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

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 3	0.04 1	0.13 11	0.12 23	0.11 6	0.14 19	0.16 11	0.07 7	0.06 9	0.15 1	0.17 3	0.15 1	0.13 3	0.16 2	0.11 2	0.17 1	0.13 6	0.06 3	0.08 7	0.11 1	0.14 7	0.10 1	0.11 1

Pointernet	0.11 1	0.09 3	0.06 1	0.07 5	0.06 4	0.09 11	0.08 29	0.13 11	0.06 2	0.11 6	0.09 10	0.10 2	0.07 7	0.06 9	0.16 3	0.16 2	0.19 2	0.11 1	0.18 3	0.09 1	0.17 1	0.11 1	0.08 13	0.07 4	0.14 2	0.12 2	0.24 15	0.12 5

MLG-Stereo_test1	0.12 3	0.08 2	0.07 2	0.07 5	0.07 7	0.07 3	0.06 15	0.11 2	0.09 10	0.16 23	0.09 10	0.17 18	0.06 1	0.05 4	0.16 3	0.18 4	0.22 9	0.19 14	0.22 14	0.12 5	0.23 12	0.11 1	0.06 3	0.06 1	0.15 4	0.12 2	0.21 9	0.14 10

MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 4	0.06 1	0.08 14	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 18	0.07 5	0.16 11	0.06 1	0.05 4	0.17 5	0.18 4	0.22 9	0.19 14	0.19 6	0.12 5	0.21 9	0.12 5	0.06 3	0.06 1	0.15 4	0.12 2	0.20 7	0.14 10

111111	0.13 5	0.16 19	0.08 4	0.12 19	0.10 21	0.07 3	0.06 15	0.12 6	0.12 23	0.07 1	0.10 15	0.15 9	0.09 18	0.05 4	0.19 10	0.21 10	0.22 9	0.18 10	0.19 6	0.13 9	0.23 12	0.18 16	0.10 29	0.08 7	0.16 8	0.14 7	0.19 5	0.11 1

MM-Stereo_test3	0.13 5	0.13 11	0.08 4	0.10 14	0.07 7	0.07 3	0.05 6	0.19 29	0.14 30	0.15 18	0.06 3	0.13 6	0.06 1	0.07 15	0.15 1	0.15 1	0.23 15	0.15 4	0.21 11	0.12 5	0.18 4	0.18 16	0.08 13	0.08 7	0.15 4	0.11 1	0.28 23	0.15 13

MM-Stereo_test1	0.13 5	0.13 11	0.08 4	0.11 17	0.06 4	0.08 7	0.05 6	0.15 18	0.11 16	0.16 23	0.07 5	0.15 9	0.06 1	0.07 15	0.17 5	0.18 4	0.23 15	0.17 9	0.22 14	0.14 12	0.20 6	0.14 7	0.08 13	0.08 7	0.16 8	0.13 5	0.25 17	0.15 13

CoSv	0.13 5	0.17 23	0.08 4	0.08 8	0.07 7	0.17 38	0.07 20	0.15 18	0.10 14	0.13 12	0.06 3	0.10 2	0.07 7	0.04 1	0.17 5	0.20 7	0.21 7	0.12 2	0.22 14	0.12 5	0.20 6	0.11 1	0.06 3	0.07 4	0.22 26	0.15 10	0.19 5	0.11 1

AIO-test1	0.13 5	0.09 3	0.08 4	0.06 1	0.07 7	0.11 18	0.04 1	0.17 26	0.13 27	0.15 18	0.16 27	0.19 25	0.08 13	0.09 28	0.18 9	0.22 13	0.19 2	0.16 6	0.15 1	0.14 12	0.17 1	0.14 7	0.08 13	0.07 4	0.14 2	0.14 7	0.13 2	0.12 5

CroCo-Stereo	0.13 5	0.09 3	0.08 4	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 16	0.05 1	0.10 4	0.03 1	0.13 6	0.06 1	0.04 1	0.24 22	0.26 24	0.20 4	0.18 10	0.20 9	0.11 2	0.24 18	0.15 9	0.05 1	0.06 1	0.22 26	0.20 21	0.23 12	0.15 13
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
MoCha-V2	0.14 11	0.15 16	0.11 21	0.12 19	0.09 17	0.11 18	0.09 36	0.13 11	0.08 7	0.13 12	0.18 33	0.17 18	0.07 7	0.07 15	0.17 5	0.23 16	0.20 4	0.20 17	0.25 24	0.14 12	0.29 33	0.17 12	0.08 13	0.08 7	0.17 13	0.16 11	0.15 3	0.11 1

ProNet	0.14 11	0.13 11	0.14 31	0.11 17	0.07 7	0.14 27	0.12 50	0.13 11	0.06 2	0.08 2	0.24 58	0.09 1	0.06 1	0.07 15	0.22 18	0.21 10	0.22 9	0.18 10	0.19 6	0.14 12	0.20 6	0.11 1	0.12 39	0.11 25	0.16 8	0.13 5	0.17 4	0.12 5

CroCo-Stereo Lap2	0.14 11	0.10 6	0.08 4	0.08 8	0.08 14	0.08 7	0.05 6	0.12 6	0.06 2	0.22 37	0.07 5	0.16 11	0.07 7	0.04 1	0.20 13	0.26 24	0.22 9	0.19 14	0.26 27	0.11 2	0.28 29	0.16 10	0.06 3	0.08 7	0.22 26	0.23 37	0.20 7	0.16 19

LG-Stereo	0.15 14	0.11 8	0.08 4	0.09 12	0.11 26	0.11 18	0.05 6	0.15 18	0.11 16	0.19 30	0.12 16	0.26 33	0.09 18	0.06 9	0.19 10	0.20 7	0.23 15	0.16 6	0.18 3	0.14 12	0.23 12	0.20 23	0.05 1	0.08 7	0.17 13	0.18 17	0.24 15	0.15 13

MM-Stereo_test2	0.15 14	0.19 27	0.11 21	0.16 34	0.11 26	0.08 7	0.05 6	0.14 16	0.11 16	0.20 31	0.08 9	0.12 4	0.08 13	0.09 28	0.20 13	0.22 13	0.25 22	0.20 17	0.20 9	0.18 26	0.25 21	0.21 28	0.10 29	0.10 17	0.16 8	0.16 11	0.21 9	0.16 19

GREAT-IGEV	0.15 14	0.15 16	0.11 21	0.08 8	0.06 4	0.08 7	0.05 6	0.16 23	0.10 14	0.12 9	0.13 17	0.25 32	0.09 18	0.08 22	0.22 18	0.25 20	0.24 21	0.16 6	0.23 18	0.13 9	0.18 4	0.16 10	0.09 22	0.10 17	0.15 4	0.16 11	0.31 30	0.13 9

U	0.15 14	0.11 8	0.08 4	0.06 1	0.05 2	0.09 11	0.04 1	0.16 23	0.06 2	0.15 18	0.04 2	0.17 18	0.07 7	0.05 4	0.22 18	0.28 31	0.26 26	0.23 29	0.27 28	0.17 23	0.28 29	0.19 20	0.06 3	0.08 7	0.26 30	0.23 37	0.23 12	0.20 27

AIO-Stereo	0.15 14	0.17 23	0.12 25	0.17 40	0.10 21	0.12 23	0.06 15	0.11 2	0.08 7	0.10 4	0.14 19	0.12 4	0.09 18	0.08 22	0.20 13	0.21 10	0.20 4	0.20 17	0.21 11	0.17 23	0.23 12	0.20 23	0.07 10	0.11 25	0.17 13	0.16 11	0.23 12	0.12 5

RSM	0.15 14	0.16 19	0.12 25	0.14 26	0.09 17	0.14 27	0.06 15	0.10 1	0.08 7	0.09 3	0.15 22	0.14 8	0.10 23	0.07 15	0.22 18	0.25 20	0.21 7	0.20 17	0.18 3	0.17 23	0.25 21	0.18 16	0.08 13	0.10 17	0.16 8	0.16 11	0.27 21	0.15 13

GASTEREO	0.16 20	0.16 19	0.10 16	0.14 26	0.10 21	0.11 18	0.07 20	0.12 6	0.15 35	0.14 14	0.09 10	0.18 23	0.11 28	0.06 9	0.24 22	0.24 19	0.23 15	0.20 17	0.23 18	0.16 19	0.23 12	0.23 36	0.11 35	0.10 17	0.19 17	0.22 29	0.28 23	0.14 10

MSCF	0.16 20	0.15 16	0.09 14	0.14 26	0.09 17	0.11 18	0.07 20	0.11 2	0.15 35	0.14 14	0.09 10	0.17 18	0.11 28	0.06 9	0.25 25	0.23 16	0.23 15	0.20 17	0.23 18	0.15 17	0.24 18	0.21 28	0.11 35	0.10 17	0.19 17	0.22 29	0.27 21	0.15 13

MLG-Stereo_test2	0.16 20	0.12 10	0.10 16	0.10 14	0.08 14	0.09 11	0.05 6	0.18 28	0.11 16	0.20 31	0.07 5	0.23 30	0.08 13	0.08 22	0.19 10	0.23 16	0.30 31	0.25 33	0.31 33	0.18 26	0.28 29	0.17 12	0.09 22	0.08 7	0.20 21	0.16 11	0.29 26	0.21 29

IGEV-Stereo++	0.16 20	0.24 37	0.09 14	0.13 22	0.13 28	0.10 16	0.05 6	0.15 18	0.13 27	0.12 9	0.16 27	0.16 11	0.11 28	0.07 15	0.21 16	0.22 13	0.22 9	0.18 10	0.21 11	0.16 19	0.22 11	0.27 44	0.09 22	0.08 7	0.17 13	0.18 17	0.25 17	0.18 24

GIP-stereo	0.17 24	0.21 32	0.13 28	0.15 30	0.09 17	0.09 11	0.07 20	0.12 6	0.09 10	0.16 23	0.13 17	0.16 11	0.08 13	0.15 50	0.27 33	0.25 20	0.25 22	0.21 24	0.24 22	0.19 33	0.27 25	0.20 23	0.07 10	0.11 25	0.20 21	0.22 29	0.35 40	0.17 21

RSM++	0.17 24	0.18 26	0.13 28	0.17 40	0.10 21	0.14 27	0.07 20	0.13 11	0.13 27	0.12 9	0.14 19	0.17 18	0.11 28	0.08 22	0.25 25	0.27 30	0.25 22	0.21 24	0.23 18	0.18 26	0.26 23	0.21 28	0.08 13	0.10 17	0.20 21	0.18 17	0.29 26	0.18 24

RAFT	0.17 24	0.13 11	0.10 16	0.16 34	0.07 7	0.21 52	0.05 6	0.25 35	0.12 23	0.14 14	0.15 22	0.16 11	0.10 23	0.05 4	0.21 16	0.20 7	0.23 15	0.15 4	0.28 29	0.13 9	0.21 9	0.17 12	0.07 10	0.10 17	0.26 30	0.24 40	0.33 33	0.23 32

AdaDepth	0.18 27	0.19 27	0.10 16	0.12 19	0.14 35	0.12 23	0.09 36	0.16 23	0.14 30	0.14 14	0.17 31	0.19 25	0.10 23	0.08 22	0.26 31	0.29 36	0.28 29	0.23 29	0.25 24	0.16 19	0.24 18	0.20 23	0.09 22	0.11 25	0.19 17	0.20 21	0.32 31	0.25 36

Occ-G	0.18 27	0.26 42	0.15 34	0.17 40	0.14 35	0.15 31	0.07 20	0.12 6	0.11 16	0.11 6	0.22 50	0.20 28	0.09 18	0.10 31	0.28 37	0.28 31	0.25 22	0.22 26	0.29 31	0.19 33	0.26 23	0.19 20	0.10 29	0.15 37	0.19 17	0.18 17	0.29 26	0.17 21

StereoVision	0.18 27	0.13 11	0.11 21	0.09 12	0.14 35	0.16 33	0.08 29	0.17 26	0.17 37	0.15 18	0.15 22	0.16 11	0.10 23	0.06 9	0.25 25	0.26 24	0.27 27	0.22 26	0.22 14	0.16 19	0.23 12	0.17 12	0.06 3	0.13 31	0.28 39	0.29 52	0.38 45	0.28 42

RAStereo	0.19 30	0.16 19	0.10 16	0.08 8	0.07 7	0.09 11	0.06 15	0.21 31	0.09 10	0.45 71	0.09 10	0.26 33	0.08 13	0.07 15	0.25 25	0.26 24	0.28 29	0.25 33	0.33 37	0.15 17	0.35 41	0.18 16	0.08 13	0.10 17	0.28 39	0.23 37	0.25 17	0.24 35

AEACV	0.19 30	0.31 54	0.14 31	0.17 40	0.13 28	0.12 23	0.07 20	0.15 18	0.07 6	0.16 23	0.15 22	0.18 23	0.11 28	0.11 35	0.25 25	0.25 20	0.32 33	0.23 29	0.35 41	0.18 26	0.27 25	0.22 35	0.11 35	0.11 25	0.20 21	0.22 29	0.25 17	0.18 24

DEFOM-Stereo	0.21 32	0.19 27	0.12 25	0.18 45	0.13 28	0.20 50	0.08 29	0.19 29	0.14 30	0.16 23	0.23 53	0.21 29	0.10 23	0.12 39	0.27 33	0.29 36	0.34 40	0.28 40	0.32 34	0.22 45	0.32 35	0.21 28	0.12 39	0.11 25	0.26 30	0.22 29	0.47 61	0.29 44

MLG-Stereo_test3	0.23 33	0.17 23	0.13 28	0.14 26	0.17 48	0.16 33	0.09 36	0.21 31	0.12 23	0.21 34	0.18 33	0.35 47	0.11 28	0.15 50	0.29 38	0.26 24	0.33 36	0.28 40	0.63 120	0.18 26	0.40 50	0.41 82	0.11 35	0.15 37	0.21 25	0.21 27	0.33 33	0.27 40

delet	0.24 34	0.25 40	0.22 77	0.24 72	0.20 61	0.28 92	0.16 82	0.21 31	0.18 41	0.23 39	0.26 64	0.26 33	0.15 44	0.25 134	0.32 51	0.28 31	0.31 32	0.27 37	0.24 22	0.24 54	0.31 34	0.20 23	0.16 61	0.19 53	0.28 39	0.25 44	0.32 31	0.31 48

TDLM	0.24 34	0.29 48	0.22 77	0.22 55	0.27 102	0.23 70	0.18 90	0.26 37	0.19 46	0.18 29	0.38 105	0.29 37	0.21 72	0.15 50	0.24 22	0.28 31	0.32 33	0.28 40	0.25 24	0.21 42	0.28 29	0.19 20	0.16 61	0.21 60	0.24 29	0.20 21	0.28 23	0.25 36

LG-G_1	0.25 36	0.22 33	0.19 49	0.23 68	0.22 66	0.22 58	0.12 50	0.28 38	0.11 16	0.21 34	0.20 42	0.35 47	0.14 38	0.18 64	0.31 48	0.30 41	0.35 44	0.32 54	0.51 70	0.24 54	0.39 48	0.26 41	0.10 29	0.15 37	0.27 35	0.24 40	0.36 42	0.34 56

LG-G	0.25 36	0.22 33	0.19 49	0.23 68	0.22 66	0.22 58	0.12 50	0.28 38	0.11 16	0.21 34	0.20 42	0.35 47	0.14 38	0.18 64	0.31 48	0.30 41	0.35 44	0.32 54	0.51 70	0.24 54	0.39 48	0.26 41	0.10 29	0.15 37	0.27 35	0.24 40	0.36 42	0.34 56

AIO_rvc	0.25 36	0.34 61	0.16 37	0.19 47	0.15 41	0.18 42	0.11 45	0.39 51	0.22 56	0.30 45	0.16 27	0.32 41	0.12 34	0.18 64	0.27 33	0.26 24	0.33 36	0.22 26	0.38 44	0.20 39	0.42 58	0.44 102	0.13 47	0.14 34	0.28 39	0.22 29	0.33 33	0.21 29

anonymousdsp	0.25 36	0.23 35	0.19 49	0.16 34	0.14 35	0.18 42	0.10 42	0.37 49	0.19 46	0.32 48	0.22 50	0.32 41	0.12 34	0.14 46	0.29 38	0.32 48	0.32 33	0.28 40	0.39 45	0.22 45	0.46 77	0.31 52	0.12 39	0.15 37	0.26 30	0.20 21	0.52 79	0.20 27

LG-Stereo_L2	0.26 40	0.31 54	0.17 42	0.13 22	0.13 28	0.14 27	0.07 20	0.42 58	0.20 49	0.48 83	0.22 50	0.40 63	0.14 38	0.17 61	0.30 44	0.37 62	0.39 56	0.28 40	0.40 47	0.19 33	0.45 70	0.35 60	0.09 22	0.14 34	0.30 48	0.22 29	0.33 33	0.33 54

LGtest1	0.26 40	0.19 27	0.20 55	0.16 34	0.18 52	0.16 33	0.09 36	0.28 38	0.17 37	0.22 37	0.27 67	0.29 37	0.13 37	0.14 46	0.30 44	0.31 45	0.38 51	0.33 62	0.49 65	0.25 60	0.41 52	0.41 82	0.13 47	0.16 45	0.30 48	0.24 40	0.39 47	0.31 48

MaDis-Stereo	0.26 40	0.20 31	0.16 37	0.10 14	0.10 21	0.10 16	0.08 29	0.24 34	0.14 30	0.36 51	0.16 27	0.36 55	0.12 34	0.08 22	0.33 52	0.35 52	0.39 56	0.35 75	0.53 83	0.20 39	0.40 50	0.26 41	0.13 47	0.15 37	0.39 88	0.39 92	0.40 51	0.49 93

iRaftStereo_RVC	0.26 40	0.27 44	0.16 37	0.13 22	0.14 35	0.18 42	0.09 36	0.44 63	0.14 30	0.36 51	0.36 96	0.32 41	0.16 48	0.13 42	0.29 38	0.29 36	0.38 51	0.28 40	0.34 40	0.22 45	0.41 52	0.38 70	0.12 39	0.17 47	0.27 35	0.29 52	0.42 53	0.27 40

LG-Stereo_L1	0.27 44	0.30 52	0.17 42	0.13 22	0.13 28	0.15 31	0.08 29	0.42 58	0.21 53	0.49 92	0.20 42	0.39 62	0.15 44	0.15 50	0.30 44	0.38 65	0.39 56	0.29 48	0.40 47	0.18 26	0.47 84	0.35 60	0.08 13	0.14 34	0.30 48	0.21 27	0.37 44	0.36 62

AIO_test	0.27 44	0.39 89	0.19 49	0.29 95	0.19 55	0.18 42	0.14 67	0.42 58	0.23 61	0.33 49	0.19 37	0.37 57	0.18 55	0.18 64	0.25 25	0.29 36	0.34 40	0.24 32	0.39 45	0.21 42	0.49 94	0.46 111	0.13 47	0.15 37	0.30 48	0.28 50	0.41 52	0.21 29

IGEV-Stereo+	0.27 44	0.25 40	0.14 31	0.22 55	0.14 35	0.13 26	0.07 20	0.36 46	0.20 49	0.55 125	0.23 53	0.38 59	0.14 38	0.16 57	0.26 31	0.35 52	0.40 59	0.35 75	0.48 63	0.24 54	0.44 66	0.51 135	0.12 39	0.13 31	0.28 39	0.20 21	0.34 37	0.23 32

RAFT + AFF	0.27 44	0.26 42	0.17 42	0.21 52	0.13 28	0.19 47	0.13 54	0.41 54	0.18 41	0.44 69	0.19 37	0.42 72	0.14 38	0.09 28	0.86 192	0.29 36	0.41 62	0.20 17	0.55 92	0.23 50	0.47 84	0.21 28	0.12 39	0.15 37	0.28 39	0.20 21	0.21 9	0.17 21

RYNet	0.27 44	0.23 35	0.18 47	0.15 30	0.17 48	0.19 47	0.13 54	0.25 35	0.31 133	0.17 28	0.20 42	0.19 25	0.14 38	0.13 42	0.80 174	0.28 31	0.27 27	0.41 107	0.28 29	0.19 33	0.27 25	0.21 28	0.29 175	0.18 50	0.27 35	0.76 182	0.34 37	0.23 32

DFGA-Net	0.28 49	0.37 76	0.16 37	0.26 82	0.15 41	0.22 58	0.15 73	0.40 52	0.21 53	0.41 58	0.24 58	0.31 40	0.17 51	0.13 42	0.42 76	0.39 69	0.38 51	0.30 51	0.42 54	0.21 42	0.36 45	0.29 48	0.13 47	0.21 60	0.31 58	0.27 47	0.51 68	0.28 42

UniTT-Stereo	0.28 49	0.27 44	0.15 34	0.15 30	0.13 28	0.17 38	0.09 36	0.35 45	0.19 46	0.49 92	0.21 46	0.41 70	0.18 55	0.14 46	0.40 64	0.39 69	0.42 64	0.34 66	0.56 98	0.25 60	0.43 60	0.24 38	0.13 47	0.19 53	0.31 58	0.41 97	0.30 29	0.37 63

AASNet	0.28 49	0.34 61	0.22 77	0.25 78	0.26 92	0.34 119	0.25 133	0.32 43	0.17 37	0.29 43	0.36 96	0.26 33	0.18 55	0.24 118	0.36 56	0.31 45	0.34 40	0.32 54	0.32 34	0.28 73	0.35 41	0.28 47	0.17 76	0.22 74	0.30 48	0.28 50	0.35 40	0.25 36

AANet_RVC	0.28 49	0.27 44	0.23 82	0.19 47	0.28 107	0.16 33	0.16 82	0.29 41	0.30 115	0.20 31	0.27 67	0.24 31	0.21 72	0.19 71	0.45 80	0.36 58	0.33 36	0.34 66	0.29 31	0.29 78	0.27 25	0.27 44	0.22 134	0.21 60	0.34 68	0.33 69	0.42 53	0.52 106

SGD-Stereo	0.29 53	0.24 37	0.17 42	0.16 34	0.15 41	0.22 58	0.08 29	0.29 41	0.22 56	0.29 43	0.15 22	0.45 84	0.20 64	0.10 31	0.71 161	0.45 104	0.46 74	0.27 37	0.47 60	0.22 45	0.41 52	0.36 64	0.19 96	0.19 53	0.28 39	0.32 64	0.46 59	0.40 73

HUF	0.29 53	0.34 61	0.20 55	0.22 55	0.21 64	0.19 47	0.11 45	0.51 81	0.22 56	0.42 60	0.18 33	0.35 47	0.22 76	0.19 71	0.30 44	0.32 48	0.38 51	0.26 36	0.52 75	0.25 60	0.52 114	0.43 96	0.16 61	0.18 50	0.30 48	0.22 29	0.38 45	0.29 44

test_5	0.29 53	0.39 89	0.16 37	0.22 55	0.15 41	0.21 52	0.13 54	0.54 92	0.20 49	0.38 56	0.19 37	0.44 80	0.34 156	0.10 31	0.43 78	0.38 65	0.33 36	0.32 54	0.33 37	0.20 39	0.32 35	0.35 60	0.09 22	0.21 60	0.28 39	0.30 55	0.51 68	0.32 51

MMNet	0.29 53	0.29 48	0.22 77	0.26 82	0.26 92	0.26 80	0.18 90	0.33 44	0.23 61	0.24 40	0.28 70	0.35 47	0.15 44	0.32 179	0.39 62	0.31 45	0.36 46	0.34 66	0.41 50	0.27 70	0.32 35	0.21 28	0.17 76	0.23 86	0.32 63	0.30 55	0.46 59	0.32 51

YMNet	0.30 57	0.31 54	0.23 82	0.27 87	0.23 72	0.26 80	0.25 133	0.36 46	0.37 170	0.25 41	0.19 37	0.40 63	0.27 100	0.29 162	0.38 59	0.47 124	0.37 48	0.28 40	0.43 56	0.19 33	0.35 41	0.33 55	0.16 61	0.19 53	0.36 79	0.29 52	0.39 47	0.35 59

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 57	0.24 37	0.17 42	0.23 68	0.19 55	0.18 42	0.08 29	0.49 78	0.25 77	0.54 118	0.21 46	0.32 41	0.17 51	0.17 61	0.29 38	0.39 69	0.45 69	0.36 79	0.50 67	0.26 67	0.56 131	0.49 123	0.13 47	0.13 31	0.31 58	0.26 46	0.45 57	0.30 46

MIF-Stereo (partial)	0.30 57	0.44 117	0.18 47	0.16 34	0.16 46	0.21 52	0.11 45	0.37 49	0.22 56	0.37 54	0.24 58	0.32 41	0.17 51	0.13 42	0.39 62	0.45 104	0.46 74	0.38 88	0.42 54	0.25 60	0.43 60	0.35 60	0.18 88	0.21 60	0.35 78	0.32 64	0.50 67	0.44 84

RAFT_CTSACE	0.30 57	0.37 76	0.15 34	0.15 30	0.15 41	0.25 78	0.18 90	0.53 87	0.20 49	0.55 125	0.18 33	0.44 80	0.29 107	0.16 57	0.29 38	0.30 41	0.37 48	0.27 37	0.37 43	0.18 26	0.38 46	0.45 106	0.10 29	0.17 47	0.30 48	0.31 59	0.60 105	0.26 39

AFF-stereo	0.30 57	0.34 61	0.26 93	0.18 45	0.17 48	0.33 112	0.11 45	0.50 79	0.23 61	0.46 74	0.28 70	0.40 63	0.16 48	0.12 39	0.27 33	0.35 52	0.37 48	0.25 33	0.57 102	0.23 50	0.38 46	0.25 39	0.17 76	0.17 47	0.37 81	0.37 85	0.48 64	0.32 51

plain	0.31 62	0.43 112	0.20 55	0.20 51	0.16 46	0.20 50	0.10 42	0.41 54	0.18 41	0.48 83	0.19 37	0.34 46	0.17 51	0.10 31	0.41 70	0.44 93	0.45 69	0.40 102	0.55 92	0.24 54	0.41 52	0.34 58	0.14 55	0.21 60	0.32 63	0.33 69	0.39 47	0.48 91

CVANet_RVC	0.31 62	0.40 96	0.30 105	0.40 147	0.29 114	0.37 130	0.23 125	0.41 54	0.23 61	0.31 46	0.49 135	0.37 57	0.26 93	0.19 71	0.29 38	0.33 51	0.34 40	0.32 54	0.32 34	0.25 60	0.34 40	0.25 39	0.18 88	0.25 105	0.30 48	0.25 44	0.34 37	0.30 46

MIM_Stereo	0.32 64	0.40 96	0.25 90	0.28 90	0.20 61	0.27 85	0.14 67	0.45 69	0.18 41	0.48 83	0.25 61	0.42 72	0.18 55	0.16 57	0.36 56	0.42 81	0.44 66	0.36 79	0.47 60	0.28 73	0.47 84	0.36 64	0.12 39	0.23 86	0.29 47	0.27 47	0.47 61	0.33 54

RAFT+CT+SA	0.32 64	0.46 137	0.20 55	0.26 82	0.18 52	0.22 58	0.15 73	0.58 111	0.23 61	0.52 106	0.17 31	0.46 86	0.33 144	0.12 39	0.33 52	0.43 88	0.36 46	0.30 51	0.45 58	0.23 50	0.45 70	0.49 123	0.09 22	0.22 74	0.32 63	0.31 59	0.53 83	0.35 59

HCRNet	0.32 64	0.38 84	0.20 55	0.39 141	0.17 48	0.29 95	0.18 90	0.40 52	0.18 41	0.80 251	0.40 114	0.49 96	0.18 55	0.22 94	0.38 59	0.30 41	0.38 51	0.29 48	0.40 47	0.19 33	0.33 38	0.23 36	0.19 96	0.16 45	0.26 30	0.31 59	0.51 68	0.31 48

DMCA	0.32 64	0.31 54	0.30 105	0.24 72	0.25 82	0.27 85	0.22 115	0.36 46	0.33 146	0.31 46	0.40 114	0.40 63	0.23 82	0.25 134	0.41 70	0.37 62	0.40 59	0.39 90	0.36 42	0.28 73	0.41 52	0.27 44	0.25 155	0.25 105	0.31 58	0.35 74	0.39 47	0.37 63

GANet	0.32 64	0.29 48	0.27 95	0.34 119	0.33 131	0.38 135	0.29 151	0.44 63	0.24 71	0.35 50	0.30 78	0.46 86	0.22 76	0.21 88	0.31 48	0.32 48	0.40 59	0.43 120	0.33 37	0.22 45	0.33 38	0.29 48	0.22 134	0.24 95	0.31 58	0.27 47	0.42 53	0.34 56

S2M2_XL	0.33 69	0.30 52	0.30 105	0.17 40	0.19 55	0.23 70	0.21 109	0.53 87	0.26 87	0.47 77	0.25 61	0.48 92	0.18 55	0.22 94	0.38 59	0.36 58	0.54 123	0.29 48	0.41 50	0.28 73	0.50 98	0.31 52	0.21 121	0.21 60	0.34 68	0.32 64	0.45 57	0.51 104
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.33 69	0.36 74	0.20 55	0.23 68	0.20 61	0.17 38	0.10 42	0.48 76	0.23 61	0.55 125	0.32 83	0.40 63	0.19 61	0.15 50	0.48 90	0.36 58	0.47 84	0.33 62	0.51 70	0.27 70	0.50 98	0.42 89	0.16 61	0.18 50	0.30 48	0.31 59	0.48 64	0.53 110

LL-Strereo2	0.34 71	0.29 48	0.21 68	0.24 72	0.19 55	0.17 38	0.13 54	0.63 152	0.26 87	0.58 150	0.23 53	0.44 80	0.22 76	0.14 46	0.41 70	0.41 77	0.47 84	0.35 75	0.73 145	0.31 87	0.47 84	0.36 64	0.21 121	0.20 58	0.32 63	0.34 73	0.51 68	0.35 59

test_4	0.34 71	0.33 58	0.27 95	0.21 52	0.18 52	0.16 33	0.11 45	0.59 118	0.26 87	0.58 150	0.25 61	0.50 102	0.20 64	0.19 71	0.33 52	0.40 73	0.45 69	0.34 66	0.41 50	0.29 78	0.45 70	0.41 82	0.16 61	0.24 95	0.38 85	0.40 96	0.59 104	0.42 80

ARAFT	0.34 71	0.38 84	0.23 82	0.26 82	0.21 64	0.27 85	0.14 67	0.44 63	0.24 71	0.50 94	0.30 78	0.41 70	0.16 48	0.15 50	0.67 147	0.42 81	0.50 97	0.47 152	0.51 70	0.23 50	0.53 121	0.32 54	0.16 61	0.19 53	0.43 97	0.30 55	0.52 79	0.37 63

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TESTraft	0.37 76	0.46 137	0.21 68	0.21 52	0.23 72	0.21 52	0.16 82	0.54 92	0.31 133	0.51 99	0.23 53	0.36 55	0.36 168	0.11 35	0.85 190	0.48 130	0.45 69	0.32 54	0.48 63	0.24 54	0.46 77	0.65 169	0.12 39	0.23 86	0.37 81	0.43 100	0.57 89	0.39 68

CAS	0.38 78	0.45 125	0.25 90	0.29 95	0.29 114	0.23 70	0.13 54	0.41 54	0.27 93	0.41 58	0.54 159	0.35 47	0.35 163	0.21 88	0.52 96	0.38 65	0.50 97	0.34 66	0.52 75	0.26 67	0.43 60	0.41 82	0.19 96	0.23 86	0.51 126	0.52 137	0.62 111	0.77 177

anonymousdsp2	0.38 78	0.46 137	0.30 105	0.25 78	0.23 72	0.32 105	0.18 90	0.58 111	0.23 61	0.47 77	0.38 105	0.48 92	0.23 82	0.18 64	0.40 64	0.39 69	0.44 66	0.33 62	0.88 168	0.31 87	0.48 90	0.52 140	0.17 76	0.23 86	0.41 94	0.33 69	0.61 108	0.42 80

TestStereo1	0.38 78	0.49 159	0.19 49	0.22 55	0.23 72	0.23 70	0.15 73	0.55 99	0.30 115	0.52 106	0.21 46	0.35 47	0.39 178	0.11 35	0.80 174	0.50 141	0.46 74	0.32 54	0.53 83	0.25 60	0.52 114	0.67 177	0.15 57	0.22 74	0.37 81	0.42 98	0.60 105	0.39 68

SA-5K	0.38 78	0.49 159	0.19 49	0.22 55	0.23 72	0.23 70	0.15 73	0.55 99	0.30 115	0.52 106	0.21 46	0.35 47	0.39 178	0.11 35	0.80 174	0.50 141	0.46 74	0.32 54	0.53 83	0.25 60	0.52 114	0.67 177	0.15 57	0.22 74	0.37 81	0.42 98	0.60 105	0.39 68

UPFNet	0.38 78	0.34 61	0.34 122	0.32 111	0.33 131	0.39 137	0.29 151	0.47 74	0.33 146	0.43 62	0.41 116	0.40 63	0.30 117	0.34 184	0.61 123	0.40 73	0.46 74	0.41 107	0.52 75	0.35 116	0.35 41	0.34 58	0.25 155	0.27 114	0.38 85	0.35 74	0.55 85	0.37 63

HITNet	0.38 78	0.37 76	0.28 97	0.34 119	0.29 114	0.26 80	0.19 101	0.58 111	0.32 141	0.57 138	0.45 125	0.55 119	0.30 117	0.22 94	0.51 94	0.35 52	0.44 66	0.39 90	0.41 50	0.29 78	0.41 52	0.38 70	0.20 112	0.25 105	0.39 88	0.37 85	0.70 140	0.52 106
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
S2M2_L	0.40 84	0.42 107	0.41 159	0.24 72	0.27 102	0.35 125	0.22 115	0.51 81	0.24 71	0.61 165	0.23 53	0.43 77	0.21 72	0.31 172	0.59 112	0.49 137	0.55 132	0.36 79	0.53 83	0.34 99	0.55 126	0.38 70	0.28 170	0.27 114	0.42 95	0.43 100	0.63 114	0.66 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 84	0.52 188	0.23 82	0.27 87	0.27 102	0.30 101	0.14 67	0.62 138	0.29 107	0.61 165	0.44 122	0.64 148	0.28 105	0.23 107	0.55 99	0.36 58	0.45 69	0.31 53	0.73 145	0.27 70	0.63 156	0.39 76	0.21 121	0.24 95	0.42 95	0.32 64	0.61 108	0.56 121
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 84	0.28 47	0.33 116	0.35 129	0.24 80	0.24 75	0.15 73	0.63 152	0.28 100	0.61 165	0.39 111	0.51 107	0.22 76	0.22 94	0.48 90	0.43 88	0.49 92	0.43 120	0.66 127	0.34 99	0.63 156	0.70 184	0.14 55	0.22 74	0.39 88	0.47 119	0.63 114	0.39 68

FINET	0.40 84	0.38 84	0.39 145	0.43 161	0.30 121	0.34 119	0.35 166	0.44 63	0.36 161	0.47 77	0.32 83	0.47 89	0.30 117	0.28 155	0.66 142	0.50 141	0.48 89	0.36 79	0.60 114	0.33 93	0.46 77	0.37 69	0.30 178	0.30 133	0.43 97	0.35 74	0.56 87	0.42 80

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 88	0.33 58	0.29 101	0.29 95	0.24 80	0.26 80	0.16 82	0.55 99	0.40 180	0.55 125	0.49 135	0.49 96	0.27 100	0.23 107	0.58 108	0.45 104	0.51 108	0.40 102	0.50 67	0.36 118	0.46 77	0.50 128	0.16 61	0.23 86	0.49 119	0.75 179	0.44 56	0.56 121

IER	0.41 88	0.37 76	0.31 110	0.30 103	0.28 107	0.35 125	0.24 128	0.47 74	0.28 100	0.44 69	0.59 167	0.77 184	0.29 107	0.35 190	0.63 132	0.42 81	0.47 84	0.42 115	0.44 57	0.34 99	0.42 58	0.36 64	0.28 170	0.26 111	0.40 92	0.47 119	0.52 79	0.52 106

rafts_anoy	0.41 88	0.51 179	0.35 124	0.29 95	0.30 121	0.33 112	0.22 115	0.59 118	0.25 77	0.51 99	0.50 140	0.48 92	0.23 82	0.17 61	0.57 104	0.46 113	0.51 108	0.50 171	0.58 106	0.34 99	0.50 98	0.43 96	0.19 96	0.28 120	0.50 123	0.47 119	0.52 79	0.53 110

RALAANet	0.41 88	0.41 100	0.37 134	0.28 90	0.28 107	0.33 112	0.24 128	0.54 92	0.27 93	0.48 83	0.48 131	0.43 77	0.25 90	0.20 82	0.57 104	0.41 77	0.49 92	0.50 171	0.71 141	0.40 146	0.52 114	0.46 111	0.21 121	0.29 125	0.46 106	0.45 110	0.70 140	0.47 89

GMStereo	0.41 88	0.48 156	0.25 90	0.32 111	0.32 130	0.37 130	0.28 144	0.59 118	0.30 115	0.45 71	0.36 96	0.61 138	0.31 129	0.24 118	0.45 80	0.41 77	0.54 123	0.35 75	0.73 145	0.39 141	0.51 104	0.33 55	0.23 144	0.28 120	0.48 111	0.36 77	0.68 131	0.41 75
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.42 93	0.39 89	0.28 97	0.35 129	0.40 168	0.34 119	0.22 115	0.54 92	0.34 151	0.52 106	0.61 177	0.50 102	0.38 175	0.26 145	0.61 123	0.44 93	0.50 97	0.40 102	0.46 59	0.33 93	0.43 60	0.39 76	0.28 170	0.27 114	0.49 119	0.54 142	0.69 134	0.49 93

LoS_RVC	0.42 93	0.45 125	0.43 167	0.19 47	0.25 82	0.24 75	0.16 82	0.44 63	0.28 100	0.51 99	0.48 131	0.42 72	0.31 129	0.22 94	0.60 118	0.45 104	0.46 74	0.41 107	0.71 141	0.30 82	0.67 171	0.51 135	0.19 96	0.32 146	0.61 161	0.44 104	0.58 97	0.61 135

tt_ll	0.42 93	0.45 125	0.43 167	0.19 47	0.25 82	0.24 75	0.16 82	0.44 63	0.28 100	0.51 99	0.48 131	0.42 72	0.31 129	0.22 94	0.60 118	0.45 104	0.46 74	0.41 107	0.71 141	0.30 82	0.67 171	0.51 135	0.19 96	0.32 146	0.61 161	0.44 104	0.58 97	0.61 135

SA	0.42 93	0.47 144	0.21 68	0.25 78	0.23 72	0.31 102	0.13 54	0.64 159	0.32 141	0.61 165	0.26 64	0.54 113	0.21 72	0.16 57	0.63 132	0.47 124	0.52 112	0.41 107	0.60 114	0.29 78	0.46 77	0.61 160	0.15 57	0.27 114	0.45 103	0.58 150	0.96 203	0.47 89

CIPLG	0.42 93	0.47 144	0.24 88	0.32 111	0.22 66	0.32 105	0.19 101	0.63 152	0.24 71	0.55 125	0.50 140	0.60 137	0.30 117	0.41 204	0.93 209	0.44 93	0.52 112	0.37 84	0.56 98	0.38 128	0.56 131	0.45 106	0.19 96	0.24 95	0.44 99	0.31 59	0.57 89	0.38 67

IPLGR_C	0.42 93	0.47 144	0.23 82	0.31 109	0.22 66	0.32 105	0.18 90	0.63 152	0.23 61	0.55 125	0.50 140	0.61 138	0.31 129	0.41 204	0.87 198	0.45 104	0.52 112	0.37 84	0.55 92	0.38 128	0.56 131	0.46 111	0.19 96	0.24 95	0.44 99	0.33 69	0.58 97	0.40 73

GMOStereo	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 133	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 150	0.45 110	0.82 170	0.41 75

error version	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 133	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 150	0.45 110	0.82 170	0.41 75

test-v	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 133	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 150	0.45 110	0.82 170	0.41 75

ACRE	0.42 93	0.47 144	0.22 77	0.32 111	0.22 66	0.33 112	0.18 90	0.63 152	0.23 61	0.55 125	0.50 140	0.61 138	0.30 117	0.41 204	0.91 204	0.45 104	0.52 112	0.36 79	0.55 92	0.38 128	0.57 141	0.44 102	0.19 96	0.23 86	0.44 99	0.32 64	0.58 97	0.39 68

test-2	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 133	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 150	0.45 110	0.82 170	0.41 75

RALCasStereoNet	0.42 93	0.50 174	0.35 124	0.35 129	0.30 121	0.31 102	0.24 128	0.60 124	0.25 77	0.56 134	0.49 135	0.58 128	0.26 93	0.18 64	0.57 104	0.46 113	0.54 123	0.49 165	0.51 70	0.34 99	0.51 104	0.41 82	0.21 121	0.31 141	0.53 133	0.49 129	0.48 64	0.58 125

RASNet	0.42 93	0.45 125	0.43 167	0.33 117	0.33 131	0.37 130	0.27 139	0.58 111	0.34 151	0.47 77	0.43 119	0.49 96	0.33 144	0.25 134	0.41 70	0.41 77	0.48 89	0.39 90	0.47 60	0.30 82	0.49 94	0.40 79	0.19 96	0.44 202	0.40 92	0.46 117	0.75 152	0.63 143

CREStereo++_RVC	0.43 106	0.42 107	0.39 145	0.30 103	0.33 131	0.27 85	0.19 101	0.57 107	0.31 133	0.58 150	0.36 96	0.58 128	0.56 217	0.23 107	0.48 90	0.50 141	0.61 178	0.34 66	0.52 75	0.30 82	0.56 131	0.42 89	0.16 61	0.29 125	0.49 119	0.44 104	0.79 163	0.69 158
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
raftrobust	0.43 106	0.33 58	0.36 130	0.28 90	0.28 107	0.27 85	0.18 90	0.64 159	0.25 77	0.63 181	0.53 153	0.51 107	0.25 90	0.22 94	0.63 132	0.48 130	0.51 108	0.41 107	0.96 179	0.38 128	0.53 121	0.46 111	0.20 112	0.24 95	0.57 146	0.54 142	0.54 84	0.52 106

HGLStereo	0.43 106	0.43 112	0.37 134	0.34 119	0.37 155	0.39 137	0.23 125	0.48 76	0.31 133	0.47 77	0.72 211	0.42 72	0.29 107	0.32 179	0.51 94	0.49 137	0.55 132	0.50 171	0.55 92	0.39 141	0.51 104	0.43 96	0.22 134	0.33 160	0.51 126	0.51 135	0.57 89	0.45 86

castereo++	0.44 109	0.35 71	0.33 116	0.43 161	0.23 72	0.21 52	0.17 88	0.59 118	0.30 115	0.63 181	0.37 102	0.73 169	0.22 76	0.22 94	0.44 79	0.53 158	0.58 151	0.41 107	0.66 127	0.34 99	0.81 197	0.69 182	0.20 112	0.28 120	0.48 111	0.56 149	0.76 155	0.48 91

trnet	0.44 109	0.51 179	0.40 150	0.34 119	0.26 92	0.27 85	0.14 67	0.62 138	0.30 115	0.60 161	0.36 96	0.73 169	0.33 144	0.24 118	0.56 101	0.57 174	0.58 151	0.34 66	0.52 75	0.31 87	0.57 141	0.42 89	0.17 76	0.30 133	0.54 137	0.48 124	0.65 122	0.69 158

UNet	0.44 109	0.42 107	0.40 150	0.37 135	0.36 148	0.41 145	0.28 144	0.57 107	0.35 157	0.50 94	0.49 135	0.47 89	0.34 156	0.37 196	0.53 98	0.43 88	0.54 123	0.46 146	0.56 98	0.39 141	0.47 84	0.44 102	0.27 167	0.34 164	0.44 99	0.48 124	0.58 97	0.57 123

CREStereo	0.44 109	0.51 179	0.40 150	0.34 119	0.26 92	0.28 92	0.15 73	0.61 131	0.30 115	0.58 150	0.36 96	0.72 166	0.33 144	0.24 118	0.59 112	0.59 182	0.59 165	0.34 66	0.52 75	0.31 87	0.59 149	0.42 89	0.18 88	0.30 133	0.54 137	0.48 124	0.64 118	0.69 158
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
DMCA-RVC	0.44 109	0.37 76	0.35 124	0.33 117	0.37 155	0.32 105	0.41 182	0.46 72	0.52 208	0.43 62	0.48 131	0.68 156	0.33 144	0.29 162	0.65 141	0.46 113	0.47 84	0.44 125	0.49 65	0.38 128	0.49 94	0.48 122	0.29 175	0.32 146	0.38 85	0.37 85	0.57 89	0.62 139

coex_refinement	0.45 114	0.43 112	0.33 116	0.35 129	0.35 144	0.44 157	0.22 115	0.55 99	0.50 205	0.50 94	0.60 170	0.54 113	0.27 100	0.28 155	0.58 108	0.45 104	0.50 97	0.44 125	0.54 89	0.33 93	0.45 70	0.39 76	0.28 170	0.31 141	0.52 130	0.53 139	0.67 129	0.78 180

TestStereo	0.45 114	0.51 179	0.38 143	0.42 156	0.30 121	0.44 157	0.26 137	0.71 196	0.28 100	0.76 241	0.32 83	0.64 148	0.32 138	0.24 118	0.47 83	0.35 52	0.54 123	0.33 62	0.78 157	0.38 128	0.63 156	0.42 89	0.24 152	0.30 133	0.53 133	0.43 100	0.75 152	0.55 120

DSFCA	0.45 114	0.50 174	0.40 150	0.40 147	0.37 155	0.44 157	0.34 164	0.46 72	0.39 178	0.40 57	0.57 164	0.49 96	0.29 107	0.24 118	0.61 123	0.44 93	0.49 92	0.49 165	0.64 121	0.39 141	0.50 98	0.51 135	0.33 190	0.35 168	0.49 119	0.50 133	0.57 89	0.58 125

CFNet	0.45 114	0.44 117	0.33 116	0.48 172	0.40 168	0.39 137	0.30 158	0.53 87	0.32 141	0.48 83	0.50 140	0.68 156	0.40 181	0.30 165	0.56 101	0.37 62	0.48 89	0.43 120	0.52 75	0.33 93	0.46 77	0.30 51	0.23 144	0.31 141	0.61 161	0.52 137	0.69 134	0.71 166

DISCO	0.45 114	0.44 117	0.29 101	0.40 147	0.38 161	0.49 173	0.43 185	0.45 69	0.43 196	0.50 94	0.57 164	0.40 63	0.29 107	0.30 165	0.61 123	0.43 88	0.55 132	0.46 146	0.69 138	0.41 149	0.48 90	0.43 96	0.26 163	0.32 146	0.47 108	0.50 133	0.62 111	0.50 102

CES	0.46 119	0.35 71	0.30 105	0.27 87	0.27 102	0.29 95	0.12 50	1.05 264	0.27 93	0.54 118	0.66 194	0.53 111	0.25 90	0.23 107	0.62 128	0.65 202	0.58 151	0.37 84	0.54 89	0.34 99	0.84 202	0.53 143	0.23 144	0.23 86	0.56 145	0.44 104	0.57 89	0.69 158

ADLNet	0.46 119	0.53 194	0.37 134	0.41 152	0.41 174	0.44 157	0.40 180	0.54 92	0.35 157	0.45 71	0.53 153	0.76 181	0.36 168	0.62 258	0.58 108	0.42 81	0.49 92	0.42 115	0.50 67	0.37 124	0.43 60	0.44 102	0.34 192	0.25 105	0.47 108	0.55 145	0.57 89	0.45 86

castereo	0.47 121	0.36 74	0.35 124	0.34 119	0.26 92	0.26 80	0.17 88	0.56 105	0.29 107	0.60 161	0.45 125	0.68 156	0.22 76	0.20 82	0.52 96	0.58 179	0.61 178	0.39 90	0.92 172	0.36 118	0.96 221	0.76 195	0.19 96	0.24 95	0.54 137	0.64 159	0.57 89	0.58 125

EGLCR-Stereo	0.47 121	0.49 159	0.41 159	0.29 95	0.30 121	0.44 157	0.14 67	0.57 107	0.26 87	0.57 138	0.27 67	0.58 128	0.23 82	0.21 88	0.36 56	0.47 124	0.53 121	0.45 135	0.75 152	0.32 91	0.69 177	0.93 213	0.19 96	0.24 95	0.48 111	0.49 129	1.30 250	0.70 164

GLC_STEREO	0.47 121	0.51 179	0.40 150	0.38 138	0.37 155	0.37 130	0.28 144	0.64 159	0.29 107	0.62 175	0.53 153	0.55 119	0.28 105	0.30 165	0.49 93	0.48 130	0.66 199	0.41 107	0.65 125	0.41 149	0.70 180	0.60 155	0.23 144	0.30 133	0.47 108	0.36 77	0.84 179	0.53 110

IPLG	0.47 121	0.45 125	0.32 113	0.28 90	0.27 102	0.32 105	0.21 109	0.63 152	0.22 56	0.51 99	0.38 105	0.56 121	0.29 107	0.31 172	1.64 268	0.44 93	0.56 138	0.48 158	0.56 98	0.41 149	0.45 70	0.75 192	0.18 88	0.28 120	0.45 103	0.59 151	0.65 122	0.51 104

Sa-1000	0.48 125	0.47 144	0.21 68	0.26 82	0.26 92	0.31 102	0.15 73	0.65 166	0.36 161	0.63 181	0.33 90	0.50 102	0.26 93	0.30 165	0.94 213	0.49 137	0.59 165	0.45 135	0.90 170	0.32 91	0.52 114	0.75 192	0.17 76	0.27 114	0.72 190	0.53 139	1.00 215	0.49 93

PMTNet	0.48 125	0.48 156	0.43 167	0.31 109	0.30 121	0.27 85	0.22 115	0.54 92	0.29 107	0.57 138	0.39 111	0.59 133	0.23 82	0.23 107	0.64 138	0.59 182	0.57 147	0.37 84	1.17 193	0.33 93	0.67 171	0.40 79	0.20 112	0.21 60	0.79 214	0.59 151	0.65 122	0.92 195

PDISCO_ROB	0.48 125	0.40 96	0.39 145	0.38 138	0.34 140	0.39 137	0.28 144	0.50 79	0.35 157	0.37 54	0.52 149	0.49 96	0.35 163	0.31 172	0.63 132	0.58 179	0.54 123	0.68 243	0.59 107	0.44 160	0.62 153	0.67 177	0.24 152	0.34 164	0.54 137	0.53 139	0.85 181	0.58 125

raft_robust	0.49 128	0.44 117	0.24 88	0.38 138	0.29 114	0.32 105	0.21 109	0.73 206	0.35 157	0.69 221	0.34 92	0.57 123	0.31 129	0.24 118	0.59 112	0.53 158	0.54 123	0.46 146	0.98 180	0.37 124	0.69 177	0.94 214	0.20 112	0.28 120	0.55 141	0.69 164	0.69 134	0.60 133

dd	0.50 129	0.51 179	0.28 97	0.91 246	0.31 129	0.65 216	0.29 151	0.59 118	0.23 61	0.54 118	0.30 78	0.75 173	0.27 100	0.26 145	0.84 186	0.46 113	0.70 215	0.39 90	1.05 183	0.38 128	0.48 90	0.43 96	0.23 144	0.30 133	0.53 133	0.39 92	0.74 150	0.58 125

LMCR-Stereo	0.50 129	0.46 137	0.33 116	0.32 111	0.33 131	0.42 151	0.24 128	0.57 107	0.37 170	0.55 125	0.46 129	0.65 151	0.40 181	0.26 145	0.69 152	0.49 137	0.62 184	0.49 165	1.11 189	0.57 201	0.66 167	0.64 167	0.25 155	0.32 146	0.48 111	0.49 129	0.63 114	0.65 147

iResNet_ROB	0.50 129	0.49 159	0.42 162	0.42 156	0.30 121	0.42 151	0.32 160	0.60 124	0.33 146	0.52 106	0.59 167	0.47 89	0.56 217	0.25 134	0.81 177	0.46 113	0.57 147	0.49 165	1.19 194	0.36 118	0.48 90	0.36 64	0.25 155	0.37 180	0.57 146	0.54 142	0.75 152	0.61 135

MIPNet	0.51 132	0.51 179	0.33 116	0.32 111	0.30 121	0.37 130	0.25 133	0.62 138	0.24 71	0.50 94	0.52 149	0.61 138	0.41 184	0.30 165	1.01 228	0.51 148	0.59 165	0.50 171	0.76 155	0.47 171	0.44 66	0.85 205	0.20 112	0.26 111	0.66 176	0.98 225	0.71 144	0.61 135

CFNet_pseudo	0.51 132	0.44 117	0.43 167	0.54 192	0.43 180	0.53 187	0.34 164	0.62 138	0.36 161	0.61 165	0.64 186	0.57 123	0.52 210	0.35 190	0.90 203	0.50 141	0.50 97	0.47 152	0.67 131	0.36 118	0.47 84	0.42 89	0.26 163	0.33 160	0.57 146	0.60 154	0.68 131	0.73 171

CFNet_RVC	0.51 132	0.51 179	0.47 184	0.50 177	0.48 192	0.48 171	0.32 160	0.53 87	0.37 170	0.51 99	0.65 191	0.57 123	0.34 156	0.30 165	0.69 152	0.44 93	0.52 112	0.47 152	0.57 102	0.42 155	0.56 131	0.49 123	0.27 167	0.35 168	0.65 175	0.74 175	0.80 164	0.75 174

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 132	0.52 188	0.48 187	0.43 161	0.57 212	0.42 151	0.62 225	0.56 105	0.62 226	0.52 106	0.51 146	0.67 154	0.34 156	0.58 255	0.78 168	0.42 81	0.47 84	0.42 115	0.57 102	0.38 128	0.46 77	0.42 89	0.30 178	0.32 146	0.48 111	0.76 182	0.62 111	0.64 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 136	0.43 112	0.36 130	0.34 119	0.25 82	0.47 169	0.25 133	0.43 61	0.27 93	0.52 106	0.94 238	0.61 138	0.44 194	0.25 134	1.06 232	0.57 174	0.52 112	0.39 90	1.51 206	0.50 174	0.58 145	0.75 192	0.26 163	0.25 105	0.52 130	0.38 89	0.76 155	0.53 110

iResNetv2_ROB	0.52 136	0.45 125	0.32 113	0.48 172	0.39 163	0.48 171	0.28 144	0.64 159	0.34 151	0.52 106	0.66 194	0.70 162	0.55 215	0.28 155	0.67 147	0.47 124	0.50 97	0.46 146	1.12 190	0.45 162	0.57 141	0.47 116	0.29 175	0.40 187	0.55 141	0.51 135	0.81 167	0.58 125

DN-CSS_ROB	0.52 136	0.43 112	0.46 180	0.41 152	0.40 168	0.34 119	0.22 115	0.69 187	0.34 151	0.59 155	0.79 221	0.66 152	0.47 200	0.24 118	0.63 132	0.40 73	0.58 151	0.43 120	1.74 217	0.38 128	0.63 156	0.38 70	0.31 183	0.47 212	0.53 133	0.43 100	0.66 128	0.54 117

STTStereo	0.53 139	0.56 203	0.54 204	0.44 166	0.52 200	0.43 154	0.59 213	0.52 83	0.46 201	0.47 77	0.55 161	0.71 164	0.42 185	0.56 247	0.87 198	0.44 93	0.49 92	0.51 178	0.54 89	0.37 124	0.51 104	0.40 79	0.32 188	0.35 168	0.52 130	0.66 162	0.68 131	0.99 202

BEATNet_4x	0.53 139	0.40 96	0.34 122	0.39 141	0.36 148	0.32 105	0.27 139	0.64 159	0.41 185	0.66 203	0.45 125	0.62 146	0.39 178	0.24 118	0.83 182	0.63 189	0.58 151	0.58 213	0.57 102	0.36 118	0.90 209	1.52 258	0.25 155	0.36 175	0.46 106	0.44 104	0.77 157	0.60 133

AF-Net	0.53 139	0.49 159	0.44 175	0.50 177	0.53 201	0.61 206	0.54 204	0.61 131	0.55 216	0.43 62	0.66 194	0.85 197	0.42 185	0.40 201	0.64 138	0.46 113	0.46 74	0.44 125	0.60 114	0.40 146	0.45 70	0.45 106	0.41 211	0.39 184	0.50 123	0.55 145	0.81 167	0.69 158

Nwc_Net	0.53 139	0.49 159	0.44 175	0.50 177	0.53 201	0.61 206	0.54 204	0.61 131	0.55 216	0.43 62	0.66 194	0.85 197	0.42 185	0.40 201	0.64 138	0.46 113	0.46 74	0.44 125	0.60 114	0.40 146	0.45 70	0.45 106	0.41 211	0.39 184	0.50 123	0.55 145	0.81 167	0.69 158

DLCB_ROB	0.53 139	0.50 174	0.48 187	0.41 152	0.45 183	0.43 154	0.39 178	0.55 99	0.45 197	0.57 138	0.61 177	0.70 162	0.52 210	0.41 204	0.60 118	0.47 124	0.57 147	0.48 158	0.52 75	0.43 159	0.55 126	0.47 116	0.38 204	0.42 193	0.96 245	0.79 190	0.70 140	0.62 139

AE-Stereo	0.54 144	0.48 156	0.44 175	0.50 177	0.35 144	0.36 128	0.28 144	0.55 99	0.29 107	0.64 188	0.31 81	0.89 203	0.31 129	0.24 118	0.55 99	0.65 202	0.68 207	0.52 185	0.87 167	0.53 180	0.72 183	0.81 202	0.21 121	0.47 212	0.79 214	0.69 164	0.94 198	0.62 139

HSM	0.54 144	0.49 159	0.47 184	0.48 172	0.47 189	0.41 145	0.37 172	0.71 196	0.37 170	0.61 165	0.65 191	0.59 133	0.48 203	0.31 172	0.70 157	0.48 130	0.64 192	0.47 152	0.75 152	0.48 173	0.63 156	0.49 123	0.26 163	0.42 193	0.62 166	0.72 172	0.87 188	0.67 152

LoS	0.55 146	0.44 117	0.29 101	0.36 134	0.37 155	0.40 143	0.20 108	1.37 281	0.31 133	0.86 263	0.78 220	0.68 156	0.37 172	0.24 118	0.58 108	0.72 215	0.59 165	0.40 102	0.75 152	0.35 116	1.03 228	0.65 169	0.21 121	0.24 95	0.79 214	0.64 159	0.64 118	0.68 156
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 146	0.37 76	0.37 134	0.34 119	0.33 131	0.33 112	0.22 115	0.65 166	0.27 93	0.61 165	0.34 92	0.90 204	0.31 129	0.21 88	0.60 118	0.44 93	0.55 132	0.42 115	2.59 250	0.38 128	0.56 131	1.37 246	0.16 61	0.29 125	0.48 111	0.38 89	0.69 134	0.54 117

test_1	0.55 146	0.37 76	0.37 134	0.34 119	0.33 131	0.33 112	0.22 115	0.66 170	0.27 93	0.62 175	0.34 92	0.90 204	0.31 129	0.21 88	0.61 123	0.44 93	0.55 132	0.42 115	2.58 249	0.38 128	0.56 131	1.38 248	0.16 61	0.29 125	0.48 111	0.38 89	0.69 134	0.54 117

AACVNet	0.55 146	0.47 144	0.40 150	0.58 199	0.61 218	0.53 187	0.37 172	0.61 131	0.40 180	0.59 155	0.64 186	0.58 128	0.33 144	0.36 192	0.69 152	0.54 166	0.58 151	0.54 195	0.69 138	0.52 179	0.54 124	0.52 140	0.36 197	0.44 202	0.59 157	0.69 164	0.82 170	0.83 185

TANstereo	0.55 146	0.41 100	0.35 124	0.40 147	0.39 163	0.45 162	0.21 109	0.52 83	0.30 115	0.54 118	0.37 102	0.38 59	0.38 175	0.41 204	0.84 186	0.73 219	0.66 199	0.78 264	1.10 187	0.89 262	0.62 153	0.54 145	0.93 276	0.32 146	0.34 68	0.45 110	0.99 210	0.53 110

XX-TBD	0.55 146	0.41 100	0.35 124	0.40 147	0.39 163	0.45 162	0.21 109	0.52 83	0.30 115	0.54 118	0.37 102	0.38 59	0.38 175	0.41 204	0.84 186	0.73 219	0.66 199	0.78 264	1.10 187	0.89 262	0.62 153	0.54 145	0.93 276	0.32 146	0.34 68	0.45 110	0.99 210	0.53 110

NVstereo2D	0.55 146	0.47 144	0.40 150	0.52 186	0.48 192	0.66 219	0.64 228	0.60 124	0.38 175	0.48 83	0.61 177	0.53 111	0.30 117	0.63 260	1.53 262	0.61 187	0.58 151	0.55 201	0.53 83	0.41 149	0.50 98	0.38 70	0.54 246	0.43 196	0.64 173	0.48 124	0.56 87	0.53 110

test_3	0.56 153	0.38 84	0.36 130	0.34 119	0.33 131	0.33 112	0.21 109	0.68 180	0.29 107	0.65 193	0.33 90	0.92 206	0.35 163	0.21 88	0.60 118	0.44 93	0.56 138	0.45 135	2.68 252	0.39 141	0.55 126	1.35 244	0.15 57	0.32 146	0.51 126	0.47 119	0.67 129	0.50 102

APVNet	0.56 153	0.47 144	0.38 143	0.46 169	0.50 196	0.57 197	0.53 200	0.60 124	0.42 192	0.46 74	0.65 191	0.50 102	0.30 117	0.36 192	0.74 165	0.71 214	0.71 221	0.64 229	0.95 177	0.53 180	0.57 141	0.77 197	0.34 192	0.46 209	0.59 157	0.46 117	0.82 170	0.58 125

psm_up	0.56 153	0.51 179	0.53 200	0.56 196	0.45 183	0.58 200	0.35 166	0.71 196	0.66 231	0.55 125	0.53 153	0.59 133	0.50 205	0.40 201	0.63 132	0.50 141	0.59 165	0.49 165	0.84 165	0.46 167	0.51 104	0.45 106	0.31 183	0.51 220	0.70 184	0.78 186	0.80 164	0.67 152

UCFNet_RVC	0.56 153	0.78 242	0.45 179	0.59 202	0.55 208	0.52 183	0.39 178	0.58 111	0.40 180	0.59 155	0.60 170	0.82 190	0.45 195	0.32 179	0.70 157	0.42 81	0.50 97	0.50 171	0.67 131	0.45 162	0.56 131	0.47 116	0.38 204	0.41 190	0.77 209	0.71 169	0.65 122	0.86 189

IPLGR	0.57 157	0.55 198	0.37 134	0.43 161	0.38 161	0.36 128	0.23 125	0.62 138	0.30 115	0.56 134	0.68 204	0.61 138	0.32 138	0.29 162	1.73 274	0.47 124	0.56 138	0.56 203	1.09 185	0.54 186	0.53 121	0.81 202	0.20 112	0.32 146	0.71 187	0.97 224	0.73 148	0.57 123

FADNet-RVC-Resample	0.57 157	0.52 188	0.42 162	0.46 169	0.39 163	0.41 145	0.40 180	0.72 203	0.42 192	0.68 213	0.51 146	1.04 222	0.43 189	0.43 217	0.96 218	0.48 130	0.56 138	0.61 223	0.85 166	0.55 191	0.52 114	0.63 163	0.34 192	0.60 236	0.58 150	0.71 169	0.55 85	0.77 177

ICVP	0.58 159	0.49 159	0.67 234	0.50 177	0.48 192	0.52 183	0.36 170	0.60 124	0.45 197	0.61 165	0.58 166	0.61 138	0.56 217	0.30 165	0.67 147	0.64 195	0.58 151	0.51 178	0.72 144	0.51 177	0.58 145	0.74 191	0.59 253	0.47 212	0.60 160	0.75 179	0.74 150	0.72 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 159	0.41 100	0.31 110	0.29 95	0.29 114	0.45 162	0.29 151	0.71 196	0.41 185	0.48 83	0.53 153	0.51 107	0.43 189	0.23 107	0.86 192	0.84 233	0.70 215	0.67 237	1.34 199	0.60 213	0.83 200	0.98 217	0.30 178	0.35 168	0.62 166	0.72 172	0.72 145	0.73 171

CroCo_RVC	0.58 159	0.41 100	0.31 110	0.29 95	0.29 114	0.45 162	0.29 151	0.71 196	0.41 185	0.48 83	0.53 153	0.51 107	0.43 189	0.23 107	0.86 192	0.84 233	0.70 215	0.67 237	1.34 199	0.60 213	0.83 200	0.98 217	0.30 178	0.35 168	0.62 166	0.72 172	0.72 145	0.73 171

sCroCo_RVC	0.58 159	0.42 107	0.29 101	0.28 90	0.29 114	0.39 137	0.22 115	0.60 124	0.41 185	0.53 117	0.43 119	0.48 92	0.50 205	0.24 118	0.75 166	0.99 259	0.75 227	0.63 225	1.02 182	0.56 196	1.10 236	1.36 245	0.28 170	0.39 184	0.63 170	0.63 156	0.93 196	0.64 145

FADNet-RVC	0.58 159	0.50 174	0.37 134	0.51 183	0.42 177	0.39 137	0.56 208	0.68 180	0.36 161	0.64 188	0.50 140	1.13 230	0.45 195	0.34 184	0.91 204	0.53 158	0.54 123	0.45 135	1.20 196	0.51 177	0.54 124	0.52 140	0.33 190	0.51 220	0.57 146	0.75 179	0.64 118	0.81 183

RP	0.58 159	0.57 208	0.72 239	0.62 210	0.56 209	0.57 197	0.64 228	0.63 152	0.61 224	0.42 60	0.81 226	0.78 185	0.53 212	0.43 217	0.68 150	0.48 130	0.53 121	0.44 125	0.64 121	0.45 162	0.51 104	0.54 145	0.37 202	0.44 202	0.62 166	0.59 151	0.83 177	0.77 177

GES	0.59 165	0.52 188	0.37 134	0.39 141	0.40 168	0.53 187	0.37 172	0.59 118	0.40 180	0.56 134	0.60 170	0.50 102	0.30 117	0.41 204	0.98 221	0.63 189	0.67 205	0.55 201	2.28 235	0.56 196	0.70 180	0.56 150	0.31 183	0.42 193	0.48 111	0.48 124	0.65 122	0.68 156

DeepPruner_ROB	0.59 165	0.44 117	0.54 204	0.52 186	0.54 205	0.49 173	0.37 172	0.61 131	0.46 201	0.60 161	0.70 205	0.61 138	0.51 209	0.32 179	1.06 232	0.58 179	0.62 184	0.59 218	0.66 127	0.47 171	0.97 224	0.72 189	0.36 197	0.44 202	0.61 161	1.00 229	0.72 145	0.58 125

PS-NSSS	0.60 167	0.81 248	0.44 175	0.89 243	0.54 205	0.71 227	0.63 226	0.64 159	0.38 175	0.64 188	0.41 116	1.52 248	0.47 200	0.41 204	0.59 112	0.42 81	0.52 112	0.45 135	0.94 176	0.42 155	0.44 66	0.29 48	0.36 197	0.34 164	0.63 170	0.69 164	0.70 140	0.80 181

SACVNet	0.62 168	0.53 194	0.51 197	0.55 195	0.57 212	0.52 183	0.60 217	0.69 187	0.56 218	0.67 211	0.54 159	0.59 133	0.37 172	0.41 204	0.71 161	0.60 184	0.64 192	0.57 208	0.95 177	0.64 231	0.67 171	0.78 199	0.36 197	0.47 212	0.75 202	0.77 185	0.84 179	0.84 186

s12784h	0.62 168	0.68 231	0.47 184	0.65 217	0.44 182	0.34 119	0.24 128	0.61 131	0.31 133	0.60 161	0.44 122	0.81 188	0.55 215	0.25 134	0.62 128	0.50 141	0.62 184	0.38 88	0.74 151	0.36 118	1.26 245	0.47 116	0.18 88	0.30 133	0.70 184	0.74 175	1.39 259	2.07 255

pcwnet_v2	0.62 168	0.46 137	0.50 193	0.62 210	0.49 195	0.61 206	0.46 189	0.66 170	0.45 197	0.65 193	0.79 221	0.64 148	0.86 242	0.53 241	1.15 242	0.55 168	0.59 165	0.51 178	0.83 162	0.41 149	0.55 126	0.47 116	0.34 192	0.43 196	0.75 202	0.76 182	0.85 181	0.95 196

PA-Net	0.64 171	0.67 229	0.66 231	0.50 177	0.66 231	0.50 177	0.64 228	0.65 166	0.73 235	0.54 118	0.52 149	0.58 128	0.58 223	0.59 257	0.93 209	0.57 174	0.46 74	0.54 195	0.61 118	0.54 186	0.49 94	0.66 172	0.36 197	0.52 222	0.64 173	1.24 255	0.64 118	1.32 230
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 172	0.55 198	0.41 159	0.53 189	0.42 177	0.49 173	0.65 233	0.74 211	0.42 192	0.66 203	0.64 186	0.81 188	0.50 205	0.36 192	1.17 244	0.51 148	0.51 108	0.53 189	1.61 214	0.53 180	0.69 177	0.59 151	0.35 196	0.41 190	0.72 190	0.88 204	0.78 162	1.06 208

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 173	0.37 76	0.23 82	0.51 183	0.74 247	0.89 246	0.49 195	0.62 138	0.26 87	1.60 309	0.31 81	2.57 264	0.26 93	0.22 94	0.46 82	0.48 130	0.58 151	0.45 135	0.93 173	0.37 124	0.63 156	0.71 185	0.19 96	0.23 86	0.58 150	0.49 129	0.89 190	1.91 253

R-Stereo Train	0.66 173	0.55 198	0.43 167	0.48 172	0.36 148	0.50 177	0.18 90	0.62 138	0.31 133	0.68 213	0.62 182	0.72 166	0.34 156	0.25 134	0.69 152	0.89 238	0.66 199	0.51 178	2.12 230	0.46 167	0.94 217	1.49 255	0.22 134	0.36 175	0.71 187	0.96 219	0.77 157	1.10 214

RAFT-Stereo	0.66 173	0.55 198	0.43 167	0.48 172	0.36 148	0.50 177	0.18 90	0.62 138	0.31 133	0.68 213	0.62 182	0.72 166	0.34 156	0.25 134	0.69 152	0.89 238	0.66 199	0.51 178	2.12 230	0.46 167	0.94 217	1.49 255	0.22 134	0.36 175	0.71 187	0.96 219	0.77 157	1.10 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 176	0.66 227	0.42 162	1.35 271	1.02 266	1.21 267	0.91 255	0.60 124	0.41 185	0.52 106	0.60 170	0.56 121	0.23 82	1.19 288	0.66 142	0.45 104	0.56 138	0.51 178	0.73 145	0.53 180	0.64 163	0.67 177	0.79 265	0.29 125	0.72 190	0.55 145	0.63 114	0.66 148

NCC-stereo	0.67 176	0.63 221	0.59 213	0.64 214	0.65 226	0.63 212	0.69 238	0.67 173	0.74 238	0.43 62	0.81 226	0.82 190	0.70 233	0.47 225	0.82 180	0.53 158	0.58 151	0.64 229	0.80 159	0.54 186	0.56 131	0.60 155	0.53 242	0.45 207	0.75 202	0.96 219	0.92 194	0.98 200

stereogan	0.67 176	0.67 229	0.62 221	0.68 223	0.73 243	0.75 234	0.64 228	0.70 193	0.57 219	0.51 99	0.64 186	1.08 224	0.62 225	0.44 220	0.83 182	0.55 168	0.56 138	0.51 178	0.91 171	0.59 208	0.59 149	0.69 182	0.47 220	0.46 209	0.59 157	0.67 163	1.16 233	0.87 191

Abc-Net	0.67 176	0.63 221	0.59 213	0.64 214	0.65 226	0.63 212	0.69 238	0.67 173	0.74 238	0.43 62	0.81 226	0.82 190	0.70 233	0.47 225	0.82 180	0.53 158	0.58 151	0.64 229	0.80 159	0.54 186	0.56 131	0.60 155	0.53 242	0.45 207	0.75 202	0.96 219	0.92 194	0.98 200
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 176	0.35 71	0.39 145	0.29 95	0.43 180	0.34 119	0.36 170	0.43 61	1.25 274	0.27 42	0.72 211	0.44 80	2.38 280	0.57 252	1.11 238	0.76 222	0.56 138	0.56 203	0.64 121	0.55 191	0.63 156	2.08 274	0.46 219	0.40 187	0.36 79	0.63 156	0.51 68	0.67 152

MyStereo04	0.68 181	0.52 188	0.57 210	0.44 166	0.37 155	0.35 125	0.26 137	0.68 180	0.45 197	0.62 175	0.45 125	0.68 156	0.34 156	0.25 134	1.00 225	0.68 208	0.56 138	0.53 189	3.39 266	0.56 196	0.92 210	0.64 167	0.27 167	0.41 190	0.77 209	0.92 211	0.96 203	0.66 148

Any-RAFT	0.69 182	0.47 144	0.85 251	0.53 189	0.40 168	0.38 135	0.27 139	0.64 159	0.32 141	0.57 138	0.76 218	0.86 201	0.24 89	0.22 94	0.57 104	0.76 222	0.60 172	0.45 135	2.19 232	0.45 162	1.20 241	0.71 185	0.22 134	0.31 141	0.99 250	1.24 255	0.73 148	1.65 244

FCDSN-DC	0.69 182	0.61 217	0.62 221	0.66 219	0.61 218	0.59 201	0.60 217	0.68 180	0.42 192	0.75 238	0.42 118	0.57 123	0.36 168	0.50 232	2.43 307	0.67 205	0.80 235	0.76 260	0.64 121	0.56 196	0.70 180	0.60 155	0.47 220	0.83 264	0.66 176	0.74 175	0.61 108	0.67 152
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 182	0.73 238	0.66 231	0.57 198	0.56 209	0.51 180	0.45 187	0.70 193	0.57 219	0.68 213	0.71 206	0.66 152	0.48 203	0.39 198	0.93 209	0.72 215	0.65 196	0.57 208	0.76 155	0.57 201	0.74 188	0.88 209	0.49 227	0.60 236	0.98 247	0.95 216	0.85 181	1.16 221

GANet-ADL	0.70 185	0.59 210	0.52 198	0.60 205	0.57 212	0.61 206	0.46 189	0.68 180	0.52 208	0.65 193	0.67 201	0.76 181	0.43 189	0.39 198	1.08 235	0.79 230	0.68 207	0.52 185	1.84 222	0.64 231	0.66 167	0.86 207	0.42 214	0.43 196	0.70 184	0.87 202	0.97 206	0.89 193

MLCV	0.70 185	0.49 159	0.53 200	0.73 229	0.50 196	0.65 216	0.43 185	0.81 235	0.41 185	0.71 227	0.88 233	1.01 216	0.81 239	0.28 155	0.92 207	0.43 88	0.65 196	0.52 185	2.47 245	0.45 162	0.55 126	0.72 189	0.39 208	0.54 226	0.69 181	0.80 191	0.83 177	0.72 168

GEStereo_RVC	0.71 187	0.59 210	0.40 150	0.54 192	0.50 196	0.61 206	0.51 197	0.71 196	0.41 185	0.59 155	0.51 146	0.76 181	0.46 198	0.39 198	0.96 218	0.92 242	0.78 230	0.75 257	1.94 225	0.62 226	0.80 195	1.37 246	0.31 183	0.52 222	0.61 161	0.63 156	0.86 186	1.12 217

RAFT-Test	0.72 188	0.50 174	0.46 180	0.52 186	0.34 140	0.41 145	0.29 151	0.73 206	0.30 115	0.62 175	0.72 211	0.68 156	0.31 129	0.22 94	0.71 161	1.03 264	0.62 184	0.50 171	2.89 258	0.66 234	1.72 263	1.14 232	0.23 144	0.29 125	0.80 218	0.96 219	0.95 200	0.91 194

cross-raft	0.73 189	0.56 203	0.46 180	0.43 161	0.33 131	0.40 143	0.27 139	0.73 206	0.33 146	0.65 193	0.60 170	0.74 172	0.30 117	0.23 107	0.76 167	0.96 250	0.63 189	0.48 158	2.91 259	0.59 208	1.81 269	1.31 243	0.22 134	0.32 146	0.82 222	0.94 215	0.93 196	1.01 204

RTSC	0.73 189	0.49 159	0.46 180	0.47 171	0.51 199	0.55 193	0.56 208	0.67 173	0.68 232	0.54 118	0.79 221	0.57 123	0.57 221	0.41 204	1.92 282	0.77 224	0.96 259	0.58 213	1.36 202	0.56 196	0.85 204	1.11 227	0.31 183	0.53 225	0.58 150	0.65 161	0.95 200	1.26 228

MSMDNet	0.73 189	0.52 188	0.48 187	0.35 129	0.34 140	0.45 162	0.33 163	0.69 187	0.30 115	0.63 181	0.60 170	0.71 164	0.35 163	0.23 107	0.78 168	1.05 266	0.63 189	0.50 171	2.88 257	0.81 256	1.59 258	1.80 270	0.23 144	0.29 125	0.74 197	0.89 206	0.85 181	0.76 176

NaN_ROB	0.73 189	0.59 210	0.61 220	0.64 214	0.78 251	0.53 187	0.48 192	0.87 243	0.63 227	0.73 233	0.61 177	1.96 258	0.62 225	0.45 222	0.84 186	0.55 168	0.56 138	0.54 195	0.73 145	0.55 191	0.52 114	0.51 135	0.38 204	0.64 242	0.83 224	1.11 244	0.94 198	1.64 243

SGM-Forest	0.73 189	0.71 235	0.40 150	1.13 259	0.64 225	0.74 233	0.45 187	0.68 180	0.39 178	0.61 165	0.44 122	1.16 231	1.06 246	0.49 228	0.86 192	0.61 187	0.55 132	0.46 146	0.68 133	0.44 160	0.61 151	0.49 123	0.45 217	0.44 202	0.90 234	0.86 199	1.95 285	1.47 235
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 194	0.77 240	0.57 210	0.54 192	0.61 218	0.63 212	0.61 222	0.53 87	0.65 229	0.58 150	0.81 226	2.35 263	0.46 198	0.43 217	0.79 172	0.63 189	0.85 242	0.57 208	0.83 162	0.55 191	0.72 183	1.09 226	0.45 217	0.49 219	0.63 170	0.74 175	1.39 259	0.86 189

EKT-Stereo	0.75 195	0.64 223	0.54 204	0.59 202	0.47 189	0.60 203	0.73 240	0.71 196	0.29 107	0.63 181	0.66 194	0.73 169	0.30 117	0.26 145	0.86 192	1.22 285	0.68 207	0.76 260	1.46 205	0.60 213	1.75 266	1.74 268	0.21 121	0.32 146	0.93 238	0.81 193	1.06 220	0.72 168

TRStereo	0.75 195	0.83 253	1.19 277	0.56 196	0.34 140	1.42 276	0.48 192	0.68 180	0.28 100	0.65 193	0.46 129	1.10 227	0.27 100	0.22 94	0.70 157	0.85 235	0.57 147	0.48 158	1.85 223	0.50 174	0.73 186	0.87 208	0.18 88	0.27 114	0.78 211	1.22 254	1.78 281	1.09 210

EAI-Stereo	0.75 195	0.49 159	0.50 193	0.51 183	0.46 186	0.56 196	0.60 217	0.73 206	0.32 141	0.63 181	0.72 211	0.82 190	0.26 93	0.24 118	1.05 230	0.96 250	0.60 172	0.49 165	3.00 260	0.62 226	0.82 198	1.13 230	0.19 96	0.31 141	0.78 211	0.70 168	1.55 271	1.17 222

HSM-Net_RVC	0.75 195	0.53 194	0.60 218	0.77 234	0.62 224	0.61 206	0.37 172	0.76 219	0.49 204	0.74 234	1.71 277	1.32 239	0.80 238	0.36 192	0.72 164	0.55 168	0.64 192	0.53 189	0.78 157	0.53 180	0.67 171	0.89 211	0.43 215	0.64 242	0.94 241	1.09 241	1.07 221	1.04 207
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GCAP-BAT	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

test_for_model	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

testlalala2	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

testlalala	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

testlalala_base	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

GCAP-Stereo	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

RGC	0.76 199	0.72 236	0.99 262	0.70 224	0.71 241	0.76 237	0.57 211	0.74 211	0.74 238	0.56 134	0.96 241	0.83 194	0.85 241	0.56 247	0.93 209	0.60 184	0.62 184	0.56 203	0.93 173	0.61 222	0.66 167	0.71 185	0.51 239	0.56 229	0.81 219	1.01 232	0.99 210	1.19 224

NOSS_ROB	0.76 199	0.84 257	0.50 193	0.72 227	0.61 218	0.75 234	0.52 199	0.80 230	0.54 212	0.70 224	0.62 182	0.62 146	0.86 242	0.62 258	1.14 241	1.10 272	0.78 230	0.69 246	0.73 145	0.60 213	0.88 205	0.67 177	0.50 231	0.71 248	0.86 231	0.95 216	1.38 258	0.85 187

GANetREF_RVC	0.77 207	0.74 239	0.68 236	0.76 233	0.65 226	0.69 224	0.60 217	0.99 257	0.73 235	0.93 268	0.52 149	1.33 240	0.72 235	0.44 220	0.85 190	0.57 174	0.67 205	0.63 225	1.13 191	0.61 222	0.77 191	0.63 163	0.59 253	0.71 248	0.89 233	0.90 208	1.15 230	0.99 202
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
Reg-Stereo(zero)	0.78 208	0.47 144	0.56 208	0.39 141	0.28 107	0.41 145	0.35 166	0.75 215	0.36 161	0.62 175	6.09 312	0.78 185	0.32 138	0.27 152	0.41 70	0.63 189	0.58 151	0.45 135	1.51 206	0.42 155	0.65 164	0.62 161	0.21 121	0.32 146	0.55 141	0.78 186	1.26 246	1.09 210

HI	0.78 208	0.47 144	0.56 208	0.39 141	0.28 107	0.41 145	0.35 166	0.75 215	0.36 161	0.62 175	6.09 312	0.78 185	0.32 138	0.27 152	0.41 70	0.63 189	0.58 151	0.45 135	1.51 206	0.42 155	0.65 164	0.62 161	0.21 121	0.32 146	0.55 141	0.78 186	1.26 246	1.09 210

CASS	0.79 210	0.55 198	0.53 200	0.65 217	0.54 205	0.59 201	0.53 200	0.78 227	0.52 208	0.71 227	0.75 217	0.67 154	0.47 200	0.28 155	0.83 182	0.67 205	0.98 260	0.56 203	1.60 213	0.58 204	2.74 283	1.44 249	0.38 204	0.35 168	0.84 228	0.81 193	0.90 191	1.02 205
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 210	0.34 61	0.20 55	0.24 72	0.22 66	0.21 52	0.15 73	0.58 111	0.21 53	0.57 138	0.39 111	0.45 84	0.15 44	0.19 71	0.56 101	0.54 166	0.54 123	0.40 102	0.53 83	0.30 82	0.65 164	0.54 145	0.20 112	0.22 74	0.30 48	0.39 92	1.31 251	11.04 316

Anonymous3	0.79 210	0.59 210	0.42 162	0.37 135	0.42 177	0.57 197	0.50 196	0.80 230	0.64 228	0.68 213	0.49 135	1.48 244	0.54 213	0.31 172	1.53 262	1.42 299	0.88 248	0.82 269	1.45 204	0.69 243	1.31 248	1.30 242	0.40 209	0.40 187	0.74 197	0.86 199	1.03 219	0.71 166

model_zeroshot	0.80 213	0.46 137	0.42 162	0.42 156	0.39 163	0.43 154	0.27 139	0.72 203	0.36 161	0.64 188	0.66 194	0.97 211	0.29 107	0.24 118	1.05 230	0.92 242	0.69 213	0.54 195	3.03 261	0.73 247	1.21 242	1.20 237	0.22 134	0.38 182	0.84 228	1.14 247	1.08 222	2.21 261

MSKI-zero shot	0.84 214	0.49 159	0.43 167	0.41 152	0.35 144	0.46 168	0.32 160	0.76 219	0.30 115	0.65 193	0.92 237	0.83 194	0.32 138	0.22 94	0.62 128	1.08 269	0.64 192	0.47 152	3.14 264	0.61 222	2.23 275	1.58 260	0.20 112	0.38 182	0.96 245	1.47 273	1.24 244	1.60 240

HH	0.84 214	0.34 61	0.99 262	0.42 156	0.36 148	0.51 180	0.42 183	0.69 187	0.34 151	0.65 193	0.38 105	1.03 218	0.26 93	0.28 155	0.66 142	1.37 293	0.61 178	0.53 189	2.39 241	0.60 213	3.55 301	1.64 262	0.25 155	0.33 160	0.83 224	1.05 238	1.09 224	1.12 217

HanStereo	0.84 214	0.34 61	0.99 262	0.42 156	0.36 148	0.51 180	0.42 183	0.69 187	0.34 151	0.65 193	0.38 105	1.03 218	0.26 93	0.28 155	0.66 142	1.37 293	0.61 178	0.53 189	2.39 241	0.60 213	3.55 301	1.64 262	0.25 155	0.33 160	0.83 224	1.05 238	1.09 224	1.12 217

test-1	0.84 214	0.34 61	0.50 193	0.37 135	0.40 168	0.60 203	0.37 172	0.73 206	0.38 175	0.68 213	0.71 206	1.08 224	0.40 181	0.25 134	0.79 172	0.91 241	0.63 189	0.58 213	2.22 234	0.58 204	1.17 240	3.78 298	0.22 134	0.36 175	0.81 219	1.15 248	1.10 227	1.59 239

LALA_ROB	0.86 218	0.97 267	0.67 234	0.63 212	0.69 234	0.83 240	0.67 235	0.70 193	0.80 243	0.68 213	1.10 252	2.61 266	0.58 223	0.51 234	1.11 238	0.67 205	0.86 243	0.72 250	0.89 169	0.67 238	0.80 195	1.00 220	0.49 227	0.59 234	0.73 195	0.92 211	1.16 233	1.10 214

ETE_ROB	0.87 219	0.90 260	0.58 212	0.67 220	0.69 234	0.85 241	0.60 217	0.66 170	0.89 254	0.64 188	1.09 250	2.63 267	0.54 213	0.54 242	1.00 225	0.72 215	0.91 252	0.63 225	0.99 181	0.66 234	0.88 205	1.08 225	0.50 231	0.59 234	0.78 211	0.92 211	1.48 269	1.17 222

FC-DCNN	0.88 220	0.96 265	1.23 281	1.36 273	0.93 259	1.26 271	0.82 246	0.91 248	0.78 241	0.87 264	0.63 185	1.08 224	0.42 185	0.56 247	0.88 200	0.69 209	0.81 238	0.68 243	0.81 161	0.59 208	0.78 192	0.59 151	0.50 231	0.77 260	1.11 263	0.99 227	1.21 239	1.57 238

dad	0.89 221	0.57 208	0.37 134	1.42 274	0.65 226	0.75 234	2.23 288	1.43 283	0.36 161	0.93 268	0.38 105	0.85 197	0.76 237	0.32 179	0.97 220	0.52 156	0.78 230	0.45 135	1.87 224	0.41 149	0.74 188	0.41 82	0.30 178	0.47 212	1.15 267	0.47 119	2.64 302	1.96 254

FADNet_RVC	0.92 222	0.69 232	0.55 207	0.88 242	0.75 249	0.54 191	0.51 197	0.77 224	0.54 212	0.70 224	0.96 241	1.36 241	1.06 246	0.54 242	1.85 280	0.64 195	0.80 235	0.90 273	3.34 265	0.76 248	1.00 226	1.13 230	0.37 202	0.60 236	0.66 176	0.87 202	0.97 206	1.14 220

ADCP+	0.92 222	0.59 210	0.62 221	0.44 166	0.45 183	0.55 193	0.85 249	0.65 166	1.81 291	0.48 83	1.10 252	1.62 252	0.33 144	0.42 214	1.03 229	0.52 156	0.52 112	0.48 158	1.19 194	0.38 128	0.58 145	0.60 155	0.32 188	0.30 133	0.66 176	3.45 313	0.77 157	4.14 293

iResNet	0.92 222	0.56 203	0.62 221	0.72 227	0.68 232	0.96 249	0.55 206	0.95 250	0.57 219	0.67 211	0.82 231	1.41 243	1.51 264	0.31 172	1.49 261	0.66 204	0.75 227	0.67 237	4.08 272	0.68 240	0.72 183	0.63 163	0.41 211	0.83 264	0.72 190	0.91 210	1.02 217	0.87 191

CSAN	0.93 225	0.83 253	0.75 242	0.86 240	0.82 252	0.73 229	0.61 222	0.97 256	0.94 261	0.94 272	0.73 216	1.96 258	1.56 265	0.49 228	0.98 221	0.63 189	0.74 225	0.66 235	1.09 185	0.71 245	0.78 192	0.63 163	0.53 242	0.76 257	0.98 247	1.49 277	1.21 239	1.63 242

FC-DCNN v2	0.94 226	0.98 268	1.28 286	1.47 277	0.95 261	1.33 273	0.82 246	1.05 264	0.80 243	0.87 264	0.66 194	1.11 229	0.67 232	0.56 247	0.91 204	0.69 209	0.81 238	0.68 243	0.83 162	0.59 208	0.78 192	0.59 151	0.50 231	0.78 262	1.25 274	1.09 241	1.35 255	1.89 250

IGEV_Zeroshot_test	0.95 227	0.47 144	1.24 282	1.15 261	0.46 186	0.60 203	0.65 233	0.81 235	0.36 161	0.66 203	1.86 281	0.94 207	0.30 117	0.26 145	0.66 142	1.14 276	0.60 172	0.48 158	2.56 247	0.63 230	2.23 275	2.36 279	0.21 121	0.37 180	1.00 253	1.03 237	1.17 235	1.48 237

DAS	0.95 227	0.61 217	0.48 187	0.78 236	0.61 218	0.68 222	0.59 213	0.84 240	0.93 258	0.65 193	1.58 272	1.66 253	1.06 246	0.34 184	0.95 215	0.92 242	0.92 254	0.73 253	1.77 218	1.03 273	1.73 264	1.11 227	0.47 220	0.92 270	0.93 238	1.00 229	1.39 259	0.96 197

SepStereo	0.95 227	0.61 217	0.48 187	0.78 236	0.61 218	0.68 222	0.59 213	0.84 240	0.93 258	0.65 193	1.58 272	1.66 253	1.06 246	0.34 184	0.95 215	0.92 242	0.92 254	0.73 253	1.77 218	1.03 273	1.73 264	1.11 227	0.47 220	0.92 270	0.93 238	1.00 229	1.39 259	0.96 197

PSMNet-ADL	0.96 230	0.62 220	0.66 231	0.67 220	0.70 240	0.66 219	0.58 212	0.74 211	0.60 223	0.85 262	5.03 305	0.95 210	1.26 257	0.45 222	0.89 201	1.03 264	0.68 207	0.54 195	2.03 228	0.68 240	0.84 202	0.79 201	0.54 246	0.47 212	0.73 195	0.95 216	1.32 252	0.63 143

CC-Net-ROB	0.96 230	1.18 278	0.70 237	1.56 278	1.06 268	1.63 282	1.20 271	0.79 228	0.61 224	0.81 254	0.56 162	3.07 275	0.57 221	0.85 278	0.68 150	0.44 93	0.71 221	0.63 225	1.40 203	0.57 201	0.58 145	0.43 96	1.91 295	0.46 209	0.83 224	0.83 197	0.77 157	1.20 225

GwcNet-ADL	0.97 232	0.83 253	0.81 247	0.91 246	0.68 232	0.70 225	0.53 200	0.77 224	0.50 205	0.72 230	5.46 308	1.20 234	0.65 230	0.46 224	0.81 177	0.95 247	0.72 223	0.56 203	1.26 198	0.71 245	0.67 171	0.78 199	0.59 253	0.56 229	0.79 214	0.98 225	0.85 181	1.75 248

SHD	0.97 232	0.56 203	0.73 240	0.75 230	0.69 234	0.66 219	0.61 222	0.99 257	0.94 261	0.77 243	1.00 244	0.94 207	1.29 259	0.54 242	2.21 295	0.98 255	0.95 257	0.70 247	2.01 227	0.80 252	1.12 237	1.71 266	0.47 220	0.77 260	0.91 235	1.01 232	0.91 192	1.22 227

ADCRef	1.01 234	0.65 224	0.48 187	0.39 141	0.47 189	0.65 216	0.68 237	0.61 131	1.08 267	0.52 106	0.64 186	0.75 173	0.43 189	0.38 197	1.56 264	0.72 215	0.61 178	0.59 218	1.53 209	0.58 204	0.66 167	0.71 185	0.50 231	0.43 196	0.75 202	1.25 258	0.82 170	8.96 314

AMNet	1.02 235	0.98 268	0.95 258	0.98 252	1.01 263	1.03 254	0.96 261	0.87 243	0.93 258	0.97 274	1.02 246	1.10 227	0.74 236	1.06 286	0.99 224	1.09 271	1.17 269	1.04 285	1.08 184	1.05 275	1.13 238	1.04 223	0.82 269	0.98 275	1.01 255	1.07 240	1.20 238	1.27 229

XQC	1.03 236	0.90 260	0.71 238	0.91 246	0.92 258	0.92 248	0.86 251	1.06 267	0.90 255	0.84 260	1.11 255	1.03 218	1.30 261	0.71 269	2.04 285	0.95 247	0.87 244	0.67 237	1.64 215	0.78 250	1.00 226	1.67 265	0.62 256	0.73 252	1.09 262	1.47 273	1.26 246	0.97 199

iRaft-Stereo_20w	1.06 237	0.49 159	1.34 289	1.18 263	0.46 186	0.78 238	0.46 189	0.76 219	0.37 170	0.74 234	6.16 315	0.84 196	0.29 107	0.26 145	0.81 177	0.97 252	0.59 165	0.44 125	1.72 216	0.61 222	1.04 229	1.56 259	0.21 121	0.25 105	0.92 237	1.31 264	1.45 267	2.71 272

RTS	1.09 238	0.59 210	0.59 213	0.60 205	0.58 215	0.96 249	0.90 253	0.80 230	0.88 251	0.59 155	0.71 206	1.28 237	0.62 225	0.51 234	2.04 285	0.98 255	1.19 270	0.77 262	2.33 238	0.85 259	0.96 221	1.16 233	0.49 227	0.65 244	1.23 269	4.43 316	1.15 230	1.45 233

RTSA	1.09 238	0.59 210	0.59 213	0.60 205	0.58 215	0.96 249	0.90 253	0.80 230	0.88 251	0.59 155	0.71 206	1.28 237	0.62 225	0.51 234	2.04 285	0.98 255	1.19 270	0.77 262	2.33 238	0.85 259	0.96 221	1.16 233	0.49 227	0.65 244	1.23 269	4.43 316	1.15 230	1.45 233

ITSA-stereo	1.12 240	0.72 236	0.59 213	1.20 265	0.84 254	0.64 215	0.64 228	0.95 250	0.78 241	0.84 260	2.54 288	1.39 242	1.23 255	0.81 275	1.20 245	1.01 261	0.83 240	0.67 237	1.56 210	0.62 226	1.08 235	1.46 252	0.56 250	0.71 248	0.95 243	1.27 260	0.99 210	4.08 292

DCVSM-stereo	1.13 241	0.66 227	0.79 245	0.89 243	0.65 226	1.15 263	0.73 240	0.95 250	0.82 247	1.04 278	4.18 299	3.75 286	1.45 262	0.49 228	0.83 182	0.86 236	0.69 213	0.60 221	2.08 229	0.87 261	1.06 233	0.77 197	0.84 270	0.72 251	0.74 197	0.89 206	0.98 209	1.09 210

CBMV	1.15 242	0.84 257	0.60 218	0.85 239	0.76 250	0.73 229	0.48 192	0.87 243	0.80 243	0.81 254	0.61 177	2.86 270	0.81 239	0.52 238	1.31 251	1.17 280	0.91 252	0.74 255	2.40 243	0.66 234	1.57 257	0.76 195	0.48 225	1.06 280	0.99 250	1.09 241	2.25 289	4.25 294
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 243	0.70 233	1.06 270	0.60 205	0.71 241	0.70 225	0.98 262	0.83 238	1.55 287	0.76 241	1.40 267	1.00 213	2.46 282	0.57 252	2.17 293	0.99 259	1.15 268	0.90 273	2.37 240	0.95 265	1.63 260	2.05 273	0.44 216	0.98 275	0.81 219	0.80 191	1.24 244	2.15 258

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 244	0.49 159	1.28 286	0.75 230	0.41 174	1.04 256	0.67 235	0.77 224	0.52 208	0.78 247	5.67 311	1.03 218	0.35 163	0.26 145	0.86 192	1.39 297	0.68 207	0.70 247	2.61 251	0.64 231	2.89 287	2.21 276	0.19 96	0.43 196	1.03 258	1.15 248	1.35 255	2.41 266

DeepPrunerF	1.22 245	0.49 159	0.39 145	0.58 199	2.86 307	0.49 173	0.55 206	0.52 83	0.58 222	0.43 62	0.67 201	0.43 77	0.32 138	0.42 214	1.64 268	0.75 221	0.58 151	0.46 146	0.93 173	0.46 167	0.61 151	0.53 143	0.40 209	0.35 168	15.32 328	0.82 196	0.65 122	0.62 139

ccs_rob	1.25 246	0.79 244	0.64 227	0.86 240	0.60 217	0.89 246	0.83 248	0.99 257	0.51 207	0.77 243	6.27 317	5.90 298	1.10 250	0.51 234	1.08 235	1.10 272	0.68 207	0.66 235	1.15 192	0.70 244	1.56 256	1.66 264	0.50 231	0.54 226	0.69 181	0.78 186	0.86 186	1.20 225

ADCL	1.27 247	0.82 251	0.64 227	0.60 205	0.53 201	0.73 229	0.91 255	0.75 215	2.78 310	0.68 213	1.01 245	0.86 201	0.50 205	0.50 232	1.27 248	0.64 195	0.66 199	0.57 208	1.20 196	0.60 213	0.98 225	0.88 209	0.50 231	0.47 212	1.60 287	1.50 278	0.88 189	11.30 317

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 248	0.90 260	0.63 225	1.27 268	0.90 257	1.21 267	2.21 286	1.27 272	1.18 272	1.00 276	0.91 236	1.80 257	1.16 253	1.07 287	1.48 260	0.77 224	0.70 215	0.58 213	2.75 255	0.67 238	1.39 252	2.93 287	0.85 272	0.73 252	1.47 282	1.68 283	1.33 253	2.96 277

FBW_ROB	1.34 249	1.42 284	1.08 273	2.01 284	1.42 284	1.37 275	1.63 279	0.99 257	0.70 233	0.72 230	1.02 246	2.05 261	0.91 244	1.47 293	1.24 247	0.60 184	0.88 248	0.65 233	6.08 284	0.59 208	1.06 233	0.81 202	1.48 292	1.12 286	0.99 250	1.20 251	0.99 210	1.66 245

UDG	1.35 250	2.24 292	0.81 247	2.58 285	2.45 298	2.48 288	2.57 290	0.76 219	0.86 249	0.77 243	1.08 249	1.51 246	0.56 217	2.59 298	1.06 232	0.69 209	1.89 291	0.80 268	2.31 236	0.97 268	1.24 244	0.98 217	1.43 291	0.62 239	0.74 197	0.81 193	0.95 200	0.81 183

DDUNet	1.38 251	2.18 290	0.79 245	2.67 288	2.43 297	2.57 289	2.52 289	0.80 230	0.84 248	0.63 181	0.94 238	1.57 251	0.45 195	2.65 302	0.94 213	0.78 227	1.99 293	0.75 257	2.31 236	0.91 264	1.16 239	0.97 216	2.71 299	0.56 229	0.72 190	0.71 169	0.97 206	0.85 187

PVD	1.47 252	1.04 272	1.44 291	1.10 257	1.09 272	1.19 265	1.07 265	1.91 302	2.05 296	0.79 250	1.49 270	1.54 249	1.91 272	0.89 281	2.26 299	1.35 290	1.39 277	1.09 290	2.41 244	1.14 281	1.51 255	1.98 272	0.79 265	1.08 283	1.49 284	1.82 286	1.67 276	2.10 256

SAMSARA	1.50 253	0.79 244	1.00 266	0.93 249	0.88 256	0.86 244	0.93 257	1.57 289	1.25 274	0.96 273	1.09 250	1.27 235	2.59 283	0.83 276	2.58 309	1.19 283	1.04 263	0.91 276	2.56 247	0.99 271	1.77 268	2.23 277	0.56 250	0.98 275	2.63 298	2.81 303	2.62 301	2.56 270

MFMNet_re	1.51 254	1.18 278	1.12 276	1.29 269	1.16 274	1.63 282	1.32 274	1.30 277	1.63 288	1.14 284	1.38 266	2.64 268	1.63 268	0.90 282	2.27 300	1.35 290	1.58 282	1.32 304	3.69 267	1.24 288	2.10 272	1.26 241	1.16 281	1.24 292	1.11 263	1.02 236	1.59 273	1.60 240

S-Stereo	1.54 255	0.81 248	0.83 250	1.15 261	1.16 274	1.29 272	1.56 277	1.02 262	1.09 268	1.25 291	4.20 300	4.10 291	1.10 250	0.66 263	2.16 292	1.63 304	0.90 251	1.05 286	2.20 233	1.10 278	1.26 245	3.12 290	1.31 290	1.17 290	0.84 228	1.18 250	1.21 239	2.18 259

ADCMid	1.56 256	0.92 264	0.99 262	0.70 224	0.86 255	1.05 257	1.37 275	1.29 275	1.77 290	0.75 238	1.75 278	1.27 235	1.48 263	0.69 267	2.18 294	1.07 268	0.98 260	0.79 266	2.74 254	0.80 252	1.31 248	1.74 268	1.06 280	0.70 247	1.01 255	1.53 279	1.02 217	10.33 315

FAT-Stereo	1.57 257	0.78 242	1.44 291	1.10 257	1.32 281	1.05 257	0.87 252	1.28 274	0.86 249	1.21 288	5.46 308	3.07 275	1.28 258	0.66 263	1.73 274	1.34 287	0.89 250	0.94 279	1.83 221	1.08 276	2.02 271	3.90 299	0.71 259	0.98 275	0.86 231	1.21 253	1.42 265	3.03 279

HBP-ISP	1.60 258	0.86 259	0.90 256	0.98 252	0.69 234	0.85 241	0.56 208	0.89 247	0.48 203	0.82 257	0.79 221	0.97 211	0.36 168	0.69 267	11.97 326	5.83 322	0.70 215	0.67 237	0.70 140	0.62 226	1.05 231	5.90 314	0.50 231	0.62 239	0.82 222	1.01 232	2.01 287	1.06 208

SANet	1.61 259	0.91 263	1.10 275	1.04 255	1.05 267	1.25 270	0.77 243	1.76 298	1.81 291	0.77 243	1.24 256	6.63 302	5.08 295	0.83 276	1.56 264	0.77 224	1.24 274	0.90 273	1.58 211	0.82 257	1.05 231	1.00 220	0.90 273	1.27 293	1.32 276	1.93 288	1.88 283	3.10 281

AnyNet_C32	1.64 260	0.65 224	0.74 241	0.67 220	0.73 243	0.86 244	1.14 266	0.95 250	3.12 313	0.75 238	1.53 271	0.94 207	0.64 229	0.67 265	1.83 279	1.11 274	1.06 267	0.95 280	1.78 220	0.76 248	1.76 267	1.71 266	0.66 258	0.85 267	1.13 265	2.68 302	1.17 235	13.55 319

pmcnn	1.66 261	0.80 247	0.52 198	1.19 264	1.01 263	1.21 267	0.93 257	0.96 255	0.54 212	0.74 234	2.66 290	3.98 290	5.06 294	0.31 172	1.65 270	1.40 298	1.20 272	0.91 276	3.99 270	0.95 265	4.45 311	1.02 222	0.90 273	0.90 269	1.07 260	1.01 232	2.43 296	3.03 279

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 262	1.25 281	1.05 268	1.56 278	1.08 270	1.20 266	3.18 298	1.50 286	2.10 298	1.30 295	0.98 243	1.50 245	1.04 245	1.66 294	1.71 271	1.18 281	0.84 241	1.01 282	6.24 285	1.15 284	1.43 253	3.23 292	1.19 282	1.14 287	1.52 285	1.29 262	1.09 224	2.78 274

MFN_U_SF_RVC	1.68 263	1.06 273	0.88 254	1.25 267	1.01 263	1.53 279	2.07 284	1.38 282	1.17 271	1.51 303	2.95 292	2.00 260	1.57 266	2.05 296	2.38 305	0.98 255	0.87 244	0.82 269	6.78 288	1.11 280	2.21 274	2.38 280	0.65 257	1.11 285	1.23 269	1.33 267	1.28 249	1.69 247

CBMV_ROB	1.71 264	0.79 244	0.65 230	1.35 271	1.07 269	1.01 252	0.74 242	1.01 261	0.54 212	0.72 230	0.81 226	9.80 317	5.90 300	0.57 252	1.42 255	0.69 209	0.80 235	0.58 213	5.38 278	1.22 286	0.95 220	0.55 149	0.53 242	0.62 239	1.22 268	1.45 272	2.72 304	2.94 276

gcap-zeroshot	1.75 265	0.44 117	0.89 255	0.59 202	0.36 148	0.55 193	0.29 151	0.74 211	0.29 107	0.74 234	0.76 218	1.18 233	0.33 144	0.24 118	0.78 168	0.97 252	0.61 178	0.53 189	29.80 322	0.80 252	1.04 229	1.45 251	0.23 144	0.34 164	0.75 202	0.99 227	0.96 203	0.75 174

edge stereo	1.82 266	1.16 277	2.22 303	1.46 276	1.28 278	1.58 280	1.38 276	1.67 295	1.30 276	1.20 287	3.42 296	4.33 293	2.26 278	0.80 274	1.41 254	1.46 300	1.05 265	0.83 272	5.42 279	0.97 268	1.34 250	3.76 296	0.95 278	0.88 268	1.26 275	1.20 251	1.70 278	2.91 275

G-Net	1.86 267	1.00 270	1.28 286	0.89 243	0.93 259	1.10 260	0.77 243	1.63 291	2.07 297	0.99 275	2.89 291	7.30 308	1.67 269	0.55 245	1.45 256	1.75 307	1.04 263	0.93 278	2.87 256	2.72 318	1.89 270	1.47 253	0.80 267	1.02 279	1.06 259	1.71 284	2.82 305	5.60 301

ADCS	1.88 268	1.06 273	0.98 261	0.93 249	1.10 273	1.09 259	1.14 266	1.27 272	2.49 304	0.89 266	1.36 265	1.51 246	2.92 287	0.86 279	3.30 312	2.26 313	1.46 281	1.26 299	3.10 263	1.29 290	2.48 279	2.88 285	0.80 267	1.10 284	1.33 278	4.48 318	1.41 264	6.08 304

SQANet	1.90 269	2.70 297	1.03 267	3.09 295	2.17 292	3.29 294	2.70 292	0.95 250	0.65 229	1.00 276	0.71 206	2.69 269	1.10 250	2.30 297	0.78 168	0.55 168	1.02 262	0.72 250	9.92 301	0.68 240	2.11 273	1.25 239	3.28 300	0.58 233	0.98 247	1.31 264	1.33 253	2.34 263

SPS-STEREO	1.93 270	1.27 282	1.21 279	1.60 280	1.34 282	1.44 277	1.17 269	1.66 292	1.36 281	1.38 298	3.67 297	3.02 274	1.29 259	1.05 285	1.85 280	1.83 309	1.58 282	1.37 306	8.86 297	1.34 291	3.07 292	1.47 253	1.27 287	1.37 295	1.42 281	1.28 261	2.02 288	1.89 250
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 271	1.18 278	1.26 284	1.45 275	1.28 278	1.10 260	2.21 286	1.88 300	1.41 282	1.33 296	1.32 262	2.29 262	2.23 275	1.25 291	4.58 317	1.87 310	2.55 302	1.13 294	2.73 253	1.63 303	3.69 304	3.33 293	1.26 283	2.09 317	1.93 292	1.47 273	1.59 273	2.77 273

AnyNet_C01	2.06 272	1.08 275	1.06 270	1.14 260	1.08 270	1.01 252	2.69 291	1.69 296	2.66 307	1.21 288	1.67 275	2.90 272	2.60 284	0.95 284	3.65 313	4.02 320	2.09 294	2.21 320	3.08 262	1.56 300	3.30 298	2.89 286	1.26 283	1.15 288	1.80 290	1.43 271	1.51 270	3.90 290

ADCPNet	2.08 273	0.77 240	0.87 253	0.83 238	1.21 276	0.85 241	1.59 278	1.02 262	1.35 279	0.83 259	1.97 282	1.01 216	7.76 306	0.75 272	2.35 304	1.16 279	0.95 257	0.71 249	4.05 271	0.97 268	1.30 247	1.61 261	0.72 260	0.76 257	1.52 285	1.96 291	1.21 239	16.04 322

DDVS	2.32 274	0.70 233	0.82 249	0.70 224	0.74 247	0.73 229	0.59 213	1.09 269	0.88 251	0.80 251	34.26 333	3.93 288	1.16 253	0.52 238	1.09 237	1.35 290	0.73 224	0.65 233	1.95 226	0.95 265	1.67 262	2.27 278	0.48 225	0.56 229	0.69 181	0.84 198	1.21 239	1.35 231

Ntro	2.32 274	3.40 314	1.53 293	3.55 303	2.52 300	3.71 304	3.36 299	1.11 270	1.05 266	1.16 285	0.90 235	2.93 273	1.24 256	2.72 304	1.00 225	0.64 195	1.40 278	0.82 269	10.96 304	1.14 281	2.72 282	3.19 291	4.26 306	0.73 252	1.24 272	1.59 281	1.56 272	2.31 262

RainbowNet	2.32 274	2.93 302	1.87 299	3.34 301	2.57 301	3.50 296	3.49 302	1.29 275	0.92 256	1.53 306	0.89 234	3.18 277	2.31 279	2.94 305	1.30 250	0.90 240	1.61 285	1.00 281	5.61 280	1.51 295	2.82 286	4.18 301	4.25 305	0.97 273	1.32 276	1.58 280	1.71 279	3.00 278

otaku	2.33 277	3.05 306	1.19 277	3.36 302	2.37 295	3.56 299	3.08 297	1.05 264	0.98 264	1.13 281	0.80 225	2.88 271	1.62 267	2.59 298	0.95 215	0.64 195	1.23 273	0.75 257	13.16 309	1.09 277	2.47 278	2.63 282	4.75 310	0.75 256	1.13 265	1.38 270	1.69 277	2.52 269

ACVNet-4b	2.35 278	2.75 300	1.60 295	3.13 296	2.29 294	3.52 298	3.67 305	1.35 279	1.35 279	1.27 292	0.72 211	3.26 279	2.62 285	3.04 307	0.98 221	0.78 227	2.13 295	1.02 283	9.04 298	1.23 287	2.74 283	3.39 295	4.08 303	0.92 270	1.24 272	1.29 262	1.46 268	2.48 268

ACVNet_1	2.47 279	3.23 309	2.35 305	4.40 309	2.93 311	3.77 306	3.96 307	1.34 278	1.18 272	1.21 288	1.02 246	3.31 281	2.07 273	3.09 309	1.31 251	0.70 213	2.26 299	1.10 291	9.52 299	1.14 281	3.45 300	1.18 236	4.50 309	1.07 281	1.39 280	1.75 285	1.36 257	2.10 256

SGM-ForestM	2.61 280	4.20 318	0.93 257	2.78 290	1.37 283	3.57 300	2.93 295	2.59 311	1.51 286	0.70 224	1.32 262	7.25 306	5.36 298	0.47 225	0.89 201	0.53 158	0.79 234	0.54 195	7.58 290	0.60 213	0.82 198	0.47 116	0.51 239	0.80 263	4.97 315	3.66 314	7.05 323	6.30 305

DPSNet	2.61 280	0.83 253	0.77 244	1.21 266	1.24 277	1.34 274	0.93 257	1.08 268	1.49 285	0.78 247	0.86 232	6.91 304	3.85 289	0.58 255	4.58 317	2.54 314	1.43 280	1.24 297	14.95 313	1.34 291	4.83 315	8.01 320	1.75 294	1.40 298	1.47 282	1.95 290	1.60 275	1.66 245

DGSMNet	2.66 282	0.96 265	1.36 290	1.03 254	0.99 262	1.12 262	1.05 264	1.36 280	0.94 261	2.15 318	13.54 329	1.71 255	1.85 270	0.93 283	2.50 308	3.85 319	5.34 311	1.61 311	5.07 276	1.68 305	7.04 320	8.02 321	0.96 279	1.19 291	1.01 255	1.33 267	1.40 263	1.88 249

WAO-6	2.71 283	2.26 293	1.57 294	3.00 294	2.25 293	3.01 292	3.02 296	1.77 299	2.35 299	1.52 305	1.62 274	3.94 289	5.12 296	2.64 301	2.22 296	1.38 295	2.65 303	1.36 305	4.86 275	1.54 299	2.76 285	4.79 305	2.70 298	1.73 310	2.71 300	2.59 301	2.68 303	5.02 298

PSMNet_ROB	2.71 283	3.39 313	1.92 300	2.87 292	2.04 290	4.01 309	3.50 303	1.46 284	1.41 282	1.59 308	3.34 293	3.52 282	4.97 293	4.50 316	1.61 267	0.95 247	1.87 290	1.06 287	8.62 294	1.63 303	2.32 277	1.51 257	5.43 319	1.37 295	1.98 296	1.94 289	1.91 284	2.39 265

WAO-7	2.72 285	1.83 288	2.89 314	7.39 315	1.73 289	1.76 285	1.82 281	2.07 303	2.65 306	2.21 319	5.39 307	4.58 295	5.72 299	1.23 290	2.07 289	1.27 286	1.69 286	1.22 296	7.70 291	1.51 295	1.64 261	3.07 289	0.84 270	1.65 308	1.83 291	2.48 300	1.97 286	3.27 283

SGM_RVC	2.81 286	1.46 285	0.85 251	1.76 282	1.28 278	1.68 284	1.19 270	1.56 288	1.14 270	0.82 257	1.70 276	7.09 305	2.67 286	0.42 214	0.92 207	0.57 174	0.75 227	0.57 208	11.20 306	0.66 234	0.94 217	0.46 111	0.51 239	0.84 266	1.97 295	1.64 282	5.04 319	26.13 327
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 287	3.23 309	1.81 297	6.04 313	3.38 317	3.63 301	3.67 305	1.88 300	1.97 295	1.47 300	1.30 260	3.69 285	4.10 291	2.97 306	1.45 256	0.97 252	2.41 300	1.29 300	5.94 281	1.74 306	3.20 294	4.23 302	4.79 312	1.55 303	2.65 299	2.27 297	2.56 299	2.64 271

IMH-64-1	2.92 288	2.70 297	2.36 306	3.23 297	2.71 303	3.70 302	4.05 308	1.66 292	2.48 302	1.13 281	1.26 258	3.60 283	6.29 302	3.59 310	2.28 301	1.15 277	2.20 296	1.31 302	6.02 282	1.52 297	3.03 290	5.48 308	4.83 313	1.40 298	2.83 302	2.02 292	2.34 292	3.64 286

IMH-64	2.92 288	2.70 297	2.36 306	3.23 297	2.71 303	3.70 302	4.05 308	1.66 292	2.48 302	1.13 281	1.26 258	3.60 283	6.29 302	3.59 310	2.28 301	1.15 277	2.20 296	1.31 302	6.02 282	1.52 297	3.03 290	5.48 308	4.83 313	1.40 298	2.83 302	2.02 292	2.34 292	3.64 286

SFCPSM	3.03 290	0.82 251	0.63 225	0.77 234	0.69 234	0.72 228	0.63 226	0.83 238	0.98 264	0.71 227	2.00 283	2.57 264	3.49 288	0.56 247	1.16 243	0.93 246	0.74 225	0.64 229	54.48 334	1.19 285	0.88 205	0.91 212	0.55 248	0.55 228	0.94 241	0.93 214	1.11 228	1.39 232

ACVNet_2	3.17 291	2.98 303	2.25 304	4.72 310	2.88 308	3.50 296	3.48 301	1.58 290	1.33 277	1.29 294	1.10 252	3.22 278	2.45 281	2.67 303	1.29 249	0.86 236	7.26 315	1.02 283	22.14 317	1.37 293	3.22 295	1.25 239	4.24 304	1.37 295	1.93 292	1.92 287	1.83 282	2.36 264

ELAS_RVC	3.22 292	2.01 289	1.85 298	2.66 287	2.07 291	5.08 317	2.06 283	2.41 309	1.89 293	1.74 313	4.78 302	8.00 309	8.02 307	0.74 271	2.38 305	0.81 231	1.75 288	1.14 295	3.97 269	1.27 289	4.64 314	7.61 318	1.26 283	1.74 311	6.58 320	3.21 309	3.39 309	3.80 289
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 293	2.76 301	2.37 308	3.26 299	2.74 305	3.73 305	4.10 310	1.72 297	2.58 305	1.17 286	1.24 256	3.92 287	10.58 309	6.80 325	1.57 266	1.11 274	2.25 298	1.30 301	6.28 286	1.56 300	2.97 289	4.14 300	4.90 315	1.45 302	3.01 306	2.36 298	2.47 298	5.19 300

anonymity	3.27 294	0.41 100	1.09 274	0.58 199	0.41 174	0.47 169	0.30 158	0.79 228	0.33 146	0.61 165	69.49 337	0.85 197	0.30 117	0.24 118	0.59 112	1.02 263	0.60 172	0.43 120	1.35 201	0.60 213	0.73 186	1.82 271	0.24 152	0.29 125	1.00 253	1.24 255	1.08 222	1.47 235

MDST_ROB	3.33 295	2.32 294	0.75 242	3.90 306	1.47 286	2.61 290	1.00 263	1.12 271	0.72 234	0.78 247	0.67 201	1.54 249	25.37 322	0.34 184	2.11 291	0.53 158	0.65 196	0.48 158	3.69 267	0.58 204	0.88 205	0.59 151	0.58 252	0.68 246	7.85 323	3.03 307	17.15 328	8.63 313

ELAS	3.38 296	2.19 291	1.79 296	2.99 293	2.37 295	3.32 295	2.09 285	2.60 312	2.85 311	1.28 293	4.85 304	8.61 311	8.02 307	0.76 273	2.90 310	0.81 231	1.80 289	1.10 291	4.19 273	1.10 278	4.53 312	7.86 319	1.26 283	1.63 306	7.08 321	4.79 319	3.66 314	4.87 296
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 297	1.54 286	1.05 268	2.64 286	1.72 288	2.05 287	1.15 268	2.40 308	1.41 282	0.90 267	6.48 318	9.56 315	7.42 305	0.49 228	11.75 324	1.94 311	0.87 244	0.74 255	8.79 295	0.80 252	8.36 321	8.07 322	0.73 262	1.07 281	3.39 308	2.15 296	5.22 320	4.99 297
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
SGM+DAISY	3.81 298	1.38 283	1.26 284	1.80 283	1.47 286	1.93 286	1.71 280	1.47 285	1.33 277	1.34 297	6.67 320	9.59 316	12.99 314	1.20 289	1.73 274	1.47 301	1.42 279	1.24 297	11.11 305	1.37 293	3.07 292	2.13 275	1.27 287	1.42 301	1.69 288	1.26 259	2.90 306	26.50 328

DispFullNet	4.17 299	3.20 308	4.34 322	2.72 289	2.46 299	2.92 291	2.70 292	2.79 317	1.90 294	4.51 328	6.62 319	8.91 313	4.83 292	2.59 298	2.00 284	8.18 325	3.24 307	1.98 314	24.96 319	2.93 320	3.99 306	3.36 294	1.71 293	1.15 288	1.36 279	1.32 266	2.36 295	3.65 288

WAO-8	4.25 300	3.34 311	2.80 311	10.32 319	2.92 309	4.17 310	5.89 313	2.66 315	4.45 317	1.69 311	3.41 294	5.94 299	11.31 311	5.29 320	1.71 271	1.34 287	2.69 304	1.51 309	10.78 302	2.48 315	2.63 280	4.50 303	3.44 301	1.58 304	5.12 316	3.31 311	3.60 311	5.76 302

Venus	4.25 300	3.34 311	2.80 311	10.32 319	2.92 309	4.17 310	5.89 313	2.66 315	4.45 317	1.69 311	3.41 294	5.94 299	11.31 311	5.29 320	1.71 271	1.34 287	2.69 304	1.51 309	10.78 302	2.48 315	2.63 280	4.50 303	3.44 301	1.58 304	5.12 316	3.31 311	3.60 311	5.76 302

LVE	4.33 302	3.03 304	2.00 301	27.23 329	3.06 312	3.83 307	12.07 328	1.53 287	1.64 289	1.85 315	1.48 269	3.30 280	3.91 290	3.06 308	1.45 256	1.05 266	1.95 292	1.38 307	15.68 314	1.62 302	3.25 297	5.86 311	4.42 308	1.76 312	2.87 304	2.06 294	2.34 292	3.25 282

PWCK	5.04 303	3.03 304	2.21 302	3.61 304	2.60 302	4.41 313	5.09 311	2.45 310	2.76 309	3.31 324	4.34 301	10.15 320	5.13 297	1.74 295	1.99 283	1.38 295	2.41 300	1.45 308	51.59 333	2.35 313	3.70 305	2.69 284	2.65 297	1.78 314	2.97 305	3.21 309	2.43 296	4.77 295

STStereo	5.29 304	2.47 295	5.20 324	5.20 311	2.80 306	4.72 314	3.42 300	6.23 326	6.52 320	1.51 303	7.61 322	9.53 314	14.86 317	0.63 260	4.09 316	0.64 195	0.87 244	0.62 224	36.67 326	1.02 272	1.23 243	1.05 224	0.78 264	1.63 306	3.46 309	2.43 299	3.53 310	14.15 320

notaker	5.52 305	5.55 324	3.76 320	13.97 324	5.34 322	5.44 321	7.16 316	2.36 307	2.68 308	2.06 317	1.80 279	12.90 324	23.86 321	3.98 313	2.04 285	1.73 306	3.45 309	2.12 317	17.08 315	2.15 310	6.10 319	5.87 312	6.15 323	2.12 318	1.79 289	2.08 295	2.31 291	3.29 284

MADNet++	5.64 306	3.51 315	3.77 321	2.84 291	4.62 320	3.02 293	3.65 304	4.36 320	5.03 319	4.18 327	5.07 306	6.45 301	5.92 301	6.18 324	7.04 320	6.82 323	4.71 310	4.00 324	8.03 292	5.83 324	9.92 325	16.38 329	2.32 296	4.34 326	3.95 314	11.38 325	4.93 318	4.01 291

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 307	0.56 203	1.25 283	0.75 230	0.69 234	1.17 264	0.81 245	0.82 237	0.80 243	0.81 254	4.78 302	1.00 213	0.37 172	0.27 152	1.13 240	1.54 302	0.70 215	0.60 221	124.50 337	0.54 186	1.43 253	2.64 283	0.22 134	0.36 175	0.91 235	1.13 246	1.13 229	2.18 259

TorneroNet-64	6.02 308	4.60 320	2.53 309	15.58 325	3.29 315	4.87 315	7.75 317	2.23 305	10.02 323	1.42 299	1.31 261	7.26 307	29.23 326	4.36 315	2.09 290	1.21 284	8.22 316	1.70 313	17.35 316	2.62 317	4.31 309	5.68 310	5.20 317	1.76 312	3.58 310	3.76 315	2.29 290	8.34 312

JetBlue	6.09 309	3.85 316	3.31 319	5.99 312	4.13 319	6.22 323	7.94 318	3.42 318	2.89 312	1.47 300	1.46 268	8.10 310	1.90 271	5.39 322	11.86 325	3.22 316	3.30 308	2.99 321	5.32 277	2.40 314	9.74 324	10.03 327	4.93 316	2.18 319	7.39 322	17.16 327	3.72 316	24.15 325

UNDER WATER-64	6.11 310	5.20 322	3.13 317	12.20 322	5.77 323	6.55 325	8.53 322	4.74 324	3.45 315	2.30 322	2.36 286	12.04 323	12.47 313	5.08 318	3.02 311	1.81 308	12.11 325	2.17 318	8.81 296	4.17 323	5.75 318	7.27 317	8.74 328	2.61 322	3.86 313	8.63 322	4.32 317	7.86 311

MANE	7.31 311	2.64 296	4.48 323	3.30 300	3.10 313	3.94 308	2.83 294	5.37 325	6.88 321	1.11 280	5.64 310	8.81 312	11.02 310	0.67 265	3.83 314	3.83 318	1.32 275	18.03 330	8.61 293	0.84 258	4.22 307	1.16 233	0.74 263	1.79 315	13.65 327	18.61 328	22.89 330	38.18 335

UNDER WATER	7.55 312	4.74 321	3.06 316	10.46 321	5.92 324	6.35 324	8.05 319	4.32 319	3.69 316	1.97 316	2.14 284	10.53 321	62.60 335	4.83 317	2.25 298	1.59 303	12.22 326	2.08 316	9.67 300	3.97 321	5.27 317	6.65 315	8.86 329	2.65 323	3.82 312	5.62 320	3.62 313	7.03 309

JetRed	7.85 313	5.29 323	6.07 326	3.75 305	5.00 321	6.95 326	10.20 325	4.64 323	3.42 314	2.92 323	2.39 287	6.71 303	2.25 277	7.15 326	10.26 322	7.34 324	8.59 317	7.11 325	4.82 274	4.08 322	10.76 328	9.27 323	7.85 327	3.34 324	10.96 324	24.25 331	11.90 325	24.57 326

TorneroNet	8.11 314	4.28 319	2.58 310	27.50 330	3.31 316	5.00 316	6.00 315	2.62 313	10.13 325	1.49 302	2.57 289	11.07 322	68.61 336	4.25 314	1.77 278	1.18 281	5.78 312	1.62 312	23.67 318	2.83 319	4.30 308	5.47 307	5.37 318	1.65 308	3.72 311	3.14 308	2.59 300	6.36 306

KSHMR	8.16 315	4.16 317	2.96 315	25.39 328	3.92 318	5.08 317	5.53 312	2.62 313	2.40 301	2.23 320	2.26 285	4.37 294	77.17 337	5.23 319	2.24 297	1.71 305	2.79 306	1.98 314	31.04 323	2.02 309	4.59 313	5.35 306	7.54 326	1.89 316	3.30 307	2.91 305	3.01 307	6.51 307

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 316	0.65 224	1.07 272	0.94 251	0.83 253	0.81 239	1.27 273	0.85 242	0.73 235	0.93 268	6.13 314	180.62 338	2.17 274	1.33 292	1.22 246	1.01 261	0.93 256	1.06 287	6.32 287	0.79 251	3.32 299	3.77 297	0.55 248	0.76 257	0.95 243	1.34 269	1.19 237	2.42 267

LSM0	8.30 317	1.08 275	0.95 258	1.66 281	1.42 284	1.59 281	1.96 282	2.27 306	2.36 300	1.66 310	3.94 298	4.10 291	6.30 304	0.63 260	62.38 338	74.74 338	1.69 286	1.06 287	12.18 307	2.23 311	4.96 316	9.29 324	0.92 275	1.29 294	1.95 294	2.97 306	3.66 314	14.83 321

ACV-stereo	8.39 318	1.01 271	0.97 260	1.29 269	0.73 243	1.48 278	0.95 260	0.88 246	1.10 269	1.07 279	1.33 264	1.06 223	23.12 320	0.52 238	4.00 315	3.78 317	1.05 265	0.79 266	168.94 338	1.91 307	3.64 303	1.44 249	0.72 260	0.74 255	0.74 197	0.90 208	1.43 266	1.03 206

ktn	8.45 319	3.18 307	2.84 313	6.37 314	3.26 314	4.31 312	10.28 326	2.15 304	10.13 325	2.27 321	1.83 280	42.17 332	55.84 333	3.93 312	2.34 303	2.09 312	9.85 318	2.17 318	33.98 324	2.24 312	3.24 296	3.03 288	4.78 311	2.25 320	2.59 297	2.81 303	3.18 308	5.04 299

zero-FE	9.08 320	0.42 107	0.28 97	61.19 338	0.56 209	106.36 339	1.24 272	0.72 203	0.30 115	0.66 203	0.56 162	61.54 336	0.66 231	0.25 134	0.59 112	0.53 158	0.60 172	0.47 152	2.54 246	0.38 128	1.35 251	0.96 215	0.25 155	0.24 95	0.45 103	0.44 104	0.91 192	0.66 148

XX-Stereo	9.49 321	0.38 84	0.36 130	0.63 212	0.28 107	0.54 191	0.28 144	0.69 187	0.28 100	0.69 221	6.24 316	1.00 213	0.29 107	0.23 107	0.70 157	1.08 269	0.60 172	0.52 185	1.58 211	0.53 180	0.76 190	0.65 169	0.18 88	0.26 111	233.61 339	0.88 204	1.01 216	1.90 252

DGTPSM_ROB	12.12 322	5.96 325	17.45 331	4.20 307	7.86 325	5.15 319	8.18 320	4.56 321	11.64 327	4.52 329	8.72 324	5.01 296	17.08 318	12.98 329	14.91 328	14.58 329	6.85 313	15.76 328	12.78 308	12.05 329	9.07 322	21.74 330	5.67 320	11.54 330	11.84 325	31.02 334	12.98 326	33.06 331

DPSMNet_ROB	12.40 323	5.97 326	17.46 332	4.21 308	7.87 326	5.15 319	8.18 320	4.56 321	11.65 328	4.54 330	8.87 325	5.17 297	22.69 319	13.00 330	14.98 329	14.62 330	6.90 314	15.82 329	14.07 312	12.05 329	9.09 323	21.75 331	5.68 321	11.54 330	11.87 326	31.03 335	12.99 327	33.06 331

LE_ROB	17.44 324	1.82 287	6.12 327	9.40 316	53.85 339	8.01 327	46.26 335	11.27 331	28.12 332	1.80 314	7.03 321	38.62 330	49.53 332	0.34 184	1.76 277	0.55 168	0.78 230	0.59 218	36.68 327	6.72 325	2.92 288	0.85 205	29.06 333	12.10 332	26.35 329	25.49 332	27.84 333	37.03 334

DLNR_Zeroshot_test	17.86 325	67.45 339	1.21 279	81.91 339	0.35 144	0.45 162	74.74 339	0.76 219	0.27 93	0.69 221	0.60 170	1.16 231	0.29 107	8.20 327	84.48 339	102.07 339	23.88 331	15.14 327	7.31 289	0.50 174	4.38 310	2.51 281	0.18 88	0.43 196	0.76 208	0.86 199	0.80 164	0.80 181

DPSM_ROB	18.32 326	16.26 328	21.94 333	9.42 317	8.75 327	13.61 328	9.11 323	10.90 329	15.09 329	8.45 331	8.95 326	10.12 318	13.19 315	16.42 331	19.79 331	19.11 331	18.35 329	20.45 331	13.82 310	14.88 331	26.56 332	27.45 332	6.49 324	14.39 333	31.57 334	38.83 336	36.85 335	43.86 336

DPSM	18.32 326	16.26 328	21.94 333	9.42 317	8.75 327	13.61 328	9.11 323	10.90 329	15.09 329	8.45 331	8.95 326	10.12 318	13.19 315	16.42 331	19.79 331	19.11 331	18.35 329	20.45 331	13.82 310	14.88 331	26.56 332	27.45 332	6.49 324	14.39 333	31.57 334	38.83 336	36.85 335	43.86 336

DPSimNet_ROB	18.93 328	32.01 332	5.97 325	12.40 323	11.35 330	6.13 322	28.07 332	15.03 332	35.64 335	3.96 326	78.33 338	18.15 325	35.00 327	5.44 323	12.19 327	10.36 327	13.57 327	3.64 323	87.52 336	6.87 326	14.36 331	9.97 325	4.40 307	7.14 328	5.17 318	9.85 323	5.93 322	32.56 330

HanzoNet	19.12 329	15.23 327	6.99 328	35.06 333	14.35 331	40.77 334	42.46 334	17.81 333	22.51 331	3.55 325	8.29 323	41.30 331	56.30 334	43.04 337	5.72 319	4.37 321	37.83 335	3.30 322	49.59 332	8.93 328	10.30 327	6.85 316	14.15 332	3.46 325	5.94 319	5.80 321	5.29 321	7.13 310

LRCNet_RVC	21.34 330	28.92 331	11.37 330	31.78 332	29.09 335	34.25 333	27.43 331	21.71 335	10.07 324	29.63 336	30.60 332	32.06 328	25.81 323	33.87 335	11.15 323	2.97 315	25.27 332	21.35 333	44.05 330	20.83 333	14.27 330	5.87 312	36.69 334	27.43 335	2.76 301	1.47 273	8.68 324	6.79 308

BEATNet-Init1	22.01 331	36.32 335	3.23 318	54.74 337	11.23 329	52.95 338	28.72 333	9.47 327	8.51 322	1.57 307	10.45 328	33.05 329	48.98 331	0.71 269	16.97 330	11.50 328	1.60 284	1.11 293	77.80 335	35.27 336	9.94 326	9.98 326	1.27 287	2.30 321	27.41 330	11.09 324	52.85 337	35.36 333

PML	30.82 332	20.91 330	7.15 329	29.65 331	20.81 334	29.11 332	10.50 327	10.87 328	88.32 339	20.03 335	154.19 339	98.60 337	119.55 338	10.53 328	9.19 321	8.69 326	16.72 328	7.27 326	34.57 325	7.35 327	12.77 329	10.86 328	5.72 322	6.17 327	33.11 336	12.83 326	34.30 334	12.33 318

CasAABBNet	36.73 333	32.73 334	44.18 338	18.81 326	17.45 332	27.29 331	18.12 329	21.69 334	30.40 333	17.52 333	18.08 330	20.27 326	26.53 324	32.96 333	38.28 334	37.42 333	36.82 333	41.12 335	27.47 321	29.86 334	53.56 338	55.70 337	12.93 330	28.91 336	63.44 338	78.07 338	73.93 338	88.05 338

FlowAnything	36.80 334	32.68 333	44.29 339	18.93 327	17.69 333	27.11 330	18.38 330	21.83 336	30.48 334	17.53 334	18.21 331	20.29 327	26.54 325	33.31 334	37.97 333	37.86 334	36.82 333	40.93 334	27.35 320	30.03 335	53.34 337	55.72 338	12.99 331	29.50 337	63.36 337	78.25 339	73.99 339	88.17 339

HaxPig	41.43 335	43.85 336	40.81 335	44.90 334	47.49 337	44.66 335	46.30 336	46.31 337	45.63 337	49.00 337	49.30 334	47.24 333	43.73 329	42.64 336	40.44 336	39.13 336	48.37 336	51.07 336	43.33 328	42.25 337	42.88 334	36.52 334	50.75 336	43.02 339	27.54 331	19.97 329	20.68 329	20.75 324

AVERAGE_ROB	41.98 336	44.82 337	42.27 336	45.98 335	46.88 336	45.60 336	46.56 337	47.04 338	43.89 336	49.19 338	49.91 335	47.25 334	43.00 328	49.19 338	40.14 335	38.38 335	49.01 337	51.31 337	43.98 329	42.43 338	43.31 335	38.64 335	49.42 335	42.83 338	28.65 332	20.44 330	23.41 331	19.88 323

MEDIAN_ROB	44.95 337	47.36 338	44.12 337	48.52 336	49.78 338	48.21 337	49.25 338	49.72 339	46.35 338	52.53 339	53.59 336	50.59 335	45.49 330	49.36 339	43.27 337	41.36 337	51.85 338	54.40 338	47.03 331	45.93 339	45.78 336	40.06 336	52.67 337	45.67 340	31.00 333	26.54 333	25.33 332	27.95 329

FSD		0.53 194	0.53 200	0.53 189	0.53 201	0.52 183	0.53 200	0.75 215	0.40 180	0.80 251	0.59 167			0.55 245	0.62 128	0.64 195			0.66 127	0.55 191				0.52 222	0.68 180	0.62 155	0.69 134	0.70 164

ASD4																								8.34 329

STTRV1_RVC		0.81 248	0.64 227	1.04 255	0.73 243	1.03 254	0.85 249	0.91 248	0.92 256	0.93 268	0.95 240	1.72 256	2.23 275	0.86 279	1.46 259	0.78 227	1.37 276	0.72 250		1.97 308	1.59 258	1.23 238		0.97 273	1.07 260	1.11 244	1.75 280	3.40 285

Low-res two-view benchmark