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

anonymousdsp2	0.23 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.01 92	0.01 93	0.04 90	0.01 11	0.00 1	0.36 151	0.17 107	0.02 70	0.01 14	0.67 24	0.56 93	0.05 49	0.03 74	1.11 87	0.37 145	0.59 73	1.38 77	0.01 94	0.02 43	0.00 1	0.01 109	0.84 93	0.00 1

ProNet	0.03 4	0.00 1	0.03 152	0.00 1	0.00 1	0.08 152	0.18 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.00 1	0.05 106	0.13 4	0.11 7	0.01 11	0.00 1	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1	0.01 19	0.00 1

RAFT	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 168	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 84	0.00 1	0.01 14	0.25 6	0.13 8	0.01 11	0.00 1	0.05 12	0.16 106	0.02 3	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.22 56	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 15	0.01 92	0.00 1	0.01 44	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.16 101	0.01 35	0.01 14	4.37 208	0.39 49	0.01 11	0.00 1	0.58 57	0.01 21	0.34 50	0.02 3	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 126	0.01 19	0.00 1

RASNet	0.16 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.04 53	0.60 152	0.00 1	0.03 22	0.00 1	0.01 14	0.48 11	0.57 95	0.02 31	0.00 1	0.10 21	0.00 1	0.54 69	0.56 50	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	1.27 109	0.02 101

RYNet	0.17 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.00 1	0.00 1	4.21 202	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.00 1	0.04 7	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 42	0.00 1

GANet	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.03 130	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.13 123	0.88 168	0.00 1	0.01 14	0.12 3	0.07 3	0.07 72	0.01 39	0.05 12	0.00 1	0.06 11	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1

TDLM	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.04 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1

CVANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.05 49	0.00 1	0.01 14	0.08 2	0.05 2	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 9	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 46	0.00 1

AANet_RVC	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.25 6	0.09 4	0.00 1	0.00 1	0.25 40	0.02 33	0.04 7	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.04 8	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.08 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 70	0.00 1	0.52 13	0.10 6	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.02 33	0.03 4	0.21 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.19 50	0.01 11	0.00 1	0.01 46	0.03 41	0.01 92	0.00 1	0.01 44	0.09 93	0.01 66	0.13 123	0.07 66	0.06 113	0.02 49	0.80 38	0.51 84	0.07 72	0.06 90	0.65 64	0.05 60	0.76 87	1.75 105	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1

StereoVision	0.05 10	0.01 11	0.00 1	0.02 96	0.01 15	0.00 1	0.01 93	0.01 44	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.07 66	0.01 35	0.01 14	0.50 12	0.30 36	0.02 31	0.00 1	0.19 35	0.00 1	0.06 11	0.04 9	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1

anonymousdsp	0.09 16	0.01 11	0.00 1	0.05 136	0.03 41	0.06 146	0.00 1	0.01 44	0.01 11	0.00 1	0.25 144	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.71 29	0.26 25	0.02 31	0.00 1	0.11 23	0.12 87	0.08 13	0.65 57	0.01 94	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 10	0.01 11	0.00 1	0.02 96	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.04 38	0.01 35	0.01 14	0.59 18	0.44 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 15	0.12 21	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.34 88	0.01 11	0.00 1	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.18 109	0.00 1	0.01 14	2.55 173	0.58 97	0.05 49	0.03 74	1.50 106	0.02 33	0.37 54	0.98 65	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 109	2.89 179	0.00 1

test_5	0.10 21	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 155	0.00 1	0.35 157	0.01 11	0.00 1	0.20 133	0.07 66	0.00 1	0.00 1	0.62 19	0.40 52	0.01 11	0.01 39	0.18 34	0.00 1	0.15 30	0.67 58	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.03 38	0.00 1

SA-5K	0.34 88	0.01 11	0.00 1	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.18 109	0.00 1	0.01 14	2.55 173	0.58 97	0.05 49	0.03 74	1.50 106	0.02 33	0.37 54	0.98 65	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 109	2.89 179	0.00 1

CroCo-Stereo	0.06 13	0.01 11	0.00 1	0.01 46	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.01 35	0.00 1	0.75 33	0.45 64	0.01 11	0.00 1	0.06 16	0.00 1	0.12 23	0.18 23	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 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
ADLNet	0.17 40	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.00 1	0.20 136	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.77 166	0.00 1	0.06 120	2.33 167	0.36 42	0.01 11	0.00 1	0.06 16	0.07 73	0.08 13	0.57 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1

ARAFT	0.29 72	0.01 11	0.00 1	0.06 150	0.04 55	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.04 53	1.23 178	0.00 1	0.25 125	0.02 70	0.05 106	1.06 68	0.43 58	0.05 49	0.02 57	1.85 122	0.00 1	0.94 103	0.99 67	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.87 95	0.00 1

RP	0.26 64	0.01 11	0.00 1	0.02 96	0.19 160	0.00 1	0.23 165	0.10 118	0.22 126	0.13 100	0.00 1	0.07 66	0.00 1	0.05 106	1.49 111	0.17 11	0.03 42	0.00 1	0.14 26	0.01 21	0.05 9	1.67 99	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	2.23 150	0.16 132

MSKI-zero shot	1.32 176	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.15 176	0.00 1	0.71 171	0.57 184	0.41 137	3.43 210	0.40 147	0.27 157	0.02 49	1.63 129	2.71 225	0.58 170	0.30 176	8.12 198	1.20 212	5.20 212	4.62 205	0.18 181	0.06 113	0.16 174	0.86 184	0.46 74	3.62 185

EKT-Stereo	1.16 161	0.02 23	0.00 1	0.03 118	0.18 158	0.05 141	0.24 168	1.07 189	0.61 186	0.85 162	1.43 183	0.50 158	0.37 172	0.06 120	2.95 182	3.75 239	0.57 167	0.35 185	3.54 154	1.78 228	4.62 204	4.79 207	0.02 117	0.04 86	0.00 1	0.00 1	3.51 201	0.00 1

MIM_Stereo	0.23 57	0.02 23	0.00 1	0.01 46	0.09 96	0.09 155	0.00 1	0.11 122	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.02 70	0.02 49	0.77 35	0.36 42	0.06 64	0.03 74	2.11 130	0.06 65	0.54 69	0.58 53	0.02 117	0.02 43	0.09 159	0.15 152	0.98 97	0.02 101

CASnet	0.31 82	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.09 96	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.08 88	0.02 72	0.02 93	0.18 109	0.17 140	0.00 1	1.09 71	0.57 95	0.21 116	0.22 150	0.44 51	0.14 98	2.69 159	1.62 93	0.00 1	0.05 99	0.00 1	0.00 1	0.69 87	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	1.05 155	0.02 23	0.02 140	0.01 46	0.05 64	0.01 92	0.00 1	0.98 185	0.38 161	0.25 122	3.29 208	0.35 142	0.21 148	0.11 157	1.46 107	1.86 194	0.54 164	0.25 160	5.16 173	0.30 137	4.27 193	2.84 149	0.10 155	0.07 124	0.06 149	0.36 168	1.19 102	4.22 190

iinet-f	0.52 120	0.02 23	0.00 1	0.01 46	0.07 83	0.00 1	0.05 135	0.01 44	0.08 88	1.23 178	0.00 1	0.02 10	0.02 70	0.03 80	3.11 188	0.83 137	0.05 49	0.05 85	3.07 146	0.59 165	0.70 81	2.17 120	0.02 117	0.01 20	0.03 138	0.01 109	1.78 131	0.01 80

TESTraft	0.37 91	0.02 23	0.00 1	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.18 109	0.01 35	0.08 137	2.70 179	0.64 115	0.05 49	0.02 57	1.41 99	0.12 87	0.34 50	1.48 85	0.02 117	0.01 20	0.00 1	0.02 126	2.82 174	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.18 45	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.00 1	0.00 1	0.74 32	0.45 64	0.02 31	0.02 57	1.16 89	0.04 56	0.35 52	1.91 113	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.01 80

dad	1.18 166	0.02 23	0.01 119	2.11 214	0.01 15	0.00 1	5.84 224	0.01 44	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.06 59	1.03 184	0.01 14	2.24 166	0.49 79	0.01 11	0.16 125	4.27 163	0.16 106	0.28 42	0.54 49	0.08 148	0.20 168	1.50 211	0.00 1	7.90 232	4.90 194

TestStereo	0.10 21	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.07 104	0.09 93	0.00 1	0.00 1	0.05 49	0.01 35	0.01 14	0.58 17	0.21 19	0.16 100	0.05 85	0.47 52	0.01 21	0.45 60	0.23 26	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.14 54	0.01 80

delet	0.02 3	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.00 1	0.00 1	0.21 5	0.14 9	0.01 11	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.03 4	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.05 10	0.02 23	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 86	0.00 1	0.07 66	0.01 35	0.01 14	0.45 10	0.33 39	0.01 11	0.02 57	0.08 18	0.02 33	0.10 15	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.20 53	0.02 23	0.01 119	0.05 136	0.05 64	0.00 1	0.80 185	0.45 161	0.05 65	0.02 72	0.00 1	0.25 125	0.01 35	0.02 49	0.85 44	0.19 14	0.01 11	0.00 1	0.84 74	0.06 65	0.11 19	1.32 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 68	0.02 101

Nwc_Net	0.20 53	0.02 23	0.01 119	0.05 136	0.05 64	0.00 1	0.80 185	0.45 161	0.05 65	0.02 72	0.00 1	0.25 125	0.01 35	0.02 49	0.85 44	0.19 14	0.01 11	0.00 1	0.84 74	0.06 65	0.11 19	1.32 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 68	0.02 101

HSM-Net_RVC	0.88 142	0.02 23	0.01 119	0.71 198	0.12 130	0.00 1	0.06 139	1.69 209	0.22 126	1.62 198	4.44 222	3.04 196	0.18 141	0.02 49	1.33 91	0.82 136	0.39 153	0.07 93	0.99 81	0.56 163	2.48 151	1.85 112	0.25 189	1.15 214	0.05 145	0.02 126	1.34 110	0.34 149
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.18 45	0.02 23	0.00 1	0.01 46	0.03 41	0.01 92	0.01 93	0.03 84	0.09 93	0.00 1	0.00 1	0.05 49	0.03 89	0.08 137	0.97 57	0.44 61	0.06 64	0.01 39	0.43 49	0.08 74	0.88 101	1.15 71	0.00 1	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.33 72	0.00 1
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
iResNet	1.17 163	0.02 23	0.00 1	0.19 182	0.63 195	0.05 141	0.02 120	0.51 164	0.28 144	1.55 196	1.69 187	0.66 162	2.21 196	0.02 49	3.72 198	1.84 192	0.35 147	0.35 185	8.64 202	0.90 198	2.85 164	1.70 102	0.00 1	1.03 210	0.00 1	0.12 146	2.27 155	0.03 116

DN-CSS_ROB	0.48 114	0.02 23	0.00 1	0.06 150	0.12 130	0.00 1	0.00 1	1.01 188	0.06 75	0.37 133	0.56 157	0.07 66	0.03 89	0.06 120	1.18 80	0.65 118	0.19 110	0.02 57	4.07 158	0.03 47	1.44 119	1.44 84	0.00 1	0.10 142	0.00 1	0.00 1	1.19 102	0.34 149

MGS-Stereo	0.24 61	0.03 41	0.00 1	0.01 46	0.07 83	0.00 1	0.01 93	0.01 44	0.09 93	0.00 1	0.00 1	0.20 117	0.03 89	0.01 14	4.55 214	0.25 24	0.05 49	0.01 39	0.37 45	0.02 33	0.35 52	0.50 45	0.02 117	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.09 16	0.03 41	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.09 155	0.00 1	0.01 44	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.16 101	0.02 70	0.02 49	0.69 25	0.46 70	0.01 11	0.04 80	0.24 39	0.15 103	0.10 15	0.22 25	0.07 146	0.01 20	0.00 1	0.18 156	0.01 19	0.00 1

HH	1.17 163	0.03 41	0.00 1	0.01 46	0.05 64	0.11 168	0.01 93	0.66 169	0.37 158	1.90 210	0.39 152	0.69 164	0.33 164	0.04 95	1.48 109	3.72 237	0.27 129	0.24 156	5.83 181	0.62 170	6.22 223	4.61 203	0.24 186	0.08 129	0.15 172	0.00 1	2.35 160	1.13 166

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IER	0.14 32	0.03 41	0.00 1	0.02 96	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.23 119	0.00 1	0.02 10	0.00 1	0.02 49	1.38 98	0.21 19	0.02 31	0.00 1	0.05 12	0.03 47	0.17 32	0.04 9	0.12 164	0.01 20	0.00 1	0.03 137	1.21 105	0.04 120

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SA	0.40 99	0.03 41	0.00 1	0.03 118	0.02 31	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.25 125	0.01 35	0.12 162	0.82 42	0.70 128	0.06 64	0.16 125	1.96 126	0.04 56	0.69 79	2.39 129	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.01 109	3.44 200	0.00 1

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GLC_STEREO	0.30 75	0.03 41	0.03 152	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.47 163	0.07 82	0.03 78	0.02 93	0.08 76	0.02 70	0.01 14	1.34 92	0.81 133	0.16 100	0.10 103	0.48 53	0.16 106	1.36 114	0.50 45	0.00 1	0.03 68	0.00 1	0.00 1	2.29 156	0.01 80

IPLGR_C	0.37 91	0.03 41	0.09 168	0.01 46	0.10 110	0.00 1	0.14 156	0.09 113	0.27 143	0.04 80	0.08 114	0.04 38	0.04 100	0.09 145	1.86 143	0.46 70	0.15 99	0.02 57	1.69 117	0.02 33	0.78 91	1.69 101	0.02 117	0.02 43	0.08 154	0.00 1	2.16 146	0.02 101

MIPNet	0.61 126	0.03 41	0.02 140	0.02 96	0.33 184	0.00 1	0.00 1	0.03 84	0.16 119	1.38 181	0.35 149	0.07 66	0.10 129	0.18 184	3.19 190	0.81 133	0.19 110	0.06 90	1.86 123	0.40 150	0.62 75	2.74 146	0.00 1	0.15 162	0.03 138	0.18 156	3.51 201	0.01 80

AASNet	0.03 4	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.01 93	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.00 1	0.03 22	0.00 1	0.01 14	0.28 8	0.14 9	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 21	0.03 4	0.15 22	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.30 75	0.03 41	0.00 1	0.01 46	0.16 149	0.10 162	0.01 93	0.05 94	0.04 53	0.00 1	0.01 83	0.04 38	0.06 113	0.02 49	1.01 60	0.62 105	0.09 81	0.19 137	1.30 92	0.19 116	0.85 96	2.67 138	0.00 1	0.08 129	0.00 1	0.00 1	0.68 83	0.00 1

error version	0.30 75	0.03 41	0.00 1	0.01 46	0.16 149	0.10 162	0.01 93	0.05 94	0.04 53	0.00 1	0.01 83	0.04 38	0.06 113	0.02 49	1.01 60	0.62 105	0.09 81	0.19 137	1.30 92	0.19 116	0.85 96	2.67 138	0.00 1	0.08 129	0.00 1	0.00 1	0.68 83	0.00 1

test-v	0.30 75	0.03 41	0.00 1	0.01 46	0.16 149	0.10 162	0.01 93	0.05 94	0.04 53	0.00 1	0.01 83	0.04 38	0.06 113	0.02 49	1.01 60	0.62 105	0.09 81	0.19 137	1.30 92	0.19 116	0.85 96	2.67 138	0.00 1	0.08 129	0.00 1	0.00 1	0.68 83	0.00 1

ACRE	0.38 95	0.03 41	0.08 166	0.01 46	0.09 96	0.00 1	0.14 156	0.09 113	0.28 144	0.04 80	0.11 122	0.10 84	0.04 100	0.12 162	1.92 148	0.46 70	0.16 100	0.02 57	1.64 113	0.06 65	0.76 87	1.66 96	0.01 94	0.02 43	0.08 154	0.01 109	2.32 159	0.02 101

test-2	0.30 75	0.03 41	0.00 1	0.01 46	0.16 149	0.10 162	0.01 93	0.05 94	0.04 53	0.00 1	0.01 83	0.04 38	0.06 113	0.02 49	1.01 60	0.62 105	0.09 81	0.19 137	1.30 92	0.19 116	0.85 96	2.67 138	0.00 1	0.08 129	0.00 1	0.00 1	0.68 83	0.00 1

GEStereo_RVC	0.69 130	0.03 41	0.01 119	0.01 46	0.14 144	0.00 1	0.22 163	0.30 151	0.12 108	0.20 113	0.09 118	0.23 121	0.02 70	0.05 106	1.35 93	1.20 157	0.17 107	0.09 100	4.87 167	0.32 139	2.13 138	3.77 173	0.26 190	0.19 166	0.00 1	0.02 126	2.64 167	0.24 138

CREStereo++_RVC	0.49 115	0.03 41	0.00 1	0.02 96	0.11 124	0.01 92	0.00 1	0.17 132	0.11 106	0.18 109	0.05 106	0.11 89	0.04 100	0.01 14	1.52 117	1.42 170	0.26 127	0.20 142	1.44 101	0.13 92	2.11 136	1.64 94	0.03 130	0.05 99	0.00 1	0.00 1	3.54 206	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.90 146	0.03 41	0.00 1	0.02 96	0.10 110	0.00 1	0.00 1	0.23 140	0.36 156	0.24 121	0.06 107	0.13 91	0.23 151	0.01 14	1.62 128	1.93 199	0.40 154	0.17 132	2.24 132	0.22 127	4.46 201	2.20 121	0.02 117	0.05 99	0.47 193	0.05 140	3.83 212	5.24 195

TANstereo	0.47 112	0.03 41	0.00 1	0.04 131	0.09 96	0.00 1	0.00 1	0.23 140	0.28 144	0.17 106	0.17 126	0.13 91	0.08 123	0.01 14	1.59 124	1.33 163	0.34 144	0.20 142	0.27 41	0.13 92	2.19 142	1.78 106	0.12 164	0.04 86	0.00 1	0.00 1	3.51 201	0.00 1

XX-TBD	0.47 112	0.03 41	0.00 1	0.04 131	0.09 96	0.00 1	0.00 1	0.23 140	0.28 144	0.17 106	0.17 126	0.13 91	0.08 123	0.01 14	1.59 124	1.33 163	0.34 144	0.20 142	0.27 41	0.13 92	2.19 142	1.78 106	0.12 164	0.04 86	0.00 1	0.00 1	3.51 201	0.00 1

GES	0.51 118	0.03 41	0.01 119	0.00 1	0.08 92	0.00 1	0.01 93	0.01 44	0.25 133	0.22 118	0.08 114	0.21 118	0.07 119	0.01 14	1.59 124	0.63 113	0.23 120	0.03 74	5.69 180	0.17 111	1.74 124	1.34 76	0.04 138	0.11 145	0.01 123	0.00 1	0.16 62	0.91 161

HCRNet	0.13 29	0.03 41	0.00 1	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.01 93	0.00 1	0.01 11	0.57 150	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.99 58	0.20 17	0.02 31	0.00 1	0.04 10	0.03 47	0.13 26	0.06 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 113	0.00 1

GMStereo	0.10 21	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.01 14	0.56 16	0.22 22	0.07 72	0.02 57	0.92 78	0.00 1	0.10 15	0.03 7	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.82 91	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.03 4	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.00 1	0.02 49	0.41 9	0.18 13	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.02 33	0.12 23	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNet	0.14 32	0.03 41	0.00 1	0.01 46	0.09 96	0.02 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.01 35	0.13 166	0.66 22	0.21 19	0.01 11	0.01 39	0.20 37	0.03 47	0.27 39	0.07 14	0.00 1	0.03 68	0.00 1	0.00 1	1.90 135	0.00 1

UPFNet	0.11 25	0.03 41	0.01 119	0.02 96	0.05 64	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.00 1	0.05 106	0.70 26	0.19 14	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.00 1	0.14 27	0.10 19	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	1.46 116	0.00 1

CREStereo	0.43 102	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.07 83	0.01 92	0.00 1	0.20 136	0.37 158	0.19 110	0.19 132	0.29 136	0.26 153	0.01 14	1.52 117	1.86 194	0.30 139	0.21 149	1.45 103	0.39 148	2.17 141	1.59 92	0.02 117	0.05 99	0.00 1	0.00 1	0.55 78	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HSM	0.28 69	0.03 41	0.00 1	0.03 118	0.13 137	0.00 1	0.00 1	0.71 171	0.08 88	0.00 1	0.03 99	0.17 107	0.02 70	0.02 49	1.23 87	0.37 45	0.06 64	0.00 1	1.58 111	0.09 77	0.87 100	1.06 69	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	1.16 101	0.01 80

panet	0.38 95	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.00 1	0.09 113	0.20 121	0.09 94	0.09 118	0.24 123	0.22 150	0.01 14	1.36 96	1.57 180	0.29 135	0.28 172	1.46 104	0.41 151	1.88 127	1.40 82	0.01 94	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.54 76	0.01 80

AE-Stereo	0.44 105	0.04 71	0.00 1	0.03 118	0.14 144	0.03 130	0.01 93	0.05 94	0.13 112	0.01 66	0.00 1	0.22 119	0.18 141	0.03 80	1.04 64	1.50 174	0.29 135	0.18 136	1.35 97	0.36 144	2.04 133	3.28 161	0.02 117	0.04 86	0.01 123	0.14 151	0.84 93	0.00 1

CAS	0.31 82	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.07 83	0.02 123	0.07 143	0.07 104	0.39 163	0.45 138	0.10 120	0.18 109	0.14 136	0.11 157	1.44 105	0.94 146	0.24 122	0.35 185	0.40 46	0.18 115	1.41 116	1.72 103	0.01 94	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.06 46	0.07 126

LoS	0.64 128	0.04 71	0.01 119	0.01 46	0.02 31	0.01 92	0.00 1	2.75 223	0.50 177	0.39 135	0.06 107	0.52 159	0.50 177	0.13 166	1.65 131	1.84 192	0.67 181	0.45 196	1.09 86	0.25 130	3.52 181	2.69 144	0.03 130	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.03 38	0.02 101

EGLCR-Stereo	0.62 127	0.04 71	0.00 1	0.02 96	0.10 110	0.07 148	0.01 93	0.18 133	0.26 139	0.02 72	0.23 142	0.24 123	0.15 139	0.01 14	1.16 77	1.37 167	0.29 135	0.32 182	2.08 129	0.10 78	2.29 146	3.42 165	0.03 130	0.06 113	0.00 1	0.43 171	3.97 214	0.00 1

CASS	0.97 151	0.04 71	0.04 156	0.05 136	0.05 64	0.01 92	1.34 201	0.13 128	0.26 139	0.49 144	1.46 184	0.38 145	0.28 159	0.01 14	1.47 108	1.26 162	2.91 223	0.42 195	3.52 153	0.10 78	5.60 217	4.01 181	0.00 1	0.06 113	0.27 186	0.00 1	1.92 137	0.01 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.38 95	0.04 71	0.09 168	0.01 46	0.09 96	0.00 1	0.13 154	0.09 113	0.31 149	0.04 80	0.07 113	0.09 80	0.04 100	0.10 153	2.21 164	0.47 75	0.16 100	0.02 57	1.65 114	0.06 65	0.76 87	1.65 95	0.01 94	0.03 68	0.08 154	0.00 1	1.99 139	0.02 101

IPLG	0.60 125	0.04 71	0.01 119	0.01 46	0.14 144	0.00 1	0.01 93	0.40 158	0.12 108	0.38 134	0.17 126	0.07 66	0.08 123	0.21 192	4.65 215	0.84 138	0.11 89	0.07 93	1.66 115	0.26 131	0.48 64	2.66 137	0.00 1	0.13 152	0.02 134	0.19 159	3.39 196	0.00 1

test-1	1.48 179	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.20 183	0.31 169	0.89 181	0.49 174	2.96 236	3.23 207	1.52 179	0.30 160	0.17 178	1.94 151	2.72 226	0.61 172	0.49 200	5.52 176	1.33 215	4.19 192	5.99 228	0.01 94	0.12 151	0.00 1	0.18 156	3.69 209	3.00 182

ICVP	0.37 91	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.01 92	0.00 1	0.02 77	0.10 104	0.34 130	0.21 136	0.10 84	0.07 119	0.07 132	0.91 52	0.94 146	0.60 171	0.60 207	0.74 69	0.38 146	1.68 123	2.97 152	0.01 94	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.19 65	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.13 29	0.04 71	0.00 1	0.05 136	0.09 96	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.05 49	0.00 1	0.02 49	0.85 44	0.51 84	0.04 46	0.00 1	0.71 68	0.13 92	0.28 42	0.64 56	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	2.12 190	0.04 71	0.07 165	0.02 96	0.01 15	0.16 177	0.14 156	0.12 123	0.25 133	2.08 217	6.54 232	0.27 131	0.46 175	0.04 95	1.50 113	3.22 232	0.63 175	0.26 164	4.53 165	0.20 121	2.76 160	3.03 153	0.12 164	0.07 124	23.83 259	0.03 137	2.14 145	4.71 192

FINET	0.09 16	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 46	0.01 66	0.29 147	0.13 91	0.01 35	0.01 14	0.64 21	0.26 25	0.02 31	0.00 1	0.42 48	0.00 1	0.23 37	0.06 12	0.00 1	0.02 43	0.01 123	0.07 143	0.02 32	0.00 1

SFCPSM	2.33 195	0.04 71	0.02 140	0.03 118	0.03 41	0.24 184	0.05 135	0.31 155	0.79 200	1.53 194	5.01 226	6.88 205	10.19 225	0.06 120	2.55 173	2.28 210	0.88 192	0.34 184	16.04 220	2.33 232	3.02 168	2.74 146	0.13 169	0.67 197	0.04 141	0.63 177	3.53 205	2.63 179

HGLStereo	0.10 21	0.04 71	0.01 119	0.01 46	0.03 41	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.48 140	0.00 1	0.02 10	0.01 35	0.02 49	0.70 26	0.27 31	0.02 31	0.00 1	0.16 30	0.02 33	0.27 39	0.48 44	0.02 117	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.00 1

DSFCA	0.15 36	0.04 71	0.01 119	0.01 46	0.18 158	0.01 92	0.23 165	0.01 44	0.09 93	0.00 1	0.03 99	0.05 49	0.02 70	0.02 49	0.86 48	0.39 49	0.09 81	0.15 117	0.13 25	0.04 56	0.27 39	0.33 35	0.06 144	0.06 113	0.09 159	0.06 141	0.73 88	0.14 131

DMCA-RVC	0.18 45	0.04 71	0.09 168	0.03 118	0.16 149	0.07 148	0.23 165	0.04 90	0.49 174	0.67 156	0.22 138	0.03 22	0.02 70	0.02 49	0.76 34	0.28 34	0.11 89	0.10 103	0.09 20	0.10 78	0.21 33	0.11 20	0.05 143	0.07 124	0.04 141	0.01 109	0.82 91	0.00 1

PMTNet	0.51 118	0.04 71	0.00 1	0.01 46	0.10 110	0.01 92	0.11 152	0.23 140	0.33 150	0.35 132	0.22 138	0.32 139	0.23 151	0.01 14	1.52 117	1.88 198	0.33 143	0.16 125	2.46 136	0.26 131	2.44 149	1.68 100	0.02 117	0.05 99	0.99 206	0.02 126	0.08 49	0.00 1

R-Stereo Train	0.88 142	0.04 71	0.00 1	0.02 96	0.01 15	0.01 92	0.00 1	0.12 123	0.52 179	0.85 162	1.77 188	0.47 154	0.20 146	0.16 176	1.39 100	2.03 203	0.90 194	0.41 192	5.12 170	0.61 167	3.63 183	4.27 187	0.01 94	0.09 138	0.00 1	0.12 146	0.16 62	0.78 156

RAFT-Stereo	0.88 142	0.04 71	0.00 1	0.02 96	0.01 15	0.01 92	0.00 1	0.12 123	0.52 179	0.85 162	1.77 188	0.47 154	0.20 146	0.16 176	1.39 100	2.03 203	0.90 194	0.41 192	5.12 170	0.61 167	3.63 183	4.27 187	0.01 94	0.09 138	0.00 1	0.12 146	0.16 62	0.78 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLCA_NET_v2_RVC	0.19 50	0.04 71	0.00 1	0.01 46	0.09 96	0.00 1	0.09 147	0.00 1	1.20 207	1.00 167	0.00 1	0.06 59	0.00 1	0.01 14	0.78 37	0.20 17	0.01 11	0.02 57	0.43 49	0.03 47	0.14 27	0.33 35	0.00 1	0.05 99	0.00 1	0.70 180	0.04 42	0.03 116
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.85 140	0.04 71	0.01 119	0.18 180	0.47 188	0.00 1	0.01 93	1.32 200	0.34 151	1.02 169	2.77 204	0.40 147	0.26 153	0.05 106	1.58 123	0.90 142	0.25 125	0.25 160	5.94 184	0.17 111	1.64 122	3.11 155	0.10 155	0.53 190	0.00 1	0.01 109	1.68 128	0.02 101

DAS	1.30 173	0.05 93	0.00 1	0.01 46	0.12 130	0.11 168	0.09 147	0.76 174	0.70 193	1.79 206	4.27 219	2.88 193	2.40 197	0.02 49	1.76 136	2.31 212	0.86 190	0.26 164	4.24 161	0.77 186	4.77 206	3.74 171	0.01 94	0.88 203	0.17 176	0.02 126	2.06 142	0.00 1

SepStereo	1.30 173	0.05 93	0.00 1	0.01 46	0.12 130	0.11 168	0.09 147	0.76 174	0.70 193	1.79 206	4.27 219	2.88 193	2.40 197	0.02 49	1.76 136	2.31 212	0.86 190	0.26 164	4.24 161	0.77 186	4.77 206	3.74 171	0.01 94	0.88 203	0.17 176	0.02 126	2.06 142	0.00 1

IPLGR	0.70 131	0.05 93	0.04 156	0.01 46	0.25 174	0.00 1	0.00 1	0.03 84	0.13 112	1.11 172	0.27 146	0.03 22	0.07 119	0.10 153	4.72 216	0.91 143	0.52 161	0.15 117	2.66 143	0.50 158	0.74 85	2.90 151	0.00 1	0.14 159	0.06 149	0.32 166	3.14 188	0.00 1

GANet-ADL	0.91 148	0.05 93	0.00 1	0.02 96	0.08 92	0.00 1	0.01 93	0.08 109	0.23 128	1.64 200	3.06 205	0.10 84	0.07 119	0.02 49	2.82 181	1.73 188	0.57 167	0.22 150	4.86 166	0.89 195	2.11 136	4.01 181	0.00 1	0.05 99	0.00 1	0.00 1	1.60 125	0.47 154

iRaftStereo_RVC	0.06 13	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.01 35	0.03 80	0.66 22	0.27 31	0.06 64	0.00 1	0.05 12	0.00 1	0.23 37	0.28 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.66 129	0.05 93	0.00 1	0.01 46	0.04 55	0.00 1	0.00 1	0.12 123	0.54 181	0.45 138	0.10 120	0.43 152	0.33 164	0.02 49	1.55 121	2.38 217	0.36 149	0.25 160	1.77 119	0.38 146	3.34 177	4.03 183	0.02 117	0.09 138	0.00 1	0.00 1	1.51 121	0.04 120

Anonymous	0.81 139	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.00 1	0.08 109	0.39 163	1.20 174	0.00 1	0.27 131	0.50 177	0.02 49	1.99 156	2.37 215	0.49 159	0.40 191	4.09 159	0.29 133	3.54 182	3.84 175	0.01 94	0.05 99	0.00 1	0.00 1	2.29 156	0.03 116

SHD	1.14 160	0.05 93	0.57 192	0.05 136	0.13 137	0.07 148	0.87 188	0.28 149	0.21 123	1.38 181	1.89 193	0.47 154	1.93 192	0.17 178	5.23 228	1.07 151	0.57 167	0.30 176	5.06 169	0.92 201	2.55 155	4.47 196	0.03 130	0.62 193	0.69 199	0.12 146	0.96 96	0.18 133

STTRV1_RVC	3.43 206	0.05 93	0.05 159	0.27 187	0.19 160	0.67 199	0.06 139	0.30 151	0.23 128	0.75 158	0.57 158	3.74 198	6.28 216	0.04 95	2.14 161	0.76 132	3.26 224	0.26 164	43.58 260	4.93 244	4.32 198	3.64 169	0.00 1	0.57 191	0.57 195	0.43 171	4.10 217	10.92 225

CFNet	0.09 16	0.05 93	0.00 1	0.03 118	0.03 41	0.01 92	0.00 1	0.04 90	0.02 29	0.07 87	0.00 1	0.02 10	0.01 35	0.04 95	0.77 35	0.09 4	0.05 49	0.00 1	0.11 23	0.01 21	0.33 48	0.35 37	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.48 75	0.00 1

MFMNet_re	2.15 192	0.05 93	0.08 166	0.00 1	0.79 204	0.84 201	1.03 196	2.00 214	1.92 214	0.48 140	0.95 172	10.91 211	3.15 204	0.07 132	5.46 235	2.08 205	2.09 213	0.88 217	10.26 209	1.74 227	5.19 211	3.08 154	0.66 206	0.93 206	0.01 123	0.01 109	2.55 165	0.78 156

DISCO	0.20 53	0.05 93	0.00 1	0.01 46	0.07 83	0.00 1	0.18 160	0.00 1	0.03 46	1.01 168	0.00 1	0.10 84	0.01 35	0.02 49	0.88 50	0.37 45	0.05 49	0.01 39	0.65 64	0.08 74	0.21 33	0.75 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 98	0.00 1

DLCB_ROB	0.11 25	0.05 93	0.02 140	0.05 136	0.07 83	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.26 123	0.08 114	0.02 10	0.02 70	0.04 95	0.54 14	0.26 25	0.06 64	0.04 80	0.14 26	0.01 21	0.51 65	0.42 39	0.01 94	0.02 43	0.03 138	0.04 139	0.15 58	0.04 120

PDISCO_ROB	0.30 75	0.05 93	0.00 1	0.03 118	0.08 92	0.00 1	0.06 139	0.01 44	0.05 65	0.78 159	0.20 133	0.06 59	0.02 70	0.01 14	0.82 42	0.50 83	0.05 49	0.04 80	0.63 61	0.32 139	0.46 61	1.66 96	0.00 1	0.03 68	0.22 183	0.00 1	1.99 139	0.00 1

test croco	0.13 29	0.06 107	0.00 1	0.01 46	0.10 110	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.05 65	0.00 1	0.00 1	0.13 91	0.02 70	0.03 80	0.94 54	0.68 125	0.09 81	0.04 80	0.10 21	0.01 21	0.70 81	0.45 41	0.00 1	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.03 38	0.00 1

raft_robust	0.40 99	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.09 96	0.00 1	0.00 1	1.15 194	0.01 11	0.01 66	0.01 83	0.19 115	0.05 105	0.05 106	1.14 75	0.69 127	0.08 78	0.16 125	3.38 152	0.13 92	1.13 108	2.24 122	0.01 94	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.14 54	0.08 127

RAFT_CTSACE	0.11 25	0.06 107	0.00 1	0.08 161	0.01 15	0.10 162	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.01 83	0.02 10	0.01 35	0.01 14	0.73 30	0.46 70	0.02 31	0.02 57	0.23 38	0.05 60	0.33 48	0.58 53	0.00 1	0.00 1	0.19 182	0.00 1	0.01 19	0.01 80

dd	0.17 40	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 123	0.03 130	0.00 1	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	1.35 93	0.29 35	0.01 11	0.05 85	1.00 83	0.16 106	0.12 23	0.29 32	0.10 155	0.19 166	0.00 1	0.00 1	0.56 80	0.28 141

test-3	0.74 133	0.06 107	0.00 1	0.01 46	0.20 163	0.09 155	0.01 93	0.98 185	0.09 93	0.11 99	0.03 99	0.03 22	0.05 105	0.03 80	1.13 73	0.62 105	0.11 89	0.15 117	5.47 174	0.20 121	2.16 140	4.58 202	0.00 1	0.13 152	0.17 176	0.01 109	3.15 189	0.33 146

test_1	0.74 133	0.06 107	0.00 1	0.01 46	0.20 163	0.09 155	0.01 93	0.98 185	0.09 93	0.10 97	0.02 93	0.03 22	0.05 105	0.03 80	1.13 73	0.62 105	0.11 89	0.15 117	5.47 174	0.20 121	2.15 139	4.57 201	0.00 1	0.13 152	0.17 176	0.01 109	3.16 191	0.33 146

test_3	0.74 133	0.06 107	0.00 1	0.01 46	0.21 166	0.09 155	0.03 130	0.90 182	0.09 93	0.08 88	0.03 99	0.03 22	0.05 105	0.03 80	1.14 75	0.62 105	0.11 89	0.15 117	5.52 176	0.20 121	2.10 135	4.54 200	0.00 1	0.14 159	0.17 176	0.00 1	3.41 197	0.33 146

GwcNet-ADL	1.06 157	0.06 107	0.42 187	0.04 131	0.17 157	0.00 1	0.01 93	0.18 133	0.13 112	2.10 218	6.56 233	0.84 167	0.14 136	0.03 80	1.64 130	1.95 201	0.52 161	0.24 156	2.87 144	0.98 204	1.98 130	2.02 117	0.00 1	0.06 113	0.00 1	0.81 182	1.14 100	3.88 187

PSMNet-ADL	1.22 169	0.06 107	0.02 140	0.06 150	0.10 110	0.04 138	0.05 135	0.90 182	0.24 132	3.19 241	6.91 237	0.36 144	2.67 200	0.04 95	1.74 133	2.65 223	0.44 155	0.22 150	5.12 170	0.29 133	1.98 130	2.44 130	0.19 182	0.03 68	0.00 1	0.17 155	2.94 183	0.19 135

RAFT-Stereo + iAFF	0.27 67	0.06 107	0.00 1	0.09 167	0.21 166	0.00 1	0.01 93	0.01 44	0.05 65	0.14 101	0.00 1	0.13 91	0.02 70	0.01 14	1.07 69	0.35 40	0.04 46	0.01 39	1.44 101	0.04 56	0.31 46	0.44 40	0.00 1	0.03 68	0.00 1	0.01 109	2.76 171	0.00 1

STTStereo	0.15 36	0.06 107	0.00 1	0.02 96	0.05 64	0.00 1	0.09 147	0.00 1	0.72 198	0.19 110	0.02 93	0.04 38	0.01 35	0.01 14	1.22 85	0.31 37	0.00 1	0.00 1	0.15 29	0.02 33	0.22 35	0.47 43	0.06 144	0.01 20	0.00 1	0.07 143	0.05 44	0.25 139

PS-NSSS	0.23 57	0.06 107	0.00 1	0.15 176	0.10 110	0.05 141	0.04 134	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.95 172	0.02 70	0.06 120	0.62 19	0.26 25	0.11 89	0.00 1	0.66 67	0.00 1	0.29 44	0.28 30	0.74 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 129	0.00 1

AMNet	0.16 38	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 104	0.21 114	0.00 1	0.46 153	0.21 148	0.44 205	0.54 14	0.58 97	0.26 127	0.00 1	0.17 32	0.12 87	0.32 47	0.05 11	0.00 1	0.06 113	0.00 1	0.27 163	0.12 53	0.28 141

iResNet_ROB	0.44 105	0.06 107	0.00 1	0.05 136	0.10 110	0.00 1	0.00 1	2.08 216	0.06 75	0.64 154	0.00 1	0.05 49	0.00 1	0.04 95	1.94 151	0.70 128	0.05 49	0.00 1	2.59 142	0.00 1	0.62 75	0.56 50	0.00 1	0.09 138	0.00 1	0.00 1	2.26 153	0.00 1

NOSS_ROB	1.10 158	0.06 107	0.02 140	0.10 169	0.16 149	0.03 130	0.00 1	1.21 198	0.62 187	1.66 201	1.79 190	1.98 186	0.36 171	0.82 215	3.04 184	3.33 235	0.64 178	0.31 181	1.34 96	0.16 106	3.76 188	3.91 177	0.10 155	0.58 192	0.00 1	0.06 141	3.54 206	0.00 1

CES	0.45 107	0.07 122	0.01 119	0.01 46	0.10 110	0.01 92	0.02 120	0.27 147	0.46 170	0.19 110	0.03 99	0.39 146	0.33 164	0.12 162	1.88 144	1.63 181	0.64 178	0.48 197	0.16 30	0.44 154	2.67 158	2.26 124	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.04 120

UDGNet	0.30 75	0.07 122	0.00 1	0.02 96	0.03 41	0.01 92	0.02 120	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.01 35	0.05 106	1.05 66	0.41 54	0.01 11	0.00 1	0.99 81	0.03 47	0.81 93	3.16 156	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	1.35 111	0.00 1

raftrobust	0.29 72	0.07 122	0.01 119	0.03 118	0.11 124	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.06 75	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.00 1	0.09 145	1.57 122	0.89 141	0.04 46	0.00 1	2.58 141	0.02 33	0.83 94	1.29 73	0.12 164	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.06 46	0.01 80

FADNet	0.45 107	0.07 122	0.11 172	0.01 46	0.13 137	0.00 1	0.85 187	0.01 44	0.05 65	0.01 66	0.00 1	0.04 38	0.08 123	0.20 188	1.89 145	0.45 64	0.19 110	0.23 155	3.36 151	0.70 182	1.43 118	1.43 83	0.03 130	0.05 99	0.09 159	0.36 168	0.03 38	0.35 151

S-Stereo	2.85 201	0.07 122	0.83 205	0.42 194	0.26 176	0.08 152	1.90 206	1.95 213	1.12 205	3.18 240	11.54 254	13.91 217	0.68 183	0.15 174	5.47 236	4.39 245	0.74 184	1.19 228	5.68 179	2.44 233	3.02 168	6.52 240	0.31 194	1.68 228	0.00 1	1.27 193	1.90 135	6.22 198

PVD	2.51 198	0.07 122	1.68 222	0.05 136	0.27 177	0.46 193	1.11 198	4.43 238	5.47 234	1.79 206	3.66 213	1.45 178	3.99 207	0.22 193	5.37 232	2.24 207	1.42 209	1.15 227	7.47 196	1.69 224	3.63 183	4.94 212	0.07 146	0.52 188	1.87 216	3.33 217	3.24 193	6.24 199

RTSC	0.79 137	0.07 122	0.12 173	0.02 96	0.10 110	0.10 162	0.90 191	0.12 123	0.14 115	1.50 191	1.07 177	0.09 80	0.05 105	0.17 178	4.89 219	0.93 145	0.74 184	0.09 100	2.53 140	0.44 154	1.50 121	3.19 157	0.01 94	0.14 159	0.00 1	0.00 1	1.35 111	0.95 163

RTS	1.75 184	0.07 122	0.05 159	0.06 150	0.24 171	0.05 141	2.34 209	0.05 94	0.23 128	1.40 184	0.22 138	0.57 160	0.12 131	0.11 157	5.06 223	1.49 172	0.92 197	0.07 93	6.70 191	0.63 174	2.57 156	3.63 167	0.00 1	0.25 172	0.31 189	17.50 256	1.48 118	1.26 170

RTSA	1.75 184	0.07 122	0.05 159	0.06 150	0.24 171	0.05 141	2.34 209	0.05 94	0.23 128	1.40 184	0.22 138	0.57 160	0.12 131	0.11 157	5.06 223	1.49 172	0.92 197	0.07 93	6.70 191	0.63 174	2.57 156	3.63 167	0.00 1	0.25 172	0.31 189	17.50 256	1.48 118	1.26 170

PA-Net	0.32 85	0.07 122	0.06 162	0.02 96	0.32 182	0.00 1	0.02 120	0.00 1	0.19 120	0.08 88	0.08 114	0.01 3	0.01 35	0.10 153	1.78 140	0.38 48	0.01 11	0.02 57	0.08 18	0.05 60	0.16 31	2.33 127	0.50 203	0.02 43	0.00 1	1.25 192	0.01 19	1.17 168
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWCDC_ROB	0.90 146	0.07 122	0.01 119	0.03 118	0.19 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 82	0.00 1	0.84 167	0.19 115	10.70 228	0.17 178	3.32 193	1.17 156	0.22 118	0.06 90	0.65 64	0.06 65	1.28 112	5.14 217	0.00 1	0.15 162	0.00 1	0.00 1	0.08 49	0.00 1

LL-Strereo2	0.17 40	0.08 133	0.00 1	0.01 46	0.02 31	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.12 108	0.00 1	0.00 1	0.15 99	0.00 1	0.07 132	0.73 30	0.42 55	0.01 11	0.01 39	0.40 46	0.03 47	0.70 81	1.80 109	0.00 1	0.02 43	0.12 164	0.00 1	0.02 32	0.00 1

LMCR-Stereo	0.26 64	0.08 133	0.00 1	0.09 167	0.07 83	0.00 1	0.01 93	0.01 44	0.11 106	0.00 1	0.00 1	0.14 98	0.09 128	0.09 145	1.41 102	0.62 105	0.28 131	0.11 106	1.48 105	0.39 148	0.78 91	1.28 72	0.00 1	0.07 124	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.01 80

rafts_anoy	0.18 45	0.08 133	0.00 1	0.05 136	0.12 130	0.01 92	0.00 1	0.21 139	0.06 75	0.00 1	0.00 1	0.02 10	0.01 35	0.02 49	1.26 88	0.52 90	0.07 72	0.01 39	1.15 88	0.12 87	0.59 73	0.46 42	0.00 1	0.05 99	0.00 1	0.01 109	0.01 19	0.01 80

RALAANet	0.28 69	0.08 133	0.02 140	0.03 118	0.10 110	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.07 82	0.08 88	0.00 1	0.07 66	0.03 89	0.06 120	0.96 55	0.39 49	0.13 96	0.05 85	0.97 80	0.24 129	1.33 113	1.54 89	0.00 1	0.06 113	0.00 1	0.00 1	1.42 115	0.01 80

APVNet	0.31 82	0.08 133	0.00 1	0.05 136	0.05 64	0.00 1	0.01 93	0.09 113	0.02 29	0.10 97	0.06 107	0.07 66	0.01 35	0.04 95	1.49 111	0.55 91	0.16 100	0.11 106	1.74 118	0.19 116	0.76 87	2.27 125	0.00 1	0.05 99	0.00 1	0.00 1	0.54 76	0.02 101

MIF-Stereo	0.12 28	0.09 138	0.00 1	0.01 46	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.05 49	0.01 35	0.05 106	0.85 44	0.60 104	0.05 49	0.01 39	0.74 69	0.01 21	0.43 59	0.26 28	0.00 1	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALCasStereoNet	0.18 45	0.09 138	0.00 1	0.06 150	0.13 137	0.02 123	0.07 143	0.08 109	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.01 35	0.03 80	1.16 77	0.65 118	0.03 42	0.00 1	0.57 56	0.10 78	0.58 72	1.09 70	0.00 1	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 80

FADNet-RVC	0.40 99	0.09 138	0.17 176	0.02 96	0.12 130	0.00 1	1.12 199	0.01 44	0.06 75	0.05 85	0.00 1	0.01 3	0.13 135	0.09 145	2.17 162	0.68 125	0.16 100	0.13 115	1.99 127	0.66 178	1.09 107	1.39 79	0.09 154	0.15 162	0.05 145	0.00 1	0.01 19	0.43 153

ccs_rob	2.12 190	0.09 138	0.18 177	0.08 161	0.02 31	0.03 130	0.00 1	2.34 220	0.55 182	2.47 223	13.25 256	15.14 221	0.18 141	0.20 188	1.75 134	2.69 224	0.63 175	0.29 173	3.12 148	0.69 180	4.37 199	4.79 207	0.03 130	1.18 215	0.00 1	0.01 109	1.74 129	1.47 174

MIF-Stereo (partial)	0.17 40	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.13 91	0.01 35	0.02 49	1.07 69	0.67 123	0.10 88	0.02 57	0.14 26	0.01 21	0.56 71	0.26 28	0.00 1	0.03 68	0.00 1	0.00 1	1.52 122	0.00 1

4D-IteraStereo	0.33 87	0.10 142	0.01 119	0.02 96	0.11 124	0.00 1	0.00 1	0.15 130	0.06 75	0.00 1	0.00 1	0.16 101	0.00 1	0.09 145	1.17 79	0.65 118	0.02 31	0.14 116	1.43 100	0.14 98	1.39 115	1.66 96	0.00 1	0.04 86	0.01 123	0.00 1	1.49 120	0.00 1

AACVNet	0.14 32	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 66	0.00 1	0.08 76	0.00 1	0.06 120	0.81 39	0.46 70	0.02 31	0.01 39	0.30 43	0.03 47	0.53 68	0.50 45	0.01 94	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.73 88	0.03 116

AnonymousM	0.98 152	0.10 142	0.00 1	0.01 46	0.01 15	0.18 181	0.00 1	0.30 151	0.35 153	0.17 106	1.02 174	0.35 142	0.33 164	0.13 166	1.35 93	1.51 175	0.49 159	0.30 176	0.86 76	1.05 208	2.44 149	2.44 130	0.14 171	0.21 169	0.00 1	0.20 160	4.24 219	8.16 212

Anonymous3	0.94 150	0.10 142	0.00 1	0.01 46	0.09 96	0.00 1	0.00 1	1.72 211	0.25 133	0.00 1	0.00 1	2.04 187	0.49 176	0.18 184	3.12 189	3.84 241	0.54 164	0.29 173	3.11 147	0.81 188	3.32 175	3.53 166	0.03 130	0.03 68	0.00 1	0.02 126	1.64 126	0.21 137

CFNet_pseudo	0.27 67	0.10 142	0.00 1	0.04 131	0.16 149	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.05 65	0.04 80	0.00 1	0.18 109	0.01 35	0.01 14	2.64 178	0.55 91	0.05 49	0.01 39	1.50 106	0.01 21	0.51 65	0.68 59	0.47 200	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.15 58	0.01 80

CFNet_RVC	0.19 50	0.10 142	0.02 140	0.00 1	0.04 55	0.01 92	0.01 93	0.00 1	0.03 46	0.02 72	0.00 1	0.03 22	0.01 35	0.07 132	0.96 55	0.42 55	0.16 100	0.01 39	0.87 77	0.02 33	0.65 78	0.83 62	0.01 94	0.13 152	0.00 1	0.01 109	0.76 90	0.00 1

NVstereo2D	0.29 72	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 75	0.52 147	0.39 152	0.03 22	0.00 1	0.01 14	4.53 212	0.51 84	0.03 42	0.02 57	0.59 58	0.00 1	0.38 57	0.51 48	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.43 102	0.11 150	0.00 1	0.01 46	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.10 118	0.25 133	0.00 1	0.00 1	0.16 101	0.26 153	0.03 80	1.18 80	1.21 158	0.24 122	0.17 132	2.50 137	0.15 103	2.27 144	2.68 142	0.00 1	0.08 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 128

CroCo_RVC	0.43 102	0.11 150	0.00 1	0.01 46	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.10 118	0.25 133	0.00 1	0.00 1	0.16 101	0.26 153	0.03 80	1.18 80	1.21 158	0.24 122	0.17 132	2.50 137	0.15 103	2.27 144	2.68 142	0.00 1	0.08 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 128

DeepPruner_ROB	0.46 111	0.11 150	0.00 1	0.00 1	0.14 144	0.00 1	0.91 192	0.01 44	0.03 46	0.50 146	0.57 158	0.05 49	0.03 89	0.08 137	1.84 142	0.63 113	0.14 97	0.03 74	1.17 90	0.05 60	2.53 154	2.11 118	0.14 171	0.04 86	0.01 123	0.11 145	1.26 108	0.00 1

StereoIM	0.09 16	0.12 153	0.00 1	0.01 46	0.04 55	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.00 1	0.02 49	0.91 52	0.45 64	0.06 64	0.01 39	0.17 32	0.00 1	0.37 54	0.24 27	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AFF-stereo	0.23 57	0.12 153	0.00 1	0.08 161	0.07 83	0.02 123	0.00 1	0.01 44	0.04 53	0.00 1	0.01 83	0.12 90	0.01 35	0.00 1	0.86 48	0.35 40	0.03 42	0.11 106	1.91 125	0.01 21	0.14 27	0.32 34	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.01 109	1.96 138	0.01 80

iResNetv2_ROB	0.50 117	0.12 153	0.00 1	0.08 161	0.10 110	0.00 1	0.00 1	2.00 214	0.07 82	0.48 140	0.00 1	0.06 59	0.01 35	0.05 106	2.07 159	0.42 55	0.07 72	0.00 1	2.45 135	0.02 33	2.00 132	0.86 63	0.00 1	0.11 145	0.00 1	0.00 1	2.56 166	0.00 1

psm_up	0.14 32	0.13 156	0.01 119	0.07 158	0.09 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.05 49	0.00 1	0.11 157	0.88 50	0.32 38	0.09 81	0.11 106	0.96 79	0.12 87	0.46 61	0.36 38	0.00 1	0.08 129	0.00 1	0.00 1	0.05 44	0.00 1

stereogan	0.36 90	0.13 156	0.06 162	0.02 96	0.21 166	0.04 138	0.02 120	0.01 44	0.20 121	0.30 127	0.01 83	0.22 119	0.00 1	0.04 95	1.22 85	0.47 75	0.06 64	0.01 39	0.77 71	0.06 65	0.22 35	3.29 162	0.01 94	0.02 43	0.05 145	0.00 1	2.30 158	0.01 80

TRStereo	1.31 175	0.14 158	0.75 202	0.01 46	0.03 41	2.10 218	0.01 93	1.46 203	0.21 123	2.49 224	0.74 164	1.69 183	0.30 160	0.03 80	1.93 149	2.38 217	0.21 116	0.22 150	4.90 168	0.89 195	2.76 160	3.99 180	0.08 148	0.06 113	0.36 191	3.52 219	3.99 215	0.02 101

FAT-Stereo	2.70 200	0.14 158	2.13 226	0.10 169	0.24 171	0.01 92	0.42 173	3.13 226	0.70 193	3.10 239	9.71 249	11.10 212	1.99 193	0.09 145	3.84 199	3.34 236	1.04 204	1.21 230	4.13 160	1.57 221	5.03 210	6.08 229	0.16 177	1.81 230	0.02 134	1.54 198	2.22 149	8.08 211

BEATNet_4x	0.57 123	0.14 158	0.03 152	0.01 46	0.03 41	0.00 1	0.02 120	0.05 94	0.25 133	0.08 88	0.03 99	0.16 101	0.14 136	0.28 198	2.42 170	1.24 161	0.76 186	0.72 211	0.78 72	0.14 98	2.92 166	4.33 190	0.00 1	0.16 165	0.00 1	0.02 126	0.60 82	0.01 80

UCFNet_RVC	0.28 69	0.14 158	0.02 140	0.11 171	0.13 137	0.00 1	0.00 1	0.03 84	0.09 93	0.29 125	0.00 1	0.09 80	0.01 35	0.05 106	1.11 72	0.45 64	0.05 49	0.00 1	1.02 84	0.02 33	0.74 85	0.90 64	0.90 216	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.29 71	1.12 165

CBMV	2.15 192	0.14 158	0.25 180	0.23 185	0.32 182	0.31 189	0.13 154	1.16 196	0.36 156	1.53 194	1.90 195	6.56 204	2.00 195	0.56 207	3.06 185	2.44 219	0.99 202	0.35 185	5.54 178	0.66 178	4.46 201	4.14 186	0.11 160	0.73 202	0.05 145	0.54 175	6.18 225	13.33 230
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LoS_RVC	0.56 121	0.15 163	0.00 1	0.00 1	0.11 124	0.01 92	0.00 1	0.07 104	0.46 170	1.21 175	0.06 107	0.33 140	0.19 144	0.08 137	1.77 138	1.72 186	0.28 131	1.04 222	1.79 120	0.29 133	2.78 162	2.63 135	0.04 138	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 101

tt_ll	0.56 121	0.15 163	0.00 1	0.00 1	0.11 124	0.01 92	0.00 1	0.07 104	0.46 170	1.21 175	0.06 107	0.33 140	0.19 144	0.08 137	1.77 138	1.72 186	0.28 131	1.04 222	1.79 120	0.29 133	2.78 162	2.63 135	0.04 138	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 101

HBP-ISP	1.90 188	0.16 165	1.21 214	0.89 201	0.44 187	0.48 194	0.00 1	2.17 219	0.67 191	2.05 214	3.80 215	0.27 131	0.31 162	1.72 220	7.50 255	6.66 253	0.46 156	0.48 197	1.67 116	1.14 210	4.29 194	6.15 230	0.01 94	0.41 185	0.76 201	1.16 190	5.02 223	1.34 173

MSMDNet	1.04 154	0.16 165	0.00 1	0.02 96	0.05 64	0.17 180	0.02 120	1.09 190	0.35 153	0.80 160	0.35 149	0.40 147	1.89 191	0.13 166	1.52 117	2.51 221	0.37 151	0.20 142	6.14 186	0.59 165	4.56 203	4.91 211	0.11 160	0.05 99	0.12 164	0.51 173	0.20 66	0.96 164

SACVNet	0.32 85	0.17 167	0.00 1	0.01 46	0.10 110	0.00 1	0.09 147	0.05 94	0.05 65	0.21 114	0.00 1	0.04 38	0.08 123	0.07 132	0.81 39	0.44 61	0.34 144	0.07 93	1.39 98	0.08 74	1.07 106	2.54 133	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.00 1	1.06 99	0.02 101

NCCL2	0.45 107	0.17 167	0.01 119	0.18 180	0.49 189	0.03 130	0.01 93	0.01 44	0.12 108	0.80 160	0.01 83	0.08 76	0.03 89	0.13 166	1.44 105	0.51 84	0.30 139	0.11 106	0.19 35	0.14 98	0.96 104	1.79 108	0.67 207	0.11 145	0.04 141	0.12 146	3.28 195	0.32 145

MyStereo04	0.85 140	0.18 169	0.02 140	0.06 150	0.22 169	0.01 92	0.00 1	0.06 103	0.05 65	1.75 204	0.15 125	0.08 76	0.00 1	0.06 120	2.05 158	1.21 158	0.19 110	0.02 57	8.28 200	0.70 182	2.52 153	1.83 110	0.78 211	0.24 171	0.00 1	0.02 126	2.45 163	0.00 1

MyStereo	0.92 149	0.18 169	0.03 152	0.07 158	0.29 179	0.03 130	0.00 1	0.01 44	0.04 53	2.16 219	1.11 178	0.15 99	0.01 35	0.06 120	2.36 168	1.11 154	0.14 97	0.02 57	7.81 197	0.82 189	2.49 152	2.12 119	0.70 208	0.27 174	0.11 163	0.01 109	2.71 169	0.00 1

RAFT-Test	1.05 155	0.18 169	0.00 1	0.03 118	0.10 110	0.18 181	0.06 139	1.48 206	0.43 166	0.85 162	2.02 197	0.25 125	0.40 174	0.14 172	1.41 102	2.37 215	0.32 142	0.19 137	6.40 189	0.47 157	4.67 205	3.94 179	0.16 177	0.04 86	0.14 169	0.62 176	0.15 58	1.32 172

cross-raft	1.01 153	0.18 169	0.00 1	0.00 1	0.06 80	0.16 177	0.02 120	1.11 192	0.38 161	0.49 144	0.43 155	0.42 151	0.27 157	0.13 166	1.38 98	2.26 208	0.29 135	0.20 142	6.38 187	0.98 204	4.80 208	4.29 189	0.08 148	0.03 68	0.12 164	0.68 179	0.15 58	1.83 175

ADCPNet	2.98 202	0.18 169	1.56 220	0.38 190	2.05 219	0.31 189	3.98 216	1.10 191	2.73 221	2.26 220	4.94 225	0.97 173	8.31 222	0.73 212	5.33 231	2.28 210	0.91 196	0.29 173	9.19 205	1.73 226	3.19 172	4.38 192	1.90 225	0.32 176	3.45 223	4.80 228	3.15 189	10.16 223

GANetREF_RVC	0.37 91	0.18 169	0.00 1	0.16 178	0.08 92	0.01 92	0.00 1	0.01 44	0.09 93	0.04 80	0.00 1	1.54 180	0.01 35	0.05 106	1.00 59	0.36 42	0.37 151	0.11 106	1.59 112	0.06 65	0.98 105	0.59 55	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.00 1	2.74 170	0.01 80
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	1.42 178	0.20 175	0.42 187	0.27 187	0.71 200	0.02 123	0.76 184	0.40 158	0.50 177	0.48 140	1.02 174	0.90 169	0.37 172	0.76 213	4.54 213	1.52 177	0.76 186	1.49 232	9.06 204	0.69 180	3.06 170	3.65 170	0.41 199	0.69 199	0.28 187	0.26 162	3.02 185	2.12 177

NCC-stereo	0.24 61	0.20 175	0.01 119	0.05 136	0.09 96	0.01 92	0.47 174	0.81 177	0.26 139	0.00 1	0.00 1	0.04 38	0.03 89	0.03 80	1.18 80	0.26 25	0.00 1	0.01 39	0.63 61	0.11 83	0.11 19	1.39 79	0.08 148	0.02 43	0.01 123	0.31 164	0.14 54	0.28 141

Abc-Net	0.24 61	0.20 175	0.01 119	0.05 136	0.09 96	0.01 92	0.47 174	0.81 177	0.26 139	0.00 1	0.00 1	0.04 38	0.03 89	0.03 80	1.18 80	0.26 25	0.00 1	0.01 39	0.63 61	0.11 83	0.11 19	1.39 79	0.08 148	0.02 43	0.01 123	0.31 164	0.14 54	0.28 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.11 159	0.20 175	0.34 182	0.12 173	0.22 169	0.00 1	0.94 195	0.23 140	0.14 115	1.59 197	2.51 201	0.26 130	2.73 202	0.20 188	5.06 223	1.34 165	0.54 164	0.15 117	3.81 156	0.33 141	1.83 125	4.34 191	0.03 130	0.23 170	0.08 154	1.30 194	1.39 114	0.18 133

pcwnet_v2	0.58 124	0.22 179	0.09 168	0.07 158	0.51 190	0.00 1	0.00 1	0.03 84	0.07 82	1.13 173	0.20 133	0.29 136	0.02 70	0.02 49	3.10 187	0.58 97	0.35 147	0.16 125	2.36 134	0.03 47	1.16 110	1.48 85	0.86 214	0.03 68	0.00 1	0.00 1	1.56 124	1.20 169

SAMSARA	4.60 214	0.22 179	0.54 191	0.16 178	0.30 181	0.27 186	1.45 202	1.79 212	0.58 185	1.29 180	2.55 203	1.03 174	10.68 227	0.66 209	5.56 239	1.76 191	0.73 183	0.54 204	7.08 193	0.89 195	4.31 196	5.49 222	0.02 117	0.66 196	20.30 255	18.97 258	17.76 251	18.53 244

SGM-Forest	1.18 166	0.22 179	0.02 140	1.16 205	0.74 203	0.30 187	0.00 1	0.59 167	0.71 196	1.88 209	0.81 166	1.57 182	1.99 193	0.26 197	2.48 172	1.40 169	0.36 149	0.16 125	2.04 128	0.05 60	2.08 134	2.58 134	0.49 201	0.11 145	0.65 198	0.81 182	4.78 221	3.70 186
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWC_ROB	2.02 189	0.23 182	0.06 162	0.00 1	0.11 124	0.01 92	0.61 181	0.02 77	0.64 188	0.66 155	3.51 211	1.13 175	12.08 230	0.12 162	5.27 229	1.94 200	0.95 200	0.95 218	6.39 188	0.51 159	4.31 196	5.10 215	0.11 160	0.97 208	0.00 1	0.00 1	2.88 178	5.93 197

FCDSN-DC	0.70 131	0.24 183	1.46 219	0.42 194	0.59 193	0.09 155	0.58 179	0.24 145	0.35 153	0.40 136	0.17 126	0.41 150	0.11 130	0.02 49	5.20 226	1.09 152	0.25 125	0.20 142	0.55 55	0.14 98	1.96 129	2.36 128	0.00 1	1.09 212	0.01 123	0.34 167	0.56 80	0.05 124
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 98	0.25 184	0.96 210	0.06 150	0.16 149	0.07 148	0.03 130	0.03 84	0.09 93	0.30 127	0.30 148	0.03 22	0.03 89	0.08 137	1.41 102	0.17 11	0.08 78	0.01 39	0.83 73	0.11 83	0.51 65	2.50 132	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.37 170	1.25 106	0.79 159

FADNet-RVC-Resample	0.45 107	0.27 185	0.41 185	0.19 182	0.28 178	0.00 1	0.05 135	0.26 146	0.21 123	0.14 101	0.17 126	0.27 131	0.05 105	0.19 186	2.42 170	0.58 97	0.22 118	0.80 213	0.51 54	0.43 153	0.63 77	1.49 87	0.14 171	0.50 186	0.10 162	0.98 187	0.34 73	0.57 155

IGEV_Zeroshot_test	1.67 182	0.30 186	0.40 184	2.27 216	0.13 137	1.22 208	0.51 176	1.69 209	0.41 165	1.44 188	4.93 224	1.36 176	0.50 177	0.05 106	1.51 115	3.15 231	0.23 120	0.27 171	5.84 183	0.95 202	5.45 215	5.39 221	0.20 184	0.07 124	0.26 185	0.15 152	3.26 194	3.16 183

MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 194	0.36 187	0.12 173	0.96 203	0.71 200	1.19 207	5.29 222	1.30 199	1.26 209	0.59 151	0.54 156	3.31 197	1.15 185	2.62 227	3.30 192	0.75 131	0.18 109	0.24 156	8.44 201	0.62 170	4.12 190	5.95 227	0.65 205	0.13 152	1.68 214	3.51 218	2.81 173	7.45 207

anonymity	1.73 183	0.37 188	0.12 173	0.08 161	0.07 83	0.24 184	0.00 1	1.37 201	0.34 151	2.03 213	15.78 260	0.92 171	0.52 180	0.17 178	1.50 113	2.81 229	0.63 175	0.22 150	3.67 155	0.45 156	3.24 173	4.79 207	0.14 171	0.34 179	0.23 184	0.52 174	3.20 192	2.82 181

XPNet_ROB	0.74 133	0.37 188	0.02 140	0.01 46	0.14 144	0.06 146	0.00 1	0.00 1	0.14 115	0.14 101	0.73 162	8.65 206	0.03 89	0.06 120	0.81 39	0.47 75	0.69 182	0.04 80	0.32 44	0.17 111	1.14 109	2.73 145	0.15 175	0.05 99	0.00 1	0.02 126	2.84 176	0.09 128

EAI-Stereo	1.28 171	0.38 190	0.65 197	0.59 196	0.25 174	0.72 200	0.54 178	1.46 203	0.76 199	0.08 88	1.89 193	0.48 157	0.33 164	0.04 95	2.10 160	2.44 219	0.28 131	0.52 201	6.62 190	0.54 162	3.35 178	3.93 178	0.15 175	0.51 187	0.60 197	1.15 189	3.43 199	0.81 160

CBMV_ROB	3.27 205	0.40 191	0.58 193	1.97 211	0.67 198	0.93 203	0.87 188	2.81 224	0.71 196	2.07 216	4.31 221	16.43 222	10.64 226	0.08 137	4.28 205	2.32 214	1.23 206	0.30 176	8.97 203	1.55 220	4.44 200	2.80 148	0.32 195	0.33 177	2.38 219	2.80 213	6.89 227	7.08 203

ADCRef	1.22 169	0.41 192	0.41 185	0.12 173	0.80 205	0.30 187	0.73 183	0.43 160	2.19 217	0.71 157	0.02 93	0.29 136	0.05 105	0.24 194	4.42 210	0.92 144	0.17 107	0.26 164	3.14 149	0.74 185	0.84 95	1.95 115	1.10 219	0.27 174	1.11 207	2.75 212	1.25 106	7.34 206

CSAN	1.21 168	0.45 193	0.28 181	0.40 192	0.80 205	0.02 123	0.32 170	0.20 136	2.31 219	1.51 192	1.33 181	4.78 200	2.71 201	0.28 198	1.61 127	0.43 58	0.52 161	0.26 164	2.35 133	0.73 184	1.45 120	1.56 91	0.13 169	0.33 177	0.28 187	2.54 207	1.87 133	3.31 184

NaN_ROB	0.80 138	0.46 194	0.35 183	0.20 184	0.83 208	0.13 175	0.22 163	0.15 130	1.81 213	0.16 104	0.73 162	4.44 199	0.06 113	0.19 186	1.51 115	0.48 78	0.31 141	0.25 160	0.62 59	0.31 138	0.71 84	1.01 68	0.19 182	0.37 182	0.14 169	1.02 188	2.36 162	2.71 180

DPSNet	6.94 224	0.47 195	0.20 178	0.29 189	1.97 218	1.07 205	0.89 190	0.86 180	2.98 223	1.22 177	2.17 199	52.57 261	13.71 231	3.88 231	7.49 254	5.80 250	2.69 222	2.05 242	50.32 263	3.36 240	8.50 249	7.72 251	4.13 234	2.45 239	1.60 213	4.65 227	2.26 153	2.20 178

LSM0	13.03 238	0.48 196	1.94 224	3.08 219	2.05 219	2.43 220	4.86 219	6.43 242	6.36 236	3.45 244	7.75 243	14.97 219	19.62 235	0.15 174	68.79 267	82.55 268	3.67 227	1.66 235	40.88 258	6.19 247	12.32 259	13.19 260	0.24 186	2.44 238	4.84 231	6.87 235	12.68 242	21.90 249

SPS-STEREO	3.17 204	0.48 196	0.68 199	2.61 218	0.37 186	1.50 214	0.52 177	2.36 221	0.49 174	2.68 227	5.47 227	10.52 210	3.45 205	0.06 120	4.34 206	4.14 243	2.54 218	1.03 221	15.30 218	1.13 209	7.82 243	4.11 185	0.53 204	1.52 225	1.91 217	0.74 181	5.13 224	4.17 189
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
iRaft-Stereo_20w	1.82 186	0.49 198	1.28 215	2.04 212	0.34 185	0.65 197	0.35 171	0.90 182	0.65 190	3.27 242	6.20 230	0.67 163	0.66 182	0.08 137	1.75 134	2.80 228	0.64 178	0.41 192	4.36 164	0.88 194	3.72 187	4.53 199	0.27 191	0.37 182	0.57 195	1.70 199	2.89 179	6.53 200

AnyNet_C32	2.47 196	0.51 199	0.22 179	0.25 186	0.66 196	0.32 191	2.46 212	0.14 129	8.01 240	1.49 190	4.12 218	0.91 170	0.31 162	0.24 194	4.81 218	1.86 194	0.95 200	1.11 226	4.05 157	0.96 203	4.29 194	4.38 192	0.17 179	0.67 197	3.18 222	5.95 233	3.10 187	11.59 228

ADCP+	1.66 181	0.60 200	0.65 197	0.04 131	0.66 196	0.52 195	1.03 196	0.10 118	3.74 226	1.45 189	1.41 182	2.81 190	0.02 70	0.29 200	4.24 203	0.58 97	0.11 89	0.11 106	2.88 145	0.63 174	1.26 111	2.25 123	0.04 138	0.05 99	1.32 210	9.00 241	2.02 141	7.08 203

FC-DCNN	1.41 177	0.60 200	3.49 232	2.04 212	1.35 212	2.19 219	0.93 193	1.46 203	0.90 201	1.42 187	0.78 165	1.55 181	0.55 181	0.02 49	2.23 165	0.87 139	0.61 172	0.20 142	1.89 124	0.17 111	2.32 148	1.84 111	0.00 1	0.63 194	1.51 212	1.38 195	2.87 177	4.35 191

CC-Net-ROB	0.89 145	0.61 202	0.00 1	0.68 197	0.59 193	2.06 216	0.07 143	0.00 1	0.01 11	0.21 114	0.00 1	9.68 208	1.74 190	0.24 194	0.70 26	0.27 31	0.20 114	0.02 57	1.57 110	0.01 21	0.29 44	0.30 33	4.40 235	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.28 68	0.01 80

pmcnn	3.75 209	0.64 203	0.63 195	1.91 208	2.10 221	1.17 206	2.45 211	2.12 218	1.25 208	2.77 231	5.81 229	8.87 207	11.99 229	0.67 210	3.87 200	4.10 242	2.67 221	1.79 236	11.24 211	2.59 234	6.89 236	3.39 164	1.54 223	1.24 217	0.44 192	1.99 201	7.13 228	10.10 222

DeepPrunerF	1.52 180	0.71 204	0.00 1	2.52 217	6.99 232	1.25 209	2.03 207	0.28 149	2.08 216	0.02 72	0.06 107	0.09 80	0.01 35	0.05 106	4.34 206	1.01 149	0.07 72	0.05 85	1.53 109	0.10 78	0.69 79	0.81 61	0.11 160	0.04 86	12.92 246	0.86 184	2.25 151	0.05 124

edge stereo	4.03 210	0.75 205	5.72 238	1.33 207	0.51 190	2.09 217	1.64 203	3.79 236	2.55 220	2.85 234	7.79 245	22.66 232	5.90 214	0.39 204	2.71 180	3.76 240	0.78 189	0.59 206	13.55 215	1.68 223	3.25 174	6.53 241	0.38 198	1.02 209	1.25 208	1.20 191	4.15 218	10.08 221

G-Net	4.67 216	0.76 206	0.70 200	0.11 171	0.67 198	0.16 177	0.15 159	3.65 232	5.27 232	2.31 221	7.34 241	34.50 243	4.01 208	0.10 153	3.20 191	4.40 246	0.89 193	1.61 233	9.78 208	7.32 251	4.83 209	4.09 184	0.28 192	2.01 234	0.71 200	3.72 220	8.36 236	15.27 237

MaskLacGwcNet_RVC	4.96 220	0.78 207	0.46 190	0.93 202	0.73 202	0.98 204	2.04 208	1.19 197	1.73 211	2.69 228	7.76 244	55.72 262	5.25 211	2.73 228	2.62 177	2.26 208	2.44 216	2.93 246	11.88 213	0.62 170	6.08 219	6.50 239	0.21 185	1.31 219	0.82 204	2.91 215	3.41 197	6.94 202

ADCL	1.85 187	0.87 208	0.64 196	0.38 190	0.54 192	0.39 192	1.32 200	0.30 151	8.11 241	1.67 202	1.02 174	0.28 135	0.12 131	0.20 188	4.43 211	0.64 115	0.48 158	0.83 214	2.23 131	0.61 167	2.30 147	1.55 90	0.33 196	0.52 188	4.40 227	4.14 221	2.83 175	8.85 216

ETE_ROB	1.29 172	0.87 208	0.00 1	0.08 161	0.29 179	0.03 130	0.08 146	0.02 77	1.31 210	0.21 114	1.87 192	18.25 224	0.02 70	0.09 145	1.37 97	0.49 79	1.08 205	0.08 98	1.26 91	0.21 126	1.85 126	3.21 159	0.10 155	0.11 145	0.12 164	0.00 1	1.66 127	0.25 139

ADCS	3.60 208	0.93 210	0.90 208	0.15 176	1.37 213	0.66 198	2.83 213	1.15 194	7.86 239	1.62 198	2.53 202	2.92 195	7.77 221	1.02 217	6.37 250	5.58 249	2.53 217	1.81 237	9.20 206	1.54 219	6.10 220	6.70 244	0.79 212	0.95 207	1.82 215	10.25 244	2.64 167	9.14 217

MFN_U_SF_RVC	3.55 207	0.95 211	0.87 206	1.23 206	0.82 207	1.85 215	5.19 220	1.64 207	0.92 202	2.99 237	8.05 246	5.01 201	1.65 189	5.09 233	5.85 242	1.74 189	0.93 199	0.84 216	25.33 239	2.03 230	5.23 213	5.77 225	0.49 201	1.53 226	0.79 203	2.86 214	2.25 151	4.02 188

DGSMNet	4.99 221	0.98 212	0.94 209	0.80 199	0.13 137	1.33 210	0.35 171	2.57 222	1.13 206	5.37 254	19.87 263	2.86 191	4.74 210	2.55 226	6.33 247	7.98 258	8.56 248	4.27 250	20.87 232	3.57 242	11.43 258	12.14 259	1.90 225	2.67 242	0.78 202	2.70 210	3.06 186	4.73 193

MADNet+	4.41 213	1.05 213	0.80 204	1.02 204	1.71 216	0.11 168	5.99 225	4.10 237	0.97 203	2.05 214	1.32 180	6.38 203	7.48 220	1.42 219	8.01 257	4.40 246	9.16 249	0.48 197	9.27 207	3.65 243	8.25 247	6.45 238	0.17 179	5.70 254	4.53 229	1.51 197	3.80 210	19.26 245

SANet	4.18 211	1.17 214	0.72 201	0.82 200	1.48 214	1.40 212	0.67 182	3.67 234	4.18 230	1.03 170	1.60 186	41.37 250	14.10 232	0.62 208	3.58 197	0.66 121	2.66 220	0.37 190	3.32 150	0.57 164	2.86 165	2.85 150	0.04 138	2.20 236	0.89 205	4.37 224	4.63 220	11.13 226

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 203	1.18 215	0.43 189	2.19 215	0.94 210	0.84 201	6.54 228	0.85 179	5.90 235	2.43 222	0.94 171	1.91 185	1.34 187	4.13 232	4.25 204	2.60 222	1.01 203	0.98 220	18.67 225	1.72 225	3.64 186	6.69 243	1.93 227	0.70 200	2.03 218	2.01 202	1.46 116	8.01 210

ADCMid	2.48 197	1.29 216	1.74 223	0.41 193	1.86 217	1.44 213	2.93 214	0.73 173	3.87 228	0.91 166	3.99 216	1.39 177	1.50 188	0.32 201	5.22 227	1.86 194	0.77 188	0.83 214	8.13 199	0.99 206	3.15 171	4.52 197	1.77 224	0.35 180	1.28 209	4.21 222	2.21 147	9.43 220

AnyNet_C01	4.71 217	1.30 217	1.38 218	1.93 209	0.93 209	0.52 195	6.17 226	3.59 231	7.24 238	2.71 229	4.09 217	10.44 209	7.26 218	0.83 216	6.33 247	7.50 255	5.37 237	6.03 254	13.07 214	2.75 237	8.51 250	6.74 246	1.51 222	1.23 216	4.50 228	2.64 209	3.89 213	8.83 215

LALA_ROB	1.16 161	1.32 218	0.01 119	0.05 136	0.20 163	0.03 130	0.00 1	0.07 104	0.14 115	1.08 171	1.93 196	15.09 220	0.04 100	0.09 145	1.67 132	0.49 79	0.20 114	0.11 106	1.06 85	0.33 141	1.42 117	2.32 126	0.01 94	0.13 152	0.13 168	0.15 152	2.78 172	0.40 152

SGM+DAISY	4.77 219	2.08 219	2.00 225	3.87 222	2.49 224	4.53 224	3.90 215	2.82 225	2.83 222	3.30 243	7.23 240	13.10 215	10.10 224	0.80 214	4.39 209	3.25 233	1.80 210	1.19 228	20.00 229	2.22 231	6.37 227	5.17 218	0.29 193	2.57 241	3.69 224	1.86 200	8.70 237	8.28 213

FBW_ROB	2.66 199	2.21 220	1.66 221	5.05 223	2.80 225	1.34 211	4.16 217	0.60 168	0.05 65	1.69 203	1.84 191	5.13 202	1.17 186	3.82 230	3.03 183	0.40 52	0.61 172	0.08 98	21.49 233	0.52 161	3.36 179	3.20 158	3.31 229	0.70 200	0.07 152	0.92 186	0.55 78	2.03 176

SGM_RVC	4.30 212	2.32 221	0.75 202	3.54 221	1.59 215	3.25 222	1.82 204	3.65 232	2.25 218	2.74 230	4.77 223	12.38 214	7.46 219	0.33 202	1.94 151	1.02 150	2.05 211	0.71 210	15.39 219	1.24 214	3.51 180	1.92 114	1.00 217	1.06 211	4.85 232	2.62 208	17.04 247	14.85 236
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPstereo	11.64 233	2.43 222	9.22 248	1.96 210	1.05 211	3.34 223	1.82 204	10.28 254	5.36 233	3.63 247	16.41 261	22.30 230	38.83 257	2.52 225	8.86 258	15.37 262	11.90 251	12.84 259	23.42 236	12.51 258	18.90 261	14.90 263	4.08 233	6.45 257	9.72 236	14.01 254	20.19 254	21.81 248

MeshStereo	7.09 226	2.48 223	1.32 216	9.08 225	3.09 227	5.28 225	0.93 193	5.74 239	3.68 225	3.07 238	6.68 236	28.93 238	20.66 236	0.34 203	7.55 256	4.93 248	2.05 211	0.97 219	13.64 216	0.91 200	10.55 257	6.72 245	0.35 197	1.13 213	9.81 237	5.60 231	18.44 253	17.47 242
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
WAO-7	6.90 223	3.58 224	7.49 246	10.80 226	2.31 222	3.16 221	4.23 218	6.24 240	12.31 251	5.63 255	11.90 255	21.88 229	23.00 239	0.68 211	5.38 233	1.10 153	3.74 228	1.94 241	17.44 222	1.44 217	4.18 191	5.88 226	0.08 148	2.38 237	3.84 225	7.05 237	4.81 222	13.72 233

LE_ROB	18.84 251	4.56 225	7.69 247	26.18 238	32.73 259	22.59 237	28.28 242	19.07 261	15.68 252	4.69 253	13.55 258	45.05 256	49.00 264	1.33 218	4.74 217	1.71 185	1.40 208	0.53 202	28.64 243	5.81 246	5.55 216	3.29 162	6.71 236	23.78 265	30.08 266	31.85 265	46.70 266	47.61 267

ELAS_RVC	9.26 228	5.08 226	4.33 235	10.85 227	5.66 230	17.39 234	5.27 221	6.37 241	3.83 227	4.16 250	10.46 253	38.81 248	25.22 245	1.72 220	5.58 240	1.74 189	4.27 230	2.84 245	10.78 210	2.72 236	6.80 232	7.82 252	1.41 221	4.21 251	15.79 251	10.60 245	18.32 252	17.99 243
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	5.34 222	6.28 227	0.58 193	13.30 229	2.82 226	7.90 226	0.58 179	2.11 217	0.67 191	1.76 205	2.06 198	2.86 191	20.75 237	0.03 80	5.04 222	0.58 97	0.47 157	0.16 125	6.00 185	0.20 121	4.05 189	3.85 176	0.76 210	0.36 181	15.04 249	8.71 240	25.23 259	12.09 229

ELAS	9.53 229	6.63 228	3.99 234	13.09 228	7.62 233	13.81 231	5.42 223	6.99 245	6.82 237	3.78 249	10.20 251	38.09 247	22.57 238	1.86 222	6.35 249	1.70 184	4.43 231	2.64 243	11.47 212	1.62 222	6.89 236	7.84 253	1.28 220	3.81 249	17.61 253	13.16 252	17.54 250	20.21 247
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE	19.14 252	7.16 229	9.98 253	3.31 220	5.32 228	14.78 233	17.81 235	9.16 251	26.38 260	12.82 261	22.74 264	73.21 267	32.45 250	6.95 234	5.88 243	7.42 254	23.08 263	15.64 261	49.88 262	25.92 263	25.12 265	26.10 265	3.83 232	11.44 260	7.98 234	4.23 223	28.34 261	39.94 264

MANE	13.07 239	7.36 230	11.49 257	14.22 230	9.29 234	11.70 229	8.94 229	13.50 258	12.28 250	2.82 232	6.34 231	32.11 242	28.69 248	2.24 224	6.16 246	5.90 251	4.12 229	20.76 264	17.59 223	1.99 229	6.38 228	4.38 192	0.85 213	4.58 252	23.20 258	20.22 260	39.65 264	36.16 260

DDUNet	4.73 218	7.86 231	1.10 211	15.36 231	11.34 237	12.95 230	13.21 231	0.02 77	0.08 88	0.30 127	0.18 131	2.41 188	0.12 131	31.51 243	1.05 66	0.37 45	4.89 236	2.70 244	7.28 194	3.38 241	0.41 58	1.74 104	6.96 237	0.02 43	0.02 134	0.00 1	2.48 164	0.00 1

STStereo	10.25 231	8.38 232	9.78 252	18.33 233	10.17 235	14.59 232	9.26 230	12.75 257	8.27 242	3.70 248	13.40 257	36.44 245	25.95 246	0.17 178	6.07 244	1.96 202	1.32 207	0.63 209	25.78 240	1.22 213	2.97 167	3.26 160	1.02 218	3.80 248	12.57 244	8.01 238	17.34 249	19.56 246

UDG	4.64 215	8.87 233	1.16 212	15.44 232	16.00 243	9.90 228	21.00 237	0.34 156	0.07 82	0.29 125	0.91 170	1.77 184	0.05 105	21.99 239	1.94 151	0.66 121	4.65 234	1.41 231	7.33 195	3.16 238	1.90 128	2.00 116	2.71 228	0.13 152	0.01 123	0.00 1	1.53 123	0.02 101

SGM-ForestM	6.94 224	9.28 234	2.49 227	8.39 224	2.42 223	9.17 227	6.40 227	7.03 246	3.64 224	1.99 212	3.65 212	26.06 235	18.08 234	0.45 206	2.01 157	0.67 123	2.33 215	0.32 182	16.74 221	0.84 190	3.33 176	1.38 77	0.88 215	0.64 195	13.53 247	9.69 243	21.22 255	14.61 235

WAO-6	12.97 237	12.92 235	2.64 230	22.85 236	13.01 240	31.05 243	25.33 240	3.69 235	9.31 246	0.52 147	3.07 206	25.35 234	35.29 256	45.64 246	5.70 241	1.43 171	8.23 245	0.60 207	19.56 228	1.47 218	6.98 240	6.65 242	17.42 241	3.07 245	12.29 242	9.52 242	9.39 238	17.14 241

SQANet	7.67 227	13.28 236	1.20 213	27.19 239	6.84 231	23.61 238	19.52 236	0.51 164	0.55 182	0.08 88	0.60 160	11.40 213	2.42 199	14.73 235	1.81 141	0.45 64	2.27 214	0.09 100	20.04 230	0.35 143	5.24 214	4.72 206	38.52 245	0.37 182	0.16 174	2.08 204	2.21 147	6.76 201

JetBlue	15.47 244	15.83 237	11.44 256	22.01 235	17.05 244	27.41 240	16.87 233	12.74 256	15.86 253	2.53 225	3.31 209	67.15 265	4.28 209	15.41 236	7.44 253	7.70 257	13.42 255	10.65 258	18.92 226	7.32 251	13.48 260	10.71 258	9.89 238	6.29 256	12.60 245	19.46 259	21.68 256	26.23 252

otaku	10.18 230	18.56 238	1.37 217	39.15 247	11.37 238	33.18 245	24.07 238	0.18 133	0.46 170	0.00 1	0.65 161	13.73 216	3.66 206	23.21 241	1.97 155	0.51 84	2.60 219	0.11 106	22.61 234	0.51 159	5.90 218	5.08 214	52.25 248	0.91 205	0.14 169	1.39 196	2.91 182	8.43 214

BEATNet-Init1	17.57 248	19.15 239	7.36 245	32.29 243	12.37 239	28.66 241	15.03 232	11.34 255	11.51 249	4.44 251	10.38 252	36.68 246	41.56 259	2.04 223	9.48 259	7.61 256	4.58 233	3.72 249	46.12 261	16.50 261	9.66 254	9.43 256	3.73 231	5.56 253	24.83 261	12.37 250	50.26 267	37.71 261

Ntro	10.81 232	19.66 240	2.61 229	42.45 251	13.71 241	32.82 244	28.40 243	0.08 109	0.43 166	0.23 119	0.23 142	14.35 218	2.95 203	26.28 242	2.20 163	0.43 58	3.46 226	0.15 117	23.14 235	0.64 177	6.27 225	5.06 213	53.29 249	1.41 222	0.06 149	2.30 206	2.12 144	7.23 205

PWCK	14.24 241	20.44 241	6.93 240	32.16 242	10.87 236	21.04 236	17.05 234	9.58 252	10.48 248	12.07 260	15.06 259	40.76 249	23.97 242	3.30 229	4.94 220	2.14 206	7.86 244	1.63 234	61.12 266	7.20 250	9.39 253	6.41 236	14.49 240	2.67 242	8.21 235	11.32 248	7.81 231	15.45 238

DispFullNet	13.36 240	21.47 242	14.83 259	24.94 237	20.66 246	20.68 235	34.81 250	7.42 247	4.15 229	10.45 259	8.81 247	20.19 227	15.24 233	33.49 244	5.00 221	9.11 259	17.28 260	4.82 251	32.10 246	10.08 254	7.81 242	6.19 233	3.66 230	1.53 226	2.92 221	2.03 203	6.86 226	14.17 234

RainbowNet	12.80 236	21.87 243	3.60 233	44.60 254	19.57 245	37.71 248	29.87 245	1.11 192	1.01 204	0.62 153	0.00 1	20.56 228	6.81 217	48.71 249	1.91 146	0.97 148	3.36 225	0.26 164	14.60 217	3.20 239	6.83 235	5.60 223	54.43 253	1.29 218	0.49 194	2.74 211	3.58 208	10.27 224

ACVNet-4b	12.67 235	21.88 244	2.55 228	39.72 248	15.34 242	36.15 247	28.96 244	0.55 166	0.43 166	0.34 130	0.21 136	26.22 236	6.10 215	56.62 254	1.30 90	0.49 79	5.45 238	0.35 185	18.32 224	0.90 198	6.28 226	5.13 216	54.95 254	2.02 235	0.18 181	0.65 178	1.81 132	9.18 218

PSMNet_ROB	11.94 234	22.84 245	4.65 236	29.92 240	5.57 229	34.03 246	28.07 241	1.41 202	1.78 212	2.84 233	5.73 228	19.09 225	26.30 247	22.34 240	3.06 185	0.64 115	4.50 232	0.53 202	23.75 237	2.62 235	6.39 229	4.52 197	49.18 246	1.48 224	4.82 230	4.57 226	4.07 216	7.77 209

IMH-64-1	17.49 246	23.91 246	7.20 243	42.28 249	28.60 251	40.17 249	38.12 254	3.27 228	8.82 243	0.09 94	0.89 168	30.12 239	23.49 240	73.52 257	5.49 237	1.63 181	6.07 240	1.82 238	28.60 241	0.85 191	6.96 238	6.15 230	55.91 258	1.37 220	10.81 239	5.12 229	7.25 229	13.60 231

IMH-64	17.49 246	23.91 246	7.20 243	42.28 249	28.60 251	40.17 249	38.12 254	3.27 228	8.82 243	0.09 94	0.89 168	30.12 239	23.49 240	73.52 257	5.49 237	1.63 181	6.07 240	1.82 238	28.60 241	0.85 191	6.96 238	6.15 230	55.91 258	1.37 220	10.81 239	5.12 229	7.25 229	13.60 231

LVE	16.68 245	24.42 248	4.98 237	46.68 255	29.72 254	40.87 251	36.48 253	0.77 176	1.98 215	2.93 235	0.02 93	19.43 226	24.59 243	57.65 255	2.41 169	1.15 155	4.72 235	0.73 212	28.80 245	0.85 191	7.91 244	6.42 237	55.56 257	3.47 247	19.47 254	5.95 233	11.06 239	11.26 227

IMH	18.53 250	24.49 249	7.11 242	42.48 252	29.80 255	40.97 252	39.23 256	3.43 230	9.05 245	0.16 104	0.26 145	31.99 241	32.37 249	76.84 260	3.57 196	1.35 166	6.58 242	1.86 240	28.67 244	1.02 207	6.73 231	5.64 224	55.92 260	1.44 223	10.40 238	7.04 236	8.16 234	23.66 250

WAO-8	19.62 253	25.29 250	9.38 250	38.63 244	24.33 247	42.42 253	31.16 247	8.67 249	18.70 254	3.62 245	7.02 238	43.16 253	32.71 251	54.90 251	3.38 194	1.54 178	8.45 246	1.04 222	32.58 247	12.68 259	6.82 233	6.37 234	25.97 242	1.98 232	29.31 264	11.20 246	14.88 244	33.63 258

Venus	19.63 254	25.29 250	9.38 250	38.63 244	24.33 247	42.42 253	31.16 247	8.67 249	18.70 254	3.62 245	7.02 238	43.16 253	32.71 251	54.95 252	3.38 194	1.54 178	8.45 246	1.04 222	32.58 247	12.68 259	6.82 233	6.37 234	25.97 242	1.98 232	29.31 264	11.20 246	14.88 244	33.63 258

ktn	25.08 260	26.20 252	10.23 254	42.84 253	31.90 256	44.34 255	52.33 260	6.49 243	31.79 265	14.13 262	3.70 214	42.64 252	42.28 260	75.37 259	11.31 260	6.62 252	14.82 257	9.79 257	36.83 253	9.07 253	9.10 252	7.61 249	58.54 264	8.47 258	12.19 241	16.13 255	24.10 257	28.22 255

ACVNet_1	14.27 242	26.63 253	6.54 239	50.84 260	28.80 253	47.43 257	35.05 251	0.04 90	0.64 188	0.27 124	0.00 1	16.97 223	5.25 211	59.59 256	1.93 149	0.51 84	5.65 239	0.55 205	20.43 231	0.23 128	6.12 221	4.43 195	55.02 255	1.86 231	0.08 154	3.15 216	1.89 134	5.38 196

ACVNet_2	14.77 243	26.65 254	7.05 241	49.88 259	26.05 249	44.46 256	33.12 249	0.27 147	0.44 169	0.53 149	0.99 173	22.49 231	8.81 223	46.65 248	1.91 146	0.56 93	9.29 250	0.10 103	32.68 249	0.42 152	6.14 222	4.82 210	53.84 250	1.72 229	4.01 226	4.42 225	3.80 210	7.61 208

TorneroNet-64	24.06 258	27.81 255	9.31 249	49.03 256	32.72 258	49.66 260	50.37 258	6.81 244	29.35 263	1.51 192	1.50 185	47.37 258	48.28 263	85.46 264	5.28 230	1.51 175	13.20 254	3.01 248	40.54 257	6.25 248	8.29 248	7.11 248	56.69 261	3.40 246	12.42 243	13.70 253	8.11 233	30.87 256

DPSimNet_ROB	28.35 261	27.89 256	32.43 264	31.24 241	27.36 250	30.93 242	25.25 239	17.05 260	22.20 258	30.89 265	26.52 265	42.32 251	40.22 258	51.91 250	27.50 264	22.48 263	22.69 262	14.88 260	40.12 256	35.73 265	22.76 263	21.96 264	26.47 244	19.83 263	23.16 257	28.12 264	26.90 260	26.68 253

TorneroNet	24.03 257	28.19 257	10.69 255	49.51 257	34.21 260	51.74 261	50.69 259	8.48 248	26.48 261	1.40 184	6.56 233	44.67 255	43.84 262	86.48 265	3.92 201	1.37 167	12.72 253	2.99 247	39.87 255	6.79 249	8.20 246	6.79 247	56.84 262	2.97 244	13.85 248	12.70 251	11.54 240	25.42 251

Dean	17.85 249	30.68 258	3.06 231	55.31 262	32.28 257	48.38 258	36.37 252	3.18 227	4.54 231	1.38 181	0.03 99	24.22 233	32.97 253	55.50 253	2.58 176	0.88 140	6.83 243	0.30 176	24.94 238	1.19 211	6.50 230	5.31 220	55.11 256	2.49 240	17.34 252	8.54 239	12.66 241	9.39 219

KSHMR	23.83 256	31.62 259	14.01 258	55.60 264	40.18 264	53.28 262	55.84 262	13.62 259	9.32 247	7.81 257	7.68 242	28.72 237	25.02 244	84.79 262	6.40 251	3.08 230	12.08 252	4.84 252	36.89 254	5.30 245	8.60 251	7.86 254	57.85 263	4.11 250	15.16 250	11.60 249	14.42 243	27.69 254

MADNet++	42.01 266	32.47 260	37.64 265	21.86 234	40.47 265	25.73 239	30.87 246	37.69 265	51.70 267	44.04 267	63.49 267	66.12 264	65.51 267	19.07 237	14.02 262	23.43 264	50.54 266	31.94 265	53.94 264	54.26 266	75.96 267	73.11 267	9.99 239	58.95 267	24.11 260	52.98 267	42.13 265	32.16 257

notaker	24.99 259	32.93 261	15.02 260	55.34 263	38.46 263	56.36 263	56.70 263	10.17 253	22.95 259	6.84 256	2.28 200	45.40 257	43.26 261	91.12 267	5.38 233	2.72 226	13.56 256	6.42 255	42.98 259	10.39 255	8.07 245	7.68 250	61.15 267	5.81 255	2.84 220	5.91 232	8.26 235	16.81 240

UNDER WATER-64	29.55 263	34.06 262	16.97 262	62.49 266	48.81 267	62.21 266	67.65 266	27.75 264	20.05 256	8.84 258	9.51 248	48.23 260	35.17 255	83.34 261	6.92 252	4.38 244	16.86 258	6.53 256	34.28 250	11.19 256	9.69 256	9.48 257	59.94 266	9.75 259	22.62 256	24.30 262	17.16 248	39.54 263

UNDER WATER	29.22 262	34.07 263	15.79 261	61.06 265	48.92 268	60.55 265	67.17 265	25.97 262	20.28 257	4.66 252	6.67 235	47.92 259	34.52 254	85.26 263	6.09 245	3.30 234	17.14 259	5.72 253	35.04 252	11.97 257	9.66 254	8.71 255	58.59 265	12.20 261	26.03 262	22.98 261	16.86 246	41.83 265

HanzoNet	37.35 264	39.96 264	24.65 263	54.61 261	43.74 266	58.38 264	63.81 264	26.85 263	42.31 266	15.90 264	18.03 262	68.31 266	58.44 266	89.37 266	12.91 261	15.06 261	25.60 264	18.17 262	56.45 265	29.02 264	19.21 262	14.61 261	70.48 269	17.65 262	29.19 263	27.11 263	29.31 262	39.40 262

JetRed	38.88 265	45.85 265	43.93 267	38.66 246	38.26 262	49.60 259	54.21 261	37.93 266	28.12 262	14.79 263	10.03 250	62.74 263	5.65 213	46.25 247	34.16 265	37.11 265	44.95 265	61.08 268	34.78 251	20.44 262	57.40 266	51.01 266	49.75 247	22.86 264	30.80 267	46.77 266	39.14 263	43.50 266

ASD4	66.87 268	54.81 266	60.27 268	49.77 258	37.71 261	66.85 267	47.51 257	45.00 267	70.57 268	41.67 266	55.70 266	35.48 244	91.86 268	44.11 245	61.10 266	71.92 266	72.25 268	76.86 269	62.13 267	79.91 268	77.82 268	80.25 269	63.31 268	61.04 268	98.41 272	99.71 272	99.61 271	99.77 272

LRCNet_RVC	54.46 267	70.77 267	39.91 266	91.55 267	92.17 269	87.51 268	81.57 267	46.66 268	30.39 264	97.40 268	68.75 268	87.64 270	58.12 265	95.96 270	27.25 263	9.21 260	61.45 267	44.83 266	92.80 268	58.57 267	22.95 264	14.73 262	92.70 271	48.92 266	6.30 233	2.22 205	24.38 258	15.60 239

DLNR_Zeroshot_test	21.41 255	75.27 268	0.88 207	99.67 272	0.12 130	0.12 174	98.83 271	1.68 208	0.30 148	2.66 226	1.13 179	2.79 189	0.33 164	21.01 238	96.21 269	100.00 273	22.27 261	20.42 263	19.18 227	1.39 216	7.37 241	5.25 219	0.01 94	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.25 67	0.91 161

DGTPSM_ROB	98.07 276	97.55 269	100.00 275	97.51 268	100.00 271	96.88 271	100.00 276	95.37 269	100.00 272	98.23 269	98.78 270	82.66 268	98.09 270	99.84 272	99.87 273	100.00 273	90.54 270	99.98 273	94.00 269	99.98 271	99.25 273	99.45 273	99.85 272	99.95 271	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

DPSMNet_ROB	98.09 277	97.61 270	100.00 275	97.53 269	100.00 271	96.88 271	100.00 276	95.37 269	100.00 272	98.24 270	98.79 271	82.72 269	98.14 271	99.87 273	99.87 273	99.99 272	90.64 271	99.99 274	94.19 270	99.98 271	99.25 273	99.45 273	99.85 272	99.95 271	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

MEDIAN_ROB	95.86 270	98.19 271	97.03 270	100.00 273	99.94 270	99.99 276	100.00 276	98.77 271	96.83 270	99.97 271	99.86 272	96.27 273	93.30 269	99.96 274	98.75 270	96.77 269	97.64 272	97.60 270	99.54 271	96.90 270	89.03 270	92.34 271	100.00 275	94.80 270	79.49 269	88.48 269	83.33 268	93.50 269

DPSM_ROB	97.19 272	99.15 272	99.69 273	98.88 270	100.00 271	91.14 269	91.00 268	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	95.08 271	100.00 274	94.84 268	100.00 275	100.00 273	100.00 275	100.00 275	99.99 272	100.00 274	100.00 275	100.00 275	54.28 251	100.00 274	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

DPSM	97.19 272	99.15 272	99.69 273	98.88 270	100.00 271	91.14 269	91.00 268	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	95.08 271	100.00 274	94.84 268	100.00 275	100.00 273	100.00 275	100.00 275	99.99 272	100.00 274	100.00 275	100.00 275	54.28 251	100.00 274	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

MyStereo03	99.93 278	100.00 274	100.00 275	100.00 273	100.00 271	99.06 273	99.14 272	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	99.91 275	100.00 274	100.00 276	100.00 275	100.00 273	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 274	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 274	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

MyStereo02	96.23 271	100.00 274	100.00 275	100.00 273	0.00 1	99.06 273	99.14 272	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	99.91 275	100.00 274	100.00 276	100.00 275	100.00 273	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 274	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 274	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

HaxPig	97.65 274	100.00 274	98.14 271	100.00 273	100.00 271	99.99 276	99.99 275	99.98 272	99.94 271	100.00 272	99.97 273	99.99 277	99.94 272	99.99 275	99.17 271	98.75 270	99.96 273	98.27 271	99.99 272	99.99 273	93.43 271	86.94 270	99.99 274	99.97 273	77.32 268	98.91 271	88.64 270	97.25 270

PML	91.55 269	100.00 274	70.97 269	100.00 273	100.00 271	99.99 276	98.63 270	100.00 273	96.55 269	100.00 272	88.93 269	99.88 274	99.98 273	96.96 271	86.25 268	78.72 267	88.35 269	58.29 267	100.00 275	90.03 269	83.50 269	75.97 268	88.27 270	86.28 269	92.48 271	92.28 270	100.00 272	99.42 271

CasAABBNet	99.94 279	100.00 274	100.00 275	100.00 273	100.00 271	99.26 275	99.18 274	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	100.00 278	100.00 274	100.00 276	100.00 275	100.00 273	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 274	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 274	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273

AVERAGE_ROB	97.87 275	100.00 274	99.48 272	100.00 273	100.00 271	100.00 279	100.00 276	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	100.00 278	100.00 274	100.00 276	99.53 272	99.67 271	99.99 274	99.97 272	100.00 275	100.00 274	96.18 272	98.83 272	100.00 275	100.00 274	86.70 270	87.40 268	88.36 269	86.25 268

Low-res two-view benchmark