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

111111	0.34 25	0.03 1	0.08 24	0.01 4	0.03 17	0.10 104	0.00 1	0.01 2	0.01 3	0.00 1	0.01 76	0.18 14	0.05 28	0.01 24	1.98 34	1.34 55	0.11 10	0.15 41	0.59 39	0.56 121	0.34 30	3.31 89	0.26 160	0.02 7	0.02 9	0.05 44	0.04 2	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.40 34	0.03 1	0.10 28	0.03 26	0.03 17	0.10 104	0.01 11	0.01 2	0.03 20	0.00 1	0.15 107	0.18 14	0.03 14	0.01 24	1.95 32	1.30 50	0.05 2	0.29 76	0.81 46	0.51 103	0.25 21	3.15 83	0.27 166	0.03 17	0.02 9	0.01 8	1.39 68	0.00 1

ProNet	0.22 12	0.03 1	0.09 26	0.01 4	0.00 1	0.12 110	0.75 190	0.01 2	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.22 160	1.31 12	1.03 24	0.22 38	0.01 2	0.09 6	0.12 22	0.24 19	1.33 25	0.03 55	0.01 1	0.07 45	0.00 1	0.05 4	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.21 9	0.04 4	0.02 6	0.00 1	0.01 4	0.02 40	0.00 1	0.01 2	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.14 10	0.03 14	0.05 86	0.99 8	0.77 14	0.16 25	0.17 47	0.16 13	0.26 51	0.06 1	2.10 43	0.18 135	0.02 7	0.01 4	0.06 47	0.47 45	0.06 57

AIO-test1	0.30 21	0.04 4	0.03 12	0.02 14	0.08 43	0.04 70	0.00 1	0.01 2	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.04 21	0.00 1	2.02 36	1.69 90	0.15 22	0.02 3	0.24 20	0.55 120	0.20 11	2.67 58	0.00 1	0.02 7	0.02 9	0.01 8	0.09 11	0.00 1

Pointernet	0.13 2	0.04 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 95	0.18 135	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.07 91	0.10 9	0.01 3	0.01 24	0.89 6	0.57 4	0.12 14	0.02 3	0.09 6	0.06 9	0.11 5	0.83 11	0.00 1	0.02 7	0.01 4	0.00 1	0.04 2	0.18 82

RAFT	0.28 18	0.04 4	0.31 54	0.02 14	0.00 1	0.12 110	0.12 114	0.93 113	0.01 3	0.69 134	0.00 1	0.18 14	0.00 1	0.01 24	2.07 38	1.23 39	0.23 42	0.00 1	0.06 3	0.21 39	0.15 8	0.60 6	0.00 1	0.06 26	0.03 22	0.01 8	0.34 38	0.00 1

RYNet	0.61 59	0.04 4	0.00 1	0.02 14	0.04 23	0.00 1	0.01 11	0.03 23	0.04 28	0.07 73	0.00 1	0.07 4	0.12 66	0.00 1	4.57 137	0.66 9	0.12 14	0.99 196	0.37 30	0.02 2	0.25 21	0.10 1	0.05 68	0.03 17	0.08 48	7.32 238	1.40 69	0.12 75

MLG-Stereo_test1	0.20 6	0.05 9	0.01 2	0.01 4	0.01 4	0.17 147	0.01 11	0.02 12	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.05 28	0.00 1	1.42 15	1.28 48	0.03 1	0.05 13	0.33 26	0.24 44	0.23 17	1.27 22	0.00 1	0.01 1	0.02 9	0.01 8	0.07 7	0.00 1

LG-Stereo	0.31 22	0.05 9	0.02 6	0.02 14	0.07 39	0.13 116	0.01 11	0.03 23	0.10 71	0.00 1	0.87 160	0.44 80	0.01 3	0.00 1	2.07 38	1.46 67	0.11 10	0.16 44	0.67 42	0.47 89	0.31 28	1.19 18	0.04 65	0.02 7	0.05 36	0.10 59	0.07 7	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.33 24	0.05 9	0.07 20	0.01 4	0.02 9	0.02 40	0.00 1	0.02 12	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.18 14	0.02 9	0.00 1	1.77 29	1.68 89	0.21 36	0.08 22	0.19 17	0.58 124	0.29 24	3.05 77	0.18 135	0.09 38	0.08 48	0.19 73	0.12 16	0.00 1

AIO-Stereo	0.34 25	0.05 9	0.34 65	0.01 4	0.03 17	0.13 116	0.00 1	0.01 2	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.05 28	0.00 1	1.68 22	1.06 28	0.49 91	0.08 22	1.56 80	0.76 157	0.22 14	2.17 46	0.11 114	0.01 1	0.01 4	0.02 24	0.20 23	0.00 1

RAFT + AFF	0.48 40	0.05 9	0.01 2	0.22 83	0.03 17	0.04 70	0.14 122	0.03 23	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.32 55	0.03 14	0.07 101	4.66 143	0.97 20	0.56 104	0.09 25	2.34 102	0.04 5	0.69 47	1.96 37	0.02 44	0.22 88	0.15 76	0.12 63	0.24 30	0.01 27

AANet_RVC	0.29 19	0.05 9	0.28 51	0.06 42	0.21 88	0.00 1	0.24 149	0.03 23	0.17 98	0.34 110	0.01 76	0.08 5	0.04 21	0.01 24	2.17 42	0.58 5	0.16 25	0.07 18	0.44 32	0.20 34	0.13 7	0.33 4	0.03 55	0.07 31	0.02 9	0.06 47	1.15 62	0.86 130

MLG-Stereo_test3	0.48 40	0.06 15	0.33 60	0.12 70	0.16 63	0.17 147	0.02 29	0.07 46	0.04 28	1.13 162	0.00 1	0.23 43	0.08 47	0.01 24	1.98 34	1.62 80	0.11 10	0.19 54	1.38 75	0.29 56	0.76 51	3.35 90	0.02 44	0.10 43	0.06 42	0.03 31	0.74 52	0.01 27

MLG-Stereo	0.18 4	0.06 15	0.01 2	0.01 4	0.01 4	0.17 147	0.01 11	0.02 12	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.08 5	0.05 28	0.00 1	1.48 18	1.35 56	0.05 2	0.05 13	0.33 26	0.23 41	0.22 14	0.63 8	0.00 1	0.01 1	0.02 9	0.01 8	0.07 7	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 17	0.06 15	0.08 24	0.00 1	0.01 4	0.02 40	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 14	0.03 14	0.15 138	1.33 13	1.35 56	0.18 30	0.17 47	0.19 17	0.37 72	0.10 3	2.34 53	0.19 140	0.06 26	0.04 28	0.08 53	0.12 16	0.00 1

GIP-stereo	0.42 36	0.06 15	0.14 32	0.02 14	0.05 25	0.16 138	0.02 29	0.06 45	0.03 20	0.00 1	0.25 121	0.32 55	0.05 28	0.01 24	3.07 73	1.67 87	0.15 22	0.05 13	0.31 24	0.71 150	0.49 41	3.30 88	0.06 76	0.04 20	0.03 22	0.09 56	0.33 36	0.00 1

RSM++	0.23 14	0.06 15	0.35 72	0.02 14	0.02 9	0.11 107	0.00 1	0.01 2	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.08 47	0.00 1	0.88 5	0.61 7	0.18 30	0.04 8	0.13 11	0.57 123	0.23 17	2.20 47	0.14 121	0.09 38	0.03 22	0.01 8	0.23 28	0.00 1

RSM	0.22 12	0.06 15	0.35 72	0.02 14	0.03 17	0.12 110	0.01 11	0.01 2	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.18 14	0.05 28	0.00 1	0.73 4	0.58 5	0.18 30	0.04 8	0.18 16	0.51 103	0.24 19	2.12 44	0.09 106	0.08 35	0.02 9	0.18 71	0.16 21	0.00 1

MoCha-V2	0.36 31	0.06 15	0.31 54	0.01 4	0.05 25	0.09 99	0.01 11	0.02 12	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.18 91	0.00 1	2.33 51	1.63 82	0.18 30	0.19 54	0.15 12	0.99 175	0.28 23	3.01 69	0.00 1	0.02 7	0.01 4	0.07 52	0.03 1	0.00 1

LGtest1	0.53 51	0.07 22	0.34 65	0.03 26	0.14 56	0.16 138	0.03 45	0.08 50	0.14 85	0.04 69	0.84 159	0.21 40	0.15 76	0.00 1	2.36 53	2.07 130	0.21 36	0.46 123	0.87 52	0.41 79	0.76 51	4.21 122	0.05 68	0.12 52	0.12 66	0.04 39	0.27 32	0.01 27

GREAT-IGEV	0.49 43	0.07 22	0.29 52	0.02 14	0.02 9	0.14 122	0.00 1	0.03 23	1.58 214	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.07 42	0.00 1	2.22 44	2.07 130	0.16 25	0.26 69	0.25 21	0.80 160	0.33 29	2.96 65	0.25 158	0.79 194	0.02 9	0.00 1	0.71 51	0.00 1

GASTEREO	0.42 36	0.08 24	0.34 65	0.03 26	0.02 9	0.14 122	0.01 11	0.03 23	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.14 72	0.01 24	2.48 58	2.05 125	0.22 38	0.17 47	0.17 14	0.63 135	0.19 10	2.96 65	0.30 177	0.35 117	0.04 28	0.71 123	0.15 19	0.00 1

MSCF	0.41 35	0.08 24	0.34 65	0.03 26	0.03 17	0.14 122	0.01 11	0.03 23	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.14 72	0.01 24	2.43 55	2.03 118	0.22 38	0.10 29	0.17 14	0.67 147	0.22 14	3.03 72	0.08 99	0.35 117	0.04 28	0.72 124	0.11 15	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 83	0.08 24	0.36 78	0.18 75	0.21 88	0.01 12	0.06 78	1.75 140	0.21 116	0.14 88	0.15 107	0.45 82	0.16 83	0.03 62	4.05 121	1.87 100	0.36 69	0.42 112	1.67 83	0.17 31	1.76 119	4.52 140	0.02 44	0.11 50	0.38 110	2.70 179	0.33 36	0.33 96

delet	0.21 9	0.08 24	0.24 43	0.06 42	0.05 25	0.02 40	0.04 57	0.02 12	0.05 35	0.34 110	0.00 1	0.20 30	0.04 21	0.02 48	1.45 17	0.53 3	0.23 42	0.07 18	0.12 10	0.06 9	0.15 8	0.38 5	0.01 18	0.06 26	0.01 4	0.01 8	1.50 73	0.02 38

AIO-test2	0.25 16	0.09 28	0.02 6	0.01 4	0.09 45	0.04 70	0.01 11	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 5	0.04 21	0.00 1	1.71 24	1.44 65	0.15 22	0.04 8	0.03 2	0.33 63	0.10 3	2.30 51	0.06 76	0.16 72	0.05 36	0.01 8	0.10 13	0.00 1

CroCo-Stereo	0.21 9	0.09 28	0.03 12	0.05 39	0.07 39	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.09 8	0.07 42	0.00 1	1.51 19	1.11 30	0.17 29	0.08 22	0.76 44	0.05 7	0.40 33	0.85 12	0.00 1	0.04 20	0.04 28	0.01 8	0.08 10	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
anonymousdsp	0.56 54	0.10 30	0.36 78	0.24 94	0.07 39	0.09 99	0.01 11	0.04 35	0.05 35	0.00 1	2.27 192	0.22 41	0.20 95	0.00 1	2.28 47	1.41 63	0.28 55	0.17 47	0.52 35	0.67 147	0.56 43	3.56 97	0.31 178	0.07 31	0.02 9	0.01 8	1.65 76	0.01 27

TDLM	0.20 6	0.10 30	0.21 37	0.08 60	0.23 94	0.02 40	0.04 57	0.19 64	0.04 28	0.02 63	0.10 95	0.67 118	0.05 28	0.10 119	0.43 1	0.28 1	0.35 67	0.20 56	0.02 1	0.01 1	0.12 6	1.22 20	0.05 68	0.01 1	0.00 1	0.02 24	0.41 43	0.41 106

SGD-Stereo	0.57 57	0.11 32	0.26 49	0.02 14	0.06 31	0.02 40	0.04 57	0.04 35	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.40 73	0.09 53	0.01 24	5.50 173	2.06 128	0.45 83	0.28 74	0.54 37	0.23 41	1.49 92	2.89 64	0.02 44	0.08 35	0.09 51	0.06 47	0.31 33	0.22 85

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 70	0.11 32	0.32 58	0.06 42	0.20 82	0.09 99	0.02 29	0.13 61	0.23 118	0.03 66	0.04 84	0.48 87	0.15 76	0.01 24	3.26 87	2.49 149	0.31 62	0.44 119	1.92 93	0.48 95	1.70 112	4.79 153	0.16 128	0.12 52	0.09 51	0.16 69	0.90 57	0.07 59

Occ-G	0.48 40	0.11 32	0.24 43	0.04 32	0.11 50	0.16 138	0.04 57	0.04 35	0.02 10	0.00 1	0.25 121	0.15 11	0.02 9	0.00 1	3.08 75	1.56 76	0.11 10	0.34 87	1.04 56	0.48 95	0.85 62	3.04 76	0.23 150	0.07 31	0.04 28	0.02 24	0.83 55	0.01 27

StereoVision	0.13 2	0.11 32	0.03 12	0.04 32	0.04 23	0.00 1	0.03 45	0.04 35	0.03 20	0.03 66	0.00 1	0.19 22	0.02 9	0.02 48	1.02 9	0.79 16	0.13 19	0.02 3	0.30 22	0.04 5	0.21 13	0.19 3	0.00 1	0.06 26	0.04 28	0.00 1	0.12 16	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 4	0.11 32	0.04 16	0.05 39	0.06 31	0.00 1	0.01 11	0.03 23	0.05 35	0.24 100	0.00 1	0.16 13	0.06 41	0.01 24	1.29 11	1.05 26	0.06 5	0.04 8	0.06 3	0.05 7	0.40 33	0.86 13	0.00 1	0.04 20	0.04 28	0.01 8	0.05 4	0.00 1

test_4	0.84 87	0.11 32	0.61 124	0.30 121	0.20 82	0.08 96	0.30 154	0.10 55	0.10 71	0.03 66	0.61 151	0.79 129	0.16 83	0.18 147	3.62 98	3.39 193	0.24 45	0.43 116	1.98 94	0.30 58	1.21 79	3.26 87	0.09 106	0.21 86	0.23 91	0.33 97	3.56 139	0.25 90

CoSv	0.10 1	0.12 38	0.21 37	0.02 14	0.02 9	0.01 12	0.00 1	0.02 12	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.15 11	0.01 3	0.00 1	0.69 2	0.74 12	0.14 20	0.06 17	0.09 6	0.03 3	0.06 1	0.13 2	0.00 1	0.03 17	0.02 9	0.00 1	0.10 13	0.00 1

S2M2_XL	0.50 45	0.13 39	0.39 88	0.04 32	0.15 59	0.00 1	0.05 69	0.25 76	0.37 134	0.00 1	0.00 1	0.32 55	0.51 159	0.00 1	2.74 65	1.75 93	0.28 55	0.46 123	0.48 33	0.20 34	1.60 102	3.03 72	0.08 99	0.16 72	0.09 51	0.09 56	0.15 19	0.25 90

U	0.23 14	0.13 39	0.03 12	0.06 42	0.07 39	0.00 1	0.01 11	0.05 40	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.25 45	0.07 42	0.00 1	1.58 20	1.23 39	0.05 2	0.13 33	0.52 35	0.08 15	0.50 42	1.03 15	0.01 18	0.10 43	0.08 48	0.02 24	0.06 6	0.03 44

MLG-Stereo_test2	0.35 29	0.14 41	0.04 16	0.01 4	0.06 31	0.18 152	0.02 29	0.02 12	0.03 20	0.00 1	0.63 153	0.18 14	0.01 3	0.00 1	1.83 30	1.31 52	0.06 5	0.20 56	1.35 74	0.38 73	0.41 35	2.30 51	0.16 128	0.05 23	0.06 42	0.01 8	0.09 11	0.01 27

S2M2	0.98 99	0.15 42	1.98 217	0.27 111	0.17 64	0.00 1	0.04 57	0.24 74	0.31 129	2.13 206	0.00 1	0.45 82	0.15 76	0.01 24	4.10 123	2.25 138	0.54 97	0.47 126	1.29 68	0.24 44	2.31 133	2.52 57	0.05 68	0.15 66	0.17 80	2.66 178	3.69 145	0.15 79

HUF	0.83 83	0.15 42	0.62 125	0.03 26	0.12 53	0.16 138	0.17 131	0.32 80	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.22 41	0.26 113	0.00 1	4.05 121	4.06 228	0.48 87	0.57 141	3.07 138	0.65 143	1.72 118	3.80 108	0.38 187	0.88 203	0.14 75	0.04 39	0.38 42	0.01 27

MIM_Stereo	0.83 83	0.15 42	0.44 98	0.34 134	0.24 97	0.12 110	0.08 89	2.02 154	0.08 58	0.00 1	0.24 119	0.31 54	0.10 60	0.03 62	3.34 88	2.91 167	0.24 45	0.67 154	2.62 119	0.89 167	1.44 90	3.49 93	0.06 76	0.26 95	0.20 84	0.24 79	1.72 78	0.18 82

HITNet	0.68 67	0.16 45	0.11 30	0.07 54	0.10 49	0.01 12	0.03 45	1.72 138	0.79 176	0.11 79	0.00 1	0.77 128	0.28 117	0.12 131	2.69 62	1.17 35	0.45 83	0.14 38	0.72 43	0.25 48	1.61 105	2.80 62	0.01 18	0.17 74	0.04 28	0.15 66	3.40 133	0.41 106
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
GMOStereo	1.19 117	0.17 46	0.68 130	0.34 134	0.31 116	0.13 116	0.31 156	2.36 168	0.15 92	0.00 1	0.17 111	0.60 103	0.45 146	0.02 48	3.83 109	3.83 218	0.54 97	0.70 158	2.41 107	0.64 137	1.71 114	6.50 197	0.01 18	0.34 110	1.38 166	0.25 80	4.07 172	0.10 65

error version	1.19 117	0.17 46	0.68 130	0.34 134	0.31 116	0.13 116	0.31 156	2.36 168	0.15 92	0.00 1	0.17 111	0.60 103	0.45 146	0.02 48	3.83 109	3.83 218	0.54 97	0.70 158	2.41 107	0.64 137	1.71 114	6.50 197	0.01 18	0.34 110	1.38 166	0.25 80	4.07 172	0.10 65

test-v	1.19 117	0.17 46	0.68 130	0.34 134	0.31 116	0.13 116	0.31 156	2.36 168	0.15 92	0.00 1	0.17 111	0.60 103	0.45 146	0.02 48	3.83 109	3.83 218	0.54 97	0.70 158	2.41 107	0.64 137	1.71 114	6.50 197	0.01 18	0.34 110	1.38 166	0.25 80	4.07 172	0.10 65

test-2	1.19 117	0.17 46	0.68 130	0.34 134	0.31 116	0.13 116	0.31 156	2.36 168	0.15 92	0.00 1	0.17 111	0.60 103	0.45 146	0.02 48	3.83 109	3.83 218	0.54 97	0.70 158	2.41 107	0.64 137	1.71 114	6.50 197	0.01 18	0.34 110	1.38 166	0.25 80	4.07 172	0.10 65

RAStereo	0.29 19	0.18 50	0.05 19	0.06 42	0.11 50	0.00 1	0.02 29	0.03 23	0.04 28	0.94 151	0.00 1	0.26 47	0.02 9	0.01 24	1.70 23	1.19 38	0.09 7	0.13 33	0.30 22	0.03 3	0.80 55	1.45 28	0.00 1	0.14 62	0.05 36	0.01 8	0.20 23	0.02 38

DEFOM-Stereo	0.34 25	0.19 51	0.23 42	0.01 4	0.06 31	0.12 110	0.01 11	0.03 23	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.20 30	0.03 14	0.00 1	2.15 41	1.48 70	0.10 9	0.13 33	0.33 26	0.11 19	0.45 37	0.93 14	0.00 1	0.02 7	0.07 45	0.03 31	2.36 95	0.06 57

AnonymousM	1.93 172	0.21 52	0.42 93	0.06 42	0.06 31	0.26 172	0.01 11	2.70 197	0.56 156	0.36 115	2.56 206	0.59 99	0.53 162	0.50 214	2.91 70	3.30 187	1.21 174	1.06 202	2.18 98	1.68 204	3.82 180	5.56 170	0.40 189	0.50 153	0.21 88	1.57 156	6.55 234	12.23 248

iRaftStereo_RVC	0.35 29	0.21 52	0.33 60	0.22 83	0.15 59	0.02 40	0.02 29	0.05 40	0.08 58	0.00 1	0.00 1	0.28 49	0.11 64	0.03 62	1.35 14	0.98 21	0.35 67	0.07 18	0.49 34	0.17 31	1.05 73	2.96 65	0.00 1	0.05 23	0.09 51	0.01 8	0.23 28	0.04 48

MMNet	0.34 25	0.21 52	0.07 20	0.05 39	0.06 31	0.00 1	0.12 114	0.03 23	0.04 28	0.22 98	0.00 1	0.36 60	0.02 9	0.05 86	2.17 42	0.69 11	0.33 63	0.15 41	0.34 29	0.07 11	0.34 30	0.60 6	0.06 76	0.10 43	0.03 22	0.05 44	2.93 109	0.02 38

CAS	0.89 91	0.22 55	0.39 88	0.21 81	0.24 97	0.03 63	0.36 164	0.23 69	0.62 161	1.28 174	0.16 109	0.38 67	0.84 201	0.12 131	3.10 76	1.87 100	0.94 149	0.75 168	1.30 69	0.58 124	2.82 148	3.00 68	0.03 55	0.12 52	0.13 68	0.72 124	1.80 81	1.89 165

ARAFT	0.80 79	0.22 55	0.31 54	0.31 123	0.12 53	0.01 12	0.02 29	0.24 74	0.09 66	1.28 174	0.00 1	0.53 97	0.04 21	0.09 114	3.18 80	1.99 113	0.51 94	0.34 87	2.69 122	0.14 27	1.96 128	2.75 59	0.02 44	0.20 82	0.80 140	0.03 31	3.53 137	0.13 77

MaDis-Stereo	0.39 33	0.23 57	0.35 72	0.07 54	0.15 59	0.02 40	0.04 57	0.08 50	0.07 50	1.22 171	0.00 1	0.23 43	0.03 14	0.02 48	1.62 21	1.29 49	0.14 20	0.29 76	1.62 81	0.12 22	0.84 61	1.37 26	0.01 18	0.18 78	0.20 84	0.16 69	0.17 22	0.04 48

LoS	1.97 173	0.23 57	0.39 88	0.23 90	0.18 67	0.02 40	0.09 97	15.67 289	0.89 183	3.41 245	0.87 160	0.98 143	0.83 200	0.20 153	3.66 99	3.84 222	1.36 189	0.90 184	3.25 140	0.74 153	5.14 209	4.30 126	0.24 154	0.41 135	2.64 199	0.80 129	1.36 65	0.50 112
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	1.68 150	0.23 57	2.17 224	0.08 60	0.28 111	0.09 99	0.09 97	0.50 96	1.17 201	0.11 79	2.55 205	0.62 112	0.67 177	0.03 62	4.24 126	3.69 215	1.12 166	1.22 217	4.58 171	0.59 127	4.19 188	7.51 227	0.24 154	0.68 180	1.05 151	0.64 118	6.73 237	0.33 96

CIPLG	1.04 105	0.23 57	0.82 152	0.32 128	0.36 134	0.04 70	0.34 161	0.21 66	0.50 149	0.07 73	0.11 97	1.24 153	0.08 47	0.42 202	4.82 155	1.65 85	0.85 137	0.39 99	2.02 95	0.32 60	2.35 135	4.69 149	0.05 68	0.75 187	1.10 152	0.35 100	3.79 152	0.12 75

CREStereo++_RVC	1.20 121	0.23 57	1.65 202	0.28 115	0.43 156	0.01 12	0.17 131	2.02 154	0.26 124	0.61 130	0.08 93	0.50 93	0.15 76	0.05 86	3.91 114	2.85 166	0.95 150	0.50 129	2.77 125	0.31 59	3.04 155	3.84 111	0.13 118	0.14 62	1.10 152	1.31 149	4.38 190	0.77 128
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
AdaDepth	0.32 23	0.24 62	0.07 20	0.02 14	0.01 4	0.16 138	0.01 11	0.02 12	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.20 30	0.01 3	0.01 24	1.96 33	1.94 109	0.09 7	0.09 25	1.21 64	0.40 77	0.46 38	1.21 19	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.04 39	0.31 33	0.00 1

CES	1.32 131	0.24 62	0.36 78	0.14 71	0.22 90	0.05 80	0.19 140	5.29 261	0.76 173	0.42 121	0.61 151	0.86 135	0.85 202	0.26 165	4.28 128	3.41 196	1.21 174	1.06 202	1.85 92	1.16 188	4.19 188	3.75 104	0.15 126	0.12 52	0.23 91	0.34 99	1.47 72	2.15 173

IPLGR_C	1.02 103	0.24 62	0.77 146	0.31 123	0.36 134	0.04 70	0.35 163	0.20 65	0.47 146	0.07 73	0.12 101	1.26 156	0.09 53	0.41 200	4.52 135	1.63 82	0.81 129	0.45 121	2.10 97	0.32 60	2.41 139	4.67 148	0.07 93	0.75 187	1.04 150	0.28 85	3.80 153	0.11 72

ACRE	1.04 105	0.24 62	0.80 150	0.33 130	0.36 134	0.04 70	0.34 161	0.21 66	0.48 147	0.08 77	0.14 105	1.30 158	0.09 53	0.45 205	4.77 152	1.62 80	0.82 132	0.43 116	2.08 96	0.33 63	2.40 138	4.72 150	0.06 76	0.74 186	1.10 152	0.28 85	3.80 153	0.11 72

ICVP	1.55 144	0.24 62	1.65 202	0.43 160	0.45 158	0.50 185	0.38 167	1.26 124	0.64 163	1.77 194	1.20 174	0.88 138	1.63 223	0.25 164	4.46 132	2.81 165	1.49 195	1.01 197	2.50 113	1.15 187	2.70 142	5.75 175	0.14 121	0.63 170	0.72 134	2.31 173	3.35 130	1.59 158
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.89 167	0.25 67	0.34 65	0.06 42	0.20 82	0.16 138	0.04 57	0.81 110	1.73 224	1.94 200	0.44 138	1.12 146	0.88 207	0.12 131	4.48 133	5.29 249	2.26 219	1.77 238	5.32 181	2.13 226	5.92 228	7.47 224	0.10 111	0.37 129	0.60 126	1.61 158	4.41 192	1.14 145

LG-Stereo_L1	0.51 46	0.26 68	0.02 6	0.04 32	0.24 97	0.15 134	0.03 45	0.07 46	0.07 50	0.00 1	0.60 150	0.37 64	0.35 126	0.03 62	2.59 59	2.00 115	0.23 42	0.18 51	1.31 71	0.40 77	0.75 49	3.23 86	0.04 65	0.09 38	0.35 105	0.04 39	0.21 27	0.08 60

LL-Strereo2	0.81 81	0.27 69	0.35 72	0.09 64	0.14 56	0.17 147	0.08 89	2.21 163	0.19 105	0.00 1	0.00 1	0.26 47	0.05 28	0.20 153	2.27 46	2.72 160	0.12 14	0.15 41	2.40 106	0.52 106	1.77 120	5.39 167	0.06 76	0.17 74	0.43 113	0.12 63	1.55 75	0.31 94

sAnonymous2	1.64 146	0.27 69	0.18 34	0.11 67	0.20 82	0.49 183	0.05 69	1.85 144	0.98 187	0.21 94	0.39 131	1.21 149	0.85 202	0.08 110	4.74 147	3.93 224	1.35 187	1.22 217	7.85 200	0.83 164	4.15 186	5.99 180	0.03 55	0.42 138	0.15 76	2.19 171	2.36 95	2.37 176

CroCo_RVC	1.64 146	0.27 69	0.18 34	0.11 67	0.20 82	0.49 183	0.05 69	1.85 144	0.98 187	0.21 94	0.39 131	1.21 149	0.85 202	0.08 110	4.74 147	3.93 224	1.35 187	1.22 217	7.85 200	0.83 164	4.15 186	5.99 180	0.03 55	0.42 138	0.15 76	2.19 171	2.36 95	2.37 176

LG-G_1	0.51 46	0.28 72	0.33 60	0.18 75	0.22 90	0.16 138	0.02 29	0.05 40	0.07 50	0.01 57	0.58 145	0.20 30	0.24 109	0.03 62	2.30 49	1.80 96	0.27 52	0.37 90	0.82 47	0.47 89	0.91 64	3.77 105	0.01 18	0.12 52	0.11 63	0.03 31	0.34 38	0.01 27

LG-G	0.51 46	0.28 72	0.33 60	0.18 75	0.22 90	0.16 138	0.02 29	0.05 40	0.07 50	0.01 57	0.58 145	0.20 30	0.24 109	0.03 62	2.30 49	1.80 96	0.27 52	0.37 90	0.82 47	0.47 89	0.91 64	3.77 105	0.01 18	0.12 52	0.11 63	0.03 31	0.34 38	0.01 27

anonymousdsp2	1.03 104	0.29 74	0.37 84	0.23 90	0.09 45	0.03 63	0.04 57	1.33 125	0.08 58	0.02 63	2.28 195	0.33 59	0.18 91	0.27 169	2.59 59	2.50 151	0.44 82	0.56 140	3.69 156	1.14 183	1.68 110	5.57 171	0.24 154	0.50 153	0.41 111	0.15 66	2.74 105	0.02 38

test-1	3.29 209	0.29 74	1.96 216	0.33 130	0.26 108	0.23 164	0.42 169	3.11 220	0.84 180	3.35 241	3.99 224	5.66 222	0.78 192	0.19 148	6.33 206	6.00 258	1.70 202	1.62 232	10.71 235	1.73 208	5.37 214	9.64 273	0.07 93	0.76 189	3.30 221	6.12 225	5.48 218	8.68 232

CVANet_RVC	0.42 36	0.29 74	0.82 152	0.60 179	0.31 116	0.18 152	0.03 45	1.58 134	0.25 123	0.12 85	0.28 123	0.84 131	0.05 28	0.11 124	0.69 2	0.46 2	0.36 69	0.25 67	0.08 5	0.08 15	0.20 11	1.95 36	0.02 44	0.05 23	0.06 42	0.03 31	0.70 50	1.10 143

AIO_rvc	0.61 59	0.30 77	0.36 78	0.03 26	0.02 9	0.14 122	0.30 154	0.02 12	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.09 53	0.06 95	3.14 77	2.93 168	0.18 30	0.51 130	2.38 103	0.52 106	0.69 47	3.61 99	0.46 204	0.02 7	0.13 68	0.04 39	0.20 23	0.01 27

UniTT-Stereo	0.45 39	0.30 77	0.37 84	0.08 60	0.19 73	0.01 12	0.02 29	0.10 55	0.09 66	0.00 1	0.00 1	0.49 89	0.09 53	0.05 86	2.28 47	1.53 74	0.28 55	0.43 116	1.84 91	0.14 27	1.17 77	1.99 40	0.01 18	0.23 91	0.16 79	0.10 59	0.26 31	0.03 44

UPFNet	0.52 49	0.31 79	0.76 144	0.22 83	0.28 111	0.02 40	0.05 69	0.09 54	0.08 58	0.38 116	0.00 1	0.38 67	0.03 14	0.24 162	3.16 79	1.04 25	0.34 65	0.14 38	0.59 39	0.34 66	0.44 36	1.09 16	0.01 18	0.30 107	0.05 36	0.01 8	3.54 138	0.05 53

DFGA-Net	0.52 49	0.32 80	0.09 26	0.23 90	0.05 25	0.01 12	0.02 29	0.55 101	0.05 35	1.27 173	0.00 1	0.20 30	0.05 28	0.03 62	1.75 26	1.26 42	0.37 71	0.09 25	1.05 57	0.07 11	0.77 53	2.14 45	0.00 1	0.21 86	0.02 9	0.00 1	3.39 132	0.02 38

trnet	1.17 115	0.32 80	0.93 163	0.22 83	0.19 73	0.01 12	0.08 89	2.54 186	0.38 135	0.63 131	0.99 166	0.76 126	0.58 169	0.06 95	3.83 109	3.16 180	0.91 145	0.55 138	2.21 101	0.76 157	2.97 152	3.47 92	0.06 76	0.29 103	1.28 159	1.05 139	2.55 100	0.92 136

AE-Stereo	1.73 152	0.32 80	2.11 222	0.34 134	0.37 139	0.05 80	0.43 173	0.44 91	0.32 132	0.04 69	0.00 1	3.48 191	0.44 143	0.07 101	4.68 145	3.77 216	1.11 165	0.92 186	4.18 165	1.16 188	3.77 179	7.03 212	0.18 135	1.06 213	3.29 220	2.09 169	4.84 202	0.18 82

Sa-1000	1.45 141	0.32 80	0.53 120	0.28 115	0.26 108	0.01 12	0.04 57	2.73 199	0.11 75	0.01 57	0.01 76	0.59 99	0.49 155	0.56 219	6.07 197	2.10 132	0.92 148	0.88 181	4.60 172	0.59 127	1.56 98	6.38 194	0.01 18	0.64 173	2.25 190	1.72 163	5.00 205	0.38 102

AFF-stereo	0.88 90	0.32 80	0.50 115	0.35 141	0.20 82	0.11 107	0.37 165	0.41 86	0.11 75	1.15 164	0.00 1	0.66 117	0.07 42	0.02 48	4.33 129	1.39 62	0.40 75	0.90 184	3.49 153	0.26 51	1.61 105	2.83 63	0.02 44	0.22 88	0.49 116	0.18 71	3.16 117	0.10 65

UNet	0.67 65	0.32 80	0.47 113	0.27 111	0.23 94	0.03 63	0.15 125	0.55 101	0.14 85	1.13 162	0.00 1	0.61 109	0.17 89	0.15 138	2.26 45	1.51 73	0.50 92	0.22 61	1.51 79	0.25 48	0.75 49	1.79 32	0.18 135	0.60 167	0.07 45	0.32 96	3.43 135	0.61 122

FADNet-RVC	2.02 175	0.32 80	0.74 142	0.33 130	1.23 201	0.05 80	3.02 240	0.60 104	0.24 121	1.02 155	0.31 127	6.30 227	0.33 122	0.34 182	10.06 246	2.10 132	0.84 136	0.81 174	6.91 193	1.97 216	2.36 136	3.78 107	0.20 141	0.61 168	1.94 186	1.65 160	3.28 125	3.13 183

RASNet	0.86 88	0.32 80	0.77 146	0.46 165	0.31 116	0.18 152	0.10 110	0.95 114	0.14 85	1.11 160	0.09 94	0.53 97	0.44 143	0.35 187	1.76 28	1.87 100	0.59 107	0.22 61	1.13 60	0.07 11	1.42 89	3.94 114	0.17 133	0.53 159	0.46 115	0.37 102	3.64 144	1.29 148

rafts_anoy	0.92 93	0.33 88	0.86 156	0.37 146	0.24 97	0.05 80	0.07 83	2.48 185	0.14 85	0.01 57	0.00 1	0.20 30	0.04 21	0.02 48	3.97 116	3.08 176	0.56 104	0.40 100	2.20 100	0.34 66	1.65 107	3.86 113	0.02 44	0.27 98	0.99 148	0.73 126	0.87 56	0.98 141

GES	1.73 152	0.33 88	0.48 114	0.58 177	0.43 156	0.28 175	0.51 180	2.03 158	0.90 184	1.18 168	0.55 143	0.49 89	0.23 108	0.02 48	8.51 232	2.72 160	1.06 162	0.76 169	9.71 224	1.71 207	3.36 167	4.34 127	0.23 150	0.83 200	0.42 112	0.35 100	2.56 101	2.21 174

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 100	0.33 88	0.75 143	0.38 151	0.42 154	0.14 122	0.43 173	0.97 115	0.13 83	1.32 178	0.00 1	0.65 116	0.09 53	0.03 62	4.73 146	1.46 67	0.50 92	0.13 33	3.58 154	0.49 97	1.60 102	4.02 118	0.02 44	0.42 138	0.52 118	0.38 103	3.38 131	0.17 81

CREStereo	1.20 121	0.33 88	0.95 165	0.24 94	0.19 73	0.01 12	0.06 78	2.65 193	0.54 151	0.64 132	1.05 167	0.72 121	0.59 170	0.07 101	3.92 115	3.45 201	0.86 142	0.42 112	2.19 99	0.72 151	3.10 157	3.56 97	0.10 111	0.29 103	1.20 157	1.09 140	2.54 99	0.90 133
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
LG-Stereo_L2	0.54 52	0.34 92	0.02 6	0.04 32	0.24 97	0.18 152	0.03 45	0.07 46	0.07 50	0.00 1	0.59 149	0.43 79	0.35 126	0.04 80	2.83 68	2.03 118	0.26 50	0.18 51	1.09 58	0.38 73	0.82 60	3.54 96	0.04 65	0.09 38	0.34 103	0.06 47	0.31 33	0.08 60

castereo	1.45 141	0.34 92	1.03 171	0.07 54	0.29 115	0.21 162	0.09 97	0.37 82	0.51 150	0.13 86	0.18 115	1.13 147	0.49 155	0.07 101	4.85 156	3.77 216	1.05 160	0.65 148	4.71 174	0.63 135	5.11 208	6.83 208	0.14 121	0.24 92	1.55 177	1.98 168	1.31 64	1.43 150

4D-IteraStereo	1.14 112	0.34 92	1.40 188	0.29 117	0.38 143	0.05 80	0.09 97	2.11 162	0.11 75	0.00 1	0.19 116	0.52 96	0.22 101	0.24 162	3.76 105	3.57 205	0.28 55	0.38 95	2.95 132	0.49 97	3.35 166	5.63 173	0.12 117	0.41 135	0.10 58	0.29 87	3.09 114	0.34 98

HGLStereo	0.70 70	0.34 92	0.41 91	0.23 90	0.31 116	0.02 40	0.17 131	0.08 50	0.13 83	1.20 170	0.69 156	0.25 45	0.15 76	0.09 114	2.36 53	1.50 71	0.57 106	0.29 76	1.25 65	0.24 44	1.13 76	3.16 84	0.08 99	0.34 110	0.18 81	0.19 73	3.13 115	0.47 110

G2L-Stereo	0.70 70	0.35 96	0.24 43	0.37 146	0.64 174	0.02 40	0.07 83	0.17 63	0.08 58	0.51 126	0.10 95	0.28 49	0.49 155	0.45 205	3.38 92	1.05 26	0.27 52	0.20 56	1.46 77	0.28 54	1.54 95	1.85 33	0.07 93	0.12 52	0.28 100	0.78 128	3.56 139	0.38 102

HSM	1.20 121	0.35 96	1.10 177	0.59 178	0.56 169	0.05 80	0.09 97	2.87 210	0.31 129	0.13 86	0.53 142	0.76 126	0.13 69	0.05 86	5.24 165	1.26 42	0.85 137	0.30 79	3.45 151	0.50 101	2.38 137	3.35 90	0.10 111	0.55 163	0.74 135	0.86 133	4.16 181	1.08 142

Reg-Stereo(zero)	2.80 196	0.36 98	3.11 240	0.48 168	1.28 203	0.20 159	0.51 180	3.74 239	0.75 171	3.00 227	8.88 272	2.97 188	0.80 195	1.33 249	4.64 141	3.67 212	2.18 217	0.52 133	7.33 197	1.68 204	4.34 192	7.15 213	0.64 223	0.36 127	1.32 161	3.29 185	6.08 225	5.10 198

HI	2.80 196	0.36 98	3.11 240	0.48 168	1.28 203	0.20 159	0.51 180	3.74 239	0.75 171	3.00 227	8.88 272	2.97 188	0.80 195	1.33 249	4.64 141	3.67 212	2.18 217	0.52 133	7.33 197	1.68 204	4.34 192	7.15 213	0.64 223	0.36 127	1.32 161	3.29 185	6.08 225	5.10 198

DMCA	0.36 31	0.36 98	0.19 36	0.17 73	0.09 45	0.02 40	0.05 69	0.02 12	0.05 35	0.58 129	0.00 1	0.39 70	0.05 28	0.01 24	2.07 38	0.98 21	0.54 97	0.12 31	0.23 19	0.10 18	0.46 38	1.38 27	0.01 18	0.22 88	0.03 22	0.08 53	1.30 63	0.15 79

RALCasStereoNet	1.00 100	0.37 101	1.07 174	0.37 146	0.32 126	0.06 93	0.20 143	2.08 160	0.15 92	1.01 154	0.04 84	0.61 109	0.16 83	0.03 62	3.74 103	3.43 197	0.41 78	0.26 69	1.40 76	0.75 155	1.44 90	4.55 142	0.03 55	0.26 95	0.78 139	1.36 150	0.91 58	1.22 147

YMNet	0.67 65	0.38 102	0.02 6	0.20 78	0.25 106	0.33 177	2.67 233	0.36 81	0.06 46	1.09 159	0.00 1	0.41 74	2.95 233	0.01 24	2.43 55	2.05 125	0.61 111	0.46 123	0.54 37	0.25 48	0.30 26	1.29 23	0.00 1	0.10 43	0.37 107	0.05 44	0.62 48	0.38 102

plain	0.56 54	0.39 103	0.44 98	0.17 73	0.41 151	0.01 12	0.01 11	0.74 107	0.08 58	0.01 57	0.00 1	0.74 123	0.14 72	0.04 80	2.91 70	1.93 107	0.25 47	0.44 119	1.02 55	0.16 29	1.65 107	2.50 56	0.01 18	0.41 135	0.21 88	0.06 47	0.36 41	0.10 65

MIF-Stereo (partial)	0.58 58	0.39 103	0.42 93	0.07 54	0.22 90	0.02 40	0.03 45	0.08 50	0.11 75	0.01 57	0.01 76	0.50 93	0.12 66	0.03 62	2.35 52	1.69 90	0.25 47	0.60 145	0.91 53	0.11 19	1.40 86	2.26 50	0.01 18	0.34 110	0.12 66	0.29 87	2.91 108	0.38 102

HCRNet	0.49 43	0.39 103	0.36 78	0.29 117	0.12 53	0.01 12	0.06 78	0.03 23	0.01 3	1.48 186	0.00 1	0.20 30	0.05 28	0.01 24	2.61 61	0.78 15	0.42 80	0.07 18	0.32 25	0.12 22	0.37 32	2.22 48	0.02 44	0.02 7	0.02 9	0.02 24	3.33 128	0.03 44

IPLG	1.33 132	0.40 106	0.76 144	0.29 117	0.28 111	0.01 12	0.09 97	2.25 165	0.31 129	0.40 119	0.28 123	0.37 64	0.74 188	0.31 180	5.67 182	1.89 103	1.26 180	0.95 191	2.86 129	0.47 89	1.18 78	6.06 186	0.06 76	0.66 177	0.63 130	3.73 196	3.86 160	0.11 72

RALAANet	1.21 124	0.40 106	0.56 123	0.37 146	0.31 116	0.20 159	0.15 125	1.87 148	0.20 106	0.51 126	0.01 76	0.49 89	0.26 113	0.07 101	3.97 116	2.32 142	0.48 87	0.73 166	3.41 148	1.09 179	3.06 156	5.24 165	0.02 44	0.50 153	0.74 135	1.14 141	4.11 180	0.54 120

raft+_RVC	0.80 79	0.41 108	0.45 110	0.34 134	0.24 97	0.03 63	0.08 89	2.24 164	0.09 66	0.07 73	0.00 1	0.42 77	0.08 47	0.02 48	3.49 94	3.16 180	0.48 87	0.12 31	2.60 118	0.82 161	0.94 67	3.69 102	0.03 55	0.20 82	0.35 105	0.14 65	0.69 49	0.35 100

DeepPruner_ROB	1.92 170	0.41 108	0.92 160	0.51 173	0.67 175	0.53 188	2.45 228	1.72 138	0.84 180	1.37 183	2.27 192	0.75 125	0.55 164	0.12 131	8.56 233	2.33 143	1.28 181	1.20 214	2.67 121	0.58 124	6.00 230	4.19 121	0.75 236	0.44 147	0.66 132	6.01 223	3.18 118	0.91 134

DMCA-RVC	0.82 82	0.43 110	0.50 115	0.31 123	0.59 171	0.15 134	1.13 198	0.29 79	1.52 211	1.29 176	0.34 129	0.64 113	0.14 72	0.17 144	3.74 103	1.26 42	0.80 127	0.51 130	0.97 54	0.51 103	0.87 63	1.93 35	0.26 160	0.40 134	0.13 68	0.08 53	2.70 103	0.50 112

raftrobust	1.17 115	0.44 111	0.99 166	0.41 156	0.37 139	0.04 70	0.12 114	2.45 182	0.14 85	0.51 126	0.00 1	0.72 121	0.24 109	0.09 114	4.74 147	4.01 227	0.39 74	0.35 89	5.19 179	0.34 66	1.89 123	4.58 143	0.21 142	0.28 100	1.21 158	0.47 106	1.09 60	0.35 100

DSFCA	0.83 83	0.44 111	0.51 119	0.29 117	0.59 171	0.05 80	0.61 187	0.23 69	0.55 155	0.49 124	0.58 145	0.48 87	0.11 64	0.04 80	2.83 68	1.42 64	0.78 126	0.72 164	1.15 63	0.65 143	1.24 80	3.01 69	0.21 142	0.53 159	0.55 122	0.83 130	3.19 119	0.46 109

AASNet	0.20 6	0.45 113	0.24 43	0.09 64	0.09 45	0.00 1	0.08 89	0.05 40	0.05 35	0.26 101	0.00 1	0.18 14	0.04 21	0.01 24	1.13 10	0.68 10	0.12 14	0.04 8	0.09 6	0.16 29	0.29 24	0.77 10	0.01 18	0.07 31	0.00 1	0.02 24	0.49 46	0.03 44

FADNet	2.26 182	0.45 113	0.77 146	0.54 176	1.08 197	0.02 40	3.28 243	0.88 111	0.38 135	0.80 141	0.57 144	2.60 182	0.50 158	0.67 224	9.91 245	1.94 109	0.91 145	1.08 204	9.92 227	1.76 210	2.78 144	4.21 122	0.11 114	0.47 149	2.92 209	3.57 189	3.57 141	5.35 202

IER	0.69 69	0.46 115	0.29 52	0.30 121	0.18 67	0.01 12	0.09 97	0.42 87	0.11 75	1.07 158	0.07 91	1.62 168	0.05 28	0.20 153	3.15 78	1.25 41	0.40 75	0.16 44	0.82 47	0.44 84	0.57 44	2.22 48	0.21 142	0.34 110	0.09 51	1.03 138	2.96 110	0.28 92

HH	3.49 216	0.47 116	5.11 261	0.68 184	0.69 177	0.93 202	1.38 207	3.19 224	0.82 177	2.81 217	2.29 196	5.39 216	0.81 197	0.34 182	5.69 183	7.67 288	0.99 152	1.08 204	9.91 225	2.70 244	7.76 257	8.27 251	0.57 214	0.93 206	3.44 224	8.42 246	5.63 222	6.30 215

HanStereo	3.49 216	0.47 116	5.11 261	0.68 184	0.69 177	0.93 202	1.38 207	3.19 224	0.82 177	2.81 217	2.29 196	5.39 216	0.81 197	0.34 182	5.69 183	7.67 288	0.99 152	1.08 204	9.91 225	2.70 244	7.76 257	8.27 251	0.57 214	0.93 206	3.44 224	8.42 246	5.63 222	6.30 215

dd	1.06 108	0.48 118	0.31 54	1.86 223	0.06 31	0.26 172	0.16 127	0.47 94	0.06 46	0.11 79	0.01 76	2.18 176	0.07 42	0.20 153	4.43 131	1.13 32	1.19 171	0.38 95	6.03 185	0.38 73	0.67 46	1.85 33	0.14 121	0.32 108	0.63 130	0.09 56	3.27 124	1.90 166

GLC_STEREO	0.93 94	0.48 118	0.65 128	0.25 98	0.33 128	0.03 63	0.11 112	2.37 174	0.20 106	0.16 91	0.04 84	0.38 67	0.15 76	0.02 48	3.66 99	2.05 125	0.67 117	0.25 67	2.56 115	0.42 83	2.90 149	3.06 78	0.09 106	0.19 79	0.09 51	0.10 59	3.70 146	0.31 94

NVstereo2D	0.93 94	0.48 118	0.17 33	0.24 94	0.42 154	0.41 180	0.08 89	1.64 135	0.59 159	0.87 146	1.05 167	0.42 77	0.21 99	0.08 110	5.64 177	2.38 147	0.82 132	0.59 143	1.71 85	0.24 44	1.26 81	2.48 55	0.06 76	0.47 149	1.31 160	0.29 87	1.04 59	0.24 88

castereo++	1.41 139	0.49 121	0.42 93	0.06 42	0.24 97	0.24 168	0.12 114	0.43 89	0.43 141	0.20 93	0.16 109	1.25 154	0.42 141	0.06 95	4.22 125	3.67 212	1.03 158	0.55 138	2.93 131	0.66 145	4.66 201	6.57 202	0.31 178	0.25 93	1.42 171	1.63 159	3.77 151	1.84 163

model_zeroshot	3.58 221	0.49 121	2.22 225	1.96 224	0.99 196	0.34 178	0.18 135	2.98 213	0.43 141	2.44 210	5.28 234	4.75 209	0.54 163	0.17 144	8.97 237	6.14 261	1.71 203	1.15 210	15.06 249	1.29 193	5.77 226	7.73 233	0.26 160	0.43 144	5.63 250	5.85 221	5.24 209	8.66 231

CFNet	0.72 74	0.50 123	0.71 136	0.48 168	0.45 158	0.06 93	0.27 153	0.58 103	0.09 66	0.65 133	0.04 84	0.84 131	0.10 60	0.05 86	2.80 67	0.75 13	0.60 110	0.09 25	0.84 51	0.41 79	1.10 75	1.22 20	0.03 55	0.13 60	0.58 124	1.14 141	3.44 136	1.47 152

PWCDC_ROB	3.09 203	0.52 124	0.24 43	0.38 151	0.92 194	0.25 170	0.37 165	1.16 120	8.67 275	0.14 88	2.36 200	0.85 133	32.24 295	0.72 228	6.25 201	3.40 195	2.00 211	0.94 189	2.65 120	1.03 178	3.63 175	9.35 271	0.27 166	0.68 180	0.55 122	0.69 121	1.44 70	1.79 162

AIO_test	0.66 64	0.53 125	0.44 98	0.04 32	0.02 9	0.14 122	0.42 169	0.12 59	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.20 30	0.10 60	0.03 62	3.07 73	3.04 173	0.25 47	0.32 84	1.33 72	0.44 84	1.28 83	3.68 101	0.44 200	0.02 7	0.18 81	0.43 104	1.11 61	0.01 27

XX-Stereo	3.82 224	0.53 125	2.00 220	1.20 205	0.31 116	0.38 179	0.57 185	1.46 130	0.40 138	2.50 212	7.33 259	5.11 213	1.04 212	0.11 124	7.05 217	6.53 270	1.29 182	0.81 174	7.44 199	0.89 167	4.26 190	5.80 176	0.45 202	0.39 133	27.22 295	3.57 189	5.16 208	9.43 234

CASnet	0.96 98	0.54 127	0.54 121	0.24 94	0.36 134	0.05 80	0.26 152	0.52 98	0.18 102	0.06 72	0.06 88	0.70 120	0.36 130	0.01 24	4.36 130	1.50 71	0.66 116	0.40 100	2.56 115	0.34 66	3.82 180	4.34 127	0.03 55	0.35 117	1.67 179	0.11 62	1.72 78	0.23 87
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_pseudo	1.04 105	0.55 128	0.68 130	0.46 165	0.53 163	0.05 80	0.02 29	0.61 105	0.10 71	0.91 148	0.11 97	0.88 138	0.56 166	0.52 217	5.81 187	1.84 98	0.55 103	0.37 90	2.85 128	0.41 79	1.09 74	3.10 82	0.59 219	0.29 103	0.61 127	0.63 117	2.23 92	1.75 160

gcap-zeroshot	3.56 220	0.56 129	4.08 250	1.72 218	0.53 163	1.55 219	1.78 218	3.23 226	0.64 163	2.75 216	6.71 251	6.50 229	0.68 180	0.48 210	6.48 208	6.49 269	1.21 174	1.11 207	16.59 252	2.54 238	5.24 211	8.27 251	1.30 251	0.79 194	3.27 219	5.01 212	4.56 196	1.94 167

LMCR-Stereo	1.14 112	0.56 129	0.72 137	0.31 123	0.31 116	0.14 122	0.06 78	1.38 127	0.28 126	0.33 109	0.12 101	0.86 135	0.20 95	0.26 165	3.99 118	2.00 115	1.20 172	0.37 90	6.02 184	1.76 210	2.41 139	3.82 109	0.07 93	0.55 163	0.52 118	0.51 111	1.50 73	0.67 125

AF-Net	1.33 132	0.56 129	1.00 167	0.36 144	0.81 186	1.01 204	2.56 230	2.36 168	1.15 198	0.48 122	0.65 154	3.84 193	0.16 83	0.30 177	3.50 95	1.17 35	0.52 95	0.02 3	1.74 88	0.53 109	0.81 57	4.34 127	0.06 76	0.14 62	0.93 143	0.61 115	3.84 156	2.40 178

Nwc_Net	1.33 132	0.56 129	1.00 167	0.36 144	0.81 186	1.01 204	2.56 230	2.36 168	1.15 198	0.48 122	0.65 154	3.84 193	0.16 83	0.30 177	3.50 95	1.17 35	0.52 95	0.02 3	1.74 88	0.53 109	0.81 57	4.34 127	0.06 76	0.14 62	0.93 143	0.61 115	3.84 156	2.40 178

PDISCO_ROB	1.24 127	0.57 133	0.10 28	0.66 182	0.32 126	0.01 12	0.57 185	0.78 109	0.49 148	1.25 172	0.94 165	0.36 60	0.32 121	0.19 148	3.99 118	2.19 135	0.98 151	1.44 226	2.38 103	0.62 132	2.92 150	4.93 158	0.18 135	0.64 173	1.52 176	0.53 112	3.95 169	0.62 123

DN-CSS_ROB	1.68 150	0.57 133	1.42 189	0.83 191	0.73 180	0.05 80	0.22 148	2.83 208	0.40 138	1.50 187	3.57 220	1.02 144	0.43 142	0.09 114	4.11 124	1.61 79	1.34 186	0.84 176	8.83 211	0.39 76	4.42 196	3.67 100	0.09 106	1.02 210	0.13 68	0.55 114	3.24 123	1.52 154

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 73	0.58 135	0.33 60	0.08 60	0.18 67	0.19 156	0.04 57	0.12 59	0.18 102	0.04 69	0.51 141	0.50 93	0.41 140	0.02 48	2.44 57	2.27 140	0.33 63	0.54 136	1.14 61	0.44 84	2.08 129	4.84 154	0.09 106	0.12 52	0.10 58	0.15 66	1.37 67	0.08 60

BEATNet_4x	1.65 148	0.58 135	0.35 72	0.20 78	0.38 143	0.15 134	0.46 176	1.78 143	1.70 223	0.40 119	0.50 139	1.13 147	0.62 174	0.65 222	6.09 198	3.02 172	2.14 216	1.81 239	1.48 78	0.79 159	5.22 210	7.76 234	0.08 99	1.07 214	0.32 101	0.48 107	3.92 164	1.49 153

Any-RAFT	2.91 199	0.59 137	3.81 248	0.35 141	0.57 170	0.02 40	0.11 112	2.92 211	0.63 162	0.50 125	3.78 221	3.92 196	0.36 130	0.16 143	6.57 209	3.98 226	0.87 144	0.87 179	8.59 208	0.61 131	5.45 216	6.20 190	0.42 196	0.49 151	5.12 246	9.91 255	3.30 127	8.42 228

Anonymous3	3.42 211	0.60 138	0.93 163	0.09 64	1.35 207	0.50 185	0.03 45	3.46 232	1.28 202	1.11 160	0.80 158	10.89 245	1.36 220	0.45 205	8.96 236	6.97 279	3.85 240	3.08 266	11.46 239	2.32 233	7.35 254	12.18 291	0.38 187	0.51 156	1.75 181	3.57 189	5.30 212	1.85 164

PMTNet	1.51 143	0.60 138	1.30 184	0.27 111	0.26 108	0.02 40	0.18 135	0.51 97	0.56 156	0.71 136	0.33 128	0.59 99	0.48 153	0.09 114	6.84 212	3.43 197	0.91 145	0.38 95	6.13 188	0.44 84	4.00 184	3.52 95	0.13 118	0.15 66	3.04 212	1.29 148	1.36 65	3.30 187

GCAP-BAT	1.76 156	0.61 140	0.44 98	0.26 103	0.19 73	0.02 40	0.09 97	2.40 176	0.20 106	0.00 1	0.00 1	4.42 202	0.22 101	0.40 192	3.21 81	3.62 206	13.36 284	0.40 100	3.28 141	0.53 109	5.75 220	4.47 132	0.29 170	0.35 117	0.25 93	0.31 90	1.84 82	0.53 114

test_for_model	1.76 156	0.61 140	0.44 98	0.26 103	0.19 73	0.02 40	0.09 97	2.40 176	0.20 106	0.00 1	0.00 1	4.42 202	0.22 101	0.40 192	3.21 81	3.62 206	13.36 284	0.40 100	3.28 141	0.53 109	5.75 220	4.47 132	0.29 170	0.35 117	0.25 93	0.31 90	1.84 82	0.53 114

testlalala2	1.76 156	0.61 140	0.44 98	0.26 103	0.19 73	0.02 40	0.09 97	2.40 176	0.20 106	0.00 1	0.00 1	4.42 202	0.22 101	0.40 192	3.21 81	3.62 206	13.36 284	0.40 100	3.28 141	0.53 109	5.75 220	4.47 132	0.29 170	0.35 117	0.25 93	0.31 90	1.84 82	0.53 114

testlalala	1.76 156	0.61 140	0.44 98	0.26 103	0.19 73	0.02 40	0.09 97	2.40 176	0.20 106	0.00 1	0.00 1	4.42 202	0.22 101	0.40 192	3.21 81	3.62 206	13.36 284	0.40 100	3.28 141	0.53 109	5.75 220	4.47 132	0.29 170	0.35 117	0.25 93	0.31 90	1.84 82	0.53 114

testlalala_base	1.76 156	0.61 140	0.44 98	0.26 103	0.19 73	0.02 40	0.09 97	2.40 176	0.20 106	0.00 1	0.00 1	4.42 202	0.22 101	0.40 192	3.21 81	3.62 206	13.36 284	0.40 100	3.28 141	0.53 109	5.75 220	4.47 132	0.29 170	0.35 117	0.25 93	0.31 90	1.84 82	0.53 114

GCAP-Stereo	1.76 156	0.61 140	0.44 98	0.26 103	0.19 73	0.02 40	0.09 97	2.40 176	0.20 106	0.00 1	0.00 1	4.42 202	0.22 101	0.40 192	3.21 81	3.62 206	13.36 284	0.40 100	3.28 141	0.53 109	5.75 220	4.47 132	0.29 170	0.35 117	0.25 93	0.31 90	1.84 82	0.53 114

test_5	0.76 76	0.61 140	0.21 37	0.02 14	0.02 9	0.11 107	0.01 11	2.75 204	0.05 35	0.00 1	4.29 227	0.49 89	0.44 143	0.00 1	1.73 25	1.27 47	0.22 38	0.14 38	1.14 61	0.09 17	0.46 38	3.08 80	0.01 18	0.19 79	0.09 51	0.00 1	2.97 111	0.02 38

AACVNet	1.07 109	0.61 140	0.44 98	0.65 181	0.80 184	0.12 110	0.17 131	0.37 82	0.20 106	0.17 92	0.14 105	0.60 103	0.24 109	0.26 165	4.81 153	2.04 124	0.61 111	0.40 100	1.72 87	0.41 79	1.80 121	3.08 80	0.40 189	0.20 82	0.52 118	1.51 153	4.20 183	2.32 175

FINET	2.25 181	0.61 140	1.06 173	0.48 168	0.55 165	0.75 196	0.98 194	1.18 121	1.87 226	0.30 105	3.46 219	1.25 154	2.35 229	0.80 230	14.13 273	2.94 169	1.14 169	0.42 112	2.74 124	1.28 192	2.71 143	4.08 119	0.43 197	1.24 220	3.04 212	5.74 220	1.70 77	3.42 188

TestStereo	0.64 63	0.64 149	0.54 121	0.22 83	0.11 50	0.01 12	0.03 45	1.87 148	0.23 118	0.30 105	0.00 1	0.37 64	0.08 47	0.01 24	1.75 26	0.93 19	0.45 83	0.23 66	2.92 130	0.12 22	1.51 93	1.70 29	0.05 68	0.11 50	0.21 88	0.46 105	2.24 93	0.13 77

GANet-ADL	2.63 190	0.65 150	2.25 226	1.16 204	1.13 198	1.61 221	0.77 191	1.97 152	1.02 193	3.19 235	3.22 214	1.48 162	0.33 122	0.03 62	6.00 195	4.08 229	2.52 226	0.78 172	7.88 202	2.05 220	3.56 171	6.68 205	0.27 166	0.86 202	1.51 175	6.92 232	5.25 211	3.84 190

pcwnet_v2	1.99 174	0.65 150	0.87 157	0.77 188	1.17 199	0.72 193	0.24 149	1.75 140	0.66 165	3.33 237	1.75 186	1.49 164	1.91 226	1.68 259	6.75 210	2.30 141	1.12 166	0.69 157	4.33 169	0.50 101	2.08 129	4.26 124	1.07 245	0.77 192	1.43 173	2.18 170	4.16 181	5.20 200

CFNet_RVC	1.14 112	0.65 150	0.92 160	0.35 141	0.40 149	0.14 122	0.13 118	0.11 58	0.18 102	0.86 145	1.15 173	0.67 118	0.17 89	0.08 110	6.26 203	1.31 52	0.70 119	0.40 100	1.62 81	0.29 56	1.93 125	3.03 72	0.06 76	0.43 144	0.95 145	1.90 166	3.91 163	2.07 170

MLCV	2.73 193	0.66 153	0.90 159	2.64 235	1.41 214	1.10 208	1.01 195	3.58 236	0.61 160	3.69 251	4.23 226	5.51 219	3.78 239	0.11 124	5.65 179	2.01 117	1.68 201	0.87 179	10.28 231	1.26 190	3.32 165	5.13 164	0.34 182	2.60 245	2.68 204	3.08 182	4.10 179	1.55 155

IPLGR	2.02 175	0.67 154	0.81 151	0.38 151	0.47 160	0.01 12	0.08 89	1.39 128	0.28 126	2.32 208	2.30 198	0.46 84	0.79 194	0.20 153	6.88 214	1.99 113	1.44 191	1.35 223	5.56 182	1.85 213	2.94 151	6.20 190	0.06 76	1.13 216	3.39 223	6.80 230	3.93 165	0.75 127

psm_up	1.28 130	0.67 154	1.09 176	0.41 156	0.89 190	0.04 70	0.31 156	2.38 175	1.16 200	0.77 137	0.00 1	1.36 160	0.10 60	0.44 203	4.59 140	1.35 56	0.83 134	0.45 121	4.14 164	0.47 89	1.60 102	2.76 60	0.01 18	0.73 184	1.16 155	1.54 155	3.84 156	1.40 149

MSKI-zero shot	3.55 218	0.69 156	1.78 211	0.20 78	0.41 151	0.19 156	0.14 122	3.13 221	0.94 186	0.80 141	6.42 249	3.89 195	0.60 173	0.03 62	5.84 188	6.80 277	1.44 191	1.01 197	11.77 241	2.28 230	6.56 245	8.63 258	0.24 154	0.71 182	4.66 238	11.34 263	7.75 248	7.55 223

RAFT-Test	3.05 202	0.69 156	1.82 212	1.09 203	0.81 186	0.25 170	0.43 173	3.13 221	0.76 173	1.06 157	6.42 249	1.03 145	0.91 209	0.35 187	5.61 176	6.66 274	1.32 185	0.61 146	10.76 236	1.74 209	6.54 243	7.48 225	0.56 212	0.59 166	2.76 206	10.02 256	4.56 196	4.35 192

FADNet-RVC-Resample	1.87 165	0.69 156	1.01 169	0.50 172	0.67 175	0.19 156	1.39 210	1.43 129	0.87 182	0.94 151	0.92 163	5.52 220	0.52 161	1.00 237	7.45 219	1.91 106	1.44 191	1.98 247	3.91 161	1.13 182	1.92 124	4.61 146	0.23 150	1.54 228	0.58 124	3.08 182	2.12 89	3.05 181

MSMDNet	2.61 189	0.70 159	1.72 208	0.38 151	0.62 173	0.23 164	0.18 135	3.09 219	0.67 166	1.02 155	2.22 191	1.22 152	2.43 231	0.35 187	5.26 168	6.79 276	1.36 189	0.58 142	10.46 234	3.11 249	6.34 238	7.92 239	0.41 193	0.76 189	2.48 195	3.98 201	3.04 112	3.06 182

AEACV	0.55 53	0.71 160	0.34 65	0.04 32	0.05 25	0.10 104	0.02 29	0.02 12	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.20 30	0.13 69	0.05 86	2.71 64	2.52 152	0.12 14	0.64 147	1.33 72	0.95 173	0.81 57	3.06 78	0.32 181	0.09 38	0.02 9	0.20 76	0.41 43	0.00 1

iResNet_ROB	1.22 126	0.71 160	0.44 98	0.45 164	0.34 130	0.04 70	0.16 127	3.05 217	0.12 82	1.32 178	0.00 1	0.93 141	0.34 124	0.05 86	4.57 137	1.86 99	0.81 129	0.48 127	6.00 183	0.34 66	1.95 126	1.30 24	0.31 178	0.91 205	0.33 102	0.95 134	3.93 165	1.14 145

MyStereo04	2.45 186	0.72 162	1.28 181	0.73 187	0.84 189	0.04 70	0.16 127	2.58 189	0.98 187	3.09 230	0.72 157	1.71 171	0.16 83	0.07 101	5.25 166	3.37 191	0.81 129	1.04 199	10.31 232	2.51 237	5.56 218	5.11 162	1.16 248	0.94 208	3.03 211	8.41 244	4.87 203	0.64 124

MIPNet	1.76 156	0.72 162	0.87 157	0.32 128	0.55 165	0.01 12	0.08 89	1.77 142	0.38 135	2.09 204	0.92 163	0.44 80	0.76 190	0.27 169	5.64 177	2.03 118	1.52 197	0.93 188	3.87 160	1.34 196	1.41 88	6.39 195	0.07 93	1.05 212	2.65 200	7.16 234	3.90 162	0.29 93

GANet	0.63 62	0.72 162	0.73 140	0.46 165	0.40 149	1.37 215	0.41 168	0.45 92	0.06 46	0.21 94	2.81 213	2.16 175	0.28 117	0.47 208	0.89 6	0.62 8	0.74 123	0.38 95	0.38 31	0.07 11	0.30 26	1.98 39	0.14 121	0.13 60	0.20 84	0.03 31	0.52 47	0.22 85

raft_robust	1.38 136	0.73 165	0.63 127	0.27 111	0.23 94	0.01 12	0.05 69	3.04 216	0.24 121	1.16 165	0.02 82	0.61 109	0.67 177	0.07 101	3.67 101	2.22 137	0.80 127	0.66 150	5.14 178	0.33 63	3.43 169	6.40 196	0.01 18	0.37 129	1.19 156	1.48 152	2.86 107	0.96 140

DLCB_ROB	1.13 111	0.77 166	0.73 140	0.44 162	0.51 162	0.22 163	0.42 169	0.49 95	0.28 126	0.84 143	0.50 139	1.31 159	0.85 202	0.11 124	2.70 63	1.54 75	1.12 166	0.27 72	0.82 47	0.22 40	1.70 112	3.50 94	0.48 209	0.44 147	4.83 241	2.48 176	2.14 90	0.79 129

DCVSM-stereo	5.54 244	0.78 167	3.12 242	3.47 242	1.28 203	7.98 264	1.05 196	4.59 251	2.29 234	5.25 276	7.93 267	23.24 268	12.85 266	0.71 227	9.52 243	4.20 230	2.06 214	1.36 225	16.58 251	3.56 256	5.30 213	5.91 179	2.46 262	3.65 256	2.66 201	6.64 228	5.48 218	5.70 205

anonymity	4.07 227	0.78 167	6.15 271	1.49 212	0.74 181	0.48 182	0.49 178	3.72 238	1.65 219	2.70 213	20.70 306	3.99 197	0.88 207	0.28 174	5.31 169	6.26 265	1.14 169	0.71 162	7.91 203	1.58 201	4.27 191	8.17 248	0.41 193	0.61 168	4.86 243	9.60 254	5.48 218	9.41 233

EKT-Stereo	3.12 205	0.79 169	2.25 226	0.51 173	0.38 143	0.57 189	1.87 220	3.36 228	1.32 204	2.03 202	5.99 243	1.48 162	0.75 189	0.44 203	7.79 224	6.14 261	1.47 194	3.22 268	8.95 213	2.82 247	6.93 251	8.34 256	0.17 133	0.49 151	4.41 234	4.95 211	5.40 217	1.57 157

cross-raft	2.64 191	0.79 169	1.76 209	0.43 160	0.89 190	0.23 164	0.18 135	3.08 218	0.70 167	0.77 137	2.13 189	1.21 149	0.69 181	0.41 200	5.43 171	5.90 256	1.22 179	0.59 143	10.82 237	1.85 213	6.50 239	8.26 249	0.45 202	0.63 170	2.66 201	4.41 205	4.46 194	4.88 195

IGEV_Zeroshot_test	4.05 226	0.80 171	8.10 281	6.86 259	0.41 151	2.27 232	1.89 221	3.90 243	1.41 208	2.09 204	8.67 270	4.78 210	1.00 211	0.23 161	5.53 174	6.82 278	1.05 160	0.73 166	9.30 221	1.98 218	7.38 255	8.89 263	0.47 206	0.72 183	5.72 252	5.34 217	5.93 224	7.12 220

RAFT_CTSACE	0.74 75	0.81 172	0.44 98	0.25 98	0.08 43	0.15 134	0.03 45	1.99 153	0.06 46	0.00 1	0.11 97	0.47 86	0.46 150	0.01 24	2.74 65	1.26 42	0.29 61	0.16 44	0.77 45	0.13 26	0.79 54	4.54 141	0.01 18	0.15 66	0.25 93	0.01 8	3.88 161	0.04 48

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 124	0.81 172	0.50 115	0.22 83	0.48 161	0.03 63	1.73 216	1.18 121	2.43 236	2.04 203	0.11 97	0.74 123	0.09 53	0.55 218	6.88 214	1.12 31	0.38 72	0.30 79	1.67 83	0.28 54	0.80 55	1.75 31	0.15 126	0.25 93	0.13 68	3.23 184	2.70 103	2.04 169
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT+CT+SA	0.77 77	0.83 174	0.24 43	0.15 72	0.05 25	0.01 12	0.02 29	2.46 183	0.09 66	0.11 79	0.00 1	0.89 140	0.40 137	0.01 24	1.42 15	1.63 82	0.18 30	0.21 60	2.39 105	0.27 53	0.93 66	4.66 147	0.01 18	0.20 82	0.13 68	0.02 24	3.33 128	0.05 53

iResNetv2_ROB	1.40 138	0.83 174	0.41 91	1.30 208	0.37 139	0.05 80	0.14 122	3.17 223	0.20 106	1.97 201	0.28 123	2.49 181	0.40 137	0.06 95	3.78 106	1.57 77	1.08 164	0.22 61	6.10 186	0.67 147	3.61 174	2.04 41	0.26 160	0.83 200	0.62 129	0.54 113	4.07 172	0.71 126

STTStereo	1.36 135	0.86 176	0.78 149	0.40 155	0.33 128	0.08 96	1.20 202	0.43 89	1.52 211	1.38 184	0.24 119	2.01 173	0.27 115	0.38 190	9.23 239	1.30 50	0.40 75	0.33 85	1.27 67	0.20 34	1.56 98	1.97 38	0.16 128	0.15 66	0.10 58	1.81 164	3.62 143	4.69 193

PSMNet-ADL	3.55 218	0.87 177	1.70 206	1.71 217	2.00 231	1.21 210	0.69 188	2.55 188	1.91 228	4.36 267	7.71 263	4.22 198	7.85 251	0.10 119	7.75 223	5.27 247	2.09 215	0.89 182	11.92 243	2.07 221	4.52 197	6.13 188	0.70 231	0.67 179	2.07 187	4.52 208	8.78 255	1.62 159

SACVNet	1.77 163	0.88 178	1.11 178	0.67 183	1.41 214	0.84 197	0.94 192	2.65 193	0.54 151	1.31 177	0.02 82	0.95 142	0.40 137	0.39 191	6.01 196	2.36 145	1.71 203	0.42 112	4.84 176	0.82 161	3.03 154	6.05 185	0.11 114	0.73 184	1.33 163	1.66 161	4.02 170	2.55 180

iResNet	4.46 231	0.88 178	0.92 160	2.61 234	2.85 243	4.95 250	1.38 207	4.97 255	1.33 205	3.66 250	3.45 218	12.37 248	16.29 273	0.06 95	9.09 238	3.33 188	2.53 227	1.85 242	16.79 254	2.68 243	4.65 200	4.29 125	0.25 158	4.69 266	1.88 185	4.19 202	5.32 213	3.22 185

dad	4.27 229	0.90 180	0.38 86	10.18 271	1.67 219	1.51 218	12.20 279	12.33 280	0.11 75	3.40 243	0.00 1	1.94 172	3.49 237	0.26 165	6.16 200	1.44 65	1.74 207	0.71 162	14.06 248	0.66 145	3.23 160	4.00 117	0.21 142	1.02 210	6.09 255	0.19 73	17.62 282	9.71 237

GEStereo_RVC	2.49 188	0.90 180	1.02 170	1.03 202	0.74 181	1.57 220	1.21 203	2.68 195	0.58 158	0.77 137	0.39 131	2.62 185	0.36 130	0.11 124	4.94 159	4.65 233	2.05 212	2.17 254	9.07 216	2.10 225	3.74 178	9.71 274	0.55 211	1.49 224	0.81 141	0.84 132	4.45 193	6.73 218

SA	1.07 109	0.91 182	0.46 112	0.21 81	0.25 106	0.01 12	0.02 29	2.68 195	0.14 85	0.14 88	0.00 1	0.59 99	0.38 135	0.34 182	3.59 97	2.03 118	0.45 83	0.51 130	3.47 152	0.32 60	1.40 86	3.72 103	0.01 18	0.38 131	0.44 114	1.60 157	4.79 201	0.10 65

FCDSN-DC	1.87 165	0.93 183	2.12 223	1.84 221	1.62 218	1.35 214	1.17 199	0.74 107	0.46 143	1.19 169	0.30 126	2.02 174	0.48 153	0.28 174	5.91 189	2.18 134	2.34 221	2.10 253	1.30 69	0.47 89	2.99 153	5.42 168	0.57 214	3.93 258	2.22 189	3.45 187	1.45 71	1.56 156
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GMStereo	0.56 54	0.94 184	0.07 20	0.25 98	0.06 31	0.01 12	0.02 29	0.15 62	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.41 74	0.01 3	0.01 24	2.04 37	1.15 34	0.34 65	0.18 51	2.72 123	0.11 19	1.52 94	2.04 41	0.00 1	0.08 35	0.20 84	0.03 31	2.65 102	0.04 48
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TESTraft	1.00 100	0.95 185	0.32 58	0.06 42	0.17 64	0.01 12	0.03 45	1.49 132	0.07 50	0.78 140	0.00 1	0.46 84	0.64 175	0.19 148	4.75 150	2.06 128	0.26 50	0.20 56	2.78 126	0.36 71	1.26 81	4.60 144	0.07 93	0.17 74	0.11 63	1.53 154	3.70 146	0.04 48

ADLNet	0.79 78	0.95 185	0.12 31	0.22 83	0.28 111	0.09 99	0.05 69	1.25 123	0.10 71	0.32 108	0.06 88	2.48 180	0.08 47	0.20 153	3.48 93	1.14 33	0.48 87	0.11 30	0.60 41	0.23 41	0.60 45	3.03 72	0.01 18	0.10 43	0.91 142	0.83 130	3.15 116	0.34 98

RTSC	3.11 204	0.95 185	1.93 215	0.51 173	0.89 190	1.05 206	2.90 239	1.64 135	1.98 229	2.28 207	2.71 209	1.60 167	1.14 214	1.24 245	11.23 255	4.78 237	4.92 258	2.00 250	8.11 207	1.61 202	4.78 202	6.97 211	0.34 182	1.52 225	1.35 164	1.21 146	4.60 198	9.80 239

PA-Net	2.07 177	0.95 185	1.62 201	0.31 123	2.13 234	0.17 147	0.70 189	0.21 66	1.90 227	0.84 143	1.44 177	0.30 51	0.21 99	0.84 231	7.47 220	1.66 86	0.38 72	0.37 90	1.25 65	0.74 153	1.66 109	4.96 161	0.64 223	0.51 156	1.03 149	11.53 265	2.31 94	9.73 238
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.90 92	0.96 189	0.36 78	0.06 42	0.36 134	0.63 192	0.54 183	0.23 69	0.32 132	1.72 192	0.58 145	0.41 74	0.29 119	0.04 80	2.98 72	1.47 69	1.02 157	0.31 82	3.32 147	0.56 121	1.01 69	3.01 69	0.13 118	0.33 109	0.13 68	0.33 97	2.81 106	0.43 108

MGS-Stereo	0.68 67	0.97 190	0.65 128	0.25 98	0.18 67	0.01 12	0.05 69	0.07 46	0.14 85	0.00 1	0.00 1	0.30 51	0.15 76	0.03 62	5.25 166	1.01 23	0.41 78	0.26 69	1.09 58	0.44 84	1.38 85	2.76 60	0.03 55	0.27 98	0.34 103	0.25 80	1.72 78	0.24 88

TestStereo1	0.93 94	0.98 191	0.22 40	0.07 54	0.18 67	0.01 12	0.04 57	1.07 117	0.08 58	0.11 79	0.00 1	0.39 70	0.56 166	0.12 131	4.92 157	2.03 118	0.28 55	0.22 61	2.98 133	0.20 34	1.56 98	3.94 114	0.01 18	0.15 66	0.10 58	1.19 144	3.74 148	0.05 53

SA-5K	0.93 94	0.98 191	0.22 40	0.07 54	0.18 67	0.01 12	0.04 57	1.07 117	0.08 58	0.11 79	0.00 1	0.39 70	0.56 166	0.12 131	4.92 157	2.03 118	0.28 55	0.22 61	2.98 133	0.20 34	1.56 98	3.94 114	0.01 18	0.15 66	0.10 58	1.19 144	3.74 148	0.05 53

DAS	4.65 234	0.98 191	1.28 181	1.99 226	1.39 210	1.39 216	1.58 212	3.52 234	4.17 255	3.33 237	6.18 246	12.75 250	6.50 246	0.10 119	8.31 229	4.81 239	4.46 250	2.26 256	10.21 228	5.35 269	6.51 241	7.66 229	0.57 214	4.84 268	4.63 236	7.17 235	7.79 249	5.90 208

SepStereo	4.65 234	0.98 191	1.28 181	1.99 226	1.39 210	1.39 216	1.58 212	3.52 234	4.17 255	3.33 237	6.18 246	12.75 250	6.50 246	0.10 119	8.31 229	4.81 239	4.46 250	2.26 256	10.21 228	5.35 269	6.51 241	7.66 229	0.57 214	4.84 268	4.63 236	7.17 235	7.79 249	5.90 208

IGEV-Stereo+	0.62 61	1.03 195	0.04 16	0.11 67	0.14 56	0.14 122	0.03 45	0.10 55	0.11 75	0.02 63	2.00 187	0.32 55	0.30 120	0.02 48	1.86 31	1.97 112	0.16 25	0.31 82	1.71 85	0.60 129	1.02 70	3.85 112	0.29 170	0.06 26	0.03 22	0.21 77	0.20 23	0.00 1

test-3	1.89 167	1.05 196	1.54 196	0.41 156	0.38 143	0.14 122	0.19 140	2.73 199	0.17 98	0.35 114	0.42 136	4.22 198	0.35 126	0.03 62	5.92 190	3.44 199	0.64 114	0.66 150	9.08 217	0.54 119	3.27 162	8.02 243	0.08 99	0.82 198	0.74 135	1.01 136	3.94 167	0.87 131

CASS	2.93 200	1.06 197	2.39 229	2.21 231	1.17 199	0.52 187	2.81 235	2.79 206	1.05 195	1.80 196	3.40 216	1.68 169	0.59 170	0.05 86	4.51 134	3.20 183	5.58 260	1.31 222	9.56 222	1.64 203	7.26 252	7.98 241	0.05 68	0.66 177	3.62 228	2.70 179	4.35 187	5.22 201
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
APVNet	1.38 136	1.06 197	0.27 50	0.33 130	0.37 139	0.28 175	0.50 179	0.39 84	0.42 140	0.93 149	0.42 136	0.85 133	0.19 94	0.15 138	4.81 153	3.10 179	1.87 209	0.94 189	4.74 175	0.89 167	2.23 132	5.90 178	0.05 68	1.23 219	0.19 83	0.48 107	3.80 153	0.91 134

coex_refinement	0.87 89	1.07 199	0.62 125	0.25 98	0.72 179	0.03 63	0.20 143	0.27 77	1.03 194	0.10 78	1.11 172	0.87 137	0.18 91	0.15 138	4.26 127	1.07 29	0.59 107	0.13 33	2.44 111	0.52 106	1.02 70	1.12 17	0.23 150	0.17 74	0.67 133	0.96 135	3.20 120	0.48 111

test_1	1.89 167	1.07 199	1.54 196	0.41 156	0.38 143	0.14 122	0.19 140	2.73 199	0.17 98	0.31 107	0.40 134	4.23 200	0.35 126	0.03 62	5.96 193	3.44 199	0.64 114	0.65 148	9.10 218	0.53 109	3.29 163	8.03 244	0.08 99	0.82 198	0.74 135	1.01 136	3.94 167	0.89 132

EAI-Stereo	3.47 214	1.08 201	3.31 244	1.01 201	2.20 237	0.86 198	2.15 225	3.02 215	2.01 230	0.21 94	6.99 254	3.36 190	0.71 184	0.17 144	8.65 234	6.60 272	1.21 174	1.15 210	10.39 233	1.82 212	4.60 198	8.03 244	0.69 229	1.76 232	2.14 188	5.97 222	7.35 245	6.22 214

R-Stereo Train	2.40 184	1.12 202	1.98 217	1.00 197	0.24 97	0.05 80	0.07 83	2.02 154	1.01 191	1.35 181	2.47 202	1.55 165	0.47 151	0.19 148	5.66 180	4.74 234	1.71 203	1.04 199	7.24 195	1.14 183	5.08 206	7.81 235	0.06 76	0.42 138	2.90 207	4.55 209	3.22 121	5.57 203

RAFT-Stereo	2.40 184	1.12 202	1.98 217	1.00 197	0.24 97	0.05 80	0.07 83	2.02 154	1.01 191	1.35 181	2.47 202	1.55 165	0.47 151	0.19 148	5.66 180	4.74 234	1.71 203	1.04 199	7.24 195	1.14 183	5.08 206	7.81 235	0.06 76	0.42 138	2.90 207	4.55 209	3.22 121	5.57 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RP	1.55 144	1.14 204	2.48 233	0.89 192	1.23 201	0.43 181	2.08 224	1.86 147	1.63 218	0.29 104	2.10 188	2.43 179	0.13 69	0.49 213	5.11 161	1.26 42	0.83 134	0.05 13	1.74 88	0.49 97	1.04 72	4.92 156	0.16 128	0.76 189	0.49 116	1.14 141	4.64 199	1.98 168

SHD	5.09 240	1.15 205	3.12 242	1.80 220	1.94 227	1.71 223	2.82 236	5.09 258	4.76 261	2.82 220	5.39 235	5.07 212	9.79 259	0.87 232	11.37 257	6.33 268	4.71 254	2.67 263	13.97 247	3.50 255	7.31 253	8.29 255	0.44 200	3.88 257	5.02 245	7.49 239	4.03 171	12.20 247

test_3	1.92 170	1.16 206	1.42 189	0.44 162	0.39 148	0.14 122	0.20 143	2.79 206	0.17 98	0.38 116	0.41 135	4.32 201	0.36 130	0.03 62	6.25 201	3.34 189	0.68 118	0.67 154	9.18 219	0.53 109	3.20 159	7.85 238	0.06 76	0.80 196	0.95 145	1.27 147	3.85 159	0.94 139

UDGNet	2.73 193	1.17 207	0.42 93	10.90 272	5.53 261	8.65 268	3.60 248	1.70 137	0.27 125	0.22 98	0.12 101	0.80 130	0.12 66	9.72 289	4.00 120	1.35 56	0.73 122	0.54 136	3.02 137	0.60 129	2.78 144	6.16 189	3.41 273	0.29 103	1.70 180	1.69 162	3.06 113	1.10 143

NaN_ROB	3.44 212	1.18 208	1.20 180	0.92 194	3.15 247	0.73 194	1.61 214	3.36 228	2.57 239	0.98 153	1.25 175	21.11 265	0.77 191	1.26 247	5.06 160	1.79 95	1.06 162	0.76 169	2.52 114	1.44 198	1.95 126	3.82 109	0.52 210	1.30 221	4.05 230	10.09 258	4.78 200	13.66 254

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 198	1.26 209	0.34 65	1.44 211	2.86 245	4.15 247	1.24 205	2.76 205	0.98 187	6.41 282	3.42 217	7.88 233	0.71 184	0.04 80	3.70 102	3.23 184	0.59 107	0.66 150	5.00 177	1.09 179	3.83 182	6.59 203	0.08 99	0.26 95	0.53 121	1.83 165	4.26 185	11.30 245

iinet-f	1.66 149	1.28 210	0.38 86	0.81 190	0.15 59	0.24 168	0.13 118	0.42 87	0.21 116	1.91 198	3.98 223	0.30 51	0.27 115	0.07 101	6.30 205	2.65 159	0.43 81	0.30 79	8.10 206	1.14 183	2.10 131	6.32 192	0.26 160	0.52 158	1.42 171	0.21 77	4.26 185	0.60 121

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 238	1.32 211	8.08 280	2.22 232	1.40 212	5.53 251	2.05 222	3.43 231	3.32 246	3.75 253	12.29 285	5.33 215	1.84 224	0.33 181	5.97 194	7.09 281	1.62 199	1.81 239	10.22 230	2.59 240	6.85 248	8.81 260	0.47 206	2.00 237	5.18 247	13.24 273	6.40 232	11.37 246

HSM-Net_RVC	3.23 208	1.35 212	1.70 206	2.82 237	2.07 233	0.73 194	0.46 176	3.48 233	1.14 197	3.44 246	5.99 243	8.07 235	3.38 236	0.27 169	5.71 185	2.35 144	1.54 198	0.27 72	3.44 150	1.35 197	4.35 194	6.00 182	0.70 231	3.05 250	4.68 239	6.45 226	6.23 229	6.18 213
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TANstereo	1.73 152	1.38 213	0.72 137	0.26 103	0.35 132	0.62 190	0.07 83	0.52 98	0.46 143	0.27 102	1.08 169	0.36 60	0.20 95	1.04 240	3.37 90	2.99 170	0.99 152	1.69 235	9.06 214	3.49 253	3.58 172	4.48 138	3.34 271	0.28 100	0.05 36	0.67 119	5.35 214	0.09 63

XX-TBD	1.73 152	1.38 213	0.72 137	0.26 103	0.35 132	0.62 190	0.07 83	0.52 98	0.46 143	0.27 102	1.08 169	0.36 60	0.20 95	1.04 240	3.37 90	2.99 170	0.99 152	1.69 235	9.06 214	3.49 253	3.58 172	4.48 138	3.34 271	0.28 100	0.05 36	0.67 119	5.35 214	0.09 63

ccs_rob	4.98 238	1.51 215	2.53 234	2.16 229	0.89 190	3.24 240	1.79 219	4.91 254	1.34 207	4.26 264	15.64 296	28.82 274	10.34 260	0.50 214	6.81 211	5.55 252	2.39 223	1.57 230	6.45 190	2.16 227	6.28 237	6.95 210	0.40 189	2.33 241	1.38 166	2.46 175	4.37 188	7.31 222

iRaft-Stereo_20w	4.82 236	1.53 216	8.41 283	7.63 261	1.90 225	3.40 242	1.71 215	3.40 230	2.25 233	3.58 247	9.41 278	3.70 192	1.31 217	0.48 210	5.41 170	5.85 255	1.31 184	0.85 177	9.58 223	1.92 215	5.27 212	7.69 232	0.65 226	0.77 192	4.40 233	14.15 275	11.18 265	12.46 250

DDVS	5.69 246	1.54 217	2.40 230	1.70 216	2.85 243	2.20 230	1.17 199	5.90 265	4.00 254	4.08 259	18.83 302	25.64 271	8.12 254	1.56 256	8.35 231	7.04 280	2.73 229	2.05 251	11.37 238	4.73 262	6.54 243	8.98 266	0.34 182	1.71 230	1.84 184	3.53 188	6.53 233	7.90 226

LoS_RVC	1.27 128	1.54 217	0.85 154	0.06 42	0.55 165	0.01 12	0.13 118	0.23 69	0.73 169	1.70 190	0.22 117	0.64 113	0.69 181	0.11 124	3.79 107	3.07 174	0.75 124	1.99 248	3.69 156	0.64 137	4.98 204	4.94 159	0.22 148	0.10 43	0.37 107	0.50 109	0.82 53	0.93 137

tt_ll	1.27 128	1.54 217	0.85 154	0.06 42	0.55 165	0.01 12	0.13 118	0.23 69	0.73 169	1.70 190	0.22 117	0.64 113	0.69 181	0.11 124	3.79 107	3.07 174	0.75 124	1.99 248	3.69 156	0.64 137	4.98 204	4.94 159	0.22 148	0.10 43	0.37 107	0.50 109	0.82 53	0.93 137

RTS	6.13 249	1.54 217	1.31 185	0.94 195	1.83 222	4.15 247	5.45 258	2.74 202	3.33 247	2.85 221	1.61 181	8.52 236	1.31 217	1.13 242	14.79 282	6.12 259	7.56 270	2.52 259	18.82 258	3.48 251	6.23 235	8.15 246	1.11 246	1.90 235	8.24 262	21.58 294	6.64 235	21.79 273

RTSA	6.13 249	1.54 217	1.31 185	0.94 195	1.83 222	4.15 247	5.45 258	2.74 202	3.33 247	2.85 221	1.61 181	8.52 236	1.31 217	1.13 242	14.79 282	6.12 259	7.56 270	2.52 259	18.82 258	3.48 251	6.23 235	8.15 246	1.11 246	1.90 235	8.24 262	21.58 294	6.64 235	21.79 273

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 264	1.66 222	6.09 270	4.62 251	3.79 250	3.05 238	6.94 266	3.69 237	3.58 251	4.74 272	10.17 280	65.85 314	12.11 265	7.99 287	7.88 226	5.27 247	4.63 252	5.31 280	18.89 260	2.67 242	8.70 268	10.19 280	1.05 244	4.09 259	5.01 244	9.52 253	6.30 231	15.16 258

NCC-stereo	2.13 178	1.68 223	1.46 193	1.00 197	1.37 208	0.89 200	2.88 237	2.59 190	2.86 242	0.34 110	2.72 210	2.40 177	1.41 221	0.27 169	5.18 163	1.38 60	0.85 137	0.98 192	2.99 135	1.01 176	1.54 95	4.72 150	0.43 197	0.53 159	2.61 197	4.44 206	4.09 177	4.93 196

Abc-Net	2.13 178	1.68 223	1.46 193	1.00 197	1.37 208	0.89 200	2.88 237	2.59 190	2.86 242	0.34 110	2.72 210	2.40 177	1.41 221	0.27 169	5.18 163	1.38 60	0.85 137	0.98 192	2.99 135	1.01 176	1.54 95	4.72 150	0.43 197	0.53 159	2.61 197	4.44 206	4.09 177	4.93 196
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	2.93 200	1.75 225	0.35 72	3.49 243	9.49 277	1.73 224	4.02 250	0.70 106	3.19 244	0.69 134	1.51 179	0.60 103	0.34 124	0.14 137	7.97 227	3.53 203	1.21 174	0.76 169	4.64 173	0.73 152	2.31 133	4.11 120	0.65 226	0.58 165	15.77 283	3.70 195	3.75 150	1.43 150

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 253	1.86 226	7.76 278	2.86 238	2.71 242	7.05 259	3.15 241	3.93 244	4.88 263	4.54 268	11.42 282	5.15 214	2.03 227	0.06 95	10.49 251	8.30 291	2.05 212	1.28 221	37.56 290	2.22 228	6.07 232	9.22 268	0.40 189	0.89 204	4.29 231	12.82 271	6.10 227	12.31 249

GANetREF_RVC	2.72 192	1.88 227	1.03 171	2.10 228	1.40 212	1.09 207	0.21 146	4.74 252	1.62 217	3.74 252	0.06 88	10.56 244	0.82 199	0.10 119	4.53 136	1.59 78	1.29 182	0.98 192	6.76 191	0.75 155	3.12 158	2.45 54	0.21 142	1.71 230	4.31 232	3.74 197	7.02 240	5.71 206
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
PWC_ROB	7.58 258	2.00 228	5.48 264	0.90 193	1.32 206	2.25 231	5.46 260	2.83 208	16.84 293	3.83 257	8.10 268	5.42 218	39.62 302	1.01 238	9.69 244	5.15 243	6.62 266	4.25 276	16.71 253	4.76 264	8.56 267	10.40 283	0.63 221	4.96 271	3.07 215	3.69 194	7.15 244	24.07 280

ADCP+	3.65 222	2.02 229	2.68 236	1.32 209	1.94 227	1.22 211	4.40 253	1.11 119	9.44 278	1.76 193	5.45 236	9.05 238	0.37 134	0.98 236	6.99 216	2.36 145	0.61 111	0.92 186	6.14 189	0.94 172	2.80 146	5.58 172	0.36 186	0.63 170	3.00 210	12.42 268	3.57 141	10.51 241

stereogan	2.15 180	2.03 230	1.44 192	1.52 213	2.14 235	1.79 225	1.07 197	1.88 150	1.10 196	1.33 180	1.43 176	5.96 224	0.51 159	0.34 182	5.92 190	1.93 107	1.03 158	0.41 111	4.12 163	0.95 173	1.69 111	6.00 182	0.26 160	0.81 197	0.61 127	1.42 151	6.77 238	3.73 189

AnyNet_C32	6.34 252	2.03 230	2.98 239	1.85 222	2.88 246	3.58 243	6.75 265	4.57 250	12.25 282	3.05 229	7.04 255	4.71 208	1.88 225	2.57 267	14.38 279	6.24 264	6.31 265	4.36 278	12.98 246	3.18 250	11.94 287	11.62 288	1.98 258	4.21 260	6.60 258	10.55 260	6.27 230	14.36 256

S-Stereo	9.64 265	2.07 232	4.59 252	8.70 266	8.72 274	12.93 277	19.52 286	5.25 260	6.14 267	6.12 281	20.39 305	29.19 275	7.43 250	0.64 221	14.26 276	7.63 287	4.01 245	5.81 285	18.32 256	6.45 274	7.46 256	9.84 276	12.36 290	7.40 285	3.61 227	6.74 229	7.10 243	17.56 264

ADCPNet	7.46 256	2.07 232	4.11 251	2.81 236	6.39 266	3.36 241	8.24 270	5.53 263	7.83 272	3.76 254	7.86 265	5.53 221	14.04 269	3.15 271	13.54 270	6.64 273	4.80 255	2.06 252	18.97 261	5.05 267	8.54 266	10.30 282	2.99 266	2.59 244	9.61 271	17.77 283	7.74 247	16.22 259

SGM-Forest	3.19 206	2.07 232	0.45 110	6.33 256	2.00 231	2.67 235	0.10 110	1.46 130	0.76 173	2.49 211	0.91 162	6.65 231	6.47 245	0.48 210	6.84 212	3.08 176	0.85 137	0.33 85	3.65 155	0.62 132	2.81 147	5.69 174	0.84 239	1.18 217	3.88 229	3.84 199	11.86 268	7.73 225
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	2.76 195	2.10 235	5.00 258	1.68 215	1.94 227	1.93 226	1.23 204	2.03 158	1.49 210	0.88 147	4.67 231	2.77 186	2.63 232	0.70 226	5.76 186	1.89 103	1.20 172	0.48 127	4.42 170	1.33 195	2.66 141	6.08 187	0.21 142	1.11 215	2.55 196	5.20 214	5.35 214	7.17 221

FADNet_RVC	4.48 232	2.12 236	1.42 189	3.57 245	3.69 249	1.20 209	2.37 227	2.30 167	1.42 209	1.77 194	4.48 228	9.79 241	6.84 249	1.84 263	12.73 265	3.36 190	3.55 237	4.20 275	17.52 255	3.76 257	5.93 229	8.26 249	0.72 233	1.64 229	1.78 182	3.63 193	5.12 206	5.99 212

FAT-Stereo	7.68 259	2.26 237	8.90 285	7.33 260	12.67 284	6.25 256	3.58 247	7.41 269	3.60 252	5.82 278	12.39 286	18.45 263	9.06 256	1.35 251	12.36 262	6.54 271	3.93 242	4.03 274	15.97 250	6.36 272	7.78 259	9.24 269	0.76 237	5.29 276	3.49 226	6.98 233	8.20 253	17.22 263

ITSA-stereo	5.42 243	2.29 238	1.89 214	8.97 267	3.88 252	1.23 212	2.54 229	4.47 248	3.35 250	4.35 266	7.59 260	10.18 242	12.92 267	3.00 268	7.80 225	5.16 244	3.85 240	1.88 245	8.77 210	2.09 224	6.00 230	7.39 219	1.42 253	3.60 255	4.84 242	7.18 237	5.13 207	14.47 257

s12784h	2.36 183	2.32 239	2.69 237	1.64 214	0.77 183	0.08 96	0.06 78	2.09 161	0.54 151	1.17 166	0.13 104	1.69 170	0.67 177	0.04 80	3.36 89	3.26 185	1.00 156	0.40 100	3.79 159	0.49 97	5.47 217	4.44 131	0.16 128	0.38 131	3.34 222	5.45 218	7.07 241	11.25 244

NCCL2	2.48 187	2.35 240	1.52 195	1.33 210	1.96 230	0.23 164	1.25 206	1.33 125	1.30 203	1.63 189	2.57 207	1.38 161	0.55 164	0.40 192	7.49 222	2.59 156	1.77 208	0.67 154	2.58 117	0.83 164	3.36 167	6.56 201	1.66 255	1.53 227	4.71 240	4.33 203	4.24 184	6.90 219

SAMSARA	20.09 284	2.60 241	5.52 266	4.28 250	4.10 254	3.59 244	5.57 261	15.80 290	10.05 280	4.59 269	5.59 240	9.22 239	24.85 282	3.88 274	16.25 288	8.47 292	6.17 263	3.82 271	22.29 269	5.87 271	19.35 309	26.82 321	1.02 242	5.45 277	80.31 326	91.77 327	78.09 327	77.23 327

XPNet_ROB	3.41 210	2.62 242	1.58 200	0.80 189	1.56 216	1.24 213	0.96 193	0.89 112	1.54 213	1.17 166	3.26 215	26.85 273	0.38 135	0.40 192	6.47 207	2.54 154	3.57 238	0.89 182	3.41 148	1.26 190	3.53 170	7.67 231	0.87 240	0.64 173	0.96 147	2.39 174	9.98 260	4.70 194

STTRV1_RVC		2.66 243	1.55 198	5.84 253	1.90 225	6.01 255	3.60 248	4.11 245	3.93 253	4.64 270	6.71 251	16.96 259	21.63 280	1.68 259		5.04 242	18.60 297	1.18 212		12.74 292	19.16 307			5.05 272	9.07 267	12.15 266	12.79 269	31.40 292

CSAN	5.32 242	2.66 243	1.69 205	3.30 241	3.85 251	2.05 227	2.31 226	5.00 257	4.86 262	3.78 255	2.69 208	17.88 262	11.82 264	1.17 244	10.17 247	1.96 111	2.51 225	1.35 223	6.12 187	2.50 236	3.97 183	4.60 144	0.56 212	2.97 249	6.49 257	16.18 281	7.96 251	13.30 253

UCFNet_RVC	1.41 139	2.75 245	0.68 130	0.60 179	0.80 184	0.26 172	0.16 127	0.28 78	0.23 118	0.93 149	0.37 130	2.60 182	1.05 213	0.07 101	6.13 199	1.33 54	0.70 119	0.52 133	2.48 112	0.62 132	1.87 122	3.20 85	1.04 243	0.35 117	1.83 183	1.96 167	2.11 88	3.29 186

ADCRef	3.22 207	2.76 246	1.07 174	0.70 186	2.26 239	2.09 229	2.76 234	1.00 116	5.91 264	1.91 198	1.10 171	1.28 157	0.78 192	1.43 253	8.09 228	3.52 202	1.51 196	1.18 212	8.68 209	2.26 229	3.23 160	6.00 182	1.89 257	1.20 218	3.12 217	7.80 241	3.41 134	10.10 240

SFCPSM	5.84 248	2.89 247	1.36 187	1.97 225	1.59 217	1.65 222	0.56 184	2.54 186	4.75 260	3.16 232	7.74 264	15.48 257	23.57 281	1.24 245	11.21 254	4.79 238	2.53 227	1.55 229	22.65 271	7.42 276	4.60 198	6.67 204	0.69 229	2.33 241	4.62 235	4.35 204	6.18 228	9.49 235

CBMV_ROB	7.04 255	2.92 248	2.91 238	8.40 265	6.54 269	5.80 253	3.57 246	5.09 258	2.49 237	3.84 258	4.70 232	21.33 266	14.76 271	0.47 208	10.48 250	3.84 222	3.13 234	1.58 231	12.20 245	8.81 282	6.17 233	5.80 176	0.47 206	3.14 252	9.16 268	15.50 280	13.69 273	13.29 252

TRStereo	3.75 223	3.07 249	7.59 277	0.37 146	0.17 64	7.92 263	0.24 149	2.99 214	0.91 185	2.72 215	1.68 183	5.88 223	0.65 176	0.15 138	5.57 175	5.35 251	0.86 142	0.80 173	7.01 194	1.31 194	4.10 185	7.50 226	0.34 182	0.43 144	2.67 203	12.33 267	12.84 270	5.90 208

pmcnn	8.69 262	3.07 249	2.45 231	6.53 258	5.75 262	7.18 260	4.96 257	4.79 253	2.03 231	4.24 263	12.14 284	19.36 264	21.49 279	0.91 234	9.48 241	6.75 275	6.67 267	4.39 279	22.61 270	5.09 268	10.91 283	7.84 237	4.51 277	5.07 273	6.90 261	5.26 216	17.73 283	26.48 286

GwcNet-ADL	3.44 212	3.11 251	3.40 245	3.24 240	2.51 240	0.88 199	0.42 169	2.96 212	0.71 168	3.80 256	7.12 256	7.96 234	1.21 216	0.20 153	4.76 151	4.86 241	2.42 224	0.72 164	8.04 205	2.75 246	3.31 164	5.54 169	0.28 169	1.76 232	2.68 204	5.24 215	4.37 188	8.53 230

PS-NSSS	1.79 164	3.17 252	0.42 93	3.20 239	0.92 194	2.08 228	1.19 201	0.39 84	0.16 97	0.38 116	0.00 1	11.59 247	1.18 215	0.50 214	5.15 162	0.89 17	0.71 121	0.28 74	4.31 168	0.17 31	0.97 68	0.64 9	2.37 261	0.19 79	1.58 178	0.76 127	3.28 125	1.77 161

XQC	5.77 247	3.33 253	2.00 220	3.49 243	4.00 253	3.75 245	3.56 245	6.60 268	3.33 247	2.89 223	5.57 238	6.45 228	8.10 253	1.78 261	12.28 261	5.97 257	4.03 246	1.85 242	11.48 240	3.98 259	6.63 246	9.37 272	0.62 220	2.51 243	9.28 269	15.19 278	11.40 267	6.32 217

DPSNet	15.27 281	3.38 254	2.28 228	7.89 263	8.28 273	10.58 273	4.44 254	5.86 264	8.70 276	4.26 264	6.00 245	72.12 319	28.20 288	4.69 280	15.14 286	10.42 300	11.48 281	8.27 295	58.42 316	9.38 286	12.12 289	11.31 287	17.29 295	11.11 296	20.16 290	20.85 293	14.99 277	24.68 283

HBP-ISP	4.03 225	3.61 255	4.65 254	4.90 252	2.67 241	3.96 246	0.21 146	4.13 246	1.33 205	3.40 243	4.53 229	5.06 211	0.59 170	1.99 264	8.66 235	8.18 290	1.95 210	1.49 228	3.09 139	1.55 200	5.74 219	9.32 270	0.67 228	2.28 240	3.06 214	5.01 212	10.99 264	5.93 211

ADCL	4.20 228	3.62 256	2.45 231	1.72 218	1.80 221	3.15 239	4.53 256	2.29 166	13.19 285	2.81 217	4.88 233	2.96 187	0.72 186	1.36 252	7.16 218	2.76 163	2.35 222	2.20 255	6.83 192	2.31 232	6.19 234	6.77 207	1.40 252	1.47 223	6.63 259	6.49 227	4.40 191	11.08 243

CBMV	6.33 251	3.75 257	1.57 199	3.96 246	3.58 248	2.97 237	1.75 217	3.89 242	2.67 241	4.14 260	2.72 210	14.42 254	3.85 240	0.73 229	10.81 252	6.26 265	4.67 253	2.29 258	9.29 220	1.51 199	8.03 261	7.42 222	0.63 221	6.58 282	6.79 260	7.57 240	20.00 285	28.98 289
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 260	3.78 258	1.17 179	9.35 268	4.27 255	8.06 265	8.52 272	11.24 278	8.55 274	4.88 274	4.04 225	17.24 260	9.50 258	6.06 283	14.53 281	3.53 203	2.28 220	1.12 208	19.59 264	2.56 239	8.24 264	9.72 275	3.14 269	2.11 238	11.98 277	14.76 276	10.14 261	14.15 255

AMNet	6.93 254	3.82 259	2.53 234	4.00 247	5.78 263	6.99 258	3.24 242	2.46 183	2.51 238	3.39 242	6.36 248	9.40 240	2.06 228	7.30 284	5.92 190	9.99 297	13.66 290	7.81 294	8.03 204	7.76 280	11.45 284	8.81 260	2.81 264	4.73 267	5.75 253	7.80 241	13.20 271	19.55 268

NOSS_ROB	3.47 214	3.88 260	0.50 115	2.22 232	1.85 224	2.58 234	0.05 69	2.70 197	1.59 215	3.61 248	1.69 184	2.61 184	3.90 241	1.01 238	9.33 240	5.76 254	3.02 233	1.87 244	2.83 127	1.09 179	5.42 215	6.93 209	0.46 204	3.37 254	3.09 216	10.15 259	8.01 252	4.05 191

ETE_ROB	5.10 241	4.12 261	1.76 209	1.25 206	2.22 238	2.82 236	2.07 223	1.56 133	4.21 257	1.88 197	5.58 239	37.59 286	0.86 206	1.44 254	10.38 249	2.80 164	4.20 248	0.98 192	5.24 180	1.97 216	4.87 203	7.58 228	0.77 238	1.38 222	2.34 192	3.79 198	15.93 279	8.21 227

ADCMid	7.46 256	4.47 262	5.08 259	2.16 229	4.40 256	5.87 254	8.05 269	9.24 272	12.39 283	3.16 232	7.69 262	10.20 243	10.41 261	3.13 270	12.60 264	5.58 253	5.05 259	2.83 265	19.52 262	4.27 260	8.70 268	10.59 284	5.48 279	2.86 247	5.69 251	10.08 257	5.48 218	16.37 260

FC-DCNN	4.43 230	4.58 263	5.93 268	9.82 270	4.79 258	8.76 269	4.48 255	4.47 248	1.65 219	2.91 225	2.13 189	6.53 230	2.41 230	0.30 177	4.57 137	2.52 152	2.76 232	1.21 215	3.98 162	0.89 167	3.66 176	4.91 155	0.73 235	4.23 262	8.24 262	6.03 224	7.69 246	9.53 236

SANet	11.19 270	4.59 264	6.27 274	5.98 254	6.03 264	9.51 271	3.52 244	15.63 287	13.49 286	2.90 224	8.65 269	59.91 309	26.52 285	3.01 269	14.30 277	3.26 185	7.32 269	3.86 273	11.91 242	3.94 258	6.50 239	7.39 219	2.61 263	7.75 288	12.68 278	17.80 284	13.93 274	22.99 276

LALA_ROB	4.53 233	4.80 265	1.68 204	1.27 207	2.16 236	2.28 233	1.42 211	1.88 150	2.60 240	2.71 214	5.56 237	33.12 278	0.72 186	0.88 233	10.88 253	2.59 156	3.47 236	1.83 241	4.21 166	2.04 219	4.39 195	7.30 218	0.41 193	1.52 225	2.35 193	3.60 192	8.94 256	7.68 224

FC-DCNN v2	4.85 237	4.85 266	6.16 272	11.18 273	5.04 259	9.41 270	4.33 251	5.45 262	2.13 232	2.92 226	2.41 201	6.96 232	3.28 234	0.29 176	4.66 143	2.49 149	2.73 229	1.13 209	4.30 167	0.89 167	3.66 176	4.92 156	0.72 233	4.22 261	9.66 272	6.86 231	9.29 257	10.92 242

DGSMNet	12.26 274	4.87 267	8.31 282	6.01 255	6.04 265	7.30 261	6.59 264	7.90 270	4.51 259	11.38 295	32.66 314	17.48 261	8.74 255	4.36 278	14.01 272	14.50 307	17.26 294	9.25 297	41.69 296	11.54 291	21.38 312	24.41 314	4.74 278	7.56 286	5.44 248	11.45 264	8.55 254	13.11 251

G-Net	11.11 269	4.89 268	9.62 287	4.05 248	4.71 257	7.69 262	2.56 230	10.07 275	15.27 289	5.01 275	15.52 295	47.57 301	9.25 257	0.66 223	11.93 259	8.70 293	5.83 261	4.33 277	24.55 275	15.55 296	8.38 265	9.97 278	3.01 267	5.25 275	6.16 256	13.40 274	22.59 287	23.59 279

ACV-stereo	8.68 261	5.35 269	4.89 256	8.31 264	1.79 220	11.62 274	4.37 252	3.80 241	6.01 265	5.33 277	7.17 257	6.07 226	26.41 284	1.30 248	11.88 258	10.16 299	6.25 264	2.60 261	51.34 305	14.45 294	9.06 273	8.91 264	1.00 241	2.60 245	2.32 191	8.54 249	7.07 241	5.71 206

ADCS	10.79 266	5.73 270	4.98 257	4.16 249	6.39 266	6.60 257	6.53 263	10.15 276	15.87 291	4.18 262	7.59 260	13.56 253	18.31 274	4.53 279	14.24 275	11.99 304	10.80 278	7.09 293	25.37 276	9.28 285	16.45 303	16.31 307	2.97 265	7.03 284	10.05 275	20.56 290	11.21 266	19.51 267

PVD	13.07 276	5.77 271	8.84 284	7.67 262	7.35 272	10.40 272	7.28 267	21.12 300	19.70 300	3.65 249	8.76 271	16.32 258	27.90 287	3.25 272	14.97 285	8.92 295	11.32 279	6.23 289	25.56 278	7.56 277	12.68 290	14.11 301	1.29 250	6.16 279	16.97 284	25.32 301	18.21 284	35.51 298

LSM0	23.31 294	6.07 272	4.80 255	15.07 275	10.87 281	17.08 281	14.50 282	23.84 302	15.74 290	14.73 302	18.40 301	35.77 284	35.06 298	1.58 257	76.98 324	85.81 325	14.68 291	5.68 283	56.53 314	17.15 300	23.95 315	21.89 312	4.26 276	8.21 290	17.36 285	20.39 289	29.27 293	33.71 296

MFN_U_SF_RVC	11.03 267	6.12 273	3.70 247	9.72 269	5.50 260	12.91 276	11.38 277	12.61 282	7.46 271	12.18 298	14.75 292	23.19 267	14.11 270	9.33 288	18.32 293	5.16 244	4.41 249	3.43 270	39.06 293	6.67 275	10.28 279	11.18 286	1.45 254	6.88 283	9.80 273	8.50 248	9.76 258	19.96 270

AnyNet_C01	13.13 277	6.35 274	5.48 264	6.38 257	6.46 268	5.73 252	10.15 275	12.79 285	16.56 292	5.83 279	9.31 276	26.51 272	19.60 276	5.31 282	17.84 291	13.62 305	17.55 295	15.56 310	35.24 286	11.09 289	19.28 308	17.31 309	7.05 282	7.85 289	13.46 280	10.79 261	9.89 259	21.58 272

edge stereo	11.93 273	6.96 275	11.28 288	14.49 274	12.53 283	16.91 280	13.06 281	12.62 283	7.43 270	6.06 280	15.07 293	38.54 288	18.86 275	1.55 255	12.90 266	7.43 284	6.14 262	3.10 267	25.46 277	4.74 263	8.16 262	10.22 281	4.20 275	4.35 263	9.83 274	8.13 243	13.68 272	28.51 288

MADNet+	20.34 285	8.33 276	14.90 297	18.17 278	11.98 282	8.55 267	19.20 284	28.96 310	17.96 296	12.55 299	11.63 283	34.32 282	30.36 291	10.57 290	26.85 308	16.66 309	27.39 309	10.40 301	40.88 295	18.27 301	19.91 310	15.53 305	9.97 289	19.40 307	35.72 305	22.38 297	21.31 286	37.09 299

CC-Net-ROB	5.62 245	8.62 277	1.87 213	23.08 282	6.72 270	15.74 279	8.55 273	0.45 92	0.82 177	1.55 188	0.00 1	24.53 269	3.35 235	3.39 273	5.49 172	0.89 17	2.73 229	1.76 237	12.04 244	0.82 161	1.32 84	1.73 30	9.22 285	0.42 138	3.22 218	2.53 177	2.45 98	8.44 229

FBW_ROB	8.77 263	9.60 278	5.96 269	20.47 281	9.29 276	12.71 275	9.20 274	4.97 255	1.59 215	3.30 236	6.98 253	15.27 255	3.59 238	7.76 286	10.34 248	1.71 92	3.43 235	0.86 178	34.07 285	2.29 231	6.89 249	6.34 193	9.32 286	8.81 291	5.75 253	8.41 244	5.24 209	22.62 275

MeshStereo	13.92 280	10.29 279	5.80 267	24.32 285	15.33 285	17.65 282	7.76 268	12.34 281	7.38 269	4.65 271	9.09 274	38.22 287	30.61 292	0.62 220	14.44 280	7.42 283	4.05 247	2.65 262	19.82 265	2.63 241	14.32 297	9.90 277	1.27 249	6.42 280	22.75 292	19.43 287	33.41 298	33.14 294
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
MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 272	10.45 280	6.25 273	17.50 277	6.77 271	8.15 266	11.44 278	18.23 294	23.22 304	11.11 293	4.62 230	15.32 256	6.08 244	10.68 291	16.27 289	6.19 263	3.94 243	5.52 281	39.73 294	7.74 279	9.53 278	12.33 292	7.02 281	7.63 287	14.72 282	12.91 272	6.89 239	16.97 262

SGM_RVC	11.04 268	10.51 281	3.94 249	16.88 276	9.65 279	15.55 278	8.47 271	9.54 273	6.09 266	4.15 261	7.87 266	25.06 270	19.78 278	0.97 235	9.49 242	2.25 138	3.81 239	1.26 220	21.86 267	2.34 234	6.63 246	5.12 163	2.33 260	4.85 270	18.97 287	16.47 282	33.79 300	30.47 290
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	23.34 295	10.93 282	12.86 292	32.65 287	38.35 298	31.72 289	33.97 294	23.50 301	21.06 302	7.08 284	17.87 299	51.83 304	51.55 317	1.81 262	14.20 274	3.08 176	3.94 243	1.47 227	30.65 279	8.98 284	9.43 277	7.39 219	6.89 280	25.95 311	35.31 304	39.95 319	53.69 320	54.00 316

MFMNet_re	16.81 282	13.74 283	7.85 279	23.81 284	9.51 278	34.14 294	18.04 283	12.31 279	19.02 298	10.33 292	12.96 287	38.69 289	15.16 272	1.61 258	18.46 294	10.89 302	28.67 311	12.10 302	31.52 281	10.43 288	18.75 306	11.05 285	8.52 284	9.85 292	9.47 270	5.57 219	24.17 288	37.24 300

SPS-STEREO	20.98 289	14.87 284	11.99 290	19.90 280	20.87 286	18.85 283	10.39 276	16.04 291	19.39 299	19.65 307	21.64 308	33.32 279	37.38 300	7.51 285	19.34 299	17.18 311	26.65 307	16.12 312	32.93 282	23.87 308	31.45 320	25.37 318	13.83 292	14.33 304	17.76 286	19.97 288	29.60 294	26.21 284
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	13.51 279	15.62 285	5.25 263	19.43 279	9.27 275	19.59 284	12.46 280	12.78 284	8.97 277	3.34 240	9.27 275	36.07 285	25.37 283	2.03 265	16.48 290	3.39 193	4.90 257	1.21 215	22.28 268	2.96 248	6.90 250	5.25 166	1.83 256	4.68 265	27.51 296	25.27 300	34.85 303	27.72 287

SGM+DAISY	22.46 292	16.23 286	12.74 291	23.16 283	22.67 287	25.12 287	20.00 287	18.50 295	14.48 288	18.58 306	22.04 309	30.49 276	41.59 303	13.05 293	22.51 305	16.54 308	26.00 306	12.93 304	35.92 287	22.37 306	28.02 318	25.12 317	21.26 296	13.77 302	20.04 289	18.46 286	33.94 301	30.81 291

MDST_ROB	11.38 271	16.72 287	3.53 246	29.03 286	10.09 280	21.13 285	6.30 262	6.03 266	2.39 235	3.16 232	5.82 242	11.55 246	29.02 289	0.67 224	15.26 287	3.18 182	1.65 200	0.66 150	8.85 212	2.07 221	5.87 227	6.71 206	2.26 259	3.08 251	28.29 297	22.14 296	37.48 305	24.36 281

MANE	21.44 290	17.36 288	16.07 298	34.52 290	24.54 290	25.94 288	19.26 285	20.13 299	18.43 297	6.42 283	15.25 294	40.88 291	36.30 299	4.35 277	18.72 297	10.55 301	8.23 272	29.63 320	23.68 274	4.94 265	11.81 286	8.91 264	3.02 268	10.18 293	36.19 308	32.24 311	51.66 318	49.72 313

ELAS_RVC	20.43 286	19.80 289	14.61 296	33.93 289	22.90 288	33.71 293	20.10 288	15.64 288	12.18 281	8.45 287	19.69 304	54.25 307	33.97 296	4.07 275	13.47 269	5.30 250	11.89 282	6.49 291	21.52 266	8.87 283	14.06 294	14.69 303	9.63 288	11.88 297	32.34 301	25.79 302	41.56 311	40.71 306
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	13.01 275	20.50 290	4.63 253	37.04 292	24.81 291	34.87 295	32.65 293	1.85 144	1.66 221	1.47 185	3.83 222	13.22 252	4.08 242	83.62 304	6.26 203	2.41 148	8.99 275	3.82 271	18.78 257	4.54 261	7.88 260	7.25 215	16.92 294	0.99 209	1.50 174	0.70 122	4.90 204	2.09 171

UDG	13.28 278	21.47 291	5.08 259	37.13 293	29.51 294	32.00 291	40.03 296	2.62 192	1.78 225	2.40 209	5.74 241	12.64 249	4.23 243	74.90 301	7.47 220	2.61 158	9.44 276	3.24 269	19.57 263	5.01 266	8.74 271	7.28 216	12.84 291	1.84 234	1.35 164	2.91 181	4.53 195	2.12 172

ELAS	20.62 288	22.76 292	14.59 295	35.29 291	24.88 292	31.90 290	20.66 289	17.34 293	17.05 294	7.97 285	18.32 300	48.39 302	31.67 293	4.13 276	14.30 277	5.24 246	11.47 280	6.10 288	23.02 273	7.62 278	13.14 291	14.53 302	9.46 287	10.75 295	34.52 303	27.84 307	41.52 310	42.31 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 287	24.96 293	17.24 299	39.82 294	27.48 293	32.58 292	22.87 290	19.77 297	17.77 295	8.05 286	19.67 303	46.38 296	37.96 301	2.15 266	18.66 296	4.75 236	4.82 256	1.95 246	33.25 283	6.38 273	9.07 274	8.67 259	3.28 270	10.68 294	31.80 300	27.62 306	40.75 307	38.09 302

BEATNet-Init1	25.27 297	27.76 294	13.76 293	44.57 296	24.32 289	38.91 296	25.10 291	19.51 296	20.03 301	9.35 288	16.15 297	47.35 300	48.89 312	4.71 281	23.55 306	11.00 303	8.78 274	5.84 286	49.88 304	20.70 302	15.01 298	14.94 304	7.37 283	12.57 300	35.78 306	26.22 303	60.85 324	49.36 312

JetBlue	33.16 304	30.03 295	36.86 319	39.95 295	35.04 297	44.19 297	36.23 295	30.47 313	47.01 316	15.01 304	10.48 281	79.96 325	19.64 277	25.82 295	18.89 298	17.14 310	40.11 320	25.93 318	36.94 289	25.94 311	32.23 321	26.39 319	31.84 297	27.47 313	31.63 298	33.13 313	48.81 316	48.30 311

WAO-7	28.15 300	31.17 296	25.54 307	33.41 288	34.99 296	22.62 286	28.62 292	47.75 319	47.89 317	29.08 312	39.82 318	41.47 292	41.79 304	12.75 292	36.14 315	18.16 312	17.03 293	8.88 296	47.38 300	21.69 305	11.73 285	12.95 298	3.79 274	33.81 317	23.20 293	26.44 304	24.41 289	37.61 301

SQANet	19.01 283	32.39 297	7.05 275	58.51 298	34.20 295	58.54 300	40.35 297	4.32 247	1.69 222	4.85 273	1.45 178	32.05 277	6.71 248	57.82 298	11.24 256	1.77 94	6.68 268	1.66 233	31.16 280	2.08 223	8.23 263	7.99 242	54.11 303	2.11 238	5.60 249	10.88 262	10.17 262	19.67 269

DispFullNet	27.09 298	40.76 298	20.37 303	53.27 297	39.67 299	45.72 298	56.25 300	14.00 286	12.78 284	14.18 300	10.07 279	43.95 295	34.00 297	86.26 305	13.33 268	13.62 305	31.37 315	16.57 313	52.58 307	15.02 295	15.98 300	12.66 295	15.43 293	6.52 281	8.73 265	8.65 250	16.24 280	33.48 295

Ntro	23.84 296	41.67 299	11.59 289	63.69 306	43.73 302	62.95 307	57.60 301	8.47 271	6.35 268	11.89 297	2.51 204	35.10 283	7.96 252	75.67 302	12.59 263	1.67 87	9.55 277	2.68 264	39.05 292	9.79 287	8.70 268	8.40 257	55.40 305	3.24 253	11.18 276	15.16 277	14.07 275	23.09 278

ACVNet-4b	27.62 299	43.15 300	14.04 294	69.86 315	48.10 305	70.20 317	77.34 315	10.63 277	9.55 279	15.00 303	1.55 180	59.33 308	11.37 263	93.44 312	12.94 267	2.57 155	15.66 292	5.69 284	33.68 284	14.13 293	9.17 275	7.28 216	59.49 309	4.60 264	12.85 279	9.43 252	15.52 278	19.12 266

otaku	22.42 291	43.20 301	9.38 286	63.06 304	42.07 301	64.13 309	51.05 298	6.07 267	4.42 258	10.13 291	1.74 185	33.95 280	10.96 262	66.92 300	12.03 260	1.89 103	8.57 273	1.66 233	38.00 291	7.96 281	8.85 272	8.28 254	54.71 304	2.95 248	9.04 266	9.25 251	14.25 276	20.70 271

ACVNet_1	28.17 301	43.81 302	17.24 299	67.32 310	49.50 307	66.04 314	82.98 320	16.42 292	8.08 273	11.43 296	7.19 258	34.00 281	27.09 286	93.81 313	14.92 284	2.21 136	17.82 296	6.77 292	36.07 288	11.39 290	10.56 282	7.42 222	59.65 310	6.11 278	20.40 291	15.24 279	10.18 263	16.93 261

RainbowNet	28.72 302	46.67 303	19.30 302	69.82 314	47.14 303	68.90 316	70.63 310	10.00 274	3.26 245	17.63 305	2.27 192	46.57 297	29.74 290	91.67 309	17.86 292	3.37 191	12.50 283	5.59 282	44.74 299	17.11 299	10.33 280	8.87 262	58.90 308	5.15 274	14.30 281	12.58 269	17.44 281	23.01 277

WAO-6	37.66 309	47.81 304	21.43 304	60.52 299	52.73 313	58.92 301	64.84 303	27.98 307	43.38 311	33.02 315	17.53 298	43.36 294	50.95 314	89.65 306	33.50 311	18.63 315	24.84 303	13.57 306	42.17 297	25.77 310	21.16 311	19.52 310	35.00 298	18.52 306	43.20 314	29.62 308	37.17 304	41.96 308

ACVNet_2	33.32 305	48.24 305	22.45 305	67.72 313	50.69 312	65.88 312	85.41 323	28.48 308	14.03 287	14.63 301	9.36 277	52.16 305	31.94 294	91.62 308	13.62 271	2.72 160	21.29 299	5.84 286	51.78 306	16.52 298	10.41 281	7.93 240	58.06 306	13.93 303	36.96 310	18.42 285	25.58 290	33.95 297

IMH-64-1	35.05 306	48.99 306	25.77 309	61.80 300	50.28 310	62.71 305	68.79 305	27.80 305	35.88 307	10.10 289	14.48 290	46.82 298	41.96 305	94.04 314	19.93 300	7.49 285	22.67 300	9.35 298	48.46 301	21.14 303	14.12 295	12.56 293	59.91 312	12.21 298	41.64 311	20.57 291	27.79 291	39.03 303

IMH-64	35.05 306	48.99 306	25.77 309	61.80 300	50.28 310	62.71 305	68.79 305	27.80 305	35.88 307	10.10 289	14.48 290	46.82 298	41.96 305	94.04 314	19.93 300	7.49 285	22.67 300	9.35 298	48.46 301	21.14 303	14.12 295	12.56 293	59.91 312	12.21 298	41.64 311	20.57 291	27.79 291	39.03 303

LVE	40.69 312	49.32 308	32.19 314	74.37 321	65.31 318	65.52 311	78.53 316	29.09 311	24.11 305	37.95 317	38.44 316	39.09 290	50.88 313	95.16 324	18.50 295	6.31 267	25.93 305	13.65 307	54.80 311	26.51 313	16.26 301	15.81 306	69.49 321	26.57 312	44.82 315	33.95 315	41.51 309	24.49 282

PSMNet_ROB	32.72 303	49.56 309	17.71 301	65.01 308	47.98 304	61.81 304	62.32 302	19.85 298	21.78 303	27.64 311	25.28 310	42.80 293	43.52 307	83.58 303	21.88 304	4.36 231	19.43 298	6.46 290	43.95 298	16.36 297	13.14 291	11.66 289	58.31 307	14.57 305	31.67 299	24.32 299	29.94 296	18.64 265

IMH	36.38 308	50.15 310	26.16 311	62.16 303	50.12 309	63.98 308	68.96 307	28.54 309	38.29 310	11.29 294	14.14 288	50.26 303	54.45 320	94.09 316	20.59 302	7.40 282	23.63 302	10.28 300	49.17 303	22.78 307	13.74 293	11.88 290	59.95 314	13.42 301	41.71 313	23.99 298	29.69 295	41.45 307

TorneroNet-64	40.02 311	51.18 311	25.58 308	64.09 307	48.50 306	64.50 310	69.74 308	27.58 304	44.28 313	21.06 308	14.38 289	70.42 318	57.53 321	94.84 318	27.09 309	8.83 294	28.00 310	16.10 311	54.90 312	26.42 312	15.26 299	13.34 299	61.86 315	22.65 308	33.51 302	30.60 309	34.09 302	54.24 317

Dean	44.25 314	52.28 312	33.23 315	77.10 322	64.97 317	79.61 326	83.94 322	43.21 315	43.41 312	35.28 316	25.28 310	61.70 311	57.88 322	95.07 323	21.16 303	4.55 232	29.50 312	12.92 303	64.62 319	29.22 316	11.94 287	10.07 279	59.70 311	23.01 309	50.00 318	39.42 318	53.45 319	32.13 293

TorneroNet	40.95 313	54.80 313	28.35 312	67.47 312	50.00 308	66.00 313	71.75 311	26.53 303	45.69 314	24.20 309	21.34 307	68.12 315	53.25 319	94.92 320	27.93 310	9.57 296	26.82 308	16.87 314	54.27 310	24.50 309	16.26 301	13.93 300	62.31 316	23.32 310	36.59 309	27.14 305	43.07 312	50.69 314

DPSimNet_ROB		56.83 314	60.12 325	63.44 305	74.40 325	61.08 302	66.03 304	29.26 312	91.88 327	80.83 325	53.70 320	74.56 321	48.76 311	90.67 307	61.12 321	47.44 323		43.29 323	68.79 322	60.06 325	52.83 325	61.42 324	45.69 301	46.03 322		63.34 324	56.49 321	56.41 318

WAO-8	45.52 315	56.99 315	36.84 317	70.78 317	61.58 314	72.65 320	72.88 312	44.15 316	50.34 318	32.51 313	26.24 312	68.22 316	50.98 315	91.91 310	34.40 312	19.25 316	31.26 313	14.25 308	53.00 308	37.84 319	18.64 304	12.91 296	45.23 299	27.94 314	54.23 321	39.08 316	48.02 314	56.81 319

Venus	45.52 315	56.99 315	36.84 317	70.77 316	61.58 314	72.65 320	72.88 312	44.15 316	50.34 318	32.51 313	26.24 312	68.22 316	50.98 315	91.91 310	34.40 312	19.25 316	31.26 313	14.25 308	53.00 308	37.84 319	18.64 304	12.91 296	45.23 299	27.94 314	54.23 321	39.08 316	48.02 314	56.81 319

UNDER WATER-64	54.23 320	63.34 317	46.02 322	79.36 324	71.42 322	76.64 324	88.13 326	66.12 324	46.96 315	52.07 323	60.69 323	73.21 320	59.22 324	94.98 322	35.82 314	18.58 314	36.56 319	27.05 319	54.96 313	27.40 314	22.29 313	24.45 315	75.67 325	44.51 321	51.17 319	56.84 323	41.43 308	69.34 326

PWCK	39.46 310	63.60 318	25.26 306	73.87 320	41.94 300	61.54 303	51.88 299	54.42 320	37.36 309	26.43 310	38.00 315	62.72 313	47.31 309	27.64 296	24.07 307	10.09 298	32.07 316	12.97 305	84.14 325	29.01 315	25.42 316	16.79 308	48.17 302	30.69 316	35.86 307	32.01 310	32.05 297	40.21 305

ktn	53.49 319	64.55 319	32.09 313	67.37 311	73.02 324	67.18 315	79.08 317	39.47 314	71.03 324	45.61 322	66.57 324	53.73 306	46.66 308	95.58 325	51.51 319	35.27 320	42.24 322	32.53 321	61.67 317	36.66 318	34.35 323	37.51 322	63.57 317	39.21 318	45.92 316	42.82 320	58.10 322	61.01 321

notaker	50.99 317	64.58 320	35.58 316	71.22 318	67.03 319	71.52 319	79.74 318	46.10 318	64.92 322	43.57 320	60.04 322	61.27 310	52.88 318	94.30 317	52.11 320	32.30 319	36.01 318	25.62 317	66.68 321	41.75 321	26.51 317	26.69 320	69.04 320	40.16 320	27.04 294	32.57 312	39.45 306	47.99 310

UNDER WATER	53.46 318	66.50 321	44.48 320	77.89 323	68.28 320	75.27 323	86.28 325	62.01 323	51.94 320	41.57 318	48.61 319	74.76 322	58.64 323	94.91 319	40.27 317	19.59 318	35.94 317	25.36 316	57.83 315	30.24 317	22.42 314	21.82 311	69.76 322	49.60 324	53.54 320	52.17 321	44.57 313	69.15 325

HanzoNet	61.45 323	69.33 322	44.96 321	71.45 319	72.16 323	72.71 322	79.94 319	60.19 322	75.71 325	45.02 321	73.92 325	75.04 323	64.67 325	96.72 326	48.25 318	40.02 321	53.74 323	47.73 324	76.16 323	51.62 323	46.98 324	46.48 323	73.13 323	39.85 319	55.14 323	52.31 322	60.69 323	65.16 324

JetRed	63.04 324	70.59 323	68.87 326	66.96 309	63.46 316	70.43 318	74.93 314	66.45 325	66.78 323	41.63 319	39.08 317	81.30 326	13.47 268	63.11 299	65.97 323	66.70 324	65.90 324	75.66 328	63.14 318	54.09 324	78.41 326	73.67 325	73.25 324	49.49 323	56.43 324	64.32 325	66.29 325	61.81 322

MADNet++	76.55 325	72.12 324	82.72 327	61.81 302	81.28 326	58.20 299	69.82 309	68.60 327	78.83 326	85.65 326	92.58 327	79.76 324	85.27 327	36.74 297	81.31 325	89.87 326	87.51 326	69.64 326	82.22 324	90.64 327	91.37 327	93.20 327	65.06 318	90.12 327	59.87 325	75.77 326	74.46 326	62.48 323

KSHMR	57.18 321	74.32 325	54.88 324	81.85 325	71.02 321	78.52 325	83.49 321	67.32 326	55.52 321	57.05 324	55.43 321	62.46 312	47.47 310	94.95 321	62.89 322	43.86 322	41.02 321	36.71 322	65.14 320	47.71 322	30.88 319	22.80 313	66.24 319	55.80 326	49.31 317	33.72 314	50.52 317	52.93 315

LRCNet_RVC	60.98 322	74.62 326	47.06 323	94.31 326	95.29 327	91.20 327	85.70 324	54.57 321	35.63 306	98.62 327	74.21 326	91.97 329	68.08 326	96.82 327	39.31 316	18.45 313	70.27 325	52.85 325	94.58 326	64.63 326	32.99 322	24.53 316	94.81 326	53.78 325	19.71 288	12.68 270	33.49 299	26.36 285

DLNR_Zeroshot_test	23.08 293	78.93 327	7.15 276	99.97 327	0.34 130	0.16 138	98.90 327	3.23 226	0.54 151	3.12 231	2.31 199	6.01 225	0.92 210	21.35 294	96.48 327	100.00 331	25.46 304	22.19 315	22.79 272	2.43 235	9.32 276	9.14 267	0.06 76	0.65 176	2.36 194	3.89 200	2.16 91	3.20 184

MEDIAN_ROB	97.62 327	99.11 328	98.47 329	100.00 328	99.99 328	100.00 331	100.00 331	99.48 330	98.33 328	100.00 330	99.95 331	98.03 330	96.13 328	99.95 329	99.43 328	98.46 328	98.58 328	98.67 329	99.88 329	97.97 328	93.64 329	96.55 329	100.00 329	97.27 328	87.22 327	92.69 328	89.89 328	95.94 329

DGTPSM_ROB	99.53 330	99.77 329	100.00 332	100.00 328	100.00 329	100.00 331	100.00 331	99.19 328	100.00 331	99.32 328	99.66 330	91.63 327	99.15 329	100.00 330	99.94 331	100.00 331	99.82 329	99.99 331	99.51 327	99.99 330	99.77 332	99.66 331	100.00 329	100.00 331	100.00 331	100.00 332	100.00 331	100.00 332

DPSMNet_ROB	99.54 331	99.78 330	100.00 332	100.00 328	100.00 329	100.00 331	100.00 331	99.19 328	100.00 331	99.32 328	99.65 329	91.68 328	99.16 330	100.00 330	99.94 331	100.00 331	99.83 330	99.99 331	99.59 328	99.99 330	99.77 332	99.66 331	100.00 329	100.00 331	100.00 331	100.00 332	100.00 331	100.00 332

FlowAnything	100.00 334	100.00 331	100.00 332	100.00 328	100.00 329	100.00 331	100.00 331	100.00 332	100.00 331	100.00 330	100.00 333	100.00 334	100.00 332	100.00 330	100.00 333	100.00 331	100.00 332	100.00 333	100.00 331	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 329	100.00 331	100.00 331	100.00 332	100.00 331	100.00 332

HaxPig	99.00 329	100.00 331	98.99 330	100.00 328	100.00 329	99.99 330	100.00 331	99.99 331	99.89 330	100.00 330	99.98 332	100.00 334	99.94 331	100.00 330	99.61 329	99.46 329	99.97 331	99.58 330	99.99 330	99.99 330	97.37 330	96.43 328	99.99 328	99.98 330	89.52 328	99.53 330	94.23 329	98.48 330

PML	96.12 326	100.00 331	83.16 328	100.00 328	100.00 329	100.00 331	99.20 330	100.00 332	99.01 329	100.00 330	96.16 328	99.92 333	100.00 332	98.52 328	94.60 326	91.70 327	91.21 327	74.14 327	100.00 331	98.06 329	92.87 328	86.59 326	97.59 327	98.11 329	94.46 330	99.98 331	100.00 331	99.92 331

CasAABBNet	100.00 334	100.00 331	100.00 332	100.00 328	100.00 329	100.00 331	100.00 331	100.00 332	100.00 331	100.00 330	100.00 333	100.00 334	100.00 332	100.00 330	100.00 333	100.00 331	100.00 332	100.00 333	100.00 331	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 329	100.00 331	100.00 331	100.00 332	100.00 331	100.00 332

DPSM_ROB	99.91 332	100.00 331	100.00 332	100.00 328	100.00 329	98.90 328	98.96 328	100.00 332	100.00 331	100.00 330	100.00 333	99.76 331	100.00 332	100.00 330	100.00 333	100.00 331	100.00 332	100.00 333	100.00 331	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 329	100.00 331	100.00 331	100.00 332	100.00 331	100.00 332

DPSM	99.91 332	100.00 331	100.00 332	100.00 328	100.00 329	98.90 328	98.96 328	100.00 332	100.00 331	100.00 330	100.00 333	99.76 331	100.00 332	100.00 330	100.00 333	100.00 331	100.00 332	100.00 333	100.00 331	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 329	100.00 331	100.00 331	100.00 332	100.00 331	100.00 332

AVERAGE_ROB	98.96 328	100.00 331	99.80 331	100.00 328	100.00 329	100.00 331	100.00 331	100.00 332	100.00 331	100.00 330	100.00 333	100.00 334	100.00 332	100.00 330	99.80 330	99.85 330	100.00 332	100.00 333	100.00 331	100.00 333	98.20 331	99.54 330	100.00 329	100.00 331	93.40 329	93.83 329	94.40 330	93.22 328

Low-res two-view benchmark