Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

ProNet	0.09 2	0.09 4	0.09 3	0.07 3	0.05 3	0.09 4	0.08 10	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 14	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.14 1	0.14 1	0.15 2	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.08 1	0.08 11	0.07 3	0.11 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1

CroCo-Stereo	0.08 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.15 3	0.16 3	0.14 1	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.15 2	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.15 2	0.14 2	0.15 3	0.10 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.13 4	0.08 3	0.09 3	0.11 7	0.05 3	0.15 16	0.04 2	0.18 10	0.10 5	0.10 3	0.13 5	0.13 6	0.08 5	0.03 2	0.15 3	0.15 2	0.17 4	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.14 6	0.04 3	0.08 4	0.22 12	0.21 10	0.23 14	0.20 11

AEACV	0.13 4	0.17 14	0.09 3	0.12 10	0.11 13	0.09 4	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 4	0.11 3	0.11 3	0.06 4	0.08 11	0.17 5	0.17 4	0.22 8	0.17 7	0.24 11	0.12 5	0.19 7	0.13 4	0.06 5	0.09 5	0.15 2	0.17 6	0.15 3	0.13 4

TDLM	0.16 7	0.19 20	0.14 14	0.15 17	0.17 30	0.15 16	0.11 25	0.16 7	0.14 12	0.12 4	0.22 32	0.17 8	0.14 22	0.10 18	0.17 5	0.18 6	0.21 7	0.20 9	0.18 3	0.14 6	0.19 7	0.13 4	0.11 22	0.15 19	0.17 5	0.16 4	0.18 6	0.18 8

StereoVision	0.14 6	0.10 5	0.09 3	0.07 3	0.10 8	0.11 6	0.07 6	0.13 5	0.17 21	0.13 6	0.12 4	0.11 3	0.08 5	0.04 4	0.20 11	0.21 12	0.20 5	0.16 5	0.18 3	0.14 6	0.16 4	0.14 6	0.04 3	0.10 6	0.23 13	0.22 15	0.25 17	0.25 19

RYNet	0.18 9	0.16 10	0.13 10	0.11 7	0.12 16	0.13 10	0.09 12	0.16 7	0.27 97	0.13 6	0.15 11	0.13 6	0.10 9	0.09 15	0.23 23	0.19 7	0.20 5	0.27 34	0.22 8	0.14 6	0.18 5	0.15 10	0.25 127	0.14 16	0.20 7	0.50 114	0.22 8	0.16 6

CroCo-Stereo Lap2	0.10 3	0.07 2	0.06 2	0.06 2	0.06 5	0.06 2	0.04 2	0.06 1	0.05 3	0.14 8	0.05 2	0.11 3	0.05 3	0.03 2	0.14 1	0.17 4	0.16 3	0.14 4	0.19 7	0.09 2	0.18 5	0.10 3	0.03 1	0.06 2	0.16 4	0.18 7	0.15 3	0.11 3

AANet_RVC	0.20 14	0.19 20	0.18 43	0.14 14	0.17 30	0.12 8	0.12 30	0.18 10	0.19 30	0.15 9	0.21 28	0.18 9	0.15 28	0.13 28	0.26 39	0.23 17	0.24 10	0.26 28	0.22 8	0.22 43	0.20 9	0.19 15	0.16 71	0.16 23	0.26 26	0.26 23	0.26 18	0.34 46

MMNet	0.20 14	0.20 26	0.17 33	0.21 44	0.17 30	0.20 35	0.14 46	0.23 13	0.16 19	0.19 10	0.20 25	0.27 17	0.11 12	0.22 97	0.21 18	0.21 12	0.27 14	0.24 20	0.29 18	0.18 22	0.23 11	0.15 10	0.12 28	0.15 19	0.23 13	0.23 16	0.22 8	0.25 19

delet	0.17 8	0.16 10	0.16 26	0.20 40	0.14 20	0.19 32	0.12 30	0.15 6	0.13 9	0.19 10	0.17 14	0.19 10	0.11 12	0.15 36	0.20 11	0.19 7	0.22 8	0.20 9	0.18 3	0.18 22	0.21 10	0.14 6	0.11 22	0.13 13	0.20 7	0.20 9	0.18 6	0.22 13

PWCDC_ROB	0.45 129	0.20 26	0.30 107	0.20 40	0.33 126	0.23 51	0.29 120	0.26 18	0.96 211	0.21 12	0.54 158	0.30 27	2.04 222	0.49 188	0.51 158	0.41 142	0.38 47	0.41 138	0.39 45	0.37 117	0.37 53	0.61 190	0.35 158	0.31 133	0.24 18	0.49 111	0.35 38	0.53 107

AASNet	0.20 14	0.22 36	0.15 19	0.21 44	0.18 41	0.24 56	0.17 70	0.23 13	0.14 12	0.22 13	0.26 49	0.21 11	0.13 19	0.16 40	0.20 11	0.22 14	0.28 16	0.23 18	0.24 11	0.19 27	0.23 11	0.19 15	0.12 28	0.16 23	0.23 13	0.21 10	0.22 8	0.19 9

DMCA	0.23 26	0.19 20	0.21 61	0.18 28	0.19 48	0.17 23	0.18 77	0.29 25	0.23 62	0.23 14	0.28 55	0.29 23	0.17 38	0.19 68	0.25 33	0.25 25	0.30 21	0.29 47	0.27 16	0.20 34	0.31 25	0.20 20	0.19 100	0.18 44	0.24 18	0.27 28	0.22 8	0.27 23

GANet	0.22 22	0.20 26	0.20 54	0.22 47	0.23 66	0.24 56	0.19 81	0.31 28	0.17 21	0.24 15	0.21 28	0.29 23	0.14 22	0.14 31	0.21 18	0.24 19	0.29 18	0.31 61	0.24 11	0.15 11	0.24 13	0.19 15	0.16 71	0.17 34	0.23 13	0.21 10	0.26 18	0.24 17

CVANet_RVC	0.22 22	0.29 81	0.21 61	0.29 83	0.22 62	0.25 65	0.15 55	0.27 20	0.16 19	0.24 15	0.34 70	0.23 13	0.19 51	0.14 31	0.20 11	0.22 14	0.25 12	0.24 20	0.24 11	0.17 19	0.24 13	0.17 13	0.13 43	0.18 44	0.23 13	0.19 8	0.22 8	0.23 15

StereoIM	0.19 13	0.14 6	0.13 10	0.08 5	0.07 6	0.08 3	0.07 6	0.17 9	0.12 7	0.26 17	0.13 5	0.28 21	0.09 8	0.06 6	0.20 11	0.24 19	0.31 23	0.26 28	0.32 26	0.15 11	0.31 25	0.19 15	0.07 6	0.12 9	0.28 32	0.31 47	0.31 23	0.37 51

iRaftStereo_RVC	0.18 9	0.15 7	0.11 7	0.10 6	0.10 8	0.12 8	0.06 5	0.26 18	0.11 6	0.27 18	0.25 47	0.24 15	0.11 12	0.09 15	0.18 7	0.20 10	0.29 18	0.22 14	0.26 15	0.15 11	0.30 21	0.23 28	0.08 11	0.12 9	0.21 10	0.21 10	0.27 20	0.19 9

PDISCO_ROB	0.34 76	0.31 93	0.32 123	0.28 79	0.24 73	0.30 83	0.21 87	0.36 38	0.24 68	0.27 18	0.35 75	0.32 33	0.24 79	0.18 56	0.36 101	0.40 133	0.40 56	0.51 176	0.36 37	0.31 94	0.44 107	0.40 106	0.17 79	0.25 100	0.41 80	0.43 97	0.62 143	0.46 79

anonymousdsp	0.18 9	0.16 10	0.13 10	0.12 10	0.10 8	0.13 10	0.09 12	0.24 15	0.13 9	0.28 20	0.16 12	0.23 13	0.08 5	0.11 23	0.19 9	0.23 17	0.24 10	0.20 9	0.30 19	0.15 11	0.34 34	0.21 23	0.09 14	0.11 7	0.19 6	0.15 3	0.24 15	0.16 6

test_5	0.20 14	0.18 17	0.14 14	0.17 23	0.10 8	0.15 16	0.11 25	0.25 16	0.15 15	0.29 21	0.13 5	0.29 23	0.30 116	0.07 7	0.20 11	0.24 19	0.26 13	0.22 14	0.23 10	0.14 6	0.26 16	0.23 28	0.07 6	0.17 34	0.25 23	0.26 23	0.31 23	0.26 21

MIF-Stereo (partial)	0.21 18	0.16 10	0.15 19	0.13 13	0.12 16	0.16 21	0.08 10	0.28 22	0.19 30	0.30 22	0.18 17	0.21 11	0.12 18	0.10 18	0.24 27	0.26 30	0.35 31	0.27 34	0.30 19	0.17 19	0.30 21	0.20 20	0.10 18	0.16 23	0.27 28	0.23 16	0.27 20	0.27 23

DSFCA	0.33 71	0.39 138	0.32 123	0.31 89	0.27 94	0.35 109	0.25 107	0.36 38	0.29 114	0.32 23	0.42 115	0.38 51	0.22 69	0.19 68	0.32 76	0.31 76	0.38 47	0.36 94	0.46 78	0.26 65	0.37 53	0.37 93	0.23 120	0.24 90	0.38 65	0.35 68	0.34 35	0.43 73

CAS	0.27 38	0.21 32	0.17 33	0.21 44	0.17 30	0.18 27	0.09 12	0.33 33	0.20 42	0.33 24	0.38 92	0.29 23	0.19 51	0.17 47	0.28 50	0.26 30	0.37 42	0.26 28	0.38 41	0.20 34	0.29 19	0.27 39	0.16 71	0.18 44	0.36 59	0.36 72	0.40 57	0.55 112

RALAANet	0.29 43	0.31 93	0.23 77	0.22 47	0.21 55	0.23 51	0.16 65	0.38 49	0.19 30	0.33 24	0.38 92	0.35 46	0.18 45	0.15 36	0.33 80	0.29 50	0.38 47	0.37 105	0.48 84	0.27 70	0.36 46	0.29 53	0.15 62	0.20 61	0.34 50	0.30 43	0.35 38	0.35 48

RAFT + AFF	0.18 9	0.18 17	0.11 7	0.16 22	0.10 8	0.14 14	0.09 12	0.25 16	0.15 15	0.33 24	0.16 12	0.31 29	0.11 12	0.07 7	0.18 7	0.19 7	0.33 25	0.16 5	0.31 22	0.16 17	0.31 25	0.14 6	0.07 6	0.11 7	0.21 10	0.16 4	0.14 2	0.13 4

DMCA-RVC	0.31 59	0.25 49	0.28 101	0.25 62	0.27 94	0.24 56	0.25 107	0.36 38	0.31 123	0.33 24	0.38 92	0.54 109	0.24 79	0.20 79	0.40 113	0.35 102	0.35 31	0.34 78	0.35 35	0.29 82	0.37 53	0.33 78	0.22 113	0.24 90	0.29 34	0.29 39	0.36 46	0.41 67

RP	0.43 120	0.45 155	0.48 167	0.48 153	0.43 150	0.46 143	0.47 157	0.47 85	0.45 161	0.34 28	0.61 175	0.57 127	0.42 158	0.33 157	0.40 113	0.35 102	0.43 80	0.35 89	0.49 86	0.34 107	0.38 62	0.37 93	0.29 147	0.35 147	0.49 115	0.44 98	0.53 120	0.58 122

DeepPrunerF	0.55 159	0.29 81	0.30 107	0.37 119	0.86 207	0.30 83	0.37 138	0.42 58	0.34 138	0.34 28	0.53 155	0.34 41	0.22 69	0.31 150	0.38 106	0.40 133	0.42 75	0.34 78	0.56 106	0.36 113	0.41 81	0.33 78	0.27 135	0.26 110	4.90 258	0.50 114	0.38 51	0.46 79

UPFNet	0.28 39	0.25 49	0.26 97	0.26 70	0.23 66	0.30 83	0.21 87	0.34 36	0.25 77	0.35 30	0.32 63	0.33 37	0.21 61	0.23 112	0.31 65	0.28 39	0.37 42	0.31 61	0.37 38	0.23 47	0.27 18	0.24 31	0.18 94	0.20 61	0.28 32	0.29 39	0.32 27	0.29 27

IER	0.29 43	0.24 43	0.24 83	0.24 58	0.21 55	0.25 65	0.17 70	0.35 37	0.21 49	0.36 31	0.45 126	0.51 99	0.20 56	0.24 117	0.32 76	0.29 50	0.38 47	0.31 61	0.33 29	0.23 47	0.33 31	0.27 39	0.20 110	0.19 57	0.30 38	0.32 49	0.35 38	0.39 63

APVNet	0.42 115	0.37 123	0.30 107	0.36 114	0.39 143	0.47 148	0.36 137	0.51 115	0.32 126	0.36 31	0.52 153	0.41 60	0.24 79	0.30 144	0.45 137	0.48 171	0.55 164	0.48 164	0.63 121	0.45 158	0.45 112	0.35 85	0.26 131	0.36 151	0.47 99	0.35 68	0.60 139	0.45 77

NCC-stereo	0.51 153	0.47 161	0.43 157	0.49 154	0.51 170	0.50 155	0.51 168	0.51 115	0.57 176	0.36 31	0.59 170	0.62 146	0.55 173	0.36 166	0.53 164	0.41 142	0.46 108	0.50 172	0.58 113	0.41 134	0.43 99	0.40 106	0.43 184	0.36 151	0.57 145	0.72 167	0.73 168	0.65 139

Abc-Net	0.51 153	0.47 161	0.43 157	0.49 154	0.51 170	0.50 155	0.51 168	0.51 115	0.57 176	0.36 31	0.59 170	0.62 146	0.55 173	0.36 166	0.53 164	0.41 142	0.46 108	0.50 172	0.58 113	0.41 134	0.43 99	0.40 106	0.43 184	0.36 151	0.57 145	0.72 167	0.73 168	0.65 139
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MIF-Stereo	0.21 18	0.15 7	0.11 7	0.12 10	0.09 7	0.13 10	0.07 6	0.22 12	0.15 15	0.37 35	0.17 14	0.28 21	0.17 38	0.12 24	0.23 23	0.24 19	0.35 31	0.26 28	0.38 41	0.18 22	0.30 21	0.17 13	0.11 22	0.14 16	0.26 26	0.35 68	0.22 8	0.27 23

ADLNet	0.34 76	0.39 138	0.25 91	0.33 99	0.29 108	0.36 112	0.32 128	0.42 58	0.25 77	0.37 35	0.38 92	0.60 144	0.28 107	0.50 191	0.31 65	0.30 61	0.40 56	0.31 61	0.38 41	0.28 75	0.34 34	0.28 46	0.28 141	0.19 57	0.36 59	0.40 91	0.35 38	0.36 49

GMStereo	0.32 63	0.32 102	0.20 54	0.27 74	0.25 78	0.31 88	0.24 104	0.48 91	0.25 77	0.37 35	0.30 60	0.54 109	0.27 105	0.19 68	0.30 55	0.30 61	0.45 97	0.29 47	0.56 106	0.32 98	0.39 68	0.25 33	0.18 94	0.22 73	0.39 71	0.30 43	0.47 81	0.33 43
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AF-Net	0.40 98	0.36 117	0.35 136	0.39 128	0.44 152	0.43 138	0.38 141	0.44 62	0.43 155	0.37 35	0.49 138	0.58 132	0.32 124	0.31 150	0.41 121	0.36 109	0.35 31	0.36 94	0.45 74	0.30 87	0.34 34	0.30 56	0.33 152	0.30 124	0.38 65	0.42 93	0.59 134	0.47 87

Nwc_Net	0.40 98	0.36 117	0.35 136	0.39 128	0.44 152	0.43 138	0.38 141	0.44 62	0.43 155	0.37 35	0.49 138	0.58 132	0.32 124	0.31 150	0.41 121	0.36 109	0.35 31	0.36 94	0.45 74	0.30 87	0.34 34	0.30 56	0.33 152	0.30 124	0.38 65	0.42 93	0.59 134	0.47 87

anonymousdsp2	0.26 35	0.28 71	0.18 43	0.19 31	0.16 26	0.21 41	0.14 46	0.37 43	0.19 30	0.38 40	0.22 32	0.36 48	0.16 31	0.14 31	0.22 22	0.26 30	0.36 40	0.25 25	0.56 106	0.21 38	0.37 53	0.31 62	0.13 43	0.18 44	0.31 42	0.25 20	0.38 51	0.29 27

STTStereo	0.39 96	0.42 147	0.43 157	0.37 119	0.43 150	0.34 107	0.49 167	0.37 43	0.33 134	0.38 40	0.43 123	0.51 99	0.30 116	0.38 170	0.47 144	0.32 85	0.41 67	0.40 130	0.40 54	0.29 82	0.36 46	0.28 46	0.22 113	0.28 117	0.40 75	0.45 102	0.40 57	0.62 128

Anonymous	0.45 129	0.34 114	0.31 117	0.30 88	0.30 113	0.33 96	0.20 85	0.52 129	0.32 126	0.39 42	0.36 81	0.45 73	0.36 139	0.17 47	0.48 148	0.59 201	0.59 172	0.51 176	1.26 184	0.43 147	0.70 201	0.55 177	0.22 113	0.27 116	0.52 127	0.50 114	0.62 143	0.55 112

FINET	0.31 59	0.30 85	0.31 117	0.34 107	0.24 73	0.27 74	0.29 120	0.36 38	0.28 106	0.39 42	0.26 49	0.37 49	0.23 75	0.22 97	0.43 130	0.35 102	0.37 42	0.28 39	0.46 78	0.25 58	0.35 40	0.28 46	0.24 124	0.24 90	0.35 56	0.27 28	0.39 54	0.32 42

stereogan	0.49 146	0.47 161	0.46 162	0.52 160	0.54 180	0.56 170	0.48 162	0.52 129	0.45 161	0.39 42	0.49 138	0.70 161	0.49 168	0.34 159	0.49 150	0.40 133	0.45 97	0.40 130	0.63 121	0.41 134	0.43 99	0.39 100	0.38 164	0.37 157	0.47 99	0.50 114	0.77 173	0.60 125

HGLStereo	0.32 63	0.32 102	0.25 91	0.27 74	0.27 94	0.28 79	0.17 70	0.39 53	0.23 62	0.40 45	0.56 163	0.33 37	0.19 51	0.24 117	0.30 55	0.34 98	0.44 89	0.39 122	0.41 61	0.28 75	0.39 68	0.32 73	0.18 94	0.25 100	0.40 75	0.38 79	0.35 38	0.33 43

DISCO	0.32 63	0.30 85	0.23 77	0.31 89	0.28 104	0.33 96	0.30 125	0.32 29	0.29 114	0.40 45	0.41 106	0.32 33	0.20 56	0.23 112	0.32 76	0.29 50	0.42 75	0.32 70	0.46 78	0.29 82	0.36 46	0.31 62	0.19 100	0.24 90	0.37 62	0.36 72	0.41 64	0.38 55

test croco	0.21 18	0.17 14	0.14 14	0.14 14	0.11 13	0.16 21	0.09 12	0.30 26	0.12 7	0.41 47	0.14 9	0.26 16	0.10 9	0.07 7	0.24 27	0.26 30	0.35 31	0.28 39	0.34 31	0.17 19	0.26 16	0.21 23	0.09 14	0.15 19	0.25 23	0.25 20	0.27 20	0.34 46

TESTraft	0.25 31	0.21 32	0.15 19	0.15 17	0.16 26	0.14 14	0.13 37	0.28 22	0.26 89	0.41 47	0.19 22	0.27 17	0.30 116	0.07 7	0.24 27	0.31 76	0.34 28	0.24 20	0.30 19	0.18 22	0.35 40	0.39 100	0.09 14	0.17 34	0.34 50	0.33 55	0.35 38	0.31 35

sAnonymous2	0.40 98	0.28 71	0.24 83	0.25 62	0.23 66	0.32 92	0.22 92	0.56 149	0.30 119	0.41 47	0.38 92	0.39 53	0.29 112	0.18 56	0.46 140	0.50 177	0.53 153	0.49 169	0.80 142	0.42 140	0.53 147	0.56 178	0.19 100	0.25 100	0.50 121	0.52 123	0.51 108	0.56 117

CroCo_RVC	0.40 98	0.28 71	0.24 83	0.25 62	0.23 66	0.32 92	0.22 92	0.56 149	0.30 119	0.41 47	0.38 92	0.39 53	0.29 112	0.18 56	0.46 140	0.50 177	0.53 153	0.49 169	0.80 142	0.42 140	0.53 147	0.56 178	0.19 100	0.25 100	0.50 121	0.52 123	0.51 108	0.56 117

UNet	0.32 63	0.28 71	0.27 98	0.29 83	0.27 94	0.31 88	0.21 87	0.41 56	0.26 89	0.41 47	0.37 85	0.39 53	0.28 107	0.25 125	0.31 65	0.30 61	0.43 80	0.35 89	0.39 45	0.26 65	0.33 31	0.32 73	0.19 100	0.26 110	0.34 50	0.37 77	0.37 48	0.41 67

RASNet	0.31 59	0.32 102	0.30 107	0.27 74	0.24 73	0.26 71	0.20 85	0.46 75	0.26 89	0.41 47	0.33 66	0.40 58	0.25 88	0.20 79	0.25 33	0.28 39	0.38 47	0.30 57	0.34 31	0.21 38	0.40 72	0.29 53	0.14 51	0.30 124	0.33 49	0.34 63	0.49 96	0.47 87

CFNet	0.34 76	0.31 93	0.25 91	0.38 123	0.32 120	0.30 83	0.23 100	0.46 75	0.26 89	0.41 47	0.36 81	0.58 132	0.30 116	0.24 117	0.28 50	0.26 30	0.39 52	0.34 78	0.37 38	0.26 65	0.35 40	0.22 27	0.17 79	0.24 90	0.47 99	0.39 88	0.46 77	0.51 99

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 90	0.38 132	0.38 141	0.34 107	0.47 161	0.32 92	0.52 173	0.40 54	0.44 158	0.41 47	0.41 106	0.56 119	0.26 92	0.41 178	0.43 130	0.30 61	0.39 52	0.33 73	0.40 54	0.27 70	0.34 34	0.27 39	0.22 113	0.24 90	0.37 62	0.47 106	0.40 57	0.44 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.
NVstereo2D	0.41 111	0.37 123	0.31 117	0.45 144	0.38 139	0.56 170	0.56 182	0.45 67	0.29 114	0.41 47	0.42 115	0.44 68	0.23 75	0.59 202	0.51 158	0.41 142	0.48 119	0.43 146	0.40 54	0.32 98	0.37 53	0.28 46	0.45 187	0.30 124	0.52 127	0.36 72	0.40 57	0.44 75

LoS_RVC	0.29 43	0.25 49	0.22 72	0.15 17	0.19 48	0.18 27	0.12 30	0.37 43	0.21 49	0.42 56	0.38 92	0.32 33	0.20 56	0.18 56	0.31 65	0.27 36	0.34 28	0.28 39	0.43 66	0.21 38	0.42 89	0.33 78	0.15 62	0.23 80	0.48 109	0.34 63	0.41 64	0.46 79

tt_ll	0.29 43	0.25 49	0.22 72	0.15 17	0.19 48	0.18 27	0.12 30	0.37 43	0.21 49	0.42 56	0.38 92	0.32 33	0.20 56	0.18 56	0.31 65	0.27 36	0.34 28	0.28 39	0.43 66	0.21 38	0.42 89	0.33 78	0.15 62	0.23 80	0.48 109	0.34 63	0.41 64	0.46 79

iinet-f	0.34 76	0.26 61	0.24 83	0.24 58	0.18 41	0.35 109	0.16 65	0.33 33	0.21 49	0.42 56	0.73 189	0.44 68	0.35 135	0.18 56	0.30 55	0.34 98	0.43 80	0.28 39	0.86 152	0.33 104	0.40 72	0.26 35	0.17 79	0.18 44	0.39 71	0.29 39	0.46 77	0.39 63

CES	0.33 71	0.19 20	0.19 52	0.19 31	0.21 55	0.20 35	0.09 12	0.85 201	0.18 27	0.42 56	0.55 160	0.49 91	0.16 31	0.20 79	0.31 65	0.37 115	0.47 112	0.28 39	0.41 61	0.24 56	0.66 192	0.35 85	0.17 79	0.18 44	0.42 85	0.33 55	0.42 71	0.50 97

AFF-stereo	0.22 22	0.22 36	0.18 43	0.15 17	0.13 18	0.20 35	0.09 12	0.38 49	0.19 30	0.42 56	0.20 25	0.30 27	0.11 12	0.08 11	0.19 9	0.24 19	0.28 16	0.19 8	0.35 35	0.15 11	0.29 19	0.19 15	0.09 14	0.12 9	0.27 28	0.28 36	0.32 27	0.24 17

RTS	0.77 183	0.45 155	0.41 150	0.46 147	0.44 152	0.77 190	0.53 178	0.66 178	0.73 192	0.42 56	0.51 147	0.86 171	0.50 169	0.35 161	0.68 191	0.57 196	0.82 211	0.51 176	1.59 191	0.64 197	0.63 182	0.60 187	0.36 160	0.50 181	0.80 194	3.82 255	0.83 181	1.23 190

RTSA	0.77 183	0.45 155	0.41 150	0.46 147	0.44 152	0.77 190	0.53 178	0.66 178	0.73 192	0.42 56	0.51 147	0.86 171	0.50 169	0.35 161	0.68 191	0.57 196	0.82 211	0.51 176	1.59 191	0.64 197	0.63 182	0.60 187	0.36 160	0.50 181	0.80 194	3.82 255	0.83 181	1.23 190

ADCP+	0.49 146	0.35 115	0.36 139	0.33 99	0.26 87	0.39 123	0.38 141	0.48 91	0.98 212	0.42 56	0.61 175	0.85 170	0.26 92	0.30 144	0.33 80	0.32 85	0.41 67	0.35 89	0.62 118	0.27 70	0.41 81	0.37 93	0.24 124	0.22 73	0.41 80	1.72 234	0.43 73	1.18 184

MIM_Stereo	0.22 22	0.17 14	0.16 26	0.19 31	0.15 21	0.20 35	0.10 20	0.28 22	0.13 9	0.43 64	0.19 22	0.31 29	0.10 9	0.12 24	0.21 18	0.28 39	0.36 40	0.26 28	0.34 31	0.20 34	0.35 40	0.24 31	0.08 11	0.16 23	0.24 18	0.21 10	0.32 27	0.23 15

TestStereo1	0.26 35	0.24 43	0.15 19	0.17 23	0.17 30	0.17 23	0.13 37	0.32 29	0.24 68	0.43 64	0.18 17	0.27 17	0.33 127	0.08 11	0.25 33	0.30 61	0.35 31	0.24 20	0.32 26	0.19 27	0.36 46	0.40 106	0.12 28	0.17 34	0.34 50	0.33 55	0.39 54	0.31 35

SA-5K	0.26 35	0.24 43	0.15 19	0.17 23	0.17 30	0.17 23	0.13 37	0.32 29	0.24 68	0.43 64	0.18 17	0.27 17	0.33 127	0.08 11	0.25 33	0.30 61	0.35 31	0.24 20	0.32 26	0.19 27	0.36 46	0.40 106	0.12 28	0.17 34	0.34 50	0.33 55	0.39 54	0.31 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 31	0.24 43	0.21 61	0.17 23	0.15 21	0.18 27	0.10 20	0.47 85	0.19 30	0.43 64	0.22 32	0.39 53	0.13 19	0.10 18	0.23 23	0.25 25	0.32 24	0.21 13	0.39 45	0.18 22	0.34 34	0.23 28	0.12 28	0.17 34	0.35 56	0.27 28	0.34 35	0.33 43

psm_up	0.42 115	0.38 132	0.41 150	0.45 144	0.33 126	0.46 143	0.27 112	0.50 103	0.51 170	0.43 64	0.42 115	0.45 73	0.40 155	0.30 144	0.40 113	0.35 102	0.47 112	0.38 111	0.56 106	0.34 107	0.39 68	0.33 78	0.25 127	0.39 163	0.54 134	0.59 140	0.56 127	0.52 103

RAFT+CT+SA	0.23 26	0.20 26	0.16 26	0.19 31	0.13 18	0.15 16	0.12 30	0.33 33	0.19 30	0.44 69	0.14 9	0.34 41	0.29 112	0.09 15	0.23 23	0.29 50	0.27 14	0.22 14	0.31 22	0.19 27	0.31 25	0.35 85	0.07 6	0.17 34	0.29 34	0.27 28	0.31 23	0.28 26

rafts_anoy	0.29 43	0.30 85	0.23 77	0.22 47	0.24 73	0.23 51	0.14 46	0.44 62	0.18 27	0.44 69	0.34 70	0.40 58	0.16 31	0.14 31	0.33 80	0.30 61	0.40 56	0.37 105	0.40 54	0.25 58	0.38 62	0.29 53	0.12 28	0.20 61	0.38 65	0.33 55	0.35 38	0.41 67

sCroCo_RVC	0.40 98	0.30 85	0.24 83	0.24 58	0.22 62	0.29 81	0.18 77	0.50 103	0.32 126	0.44 69	0.33 66	0.37 49	0.37 146	0.17 47	0.45 137	0.60 202	0.55 164	0.47 163	0.64 126	0.39 127	0.68 197	0.62 192	0.22 113	0.31 133	0.48 109	0.44 98	0.58 131	0.48 92

RTSC	0.47 140	0.36 117	0.33 126	0.36 114	0.38 139	0.41 131	0.35 134	0.50 103	0.48 167	0.44 69	0.60 173	0.42 62	0.38 151	0.29 142	0.64 186	0.45 157	0.62 179	0.41 138	0.83 145	0.36 113	0.54 151	0.49 154	0.23 120	0.38 159	0.47 99	0.50 114	0.60 139	0.91 173

UDGNet	0.49 146	0.45 155	0.30 107	1.05 207	0.79 201	0.91 202	0.70 194	0.47 85	0.30 119	0.45 73	0.46 131	0.45 73	0.16 31	1.01 225	0.30 55	0.30 61	0.45 97	0.39 122	0.50 87	0.32 98	0.49 128	0.36 91	0.57 201	0.23 80	0.54 134	0.42 93	0.43 73	0.47 87

DAS	0.61 170	0.42 147	0.30 107	0.62 173	0.48 162	0.54 166	0.48 162	0.59 167	0.67 185	0.45 73	0.73 189	1.19 187	0.62 178	0.25 125	0.54 166	0.46 159	0.71 198	0.51 176	0.96 163	0.66 199	0.56 158	0.63 194	0.41 179	0.62 199	0.71 179	0.72 167	0.82 179	0.79 156

SepStereo	0.61 170	0.42 147	0.30 107	0.62 173	0.48 162	0.54 166	0.48 162	0.59 167	0.67 185	0.45 73	0.73 189	1.19 187	0.62 178	0.25 125	0.54 166	0.46 159	0.71 198	0.51 176	0.96 163	0.66 199	0.56 158	0.63 194	0.41 179	0.62 199	0.71 179	0.72 167	0.82 179	0.79 156

IPLG	0.30 51	0.28 71	0.24 83	0.22 47	0.20 51	0.25 65	0.15 55	0.45 67	0.19 30	0.45 73	0.28 55	0.45 73	0.18 45	0.23 112	0.33 80	0.29 50	0.43 80	0.35 89	0.40 54	0.28 75	0.35 40	0.44 124	0.12 28	0.20 61	0.35 56	0.36 72	0.37 48	0.37 51

MIPNet	0.35 81	0.32 102	0.24 83	0.26 70	0.23 66	0.27 74	0.15 55	0.50 103	0.20 42	0.45 73	0.37 85	0.52 102	0.29 112	0.22 97	0.35 97	0.33 89	0.46 108	0.37 105	0.51 90	0.37 117	0.36 46	0.44 124	0.14 51	0.19 57	0.46 97	0.51 121	0.42 71	0.51 99

LMCR-Stereo	0.37 88	0.31 93	0.23 77	0.25 62	0.25 78	0.33 96	0.19 81	0.44 62	0.27 97	0.45 73	0.35 75	0.51 99	0.34 129	0.21 92	0.35 97	0.35 102	0.50 136	0.38 111	0.74 135	0.41 134	0.46 115	0.44 124	0.20 110	0.23 80	0.40 75	0.38 79	0.51 108	0.51 99

TANstereo	0.40 98	0.25 49	0.18 43	0.29 83	0.27 94	0.33 96	0.17 70	0.37 43	0.20 42	0.45 73	0.21 28	0.31 29	0.26 92	0.22 97	0.61 179	0.56 191	0.51 140	0.68 211	0.97 166	0.74 204	0.43 99	0.35 85	0.85 218	0.22 73	0.27 28	0.32 49	0.49 96	0.38 55

XX-TBD	0.40 98	0.25 49	0.18 43	0.29 83	0.27 94	0.33 96	0.17 70	0.37 43	0.20 42	0.45 73	0.21 28	0.31 29	0.26 92	0.22 97	0.61 179	0.56 191	0.51 140	0.68 211	0.97 166	0.74 204	0.43 99	0.35 85	0.85 218	0.22 73	0.27 28	0.32 49	0.49 96	0.38 55

ARAFT	0.24 28	0.20 26	0.15 19	0.20 40	0.16 26	0.20 35	0.10 20	0.32 29	0.19 30	0.45 73	0.24 36	0.34 41	0.13 19	0.10 18	0.24 27	0.25 25	0.41 67	0.34 78	0.34 31	0.16 17	0.35 40	0.21 23	0.11 22	0.13 13	0.29 34	0.24 18	0.32 27	0.29 27

RGC	0.56 161	0.53 177	0.64 197	0.54 165	0.54 180	0.59 175	0.43 152	0.58 160	0.60 180	0.45 73	0.70 187	0.65 153	0.69 183	0.44 183	0.60 178	0.46 159	0.49 125	0.44 152	0.62 118	0.44 155	0.47 121	0.42 115	0.39 170	0.42 169	0.62 162	0.77 178	0.72 165	0.79 156

CFNet_RVC	0.38 90	0.40 141	0.33 126	0.38 123	0.35 132	0.38 118	0.25 107	0.44 62	0.28 106	0.45 73	0.49 138	0.46 81	0.26 92	0.24 117	0.40 113	0.33 89	0.43 80	0.36 94	0.44 69	0.31 94	0.43 99	0.31 62	0.19 100	0.26 110	0.49 115	0.49 111	0.50 102	0.52 103

DPSNet	1.63 218	0.63 191	0.62 196	0.87 197	0.82 204	1.02 208	0.59 184	0.68 182	0.90 207	0.45 73	0.50 144	5.87 245	2.58 228	0.29 142	1.06 227	1.04 237	1.03 219	0.91 228	13.68 257	0.88 217	1.24 232	0.89 220	1.13 226	1.02 230	1.25 221	1.42 226	1.17 206	1.35 195

iResNet_ROB	0.35 81	0.30 85	0.27 98	0.32 96	0.21 55	0.33 96	0.22 92	0.45 67	0.27 97	0.45 73	0.42 115	0.38 51	0.48 164	0.19 68	0.28 50	0.29 50	0.45 97	0.36 94	0.55 101	0.24 56	0.37 53	0.27 39	0.19 100	0.25 100	0.44 92	0.39 88	0.47 81	0.47 87

CIPLG	0.29 43	0.26 61	0.17 33	0.22 47	0.17 30	0.24 56	0.14 46	0.50 103	0.17 21	0.46 86	0.37 85	0.45 73	0.22 69	0.25 125	0.30 55	0.30 61	0.43 80	0.29 47	0.39 45	0.28 75	0.40 72	0.28 46	0.13 43	0.18 44	0.31 42	0.25 20	0.32 27	0.29 27

IPLGR_C	0.29 43	0.26 61	0.17 33	0.22 47	0.17 30	0.24 56	0.14 46	0.50 103	0.17 21	0.46 86	0.37 85	0.45 73	0.24 79	0.25 125	0.30 55	0.30 61	0.43 80	0.30 57	0.39 45	0.28 75	0.40 72	0.28 46	0.13 43	0.17 34	0.31 42	0.26 23	0.32 27	0.30 32

ACRE	0.29 43	0.26 61	0.17 33	0.22 47	0.17 30	0.24 56	0.14 46	0.50 103	0.17 21	0.46 86	0.37 85	0.45 73	0.23 75	0.25 125	0.30 55	0.30 61	0.43 80	0.29 47	0.39 45	0.29 82	0.40 72	0.27 39	0.13 43	0.18 44	0.30 38	0.26 23	0.32 27	0.29 27

ICVP	0.43 120	0.38 132	0.47 164	0.40 132	0.36 133	0.40 124	0.28 115	0.47 85	0.33 134	0.46 86	0.45 126	0.49 91	0.37 146	0.24 117	0.40 113	0.38 122	0.45 97	0.39 122	0.53 97	0.39 127	0.43 99	0.59 184	0.55 199	0.34 145	0.48 109	0.55 130	0.51 108	0.55 112
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.25 31	0.22 36	0.17 33	0.19 31	0.18 41	0.18 27	0.13 37	0.38 49	0.19 30	0.46 86	0.30 60	0.34 41	0.16 31	0.13 28	0.25 33	0.26 30	0.33 25	0.27 34	0.37 38	0.19 27	0.36 46	0.26 35	0.10 18	0.15 19	0.30 38	0.29 39	0.36 46	0.30 32

PA-Net	0.50 150	0.59 184	0.54 180	0.40 132	0.53 178	0.42 133	0.53 178	0.56 149	0.52 172	0.46 86	0.41 106	0.49 91	0.48 164	0.49 188	0.54 166	0.42 149	0.37 42	0.44 152	0.43 66	0.45 158	0.37 53	0.48 147	0.27 135	0.39 163	0.52 127	0.87 187	0.45 76	0.99 177
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNetv2_ROB	0.37 88	0.30 85	0.23 77	0.34 107	0.29 108	0.38 118	0.22 92	0.46 75	0.25 77	0.46 86	0.56 163	0.56 119	0.41 157	0.22 97	0.30 55	0.29 50	0.40 56	0.34 78	0.66 127	0.31 94	0.40 72	0.32 73	0.23 120	0.30 124	0.44 92	0.36 72	0.50 102	0.46 79

DLCB_ROB	0.40 98	0.36 117	0.35 136	0.32 96	0.32 120	0.31 88	0.27 112	0.42 58	0.34 138	0.46 86	0.49 138	0.54 109	0.37 146	0.30 144	0.37 103	0.33 89	0.44 89	0.38 111	0.40 54	0.32 98	0.44 107	0.34 84	0.27 135	0.31 133	0.81 197	0.57 136	0.55 124	0.46 79

dd	0.38 90	0.40 141	0.21 61	0.82 194	0.25 78	0.53 165	0.24 104	0.46 75	0.19 30	0.47 94	0.24 36	0.66 154	0.21 61	0.20 79	0.38 106	0.34 98	0.57 169	0.30 57	0.75 137	0.28 75	0.40 72	0.31 62	0.17 79	0.24 90	0.44 92	0.32 49	0.51 108	0.40 65

AnonymousM	0.28 39	0.19 20	0.14 14	0.18 28	0.17 30	0.15 16	0.11 25	0.42 58	0.17 21	0.47 94	0.28 55	0.35 46	0.11 12	0.15 36	0.27 42	0.31 76	0.45 97	0.28 39	0.39 45	0.19 27	0.44 107	0.26 35	0.14 51	0.16 23	0.24 18	0.30 43	0.48 85	0.67 142

ADCRef	0.48 144	0.37 123	0.33 126	0.33 99	0.31 117	0.44 140	0.38 141	0.47 85	0.68 187	0.47 94	0.51 147	0.56 119	0.35 135	0.27 135	0.43 130	0.40 133	0.47 112	0.44 152	0.84 148	0.37 117	0.49 128	0.48 147	0.30 150	0.31 133	0.49 115	0.88 188	0.49 96	1.04 181

PWC_ROB	0.76 182	0.54 179	0.66 203	0.47 150	0.56 183	0.52 164	0.70 194	0.65 176	1.26 223	0.47 94	0.75 196	0.74 164	2.10 224	0.40 175	0.79 204	0.51 182	0.83 214	0.60 200	1.37 187	0.68 201	0.78 207	0.68 201	0.35 158	0.65 203	0.60 155	0.59 140	0.76 171	1.59 206

Any-RAFT	0.43 120	0.27 66	0.51 174	0.37 119	0.28 104	0.31 88	0.21 87	0.50 103	0.26 89	0.48 98	0.54 158	0.57 127	0.19 51	0.19 68	0.33 80	0.37 115	0.49 125	0.34 78	0.83 145	0.33 104	0.53 147	0.42 115	0.17 79	0.23 80	0.70 175	0.84 184	0.50 102	0.89 171

RAFT_CTSACE	0.21 18	0.15 7	0.13 10	0.11 7	0.11 13	0.19 32	0.13 37	0.27 20	0.15 15	0.48 98	0.13 5	0.33 37	0.25 88	0.12 24	0.21 18	0.22 14	0.29 18	0.20 9	0.27 16	0.14 6	0.30 21	0.31 62	0.07 6	0.13 13	0.25 23	0.26 23	0.31 23	0.21 12

DDUNet	1.05 197	1.89 229	0.53 178	2.36 227	2.10 236	2.19 225	2.32 227	0.54 140	0.68 187	0.48 98	0.80 203	1.20 191	0.24 79	2.51 235	0.69 195	0.55 190	0.83 214	0.49 169	1.68 194	0.57 188	0.75 206	0.64 197	1.31 232	0.39 163	0.57 145	0.59 140	0.69 155	0.67 142

IPLGR	0.38 90	0.41 144	0.25 91	0.35 113	0.32 120	0.28 79	0.18 77	0.50 103	0.27 97	0.48 98	0.48 136	0.52 102	0.25 88	0.22 97	0.37 103	0.31 76	0.42 75	0.39 122	0.63 121	0.38 123	0.40 72	0.48 147	0.14 51	0.22 73	0.48 109	0.47 106	0.48 85	0.46 79

CREStereo++_RVC	0.32 63	0.25 49	0.18 43	0.23 57	0.25 78	0.22 46	0.15 55	0.45 67	0.26 89	0.48 98	0.28 55	0.48 87	0.44 160	0.18 56	0.26 39	0.30 61	0.47 112	0.25 25	0.38 41	0.23 47	0.41 81	0.30 56	0.13 43	0.24 90	0.40 75	0.32 49	0.51 108	0.52 103
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	0.30 51	0.31 93	0.21 61	0.28 79	0.23 66	0.22 46	0.15 55	0.45 67	0.19 30	0.48 98	0.30 60	0.44 68	0.19 51	0.14 31	0.33 80	0.30 61	0.44 89	0.38 111	0.39 45	0.25 58	0.41 81	0.26 35	0.13 43	0.21 70	0.40 75	0.33 55	0.35 38	0.38 55

XPNet_ROB	0.55 159	0.57 182	0.42 154	0.41 136	0.44 152	0.49 152	0.43 152	0.40 54	0.47 165	0.48 98	0.57 166	1.88 203	0.36 139	0.31 150	0.52 162	0.43 151	0.65 185	0.43 146	0.60 117	0.39 127	0.53 147	0.66 199	0.34 155	0.38 159	0.49 115	0.53 127	0.96 192	0.64 135

EGLCR-Stereo	0.32 63	0.28 71	0.18 43	0.24 58	0.25 78	0.33 96	0.11 25	0.48 91	0.20 42	0.49 105	0.19 22	0.49 91	0.15 28	0.17 47	0.24 27	0.28 39	0.45 97	0.31 61	0.45 74	0.25 58	0.49 128	0.41 111	0.14 51	0.18 44	0.34 50	0.31 47	0.74 170	0.57 121

GES	0.40 98	0.37 123	0.25 91	0.31 89	0.30 113	0.41 131	0.26 110	0.46 75	0.28 106	0.49 105	0.40 103	0.43 63	0.26 92	0.30 144	0.45 137	0.40 133	0.53 153	0.43 146	0.97 166	0.42 140	0.50 135	0.41 111	0.23 120	0.30 124	0.38 65	0.35 68	0.47 81	0.49 95

MLCV	0.46 135	0.38 132	0.34 132	0.54 165	0.39 143	0.49 152	0.33 130	0.59 167	0.31 123	0.49 105	0.59 170	0.72 162	0.57 176	0.22 97	0.39 108	0.29 50	0.49 125	0.38 111	1.01 170	0.33 104	0.42 89	0.43 120	0.28 141	0.36 151	0.51 124	0.56 133	0.54 122	0.54 110

SGM-Forest	0.51 153	0.48 168	0.34 132	0.75 187	0.49 166	0.51 160	0.39 146	0.54 140	0.33 134	0.49 105	0.35 75	0.75 166	0.57 176	0.43 181	0.42 128	0.40 133	0.44 89	0.41 138	0.47 82	0.36 113	0.46 115	0.42 115	0.37 162	0.39 163	0.67 167	0.55 130	1.11 203	0.81 163
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.86 191	0.56 180	0.38 141	0.70 181	0.60 188	0.81 195	0.62 186	0.63 175	0.44 158	0.49 105	0.81 206	1.86 202	2.35 226	0.23 112	0.54 166	0.64 208	0.74 202	0.54 187	2.20 207	0.60 192	0.94 217	0.57 181	0.51 193	0.53 189	0.78 190	0.75 174	1.48 219	2.01 217

MyStereo04	0.43 120	0.39 138	0.40 149	0.34 107	0.31 117	0.26 71	0.22 92	0.51 115	0.37 144	0.50 110	0.37 85	0.55 115	0.28 107	0.17 47	0.50 154	0.39 127	0.44 89	0.39 122	1.11 179	0.40 131	0.48 124	0.44 124	0.17 79	0.31 133	0.53 131	0.61 147	0.65 151	0.51 99

EKT-Stereo	0.47 140	0.38 132	0.27 98	0.50 156	0.33 126	0.49 152	0.51 168	0.51 115	0.23 62	0.50 110	0.41 106	0.56 119	0.24 79	0.22 97	0.43 130	0.51 182	0.54 162	0.52 183	0.89 155	0.40 131	0.65 189	0.56 178	0.17 79	0.25 100	0.72 182	0.63 151	0.64 148	0.56 117

AACVNet	0.41 111	0.37 123	0.33 126	0.41 136	0.45 158	0.42 133	0.28 115	0.48 91	0.32 126	0.50 110	0.51 147	0.47 85	0.24 79	0.26 132	0.41 121	0.36 109	0.47 112	0.42 144	0.52 92	0.42 140	0.42 89	0.39 100	0.26 131	0.32 140	0.47 99	0.50 114	0.50 102	0.62 128

GEStereo_RVC	0.47 140	0.41 144	0.31 117	0.39 128	0.37 137	0.42 133	0.33 130	0.52 129	0.32 126	0.50 110	0.41 106	0.59 140	0.38 151	0.27 135	0.54 166	0.50 177	0.60 174	0.56 194	0.90 156	0.46 163	0.55 155	0.47 143	0.24 124	0.38 159	0.49 115	0.47 106	0.50 102	0.80 161

CREStereo	0.32 63	0.27 66	0.22 72	0.25 62	0.20 51	0.22 46	0.12 30	0.49 96	0.20 42	0.50 110	0.24 36	0.54 109	0.22 69	0.20 79	0.29 53	0.33 89	0.49 125	0.26 28	0.41 61	0.22 43	0.46 115	0.30 56	0.15 62	0.21 70	0.39 71	0.34 63	0.48 85	0.52 103
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.33 71	0.28 71	0.20 54	0.26 70	0.22 62	0.20 35	0.19 81	0.45 67	0.21 49	0.50 110	0.24 36	0.52 102	0.15 28	0.18 56	0.31 65	0.33 89	0.47 112	0.28 39	0.55 101	0.25 58	0.46 115	0.27 39	0.16 71	0.16 23	0.46 97	0.37 77	0.48 85	0.64 135

HITNet	0.28 39	0.27 66	0.21 61	0.22 47	0.21 55	0.22 46	0.15 55	0.41 56	0.22 57	0.50 110	0.35 75	0.44 68	0.21 61	0.17 47	0.26 39	0.24 19	0.33 25	0.31 61	0.31 22	0.19 27	0.32 29	0.28 46	0.16 71	0.18 44	0.31 42	0.28 36	0.44 75	0.42 70
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
DeepPruner_ROB	0.43 120	0.36 117	0.37 140	0.38 123	0.39 143	0.37 114	0.26 110	0.45 67	0.36 142	0.50 110	0.53 155	0.47 85	0.40 155	0.23 112	0.56 172	0.38 122	0.48 119	0.44 152	0.51 90	0.35 111	0.57 166	0.45 128	0.27 135	0.32 140	0.47 99	0.68 161	0.52 118	0.45 77

HSM	0.40 98	0.37 123	0.30 107	0.39 128	0.36 133	0.33 96	0.28 115	0.56 149	0.29 114	0.50 110	0.51 147	0.49 91	0.37 146	0.24 117	0.39 108	0.34 98	0.52 148	0.36 94	0.50 87	0.35 111	0.49 128	0.35 85	0.19 100	0.29 120	0.48 109	0.54 128	0.54 122	0.55 112

iResNet	0.59 167	0.41 144	0.43 157	0.52 160	0.48 162	0.66 184	0.40 149	0.65 176	0.43 155	0.50 110	0.55 160	1.10 183	1.23 207	0.24 117	0.57 173	0.40 133	0.53 153	0.45 157	1.70 196	0.45 158	0.45 112	0.43 120	0.33 152	0.52 186	0.55 140	0.60 144	0.67 153	0.67 142

MyStereo	0.45 129	0.40 141	0.41 150	0.36 114	0.32 120	0.27 74	0.23 100	0.52 129	0.38 145	0.51 120	0.40 103	0.55 115	0.34 129	0.18 56	0.52 162	0.38 122	0.44 89	0.39 122	1.19 182	0.42 140	0.50 135	0.48 147	0.19 100	0.31 133	0.60 155	0.65 154	0.70 160	0.49 95

LL-Strereo2	0.24 28	0.18 17	0.14 14	0.17 23	0.15 21	0.13 10	0.09 12	0.36 38	0.21 49	0.51 120	0.18 17	0.33 37	0.17 38	0.10 18	0.25 33	0.28 39	0.39 52	0.27 34	0.45 74	0.22 43	0.33 31	0.20 20	0.12 28	0.14 16	0.24 18	0.27 28	0.33 34	0.26 21

test-3	0.33 71	0.25 49	0.20 54	0.25 62	0.25 78	0.24 56	0.15 55	0.50 103	0.21 49	0.51 120	0.24 36	0.63 150	0.24 79	0.17 47	0.34 90	0.29 50	0.45 97	0.31 61	0.84 148	0.30 87	0.41 81	0.42 115	0.12 28	0.20 61	0.31 42	0.27 28	0.41 64	0.38 55

test_1	0.33 71	0.25 49	0.20 54	0.25 62	0.25 78	0.24 56	0.15 55	0.50 103	0.21 49	0.51 120	0.24 36	0.64 152	0.24 79	0.16 40	0.34 90	0.29 50	0.45 97	0.31 61	0.85 150	0.30 87	0.41 81	0.42 115	0.12 28	0.20 61	0.31 42	0.27 28	0.41 64	0.38 55

TRStereo	0.46 135	0.42 147	0.77 208	0.38 123	0.24 73	0.79 192	0.37 138	0.50 103	0.23 62	0.51 120	0.33 66	0.67 155	0.14 22	0.19 68	0.34 90	0.41 142	0.48 119	0.35 89	0.55 101	0.36 113	0.51 138	0.46 135	0.13 43	0.19 57	0.57 145	0.62 148	1.22 212	0.79 156

s12784h	0.39 96	0.35 115	0.25 91	0.46 147	0.29 108	0.25 65	0.18 77	0.49 96	0.22 57	0.51 120	0.34 70	0.62 146	0.32 124	0.21 92	0.27 42	0.28 39	0.48 119	0.29 47	0.52 92	0.23 47	0.51 138	0.30 56	0.15 62	0.23 80	0.51 124	0.52 123	0.70 160	1.14 182

EAI-Stereo	0.43 120	0.30 85	0.21 61	0.36 114	0.30 113	0.44 140	0.39 146	0.57 156	0.28 106	0.51 120	0.34 70	0.58 132	0.18 45	0.19 68	0.48 148	0.47 166	0.49 125	0.36 94	0.97 166	0.46 163	0.47 121	0.46 135	0.14 51	0.23 80	0.55 140	0.44 98	0.65 151	0.71 148

UCFNet_RVC	0.42 115	0.52 173	0.34 132	0.47 150	0.42 148	0.42 133	0.30 125	0.49 96	0.32 126	0.51 120	0.48 136	0.68 159	0.36 139	0.26 132	0.40 113	0.32 85	0.41 67	0.38 111	0.48 84	0.30 87	0.45 112	0.31 62	0.28 141	0.30 124	0.61 159	0.49 111	0.48 85	0.61 126

DN-CSS_ROB	0.36 86	0.31 93	0.30 107	0.31 89	0.30 113	0.25 65	0.17 70	0.51 115	0.25 77	0.51 120	0.56 163	0.56 119	0.36 139	0.18 56	0.31 65	0.28 39	0.41 67	0.31 61	0.81 144	0.27 70	0.37 53	0.25 33	0.22 113	0.32 140	0.37 62	0.32 49	0.41 64	0.38 55

SACVNet	0.46 135	0.42 147	0.38 141	0.44 143	0.41 147	0.40 124	0.43 152	0.52 129	0.47 165	0.52 129	0.45 126	0.45 73	0.25 88	0.32 155	0.44 135	0.40 133	0.50 136	0.45 157	0.63 121	0.48 168	0.51 138	0.43 120	0.29 147	0.34 145	0.64 165	0.58 137	0.62 143	0.61 126

XX-Stereo	8.90 258	0.24 43	0.17 33	0.40 132	0.21 55	0.44 140	0.17 70	0.55 145	0.23 62	0.52 129	0.45 126	0.58 132	0.16 31	0.20 79	0.40 113	0.47 166	0.49 125	0.37 105	0.63 121	0.38 123	0.48 124	0.38 99	0.14 51	0.20 61	229.91 275	0.56 133	0.60 139	0.99 177

FADNet-RVC	0.41 111	0.37 123	0.28 101	0.41 136	0.33 126	0.33 96	0.32 128	0.53 137	0.30 119	0.52 129	0.41 106	0.59 140	0.35 135	0.25 125	0.51 158	0.37 115	0.43 80	0.34 78	0.75 137	0.40 131	0.38 62	0.39 100	0.28 141	0.36 151	0.47 99	0.52 123	0.40 57	0.53 107

MSMDNet	0.42 115	0.32 102	0.21 61	0.27 74	0.26 87	0.37 114	0.23 100	0.51 115	0.25 77	0.52 129	0.42 115	0.54 109	0.21 61	0.20 79	0.39 108	0.52 186	0.51 140	0.38 111	1.02 171	0.59 189	0.54 151	0.53 172	0.17 79	0.23 80	0.53 131	0.46 103	0.59 134	0.63 133

NOSS_ROB	0.54 158	0.48 168	0.44 161	0.55 168	0.51 170	0.51 160	0.47 157	0.68 182	0.39 150	0.52 129	0.41 106	0.49 91	0.36 139	0.53 197	0.66 187	0.56 191	0.61 177	0.54 187	0.57 111	0.47 167	0.64 188	0.50 159	0.39 170	0.51 185	0.70 175	0.65 154	0.83 181	0.67 142

ETE_ROB	0.66 177	0.65 193	0.42 154	0.54 165	0.51 170	0.66 184	0.47 157	0.51 115	0.58 178	0.52 129	0.75 196	2.41 212	0.44 160	0.40 175	0.61 179	0.48 171	0.70 196	0.50 172	0.72 132	0.50 175	0.62 181	0.61 190	0.39 170	0.44 175	0.60 155	0.72 167	1.17 206	0.85 169

IGEV_Zeroshot_test	0.50 150	0.33 111	0.81 211	0.76 188	0.36 133	0.38 118	0.47 157	0.58 160	0.27 97	0.53 135	0.55 160	0.60 144	0.18 45	0.22 97	0.34 90	0.47 166	0.50 136	0.34 78	0.92 158	0.43 147	0.56 158	0.50 159	0.15 62	0.24 90	0.80 194	0.68 161	0.69 155	0.77 152

MSKI-zero shot	0.46 135	0.28 71	0.20 54	0.31 89	0.27 94	0.33 96	0.24 104	0.56 149	0.24 68	0.53 135	0.40 103	0.55 115	0.21 61	0.19 68	0.33 80	0.42 149	0.51 140	0.36 94	1.37 187	0.41 134	0.52 143	0.47 143	0.16 71	0.23 80	0.49 115	1.13 212	0.80 177	0.78 154

RAFT-Test	0.43 120	0.31 93	0.21 61	0.37 119	0.26 87	0.35 109	0.22 92	0.53 137	0.24 68	0.53 135	0.46 131	0.54 109	0.22 69	0.20 79	0.37 103	0.51 182	0.51 140	0.37 105	1.04 172	0.48 168	0.55 155	0.50 159	0.16 71	0.23 80	0.56 143	0.51 121	0.62 143	0.65 139

4D-IteraStereo	0.28 39	0.20 26	0.18 43	0.26 70	0.16 26	0.17 23	0.11 25	0.46 75	0.24 68	0.53 135	0.27 54	0.41 60	0.17 38	0.13 28	0.27 42	0.29 50	0.41 67	0.34 78	0.42 64	0.26 65	0.43 99	0.32 73	0.11 22	0.16 23	0.29 34	0.30 43	0.40 57	0.30 32

anonymity	1.14 206	0.25 49	0.65 201	0.38 123	0.28 104	0.36 112	0.21 87	0.56 149	0.26 89	0.53 135	18.98 269	0.52 102	0.22 69	0.20 79	0.31 65	0.44 155	0.48 119	0.32 70	0.83 145	0.45 158	0.48 124	0.46 135	0.18 94	0.22 73	0.68 171	0.98 202	0.58 131	0.98 176

test_4	0.25 31	0.19 20	0.17 33	0.14 14	0.15 21	0.11 6	0.07 6	0.38 49	0.20 42	0.53 135	0.18 17	0.34 41	0.16 31	0.15 36	0.24 27	0.27 36	0.35 31	0.25 25	0.31 22	0.21 38	0.38 62	0.31 62	0.10 18	0.17 34	0.31 42	0.33 55	0.34 35	0.36 49

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 251	0.51 172	0.68 204	0.72 183	0.57 184	0.64 181	0.77 201	0.61 173	0.48 167	0.53 135	1.02 219	115.67 275	1.14 202	0.84 218	0.57 173	0.49 175	0.71 198	0.66 207	2.72 211	0.55 185	0.72 202	0.68 201	0.41 179	0.42 169	0.75 185	0.81 183	0.72 165	1.51 200

CASnet	0.30 51	0.26 61	0.18 43	0.22 47	0.20 51	0.27 74	0.12 30	0.48 91	0.24 68	0.54 142	0.35 75	0.55 115	0.21 61	0.19 68	0.27 42	0.25 25	0.37 42	0.23 18	0.54 99	0.20 34	0.42 89	0.31 62	0.15 62	0.18 44	0.30 38	0.27 28	0.40 57	0.42 70
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.43 120	0.21 32	0.55 182	0.33 99	0.26 87	0.40 124	0.29 120	0.52 129	0.27 97	0.54 142	0.26 49	0.57 127	0.17 38	0.22 97	0.33 80	0.46 159	0.49 125	0.40 130	0.92 158	0.42 140	0.63 182	0.49 154	0.17 79	0.25 100	0.47 99	0.60 144	0.64 148	0.82 166

HanStereo	0.43 120	0.21 32	0.55 182	0.33 99	0.26 87	0.40 124	0.29 120	0.52 129	0.27 97	0.54 142	0.26 49	0.57 127	0.17 38	0.22 97	0.33 80	0.46 159	0.49 125	0.40 130	0.92 158	0.42 140	0.63 182	0.49 154	0.17 79	0.25 100	0.47 99	0.60 144	0.64 148	0.82 166

SA	0.30 51	0.27 66	0.17 33	0.18 28	0.17 30	0.24 56	0.10 20	0.47 85	0.26 89	0.54 142	0.20 25	0.46 81	0.14 22	0.12 24	0.30 55	0.30 61	0.41 67	0.30 57	0.40 54	0.23 47	0.37 53	0.37 93	0.10 18	0.20 61	0.41 80	0.38 79	0.49 96	0.37 51

iRaft-Stereo_20w	0.51 153	0.32 102	0.83 212	0.81 193	0.32 120	0.47 148	0.31 127	0.55 145	0.28 106	0.54 142	0.46 131	0.59 140	0.14 22	0.22 97	0.41 121	0.39 127	0.49 125	0.33 73	0.88 154	0.43 147	0.49 128	0.39 100	0.15 62	0.18 44	0.72 182	0.88 188	1.07 202	1.22 189

GLC_STEREO	0.36 86	0.31 93	0.29 104	0.31 89	0.27 94	0.30 83	0.23 100	0.49 96	0.22 57	0.54 142	0.43 123	0.48 87	0.21 61	0.22 97	0.29 53	0.31 76	0.54 162	0.33 73	0.47 82	0.30 87	0.60 176	0.46 135	0.18 94	0.24 90	0.39 71	0.28 36	0.57 129	0.42 70

test_3	0.35 81	0.25 49	0.20 54	0.25 62	0.25 78	0.23 51	0.15 55	0.51 115	0.23 62	0.54 142	0.24 36	0.67 155	0.28 107	0.17 47	0.34 90	0.31 76	0.45 97	0.33 73	0.86 152	0.32 98	0.44 107	0.50 159	0.11 22	0.22 73	0.38 65	0.38 79	0.41 64	0.37 51

GwcNet-ADL	0.56 161	0.57 182	0.48 167	0.72 183	0.51 170	0.55 168	0.42 151	0.58 160	0.38 145	0.54 142	0.73 189	0.89 174	0.48 164	0.39 173	0.46 140	0.46 159	0.56 167	0.43 146	0.90 156	0.48 168	0.49 128	0.51 167	0.38 164	0.35 147	0.61 159	0.75 174	0.53 120	0.85 169

GANet-ADL	0.47 140	0.42 147	0.33 126	0.43 142	0.42 148	0.48 151	0.35 134	0.51 115	0.33 134	0.54 142	0.50 144	0.63 150	0.34 129	0.35 161	0.47 144	0.39 127	0.53 153	0.38 111	0.79 140	0.51 178	0.48 124	0.41 111	0.30 150	0.30 124	0.52 127	0.59 140	0.63 147	0.72 149

raftrobust	0.31 59	0.25 49	0.21 61	0.22 47	0.21 55	0.19 32	0.14 46	0.49 96	0.18 27	0.54 142	0.34 70	0.44 68	0.18 45	0.16 40	0.35 97	0.31 76	0.42 75	0.32 70	0.42 64	0.29 82	0.41 81	0.31 62	0.14 51	0.17 34	0.41 80	0.38 79	0.38 51	0.38 55

CFNet_pseudo	0.38 90	0.32 102	0.34 132	0.41 136	0.33 126	0.38 118	0.28 115	0.51 115	0.29 114	0.54 142	0.52 153	0.46 81	0.42 158	0.24 117	0.41 121	0.33 89	0.39 52	0.36 94	0.46 78	0.25 58	0.38 62	0.31 62	0.19 100	0.26 110	0.43 91	0.46 103	0.52 118	0.55 112

pcwnet_v2	0.45 129	0.36 117	0.38 141	0.47 150	0.37 137	0.46 143	0.38 141	0.51 115	0.35 140	0.54 142	0.61 175	0.50 98	0.75 184	0.35 161	0.46 140	0.36 109	0.47 112	0.38 111	0.53 97	0.30 87	0.42 89	0.31 62	0.25 127	0.32 140	0.58 150	0.58 137	0.59 134	0.68 146

R-Stereo Train	0.40 98	0.28 71	0.29 104	0.33 99	0.27 94	0.37 114	0.14 46	0.51 115	0.25 77	0.54 142	0.42 115	0.56 119	0.26 92	0.21 92	0.34 90	0.41 142	0.52 148	0.38 111	0.70 129	0.37 117	0.51 138	0.48 147	0.17 79	0.28 117	0.54 134	0.65 154	0.46 77	0.62 128

ADCMid	0.80 185	0.59 184	0.57 186	0.53 163	0.59 186	0.75 188	0.76 199	0.93 205	1.21 220	0.54 142	0.80 203	0.99 178	0.98 198	0.44 183	0.84 212	0.60 202	0.74 202	0.55 192	1.72 197	0.55 185	0.79 209	0.81 216	0.60 204	0.50 181	0.79 191	0.90 193	0.71 163	1.76 211

RAFT-Stereo	0.40 98	0.28 71	0.29 104	0.33 99	0.27 94	0.37 114	0.14 46	0.51 115	0.25 77	0.54 142	0.42 115	0.56 119	0.26 92	0.21 92	0.34 90	0.41 142	0.52 148	0.38 111	0.70 129	0.37 117	0.51 138	0.48 147	0.17 79	0.28 117	0.54 134	0.65 154	0.46 77	0.62 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AE-Stereo	0.38 90	0.32 102	0.23 77	0.34 107	0.25 78	0.29 81	0.16 65	0.49 96	0.24 68	0.55 157	0.22 32	0.67 155	0.23 75	0.19 68	0.33 80	0.35 102	0.52 148	0.41 138	0.59 116	0.37 117	0.50 135	0.50 159	0.14 51	0.30 124	0.51 124	0.46 103	0.55 124	0.48 92

DLNR_Zeroshot_test	15.27 265	56.75 275	0.73 207	77.82 275	0.28 104	0.40 124	71.42 275	0.57 156	0.22 57	0.55 157	0.36 81	0.58 132	0.18 45	4.39 263	79.54 275	81.74 275	15.51 266	11.63 262	5.39 233	0.34 107	0.61 180	0.49 154	0.15 62	0.29 120	0.59 151	0.50 114	0.69 155	0.64 135

Sa-1000	0.32 63	0.29 81	0.17 33	0.20 40	0.20 51	0.23 51	0.10 20	0.49 96	0.28 106	0.55 157	0.26 49	0.46 81	0.17 38	0.20 79	0.31 65	0.31 76	0.45 97	0.33 73	0.50 87	0.22 43	0.41 81	0.43 120	0.14 51	0.20 61	0.42 85	0.41 92	0.51 108	0.40 65

cross-raft	0.42 115	0.32 102	0.22 72	0.32 96	0.26 87	0.32 92	0.19 81	0.54 140	0.27 97	0.55 157	0.39 101	0.58 132	0.20 56	0.20 79	0.36 101	0.48 171	0.51 140	0.37 105	1.06 176	0.44 155	0.56 158	0.59 184	0.14 51	0.25 100	0.57 145	0.54 128	0.59 134	0.59 124

test-1	0.45 129	0.24 43	0.22 72	0.28 79	0.29 108	0.50 155	0.29 120	0.58 160	0.32 126	0.55 157	0.41 106	0.58 132	0.30 116	0.20 79	0.39 108	0.39 127	0.50 136	0.40 130	1.04 172	0.38 123	0.52 143	0.63 194	0.17 79	0.32 140	0.60 155	0.69 165	0.58 131	0.89 171

SFCPSM	0.82 186	0.59 184	0.46 162	0.60 172	0.53 178	0.60 176	0.51 168	0.66 178	0.62 181	0.55 157	0.81 206	1.44 198	2.03 221	0.37 169	0.55 171	0.48 171	0.55 164	0.48 164	4.41 225	0.83 212	0.59 172	0.58 183	0.45 187	0.38 159	0.70 175	0.74 173	0.69 155	0.99 177

CBMV_ROB	0.94 195	0.44 153	0.50 172	0.88 198	0.71 195	0.65 182	0.52 173	0.70 185	0.38 145	0.55 157	0.45 126	6.22 248	2.33 225	0.51 193	0.50 154	0.43 151	0.61 177	0.46 161	1.38 189	0.94 220	0.56 158	0.46 135	0.41 179	0.48 179	0.81 197	1.01 206	1.28 213	1.19 185

LALA_ROB	0.65 175	0.64 192	0.51 174	0.50 156	0.50 168	0.65 182	0.51 168	0.54 140	0.65 184	0.55 157	0.75 196	2.33 210	0.45 162	0.38 170	0.71 196	0.47 166	0.67 191	0.57 196	0.66 127	0.49 174	0.60 176	0.62 192	0.38 164	0.43 172	0.54 134	0.71 166	0.95 191	0.80 161

GMOStereo	0.30 51	0.23 39	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 41	0.13 37	0.46 75	0.25 77	0.56 165	0.24 36	0.43 63	0.26 92	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 69	0.23 47	0.42 89	0.45 128	0.12 28	0.16 23	0.42 85	0.38 79	0.48 85	0.31 35

error version	0.30 51	0.23 39	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 41	0.13 37	0.46 75	0.25 77	0.56 165	0.24 36	0.43 63	0.26 92	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 69	0.23 47	0.42 89	0.45 128	0.12 28	0.16 23	0.42 85	0.38 79	0.48 85	0.31 35

test-v	0.30 51	0.23 39	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 41	0.13 37	0.46 75	0.25 77	0.56 165	0.24 36	0.43 63	0.26 92	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 69	0.23 47	0.42 89	0.45 128	0.12 28	0.16 23	0.42 85	0.38 79	0.48 85	0.31 35

test-2	0.30 51	0.23 39	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 41	0.13 37	0.46 75	0.25 77	0.56 165	0.24 36	0.43 63	0.26 92	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 69	0.23 47	0.42 89	0.45 128	0.12 28	0.16 23	0.42 85	0.38 79	0.48 85	0.31 35

Anonymous3	0.56 161	0.45 155	0.31 117	0.31 89	0.33 126	0.46 143	0.37 138	0.57 156	0.51 170	0.56 165	0.38 92	1.04 181	0.36 139	0.26 132	0.76 201	0.69 215	0.66 187	0.58 198	1.04 172	0.51 178	0.81 211	0.97 223	0.26 131	0.29 120	0.59 151	0.62 148	0.76 171	0.56 117

FADNet	0.46 135	0.38 132	0.31 117	0.42 140	0.32 120	0.40 124	0.46 156	0.59 167	0.35 140	0.56 165	0.53 155	0.59 140	0.39 154	0.28 138	0.50 154	0.38 122	0.40 56	0.39 122	0.94 161	0.43 147	0.46 115	0.41 111	0.29 147	0.31 133	0.55 140	0.62 148	0.48 85	0.63 133

ADCL	0.56 161	0.50 171	0.39 146	0.42 140	0.36 133	0.51 160	0.55 181	0.58 160	1.58 233	0.56 165	0.64 182	0.62 146	0.37 146	0.33 157	0.41 121	0.39 127	0.48 119	0.40 130	0.73 134	0.38 123	0.59 172	0.52 171	0.34 155	0.35 147	0.63 163	0.68 161	0.57 129	1.34 194

ccs_rob	0.82 186	0.59 184	0.42 154	0.73 185	0.49 166	0.73 187	0.68 191	0.58 160	0.39 150	0.56 165	4.12 257	3.54 232	0.96 196	0.43 181	0.62 182	0.51 182	0.53 153	0.48 164	0.78 139	0.54 182	0.58 169	0.53 172	0.39 170	0.37 157	0.54 134	0.58 137	0.55 124	0.78 154

SGM-ForestM	1.56 215	1.80 227	0.59 190	1.74 220	0.86 207	1.83 223	1.08 213	1.28 224	0.81 200	0.56 165	0.74 193	5.35 238	3.72 233	0.41 178	0.47 144	0.37 115	0.59 172	0.44 152	5.02 231	0.43 147	0.55 155	0.39 100	0.39 170	0.50 181	2.80 247	1.97 238	4.37 256	3.15 238

FBW_ROB	0.91 193	0.96 212	0.70 205	1.45 218	0.89 210	1.09 210	0.86 204	0.66 178	0.53 173	0.56 165	0.61 175	1.19 187	0.77 186	0.79 216	0.63 184	0.43 151	0.70 196	0.52 183	4.11 224	0.43 147	0.60 176	0.46 135	0.95 222	0.94 226	0.75 185	0.85 186	0.85 186	1.31 192

FADNet-RVC-Resample	0.40 98	0.31 93	0.32 123	0.36 114	0.29 108	0.33 96	0.27 112	0.53 137	0.32 126	0.57 175	0.37 85	0.53 106	0.34 129	0.30 144	0.41 121	0.31 76	0.41 67	0.42 144	0.55 101	0.43 147	0.39 68	0.46 135	0.25 127	0.43 172	0.44 92	0.42 93	0.37 48	0.53 107

BEATNet_4x	0.35 81	0.29 81	0.24 83	0.27 74	0.26 87	0.26 71	0.22 92	0.45 67	0.28 106	0.57 175	0.33 66	0.49 91	0.28 107	0.19 68	0.35 97	0.33 89	0.40 56	0.40 130	0.39 45	0.25 58	0.46 115	0.47 143	0.21 112	0.25 100	0.36 59	0.34 63	0.51 108	0.48 92

HSM-Net_RVC	0.50 150	0.37 123	0.39 146	0.56 169	0.44 152	0.46 143	0.28 115	0.55 145	0.39 150	0.57 175	0.63 181	0.89 174	0.56 175	0.31 150	0.39 108	0.35 102	0.49 125	0.41 138	0.56 106	0.34 107	0.47 121	0.46 135	0.28 141	0.41 167	0.67 167	0.79 182	0.77 173	0.72 149
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PS-NSSS	0.45 129	0.52 173	0.38 141	0.68 179	0.40 146	0.56 170	0.44 155	0.57 156	0.31 123	0.58 178	0.35 75	1.11 184	0.31 121	0.28 138	0.40 113	0.30 61	0.40 56	0.36 94	0.71 131	0.32 98	0.32 29	0.21 23	0.26 131	0.29 120	0.47 99	0.47 106	0.47 81	0.62 128

NCCL2	0.49 146	0.47 161	0.48 167	0.40 132	0.38 139	0.38 118	0.33 130	0.55 145	0.44 158	0.58 178	0.47 134	0.53 106	0.36 139	0.28 138	0.57 173	0.47 166	0.49 125	0.45 157	0.57 111	0.44 155	0.56 158	0.54 175	0.34 155	0.45 176	0.70 175	0.72 167	0.61 142	0.81 163

LE_ROB	11.92 263	1.06 216	1.26 232	4.81 258	43.47 273	6.01 262	35.61 271	7.74 265	6.23 259	0.58 178	3.83 256	32.58 270	46.83 271	0.27 135	0.44 135	0.32 85	0.53 153	0.43 146	23.28 264	0.75 207	0.67 194	0.51 167	0.56 200	8.03 264	23.19 266	17.00 265	20.55 266	35.43 270

UDG	1.07 199	1.95 230	0.54 180	2.29 225	2.24 238	2.00 224	2.51 229	0.59 167	0.72 191	0.59 181	0.83 208	1.14 186	0.31 121	2.36 232	0.66 187	0.50 177	0.89 217	0.61 202	1.81 200	0.61 195	0.78 207	0.70 205	1.26 231	0.43 172	0.61 159	0.64 152	0.69 155	0.64 135

MDST_ROB	1.62 217	1.46 221	0.53 178	2.47 229	0.96 214	1.72 222	0.73 197	0.72 189	0.54 175	0.59 181	0.42 115	1.08 182	11.90 254	0.28 138	0.49 150	0.37 115	0.51 140	0.36 94	0.72 132	0.41 134	0.54 151	0.36 91	0.38 164	0.47 178	3.20 252	1.82 236	8.20 260	2.54 233

PVD	1.07 199	0.87 208	0.87 215	0.94 201	0.87 209	1.00 207	0.85 202	1.55 237	1.56 231	0.60 183	0.93 213	1.21 192	1.66 214	0.79 216	0.88 215	0.77 220	1.06 220	0.78 221	1.74 199	0.84 214	1.05 223	1.08 236	0.65 207	0.76 210	1.19 217	1.45 228	1.30 215	1.77 212

AnyNet_C32	0.85 190	0.47 161	0.49 171	0.50 156	0.51 170	0.63 178	0.58 183	0.74 192	1.45 228	0.60 183	0.80 203	0.74 164	0.50 169	0.49 188	0.82 209	0.68 214	0.75 204	0.68 211	1.18 180	0.54 182	0.98 219	0.88 219	0.48 189	0.61 196	0.74 184	0.98 202	0.71 163	4.30 247

SANet	1.13 205	0.67 196	0.77 208	0.78 191	0.74 197	0.93 204	0.62 186	1.30 225	1.22 221	0.60 183	0.96 215	5.83 244	2.57 227	0.63 210	0.77 202	0.49 175	0.79 207	0.67 210	1.08 178	0.60 192	0.68 197	0.74 211	0.78 213	0.79 216	1.05 211	1.23 217	1.17 206	2.15 221

FCDSN-DC	0.52 157	0.52 173	0.51 174	0.53 163	0.50 168	0.50 155	0.52 173	0.56 149	0.36 142	0.61 186	0.36 81	0.48 87	0.34 129	0.47 187	0.63 184	0.57 196	0.65 185	0.62 203	0.54 99	0.48 168	0.59 172	0.50 159	0.38 164	0.62 199	0.53 131	0.55 130	0.51 108	0.54 110
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	1.34 210	1.03 215	0.59 190	1.32 215	0.94 212	1.23 213	0.85 202	0.94 206	0.78 198	0.61 186	0.75 196	2.55 214	1.51 212	0.36 166	0.49 150	0.37 115	0.56 167	0.43 146	4.91 230	0.45 158	0.56 158	0.37 93	0.37 162	0.56 190	1.41 223	1.19 216	3.13 251	8.03 256
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.71 179	0.52 173	0.47 164	0.62 173	0.52 176	0.56 170	0.41 150	0.70 185	0.63 182	0.61 186	0.39 101	1.30 195	0.47 163	0.46 186	0.72 197	0.62 204	0.62 179	0.54 187	0.79 140	0.48 168	0.67 194	0.50 159	0.40 178	0.71 208	0.79 191	0.75 174	1.53 222	2.47 229
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CASS	0.48 144	0.37 123	0.33 126	0.45 144	0.38 139	0.47 148	0.33 130	0.60 172	0.38 145	0.62 189	0.50 144	0.56 119	0.38 151	0.22 97	0.43 130	0.37 115	0.64 183	0.39 122	0.94 161	0.39 127	0.57 166	0.51 167	0.27 135	0.26 110	0.63 163	0.56 133	0.68 154	0.81 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.60 169	0.53 177	0.58 187	0.79 192	0.57 184	0.61 177	0.52 173	0.70 185	0.38 145	0.62 189	0.51 147	0.67 155	0.31 121	0.60 205	0.68 191	0.66 211	0.57 169	0.48 164	0.52 92	0.48 168	0.65 189	0.65 198	0.38 164	0.52 186	0.68 171	0.77 178	1.06 200	0.73 151

FADNet_RVC	0.59 167	0.48 168	0.39 146	0.65 177	0.45 158	0.40 124	0.35 134	0.61 173	0.42 154	0.62 189	0.60 173	0.94 177	0.78 187	0.38 170	0.79 204	0.38 122	0.60 174	0.55 192	1.68 194	0.51 178	0.58 169	0.72 208	0.28 141	0.42 169	0.50 121	0.68 161	0.51 108	0.69 147

ADCS	1.05 197	0.75 200	0.64 197	0.73 185	0.75 199	0.80 194	0.68 191	0.98 208	1.58 233	0.62 189	0.89 210	1.13 185	1.68 215	0.59 202	1.06 227	1.18 242	1.01 218	0.82 225	1.89 202	0.93 219	1.30 235	1.26 243	0.59 203	0.77 211	0.99 209	2.08 241	1.04 198	1.74 208

SHD	0.65 175	0.44 153	0.55 182	0.57 171	0.55 182	0.50 155	0.48 162	0.74 192	0.69 189	0.63 193	0.65 183	0.68 159	0.97 197	0.42 180	0.81 208	0.57 196	0.69 195	0.50 172	1.20 183	0.56 187	0.66 192	0.68 201	0.39 170	0.52 186	0.68 171	0.78 181	0.70 160	1.03 180

raft_robust	0.34 76	0.27 66	0.19 52	0.29 83	0.22 62	0.22 46	0.16 65	0.52 129	0.28 106	0.64 194	0.25 47	0.48 87	0.26 92	0.18 56	0.32 76	0.33 89	0.44 89	0.34 78	0.52 92	0.28 75	0.44 107	0.47 143	0.12 28	0.21 70	0.44 92	0.44 98	0.49 96	0.46 79

PSMNet-ADL	0.56 161	0.47 161	0.47 164	0.52 160	0.48 162	0.51 160	0.47 157	0.58 160	0.46 164	0.64 194	0.68 185	0.77 168	0.81 188	0.39 173	0.51 158	0.46 159	0.53 153	0.41 138	1.18 180	0.50 175	0.54 151	0.45 128	0.39 170	0.35 147	0.56 143	0.67 160	0.85 186	0.50 97

TestStereo	0.35 81	0.33 111	0.28 101	0.33 99	0.23 66	0.34 107	0.22 92	0.54 140	0.24 68	0.64 194	0.28 55	0.53 106	0.21 61	0.18 56	0.30 55	0.25 25	0.44 89	0.27 34	0.58 113	0.27 70	0.52 143	0.32 73	0.18 94	0.26 110	0.41 80	0.33 55	0.50 102	0.43 73

ADCPNet	0.84 188	0.59 184	0.55 182	0.63 176	0.73 196	0.63 178	0.74 198	0.75 195	0.84 204	0.64 194	0.79 202	0.73 163	1.44 210	0.50 191	0.74 199	0.65 209	0.71 198	0.54 187	1.84 201	0.71 203	0.79 209	0.78 213	0.53 196	0.60 195	0.93 204	1.31 222	0.83 181	2.11 220

NaN_ROB	0.56 161	0.47 161	0.48 167	0.51 159	0.59 186	0.42 133	0.39 146	0.72 189	0.48 167	0.64 194	0.49 138	1.54 199	0.48 164	0.32 155	0.47 144	0.36 109	0.42 75	0.40 130	0.55 101	0.46 163	0.38 62	0.33 78	0.27 135	0.49 180	0.68 171	0.75 174	0.72 165	1.21 187

edge stereo	1.12 203	0.82 206	1.07 225	1.15 208	1.06 218	1.25 214	1.10 214	1.12 215	0.83 202	0.65 199	1.43 233	3.44 230	1.41 209	0.68 213	0.74 199	0.69 215	0.81 210	0.62 203	2.86 213	0.74 204	0.73 203	0.75 212	0.74 211	0.66 204	0.95 205	0.88 188	1.16 205	2.01 217

S-Stereo	0.99 196	0.65 193	0.59 190	0.94 201	0.92 211	1.08 209	1.25 217	0.74 192	0.82 201	0.66 200	2.61 251	2.64 216	0.91 192	0.56 200	0.94 219	0.72 217	0.68 194	0.83 226	1.50 190	0.83 212	0.65 189	0.69 204	1.07 225	0.81 217	0.67 167	0.77 178	0.78 175	1.55 202

MeshStereo	1.81 225	1.02 213	0.72 206	1.89 221	1.26 222	1.43 218	0.87 206	1.14 217	0.79 199	0.66 200	0.89 210	8.39 257	5.02 241	0.40 175	0.89 217	0.65 209	0.66 187	0.54 187	4.56 227	0.61 195	3.32 258	0.80 215	0.65 207	0.75 209	1.97 232	1.46 229	3.34 253	4.12 246
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
FAT-Stereo	0.88 192	0.59 184	0.88 216	0.89 199	1.07 219	0.84 197	0.66 189	0.82 199	0.58 178	0.67 202	1.67 242	2.16 209	0.93 194	0.54 198	0.86 214	0.62 204	0.66 187	0.71 214	1.29 186	0.80 210	0.68 197	0.57 181	0.57 201	0.68 206	0.67 167	0.84 184	0.83 181	1.54 201

HCRNet	0.24 28	0.30 85	0.15 19	0.34 107	0.15 21	0.25 65	0.15 55	0.30 26	0.14 12	0.69 203	0.32 63	0.39 53	0.14 22	0.17 47	0.20 11	0.20 10	0.30 21	0.22 14	0.33 29	0.15 11	0.24 13	0.15 10	0.16 71	0.12 9	0.20 7	0.24 18	0.24 15	0.22 13

AnyNet_C01	1.16 207	0.79 204	0.64 197	0.76 188	0.81 203	0.76 189	0.90 209	1.12 215	1.53 230	0.71 204	0.94 214	2.04 206	1.68 215	0.64 211	1.10 232	1.41 249	1.40 234	1.43 248	2.29 208	1.03 225	1.70 247	1.29 246	0.80 215	0.82 218	1.08 213	0.97 201	0.98 195	1.74 208

STTRV1_RVC	1.72 222	0.66 195	0.50 172	0.82 194	0.61 189	0.81 195	0.69 193	0.76 196	0.76 195	0.71 204	0.74 193	1.29 194	1.60 213	0.78 215	0.99 222	0.50 177	1.15 225	0.57 196	22.76 262	1.10 228	1.18 229	0.79 214	0.86 221	0.87 220	0.83 199	0.95 197	1.11 203	2.15 221

CC-Net-ROB	0.71 179	0.91 209	0.59 190	1.38 216	0.85 206	1.25 214	0.86 204	0.69 184	0.45 161	0.71 204	0.47 134	1.95 204	0.34 129	0.62 209	0.49 150	0.33 89	0.52 148	0.48 164	1.06 176	0.43 147	0.40 72	0.27 39	0.85 218	0.41 167	0.65 166	0.64 152	0.56 127	0.93 174

FC-DCNN	0.63 174	0.69 197	0.64 197	0.98 204	0.65 191	0.89 199	0.65 188	0.76 196	0.40 153	0.72 207	0.41 106	0.80 169	0.35 135	0.51 193	0.59 177	0.56 191	0.67 191	0.56 194	0.62 118	0.50 175	0.63 182	0.50 159	0.39 170	0.59 193	0.77 188	0.65 154	0.78 175	0.83 168

XQC	0.74 181	0.75 200	0.58 187	0.77 190	0.74 197	0.79 192	0.72 196	0.86 203	0.77 196	0.73 208	0.57 166	0.86 171	0.81 188	0.60 205	0.79 204	0.58 200	0.63 181	0.53 185	1.04 172	0.59 189	0.68 197	0.70 205	0.52 194	0.57 192	0.90 201	1.03 208	1.04 198	0.77 152

G-Net	1.20 209	0.75 200	0.97 221	0.67 178	0.65 191	0.92 203	0.60 185	1.00 209	1.35 226	0.74 209	1.47 236	5.51 241	0.92 193	0.44 183	0.83 210	0.84 224	0.76 205	0.66 207	1.97 204	1.52 243	0.85 213	0.87 218	0.54 198	0.70 207	0.86 200	1.24 219	1.82 230	2.89 236

LoS	0.41 111	0.33 111	0.21 61	0.28 79	0.31 117	0.27 74	0.16 65	1.20 220	0.22 57	0.76 210	0.69 186	0.57 127	0.27 105	0.20 79	0.31 65	0.39 127	0.46 108	0.29 47	0.52 92	0.26 65	0.52 143	0.37 93	0.17 79	0.18 44	0.59 151	0.47 106	0.48 85	0.58 122

SAMSARA	1.12 203	0.61 190	0.85 214	0.70 181	0.65 191	0.66 184	0.66 189	1.25 223	0.98 212	0.77 211	0.70 187	0.93 176	2.06 223	0.59 202	1.05 225	0.80 223	0.77 206	0.75 217	1.62 193	0.77 209	1.27 234	1.40 247	0.42 183	0.78 214	2.33 240	2.27 246	2.28 238	2.31 223

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 188	0.70 198	0.52 177	0.96 203	0.67 194	0.87 198	0.76 199	1.02 211	0.93 209	0.78 212	0.62 180	1.32 196	0.98 198	0.64 211	0.78 203	0.52 186	0.51 140	0.45 157	1.73 198	0.46 163	0.67 194	0.70 205	0.61 205	0.56 190	1.11 215	1.24 219	0.99 197	1.46 198

GANetREF_RVC	0.61 170	0.56 180	0.58 187	0.56 169	0.52 176	0.55 168	0.52 173	0.85 201	0.63 182	0.78 212	0.44 125	1.00 180	0.63 180	0.34 159	0.62 182	0.44 155	0.53 153	0.51 176	0.85 150	0.51 178	0.63 182	0.48 147	0.48 189	0.59 193	0.71 179	0.65 154	0.81 178	0.79 156
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
dad	0.61 170	0.45 155	0.30 107	1.01 206	0.46 160	0.63 178	1.26 218	1.15 218	0.27 97	0.79 214	0.32 63	0.76 167	0.53 172	0.21 92	0.42 128	0.36 109	0.66 187	0.34 78	1.27 185	0.31 94	0.56 158	0.30 56	0.22 113	0.36 151	0.59 151	0.39 88	1.70 227	0.97 175

CSAN	0.70 178	0.70 198	0.60 195	0.68 179	0.61 189	0.58 174	0.48 162	0.77 198	0.73 192	0.79 214	0.57 166	1.34 197	1.03 201	0.35 161	0.58 176	0.45 157	0.57 169	0.53 185	0.74 135	0.60 192	0.58 169	0.51 167	0.44 186	0.61 196	0.77 188	1.10 210	0.88 189	1.19 185

STStereo	2.66 239	1.83 228	1.92 245	2.87 236	2.02 231	2.68 230	1.85 226	3.30 257	1.63 235	0.82 216	5.71 259	8.58 258	10.17 252	0.52 196	0.67 189	0.43 151	0.63 181	0.46 161	11.73 252	0.68 201	0.73 203	0.66 199	0.49 192	0.98 228	2.33 240	1.79 235	2.66 244	3.63 243

MANE	4.47 249	1.62 225	3.30 259	2.34 226	1.90 230	2.28 226	1.66 225	2.83 254	3.11 252	0.83 217	1.12 225	7.77 255	8.15 248	0.56 200	0.79 204	0.87 225	0.82 211	13.62 264	5.80 234	0.59 189	0.94 217	0.60 187	0.48 189	0.91 224	7.29 259	9.34 261	14.90 264	26.25 266

SQANet	1.43 214	2.22 232	0.78 210	2.62 233	1.77 228	2.84 234	2.44 228	0.73 191	0.53 173	0.87 218	0.58 169	2.10 208	0.64 181	2.13 231	0.50 154	0.40 133	0.67 191	0.59 199	7.14 244	0.54 182	0.49 128	0.45 128	2.94 241	0.45 176	0.75 185	0.89 192	0.97 193	1.58 203

ELAS	1.96 228	1.69 226	1.23 228	2.25 224	1.75 227	2.41 227	1.49 223	1.55 237	1.80 238	0.89 219	2.14 247	7.05 252	6.02 244	0.61 207	0.88 215	0.63 206	1.06 220	0.78 221	2.32 209	0.80 210	1.15 228	1.19 239	0.79 214	0.98 228	3.21 253	2.53 251	2.67 246	3.05 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AMNet	0.92 194	0.91 209	0.88 216	0.91 200	0.95 213	0.96 205	0.87 206	0.71 188	0.88 206	0.90 220	0.98 218	0.99 178	0.64 181	0.95 222	0.89 217	1.00 235	1.06 220	0.97 233	0.96 163	0.97 221	1.02 222	0.97 223	0.52 194	0.91 224	0.91 202	0.98 202	1.06 200	1.14 182

ELAS_RVC	1.92 227	1.47 222	1.24 229	2.08 222	1.53 226	3.37 247	1.51 224	1.46 235	1.11 215	0.91 221	2.26 248	6.93 250	6.00 243	0.61 207	0.85 213	0.63 206	1.07 223	0.81 223	2.14 206	0.85 215	1.19 230	1.19 239	0.81 216	1.04 231	3.02 249	2.05 240	2.69 247	2.88 235
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	11.87 262	15.78 266	1.38 233	34.17 271	2.55 247	31.72 272	9.59 264	2.52 253	2.49 248	0.96 222	2.28 249	18.81 264	32.29 266	0.54 198	1.70 253	0.88 226	0.80 209	0.66 207	61.61 275	16.09 268	1.78 248	1.44 248	0.75 212	1.12 238	14.82 263	2.79 252	37.47 272	23.61 264

IMH-64-1	2.14 231	2.52 235	1.62 239	3.01 240	2.45 241	3.32 243	3.49 245	1.41 231	1.89 239	1.00 223	1.09 222	3.32 227	4.52 238	3.28 248	1.18 239	0.90 229	1.59 236	0.94 229	3.67 218	1.33 236	1.12 226	1.00 228	4.55 251	1.06 232	2.07 235	1.40 223	1.68 225	2.36 226

IMH-64	2.14 231	2.52 235	1.62 239	3.01 240	2.45 241	3.32 243	3.49 245	1.41 231	1.89 239	1.00 223	1.09 222	3.32 227	4.52 238	3.28 248	1.18 239	0.90 229	1.59 236	0.94 229	3.67 218	1.33 236	1.12 226	1.00 228	4.55 251	1.06 232	2.07 235	1.40 223	1.68 225	2.36 226

otaku	1.67 220	2.58 239	0.90 219	2.93 237	2.07 232	3.14 239	2.73 232	0.88 204	0.84 204	1.00 223	0.66 184	2.38 211	0.95 195	2.39 233	0.67 189	0.52 186	0.79 207	0.62 203	8.04 248	0.90 218	0.59 172	0.53 172	3.56 242	0.62 199	0.95 205	0.96 198	1.19 211	1.74 208

MFMNet_re	1.17 208	1.06 216	0.95 220	1.17 209	0.98 215	1.44 219	1.14 215	1.07 213	1.32 225	1.00 223	1.12 225	2.07 207	1.16 203	0.84 218	1.04 224	1.01 236	1.30 230	1.05 236	2.06 205	1.00 223	1.19 230	0.98 226	0.96 223	0.97 227	0.98 207	0.92 194	1.30 215	1.42 197

IMH	2.38 238	2.57 238	1.64 241	3.03 242	2.50 245	3.36 246	3.51 247	1.45 234	1.91 241	1.03 227	1.08 221	3.49 231	8.04 247	3.63 250	1.13 236	0.90 229	1.63 238	0.99 234	4.48 226	1.36 239	1.08 225	0.96 222	4.57 253	1.11 236	2.03 234	1.61 231	1.79 228	3.48 242

ACVNet_1	1.85 226	2.91 247	1.43 236	3.48 246	2.62 248	3.35 245	3.34 243	1.17 219	0.93 209	1.03 227	0.87 209	2.83 221	1.40 208	2.82 244	0.83 210	0.56 191	1.32 233	0.81 223	6.24 237	1.02 224	0.83 212	0.72 208	4.04 248	0.78 214	1.22 219	0.99 205	0.97 193	1.37 196

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 201	1.02 213	0.89 218	1.25 212	0.83 205	0.90 201	1.07 212	1.23 222	1.56 231	1.03 227	0.76 200	1.19 187	0.86 191	0.98 223	0.98 221	0.74 218	0.64 183	0.72 215	3.50 217	0.86 216	0.85 213	0.98 226	0.82 217	0.89 222	1.20 218	0.93 196	0.86 188	1.68 207

Ntro	1.72 222	2.71 242	0.98 222	3.00 239	2.17 237	3.23 240	2.98 236	0.96 207	0.92 208	1.04 230	0.76 200	2.47 213	0.76 185	2.51 235	0.68 191	0.53 189	0.83 214	0.65 206	8.03 247	0.98 222	0.60 176	0.54 175	3.62 243	0.61 196	1.02 210	1.23 217	1.17 206	1.58 203

MADNet+	1.35 213	0.92 211	1.11 227	1.21 210	1.04 217	0.96 205	1.37 221	1.50 236	1.20 219	1.08 231	1.06 220	1.64 201	1.82 218	0.98 223	1.52 249	1.31 248	1.87 246	1.00 235	1.93 203	1.21 233	1.55 243	1.17 238	0.98 224	1.56 249	1.52 227	1.17 214	1.29 214	2.50 231

MFN_U_SF_RVC	1.10 202	0.86 207	0.65 201	0.98 204	0.79 201	1.12 211	1.03 211	1.10 214	0.83 202	1.09 232	1.61 241	1.55 200	1.22 206	0.86 220	1.16 237	0.66 211	0.60 174	0.60 200	4.87 229	0.76 208	0.88 216	0.90 221	0.53 196	0.82 218	0.98 207	0.92 194	0.98 195	1.32 193

ACVNet-4b	1.66 219	2.40 233	1.10 226	2.76 235	2.09 235	3.09 237	3.08 241	1.03 212	0.99 214	1.10 233	0.61 175	2.97 223	1.00 200	2.77 241	0.73 198	0.66 211	1.26 228	0.73 216	4.74 228	1.07 227	0.57 166	0.49 154	3.77 244	0.67 205	1.06 212	0.96 198	1.18 210	1.85 215

ACVNet_2	2.32 237	2.71 242	1.69 242	3.41 245	2.53 246	3.05 236	3.01 239	1.38 230	1.11 215	1.11 234	0.96 215	2.71 218	1.91 219	2.55 239	0.95 220	0.76 219	1.77 243	0.76 218	16.37 259	1.21 233	0.87 215	0.72 208	3.93 247	1.11 236	1.70 230	1.17 214	1.50 220	1.83 214

SGM+DAISY	1.58 216	1.14 219	1.05 224	1.38 216	1.25 221	1.44 219	1.32 219	1.30 225	1.12 217	1.11 234	1.28 230	2.72 219	2.00 220	1.04 226	1.09 231	1.13 239	1.27 229	1.05 236	7.90 246	1.19 230	1.40 242	1.27 245	1.25 230	1.08 234	1.24 220	1.08 209	1.86 232	1.77 212

SPS-STEREO	1.34 210	1.09 218	1.04 223	1.28 214	1.18 220	1.20 212	0.98 210	1.33 228	1.23 222	1.12 236	1.29 231	2.02 205	1.20 204	0.94 221	1.12 233	1.23 244	1.30 230	1.13 242	3.84 221	1.20 232	1.66 244	1.24 242	1.22 229	1.09 235	1.17 216	1.11 211	1.58 224	1.46 198
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	1.34 210	0.76 203	0.84 213	0.84 196	0.77 200	0.89 199	0.87 206	0.82 199	0.69 189	1.13 237	5.02 258	1.26 193	0.85 190	0.72 214	1.06 227	1.62 253	1.63 238	0.95 232	3.26 215	1.05 226	2.68 254	2.86 257	0.72 210	0.88 221	0.79 191	0.96 198	0.90 190	1.21 187

LSM0	6.82 257	0.81 205	0.59 190	1.23 211	1.02 216	1.29 216	1.18 216	1.65 240	1.45 228	1.18 238	1.52 239	2.65 217	4.03 235	0.51 193	59.80 274	70.35 274	1.18 226	0.77 220	10.00 250	1.47 241	2.50 253	3.56 259	0.65 207	0.90 223	1.33 222	1.41 225	2.40 240	8.70 257

JetBlue	3.47 242	2.94 249	2.19 252	4.01 252	3.28 255	4.39 255	3.86 249	2.36 252	2.38 247	1.19 239	0.90 212	7.02 251	1.50 211	3.19 247	1.37 246	1.50 251	2.33 249	2.09 254	3.87 222	1.73 247	2.93 255	2.27 254	1.98 234	1.67 251	2.33 240	4.93 259	2.98 250	22.60 263

TorneroNet-64	4.00 247	3.59 255	1.93 246	4.36 253	2.95 251	4.26 252	4.58 255	1.71 241	6.44 260	1.23 240	1.09 222	5.61 243	25.81 262	3.97 260	1.34 245	0.95 232	2.58 253	1.26 246	11.84 253	1.51 242	1.36 240	1.04 230	4.94 257	1.42 246	2.25 239	2.47 250	1.83 231	5.55 254

RainbowNet	1.68 221	2.49 234	1.41 234	2.98 238	2.30 239	3.12 238	2.99 238	1.00 209	0.77 196	1.29 241	0.74 193	2.63 215	1.68 215	2.76 240	1.03 223	0.77 220	1.07 223	0.76 218	2.86 213	1.15 229	0.74 205	0.59 184	3.90 245	0.77 211	1.10 214	1.16 213	1.31 217	2.07 219

TorneroNet	5.35 254	3.54 254	2.08 251	3.85 249	3.06 254	4.35 254	4.55 253	1.78 243	5.81 258	1.30 242	1.48 237	6.10 247	59.26 274	3.90 259	1.29 241	0.98 234	2.50 252	1.23 245	15.91 258	1.53 244	1.34 236	1.07 235	5.16 258	1.38 244	2.49 245	2.34 249	2.12 236	4.10 245

PSMNet_ROB	1.96 228	2.74 244	1.24 229	2.52 230	1.79 229	3.39 248	2.92 235	1.22 221	1.19 218	1.32 243	1.42 232	2.74 220	3.87 234	2.53 238	1.17 238	0.79 222	1.30 230	0.85 227	5.35 232	1.19 230	1.06 224	0.97 223	4.07 249	1.12 238	1.56 228	1.42 226	1.57 223	1.58 203

Dean	2.18 233	3.00 252	1.41 234	3.65 247	3.00 253	3.31 242	3.34 243	1.62 239	1.76 237	1.34 244	1.15 227	3.10 225	3.59 231	2.78 242	1.12 233	0.88 226	1.64 240	1.06 238	3.90 223	1.55 245	0.98 219	0.82 217	4.20 250	1.27 240	2.36 243	1.90 237	2.17 237	1.95 216

WAO-8	2.81 240	2.84 245	1.93 246	4.63 254	2.49 243	3.42 249	2.87 233	1.88 246	3.27 254	1.37 245	1.46 234	4.92 236	7.73 245	3.64 251	1.31 242	1.16 240	1.83 244	1.15 243	6.68 241	2.14 252	1.34 236	1.05 231	2.87 239	1.34 242	3.29 254	2.12 242	2.43 241	4.61 249

WAO-6	1.99 230	2.09 231	1.24 229	2.53 231	2.08 234	2.68 230	2.63 231	1.44 233	1.93 242	1.37 245	1.15 227	3.11 226	4.32 237	2.51 235	1.45 248	1.18 242	1.76 242	1.09 239	2.63 210	1.34 238	1.34 236	1.26 243	2.43 237	1.33 241	2.19 238	1.97 238	1.94 234	2.72 234

Venus	2.81 240	2.84 245	1.93 246	4.63 254	2.49 243	3.42 249	2.87 233	1.88 246	3.27 254	1.37 245	1.46 234	4.92 236	7.73 245	3.64 251	1.31 242	1.16 240	1.83 244	1.15 243	6.68 241	2.14 252	1.34 236	1.05 231	2.87 239	1.34 242	3.29 254	2.12 242	2.43 241	4.61 249

WAO-7	1.75 224	1.50 224	1.58 238	2.10 223	1.51 225	1.41 217	1.46 222	1.80 244	2.17 245	1.51 248	3.52 254	3.39 229	4.26 236	1.05 227	1.44 247	1.11 238	1.19 227	0.94 229	3.26 215	1.24 235	0.99 221	1.06 233	0.61 205	1.41 245	1.44 224	1.56 230	1.47 218	2.35 225

SPstereo	2.24 234	1.49 223	1.89 244	1.52 219	1.44 224	1.58 221	1.36 220	2.01 249	1.65 236	1.52 249	2.53 250	2.99 224	5.33 242	1.61 230	1.87 255	2.90 258	2.09 247	2.24 255	2.84 212	2.23 255	2.95 256	2.64 255	1.71 233	1.81 253	1.98 233	2.32 248	2.62 243	3.27 240

LVE	2.29 236	2.69 241	1.56 237	4.79 257	2.63 249	3.26 241	3.58 248	1.30 225	1.38 227	1.61 250	1.27 229	2.94 222	3.52 230	2.79 243	1.07 230	0.88 226	1.50 235	1.09 239	6.15 236	1.42 240	1.24 232	1.14 237	3.90 245	1.43 247	2.52 246	1.66 232	2.05 235	2.34 224

UNDER WATER	3.87 245	4.07 257	2.45 254	6.40 261	4.68 261	5.32 259	5.36 257	3.27 255	3.11 252	1.70 251	1.81 243	7.54 254	10.28 253	4.28 262	1.61 250	1.24 245	3.62 256	1.58 249	6.48 239	2.35 256	1.91 251	1.64 251	7.43 266	2.14 256	3.08 250	3.53 254	2.66 244	4.95 251

KSHMR	5.04 252	3.41 253	2.38 253	4.77 256	3.49 257	4.30 253	4.29 251	2.24 251	1.95 243	1.89 252	1.87 244	3.78 233	56.60 273	4.26 261	1.69 252	1.43 250	2.22 248	1.60 250	9.78 249	1.73 247	1.68 245	1.48 249	6.29 263	1.57 250	2.43 244	2.17 245	2.30 239	4.47 248

notaker	3.58 243	3.59 255	2.75 256	6.07 260	3.32 256	4.63 256	4.56 254	2.01 249	2.21 246	1.90 253	1.51 238	7.09 253	15.50 260	3.77 256	1.72 254	1.50 251	2.35 250	1.70 252	10.97 251	2.01 250	1.69 246	1.56 250	4.87 256	1.70 252	1.51 226	1.68 233	1.89 233	2.48 230

UNDER WATER-64	3.96 246	4.37 258	2.51 255	7.01 262	4.82 262	5.45 260	5.56 258	3.42 259	2.88 250	1.94 254	1.97 245	7.85 256	8.75 251	4.47 264	1.68 251	1.29 247	3.73 257	1.68 251	6.02 235	2.22 254	1.91 251	1.82 253	7.96 267	1.98 255	2.95 248	4.40 258	2.80 249	5.47 252

ktn	4.83 250	2.95 250	2.02 250	3.73 248	2.99 252	3.77 251	4.53 252	1.75 242	2.92 251	2.10 255	1.52 239	11.18 262	36.94 268	3.71 253	2.06 256	1.82 255	2.47 251	1.99 253	18.72 260	1.98 249	1.88 249	1.74 252	4.75 254	1.91 254	2.11 237	2.29 247	2.70 248	3.98 244

DispFullNet	2.28 235	2.67 240	3.43 260	2.54 232	2.31 240	2.65 229	2.56 230	1.35 229	1.31 224	2.15 256	0.96 215	8.62 259	2.71 229	2.49 234	1.12 233	1.67 254	2.75 254	1.39 247	6.61 240	2.05 251	1.38 241	1.06 233	1.21 227	0.77 211	0.92 203	0.88 188	1.50 220	2.53 232

PWCK	3.72 244	2.52 235	1.72 243	3.06 243	2.07 232	3.03 235	2.98 236	1.97 248	2.05 244	2.27 257	3.31 253	5.51 241	3.67 232	1.40 229	1.32 244	0.97 233	1.74 241	1.10 241	42.82 273	1.70 246	1.90 250	1.23 241	2.24 236	1.51 248	1.84 231	2.15 244	1.79 228	2.46 228

JetRed	5.83 256	4.38 259	5.23 262	3.30 244	4.12 260	5.85 261	9.23 263	4.20 260	2.78 249	2.31 258	2.00 246	5.46 240	1.20 204	5.68 265	3.38 260	3.88 259	6.46 262	6.52 260	3.80 220	2.98 257	6.60 260	4.97 261	5.41 259	2.73 259	9.22 260	21.91 266	5.29 258	18.57 261

HanzoNet	10.34 259	6.49 262	3.95 261	14.30 265	6.07 263	19.42 266	21.47 269	6.96 264	10.04 264	2.64 259	2.68 252	30.46 268	52.16 272	23.13 271	2.36 257	2.79 257	5.38 259	2.60 257	25.05 265	5.07 260	3.22 257	2.85 256	8.74 268	2.65 258	4.75 257	4.05 257	4.27 255	5.54 253

DPSimNet_ROB	5.25 253	2.91 247	3.05 257	2.71 234	2.70 250	2.74 232	3.01 239	3.28 256	3.44 256	2.70 260	24.36 270	5.90 246	13.71 258	2.93 245	2.87 259	4.00 260	3.18 255	2.34 256	22.47 261	3.37 258	4.40 259	3.75 260	2.59 238	2.84 260	3.39 256	3.00 253	3.30 252	6.87 255

MADNet++	4.30 248	2.97 251	3.19 258	2.44 228	3.80 258	2.62 228	3.22 242	3.36 258	4.11 257	3.55 261	3.66 255	5.40 239	4.86 240	3.12 246	2.43 258	4.06 261	3.95 258	3.22 258	6.34 238	4.44 259	7.73 263	13.41 264	2.00 235	3.91 261	3.19 251	7.99 260	3.68 254	3.33 241

FADE	5.66 255	1.41 220	2.00 249	1.25 212	1.43 223	2.81 233	4.08 250	1.86 245	7.46 262	3.68 262	14.46 264	14.74 263	8.31 249	1.28 228	1.05 225	1.28 246	6.68 263	3.60 259	22.95 263	9.97 263	7.36 262	7.22 262	1.21 227	2.26 257	1.66 229	1.24 219	4.68 257	16.99 259

DGTPSM_ROB	10.91 260	5.63 260	16.64 266	3.95 250	7.34 264	4.92 257	7.44 259	4.30 261	11.23 265	4.12 263	8.40 260	4.53 234	13.14 255	3.85 257	12.94 264	13.80 264	6.33 260	15.35 265	7.08 243	11.58 264	8.21 264	20.96 266	5.52 260	10.97 265	11.26 261	29.88 269	12.66 261	32.49 267

DPSMNet_ROB	11.00 261	5.63 260	16.64 266	3.96 251	7.34 264	4.92 257	7.44 259	4.30 261	11.25 266	4.13 264	8.58 261	4.57 235	14.55 259	3.88 258	12.94 264	13.80 264	6.34 261	15.40 266	7.85 245	11.58 264	8.22 265	20.97 267	5.52 260	10.97 265	11.28 262	29.87 268	12.66 261	32.49 267

ASD4	12.52 264	6.67 263	12.84 265	5.48 259	3.87 259	6.84 263	5.02 256	5.91 263	7.15 261	6.66 265	16.95 265	6.35 249	8.66 250	6.71 266	11.33 263	10.11 263	10.26 264	13.13 263	11.97 254	7.84 262	30.87 269	17.58 265	4.78 255	6.32 263	21.54 265	31.43 270	26.84 268	35.02 269

DPSM_ROB	17.13 266	15.19 264	21.09 268	8.59 263	8.29 266	12.91 264	8.41 261	9.74 267	14.29 267	8.00 266	8.92 262	10.02 260	13.15 256	3.71 253	17.12 266	17.90 266	17.95 267	19.75 268	13.14 255	14.59 266	24.07 267	27.10 268	6.34 264	14.03 267	30.70 270	38.45 271	35.86 270	43.05 271

DPSM	17.13 266	15.19 264	21.09 268	8.59 263	8.29 266	12.91 264	8.41 261	9.74 267	14.29 267	8.00 266	8.92 262	10.02 260	13.15 256	3.71 253	17.12 266	17.90 266	17.95 267	19.75 268	13.14 255	14.59 266	24.07 267	27.10 268	6.34 264	14.03 267	30.70 270	38.45 271	35.86 270	43.05 271

MyStereo03	34.45 272	30.52 270	42.47 274	17.26 267	16.71 270	26.07 269	16.92 267	19.55 270	28.76 270	16.17 268	17.98 266	20.17 265	26.47 264	7.52 268	34.40 269	35.99 269	36.08 270	39.75 271	26.27 267	29.34 270	48.43 274	54.62 273	12.72 269	28.26 270	61.75 273	77.38 274	72.05 274	86.69 274

MyStereo02	33.84 270	30.52 270	42.47 274	17.26 267	0.00 1	26.07 269	16.92 267	19.55 270	28.76 270	16.17 268	17.98 266	20.17 265	26.47 264	7.52 268	34.40 269	35.99 269	36.08 270	39.75 271	26.27 267	29.34 270	48.43 274	54.62 273	12.72 269	28.26 270	61.75 273	77.38 274	72.05 274	86.69 274

CasAABBNet	34.41 271	30.51 269	42.45 273	17.22 266	16.57 269	25.84 268	16.81 266	19.09 269	28.74 269	16.65 270	18.06 268	20.17 265	26.39 263	7.50 267	34.38 268	35.87 268	36.10 272	39.70 270	26.18 266	29.35 272	48.14 273	54.75 275	12.73 271	28.31 272	61.71 272	77.35 273	71.94 273	86.51 273

PML	26.01 269	16.47 267	5.54 263	20.38 269	13.16 268	20.84 267	9.63 265	9.23 266	69.83 275	17.73 271	139.43 275	91.26 274	98.96 275	9.19 270	8.28 261	7.65 262	13.69 265	6.52 260	31.86 269	6.30 261	10.00 266	7.86 263	5.54 262	5.57 262	24.82 268	10.77 262	31.09 269	10.74 258

LRCNet_RVC	19.16 268	27.96 268	9.75 264	30.25 270	27.88 271	31.68 271	26.10 270	20.49 272	8.68 263	28.66 272	28.73 271	30.64 269	23.65 261	32.48 272	8.43 262	1.88 256	23.05 269	16.90 267	40.24 270	17.44 269	6.93 261	3.35 258	35.23 272	25.28 269	1.49 225	1.01 206	5.96 259	3.25 239

HaxPig	36.95 273	39.38 272	36.02 270	37.94 272	42.14 272	37.82 273	41.49 272	37.89 273	39.02 272	47.01 273	48.90 273	44.27 271	35.80 267	36.82 273	38.89 272	36.75 272	45.48 273	48.70 273	40.83 271	39.66 273	36.10 270	30.92 270	47.77 274	39.68 273	18.58 264	16.85 264	13.59 263	19.32 262

AVERAGE_ROB	39.07 274	42.10 273	39.04 271	43.37 273	44.15 274	43.08 274	43.88 273	43.21 274	40.00 273	47.62 274	48.04 272	44.84 272	39.97 269	43.46 275	38.33 271	36.44 271	46.53 274	49.04 274	41.84 272	40.32 274	39.63 271	34.70 271	46.76 273	39.74 274	24.66 267	16.71 263	19.73 265	17.80 260

MEDIAN_ROB	40.90 275	43.34 274	39.72 272	44.06 274	45.29 275	43.61 275	44.70 274	43.97 275	40.60 274	50.37 275	51.53 274	46.75 273	40.36 270	41.80 274	40.48 273	38.16 273	48.55 275	51.45 275	44.21 274	42.99 275	40.94 272	34.86 272	48.85 275	41.17 275	25.23 269	24.02 267	21.83 267	25.36 265

Low-res two-view benchmark