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

ProNet	0.09 2	0.09 4	0.09 3	0.07 3	0.05 3	0.09 4	0.08 10	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 14	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.14 1	0.14 1	0.15 2	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.08 1	0.08 11	0.07 3	0.11 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1

AEACV	0.13 4	0.17 14	0.09 3	0.12 10	0.11 13	0.09 4	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 4	0.11 3	0.11 3	0.06 4	0.08 11	0.17 5	0.17 4	0.22 8	0.17 7	0.24 11	0.12 5	0.19 7	0.13 4	0.06 5	0.09 5	0.15 2	0.17 6	0.15 3	0.13 4

CroCo-Stereo	0.08 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.15 3	0.16 3	0.14 1	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.15 2	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.15 2	0.14 2	0.15 3	0.10 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
CroCo-Stereo Lap2	0.10 3	0.07 2	0.06 2	0.06 2	0.06 5	0.06 2	0.04 2	0.06 1	0.05 3	0.14 8	0.05 2	0.11 3	0.05 3	0.03 2	0.14 1	0.17 4	0.16 3	0.14 4	0.19 7	0.09 2	0.18 5	0.10 3	0.03 1	0.06 2	0.16 4	0.18 7	0.15 3	0.11 3

TDLM	0.16 7	0.19 20	0.14 14	0.15 17	0.17 30	0.15 16	0.11 25	0.16 7	0.14 12	0.12 4	0.22 32	0.17 8	0.14 22	0.10 18	0.17 5	0.18 6	0.21 7	0.20 9	0.18 3	0.14 6	0.19 7	0.13 4	0.11 22	0.15 19	0.17 5	0.16 4	0.18 6	0.18 8

anonymousdsp	0.18 9	0.16 10	0.13 10	0.12 10	0.10 8	0.13 10	0.09 12	0.24 15	0.13 9	0.28 20	0.16 12	0.23 13	0.08 5	0.11 23	0.19 9	0.23 17	0.24 10	0.20 9	0.30 19	0.15 11	0.34 34	0.21 23	0.09 14	0.11 7	0.19 6	0.15 3	0.24 15	0.16 6

HCRNet	0.24 28	0.30 86	0.15 19	0.34 108	0.15 21	0.25 66	0.15 56	0.30 26	0.14 12	0.69 204	0.32 63	0.39 53	0.14 22	0.17 47	0.20 11	0.20 10	0.30 21	0.22 14	0.33 29	0.15 11	0.24 13	0.15 10	0.16 72	0.12 9	0.20 7	0.24 18	0.24 15	0.22 13

delet	0.17 8	0.16 10	0.16 26	0.20 40	0.14 20	0.19 32	0.12 30	0.15 6	0.13 9	0.19 10	0.17 14	0.19 10	0.11 12	0.15 36	0.20 11	0.19 7	0.22 8	0.20 9	0.18 3	0.18 22	0.21 10	0.14 6	0.11 22	0.13 13	0.20 7	0.20 9	0.18 6	0.22 13

RYNet	0.18 9	0.16 10	0.13 10	0.11 7	0.12 16	0.13 10	0.09 12	0.16 7	0.27 97	0.13 6	0.15 11	0.13 6	0.10 9	0.09 15	0.23 23	0.19 7	0.20 5	0.27 34	0.22 8	0.14 6	0.18 5	0.15 10	0.25 128	0.14 16	0.20 7	0.50 114	0.22 8	0.16 6

iRaftStereo_RVC	0.18 9	0.15 7	0.11 7	0.10 6	0.10 8	0.12 8	0.06 5	0.26 18	0.11 6	0.27 18	0.25 47	0.24 15	0.11 12	0.09 15	0.18 7	0.20 10	0.29 18	0.22 14	0.26 15	0.15 11	0.30 21	0.23 28	0.08 11	0.12 9	0.21 10	0.21 10	0.27 20	0.19 9

RAFT + AFF	0.18 9	0.18 17	0.11 7	0.16 22	0.10 8	0.14 14	0.09 12	0.25 16	0.15 15	0.33 24	0.16 12	0.31 29	0.11 12	0.07 7	0.18 7	0.19 7	0.33 25	0.16 5	0.31 22	0.16 17	0.31 25	0.14 6	0.07 6	0.11 7	0.21 10	0.16 4	0.14 2	0.13 4

RAFT	0.13 4	0.08 3	0.09 3	0.11 7	0.05 3	0.15 16	0.04 2	0.18 10	0.10 5	0.10 3	0.13 5	0.13 6	0.08 5	0.03 2	0.15 3	0.15 2	0.17 4	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.14 6	0.04 3	0.08 4	0.22 12	0.21 10	0.23 14	0.20 11

StereoVision	0.14 6	0.10 5	0.09 3	0.07 3	0.10 8	0.11 6	0.07 6	0.13 5	0.17 21	0.13 6	0.12 4	0.11 3	0.08 5	0.04 4	0.20 11	0.21 12	0.20 5	0.16 5	0.18 3	0.14 6	0.16 4	0.14 6	0.04 3	0.10 6	0.23 13	0.22 15	0.25 17	0.25 19

AASNet	0.20 14	0.22 36	0.15 19	0.21 44	0.18 41	0.24 57	0.17 71	0.23 13	0.14 12	0.22 13	0.26 49	0.21 11	0.13 19	0.16 40	0.20 11	0.22 14	0.28 16	0.23 18	0.24 11	0.19 27	0.23 11	0.19 15	0.12 28	0.16 23	0.23 13	0.21 10	0.22 8	0.19 9

MMNet	0.20 14	0.20 26	0.17 33	0.21 44	0.17 30	0.20 36	0.14 47	0.23 13	0.16 19	0.19 10	0.20 25	0.27 17	0.11 12	0.22 98	0.21 18	0.21 12	0.27 14	0.24 20	0.29 18	0.18 22	0.23 11	0.15 10	0.12 28	0.15 19	0.23 13	0.23 16	0.22 8	0.25 19

GANet	0.22 22	0.20 26	0.20 54	0.22 47	0.23 67	0.24 57	0.19 82	0.31 28	0.17 21	0.24 15	0.21 28	0.29 23	0.14 22	0.14 31	0.21 18	0.24 19	0.29 18	0.31 61	0.24 11	0.15 11	0.24 13	0.19 15	0.16 72	0.17 34	0.23 13	0.21 10	0.26 18	0.24 17

CVANet_RVC	0.22 22	0.29 82	0.21 61	0.29 84	0.22 63	0.25 66	0.15 56	0.27 20	0.16 19	0.24 15	0.34 70	0.23 13	0.19 51	0.14 31	0.20 11	0.22 14	0.25 12	0.24 20	0.24 11	0.17 19	0.24 13	0.17 13	0.13 43	0.18 44	0.23 13	0.19 8	0.22 8	0.23 15

MIM_Stereo	0.22 22	0.17 14	0.16 26	0.19 31	0.15 21	0.20 36	0.10 20	0.28 22	0.13 9	0.43 64	0.19 22	0.31 29	0.10 9	0.12 24	0.21 18	0.28 39	0.36 40	0.26 28	0.34 31	0.20 34	0.35 40	0.24 31	0.08 11	0.16 23	0.24 18	0.21 10	0.32 28	0.23 15

LL-Strereo2	0.24 28	0.18 17	0.14 14	0.17 23	0.15 21	0.13 10	0.09 12	0.36 38	0.21 49	0.51 121	0.18 17	0.33 37	0.17 38	0.10 18	0.25 33	0.28 39	0.39 52	0.27 34	0.45 75	0.22 43	0.33 31	0.20 20	0.12 28	0.14 16	0.24 18	0.27 28	0.33 35	0.26 21

AnonymousM	0.28 39	0.19 20	0.14 14	0.18 28	0.17 30	0.15 16	0.11 25	0.42 58	0.17 21	0.47 95	0.28 55	0.35 46	0.11 12	0.15 36	0.27 42	0.31 77	0.45 98	0.28 39	0.39 46	0.19 27	0.44 108	0.26 35	0.14 52	0.16 23	0.24 18	0.30 43	0.48 86	0.67 143

DMCA	0.23 26	0.19 20	0.21 61	0.18 28	0.19 49	0.17 23	0.18 78	0.29 25	0.23 62	0.23 14	0.28 55	0.29 23	0.17 38	0.19 69	0.25 33	0.25 25	0.30 21	0.29 47	0.27 16	0.20 34	0.31 25	0.20 20	0.19 101	0.18 44	0.24 18	0.27 28	0.22 8	0.27 23

PWCDC_ROB	0.45 130	0.20 26	0.30 108	0.20 40	0.33 127	0.23 52	0.29 121	0.26 18	0.96 212	0.21 12	0.54 159	0.30 27	2.04 223	0.49 189	0.51 159	0.41 143	0.38 47	0.41 139	0.39 46	0.37 118	0.37 54	0.61 191	0.35 159	0.31 134	0.24 18	0.49 111	0.35 39	0.53 108

test croco	0.21 18	0.17 14	0.14 14	0.14 14	0.11 13	0.16 21	0.09 12	0.30 26	0.12 7	0.41 47	0.14 9	0.26 16	0.10 9	0.07 7	0.24 27	0.26 30	0.35 31	0.28 39	0.34 31	0.17 19	0.26 16	0.21 23	0.09 14	0.15 19	0.25 23	0.25 20	0.27 20	0.34 46

RAFT_CTSACE	0.21 18	0.15 7	0.13 10	0.11 7	0.11 13	0.19 32	0.13 38	0.27 20	0.15 15	0.48 99	0.13 5	0.33 37	0.25 89	0.12 24	0.21 18	0.22 14	0.29 18	0.20 9	0.27 16	0.14 6	0.30 21	0.31 62	0.07 6	0.13 13	0.25 23	0.26 23	0.31 23	0.21 12

test_5	0.20 14	0.18 17	0.14 14	0.17 23	0.10 8	0.15 16	0.11 25	0.25 16	0.15 15	0.29 21	0.13 5	0.29 23	0.30 117	0.07 7	0.20 11	0.24 19	0.26 13	0.22 14	0.23 10	0.14 6	0.26 16	0.23 28	0.07 6	0.17 34	0.25 23	0.26 23	0.31 23	0.26 21

MIF-Stereo	0.21 18	0.15 7	0.11 7	0.12 10	0.09 7	0.13 10	0.07 6	0.22 12	0.15 15	0.37 35	0.17 14	0.28 21	0.17 38	0.12 24	0.23 23	0.24 19	0.35 31	0.26 28	0.38 42	0.18 22	0.30 21	0.17 13	0.11 22	0.14 16	0.26 26	0.35 68	0.22 8	0.27 23

AANet_RVC	0.20 14	0.19 20	0.18 43	0.14 14	0.17 30	0.12 8	0.12 30	0.18 10	0.19 30	0.15 9	0.21 28	0.18 9	0.15 28	0.13 28	0.26 39	0.23 17	0.24 10	0.26 28	0.22 8	0.22 43	0.20 9	0.19 15	0.16 72	0.16 23	0.26 26	0.26 23	0.26 18	0.34 46

MIF-Stereo (partial)	0.21 18	0.16 10	0.15 19	0.13 13	0.12 16	0.16 21	0.08 10	0.28 22	0.19 30	0.30 22	0.18 17	0.21 11	0.12 18	0.10 18	0.24 27	0.26 30	0.35 31	0.27 34	0.30 19	0.17 19	0.30 21	0.20 20	0.10 18	0.16 23	0.27 28	0.23 16	0.27 20	0.27 23

TANstereo	0.40 99	0.25 50	0.18 43	0.29 84	0.27 95	0.33 97	0.17 71	0.37 43	0.20 42	0.45 74	0.21 28	0.31 29	0.26 93	0.22 98	0.61 180	0.56 192	0.51 141	0.68 212	0.97 167	0.74 205	0.43 100	0.35 86	0.85 219	0.22 74	0.27 28	0.32 49	0.49 97	0.38 55

XX-TBD	0.40 99	0.25 50	0.18 43	0.29 84	0.27 95	0.33 97	0.17 71	0.37 43	0.20 42	0.45 74	0.21 28	0.31 29	0.26 93	0.22 98	0.61 180	0.56 192	0.51 141	0.68 212	0.97 167	0.74 205	0.43 100	0.35 86	0.85 219	0.22 74	0.27 28	0.32 49	0.49 97	0.38 55

AFF-stereo	0.22 22	0.22 36	0.18 43	0.15 17	0.13 18	0.20 36	0.09 12	0.38 49	0.19 30	0.42 56	0.20 25	0.30 27	0.11 12	0.08 11	0.19 9	0.24 19	0.28 16	0.19 8	0.35 35	0.15 11	0.29 19	0.19 15	0.09 14	0.12 9	0.27 28	0.28 36	0.32 28	0.24 17

StereoIM	0.19 13	0.14 6	0.13 10	0.08 5	0.07 6	0.08 3	0.07 6	0.17 9	0.12 7	0.26 17	0.13 5	0.28 21	0.09 8	0.06 6	0.20 11	0.24 19	0.31 23	0.26 28	0.32 26	0.15 11	0.31 25	0.19 15	0.07 6	0.12 9	0.28 32	0.31 47	0.31 23	0.37 51

UPFNet	0.28 39	0.25 50	0.26 98	0.26 71	0.23 67	0.30 84	0.21 88	0.34 36	0.25 77	0.35 30	0.32 63	0.33 37	0.21 61	0.23 113	0.31 65	0.28 39	0.37 42	0.31 61	0.37 38	0.23 47	0.27 18	0.24 31	0.18 95	0.20 62	0.28 32	0.29 39	0.32 28	0.29 27

4D-IteraStereo	0.28 39	0.20 26	0.18 43	0.26 71	0.16 26	0.17 23	0.11 25	0.46 76	0.24 68	0.53 136	0.27 54	0.41 61	0.17 38	0.13 28	0.27 42	0.29 50	0.41 67	0.34 79	0.42 65	0.26 65	0.43 100	0.32 73	0.11 22	0.16 23	0.29 34	0.30 43	0.40 58	0.30 32

RAFT+CT+SA	0.23 26	0.20 26	0.16 26	0.19 31	0.13 18	0.15 16	0.12 30	0.33 33	0.19 30	0.44 70	0.14 9	0.34 41	0.29 113	0.09 15	0.23 23	0.29 50	0.27 14	0.22 14	0.31 22	0.19 27	0.31 25	0.35 86	0.07 6	0.17 34	0.29 34	0.27 28	0.31 23	0.28 26

ARAFT	0.24 28	0.20 26	0.15 19	0.20 40	0.16 26	0.20 36	0.10 20	0.32 29	0.19 30	0.45 74	0.24 36	0.34 41	0.13 19	0.10 18	0.24 27	0.25 25	0.41 67	0.34 79	0.34 31	0.16 17	0.35 40	0.21 23	0.11 22	0.13 13	0.29 34	0.24 18	0.32 28	0.29 27

DMCA-RVC	0.31 60	0.25 50	0.28 102	0.25 63	0.27 95	0.24 57	0.25 108	0.36 38	0.31 123	0.33 24	0.38 92	0.54 110	0.24 80	0.20 80	0.40 114	0.35 103	0.35 31	0.34 79	0.35 35	0.29 83	0.37 54	0.33 78	0.22 114	0.24 91	0.29 34	0.29 39	0.36 47	0.41 67

CASnet	0.30 51	0.26 62	0.18 43	0.22 47	0.20 52	0.27 75	0.12 30	0.48 92	0.24 68	0.54 143	0.35 75	0.55 116	0.21 61	0.19 69	0.27 42	0.25 25	0.37 42	0.23 18	0.54 100	0.20 34	0.42 90	0.31 62	0.15 63	0.18 44	0.30 38	0.27 28	0.40 58	0.42 70
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IER	0.29 43	0.24 44	0.24 84	0.24 59	0.21 56	0.25 66	0.17 71	0.35 37	0.21 49	0.36 31	0.45 127	0.51 100	0.20 56	0.24 118	0.32 76	0.29 50	0.38 47	0.31 61	0.33 29	0.23 47	0.33 31	0.27 39	0.20 111	0.19 58	0.30 38	0.32 49	0.35 39	0.39 63

ACRE	0.29 43	0.26 62	0.17 33	0.22 47	0.17 30	0.24 57	0.14 47	0.50 104	0.17 21	0.46 87	0.37 85	0.45 74	0.23 76	0.25 126	0.30 55	0.30 62	0.43 81	0.29 47	0.39 46	0.29 83	0.40 73	0.27 39	0.13 43	0.18 44	0.30 38	0.26 23	0.32 28	0.29 27

raft+_RVC	0.25 31	0.22 36	0.17 33	0.19 31	0.18 41	0.18 27	0.13 38	0.38 49	0.19 30	0.46 87	0.30 60	0.34 41	0.16 31	0.13 28	0.25 33	0.26 30	0.33 25	0.27 34	0.37 38	0.19 27	0.36 47	0.26 35	0.10 18	0.15 19	0.30 38	0.29 39	0.36 47	0.30 32

anonymousdsp2	0.26 35	0.28 72	0.18 43	0.19 31	0.16 26	0.21 42	0.14 47	0.37 43	0.19 30	0.38 40	0.22 32	0.36 48	0.16 31	0.14 31	0.22 22	0.26 30	0.36 40	0.25 25	0.56 107	0.21 38	0.37 54	0.31 62	0.13 43	0.18 44	0.31 42	0.25 20	0.38 52	0.29 27

test_4	0.25 31	0.19 20	0.17 33	0.14 14	0.15 21	0.11 6	0.07 6	0.38 49	0.20 42	0.53 136	0.18 17	0.34 41	0.16 31	0.15 36	0.24 27	0.27 36	0.35 31	0.25 25	0.31 22	0.21 38	0.38 63	0.31 62	0.10 18	0.17 34	0.31 42	0.33 55	0.34 36	0.36 49

CIPLG	0.29 43	0.26 62	0.17 33	0.22 47	0.17 30	0.24 57	0.14 47	0.50 104	0.17 21	0.46 87	0.37 85	0.45 74	0.22 70	0.25 126	0.30 55	0.30 62	0.43 81	0.29 47	0.39 46	0.28 76	0.40 73	0.28 46	0.13 43	0.18 44	0.31 42	0.25 20	0.32 28	0.29 27

IPLGR_C	0.29 43	0.26 62	0.17 33	0.22 47	0.17 30	0.24 57	0.14 47	0.50 104	0.17 21	0.46 87	0.37 85	0.45 74	0.24 80	0.25 126	0.30 55	0.30 62	0.43 81	0.30 57	0.39 46	0.28 76	0.40 73	0.28 46	0.13 43	0.17 34	0.31 42	0.26 23	0.32 28	0.30 32

test-3	0.33 72	0.25 50	0.20 54	0.25 63	0.25 79	0.24 57	0.15 56	0.50 104	0.21 49	0.51 121	0.24 36	0.63 151	0.24 80	0.17 47	0.34 91	0.29 50	0.45 98	0.31 61	0.84 149	0.30 88	0.41 82	0.42 116	0.12 28	0.20 62	0.31 42	0.27 28	0.41 65	0.38 55

test_1	0.33 72	0.25 50	0.20 54	0.25 63	0.25 79	0.24 57	0.15 56	0.50 104	0.21 49	0.51 121	0.24 36	0.64 153	0.24 80	0.16 40	0.34 91	0.29 50	0.45 98	0.31 61	0.85 151	0.30 88	0.41 82	0.42 116	0.12 28	0.20 62	0.31 42	0.27 28	0.41 65	0.38 55

HITNet	0.28 39	0.27 67	0.21 61	0.22 47	0.21 56	0.22 47	0.15 56	0.41 56	0.22 57	0.50 111	0.35 75	0.44 69	0.21 61	0.17 47	0.26 39	0.24 19	0.33 25	0.31 61	0.31 22	0.19 27	0.32 29	0.28 46	0.16 72	0.18 44	0.31 42	0.28 36	0.44 76	0.42 70
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
RASNet	0.31 60	0.32 103	0.30 108	0.27 75	0.24 74	0.26 72	0.20 86	0.46 76	0.26 89	0.41 47	0.33 66	0.40 58	0.25 89	0.20 80	0.25 33	0.28 39	0.38 47	0.30 57	0.34 31	0.21 38	0.40 73	0.29 53	0.14 52	0.30 125	0.33 49	0.34 63	0.49 97	0.47 87

EGLCR-Stereo	0.32 64	0.28 72	0.18 43	0.24 59	0.25 79	0.33 97	0.11 25	0.48 92	0.20 42	0.49 106	0.19 22	0.49 92	0.15 28	0.17 47	0.24 27	0.28 39	0.45 98	0.31 61	0.45 75	0.25 58	0.49 129	0.41 112	0.14 52	0.18 44	0.34 50	0.31 47	0.74 171	0.57 122

TestStereo1	0.26 35	0.24 44	0.15 19	0.17 23	0.17 30	0.17 23	0.13 38	0.32 29	0.24 68	0.43 64	0.18 17	0.27 17	0.33 128	0.08 11	0.25 33	0.30 62	0.35 31	0.24 20	0.32 26	0.19 27	0.36 47	0.40 107	0.12 28	0.17 34	0.34 50	0.33 55	0.39 55	0.31 35

TESTraft	0.25 31	0.21 32	0.15 19	0.15 17	0.16 26	0.14 14	0.13 38	0.28 22	0.26 89	0.41 47	0.19 22	0.27 17	0.30 117	0.07 7	0.24 27	0.31 77	0.34 28	0.24 20	0.30 19	0.18 22	0.35 40	0.39 101	0.09 14	0.17 34	0.34 50	0.33 55	0.35 39	0.31 35

SA-5K	0.26 35	0.24 44	0.15 19	0.17 23	0.17 30	0.17 23	0.13 38	0.32 29	0.24 68	0.43 64	0.18 17	0.27 17	0.33 128	0.08 11	0.25 33	0.30 62	0.35 31	0.24 20	0.32 26	0.19 27	0.36 47	0.40 107	0.12 28	0.17 34	0.34 50	0.33 55	0.39 55	0.31 35

RALAANet	0.29 43	0.31 94	0.23 78	0.22 47	0.21 56	0.23 52	0.16 66	0.38 49	0.19 30	0.33 24	0.38 92	0.35 46	0.18 45	0.15 36	0.33 81	0.29 50	0.38 47	0.37 106	0.48 85	0.27 70	0.36 47	0.29 53	0.15 63	0.20 62	0.34 50	0.30 43	0.35 39	0.35 48

UNet	0.32 64	0.28 72	0.27 99	0.29 84	0.27 95	0.31 89	0.21 88	0.41 56	0.26 89	0.41 47	0.37 85	0.39 53	0.28 108	0.25 126	0.31 65	0.30 62	0.43 81	0.35 90	0.39 46	0.26 65	0.33 31	0.32 73	0.19 101	0.26 111	0.34 50	0.37 77	0.37 49	0.41 67

IPLG	0.30 51	0.28 72	0.24 84	0.22 47	0.20 52	0.25 66	0.15 56	0.45 68	0.19 30	0.45 74	0.28 55	0.45 74	0.18 45	0.23 113	0.33 81	0.29 50	0.43 81	0.35 90	0.40 55	0.28 76	0.35 40	0.44 125	0.12 28	0.20 62	0.35 56	0.36 72	0.37 49	0.37 51

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 31	0.24 44	0.21 61	0.17 23	0.15 21	0.18 27	0.10 20	0.47 86	0.19 30	0.43 64	0.22 32	0.39 53	0.13 19	0.10 18	0.23 23	0.25 25	0.32 24	0.21 13	0.39 46	0.18 22	0.34 34	0.23 28	0.12 28	0.17 34	0.35 56	0.27 28	0.34 36	0.33 43

FINET	0.31 60	0.30 86	0.31 118	0.34 108	0.24 74	0.27 75	0.29 121	0.36 38	0.28 106	0.39 42	0.26 49	0.37 49	0.23 76	0.22 98	0.43 131	0.35 103	0.37 42	0.28 39	0.46 79	0.25 58	0.35 40	0.28 46	0.24 125	0.24 91	0.35 56	0.27 28	0.39 55	0.32 42

CAS	0.27 38	0.21 32	0.17 33	0.21 44	0.17 30	0.18 27	0.09 12	0.33 33	0.20 42	0.33 24	0.38 92	0.29 23	0.19 51	0.17 47	0.28 50	0.26 30	0.37 42	0.26 28	0.38 42	0.20 34	0.29 19	0.27 39	0.16 72	0.18 44	0.36 59	0.36 72	0.40 58	0.55 113

ADLNet	0.34 77	0.39 139	0.25 92	0.33 100	0.29 109	0.36 113	0.32 129	0.42 58	0.25 77	0.37 35	0.38 92	0.60 145	0.28 108	0.50 192	0.31 65	0.30 62	0.40 56	0.31 61	0.38 42	0.28 76	0.34 34	0.28 46	0.28 142	0.19 58	0.36 59	0.40 91	0.35 39	0.36 49

BEATNet_4x	0.35 82	0.29 82	0.24 84	0.27 75	0.26 88	0.26 72	0.22 93	0.45 68	0.28 106	0.57 176	0.33 66	0.49 92	0.28 108	0.19 69	0.35 98	0.33 90	0.40 56	0.40 131	0.39 46	0.25 58	0.46 116	0.47 144	0.21 113	0.25 101	0.36 59	0.34 63	0.51 109	0.48 93

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 51	0.22 36	0.21 61	0.23 57	0.18 41	0.19 32	0.12 30	0.44 62	0.35 140	0.43 64	0.40 103	0.40 58	0.21 61	0.18 56	0.32 76	0.29 50	0.42 75	0.31 61	0.37 38	0.27 70	0.35 40	0.33 78	0.13 43	0.18 44	0.37 62	0.51 121	0.31 23	0.47 87

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 91	0.38 133	0.38 142	0.34 108	0.47 162	0.32 93	0.52 174	0.40 54	0.44 159	0.41 47	0.41 107	0.56 120	0.26 93	0.41 179	0.43 131	0.30 62	0.39 52	0.33 74	0.40 55	0.27 70	0.34 34	0.27 39	0.22 114	0.24 91	0.37 62	0.47 106	0.40 58	0.44 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.32 64	0.30 86	0.23 78	0.31 90	0.28 105	0.33 97	0.30 126	0.32 29	0.29 114	0.40 45	0.41 107	0.32 33	0.20 56	0.23 113	0.32 76	0.29 50	0.42 75	0.32 71	0.46 79	0.29 83	0.36 47	0.31 62	0.19 101	0.24 91	0.37 62	0.36 72	0.41 65	0.38 55

DN-CSS_ROB	0.36 87	0.31 94	0.30 108	0.31 90	0.30 114	0.25 66	0.17 71	0.51 116	0.25 77	0.51 121	0.56 164	0.56 120	0.36 140	0.18 56	0.31 65	0.28 39	0.41 67	0.31 61	0.81 145	0.27 70	0.37 54	0.25 33	0.22 114	0.32 141	0.37 62	0.32 49	0.41 65	0.38 55

test_3	0.35 82	0.25 50	0.20 54	0.25 63	0.25 79	0.23 52	0.15 56	0.51 116	0.23 62	0.54 143	0.24 36	0.67 156	0.28 108	0.17 47	0.34 91	0.31 77	0.45 98	0.33 74	0.86 153	0.32 99	0.44 108	0.50 160	0.11 22	0.22 74	0.38 66	0.38 79	0.41 65	0.37 51

rafts_anoy	0.29 43	0.30 86	0.23 78	0.22 47	0.24 74	0.23 52	0.14 47	0.44 62	0.18 27	0.44 70	0.34 70	0.40 58	0.16 31	0.14 31	0.33 81	0.30 62	0.40 56	0.37 106	0.40 55	0.25 58	0.38 63	0.29 53	0.12 28	0.20 62	0.38 66	0.33 55	0.35 39	0.41 67

GES	0.40 99	0.37 124	0.25 92	0.31 90	0.30 114	0.41 132	0.26 111	0.46 76	0.28 106	0.49 106	0.40 103	0.43 64	0.26 93	0.30 145	0.45 138	0.40 134	0.53 154	0.43 147	0.97 167	0.42 141	0.50 136	0.41 112	0.23 121	0.30 125	0.38 66	0.35 68	0.47 82	0.49 96

DSFCA	0.33 72	0.39 139	0.32 124	0.31 90	0.27 95	0.35 110	0.25 108	0.36 38	0.29 114	0.32 23	0.42 116	0.38 51	0.22 70	0.19 69	0.32 76	0.31 77	0.38 47	0.36 95	0.46 79	0.26 65	0.37 54	0.37 94	0.23 121	0.24 91	0.38 66	0.35 68	0.34 36	0.43 73

AF-Net	0.40 99	0.36 118	0.35 137	0.39 129	0.44 153	0.43 139	0.38 142	0.44 62	0.43 156	0.37 35	0.49 139	0.58 133	0.32 125	0.31 151	0.41 122	0.36 110	0.35 31	0.36 95	0.45 75	0.30 88	0.34 34	0.30 56	0.33 153	0.30 125	0.38 66	0.42 93	0.59 135	0.47 87

Nwc_Net	0.40 99	0.36 118	0.35 137	0.39 129	0.44 153	0.43 139	0.38 142	0.44 62	0.43 156	0.37 35	0.49 139	0.58 133	0.32 125	0.31 151	0.41 122	0.36 110	0.35 31	0.36 95	0.45 75	0.30 88	0.34 34	0.30 56	0.33 153	0.30 125	0.38 66	0.42 93	0.59 135	0.47 87

iinet-f	0.34 77	0.26 62	0.24 84	0.24 59	0.18 41	0.35 110	0.16 66	0.33 33	0.21 49	0.42 56	0.73 190	0.44 69	0.35 136	0.18 56	0.30 55	0.34 99	0.43 81	0.28 39	0.86 153	0.33 105	0.40 73	0.26 35	0.17 80	0.18 44	0.39 72	0.29 39	0.46 78	0.39 63

GLC_STEREO	0.36 87	0.31 94	0.29 105	0.31 90	0.27 95	0.30 84	0.23 101	0.49 97	0.22 57	0.54 143	0.43 124	0.48 88	0.21 61	0.22 98	0.29 53	0.31 77	0.54 163	0.33 74	0.47 83	0.30 88	0.60 177	0.46 136	0.18 95	0.24 91	0.39 72	0.28 36	0.57 130	0.42 70

GMStereo	0.32 64	0.32 103	0.20 54	0.27 75	0.25 79	0.31 89	0.24 105	0.48 92	0.25 77	0.37 35	0.30 60	0.54 110	0.27 106	0.19 69	0.30 55	0.30 62	0.45 98	0.29 47	0.56 107	0.32 99	0.39 69	0.25 33	0.18 95	0.22 74	0.39 72	0.30 43	0.47 82	0.33 43
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.32 64	0.27 67	0.22 73	0.25 63	0.20 52	0.22 47	0.12 30	0.49 97	0.20 42	0.50 111	0.24 36	0.54 110	0.22 70	0.20 80	0.29 53	0.33 90	0.49 126	0.26 28	0.41 62	0.22 43	0.46 116	0.30 56	0.15 63	0.21 71	0.39 72	0.34 63	0.48 86	0.52 104
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
LMCR-Stereo	0.37 89	0.31 94	0.23 78	0.25 63	0.25 79	0.33 97	0.19 82	0.44 62	0.27 97	0.45 74	0.35 75	0.51 100	0.34 130	0.21 93	0.35 98	0.35 103	0.50 137	0.38 112	0.74 136	0.41 135	0.46 116	0.44 125	0.20 111	0.23 81	0.40 76	0.38 79	0.51 109	0.51 100

CREStereo++_RVC	0.32 64	0.25 50	0.18 43	0.23 57	0.25 79	0.22 47	0.15 56	0.45 68	0.26 89	0.48 99	0.28 55	0.48 88	0.44 161	0.18 56	0.26 39	0.30 62	0.47 113	0.25 25	0.38 42	0.23 47	0.41 82	0.30 56	0.13 43	0.24 91	0.40 76	0.32 49	0.51 109	0.52 104
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
RALCasStereoNet	0.30 51	0.31 94	0.21 61	0.28 80	0.23 67	0.22 47	0.15 56	0.45 68	0.19 30	0.48 99	0.30 60	0.44 69	0.19 51	0.14 31	0.33 81	0.30 62	0.44 90	0.38 112	0.39 46	0.25 58	0.41 82	0.26 35	0.13 43	0.21 71	0.40 76	0.33 55	0.35 39	0.38 55

HGLStereo	0.32 64	0.32 103	0.25 92	0.27 75	0.27 95	0.28 80	0.17 71	0.39 53	0.23 62	0.40 45	0.56 164	0.33 37	0.19 51	0.24 118	0.30 55	0.34 99	0.44 90	0.39 123	0.41 62	0.28 76	0.39 69	0.32 73	0.18 95	0.25 101	0.40 76	0.38 79	0.35 39	0.33 43

STTStereo	0.39 97	0.42 148	0.43 158	0.37 120	0.43 151	0.34 108	0.49 168	0.37 43	0.33 134	0.38 40	0.43 124	0.51 100	0.30 117	0.38 171	0.47 145	0.32 86	0.41 67	0.40 131	0.40 55	0.29 83	0.36 47	0.28 46	0.22 114	0.28 118	0.40 76	0.45 102	0.40 58	0.62 129

SA	0.30 51	0.27 67	0.17 33	0.18 28	0.17 30	0.24 57	0.10 20	0.47 86	0.26 89	0.54 143	0.20 25	0.46 82	0.14 22	0.12 24	0.30 55	0.30 62	0.41 67	0.30 57	0.40 55	0.23 47	0.37 54	0.37 94	0.10 18	0.20 62	0.41 81	0.38 79	0.49 97	0.37 51

TestStereo	0.35 82	0.33 112	0.28 102	0.33 100	0.23 67	0.34 108	0.22 93	0.54 141	0.24 68	0.64 195	0.28 55	0.53 107	0.21 61	0.18 56	0.30 55	0.25 25	0.44 90	0.27 34	0.58 114	0.27 70	0.52 144	0.32 73	0.18 95	0.26 111	0.41 81	0.33 55	0.50 103	0.43 73

raftrobust	0.31 60	0.25 50	0.21 61	0.22 47	0.21 56	0.19 32	0.14 47	0.49 97	0.18 27	0.54 143	0.34 70	0.44 69	0.18 45	0.16 40	0.35 98	0.31 77	0.42 75	0.32 71	0.42 65	0.29 83	0.41 82	0.31 62	0.14 52	0.17 34	0.41 81	0.38 79	0.38 52	0.38 55

ADCP+	0.49 147	0.35 116	0.36 140	0.33 100	0.26 88	0.39 124	0.38 142	0.48 92	0.98 213	0.42 56	0.61 176	0.85 171	0.26 93	0.30 145	0.33 81	0.32 86	0.41 67	0.35 90	0.62 119	0.27 70	0.41 82	0.37 94	0.24 125	0.22 74	0.41 81	1.72 234	0.43 74	1.18 185

PDISCO_ROB	0.34 77	0.31 94	0.32 124	0.28 80	0.24 74	0.30 84	0.21 88	0.36 38	0.24 68	0.27 18	0.35 75	0.32 33	0.24 80	0.18 56	0.36 102	0.40 134	0.40 56	0.51 177	0.36 37	0.31 95	0.44 108	0.40 107	0.17 80	0.25 101	0.41 81	0.43 97	0.62 144	0.46 79

CES	0.33 72	0.19 20	0.19 52	0.19 31	0.21 56	0.20 36	0.09 12	0.85 202	0.18 27	0.42 56	0.55 161	0.49 92	0.16 31	0.20 80	0.31 65	0.37 116	0.47 113	0.28 39	0.41 62	0.24 56	0.66 193	0.35 86	0.17 80	0.18 44	0.42 86	0.33 55	0.42 72	0.50 98

Sa-1000	0.32 64	0.29 82	0.17 33	0.20 40	0.20 52	0.23 52	0.10 20	0.49 97	0.28 106	0.55 158	0.26 49	0.46 82	0.17 38	0.20 80	0.31 65	0.31 77	0.45 98	0.33 74	0.50 88	0.22 43	0.41 82	0.43 121	0.14 52	0.20 62	0.42 86	0.41 92	0.51 109	0.40 65

GMOStereo	0.30 51	0.23 40	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 42	0.13 38	0.46 76	0.25 77	0.56 166	0.24 36	0.43 64	0.26 93	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 70	0.23 47	0.42 90	0.45 129	0.12 28	0.16 23	0.42 86	0.38 79	0.48 86	0.31 35

error version	0.30 51	0.23 40	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 42	0.13 38	0.46 76	0.25 77	0.56 166	0.24 36	0.43 64	0.26 93	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 70	0.23 47	0.42 90	0.45 129	0.12 28	0.16 23	0.42 86	0.38 79	0.48 86	0.31 35

test-v	0.30 51	0.23 40	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 42	0.13 38	0.46 76	0.25 77	0.56 166	0.24 36	0.43 64	0.26 93	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 70	0.23 47	0.42 90	0.45 129	0.12 28	0.16 23	0.42 86	0.38 79	0.48 86	0.31 35

test-2	0.30 51	0.23 40	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 42	0.13 38	0.46 76	0.25 77	0.56 166	0.24 36	0.43 64	0.26 93	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 70	0.23 47	0.42 90	0.45 129	0.12 28	0.16 23	0.42 86	0.38 79	0.48 86	0.31 35

CFNet_pseudo	0.38 91	0.32 103	0.34 133	0.41 137	0.33 127	0.38 119	0.28 116	0.51 116	0.29 114	0.54 143	0.52 154	0.46 82	0.42 159	0.24 118	0.41 122	0.33 90	0.39 52	0.36 95	0.46 79	0.25 58	0.38 63	0.31 62	0.19 101	0.26 111	0.43 92	0.46 103	0.52 119	0.55 113

raft_robust	0.34 77	0.27 67	0.19 52	0.29 84	0.22 63	0.22 47	0.16 66	0.52 130	0.28 106	0.64 195	0.25 47	0.48 88	0.26 93	0.18 56	0.32 76	0.33 90	0.44 90	0.34 79	0.52 93	0.28 76	0.44 108	0.47 144	0.12 28	0.21 71	0.44 93	0.44 98	0.49 97	0.46 79

dd	0.38 91	0.40 142	0.21 61	0.82 195	0.25 79	0.53 166	0.24 105	0.46 76	0.19 30	0.47 95	0.24 36	0.66 155	0.21 61	0.20 80	0.38 107	0.34 99	0.57 170	0.30 57	0.75 138	0.28 76	0.40 73	0.31 62	0.17 80	0.24 91	0.44 93	0.32 49	0.51 109	0.40 65

FADNet-RVC-Resample	0.40 99	0.31 94	0.32 124	0.36 115	0.29 109	0.33 97	0.27 113	0.53 138	0.32 126	0.57 176	0.37 85	0.53 107	0.34 130	0.30 145	0.41 122	0.31 77	0.41 67	0.42 145	0.55 102	0.43 148	0.39 69	0.46 136	0.25 128	0.43 173	0.44 93	0.42 93	0.37 49	0.53 108

iResNetv2_ROB	0.37 89	0.30 86	0.23 78	0.34 108	0.29 109	0.38 119	0.22 93	0.46 76	0.25 77	0.46 87	0.56 164	0.56 120	0.41 158	0.22 98	0.30 55	0.29 50	0.40 56	0.34 79	0.66 128	0.31 95	0.40 73	0.32 73	0.23 121	0.30 125	0.44 93	0.36 72	0.50 103	0.46 79

iResNet_ROB	0.35 82	0.30 86	0.27 99	0.32 97	0.21 56	0.33 97	0.22 93	0.45 68	0.27 97	0.45 74	0.42 116	0.38 51	0.48 165	0.19 69	0.28 50	0.29 50	0.45 98	0.36 95	0.55 102	0.24 56	0.37 54	0.27 39	0.19 101	0.25 101	0.44 93	0.39 88	0.47 82	0.47 87

MIPNet	0.35 82	0.32 103	0.24 84	0.26 71	0.23 67	0.27 75	0.15 56	0.50 104	0.20 42	0.45 74	0.37 85	0.52 103	0.29 113	0.22 98	0.35 98	0.33 90	0.46 109	0.37 106	0.51 91	0.37 118	0.36 47	0.44 125	0.14 52	0.19 58	0.46 98	0.51 121	0.42 72	0.51 100

PMTNet	0.33 72	0.28 72	0.20 54	0.26 71	0.22 63	0.20 36	0.19 82	0.45 68	0.21 49	0.50 111	0.24 36	0.52 103	0.15 28	0.18 56	0.31 65	0.33 90	0.47 113	0.28 39	0.55 102	0.25 58	0.46 116	0.27 39	0.16 72	0.16 23	0.46 98	0.37 77	0.48 86	0.64 136

HH	0.43 121	0.21 32	0.55 183	0.33 100	0.26 88	0.40 125	0.29 121	0.52 130	0.27 97	0.54 143	0.26 49	0.57 128	0.17 38	0.22 98	0.33 81	0.46 160	0.49 126	0.40 131	0.92 159	0.42 141	0.63 183	0.49 155	0.17 80	0.25 101	0.47 100	0.60 145	0.64 149	0.82 167

HanStereo	0.43 121	0.21 32	0.55 183	0.33 100	0.26 88	0.40 125	0.29 121	0.52 130	0.27 97	0.54 143	0.26 49	0.57 128	0.17 38	0.22 98	0.33 81	0.46 160	0.49 126	0.40 131	0.92 159	0.42 141	0.63 183	0.49 155	0.17 80	0.25 101	0.47 100	0.60 145	0.64 149	0.82 167

AACVNet	0.41 112	0.37 124	0.33 127	0.41 137	0.45 159	0.42 134	0.28 116	0.48 92	0.32 126	0.50 111	0.51 148	0.47 86	0.24 80	0.26 133	0.41 122	0.36 110	0.47 113	0.42 145	0.52 93	0.42 141	0.42 90	0.39 101	0.26 132	0.32 141	0.47 100	0.50 114	0.50 103	0.62 129

APVNet	0.42 116	0.37 124	0.30 108	0.36 115	0.39 144	0.47 149	0.36 138	0.51 116	0.32 126	0.36 31	0.52 154	0.41 61	0.24 80	0.30 145	0.45 138	0.48 172	0.55 165	0.48 165	0.63 122	0.45 159	0.45 113	0.35 86	0.26 132	0.36 152	0.47 100	0.35 68	0.60 140	0.45 77

FADNet-RVC	0.41 112	0.37 124	0.28 102	0.41 137	0.33 127	0.33 97	0.32 129	0.53 138	0.30 119	0.52 130	0.41 107	0.59 141	0.35 136	0.25 126	0.51 159	0.37 116	0.43 81	0.34 79	0.75 138	0.40 132	0.38 63	0.39 101	0.28 142	0.36 152	0.47 100	0.52 124	0.40 58	0.53 108

stereogan	0.49 147	0.47 162	0.46 163	0.52 161	0.54 181	0.56 171	0.48 163	0.52 130	0.45 162	0.39 42	0.49 139	0.70 162	0.49 169	0.34 160	0.49 151	0.40 134	0.45 98	0.40 131	0.63 122	0.41 135	0.43 100	0.39 101	0.38 165	0.37 158	0.47 100	0.50 114	0.77 174	0.60 126

RTSC	0.47 141	0.36 118	0.33 127	0.36 115	0.38 140	0.41 132	0.35 135	0.50 104	0.48 168	0.44 70	0.60 174	0.42 63	0.38 152	0.29 143	0.64 187	0.45 158	0.62 180	0.41 139	0.83 146	0.36 114	0.54 152	0.49 155	0.23 121	0.38 160	0.47 100	0.50 114	0.60 140	0.91 174

CFNet	0.34 77	0.31 94	0.25 92	0.38 124	0.32 121	0.30 84	0.23 101	0.46 76	0.26 89	0.41 47	0.36 81	0.58 133	0.30 117	0.24 118	0.28 50	0.26 30	0.39 52	0.34 79	0.37 38	0.26 65	0.35 40	0.22 27	0.17 80	0.24 91	0.47 100	0.39 88	0.46 78	0.51 100

DeepPruner_ROB	0.43 121	0.36 118	0.37 141	0.38 124	0.39 144	0.37 115	0.26 111	0.45 68	0.36 143	0.50 111	0.53 156	0.47 86	0.40 156	0.23 113	0.56 173	0.38 123	0.48 120	0.44 153	0.51 91	0.35 112	0.57 167	0.45 129	0.27 136	0.32 141	0.47 100	0.68 162	0.52 119	0.45 77

PS-NSSS	0.45 130	0.52 174	0.38 142	0.68 180	0.40 147	0.56 171	0.44 156	0.57 157	0.31 123	0.58 179	0.35 75	1.11 185	0.31 122	0.28 139	0.40 114	0.30 62	0.40 56	0.36 95	0.71 132	0.32 99	0.32 29	0.21 23	0.26 132	0.29 121	0.47 100	0.47 106	0.47 82	0.62 129

LoS_RVC	0.29 43	0.25 50	0.22 73	0.15 17	0.19 49	0.18 27	0.12 30	0.37 43	0.21 49	0.42 56	0.38 92	0.32 33	0.20 56	0.18 56	0.31 65	0.27 36	0.34 28	0.28 39	0.43 67	0.21 38	0.42 90	0.33 78	0.15 63	0.23 81	0.48 110	0.34 63	0.41 65	0.46 79

tt_ll	0.29 43	0.25 50	0.22 73	0.15 17	0.19 49	0.18 27	0.12 30	0.37 43	0.21 49	0.42 56	0.38 92	0.32 33	0.20 56	0.18 56	0.31 65	0.27 36	0.34 28	0.28 39	0.43 67	0.21 38	0.42 90	0.33 78	0.15 63	0.23 81	0.48 110	0.34 63	0.41 65	0.46 79

IPLGR	0.38 91	0.41 145	0.25 92	0.35 114	0.32 121	0.28 80	0.18 78	0.50 104	0.27 97	0.48 99	0.48 137	0.52 103	0.25 89	0.22 98	0.37 104	0.31 77	0.42 75	0.39 123	0.63 122	0.38 124	0.40 73	0.48 148	0.14 52	0.22 74	0.48 110	0.47 106	0.48 86	0.46 79

ICVP	0.43 121	0.38 133	0.47 165	0.40 133	0.36 134	0.40 125	0.28 116	0.47 86	0.33 134	0.46 87	0.45 127	0.49 92	0.37 147	0.24 118	0.40 114	0.38 123	0.45 98	0.39 123	0.53 98	0.39 128	0.43 100	0.59 185	0.55 200	0.34 146	0.48 110	0.55 131	0.51 109	0.55 113
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.40 99	0.30 86	0.24 84	0.24 59	0.22 63	0.29 82	0.18 78	0.50 104	0.32 126	0.44 70	0.33 66	0.37 49	0.37 147	0.17 47	0.45 138	0.60 203	0.55 165	0.47 164	0.64 127	0.39 128	0.68 198	0.62 193	0.22 114	0.31 134	0.48 110	0.44 98	0.58 132	0.48 93

HSM	0.40 99	0.37 124	0.30 108	0.39 129	0.36 134	0.33 97	0.28 116	0.56 150	0.29 114	0.50 111	0.51 148	0.49 92	0.37 147	0.24 118	0.39 109	0.34 99	0.52 149	0.36 95	0.50 88	0.35 112	0.49 129	0.35 86	0.19 101	0.29 121	0.48 110	0.54 129	0.54 123	0.55 113

MSKI-zero shot	0.46 136	0.28 72	0.20 54	0.31 90	0.27 95	0.33 97	0.24 105	0.56 150	0.24 68	0.53 136	0.40 103	0.55 116	0.21 61	0.19 69	0.33 81	0.42 150	0.51 141	0.36 95	1.37 188	0.41 135	0.52 144	0.47 144	0.16 72	0.23 81	0.49 116	1.13 213	0.80 178	0.78 155

GEStereo_RVC	0.47 141	0.41 145	0.31 118	0.39 129	0.37 138	0.42 134	0.33 131	0.52 130	0.32 126	0.50 111	0.41 107	0.59 141	0.38 152	0.27 136	0.54 167	0.50 178	0.60 175	0.56 195	0.90 157	0.46 164	0.55 156	0.47 144	0.24 125	0.38 160	0.49 116	0.47 106	0.50 103	0.80 162

RP	0.43 121	0.45 156	0.48 168	0.48 154	0.43 151	0.46 144	0.47 158	0.47 86	0.45 162	0.34 28	0.61 176	0.57 128	0.42 159	0.33 158	0.40 114	0.35 103	0.43 81	0.35 90	0.49 87	0.34 108	0.38 63	0.37 94	0.29 148	0.35 148	0.49 116	0.44 98	0.53 121	0.58 123

ADCRef	0.48 145	0.37 124	0.33 127	0.33 100	0.31 118	0.44 141	0.38 142	0.47 86	0.68 188	0.47 95	0.51 148	0.56 120	0.35 136	0.27 136	0.43 131	0.40 134	0.47 113	0.44 153	0.84 149	0.37 118	0.49 129	0.48 148	0.30 151	0.31 134	0.49 116	0.88 189	0.49 97	1.04 182

CFNet_RVC	0.38 91	0.40 142	0.33 127	0.38 124	0.35 133	0.38 119	0.25 108	0.44 62	0.28 106	0.45 74	0.49 139	0.46 82	0.26 93	0.24 118	0.40 114	0.33 90	0.43 81	0.36 95	0.44 70	0.31 95	0.43 100	0.31 62	0.19 101	0.26 111	0.49 116	0.49 111	0.50 103	0.52 104

XPNet_ROB	0.55 160	0.57 183	0.42 155	0.41 137	0.44 153	0.49 153	0.43 153	0.40 54	0.47 166	0.48 99	0.57 167	1.88 204	0.36 140	0.31 151	0.52 163	0.43 152	0.65 186	0.43 147	0.60 118	0.39 128	0.53 148	0.66 200	0.34 156	0.38 160	0.49 116	0.53 128	0.96 193	0.64 136

sAnonymous2	0.40 99	0.28 72	0.24 84	0.25 63	0.23 67	0.32 93	0.22 93	0.56 150	0.30 119	0.41 47	0.38 92	0.39 53	0.29 113	0.18 56	0.46 141	0.50 178	0.53 154	0.49 170	0.80 143	0.42 141	0.53 148	0.56 179	0.19 101	0.25 101	0.50 122	0.52 124	0.51 109	0.56 118

CroCo_RVC	0.40 99	0.28 72	0.24 84	0.25 63	0.23 67	0.32 93	0.22 93	0.56 150	0.30 119	0.41 47	0.38 92	0.39 53	0.29 113	0.18 56	0.46 141	0.50 178	0.53 154	0.49 170	0.80 143	0.42 141	0.53 148	0.56 179	0.19 101	0.25 101	0.50 122	0.52 124	0.51 109	0.56 118

FADNet_RVC	0.59 168	0.48 169	0.39 147	0.65 178	0.45 159	0.40 125	0.35 135	0.61 174	0.42 155	0.62 190	0.60 174	0.94 178	0.78 188	0.38 171	0.79 205	0.38 123	0.60 175	0.55 193	1.68 195	0.51 179	0.58 170	0.72 209	0.28 142	0.42 170	0.50 122	0.68 162	0.51 109	0.69 148

AE-Stereo	0.38 91	0.32 103	0.23 78	0.34 108	0.25 79	0.29 82	0.16 66	0.49 97	0.24 68	0.55 158	0.22 32	0.67 156	0.23 76	0.19 69	0.33 81	0.35 103	0.52 149	0.41 139	0.59 117	0.37 118	0.50 136	0.50 160	0.14 52	0.30 125	0.51 125	0.46 103	0.55 125	0.48 93

s12784h	0.39 97	0.35 116	0.25 92	0.46 148	0.29 109	0.25 66	0.18 78	0.49 97	0.22 57	0.51 121	0.34 70	0.62 147	0.32 125	0.21 93	0.27 42	0.28 39	0.48 120	0.29 47	0.52 93	0.23 47	0.51 139	0.30 56	0.15 63	0.23 81	0.51 125	0.52 124	0.70 161	1.14 183

MLCV	0.46 136	0.38 133	0.34 133	0.54 166	0.39 144	0.49 153	0.33 131	0.59 168	0.31 123	0.49 106	0.59 171	0.72 163	0.57 177	0.22 98	0.39 109	0.29 50	0.49 126	0.38 112	1.01 171	0.33 105	0.42 90	0.43 121	0.28 142	0.36 152	0.51 125	0.56 134	0.54 123	0.54 111

GANet-ADL	0.47 141	0.42 148	0.33 127	0.43 143	0.42 149	0.48 152	0.35 135	0.51 116	0.33 134	0.54 143	0.50 145	0.63 151	0.34 130	0.35 162	0.47 145	0.39 128	0.53 154	0.38 112	0.79 141	0.51 179	0.48 125	0.41 112	0.30 151	0.30 125	0.52 128	0.59 141	0.63 148	0.72 150

Anonymous	0.45 130	0.34 115	0.31 118	0.30 89	0.30 114	0.33 97	0.20 86	0.52 130	0.32 126	0.39 42	0.36 81	0.45 74	0.36 140	0.17 47	0.48 149	0.59 202	0.59 173	0.51 177	1.26 185	0.43 148	0.70 202	0.55 178	0.22 114	0.27 117	0.52 128	0.50 114	0.62 144	0.55 113

PA-Net	0.50 151	0.59 185	0.54 181	0.40 133	0.53 179	0.42 134	0.53 179	0.56 150	0.52 173	0.46 87	0.41 107	0.49 92	0.48 165	0.49 189	0.54 167	0.42 150	0.37 42	0.44 153	0.43 67	0.45 159	0.37 54	0.48 148	0.27 136	0.39 164	0.52 128	0.87 188	0.45 77	0.99 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.41 112	0.37 124	0.31 118	0.45 145	0.38 140	0.56 171	0.56 183	0.45 68	0.29 114	0.41 47	0.42 116	0.44 69	0.23 76	0.59 203	0.51 159	0.41 143	0.48 120	0.43 147	0.40 55	0.32 99	0.37 54	0.28 46	0.45 188	0.30 125	0.52 128	0.36 72	0.40 58	0.44 75

MyStereo04	0.43 121	0.39 139	0.40 150	0.34 108	0.31 118	0.26 72	0.22 93	0.51 116	0.37 145	0.50 111	0.37 85	0.55 116	0.28 108	0.17 47	0.50 155	0.39 128	0.44 90	0.39 123	1.11 180	0.40 132	0.48 125	0.44 125	0.17 80	0.31 134	0.53 132	0.61 148	0.65 152	0.51 100

FCDSN-DC	0.52 158	0.52 174	0.51 175	0.53 164	0.50 169	0.50 156	0.52 174	0.56 150	0.36 143	0.61 187	0.36 81	0.48 88	0.34 130	0.47 188	0.63 185	0.57 197	0.65 186	0.62 204	0.54 100	0.48 169	0.59 173	0.50 160	0.38 165	0.62 200	0.53 132	0.55 131	0.51 109	0.54 111
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMDNet	0.42 116	0.32 103	0.21 61	0.27 75	0.26 88	0.37 115	0.23 101	0.51 116	0.25 77	0.52 130	0.42 116	0.54 110	0.21 61	0.20 80	0.39 109	0.52 187	0.51 141	0.38 112	1.02 172	0.59 190	0.54 152	0.53 173	0.17 80	0.23 81	0.53 132	0.46 103	0.59 135	0.63 134

UDGNet	0.49 147	0.45 156	0.30 108	1.05 208	0.79 202	0.91 203	0.70 195	0.47 86	0.30 119	0.45 74	0.46 132	0.45 74	0.16 31	1.01 226	0.30 55	0.30 62	0.45 98	0.39 123	0.50 88	0.32 99	0.49 129	0.36 92	0.57 202	0.23 81	0.54 135	0.42 93	0.43 74	0.47 87

psm_up	0.42 116	0.38 133	0.41 151	0.45 145	0.33 127	0.46 144	0.27 113	0.50 104	0.51 171	0.43 64	0.42 116	0.45 74	0.40 156	0.30 145	0.40 114	0.35 103	0.47 113	0.38 112	0.56 107	0.34 108	0.39 69	0.33 78	0.25 128	0.39 164	0.54 135	0.59 141	0.56 128	0.52 104

R-Stereo Train	0.40 99	0.28 72	0.29 105	0.33 100	0.27 95	0.37 115	0.14 47	0.51 116	0.25 77	0.54 143	0.42 116	0.56 120	0.26 93	0.21 93	0.34 91	0.41 143	0.52 149	0.38 112	0.70 130	0.37 118	0.51 139	0.48 148	0.17 80	0.28 118	0.54 135	0.65 155	0.46 78	0.62 129

RAFT-Stereo	0.40 99	0.28 72	0.29 105	0.33 100	0.27 95	0.37 115	0.14 47	0.51 116	0.25 77	0.54 143	0.42 116	0.56 120	0.26 93	0.21 93	0.34 91	0.41 143	0.52 149	0.38 112	0.70 130	0.37 118	0.51 139	0.48 148	0.17 80	0.28 118	0.54 135	0.65 155	0.46 78	0.62 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.82 187	0.59 185	0.42 155	0.73 186	0.49 167	0.73 188	0.68 192	0.58 161	0.39 151	0.56 166	4.12 258	3.54 233	0.96 197	0.43 182	0.62 183	0.51 183	0.53 154	0.48 165	0.78 140	0.54 183	0.58 170	0.53 173	0.39 171	0.37 158	0.54 135	0.58 138	0.55 125	0.78 155

LALA_ROB	0.65 176	0.64 193	0.51 175	0.50 157	0.50 169	0.65 183	0.51 169	0.54 141	0.65 185	0.55 158	0.75 197	2.33 211	0.45 163	0.38 171	0.71 197	0.47 167	0.67 192	0.57 197	0.66 128	0.49 175	0.60 177	0.62 193	0.38 165	0.43 173	0.54 135	0.71 167	0.95 192	0.80 162

EAI-Stereo	0.43 121	0.30 86	0.21 61	0.36 115	0.30 114	0.44 141	0.39 147	0.57 157	0.28 106	0.51 121	0.34 70	0.58 133	0.18 45	0.19 69	0.48 149	0.47 167	0.49 126	0.36 95	0.97 167	0.46 164	0.47 122	0.46 136	0.14 52	0.23 81	0.55 141	0.44 98	0.65 152	0.71 149

FADNet	0.46 136	0.38 133	0.31 118	0.42 141	0.32 121	0.40 125	0.46 157	0.59 168	0.35 140	0.56 166	0.53 156	0.59 141	0.39 155	0.28 139	0.50 155	0.38 123	0.40 56	0.39 123	0.94 162	0.43 148	0.46 116	0.41 112	0.29 148	0.31 134	0.55 141	0.62 149	0.48 86	0.63 134

iResNet	0.59 168	0.41 145	0.43 158	0.52 161	0.48 163	0.66 185	0.40 150	0.65 177	0.43 156	0.50 111	0.55 161	1.10 184	1.23 208	0.24 118	0.57 174	0.40 134	0.53 154	0.45 158	1.70 197	0.45 159	0.45 113	0.43 121	0.33 153	0.52 187	0.55 141	0.60 145	0.67 154	0.67 143

RAFT-Test	0.43 121	0.31 94	0.21 61	0.37 120	0.26 88	0.35 110	0.22 93	0.53 138	0.24 68	0.53 136	0.46 132	0.54 110	0.22 70	0.20 80	0.37 104	0.51 183	0.51 141	0.37 106	1.04 173	0.48 169	0.55 156	0.50 160	0.16 72	0.23 81	0.56 144	0.51 121	0.62 144	0.65 140

PSMNet-ADL	0.56 162	0.47 162	0.47 165	0.52 161	0.48 163	0.51 161	0.47 158	0.58 161	0.46 165	0.64 195	0.68 186	0.77 169	0.81 189	0.39 174	0.51 159	0.46 160	0.53 154	0.41 139	1.18 181	0.50 176	0.54 152	0.45 129	0.39 171	0.35 148	0.56 144	0.67 161	0.85 187	0.50 98

DDUNet	1.05 198	1.89 229	0.53 179	2.36 227	2.10 236	2.19 226	2.32 228	0.54 141	0.68 188	0.48 99	0.80 204	1.20 192	0.24 80	2.51 235	0.69 196	0.55 191	0.83 215	0.49 170	1.68 195	0.57 189	0.75 207	0.64 198	1.31 232	0.39 164	0.57 146	0.59 141	0.69 156	0.67 143

TRStereo	0.46 136	0.42 148	0.77 209	0.38 124	0.24 74	0.79 193	0.37 139	0.50 104	0.23 62	0.51 121	0.33 66	0.67 156	0.14 22	0.19 69	0.34 91	0.41 143	0.48 120	0.35 90	0.55 102	0.36 114	0.51 139	0.46 136	0.13 43	0.19 58	0.57 146	0.62 149	1.22 213	0.79 157

cross-raft	0.42 116	0.32 103	0.22 73	0.32 97	0.26 88	0.32 93	0.19 82	0.54 141	0.27 97	0.55 158	0.39 101	0.58 133	0.20 56	0.20 80	0.36 102	0.48 172	0.51 141	0.37 106	1.06 177	0.44 156	0.56 159	0.59 185	0.14 52	0.25 101	0.57 146	0.54 129	0.59 135	0.59 125

NCC-stereo	0.51 154	0.47 162	0.43 158	0.49 155	0.51 171	0.50 156	0.51 169	0.51 116	0.57 177	0.36 31	0.59 171	0.62 147	0.55 174	0.36 167	0.53 165	0.41 143	0.46 109	0.50 173	0.58 114	0.41 135	0.43 100	0.40 107	0.43 185	0.36 152	0.57 146	0.72 168	0.73 169	0.65 140

Abc-Net	0.51 154	0.47 162	0.43 158	0.49 155	0.51 171	0.50 156	0.51 169	0.51 116	0.57 177	0.36 31	0.59 171	0.62 147	0.55 174	0.36 167	0.53 165	0.41 143	0.46 109	0.50 173	0.58 114	0.41 135	0.43 100	0.40 107	0.43 185	0.36 152	0.57 146	0.72 168	0.73 169	0.65 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pcwnet_v2	0.45 130	0.36 118	0.38 142	0.47 151	0.37 138	0.46 144	0.38 142	0.51 116	0.35 140	0.54 143	0.61 176	0.50 99	0.75 185	0.35 162	0.46 141	0.36 110	0.47 113	0.38 112	0.53 98	0.30 88	0.42 90	0.31 62	0.25 128	0.32 141	0.58 151	0.58 138	0.59 135	0.68 147

DLNR_Zeroshot_test	15.27 265	56.75 275	0.73 208	77.82 275	0.28 105	0.40 125	71.42 275	0.57 157	0.22 57	0.55 158	0.36 81	0.58 133	0.18 45	4.39 263	79.54 275	81.74 276	15.51 266	11.63 262	5.39 234	0.34 108	0.61 181	0.49 155	0.15 63	0.29 121	0.59 152	0.50 114	0.69 156	0.64 136

LoS	0.41 112	0.33 112	0.21 61	0.28 80	0.31 118	0.27 75	0.16 66	1.20 221	0.22 57	0.76 211	0.69 187	0.57 128	0.27 106	0.20 80	0.31 65	0.39 128	0.46 109	0.29 47	0.52 93	0.26 65	0.52 144	0.37 94	0.17 80	0.18 44	0.59 152	0.47 106	0.48 86	0.58 123

dad	0.61 171	0.45 156	0.30 108	1.01 207	0.46 161	0.63 179	1.26 219	1.15 219	0.27 97	0.79 215	0.32 63	0.76 168	0.53 173	0.21 93	0.42 129	0.36 110	0.66 188	0.34 79	1.27 186	0.31 95	0.56 159	0.30 56	0.22 114	0.36 152	0.59 152	0.39 88	1.70 228	0.97 176

Anonymous3	0.56 162	0.45 156	0.31 118	0.31 90	0.33 127	0.46 144	0.37 139	0.57 157	0.51 171	0.56 166	0.38 92	1.04 182	0.36 140	0.26 133	0.76 202	0.69 216	0.66 188	0.58 199	1.04 173	0.51 179	0.81 212	0.97 224	0.26 132	0.29 121	0.59 152	0.62 149	0.76 172	0.56 118

MyStereo	0.45 130	0.40 142	0.41 151	0.36 115	0.32 121	0.27 75	0.23 101	0.52 130	0.38 146	0.51 121	0.40 103	0.55 116	0.34 130	0.18 56	0.52 163	0.38 123	0.44 90	0.39 123	1.19 183	0.42 141	0.50 136	0.48 148	0.19 101	0.31 134	0.60 156	0.65 155	0.70 161	0.49 96

test-1	0.45 130	0.24 44	0.22 73	0.28 80	0.29 109	0.50 156	0.29 121	0.58 161	0.32 126	0.55 158	0.41 107	0.58 133	0.30 117	0.20 80	0.39 109	0.39 128	0.50 137	0.40 131	1.04 173	0.38 124	0.52 144	0.63 195	0.17 80	0.32 141	0.60 156	0.69 166	0.58 132	0.89 172

ETE_ROB	0.66 178	0.65 194	0.42 155	0.54 166	0.51 171	0.66 185	0.47 158	0.51 116	0.58 179	0.52 130	0.75 197	2.41 213	0.44 161	0.40 176	0.61 180	0.48 172	0.70 197	0.50 173	0.72 133	0.50 176	0.62 182	0.61 191	0.39 171	0.44 176	0.60 156	0.72 168	1.17 207	0.85 170

PWC_ROB	0.76 183	0.54 180	0.66 204	0.47 151	0.56 184	0.52 165	0.70 195	0.65 177	1.26 224	0.47 95	0.75 197	0.74 165	2.10 225	0.40 176	0.79 205	0.51 183	0.83 215	0.60 201	1.37 188	0.68 202	0.78 208	0.68 202	0.35 159	0.65 204	0.60 156	0.59 141	0.76 172	1.59 207

UDG	1.07 200	1.95 230	0.54 181	2.29 225	2.24 238	2.00 225	2.51 230	0.59 168	0.72 192	0.59 182	0.83 209	1.14 187	0.31 122	2.36 232	0.66 188	0.50 178	0.89 218	0.61 203	1.81 201	0.61 196	0.78 208	0.70 206	1.26 231	0.43 173	0.61 160	0.64 153	0.69 156	0.64 136

GwcNet-ADL	0.56 162	0.57 183	0.48 168	0.72 184	0.51 171	0.55 169	0.42 152	0.58 161	0.38 146	0.54 143	0.73 190	0.89 175	0.48 165	0.39 174	0.46 141	0.46 160	0.56 168	0.43 147	0.90 157	0.48 169	0.49 129	0.51 168	0.38 165	0.35 148	0.61 160	0.75 175	0.53 121	0.85 170

UCFNet_RVC	0.42 116	0.52 174	0.34 133	0.47 151	0.42 149	0.42 134	0.30 126	0.49 97	0.32 126	0.51 121	0.48 137	0.68 160	0.36 140	0.26 133	0.40 114	0.32 86	0.41 67	0.38 112	0.48 85	0.30 88	0.45 113	0.31 62	0.28 142	0.30 125	0.61 160	0.49 111	0.48 86	0.61 127

RGC	0.56 162	0.53 178	0.64 198	0.54 166	0.54 181	0.59 176	0.43 153	0.58 161	0.60 181	0.45 74	0.70 188	0.65 154	0.69 184	0.44 184	0.60 179	0.46 160	0.49 126	0.44 153	0.62 119	0.44 156	0.47 122	0.42 116	0.39 171	0.42 170	0.62 163	0.77 179	0.72 166	0.79 157

CASS	0.48 145	0.37 124	0.33 127	0.45 145	0.38 140	0.47 149	0.33 131	0.60 173	0.38 146	0.62 190	0.50 145	0.56 120	0.38 152	0.22 98	0.43 131	0.37 116	0.64 184	0.39 123	0.94 162	0.39 128	0.57 167	0.51 168	0.27 136	0.26 111	0.63 164	0.56 134	0.68 155	0.81 164
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADCL	0.56 162	0.50 172	0.39 147	0.42 141	0.36 134	0.51 161	0.55 182	0.58 161	1.58 234	0.56 166	0.64 183	0.62 147	0.37 147	0.33 158	0.41 122	0.39 128	0.48 120	0.40 131	0.73 135	0.38 124	0.59 173	0.52 172	0.34 156	0.35 148	0.63 164	0.68 162	0.57 130	1.34 195

SACVNet	0.46 136	0.42 148	0.38 142	0.44 144	0.41 148	0.40 125	0.43 153	0.52 130	0.47 166	0.52 130	0.45 127	0.45 74	0.25 89	0.32 156	0.44 136	0.40 134	0.50 137	0.45 158	0.63 122	0.48 169	0.51 139	0.43 121	0.29 148	0.34 146	0.64 166	0.58 138	0.62 144	0.61 127

CC-Net-ROB	0.71 180	0.91 210	0.59 191	1.38 216	0.85 207	1.25 215	0.86 205	0.69 185	0.45 162	0.71 205	0.47 135	1.95 205	0.34 130	0.62 210	0.49 151	0.33 90	0.52 149	0.48 165	1.06 177	0.43 148	0.40 73	0.27 39	0.85 219	0.41 168	0.65 167	0.64 153	0.56 128	0.93 175

FAT-Stereo	0.88 193	0.59 185	0.88 217	0.89 200	1.07 220	0.84 198	0.66 190	0.82 200	0.58 179	0.67 203	1.67 243	2.16 210	0.93 195	0.54 199	0.86 215	0.62 205	0.66 188	0.71 215	1.29 187	0.80 211	0.68 198	0.57 182	0.57 202	0.68 207	0.67 168	0.84 185	0.83 182	1.54 202

S-Stereo	0.99 197	0.65 194	0.59 191	0.94 202	0.92 212	1.08 210	1.25 218	0.74 193	0.82 202	0.66 201	2.61 252	2.64 217	0.91 193	0.56 201	0.94 220	0.72 218	0.68 195	0.83 227	1.50 191	0.83 213	0.65 190	0.69 205	1.07 226	0.81 218	0.67 168	0.77 179	0.78 176	1.55 203

HSM-Net_RVC	0.50 151	0.37 124	0.39 147	0.56 170	0.44 153	0.46 144	0.28 116	0.55 146	0.39 151	0.57 176	0.63 182	0.89 175	0.56 176	0.31 151	0.39 109	0.35 103	0.49 126	0.41 139	0.56 107	0.34 108	0.47 122	0.46 136	0.28 142	0.41 168	0.67 168	0.79 183	0.77 174	0.72 150
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-Forest	0.51 154	0.48 169	0.34 133	0.75 188	0.49 167	0.51 161	0.39 147	0.54 141	0.33 134	0.49 106	0.35 75	0.75 167	0.57 177	0.43 182	0.42 129	0.40 134	0.44 90	0.41 139	0.47 83	0.36 114	0.46 116	0.42 116	0.37 163	0.39 164	0.67 168	0.55 131	1.11 204	0.81 164
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.60 170	0.53 178	0.58 188	0.79 193	0.57 185	0.61 178	0.52 174	0.70 186	0.38 146	0.62 190	0.51 148	0.67 156	0.31 122	0.60 206	0.68 192	0.66 212	0.57 170	0.48 165	0.52 93	0.48 169	0.65 190	0.65 199	0.38 165	0.52 187	0.68 172	0.77 179	1.06 201	0.73 152

anonymity	1.14 207	0.25 50	0.65 202	0.38 124	0.28 105	0.36 113	0.21 88	0.56 150	0.26 89	0.53 136	18.98 269	0.52 103	0.22 70	0.20 80	0.31 65	0.44 156	0.48 120	0.32 71	0.83 146	0.45 159	0.48 125	0.46 136	0.18 95	0.22 74	0.68 172	0.98 203	0.58 132	0.98 177

SHD	0.65 176	0.44 154	0.55 183	0.57 172	0.55 183	0.50 156	0.48 163	0.74 193	0.69 190	0.63 194	0.65 184	0.68 160	0.97 198	0.42 181	0.81 209	0.57 197	0.69 196	0.50 173	1.20 184	0.56 188	0.66 193	0.68 202	0.39 171	0.52 187	0.68 172	0.78 182	0.70 161	1.03 181

NaN_ROB	0.56 162	0.47 162	0.48 168	0.51 160	0.59 187	0.42 134	0.39 147	0.72 190	0.48 168	0.64 195	0.49 139	1.54 200	0.48 165	0.32 156	0.47 145	0.36 110	0.42 75	0.40 131	0.55 102	0.46 164	0.38 63	0.33 78	0.27 136	0.49 181	0.68 172	0.75 175	0.72 166	1.21 188

Any-RAFT	0.43 121	0.27 67	0.51 175	0.37 120	0.28 105	0.31 89	0.21 88	0.50 104	0.26 89	0.48 99	0.54 159	0.57 128	0.19 51	0.19 69	0.33 81	0.37 116	0.49 126	0.34 79	0.83 146	0.33 105	0.53 148	0.42 116	0.17 80	0.23 81	0.70 176	0.84 185	0.50 103	0.89 172

SFCPSM	0.82 187	0.59 185	0.46 163	0.60 173	0.53 179	0.60 177	0.51 169	0.66 179	0.62 182	0.55 158	0.81 207	1.44 199	2.03 222	0.37 170	0.55 172	0.48 172	0.55 165	0.48 165	4.41 226	0.83 213	0.59 173	0.58 184	0.45 188	0.38 160	0.70 176	0.74 174	0.69 156	0.99 178

NCCL2	0.49 147	0.47 162	0.48 168	0.40 133	0.38 140	0.38 119	0.33 131	0.55 146	0.44 159	0.58 179	0.47 135	0.53 107	0.36 140	0.28 139	0.57 174	0.47 167	0.49 126	0.45 158	0.57 112	0.44 156	0.56 159	0.54 176	0.34 156	0.45 177	0.70 176	0.72 168	0.61 143	0.81 164

NOSS_ROB	0.54 159	0.48 169	0.44 162	0.55 169	0.51 171	0.51 161	0.47 158	0.68 183	0.39 151	0.52 130	0.41 107	0.49 92	0.36 140	0.53 198	0.66 188	0.56 192	0.61 178	0.54 188	0.57 112	0.47 168	0.64 189	0.50 160	0.39 171	0.51 186	0.70 176	0.65 155	0.83 182	0.67 143

DAS	0.61 171	0.42 148	0.30 108	0.62 174	0.48 163	0.54 167	0.48 163	0.59 168	0.67 186	0.45 74	0.73 190	1.19 188	0.62 179	0.25 126	0.54 167	0.46 160	0.71 199	0.51 177	0.96 164	0.66 200	0.56 159	0.63 195	0.41 180	0.62 200	0.71 180	0.72 168	0.82 180	0.79 157

SepStereo	0.61 171	0.42 148	0.30 108	0.62 174	0.48 163	0.54 167	0.48 163	0.59 168	0.67 186	0.45 74	0.73 190	1.19 188	0.62 179	0.25 126	0.54 167	0.46 160	0.71 199	0.51 177	0.96 164	0.66 200	0.56 159	0.63 195	0.41 180	0.62 200	0.71 180	0.72 168	0.82 180	0.79 157

GANetREF_RVC	0.61 171	0.56 181	0.58 188	0.56 170	0.52 177	0.55 169	0.52 174	0.85 202	0.63 183	0.78 213	0.44 126	1.00 181	0.63 181	0.34 160	0.62 183	0.44 156	0.53 154	0.51 177	0.85 151	0.51 179	0.63 183	0.48 148	0.48 190	0.59 194	0.71 180	0.65 155	0.81 179	0.79 157
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
EKT-Stereo	0.47 141	0.38 133	0.27 99	0.50 157	0.33 127	0.49 153	0.51 169	0.51 116	0.23 62	0.50 111	0.41 107	0.56 120	0.24 80	0.22 98	0.43 131	0.51 183	0.54 163	0.52 184	0.89 156	0.40 132	0.65 190	0.56 179	0.17 80	0.25 101	0.72 183	0.63 152	0.64 149	0.56 118

iRaft-Stereo_20w	0.51 154	0.32 103	0.83 213	0.81 194	0.32 121	0.47 149	0.31 128	0.55 146	0.28 106	0.54 143	0.46 132	0.59 141	0.14 22	0.22 98	0.41 122	0.39 128	0.49 126	0.33 74	0.88 155	0.43 148	0.49 129	0.39 101	0.15 63	0.18 44	0.72 183	0.88 189	1.07 203	1.22 190

AnyNet_C32	0.85 191	0.47 162	0.49 172	0.50 157	0.51 171	0.63 179	0.58 184	0.74 193	1.45 229	0.60 184	0.80 204	0.74 165	0.50 170	0.49 189	0.82 210	0.68 215	0.75 205	0.68 212	1.18 181	0.54 183	0.98 220	0.88 220	0.48 190	0.61 197	0.74 185	0.98 203	0.71 164	4.30 248

SQANet	1.43 215	2.22 232	0.78 211	2.62 233	1.77 228	2.84 234	2.44 229	0.73 192	0.53 174	0.87 219	0.58 170	2.10 209	0.64 182	2.13 231	0.50 155	0.40 134	0.67 192	0.59 200	7.14 245	0.54 183	0.49 129	0.45 129	2.94 241	0.45 177	0.75 186	0.89 193	0.97 194	1.58 204

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 252	0.51 173	0.68 205	0.72 184	0.57 185	0.64 182	0.77 202	0.61 174	0.48 168	0.53 136	1.02 220	115.67 275	1.14 203	0.84 219	0.57 174	0.49 176	0.71 199	0.66 208	2.72 212	0.55 186	0.72 203	0.68 202	0.41 180	0.42 170	0.75 186	0.81 184	0.72 166	1.51 201

FBW_ROB	0.91 194	0.96 213	0.70 206	1.45 218	0.89 211	1.09 211	0.86 205	0.66 179	0.53 174	0.56 166	0.61 176	1.19 188	0.77 187	0.79 217	0.63 185	0.43 152	0.70 197	0.52 184	4.11 225	0.43 148	0.60 177	0.46 136	0.95 223	0.94 227	0.75 186	0.85 187	0.85 187	1.31 193

FC-DCNN	0.63 175	0.69 198	0.64 198	0.98 205	0.65 192	0.89 200	0.65 189	0.76 197	0.40 154	0.72 208	0.41 107	0.80 170	0.35 136	0.51 194	0.59 178	0.56 192	0.67 192	0.56 195	0.62 119	0.50 176	0.63 183	0.50 160	0.39 171	0.59 194	0.77 189	0.65 155	0.78 176	0.83 169

CSAN	0.70 179	0.70 199	0.60 196	0.68 180	0.61 190	0.58 175	0.48 163	0.77 199	0.73 193	0.79 215	0.57 167	1.34 198	1.03 202	0.35 162	0.58 177	0.45 158	0.57 170	0.53 186	0.74 136	0.60 193	0.58 170	0.51 168	0.44 187	0.61 197	0.77 189	1.10 211	0.88 190	1.19 186

pmcnn	0.86 192	0.56 181	0.38 142	0.70 182	0.60 189	0.81 196	0.62 187	0.63 176	0.44 159	0.49 106	0.81 207	1.86 203	2.35 227	0.23 113	0.54 167	0.64 209	0.74 203	0.54 188	2.20 208	0.60 193	0.94 218	0.57 182	0.51 194	0.53 190	0.78 191	0.75 175	1.48 220	2.01 218

DGSMNet	1.34 211	0.76 204	0.84 214	0.84 197	0.77 201	0.89 200	0.87 207	0.82 200	0.69 190	1.13 238	5.02 259	1.26 194	0.85 191	0.72 215	1.06 227	1.62 254	1.63 239	0.95 233	3.26 216	1.05 227	2.68 255	2.86 258	0.72 211	0.88 222	0.79 192	0.96 199	0.90 191	1.21 188

ADCMid	0.80 186	0.59 185	0.57 187	0.53 164	0.59 187	0.75 189	0.76 200	0.93 206	1.21 221	0.54 143	0.80 204	0.99 179	0.98 199	0.44 184	0.84 213	0.60 203	0.74 203	0.55 193	1.72 198	0.55 186	0.79 210	0.81 217	0.60 205	0.50 182	0.79 192	0.90 194	0.71 164	1.76 212

CBMV	0.71 180	0.52 174	0.47 165	0.62 174	0.52 177	0.56 171	0.41 151	0.70 186	0.63 183	0.61 187	0.39 101	1.30 196	0.47 164	0.46 187	0.72 198	0.62 205	0.62 180	0.54 188	0.79 141	0.48 169	0.67 195	0.50 160	0.40 179	0.71 209	0.79 192	0.75 175	1.53 223	2.47 230
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IGEV_Zeroshot_test	0.50 151	0.33 112	0.81 212	0.76 189	0.36 134	0.38 119	0.47 158	0.58 161	0.27 97	0.53 136	0.55 161	0.60 145	0.18 45	0.22 98	0.34 91	0.47 167	0.50 137	0.34 79	0.92 159	0.43 148	0.56 159	0.50 160	0.15 63	0.24 91	0.80 195	0.68 162	0.69 156	0.77 153

RTS	0.77 184	0.45 156	0.41 151	0.46 148	0.44 153	0.77 191	0.53 179	0.66 179	0.73 193	0.42 56	0.51 148	0.86 172	0.50 170	0.35 162	0.68 192	0.57 197	0.82 212	0.51 177	1.59 192	0.64 198	0.63 183	0.60 188	0.36 161	0.50 182	0.80 195	3.82 255	0.83 182	1.23 191

RTSA	0.77 184	0.45 156	0.41 151	0.46 148	0.44 153	0.77 191	0.53 179	0.66 179	0.73 193	0.42 56	0.51 148	0.86 172	0.50 170	0.35 162	0.68 192	0.57 197	0.82 212	0.51 177	1.59 192	0.64 198	0.63 183	0.60 188	0.36 161	0.50 182	0.80 195	3.82 255	0.83 182	1.23 191

CBMV_ROB	0.94 196	0.44 154	0.50 173	0.88 199	0.71 196	0.65 183	0.52 174	0.70 186	0.38 146	0.55 158	0.45 127	6.22 249	2.33 226	0.51 194	0.50 155	0.43 152	0.61 178	0.46 162	1.38 190	0.94 221	0.56 159	0.46 136	0.41 180	0.48 180	0.81 198	1.01 207	1.28 214	1.19 186

DLCB_ROB	0.40 99	0.36 118	0.35 137	0.32 97	0.32 121	0.31 89	0.27 113	0.42 58	0.34 138	0.46 87	0.49 139	0.54 110	0.37 147	0.30 145	0.37 104	0.33 90	0.44 90	0.38 112	0.40 55	0.32 99	0.44 108	0.34 85	0.27 136	0.31 134	0.81 198	0.57 137	0.55 125	0.46 79

STTRV1_RVC	1.72 223	0.66 196	0.50 173	0.82 195	0.61 190	0.81 196	0.69 194	0.76 197	0.76 196	0.71 205	0.74 194	1.29 195	1.60 214	0.78 216	0.99 223	0.50 178	1.15 226	0.57 197	22.76 263	1.10 229	1.18 230	0.79 215	0.86 222	0.87 221	0.83 200	0.95 198	1.11 204	2.15 222

G-Net	1.20 210	0.75 201	0.97 222	0.67 179	0.65 192	0.92 204	0.60 186	1.00 210	1.35 227	0.74 210	1.47 237	5.51 242	0.92 194	0.44 184	0.83 211	0.84 225	0.76 206	0.66 208	1.97 205	1.52 244	0.85 214	0.87 219	0.54 199	0.70 208	0.86 201	1.24 220	1.82 231	2.89 237

XQC	0.74 182	0.75 201	0.58 188	0.77 191	0.74 198	0.79 193	0.72 197	0.86 204	0.77 197	0.73 209	0.57 167	0.86 172	0.81 189	0.60 206	0.79 205	0.58 201	0.63 182	0.53 186	1.04 173	0.59 190	0.68 198	0.70 206	0.52 195	0.57 193	0.90 202	1.03 209	1.04 199	0.77 153

AMNet	0.92 195	0.91 210	0.88 217	0.91 201	0.95 214	0.96 206	0.87 207	0.71 189	0.88 207	0.90 221	0.98 219	0.99 179	0.64 182	0.95 223	0.89 218	1.00 236	1.06 221	0.97 234	0.96 164	0.97 222	1.02 223	0.97 224	0.52 195	0.91 225	0.91 203	0.98 203	1.06 201	1.14 183

DispFullNet	2.28 236	2.67 240	3.43 260	2.54 232	2.31 240	2.65 230	2.56 231	1.35 230	1.31 225	2.15 257	0.96 216	8.62 260	2.71 230	2.49 234	1.12 233	1.67 255	2.75 255	1.39 248	6.61 241	2.05 252	1.38 242	1.06 234	1.21 228	0.77 212	0.92 204	0.88 189	1.50 221	2.53 233

ADCPNet	0.84 189	0.59 185	0.55 183	0.63 177	0.73 197	0.63 179	0.74 199	0.75 196	0.84 205	0.64 195	0.79 203	0.73 164	1.44 211	0.50 192	0.74 200	0.65 210	0.71 199	0.54 188	1.84 202	0.71 204	0.79 210	0.78 214	0.53 197	0.60 196	0.93 205	1.31 222	0.83 182	2.11 221

otaku	1.67 221	2.58 239	0.90 220	2.93 237	2.07 232	3.14 239	2.73 233	0.88 205	0.84 205	1.00 224	0.66 185	2.38 212	0.95 196	2.39 233	0.67 190	0.52 187	0.79 208	0.62 204	8.04 249	0.90 219	0.59 173	0.53 173	3.56 242	0.62 200	0.95 206	0.96 199	1.19 212	1.74 209

edge stereo	1.12 204	0.82 207	1.07 226	1.15 209	1.06 219	1.25 215	1.10 215	1.12 216	0.83 203	0.65 200	1.43 234	3.44 231	1.41 210	0.68 214	0.74 200	0.69 216	0.81 211	0.62 204	2.86 214	0.74 205	0.73 204	0.75 213	0.74 212	0.66 205	0.95 206	0.88 189	1.16 206	2.01 218

MFN_U_SF_RVC	1.10 203	0.86 208	0.65 202	0.98 205	0.79 202	1.12 212	1.03 212	1.10 215	0.83 203	1.09 233	1.61 242	1.55 201	1.22 207	0.86 221	1.16 237	0.66 212	0.60 175	0.60 201	4.87 230	0.76 209	0.88 217	0.90 222	0.53 197	0.82 219	0.98 208	0.92 195	0.98 196	1.32 194

MFMNet_re	1.17 209	1.06 217	0.95 221	1.17 210	0.98 216	1.44 220	1.14 216	1.07 214	1.32 226	1.00 224	1.12 226	2.07 208	1.16 204	0.84 219	1.04 225	1.01 237	1.30 231	1.05 237	2.06 206	1.00 224	1.19 231	0.98 227	0.96 224	0.97 228	0.98 208	0.92 195	1.30 216	1.42 198

ADCS	1.05 198	0.75 201	0.64 198	0.73 186	0.75 200	0.80 195	0.68 192	0.98 209	1.58 234	0.62 190	0.89 211	1.13 186	1.68 216	0.59 203	1.06 227	1.18 243	1.01 219	0.82 226	1.89 203	0.93 220	1.30 236	1.26 244	0.59 204	0.77 212	0.99 210	2.08 241	1.04 199	1.74 209

Ntro	1.72 223	2.71 242	0.98 223	3.00 239	2.17 237	3.23 240	2.98 237	0.96 208	0.92 209	1.04 231	0.76 201	2.47 214	0.76 186	2.51 235	0.68 192	0.53 190	0.83 215	0.65 207	8.03 248	0.98 223	0.60 177	0.54 176	3.62 243	0.61 197	1.02 211	1.23 218	1.17 207	1.58 204

SANet	1.13 206	0.67 197	0.77 209	0.78 192	0.74 198	0.93 205	0.62 187	1.30 226	1.22 222	0.60 184	0.96 216	5.83 245	2.57 228	0.63 211	0.77 203	0.49 176	0.79 208	0.67 211	1.08 179	0.60 193	0.68 198	0.74 212	0.78 214	0.79 217	1.05 212	1.23 218	1.17 207	2.15 222

ACVNet-4b	1.66 220	2.40 233	1.10 227	2.76 235	2.09 235	3.09 237	3.08 242	1.03 213	0.99 215	1.10 234	0.61 176	2.97 224	1.00 201	2.77 241	0.73 199	0.66 212	1.26 229	0.73 217	4.74 229	1.07 228	0.57 167	0.49 155	3.77 244	0.67 206	1.06 213	0.96 199	1.18 211	1.85 216

AnyNet_C01	1.16 208	0.79 205	0.64 198	0.76 189	0.81 204	0.76 190	0.90 210	1.12 216	1.53 231	0.71 205	0.94 215	2.04 207	1.68 216	0.64 212	1.10 232	1.41 250	1.40 235	1.43 249	2.29 209	1.03 226	1.70 248	1.29 247	0.80 216	0.82 219	1.08 214	0.97 202	0.98 196	1.74 209

RainbowNet	1.68 222	2.49 234	1.41 235	2.98 238	2.30 239	3.12 238	2.99 239	1.00 210	0.77 197	1.29 242	0.74 194	2.63 216	1.68 216	2.76 240	1.03 224	0.77 221	1.07 224	0.76 219	2.86 214	1.15 230	0.74 206	0.59 185	3.90 245	0.77 212	1.10 215	1.16 214	1.31 218	2.07 220

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 189	0.70 199	0.52 178	0.96 204	0.67 195	0.87 199	0.76 200	1.02 212	0.93 210	0.78 213	0.62 181	1.32 197	0.98 199	0.64 212	0.78 204	0.52 187	0.51 141	0.45 158	1.73 199	0.46 164	0.67 195	0.70 206	0.61 206	0.56 191	1.11 216	1.24 220	0.99 198	1.46 199

SPS-STEREO	1.34 211	1.09 219	1.04 224	1.28 214	1.18 221	1.20 213	0.98 211	1.33 229	1.23 223	1.12 237	1.29 232	2.02 206	1.20 205	0.94 222	1.12 233	1.23 245	1.30 231	1.13 243	3.84 222	1.20 233	1.66 245	1.24 243	1.22 229	1.09 236	1.17 217	1.11 212	1.58 225	1.46 199
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.07 200	0.87 209	0.87 216	0.94 202	0.87 210	1.00 208	0.85 203	1.55 238	1.56 232	0.60 184	0.93 214	1.21 193	1.66 215	0.79 217	0.88 216	0.77 221	1.06 221	0.78 222	1.74 200	0.84 215	1.05 224	1.08 237	0.65 208	0.76 211	1.19 218	1.45 228	1.30 216	1.77 213

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 202	1.02 214	0.89 219	1.25 213	0.83 206	0.90 202	1.07 213	1.23 223	1.56 232	1.03 228	0.76 201	1.19 188	0.86 192	0.98 224	0.98 222	0.74 219	0.64 184	0.72 216	3.50 218	0.86 217	0.85 214	0.98 227	0.82 218	0.89 223	1.20 219	0.93 197	0.86 189	1.68 208

ACVNet_1	1.85 227	2.91 247	1.43 237	3.48 246	2.62 248	3.35 245	3.34 244	1.17 220	0.93 210	1.03 228	0.87 210	2.83 222	1.40 209	2.82 244	0.83 211	0.56 192	1.32 234	0.81 224	6.24 238	1.02 225	0.83 213	0.72 209	4.04 248	0.78 215	1.22 220	0.99 206	0.97 194	1.37 197

SGM+DAISY	1.58 217	1.14 220	1.05 225	1.38 216	1.25 222	1.44 220	1.32 220	1.30 226	1.12 218	1.11 235	1.28 231	2.72 220	2.00 221	1.04 227	1.09 231	1.13 240	1.27 230	1.05 237	7.90 247	1.19 231	1.40 243	1.27 246	1.25 230	1.08 235	1.24 221	1.08 210	1.86 233	1.77 213

DPSNet	1.63 219	0.63 192	0.62 197	0.87 198	0.82 205	1.02 209	0.59 185	0.68 183	0.90 208	0.45 74	0.50 145	5.87 246	2.58 229	0.29 143	1.06 227	1.04 238	1.03 220	0.91 229	13.68 258	0.88 218	1.24 233	0.89 221	1.13 227	1.02 231	1.25 222	1.42 226	1.17 207	1.35 196

LSM0	6.82 257	0.81 206	0.59 191	1.23 212	1.02 217	1.29 217	1.18 217	1.65 241	1.45 229	1.18 239	1.52 240	2.65 218	4.03 236	0.51 194	59.80 274	70.35 275	1.18 227	0.77 221	10.00 251	1.47 242	2.50 254	3.56 260	0.65 208	0.90 224	1.33 223	1.41 225	2.40 241	8.70 258

SGM_RVC	1.34 211	1.03 216	0.59 191	1.32 215	0.94 213	1.23 214	0.85 203	0.94 207	0.78 199	0.61 187	0.75 197	2.55 215	1.51 213	0.36 167	0.49 151	0.37 116	0.56 168	0.43 147	4.91 231	0.45 159	0.56 159	0.37 94	0.37 163	0.56 191	1.41 224	1.19 217	3.13 252	8.03 257
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-7	1.75 225	1.50 224	1.58 239	2.10 223	1.51 225	1.41 218	1.46 223	1.80 245	2.17 246	1.51 249	3.52 255	3.39 230	4.26 237	1.05 228	1.44 247	1.11 239	1.19 228	0.94 230	3.26 216	1.24 236	0.99 222	1.06 234	0.61 206	1.41 246	1.44 225	1.56 230	1.47 219	2.35 226

LRCNet_RVC	19.16 268	27.96 268	9.75 264	30.25 270	27.88 271	31.68 271	26.10 270	20.49 272	8.68 263	28.66 272	28.73 271	30.64 269	23.65 261	32.48 272	8.43 262	1.88 257	23.05 269	16.90 267	40.24 270	17.44 269	6.93 262	3.35 259	35.23 272	25.28 269	1.49 226	1.01 207	5.96 260	3.25 240

notaker	3.58 244	3.59 255	2.75 256	6.07 260	3.32 256	4.63 256	4.56 254	2.01 249	2.21 247	1.90 254	1.51 239	7.09 254	15.50 260	3.77 256	1.72 254	1.50 252	2.35 251	1.70 253	10.97 252	2.01 251	1.69 247	1.56 251	4.87 256	1.70 253	1.51 227	1.68 233	1.89 234	2.48 231

MADNet+	1.35 214	0.92 212	1.11 228	1.21 211	1.04 218	0.96 206	1.37 222	1.50 237	1.20 220	1.08 232	1.06 221	1.64 202	1.82 219	0.98 224	1.52 249	1.31 249	1.87 247	1.00 236	1.93 204	1.21 234	1.55 244	1.17 239	0.98 225	1.56 250	1.52 228	1.17 215	1.29 215	2.50 232

PSMNet_ROB	1.96 229	2.74 244	1.24 230	2.52 230	1.79 229	3.39 248	2.92 236	1.22 222	1.19 219	1.32 244	1.42 233	2.74 221	3.87 235	2.53 238	1.17 238	0.79 223	1.30 231	0.85 228	5.35 233	1.19 231	1.06 225	0.97 224	4.07 249	1.12 239	1.56 229	1.42 226	1.57 224	1.58 204

ACVNet_2	2.32 238	2.71 242	1.69 243	3.41 245	2.53 246	3.05 236	3.01 240	1.38 231	1.11 216	1.11 235	0.96 216	2.71 219	1.91 220	2.55 239	0.95 221	0.76 220	1.77 244	0.76 219	16.37 260	1.21 234	0.87 216	0.72 209	3.93 247	1.11 237	1.70 230	1.17 215	1.50 221	1.83 215

PWCK	3.72 245	2.52 235	1.72 244	3.06 243	2.07 232	3.03 235	2.98 237	1.97 248	2.05 245	2.27 258	3.31 254	5.51 242	3.67 233	1.40 229	1.32 244	0.97 234	1.74 242	1.10 242	42.82 273	1.70 247	1.90 251	1.23 242	2.24 236	1.51 249	1.84 231	2.15 244	1.79 229	2.46 229

MeshStereo	1.81 226	1.02 214	0.72 207	1.89 221	1.26 223	1.43 219	0.87 207	1.14 218	0.79 200	0.66 201	0.89 211	8.39 258	5.02 242	0.40 176	0.89 218	0.65 210	0.66 188	0.54 188	4.56 228	0.61 196	3.32 259	0.80 216	0.65 208	0.75 210	1.97 232	1.46 229	3.34 254	4.12 247
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
SPstereo	2.24 235	1.49 223	1.89 245	1.52 219	1.44 224	1.58 222	1.36 221	2.01 249	1.65 237	1.52 250	2.53 251	2.99 225	5.33 243	1.61 230	1.87 255	2.90 259	2.09 248	2.24 256	2.84 213	2.23 256	2.95 257	2.64 256	1.71 233	1.81 254	1.98 233	2.32 248	2.62 244	3.27 241

IMH	2.38 239	2.57 238	1.64 242	3.03 242	2.50 245	3.36 246	3.51 248	1.45 235	1.91 242	1.03 228	1.08 222	3.49 232	8.04 248	3.63 250	1.13 236	0.90 230	1.63 239	0.99 235	4.48 227	1.36 240	1.08 226	0.96 223	4.57 253	1.11 237	2.03 234	1.61 231	1.79 229	3.48 243

IMH-64-1	2.14 232	2.52 235	1.62 240	3.01 240	2.45 241	3.32 243	3.49 246	1.41 232	1.89 240	1.00 224	1.09 223	3.32 228	4.52 239	3.28 248	1.18 239	0.90 230	1.59 237	0.94 230	3.67 219	1.33 237	1.12 227	1.00 229	4.55 251	1.06 233	2.07 235	1.40 223	1.68 226	2.36 227

IMH-64	2.14 232	2.52 235	1.62 240	3.01 240	2.45 241	3.32 243	3.49 246	1.41 232	1.89 240	1.00 224	1.09 223	3.32 228	4.52 239	3.28 248	1.18 239	0.90 230	1.59 237	0.94 230	3.67 219	1.33 237	1.12 227	1.00 229	4.55 251	1.06 233	2.07 235	1.40 223	1.68 226	2.36 227

ktn	4.83 251	2.95 250	2.02 250	3.73 248	2.99 252	3.77 251	4.53 252	1.75 243	2.92 252	2.10 256	1.52 240	11.18 263	36.94 268	3.71 253	2.06 256	1.82 256	2.47 252	1.99 254	18.72 261	1.98 250	1.88 250	1.74 253	4.75 254	1.91 255	2.11 237	2.29 247	2.70 249	3.98 245

WAO-6	1.99 231	2.09 231	1.24 230	2.53 231	2.08 234	2.68 231	2.63 232	1.44 234	1.93 243	1.37 246	1.15 228	3.11 227	4.32 238	2.51 235	1.45 248	1.18 243	1.76 243	1.09 240	2.63 211	1.34 239	1.34 237	1.26 244	2.43 237	1.33 242	2.19 238	1.97 238	1.94 235	2.72 235

TorneroNet-64	4.00 248	3.59 255	1.93 247	4.36 253	2.95 251	4.26 252	4.58 255	1.71 242	6.44 261	1.23 241	1.09 223	5.61 244	25.81 262	3.97 260	1.34 245	0.95 233	2.58 254	1.26 247	11.84 254	1.51 243	1.36 241	1.04 231	4.94 257	1.42 247	2.25 239	2.47 250	1.83 232	5.55 255

JetBlue	3.47 243	2.94 249	2.19 252	4.01 252	3.28 255	4.39 255	3.86 250	2.36 252	2.38 248	1.19 240	0.90 213	7.02 252	1.50 212	3.19 247	1.37 246	1.50 252	2.33 250	2.09 255	3.87 223	1.73 248	2.93 256	2.27 255	1.98 234	1.67 252	2.33 240	4.93 259	2.98 251	22.60 263

SAMSARA	1.12 204	0.61 191	0.85 215	0.70 182	0.65 192	0.66 185	0.66 190	1.25 224	0.98 213	0.77 212	0.70 188	0.93 177	2.06 224	0.59 203	1.05 226	0.80 224	0.77 207	0.75 218	1.62 194	0.77 210	1.27 235	1.40 248	0.42 184	0.78 215	2.33 240	2.27 246	2.28 239	2.31 224

STStereo	2.66 240	1.83 228	1.92 246	2.87 236	2.02 231	2.68 231	1.85 227	3.30 257	1.63 236	0.82 217	5.71 260	8.58 259	10.17 252	0.52 197	0.67 190	0.43 152	0.63 182	0.46 162	11.73 253	0.68 202	0.73 204	0.66 200	0.49 193	0.98 229	2.33 240	1.79 235	2.66 245	3.63 244

Dean	2.18 234	3.00 252	1.41 235	3.65 247	3.00 253	3.31 242	3.34 244	1.62 240	1.76 238	1.34 245	1.15 228	3.10 226	3.59 232	2.78 242	1.12 233	0.88 227	1.64 241	1.06 239	3.90 224	1.55 246	0.98 220	0.82 218	4.20 250	1.27 241	2.36 243	1.90 237	2.17 238	1.95 217

KSHMR	5.04 253	3.41 253	2.38 253	4.77 256	3.49 257	4.30 253	4.29 251	2.24 251	1.95 244	1.89 253	1.87 245	3.78 234	56.60 273	4.26 261	1.69 252	1.43 251	2.22 249	1.60 251	9.78 250	1.73 248	1.68 246	1.48 250	6.29 263	1.57 251	2.43 244	2.17 245	2.30 240	4.47 249

TorneroNet	5.35 255	3.54 254	2.08 251	3.85 249	3.06 254	4.35 254	4.55 253	1.78 244	5.81 259	1.30 243	1.48 238	6.10 248	59.26 274	3.90 259	1.29 241	0.98 235	2.50 253	1.23 246	15.91 259	1.53 245	1.34 237	1.07 236	5.16 258	1.38 245	2.49 245	2.34 249	2.12 237	4.10 246

LVE	2.29 237	2.69 241	1.56 238	4.79 257	2.63 249	3.26 241	3.58 249	1.30 226	1.38 228	1.61 251	1.27 230	2.94 223	3.52 231	2.79 243	1.07 230	0.88 227	1.50 236	1.09 240	6.15 237	1.42 241	1.24 233	1.14 238	3.90 245	1.43 248	2.52 246	1.66 232	2.05 236	2.34 225

SGM-ForestM	1.56 216	1.80 227	0.59 191	1.74 220	0.86 208	1.83 224	1.08 214	1.28 225	0.81 201	0.56 166	0.74 194	5.35 239	3.72 234	0.41 179	0.47 145	0.37 116	0.59 173	0.44 153	5.02 232	0.43 148	0.55 156	0.39 101	0.39 171	0.50 182	2.80 247	1.97 238	4.37 257	3.15 239

UNDER WATER-64	3.96 247	4.37 258	2.51 255	7.01 262	4.82 262	5.45 260	5.56 258	3.42 259	2.88 251	1.94 255	1.97 246	7.85 257	8.75 251	4.47 264	1.68 251	1.29 248	3.73 258	1.68 252	6.02 236	2.22 255	1.91 252	1.82 254	7.96 267	1.98 256	2.95 248	4.40 258	2.80 250	5.47 253

ELAS_RVC	1.92 228	1.47 222	1.24 230	2.08 222	1.53 226	3.37 247	1.51 225	1.46 236	1.11 216	0.91 222	2.26 249	6.93 251	6.00 244	0.61 208	0.85 214	0.63 207	1.07 224	0.81 224	2.14 207	0.85 216	1.19 231	1.19 240	0.81 217	1.04 232	3.02 249	2.05 240	2.69 248	2.88 236
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	3.87 246	4.07 257	2.45 254	6.40 261	4.68 261	5.32 259	5.36 257	3.27 255	3.11 253	1.70 252	1.81 244	7.54 255	10.28 253	4.28 262	1.61 250	1.24 246	3.62 257	1.58 250	6.48 240	2.35 257	1.91 252	1.64 252	7.43 266	2.14 257	3.08 250	3.53 254	2.66 245	4.95 252

MADNet++	4.30 249	2.97 251	3.19 258	2.44 228	3.80 258	2.62 229	3.22 243	3.36 258	4.11 258	3.55 262	3.66 256	5.40 240	4.86 241	3.12 246	2.43 258	4.06 262	3.95 259	3.22 259	6.34 239	4.44 260	7.73 264	13.41 265	2.00 235	3.91 261	3.19 251	7.99 260	3.68 255	3.33 242

MDST_ROB	1.62 218	1.46 221	0.53 179	2.47 229	0.96 215	1.72 223	0.73 198	0.72 190	0.54 176	0.59 182	0.42 116	1.08 183	11.90 254	0.28 139	0.49 151	0.37 116	0.51 141	0.36 95	0.72 133	0.41 135	0.54 152	0.36 92	0.38 165	0.47 179	3.20 252	1.82 236	8.20 261	2.54 234

ELAS	1.96 229	1.69 226	1.23 229	2.25 224	1.75 227	2.41 228	1.49 224	1.55 238	1.80 239	0.89 220	2.14 248	7.05 253	6.02 245	0.61 208	0.88 216	0.63 207	1.06 221	0.78 222	2.32 210	0.80 211	1.15 229	1.19 240	0.79 215	0.98 229	3.21 253	2.53 251	2.67 247	3.05 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.81 241	2.84 245	1.93 247	4.63 254	2.49 243	3.42 249	2.87 234	1.88 246	3.27 255	1.37 246	1.46 235	4.92 237	7.73 246	3.64 251	1.31 242	1.16 241	1.83 245	1.15 244	6.68 242	2.14 253	1.34 237	1.05 232	2.87 239	1.34 243	3.29 254	2.12 242	2.43 242	4.61 250

Venus	2.81 241	2.84 245	1.93 247	4.63 254	2.49 243	3.42 249	2.87 234	1.88 246	3.27 255	1.37 246	1.46 235	4.92 237	7.73 246	3.64 251	1.31 242	1.16 241	1.83 245	1.15 244	6.68 242	2.14 253	1.34 237	1.05 232	2.87 239	1.34 243	3.29 254	2.12 242	2.43 242	4.61 250

DPSimNet_ROB	5.25 254	2.91 247	3.05 257	2.71 234	2.70 250	2.74 233	3.01 240	3.28 256	3.44 257	2.70 261	24.36 270	5.90 247	13.71 258	2.93 245	2.87 259	4.00 261	3.18 256	2.34 257	22.47 262	3.37 259	4.40 260	3.75 261	2.59 238	2.84 260	3.39 256	3.00 253	3.30 253	6.87 256

HanzoNet	10.34 259	6.49 262	3.95 261	14.30 265	6.07 263	19.42 266	21.47 269	6.96 264	10.04 264	2.64 260	2.68 253	30.46 268	52.16 272	23.13 271	2.36 257	2.79 258	5.38 260	2.60 258	25.05 265	5.07 261	3.22 258	2.85 257	8.74 268	2.65 258	4.75 257	4.05 257	4.27 256	5.54 254

DeepPrunerF	0.55 160	0.29 82	0.30 108	0.37 120	0.86 208	0.30 84	0.37 139	0.42 58	0.34 138	0.34 28	0.53 156	0.34 41	0.22 70	0.31 151	0.38 107	0.40 134	0.42 75	0.34 79	0.56 107	0.36 114	0.41 82	0.33 78	0.27 136	0.26 111	4.90 258	0.50 114	0.38 52	0.46 79

MANE	4.47 250	1.62 225	3.30 259	2.34 226	1.90 230	2.28 227	1.66 226	2.83 254	3.11 253	0.83 218	1.12 226	7.77 256	8.15 249	0.56 201	0.79 205	0.87 226	0.82 212	13.62 264	5.80 235	0.59 190	0.94 218	0.60 188	0.48 190	0.91 225	7.29 259	9.34 261	14.90 265	26.25 266

JetRed	5.83 256	4.38 259	5.23 262	3.30 244	4.12 260	5.85 261	9.23 263	4.20 260	2.78 250	2.31 259	2.00 247	5.46 241	1.20 205	5.68 265	3.38 260	3.88 260	6.46 263	6.52 260	3.80 221	2.98 258	6.60 261	4.97 262	5.41 259	2.73 259	9.22 260	21.91 266	5.29 259	18.57 261

DGTPSM_ROB	10.91 260	5.63 260	16.64 266	3.95 250	7.34 264	4.92 257	7.44 259	4.30 261	11.23 265	4.12 263	8.40 261	4.53 235	13.14 255	3.85 257	12.94 264	13.80 265	6.33 261	15.35 265	7.08 244	11.58 264	8.21 265	20.96 267	5.52 260	10.97 265	11.26 261	29.88 269	12.66 262	32.49 267

DPSMNet_ROB	11.00 261	5.63 260	16.64 266	3.96 251	7.34 264	4.92 257	7.44 259	4.30 261	11.25 266	4.13 264	8.58 262	4.57 236	14.55 259	3.88 258	12.94 264	13.80 265	6.34 262	15.40 266	7.85 246	11.58 264	8.22 266	20.97 268	5.52 260	10.97 265	11.28 262	29.87 268	12.66 262	32.49 267

BEATNet-Init1	11.87 262	15.78 266	1.38 234	34.17 271	2.55 247	31.72 272	9.59 264	2.52 253	2.49 249	0.96 223	2.28 250	18.81 264	32.29 266	0.54 199	1.70 253	0.88 227	0.80 210	0.66 208	61.61 275	16.09 268	1.78 249	1.44 249	0.75 213	1.12 239	14.82 263	2.79 252	37.47 273	23.61 264

HaxPig	36.95 273	39.38 272	36.02 270	37.94 272	42.14 272	37.82 273	41.49 272	37.89 273	39.02 272	47.01 273	48.90 273	44.27 271	35.80 267	36.82 273	38.89 272	36.75 273	45.48 273	48.70 273	40.83 271	39.66 273	36.10 271	30.92 271	47.77 274	39.68 273	18.58 264	16.85 264	13.59 264	19.32 262

ASD4	12.52 264	6.67 263	12.84 265	5.48 259	3.87 259	6.84 263	5.02 256	5.91 263	7.15 262	6.66 265	16.95 265	6.35 250	8.66 250	6.71 266	11.33 263	10.11 264	10.26 264	13.13 263	11.97 255	7.84 263	30.87 270	17.58 266	4.78 255	6.32 263	21.54 265	31.43 270	26.84 269	35.02 269

LE_ROB	11.92 263	1.06 217	1.26 233	4.81 258	43.47 273	6.01 262	35.61 271	7.74 265	6.23 260	0.58 179	3.83 257	32.58 270	46.83 271	0.27 136	0.44 136	0.32 86	0.53 154	0.43 147	23.28 264	0.75 208	0.67 195	0.51 168	0.56 201	8.03 264	23.19 266	17.00 265	20.55 267	35.43 270

AVERAGE_ROB	39.07 274	42.10 273	39.04 271	43.37 273	44.15 274	43.08 274	43.88 273	43.21 274	40.00 273	47.62 274	48.04 272	44.84 272	39.97 269	43.46 275	38.33 271	36.44 272	46.53 274	49.04 274	41.84 272	40.32 274	39.63 272	34.70 272	46.76 273	39.74 274	24.66 267	16.71 263	19.73 266	17.80 260

PML	26.01 269	16.47 267	5.54 263	20.38 269	13.16 268	20.84 267	9.63 265	9.23 266	69.83 275	17.73 271	139.43 275	91.26 274	98.96 275	9.19 270	8.28 261	7.65 263	13.69 265	6.52 260	31.86 269	6.30 262	10.00 267	7.86 264	5.54 262	5.57 262	24.82 268	10.77 262	31.09 270	10.74 259

MEDIAN_ROB	40.90 275	43.34 274	39.72 272	44.06 274	45.29 275	43.61 275	44.70 274	43.97 275	40.60 274	50.37 275	51.53 274	46.75 273	40.36 270	41.80 274	40.48 273	38.16 274	48.55 275	51.45 275	44.21 274	42.99 275	40.94 273	34.86 273	48.85 275	41.17 275	25.23 269	24.02 267	21.83 268	25.36 265

DPSM_ROB	17.13 266	15.19 264	21.09 268	8.59 263	8.29 266	12.91 264	8.41 261	9.74 267	14.29 267	8.00 266	8.92 263	10.02 261	13.15 256	3.71 253	17.12 266	17.90 267	17.95 267	19.75 268	13.14 256	14.59 266	24.07 268	27.10 269	6.34 264	14.03 267	30.70 270	38.45 271	35.86 271	43.05 271

DPSM	17.13 266	15.19 264	21.09 268	8.59 263	8.29 266	12.91 264	8.41 261	9.74 267	14.29 267	8.00 266	8.92 263	10.02 261	13.15 256	3.71 253	17.12 266	17.90 267	17.95 267	19.75 268	13.14 256	14.59 266	24.07 268	27.10 269	6.34 264	14.03 267	30.70 270	38.45 271	35.86 271	43.05 271

CasAABBNet	34.41 271	30.51 269	42.45 273	17.22 266	16.57 269	25.84 268	16.81 266	19.09 269	28.74 269	16.65 270	18.06 268	20.17 265	26.39 263	7.50 267	34.38 268	35.87 269	36.10 272	39.70 270	26.18 266	29.35 272	48.14 274	54.75 276	12.73 271	28.31 272	61.71 272	77.35 273	71.94 274	86.51 273

MyStereo03	34.45 272	30.52 270	42.47 274	17.26 267	16.71 270	26.07 269	16.92 267	19.55 270	28.76 270	16.17 268	17.98 266	20.17 265	26.47 264	7.52 268	34.40 269	35.99 270	36.08 270	39.75 271	26.27 267	29.34 270	48.43 275	54.62 274	12.72 269	28.26 270	61.75 273	77.38 274	72.05 275	86.69 274

MyStereo02	33.84 270	30.52 270	42.47 274	17.26 267	0.00 1	26.07 269	16.92 267	19.55 270	28.76 270	16.17 268	17.98 266	20.17 265	26.47 264	7.52 268	34.40 269	35.99 270	36.08 270	39.75 271	26.27 267	29.34 270	48.43 275	54.62 274	12.72 269	28.26 270	61.75 273	77.38 274	72.05 275	86.69 274

XX-Stereo	8.90 258	0.24 44	0.17 33	0.40 133	0.21 56	0.44 141	0.17 71	0.55 146	0.23 62	0.52 130	0.45 127	0.58 133	0.16 31	0.20 80	0.40 114	0.47 167	0.49 126	0.37 106	0.63 122	0.38 124	0.48 125	0.38 100	0.14 52	0.20 62	229.91 275	0.56 134	0.60 140	0.99 178

FADE																1.28 247					7.36 263	7.22 263					4.68 258

Low-res two-view benchmark