Low-res two-view results

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

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

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

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

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

LG-Stereo	0.13 14	0.04 5	0.02 8	0.02 16	0.07 41	0.12 125	0.00 1	0.02 17	0.04 28	0.00 1	0.55 147	0.43 95	0.00 1	0.00 1	0.78 18	0.59 22	0.02 2	0.06 25	0.45 35	0.04 20	0.14 14	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 67	0.05 8	0.00 1

ProNet	0.06 1	0.03 2	0.08 27	0.01 6	0.00 1	0.12 125	0.27 179	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.05 99	0.43 4	0.28 3	0.02 2	0.00 1	0.09 9	0.00 1	0.05 2	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 60	0.00 1	0.05 8	0.00 1

RAFT	0.18 21	0.04 5	0.33 67	0.02 16	0.00 1	0.12 125	0.12 156	0.94 111	0.01 5	0.70 132	0.00 1	0.17 22	0.00 1	0.01 31	0.57 8	0.46 10	0.03 11	0.00 1	0.06 6	0.21 83	0.14 14	0.50 33	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.27 39	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 27	0.14 40	0.04 19	0.01 6	0.05 32	0.18 159	0.00 1	0.02 17	0.03 19	0.00 1	0.67 163	0.18 30	0.01 4	0.00 1	1.27 31	0.71 32	0.03 11	0.16 61	1.04 64	0.05 26	0.27 27	0.40 30	0.00 1	0.01 9	0.04 42	0.00 1	0.09 20	0.00 1

CoSv	0.08 6	0.11 36	0.21 39	0.01 6	0.02 10	0.01 39	0.00 1	0.02 17	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.11 13	0.01 4	0.00 1	0.66 12	0.62 27	0.03 11	0.06 25	0.08 7	0.02 7	0.03 1	0.12 16	0.00 1	0.01 9	0.01 8	0.00 1	0.08 17	0.00 1

RAStereo	0.23 32	0.17 50	0.05 20	0.05 37	0.10 53	0.00 1	0.01 51	0.03 28	0.04 28	0.96 148	0.00 1	0.19 40	0.01 4	0.01 31	1.67 49	1.14 70	0.06 29	0.06 25	0.21 22	0.02 7	0.60 52	0.71 48	0.00 1	0.05 45	0.03 30	0.01 15	0.10 21	0.01 26

Occ-G	0.22 30	0.10 31	0.23 43	0.04 32	0.10 53	0.16 147	0.00 1	0.04 34	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.13 15	0.01 4	0.00 1	1.13 27	0.76 35	0.05 24	0.15 57	0.80 53	0.01 3	0.71 61	0.74 51	0.00 1	0.03 30	0.03 30	0.01 15	0.71 51	0.01 26

Pointernet	0.06 1	0.04 5	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 102	0.18 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 94	0.10 10	0.01 4	0.00 1	0.31 2	0.33 6	0.02 2	0.00 1	0.04 3	0.06 29	0.10 7	0.05 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 6	0.18 83

U	0.20 27	0.12 37	0.02 8	0.06 47	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.01 4	0.00 1	1.57 44	1.16 75	0.03 11	0.07 34	0.45 35	0.07 34	0.45 40	0.85 57	0.00 1	0.02 22	0.07 55	0.00 1	0.06 13	0.02 39

GMStereo	0.44 56	0.93 187	0.07 23	0.25 98	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.14 59	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.30 68	0.01 4	0.01 31	1.87 61	0.90 44	0.26 78	0.17 63	2.60 123	0.08 39	1.17 88	0.33 25	0.00 1	0.05 45	0.08 60	0.02 35	2.57 98	0.04 46
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.30 40	0.21 58	0.07 23	0.05 37	0.05 32	0.00 1	0.06 127	0.01 4	0.03 19	0.22 94	0.00 1	0.19 40	0.01 4	0.05 99	2.24 79	0.62 27	0.24 72	0.12 46	0.35 30	0.07 34	0.30 30	0.11 15	0.04 102	0.08 80	0.03 30	0.04 46	2.84 106	0.02 39

TDLM	0.09 9	0.08 27	0.12 32	0.02 16	0.02 10	0.00 1	0.01 51	0.19 64	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.48 103	0.01 4	0.01 31	0.26 1	0.22 1	0.08 34	0.06 25	0.01 1	0.00 1	0.10 7	0.10 14	0.01 49	0.01 9	0.00 1	0.01 15	0.30 41	0.39 104

MM-Stereo_test2	0.13 14	0.04 5	0.07 23	0.00 1	0.02 10	0.02 67	0.00 1	0.01 4	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.02 13	0.00 1	0.76 15	0.59 22	0.07 32	0.05 21	0.18 18	0.28 108	0.29 29	0.53 37	0.01 49	0.01 9	0.08 60	0.20 86	0.04 6	0.00 1

MaDis-Stereo	0.33 44	0.21 58	0.36 85	0.06 47	0.13 62	0.01 39	0.03 103	0.06 42	0.06 46	1.25 169	0.00 1	0.20 45	0.02 13	0.02 54	1.52 41	1.15 72	0.12 42	0.24 76	1.27 76	0.10 45	0.71 61	0.90 61	0.00 1	0.07 60	0.17 98	0.15 76	0.13 25	0.04 46

StereoVision	0.11 13	0.10 31	0.02 8	0.04 32	0.03 20	0.00 1	0.02 83	0.04 34	0.03 19	0.03 69	0.00 1	0.17 22	0.02 13	0.03 73	0.99 23	0.75 34	0.05 24	0.01 9	0.29 27	0.03 13	0.15 16	0.07 12	0.00 1	0.05 45	0.03 30	0.00 1	0.06 13	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 18	0.09 28	0.03 15	0.05 37	0.05 32	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.05 39	0.24 98	0.00 1	0.08 7	0.02 13	0.01 31	1.28 32	1.00 53	0.03 11	0.02 13	0.05 4	0.04 20	0.31 32	0.34 26	0.00 1	0.03 30	0.03 30	0.00 1	0.05 8	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 21	0.07 25	0.02 8	0.05 37	0.06 39	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.02 13	0.00 1	1.54 43	1.07 58	0.04 18	0.03 15	0.65 46	0.04 20	0.32 33	0.73 49	0.00 1	0.02 22	0.03 30	0.01 15	0.08 17	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT + AFF	0.41 52	0.04 5	0.01 2	0.22 84	0.02 10	0.04 90	0.00 1	0.03 28	0.03 19	0.00 1	0.00 1	0.28 61	0.02 13	0.01 31	4.88 217	0.92 48	0.35 94	0.02 13	2.33 111	0.03 13	0.65 55	0.50 33	0.01 49	0.12 102	0.15 95	0.10 67	0.24 36	0.01 26

MM-Stereo_test3	0.07 4	0.04 5	0.02 8	0.00 1	0.01 6	0.02 67	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 14	0.03 19	0.00 1	0.38 3	0.30 4	0.03 11	0.00 1	0.15 14	0.07 34	0.05 2	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.06 51	0.38 42	0.06 57

MM-Stereo_test1	0.07 4	0.04 5	0.08 27	0.00 1	0.01 6	0.03 82	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.03 19	0.00 1	0.55 7	0.45 9	0.04 18	0.00 1	0.18 18	0.06 29	0.07 5	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.03 30	0.08 60	0.05 8	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 32	0.19 52	0.23 43	0.01 6	0.05 32	0.12 125	0.01 51	0.02 17	0.03 19	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.03 19	0.00 1	1.06 25	0.66 30	0.08 34	0.12 46	0.20 21	0.02 7	0.43 38	0.42 31	0.00 1	0.02 22	0.01 8	0.02 35	2.26 93	0.06 57

IGEV-Stereo++	0.18 21	0.03 2	0.05 20	0.02 16	0.02 10	0.10 112	0.00 1	0.01 4	0.03 19	0.00 1	0.07 94	0.18 30	0.03 19	0.01 31	0.89 22	0.54 17	0.04 18	0.08 36	0.50 38	0.02 7	0.15 16	0.67 46	0.00 1	0.01 9	0.02 20	0.01 15	1.27 67	0.00 1

UniTT-Stereo	0.35 46	0.28 75	0.38 94	0.07 56	0.18 89	0.00 1	0.01 51	0.07 47	0.08 63	0.00 1	0.00 1	0.29 64	0.03 19	0.05 99	1.88 63	1.42 100	0.15 50	0.33 107	1.70 90	0.07 34	0.88 73	1.21 78	0.00 1	0.12 102	0.06 53	0.03 44	0.14 27	0.03 42

AASNet	0.18 21	0.44 112	0.26 48	0.08 61	0.08 46	0.00 1	0.08 141	0.03 28	0.05 39	0.26 99	0.00 1	0.16 18	0.03 19	0.01 31	1.06 25	0.60 24	0.08 34	0.03 15	0.08 7	0.16 61	0.24 25	0.64 44	0.00 1	0.03 30	0.00 1	0.01 15	0.38 42	0.03 42

ARAFT	0.70 88	0.19 52	0.28 52	0.31 127	0.08 46	0.00 1	0.01 51	0.16 60	0.08 63	1.30 172	0.00 1	0.38 85	0.03 19	0.10 146	3.41 155	1.87 144	0.29 84	0.27 91	2.54 120	0.05 26	1.83 128	1.60 95	0.01 49	0.10 94	0.42 125	0.02 35	3.41 134	0.12 74

delet	0.19 26	0.07 25	0.25 46	0.06 47	0.04 28	0.02 67	0.02 83	0.01 4	0.04 28	0.34 106	0.00 1	0.10 10	0.03 19	0.02 54	1.36 35	0.46 10	0.16 54	0.05 21	0.13 13	0.05 26	0.13 13	0.18 19	0.00 1	0.04 39	0.00 1	0.01 15	1.41 70	0.02 39

UPFNet	0.44 56	0.29 80	0.59 132	0.21 80	0.26 125	0.01 39	0.02 83	0.08 51	0.08 63	0.39 113	0.00 1	0.27 58	0.03 19	0.24 196	3.08 133	0.92 48	0.14 48	0.12 46	0.57 43	0.31 113	0.36 34	0.39 28	0.01 49	0.12 102	0.02 20	0.01 15	3.44 137	0.05 51

DFGA-Net	0.41 52	0.31 89	0.08 27	0.24 94	0.04 28	0.01 39	0.01 51	0.55 100	0.05 39	1.29 171	0.00 1	0.16 18	0.04 28	0.03 73	1.67 49	1.15 72	0.16 54	0.08 36	0.92 57	0.04 20	0.57 48	0.30 22	0.00 1	0.08 80	0.01 8	0.00 1	3.34 132	0.01 26

AIO-test2	0.06 1	0.09 28	0.01 2	0.00 1	0.09 49	0.04 90	0.01 51	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.04 28	0.00 1	0.45 5	0.25 2	0.02 2	0.00 1	0.03 2	0.03 13	0.05 2	0.06 11	0.00 1	0.16 124	0.05 48	0.01 15	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.08 6	0.03 2	0.03 15	0.01 6	0.07 41	0.05 96	0.00 1	0.01 4	0.03 19	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 28	0.00 1	0.68 13	0.55 18	0.02 2	0.00 1	0.11 12	0.19 72	0.12 11	0.15 17	0.00 1	0.01 9	0.01 8	0.01 15	0.01 2	0.00 1

LL-Strereo2	0.61 78	0.22 64	0.36 85	0.09 62	0.10 53	0.17 154	0.01 51	2.25 161	0.18 104	0.00 1	0.00 1	0.21 48	0.04 28	0.21 186	1.68 51	1.32 89	0.05 24	0.12 46	2.34 112	0.39 123	1.51 112	2.98 153	0.00 1	0.08 80	0.43 127	0.01 15	1.44 72	0.31 95

IER	0.59 74	0.45 115	0.27 49	0.30 125	0.16 72	0.00 1	0.01 51	0.42 86	0.11 76	1.09 156	0.07 94	1.35 162	0.04 28	0.20 181	3.17 137	1.08 60	0.20 64	0.13 53	0.73 49	0.40 124	0.51 43	0.64 44	0.21 175	0.07 60	0.08 60	1.01 146	2.92 108	0.28 92

rafts_anoy	0.62 80	0.28 75	0.70 154	0.37 149	0.21 103	0.04 90	0.00 1	2.53 184	0.14 89	0.01 58	0.00 1	0.10 10	0.04 28	0.02 54	2.50 98	1.45 104	0.32 90	0.36 112	1.92 94	0.17 63	1.38 103	0.99 67	0.00 1	0.18 128	0.53 132	0.73 133	0.73 52	1.01 143

GANet	0.29 38	0.56 136	0.39 97	0.27 110	0.11 57	0.88 202	0.14 162	0.27 74	0.06 46	0.02 65	0.28 122	1.85 170	0.04 28	0.03 73	0.62 11	0.39 7	0.37 101	0.14 56	0.24 25	0.01 3	0.20 20	0.05 8	0.06 122	0.02 22	0.06 53	0.01 15	0.48 44	0.16 80

CVANet_RVC	0.21 29	0.15 44	0.61 139	0.42 162	0.06 39	0.06 101	0.01 51	1.53 131	0.05 39	0.08 79	0.04 85	0.62 124	0.04 28	0.03 73	0.46 6	0.32 5	0.14 48	0.09 39	0.05 4	0.01 3	0.19 19	0.07 12	0.00 1	0.03 30	0.00 1	0.01 15	0.55 45	0.08 61

AANet_RVC	0.25 34	0.05 14	0.29 55	0.06 47	0.19 92	0.00 1	0.23 176	0.03 28	0.17 99	0.35 110	0.01 74	0.07 6	0.04 28	0.01 31	1.37 36	0.48 13	0.10 38	0.06 25	0.43 33	0.17 63	0.10 7	0.25 21	0.03 92	0.05 45	0.02 20	0.06 51	1.15 61	0.89 134

111111	0.13 14	0.02 1	0.03 15	0.01 6	0.02 10	0.10 112	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.01 74	0.18 30	0.05 37	0.01 31	0.85 21	0.48 13	0.05 24	0.06 25	0.33 29	0.02 7	0.20 20	0.84 55	0.00 1	0.01 9	0.02 20	0.05 47	0.02 3	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 9	0.05 14	0.01 2	0.01 6	0.00 1	0.17 154	0.00 1	0.02 17	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 37	0.00 1	0.75 14	0.56 19	0.03 11	0.04 17	0.17 17	0.03 13	0.10 7	0.31 23	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 15	0.07 15	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 6	0.06 20	0.01 2	0.01 6	0.00 1	0.17 154	0.00 1	0.02 17	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 37	0.00 1	0.80 19	0.60 24	0.02 2	0.04 17	0.15 14	0.03 13	0.08 6	0.05 8	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 15	0.07 15	0.00 1

GIP-stereo	0.18 21	0.05 14	0.13 33	0.02 16	0.03 20	0.16 147	0.02 83	0.06 42	0.03 19	0.00 1	0.26 120	0.31 69	0.05 37	0.01 31	1.03 24	0.57 20	0.06 29	0.01 9	0.26 26	0.29 109	0.38 35	0.81 52	0.07 126	0.02 22	0.03 30	0.09 64	0.21 31	0.00 1

AIO-Stereo	0.14 18	0.04 5	0.36 85	0.01 6	0.03 20	0.13 134	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.05 37	0.00 1	0.61 10	0.42 8	0.04 18	0.07 34	1.51 84	0.06 29	0.12 11	0.04 5	0.00 1	0.01 9	0.01 8	0.02 35	0.12 24	0.00 1

RSM	0.10 11	0.05 14	0.36 85	0.02 16	0.02 10	0.11 116	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.05 37	0.00 1	0.60 9	0.49 15	0.01 1	0.04 17	0.15 14	0.03 13	0.20 20	0.03 2	0.00 1	0.02 22	0.02 20	0.19 83	0.05 8	0.00 1

HCRNet	0.41 52	0.36 100	0.34 73	0.30 125	0.12 60	0.00 1	0.05 117	0.02 17	0.02 12	1.46 183	0.00 1	0.18 30	0.05 37	0.00 1	2.70 108	0.67 31	0.22 67	0.06 25	0.22 23	0.11 48	0.30 30	0.59 40	0.02 71	0.01 9	0.01 8	0.01 15	3.21 126	0.03 42

DMCA	0.27 36	0.37 103	0.20 37	0.17 72	0.09 49	0.02 67	0.01 51	0.02 17	0.04 28	0.59 126	0.00 1	0.34 79	0.05 37	0.01 31	1.81 59	0.88 41	0.31 88	0.12 46	0.22 23	0.10 45	0.38 35	0.23 20	0.00 1	0.03 30	0.03 30	0.06 51	1.19 62	0.15 78

GREAT-IGEV	0.14 18	0.06 20	0.30 56	0.02 16	0.01 6	0.15 142	0.00 1	0.02 17	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.06 45	0.00 1	0.77 16	0.57 20	0.02 2	0.05 21	0.19 20	0.26 99	0.16 18	0.39 28	0.02 71	0.03 30	0.02 20	0.00 1	0.60 47	0.00 1

dd	0.93 116	0.46 119	0.32 61	1.70 217	0.04 28	0.21 168	0.11 154	0.46 93	0.06 46	0.11 82	0.01 74	1.91 171	0.06 45	0.16 165	4.29 185	0.96 50	0.81 157	0.34 109	5.67 180	0.37 120	0.58 50	0.68 47	0.15 158	0.26 151	0.07 55	0.09 64	3.26 128	1.96 164

AFF-stereo	0.55 67	0.29 80	0.41 108	0.33 130	0.09 49	0.03 82	0.00 1	0.38 84	0.10 73	1.17 162	0.01 74	0.32 72	0.06 45	0.00 1	1.52 41	1.24 81	0.15 50	0.59 153	3.40 154	0.07 34	0.54 45	0.60 41	0.00 1	0.07 60	0.13 88	0.06 51	3.05 113	0.10 69

STTStereo	1.06 126	0.85 180	0.57 128	0.36 147	0.29 133	0.08 105	0.64 195	0.43 89	1.56 216	1.40 181	0.26 120	1.95 173	0.07 48	0.29 202	4.26 182	1.06 57	0.25 73	0.23 75	1.16 69	0.14 53	1.46 110	0.84 55	0.12 145	0.10 94	0.07 55	1.81 165	3.51 142	4.84 198

CFNet	0.57 71	0.46 119	0.64 147	0.43 163	0.34 152	0.04 90	0.00 1	0.58 102	0.09 70	0.66 130	0.05 90	0.64 125	0.07 48	0.05 99	2.25 80	0.65 29	0.35 94	0.06 25	0.73 49	0.34 115	0.85 72	0.73 49	0.00 1	0.08 80	0.45 128	0.16 78	3.22 127	1.51 155

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 120	0.82 174	0.34 73	0.18 74	0.43 163	0.03 82	1.10 209	1.20 119	2.50 236	2.06 200	0.11 100	0.69 131	0.07 48	0.54 218	3.65 166	0.91 46	0.19 63	0.22 73	1.65 89	0.15 57	0.73 64	0.92 62	0.08 128	0.18 128	0.11 76	3.29 192	2.58 100	2.09 167
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLG-Stereo_test3	0.31 41	0.05 14	0.34 73	0.11 66	0.15 71	0.17 154	0.01 51	0.06 42	0.04 28	1.15 159	0.00 1	0.18 30	0.08 51	0.01 31	1.50 39	0.89 43	0.04 18	0.17 63	1.19 73	0.08 39	0.57 48	0.82 53	0.02 71	0.05 45	0.03 30	0.02 35	0.75 53	0.01 26

SGD-Stereo	0.44 56	0.10 31	0.27 49	0.02 16	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.40 91	0.08 51	0.01 31	4.44 192	1.85 143	0.29 84	0.29 93	0.45 35	0.19 72	1.40 105	1.47 85	0.02 71	0.04 39	0.05 48	0.06 51	0.19 28	0.23 85

RSM++	0.10 11	0.05 14	0.36 85	0.02 16	0.01 6	0.11 116	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.08 51	0.00 1	0.77 16	0.52 16	0.02 2	0.04 17	0.10 11	0.03 13	0.20 20	0.16 18	0.00 1	0.03 30	0.01 8	0.00 1	0.11 22	0.00 1

CIPLG	0.87 108	0.19 52	0.67 152	0.27 110	0.21 103	0.00 1	0.20 170	0.19 64	0.50 149	0.07 76	0.12 101	1.16 156	0.08 51	0.21 186	4.78 212	1.50 109	0.68 141	0.22 73	1.92 94	0.18 66	2.28 137	2.98 153	0.04 102	0.27 159	0.66 144	0.09 64	3.80 160	0.12 74

IPLGR_C	0.86 103	0.20 56	0.61 139	0.28 115	0.21 103	0.00 1	0.22 174	0.18 62	0.47 144	0.07 76	0.12 101	1.18 157	0.08 51	0.20 181	4.59 201	1.50 109	0.65 134	0.26 82	2.00 97	0.19 72	2.34 142	2.95 150	0.05 113	0.27 159	0.60 139	0.07 57	3.82 162	0.11 71

ACRE	0.87 108	0.21 58	0.64 147	0.28 115	0.20 98	0.00 1	0.20 170	0.18 62	0.48 147	0.08 79	0.15 107	1.22 158	0.08 51	0.23 195	4.70 209	1.49 107	0.67 137	0.25 81	1.97 96	0.18 66	2.33 141	2.98 153	0.05 113	0.26 151	0.67 147	0.07 57	3.81 161	0.11 71

TestStereo	0.55 67	0.62 152	0.47 118	0.22 84	0.09 49	0.00 1	0.01 51	1.90 148	0.22 119	0.30 103	0.00 1	0.28 61	0.08 51	0.01 31	1.58 45	0.87 39	0.34 92	0.19 67	2.65 128	0.08 39	1.43 106	0.55 39	0.02 71	0.07 60	0.10 72	0.42 111	2.09 89	0.13 76

raft+_RVC	0.49 64	0.38 106	0.37 93	0.34 136	0.21 103	0.03 82	0.04 111	2.29 162	0.09 70	0.00 1	0.00 1	0.25 52	0.08 51	0.02 54	1.79 58	1.24 81	0.29 84	0.09 39	2.37 117	0.24 93	0.77 67	1.09 72	0.00 1	0.06 53	0.07 55	0.12 70	0.57 46	0.36 102

ADLNet	0.67 87	0.96 192	0.10 30	0.21 80	0.23 111	0.08 105	0.01 51	1.26 121	0.09 70	0.32 104	0.06 91	2.28 178	0.08 51	0.18 174	3.28 148	1.03 55	0.35 94	0.11 44	0.54 40	0.18 66	0.54 45	1.10 73	0.00 1	0.03 30	0.88 152	0.68 127	3.16 122	0.28 92

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 83	0.29 80	0.60 135	0.37 149	0.27 127	0.03 82	0.02 83	0.96 113	0.11 76	1.34 175	0.00 1	0.28 61	0.08 51	0.01 31	1.83 60	1.32 89	0.26 78	0.11 44	3.40 154	0.24 93	0.79 68	0.89 60	0.00 1	0.19 131	0.38 119	0.22 88	3.31 129	0.15 78

DSFCA	0.70 88	0.43 110	0.51 124	0.29 122	0.58 175	0.04 90	0.59 192	0.22 68	0.54 152	0.49 121	0.56 148	0.33 75	0.08 51	0.04 91	2.86 117	1.28 86	0.67 137	0.73 171	1.00 61	0.44 138	1.01 81	1.14 75	0.21 175	0.24 142	0.54 133	0.82 137	2.81 104	0.47 110

AIO_rvc	0.29 38	0.29 80	0.34 73	0.03 27	0.02 10	0.14 135	0.10 148	0.02 17	0.05 39	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.09 62	0.01 31	1.58 45	1.03 55	0.04 18	0.18 66	1.71 91	0.04 20	0.56 47	0.92 62	0.14 155	0.01 9	0.13 88	0.03 44	0.13 25	0.01 26

AIO_test	0.35 46	0.45 115	0.42 110	0.03 27	0.02 10	0.14 135	0.23 176	0.12 57	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.19 40	0.09 62	0.00 1	1.60 48	1.26 84	0.06 29	0.08 36	0.80 53	0.06 29	1.12 84	1.01 68	0.18 168	0.01 9	0.19 100	0.45 113	0.99 59	0.01 26

MyStereo04	2.04 180	0.66 158	0.91 172	0.69 183	0.82 193	0.02 67	0.04 111	2.62 191	0.91 187	2.83 219	0.75 169	1.37 163	0.09 62	0.08 129	5.03 223	3.04 207	0.58 125	0.72 170	10.25 231	1.62 214	4.78 207	3.27 164	0.94 241	0.69 213	2.62 210	4.29 210	4.75 200	0.65 125

plain	0.45 59	0.37 103	0.43 111	0.16 71	0.37 156	0.00 1	0.00 1	0.74 107	0.08 63	0.01 58	0.00 1	0.53 113	0.09 62	0.04 91	2.41 91	1.80 141	0.25 73	0.31 97	0.93 58	0.10 45	1.31 99	1.36 83	0.00 1	0.23 141	0.13 88	0.02 35	0.25 37	0.09 63

MIF-Stereo (partial)	0.47 62	0.36 100	0.44 114	0.07 56	0.18 89	0.01 39	0.00 1	0.07 47	0.11 76	0.01 58	0.01 74	0.38 85	0.09 62	0.03 73	2.00 65	1.58 115	0.22 67	0.50 140	0.75 52	0.06 29	1.09 82	0.94 64	0.00 1	0.19 131	0.08 60	0.26 92	2.83 105	0.39 104

MIM_Stereo	0.55 67	0.13 39	0.43 111	0.34 136	0.22 109	0.11 116	0.02 83	2.05 153	0.07 52	0.00 1	0.01 74	0.23 50	0.09 62	0.03 73	2.07 68	1.15 72	0.15 50	0.39 117	2.56 121	0.27 106	1.24 96	0.94 64	0.06 122	0.13 109	0.18 99	0.19 83	1.72 77	0.17 82

psm_up	1.01 123	0.60 143	0.96 175	0.38 154	0.75 188	0.01 39	0.03 103	2.33 165	1.18 203	0.78 135	0.00 1	0.94 143	0.09 62	0.45 215	2.41 91	1.18 76	0.62 129	0.44 126	3.67 161	0.32 114	1.14 86	0.85 57	0.00 1	0.58 209	1.06 158	1.42 155	3.75 156	1.44 152

UDGNet	2.51 195	1.01 193	0.33 67	10.93 269	5.26 260	8.50 266	3.54 249	1.72 134	0.15 91	0.23 97	0.08 97	0.52 112	0.10 69	10.25 288	3.55 159	1.25 83	0.46 108	0.46 129	2.73 129	0.59 160	2.44 148	4.14 192	2.94 263	0.15 116	1.72 184	0.77 135	2.94 110	1.13 146

iRaftStereo_RVC	0.22 30	0.19 52	0.35 78	0.22 84	0.11 57	0.01 39	0.00 1	0.04 34	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.22 49	0.10 69	0.03 73	1.13 27	0.87 39	0.16 54	0.06 25	0.37 32	0.11 48	0.95 75	0.62 43	0.00 1	0.02 22	0.08 60	0.00 1	0.11 22	0.03 42

RYNet	0.45 59	0.04 5	0.00 1	0.02 16	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.04 28	0.07 76	0.00 1	0.05 3	0.12 71	0.00 1	4.77 211	0.60 24	0.10 38	1.00 204	0.35 30	0.01 3	0.21 24	0.04 5	0.00 1	0.02 22	0.08 60	3.06 186	1.39 69	0.13 76

AEACV	0.25 34	0.71 164	0.36 85	0.04 32	0.03 20	0.10 112	0.00 1	0.02 17	0.03 19	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.13 72	0.02 54	1.22 29	0.79 36	0.05 24	0.26 82	0.73 49	0.29 109	0.63 54	0.50 33	0.12 145	0.04 39	0.01 8	0.21 87	0.29 40	0.00 1

DMCA-RVC	0.65 83	0.42 109	0.43 111	0.31 127	0.58 175	0.15 142	0.44 187	0.29 77	1.57 217	1.31 173	0.35 130	0.55 116	0.13 72	0.11 149	2.54 101	1.10 63	0.51 116	0.46 129	0.84 55	0.36 119	0.76 66	0.83 54	0.19 170	0.14 112	0.11 76	0.06 51	2.59 101	0.52 113

RP	1.29 143	1.06 200	2.32 232	0.84 189	1.16 203	0.39 179	1.53 218	1.89 146	1.68 220	0.29 102	2.21 200	2.25 177	0.13 72	0.40 211	3.31 151	1.07 58	0.61 127	0.05 21	1.61 88	0.40 124	0.65 55	3.05 157	0.11 142	0.29 171	0.29 110	0.92 141	4.24 187	2.04 166

HSM	0.97 118	0.30 85	0.87 169	0.54 174	0.46 164	0.00 1	0.01 51	2.93 207	0.30 129	0.13 86	0.56 148	0.65 126	0.13 72	0.05 99	2.97 127	1.08 60	0.66 135	0.17 63	3.26 150	0.35 117	1.78 126	2.03 110	0.04 102	0.33 182	0.38 119	0.81 136	4.16 185	1.10 144

S2M2	0.78 95	0.14 40	1.69 216	0.27 110	0.14 67	0.00 1	0.01 51	0.23 71	0.31 130	2.17 204	0.00 1	0.42 93	0.14 76	0.00 1	2.15 77	2.06 161	0.38 105	0.48 134	1.19 73	0.22 87	2.27 136	1.92 101	0.05 113	0.08 80	0.09 69	0.71 132	3.67 147	0.16 80

GLC_STEREO	0.76 94	0.44 112	0.48 119	0.22 84	0.24 115	0.00 1	0.00 1	2.40 167	0.19 107	0.15 90	0.04 85	0.27 58	0.14 76	0.02 54	2.55 102	1.82 142	0.46 108	0.24 76	2.26 108	0.30 112	2.66 154	1.47 85	0.05 113	0.08 80	0.05 48	0.07 57	3.59 144	0.32 97

CREStereo++_RVC	0.99 120	0.21 58	1.16 188	0.28 115	0.36 154	0.01 39	0.05 117	2.06 156	0.27 125	0.62 127	0.08 97	0.46 100	0.14 76	0.05 99	2.55 102	2.70 192	0.74 149	0.50 140	2.59 122	0.24 93	2.97 163	2.20 119	0.09 132	0.10 94	0.96 153	0.43 112	4.10 183	0.79 130
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
LGtest1	0.40 51	0.06 20	0.35 78	0.03 27	0.13 62	0.16 147	0.01 51	0.08 51	0.13 85	0.04 72	0.89 171	0.20 45	0.15 79	0.00 1	1.69 54	1.30 88	0.18 59	0.29 93	0.66 47	0.23 89	0.52 44	3.25 163	0.05 113	0.08 80	0.04 42	0.02 35	0.22 32	0.01 26

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 62	0.10 31	0.33 67	0.05 37	0.16 72	0.08 105	0.00 1	0.12 57	0.23 123	0.03 69	0.04 85	0.46 100	0.15 79	0.01 31	1.97 64	1.14 70	0.25 73	0.44 126	1.88 93	0.20 80	1.65 119	2.18 118	0.15 158	0.07 60	0.04 42	0.14 75	0.78 54	0.06 57

MGS-Stereo	0.61 78	0.95 190	0.61 139	0.26 106	0.16 72	0.01 39	0.02 83	0.06 42	0.15 91	0.00 1	0.00 1	0.29 64	0.15 79	0.01 31	5.46 233	0.88 41	0.30 87	0.27 91	0.86 56	0.38 122	1.25 97	1.76 99	0.03 92	0.14 112	0.29 110	0.26 92	1.72 77	0.25 90

anonymousdsp	0.27 36	0.09 28	0.36 85	0.24 94	0.05 32	0.09 109	0.00 1	0.03 28	0.05 39	0.00 1	0.28 122	0.19 40	0.15 79	0.00 1	1.24 30	0.84 38	0.12 42	0.10 42	0.29 27	0.18 66	0.42 37	1.05 70	0.02 71	0.05 45	0.01 8	0.01 15	1.54 74	0.00 1

test_4	0.60 77	0.10 31	0.53 127	0.29 122	0.13 62	0.07 102	0.22 174	0.09 53	0.07 52	0.03 69	0.00 1	0.68 129	0.15 79	0.08 129	2.06 67	1.55 113	0.12 42	0.39 117	1.82 92	0.18 66	1.12 84	2.11 113	0.01 49	0.07 60	0.20 102	0.30 97	3.49 141	0.24 88

LMCR-Stereo	0.97 118	0.53 132	0.59 132	0.28 115	0.25 117	0.07 102	0.02 83	1.39 125	0.28 126	0.34 106	0.12 101	0.74 137	0.15 79	0.12 152	3.20 138	1.88 147	1.07 181	0.36 112	5.87 185	1.71 216	2.10 135	2.39 129	0.02 71	0.33 182	0.35 117	0.38 107	1.44 72	0.34 100

RALCasStereoNet	0.70 88	0.30 85	0.84 167	0.37 149	0.28 130	0.05 96	0.12 156	2.12 158	0.13 85	1.03 152	0.04 85	0.50 106	0.15 79	0.03 73	2.37 90	1.67 128	0.23 70	0.24 76	1.26 75	0.14 53	1.21 90	2.03 110	0.01 49	0.11 101	0.34 116	1.39 153	0.78 54	1.25 148

APVNet	1.14 135	1.04 197	0.20 37	0.33 130	0.37 156	0.21 168	0.36 184	0.34 79	0.39 138	0.95 146	0.44 139	0.71 133	0.15 79	0.15 163	3.51 158	2.84 195	1.63 209	0.93 197	4.54 171	0.69 167	1.89 130	4.06 188	0.02 71	0.53 205	0.10 72	0.38 107	3.20 125	0.95 137

HGLStereo	0.58 72	0.32 93	0.38 94	0.23 90	0.26 125	0.01 39	0.06 127	0.06 42	0.12 82	1.22 168	0.70 166	0.14 17	0.15 79	0.09 137	2.33 89	1.33 92	0.37 101	0.24 76	1.13 68	0.15 57	0.97 77	1.51 89	0.06 122	0.07 60	0.08 60	0.08 60	3.08 115	0.47 110

anonymousdsp2	0.70 88	0.27 73	0.28 52	0.23 90	0.07 41	0.02 67	0.02 83	1.36 124	0.08 63	0.02 65	0.59 152	0.29 64	0.16 88	0.08 129	1.51 40	1.55 113	0.25 73	0.32 99	3.52 157	0.55 156	1.55 117	3.00 156	0.02 71	0.07 60	0.13 88	0.15 76	2.70 102	0.01 26

UNet	0.56 70	0.30 85	0.39 97	0.26 106	0.19 92	0.03 82	0.08 141	0.52 99	0.13 85	1.15 159	0.00 1	0.44 96	0.16 88	0.16 165	2.13 75	1.28 86	0.34 92	0.20 71	1.42 81	0.19 72	0.62 53	0.50 33	0.13 148	0.24 142	0.03 30	0.26 92	3.32 130	0.62 123

AF-Net	1.11 130	0.51 125	0.87 169	0.34 136	0.78 190	0.89 204	1.87 225	2.40 167	1.15 201	0.48 119	0.68 164	3.66 190	0.16 88	0.27 200	2.44 93	0.98 51	0.35 94	0.01 9	1.60 86	0.40 124	0.50 41	2.58 140	0.05 113	0.08 80	0.66 144	0.45 113	3.47 138	2.34 173

Nwc_Net	1.11 130	0.51 125	0.87 169	0.34 136	0.78 190	0.89 204	1.87 225	2.40 167	1.15 201	0.48 119	0.68 164	3.66 190	0.16 88	0.27 200	2.44 93	0.98 51	0.35 94	0.01 9	1.60 86	0.40 124	0.50 41	2.58 140	0.05 113	0.08 80	0.66 144	0.45 113	3.47 138	2.34 173

CFNet_RVC	0.86 103	0.59 141	0.74 158	0.33 130	0.32 145	0.11 116	0.02 83	0.11 55	0.17 99	0.87 143	0.74 168	0.57 122	0.16 88	0.08 129	3.11 134	1.19 78	0.50 113	0.34 109	1.28 77	0.15 57	1.68 124	1.48 88	0.02 71	0.25 147	0.86 151	1.89 168	3.64 146	2.13 169

coex_refinement	0.73 92	1.07 201	0.51 124	0.24 94	0.70 185	0.01 39	0.13 160	0.27 74	1.06 198	0.11 82	1.07 178	0.80 140	0.17 93	0.14 162	2.80 112	0.90 44	0.47 110	0.12 46	2.36 115	0.49 148	0.67 60	0.61 42	0.14 155	0.10 94	0.64 142	0.62 124	3.08 115	0.49 112

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 83	0.06 20	0.35 78	0.17 72	0.16 72	0.01 39	0.01 51	1.78 138	0.20 110	0.14 87	0.16 109	0.41 92	0.17 93	0.02 54	2.91 121	1.69 132	0.26 78	0.38 115	1.18 72	0.12 51	1.54 115	2.66 143	0.01 49	0.06 53	0.16 96	2.28 176	0.22 32	0.33 99

MoCha-V2	0.13 14	0.06 20	0.31 58	0.01 6	0.05 32	0.09 109	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.18 95	0.00 1	0.84 20	0.47 12	0.07 32	0.00 1	0.09 9	0.15 57	0.26 26	0.49 32	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.08 60	0.02 3	0.00 1

FINET	0.37 49	0.14 40	0.45 116	0.18 74	0.08 46	0.02 67	0.01 51	0.34 79	0.17 99	0.01 58	0.30 126	0.56 119	0.19 96	0.02 54	2.46 96	1.20 79	0.26 78	0.09 39	1.10 66	0.14 53	0.72 63	0.31 23	0.04 102	0.14 112	0.03 30	0.10 67	0.84 56	0.05 51

TANstereo	1.57 165	1.38 212	0.48 119	0.26 106	0.29 133	0.52 189	0.05 117	0.51 97	0.47 144	0.27 100	0.62 159	0.32 72	0.20 97	1.08 246	3.59 160	2.81 193	0.79 153	1.63 236	8.83 212	3.01 252	3.50 176	2.89 146	3.03 266	0.10 94	0.04 42	0.69 128	4.96 208	0.05 51

XX-TBD	1.57 165	1.38 212	0.48 119	0.26 106	0.29 133	0.52 189	0.05 117	0.51 97	0.47 144	0.27 100	0.62 159	0.32 72	0.20 97	1.08 246	3.59 160	2.81 193	0.79 153	1.63 236	8.83 212	3.01 252	3.50 176	2.89 146	3.03 266	0.10 94	0.04 42	0.69 128	4.96 208	0.05 51

PA-Net	1.61 170	0.81 173	1.43 203	0.27 110	1.99 233	0.12 125	0.34 183	0.19 64	1.90 226	0.85 141	0.41 133	0.24 51	0.20 97	0.78 234	4.61 203	1.44 102	0.17 57	0.26 82	1.08 65	0.53 154	1.44 108	3.18 159	0.65 230	0.44 198	0.99 156	7.71 250	1.78 85	9.78 238
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iinet-f	1.47 156	1.20 209	0.32 61	0.82 188	0.13 62	0.14 135	0.10 148	0.42 86	0.21 118	1.93 195	4.19 227	0.19 40	0.21 100	0.08 129	5.12 225	2.54 185	0.23 70	0.30 96	7.71 200	1.00 183	1.95 132	4.30 197	0.21 175	0.17 126	1.25 163	0.16 78	4.11 184	0.62 123

NVstereo2D	0.83 100	0.43 110	0.07 23	0.23 90	0.36 154	0.41 180	0.08 141	1.61 133	0.59 161	0.84 140	1.11 180	0.36 82	0.21 100	0.07 115	5.88 242	2.16 168	0.62 129	0.45 128	1.50 83	0.19 72	1.20 89	0.94 64	0.02 71	0.32 178	1.30 169	0.24 91	0.95 57	0.24 88

GCAP-BAT	1.42 146	0.61 145	0.40 102	0.25 98	0.16 72	0.02 67	0.07 132	2.44 174	0.20 110	0.00 1	0.00 1	4.08 198	0.22 102	0.07 115	2.09 69	2.28 173	11.83 281	0.32 99	3.20 140	0.26 99	4.81 211	2.01 103	0.13 148	0.07 60	0.12 80	0.32 99	1.72 77	0.54 117

test_for_model	1.42 146	0.61 145	0.40 102	0.25 98	0.16 72	0.02 67	0.07 132	2.44 174	0.20 110	0.00 1	0.00 1	4.08 198	0.22 102	0.07 115	2.09 69	2.28 173	11.83 281	0.32 99	3.20 140	0.26 99	4.81 211	2.01 103	0.13 148	0.07 60	0.12 80	0.32 99	1.72 77	0.54 117

testlalala2	1.42 146	0.61 145	0.40 102	0.25 98	0.16 72	0.02 67	0.07 132	2.44 174	0.20 110	0.00 1	0.00 1	4.08 198	0.22 102	0.07 115	2.09 69	2.28 173	11.83 281	0.32 99	3.20 140	0.26 99	4.81 211	2.01 103	0.13 148	0.07 60	0.12 80	0.32 99	1.72 77	0.54 117

testlalala	1.42 146	0.61 145	0.40 102	0.25 98	0.16 72	0.02 67	0.07 132	2.44 174	0.20 110	0.00 1	0.00 1	4.08 198	0.22 102	0.07 115	2.09 69	2.28 173	11.83 281	0.32 99	3.20 140	0.26 99	4.81 211	2.01 103	0.13 148	0.07 60	0.12 80	0.32 99	1.72 77	0.54 117

testlalala_base	1.42 146	0.61 145	0.40 102	0.25 98	0.16 72	0.02 67	0.07 132	2.44 174	0.20 110	0.00 1	0.00 1	4.08 198	0.22 102	0.07 115	2.09 69	2.28 173	11.83 281	0.32 99	3.20 140	0.26 99	4.81 211	2.01 103	0.13 148	0.07 60	0.12 80	0.32 99	1.72 77	0.54 117

GCAP-Stereo	1.42 146	0.61 145	0.40 102	0.25 98	0.16 72	0.02 67	0.07 132	2.44 174	0.20 110	0.00 1	0.00 1	4.08 198	0.22 102	0.07 115	2.09 69	2.28 173	11.83 281	0.32 99	3.20 140	0.26 99	4.81 211	2.01 103	0.13 148	0.07 60	0.12 80	0.32 99	1.72 77	0.54 117

4D-IteraStereo	0.83 100	0.30 85	1.14 184	0.28 115	0.31 140	0.01 39	0.02 83	2.15 160	0.11 76	0.00 1	0.20 117	0.25 52	0.22 102	0.16 165	2.28 82	1.65 123	0.11 40	0.37 114	2.84 134	0.41 129	2.82 157	2.87 145	0.02 71	0.21 139	0.08 60	0.22 88	3.10 117	0.35 101

GES	1.43 152	0.28 75	0.41 108	0.57 176	0.37 156	0.27 175	0.07 132	2.06 156	0.93 189	1.20 167	0.58 151	0.39 88	0.23 109	0.02 54	4.91 218	2.49 183	0.91 162	0.66 162	9.59 224	1.37 204	2.97 163	2.53 138	0.16 162	0.41 192	0.20 102	0.17 82	2.57 98	2.20 171

AACVNet	0.85 102	0.56 136	0.35 78	0.58 178	0.67 181	0.09 109	0.01 51	0.35 81	0.19 107	0.17 91	0.15 107	0.45 99	0.24 110	0.19 176	2.81 114	1.91 149	0.48 112	0.38 115	1.44 82	0.23 89	1.44 108	1.22 80	0.33 197	0.08 80	0.50 131	1.57 157	4.09 181	2.39 175

raftrobust	0.86 103	0.40 108	0.77 161	0.40 156	0.31 140	0.01 39	0.04 111	2.51 182	0.13 85	0.51 122	0.00 1	0.51 107	0.24 110	0.09 137	2.98 129	2.12 164	0.22 67	0.31 97	4.90 176	0.11 48	1.68 124	2.15 114	0.16 162	0.15 116	0.78 149	0.40 109	0.97 58	0.36 102

LG-G_1	0.31 41	0.28 75	0.35 78	0.18 74	0.20 98	0.16 147	0.00 1	0.05 40	0.07 52	0.01 58	0.61 156	0.16 18	0.25 112	0.02 54	1.68 51	1.11 64	0.12 42	0.26 82	0.54 40	0.21 83	0.66 57	1.16 76	0.01 49	0.07 60	0.05 48	0.01 15	0.22 32	0.01 26

LG-G	0.31 41	0.28 75	0.35 78	0.18 74	0.20 98	0.16 147	0.00 1	0.05 40	0.07 52	0.01 58	0.61 156	0.16 18	0.25 112	0.02 54	1.68 51	1.11 64	0.12 42	0.26 82	0.54 40	0.21 83	0.66 57	1.16 76	0.01 49	0.07 60	0.05 48	0.01 15	0.22 32	0.01 26

RALAANet	0.92 114	0.35 97	0.48 119	0.36 147	0.24 115	0.18 159	0.02 83	1.89 146	0.19 107	0.51 122	0.01 74	0.26 55	0.25 112	0.06 110	2.32 87	1.73 135	0.35 94	0.69 163	3.14 139	0.55 156	2.51 151	2.39 129	0.01 49	0.26 151	0.37 118	1.12 148	4.01 177	0.53 115

HUF	0.45 59	0.14 40	0.59 132	0.03 27	0.10 53	0.16 147	0.01 51	0.33 78	0.05 39	0.00 1	0.01 74	0.20 45	0.26 115	0.00 1	2.26 81	2.24 172	0.21 66	0.24 76	2.24 103	0.12 51	1.54 115	1.02 69	0.08 128	0.03 30	0.12 80	0.02 35	0.25 37	0.01 26

DeepPrunerF	2.66 200	1.67 223	0.33 67	3.58 243	9.30 275	1.76 225	3.48 248	0.68 104	3.29 243	0.71 133	1.59 189	0.37 84	0.27 116	0.13 158	5.94 243	3.42 224	1.03 176	0.54 145	4.47 169	0.65 165	2.02 133	2.06 112	0.56 224	0.31 175	15.21 280	3.30 194	3.74 153	1.47 153

GEStereo_RVC	2.30 187	0.85 180	0.97 177	1.05 200	0.71 186	1.61 220	1.09 208	2.72 196	0.56 158	0.78 135	0.41 133	2.40 179	0.28 117	0.06 110	4.81 215	4.48 236	1.79 211	2.17 251	8.91 216	1.90 228	3.58 178	7.25 271	0.52 218	0.92 219	0.41 123	0.85 140	4.47 192	6.48 214

HITNet	0.59 74	0.16 49	0.10 30	0.06 47	0.07 41	0.01 39	0.02 83	1.76 136	0.82 179	0.11 82	0.00 1	0.68 129	0.28 117	0.11 149	2.51 99	1.02 54	0.25 73	0.13 53	0.63 45	0.24 93	1.43 106	1.56 94	0.01 49	0.12 102	0.02 20	0.16 78	3.32 130	0.42 109
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
FADNet-RVC	1.64 171	0.31 89	0.64 147	0.33 130	1.19 206	0.01 39	2.53 237	0.57 101	0.22 119	1.03 152	0.32 129	6.04 226	0.29 119	0.32 205	4.47 193	1.90 148	0.62 129	0.78 174	6.45 190	1.80 222	1.85 129	2.02 109	0.19 170	0.52 204	1.78 186	1.74 164	3.10 117	3.15 181

DISCO	0.79 96	0.95 190	0.31 58	0.06 47	0.33 149	0.51 187	0.44 187	0.23 71	0.32 131	1.75 191	0.59 152	0.38 85	0.29 119	0.04 91	2.98 129	1.36 94	0.96 169	0.29 93	3.24 148	0.53 154	0.79 68	1.45 84	0.10 136	0.07 60	0.12 80	0.29 96	2.76 103	0.31 95

IGEV-Stereo+	0.37 49	1.03 195	0.03 15	0.11 66	0.12 60	0.11 116	0.00 1	0.09 53	0.11 76	0.02 65	0.99 176	0.31 69	0.30 121	0.02 54	1.32 34	1.22 80	0.02 2	0.26 82	1.29 78	0.23 89	0.84 70	1.24 81	0.10 136	0.01 9	0.02 20	0.22 88	0.08 17	0.00 1

CFNet_pseudo	0.86 103	0.52 130	0.57 128	0.44 165	0.52 172	0.05 96	0.02 83	0.60 103	0.10 73	0.93 145	0.12 101	0.71 133	0.30 121	0.51 217	4.66 206	1.68 130	0.33 91	0.32 99	2.61 124	0.34 115	0.96 76	1.53 90	0.55 223	0.13 109	0.49 130	0.50 119	2.17 91	1.63 159

SACVNet	1.43 152	0.80 170	0.85 168	0.58 178	1.31 212	0.63 194	0.62 194	2.60 190	0.52 150	1.33 174	0.02 83	0.74 137	0.32 123	0.34 207	2.78 111	2.11 163	1.38 198	0.39 117	4.62 172	0.70 168	2.37 144	3.83 174	0.05 113	0.42 195	1.29 168	1.64 160	3.74 153	2.62 178

PDISCO_ROB	1.03 124	0.55 134	0.06 22	0.67 182	0.28 130	0.00 1	0.21 172	0.71 105	0.49 148	1.28 170	0.99 176	0.25 52	0.32 123	0.19 176	3.02 132	2.03 160	0.69 142	1.42 227	2.26 108	0.58 159	2.32 139	3.22 162	0.14 155	0.27 159	1.36 175	0.37 106	3.84 165	0.23 85

GANet-ADL	2.26 185	0.51 125	1.82 223	0.99 199	0.99 198	1.45 218	0.29 180	2.00 150	1.01 194	3.12 230	3.40 217	1.38 164	0.33 125	0.03 73	5.34 228	3.89 231	2.23 221	0.79 176	7.70 199	1.85 225	3.10 167	4.63 208	0.18 168	0.43 197	1.38 176	3.47 196	4.81 201	3.97 189

RASNet	0.63 81	0.18 51	0.57 128	0.41 161	0.28 130	0.10 112	0.05 117	0.94 111	0.14 89	1.07 155	0.09 99	0.48 103	0.34 126	0.02 54	1.28 32	1.47 106	0.35 94	0.21 72	0.99 60	0.02 7	1.15 87	1.53 90	0.10 136	0.34 184	0.22 106	0.30 97	3.55 143	0.73 127

LG-Stereo_L2	0.35 46	0.34 96	0.02 8	0.03 27	0.20 98	0.17 154	0.01 51	0.07 47	0.07 52	0.00 1	0.62 159	0.42 93	0.35 127	0.03 73	1.72 55	1.42 100	0.17 57	0.15 57	0.95 59	0.17 63	0.66 57	1.10 73	0.04 102	0.04 39	0.26 108	0.05 47	0.19 28	0.08 61

Any-RAFT	2.56 198	0.56 136	3.45 246	0.34 136	0.51 167	0.01 39	0.04 111	2.96 209	0.64 164	0.51 122	3.99 226	3.76 192	0.35 127	0.16 165	2.92 124	3.82 228	0.81 157	0.80 181	8.30 206	0.51 151	5.45 235	3.87 175	0.44 214	0.16 124	4.84 245	7.87 251	3.19 124	8.70 227

test-3	1.53 158	1.03 195	1.25 192	0.40 156	0.31 140	0.11 116	0.06 127	2.79 202	0.17 99	0.35 110	0.44 139	4.06 195	0.35 127	0.03 73	2.84 115	1.63 121	0.37 101	0.57 149	8.86 214	0.46 141	3.20 171	5.38 224	0.02 71	0.27 159	0.61 141	0.95 142	3.95 169	0.88 131

iResNet_ROB	1.07 127	0.65 157	0.30 56	0.45 167	0.30 138	0.01 39	0.02 83	3.10 214	0.12 82	1.34 175	0.00 1	0.66 127	0.35 127	0.04 91	4.37 189	1.65 123	0.54 122	0.49 136	5.83 184	0.29 109	1.30 98	0.87 59	0.20 173	0.26 151	0.16 96	0.84 139	3.74 153	1.12 145

XPNet_ROB	3.02 212	2.54 240	1.33 197	0.73 185	1.45 217	1.04 211	0.61 193	0.83 110	1.45 214	1.16 161	3.44 219	26.85 270	0.35 127	0.40 211	3.24 146	2.22 171	3.28 237	0.79 176	3.20 140	1.19 194	2.94 162	5.51 230	0.76 236	0.46 200	0.72 148	2.37 177	9.22 255	3.37 186

LG-Stereo_L1	0.34 45	0.26 69	0.01 2	0.04 32	0.20 98	0.15 142	0.01 51	0.07 47	0.07 52	0.00 1	0.63 162	0.36 82	0.36 132	0.03 73	1.74 56	1.40 99	0.13 47	0.15 57	1.16 69	0.19 72	0.59 51	1.07 71	0.04 102	0.04 39	0.27 109	0.02 35	0.20 30	0.09 63

CASnet	0.75 93	0.51 125	0.49 123	0.23 90	0.29 133	0.00 1	0.00 1	0.50 95	0.18 104	0.06 75	0.06 91	0.54 114	0.36 132	0.01 31	2.44 93	1.35 93	0.50 113	0.41 122	2.34 112	0.25 97	3.65 180	2.36 127	0.02 71	0.14 112	1.63 182	0.05 47	1.61 75	0.23 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_1	1.53 158	1.05 198	1.24 191	0.40 156	0.31 140	0.11 116	0.06 127	2.78 200	0.17 99	0.32 104	0.42 137	4.06 195	0.36 132	0.03 73	2.84 115	1.62 120	0.37 101	0.57 149	8.88 215	0.46 141	3.22 173	5.38 224	0.02 71	0.27 159	0.60 139	0.95 142	3.95 169	0.90 135

test_3	1.56 164	1.14 204	1.14 184	0.44 165	0.32 145	0.11 116	0.07 132	2.84 205	0.16 98	0.39 113	0.43 138	4.16 204	0.36 132	0.03 73	2.91 121	1.52 112	0.41 106	0.59 153	8.96 218	0.46 141	3.12 170	5.36 223	0.02 71	0.25 147	0.85 150	1.20 149	3.83 164	0.95 137

DN-CSS_ROB	1.45 155	0.52 130	1.11 182	0.81 187	0.69 183	0.00 1	0.03 103	2.86 206	0.35 133	1.50 184	3.76 223	0.73 136	0.36 132	0.07 115	2.89 120	1.44 102	1.08 182	0.79 176	8.61 208	0.23 89	3.25 174	1.97 102	0.02 71	0.66 212	0.10 72	0.52 121	3.12 121	1.56 156

ADCP+	3.47 220	2.05 232	2.64 238	1.31 207	1.93 231	1.19 215	3.99 250	1.07 115	9.83 277	1.78 192	5.75 245	8.79 236	0.37 137	0.90 238	5.04 224	2.20 170	0.44 107	0.90 192	5.82 183	0.88 179	2.38 145	3.43 166	0.33 197	0.41 192	3.03 223	12.72 276	3.59 144	10.90 240

RAFT+CT+SA	0.64 82	0.82 174	0.25 46	0.15 70	0.03 20	0.00 1	0.00 1	2.49 180	0.08 63	0.08 79	0.00 1	0.74 137	0.39 138	0.01 31	1.39 37	1.38 97	0.11 40	0.15 57	2.23 102	0.18 66	0.84 70	2.50 134	0.01 49	0.06 53	0.11 76	0.01 15	3.34 132	0.04 46

SA	0.95 117	0.82 174	0.44 114	0.21 80	0.23 111	0.01 39	0.00 1	2.73 197	0.12 82	0.02 65	0.00 1	0.39 88	0.39 138	0.36 208	2.49 97	1.61 118	0.31 88	0.47 133	3.23 147	0.20 80	1.23 94	3.19 160	0.01 49	0.18 128	0.41 123	1.70 161	4.81 201	0.10 69

castereo++	1.13 133	0.49 122	0.33 67	0.05 37	0.21 103	0.23 172	0.00 1	0.42 86	0.44 141	0.20 92	0.17 111	1.13 155	0.41 140	0.07 115	2.01 66	2.66 189	1.01 175	0.52 142	2.80 133	0.52 152	4.60 203	4.06 188	0.30 190	0.15 116	0.98 155	1.06 147	3.70 151	1.89 161

iResNetv2_ROB	1.26 140	0.75 168	0.32 61	1.29 206	0.33 149	0.02 67	0.02 83	3.19 218	0.20 110	2.00 199	0.29 124	2.24 176	0.41 140	0.06 110	3.64 165	1.45 104	0.75 150	0.13 53	5.77 182	0.43 135	2.86 159	1.71 97	0.16 162	0.37 189	0.38 119	0.47 116	4.08 180	0.72 126

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 65	0.58 139	0.31 58	0.07 56	0.14 67	0.16 147	0.00 1	0.11 55	0.18 104	0.04 72	0.54 146	0.47 102	0.42 142	0.02 54	1.77 57	1.93 151	0.27 82	0.46 129	1.01 62	0.27 106	2.04 134	2.17 116	0.09 132	0.07 60	0.02 20	0.16 78	1.26 66	0.07 60

FADNet-RVC-Resample	1.60 169	0.67 160	0.97 177	0.50 172	0.64 180	0.18 159	1.05 205	1.27 122	0.83 180	0.96 148	0.97 173	5.23 218	0.42 142	1.02 241	4.81 215	1.68 130	1.05 178	1.96 248	3.78 163	1.06 186	1.52 113	2.28 125	0.21 175	1.35 229	0.55 134	3.16 189	2.13 90	2.92 180

AE-Stereo	1.43 152	0.31 89	1.73 218	0.33 130	0.32 145	0.04 90	0.32 182	0.43 89	0.32 131	0.04 72	0.00 1	3.38 188	0.44 144	0.07 115	2.86 117	3.30 215	0.96 169	0.79 176	3.65 159	0.79 175	3.64 179	4.40 199	0.04 102	0.40 191	2.93 220	2.14 172	4.74 199	0.18 83

test_5	0.54 65	0.60 143	0.22 40	0.02 16	0.02 10	0.11 116	0.01 51	2.77 199	0.04 28	0.00 1	1.10 179	0.44 96	0.45 145	0.00 1	1.47 38	1.13 67	0.08 34	0.10 42	1.01 62	0.04 20	0.43 38	1.34 82	0.00 1	0.05 45	0.07 55	0.00 1	2.98 111	0.01 26

GMOStereo	0.91 110	0.15 44	0.61 139	0.34 136	0.25 117	0.12 125	0.05 117	2.40 167	0.15 91	0.00 1	0.18 112	0.51 107	0.45 145	0.02 54	2.30 83	1.97 153	0.53 118	0.70 164	2.24 103	0.41 129	1.67 120	3.92 177	0.01 49	0.15 116	1.33 171	0.13 71	3.95 169	0.09 63

error version	0.91 110	0.15 44	0.61 139	0.34 136	0.25 117	0.12 125	0.05 117	2.40 167	0.15 91	0.00 1	0.18 112	0.51 107	0.45 145	0.02 54	2.30 83	1.97 153	0.53 118	0.70 164	2.24 103	0.41 129	1.67 120	3.92 177	0.01 49	0.15 116	1.33 171	0.13 71	3.95 169	0.09 63

test-v	0.91 110	0.15 44	0.61 139	0.34 136	0.25 117	0.12 125	0.05 117	2.40 167	0.15 91	0.00 1	0.18 112	0.51 107	0.45 145	0.02 54	2.30 83	1.97 153	0.53 118	0.70 164	2.24 103	0.41 129	1.67 120	3.92 177	0.01 49	0.15 116	1.33 171	0.13 71	3.95 169	0.09 63

test-2	0.91 110	0.15 44	0.61 139	0.34 136	0.25 117	0.12 125	0.05 117	2.40 167	0.15 91	0.00 1	0.18 112	0.51 107	0.45 145	0.02 54	2.30 83	1.97 153	0.53 118	0.70 164	2.24 103	0.41 129	1.67 120	3.92 177	0.01 49	0.15 116	1.33 171	0.13 71	3.95 169	0.09 63

RAFT_CTSACE	0.59 74	0.80 170	0.45 116	0.25 98	0.07 41	0.14 135	0.00 1	2.03 152	0.06 46	0.00 1	0.12 101	0.44 96	0.46 150	0.01 31	1.58 45	1.08 60	0.15 50	0.12 46	0.57 43	0.08 39	0.74 65	2.54 139	0.00 1	0.04 39	0.24 107	0.00 1	3.77 159	0.04 46

R-Stereo Train	2.16 183	1.08 202	1.57 211	0.84 189	0.19 92	0.01 39	0.01 51	2.05 153	1.01 194	1.37 178	2.45 206	1.50 167	0.46 150	0.21 186	3.23 144	4.53 237	1.62 207	1.05 206	7.07 193	1.09 188	4.86 218	5.93 247	0.04 102	0.31 175	2.48 204	4.63 215	3.10 117	5.74 207

RAFT-Stereo	2.16 183	1.08 202	1.57 211	0.84 189	0.19 92	0.01 39	0.01 51	2.05 153	1.01 194	1.37 178	2.45 206	1.50 167	0.46 150	0.21 186	3.23 144	4.53 237	1.62 207	1.05 206	7.07 193	1.09 188	4.86 218	5.93 247	0.04 102	0.31 175	2.48 204	4.63 215	3.10 117	5.74 207
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
G2L-Stereo	0.58 72	0.33 94	0.23 43	0.37 149	0.61 177	0.01 39	0.04 111	0.17 61	0.08 63	0.52 125	0.04 85	0.13 15	0.47 153	0.42 214	2.91 121	0.91 46	0.20 64	0.19 67	1.31 79	0.22 87	1.22 93	0.54 38	0.02 71	0.06 53	0.21 104	0.67 125	3.48 140	0.39 104

FADNet	1.92 179	0.44 112	0.60 135	0.54 174	1.05 199	0.00 1	2.95 243	0.78 108	0.38 136	0.81 138	0.61 156	2.40 179	0.47 153	0.65 228	5.57 234	1.73 135	0.69 142	1.08 210	8.93 217	1.61 213	2.36 143	2.52 137	0.09 132	0.36 187	2.54 208	3.77 202	3.43 136	5.46 205

PMTNet	1.28 142	0.58 139	0.96 175	0.28 115	0.22 109	0.01 39	0.16 164	0.50 95	0.57 159	0.72 134	0.35 130	0.54 114	0.48 155	0.09 137	3.27 147	3.32 217	0.72 148	0.39 117	6.17 186	0.35 117	3.67 182	2.41 133	0.09 132	0.12 102	3.12 224	1.00 145	1.23 64	3.32 185

stereogan	1.89 178	2.00 230	1.17 189	1.47 210	2.05 236	1.72 222	0.87 200	1.84 142	1.11 199	1.36 177	1.51 186	5.81 223	0.48 155	0.32 205	3.87 172	1.69 132	0.80 155	0.39 117	3.96 164	0.78 174	1.23 94	4.02 185	0.26 187	0.51 202	0.30 112	1.30 152	6.30 231	3.84 188

castereo	1.20 136	0.33 94	0.83 166	0.07 56	0.25 117	0.19 164	0.01 51	0.36 82	0.52 150	0.14 87	0.19 116	1.09 149	0.49 157	0.04 91	2.66 107	2.91 198	1.04 177	0.60 155	4.65 173	0.52 152	4.93 222	4.40 199	0.11 142	0.15 116	1.13 160	2.05 170	1.19 62	1.47 153

FCDSN-DC	1.58 168	0.84 178	2.05 226	1.66 215	1.43 216	1.08 212	0.99 202	0.72 106	0.44 141	1.18 163	0.31 127	1.45 166	0.49 157	0.07 115	6.05 248	1.96 152	2.13 220	1.97 249	1.16 69	0.44 138	2.39 146	2.62 142	0.49 216	3.18 252	1.72 184	3.24 191	1.34 68	1.27 149
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Sa-1000	1.25 139	0.27 73	0.51 124	0.28 115	0.23 111	0.00 1	0.00 1	2.78 200	0.10 73	0.01 58	0.01 74	0.34 79	0.50 159	0.59 226	4.62 204	1.70 134	0.69 142	0.83 185	4.47 169	0.43 135	1.38 103	4.54 206	0.01 49	0.24 142	2.01 193	1.81 165	5.02 210	0.39 104

S2M2_XL	0.41 52	0.12 37	0.39 97	0.04 32	0.11 57	0.00 1	0.02 83	0.24 73	0.37 134	0.00 1	0.00 1	0.29 64	0.51 160	0.00 1	1.87 61	1.58 115	0.27 82	0.42 124	0.43 33	0.16 61	1.56 118	2.24 123	0.08 128	0.05 45	0.04 42	0.08 60	0.03 5	0.25 90

DeepPruner_ROB	1.57 165	0.37 103	0.71 155	0.50 172	0.55 173	0.37 178	1.60 221	1.74 135	0.84 181	1.37 178	2.40 202	0.49 105	0.51 160	0.10 146	5.38 230	2.16 168	1.10 183	1.08 210	2.28 110	0.40 124	4.83 217	3.42 165	0.66 232	0.34 184	0.57 136	5.04 224	3.07 114	0.53 115

NCCL2	2.12 182	2.27 236	1.29 194	1.28 205	1.85 230	0.18 159	0.77 199	1.24 120	1.25 206	1.62 186	2.71 210	1.06 146	0.51 160	0.31 203	4.40 190	2.33 180	1.57 205	0.62 158	2.35 114	0.68 166	2.68 155	4.29 196	1.52 253	1.06 221	4.65 243	4.17 207	4.04 179	6.58 217

CASS	2.68 201	1.05 198	1.93 225	2.07 229	0.98 197	0.45 183	2.15 231	2.82 204	1.03 197	1.83 193	3.58 220	1.38 164	0.53 163	0.02 54	4.01 175	3.03 206	4.89 257	1.34 222	9.14 219	1.47 207	7.05 262	6.20 255	0.03 92	0.27 159	2.76 215	2.80 183	4.30 188	5.36 202
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	1.53 158	0.20 56	0.39 97	0.05 37	0.04 28	0.25 174	0.01 51	2.74 198	0.57 159	0.35 110	1.45 184	0.55 116	0.53 163	0.22 193	2.76 110	2.91 198	0.98 173	1.05 206	2.00 97	1.32 203	3.73 184	3.49 169	0.20 173	0.28 169	0.13 88	0.28 95	5.87 225	9.03 232

HBP-ISP	3.70 224	3.49 252	4.13 252	4.77 249	2.41 239	3.60 243	0.12 156	4.11 243	1.26 207	3.39 239	4.22 230	4.64 209	0.54 165	1.76 262	8.63 275	8.11 290	1.56 204	1.34 222	2.61 124	1.51 209	5.14 228	6.84 265	0.56 224	1.55 234	2.53 207	5.06 225	10.57 261	5.37 203

model_zeroshot	3.10 214	0.46 119	1.69 216	1.87 224	0.56 174	0.23 172	0.00 1	3.03 210	0.44 141	2.48 207	3.95 225	4.58 207	0.55 166	0.15 163	5.31 227	4.57 239	1.45 202	0.88 189	14.88 246	1.15 193	5.62 237	5.52 232	0.03 92	0.19 131	3.71 230	6.21 237	5.26 214	8.89 230

TestStereo1	0.81 98	0.91 185	0.22 40	0.06 47	0.16 72	0.00 1	0.01 51	1.08 116	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.26 55	0.57 167	0.12 152	4.26 182	1.66 125	0.18 59	0.19 67	2.84 134	0.09 43	1.37 101	2.51 135	0.01 49	0.06 53	0.09 69	1.26 150	3.75 156	0.05 51

SA-5K	0.81 98	0.91 185	0.22 40	0.06 47	0.16 72	0.00 1	0.01 51	1.08 116	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.26 55	0.57 167	0.12 152	4.26 182	1.66 125	0.18 59	0.19 67	2.84 134	0.09 43	1.37 101	2.51 135	0.01 49	0.06 53	0.09 69	1.26 150	3.75 156	0.05 51

trnet	0.99 120	0.29 80	0.72 157	0.22 84	0.13 62	0.01 39	0.02 83	2.55 187	0.37 134	0.62 127	0.48 143	0.70 132	0.59 169	0.04 91	2.80 112	3.02 204	0.66 135	0.57 149	2.14 100	0.60 162	2.82 157	2.17 116	0.03 92	0.09 92	1.26 164	0.51 120	2.42 96	0.91 136

CREStereo	1.03 124	0.31 89	0.74 158	0.24 94	0.16 72	0.01 39	0.04 111	2.66 194	0.55 155	0.63 129	0.56 148	0.71 133	0.59 169	0.05 99	2.97 127	3.31 216	0.60 126	0.43 125	2.12 99	0.57 158	3.00 166	2.30 126	0.06 122	0.12 102	1.18 162	0.53 122	2.42 96	0.88 131
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
BEATNet_4x	1.40 145	0.54 133	0.27 49	0.13 68	0.27 127	0.01 39	0.10 148	1.80 140	1.74 223	0.41 117	0.53 144	0.82 141	0.59 169	0.54 218	4.30 186	2.92 200	1.87 215	1.84 244	1.39 80	0.71 169	4.68 206	6.21 257	0.02 71	0.81 218	0.21 104	0.40 109	3.69 148	0.96 139

NaN_ROB	3.01 211	1.16 207	1.13 183	0.86 193	3.03 245	0.59 192	0.75 197	3.25 221	2.58 237	0.98 150	1.32 183	21.10 262	0.59 169	1.15 249	4.15 179	1.58 115	0.80 155	0.70 164	2.38 118	1.30 202	1.52 113	2.15 114	0.46 215	1.07 223	2.50 206	6.25 238	4.54 194	13.27 249

MSKI-zero shot	3.19 217	0.59 141	1.39 201	0.19 78	0.37 156	0.18 159	0.03 103	3.19 218	0.96 190	0.82 139	4.84 237	3.83 193	0.60 173	0.03 73	3.33 153	5.29 263	1.15 186	0.81 183	11.77 241	1.76 220	6.55 251	5.98 251	0.22 183	0.32 178	4.41 239	12.05 273	7.79 250	7.75 223

LoS_RVC	1.09 128	1.51 217	0.60 135	0.05 37	0.49 165	0.01 39	0.08 141	0.22 68	0.74 171	1.72 187	0.23 118	0.56 119	0.63 174	0.12 152	3.15 135	2.90 196	0.69 142	1.79 240	3.27 151	0.50 149	4.03 193	3.48 167	0.21 175	0.07 60	0.33 113	0.47 116	0.70 49	0.96 139

tt_ll	1.09 128	1.51 217	0.60 135	0.05 37	0.49 165	0.01 39	0.08 141	0.22 68	0.74 171	1.72 187	0.23 118	0.56 119	0.63 174	0.12 152	3.15 135	2.90 196	0.69 142	1.79 240	3.27 151	0.50 149	4.03 193	3.48 167	0.21 175	0.07 60	0.33 113	0.47 116	0.70 49	0.96 139

TESTraft	0.86 103	0.88 183	0.32 61	0.05 37	0.16 72	0.00 1	0.00 1	1.51 130	0.06 46	0.69 131	0.00 1	0.33 75	0.64 176	0.20 181	4.51 196	1.67 128	0.18 59	0.16 61	2.63 126	0.25 97	1.10 83	2.24 123	0.07 126	0.08 80	0.10 72	1.62 159	3.71 152	0.04 46

TRStereo	3.24 219	2.66 244	7.45 275	0.35 145	0.14 67	7.79 261	0.13 160	3.04 211	0.42 140	2.75 214	1.46 185	5.69 221	0.65 177	0.09 137	3.75 169	4.23 235	0.70 147	0.63 160	6.77 191	1.21 195	4.05 195	4.81 210	0.12 145	0.24 142	2.72 213	6.73 243	12.83 267	6.09 211

ADCL	3.91 226	3.61 254	2.28 230	1.76 219	1.76 227	3.09 237	4.16 251	1.98 149	13.71 284	2.81 218	5.14 240	2.47 182	0.65 177	1.10 248	5.38 230	2.55 186	2.02 217	2.20 252	6.41 188	2.08 233	4.87 220	4.20 193	1.40 251	1.06 221	6.69 260	6.60 241	4.33 189	11.16 243

EGLCR-Stereo	1.26 140	0.21 58	1.76 220	0.07 56	0.25 117	0.08 105	0.02 83	0.49 94	0.55 155	0.11 82	0.45 141	0.58 123	0.67 179	0.03 73	2.32 87	2.67 191	0.93 166	1.20 219	4.21 167	0.19 72	4.10 196	4.78 209	0.05 113	0.13 109	0.64 142	0.67 125	6.56 235	0.32 97

s12784h	2.07 181	2.29 237	2.24 227	1.60 213	0.69 183	0.05 96	0.03 103	2.13 159	0.55 155	1.19 165	0.13 106	1.61 169	0.68 180	0.04 91	3.20 138	3.09 208	0.78 152	0.41 122	3.50 156	0.43 135	5.42 234	2.92 149	0.11 142	0.12 102	2.64 211	1.70 161	6.64 236	11.65 244

gcap-zeroshot	3.09 213	0.51 125	3.99 251	1.67 216	0.29 133	1.36 217	1.37 214	3.29 224	0.65 165	2.77 215	4.48 234	6.22 227	0.69 181	0.09 137	3.93 173	4.80 247	0.92 164	0.78 174	16.30 250	2.38 240	5.15 229	5.77 239	1.31 248	0.26 151	2.97 221	4.91 222	4.58 197	2.00 165

raft_robust	1.21 138	0.70 162	0.61 139	0.27 110	0.19 92	0.00 1	0.00 1	3.05 212	0.22 119	1.18 163	0.03 84	0.34 79	0.69 181	0.07 115	2.94 126	1.76 138	0.57 124	0.63 160	4.95 177	0.19 72	2.98 165	4.81 210	0.01 49	0.19 131	0.97 154	1.39 153	2.87 107	0.98 142

GANetREF_RVC	2.43 190	1.69 224	0.81 164	2.04 228	1.16 203	1.02 209	0.10 148	4.72 252	1.44 213	3.62 245	0.06 91	10.03 241	0.69 181	0.09 137	3.63 162	1.36 94	1.06 180	0.94 198	6.44 189	0.46 141	2.32 139	1.74 98	0.17 166	1.35 229	3.41 227	3.75 200	6.55 234	4.82 197
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
LALA_ROB	4.04 228	4.73 264	1.42 202	1.16 203	1.93 231	2.17 231	1.04 204	1.80 140	2.48 235	2.74 213	5.87 246	33.34 277	0.69 181	0.78 234	6.02 246	2.33 180	3.21 236	1.82 242	3.66 160	1.88 227	3.40 175	4.99 216	0.34 199	1.03 220	1.91 190	3.61 197	8.50 253	6.20 212

cross-raft	2.33 188	0.70 162	1.33 197	0.40 156	0.61 177	0.19 164	0.08 141	3.13 215	0.71 170	0.78 135	1.62 191	1.09 149	0.70 185	0.17 170	3.66 167	4.78 246	0.99 174	0.55 146	10.72 235	1.52 210	6.33 246	5.61 235	0.30 190	0.24 142	2.56 209	4.68 218	4.44 191	5.06 199

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 195	1.14 204	0.32 61	1.45 209	2.85 243	4.14 246	1.19 212	2.80 203	0.54 152	6.52 280	1.79 195	7.67 230	0.72 186	0.05 99	2.57 104	2.59 187	0.54 122	0.57 149	4.65 173	0.59 160	3.70 183	3.88 176	0.03 92	0.20 138	0.42 125	1.90 169	4.17 186	10.91 241

IPLG	1.12 132	0.36 100	0.65 151	0.29 122	0.23 111	0.00 1	0.05 117	2.30 163	0.29 128	0.39 113	0.29 124	0.27 58	0.72 186	0.24 196	5.68 237	1.79 140	1.05 178	0.84 186	2.78 130	0.41 129	0.98 78	4.31 198	0.02 71	0.25 147	0.46 129	1.49 156	3.86 166	0.11 71

EAI-Stereo	2.70 202	0.83 177	2.70 239	0.89 194	1.47 218	0.83 200	1.46 217	3.07 213	1.18 203	0.21 93	3.82 224	3.19 187	0.72 186	0.09 137	5.24 226	4.82 249	0.83 159	0.91 194	9.83 228	1.25 198	4.49 202	5.29 219	0.39 204	0.80 217	1.87 187	3.19 190	7.10 244	6.43 213

DLCB_ROB	0.92 114	0.72 166	0.64 147	0.43 163	0.42 162	0.14 135	0.18 168	0.43 89	0.28 126	0.85 141	0.53 144	1.12 152	0.72 186	0.07 115	2.16 78	1.12 66	0.88 161	0.26 82	0.69 48	0.20 80	1.35 100	1.53 90	0.49 216	0.28 169	4.11 235	2.41 179	2.04 87	0.78 129

ADCRef	2.96 209	2.78 245	1.02 179	0.70 184	2.21 238	1.96 227	2.42 236	0.96 113	6.10 261	1.94 197	1.15 181	1.08 147	0.74 190	1.32 254	6.01 245	3.38 220	1.34 197	1.15 214	8.41 207	2.09 234	2.59 152	3.60 170	1.88 255	0.71 214	2.81 218	8.00 253	3.42 135	10.24 239

EKT-Stereo	2.55 197	0.72 166	1.73 218	0.49 171	0.32 145	0.51 187	1.72 222	3.38 226	1.00 193	1.96 198	2.80 211	1.33 161	0.76 191	0.10 146	4.55 199	5.93 270	1.26 190	3.18 266	8.70 210	2.73 245	6.75 255	5.86 241	0.10 136	0.26 151	3.99 232	1.81 165	5.40 217	1.62 158

MIPNet	1.49 157	0.69 161	0.74 158	0.32 129	0.51 167	0.00 1	0.03 103	1.79 139	0.38 136	2.13 203	0.97 173	0.31 69	0.76 191	0.22 193	5.02 222	1.92 150	1.31 192	0.86 187	3.68 162	1.25 198	1.21 90	4.62 207	0.03 92	0.50 201	1.90 189	4.87 221	3.90 168	0.30 94

CAS	0.79 96	0.21 58	0.34 73	0.21 80	0.19 92	0.03 82	0.14 162	0.21 67	0.63 163	1.19 165	0.16 109	0.33 75	0.78 193	0.13 158	2.72 109	1.66 125	0.85 160	0.71 169	1.12 67	0.46 141	2.41 147	2.37 128	0.03 92	0.08 80	0.11 76	0.69 128	1.69 76	1.95 163

test-1	2.99 210	0.26 69	1.52 209	0.33 130	0.21 103	0.22 171	0.38 185	3.16 217	0.85 185	3.36 237	4.21 229	5.45 219	0.78 193	0.20 181	4.02 176	4.67 244	1.40 199	1.31 221	10.46 233	1.58 211	5.30 233	7.01 268	0.04 102	0.34 184	2.98 222	6.37 240	5.39 216	8.95 231

IPLGR	1.73 172	0.63 156	0.67 152	0.35 145	0.40 160	0.00 1	0.03 103	1.41 126	0.26 124	2.36 205	2.42 204	0.33 75	0.80 195	0.17 170	6.12 249	1.87 144	1.22 189	1.28 220	5.37 179	1.72 218	2.44 148	4.20 193	0.02 71	0.56 208	2.66 212	4.85 220	3.82 162	0.77 128

Reg-Stereo(zero)	2.47 193	0.35 97	2.58 235	0.48 169	0.84 195	0.14 135	0.17 165	3.76 237	0.77 173	3.03 226	8.81 273	2.75 185	0.81 196	1.26 251	2.61 105	3.41 222	1.42 200	0.49 136	7.28 195	1.29 200	4.00 187	4.42 202	0.41 205	0.19 131	1.28 165	3.03 184	5.77 223	5.27 200

HI	2.47 193	0.35 97	2.58 235	0.48 169	0.84 195	0.14 135	0.17 165	3.76 237	0.77 173	3.03 226	8.81 273	2.75 185	0.81 196	1.26 251	2.61 105	3.41 222	1.42 200	0.49 136	7.28 195	1.29 200	4.00 187	4.42 202	0.41 205	0.19 131	1.28 165	3.03 184	5.77 223	5.27 200

HH	2.94 207	0.45 115	4.88 258	0.58 178	0.51 167	0.73 195	1.38 215	3.25 221	0.84 181	2.85 221	0.60 154	5.15 214	0.82 198	0.19 176	3.29 149	6.00 272	0.67 137	0.89 190	9.52 222	1.83 223	7.59 269	5.88 243	0.41 205	0.27 159	3.12 224	5.47 232	5.66 219	6.52 215

HanStereo	2.94 207	0.45 115	4.88 258	0.58 178	0.51 167	0.73 195	1.38 215	3.25 221	0.84 181	2.85 221	0.60 154	5.15 214	0.82 198	0.19 176	3.29 149	6.00 272	0.67 137	0.89 190	9.52 222	1.83 223	7.59 269	5.88 243	0.41 205	0.27 159	3.12 224	5.47 232	5.66 219	6.52 215

sAnonymous2	1.54 161	0.26 69	0.15 34	0.10 64	0.17 86	0.48 184	0.00 1	1.87 144	0.97 191	0.22 94	0.41 133	1.12 152	0.82 198	0.08 129	4.07 177	3.86 229	1.31 192	1.19 217	7.54 197	0.72 170	4.00 187	4.87 214	0.03 92	0.29 171	0.14 93	2.16 173	2.37 94	2.45 176

CroCo_RVC	1.54 161	0.26 69	0.15 34	0.10 64	0.17 86	0.48 184	0.00 1	1.87 144	0.97 191	0.22 94	0.41 133	1.12 152	0.82 198	0.08 129	4.07 177	3.86 229	1.31 192	1.19 217	7.54 197	0.72 170	4.00 187	4.87 214	0.03 92	0.29 171	0.14 93	2.16 173	2.37 94	2.45 176

sCroCo_RVC	1.75 174	0.23 67	0.32 61	0.06 47	0.17 86	0.15 142	0.01 51	0.81 109	1.74 223	1.93 195	0.47 142	1.08 147	0.82 198	0.09 137	3.32 152	4.94 254	2.31 224	1.73 238	5.18 178	2.00 232	5.82 238	5.83 240	0.10 136	0.26 151	0.59 138	1.60 158	4.43 190	1.17 147

LoS	1.87 177	0.22 64	0.38 94	0.22 84	0.14 67	0.02 67	0.06 127	15.85 287	0.90 186	3.42 240	0.71 167	0.95 145	0.83 203	0.21 186	3.22 143	3.63 226	1.18 187	0.90 192	2.95 137	0.64 164	5.08 225	3.80 173	0.22 183	0.17 126	2.26 197	0.82 137	1.23 64	0.52 113
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ETE_ROB	4.62 238	4.04 258	1.52 209	1.14 202	2.02 234	2.70 234	1.28 213	1.50 129	4.25 255	1.89 194	5.88 247	37.95 284	0.84 204	1.42 258	4.94 220	2.66 189	3.81 246	0.95 199	4.84 175	1.63 215	4.01 191	5.32 222	0.67 233	1.14 225	2.03 194	3.84 203	15.25 276	7.23 219

CES	1.20 136	0.24 68	0.35 78	0.13 68	0.18 89	0.05 96	0.08 141	5.35 260	0.78 177	0.43 118	0.31 127	0.83 142	0.86 205	0.16 165	3.20 138	3.22 212	1.12 185	1.06 209	1.51 84	1.05 185	4.23 197	3.19 160	0.08 128	0.09 92	0.19 100	0.34 105	1.07 60	2.23 172

anonymity	3.65 223	0.66 158	5.99 270	1.34 208	0.51 167	0.44 181	0.11 154	3.79 239	0.79 178	2.66 212	18.15 300	3.83 193	0.89 206	0.26 199	3.21 141	5.09 258	0.93 166	0.53 143	7.76 203	1.11 191	4.31 199	5.87 242	0.28 188	0.42 195	4.98 248	9.60 266	5.40 217	9.75 235

UCFNet_RVC	1.13 133	2.65 242	0.57 128	0.57 176	0.74 187	0.19 164	0.01 51	0.28 76	0.22 119	0.95 146	0.39 132	2.41 181	0.89 206	0.06 110	2.99 131	1.18 76	0.50 113	0.49 136	2.19 101	0.44 138	1.50 111	1.54 93	1.06 245	0.19 131	1.43 178	1.73 163	1.86 86	3.39 187

RAFT-Test	2.40 189	0.62 152	1.45 204	1.07 201	0.41 161	0.21 168	0.21 172	3.19 218	0.77 173	1.05 154	3.09 216	0.94 143	0.92 208	0.17 170	3.47 157	5.18 260	0.97 172	0.56 148	10.36 232	1.38 205	6.37 247	5.29 219	0.38 203	0.25 147	2.80 217	4.66 217	4.56 195	4.51 192

DLNR_Zeroshot_test	22.90 294	78.82 326	7.01 273	99.97 326	0.31 140	0.15 142	98.85 326	3.30 225	0.54 152	3.17 233	2.43 205	5.81 223	0.93 209	21.74 292	96.26 327	100.00 330	24.75 302	22.56 312	22.80 271	1.79 221	8.42 277	6.44 259	0.04 102	0.30 174	2.39 202	4.03 205	2.05 88	3.31 184

RTSC	2.56 198	0.89 184	1.50 207	0.47 168	0.76 189	0.87 201	2.29 233	1.56 132	1.91 227	2.12 201	2.86 213	1.23 159	0.97 210	1.03 243	7.27 257	3.36 219	4.68 255	1.74 239	7.73 201	1.11 191	3.95 186	5.39 226	0.21 175	1.11 224	0.40 122	0.95 142	4.56 195	8.26 226

IGEV_Zeroshot_test	3.61 222	0.78 169	7.78 279	6.84 256	0.33 149	2.04 229	1.78 223	3.97 241	0.92 188	2.12 201	6.05 249	4.60 208	1.01 211	0.08 129	3.44 156	5.73 267	0.76 151	0.61 156	9.25 220	1.49 208	7.12 264	6.47 261	0.31 194	0.27 159	5.02 249	5.44 231	5.95 226	7.38 220

pcwnet_v2	1.73 172	0.62 152	0.78 162	0.73 185	1.15 202	0.59 192	0.23 176	1.77 137	0.68 168	3.36 237	1.85 198	1.23 159	1.01 211	1.61 261	5.43 232	2.08 162	0.92 164	0.62 158	4.07 165	0.37 120	1.82 127	2.39 129	1.01 242	0.41 192	1.32 170	2.11 171	3.98 175	4.53 194

PS-NSSS	1.54 161	3.12 249	0.33 67	3.03 236	0.83 194	1.73 223	0.70 196	0.39 85	0.15 91	0.39 113	0.00 1	11.06 243	1.04 213	0.41 213	2.13 75	0.79 36	0.47 110	0.26 82	4.17 166	0.14 53	0.90 74	0.37 27	2.44 258	0.06 53	0.99 156	0.74 134	3.17 123	1.82 160

XX-Stereo	3.48 221	0.50 124	1.80 221	1.21 204	0.27 127	0.34 176	0.44 187	1.47 128	0.41 139	2.51 208	6.92 256	4.97 210	1.06 214	0.12 152	3.21 141	5.22 261	0.96 169	0.80 181	6.95 192	0.80 176	4.33 200	4.04 187	0.21 175	0.27 159	26.57 295	3.75 200	5.08 211	9.77 236

NCC-stereo	1.86 175	1.63 221	1.33 197	0.95 197	1.22 208	0.80 197	2.29 233	2.62 191	2.93 240	0.34 106	2.87 214	2.16 174	1.17 215	0.21 186	3.63 162	1.13 67	0.63 132	0.96 201	2.79 131	0.75 172	0.98 78	2.96 151	0.36 201	0.32 178	2.31 200	4.50 213	3.69 148	4.78 195

Abc-Net	1.86 175	1.63 221	1.33 197	0.95 197	1.22 208	0.80 197	2.29 233	2.62 191	2.93 240	0.34 106	2.87 214	2.16 174	1.17 215	0.21 186	3.63 162	1.13 67	0.63 132	0.96 201	2.79 131	0.75 172	0.98 78	2.96 151	0.36 201	0.32 178	2.31 200	4.50 213	3.69 148	4.78 195
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GwcNet-ADL	3.21 218	2.99 248	3.34 244	3.11 237	2.07 237	0.82 199	0.12 156	2.95 208	0.67 167	3.84 255	7.51 260	7.80 231	1.22 217	0.20 181	3.79 171	4.73 245	2.11 219	0.73 171	7.81 204	2.53 242	3.21 172	3.69 171	0.22 183	1.53 233	2.17 195	4.84 219	4.00 176	8.77 229

RTS	5.53 247	1.46 214	0.94 173	0.90 195	1.73 224	4.08 244	4.63 256	2.53 184	3.41 246	2.79 216	1.70 192	8.18 233	1.27 218	0.72 230	7.83 261	4.87 251	7.37 270	2.34 256	18.33 255	2.92 247	4.78 207	5.88 243	1.04 243	1.31 227	6.74 261	22.88 301	6.66 237	22.00 274

RTSA	5.53 247	1.46 214	0.94 173	0.90 195	1.73 224	4.08 244	4.63 256	2.53 184	3.41 246	2.79 216	1.70 192	8.18 233	1.27 218	0.72 230	7.83 261	4.87 251	7.37 270	2.34 256	18.33 255	2.92 247	4.78 207	5.88 243	1.04 243	1.31 227	6.74 261	22.88 301	6.66 237	22.00 274

Anonymous3	3.16 216	0.55 134	0.79 163	0.09 62	1.10 200	0.50 186	0.03 103	3.52 231	1.26 207	1.12 158	0.84 170	10.62 242	1.31 220	0.36 208	7.37 258	6.90 280	3.59 240	3.15 265	10.88 237	2.20 236	6.83 258	9.50 288	0.31 194	0.37 189	1.43 178	3.45 195	5.32 215	1.91 162

iRaft-Stereo_20w	4.18 233	1.14 204	8.05 281	7.32 258	1.81 229	3.33 241	1.55 219	3.45 227	1.28 209	3.63 246	7.12 257	3.54 189	1.33 221	0.11 149	4.16 180	4.85 250	0.93 166	0.61 156	9.28 221	1.22 196	5.08 225	5.56 234	0.43 211	0.53 205	3.85 231	8.64 259	11.20 264	12.91 248

ICVP	1.32 144	0.22 64	1.47 205	0.40 156	0.35 153	0.44 181	0.10 148	1.27 122	0.65 165	1.74 190	1.26 182	0.66 127	1.37 222	0.24 196	2.88 119	2.65 188	1.33 196	0.99 203	2.36 115	0.91 181	2.59 152	4.11 190	0.10 136	0.36 187	0.57 136	2.21 175	2.92 108	1.59 157
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AnyNet_C32	5.68 250	1.96 227	2.91 240	1.78 220	2.71 241	3.17 239	5.76 261	4.31 245	12.56 279	3.07 228	7.17 258	4.22 205	1.70 223	2.19 264	8.22 271	5.98 271	5.69 261	4.43 275	12.45 243	2.93 249	9.72 283	8.57 283	1.84 254	3.46 259	6.24 258	9.82 268	6.26 230	14.21 252

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 235	1.17 208	7.69 277	1.88 225	0.63 179	5.37 250	1.86 224	3.49 230	2.61 238	3.69 248	9.28 279	5.22 217	1.87 224	0.04 91	4.47 193	6.37 277	1.46 203	1.46 228	9.75 227	2.23 238	6.73 254	6.20 255	0.25 186	1.56 235	5.23 252	7.70 249	6.43 233	11.78 245

AMNet	6.77 253	3.87 257	2.62 237	4.00 246	5.86 263	6.75 255	3.31 247	2.51 182	2.47 234	3.44 241	6.68 254	9.34 238	2.05 225	7.44 282	4.79 213	9.81 297	13.48 288	7.65 291	7.95 205	7.83 278	11.47 289	7.62 277	2.74 262	4.18 264	5.52 253	8.25 256	13.24 269	17.97 263

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 249	1.25 211	7.40 274	2.57 234	2.03 235	6.90 256	2.76 240	4.00 242	4.04 251	4.58 267	8.36 270	4.99 212	2.06 226	0.03 73	5.72 238	7.36 286	1.90 216	0.95 199	38.08 289	1.75 219	5.95 241	6.44 259	0.19 170	0.58 209	3.59 228	7.26 245	6.15 228	12.75 247

FC-DCNN	3.82 225	4.38 260	5.67 267	9.61 267	4.14 253	8.01 264	3.26 246	4.21 244	1.69 221	2.95 224	1.54 188	5.87 225	2.09 227	0.13 158	4.40 190	2.15 166	2.54 228	1.11 212	3.38 153	0.82 178	3.11 168	2.20 119	0.65 230	3.29 255	6.33 259	4.91 222	6.98 241	7.80 224

MSMDNet	2.28 186	0.62 152	1.27 193	0.37 149	0.30 138	0.19 164	0.07 132	3.15 216	0.68 168	1.01 151	0.97 173	1.10 151	2.40 228	0.17 170	3.93 173	5.26 262	1.11 184	0.55 146	10.21 230	2.94 250	6.12 243	5.76 238	0.31 194	0.26 151	2.47 203	4.23 208	3.01 112	3.18 182

RGC	2.44 191	1.98 229	4.87 257	1.54 211	1.65 221	1.74 224	1.05 205	2.02 151	1.43 212	0.88 144	4.42 233	2.52 183	2.42 229	0.58 223	4.33 187	1.63 121	0.91 162	0.48 134	4.28 168	1.08 187	1.94 131	4.01 184	0.15 158	0.72 216	2.19 196	5.22 229	4.90 205	6.96 218

FC-DCNN v2	4.24 234	4.65 263	5.90 269	11.00 270	4.41 256	8.70 268	3.19 244	5.19 257	2.19 231	2.86 223	1.78 194	6.28 228	2.81 230	0.13 158	4.51 196	2.15 166	2.50 227	1.01 205	3.64 158	0.81 177	3.11 168	2.22 121	0.64 229	3.28 254	7.94 265	5.77 235	8.62 254	9.05 233

YMNet	0.66 86	0.39 107	0.02 8	0.20 79	0.25 117	0.34 176	2.55 238	0.36 82	0.06 46	1.11 157	0.00 1	0.39 88	2.89 231	0.01 31	2.52 100	2.02 158	0.52 117	0.46 129	0.50 38	0.21 83	0.27 27	1.21 78	0.00 1	0.10 94	0.33 113	0.05 47	0.62 48	0.39 104

HSM-Net_RVC	2.86 206	1.24 210	1.50 207	2.55 233	1.72 223	0.57 191	0.17 165	3.55 232	1.14 200	3.50 244	6.32 251	7.94 232	2.93 232	0.05 99	3.38 154	2.12 164	1.28 191	0.26 82	3.24 148	1.24 197	3.66 181	3.76 172	0.61 226	2.64 249	4.43 240	6.27 239	5.76 222	5.47 206
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CC-Net-ROB	5.26 243	8.36 274	1.81 222	22.68 280	6.07 266	15.19 276	7.74 270	0.45 92	0.84 181	1.53 185	0.00 1	23.78 266	3.00 233	3.15 270	2.92 124	0.74 33	2.29 223	1.51 232	11.50 240	0.48 147	1.21 90	1.47 85	9.41 284	0.22 140	2.30 199	2.51 181	2.25 92	8.72 228

FBW_ROB	7.98 258	9.24 275	5.57 265	20.21 279	8.25 273	12.08 272	8.09 271	4.92 254	1.58 218	3.30 234	5.15 241	13.88 251	3.03 234	7.45 283	6.23 251	1.49 107	2.89 232	0.79 176	33.18 282	1.93 229	5.24 230	4.40 199	9.43 285	8.29 288	4.88 247	7.69 248	4.88 204	21.40 272

MLCV	2.45 192	0.61 145	0.81 164	2.48 232	1.21 207	0.95 206	0.50 191	3.57 233	0.61 162	3.75 250	4.26 231	5.13 213	3.34 235	0.06 110	4.63 205	1.78 139	1.32 195	0.86 187	10.05 229	1.09 188	2.30 138	3.92 177	0.29 189	2.16 243	1.87 187	3.06 186	4.01 177	1.40 151

NOSS_ROB	2.78 203	3.78 256	0.39 97	2.02 227	1.58 219	2.36 232	0.00 1	2.66 194	1.54 215	3.63 246	1.79 195	2.55 184	3.51 236	0.83 237	5.82 241	5.57 266	2.69 230	1.83 243	2.63 126	0.91 181	4.62 204	4.13 191	0.42 210	2.58 248	2.29 198	4.46 212	7.67 249	2.88 179

dad	4.05 229	0.87 182	0.28 52	10.24 268	1.70 222	1.03 210	12.23 277	12.58 282	0.11 76	3.46 243	0.00 1	1.93 172	3.59 237	0.19 176	4.92 219	1.26 84	1.60 206	0.53 143	14.05 245	0.63 163	2.73 156	1.88 100	0.16 162	0.71 214	5.78 254	0.19 83	17.00 279	9.60 234

DDUNet	12.41 276	19.68 287	3.23 243	36.37 290	24.08 289	34.35 293	31.95 291	1.86 143	1.63 219	1.44 182	3.43 218	12.02 246	3.65 238	83.75 303	4.54 198	2.28 173	8.10 273	3.39 268	18.01 254	4.26 259	6.60 252	4.81 210	16.44 293	0.64 211	1.08 159	0.61 123	4.68 198	2.12 168

CBMV	5.52 246	3.65 255	1.32 196	3.46 242	2.86 244	2.04 229	0.41 186	3.64 234	2.63 239	4.09 258	2.36 201	14.13 252	3.70 239	0.57 220	7.16 256	6.19 275	4.26 251	2.36 258	8.76 211	1.44 206	6.43 248	4.53 204	0.54 222	5.62 275	4.85 246	6.08 236	19.41 282	26.62 285
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	12.63 277	20.60 289	3.50 247	36.40 291	28.77 292	31.44 288	39.49 295	2.59 189	1.77 225	2.37 206	6.03 248	11.55 245	3.79 240	74.28 300	5.35 229	2.47 182	8.42 274	2.92 263	18.81 260	4.63 263	7.35 267	4.85 213	12.22 288	1.18 226	1.15 161	2.47 180	4.49 193	2.18 170

DAS	4.09 230	0.94 188	1.15 186	1.82 221	1.27 210	1.15 213	1.11 210	3.48 228	4.23 253	3.34 235	6.52 252	12.55 248	5.36 241	0.05 99	4.66 206	4.57 239	4.02 249	2.27 254	9.63 225	5.33 268	5.93 239	5.39 226	0.52 218	4.30 267	4.09 233	5.06 225	7.48 245	4.17 190

SepStereo	4.09 230	0.94 188	1.15 186	1.82 221	1.27 210	1.15 213	1.11 210	3.48 228	4.23 253	3.34 235	6.52 252	12.55 248	5.36 241	0.05 99	4.66 206	4.57 239	4.02 249	2.27 254	9.63 225	5.33 268	5.93 239	5.39 226	0.52 218	4.30 267	4.09 233	5.06 225	7.48 245	4.17 190

SQANet	17.87 281	31.68 295	5.41 263	57.78 296	33.35 293	57.44 297	39.25 294	4.37 246	1.73 222	4.89 270	1.53 187	30.38 273	5.54 243	56.25 296	3.78 170	1.32 89	5.20 258	1.48 230	29.72 276	1.71 216	6.45 249	5.45 229	54.26 302	1.90 237	4.80 244	8.48 257	9.52 257	18.82 267

SGM-Forest	2.81 204	2.03 231	0.36 85	6.32 255	1.79 228	2.66 233	0.02 83	1.42 127	0.77 173	2.52 209	0.96 172	6.57 229	5.74 244	0.31 203	4.36 188	2.94 202	0.61 127	0.33 107	3.08 138	0.47 146	2.46 150	2.73 144	0.84 238	0.45 199	3.66 229	3.74 199	11.30 265	7.44 221
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 270	10.59 278	6.33 272	17.49 275	6.29 268	7.85 263	10.69 275	18.03 292	23.43 301	11.13 290	4.86 238	14.66 253	5.81 245	9.65 287	9.78 284	5.91 269	3.18 235	5.17 279	39.06 290	7.03 275	7.92 272	9.81 290	7.04 278	7.22 285	14.77 279	8.85 261	6.40 232	17.43 261

FADNet_RVC	3.95 227	2.06 233	1.30 195	3.33 241	3.36 248	0.99 208	2.06 230	2.30 163	1.39 211	1.72 187	4.72 236	9.29 237	5.82 246	1.76 262	8.23 272	3.12 210	2.98 233	4.27 272	16.83 252	3.30 256	4.99 224	5.51 230	0.63 228	1.39 231	1.45 180	3.14 188	4.86 203	5.92 210

Ntro	22.77 293	41.10 297	9.75 285	63.11 304	42.85 300	62.03 305	56.57 299	8.43 268	6.55 265	12.02 294	2.06 199	33.43 278	6.53 247	75.01 301	4.99 221	1.38 97	7.98 272	2.25 253	37.75 288	9.51 284	6.94 259	6.04 253	55.49 304	3.02 251	10.71 273	14.77 284	13.49 273	21.09 271

PSMNet-ADL	3.15 215	0.80 170	1.49 206	1.54 211	1.63 220	0.88 202	0.30 181	2.50 181	1.91 227	4.43 264	8.13 267	4.06 195	6.80 248	0.07 115	4.23 181	5.16 259	1.83 214	0.91 194	11.85 242	1.86 226	4.02 192	4.02 185	0.70 234	0.51 202	1.61 181	4.33 211	8.01 251	1.36 150

DDVS	5.40 244	1.51 217	2.25 228	1.64 214	2.80 242	1.96 227	1.03 203	5.91 263	4.10 252	3.96 256	19.83 303	26.29 269	6.82 249	1.57 260	5.77 239	6.90 280	2.58 229	1.92 246	10.46 233	4.59 262	6.02 242	7.39 272	0.30 190	1.40 232	1.41 177	3.29 192	6.10 227	8.11 225

S-Stereo	9.11 262	1.88 226	3.41 245	7.93 261	7.92 271	12.47 273	19.24 284	5.20 258	6.26 264	6.18 279	20.72 305	29.27 272	7.13 250	0.65 228	9.55 283	7.50 288	3.80 245	5.87 285	17.77 253	6.30 272	6.21 245	7.52 275	12.23 289	6.88 282	2.77 216	6.68 242	6.74 239	18.03 264

XQC	4.76 240	3.14 250	1.63 214	3.31 240	3.69 251	3.46 242	2.94 242	6.02 264	3.05 242	2.64 211	5.51 242	5.67 220	7.46 251	1.41 256	8.02 264	4.65 243	3.59 240	1.49 231	10.75 236	2.91 246	4.96 223	6.67 262	0.41 205	1.91 238	7.13 264	10.47 271	11.17 263	4.51 192

DGSMNet	11.51 272	4.52 262	7.92 280	5.60 251	4.80 257	7.02 258	6.11 262	7.51 267	4.47 258	11.25 293	31.10 312	17.12 258	7.95 252	4.11 277	10.43 287	14.27 305	16.27 292	9.03 296	40.42 293	11.09 288	20.12 311	22.06 313	4.60 276	6.88 282	5.15 251	9.40 263	8.22 252	13.42 250

ccs_rob	4.75 239	1.46 214	2.39 233	1.96 226	0.68 182	3.13 238	1.58 220	4.94 255	1.36 210	4.31 262	15.82 295	28.46 271	8.43 253	0.38 210	5.65 236	5.42 264	2.23 221	1.60 235	6.31 187	1.98 230	6.14 244	5.97 250	0.35 200	2.33 244	1.28 165	2.40 178	4.09 181	7.49 222

FAT-Stereo	7.20 256	2.13 234	8.68 283	7.00 257	11.87 280	5.95 253	3.19 244	7.26 266	3.52 248	5.84 275	13.06 284	18.26 260	8.49 254	1.41 256	8.81 278	6.34 276	3.65 243	4.07 271	15.49 247	6.21 271	6.75 255	6.94 267	0.74 235	4.80 273	2.92 219	7.26 245	7.50 247	16.30 259

G-Net	10.87 269	4.96 265	9.71 284	3.77 244	4.24 254	7.37 259	2.01 228	10.08 273	15.80 288	4.95 272	15.59 293	48.52 298	9.05 255	0.58 223	8.11 269	8.67 292	5.49 259	4.42 274	23.80 272	15.66 294	8.01 273	8.23 281	3.06 269	5.14 274	6.15 257	13.92 281	22.56 284	23.75 280

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 257	3.59 253	1.09 181	9.20 265	3.71 252	7.69 260	7.51 268	10.81 275	8.52 272	4.93 271	4.20 228	16.73 257	9.30 256	5.45 280	8.09 266	3.29 214	1.80 212	1.13 213	18.77 259	2.10 235	6.48 250	7.49 274	3.17 270	1.74 236	12.06 276	14.29 283	9.71 259	14.36 253

otaku	21.36 290	42.67 300	7.67 276	62.47 302	41.26 299	63.18 307	49.95 296	6.15 265	4.57 259	10.22 288	1.83 197	32.26 275	9.33 257	65.85 298	4.60 202	1.61 118	7.10 268	1.41 226	36.88 287	7.74 277	7.03 260	5.98 251	54.87 303	2.69 250	8.31 266	9.47 265	13.48 272	18.26 265

SHD	4.34 236	1.02 194	2.50 234	1.71 218	1.33 213	1.46 219	2.01 228	4.90 253	4.30 256	2.63 210	4.99 239	4.39 206	9.41 258	0.58 223	8.20 270	4.81 248	4.43 253	2.44 259	13.01 244	2.95 251	5.61 236	6.88 266	0.30 190	3.26 253	4.11 235	5.16 228	3.88 167	10.98 242

ADCMid	6.83 254	4.46 261	4.95 260	2.16 230	4.31 255	5.71 252	7.29 266	8.83 269	12.78 281	3.11 229	8.10 266	9.83 239	9.65 259	2.84 265	8.51 274	5.42 264	4.68 255	2.83 262	18.87 262	3.22 254	7.09 263	7.70 278	5.37 277	2.33 244	5.12 250	8.71 260	5.21 213	15.24 257

ACVNet-4b	26.61 297	42.01 298	11.61 287	69.47 313	47.43 303	69.50 315	76.65 314	10.80 274	9.82 276	15.00 301	1.59 189	58.27 306	9.88 260	93.43 311	4.75 210	1.87 144	13.94 289	5.15 278	32.30 280	13.54 290	7.25 266	5.67 237	58.95 308	4.34 269	12.13 277	9.30 262	15.06 275	18.72 266

CSAN	4.46 237	2.36 239	1.57 211	3.12 238	3.32 247	1.64 221	0.76 198	4.59 248	4.37 257	3.80 252	2.84 212	17.58 259	10.47 261	0.96 240	4.80 214	1.75 137	2.06 218	1.16 215	5.69 181	2.34 239	2.93 161	2.40 132	0.43 211	2.56 247	4.64 242	11.45 272	7.53 248	13.44 251

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 261	1.51 217	5.87 268	4.30 248	3.26 246	2.82 235	6.81 264	3.68 235	3.59 249	4.81 269	10.18 281	66.20 312	11.63 262	7.70 284	5.97 244	5.06 257	4.49 254	5.33 281	18.36 257	2.64 244	7.91 271	8.42 282	0.92 240	3.39 258	4.34 238	8.02 254	6.20 229	15.61 258

DCVSM-stereo	5.01 241	0.71 164	3.03 241	3.15 239	1.12 201	7.80 262	0.89 201	4.62 249	2.36 233	5.22 273	8.35 269	23.33 265	11.95 263	0.62 227	3.74 168	4.04 232	1.81 213	1.40 225	16.15 249	3.33 257	5.11 227	3.97 183	2.55 260	3.56 260	1.98 192	3.62 198	4.91 206	5.83 209

JetRed	62.68 324	71.30 321	68.71 324	66.70 307	63.10 314	69.94 316	74.63 313	66.20 323	66.87 321	41.55 316	36.99 314	80.77 325	12.41 264	62.44 297	66.90 322	66.45 322	65.00 323	75.57 326	62.84 317	53.56 322	77.95 324	72.78 324	73.29 323	48.99 321	55.75 323	62.99 323	66.04 323	62.58 321

ITSA-stereo	5.15 242	2.22 235	1.65 215	8.76 264	3.63 250	0.95 206	1.93 227	4.42 247	3.38 245	4.33 263	7.98 263	9.94 240	12.44 265	3.01 269	6.17 250	5.02 256	3.28 237	1.93 247	8.63 209	1.99 231	5.29 232	5.96 249	1.38 250	3.33 256	4.43 240	7.25 244	4.95 207	14.86 255

MFN_U_SF_RVC	10.34 268	6.17 271	3.69 249	9.55 266	5.13 259	12.52 274	10.34 274	12.25 278	7.05 266	12.23 295	14.31 289	22.82 264	13.03 266	8.82 285	11.37 295	4.87 251	3.83 248	3.31 267	39.34 291	5.97 270	8.56 279	8.81 284	1.45 252	6.40 281	9.49 271	8.57 258	9.56 258	19.71 268

MFMNet_re	16.26 280	13.95 280	7.70 278	24.27 282	9.34 276	33.99 292	17.43 280	12.42 280	19.62 296	10.23 289	13.58 287	39.02 287	13.47 267	1.40 255	10.73 291	10.12 298	29.43 311	12.22 299	31.31 278	10.07 285	17.19 304	9.15 286	8.44 282	9.02 290	8.97 270	5.68 234	24.08 286	36.04 297

CBMV_ROB	6.09 251	2.65 242	2.29 231	8.35 263	5.74 262	5.08 248	2.76 240	5.03 256	2.35 232	3.78 251	4.70 235	21.22 263	13.56 268	0.09 137	6.04 247	3.70 227	2.84 231	1.39 224	11.35 238	8.80 283	4.92 221	3.11 158	0.43 211	2.10 242	7.06 263	10.12 269	12.96 268	11.93 246

ADCPNet	6.67 252	1.97 228	3.86 250	2.75 235	6.19 267	3.07 236	7.60 269	5.21 259	8.03 270	3.82 253	7.92 262	5.17 216	13.78 269	2.98 268	8.10 267	6.12 274	4.35 252	2.04 250	18.50 258	4.74 265	7.04 261	7.43 273	2.98 265	1.91 238	8.96 269	14.04 282	7.02 243	14.47 254

iResNet	4.14 232	0.84 178	0.71 155	2.34 231	2.59 240	4.58 247	1.07 207	4.67 250	1.21 205	3.72 249	3.61 221	12.28 247	16.06 270	0.03 73	6.64 254	3.14 211	2.35 225	1.89 245	16.43 251	2.53 242	3.76 185	2.90 148	0.17 166	3.88 263	1.66 183	4.23 208	5.19 212	3.23 183

ADCS	9.93 264	5.64 267	4.82 256	3.95 245	6.05 265	6.17 254	5.70 260	9.47 271	15.68 286	4.19 259	7.98 263	12.91 250	17.41 271	3.94 276	10.52 290	11.68 301	10.14 275	7.14 290	24.46 274	8.67 282	13.95 299	13.00 304	2.94 263	6.15 279	9.75 272	17.65 291	10.70 262	17.41 260

edge stereo	11.35 271	6.83 272	10.52 286	14.06 271	12.00 281	16.55 278	12.81 278	12.42 280	7.44 268	6.06 277	15.12 292	38.81 286	17.75 272	1.25 250	7.59 260	7.29 285	5.73 262	3.11 264	25.18 275	4.53 261	6.71 253	8.01 280	4.16 272	3.71 262	8.94 268	7.65 247	13.41 271	28.72 288

SGM_RVC	10.08 265	10.50 277	3.60 248	16.68 274	8.80 274	14.87 275	7.11 265	9.19 270	6.25 263	4.06 257	7.33 259	24.89 267	18.29 273	0.57 220	4.57 200	1.98 157	3.30 239	1.17 216	20.75 265	2.20 236	4.80 210	2.23 122	2.29 257	3.65 261	17.68 285	13.31 279	33.30 297	28.67 287
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AnyNet_C01	12.12 274	6.13 270	5.39 262	6.24 254	6.03 264	5.20 249	9.20 272	12.30 279	16.87 291	5.85 276	9.03 275	26.16 268	18.91 274	4.53 279	11.14 294	12.98 303	16.27 292	15.82 308	34.24 283	10.36 286	16.44 303	13.34 306	7.06 279	6.93 284	11.61 275	9.46 264	9.77 260	19.91 269

JetBlue	32.19 304	30.24 293	35.83 317	39.74 292	34.14 294	43.67 295	35.54 293	29.41 311	45.70 313	14.86 300	8.65 271	79.62 323	19.51 275	25.38 293	15.92 306	16.55 308	38.70 318	25.92 317	35.72 286	25.05 308	29.56 317	23.18 317	32.21 296	26.78 311	30.47 299	28.96 310	48.44 314	49.33 310

STTRV1_RVC	9.47 263	2.31 238	1.06 180	5.61 252	1.39 214	5.42 251	2.59 239	3.68 235	3.77 250	4.47 266	4.40 232	16.44 256	20.14 276	1.02 241	9.83 285	3.26 213	18.06 295	0.81 183	51.87 307	11.45 289	18.05 307	6.27 258	4.52 275	4.23 265	6.12 256	7.90 252	11.99 266	28.90 289

pmcnn	8.05 259	2.96 247	2.25 228	6.23 253	5.03 258	6.98 257	4.33 254	4.70 251	2.02 230	4.19 259	9.20 278	19.11 261	20.39 277	0.73 232	7.05 255	6.73 278	6.29 264	4.51 276	22.54 269	4.66 264	9.62 281	5.08 218	4.46 274	4.23 265	5.99 255	5.22 229	17.26 280	25.55 284

SFCPSM	5.40 244	2.86 246	1.19 190	1.84 223	1.39 214	1.34 216	0.49 190	2.34 166	4.85 260	3.12 230	8.16 268	15.40 254	22.08 278	1.04 244	5.77 239	4.60 242	2.35 225	1.58 234	22.71 270	7.33 276	4.45 201	4.53 204	0.62 227	1.97 241	4.29 237	4.05 206	5.75 221	9.77 236

SGM-ForestM	11.60 273	15.35 283	4.54 253	19.02 277	8.08 272	18.74 281	10.83 276	12.03 276	7.24 267	3.01 225	6.09 250	36.06 282	23.95 279	0.75 233	4.47 193	1.51 111	3.60 242	0.75 173	20.06 264	1.60 212	4.23 197	1.65 96	1.36 249	3.34 257	25.09 292	20.48 296	34.27 300	25.03 282

SAMSARA	19.29 284	2.55 241	5.07 261	4.09 247	3.44 249	3.26 240	4.38 255	15.32 285	9.58 275	4.44 265	5.63 243	8.73 235	24.82 280	3.30 274	10.45 288	6.81 279	5.49 259	3.46 269	21.26 266	4.77 266	17.96 306	24.74 319	0.82 237	4.77 271	80.12 325	91.25 325	77.91 325	76.45 325

ACV-stereo	8.15 260	5.09 266	4.79 255	8.14 262	1.73 224	11.44 271	4.25 253	3.84 240	6.16 262	5.36 274	6.72 255	5.73 222	25.08 281	1.31 253	9.40 281	10.22 299	5.83 263	2.67 261	51.43 303	14.43 291	8.48 278	6.72 264	0.88 239	2.46 246	1.95 191	3.85 204	6.75 240	5.39 204

ACVNet_1	26.74 298	42.56 299	14.81 294	66.86 309	48.56 305	65.11 312	82.56 319	15.95 288	8.17 271	11.16 291	5.65 244	32.31 276	25.19 282	93.82 312	7.38 259	2.02 158	15.91 291	6.16 288	34.50 284	10.98 287	8.17 275	6.10 254	59.12 309	5.79 277	19.06 287	9.75 267	9.37 256	15.02 256

SANet	10.32 267	4.15 259	6.27 271	5.51 250	5.49 261	8.58 267	2.27 232	15.41 286	13.03 283	2.83 219	9.09 276	60.35 308	25.50 283	2.93 267	8.06 265	3.02 204	7.05 266	3.86 270	11.43 239	3.25 255	5.27 231	5.02 217	2.60 261	7.27 286	11.08 274	12.57 275	13.36 270	23.31 279

DPSNet	14.25 279	3.23 251	1.83 224	7.63 259	7.22 270	10.44 270	4.19 252	5.68 261	8.64 273	4.20 261	3.75 222	72.37 317	26.68 284	4.43 278	10.42 286	10.25 300	10.56 276	8.02 292	58.50 314	8.44 281	11.36 287	8.93 285	16.95 294	10.34 293	18.62 286	15.80 286	14.33 274	21.91 273

PVD	12.14 275	5.88 268	8.51 282	7.70 260	6.65 269	10.05 269	6.16 263	21.11 298	19.74 297	3.44 241	8.69 272	16.07 255	27.50 285	2.86 266	8.93 279	7.52 289	11.20 279	6.11 287	24.24 273	6.83 274	11.08 285	11.21 299	1.11 246	5.71 276	15.30 281	21.90 299	17.71 281	34.49 295

RainbowNet	27.62 300	45.59 301	16.83 298	69.42 312	46.28 301	68.08 314	69.73 308	9.87 272	3.31 244	17.67 302	2.40 202	45.29 293	28.15 286	91.67 307	11.05 293	3.10 209	10.99 278	5.02 277	43.52 296	16.90 298	8.37 276	6.69 263	58.54 307	4.55 270	13.10 278	12.31 274	16.72 278	20.53 270

MDST_ROB	10.13 266	16.70 285	3.04 242	29.06 284	9.34 276	20.66 282	5.02 259	5.90 262	1.98 229	3.16 232	2.70 209	11.22 244	28.15 286	0.18 174	6.30 252	1.37 96	1.21 188	0.34 109	7.74 202	1.01 184	4.67 205	3.95 182	1.92 256	1.94 240	26.55 294	19.78 294	37.02 302	22.50 277

MeshStereo	13.21 278	10.28 276	5.53 264	24.29 283	14.71 282	17.26 279	7.30 267	12.03 276	7.47 269	4.66 268	9.13 277	38.56 285	29.80 288	0.45 215	9.43 282	7.37 287	3.76 244	2.44 259	18.85 261	2.41 241	12.93 296	7.18 269	1.21 247	5.79 277	22.04 290	16.38 287	33.15 295	32.34 293
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
ACVNet_2	32.06 303	47.10 303	20.06 303	67.26 311	49.84 310	64.97 310	85.15 322	28.04 308	14.34 285	14.44 298	8.02 265	51.06 302	30.19 289	92.01 310	8.75 277	2.50 184	19.20 296	5.27 280	50.34 302	16.10 295	8.16 274	5.63 236	57.79 305	13.22 300	36.40 307	13.10 277	24.92 287	31.82 291

MADNet+	19.30 285	7.92 273	15.32 295	17.51 276	11.42 279	8.09 265	18.41 282	28.03 307	17.21 293	12.46 296	12.08 282	33.63 279	30.37 290	9.62 286	18.64 307	14.89 306	25.78 305	10.10 298	40.05 292	16.50 296	17.34 305	12.76 303	9.48 287	18.60 304	35.02 306	20.22 295	21.19 283	38.41 299

ELAS	19.48 286	22.90 290	14.50 293	35.26 289	24.25 290	31.48 289	19.80 286	16.72 290	15.91 289	7.71 282	15.62 294	48.88 299	30.47 291	3.20 271	9.19 280	3.39 221	10.97 277	5.79 284	21.49 267	6.53 273	11.69 290	11.90 301	9.30 283	9.63 291	32.86 300	24.17 304	41.19 307	41.31 304
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCDC_ROB	2.82 205	0.49 122	0.17 36	0.38 154	0.79 192	0.03 82	0.10 148	1.16 118	8.93 274	0.14 87	2.49 208	0.55 116	31.02 292	0.57 220	5.58 235	3.32 217	1.73 210	0.91 194	2.53 119	0.88 179	2.92 160	7.18 269	0.15 158	0.53 205	0.55 134	0.69 128	1.43 71	0.88 131

DispFullNet	26.27 296	39.81 296	17.89 301	52.75 295	38.74 297	45.03 296	55.21 298	13.74 283	12.89 282	13.75 297	9.88 280	43.75 292	32.46 293	86.51 304	11.01 292	13.68 304	29.48 312	16.23 310	51.78 306	14.64 292	13.87 298	10.46 293	14.59 292	6.22 280	8.62 267	8.03 255	16.08 277	32.10 292

ELAS_RVC	19.26 283	19.85 288	14.31 292	33.92 287	22.40 286	33.39 291	19.24 284	15.07 284	10.89 278	8.20 284	17.30 296	54.84 305	32.79 294	3.23 272	8.72 276	3.46 225	11.25 280	6.19 289	19.97 263	7.86 279	12.63 294	12.02 302	9.45 286	10.70 294	30.22 298	22.17 300	41.23 308	38.75 301
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LSM0	22.48 292	6.09 269	4.65 254	14.89 273	10.39 278	16.43 277	13.29 279	23.38 300	15.69 287	14.75 299	18.69 301	35.79 281	33.70 295	0.93 239	73.52 323	85.94 323	13.36 287	5.62 283	55.67 312	16.83 297	21.95 312	18.82 310	4.28 273	8.01 287	16.44 282	16.43 288	28.65 290	32.66 294

MANE	19.83 287	17.14 286	15.43 296	34.46 288	23.74 288	25.27 285	17.85 281	19.50 296	17.04 292	6.13 278	12.40 283	41.03 288	35.23 296	3.36 275	7.87 263	8.98 293	7.09 267	29.77 318	21.81 268	3.71 258	9.51 280	5.54 233	2.50 259	8.83 289	34.12 303	27.95 309	51.25 316	47.85 309

STStereo	19.12 282	25.20 291	16.96 299	40.13 293	26.93 291	32.21 290	21.77 287	19.35 295	16.49 290	7.75 283	17.60 297	46.83 296	36.96 297	1.06 245	8.10 267	2.99 203	3.81 246	1.57 233	31.85 279	5.18 267	6.77 257	5.31 221	3.04 268	9.71 292	29.57 296	23.01 303	40.22 304	35.81 296

SPS-STEREO	20.13 288	14.92 282	11.88 288	19.84 278	20.39 284	18.24 280	9.27 273	16.06 289	19.74 297	19.91 305	20.06 304	33.66 280	37.68 298	7.23 281	13.17 300	16.66 309	26.75 307	16.01 309	32.30 280	23.65 305	30.25 318	22.84 316	13.67 291	13.47 301	16.56 283	15.26 285	29.55 293	24.45 281
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWC_ROB	7.15 255	1.85 225	5.57 265	0.85 192	1.17 205	1.95 226	4.77 258	2.56 188	17.27 294	3.83 254	7.66 261	4.97 210	39.20 299	0.81 236	8.35 273	4.96 255	6.51 265	4.27 272	15.99 248	4.39 260	7.48 268	7.59 276	0.53 221	4.79 272	2.74 214	2.63 182	7.01 242	23.26 278

IMH-64-1	33.95 305	47.85 304	23.39 305	61.17 298	49.33 308	61.76 303	67.81 303	27.05 302	35.73 303	10.03 286	14.78 290	45.47 294	40.48 300	93.88 313	14.40 302	7.26 283	20.70 297	8.75 294	47.06 298	20.52 300	11.86 291	10.05 291	59.37 311	11.73 296	41.46 310	17.26 289	27.54 288	39.89 302

IMH-64	33.95 305	47.85 304	23.39 305	61.17 298	49.33 308	61.76 303	67.81 303	27.05 302	35.73 303	10.03 286	14.78 290	45.47 294	40.48 300	93.88 313	14.40 302	7.26 283	20.70 297	8.75 294	47.06 298	20.52 300	11.86 291	10.05 291	59.37 311	11.73 296	41.46 310	17.26 289	27.54 288	39.89 302

SGM+DAISY	20.91 289	16.10 284	12.43 289	22.81 281	21.80 285	24.45 284	18.63 283	17.89 291	12.77 280	18.42 304	19.55 302	30.39 274	40.48 300	11.67 289	12.56 298	15.10 307	25.73 304	12.69 302	34.93 285	21.56 303	26.12 315	22.15 314	21.16 295	12.73 298	17.44 284	13.30 278	33.35 298	28.26 286

WAO-7	27.19 299	31.49 294	25.61 309	33.41 286	34.55 295	21.90 283	27.96 290	47.14 317	47.22 315	29.27 310	38.50 315	41.69 290	40.59 303	12.37 290	31.37 314	17.44 310	15.34 290	8.53 293	46.18 297	20.63 302	9.79 284	10.78 295	3.30 271	33.50 315	22.38 291	21.79 298	23.87 285	37.39 298

PSMNet_ROB	31.36 302	48.75 307	16.32 297	64.48 306	46.97 302	60.77 301	61.30 300	19.02 294	20.70 299	27.57 309	24.90 308	41.43 289	42.18 304	83.15 302	13.95 301	4.06 233	17.90 294	5.94 286	42.51 295	15.37 293	11.21 286	9.54 289	57.95 306	14.27 302	29.64 297	19.74 293	29.38 292	17.81 262

ktn	52.79 318	63.82 318	30.11 311	66.93 310	72.48 323	66.28 313	78.41 316	39.02 312	71.70 322	45.89 320	67.47 322	52.57 304	45.22 305	95.33 324	48.59 319	35.19 318	41.05 320	31.49 319	60.62 316	36.06 316	32.70 320	35.82 321	63.06 316	38.69 316	45.38 315	41.08 318	57.93 320	62.41 320

PWCK	38.25 309	63.47 316	23.98 308	73.60 319	41.23 298	60.98 302	51.31 297	54.00 318	35.86 305	26.51 308	39.23 316	62.00 311	46.09 306	26.43 294	14.46 304	9.53 296	30.80 313	12.71 303	83.96 325	28.46 312	23.42 313	13.60 307	47.98 301	30.51 314	34.48 304	27.91 308	31.53 294	38.61 300

KSHMR	56.45 320	73.76 323	53.18 322	81.77 324	70.47 320	77.94 323	83.01 320	67.07 324	54.37 319	56.94 322	54.51 319	61.36 310	46.54 307	94.90 321	59.43 321	44.62 320	39.11 319	36.00 320	64.69 319	47.55 320	28.73 316	19.90 311	65.78 318	55.97 324	49.71 317	33.30 313	50.13 315	53.27 312

DPSimNet_ROB	58.77 321	55.98 312	59.21 323	62.88 303	73.92 324	60.20 300	64.84 302	28.34 310	91.63 326	80.59 324	52.65 318	74.49 320	47.24 308	90.64 306	55.91 320	45.99 321	54.62 322	42.30 321	68.03 321	59.25 323	51.18 323	59.54 323	44.54 298	45.19 320	44.85 314	61.56 322	56.15 319	55.05 315

FADE	29.20 301	14.85 281	17.79 300	14.74 272	16.62 283	29.68 286	27.01 289	21.03 297	43.04 309	17.86 303	27.87 311	79.15 322	47.30 309	12.65 291	10.46 289	11.90 302	33.51 314	23.60 313	58.58 315	34.75 315	35.81 321	34.34 320	13.33 290	24.52 308	20.36 289	13.78 280	47.51 311	56.40 318

BEATNet-Init1	23.62 295	27.86 292	13.22 291	44.78 294	23.54 287	38.58 294	23.96 288	18.57 293	18.15 295	9.17 285	13.26 285	47.63 297	48.00 310	3.29 273	12.31 296	9.22 294	7.35 269	5.48 282	48.70 301	19.34 299	12.33 293	11.24 300	7.11 281	11.28 295	33.76 302	21.63 297	60.52 322	47.50 308

LVE	39.30 311	48.25 306	30.12 312	73.97 320	64.66 316	64.57 309	77.85 315	28.17 309	23.72 302	37.91 315	35.79 313	37.41 283	49.58 311	95.15 323	12.46 297	5.89 268	24.18 301	12.87 304	53.55 309	26.04 310	13.99 300	13.05 305	69.20 320	25.62 309	43.97 313	29.71 312	40.99 306	22.41 276

WAO-8	44.25 314	56.07 313	34.81 315	70.40 315	61.11 312	71.92 318	71.92 311	43.60 314	48.93 316	32.20 311	26.30 309	67.35 313	49.97 312	91.99 308	26.69 310	19.01 315	29.42 309	13.46 305	51.63 304	37.17 317	16.32 301	10.83 296	44.60 299	27.68 312	53.45 320	35.23 314	47.57 312	55.24 316

Venus	44.25 314	56.07 313	34.81 315	70.38 314	61.11 312	71.92 318	71.92 311	43.60 314	48.93 316	32.20 311	26.30 309	67.35 313	49.97 312	91.99 308	26.69 310	19.01 315	29.42 309	13.46 305	51.63 304	37.17 317	16.32 301	10.83 296	44.60 299	27.68 312	53.45 320	35.23 314	47.57 312	55.24 316

WAO-6	36.54 308	46.81 302	19.38 302	60.03 297	52.14 311	58.04 298	63.77 301	27.20 304	42.09 308	33.11 313	17.67 298	42.19 291	50.09 314	89.85 305	29.06 312	18.00 312	22.89 300	12.66 301	41.03 294	25.00 307	19.25 308	17.73 308	34.12 297	17.43 303	42.37 312	25.35 305	36.73 301	42.55 306

LE_ROB	22.46 291	10.87 279	12.67 290	32.44 285	37.93 296	31.36 287	33.43 292	23.22 299	21.14 300	6.73 281	17.81 299	52.15 303	50.94 315	1.56 259	6.43 253	2.92 200	3.14 234	1.46 228	30.14 277	8.43 280	7.23 265	4.28 195	7.08 280	25.69 310	34.50 305	36.15 317	53.30 318	53.30 313

notaker	49.83 316	63.78 317	33.18 314	70.81 316	66.40 317	70.73 317	78.98 317	45.33 316	64.15 320	43.75 318	59.49 320	60.26 307	51.62 316	93.99 316	46.45 318	31.86 317	34.38 316	24.64 315	65.77 320	41.22 319	24.40 314	24.26 318	68.58 319	39.92 318	26.43 293	29.62 311	38.96 303	46.51 307

TorneroNet	39.82 312	53.94 311	26.20 310	66.81 308	49.07 306	65.07 311	70.90 310	26.31 301	46.32 314	24.07 307	20.96 306	67.36 315	52.11 317	94.83 319	18.77 308	9.35 295	24.89 303	16.30 311	53.07 308	24.04 306	13.64 297	11.04 298	61.85 315	22.68 307	36.84 308	25.85 306	42.63 309	50.33 311

IMH	35.14 307	49.00 308	23.80 307	61.52 300	49.14 307	63.04 306	67.99 305	27.86 306	38.05 307	11.18 292	14.22 288	49.01 300	53.30 318	93.93 315	14.60 305	7.08 282	21.66 299	9.65 297	47.64 300	22.22 304	11.39 288	9.32 287	59.41 313	12.98 299	40.95 309	19.12 292	29.12 291	41.73 305

TorneroNet-64	38.80 310	50.14 309	23.16 304	63.45 305	47.59 304	63.57 308	68.85 306	27.44 305	44.99 311	21.03 306	13.47 286	69.75 316	56.51 319	94.74 317	18.85 309	8.54 291	26.03 306	15.59 307	53.93 311	25.94 309	12.81 295	10.53 294	61.35 314	21.98 305	33.37 301	26.73 307	33.93 299	53.30 313

Dean	42.92 313	51.28 310	31.30 313	76.75 321	64.32 315	79.06 324	83.43 321	42.61 313	43.67 310	35.18 314	22.58 307	60.75 309	56.83 320	94.89 320	13.15 299	4.20 234	27.88 308	12.35 300	63.72 318	28.96 313	9.62 281	7.74 279	59.21 310	22.07 306	48.58 316	35.91 316	53.04 317	29.88 290

UNDER WATER	52.38 317	65.77 319	42.25 318	77.68 322	67.77 318	74.59 321	85.69 324	61.52 321	50.72 318	41.81 317	48.33 317	74.09 319	57.87 321	94.82 318	34.80 316	18.86 314	33.89 315	24.15 314	57.03 313	29.54 314	19.73 309	18.75 309	69.48 321	49.19 322	52.93 319	49.45 319	44.09 310	69.45 324

UNDER WATER-64	53.24 319	62.47 315	43.72 320	79.20 323	70.94 321	76.00 322	87.61 325	65.70 322	45.62 312	52.26 321	61.76 321	72.47 318	58.44 322	94.91 322	30.75 313	17.95 311	34.62 317	25.80 316	53.84 310	26.41 311	19.77 310	21.35 312	75.52 324	44.10 319	50.84 318	55.27 321	40.93 305	69.21 323

HanzoNet	60.55 323	68.65 320	42.85 319	71.08 317	71.43 322	71.96 320	79.15 318	59.75 320	75.19 323	45.14 319	74.83 324	74.50 321	63.75 323	96.51 325	43.02 317	39.58 319	52.48 321	47.20 322	75.57 322	51.40 321	44.83 322	44.21 322	72.81 322	39.33 317	54.31 322	50.20 320	60.45 321	64.70 322

LRCNet_RVC	60.25 322	73.90 325	44.96 321	94.13 325	95.20 326	91.02 326	85.32 323	54.56 319	36.51 306	98.66 326	73.01 323	91.80 328	67.46 324	96.60 326	33.95 315	18.60 313	69.32 324	51.86 323	94.53 326	64.28 324	31.29 319	22.24 315	94.67 326	54.29 323	19.85 288	10.16 270	33.16 296	25.34 283

MADNet++	76.54 325	72.15 322	83.11 327	61.53 301	81.21 325	58.42 299	69.47 307	68.24 325	78.58 324	85.63 325	92.37 326	80.60 324	85.04 325	36.71 295	81.19 325	89.82 325	88.15 326	69.64 324	82.54 324	91.39 326	92.32 326	93.48 327	65.75 317	90.26 326	59.09 324	74.29 324	74.25 324	61.32 319

ASD4	81.96 326	73.83 324	78.52 325	73.50 318	68.47 319	82.76 325	70.15 309	72.27 326	81.46 325	64.14 323	76.80 325	49.38 301	95.53 326	68.81 299	77.80 324	87.45 324	86.82 325	89.90 327	81.43 323	90.17 325	88.82 325	88.65 326	81.37 325	86.17 325	99.17 330	99.86 329	99.79 329	99.90 329

MEDIAN_ROB	97.56 328	99.08 327	98.39 328	100.00 327	99.99 327	100.00 330	100.00 330	99.49 329	98.31 327	100.00 329	99.95 330	97.97 329	96.05 327	99.97 328	99.41 328	98.43 327	98.53 328	98.66 328	99.88 329	97.95 327	93.38 328	96.45 329	100.00 329	97.23 327	86.96 326	92.33 326	89.80 326	95.90 327

DGTPSM_ROB	99.52 331	99.77 328	100.00 331	100.00 327	100.00 328	100.00 330	100.00 330	99.17 327	100.00 330	99.31 327	99.64 329	91.36 326	99.13 328	100.00 329	99.94 331	100.00 330	99.82 329	99.99 330	99.53 327	99.99 329	99.80 332	99.66 331	100.00 329	100.00 330	100.00 331	100.00 331	100.00 330	100.00 331

DPSMNet_ROB	99.53 332	99.78 329	100.00 331	100.00 327	100.00 328	100.00 330	100.00 330	99.17 327	100.00 330	99.31 327	99.63 328	91.42 327	99.14 329	100.00 329	99.94 331	100.00 330	99.82 329	99.99 330	99.62 328	99.99 329	99.79 331	99.66 331	100.00 329	100.00 330	100.00 331	100.00 331	100.00 330	100.00 331

HaxPig	98.97 330	100.00 330	98.94 329	100.00 327	100.00 328	99.99 329	100.00 330	99.99 330	99.97 329	100.00 329	99.99 331	100.00 333	99.95 330	100.00 329	99.56 329	99.43 328	99.97 331	99.57 329	100.00 330	100.00 331	97.25 329	96.32 328	99.99 328	99.98 329	89.17 327	99.51 328	94.19 327	98.51 328

PML	96.14 327	100.00 330	82.26 326	100.00 327	100.00 328	100.00 330	99.16 329	100.00 331	98.98 328	100.00 329	95.95 327	99.91 332	100.00 331	98.52 327	94.87 326	92.63 326	90.73 327	73.63 325	100.00 330	98.25 328	92.56 327	85.93 325	97.80 327	98.67 328	96.15 329	99.98 330	100.00 330	99.92 330

CasAABBNet	100.00 335	100.00 330	100.00 331	100.00 327	100.00 328	100.00 330	100.00 330	100.00 331	100.00 330	100.00 329	100.00 332	100.00 333	100.00 331	100.00 329	100.00 333	100.00 330	100.00 332	100.00 332	100.00 330	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 329	100.00 330	100.00 331	100.00 331	100.00 330	100.00 331

DPSM_ROB	99.92 333	100.00 330	100.00 331	100.00 327	100.00 328	98.97 327	98.99 327	100.00 331	100.00 330	100.00 329	100.00 332	99.90 330	100.00 331	100.00 329	100.00 333	100.00 330	100.00 332	100.00 332	100.00 330	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 329	100.00 330	100.00 331	100.00 331	100.00 330	100.00 331

DPSM	99.92 333	100.00 330	100.00 331	100.00 327	100.00 328	98.97 327	98.99 327	100.00 331	100.00 330	100.00 329	100.00 332	99.90 330	100.00 331	100.00 329	100.00 333	100.00 330	100.00 332	100.00 332	100.00 330	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 329	100.00 330	100.00 331	100.00 331	100.00 330	100.00 331

AVERAGE_ROB	98.95 329	100.00 330	99.79 330	100.00 327	100.00 328	100.00 330	100.00 330	100.00 331	100.00 330	100.00 329	100.00 332	100.00 333	100.00 331	100.00 329	99.77 330	99.85 329	100.00 332	100.00 332	100.00 330	100.00 331	98.12 330	99.51 330	100.00 329	100.00 330	93.43 328	93.75 327	94.35 328	93.16 326

Low-res two-view benchmark