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

AE-Stereo	0.62 110	0.04 54	0.00 1	0.03 107	0.17 123	0.03 109	0.09 90	0.06 96	0.13 108	0.01 59	0.00 1	0.24 95	0.18 137	0.03 63	1.44 48	1.94 163	0.38 122	0.33 172	1.80 114	0.63 150	2.07 120	5.74 177	0.13 155	0.18 139	0.01 108	0.15 131	0.84 89	0.00 1

test croco	0.18 25	0.08 116	0.00 1	0.01 35	0.11 85	0.00 1	0.01 11	0.01 34	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.28 105	0.02 57	0.03 63	1.09 32	0.76 101	0.09 30	0.08 89	0.15 21	0.05 33	0.96 88	0.95 33	0.00 1	0.17 136	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1

StereoIM	0.12 11	0.14 151	0.00 1	0.01 35	0.05 43	0.01 36	0.01 11	0.02 62	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.04 11	0.02 57	0.02 38	0.99 26	0.50 53	0.06 22	0.01 35	0.46 45	0.01 13	0.48 48	0.39 18	0.00 1	0.05 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.06 6	0.02 14	0.00 1	0.01 35	0.01 5	0.00 1	0.01 11	0.01 34	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.02 57	0.01 11	0.54 7	0.34 24	0.03 9	0.00 1	0.20 27	0.00 1	0.10 8	0.11 3	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.02 24	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.22 32	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.06 51	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.04 48	0.00 1	0.00 1	0.21 87	0.01 21	0.02 38	1.12 33	0.73 97	0.10 43	0.03 69	0.24 32	0.04 26	0.79 70	0.85 29	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.00 1	1.51 118	0.00 1

MIF-Stereo	0.15 18	0.10 132	0.00 1	0.02 79	0.05 43	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.20 85	0.01 21	0.04 80	0.92 24	0.68 91	0.09 30	0.01 35	0.82 66	0.05 33	0.64 58	0.33 15	0.00 1	0.10 101	0.00 1	0.00 1	0.02 24	0.00 1

RainbowNet	13.70 234	22.55 239	4.78 232	45.64 250	20.27 241	38.74 244	30.56 241	1.10 189	0.98 197	0.61 149	0.00 1	22.31 226	8.58 216	50.56 244	6.98 200	0.98 117	4.69 222	0.27 161	16.23 216	3.52 236	8.64 230	7.61 215	54.15 246	1.41 213	1.53 205	2.69 197	4.07 210	10.50 217

ACVNet_1	15.09 237	27.35 249	7.46 238	51.42 255	29.53 249	48.54 253	36.16 247	0.04 84	0.62 177	0.39 131	0.00 1	18.89 221	6.85 210	60.94 251	4.60 176	0.56 64	7.36 236	0.57 196	21.72 228	0.49 140	8.00 223	5.14 159	54.78 250	1.96 226	0.32 181	5.74 219	2.47 157	5.42 193

AEACV	0.38 61	0.03 29	0.04 146	0.00 1	0.01 5	0.09 132	0.02 31	0.01 34	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.16 76	0.02 57	0.04 80	2.22 92	2.18 176	0.01 1	0.36 179	0.74 63	0.79 169	0.26 30	2.77 81	0.27 177	0.02 20	0.00 1	0.16 138	0.01 16	0.00 1

LL-Strereo2	0.36 55	0.09 125	0.00 1	0.01 35	0.04 35	0.00 1	0.06 77	0.02 62	0.13 108	0.00 1	0.00 1	0.19 84	0.01 21	0.07 110	1.28 42	1.76 154	0.05 19	0.01 35	0.49 47	0.14 67	0.93 86	4.20 133	0.04 123	0.06 59	0.12 153	0.05 113	0.02 24	0.00 1

4D-IteraStereo	0.58 105	0.13 147	0.02 127	0.03 107	0.17 123	0.01 36	0.03 47	0.15 124	0.06 71	0.00 1	0.00 1	0.37 124	0.00 1	0.11 125	2.61 117	2.42 202	0.04 11	0.13 106	1.56 98	0.19 91	1.75 113	4.26 135	0.05 131	0.12 117	0.01 108	0.02 90	1.48 115	0.00 1

iinet-f	0.63 112	0.02 14	0.00 1	0.02 79	0.08 66	0.01 36	0.08 86	0.01 34	0.09 91	1.23 175	0.00 1	0.05 16	0.03 80	0.03 63	3.57 149	0.91 112	0.20 77	0.05 77	3.38 145	0.63 150	0.76 67	3.89 121	0.03 117	0.06 59	0.03 125	0.03 100	1.77 126	0.01 69

ProNet	0.13 15	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.07 127	0.61 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.17 149	0.86 23	0.66 86	0.18 68	0.00 1	0.04 8	0.04 26	0.11 9	0.73 28	0.01 85	0.00 1	0.02 122	0.00 1	0.01 16	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.06 6	0.02 14	0.00 1	0.02 79	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.01 21	0.01 11	0.60 9	0.47 43	0.01 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.18 19	0.16 8	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.40 65	0.03 29	0.00 1	0.01 35	0.01 5	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.03 40	0.09 87	0.00 1	0.22 88	0.00 1	0.01 11	2.36 100	0.82 105	0.04 11	0.03 69	1.65 104	0.10 49	0.52 52	1.80 50	0.00 1	0.05 46	0.00 1	0.01 64	2.88 174	0.00 1

TESTraft	0.43 72	0.03 29	0.00 1	0.01 35	0.01 5	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.03 40	0.11 93	0.00 1	0.22 88	0.01 21	0.08 113	2.48 109	0.88 109	0.04 11	0.02 52	1.56 98	0.21 100	0.47 46	2.61 76	0.02 107	0.04 36	0.00 1	0.02 90	2.82 169	0.00 1

IER	0.20 30	0.04 54	0.00 1	0.02 79	0.06 51	0.01 36	0.05 69	0.00 1	0.01 9	0.23 116	0.00 1	0.09 42	0.00 1	0.02 38	1.42 45	0.26 13	0.09 30	0.00 1	0.06 12	0.04 26	0.22 25	1.47 44	0.12 151	0.01 12	0.00 1	0.03 100	1.20 100	0.04 110

RAFT+CT+SA	0.23 35	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.01 11	0.02 62	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.14 64	0.01 21	0.00 1	0.77 17	0.64 84	0.02 6	0.02 52	1.30 85	0.11 53	0.42 44	2.50 70	0.00 1	0.05 46	0.00 1	0.00 1	0.10 45	0.01 69

SA-5K	0.40 65	0.03 29	0.00 1	0.01 35	0.01 5	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.03 40	0.09 87	0.00 1	0.22 88	0.00 1	0.01 11	2.36 100	0.82 105	0.04 11	0.03 69	1.65 104	0.10 49	0.52 52	1.80 50	0.00 1	0.05 46	0.00 1	0.01 64	2.88 174	0.00 1

Sa-1000	0.63 112	0.05 77	0.00 1	0.02 79	0.08 66	0.00 1	0.02 31	0.01 34	0.04 48	0.00 1	0.00 1	0.41 131	0.03 80	0.13 139	2.29 94	0.99 118	0.08 27	0.17 120	2.63 136	0.25 109	0.98 91	5.45 167	0.01 85	0.22 150	0.06 137	0.00 1	2.97 178	0.01 69

SA	0.46 78	0.05 77	0.00 1	0.03 107	0.03 28	0.00 1	0.01 11	0.01 34	0.04 48	0.00 1	0.00 1	0.39 128	0.01 21	0.12 134	1.14 36	1.06 124	0.06 22	0.16 118	2.15 123	0.13 62	0.81 74	2.59 75	0.00 1	0.08 83	0.00 1	0.01 64	3.43 192	0.00 1

UDGNet	0.40 65	0.08 116	0.00 1	0.02 79	0.06 51	0.01 36	0.05 69	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.01 21	0.04 80	1.25 41	0.47 43	0.16 64	0.00 1	1.12 78	0.04 26	0.97 90	4.99 156	0.00 1	0.05 46	0.00 1	0.00 1	1.35 106	0.00 1

dd	0.18 25	0.06 93	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.02 92	0.05 69	0.01 34	0.04 48	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.01 21	0.00 1	1.46 50	0.35 25	0.03 9	0.04 74	1.01 75	0.15 76	0.18 19	0.40 19	0.10 143	0.19 141	0.00 1	0.00 1	0.56 76	0.27 132

dad	1.26 152	0.03 29	0.01 98	2.05 209	0.03 28	0.12 154	5.97 216	0.02 62	0.04 48	0.00 1	0.00 1	0.08 38	1.00 180	0.01 11	2.38 103	0.55 62	0.02 6	0.15 111	4.20 156	0.16 79	0.49 49	1.61 47	0.08 137	0.21 145	1.45 204	0.00 1	8.58 232	4.72 189

AASNet	0.04 2	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.03 71	0.00 1	0.04 11	0.01 21	0.01 11	0.34 4	0.17 6	0.04 11	0.00 1	0.03 6	0.01 13	0.06 4	0.20 11	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.45 76	0.19 162	0.04 146	0.02 79	0.17 123	0.01 36	0.13 111	0.05 90	0.05 60	0.21 112	0.00 1	0.17 77	0.09 121	0.07 110	1.90 75	0.57 67	0.45 133	0.07 85	1.45 92	0.13 62	1.30 102	3.80 118	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.00 1	1.07 96	0.02 89

AACVNet	0.26 41	0.12 143	0.01 98	0.00 1	0.10 77	0.00 1	0.12 106	0.00 1	0.02 26	0.01 59	0.00 1	0.15 72	0.01 21	0.11 125	2.21 91	0.49 51	0.09 30	0.01 35	0.38 41	0.17 84	0.61 56	1.71 49	0.01 85	0.03 31	0.00 1	0.00 1	0.74 84	0.03 105

CroCo-Stereo	0.07 8	0.02 14	0.00 1	0.01 35	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.04 11	0.01 21	0.00 1	0.78 19	0.47 43	0.02 6	0.00 1	0.08 15	0.00 1	0.17 16	0.29 13	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.12 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 145	0.10 96	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 50	0.00 1	0.01 11	1.74 66	0.68 91	0.17 66	0.00 1	0.05 10	0.16 79	0.02 1	0.13 6	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.34 51	0.09 125	0.00 1	0.09 159	0.10 77	0.04 114	0.02 31	0.01 34	0.11 102	0.00 1	0.00 1	0.18 82	0.12 126	0.23 160	1.82 72	0.65 85	0.30 108	0.10 93	1.59 100	0.39 129	0.92 85	2.18 65	0.00 1	0.14 121	0.00 1	0.05 113	0.02 24	0.01 69

rafts_anoy	0.42 69	0.10 132	0.00 1	0.05 130	0.15 114	0.02 92	0.06 77	0.20 133	0.06 71	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.01 21	0.02 38	2.66 119	2.08 174	0.17 66	0.01 35	1.34 86	0.25 109	0.84 77	3.00 90	0.00 1	0.07 74	0.04 128	0.04 108	0.01 16	0.01 69

iRaftStereo_RVC	0.17 22	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.01 36	0.01 11	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.08 38	0.01 21	0.03 63	0.85 22	0.33 23	0.19 73	0.00 1	0.10 17	0.05 33	0.30 34	2.54 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous3	1.04 141	0.11 138	0.00 1	0.01 35	0.10 77	0.00 1	0.00 1	1.68 207	0.25 131	0.00 1	0.00 1	2.11 183	0.51 175	0.26 165	3.17 140	3.75 224	0.53 149	0.28 162	3.38 145	0.83 176	3.34 160	5.65 173	0.03 117	0.06 59	0.00 1	0.06 117	1.63 122	0.20 129

TestStereo	0.12 11	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.00 1	0.01 11	0.07 100	0.09 91	0.00 1	0.00 1	0.06 19	0.02 57	0.01 11	0.67 12	0.25 10	0.25 92	0.05 77	0.54 49	0.02 18	0.49 49	0.44 21	0.00 1	0.04 36	0.00 1	0.00 1	0.17 56	0.01 69

raft+_RVC	0.38 61	0.05 77	0.01 98	0.05 130	0.11 85	0.00 1	0.06 77	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.13 60	0.00 1	0.02 38	2.35 99	2.27 183	0.10 43	0.00 1	0.86 67	0.60 145	0.41 41	3.22 99	0.00 1	0.10 101	0.00 1	0.01 64	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.55 102	0.09 125	0.01 98	0.04 123	0.16 121	0.01 36	0.06 77	0.02 62	0.06 71	0.00 1	0.00 1	0.14 64	0.01 21	0.09 120	3.25 142	2.73 208	0.18 68	0.00 1	2.80 139	0.19 91	1.00 92	3.63 111	0.15 160	0.10 101	0.00 1	0.02 90	0.06 38	0.01 69

sAnonymous2	0.47 80	0.11 138	0.00 1	0.01 35	0.04 35	0.01 36	0.03 47	0.11 116	0.24 127	0.00 1	0.00 1	0.23 92	0.26 148	0.03 63	1.42 45	1.26 131	0.27 98	0.17 120	2.57 134	0.18 85	2.27 132	3.13 93	0.00 1	0.14 121	0.00 1	0.01 64	0.00 1	0.09 119

CroCo_RVC	0.47 80	0.11 138	0.00 1	0.01 35	0.04 35	0.01 36	0.03 47	0.11 116	0.24 127	0.00 1	0.00 1	0.23 92	0.26 148	0.03 63	1.42 45	1.26 131	0.27 98	0.17 120	2.57 134	0.18 85	2.27 132	3.13 93	0.00 1	0.14 121	0.00 1	0.01 64	0.00 1	0.09 119

CFNet_pseudo	0.35 52	0.11 138	0.00 1	0.04 123	0.18 132	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.05 60	0.04 72	0.00 1	0.24 95	0.02 57	0.01 11	2.87 126	0.58 72	0.25 92	0.01 35	1.59 100	0.05 33	0.57 55	2.08 59	0.46 195	0.07 74	0.00 1	0.04 108	0.15 49	0.01 69

RALCasStereoNet	0.43 72	0.11 138	0.00 1	0.06 142	0.17 123	0.02 92	0.12 106	0.08 105	0.08 86	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.02 57	0.03 63	2.51 111	2.35 194	0.13 55	0.00 1	0.66 52	0.67 157	0.73 65	3.65 112	0.00 1	0.06 59	0.00 1	0.02 90	0.01 16	0.01 69

RALAANet	0.49 87	0.10 132	0.02 127	0.03 107	0.15 114	0.02 92	0.08 86	0.02 62	0.07 79	0.08 81	0.00 1	0.24 95	0.03 80	0.06 100	2.51 111	0.54 61	0.24 87	0.05 77	1.14 80	0.47 139	1.56 109	4.37 139	0.00 1	0.11 108	0.00 1	0.01 64	1.42 111	0.02 89

Anonymous	0.91 129	0.06 93	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.01 36	0.03 47	0.09 108	0.39 156	1.18 171	0.00 1	0.30 108	0.50 172	0.05 92	2.13 85	2.38 198	0.50 144	0.39 184	4.12 154	0.32 122	3.68 169	5.97 182	0.01 85	0.08 83	0.00 1	0.02 90	2.29 148	0.02 89

HCRNet	0.18 25	0.04 54	0.00 1	0.11 161	0.01 5	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.01 9	0.56 146	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	1.07 31	0.25 10	0.10 43	0.00 1	0.05 10	0.03 24	0.16 15	1.20 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.36 109	0.00 1

ARAFT	0.36 55	0.02 14	0.00 1	0.06 142	0.07 62	0.00 1	0.01 11	0.02 62	0.04 48	1.20 174	0.00 1	0.36 123	0.02 57	0.04 80	1.06 30	0.47 43	0.11 47	0.02 52	1.97 118	0.08 42	1.10 97	2.01 56	0.00 1	0.05 46	0.00 1	0.00 1	0.87 92	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.53 96	0.08 116	0.01 98	0.11 161	0.34 167	0.10 138	0.38 154	0.01 34	0.06 71	0.14 98	0.00 1	0.42 136	0.02 57	0.02 38	3.15 136	0.41 33	0.15 61	0.01 35	1.59 100	0.18 85	1.08 94	2.94 88	0.00 1	0.13 120	0.00 1	0.15 131	2.75 167	0.00 1

AFF-stereo	0.47 80	0.14 151	0.01 98	0.09 159	0.17 123	0.09 132	0.33 150	0.03 76	0.05 60	0.00 1	0.00 1	0.41 131	0.02 57	0.02 38	3.15 136	0.46 41	0.14 59	0.11 100	1.99 119	0.14 67	1.17 101	1.97 55	0.00 1	0.10 101	0.00 1	0.11 129	1.95 131	0.01 69

RAFT + AFF	0.23 35	0.01 8	0.00 1	0.01 35	0.01 5	0.01 36	0.12 106	0.01 34	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.17 77	0.03 80	0.01 11	4.18 165	0.43 37	0.05 19	0.00 1	0.59 50	0.01 13	0.37 40	0.05 2	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.03 100	0.01 16	0.00 1

GMStereo	0.16 20	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.01 36	0.01 11	0.00 1	0.02 26	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.01 11	0.67 12	0.29 19	0.09 30	0.02 52	0.95 72	0.00 1	0.25 26	1.07 36	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.82 87	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.05 3	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 42	0.01 21	0.02 38	0.55 8	0.22 8	0.01 1	0.00 1	0.02 4	0.02 18	0.13 11	0.13 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.03 1	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.01 21	0.00 1	0.35 5	0.17 6	0.04 11	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.04 3	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.24 39	0.14 151	0.01 98	0.07 152	0.20 137	0.01 36	0.20 118	0.01 34	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.34 117	0.00 1	0.11 125	1.53 53	0.37 31	0.20 77	0.11 100	1.18 82	0.19 91	0.69 63	0.90 32	0.00 1	0.11 108	0.00 1	0.01 64	0.05 36	0.00 1

UNet	0.16 20	0.03 29	0.00 1	0.01 35	0.10 77	0.02 92	0.02 31	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.09 42	0.01 21	0.13 139	0.77 17	0.26 13	0.11 47	0.01 35	0.19 25	0.03 24	0.31 35	0.16 8	0.00 1	0.05 46	0.00 1	0.00 1	1.90 128	0.00 1

UPFNet	0.12 11	0.03 29	0.01 98	0.02 79	0.06 51	0.01 36	0.02 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.00 1	0.05 92	0.76 15	0.23 9	0.04 11	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.17 16	0.18 10	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	1.44 112	0.00 1

HGLStereo	0.15 18	0.05 77	0.01 98	0.01 35	0.07 62	0.01 36	0.05 69	0.00 1	0.02 26	0.47 137	0.00 1	0.05 16	0.01 21	0.02 38	0.80 21	0.35 25	0.12 52	0.00 1	0.20 27	0.02 18	0.33 37	1.36 42	0.02 107	0.03 31	0.00 1	0.00 1	0.09 44	0.00 1

DMCA	0.07 8	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.03 47	0.00 1	0.01 9	0.06 79	0.00 1	0.07 22	0.01 21	0.01 11	0.61 10	0.39 32	0.05 19	0.02 52	0.08 15	0.02 18	0.14 12	0.36 16	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC	0.60 107	0.10 132	0.16 170	0.02 79	0.14 106	0.02 92	1.55 189	0.01 34	0.07 79	0.05 78	0.00 1	0.07 22	0.13 129	0.11 125	5.03 183	0.78 104	0.35 118	0.13 106	2.09 122	0.68 159	1.33 104	2.63 77	0.09 141	0.17 136	0.05 135	0.00 1	0.01 16	0.47 145

FADNet	0.64 115	0.08 116	0.10 163	0.01 35	0.15 114	0.02 92	1.11 179	0.01 34	0.05 60	0.01 59	0.00 1	0.13 60	0.08 118	0.21 159	4.49 173	0.59 75	0.31 113	0.22 141	3.50 148	0.72 163	1.58 111	2.78 82	0.03 117	0.09 92	0.12 153	0.35 150	0.06 38	0.34 143

AF-Net	0.29 45	0.02 14	0.01 98	0.05 130	0.06 51	0.01 36	1.26 181	0.44 157	0.05 60	0.02 65	0.00 1	0.34 117	0.01 21	0.03 63	1.13 34	0.27 15	0.07 25	0.00 1	0.93 69	0.12 57	0.20 22	2.56 73	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.01 64	0.29 66	0.02 89

RP	0.36 55	0.01 8	0.01 98	0.02 79	0.20 137	0.00 1	0.56 161	0.10 110	0.21 120	0.12 95	0.00 1	0.17 77	0.00 1	0.06 100	1.69 62	0.25 10	0.12 52	0.00 1	0.20 27	0.07 39	0.11 9	3.35 103	0.00 1	0.02 20	0.01 108	0.00 1	2.22 142	0.15 124

NCC-stereo	0.35 52	0.20 165	0.02 127	0.05 130	0.11 85	0.01 36	0.86 169	0.79 172	0.25 131	0.00 1	0.00 1	0.11 54	0.03 80	0.03 63	1.72 63	0.36 27	0.09 30	0.01 35	0.71 56	0.21 100	0.25 26	2.76 79	0.08 137	0.04 36	0.01 108	0.29 148	0.17 56	0.27 132

stereogan	0.49 87	0.13 147	0.07 157	0.02 79	0.26 156	0.04 114	0.11 101	0.02 62	0.20 118	0.29 122	0.00 1	0.32 114	0.00 1	0.04 80	2.09 83	0.59 75	0.22 82	0.01 35	0.87 68	0.14 67	0.50 51	5.02 157	0.01 85	0.04 36	0.04 128	0.00 1	2.29 148	0.01 69

Nwc_Net	0.29 45	0.02 14	0.01 98	0.05 130	0.06 51	0.01 36	1.26 181	0.44 157	0.05 60	0.02 65	0.00 1	0.34 117	0.01 21	0.03 63	1.13 34	0.27 15	0.07 25	0.00 1	0.93 69	0.12 57	0.20 22	2.56 73	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.01 64	0.29 66	0.02 89

Abc-Net	0.35 52	0.20 165	0.02 127	0.05 130	0.11 85	0.01 36	0.86 169	0.79 172	0.25 131	0.00 1	0.00 1	0.11 54	0.03 80	0.03 63	1.72 63	0.36 27	0.09 30	0.01 35	0.71 56	0.21 100	0.25 26	2.76 79	0.08 137	0.04 36	0.01 108	0.29 148	0.17 56	0.27 132
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RASNet	0.27 43	0.01 8	0.00 1	0.01 35	0.06 51	0.01 36	0.00 1	0.02 62	0.04 48	0.59 148	0.00 1	0.03 8	0.01 21	0.27 170	0.72 14	0.67 89	0.16 64	0.00 1	0.14 19	0.00 1	0.63 57	2.30 66	0.00 1	0.05 46	0.03 125	0.01 64	1.27 103	0.18 126

RYNet	0.17 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.03 8	0.00 1	0.00 1	4.06 164	0.27 15	0.01 1	0.00 1	0.03 6	0.00 1	0.06 4	0.03 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.02 90	0.04 34	0.00 1

CC-Net-ROB	1.00 137	0.63 197	0.00 1	0.85 195	0.70 191	2.52 215	0.42 156	0.00 1	0.01 9	0.21 112	0.00 1	10.16 205	2.04 187	0.32 179	1.20 38	0.36 27	0.38 122	0.02 52	1.79 112	0.08 42	0.34 38	0.36 16	4.24 229	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.28 64	0.01 69

GANetREF_RVC	0.43 72	0.20 165	0.00 1	0.16 172	0.14 106	0.01 36	0.05 69	0.01 34	0.11 102	0.04 72	0.00 1	1.85 179	0.02 57	0.06 100	1.28 42	0.43 37	0.56 152	0.11 100	1.55 97	0.14 67	1.11 98	0.88 31	0.00 1	0.06 59	0.00 1	0.00 1	2.73 166	0.01 69
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
TDLM	0.05 3	0.00 1	0.01 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 64	0.00 1	0.03 63	0.13 1	0.08 1	0.19 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 2	0.63 24	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 24	0.00 1

CFNet	0.13 15	0.06 93	0.00 1	0.03 107	0.07 62	0.01 36	0.10 96	0.04 84	0.02 26	0.07 80	0.00 1	0.07 22	0.02 57	0.04 80	1.15 37	0.12 4	0.21 81	0.00 1	0.17 24	0.04 26	0.47 46	0.41 20	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.01 64	0.48 72	0.00 1

CFNet_RVC	0.30 48	0.12 143	0.02 127	0.00 1	0.07 62	0.02 92	0.09 90	0.00 1	0.03 40	0.02 65	0.00 1	0.10 50	0.02 57	0.06 100	2.67 120	0.47 43	0.28 105	0.02 52	1.05 77	0.13 62	0.77 68	1.28 40	0.01 85	0.16 130	0.00 1	0.01 64	0.78 86	0.00 1

CVANet_RVC	0.10 10	0.00 1	0.01 98	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 11	0.04 84	0.02 26	0.01 59	0.00 1	0.18 82	0.00 1	0.04 80	0.18 2	0.10 2	0.19 73	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.06 4	1.46 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 54	0.16 125

NLCA_NET_v2_RVC	0.25 40	0.04 54	0.01 98	0.01 35	0.12 97	0.00 1	0.33 150	0.00 1	1.16 200	0.98 164	0.00 1	0.09 42	0.00 1	0.01 11	1.44 48	0.31 21	0.11 47	0.02 52	0.43 42	0.04 26	0.19 21	0.57 23	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.66 166	0.05 36	0.03 105
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.42 69	0.17 159	0.03 140	0.12 163	0.17 123	0.01 36	0.09 90	0.03 76	0.09 91	0.28 121	0.00 1	0.25 98	0.01 21	0.05 92	2.70 122	0.49 51	0.20 77	0.01 35	1.22 83	0.16 79	0.82 75	2.09 60	0.87 208	0.03 31	0.00 1	0.00 1	0.41 70	1.09 157

AANet_RVC	0.05 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.00 1	0.49 6	0.13 5	0.04 11	0.00 1	0.24 32	0.02 18	0.07 7	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.22 32	0.02 14	0.00 1	0.01 35	0.05 43	0.01 36	0.01 11	0.04 84	0.09 91	0.00 1	0.00 1	0.12 59	0.03 80	0.08 113	1.03 28	0.51 55	0.25 92	0.01 35	0.43 42	0.08 42	1.04 93	1.63 48	0.00 1	0.04 36	0.00 1	0.00 1	0.34 68	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PS-NSSS	0.29 45	0.07 105	0.00 1	0.15 169	0.13 102	0.15 159	0.25 139	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	1.47 173	0.03 80	0.11 125	1.04 29	0.31 21	0.24 87	0.01 35	0.77 64	0.01 13	0.31 35	0.32 14	0.72 204	0.01 12	0.00 1	0.00 1	1.72 124	0.00 1

AMNet	0.18 25	0.06 93	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.05 119	0.01 11	0.00 1	0.10 100	0.20 110	0.00 1	0.54 149	0.21 144	0.49 197	0.76 15	0.61 79	0.30 108	0.00 1	0.16 23	0.11 53	0.42 44	0.21 12	0.00 1	0.08 83	0.00 1	0.25 146	0.12 46	0.27 132

iResNetv2_ROB	0.55 102	0.13 147	0.00 1	0.08 155	0.12 97	0.01 36	0.07 82	1.96 211	0.06 71	0.48 139	0.00 1	0.25 98	0.01 21	0.05 92	2.15 86	0.47 43	0.31 113	0.00 1	2.45 129	0.07 39	2.42 139	1.03 35	0.00 1	0.19 141	0.00 1	0.00 1	2.55 161	0.00 1

DISCO	0.26 41	0.06 93	0.00 1	0.01 35	0.09 71	0.01 36	0.27 143	0.00 1	0.03 40	0.99 165	0.00 1	0.10 50	0.01 21	0.02 38	0.99 26	0.44 40	0.09 30	0.01 35	0.72 60	0.08 42	0.26 30	1.90 52	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	1.02 95	0.04 110

iResNet_ROB	0.50 92	0.08 116	0.00 1	0.05 130	0.11 85	0.01 36	0.11 101	2.04 213	0.06 71	0.62 150	0.00 1	0.26 102	0.01 21	0.04 80	2.33 98	0.76 101	0.20 77	0.00 1	2.71 138	0.01 13	1.08 94	0.72 27	0.00 1	0.15 128	0.00 1	0.02 90	2.24 143	0.01 69

raft_robust	0.53 96	0.07 105	0.00 1	0.00 1	0.11 85	0.00 1	0.03 47	1.12 190	0.01 9	0.01 59	0.01 81	0.38 126	0.05 99	0.05 92	1.78 67	0.95 114	0.14 59	0.16 118	3.57 149	0.24 108	1.56 109	3.73 114	0.01 85	0.20 143	0.00 1	0.03 100	0.14 48	0.08 118

RAFT_CTSACE	0.23 35	0.07 105	0.00 1	0.08 155	0.01 5	0.11 145	0.01 11	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.01 81	0.03 8	0.01 21	0.01 11	1.66 59	0.58 72	0.15 61	0.02 52	0.35 39	0.09 47	0.36 39	2.36 68	0.00 1	0.04 36	0.18 167	0.00 1	0.01 16	0.01 69

GMOStereo	0.54 98	0.04 54	0.00 1	0.01 35	0.21 140	0.10 138	0.22 124	0.05 90	0.04 48	0.00 1	0.01 81	0.09 42	0.07 109	0.02 38	2.59 113	2.33 190	0.09 30	0.19 127	1.45 92	0.26 112	0.88 81	4.91 149	0.00 1	0.16 130	0.00 1	0.06 117	0.68 79	0.00 1

error version	0.54 98	0.04 54	0.00 1	0.01 35	0.21 140	0.10 138	0.22 124	0.05 90	0.04 48	0.00 1	0.01 81	0.09 42	0.07 109	0.02 38	2.59 113	2.33 190	0.09 30	0.19 127	1.45 92	0.26 112	0.88 81	4.91 149	0.00 1	0.16 130	0.00 1	0.06 117	0.68 79	0.00 1

test-v	0.54 98	0.04 54	0.00 1	0.01 35	0.21 140	0.10 138	0.22 124	0.05 90	0.04 48	0.00 1	0.01 81	0.09 42	0.07 109	0.02 38	2.59 113	2.33 190	0.09 30	0.19 127	1.45 92	0.26 112	0.88 81	4.91 149	0.00 1	0.16 130	0.00 1	0.06 117	0.68 79	0.00 1

test-2	0.54 98	0.04 54	0.00 1	0.01 35	0.21 140	0.10 138	0.22 124	0.05 90	0.04 48	0.00 1	0.01 81	0.09 42	0.07 109	0.02 38	2.59 113	2.33 190	0.09 30	0.19 127	1.45 92	0.26 112	0.88 81	4.91 149	0.00 1	0.16 130	0.00 1	0.06 117	0.68 79	0.00 1

ADLNet	0.19 29	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.06 51	0.00 1	0.02 31	0.19 131	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.82 159	0.00 1	0.08 113	2.29 94	0.41 33	0.08 27	0.00 1	0.06 12	0.06 38	0.14 12	0.95 33	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.03 31	0.00 1

NCCL2	0.61 108	0.20 165	0.01 98	0.18 174	0.52 179	0.04 114	0.29 144	0.03 76	0.12 105	0.79 156	0.01 81	0.30 108	0.03 80	0.18 151	2.20 90	0.63 81	0.45 133	0.11 100	0.25 34	0.13 62	1.32 103	3.69 113	0.65 202	0.18 139	0.04 128	0.14 130	3.34 189	0.57 147

CASnet	0.41 68	0.03 29	0.00 1	0.01 35	0.14 106	0.03 109	0.20 118	0.02 62	0.08 86	0.02 65	0.02 89	0.30 108	0.17 136	0.00 1	1.78 67	0.66 86	0.31 113	0.22 141	0.47 46	0.15 76	2.80 149	2.82 84	0.00 1	0.14 121	0.00 1	0.01 64	0.69 83	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.42 69	0.03 29	0.02 127	0.00 1	0.10 77	0.02 92	0.07 82	0.46 159	0.07 79	0.04 72	0.02 89	0.15 72	0.02 57	0.01 11	2.45 106	0.93 113	0.32 116	0.10 93	0.67 54	0.25 109	1.46 107	1.94 54	0.00 1	0.08 83	0.00 1	0.00 1	2.27 146	0.01 69

test_1	0.98 132	0.06 93	0.00 1	0.01 35	0.25 152	0.11 145	0.10 96	0.96 182	0.09 91	0.10 91	0.02 89	0.07 22	0.05 99	0.03 63	3.34 144	2.30 187	0.18 68	0.17 120	5.52 171	0.20 94	2.23 130	6.83 202	0.00 1	0.21 145	0.17 165	0.07 124	3.15 184	0.32 138

test_3	1.00 137	0.07 105	0.00 1	0.01 35	0.25 152	0.11 145	0.12 106	0.88 175	0.09 91	0.08 81	0.02 89	0.07 22	0.05 99	0.03 63	3.59 151	2.30 187	0.18 68	0.17 120	5.57 173	0.20 94	2.19 128	6.76 201	0.00 1	0.22 150	0.19 169	0.07 124	3.40 191	0.32 138

STTStereo	0.22 32	0.07 105	0.03 140	0.02 79	0.08 66	0.01 36	0.36 153	0.00 1	0.69 185	0.19 106	0.02 89	0.06 19	0.01 21	0.01 11	2.15 86	0.43 37	0.06 22	0.00 1	0.20 27	0.04 26	0.27 32	0.67 25	0.06 134	0.04 36	0.00 1	0.06 117	0.13 47	0.25 131

ADCRef	1.34 155	0.41 186	0.39 177	0.12 163	0.81 196	0.32 179	0.86 169	0.42 155	2.11 214	0.70 154	0.02 89	0.39 128	0.06 106	0.31 178	5.12 184	1.00 119	0.30 108	0.25 153	3.29 144	0.78 168	1.09 96	3.78 116	1.07 212	0.32 162	1.10 200	2.76 200	1.24 102	7.08 200

LVE	17.70 241	25.24 244	6.02 235	47.66 251	30.55 250	42.15 248	37.64 249	0.92 181	1.92 212	3.11 235	0.03 95	21.36 224	26.37 241	59.12 250	5.21 187	1.22 129	6.30 233	0.78 208	29.93 239	1.17 192	9.97 242	8.22 231	55.32 252	3.82 244	19.25 250	10.53 235	11.57 236	12.58 224

Dean	18.84 244	31.43 254	4.15 229	56.06 257	33.28 254	49.41 254	37.37 248	3.21 223	4.38 226	1.58 193	0.03 95	26.03 230	34.61 249	57.09 248	7.74 206	0.90 111	8.47 240	0.31 170	25.72 236	1.51 207	8.39 229	7.38 213	54.84 251	2.74 237	18.36 248	10.10 233	13.28 238	10.20 215

CES	0.52 94	0.08 116	0.01 98	0.02 79	0.13 102	0.01 36	0.11 101	0.27 142	0.45 163	0.19 106	0.03 95	0.41 131	0.33 160	0.20 157	2.94 129	1.78 155	0.67 160	0.47 190	0.22 31	0.45 136	2.65 145	2.45 69	0.00 1	0.06 59	0.00 1	0.00 1	0.02 24	0.04 110

test-3	0.98 132	0.06 93	0.00 1	0.01 35	0.25 152	0.11 145	0.10 96	0.96 182	0.09 91	0.11 93	0.03 95	0.07 22	0.05 99	0.03 63	3.31 143	2.30 187	0.18 68	0.17 120	5.52 171	0.20 94	2.23 130	6.84 204	0.00 1	0.21 145	0.17 165	0.07 124	3.15 184	0.32 138

DSFCA	0.20 30	0.05 77	0.01 98	0.01 35	0.18 132	0.02 92	0.23 132	0.02 62	0.09 91	0.00 1	0.03 95	0.08 38	0.01 21	0.02 38	0.94 25	0.46 41	0.13 55	0.15 111	0.19 25	0.11 53	0.41 41	1.19 37	0.06 134	0.07 74	0.09 145	0.06 117	0.74 84	0.13 123

BEATNet_4x	0.68 119	0.16 158	0.04 146	0.03 107	0.10 77	0.08 131	0.30 145	0.05 90	0.25 131	0.08 81	0.03 95	0.38 126	0.16 134	0.34 183	3.15 136	1.27 133	0.95 184	0.70 203	0.77 64	0.16 79	3.27 158	5.32 161	0.00 1	0.25 155	0.00 1	0.01 64	0.61 78	0.01 69

HSM	0.36 55	0.03 29	0.00 1	0.04 123	0.17 123	0.01 36	0.05 69	0.69 168	0.08 86	0.00 1	0.03 95	0.23 92	0.02 57	0.02 38	2.08 82	0.41 33	0.15 61	0.00 1	1.64 103	0.18 85	1.15 99	1.54 46	0.00 1	0.06 59	0.00 1	0.00 1	1.16 97	0.01 69

CREStereo++_RVC	0.56 104	0.03 29	0.00 1	0.02 79	0.15 114	0.01 36	0.11 101	0.17 128	0.11 102	0.17 103	0.04 102	0.13 60	0.05 99	0.01 11	1.80 70	1.51 144	0.35 118	0.20 135	1.43 90	0.14 67	2.11 122	2.81 83	0.04 123	0.07 74	0.00 1	0.02 90	3.53 201	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
LoS_RVC	0.68 119	0.15 155	0.00 1	0.01 35	0.14 106	0.01 36	0.03 47	0.07 100	0.45 163	1.19 172	0.05 103	0.35 120	0.20 139	0.08 113	2.31 96	1.81 156	0.28 105	1.18 224	2.00 120	0.35 126	3.46 163	3.92 122	0.04 123	0.05 46	0.00 1	0.01 64	0.06 38	0.02 89

tt_ll	0.68 119	0.15 155	0.00 1	0.01 35	0.14 106	0.01 36	0.03 47	0.07 100	0.45 163	1.19 172	0.05 103	0.35 120	0.20 139	0.08 113	2.31 96	1.81 156	0.28 105	1.18 224	2.00 120	0.35 126	3.46 163	3.92 122	0.04 123	0.05 46	0.00 1	0.01 64	0.06 38	0.02 89

s12784h	1.03 139	0.04 54	0.01 98	0.02 79	0.13 102	0.01 36	0.03 47	0.24 137	0.36 147	0.24 117	0.05 103	0.14 64	0.23 146	0.01 11	1.65 58	2.06 173	0.50 144	0.17 120	2.39 128	0.28 118	4.51 184	3.62 110	0.02 107	0.08 83	0.86 195	0.95 176	4.11 211	5.06 191

LoS	0.67 116	0.04 54	0.01 98	0.01 35	0.05 43	0.01 36	0.03 47	2.71 219	0.49 169	0.38 130	0.06 106	0.54 149	0.50 172	0.13 139	1.99 80	2.02 170	0.71 165	0.44 188	1.13 79	0.28 118	3.53 165	2.92 86	0.03 117	0.08 83	0.00 1	0.00 1	0.03 31	0.02 89

APVNet	0.38 61	0.09 125	0.00 1	0.05 130	0.05 43	0.01 36	0.04 61	0.09 108	0.02 26	0.10 91	0.06 106	0.15 72	0.01 21	0.04 80	1.80 70	0.61 79	0.22 82	0.10 93	1.79 112	0.20 94	0.96 88	3.22 99	0.00 1	0.10 101	0.00 1	0.00 1	0.54 73	0.02 89

DeepPrunerF	1.56 166	0.75 201	0.00 1	2.44 214	7.08 227	1.22 201	2.49 204	0.27 142	2.00 213	0.02 65	0.06 106	0.17 77	0.01 21	0.05 92	4.22 167	1.04 122	0.13 55	0.13 106	1.65 104	0.10 49	0.86 80	1.21 39	0.10 143	0.05 46	13.02 240	0.85 173	2.24 143	0.04 110

CIPLG	0.47 80	0.05 77	0.14 167	0.02 79	0.21 140	0.02 92	0.22 124	0.10 110	0.31 142	0.04 72	0.07 109	0.11 54	0.04 96	0.27 170	2.26 93	0.57 67	0.27 98	0.02 52	1.66 107	0.14 67	0.80 71	3.18 96	0.01 85	0.06 59	0.08 142	0.04 108	1.98 132	0.02 89

IPLGR_C	0.46 78	0.05 77	0.14 167	0.02 79	0.22 146	0.02 92	0.23 132	0.10 110	0.27 136	0.04 72	0.07 109	0.06 19	0.04 96	0.25 164	1.94 79	0.53 58	0.24 87	0.02 52	1.71 111	0.08 42	0.82 75	3.21 98	0.02 107	0.05 46	0.08 142	0.04 108	2.15 141	0.02 89

GES	0.67 116	0.04 54	0.01 98	0.00 1	0.11 85	0.01 36	0.40 155	0.01 34	0.24 127	0.21 112	0.08 111	0.25 98	0.07 109	0.01 11	3.46 147	0.74 100	0.26 96	0.06 82	5.71 175	0.18 85	1.93 117	2.92 86	0.04 123	0.15 128	0.01 108	0.01 64	0.16 54	0.87 154

DLCB_ROB	0.17 22	0.07 105	0.02 127	0.05 130	0.09 71	0.03 109	0.17 116	0.00 1	0.02 26	0.26 120	0.08 111	0.07 22	0.02 57	0.04 80	0.61 10	0.30 20	0.23 86	0.04 74	0.15 21	0.02 18	0.68 61	1.29 41	0.01 85	0.06 59	0.03 125	0.05 113	0.15 49	0.04 110

GEStereo_RVC	0.80 125	0.04 54	0.01 98	0.01 35	0.16 121	0.01 36	0.24 137	0.30 146	0.12 105	0.19 106	0.09 113	0.29 107	0.02 57	0.05 92	1.55 56	1.38 138	0.27 98	0.09 91	4.90 162	0.36 128	2.28 135	5.73 174	0.25 175	0.26 157	0.00 1	0.03 100	2.63 163	0.23 130

sCroCo_RVC	0.75 124	0.05 77	0.00 1	0.01 35	0.04 35	0.01 36	0.02 31	0.12 118	0.54 174	0.46 135	0.09 113	0.45 140	0.33 160	0.02 38	2.19 89	2.41 201	0.34 117	0.25 153	1.83 115	0.39 129	3.36 161	5.64 171	0.02 107	0.14 121	0.00 1	0.00 1	1.51 118	0.04 110

CAS	0.37 60	0.04 54	0.00 1	0.01 35	0.10 77	0.02 92	0.26 140	0.07 100	0.38 155	0.46 135	0.10 115	0.20 85	0.15 132	0.11 125	1.68 61	1.09 125	0.27 98	0.37 181	0.43 42	0.23 105	1.76 114	2.12 62	0.01 85	0.06 59	0.00 1	0.05 113	0.06 38	0.07 117

ACRE	0.47 80	0.05 77	0.12 165	0.02 79	0.21 140	0.02 92	0.22 124	0.10 110	0.28 140	0.04 72	0.10 115	0.11 54	0.04 96	0.28 173	2.00 81	0.53 58	0.27 98	0.02 52	1.67 108	0.15 76	0.80 71	3.19 97	0.02 107	0.05 46	0.08 142	0.04 108	2.32 151	0.02 89

Former-RAFT_DAM_RVC	0.31 50	0.02 14	0.00 1	0.01 35	0.06 51	0.01 36	0.03 47	0.01 34	0.08 86	0.01 59	0.12 117	0.07 22	0.06 106	0.02 38	1.87 73	0.58 72	0.11 47	0.06 82	1.02 76	0.07 39	0.84 77	3.29 101	0.00 1	0.04 36	0.00 1	0.00 1	0.02 24	0.00 1

MIM_Stereo	0.47 80	0.03 29	0.00 1	0.01 35	0.10 77	0.09 132	0.05 69	0.10 110	0.05 60	0.00 1	0.13 118	0.07 22	0.03 80	0.02 38	2.11 84	2.02 170	0.11 47	0.02 52	2.15 123	0.43 132	0.64 58	3.10 92	0.02 107	0.06 59	0.09 145	0.15 131	0.98 94	0.03 105

MyStereo04	1.03 139	0.19 162	0.02 127	0.06 142	0.23 147	0.01 36	0.08 86	0.06 96	0.07 79	2.00 208	0.14 119	0.30 108	0.01 21	0.06 100	2.39 104	1.44 143	0.35 118	0.02 52	8.36 196	1.24 197	3.24 156	3.42 105	0.96 210	0.38 163	0.07 139	0.15 131	2.45 156	0.00 1

IPLG	0.69 122	0.04 54	0.01 98	0.01 35	0.19 135	0.00 1	0.04 61	0.39 153	0.12 105	0.39 131	0.16 120	0.11 54	0.08 118	0.26 165	4.55 174	0.88 109	0.24 87	0.07 85	1.69 109	0.27 117	0.68 61	4.20 133	0.00 1	0.21 145	0.02 122	0.74 168	3.38 190	0.00 1

TANstereo	0.49 87	0.03 29	0.00 1	0.04 123	0.11 85	0.01 36	0.02 31	0.23 134	0.27 136	0.17 103	0.16 120	0.14 64	0.09 121	0.01 11	1.54 54	1.42 140	0.41 126	0.19 127	0.32 37	0.14 67	2.15 124	2.15 63	0.15 160	0.06 59	0.00 1	0.01 64	3.51 197	0.00 1

XX-TBD	0.49 87	0.03 29	0.00 1	0.04 123	0.11 85	0.01 36	0.02 31	0.23 134	0.27 136	0.17 103	0.16 120	0.14 64	0.09 121	0.01 11	1.54 54	1.42 140	0.41 126	0.19 127	0.32 37	0.14 67	2.15 124	2.15 63	0.15 160	0.06 59	0.00 1	0.01 64	3.51 197	0.00 1

FCDSN-DC	0.88 127	0.24 177	1.43 212	0.50 190	0.72 193	0.34 182	0.73 166	0.25 139	0.37 149	0.40 133	0.16 120	0.91 163	0.11 124	0.18 151	4.94 181	1.22 129	0.43 129	0.19 127	0.65 51	0.14 67	2.51 143	5.12 158	0.00 1	1.23 207	0.01 108	0.35 150	0.57 77	0.12 122
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	0.61 108	0.27 180	0.41 179	0.19 176	0.30 160	0.01 36	0.31 146	0.25 139	0.22 122	0.14 98	0.16 120	0.41 131	0.06 106	0.20 157	3.96 158	0.66 86	0.44 132	0.78 208	0.53 48	0.43 132	0.75 66	3.35 103	0.13 155	0.55 178	0.10 148	0.91 175	0.34 68	0.55 146

DDUNet	4.89 209	8.16 227	1.37 210	15.28 227	11.53 232	13.06 227	13.61 228	0.03 76	0.08 86	0.31 125	0.17 125	2.81 185	0.12 126	30.11 239	1.31 44	0.42 36	5.42 230	3.10 242	7.68 191	3.60 237	0.64 58	3.51 107	7.13 232	0.11 108	0.13 156	0.00 1	2.47 157	0.00 1

CREStereo	0.49 87	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.09 71	0.01 36	0.02 31	0.23 134	0.36 147	0.19 106	0.18 126	0.30 108	0.26 148	0.01 11	2.49 110	1.93 162	0.40 125	0.20 135	1.44 91	0.45 136	2.20 129	1.90 52	0.02 107	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.55 75	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
pcwnet_v2	0.67 116	0.22 172	0.09 161	0.08 155	0.53 180	0.01 36	0.02 31	0.03 76	0.07 79	1.11 170	0.19 127	0.50 143	0.02 57	0.01 11	3.39 146	0.67 89	0.51 146	0.15 111	2.47 131	0.11 53	1.34 105	3.05 91	0.83 207	0.09 92	0.00 1	0.00 1	1.55 121	1.16 162

PDISCO_ROB	0.39 64	0.06 93	0.00 1	0.03 107	0.09 71	0.01 36	0.32 147	0.01 34	0.05 60	0.77 155	0.19 127	0.10 50	0.02 57	0.02 38	1.23 40	0.56 64	0.26 96	0.04 74	0.71 56	0.32 122	0.80 71	2.63 77	0.00 1	0.06 59	0.21 172	0.00 1	2.00 135	0.00 1

ACVNet-4b	13.47 231	22.61 240	3.70 227	40.58 244	16.09 238	37.09 243	30.22 240	0.54 162	0.42 158	0.34 127	0.20 129	27.86 233	7.56 213	58.01 249	7.70 205	0.55 62	6.82 235	0.37 181	19.63 223	1.22 196	7.95 221	5.77 178	54.71 247	2.12 230	0.19 169	0.61 164	1.83 127	8.95 211

ICVP	0.47 80	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.08 66	0.01 36	0.18 117	0.02 62	0.10 100	0.33 126	0.20 129	0.26 102	0.07 109	0.06 100	1.66 59	1.04 122	0.62 157	0.58 199	0.73 62	0.49 140	1.71 112	4.07 125	0.01 85	0.10 101	0.00 1	0.01 64	0.21 62	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Ntro	11.53 227	20.07 236	3.00 224	43.23 247	14.55 237	33.85 240	28.83 237	0.08 105	0.41 157	0.22 115	0.21 131	15.85 218	3.28 198	28.17 238	7.97 212	0.51 55	4.77 223	0.15 111	24.61 233	0.94 179	7.73 219	6.31 185	52.82 244	1.54 216	0.15 159	2.18 193	2.50 159	7.45 203

DMCA-RVC	0.23 35	0.05 77	0.09 161	0.03 107	0.17 123	0.07 127	0.64 164	0.04 84	0.48 166	0.66 153	0.21 131	0.04 11	0.02 57	0.04 80	1.20 38	0.36 27	0.22 82	0.10 93	0.10 17	0.10 49	0.25 26	0.48 22	0.05 131	0.07 74	0.04 128	0.01 64	0.82 87	0.00 1

PMTNet	0.63 112	0.03 29	0.00 1	0.01 35	0.12 97	0.01 36	0.13 111	0.24 137	0.33 143	0.35 128	0.21 131	0.33 116	0.23 146	0.01 11	3.80 155	1.94 163	0.45 133	0.15 111	2.46 130	0.31 120	2.46 142	2.10 61	0.01 85	0.07 74	0.95 196	0.02 90	0.15 49	0.00 1

RTS	2.13 183	0.09 125	0.05 152	0.06 142	0.27 157	0.12 154	3.10 207	0.06 96	0.23 123	1.39 178	0.21 131	0.76 155	0.13 129	0.43 191	10.72 233	2.25 178	1.08 190	0.24 146	6.92 187	0.94 179	3.54 166	4.78 145	0.00 1	0.44 170	0.69 187	16.39 250	1.48 115	1.22 163

RTSA	2.13 183	0.09 125	0.05 152	0.06 142	0.27 157	0.12 154	3.10 207	0.06 96	0.23 123	1.39 178	0.21 131	0.76 155	0.13 129	0.43 191	10.72 233	2.25 178	1.08 190	0.24 146	6.92 187	0.94 179	3.54 166	4.78 145	0.00 1	0.44 170	0.69 187	16.39 250	1.48 115	1.22 163

IMH	19.35 246	25.33 245	8.35 242	43.47 248	30.55 250	42.09 247	40.33 252	3.51 226	8.89 241	0.16 100	0.25 136	33.42 239	33.95 248	77.49 255	6.93 199	1.33 136	8.16 239	2.24 238	30.28 242	1.37 203	8.71 231	7.74 220	55.71 255	1.76 222	10.94 236	7.82 225	8.50 231	23.20 247

IPLGR	0.81 126	0.06 93	0.06 155	0.02 79	0.30 160	0.00 1	0.04 61	0.03 76	0.13 108	1.09 169	0.25 136	0.08 38	0.08 118	0.13 139	4.58 175	0.95 114	0.70 162	0.15 111	2.82 140	0.53 142	1.16 100	4.58 142	0.00 1	0.23 153	0.10 148	0.78 170	3.13 183	0.00 1

RGC	0.52 94	0.25 178	0.94 202	0.07 152	0.23 147	0.09 132	0.15 115	0.03 76	0.09 91	0.29 122	0.29 138	0.14 64	0.03 80	0.08 113	2.16 88	0.27 15	0.25 92	0.01 35	0.93 69	0.23 105	0.78 69	4.33 138	0.00 1	0.08 83	0.01 108	0.35 150	1.31 104	0.77 151

MIPNet	0.72 123	0.04 54	0.04 146	0.03 107	0.37 169	0.00 1	0.04 61	0.03 76	0.17 116	1.35 177	0.33 139	0.14 64	0.11 124	0.23 160	3.15 136	0.86 108	0.39 124	0.07 85	1.92 117	0.45 136	0.84 77	4.27 136	0.00 1	0.24 154	0.04 128	0.96 177	3.50 195	0.01 69

NVstereo2D	0.30 48	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.08 66	0.01 36	0.01 11	0.01 34	0.06 71	0.52 144	0.37 140	0.04 11	0.00 1	0.01 11	4.35 170	0.63 81	0.12 52	0.03 69	0.70 55	0.00 1	0.41 41	0.67 25	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.44 75	0.04 54	0.00 1	0.03 107	0.09 71	0.05 119	0.23 132	0.01 34	0.04 48	0.00 1	0.46 141	0.13 60	0.01 21	0.12 134	2.61 117	2.55 207	0.09 30	0.14 109	0.71 56	0.20 94	0.52 52	2.03 57	0.01 85	0.07 74	0.05 135	0.20 143	1.18 99	0.18 126

MFN_U_SF_DS_RVC	2.58 190	0.39 185	0.13 166	1.02 199	0.94 203	1.47 204	6.02 217	1.28 195	1.25 202	0.58 147	0.51 142	3.99 194	1.35 181	2.94 222	8.49 221	0.84 107	0.53 149	0.24 146	8.49 198	0.82 175	5.19 199	7.26 212	0.63 200	0.22 150	1.61 206	3.32 204	2.83 171	7.19 201

DN-CSS_ROB	0.62 110	0.03 29	0.00 1	0.06 142	0.14 106	0.02 92	0.12 106	1.00 185	0.06 71	0.36 129	0.53 143	0.25 98	0.03 80	0.06 100	1.90 75	0.68 91	0.30 108	0.02 52	4.15 155	0.12 57	2.41 138	2.86 85	0.00 1	0.16 130	0.00 1	0.02 90	1.20 100	0.33 141

DeepPruner_ROB	0.58 105	0.12 143	0.01 98	0.01 35	0.19 135	0.06 122	1.60 190	0.01 34	0.03 40	0.49 142	0.54 144	0.22 88	0.03 80	0.08 113	2.36 100	0.68 91	0.24 87	0.03 69	1.41 88	0.12 57	3.24 156	2.51 71	0.14 157	0.07 74	0.01 108	0.10 128	1.35 106	0.00 1

SQANet	8.36 222	13.62 231	1.51 213	27.93 235	7.70 228	24.54 234	19.95 232	0.50 160	0.53 173	0.08 81	0.57 145	12.67 211	2.96 194	15.94 232	7.34 201	0.50 53	3.38 217	0.09 91	21.60 227	0.63 150	6.67 216	6.60 198	38.30 240	0.50 174	0.27 175	2.11 192	2.43 155	6.72 196

PA-Net	0.45 76	0.08 116	0.08 158	0.02 79	0.35 168	0.00 1	0.22 124	0.00 1	0.18 117	0.08 81	0.57 145	0.02 4	0.02 57	0.12 134	2.91 127	0.47 43	0.08 27	0.02 52	0.14 19	0.13 62	0.28 33	2.96 89	0.48 197	0.03 31	0.00 1	1.64 189	0.28 64	1.14 161
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
otaku	10.90 226	18.81 234	1.77 218	39.91 243	12.22 234	34.18 241	24.58 234	0.18 129	0.44 162	0.00 1	0.62 147	15.33 217	4.54 205	24.74 237	8.11 215	0.57 67	3.84 220	0.11 100	24.02 231	0.79 169	7.40 217	6.43 191	51.76 243	1.03 199	0.28 178	1.32 183	2.92 176	8.28 209

cross-raft	1.22 150	0.18 160	0.00 1	0.00 1	0.25 152	0.19 166	0.09 90	1.09 188	0.37 149	0.48 139	0.62 147	0.47 141	0.27 151	0.26 165	3.12 134	3.18 215	0.37 121	0.22 141	6.41 184	1.18 195	4.79 190	6.55 196	0.14 157	0.09 92	0.11 151	0.64 165	0.15 49	1.76 169

NaN_ROB	0.93 130	0.46 188	0.33 176	0.20 177	0.88 200	0.18 164	0.95 174	0.16 127	1.74 209	0.16 100	0.69 149	4.80 196	0.07 109	0.26 165	1.93 77	0.59 75	0.51 146	0.24 146	0.66 52	0.31 120	0.94 87	2.05 58	0.18 166	0.39 164	0.22 173	0.99 179	2.35 154	2.81 175

test_5	0.14 17	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.09 132	0.01 11	0.34 151	0.01 9	0.00 1	0.70 150	0.07 22	0.01 21	0.00 1	0.79 20	0.47 43	0.01 1	0.01 35	0.27 35	0.00 1	0.17 16	0.86 30	0.00 1	0.04 36	0.00 1	0.00 1	0.03 31	0.00 1

XPNet_ROB	0.88 127	0.38 184	0.04 146	0.01 35	0.18 132	0.09 132	0.20 118	0.01 34	0.14 112	0.13 96	0.70 150	8.98 203	0.03 80	0.07 110	1.51 52	0.56 64	0.87 176	0.05 77	0.37 40	0.16 79	1.41 106	4.61 143	0.14 157	0.08 83	0.00 1	0.03 100	2.96 177	0.11 121

FC-DCNN	1.76 175	0.63 197	3.42 226	2.23 211	1.72 210	2.85 216	1.94 198	1.64 202	0.88 195	1.40 181	0.74 152	2.06 182	0.78 178	0.14 143	2.45 106	1.00 119	0.77 170	0.19 127	2.25 125	0.20 94	2.74 148	4.47 141	0.00 1	0.88 192	2.30 212	1.38 184	3.46 194	4.91 190

SGM-Forest	1.47 159	0.22 172	0.03 140	1.15 201	0.85 199	0.32 179	0.07 82	0.62 165	0.69 185	1.86 204	0.77 153	1.74 176	2.49 193	0.38 187	4.01 160	1.53 146	0.60 154	0.15 111	2.56 132	0.18 85	2.44 140	5.51 169	0.47 196	0.27 158	0.65 186	0.77 169	5.16 218	4.09 186
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWCDC_ROB	1.07 142	0.07 105	0.01 98	0.03 107	0.24 151	0.11 145	0.13 111	0.00 1	0.07 79	0.00 1	0.80 154	0.41 131	12.16 225	0.32 179	3.72 153	1.18 127	0.43 129	0.05 77	0.72 60	0.09 47	1.76 114	6.32 187	0.00 1	0.21 145	0.00 1	0.01 64	0.08 43	0.04 110

IMH-64-1	18.20 242	24.74 242	8.43 243	43.22 245	29.41 247	41.24 245	39.25 250	3.31 224	8.66 239	0.09 87	0.84 155	31.58 236	24.90 237	74.34 252	7.80 208	1.61 148	7.68 237	2.14 236	30.04 240	1.17 192	8.89 235	8.35 233	55.70 253	1.66 219	10.76 234	4.93 213	7.35 225	13.35 225

IMH-64	18.20 242	24.74 242	8.43 243	43.22 245	29.41 247	41.24 245	39.25 250	3.31 224	8.66 239	0.09 87	0.84 155	31.58 236	24.90 237	74.34 252	7.80 208	1.61 148	7.68 237	2.14 236	30.04 240	1.17 192	8.89 235	8.35 233	55.70 253	1.66 219	10.76 234	4.93 213	7.35 225	13.35 225

MSMDNet	1.25 151	0.19 162	0.00 1	0.02 79	0.30 160	0.20 168	0.10 96	1.07 187	0.34 145	0.81 157	0.85 157	0.47 141	1.93 186	0.19 156	2.92 128	4.02 231	0.45 133	0.21 137	6.20 182	0.65 154	4.55 185	6.46 192	0.12 151	0.09 92	0.12 153	0.48 160	0.20 61	0.92 156

UDG	4.89 209	9.17 229	1.61 215	15.38 228	16.23 239	10.04 224	21.31 233	0.34 151	0.07 79	0.29 122	0.87 158	2.05 181	0.07 109	21.35 235	3.10 132	0.73 97	5.33 229	1.71 232	7.74 192	3.39 235	2.18 126	4.16 131	3.02 224	0.25 155	0.01 108	0.00 1	1.53 120	0.02 89

MSC_U_SF_DS_RVC	3.56 200	1.18 212	0.42 181	2.21 210	1.08 207	1.06 199	7.26 224	0.90 179	6.00 232	2.41 219	0.89 159	2.49 184	1.53 183	4.82 229	8.39 219	2.74 209	1.46 203	0.99 217	19.04 220	2.19 223	4.43 182	8.48 235	1.87 223	0.85 190	1.96 210	2.40 194	1.47 113	7.73 204

MFMNet_re	2.50 189	0.07 105	0.08 158	0.00 1	0.81 196	1.00 197	1.92 197	1.98 212	1.84 211	0.48 139	0.90 160	11.12 209	4.20 203	0.12 134	8.35 218	2.23 177	2.12 205	0.88 213	10.85 206	1.93 219	6.20 211	4.31 137	0.70 203	1.05 201	0.01 108	0.01 64	2.53 160	1.91 170

ACVNet_2	15.75 239	27.28 248	7.96 241	50.80 254	26.50 245	45.66 252	33.66 245	0.27 142	0.42 158	0.62 150	0.94 161	24.18 229	9.84 220	48.67 243	4.83 177	0.60 78	11.17 247	0.10 93	33.98 246	0.68 159	7.99 222	5.88 180	53.48 245	1.99 227	5.13 224	10.08 232	4.33 213	8.26 208

TRStereo	1.76 175	0.14 151	0.73 192	0.01 35	0.05 43	2.16 211	0.08 86	1.43 198	0.66 181	2.45 221	0.95 162	1.77 178	0.30 155	0.03 63	3.78 154	3.44 222	0.27 98	0.32 171	5.00 165	0.93 178	2.72 147	6.31 185	0.26 176	0.10 101	0.35 182	9.30 231	3.96 209	0.02 89

ADCL	1.94 179	0.86 205	0.63 188	0.37 184	0.56 181	0.43 185	1.49 187	0.30 146	7.79 238	1.64 196	0.96 163	0.43 138	0.12 126	0.23 160	4.87 178	0.72 95	0.61 156	0.81 210	2.35 126	0.61 148	2.87 150	3.43 106	0.32 187	0.54 175	4.24 222	3.96 206	2.82 169	8.53 210

FADNet_RVC	1.63 170	0.22 172	0.42 181	0.29 183	0.78 195	0.11 145	0.92 173	0.39 153	0.49 169	0.47 137	0.97 164	1.22 167	0.49 171	0.78 206	6.23 195	1.59 147	1.09 192	1.46 227	9.20 200	0.95 182	3.67 168	5.53 170	0.40 193	0.78 186	0.27 175	0.27 147	3.00 180	2.09 172

RTSC	1.07 142	0.08 116	0.27 174	0.02 79	0.12 97	0.16 161	1.24 180	0.13 120	0.14 112	1.56 192	1.01 165	0.28 105	0.05 99	0.28 173	7.48 204	1.99 168	0.98 185	0.30 168	2.64 137	0.72 163	1.95 118	4.09 126	0.03 117	0.30 160	0.18 167	0.00 1	1.35 106	1.43 167

MyStereo	1.15 147	0.20 165	0.04 146	0.07 152	0.30 160	0.04 114	0.09 90	0.01 34	0.05 60	2.40 218	1.06 166	0.37 124	0.01 21	0.06 100	2.73 123	1.32 134	0.30 108	0.02 52	7.90 193	1.36 202	3.18 154	3.74 115	0.91 209	0.41 167	0.30 180	1.47 186	2.72 165	0.00 1

DLNR_Zeroshot_test	21.55 250	75.17 263	0.84 197	99.67 267	0.13 102	0.13 158	98.88 266	1.65 203	0.29 141	2.62 222	1.07 167	2.92 186	0.32 159	20.56 234	96.42 263	100.00 268	22.94 258	20.02 259	19.09 221	1.80 218	8.26 228	7.69 219	0.01 85	0.27 158	0.00 1	0.00 1	0.25 63	0.88 155

MADNet+	5.17 213	1.14 210	0.81 196	1.31 202	1.86 212	0.41 183	7.13 223	4.64 235	1.30 204	2.11 213	1.25 168	7.00 202	7.54 212	1.68 214	15.77 253	5.61 246	10.54 246	0.72 204	9.98 204	4.66 240	10.53 246	7.94 227	0.28 182	6.30 251	5.27 225	1.53 187	3.79 204	18.58 239

CSAN	1.51 161	0.51 192	0.30 175	0.46 189	1.06 206	0.28 178	1.64 191	0.26 141	2.24 216	1.49 187	1.26 169	5.28 197	3.36 200	0.38 187	2.42 105	0.53 58	0.82 174	0.33 172	2.56 132	0.74 166	2.18 126	3.32 102	0.12 151	0.41 167	0.95 196	2.49 195	2.06 137	3.23 179

ADCP+	1.75 174	0.59 196	0.63 188	0.04 123	0.65 188	0.54 188	1.27 183	0.10 110	3.59 221	1.42 183	1.34 170	2.95 187	0.02 57	0.33 182	4.90 180	0.63 81	0.19 73	0.11 100	3.06 142	0.67 157	1.49 108	4.12 127	0.04 123	0.06 59	1.27 203	8.47 227	2.00 135	6.83 198

CASS	1.09 145	0.04 54	0.05 152	0.06 142	0.09 71	0.02 92	1.89 195	0.13 120	0.25 131	0.49 142	1.39 171	0.42 136	0.28 153	0.01 11	1.89 74	1.38 138	3.35 216	0.41 187	3.71 151	0.12 57	5.73 206	4.96 155	0.00 1	0.11 108	0.61 184	0.00 1	1.91 129	0.01 69
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TorneroNet-64	25.10 253	28.63 251	11.01 249	49.93 252	33.59 255	50.82 256	51.36 253	6.76 241	28.41 259	1.49 187	1.50 172	48.55 254	49.42 259	85.80 258	12.23 245	1.61 148	14.98 252	3.40 245	41.73 255	6.57 245	10.52 245	9.65 242	56.72 256	3.73 243	12.34 238	17.16 252	8.21 228	31.60 253

SANet	4.68 207	1.15 211	0.72 191	1.08 200	1.79 211	2.18 212	1.80 194	3.64 228	4.06 224	1.02 167	1.51 173	40.89 245	15.13 228	0.74 203	5.23 188	0.73 97	2.96 213	0.36 179	3.45 147	0.72 163	3.79 174	4.83 148	0.04 123	2.43 233	1.08 198	9.27 230	5.08 217	10.76 218

iResNet	1.29 154	0.03 29	0.00 1	0.26 182	0.76 194	0.11 145	0.23 132	0.52 161	0.27 136	1.53 190	1.60 174	0.90 162	2.18 191	0.02 38	4.40 171	1.94 163	0.45 133	0.34 175	8.84 199	0.99 184	3.40 162	2.35 67	0.00 1	1.23 207	0.00 1	0.19 142	2.27 146	0.03 105

R-Stereo Train	0.98 132	0.04 54	0.02 127	0.02 79	0.03 28	0.01 36	0.04 61	0.13 120	0.52 171	0.83 158	1.68 175	0.50 143	0.20 139	0.15 145	2.81 124	2.26 181	0.90 178	0.40 185	5.19 167	0.60 145	3.72 170	5.33 162	0.01 85	0.11 108	0.01 108	0.15 131	0.17 56	0.75 149

RAFT-Stereo	0.98 132	0.04 54	0.02 127	0.02 79	0.03 28	0.01 36	0.04 61	0.13 120	0.52 171	0.83 158	1.68 175	0.50 143	0.20 139	0.15 145	2.81 124	2.26 181	0.90 178	0.40 185	5.19 167	0.60 145	3.72 170	5.33 162	0.01 85	0.11 108	0.01 108	0.15 131	0.17 56	0.75 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NOSS_ROB	1.53 162	0.07 105	0.02 127	0.14 167	0.33 165	0.06 122	0.04 61	1.24 194	0.64 179	1.67 198	1.69 177	1.97 180	0.36 166	1.01 209	5.43 190	3.38 220	0.91 181	0.30 168	1.40 87	0.21 100	4.36 181	6.60 198	0.10 143	0.73 185	0.20 171	4.63 211	3.87 207	0.02 89

FBW_ROB	3.03 196	2.28 216	1.73 217	5.36 219	3.29 220	1.68 209	5.06 213	0.59 163	0.05 60	1.66 197	1.74 178	6.05 199	1.43 182	3.87 227	5.17 186	0.52 57	0.88 177	0.10 93	22.28 230	0.75 167	4.57 186	4.14 129	3.32 225	0.78 186	0.07 139	0.88 174	0.54 73	2.97 177

ETE_ROB	1.49 160	0.89 206	0.01 98	0.08 155	0.40 173	0.07 127	0.46 159	0.02 62	1.27 203	0.20 110	1.77 179	18.24 220	0.03 80	0.10 123	2.45 106	0.57 67	1.29 199	0.08 89	1.42 89	0.26 112	2.31 136	5.24 160	0.10 143	0.14 121	0.11 151	0.00 1	1.98 132	0.74 148

CBMV	2.60 191	0.15 155	0.26 173	0.40 186	0.57 182	0.97 196	1.03 177	1.21 193	0.37 149	1.54 191	1.80 180	6.95 201	2.14 190	0.70 202	5.13 185	2.53 206	1.37 201	0.34 175	5.85 177	0.66 155	5.87 208	6.83 202	0.10 143	1.05 201	0.28 178	0.55 162	6.85 222	14.70 231
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SHD	1.54 163	0.06 93	1.12 206	0.06 142	0.33 165	0.19 166	1.33 184	0.31 149	0.20 118	1.46 185	1.81 181	0.79 157	2.23 192	0.29 175	7.88 210	2.36 195	0.85 175	0.48 191	5.29 169	1.11 188	3.92 175	5.44 165	0.06 134	0.99 196	0.76 190	0.47 159	0.96 93	0.80 153

LALA_ROB	1.37 156	1.34 215	0.01 98	0.06 142	0.28 159	0.06 122	0.22 124	0.07 100	0.14 112	1.06 168	1.83 182	15.19 216	0.03 80	0.09 120	3.23 141	0.57 67	0.41 126	0.10 93	1.17 81	0.33 124	2.00 119	4.37 139	0.01 85	0.20 143	0.13 156	0.15 131	2.79 168	1.25 165

HH	1.54 163	0.03 29	0.00 1	0.03 107	0.11 85	0.21 170	0.03 47	0.66 166	0.37 149	1.87 205	1.89 183	0.86 160	0.33 160	0.18 151	3.86 156	5.35 243	0.49 141	0.24 146	5.98 179	1.28 199	6.23 212	6.54 194	0.34 189	0.58 181	0.16 161	0.46 156	2.34 152	1.09 157

HanStereo	1.54 163	0.03 29	0.00 1	0.03 107	0.11 85	0.21 170	0.03 47	0.66 166	0.37 149	1.87 205	1.89 183	0.86 160	0.33 160	0.18 151	3.86 156	5.35 243	0.49 141	0.24 146	5.98 179	1.28 199	6.23 212	6.54 194	0.34 189	0.58 181	0.16 161	0.46 156	2.34 152	1.09 157

AnonymousM	1.26 152	0.10 132	0.00 1	0.01 35	0.02 20	0.18 164	0.00 1	0.31 149	0.35 146	0.16 100	1.96 185	0.35 120	0.33 160	0.37 184	1.49 51	1.72 153	0.67 160	0.29 165	0.95 72	1.27 198	2.44 140	4.00 124	0.27 177	0.30 160	0.00 1	0.20 143	4.93 215	11.37 222

anonymousdsp2	0.51 93	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.01 36	0.02 31	0.04 84	0.02 26	0.00 1	2.01 186	0.17 77	0.02 57	0.11 125	1.73 65	1.32 134	0.10 43	0.14 109	1.22 83	0.87 177	0.72 64	3.85 120	0.23 171	0.39 164	0.00 1	0.01 64	0.84 89	0.00 1

notaker	26.12 255	34.21 257	16.67 256	56.11 258	39.35 258	57.49 259	58.02 258	10.52 250	23.79 256	6.84 253	2.18 187	46.65 253	44.62 257	91.19 262	13.09 248	2.91 212	15.06 253	7.07 252	44.19 256	11.09 252	10.00 243	10.39 249	61.48 262	6.08 250	2.86 214	5.93 220	8.61 233	18.82 240

MDST_ROB	6.06 217	6.32 224	0.76 194	13.33 224	3.41 221	8.50 223	1.53 188	2.13 214	0.65 180	1.74 200	2.19 188	3.26 191	21.56 234	0.29 175	11.71 240	1.33 136	0.63 158	0.21 137	6.39 183	0.43 132	4.86 191	6.32 187	0.76 205	0.84 189	16.17 245	8.98 228	25.75 256	13.52 227

EGLCR-Stereo	0.97 131	0.04 54	0.01 98	0.02 79	0.11 85	0.07 127	0.07 82	0.19 131	0.82 191	0.02 65	2.20 189	0.26 102	0.16 134	0.01 11	3.05 131	2.29 185	0.43 129	0.35 178	2.35 126	0.42 131	2.27 132	5.92 181	0.21 169	0.54 175	0.00 1	0.40 153	3.95 208	0.00 1

anonymousdsp	0.36 55	0.01 8	0.00 1	0.05 130	0.03 28	0.06 122	0.01 11	0.01 34	0.01 9	0.00 1	2.21 190	0.01 1	0.05 99	0.00 1	1.78 67	0.77 103	0.13 55	0.00 1	0.29 36	0.55 143	0.20 22	3.16 95	0.30 183	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XQC	1.66 172	0.21 170	0.52 185	0.14 167	0.37 169	0.10 138	1.36 185	0.29 145	0.16 115	1.69 199	2.37 191	0.66 152	3.22 197	0.32 179	7.43 202	2.29 185	0.76 169	0.38 183	4.00 153	0.69 162	2.93 151	6.58 197	0.05 131	0.46 173	1.09 199	4.16 209	1.40 110	1.11 160

ADCS	4.09 204	0.93 207	0.94 202	0.21 178	1.52 209	0.90 195	3.48 210	1.50 201	7.56 236	1.61 195	2.40 192	3.48 193	8.67 218	1.39 212	8.27 216	5.49 245	3.09 214	1.78 234	9.75 202	1.93 219	8.24 227	9.82 244	0.76 205	1.19 205	1.79 209	10.54 236	2.97 178	10.29 216

GANet	0.27 43	0.00 1	0.15 169	0.04 123	0.02 20	0.26 177	0.01 11	0.15 124	0.02 26	0.13 96	2.41 193	1.12 166	0.20 139	0.10 123	0.28 3	0.11 3	0.22 82	0.06 82	0.07 14	0.05 33	0.15 14	1.52 45	0.00 1	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.01 16	0.03 105

SAMSARA	5.52 216	0.23 176	0.80 195	0.18 174	0.57 182	0.41 183	2.10 201	1.88 209	0.86 193	1.41 182	2.42 194	1.38 171	10.98 221	1.02 210	9.99 230	3.27 218	1.05 189	0.74 206	7.61 190	1.75 214	5.76 207	7.98 229	0.04 123	1.01 197	21.88 251	23.92 255	18.50 248	21.19 242

STTRV1_RVC		0.30 182	0.41 179	0.44 188	0.39 172	1.12 200	0.89 172	0.42 155	0.42 158	0.89 162	2.56 195	4.38 195	8.09 215	0.50 198		2.25 178	4.06 221	0.55 194		6.11 242	5.46 202			1.26 209	3.42 218	2.80 201	4.93 215	13.99 228

MLCV	0.99 136	0.05 77	0.03 140	0.25 180	0.61 186	0.12 154	0.44 158	1.32 196	0.33 143	1.00 166	2.63 196	0.80 158	0.27 151	0.06 100	1.93 77	1.00 119	0.47 139	0.24 146	6.14 181	0.23 105	2.37 137	3.83 119	0.10 143	0.71 183	0.00 1	0.09 127	1.69 123	0.02 89

DPSNet	7.66 221	0.53 195	0.50 184	0.51 191	2.55 218	1.23 202	1.03 177	0.91 180	2.91 219	1.28 176	2.85 197	52.35 257	15.45 229	4.00 228	10.74 235	5.86 247	3.57 218	2.30 239	50.03 258	4.14 239	9.13 240	9.73 243	4.37 230	2.64 235	1.64 207	10.31 234	2.55 161	3.75 183

GANet-ADL	1.10 146	0.05 77	0.00 1	0.03 107	0.14 106	0.02 92	0.32 147	0.08 105	0.23 123	1.74 200	2.90 198	0.15 72	0.07 109	0.02 38	3.38 145	1.89 161	0.77 170	0.21 137	4.94 163	1.01 186	2.53 144	5.86 179	0.00 1	0.12 117	0.00 1	0.97 178	1.93 130	0.45 144

WAO-6	13.69 233	13.80 232	3.74 228	23.62 232	13.67 236	31.88 238	26.45 235	3.68 229	9.30 242	0.52 144	2.91 199	26.50 232	36.24 252	46.50 241	8.08 213	1.52 145	9.67 243	0.68 202	20.50 225	1.73 213	8.83 233	7.74 220	17.50 236	3.35 241	12.66 239	11.66 238	9.90 235	17.13 236

test-1	1.70 173	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.20 168	0.33 150	0.88 175	0.48 166	2.92 230	3.07 200	1.60 174	0.30 155	0.16 148	4.34 169	4.00 230	0.75 167	0.52 193	5.66 174	1.37 203	4.20 177	8.17 230	0.02 107	0.17 136	0.00 1	0.17 140	3.67 203	2.89 176

Any-RAFT	1.18 149	0.02 14	0.02 127	0.01 35	0.06 51	0.01 36	0.04 61	0.97 184	0.37 149	0.24 117	3.12 201	0.39 128	0.21 144	0.11 125	2.67 120	2.00 169	0.52 148	0.25 153	5.42 170	0.34 125	4.24 179	4.80 147	0.10 143	0.12 117	0.06 137	0.46 156	1.31 104	4.08 185

PWC_ROB	2.29 186	0.25 178	0.06 155	0.01 35	0.17 123	0.16 161	0.98 176	0.02 62	0.62 177	0.65 152	3.33 202	1.37 170	12.76 226	0.26 165	6.03 193	2.03 172	1.15 193	0.92 215	6.78 186	0.58 144	4.98 194	7.64 217	0.11 150	1.04 200	0.02 122	0.18 141	2.87 172	6.83 198

FINET	1.84 178	0.48 190	0.53 186	0.22 179	0.43 175	0.62 190	0.75 167	0.60 164	1.71 208	0.25 119	3.44 203	0.75 154	2.04 187	0.69 201	12.19 244	1.84 159	0.70 162	0.29 165	1.69 109	1.05 187	1.90 116	3.58 109	0.27 177	0.97 195	2.98 215	5.66 218	0.86 91	3.31 180

JetBlue	16.26 240	15.75 233	11.96 251	22.11 231	17.95 240	27.99 236	17.99 231	13.64 253	16.12 250	2.62 222	3.45 204	67.72 261	4.80 207	15.68 231	8.32 217	7.69 252	14.60 251	10.60 255	20.06 224	7.74 249	16.54 257	14.09 254	9.90 233	6.84 254	13.22 241	23.90 254	22.16 253	25.58 249

PVD	3.14 198	0.08 116	2.03 221	0.06 142	0.59 184	0.61 189	1.76 193	4.43 234	5.36 230	1.92 207	3.47 205	1.71 175	4.28 204	0.39 189	8.77 222	3.31 219	1.63 204	1.33 226	7.97 194	2.09 221	4.97 193	7.57 214	0.09 141	0.82 188	3.19 217	5.61 216	3.52 200	7.31 202

ktn	25.90 254	27.52 250	11.72 250	43.86 249	32.66 252	45.51 251	53.50 255	6.39 237	31.24 261	14.15 258	3.51 206	43.90 248	43.66 256	76.09 254	15.43 252	6.85 249	16.40 254	10.39 254	38.11 251	9.69 250	11.24 249	10.33 248	58.59 259	8.85 255	12.13 237	15.32 245	24.53 255	27.77 251

HBP-ISP	2.10 182	0.22 172	1.16 207	0.98 196	0.61 186	0.70 191	0.06 77	2.15 215	0.66 181	2.04 210	3.60 207	0.51 147	0.36 166	1.83 216	7.47 203	6.67 248	0.60 154	0.51 192	1.89 116	1.12 191	4.69 189	8.60 236	0.01 85	0.57 180	1.12 201	1.15 181	5.27 221	2.01 171

EKT-Stereo	1.43 157	0.02 14	0.00 1	0.03 107	0.20 137	0.05 119	0.23 132	1.05 186	0.79 190	0.87 161	3.67 208	0.55 151	0.37 168	0.37 184	3.99 159	3.92 228	0.57 153	0.34 175	3.66 150	1.75 214	4.58 187	7.24 211	0.02 107	0.08 83	0.00 1	0.73 167	3.50 195	0.00 1

ADCMid	2.74 193	1.26 213	1.71 216	0.40 186	1.93 213	1.52 206	3.53 211	0.86 174	3.72 222	0.89 162	3.79 209	1.75 177	1.91 185	0.47 196	6.57 197	1.98 167	1.00 186	0.81 210	8.43 197	1.44 206	4.23 178	6.72 200	1.73 220	0.54 175	1.26 202	4.03 207	2.31 150	9.24 212

AnyNet_C32	2.80 194	0.52 194	0.22 172	0.25 180	0.67 189	0.44 187	3.17 209	0.15 124	7.69 237	1.48 186	3.90 210	1.23 168	0.31 158	0.37 184	8.77 222	1.97 166	1.32 200	1.08 218	4.26 158	0.99 184	5.88 209	7.00 206	0.16 163	0.85 190	3.07 216	5.64 217	3.09 181	11.20 220

AnyNet_C01	5.32 214	1.31 214	1.35 209	1.99 205	0.99 205	0.82 194	7.01 222	3.81 231	6.95 235	2.67 226	3.93 211	10.88 207	7.80 214	1.30 211	9.45 229	7.51 250	6.49 234	5.87 250	13.81 212	3.14 231	11.01 248	10.44 250	1.44 216	1.40 211	5.27 225	3.18 203	3.86 205	9.83 214

DAS	1.56 166	0.05 77	0.00 1	0.02 79	0.15 114	0.21 170	0.20 118	0.75 170	0.68 183	1.78 202	4.05 212	3.08 188	3.10 195	0.02 38	4.03 162	2.40 199	1.21 195	0.25 153	4.72 160	0.80 172	5.01 195	5.73 174	0.01 85	0.94 193	0.16 161	0.42 154	2.14 139	0.28 136

SepStereo	1.56 166	0.05 77	0.00 1	0.02 79	0.15 114	0.21 170	0.20 118	0.75 170	0.68 183	1.78 202	4.05 212	3.08 188	3.10 195	0.02 38	4.03 162	2.40 199	1.21 195	0.25 153	4.72 160	0.80 172	5.01 195	5.73 174	0.01 85	0.94 193	0.16 161	0.42 154	2.14 139	0.28 136

CBMV_ROB	3.99 203	0.43 187	1.00 204	2.02 206	0.95 204	1.61 208	1.67 192	2.83 221	0.70 188	2.13 214	4.08 214	16.34 219	11.91 222	0.27 170	7.96 211	2.44 204	1.39 202	0.29 165	9.76 203	1.58 210	5.47 203	5.44 165	0.30 183	0.55 178	3.43 219	7.99 226	7.43 227	7.85 206

HSM-Net_RVC	1.07 142	0.03 29	0.01 98	0.82 194	0.23 147	0.06 122	0.26 140	1.65 203	0.21 120	1.59 194	4.21 215	3.20 190	0.30 155	0.15 145	2.98 130	0.96 116	0.55 151	0.07 85	1.00 74	0.62 149	2.95 152	3.78 116	0.24 172	1.21 206	0.04 128	0.03 100	1.47 113	0.33 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM_RVC	5.06 211	2.37 217	0.86 198	3.70 217	2.05 214	4.02 220	3.08 206	3.97 233	2.18 215	2.80 228	4.60 216	12.63 210	9.07 219	0.52 199	5.35 189	1.16 126	2.48 209	0.73 205	16.29 217	1.29 201	5.10 197	4.67 144	0.97 211	1.53 215	5.98 227	4.86 212	17.62 244	16.88 235
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCPNet	3.33 199	0.18 160	1.54 214	0.37 184	2.11 215	0.43 185	4.39 212	1.15 191	2.63 218	2.22 215	4.68 217	1.26 169	8.61 217	0.75 204	7.76 207	2.37 196	1.20 194	0.28 162	9.48 201	1.76 216	4.12 176	7.06 207	1.85 221	0.44 170	3.47 220	5.21 215	3.51 197	11.22 221

MSKI-zero shot	1.63 170	0.06 93	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.15 159	0.09 90	0.70 169	0.56 176	0.40 133	4.72 218	0.44 139	0.28 153	0.02 38	4.02 161	4.17 234	0.79 172	0.45 189	8.12 195	1.60 211	5.19 199	6.94 205	0.17 165	0.11 108	0.15 159	0.81 172	0.46 71	3.55 181

SFCPSM	2.60 191	0.04 54	0.02 127	0.05 130	0.12 97	0.32 179	0.11 101	0.30 146	0.77 189	1.51 189	4.75 219	6.92 200	11.96 223	0.12 134	6.19 194	2.43 203	1.00 186	0.33 172	15.96 214	2.34 225	3.04 153	4.15 130	0.12 151	0.71 183	0.04 128	0.60 163	3.86 205	2.56 173

EAI-Stereo	1.80 177	0.46 188	1.10 205	0.67 193	0.71 192	0.73 192	0.96 175	1.43 198	1.33 205	0.08 81	5.03 220	0.52 148	0.33 160	0.06 100	4.98 182	4.20 236	0.49 141	0.61 201	7.06 189	0.79 169	3.29 159	5.64 171	0.33 188	1.02 198	0.62 185	1.63 188	3.61 202	0.78 152

SPS-STEREO	3.87 201	0.51 192	0.89 200	2.55 215	0.60 185	2.27 213	1.91 196	2.42 218	0.48 166	2.64 224	5.18 221	10.68 206	3.56 201	0.45 193	9.10 227	4.16 233	2.88 211	1.11 219	16.03 215	1.11 188	9.65 241	7.06 207	0.53 199	2.09 229	2.07 211	4.05 208	5.19 220	5.27 192
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RAFT-Test	1.56 166	0.21 170	0.00 1	0.03 107	0.46 177	0.21 170	0.13 111	1.45 200	0.42 158	0.85 160	5.41 222	0.30 108	0.40 169	0.24 163	3.52 148	3.83 226	0.45 133	0.22 141	6.74 185	0.68 159	4.64 188	5.50 168	0.24 172	0.09 92	0.13 156	4.57 210	0.15 49	1.27 166

PSMNet_ROB	12.92 230	23.05 241	5.61 234	30.55 236	6.20 226	34.92 242	29.34 239	1.70 208	1.75 210	2.97 232	5.43 223	20.61 223	27.77 244	23.98 236	8.94 224	0.72 95	5.52 231	0.57 196	25.00 235	3.13 230	8.01 224	6.53 193	49.02 241	1.60 217	6.03 228	7.68 224	4.46 214	7.83 205

GwcNet-ADL	1.16 148	0.07 105	0.40 178	0.05 130	0.31 164	0.04 114	0.26 140	0.18 129	0.13 108	2.08 212	6.22 224	1.00 165	0.15 132	0.03 63	1.64 57	2.09 175	0.74 166	0.23 145	2.93 141	1.11 188	2.08 121	3.57 108	0.00 1	0.14 121	0.10 148	0.78 170	1.16 97	3.74 182

TorneroNet	24.99 252	29.07 253	12.56 253	50.44 253	35.02 256	52.97 257	51.77 254	8.41 245	25.66 257	1.39 178	6.31 225	45.92 252	45.14 258	86.77 260	12.07 243	1.42 140	14.50 250	3.39 244	41.10 252	7.14 246	10.50 244	9.42 241	56.93 257	3.21 240	13.83 242	12.60 240	11.85 237	25.42 248

MeshStereo	7.49 219	2.45 219	1.41 211	9.03 221	3.49 223	5.64 222	1.40 186	5.90 236	3.57 220	3.05 233	6.33 226	28.63 234	21.45 233	0.42 190	10.59 232	4.96 241	2.14 207	0.94 216	14.38 213	0.97 183	11.89 251	9.38 240	0.34 189	1.37 210	10.08 232	6.05 221	18.65 250	17.73 238
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
IGEV_Zeroshot_test	2.01 180	0.29 181	0.74 193	2.41 213	0.14 106	1.47 204	0.65 165	1.66 205	0.86 193	1.42 183	6.49 227	1.43 172	0.50 172	0.18 151	3.59 151	4.18 235	0.48 140	0.26 160	5.82 176	1.37 203	5.57 204	7.66 218	0.27 177	0.11 108	0.27 175	0.20 143	3.25 186	3.05 178

PSMNet-ADL	1.45 158	0.06 93	0.03 140	0.12 163	0.23 147	0.10 138	0.32 147	0.88 175	0.23 123	3.14 236	6.55 228	0.50 143	3.31 199	0.05 92	4.30 168	2.75 210	0.66 159	0.21 137	5.14 166	0.43 132	2.14 123	4.12 127	0.18 166	0.09 92	0.00 1	0.16 138	3.26 187	0.19 128

XX-Stereo	2.39 187	0.04 54	0.08 158	0.02 79	0.03 28	0.17 163	0.24 137	0.12 118	0.24 127	2.06 211	6.55 228	0.32 114	0.46 170	0.04 80	4.87 178	4.47 239	0.81 173	0.25 153	4.97 164	0.21 100	2.69 146	4.18 132	0.31 186	0.11 108	24.56 253	0.03 100	2.13 138	4.54 187

UNDER WATER	30.42 256	35.10 259	18.29 257	61.69 260	49.72 263	61.61 261	68.40 260	26.78 258	20.91 254	4.64 249	6.56 230	49.16 255	35.76 250	85.80 258	11.99 242	3.25 216	19.16 257	6.32 251	36.00 249	12.62 255	12.06 254	11.48 251	58.77 260	12.64 257	26.75 256	26.51 258	17.44 243	42.02 261

WAO-8	20.82 248	26.27 246	10.77 247	39.60 241	25.15 243	43.40 249	32.13 243	9.00 246	19.71 251	3.97 244	6.66 231	44.41 249	33.89 246	55.25 246	10.97 237	1.61 148	10.27 244	1.14 220	33.91 244	12.99 256	9.06 238	7.88 225	25.90 237	2.29 231	29.01 258	15.39 246	15.57 241	35.82 255

Venus	20.82 248	26.27 246	10.77 247	39.60 241	25.15 243	43.40 249	32.13 243	9.00 246	19.71 251	3.97 244	6.66 231	44.41 249	33.89 246	55.29 247	10.97 237	1.61 148	10.27 244	1.14 220	33.91 244	12.99 256	9.06 238	7.88 225	25.90 237	2.29 231	29.01 258	15.39 246	15.57 241	35.82 255

SGM-ForestM	8.92 223	9.69 230	3.21 225	8.85 220	3.50 224	10.23 225	8.18 225	7.87 244	5.49 231	2.34 217	6.95 233	26.20 231	19.67 231	1.74 215	14.19 249	2.52 205	3.65 219	0.77 207	18.97 219	2.16 222	5.97 210	4.94 154	1.22 214	1.82 225	16.19 246	14.94 244	21.89 252	17.65 237

G-Net	4.73 208	0.73 200	0.67 190	0.15 169	0.83 198	0.25 176	0.42 156	3.63 227	5.06 228	2.28 216	7.11 234	33.67 240	3.98 202	0.11 125	4.48 172	4.47 239	0.90 178	1.56 228	10.38 205	7.20 247	4.91 192	4.92 153	0.27 177	2.00 228	0.69 187	3.51 205	8.30 229	15.26 232

pmcnn	4.18 205	0.67 199	0.61 187	2.04 208	2.52 217	1.28 203	2.95 205	2.15 215	1.23 201	2.77 227	7.26 235	9.11 204	13.10 227	0.75 204	5.43 190	4.15 232	3.09 214	1.73 233	11.50 207	2.73 229	7.89 220	6.07 183	1.48 217	1.49 214	0.83 194	1.86 190	7.22 224	10.99 219

MaskLacGwcNet_RVC	5.10 212	0.81 204	0.45 183	1.01 198	0.93 202	1.00 197	2.09 200	1.18 192	1.70 207	2.65 225	7.37 236	55.54 258	5.50 208	2.83 221	4.18 165	2.37 196	2.53 210	2.86 240	12.17 208	0.63 150	6.51 215	7.97 228	0.21 169	1.40 211	0.80 193	2.92 202	3.45 193	6.78 197

edge stereo	4.35 206	0.75 201	5.54 233	1.47 204	0.68 190	2.40 214	2.05 199	3.82 232	2.47 217	2.83 229	7.39 237	22.39 228	7.04 211	0.46 195	6.71 198	3.86 227	1.02 188	0.58 199	13.65 211	1.77 217	4.25 180	8.22 231	0.37 192	1.10 203	1.66 208	1.13 180	4.17 212	9.80 213

LSM0	13.66 232	0.48 190	1.89 220	3.22 216	2.27 216	2.98 217	6.02 217	6.42 238	6.24 233	3.39 240	7.39 237	15.02 215	21.09 232	0.59 200	72.72 261	82.45 263	4.78 224	1.63 230	41.67 254	6.26 244	14.18 256	15.86 256	0.24 172	2.56 234	5.08 223	9.03 229	13.43 239	21.93 244

MFN_U_SF_RVC	3.93 202	0.95 208	0.88 199	1.32 203	0.91 201	2.12 210	6.41 221	1.67 206	0.97 196	2.95 231	7.64 239	5.48 198	1.73 184	5.39 230	10.74 235	1.82 158	1.27 198	0.83 212	24.63 234	2.41 227	6.44 214	7.61 215	0.48 197	1.69 221	0.77 192	2.75 199	2.25 145	3.90 184

KSHMR	24.81 251	32.60 255	16.13 255	56.35 259	41.35 260	54.48 258	57.05 257	13.87 254	10.61 244	7.82 254	8.23 240	30.48 235	26.26 240	85.01 257	12.59 247	3.26 217	13.88 249	5.40 249	37.79 250	5.60 241	10.75 247	9.84 245	57.93 258	4.50 245	14.97 243	11.14 237	14.88 240	27.20 250

iRaft-Stereo_20w	2.41 188	0.79 203	1.84 219	2.39 212	0.37 169	0.73 192	0.54 160	0.89 178	1.53 206	3.22 239	8.29 241	0.71 153	0.65 177	0.45 193	3.12 134	3.75 224	0.92 182	0.57 196	4.64 159	1.51 207	3.72 170	6.38 189	0.42 194	0.40 166	0.58 183	7.46 222	2.87 172	6.30 195

DispFullNet	13.76 235	21.88 238	15.89 254	24.86 233	21.02 242	20.86 231	35.46 246	7.47 242	4.04 223	10.78 256	8.78 242	19.92 222	16.16 230	32.44 240	6.50 196	9.00 254	19.01 256	5.23 248	33.08 243	10.48 251	8.84 234	7.86 224	4.01 227	1.64 218	2.82 213	1.95 191	7.01 223	14.43 230

FAT-Stereo	2.88 195	0.13 147	2.06 222	0.15 169	0.40 173	0.03 109	0.61 162	3.14 222	0.69 185	3.08 234	9.21 243	11.10 208	2.12 189	0.09 120	5.89 192	3.41 221	1.24 197	1.17 223	4.21 157	1.62 212	5.45 201	7.79 223	0.16 163	1.79 224	0.09 145	1.45 185	2.64 164	8.01 207

UNDER WATER-64	30.62 257	34.90 258	19.50 258	63.08 261	49.58 262	63.23 262	68.76 261	28.47 260	20.52 253	8.92 255	9.25 244	49.45 256	36.21 251	84.01 256	12.54 246	4.26 237	18.84 255	7.29 253	35.37 247	11.91 253	11.98 252	12.16 252	59.99 261	10.24 256	22.52 252	26.36 257	17.77 245	39.71 258

MANE	14.80 236	7.78 226	12.20 252	14.57 226	10.23 230	12.65 226	10.66 227	14.23 255	13.81 248	3.15 237	9.50 245	32.07 238	29.96 245	3.21 224	16.78 254	7.52 251	5.32 228	20.78 260	19.44 222	3.25 232	8.74 232	7.75 222	1.22 214	5.74 249	25.51 255	24.86 256	40.14 260	38.43 257

SGM+DAISY	6.69 218	2.68 220	2.71 223	4.33 218	3.45 222	5.63 221	5.85 215	3.71 230	4.72 227	3.62 241	10.34 246	13.55 212	12.02 224	2.03 218	14.41 250	5.03 242	2.95 212	1.60 229	21.46 226	3.31 233	8.98 237	8.82 238	0.64 201	3.61 242	6.70 230	7.55 223	9.49 234	11.52 223

JetRed	39.35 259	45.31 261	43.51 263	38.91 240	38.88 257	50.33 255	55.05 256	38.22 261	28.00 258	15.07 259	11.16 247	63.72 259	6.53 209	46.98 242	33.84 259	37.68 261	46.16 260	61.14 264	35.57 248	20.96 259	58.43 262	52.72 261	49.68 242	23.35 260	31.74 262	47.35 262	39.42 259	42.86 262

WAO-7	7.61 220	3.80 221	7.34 237	11.01 223	2.88 219	3.90 219	5.07 214	6.50 239	12.34 246	5.67 252	11.30 248	21.85 225	24.42 236	0.90 207	9.03 226	1.19 128	4.84 225	1.90 235	18.61 218	1.57 209	5.70 205	7.14 210	0.08 137	2.66 236	4.23 221	12.31 239	5.16 218	14.07 229

S-Stereo	3.08 197	0.07 105	0.92 201	0.58 192	0.48 178	0.11 145	2.12 203	1.93 210	1.12 198	3.16 238	11.36 249	13.75 213	0.84 179	0.14 143	8.10 214	4.42 238	0.93 183	1.15 222	5.86 178	2.48 228	3.72 170	8.66 237	0.30 183	1.78 223	0.00 1	1.19 182	1.99 134	6.02 194

ccs_rob	2.19 185	0.09 125	0.18 171	0.13 166	0.06 51	0.03 109	0.03 47	2.33 217	0.54 174	2.44 220	12.56 250	15.01 214	0.18 137	0.30 177	3.10 132	2.81 211	0.75 167	0.28 162	3.16 143	0.80 172	4.43 182	5.41 164	0.03 117	1.16 204	0.00 1	0.01 64	1.74 125	1.49 168

BEATNet-Init1	19.18 245	19.13 235	7.74 239	32.14 237	13.16 235	29.13 237	16.19 229	12.18 251	13.16 247	4.63 248	12.87 251	36.56 242	42.58 255	3.21 224	20.76 257	9.14 255	5.88 232	3.97 246	47.19 257	17.73 258	12.29 255	13.10 253	3.89 226	6.55 252	27.00 257	17.20 253	50.67 263	39.90 259

LE_ROB	19.62 247	4.63 222	7.87 240	26.32 234	33.04 253	23.04 233	28.96 238	19.01 257	15.58 249	4.86 250	12.98 252	44.86 251	49.56 260	1.53 213	11.86 241	1.87 160	2.13 206	0.55 194	29.13 238	6.11 242	7.57 218	6.29 184	6.44 231	23.82 261	30.40 261	35.63 261	47.13 262	48.49 263

ELAS_RVC	10.24 224	5.33 223	4.68 231	10.96 222	6.07 225	18.00 230	6.32 219	6.73 240	4.18 225	4.37 247	13.14 253	38.51 244	26.53 242	1.99 217	8.40 220	3.07 214	4.87 226	3.11 243	12.18 209	3.35 234	8.09 225	10.23 246	1.67 219	4.98 248	17.94 247	13.21 241	18.60 249	19.96 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	10.48 225	6.74 225	4.17 230	13.36 225	8.23 229	14.54 228	6.36 220	7.60 243	6.93 234	4.00 246	13.16 254	37.82 243	23.84 235	2.16 219	9.35 228	2.97 213	4.96 227	2.92 241	12.82 210	2.35 226	8.15 226	10.26 247	1.55 218	4.54 246	19.05 249	15.68 249	17.89 246	21.51 243
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	15.17 238	20.47 237	6.84 236	32.90 239	11.65 233	21.53 232	17.84 230	9.87 248	11.97 245	12.07 257	14.29 255	41.32 246	25.14 239	3.58 226	11.25 239	2.27 183	8.70 241	1.66 231	61.56 261	7.51 248	11.31 250	9.01 239	14.59 235	2.97 239	8.97 231	15.50 248	8.45 230	16.44 234

STStereo	11.69 228	8.45 228	10.04 246	18.16 229	10.58 231	15.14 229	10.53 226	13.13 252	9.53 243	3.86 243	14.97 256	36.06 241	26.96 243	0.99 208	15.41 251	3.48 223	2.14 207	0.91 214	27.08 237	2.21 224	5.15 198	6.42 190	1.20 213	4.57 247	15.16 244	13.24 242	18.03 247	22.37 246

SPstereo	12.03 229	2.44 218	9.20 245	2.03 207	1.26 208	3.32 218	2.10 201	10.18 249	5.25 229	3.71 242	18.14 257	22.33 227	39.50 253	2.97 223	10.56 231	15.04 257	12.88 248	12.88 256	24.43 232	12.53 254	19.22 258	17.31 258	4.01 227	6.56 253	10.65 233	13.44 243	20.72 251	22.08 245

anonymity	2.08 181	0.37 183	0.11 164	0.17 173	0.15 114	0.24 175	0.20 118	1.34 197	0.85 192	2.03 209	18.46 258	0.98 164	0.52 176	0.17 149	3.57 149	3.93 229	0.70 162	0.25 153	3.72 152	0.66 155	3.21 155	7.06 207	0.20 168	0.43 169	0.23 174	0.49 161	3.30 188	2.72 174

HanzoNet	38.59 258	41.13 260	26.84 259	55.30 256	44.55 261	59.48 260	65.00 259	27.29 259	43.14 262	16.05 260	18.67 259	68.87 262	59.34 262	89.79 261	20.65 256	15.16 258	27.64 259	18.55 258	57.63 260	29.43 260	22.05 259	18.21 259	70.77 263	17.96 258	30.25 260	28.11 259	29.43 258	40.63 260

DGSMNet	5.33 215	1.12 209	1.33 208	0.98 196	0.43 175	1.56 207	0.78 168	2.82 220	1.13 199	5.43 251	19.14 260	3.33 192	4.71 206	2.73 220	8.95 225	7.91 253	9.34 242	4.39 247	21.81 229	3.83 238	12.01 253	14.38 255	1.86 222	2.77 238	0.76 190	2.72 198	3.12 182	4.64 188

DPSimNet_ROB		28.82 252	33.05 260	32.37 238	28.38 246	32.01 239	27.07 236	18.03 256	23.46 255	31.58 261	28.76 261	43.16 247	41.83 254	53.67 245	34.49 260	24.18 259		15.40 257	41.40 253	36.56 261	25.39 261	25.09 260	27.23 239	20.88 259		31.61 260	27.44 257	28.83 252

MADNet++	42.55 260	32.88 256	38.07 261	21.89 230	40.55 259	25.78 235	31.82 242	38.22 261	52.61 263	44.35 262	64.46 262	64.81 260	65.99 263	19.56 233	19.61 255	24.60 260	50.08 261	32.22 261	53.62 259	53.64 262	74.46 263	72.66 262	10.15 234	59.09 263	25.39 254	55.66 263	42.62 261	34.08 254

LRCNet_RVC	55.07 261	71.56 262	41.88 262	91.80 262	92.31 264	87.74 263	81.97 262	46.59 263	29.52 260	97.29 263	70.12 263	87.87 265	58.94 261	96.22 265	32.60 258	9.17 256	62.54 262	45.71 262	92.90 262	58.96 263	24.77 260	16.43 257	92.88 265	48.31 262	6.24 229	2.51 196	24.28 254	15.80 233

PML	91.55 262	100.00 269	72.36 264	100.00 269	99.99 266	99.99 271	98.61 265	100.00 268	96.67 264	100.00 267	89.50 264	99.89 271	99.98 268	96.95 266	86.93 262	78.31 262	88.87 263	58.84 263	100.00 269	89.23 264	84.03 264	76.35 263	88.24 264	85.65 264	89.63 266	92.69 266	100.00 267	99.20 267

DGTPSM_ROB	98.06 269	97.23 264	100.00 270	97.54 263	100.00 267	96.88 266	100.00 271	95.43 264	100.00 267	98.26 264	98.84 265	83.09 263	98.12 265	99.83 267	99.88 268	100.00 268	90.55 264	99.99 268	93.59 263	99.98 267	99.18 268	99.45 267	99.85 266	99.95 266	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

DPSMNet_ROB	98.08 270	97.28 265	100.00 270	97.56 264	100.00 267	96.88 266	100.00 271	95.43 264	100.00 267	98.27 265	98.85 266	83.13 264	98.18 266	99.87 268	99.87 267	99.99 267	90.66 265	99.99 268	93.78 264	99.98 267	99.18 268	99.45 267	99.85 266	99.95 266	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

MEDIAN_ROB	95.96 263	98.25 266	97.18 265	100.00 269	99.94 265	99.99 271	100.00 271	98.76 266	96.86 265	99.97 266	99.87 267	96.39 268	93.43 264	99.94 269	98.82 264	96.81 264	97.72 266	97.63 265	99.54 265	96.93 265	89.46 265	92.65 265	100.00 269	94.87 265	79.89 264	88.94 265	83.47 264	93.52 265

HaxPig	97.72 267	100.00 269	98.22 266	99.99 268	100.00 267	99.99 271	99.99 270	99.97 267	99.83 266	100.00 267	99.92 268	99.99 272	99.93 267	99.99 270	99.26 265	98.81 265	99.96 267	98.30 266	99.98 266	99.97 266	93.73 266	87.57 264	99.99 268	99.97 268	78.01 263	98.96 267	88.73 266	97.26 266

MyStereo03	99.92 271	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 267	98.99 268	99.10 267	100.00 268	100.00 267	100.00 267	100.00 269	99.78 269	100.00 269	100.00 271	100.00 269	100.00 268	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

MyStereo02	96.22 264	100.00 269	100.00 270	100.00 269	0.00 1	98.99 268	99.10 267	100.00 268	100.00 267	100.00 267	100.00 269	99.78 269	100.00 269	100.00 271	100.00 269	100.00 268	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

CasAABBNet	99.94 272	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 267	99.18 270	99.15 269	100.00 268	100.00 267	100.00 267	100.00 269	100.00 273	100.00 269	100.00 271	100.00 269	100.00 268	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

DPSM_ROB	97.14 265	98.92 267	99.68 268	98.73 265	100.00 267	90.94 264	90.97 263	100.00 268	100.00 267	100.00 267	100.00 269	94.20 266	100.00 269	94.69 263	100.00 269	100.00 268	100.00 269	100.00 270	99.98 266	100.00 269	100.00 270	100.00 269	54.75 248	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

DPSM	97.14 265	98.92 267	99.68 268	98.73 265	100.00 267	90.94 264	90.97 263	100.00 268	100.00 267	100.00 267	100.00 269	94.20 266	100.00 269	94.69 263	100.00 269	100.00 268	100.00 269	100.00 270	99.98 266	100.00 269	100.00 270	100.00 269	54.75 248	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

AVERAGE_ROB	97.89 268	100.00 269	99.51 267	100.00 269	100.00 267	100.00 274	100.00 271	100.00 268	100.00 267	100.00 267	100.00 269	100.00 273	100.00 269	100.00 271	99.58 266	99.69 266	99.99 268	99.97 267	100.00 269	100.00 269	96.36 267	98.90 266	100.00 269	100.00 269	86.66 265	87.54 264	88.46 265	86.35 264

Low-res two-view benchmark