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

ProNet	0.14 2	0.13 3	0.14 5	0.11 5	0.07 3	0.14 5	0.12 14	0.13 2	0.06 2	0.08 1	0.24 19	0.09 1	0.06 1	0.07 5	0.22 3	0.21 2	0.22 2	0.18 2	0.19 1	0.14 4	0.20 1	0.11 1	0.12 9	0.11 4	0.16 1	0.13 1	0.17 1	0.12 1

CroCo-Stereo	0.13 1	0.09 1	0.08 1	0.07 1	0.04 2	0.06 1	0.04 1	0.14 3	0.05 1	0.10 2	0.03 1	0.13 2	0.06 1	0.04 1	0.24 4	0.26 4	0.20 1	0.18 2	0.20 2	0.11 1	0.24 4	0.15 2	0.05 1	0.06 1	0.22 3	0.20 2	0.23 4	0.15 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.17 4	0.13 3	0.10 3	0.16 10	0.07 3	0.21 16	0.05 2	0.25 8	0.12 5	0.14 3	0.15 3	0.16 3	0.10 4	0.05 3	0.21 2	0.20 1	0.23 4	0.15 1	0.28 7	0.13 3	0.21 2	0.17 4	0.07 4	0.10 3	0.26 6	0.24 8	0.33 9	0.23 7

StereoVision	0.18 5	0.13 3	0.11 4	0.09 3	0.14 10	0.16 6	0.08 5	0.17 5	0.17 8	0.15 4	0.15 3	0.16 3	0.10 4	0.06 4	0.25 6	0.26 4	0.27 5	0.22 6	0.22 3	0.16 5	0.23 3	0.17 4	0.06 2	0.13 6	0.28 11	0.29 14	0.38 13	0.28 13

AEACV	0.19 6	0.31 19	0.14 5	0.17 13	0.13 7	0.12 4	0.07 4	0.15 4	0.07 4	0.16 5	0.15 3	0.18 6	0.11 6	0.11 10	0.25 6	0.25 3	0.32 8	0.23 7	0.35 15	0.18 6	0.27 5	0.22 11	0.11 8	0.11 4	0.20 2	0.22 6	0.25 5	0.18 5

RYNet	0.27 12	0.23 7	0.18 13	0.15 7	0.17 17	0.19 13	0.13 16	0.25 8	0.31 78	0.17 6	0.20 12	0.19 7	0.14 9	0.13 16	0.80 114	0.28 7	0.27 5	0.41 55	0.28 7	0.19 8	0.27 5	0.21 8	0.29 113	0.18 14	0.27 9	0.76 125	0.34 10	0.23 7

TDLM	0.24 7	0.29 15	0.22 30	0.22 22	0.27 51	0.23 22	0.18 40	0.26 10	0.19 15	0.18 7	0.38 52	0.29 11	0.21 25	0.15 22	0.24 4	0.28 7	0.32 8	0.28 11	0.25 5	0.21 12	0.28 8	0.19 6	0.16 24	0.21 20	0.24 5	0.20 2	0.28 6	0.25 9

AANet_RVC	0.28 14	0.27 11	0.23 35	0.19 15	0.28 55	0.16 6	0.16 34	0.29 11	0.30 63	0.20 8	0.27 25	0.24 8	0.21 25	0.19 32	0.45 37	0.36 24	0.33 11	0.34 26	0.29 9	0.29 36	0.27 5	0.27 17	0.22 78	0.21 20	0.34 27	0.33 26	0.42 17	0.52 56

CroCo-Stereo Lap2	0.14 2	0.10 2	0.08 1	0.08 2	0.08 5	0.08 2	0.05 2	0.12 1	0.06 2	0.22 9	0.07 2	0.16 3	0.07 3	0.04 1	0.20 1	0.26 4	0.22 2	0.19 4	0.26 6	0.11 1	0.28 8	0.16 3	0.06 2	0.08 2	0.22 3	0.23 7	0.20 2	0.16 3

delet	0.24 7	0.25 9	0.22 30	0.24 26	0.20 24	0.28 40	0.16 34	0.21 6	0.18 10	0.23 10	0.26 23	0.26 9	0.15 11	0.25 81	0.32 14	0.28 7	0.31 7	0.27 9	0.24 4	0.24 20	0.31 10	0.20 7	0.16 24	0.19 15	0.28 11	0.25 9	0.32 8	0.31 15

MMNet	0.29 17	0.29 15	0.22 30	0.26 35	0.26 43	0.26 31	0.18 40	0.33 13	0.23 23	0.24 11	0.28 27	0.35 16	0.15 11	0.32 118	0.39 23	0.31 14	0.36 15	0.34 26	0.41 20	0.27 30	0.32 11	0.21 8	0.17 36	0.23 37	0.32 23	0.30 16	0.46 21	0.32 17

PWCDC_ROB	0.67 127	0.35 32	0.39 91	0.29 46	0.43 123	0.34 67	0.36 113	0.43 23	1.25 207	0.27 12	0.72 153	0.44 38	2.38 215	0.57 186	1.11 174	0.76 162	0.56 92	0.56 143	0.64 68	0.55 131	0.63 109	2.08 211	0.46 158	0.40 125	0.36 31	0.63 99	0.51 26	0.67 99

AASNet	0.28 14	0.34 24	0.22 30	0.25 31	0.26 43	0.34 67	0.25 79	0.32 12	0.17 8	0.29 13	0.36 45	0.26 9	0.18 19	0.24 68	0.36 19	0.31 14	0.34 13	0.32 18	0.32 10	0.28 32	0.35 16	0.28 19	0.17 36	0.22 26	0.30 16	0.28 13	0.35 12	0.25 9

DMCA	0.32 24	0.31 19	0.30 54	0.24 26	0.25 39	0.27 34	0.22 64	0.36 15	0.33 91	0.31 14	0.40 61	0.40 25	0.23 31	0.25 81	0.41 31	0.37 26	0.40 22	0.39 46	0.36 16	0.28 32	0.41 21	0.27 17	0.25 96	0.25 53	0.31 20	0.35 31	0.39 14	0.37 24

CVANet_RVC	0.31 22	0.40 50	0.30 54	0.40 92	0.29 60	0.37 77	0.23 71	0.41 19	0.23 23	0.31 14	0.49 82	0.37 22	0.26 42	0.19 32	0.29 9	0.33 18	0.34 13	0.32 18	0.32 10	0.25 23	0.34 15	0.25 14	0.18 41	0.25 53	0.30 16	0.25 9	0.34 10	0.30 14

anonymousdsp	0.25 9	0.23 7	0.19 15	0.16 10	0.14 10	0.18 11	0.10 9	0.37 16	0.19 15	0.32 16	0.22 16	0.32 12	0.12 7	0.14 19	0.29 9	0.32 16	0.32 8	0.28 11	0.39 18	0.22 13	0.46 39	0.31 23	0.12 9	0.15 7	0.26 6	0.20 2	0.52 30	0.20 6

GANet	0.32 24	0.29 15	0.27 46	0.34 69	0.33 77	0.38 82	0.29 97	0.44 25	0.24 31	0.35 17	0.30 29	0.46 43	0.22 28	0.21 41	0.31 13	0.32 16	0.40 22	0.43 67	0.33 12	0.22 13	0.33 13	0.29 20	0.22 78	0.24 45	0.31 20	0.27 11	0.42 17	0.34 21

StereoIM	0.26 10	0.20 6	0.16 9	0.10 4	0.10 6	0.10 3	0.08 5	0.24 7	0.14 6	0.36 18	0.16 6	0.36 20	0.12 7	0.08 6	0.33 15	0.35 19	0.39 21	0.35 34	0.53 40	0.20 10	0.40 20	0.26 16	0.13 15	0.15 7	0.39 39	0.39 43	0.40 16	0.49 51

iRaftStereo_RVC	0.26 10	0.27 11	0.16 9	0.13 6	0.14 10	0.18 11	0.09 7	0.44 25	0.14 6	0.36 18	0.36 45	0.32 12	0.16 14	0.13 16	0.29 9	0.29 10	0.38 19	0.28 11	0.34 14	0.22 13	0.41 21	0.38 36	0.12 9	0.17 11	0.27 9	0.29 14	0.42 17	0.27 12

MIF-Stereo (partial)	0.30 19	0.44 68	0.18 13	0.16 10	0.16 15	0.21 16	0.11 11	0.37 16	0.22 21	0.37 20	0.24 19	0.32 12	0.17 17	0.13 16	0.39 23	0.45 62	0.46 35	0.38 44	0.42 23	0.25 23	0.43 26	0.35 29	0.18 41	0.21 20	0.35 30	0.32 23	0.50 25	0.44 44

PDISCO_ROB	0.48 76	0.40 50	0.39 91	0.38 85	0.34 86	0.39 84	0.28 90	0.50 38	0.35 101	0.37 20	0.52 96	0.49 52	0.35 104	0.31 112	0.63 74	0.58 123	0.54 79	0.68 179	0.59 61	0.44 101	0.62 106	0.67 121	0.24 93	0.34 105	0.54 83	0.53 86	0.85 125	0.58 74

test_5	0.29 17	0.39 45	0.16 9	0.22 22	0.15 13	0.21 16	0.13 16	0.54 48	0.20 18	0.38 22	0.19 9	0.44 38	0.34 97	0.10 8	0.43 36	0.38 28	0.33 11	0.32 18	0.33 12	0.20 10	0.32 11	0.35 29	0.09 5	0.21 20	0.28 11	0.30 16	0.51 26	0.32 17

DSFCA	0.45 67	0.50 113	0.40 96	0.40 92	0.37 100	0.44 102	0.34 109	0.46 33	0.39 118	0.40 23	0.57 110	0.49 52	0.29 53	0.24 68	0.61 67	0.44 52	0.49 51	0.49 106	0.64 68	0.39 84	0.50 58	0.51 83	0.33 129	0.35 108	0.49 67	0.50 80	0.57 40	0.58 74

CAS	0.38 35	0.45 75	0.25 41	0.29 46	0.29 60	0.23 22	0.13 16	0.41 19	0.27 43	0.41 24	0.54 106	0.35 16	0.35 104	0.21 41	0.52 45	0.38 28	0.50 56	0.34 26	0.52 34	0.26 28	0.43 26	0.41 45	0.19 49	0.23 37	0.51 73	0.52 84	0.62 61	0.77 122

RP	0.58 110	0.57 146	0.72 179	0.62 151	0.56 151	0.57 139	0.64 168	0.63 96	0.61 163	0.42 25	0.81 167	0.78 132	0.53 152	0.43 156	0.68 92	0.48 85	0.53 77	0.44 72	0.64 68	0.45 103	0.51 61	0.54 92	0.37 141	0.44 141	0.62 107	0.59 95	0.83 121	0.77 122

UPFNet	0.38 35	0.34 24	0.34 68	0.32 61	0.33 77	0.39 84	0.29 97	0.47 35	0.33 91	0.43 26	0.41 63	0.40 25	0.30 62	0.34 123	0.61 67	0.40 33	0.46 35	0.41 55	0.52 34	0.35 62	0.35 16	0.34 27	0.25 96	0.27 62	0.38 36	0.35 31	0.55 36	0.37 24

DMCA-RVC	0.44 64	0.37 34	0.35 70	0.33 67	0.37 100	0.32 53	0.41 125	0.46 33	0.52 148	0.43 26	0.48 78	0.68 112	0.33 87	0.29 103	0.65 83	0.46 69	0.47 44	0.44 72	0.49 29	0.38 72	0.49 55	0.48 77	0.29 113	0.32 89	0.38 36	0.37 36	0.57 40	0.62 87

AF-Net	0.53 90	0.49 99	0.44 118	0.50 121	0.53 144	0.61 148	0.54 145	0.61 83	0.55 155	0.43 26	0.66 138	0.85 142	0.42 123	0.40 140	0.64 80	0.46 69	0.46 35	0.44 72	0.60 62	0.40 89	0.45 34	0.45 62	0.41 150	0.39 122	0.50 70	0.55 90	0.81 111	0.69 105

NCC-stereo	0.67 127	0.63 159	0.59 153	0.64 155	0.65 167	0.63 154	0.69 176	0.67 117	0.74 177	0.43 26	0.81 167	0.82 135	0.70 171	0.47 164	0.82 120	0.53 105	0.58 105	0.64 167	0.80 104	0.54 127	0.56 86	0.60 101	0.53 179	0.45 146	0.75 140	0.96 157	0.92 136	0.98 144

Nwc_Net	0.53 90	0.49 99	0.44 118	0.50 121	0.53 144	0.61 148	0.54 145	0.61 83	0.55 155	0.43 26	0.66 138	0.85 142	0.42 123	0.40 140	0.64 80	0.46 69	0.46 35	0.44 72	0.60 62	0.40 89	0.45 34	0.45 62	0.41 150	0.39 122	0.50 70	0.55 90	0.81 111	0.69 105

Abc-Net	0.67 127	0.63 159	0.59 153	0.64 155	0.65 167	0.63 154	0.69 176	0.67 117	0.74 177	0.43 26	0.81 167	0.82 135	0.70 171	0.47 164	0.82 120	0.53 105	0.58 105	0.64 167	0.80 104	0.54 127	0.56 86	0.60 101	0.53 179	0.45 146	0.75 140	0.96 157	0.92 136	0.98 144
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	1.22 184	0.49 99	0.39 91	0.58 141	2.86 242	0.49 117	0.55 147	0.52 40	0.58 161	0.43 26	0.67 143	0.43 36	0.32 83	0.42 153	1.64 202	0.75 161	0.58 105	0.46 88	0.93 116	0.46 108	0.61 104	0.53 90	0.40 148	0.35 108	15.32 262	0.82 137	0.65 71	0.62 87

IER	0.41 44	0.37 34	0.31 58	0.30 53	0.28 55	0.35 72	0.24 74	0.47 35	0.28 50	0.44 33	0.59 114	0.77 131	0.29 53	0.35 129	0.63 74	0.42 40	0.47 44	0.42 62	0.44 24	0.34 53	0.42 25	0.36 31	0.28 110	0.26 59	0.40 43	0.47 68	0.52 30	0.52 56

RAFT + AFF	0.27 12	0.26 10	0.17 12	0.21 19	0.13 7	0.19 13	0.13 16	0.41 19	0.18 10	0.44 33	0.19 9	0.42 31	0.14 9	0.09 7	0.86 131	0.29 10	0.41 24	0.20 5	0.55 47	0.23 16	0.47 46	0.21 8	0.12 9	0.15 7	0.28 11	0.20 2	0.21 3	0.17 4

Anonymous	0.66 124	0.52 126	0.38 88	0.35 77	0.36 93	0.42 96	0.25 79	0.74 154	0.47 142	0.45 35	0.45 72	0.56 75	0.51 148	0.23 57	0.88 138	1.09 207	0.78 172	0.69 181	1.84 161	0.64 169	1.19 180	1.21 177	0.32 126	0.42 132	0.66 117	0.73 117	0.93 138	0.74 119

ADLNet	0.46 71	0.53 133	0.37 79	0.41 97	0.41 118	0.44 102	0.40 123	0.54 48	0.35 101	0.45 35	0.53 100	0.76 128	0.36 108	0.62 192	0.58 55	0.42 40	0.49 51	0.42 62	0.50 30	0.37 69	0.43 26	0.44 59	0.34 131	0.25 53	0.47 57	0.55 90	0.57 40	0.45 46

GMStereo	0.41 44	0.48 96	0.25 41	0.32 61	0.32 76	0.37 77	0.28 90	0.59 71	0.30 63	0.45 35	0.36 45	0.61 93	0.31 74	0.24 68	0.45 37	0.41 36	0.54 79	0.35 34	0.73 90	0.39 84	0.51 61	0.33 25	0.23 86	0.28 66	0.48 60	0.36 34	0.68 78	0.41 35
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.35 32	0.41 54	0.32 61	0.24 26	0.19 22	0.28 40	0.13 16	0.58 64	0.24 31	0.46 38	0.35 44	0.49 52	0.19 23	0.15 22	0.34 18	0.35 19	0.41 24	0.28 11	0.65 72	0.28 32	0.44 31	0.33 25	0.19 49	0.22 26	0.51 73	0.37 36	0.58 47	0.44 44

AFF-stereo	0.30 19	0.34 24	0.26 44	0.18 14	0.17 17	0.33 60	0.11 11	0.50 38	0.23 23	0.46 38	0.28 27	0.40 25	0.16 14	0.12 14	0.27 8	0.35 19	0.37 17	0.25 8	0.57 56	0.23 16	0.38 18	0.25 14	0.17 36	0.17 11	0.37 32	0.37 36	0.48 23	0.32 17

APVNet	0.56 104	0.47 86	0.38 88	0.46 112	0.50 139	0.57 139	0.53 142	0.60 76	0.42 131	0.46 38	0.65 135	0.50 58	0.30 62	0.36 131	0.74 106	0.71 154	0.71 164	0.64 167	0.95 119	0.53 121	0.57 95	0.77 139	0.34 131	0.46 148	0.59 98	0.46 66	0.82 114	0.58 74

anonymousdsp2	0.38 35	0.46 81	0.30 54	0.25 31	0.23 31	0.32 53	0.18 40	0.58 64	0.23 23	0.47 41	0.38 52	0.48 49	0.23 31	0.18 29	0.40 25	0.39 31	0.44 28	0.33 24	0.88 112	0.31 45	0.48 51	0.52 87	0.17 36	0.23 37	0.41 45	0.33 26	0.61 58	0.42 40

FINET	0.40 41	0.38 40	0.39 91	0.43 105	0.30 67	0.34 67	0.35 111	0.44 25	0.36 105	0.47 41	0.32 33	0.47 46	0.30 62	0.28 97	0.66 84	0.50 94	0.48 48	0.36 37	0.60 62	0.33 50	0.46 39	0.37 35	0.30 116	0.30 78	0.43 47	0.35 31	0.56 38	0.42 40

HGLStereo	0.43 61	0.43 64	0.37 79	0.34 69	0.37 100	0.39 84	0.23 71	0.48 37	0.31 78	0.47 41	0.72 153	0.42 31	0.29 53	0.32 118	0.51 43	0.49 91	0.55 87	0.50 112	0.55 47	0.39 84	0.51 61	0.43 54	0.22 78	0.33 101	0.51 73	0.51 82	0.57 40	0.45 46

STTStereo	0.53 90	0.56 142	0.54 146	0.44 109	0.52 143	0.43 100	0.59 154	0.52 40	0.46 140	0.47 41	0.55 108	0.71 119	0.42 123	0.56 182	0.87 136	0.44 52	0.49 51	0.51 119	0.54 45	0.37 69	0.51 61	0.40 42	0.32 126	0.35 108	0.52 77	0.66 104	0.68 78	0.99 146

RASNet	0.42 49	0.45 75	0.43 110	0.33 67	0.33 77	0.37 77	0.27 85	0.58 64	0.34 96	0.47 41	0.43 66	0.49 52	0.33 87	0.25 81	0.41 31	0.41 36	0.48 48	0.39 46	0.47 26	0.30 40	0.49 55	0.40 42	0.19 49	0.44 141	0.40 43	0.46 66	0.75 97	0.63 92

test croco	0.31 22	0.43 64	0.20 18	0.20 18	0.16 15	0.20 15	0.10 9	0.41 19	0.18 10	0.48 46	0.19 9	0.34 15	0.17 17	0.10 8	0.41 31	0.44 52	0.45 31	0.40 51	0.55 47	0.24 20	0.41 21	0.34 27	0.14 18	0.21 20	0.32 23	0.33 26	0.39 14	0.48 50

MIM_Stereo	0.32 24	0.40 50	0.25 41	0.28 41	0.20 24	0.27 34	0.14 23	0.45 31	0.18 10	0.48 46	0.25 21	0.42 31	0.18 19	0.16 25	0.36 19	0.42 40	0.44 28	0.36 37	0.47 26	0.28 32	0.47 46	0.36 31	0.12 9	0.23 37	0.29 15	0.27 11	0.47 22	0.33 20

sAnonymous2	0.58 110	0.41 54	0.31 58	0.29 46	0.29 60	0.45 106	0.29 97	0.71 141	0.41 124	0.48 46	0.53 100	0.51 62	0.43 128	0.23 57	0.86 131	0.84 173	0.70 159	0.67 174	1.34 141	0.60 152	0.83 148	0.98 157	0.30 116	0.35 108	0.62 107	0.72 114	0.72 90	0.73 116

CroCo_RVC	0.58 110	0.41 54	0.31 58	0.29 46	0.29 60	0.45 106	0.29 97	0.71 141	0.41 124	0.48 46	0.53 100	0.51 62	0.43 128	0.23 57	0.86 131	0.84 173	0.70 159	0.67 174	1.34 141	0.60 152	0.83 148	0.98 157	0.30 116	0.35 108	0.62 107	0.72 114	0.72 90	0.73 116

RALAANet	0.41 44	0.41 54	0.37 79	0.28 41	0.28 55	0.33 60	0.24 74	0.54 48	0.27 43	0.48 46	0.48 78	0.43 36	0.25 39	0.20 36	0.57 51	0.41 36	0.49 51	0.50 112	0.71 86	0.40 89	0.52 71	0.46 67	0.21 69	0.29 70	0.46 55	0.45 59	0.70 85	0.47 48

ADCP+	0.92 165	0.59 148	0.62 160	0.44 109	0.45 126	0.55 136	0.85 184	0.65 110	1.81 224	0.48 46	1.10 193	1.62 190	0.33 87	0.42 153	1.03 167	0.52 103	0.52 69	0.48 99	1.19 136	0.38 72	0.58 98	0.60 101	0.32 126	0.30 78	0.66 117	3.45 247	0.77 101	4.14 226

CFNet	0.45 67	0.44 68	0.33 64	0.48 116	0.40 113	0.39 84	0.30 103	0.53 44	0.32 86	0.48 46	0.50 87	0.68 112	0.40 119	0.30 105	0.56 49	0.37 26	0.48 48	0.43 67	0.52 34	0.33 50	0.46 39	0.30 22	0.23 86	0.31 85	0.61 102	0.52 84	0.69 81	0.71 111

NVstereo2D	0.55 97	0.47 86	0.40 96	0.52 129	0.48 135	0.66 160	0.64 168	0.60 76	0.38 115	0.48 46	0.61 122	0.53 66	0.30 62	0.63 194	1.53 196	0.61 130	0.58 105	0.55 141	0.53 40	0.41 92	0.50 58	0.38 36	0.54 183	0.43 136	0.64 114	0.48 73	0.56 38	0.53 60

MIF-Stereo	0.28 14	0.27 11	0.15 7	0.15 7	0.13 7	0.17 9	0.09 7	0.35 14	0.19 15	0.49 54	0.21 13	0.41 29	0.18 19	0.14 19	0.40 25	0.39 31	0.42 26	0.34 26	0.56 52	0.25 23	0.43 26	0.24 13	0.13 15	0.19 15	0.31 20	0.41 48	0.30 7	0.37 24

MIPNet	0.51 83	0.51 118	0.33 64	0.32 61	0.30 67	0.37 77	0.25 79	0.62 90	0.24 31	0.50 55	0.52 96	0.61 93	0.41 122	0.30 105	1.01 166	0.51 101	0.59 115	0.50 112	0.76 100	0.47 112	0.44 31	0.85 146	0.20 61	0.26 59	0.66 117	0.98 163	0.71 89	0.61 83

ARAFT	0.34 29	0.38 40	0.23 35	0.26 35	0.21 26	0.27 34	0.14 23	0.44 25	0.24 31	0.50 55	0.30 29	0.41 29	0.16 14	0.15 22	0.67 89	0.42 40	0.50 56	0.47 94	0.51 32	0.23 16	0.53 77	0.32 24	0.16 24	0.19 15	0.43 47	0.30 16	0.52 30	0.37 24

UNet	0.44 64	0.42 61	0.40 96	0.37 82	0.36 93	0.41 92	0.28 90	0.57 60	0.35 101	0.50 55	0.49 82	0.47 46	0.34 97	0.37 135	0.53 46	0.43 47	0.54 79	0.46 88	0.56 52	0.39 84	0.47 46	0.44 59	0.27 107	0.34 105	0.44 49	0.48 73	0.58 47	0.57 72

DISCO	0.45 67	0.44 68	0.29 50	0.40 92	0.38 106	0.49 117	0.43 128	0.45 31	0.43 135	0.50 55	0.57 110	0.40 25	0.29 53	0.30 105	0.61 67	0.43 47	0.55 87	0.46 88	0.69 83	0.41 92	0.48 51	0.43 54	0.26 103	0.32 89	0.47 57	0.50 80	0.62 61	0.50 53

LoS_RVC	0.42 49	0.45 75	0.43 110	0.19 15	0.25 39	0.24 26	0.16 34	0.44 25	0.28 50	0.51 59	0.48 78	0.42 31	0.31 74	0.22 47	0.60 62	0.45 62	0.46 35	0.41 55	0.71 86	0.30 40	0.67 121	0.51 83	0.19 49	0.32 89	0.61 102	0.44 54	0.58 47	0.61 83

tt_ll	0.42 49	0.45 75	0.43 110	0.19 15	0.25 39	0.24 26	0.16 34	0.44 25	0.28 50	0.51 59	0.48 78	0.42 31	0.31 74	0.22 47	0.60 62	0.45 62	0.46 35	0.41 55	0.71 86	0.30 40	0.67 121	0.51 83	0.19 49	0.32 89	0.61 102	0.44 54	0.58 47	0.61 83

TESTraft	0.37 34	0.46 81	0.21 22	0.21 19	0.23 31	0.21 16	0.16 34	0.54 48	0.31 78	0.51 59	0.23 17	0.36 20	0.36 108	0.11 10	0.85 129	0.48 85	0.45 31	0.32 18	0.48 28	0.24 20	0.46 39	0.65 113	0.12 9	0.23 37	0.37 32	0.43 51	0.57 40	0.39 29

IPLG	0.47 73	0.45 75	0.32 61	0.28 41	0.27 51	0.32 53	0.21 59	0.63 96	0.22 21	0.51 59	0.38 52	0.56 75	0.29 53	0.31 112	1.64 202	0.44 52	0.56 92	0.48 99	0.56 52	0.41 92	0.45 34	0.75 135	0.18 41	0.28 66	0.45 53	0.59 95	0.65 71	0.51 55

rafts_anoy	0.41 44	0.51 118	0.35 70	0.29 46	0.30 67	0.33 60	0.22 64	0.59 71	0.25 36	0.51 59	0.50 87	0.48 49	0.23 31	0.17 28	0.57 51	0.46 69	0.51 65	0.50 112	0.58 60	0.34 53	0.50 58	0.43 54	0.19 49	0.28 66	0.50 70	0.47 68	0.52 30	0.53 60

stereogan	0.67 127	0.67 166	0.62 160	0.68 164	0.73 182	0.75 174	0.64 168	0.70 138	0.57 158	0.51 59	0.64 130	1.08 165	0.62 165	0.44 159	0.83 122	0.55 113	0.56 92	0.51 119	0.91 115	0.59 148	0.59 102	0.69 126	0.47 159	0.46 148	0.59 98	0.67 105	1.16 172	0.87 135

CFNet_RVC	0.51 83	0.51 118	0.47 127	0.50 121	0.48 135	0.48 115	0.32 105	0.53 44	0.37 111	0.51 59	0.65 135	0.57 78	0.34 97	0.30 105	0.69 94	0.44 52	0.52 69	0.47 94	0.57 56	0.42 98	0.56 86	0.49 78	0.27 107	0.35 108	0.65 116	0.74 118	0.80 108	0.75 120

iinet-f	0.52 87	0.43 64	0.36 75	0.34 69	0.25 39	0.47 113	0.25 79	0.43 23	0.27 43	0.52 66	0.94 179	0.61 93	0.44 133	0.25 81	1.06 169	0.57 119	0.52 69	0.39 46	1.51 148	0.50 115	0.58 98	0.75 135	0.26 103	0.25 53	0.52 77	0.38 40	0.76 100	0.53 60

TestStereo1	0.38 35	0.49 99	0.19 15	0.22 22	0.23 31	0.23 22	0.15 27	0.55 54	0.30 63	0.52 66	0.21 13	0.35 16	0.39 116	0.11 10	0.80 114	0.50 94	0.46 35	0.32 18	0.53 40	0.25 23	0.52 71	0.67 121	0.15 20	0.22 26	0.37 32	0.42 49	0.60 55	0.39 29

RAFT+CT+SA	0.32 24	0.46 81	0.20 18	0.26 35	0.18 20	0.22 21	0.15 27	0.58 64	0.23 23	0.52 66	0.17 7	0.46 43	0.33 87	0.12 14	0.33 15	0.43 47	0.36 15	0.30 16	0.45 25	0.23 16	0.45 34	0.49 78	0.09 5	0.22 26	0.32 23	0.31 19	0.53 34	0.35 22

SA-5K	0.38 35	0.49 99	0.19 15	0.22 22	0.23 31	0.23 22	0.15 27	0.55 54	0.30 63	0.52 66	0.21 13	0.35 16	0.39 116	0.11 10	0.80 114	0.50 94	0.46 35	0.32 18	0.53 40	0.25 23	0.52 71	0.67 121	0.15 20	0.22 26	0.37 32	0.42 49	0.60 55	0.39 29

UDGNet	0.67 127	0.66 165	0.42 106	1.35 206	1.02 200	1.21 203	0.91 190	0.60 76	0.41 124	0.52 66	0.60 116	0.56 75	0.23 31	1.19 221	0.66 84	0.45 62	0.56 92	0.51 119	0.73 90	0.53 121	0.64 115	0.67 121	0.79 200	0.29 70	0.72 130	0.55 90	0.63 64	0.66 97

raft+_RVC	0.35 32	0.34 24	0.26 44	0.25 31	0.23 31	0.25 29	0.18 40	0.54 48	0.26 39	0.52 66	0.43 66	0.46 43	0.23 31	0.18 29	0.42 35	0.38 28	0.43 27	0.34 26	0.61 66	0.26 28	0.43 26	0.38 36	0.13 15	0.20 18	0.39 39	0.39 43	0.58 47	0.42 40

ADCRef	1.01 176	0.65 162	0.48 130	0.39 88	0.47 132	0.65 157	0.68 175	0.61 83	1.08 201	0.52 66	0.64 130	0.75 126	0.43 128	0.38 136	1.56 198	0.72 155	0.61 127	0.59 158	1.53 149	0.58 144	0.66 117	0.71 128	0.50 169	0.43 136	0.75 140	1.25 192	0.82 114	8.96 248

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 83	0.52 126	0.48 130	0.43 105	0.57 153	0.42 96	0.62 165	0.56 59	0.62 165	0.52 66	0.51 93	0.67 110	0.34 97	0.58 189	0.78 109	0.42 40	0.47 44	0.42 62	0.57 56	0.38 72	0.46 39	0.42 49	0.30 116	0.32 89	0.48 60	0.76 125	0.62 61	0.64 94
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.52 87	0.45 75	0.32 61	0.48 116	0.39 109	0.48 115	0.28 90	0.64 103	0.34 96	0.52 66	0.66 138	0.70 117	0.55 155	0.28 97	0.67 89	0.47 80	0.50 56	0.46 88	1.12 132	0.45 103	0.57 95	0.47 71	0.29 113	0.40 125	0.55 85	0.51 82	0.81 111	0.58 74

iResNet_ROB	0.50 80	0.49 99	0.42 106	0.42 101	0.30 67	0.42 96	0.32 105	0.60 76	0.33 91	0.52 66	0.59 114	0.47 46	0.56 157	0.25 81	0.81 117	0.46 69	0.57 101	0.49 106	1.19 136	0.36 64	0.48 51	0.36 31	0.25 96	0.37 119	0.57 88	0.54 88	0.75 97	0.61 83

sCroCo_RVC	0.58 110	0.42 61	0.29 50	0.28 41	0.29 60	0.39 84	0.22 64	0.60 76	0.41 124	0.53 76	0.43 66	0.48 49	0.50 144	0.24 68	0.75 107	0.99 196	0.75 169	0.63 163	1.02 124	0.56 135	1.10 175	1.36 185	0.28 110	0.39 122	0.63 111	0.63 99	0.93 138	0.64 94

CES	0.46 71	0.35 32	0.30 54	0.27 39	0.27 51	0.29 43	0.12 14	1.05 199	0.27 43	0.54 77	0.66 138	0.53 66	0.25 39	0.23 57	0.62 71	0.65 142	0.58 105	0.37 40	0.54 45	0.34 53	0.84 150	0.53 90	0.23 86	0.23 37	0.56 87	0.44 54	0.57 40	0.69 105

dd	0.50 80	0.51 118	0.28 48	0.91 183	0.31 75	0.65 157	0.29 97	0.59 71	0.23 23	0.54 77	0.30 29	0.75 126	0.27 48	0.26 91	0.84 125	0.46 69	0.70 159	0.39 46	1.05 125	0.38 72	0.48 51	0.43 54	0.23 86	0.30 78	0.53 79	0.39 43	0.74 95	0.58 74

TANstereo	0.55 97	0.41 54	0.35 70	0.40 92	0.39 109	0.45 106	0.21 59	0.52 40	0.30 63	0.54 77	0.37 50	0.38 23	0.38 114	0.41 143	0.84 125	0.73 159	0.66 146	0.78 199	1.10 129	0.89 197	0.62 106	0.54 92	0.93 210	0.32 89	0.34 27	0.45 59	0.99 151	0.53 60

XX-TBD	0.55 97	0.41 54	0.35 70	0.40 92	0.39 109	0.45 106	0.21 59	0.52 40	0.30 63	0.54 77	0.37 50	0.38 23	0.38 114	0.41 143	0.84 125	0.73 159	0.66 146	0.78 199	1.10 129	0.89 197	0.62 106	0.54 92	0.93 210	0.32 89	0.34 27	0.45 59	0.99 151	0.53 60

RTSC	0.73 141	0.49 99	0.46 123	0.47 114	0.51 142	0.55 136	0.56 149	0.67 117	0.68 171	0.54 77	0.79 162	0.57 78	0.57 161	0.41 143	1.92 216	0.77 164	0.96 200	0.58 153	1.36 144	0.56 135	0.85 152	1.11 167	0.31 121	0.53 163	0.58 92	0.65 103	0.95 143	1.26 168

PA-Net	0.64 122	0.67 166	0.66 170	0.50 121	0.66 171	0.50 121	0.64 168	0.65 110	0.73 174	0.54 77	0.52 96	0.58 83	0.58 163	0.59 191	0.93 147	0.57 119	0.46 35	0.54 136	0.61 66	0.54 127	0.49 55	0.66 116	0.36 136	0.52 161	0.64 114	1.24 189	0.64 67	1.32 170
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 44	0.33 21	0.29 50	0.29 46	0.24 37	0.26 31	0.16 34	0.55 54	0.40 120	0.55 83	0.49 82	0.49 52	0.27 48	0.23 57	0.58 55	0.45 62	0.51 65	0.40 51	0.50 30	0.36 64	0.46 39	0.50 82	0.16 24	0.23 37	0.49 67	0.75 122	0.44 20	0.56 70

RAFT_CTSACE	0.30 19	0.37 34	0.15 7	0.15 7	0.15 13	0.25 29	0.18 40	0.53 44	0.20 18	0.55 83	0.18 8	0.44 38	0.29 53	0.16 25	0.29 9	0.30 12	0.37 17	0.27 9	0.37 17	0.18 6	0.38 18	0.45 62	0.10 7	0.17 11	0.30 16	0.31 19	0.60 55	0.26 11

CIPLG	0.42 49	0.47 86	0.24 39	0.32 61	0.22 27	0.32 53	0.19 51	0.63 96	0.24 31	0.55 83	0.50 87	0.60 92	0.30 62	0.41 143	0.93 147	0.44 52	0.52 69	0.37 40	0.56 52	0.38 72	0.56 86	0.45 62	0.19 49	0.24 45	0.44 49	0.31 19	0.57 40	0.38 28

IPLGR_C	0.42 49	0.47 86	0.23 35	0.31 59	0.22 27	0.32 53	0.18 40	0.63 96	0.23 23	0.55 83	0.50 87	0.61 93	0.31 74	0.41 143	0.87 136	0.45 62	0.52 69	0.37 40	0.55 47	0.38 72	0.56 86	0.46 67	0.19 49	0.24 45	0.44 49	0.33 26	0.58 47	0.40 34

ACRE	0.42 49	0.47 86	0.22 30	0.32 61	0.22 27	0.33 60	0.18 40	0.63 96	0.23 23	0.55 83	0.50 87	0.61 93	0.30 62	0.41 143	0.91 143	0.45 62	0.52 69	0.36 37	0.55 47	0.38 72	0.57 95	0.44 59	0.19 49	0.23 37	0.44 49	0.32 23	0.58 47	0.39 29

LMCR-Stereo	0.50 80	0.46 81	0.33 64	0.32 61	0.33 77	0.42 96	0.24 74	0.57 60	0.37 111	0.55 83	0.46 76	0.65 106	0.40 119	0.26 91	0.69 94	0.49 91	0.62 131	0.49 106	1.11 131	0.57 140	0.66 117	0.64 111	0.25 96	0.32 89	0.48 60	0.49 77	0.63 64	0.65 96

psm_up	0.56 104	0.51 118	0.53 143	0.56 138	0.45 126	0.58 142	0.35 111	0.71 141	0.66 170	0.55 83	0.53 100	0.59 88	0.50 144	0.40 140	0.63 74	0.50 94	0.59 115	0.49 106	0.84 109	0.46 108	0.51 61	0.45 62	0.31 121	0.51 159	0.70 124	0.78 129	0.80 108	0.67 99

IPLGR	0.57 108	0.55 136	0.37 79	0.43 105	0.38 106	0.36 75	0.23 71	0.62 90	0.30 63	0.56 90	0.68 146	0.61 93	0.32 83	0.29 103	1.73 208	0.47 80	0.56 92	0.56 143	1.09 127	0.54 127	0.53 77	0.81 143	0.20 61	0.32 89	0.71 127	0.97 162	0.73 93	0.57 72

RALCasStereoNet	0.42 49	0.50 113	0.35 70	0.35 77	0.30 67	0.31 50	0.24 74	0.60 76	0.25 36	0.56 90	0.49 82	0.58 83	0.26 42	0.18 29	0.57 51	0.46 69	0.54 79	0.49 106	0.51 32	0.34 53	0.51 61	0.41 45	0.21 69	0.31 85	0.53 79	0.49 77	0.48 23	0.58 74

GES	0.59 116	0.52 126	0.37 79	0.39 88	0.40 113	0.53 130	0.37 115	0.59 71	0.40 120	0.56 90	0.60 116	0.50 58	0.30 62	0.41 143	0.98 159	0.63 132	0.67 152	0.55 141	2.28 173	0.56 135	0.70 130	0.56 97	0.31 121	0.42 132	0.48 60	0.48 73	0.65 71	0.68 103

RGC	0.76 151	0.72 172	0.99 198	0.70 165	0.71 180	0.76 177	0.57 152	0.74 154	0.74 177	0.56 90	0.96 182	0.83 139	0.85 179	0.56 182	0.93 147	0.60 127	0.62 131	0.56 143	0.93 116	0.61 161	0.66 117	0.71 128	0.51 176	0.56 167	0.81 156	1.01 170	0.99 151	1.19 164

Any-RAFT	0.69 133	0.47 86	0.85 189	0.53 132	0.40 113	0.38 82	0.27 85	0.64 103	0.32 86	0.57 94	0.76 160	0.86 146	0.24 38	0.22 47	0.57 51	0.76 162	0.60 122	0.45 81	2.19 170	0.45 103	1.20 181	0.71 128	0.22 78	0.31 85	0.99 185	1.24 189	0.73 93	1.65 183

EGLCR-Stereo	0.47 73	0.49 99	0.41 104	0.29 46	0.30 67	0.44 102	0.14 23	0.57 60	0.26 39	0.57 94	0.27 25	0.58 83	0.23 31	0.21 41	0.36 19	0.47 80	0.53 77	0.45 81	0.75 97	0.32 48	0.69 127	0.93 154	0.19 49	0.24 45	0.48 60	0.49 77	1.30 186	0.70 110

AnonymousM	0.79 154	0.34 24	0.20 18	0.24 26	0.22 27	0.21 16	0.15 27	0.58 64	0.21 20	0.57 94	0.39 58	0.45 42	0.15 11	0.19 32	0.56 49	0.54 111	0.54 79	0.40 51	0.53 40	0.30 40	0.65 116	0.54 92	0.20 61	0.22 26	0.30 16	0.39 43	1.31 187	11.04 250

PMTNet	0.48 76	0.48 96	0.43 110	0.31 59	0.30 67	0.27 34	0.22 64	0.54 48	0.29 57	0.57 94	0.39 58	0.59 88	0.23 31	0.23 57	0.64 80	0.59 125	0.57 101	0.37 40	1.17 135	0.33 50	0.67 121	0.40 42	0.20 61	0.21 20	0.79 151	0.59 95	0.65 71	0.92 139

HITNet	0.38 35	0.37 34	0.28 48	0.34 69	0.29 60	0.26 31	0.19 51	0.58 64	0.32 86	0.57 94	0.45 72	0.55 73	0.30 62	0.22 47	0.51 43	0.35 19	0.44 28	0.39 46	0.41 20	0.29 36	0.41 21	0.38 36	0.20 61	0.25 53	0.39 39	0.37 36	0.70 85	0.52 56
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
DLCB_ROB	0.53 90	0.50 113	0.48 130	0.41 97	0.45 126	0.43 100	0.39 121	0.55 54	0.45 136	0.57 94	0.61 122	0.70 117	0.52 150	0.41 143	0.60 62	0.47 80	0.57 101	0.48 99	0.52 34	0.43 100	0.55 82	0.47 71	0.38 143	0.42 132	0.96 180	0.79 131	0.70 85	0.62 87

LL-Strereo2	0.34 29	0.29 15	0.21 22	0.24 26	0.19 22	0.17 9	0.13 16	0.63 96	0.26 39	0.58 100	0.23 17	0.44 38	0.22 28	0.14 19	0.41 31	0.41 36	0.47 44	0.35 34	0.73 90	0.31 45	0.47 46	0.36 31	0.21 69	0.20 18	0.32 23	0.34 30	0.51 26	0.35 22

test_4	0.34 29	0.33 21	0.27 46	0.21 19	0.18 20	0.16 6	0.11 11	0.59 71	0.26 39	0.58 100	0.25 21	0.50 58	0.20 24	0.19 32	0.33 15	0.40 33	0.45 31	0.34 26	0.41 20	0.29 36	0.45 34	0.41 45	0.16 24	0.24 45	0.38 36	0.40 47	0.59 54	0.42 40

CREStereo++_RVC	0.43 61	0.42 61	0.39 91	0.30 53	0.33 77	0.27 34	0.19 51	0.57 60	0.31 78	0.58 100	0.36 45	0.58 83	0.56 157	0.23 57	0.48 40	0.50 94	0.61 127	0.34 26	0.52 34	0.30 40	0.56 86	0.42 49	0.16 24	0.29 70	0.49 67	0.44 54	0.79 107	0.69 105
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
CREStereo	0.44 64	0.51 118	0.40 96	0.34 69	0.26 43	0.28 40	0.15 27	0.61 83	0.30 63	0.58 100	0.36 45	0.72 121	0.33 87	0.24 68	0.59 58	0.59 125	0.59 115	0.34 26	0.52 34	0.31 45	0.59 102	0.42 49	0.18 41	0.30 78	0.54 83	0.48 73	0.64 67	0.69 105
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
XPNet_ROB	0.74 146	0.77 175	0.57 150	0.54 134	0.61 159	0.63 154	0.61 162	0.53 44	0.65 168	0.58 100	0.81 167	2.35 201	0.46 137	0.43 156	0.79 112	0.63 132	0.85 183	0.57 148	0.83 107	0.55 131	0.72 133	1.09 166	0.45 156	0.49 158	0.63 111	0.74 118	1.39 193	0.86 133

AACVNet	0.55 97	0.47 86	0.40 96	0.58 141	0.61 159	0.53 130	0.37 115	0.61 83	0.40 120	0.59 105	0.64 130	0.58 83	0.33 87	0.36 131	0.69 94	0.54 111	0.58 105	0.54 136	0.69 83	0.52 120	0.54 80	0.52 87	0.36 136	0.44 141	0.59 98	0.69 106	0.82 114	0.83 129

GEStereo_RVC	0.71 139	0.59 148	0.40 96	0.54 134	0.50 139	0.61 148	0.51 139	0.71 141	0.41 124	0.59 105	0.51 93	0.76 128	0.46 137	0.39 137	0.96 156	0.92 181	0.78 172	0.75 192	1.94 165	0.62 165	0.80 144	1.37 186	0.31 121	0.52 161	0.61 102	0.63 99	0.86 130	1.12 157

RTS	1.09 180	0.59 148	0.59 153	0.60 146	0.58 156	0.96 188	0.90 188	0.80 169	0.88 186	0.59 105	0.71 148	1.28 176	0.62 165	0.51 172	2.04 219	0.98 192	1.19 210	0.77 197	2.33 176	0.85 195	0.96 164	1.16 173	0.49 165	0.65 181	1.23 203	4.43 250	1.15 169	1.45 172

RTSA	1.09 180	0.59 148	0.59 153	0.60 146	0.58 156	0.96 188	0.90 188	0.80 169	0.88 186	0.59 105	0.71 148	1.28 176	0.62 165	0.51 172	2.04 219	0.98 192	1.19 210	0.77 197	2.33 176	0.85 195	0.96 164	1.16 173	0.49 165	0.65 181	1.23 203	4.43 250	1.15 169	1.45 172

UCFNet_RVC	0.56 104	0.78 177	0.45 122	0.59 144	0.55 150	0.52 127	0.39 121	0.58 64	0.40 120	0.59 105	0.60 116	0.82 135	0.45 134	0.32 118	0.70 99	0.42 40	0.50 56	0.50 112	0.67 76	0.45 103	0.56 86	0.47 71	0.38 143	0.41 128	0.77 146	0.71 111	0.65 71	0.86 133

DN-CSS_ROB	0.52 87	0.43 64	0.46 123	0.41 97	0.40 113	0.34 67	0.22 64	0.69 132	0.34 96	0.59 105	0.79 162	0.66 107	0.47 139	0.24 68	0.63 74	0.40 33	0.58 105	0.43 67	1.74 156	0.38 72	0.63 109	0.38 36	0.31 121	0.47 151	0.53 79	0.43 51	0.66 76	0.54 66

s12784h	0.62 119	0.68 168	0.47 127	0.65 158	0.44 125	0.34 67	0.24 74	0.61 83	0.31 78	0.60 111	0.44 69	0.81 133	0.55 155	0.25 81	0.62 71	0.50 94	0.62 131	0.38 44	0.74 96	0.36 64	1.26 184	0.47 71	0.18 41	0.30 78	0.70 124	0.74 118	1.39 193	2.07 192

DeepPruner_ROB	0.59 116	0.44 68	0.54 146	0.52 129	0.54 147	0.49 117	0.37 115	0.61 83	0.46 140	0.60 111	0.70 147	0.61 93	0.51 148	0.32 118	1.06 169	0.58 123	0.62 131	0.59 158	0.66 74	0.47 112	0.97 166	0.72 131	0.36 136	0.44 141	0.61 102	1.00 167	0.72 90	0.58 74

CASnet	0.40 41	0.52 126	0.23 35	0.27 39	0.27 51	0.30 49	0.14 23	0.62 90	0.29 57	0.61 113	0.44 69	0.64 103	0.28 51	0.23 57	0.55 47	0.36 24	0.45 31	0.31 17	0.73 90	0.27 30	0.63 109	0.39 41	0.21 69	0.24 45	0.42 46	0.32 23	0.61 58	0.56 70
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 41	0.28 14	0.33 64	0.35 77	0.24 37	0.24 26	0.15 27	0.63 96	0.28 50	0.61 113	0.39 58	0.51 62	0.22 28	0.22 47	0.48 40	0.43 47	0.49 51	0.43 67	0.66 74	0.34 53	0.63 109	0.70 127	0.14 18	0.22 26	0.39 39	0.47 68	0.63 64	0.39 29

anonymity	3.27 231	0.41 54	1.09 210	0.58 141	0.41 118	0.47 113	0.30 103	0.79 167	0.33 91	0.61 113	69.49 272	0.85 142	0.30 62	0.24 68	0.59 58	1.02 199	0.60 122	0.43 67	1.35 143	0.60 152	0.73 136	1.82 208	0.24 93	0.29 70	1.00 188	1.24 189	1.08 163	1.47 174

SA	0.42 49	0.47 86	0.21 22	0.25 31	0.23 31	0.31 50	0.13 16	0.64 103	0.32 86	0.61 113	0.26 23	0.54 68	0.21 25	0.16 25	0.63 74	0.47 80	0.52 69	0.41 55	0.60 62	0.29 36	0.46 39	0.61 106	0.15 20	0.27 62	0.45 53	0.58 94	0.96 146	0.47 48

test-3	0.55 97	0.37 34	0.37 79	0.34 69	0.33 77	0.33 60	0.22 64	0.65 110	0.27 43	0.61 113	0.34 41	0.90 149	0.31 74	0.21 41	0.60 62	0.44 52	0.55 87	0.42 62	2.59 187	0.38 72	0.56 86	1.37 186	0.16 24	0.29 70	0.48 60	0.38 40	0.69 81	0.54 66

ICVP	0.58 110	0.49 99	0.67 173	0.50 121	0.48 135	0.52 127	0.36 113	0.60 76	0.45 136	0.61 113	0.58 113	0.61 93	0.56 157	0.30 105	0.67 89	0.64 136	0.58 105	0.51 119	0.72 89	0.51 118	0.58 98	0.74 133	0.59 189	0.47 151	0.60 101	0.75 122	0.74 95	0.72 113
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.51 83	0.44 68	0.43 110	0.54 134	0.43 123	0.53 130	0.34 109	0.62 90	0.36 105	0.61 113	0.64 130	0.57 78	0.52 150	0.35 129	0.90 142	0.50 94	0.50 56	0.47 94	0.67 76	0.36 64	0.47 46	0.42 49	0.26 103	0.33 101	0.57 88	0.60 98	0.68 78	0.73 116

HSM	0.54 95	0.49 99	0.47 127	0.48 116	0.47 132	0.41 92	0.37 115	0.71 141	0.37 111	0.61 113	0.65 135	0.59 88	0.48 142	0.31 112	0.70 99	0.48 85	0.64 139	0.47 94	0.75 97	0.48 114	0.63 109	0.49 78	0.26 103	0.42 132	0.62 107	0.72 114	0.87 132	0.67 99

SGM-Forest	0.73 141	0.71 171	0.40 96	1.13 196	0.64 166	0.74 173	0.45 130	0.68 124	0.39 118	0.61 113	0.44 69	1.16 171	1.06 184	0.49 167	0.86 131	0.61 130	0.55 87	0.46 88	0.68 78	0.44 101	0.61 104	0.49 78	0.45 156	0.44 141	0.90 171	0.86 139	1.95 218	1.47 174
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MyStereo04	0.68 132	0.52 126	0.57 150	0.44 109	0.37 100	0.35 72	0.26 83	0.68 124	0.45 136	0.62 122	0.45 72	0.68 112	0.34 97	0.25 81	1.00 163	0.68 149	0.56 92	0.53 130	3.39 202	0.56 135	0.92 158	0.64 111	0.27 107	0.41 128	0.77 146	0.92 149	0.96 146	0.66 97

RAFT-Test	0.72 140	0.50 113	0.46 123	0.52 129	0.34 86	0.41 92	0.29 97	0.73 149	0.30 63	0.62 122	0.72 153	0.68 112	0.31 74	0.22 47	0.71 103	1.03 200	0.62 131	0.50 112	2.89 194	0.66 172	1.72 199	1.14 172	0.23 86	0.29 70	0.80 155	0.96 157	0.95 143	0.91 138

GLC_STEREO	0.47 73	0.51 118	0.40 96	0.38 85	0.37 100	0.37 77	0.28 90	0.64 103	0.29 57	0.62 122	0.53 100	0.55 73	0.28 51	0.30 105	0.49 42	0.48 85	0.66 146	0.41 55	0.65 72	0.41 92	0.70 130	0.60 101	0.23 86	0.30 78	0.47 57	0.36 34	0.84 123	0.53 60

test_1	0.55 97	0.37 34	0.37 79	0.34 69	0.33 77	0.33 60	0.22 64	0.66 114	0.27 43	0.62 122	0.34 41	0.90 149	0.31 74	0.21 41	0.61 67	0.44 52	0.55 87	0.42 62	2.58 186	0.38 72	0.56 86	1.38 188	0.16 24	0.29 70	0.48 60	0.38 40	0.69 81	0.54 66

EKT-Stereo	0.75 147	0.64 161	0.54 146	0.59 144	0.47 132	0.60 145	0.73 178	0.71 141	0.29 57	0.63 126	0.66 138	0.73 124	0.30 62	0.26 91	0.86 131	1.22 222	0.68 154	0.76 195	1.46 147	0.60 152	1.75 202	1.74 205	0.21 69	0.32 89	0.93 174	0.81 134	1.06 161	0.72 113

Sa-1000	0.48 76	0.47 86	0.21 22	0.26 35	0.26 43	0.31 50	0.15 27	0.65 110	0.36 105	0.63 126	0.33 39	0.50 58	0.26 42	0.30 105	0.94 151	0.49 91	0.59 115	0.45 81	0.90 114	0.32 48	0.52 71	0.75 135	0.17 36	0.27 62	0.72 130	0.53 86	1.00 156	0.49 51

DDUNet	1.38 190	2.18 224	0.79 185	2.67 223	2.43 232	2.57 224	2.52 223	0.80 169	0.84 183	0.63 126	0.94 179	1.57 189	0.45 134	2.65 236	0.94 151	0.78 167	1.99 233	0.75 192	2.31 174	0.91 199	1.16 178	0.97 156	2.71 234	0.56 167	0.72 130	0.71 111	0.97 148	0.85 131

raftrobust	0.43 61	0.33 21	0.36 75	0.28 41	0.28 55	0.27 34	0.18 40	0.64 103	0.25 36	0.63 126	0.53 100	0.51 62	0.25 39	0.22 47	0.63 74	0.48 85	0.51 65	0.41 55	0.96 121	0.38 72	0.53 77	0.46 67	0.20 61	0.24 45	0.57 88	0.54 88	0.54 35	0.52 56

EAI-Stereo	0.75 147	0.49 99	0.50 136	0.51 127	0.46 129	0.56 138	0.60 157	0.73 149	0.32 86	0.63 126	0.72 153	0.82 135	0.26 42	0.24 68	1.05 168	0.96 188	0.60 122	0.49 106	3.00 196	0.62 165	0.82 146	1.13 170	0.19 49	0.31 85	0.78 148	0.70 110	1.55 204	1.17 162

MSMDNet	0.73 141	0.52 126	0.48 130	0.35 77	0.34 86	0.45 106	0.33 108	0.69 132	0.30 63	0.63 126	0.60 116	0.71 119	0.35 104	0.23 57	0.78 109	1.05 202	0.63 136	0.50 112	2.88 193	0.81 192	1.59 195	1.80 207	0.23 86	0.29 70	0.74 137	0.89 146	0.85 125	0.76 121

AE-Stereo	0.54 95	0.48 96	0.44 118	0.50 121	0.35 90	0.36 75	0.28 90	0.55 54	0.29 57	0.64 132	0.31 32	0.89 148	0.31 74	0.24 68	0.55 47	0.65 142	0.68 154	0.52 126	0.87 111	0.53 121	0.72 133	0.81 143	0.21 69	0.47 151	0.79 151	0.69 106	0.94 141	0.62 87

MyStereo	0.70 136	0.55 136	0.69 176	0.47 114	0.38 106	0.35 72	0.27 85	0.68 124	0.49 144	0.64 132	0.57 110	0.66 107	0.42 123	0.26 91	1.12 176	0.65 142	0.58 105	0.53 130	3.20 200	0.57 140	0.92 158	0.74 133	0.28 110	0.41 128	0.88 169	0.99 165	0.99 151	0.62 87

FADNet-RVC	0.58 110	0.50 113	0.37 79	0.51 127	0.42 120	0.39 84	0.56 149	0.68 124	0.36 105	0.64 132	0.50 87	1.13 170	0.45 134	0.34 123	0.91 143	0.53 105	0.54 79	0.45 81	1.20 138	0.51 118	0.54 80	0.52 87	0.33 129	0.51 159	0.57 88	0.75 122	0.64 67	0.81 127

PS-NSSS	0.60 118	0.81 183	0.44 118	0.89 181	0.54 147	0.71 168	0.63 166	0.64 103	0.38 115	0.64 132	0.41 63	1.52 186	0.47 139	0.41 143	0.59 58	0.42 40	0.52 69	0.45 81	0.94 118	0.42 98	0.44 31	0.29 20	0.36 136	0.34 105	0.63 111	0.69 106	0.70 85	0.80 125

ETE_ROB	0.87 162	0.90 195	0.58 152	0.67 161	0.69 174	0.85 181	0.60 157	0.66 114	0.89 188	0.64 132	1.09 191	2.63 204	0.54 153	0.54 178	1.00 163	0.72 155	0.91 193	0.63 163	0.99 123	0.66 172	0.88 153	1.08 165	0.50 169	0.59 171	0.78 148	0.92 149	1.48 202	1.17 162

MSKI-zero shot	0.84 157	0.49 99	0.43 110	0.41 97	0.35 90	0.46 112	0.32 105	0.76 159	0.30 63	0.65 137	0.92 178	0.83 139	0.32 83	0.22 47	0.62 71	1.08 205	0.64 139	0.47 94	3.14 199	0.61 161	2.23 211	1.58 197	0.20 61	0.38 121	0.96 180	1.47 206	1.24 182	1.60 179

HH	0.84 157	0.34 24	0.99 198	0.42 101	0.36 93	0.51 124	0.42 126	0.69 132	0.34 96	0.65 137	0.38 52	1.03 161	0.26 42	0.28 97	0.66 84	1.37 229	0.61 127	0.53 130	2.39 179	0.60 152	3.55 236	1.64 199	0.25 96	0.33 101	0.83 161	1.05 176	1.09 164	1.12 157

HanStereo	0.84 157	0.34 24	0.99 198	0.42 101	0.36 93	0.51 124	0.42 126	0.69 132	0.34 96	0.65 137	0.38 52	1.03 161	0.26 42	0.28 97	0.66 84	1.37 229	0.61 127	0.53 130	2.39 179	0.60 152	3.55 236	1.64 199	0.25 96	0.33 101	0.83 161	1.05 176	1.09 164	1.12 157

DAS	0.95 169	0.61 155	0.48 130	0.78 174	0.61 159	0.68 163	0.59 154	0.84 178	0.93 192	0.65 137	1.58 212	1.66 191	1.06 184	0.34 123	0.95 153	0.92 181	0.92 195	0.73 188	1.77 157	1.03 207	1.73 200	1.11 167	0.47 159	0.92 203	0.93 174	1.00 167	1.39 193	0.96 141

SepStereo	0.95 169	0.61 155	0.48 130	0.78 174	0.61 159	0.68 163	0.59 154	0.84 178	0.93 192	0.65 137	1.58 212	1.66 191	1.06 184	0.34 123	0.95 153	0.92 181	0.92 195	0.73 188	1.77 157	1.03 207	1.73 200	1.11 167	0.47 159	0.92 203	0.93 174	1.00 167	1.39 193	0.96 141

test_3	0.56 104	0.38 40	0.36 75	0.34 69	0.33 77	0.33 60	0.21 59	0.68 124	0.29 57	0.65 137	0.33 39	0.92 151	0.35 104	0.21 41	0.60 62	0.44 52	0.56 92	0.45 81	2.68 188	0.39 84	0.55 82	1.35 184	0.15 20	0.32 89	0.51 73	0.47 68	0.67 77	0.50 53

GANet-ADL	0.70 136	0.59 148	0.52 141	0.60 146	0.57 153	0.61 148	0.46 132	0.68 124	0.52 148	0.65 137	0.67 143	0.76 128	0.43 128	0.39 137	1.08 172	0.79 170	0.68 154	0.52 126	1.84 161	0.64 169	0.66 117	0.86 148	0.42 153	0.43 136	0.70 124	0.87 142	0.97 148	0.89 137

TRStereo	0.75 147	0.83 188	1.19 213	0.56 138	0.34 86	1.42 211	0.48 135	0.68 124	0.28 50	0.65 137	0.46 76	1.10 168	0.27 48	0.22 47	0.70 99	0.85 175	0.57 101	0.48 99	1.85 163	0.50 115	0.73 136	0.87 149	0.18 41	0.27 62	0.78 148	1.22 188	1.78 214	1.09 153

cross-raft	0.73 141	0.56 142	0.46 123	0.43 105	0.33 77	0.40 90	0.27 85	0.73 149	0.33 91	0.65 137	0.60 116	0.74 125	0.30 62	0.23 57	0.76 108	0.96 188	0.63 136	0.48 99	2.91 195	0.59 148	1.81 205	1.31 183	0.22 78	0.32 89	0.82 159	0.94 153	0.93 138	1.01 148

pcwnet_v2	0.62 119	0.46 81	0.50 136	0.62 151	0.49 138	0.61 148	0.46 132	0.66 114	0.45 136	0.65 137	0.79 162	0.64 103	0.86 180	0.53 177	1.15 178	0.55 113	0.59 115	0.51 119	0.83 107	0.41 92	0.55 82	0.47 71	0.34 131	0.43 136	0.75 140	0.76 125	0.85 125	0.95 140

IGEV_Zeroshot_test	0.95 169	0.47 86	1.24 218	1.15 198	0.46 129	0.60 145	0.65 172	0.81 174	0.36 105	0.66 147	1.86 221	0.94 152	0.30 62	0.26 91	0.66 84	1.14 213	0.60 122	0.48 99	2.56 184	0.63 168	2.23 211	2.36 214	0.21 69	0.37 119	1.00 188	1.03 175	1.17 174	1.48 176

GMOStereo	0.42 49	0.39 45	0.21 22	0.30 53	0.26 43	0.29 43	0.19 51	0.67 117	0.30 63	0.66 147	0.32 33	0.54 68	0.33 87	0.20 36	0.40 25	0.46 69	0.50 56	0.44 72	0.68 78	0.34 53	0.51 61	0.66 116	0.16 24	0.22 26	0.58 92	0.45 59	0.82 114	0.41 35

error version	0.42 49	0.39 45	0.21 22	0.30 53	0.26 43	0.29 43	0.19 51	0.67 117	0.30 63	0.66 147	0.32 33	0.54 68	0.33 87	0.20 36	0.40 25	0.46 69	0.50 56	0.44 72	0.68 78	0.34 53	0.51 61	0.66 116	0.16 24	0.22 26	0.58 92	0.45 59	0.82 114	0.41 35

test-v	0.42 49	0.39 45	0.21 22	0.30 53	0.26 43	0.29 43	0.19 51	0.67 117	0.30 63	0.66 147	0.32 33	0.54 68	0.33 87	0.20 36	0.40 25	0.46 69	0.50 56	0.44 72	0.68 78	0.34 53	0.51 61	0.66 116	0.16 24	0.22 26	0.58 92	0.45 59	0.82 114	0.41 35

test-2	0.42 49	0.39 45	0.21 22	0.30 53	0.26 43	0.29 43	0.19 51	0.67 117	0.30 63	0.66 147	0.32 33	0.54 68	0.33 87	0.20 36	0.40 25	0.46 69	0.50 56	0.44 72	0.68 78	0.34 53	0.51 61	0.66 116	0.16 24	0.22 26	0.58 92	0.45 59	0.82 114	0.41 35

FADNet	0.65 123	0.55 136	0.41 104	0.53 132	0.42 120	0.49 117	0.65 172	0.74 154	0.42 131	0.66 147	0.64 130	0.81 133	0.50 144	0.36 131	1.17 180	0.51 101	0.51 65	0.53 130	1.61 153	0.53 121	0.69 127	0.59 98	0.35 135	0.41 128	0.72 130	0.88 144	0.78 106	1.06 151

BEATNet_4x	0.53 90	0.40 50	0.34 68	0.39 88	0.36 93	0.32 53	0.27 85	0.64 103	0.41 124	0.66 147	0.45 72	0.62 101	0.39 116	0.24 68	0.83 122	0.63 132	0.58 105	0.58 153	0.57 56	0.36 64	0.90 157	1.52 195	0.25 96	0.36 115	0.46 55	0.44 54	0.77 101	0.60 81

SACVNet	0.62 119	0.53 133	0.51 140	0.55 137	0.57 153	0.52 127	0.60 157	0.69 132	0.56 157	0.67 154	0.54 106	0.59 88	0.37 112	0.41 143	0.71 103	0.60 127	0.64 139	0.57 148	0.95 119	0.64 169	0.67 121	0.78 140	0.36 136	0.47 151	0.75 140	0.77 128	0.84 123	0.84 130

iResNet	0.92 165	0.56 142	0.62 160	0.72 167	0.68 172	0.96 188	0.55 147	0.95 187	0.57 158	0.67 154	0.82 172	1.41 181	1.51 199	0.31 112	1.49 195	0.66 145	0.75 169	0.67 174	4.08 209	0.68 178	0.72 133	0.63 107	0.41 150	0.83 197	0.72 130	0.91 148	1.02 158	0.87 135

test-1	0.84 157	0.34 24	0.50 136	0.37 82	0.40 113	0.60 145	0.37 115	0.73 149	0.38 115	0.68 156	0.71 148	1.08 165	0.40 119	0.25 81	0.79 112	0.91 180	0.63 136	0.58 153	2.22 172	0.58 144	1.17 179	3.78 232	0.22 78	0.36 115	0.81 156	1.15 183	1.10 167	1.59 178

Anonymous3	0.79 154	0.59 148	0.42 106	0.37 82	0.42 120	0.57 139	0.50 138	0.80 169	0.64 167	0.68 156	0.49 82	1.48 182	0.54 153	0.31 112	1.53 196	1.42 234	0.88 189	0.82 203	1.45 146	0.69 181	1.31 187	1.30 182	0.40 148	0.40 125	0.74 137	0.86 139	1.03 160	0.71 111

FADNet-RVC-Resample	0.57 108	0.52 126	0.42 106	0.46 112	0.39 109	0.41 92	0.40 123	0.72 148	0.42 131	0.68 156	0.51 93	1.04 164	0.43 128	0.43 156	0.96 156	0.48 85	0.56 92	0.61 161	0.85 110	0.55 131	0.52 71	0.63 107	0.34 131	0.60 173	0.58 92	0.71 111	0.55 36	0.77 122

R-Stereo Train	0.66 124	0.55 136	0.43 110	0.48 116	0.36 93	0.50 121	0.18 40	0.62 90	0.31 78	0.68 156	0.62 126	0.72 121	0.34 97	0.25 81	0.69 94	0.89 177	0.66 146	0.51 119	2.12 168	0.46 108	0.94 160	1.49 192	0.22 78	0.36 115	0.71 127	0.96 157	0.77 101	1.10 154

ADCL	1.27 186	0.82 186	0.64 166	0.60 146	0.53 144	0.73 170	0.91 190	0.75 158	2.78 244	0.68 156	1.01 186	0.86 146	0.50 144	0.50 170	1.27 183	0.64 136	0.66 146	0.57 148	1.20 138	0.60 152	0.98 167	0.88 150	0.50 169	0.47 151	1.60 220	1.50 211	0.88 133	11.30 251

RAFT-Stereo	0.66 124	0.55 136	0.43 110	0.48 116	0.36 93	0.50 121	0.18 40	0.62 90	0.31 78	0.68 156	0.62 126	0.72 121	0.34 97	0.25 81	0.69 94	0.89 177	0.66 146	0.51 119	2.12 168	0.46 108	0.94 160	1.49 192	0.22 78	0.36 115	0.71 127	0.96 157	0.77 101	1.10 154
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NCCL2	0.69 133	0.73 173	0.66 170	0.57 140	0.56 151	0.51 124	0.45 130	0.70 138	0.57 158	0.68 156	0.71 148	0.66 107	0.48 142	0.39 137	0.93 147	0.72 155	0.65 143	0.57 148	0.76 100	0.57 140	0.74 138	0.88 150	0.49 165	0.60 173	0.98 182	0.95 154	0.85 125	1.16 161

LALA_ROB	0.86 161	0.97 202	0.67 173	0.63 153	0.69 174	0.83 180	0.67 174	0.70 138	0.80 181	0.68 156	1.10 193	2.61 203	0.58 163	0.51 172	1.11 174	0.67 146	0.86 184	0.72 185	0.89 113	0.67 176	0.80 144	1.00 160	0.49 165	0.59 171	0.73 135	0.92 149	1.16 172	1.10 154

DLNR_Zeroshot_test	17.86 260	67.45 274	1.21 215	81.91 274	0.35 90	0.45 106	74.74 274	0.76 159	0.27 43	0.69 164	0.60 116	1.16 171	0.29 53	8.20 261	84.48 274	102.07 274	23.88 266	15.14 262	7.31 226	0.50 115	4.38 244	2.51 216	0.18 41	0.43 136	0.76 145	0.86 139	0.80 108	0.80 125

raft_robust	0.49 79	0.44 68	0.24 39	0.38 85	0.29 60	0.32 53	0.21 59	0.73 149	0.35 101	0.69 164	0.34 41	0.57 78	0.31 74	0.24 68	0.59 58	0.53 105	0.54 79	0.46 88	0.98 122	0.37 69	0.69 127	0.94 155	0.20 61	0.28 66	0.55 85	0.69 106	0.69 81	0.60 81

XX-Stereo	9.49 256	0.38 40	0.36 75	0.63 153	0.28 55	0.54 134	0.28 90	0.69 132	0.28 50	0.69 164	6.24 251	1.00 157	0.29 53	0.23 57	0.70 99	1.08 205	0.60 122	0.52 126	1.58 150	0.53 121	0.76 140	0.65 113	0.18 41	0.26 59	233.61 274	0.88 144	1.01 157	1.90 190

FADNet_RVC	0.92 165	0.69 169	0.55 149	0.88 180	0.75 185	0.54 134	0.51 139	0.77 164	0.54 151	0.70 167	0.96 182	1.36 180	1.06 184	0.54 178	1.85 214	0.64 136	0.80 178	0.90 207	3.34 201	0.76 185	1.00 168	1.13 170	0.37 141	0.60 173	0.66 117	0.87 142	0.97 148	1.14 160

SGM-ForestM	2.61 217	4.20 252	0.93 194	2.78 225	1.37 217	3.57 235	2.93 229	2.59 245	1.51 219	0.70 167	1.32 203	7.25 242	5.36 233	0.47 164	0.89 140	0.53 105	0.79 177	0.54 136	7.58 227	0.60 152	0.82 146	0.47 71	0.51 176	0.80 196	4.97 249	3.66 248	7.05 257	6.30 238

NOSS_ROB	0.76 151	0.84 192	0.50 136	0.72 167	0.61 159	0.75 174	0.52 141	0.80 169	0.54 151	0.70 167	0.62 126	0.62 101	0.86 180	0.62 192	1.14 177	1.10 209	0.78 172	0.69 181	0.73 90	0.60 152	0.88 153	0.67 121	0.50 169	0.71 185	0.86 167	0.95 154	1.38 192	0.85 131

CASS	0.79 154	0.55 136	0.53 143	0.65 158	0.54 147	0.59 143	0.53 142	0.78 166	0.52 148	0.71 170	0.75 159	0.67 110	0.47 139	0.28 97	0.83 122	0.67 146	0.98 201	0.56 143	1.60 152	0.58 144	2.74 219	1.44 189	0.38 143	0.35 108	0.84 165	0.81 134	0.90 134	1.02 149
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SFCPSM	3.03 227	0.82 186	0.63 164	0.77 172	0.69 174	0.72 169	0.63 166	0.83 176	0.98 198	0.71 170	2.00 223	2.57 202	3.49 223	0.56 182	1.16 179	0.93 184	0.74 167	0.64 167	54.48 271	1.19 219	0.88 153	0.91 153	0.55 185	0.55 166	0.94 177	0.93 152	1.11 168	1.39 171

MLCV	0.70 136	0.49 99	0.53 143	0.73 169	0.50 139	0.65 157	0.43 128	0.81 174	0.41 124	0.71 170	0.88 174	1.01 159	0.81 177	0.28 97	0.92 145	0.43 47	0.65 143	0.52 126	2.47 183	0.45 103	0.55 82	0.72 131	0.39 147	0.54 164	0.69 122	0.80 132	0.83 121	0.72 113

GwcNet-ADL	0.97 174	0.83 188	0.81 186	0.91 183	0.68 172	0.70 166	0.53 142	0.77 164	0.50 146	0.72 173	5.46 246	1.20 173	0.65 170	0.46 163	0.81 117	0.95 185	0.72 166	0.56 143	1.26 140	0.71 183	0.67 121	0.78 140	0.59 189	0.56 167	0.79 151	0.98 163	0.85 125	1.75 187

CBMV_ROB	1.71 203	0.79 179	0.65 169	1.35 206	1.07 203	1.01 191	0.74 179	1.01 196	0.54 151	0.72 173	0.81 167	9.80 253	5.90 235	0.57 186	1.42 189	0.69 150	0.80 178	0.58 153	5.38 215	1.22 220	0.95 163	0.55 96	0.53 179	0.62 176	1.22 202	1.45 205	2.72 237	2.94 210

FBW_ROB	1.34 188	1.42 217	1.08 209	2.01 219	1.42 218	1.37 210	1.63 212	0.99 192	0.70 172	0.72 173	1.02 187	2.05 199	0.91 182	1.47 226	1.24 182	0.60 127	0.88 189	0.65 171	6.08 221	0.59 148	1.06 174	0.81 143	1.48 226	1.12 219	0.99 185	1.20 185	0.99 151	1.66 184

NaN_ROB	0.73 141	0.59 148	0.61 159	0.64 155	0.78 187	0.53 130	0.48 135	0.87 181	0.63 166	0.73 176	0.61 122	1.96 196	0.62 165	0.45 161	0.84 125	0.55 113	0.56 92	0.54 136	0.73 90	0.55 131	0.52 71	0.51 83	0.38 143	0.64 179	0.83 161	1.11 181	0.94 141	1.64 182

iRaft-Stereo_20w	1.06 179	0.49 99	1.34 222	1.18 200	0.46 129	0.78 178	0.46 132	0.76 159	0.37 111	0.74 177	6.16 250	0.84 141	0.29 53	0.26 91	0.81 117	0.97 190	0.59 115	0.44 72	1.72 155	0.61 161	1.04 171	1.56 196	0.21 69	0.25 53	0.92 173	1.31 197	1.45 200	2.71 206

HSM-Net_RVC	0.75 147	0.53 133	0.60 157	0.77 172	0.62 165	0.61 148	0.37 115	0.76 159	0.49 144	0.74 177	1.71 217	1.32 178	0.80 176	0.36 131	0.72 105	0.55 113	0.64 139	0.53 130	0.78 102	0.53 121	0.67 121	0.89 152	0.43 154	0.64 179	0.94 177	1.09 179	1.07 162	1.04 150
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
pmcnn	1.66 200	0.80 182	0.52 141	1.19 201	1.01 197	1.21 203	0.93 192	0.96 190	0.54 151	0.74 177	2.66 229	3.98 225	5.06 229	0.31 112	1.65 204	1.40 233	1.20 212	0.91 210	3.99 207	0.95 200	4.45 245	1.02 162	0.90 207	0.90 202	1.07 194	1.01 170	2.43 229	3.03 213

FCDSN-DC	0.69 133	0.61 155	0.62 160	0.66 160	0.61 159	0.59 143	0.60 157	0.68 124	0.42 131	0.75 180	0.42 65	0.57 78	0.36 108	0.50 170	2.43 241	0.67 146	0.80 178	0.76 195	0.64 68	0.56 135	0.70 130	0.60 101	0.47 159	0.83 197	0.66 117	0.74 118	0.61 58	0.67 99
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	1.56 195	0.92 199	0.99 198	0.70 165	0.86 190	1.05 195	1.37 208	1.29 208	1.77 223	0.75 180	1.75 218	1.27 174	1.48 198	0.69 201	2.18 228	1.07 204	0.98 201	0.79 201	2.74 190	0.80 189	1.31 187	1.74 205	1.06 214	0.70 184	1.01 190	1.53 212	1.02 158	10.33 249

AnyNet_C32	1.64 199	0.65 162	0.74 181	0.67 161	0.73 182	0.86 184	1.14 200	0.95 187	3.12 247	0.75 180	1.53 211	0.94 152	0.64 169	0.67 199	1.83 213	1.11 211	1.06 207	0.95 214	1.78 159	0.76 185	1.76 203	1.71 203	0.66 194	0.85 200	1.13 199	2.68 235	1.17 174	13.55 253

TestStereo	0.45 67	0.51 118	0.38 88	0.42 101	0.30 67	0.44 102	0.26 83	0.71 141	0.28 50	0.76 183	0.32 33	0.64 103	0.32 83	0.24 68	0.47 39	0.35 19	0.54 79	0.33 24	0.78 102	0.38 72	0.63 109	0.42 49	0.24 93	0.30 78	0.53 79	0.43 51	0.75 97	0.55 69

PWC_ROB	1.18 183	0.70 170	1.06 206	0.60 146	0.71 180	0.70 166	0.98 196	0.83 176	1.55 220	0.76 183	1.40 207	1.00 157	2.46 217	0.57 186	2.17 227	0.99 196	1.15 208	0.90 207	2.37 178	0.95 200	1.63 197	2.05 210	0.44 155	0.98 208	0.81 156	0.80 132	1.24 182	2.15 195

UDG	1.35 189	2.24 226	0.81 186	2.58 220	2.45 233	2.48 223	2.57 224	0.76 159	0.86 184	0.77 185	1.08 190	1.51 184	0.56 157	2.59 232	1.06 169	0.69 150	1.89 231	0.80 202	2.31 174	0.97 202	1.24 183	0.98 157	1.43 225	0.62 176	0.74 137	0.81 134	0.95 143	0.81 127

SHD	0.97 174	0.56 142	0.73 180	0.75 170	0.69 174	0.66 160	0.61 162	0.99 192	0.94 195	0.77 185	1.00 185	0.94 152	1.29 195	0.54 178	2.21 229	0.98 192	0.95 198	0.70 183	2.01 166	0.80 189	1.12 176	1.71 203	0.47 159	0.77 194	0.91 172	1.01 170	0.91 135	1.22 167

ccs_rob	1.25 185	0.79 179	0.64 166	0.86 178	0.60 158	0.89 186	0.83 183	0.99 192	0.51 147	0.77 185	6.27 252	5.90 233	1.10 188	0.51 172	1.08 172	1.10 209	0.68 154	0.66 172	1.15 134	0.70 182	1.56 193	1.66 201	0.50 169	0.54 164	0.69 122	0.78 129	0.86 130	1.20 165

SANet	1.61 198	0.91 198	1.10 211	1.04 192	1.05 201	1.25 206	0.77 180	1.76 231	1.81 224	0.77 185	1.24 197	6.63 237	5.08 230	0.83 209	1.56 198	0.77 164	1.24 214	0.90 207	1.58 150	0.82 193	1.05 172	1.00 160	0.90 207	1.27 226	1.32 209	1.93 221	1.88 216	3.10 215

DPSNet	2.61 217	0.83 188	0.77 184	1.21 202	1.24 211	1.34 209	0.93 192	1.08 202	1.49 218	0.78 189	0.86 173	6.91 239	3.85 224	0.58 189	4.58 251	2.54 248	1.43 220	1.24 231	14.95 250	1.34 225	4.83 249	8.01 255	1.75 228	1.40 231	1.47 215	1.95 223	1.60 208	1.66 184

MDST_ROB	3.33 232	2.32 228	0.75 182	3.90 241	1.47 220	2.61 225	1.00 197	1.12 204	0.72 173	0.78 189	0.67 143	1.54 187	25.37 257	0.34 123	2.11 225	0.53 105	0.65 143	0.48 99	3.69 204	0.58 144	0.88 153	0.59 98	0.58 188	0.68 183	7.85 257	3.03 240	17.15 262	8.63 247

PVD	1.47 191	1.04 205	1.44 224	1.10 194	1.09 206	1.19 201	1.07 199	1.91 235	2.05 229	0.79 191	1.49 210	1.54 187	1.91 207	0.89 214	2.26 233	1.35 227	1.39 217	1.09 224	2.41 182	1.14 215	1.51 192	1.98 209	0.79 200	1.08 216	1.49 217	1.82 219	1.67 209	2.10 193

HCRNet	0.32 24	0.38 40	0.20 18	0.39 88	0.17 17	0.29 43	0.18 40	0.40 18	0.18 10	0.80 192	0.40 61	0.49 52	0.18 19	0.22 47	0.38 22	0.30 12	0.38 19	0.29 15	0.40 19	0.19 8	0.33 13	0.23 12	0.19 49	0.16 10	0.26 6	0.31 19	0.51 26	0.31 15

CC-Net-ROB	0.96 172	1.18 211	0.70 177	1.56 212	1.06 202	1.63 216	1.20 205	0.79 167	0.61 163	0.81 193	0.56 109	3.07 212	0.57 161	0.85 211	0.68 92	0.44 52	0.71 164	0.63 163	1.40 145	0.57 140	0.58 98	0.43 54	1.91 229	0.46 148	0.83 161	0.83 138	0.77 101	1.20 165

CBMV	1.15 182	0.84 192	0.60 157	0.85 177	0.76 186	0.73 170	0.48 135	0.87 181	0.80 181	0.81 193	0.61 122	2.86 207	0.81 177	0.52 176	1.31 186	1.17 217	0.91 193	0.74 190	2.40 181	0.66 172	1.57 194	0.76 138	0.48 164	1.06 213	0.99 185	1.09 179	2.25 222	4.25 227
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.60 197	0.86 194	0.90 193	0.98 189	0.69 174	0.85 181	0.56 149	0.89 184	0.48 143	0.82 195	0.79 162	0.97 156	0.36 108	0.69 201	11.97 260	5.83 256	0.70 159	0.67 174	0.70 85	0.62 165	1.05 172	5.90 248	0.50 169	0.62 176	0.82 159	1.01 170	2.01 220	1.06 151

SGM_RVC	2.81 223	1.46 218	0.85 189	1.76 216	1.28 212	1.68 218	1.19 204	1.56 221	1.14 203	0.82 195	1.70 216	7.09 240	2.67 221	0.42 153	0.92 145	0.57 119	0.75 169	0.57 148	11.20 243	0.66 172	0.94 160	0.46 67	0.51 176	0.84 199	1.97 228	1.64 215	5.04 253	26.13 261
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCPNet	2.08 211	0.77 175	0.87 191	0.83 176	1.21 210	0.85 181	1.59 211	1.02 197	1.35 212	0.83 197	1.97 222	1.01 159	7.76 241	0.75 206	2.35 238	1.16 216	0.95 198	0.71 184	4.05 208	0.97 202	1.30 186	1.61 198	0.72 196	0.76 191	1.52 218	1.96 224	1.21 178	16.04 256

XQC	1.03 178	0.90 195	0.71 178	0.91 183	0.92 193	0.92 187	0.86 186	1.06 201	0.90 189	0.84 198	1.11 196	1.03 161	1.30 197	0.71 203	2.04 219	0.95 185	0.87 185	0.67 174	1.64 154	0.78 187	1.00 168	1.67 202	0.62 192	0.73 187	1.09 196	1.47 206	1.26 184	0.97 143

PSMNet-ADL	0.96 172	0.62 158	0.66 170	0.67 161	0.70 179	0.66 160	0.58 153	0.74 154	0.60 162	0.85 199	5.03 243	0.95 155	1.26 193	0.45 161	0.89 140	1.03 200	0.68 154	0.54 136	2.03 167	0.68 178	0.84 150	0.79 142	0.54 183	0.47 151	0.73 135	0.95 154	1.32 188	0.63 92

LoS	0.55 97	0.44 68	0.29 50	0.36 81	0.37 100	0.40 90	0.20 58	1.37 214	0.31 78	0.86 200	0.78 161	0.68 112	0.37 112	0.24 68	0.58 55	0.72 155	0.59 115	0.40 51	0.75 97	0.35 62	1.03 170	0.65 113	0.21 69	0.24 45	0.79 151	0.64 102	0.64 67	0.68 103

FC-DCNN	0.88 163	0.96 200	1.23 217	1.36 208	0.93 194	1.26 207	0.82 182	0.91 185	0.78 180	0.87 201	0.63 129	1.08 165	0.42 123	0.56 182	0.88 138	0.69 150	0.81 181	0.68 179	0.81 106	0.59 148	0.78 142	0.59 98	0.50 169	0.77 194	1.11 197	0.99 165	1.21 178	1.57 177

ADCS	1.88 206	1.06 206	0.98 197	0.93 186	1.10 207	1.09 197	1.14 200	1.27 205	2.49 238	0.89 202	1.36 205	1.51 184	2.92 222	0.86 212	3.30 246	2.26 247	1.46 221	1.26 233	3.10 198	1.29 224	2.48 215	2.88 219	0.80 202	1.10 217	1.33 211	4.48 252	1.41 198	6.08 237

MeshStereo	3.62 235	1.54 219	1.05 204	2.64 221	1.72 223	2.05 222	1.15 202	2.40 242	1.41 215	0.90 203	6.48 253	9.56 251	7.42 240	0.49 167	11.75 258	1.94 245	0.87 185	0.74 190	8.79 232	0.80 189	8.36 256	8.07 257	0.73 197	1.07 214	3.39 242	2.15 229	5.22 254	4.99 230
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
dad	0.89 164	0.57 146	0.37 79	1.42 209	0.65 167	0.75 174	2.23 222	1.43 216	0.36 105	0.93 204	0.38 52	0.85 142	0.76 175	0.32 118	0.97 158	0.52 103	0.78 172	0.45 81	1.87 164	0.41 92	0.74 138	0.41 45	0.30 116	0.47 151	1.15 201	0.47 68	2.64 235	1.96 191

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 253	0.65 162	1.07 208	0.94 188	0.83 189	0.81 179	1.27 206	0.85 180	0.73 174	0.93 204	6.13 249	180.62 274	2.17 209	1.33 225	1.22 181	1.01 198	0.93 197	1.06 221	6.32 224	0.79 188	3.32 234	3.77 231	0.55 185	0.76 191	0.95 179	1.34 202	1.19 176	2.42 201

STTRV1_RVC		0.81 183	0.64 166	1.04 192	0.73 182	1.03 193	0.85 184	0.91 185	0.92 190	0.93 204	0.95 181	1.72 194	2.23 210	0.86 212	1.46 193	0.78 167	1.37 216	0.72 185		1.97 241	1.59 195	1.23 178		0.97 206	1.07 194	1.11 181	1.75 213	3.40 219

GANetREF_RVC	0.77 153	0.74 174	0.68 175	0.76 171	0.65 167	0.69 165	0.60 157	0.99 192	0.73 174	0.93 204	0.52 96	1.33 179	0.72 173	0.44 159	0.85 129	0.57 119	0.67 152	0.63 163	1.13 133	0.61 161	0.77 141	0.63 107	0.59 189	0.71 185	0.89 170	0.90 147	1.15 169	0.99 146
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CSAN	0.93 168	0.83 188	0.75 182	0.86 178	0.82 188	0.73 170	0.61 162	0.97 191	0.94 195	0.94 208	0.73 158	1.96 196	1.56 200	0.49 167	0.98 159	0.63 132	0.74 167	0.66 172	1.09 127	0.71 183	0.78 142	0.63 107	0.53 179	0.76 191	0.98 182	1.49 210	1.21 178	1.63 181

SAMSARA	1.50 192	0.79 179	1.00 202	0.93 186	0.88 191	0.86 184	0.93 192	1.57 222	1.25 207	0.96 209	1.09 191	1.27 174	2.59 218	0.83 209	2.58 243	1.19 220	1.04 204	0.91 210	2.56 184	0.99 205	1.77 204	2.23 213	0.56 187	0.98 208	2.63 232	2.81 236	2.62 234	2.56 204

AMNet	1.02 177	0.98 203	0.95 195	0.98 189	1.01 197	1.03 193	0.96 195	0.87 181	0.93 192	0.97 210	1.02 187	1.10 168	0.74 174	1.06 219	0.99 162	1.09 207	1.17 209	1.04 219	1.08 126	1.05 209	1.13 177	1.04 163	0.82 204	0.98 208	1.01 190	1.07 178	1.20 177	1.27 169

G-Net	1.86 205	1.00 204	1.28 221	0.89 181	0.93 194	1.10 198	0.77 180	1.63 224	2.07 231	0.99 211	2.89 230	7.30 244	1.67 204	0.55 181	1.45 190	1.75 241	1.04 204	0.93 212	2.87 192	2.72 251	1.89 206	1.47 190	0.80 202	1.02 212	1.06 193	1.71 217	2.82 238	5.60 234

SQANet	1.90 207	2.70 231	1.03 203	3.09 230	2.17 227	3.29 229	2.70 226	0.95 187	0.65 168	1.00 212	0.71 148	2.69 206	1.10 188	2.30 231	0.78 109	0.55 113	1.02 203	0.72 185	9.92 238	0.68 178	2.11 209	1.25 179	3.28 235	0.58 170	0.98 182	1.31 197	1.33 189	2.34 198

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 187	0.90 195	0.63 164	1.27 204	0.90 192	1.21 203	2.21 220	1.27 205	1.18 205	1.00 212	0.91 177	1.80 195	1.16 191	1.07 220	1.48 194	0.77 164	0.70 159	0.58 153	2.75 191	0.67 176	1.39 190	2.93 221	0.85 206	0.73 187	1.47 215	1.68 216	1.33 189	2.96 211

MANE	7.31 248	2.64 230	4.48 257	3.30 235	3.10 248	3.94 243	2.83 228	5.37 259	6.88 255	1.11 214	5.64 248	8.81 248	11.02 246	0.67 199	3.83 249	3.83 251	1.32 215	18.03 265	8.61 230	0.84 194	4.22 241	1.16 173	0.74 198	1.79 248	13.65 261	18.61 262	22.89 264	38.18 269

IMH-64-1	2.92 225	2.70 231	2.36 239	3.23 232	2.71 238	3.70 237	4.05 242	1.66 225	2.48 236	1.13 215	1.26 199	3.60 220	6.29 237	3.59 244	2.28 235	1.15 214	2.20 236	1.31 236	6.02 219	1.52 231	3.03 225	5.48 242	4.83 248	1.40 231	2.83 236	2.02 225	2.34 225	3.64 220

IMH-64	2.92 225	2.70 231	2.36 239	3.23 232	2.71 238	3.70 237	4.05 242	1.66 225	2.48 236	1.13 215	1.26 199	3.60 220	6.29 237	3.59 244	2.28 235	1.15 214	2.20 236	1.31 236	6.02 219	1.52 231	3.03 225	5.48 242	4.83 248	1.40 231	2.83 236	2.02 225	2.34 225	3.64 220

otaku	2.33 214	3.05 240	1.19 213	3.36 237	2.37 230	3.56 234	3.08 231	1.05 199	0.98 198	1.13 215	0.80 166	2.88 208	1.62 202	2.59 232	0.95 153	0.64 136	1.23 213	0.75 192	13.16 246	1.09 211	2.47 214	2.63 217	4.75 245	0.75 190	1.13 199	1.38 203	1.69 210	2.52 203

MFMNet_re	1.51 193	1.18 211	1.12 212	1.29 205	1.16 208	1.63 216	1.32 207	1.30 210	1.63 221	1.14 218	1.38 206	2.64 205	1.63 203	0.90 215	2.27 234	1.35 227	1.58 222	1.32 238	3.69 204	1.24 222	2.10 208	1.26 181	1.16 215	1.24 225	1.11 197	1.02 174	1.59 206	1.60 179

Ntro	2.32 212	3.40 248	1.53 226	3.55 238	2.52 235	3.71 239	3.36 233	1.11 203	1.05 200	1.16 219	0.90 176	2.93 210	1.24 192	2.72 238	1.00 163	0.64 136	1.40 218	0.82 203	10.96 241	1.14 215	2.72 218	3.19 225	4.26 241	0.73 187	1.24 206	1.59 214	1.56 205	2.31 197

IMH	3.24 230	2.76 235	2.37 241	3.26 234	2.74 240	3.73 240	4.10 244	1.72 230	2.58 239	1.17 220	1.24 197	3.92 223	10.58 245	6.80 259	1.57 200	1.11 211	2.25 238	1.30 235	6.28 223	1.56 234	2.97 224	4.14 234	4.90 250	1.45 235	3.01 240	2.36 231	2.47 231	5.19 233

edge stereo	1.82 204	1.16 210	2.22 236	1.46 211	1.28 212	1.58 214	1.38 209	1.67 228	1.30 209	1.20 221	3.42 235	4.33 228	2.26 213	0.80 208	1.41 188	1.46 235	1.05 206	0.83 206	5.42 216	0.97 202	1.34 189	3.76 230	0.95 212	0.88 201	1.26 208	1.20 185	1.70 211	2.91 209

ACVNet_1	2.47 216	3.23 243	2.35 238	4.40 244	2.93 246	3.77 241	3.96 241	1.34 211	1.18 205	1.21 222	1.02 187	3.31 218	2.07 208	3.09 243	1.31 186	0.70 153	2.26 239	1.10 225	9.52 236	1.14 215	3.45 235	1.18 176	4.50 244	1.07 214	1.39 213	1.75 218	1.36 191	2.10 193

FAT-Stereo	1.57 196	0.78 177	1.44 224	1.10 194	1.32 215	1.05 195	0.87 187	1.28 207	0.86 184	1.21 222	5.46 246	3.07 212	1.28 194	0.66 197	1.73 208	1.34 224	0.89 191	0.94 213	1.83 160	1.08 210	2.02 207	3.90 233	0.71 195	0.98 208	0.86 167	1.21 187	1.42 199	3.03 213

AnyNet_C01	2.06 210	1.08 208	1.06 206	1.14 197	1.08 204	1.01 191	2.69 225	1.69 229	2.66 241	1.21 222	1.67 215	2.90 209	2.60 219	0.95 217	3.65 248	4.02 253	2.09 234	2.21 254	3.08 197	1.56 234	3.30 233	2.89 220	1.26 217	1.15 221	1.80 223	1.43 204	1.51 203	3.90 224

S-Stereo	1.54 194	0.81 183	0.83 188	1.15 198	1.16 208	1.29 208	1.56 210	1.02 197	1.09 202	1.25 225	4.20 238	4.10 226	1.10 188	0.66 197	2.16 226	1.63 238	0.90 192	1.05 220	2.20 171	1.10 212	1.26 184	3.12 224	1.31 224	1.17 223	0.84 165	1.18 184	1.21 178	2.18 196

ACVNet-4b	2.35 215	2.75 234	1.60 228	3.13 231	2.29 229	3.52 233	3.67 239	1.35 212	1.35 212	1.27 226	0.72 153	3.26 216	2.62 220	3.04 241	0.98 159	0.78 167	2.13 235	1.02 217	9.04 235	1.23 221	2.74 219	3.39 229	4.08 238	0.92 203	1.24 206	1.29 195	1.46 201	2.48 202

ELAS	3.38 233	2.19 225	1.79 229	2.99 228	2.37 230	3.32 230	2.09 219	2.60 246	2.85 245	1.28 227	4.85 242	8.61 247	8.02 242	0.76 207	2.90 244	0.81 171	1.80 229	1.10 225	4.19 210	1.10 212	4.53 246	7.86 254	1.26 217	1.63 239	7.08 255	4.79 253	3.66 248	4.87 229
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	3.17 228	2.98 237	2.25 237	4.72 245	2.88 243	3.50 231	3.48 235	1.58 223	1.33 210	1.29 228	1.10 193	3.22 215	2.45 216	2.67 237	1.29 184	0.86 176	7.26 256	1.02 217	22.14 254	1.37 227	3.22 230	1.25 179	4.24 239	1.37 228	1.93 225	1.92 220	1.83 215	2.36 199

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 201	1.25 214	1.05 204	1.56 212	1.08 204	1.20 202	3.18 232	1.50 219	2.10 232	1.30 229	0.98 184	1.50 183	1.04 183	1.66 227	1.71 205	1.18 218	0.84 182	1.01 216	6.24 222	1.15 218	1.43 191	3.23 226	1.19 216	1.14 220	1.52 218	1.29 195	1.09 164	2.78 208

MADNet+	1.96 209	1.18 211	1.26 219	1.45 210	1.28 212	1.10 198	2.21 220	1.88 233	1.41 215	1.33 230	1.32 203	2.29 200	2.23 210	1.25 224	4.58 251	1.87 244	2.55 243	1.13 228	2.73 189	1.63 237	3.69 238	3.33 227	1.26 217	2.09 250	1.93 225	1.47 206	1.59 206	2.77 207

SGM+DAISY	3.81 236	1.38 216	1.26 219	1.80 218	1.47 220	1.93 221	1.71 213	1.47 218	1.33 210	1.34 231	6.67 255	9.59 252	12.99 250	1.20 222	1.73 208	1.47 236	1.42 219	1.24 231	11.11 242	1.37 227	3.07 227	2.13 212	1.27 221	1.42 234	1.69 221	1.26 193	2.90 239	26.50 262

SPS-STEREO	1.93 208	1.27 215	1.21 215	1.60 214	1.34 216	1.44 212	1.17 203	1.66 225	1.36 214	1.38 232	3.67 236	3.02 211	1.29 195	1.05 218	1.85 214	1.83 243	1.58 222	1.37 240	8.86 234	1.34 225	3.07 227	1.47 190	1.27 221	1.37 228	1.42 214	1.28 194	2.02 221	1.89 189
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
TorneroNet-64	6.02 245	4.60 254	2.53 242	15.58 260	3.29 250	4.87 250	7.75 251	2.23 238	10.02 257	1.42 233	1.31 202	7.26 243	29.23 262	4.36 249	2.09 224	1.21 221	8.22 257	1.70 247	17.35 253	2.62 250	4.31 243	5.68 244	5.20 252	1.76 245	3.58 244	3.76 249	2.29 223	8.34 246

JetBlue	6.09 246	3.85 250	3.31 253	5.99 247	4.13 254	6.22 258	7.94 252	3.42 252	2.89 246	1.47 234	1.46 208	8.10 246	1.90 206	5.39 256	11.86 259	3.22 250	3.30 249	2.99 256	5.32 214	2.40 247	9.74 259	10.03 262	4.93 251	2.18 253	7.39 256	17.16 261	3.72 250	24.15 259

Dean	2.84 224	3.23 243	1.81 230	6.04 248	3.38 252	3.63 236	3.67 239	1.88 233	1.97 228	1.47 234	1.30 201	3.69 222	4.10 226	2.97 240	1.45 190	0.97 190	2.41 240	1.29 234	5.94 218	1.74 240	3.20 229	4.23 236	4.79 247	1.55 236	2.65 233	2.27 230	2.56 232	2.64 205

TorneroNet	8.11 251	4.28 253	2.58 243	27.50 266	3.31 251	5.00 251	6.00 249	2.62 247	10.13 259	1.49 236	2.57 228	11.07 258	68.61 272	4.25 248	1.77 212	1.18 218	5.78 253	1.62 246	23.67 255	2.83 252	4.30 242	5.47 241	5.37 253	1.65 241	3.72 245	3.14 242	2.59 233	6.36 239

MFN_U_SF_RVC	1.68 202	1.06 206	0.88 192	1.25 203	1.01 197	1.53 213	2.07 218	1.38 215	1.17 204	1.51 237	2.95 231	2.00 198	1.57 201	2.05 230	2.38 239	0.98 192	0.87 185	0.82 203	6.78 225	1.11 214	2.21 210	2.38 215	0.65 193	1.11 218	1.23 203	1.33 200	1.28 185	1.69 186

STStereo	5.29 242	2.47 229	5.20 258	5.20 246	2.80 241	4.72 249	3.42 234	6.23 260	6.52 254	1.51 237	7.61 257	9.53 250	14.86 253	0.63 194	4.09 250	0.64 136	0.87 185	0.62 162	36.67 263	1.02 206	1.23 182	1.05 164	0.78 199	1.63 239	3.46 243	2.43 232	3.53 244	14.15 254

WAO-6	2.71 220	2.26 227	1.57 227	3.00 229	2.25 228	3.01 227	3.02 230	1.77 232	2.35 233	1.52 239	1.62 214	3.94 224	5.12 231	2.64 235	2.22 230	1.38 231	2.65 244	1.36 239	4.86 212	1.54 233	2.76 221	4.79 239	2.70 233	1.73 243	2.71 234	2.59 234	2.68 236	5.02 231

RainbowNet	2.32 212	2.93 236	1.87 232	3.34 236	2.57 236	3.50 231	3.49 236	1.29 208	0.92 190	1.53 240	0.89 175	3.18 214	2.31 214	2.94 239	1.30 185	0.90 179	1.61 225	1.00 215	5.61 217	1.51 229	2.82 222	4.18 235	4.25 240	0.97 206	1.32 209	1.58 213	1.71 212	3.00 212

BEATNet-Init1	22.01 266	36.32 270	3.23 252	54.74 273	11.23 264	52.95 274	28.72 268	9.47 261	8.51 256	1.57 241	10.45 263	33.05 266	48.98 267	0.71 203	16.97 264	11.50 262	1.60 224	1.11 227	77.80 272	35.27 271	9.94 261	9.98 261	1.27 221	2.30 255	27.41 264	11.09 258	52.85 271	35.36 267

PSMNet_ROB	2.71 220	3.39 247	1.92 233	2.87 227	2.04 225	4.01 244	3.50 237	1.46 217	1.41 215	1.59 242	3.34 232	3.52 219	4.97 228	4.50 250	1.61 201	0.95 185	1.87 230	1.06 221	8.62 231	1.63 237	2.32 213	1.51 194	5.43 254	1.37 228	1.98 229	1.94 222	1.91 217	2.39 200

LSM0	8.30 254	1.08 208	0.95 195	1.66 215	1.42 218	1.59 215	1.96 216	2.27 239	2.36 234	1.66 243	3.94 237	4.10 226	6.30 239	0.63 194	62.38 273	74.74 273	1.69 226	1.06 221	12.18 244	2.23 244	4.96 250	9.29 259	0.92 209	1.29 227	1.95 227	2.97 239	3.66 248	14.83 255

WAO-8	4.25 238	3.34 245	2.80 244	10.32 254	2.92 244	4.17 245	5.89 247	2.66 249	4.45 251	1.69 244	3.41 233	5.94 234	11.31 247	5.29 254	1.71 205	1.34 224	2.69 245	1.51 243	10.78 239	2.48 248	2.63 216	4.50 237	3.44 236	1.58 237	5.12 250	3.31 245	3.60 245	5.76 235

Venus	4.25 238	3.34 245	2.80 244	10.32 254	2.92 244	4.17 245	5.89 247	2.66 249	4.45 251	1.69 244	3.41 233	5.94 234	11.31 247	5.29 254	1.71 205	1.34 224	2.69 245	1.51 243	10.78 239	2.48 248	2.63 216	4.50 237	3.44 236	1.58 237	5.12 250	3.31 245	3.60 245	5.76 235

ELAS_RVC	3.22 229	2.01 223	1.85 231	2.66 222	2.07 226	5.08 252	2.06 217	2.41 243	1.89 226	1.74 246	4.78 240	8.00 245	8.02 242	0.74 205	2.38 239	0.81 171	1.75 228	1.14 229	3.97 206	1.27 223	4.64 248	7.61 253	1.26 217	1.74 244	6.58 254	3.21 243	3.39 243	3.80 223
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	17.44 259	1.82 221	6.12 261	9.40 251	53.85 274	8.01 262	46.26 270	11.27 265	28.12 266	1.80 247	7.03 256	38.62 267	49.53 268	0.34 123	1.76 211	0.55 113	0.78 172	0.59 158	36.68 264	6.72 259	2.92 223	0.85 146	29.06 269	12.10 266	26.35 263	25.49 266	27.84 267	37.03 268

SPstereo	3.56 234	1.74 220	3.18 251	1.78 217	1.64 222	1.86 220	1.73 214	2.36 240	2.05 229	1.84 248	4.83 241	7.23 241	9.01 244	1.81 229	3.54 247	5.52 255	2.43 242	2.86 255	3.65 203	3.54 254	5.29 252	7.52 252	1.95 230	2.10 251	2.52 230	3.11 241	3.20 242	7.77 244

LVE	4.33 240	3.03 238	2.00 234	27.23 265	3.06 247	3.83 242	12.07 262	1.53 220	1.64 222	1.85 249	1.48 209	3.30 217	3.91 225	3.06 242	1.45 190	1.05 202	1.95 232	1.38 241	15.68 251	1.62 236	3.25 232	5.86 245	4.42 243	1.76 245	2.87 238	2.06 227	2.34 225	3.25 216

UNDER WATER	7.55 249	4.74 255	3.06 249	10.46 256	5.92 259	6.35 259	8.05 253	4.32 253	3.69 250	1.97 250	2.14 224	10.53 257	62.60 271	4.83 251	2.25 232	1.59 237	12.22 261	2.08 250	9.67 237	3.97 255	5.27 251	6.65 249	8.86 264	2.65 257	3.82 246	5.62 254	3.62 247	7.03 242

notaker	5.52 243	5.55 258	3.76 254	13.97 259	5.34 257	5.44 256	7.16 250	2.36 240	2.68 242	2.06 251	1.80 219	12.90 260	23.86 256	3.98 247	2.04 219	1.73 240	3.45 250	2.12 251	17.08 252	2.15 243	6.10 254	5.87 246	6.15 258	2.12 252	1.79 222	2.08 228	2.31 224	3.29 218

DGSMNet	2.66 219	0.96 200	1.36 223	1.03 191	0.99 196	1.12 200	1.05 198	1.36 213	0.94 195	2.15 252	13.54 264	1.71 193	1.85 205	0.93 216	2.50 242	3.85 252	5.34 252	1.61 245	5.07 213	1.68 239	7.04 255	8.02 256	0.96 213	1.19 224	1.01 190	1.33 200	1.40 197	1.88 188

WAO-7	2.72 222	1.83 222	2.89 247	7.39 250	1.73 224	1.76 219	1.82 215	2.07 236	2.65 240	2.21 253	5.39 245	4.58 230	5.72 234	1.23 223	2.07 223	1.27 223	1.69 226	1.22 230	7.70 228	1.51 229	1.64 198	3.07 223	0.84 205	1.65 241	1.83 224	2.48 233	1.97 219	3.27 217

KSHMR	8.16 252	4.16 251	2.96 248	25.39 264	3.92 253	5.08 252	5.53 246	2.62 247	2.40 235	2.23 254	2.26 225	4.37 229	77.17 273	5.23 253	2.24 231	1.71 239	2.79 247	1.98 248	31.04 260	2.02 242	4.59 247	5.35 240	7.54 261	1.89 249	3.30 241	2.91 238	3.01 240	6.51 240

ktn	8.45 255	3.18 241	2.84 246	6.37 249	3.26 249	4.31 247	10.28 260	2.15 237	10.13 259	2.27 255	1.83 220	42.17 269	55.84 269	3.93 246	2.34 237	2.09 246	9.85 259	2.17 252	33.98 261	2.24 245	3.24 231	3.03 222	4.78 246	2.25 254	2.59 231	2.81 236	3.18 241	5.04 232

UNDER WATER-64	6.11 247	5.20 256	3.13 250	12.20 257	5.77 258	6.55 260	8.53 256	4.74 258	3.45 249	2.30 256	2.36 226	12.04 259	12.47 249	5.08 252	3.02 245	1.81 242	12.11 260	2.17 252	8.81 233	4.17 257	5.75 253	7.27 251	8.74 263	2.61 256	3.86 247	8.63 256	4.32 251	7.86 245

JetRed	7.85 250	5.29 257	6.07 260	3.75 240	5.00 256	6.95 261	10.20 259	4.64 257	3.42 248	2.92 257	2.39 227	6.71 238	2.25 212	7.15 260	10.26 256	7.34 258	8.59 258	7.11 260	4.82 211	4.08 256	10.76 263	9.27 258	7.85 262	3.34 258	10.96 258	24.25 265	11.90 259	24.57 260

PWCK	5.04 241	3.03 238	2.21 235	3.61 239	2.60 237	4.41 248	5.09 245	2.45 244	2.76 243	3.31 258	4.34 239	10.15 256	5.13 232	1.74 228	1.99 217	1.38 231	2.41 240	1.45 242	51.59 270	2.35 246	3.70 239	2.69 218	2.65 232	1.78 247	2.97 239	3.21 243	2.43 229	4.77 228

HanzoNet	19.12 264	15.23 261	6.99 262	35.06 269	14.35 266	40.77 270	42.46 269	17.81 267	22.51 265	3.55 259	8.29 258	41.30 268	56.30 270	43.04 272	5.72 253	4.37 254	37.83 271	3.30 257	49.59 269	8.93 262	10.30 262	6.85 250	14.15 268	3.46 259	5.94 253	5.80 255	5.29 255	7.13 243

DPSimNet_ROB	18.93 263	32.01 266	5.97 259	12.40 258	11.35 265	6.13 257	28.07 267	15.03 266	35.64 270	3.96 260	78.33 273	18.15 261	35.00 263	5.44 257	12.19 261	10.36 261	13.57 262	3.64 258	87.52 273	6.87 260	14.36 266	9.97 260	4.40 242	7.14 262	5.17 252	9.85 257	5.93 256	32.56 264

MADNet++	5.64 244	3.51 249	3.77 255	2.84 226	4.62 255	3.02 228	3.65 238	4.36 254	5.03 253	4.18 261	5.07 244	6.45 236	5.92 236	6.18 258	7.04 254	6.82 257	4.71 251	4.00 259	8.03 229	5.83 258	9.92 260	16.38 264	2.32 231	4.34 260	3.95 248	11.38 259	4.93 252	4.01 225

DispFullNet	4.17 237	3.20 242	4.34 256	2.72 224	2.46 234	2.92 226	2.70 226	2.79 251	1.90 227	4.51 262	6.62 254	8.91 249	4.83 227	2.59 232	2.00 218	8.18 259	3.24 248	1.98 248	24.96 256	2.93 253	3.99 240	3.36 228	1.71 227	1.15 221	1.36 212	1.32 199	2.36 228	3.65 222

DGTPSM_ROB	12.12 257	5.96 259	17.45 265	4.20 242	7.86 260	5.15 254	8.18 254	4.56 255	11.64 261	4.52 263	8.72 259	5.01 231	17.08 254	12.98 263	14.91 262	14.58 263	6.85 254	15.76 263	12.78 245	12.05 263	9.07 257	21.74 265	5.67 255	11.54 264	11.84 259	31.02 268	12.98 260	33.06 265

DPSMNet_ROB	12.40 258	5.97 260	17.46 266	4.21 243	7.87 261	5.15 254	8.18 254	4.56 255	11.65 262	4.54 264	8.87 260	5.17 232	22.69 255	13.00 264	14.98 263	14.62 264	6.90 255	15.82 264	14.07 249	12.05 263	9.09 258	21.75 266	5.68 256	11.54 264	11.87 260	31.03 269	12.99 261	33.06 265

DPSM_ROB	18.32 261	16.26 262	21.94 267	9.42 252	8.75 262	13.61 263	9.11 257	10.90 263	15.09 263	8.45 265	8.95 261	10.12 254	13.19 251	16.42 265	19.79 265	19.11 265	18.35 264	20.45 266	13.82 247	14.88 265	26.56 267	27.45 267	6.49 259	14.39 267	31.57 268	38.83 270	36.85 269	43.86 270

DPSM	18.32 261	16.26 262	21.94 267	9.42 252	8.75 262	13.61 263	9.11 257	10.90 263	15.09 263	8.45 265	8.95 261	10.12 254	13.19 251	16.42 265	19.79 265	19.11 265	18.35 264	20.45 266	13.82 247	14.88 265	26.56 267	27.45 267	6.49 259	14.39 267	31.57 268	38.83 270	36.85 269	43.86 270

MyStereo03	36.84 270	32.71 267	44.18 272	18.90 262	17.61 268	27.36 266	18.30 264	21.92 270	30.41 268	17.08 267	18.01 265	20.35 263	26.56 260	33.03 268	39.51 268	38.47 269	36.86 269	41.18 270	27.56 258	29.89 269	53.52 272	55.42 272	13.00 266	28.90 270	63.34 271	78.17 273	74.06 273	88.27 273

MyStereo02	36.18 268	32.71 267	44.18 272	18.90 262	0.00 1	27.36 266	18.30 264	21.92 270	30.41 268	17.08 267	18.01 265	20.35 263	26.56 260	33.03 268	39.51 268	38.47 269	36.86 269	41.18 270	27.56 258	29.89 269	53.52 272	55.42 272	13.00 266	28.90 270	63.34 271	78.17 273	74.06 273	88.27 273

CasAABBNet	36.73 269	32.73 269	44.18 272	18.81 261	17.45 267	27.29 265	18.12 263	21.69 268	30.40 267	17.52 269	18.08 267	20.27 262	26.53 259	32.96 267	38.28 267	37.42 267	36.82 268	41.12 269	27.47 257	29.86 268	53.56 274	55.70 274	12.93 265	28.91 272	63.44 273	78.07 272	73.93 272	88.05 272

PML	30.82 267	20.91 264	7.15 263	29.65 267	20.81 269	29.11 268	10.50 261	10.87 262	88.32 274	20.03 270	154.19 274	98.60 273	119.55 274	10.53 262	9.19 255	8.69 260	16.72 263	7.27 261	34.57 262	7.35 261	12.77 264	10.86 263	5.72 257	6.17 261	33.11 270	12.83 260	34.30 268	12.33 252

LRCNet_RVC	21.34 265	28.92 265	11.37 264	31.78 268	29.09 270	34.25 269	27.43 266	21.71 269	10.07 258	29.63 271	30.60 268	32.06 265	25.81 258	33.87 270	11.15 257	2.97 249	25.27 267	21.35 268	44.05 267	20.83 267	14.27 265	5.87 246	36.69 270	27.43 269	2.76 235	1.47 206	8.68 258	6.79 241

HaxPig	41.43 271	43.85 271	40.81 269	44.90 270	47.49 272	44.66 271	46.30 271	46.31 272	45.63 272	49.00 272	49.30 269	47.24 270	43.73 265	42.64 271	40.44 271	39.13 271	48.37 272	51.07 272	43.33 265	42.25 272	42.88 269	36.52 269	50.75 272	43.02 274	27.54 265	19.97 263	20.68 263	20.75 258

AVERAGE_ROB	41.98 272	44.82 272	42.27 270	45.98 271	46.88 271	45.60 272	46.56 272	47.04 273	43.89 271	49.19 273	49.91 270	47.25 271	43.00 264	49.19 273	40.14 270	38.38 268	49.01 273	51.31 273	43.98 266	42.43 273	43.31 270	38.64 270	49.42 271	42.83 273	28.65 266	20.44 264	23.41 265	19.88 257

MEDIAN_ROB	44.95 273	47.36 273	44.12 271	48.52 272	49.78 273	48.21 273	49.25 273	49.72 274	46.35 273	52.53 274	53.59 271	50.59 272	45.49 266	49.36 274	43.27 272	41.36 272	51.85 274	54.40 274	47.03 268	45.93 274	45.78 271	40.06 271	52.67 273	45.67 275	31.00 267	26.54 267	25.33 266	27.95 263

ASD4																								8.34 263

Low-res two-view benchmark