26 182	0.14 112	0.22 89	0.18 61	0.19 40	0.18 47

iResNetv2_ROB	0.20 80	0.14 80	0.11 57	0.17 115	0.13 85	0.17 109	0.11 88	0.26 125	0.12 66	0.26 105	0.20 93	0.28 121	0.20 151	0.10 72	0.49 116	0.16 31	0.21 69	0.15 53	0.36 128	0.15 78	0.36 130	0.20 33	0.12 119	0.16 131	0.20 75	0.18 61	0.30 127	0.19 59

HH	0.29 144	0.10 25	0.18 139	0.16 106	0.15 112	0.20 131	0.14 110	0.27 143	0.13 86	0.36 185	0.21 104	0.29 129	0.11 62	0.15 135	0.46 111	0.64 224	0.27 139	0.19 125	0.50 160	0.27 170	0.68 205	0.75 188	0.11 102	0.16 131	0.24 113	0.30 152	0.36 153	0.37 153

HanStereo	0.29 144	0.10 25	0.18 139	0.16 106	0.15 112	0.20 131	0.14 110	0.27 143	0.13 86	0.36 185	0.21 104	0.29 129	0.11 62	0.15 135	0.46 111	0.64 224	0.27 139	0.19 125	0.50 160	0.27 170	0.68 205	0.75 188	0.11 102	0.16 131	0.24 113	0.30 152	0.36 153	0.37 153

UDGNet	0.24 114	0.20 153	0.15 107	0.36 191	0.31 187	0.32 184	0.29 178	0.22 72	0.15 108	0.21 52	0.21 104	0.21 68	0.08 28	0.51 215	0.25 33	0.17 39	0.22 81	0.17 84	0.27 84	0.15 78	0.28 99	0.38 103	0.31 205	0.11 73	0.24 113	0.23 103	0.22 62	0.20 65

ICVP	0.23 104	0.18 132	0.21 161	0.18 124	0.17 127	0.18 117	0.15 115	0.22 72	0.17 127	0.24 88	0.21 104	0.24 94	0.18 139	0.12 98	0.43 98	0.24 107	0.25 119	0.24 165	0.26 81	0.21 126	0.31 111	0.52 135	0.26 182	0.17 140	0.24 113	0.26 128	0.25 86	0.24 102
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.22 98	0.18 132	0.15 107	0.17 115	0.20 148	0.20 131	0.18 126	0.24 97	0.15 108	0.18 37	0.21 104	0.21 68	0.12 77	0.17 151	0.45 104	0.25 115	0.28 150	0.21 143	0.34 116	0.21 126	0.24 80	0.33 83	0.11 102	0.18 150	0.22 89	0.18 61	0.30 127	0.23 90

DMCA-RVC	0.17 50	0.12 50	0.15 107	0.12 66	0.13 85	0.11 55	0.18 126	0.17 38	0.16 120	0.18 37	0.21 104	0.21 68	0.10 46	0.10 72	0.50 119	0.18 45	0.18 41	0.17 84	0.17 26	0.15 78	0.18 30	0.18 28	0.10 85	0.13 98	0.14 28	0.15 39	0.19 40	0.18 47

FADNet-RVC	0.24 114	0.17 116	0.15 107	0.21 143	0.17 127	0.17 109	0.21 139	0.26 125	0.14 98	0.25 98	0.21 104	0.28 121	0.17 126	0.14 124	0.98 173	0.22 88	0.23 96	0.17 84	0.36 128	0.22 136	0.24 80	0.30 67	0.14 136	0.17 140	0.25 126	0.23 103	0.21 54	0.24 102

MSMDNet	0.27 133	0.14 80	0.12 77	0.13 73	0.15 112	0.16 99	0.12 97	0.26 125	0.14 98	0.31 152	0.21 104	0.27 113	0.29 176	0.15 135	0.44 99	0.51 200	0.28 150	0.18 109	0.54 173	0.28 174	0.58 186	0.84 204	0.10 85	0.12 80	0.26 131	0.25 121	0.26 95	0.29 132

PA-Net	0.27 133	0.27 183	0.29 191	0.18 124	0.26 175	0.21 141	0.27 170	0.26 125	0.25 166	0.22 59	0.21 104	0.22 82	0.24 167	0.29 188	0.62 141	0.25 115	0.18 41	0.23 162	0.20 40	0.22 136	0.20 44	0.36 91	0.17 152	0.20 160	0.24 113	0.44 190	0.24 72	0.55 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.22 98	0.18 132	0.15 107	0.18 124	0.17 127	0.19 125	0.12 97	0.21 64	0.13 86	0.23 69	0.21 104	0.25 102	0.13 88	0.13 112	0.93 168	0.20 67	0.23 96	0.17 84	0.27 84	0.16 93	0.25 85	0.22 40	0.10 85	0.14 112	0.23 98	0.21 90	0.25 86	0.23 90

PS-NSSS	0.24 114	0.26 181	0.21 161	0.31 180	0.22 157	0.26 167	0.23 148	0.27 143	0.15 108	0.28 127	0.21 104	0.55 186	0.15 111	0.16 142	0.35 71	0.16 31	0.19 49	0.17 84	0.36 128	0.15 78	0.17 23	0.14 16	0.22 177	0.16 131	0.24 113	0.24 110	0.28 118	0.27 125

SACVNet	0.24 114	0.20 153	0.19 148	0.21 143	0.19 142	0.19 125	0.20 135	0.26 125	0.22 147	0.25 98	0.22 115	0.21 68	0.12 77	0.17 151	0.48 115	0.22 88	0.26 128	0.21 143	0.32 112	0.20 118	0.29 105	0.41 112	0.15 146	0.18 150	0.28 149	0.26 128	0.30 127	0.26 116

cross-raft	0.27 133	0.15 97	0.13 91	0.14 82	0.14 98	0.17 109	0.10 81	0.27 143	0.15 108	0.30 145	0.22 115	0.28 121	0.10 46	0.14 124	0.42 95	0.42 188	0.27 139	0.17 84	0.57 180	0.26 166	0.62 195	0.94 223	0.09 68	0.12 80	0.29 157	0.27 134	0.26 95	0.31 140

CFNet_pseudo	0.21 88	0.16 106	0.16 123	0.19 133	0.16 121	0.17 109	0.13 108	0.24 97	0.15 108	0.28 127	0.22 115	0.23 87	0.20 151	0.12 98	0.65 145	0.18 45	0.20 54	0.17 84	0.31 109	0.13 47	0.21 53	0.21 37	0.12 119	0.13 98	0.20 75	0.20 80	0.25 86	0.26 116

RTS	0.40 175	0.22 159	0.20 154	0.22 147	0.21 152	0.32 184	0.33 183	0.31 171	0.33 189	0.23 69	0.22 115	0.31 149	0.25 169	0.18 161	1.88 223	0.32 154	0.37 190	0.25 174	0.64 186	0.33 196	0.43 152	0.43 118	0.16 149	0.24 174	0.41 191	0.91 229	0.40 166	0.63 184

RTSA	0.40 175	0.22 159	0.20 154	0.22 147	0.21 152	0.32 184	0.33 183	0.31 171	0.33 189	0.23 69	0.22 115	0.31 149	0.25 169	0.18 161	1.88 223	0.32 154	0.37 190	0.25 174	0.64 186	0.33 196	0.43 152	0.43 118	0.16 149	0.24 174	0.41 191	0.91 229	0.40 166	0.63 184

ADCRef	0.34 160	0.18 132	0.17 130	0.15 98	0.16 121	0.18 117	0.18 126	0.23 82	0.33 189	0.26 105	0.22 115	0.23 87	0.18 139	0.12 98	2.01 229	0.22 88	0.23 96	0.20 134	0.40 135	0.22 136	0.27 95	0.34 86	0.17 152	0.17 140	0.30 161	0.41 185	0.29 119	1.36 227

DeepPrunerF	0.29 144	0.17 116	0.15 107	0.23 153	0.44 206	0.17 109	0.23 148	0.20 56	0.26 170	0.16 24	0.22 115	0.15 25	0.12 77	0.13 112	0.98 173	0.22 88	0.19 49	0.17 84	0.27 84	0.17 103	0.22 60	0.21 37	0.12 119	0.13 98	1.95 256	0.26 128	0.22 62	0.20 65

GANetREF_RVC	0.33 158	0.30 191	0.33 204	0.28 171	0.27 181	0.27 169	0.26 166	0.42 196	0.35 192	0.38 196	0.22 115	0.57 187	0.39 185	0.16 142	0.37 80	0.24 107	0.30 167	0.25 174	0.45 145	0.26 166	0.37 137	0.28 61	0.25 180	0.33 196	0.35 181	0.29 146	0.46 175	0.40 163
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
HSM	0.22 98	0.17 116	0.15 107	0.18 124	0.18 135	0.16 99	0.14 110	0.26 125	0.14 98	0.25 98	0.22 115	0.24 94	0.18 139	0.11 83	0.67 146	0.18 45	0.26 128	0.16 73	0.27 84	0.17 103	0.30 107	0.23 43	0.10 85	0.14 112	0.23 98	0.23 103	0.27 107	0.25 111

NCCL2	0.27 133	0.24 170	0.23 173	0.19 133	0.20 148	0.18 117	0.19 134	0.26 125	0.23 155	0.29 141	0.22 115	0.28 121	0.17 126	0.15 135	0.68 147	0.25 115	0.25 119	0.22 153	0.27 84	0.22 136	0.34 116	0.44 121	0.19 164	0.22 170	0.34 176	0.34 171	0.36 153	0.36 149

MyStereo	0.24 114	0.19 148	0.19 148	0.16 106	0.15 112	0.14 82	0.11 88	0.28 153	0.22 147	0.34 169	0.23 125	0.30 140	0.16 117	0.08 36	0.35 71	0.23 102	0.22 81	0.18 109	0.56 179	0.23 143	0.38 141	0.41 112	0.13 129	0.16 131	0.30 161	0.33 168	0.32 138	0.22 82

AACVNet	0.21 88	0.18 132	0.15 107	0.19 133	0.19 142	0.19 125	0.14 110	0.23 82	0.15 108	0.25 98	0.23 125	0.21 68	0.13 88	0.13 112	0.57 135	0.19 60	0.25 119	0.18 109	0.25 77	0.18 110	0.23 66	0.24 47	0.14 136	0.15 120	0.23 98	0.21 90	0.25 86	0.25 111

HGLStereo	0.16 39	0.15 97	0.12 77	0.13 73	0.14 98	0.13 74	0.09 66	0.18 48	0.11 55	0.22 59	0.23 125	0.14 24	0.09 37	0.11 83	0.26 40	0.18 45	0.22 81	0.17 84	0.20 40	0.14 60	0.19 40	0.20 33	0.10 85	0.12 80	0.18 55	0.18 61	0.18 35	0.15 36

stereogan	0.25 123	0.22 159	0.22 169	0.23 153	0.26 175	0.25 161	0.23 148	0.26 125	0.24 159	0.20 48	0.23 125	0.31 149	0.23 160	0.17 151	0.38 89	0.21 76	0.22 81	0.19 125	0.28 92	0.20 118	0.23 66	0.46 126	0.17 152	0.18 150	0.22 89	0.24 110	0.37 159	0.27 125

DLCB_ROB	0.20 80	0.17 116	0.17 130	0.14 82	0.15 112	0.14 82	0.14 110	0.21 64	0.16 120	0.23 69	0.23 125	0.25 102	0.18 139	0.15 135	0.24 27	0.18 45	0.22 81	0.18 109	0.19 35	0.15 78	0.26 86	0.24 47	0.13 129	0.16 131	0.37 187	0.25 121	0.25 86	0.20 65

SGM-Forest	0.43 179	0.24 170	0.19 148	0.35 189	0.26 175	0.27 169	0.21 139	0.30 167	0.23 155	0.32 157	0.23 125	0.37 166	0.50 195	0.25 183	1.02 177	0.35 165	0.25 119	0.21 143	1.80 224	0.19 113	0.41 146	0.85 206	0.27 185	0.23 172	0.35 181	0.28 140	0.59 200	1.05 215
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
iinet-f	0.17 50	0.14 80	0.11 57	0.12 66	0.09 35	0.14 82	0.09 66	0.15 29	0.10 34	0.23 69	0.24 131	0.18 48	0.16 117	0.08 36	0.38 89	0.20 67	0.20 54	0.13 33	0.38 132	0.17 103	0.21 53	0.27 58	0.09 68	0.09 36	0.18 55	0.14 30	0.25 86	0.18 47

CASS	0.26 129	0.18 132	0.17 130	0.21 143	0.18 135	0.22 146	0.26 166	0.28 153	0.20 141	0.33 167	0.24 131	0.28 121	0.18 139	0.12 98	0.37 80	0.24 107	0.39 198	0.20 134	0.44 142	0.17 103	0.58 186	0.48 131	0.11 102	0.14 112	0.32 171	0.22 97	0.32 138	0.33 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 98	0.15 97	0.11 57	0.11 55	0.12 72	0.12 65	0.08 46	0.24 97	0.10 34	0.27 113	0.24 131	0.23 87	0.14 102	0.11 83	0.93 168	0.21 76	0.23 96	0.17 84	0.31 109	0.20 118	0.22 60	0.44 121	0.07 39	0.12 80	0.24 113	0.29 146	0.27 107	0.20 65

pcwnet_v2	0.27 133	0.17 116	0.18 139	0.22 147	0.19 142	0.22 146	0.18 126	0.25 113	0.18 135	0.30 145	0.24 131	0.33 154	0.29 176	0.18 161	0.90 162	0.22 88	0.24 107	0.19 125	0.38 132	0.16 93	0.28 99	0.31 75	0.17 152	0.16 131	0.26 131	0.26 128	0.30 127	0.39 157

RP	0.23 104	0.20 153	0.23 173	0.22 147	0.21 152	0.22 146	0.25 160	0.24 97	0.23 155	0.17 30	0.24 131	0.25 102	0.19 147	0.16 142	0.55 129	0.18 45	0.21 69	0.16 73	0.22 57	0.16 93	0.18 30	0.33 83	0.14 136	0.17 140	0.23 98	0.23 103	0.31 133	0.26 116

GANet	0.12 18	0.10 25	0.10 42	0.10 39	0.10 51	0.13 74	0.10 81	0.14 25	0.08 17	0.11 15	0.24 131	0.15 25	0.08 28	0.08 36	0.14 7	0.13 15	0.15 20	0.15 53	0.11 9	0.08 10	0.12 12	0.25 52	0.08 56	0.08 21	0.13 22	0.10 9	0.12 13	0.11 14

IPLGR	0.27 133	0.16 106	0.14 99	0.15 98	0.15 112	0.13 74	0.09 66	0.24 97	0.13 86	0.28 127	0.25 137	0.24 94	0.12 77	0.11 83	1.85 219	0.20 67	0.23 96	0.18 109	0.35 124	0.21 126	0.28 99	0.56 148	0.07 39	0.13 98	0.25 126	0.27 134	0.29 119	0.21 77

AF-Net	0.21 88	0.18 132	0.18 139	0.18 124	0.22 157	0.20 131	0.24 153	0.24 97	0.21 142	0.19 43	0.25 137	0.27 113	0.16 117	0.14 124	0.37 80	0.20 67	0.18 41	0.17 84	0.23 67	0.15 78	0.18 30	0.26 55	0.17 152	0.14 112	0.20 75	0.22 97	0.29 119	0.22 82

Nwc_Net	0.21 88	0.18 132	0.18 139	0.18 124	0.22 157	0.20 131	0.24 153	0.24 97	0.21 142	0.19 43	0.25 137	0.27 113	0.16 117	0.14 124	0.37 80	0.20 67	0.18 41	0.17 84	0.23 67	0.15 78	0.18 30	0.26 55	0.17 152	0.14 112	0.20 75	0.22 97	0.29 119	0.22 82

R-Stereo Train	0.25 123	0.14 80	0.14 99	0.15 98	0.13 85	0.18 117	0.07 32	0.24 97	0.15 108	0.32 157	0.25 137	0.28 121	0.13 88	0.14 124	0.71 148	0.32 154	0.29 161	0.20 134	0.47 148	0.20 118	0.48 167	0.65 162	0.10 85	0.12 80	0.24 113	0.25 121	0.23 67	0.28 129

RTSC	0.29 144	0.17 116	0.17 130	0.17 115	0.17 127	0.18 117	0.21 139	0.23 82	0.22 147	0.26 105	0.25 137	0.21 68	0.19 147	0.14 124	1.67 209	0.28 139	0.31 169	0.21 143	0.40 135	0.19 113	0.33 114	0.38 103	0.11 102	0.18 150	0.23 98	0.24 110	0.31 133	0.45 170

ADCP+	0.32 154	0.17 116	0.17 130	0.15 98	0.14 98	0.17 109	0.21 139	0.21 64	0.32 187	0.25 98	0.25 137	0.37 166	0.12 77	0.13 112	1.80 216	0.18 45	0.20 54	0.17 84	0.34 116	0.18 110	0.24 80	0.30 67	0.12 119	0.12 80	0.24 113	0.68 216	0.33 143	0.96 211

RAFT-Stereo	0.25 123	0.14 80	0.14 99	0.15 98	0.13 85	0.18 117	0.07 32	0.24 97	0.15 108	0.32 157	0.25 137	0.28 121	0.13 88	0.14 124	0.71 148	0.32 154	0.29 161	0.20 134	0.47 148	0.20 118	0.48 167	0.65 162	0.10 85	0.12 80	0.24 113	0.25 121	0.23 67	0.28 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PWCDC_ROB	0.24 114	0.10 25	0.13 91	0.10 39	0.18 135	0.12 65	0.16 123	0.12 17	0.38 194	0.11 15	0.25 137	0.15 25	0.82 211	0.28 187	0.92 166	0.21 76	0.17 31	0.18 109	0.18 30	0.17 103	0.23 66	0.46 126	0.20 166	0.17 140	0.12 18	0.21 90	0.15 21	0.26 116

NCC-stereo	0.26 129	0.22 159	0.22 169	0.22 147	0.24 166	0.23 153	0.28 174	0.26 125	0.28 175	0.18 37	0.26 145	0.29 129	0.27 173	0.17 151	0.56 131	0.23 102	0.23 96	0.24 165	0.28 92	0.21 126	0.23 66	0.32 77	0.20 166	0.17 140	0.27 138	0.29 146	0.33 143	0.30 136

Abc-Net	0.26 129	0.22 159	0.22 169	0.22 147	0.24 166	0.23 153	0.28 174	0.26 125	0.28 175	0.18 37	0.26 145	0.29 129	0.27 173	0.17 151	0.56 131	0.23 102	0.23 96	0.24 165	0.28 92	0.21 126	0.23 66	0.32 77	0.20 166	0.17 140	0.27 138	0.29 146	0.33 143	0.30 136
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPruner_ROB	0.24 114	0.17 116	0.17 130	0.17 115	0.17 127	0.16 99	0.24 153	0.22 72	0.17 127	0.26 105	0.26 145	0.21 68	0.18 139	0.12 98	0.64 142	0.21 76	0.24 107	0.21 143	0.29 100	0.16 93	0.44 157	0.36 91	0.14 136	0.16 131	0.22 89	0.30 152	0.27 107	0.23 90

DN-CSS_ROB	0.19 68	0.14 80	0.16 123	0.14 82	0.14 98	0.12 65	0.10 81	0.25 113	0.13 86	0.27 113	0.26 145	0.26 108	0.18 139	0.09 55	0.33 64	0.16 31	0.20 54	0.15 53	0.41 139	0.14 60	0.30 107	0.23 43	0.10 85	0.15 120	0.17 44	0.16 47	0.22 62	0.18 47

FC-DCNN	0.43 179	0.35 200	0.43 216	0.49 202	0.37 199	0.48 202	0.56 209	0.44 201	0.27 174	0.34 169	0.27 149	0.41 174	0.23 160	0.31 194	0.64 142	0.36 171	0.39 198	0.31 204	0.48 157	0.27 170	0.52 176	0.75 188	0.28 190	0.37 208	0.53 211	0.39 182	0.63 208	0.82 202

NaN_ROB	0.32 154	0.25 175	0.25 180	0.25 163	0.30 184	0.22 146	0.27 170	0.35 181	0.38 194	0.30 145	0.27 149	0.67 195	0.23 160	0.17 151	0.80 155	0.21 76	0.21 69	0.21 143	0.29 100	0.26 166	0.23 66	0.29 64	0.14 136	0.27 185	0.36 186	0.45 192	0.39 163	0.56 180

XPNet_ROB	0.28 141	0.28 186	0.20 154	0.20 138	0.22 157	0.22 146	0.22 145	0.20 56	0.21 142	0.24 88	0.27 149	0.79 202	0.17 126	0.16 142	0.50 119	0.23 102	0.35 183	0.21 143	0.28 92	0.20 118	0.30 107	0.53 139	0.17 152	0.18 150	0.23 98	0.24 110	0.49 182	0.36 149

CBMV	0.47 185	0.25 175	0.23 173	0.31 180	0.29 183	0.31 182	0.30 180	0.41 193	0.28 175	0.37 189	0.27 149	0.70 198	0.37 181	0.33 199	0.91 164	0.53 205	0.36 186	0.27 187	0.58 181	0.28 174	0.63 196	0.97 228	0.26 182	0.35 203	0.37 187	0.36 175	0.66 211	1.86 241
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CES	0.19 68	0.10 25	0.10 42	0.09 31	0.11 62	0.10 41	0.06 21	0.42 196	0.10 34	0.20 48	0.28 153	0.23 87	0.10 46	0.13 112	0.35 71	0.24 107	0.25 119	0.15 53	0.21 50	0.14 60	0.45 159	0.29 64	0.09 68	0.08 21	0.19 71	0.15 39	0.20 49	0.23 90

FADNet	0.26 129	0.19 148	0.15 107	0.23 153	0.16 121	0.21 141	0.23 148	0.28 153	0.17 127	0.27 113	0.28 153	0.26 108	0.19 147	0.15 135	0.98 173	0.22 88	0.21 69	0.20 134	0.43 141	0.26 166	0.28 99	0.31 75	0.14 136	0.15 120	0.28 149	0.27 134	0.24 72	0.27 125

ADCL	0.38 169	0.23 167	0.20 154	0.20 138	0.18 135	0.23 153	0.24 153	0.26 125	0.52 214	0.32 157	0.28 153	0.30 140	0.18 139	0.16 142	1.59 205	0.22 88	0.25 119	0.22 153	0.35 124	0.23 143	0.35 124	0.35 88	0.17 152	0.18 150	0.51 208	0.52 200	0.47 178	1.53 233

FADNet_RVC	0.34 160	0.22 159	0.23 173	0.30 175	0.26 175	0.20 131	0.23 148	0.31 171	0.22 147	0.31 152	0.29 156	0.42 176	0.35 180	0.22 174	0.90 162	0.26 124	0.31 169	0.32 207	0.75 194	0.28 174	0.46 163	0.55 144	0.16 149	0.24 174	0.27 138	0.31 160	0.51 192	0.37 153

CC-Net-ROB	0.38 169	0.47 211	0.33 204	0.66 216	0.49 216	0.57 208	0.49 201	0.35 181	0.24 159	0.37 189	0.29 156	0.96 207	0.23 160	0.38 203	0.45 104	0.18 45	0.24 107	0.22 153	0.68 190	0.23 143	0.23 66	0.18 28	0.44 218	0.24 174	0.31 165	0.28 140	0.27 107	0.39 157

iResNet	0.30 149	0.17 116	0.17 130	0.24 160	0.23 164	0.28 172	0.20 135	0.31 171	0.21 142	0.32 157	0.29 156	0.50 182	0.51 197	0.11 83	0.53 124	0.35 165	0.27 139	0.20 134	0.74 193	0.25 157	0.47 165	0.32 77	0.15 146	0.26 181	0.26 131	0.25 121	0.34 147	0.29 132

NOSS_ROB	0.38 169	0.23 167	0.21 161	0.27 169	0.26 175	0.27 169	0.25 160	0.41 193	0.24 159	0.36 185	0.29 156	0.36 163	0.23 160	0.41 207	0.97 172	0.57 215	0.34 179	0.29 197	0.33 113	0.24 152	0.68 205	1.00 233	0.28 190	0.31 193	0.34 176	0.49 195	0.42 171	0.34 145

SQANet	0.74 210	0.90 229	0.32 200	1.66 234	0.79 228	1.43 232	1.20 230	0.37 188	0.28 175	0.40 203	0.31 160	0.92 205	0.34 179	1.28 234	1.08 178	0.22 88	0.52 213	0.27 187	2.47 233	0.29 181	0.57 182	0.58 151	1.58 240	0.24 174	0.33 174	0.38 180	0.43 174	0.72 193

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 184	0.34 196	0.26 184	0.43 198	0.33 192	0.38 195	0.53 207	0.49 207	0.40 198	0.42 209	0.31 160	0.63 192	0.54 199	0.42 208	1.29 194	0.28 139	0.26 128	0.22 153	0.68 190	0.23 143	0.65 199	0.64 159	0.33 209	0.29 189	0.47 202	0.49 195	0.49 182	0.69 189

RGC	0.28 141	0.25 175	0.29 191	0.25 163	0.27 181	0.28 172	0.21 139	0.28 153	0.31 186	0.22 59	0.31 160	0.29 129	0.32 178	0.21 171	0.59 137	0.25 115	0.24 107	0.21 143	0.30 104	0.22 136	0.27 95	0.40 110	0.18 163	0.21 164	0.29 157	0.32 164	0.35 151	0.36 149

MLCV	0.25 123	0.16 106	0.16 123	0.25 163	0.19 142	0.21 141	0.18 126	0.30 167	0.16 120	0.31 152	0.31 160	0.34 156	0.25 169	0.11 83	0.32 61	0.25 115	0.26 128	0.17 84	0.54 173	0.16 93	0.37 137	0.38 103	0.14 136	0.19 158	0.25 126	0.23 103	0.27 107	0.26 116

DDUNet	0.45 183	0.56 216	0.26 184	0.87 224	0.69 225	0.84 223	0.84 223	0.26 125	0.24 159	0.23 69	0.33 164	0.39 171	0.15 111	1.61 238	0.49 116	0.24 107	0.41 202	0.26 184	0.55 177	0.29 181	0.34 116	0.40 110	0.50 224	0.21 164	0.25 126	0.27 134	0.32 138	0.29 132

SHD	0.38 169	0.22 159	0.30 194	0.26 166	0.25 171	0.25 161	0.29 178	0.36 185	0.29 181	0.35 182	0.33 164	0.34 156	0.46 189	0.22 174	1.53 201	0.32 154	0.31 169	0.26 184	0.58 181	0.28 174	0.45 159	0.47 128	0.20 166	0.28 187	0.34 176	0.39 182	0.35 151	0.52 176

Any-RAFT	0.25 123	0.13 67	0.17 130	0.16 106	0.14 98	0.15 94	0.11 88	0.25 113	0.14 98	0.28 127	0.34 166	0.29 129	0.11 62	0.12 98	0.35 71	0.26 124	0.28 150	0.17 84	0.52 166	0.16 93	0.63 196	0.49 133	0.10 85	0.11 73	0.28 149	0.33 168	0.26 95	0.41 164

XQC	0.44 182	0.37 203	0.32 200	0.41 197	0.35 196	0.42 197	0.44 196	0.46 205	0.38 194	0.40 203	0.34 166	0.50 182	0.47 194	0.35 201	1.63 206	0.32 154	0.31 169	0.28 193	0.53 169	0.32 194	0.42 150	0.52 135	0.27 185	0.31 193	0.45 198	0.50 198	0.53 193	0.42 166

EKT-Stereo	0.34 160	0.17 116	0.14 99	0.20 138	0.17 127	0.22 146	0.25 160	0.27 143	0.15 108	0.30 145	0.35 168	0.27 113	0.14 102	0.16 142	1.56 203	0.54 207	0.29 161	0.25 174	0.47 148	0.30 186	0.81 222	0.86 207	0.09 68	0.13 98	0.31 165	0.30 152	0.31 133	0.24 102

UDG	0.48 186	0.58 217	0.27 186	0.86 223	0.79 228	0.80 221	1.00 227	0.27 143	0.25 166	0.28 127	0.35 168	0.39 171	0.17 126	1.43 235	1.00 176	0.26 124	0.47 208	0.27 187	0.59 184	0.30 186	0.44 157	0.47 128	0.40 214	0.20 160	0.28 149	0.29 146	0.33 143	0.27 125

GANet-ADL	0.28 141	0.18 132	0.16 123	0.20 138	0.19 142	0.23 153	0.20 135	0.26 125	0.16 120	0.34 169	0.35 168	0.30 140	0.17 126	0.21 171	0.45 104	0.29 146	0.31 169	0.19 125	0.49 159	0.28 174	0.41 146	0.77 192	0.13 129	0.15 120	0.24 113	0.30 152	0.34 147	0.30 136

MDST_ROB	0.88 217	1.09 232	0.25 180	1.29 229	0.44 206	0.85 224	0.40 193	0.45 203	0.26 170	0.36 185	0.35 168	0.49 180	3.65 253	0.16 142	2.26 238	0.25 115	0.28 150	0.18 109	0.87 202	0.21 126	0.63 196	0.90 216	0.20 166	0.23 172	1.72 252	0.94 232	3.03 259	1.95 245

ETE_ROB	0.34 160	0.32 193	0.21 161	0.26 166	0.24 166	0.28 172	0.25 160	0.24 97	0.29 181	0.27 113	0.35 168	1.00 210	0.21 156	0.20 167	0.59 137	0.24 107	0.42 205	0.24 165	0.38 132	0.25 157	0.40 144	0.52 135	0.20 166	0.21 164	0.29 157	0.34 171	0.55 196	0.39 157

LALA_ROB	0.34 160	0.34 196	0.23 173	0.24 160	0.24 166	0.30 179	0.24 153	0.25 113	0.28 175	0.31 152	0.35 168	0.95 206	0.21 156	0.19 164	0.77 152	0.25 115	0.34 179	0.28 193	0.34 116	0.25 157	0.36 130	0.55 144	0.19 164	0.22 170	0.27 138	0.31 160	0.50 187	0.39 157

DPSNet	0.80 213	0.29 188	0.28 189	0.39 195	0.41 202	0.44 199	0.31 181	0.36 185	0.41 201	0.27 113	0.36 174	2.76 245	1.04 220	0.38 203	1.22 186	0.66 227	0.61 219	0.49 227	4.85 251	0.61 224	0.86 225	1.22 242	0.58 229	0.45 221	0.58 216	0.63 209	0.55 196	0.69 189

FBW_ROB	0.49 191	0.42 206	0.37 212	0.61 213	0.46 211	0.49 204	0.51 204	0.31 171	0.25 166	0.34 169	0.36 174	0.69 196	0.50 195	0.57 219	1.13 180	0.26 124	0.36 186	0.24 165	1.46 212	0.24 152	0.57 182	0.44 121	0.43 216	0.40 217	0.33 174	0.35 173	0.42 171	0.68 187

otaku	0.88 217	1.18 236	0.44 217	1.92 243	1.01 235	1.72 238	1.44 232	0.46 205	0.40 198	0.46 218	0.37 176	0.98 209	0.46 189	1.54 236	1.23 188	0.31 152	0.53 214	0.29 197	2.79 238	0.41 205	0.68 205	0.64 159	2.08 242	0.35 203	0.43 194	0.36 175	0.50 187	0.76 199

SAMSARA	0.69 207	0.30 191	0.45 219	0.32 183	0.32 189	0.32 184	0.38 190	0.57 214	0.48 213	0.41 206	0.37 176	0.43 177	0.93 216	0.29 188	1.85 219	0.53 205	0.38 196	0.40 219	0.78 195	0.42 208	0.77 216	0.89 213	0.20 166	0.42 218	1.55 246	1.83 249	1.51 248	1.56 235

ADCMid	0.48 186	0.29 188	0.30 194	0.26 166	0.32 189	0.34 189	0.38 190	0.42 196	0.45 211	0.31 152	0.37 176	0.49 180	0.45 188	0.22 174	1.85 219	0.35 165	0.36 186	0.27 187	0.80 197	0.31 191	0.50 171	0.60 153	0.30 201	0.25 180	0.37 187	0.55 205	0.46 175	1.40 229

LoS	0.23 104	0.15 97	0.11 57	0.13 73	0.14 98	0.13 74	0.08 46	0.60 219	0.11 55	0.37 189	0.38 179	0.36 163	0.14 102	0.11 83	0.32 61	0.26 124	0.26 128	0.16 73	0.27 84	0.16 93	0.43 152	0.37 97	0.10 85	0.10 52	0.26 131	0.19 75	0.25 86	0.28 129

DAS	0.34 160	0.18 132	0.15 107	0.30 175	0.25 171	0.25 161	0.26 166	0.32 178	0.29 181	0.32 157	0.38 179	0.54 184	0.37 181	0.12 98	0.45 104	0.40 183	0.37 190	0.25 174	0.54 173	0.29 181	0.66 202	0.65 162	0.21 175	0.26 181	0.31 165	0.32 164	0.38 161	0.39 157

SepStereo	0.34 160	0.18 132	0.15 107	0.30 175	0.25 171	0.25 161	0.26 166	0.32 178	0.29 181	0.32 157	0.38 179	0.54 184	0.37 181	0.12 98	0.45 104	0.40 183	0.37 190	0.25 174	0.54 173	0.29 181	0.66 202	0.65 162	0.21 175	0.26 181	0.31 165	0.32 164	0.38 161	0.39 157

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 202	0.63 219	0.47 221	0.65 215	0.41 202	0.45 200	0.63 213	0.61 220	0.68 230	0.58 230	0.38 179	0.62 190	0.60 202	0.69 225	1.33 195	0.45 193	0.37 190	0.40 219	1.53 215	0.51 219	0.58 186	0.78 195	0.46 222	0.47 222	0.51 208	0.45 192	0.42 171	0.73 195

RainbowNet	0.99 223	1.18 236	0.66 229	1.85 242	1.18 241	1.72 238	1.78 239	0.51 210	0.43 207	0.59 232	0.39 183	1.24 219	0.83 212	2.04 243	1.46 199	0.57 215	0.62 220	0.41 221	1.68 220	0.77 240	0.75 214	0.72 184	2.27 246	0.47 222	0.53 211	0.49 195	0.61 203	0.87 205

HSM-Net_RVC	0.32 154	0.17 116	0.18 139	0.27 169	0.21 152	0.21 141	0.15 115	0.28 153	0.19 137	0.34 169	0.40 184	1.56 229	0.27 173	0.15 135	0.45 104	0.22 88	0.26 128	0.19 125	0.28 92	0.20 118	0.41 146	0.57 149	0.14 136	0.21 164	0.30 161	0.31 160	0.36 153	0.35 147
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWC_ROB	0.39 174	0.27 183	0.25 180	0.23 153	0.25 171	0.24 158	0.33 183	0.29 163	0.47 212	0.25 98	0.40 184	0.38 168	0.90 215	0.20 167	0.77 152	0.33 161	0.39 198	0.29 197	0.64 186	0.30 186	0.51 175	0.61 156	0.20 166	0.33 196	0.28 149	0.28 140	0.39 163	0.72 193

MSKI-zero shot	0.30 149	0.13 67	0.11 57	0.14 82	0.14 98	0.15 94	0.11 88	0.27 143	0.13 86	0.29 141	0.41 186	0.29 129	0.11 62	0.12 98	0.60 140	0.55 209	0.28 150	0.18 109	0.58 181	0.30 186	0.57 182	0.97 228	0.09 68	0.12 80	0.26 131	0.39 182	0.32 138	0.41 164

test-1	0.32 154	0.10 25	0.13 91	0.14 82	0.14 98	0.25 161	0.18 126	0.29 163	0.17 127	0.37 189	0.41 186	0.31 149	0.17 126	0.14 124	0.91 164	0.51 200	0.27 139	0.21 143	0.53 169	0.25 157	0.57 182	0.99 232	0.11 102	0.14 112	0.28 149	0.29 146	0.31 133	0.36 149

FINET	0.48 186	0.18 132	0.19 148	0.17 115	0.14 98	0.18 117	0.21 139	0.21 64	0.32 187	0.19 43	0.41 186	0.22 82	0.38 184	0.20 167	1.70 210	0.43 189	0.24 107	0.16 73	0.34 116	0.25 157	0.32 112	0.71 183	0.14 136	0.24 174	1.14 235	2.17 252	0.50 187	1.64 237

Ntro	0.92 221	1.37 244	0.47 221	1.84 241	1.06 238	1.70 235	1.65 236	0.52 211	0.43 207	0.48 221	0.42 189	1.03 212	0.42 187	1.64 239	1.24 189	0.32 154	0.59 217	0.31 204	2.88 240	0.44 214	0.76 215	0.69 182	2.12 243	0.37 208	0.45 198	0.46 194	0.53 193	0.74 197

ADCS	0.62 204	0.34 196	0.31 199	0.34 188	0.37 199	0.37 194	0.40 193	0.49 207	0.60 221	0.34 169	0.42 189	0.61 188	0.98 218	0.31 194	2.29 240	0.66 227	0.50 211	0.38 215	0.84 199	0.43 210	0.87 227	0.89 213	0.28 190	0.37 208	0.47 202	0.91 229	0.60 201	1.29 222

STTRV1_RVC	0.88 217	0.33 194	0.28 189	0.43 198	0.33 192	0.42 197	0.38 190	0.41 193	0.41 201	0.37 189	0.42 189	0.62 190	0.74 206	0.52 216	3.02 253	0.39 178	0.91 235	0.28 193	6.74 259	0.75 239	0.94 233	0.92 220	0.47 223	0.51 224	0.51 208	0.67 212	0.63 208	1.33 226

ACVNet-4b	1.18 228	1.48 248	0.52 224	2.93 251	1.13 239	1.85 245	2.77 250	0.45 203	0.43 207	0.51 226	0.43 192	1.70 233	2.66 245	2.10 245	1.39 196	0.41 187	0.98 239	0.34 211	2.98 241	0.52 221	0.74 213	0.78 195	2.24 244	0.36 206	0.46 201	0.43 186	0.54 195	0.71 192

anonymousdsp	0.13 21	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.04 7	0.10 11	0.06 6	0.11 15	0.43 192	0.08 7	0.04 5	0.05 13	0.31 57	0.21 76	0.12 12	0.10 10	0.14 18	0.15 78	0.15 19	0.58 151	0.10 85	0.05 6	0.09 6	0.07 3	0.12 13	0.07 5

CSAN	0.42 177	0.37 203	0.34 209	0.33 185	0.33 192	0.29 176	0.36 189	0.37 188	0.64 227	0.43 211	0.43 192	0.75 200	0.46 189	0.21 171	0.78 154	0.25 115	0.29 161	0.27 187	0.42 140	0.43 210	0.43 152	0.53 139	0.22 177	0.34 199	0.44 196	0.52 200	0.49 182	0.54 177

HBP-ISP	0.48 186	0.25 175	0.27 186	0.36 191	0.30 184	0.31 182	0.25 160	0.38 190	0.24 159	0.38 196	0.44 195	0.33 154	0.17 126	0.56 218	2.23 237	0.98 250	0.33 178	0.28 193	0.34 116	0.29 181	0.66 202	1.25 243	0.27 185	0.31 193	0.35 181	0.36 175	0.48 181	0.55 178

AnyNet_C32	0.50 193	0.24 170	0.23 173	0.24 160	0.26 175	0.29 176	0.33 183	0.35 181	0.57 218	0.34 169	0.44 195	0.36 163	0.25 169	0.23 178	2.35 242	0.39 178	0.39 198	0.33 209	0.53 169	0.30 186	0.61 193	0.74 187	0.23 179	0.29 189	0.44 196	0.73 219	0.46 175	1.61 236

CBMV_ROB	0.55 195	0.23 167	0.25 180	0.40 196	0.34 195	0.35 192	0.35 188	0.44 201	0.24 159	0.39 199	0.44 195	1.41 225	1.00 219	0.30 191	1.17 181	0.35 165	0.38 196	0.25 174	0.87 202	0.36 200	0.60 191	0.83 201	0.28 190	0.28 187	0.55 214	0.85 227	0.72 218	1.13 217

EAI-Stereo	0.35 167	0.14 80	0.15 107	0.19 133	0.18 135	0.65 217	0.22 145	0.27 143	0.22 147	0.27 113	0.46 198	0.29 129	0.10 46	0.12 98	0.81 156	1.04 252	0.27 139	0.20 134	0.71 192	0.23 143	0.45 159	0.55 144	0.11 102	0.18 150	0.29 157	0.43 186	0.40 166	0.42 166

PVD	0.59 199	0.44 207	0.38 213	0.51 205	0.44 206	0.56 207	0.49 201	0.62 222	0.59 220	0.34 169	0.48 199	0.61 188	0.75 208	0.50 214	1.78 213	0.38 176	0.51 212	0.39 217	0.79 196	0.43 210	0.68 205	0.76 191	0.30 201	0.39 214	0.61 218	0.77 221	0.62 205	0.89 206

JetBlue	1.47 241	1.10 233	1.05 251	1.46 231	1.19 242	1.70 235	1.61 234	0.95 242	1.16 246	0.59 232	0.49 200	3.36 251	0.76 209	1.16 232	2.45 248	1.00 251	1.15 246	0.86 251	1.38 211	0.80 241	1.70 257	1.94 258	1.14 235	0.80 242	1.33 242	2.20 254	1.50 247	5.00 260

SFCPSM	0.71 209	0.24 170	0.20 154	0.28 171	0.24 166	0.28 172	0.24 153	0.30 167	0.30 185	0.33 167	0.49 200	0.63 192	1.30 224	0.20 167	2.10 231	0.35 165	0.32 174	0.24 165	7.82 261	0.39 203	0.45 159	0.54 142	0.20 166	0.20 160	0.31 165	0.32 164	0.37 159	0.45 170

AnyNet_C01	0.69 207	0.35 200	0.32 200	0.37 193	0.39 201	0.36 193	0.59 211	0.56 212	0.70 231	0.40 203	0.49 200	0.85 204	0.73 205	0.32 196	2.65 250	0.86 243	0.72 224	0.58 234	1.00 204	0.50 218	0.94 233	1.12 238	0.38 213	0.39 214	0.63 220	0.53 203	0.64 210	1.20 219

RAFT-Test	0.29 144	0.14 80	0.12 77	0.16 106	0.15 112	0.18 117	0.12 97	0.27 143	0.14 98	0.32 157	0.50 203	0.27 113	0.12 77	0.14 124	0.44 99	0.52 202	0.27 139	0.18 109	0.59 184	0.25 157	0.59 189	0.72 184	0.10 85	0.12 80	0.27 138	0.50 198	0.27 107	0.34 145

anonymousdsp2	0.18 64	0.12 50	0.09 32	0.09 31	0.08 28	0.10 41	0.07 32	0.18 48	0.09 24	0.20 48	0.50 203	0.15 25	0.07 20	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.17 31	0.13 33	0.23 67	0.19 113	0.20 44	0.67 175	0.11 102	0.12 80	0.14 28	0.11 14	0.18 35	0.12 17

ACVNet_1	1.03 225	1.24 240	0.66 229	2.31 245	1.30 245	1.85 245	2.21 248	0.63 223	0.41 201	0.51 226	0.51 205	1.12 215	0.77 210	2.46 248	1.17 181	0.31 152	0.91 235	0.41 221	2.17 229	0.43 210	0.87 227	0.63 157	2.26 245	0.44 220	0.56 215	0.52 200	0.50 187	0.60 182

MADNet+	0.78 212	0.46 210	0.65 228	0.64 214	0.59 220	0.52 206	0.72 216	0.77 234	0.60 221	0.62 237	0.51 205	0.97 208	0.85 213	0.48 211	2.44 245	0.77 237	0.84 232	0.54 230	1.02 205	0.68 230	1.03 240	0.83 201	0.57 228	0.69 238	0.90 228	0.74 220	0.70 217	1.03 214

IGEV_Zeroshot_test	0.33 158	0.13 67	0.24 179	0.30 175	0.18 135	0.23 153	0.24 153	0.28 153	0.17 127	0.35 182	0.53 207	0.34 156	0.11 62	0.14 124	0.41 92	0.61 223	0.27 139	0.17 84	0.48 157	0.31 191	0.52 176	1.06 235	0.12 119	0.12 80	0.35 181	0.28 140	0.62 205	0.45 170

XX-Stereo	2.35 252	0.10 25	0.11 57	0.17 115	0.11 62	0.21 141	0.11 88	0.25 113	0.12 66	0.35 182	0.53 207	0.30 140	0.10 46	0.12 98	1.21 185	0.70 232	0.27 139	0.18 109	0.50 160	0.19 113	0.41 146	0.53 139	0.11 102	0.10 52	55.57 273	0.26 128	0.34 147	0.51 175

pmcnn	0.49 191	0.25 175	0.20 154	0.33 185	0.31 187	0.34 189	0.48 200	0.35 181	0.26 170	0.34 169	0.54 209	0.81 203	1.19 222	0.19 164	0.75 151	0.56 211	0.41 202	0.32 207	0.86 201	0.38 202	0.86 225	0.90 216	0.28 190	0.26 181	0.34 176	0.35 173	0.67 214	0.84 203

ACVNet_2	1.20 230	1.28 242	0.78 235	2.58 248	1.32 247	1.77 243	1.93 243	0.75 231	0.52 214	0.60 235	0.55 210	1.33 222	0.94 217	1.87 241	1.44 197	0.48 195	1.26 249	0.41 221	4.83 250	0.55 223	0.80 219	0.66 169	2.04 241	0.62 234	0.83 225	0.60 207	0.72 218	0.85 204

ADCPNet	0.58 198	0.26 181	0.30 194	0.29 173	0.36 197	0.29 176	0.53 207	0.42 196	0.39 197	0.38 196	0.55 210	0.39 171	1.14 221	0.26 185	2.11 232	0.43 189	0.35 183	0.24 165	1.27 209	0.40 204	0.52 176	0.60 153	0.32 207	0.30 191	0.48 204	0.61 208	0.47 178	1.88 244

GwcNet-ADL	0.30 149	0.22 159	0.21 161	0.29 173	0.23 164	0.24 158	0.22 145	0.28 153	0.19 137	0.34 169	0.57 212	0.44 178	0.23 160	0.22 174	0.53 124	0.35 165	0.30 167	0.22 153	0.45 145	0.28 174	0.37 137	0.47 128	0.14 136	0.17 140	0.27 138	0.30 152	0.29 119	0.38 156

PSMNet-ADL	0.35 167	0.20 153	0.21 161	0.23 153	0.22 157	0.24 158	0.25 160	0.30 167	0.26 170	0.39 199	0.57 212	0.38 168	0.46 189	0.24 181	1.26 192	0.44 192	0.32 174	0.20 134	0.52 166	0.24 152	0.40 144	0.51 134	0.17 152	0.17 140	0.27 138	0.27 134	0.40 166	0.26 116

SANet	0.60 201	0.33 194	0.33 204	0.37 193	0.36 197	0.48 202	0.44 196	0.56 212	0.85 235	0.34 169	0.57 212	2.41 241	1.30 224	0.33 199	1.18 184	0.25 115	0.48 210	0.31 204	0.52 166	0.32 194	0.55 180	0.57 149	0.37 211	0.38 211	0.48 204	0.66 211	0.57 198	0.96 211

SGM_RVC	0.85 214	0.45 209	0.32 200	0.60 212	0.44 206	0.60 214	0.52 205	0.72 229	0.41 201	0.43 211	0.57 212	1.17 217	1.43 227	0.24 181	0.56 131	0.30 151	0.47 208	0.26 184	2.37 230	0.34 198	0.59 189	0.86 207	0.27 185	0.34 199	1.13 233	1.39 246	1.91 254	4.23 257
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AMNet	0.51 194	0.50 214	0.48 223	0.51 205	0.50 218	0.57 208	0.52 205	0.36 185	0.41 201	0.39 199	0.58 216	0.66 194	0.21 156	0.58 220	0.53 124	0.59 218	0.60 218	0.58 234	0.51 163	0.51 219	0.60 191	0.55 144	0.33 209	0.52 225	0.48 204	0.54 204	0.60 201	0.66 186

IMH-64-1	1.21 231	1.22 238	0.78 235	1.66 234	1.28 243	1.72 238	1.92 241	0.85 237	0.90 236	0.44 214	0.62 217	1.42 226	1.79 237	2.52 249	2.44 245	0.59 218	0.81 228	0.48 224	1.90 226	0.65 227	0.80 219	0.88 210	2.48 250	0.59 230	1.08 231	0.67 212	0.97 230	1.29 222

IMH-64	1.21 231	1.22 238	0.78 235	1.66 234	1.28 243	1.72 238	1.92 241	0.85 237	0.90 236	0.44 214	0.62 217	1.42 226	1.79 237	2.52 249	2.44 245	0.59 218	0.81 228	0.48 224	1.90 226	0.65 227	0.80 219	0.88 210	2.48 250	0.59 230	1.08 231	0.67 212	0.97 230	1.29 222

G-Net	0.59 199	0.34 196	0.35 210	0.32 183	0.32 189	0.45 200	0.31 181	0.50 209	0.61 223	0.43 211	0.64 219	1.96 235	0.52 198	0.23 178	0.86 159	0.52 202	0.37 190	0.35 214	0.83 198	0.67 229	0.61 193	0.63 157	0.25 180	0.33 196	0.40 190	0.80 223	0.81 223	1.55 234

IMH	1.35 236	1.24 240	0.80 238	1.68 237	1.30 245	1.77 243	1.95 244	0.86 239	0.94 238	0.47 220	0.65 220	1.54 228	3.12 252	3.92 265	1.70 210	0.59 218	0.85 233	0.50 228	2.45 232	0.71 234	0.79 217	0.88 210	2.63 252	0.62 234	1.17 237	0.82 226	0.90 226	1.47 232

iRaft-Stereo_20w	0.42 177	0.16 106	0.27 186	0.30 175	0.18 135	0.22 146	0.20 135	0.26 125	0.22 147	0.41 206	0.65 220	0.30 140	0.11 62	0.17 151	0.44 99	0.55 209	0.28 150	0.18 109	0.45 145	0.46 217	0.47 165	0.97 228	0.12 119	0.11 73	0.35 181	2.32 255	0.61 203	0.59 181

SGM-ForestM	1.05 227	0.83 227	0.44 217	0.72 218	0.44 206	0.83 222	0.81 222	0.69 226	0.61 223	0.37 189	0.66 222	1.69 232	1.32 226	0.37 202	4.57 260	0.46 194	0.53 214	0.25 174	1.47 213	0.37 201	0.65 199	0.90 216	0.30 201	0.39 214	1.81 253	2.49 256	1.79 252	2.50 253

MFMNet_re	0.76 211	0.73 223	0.66 229	0.75 219	0.64 222	0.88 225	0.78 219	0.59 218	0.67 229	0.58 230	0.68 223	1.03 212	0.64 203	0.59 221	1.22 186	0.78 239	0.86 234	0.72 247	1.10 207	0.69 231	1.11 243	0.78 195	0.54 227	0.61 233	0.59 217	0.58 206	0.80 222	0.93 209

edge stereo	0.65 206	0.35 200	0.45 219	0.54 208	0.48 215	0.59 212	0.56 209	0.58 216	0.41 201	0.52 228	0.69 224	1.30 220	1.29 223	0.39 205	0.94 170	0.60 222	0.41 202	0.30 202	1.74 223	0.81 242	0.54 179	0.97 228	0.41 215	0.34 199	0.43 194	0.38 180	0.57 198	0.90 208

WAO-6	1.18 228	1.10 233	0.72 233	1.51 233	1.16 240	1.43 232	1.63 235	0.88 240	0.98 240	0.77 241	0.73 225	1.32 221	2.08 242	1.91 242	2.58 249	0.71 234	1.27 250	0.57 233	1.47 213	0.70 232	1.05 241	1.03 234	0.92 233	0.69 238	1.14 235	1.01 237	1.04 236	1.43 231

Dean	1.33 235	1.46 247	0.88 243	2.95 252	1.65 252	1.99 251	2.10 247	0.97 243	1.00 241	0.91 248	0.78 226	1.56 229	1.73 236	2.08 244	1.65 208	0.64 224	1.12 245	0.61 242	1.92 228	0.86 243	0.94 233	0.83 201	2.34 247	0.80 242	1.18 238	0.90 228	1.20 238	0.89 206

MeshStereo	0.86 215	0.44 207	0.33 204	0.78 222	0.56 219	0.63 215	0.44 196	0.69 226	0.53 216	0.45 216	0.78 226	2.29 238	1.65 233	0.25 183	2.39 244	0.70 232	0.42 205	0.29 197	1.62 219	0.31 191	1.32 250	1.43 251	0.32 207	0.35 203	0.88 227	0.64 210	1.30 240	1.37 228
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
DispFullNet	1.23 233	1.16 235	0.81 240	1.20 228	0.99 234	1.13 229	1.36 231	0.66 225	0.57 218	0.75 240	0.80 228	3.64 255	1.53 228	1.64 239	1.27 193	1.36 256	1.04 240	0.58 234	6.55 258	1.10 253	0.89 230	0.91 219	0.43 216	0.36 206	0.50 207	0.37 179	0.69 216	1.02 213

TorneroNet-64	1.91 246	1.58 251	0.98 248	3.36 256	1.34 248	2.24 252	2.68 249	0.91 241	2.15 256	0.66 238	0.83 229	2.76 245	7.80 256	3.08 255	2.07 230	0.66 227	1.49 254	0.60 238	4.18 247	1.02 247	1.10 242	1.11 237	2.66 253	0.70 240	1.24 241	1.26 244	0.88 225	2.16 249

LVE	1.44 240	1.32 243	0.85 241	4.60 259	1.54 251	1.95 248	3.79 257	0.83 236	0.74 233	0.89 247	0.85 230	1.18 218	1.64 232	2.17 246	1.24 189	0.56 211	0.94 237	0.60 238	3.47 244	0.73 235	0.95 237	0.94 223	2.39 249	0.82 246	1.13 233	0.81 224	1.02 234	0.94 210

LSM0	3.50 258	0.37 203	0.30 194	0.55 209	0.46 211	0.59 212	0.74 217	0.75 231	0.61 223	0.60 235	0.85 230	1.16 216	1.54 229	0.27 186	26.81 271	45.36 275	0.62 220	0.38 215	3.22 242	0.63 225	1.24 246	1.69 255	0.31 205	0.43 219	0.61 218	1.00 234	1.01 233	2.47 251

FAT-Stereo	0.48 186	0.27 183	0.35 210	0.45 200	0.49 216	0.39 196	0.34 187	0.43 200	0.28 175	0.41 206	0.87 232	0.77 201	0.58 201	0.30 191	0.71 148	0.56 211	0.36 186	0.34 211	0.65 189	0.42 208	0.69 211	0.77 192	0.28 190	0.34 199	0.31 165	0.36 175	0.47 178	0.74 197

MFN_U_SF_RVC	0.63 205	0.54 215	0.41 214	0.56 210	0.46 211	0.58 211	0.69 215	0.57 214	0.44 210	0.86 245	0.91 233	0.74 199	0.54 199	0.55 217	1.54 202	0.49 197	0.34 179	0.34 211	1.70 222	0.45 216	0.68 205	0.66 169	0.29 198	0.57 228	0.45 198	0.44 190	0.49 182	0.68 187

MANE	1.81 245	0.80 225	0.92 245	1.03 227	0.85 232	1.02 228	1.07 228	1.06 246	1.22 247	0.45 216	0.95 234	2.28 237	2.37 243	0.48 211	4.27 259	1.23 254	0.75 225	2.70 261	1.60 216	0.54 222	0.96 238	1.32 246	0.37 211	0.80 242	3.20 260	4.45 260	4.76 261	7.33 262

JetRed	2.52 255	2.14 259	2.30 260	1.73 239	1.90 254	2.63 255	3.45 255	1.87 259	1.54 252	1.16 255	0.96 235	2.82 248	0.74 206	2.45 247	3.36 255	2.18 259	2.83 259	3.14 264	1.84 225	1.39 256	3.50 262	3.28 262	2.75 254	1.29 260	2.61 259	6.72 263	2.97 258	4.62 258

SPS-STEREO	0.86 215	0.60 218	0.57 225	0.67 217	0.63 221	0.71 218	0.68 214	0.58 216	0.61 223	0.59 232	0.96 235	1.04 214	0.68 204	0.60 222	1.72 212	0.87 244	0.79 227	0.69 245	2.78 237	0.74 237	1.33 251	1.43 251	0.45 221	0.66 237	0.63 220	0.69 217	0.87 224	0.78 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UNDER WATER	2.21 249	1.95 258	1.19 254	3.39 257	2.61 260	2.83 258	3.80 258	1.66 255	1.38 249	1.01 252	1.02 237	3.36 251	7.21 255	3.44 260	1.79 214	0.91 248	1.98 257	0.77 249	3.26 243	1.10 253	1.40 254	1.38 249	3.82 263	1.21 258	1.49 244	1.89 250	1.28 239	2.48 252

notaker	1.94 247	1.92 256	1.07 252	3.21 255	2.22 258	2.51 254	2.83 251	1.12 250	1.58 253	0.91 248	1.10 238	3.51 254	5.78 254	3.17 258	2.80 252	0.81 240	1.45 253	0.73 248	4.39 248	1.09 250	1.31 249	1.18 240	2.96 257	0.93 251	0.74 224	0.81 224	1.00 232	1.24 220

UNDER WATER-64	2.04 248	1.94 257	1.22 255	3.55 258	2.36 259	2.89 260	3.38 254	1.76 257	1.27 248	1.12 254	1.18 239	3.46 253	3.00 249	3.14 256	2.28 239	0.90 247	1.95 256	0.79 250	2.39 231	1.08 249	1.29 247	1.48 253	3.94 264	1.07 254	1.41 243	2.17 252	1.36 245	2.64 254

S-Stereo	0.56 197	0.29 188	0.29 191	0.49 202	0.47 214	0.51 205	0.61 212	0.38 190	0.37 193	0.39 199	1.18 239	1.00 210	0.46 189	0.29 188	1.17 181	0.66 227	0.35 183	0.39 217	0.85 200	0.70 232	0.50 171	0.96 227	0.61 230	0.38 211	0.32 171	0.33 168	0.41 170	0.62 183

PWCK	1.62 242	1.41 246	0.80 238	1.72 238	1.05 237	1.57 234	1.48 233	1.12 250	1.02 242	0.99 251	1.19 241	2.77 247	1.63 231	0.84 228	1.64 207	0.56 211	1.06 241	0.58 234	13.10 266	0.92 244	1.20 245	0.89 213	1.16 236	0.83 249	1.07 230	1.00 234	0.95 229	1.30 225

KSHMR	2.43 254	1.86 255	1.28 256	6.59 264	2.02 256	2.85 259	3.47 256	1.32 254	1.70 254	1.19 256	1.20 242	1.80 234	12.02 263	3.24 259	1.89 226	1.07 253	1.22 247	0.94 253	5.62 253	1.05 248	1.34 252	1.41 250	3.25 259	1.07 254	1.95 256	1.16 241	1.30 240	1.83 240

ktn	2.60 257	1.73 254	2.98 261	2.43 247	1.91 255	2.71 257	3.07 253	1.67 256	4.02 262	1.03 253	1.21 243	8.05 264	10.67 261	2.85 254	2.71 251	0.93 249	1.87 255	0.89 252	6.30 256	1.56 258	1.29 247	1.20 241	2.75 254	0.94 252	1.19 239	1.09 239	1.47 246	1.71 238

ELAS_RVC	0.97 222	0.66 220	0.63 227	0.92 225	0.68 224	1.24 230	0.79 220	0.74 230	0.53 216	0.50 224	1.26 244	2.43 242	1.99 241	0.45 209	1.45 198	0.49 197	0.65 222	0.55 232	1.11 208	0.44 214	0.97 239	1.36 248	0.44 218	0.57 228	1.69 251	1.29 245	1.16 237	1.24 220
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.00 224	0.70 222	0.60 226	0.99 226	0.76 227	1.00 227	0.79 220	0.77 234	0.64 227	0.49 222	1.26 244	2.43 242	1.71 235	0.47 210	1.56 203	0.49 197	0.66 223	0.54 230	1.08 206	0.41 205	0.94 233	1.34 247	0.44 218	0.54 226	1.59 247	1.52 247	1.35 244	1.96 246
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 225	0.85 228	0.88 243	1.80 240	0.84 231	0.74 219	0.97 226	1.02 245	1.13 245	0.96 250	1.27 246	1.38 224	1.83 239	0.64 223	1.90 227	0.77 237	0.81 228	0.48 224	2.60 235	0.74 237	0.79 217	0.80 198	0.27 185	0.89 250	0.73 222	1.00 234	0.75 221	1.09 216

STStereo	1.43 239	0.76 224	0.86 242	2.30 244	0.87 233	2.27 253	1.08 229	1.07 249	1.08 244	0.53 229	1.33 247	3.27 250	2.89 247	0.32 196	3.08 254	0.57 215	0.45 207	0.29 197	4.63 249	0.41 205	0.65 199	0.84 204	0.30 201	0.64 236	1.68 250	1.90 251	1.54 249	3.12 255

SGM+DAISY	1.35 236	0.69 221	0.66 229	0.77 221	0.72 226	0.88 225	0.85 224	0.75 231	0.95 239	0.67 239	1.33 247	1.37 223	1.68 234	0.69 225	2.33 241	1.29 255	0.83 231	0.70 246	2.51 234	0.92 244	1.38 253	1.75 256	0.53 226	0.81 245	2.12 258	3.10 257	1.97 255	4.19 256

LE_ROB	3.68 259	0.90 229	1.47 258	2.33 246	9.95 270	1.86 247	7.75 267	2.29 260	3.18 261	0.50 224	1.44 249	9.08 266	13.64 269	0.49 213	2.12 234	0.27 133	0.56 216	0.30 202	6.07 255	1.47 257	0.85 224	0.95 226	2.37 248	2.28 261	5.44 262	5.09 261	6.28 263	10.56 266

SPstereo	1.25 234	0.82 226	0.93 246	0.75 219	0.82 230	0.79 220	0.76 218	1.17 252	1.02 242	0.85 244	1.56 250	2.11 236	2.54 244	0.96 231	1.79 214	1.73 257	1.11 244	0.94 253	1.61 218	1.13 255	1.51 256	1.76 257	0.79 232	0.98 253	1.06 229	1.09 239	1.58 250	1.73 239

ccs_rob	0.43 179	0.24 170	0.20 154	0.33 185	0.22 157	0.33 188	0.28 174	0.34 180	0.21 142	0.46 218	1.56 250	1.58 231	0.41 186	0.23 178	0.82 158	0.37 174	0.29 161	0.22 153	0.47 148	0.28 174	0.55 180	0.64 159	0.17 152	0.20 160	0.26 131	0.25 121	0.29 119	0.35 147

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 256	0.48 212	0.30 194	0.49 202	0.43 205	0.63 215	0.88 225	0.69 226	0.73 232	0.42 209	1.62 252	46.67 276	1.91 240	0.66 224	0.96 171	0.34 162	0.96 238	0.97 256	1.60 216	0.34 198	0.83 223	0.87 209	0.28 190	0.27 185	0.53 211	0.79 222	3.33 260	0.81 201

WAO-8	1.64 243	1.56 249	1.03 249	2.86 249	1.45 249	1.96 249	2.08 245	1.06 246	1.40 250	1.49 258	1.81 253	2.33 239	3.10 250	2.66 252	2.13 235	0.85 241	1.09 242	0.60 238	3.55 245	1.09 250	0.91 231	0.93 221	1.36 238	0.82 246	1.60 248	1.24 242	1.31 242	1.98 247

Venus	1.64 243	1.56 249	1.03 249	2.86 249	1.45 249	1.96 249	2.08 245	1.06 246	1.40 250	1.49 258	1.81 253	2.33 239	3.10 250	2.66 252	2.13 235	0.85 241	1.09 242	0.60 238	3.55 245	1.09 250	0.91 231	0.93 221	1.36 238	0.82 246	1.60 248	1.24 242	1.31 242	1.98 247

TorneroNet	2.42 253	1.62 252	0.93 246	5.70 262	1.82 253	2.68 256	2.96 252	0.97 243	2.23 257	0.79 242	1.95 255	4.29 258	12.85 266	3.16 257	2.11 232	0.66 227	1.44 251	0.63 243	6.06 254	1.01 246	1.17 244	1.13 239	2.78 256	0.71 241	1.82 254	1.05 238	1.03 235	1.86 241

BEATNet-Init1	4.65 260	5.11 263	1.18 253	8.96 267	2.62 261	8.39 267	4.42 259	2.33 261	1.90 255	0.88 246	2.44 256	5.93 259	9.25 258	0.95 230	8.01 263	2.37 260	1.44 251	0.94 253	18.08 271	5.04 264	2.66 259	2.68 261	1.09 234	1.21 258	5.15 261	3.11 258	11.68 269	7.82 263

HanzoNet	4.74 261	4.36 262	3.81 264	6.11 263	3.89 262	7.79 266	8.32 268	4.11 264	4.85 263	1.57 260	2.49 257	11.43 267	13.37 268	11.17 272	3.70 257	1.86 258	5.08 264	1.37 258	11.06 265	3.04 261	2.28 258	2.12 259	5.14 268	1.16 256	1.84 255	1.75 248	1.82 253	2.43 250

MADNet++	2.33 251	1.67 253	1.92 259	1.39 230	2.03 257	1.38 231	1.80 240	1.84 258	2.31 258	2.07 262	2.50 258	2.72 244	2.90 248	1.56 237	2.35 242	2.46 261	2.29 258	1.72 259	2.84 239	2.53 259	3.96 263	5.14 265	1.23 237	2.38 262	1.53 245	4.38 259	2.11 257	1.86 241

FADE	2.29 250	1.00 231	1.44 257	0.59 211	0.65 223	1.71 237	1.69 238	1.21 253	2.83 260	1.62 261	3.56 259	6.36 260	2.86 246	0.80 227	3.67 256	0.88 245	2.88 260	1.21 257	7.29 260	2.96 260	3.01 261	2.63 260	0.66 231	1.16 256	1.22 240	0.96 233	2.00 256	4.94 259

PSMNet_ROB	1.36 238	1.38 245	0.74 234	1.49 232	1.02 236	1.74 242	1.67 237	0.65 224	0.75 234	1.46 257	3.82 260	3.01 249	1.57 230	2.64 251	1.24 189	0.48 195	0.77 226	0.50 228	2.60 235	0.73 235	0.87 227	0.66 169	3.06 258	0.59 230	0.84 226	0.72 218	0.90 226	0.70 191

DGSMNet	0.89 220	0.48 212	0.41 214	0.52 207	0.41 202	0.57 208	0.44 196	0.61 220	0.40 198	0.84 243	3.86 261	0.69 196	0.85 213	0.87 229	1.84 217	0.89 246	1.22 247	0.66 244	1.68 220	0.63 225	1.40 254	1.53 254	0.50 224	0.55 227	0.41 191	0.67 212	0.50 187	0.73 195

DGTPSM_ROB	8.79 263	3.80 260	9.84 267	3.08 253	5.49 264	3.51 261	5.14 262	3.61 262	8.95 265	3.18 263	7.10 262	3.97 256	10.45 259	3.59 261	11.90 265	10.73 265	4.41 262	10.40 266	5.50 252	9.89 266	5.93 265	14.14 267	4.37 266	8.94 267	10.11 265	27.69 269	11.03 267	30.71 269

anonymity	0.55 195	0.12 50	0.19 148	0.16 106	0.15 112	0.17 109	0.11 88	0.29 163	0.17 127	0.34 169	7.17 263	0.30 140	0.13 88	0.12 98	0.42 95	0.43 189	0.27 139	0.17 84	0.44 142	0.24 152	0.43 152	0.94 223	0.12 119	0.13 98	0.34 176	0.43 186	0.74 220	0.43 168

DPSMNet_ROB	9.04 264	3.83 261	9.86 268	3.11 254	5.50 265	3.56 262	5.15 263	3.61 262	9.03 266	3.27 264	7.94 264	4.20 257	13.24 267	3.69 262	12.40 266	10.89 266	4.53 263	10.61 267	6.52 257	9.90 267	5.99 266	14.29 268	4.38 267	8.94 267	10.26 268	27.69 269	11.05 268	30.71 269

DPSM_ROB	13.05 269	7.58 264	11.51 269	4.93 260	5.66 266	5.96 264	4.58 260	8.35 269	10.81 268	6.72 266	8.04 265	7.98 262	12.24 264	3.78 263	13.45 267	13.54 267	10.09 267	13.22 269	8.97 262	11.59 269	15.77 269	18.47 271	3.50 260	10.95 269	27.87 271	35.88 272	31.10 272	39.72 272

DPSM	13.05 269	7.58 264	11.51 269	4.93 260	5.66 266	5.96 264	4.58 260	8.35 269	10.81 268	6.72 266	8.04 265	7.98 262	12.24 264	3.78 263	13.45 267	13.54 267	10.09 267	13.22 269	8.97 262	11.59 269	15.77 269	18.47 271	3.50 260	10.95 269	27.87 271	35.88 272	31.10 272	39.72 272

ASD4	11.58 268	9.08 267	8.23 266	6.71 265	4.84 263	8.96 268	5.86 264	7.65 268	6.96 264	8.07 268	12.34 267	8.21 265	10.60 260	6.43 268	9.44 264	8.66 264	10.92 270	11.54 268	9.77 264	10.25 268	17.04 271	16.53 270	6.01 269	6.03 265	19.80 270	28.85 271	21.42 271	32.50 271

LRCNet_RVC	10.35 266	14.59 269	3.37 262	20.91 272	17.84 273	20.02 273	16.02 272	6.47 266	2.41 259	19.86 273	12.93 268	19.51 271	8.57 257	26.59 274	3.97 258	0.73 235	10.36 269	5.77 265	23.32 274	6.94 265	2.69 260	1.25 243	22.85 273	8.44 266	0.73 222	0.43 186	1.72 251	1.19 218

CasAABBNet	26.22 275	15.24 270	23.15 272	9.86 268	11.36 271	11.89 270	9.16 269	16.77 271	21.82 274	13.63 272	16.10 269	16.17 270	24.79 275	7.51 269	27.26 274	27.24 272	20.16 271	26.55 274	17.89 268	23.22 272	31.56 274	36.88 274	6.98 270	22.05 273	56.10 276	72.29 276	62.52 274	79.87 274

DPSimNet_ROB	6.96 262	8.37 266	4.26 265	7.17 266	7.54 269	5.72 263	6.51 266	5.76 265	9.67 267	4.19 265	16.17 270	7.25 261	11.41 262	5.00 266	7.97 262	4.08 262	6.57 265	2.95 262	13.34 267	4.83 263	6.37 267	4.66 263	4.16 265	5.12 264	5.73 263	9.01 266	5.12 262	8.92 264

MyStereo03	26.31 276	15.26 271	23.19 273	9.93 269	11.42 272	11.99 271	9.24 270	16.81 272	21.81 272	13.49 270	16.54 271	16.08 268	24.66 273	7.63 270	27.22 272	27.35 273	20.29 272	26.61 275	18.03 269	23.41 273	31.68 275	37.68 275	7.10 271	22.06 274	56.02 274	72.24 274	62.60 275	79.99 275

MyStereo02	25.88 274	15.26 271	23.19 273	9.93 269	0.00 1	11.99 271	9.24 270	16.81 272	21.81 272	13.49 270	16.54 271	16.08 268	24.66 273	7.63 270	27.22 272	27.35 273	20.29 272	26.61 275	18.03 269	23.41 273	31.68 275	37.68 275	7.10 271	22.06 274	56.02 274	72.24 274	62.60 275	79.99 275

HaxPig	19.46 271	21.63 273	18.84 271	23.83 273	23.65 274	22.97 274	25.18 273	20.58 274	18.35 270	26.27 274	22.91 273	22.10 272	16.59 270	24.62 273	21.69 269	18.63 269	20.94 274	19.88 271	22.44 273	20.43 271	14.32 268	12.36 266	27.03 274	18.77 271	7.07 264	12.11 268	7.84 264	14.43 268

MEDIAN_ROB	22.62 272	26.33 274	23.49 275	27.73 274	26.93 275	26.84 275	28.37 274	23.96 275	21.35 271	31.36 275	26.67 274	25.78 273	19.59 271	27.60 275	23.84 270	20.19 270	25.79 275	23.70 272	27.36 275	24.30 275	19.01 272	15.78 269	29.59 275	20.33 272	10.21 266	11.16 267	10.14 266	13.33 267

PML	11.01 267	9.32 268	3.48 263	11.78 271	6.95 268	11.56 269	6.01 265	7.06 267	23.86 275	8.88 269	28.30 275	32.00 275	39.13 276	6.23 267	5.80 261	4.22 263	8.30 266	3.01 263	18.80 272	4.50 262	4.89 264	4.68 264	3.75 262	3.97 263	10.22 267	5.10 262	18.48 270	6.93 261

AVERAGE_ROB	25.64 273	30.03 276	26.89 276	31.93 275	30.82 276	31.11 276	32.43 275	28.32 276	25.80 276	34.51 276	30.14 276	30.53 274	23.76 272	32.01 276	27.78 275	24.52 271	28.55 276	25.88 273	30.51 276	27.85 276	22.51 273	19.15 273	33.73 276	25.51 276	10.76 269	8.70 264	9.35 265	9.21 265

Low-res two-view benchmark