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	0.12 8	0.10 4	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.07 2	0.05 2	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 3	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.03 1	0.03 3	0.06 5	0.03 2	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.10 3	0.10 4	0.07 3	0.07 4	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.06 3	0.02 2	0.03 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.05 3

RAFT	0.07 4	0.04 3	0.06 7	0.05 6	0.03 5	0.06 9	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 10	0.08 7	0.05 8	0.02 2	0.10 3	0.08 2	0.08 4	0.06 3	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.09 13	0.02 2	0.04 4	0.13 25	0.14 34	0.16 26	0.15 36

StereoIM	0.10 12	0.07 6	0.07 12	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 16	0.07 10	0.13 22	0.06 14	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.15 23	0.12 23	0.15 22	0.07 7	0.16 24	0.13 26	0.03 4	0.06 10	0.14 33	0.20 91	0.16 26	0.19 63

StereoVision	0.07 4	0.05 5	0.05 5	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 55	0.05 3	0.06 4	0.05 4	0.06 14	0.02 2	0.13 10	0.13 17	0.09 5	0.07 4	0.10 7	0.08 15	0.08 3	0.07 5	0.03 4	0.05 6	0.11 13	0.10 12	0.13 18	0.13 21

AEACV	0.07 4	0.08 12	0.04 3	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 5	0.03 3	0.03 6	0.17 25	0.13 17	0.09 5	0.08 7	0.12 13	0.07 7	0.10 9	0.10 16	0.03 4	0.04 4	0.08 4	0.12 19	0.07 3	0.05 3

ProNet	0.04 1	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.04 7	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.07 1	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

RAFT + AFF	0.14 33	0.07 6	0.05 5	0.08 26	0.05 8	0.07 15	0.04 7	0.11 16	0.08 18	0.14 23	0.07 10	0.15 32	0.04 5	0.03 6	1.54 222	0.11 7	0.14 19	0.07 4	0.14 20	0.06 4	0.14 18	0.08 8	0.03 4	0.05 6	0.10 10	0.07 3	0.07 3	0.07 5

test croco	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.06 12	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.16 24	0.06 4	0.11 15	0.04 5	0.04 11	0.16 20	0.16 42	0.16 26	0.12 23	0.15 22	0.08 15	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.07 16	0.12 22	0.12 19	0.12 16	0.14 30

MIF-Stereo (partial)	0.10 12	0.09 17	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.12 18	0.09 27	0.12 21	0.07 10	0.09 11	0.07 22	0.05 14	0.18 28	0.15 31	0.16 26	0.13 35	0.14 20	0.08 15	0.16 24	0.10 16	0.04 9	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.16 26	0.13 21

MIM_Stereo	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.08 26	0.07 20	0.09 36	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.19 44	0.08 15	0.11 15	0.05 8	0.05 14	0.16 20	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.20 45	0.10 29	0.18 40	0.15 33	0.04 9	0.07 16	0.11 13	0.10 12	0.15 21	0.10 12

anonymousdsp	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.06 12	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.06 7	0.11 16	0.10 28	0.08 7	0.04 5	0.05 14	0.13 10	0.12 15	0.11 10	0.09 8	0.13 19	0.08 15	0.14 18	0.15 33	0.04 9	0.05 6	0.08 4	0.07 3	0.11 10	0.07 5

TestStereo1	0.14 33	0.12 52	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 42	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 132	0.05 14	0.23 75	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 38	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 68	0.17 63	0.26 96	0.20 68

TESTraft	0.13 30	0.11 39	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.07 42	0.15 29	0.11 55	0.16 24	0.10 28	0.14 25	0.16 121	0.05 14	0.24 90	0.17 50	0.15 23	0.12 23	0.18 32	0.10 29	0.18 40	0.22 69	0.04 9	0.08 25	0.17 56	0.17 63	0.23 68	0.19 63

RAFT_CTSACE	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 29	0.12 18	0.07 14	0.18 38	0.06 4	0.14 25	0.12 79	0.05 14	0.13 10	0.13 17	0.14 19	0.09 8	0.12 13	0.07 7	0.16 24	0.18 49	0.04 9	0.07 16	0.14 33	0.14 34	0.19 42	0.14 30

RAFT+CT+SA	0.12 25	0.10 26	0.09 37	0.08 26	0.06 14	0.07 15	0.06 29	0.19 55	0.09 27	0.16 24	0.08 15	0.18 51	0.16 121	0.05 14	0.17 25	0.17 50	0.12 14	0.10 14	0.17 29	0.09 22	0.17 30	0.23 72	0.04 9	0.08 25	0.15 41	0.14 34	0.18 36	0.17 44

test_5	0.11 20	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.05 8	0.07 15	0.05 19	0.16 35	0.07 14	0.11 16	0.09 19	0.15 32	0.15 115	0.03 6	0.15 17	0.15 31	0.11 10	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.13 15	0.15 33	0.04 9	0.09 47	0.13 25	0.14 34	0.19 42	0.18 50

SA-5K	0.14 33	0.12 52	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 42	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 132	0.05 14	0.23 75	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 38	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 68	0.17 63	0.26 96	0.20 68

test_4	0.14 33	0.09 17	0.10 47	0.07 14	0.07 20	0.05 6	0.05 19	0.17 38	0.11 55	0.24 88	0.08 15	0.15 32	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 69	0.18 43	0.12 23	0.17 29	0.11 38	0.23 84	0.27 95	0.04 9	0.09 47	0.14 33	0.20 91	0.26 96	0.23 93

iRaftStereo_RVC	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.05 6	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.10 13	0.09 19	0.10 12	0.05 8	0.04 11	0.11 5	0.11 7	0.13 17	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.05 6	0.10 10	0.09 7	0.11 10	0.08 7

AFF-stereo	0.10 12	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.08 22	0.04 7	0.17 38	0.08 18	0.21 52	0.08 15	0.13 22	0.05 8	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.12 14	0.09 8	0.20 45	0.07 7	0.14 18	0.11 18	0.04 9	0.06 10	0.13 25	0.12 19	0.18 36	0.11 14

LL-Strereo2	0.12 25	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.06 9	0.04 7	0.15 29	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.13 22	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.18 43	0.11 18	0.20 45	0.10 29	0.20 55	0.28 103	0.05 22	0.07 16	0.12 22	0.13 27	0.15 21	0.10 12

4D-IteraStereo	0.14 33	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.21 66	0.12 71	0.26 104	0.12 45	0.20 64	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 69	0.20 61	0.15 60	0.22 64	0.12 45	0.27 104	0.29 108	0.05 22	0.08 25	0.14 33	0.14 34	0.19 42	0.13 21

SA	0.15 42	0.13 69	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.11 55	0.06 29	0.21 66	0.10 38	0.23 68	0.09 19	0.23 90	0.07 22	0.07 31	0.19 32	0.18 69	0.18 43	0.15 60	0.24 77	0.12 45	0.20 55	0.26 89	0.05 22	0.09 47	0.20 83	0.20 91	0.27 111	0.23 93

GMOStereo	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

error version	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

test-v	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

test-2	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

raft+_RVC	0.12 25	0.10 26	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.09 36	0.06 29	0.18 46	0.09 27	0.22 59	0.12 45	0.15 32	0.07 22	0.06 25	0.16 20	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.20 45	0.09 22	0.19 47	0.17 44	0.05 22	0.07 16	0.14 33	0.13 27	0.16 26	0.13 21

ARAFT	0.12 25	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.04 7	0.14 26	0.08 18	0.21 52	0.10 28	0.17 45	0.05 8	0.05 14	0.18 28	0.14 21	0.18 43	0.15 60	0.20 45	0.08 15	0.20 55	0.18 49	0.05 22	0.06 10	0.14 33	0.11 15	0.18 36	0.13 21

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 25	0.11 39	0.09 37	0.08 26	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.21 66	0.09 27	0.23 68	0.09 19	0.18 51	0.06 14	0.05 14	0.16 20	0.14 21	0.14 19	0.09 8	0.21 56	0.08 15	0.17 30	0.13 26	0.05 22	0.08 25	0.17 56	0.13 27	0.20 53	0.14 30

delet	0.08 8	0.08 12	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.06 29	0.07 5	0.06 7	0.09 11	0.07 10	0.11 15	0.06 14	0.06 25	0.12 8	0.10 4	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.09 22	0.09 8	0.07 5	0.05 22	0.06 10	0.09 7	0.09 7	0.10 7	0.08 7

TDLM	0.07 4	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.05 19	0.07 5	0.06 7	0.06 5	0.10 28	0.08 7	0.06 14	0.05 14	0.09 2	0.09 3	0.09 5	0.09 8	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.06 3	0.05 22	0.07 16	0.08 4	0.07 3	0.08 6	0.08 7

raft_robust	0.18 74	0.13 69	0.10 47	0.14 83	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.25 114	0.12 71	0.30 144	0.10 28	0.24 97	0.14 109	0.10 75	0.24 90	0.21 106	0.21 75	0.17 84	0.34 121	0.14 75	0.27 104	0.31 117	0.06 34	0.10 72	0.22 96	0.21 100	0.24 78	0.21 75

Sa-1000	0.17 68	0.13 69	0.09 37	0.09 31	0.09 42	0.11 55	0.05 19	0.22 73	0.11 55	0.24 88	0.11 40	0.24 97	0.09 39	0.10 75	0.22 66	0.18 69	0.21 75	0.17 84	0.28 99	0.12 45	0.25 91	0.33 123	0.06 34	0.09 47	0.24 125	0.20 91	0.26 96	0.22 84

CIPLG	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 64	0.10 46	0.12 106	0.23 75	0.17 50	0.21 75	0.14 44	0.21 56	0.13 60	0.22 72	0.28 103	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 58	0.13 21

IPLG	0.22 110	0.12 52	0.11 69	0.10 40	0.10 54	0.10 41	0.07 42	0.22 73	0.09 27	0.24 88	0.15 67	0.21 76	0.09 39	0.11 85	1.93 240	0.18 69	0.21 75	0.16 75	0.24 77	0.14 75	0.20 55	0.32 120	0.06 34	0.10 72	0.18 68	0.18 76	0.24 78	0.14 30

IPLGR_C	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 64	0.10 46	0.12 106	0.21 53	0.17 50	0.21 75	0.14 44	0.21 56	0.13 60	0.22 72	0.28 103	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 58	0.14 30

AASNet	0.10 12	0.10 26	0.07 12	0.10 40	0.10 54	0.11 55	0.08 60	0.11 16	0.06 7	0.10 13	0.11 40	0.10 12	0.06 14	0.07 31	0.14 13	0.11 7	0.13 17	0.11 18	0.11 9	0.09 22	0.11 11	0.12 22	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.10 12	0.10 7	0.08 7

test-3	0.18 74	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 76	0.10 41	0.07 42	0.25 114	0.10 38	0.27 113	0.11 40	0.29 136	0.11 67	0.08 39	0.23 75	0.19 87	0.23 101	0.15 60	0.47 151	0.15 89	0.33 120	0.46 165	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 88	0.23 93

test_1	0.18 74	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 76	0.10 41	0.07 42	0.25 114	0.10 38	0.27 113	0.11 40	0.29 136	0.11 67	0.08 39	0.23 75	0.19 87	0.23 101	0.15 60	0.47 151	0.15 89	0.33 120	0.46 165	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 88	0.23 93

ACRE	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.09 27	0.23 68	0.15 67	0.20 64	0.10 46	0.12 106	0.21 53	0.17 50	0.21 75	0.14 44	0.21 56	0.13 60	0.22 72	0.27 95	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 58	0.13 21

test_3	0.19 85	0.12 52	0.11 69	0.11 55	0.12 76	0.10 41	0.07 42	0.25 114	0.12 71	0.28 126	0.12 45	0.31 154	0.14 109	0.08 39	0.25 101	0.20 95	0.23 101	0.15 60	0.47 151	0.16 103	0.35 135	0.46 165	0.06 34	0.11 82	0.19 73	0.19 82	0.27 111	0.25 113

rafts_anoy	0.14 33	0.14 85	0.11 69	0.11 55	0.11 64	0.10 41	0.07 42	0.21 66	0.08 18	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.07 22	0.06 25	0.20 42	0.17 50	0.20 61	0.17 84	0.22 64	0.12 45	0.21 63	0.18 49	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.15 21	0.17 44

MMNet	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.10 40	0.08 31	0.09 36	0.06 29	0.10 11	0.08 18	0.08 9	0.09 19	0.12 18	0.06 14	0.08 39	0.22 66	0.11 7	0.12 14	0.11 18	0.12 13	0.09 22	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.10 10	0.11 15	0.13 18	0.12 17

CVANet_RVC	0.10 12	0.12 52	0.11 69	0.13 73	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.12 18	0.08 18	0.09 11	0.14 60	0.10 12	0.07 22	0.07 31	0.11 5	0.11 7	0.11 10	0.11 18	0.11 9	0.08 15	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.12 17

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 42	0.11 39	0.10 47	0.11 55	0.08 31	0.09 36	0.05 19	0.18 46	0.17 132	0.23 68	0.18 91	0.18 51	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.17 50	0.19 53	0.15 60	0.18 32	0.12 45	0.19 47	0.26 89	0.07 47	0.09 47	0.16 45	0.22 108	0.16 26	0.21 75

AE-Stereo	0.20 94	0.14 85	0.13 97	0.16 108	0.12 76	0.12 68	0.09 74	0.23 82	0.15 113	0.28 126	0.12 45	0.29 136	0.13 93	0.09 57	0.21 53	0.25 144	0.28 154	0.19 125	0.28 99	0.19 118	0.35 135	0.42 154	0.07 47	0.14 122	0.22 96	0.24 120	0.26 96	0.21 75

MIF-Stereo	0.11 20	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.06 4	0.12 18	0.12 79	0.08 39	0.18 28	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.19 38	0.09 22	0.17 30	0.12 22	0.07 47	0.06 10	0.12 22	0.19 82	0.10 7	0.13 21

CASnet	0.15 42	0.12 52	0.08 23	0.10 40	0.11 64	0.14 84	0.06 29	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.15 67	0.23 90	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.15 31	0.20 61	0.11 18	0.26 84	0.11 38	0.34 127	0.19 57	0.07 47	0.08 25	0.16 45	0.12 19	0.20 53	0.17 44
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.14 33	0.11 39	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.17 38	0.10 38	0.17 31	0.16 77	0.15 32	0.10 46	0.10 75	0.20 42	0.18 69	0.17 33	0.14 44	0.19 38	0.11 38	0.22 72	0.23 72	0.07 47	0.08 25	0.17 56	0.16 56	0.17 33	0.23 93

anonymousdsp2	0.13 30	0.12 52	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.18 46	0.08 18	0.20 48	0.16 77	0.15 32	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.23 70	0.11 38	0.19 47	0.21 64	0.07 47	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.18 36	0.12 17

EGLCR-Stereo	0.20 94	0.12 52	0.10 47	0.11 55	0.11 64	0.13 77	0.06 29	0.23 82	0.11 55	0.27 113	0.09 19	0.24 97	0.09 39	0.09 57	0.18 28	0.21 106	0.24 112	0.16 75	0.29 107	0.12 45	0.36 140	0.46 165	0.07 47	0.09 47	0.15 41	0.25 131	0.93 228	0.25 113

MIPNet	0.21 105	0.14 85	0.11 69	0.11 55	0.12 76	0.12 68	0.08 60	0.24 98	0.10 38	0.27 113	0.24 136	0.22 86	0.14 109	0.11 85	0.94 203	0.20 95	0.23 101	0.17 84	0.31 112	0.20 125	0.21 63	0.35 132	0.07 47	0.11 82	0.23 113	0.23 115	0.27 111	0.21 75

IPLGR	0.26 141	0.16 109	0.13 97	0.15 98	0.15 117	0.12 68	0.09 74	0.24 98	0.13 90	0.28 126	0.25 138	0.23 90	0.12 79	0.11 85	1.91 239	0.20 95	0.22 92	0.18 114	0.34 121	0.20 125	0.25 91	0.33 123	0.07 47	0.12 97	0.23 113	0.23 115	0.28 119	0.21 75

AnonymousM	0.19 85	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.20 57	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.16 41	0.07 22	0.09 57	0.23 75	0.23 129	0.23 101	0.14 44	0.20 45	0.15 89	0.32 117	0.26 89	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.17 63	0.54 197	0.97 215

CREStereo++_RVC	0.18 74	0.12 52	0.10 47	0.11 55	0.12 76	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.13 54	0.22 86	0.19 150	0.10 75	0.22 66	0.22 119	0.24 112	0.12 23	0.22 64	0.11 38	0.34 127	0.25 84	0.07 47	0.09 47	0.19 73	0.15 43	0.62 209	0.23 93
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
RALCasStereoNet	0.15 42	0.14 85	0.10 47	0.13 73	0.11 64	0.10 41	0.07 42	0.20 57	0.08 18	0.23 68	0.13 54	0.19 59	0.08 31	0.07 31	0.20 42	0.18 69	0.22 92	0.17 84	0.20 45	0.12 45	0.22 72	0.21 64	0.07 47	0.09 47	0.18 68	0.15 43	0.15 21	0.15 36

RALAANet	0.14 33	0.13 69	0.11 69	0.10 40	0.10 54	0.11 55	0.07 42	0.17 38	0.10 38	0.16 24	0.15 67	0.15 32	0.09 39	0.06 25	0.19 32	0.16 42	0.18 43	0.17 84	0.26 84	0.14 75	0.24 87	0.23 72	0.07 47	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.20 53	0.16 40

RASNet	0.15 42	0.14 85	0.14 105	0.13 73	0.11 64	0.12 68	0.10 83	0.24 98	0.12 71	0.22 59	0.14 60	0.18 51	0.12 79	0.09 57	0.16 20	0.18 69	0.19 53	0.13 35	0.16 24	0.10 29	0.22 72	0.16 39	0.07 47	0.14 122	0.16 45	0.16 56	0.26 96	0.22 84

AANet_RVC	0.09 11	0.08 12	0.08 23	0.07 14	0.09 42	0.06 9	0.06 29	0.09 9	0.09 27	0.08 9	0.09 19	0.08 7	0.07 22	0.06 25	0.14 13	0.11 7	0.11 10	0.12 23	0.11 9	0.10 29	0.10 9	0.09 13	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.12 19	0.12 16	0.14 30

PDISCO_ROB	0.17 68	0.16 109	0.16 127	0.14 83	0.12 76	0.13 77	0.11 93	0.15 29	0.12 71	0.16 24	0.16 77	0.12 18	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.20 95	0.19 53	0.23 164	0.18 32	0.15 89	0.22 72	0.23 72	0.07 47	0.11 82	0.21 90	0.24 120	0.39 164	0.23 93

LoS_RVC	0.16 56	0.13 69	0.10 47	0.07 14	0.09 42	0.08 22	0.06 29	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 67	0.09 57	0.21 53	0.22 119	0.17 33	0.16 75	0.24 77	0.12 45	0.33 120	0.31 117	0.08 63	0.09 47	0.20 83	0.15 43	0.16 26	0.20 68

tt_ll	0.16 56	0.13 69	0.10 47	0.07 14	0.09 42	0.08 22	0.06 29	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 67	0.09 57	0.21 53	0.22 119	0.17 33	0.16 75	0.24 77	0.12 45	0.33 120	0.31 117	0.08 63	0.09 47	0.20 83	0.15 43	0.16 26	0.20 68

iinet-f	0.17 68	0.14 85	0.10 47	0.12 67	0.09 42	0.14 84	0.09 74	0.15 29	0.10 38	0.23 68	0.25 138	0.18 51	0.15 115	0.08 39	0.33 131	0.19 87	0.20 61	0.13 35	0.36 132	0.16 103	0.20 55	0.21 64	0.08 63	0.09 47	0.17 56	0.14 34	0.25 88	0.17 44

s12784h	0.22 110	0.16 109	0.13 97	0.19 134	0.14 104	0.12 68	0.08 60	0.24 98	0.11 55	0.29 141	0.16 77	0.27 120	0.15 115	0.10 75	0.22 66	0.26 152	0.26 132	0.13 35	0.29 107	0.12 45	0.50 182	0.30 112	0.08 63	0.10 72	0.24 125	0.21 100	0.65 214	0.47 176

raftrobust	0.15 42	0.12 52	0.11 69	0.11 55	0.10 54	0.08 22	0.06 29	0.22 73	0.09 27	0.27 113	0.13 54	0.19 59	0.08 31	0.08 39	0.21 53	0.18 69	0.21 75	0.15 60	0.28 99	0.13 60	0.25 91	0.23 72	0.08 63	0.08 25	0.19 73	0.17 63	0.17 33	0.16 40

sAnonymous2	0.20 94	0.14 85	0.12 85	0.12 67	0.11 64	0.14 84	0.12 106	0.28 153	0.16 124	0.23 68	0.19 97	0.19 59	0.15 115	0.08 39	0.24 90	0.26 152	0.25 123	0.22 152	0.39 135	0.20 125	0.34 127	0.38 141	0.08 63	0.13 113	0.22 96	0.24 120	0.23 68	0.24 106

CroCo_RVC	0.20 94	0.14 85	0.12 85	0.12 67	0.11 64	0.14 84	0.12 106	0.28 153	0.16 124	0.23 68	0.19 97	0.19 59	0.15 115	0.08 39	0.24 90	0.26 152	0.25 123	0.22 152	0.39 135	0.20 125	0.34 127	0.38 141	0.08 63	0.13 113	0.22 96	0.24 120	0.23 68	0.24 106

CREStereo	0.17 68	0.13 69	0.11 69	0.11 55	0.10 54	0.10 41	0.06 29	0.24 98	0.10 38	0.27 113	0.12 45	0.26 111	0.11 67	0.10 75	0.22 66	0.26 152	0.26 132	0.13 35	0.21 56	0.14 75	0.36 140	0.24 79	0.08 63	0.09 47	0.17 56	0.17 63	0.23 68	0.22 84
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA	0.11 20	0.09 17	0.10 47	0.08 26	0.09 42	0.08 22	0.09 74	0.13 22	0.10 38	0.11 16	0.13 54	0.12 18	0.08 31	0.09 57	0.20 42	0.14 21	0.15 23	0.14 44	0.12 13	0.10 29	0.14 18	0.09 13	0.08 63	0.08 25	0.11 13	0.13 27	0.11 10	0.12 17

GANet	0.10 12	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.10 54	0.12 68	0.09 74	0.13 22	0.08 18	0.10 13	0.10 28	0.14 25	0.06 14	0.06 25	0.11 5	0.12 15	0.14 19	0.14 44	0.11 9	0.07 7	0.11 11	0.08 8	0.08 63	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.11 14

CFNet	0.16 56	0.15 102	0.12 85	0.18 124	0.15 117	0.14 84	0.11 93	0.23 82	0.12 71	0.21 52	0.16 77	0.29 136	0.14 109	0.11 85	0.21 53	0.13 17	0.20 61	0.16 75	0.18 32	0.12 45	0.17 30	0.13 26	0.08 63	0.12 97	0.20 83	0.17 63	0.22 64	0.21 75

HITNet	0.14 33	0.11 39	0.10 47	0.11 55	0.10 54	0.10 41	0.07 42	0.18 46	0.11 55	0.24 88	0.13 54	0.18 51	0.10 46	0.09 57	0.20 42	0.14 21	0.17 33	0.14 44	0.16 24	0.10 29	0.20 55	0.22 69	0.08 63	0.09 47	0.15 41	0.14 34	0.24 78	0.18 50
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
MSKI-zero shot	0.26 141	0.13 69	0.10 47	0.14 83	0.14 104	0.15 95	0.11 93	0.28 153	0.13 90	0.30 144	0.35 176	0.28 127	0.11 67	0.12 106	0.29 114	0.37 195	0.28 154	0.17 84	0.58 185	0.26 174	0.57 191	0.55 198	0.09 75	0.11 82	0.25 132	0.41 191	0.32 140	0.42 167

EKT-Stereo	0.33 168	0.17 121	0.13 97	0.20 139	0.17 131	0.22 151	0.25 168	0.27 143	0.14 103	0.30 144	0.26 147	0.27 120	0.13 93	0.13 122	1.64 229	0.53 215	0.29 162	0.25 177	0.46 149	0.30 194	0.82 230	0.54 196	0.09 75	0.12 97	0.30 168	0.25 131	0.31 137	0.25 113

DLNR_Zeroshot_test	9.91 265	28.72 275	0.20 158	46.90 276	0.13 88	0.20 132	45.01 276	0.29 163	0.11 55	0.38 195	0.19 97	0.33 158	0.10 46	1.29 234	61.34 276	71.85 276	3.99 261	2.49 261	1.36 212	0.22 145	0.65 209	0.41 152	0.09 75	0.13 113	0.26 136	0.24 120	0.29 123	0.33 145

RAFT-Test	0.24 128	0.13 69	0.11 69	0.16 108	0.14 104	0.18 118	0.11 93	0.27 143	0.14 103	0.32 158	0.26 147	0.26 111	0.12 79	0.14 131	0.24 90	0.35 184	0.27 143	0.18 114	0.56 180	0.24 160	0.58 195	0.49 180	0.09 75	0.11 82	0.27 147	0.29 159	0.27 111	0.35 149

LoS	0.22 110	0.15 102	0.11 69	0.13 73	0.14 104	0.12 68	0.08 60	0.60 220	0.11 55	0.37 191	0.38 185	0.36 164	0.13 93	0.11 85	0.23 75	0.25 144	0.26 132	0.15 60	0.26 84	0.15 89	0.42 158	0.33 123	0.09 75	0.09 47	0.25 132	0.19 82	0.25 88	0.28 130

CES	0.18 74	0.10 26	0.10 47	0.09 31	0.11 64	0.10 41	0.05 19	0.42 198	0.10 38	0.20 48	0.27 153	0.23 90	0.10 46	0.12 106	0.26 105	0.23 129	0.25 123	0.15 60	0.20 45	0.13 60	0.45 165	0.26 89	0.09 75	0.08 25	0.19 73	0.15 43	0.19 42	0.24 106

IER	0.15 42	0.11 39	0.10 47	0.12 67	0.10 54	0.12 68	0.08 60	0.17 38	0.10 38	0.18 38	0.17 87	0.20 64	0.10 46	0.11 85	0.47 159	0.15 31	0.18 43	0.14 44	0.16 24	0.11 38	0.16 24	0.12 22	0.09 75	0.09 47	0.14 33	0.16 56	0.19 42	0.18 50

dd	0.19 85	0.17 121	0.10 47	0.34 188	0.12 76	0.24 161	0.11 93	0.21 66	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.37 166	0.10 46	0.09 57	0.37 142	0.17 50	0.28 154	0.14 44	0.35 128	0.14 75	0.19 47	0.14 30	0.09 75	0.13 113	0.21 90	0.15 43	0.26 96	0.21 75

GLC_STEREO	0.18 74	0.15 102	0.16 127	0.15 98	0.14 104	0.14 84	0.11 93	0.26 127	0.10 38	0.28 126	0.18 91	0.20 64	0.10 46	0.11 85	0.19 32	0.19 87	0.28 154	0.15 60	0.24 77	0.14 75	0.37 143	0.23 72	0.09 75	0.10 72	0.19 73	0.13 27	0.30 130	0.18 50

TRStereo	0.34 170	0.16 109	0.21 167	0.16 108	0.12 76	0.34 191	0.17 131	0.27 143	0.11 55	0.35 181	0.18 91	0.34 161	0.09 39	0.12 106	0.26 105	0.36 191	0.25 123	0.17 84	0.44 144	0.25 166	0.42 158	0.47 171	0.09 75	0.09 47	0.26 136	2.80 259	0.49 187	0.33 145

cross-raft	0.24 128	0.14 85	0.12 85	0.13 73	0.13 88	0.17 113	0.10 83	0.27 143	0.15 113	0.30 144	0.19 97	0.28 127	0.10 46	0.12 106	0.26 105	0.34 179	0.27 143	0.17 84	0.57 183	0.25 166	0.62 202	0.51 186	0.09 75	0.11 82	0.29 161	0.27 149	0.26 96	0.31 141

TestStereo	0.17 68	0.17 121	0.14 105	0.15 98	0.11 64	0.15 95	0.11 93	0.25 114	0.13 90	0.30 144	0.15 67	0.25 105	0.11 67	0.08 39	0.19 32	0.14 21	0.23 101	0.13 35	0.27 92	0.13 60	0.27 104	0.15 33	0.09 75	0.14 122	0.21 90	0.15 43	0.21 58	0.19 63

Anonymous	0.23 120	0.15 102	0.14 105	0.13 73	0.13 88	0.15 95	0.10 83	0.26 127	0.15 113	0.24 88	0.17 87	0.23 90	0.23 164	0.09 57	0.29 114	0.33 176	0.28 154	0.25 177	0.46 149	0.22 145	0.48 174	0.48 174	0.09 75	0.14 122	0.27 147	0.24 120	0.31 137	0.23 93

GMStereo	0.16 56	0.16 109	0.09 37	0.14 83	0.13 88	0.15 95	0.11 93	0.22 73	0.12 71	0.19 44	0.15 67	0.25 105	0.13 93	0.09 57	0.17 25	0.14 21	0.21 75	0.13 35	0.26 84	0.15 89	0.20 55	0.12 22	0.09 75	0.11 82	0.18 68	0.15 43	0.23 68	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
UPFNet	0.13 30	0.11 39	0.12 85	0.12 67	0.11 64	0.13 77	0.10 83	0.15 29	0.12 71	0.17 31	0.13 54	0.15 32	0.09 39	0.11 85	0.23 75	0.15 31	0.17 33	0.15 60	0.16 24	0.11 38	0.13 15	0.11 18	0.09 75	0.09 47	0.13 25	0.13 27	0.19 42	0.13 21

PMTNet	0.18 74	0.15 102	0.11 69	0.14 83	0.11 64	0.09 36	0.09 74	0.22 73	0.10 38	0.29 141	0.11 40	0.25 105	0.08 31	0.09 57	0.24 90	0.27 158	0.24 112	0.13 35	0.28 99	0.13 60	0.35 135	0.24 79	0.09 75	0.08 25	0.22 96	0.17 63	0.23 68	0.25 113

CFNet_RVC	0.18 74	0.18 135	0.15 116	0.18 124	0.16 123	0.18 118	0.12 106	0.21 66	0.13 90	0.23 68	0.20 106	0.24 97	0.12 79	0.12 106	0.22 66	0.19 87	0.23 101	0.17 84	0.26 84	0.15 89	0.24 87	0.19 57	0.09 75	0.13 113	0.22 96	0.20 91	0.25 88	0.23 93

DISCO	0.16 56	0.15 102	0.11 69	0.14 83	0.13 88	0.16 103	0.14 117	0.15 29	0.13 90	0.21 52	0.17 87	0.16 41	0.10 46	0.10 75	0.25 101	0.16 42	0.20 61	0.15 60	0.23 70	0.14 75	0.17 30	0.18 49	0.09 75	0.11 82	0.17 56	0.16 56	0.21 58	0.16 40

iResNet_ROB	0.17 68	0.14 85	0.12 85	0.15 98	0.11 64	0.15 95	0.11 93	0.25 114	0.12 71	0.25 98	0.16 77	0.19 59	0.21 157	0.09 57	0.25 101	0.16 42	0.22 92	0.16 75	0.29 107	0.12 45	0.23 84	0.16 39	0.09 75	0.12 97	0.20 83	0.17 63	0.26 96	0.21 75

Any-RAFT	0.24 128	0.13 69	0.16 127	0.16 108	0.13 88	0.15 95	0.10 83	0.25 114	0.14 103	0.28 126	0.35 176	0.28 127	0.11 67	0.12 106	0.22 66	0.25 144	0.28 154	0.17 84	0.50 166	0.16 103	0.63 204	0.40 149	0.10 94	0.10 72	0.28 155	0.29 159	0.26 96	0.42 167

test-1	0.27 147	0.10 26	0.12 85	0.14 83	0.13 88	0.25 165	0.18 133	0.29 163	0.17 132	0.37 191	0.42 193	0.30 149	0.16 121	0.14 131	0.29 114	0.36 191	0.27 143	0.20 136	0.52 171	0.25 166	0.57 191	0.66 216	0.10 94	0.13 113	0.28 155	0.29 159	0.30 130	0.36 151

LMCR-Stereo	0.18 74	0.14 85	0.11 69	0.13 73	0.12 76	0.15 95	0.10 83	0.22 73	0.13 90	0.23 68	0.18 91	0.24 97	0.17 132	0.12 106	0.21 53	0.19 87	0.26 132	0.18 114	0.33 116	0.19 118	0.26 96	0.25 84	0.10 94	0.12 97	0.19 73	0.18 76	0.24 78	0.23 93

sCroCo_RVC	0.22 110	0.13 69	0.11 69	0.11 55	0.10 54	0.14 84	0.09 74	0.24 98	0.19 140	0.24 88	0.16 77	0.20 64	0.20 154	0.08 39	0.26 105	0.36 191	0.29 162	0.22 152	0.35 128	0.21 136	0.48 174	0.53 193	0.10 94	0.15 135	0.23 113	0.21 100	0.28 119	0.23 93

XX-Stereo	2.24 251	0.10 26	0.10 47	0.17 117	0.10 54	0.21 142	0.11 93	0.25 114	0.12 71	0.36 185	0.53 211	0.29 136	0.10 46	0.11 85	0.24 90	0.35 184	0.27 143	0.18 114	0.47 151	0.18 115	0.41 154	0.37 139	0.10 94	0.10 72	54.05 273	0.25 131	0.34 150	0.51 178

EAI-Stereo	0.28 151	0.13 69	0.12 85	0.18 124	0.16 123	0.66 217	0.20 145	0.27 143	0.18 138	0.27 113	0.27 153	0.29 136	0.10 46	0.11 85	0.35 139	0.32 173	0.26 132	0.20 136	0.65 190	0.22 145	0.44 164	0.44 161	0.10 94	0.14 122	0.28 155	0.31 170	0.39 164	0.42 167

UNet	0.15 42	0.13 69	0.13 97	0.14 83	0.12 76	0.14 84	0.10 83	0.20 57	0.12 71	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.12 79	0.13 122	0.21 53	0.15 31	0.20 61	0.17 84	0.18 32	0.13 60	0.17 30	0.14 30	0.10 94	0.12 97	0.15 41	0.17 63	0.20 53	0.17 44

HGLStereo	0.15 42	0.14 85	0.12 85	0.13 73	0.13 88	0.13 77	0.08 60	0.18 46	0.11 55	0.22 59	0.22 123	0.14 25	0.09 39	0.11 85	0.24 90	0.17 50	0.21 75	0.17 84	0.20 45	0.14 75	0.18 40	0.16 39	0.10 94	0.11 82	0.17 56	0.16 56	0.17 33	0.15 36

DMCA-RVC	0.16 56	0.12 52	0.15 116	0.12 67	0.13 88	0.11 55	0.13 110	0.17 38	0.16 124	0.18 38	0.21 115	0.20 64	0.10 46	0.10 75	0.36 140	0.17 50	0.18 43	0.17 84	0.16 24	0.14 75	0.18 40	0.15 33	0.10 94	0.12 97	0.14 33	0.13 27	0.18 36	0.18 50

BEATNet_4x	0.19 85	0.14 85	0.12 85	0.13 73	0.13 88	0.12 68	0.10 83	0.20 57	0.14 103	0.27 113	0.14 60	0.21 76	0.13 93	0.11 85	0.32 127	0.20 95	0.22 92	0.22 152	0.20 45	0.12 45	0.31 114	0.41 152	0.10 94	0.12 97	0.17 56	0.16 56	0.26 96	0.23 93

R-Stereo Train	0.23 120	0.13 69	0.13 97	0.15 98	0.13 88	0.18 118	0.07 42	0.24 98	0.15 113	0.32 158	0.25 138	0.27 120	0.13 93	0.14 131	0.21 53	0.28 161	0.30 169	0.20 136	0.47 151	0.20 125	0.47 170	0.50 182	0.10 94	0.12 97	0.23 113	0.26 144	0.23 68	0.28 130

RAFT-Stereo	0.23 120	0.13 69	0.13 97	0.15 98	0.13 88	0.18 118	0.07 42	0.24 98	0.15 113	0.32 158	0.25 138	0.27 120	0.13 93	0.14 131	0.21 53	0.28 161	0.30 169	0.20 136	0.47 151	0.20 125	0.47 170	0.50 182	0.10 94	0.12 97	0.23 113	0.26 144	0.23 68	0.28 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.25 134	0.14 85	0.11 69	0.13 73	0.14 104	0.16 103	0.11 93	0.26 127	0.14 103	0.31 151	0.17 87	0.26 111	0.29 178	0.14 131	0.24 90	0.35 184	0.28 154	0.18 114	0.54 176	0.28 182	0.58 195	0.60 208	0.10 94	0.11 82	0.26 136	0.25 131	0.26 96	0.30 138

HSM	0.20 94	0.17 121	0.14 105	0.18 124	0.17 131	0.15 95	0.13 110	0.26 127	0.14 103	0.26 104	0.22 123	0.24 97	0.17 132	0.11 85	0.33 131	0.17 50	0.26 132	0.16 75	0.27 92	0.17 111	0.27 104	0.19 57	0.10 94	0.13 113	0.22 96	0.22 108	0.27 111	0.24 106

DN-CSS_ROB	0.18 74	0.14 85	0.16 127	0.14 83	0.14 104	0.11 55	0.09 74	0.25 114	0.13 90	0.27 113	0.26 147	0.25 105	0.17 132	0.09 57	0.19 32	0.16 42	0.19 53	0.15 60	0.41 139	0.13 60	0.24 87	0.18 49	0.10 94	0.14 122	0.17 56	0.15 43	0.22 64	0.18 50

MyStereo04	0.22 110	0.18 135	0.17 139	0.14 83	0.14 104	0.13 77	0.10 83	0.28 153	0.21 146	0.31 151	0.20 106	0.29 136	0.13 93	0.08 39	0.27 110	0.22 119	0.22 92	0.18 114	0.54 176	0.21 136	0.34 127	0.26 89	0.11 109	0.16 142	0.27 147	0.23 115	0.30 130	0.22 84

MyStereo	0.23 120	0.19 148	0.18 146	0.16 108	0.15 117	0.13 77	0.11 93	0.28 153	0.22 152	0.33 167	0.23 131	0.29 136	0.16 121	0.08 39	0.30 122	0.22 119	0.22 92	0.17 84	0.55 179	0.21 136	0.35 135	0.29 108	0.11 109	0.15 135	0.29 161	0.24 120	0.32 140	0.22 84

IGEV_Zeroshot_test	0.29 152	0.13 69	0.22 173	0.29 173	0.17 131	0.21 142	0.22 156	0.28 153	0.14 103	0.35 181	0.43 196	0.33 158	0.11 67	0.14 131	0.23 75	0.37 195	0.26 132	0.17 84	0.48 159	0.24 160	0.52 185	0.61 211	0.11 109	0.11 82	0.33 179	0.27 149	0.62 209	0.45 173

HH	0.25 134	0.10 26	0.17 139	0.15 98	0.14 104	0.20 132	0.14 117	0.27 143	0.13 90	0.36 185	0.12 45	0.28 127	0.10 46	0.13 122	0.23 75	0.40 199	0.26 132	0.19 125	0.49 161	0.21 136	0.68 214	0.52 189	0.11 109	0.11 82	0.23 113	0.25 131	0.36 155	0.38 159

HanStereo	0.25 134	0.10 26	0.17 139	0.15 98	0.14 104	0.20 132	0.14 117	0.27 143	0.13 90	0.36 185	0.12 45	0.28 127	0.10 46	0.13 122	0.23 75	0.40 199	0.26 132	0.19 125	0.49 161	0.21 136	0.68 214	0.52 189	0.11 109	0.11 82	0.23 113	0.25 131	0.36 155	0.38 159

CASS	0.25 134	0.18 135	0.16 127	0.21 143	0.17 131	0.21 142	0.21 150	0.28 153	0.20 144	0.33 167	0.24 136	0.28 127	0.18 144	0.11 85	0.25 101	0.23 129	0.37 196	0.20 136	0.43 143	0.17 111	0.57 191	0.42 154	0.11 109	0.13 113	0.30 168	0.22 108	0.32 140	0.32 142
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.53 197	0.11 39	0.19 152	0.16 108	0.14 104	0.16 103	0.10 83	0.29 163	0.13 90	0.34 171	7.32 263	0.30 149	0.13 93	0.12 106	0.21 53	0.37 195	0.27 143	0.17 84	0.44 144	0.23 157	0.43 160	0.54 196	0.11 109	0.12 97	0.34 184	0.43 197	0.71 220	0.44 172

iRaft-Stereo_20w	0.31 161	0.14 85	0.24 181	0.29 173	0.18 140	0.22 151	0.18 133	0.26 127	0.15 113	0.41 207	0.51 209	0.30 149	0.11 67	0.12 106	0.32 127	0.32 173	0.27 143	0.17 84	0.42 142	0.24 160	0.46 168	0.53 193	0.11 109	0.10 72	0.33 179	0.67 221	0.61 207	0.60 183

dad	0.29 152	0.21 157	0.14 105	0.47 201	0.22 160	0.29 180	0.48 207	0.40 192	0.12 71	0.32 158	0.14 60	0.41 175	0.23 164	0.10 75	0.53 171	0.19 87	0.32 176	0.17 84	0.51 167	0.15 89	0.27 104	0.18 49	0.11 109	0.18 160	0.31 174	0.18 76	0.67 216	0.45 173

GEStereo_RVC	0.24 128	0.19 148	0.15 116	0.18 124	0.17 131	0.19 127	0.18 133	0.26 127	0.17 132	0.27 113	0.20 106	0.27 120	0.16 121	0.12 106	0.27 110	0.26 152	0.28 154	0.24 167	0.47 151	0.21 136	0.32 117	0.50 182	0.11 109	0.17 152	0.24 125	0.21 100	0.26 96	0.32 142

HCRNet	0.15 42	0.19 148	0.08 23	0.23 154	0.09 42	0.16 103	0.09 74	0.16 35	0.06 7	0.49 224	0.16 77	0.25 105	0.08 31	0.09 57	0.43 152	0.11 7	0.16 26	0.10 14	0.21 56	0.09 22	0.13 15	0.08 8	0.11 109	0.07 16	0.09 7	0.09 7	0.14 20	0.11 14

APVNet	0.21 105	0.18 135	0.14 105	0.17 117	0.20 149	0.20 132	0.17 131	0.24 98	0.15 113	0.18 38	0.21 115	0.21 76	0.11 67	0.17 156	0.34 137	0.24 136	0.27 143	0.21 146	0.34 121	0.21 136	0.23 84	0.28 103	0.11 109	0.17 152	0.21 90	0.18 76	0.29 123	0.22 84

DSFCA	0.16 56	0.18 135	0.14 105	0.14 83	0.13 88	0.16 103	0.15 124	0.16 35	0.13 90	0.16 24	0.19 97	0.18 51	0.10 46	0.08 39	0.22 66	0.18 69	0.19 53	0.17 84	0.21 56	0.14 75	0.19 47	0.19 57	0.11 109	0.12 97	0.17 56	0.18 76	0.19 42	0.19 63

STTStereo	0.19 85	0.19 148	0.21 167	0.18 124	0.20 149	0.17 113	0.25 168	0.18 46	0.19 140	0.20 48	0.19 97	0.24 97	0.14 109	0.17 156	0.32 127	0.17 50	0.19 53	0.19 125	0.19 38	0.14 75	0.18 40	0.17 44	0.11 109	0.12 97	0.19 73	0.20 91	0.20 53	0.26 122

RTSC	0.27 147	0.16 109	0.16 127	0.16 108	0.17 131	0.18 118	0.19 141	0.23 82	0.21 146	0.25 98	0.25 138	0.20 64	0.18 144	0.14 131	1.57 226	0.23 129	0.30 169	0.19 125	0.39 135	0.18 115	0.30 112	0.32 120	0.11 109	0.17 152	0.21 90	0.22 108	0.31 137	0.43 171

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 74	0.18 135	0.18 146	0.17 117	0.21 154	0.16 103	0.26 176	0.19 55	0.24 163	0.22 59	0.20 106	0.26 111	0.12 79	0.19 165	0.24 90	0.16 42	0.19 53	0.16 75	0.19 38	0.13 60	0.16 24	0.17 44	0.11 109	0.11 82	0.17 56	0.22 108	0.19 42	0.21 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CFNet_pseudo	0.20 94	0.16 109	0.16 127	0.19 134	0.16 123	0.16 103	0.13 110	0.24 98	0.14 103	0.28 126	0.21 115	0.22 86	0.19 150	0.12 106	0.63 177	0.17 50	0.20 61	0.17 84	0.30 111	0.12 45	0.21 63	0.17 44	0.12 125	0.12 97	0.20 83	0.20 91	0.25 88	0.26 122

FINET	0.16 56	0.15 102	0.15 116	0.16 108	0.12 76	0.13 77	0.14 117	0.18 46	0.15 113	0.17 31	0.15 67	0.18 51	0.12 79	0.11 85	0.23 75	0.18 69	0.19 53	0.14 44	0.23 70	0.12 45	0.18 40	0.14 30	0.12 125	0.12 97	0.16 45	0.16 56	0.18 36	0.16 40

psm_up	0.20 94	0.17 121	0.19 152	0.20 139	0.16 123	0.20 132	0.13 110	0.25 114	0.23 158	0.23 68	0.18 91	0.21 76	0.20 154	0.15 143	0.23 75	0.18 69	0.24 112	0.18 114	0.28 99	0.16 103	0.21 63	0.16 39	0.12 125	0.20 164	0.24 125	0.24 120	0.26 96	0.25 113

DeepPrunerF	0.29 152	0.16 109	0.14 105	0.23 154	0.44 210	0.17 113	0.21 150	0.20 57	0.26 172	0.16 24	0.22 123	0.15 32	0.12 79	0.12 106	0.97 205	0.21 106	0.18 43	0.17 84	0.26 84	0.16 103	0.21 63	0.17 44	0.12 125	0.12 97	1.97 257	0.25 131	0.22 64	0.20 68

ADCP+	0.31 161	0.17 121	0.17 139	0.15 98	0.14 104	0.17 113	0.19 141	0.21 66	0.33 188	0.26 104	0.26 147	0.37 166	0.12 79	0.13 122	1.87 238	0.18 69	0.20 61	0.17 84	0.33 116	0.18 115	0.22 72	0.22 69	0.12 125	0.11 82	0.23 113	0.69 222	0.33 146	0.99 217

iResNetv2_ROB	0.20 94	0.14 85	0.11 69	0.17 117	0.13 88	0.17 113	0.11 93	0.26 127	0.12 71	0.26 104	0.20 106	0.27 120	0.19 150	0.10 75	0.42 150	0.16 42	0.20 61	0.15 60	0.35 128	0.15 89	0.33 120	0.18 49	0.12 125	0.14 122	0.20 83	0.17 63	0.30 130	0.19 63

GwcNet-ADL	0.29 152	0.22 159	0.21 167	0.29 173	0.22 160	0.23 155	0.19 141	0.28 153	0.19 140	0.34 171	0.58 216	0.43 178	0.23 164	0.22 176	0.50 167	0.34 179	0.29 162	0.22 152	0.44 144	0.28 182	0.36 140	0.39 146	0.13 131	0.16 142	0.26 136	0.29 159	0.28 119	0.38 159

GANet-ADL	0.26 141	0.18 135	0.15 116	0.20 139	0.19 144	0.22 151	0.16 128	0.26 127	0.16 124	0.34 171	0.36 181	0.29 136	0.16 121	0.21 173	0.42 150	0.29 166	0.31 173	0.19 125	0.48 159	0.28 182	0.38 146	0.48 174	0.13 131	0.14 122	0.23 113	0.24 120	0.32 140	0.30 138

Anonymous3	0.29 152	0.21 157	0.15 116	0.17 117	0.16 123	0.20 132	0.16 128	0.31 171	0.25 167	0.30 144	0.20 106	0.45 179	0.20 154	0.16 149	0.45 156	0.53 215	0.32 176	0.27 189	0.49 161	0.26 174	0.49 177	0.55 198	0.13 131	0.14 122	0.27 147	0.28 153	0.34 150	0.27 125

GES	0.22 110	0.16 109	0.12 85	0.14 83	0.15 117	0.19 127	0.12 106	0.25 114	0.14 103	0.26 104	0.18 91	0.21 76	0.13 93	0.17 156	0.36 140	0.21 106	0.27 143	0.19 125	0.52 171	0.20 125	0.33 120	0.29 108	0.13 131	0.14 122	0.19 73	0.17 63	0.27 111	0.42 167

FADNet-RVC-Resample	0.20 94	0.16 109	0.18 146	0.17 117	0.16 123	0.16 103	0.14 117	0.24 98	0.17 132	0.26 104	0.19 97	0.26 111	0.16 121	0.16 149	0.30 122	0.17 50	0.20 61	0.22 152	0.26 84	0.24 160	0.22 72	0.29 108	0.13 131	0.20 164	0.22 96	0.21 100	0.19 42	0.22 84

RP	0.22 110	0.20 154	0.23 176	0.22 147	0.20 149	0.21 142	0.22 156	0.24 98	0.22 152	0.17 31	0.25 138	0.24 97	0.19 150	0.15 143	0.50 167	0.17 50	0.20 61	0.16 75	0.22 64	0.16 103	0.17 30	0.25 84	0.13 131	0.16 142	0.22 96	0.21 100	0.30 130	0.25 113

HSM-Net_RVC	0.30 158	0.17 121	0.17 139	0.26 167	0.20 149	0.20 132	0.14 117	0.28 153	0.19 140	0.34 171	0.41 192	1.59 230	0.25 171	0.14 131	0.26 105	0.21 106	0.25 123	0.19 125	0.28 99	0.20 125	0.38 146	0.33 123	0.13 131	0.20 164	0.29 161	0.30 166	0.35 153	0.33 145
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.15 42	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.06 14	0.06 9	0.04 7	0.07 5	0.13 90	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 8	0.04 11	1.96 241	0.11 7	0.09 5	0.13 35	0.10 7	0.07 7	0.08 3	0.07 5	0.13 131	0.06 10	0.09 7	0.22 108	0.11 10	0.08 7

DLCB_ROB	0.19 85	0.17 121	0.16 127	0.14 83	0.15 117	0.14 84	0.13 110	0.20 57	0.16 124	0.23 68	0.23 131	0.25 105	0.18 144	0.15 143	0.20 42	0.16 42	0.21 75	0.18 114	0.19 38	0.15 89	0.24 87	0.20 62	0.13 131	0.15 135	0.36 189	0.24 120	0.24 78	0.20 68

AACVNet	0.19 85	0.17 121	0.14 105	0.19 134	0.19 144	0.19 127	0.13 110	0.23 82	0.15 113	0.25 98	0.23 131	0.20 64	0.13 93	0.13 122	0.21 53	0.18 69	0.24 112	0.18 114	0.24 77	0.17 111	0.22 72	0.20 62	0.14 140	0.15 135	0.22 96	0.21 100	0.25 88	0.25 113

FADNet-RVC	0.21 105	0.17 121	0.15 116	0.21 143	0.16 123	0.16 103	0.18 133	0.26 127	0.13 90	0.25 98	0.21 115	0.28 127	0.16 121	0.14 131	0.32 127	0.21 106	0.23 101	0.17 84	0.34 121	0.21 136	0.21 63	0.25 84	0.14 140	0.16 142	0.25 132	0.23 115	0.21 58	0.24 106

FADNet	0.23 120	0.19 148	0.14 105	0.23 154	0.15 117	0.21 142	0.22 156	0.27 143	0.17 132	0.27 113	0.27 153	0.26 111	0.18 144	0.15 143	0.34 137	0.21 106	0.21 75	0.20 136	0.41 139	0.25 166	0.26 96	0.27 95	0.14 140	0.15 135	0.27 147	0.27 149	0.24 78	0.27 125

DeepPruner_ROB	0.22 110	0.17 121	0.16 127	0.17 117	0.17 131	0.16 103	0.18 133	0.22 73	0.17 132	0.26 104	0.26 147	0.20 64	0.18 144	0.11 85	0.50 167	0.20 95	0.24 112	0.21 146	0.27 92	0.16 103	0.41 154	0.33 123	0.14 140	0.15 135	0.22 96	0.27 149	0.26 96	0.23 93

MLCV	0.24 128	0.16 109	0.15 116	0.24 161	0.18 140	0.21 142	0.15 124	0.30 167	0.16 124	0.31 151	0.31 167	0.32 156	0.25 171	0.11 85	0.24 90	0.24 136	0.25 123	0.17 84	0.53 175	0.15 89	0.33 120	0.33 123	0.14 140	0.17 152	0.23 113	0.23 115	0.27 111	0.25 113

NaN_ROB	0.30 158	0.25 178	0.25 185	0.25 164	0.30 187	0.21 142	0.20 145	0.34 180	0.39 196	0.30 144	0.28 159	0.65 195	0.22 163	0.17 156	0.70 182	0.20 95	0.20 61	0.20 136	0.28 99	0.26 174	0.22 72	0.23 72	0.14 140	0.26 188	0.34 184	0.41 191	0.39 164	0.55 179

SACVNet	0.22 110	0.20 154	0.18 146	0.21 143	0.19 144	0.19 127	0.19 141	0.25 114	0.22 152	0.25 98	0.21 115	0.20 64	0.12 79	0.17 156	0.23 75	0.21 106	0.25 123	0.21 146	0.32 114	0.19 118	0.27 104	0.34 129	0.15 146	0.17 152	0.28 155	0.25 131	0.29 123	0.26 122

ADLNet	0.21 105	0.17 121	0.12 85	0.16 108	0.14 104	0.18 118	0.15 124	0.20 57	0.11 55	0.17 31	0.15 67	0.33 158	0.13 93	0.31 199	1.12 211	0.15 31	0.20 61	0.14 44	0.18 32	0.13 60	0.16 24	0.18 49	0.15 146	0.09 47	0.17 56	0.18 76	0.19 42	0.17 44

RTS	0.38 178	0.22 159	0.20 158	0.22 147	0.21 154	0.31 184	0.29 181	0.31 171	0.34 189	0.23 68	0.22 123	0.29 136	0.25 171	0.16 149	1.65 230	0.29 166	0.36 193	0.24 167	0.63 187	0.31 197	0.38 146	0.38 141	0.15 146	0.22 176	0.39 192	0.95 239	0.40 169	0.63 184

RTSA	0.38 178	0.22 159	0.20 158	0.22 147	0.21 154	0.31 184	0.29 181	0.31 171	0.34 189	0.23 68	0.22 123	0.29 136	0.25 171	0.16 149	1.65 230	0.29 166	0.36 193	0.24 167	0.63 187	0.31 197	0.38 146	0.38 141	0.15 146	0.22 176	0.39 192	0.95 239	0.40 169	0.63 184

iResNet	0.29 152	0.17 121	0.16 127	0.23 154	0.22 160	0.28 176	0.18 133	0.31 171	0.20 144	0.32 158	0.29 162	0.49 183	0.50 197	0.11 85	0.44 154	0.35 184	0.27 143	0.20 136	0.73 193	0.24 160	0.43 160	0.27 95	0.15 146	0.24 180	0.25 132	0.25 131	0.33 146	0.28 130

FADNet_RVC	0.33 168	0.22 159	0.22 173	0.29 173	0.25 175	0.19 127	0.22 156	0.31 171	0.22 152	0.31 151	0.29 162	0.41 175	0.33 181	0.22 176	0.72 184	0.25 144	0.29 162	0.32 207	0.73 193	0.27 178	0.43 160	0.47 171	0.16 151	0.23 178	0.27 147	0.30 166	0.51 192	0.36 151

AF-Net	0.20 94	0.18 135	0.17 139	0.18 124	0.22 160	0.20 132	0.21 150	0.24 98	0.21 146	0.19 44	0.25 138	0.26 111	0.16 121	0.14 131	0.33 131	0.20 95	0.17 33	0.17 84	0.22 64	0.15 89	0.17 30	0.21 64	0.16 151	0.14 122	0.19 73	0.19 82	0.29 123	0.22 84

Nwc_Net	0.20 94	0.18 135	0.17 139	0.18 124	0.22 160	0.20 132	0.21 150	0.24 98	0.21 146	0.19 44	0.25 138	0.26 111	0.16 121	0.14 131	0.33 131	0.20 95	0.17 33	0.17 84	0.22 64	0.15 89	0.17 30	0.21 64	0.16 151	0.14 122	0.19 73	0.19 82	0.29 123	0.22 84

PSMNet-ADL	0.30 158	0.20 154	0.20 158	0.23 154	0.21 154	0.23 155	0.22 156	0.30 167	0.26 172	0.40 202	0.58 216	0.38 173	0.43 189	0.24 182	0.31 124	0.44 205	0.31 173	0.20 136	0.52 171	0.23 157	0.39 153	0.36 133	0.17 154	0.16 142	0.26 136	0.26 144	0.39 164	0.25 113

pcwnet_v2	0.26 141	0.17 121	0.18 146	0.22 147	0.19 144	0.22 151	0.18 133	0.25 114	0.18 138	0.31 151	0.23 131	0.30 149	0.28 177	0.18 164	0.88 196	0.21 106	0.24 112	0.19 125	0.36 132	0.15 89	0.27 104	0.24 79	0.17 154	0.15 135	0.26 136	0.26 144	0.30 130	0.38 159

RGC	0.27 147	0.24 172	0.28 192	0.25 164	0.26 180	0.27 170	0.20 145	0.28 153	0.30 186	0.22 59	0.31 167	0.29 136	0.31 179	0.20 170	0.51 170	0.24 136	0.23 101	0.21 146	0.29 107	0.22 145	0.25 91	0.30 112	0.17 154	0.20 164	0.28 155	0.32 173	0.34 150	0.36 151

stereogan	0.24 128	0.22 159	0.21 167	0.23 154	0.25 175	0.25 165	0.22 156	0.26 127	0.23 158	0.20 48	0.22 123	0.30 149	0.23 164	0.17 156	0.31 124	0.20 95	0.22 92	0.19 125	0.28 99	0.19 118	0.21 63	0.39 146	0.17 154	0.17 152	0.21 90	0.22 108	0.36 155	0.27 125

ADCL	0.37 176	0.23 169	0.19 152	0.20 139	0.18 140	0.23 155	0.23 163	0.26 127	0.53 217	0.32 158	0.29 162	0.29 136	0.17 132	0.15 143	1.60 227	0.21 106	0.24 112	0.22 152	0.34 121	0.22 145	0.32 117	0.28 103	0.17 154	0.17 152	0.52 214	0.53 206	0.47 181	1.56 236

ADCRef	0.34 170	0.18 135	0.16 127	0.15 98	0.16 123	0.18 118	0.18 133	0.23 82	0.34 189	0.26 104	0.22 123	0.23 90	0.17 132	0.11 85	2.05 245	0.22 119	0.23 101	0.20 136	0.39 135	0.21 136	0.25 91	0.26 89	0.17 154	0.16 142	0.29 161	0.41 191	0.29 123	1.39 231

PA-Net	0.25 134	0.28 185	0.29 194	0.18 124	0.26 180	0.21 142	0.25 168	0.26 127	0.25 167	0.22 59	0.19 97	0.22 86	0.24 169	0.28 190	0.40 148	0.24 136	0.18 43	0.22 152	0.20 45	0.22 145	0.19 47	0.32 120	0.17 154	0.20 164	0.24 125	0.38 187	0.23 68	0.55 179
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.41 183	0.24 172	0.19 152	0.33 185	0.21 154	0.33 189	0.28 179	0.34 180	0.21 146	0.47 219	1.62 251	1.59 230	0.39 185	0.22 176	0.31 124	0.36 191	0.29 162	0.22 152	0.47 151	0.27 178	0.55 188	0.57 203	0.17 154	0.20 164	0.26 136	0.25 131	0.29 123	0.36 151

UCFNet_RVC	0.21 105	0.25 178	0.16 127	0.21 143	0.19 144	0.20 132	0.14 117	0.23 82	0.16 124	0.26 104	0.19 97	0.34 161	0.17 132	0.13 122	0.23 75	0.19 87	0.21 75	0.18 114	0.31 112	0.16 103	0.26 96	0.19 57	0.17 154	0.14 122	0.26 136	0.21 100	0.23 68	0.29 134

XPNet_ROB	0.27 147	0.28 185	0.20 158	0.19 134	0.21 154	0.21 142	0.20 145	0.20 57	0.21 146	0.24 88	0.28 159	0.78 202	0.17 132	0.16 149	0.29 114	0.22 119	0.34 182	0.21 146	0.27 92	0.19 118	0.28 111	0.42 154	0.17 154	0.18 160	0.23 113	0.24 120	0.48 183	0.34 148

NCCL2	0.26 141	0.23 169	0.22 173	0.19 134	0.20 149	0.18 118	0.16 128	0.26 127	0.22 152	0.29 141	0.22 123	0.27 120	0.17 132	0.15 143	0.60 176	0.24 136	0.25 123	0.22 152	0.27 92	0.22 145	0.31 114	0.34 129	0.18 164	0.21 172	0.33 179	0.33 174	0.36 155	0.35 149

LALA_ROB	0.32 163	0.34 196	0.23 176	0.24 161	0.24 169	0.29 180	0.22 156	0.24 98	0.28 177	0.31 151	0.35 176	0.94 208	0.21 157	0.19 165	0.64 180	0.24 136	0.33 180	0.28 197	0.33 116	0.25 166	0.34 127	0.40 149	0.18 164	0.21 172	0.26 136	0.31 170	0.50 190	0.36 151

PWC_ROB	0.37 176	0.27 183	0.25 185	0.23 154	0.24 169	0.23 155	0.31 188	0.29 163	0.47 213	0.25 98	0.39 188	0.37 166	0.89 217	0.19 165	0.58 174	0.32 173	0.39 201	0.29 198	0.62 186	0.29 189	0.48 174	0.48 174	0.19 166	0.33 200	0.27 147	0.26 144	0.39 164	0.67 190

SFCPSM	0.64 207	0.24 172	0.19 152	0.28 171	0.23 166	0.27 170	0.24 165	0.30 167	0.30 186	0.34 171	0.50 207	0.63 193	1.06 222	0.19 165	0.37 142	0.34 179	0.31 173	0.24 167	8.10 261	0.39 205	0.45 165	0.43 158	0.20 167	0.19 162	0.30 168	0.31 170	0.36 155	0.45 173

NCC-stereo	0.25 134	0.22 159	0.21 167	0.22 147	0.23 166	0.23 155	0.25 168	0.26 127	0.28 177	0.18 38	0.27 153	0.28 127	0.26 175	0.17 156	0.48 162	0.22 119	0.22 92	0.24 167	0.27 92	0.20 125	0.21 63	0.27 95	0.20 167	0.16 142	0.26 136	0.29 159	0.33 146	0.29 134

Abc-Net	0.25 134	0.22 159	0.21 167	0.22 147	0.23 166	0.23 155	0.25 168	0.26 127	0.28 177	0.18 38	0.27 153	0.28 127	0.26 175	0.17 156	0.48 162	0.22 119	0.22 92	0.24 167	0.27 92	0.20 125	0.21 63	0.27 95	0.20 167	0.16 142	0.26 136	0.29 159	0.33 146	0.29 134
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 173	0.22 159	0.28 192	0.25 164	0.24 169	0.24 161	0.27 178	0.35 184	0.28 177	0.35 181	0.33 172	0.32 156	0.45 194	0.21 173	1.38 216	0.26 152	0.30 169	0.24 167	0.56 180	0.27 178	0.38 146	0.43 158	0.20 167	0.25 184	0.33 179	0.36 184	0.35 153	0.50 177

SAMSARA	0.65 209	0.30 191	0.44 219	0.31 181	0.31 189	0.31 184	0.34 192	0.56 214	0.48 214	0.40 202	0.37 184	0.42 177	0.90 218	0.27 189	1.62 228	0.45 207	0.36 193	0.38 216	0.76 195	0.39 205	0.70 218	0.80 234	0.20 167	0.40 217	1.50 248	1.62 253	1.49 249	1.46 234

MDST_ROB	0.81 218	1.11 233	0.24 181	1.30 229	0.42 206	0.81 223	0.32 189	0.45 203	0.25 167	0.36 185	0.32 170	0.47 180	3.62 253	0.14 131	1.77 235	0.22 119	0.27 143	0.17 84	0.84 202	0.19 118	0.57 191	0.51 186	0.20 167	0.21 172	1.56 251	0.86 234	2.88 259	1.74 242

ETE_ROB	0.32 163	0.32 193	0.20 158	0.26 167	0.24 169	0.28 176	0.23 163	0.24 98	0.29 182	0.27 113	0.35 176	0.99 211	0.21 157	0.20 170	0.41 149	0.23 129	0.41 206	0.24 167	0.37 134	0.25 166	0.37 143	0.40 149	0.20 167	0.20 164	0.28 155	0.35 180	0.54 197	0.37 156

PWCDC_ROB	0.23 120	0.10 26	0.13 97	0.10 40	0.17 131	0.11 55	0.15 124	0.12 18	0.38 194	0.11 16	0.25 138	0.14 25	0.77 211	0.28 190	0.88 196	0.21 106	0.17 33	0.18 114	0.17 29	0.17 111	0.20 55	0.39 146	0.20 167	0.17 152	0.11 13	0.20 91	0.15 21	0.24 106

DAS	0.32 163	0.18 135	0.15 116	0.29 173	0.24 169	0.24 161	0.25 168	0.31 171	0.29 182	0.32 158	0.39 188	0.53 184	0.34 182	0.11 85	0.29 114	0.40 199	0.35 187	0.25 177	0.49 161	0.29 189	0.63 204	0.48 174	0.21 175	0.25 184	0.30 168	0.28 153	0.38 162	0.37 156

SepStereo	0.32 163	0.18 135	0.15 116	0.29 173	0.24 169	0.24 161	0.25 168	0.31 171	0.29 182	0.32 158	0.39 188	0.53 184	0.34 182	0.11 85	0.29 114	0.40 199	0.35 187	0.25 177	0.49 161	0.29 189	0.63 204	0.48 174	0.21 175	0.25 184	0.30 168	0.28 153	0.38 162	0.37 156

PS-NSSS	0.23 120	0.26 181	0.20 158	0.31 181	0.22 160	0.25 165	0.21 150	0.27 143	0.15 113	0.28 126	0.21 115	0.53 184	0.14 109	0.16 149	0.28 112	0.15 31	0.18 43	0.17 84	0.35 128	0.14 75	0.17 30	0.13 26	0.22 177	0.16 142	0.22 96	0.25 131	0.28 119	0.27 125

CSAN	0.39 181	0.37 203	0.34 209	0.33 185	0.32 193	0.27 170	0.25 168	0.36 186	0.64 228	0.43 211	0.43 196	0.73 200	0.44 192	0.20 170	0.63 177	0.25 144	0.27 143	0.26 187	0.41 139	0.43 216	0.38 146	0.34 129	0.22 177	0.33 200	0.40 194	0.47 200	0.48 183	0.55 179

AnyNet_C32	0.49 195	0.23 169	0.23 176	0.24 161	0.25 175	0.28 176	0.30 185	0.34 180	0.58 219	0.34 171	0.45 201	0.35 163	0.24 169	0.22 176	2.28 249	0.38 198	0.38 199	0.33 210	0.51 167	0.29 189	0.55 188	0.55 198	0.23 179	0.28 191	0.43 200	0.73 226	0.45 176	1.65 239

GANetREF_RVC	0.32 163	0.30 191	0.32 202	0.28 171	0.27 182	0.27 170	0.26 176	0.42 198	0.35 192	0.38 195	0.21 115	0.56 187	0.39 185	0.16 149	0.33 131	0.23 129	0.29 162	0.25 177	0.44 144	0.25 166	0.35 135	0.25 84	0.25 180	0.32 198	0.34 184	0.29 159	0.45 176	0.38 159
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
NVstereo2D	0.26 141	0.16 109	0.15 116	0.22 147	0.18 140	0.26 168	0.28 179	0.20 57	0.14 103	0.22 59	0.21 115	0.17 45	0.11 67	0.38 204	1.98 243	0.20 95	0.24 112	0.19 125	0.21 56	0.14 75	0.18 40	0.15 33	0.25 180	0.13 113	0.22 96	0.17 63	0.19 42	0.18 50

WAO-7	0.99 227	0.85 228	0.88 245	1.81 240	0.83 232	0.71 219	0.92 226	1.01 246	1.13 246	0.96 250	1.28 248	1.37 226	1.65 236	0.63 224	1.55 225	0.76 239	0.73 229	0.47 225	2.44 235	0.73 238	0.72 222	0.76 227	0.26 182	0.88 250	0.71 223	0.85 232	0.74 221	1.09 220

ICVP	0.22 110	0.18 135	0.20 158	0.18 124	0.17 131	0.18 118	0.13 110	0.22 73	0.16 124	0.24 88	0.20 106	0.23 90	0.18 144	0.12 106	0.22 66	0.23 129	0.25 123	0.24 167	0.26 84	0.20 125	0.30 112	0.46 165	0.26 182	0.16 142	0.23 113	0.25 131	0.25 88	0.24 106
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
G-Net	0.59 203	0.35 199	0.35 211	0.31 181	0.31 189	0.44 199	0.30 185	0.50 209	0.63 227	0.43 211	0.64 221	2.00 235	0.52 198	0.23 181	0.76 188	0.52 214	0.37 196	0.35 214	0.80 198	0.67 231	0.60 198	0.59 207	0.26 182	0.33 200	0.40 194	0.82 231	0.81 223	1.59 237

XQC	0.42 184	0.37 203	0.31 200	0.41 197	0.35 196	0.41 198	0.42 198	0.45 203	0.38 194	0.40 202	0.33 172	0.48 181	0.44 192	0.34 202	1.54 222	0.29 166	0.29 162	0.27 189	0.52 171	0.30 194	0.37 143	0.44 161	0.26 182	0.30 195	0.41 197	0.41 191	0.53 195	0.38 159

CBMV	0.43 186	0.25 178	0.23 176	0.30 180	0.28 183	0.27 170	0.21 150	0.40 192	0.28 177	0.37 191	0.27 153	0.67 197	0.35 184	0.32 200	0.49 165	0.53 215	0.34 182	0.27 189	0.56 180	0.27 178	0.55 188	0.62 212	0.26 182	0.33 200	0.35 188	0.33 174	0.64 212	1.79 244
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.45 188	0.24 172	0.26 188	0.35 190	0.29 184	0.30 183	0.24 165	0.38 190	0.23 158	0.38 195	0.44 200	0.31 154	0.17 132	0.55 218	2.33 252	0.99 251	0.32 176	0.27 189	0.33 116	0.28 182	0.64 207	0.89 238	0.27 187	0.29 194	0.33 179	0.35 180	0.47 181	0.38 159

FCDSN-DC	0.36 173	0.28 185	0.33 206	0.31 181	0.29 184	0.28 176	0.39 196	0.31 171	0.22 152	0.28 126	0.20 106	0.26 111	0.16 121	0.29 193	1.96 241	0.35 184	0.34 182	0.32 207	0.33 116	0.25 166	0.41 154	0.48 174	0.27 187	0.37 212	0.29 161	0.30 166	0.30 130	0.30 138
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	0.72 212	0.45 209	0.32 202	0.59 211	0.43 208	0.56 209	0.43 200	0.70 230	0.41 201	0.43 211	0.57 214	1.16 217	1.20 227	0.22 176	0.37 142	0.28 161	0.44 208	0.25 177	2.26 232	0.33 200	0.49 177	0.38 141	0.27 187	0.31 197	0.80 226	0.62 215	1.69 253	3.41 257
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.38 178	0.24 172	0.18 146	0.35 190	0.25 175	0.27 170	0.20 145	0.30 167	0.23 158	0.32 158	0.23 131	0.37 166	0.43 189	0.24 182	0.82 193	0.33 176	0.24 112	0.21 146	1.61 221	0.19 118	0.38 146	0.43 158	0.27 187	0.21 172	0.34 184	0.28 153	0.57 202	0.86 208
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.47 193	0.27 183	0.34 209	0.45 200	0.48 216	0.39 196	0.32 189	0.42 198	0.27 175	0.41 207	0.90 233	0.77 201	0.58 201	0.30 196	0.57 172	0.56 219	0.35 187	0.34 211	0.64 189	0.42 212	0.67 213	0.66 216	0.28 191	0.34 204	0.29 161	0.36 184	0.45 176	0.74 197

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 257	0.48 213	0.29 194	0.48 202	0.42 206	0.63 216	0.86 225	0.69 228	0.74 233	0.42 209	1.69 252	46.80 276	1.87 241	0.64 225	0.38 145	0.33 176	0.97 239	0.98 256	1.59 220	0.33 200	0.81 228	0.79 230	0.28 191	0.25 184	0.52 214	0.78 229	3.35 260	0.83 205

ADCS	0.59 203	0.34 196	0.31 200	0.34 188	0.36 199	0.36 194	0.37 195	0.48 207	0.60 223	0.34 171	0.43 196	0.58 188	0.87 215	0.29 193	2.30 250	0.66 230	0.47 214	0.38 216	0.82 200	0.42 212	0.76 223	0.69 219	0.28 191	0.35 207	0.46 206	0.88 235	0.59 204	1.26 225

FC-DCNN	0.40 182	0.35 199	0.43 218	0.49 204	0.35 196	0.44 199	0.46 203	0.43 201	0.27 175	0.34 171	0.26 147	0.37 166	0.21 157	0.30 196	0.58 174	0.35 184	0.39 201	0.31 205	0.45 148	0.26 174	0.49 177	0.42 154	0.28 191	0.35 207	0.44 201	0.38 187	0.51 192	0.77 202

STStereo	1.28 237	0.74 224	0.83 242	2.32 245	0.84 233	2.27 253	0.98 229	1.04 247	0.96 240	0.51 227	1.19 243	3.30 251	2.84 249	0.25 186	2.59 258	0.45 207	0.38 199	0.26 187	4.54 249	0.33 200	0.51 184	0.47 171	0.28 191	0.56 229	1.24 243	0.96 241	1.38 246	2.45 252

SGM-ForestM	0.64 207	0.80 226	0.39 214	0.70 218	0.40 204	0.77 220	0.67 218	0.62 222	0.41 201	0.35 181	0.42 193	1.68 233	1.08 223	0.24 182	0.33 131	0.21 106	0.44 208	0.23 164	1.27 210	0.24 160	0.43 160	0.30 112	0.28 191	0.26 188	1.04 232	0.90 238	1.53 250	1.35 229

CBMV_ROB	0.48 194	0.22 159	0.24 181	0.39 196	0.32 193	0.32 187	0.29 181	0.44 202	0.23 158	0.38 195	0.45 201	1.42 227	0.88 216	0.28 190	0.91 200	0.34 179	0.37 196	0.25 177	0.81 199	0.36 203	0.54 186	0.51 186	0.28 191	0.26 188	0.44 201	0.62 215	0.62 209	0.91 211

NOSS_ROB	0.34 170	0.22 159	0.20 158	0.27 170	0.25 175	0.26 168	0.24 165	0.41 194	0.24 163	0.36 185	0.30 165	0.36 164	0.23 164	0.39 207	0.47 159	0.57 221	0.33 180	0.29 198	0.32 114	0.23 157	0.64 207	0.67 218	0.28 191	0.30 195	0.32 176	0.30 166	0.42 173	0.32 142

pmcnn	0.45 188	0.24 172	0.19 152	0.33 185	0.29 184	0.34 191	0.42 198	0.34 180	0.26 172	0.34 171	0.50 207	0.80 203	1.10 224	0.19 165	0.38 145	0.57 221	0.40 204	0.32 207	0.83 201	0.37 204	0.80 226	0.49 180	0.28 191	0.24 180	0.32 176	0.34 178	0.66 215	0.82 203

TANstereo	0.19 85	0.12 52	0.10 47	0.14 83	0.13 88	0.14 84	0.08 60	0.18 46	0.11 55	0.24 88	0.12 45	0.16 41	0.12 79	0.13 122	0.29 114	0.28 161	0.26 132	0.25 177	0.34 121	0.22 145	0.34 127	0.27 95	0.29 200	0.10 72	0.13 25	0.15 43	0.36 155	0.18 50

XX-TBD	0.19 85	0.12 52	0.10 47	0.14 83	0.13 88	0.14 84	0.08 60	0.18 46	0.11 55	0.24 88	0.12 45	0.16 41	0.12 79	0.13 122	0.29 114	0.28 161	0.26 132	0.25 177	0.34 121	0.22 145	0.34 127	0.27 95	0.29 200	0.10 72	0.13 25	0.15 43	0.36 155	0.18 50

UDGNet	0.23 120	0.19 148	0.14 105	0.36 192	0.30 187	0.32 187	0.29 181	0.22 73	0.15 113	0.21 52	0.20 106	0.21 76	0.08 31	0.52 216	0.20 42	0.17 50	0.21 75	0.17 84	0.25 83	0.14 75	0.26 96	0.30 112	0.30 202	0.10 72	0.24 125	0.20 91	0.22 64	0.20 68

MFN_U_SF_RVC	0.60 205	0.55 216	0.41 216	0.56 210	0.46 213	0.57 213	0.63 215	0.56 214	0.43 208	0.86 245	0.93 234	0.72 199	0.52 198	0.53 217	0.97 205	0.49 213	0.32 176	0.34 211	1.73 223	0.44 217	0.62 202	0.58 204	0.30 202	0.56 229	0.45 203	0.44 198	0.49 187	0.68 191

PVD	0.56 199	0.44 207	0.36 212	0.51 205	0.43 208	0.55 208	0.47 205	0.62 222	0.59 221	0.33 167	0.48 204	0.61 192	0.74 210	0.50 215	1.52 221	0.34 179	0.51 217	0.37 215	0.76 195	0.41 211	0.61 201	0.64 214	0.30 202	0.37 212	0.56 217	0.71 224	0.61 207	0.86 208

ADCMid	0.46 190	0.29 189	0.29 194	0.26 167	0.31 189	0.33 189	0.35 194	0.41 194	0.46 212	0.31 151	0.38 185	0.48 181	0.40 187	0.21 173	1.82 236	0.35 184	0.34 182	0.27 189	0.78 197	0.28 182	0.45 165	0.46 165	0.30 202	0.24 180	0.36 189	0.53 206	0.45 176	1.42 232

LSM0	3.53 258	0.37 203	0.30 198	0.55 209	0.45 212	0.56 209	0.63 215	0.74 232	0.61 224	0.60 236	0.87 232	1.16 217	1.39 228	0.25 186	28.52 275	45.56 275	0.55 220	0.38 216	3.16 243	0.62 225	1.14 246	1.40 256	0.31 206	0.42 219	0.59 219	0.81 230	0.98 232	2.52 254

AMNet	0.51 196	0.50 214	0.48 223	0.51 205	0.50 218	0.56 209	0.52 209	0.36 186	0.42 207	0.39 200	0.59 218	0.65 195	0.21 157	0.58 221	0.49 165	0.59 224	0.60 221	0.58 235	0.51 167	0.51 222	0.59 197	0.53 193	0.32 207	0.51 225	0.48 209	0.54 208	0.60 205	0.65 188

MeshStereo	0.83 220	0.44 207	0.33 206	0.78 222	0.54 219	0.61 215	0.40 197	0.68 227	0.54 218	0.45 217	0.80 228	2.32 240	1.56 234	0.24 182	2.31 251	0.71 235	0.42 207	0.29 198	1.58 219	0.30 194	1.23 251	1.10 250	0.32 207	0.34 204	0.87 229	0.60 212	1.29 243	1.36 230
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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 184	0.34 196	0.25 185	0.42 198	0.31 189	0.36 194	0.47 205	0.48 207	0.40 197	0.42 209	0.31 167	0.60 191	0.53 200	0.40 209	0.57 172	0.27 158	0.24 112	0.22 152	0.67 191	0.22 145	0.60 198	0.56 201	0.33 209	0.28 191	0.47 208	0.48 202	0.48 183	0.70 193

ADCPNet	0.56 199	0.26 181	0.30 198	0.29 173	0.36 199	0.29 180	0.50 208	0.41 194	0.40 197	0.38 195	0.55 213	0.38 173	1.12 225	0.26 188	2.02 244	0.42 204	0.34 182	0.24 167	1.25 209	0.39 205	0.47 170	0.45 163	0.33 209	0.28 191	0.48 209	0.56 210	0.46 180	1.88 247

MANE	1.47 242	0.77 225	0.87 244	1.01 227	0.81 230	0.96 227	0.93 227	1.00 245	1.05 245	0.43 211	0.69 223	2.28 239	2.16 244	0.39 207	1.68 233	1.01 253	0.65 224	2.72 262	1.45 215	0.40 209	0.77 225	0.73 222	0.34 211	0.67 238	2.42 259	2.81 260	4.52 261	6.28 261

SANet	0.57 201	0.32 193	0.33 206	0.36 192	0.35 196	0.44 199	0.33 191	0.55 212	0.85 236	0.33 167	0.57 214	2.42 241	1.17 226	0.32 200	0.88 196	0.24 136	0.47 214	0.31 205	0.51 167	0.31 197	0.50 182	0.45 163	0.37 212	0.37 212	0.46 206	0.54 208	0.55 201	0.98 216

UDG	0.46 190	0.56 217	0.24 181	0.85 223	0.78 229	0.79 221	0.97 228	0.27 143	0.25 167	0.28 126	0.36 181	0.37 166	0.17 132	1.43 235	0.92 202	0.25 144	0.44 208	0.27 189	0.57 183	0.29 189	0.41 154	0.37 139	0.39 213	0.19 162	0.27 147	0.28 153	0.32 140	0.27 125

AnyNet_C01	0.66 210	0.35 199	0.32 202	0.37 194	0.38 201	0.35 193	0.54 210	0.55 212	0.70 231	0.40 202	0.49 205	0.83 204	0.70 207	0.30 196	2.63 259	0.87 244	0.65 224	0.59 237	0.98 204	0.48 219	0.80 226	0.78 229	0.39 213	0.38 216	0.60 221	0.49 204	0.64 212	1.16 221

edge stereo	0.61 206	0.35 199	0.44 219	0.53 208	0.47 215	0.57 213	0.54 210	0.57 216	0.41 201	0.52 229	0.69 223	1.31 222	1.03 221	0.38 204	0.44 154	0.60 226	0.40 204	0.30 203	1.76 226	0.81 243	0.47 170	0.86 237	0.41 215	0.32 198	0.41 197	0.37 186	0.57 202	0.91 211

DispFullNet	1.20 234	1.15 235	0.77 239	1.20 228	0.97 234	1.12 229	1.34 231	0.66 226	0.58 219	0.74 240	0.82 229	3.72 255	1.48 230	1.65 240	1.03 209	1.32 256	1.00 243	0.58 235	6.30 257	1.09 254	0.84 234	0.76 227	0.42 216	0.35 207	0.50 211	0.35 180	0.68 217	1.00 218

FBW_ROB	0.46 190	0.42 206	0.36 212	0.60 213	0.44 210	0.47 204	0.44 202	0.31 171	0.25 167	0.34 171	0.34 175	0.64 194	0.48 196	0.56 220	1.05 210	0.25 144	0.35 187	0.23 164	1.39 213	0.22 145	0.49 177	0.36 133	0.43 217	0.40 217	0.31 174	0.33 174	0.42 173	0.65 188

ELAS	0.94 225	0.70 222	0.59 226	0.97 226	0.73 227	0.96 227	0.72 220	0.74 232	0.62 226	0.47 219	1.17 241	2.44 242	1.62 235	0.44 210	1.40 217	0.45 207	0.63 223	0.54 231	0.99 205	0.39 205	0.88 237	1.07 248	0.43 217	0.52 226	1.56 251	1.47 252	1.33 245	1.60 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.36 173	0.47 211	0.32 202	0.65 215	0.49 217	0.54 207	0.46 203	0.35 184	0.24 163	0.37 191	0.28 159	0.92 206	0.21 157	0.37 203	0.28 112	0.17 50	0.23 101	0.22 152	0.67 191	0.22 145	0.22 72	0.16 39	0.44 219	0.24 180	0.29 161	0.28 153	0.27 111	0.40 166

ELAS_RVC	0.92 223	0.65 220	0.62 227	0.92 225	0.67 224	1.21 230	0.71 219	0.72 231	0.50 215	0.49 224	1.20 245	2.45 243	1.89 242	0.44 210	1.31 214	0.46 210	0.62 222	0.55 232	1.02 207	0.42 212	0.91 239	1.06 247	0.44 219	0.54 227	1.50 248	1.22 251	1.15 237	1.19 223
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	0.80 217	0.60 218	0.56 225	0.67 217	0.62 221	0.67 218	0.58 213	0.57 216	0.61 224	0.59 233	0.96 236	1.03 214	0.67 204	0.55 218	0.83 194	0.87 244	0.78 232	0.69 246	2.74 240	0.74 239	1.23 251	1.05 245	0.45 221	0.62 237	0.61 222	0.61 214	0.83 224	0.75 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 201	0.64 219	0.47 222	0.65 215	0.41 205	0.44 199	0.57 212	0.61 221	0.68 229	0.58 230	0.39 188	0.59 189	0.58 201	0.65 226	0.76 188	0.44 205	0.35 187	0.40 220	1.53 218	0.50 220	0.54 186	0.63 213	0.46 222	0.47 223	0.51 213	0.40 190	0.41 172	0.75 200

STTRV1_RVC	0.72 212	0.32 193	0.26 188	0.42 198	0.32 193	0.40 197	0.34 192	0.41 194	0.40 197	0.36 185	0.35 176	0.59 189	0.67 204	0.48 214	0.48 162	0.27 158	0.85 237	0.27 189	6.74 259	0.66 230	0.88 237	0.52 189	0.46 222	0.48 224	0.37 191	0.56 210	0.54 197	0.96 214

DDUNet	0.43 186	0.54 215	0.23 176	0.86 224	0.68 225	0.83 225	0.82 224	0.26 127	0.24 163	0.23 68	0.33 172	0.37 166	0.15 115	1.63 239	0.43 152	0.24 136	0.39 201	0.25 177	0.54 176	0.28 182	0.31 114	0.30 112	0.49 224	0.20 164	0.24 125	0.25 131	0.32 140	0.29 134

DGSMNet	0.85 221	0.47 211	0.39 214	0.51 205	0.39 203	0.56 209	0.43 200	0.59 218	0.40 197	0.84 243	4.01 261	0.67 197	0.85 213	0.85 230	0.85 195	0.90 247	1.17 249	0.66 244	1.64 222	0.62 225	1.35 255	1.36 255	0.51 225	0.54 227	0.40 194	0.66 220	0.50 190	0.74 197

SGM+DAISY	1.04 228	0.66 221	0.62 227	0.75 219	0.68 225	0.82 224	0.74 221	0.69 228	0.75 235	0.64 238	1.09 238	1.35 223	1.44 229	0.60 223	1.43 218	1.04 254	0.77 231	0.68 245	2.40 234	0.80 242	1.22 249	1.15 253	0.51 225	0.67 238	1.12 236	1.05 244	1.65 252	2.69 256

MFMNet_re	0.74 214	0.73 223	0.66 232	0.76 221	0.64 223	0.88 226	0.74 221	0.59 218	0.68 229	0.58 230	0.69 223	1.02 213	0.61 203	0.58 221	0.96 204	0.78 240	0.87 238	0.72 248	1.08 208	0.68 232	1.07 244	0.74 223	0.54 227	0.60 234	0.59 219	0.60 212	0.80 222	0.91 211

MADNet+	0.75 215	0.45 209	0.65 231	0.63 214	0.58 220	0.50 205	0.64 217	0.75 234	0.59 221	0.62 237	0.52 210	0.94 208	0.85 213	0.46 212	2.17 247	0.74 237	0.79 233	0.53 230	1.00 206	0.65 229	0.93 240	0.75 224	0.57 228	0.67 238	0.88 230	0.72 225	0.70 218	1.05 219

DPSNet	0.76 216	0.28 185	0.26 188	0.38 195	0.38 201	0.44 199	0.30 185	0.36 186	0.41 201	0.27 113	0.32 170	2.73 245	0.95 220	0.38 204	0.80 190	0.66 230	0.53 218	0.46 224	4.94 251	0.56 224	0.83 233	0.97 241	0.57 228	0.44 221	0.56 217	0.48 202	0.54 197	0.63 184

S-Stereo	0.53 197	0.29 189	0.27 191	0.48 202	0.46 213	0.50 205	0.60 214	0.38 190	0.37 193	0.39 200	1.16 240	1.01 212	0.45 194	0.29 193	0.91 200	0.67 232	0.35 187	0.39 219	0.84 202	0.70 234	0.46 168	0.71 220	0.61 230	0.37 212	0.30 168	0.33 174	0.40 169	0.63 184

FADE	2.16 250	1.01 231	1.45 257	0.59 211	0.62 221	1.68 237	1.57 237	1.20 253	2.77 260	1.62 261	3.62 259	6.52 260	2.85 250	0.77 228	0.74 186	0.88 246	2.81 260	1.22 257	7.30 260	2.94 260	2.86 261	2.54 261	0.66 231	1.14 256	1.22 242	0.96 241	2.00 256	4.89 259

SPstereo	1.22 235	0.83 227	0.92 247	0.75 219	0.82 231	0.79 221	0.75 223	1.18 252	1.04 244	0.84 243	1.48 249	2.14 236	2.50 245	0.96 231	1.26 212	1.77 257	1.08 245	0.93 254	1.49 216	1.13 255	1.49 257	1.54 258	0.79 232	0.97 253	1.03 231	1.11 246	1.56 251	1.73 241

WAO-6	1.14 231	1.08 232	0.68 233	1.50 233	1.15 240	1.39 232	1.55 235	0.88 240	0.96 240	0.77 241	0.72 226	1.28 220	1.96 243	1.91 242	2.45 254	0.71 235	1.18 250	0.55 232	1.42 214	0.69 233	0.97 241	0.99 243	0.91 233	0.67 238	1.13 238	0.88 235	1.02 235	1.43 233

BEATNet-Init1	4.26 260	5.23 263	1.17 255	9.10 267	2.61 261	8.41 268	4.21 259	2.29 260	1.73 255	0.88 246	2.38 256	6.02 259	9.23 259	0.65 226	2.70 260	2.20 260	1.24 251	0.94 255	17.87 268	4.86 264	2.04 258	1.87 260	1.10 234	1.14 256	4.62 262	2.07 256	11.53 269	6.94 263

JetBlue	1.43 241	1.11 233	1.03 252	1.46 231	1.15 240	1.66 235	1.51 234	0.92 242	1.14 247	0.58 230	0.47 203	3.28 250	0.71 208	1.15 232	2.51 257	1.00 252	1.09 246	0.86 251	1.32 211	0.78 241	1.48 256	1.53 257	1.15 235	0.78 244	1.31 245	2.14 258	1.44 247	5.15 260

PWCK	1.58 245	1.40 246	0.79 240	1.70 238	1.03 237	1.55 234	1.42 233	1.11 250	0.98 242	1.00 251	1.23 247	2.78 249	1.53 233	0.82 229	0.88 196	0.55 218	0.99 240	0.57 234	13.43 267	0.90 245	1.12 245	0.75 224	1.15 235	0.82 247	1.04 232	0.88 235	0.93 228	1.27 226

MADNet++	2.28 252	1.66 253	1.91 259	1.39 230	2.03 257	1.38 231	1.73 240	1.80 258	2.24 257	2.07 262	2.44 258	2.76 246	2.81 248	1.52 237	2.18 248	2.45 261	2.29 258	1.71 259	2.86 241	2.56 259	4.03 263	5.19 265	1.23 237	2.35 262	1.50 248	3.83 262	2.07 257	1.70 240

WAO-8	1.55 243	1.53 249	1.00 249	2.82 249	1.43 249	1.91 249	2.01 245	1.05 248	1.38 250	1.44 257	1.87 253	2.25 237	2.76 246	2.68 252	1.01 207	0.83 242	0.99 240	0.59 237	3.35 245	1.08 250	0.82 230	0.85 235	1.36 238	0.82 247	1.60 253	1.12 247	1.27 240	1.93 248

Venus	1.55 243	1.53 249	1.00 249	2.82 249	1.43 249	1.91 249	2.01 245	1.05 248	1.38 250	1.44 257	1.87 253	2.25 237	2.76 246	2.68 252	1.01 207	0.83 242	0.99 240	0.59 237	3.35 245	1.08 250	0.82 230	0.85 235	1.36 238	0.82 247	1.60 253	1.12 247	1.27 240	1.93 248

SQANet	0.68 211	0.89 229	0.29 194	1.65 236	0.77 228	1.39 232	1.15 230	0.37 189	0.29 182	0.40 202	0.30 165	0.88 205	0.32 180	1.26 233	0.39 147	0.21 106	0.44 208	0.27 189	2.24 230	0.28 182	0.49 177	0.50 182	1.59 240	0.23 178	0.32 176	0.34 178	0.42 173	0.71 195

ACVNet_2	1.13 230	1.26 242	0.75 237	2.58 248	1.30 247	1.73 243	1.87 243	0.75 234	0.52 216	0.59 233	0.53 211	1.29 221	0.90 218	1.85 241	0.70 182	0.48 212	1.14 248	0.40 220	4.70 250	0.54 223	0.71 221	0.60 208	2.05 241	0.61 235	0.81 228	0.47 200	0.70 218	0.82 203

otaku	0.82 219	1.17 237	0.41 216	1.90 243	0.99 235	1.68 237	1.39 232	0.46 205	0.41 201	0.46 218	0.36 181	0.93 207	0.43 189	1.51 236	0.45 156	0.30 170	0.44 208	0.29 198	2.65 237	0.40 209	0.60 198	0.58 204	2.09 242	0.34 204	0.42 199	0.35 180	0.49 187	0.74 197

Ntro	0.87 222	1.36 244	0.44 219	1.82 241	1.04 238	1.67 236	1.60 238	0.52 211	0.44 209	0.48 223	0.42 193	0.98 210	0.40 187	1.61 238	0.64 180	0.31 171	0.49 216	0.30 203	2.69 239	0.44 217	0.68 214	0.60 208	2.13 243	0.36 211	0.45 203	0.45 199	0.52 194	0.71 195

ACVNet-4b	1.08 229	1.48 248	0.48 223	2.91 251	1.12 239	1.82 246	2.71 250	0.46 205	0.44 209	0.51 227	0.43 196	1.66 232	1.85 240	2.08 245	0.46 158	0.40 199	0.82 235	0.34 211	2.68 238	0.50 220	0.65 209	0.71 220	2.24 244	0.35 207	0.45 203	0.42 195	0.53 195	0.70 193

ACVNet_1	0.97 226	1.21 240	0.62 227	2.28 244	1.27 245	1.81 245	2.12 248	0.63 224	0.41 201	0.50 226	0.49 205	1.06 215	0.73 209	2.46 248	0.47 159	0.31 171	0.80 234	0.40 220	2.04 229	0.42 212	0.76 223	0.56 201	2.26 245	0.43 220	0.54 216	0.42 195	0.48 183	0.58 182

RainbowNet	0.93 224	1.16 236	0.62 227	1.83 242	1.16 242	1.69 239	1.70 239	0.51 210	0.44 209	0.59 233	0.38 185	1.19 219	0.79 212	2.02 243	0.74 186	0.57 221	0.54 219	0.40 220	1.50 217	0.76 240	0.66 211	0.65 215	2.28 246	0.46 222	0.50 211	0.49 204	0.60 205	0.84 206

Dean	1.27 236	1.44 247	0.85 243	2.93 252	1.62 252	1.95 251	2.03 247	0.96 243	1.00 243	0.91 248	0.75 227	1.51 229	1.65 236	2.05 244	0.80 190	0.64 229	1.01 244	0.60 242	1.86 228	0.85 244	0.85 236	0.75 224	2.35 247	0.79 245	1.15 239	0.85 232	1.19 238	0.85 207

LVE	1.38 240	1.30 243	0.82 241	4.62 259	1.50 251	1.89 248	3.66 257	0.82 236	0.73 232	0.88 246	0.82 229	1.12 216	1.52 232	2.14 246	0.81 192	0.56 219	0.84 236	0.59 237	3.33 244	0.72 237	0.84 234	0.89 238	2.40 248	0.80 246	1.12 236	0.70 223	1.00 234	0.90 210

LE_ROB	3.57 259	0.92 230	1.49 258	2.33 246	9.96 270	1.83 247	7.73 267	2.31 261	3.13 261	0.47 219	1.49 250	9.10 266	13.79 269	0.47 213	0.63 177	0.25 144	0.44 208	0.29 198	6.00 255	1.38 257	0.66 211	0.52 189	2.47 249	2.28 261	5.36 263	4.46 263	6.14 263	10.46 266

IMH-64-1	1.18 232	1.19 238	0.74 235	1.63 234	1.26 243	1.69 239	1.85 241	0.84 237	0.90 237	0.44 215	0.62 219	1.36 224	1.74 238	2.49 249	2.46 255	0.60 226	0.72 227	0.47 225	1.73 223	0.64 227	0.70 218	0.79 230	2.49 250	0.58 231	1.08 234	0.63 217	0.97 230	1.31 227

IMH-64	1.18 232	1.19 238	0.74 235	1.63 234	1.26 243	1.69 239	1.85 241	0.84 237	0.90 237	0.44 215	0.62 219	1.36 224	1.74 238	2.49 249	2.46 255	0.60 226	0.72 227	0.47 225	1.73 223	0.64 227	0.70 218	0.79 230	2.49 250	0.58 231	1.08 234	0.63 217	0.97 230	1.31 227

IMH	1.30 238	1.22 241	0.76 238	1.65 236	1.27 245	1.73 243	1.88 244	0.86 239	0.93 239	0.47 219	0.65 222	1.48 228	2.97 252	3.97 265	1.50 219	0.59 224	0.76 230	0.49 228	2.25 231	0.70 234	0.69 217	0.79 230	2.64 252	0.61 235	1.16 240	0.76 227	0.89 227	1.49 235

TorneroNet-64	1.85 247	1.56 251	0.93 248	3.34 256	1.31 248	2.18 252	2.65 249	0.91 241	2.21 256	0.66 239	0.83 231	2.72 244	7.56 256	3.04 255	1.76 234	0.67 232	1.35 254	0.59 237	4.05 247	1.02 247	0.98 242	0.96 240	2.67 253	0.69 242	1.24 243	1.15 249	0.88 225	2.15 250

JetRed	2.50 255	2.16 259	2.32 260	1.72 239	1.88 254	2.59 256	3.38 255	1.86 259	1.53 252	1.15 255	0.93 234	2.77 247	0.67 204	2.39 247	3.50 262	2.17 259	2.74 259	3.15 264	1.82 227	1.37 256	3.39 262	2.94 263	2.72 254	1.27 260	2.55 260	6.99 265	2.85 258	4.69 258

ktn	2.52 256	1.71 254	3.02 261	2.41 247	1.88 254	2.62 257	3.04 253	1.69 256	4.13 262	1.01 252	1.21 246	8.17 265	10.18 261	2.80 254	1.51 220	0.93 250	1.72 255	0.87 252	6.22 256	1.56 258	1.20 248	1.09 249	2.75 255	0.93 251	1.19 241	1.07 245	1.46 248	1.74 242

TorneroNet	2.33 253	1.60 252	0.88 245	5.64 262	1.76 253	2.56 255	2.94 252	0.97 244	2.29 258	0.79 242	1.98 255	4.07 257	12.24 264	3.12 257	1.29 213	0.67 232	1.30 252	0.61 243	5.93 254	1.00 246	1.04 243	0.98 242	2.79 256	0.70 243	1.86 256	1.04 243	1.02 235	1.87 246

notaker	1.84 246	1.90 256	1.02 251	3.19 255	2.19 258	2.44 254	2.77 251	1.11 250	1.57 253	0.91 248	1.09 238	3.37 253	5.56 254	3.13 258	1.35 215	0.81 241	1.34 253	0.71 247	4.26 248	1.08 250	1.22 249	0.99 243	2.96 257	0.93 251	0.74 225	0.77 228	0.98 232	1.18 222

PSMNet_ROB	1.30 238	1.36 244	0.71 234	1.48 232	1.00 236	1.69 239	1.56 236	0.64 225	0.74 233	1.47 259	3.99 260	2.77 247	1.51 231	2.54 251	0.73 185	0.47 211	0.70 226	0.49 228	2.51 236	0.71 236	0.81 228	0.58 204	3.05 258	0.58 231	0.80 226	0.64 219	0.88 225	0.69 192

KSHMR	2.37 254	1.84 255	1.23 256	6.67 265	1.97 256	2.73 258	3.45 256	1.31 254	1.69 254	1.18 256	1.18 242	1.71 234	11.63 263	3.21 259	1.67 232	1.07 255	1.11 247	0.92 253	5.58 253	1.04 248	1.23 251	1.05 245	3.26 259	1.06 254	1.99 258	1.18 250	1.28 242	1.85 245

DPSimNet_ROB	5.23 262	7.46 264	3.48 264	6.82 266	6.53 268	4.88 263	5.29 264	5.03 265	6.96 265	3.68 265	10.30 268	6.62 261	7.58 257	4.15 266	3.41 261	2.75 262	5.59 265	2.26 260	12.16 266	3.45 262	5.93 265	2.70 262	3.37 260	3.75 263	3.16 261	3.16 261	4.52 261	6.28 261

DPSM_ROB	13.12 269	7.70 265	11.86 269	4.97 260	5.71 266	6.03 264	4.61 260	8.36 269	10.82 268	6.72 266	8.03 265	8.12 263	12.29 265	3.81 263	13.89 267	13.57 267	10.28 269	13.36 269	9.07 263	11.67 269	16.11 269	18.73 272	3.51 261	10.91 269	27.70 271	35.86 272	31.04 272	39.53 272

DPSM	13.12 269	7.70 265	11.86 269	4.97 260	5.71 266	6.03 264	4.61 260	8.36 269	10.82 268	6.72 266	8.03 265	8.12 263	12.29 265	3.81 263	13.89 267	13.57 267	10.28 269	13.36 269	9.07 263	11.67 269	16.11 269	18.73 272	3.51 261	10.91 269	27.70 271	35.86 272	31.04 272	39.53 272

PML	11.09 268	9.28 268	3.40 263	11.88 271	6.99 269	11.60 269	5.97 266	7.04 268	24.50 275	8.92 269	28.99 275	32.63 275	39.39 276	6.18 268	5.69 263	4.14 263	8.31 266	2.99 263	18.83 272	4.50 263	4.70 264	4.40 264	3.75 263	3.98 264	10.54 268	5.17 264	18.60 270	7.08 264

UNDER WATER	2.15 249	1.92 258	1.13 253	3.36 257	2.59 260	2.77 259	3.73 258	1.63 255	1.36 249	1.02 253	1.02 237	3.30 251	7.25 255	3.39 260	1.54 222	0.91 249	1.80 257	0.75 249	3.15 242	1.08 250	1.27 254	1.14 252	3.84 264	1.20 259	1.46 247	1.78 255	1.26 239	2.46 253

UNDER WATER-64	1.98 248	1.91 257	1.15 254	3.52 258	2.32 259	2.83 260	3.30 254	1.72 257	1.25 248	1.12 254	1.19 243	3.41 254	2.89 251	3.11 256	2.13 246	0.90 247	1.77 256	0.77 250	2.32 233	1.05 249	1.17 247	1.23 254	3.96 265	1.06 254	1.41 246	2.13 257	1.31 244	2.65 255

DPSMNet_ROB	8.99 264	3.86 261	10.11 268	3.11 254	5.51 265	3.54 262	5.03 263	3.60 262	9.04 267	3.27 264	7.95 264	4.19 258	13.43 268	3.66 262	11.12 266	10.86 266	4.47 263	10.71 267	6.43 258	9.92 268	5.99 267	14.50 268	4.39 266	8.90 267	10.15 266	27.43 269	11.02 268	30.59 269

DGTPSM_ROB	8.76 263	3.83 260	10.08 267	3.08 253	5.50 264	3.48 261	5.02 262	3.60 262	8.96 266	3.18 263	7.06 262	3.95 256	10.56 262	3.59 261	11.06 265	10.70 265	4.35 262	10.50 266	5.45 252	9.91 267	5.93 265	14.37 267	4.39 266	8.90 267	9.99 265	27.43 269	11.00 267	30.59 269

HanzoNet	4.54 261	4.29 262	3.74 265	6.10 264	3.77 262	7.50 266	8.23 268	3.94 264	4.82 263	1.56 260	2.42 257	11.35 267	12.90 267	10.81 272	1.84 237	1.89 258	4.65 264	1.35 258	10.71 265	3.05 261	2.04 258	1.81 259	5.00 268	1.14 256	1.80 255	1.67 254	1.81 255	2.33 251

ASD4	10.82 267	8.41 267	7.74 266	6.01 263	4.36 263	8.03 267	5.43 265	6.40 266	6.39 264	7.67 268	9.54 267	7.79 262	9.97 260	5.53 267	8.37 264	7.73 264	9.73 267	11.07 268	8.78 262	9.36 266	16.84 271	15.15 269	5.39 269	5.70 265	18.71 270	28.58 271	21.13 271	32.24 271

CasAABBNet	26.35 275	15.49 270	23.85 273	9.95 268	11.46 271	12.03 270	9.23 269	16.79 271	21.84 274	13.64 272	16.11 270	16.45 270	24.90 275	7.58 269	27.95 274	27.14 272	20.53 271	26.83 274	18.10 269	23.37 272	32.22 274	37.28 274	6.99 270	21.98 273	55.78 276	72.24 276	62.39 274	79.48 274

MyStereo03	26.41 276	15.50 271	23.88 274	10.02 269	11.51 272	12.12 271	9.31 270	16.83 272	21.83 272	13.49 270	16.21 271	16.36 268	24.77 273	7.69 270	27.92 272	27.29 273	20.66 272	26.89 275	18.22 270	23.47 273	32.35 275	37.78 275	7.05 271	21.99 274	55.69 274	72.21 274	62.47 275	79.61 275

MyStereo02	25.99 274	15.50 271	23.88 274	10.02 269	0.00 1	12.12 271	9.31 270	16.83 272	21.83 272	13.49 270	16.21 271	16.36 268	24.77 273	7.69 270	27.92 272	27.29 273	20.66 272	26.89 275	18.22 270	23.47 273	32.35 275	37.78 275	7.05 271	21.99 274	55.69 274	72.21 274	62.47 275	79.61 275

LRCNet_RVC	10.22 266	14.24 269	3.26 262	20.74 272	17.71 273	19.88 273	15.89 272	6.49 267	2.47 259	19.87 273	12.97 269	19.40 271	8.44 258	26.62 274	2.33 252	0.74 237	10.08 268	5.54 265	23.31 274	6.95 265	2.43 260	1.11 251	22.86 273	8.58 266	0.73 224	0.39 189	1.72 254	1.19 223

HaxPig	19.43 271	21.64 273	18.72 271	23.90 273	23.72 274	22.99 274	25.27 273	20.59 274	18.36 270	26.33 274	23.18 273	22.04 272	16.59 270	24.59 273	21.93 269	18.51 269	20.93 274	19.75 271	22.56 273	20.41 271	14.06 268	11.69 266	27.14 274	18.65 271	6.94 264	12.03 268	7.78 264	14.26 268

MEDIAN_ROB	22.61 272	26.37 274	23.42 272	27.86 274	27.01 275	26.90 275	28.47 274	24.00 275	21.42 271	31.43 275	26.90 274	25.65 273	19.56 271	27.54 275	23.81 270	20.10 270	25.89 275	23.65 272	27.64 275	24.33 275	18.71 272	15.27 270	29.65 275	20.16 272	10.22 267	11.12 267	10.11 266	13.24 267

AVERAGE_ROB	25.62 273	30.03 276	26.88 276	31.96 275	30.85 276	31.13 276	32.49 275	28.35 276	25.87 276	34.56 276	30.30 276	30.39 274	23.71 272	31.94 276	27.62 271	24.45 271	28.60 276	25.76 273	30.73 276	27.87 276	22.22 273	18.68 271	33.77 276	25.40 276	10.86 269	8.77 266	9.34 265	9.16 265

Low-res two-view benchmark