Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
StereoVision	0.06 10	0.03 4	0.04 9	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.06 10	0.11 110	0.02 2	0.05 11	0.03 4	0.06 46	0.01 2	0.09 38	0.10 46	0.06 5	0.05 3	0.08 16	0.07 29	0.06 6	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.10 25	0.07 9	0.10 32	0.12 48

ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 3	0.03 7	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.01 2	0.02 2	0.06 5	0.06 5	0.05 4	0.03 3

RAFT	0.06 10	0.03 4	0.05 23	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.02 2	0.07 20	0.04 5	0.04 6	0.06 17	0.07 17	0.05 29	0.01 2	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 3	0.05 4	0.04 3	0.06 6	0.07 32	0.01 2	0.04 7	0.13 56	0.14 79	0.13 65	0.15 75

test croco	0.06 10	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.05 21	0.03 10	0.08 24	0.04 5	0.09 23	0.05 11	0.06 14	0.02 3	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.12 35	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.04 3	0.02 7	0.05 19	0.09 22	0.10 25	0.08 22	0.09 23

StereoIM	0.07 19	0.04 9	0.05 23	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.03 10	0.06 10	0.06 25	0.04 6	0.06 17	0.10 29	0.05 29	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.10 21	0.09 42	0.07 8	0.05 9	0.10 24	0.10 86	0.01 2	0.05 19	0.12 47	0.18 150	0.13 65	0.16 86

AEACV	0.04 4	0.03 4	0.02 1	0.04 11	0.03 7	0.02 2	0.02 2	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.04 4	0.03 4	0.02 3	0.02 6	0.06 5	0.06 4	0.05 4	0.05 3	0.07 8	0.04 3	0.06 6	0.04 3	0.01 2	0.02 2	0.06 5	0.07 9	0.04 3	0.03 3

test_5	0.08 28	0.05 19	0.07 71	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.09 28	0.05 12	0.05 9	0.07 29	0.12 42	0.12 123	0.02 6	0.08 21	0.09 30	0.07 8	0.07 13	0.08 16	0.06 18	0.10 24	0.10 86	0.02 7	0.08 85	0.10 25	0.14 79	0.13 65	0.18 118

iRaftStereo_RVC	0.05 5	0.03 4	0.03 5	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.05 7	0.04 5	0.06 13	0.05 11	0.05 10	0.03 7	0.02 6	0.06 5	0.06 4	0.10 21	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.03 5	0.07 9	0.06 5	0.05 4	0.05 6

AFF-stereo	0.06 10	0.05 19	0.05 23	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.11 37	0.06 25	0.16 52	0.05 11	0.08 21	0.03 7	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.08 11	0.05 3	0.09 28	0.04 3	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.10 25	0.08 15	0.07 16	0.07 15

RAFT + AFF	0.05 5	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.08 58	0.09 23	0.05 11	0.09 23	0.02 3	0.02 6	0.05 3	0.06 4	0.09 15	0.06 8	0.06 5	0.04 3	0.07 10	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.07 9	0.05 3	0.05 4	0.06 12

MIM_Stereo	0.06 10	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.05 22	0.05 21	0.03 10	0.06 10	0.04 5	0.14 39	0.07 29	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.08 17	0.13 37	0.07 13	0.09 28	0.06 18	0.11 29	0.06 18	0.02 7	0.04 7	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.05 6

4D-IteraStereo	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.06 33	0.04 22	0.15 67	0.10 98	0.22 108	0.08 46	0.14 68	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.10 46	0.17 82	0.09 42	0.11 38	0.08 45	0.15 75	0.06 18	0.03 20	0.05 19	0.10 25	0.10 25	0.08 22	0.08 17

anonymousdsp	0.05 5	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.04 4	0.03 4	0.02 3	0.03 13	0.07 9	0.08 17	0.08 11	0.06 8	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.03 20	0.03 5	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.05 6

TESTraft	0.09 33	0.06 29	0.06 47	0.04 11	0.04 11	0.05 21	0.06 61	0.09 28	0.08 58	0.09 23	0.08 46	0.12 42	0.13 138	0.03 13	0.09 38	0.10 46	0.11 26	0.09 42	0.08 16	0.07 29	0.13 56	0.12 132	0.02 7	0.05 19	0.14 74	0.13 62	0.14 76	0.20 135

RAFT_CTSACE	0.07 19	0.04 9	0.06 47	0.03 4	0.04 11	0.05 21	0.05 31	0.06 10	0.06 25	0.09 23	0.04 4	0.10 29	0.09 93	0.03 13	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.12 35	0.08 37	0.03 20	0.06 35	0.12 47	0.12 53	0.12 54	0.16 86

test_4	0.09 33	0.05 19	0.07 71	0.05 20	0.06 39	0.03 5	0.02 2	0.12 40	0.09 78	0.17 61	0.06 17	0.09 23	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.10 46	0.15 58	0.08 18	0.10 34	0.07 29	0.17 103	0.09 62	0.02 7	0.07 67	0.10 25	0.14 79	0.12 54	0.19 127

rafts_anoy	0.09 33	0.08 78	0.07 71	0.07 52	0.07 55	0.06 33	0.05 31	0.13 52	0.05 12	0.17 61	0.10 71	0.12 42	0.05 29	0.03 13	0.10 64	0.10 46	0.15 58	0.12 90	0.14 69	0.07 29	0.15 75	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.11 41	0.10 25	0.09 27	0.11 36

RALAANet	0.09 33	0.08 78	0.06 47	0.07 52	0.06 39	0.08 58	0.05 31	0.10 34	0.07 40	0.12 32	0.10 71	0.10 29	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.09 30	0.13 37	0.11 66	0.16 94	0.09 66	0.12 35	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.11 46	0.11 36

ARAFT	0.07 19	0.04 9	0.04 9	0.05 20	0.05 22	0.05 21	0.02 2	0.09 28	0.06 25	0.12 32	0.06 17	0.12 42	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.07 12	0.12 35	0.09 42	0.09 28	0.05 9	0.11 29	0.08 37	0.03 20	0.04 7	0.10 25	0.09 21	0.09 27	0.09 23

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 28	0.06 29	0.05 23	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.14 61	0.07 40	0.21 103	0.04 4	0.12 42	0.04 17	0.03 13	0.08 21	0.09 30	0.09 15	0.06 8	0.11 38	0.05 9	0.11 29	0.06 18	0.03 20	0.05 19	0.13 56	0.09 21	0.09 27	0.09 23

delet	0.05 5	0.05 19	0.04 9	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.05 31	0.04 5	0.04 5	0.06 13	0.05 11	0.10 29	0.05 29	0.03 13	0.07 9	0.06 4	0.07 8	0.06 8	0.06 5	0.06 18	0.06 6	0.04 3	0.03 20	0.05 19	0.07 9	0.07 9	0.05 4	0.04 5

RYNet	0.06 10	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.05 7	0.11 110	0.05 9	0.04 4	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.06 4	0.07 8	0.08 18	0.07 8	0.05 9	0.05 4	0.05 8	0.11 149	0.04 7	0.06 5	0.15 100	0.06 11	0.05 6

TDLM	0.05 5	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.04 5	0.04 5	0.04 6	0.06 17	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.06 8	0.06 5	0.04 3	0.05 4	0.04 3	0.03 20	0.04 7	0.05 3	0.06 5	0.05 4	0.05 6

MyStereo04	0.14 117	0.12 126	0.11 132	0.08 57	0.09 83	0.11 98	0.08 85	0.23 173	0.19 174	0.24 137	0.16 147	0.23 158	0.11 117	0.04 26	0.11 95	0.11 81	0.17 82	0.12 90	0.21 146	0.12 123	0.17 103	0.12 132	0.06 67	0.12 151	0.21 162	0.14 79	0.16 97	0.15 75

MyStereo	0.14 117	0.13 141	0.11 132	0.10 89	0.10 99	0.11 98	0.08 85	0.23 173	0.20 187	0.24 137	0.16 147	0.23 158	0.13 138	0.04 26	0.11 95	0.11 81	0.18 101	0.12 90	0.21 146	0.13 138	0.17 103	0.12 132	0.06 67	0.11 136	0.22 173	0.14 79	0.17 110	0.17 99

MIF-Stereo (partial)	0.06 10	0.05 19	0.06 47	0.05 20	0.04 11	0.05 21	0.03 10	0.08 24	0.07 40	0.07 20	0.04 4	0.05 10	0.06 46	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.06 35	0.10 25	0.08 15	0.07 16	0.08 17

LL-Strereo2	0.07 19	0.03 4	0.03 5	0.04 11	0.05 22	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.07 40	0.15 45	0.07 29	0.08 21	0.05 29	0.04 26	0.08 21	0.09 30	0.13 37	0.07 13	0.10 34	0.06 18	0.10 24	0.06 18	0.03 20	0.04 7	0.08 14	0.10 25	0.08 22	0.05 6

TestStereo1	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.04 11	0.05 22	0.06 33	0.06 61	0.07 20	0.07 40	0.09 23	0.07 29	0.11 36	0.14 152	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 56	0.12 132	0.02 7	0.05 19	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.20 135

RAFT+CT+SA	0.09 33	0.05 19	0.07 71	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.05 31	0.13 52	0.07 40	0.08 22	0.07 29	0.15 74	0.13 138	0.04 26	0.11 95	0.10 46	0.09 15	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.12 35	0.11 114	0.02 7	0.06 35	0.13 56	0.13 62	0.11 46	0.17 99

SA-5K	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.04 11	0.05 22	0.06 33	0.06 61	0.07 20	0.07 40	0.09 23	0.07 29	0.11 36	0.14 152	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 56	0.12 132	0.02 7	0.05 19	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.20 135

SA	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.05 22	0.08 58	0.04 22	0.12 40	0.05 12	0.16 52	0.07 29	0.16 84	0.03 7	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.13 37	0.11 66	0.12 49	0.09 66	0.14 71	0.10 86	0.03 20	0.06 35	0.16 98	0.15 100	0.13 65	0.21 150

IPLG	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.07 52	0.07 55	0.06 33	0.05 31	0.15 67	0.06 25	0.22 108	0.06 17	0.15 74	0.05 29	0.04 26	0.09 38	0.10 46	0.16 66	0.10 55	0.14 69	0.09 66	0.13 56	0.08 37	0.04 34	0.07 67	0.13 56	0.12 53	0.11 46	0.09 23

AASNet	0.07 19	0.06 29	0.04 9	0.09 72	0.07 55	0.08 58	0.05 31	0.08 24	0.05 12	0.07 20	0.07 29	0.07 17	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.07 12	0.10 21	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.07 10	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.08 14	0.08 15	0.06 11	0.06 12

raft+_RVC	0.08 28	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.07 49	0.04 22	0.10 34	0.08 58	0.17 61	0.08 46	0.09 23	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.13 37	0.09 42	0.11 38	0.06 18	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.05 19	0.11 41	0.09 21	0.09 27	0.09 23

RALCasStereoNet	0.09 33	0.08 78	0.06 47	0.09 72	0.07 55	0.06 33	0.05 31	0.12 40	0.05 12	0.18 74	0.07 29	0.12 42	0.05 29	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.18 101	0.12 90	0.14 69	0.08 45	0.15 75	0.08 37	0.05 50	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.10 32	0.08 17

MMNet	0.06 10	0.06 29	0.05 23	0.08 57	0.06 39	0.06 33	0.05 31	0.07 20	0.06 25	0.05 9	0.06 17	0.09 23	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.07 12	0.09 15	0.08 18	0.07 8	0.06 18	0.07 10	0.05 8	0.04 34	0.05 19	0.07 9	0.08 15	0.07 16	0.10 28

GANet	0.07 19	0.07 50	0.06 47	0.06 31	0.06 39	0.07 49	0.06 61	0.08 24	0.05 12	0.06 13	0.07 29	0.06 14	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.08 17	0.09 15	0.10 55	0.07 8	0.05 9	0.07 10	0.05 8	0.05 50	0.05 19	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.06 12

CVANet_RVC	0.07 19	0.07 50	0.07 71	0.08 57	0.06 39	0.07 49	0.05 31	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.09 63	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.08 11	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.06 18	0.04 34	0.05 19	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.10 28

AANet_RVC	0.06 10	0.05 19	0.06 47	0.05 20	0.06 39	0.04 10	0.05 31	0.05 7	0.06 25	0.05 9	0.06 17	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.07 12	0.08 11	0.08 18	0.07 8	0.07 29	0.07 10	0.07 32	0.05 50	0.05 19	0.07 9	0.08 15	0.06 11	0.08 17

anonymousdsp2	0.08 28	0.07 50	0.05 23	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.12 40	0.06 25	0.17 61	0.06 17	0.09 23	0.04 17	0.05 42	0.07 9	0.08 17	0.13 37	0.08 18	0.11 38	0.07 29	0.13 56	0.07 32	0.05 50	0.06 35	0.09 22	0.08 15	0.08 22	0.07 15

MIPNet	0.11 60	0.09 90	0.06 47	0.07 52	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.17 84	0.06 25	0.23 121	0.07 29	0.16 84	0.08 78	0.05 42	0.10 64	0.11 81	0.17 82	0.11 66	0.20 140	0.12 123	0.13 56	0.11 114	0.05 50	0.07 67	0.16 98	0.15 100	0.11 46	0.13 54

GMOStereo	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

error version	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

test-v	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

test-2	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

raftrobust	0.10 51	0.08 78	0.06 47	0.08 57	0.07 55	0.05 21	0.04 22	0.14 61	0.06 25	0.25 159	0.08 46	0.13 54	0.05 29	0.05 42	0.09 38	0.09 30	0.17 82	0.12 90	0.12 49	0.09 66	0.17 103	0.08 37	0.05 50	0.06 35	0.13 56	0.12 53	0.10 32	0.11 36

DSFCA	0.11 60	0.12 126	0.09 103	0.10 89	0.08 65	0.11 98	0.11 126	0.12 40	0.09 78	0.12 32	0.14 120	0.14 68	0.08 78	0.05 42	0.10 64	0.11 81	0.15 58	0.12 90	0.16 94	0.10 85	0.13 56	0.12 132	0.07 88	0.09 107	0.13 56	0.14 79	0.10 32	0.13 54

ADCRef	0.13 93	0.10 102	0.10 116	0.10 89	0.08 65	0.09 71	0.09 103	0.17 84	0.14 140	0.20 94	0.15 136	0.15 74	0.13 138	0.05 42	0.11 95	0.11 81	0.16 66	0.14 139	0.19 127	0.12 123	0.16 90	0.12 132	0.09 126	0.11 136	0.14 74	0.18 150	0.13 65	0.19 127

PDISCO_ROB	0.12 82	0.13 141	0.13 157	0.10 89	0.08 65	0.09 71	0.09 103	0.09 28	0.08 58	0.11 30	0.10 71	0.06 14	0.05 29	0.05 42	0.10 64	0.12 118	0.14 49	0.16 164	0.09 28	0.10 85	0.14 71	0.13 149	0.04 34	0.08 85	0.17 108	0.21 177	0.32 195	0.20 135

DN-CSS_ROB	0.11 60	0.09 90	0.12 146	0.08 57	0.09 83	0.08 58	0.08 85	0.16 75	0.10 98	0.23 121	0.17 157	0.19 115	0.14 152	0.05 42	0.09 38	0.09 30	0.13 37	0.10 55	0.18 117	0.09 66	0.12 35	0.08 37	0.07 88	0.08 85	0.13 56	0.11 38	0.12 54	0.11 36

iinet-f	0.10 51	0.09 90	0.06 47	0.08 57	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.09 28	0.07 40	0.18 74	0.11 85	0.11 36	0.10 106	0.06 53	0.09 38	0.10 46	0.14 49	0.09 42	0.19 127	0.09 66	0.12 35	0.06 18	0.05 50	0.06 35	0.11 41	0.10 25	0.15 89	0.12 48

IER	0.09 33	0.07 50	0.07 71	0.09 72	0.07 55	0.09 71	0.06 61	0.12 40	0.07 40	0.14 39	0.11 85	0.11 36	0.07 65	0.06 53	0.09 38	0.09 30	0.14 49	0.11 66	0.11 38	0.07 29	0.12 35	0.08 37	0.06 67	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.11 46	0.14 63

Sa-1000	0.11 60	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.05 22	0.09 71	0.03 10	0.12 40	0.07 40	0.18 74	0.08 46	0.19 115	0.05 29	0.06 53	0.10 64	0.10 46	0.16 66	0.12 90	0.14 69	0.09 66	0.17 103	0.10 86	0.04 34	0.05 19	0.19 140	0.16 117	0.13 65	0.20 135

CIPLG	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.10 46	0.17 82	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.10 28

dd	0.14 117	0.12 126	0.07 71	0.25 188	0.11 116	0.19 169	0.09 103	0.17 84	0.08 58	0.17 61	0.08 46	0.33 181	0.08 78	0.06 53	0.11 95	0.11 81	0.24 180	0.11 66	0.25 176	0.09 66	0.15 75	0.09 62	0.06 67	0.09 107	0.17 108	0.13 62	0.18 128	0.14 63

IPLGR_C	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.11 81	0.17 82	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.09 21	0.10 32	0.10 28

IPLGR	0.12 82	0.09 90	0.09 103	0.09 72	0.10 99	0.09 71	0.07 77	0.18 110	0.09 78	0.22 108	0.10 71	0.16 84	0.07 65	0.06 53	0.10 64	0.11 81	0.17 82	0.11 66	0.21 146	0.12 123	0.16 90	0.09 62	0.04 34	0.08 85	0.16 98	0.14 79	0.14 76	0.16 86

test-3	0.10 51	0.06 29	0.04 9	0.06 31	0.08 65	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.07 40	0.24 137	0.08 46	0.19 115	0.08 78	0.06 53	0.11 95	0.11 81	0.20 130	0.10 55	0.15 84	0.10 85	0.16 90	0.10 86	0.05 50	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.12 54	0.11 36

test_1	0.10 51	0.06 29	0.04 9	0.06 31	0.08 65	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.07 40	0.24 137	0.08 46	0.19 115	0.08 78	0.06 53	0.11 95	0.11 81	0.20 130	0.10 55	0.15 84	0.10 85	0.16 90	0.10 86	0.05 50	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.12 54	0.11 36

ACRE	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.10 46	0.17 82	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.10 28

test_3	0.11 60	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.08 65	0.05 21	0.05 31	0.17 84	0.10 98	0.24 137	0.09 63	0.22 154	0.12 123	0.06 53	0.13 135	0.13 143	0.20 130	0.09 42	0.14 69	0.10 85	0.18 121	0.09 62	0.04 34	0.08 85	0.13 56	0.14 79	0.13 65	0.14 63

AnonymousM	0.08 28	0.05 19	0.04 9	0.06 31	0.05 22	0.04 10	0.04 22	0.13 52	0.05 12	0.20 94	0.06 17	0.11 36	0.03 7	0.06 53	0.10 64	0.10 46	0.19 115	0.09 42	0.12 49	0.07 29	0.16 90	0.06 18	0.04 34	0.04 7	0.08 14	0.11 38	0.10 32	0.10 28

GEStereo_RVC	0.14 117	0.13 141	0.10 116	0.11 104	0.12 128	0.12 109	0.11 126	0.18 110	0.13 133	0.24 137	0.16 147	0.18 104	0.10 106	0.06 53	0.13 135	0.12 118	0.20 130	0.16 164	0.23 166	0.13 138	0.16 90	0.14 158	0.07 88	0.11 136	0.21 162	0.15 100	0.13 65	0.20 135

TestStereo	0.13 93	0.12 126	0.10 116	0.11 104	0.08 65	0.11 98	0.10 117	0.19 129	0.11 110	0.24 137	0.14 120	0.20 130	0.08 78	0.06 53	0.12 122	0.10 46	0.20 130	0.11 66	0.20 140	0.10 85	0.21 164	0.11 114	0.06 67	0.12 151	0.19 140	0.11 38	0.12 54	0.13 54

sAnonymous2	0.14 117	0.09 90	0.10 116	0.10 89	0.09 83	0.09 71	0.11 126	0.22 166	0.11 110	0.23 121	0.17 157	0.15 74	0.10 106	0.06 53	0.13 135	0.14 162	0.18 101	0.15 152	0.21 146	0.14 148	0.17 103	0.15 168	0.05 50	0.10 123	0.17 108	0.17 135	0.17 110	0.16 86

CroCo_RVC	0.14 117	0.09 90	0.10 116	0.10 89	0.09 83	0.09 71	0.11 126	0.22 166	0.11 110	0.23 121	0.17 157	0.15 74	0.10 106	0.06 53	0.13 135	0.14 162	0.18 101	0.15 152	0.21 146	0.14 148	0.17 103	0.15 168	0.05 50	0.10 123	0.17 108	0.17 135	0.17 110	0.16 86

sCroCo_RVC	0.14 117	0.09 90	0.09 103	0.08 57	0.07 55	0.10 91	0.07 77	0.20 146	0.14 140	0.18 74	0.12 97	0.13 54	0.14 152	0.06 53	0.14 153	0.16 185	0.22 153	0.15 152	0.22 159	0.13 138	0.21 164	0.16 177	0.06 67	0.12 151	0.18 127	0.15 100	0.17 110	0.17 99

DMCA-RVC	0.10 51	0.08 78	0.11 132	0.08 57	0.09 83	0.08 58	0.08 85	0.12 40	0.09 78	0.13 36	0.13 107	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.14 153	0.12 118	0.14 49	0.13 117	0.11 38	0.10 85	0.12 35	0.10 86	0.07 88	0.09 107	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.11 36

DMCA	0.07 19	0.05 19	0.07 71	0.06 31	0.06 39	0.05 21	0.07 77	0.09 28	0.07 40	0.06 13	0.09 63	0.07 17	0.06 46	0.06 53	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.10 55	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.06 18	0.06 67	0.06 35	0.08 14	0.10 25	0.06 11	0.08 17

RASNet	0.11 60	0.10 102	0.10 116	0.09 72	0.07 55	0.08 58	0.08 85	0.19 129	0.09 78	0.17 61	0.10 71	0.13 54	0.09 93	0.06 53	0.09 38	0.10 46	0.14 49	0.09 42	0.12 49	0.06 18	0.15 75	0.09 62	0.05 50	0.10 123	0.13 56	0.12 53	0.17 110	0.17 99

DISCO	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.10 89	0.09 83	0.11 98	0.09 103	0.10 34	0.08 58	0.15 45	0.11 85	0.12 42	0.07 65	0.06 53	0.09 38	0.11 81	0.15 58	0.10 55	0.14 69	0.10 85	0.12 35	0.10 86	0.06 67	0.09 107	0.14 74	0.12 53	0.13 65	0.11 36

iResNet_ROB	0.11 60	0.08 78	0.07 71	0.11 104	0.08 65	0.12 109	0.08 85	0.15 67	0.08 58	0.23 121	0.11 85	0.15 74	0.15 160	0.06 53	0.08 21	0.09 30	0.16 66	0.12 90	0.14 69	0.09 66	0.15 75	0.10 86	0.07 88	0.08 85	0.15 82	0.12 53	0.15 89	0.15 75

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.08 57	0.05 22	0.07 49	0.03 10	0.11 37	0.15 150	0.20 94	0.14 120	0.12 42	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.16 66	0.11 66	0.12 49	0.08 45	0.12 35	0.11 114	0.06 67	0.07 67	0.12 47	0.15 100	0.12 54	0.16 86

AE-Stereo	0.13 93	0.09 90	0.08 93	0.11 104	0.09 83	0.08 58	0.05 31	0.17 84	0.14 140	0.24 137	0.10 71	0.19 115	0.10 106	0.07 75	0.11 95	0.12 118	0.24 180	0.13 117	0.17 103	0.11 102	0.19 136	0.10 86	0.05 50	0.09 107	0.14 74	0.14 79	0.15 89	0.14 63

MIF-Stereo	0.07 19	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.03 7	0.05 21	0.03 10	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.04 4	0.07 17	0.12 123	0.07 75	0.08 21	0.07 12	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.08 37	0.07 88	0.04 7	0.10 25	0.16 117	0.06 11	0.10 28

LoS_RVC	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.05 20	0.06 39	0.06 33	0.05 31	0.13 52	0.08 58	0.18 74	0.11 85	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 103	0.09 62	0.05 50	0.06 35	0.15 82	0.11 38	0.10 32	0.13 54

tt_ll	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.05 20	0.06 39	0.06 33	0.05 31	0.13 52	0.08 58	0.18 74	0.11 85	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 103	0.09 62	0.05 50	0.06 35	0.15 82	0.11 38	0.10 32	0.13 54

CAS	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.04 22	0.14 61	0.06 25	0.11 30	0.11 85	0.11 36	0.05 29	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.11 26	0.10 55	0.14 69	0.07 29	0.12 35	0.08 37	0.05 50	0.05 19	0.13 56	0.11 38	0.09 27	0.14 63

GLC_STEREO	0.13 93	0.11 114	0.12 146	0.12 116	0.11 116	0.11 98	0.10 117	0.19 129	0.07 40	0.25 159	0.13 107	0.13 54	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.12 118	0.24 180	0.11 66	0.17 103	0.09 66	0.27 214	0.16 177	0.07 88	0.07 67	0.16 98	0.10 25	0.20 149	0.12 48

s12784h	0.12 82	0.09 90	0.06 47	0.11 104	0.09 83	0.08 58	0.06 61	0.18 110	0.07 40	0.26 173	0.12 97	0.19 115	0.09 93	0.07 75	0.09 38	0.10 46	0.20 130	0.08 18	0.15 84	0.07 29	0.20 149	0.08 37	0.05 50	0.07 67	0.16 98	0.15 100	0.18 128	0.21 150

Anonymous	0.15 135	0.10 102	0.10 116	0.10 89	0.10 99	0.10 91	0.08 85	0.19 129	0.09 78	0.20 94	0.13 107	0.19 115	0.17 168	0.07 75	0.14 153	0.15 180	0.20 130	0.17 177	0.18 117	0.15 164	0.23 188	0.16 177	0.06 67	0.10 123	0.23 182	0.18 150	0.19 136	0.15 75

HCRNet	0.12 82	0.17 174	0.06 47	0.22 178	0.08 65	0.15 135	0.08 85	0.13 52	0.04 5	0.46 236	0.12 97	0.24 164	0.07 65	0.07 75	0.08 21	0.06 4	0.14 49	0.08 18	0.20 140	0.08 45	0.10 24	0.05 8	0.11 149	0.06 35	0.06 5	0.06 5	0.05 4	0.08 17

GMStereo	0.12 82	0.12 126	0.07 71	0.11 104	0.11 116	0.13 118	0.09 103	0.17 84	0.10 98	0.17 61	0.14 120	0.22 154	0.11 117	0.07 75	0.10 64	0.09 30	0.17 82	0.10 55	0.17 103	0.12 123	0.15 75	0.09 62	0.07 88	0.09 107	0.14 74	0.13 62	0.15 89	0.12 48
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.11 60	0.09 90	0.09 103	0.10 89	0.08 65	0.10 91	0.08 85	0.15 67	0.08 58	0.17 61	0.10 71	0.13 54	0.09 93	0.07 75	0.09 38	0.10 46	0.16 66	0.13 117	0.12 49	0.08 45	0.12 35	0.09 62	0.08 111	0.09 107	0.12 47	0.14 79	0.10 32	0.11 36

UPFNet	0.09 33	0.08 78	0.08 93	0.09 72	0.08 65	0.09 71	0.06 61	0.12 40	0.09 78	0.14 39	0.10 71	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.08 21	0.10 46	0.13 37	0.11 66	0.10 34	0.07 29	0.10 24	0.07 32	0.06 67	0.07 67	0.09 22	0.11 38	0.10 32	0.11 36

PMTNet	0.11 60	0.10 102	0.06 47	0.12 116	0.09 83	0.07 49	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.28 198	0.06 17	0.18 104	0.04 17	0.07 75	0.10 64	0.11 81	0.18 101	0.08 18	0.14 69	0.08 45	0.18 121	0.10 86	0.07 88	0.05 19	0.13 56	0.12 53	0.17 110	0.16 86

DeepPrunerF	0.12 82	0.10 102	0.11 132	0.13 125	0.14 150	0.09 71	0.09 103	0.15 67	0.11 110	0.12 32	0.14 120	0.10 29	0.09 93	0.07 75	0.13 135	0.11 81	0.11 26	0.13 117	0.13 62	0.11 102	0.13 56	0.09 62	0.08 111	0.08 85	0.17 108	0.15 100	0.11 46	0.14 63

ADCP+	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.09 72	0.07 55	0.09 71	0.08 85	0.14 61	0.11 110	0.16 52	0.12 97	0.18 104	0.08 78	0.07 75	0.11 95	0.10 46	0.16 66	0.11 66	0.14 69	0.09 66	0.12 35	0.09 62	0.08 111	0.08 85	0.11 41	0.16 117	0.11 46	0.11 36

HITNet	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.08 57	0.08 65	0.08 58	0.05 31	0.11 37	0.07 40	0.19 86	0.08 46	0.12 42	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.08 17	0.13 37	0.10 55	0.10 34	0.07 29	0.11 29	0.09 62	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.11 38	0.16 97	0.14 63
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
iResNetv2_ROB	0.12 82	0.08 78	0.08 93	0.12 116	0.09 83	0.12 109	0.08 85	0.17 84	0.08 58	0.22 108	0.12 97	0.20 130	0.16 165	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.16 66	0.11 66	0.17 103	0.10 85	0.15 75	0.10 86	0.09 126	0.10 123	0.15 82	0.13 62	0.19 136	0.12 48

CASnet	0.10 51	0.06 29	0.05 23	0.08 57	0.09 83	0.11 98	0.05 31	0.18 110	0.10 98	0.23 121	0.11 85	0.13 54	0.06 46	0.08 93	0.10 64	0.10 46	0.16 66	0.08 18	0.19 127	0.08 45	0.14 71	0.06 18	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.14 76	0.10 28
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.12 82	0.06 29	0.06 47	0.06 31	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.35 210	0.05 12	0.15 45	0.23 196	0.13 54	0.04 17	0.08 93	0.09 38	0.11 81	0.19 115	0.08 18	0.14 69	0.08 45	0.28 216	0.08 37	0.07 88	0.04 7	0.14 74	0.11 38	0.14 76	0.16 86

EGLCR-Stereo	0.11 60	0.06 29	0.04 9	0.08 57	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.27 186	0.06 17	0.19 115	0.06 46	0.08 93	0.08 21	0.10 46	0.20 130	0.10 55	0.16 94	0.07 29	0.17 103	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.13 62	0.18 128	0.17 99

dad	0.18 159	0.16 166	0.12 146	0.36 201	0.16 161	0.24 193	0.21 184	0.24 178	0.09 78	0.22 108	0.11 85	0.38 189	0.12 123	0.08 93	0.13 135	0.11 81	0.27 204	0.13 117	0.30 190	0.11 102	0.19 136	0.12 132	0.09 126	0.13 162	0.19 140	0.14 79	0.31 193	0.24 159

CREStereo++_RVC	0.11 60	0.07 50	0.05 23	0.08 57	0.09 83	0.08 58	0.07 77	0.16 75	0.09 78	0.26 173	0.09 63	0.17 89	0.13 138	0.08 93	0.09 38	0.10 46	0.19 115	0.08 18	0.13 62	0.07 29	0.20 149	0.08 37	0.06 67	0.06 35	0.14 74	0.12 53	0.16 97	0.15 75
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.11 60	0.06 29	0.06 47	0.10 89	0.09 83	0.08 58	0.06 61	0.12 40	0.08 58	0.22 108	0.08 46	0.13 54	0.08 78	0.08 93	0.10 64	0.13 143	0.19 115	0.13 117	0.18 117	0.08 45	0.18 121	0.10 86	0.06 67	0.06 35	0.11 41	0.11 38	0.15 89	0.14 63

XX-TBD	0.11 60	0.06 29	0.06 47	0.10 89	0.09 83	0.08 58	0.06 61	0.12 40	0.08 58	0.22 108	0.08 46	0.13 54	0.08 78	0.08 93	0.10 64	0.13 143	0.19 115	0.13 117	0.18 117	0.08 45	0.18 121	0.10 86	0.06 67	0.06 35	0.11 41	0.11 38	0.15 89	0.14 63

CREStereo	0.11 60	0.08 78	0.06 47	0.08 57	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.18 110	0.05 12	0.26 173	0.08 46	0.18 104	0.06 46	0.08 93	0.09 38	0.10 46	0.22 153	0.08 18	0.13 62	0.08 45	0.20 149	0.09 62	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.13 62	0.17 110	0.16 86
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
HGLStereo	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.09 72	0.10 99	0.09 71	0.06 61	0.14 61	0.08 58	0.18 74	0.15 136	0.09 23	0.06 46	0.08 93	0.10 64	0.10 46	0.17 82	0.13 117	0.14 69	0.10 85	0.12 35	0.10 86	0.08 111	0.09 107	0.13 56	0.13 62	0.10 32	0.11 36

BEATNet_4x	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.09 72	0.09 83	0.09 71	0.08 85	0.12 40	0.08 58	0.21 103	0.09 63	0.15 74	0.09 93	0.08 93	0.11 95	0.10 46	0.13 37	0.13 117	0.11 38	0.08 45	0.13 56	0.12 132	0.08 111	0.08 85	0.13 56	0.13 62	0.18 128	0.18 118

RTSC	0.14 117	0.11 114	0.11 132	0.12 116	0.11 116	0.12 109	0.10 117	0.16 75	0.14 140	0.18 74	0.13 107	0.15 74	0.14 152	0.08 93	0.13 135	0.13 143	0.20 130	0.13 117	0.21 146	0.12 123	0.16 90	0.12 132	0.07 88	0.10 123	0.16 98	0.17 135	0.21 160	0.33 186

CFNet	0.12 82	0.11 114	0.08 93	0.14 134	0.12 128	0.11 98	0.09 103	0.20 146	0.10 98	0.18 74	0.12 97	0.25 167	0.10 106	0.08 93	0.09 38	0.09 30	0.17 82	0.12 90	0.12 49	0.09 66	0.12 35	0.08 37	0.06 67	0.10 123	0.15 82	0.13 62	0.13 65	0.13 54

DeepPruner_ROB	0.14 117	0.13 141	0.11 132	0.12 116	0.11 116	0.11 98	0.09 103	0.17 84	0.12 125	0.21 103	0.18 167	0.15 74	0.13 138	0.08 93	0.14 153	0.11 81	0.18 101	0.15 152	0.19 127	0.11 102	0.18 121	0.14 158	0.10 140	0.11 136	0.17 108	0.17 135	0.17 110	0.19 127

MLCV	0.14 117	0.11 114	0.09 103	0.16 148	0.12 128	0.14 125	0.11 126	0.21 157	0.10 98	0.24 137	0.13 107	0.21 141	0.15 160	0.08 93	0.10 64	0.10 46	0.19 115	0.11 66	0.19 127	0.09 66	0.18 121	0.09 62	0.10 140	0.09 107	0.17 108	0.14 79	0.16 97	0.20 135

HSM	0.14 117	0.12 126	0.09 103	0.14 134	0.13 140	0.12 109	0.11 126	0.18 110	0.11 110	0.23 121	0.15 136	0.18 104	0.14 152	0.08 93	0.12 122	0.11 81	0.21 143	0.12 90	0.17 103	0.12 123	0.18 121	0.11 114	0.07 88	0.08 85	0.17 108	0.16 117	0.17 110	0.18 118

iResNet	0.17 156	0.11 114	0.10 116	0.15 144	0.13 140	0.17 152	0.12 138	0.21 157	0.14 140	0.25 159	0.14 120	0.35 184	0.32 204	0.08 93	0.12 122	0.11 81	0.20 130	0.12 90	0.26 180	0.15 164	0.18 121	0.12 132	0.11 149	0.13 162	0.18 127	0.15 100	0.20 149	0.19 127

LoS	0.16 150	0.10 102	0.08 93	0.10 89	0.11 116	0.09 71	0.07 77	0.50 232	0.05 12	0.32 215	0.36 227	0.36 186	0.06 46	0.09 109	0.09 38	0.10 46	0.19 115	0.09 42	0.15 84	0.11 102	0.21 164	0.09 62	0.07 88	0.07 67	0.18 127	0.12 53	0.20 149	0.21 150

CASS	0.15 135	0.12 126	0.10 116	0.14 134	0.12 128	0.16 143	0.10 117	0.19 129	0.15 150	0.26 173	0.12 97	0.20 130	0.12 123	0.09 109	0.13 135	0.12 118	0.23 162	0.12 90	0.24 172	0.10 85	0.20 149	0.11 114	0.07 88	0.09 107	0.23 182	0.14 79	0.19 136	0.22 154
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.13 93	0.06 29	0.05 23	0.09 72	0.10 99	0.09 71	0.07 77	0.18 110	0.08 58	0.28 198	0.13 107	0.19 115	0.06 46	0.09 109	0.10 64	0.13 143	0.23 162	0.12 90	0.17 103	0.15 164	0.20 149	0.10 86	0.09 126	0.07 67	0.20 150	0.19 167	0.19 136	0.19 127

raft_robust	0.12 82	0.09 90	0.09 103	0.11 104	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.15 67	0.08 58	0.23 121	0.07 29	0.20 130	0.11 117	0.09 109	0.11 95	0.12 118	0.16 66	0.12 90	0.14 69	0.10 85	0.15 75	0.11 114	0.03 20	0.08 85	0.18 127	0.17 135	0.15 89	0.14 63

DAS	0.19 167	0.11 114	0.10 116	0.24 185	0.19 180	0.18 160	0.21 184	0.23 173	0.18 167	0.24 137	0.14 120	0.38 189	0.21 180	0.09 109	0.13 135	0.12 118	0.25 188	0.16 164	0.22 159	0.15 164	0.21 164	0.14 158	0.17 180	0.13 162	0.20 150	0.18 150	0.23 166	0.30 181

SepStereo	0.19 167	0.11 114	0.10 116	0.24 185	0.19 180	0.18 160	0.21 184	0.23 173	0.18 167	0.24 137	0.14 120	0.38 189	0.21 180	0.09 109	0.13 135	0.12 118	0.25 188	0.16 164	0.22 159	0.15 164	0.21 164	0.14 158	0.17 180	0.13 162	0.20 150	0.18 150	0.23 166	0.30 181

AACVNet	0.14 117	0.13 141	0.10 116	0.13 125	0.13 140	0.14 125	0.10 117	0.19 129	0.11 110	0.22 108	0.18 167	0.14 68	0.10 106	0.09 109	0.12 122	0.11 81	0.21 143	0.13 117	0.17 103	0.12 123	0.16 90	0.11 114	0.11 149	0.11 136	0.18 127	0.14 79	0.14 76	0.16 86

ICVP	0.15 135	0.13 141	0.14 167	0.12 116	0.12 128	0.13 118	0.10 117	0.17 84	0.12 125	0.17 61	0.14 120	0.18 104	0.12 123	0.09 109	0.13 135	0.14 162	0.18 101	0.15 152	0.16 94	0.14 148	0.17 103	0.14 158	0.20 190	0.11 136	0.19 140	0.19 167	0.17 110	0.17 99
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.13 93	0.11 114	0.11 132	0.14 134	0.11 116	0.12 109	0.11 126	0.19 129	0.12 125	0.24 137	0.14 120	0.17 89	0.15 160	0.09 109	0.10 64	0.10 46	0.16 66	0.13 117	0.13 62	0.08 45	0.15 75	0.08 37	0.08 111	0.09 107	0.15 82	0.14 79	0.19 136	0.21 150

FINET	0.12 82	0.12 126	0.12 146	0.12 116	0.10 99	0.11 98	0.13 143	0.15 67	0.12 125	0.13 36	0.12 97	0.13 54	0.10 106	0.09 109	0.18 188	0.13 143	0.16 66	0.11 66	0.17 103	0.10 85	0.13 56	0.10 86	0.10 140	0.10 123	0.13 56	0.11 38	0.13 65	0.13 54

ADCL	0.14 117	0.12 126	0.11 132	0.13 125	0.11 116	0.14 125	0.11 126	0.18 110	0.16 154	0.22 108	0.16 147	0.21 141	0.13 138	0.09 109	0.12 122	0.12 118	0.17 82	0.13 117	0.18 117	0.13 138	0.19 136	0.14 158	0.11 149	0.11 136	0.17 108	0.16 117	0.16 97	0.17 99

pmcnn	0.19 167	0.14 154	0.11 132	0.18 161	0.13 140	0.19 169	0.16 159	0.20 146	0.19 174	0.26 173	0.15 136	0.35 184	0.26 191	0.09 109	0.11 95	0.11 81	0.25 188	0.14 139	0.24 172	0.14 148	0.23 188	0.15 168	0.11 149	0.11 136	0.21 162	0.19 167	0.40 215	0.46 213

iRaft-Stereo_20w	0.13 93	0.07 50	0.05 23	0.12 116	0.12 128	0.12 109	0.09 103	0.15 67	0.10 98	0.28 198	0.10 71	0.19 115	0.04 17	0.10 121	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.11 66	0.15 84	0.13 138	0.20 149	0.08 37	0.09 126	0.06 35	0.18 127	0.15 100	0.20 149	0.26 170

TRStereo	0.13 93	0.07 50	0.05 23	0.09 72	0.08 65	0.17 152	0.12 138	0.18 110	0.07 40	0.25 159	0.09 63	0.20 130	0.05 29	0.10 121	0.10 64	0.11 81	0.21 143	0.11 66	0.22 159	0.14 148	0.19 136	0.09 62	0.09 126	0.07 67	0.17 108	0.17 135	0.24 173	0.19 127

LMCR-Stereo	0.13 93	0.09 90	0.07 71	0.11 104	0.08 65	0.11 98	0.09 103	0.18 110	0.09 78	0.19 86	0.14 120	0.19 115	0.14 152	0.10 121	0.10 64	0.11 81	0.20 130	0.13 117	0.19 127	0.11 102	0.18 121	0.10 86	0.08 111	0.08 85	0.15 82	0.13 62	0.19 136	0.17 99

XX-Stereo	0.14 117	0.05 19	0.05 23	0.10 89	0.07 55	0.17 152	0.07 77	0.18 110	0.10 98	0.27 186	0.09 63	0.21 141	0.03 7	0.10 121	0.11 95	0.12 118	0.22 153	0.11 66	0.21 146	0.11 102	0.20 149	0.09 62	0.08 111	0.07 67	0.23 182	0.17 135	0.17 110	0.35 192

EAI-Stereo	0.13 93	0.07 50	0.04 9	0.10 89	0.10 99	0.10 91	0.09 103	0.18 110	0.10 98	0.26 173	0.11 85	0.20 130	0.05 29	0.10 121	0.10 64	0.12 118	0.22 153	0.12 90	0.19 127	0.12 123	0.19 136	0.09 62	0.08 111	0.08 85	0.16 98	0.15 100	0.16 97	0.20 135

psm_up	0.15 135	0.11 114	0.13 157	0.15 144	0.12 128	0.14 125	0.11 126	0.20 146	0.17 161	0.19 86	0.13 107	0.15 74	0.17 168	0.10 121	0.14 153	0.12 118	0.19 115	0.13 117	0.17 103	0.11 102	0.15 75	0.10 86	0.10 140	0.16 180	0.18 127	0.17 135	0.17 110	0.19 127

FADNet-RVC-Resample	0.13 93	0.10 102	0.12 146	0.12 116	0.10 99	0.13 118	0.10 117	0.16 75	0.13 133	0.18 74	0.13 107	0.17 89	0.12 123	0.10 121	0.11 95	0.09 30	0.13 37	0.15 152	0.15 84	0.18 186	0.15 75	0.13 149	0.10 140	0.14 169	0.17 108	0.13 62	0.12 54	0.12 48

AF-Net	0.15 135	0.13 141	0.13 157	0.14 134	0.18 173	0.15 135	0.14 149	0.17 84	0.16 154	0.17 61	0.21 185	0.18 104	0.12 123	0.10 121	0.18 188	0.16 185	0.14 49	0.14 139	0.15 84	0.11 102	0.12 35	0.11 114	0.13 164	0.10 123	0.15 82	0.16 117	0.20 149	0.15 75

Nwc_Net	0.15 135	0.13 141	0.13 157	0.14 134	0.18 173	0.15 135	0.14 149	0.17 84	0.16 154	0.17 61	0.21 185	0.18 104	0.12 123	0.10 121	0.18 188	0.16 185	0.14 49	0.14 139	0.15 84	0.11 102	0.12 35	0.11 114	0.13 164	0.10 123	0.15 82	0.16 117	0.20 149	0.15 75

CFNet_RVC	0.13 93	0.12 126	0.10 116	0.14 134	0.11 116	0.14 125	0.09 103	0.17 84	0.09 78	0.19 86	0.13 107	0.21 141	0.09 93	0.10 121	0.12 122	0.13 143	0.18 101	0.13 117	0.15 84	0.11 102	0.16 90	0.09 62	0.06 67	0.09 107	0.16 98	0.13 62	0.16 97	0.17 99

UCFNet_RVC	0.15 135	0.17 174	0.12 146	0.16 148	0.14 150	0.17 152	0.11 126	0.17 84	0.13 133	0.21 103	0.13 107	0.28 171	0.12 123	0.10 121	0.12 122	0.13 143	0.18 101	0.13 117	0.17 103	0.12 123	0.17 103	0.09 62	0.10 140	0.11 136	0.19 140	0.16 117	0.17 110	0.20 135

DPSNet	0.40 216	0.19 183	0.18 193	0.27 196	0.26 201	0.29 198	0.19 176	0.26 185	0.24 197	0.18 74	0.17 157	2.15 257	0.44 223	0.10 121	0.20 200	0.16 185	0.35 223	0.28 222	2.00 258	0.27 214	0.25 205	0.17 184	0.28 224	0.25 210	0.40 224	0.27 212	0.39 211	0.53 219

NCCL2	0.18 159	0.17 174	0.16 178	0.13 125	0.13 140	0.13 118	0.12 138	0.21 157	0.18 167	0.22 108	0.15 136	0.23 158	0.13 138	0.10 121	0.17 180	0.16 185	0.19 115	0.17 177	0.19 127	0.17 180	0.22 177	0.18 186	0.11 149	0.16 180	0.26 192	0.26 202	0.20 149	0.24 159

MSKI-zero shot	0.13 93	0.08 78	0.05 23	0.09 72	0.11 116	0.09 71	0.07 77	0.19 129	0.09 78	0.28 198	0.10 71	0.19 115	0.06 46	0.11 134	0.11 95	0.12 118	0.23 162	0.11 66	0.17 103	0.11 102	0.22 177	0.10 86	0.07 88	0.08 85	0.14 74	0.17 135	0.18 128	0.18 118

EKT-Stereo	0.15 135	0.10 102	0.07 71	0.13 125	0.13 140	0.16 143	0.17 167	0.17 84	0.11 110	0.26 173	0.17 157	0.17 89	0.07 65	0.11 134	0.11 95	0.11 81	0.24 180	0.15 152	0.24 172	0.12 123	0.25 205	0.10 86	0.07 88	0.08 85	0.20 150	0.16 117	0.17 110	0.17 99

Any-RAFT	0.13 93	0.07 50	0.06 47	0.11 104	0.09 83	0.12 109	0.08 85	0.17 84	0.10 98	0.26 173	0.09 63	0.20 130	0.08 78	0.11 134	0.11 95	0.11 81	0.22 153	0.11 66	0.21 146	0.10 85	0.22 177	0.10 86	0.08 111	0.06 35	0.16 98	0.16 117	0.17 110	0.17 99

cross-raft	0.14 117	0.08 78	0.07 71	0.08 57	0.10 99	0.12 109	0.08 85	0.17 84	0.13 133	0.27 186	0.12 97	0.21 141	0.05 29	0.11 134	0.13 135	0.14 162	0.22 153	0.11 66	0.23 166	0.13 138	0.23 188	0.10 86	0.06 67	0.08 85	0.22 173	0.18 150	0.14 76	0.16 86

FADNet-RVC	0.15 135	0.13 141	0.11 132	0.18 161	0.12 128	0.14 125	0.10 117	0.21 157	0.09 78	0.19 86	0.17 157	0.18 104	0.12 123	0.11 134	0.17 180	0.15 180	0.18 101	0.13 117	0.18 117	0.15 164	0.12 35	0.13 149	0.12 160	0.11 136	0.21 162	0.16 117	0.14 76	0.15 75

STTStereo	0.13 93	0.14 154	0.17 188	0.13 125	0.15 159	0.13 118	0.21 184	0.13 52	0.14 140	0.15 45	0.15 136	0.17 89	0.10 106	0.11 134	0.14 153	0.12 118	0.15 58	0.15 152	0.13 62	0.11 102	0.12 35	0.10 86	0.07 88	0.09 107	0.15 82	0.14 79	0.12 54	0.16 86

RP	0.15 135	0.14 154	0.16 178	0.17 156	0.14 150	0.17 152	0.16 159	0.19 129	0.17 161	0.14 39	0.16 147	0.16 84	0.15 160	0.11 134	0.14 153	0.12 118	0.15 58	0.12 90	0.15 84	0.12 123	0.12 35	0.13 149	0.10 140	0.12 151	0.17 108	0.17 135	0.20 149	0.18 118

R-Stereo Train	0.13 93	0.07 50	0.07 71	0.09 72	0.10 99	0.15 135	0.05 31	0.16 75	0.12 125	0.28 198	0.13 107	0.21 141	0.08 78	0.11 134	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.21 164	0.11 114	0.08 111	0.07 67	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.15 75

RTS	0.20 173	0.16 166	0.14 167	0.17 156	0.14 150	0.20 175	0.15 154	0.24 178	0.25 202	0.15 45	0.14 120	0.14 68	0.20 178	0.11 134	0.15 165	0.16 185	0.24 180	0.17 177	0.35 201	0.24 207	0.23 188	0.16 177	0.09 126	0.15 172	0.29 203	0.26 202	0.28 188	0.55 222

RTSA	0.20 173	0.16 166	0.14 167	0.17 156	0.14 150	0.20 175	0.15 154	0.24 178	0.25 202	0.15 45	0.14 120	0.14 68	0.20 178	0.11 134	0.15 165	0.16 185	0.24 180	0.17 177	0.35 201	0.24 207	0.23 188	0.16 177	0.09 126	0.15 172	0.29 203	0.26 202	0.28 188	0.55 222

RAFT-Stereo	0.13 93	0.07 50	0.07 71	0.09 72	0.10 99	0.15 135	0.05 31	0.16 75	0.12 125	0.28 198	0.13 107	0.21 141	0.08 78	0.11 134	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.21 164	0.11 114	0.08 111	0.07 67	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.15 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.16 150	0.12 126	0.10 116	0.17 156	0.13 140	0.14 125	0.10 117	0.18 110	0.14 140	0.25 159	0.18 167	0.28 171	0.17 168	0.11 134	0.12 122	0.11 81	0.19 115	0.13 117	0.17 103	0.11 102	0.18 121	0.12 132	0.08 111	0.11 136	0.19 140	0.17 135	0.23 166	0.24 159
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PS-NSSS	0.17 156	0.19 183	0.18 193	0.23 180	0.18 173	0.18 160	0.16 159	0.22 166	0.12 125	0.23 121	0.21 185	0.44 194	0.08 78	0.11 134	0.14 153	0.10 46	0.13 37	0.13 117	0.26 180	0.11 102	0.11 29	0.07 32	0.18 186	0.15 172	0.17 108	0.21 177	0.14 76	0.20 135

NaN_ROB	0.19 167	0.20 187	0.19 199	0.19 167	0.20 184	0.16 143	0.15 154	0.28 190	0.19 174	0.23 121	0.18 167	0.46 198	0.17 168	0.11 134	0.14 153	0.13 143	0.15 58	0.14 139	0.21 146	0.19 190	0.13 56	0.11 114	0.09 126	0.21 192	0.25 188	0.23 190	0.26 182	0.28 177

MDST_ROB	0.23 188	0.26 206	0.15 174	0.46 215	0.24 198	0.36 209	0.20 178	0.24 178	0.16 154	0.26 173	0.15 136	0.28 171	0.27 195	0.11 134	0.13 135	0.13 143	0.21 143	0.12 90	0.18 117	0.12 123	0.20 149	0.11 114	0.11 149	0.12 151	0.36 219	0.25 201	0.57 227	0.33 186

DLCB_ROB	0.14 117	0.12 126	0.12 146	0.10 89	0.10 99	0.10 91	0.09 103	0.16 75	0.12 125	0.18 74	0.17 157	0.19 115	0.13 138	0.11 134	0.12 122	0.11 81	0.16 66	0.13 117	0.14 69	0.10 85	0.18 121	0.11 114	0.09 126	0.12 151	0.27 195	0.16 117	0.16 97	0.14 63

LE_ROB	0.42 217	0.19 183	0.17 188	0.40 211	0.44 222	0.33 207	0.44 219	0.35 210	0.29 217	0.32 215	0.21 185	1.22 244	1.73 259	0.11 134	0.11 95	0.11 81	0.21 143	0.13 117	0.21 146	0.13 138	0.23 188	0.13 149	0.12 160	0.15 172	0.39 223	0.36 226	1.46 260	1.45 258

XPNet_ROB	0.18 159	0.21 189	0.14 167	0.15 144	0.16 161	0.15 135	0.15 154	0.16 75	0.14 140	0.19 86	0.19 176	0.49 201	0.13 138	0.11 134	0.16 173	0.14 162	0.25 188	0.16 164	0.18 117	0.14 148	0.17 103	0.19 195	0.13 164	0.14 169	0.18 127	0.17 135	0.32 195	0.29 180

IGEV_Zeroshot_test	0.14 117	0.07 50	0.06 47	0.13 125	0.13 140	0.10 91	0.11 126	0.17 84	0.09 78	0.28 198	0.10 71	0.23 158	0.05 29	0.12 152	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.11 66	0.17 103	0.12 123	0.20 149	0.10 86	0.09 126	0.06 35	0.20 150	0.15 100	0.23 166	0.27 173

RAFT-Test	0.13 93	0.07 50	0.06 47	0.09 72	0.11 116	0.13 118	0.08 85	0.17 84	0.11 110	0.27 186	0.11 85	0.20 130	0.05 29	0.12 152	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.21 146	0.14 148	0.21 164	0.11 114	0.07 88	0.08 85	0.17 108	0.16 117	0.17 110	0.17 99

HH	0.13 93	0.06 29	0.05 23	0.11 104	0.12 128	0.16 143	0.08 85	0.19 129	0.08 58	0.28 198	0.08 46	0.18 104	0.06 46	0.12 152	0.11 95	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.20 149	0.08 37	0.07 88	0.08 85	0.13 56	0.15 100	0.19 136	0.24 159

HanStereo	0.13 93	0.06 29	0.05 23	0.11 104	0.12 128	0.16 143	0.08 85	0.19 129	0.08 58	0.28 198	0.08 46	0.18 104	0.06 46	0.12 152	0.11 95	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.20 149	0.08 37	0.07 88	0.08 85	0.13 56	0.15 100	0.19 136	0.24 159

test-1	0.15 135	0.06 29	0.07 71	0.11 104	0.10 99	0.18 160	0.14 149	0.19 129	0.13 133	0.28 198	0.10 71	0.19 115	0.11 117	0.12 152	0.13 135	0.14 162	0.22 153	0.12 90	0.23 166	0.10 85	0.24 199	0.09 62	0.09 126	0.08 85	0.21 162	0.18 150	0.15 89	0.18 118

Anonymous3	0.18 159	0.15 162	0.11 132	0.15 144	0.10 99	0.14 125	0.11 126	0.22 166	0.19 174	0.27 186	0.15 136	0.27 170	0.12 123	0.12 152	0.27 216	0.18 203	0.22 153	0.18 188	0.26 180	0.17 180	0.25 205	0.21 207	0.09 126	0.10 123	0.21 162	0.21 177	0.22 165	0.20 135

pcwnet_v2	0.16 150	0.12 126	0.12 146	0.16 148	0.14 150	0.17 152	0.14 149	0.20 146	0.13 133	0.22 108	0.14 120	0.19 115	0.18 172	0.12 152	0.11 95	0.12 118	0.18 101	0.14 139	0.17 103	0.12 123	0.16 90	0.11 114	0.09 126	0.11 136	0.20 150	0.19 167	0.19 136	0.28 177

FADNet	0.16 150	0.15 162	0.10 116	0.20 172	0.10 99	0.19 169	0.13 143	0.21 157	0.13 133	0.22 108	0.26 209	0.17 89	0.14 152	0.12 152	0.20 200	0.16 185	0.16 66	0.14 139	0.23 166	0.20 197	0.16 90	0.13 149	0.11 149	0.11 136	0.21 162	0.17 135	0.16 97	0.15 75

NCC-stereo	0.18 159	0.16 166	0.16 178	0.16 148	0.18 173	0.18 160	0.18 169	0.19 129	0.20 187	0.16 52	0.19 176	0.21 141	0.21 180	0.12 152	0.22 204	0.18 203	0.18 101	0.19 193	0.19 127	0.15 164	0.16 90	0.15 168	0.15 172	0.12 151	0.19 140	0.18 150	0.24 173	0.20 135

Abc-Net	0.18 159	0.16 166	0.16 178	0.16 148	0.18 173	0.18 160	0.18 169	0.19 129	0.20 187	0.16 52	0.19 176	0.21 141	0.21 180	0.12 152	0.22 204	0.18 203	0.18 101	0.19 193	0.19 127	0.15 164	0.16 90	0.15 168	0.15 172	0.12 151	0.19 140	0.18 150	0.24 173	0.20 135
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	0.22 181	0.18 180	0.17 188	0.18 161	0.19 180	0.20 175	0.16 159	0.30 199	0.25 202	0.24 137	0.19 176	0.36 186	0.21 180	0.12 152	0.18 188	0.16 185	0.25 188	0.18 188	0.37 205	0.19 190	0.24 199	0.20 204	0.17 180	0.15 172	0.24 186	0.22 185	0.25 179	0.30 181

MSMDNet	0.13 93	0.08 78	0.06 47	0.09 72	0.12 128	0.10 91	0.08 85	0.17 84	0.11 110	0.27 186	0.10 71	0.20 130	0.06 46	0.12 152	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.19 127	0.16 176	0.21 164	0.12 132	0.07 88	0.08 85	0.17 108	0.15 100	0.17 110	0.18 118

GANetREF_RVC	0.26 194	0.26 206	0.30 220	0.23 180	0.23 193	0.23 191	0.24 197	0.35 210	0.33 224	0.32 215	0.18 167	0.50 203	0.38 218	0.12 152	0.22 204	0.18 203	0.20 130	0.21 201	0.35 201	0.21 199	0.24 199	0.16 177	0.22 196	0.29 219	0.28 199	0.21 177	0.36 206	0.33 186
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
stereogan	0.16 150	0.15 162	0.15 174	0.16 148	0.18 173	0.18 160	0.16 159	0.20 146	0.19 174	0.14 39	0.16 147	0.20 130	0.18 172	0.13 165	0.16 173	0.13 143	0.16 66	0.14 139	0.18 117	0.14 148	0.15 75	0.13 149	0.13 164	0.13 162	0.16 98	0.17 135	0.23 166	0.18 118

LALA_ROB	0.22 181	0.25 203	0.16 178	0.19 167	0.17 167	0.22 187	0.16 159	0.18 110	0.19 174	0.24 137	0.21 185	0.63 211	0.15 160	0.13 165	0.26 214	0.17 197	0.27 204	0.22 205	0.23 166	0.19 190	0.20 149	0.21 207	0.14 170	0.15 172	0.20 150	0.22 185	0.35 203	0.26 170

PWC_ROB	0.23 188	0.20 187	0.14 167	0.18 161	0.17 167	0.16 143	0.20 178	0.21 157	0.27 209	0.15 45	0.21 185	0.28 171	0.63 233	0.13 165	0.14 153	0.13 143	0.27 204	0.18 188	0.37 205	0.19 190	0.22 177	0.18 186	0.16 175	0.24 206	0.20 150	0.19 167	0.24 173	0.44 209

DLNR_Zeroshot_test	10.02 264	31.66 274	0.05 23	54.25 274	0.10 99	0.18 160	50.40 274	0.19 129	0.08 58	0.27 186	0.07 29	0.20 130	0.04 17	0.14 168	60.23 273	70.55 274	0.34 220	0.18 188	0.26 180	0.11 102	0.20 149	0.08 37	0.07 88	0.09 107	0.19 140	0.15 100	0.20 149	0.25 167

SACVNet	0.16 150	0.14 154	0.13 157	0.16 148	0.13 140	0.14 125	0.12 138	0.19 129	0.17 161	0.19 86	0.17 157	0.14 68	0.07 65	0.14 168	0.15 165	0.14 162	0.19 115	0.16 164	0.20 140	0.13 138	0.17 103	0.14 158	0.12 160	0.13 162	0.21 162	0.19 167	0.19 136	0.17 99

GES	0.14 117	0.11 114	0.07 71	0.09 72	0.11 116	0.15 135	0.09 103	0.20 146	0.09 78	0.23 121	0.12 97	0.17 89	0.11 117	0.14 168	0.12 122	0.11 81	0.23 162	0.14 139	0.24 172	0.14 148	0.18 121	0.18 186	0.11 149	0.09 107	0.15 82	0.13 62	0.21 160	0.20 135

SFCPSM	0.20 173	0.14 154	0.12 146	0.21 176	0.16 161	0.20 175	0.18 169	0.22 166	0.20 187	0.25 159	0.24 199	0.34 183	0.34 211	0.14 168	0.13 135	0.13 143	0.24 180	0.16 164	0.32 194	0.19 190	0.19 136	0.13 149	0.14 170	0.12 151	0.22 173	0.18 150	0.20 149	0.25 167

FADNet_RVC	0.18 159	0.14 154	0.13 157	0.20 172	0.15 159	0.14 125	0.13 143	0.24 178	0.14 140	0.24 137	0.18 167	0.28 171	0.22 186	0.14 168	0.15 165	0.12 118	0.20 130	0.17 177	0.32 194	0.15 164	0.20 149	0.15 168	0.11 149	0.15 172	0.20 150	0.21 177	0.18 128	0.23 157

AnyNet_C32	0.21 178	0.16 166	0.15 174	0.17 156	0.17 167	0.19 169	0.16 159	0.26 185	0.22 192	0.25 159	0.24 199	0.24 164	0.18 172	0.14 168	0.22 204	0.18 203	0.28 211	0.22 205	0.30 190	0.19 190	0.28 216	0.23 214	0.16 175	0.18 189	0.22 173	0.22 185	0.21 160	0.24 159

CSAN	0.26 194	0.30 215	0.30 220	0.26 190	0.23 193	0.21 183	0.19 176	0.28 190	0.37 229	0.35 226	0.24 199	0.51 206	0.27 195	0.14 168	0.22 204	0.17 197	0.19 115	0.20 198	0.26 180	0.25 211	0.22 177	0.20 204	0.17 180	0.27 213	0.31 208	0.26 202	0.39 211	0.38 196

ETE_ROB	0.22 181	0.23 199	0.15 174	0.20 172	0.16 161	0.19 169	0.17 167	0.18 110	0.19 174	0.21 103	0.22 194	0.64 212	0.16 165	0.14 168	0.17 180	0.14 162	0.30 215	0.19 193	0.25 176	0.19 190	0.22 177	0.18 186	0.16 175	0.15 172	0.22 173	0.28 216	0.41 217	0.27 173

RGC	0.19 167	0.17 174	0.17 188	0.19 167	0.20 184	0.20 175	0.15 154	0.22 166	0.26 206	0.17 61	0.21 185	0.21 141	0.24 188	0.15 176	0.24 211	0.19 211	0.18 101	0.16 164	0.19 127	0.16 176	0.17 103	0.14 158	0.13 164	0.16 180	0.21 162	0.21 177	0.24 173	0.25 167

ADCPNet	0.22 181	0.17 174	0.16 178	0.20 172	0.20 184	0.20 175	0.18 169	0.28 190	0.23 194	0.26 173	0.23 196	0.26 169	0.29 199	0.15 176	0.19 196	0.17 197	0.24 180	0.17 177	0.32 194	0.23 206	0.25 205	0.20 204	0.17 180	0.22 195	0.25 188	0.24 192	0.27 185	0.34 190

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 93	0.13 141	0.14 167	0.14 134	0.16 161	0.13 118	0.21 184	0.13 52	0.15 150	0.16 52	0.16 147	0.21 141	0.10 106	0.15 176	0.12 122	0.12 118	0.16 66	0.12 90	0.11 38	0.09 66	0.12 35	0.10 86	0.08 111	0.09 107	0.13 56	0.13 62	0.11 46	0.16 86
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
APVNet	0.15 135	0.13 141	0.11 132	0.13 125	0.17 167	0.15 135	0.13 143	0.19 129	0.11 110	0.14 39	0.13 107	0.17 89	0.09 93	0.16 179	0.17 180	0.16 185	0.21 143	0.14 139	0.22 159	0.15 164	0.15 75	0.12 132	0.07 88	0.12 151	0.17 108	0.15 100	0.19 136	0.17 99

SHD	0.22 181	0.17 174	0.21 207	0.18 161	0.17 167	0.19 169	0.20 178	0.27 188	0.17 161	0.27 186	0.19 176	0.24 164	0.32 204	0.17 180	0.16 173	0.15 180	0.19 115	0.17 177	0.33 198	0.18 186	0.21 164	0.18 186	0.16 175	0.17 185	0.24 186	0.28 216	0.25 179	0.43 206

PSMNet-ADL	0.18 159	0.13 141	0.13 157	0.16 148	0.14 150	0.17 152	0.16 159	0.20 146	0.22 192	0.27 186	0.20 183	0.29 177	0.26 191	0.18 181	0.16 173	0.14 162	0.23 162	0.14 139	0.22 159	0.14 148	0.19 136	0.11 114	0.10 140	0.11 136	0.20 150	0.16 117	0.23 166	0.20 135

SAMSARA	0.49 222	0.23 199	0.39 230	0.23 180	0.23 193	0.22 187	0.23 193	0.44 230	0.39 232	0.31 214	0.21 185	0.30 178	0.47 225	0.18 181	0.35 223	0.34 229	0.26 197	0.32 226	0.47 215	0.32 226	0.48 244	0.54 250	0.15 172	0.33 225	1.40 262	1.58 261	1.42 259	1.48 259

AnyNet_C01	0.32 210	0.22 194	0.20 201	0.22 178	0.27 204	0.25 194	0.24 197	0.37 215	0.37 229	0.26 173	0.29 217	0.49 201	0.33 210	0.18 181	0.32 220	0.22 216	0.39 228	0.32 226	0.65 223	0.33 227	0.41 234	0.33 230	0.26 210	0.26 212	0.34 215	0.34 224	0.34 201	0.45 211

ccs_rob	0.20 173	0.15 162	0.12 146	0.26 190	0.16 161	0.26 196	0.20 178	0.22 166	0.16 154	0.25 159	0.24 199	0.58 209	0.25 189	0.18 181	0.13 135	0.13 143	0.23 162	0.15 152	0.21 146	0.16 176	0.21 164	0.12 132	0.12 160	0.11 136	0.20 150	0.16 117	0.18 128	0.23 157

SGM_RVC	0.25 190	0.24 201	0.18 193	0.39 209	0.27 204	0.34 208	0.26 202	0.28 190	0.19 174	0.25 159	0.18 167	0.42 192	0.31 202	0.18 181	0.14 153	0.13 143	0.23 162	0.15 152	0.26 180	0.14 148	0.19 136	0.15 168	0.19 188	0.17 185	0.34 215	0.24 192	0.56 226	0.45 211
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.30 205	0.26 206	0.20 201	0.49 218	0.37 217	0.36 209	0.26 202	0.32 204	0.28 212	0.30 211	0.28 215	0.60 210	0.48 226	0.18 181	0.15 165	0.14 162	0.26 197	0.17 177	0.28 187	0.18 186	0.28 216	0.22 211	0.25 204	0.21 192	0.37 220	0.30 221	0.55 225	0.51 217
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
MaskLacGwcNet_RVC	0.36 213	0.16 166	0.13 157	0.26 190	0.22 189	0.23 191	0.27 204	0.24 178	0.15 150	0.24 137	0.16 147	4.16 263	0.22 186	0.19 187	0.14 153	0.13 143	0.33 218	0.22 205	0.32 194	0.20 197	0.24 199	0.19 195	0.22 196	0.14 169	0.20 150	0.20 176	0.21 160	0.24 159

G-Net	0.29 202	0.24 201	0.19 199	0.24 185	0.21 188	0.36 209	0.23 193	0.30 199	0.27 209	0.33 219	0.33 225	0.89 235	0.25 189	0.19 187	0.21 202	0.18 203	0.26 197	0.22 205	0.44 211	0.31 223	0.27 214	0.18 186	0.18 186	0.18 189	0.28 199	0.24 192	0.40 215	0.41 201

LSM0	3.23 259	0.28 212	0.18 193	0.38 205	0.30 211	0.39 214	0.37 209	0.51 233	0.32 222	0.45 235	0.47 232	0.71 218	0.59 231	0.19 187	16.94 266	59.67 273	0.37 226	0.26 217	1.34 252	0.34 228	0.45 239	0.34 234	0.23 199	0.28 216	0.38 222	0.31 222	0.53 223	0.53 219

GwcNet-ADL	0.17 156	0.12 126	0.11 132	0.19 167	0.14 150	0.17 152	0.14 149	0.21 157	0.14 140	0.24 137	0.17 157	0.32 180	0.16 165	0.20 190	0.13 135	0.14 162	0.23 162	0.15 152	0.23 166	0.13 138	0.18 121	0.12 132	0.06 67	0.10 123	0.19 140	0.16 117	0.19 136	0.22 154

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 190	0.25 203	0.20 201	0.29 198	0.22 189	0.22 187	0.23 193	0.37 215	0.28 212	0.35 226	0.22 194	0.46 198	0.32 204	0.20 190	0.19 196	0.17 197	0.17 82	0.16 164	0.30 190	0.14 148	0.21 164	0.19 195	0.27 222	0.23 198	0.29 203	0.26 202	0.33 197	0.31 185

ADCS	0.29 202	0.22 194	0.21 207	0.26 190	0.25 200	0.25 194	0.23 193	0.37 215	0.30 218	0.23 121	0.27 211	0.47 200	0.36 214	0.20 190	0.22 204	0.19 211	0.32 217	0.24 213	0.49 217	0.28 216	0.37 228	0.30 224	0.20 190	0.23 198	0.31 208	0.28 216	0.30 190	0.43 206

STStereo	0.38 214	0.43 223	0.31 223	0.74 229	0.50 228	0.58 223	0.43 218	0.35 210	0.31 220	0.34 223	0.25 204	0.83 229	0.55 230	0.20 190	0.17 180	0.16 185	0.25 188	0.16 164	0.46 214	0.17 180	0.24 199	0.19 195	0.20 190	0.23 198	0.52 230	0.41 231	0.76 239	0.59 227

SGM-ForestM	0.25 190	0.22 194	0.16 178	0.37 203	0.24 198	0.32 203	0.24 197	0.29 197	0.21 191	0.23 121	0.18 167	0.50 203	0.26 191	0.20 190	0.15 165	0.13 143	0.23 162	0.16 164	0.25 176	0.15 164	0.20 149	0.17 184	0.21 194	0.17 185	0.37 220	0.26 202	0.52 222	0.37 194

GANet-ADL	0.15 135	0.12 126	0.09 103	0.14 134	0.12 128	0.16 143	0.12 138	0.20 146	0.10 98	0.25 159	0.15 136	0.22 154	0.12 123	0.21 195	0.11 95	0.11 81	0.25 188	0.14 139	0.21 146	0.14 148	0.19 136	0.10 86	0.08 111	0.10 123	0.17 108	0.16 117	0.20 149	0.17 99

SANet	0.31 207	0.21 189	0.21 207	0.25 188	0.22 189	0.31 199	0.22 190	0.31 203	0.32 222	0.27 186	0.27 211	1.36 247	0.39 220	0.22 196	0.17 180	0.14 162	0.26 197	0.21 201	0.30 190	0.21 199	0.25 205	0.21 207	0.30 227	0.23 198	0.34 215	0.26 202	0.35 203	0.49 215

SGM-Forest	0.20 173	0.18 180	0.16 178	0.23 180	0.18 173	0.21 183	0.18 169	0.23 173	0.17 161	0.20 94	0.16 147	0.23 158	0.18 172	0.22 196	0.18 188	0.18 203	0.19 115	0.17 177	0.18 117	0.15 164	0.18 121	0.19 195	0.25 204	0.19 191	0.22 173	0.18 150	0.26 182	0.24 159
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
S-Stereo	0.30 205	0.22 194	0.18 193	0.42 213	0.39 219	0.41 216	0.37 209	0.25 184	0.24 197	0.26 173	0.44 231	0.55 208	0.36 214	0.24 198	0.18 188	0.14 162	0.27 204	0.27 219	0.35 201	0.28 216	0.23 188	0.23 214	0.53 232	0.23 198	0.23 182	0.19 167	0.27 185	0.38 196

CBMV	0.22 181	0.18 180	0.18 193	0.23 180	0.22 189	0.20 175	0.18 169	0.27 188	0.19 174	0.28 198	0.11 85	0.30 178	0.13 138	0.24 198	0.16 173	0.14 162	0.25 188	0.18 188	0.20 140	0.16 176	0.22 177	0.19 195	0.24 203	0.23 198	0.27 195	0.24 192	0.36 206	0.42 203
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_RVC	0.31 207	0.28 212	0.21 207	0.33 199	0.29 210	0.31 199	0.29 206	0.38 218	0.24 197	0.46 236	0.31 222	0.50 203	0.34 211	0.25 200	0.30 217	0.25 217	0.19 115	0.23 210	0.58 220	0.29 218	0.25 205	0.28 223	0.21 194	0.27 213	0.31 208	0.26 202	0.37 208	0.51 217

DGSMNet	0.34 211	0.27 211	0.24 212	0.41 212	0.33 214	0.37 212	0.37 209	0.28 190	0.25 202	0.25 159	0.52 236	0.45 195	0.32 204	0.26 201	0.25 212	0.20 214	0.52 238	0.32 226	0.75 230	0.35 229	0.38 229	0.39 240	0.28 224	0.31 221	0.27 195	0.24 192	0.33 197	0.37 194

FAT-Stereo	0.26 194	0.19 183	0.17 188	0.38 205	0.37 217	0.31 199	0.25 201	0.26 185	0.18 167	0.28 198	0.25 204	0.33 181	0.36 214	0.26 201	0.18 188	0.16 185	0.27 204	0.23 210	0.33 198	0.21 199	0.22 177	0.19 195	0.22 196	0.22 195	0.22 173	0.22 185	0.33 197	0.43 206

BEATNet-Init1	0.51 225	0.41 222	0.29 218	0.78 232	0.41 220	0.60 226	0.46 220	0.41 226	0.28 212	0.30 211	0.25 204	0.87 232	0.91 242	0.26 201	0.33 222	0.26 220	0.28 211	0.25 216	0.98 239	0.29 218	0.29 220	0.27 221	0.26 210	0.32 223	0.51 229	0.38 230	2.12 263	0.96 247

PA-Net	0.19 167	0.21 189	0.25 213	0.14 134	0.20 184	0.18 160	0.21 184	0.21 157	0.19 174	0.17 61	0.15 136	0.17 89	0.21 180	0.26 201	0.17 180	0.18 203	0.15 58	0.19 193	0.13 62	0.17 180	0.14 71	0.16 177	0.10 140	0.16 180	0.18 127	0.27 212	0.17 110	0.35 192
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV_ROB	0.22 181	0.14 154	0.16 178	0.26 190	0.23 193	0.21 183	0.22 190	0.28 190	0.17 161	0.26 173	0.17 157	0.28 171	0.18 172	0.26 201	0.13 135	0.12 118	0.26 197	0.17 177	0.19 127	0.17 180	0.21 164	0.19 195	0.26 210	0.21 192	0.25 188	0.27 212	0.25 179	0.34 190

FBW_ROB	0.27 199	0.26 206	0.25 213	0.38 205	0.26 201	0.32 203	0.20 178	0.21 157	0.19 174	0.27 186	0.21 185	0.45 195	0.32 204	0.26 201	0.22 204	0.20 214	0.27 204	0.17 177	0.52 219	0.14 148	0.22 177	0.15 168	0.17 180	0.28 216	0.22 173	0.19 167	0.33 197	0.57 225

PWCDC_ROB	0.13 93	0.06 29	0.09 103	0.07 52	0.13 140	0.08 58	0.13 143	0.06 10	0.24 197	0.09 23	0.15 136	0.10 29	0.45 224	0.26 201	0.12 122	0.10 46	0.09 15	0.12 90	0.08 16	0.11 102	0.08 15	0.12 132	0.19 188	0.13 162	0.08 14	0.14 79	0.08 22	0.18 118

NOSS_ROB	0.21 178	0.14 154	0.16 178	0.21 176	0.19 180	0.20 175	0.22 190	0.30 199	0.18 167	0.25 159	0.16 147	0.21 141	0.13 138	0.27 208	0.15 165	0.14 162	0.26 197	0.21 201	0.22 159	0.17 180	0.23 188	0.22 211	0.26 210	0.24 206	0.26 192	0.23 190	0.24 173	0.27 173

HBP-ISP	0.21 178	0.16 166	0.13 157	0.26 190	0.23 193	0.22 187	0.18 169	0.29 197	0.18 167	0.28 198	0.19 176	0.22 154	0.12 123	0.28 209	0.11 95	0.14 162	0.26 197	0.19 193	0.20 140	0.13 138	0.23 188	0.23 214	0.26 210	0.24 206	0.25 188	0.24 192	0.23 166	0.26 170

ADLNet	0.13 93	0.11 114	0.08 93	0.13 125	0.10 99	0.16 143	0.13 143	0.14 61	0.07 40	0.13 36	0.10 71	0.25 167	0.11 117	0.29 210	0.10 64	0.10 46	0.17 82	0.09 42	0.13 62	0.09 66	0.11 29	0.09 62	0.13 164	0.06 35	0.13 56	0.13 62	0.12 54	0.14 63

FCDSN-DC	0.25 190	0.25 203	0.26 215	0.28 197	0.26 201	0.26 196	0.35 208	0.28 190	0.18 167	0.20 94	0.18 167	0.21 141	0.12 123	0.29 210	0.25 212	0.26 220	0.29 213	0.28 222	0.28 187	0.21 199	0.25 205	0.25 218	0.26 210	0.32 223	0.27 195	0.24 192	0.26 182	0.27 173
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.27 199	0.28 212	0.27 216	0.36 201	0.28 206	0.32 203	0.38 213	0.33 207	0.19 174	0.22 108	0.19 176	0.23 158	0.13 138	0.29 210	0.26 214	0.27 223	0.29 213	0.27 219	0.29 189	0.22 204	0.26 213	0.25 218	0.26 210	0.31 221	0.31 208	0.26 202	0.30 190	0.30 181

edge stereo	0.31 207	0.22 194	0.20 201	0.42 213	0.36 215	0.42 218	0.39 215	0.39 220	0.23 194	0.23 121	0.39 228	0.68 215	0.34 211	0.30 213	0.17 180	0.17 197	0.31 216	0.21 201	0.42 209	0.21 199	0.24 199	0.18 186	0.25 204	0.23 198	0.28 199	0.24 192	0.39 211	0.55 222

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 212	0.36 217	0.38 229	0.46 215	0.28 206	0.31 199	0.28 205	0.51 233	0.46 235	0.39 233	0.29 217	0.37 188	0.36 214	0.31 214	0.38 227	0.26 220	0.22 153	0.27 219	0.72 227	0.37 230	0.28 216	0.31 225	0.30 227	0.38 229	0.33 213	0.26 202	0.30 190	0.38 196

XQC	0.29 202	0.30 215	0.27 216	0.37 203	0.28 206	0.37 212	0.37 209	0.40 221	0.30 218	0.32 215	0.20 183	0.45 195	0.28 198	0.31 214	0.16 173	0.15 180	0.21 143	0.22 205	0.34 200	0.24 207	0.22 177	0.21 207	0.23 199	0.25 210	0.33 213	0.27 212	0.44 219	0.33 186

MANE	0.42 217	0.36 217	0.33 225	0.61 224	0.45 225	0.44 220	0.47 221	0.43 228	0.26 206	0.23 121	0.24 199	0.64 212	0.29 199	0.31 214	0.32 220	0.30 228	0.33 218	0.42 238	0.38 207	0.24 207	0.31 222	0.27 221	0.26 210	0.35 227	0.57 235	0.44 235	1.10 254	0.98 249

CC-Net-ROB	0.28 201	0.40 221	0.29 218	0.57 222	0.44 222	0.42 218	0.38 213	0.32 204	0.19 174	0.33 219	0.28 215	0.69 217	0.10 106	0.32 217	0.21 202	0.13 143	0.14 49	0.16 164	0.40 208	0.18 186	0.15 75	0.09 62	0.23 199	0.24 206	0.22 173	0.21 177	0.19 136	0.28 177

ELAS_RVC	0.44 220	0.43 223	0.36 227	0.63 225	0.44 222	0.62 228	0.50 223	0.40 221	0.26 206	0.25 159	0.31 222	1.20 242	0.31 202	0.32 217	0.31 218	0.28 225	0.37 226	0.30 224	0.44 211	0.27 214	0.35 225	0.33 230	0.26 210	0.38 229	0.52 230	0.41 231	0.78 242	0.74 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.43 219	0.43 223	0.36 227	0.64 226	0.45 225	0.58 223	0.50 223	0.40 221	0.27 209	0.25 159	0.30 220	0.92 236	0.32 204	0.32 217	0.31 218	0.28 225	0.36 225	0.30 224	0.45 213	0.26 212	0.34 224	0.33 230	0.26 210	0.37 228	0.56 234	0.43 234	0.78 242	0.76 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	0.56 226	0.37 219	0.63 245	0.56 221	0.53 230	0.45 221	0.39 215	0.64 240	0.51 237	0.53 240	0.40 230	0.81 228	0.67 237	0.34 220	0.61 240	0.50 240	0.58 242	0.50 242	0.84 233	0.53 235	0.49 247	0.44 243	0.51 231	0.47 233	0.82 245	0.71 251	0.58 228	0.70 233

NVstereo2D	0.15 135	0.11 114	0.11 132	0.19 167	0.14 150	0.21 183	0.24 197	0.13 52	0.11 110	0.16 52	0.14 120	0.10 29	0.08 78	0.40 221	0.12 122	0.12 118	0.21 143	0.14 139	0.16 94	0.10 85	0.12 35	0.09 62	0.25 204	0.08 85	0.15 82	0.13 62	0.14 76	0.13 54

UDGNet	0.15 135	0.13 141	0.10 116	0.18 161	0.17 167	0.16 143	0.20 178	0.16 75	0.11 110	0.16 52	0.14 120	0.16 84	0.05 29	0.44 222	0.10 64	0.10 46	0.17 82	0.12 90	0.14 69	0.09 66	0.17 103	0.10 86	0.29 226	0.07 67	0.17 108	0.16 117	0.12 54	0.13 54

STTRV1_RVC		0.26 206	0.22 211	0.35 200	0.28 206	0.32 203	0.29 206	0.36 214	0.33 224	0.27 186	0.27 211	0.42 192	0.41 221	0.48 223		0.19 211	0.59 243	0.20 198		0.30 221	0.59 253			0.43 232	0.26 192	0.56 243	0.34 201	0.67 232

PVD	0.39 215	0.38 220	0.20 201	0.47 217	0.36 215	0.50 222	0.40 217	0.38 218	0.34 227	0.23 121	0.29 217	0.52 207	0.51 228	0.50 224	0.19 196	0.17 197	0.40 229	0.26 217	0.50 218	0.29 218	0.40 230	0.41 242	0.23 199	0.27 213	0.45 227	0.59 246	0.46 221	0.73 236

JetBlue	0.71 234	0.56 228	0.71 250	0.74 229	0.62 233	0.79 232	0.69 230	0.53 236	0.93 250	0.46 236	0.30 220	3.22 260	0.38 218	0.52 225	0.46 230	0.44 235	0.73 253	0.53 245	0.68 224	0.52 234	0.57 249	0.60 252	0.74 234	0.57 242	0.57 235	0.46 236	0.97 251	0.96 247

AMNet	0.49 222	0.50 226	0.48 233	0.49 218	0.47 227	0.61 227	0.51 225	0.32 204	0.28 212	0.30 211	0.68 243	0.72 219	0.13 138	0.53 226	0.44 229	0.55 243	0.57 241	0.58 250	0.48 216	0.48 233	0.58 251	0.50 247	0.26 210	0.48 234	0.45 227	0.52 241	0.58 228	0.65 230

SPS-STEREO	0.60 229	0.57 230	0.53 234	0.55 220	0.54 231	0.65 229	0.52 226	0.40 221	0.68 240	0.37 228	0.78 247	0.78 225	0.64 235	0.53 226	0.59 239	0.57 246	0.67 248	0.63 256	0.75 230	0.72 251	0.77 258	0.68 256	0.26 210	0.54 241	0.54 232	0.60 247	0.70 235	0.66 231
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.59 227	0.58 231	0.54 237	0.58 223	0.55 232	0.69 230	0.57 228	0.43 228	0.39 232	0.38 229	0.78 247	0.75 223	0.65 236	0.54 228	0.62 241	0.56 244	0.67 248	0.61 253	0.72 227	0.64 246	0.71 255	0.65 255	0.27 222	0.51 236	0.54 232	0.57 244	0.75 238	0.71 235

WAO-7	0.67 232	0.75 235	0.64 247	0.72 228	0.78 235	0.58 223	0.66 229	0.97 254	0.97 253	0.62 244	0.81 251	0.79 226	0.84 240	0.55 229	0.86 251	0.71 254	0.44 231	0.36 233	0.96 236	0.67 249	0.44 237	0.35 235	0.16 175	0.83 255	0.57 235	0.67 250	0.58 228	0.70 233

MFMNet_re	0.66 231	0.72 232	0.65 248	0.77 231	0.62 233	0.82 234	0.70 232	0.52 235	0.53 238	0.54 242	0.65 242	0.79 226	0.51 228	0.59 230	0.68 245	0.67 250	0.81 255	0.69 257	0.74 229	0.62 244	0.71 255	0.64 254	0.45 229	0.57 242	0.59 238	0.62 249	0.74 237	0.88 244

PWCK	0.90 241	1.24 253	0.63 245	1.55 238	0.86 239	1.23 235	1.04 235	1.09 255	0.75 244	0.70 246	0.81 251	1.52 249	0.91 242	0.71 231	0.46 230	0.41 231	0.74 254	0.47 239	3.07 261	0.67 249	0.58 251	0.45 245	0.95 238	0.74 251	0.74 244	0.41 231	0.70 235	0.76 238

MADNet++	1.87 258	1.58 259	1.74 263	1.28 234	1.74 260	1.25 236	1.55 245	1.63 263	2.10 263	1.84 262	2.24 262	2.56 258	2.74 261	0.75 232	1.43 258	1.55 260	2.00 261	1.47 262	2.11 259	2.11 262	3.28 263	3.23 262	1.22 239	2.22 263	1.23 261	2.58 263	1.77 262	1.36 257

SPstereo	0.89 240	0.77 236	0.71 250	0.66 227	0.80 236	0.69 230	0.69 230	1.10 256	0.91 249	0.74 247	1.22 260	0.97 238	1.44 258	0.93 233	0.89 253	1.06 259	0.96 258	0.62 255	1.20 248	0.81 254	0.87 259	0.79 258	0.64 233	0.91 257	0.89 251	0.74 252	1.16 255	0.90 245

SQANet	0.46 221	0.56 228	0.14 167	1.44 236	0.52 229	1.25 236	0.85 233	0.30 199	0.23 194	0.34 223	0.25 204	0.66 214	0.19 177	1.15 234	0.19 196	0.14 162	0.25 188	0.20 198	0.42 209	0.22 204	0.17 103	0.14 158	1.56 240	0.17 185	0.21 162	0.17 135	0.27 185	0.41 201

otaku	0.59 227	0.73 233	0.30 220	1.73 247	0.85 237	1.52 241	1.01 234	0.40 221	0.33 224	0.38 229	0.32 224	0.68 215	0.26 191	1.38 235	0.35 223	0.25 217	0.21 143	0.23 210	0.71 225	0.30 221	0.23 188	0.18 186	2.19 243	0.28 216	0.29 203	0.18 150	0.31 193	0.42 203

UDG	0.26 194	0.21 189	0.13 157	0.39 209	0.32 213	0.39 214	0.53 227	0.20 146	0.16 154	0.19 86	0.23 196	0.17 89	0.09 93	1.45 236	0.16 173	0.13 143	0.27 204	0.16 164	0.27 186	0.14 148	0.22 177	0.14 158	0.25 204	0.12 151	0.21 162	0.21 177	0.21 160	0.19 127

PSMNet_ROB	0.80 237	0.99 244	0.62 244	1.64 240	0.93 242	1.51 240	1.20 237	0.57 237	0.73 241	0.74 247	0.63 241	0.86 231	0.84 240	1.52 237	0.58 236	0.42 232	0.54 239	0.41 237	0.87 234	0.62 244	0.42 236	0.31 225	1.83 241	0.48 234	0.69 243	0.37 227	0.76 239	0.47 214

Ntro	0.64 230	0.74 234	0.31 223	1.81 249	0.85 237	1.57 242	1.10 236	0.48 231	0.36 228	0.38 229	0.39 228	0.74 221	0.27 195	1.54 238	0.37 226	0.28 225	0.23 162	0.24 213	0.71 225	0.31 223	0.23 188	0.18 186	2.45 246	0.30 220	0.31 208	0.24 192	0.38 210	0.44 209

DispFullNet	0.49 222	0.53 227	0.20 201	1.14 233	0.43 221	0.79 232	1.26 238	0.33 207	0.24 197	0.24 137	0.27 211	0.85 230	0.50 227	1.59 239	0.18 188	0.15 180	0.51 236	0.34 232	1.12 244	0.26 212	0.25 205	0.19 195	0.20 190	0.22 195	0.28 199	0.18 150	0.35 203	0.61 228

DDUNet	0.26 194	0.21 189	0.12 146	0.38 205	0.31 212	0.41 216	0.48 222	0.20 146	0.16 154	0.16 52	0.25 204	0.17 89	0.08 78	1.61 240	0.15 165	0.14 162	0.21 143	0.15 152	0.25 176	0.14 148	0.18 121	0.13 149	0.25 204	0.16 180	0.17 108	0.19 167	0.18 128	0.22 154

JetRed	1.64 256	1.79 261	1.70 262	1.59 239	1.52 257	2.02 255	2.26 257	1.52 262	1.47 258	0.82 254	0.78 247	2.67 259	0.43 222	1.78 241	1.47 260	1.56 261	1.74 260	2.93 264	1.44 254	1.10 260	2.36 262	2.20 261	1.98 242	0.98 259	1.19 260	1.77 262	1.58 261	1.56 260

WAO-6	0.83 238	0.96 241	0.61 242	1.33 235	1.06 250	1.28 238	1.42 240	0.78 247	0.87 246	0.78 249	0.70 246	0.77 224	1.02 249	1.95 242	0.81 248	0.62 248	0.55 240	0.49 241	0.80 232	0.60 240	0.57 249	0.53 249	0.50 230	0.58 245	0.85 249	0.46 236	0.77 241	0.83 243

ACVNet_2	0.84 239	0.95 240	0.58 240	2.04 253	1.03 249	1.88 252	1.56 246	0.68 242	0.39 232	0.53 240	0.49 233	1.05 240	0.68 238	1.97 243	0.53 233	0.44 235	0.40 229	0.33 230	1.06 241	0.42 232	0.35 225	0.25 218	2.54 247	0.53 239	0.61 239	0.28 216	0.53 223	0.58 226

RainbowNet	0.78 236	0.90 239	0.47 232	1.86 250	0.92 240	1.63 245	1.48 242	0.42 227	0.37 229	0.47 239	0.34 226	0.92 236	0.62 232	2.02 244	0.65 242	0.48 238	0.35 223	0.33 230	0.92 235	0.58 239	0.33 223	0.24 217	2.80 252	0.39 231	0.40 224	0.35 225	0.44 219	0.50 216

WAO-8	1.02 246	1.14 250	0.79 254	1.64 240	1.25 251	1.78 250	1.57 247	0.93 250	1.01 254	0.81 251	0.68 243	1.72 250	1.03 250	2.08 245	0.82 249	0.68 251	0.65 246	0.53 245	1.09 242	0.82 255	0.48 244	0.38 237	0.81 236	0.75 252	1.12 257	0.77 253	0.96 249	1.21 254

Venus	1.02 246	1.14 250	0.79 254	1.64 240	1.25 251	1.78 250	1.57 247	0.93 250	1.01 254	0.81 251	0.68 243	1.72 250	1.03 250	2.08 245	0.82 249	0.68 251	0.65 246	0.53 245	1.09 242	0.82 255	0.48 244	0.38 237	0.81 236	0.75 252	1.12 257	0.77 253	0.96 249	1.21 254

DPSimNet_ROB		1.23 252	1.31 261	1.49 237	1.60 258	1.34 239	1.37 239	0.68 242	1.70 260	1.68 261	1.03 255	1.48 248	0.82 239	2.08 245	1.45 259	0.92 257		0.81 258	1.64 256	1.41 261	1.08 261	1.28 260	0.79 235	0.87 256		1.26 260	1.18 256	1.16 253

Dean	1.08 248	1.06 248	0.80 256	2.30 256	1.35 253	1.99 254	1.58 249	0.93 250	0.93 250	0.88 256	0.78 247	1.21 243	1.22 254	2.13 248	0.67 243	0.60 247	0.62 245	0.57 249	1.25 251	0.74 252	0.46 241	0.37 236	2.72 250	0.71 248	1.00 254	0.60 247	1.05 253	0.64 229

ACVNet-4b	0.70 233	0.78 237	0.34 226	1.74 248	0.95 243	1.64 246	1.43 241	0.33 207	0.31 220	0.38 229	0.26 209	1.23 245	0.29 199	2.19 249	0.42 228	0.37 230	0.34 220	0.24 213	0.59 221	0.38 231	0.17 103	0.15 168	2.71 248	0.23 198	0.30 207	0.32 223	0.39 211	0.42 203

LVE	0.97 245	0.99 244	0.73 253	1.89 251	1.39 254	1.65 247	1.53 244	0.79 248	0.65 239	0.81 251	0.92 253	0.74 221	1.01 248	2.21 250	0.58 236	0.48 238	0.59 243	0.54 248	1.13 245	0.64 246	0.46 241	0.40 241	2.73 251	0.69 247	0.85 249	0.50 240	0.85 246	0.54 221

ACVNet_1	0.75 235	0.82 238	0.41 231	2.07 255	0.98 244	1.94 253	1.52 243	0.59 238	0.28 212	0.43 234	0.50 235	0.73 220	0.63 233	2.24 251	0.36 225	0.25 217	0.34 220	0.32 226	0.62 222	0.31 223	0.30 221	0.22 211	2.71 248	0.33 225	0.41 226	0.28 216	0.37 208	0.39 200

ktn	1.26 251	1.42 255	0.57 239	1.65 245	1.61 259	1.75 249	2.16 256	0.86 249	1.75 261	0.89 257	1.11 258	1.18 241	0.96 246	2.60 252	1.03 255	0.73 255	0.82 256	0.61 253	1.47 255	0.76 253	0.70 254	0.69 257	3.64 259	0.73 249	0.93 252	0.81 256	1.20 257	1.25 256

IMH-64-1	0.91 242	0.98 242	0.53 234	1.64 240	1.01 247	1.62 243	1.75 250	0.76 244	0.74 242	0.33 219	0.61 238	0.87 232	0.95 244	2.61 253	0.53 233	0.42 232	0.49 233	0.36 233	0.96 236	0.55 236	0.40 230	0.31 225	3.11 253	0.51 236	0.82 245	0.37 227	0.60 231	0.78 240

IMH-64	0.91 242	0.98 242	0.53 234	1.64 240	1.01 247	1.62 243	1.75 250	0.76 244	0.74 242	0.33 219	0.61 238	0.87 232	0.95 244	2.61 253	0.53 233	0.42 232	0.49 233	0.36 233	0.96 236	0.55 236	0.40 230	0.31 225	3.11 253	0.51 236	0.82 245	0.37 227	0.60 231	0.78 240

IMH	0.95 244	1.00 246	0.55 238	1.66 246	1.00 245	1.69 248	1.78 252	0.76 244	0.77 245	0.34 223	0.61 238	1.01 239	1.07 252	2.69 255	0.58 236	0.46 237	0.51 236	0.38 236	0.98 239	0.60 240	0.40 230	0.32 229	3.11 253	0.53 239	0.83 248	0.48 238	0.65 233	0.79 242

DPSMNet_ROB	8.62 262	3.66 263	8.40 266	2.97 262	5.69 266	3.37 263	4.40 264	3.70 264	9.03 264	3.00 263	6.93 265	3.52 261	10.07 265	2.69 255	10.46 262	10.76 263	3.81 262	12.88 266	4.76 263	10.21 265	5.93 265	13.78 266	4.47 266	8.55 265	10.10 268	27.91 268	11.06 268	30.64 268

DGTPSM_ROB	8.61 261	3.65 262	8.39 265	2.97 262	5.68 265	3.37 263	4.40 264	3.70 264	9.03 264	3.00 263	6.91 264	3.52 261	10.03 264	2.69 255	10.46 262	10.76 263	3.81 262	12.88 266	4.73 262	10.21 265	5.93 265	13.78 266	4.46 265	8.55 265	10.09 267	27.91 268	11.05 267	30.64 268

DPSM_ROB	12.93 265	6.06 264	9.07 267	4.34 264	6.33 267	4.24 265	3.55 262	8.20 267	10.79 266	6.62 266	7.89 266	9.68 265	12.99 267	2.78 258	12.36 264	13.66 265	8.95 266	16.55 269	9.69 264	12.30 267	16.52 269	17.76 269	2.26 244	10.59 267	28.41 269	36.73 270	31.10 270	39.69 270

DPSM	12.93 265	6.06 264	9.07 267	4.34 264	6.33 267	4.24 265	3.55 262	8.20 267	10.79 266	6.62 266	7.89 266	9.68 265	12.99 267	2.78 258	12.36 264	13.66 265	8.95 266	16.55 269	9.69 264	12.30 267	16.52 269	17.76 269	2.26 244	10.59 267	28.41 269	36.73 270	31.10 270	39.69 270

TorneroNet-64	1.09 249	1.03 247	0.60 241	1.99 252	0.92 240	2.06 256	2.05 253	0.63 239	0.87 246	0.58 243	0.49 233	1.90 254	1.89 260	2.91 260	0.67 243	0.51 241	0.48 232	0.47 239	1.23 249	0.61 242	0.35 225	0.38 237	3.33 256	0.57 242	0.64 241	0.52 241	0.69 234	1.15 252

KSHMR	1.34 253	1.44 256	1.07 260	2.31 257	1.48 255	2.31 258	2.15 255	1.22 257	1.07 257	1.13 260	1.07 256	1.30 246	0.96 246	2.92 261	1.12 257	0.95 258	0.87 257	0.84 259	1.34 252	0.97 258	0.74 257	0.60 252	3.48 257	1.07 261	0.99 253	0.77 253	1.01 252	1.06 251

TorneroNet	1.11 250	1.11 249	0.67 249	2.05 254	1.00 245	2.29 257	2.05 253	0.65 241	0.89 248	0.68 245	0.57 237	1.74 253	1.26 255	2.97 262	0.71 246	0.52 242	0.50 235	0.51 244	1.18 247	0.65 248	0.41 234	0.44 243	3.48 257	0.58 245	0.67 242	0.49 239	0.85 246	1.02 250

UNDER WATER-64	1.42 254	1.40 254	0.92 259	2.88 261	1.97 262	2.82 261	2.72 261	1.37 260	0.94 252	1.04 259	1.15 259	1.96 256	1.33 257	3.07 263	0.80 247	0.56 244	0.70 251	0.58 250	1.17 246	0.55 236	0.45 239	0.54 250	3.98 263	0.92 258	1.03 255	1.13 259	0.81 244	1.60 261

notaker	1.30 252	1.44 256	0.61 242	2.42 259	1.51 256	2.40 259	2.31 258	0.95 253	1.64 259	0.79 250	1.07 256	1.73 252	1.18 253	3.10 264	1.04 256	0.69 253	0.70 251	0.50 242	1.66 257	0.85 257	0.56 248	0.47 246	3.67 260	0.80 254	0.62 240	0.58 245	0.81 244	0.95 246

UNDER WATER	1.42 254	1.45 258	0.89 258	2.87 260	1.98 263	2.78 260	2.64 260	1.29 258	1.04 256	0.87 255	0.98 254	1.95 255	1.30 256	3.12 265	0.87 252	0.63 249	0.68 250	0.58 250	1.23 249	0.61 242	0.44 237	0.50 247	3.95 262	0.99 260	1.09 256	1.04 257	0.88 248	1.67 263

HanzoNet	1.79 257	1.65 260	0.85 257	2.31 257	1.74 260	2.83 262	2.55 259	1.29 258	1.86 262	0.92 258	1.28 261	4.71 264	3.85 263	3.43 266	0.96 254	0.79 256	1.10 259	0.95 260	2.68 260	1.04 259	0.93 260	0.92 259	3.78 261	0.73 249	1.15 259	1.07 258	1.29 258	1.61 262

PML	8.17 260	7.65 266	3.51 264	9.56 269	5.16 264	9.57 270	5.23 266	6.49 266	17.89 269	6.44 265	3.24 263	16.63 267	29.28 274	5.47 267	6.12 261	3.95 262	7.38 264	2.69 263	20.47 270	4.69 264	3.59 264	3.96 263	3.98 263	4.20 264	5.71 264	4.30 264	16.67 269	6.70 264

CasAABBNet	25.99 271	12.23 269	18.16 269	8.64 266	12.70 270	8.22 267	7.18 267	16.43 269	21.85 273	13.64 270	15.80 269	19.61 271	26.12 271	5.47 267	25.18 271	27.55 272	17.67 268	33.30 272	19.65 269	24.62 271	33.10 272	35.23 271	4.49 267	21.39 273	57.22 273	74.08 274	62.47 272	79.73 272

MyStereo03	26.03 272	12.17 267	18.23 270	8.74 267	12.69 269	8.44 268	7.21 268	16.48 270	21.77 271	13.32 268	15.90 270	19.49 269	26.17 272	5.59 269	24.91 269	27.50 270	17.88 270	33.36 273	19.50 267	24.77 272	33.22 273	36.10 272	4.56 268	21.35 271	57.13 271	73.97 272	62.60 273	79.92 273

MyStereo02	25.56 270	12.17 267	18.23 270	8.74 267	0.00 1	8.44 268	7.21 268	16.48 270	21.77 271	13.32 268	15.90 270	19.49 269	26.17 272	5.59 269	24.91 269	27.50 270	17.88 270	33.36 273	19.50 267	24.77 272	33.22 273	36.10 272	4.56 268	21.35 271	57.13 271	73.97 272	62.60 273	79.92 273

HaxPig	16.12 267	19.70 271	18.82 272	21.25 270	20.53 271	21.35 271	22.27 271	17.00 272	14.68 268	19.29 271	17.18 272	18.07 268	12.18 266	22.52 271	17.87 267	14.95 267	17.87 269	9.54 265	18.95 266	15.62 269	9.98 267	7.75 264	23.74 270	15.32 269	4.46 263	12.22 267	6.85 264	15.21 267

MEDIAN_ROB	20.51 268	25.88 272	24.09 273	26.47 272	25.52 273	25.87 273	26.98 272	21.19 273	19.61 270	28.55 273	22.12 273	24.85 273	16.74 269	26.52 272	23.53 268	18.59 268	22.10 272	14.86 268	26.41 272	23.30 270	15.47 268	11.96 265	27.64 272	18.47 270	7.32 265	9.55 266	8.34 266	11.88 266

LRCNet_RVC	9.94 263	17.32 270	0.72 252	25.08 271	21.25 272	23.72 272	20.86 270	1.45 261	0.48 236	21.28 272	13.07 268	22.69 272	3.57 262	28.32 273	0.47 232	0.27 223	8.45 265	1.25 261	23.54 271	4.04 263	0.47 243	0.33 230	26.91 271	1.58 262	0.35 218	0.22 185	0.43 218	0.38 196

AVERAGE_ROB	24.46 269	29.85 273	27.17 274	31.26 273	29.68 274	30.01 274	31.43 273	26.55 274	24.57 274	34.19 274	27.26 274	31.45 274	21.40 270	30.75 274	28.23 272	24.11 269	26.75 273	21.47 271	30.01 273	27.38 274	20.81 271	16.76 268	32.29 273	24.48 274	8.40 266	7.77 265	7.95 265	8.54 265

Low-res two-view benchmark