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

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 1	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.03 11	0.03 9	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 1	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 4	0.03 2	0.03 6	0.02 21	0.03 21	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 15	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 1	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 6	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 11	0.03 1	0.02 1	0.02 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
111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 15	0.03 12	0.04 20	0.02 3	0.03 13	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.04 4	0.03 2	0.04 7	0.03 4	0.03 2	0.03 6	0.02 21	0.02 6	0.04 11	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 15	0.03 12	0.04 20	0.04 21	0.02 3	0.04 21	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.06 22	0.04 8	0.05 17	0.03 4	0.05 16	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 11	0.03 8

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 9	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 12	0.03 11	0.04 21	0.02 3	0.04 21	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.06 22	0.03 2	0.04 7	0.03 4	0.05 16	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.04 11	0.03 1	0.03 11	0.03 8

LG-Stereo	0.03 6	0.03 21	0.02 5	0.02 9	0.03 22	0.02 5	0.01 1	0.04 21	0.05 33	0.04 21	0.03 13	0.05 30	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.05 16	0.04 8	0.05 17	0.04 18	0.07 30	0.04 21	0.01 2	0.02 6	0.05 20	0.04 10	0.04 21	0.03 8

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 12	0.02 3	0.03 9	0.03 13	0.01 1	0.01 1	0.02 17	0.05 11	0.05 6	0.04 4	0.05 21	0.04 7	0.03 4	0.04 10	0.05 32	0.03 45	0.03 21	0.03 2	0.04 10	0.03 11	0.04 23

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.03 11	0.03 9	0.04 22	0.04 21	0.01 1	0.01 2	0.05 11	0.05 6	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 4	0.04 10	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 11	0.04 10	0.03 11	0.03 8

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 9	0.02 8	0.03 24	0.02 15	0.03 12	0.03 11	0.03 9	0.02 3	0.02 5	0.02 11	0.01 2	0.05 11	0.05 6	0.05 16	0.03 2	0.06 23	0.03 4	0.04 10	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.05 20	0.04 10	0.04 21	0.03 8

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 12	0.04 20	0.03 9	0.06 55	0.03 13	0.01 1	0.02 17	0.04 2	0.04 1	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.02 1	0.04 10	0.02 1	0.03 8

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 29	0.05 33	0.05 30	0.04 22	0.04 21	0.02 11	0.03 34	0.05 11	0.06 21	0.04 4	0.04 8	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.04 21	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.04 10	0.02 1	0.03 8

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 15	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 11	0.02 17	0.05 11	0.05 6	0.06 22	0.04 8	0.06 23	0.03 4	0.05 16	0.03 6	0.01 2	0.03 21	0.04 11	0.05 20	0.03 11	0.03 8

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.03 24	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.02 15	0.04 21	0.04 20	0.04 21	0.03 13	0.03 13	0.02 11	0.02 17	0.05 11	0.05 6	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.04 18	0.04 10	0.04 21	0.03 45	0.03 21	0.03 2	0.05 20	0.03 11	0.03 8

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 12	0.02 3	0.03 9	0.02 3	0.04 21	0.03 32	0.02 17	0.05 11	0.06 21	0.05 16	0.05 21	0.04 7	0.03 4	0.06 24	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.06 26	0.05 20	0.04 21	0.04 23

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 11	0.01 2	0.05 11	0.05 6	0.05 16	0.04 8	0.04 7	0.03 4	0.05 16	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 11	0.04 10	0.02 1	0.03 8

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 21	0.03 24	0.02 9	0.03 22	0.03 24	0.02 15	0.02 3	0.03 11	0.03 9	0.03 13	0.02 5	0.02 11	0.02 17	0.05 11	0.05 6	0.04 4	0.04 8	0.05 17	0.03 4	0.04 10	0.03 6	0.02 21	0.02 6	0.04 11	0.04 10	0.03 11	0.03 8

RSM	0.03 6	0.03 21	0.03 24	0.02 9	0.03 22	0.03 24	0.02 15	0.03 12	0.02 3	0.03 9	0.04 22	0.04 21	0.02 11	0.02 17	0.06 24	0.06 21	0.04 4	0.04 8	0.05 17	0.04 18	0.05 16	0.03 6	0.01 2	0.03 21	0.04 11	0.05 20	0.03 11	0.03 8

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 9	0.03 13	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 11	0.05 6	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.04 18	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 15	0.02 3	0.02 3	0.03 9	0.02 3	0.02 5	0.03 32	0.01 2	0.05 11	0.05 6	0.04 4	0.05 21	0.04 7	0.04 18	0.04 10	0.04 21	0.01 2	0.02 6	0.06 26	0.06 27	0.05 26	0.03 8

MLG-Stereo_test2	0.04 23	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 21	0.03 11	0.05 30	0.03 13	0.05 30	0.02 11	0.03 34	0.05 11	0.05 6	0.08 34	0.04 8	0.06 23	0.04 18	0.07 30	0.03 6	0.02 21	0.02 6	0.04 11	0.04 10	0.05 26	0.03 8

DEFOM-Stereo	0.04 23	0.03 21	0.02 5	0.04 36	0.03 22	0.03 24	0.02 15	0.04 21	0.04 20	0.04 21	0.05 35	0.03 13	0.02 11	0.02 17	0.06 24	0.06 21	0.07 29	0.06 29	0.06 23	0.04 18	0.06 24	0.03 6	0.02 21	0.02 6	0.06 26	0.06 27	0.05 26	0.04 23

Occ-G	0.04 23	0.04 33	0.03 24	0.04 36	0.03 22	0.03 24	0.02 15	0.04 21	0.03 11	0.03 9	0.05 35	0.03 13	0.02 11	0.02 17	0.06 24	0.06 21	0.06 22	0.06 29	0.07 30	0.04 18	0.05 16	0.03 6	0.04 65	0.03 21	0.05 20	0.04 10	0.03 11	0.05 28

RSM++	0.04 23	0.03 21	0.03 24	0.03 23	0.04 34	0.02 5	0.03 35	0.05 29	0.05 33	0.04 21	0.04 22	0.05 30	0.02 11	0.02 17	0.07 37	0.07 37	0.05 16	0.05 21	0.05 17	0.04 18	0.07 30	0.04 21	0.02 21	0.03 21	0.06 26	0.05 20	0.04 21	0.04 23

AEACV	0.04 23	0.03 21	0.02 5	0.04 36	0.03 22	0.02 5	0.02 15	0.03 12	0.03 11	0.03 9	0.04 22	0.03 13	0.02 11	0.02 17	0.06 24	0.06 21	0.05 16	0.05 21	0.07 30	0.04 18	0.06 24	0.04 21	0.01 2	0.02 6	0.06 26	0.07 40	0.04 21	0.03 8

MLG-Stereo_test3	0.05 28	0.03 21	0.02 5	0.03 23	0.04 34	0.05 60	0.03 35	0.05 29	0.06 51	0.06 37	0.06 55	0.09 54	0.02 11	0.03 34	0.06 24	0.06 21	0.08 34	0.06 29	0.07 30	0.05 34	0.08 39	0.04 21	0.02 21	0.03 21	0.05 20	0.06 27	0.05 26	0.05 28

DFGA-Net	0.05 28	0.05 48	0.03 24	0.04 36	0.03 22	0.04 35	0.03 35	0.05 29	0.04 20	0.06 37	0.05 35	0.10 62	0.04 50	0.03 34	0.07 37	0.07 37	0.09 43	0.07 46	0.07 30	0.05 34	0.07 30	0.04 21	0.03 45	0.04 37	0.07 38	0.07 40	0.06 40	0.09 57

anonymousdsp	0.05 28	0.04 33	0.04 41	0.03 23	0.04 34	0.04 35	0.04 65	0.06 36	0.05 33	0.06 37	0.04 22	0.03 13	0.02 11	0.03 34	0.07 37	0.08 51	0.08 34	0.06 29	0.08 44	0.05 34	0.09 44	0.05 32	0.03 45	0.03 21	0.05 20	0.05 20	0.05 26	0.05 28

iRaftStereo_RVC	0.05 28	0.03 21	0.03 24	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.02 15	0.05 29	0.04 20	0.06 37	0.05 35	0.05 30	0.03 32	0.02 17	0.06 24	0.06 21	0.10 50	0.07 46	0.07 30	0.05 34	0.09 44	0.05 32	0.02 21	0.03 21	0.07 38	0.06 27	0.05 26	0.05 28

RAFT + AFF	0.05 28	0.04 33	0.03 24	0.05 51	0.04 34	0.04 35	0.03 35	0.06 36	0.08 94	0.09 53	0.05 35	0.09 54	0.02 11	0.02 17	0.05 11	0.06 21	0.09 43	0.06 29	0.06 23	0.04 18	0.07 30	0.05 32	0.02 21	0.04 37	0.07 38	0.05 20	0.05 26	0.06 42

delet	0.05 28	0.05 48	0.04 41	0.06 73	0.05 52	0.05 60	0.05 75	0.04 21	0.04 20	0.06 37	0.05 35	0.10 62	0.05 70	0.03 34	0.07 37	0.06 21	0.07 29	0.06 29	0.06 23	0.06 51	0.06 24	0.04 21	0.03 45	0.05 56	0.07 38	0.07 40	0.05 26	0.04 23

TDLM	0.05 28	0.04 33	0.04 41	0.04 36	0.04 34	0.04 35	0.03 35	0.04 21	0.04 20	0.04 21	0.06 55	0.04 21	0.03 32	0.03 34	0.06 24	0.06 21	0.06 22	0.06 29	0.06 23	0.04 18	0.05 16	0.04 21	0.03 45	0.04 37	0.05 20	0.06 27	0.05 26	0.05 28

LG-Stereo_L2	0.06 35	0.04 33	0.03 24	0.03 23	0.04 34	0.02 5	0.02 15	0.08 53	0.08 94	0.21 138	0.06 55	0.08 49	0.03 32	0.03 34	0.06 24	0.07 37	0.10 50	0.06 29	0.07 30	0.04 18	0.14 106	0.05 32	0.02 21	0.03 21	0.06 26	0.06 27	0.05 26	0.05 28

LG-Stereo_L1	0.06 35	0.04 33	0.03 24	0.04 36	0.03 22	0.02 5	0.02 15	0.08 53	0.09 124	0.21 138	0.06 55	0.05 30	0.03 32	0.03 34	0.06 24	0.07 37	0.10 50	0.06 29	0.07 30	0.04 18	0.14 106	0.05 32	0.02 21	0.03 21	0.06 26	0.06 27	0.05 26	0.05 28

LG-G_1	0.06 35	0.05 48	0.04 41	0.05 51	0.05 52	0.06 74	0.03 35	0.06 36	0.06 51	0.08 49	0.03 13	0.10 62	0.04 50	0.06 90	0.06 24	0.06 21	0.10 50	0.06 29	0.08 44	0.05 34	0.10 50	0.05 32	0.05 92	0.04 37	0.06 26	0.06 27	0.08 54	0.06 42

LG-G	0.06 35	0.05 48	0.04 41	0.05 51	0.05 52	0.06 74	0.03 35	0.06 36	0.06 51	0.08 49	0.03 13	0.10 62	0.04 50	0.06 90	0.06 24	0.06 21	0.10 50	0.06 29	0.08 44	0.05 34	0.10 50	0.05 32	0.05 92	0.04 37	0.06 26	0.06 27	0.08 54	0.06 42

LGtest1	0.06 35	0.04 33	0.03 24	0.04 36	0.04 34	0.04 35	0.03 35	0.08 53	0.08 94	0.07 46	0.04 22	0.06 39	0.03 32	0.05 74	0.07 37	0.07 37	0.11 60	0.07 46	0.10 70	0.07 64	0.12 63	0.06 50	0.04 65	0.03 21	0.07 38	0.07 40	0.08 54	0.06 42

SGD-Stereo	0.06 35	0.04 33	0.03 24	0.05 51	0.04 34	0.06 74	0.03 35	0.04 21	0.06 51	0.08 49	0.05 35	0.06 39	0.03 32	0.03 34	0.08 57	0.08 51	0.14 86	0.06 29	0.09 59	0.05 34	0.12 63	0.05 32	0.03 45	0.04 37	0.08 48	0.08 49	0.12 99	0.09 57

AIO_rvc	0.06 35	0.06 71	0.03 24	0.05 51	0.04 34	0.04 35	0.03 35	0.08 53	0.06 51	0.10 61	0.04 22	0.08 49	0.02 11	0.03 34	0.06 24	0.07 37	0.08 34	0.06 29	0.07 30	0.05 34	0.12 63	0.05 32	0.02 21	0.03 21	0.06 26	0.06 27	0.05 26	0.05 28

AIO_test	0.06 35	0.05 48	0.04 41	0.07 95	0.05 52	0.04 35	0.04 65	0.10 68	0.09 124	0.12 64	0.05 35	0.11 73	0.04 50	0.03 34	0.07 37	0.07 37	0.07 29	0.06 29	0.08 44	0.05 34	0.13 89	0.05 32	0.04 65	0.04 37	0.09 58	0.07 40	0.05 26	0.05 28

IGEV-Stereo+	0.06 35	0.03 21	0.03 24	0.03 23	0.04 34	0.04 35	0.03 35	0.16 119	0.06 51	0.20 129	0.06 55	0.06 39	0.03 32	0.04 58	0.07 37	0.08 51	0.10 50	0.06 29	0.09 59	0.07 64	0.12 63	0.06 50	0.03 45	0.03 21	0.07 38	0.06 27	0.03 11	0.06 42

plain	0.06 35	0.04 33	0.04 41	0.04 36	0.04 34	0.05 60	0.03 35	0.08 53	0.04 20	0.09 53	0.05 35	0.06 39	0.02 11	0.02 17	0.07 37	0.08 51	0.12 70	0.08 53	0.08 44	0.06 51	0.08 39	0.04 21	0.02 21	0.05 56	0.09 58	0.10 64	0.08 54	0.09 57

StereoVision	0.06 35	0.03 21	0.04 41	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.02 15	0.06 36	0.11 164	0.02 3	0.05 35	0.03 13	0.06 95	0.01 2	0.09 83	0.10 92	0.06 22	0.05 21	0.08 44	0.07 64	0.06 24	0.05 32	0.02 21	0.04 37	0.10 69	0.07 40	0.10 75	0.12 95

MIF-Stereo (partial)	0.06 35	0.05 48	0.06 95	0.05 51	0.04 34	0.05 60	0.03 35	0.08 53	0.07 74	0.07 46	0.04 22	0.05 30	0.06 95	0.04 58	0.08 57	0.08 51	0.11 60	0.08 53	0.08 44	0.05 34	0.09 44	0.05 32	0.02 21	0.06 81	0.10 69	0.08 49	0.07 47	0.08 51

MIM_Stereo	0.06 35	0.04 33	0.03 24	0.05 51	0.05 52	0.05 60	0.03 35	0.06 36	0.04 20	0.14 72	0.07 72	0.04 21	0.03 32	0.03 34	0.07 37	0.08 51	0.13 73	0.07 46	0.09 59	0.06 51	0.11 57	0.06 50	0.02 21	0.04 37	0.08 48	0.07 40	0.07 47	0.05 28

RAFT	0.06 35	0.03 21	0.05 67	0.03 23	0.02 8	0.03 24	0.02 15	0.07 48	0.04 20	0.04 21	0.06 55	0.07 45	0.05 70	0.01 2	0.06 24	0.06 21	0.06 22	0.05 21	0.05 17	0.04 18	0.06 24	0.07 67	0.01 2	0.04 37	0.13 104	0.14 131	0.13 113	0.15 124

AFF-stereo	0.06 35	0.05 48	0.05 67	0.05 51	0.04 34	0.04 35	0.03 35	0.11 72	0.06 51	0.16 85	0.05 35	0.08 49	0.03 32	0.02 17	0.07 37	0.08 51	0.08 34	0.05 21	0.09 59	0.04 18	0.09 44	0.05 32	0.02 21	0.04 37	0.10 69	0.08 49	0.07 47	0.07 49

MMNet	0.06 35	0.06 71	0.05 67	0.08 103	0.06 75	0.06 74	0.05 75	0.07 48	0.06 51	0.05 30	0.06 55	0.09 54	0.04 50	0.04 58	0.07 37	0.07 37	0.09 43	0.08 53	0.07 30	0.06 51	0.07 30	0.05 32	0.04 65	0.05 56	0.07 38	0.08 49	0.07 47	0.10 71

RYNet	0.06 35	0.04 33	0.04 41	0.04 36	0.04 34	0.04 35	0.03 35	0.05 29	0.11 164	0.05 30	0.04 22	0.04 21	0.03 32	0.03 34	0.07 37	0.06 21	0.07 29	0.08 53	0.07 30	0.05 34	0.05 16	0.05 32	0.11 204	0.04 37	0.06 26	0.15 152	0.06 40	0.05 28

AANet_RVC	0.06 35	0.05 48	0.06 95	0.05 51	0.06 75	0.04 35	0.05 75	0.05 29	0.06 51	0.05 30	0.06 55	0.05 30	0.04 50	0.04 58	0.08 57	0.07 37	0.08 34	0.08 53	0.07 30	0.07 64	0.07 30	0.07 67	0.05 92	0.05 56	0.07 38	0.08 49	0.06 40	0.08 51

YMNet	0.07 53	0.08 127	0.06 95	0.08 103	0.08 112	0.08 104	0.07 125	0.07 48	0.07 74	0.05 30	0.07 72	0.13 93	0.05 70	0.07 120	0.08 57	0.07 37	0.08 34	0.09 79	0.09 59	0.05 34	0.08 39	0.07 67	0.06 114	0.05 56	0.09 58	0.09 57	0.09 69	0.09 57

HUF	0.07 53	0.05 48	0.04 41	0.07 95	0.06 75	0.04 35	0.03 35	0.09 61	0.07 74	0.16 85	0.05 35	0.09 54	0.04 50	0.03 34	0.07 37	0.07 37	0.08 34	0.06 29	0.09 59	0.06 51	0.15 118	0.06 50	0.03 45	0.04 37	0.08 48	0.06 27	0.06 40	0.05 28

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 53	0.05 48	0.03 24	0.04 36	0.05 52	0.04 35	0.02 15	0.11 72	0.06 51	0.22 147	0.05 35	0.05 30	0.02 11	0.03 34	0.07 37	0.09 67	0.12 70	0.08 53	0.09 59	0.07 64	0.16 137	0.07 67	0.02 21	0.03 21	0.07 38	0.08 49	0.07 47	0.05 28

MaDis-Stereo	0.07 53	0.04 33	0.05 67	0.03 23	0.02 8	0.03 24	0.03 35	0.06 36	0.06 51	0.04 21	0.06 55	0.10 62	0.05 70	0.02 17	0.07 37	0.08 51	0.10 50	0.09 79	0.07 30	0.05 34	0.10 50	0.10 137	0.01 2	0.05 56	0.12 92	0.18 206	0.13 113	0.16 134

UniTT-Stereo	0.07 53	0.04 33	0.04 41	0.03 23	0.03 22	0.05 60	0.03 35	0.06 36	0.05 33	0.06 37	0.04 22	0.07 45	0.12 180	0.07 120	0.08 57	0.07 37	0.11 60	0.08 53	0.08 44	0.07 64	0.09 44	0.08 82	0.07 136	0.04 37	0.10 69	0.16 171	0.06 40	0.10 71

LL-Strereo2	0.07 53	0.03 21	0.03 24	0.04 36	0.05 52	0.04 35	0.03 35	0.06 36	0.07 74	0.15 78	0.07 72	0.08 49	0.05 70	0.04 58	0.08 57	0.09 67	0.13 73	0.07 46	0.10 70	0.06 51	0.10 50	0.06 50	0.03 45	0.04 37	0.08 48	0.10 64	0.08 54	0.05 28

RAFT_CTSACE	0.07 53	0.04 33	0.06 95	0.03 23	0.04 34	0.05 60	0.05 75	0.06 36	0.06 51	0.09 53	0.04 22	0.10 62	0.09 150	0.03 34	0.08 57	0.08 51	0.11 60	0.07 46	0.07 30	0.05 34	0.12 63	0.08 82	0.03 45	0.06 81	0.12 92	0.12 98	0.12 99	0.16 134

AASNet	0.07 53	0.06 71	0.04 41	0.09 123	0.07 92	0.08 104	0.05 75	0.08 53	0.05 33	0.07 46	0.07 72	0.07 45	0.04 50	0.04 58	0.07 37	0.07 37	0.10 50	0.08 53	0.08 44	0.06 51	0.07 30	0.06 50	0.04 65	0.06 81	0.08 48	0.08 49	0.06 40	0.06 42

ARAFT	0.07 53	0.04 33	0.04 41	0.05 51	0.05 52	0.05 60	0.02 15	0.09 61	0.06 51	0.12 64	0.06 55	0.12 81	0.03 32	0.03 34	0.07 37	0.07 37	0.12 70	0.09 79	0.09 59	0.05 34	0.11 57	0.08 82	0.03 45	0.04 37	0.10 69	0.09 57	0.09 69	0.09 57

DMCA	0.07 53	0.05 48	0.07 126	0.06 73	0.06 75	0.05 60	0.07 125	0.09 61	0.07 74	0.06 37	0.09 113	0.07 45	0.06 95	0.06 90	0.08 57	0.08 51	0.11 60	0.10 96	0.08 44	0.07 64	0.09 44	0.06 50	0.06 114	0.06 81	0.08 48	0.10 64	0.06 40	0.08 51

GANet	0.07 53	0.07 95	0.06 95	0.06 73	0.06 75	0.07 94	0.06 108	0.08 53	0.05 33	0.06 37	0.07 72	0.06 39	0.04 50	0.04 58	0.07 37	0.08 51	0.09 43	0.10 96	0.07 30	0.05 34	0.07 30	0.05 32	0.05 92	0.05 56	0.08 48	0.07 40	0.07 47	0.06 42

CVANet_RVC	0.07 53	0.07 95	0.07 126	0.08 103	0.06 75	0.07 94	0.05 75	0.06 36	0.05 33	0.06 37	0.09 113	0.05 30	0.04 50	0.04 58	0.08 57	0.08 51	0.08 34	0.08 53	0.08 44	0.06 51	0.08 39	0.06 50	0.04 65	0.05 56	0.08 48	0.07 40	0.07 47	0.10 71

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 65	0.05 48	0.04 41	0.03 23	0.05 52	0.05 60	0.03 35	0.12 76	0.06 51	0.21 138	0.05 35	0.08 49	0.03 32	0.05 74	0.08 57	0.09 67	0.13 73	0.09 79	0.10 70	0.06 51	0.16 137	0.07 67	0.04 65	0.04 37	0.07 38	0.09 57	0.08 54	0.10 71

MGS-Stereo	0.08 65	0.06 71	0.04 41	0.05 51	0.05 52	0.04 35	0.03 35	0.12 76	0.05 33	0.09 53	0.07 72	0.10 62	0.04 50	0.05 74	0.07 37	0.08 51	0.15 96	0.11 116	0.12 88	0.09 114	0.13 89	0.07 67	0.05 92	0.05 56	0.10 69	0.09 57	0.11 89	0.10 71

anonymousdsp2	0.08 65	0.07 95	0.05 67	0.06 73	0.05 52	0.06 74	0.05 75	0.12 76	0.06 51	0.17 95	0.06 55	0.09 54	0.04 50	0.05 74	0.07 37	0.08 51	0.13 73	0.08 53	0.11 76	0.07 64	0.13 89	0.07 67	0.05 92	0.06 81	0.09 58	0.08 49	0.08 54	0.07 49

test_5	0.08 65	0.05 48	0.07 126	0.04 36	0.04 34	0.04 35	0.04 65	0.09 61	0.05 33	0.05 30	0.07 72	0.12 81	0.12 180	0.02 17	0.08 57	0.09 67	0.07 29	0.07 46	0.08 44	0.06 51	0.10 50	0.10 137	0.02 21	0.08 140	0.10 69	0.14 131	0.13 113	0.18 168

AnonymousM	0.08 65	0.05 48	0.04 41	0.06 73	0.05 52	0.04 35	0.04 65	0.13 96	0.05 33	0.20 129	0.06 55	0.11 73	0.03 32	0.06 90	0.10 116	0.10 92	0.19 162	0.09 79	0.12 88	0.07 64	0.16 137	0.06 50	0.04 65	0.04 37	0.08 48	0.11 83	0.10 75	0.10 71

raft+_RVC	0.08 65	0.06 71	0.05 67	0.06 73	0.06 75	0.07 94	0.04 65	0.10 68	0.08 94	0.17 95	0.08 92	0.09 54	0.04 50	0.04 58	0.08 57	0.08 51	0.13 73	0.09 79	0.11 76	0.06 51	0.13 89	0.06 50	0.04 65	0.05 56	0.11 86	0.09 57	0.09 69	0.09 57

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 65	0.06 71	0.05 67	0.05 51	0.04 34	0.04 35	0.04 65	0.14 105	0.07 74	0.21 138	0.04 22	0.12 81	0.04 50	0.03 34	0.08 57	0.09 67	0.09 43	0.06 29	0.11 76	0.05 34	0.11 57	0.06 50	0.03 45	0.05 56	0.13 104	0.09 57	0.09 69	0.09 57

GCAP-BAT	0.09 72	0.05 48	0.04 41	0.05 51	0.07 92	0.04 35	0.03 35	0.12 76	0.08 94	0.23 163	0.05 35	0.15 114	0.05 70	0.06 90	0.08 57	0.09 67	0.18 142	0.10 96	0.13 104	0.08 85	0.14 106	0.07 67	0.04 65	0.05 56	0.09 58	0.10 64	0.08 54	0.09 57

test_for_model	0.09 72	0.05 48	0.04 41	0.05 51	0.07 92	0.04 35	0.03 35	0.12 76	0.08 94	0.23 163	0.05 35	0.15 114	0.05 70	0.06 90	0.08 57	0.09 67	0.18 142	0.10 96	0.13 104	0.08 85	0.14 106	0.07 67	0.04 65	0.05 56	0.09 58	0.10 64	0.08 54	0.09 57

testlalala2	0.09 72	0.05 48	0.04 41	0.05 51	0.07 92	0.04 35	0.03 35	0.12 76	0.08 94	0.23 163	0.05 35	0.15 114	0.05 70	0.06 90	0.08 57	0.09 67	0.18 142	0.10 96	0.13 104	0.08 85	0.14 106	0.07 67	0.04 65	0.05 56	0.09 58	0.10 64	0.08 54	0.09 57

testlalala	0.09 72	0.05 48	0.04 41	0.05 51	0.07 92	0.04 35	0.03 35	0.12 76	0.08 94	0.23 163	0.05 35	0.15 114	0.05 70	0.06 90	0.08 57	0.09 67	0.18 142	0.10 96	0.13 104	0.08 85	0.14 106	0.07 67	0.04 65	0.05 56	0.09 58	0.10 64	0.08 54	0.09 57

testlalala_base	0.09 72	0.05 48	0.04 41	0.05 51	0.07 92	0.04 35	0.03 35	0.12 76	0.08 94	0.23 163	0.05 35	0.15 114	0.05 70	0.06 90	0.08 57	0.09 67	0.18 142	0.10 96	0.13 104	0.08 85	0.14 106	0.07 67	0.04 65	0.05 56	0.09 58	0.10 64	0.08 54	0.09 57

GCAP-Stereo	0.09 72	0.05 48	0.04 41	0.05 51	0.07 92	0.04 35	0.03 35	0.12 76	0.08 94	0.23 163	0.05 35	0.15 114	0.05 70	0.06 90	0.08 57	0.09 67	0.18 142	0.10 96	0.13 104	0.08 85	0.14 106	0.07 67	0.04 65	0.05 56	0.09 58	0.10 64	0.08 54	0.09 57

4D-IteraStereo	0.09 72	0.06 71	0.05 67	0.06 73	0.06 75	0.06 74	0.04 65	0.15 111	0.10 148	0.22 147	0.08 92	0.14 108	0.06 95	0.03 34	0.09 83	0.10 92	0.17 123	0.09 79	0.11 76	0.08 85	0.15 118	0.06 50	0.03 45	0.05 56	0.10 69	0.10 64	0.08 54	0.08 51

LoS_RVC	0.09 72	0.07 95	0.05 67	0.05 51	0.06 75	0.06 74	0.05 75	0.13 96	0.08 94	0.18 108	0.11 142	0.12 81	0.06 95	0.07 120	0.09 83	0.09 67	0.10 50	0.08 53	0.12 88	0.08 85	0.17 152	0.09 111	0.05 92	0.06 81	0.15 136	0.11 83	0.10 75	0.13 101

tt_ll	0.09 72	0.07 95	0.05 67	0.05 51	0.06 75	0.06 74	0.05 75	0.13 96	0.08 94	0.18 108	0.11 142	0.12 81	0.06 95	0.07 120	0.09 83	0.09 67	0.10 50	0.08 53	0.12 88	0.08 85	0.17 152	0.09 111	0.05 92	0.06 81	0.15 136	0.11 83	0.10 75	0.13 101

CAS	0.09 72	0.07 95	0.05 67	0.06 73	0.05 52	0.05 60	0.04 65	0.14 105	0.06 51	0.11 62	0.11 142	0.11 73	0.05 70	0.07 120	0.09 83	0.09 67	0.11 60	0.10 96	0.14 117	0.07 64	0.12 63	0.08 82	0.05 92	0.05 56	0.13 104	0.11 83	0.09 69	0.14 112

TestStereo1	0.09 72	0.07 95	0.06 95	0.04 36	0.05 52	0.06 74	0.06 108	0.07 48	0.07 74	0.09 53	0.07 72	0.11 73	0.14 210	0.04 58	0.10 116	0.10 92	0.11 60	0.09 79	0.09 59	0.08 85	0.13 89	0.12 188	0.02 21	0.05 56	0.15 136	0.14 131	0.16 147	0.20 188

TESTraft	0.09 72	0.06 71	0.06 95	0.04 36	0.04 34	0.05 60	0.06 108	0.09 61	0.08 94	0.09 53	0.08 92	0.12 81	0.13 195	0.03 34	0.09 83	0.10 92	0.11 60	0.09 79	0.08 44	0.07 64	0.13 89	0.12 188	0.02 21	0.05 56	0.14 127	0.13 109	0.14 124	0.20 188

IER	0.09 72	0.07 95	0.07 126	0.09 123	0.07 92	0.09 120	0.06 108	0.12 76	0.07 74	0.14 72	0.11 142	0.11 73	0.07 119	0.06 90	0.09 83	0.09 67	0.14 86	0.11 116	0.11 76	0.07 64	0.12 63	0.08 82	0.06 114	0.06 81	0.10 69	0.11 83	0.11 89	0.14 112

RAFT+CT+SA	0.09 72	0.05 48	0.07 126	0.05 51	0.05 52	0.04 35	0.05 75	0.13 96	0.07 74	0.08 49	0.07 72	0.15 114	0.13 195	0.04 58	0.11 149	0.10 92	0.09 43	0.08 53	0.08 44	0.06 51	0.12 63	0.11 168	0.02 21	0.06 81	0.13 104	0.13 109	0.11 89	0.17 147

SA-5K	0.09 72	0.07 95	0.06 95	0.04 36	0.05 52	0.06 74	0.06 108	0.07 48	0.07 74	0.09 53	0.07 72	0.11 73	0.14 210	0.04 58	0.10 116	0.10 92	0.11 60	0.09 79	0.09 59	0.08 85	0.13 89	0.12 188	0.02 21	0.05 56	0.15 136	0.14 131	0.16 147	0.20 188

test_4	0.09 72	0.05 48	0.07 126	0.05 51	0.06 75	0.03 24	0.02 15	0.12 76	0.09 124	0.17 95	0.06 55	0.09 54	0.06 95	0.03 34	0.09 83	0.10 92	0.15 96	0.08 53	0.10 70	0.07 64	0.17 152	0.09 111	0.02 21	0.07 114	0.10 69	0.14 131	0.12 99	0.19 178

CIPLG	0.09 72	0.06 71	0.05 67	0.06 73	0.06 75	0.09 120	0.06 108	0.18 163	0.06 51	0.20 129	0.08 92	0.13 93	0.07 119	0.06 90	0.08 57	0.10 92	0.17 123	0.11 116	0.11 76	0.09 114	0.13 89	0.06 50	0.04 65	0.06 81	0.10 69	0.10 64	0.10 75	0.10 71

IPLGR_C	0.09 72	0.06 71	0.05 67	0.06 73	0.06 75	0.09 120	0.06 108	0.18 163	0.06 51	0.20 129	0.08 92	0.13 93	0.07 119	0.06 90	0.08 57	0.11 130	0.17 123	0.11 116	0.11 76	0.09 114	0.13 89	0.06 50	0.04 65	0.06 81	0.10 69	0.09 57	0.10 75	0.10 71

ACRE	0.09 72	0.06 71	0.05 67	0.06 73	0.06 75	0.09 120	0.06 108	0.18 163	0.06 51	0.20 129	0.08 92	0.13 93	0.07 119	0.06 90	0.08 57	0.10 92	0.17 123	0.11 116	0.11 76	0.09 114	0.13 89	0.06 50	0.04 65	0.06 81	0.10 69	0.10 64	0.10 75	0.10 71

rafts_anoy	0.09 72	0.08 127	0.07 126	0.07 95	0.07 92	0.06 74	0.05 75	0.13 96	0.05 33	0.17 95	0.10 126	0.12 81	0.05 70	0.03 34	0.10 116	0.10 92	0.15 96	0.12 144	0.14 117	0.07 64	0.15 118	0.08 82	0.04 65	0.06 81	0.11 86	0.10 64	0.09 69	0.11 81

RALCasStereoNet	0.09 72	0.08 127	0.06 95	0.09 123	0.07 92	0.06 74	0.05 75	0.12 76	0.05 33	0.18 108	0.07 72	0.12 81	0.05 70	0.04 58	0.10 116	0.10 92	0.18 142	0.12 144	0.14 117	0.08 85	0.15 118	0.08 82	0.05 92	0.06 81	0.12 92	0.10 64	0.10 75	0.08 51

RALAANet	0.09 72	0.08 127	0.06 95	0.07 95	0.06 75	0.08 104	0.05 75	0.10 68	0.07 74	0.12 64	0.10 126	0.10 62	0.06 95	0.03 34	0.09 83	0.09 67	0.13 73	0.11 116	0.16 146	0.09 114	0.12 63	0.08 82	0.04 65	0.06 81	0.12 92	0.10 64	0.11 89	0.11 81

UPFNet	0.09 72	0.08 127	0.08 148	0.09 123	0.08 112	0.09 120	0.06 108	0.12 76	0.09 124	0.14 72	0.10 126	0.12 81	0.06 95	0.07 120	0.08 57	0.10 92	0.13 73	0.11 116	0.10 70	0.07 64	0.10 50	0.07 67	0.06 114	0.07 114	0.09 58	0.11 83	0.10 75	0.11 81

HITNet	0.09 72	0.07 95	0.06 95	0.08 103	0.08 112	0.08 104	0.05 75	0.11 72	0.07 74	0.19 120	0.08 92	0.12 81	0.07 119	0.07 120	0.09 83	0.08 51	0.13 73	0.10 96	0.10 70	0.07 64	0.11 57	0.09 111	0.06 114	0.06 81	0.12 92	0.11 83	0.16 147	0.14 112
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
castereo++	0.10 96	0.07 95	0.05 67	0.07 95	0.07 92	0.06 74	0.05 75	0.16 119	0.10 148	0.24 186	0.08 92	0.17 138	0.06 95	0.05 74	0.09 83	0.10 92	0.18 142	0.09 79	0.14 117	0.08 85	0.21 221	0.08 82	0.05 92	0.07 114	0.12 92	0.13 109	0.12 99	0.11 81

castereo	0.10 96	0.07 95	0.06 95	0.06 73	0.07 92	0.08 104	0.05 75	0.16 119	0.11 164	0.24 186	0.10 126	0.15 114	0.04 50	0.05 74	0.09 83	0.10 92	0.19 162	0.09 79	0.14 117	0.07 64	0.20 201	0.08 82	0.04 65	0.07 114	0.13 104	0.12 98	0.12 99	0.13 101

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 96	0.07 95	0.07 126	0.08 103	0.05 52	0.07 94	0.03 35	0.11 72	0.15 207	0.20 129	0.14 177	0.12 81	0.07 119	0.07 120	0.09 83	0.09 67	0.16 106	0.11 116	0.12 88	0.08 85	0.12 63	0.11 168	0.06 114	0.07 114	0.12 92	0.15 152	0.12 99	0.16 134

CASnet	0.10 96	0.06 71	0.05 67	0.08 103	0.09 134	0.11 150	0.05 75	0.18 163	0.10 148	0.23 163	0.11 142	0.13 93	0.06 95	0.08 142	0.10 116	0.10 92	0.16 106	0.08 53	0.19 180	0.08 85	0.14 106	0.06 50	0.06 114	0.06 81	0.12 92	0.10 64	0.14 124	0.10 71
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 96	0.09 144	0.06 95	0.08 103	0.06 75	0.09 120	0.06 108	0.09 61	0.07 74	0.18 108	0.11 142	0.11 73	0.10 163	0.06 90	0.09 83	0.10 92	0.14 86	0.09 79	0.19 180	0.09 114	0.12 63	0.06 50	0.05 92	0.06 81	0.11 86	0.10 64	0.15 138	0.12 95

SA	0.10 96	0.07 95	0.07 126	0.06 73	0.05 52	0.08 104	0.04 65	0.12 76	0.05 33	0.16 85	0.07 72	0.16 131	0.03 32	0.04 58	0.10 116	0.10 92	0.13 73	0.11 116	0.12 88	0.09 114	0.14 106	0.10 137	0.03 45	0.06 81	0.16 152	0.15 152	0.13 113	0.21 203

IPLG	0.10 96	0.07 95	0.07 126	0.07 95	0.07 92	0.06 74	0.05 75	0.15 111	0.06 51	0.22 147	0.06 55	0.15 114	0.05 70	0.04 58	0.09 83	0.10 92	0.16 106	0.10 96	0.14 117	0.09 114	0.13 89	0.08 82	0.04 65	0.07 114	0.13 104	0.12 98	0.11 89	0.09 57

test-3	0.10 96	0.06 71	0.04 41	0.06 73	0.08 112	0.06 74	0.05 75	0.17 132	0.07 74	0.24 186	0.08 92	0.19 167	0.08 134	0.06 90	0.11 149	0.11 130	0.20 180	0.10 96	0.15 134	0.10 138	0.16 137	0.10 137	0.05 92	0.06 81	0.10 69	0.11 83	0.12 99	0.11 81

test_1	0.10 96	0.06 71	0.04 41	0.06 73	0.08 112	0.06 74	0.05 75	0.17 132	0.07 74	0.24 186	0.08 92	0.19 167	0.08 134	0.06 90	0.11 149	0.11 130	0.20 180	0.10 96	0.15 134	0.10 138	0.16 137	0.10 137	0.05 92	0.06 81	0.10 69	0.11 83	0.12 99	0.11 81

raftrobust	0.10 96	0.08 127	0.06 95	0.08 103	0.07 92	0.05 60	0.04 65	0.14 105	0.06 51	0.25 211	0.08 92	0.13 93	0.05 70	0.05 74	0.09 83	0.09 67	0.17 123	0.12 144	0.12 88	0.09 114	0.17 152	0.08 82	0.05 92	0.06 81	0.13 104	0.12 98	0.10 75	0.11 81

DMCA-RVC	0.10 96	0.08 127	0.11 189	0.08 103	0.09 134	0.08 104	0.08 137	0.12 76	0.09 124	0.13 69	0.13 165	0.13 93	0.07 119	0.06 90	0.14 212	0.12 170	0.14 86	0.13 172	0.11 76	0.10 138	0.12 63	0.10 137	0.07 136	0.09 164	0.10 69	0.10 64	0.10 75	0.11 81

coex_refinement	0.11 107	0.10 157	0.08 148	0.09 123	0.08 112	0.09 120	0.06 108	0.17 132	0.10 148	0.19 120	0.11 142	0.11 73	0.07 119	0.07 120	0.13 192	0.14 221	0.15 96	0.11 116	0.12 88	0.07 64	0.12 63	0.09 111	0.06 114	0.07 114	0.13 104	0.12 98	0.11 89	0.13 101

G2L-Stereo	0.11 107	0.10 157	0.08 148	0.09 123	0.09 134	0.08 104	0.07 125	0.17 132	0.08 94	0.22 147	0.10 126	0.16 131	0.13 195	0.07 120	0.09 83	0.11 130	0.16 106	0.11 116	0.11 76	0.09 114	0.15 118	0.10 137	0.09 179	0.07 114	0.14 127	0.15 152	0.14 124	0.11 81

trnet	0.11 107	0.08 127	0.05 67	0.08 103	0.08 112	0.07 94	0.05 75	0.18 163	0.05 33	0.27 243	0.08 92	0.18 155	0.06 95	0.08 142	0.09 83	0.10 92	0.21 193	0.08 53	0.12 88	0.08 85	0.20 201	0.09 111	0.06 114	0.05 56	0.12 92	0.14 131	0.18 179	0.17 147

EGLCR-Stereo	0.11 107	0.06 71	0.04 41	0.08 103	0.08 112	0.07 94	0.05 75	0.17 132	0.09 124	0.27 243	0.06 55	0.19 167	0.06 95	0.08 142	0.08 57	0.10 92	0.20 180	0.10 96	0.16 146	0.07 64	0.17 152	0.08 82	0.04 65	0.06 81	0.10 69	0.13 109	0.18 179	0.17 147

Sa-1000	0.11 107	0.07 95	0.07 126	0.06 73	0.05 52	0.09 120	0.03 35	0.12 76	0.07 74	0.18 108	0.08 92	0.19 167	0.05 70	0.06 90	0.10 116	0.10 92	0.16 106	0.12 144	0.14 117	0.09 114	0.17 152	0.10 137	0.04 65	0.05 56	0.19 196	0.16 171	0.13 113	0.20 188

MIPNet	0.11 107	0.09 144	0.06 95	0.07 95	0.08 112	0.07 94	0.05 75	0.17 132	0.06 51	0.23 163	0.07 72	0.16 131	0.08 134	0.05 74	0.10 116	0.11 130	0.17 123	0.11 116	0.20 193	0.12 179	0.13 89	0.11 168	0.05 92	0.07 114	0.16 152	0.15 152	0.11 89	0.13 101

GMOStereo	0.11 107	0.07 95	0.09 160	0.06 73	0.05 52	0.06 74	0.05 75	0.17 132	0.09 124	0.24 186	0.07 72	0.17 138	0.09 150	0.05 74	0.11 149	0.12 170	0.17 123	0.08 53	0.12 88	0.08 85	0.19 185	0.08 82	0.03 45	0.07 114	0.18 182	0.18 206	0.14 124	0.17 147

error version	0.11 107	0.07 95	0.09 160	0.06 73	0.05 52	0.06 74	0.05 75	0.17 132	0.09 124	0.24 186	0.07 72	0.17 138	0.09 150	0.05 74	0.11 149	0.12 170	0.17 123	0.08 53	0.12 88	0.08 85	0.19 185	0.08 82	0.03 45	0.07 114	0.18 182	0.18 206	0.14 124	0.17 147

test-v	0.11 107	0.07 95	0.09 160	0.06 73	0.05 52	0.06 74	0.05 75	0.17 132	0.09 124	0.24 186	0.07 72	0.17 138	0.09 150	0.05 74	0.11 149	0.12 170	0.17 123	0.08 53	0.12 88	0.08 85	0.19 185	0.08 82	0.03 45	0.07 114	0.18 182	0.18 206	0.14 124	0.17 147

test_3	0.11 107	0.07 95	0.07 126	0.06 73	0.08 112	0.05 60	0.05 75	0.17 132	0.10 148	0.24 186	0.09 113	0.22 209	0.12 180	0.06 90	0.13 192	0.13 201	0.20 180	0.09 79	0.14 117	0.10 138	0.18 169	0.09 111	0.04 65	0.08 140	0.13 104	0.14 131	0.13 113	0.14 112

test-2	0.11 107	0.07 95	0.09 160	0.06 73	0.05 52	0.06 74	0.05 75	0.17 132	0.09 124	0.24 186	0.07 72	0.17 138	0.09 150	0.05 74	0.11 149	0.12 170	0.17 123	0.08 53	0.12 88	0.08 85	0.19 185	0.08 82	0.03 45	0.07 114	0.18 182	0.18 206	0.14 124	0.17 147

CREStereo++_RVC	0.11 107	0.07 95	0.05 67	0.08 103	0.09 134	0.08 104	0.07 125	0.16 119	0.09 124	0.26 228	0.09 113	0.17 138	0.13 195	0.08 142	0.09 83	0.10 92	0.19 162	0.08 53	0.13 104	0.07 64	0.20 201	0.08 82	0.06 114	0.06 81	0.14 127	0.12 98	0.16 147	0.15 124
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
TANstereo	0.11 107	0.06 71	0.06 95	0.10 143	0.09 134	0.08 104	0.06 108	0.12 76	0.08 94	0.22 147	0.08 92	0.13 93	0.08 134	0.08 142	0.10 116	0.13 201	0.19 162	0.13 172	0.18 171	0.08 85	0.18 169	0.10 137	0.06 114	0.06 81	0.11 86	0.11 83	0.15 138	0.14 112

XX-TBD	0.11 107	0.06 71	0.06 95	0.10 143	0.09 134	0.08 104	0.06 108	0.12 76	0.08 94	0.22 147	0.08 92	0.13 93	0.08 134	0.08 142	0.10 116	0.13 201	0.19 162	0.13 172	0.18 171	0.08 85	0.18 169	0.10 137	0.06 114	0.06 81	0.11 86	0.11 83	0.15 138	0.14 112

UNet	0.11 107	0.09 144	0.09 160	0.10 143	0.08 112	0.10 141	0.08 137	0.15 111	0.08 94	0.17 95	0.10 126	0.13 93	0.09 150	0.07 120	0.09 83	0.10 92	0.16 106	0.13 172	0.12 88	0.08 85	0.12 63	0.09 111	0.08 162	0.09 164	0.12 92	0.14 131	0.10 75	0.11 81

CREStereo	0.11 107	0.08 127	0.06 95	0.08 103	0.08 112	0.07 94	0.05 75	0.18 163	0.05 33	0.26 228	0.08 92	0.18 155	0.06 95	0.08 142	0.09 83	0.10 92	0.22 205	0.08 53	0.13 104	0.08 85	0.20 201	0.09 111	0.06 114	0.06 81	0.12 92	0.13 109	0.17 161	0.16 134
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
HGLStereo	0.11 107	0.10 157	0.08 148	0.09 123	0.10 152	0.09 120	0.06 108	0.14 105	0.08 94	0.18 108	0.15 193	0.09 54	0.06 95	0.08 142	0.10 116	0.10 92	0.17 123	0.13 172	0.14 117	0.10 138	0.12 63	0.10 137	0.08 162	0.09 164	0.13 104	0.13 109	0.10 75	0.11 81

DSFCA	0.11 107	0.12 183	0.09 160	0.10 143	0.08 112	0.11 150	0.11 182	0.12 76	0.09 124	0.12 64	0.14 177	0.14 108	0.08 134	0.05 74	0.10 116	0.11 130	0.15 96	0.12 144	0.16 146	0.10 138	0.13 89	0.12 188	0.07 136	0.09 164	0.13 104	0.14 131	0.10 75	0.13 101

PMTNet	0.11 107	0.10 157	0.06 95	0.12 169	0.09 134	0.07 94	0.06 108	0.18 163	0.06 51	0.28 256	0.06 55	0.18 155	0.04 50	0.07 120	0.10 116	0.11 130	0.18 142	0.08 53	0.14 117	0.08 85	0.18 169	0.10 137	0.07 136	0.05 56	0.13 104	0.12 98	0.17 161	0.16 134

BEATNet_4x	0.11 107	0.10 157	0.08 148	0.09 123	0.09 134	0.09 120	0.08 137	0.12 76	0.08 94	0.21 138	0.09 113	0.15 114	0.09 150	0.08 142	0.11 149	0.10 92	0.13 73	0.13 172	0.11 76	0.08 85	0.13 89	0.12 188	0.08 162	0.08 140	0.13 104	0.13 109	0.18 179	0.18 168

ADCP+	0.11 107	0.10 157	0.08 148	0.09 123	0.07 92	0.09 120	0.08 137	0.14 105	0.11 164	0.16 85	0.12 155	0.18 155	0.08 134	0.07 120	0.11 149	0.10 92	0.16 106	0.11 116	0.14 117	0.09 114	0.12 63	0.09 111	0.08 162	0.08 140	0.11 86	0.16 171	0.11 89	0.11 81

RASNet	0.11 107	0.10 157	0.10 174	0.09 123	0.07 92	0.08 104	0.08 137	0.19 186	0.09 124	0.17 95	0.10 126	0.13 93	0.09 150	0.06 90	0.09 83	0.10 92	0.14 86	0.09 79	0.12 88	0.06 51	0.15 118	0.09 111	0.05 92	0.10 181	0.13 104	0.12 98	0.17 161	0.17 147

DISCO	0.11 107	0.10 157	0.08 148	0.10 143	0.09 134	0.11 150	0.09 154	0.10 68	0.08 94	0.15 78	0.11 142	0.12 81	0.07 119	0.06 90	0.09 83	0.11 130	0.15 96	0.10 96	0.14 117	0.10 138	0.12 63	0.10 137	0.06 114	0.09 164	0.14 127	0.12 98	0.13 113	0.11 81

iResNet_ROB	0.11 107	0.08 127	0.07 126	0.11 157	0.08 112	0.12 161	0.08 137	0.15 111	0.08 94	0.23 163	0.11 142	0.15 114	0.15 218	0.06 90	0.08 57	0.09 67	0.16 106	0.12 144	0.14 117	0.09 114	0.15 118	0.10 137	0.07 136	0.08 140	0.15 136	0.12 98	0.15 138	0.15 124

DN-CSS_ROB	0.11 107	0.09 144	0.12 202	0.08 103	0.09 134	0.08 104	0.08 137	0.16 119	0.10 148	0.23 163	0.17 213	0.19 167	0.14 210	0.05 74	0.09 83	0.09 67	0.13 73	0.10 96	0.18 171	0.09 114	0.12 63	0.08 82	0.07 136	0.08 140	0.13 104	0.11 83	0.12 99	0.11 81

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 132	0.06 71	0.05 67	0.09 123	0.09 134	0.10 141	0.10 170	0.18 163	0.09 124	0.24 186	0.09 113	0.16 131	0.04 50	0.09 159	0.09 83	0.11 130	0.20 180	0.10 96	0.17 156	0.09 114	0.21 221	0.10 137	0.05 92	0.06 81	0.16 152	0.13 109	0.16 147	0.27 228

Reg-Stereo(zero)	0.12 132	0.08 127	0.06 95	0.08 103	0.07 92	0.10 141	0.07 125	0.17 132	0.10 148	0.25 211	0.09 113	0.20 182	0.06 95	0.07 120	0.09 83	0.11 130	0.19 162	0.10 96	0.15 134	0.09 114	0.15 118	0.08 82	0.07 136	0.07 114	0.13 104	0.13 109	0.18 179	0.17 147

HI	0.12 132	0.08 127	0.06 95	0.08 103	0.07 92	0.10 141	0.07 125	0.17 132	0.10 148	0.25 211	0.09 113	0.20 182	0.06 95	0.07 120	0.09 83	0.11 130	0.19 162	0.10 96	0.15 134	0.09 114	0.15 118	0.08 82	0.07 136	0.07 114	0.13 104	0.13 109	0.18 179	0.17 147

CES	0.12 132	0.06 71	0.06 95	0.06 73	0.08 112	0.07 94	0.05 75	0.35 271	0.05 33	0.15 78	0.23 256	0.13 93	0.04 50	0.08 142	0.09 83	0.11 130	0.19 162	0.08 53	0.14 117	0.08 85	0.28 277	0.08 82	0.07 136	0.04 37	0.14 127	0.11 83	0.14 124	0.16 134

raft_robust	0.12 132	0.09 144	0.09 160	0.11 157	0.06 75	0.09 120	0.06 108	0.15 111	0.08 94	0.23 163	0.07 72	0.20 182	0.11 174	0.09 159	0.11 149	0.12 170	0.16 106	0.12 144	0.14 117	0.10 138	0.15 118	0.11 168	0.03 45	0.08 140	0.18 182	0.17 191	0.15 138	0.14 112

IPLGR	0.12 132	0.09 144	0.09 160	0.09 123	0.10 152	0.09 120	0.07 125	0.18 163	0.09 124	0.22 147	0.10 126	0.16 131	0.07 119	0.06 90	0.10 116	0.11 130	0.17 123	0.11 116	0.21 199	0.12 179	0.16 137	0.09 111	0.04 65	0.08 140	0.16 152	0.14 131	0.14 124	0.16 134

s12784h	0.12 132	0.09 144	0.06 95	0.11 157	0.09 134	0.08 104	0.06 108	0.18 163	0.07 74	0.26 228	0.12 155	0.19 167	0.09 150	0.07 120	0.09 83	0.10 92	0.20 180	0.08 53	0.15 134	0.07 64	0.20 201	0.08 82	0.05 92	0.07 114	0.16 152	0.15 152	0.18 179	0.21 203

HCRNet	0.12 132	0.17 234	0.06 95	0.22 235	0.08 112	0.15 189	0.08 137	0.13 96	0.04 20	0.46 297	0.12 155	0.24 220	0.07 119	0.07 120	0.08 57	0.06 21	0.14 86	0.08 53	0.20 193	0.08 85	0.10 50	0.05 32	0.11 204	0.06 81	0.06 26	0.06 27	0.05 26	0.08 51

GMStereo	0.12 132	0.12 183	0.07 126	0.11 157	0.11 168	0.13 170	0.09 154	0.17 132	0.10 148	0.17 95	0.14 177	0.22 209	0.11 174	0.07 120	0.10 116	0.09 67	0.17 123	0.10 96	0.17 156	0.12 179	0.15 118	0.09 111	0.07 136	0.09 164	0.14 127	0.13 109	0.15 138	0.12 95
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 132	0.12 183	0.12 202	0.12 169	0.10 152	0.11 150	0.13 199	0.15 111	0.12 180	0.13 69	0.12 155	0.13 93	0.10 163	0.09 159	0.18 248	0.13 201	0.16 106	0.11 116	0.17 156	0.10 138	0.13 89	0.10 137	0.10 194	0.10 181	0.13 104	0.11 83	0.13 113	0.13 101

DeepPrunerF	0.12 132	0.10 157	0.11 189	0.13 180	0.14 205	0.09 120	0.09 154	0.15 111	0.11 164	0.12 64	0.14 177	0.10 62	0.09 150	0.07 120	0.13 192	0.11 130	0.11 60	0.13 172	0.13 104	0.11 156	0.13 89	0.09 111	0.08 162	0.08 140	0.17 163	0.15 152	0.11 89	0.14 112

CFNet	0.12 132	0.11 171	0.08 148	0.14 189	0.12 181	0.11 150	0.09 154	0.20 202	0.10 148	0.18 108	0.12 155	0.25 224	0.10 163	0.08 142	0.09 83	0.09 67	0.17 123	0.12 144	0.12 88	0.09 114	0.12 63	0.08 82	0.06 114	0.10 181	0.15 136	0.13 109	0.13 113	0.13 101

iResNetv2_ROB	0.12 132	0.08 127	0.08 148	0.12 169	0.09 134	0.12 161	0.08 137	0.17 132	0.08 94	0.22 147	0.12 155	0.20 182	0.16 223	0.07 120	0.09 83	0.09 67	0.16 106	0.11 116	0.17 156	0.10 138	0.15 118	0.10 137	0.09 179	0.10 181	0.15 136	0.13 109	0.19 191	0.12 95

PDISCO_ROB	0.12 132	0.13 198	0.13 215	0.10 143	0.08 112	0.09 120	0.09 154	0.09 61	0.08 94	0.11 62	0.10 126	0.06 39	0.05 70	0.05 74	0.10 116	0.12 170	0.14 86	0.16 222	0.09 59	0.10 138	0.14 106	0.13 205	0.04 65	0.08 140	0.17 163	0.21 237	0.32 256	0.20 188

S2M2	0.13 146	0.10 157	0.09 160	0.12 169	0.08 112	0.13 170	0.10 170	0.16 119	0.08 94	0.21 138	0.07 72	0.17 138	0.03 32	0.18 239	0.11 149	0.09 67	0.21 193	0.12 144	0.16 146	0.11 156	0.18 169	0.10 137	0.12 216	0.08 140	0.13 104	0.13 109	0.15 138	0.19 178

gcap-zeroshot	0.13 146	0.08 127	0.06 95	0.08 103	0.11 168	0.11 150	0.09 154	0.18 163	0.09 124	0.28 256	0.08 92	0.20 182	0.07 119	0.10 172	0.10 116	0.12 170	0.23 215	0.11 116	0.28 242	0.13 196	0.20 201	0.11 168	0.07 136	0.08 140	0.12 92	0.18 206	0.17 161	0.19 178

AE-Stereo	0.13 146	0.09 144	0.08 148	0.11 157	0.09 134	0.08 104	0.05 75	0.17 132	0.14 197	0.24 186	0.10 126	0.19 167	0.10 163	0.07 120	0.11 149	0.12 170	0.24 234	0.13 172	0.17 156	0.11 156	0.19 185	0.10 137	0.05 92	0.09 164	0.14 127	0.14 131	0.15 138	0.14 112

MSKI-zero shot	0.13 146	0.08 127	0.05 67	0.09 123	0.11 168	0.09 120	0.07 125	0.19 186	0.09 124	0.28 256	0.10 126	0.19 167	0.06 95	0.11 186	0.11 149	0.12 170	0.23 215	0.11 116	0.17 156	0.11 156	0.22 237	0.10 137	0.07 136	0.08 140	0.14 127	0.17 191	0.18 179	0.18 168

Any-RAFT	0.13 146	0.07 95	0.06 95	0.11 157	0.09 134	0.12 161	0.08 137	0.17 132	0.10 148	0.26 228	0.09 113	0.20 182	0.08 134	0.11 186	0.11 149	0.11 130	0.22 205	0.11 116	0.21 199	0.10 138	0.22 237	0.10 137	0.08 162	0.06 81	0.16 152	0.16 171	0.17 161	0.17 147

RAFT-Test	0.13 146	0.07 95	0.06 95	0.09 123	0.11 168	0.13 170	0.08 137	0.17 132	0.11 164	0.27 243	0.11 142	0.20 182	0.05 70	0.12 206	0.10 116	0.11 130	0.23 215	0.12 144	0.21 199	0.14 206	0.21 221	0.11 168	0.07 136	0.08 140	0.17 163	0.16 171	0.17 161	0.17 147

HH	0.13 146	0.06 71	0.05 67	0.11 157	0.12 181	0.16 199	0.08 137	0.19 186	0.08 94	0.28 256	0.08 92	0.18 155	0.06 95	0.12 206	0.11 149	0.11 130	0.23 215	0.12 144	0.16 146	0.11 156	0.20 201	0.08 82	0.07 136	0.08 140	0.13 104	0.15 152	0.19 191	0.24 213

HanStereo	0.13 146	0.06 71	0.05 67	0.11 157	0.12 181	0.16 199	0.08 137	0.19 186	0.08 94	0.28 256	0.08 92	0.18 155	0.06 95	0.12 206	0.11 149	0.11 130	0.23 215	0.12 144	0.16 146	0.11 156	0.20 201	0.08 82	0.07 136	0.08 140	0.13 104	0.15 152	0.19 191	0.24 213

anonymity	0.13 146	0.06 71	0.05 67	0.09 123	0.10 152	0.09 120	0.07 125	0.18 163	0.08 94	0.28 256	0.13 165	0.19 167	0.06 95	0.09 159	0.10 116	0.13 201	0.23 215	0.12 144	0.17 156	0.15 222	0.20 201	0.10 137	0.09 179	0.07 114	0.20 209	0.19 225	0.19 191	0.19 178

iRaft-Stereo_20w	0.13 146	0.07 95	0.05 67	0.12 169	0.12 181	0.12 161	0.09 154	0.15 111	0.10 148	0.28 256	0.10 126	0.19 167	0.04 50	0.10 172	0.10 116	0.11 130	0.23 215	0.11 116	0.15 134	0.13 196	0.20 201	0.08 82	0.09 179	0.06 81	0.18 182	0.15 152	0.20 203	0.26 225

GLC_STEREO	0.13 146	0.11 171	0.12 202	0.12 169	0.11 168	0.11 150	0.10 170	0.19 186	0.07 74	0.25 211	0.13 165	0.13 93	0.07 119	0.07 120	0.09 83	0.12 170	0.24 234	0.11 116	0.17 156	0.09 114	0.27 275	0.16 236	0.07 136	0.07 114	0.16 152	0.10 64	0.20 203	0.12 95

TRStereo	0.13 146	0.07 95	0.05 67	0.09 123	0.08 112	0.17 208	0.12 194	0.18 163	0.07 74	0.25 211	0.09 113	0.20 182	0.05 70	0.10 172	0.10 116	0.11 130	0.21 193	0.11 116	0.22 211	0.14 206	0.19 185	0.09 111	0.09 179	0.07 114	0.17 163	0.17 191	0.24 231	0.19 178

LMCR-Stereo	0.13 146	0.09 144	0.07 126	0.11 157	0.08 112	0.11 150	0.09 154	0.18 163	0.09 124	0.19 120	0.14 177	0.19 167	0.14 210	0.10 172	0.10 116	0.11 130	0.20 180	0.13 172	0.19 180	0.11 156	0.18 169	0.10 137	0.08 162	0.08 140	0.15 136	0.13 109	0.19 191	0.17 147

TestStereo	0.13 146	0.12 183	0.10 174	0.11 157	0.08 112	0.11 150	0.10 170	0.19 186	0.11 164	0.24 186	0.14 177	0.20 182	0.08 134	0.06 90	0.12 177	0.10 92	0.20 180	0.11 116	0.20 193	0.10 138	0.21 221	0.11 168	0.06 114	0.12 209	0.19 196	0.11 83	0.12 99	0.13 101

CFNet_pseudo	0.13 146	0.11 171	0.11 189	0.14 189	0.11 168	0.12 161	0.11 182	0.19 186	0.12 180	0.24 186	0.14 177	0.17 138	0.15 218	0.09 159	0.10 116	0.10 92	0.16 106	0.13 172	0.13 104	0.08 85	0.15 118	0.08 82	0.08 162	0.09 164	0.15 136	0.14 131	0.19 191	0.21 203

ADLNet	0.13 146	0.11 171	0.08 148	0.13 180	0.10 152	0.16 199	0.13 199	0.14 105	0.07 74	0.13 69	0.10 126	0.25 224	0.11 174	0.29 270	0.10 116	0.10 92	0.17 123	0.09 79	0.13 104	0.09 114	0.11 57	0.09 111	0.13 221	0.06 81	0.13 104	0.13 109	0.12 99	0.14 112

EAI-Stereo	0.13 146	0.07 95	0.04 41	0.10 143	0.10 152	0.10 141	0.09 154	0.18 163	0.10 148	0.26 228	0.11 142	0.20 182	0.05 70	0.10 172	0.10 116	0.12 170	0.22 205	0.12 144	0.19 180	0.12 179	0.19 185	0.09 111	0.08 162	0.08 140	0.16 152	0.15 152	0.16 147	0.20 188

FADNet-RVC-Resample	0.13 146	0.10 157	0.12 202	0.12 169	0.10 152	0.13 170	0.10 170	0.16 119	0.13 189	0.18 108	0.13 165	0.17 138	0.12 180	0.10 172	0.11 149	0.09 67	0.13 73	0.15 209	0.15 134	0.18 245	0.15 118	0.13 205	0.10 194	0.14 227	0.17 163	0.13 109	0.12 99	0.12 95

STTStereo	0.13 146	0.14 210	0.17 248	0.13 180	0.15 214	0.13 170	0.21 242	0.13 96	0.14 197	0.15 78	0.15 193	0.17 138	0.10 163	0.11 186	0.14 212	0.12 170	0.15 96	0.15 209	0.13 104	0.11 156	0.12 63	0.10 137	0.07 136	0.09 164	0.15 136	0.14 131	0.12 99	0.16 134

R-Stereo Train	0.13 146	0.07 95	0.07 126	0.09 123	0.10 152	0.15 189	0.05 75	0.16 119	0.12 180	0.28 256	0.13 165	0.21 196	0.08 134	0.11 186	0.10 116	0.11 130	0.23 215	0.12 144	0.16 146	0.11 156	0.21 221	0.11 168	0.08 162	0.07 114	0.15 136	0.14 131	0.16 147	0.15 124

ADCRef	0.13 146	0.10 157	0.10 174	0.10 143	0.08 112	0.09 120	0.09 154	0.17 132	0.14 197	0.20 129	0.15 193	0.15 114	0.13 195	0.05 74	0.11 149	0.11 130	0.16 106	0.14 196	0.19 180	0.12 179	0.16 137	0.12 188	0.09 179	0.11 193	0.14 127	0.18 206	0.13 113	0.19 178

RAFT-Stereo	0.13 146	0.07 95	0.07 126	0.09 123	0.10 152	0.15 189	0.05 75	0.16 119	0.12 180	0.28 256	0.13 165	0.21 196	0.08 134	0.11 186	0.10 116	0.11 130	0.23 215	0.12 144	0.16 146	0.11 156	0.21 221	0.11 168	0.08 162	0.07 114	0.15 136	0.14 131	0.16 147	0.15 124
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 146	0.08 127	0.06 95	0.09 123	0.12 181	0.10 141	0.08 137	0.17 132	0.11 164	0.27 243	0.10 126	0.20 182	0.06 95	0.12 206	0.10 116	0.11 130	0.23 215	0.12 144	0.19 180	0.16 234	0.21 221	0.12 188	0.07 136	0.08 140	0.17 163	0.15 152	0.17 161	0.18 168

CFNet_RVC	0.13 146	0.12 183	0.10 174	0.14 189	0.11 168	0.14 179	0.09 154	0.17 132	0.09 124	0.19 120	0.13 165	0.21 196	0.09 150	0.10 172	0.12 177	0.13 201	0.18 142	0.13 172	0.15 134	0.11 156	0.16 137	0.09 111	0.06 114	0.09 164	0.16 152	0.13 109	0.16 147	0.17 147

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 146	0.13 198	0.14 227	0.14 189	0.16 216	0.13 170	0.21 242	0.13 96	0.15 207	0.16 85	0.16 204	0.21 196	0.10 163	0.15 233	0.12 177	0.12 170	0.16 106	0.12 144	0.11 76	0.09 114	0.12 63	0.10 137	0.08 162	0.09 164	0.13 104	0.13 109	0.11 89	0.16 134
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	0.13 146	0.06 71	0.09 160	0.07 95	0.13 194	0.08 104	0.13 199	0.06 36	0.24 258	0.09 53	0.15 193	0.10 62	0.45 285	0.26 261	0.12 177	0.10 92	0.09 43	0.12 144	0.08 44	0.11 156	0.08 39	0.12 188	0.19 246	0.13 220	0.08 48	0.14 131	0.08 54	0.18 168

model_zeroshot	0.14 172	0.09 144	0.06 95	0.10 143	0.10 152	0.13 170	0.08 137	0.20 202	0.12 180	0.28 256	0.09 113	0.22 209	0.06 95	0.11 186	0.10 116	0.12 170	0.26 253	0.13 172	0.28 242	0.12 179	0.21 221	0.13 205	0.11 204	0.09 164	0.18 182	0.18 206	0.18 179	0.18 168

MyStereo04	0.14 172	0.12 183	0.11 189	0.08 103	0.09 134	0.11 150	0.08 137	0.23 232	0.19 234	0.24 186	0.16 204	0.23 214	0.11 174	0.04 58	0.11 149	0.11 130	0.17 123	0.12 144	0.21 199	0.12 179	0.17 152	0.12 188	0.06 114	0.12 209	0.21 222	0.14 131	0.16 147	0.15 124

IGEV_Zeroshot_test	0.14 172	0.07 95	0.06 95	0.13 180	0.13 194	0.10 141	0.11 182	0.17 132	0.09 124	0.28 256	0.10 126	0.23 214	0.05 70	0.12 206	0.10 116	0.11 130	0.23 215	0.11 116	0.17 156	0.12 179	0.20 201	0.10 137	0.09 179	0.06 81	0.20 209	0.15 152	0.23 224	0.27 228

dd	0.14 172	0.12 183	0.07 126	0.25 246	0.11 168	0.19 226	0.09 154	0.17 132	0.08 94	0.17 95	0.08 92	0.33 239	0.08 134	0.06 90	0.11 149	0.11 130	0.24 234	0.11 116	0.25 229	0.09 114	0.15 118	0.09 111	0.06 114	0.09 164	0.17 163	0.13 109	0.18 179	0.14 112

AACVNet	0.14 172	0.13 198	0.10 174	0.13 180	0.13 194	0.14 179	0.10 170	0.19 186	0.11 164	0.22 147	0.18 223	0.14 108	0.10 163	0.09 159	0.12 177	0.11 130	0.21 193	0.13 172	0.17 156	0.12 179	0.16 137	0.11 168	0.11 204	0.11 193	0.18 182	0.14 131	0.14 124	0.16 134

cross-raft	0.14 172	0.08 127	0.07 126	0.08 103	0.10 152	0.12 161	0.08 137	0.17 132	0.13 189	0.27 243	0.12 155	0.21 196	0.05 70	0.11 186	0.13 192	0.14 221	0.22 205	0.11 116	0.23 218	0.13 196	0.23 248	0.10 137	0.06 114	0.08 140	0.22 233	0.18 206	0.14 124	0.16 134

GEStereo_RVC	0.14 172	0.13 198	0.10 174	0.11 157	0.12 181	0.12 161	0.11 182	0.18 163	0.13 189	0.24 186	0.16 204	0.18 155	0.10 163	0.06 90	0.13 192	0.12 170	0.20 180	0.16 222	0.23 218	0.13 196	0.16 137	0.14 216	0.07 136	0.11 193	0.21 222	0.15 152	0.13 113	0.20 188

sAnonymous2	0.14 172	0.09 144	0.10 174	0.10 143	0.09 134	0.09 120	0.11 182	0.22 224	0.11 164	0.23 163	0.17 213	0.15 114	0.10 163	0.06 90	0.13 192	0.14 221	0.18 142	0.15 209	0.21 199	0.14 206	0.17 152	0.15 226	0.05 92	0.10 181	0.17 163	0.17 191	0.17 161	0.16 134

CroCo_RVC	0.14 172	0.09 144	0.10 174	0.10 143	0.09 134	0.09 120	0.11 182	0.22 224	0.11 164	0.23 163	0.17 213	0.15 114	0.10 163	0.06 90	0.13 192	0.14 221	0.18 142	0.15 209	0.21 199	0.14 206	0.17 152	0.15 226	0.05 92	0.10 181	0.17 163	0.17 191	0.17 161	0.16 134

sCroCo_RVC	0.14 172	0.09 144	0.09 160	0.08 103	0.07 92	0.10 141	0.07 125	0.20 202	0.14 197	0.18 108	0.12 155	0.13 93	0.14 210	0.06 90	0.14 212	0.16 245	0.22 205	0.15 209	0.22 211	0.13 196	0.21 221	0.16 236	0.06 114	0.12 209	0.18 182	0.15 152	0.17 161	0.17 147

XX-Stereo	0.14 172	0.05 48	0.05 67	0.10 143	0.07 92	0.17 208	0.07 125	0.18 163	0.10 148	0.27 243	0.09 113	0.21 196	0.03 32	0.10 172	0.11 149	0.12 170	0.22 205	0.11 116	0.21 199	0.11 156	0.20 201	0.09 111	0.08 162	0.07 114	0.23 242	0.17 191	0.17 161	0.35 253

GES	0.14 172	0.11 171	0.07 126	0.09 123	0.11 168	0.15 189	0.09 154	0.20 202	0.09 124	0.23 163	0.12 155	0.17 138	0.11 174	0.14 224	0.12 177	0.11 130	0.23 215	0.14 196	0.24 225	0.14 206	0.18 169	0.18 246	0.11 204	0.09 164	0.15 136	0.13 109	0.21 217	0.20 188

RTSC	0.14 172	0.11 171	0.11 189	0.12 169	0.11 168	0.12 161	0.10 170	0.16 119	0.14 197	0.18 108	0.13 165	0.15 114	0.14 210	0.08 142	0.13 192	0.13 201	0.20 180	0.13 172	0.21 199	0.12 179	0.16 137	0.12 188	0.07 136	0.10 181	0.16 152	0.17 191	0.21 217	0.33 246

ADCL	0.14 172	0.12 183	0.11 189	0.13 180	0.11 168	0.14 179	0.11 182	0.18 163	0.16 211	0.22 147	0.16 204	0.21 196	0.13 195	0.09 159	0.12 177	0.12 170	0.17 123	0.13 172	0.18 171	0.13 196	0.19 185	0.14 216	0.11 204	0.11 193	0.17 163	0.16 171	0.16 147	0.17 147

DeepPruner_ROB	0.14 172	0.13 198	0.11 189	0.12 169	0.11 168	0.11 150	0.09 154	0.17 132	0.12 180	0.21 138	0.18 223	0.15 114	0.13 195	0.08 142	0.14 212	0.11 130	0.18 142	0.15 209	0.19 180	0.11 156	0.18 169	0.14 216	0.10 194	0.11 193	0.17 163	0.17 191	0.17 161	0.19 178

MLCV	0.14 172	0.11 171	0.09 160	0.16 204	0.12 181	0.14 179	0.11 182	0.21 215	0.10 148	0.24 186	0.13 165	0.21 196	0.15 218	0.08 142	0.10 116	0.10 92	0.19 162	0.11 116	0.19 180	0.09 114	0.18 169	0.09 111	0.10 194	0.09 164	0.17 163	0.14 131	0.16 147	0.20 188

HSM	0.14 172	0.12 183	0.09 160	0.14 189	0.13 194	0.12 161	0.11 182	0.18 163	0.11 164	0.23 163	0.15 193	0.18 155	0.14 210	0.08 142	0.12 177	0.11 130	0.21 193	0.12 144	0.17 156	0.12 179	0.18 169	0.11 168	0.07 136	0.08 140	0.17 163	0.16 171	0.17 161	0.18 168

DLCB_ROB	0.14 172	0.12 183	0.12 202	0.10 143	0.10 152	0.10 141	0.09 154	0.16 119	0.12 180	0.18 108	0.17 213	0.19 167	0.13 195	0.11 186	0.12 177	0.11 130	0.16 106	0.13 172	0.14 117	0.10 138	0.18 169	0.11 168	0.09 179	0.12 209	0.27 255	0.16 171	0.16 147	0.14 112

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 190	0.07 95	0.05 67	0.12 169	0.13 194	0.15 189	0.09 154	0.17 132	0.13 189	0.28 256	0.09 113	0.23 214	0.05 70	0.12 206	0.12 177	0.12 170	0.26 253	0.12 144	0.33 257	0.11 156	0.20 201	0.13 205	0.08 162	0.07 114	0.22 233	0.20 235	0.20 203	0.33 246

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 190	0.07 95	0.06 95	0.15 199	0.12 181	0.15 189	0.10 170	0.18 163	0.09 124	0.26 228	0.08 92	0.19 167	0.08 134	0.11 186	0.11 149	0.12 170	0.25 243	0.13 172	0.26 234	0.12 179	0.20 201	0.11 168	0.08 162	0.07 114	0.20 209	0.19 225	0.20 203	0.31 243

EKT-Stereo	0.15 190	0.10 157	0.07 126	0.13 180	0.13 194	0.16 199	0.17 224	0.17 132	0.11 164	0.26 228	0.17 213	0.17 138	0.07 119	0.11 186	0.11 149	0.11 130	0.24 234	0.15 209	0.24 225	0.12 179	0.25 264	0.10 137	0.07 136	0.08 140	0.20 209	0.16 171	0.17 161	0.17 147

CASS	0.15 190	0.12 183	0.10 174	0.14 189	0.12 181	0.16 199	0.10 170	0.19 186	0.15 207	0.26 228	0.12 155	0.20 182	0.12 180	0.09 159	0.13 192	0.12 170	0.23 215	0.12 144	0.24 225	0.10 138	0.20 201	0.11 168	0.07 136	0.09 164	0.23 242	0.14 131	0.19 191	0.22 207
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 190	0.13 198	0.10 174	0.18 217	0.17 222	0.16 199	0.20 235	0.16 119	0.11 164	0.16 85	0.14 177	0.16 131	0.05 70	0.44 283	0.10 116	0.10 92	0.17 123	0.12 144	0.14 117	0.09 114	0.17 152	0.10 137	0.29 287	0.07 114	0.17 163	0.16 171	0.12 99	0.13 101

GANet-ADL	0.15 190	0.12 183	0.09 160	0.14 189	0.12 181	0.16 199	0.12 194	0.20 202	0.10 148	0.25 211	0.15 193	0.22 209	0.12 180	0.21 255	0.11 149	0.11 130	0.25 243	0.14 196	0.21 199	0.14 206	0.19 185	0.10 137	0.08 162	0.10 181	0.17 163	0.16 171	0.20 203	0.17 147

test-1	0.15 190	0.06 71	0.07 126	0.11 157	0.10 152	0.18 216	0.14 205	0.19 186	0.13 189	0.28 256	0.10 126	0.19 167	0.11 174	0.12 206	0.13 192	0.14 221	0.22 205	0.12 144	0.23 218	0.10 138	0.24 258	0.09 111	0.09 179	0.08 140	0.21 222	0.18 206	0.15 138	0.18 168

ICVP	0.15 190	0.13 198	0.14 227	0.12 169	0.12 181	0.13 170	0.10 170	0.17 132	0.12 180	0.17 95	0.14 177	0.18 155	0.12 180	0.09 159	0.13 192	0.14 221	0.18 142	0.15 209	0.16 146	0.14 206	0.17 152	0.14 216	0.20 248	0.11 193	0.19 196	0.19 225	0.17 161	0.17 147
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.15 190	0.13 198	0.11 189	0.13 180	0.17 222	0.15 189	0.13 199	0.19 186	0.11 164	0.14 72	0.13 165	0.17 138	0.09 150	0.16 236	0.17 240	0.16 245	0.21 193	0.14 196	0.22 211	0.15 222	0.15 118	0.12 188	0.07 136	0.12 209	0.17 163	0.15 152	0.19 191	0.17 147

psm_up	0.15 190	0.11 171	0.13 215	0.15 199	0.12 181	0.14 179	0.11 182	0.20 202	0.17 220	0.19 120	0.13 165	0.15 114	0.17 226	0.10 172	0.14 212	0.12 170	0.19 162	0.13 172	0.17 156	0.11 156	0.15 118	0.10 137	0.10 194	0.16 239	0.18 182	0.17 191	0.17 161	0.19 178

FADNet-RVC	0.15 190	0.13 198	0.11 189	0.18 217	0.12 181	0.14 179	0.10 170	0.21 215	0.09 124	0.19 120	0.17 213	0.18 155	0.12 180	0.11 186	0.17 240	0.15 241	0.18 142	0.13 172	0.18 171	0.15 222	0.12 63	0.13 205	0.12 216	0.11 193	0.21 222	0.16 171	0.14 124	0.15 124

AF-Net	0.15 190	0.13 198	0.13 215	0.14 189	0.18 230	0.15 189	0.14 205	0.17 132	0.16 211	0.17 95	0.21 244	0.18 155	0.12 180	0.10 172	0.18 248	0.16 245	0.14 86	0.14 196	0.15 134	0.11 156	0.12 63	0.11 168	0.13 221	0.10 181	0.15 136	0.16 171	0.20 203	0.15 124

RP	0.15 190	0.14 210	0.16 238	0.17 212	0.14 205	0.17 208	0.16 215	0.19 186	0.17 220	0.14 72	0.16 204	0.16 131	0.15 218	0.11 186	0.14 212	0.12 170	0.15 96	0.12 144	0.15 134	0.12 179	0.12 63	0.13 205	0.10 194	0.12 209	0.17 163	0.17 191	0.20 203	0.18 168

Nwc_Net	0.15 190	0.13 198	0.13 215	0.14 189	0.18 230	0.15 189	0.14 205	0.17 132	0.16 211	0.17 95	0.21 244	0.18 155	0.12 180	0.10 172	0.18 248	0.16 245	0.14 86	0.14 196	0.15 134	0.11 156	0.12 63	0.11 168	0.13 221	0.10 181	0.15 136	0.16 171	0.20 203	0.15 124

UCFNet_RVC	0.15 190	0.17 234	0.12 202	0.16 204	0.14 205	0.17 208	0.11 182	0.17 132	0.13 189	0.21 138	0.13 165	0.28 228	0.12 180	0.10 172	0.12 177	0.13 201	0.18 142	0.13 172	0.17 156	0.12 179	0.17 152	0.09 111	0.10 194	0.11 193	0.19 196	0.16 171	0.17 161	0.20 188

NVstereo2D	0.15 190	0.11 171	0.11 189	0.19 224	0.14 205	0.21 241	0.24 256	0.13 96	0.11 164	0.16 85	0.14 177	0.10 62	0.08 134	0.40 282	0.12 177	0.12 170	0.21 193	0.14 196	0.16 146	0.10 138	0.12 63	0.09 111	0.25 263	0.08 140	0.15 136	0.13 109	0.14 124	0.13 101

LoS	0.16 206	0.10 157	0.08 148	0.10 143	0.11 168	0.09 120	0.07 125	0.50 293	0.05 33	0.32 276	0.36 288	0.36 245	0.06 95	0.09 159	0.09 83	0.10 92	0.19 162	0.09 79	0.15 134	0.11 156	0.21 221	0.09 111	0.07 136	0.07 114	0.18 182	0.12 98	0.20 203	0.21 203
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.16 206	0.14 210	0.13 215	0.16 204	0.13 194	0.14 179	0.12 194	0.19 186	0.17 220	0.19 120	0.17 213	0.14 108	0.07 119	0.14 224	0.15 224	0.14 221	0.19 162	0.16 222	0.20 193	0.13 196	0.17 152	0.14 216	0.12 216	0.13 220	0.21 222	0.19 225	0.19 191	0.17 147

pcwnet_v2	0.16 206	0.12 183	0.12 202	0.16 204	0.14 205	0.17 208	0.14 205	0.20 202	0.13 189	0.22 147	0.14 177	0.19 167	0.18 229	0.12 206	0.11 149	0.12 170	0.18 142	0.14 196	0.17 156	0.12 179	0.16 137	0.11 168	0.09 179	0.11 193	0.20 209	0.19 225	0.19 191	0.28 234

FADNet	0.16 206	0.15 219	0.10 174	0.20 229	0.10 152	0.19 226	0.13 199	0.21 215	0.13 189	0.22 147	0.26 270	0.17 138	0.14 210	0.12 206	0.20 260	0.16 245	0.16 106	0.14 196	0.23 218	0.20 256	0.16 137	0.13 205	0.11 204	0.11 193	0.21 222	0.17 191	0.16 147	0.15 124

stereogan	0.16 206	0.15 219	0.15 234	0.16 204	0.18 230	0.18 216	0.16 215	0.20 202	0.19 234	0.14 72	0.16 204	0.20 182	0.18 229	0.13 220	0.16 233	0.13 201	0.16 106	0.14 196	0.18 171	0.14 206	0.15 118	0.13 205	0.13 221	0.13 220	0.16 152	0.17 191	0.23 224	0.18 168

HSM-Net_RVC	0.16 206	0.12 183	0.10 174	0.17 212	0.13 194	0.14 179	0.10 170	0.18 163	0.14 197	0.25 211	0.18 223	0.28 228	0.17 226	0.11 186	0.12 177	0.11 130	0.19 162	0.13 172	0.17 156	0.11 156	0.18 169	0.12 188	0.08 162	0.11 193	0.19 196	0.17 191	0.23 224	0.24 213
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.17 212	0.12 183	0.11 189	0.19 224	0.14 205	0.17 208	0.14 205	0.21 215	0.14 197	0.24 186	0.17 213	0.32 238	0.16 223	0.20 250	0.13 192	0.14 221	0.23 215	0.15 209	0.23 218	0.13 196	0.18 169	0.12 188	0.06 114	0.10 181	0.19 196	0.16 171	0.19 191	0.22 207

PS-NSSS	0.17 212	0.19 243	0.18 253	0.23 238	0.18 230	0.18 216	0.16 215	0.22 224	0.12 180	0.23 163	0.21 244	0.44 254	0.08 134	0.11 186	0.14 212	0.10 92	0.13 73	0.13 172	0.26 234	0.11 156	0.11 57	0.07 67	0.18 244	0.15 231	0.17 163	0.21 237	0.14 124	0.20 188

iResNet	0.17 212	0.11 171	0.10 174	0.15 199	0.13 194	0.17 208	0.12 194	0.21 215	0.14 197	0.25 211	0.14 177	0.35 243	0.32 264	0.08 142	0.12 177	0.11 130	0.20 180	0.12 144	0.26 234	0.15 222	0.18 169	0.12 188	0.11 204	0.13 220	0.18 182	0.15 152	0.20 203	0.19 178

ITSA-stereo	0.18 215	0.14 210	0.12 202	0.26 249	0.17 222	0.18 216	0.16 215	0.25 243	0.17 220	0.26 228	0.18 223	0.33 239	0.25 246	0.16 236	0.13 192	0.12 170	0.22 205	0.15 209	0.23 218	0.10 138	0.19 185	0.12 188	0.15 229	0.11 193	0.23 242	0.16 171	0.20 203	0.23 210

dad	0.18 215	0.16 226	0.12 202	0.36 261	0.16 216	0.24 251	0.21 242	0.24 237	0.09 124	0.22 147	0.11 142	0.38 248	0.12 180	0.08 142	0.13 192	0.11 130	0.27 263	0.13 172	0.30 249	0.11 156	0.19 185	0.12 188	0.09 179	0.13 220	0.19 196	0.14 131	0.31 253	0.24 213

PSMNet-ADL	0.18 215	0.13 198	0.13 215	0.16 204	0.14 205	0.17 208	0.16 215	0.20 202	0.22 253	0.27 243	0.20 242	0.29 235	0.26 249	0.18 239	0.16 233	0.14 221	0.23 215	0.14 196	0.22 211	0.14 206	0.19 185	0.11 168	0.10 194	0.11 193	0.20 209	0.16 171	0.23 224	0.20 188

Anonymous3	0.18 215	0.15 219	0.11 189	0.15 199	0.10 152	0.14 179	0.11 182	0.22 224	0.19 234	0.27 243	0.15 193	0.27 227	0.12 180	0.12 206	0.27 277	0.18 263	0.22 205	0.18 246	0.26 234	0.17 239	0.25 264	0.21 267	0.09 179	0.10 181	0.21 222	0.21 237	0.22 222	0.20 188

FADNet_RVC	0.18 215	0.14 210	0.13 215	0.20 229	0.15 214	0.14 179	0.13 199	0.24 237	0.14 197	0.24 186	0.18 223	0.28 228	0.22 243	0.14 224	0.15 224	0.12 170	0.20 180	0.17 236	0.32 253	0.15 222	0.20 201	0.15 226	0.11 204	0.15 231	0.20 209	0.21 237	0.18 179	0.23 210

NCC-stereo	0.18 215	0.16 226	0.16 238	0.16 204	0.18 230	0.18 216	0.18 226	0.19 186	0.20 248	0.16 85	0.19 234	0.21 196	0.21 237	0.12 206	0.22 264	0.18 263	0.18 142	0.19 251	0.19 180	0.15 222	0.16 137	0.15 226	0.15 229	0.12 209	0.19 196	0.18 206	0.24 231	0.20 188

Abc-Net	0.18 215	0.16 226	0.16 238	0.16 204	0.18 230	0.18 216	0.18 226	0.19 186	0.20 248	0.16 85	0.19 234	0.21 196	0.21 237	0.12 206	0.22 264	0.18 263	0.18 142	0.19 251	0.19 180	0.15 222	0.16 137	0.15 226	0.15 229	0.12 209	0.19 196	0.18 206	0.24 231	0.20 188
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.18 215	0.17 234	0.16 238	0.13 180	0.13 194	0.13 170	0.12 194	0.21 215	0.18 227	0.22 147	0.15 193	0.23 214	0.13 195	0.10 172	0.17 240	0.16 245	0.19 162	0.17 236	0.19 180	0.17 239	0.22 237	0.18 246	0.11 204	0.16 239	0.26 252	0.26 262	0.20 203	0.24 213

XPNet_ROB	0.18 215	0.21 249	0.14 227	0.15 199	0.16 216	0.15 189	0.15 210	0.16 119	0.14 197	0.19 120	0.19 234	0.49 261	0.13 195	0.11 186	0.16 233	0.14 221	0.25 243	0.16 222	0.18 171	0.14 206	0.17 152	0.19 255	0.13 221	0.14 227	0.18 182	0.17 191	0.32 256	0.29 237

DDVS	0.19 224	0.15 219	0.13 215	0.18 217	0.18 230	0.20 232	0.20 235	0.20 202	0.16 211	0.25 211	0.21 244	0.39 251	0.28 257	0.13 220	0.14 212	0.14 221	0.26 253	0.19 251	0.28 242	0.15 222	0.19 185	0.17 242	0.10 194	0.14 227	0.19 196	0.15 152	0.22 222	0.25 221

DAS	0.19 224	0.11 171	0.10 174	0.24 243	0.19 238	0.18 216	0.21 242	0.23 232	0.18 227	0.24 186	0.14 177	0.38 248	0.21 237	0.09 159	0.13 192	0.12 170	0.25 243	0.16 222	0.22 211	0.15 222	0.21 221	0.14 216	0.17 238	0.13 220	0.20 209	0.18 206	0.23 224	0.30 239

SepStereo	0.19 224	0.11 171	0.10 174	0.24 243	0.19 238	0.18 216	0.21 242	0.23 232	0.18 227	0.24 186	0.14 177	0.38 248	0.21 237	0.09 159	0.13 192	0.12 170	0.25 243	0.16 222	0.22 211	0.15 222	0.21 221	0.14 216	0.17 238	0.13 220	0.20 209	0.18 206	0.23 224	0.30 239

RGC	0.19 224	0.17 234	0.17 248	0.19 224	0.20 243	0.20 232	0.15 210	0.22 224	0.26 267	0.17 95	0.21 244	0.21 196	0.24 245	0.15 233	0.24 271	0.19 271	0.18 142	0.16 222	0.19 180	0.16 234	0.17 152	0.14 216	0.13 221	0.16 239	0.21 222	0.21 237	0.24 231	0.25 221

PA-Net	0.19 224	0.21 249	0.25 273	0.14 189	0.20 243	0.18 216	0.21 242	0.21 215	0.19 234	0.17 95	0.15 193	0.17 138	0.21 237	0.26 261	0.17 240	0.18 263	0.15 96	0.19 251	0.13 104	0.17 239	0.14 106	0.16 236	0.10 194	0.16 239	0.18 182	0.27 273	0.17 161	0.35 253
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 224	0.20 247	0.19 259	0.19 224	0.20 243	0.16 199	0.15 210	0.28 250	0.19 234	0.23 163	0.18 223	0.46 258	0.17 226	0.11 186	0.14 212	0.13 201	0.15 96	0.14 196	0.21 199	0.19 249	0.13 89	0.11 168	0.09 179	0.21 252	0.25 248	0.23 250	0.26 242	0.28 234

pmcnn	0.19 224	0.14 210	0.11 189	0.18 217	0.13 194	0.19 226	0.16 215	0.20 202	0.19 234	0.26 228	0.15 193	0.35 243	0.26 249	0.09 159	0.11 149	0.11 130	0.25 243	0.14 196	0.24 225	0.14 206	0.23 248	0.15 226	0.11 204	0.11 193	0.21 222	0.19 225	0.40 276	0.46 274

DCVSM-stereo	0.20 231	0.15 219	0.12 202	0.25 246	0.19 238	0.26 254	0.21 242	0.23 232	0.16 211	0.24 186	0.18 223	0.49 261	0.27 253	0.14 224	0.12 177	0.12 170	0.24 234	0.16 222	0.25 229	0.16 234	0.19 185	0.15 226	0.22 254	0.11 193	0.19 196	0.16 171	0.24 231	0.27 228

SFCPSM	0.20 231	0.14 210	0.12 202	0.21 233	0.16 216	0.20 232	0.18 226	0.22 224	0.20 248	0.25 211	0.24 260	0.34 242	0.34 271	0.14 224	0.13 192	0.13 201	0.24 234	0.16 222	0.32 253	0.19 249	0.19 185	0.13 205	0.14 227	0.12 209	0.22 233	0.18 206	0.20 203	0.25 221

RTS	0.20 231	0.16 226	0.14 227	0.17 212	0.14 205	0.20 232	0.15 210	0.24 237	0.25 263	0.15 78	0.14 177	0.14 108	0.20 235	0.11 186	0.15 224	0.16 245	0.24 234	0.17 236	0.35 261	0.24 267	0.23 248	0.16 236	0.09 179	0.15 231	0.29 263	0.26 262	0.28 248	0.55 283

RTSA	0.20 231	0.16 226	0.14 227	0.17 212	0.14 205	0.20 232	0.15 210	0.24 237	0.25 263	0.15 78	0.14 177	0.14 108	0.20 235	0.11 186	0.15 224	0.16 245	0.24 234	0.17 236	0.35 261	0.24 267	0.23 248	0.16 236	0.09 179	0.15 231	0.29 263	0.26 262	0.28 248	0.55 283

ccs_rob	0.20 231	0.15 219	0.12 202	0.26 249	0.16 216	0.26 254	0.20 235	0.22 224	0.16 211	0.25 211	0.24 260	0.58 270	0.25 246	0.18 239	0.13 192	0.13 201	0.23 215	0.15 209	0.21 199	0.16 234	0.21 221	0.12 188	0.12 216	0.11 193	0.20 209	0.16 171	0.18 179	0.23 210

SGM-Forest	0.20 231	0.18 240	0.16 238	0.23 238	0.18 230	0.21 241	0.18 226	0.23 232	0.17 220	0.20 129	0.16 204	0.23 214	0.18 229	0.22 256	0.18 248	0.18 263	0.19 162	0.17 236	0.18 171	0.15 222	0.18 169	0.19 255	0.25 263	0.19 251	0.22 233	0.18 206	0.26 242	0.24 213
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 237	0.16 226	0.13 215	0.26 249	0.23 252	0.22 245	0.18 226	0.29 257	0.18 227	0.28 256	0.19 234	0.22 209	0.12 180	0.28 269	0.11 149	0.14 221	0.26 253	0.19 251	0.20 193	0.13 196	0.23 248	0.23 274	0.26 269	0.24 266	0.25 248	0.24 252	0.23 224	0.26 225

AnyNet_C32	0.21 237	0.16 226	0.15 234	0.17 212	0.17 222	0.19 226	0.16 215	0.26 245	0.22 253	0.25 211	0.24 260	0.24 220	0.18 229	0.14 224	0.22 264	0.18 263	0.28 270	0.22 265	0.30 249	0.19 249	0.28 277	0.23 274	0.16 233	0.18 248	0.22 233	0.22 245	0.21 217	0.24 213

NOSS_ROB	0.21 237	0.14 210	0.16 238	0.21 233	0.19 238	0.20 232	0.22 249	0.30 259	0.18 227	0.25 211	0.16 204	0.21 196	0.13 195	0.27 268	0.15 224	0.14 221	0.26 253	0.21 261	0.22 211	0.17 239	0.23 248	0.22 271	0.26 269	0.24 266	0.26 252	0.23 250	0.24 231	0.27 228

SHD	0.22 240	0.17 234	0.21 267	0.18 217	0.17 222	0.19 226	0.20 235	0.27 248	0.17 220	0.27 243	0.19 234	0.24 220	0.32 264	0.17 238	0.16 233	0.15 241	0.19 162	0.17 236	0.33 257	0.18 245	0.21 221	0.18 246	0.16 233	0.17 244	0.24 246	0.28 277	0.25 238	0.43 267

ADCMid	0.22 240	0.18 240	0.17 248	0.18 217	0.19 238	0.20 232	0.16 215	0.30 259	0.25 263	0.24 186	0.19 234	0.36 245	0.21 237	0.12 206	0.18 248	0.16 245	0.25 243	0.18 246	0.37 265	0.19 249	0.24 258	0.20 264	0.17 238	0.15 231	0.24 246	0.22 245	0.25 238	0.30 239

ADCPNet	0.22 240	0.17 234	0.16 238	0.20 229	0.20 243	0.20 232	0.18 226	0.28 250	0.23 255	0.26 228	0.23 256	0.26 226	0.29 259	0.15 233	0.19 256	0.17 257	0.24 234	0.17 236	0.32 253	0.23 266	0.25 264	0.20 264	0.17 238	0.22 255	0.25 248	0.24 252	0.27 245	0.34 251

CBMV_ROB	0.22 240	0.14 210	0.16 238	0.26 249	0.23 252	0.21 241	0.22 249	0.28 250	0.17 220	0.26 228	0.17 213	0.28 228	0.18 229	0.26 261	0.13 192	0.12 170	0.26 253	0.17 236	0.19 180	0.17 239	0.21 221	0.19 255	0.26 269	0.21 252	0.25 248	0.27 273	0.25 238	0.34 251

ETE_ROB	0.22 240	0.23 259	0.15 234	0.20 229	0.16 216	0.19 226	0.17 224	0.18 163	0.19 234	0.21 138	0.22 254	0.64 273	0.16 223	0.14 224	0.17 240	0.14 221	0.30 275	0.19 251	0.25 229	0.19 249	0.22 237	0.18 246	0.16 233	0.15 231	0.22 233	0.28 277	0.41 278	0.27 228

LALA_ROB	0.22 240	0.25 263	0.16 238	0.19 224	0.17 222	0.22 245	0.16 215	0.18 163	0.19 234	0.24 186	0.21 244	0.63 272	0.15 218	0.13 220	0.26 274	0.17 257	0.27 263	0.22 265	0.23 218	0.19 249	0.20 201	0.21 267	0.14 227	0.15 231	0.20 209	0.22 245	0.35 264	0.26 225

CBMV	0.22 240	0.18 240	0.18 253	0.23 238	0.22 248	0.20 232	0.18 226	0.27 248	0.19 234	0.28 256	0.11 142	0.30 236	0.13 195	0.24 258	0.16 233	0.14 221	0.25 243	0.18 246	0.20 193	0.16 234	0.22 237	0.19 255	0.24 262	0.23 258	0.27 255	0.24 252	0.36 267	0.42 264
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	0.23 247	0.26 266	0.15 234	0.46 276	0.24 257	0.36 270	0.20 235	0.24 237	0.16 211	0.26 228	0.15 193	0.28 228	0.27 253	0.11 186	0.13 192	0.13 201	0.21 193	0.12 144	0.18 171	0.12 179	0.20 201	0.11 168	0.11 204	0.12 209	0.36 280	0.25 261	0.57 288	0.33 246

PWC_ROB	0.23 247	0.20 247	0.14 227	0.18 217	0.17 222	0.16 199	0.20 235	0.21 215	0.27 270	0.15 78	0.21 244	0.28 228	0.63 294	0.13 220	0.14 212	0.13 201	0.27 263	0.18 246	0.37 265	0.19 249	0.22 237	0.18 246	0.16 233	0.24 266	0.20 209	0.19 225	0.24 231	0.44 270

ACV-stereo	0.25 249	0.15 219	0.13 215	0.22 235	0.17 222	0.28 257	0.24 256	0.22 224	0.20 248	0.23 163	0.23 256	0.28 228	0.37 278	0.18 239	0.15 224	0.13 201	0.34 280	0.20 257	1.10 304	0.26 272	0.26 272	0.17 242	0.28 284	0.18 248	0.19 196	0.18 206	0.25 238	0.29 237

FCDSN-DC	0.25 249	0.25 263	0.26 275	0.28 257	0.26 260	0.26 254	0.35 268	0.28 250	0.18 227	0.20 129	0.18 223	0.21 196	0.12 180	0.29 270	0.25 272	0.26 280	0.29 272	0.28 283	0.28 242	0.21 258	0.25 264	0.25 278	0.26 269	0.32 284	0.27 255	0.24 252	0.26 242	0.27 228
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 249	0.25 263	0.20 261	0.29 258	0.22 248	0.22 245	0.23 252	0.37 276	0.28 273	0.35 287	0.22 254	0.46 258	0.32 264	0.20 250	0.19 256	0.17 257	0.17 123	0.16 222	0.30 249	0.14 206	0.21 221	0.19 255	0.27 282	0.23 258	0.29 263	0.26 262	0.33 258	0.31 243

SGM-ForestM	0.25 249	0.22 254	0.16 238	0.37 263	0.24 257	0.32 263	0.24 256	0.29 257	0.21 252	0.23 163	0.18 223	0.50 264	0.26 249	0.20 250	0.15 224	0.13 201	0.23 215	0.16 222	0.25 229	0.15 222	0.20 201	0.17 242	0.21 252	0.17 244	0.37 281	0.26 262	0.52 283	0.37 255

SGM_RVC	0.25 249	0.24 261	0.18 253	0.39 270	0.27 263	0.34 269	0.26 262	0.28 250	0.19 234	0.25 211	0.18 223	0.42 252	0.31 262	0.18 239	0.14 212	0.13 201	0.23 215	0.15 209	0.26 234	0.14 206	0.19 185	0.15 226	0.19 246	0.17 244	0.34 276	0.24 252	0.56 287	0.45 272
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 254	0.21 249	0.12 202	0.38 266	0.31 272	0.41 277	0.48 283	0.20 202	0.16 211	0.16 85	0.25 265	0.17 138	0.08 134	1.61 300	0.15 224	0.14 221	0.21 193	0.15 209	0.25 229	0.14 206	0.18 169	0.13 205	0.25 263	0.16 239	0.17 163	0.19 225	0.18 179	0.22 207

UDG	0.26 254	0.21 249	0.13 215	0.39 270	0.32 273	0.39 275	0.53 288	0.20 202	0.16 211	0.19 120	0.23 256	0.17 138	0.09 150	1.45 296	0.16 233	0.13 201	0.27 263	0.16 222	0.27 241	0.14 206	0.22 237	0.14 216	0.25 263	0.12 209	0.21 222	0.21 237	0.21 217	0.19 178

FAT-Stereo	0.26 254	0.19 243	0.17 248	0.38 266	0.37 277	0.31 259	0.25 261	0.26 245	0.18 227	0.28 256	0.25 265	0.33 239	0.36 274	0.26 261	0.18 248	0.16 245	0.27 263	0.23 270	0.33 257	0.21 258	0.22 237	0.19 255	0.22 254	0.22 255	0.22 233	0.22 245	0.33 258	0.43 267

GANetREF_RVC	0.26 254	0.26 266	0.30 281	0.23 238	0.23 252	0.23 249	0.24 256	0.35 271	0.33 285	0.32 276	0.18 223	0.50 264	0.38 279	0.12 206	0.22 264	0.18 263	0.20 180	0.21 261	0.35 261	0.21 258	0.24 258	0.16 236	0.22 254	0.29 279	0.28 259	0.21 237	0.36 267	0.33 246
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
CSAN	0.26 254	0.30 276	0.30 281	0.26 249	0.23 252	0.21 241	0.19 233	0.28 250	0.37 290	0.35 287	0.24 260	0.51 267	0.27 253	0.14 224	0.22 264	0.17 257	0.19 162	0.20 257	0.26 234	0.25 271	0.22 237	0.20 264	0.17 238	0.27 273	0.31 268	0.26 262	0.39 272	0.38 257

FC-DCNN v2	0.27 259	0.28 272	0.27 276	0.37 263	0.29 269	0.32 263	0.38 273	0.33 267	0.19 234	0.22 147	0.19 234	0.24 220	0.13 195	0.29 270	0.26 274	0.27 283	0.29 272	0.27 279	0.29 247	0.22 263	0.26 272	0.25 278	0.26 269	0.31 281	0.32 273	0.26 262	0.31 253	0.31 243

FC-DCNN	0.27 259	0.28 272	0.27 276	0.36 261	0.28 265	0.32 263	0.38 273	0.33 267	0.19 234	0.22 147	0.19 234	0.23 214	0.13 195	0.29 270	0.26 274	0.27 283	0.29 272	0.27 279	0.29 247	0.22 263	0.26 272	0.25 278	0.26 269	0.31 281	0.31 268	0.26 262	0.30 250	0.30 239

FBW_ROB	0.27 259	0.26 266	0.25 273	0.38 266	0.26 260	0.32 263	0.20 235	0.21 215	0.19 234	0.27 243	0.21 244	0.45 255	0.32 264	0.26 261	0.22 264	0.20 274	0.27 263	0.17 236	0.52 279	0.14 206	0.22 237	0.15 226	0.17 238	0.28 276	0.22 233	0.19 225	0.33 258	0.57 286

CC-Net-ROB	0.28 262	0.40 282	0.29 279	0.57 283	0.44 282	0.42 279	0.38 273	0.32 264	0.19 234	0.33 280	0.28 276	0.69 278	0.10 163	0.32 278	0.21 262	0.13 201	0.14 86	0.16 222	0.40 268	0.18 245	0.15 118	0.09 111	0.23 258	0.24 266	0.22 233	0.21 237	0.19 191	0.28 234

G-Net	0.29 263	0.24 261	0.19 259	0.24 243	0.21 247	0.36 270	0.23 252	0.30 259	0.27 270	0.33 280	0.33 286	0.89 296	0.25 246	0.19 247	0.21 262	0.18 263	0.26 253	0.22 265	0.44 271	0.31 284	0.27 275	0.18 246	0.18 244	0.18 248	0.28 259	0.24 252	0.40 276	0.41 262

XQC	0.29 263	0.30 276	0.27 276	0.37 263	0.28 265	0.37 273	0.37 269	0.40 282	0.30 279	0.32 276	0.20 242	0.45 255	0.28 257	0.31 275	0.16 233	0.15 241	0.21 193	0.22 265	0.34 260	0.24 267	0.22 237	0.21 267	0.23 258	0.25 270	0.33 274	0.27 273	0.44 280	0.33 246

ADCS	0.29 263	0.22 254	0.21 267	0.26 249	0.25 259	0.25 252	0.23 252	0.37 276	0.30 279	0.23 163	0.27 272	0.47 260	0.36 274	0.20 250	0.22 264	0.19 271	0.32 277	0.24 273	0.49 277	0.28 277	0.37 289	0.30 285	0.20 248	0.23 258	0.31 268	0.28 277	0.30 250	0.43 267

S-Stereo	0.30 266	0.22 254	0.18 253	0.42 274	0.39 279	0.41 277	0.37 269	0.25 243	0.24 258	0.26 228	0.44 292	0.55 269	0.36 274	0.24 258	0.18 248	0.14 221	0.27 263	0.27 279	0.35 261	0.28 277	0.23 248	0.23 274	0.53 293	0.23 258	0.23 242	0.19 225	0.27 245	0.38 257

MeshStereo	0.30 266	0.26 266	0.20 261	0.49 279	0.37 277	0.36 270	0.26 262	0.32 264	0.28 273	0.30 272	0.28 276	0.60 271	0.48 287	0.18 239	0.15 224	0.14 221	0.26 253	0.17 236	0.28 242	0.18 245	0.28 277	0.22 271	0.25 263	0.21 252	0.37 281	0.30 282	0.55 286	0.51 278
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_RVC	0.31 268	0.28 272	0.21 267	0.33 259	0.29 269	0.31 259	0.29 266	0.38 279	0.24 258	0.46 297	0.31 283	0.50 264	0.34 271	0.25 260	0.30 278	0.25 277	0.19 162	0.23 270	0.58 280	0.29 279	0.25 264	0.28 284	0.21 252	0.27 273	0.31 268	0.26 262	0.37 269	0.51 278

edge stereo	0.31 268	0.22 254	0.20 261	0.42 274	0.36 275	0.42 279	0.39 276	0.39 281	0.23 255	0.23 163	0.39 289	0.68 276	0.34 271	0.30 274	0.17 240	0.17 257	0.31 276	0.21 261	0.42 269	0.21 258	0.24 258	0.18 246	0.25 263	0.23 258	0.28 259	0.24 252	0.39 272	0.55 283

SANet	0.31 268	0.21 249	0.21 267	0.25 246	0.22 248	0.31 259	0.22 249	0.31 263	0.32 283	0.27 243	0.27 272	1.36 307	0.39 281	0.22 256	0.17 240	0.14 221	0.26 253	0.21 261	0.30 249	0.21 258	0.25 264	0.21 267	0.30 288	0.23 258	0.34 276	0.26 262	0.35 264	0.49 276

AnyNet_C01	0.32 271	0.22 254	0.20 261	0.22 235	0.27 263	0.25 252	0.24 256	0.37 276	0.37 290	0.26 228	0.29 278	0.49 261	0.33 270	0.18 239	0.32 281	0.22 276	0.39 289	0.32 287	0.65 283	0.33 288	0.41 295	0.33 291	0.26 269	0.26 272	0.34 276	0.34 285	0.34 262	0.45 272

DGSMNet	0.34 272	0.27 271	0.24 272	0.41 273	0.33 274	0.37 273	0.37 269	0.28 250	0.25 263	0.25 211	0.52 297	0.45 255	0.32 264	0.26 261	0.25 272	0.20 274	0.52 299	0.32 287	0.75 290	0.35 290	0.38 290	0.39 301	0.28 284	0.31 281	0.27 255	0.24 252	0.33 258	0.37 255

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 273	0.36 278	0.38 290	0.46 276	0.28 265	0.31 259	0.28 265	0.51 294	0.46 296	0.39 294	0.29 278	0.37 247	0.36 274	0.31 275	0.38 288	0.26 280	0.22 205	0.27 279	0.72 287	0.37 291	0.28 277	0.31 286	0.30 288	0.38 290	0.33 274	0.26 262	0.30 250	0.38 257

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 274	0.16 226	0.13 215	0.26 249	0.22 248	0.23 249	0.27 264	0.24 237	0.15 207	0.24 186	0.16 204	4.16 323	0.22 243	0.19 247	0.14 212	0.13 201	0.33 278	0.22 265	0.32 253	0.20 256	0.24 258	0.19 255	0.22 254	0.14 227	0.20 209	0.20 235	0.21 217	0.24 213

STStereo	0.38 275	0.43 284	0.31 284	0.74 289	0.50 288	0.58 284	0.43 279	0.35 271	0.31 281	0.34 284	0.25 265	0.83 290	0.55 291	0.20 250	0.17 240	0.16 245	0.25 243	0.16 222	0.46 274	0.17 239	0.24 258	0.19 255	0.20 248	0.23 258	0.52 291	0.41 292	0.76 300	0.59 288

PVD	0.39 276	0.38 281	0.20 261	0.47 278	0.36 275	0.50 283	0.40 278	0.38 279	0.34 288	0.23 163	0.29 278	0.52 268	0.51 289	0.50 285	0.19 256	0.17 257	0.40 290	0.26 277	0.50 278	0.29 279	0.40 291	0.41 303	0.23 258	0.27 273	0.45 288	0.59 307	0.46 282	0.73 297

DPSNet	0.40 277	0.19 243	0.18 253	0.27 256	0.26 260	0.29 258	0.19 233	0.26 245	0.24 258	0.18 108	0.17 213	2.15 317	0.44 284	0.10 172	0.20 260	0.16 245	0.35 284	0.28 283	2.00 318	0.27 275	0.25 264	0.17 242	0.28 284	0.25 270	0.40 285	0.27 273	0.39 272	0.53 280

MANE	0.42 278	0.36 278	0.33 286	0.61 285	0.45 285	0.44 281	0.47 282	0.43 289	0.26 267	0.23 163	0.24 260	0.64 273	0.29 259	0.31 275	0.32 281	0.30 289	0.33 278	0.42 299	0.38 267	0.24 267	0.31 283	0.27 282	0.26 269	0.35 288	0.57 296	0.44 296	1.10 315	0.98 309

LE_ROB	0.42 278	0.19 243	0.17 248	0.40 272	0.44 282	0.33 268	0.44 280	0.35 271	0.29 278	0.32 276	0.21 244	1.22 304	1.73 319	0.11 186	0.11 149	0.11 130	0.21 193	0.13 172	0.21 199	0.13 196	0.23 248	0.13 205	0.12 216	0.15 231	0.39 284	0.36 287	1.46 320	1.45 318

ELAS	0.43 280	0.43 284	0.36 288	0.64 287	0.45 285	0.58 284	0.50 284	0.40 282	0.27 270	0.25 211	0.30 281	0.92 297	0.32 264	0.32 278	0.31 279	0.28 286	0.36 286	0.30 285	0.45 273	0.26 272	0.34 285	0.33 291	0.26 269	0.37 289	0.56 295	0.43 295	0.78 303	0.76 299
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.44 281	0.43 284	0.36 288	0.63 286	0.44 282	0.62 289	0.50 284	0.40 282	0.26 267	0.25 211	0.31 283	1.20 302	0.31 262	0.32 278	0.31 279	0.28 286	0.37 287	0.30 285	0.44 271	0.27 275	0.35 286	0.33 291	0.26 269	0.38 290	0.52 291	0.41 292	0.78 303	0.74 298
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.46 282	0.56 289	0.14 227	1.44 296	0.52 289	1.25 296	0.85 293	0.30 259	0.23 255	0.34 284	0.25 265	0.66 275	0.19 234	1.15 294	0.19 256	0.14 221	0.25 243	0.20 257	0.42 269	0.22 263	0.17 152	0.14 216	1.56 300	0.17 244	0.21 222	0.17 191	0.27 245	0.41 262

SAMSARA	0.49 283	0.23 259	0.39 291	0.23 238	0.23 252	0.22 245	0.23 252	0.44 291	0.39 293	0.31 275	0.21 244	0.30 236	0.47 286	0.18 239	0.35 284	0.34 290	0.26 253	0.32 287	0.47 275	0.32 287	0.48 305	0.54 311	0.15 229	0.33 286	1.40 322	1.58 321	1.42 319	1.48 319

AMNet	0.49 283	0.50 287	0.48 294	0.49 279	0.47 287	0.61 288	0.51 286	0.32 264	0.28 273	0.30 272	0.68 304	0.72 280	0.13 195	0.53 287	0.44 290	0.55 304	0.57 302	0.58 311	0.48 276	0.48 294	0.58 312	0.50 308	0.26 269	0.48 295	0.45 288	0.52 302	0.58 289	0.65 291

DispFullNet	0.49 283	0.53 288	0.20 261	1.14 293	0.43 281	0.79 292	1.26 298	0.33 267	0.24 258	0.24 186	0.27 272	0.85 291	0.50 288	1.59 299	0.18 248	0.15 241	0.51 297	0.34 293	1.12 305	0.26 272	0.25 264	0.19 255	0.20 248	0.22 255	0.28 259	0.18 206	0.35 264	0.61 289

BEATNet-Init1	0.51 286	0.41 283	0.29 279	0.78 292	0.41 280	0.60 287	0.46 281	0.41 287	0.28 273	0.30 272	0.25 265	0.87 293	0.91 303	0.26 261	0.33 283	0.26 280	0.28 270	0.25 276	0.98 299	0.29 279	0.29 281	0.27 282	0.26 269	0.32 284	0.51 290	0.38 291	2.12 323	0.96 307

MADNet+	0.56 287	0.37 280	0.63 306	0.56 282	0.53 290	0.45 282	0.39 276	0.64 301	0.51 298	0.53 301	0.40 291	0.81 289	0.67 298	0.34 281	0.61 301	0.50 301	0.58 303	0.50 303	0.84 293	0.53 296	0.49 308	0.44 304	0.51 292	0.47 294	0.82 306	0.71 312	0.58 289	0.70 294

otaku	0.59 288	0.73 294	0.30 281	1.73 307	0.85 296	1.52 301	1.01 294	0.40 282	0.33 285	0.38 290	0.32 285	0.68 276	0.26 249	1.38 295	0.35 284	0.25 277	0.21 193	0.23 270	0.71 285	0.30 282	0.23 248	0.18 246	2.19 303	0.28 276	0.29 263	0.18 206	0.31 253	0.42 264

SGM+DAISY	0.59 288	0.58 292	0.54 298	0.58 284	0.55 292	0.69 291	0.57 289	0.43 289	0.39 293	0.38 290	0.78 308	0.75 284	0.65 297	0.54 289	0.62 302	0.56 305	0.67 309	0.61 314	0.72 287	0.64 307	0.71 316	0.65 316	0.27 282	0.51 297	0.54 293	0.57 305	0.75 299	0.71 296

SPS-STEREO	0.60 290	0.57 291	0.53 295	0.55 281	0.54 291	0.65 290	0.52 287	0.40 282	0.68 301	0.37 289	0.78 308	0.78 286	0.64 296	0.53 287	0.59 300	0.57 307	0.67 309	0.63 316	0.75 290	0.72 312	0.77 319	0.68 317	0.26 269	0.54 302	0.54 293	0.60 308	0.70 296	0.66 292
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.64 291	0.74 295	0.31 284	1.81 309	0.85 296	1.57 302	1.10 296	0.48 292	0.36 289	0.38 290	0.39 289	0.74 282	0.27 253	1.54 298	0.37 287	0.28 286	0.23 215	0.24 273	0.71 285	0.31 284	0.23 248	0.18 246	2.45 306	0.30 280	0.31 268	0.24 252	0.38 271	0.44 270

MFMNet_re	0.66 292	0.72 293	0.65 309	0.77 291	0.62 293	0.82 294	0.70 292	0.52 296	0.53 299	0.54 303	0.65 303	0.79 287	0.51 289	0.59 291	0.68 306	0.67 311	0.81 316	0.69 317	0.74 289	0.62 305	0.71 316	0.64 315	0.45 290	0.57 303	0.59 299	0.62 310	0.74 298	0.88 305

WAO-7	0.67 293	0.75 296	0.64 308	0.72 288	0.78 295	0.58 284	0.66 290	0.97 315	0.97 313	0.62 305	0.81 312	0.79 287	0.84 301	0.55 290	0.86 312	0.71 315	0.44 292	0.36 294	0.96 296	0.67 310	0.44 298	0.35 296	0.16 233	0.83 316	0.57 296	0.67 311	0.58 289	0.70 294

ACVNet-4b	0.70 294	0.78 297	0.34 287	1.74 308	0.95 302	1.64 306	1.43 301	0.33 267	0.31 281	0.38 290	0.26 270	1.23 305	0.29 259	2.19 309	0.42 289	0.37 291	0.34 280	0.24 273	0.59 281	0.38 292	0.17 152	0.15 226	2.71 308	0.23 258	0.30 267	0.32 284	0.39 272	0.42 264

JetBlue	0.71 295	0.56 289	0.71 311	0.74 289	0.62 293	0.79 292	0.69 291	0.53 297	0.93 310	0.46 297	0.30 281	3.22 320	0.38 279	0.52 286	0.46 291	0.44 296	0.73 314	0.53 306	0.68 284	0.52 295	0.57 310	0.60 313	0.74 294	0.57 303	0.57 296	0.46 297	0.97 312	0.96 307

ACVNet_1	0.75 296	0.82 298	0.41 292	2.07 315	0.98 303	1.94 313	1.52 303	0.59 299	0.28 273	0.43 295	0.50 296	0.73 281	0.63 294	2.24 311	0.36 286	0.25 277	0.34 280	0.32 287	0.62 282	0.31 284	0.30 282	0.22 271	2.71 308	0.33 286	0.41 287	0.28 277	0.37 269	0.39 261

RainbowNet	0.78 297	0.90 299	0.47 293	1.86 310	0.92 299	1.63 305	1.48 302	0.42 288	0.37 290	0.47 300	0.34 287	0.92 297	0.62 293	2.02 304	0.65 303	0.48 299	0.35 284	0.33 291	0.92 295	0.58 300	0.33 284	0.24 277	2.80 312	0.39 292	0.40 285	0.35 286	0.44 280	0.50 277

PSMNet_ROB	0.80 298	0.99 304	0.62 305	1.64 300	0.93 301	1.51 300	1.20 297	0.57 298	0.73 302	0.74 308	0.63 302	0.86 292	0.84 301	1.52 297	0.58 297	0.42 293	0.54 300	0.41 298	0.87 294	0.62 305	0.42 297	0.31 286	1.83 301	0.48 295	0.69 304	0.37 288	0.76 300	0.47 275

WAO-6	0.83 299	0.96 301	0.61 303	1.33 295	1.06 309	1.28 298	1.42 300	0.78 308	0.87 307	0.78 309	0.70 307	0.77 285	1.02 310	1.95 302	0.81 309	0.62 309	0.55 301	0.49 302	0.80 292	0.60 301	0.57 310	0.53 310	0.50 291	0.58 306	0.85 310	0.46 297	0.77 302	0.83 304

ACVNet_2	0.84 300	0.95 300	0.58 301	2.04 313	1.03 308	1.88 312	1.56 306	0.68 303	0.39 293	0.53 301	0.49 294	1.05 300	0.68 299	1.97 303	0.53 294	0.44 296	0.40 290	0.33 291	1.06 301	0.42 293	0.35 286	0.25 278	2.54 307	0.53 300	0.61 300	0.28 277	0.53 284	0.58 287

PWCK	0.90 301	1.24 313	0.63 306	1.55 298	0.86 298	1.23 295	1.04 295	1.09 316	0.75 305	0.70 307	0.81 312	1.52 309	0.91 303	0.71 292	0.46 291	0.41 292	0.74 315	0.47 300	3.07 321	0.67 310	0.58 312	0.45 306	0.95 298	0.74 312	0.74 305	0.41 292	0.70 296	0.76 299

IMH-64-1	0.91 302	0.98 302	0.53 295	1.64 300	1.01 306	1.62 303	1.75 310	0.76 305	0.74 303	0.33 280	0.61 299	0.87 293	0.95 305	2.61 313	0.53 294	0.42 293	0.49 294	0.36 294	0.96 296	0.55 297	0.40 291	0.31 286	3.11 313	0.51 297	0.82 306	0.37 288	0.60 292	0.78 301

IMH-64	0.91 302	0.98 302	0.53 295	1.64 300	1.01 306	1.62 303	1.75 310	0.76 305	0.74 303	0.33 280	0.61 299	0.87 293	0.95 305	2.61 313	0.53 294	0.42 293	0.49 294	0.36 294	0.96 296	0.55 297	0.40 291	0.31 286	3.11 313	0.51 297	0.82 306	0.37 288	0.60 292	0.78 301

IMH	0.95 304	1.00 306	0.55 299	1.66 306	1.00 304	1.69 308	1.78 312	0.76 305	0.77 306	0.34 284	0.61 299	1.01 299	1.07 313	2.69 315	0.58 297	0.46 298	0.51 297	0.38 297	0.98 299	0.60 301	0.40 291	0.32 290	3.11 313	0.53 300	0.83 309	0.48 299	0.65 294	0.79 303

LVE	0.97 305	0.99 304	0.73 313	1.89 311	1.39 313	1.65 307	1.53 304	0.79 309	0.65 300	0.81 311	0.92 314	0.74 282	1.01 309	2.21 310	0.58 297	0.48 299	0.59 304	0.54 309	1.13 306	0.64 307	0.46 302	0.40 302	2.73 311	0.69 308	0.85 310	0.50 301	0.85 307	0.54 282

WAO-8	1.02 306	1.14 310	0.79 314	1.64 300	1.25 310	1.78 310	1.57 307	0.93 311	1.01 314	0.81 311	0.68 304	1.72 310	1.03 311	2.08 305	0.82 310	0.68 312	0.65 307	0.53 306	1.09 302	0.82 315	0.48 305	0.38 298	0.81 296	0.75 313	1.12 317	0.77 313	0.96 310	1.21 314

Venus	1.02 306	1.14 310	0.79 314	1.64 300	1.25 310	1.78 310	1.57 307	0.93 311	1.01 314	0.81 311	0.68 304	1.72 310	1.03 311	2.08 305	0.82 310	0.68 312	0.65 307	0.53 306	1.09 302	0.82 315	0.48 305	0.38 298	0.81 296	0.75 313	1.12 317	0.77 313	0.96 310	1.21 314

Dean	1.08 308	1.06 308	0.80 316	2.30 316	1.35 312	1.99 314	1.58 309	0.93 311	0.93 310	0.88 316	0.78 308	1.21 303	1.22 315	2.13 308	0.67 304	0.60 308	0.62 306	0.57 310	1.25 311	0.74 313	0.46 302	0.37 297	2.72 310	0.71 309	1.00 314	0.60 308	1.05 314	0.64 290

TorneroNet-64	1.09 309	1.03 307	0.60 302	1.99 312	0.92 299	2.06 316	2.05 313	0.63 300	0.87 307	0.58 304	0.49 294	1.90 314	1.89 320	2.91 320	0.67 304	0.51 302	0.48 293	0.47 300	1.23 309	0.61 303	0.35 286	0.38 298	3.33 316	0.57 303	0.64 302	0.52 302	0.69 295	1.15 312

TorneroNet	1.11 310	1.11 309	0.67 310	2.05 314	1.00 304	2.29 317	2.05 313	0.65 302	0.89 309	0.68 306	0.57 298	1.74 313	1.26 316	2.97 322	0.71 307	0.52 303	0.50 296	0.51 305	1.18 308	0.65 309	0.41 295	0.44 304	3.48 317	0.58 306	0.67 303	0.49 300	0.85 307	1.02 310

ktn	1.26 311	1.42 315	0.57 300	1.65 305	1.61 318	1.75 309	2.16 316	0.86 310	1.75 321	0.89 317	1.11 319	1.18 301	0.96 307	2.60 312	1.03 315	0.73 316	0.82 317	0.61 314	1.47 315	0.76 314	0.70 315	0.69 318	3.64 319	0.73 310	0.93 312	0.81 316	1.20 317	1.25 316

notaker	1.30 312	1.44 316	0.61 303	2.42 319	1.51 315	2.40 319	2.31 318	0.95 314	1.64 319	0.79 310	1.07 317	1.73 312	1.18 314	3.10 324	1.04 316	0.69 314	0.70 312	0.50 303	1.66 317	0.85 317	0.56 309	0.47 307	3.67 320	0.80 315	0.62 301	0.58 306	0.81 305	0.95 306

KSHMR	1.34 313	1.44 316	1.07 320	2.31 317	1.48 314	2.31 318	2.15 315	1.22 317	1.07 317	1.13 320	1.07 317	1.30 306	0.96 307	2.92 321	1.12 317	0.95 319	0.87 318	0.84 319	1.34 312	0.97 318	0.74 318	0.60 313	3.48 317	1.07 321	0.99 313	0.77 313	1.01 313	1.06 311

UNDER WATER-64	1.42 314	1.40 314	0.92 319	2.88 321	1.97 321	2.82 321	2.72 321	1.37 320	0.94 312	1.04 319	1.15 320	1.96 316	1.33 318	3.07 323	0.80 308	0.56 305	0.70 312	0.58 311	1.17 307	0.55 297	0.45 300	0.54 311	3.98 323	0.92 318	1.03 315	1.13 319	0.81 305	1.60 321

UNDER WATER	1.42 314	1.45 318	0.89 318	2.87 320	1.98 322	2.78 320	2.64 320	1.29 318	1.04 316	0.87 315	0.98 315	1.95 315	1.30 317	3.12 325	0.87 313	0.63 310	0.68 311	0.58 311	1.23 309	0.61 303	0.44 298	0.50 308	3.95 322	0.99 320	1.09 316	1.04 317	0.88 309	1.67 323

JetRed	1.64 316	1.79 321	1.70 322	1.59 299	1.52 316	2.02 315	2.26 317	1.52 322	1.47 318	0.82 314	0.78 308	2.67 319	0.43 283	1.78 301	1.47 320	1.56 321	1.74 320	2.93 324	1.44 314	1.10 320	2.36 322	2.20 321	1.98 302	0.98 319	1.19 320	1.77 322	1.58 321	1.56 320

HanzoNet	1.79 317	1.65 320	0.85 317	2.31 317	1.74 319	2.83 322	2.55 319	1.29 318	1.86 322	0.92 318	1.28 321	4.71 324	3.85 323	3.43 326	0.96 314	0.79 317	1.10 319	0.95 320	2.68 320	1.04 319	0.93 320	0.92 319	3.78 321	0.73 310	1.15 319	1.07 318	1.29 318	1.61 322

MADNet++	1.87 318	1.58 319	1.74 323	1.28 294	1.74 319	1.25 296	1.55 305	1.63 323	2.10 323	1.84 322	2.24 322	2.56 318	2.74 321	0.75 293	1.43 318	1.55 320	2.00 321	1.47 322	2.11 319	2.11 322	3.28 323	3.23 322	1.22 299	2.22 323	1.23 321	2.58 323	1.77 322	1.36 317

LSM0	3.23 319	0.28 272	0.18 253	0.38 266	0.30 271	0.39 275	0.37 269	0.51 294	0.32 283	0.45 296	0.47 293	0.71 279	0.59 292	0.19 247	16.94 326	59.67 331	0.37 287	0.26 277	1.34 312	0.34 289	0.45 300	0.34 295	0.23 258	0.28 276	0.38 283	0.31 283	0.53 284	0.53 280

PML	8.17 320	7.65 326	3.51 324	9.56 327	5.16 323	9.57 328	5.23 326	6.49 326	17.89 329	6.44 325	3.24 323	16.63 327	29.28 332	5.47 327	6.12 321	3.95 322	7.38 324	2.69 323	20.47 328	4.69 324	3.59 324	3.96 323	3.98 323	4.20 324	5.71 324	4.30 324	16.67 329	6.70 324

DGTPSM_ROB	8.61 321	3.65 322	8.39 325	2.97 322	5.68 324	3.37 323	4.40 324	3.70 324	9.03 324	3.00 323	6.91 324	3.52 321	10.03 324	2.69 315	10.46 322	10.76 323	3.81 322	12.88 326	4.73 322	10.21 325	5.93 325	13.78 326	4.46 325	8.55 325	10.09 327	27.91 328	11.05 327	30.64 328

DPSMNet_ROB	8.62 322	3.66 323	8.40 326	2.97 322	5.69 325	3.37 323	4.40 324	3.70 324	9.03 324	3.00 323	6.93 325	3.52 321	10.07 325	2.69 315	10.46 322	10.76 323	3.81 322	12.88 326	4.76 323	10.21 325	5.93 325	13.78 326	4.47 326	8.55 325	10.10 328	27.91 328	11.06 328	30.64 328

LRCNet_RVC	9.94 323	17.32 328	0.72 312	25.08 329	21.25 330	23.72 330	20.86 328	1.45 321	0.48 297	21.28 330	13.07 328	22.69 330	3.57 322	28.32 331	0.47 293	0.27 283	8.45 325	1.25 321	23.54 329	4.04 323	0.47 304	0.33 291	26.91 329	1.58 322	0.35 279	0.22 245	0.43 279	0.38 257

DLNR_Zeroshot_test	10.02 324	31.66 332	0.05 67	54.25 332	0.10 152	0.18 216	50.40 332	0.19 186	0.08 94	0.27 243	0.07 72	0.20 182	0.04 50	0.14 224	60.23 331	70.55 332	0.34 280	0.18 246	0.26 234	0.11 156	0.20 201	0.08 82	0.07 136	0.09 164	0.19 196	0.15 152	0.20 203	0.25 221

DPSM_ROB	12.93 325	6.06 324	9.07 327	4.34 324	6.33 326	4.24 325	3.55 322	8.20 327	10.79 326	6.62 326	7.89 326	9.68 325	12.99 327	2.78 318	12.36 324	13.66 325	8.95 326	16.55 329	9.69 324	12.30 327	16.52 329	17.76 329	2.26 304	10.59 327	28.41 329	36.73 330	31.10 330	39.69 330

DPSM	12.93 325	6.06 324	9.07 327	4.34 324	6.33 326	4.24 325	3.55 322	8.20 327	10.79 326	6.62 326	7.89 326	9.68 325	12.99 327	2.78 318	12.36 324	13.66 325	8.95 326	16.55 329	9.69 324	12.30 327	16.52 329	17.76 329	2.26 304	10.59 327	28.41 329	36.73 330	31.10 330	39.69 330

HaxPig	16.12 327	19.70 329	18.82 330	21.25 328	20.53 329	21.35 329	22.27 329	17.00 330	14.68 328	19.29 329	17.18 330	18.07 328	12.18 326	22.52 329	17.87 327	14.95 327	17.87 329	9.54 325	18.95 326	15.62 329	9.98 327	7.75 324	23.74 328	15.32 329	4.46 323	12.22 327	6.85 324	15.21 327

MEDIAN_ROB	20.51 328	25.88 330	24.09 331	26.47 330	25.52 331	25.87 331	26.98 330	21.19 331	19.61 330	28.55 331	22.12 331	24.85 331	16.74 329	26.52 330	23.53 328	18.59 328	22.10 330	14.86 328	26.41 330	23.30 330	15.47 328	11.96 325	27.64 330	18.47 330	7.32 325	9.55 326	8.34 326	11.88 326

AVERAGE_ROB	24.46 329	29.85 331	27.17 332	31.26 331	29.68 332	30.01 332	31.43 331	26.55 332	24.57 332	34.19 332	27.26 332	31.45 332	21.40 330	30.75 332	28.23 330	24.11 329	26.75 331	21.47 331	30.01 331	27.38 332	20.81 331	16.76 328	32.29 331	24.48 332	8.40 326	7.77 325	7.95 325	8.54 325

CasAABBNet	25.99 330	12.23 327	18.16 329	8.64 326	12.70 328	8.22 327	7.18 327	16.43 329	21.85 331	13.64 328	15.80 329	19.61 329	26.12 331	5.47 327	25.18 329	27.55 330	17.67 328	33.30 332	19.65 327	24.62 331	33.10 332	35.23 331	4.49 327	21.39 331	57.22 331	74.08 332	62.47 332	79.73 332

STTRV1_RVC		0.26 266	0.22 271	0.35 260	0.28 265	0.32 263	0.29 266	0.36 275	0.33 285	0.27 243	0.27 272	0.42 252	0.41 282	0.48 284		0.19 271	0.59 304	0.20 257		0.30 282	0.59 314			0.43 293	0.26 252	0.56 304	0.34 262	0.67 293

DPSimNet_ROB		1.23 312	1.31 321	1.49 297	1.60 317	1.34 299	1.37 299	0.68 303	1.70 320	1.68 321	1.03 316	1.48 308	0.82 300	2.08 305	1.45 319	0.92 318		0.81 318	1.64 316	1.41 321	1.08 321	1.28 320	0.79 295	0.87 317		1.26 320	1.18 316	1.16 313

Low-res two-view benchmark