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 Lap2	0.10 2	0.07 2	0.07 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	0.15 1	0.18 4	0.16 3	0.14 4	0.19 7	0.09 2	0.18 5	0.12 3	0.03 1	0.06 2	0.17 4	0.18 5	0.15 2	0.11 3

CroCo-Stereo	0.09 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	0.16 3	0.17 3	0.15 1	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.16 3	0.11 2	0.03 1	0.05 1	0.16 2	0.14 2	0.15 2	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
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 19	0.13 6	0.14 5	0.11 3	0.08 5	0.04 3	0.20 6	0.21 10	0.21 6	0.16 5	0.18 3	0.14 6	0.17 4	0.15 4	0.04 3	0.11 6	0.24 13	0.21 10	0.25 17	0.26 19

RAFT	0.13 4	0.08 3	0.09 3	0.11 6	0.05 3	0.15 16	0.04 2	0.18 10	0.10 5	0.10 3	0.13 4	0.13 6	0.08 5	0.04 3	0.16 3	0.16 1	0.18 4	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.15 4	0.04 3	0.08 3	0.23 12	0.21 10	0.24 14	0.22 12

StereoIM	0.19 11	0.14 6	0.13 10	0.08 5	0.07 6	0.09 3	0.07 6	0.17 9	0.12 7	0.26 17	0.15 9	0.28 18	0.10 8	0.06 6	0.22 12	0.25 18	0.32 23	0.26 28	0.33 26	0.15 8	0.31 21	0.20 13	0.07 5	0.13 10	0.29 28	0.31 40	0.31 23	0.36 48

AEACV	0.13 4	0.18 14	0.09 3	0.12 10	0.11 13	0.09 3	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 4	0.12 3	0.11 3	0.06 4	0.08 11	0.20 6	0.19 5	0.23 8	0.17 7	0.25 12	0.13 5	0.20 7	0.17 9	0.07 5	0.09 5	0.16 2	0.18 5	0.15 2	0.13 4

RAFT_CTSACE	0.22 20	0.16 9	0.13 10	0.11 6	0.11 13	0.20 34	0.14 41	0.27 19	0.15 13	0.48 98	0.14 5	0.33 33	0.25 79	0.12 24	0.23 14	0.23 13	0.30 18	0.20 9	0.27 16	0.14 6	0.31 21	0.37 72	0.07 5	0.14 14	0.26 23	0.25 19	0.32 25	0.21 11

RAFT+CT+SA	0.24 26	0.20 25	0.17 27	0.19 31	0.13 18	0.16 20	0.12 29	0.33 33	0.19 29	0.44 69	0.14 5	0.34 39	0.30 111	0.10 16	0.26 22	0.30 39	0.27 14	0.22 14	0.31 20	0.19 23	0.32 25	0.40 83	0.07 5	0.17 24	0.30 33	0.28 30	0.32 25	0.27 23

test_5	0.21 14	0.19 19	0.14 13	0.17 23	0.10 8	0.15 16	0.11 23	0.25 16	0.15 13	0.30 21	0.15 9	0.29 22	0.31 116	0.07 7	0.28 30	0.25 18	0.26 12	0.22 14	0.23 10	0.15 8	0.26 15	0.27 28	0.07 5	0.17 24	0.25 16	0.26 23	0.31 23	0.26 19

RAFT + AFF	0.18 8	0.18 14	0.12 8	0.16 21	0.10 8	0.14 14	0.10 18	0.25 16	0.15 13	0.33 24	0.16 12	0.31 27	0.11 10	0.07 7	0.20 6	0.20 6	0.33 24	0.16 5	0.31 20	0.17 17	0.32 25	0.17 9	0.07 5	0.12 8	0.21 6	0.19 7	0.15 2	0.13 4

ProNet	0.10 2	0.09 4	0.09 3	0.07 3	0.05 3	0.09 3	0.08 10	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 13	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.15 1	0.16 1	0.15 1	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.09 1	0.08 11	0.08 3	0.12 1	0.10 1	0.11 1	0.08 1

test croco	0.22 20	0.18 14	0.15 17	0.14 14	0.12 15	0.17 22	0.09 12	0.30 25	0.13 8	0.41 47	0.14 5	0.26 16	0.11 10	0.07 7	0.26 22	0.28 30	0.36 32	0.28 37	0.34 29	0.18 19	0.28 17	0.26 23	0.09 12	0.16 20	0.26 23	0.24 17	0.27 20	0.33 42

MIM_Stereo	0.23 22	0.18 14	0.18 35	0.20 39	0.15 21	0.20 34	0.11 23	0.28 21	0.13 8	0.43 62	0.21 24	0.31 27	0.11 10	0.12 24	0.24 19	0.31 45	0.36 32	0.27 32	0.34 29	0.22 39	0.37 44	0.30 34	0.09 12	0.17 24	0.25 16	0.21 10	0.32 25	0.23 15

anonymousdsp	0.18 8	0.17 12	0.14 13	0.12 10	0.10 8	0.13 9	0.09 12	0.24 14	0.13 8	0.28 20	0.18 14	0.24 13	0.08 5	0.11 21	0.23 14	0.25 18	0.24 10	0.20 9	0.31 20	0.16 12	0.35 34	0.26 23	0.09 12	0.11 6	0.21 6	0.14 2	0.24 14	0.16 6

TESTraft	0.26 31	0.21 31	0.16 22	0.15 17	0.16 26	0.14 14	0.13 37	0.28 21	0.26 83	0.42 55	0.19 20	0.28 18	0.30 111	0.07 7	0.31 36	0.33 64	0.35 30	0.24 20	0.30 19	0.19 23	0.36 39	0.49 110	0.09 12	0.18 36	0.35 50	0.33 47	0.35 36	0.31 33

iRaftStereo_RVC	0.19 11	0.15 7	0.12 8	0.11 6	0.10 8	0.13 9	0.06 5	0.26 18	0.11 6	0.27 18	0.25 34	0.24 13	0.11 10	0.09 15	0.20 6	0.21 10	0.30 18	0.22 14	0.26 15	0.16 12	0.31 21	0.29 32	0.09 12	0.12 8	0.22 10	0.20 8	0.28 21	0.19 8

test_4	0.26 31	0.19 19	0.17 27	0.14 14	0.15 21	0.11 6	0.07 6	0.37 41	0.20 40	0.53 135	0.21 24	0.35 44	0.16 28	0.15 35	0.26 22	0.30 39	0.36 32	0.25 22	0.32 24	0.22 39	0.38 51	0.35 57	0.10 17	0.18 36	0.33 43	0.32 42	0.35 36	0.36 48

raft+_RVC	0.26 31	0.23 36	0.18 35	0.19 31	0.18 39	0.18 24	0.13 37	0.38 51	0.19 29	0.46 85	0.30 55	0.34 39	0.16 28	0.13 27	0.31 36	0.29 34	0.34 27	0.27 32	0.39 41	0.20 28	0.37 44	0.32 39	0.10 17	0.15 17	0.32 39	0.28 30	0.36 41	0.31 33

AFF-stereo	0.23 22	0.23 36	0.20 49	0.15 17	0.13 18	0.22 41	0.09 12	0.37 41	0.19 29	0.42 55	0.21 24	0.31 27	0.12 15	0.08 11	0.26 22	0.25 18	0.28 16	0.19 8	0.36 34	0.16 12	0.30 19	0.22 17	0.10 17	0.13 10	0.29 28	0.28 30	0.32 25	0.24 16

MIF-Stereo (partial)	0.21 14	0.17 12	0.15 17	0.13 13	0.12 15	0.16 20	0.08 10	0.28 21	0.19 29	0.30 21	0.18 14	0.22 12	0.12 15	0.11 21	0.27 27	0.28 30	0.36 32	0.28 37	0.31 20	0.18 19	0.32 25	0.25 22	0.11 20	0.17 24	0.29 28	0.23 15	0.28 21	0.27 23

MIF-Stereo	0.21 14	0.15 7	0.11 7	0.12 10	0.09 7	0.13 9	0.07 6	0.22 12	0.15 13	0.37 33	0.19 20	0.29 22	0.17 34	0.13 27	0.26 22	0.25 18	0.35 30	0.27 32	0.39 41	0.19 23	0.31 21	0.20 13	0.11 20	0.15 17	0.27 26	0.35 52	0.22 8	0.27 23

4D-IteraStereo	0.30 41	0.20 25	0.20 49	0.25 62	0.16 26	0.18 24	0.11 23	0.46 74	0.24 64	0.53 135	0.27 48	0.42 60	0.17 34	0.13 27	0.32 40	0.33 64	0.41 61	0.34 76	0.43 64	0.27 64	0.46 107	0.51 120	0.11 20	0.17 24	0.31 36	0.32 42	0.40 54	0.29 27

SA	0.31 49	0.28 69	0.18 35	0.18 28	0.17 29	0.24 52	0.10 18	0.47 83	0.26 83	0.54 141	0.20 22	0.46 77	0.14 21	0.12 24	0.39 68	0.31 45	0.41 61	0.31 59	0.41 55	0.24 48	0.38 51	0.43 92	0.11 20	0.22 68	0.41 68	0.40 80	0.50 95	0.37 51

test_3	0.36 77	0.25 47	0.22 59	0.25 62	0.25 76	0.24 52	0.15 54	0.51 115	0.24 64	0.54 141	0.25 34	0.67 155	0.29 110	0.17 44	0.50 94	0.34 84	0.45 94	0.34 76	0.88 152	0.33 98	0.44 96	0.64 164	0.11 20	0.24 79	0.39 61	0.37 64	0.42 66	0.37 51

ARAFT	0.25 28	0.20 25	0.16 22	0.20 39	0.16 26	0.20 34	0.10 18	0.32 28	0.19 29	0.45 72	0.24 33	0.34 39	0.13 19	0.10 16	0.24 19	0.27 29	0.41 61	0.34 76	0.35 33	0.17 17	0.36 39	0.26 23	0.11 20	0.14 14	0.31 36	0.25 19	0.33 30	0.30 30

delet	0.18 8	0.16 9	0.16 22	0.20 39	0.14 20	0.19 31	0.12 29	0.16 6	0.14 11	0.19 10	0.18 14	0.20 10	0.12 15	0.16 39	0.21 10	0.20 6	0.23 8	0.20 9	0.18 3	0.18 19	0.22 10	0.16 6	0.11 20	0.13 10	0.21 6	0.20 8	0.18 6	0.22 12

TDLM	0.17 7	0.19 19	0.14 13	0.16 21	0.18 39	0.15 16	0.12 29	0.16 6	0.15 13	0.12 4	0.29 52	0.17 8	0.16 28	0.11 21	0.18 5	0.20 6	0.21 6	0.20 9	0.18 3	0.15 8	0.20 7	0.16 6	0.11 20	0.16 20	0.18 5	0.17 4	0.18 6	0.20 10

LL-Strereo2	0.25 28	0.18 14	0.14 13	0.17 23	0.15 21	0.13 9	0.09 12	0.36 38	0.21 44	0.51 120	0.18 14	0.34 39	0.17 34	0.10 16	0.28 30	0.32 56	0.39 48	0.27 32	0.45 67	0.23 44	0.34 32	0.26 23	0.12 28	0.15 17	0.25 16	0.28 30	0.33 30	0.26 19

TestStereo1	0.27 35	0.24 39	0.15 17	0.17 23	0.17 29	0.18 24	0.13 37	0.32 28	0.24 64	0.43 62	0.18 14	0.28 18	0.35 128	0.08 11	0.33 42	0.31 45	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 44	0.51 120	0.12 28	0.18 36	0.35 50	0.34 50	0.40 54	0.32 40

raft_robust	0.36 77	0.28 69	0.20 49	0.30 86	0.22 60	0.23 49	0.17 66	0.52 128	0.29 110	0.64 194	0.25 34	0.49 89	0.26 89	0.18 54	0.34 46	0.35 91	0.44 86	0.35 83	0.53 92	0.28 68	0.46 107	0.51 120	0.12 28	0.22 68	0.46 95	0.66 143	0.50 95	0.46 79

SA-5K	0.27 35	0.24 39	0.15 17	0.17 23	0.17 29	0.18 24	0.13 37	0.32 28	0.24 64	0.43 62	0.18 14	0.28 18	0.35 128	0.08 11	0.33 42	0.31 45	0.36 32	0.25 22	0.33 26	0.20 28	0.37 44	0.51 120	0.12 28	0.18 36	0.35 50	0.34 50	0.40 54	0.32 40

GMOStereo	0.31 49	0.24 39	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 41	0.14 41	0.46 74	0.25 73	0.56 165	0.25 34	0.43 62	0.27 93	0.16 39	0.29 32	0.33 64	0.40 54	0.29 46	0.45 67	0.25 52	0.42 77	0.52 125	0.12 28	0.17 24	0.44 85	0.38 68	0.49 84	0.31 33

error version	0.31 49	0.24 39	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 41	0.14 41	0.46 74	0.25 73	0.56 165	0.25 34	0.43 62	0.27 93	0.16 39	0.29 32	0.33 64	0.40 54	0.29 46	0.45 67	0.25 52	0.42 77	0.52 125	0.12 28	0.17 24	0.44 85	0.38 68	0.49 84	0.31 33

test-v	0.31 49	0.24 39	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 41	0.14 41	0.46 74	0.25 73	0.56 165	0.25 34	0.43 62	0.27 93	0.16 39	0.29 32	0.33 64	0.40 54	0.29 46	0.45 67	0.25 52	0.42 77	0.52 125	0.12 28	0.17 24	0.44 85	0.38 68	0.49 84	0.31 33

test-3	0.35 71	0.25 47	0.21 55	0.25 62	0.25 76	0.25 59	0.16 59	0.49 97	0.22 53	0.51 120	0.25 34	0.64 149	0.25 79	0.17 44	0.50 94	0.33 64	0.45 94	0.31 59	0.86 145	0.31 87	0.42 77	0.58 150	0.12 28	0.21 61	0.33 43	0.27 27	0.41 59	0.38 53

test_1	0.35 71	0.25 47	0.21 55	0.25 62	0.25 76	0.25 59	0.16 59	0.49 97	0.22 53	0.51 120	0.25 34	0.64 149	0.25 79	0.17 44	0.50 94	0.33 64	0.45 94	0.31 59	0.87 149	0.31 87	0.42 77	0.58 150	0.12 28	0.21 61	0.33 43	0.27 27	0.41 59	0.38 53

test-2	0.31 49	0.24 39	0.17 27	0.19 31	0.18 39	0.22 41	0.14 41	0.46 74	0.25 73	0.56 165	0.25 34	0.43 62	0.27 93	0.16 39	0.29 32	0.33 64	0.40 54	0.29 46	0.45 67	0.25 52	0.42 77	0.52 125	0.12 28	0.17 24	0.44 85	0.38 68	0.49 84	0.31 33

rafts_anoy	0.31 49	0.31 89	0.24 77	0.22 47	0.24 72	0.24 52	0.15 54	0.44 62	0.18 23	0.44 69	0.39 88	0.40 57	0.16 28	0.14 30	0.41 74	0.34 84	0.41 61	0.37 100	0.42 60	0.26 57	0.39 57	0.36 65	0.12 28	0.21 61	0.41 68	0.32 42	0.36 41	0.40 61

anonymousdsp2	0.27 35	0.28 69	0.19 43	0.19 31	0.17 29	0.21 40	0.14 41	0.37 41	0.19 29	0.38 40	0.27 48	0.36 48	0.17 34	0.14 30	0.27 27	0.29 34	0.36 32	0.25 22	0.56 103	0.22 39	0.38 51	0.40 83	0.13 39	0.18 36	0.32 39	0.25 19	0.39 51	0.31 33

IPLG	0.32 57	0.28 69	0.25 85	0.22 47	0.20 51	0.25 59	0.15 54	0.44 62	0.19 29	0.45 72	0.31 60	0.46 77	0.19 47	0.23 105	0.37 64	0.32 56	0.44 86	0.36 91	0.41 55	0.29 76	0.35 34	0.52 125	0.13 39	0.22 68	0.37 55	0.45 94	0.38 50	0.36 48

IPLGR_C	0.30 41	0.26 58	0.18 35	0.22 47	0.17 29	0.25 59	0.14 41	0.50 106	0.18 23	0.46 85	0.39 88	0.45 71	0.26 89	0.26 129	0.34 46	0.33 64	0.43 78	0.30 54	0.40 45	0.29 76	0.41 66	0.32 39	0.13 39	0.18 36	0.34 47	0.26 23	0.33 30	0.30 30

AASNet	0.21 14	0.23 36	0.16 22	0.21 44	0.18 39	0.24 52	0.18 73	0.24 14	0.15 13	0.22 13	0.27 48	0.21 11	0.14 21	0.17 44	0.23 14	0.23 13	0.28 16	0.23 18	0.25 12	0.20 28	0.23 11	0.22 17	0.13 39	0.17 24	0.24 13	0.22 14	0.22 8	0.19 8

ACRE	0.30 41	0.26 58	0.17 27	0.22 47	0.17 29	0.25 59	0.14 41	0.50 106	0.17 19	0.46 85	0.39 88	0.45 71	0.25 79	0.26 129	0.35 56	0.33 64	0.43 78	0.30 54	0.40 45	0.29 76	0.41 66	0.32 39	0.13 39	0.18 36	0.33 43	0.26 23	0.33 30	0.30 30

TRStereo	0.51 143	0.48 165	0.79 209	0.38 121	0.25 76	0.80 193	0.37 135	0.50 106	0.24 64	0.51 120	0.33 65	0.68 156	0.14 21	0.20 77	0.45 84	0.48 154	0.48 116	0.36 91	0.57 105	0.37 112	0.51 129	0.55 141	0.13 39	0.20 57	0.59 145	1.39 215	1.22 211	0.78 154

CREStereo++_RVC	0.33 59	0.25 47	0.19 43	0.23 56	0.26 83	0.22 41	0.16 59	0.45 68	0.27 93	0.48 98	0.29 52	0.48 86	0.45 161	0.19 66	0.40 71	0.32 56	0.47 111	0.25 22	0.39 41	0.23 44	0.42 77	0.34 53	0.13 39	0.25 90	0.41 68	0.39 76	0.52 112	0.51 96
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
RAFT-Stereo + iAFF	0.26 31	0.25 47	0.23 67	0.17 23	0.15 21	0.19 31	0.10 18	0.47 83	0.20 40	0.43 62	0.23 30	0.40 57	0.13 19	0.10 16	0.35 56	0.26 25	0.33 24	0.21 13	0.40 45	0.19 23	0.35 34	0.28 29	0.13 39	0.18 36	0.38 58	0.28 30	0.34 35	0.33 42

MMNet	0.21 14	0.20 25	0.17 27	0.21 44	0.17 29	0.20 34	0.14 41	0.23 13	0.17 19	0.19 10	0.21 24	0.27 17	0.12 15	0.22 96	0.23 14	0.23 13	0.27 14	0.24 20	0.29 18	0.19 23	0.24 12	0.17 9	0.13 39	0.16 20	0.25 16	0.24 17	0.23 10	0.25 17

AE-Stereo	0.40 90	0.32 99	0.25 85	0.34 102	0.26 83	0.29 80	0.17 66	0.49 97	0.25 73	0.55 157	0.22 28	0.69 159	0.23 71	0.19 66	0.51 98	0.39 113	0.52 143	0.41 134	0.62 117	0.38 118	0.51 129	0.61 158	0.14 48	0.33 137	0.54 124	0.45 94	0.55 122	0.47 84

Sa-1000	0.33 59	0.29 77	0.18 35	0.20 39	0.20 51	0.23 49	0.11 23	0.48 91	0.28 104	0.55 157	0.26 45	0.46 77	0.17 34	0.19 66	0.44 82	0.33 64	0.45 94	0.33 71	0.52 88	0.23 44	0.42 77	0.48 108	0.14 48	0.21 61	0.43 81	0.42 86	0.51 101	0.40 61

CIPLG	0.30 41	0.26 58	0.18 35	0.22 47	0.17 29	0.25 59	0.14 41	0.50 106	0.17 19	0.46 85	0.39 88	0.45 71	0.25 79	0.26 129	0.34 46	0.32 56	0.43 78	0.30 54	0.41 55	0.29 76	0.41 66	0.32 39	0.14 48	0.18 36	0.34 47	0.26 23	0.33 30	0.29 27

MIPNet	0.37 82	0.32 99	0.24 77	0.26 70	0.23 65	0.27 72	0.16 59	0.50 106	0.20 40	0.45 72	0.36 77	0.53 105	0.31 116	0.23 105	0.44 82	0.36 96	0.47 111	0.37 100	0.52 88	0.37 112	0.37 44	0.54 133	0.14 48	0.20 57	0.50 107	0.72 154	0.43 71	0.51 96

IPLGR	0.40 90	0.41 143	0.27 95	0.35 111	0.32 119	0.28 77	0.18 73	0.50 106	0.27 93	0.48 98	0.49 129	0.52 100	0.25 79	0.22 96	0.54 109	0.33 64	0.42 72	0.39 122	0.64 118	0.39 121	0.41 66	0.54 133	0.14 48	0.23 73	0.50 107	0.68 148	0.49 84	0.46 79

RALCasStereoNet	0.31 49	0.31 89	0.23 67	0.28 78	0.23 65	0.23 49	0.16 59	0.45 68	0.19 29	0.48 98	0.29 52	0.45 71	0.19 47	0.14 30	0.40 71	0.34 84	0.44 86	0.38 110	0.40 45	0.27 64	0.42 77	0.33 48	0.14 48	0.22 68	0.41 68	0.33 47	0.36 41	0.39 57

EAI-Stereo	0.47 125	0.31 89	0.23 67	0.36 115	0.32 119	0.44 138	0.40 142	0.56 150	0.29 110	0.51 120	0.50 134	0.58 130	0.19 47	0.20 77	0.83 166	0.59 190	0.50 131	0.37 100	1.06 171	0.49 166	0.49 118	0.57 147	0.14 48	0.24 79	0.59 145	0.62 135	0.67 152	0.69 143

CVANet_RVC	0.23 22	0.30 83	0.22 59	0.30 86	0.22 60	0.26 67	0.16 59	0.28 21	0.18 23	0.24 15	0.43 112	0.24 13	0.21 57	0.14 30	0.22 12	0.24 16	0.26 12	0.25 22	0.24 11	0.18 19	0.26 15	0.20 13	0.14 48	0.18 36	0.25 16	0.21 10	0.23 10	0.26 19

IGEV_Zeroshot_test	0.52 147	0.33 108	0.83 210	0.76 187	0.37 135	0.39 119	0.46 155	0.58 160	0.28 104	0.54 141	0.80 199	0.61 143	0.19 47	0.22 96	0.42 76	0.57 183	0.50 131	0.35 83	0.92 155	0.45 150	0.59 157	0.60 154	0.15 56	0.25 90	0.82 190	0.67 145	0.69 153	0.75 149

DLNR_Zeroshot_test	15.24 261	56.59 273	0.74 206	77.76 273	0.28 99	0.40 124	71.39 273	0.56 150	0.23 60	0.54 141	0.35 72	0.59 133	0.18 45	4.34 262	79.08 272	81.53 273	15.25 263	11.51 261	5.30 229	0.36 109	0.78 198	0.74 185	0.15 56	0.31 122	0.60 148	0.51 110	0.69 153	0.63 135

LoS_RVC	0.30 41	0.25 47	0.23 67	0.15 17	0.19 48	0.18 24	0.12 29	0.37 41	0.22 53	0.42 55	0.41 100	0.33 33	0.21 57	0.18 54	0.35 56	0.29 34	0.34 27	0.28 37	0.45 67	0.21 35	0.44 96	0.37 72	0.15 56	0.24 79	0.49 101	0.35 52	0.42 66	0.46 79

tt_ll	0.30 41	0.25 47	0.23 67	0.15 17	0.19 48	0.18 24	0.12 29	0.37 41	0.22 53	0.42 55	0.41 100	0.33 33	0.21 57	0.18 54	0.35 56	0.29 34	0.34 27	0.28 37	0.45 67	0.21 35	0.44 96	0.37 72	0.15 56	0.24 79	0.49 101	0.35 52	0.42 66	0.46 79

EGLCR-Stereo	0.34 67	0.28 69	0.20 49	0.24 58	0.26 83	0.33 93	0.11 23	0.48 91	0.21 44	0.49 106	0.22 28	0.49 89	0.15 25	0.17 44	0.27 27	0.31 45	0.46 104	0.31 59	0.46 75	0.26 57	0.49 118	0.56 143	0.15 56	0.19 49	0.39 61	0.36 58	0.75 170	0.57 119

AnonymousM	0.42 104	0.19 19	0.15 17	0.18 28	0.18 39	0.15 16	0.11 23	0.42 57	0.18 23	0.47 93	0.31 60	0.35 44	0.11 10	0.15 35	0.36 60	0.33 64	0.45 94	0.28 37	0.40 45	0.20 28	0.45 103	0.32 39	0.15 56	0.17 24	0.24 13	0.36 58	0.53 115	4.19 245

cross-raft	0.44 114	0.32 99	0.24 77	0.33 98	0.26 83	0.32 89	0.19 80	0.54 138	0.27 93	0.55 157	0.50 134	0.59 133	0.21 57	0.20 77	0.45 84	0.56 181	0.51 140	0.37 100	1.07 173	0.45 150	0.58 153	0.74 185	0.15 56	0.26 98	0.58 142	0.53 114	0.60 135	0.59 123

s12784h	0.41 94	0.36 115	0.27 95	0.46 147	0.30 110	0.26 67	0.19 80	0.49 97	0.23 60	0.51 120	0.35 72	0.63 146	0.35 128	0.21 88	0.34 46	0.30 39	0.49 122	0.29 46	0.53 92	0.24 48	0.52 135	0.35 57	0.15 56	0.24 79	0.54 124	0.72 154	0.73 165	1.10 181

raftrobust	0.32 57	0.25 47	0.22 59	0.22 47	0.21 53	0.19 31	0.14 41	0.49 97	0.18 23	0.54 141	0.35 72	0.44 67	0.19 47	0.17 44	0.45 84	0.36 96	0.42 72	0.32 69	0.44 65	0.30 84	0.42 77	0.38 77	0.15 56	0.18 36	0.43 81	0.37 64	0.39 51	0.39 57

RALAANet	0.30 41	0.31 89	0.25 85	0.22 47	0.22 60	0.24 52	0.17 66	0.38 51	0.20 40	0.33 24	0.38 85	0.35 44	0.18 45	0.15 35	0.41 74	0.31 45	0.38 44	0.38 110	0.49 81	0.29 76	0.38 51	0.36 65	0.15 56	0.21 61	0.36 53	0.30 38	0.35 36	0.35 47

XX-Stereo	8.91 255	0.25 47	0.19 43	0.40 131	0.21 53	0.44 138	0.17 66	0.55 144	0.23 60	0.52 128	0.47 124	0.59 133	0.17 34	0.20 77	0.62 136	0.56 181	0.49 122	0.37 100	0.66 126	0.39 121	0.48 116	0.45 99	0.15 56	0.21 61	229.66 272	0.55 121	0.60 135	0.96 172

CREStereo	0.33 59	0.27 65	0.23 67	0.26 70	0.21 53	0.22 41	0.12 29	0.49 97	0.21 44	0.50 110	0.26 45	0.54 107	0.24 75	0.20 77	0.34 46	0.35 91	0.49 122	0.26 28	0.42 60	0.23 44	0.46 107	0.33 48	0.15 56	0.22 68	0.41 68	0.42 86	0.49 84	0.53 104
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
RASNet	0.33 59	0.33 108	0.31 110	0.27 74	0.24 72	0.27 72	0.21 85	0.46 74	0.27 93	0.41 47	0.33 65	0.40 57	0.26 89	0.20 77	0.31 36	0.30 39	0.39 48	0.31 59	0.36 34	0.22 39	0.41 66	0.33 48	0.15 56	0.32 131	0.34 47	0.40 80	0.50 95	0.52 100

MSKI-zero shot	0.48 132	0.28 69	0.22 59	0.31 89	0.27 91	0.33 93	0.24 102	0.55 144	0.24 64	0.53 135	0.51 138	0.55 110	0.22 63	0.19 66	0.58 124	0.52 167	0.51 140	0.37 100	1.37 187	0.43 138	0.54 144	0.69 176	0.16 69	0.26 98	0.51 114	1.09 201	0.80 173	0.76 151

CASnet	0.31 49	0.27 65	0.19 43	0.22 47	0.21 53	0.27 72	0.12 29	0.48 91	0.24 64	0.54 141	0.35 72	0.55 110	0.23 71	0.19 66	0.45 84	0.26 25	0.37 42	0.23 18	0.55 99	0.21 35	0.43 90	0.34 53	0.16 69	0.19 49	0.31 36	0.29 35	0.40 54	0.41 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.47 125	0.31 89	0.23 67	0.38 121	0.26 83	0.35 108	0.22 88	0.53 136	0.25 73	0.53 135	0.60 169	0.55 110	0.22 63	0.20 77	0.49 93	0.62 196	0.51 140	0.37 100	1.08 175	0.49 166	0.58 153	0.62 161	0.16 69	0.24 79	0.57 139	1.00 191	0.62 141	0.64 137

CAS	0.28 38	0.22 33	0.18 35	0.21 44	0.17 29	0.18 24	0.10 18	0.33 33	0.21 44	0.33 24	0.40 96	0.29 22	0.19 47	0.18 54	0.31 36	0.28 30	0.38 44	0.26 28	0.39 41	0.20 28	0.30 19	0.32 39	0.16 69	0.18 36	0.37 55	0.35 52	0.41 59	0.54 108

iRaft-Stereo_20w	0.57 156	0.33 108	0.85 211	0.84 195	0.33 124	0.48 149	0.31 125	0.55 144	0.30 114	0.55 157	0.73 190	0.60 140	0.15 25	0.22 96	0.70 153	0.45 145	0.50 131	0.33 71	0.93 158	0.45 150	0.50 124	0.44 95	0.16 69	0.19 49	0.75 183	1.38 213	1.06 199	1.18 184

PMTNet	0.35 71	0.28 69	0.22 59	0.26 70	0.23 65	0.20 34	0.19 80	0.45 68	0.21 44	0.50 110	0.25 34	0.52 100	0.16 28	0.18 54	0.57 118	0.35 91	0.47 111	0.28 37	0.55 99	0.26 57	0.47 115	0.30 34	0.16 69	0.16 20	0.49 101	0.47 100	0.49 84	0.66 138

AANet_RVC	0.21 14	0.19 19	0.18 35	0.14 14	0.17 29	0.12 8	0.12 29	0.18 10	0.19 29	0.15 9	0.20 22	0.18 9	0.15 25	0.14 30	0.38 65	0.25 18	0.24 10	0.26 28	0.22 8	0.22 39	0.20 7	0.21 16	0.16 69	0.17 24	0.26 23	0.25 19	0.26 18	0.33 42

HITNet	0.29 39	0.27 65	0.21 55	0.22 47	0.21 53	0.22 41	0.15 54	0.40 54	0.22 53	0.50 110	0.34 69	0.44 67	0.22 63	0.17 44	0.34 46	0.24 16	0.33 24	0.31 59	0.32 24	0.20 28	0.33 29	0.32 39	0.16 69	0.19 49	0.32 39	0.29 35	0.45 75	0.44 73
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
EKT-Stereo	0.50 139	0.39 136	0.30 103	0.50 156	0.34 128	0.50 152	0.52 169	0.51 115	0.24 64	0.50 110	0.51 138	0.57 123	0.25 79	0.22 96	0.77 161	0.55 178	0.55 161	0.52 180	0.92 155	0.41 128	0.67 178	0.72 182	0.17 77	0.26 98	0.73 177	0.76 160	0.64 147	0.55 111

Any-RAFT	0.46 123	0.27 65	0.53 177	0.38 121	0.29 106	0.32 89	0.22 88	0.49 97	0.26 83	0.48 98	0.54 152	0.57 123	0.20 54	0.20 77	0.58 124	0.40 121	0.49 122	0.34 76	0.86 145	0.34 104	0.54 144	0.54 133	0.17 77	0.24 79	0.72 174	1.00 191	0.51 101	0.87 168

HH	0.47 125	0.22 33	0.57 181	0.34 102	0.27 91	0.40 124	0.29 114	0.52 128	0.27 93	0.54 141	0.30 55	0.58 130	0.17 34	0.23 105	0.45 84	0.61 193	0.49 122	0.40 127	0.99 164	0.44 144	0.68 181	0.61 158	0.17 77	0.27 108	0.50 107	0.87 176	0.65 149	0.81 156

HanStereo	0.47 125	0.22 33	0.57 181	0.34 102	0.27 91	0.40 124	0.29 114	0.52 128	0.27 93	0.54 141	0.30 55	0.58 130	0.17 34	0.23 105	0.45 84	0.61 193	0.49 122	0.40 127	0.99 164	0.44 144	0.68 181	0.61 158	0.17 77	0.27 108	0.50 107	0.87 176	0.65 149	0.81 156

LoS	0.42 104	0.33 108	0.22 59	0.29 82	0.31 115	0.27 72	0.16 59	1.19 220	0.22 53	0.76 210	0.70 183	0.57 123	0.28 102	0.20 77	0.33 42	0.41 123	0.46 104	0.29 46	0.53 92	0.28 68	0.52 135	0.43 92	0.17 77	0.19 49	0.60 148	0.48 101	0.49 84	0.58 122

dd	0.39 88	0.40 141	0.22 59	0.82 193	0.26 83	0.54 165	0.25 105	0.47 83	0.19 29	0.47 93	0.26 45	0.66 154	0.22 63	0.20 77	0.43 80	0.37 103	0.59 172	0.30 54	0.77 136	0.28 68	0.41 66	0.36 65	0.17 77	0.24 79	0.46 95	0.36 58	0.51 101	0.39 57

test-1	0.48 132	0.24 39	0.23 67	0.28 78	0.31 115	0.51 157	0.29 114	0.58 160	0.32 123	0.55 157	0.41 100	0.59 133	0.33 120	0.21 88	0.60 129	0.46 150	0.50 131	0.41 134	1.07 173	0.40 125	0.52 135	0.87 204	0.17 77	0.33 137	0.63 158	0.67 145	0.58 129	0.86 167

HCRNet	0.25 28	0.30 83	0.16 22	0.34 102	0.15 21	0.25 59	0.15 54	0.30 25	0.14 11	0.69 203	0.33 65	0.39 52	0.14 21	0.17 44	0.21 10	0.21 10	0.30 18	0.22 14	0.34 29	0.16 12	0.24 12	0.18 12	0.17 77	0.13 10	0.22 10	0.29 35	0.24 14	0.22 12

MSMDNet	0.44 114	0.32 99	0.23 67	0.27 74	0.27 91	0.37 114	0.23 96	0.51 115	0.25 73	0.52 128	0.52 144	0.54 107	0.22 63	0.21 88	0.47 91	0.63 199	0.52 143	0.38 110	1.05 170	0.61 189	0.57 150	0.64 164	0.17 77	0.24 79	0.55 131	0.45 94	0.59 132	0.62 133

GANet	0.23 22	0.20 25	0.21 55	0.23 56	0.23 65	0.25 59	0.20 84	0.32 28	0.18 23	0.25 16	0.25 34	0.30 26	0.16 28	0.15 35	0.24 19	0.25 18	0.30 18	0.32 69	0.25 12	0.16 12	0.25 14	0.22 17	0.17 77	0.18 36	0.25 16	0.23 15	0.26 18	0.25 17

PDISCO_ROB	0.35 71	0.31 89	0.32 117	0.28 78	0.24 72	0.30 82	0.22 88	0.37 41	0.25 73	0.27 18	0.34 69	0.33 33	0.24 75	0.18 54	0.43 80	0.41 123	0.41 61	0.52 180	0.36 34	0.33 98	0.46 107	0.49 110	0.17 77	0.26 98	0.44 85	0.44 91	0.62 141	0.48 88

MyStereo04	0.45 120	0.39 136	0.41 148	0.34 102	0.31 115	0.27 72	0.23 96	0.51 115	0.38 144	0.50 110	0.37 83	0.56 116	0.28 102	0.17 44	0.55 112	0.41 123	0.44 86	0.40 127	1.14 179	0.41 128	0.51 129	0.50 118	0.18 88	0.32 131	0.56 135	0.88 178	0.65 149	0.50 91

iinet-f	0.36 77	0.26 58	0.25 85	0.24 58	0.18 39	0.35 108	0.17 66	0.33 33	0.21 44	0.42 55	0.72 187	0.44 67	0.36 133	0.19 66	0.53 106	0.36 96	0.43 78	0.28 37	0.89 153	0.35 106	0.42 77	0.41 88	0.18 88	0.19 49	0.41 68	0.30 38	0.47 78	0.41 66

CES	0.34 67	0.20 25	0.20 49	0.19 31	0.21 53	0.20 34	0.09 12	0.84 200	0.19 29	0.42 55	0.57 160	0.49 89	0.17 34	0.20 77	0.34 46	0.38 109	0.47 111	0.28 37	0.42 60	0.25 52	0.68 181	0.37 72	0.18 88	0.19 49	0.45 91	0.32 42	0.43 71	0.50 91

anonymity	1.03 195	0.26 58	0.65 197	0.38 121	0.29 106	0.36 111	0.21 85	0.56 150	0.27 93	0.53 135	15.55 264	0.52 100	0.22 63	0.21 88	0.42 76	0.50 160	0.49 122	0.33 71	0.84 142	0.46 157	0.49 118	0.54 133	0.18 88	0.23 73	0.71 171	0.98 189	0.58 129	0.96 172

GLC_STEREO	0.37 82	0.32 99	0.30 103	0.32 93	0.28 99	0.31 86	0.24 102	0.49 97	0.22 53	0.54 141	0.44 116	0.49 89	0.22 63	0.22 96	0.33 42	0.33 64	0.55 161	0.34 76	0.49 81	0.31 87	0.60 160	0.50 118	0.18 88	0.25 90	0.40 66	0.31 40	0.57 127	0.41 66

GMStereo	0.34 67	0.32 99	0.20 49	0.27 74	0.25 76	0.32 89	0.25 105	0.48 91	0.25 73	0.37 33	0.31 60	0.55 110	0.28 102	0.19 66	0.36 60	0.33 64	0.46 104	0.29 46	0.58 109	0.32 93	0.40 63	0.28 29	0.18 88	0.23 73	0.41 68	0.36 58	0.48 82	0.34 46
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.29 39	0.25 47	0.26 91	0.26 70	0.23 65	0.30 82	0.22 88	0.35 36	0.26 83	0.35 30	0.32 63	0.33 33	0.21 57	0.24 114	0.34 46	0.30 39	0.37 42	0.31 59	0.38 38	0.24 48	0.28 17	0.28 29	0.18 88	0.21 61	0.30 33	0.32 42	0.32 25	0.29 27

HGLStereo	0.33 59	0.32 99	0.26 91	0.27 74	0.28 99	0.29 80	0.18 73	0.39 53	0.23 60	0.40 46	0.58 162	0.34 39	0.19 47	0.24 114	0.34 46	0.36 96	0.45 94	0.39 122	0.42 60	0.29 76	0.41 66	0.36 65	0.18 88	0.26 98	0.42 79	0.41 85	0.37 46	0.33 42

R-Stereo Train	0.42 104	0.29 77	0.30 103	0.34 102	0.28 99	0.38 115	0.14 41	0.50 106	0.26 83	0.54 141	0.44 116	0.56 116	0.27 93	0.21 88	0.55 112	0.45 145	0.52 143	0.38 110	0.71 129	0.37 112	0.53 140	0.62 161	0.18 88	0.29 118	0.56 135	0.63 136	0.46 76	0.61 127

RAFT-Stereo	0.42 104	0.29 77	0.30 103	0.34 102	0.28 99	0.38 115	0.14 41	0.50 106	0.26 83	0.54 141	0.44 116	0.56 116	0.27 93	0.21 88	0.55 112	0.45 145	0.52 143	0.38 110	0.71 129	0.37 112	0.53 140	0.62 161	0.18 88	0.29 118	0.56 135	0.63 136	0.46 76	0.61 127
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.35 71	0.31 89	0.27 95	0.38 121	0.32 119	0.30 82	0.24 102	0.46 74	0.26 83	0.41 47	0.36 77	0.59 133	0.32 118	0.24 114	0.38 65	0.28 30	0.39 48	0.35 83	0.38 38	0.26 57	0.36 39	0.26 23	0.18 88	0.25 90	0.49 101	0.44 91	0.47 78	0.52 100

TestStereo	0.36 77	0.34 113	0.29 101	0.34 102	0.24 72	0.35 108	0.22 88	0.54 138	0.25 73	0.64 194	0.30 55	0.54 107	0.21 57	0.18 54	0.39 68	0.26 25	0.44 86	0.27 32	0.59 111	0.28 68	0.53 140	0.35 57	0.19 99	0.26 98	0.42 79	0.35 52	0.51 101	0.43 72

CFNet_pseudo	0.39 88	0.33 108	0.35 131	0.41 134	0.34 128	0.39 119	0.29 114	0.51 115	0.29 110	0.54 141	0.53 151	0.47 84	0.43 159	0.25 122	0.52 99	0.35 91	0.40 54	0.37 100	0.47 78	0.26 57	0.39 57	0.34 53	0.19 99	0.27 108	0.44 85	0.46 98	0.53 115	0.57 119

DMCA	0.24 26	0.19 19	0.22 59	0.18 28	0.19 48	0.17 22	0.18 73	0.30 25	0.24 64	0.23 14	0.28 51	0.29 22	0.17 34	0.19 66	0.32 40	0.26 25	0.30 18	0.30 54	0.27 16	0.21 35	0.32 25	0.23 20	0.19 99	0.19 49	0.25 16	0.27 27	0.23 10	0.27 23

HSM	0.42 104	0.37 120	0.31 110	0.40 131	0.36 132	0.34 104	0.29 114	0.55 144	0.29 110	0.50 110	0.51 138	0.49 89	0.37 141	0.24 114	0.64 140	0.35 91	0.52 143	0.36 91	0.51 86	0.37 112	0.52 135	0.40 83	0.19 99	0.31 122	0.50 107	0.54 118	0.55 122	0.56 115

iResNet_ROB	0.36 77	0.31 89	0.28 98	0.32 93	0.22 60	0.34 104	0.23 96	0.45 68	0.27 93	0.45 72	0.42 105	0.39 52	0.49 163	0.19 66	0.36 60	0.31 45	0.45 94	0.36 91	0.56 103	0.26 57	0.39 57	0.29 32	0.19 99	0.26 98	0.45 91	0.38 68	0.49 84	0.48 88

MyStereo	0.48 132	0.41 143	0.43 152	0.37 118	0.32 119	0.28 77	0.23 96	0.52 128	0.39 145	0.52 128	0.40 96	0.56 116	0.34 125	0.18 54	0.59 127	0.41 123	0.45 94	0.39 122	1.23 182	0.44 144	0.53 140	0.54 133	0.20 104	0.32 131	0.63 158	0.99 190	0.72 161	0.50 91

IER	0.30 41	0.24 39	0.24 77	0.24 58	0.21 53	0.26 67	0.18 73	0.35 36	0.21 44	0.36 31	0.46 122	0.52 100	0.20 54	0.24 114	0.36 60	0.30 39	0.39 48	0.31 59	0.34 29	0.24 48	0.33 29	0.30 34	0.20 104	0.20 57	0.32 39	0.40 80	0.36 41	0.40 61

LMCR-Stereo	0.38 86	0.32 99	0.24 77	0.25 62	0.25 76	0.34 104	0.19 80	0.44 62	0.27 93	0.45 72	0.36 77	0.52 100	0.34 125	0.21 88	0.46 90	0.36 96	0.50 131	0.38 110	0.75 133	0.42 134	0.49 118	0.49 110	0.20 104	0.24 79	0.41 68	0.40 80	0.51 101	0.54 108

sAnonymous2	0.41 94	0.29 77	0.25 85	0.25 62	0.23 65	0.33 93	0.23 96	0.56 150	0.30 114	0.41 47	0.39 88	0.39 52	0.30 111	0.18 54	0.52 99	0.54 172	0.53 151	0.49 166	0.82 140	0.43 138	0.55 146	0.65 169	0.20 104	0.26 98	0.52 120	0.52 112	0.51 101	0.55 111

CroCo_RVC	0.41 94	0.29 77	0.25 85	0.25 62	0.23 65	0.33 93	0.23 96	0.56 150	0.30 114	0.41 47	0.39 88	0.39 52	0.30 111	0.18 54	0.52 99	0.54 172	0.53 151	0.49 166	0.82 140	0.43 138	0.55 146	0.65 169	0.20 104	0.26 98	0.52 120	0.52 112	0.51 101	0.55 111

UNet	0.33 59	0.28 69	0.28 98	0.29 82	0.27 91	0.31 86	0.22 88	0.42 57	0.27 93	0.41 47	0.38 85	0.39 52	0.28 102	0.25 122	0.34 46	0.32 56	0.43 78	0.35 83	0.40 45	0.27 64	0.35 34	0.36 65	0.20 104	0.27 108	0.36 53	0.38 68	0.37 46	0.40 61

CFNet_RVC	0.40 90	0.40 141	0.34 127	0.39 127	0.36 132	0.39 119	0.26 107	0.44 62	0.28 104	0.45 72	0.51 138	0.46 77	0.27 93	0.24 114	0.67 150	0.34 84	0.43 78	0.37 100	0.45 67	0.32 93	0.45 103	0.37 72	0.20 104	0.27 108	0.51 114	0.50 105	0.51 101	0.51 96

DISCO	0.33 59	0.30 83	0.23 67	0.31 89	0.28 99	0.33 93	0.31 125	0.32 28	0.30 114	0.39 42	0.43 112	0.33 33	0.20 54	0.24 114	0.42 76	0.31 45	0.42 72	0.33 71	0.47 78	0.30 84	0.37 44	0.35 57	0.20 104	0.25 90	0.38 58	0.36 58	0.41 59	0.40 61

BEATNet_4x	0.37 82	0.29 77	0.24 77	0.28 78	0.26 83	0.26 67	0.22 88	0.45 68	0.28 104	0.57 174	0.33 65	0.49 89	0.30 111	0.19 66	0.57 118	0.34 84	0.41 61	0.40 127	0.40 45	0.26 57	0.49 118	0.65 169	0.21 112	0.27 108	0.39 61	0.39 76	0.53 115	0.52 100

dad	0.63 168	0.45 153	0.30 103	1.01 206	0.46 158	0.65 180	1.26 215	1.13 215	0.28 104	0.79 214	0.32 63	0.76 164	0.57 174	0.23 105	0.59 127	0.39 113	0.66 183	0.35 83	1.26 183	0.32 93	0.58 153	0.34 53	0.22 113	0.37 150	0.62 153	0.38 68	1.78 227	0.98 176

sCroCo_RVC	0.41 94	0.30 83	0.24 77	0.24 58	0.22 60	0.30 82	0.18 73	0.50 106	0.32 123	0.44 69	0.34 69	0.38 49	0.38 146	0.18 54	0.54 109	0.62 196	0.55 161	0.47 161	0.65 123	0.40 125	0.69 186	0.71 179	0.22 113	0.31 122	0.50 107	0.43 89	0.59 132	0.47 84

Anonymous	0.46 123	0.35 114	0.31 110	0.30 86	0.30 110	0.33 93	0.21 85	0.51 115	0.33 132	0.39 42	0.36 77	0.45 71	0.36 133	0.17 44	0.52 99	0.62 196	0.58 168	0.51 172	1.26 183	0.44 144	0.74 190	0.70 178	0.22 113	0.28 116	0.54 124	0.51 110	0.62 141	0.54 108

DMCA-RVC	0.33 59	0.25 47	0.28 98	0.25 62	0.28 99	0.24 52	0.28 110	0.36 38	0.32 123	0.33 24	0.39 88	0.55 110	0.24 75	0.21 88	0.52 99	0.36 96	0.36 32	0.35 83	0.36 34	0.29 76	0.39 57	0.38 77	0.22 113	0.25 90	0.30 33	0.33 47	0.37 46	0.42 71

DN-CSS_ROB	0.37 82	0.32 99	0.31 110	0.32 93	0.30 110	0.26 67	0.18 73	0.52 128	0.26 83	0.51 120	0.56 157	0.57 123	0.37 141	0.18 54	0.50 94	0.29 34	0.43 78	0.31 59	0.84 142	0.29 76	0.41 66	0.30 34	0.22 113	0.35 144	0.39 61	0.37 64	0.42 66	0.39 57

GES	0.43 112	0.38 128	0.26 91	0.31 89	0.30 110	0.42 131	0.27 109	0.46 74	0.28 104	0.49 106	0.42 105	0.43 62	0.27 93	0.31 147	0.85 168	0.44 143	0.54 158	0.43 146	0.98 161	0.43 138	0.51 129	0.46 102	0.23 118	0.31 122	0.41 68	0.35 52	0.47 78	0.52 100

DSFCA	0.34 67	0.39 136	0.32 117	0.31 89	0.27 91	0.36 111	0.26 107	0.36 38	0.30 114	0.32 23	0.43 112	0.38 49	0.23 71	0.19 66	0.39 68	0.33 64	0.38 44	0.36 91	0.47 78	0.27 64	0.38 51	0.42 89	0.23 118	0.26 98	0.40 66	0.40 80	0.35 36	0.44 73

STTStereo	0.41 94	0.43 149	0.44 155	0.37 118	0.44 149	0.34 104	0.50 163	0.37 41	0.34 136	0.38 40	0.43 112	0.51 98	0.33 120	0.38 169	0.94 176	0.33 64	0.42 72	0.41 134	0.40 45	0.30 84	0.37 44	0.32 39	0.23 118	0.28 116	0.43 81	0.45 94	0.42 66	0.61 127

NLCA_NET_v2_RVC	0.40 90	0.38 128	0.39 141	0.35 111	0.47 161	0.33 93	0.54 176	0.40 54	0.44 155	0.41 47	0.42 105	0.56 116	0.28 102	0.40 175	0.73 157	0.32 56	0.40 54	0.33 71	0.40 45	0.28 68	0.35 34	0.32 39	0.23 118	0.25 90	0.38 58	0.49 102	0.40 54	0.45 76
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.38 86	0.31 89	0.24 77	0.35 111	0.30 110	0.38 115	0.22 88	0.47 83	0.26 83	0.46 85	0.56 157	0.57 123	0.42 157	0.22 96	0.42 76	0.31 45	0.41 61	0.34 76	0.68 127	0.33 98	0.43 90	0.35 57	0.23 118	0.31 122	0.45 91	0.38 68	0.50 95	0.45 76

GEStereo_RVC	0.50 139	0.42 146	0.32 117	0.39 127	0.37 135	0.42 131	0.33 129	0.52 128	0.33 132	0.50 110	0.42 105	0.60 140	0.40 152	0.27 134	0.56 117	0.54 172	0.60 173	0.56 193	0.92 155	0.47 161	0.57 150	0.90 207	0.24 123	0.40 159	0.51 114	0.49 102	0.50 95	0.82 158

RTSC	0.52 147	0.36 115	0.34 127	0.37 118	0.39 139	0.42 131	0.37 135	0.51 115	0.50 169	0.45 72	0.60 169	0.44 67	0.40 152	0.31 147	1.20 192	0.54 172	0.63 178	0.42 141	0.86 145	0.39 121	0.59 157	0.60 154	0.24 123	0.41 165	0.50 107	0.56 124	0.61 138	0.99 177

ADCP+	0.50 139	0.36 115	0.38 139	0.33 98	0.26 83	0.39 119	0.41 148	0.48 91	0.93 209	0.42 55	0.59 166	0.88 170	0.27 93	0.30 142	0.54 109	0.33 64	0.41 61	0.35 83	0.65 123	0.28 68	0.43 90	0.45 99	0.24 123	0.23 73	0.43 81	1.57 221	0.44 74	1.10 181

pcwnet_v2	0.47 125	0.37 120	0.39 141	0.48 152	0.38 138	0.46 142	0.38 140	0.51 115	0.35 139	0.54 141	0.60 169	0.51 98	0.78 184	0.35 159	0.65 145	0.39 113	0.47 111	0.38 110	0.55 99	0.31 87	0.44 96	0.36 65	0.25 126	0.33 137	0.60 148	0.57 129	0.60 135	0.75 149

FINET	0.58 160	0.30 83	0.31 110	0.34 102	0.25 76	0.28 77	0.30 123	0.37 41	0.32 123	0.39 42	0.30 55	0.38 49	0.26 89	0.23 105	7.02 253	0.39 113	0.39 48	0.29 46	0.51 86	0.28 68	0.39 57	0.35 57	0.25 126	0.25 90	0.39 61	0.37 64	0.41 59	0.38 53

psm_up	0.44 114	0.39 136	0.42 150	0.45 144	0.33 124	0.47 146	0.28 110	0.51 115	0.50 169	0.43 62	0.42 105	0.46 77	0.41 156	0.30 142	0.61 132	0.38 109	0.48 116	0.38 110	0.59 111	0.35 106	0.41 66	0.38 77	0.25 126	0.40 159	0.55 131	0.67 145	0.56 126	0.51 96

RYNet	0.19 11	0.16 9	0.13 10	0.11 6	0.12 15	0.13 9	0.09 12	0.16 6	0.27 93	0.13 6	0.15 9	0.14 7	0.10 8	0.10 16	0.23 14	0.20 6	0.20 5	0.28 37	0.22 8	0.15 8	0.19 6	0.16 6	0.25 126	0.14 14	0.21 6	0.80 169	0.23 10	0.16 6

AACVNet	0.42 104	0.37 120	0.33 124	0.42 139	0.46 158	0.43 136	0.29 114	0.48 91	0.32 123	0.50 110	0.52 144	0.47 84	0.25 79	0.26 129	0.52 99	0.37 103	0.48 116	0.42 141	0.54 95	0.43 138	0.44 96	0.43 92	0.26 130	0.34 143	0.48 97	0.50 105	0.51 101	0.61 127

Anonymous3	0.58 160	0.46 158	0.33 124	0.32 93	0.34 128	0.46 142	0.37 135	0.57 156	0.51 171	0.56 165	0.38 85	1.06 181	0.37 141	0.26 129	0.93 175	0.73 215	0.67 186	0.57 195	1.06 171	0.52 176	0.83 202	1.15 222	0.26 130	0.30 120	0.62 153	0.66 143	0.76 171	0.56 115

APVNet	0.43 112	0.37 120	0.30 103	0.35 111	0.39 139	0.47 146	0.37 135	0.51 115	0.32 123	0.36 31	0.52 144	0.42 60	0.24 75	0.30 142	0.57 118	0.51 165	0.55 161	0.48 164	0.64 118	0.46 157	0.46 107	0.49 110	0.26 130	0.37 150	0.48 97	0.36 58	0.62 141	0.48 88

FADNet-RVC-Resample	0.41 94	0.31 89	0.32 117	0.36 115	0.29 106	0.33 93	0.28 110	0.54 138	0.32 123	0.57 174	0.36 77	0.56 116	0.36 133	0.30 142	0.63 138	0.33 64	0.42 72	0.42 141	0.57 105	0.44 144	0.41 66	0.54 133	0.26 130	0.45 170	0.45 91	0.44 91	0.37 46	0.53 104

CASS	0.51 143	0.37 120	0.35 131	0.45 144	0.40 143	0.48 149	0.35 133	0.60 170	0.39 145	0.62 188	0.51 138	0.56 116	0.39 149	0.23 105	0.58 124	0.39 113	0.67 186	0.39 122	0.97 160	0.41 128	0.62 168	0.71 179	0.27 134	0.27 108	0.68 165	0.54 118	0.69 153	0.80 155
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	0.57 156	0.30 83	0.30 103	0.36 115	0.90 208	0.31 86	0.38 140	0.42 57	0.34 136	0.34 28	0.52 144	0.35 44	0.22 63	0.32 153	0.64 140	0.43 138	0.42 72	0.35 83	0.57 105	0.38 118	0.43 90	0.40 83	0.27 134	0.27 108	4.77 255	0.56 124	0.39 51	0.45 76

DeepPruner_ROB	0.45 120	0.36 115	0.39 141	0.38 121	0.40 143	0.38 115	0.28 110	0.45 68	0.36 142	0.50 110	0.52 144	0.48 86	0.40 152	0.23 105	0.87 171	0.41 123	0.48 116	0.44 150	0.52 88	0.36 109	0.63 170	0.49 110	0.27 134	0.33 137	0.48 97	0.76 160	0.52 112	0.47 84

PS-NSSS	0.47 125	0.53 174	0.39 141	0.69 179	0.41 146	0.57 172	0.46 155	0.57 156	0.31 121	0.57 174	0.37 83	1.18 185	0.35 128	0.29 138	0.61 132	0.31 45	0.41 61	0.36 91	0.71 129	0.33 98	0.33 29	0.24 21	0.27 134	0.30 120	0.51 114	0.46 98	0.48 82	0.61 127

DLCB_ROB	0.42 104	0.36 115	0.36 137	0.32 93	0.33 124	0.32 89	0.29 114	0.42 57	0.35 139	0.47 93	0.50 134	0.55 110	0.38 146	0.30 142	0.47 91	0.36 96	0.44 86	0.38 110	0.41 55	0.33 98	0.45 103	0.40 83	0.27 134	0.33 137	0.83 191	0.57 129	0.55 122	0.46 79

FADNet-RVC	0.44 114	0.38 128	0.29 101	0.41 134	0.33 124	0.33 93	0.34 130	0.54 138	0.30 114	0.52 128	0.41 100	0.61 143	0.36 133	0.25 122	1.01 182	0.39 113	0.44 86	0.34 76	0.79 138	0.41 128	0.42 77	0.44 95	0.28 139	0.37 150	0.48 97	0.53 114	0.41 59	0.53 104

PA-Net	0.52 147	0.60 187	0.55 178	0.40 131	0.54 177	0.42 131	0.54 176	0.56 150	0.51 171	0.46 85	0.42 105	0.49 89	0.49 163	0.50 189	0.78 164	0.43 138	0.38 44	0.45 155	0.44 65	0.46 157	0.38 51	0.56 143	0.28 139	0.40 159	0.54 124	1.09 201	0.47 78	0.99 177
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MLCV	0.48 132	0.38 128	0.36 137	0.55 166	0.40 143	0.50 152	0.34 130	0.60 170	0.31 121	0.49 106	0.60 169	0.73 162	0.59 175	0.23 105	0.60 129	0.32 56	0.49 122	0.38 110	1.03 167	0.34 104	0.44 96	0.49 110	0.28 139	0.39 158	0.55 131	0.56 124	0.55 122	0.57 119

NaN_ROB	0.58 160	0.47 160	0.48 163	0.51 157	0.60 186	0.43 136	0.40 142	0.73 190	0.48 164	0.64 194	0.49 129	1.56 199	0.50 165	0.33 156	0.61 132	0.38 109	0.43 78	0.41 134	0.55 99	0.46 157	0.40 63	0.39 80	0.28 139	0.50 178	0.73 177	1.01 193	0.73 165	1.23 187

SACVNet	0.48 132	0.42 146	0.39 141	0.44 143	0.41 146	0.41 128	0.45 153	0.52 128	0.48 164	0.52 128	0.47 124	0.46 77	0.25 79	0.32 153	0.66 147	0.42 131	0.50 131	0.46 158	0.65 123	0.49 166	0.55 146	0.53 131	0.29 143	0.36 145	0.65 162	0.58 131	0.63 146	0.60 125

ADLNet	0.35 71	0.39 136	0.26 91	0.33 98	0.29 106	0.36 111	0.32 128	0.42 57	0.26 83	0.37 33	0.39 88	0.60 140	0.28 102	0.50 189	0.40 71	0.31 45	0.40 54	0.31 59	0.38 38	0.28 68	0.34 32	0.33 48	0.29 143	0.20 57	0.37 55	0.43 89	0.36 41	0.38 53

FADNet_RVC	0.63 168	0.48 165	0.40 146	0.66 177	0.46 158	0.41 128	0.37 135	0.62 174	0.43 154	0.62 188	0.59 166	0.98 177	0.83 186	0.39 172	1.27 197	0.40 121	0.62 174	0.55 192	1.73 194	0.54 181	0.62 168	0.80 197	0.29 143	0.45 170	0.53 122	0.70 150	0.53 115	0.73 147

FADNet	0.49 137	0.38 128	0.31 110	0.42 139	0.32 119	0.41 128	0.47 157	0.60 170	0.35 139	0.57 174	0.54 152	0.61 143	0.40 152	0.29 138	0.99 181	0.38 109	0.41 61	0.39 122	1.00 166	0.43 138	0.51 129	0.46 102	0.29 143	0.32 131	0.58 142	0.61 134	0.49 84	0.62 133

HSM-Net_RVC	0.52 147	0.38 128	0.40 146	0.57 170	0.45 153	0.47 146	0.29 114	0.55 144	0.39 145	0.57 174	0.62 176	0.90 174	0.59 175	0.31 147	0.55 112	0.37 103	0.50 131	0.42 141	0.58 109	0.36 109	0.50 124	0.59 153	0.29 143	0.44 168	0.69 166	0.81 170	0.80 173	0.77 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.44 114	0.53 174	0.35 131	0.47 150	0.42 148	0.42 131	0.31 125	0.49 97	0.32 123	0.51 120	0.49 129	0.68 156	0.37 141	0.27 134	0.68 151	0.33 64	0.41 61	0.38 110	0.49 81	0.32 93	0.46 107	0.36 65	0.29 143	0.31 122	0.64 161	0.55 121	0.49 84	0.61 127

RP	0.45 120	0.45 153	0.50 168	0.48 152	0.44 149	0.46 142	0.49 161	0.47 83	0.46 162	0.34 28	0.59 166	0.57 123	0.42 157	0.34 157	0.57 118	0.37 103	0.44 86	0.36 91	0.50 84	0.35 106	0.40 63	0.42 89	0.30 149	0.36 145	0.51 114	0.53 114	0.54 120	0.59 123

GANet-ADL	0.49 137	0.42 146	0.34 127	0.43 142	0.44 149	0.48 149	0.36 134	0.51 115	0.34 136	0.54 141	0.49 129	0.64 149	0.36 133	0.35 159	0.64 140	0.41 123	0.53 151	0.38 110	0.81 139	0.52 176	0.50 124	0.49 110	0.31 150	0.32 131	0.54 124	0.78 166	0.64 147	0.71 145

ADCRef	0.50 139	0.37 120	0.35 131	0.33 98	0.31 115	0.46 142	0.40 142	0.47 83	0.67 185	0.47 93	0.51 138	0.57 123	0.36 133	0.28 136	0.70 153	0.42 131	0.48 116	0.44 150	0.87 149	0.39 121	0.52 135	0.57 147	0.31 150	0.33 137	0.53 122	0.86 175	0.50 95	1.01 179

iResNet	0.62 167	0.41 143	0.44 155	0.53 161	0.49 162	0.68 186	0.41 148	0.66 176	0.44 155	0.50 110	0.55 155	1.10 182	1.24 204	0.25 122	0.90 173	0.44 143	0.53 151	0.45 155	1.74 195	0.47 161	0.49 118	0.49 110	0.33 152	0.56 187	0.57 139	0.60 133	0.69 153	0.68 140

AF-Net	0.41 94	0.37 120	0.35 131	0.39 127	0.45 153	0.44 138	0.40 142	0.44 62	0.44 155	0.37 33	0.48 126	0.59 133	0.33 120	0.31 147	0.53 106	0.37 103	0.36 32	0.36 91	0.46 75	0.31 87	0.36 39	0.35 57	0.34 153	0.31 122	0.41 68	0.50 105	0.61 138	0.50 91

Nwc_Net	0.41 94	0.37 120	0.35 131	0.39 127	0.45 153	0.44 138	0.40 142	0.44 62	0.44 155	0.37 33	0.48 126	0.59 133	0.33 120	0.31 147	0.53 106	0.37 103	0.36 32	0.36 91	0.46 75	0.31 87	0.36 39	0.35 57	0.34 153	0.31 122	0.41 68	0.50 105	0.61 138	0.50 91

ADCL	0.59 165	0.51 171	0.41 148	0.42 139	0.36 132	0.52 159	0.59 182	0.59 164	1.50 231	0.56 165	0.63 178	0.64 149	0.39 149	0.34 157	0.64 140	0.43 138	0.50 131	0.41 134	0.76 134	0.41 128	0.68 181	0.65 169	0.34 153	0.36 145	0.66 164	0.68 148	0.58 129	1.25 190

NCCL2	0.52 147	0.48 165	0.49 167	0.41 134	0.39 139	0.39 119	0.34 130	0.55 144	0.45 161	0.58 179	0.45 120	0.53 105	0.37 141	0.29 138	0.84 167	0.49 157	0.49 122	0.46 158	0.57 105	0.45 150	0.59 157	0.64 164	0.35 156	0.47 177	0.71 171	0.73 159	0.62 141	0.82 158

XPNet_ROB	0.57 156	0.57 181	0.42 150	0.41 134	0.44 149	0.50 152	0.45 153	0.41 56	0.48 164	0.48 98	0.56 157	1.91 203	0.38 146	0.32 153	0.77 161	0.46 150	0.67 186	0.44 150	0.61 116	0.41 128	0.56 149	0.78 192	0.35 156	0.40 159	0.51 114	0.53 114	1.00 194	0.69 143

PWC_ROB	0.81 182	0.54 178	0.66 202	0.47 150	0.57 182	0.53 163	0.73 195	0.66 176	1.25 223	0.47 93	0.82 203	0.76 164	2.14 221	0.41 176	0.96 180	0.53 169	0.83 208	0.60 199	1.42 188	0.72 201	0.86 205	1.11 219	0.35 156	0.67 203	0.63 158	0.64 138	0.78 172	1.65 205

PWCDC_ROB	0.47 125	0.21 31	0.31 110	0.20 39	0.34 128	0.24 52	0.30 123	0.27 19	0.95 212	0.21 12	0.54 152	0.31 27	2.14 221	0.49 188	0.61 132	0.42 131	0.39 48	0.41 134	0.40 45	0.38 118	0.41 66	0.87 204	0.35 156	0.31 122	0.27 26	0.49 102	0.35 36	0.56 115

RTS	0.84 184	0.45 153	0.43 152	0.46 147	0.45 153	0.77 189	0.57 180	0.67 178	0.73 191	0.43 62	0.52 144	0.89 171	0.50 165	0.37 165	2.17 232	0.66 202	0.84 210	0.52 180	1.62 190	0.66 196	0.70 187	0.79 194	0.37 160	0.52 181	0.86 194	3.75 250	0.83 179	1.23 187

RTSA	0.84 184	0.45 153	0.43 152	0.46 147	0.45 153	0.77 189	0.57 180	0.67 178	0.73 191	0.43 62	0.52 144	0.89 171	0.50 165	0.37 165	2.17 232	0.66 202	0.84 210	0.52 180	1.62 190	0.66 196	0.70 187	0.79 194	0.37 160	0.52 181	0.86 194	3.75 250	0.83 179	1.23 187

SGM-Forest	0.53 155	0.48 165	0.34 127	0.76 187	0.50 166	0.52 159	0.40 142	0.54 138	0.33 132	0.48 98	0.35 72	0.76 164	0.63 177	0.43 180	0.60 129	0.41 123	0.45 94	0.41 134	0.50 84	0.37 112	0.48 116	0.46 102	0.37 160	0.40 159	0.70 168	0.56 124	1.16 203	0.83 163
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.63 168	0.53 174	0.61 192	0.79 191	0.58 184	0.62 177	0.53 173	0.71 186	0.39 145	0.63 192	0.58 162	0.68 156	0.32 118	0.60 203	0.73 157	0.75 217	0.58 168	0.49 166	0.54 95	0.51 173	0.67 178	0.85 202	0.38 163	0.54 184	0.70 168	0.76 160	1.11 202	0.74 148

stereogan	0.51 143	0.48 165	0.50 168	0.53 161	0.55 179	0.56 169	0.48 160	0.53 136	0.48 164	0.39 42	0.49 129	0.70 160	0.51 170	0.35 159	0.64 140	0.42 131	0.45 94	0.40 127	0.64 118	0.42 134	0.45 103	0.47 107	0.38 163	0.38 155	0.49 101	0.54 118	0.80 173	0.60 125

LALA_ROB	0.68 175	0.64 192	0.52 174	0.51 157	0.51 168	0.66 182	0.52 169	0.54 138	0.66 184	0.55 157	0.74 192	2.34 210	0.45 161	0.38 169	1.07 186	0.49 157	0.68 191	0.57 195	0.69 128	0.51 173	0.63 170	0.72 182	0.38 163	0.45 170	0.57 139	0.71 153	0.96 191	0.87 168

SGM_RVC	1.95 222	1.03 215	0.60 187	1.33 214	0.98 213	1.28 214	0.91 206	0.96 205	0.78 197	0.62 188	0.80 199	2.66 215	1.78 215	0.36 163	0.95 179	0.39 113	0.57 167	0.43 146	5.48 230	0.47 161	0.63 170	0.42 89	0.38 163	0.61 193	1.50 224	1.43 216	3.27 251	22.12 261
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GwcNet-ADL	0.57 156	0.58 183	0.50 168	0.72 182	0.53 176	0.55 166	0.43 150	0.58 160	0.39 145	0.54 141	0.74 192	0.90 174	0.50 165	0.39 172	0.65 145	0.49 157	0.58 168	0.43 146	0.91 154	0.50 171	0.51 129	0.57 147	0.39 167	0.38 155	0.62 153	0.77 165	0.54 120	0.82 158

PSMNet-ADL	0.59 165	0.47 160	0.48 163	0.52 160	0.50 166	0.53 163	0.47 157	0.59 164	0.46 162	0.64 194	0.69 182	0.78 168	0.85 188	0.39 172	0.77 161	0.50 160	0.54 158	0.42 141	1.19 180	0.52 176	0.57 150	0.53 131	0.39 167	0.36 145	0.58 142	0.70 150	0.90 188	0.53 104

FCDSN-DC	0.52 147	0.52 172	0.52 174	0.53 161	0.51 168	0.51 157	0.52 169	0.57 156	0.36 142	0.61 186	0.36 77	0.48 86	0.34 125	0.47 187	0.63 138	0.58 188	0.65 181	0.62 202	0.54 95	0.49 166	0.60 160	0.54 133	0.39 167	0.64 199	0.55 131	0.56 124	0.52 112	0.55 111
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.70 177	0.44 152	0.56 180	0.58 171	0.57 182	0.52 159	0.50 163	0.75 193	0.71 190	0.64 194	0.66 180	0.71 161	0.99 195	0.43 180	1.22 193	0.67 204	0.70 194	0.51 172	1.26 183	0.60 186	0.76 195	0.79 194	0.39 167	0.55 186	0.72 174	0.88 178	0.71 158	1.06 180

ccs_rob	0.82 183	0.59 184	0.44 155	0.73 184	0.49 162	0.74 187	0.69 190	0.59 164	0.40 152	0.56 165	3.97 256	3.46 231	1.01 197	0.43 180	0.73 157	0.53 169	0.53 151	0.49 166	0.78 137	0.56 184	0.60 160	0.60 154	0.39 167	0.38 155	0.56 135	0.58 131	0.57 127	0.76 151

SGM-ForestM	2.76 237	1.91 228	0.61 192	1.81 219	0.95 209	2.05 224	1.33 218	1.42 230	0.91 206	0.56 165	0.91 208	5.46 240	4.14 234	0.42 179	24.53 263	0.42 131	0.62 174	0.44 150	5.98 232	0.47 161	0.63 170	0.44 95	0.39 167	0.56 187	3.80 254	4.06 253	4.71 256	4.93 249

MDST_ROB	1.80 218	1.47 220	0.55 178	2.47 228	1.01 215	1.79 222	0.78 197	0.72 189	0.58 175	0.59 180	0.55 155	1.10 182	12.30 252	0.29 138	3.12 246	0.41 123	0.52 143	0.37 100	0.84 142	0.44 144	0.58 153	0.44 95	0.39 167	0.51 180	3.47 253	1.87 228	8.68 259	2.84 233

NOSS_ROB	0.58 160	0.50 170	0.44 155	0.56 168	0.52 170	0.52 159	0.47 157	0.68 182	0.39 145	0.52 128	0.40 96	0.50 96	0.36 133	0.53 196	0.94 176	0.60 192	0.62 174	0.54 185	0.59 111	0.49 166	0.66 176	0.56 143	0.39 167	0.54 184	0.74 179	1.02 195	0.85 183	0.72 146

RGC	0.58 160	0.54 178	0.68 203	0.55 166	0.55 179	0.60 175	0.44 152	0.58 160	0.62 181	0.45 72	0.72 187	0.65 153	0.70 180	0.45 183	0.71 156	0.48 154	0.50 131	0.45 155	0.64 118	0.45 150	0.50 124	0.51 120	0.40 175	0.44 168	0.65 162	0.76 160	0.74 167	0.82 158

FC-DCNN	0.66 174	0.69 196	0.65 197	0.99 204	0.67 191	0.93 202	0.68 189	0.76 195	0.41 153	0.72 207	0.42 105	0.83 169	0.35 128	0.51 192	0.62 136	0.57 183	0.67 186	0.57 195	0.64 118	0.51 173	0.64 175	0.54 133	0.40 175	0.61 193	0.87 197	0.70 150	0.82 177	0.96 172

ETE_ROB	0.69 176	0.65 193	0.44 155	0.54 164	0.52 170	0.66 182	0.49 161	0.52 128	0.60 178	0.52 128	0.73 190	2.42 211	0.44 160	0.41 176	1.02 184	0.51 165	0.72 195	0.50 171	0.74 132	0.52 176	0.66 176	0.71 179	0.40 175	0.46 173	0.62 153	0.72 154	1.20 207	0.90 170

CBMV	0.76 180	0.53 174	0.47 162	0.64 176	0.55 179	0.59 173	0.43 150	0.71 186	0.64 183	0.61 186	0.40 96	1.34 194	0.50 165	0.46 186	1.07 186	0.65 201	0.64 180	0.54 185	0.87 149	0.50 171	0.76 195	0.58 150	0.40 175	0.78 208	0.87 197	0.85 172	1.59 222	2.56 228
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DAS	0.65 172	0.43 149	0.32 117	0.62 173	0.49 162	0.55 166	0.50 163	0.59 164	0.67 185	0.45 72	0.71 184	1.21 186	0.70 180	0.25 122	0.85 168	0.50 160	0.72 195	0.51 172	1.03 167	0.66 196	0.61 164	0.75 188	0.41 179	0.66 201	0.74 179	0.85 172	0.84 181	0.85 165

SepStereo	0.65 172	0.43 149	0.32 117	0.62 173	0.49 162	0.55 166	0.50 163	0.59 164	0.67 185	0.45 72	0.71 184	1.21 186	0.70 180	0.25 122	0.85 168	0.50 160	0.72 195	0.51 172	1.03 167	0.66 196	0.61 164	0.75 188	0.41 179	0.66 201	0.74 179	0.85 172	0.84 181	0.85 165

MaskLacGwcNet_RVC	5.11 249	0.52 172	0.70 204	0.73 184	0.60 186	0.64 178	0.78 197	0.61 173	0.48 164	0.53 135	1.02 216	116.64 273	1.19 202	0.86 219	0.73 157	0.55 178	0.72 195	0.66 206	2.81 211	0.57 185	0.81 199	1.06 217	0.41 179	0.46 173	0.78 185	0.97 186	0.72 161	1.47 196

CBMV_ROB	1.05 197	0.45 153	0.51 172	0.89 197	0.76 197	0.67 184	0.54 176	0.70 184	0.39 145	0.55 157	0.45 120	6.15 246	3.07 229	0.51 192	1.10 188	0.46 150	0.62 174	0.47 161	1.84 199	0.94 218	0.60 160	0.48 108	0.41 179	0.50 178	0.94 201	1.54 220	1.39 217	1.38 193

SAMSARA	1.22 208	0.61 190	0.86 212	0.71 181	0.68 192	0.67 184	0.70 191	1.28 223	1.00 214	0.78 211	0.71 184	0.96 176	2.09 220	0.61 204	2.00 229	0.88 223	0.80 206	0.76 217	1.68 192	0.81 208	1.35 227	1.66 238	0.43 183	0.80 213	2.42 241	2.93 249	2.32 238	2.44 223

NCC-stereo	0.52 147	0.47 160	0.45 160	0.49 154	0.52 170	0.50 152	0.53 173	0.51 115	0.58 175	0.37 33	0.58 162	0.63 146	0.56 172	0.37 165	0.66 147	0.42 131	0.46 104	0.51 172	0.59 111	0.42 134	0.46 107	0.46 102	0.44 184	0.37 150	0.60 148	0.72 154	0.74 167	0.68 140

Abc-Net	0.52 147	0.47 160	0.45 160	0.49 154	0.52 170	0.50 152	0.53 173	0.51 115	0.58 175	0.37 33	0.58 162	0.63 146	0.56 172	0.37 165	0.66 147	0.42 131	0.46 104	0.51 172	0.59 111	0.42 134	0.46 107	0.46 102	0.44 184	0.37 150	0.60 148	0.72 154	0.74 167	0.68 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CSAN	0.74 179	0.70 198	0.60 187	0.69 179	0.63 189	0.59 173	0.51 167	0.79 198	0.77 195	0.79 214	0.57 160	1.37 197	1.13 201	0.36 163	1.01 182	0.47 153	0.58 168	0.54 185	0.76 134	0.60 186	0.61 164	0.56 143	0.44 184	0.62 195	0.84 193	1.30 211	0.90 188	1.19 185

SFCPSM	0.86 187	0.60 187	0.48 163	0.60 172	0.54 177	0.61 176	0.51 167	0.67 178	0.61 179	0.55 157	0.78 197	1.44 198	2.37 223	0.38 169	1.19 190	0.50 160	0.56 165	0.48 164	4.29 224	0.84 211	0.61 164	0.68 175	0.45 187	0.40 159	0.72 174	0.76 160	0.71 158	0.97 175

NVstereo2D	0.42 104	0.38 128	0.32 117	0.45 144	0.39 139	0.56 169	0.56 179	0.46 74	0.30 114	0.41 47	0.41 100	0.45 71	0.23 71	0.59 202	0.55 112	0.43 138	0.48 116	0.44 150	0.41 55	0.32 93	0.39 57	0.33 48	0.45 187	0.32 131	0.54 124	0.42 86	0.41 59	0.44 73

AnyNet_C32	0.88 188	0.47 160	0.50 168	0.51 157	0.52 170	0.65 180	0.66 187	0.75 193	1.35 227	0.60 183	0.80 199	0.76 164	0.51 170	0.50 189	1.62 214	0.70 211	0.77 204	0.68 211	1.21 181	0.55 182	1.17 220	1.19 223	0.48 189	0.65 200	0.79 186	1.05 197	0.72 161	3.73 241

GANetREF_RVC	0.63 168	0.57 181	0.59 184	0.56 168	0.52 170	0.56 169	0.52 169	0.85 202	0.63 182	0.78 211	0.44 116	1.02 180	0.64 178	0.35 159	0.69 152	0.45 145	0.54 158	0.51 172	0.86 145	0.52 176	0.67 178	0.52 125	0.48 189	0.60 192	0.74 179	0.64 138	0.82 177	0.84 164
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
MANE	5.94 253	1.67 224	3.69 259	2.38 226	2.05 229	2.51 226	2.37 226	3.17 253	4.05 255	0.84 216	1.36 230	7.77 254	9.14 248	0.57 200	15.61 260	1.09 236	0.87 212	13.46 262	6.33 237	0.62 191	1.25 225	0.76 190	0.49 191	1.02 227	10.30 258	18.90 263	16.36 263	31.80 265

STStereo	3.04 240	1.84 226	2.02 245	2.86 235	2.07 230	2.80 231	2.13 225	3.45 256	1.87 238	0.84 216	5.89 259	8.55 258	10.11 250	0.54 197	5.43 251	0.48 154	0.66 183	0.47 161	12.54 253	0.74 203	0.90 210	0.86 203	0.50 192	1.06 229	2.80 245	2.48 243	2.76 248	5.29 251

pmcnn	0.95 193	0.56 180	0.38 139	0.72 182	0.64 190	0.82 194	0.65 185	0.64 175	0.44 155	0.49 106	1.41 232	1.88 202	2.65 225	0.24 114	0.94 176	0.64 200	0.75 202	0.54 185	2.24 206	0.63 193	1.17 220	0.74 185	0.51 193	0.58 189	0.83 191	0.79 168	1.54 220	2.13 218

MFN_U_SF_RVC	1.16 203	0.85 207	0.65 197	0.99 204	0.80 200	1.14 211	1.14 212	1.11 214	0.86 204	1.08 231	1.53 239	1.58 200	1.28 206	0.91 220	2.18 236	0.68 209	0.63 178	0.61 201	4.78 226	0.78 207	1.03 214	1.21 226	0.52 194	0.84 217	0.99 206	0.91 180	0.99 192	1.32 191

XQC	0.80 181	0.75 200	0.59 184	0.77 189	0.74 195	0.79 192	0.73 195	0.88 203	0.78 197	0.73 208	0.60 169	0.89 171	0.85 188	0.61 204	1.25 195	0.67 204	0.65 181	0.54 185	1.08 175	0.62 191	0.76 195	0.88 206	0.52 194	0.59 191	0.97 203	1.38 213	1.04 198	0.82 158

ADCPNet	0.92 191	0.59 184	0.57 181	0.63 175	0.74 195	0.64 178	0.79 199	0.77 196	0.83 201	0.63 192	0.82 203	0.74 163	1.50 208	0.51 192	1.44 206	0.71 213	0.73 200	0.54 185	1.89 201	0.73 202	0.89 208	1.04 215	0.53 196	0.62 195	0.97 203	1.53 219	0.87 185	2.63 229

ICVP	0.44 114	0.38 128	0.48 163	0.41 134	0.37 135	0.40 124	0.29 114	0.47 83	0.33 132	0.46 85	0.46 122	0.50 96	0.39 149	0.25 122	0.52 99	0.39 113	0.46 104	0.40 127	0.54 95	0.40 125	0.44 96	0.64 164	0.55 197	0.36 145	0.49 101	0.55 121	0.53 115	0.56 115
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
G-Net	1.21 205	0.75 200	0.97 220	0.68 178	0.68 192	0.93 202	0.62 184	1.00 208	1.32 226	0.74 209	1.45 236	5.45 239	0.94 193	0.45 183	1.16 189	0.84 222	0.77 204	0.66 206	2.05 204	1.51 242	0.88 207	1.00 212	0.55 197	0.71 206	0.86 194	1.21 206	1.82 228	2.79 232

AMNet	0.92 191	0.91 209	0.88 215	0.91 199	0.95 209	0.96 204	0.87 202	0.71 186	0.87 205	0.90 219	0.98 214	0.99 178	0.64 178	0.95 222	0.90 173	1.00 232	1.06 219	0.97 231	0.96 159	0.97 221	1.02 213	0.98 210	0.55 197	0.91 221	0.91 199	0.97 186	1.06 199	1.16 183

LE_ROB	12.15 259	1.07 217	1.28 229	4.86 257	43.61 271	6.11 261	34.98 269	7.73 263	6.67 260	0.59 180	3.47 253	32.65 268	46.59 269	0.28 136	3.28 248	0.34 84	0.56 165	0.43 146	23.40 260	0.83 210	0.89 208	0.66 173	0.55 197	8.00 262	23.50 263	19.54 264	20.84 265	35.39 268

FAT-Stereo	0.90 190	0.60 187	0.91 218	0.91 199	1.10 219	0.85 197	0.67 188	0.83 199	0.61 179	0.67 202	1.27 227	2.16 208	0.96 194	0.54 197	1.29 198	0.67 204	0.68 191	0.71 214	1.31 186	0.81 208	0.74 190	0.78 192	0.58 201	0.71 206	0.71 171	0.82 171	0.87 185	1.60 202

ADCS	1.14 200	0.75 200	0.65 197	0.73 184	0.78 199	0.82 194	0.71 192	1.01 210	1.55 232	0.62 188	0.87 207	1.16 184	1.80 216	0.61 204	1.52 209	1.19 240	1.05 218	0.82 223	1.97 202	0.96 220	1.60 234	1.93 243	0.59 202	0.82 215	1.00 209	2.14 237	1.06 199	2.09 215

UDGNet	0.51 143	0.46 158	0.33 124	1.05 207	0.80 200	0.92 200	0.71 192	0.47 83	0.32 123	0.45 72	0.48 126	0.46 77	0.17 34	0.99 223	0.38 65	0.32 56	0.46 104	0.40 127	0.52 88	0.33 98	0.50 124	0.45 99	0.60 203	0.24 79	0.54 124	0.50 105	0.43 71	0.47 84

MFN_U_SF_DS_RVC	0.89 189	0.71 199	0.52 174	0.97 203	0.69 194	0.89 198	0.83 200	1.04 212	0.93 209	0.78 211	0.62 176	1.36 196	0.99 195	0.67 211	1.61 212	0.54 172	0.53 151	0.46 158	1.75 196	0.48 165	0.81 199	0.94 208	0.61 204	0.58 189	1.10 212	1.25 209	1.01 195	1.41 194

ADCMid	0.84 184	0.59 184	0.59 184	0.54 164	0.59 185	0.76 188	0.83 200	0.96 205	1.19 218	0.54 141	0.76 196	1.01 179	1.03 198	0.45 183	1.26 196	0.61 193	0.75 202	0.56 193	1.77 197	0.60 186	0.90 210	1.07 218	0.61 204	0.53 183	0.81 189	1.01 193	0.72 161	1.74 208

WAO-7	1.84 220	1.51 223	1.58 235	2.13 222	1.53 224	1.45 217	1.51 221	1.82 244	2.17 244	1.51 248	3.04 250	3.42 229	4.56 237	1.06 226	1.87 226	1.13 237	1.28 227	0.96 229	3.75 217	1.28 234	1.09 216	1.25 227	0.64 206	1.42 245	1.47 223	2.46 242	1.50 218	2.37 221

LSM0	6.91 254	0.81 205	0.60 187	1.25 211	1.05 216	1.32 216	1.29 217	1.65 240	1.45 229	1.18 238	1.49 238	2.67 216	4.52 236	0.52 195	59.29 271	70.04 272	1.27 226	0.77 218	10.09 250	1.49 241	2.97 253	5.30 256	0.65 207	0.91 221	1.35 221	1.86 227	2.57 242	8.34 255

MeshStereo	1.94 221	1.02 214	0.73 205	1.88 220	1.30 222	1.46 219	0.89 204	1.17 218	0.79 199	0.66 201	0.92 209	8.33 257	5.32 241	0.41 176	2.26 237	0.70 211	0.67 186	0.54 185	4.80 227	0.63 193	4.38 257	0.98 210	0.65 207	0.79 210	2.01 231	1.63 223	3.35 252	4.10 244
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
PVD	1.15 201	0.86 208	0.90 217	0.94 201	0.89 207	1.01 207	0.89 204	1.55 237	1.56 233	0.60 183	0.95 212	1.22 189	1.67 212	0.80 216	1.69 219	0.88 223	1.07 220	0.78 219	1.80 198	0.87 214	1.15 219	1.41 233	0.66 209	0.78 208	1.26 219	1.62 222	1.32 215	1.83 210

DGSMNet	1.45 211	0.77 203	0.87 214	0.85 196	0.81 202	0.90 199	0.88 203	0.84 200	0.69 188	1.14 237	4.85 258	1.29 192	0.91 191	0.73 214	1.71 220	1.61 252	1.82 240	0.96 229	3.30 214	1.08 225	2.90 252	4.49 255	0.73 210	0.91 221	0.80 187	1.08 199	0.92 190	1.20 186

edge stereo	1.17 204	0.82 206	1.13 225	1.17 208	1.08 218	1.27 213	1.11 211	1.13 215	0.84 202	0.65 199	1.37 231	3.43 230	1.52 209	0.69 213	1.34 199	0.71 213	0.83 208	0.62 202	2.86 212	0.75 204	0.83 202	1.05 216	0.74 211	0.69 205	0.99 206	0.91 180	1.17 204	1.98 213

BEATNet-Init1	13.96 260	15.06 262	1.45 233	33.51 269	2.74 248	31.35 269	11.00 263	2.83 252	3.32 254	0.97 222	4.32 257	18.31 262	31.62 264	0.57 200	32.74 264	1.33 246	0.88 213	0.67 209	61.90 272	16.80 266	4.24 256	6.02 258	0.75 212	1.26 239	18.71 262	8.82 258	37.43 270	28.26 264

SANet	1.21 205	0.69 196	0.78 208	0.80 192	0.77 198	0.97 205	0.65 185	1.30 224	1.22 220	0.60 183	0.94 211	5.82 244	2.82 226	0.64 209	1.36 201	0.53 169	0.81 207	0.67 209	1.11 178	0.63 193	0.74 190	0.84 201	0.78 213	0.82 215	1.11 213	1.93 230	1.21 209	2.10 216

AnyNet_C01	1.28 209	0.80 204	0.65 197	0.77 189	0.83 203	0.78 191	1.02 210	1.15 217	1.49 230	0.71 204	0.96 213	2.09 207	1.73 213	0.68 212	1.89 228	1.43 247	1.52 233	1.40 247	2.36 207	1.08 225	2.26 246	2.15 248	0.80 214	0.88 219	1.19 215	1.04 196	0.99 192	1.96 212

CC-Net-ROB	0.73 178	0.93 210	0.60 187	1.39 215	0.88 206	1.29 215	0.91 206	0.70 184	0.44 155	0.71 204	0.50 134	2.03 204	0.36 133	0.64 209	0.70 153	0.34 84	0.53 151	0.49 166	1.09 177	0.45 150	0.42 77	0.31 38	0.81 215	0.41 165	0.69 166	0.64 138	0.59 132	0.92 171

ELAS	2.16 228	1.69 225	1.25 227	2.28 223	1.83 228	2.51 226	1.54 223	1.63 238	1.84 237	0.90 219	3.66 254	7.04 250	6.05 244	0.63 208	1.83 225	0.67 204	1.09 222	0.79 222	2.64 209	0.86 213	1.37 228	2.14 246	0.81 215	1.05 228	3.30 250	2.80 248	2.71 244	3.36 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	1.15 201	1.01 213	0.88 215	1.25 211	0.85 204	0.92 200	1.17 214	1.23 221	1.56 233	1.03 227	0.75 194	1.21 186	0.87 190	1.05 225	1.68 218	0.75 217	0.66 183	0.74 215	3.51 216	0.89 215	0.96 212	1.36 230	0.83 217	0.91 221	1.19 215	1.13 203	0.88 187	1.63 203

TANstereo	0.41 94	0.26 58	0.19 43	0.29 82	0.27 91	0.33 93	0.17 66	0.37 41	0.21 44	0.45 72	0.23 30	0.32 31	0.28 102	0.22 96	0.57 118	0.57 183	0.52 143	0.68 211	0.98 161	0.76 205	0.43 90	0.39 80	0.85 218	0.23 73	0.29 28	0.39 76	0.51 101	0.41 66

XX-TBD	0.41 94	0.26 58	0.19 43	0.29 82	0.27 91	0.33 93	0.17 66	0.37 41	0.21 44	0.45 72	0.23 30	0.32 31	0.28 102	0.22 96	0.57 118	0.57 183	0.52 143	0.68 211	0.98 161	0.76 205	0.43 90	0.39 80	0.85 218	0.23 73	0.29 28	0.39 76	0.51 101	0.41 66

ELAS_RVC	2.08 226	1.48 221	1.28 229	2.09 221	1.56 225	3.54 249	1.54 223	1.51 235	1.17 217	0.93 221	2.90 249	6.91 249	6.03 243	0.62 207	1.61 212	0.67 204	1.11 223	0.82 223	2.41 208	0.92 216	1.42 230	2.14 246	0.86 220	1.12 233	3.43 252	2.32 241	2.72 246	3.08 235
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	0.97 194	0.97 212	0.74 206	1.48 217	0.95 209	1.12 210	0.93 208	0.67 178	0.54 174	0.56 165	0.72 187	1.28 191	0.79 185	0.82 217	1.04 185	0.45 145	0.72 195	0.53 184	4.39 225	0.45 150	0.68 181	0.55 141	0.94 221	0.96 225	0.80 187	0.91 180	0.86 184	1.36 192

MFMNet_re	1.21 205	1.06 216	0.95 219	1.17 208	0.99 214	1.45 217	1.16 213	1.07 213	1.30 225	1.01 226	1.10 223	2.08 206	1.27 205	0.84 218	1.60 211	1.03 234	1.29 228	1.04 236	2.18 205	1.01 223	1.29 226	1.03 214	0.96 222	0.99 226	0.99 206	0.91 180	1.30 214	1.48 197

MADNet+	1.50 212	0.93 210	1.11 224	1.23 210	1.05 216	0.97 205	1.51 221	1.54 236	1.23 221	1.08 231	1.04 218	1.70 201	1.83 217	1.02 224	3.67 250	1.43 247	2.08 245	1.01 234	2.00 203	1.30 235	2.18 243	1.49 236	1.00 223	1.62 250	1.58 227	1.26 210	1.29 213	2.49 224

S-Stereo	1.04 196	0.66 194	0.64 196	0.96 202	0.95 209	1.10 209	1.26 215	0.74 192	0.81 200	0.65 199	2.52 247	2.61 214	0.92 192	0.56 199	1.67 216	0.73 215	0.69 193	0.83 225	1.54 189	0.84 211	0.72 189	0.95 209	1.07 224	0.84 217	0.70 168	0.78 166	0.80 173	1.53 199

DPSNet	1.77 215	0.63 191	0.63 195	0.89 197	0.87 205	1.03 208	0.60 183	0.69 183	0.91 206	0.46 85	0.65 179	5.95 245	2.89 227	0.31 147	2.32 240	1.06 235	1.08 221	0.92 228	13.58 256	0.95 219	1.48 233	1.71 241	1.15 225	1.06 229	1.28 220	2.04 234	1.21 209	1.51 198

DispFullNet	2.33 233	2.68 239	3.37 258	2.54 229	2.33 238	2.65 229	2.56 230	1.37 228	1.29 224	2.23 256	1.02 216	7.86 255	2.93 228	2.48 233	1.41 203	1.62 253	2.89 252	1.43 248	6.75 240	2.26 254	1.63 236	1.71 241	1.21 226	0.80 213	0.93 200	0.93 184	1.52 219	2.50 225

SPS-STEREO	1.42 210	1.09 218	1.04 222	1.28 213	1.20 220	1.23 212	1.01 209	1.33 226	1.23 221	1.11 234	1.31 228	2.03 204	1.20 203	0.94 221	1.88 227	1.24 243	1.31 230	1.13 242	4.18 221	1.21 229	1.90 240	1.42 234	1.22 227	1.13 234	1.21 217	1.24 208	1.59 222	1.54 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.97 223	1.15 219	1.06 223	1.40 216	1.29 221	1.49 220	1.43 220	1.32 225	1.16 216	1.11 234	2.33 246	2.86 219	2.50 224	1.08 227	7.06 254	1.20 241	1.29 228	1.06 237	8.56 246	1.21 229	1.70 237	1.46 235	1.26 228	1.13 234	1.42 222	1.31 212	1.94 233	2.43 222

UDG	1.10 199	1.96 229	0.62 194	2.28 223	2.25 237	2.00 223	2.51 229	0.59 164	0.73 191	0.59 180	0.83 206	1.25 190	0.33 120	2.35 231	0.88 172	0.52 167	0.95 216	0.62 202	1.84 199	0.67 200	0.86 205	0.81 198	1.27 229	0.46 173	0.62 153	0.64 138	0.71 158	0.63 135

DDUNet	1.09 198	1.90 227	0.60 187	2.35 225	2.12 234	2.19 225	2.37 226	0.57 156	0.70 189	0.48 98	0.80 199	1.34 194	0.25 79	2.50 234	0.80 165	0.58 188	0.89 215	0.51 172	1.72 193	0.61 189	0.83 202	0.76 190	1.49 230	0.41 165	0.59 145	0.64 138	0.70 157	0.66 138

SPstereo	2.30 232	1.48 221	1.89 244	1.53 218	1.45 223	1.58 221	1.38 219	2.01 248	1.64 235	1.53 249	2.89 248	2.96 221	5.36 242	1.62 229	2.07 230	2.85 257	2.14 246	2.25 255	2.93 213	2.22 253	3.05 254	3.41 252	1.71 231	1.81 253	2.05 232	2.27 239	2.65 243	3.29 237

JetBlue	3.72 242	2.93 247	2.25 250	4.01 251	3.39 255	4.54 254	4.38 249	2.49 251	2.38 247	1.19 239	1.04 218	7.20 251	1.53 210	3.21 245	1.64 215	1.52 250	2.46 249	2.08 254	4.12 220	1.77 248	4.67 258	5.57 257	1.98 232	1.72 252	2.43 242	4.51 255	3.02 250	22.45 262

MADNet++	4.47 247	3.00 249	3.25 257	2.44 227	3.78 257	2.63 228	3.35 241	3.45 256	4.35 256	3.57 261	3.87 255	5.35 238	5.16 240	3.40 248	3.14 247	4.21 259	3.98 255	3.26 258	6.32 236	4.42 259	7.68 261	13.20 262	2.01 233	3.95 260	3.30 250	10.32 260	3.77 254	3.51 240

PWCK	3.81 243	2.53 234	1.72 239	3.08 242	2.13 235	3.10 235	3.14 239	1.99 247	2.21 245	2.27 257	3.18 252	5.47 241	3.87 232	1.43 228	2.14 231	1.00 232	1.84 241	1.11 239	42.20 270	1.74 246	2.25 245	1.67 239	2.24 234	1.53 248	1.90 230	2.63 244	1.84 230	2.54 227

WAO-6	2.05 225	2.11 230	1.32 231	2.55 231	2.10 231	2.72 230	2.68 231	1.45 233	1.94 242	1.37 245	1.13 225	3.15 225	4.44 235	2.52 235	1.75 223	1.20 241	1.94 242	1.12 240	2.67 210	1.36 238	1.62 235	1.37 231	2.42 235	1.38 243	2.21 237	2.11 235	1.99 234	2.75 231

DPSimNet_ROB		3.03 251	3.09 256	2.75 233	2.79 249	2.83 232	4.04 248	3.33 254	6.56 259	2.71 260	50.85 271	6.38 248	18.73 258	3.01 244	14.74 259	5.23 260		2.37 256	28.07 265	3.64 258	5.47 259	6.94 260	2.62 236	2.99 259		6.16 257	3.42 253	15.50 257

WAO-8	2.95 238	2.89 244	2.08 246	4.66 253	2.53 242	3.48 247	2.97 233	1.91 245	3.21 252	1.38 246	1.44 234	5.04 236	8.43 246	3.60 249	2.17 232	1.16 238	2.03 243	1.19 243	6.98 241	2.15 251	1.74 238	1.25 227	2.86 237	1.36 241	3.26 248	2.73 245	2.53 240	4.56 247

Venus	2.95 238	2.89 244	2.08 246	4.66 253	2.53 242	3.48 247	2.97 233	1.91 245	3.21 252	1.38 246	1.44 234	5.04 236	8.43 246	3.60 249	2.17 232	1.16 238	2.03 243	1.19 243	6.98 241	2.15 251	1.74 238	1.25 227	2.86 237	1.36 241	3.26 248	2.73 245	2.53 240	4.56 247

SQANet	1.52 213	2.25 231	0.86 212	2.64 232	1.82 226	2.88 233	2.47 228	0.73 190	0.53 173	0.87 218	0.60 169	2.18 209	0.71 183	2.16 230	1.24 194	0.43 138	0.73 200	0.60 199	7.68 244	0.55 182	0.63 170	0.60 154	2.93 239	0.46 173	0.77 184	1.06 198	1.01 195	1.59 201

otaku	1.76 214	2.60 238	0.97 220	2.95 236	2.10 231	3.19 238	2.77 232	0.88 203	0.84 202	1.00 223	0.68 181	2.48 212	1.07 199	2.42 232	1.35 200	0.54 172	0.88 213	0.63 205	8.81 248	0.92 216	0.75 194	0.67 174	3.55 240	0.63 198	0.97 203	0.95 185	1.24 212	1.73 207

Ntro	1.81 219	2.73 242	1.14 226	3.03 238	2.21 236	3.27 239	3.03 235	0.96 205	0.91 206	1.04 229	0.79 198	2.60 213	0.84 187	2.53 236	1.41 203	0.55 178	0.96 217	0.66 206	8.42 245	0.99 222	0.74 190	0.69 176	3.62 241	0.62 195	1.03 210	1.23 207	1.20 207	1.69 206

ACVNet-4b	1.77 215	2.43 232	1.27 228	2.78 234	2.11 233	3.13 236	3.16 240	1.03 211	0.97 213	1.10 233	0.61 175	3.05 223	1.08 200	2.79 240	1.39 202	0.68 209	1.48 232	0.75 216	5.82 231	1.08 225	0.81 199	0.64 164	3.77 242	0.68 204	1.08 211	0.97 186	1.19 206	1.80 209

LVE	2.40 234	2.71 240	1.67 238	4.77 256	2.70 247	3.32 240	3.79 247	1.33 226	1.39 228	1.62 250	1.35 229	3.06 224	3.67 230	2.80 241	1.44 206	0.89 225	1.62 235	1.12 240	6.31 235	1.44 240	1.97 241	1.40 232	3.89 243	1.47 247	2.51 244	2.03 233	2.07 235	2.50 225

RainbowNet	1.77 215	2.52 233	1.58 235	3.00 237	2.34 239	3.15 237	3.06 237	1.00 208	0.77 195	1.29 241	0.75 194	2.75 217	1.86 218	2.77 239	1.50 208	0.78 220	1.23 225	0.78 219	3.30 214	1.16 228	1.11 218	0.72 182	3.90 244	0.79 210	1.16 214	1.16 204	1.37 216	2.11 217

ACVNet_2	2.43 235	2.72 241	1.85 243	3.43 244	2.57 245	3.08 234	3.07 238	1.40 229	1.10 215	1.11 234	0.99 215	2.79 218	1.99 219	2.57 237	1.19 190	0.76 219	2.35 247	0.78 219	16.59 258	1.22 231	1.05 215	0.82 200	3.92 245	1.15 238	1.74 229	2.01 231	1.54 220	1.90 211

ACVNet_1	1.97 223	2.92 246	1.62 237	3.50 245	2.66 246	3.39 244	3.43 243	1.18 219	0.93 209	1.04 229	0.92 209	2.97 222	1.56 211	2.85 243	1.41 203	0.57 183	1.54 234	0.83 225	6.64 238	1.03 224	1.09 216	0.81 198	4.02 246	0.79 210	1.25 218	1.72 224	1.01 195	1.41 194

PSMNet_ROB	2.08 226	2.77 243	1.33 232	2.54 229	1.82 226	3.47 246	3.03 235	1.25 222	1.21 219	1.32 243	1.41 232	2.91 220	4.05 233	2.61 238	1.82 224	0.80 221	1.39 231	0.86 227	6.00 233	1.24 233	1.21 223	1.11 219	4.12 247	1.13 234	1.65 228	1.79 226	1.60 224	1.63 203

Dean	2.26 231	3.02 250	1.51 234	3.69 246	3.06 252	3.35 241	3.37 242	1.63 238	1.75 236	1.34 244	1.22 226	3.24 226	3.75 231	2.81 242	1.67 216	0.89 225	1.78 238	1.08 238	4.11 219	1.56 244	1.17 220	1.01 213	4.18 248	1.28 240	2.41 240	2.01 231	2.20 237	2.02 214

IMH-64-1	2.23 229	2.54 235	1.78 240	3.04 239	2.48 240	3.36 242	3.57 244	1.43 231	1.87 238	1.00 223	1.08 221	3.38 227	4.59 238	3.31 246	1.71 220	0.91 227	1.73 236	0.97 231	4.22 222	1.35 236	1.42 230	1.19 223	4.55 249	1.08 231	2.07 233	1.47 217	1.70 225	2.34 219

IMH-64	2.23 229	2.54 235	1.78 240	3.04 239	2.48 240	3.36 242	3.57 244	1.43 231	1.87 238	1.00 223	1.08 221	3.38 227	4.59 238	3.31 246	1.71 220	0.91 227	1.73 236	0.97 231	4.22 222	1.35 236	1.42 230	1.19 223	4.55 249	1.08 231	2.07 233	1.47 217	1.70 225	2.34 219

IMH	2.49 236	2.59 237	1.81 242	3.06 241	2.54 244	3.39 244	3.61 246	1.47 234	1.90 241	1.03 227	1.07 220	3.52 232	8.23 245	3.63 251	1.59 210	0.91 227	1.80 239	1.01 234	5.27 228	1.38 239	1.37 228	1.14 221	4.57 251	1.13 234	2.08 235	1.87 228	1.82 228	3.43 239

ktn	4.88 248	2.98 248	2.15 249	3.75 247	3.03 251	3.86 250	4.59 251	1.74 242	2.91 250	2.10 255	1.63 241	11.03 261	37.05 266	3.72 252	2.27 238	1.83 254	2.63 251	2.02 253	18.61 259	1.99 249	2.22 244	2.06 245	4.75 252	1.94 254	2.11 236	2.26 238	2.71 244	3.88 242

notaker	3.70 241	3.63 255	2.85 255	6.04 258	3.37 254	4.76 255	4.69 254	2.04 249	2.21 245	1.89 252	1.60 240	7.21 252	15.87 257	3.78 255	2.29 239	1.52 250	2.59 250	1.74 251	11.12 251	2.03 250	2.00 242	2.17 249	4.86 253	1.71 251	1.52 226	1.74 225	1.91 232	2.70 230

TorneroNet-64	4.16 245	3.61 254	2.11 248	4.37 252	2.98 250	4.33 251	4.63 253	1.71 241	6.34 258	1.23 240	1.11 224	5.72 243	25.96 260	4.00 259	2.53 244	0.96 230	2.98 254	1.29 246	12.05 252	1.55 243	2.30 248	1.69 240	4.93 254	1.44 246	2.24 238	2.79 247	1.84 230	5.51 253

TorneroNet	5.55 251	3.56 253	2.26 251	3.87 248	3.09 253	4.41 253	4.59 251	1.77 243	5.65 257	1.30 242	1.46 237	6.35 247	60.56 272	3.94 258	2.38 242	0.99 231	2.95 253	1.26 245	16.30 257	1.57 245	2.37 249	1.62 237	5.15 255	1.41 244	2.48 243	2.30 240	2.14 236	4.06 243

JetRed	5.93 252	4.36 257	5.18 261	3.32 243	4.15 258	5.91 260	9.28 261	4.21 259	2.78 248	2.33 258	2.08 245	5.56 242	1.33 207	5.92 264	3.32 249	3.95 258	6.76 260	6.49 259	3.83 218	3.05 257	7.34 260	6.19 259	5.50 256	2.76 258	9.36 257	21.55 265	5.67 257	17.91 259

DPSMNet_ROB	11.11 258	5.62 260	16.57 265	3.96 249	7.34 262	4.93 256	7.57 258	4.32 260	11.21 264	4.13 263	8.57 261	4.60 235	14.45 256	3.87 257	13.23 258	13.79 263	6.38 259	15.38 264	8.62 247	11.60 262	8.28 264	20.92 264	5.52 257	11.00 263	11.58 260	30.93 267	12.70 261	32.76 266

DGTPSM_ROB	11.00 257	5.61 259	16.56 264	3.96 249	7.34 262	4.93 256	7.56 257	4.32 260	11.20 263	4.12 262	8.43 260	4.55 234	13.08 253	3.85 256	13.16 257	13.78 262	6.37 258	15.33 263	7.61 243	11.60 262	8.27 263	20.90 263	5.52 257	11.00 263	11.55 259	30.93 267	12.69 260	32.76 266

PML	25.77 265	16.40 265	5.63 262	19.94 267	12.77 266	20.38 264	9.79 262	9.31 264	68.05 273	17.61 269	136.84 273	90.68 272	97.32 273	9.22 268	8.31 255	7.86 261	13.64 262	6.53 260	32.01 266	6.33 261	10.40 265	9.06 261	5.53 259	5.58 261	24.53 265	10.26 259	31.06 267	10.67 256

KSHMR	5.14 250	3.44 252	2.51 252	4.75 255	3.54 256	4.37 252	4.39 250	2.25 250	2.04 243	1.89 252	1.90 243	3.91 233	56.90 271	4.29 260	2.33 241	1.43 247	2.38 248	1.63 249	9.67 249	1.74 246	2.26 246	1.95 244	6.27 260	1.58 249	2.40 239	2.12 236	2.33 239	4.41 246

DPSM_ROB	17.14 262	15.12 263	20.99 266	8.55 261	8.28 264	12.85 262	8.38 259	9.68 265	14.27 265	7.99 264	8.92 262	10.02 259	13.15 254	3.72 252	17.02 261	17.90 264	17.89 264	19.72 266	13.12 254	14.58 264	23.81 266	27.16 265	6.33 261	14.07 265	31.12 267	38.41 269	36.00 268	43.62 269

DPSM	17.14 262	15.12 263	20.99 266	8.55 261	8.28 264	12.85 262	8.38 259	9.68 265	14.27 265	7.99 264	8.92 262	10.02 259	13.15 254	3.72 252	17.02 261	17.90 264	17.89 264	19.72 266	13.12 254	14.58 264	23.81 266	27.16 265	6.33 261	14.07 265	31.12 267	38.41 269	36.00 268	43.62 269

UNDER WATER	4.12 244	4.08 256	2.63 253	6.45 259	4.77 259	5.44 258	5.59 255	3.34 255	3.11 251	1.70 251	1.80 242	7.67 253	11.14 251	4.31 261	2.42 243	1.26 244	4.76 256	1.65 250	6.67 239	2.44 256	2.82 251	2.90 250	7.40 263	2.17 256	3.16 247	3.80 252	2.72 246	5.07 250

UNDER WATER-64	4.19 246	4.38 258	2.66 254	7.03 260	4.94 260	5.57 259	5.84 256	3.48 258	2.88 249	1.94 254	1.95 244	7.91 256	9.16 249	4.50 263	2.63 245	1.31 245	4.96 257	1.75 252	6.26 234	2.37 255	2.75 250	3.23 251	7.93 264	2.02 255	2.94 246	4.48 254	2.89 249	5.44 252

HanzoNet	10.87 256	6.61 261	4.12 260	14.03 263	6.14 261	22.43 265	21.48 267	7.53 262	9.98 262	2.65 259	3.14 251	30.46 266	52.31 270	24.77 269	5.81 252	2.76 256	7.16 261	2.61 257	25.65 261	5.09 260	4.13 255	3.84 254	8.74 265	2.66 257	4.91 256	4.52 256	4.28 255	5.77 254

CasAABBNet	34.43 267	30.36 267	42.26 271	17.14 264	16.55 267	25.74 266	16.74 264	19.07 267	28.70 267	16.64 268	18.05 267	20.17 265	26.39 261	7.50 265	34.18 265	36.02 266	36.01 269	39.65 268	26.14 262	29.32 268	47.52 271	54.86 272	12.71 266	28.37 270	62.52 269	77.28 271	72.22 271	87.55 271

MyStereo03	34.49 268	30.38 268	42.28 272	17.19 265	16.68 268	25.92 267	16.86 265	19.46 268	28.71 268	16.15 266	17.99 265	20.16 263	26.46 262	7.53 266	34.41 266	36.06 267	35.97 267	39.69 269	26.26 263	29.36 269	47.86 272	54.73 270	12.72 267	28.32 268	62.57 270	77.31 272	72.32 272	87.78 272

MyStereo02	33.87 266	30.38 268	42.28 272	17.19 265	0.00 1	25.92 267	16.86 265	19.46 268	28.71 268	16.15 266	17.99 265	20.16 263	26.46 262	7.53 266	34.41 266	36.06 267	35.97 267	39.69 269	26.26 263	29.36 269	47.86 272	54.73 270	12.72 267	28.32 268	62.57 270	77.31 272	72.32 272	87.78 272

LRCNet_RVC	19.34 264	28.20 266	9.73 263	30.22 268	27.96 269	31.69 270	26.15 268	20.45 270	8.63 261	28.67 270	28.56 268	30.79 267	23.77 259	32.51 270	10.62 256	1.87 255	23.27 266	17.65 265	40.19 267	17.32 267	8.18 262	3.73 253	35.17 269	25.19 267	1.50 224	1.19 205	5.90 258	3.12 236

AVERAGE_ROB	39.02 270	41.97 271	38.90 269	43.30 271	44.01 272	42.99 272	43.74 271	43.16 272	39.90 271	47.57 272	47.87 269	44.75 270	39.96 267	43.65 273	38.17 268	36.44 269	46.39 271	48.96 272	41.67 269	40.21 272	39.69 269	35.43 268	46.62 270	39.76 271	24.41 264	16.49 261	19.69 264	17.85 258

HaxPig	36.94 269	39.02 270	35.87 268	37.61 270	42.00 270	37.54 271	41.37 270	37.89 271	39.04 270	46.91 271	48.84 270	44.26 269	35.76 265	37.00 271	38.72 269	36.77 270	45.37 270	48.69 271	40.70 268	39.66 271	36.11 268	31.60 267	47.76 271	39.78 272	18.63 261	16.85 262	13.84 262	19.74 260

MEDIAN_ROB	40.83 271	43.09 272	39.48 270	43.85 272	45.04 273	43.46 273	44.50 272	43.93 273	40.53 272	50.28 273	51.34 272	46.63 271	40.33 268	42.01 272	40.18 270	38.17 271	48.38 272	51.35 273	43.96 271	42.85 273	41.02 270	36.07 269	48.66 272	41.25 273	25.02 266	23.68 266	21.83 266	25.41 263

STTRV1_RVC		0.66 194	0.51 172	0.83 194	0.62 188	0.82 194	0.71 192	0.78 197	0.76 194	0.71 204	0.82 203	1.33 193	1.76 214	0.79 215		0.59 190	1.17 224	0.58 198		1.22 231	1.22 224			0.88 219	0.95 202	1.08 199	1.17 204	2.84 233

Low-res two-view benchmark