Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 4	0.10 1	0.06 1	0.06 1	0.07 2	0.04 1	0.08 2	0.06 1	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 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
RYNet	0.15 33	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.06 14	0.06 8	0.04 7	0.08 7	0.14 98	0.06 5	0.06 4	0.06 4	0.05 6	0.05 13	1.87 222	0.11 5	0.09 4	0.13 33	0.10 7	0.07 5	0.09 4	0.07 2	0.13 129	0.06 8	0.09 6	0.28 140	0.12 13	0.08 7

StereoVision	0.08 4	0.05 5	0.05 4	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 55	0.05 3	0.06 4	0.06 4	0.06 12	0.02 2	0.14 7	0.13 15	0.09 4	0.07 4	0.10 7	0.08 10	0.09 4	0.08 3	0.03 4	0.05 6	0.12 18	0.10 9	0.13 18	0.13 20

ProNet	0.05 2	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.08 46	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.03 5	0.12 2	0.10 1	0.07 2	0.06 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.08 3	0.03 4	0.04 3	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.06 5	0.03 2	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.12 2	0.11 5	0.07 2	0.07 4	0.07 2	0.05 3	0.09 4	0.08 3	0.02 2	0.03 2	0.08 3	0.08 4	0.07 3	0.05 3

delet	0.08 4	0.08 12	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.06 21	0.07 5	0.06 6	0.09 11	0.08 13	0.11 14	0.06 12	0.07 28	0.15 9	0.10 1	0.10 8	0.09 7	0.08 4	0.09 18	0.10 8	0.08 3	0.05 18	0.07 12	0.10 9	0.09 8	0.10 7	0.08 7

RAFT	0.08 4	0.04 3	0.06 6	0.05 6	0.03 5	0.07 14	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 8	0.08 7	0.05 6	0.02 2	0.22 22	0.11 5	0.09 4	0.06 1	0.08 4	0.06 4	0.08 2	0.10 7	0.02 2	0.04 3	0.14 28	0.14 30	0.16 25	0.15 36

RAFT + AFF	0.14 26	0.07 6	0.06 6	0.08 26	0.05 8	0.07 14	0.05 14	0.11 16	0.08 17	0.14 23	0.07 8	0.15 25	0.05 6	0.03 5	1.47 200	0.11 5	0.14 18	0.08 6	0.14 18	0.07 5	0.15 19	0.10 7	0.04 7	0.06 8	0.10 9	0.08 4	0.08 5	0.07 5

MMNet	0.10 9	0.09 17	0.07 13	0.10 39	0.09 35	0.09 35	0.07 32	0.10 11	0.08 17	0.08 9	0.09 17	0.13 18	0.06 12	0.08 36	0.26 40	0.11 5	0.13 14	0.11 15	0.12 12	0.09 18	0.11 10	0.10 7	0.06 26	0.08 21	0.10 9	0.11 14	0.13 18	0.12 17

TDLM	0.08 4	0.08 12	0.07 13	0.07 14	0.08 28	0.07 14	0.06 21	0.08 7	0.06 6	0.06 5	0.12 40	0.08 7	0.06 12	0.05 13	0.10 1	0.10 1	0.10 8	0.09 7	0.08 4	0.07 5	0.09 4	0.10 7	0.05 18	0.07 12	0.08 3	0.08 4	0.09 6	0.09 10

AANet_RVC	0.10 9	0.08 12	0.08 22	0.07 14	0.09 35	0.06 8	0.07 32	0.09 9	0.09 24	0.08 9	0.09 17	0.08 7	0.07 20	0.06 24	0.19 14	0.12 12	0.11 10	0.12 20	0.11 9	0.10 26	0.10 8	0.10 7	0.07 39	0.08 21	0.11 13	0.12 19	0.12 13	0.14 28

DMCA	0.12 18	0.09 17	0.10 42	0.08 26	0.09 35	0.08 22	0.09 66	0.13 21	0.10 34	0.11 15	0.13 45	0.13 18	0.08 28	0.09 55	0.24 27	0.15 21	0.15 20	0.14 43	0.13 15	0.10 26	0.14 17	0.12 12	0.09 68	0.09 36	0.12 18	0.13 22	0.11 10	0.12 17

AASNet	0.10 9	0.10 25	0.07 13	0.10 39	0.10 51	0.11 55	0.08 46	0.12 17	0.06 6	0.10 12	0.11 33	0.10 11	0.06 12	0.07 28	0.16 10	0.12 12	0.13 14	0.11 15	0.11 9	0.09 18	0.11 10	0.13 13	0.06 26	0.08 21	0.11 13	0.10 9	0.10 7	0.09 10

HCRNet	0.15 33	0.19 148	0.08 22	0.23 153	0.09 35	0.15 94	0.09 66	0.16 34	0.06 6	0.49 222	0.16 66	0.25 102	0.08 28	0.09 55	0.44 99	0.11 5	0.17 31	0.11 15	0.21 50	0.09 18	0.13 14	0.13 13	0.11 102	0.07 12	0.09 6	0.11 14	0.14 20	0.11 14

UPFNet	0.14 26	0.11 38	0.12 77	0.12 66	0.11 62	0.13 74	0.10 81	0.16 34	0.12 66	0.17 30	0.14 51	0.16 37	0.09 37	0.11 83	0.25 33	0.15 21	0.17 31	0.15 53	0.16 22	0.11 34	0.14 17	0.13 13	0.09 68	0.10 52	0.13 22	0.15 39	0.19 40	0.14 28

MIF-Stereo	0.11 13	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.07 8	0.13 18	0.12 77	0.08 36	0.21 20	0.15 21	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.09 18	0.18 30	0.14 16	0.07 39	0.07 12	0.13 22	0.18 61	0.10 7	0.13 20

PS-NSSS	0.24 114	0.26 181	0.21 161	0.31 180	0.22 157	0.26 167	0.23 148	0.27 143	0.15 108	0.28 127	0.21 104	0.55 186	0.15 111	0.16 142	0.35 71	0.16 31	0.19 49	0.17 84	0.36 128	0.15 78	0.17 23	0.14 16	0.22 177	0.16 131	0.24 113	0.24 110	0.28 118	0.27 125

test croco	0.11 13	0.10 25	0.07 13	0.06 13	0.07 19	0.07 14	0.04 7	0.13 21	0.06 6	0.16 24	0.07 8	0.12 17	0.05 6	0.04 9	0.19 14	0.16 31	0.16 26	0.13 33	0.15 21	0.08 10	0.17 23	0.15 18	0.04 7	0.08 21	0.13 22	0.12 19	0.12 13	0.14 28

StereoIM	0.10 9	0.07 6	0.06 6	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 15	0.08 13	0.13 18	0.06 12	0.03 5	0.17 11	0.14 17	0.15 20	0.12 20	0.17 26	0.07 5	0.17 23	0.15 18	0.03 4	0.06 8	0.15 37	0.20 80	0.16 25	0.19 59

MIF-Stereo (partial)	0.11 13	0.09 17	0.08 22	0.07 14	0.06 14	0.07 14	0.04 7	0.12 17	0.09 24	0.12 21	0.07 8	0.10 11	0.07 20	0.05 13	0.21 20	0.16 31	0.16 26	0.13 33	0.14 18	0.08 10	0.18 30	0.15 18	0.05 18	0.08 21	0.13 22	0.11 14	0.16 25	0.13 20

CFNet	0.17 50	0.15 97	0.13 91	0.18 124	0.16 121	0.14 82	0.12 97	0.24 97	0.12 66	0.21 52	0.16 66	0.29 129	0.14 102	0.11 83	0.26 40	0.14 17	0.20 54	0.16 73	0.18 30	0.13 47	0.18 30	0.15 18	0.08 56	0.12 80	0.21 86	0.20 80	0.22 62	0.21 77

GMStereo	0.16 39	0.16 106	0.09 32	0.14 82	0.13 85	0.16 99	0.12 97	0.22 72	0.12 66	0.19 43	0.16 66	0.26 108	0.13 88	0.09 55	0.20 18	0.15 21	0.22 81	0.14 43	0.27 84	0.15 78	0.21 53	0.16 22	0.09 68	0.11 73	0.19 71	0.17 53	0.24 72	0.15 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 39	0.13 67	0.13 91	0.14 82	0.12 72	0.14 82	0.11 88	0.20 56	0.12 66	0.21 52	0.15 57	0.18 48	0.13 88	0.13 112	0.24 27	0.16 31	0.20 54	0.17 84	0.19 35	0.13 47	0.17 23	0.16 22	0.11 102	0.13 98	0.16 42	0.18 61	0.21 54	0.17 41

IER	0.15 33	0.12 50	0.11 57	0.12 66	0.10 51	0.12 65	0.09 66	0.17 38	0.10 34	0.18 37	0.17 75	0.21 68	0.10 46	0.11 83	0.49 116	0.15 21	0.19 49	0.14 43	0.16 22	0.12 38	0.16 22	0.17 24	0.09 68	0.10 52	0.14 28	0.17 53	0.19 40	0.18 47

dd	0.20 80	0.17 116	0.10 42	0.35 189	0.13 85	0.25 161	0.12 97	0.22 72	0.10 34	0.22 59	0.11 33	0.38 168	0.10 46	0.09 55	0.40 91	0.18 45	0.29 161	0.15 53	0.36 128	0.14 60	0.20 44	0.17 24	0.09 68	0.13 98	0.22 89	0.17 53	0.26 95	0.20 65

CVANet_RVC	0.11 13	0.12 50	0.11 57	0.13 73	0.10 51	0.11 55	0.08 46	0.13 21	0.09 24	0.10 12	0.16 66	0.11 14	0.08 28	0.08 36	0.13 4	0.12 12	0.12 12	0.12 20	0.12 12	0.09 18	0.12 12	0.17 24	0.06 26	0.08 21	0.11 13	0.10 9	0.11 10	0.14 28

iResNet_ROB	0.19 68	0.14 80	0.12 77	0.15 98	0.11 62	0.16 99	0.12 97	0.25 113	0.12 66	0.25 98	0.17 75	0.20 58	0.22 159	0.09 55	0.42 95	0.17 39	0.22 81	0.16 73	0.30 104	0.13 47	0.26 86	0.17 24	0.10 85	0.13 98	0.20 75	0.18 61	0.26 95	0.21 77

TestStereo	0.18 64	0.17 116	0.14 99	0.15 98	0.11 62	0.16 99	0.11 88	0.25 113	0.13 86	0.30 145	0.16 66	0.26 108	0.11 62	0.08 36	0.22 22	0.15 21	0.24 107	0.13 33	0.28 92	0.13 47	0.28 99	0.18 28	0.09 68	0.14 112	0.22 89	0.16 47	0.21 54	0.19 59

DMCA-RVC	0.17 50	0.12 50	0.15 107	0.12 66	0.13 85	0.11 55	0.18 126	0.17 38	0.16 120	0.18 37	0.21 104	0.21 68	0.10 46	0.10 72	0.50 119	0.18 45	0.18 41	0.17 84	0.17 26	0.15 78	0.18 30	0.18 28	0.10 85	0.13 98	0.14 28	0.15 39	0.19 40	0.18 47

CC-Net-ROB	0.38 169	0.47 211	0.33 204	0.66 215	0.49 216	0.57 208	0.49 201	0.35 181	0.24 159	0.37 189	0.29 156	0.96 207	0.23 160	0.38 203	0.45 104	0.18 45	0.24 107	0.22 153	0.68 190	0.23 143	0.23 66	0.18 28	0.44 218	0.24 174	0.31 165	0.28 140	0.27 107	0.39 157

NVstereo2D	0.27 133	0.17 116	0.15 107	0.23 153	0.19 142	0.26 167	0.28 174	0.20 56	0.15 108	0.22 59	0.20 93	0.18 48	0.11 62	0.39 205	1.91 228	0.21 76	0.24 107	0.20 134	0.22 57	0.14 60	0.19 40	0.18 28	0.26 182	0.14 112	0.22 89	0.18 61	0.19 40	0.18 47

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 68	0.18 132	0.18 139	0.17 115	0.21 152	0.16 99	0.27 170	0.19 54	0.24 159	0.22 59	0.20 93	0.27 113	0.13 88	0.19 164	0.35 71	0.17 39	0.20 54	0.16 73	0.19 35	0.13 47	0.17 23	0.19 32	0.11 102	0.12 80	0.18 55	0.23 103	0.19 40	0.22 82
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_5	0.12 18	0.10 25	0.08 22	0.07 14	0.05 8	0.07 14	0.05 14	0.16 34	0.07 14	0.11 15	0.15 57	0.16 37	0.16 117	0.03 5	0.18 12	0.15 21	0.11 10	0.10 10	0.13 15	0.08 10	0.13 14	0.20 33	0.04 7	0.09 36	0.13 22	0.15 39	0.20 49	0.18 47

HGLStereo	0.16 39	0.15 97	0.12 77	0.13 73	0.14 98	0.13 74	0.09 66	0.18 48	0.11 55	0.22 59	0.23 125	0.14 24	0.09 37	0.11 83	0.26 40	0.18 45	0.22 81	0.17 84	0.20 40	0.14 60	0.19 40	0.20 33	0.10 85	0.12 80	0.18 55	0.18 61	0.18 35	0.15 36

STTStereo	0.20 80	0.19 148	0.21 161	0.18 124	0.20 148	0.17 109	0.27 170	0.18 48	0.19 137	0.20 48	0.19 87	0.24 94	0.15 111	0.17 151	0.44 99	0.18 45	0.20 54	0.19 125	0.19 35	0.14 60	0.18 30	0.20 33	0.11 102	0.13 98	0.19 71	0.21 90	0.20 49	0.26 116

iResNetv2_ROB	0.20 80	0.14 80	0.11 57	0.17 115	0.13 85	0.17 109	0.11 88	0.26 125	0.12 66	0.26 105	0.20 93	0.28 121	0.20 151	0.10 72	0.49 116	0.16 31	0.21 69	0.15 53	0.36 128	0.15 78	0.36 130	0.20 33	0.12 119	0.16 131	0.20 75	0.18 61	0.30 127	0.19 59

CFNet_pseudo	0.21 88	0.16 106	0.16 123	0.19 133	0.16 121	0.17 109	0.13 108	0.24 97	0.15 108	0.28 127	0.22 115	0.23 87	0.20 151	0.12 98	0.65 145	0.18 45	0.20 54	0.17 84	0.31 109	0.13 47	0.21 53	0.21 37	0.12 119	0.13 98	0.20 75	0.20 80	0.25 86	0.26 116

psm_up	0.21 88	0.17 116	0.19 148	0.20 138	0.17 127	0.20 131	0.15 115	0.26 125	0.23 155	0.22 59	0.18 82	0.23 87	0.20 151	0.16 142	0.36 79	0.19 60	0.24 107	0.18 109	0.30 104	0.17 103	0.23 66	0.21 37	0.12 119	0.21 164	0.24 113	0.27 134	0.26 95	0.25 111

DeepPrunerF	0.29 144	0.17 116	0.15 107	0.23 153	0.44 206	0.17 109	0.23 148	0.20 56	0.26 170	0.16 24	0.22 115	0.15 25	0.12 77	0.13 112	0.98 173	0.22 88	0.19 49	0.17 84	0.27 84	0.17 103	0.22 60	0.21 37	0.12 119	0.13 98	1.95 255	0.26 128	0.22 62	0.20 65

iRaftStereo_RVC	0.09 8	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.03 3	0.10 11	0.06 6	0.10 12	0.09 17	0.10 11	0.05 6	0.04 9	0.13 4	0.11 5	0.14 18	0.10 10	0.12 12	0.08 10	0.15 19	0.22 40	0.04 7	0.06 8	0.10 9	0.08 4	0.11 10	0.08 7

ADLNet	0.21 88	0.18 132	0.12 77	0.16 106	0.14 98	0.19 125	0.15 115	0.20 56	0.11 55	0.17 30	0.15 57	0.34 156	0.14 102	0.32 196	1.10 179	0.16 31	0.20 54	0.14 43	0.18 30	0.14 60	0.17 23	0.22 40	0.15 146	0.09 36	0.18 55	0.19 75	0.19 40	0.18 47

CFNet_RVC	0.22 98	0.18 132	0.15 107	0.18 124	0.17 127	0.19 125	0.12 97	0.21 64	0.13 86	0.23 69	0.21 104	0.25 102	0.13 88	0.13 112	0.93 168	0.20 67	0.23 96	0.17 84	0.27 84	0.16 93	0.25 85	0.22 40	0.10 85	0.14 112	0.23 98	0.21 90	0.25 86	0.23 90

dad	0.30 149	0.21 157	0.15 107	0.47 201	0.22 157	0.30 179	0.49 201	0.40 192	0.13 86	0.32 157	0.14 51	0.41 174	0.24 167	0.11 83	0.59 137	0.20 67	0.32 174	0.17 84	0.51 163	0.16 93	0.29 105	0.23 43	0.11 102	0.19 158	0.32 171	0.18 61	0.68 215	0.46 173

HSM	0.22 98	0.17 116	0.15 107	0.18 124	0.18 135	0.16 99	0.14 110	0.26 125	0.14 98	0.25 98	0.22 115	0.24 94	0.18 139	0.11 83	0.67 146	0.18 45	0.26 128	0.16 73	0.27 84	0.17 103	0.30 107	0.23 43	0.10 85	0.14 112	0.23 98	0.23 103	0.27 107	0.25 111

DISCO	0.16 39	0.15 97	0.11 57	0.14 82	0.13 85	0.16 99	0.15 115	0.15 29	0.13 86	0.21 52	0.17 75	0.16 37	0.10 46	0.10 72	0.30 51	0.17 39	0.20 54	0.15 53	0.24 75	0.14 60	0.18 30	0.23 43	0.09 68	0.12 80	0.18 55	0.16 47	0.22 62	0.17 41

DN-CSS_ROB	0.19 68	0.14 80	0.16 123	0.14 82	0.14 98	0.12 65	0.10 81	0.25 113	0.13 86	0.27 113	0.26 145	0.26 108	0.18 139	0.09 55	0.33 64	0.16 31	0.20 54	0.15 53	0.41 139	0.14 60	0.30 107	0.23 43	0.10 85	0.15 120	0.17 44	0.16 47	0.22 62	0.18 47

RAFT_CTSACE	0.11 13	0.09 17	0.07 13	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 21	0.12 17	0.08 17	0.18 37	0.06 4	0.15 25	0.12 77	0.05 13	0.18 12	0.14 17	0.15 20	0.10 10	0.13 15	0.07 5	0.17 23	0.24 47	0.04 7	0.07 12	0.14 28	0.14 30	0.19 40	0.14 28

AACVNet	0.21 88	0.18 132	0.15 107	0.19 133	0.19 142	0.19 125	0.14 110	0.23 82	0.15 108	0.25 98	0.23 125	0.21 68	0.13 88	0.13 112	0.57 135	0.19 60	0.25 119	0.18 109	0.25 77	0.18 110	0.23 66	0.24 47	0.14 136	0.15 120	0.23 98	0.21 90	0.25 86	0.25 111

DSFCA	0.17 50	0.18 132	0.14 99	0.14 82	0.13 85	0.16 99	0.15 115	0.16 34	0.13 86	0.16 24	0.19 87	0.18 48	0.11 62	0.08 36	0.26 40	0.19 60	0.20 54	0.17 84	0.22 57	0.14 60	0.20 44	0.24 47	0.11 102	0.13 98	0.18 55	0.19 75	0.20 49	0.20 65

UCFNet_RVC	0.24 114	0.25 175	0.17 130	0.21 143	0.20 148	0.20 131	0.15 115	0.23 82	0.16 120	0.26 105	0.20 93	0.35 162	0.17 126	0.13 112	0.87 160	0.19 60	0.22 81	0.18 109	0.33 113	0.17 103	0.27 95	0.24 47	0.17 152	0.15 120	0.27 138	0.23 103	0.24 72	0.29 132

DLCB_ROB	0.20 80	0.17 116	0.17 130	0.14 82	0.15 112	0.14 82	0.14 110	0.21 64	0.16 120	0.23 69	0.23 125	0.25 102	0.18 139	0.15 135	0.24 27	0.18 45	0.22 81	0.18 109	0.19 35	0.15 78	0.26 86	0.24 47	0.13 129	0.16 131	0.37 187	0.25 121	0.25 86	0.20 65

CASnet	0.17 50	0.12 50	0.09 32	0.10 39	0.11 62	0.14 82	0.08 46	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.15 57	0.23 87	0.11 62	0.09 55	0.33 64	0.16 31	0.20 54	0.12 20	0.27 84	0.11 34	0.35 124	0.25 52	0.07 39	0.09 36	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.17 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANet	0.12 18	0.10 25	0.10 42	0.10 39	0.10 51	0.13 74	0.10 81	0.14 25	0.08 17	0.11 15	0.24 131	0.15 25	0.08 28	0.08 36	0.14 7	0.13 15	0.15 20	0.15 53	0.11 9	0.08 10	0.12 12	0.25 52	0.08 56	0.08 21	0.13 22	0.10 9	0.12 13	0.11 14

HITNet	0.15 33	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.11 62	0.10 41	0.07 32	0.18 48	0.11 55	0.24 88	0.13 45	0.19 55	0.10 46	0.09 55	0.23 24	0.14 17	0.17 31	0.14 43	0.16 22	0.10 26	0.21 53	0.25 52	0.08 56	0.09 36	0.15 37	0.14 30	0.24 72	0.19 59
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
CAS	0.15 33	0.11 38	0.08 22	0.10 39	0.09 35	0.08 22	0.07 32	0.17 38	0.10 34	0.17 30	0.17 75	0.15 25	0.10 46	0.10 72	0.27 47	0.19 60	0.18 41	0.15 53	0.20 40	0.11 34	0.23 66	0.26 55	0.08 56	0.08 21	0.18 55	0.16 47	0.17 31	0.22 82

AF-Net	0.21 88	0.18 132	0.18 139	0.18 124	0.22 157	0.20 131	0.24 153	0.24 97	0.21 142	0.19 43	0.25 137	0.27 113	0.16 117	0.14 124	0.37 80	0.20 67	0.18 41	0.17 84	0.23 67	0.15 78	0.18 30	0.26 55	0.17 152	0.14 112	0.20 75	0.22 97	0.29 119	0.22 82

Nwc_Net	0.21 88	0.18 132	0.18 139	0.18 124	0.22 157	0.20 131	0.24 153	0.24 97	0.21 142	0.19 43	0.25 137	0.27 113	0.16 117	0.14 124	0.37 80	0.20 67	0.18 41	0.17 84	0.23 67	0.15 78	0.18 30	0.26 55	0.17 152	0.14 112	0.20 75	0.22 97	0.29 119	0.22 82

iinet-f	0.17 50	0.14 80	0.11 57	0.12 66	0.09 35	0.14 82	0.09 66	0.15 29	0.10 34	0.23 69	0.24 131	0.18 48	0.16 117	0.08 36	0.38 89	0.20 67	0.20 54	0.13 33	0.38 132	0.17 103	0.21 53	0.27 58	0.09 68	0.09 36	0.18 55	0.14 30	0.25 86	0.18 47

CREStereo	0.18 64	0.13 67	0.11 57	0.12 66	0.10 51	0.10 41	0.06 21	0.24 97	0.10 34	0.27 113	0.14 51	0.26 108	0.12 77	0.10 72	0.32 61	0.26 124	0.26 128	0.13 33	0.22 57	0.14 60	0.36 130	0.27 58	0.08 56	0.10 52	0.18 55	0.19 75	0.24 72	0.23 90
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
RASNet	0.16 39	0.15 97	0.15 107	0.13 73	0.11 62	0.12 65	0.10 81	0.24 97	0.13 86	0.22 59	0.14 51	0.18 48	0.13 88	0.10 72	0.20 18	0.18 45	0.19 49	0.13 33	0.17 26	0.10 26	0.23 66	0.27 58	0.07 39	0.15 120	0.17 44	0.18 61	0.27 107	0.24 102

SA	0.16 39	0.13 67	0.09 32	0.09 31	0.08 28	0.11 55	0.06 21	0.21 64	0.10 34	0.24 88	0.09 17	0.23 87	0.07 20	0.07 28	0.23 24	0.22 88	0.19 49	0.15 53	0.25 77	0.12 38	0.22 60	0.28 61	0.05 18	0.10 52	0.20 75	0.21 90	0.27 107	0.23 90

GANetREF_RVC	0.33 158	0.30 191	0.33 204	0.28 171	0.27 181	0.27 169	0.26 166	0.42 196	0.35 192	0.38 196	0.22 115	0.57 187	0.39 185	0.16 142	0.37 80	0.24 107	0.30 167	0.25 174	0.45 145	0.26 166	0.37 137	0.28 61	0.25 180	0.33 196	0.35 181	0.29 146	0.46 175	0.40 163
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
PDISCO_ROB	0.18 64	0.16 106	0.16 123	0.14 82	0.12 72	0.13 74	0.13 108	0.15 29	0.12 66	0.16 24	0.16 66	0.13 18	0.10 46	0.09 55	0.25 33	0.20 67	0.20 54	0.23 162	0.18 30	0.15 78	0.24 80	0.28 61	0.08 56	0.12 80	0.22 89	0.24 110	0.39 163	0.24 102

CES	0.19 68	0.10 25	0.10 42	0.09 31	0.11 62	0.10 41	0.06 21	0.42 196	0.10 34	0.20 48	0.28 153	0.23 87	0.10 46	0.13 112	0.35 71	0.24 107	0.25 119	0.15 53	0.21 50	0.14 60	0.45 159	0.29 64	0.09 68	0.08 21	0.19 71	0.15 39	0.20 49	0.23 90

TESTraft	0.14 26	0.11 38	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.07 14	0.07 32	0.15 29	0.11 55	0.17 30	0.10 25	0.15 25	0.16 117	0.05 13	0.25 33	0.21 76	0.15 20	0.12 20	0.19 35	0.10 26	0.19 40	0.29 64	0.04 7	0.08 21	0.18 55	0.17 53	0.24 72	0.20 65

NaN_ROB	0.32 154	0.25 175	0.25 180	0.25 163	0.30 184	0.22 146	0.27 170	0.35 181	0.38 194	0.30 145	0.27 149	0.67 195	0.23 160	0.17 151	0.80 155	0.21 76	0.21 69	0.21 143	0.29 100	0.26 166	0.23 66	0.29 64	0.14 136	0.27 185	0.36 186	0.45 192	0.39 163	0.56 180

TestStereo1	0.14 26	0.13 67	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 22	0.07 32	0.14 25	0.10 34	0.17 30	0.09 17	0.15 25	0.17 126	0.05 13	0.26 40	0.21 76	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.10 26	0.20 44	0.30 67	0.04 7	0.08 21	0.18 55	0.18 61	0.26 95	0.20 65

RAFT+CT+SA	0.13 21	0.11 38	0.09 32	0.08 26	0.06 14	0.07 14	0.06 21	0.19 54	0.09 24	0.16 24	0.08 13	0.19 55	0.16 117	0.05 13	0.19 14	0.20 67	0.13 14	0.11 15	0.17 26	0.09 18	0.18 30	0.30 67	0.04 7	0.09 36	0.16 42	0.14 30	0.18 35	0.17 41

SA-5K	0.14 26	0.13 67	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 22	0.07 32	0.14 25	0.10 34	0.17 30	0.09 17	0.15 25	0.17 126	0.05 13	0.26 40	0.21 76	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.10 26	0.20 44	0.30 67	0.04 7	0.08 21	0.18 55	0.18 61	0.26 95	0.20 65

GLC_STEREO	0.20 80	0.15 97	0.16 123	0.15 98	0.14 98	0.14 82	0.12 97	0.26 125	0.10 34	0.28 127	0.19 87	0.20 58	0.10 46	0.11 83	0.51 123	0.20 67	0.28 150	0.15 53	0.26 81	0.15 78	0.38 141	0.30 67	0.09 68	0.11 73	0.20 75	0.14 30	0.30 127	0.18 47

LMCR-Stereo	0.19 68	0.14 80	0.12 77	0.13 73	0.12 72	0.15 94	0.10 81	0.22 72	0.13 86	0.23 69	0.18 82	0.24 94	0.17 126	0.14 124	0.30 51	0.19 60	0.26 128	0.18 109	0.33 113	0.19 113	0.27 95	0.30 67	0.10 85	0.12 80	0.20 75	0.18 61	0.24 72	0.24 102

PMTNet	0.19 68	0.15 97	0.12 77	0.14 82	0.12 72	0.09 35	0.09 66	0.22 72	0.10 34	0.29 141	0.11 33	0.25 102	0.09 37	0.09 55	0.41 92	0.27 133	0.24 107	0.13 33	0.28 92	0.14 60	0.36 130	0.30 67	0.09 68	0.08 21	0.23 98	0.20 80	0.23 67	0.26 116

FADNet-RVC	0.24 114	0.17 116	0.15 107	0.21 143	0.17 127	0.17 109	0.21 139	0.26 125	0.14 98	0.25 98	0.21 104	0.28 121	0.17 126	0.14 124	0.98 173	0.22 88	0.23 96	0.17 84	0.36 128	0.22 136	0.24 80	0.30 67	0.14 136	0.17 140	0.25 126	0.23 103	0.21 54	0.24 102

ADCP+	0.32 154	0.17 116	0.17 130	0.15 98	0.14 98	0.17 109	0.21 139	0.21 64	0.32 187	0.25 98	0.25 137	0.37 166	0.12 77	0.13 112	1.80 216	0.18 45	0.20 54	0.17 84	0.34 116	0.18 110	0.24 80	0.30 67	0.12 119	0.12 80	0.24 113	0.68 216	0.33 143	0.96 211

pcwnet_v2	0.27 133	0.17 116	0.18 139	0.22 147	0.19 142	0.22 146	0.18 126	0.25 113	0.18 135	0.30 145	0.24 131	0.33 154	0.29 176	0.18 161	0.90 162	0.22 88	0.24 107	0.19 125	0.38 132	0.16 93	0.28 99	0.31 75	0.17 152	0.16 131	0.26 131	0.26 128	0.30 127	0.39 157

FADNet	0.26 129	0.19 148	0.15 107	0.23 153	0.16 121	0.21 141	0.23 148	0.28 153	0.17 127	0.27 113	0.28 153	0.26 108	0.19 147	0.15 135	0.98 173	0.22 88	0.21 69	0.20 134	0.43 141	0.26 166	0.28 99	0.31 75	0.14 136	0.15 120	0.28 149	0.27 134	0.24 72	0.27 125

CREStereo++_RVC	0.19 68	0.12 50	0.11 57	0.11 55	0.12 72	0.11 55	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.14 51	0.22 82	0.19 147	0.10 72	0.26 40	0.22 88	0.24 107	0.12 20	0.22 57	0.12 38	0.34 116	0.32 77	0.07 39	0.10 52	0.20 75	0.18 61	0.62 205	0.23 90
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.20 80	0.12 50	0.11 57	0.14 82	0.13 85	0.14 82	0.08 46	0.17 38	0.11 55	0.24 88	0.13 45	0.16 37	0.12 77	0.13 112	0.30 51	0.29 146	0.26 128	0.25 174	0.34 116	0.23 143	0.34 116	0.32 77	0.29 198	0.10 52	0.14 28	0.17 53	0.36 153	0.19 59

XX-TBD	0.20 80	0.12 50	0.11 57	0.14 82	0.13 85	0.14 82	0.08 46	0.17 38	0.11 55	0.24 88	0.13 45	0.16 37	0.12 77	0.13 112	0.30 51	0.29 146	0.26 128	0.25 174	0.34 116	0.23 143	0.34 116	0.32 77	0.29 198	0.10 52	0.14 28	0.17 53	0.36 153	0.19 59

NCC-stereo	0.26 129	0.22 159	0.22 169	0.22 147	0.24 166	0.23 153	0.28 174	0.26 125	0.28 175	0.18 37	0.26 145	0.29 129	0.27 173	0.17 151	0.56 131	0.23 102	0.23 96	0.24 165	0.28 92	0.21 126	0.23 66	0.32 77	0.20 166	0.17 140	0.27 138	0.29 146	0.33 143	0.30 136

Abc-Net	0.26 129	0.22 159	0.22 169	0.22 147	0.24 166	0.23 153	0.28 174	0.26 125	0.28 175	0.18 37	0.26 145	0.29 129	0.27 173	0.17 151	0.56 131	0.23 102	0.23 96	0.24 165	0.28 92	0.21 126	0.23 66	0.32 77	0.20 166	0.17 140	0.27 138	0.29 146	0.33 143	0.30 136
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iResNet	0.30 149	0.17 116	0.17 130	0.24 160	0.23 164	0.28 172	0.20 135	0.31 171	0.21 142	0.32 157	0.29 156	0.50 182	0.51 197	0.11 83	0.53 124	0.35 165	0.27 139	0.20 134	0.74 193	0.25 157	0.47 165	0.32 77	0.15 146	0.26 181	0.26 131	0.25 121	0.34 147	0.29 132

test_4	0.16 39	0.09 17	0.10 42	0.07 14	0.08 28	0.05 6	0.06 21	0.17 38	0.11 55	0.23 69	0.11 33	0.16 37	0.09 37	0.07 28	0.41 92	0.40 183	0.18 41	0.12 20	0.18 30	0.11 34	0.23 66	0.33 83	0.05 18	0.09 36	0.15 37	0.20 80	0.26 95	0.23 90

APVNet	0.22 98	0.18 132	0.15 107	0.17 115	0.20 148	0.20 131	0.18 126	0.24 97	0.15 108	0.18 37	0.21 104	0.21 68	0.12 77	0.17 151	0.45 104	0.25 115	0.28 150	0.21 143	0.34 116	0.21 126	0.24 80	0.33 83	0.11 102	0.18 150	0.22 89	0.18 61	0.30 127	0.23 90

RP	0.23 104	0.20 153	0.23 173	0.22 147	0.21 152	0.22 146	0.25 160	0.24 97	0.23 155	0.17 30	0.24 131	0.25 102	0.19 147	0.16 142	0.55 129	0.18 45	0.21 69	0.16 73	0.22 57	0.16 93	0.18 30	0.33 83	0.14 136	0.17 140	0.23 98	0.23 103	0.31 133	0.26 116

ARAFT	0.13 21	0.09 17	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.04 7	0.14 25	0.08 17	0.21 52	0.10 25	0.17 45	0.06 12	0.06 24	0.19 14	0.15 21	0.18 41	0.15 53	0.21 50	0.08 10	0.20 44	0.34 86	0.05 18	0.07 12	0.15 37	0.11 14	0.18 35	0.13 20

ADCRef	0.34 160	0.18 132	0.17 130	0.15 98	0.16 121	0.18 117	0.18 126	0.23 82	0.33 189	0.26 105	0.22 115	0.23 87	0.18 139	0.12 98	2.01 229	0.22 88	0.23 96	0.20 134	0.40 135	0.22 136	0.27 95	0.34 86	0.17 152	0.17 140	0.30 161	0.41 185	0.29 119	1.36 227

raft_robust	0.19 68	0.14 80	0.11 57	0.14 82	0.09 35	0.11 55	0.08 46	0.25 113	0.12 66	0.30 145	0.10 25	0.25 102	0.14 102	0.10 72	0.29 50	0.26 124	0.22 81	0.17 84	0.35 124	0.14 60	0.28 99	0.35 88	0.06 26	0.11 73	0.22 89	0.24 110	0.24 72	0.21 77

AFF-stereo	0.15 33	0.10 25	0.09 32	0.07 14	0.06 14	0.09 35	0.07 32	0.17 38	0.09 24	0.21 52	0.08 13	0.15 25	0.06 12	0.04 9	0.92 166	0.15 21	0.13 14	0.09 7	0.21 50	0.08 10	0.21 53	0.35 88	0.04 7	0.07 12	0.14 28	0.13 22	0.18 35	0.11 14

ADCL	0.38 169	0.23 167	0.20 154	0.20 138	0.18 135	0.23 153	0.24 153	0.26 125	0.52 214	0.32 157	0.28 153	0.30 140	0.18 139	0.16 142	1.59 205	0.22 88	0.25 119	0.22 153	0.35 124	0.23 143	0.35 124	0.35 88	0.17 152	0.18 150	0.51 208	0.52 200	0.47 178	1.53 233

LoS_RVC	0.17 50	0.13 67	0.11 57	0.07 14	0.10 51	0.08 22	0.07 32	0.17 38	0.12 66	0.23 69	0.17 75	0.17 45	0.11 62	0.09 55	0.46 111	0.22 88	0.17 31	0.16 73	0.25 77	0.12 38	0.36 130	0.36 91	0.08 56	0.10 52	0.21 86	0.16 47	0.17 31	0.20 65

tt_ll	0.17 50	0.13 67	0.11 57	0.07 14	0.10 51	0.08 22	0.07 32	0.17 38	0.12 66	0.23 69	0.17 75	0.17 45	0.11 62	0.09 55	0.46 111	0.22 88	0.17 31	0.16 73	0.25 77	0.12 38	0.36 130	0.36 91	0.08 56	0.10 52	0.21 86	0.16 47	0.17 31	0.20 65

IPLGR_C	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 35	0.11 55	0.08 46	0.23 82	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 58	0.11 62	0.13 112	0.23 24	0.18 45	0.22 81	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.22 60	0.36 91	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.14 28

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 50	0.11 38	0.10 42	0.08 26	0.08 28	0.08 22	0.08 46	0.21 64	0.09 24	0.23 69	0.09 17	0.20 58	0.07 20	0.05 13	0.89 161	0.15 21	0.15 20	0.10 10	0.22 57	0.09 18	0.23 66	0.36 91	0.06 26	0.09 36	0.18 55	0.13 22	0.20 49	0.14 28

PA-Net	0.27 133	0.27 183	0.29 191	0.18 124	0.26 175	0.21 141	0.27 170	0.26 125	0.25 166	0.22 59	0.21 104	0.22 82	0.24 167	0.29 188	0.62 141	0.25 115	0.18 41	0.23 162	0.20 40	0.22 136	0.20 44	0.36 91	0.17 152	0.20 160	0.24 113	0.44 190	0.24 72	0.55 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.24 114	0.17 116	0.17 130	0.17 115	0.17 127	0.16 99	0.24 153	0.22 72	0.17 127	0.26 105	0.26 145	0.21 68	0.18 139	0.12 98	0.64 142	0.21 76	0.24 107	0.21 143	0.29 100	0.16 93	0.44 157	0.36 91	0.14 136	0.16 131	0.22 89	0.30 152	0.27 107	0.23 90

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 50	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.08 28	0.09 35	0.05 14	0.18 48	0.17 127	0.23 69	0.19 87	0.18 48	0.10 46	0.09 55	0.54 128	0.17 39	0.20 54	0.15 53	0.20 40	0.12 38	0.20 44	0.37 97	0.07 39	0.09 36	0.17 44	0.25 121	0.16 25	0.21 77

MyStereo04	0.23 104	0.18 132	0.18 139	0.14 82	0.14 98	0.13 74	0.11 88	0.28 153	0.22 147	0.32 157	0.20 93	0.30 140	0.14 102	0.08 36	0.31 57	0.24 107	0.22 81	0.18 109	0.55 177	0.23 143	0.38 141	0.37 97	0.12 119	0.17 140	0.28 149	0.30 152	0.31 133	0.22 82

LoS	0.23 104	0.15 97	0.11 57	0.13 73	0.14 98	0.13 74	0.08 46	0.60 219	0.11 55	0.37 189	0.38 179	0.36 163	0.14 102	0.11 83	0.32 61	0.26 124	0.26 128	0.16 73	0.27 84	0.16 93	0.43 152	0.37 97	0.10 85	0.10 52	0.26 131	0.19 75	0.25 86	0.28 129

IPLG	0.23 104	0.12 50	0.12 77	0.10 39	0.10 51	0.10 41	0.08 46	0.22 72	0.09 24	0.24 88	0.15 57	0.21 68	0.09 37	0.11 83	1.84 217	0.19 60	0.21 69	0.16 73	0.24 75	0.15 78	0.21 53	0.37 97	0.07 39	0.12 80	0.18 55	0.22 97	0.24 72	0.14 28

ACRE	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 35	0.12 65	0.08 46	0.23 82	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 58	0.10 46	0.13 112	0.24 27	0.18 45	0.22 81	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.22 60	0.37 97	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.13 20

GES	0.23 104	0.16 106	0.12 77	0.14 82	0.15 112	0.19 125	0.15 115	0.25 113	0.14 98	0.26 105	0.18 82	0.22 82	0.14 102	0.17 151	0.56 131	0.22 88	0.27 139	0.19 125	0.53 169	0.20 118	0.35 124	0.37 97	0.13 129	0.15 120	0.20 75	0.17 53	0.27 107	0.43 168

Sa-1000	0.17 50	0.13 67	0.09 32	0.09 31	0.09 35	0.11 55	0.05 14	0.22 72	0.11 55	0.24 88	0.11 33	0.24 94	0.09 37	0.10 72	0.27 47	0.21 76	0.22 81	0.17 84	0.29 100	0.13 47	0.26 86	0.38 103	0.06 26	0.10 52	0.24 113	0.21 90	0.26 95	0.22 82

CIPLG	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 35	0.11 55	0.08 46	0.23 82	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 58	0.10 46	0.13 112	0.25 33	0.18 45	0.22 81	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.22 60	0.38 103	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.13 20

UDGNet	0.24 114	0.20 153	0.15 107	0.36 191	0.31 187	0.32 184	0.29 178	0.22 72	0.15 108	0.21 52	0.21 104	0.21 68	0.08 28	0.51 215	0.25 33	0.17 39	0.22 81	0.17 84	0.27 84	0.15 78	0.28 99	0.38 103	0.31 205	0.11 73	0.24 113	0.23 103	0.22 62	0.20 65

s12784h	0.23 104	0.16 106	0.13 91	0.19 133	0.14 98	0.12 65	0.09 66	0.24 97	0.12 66	0.29 141	0.16 66	0.27 113	0.16 117	0.10 72	0.24 27	0.26 124	0.26 128	0.13 33	0.30 104	0.12 38	0.50 171	0.38 103	0.08 56	0.11 73	0.26 131	0.28 140	0.66 211	0.46 173

RTSC	0.29 144	0.17 116	0.17 130	0.17 115	0.17 127	0.18 117	0.21 139	0.23 82	0.22 147	0.26 105	0.25 137	0.21 68	0.19 147	0.14 124	1.67 209	0.28 139	0.31 169	0.21 143	0.40 135	0.19 113	0.33 114	0.38 103	0.11 102	0.18 150	0.23 98	0.24 110	0.31 133	0.45 170

MLCV	0.25 123	0.16 106	0.16 123	0.25 163	0.19 142	0.21 141	0.18 126	0.30 167	0.16 120	0.31 152	0.31 160	0.34 156	0.25 169	0.11 83	0.32 61	0.25 115	0.26 128	0.17 84	0.54 173	0.16 93	0.37 137	0.38 103	0.14 136	0.19 158	0.25 126	0.23 103	0.27 107	0.26 116

FADNet-RVC-Resample	0.23 104	0.16 106	0.18 139	0.17 115	0.16 121	0.16 99	0.16 123	0.24 97	0.18 135	0.26 105	0.18 82	0.27 113	0.17 126	0.16 142	0.81 156	0.18 45	0.21 69	0.23 162	0.26 81	0.25 157	0.23 66	0.39 109	0.13 129	0.21 164	0.22 89	0.22 97	0.19 40	0.22 82

DDUNet	0.45 183	0.56 216	0.26 184	0.87 223	0.69 224	0.84 223	0.84 223	0.26 125	0.24 159	0.23 69	0.33 164	0.39 171	0.15 111	1.61 237	0.49 116	0.24 107	0.41 202	0.26 184	0.55 177	0.29 181	0.34 116	0.40 110	0.50 223	0.21 164	0.25 126	0.27 134	0.32 138	0.29 132

RGC	0.28 141	0.25 175	0.29 191	0.25 163	0.27 181	0.28 172	0.21 139	0.28 153	0.31 186	0.22 59	0.31 160	0.29 129	0.32 178	0.21 171	0.59 137	0.25 115	0.24 107	0.21 143	0.30 104	0.22 136	0.27 95	0.40 110	0.18 163	0.21 164	0.29 157	0.32 164	0.35 151	0.36 149

MyStereo	0.24 114	0.19 148	0.19 148	0.16 106	0.15 112	0.14 82	0.11 88	0.28 153	0.22 147	0.34 169	0.23 125	0.30 140	0.16 117	0.08 36	0.35 71	0.23 102	0.22 81	0.18 109	0.56 179	0.23 143	0.38 141	0.41 112	0.13 129	0.16 131	0.30 161	0.33 168	0.32 138	0.22 82

SACVNet	0.24 114	0.20 153	0.19 148	0.21 143	0.19 142	0.19 125	0.20 135	0.26 125	0.22 147	0.25 98	0.22 115	0.21 68	0.12 77	0.17 151	0.48 115	0.22 88	0.26 128	0.21 143	0.32 112	0.20 118	0.29 105	0.41 112	0.15 146	0.18 150	0.28 149	0.26 128	0.30 127	0.26 116

raft+_RVC	0.14 26	0.10 25	0.08 22	0.09 31	0.08 28	0.09 35	0.06 21	0.18 48	0.10 34	0.22 59	0.12 40	0.15 25	0.07 20	0.06 24	0.25 33	0.23 102	0.17 31	0.12 20	0.21 50	0.12 38	0.20 44	0.41 112	0.05 18	0.08 21	0.15 37	0.13 22	0.16 25	0.13 20

rafts_anoy	0.16 39	0.14 80	0.12 77	0.11 55	0.11 62	0.10 41	0.08 46	0.21 64	0.08 17	0.21 52	0.16 66	0.18 48	0.08 28	0.06 24	0.34 67	0.27 133	0.20 54	0.17 84	0.23 67	0.13 47	0.23 66	0.42 115	0.06 26	0.10 52	0.18 55	0.15 39	0.15 21	0.17 41

sAnonymous2	0.21 88	0.14 80	0.13 91	0.12 66	0.12 72	0.14 82	0.12 97	0.28 153	0.16 120	0.23 69	0.20 93	0.20 58	0.15 111	0.08 36	0.31 57	0.27 133	0.25 119	0.22 153	0.40 135	0.21 126	0.35 124	0.42 115	0.09 68	0.13 98	0.23 98	0.24 110	0.23 67	0.24 102

CroCo_RVC	0.21 88	0.14 80	0.13 91	0.12 66	0.12 72	0.14 82	0.12 97	0.28 153	0.16 120	0.23 69	0.20 93	0.20 58	0.15 111	0.08 36	0.31 57	0.27 133	0.25 119	0.22 153	0.40 135	0.21 126	0.35 124	0.42 115	0.09 68	0.13 98	0.23 98	0.24 110	0.23 67	0.24 102

MIM_Stereo	0.13 21	0.09 17	0.08 22	0.08 26	0.07 19	0.09 35	0.05 14	0.13 21	0.06 6	0.19 43	0.10 25	0.11 14	0.05 6	0.05 13	0.25 33	0.34 162	0.17 31	0.12 20	0.20 40	0.12 38	0.19 40	0.43 118	0.04 7	0.07 12	0.11 13	0.10 9	0.15 21	0.09 10

RTS	0.40 175	0.22 159	0.20 154	0.22 147	0.21 152	0.32 184	0.33 183	0.31 171	0.33 189	0.23 69	0.22 115	0.31 149	0.25 169	0.18 161	1.88 223	0.32 154	0.37 190	0.25 174	0.64 186	0.33 196	0.43 152	0.43 118	0.16 149	0.24 174	0.41 191	0.91 229	0.40 166	0.63 184

RTSA	0.40 175	0.22 159	0.20 154	0.22 147	0.21 152	0.32 184	0.33 183	0.31 171	0.33 189	0.23 69	0.22 115	0.31 149	0.25 169	0.18 161	1.88 223	0.32 154	0.37 190	0.25 174	0.64 186	0.33 196	0.43 152	0.43 118	0.16 149	0.24 174	0.41 191	0.91 229	0.40 166	0.63 184

MIPNet	0.22 98	0.15 97	0.11 57	0.11 55	0.12 72	0.12 65	0.08 46	0.24 97	0.10 34	0.27 113	0.24 131	0.23 87	0.14 102	0.11 83	0.93 168	0.21 76	0.23 96	0.17 84	0.31 109	0.20 118	0.22 60	0.44 121	0.07 39	0.12 80	0.24 113	0.29 146	0.27 107	0.20 65

raftrobust	0.17 50	0.12 50	0.11 57	0.11 55	0.10 51	0.08 22	0.07 32	0.22 72	0.09 24	0.27 113	0.13 45	0.20 58	0.08 28	0.08 36	0.35 71	0.29 146	0.21 69	0.15 53	0.29 100	0.14 60	0.26 86	0.44 121	0.08 56	0.09 36	0.19 71	0.17 53	0.17 31	0.17 41

NCCL2	0.27 133	0.24 170	0.23 173	0.19 133	0.20 148	0.18 117	0.19 134	0.26 125	0.23 155	0.29 141	0.22 115	0.28 121	0.17 126	0.15 135	0.68 147	0.25 115	0.25 119	0.22 153	0.27 84	0.22 136	0.34 116	0.44 121	0.19 164	0.22 170	0.34 176	0.34 171	0.36 153	0.36 149

FBW_ROB	0.49 191	0.42 206	0.37 212	0.61 212	0.46 211	0.49 204	0.51 204	0.31 171	0.25 166	0.34 169	0.36 174	0.69 196	0.50 195	0.57 219	1.13 180	0.26 124	0.36 186	0.24 165	1.46 212	0.24 152	0.57 182	0.44 121	0.43 216	0.40 217	0.33 174	0.35 173	0.42 171	0.68 187

AnonymousM	0.23 104	0.09 17	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.06 21	0.20 56	0.09 24	0.23 69	0.19 87	0.16 37	0.07 20	0.11 83	0.27 47	0.24 107	0.24 107	0.14 43	0.21 50	0.16 93	0.32 112	0.45 125	0.08 56	0.09 36	0.11 13	0.20 80	0.66 211	1.40 229

stereogan	0.25 123	0.22 159	0.22 169	0.23 153	0.26 175	0.25 161	0.23 148	0.26 125	0.24 159	0.20 48	0.23 125	0.31 149	0.23 160	0.17 151	0.38 89	0.21 76	0.22 81	0.19 125	0.28 92	0.20 118	0.23 66	0.46 126	0.17 152	0.18 150	0.22 89	0.24 110	0.37 159	0.27 125

PWCDC_ROB	0.24 114	0.10 25	0.13 91	0.10 39	0.18 135	0.12 65	0.16 123	0.12 17	0.38 194	0.11 15	0.25 137	0.15 25	0.82 211	0.28 187	0.92 166	0.21 76	0.17 31	0.18 109	0.18 30	0.17 103	0.23 66	0.46 126	0.20 166	0.17 140	0.12 18	0.21 90	0.15 21	0.26 116

UDG	0.48 186	0.58 217	0.27 186	0.86 222	0.79 227	0.80 221	1.00 227	0.27 143	0.25 166	0.28 127	0.35 168	0.39 171	0.17 126	1.43 234	1.00 176	0.26 124	0.47 208	0.27 187	0.59 184	0.30 186	0.44 157	0.47 128	0.40 214	0.20 160	0.28 149	0.29 146	0.33 143	0.27 125

GwcNet-ADL	0.30 149	0.22 159	0.21 161	0.29 173	0.23 164	0.24 158	0.22 145	0.28 153	0.19 137	0.34 169	0.57 212	0.44 178	0.23 160	0.22 174	0.53 124	0.35 165	0.30 167	0.22 153	0.45 145	0.28 174	0.37 137	0.47 128	0.14 136	0.17 140	0.27 138	0.30 152	0.29 119	0.38 156

SHD	0.38 169	0.22 159	0.30 194	0.26 166	0.25 171	0.25 161	0.29 178	0.36 185	0.29 181	0.35 182	0.33 164	0.34 156	0.46 189	0.22 174	1.53 201	0.32 154	0.31 169	0.26 184	0.58 181	0.28 174	0.45 159	0.47 128	0.20 166	0.28 187	0.34 176	0.39 182	0.35 151	0.52 176

CASS	0.26 129	0.18 132	0.17 130	0.21 143	0.18 135	0.22 146	0.26 166	0.28 153	0.20 141	0.33 167	0.24 131	0.28 121	0.18 139	0.12 98	0.37 80	0.24 107	0.39 198	0.20 134	0.44 142	0.17 103	0.58 186	0.48 131	0.11 102	0.14 112	0.32 171	0.22 97	0.32 138	0.33 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BEATNet_4x	0.20 80	0.14 80	0.12 77	0.13 73	0.13 85	0.12 65	0.12 97	0.20 56	0.14 98	0.27 113	0.14 51	0.22 82	0.14 102	0.11 83	0.45 104	0.21 76	0.23 96	0.21 143	0.20 40	0.13 47	0.33 114	0.48 131	0.10 85	0.13 98	0.18 55	0.18 61	0.27 107	0.24 102

Any-RAFT	0.25 123	0.13 67	0.17 130	0.16 106	0.14 98	0.15 94	0.11 88	0.25 113	0.14 98	0.28 127	0.34 166	0.29 129	0.11 62	0.12 98	0.35 71	0.26 124	0.28 150	0.17 84	0.52 166	0.16 93	0.63 196	0.49 133	0.10 85	0.11 73	0.28 149	0.33 168	0.26 95	0.41 164

PSMNet-ADL	0.35 167	0.20 153	0.21 161	0.23 153	0.22 157	0.24 158	0.25 160	0.30 167	0.26 170	0.39 199	0.57 212	0.38 168	0.46 189	0.24 181	1.26 192	0.44 192	0.32 174	0.20 134	0.52 166	0.24 152	0.40 144	0.51 134	0.17 152	0.17 140	0.27 138	0.27 134	0.40 166	0.26 116

ICVP	0.23 104	0.18 132	0.21 161	0.18 124	0.17 127	0.18 117	0.15 115	0.22 72	0.17 127	0.24 88	0.21 104	0.24 94	0.18 139	0.12 98	0.43 98	0.24 107	0.25 119	0.24 165	0.26 81	0.21 126	0.31 111	0.52 135	0.26 182	0.17 140	0.24 113	0.26 128	0.25 86	0.24 102
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALCasStereoNet	0.17 50	0.14 80	0.11 57	0.13 73	0.11 62	0.10 41	0.08 46	0.20 56	0.08 17	0.23 69	0.13 45	0.19 55	0.08 28	0.07 28	0.30 51	0.37 174	0.22 81	0.17 84	0.21 50	0.14 60	0.24 80	0.52 135	0.07 39	0.10 52	0.18 55	0.15 39	0.16 25	0.15 36

XQC	0.44 182	0.37 203	0.32 200	0.41 197	0.35 196	0.42 197	0.44 196	0.46 205	0.38 194	0.40 203	0.34 166	0.50 182	0.47 194	0.35 201	1.63 206	0.32 154	0.31 169	0.28 193	0.53 169	0.32 194	0.42 150	0.52 135	0.27 185	0.31 193	0.45 198	0.50 198	0.53 193	0.42 166

ETE_ROB	0.34 160	0.32 193	0.21 161	0.26 166	0.24 166	0.28 172	0.25 160	0.24 97	0.29 181	0.27 113	0.35 168	1.00 210	0.21 156	0.20 167	0.59 137	0.24 107	0.42 205	0.24 165	0.38 132	0.25 157	0.40 144	0.52 135	0.20 166	0.21 164	0.29 157	0.34 171	0.55 196	0.39 157

XX-Stereo	2.35 250	0.10 25	0.11 57	0.17 115	0.11 62	0.21 141	0.11 88	0.25 113	0.12 66	0.35 182	0.53 207	0.30 140	0.10 46	0.12 98	1.21 185	0.70 232	0.27 139	0.18 109	0.50 160	0.19 113	0.41 146	0.53 139	0.11 102	0.10 52	55.57 270	0.26 128	0.34 147	0.51 175

CSAN	0.42 177	0.37 203	0.34 209	0.33 185	0.33 192	0.29 176	0.36 189	0.37 188	0.64 227	0.43 211	0.43 192	0.75 200	0.46 189	0.21 171	0.78 154	0.25 115	0.29 161	0.27 187	0.42 140	0.43 210	0.43 152	0.53 139	0.22 177	0.34 199	0.44 196	0.52 200	0.49 182	0.54 177

XPNet_ROB	0.28 141	0.28 186	0.20 154	0.20 138	0.22 157	0.22 146	0.22 145	0.20 56	0.21 142	0.24 88	0.27 149	0.79 202	0.17 126	0.16 142	0.50 119	0.23 102	0.35 183	0.21 143	0.28 92	0.20 118	0.30 107	0.53 139	0.17 152	0.18 150	0.23 98	0.24 110	0.49 182	0.36 149

4D-IteraStereo	0.17 50	0.10 25	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.08 22	0.05 14	0.21 64	0.12 66	0.26 105	0.12 40	0.21 68	0.08 28	0.07 28	0.35 71	0.39 178	0.21 69	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.30 107	0.54 142	0.05 18	0.08 21	0.14 28	0.15 39	0.19 40	0.13 20

SFCPSM	0.71 209	0.24 170	0.20 154	0.28 171	0.24 166	0.28 172	0.24 153	0.30 167	0.30 185	0.33 167	0.49 200	0.63 192	1.30 224	0.20 167	2.10 231	0.35 165	0.32 174	0.24 165	7.82 259	0.39 203	0.45 159	0.54 142	0.20 166	0.20 160	0.31 165	0.32 164	0.37 159	0.45 170

EAI-Stereo	0.35 167	0.14 80	0.15 107	0.19 133	0.18 135	0.65 217	0.22 145	0.27 143	0.22 147	0.27 113	0.46 198	0.29 129	0.10 46	0.12 98	0.81 156	1.04 251	0.27 139	0.20 134	0.71 192	0.23 143	0.45 159	0.55 144	0.11 102	0.18 150	0.29 157	0.43 186	0.40 166	0.42 166

FADNet_RVC	0.34 160	0.22 159	0.23 173	0.30 175	0.26 175	0.20 131	0.23 148	0.31 171	0.22 147	0.31 152	0.29 156	0.42 176	0.35 180	0.22 174	0.90 162	0.26 124	0.31 169	0.32 207	0.75 194	0.28 174	0.46 163	0.55 144	0.16 149	0.24 174	0.27 138	0.31 160	0.51 192	0.37 153

AMNet	0.51 194	0.50 214	0.48 223	0.51 205	0.50 218	0.57 208	0.52 205	0.36 185	0.41 201	0.39 199	0.58 216	0.66 194	0.21 156	0.58 220	0.53 124	0.59 218	0.60 218	0.58 234	0.51 163	0.51 219	0.60 191	0.55 144	0.33 209	0.52 225	0.48 204	0.54 204	0.60 201	0.66 186

LALA_ROB	0.34 160	0.34 196	0.23 173	0.24 160	0.24 166	0.30 179	0.24 153	0.25 113	0.28 175	0.31 152	0.35 168	0.95 206	0.21 156	0.19 164	0.77 152	0.25 115	0.34 179	0.28 193	0.34 116	0.25 157	0.36 130	0.55 144	0.19 164	0.22 170	0.27 138	0.31 160	0.50 187	0.39 157

IPLGR	0.27 133	0.16 106	0.14 99	0.15 98	0.15 112	0.13 74	0.09 66	0.24 97	0.13 86	0.28 127	0.25 137	0.24 94	0.12 77	0.11 83	1.85 219	0.20 67	0.23 96	0.18 109	0.35 124	0.21 126	0.28 99	0.56 148	0.07 39	0.13 98	0.25 126	0.27 134	0.29 119	0.21 77

HSM-Net_RVC	0.32 154	0.17 116	0.18 139	0.27 169	0.21 152	0.21 141	0.15 115	0.28 153	0.19 137	0.34 169	0.40 184	1.56 229	0.27 173	0.15 135	0.45 104	0.22 88	0.26 128	0.19 125	0.28 92	0.20 118	0.41 146	0.57 149	0.14 136	0.21 164	0.30 161	0.31 160	0.36 153	0.35 147
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SANet	0.60 201	0.33 194	0.33 204	0.37 193	0.36 197	0.48 202	0.44 196	0.56 212	0.85 235	0.34 169	0.57 212	2.41 241	1.30 224	0.33 199	1.18 184	0.25 115	0.48 210	0.31 204	0.52 166	0.32 194	0.55 180	0.57 149	0.37 211	0.38 211	0.48 204	0.66 211	0.57 198	0.96 211

SQANet	0.74 210	0.90 229	0.32 200	1.66 233	0.79 227	1.43 232	1.20 230	0.37 188	0.28 175	0.40 203	0.31 160	0.92 205	0.34 179	1.28 233	1.08 178	0.22 88	0.52 213	0.27 187	2.47 233	0.29 181	0.57 182	0.58 151	1.58 238	0.24 174	0.33 174	0.38 180	0.43 174	0.72 193

anonymousdsp	0.13 21	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.04 7	0.10 11	0.06 6	0.11 15	0.43 192	0.08 7	0.04 5	0.05 13	0.31 57	0.21 76	0.12 12	0.10 10	0.14 18	0.15 78	0.15 19	0.58 151	0.10 85	0.05 6	0.09 6	0.07 3	0.12 13	0.07 5

RALAANet	0.17 50	0.13 67	0.11 57	0.10 39	0.10 51	0.11 55	0.08 46	0.17 38	0.10 34	0.16 24	0.15 57	0.16 37	0.09 37	0.07 28	0.34 67	0.17 39	0.18 41	0.17 84	0.28 92	0.15 78	0.26 86	0.60 153	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.15 39	0.21 54	0.16 40

ADCMid	0.48 186	0.29 188	0.30 194	0.26 166	0.32 189	0.34 189	0.38 190	0.42 196	0.45 211	0.31 152	0.37 176	0.49 180	0.45 188	0.22 174	1.85 219	0.35 165	0.36 186	0.27 187	0.80 197	0.31 191	0.50 171	0.60 153	0.30 201	0.25 180	0.37 187	0.55 205	0.46 175	1.40 229

ADCPNet	0.58 198	0.26 181	0.30 194	0.29 173	0.36 197	0.29 176	0.53 207	0.42 196	0.39 197	0.38 196	0.55 210	0.39 171	1.14 221	0.26 185	2.11 232	0.43 189	0.35 183	0.24 165	1.27 209	0.40 204	0.52 176	0.60 153	0.32 207	0.30 191	0.48 204	0.61 208	0.47 178	1.88 244

PWC_ROB	0.39 174	0.27 183	0.25 180	0.23 153	0.25 171	0.24 158	0.33 183	0.29 163	0.47 212	0.25 98	0.40 184	0.38 168	0.90 215	0.20 167	0.77 152	0.33 161	0.39 198	0.29 197	0.64 186	0.30 186	0.51 175	0.61 156	0.20 166	0.33 196	0.28 149	0.28 140	0.39 163	0.72 193

ACVNet_1	1.03 224	1.24 239	0.66 229	2.31 244	1.30 244	1.85 244	2.21 247	0.63 223	0.41 201	0.51 226	0.51 205	1.12 215	0.77 210	2.46 247	1.17 181	0.31 152	0.91 235	0.41 221	2.17 229	0.43 210	0.87 227	0.63 157	2.26 243	0.44 220	0.56 215	0.52 200	0.50 187	0.60 182

G-Net	0.59 199	0.34 196	0.35 210	0.32 183	0.32 189	0.45 200	0.31 181	0.50 209	0.61 223	0.43 211	0.64 219	1.96 235	0.52 198	0.23 178	0.86 159	0.52 202	0.37 190	0.35 214	0.83 198	0.67 229	0.61 193	0.63 157	0.25 180	0.33 196	0.40 190	0.80 223	0.81 223	1.55 234

otaku	0.88 217	1.18 235	0.44 217	1.92 242	1.01 234	1.72 237	1.44 232	0.46 205	0.40 198	0.46 218	0.37 176	0.98 209	0.46 189	1.54 235	1.23 188	0.31 152	0.53 214	0.29 197	2.79 238	0.41 205	0.68 205	0.64 159	2.08 240	0.35 203	0.43 194	0.36 175	0.50 187	0.76 199

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 184	0.34 196	0.26 184	0.43 198	0.33 192	0.38 195	0.53 207	0.49 207	0.40 198	0.42 209	0.31 160	0.63 192	0.54 199	0.42 208	1.29 194	0.28 139	0.26 128	0.22 153	0.68 190	0.23 143	0.65 199	0.64 159	0.33 209	0.29 189	0.47 202	0.49 195	0.49 182	0.69 189

ccs_rob	0.43 179	0.24 170	0.20 154	0.33 185	0.22 157	0.33 188	0.28 174	0.34 180	0.21 142	0.46 218	1.56 250	1.58 231	0.41 186	0.23 178	0.82 158	0.37 174	0.29 161	0.22 153	0.47 148	0.28 174	0.55 180	0.64 159	0.17 152	0.20 160	0.26 131	0.25 121	0.29 119	0.35 147

DAS	0.34 160	0.18 132	0.15 107	0.30 175	0.25 171	0.25 161	0.26 166	0.32 178	0.29 181	0.32 157	0.38 179	0.54 184	0.37 181	0.12 98	0.45 104	0.40 183	0.37 190	0.25 174	0.54 173	0.29 181	0.66 202	0.65 162	0.21 175	0.26 181	0.31 165	0.32 164	0.38 161	0.39 157

SepStereo	0.34 160	0.18 132	0.15 107	0.30 175	0.25 171	0.25 161	0.26 166	0.32 178	0.29 181	0.32 157	0.38 179	0.54 184	0.37 181	0.12 98	0.45 104	0.40 183	0.37 190	0.25 174	0.54 173	0.29 181	0.66 202	0.65 162	0.21 175	0.26 181	0.31 165	0.32 164	0.38 161	0.39 157

test-3	0.21 88	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.12 72	0.10 41	0.08 46	0.25 113	0.10 34	0.27 113	0.11 33	0.30 140	0.11 62	0.09 55	0.50 119	0.39 178	0.23 96	0.15 53	0.47 148	0.15 78	0.34 116	0.65 162	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.14 30	0.25 86	0.23 90

test_1	0.21 88	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.12 72	0.10 41	0.08 46	0.25 113	0.10 34	0.27 113	0.11 33	0.30 140	0.11 62	0.08 36	0.50 119	0.39 178	0.23 96	0.15 53	0.47 148	0.15 78	0.34 116	0.65 162	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.14 30	0.25 86	0.23 90

test_3	0.22 98	0.12 50	0.12 77	0.11 55	0.12 72	0.10 41	0.08 46	0.25 113	0.12 66	0.28 127	0.12 40	0.31 149	0.15 111	0.08 36	0.53 124	0.40 183	0.23 96	0.15 53	0.47 148	0.16 93	0.36 130	0.65 162	0.06 26	0.12 80	0.20 75	0.19 75	0.27 107	0.25 111

R-Stereo Train	0.25 123	0.14 80	0.14 99	0.15 98	0.13 85	0.18 117	0.07 32	0.24 97	0.15 108	0.32 157	0.25 137	0.28 121	0.13 88	0.14 124	0.71 148	0.32 154	0.29 161	0.20 134	0.47 148	0.20 118	0.48 167	0.65 162	0.10 85	0.12 80	0.24 113	0.25 121	0.23 67	0.28 129

RAFT-Stereo	0.25 123	0.14 80	0.14 99	0.15 98	0.13 85	0.18 117	0.07 32	0.24 97	0.15 108	0.32 157	0.25 137	0.28 121	0.13 88	0.14 124	0.71 148	0.32 154	0.29 161	0.20 134	0.47 148	0.20 118	0.48 167	0.65 162	0.10 85	0.12 80	0.24 113	0.25 121	0.23 67	0.28 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ACVNet_2	1.20 229	1.28 241	0.78 235	2.58 247	1.32 246	1.77 242	1.93 242	0.75 231	0.52 214	0.60 235	0.55 210	1.33 222	0.94 217	1.87 240	1.44 197	0.48 195	1.26 249	0.41 221	4.83 250	0.55 223	0.80 219	0.66 169	2.04 239	0.62 234	0.83 225	0.60 207	0.72 218	0.85 204

GEStereo_RVC	0.25 123	0.19 148	0.15 107	0.18 124	0.17 127	0.19 125	0.18 126	0.26 125	0.17 127	0.27 113	0.20 93	0.28 121	0.17 126	0.12 98	0.34 67	0.27 133	0.28 150	0.24 165	0.47 148	0.22 136	0.34 116	0.66 169	0.11 102	0.18 150	0.25 126	0.22 97	0.26 95	0.32 141

sCroCo_RVC	0.23 104	0.13 67	0.12 77	0.11 55	0.10 51	0.14 82	0.09 66	0.24 97	0.19 137	0.24 88	0.16 66	0.20 58	0.20 151	0.09 55	0.33 64	0.36 171	0.28 150	0.22 153	0.35 124	0.21 126	0.48 167	0.66 169	0.10 85	0.16 131	0.23 98	0.21 90	0.29 119	0.23 90

Anonymous	0.24 114	0.16 106	0.14 99	0.13 73	0.14 98	0.15 94	0.10 81	0.26 125	0.15 108	0.24 88	0.17 75	0.24 94	0.23 160	0.09 55	0.34 67	0.34 162	0.28 150	0.24 165	0.47 148	0.23 143	0.49 170	0.66 169	0.10 85	0.15 120	0.27 138	0.24 110	0.32 138	0.23 90

MFN_U_SF_RVC	0.63 205	0.54 215	0.41 214	0.56 210	0.46 211	0.58 211	0.69 215	0.57 214	0.44 210	0.86 245	0.91 233	0.74 199	0.54 199	0.55 217	1.54 202	0.49 197	0.34 179	0.34 211	1.70 222	0.45 216	0.68 205	0.66 169	0.29 198	0.57 228	0.45 198	0.44 190	0.49 182	0.68 187

PSMNet_ROB	1.36 237	1.38 244	0.74 234	1.49 231	1.02 235	1.74 241	1.67 237	0.65 224	0.75 234	1.46 257	3.82 259	3.01 249	1.57 230	2.64 250	1.24 189	0.48 195	0.77 226	0.50 228	2.60 235	0.73 235	0.87 227	0.66 169	3.06 256	0.59 230	0.84 226	0.72 218	0.90 226	0.70 191

anonymousdsp2	0.18 64	0.12 50	0.09 32	0.09 31	0.08 28	0.10 41	0.07 32	0.18 48	0.09 24	0.20 48	0.50 203	0.15 25	0.07 20	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.17 31	0.13 33	0.23 67	0.19 113	0.20 44	0.67 175	0.11 102	0.12 80	0.14 28	0.11 14	0.18 35	0.12 17

GMOStereo	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

error version	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

test-v	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

test-2	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

Anonymous3	0.30 149	0.21 157	0.16 123	0.17 115	0.16 121	0.20 131	0.16 123	0.31 171	0.25 166	0.30 145	0.20 93	0.45 179	0.20 151	0.17 151	0.55 129	0.52 202	0.32 174	0.27 187	0.51 163	0.27 170	0.50 171	0.67 175	0.13 129	0.15 120	0.28 149	0.30 152	0.34 147	0.26 116

LL-Strereo2	0.14 26	0.08 12	0.07 13	0.07 14	0.07 19	0.06 8	0.05 14	0.15 29	0.10 34	0.22 59	0.09 17	0.13 18	0.07 20	0.07 28	0.24 27	0.26 124	0.17 31	0.11 15	0.20 40	0.10 26	0.21 53	0.68 181	0.06 26	0.07 12	0.12 18	0.14 30	0.15 21	0.10 13

Ntro	0.92 220	1.37 243	0.47 221	1.84 240	1.06 237	1.70 235	1.65 236	0.52 211	0.43 207	0.48 221	0.42 189	1.03 212	0.42 187	1.64 238	1.24 189	0.32 154	0.59 217	0.31 204	2.88 240	0.44 214	0.76 215	0.69 182	2.12 241	0.37 208	0.45 198	0.46 194	0.53 193	0.74 197

FINET	0.48 186	0.18 132	0.19 148	0.17 115	0.14 98	0.18 117	0.21 139	0.21 64	0.32 187	0.19 43	0.41 186	0.22 82	0.38 184	0.20 167	1.70 210	0.43 189	0.24 107	0.16 73	0.34 116	0.25 157	0.32 112	0.71 183	0.14 136	0.24 174	1.14 235	2.17 251	0.50 187	1.64 237

RainbowNet	0.99 222	1.18 235	0.66 229	1.85 241	1.18 240	1.72 237	1.78 238	0.51 210	0.43 207	0.59 232	0.39 183	1.24 219	0.83 212	2.04 242	1.46 199	0.57 215	0.62 220	0.41 221	1.68 220	0.77 240	0.75 214	0.72 184	2.27 244	0.47 222	0.53 211	0.49 195	0.61 203	0.87 205

RAFT-Test	0.29 144	0.14 80	0.12 77	0.16 106	0.15 112	0.18 117	0.12 97	0.27 143	0.14 98	0.32 157	0.50 203	0.27 113	0.12 77	0.14 124	0.44 99	0.52 202	0.27 139	0.18 109	0.59 184	0.25 157	0.59 189	0.72 184	0.10 85	0.12 80	0.27 138	0.50 198	0.27 107	0.34 145

AEACV	0.13 21	0.08 12	0.05 4	0.05 6	0.05 8	0.04 3	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.05 3	0.06 4	0.03 3	0.04 9	0.64 142	0.54 207	0.09 4	0.12 20	0.16 22	0.18 110	0.13 14	0.73 186	0.07 39	0.04 3	0.08 3	0.12 19	0.07 3	0.05 3

AnyNet_C32	0.50 193	0.24 170	0.23 173	0.24 160	0.26 175	0.29 176	0.33 183	0.35 181	0.57 218	0.34 169	0.44 195	0.36 163	0.25 169	0.23 178	2.35 242	0.39 178	0.39 198	0.33 209	0.53 169	0.30 186	0.61 193	0.74 187	0.23 179	0.29 189	0.44 196	0.73 219	0.46 175	1.61 236

HH	0.29 144	0.10 25	0.18 139	0.16 106	0.15 112	0.20 131	0.14 110	0.27 143	0.13 86	0.36 185	0.21 104	0.29 129	0.11 62	0.15 135	0.46 111	0.64 224	0.27 139	0.19 125	0.50 160	0.27 170	0.68 205	0.75 188	0.11 102	0.16 131	0.24 113	0.30 152	0.36 153	0.37 153

HanStereo	0.29 144	0.10 25	0.18 139	0.16 106	0.15 112	0.20 131	0.14 110	0.27 143	0.13 86	0.36 185	0.21 104	0.29 129	0.11 62	0.15 135	0.46 111	0.64 224	0.27 139	0.19 125	0.50 160	0.27 170	0.68 205	0.75 188	0.11 102	0.16 131	0.24 113	0.30 152	0.36 153	0.37 153

FC-DCNN	0.43 179	0.35 200	0.43 216	0.49 202	0.37 199	0.48 202	0.56 209	0.44 201	0.27 174	0.34 169	0.27 149	0.41 174	0.23 160	0.31 194	0.64 142	0.36 171	0.39 198	0.31 204	0.48 157	0.27 170	0.52 176	0.75 188	0.28 190	0.37 208	0.53 211	0.39 182	0.63 208	0.82 202

PVD	0.59 199	0.44 207	0.38 213	0.51 205	0.44 206	0.56 207	0.49 201	0.62 222	0.59 220	0.34 169	0.48 199	0.61 188	0.75 208	0.50 214	1.78 213	0.38 176	0.51 212	0.39 217	0.79 196	0.43 210	0.68 205	0.76 191	0.30 201	0.39 214	0.61 218	0.77 221	0.62 205	0.89 206

AE-Stereo	0.22 98	0.14 80	0.14 99	0.16 106	0.13 85	0.12 65	0.09 66	0.23 82	0.15 108	0.27 113	0.12 40	0.29 129	0.13 88	0.09 55	0.30 51	0.29 146	0.28 150	0.19 125	0.30 104	0.22 136	0.35 124	0.77 192	0.08 56	0.15 120	0.23 98	0.24 110	0.26 95	0.20 65

GANet-ADL	0.28 141	0.18 132	0.16 123	0.20 138	0.19 142	0.23 153	0.20 135	0.26 125	0.16 120	0.34 169	0.35 168	0.30 140	0.17 126	0.21 171	0.45 104	0.29 146	0.31 169	0.19 125	0.49 159	0.28 174	0.41 146	0.77 192	0.13 129	0.15 120	0.24 113	0.30 152	0.34 147	0.30 136

FAT-Stereo	0.48 186	0.27 183	0.35 210	0.45 200	0.49 216	0.39 196	0.34 187	0.43 200	0.28 175	0.41 206	0.87 232	0.77 201	0.58 201	0.30 191	0.71 148	0.56 211	0.36 186	0.34 211	0.65 189	0.42 208	0.69 211	0.77 192	0.28 190	0.34 199	0.31 165	0.36 175	0.47 178	0.74 197

ACVNet-4b	1.18 227	1.48 247	0.52 224	2.93 250	1.13 238	1.85 244	2.77 249	0.45 203	0.43 207	0.51 226	0.43 192	1.70 233	2.66 245	2.10 244	1.39 196	0.41 187	0.98 239	0.34 211	2.98 241	0.52 221	0.74 213	0.78 195	2.24 242	0.36 206	0.46 201	0.43 186	0.54 195	0.71 192

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 202	0.63 219	0.47 221	0.65 214	0.41 202	0.45 200	0.63 213	0.61 220	0.68 230	0.58 230	0.38 179	0.62 190	0.60 202	0.69 225	1.33 195	0.45 193	0.37 190	0.40 219	1.53 215	0.51 219	0.58 186	0.78 195	0.46 222	0.47 222	0.51 208	0.45 192	0.42 171	0.73 195

MFMNet_re	0.76 211	0.73 223	0.66 229	0.75 218	0.64 222	0.88 225	0.78 219	0.59 218	0.67 229	0.58 230	0.68 223	1.03 212	0.64 203	0.59 221	1.22 186	0.78 239	0.86 234	0.72 247	1.10 207	0.69 231	1.11 243	0.78 195	0.54 226	0.61 233	0.59 217	0.58 206	0.80 222	0.93 209

WAO-7	1.03 224	0.85 228	0.88 243	1.80 239	0.84 230	0.74 219	0.97 226	1.02 245	1.13 245	0.96 250	1.27 246	1.38 224	1.83 239	0.64 223	1.90 227	0.77 237	0.81 228	0.48 224	2.60 235	0.74 237	0.79 217	0.80 198	0.27 185	0.89 250	0.73 222	1.00 233	0.75 221	1.09 216

TRStereo	0.61 202	0.17 116	0.22 169	0.16 106	0.12 72	0.34 189	0.18 126	0.27 143	0.14 98	0.34 169	0.20 93	0.34 156	0.09 37	0.12 98	0.58 136	0.73 235	0.25 119	0.18 109	0.44 142	0.25 157	0.42 150	0.81 199	0.12 119	0.10 52	0.27 138	8.94 264	0.49 182	0.32 141

FCDSN-DC	0.38 169	0.28 186	0.33 204	0.31 180	0.30 184	0.30 179	0.40 193	0.31 171	0.22 147	0.28 127	0.20 93	0.29 129	0.16 117	0.30 191	1.88 223	0.36 171	0.34 179	0.33 209	0.34 116	0.25 157	0.46 163	0.82 200	0.28 190	0.38 211	0.30 161	0.31 160	0.30 127	0.30 136
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Dean	1.33 234	1.46 246	0.88 243	2.95 251	1.65 251	1.99 250	2.10 246	0.97 243	1.00 241	0.91 248	0.78 226	1.56 229	1.73 236	2.08 243	1.65 208	0.64 224	1.12 245	0.61 242	1.92 228	0.86 243	0.94 233	0.83 201	2.34 245	0.80 242	1.18 238	0.90 228	1.20 238	0.89 206

MADNet+	0.78 212	0.46 210	0.65 228	0.64 213	0.59 220	0.52 206	0.72 216	0.77 234	0.60 221	0.62 237	0.51 205	0.97 208	0.85 213	0.48 211	2.44 245	0.77 237	0.84 232	0.54 230	1.02 205	0.68 230	1.03 240	0.83 201	0.57 227	0.69 238	0.90 228	0.74 220	0.70 217	1.03 214

CBMV_ROB	0.55 195	0.23 167	0.25 180	0.40 196	0.34 195	0.35 192	0.35 188	0.44 201	0.24 159	0.39 199	0.44 195	1.41 225	1.00 219	0.30 191	1.17 181	0.35 165	0.38 196	0.25 174	0.87 202	0.36 200	0.60 191	0.83 201	0.28 190	0.28 187	0.55 214	0.85 227	0.72 218	1.13 217

MSMDNet	0.27 133	0.14 80	0.12 77	0.13 73	0.15 112	0.16 99	0.12 97	0.26 125	0.14 98	0.31 152	0.21 104	0.27 113	0.29 176	0.15 135	0.44 99	0.51 200	0.28 150	0.18 109	0.54 173	0.28 174	0.58 186	0.84 204	0.10 85	0.12 80	0.26 131	0.25 121	0.26 95	0.29 132

STStereo	1.43 238	0.76 224	0.86 242	2.30 243	0.87 232	2.27 252	1.08 229	1.07 249	1.08 244	0.53 229	1.33 247	3.27 250	2.89 246	0.32 196	3.08 253	0.57 215	0.45 207	0.29 197	4.63 249	0.41 205	0.65 199	0.84 204	0.30 201	0.64 236	1.68 249	1.90 250	1.54 249	3.12 255

SGM-Forest	0.43 179	0.24 170	0.19 148	0.35 189	0.26 175	0.27 169	0.21 139	0.30 167	0.23 155	0.32 157	0.23 125	0.37 166	0.50 195	0.25 183	1.02 177	0.35 165	0.25 119	0.21 143	1.80 224	0.19 113	0.41 146	0.85 206	0.27 185	0.23 172	0.35 181	0.28 140	0.59 200	1.05 215
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
EKT-Stereo	0.34 160	0.17 116	0.14 99	0.20 138	0.17 127	0.22 146	0.25 160	0.27 143	0.15 108	0.30 145	0.35 168	0.27 113	0.14 102	0.16 142	1.56 203	0.54 207	0.29 161	0.25 174	0.47 148	0.30 186	0.81 222	0.86 207	0.09 68	0.13 98	0.31 165	0.30 152	0.31 133	0.24 102

SGM_RVC	0.85 214	0.45 209	0.32 200	0.60 211	0.44 206	0.60 214	0.52 205	0.72 229	0.41 201	0.43 211	0.57 212	1.17 217	1.43 227	0.24 181	0.56 131	0.30 151	0.47 208	0.26 184	2.37 230	0.34 198	0.59 189	0.86 207	0.27 185	0.34 199	1.13 233	1.39 245	1.91 254	4.23 257
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MaskLacGwcNet_RVC	2.55 254	0.48 212	0.30 194	0.49 202	0.43 205	0.63 215	0.88 225	0.69 226	0.73 232	0.42 209	1.62 252	46.67 274	1.91 240	0.66 224	0.96 171	0.34 162	0.96 238	0.97 256	1.60 216	0.34 198	0.83 223	0.87 209	0.28 190	0.27 185	0.53 211	0.79 222	3.33 259	0.81 201

IMH-64-1	1.21 230	1.22 237	0.78 235	1.66 233	1.28 242	1.72 237	1.92 240	0.85 237	0.90 236	0.44 214	0.62 217	1.42 226	1.79 237	2.52 248	2.44 245	0.59 218	0.81 228	0.48 224	1.90 226	0.65 227	0.80 219	0.88 210	2.48 248	0.59 230	1.08 231	0.67 212	0.97 230	1.29 222

IMH-64	1.21 230	1.22 237	0.78 235	1.66 233	1.28 242	1.72 237	1.92 240	0.85 237	0.90 236	0.44 214	0.62 217	1.42 226	1.79 237	2.52 248	2.44 245	0.59 218	0.81 228	0.48 224	1.90 226	0.65 227	0.80 219	0.88 210	2.48 248	0.59 230	1.08 231	0.67 212	0.97 230	1.29 222

IMH	1.35 235	1.24 239	0.80 238	1.68 236	1.30 244	1.77 242	1.95 243	0.86 239	0.94 238	0.47 220	0.65 220	1.54 228	3.12 251	3.92 264	1.70 210	0.59 218	0.85 233	0.50 228	2.45 232	0.71 234	0.79 217	0.88 210	2.63 250	0.62 234	1.17 237	0.82 226	0.90 226	1.47 232

SAMSARA	0.69 207	0.30 191	0.45 219	0.32 183	0.32 189	0.32 184	0.38 190	0.57 214	0.48 213	0.41 206	0.37 176	0.43 177	0.93 216	0.29 188	1.85 219	0.53 205	0.38 196	0.40 219	0.78 195	0.42 208	0.77 216	0.89 213	0.20 166	0.42 218	1.55 245	1.83 248	1.51 248	1.56 235

ADCS	0.62 204	0.34 196	0.31 199	0.34 188	0.37 199	0.37 194	0.40 193	0.49 207	0.60 221	0.34 169	0.42 189	0.61 188	0.98 218	0.31 194	2.29 240	0.66 227	0.50 211	0.38 215	0.84 199	0.43 210	0.87 227	0.89 213	0.28 190	0.37 208	0.47 202	0.91 229	0.60 201	1.29 222

PWCK	1.62 241	1.41 245	0.80 238	1.72 237	1.05 236	1.57 234	1.48 233	1.12 250	1.02 242	0.99 251	1.19 241	2.77 247	1.63 231	0.84 227	1.64 207	0.56 211	1.06 241	0.58 234	13.10 263	0.92 244	1.20 245	0.89 213	1.16 234	0.83 249	1.07 230	1.00 233	0.95 229	1.30 225

SGM-ForestM	1.05 226	0.83 227	0.44 217	0.72 217	0.44 206	0.83 222	0.81 222	0.69 226	0.61 223	0.37 189	0.66 222	1.69 232	1.32 226	0.37 202	4.57 258	0.46 194	0.53 214	0.25 174	1.47 213	0.37 201	0.65 199	0.90 216	0.30 201	0.39 214	1.81 252	2.49 255	1.79 252	2.50 253

MDST_ROB	0.88 217	1.09 231	0.25 180	1.29 228	0.44 206	0.85 224	0.40 193	0.45 203	0.26 170	0.36 185	0.35 168	0.49 180	3.65 252	0.16 142	2.26 238	0.25 115	0.28 150	0.18 109	0.87 202	0.21 126	0.63 196	0.90 216	0.20 166	0.23 172	1.72 251	0.94 232	3.03 258	1.95 245

pmcnn	0.49 191	0.25 175	0.20 154	0.33 185	0.31 187	0.34 189	0.48 200	0.35 181	0.26 170	0.34 169	0.54 209	0.81 203	1.19 222	0.19 164	0.75 151	0.56 211	0.41 202	0.32 207	0.86 201	0.38 202	0.86 225	0.90 216	0.28 190	0.26 181	0.34 176	0.35 173	0.67 214	0.84 203

DispFullNet	1.23 232	1.16 234	0.81 240	1.20 227	0.99 233	1.13 229	1.36 231	0.66 225	0.57 218	0.75 240	0.80 228	3.64 255	1.53 228	1.64 238	1.27 193	1.36 255	1.04 240	0.58 234	6.55 258	1.10 253	0.89 230	0.91 219	0.43 216	0.36 206	0.50 207	0.37 179	0.69 216	1.02 213

WAO-8	1.64 242	1.56 248	1.03 249	2.86 248	1.45 248	1.96 248	2.08 244	1.06 246	1.40 250	1.49 258	1.81 253	2.33 239	3.10 249	2.66 251	2.13 235	0.85 241	1.09 242	0.60 238	3.55 245	1.09 250	0.91 231	0.93 220	1.36 236	0.82 246	1.60 247	1.24 241	1.31 242	1.98 247

Venus	1.64 242	1.56 248	1.03 249	2.86 248	1.45 248	1.96 248	2.08 244	1.06 246	1.40 250	1.49 258	1.81 253	2.33 239	3.10 249	2.66 251	2.13 235	0.85 241	1.09 242	0.60 238	3.55 245	1.09 250	0.91 231	0.93 220	1.36 236	0.82 246	1.60 247	1.24 241	1.31 242	1.98 247

LVE	1.44 239	1.32 242	0.85 241	4.60 258	1.54 250	1.95 247	3.79 256	0.83 236	0.74 233	0.89 247	0.85 230	1.18 218	1.64 232	2.17 245	1.24 189	0.56 211	0.94 237	0.60 238	3.47 244	0.73 235	0.95 237	0.94 222	2.39 247	0.82 246	1.13 233	0.81 224	1.02 234	0.94 210

anonymity	0.55 195	0.12 50	0.19 148	0.16 106	0.15 112	0.17 109	0.11 88	0.29 163	0.17 127	0.34 169	7.17 262	0.30 140	0.13 88	0.12 98	0.42 95	0.43 189	0.27 139	0.17 84	0.44 142	0.24 152	0.43 152	0.94 222	0.12 119	0.13 98	0.34 176	0.43 186	0.74 220	0.43 168

cross-raft	0.27 133	0.15 97	0.13 91	0.14 82	0.14 98	0.17 109	0.10 81	0.27 143	0.15 108	0.30 145	0.22 115	0.28 121	0.10 46	0.14 124	0.42 95	0.42 188	0.27 139	0.17 84	0.57 180	0.26 166	0.62 195	0.94 222	0.09 68	0.12 80	0.29 157	0.27 134	0.26 95	0.31 140

LE_ROB	3.68 257	0.90 229	1.47 257	2.33 245	9.95 268	1.86 246	7.75 265	2.29 259	3.18 260	0.50 224	1.44 249	9.08 264	13.64 267	0.49 213	2.12 234	0.27 133	0.56 216	0.30 202	6.07 255	1.47 257	0.85 224	0.95 225	2.37 246	2.28 260	5.44 261	5.09 260	6.28 262	10.56 265

S-Stereo	0.56 197	0.29 188	0.29 191	0.49 202	0.47 214	0.51 205	0.61 212	0.38 190	0.37 193	0.39 199	1.18 239	1.00 210	0.46 189	0.29 188	1.17 181	0.66 227	0.35 183	0.39 217	0.85 200	0.70 232	0.50 171	0.96 226	0.61 229	0.38 211	0.32 171	0.33 168	0.41 170	0.62 183

MSKI-zero shot	0.30 149	0.13 67	0.11 57	0.14 82	0.14 98	0.15 94	0.11 88	0.27 143	0.13 86	0.29 141	0.41 186	0.29 129	0.11 62	0.12 98	0.60 140	0.55 209	0.28 150	0.18 109	0.58 181	0.30 186	0.57 182	0.97 227	0.09 68	0.12 80	0.26 131	0.39 182	0.32 138	0.41 164

iRaft-Stereo_20w	0.42 177	0.16 106	0.27 186	0.30 175	0.18 135	0.22 146	0.20 135	0.26 125	0.22 147	0.41 206	0.65 220	0.30 140	0.11 62	0.17 151	0.44 99	0.55 209	0.28 150	0.18 109	0.45 145	0.46 217	0.47 165	0.97 227	0.12 119	0.11 73	0.35 181	2.32 254	0.61 203	0.59 181

edge stereo	0.65 206	0.35 200	0.45 219	0.54 208	0.48 215	0.59 212	0.56 209	0.58 216	0.41 201	0.52 228	0.69 224	1.30 220	1.29 223	0.39 205	0.94 170	0.60 222	0.41 202	0.30 202	1.74 223	0.81 242	0.54 179	0.97 227	0.41 215	0.34 199	0.43 194	0.38 180	0.57 198	0.90 208

CBMV	0.47 185	0.25 175	0.23 173	0.31 180	0.29 183	0.31 182	0.30 180	0.41 193	0.28 175	0.37 189	0.27 149	0.70 198	0.37 181	0.33 199	0.91 164	0.53 205	0.36 186	0.27 187	0.58 181	0.28 174	0.63 196	0.97 227	0.26 182	0.35 203	0.37 187	0.36 175	0.66 211	1.86 241
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test-1	0.32 154	0.10 25	0.13 91	0.14 82	0.14 98	0.25 161	0.18 126	0.29 163	0.17 127	0.37 189	0.41 186	0.31 149	0.17 126	0.14 124	0.91 164	0.51 200	0.27 139	0.21 143	0.53 169	0.25 157	0.57 182	0.99 231	0.11 102	0.14 112	0.28 149	0.29 146	0.31 133	0.36 149

NOSS_ROB	0.38 169	0.23 167	0.21 161	0.27 169	0.26 175	0.27 169	0.25 160	0.41 193	0.24 159	0.36 185	0.29 156	0.36 163	0.23 160	0.41 207	0.97 172	0.57 215	0.34 179	0.29 197	0.33 113	0.24 152	0.68 205	1.00 232	0.28 190	0.31 193	0.34 176	0.49 195	0.42 171	0.34 145

WAO-6	1.18 227	1.10 232	0.72 233	1.51 232	1.16 239	1.43 232	1.63 235	0.88 240	0.98 240	0.77 241	0.73 225	1.32 221	2.08 242	1.91 241	2.58 249	0.71 234	1.27 250	0.57 233	1.47 213	0.70 232	1.05 241	1.03 233	0.92 231	0.69 238	1.14 235	1.01 236	1.04 236	1.43 231

IGEV_Zeroshot_test	0.33 158	0.13 67	0.24 179	0.30 175	0.18 135	0.23 153	0.24 153	0.28 153	0.17 127	0.35 182	0.53 207	0.34 156	0.11 62	0.14 124	0.41 92	0.61 223	0.27 139	0.17 84	0.48 157	0.31 191	0.52 176	1.06 234	0.12 119	0.12 80	0.35 181	0.28 140	0.62 205	0.45 170

DLNR_Zeroshot_test	9.87 262	28.41 273	0.21 161	46.94 274	0.13 85	0.20 131	44.81 274	0.29 163	0.11 55	0.37 189	0.19 87	0.34 156	0.10 46	1.27 232	60.18 273	71.71 274	4.00 260	2.44 259	1.35 210	0.24 152	0.70 212	1.10 235	0.09 68	0.15 120	0.27 138	0.24 110	0.29 119	0.32 141

TorneroNet-64	1.91 245	1.58 250	0.98 248	3.36 255	1.34 247	2.24 251	2.68 248	0.91 241	2.15 256	0.66 238	0.83 229	2.76 245	7.80 255	3.08 254	2.07 230	0.66 227	1.49 254	0.60 238	4.18 247	1.02 247	1.10 242	1.11 236	2.66 251	0.70 240	1.24 240	1.26 243	0.88 225	2.16 249

AnyNet_C01	0.69 207	0.35 200	0.32 200	0.37 193	0.39 201	0.36 193	0.59 211	0.56 212	0.70 231	0.40 203	0.49 200	0.85 204	0.73 205	0.32 196	2.65 250	0.86 243	0.72 224	0.58 234	1.00 204	0.50 218	0.94 233	1.12 237	0.38 213	0.39 214	0.63 220	0.53 203	0.64 210	1.20 219

TorneroNet	2.42 251	1.62 251	0.93 246	5.70 261	1.82 252	2.68 255	2.96 251	0.97 243	2.23 257	0.79 242	1.95 255	4.29 258	12.85 264	3.16 256	2.11 232	0.66 227	1.44 251	0.63 243	6.06 254	1.01 246	1.17 244	1.13 238	2.78 254	0.71 241	1.82 253	1.05 237	1.03 235	1.86 241

notaker	1.94 246	1.92 255	1.07 252	3.21 254	2.22 257	2.51 253	2.83 250	1.12 250	1.58 253	0.91 248	1.10 238	3.51 254	5.78 253	3.17 257	2.80 252	0.81 240	1.45 253	0.73 248	4.39 248	1.09 250	1.31 249	1.18 239	2.96 255	0.93 251	0.74 224	0.81 224	1.00 232	1.24 220

ktn	2.60 255	1.73 253	2.98 260	2.43 246	1.91 254	2.71 256	3.07 252	1.67 255	4.02 261	1.03 253	1.21 243	8.05 263	10.67 259	2.85 253	2.71 251	0.93 248	1.87 255	0.89 252	6.30 256	1.56 258	1.29 247	1.20 240	2.75 252	0.94 252	1.19 239	1.09 238	1.47 246	1.71 238

DPSNet	0.80 213	0.29 188	0.28 189	0.39 195	0.41 202	0.44 199	0.31 181	0.36 185	0.41 201	0.27 113	0.36 174	2.76 245	1.04 220	0.38 203	1.22 186	0.66 227	0.61 219	0.49 227	4.85 251	0.61 224	0.86 225	1.22 241	0.58 228	0.45 221	0.58 216	0.63 209	0.55 196	0.69 189

HBP-ISP	0.48 186	0.25 175	0.27 186	0.36 191	0.30 184	0.31 182	0.25 160	0.38 190	0.24 159	0.38 196	0.44 195	0.33 154	0.17 126	0.56 218	2.23 237	0.98 249	0.33 178	0.28 193	0.34 116	0.29 181	0.66 202	1.25 242	0.27 185	0.31 193	0.35 181	0.36 175	0.48 181	0.55 178

LRCNet_RVC	10.35 263	14.59 267	3.37 261	20.91 270	17.84 271	20.02 271	16.02 270	6.47 265	2.41 259	19.86 271	12.93 266	19.51 269	8.57 256	26.59 272	3.97 256	0.73 235	10.36 267	5.77 264	23.32 271	6.94 264	2.69 260	1.25 242	22.85 270	8.44 264	0.73 222	0.43 186	1.72 251	1.19 218

EGLCR-Stereo	0.27 133	0.12 50	0.11 57	0.11 55	0.12 72	0.13 74	0.06 21	0.23 82	0.14 98	0.27 113	0.18 82	0.24 94	0.09 37	0.10 72	0.35 71	0.38 176	0.24 107	0.16 73	0.31 109	0.21 126	0.37 137	1.30 244	0.11 102	0.30 191	0.17 44	0.26 128	0.93 228	0.25 111

MANE	1.81 244	0.80 225	0.92 245	1.03 226	0.85 231	1.02 228	1.07 228	1.06 246	1.22 247	0.45 216	0.95 234	2.28 237	2.37 243	0.48 211	4.27 257	1.23 253	0.75 225	2.70 260	1.60 216	0.54 222	0.96 238	1.32 245	0.37 211	0.80 242	3.20 259	4.45 259	4.76 260	7.33 261

ELAS	1.00 223	0.70 222	0.60 226	0.99 225	0.76 226	1.00 227	0.79 220	0.77 234	0.64 227	0.49 222	1.26 244	2.43 242	1.71 235	0.47 210	1.56 203	0.49 197	0.66 223	0.54 230	1.08 206	0.41 205	0.94 233	1.34 246	0.44 218	0.54 226	1.59 246	1.52 246	1.35 244	1.96 246
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.97 221	0.66 220	0.63 227	0.92 224	0.68 223	1.24 230	0.79 220	0.74 230	0.53 216	0.50 224	1.26 244	2.43 242	1.99 241	0.45 209	1.45 198	0.49 197	0.65 222	0.55 232	1.11 208	0.44 214	0.97 239	1.36 247	0.44 218	0.57 228	1.69 250	1.29 244	1.16 237	1.24 220
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	2.21 248	1.95 257	1.19 254	3.39 256	2.61 259	2.83 257	3.80 257	1.66 254	1.38 249	1.01 252	1.02 237	3.36 251	7.21 254	3.44 259	1.79 214	0.91 247	1.98 257	0.77 249	3.26 243	1.10 253	1.40 254	1.38 248	3.82 261	1.21 257	1.49 243	1.89 249	1.28 239	2.48 252

KSHMR	2.43 252	1.86 254	1.28 256	6.59 263	2.02 255	2.85 258	3.47 255	1.32 253	1.70 254	1.19 256	1.20 242	1.80 234	12.02 261	3.24 258	1.89 226	1.07 252	1.22 247	0.94 253	5.62 253	1.05 248	1.34 252	1.41 249	3.25 257	1.07 254	1.95 255	1.16 240	1.30 240	1.83 240

SPS-STEREO	0.86 215	0.60 218	0.57 225	0.67 216	0.63 221	0.71 218	0.68 214	0.58 216	0.61 223	0.59 232	0.96 235	1.04 214	0.68 204	0.60 222	1.72 212	0.87 244	0.79 227	0.69 245	2.78 237	0.74 237	1.33 251	1.43 250	0.45 221	0.66 237	0.63 220	0.69 217	0.87 224	0.78 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 215	0.44 207	0.33 204	0.78 221	0.56 219	0.63 215	0.44 196	0.69 226	0.53 216	0.45 216	0.78 226	2.29 238	1.65 233	0.25 183	2.39 244	0.70 232	0.42 205	0.29 197	1.62 219	0.31 191	1.32 250	1.43 250	0.32 207	0.35 203	0.88 227	0.64 210	1.30 240	1.37 228
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
UNDER WATER-64	2.04 247	1.94 256	1.22 255	3.55 257	2.36 258	2.89 259	3.38 253	1.76 256	1.27 248	1.12 254	1.18 239	3.46 253	3.00 248	3.14 255	2.28 239	0.90 246	1.95 256	0.79 250	2.39 231	1.08 249	1.29 247	1.48 252	3.94 262	1.07 254	1.41 242	2.17 251	1.36 245	2.64 254

DGSMNet	0.89 219	0.48 212	0.41 214	0.52 207	0.41 202	0.57 208	0.44 196	0.61 220	0.40 198	0.84 243	3.86 260	0.69 196	0.85 213	0.87 228	1.84 217	0.89 245	1.22 247	0.66 244	1.68 220	0.63 225	1.40 254	1.53 253	0.50 223	0.55 227	0.41 191	0.67 212	0.50 187	0.73 195

LSM0	3.50 256	0.37 203	0.30 194	0.55 209	0.46 211	0.59 212	0.74 217	0.75 231	0.61 223	0.60 235	0.85 230	1.16 216	1.54 229	0.27 186	26.81 268	45.36 273	0.62 220	0.38 215	3.22 242	0.63 225	1.24 246	1.69 254	0.31 205	0.43 219	0.61 218	1.00 233	1.01 233	2.47 251

SGM+DAISY	1.35 235	0.69 221	0.66 229	0.77 220	0.72 225	0.88 225	0.85 224	0.75 231	0.95 239	0.67 239	1.33 247	1.37 223	1.68 234	0.69 225	2.33 241	1.29 254	0.83 231	0.70 246	2.51 234	0.92 244	1.38 253	1.75 255	0.53 225	0.81 245	2.12 257	3.10 256	1.97 255	4.19 256

SPstereo	1.25 233	0.82 226	0.93 246	0.75 218	0.82 229	0.79 220	0.76 218	1.17 252	1.02 242	0.85 244	1.56 250	2.11 236	2.54 244	0.96 230	1.79 214	1.73 256	1.11 244	0.94 253	1.61 218	1.13 255	1.51 256	1.76 256	0.79 230	0.98 253	1.06 229	1.09 238	1.58 250	1.73 239

JetBlue	1.47 240	1.10 232	1.05 251	1.46 230	1.19 241	1.70 235	1.61 234	0.95 242	1.16 246	0.59 232	0.49 200	3.36 251	0.76 209	1.16 231	2.45 248	1.00 250	1.15 246	0.86 251	1.38 211	0.80 241	1.70 257	1.94 257	1.14 233	0.80 242	1.33 241	2.20 253	1.50 247	5.00 259

HanzoNet	4.74 259	4.36 261	3.81 263	6.11 262	3.89 261	7.79 265	8.32 266	4.11 263	4.85 262	1.57 260	2.49 257	11.43 265	13.37 266	11.17 270	3.70 255	1.86 257	5.08 263	1.37 257	11.06 262	3.04 260	2.28 258	2.12 258	5.14 266	1.16 256	1.84 254	1.75 247	1.82 253	2.43 250

BEATNet-Init1	4.65 258	5.11 262	1.18 253	8.96 265	2.62 260	8.39 266	4.42 258	2.33 260	1.90 255	0.88 246	2.44 256	5.93 259	9.25 257	0.95 229	8.01 261	2.37 259	1.44 251	0.94 253	18.08 268	5.04 263	2.66 259	2.68 259	1.09 232	1.21 257	5.15 260	3.11 257	11.68 268	7.82 262

JetRed	2.52 253	2.14 258	2.30 259	1.73 238	1.90 253	2.63 254	3.45 254	1.87 258	1.54 252	1.16 255	0.96 235	2.82 248	0.74 206	2.45 246	3.36 254	2.18 258	2.83 259	3.14 263	1.84 225	1.39 256	3.50 261	3.28 260	2.75 252	1.29 259	2.61 258	6.72 262	2.97 257	4.62 258

DPSimNet_ROB		8.37 265	4.26 264	7.17 264	7.54 267	5.72 262	6.51 264	5.76 264	9.67 265	4.19 264	16.17 268	7.25 260	11.41 260	5.00 265	7.97 260	4.08 261		2.95 261	13.34 264	4.83 262	6.37 266	4.66 261	4.16 263	5.12 263		9.01 265	5.12 261	8.92 263

PML	11.01 264	9.32 266	3.48 262	11.78 269	6.95 266	11.56 267	6.01 263	7.06 266	23.86 273	8.88 267	28.30 273	32.00 273	39.13 274	6.23 266	5.80 259	4.22 262	8.30 264	3.01 262	18.80 269	4.50 261	4.89 263	4.68 262	3.75 260	3.97 262	10.22 265	5.10 261	18.48 269	6.93 260

MADNet++	2.33 249	1.67 252	1.92 258	1.39 229	2.03 256	1.38 231	1.80 239	1.84 257	2.31 258	2.07 261	2.50 258	2.72 244	2.90 247	1.56 236	2.35 242	2.46 260	2.29 258	1.72 258	2.84 239	2.53 259	3.96 262	5.14 263	1.23 235	2.38 261	1.53 244	4.38 258	2.11 256	1.86 241

HaxPig	19.46 267	21.63 271	18.84 269	23.83 271	23.65 272	22.97 272	25.18 271	20.58 272	18.35 268	26.27 272	22.91 271	22.10 270	16.59 268	24.62 271	21.69 266	18.63 267	20.94 271	19.88 269	22.44 270	20.43 269	14.32 267	12.36 264	27.03 271	18.77 269	7.07 262	12.11 267	7.84 263	14.43 267

DGTPSM_ROB	8.79 260	3.80 259	9.84 265	3.08 252	5.49 262	3.51 260	5.14 261	3.61 261	8.95 263	3.18 262	7.10 261	3.97 256	10.45 258	3.59 260	11.90 262	10.73 263	4.41 261	10.40 265	5.50 252	9.89 265	5.93 264	14.14 265	4.37 264	8.94 265	10.11 263	27.69 268	11.03 266	30.71 268

DPSMNet_ROB	9.04 261	3.83 260	9.86 266	3.11 253	5.50 263	3.56 261	5.15 262	3.61 261	9.03 264	3.27 263	7.94 263	4.20 257	13.24 265	3.69 261	12.40 263	10.89 264	4.53 262	10.61 266	6.52 257	9.90 266	5.99 265	14.29 266	4.38 265	8.94 265	10.26 266	27.69 268	11.05 267	30.71 268

MEDIAN_ROB	22.62 268	26.33 272	23.49 273	27.73 272	26.93 273	26.84 273	28.37 272	23.96 273	21.35 269	31.36 273	26.67 272	25.78 271	19.59 269	27.60 273	23.84 267	20.19 268	25.79 272	23.70 270	27.36 272	24.30 273	19.01 270	15.78 267	29.59 272	20.33 270	10.21 264	11.16 266	10.14 265	13.33 266

DPSM_ROB	13.05 265	7.58 263	11.51 267	4.93 259	5.66 264	5.96 263	4.58 259	8.35 267	10.81 266	6.72 265	8.04 264	7.98 261	12.24 262	3.78 262	13.45 264	13.54 265	10.09 265	13.22 267	8.97 260	11.59 267	15.77 268	18.47 268	3.50 258	10.95 267	27.87 268	35.88 270	31.10 270	39.72 270

DPSM	13.05 265	7.58 263	11.51 267	4.93 259	5.66 264	5.96 263	4.58 259	8.35 267	10.81 266	6.72 265	8.04 264	7.98 261	12.24 262	3.78 262	13.45 264	13.54 265	10.09 265	13.22 267	8.97 260	11.59 267	15.77 268	18.47 268	3.50 258	10.95 267	27.87 268	35.88 270	31.10 270	39.72 270

AVERAGE_ROB	25.64 269	30.03 274	26.89 274	31.93 273	30.82 274	31.11 274	32.43 273	28.32 274	25.80 274	34.51 274	30.14 274	30.53 272	23.76 270	32.01 274	27.78 272	24.52 269	28.55 273	25.88 271	30.51 273	27.85 274	22.51 271	19.15 270	33.73 273	25.51 274	10.76 267	8.70 263	9.35 264	9.21 264

CasAABBNet	26.22 271	15.24 268	23.15 270	9.86 266	11.36 269	11.89 268	9.16 267	16.77 269	21.82 272	13.63 270	16.10 267	16.17 268	24.79 273	7.51 267	27.26 271	27.24 270	20.16 268	26.55 272	17.89 265	23.22 270	31.56 272	36.88 271	6.98 267	22.05 271	56.10 273	72.29 274	62.52 272	79.87 272

MyStereo03	26.31 272	15.26 269	23.19 271	9.93 267	11.42 270	11.99 269	9.24 268	16.81 270	21.81 270	13.49 268	16.54 269	16.08 266	24.66 271	7.63 268	27.22 269	27.35 271	20.29 269	26.61 273	18.03 266	23.41 271	31.68 273	37.68 272	7.10 268	22.06 272	56.02 271	72.24 272	62.60 273	79.99 273

MyStereo02	25.88 270	15.26 269	23.19 271	9.93 267	0.00 1	11.99 269	9.24 268	16.81 270	21.81 270	13.49 268	16.54 269	16.08 266	24.66 271	7.63 268	27.22 269	27.35 271	20.29 269	26.61 273	18.03 266	23.41 271	31.68 273	37.68 272	7.10 268	22.06 272	56.02 271	72.24 272	62.60 273	79.99 273

STTRV1_RVC		0.33 194	0.28 189	0.43 198	0.33 192	0.42 197	0.38 190	0.41 193	0.41 201	0.37 189	0.42 189	0.62 190	0.74 206	0.52 216		0.39 178	0.91 235	0.28 193		0.75 239	0.94 233			0.51 224	0.51 208	0.67 212	0.63 208	1.33 226

Low-res two-view benchmark