Low-res two-view results

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 5	0.09 3	0.08 4	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 19	0.05 1	0.10 4	0.03 1	0.13 6	0.06 1	0.04 1	0.24 26	0.26 29	0.20 5	0.18 12	0.20 10	0.11 2	0.24 20	0.15 9	0.05 1	0.06 1	0.22 32	0.20 26	0.23 13	0.15 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 3	0.04 1	0.13 14	0.12 26	0.11 6	0.14 24	0.16 11	0.07 7	0.06 10	0.15 1	0.17 3	0.15 1	0.13 3	0.16 2	0.11 2	0.17 2	0.13 6	0.06 4	0.08 7	0.11 1	0.14 7	0.10 1	0.11 1

U	0.15 15	0.11 8	0.08 4	0.06 1	0.05 2	0.09 11	0.04 1	0.16 26	0.06 2	0.15 20	0.04 2	0.17 18	0.07 7	0.05 4	0.22 20	0.28 37	0.26 28	0.23 34	0.27 33	0.17 27	0.28 31	0.19 22	0.06 4	0.08 7	0.26 38	0.23 45	0.23 13	0.20 33

MM-Stereo_test1	0.13 5	0.13 11	0.08 4	0.11 17	0.06 4	0.08 7	0.05 6	0.15 21	0.11 18	0.16 27	0.07 6	0.15 9	0.06 1	0.07 17	0.17 5	0.18 5	0.23 16	0.17 10	0.22 16	0.14 13	0.20 8	0.14 7	0.08 14	0.08 7	0.16 8	0.13 5	0.25 19	0.15 13

GREAT-IGEV	0.15 15	0.15 18	0.11 22	0.08 8	0.06 4	0.08 7	0.05 6	0.16 26	0.10 14	0.12 10	0.13 21	0.25 37	0.09 22	0.08 25	0.22 20	0.25 22	0.24 23	0.16 7	0.23 20	0.13 10	0.18 5	0.16 10	0.09 26	0.10 19	0.15 4	0.16 11	0.31 37	0.13 9

Pointernet	0.11 1	0.09 3	0.06 1	0.07 5	0.06 4	0.09 11	0.08 31	0.13 14	0.06 2	0.11 6	0.09 11	0.10 2	0.07 7	0.06 10	0.16 3	0.16 2	0.19 3	0.11 1	0.18 4	0.09 1	0.17 2	0.11 1	0.08 14	0.07 4	0.14 2	0.12 2	0.24 17	0.12 5

MLG-Stereo_test1	0.12 3	0.08 2	0.07 2	0.07 5	0.07 7	0.07 3	0.06 15	0.11 2	0.09 10	0.16 27	0.09 11	0.17 18	0.06 1	0.05 4	0.16 3	0.18 5	0.22 10	0.19 16	0.22 16	0.12 6	0.23 14	0.11 1	0.06 4	0.06 1	0.15 4	0.12 2	0.21 9	0.14 10

MM-Stereo_test3	0.13 5	0.13 11	0.08 4	0.10 14	0.07 7	0.07 3	0.05 6	0.19 34	0.14 35	0.15 20	0.06 3	0.13 6	0.06 1	0.07 17	0.15 1	0.15 1	0.23 16	0.15 4	0.21 12	0.12 6	0.18 5	0.18 17	0.08 14	0.08 7	0.15 4	0.11 1	0.28 28	0.15 13

CoSv	0.13 5	0.17 25	0.08 4	0.08 8	0.07 7	0.17 45	0.07 22	0.15 21	0.10 14	0.13 13	0.06 3	0.10 2	0.07 7	0.04 1	0.17 5	0.20 8	0.21 8	0.12 2	0.22 16	0.12 6	0.20 8	0.11 1	0.06 4	0.07 4	0.22 32	0.15 10	0.19 5	0.11 1

AIO-test1	0.13 5	0.09 3	0.08 4	0.06 1	0.07 7	0.11 19	0.04 1	0.17 31	0.13 30	0.15 20	0.16 32	0.19 27	0.08 14	0.09 31	0.18 10	0.22 14	0.19 3	0.16 7	0.15 1	0.14 13	0.17 2	0.14 7	0.08 14	0.07 4	0.14 2	0.14 7	0.13 2	0.12 5

RAStereo	0.19 35	0.16 21	0.10 17	0.08 8	0.07 7	0.09 11	0.06 15	0.21 37	0.09 10	0.45 78	0.09 11	0.26 38	0.08 14	0.07 17	0.25 29	0.26 29	0.28 34	0.25 38	0.33 43	0.15 18	0.35 47	0.18 17	0.08 14	0.10 19	0.28 47	0.23 45	0.25 19	0.24 41

ProNet	0.14 12	0.13 11	0.14 35	0.11 17	0.07 7	0.14 31	0.12 56	0.13 14	0.06 2	0.08 2	0.24 63	0.09 1	0.06 1	0.07 17	0.22 20	0.21 11	0.22 10	0.18 12	0.19 7	0.14 13	0.20 8	0.11 1	0.12 46	0.11 29	0.16 8	0.13 5	0.17 4	0.12 5

RAFT	0.17 27	0.13 11	0.10 17	0.16 38	0.07 7	0.21 59	0.05 6	0.25 41	0.12 26	0.14 15	0.15 27	0.16 11	0.10 27	0.05 4	0.21 18	0.20 8	0.23 16	0.15 4	0.28 34	0.13 10	0.21 11	0.17 12	0.07 11	0.10 19	0.26 38	0.24 48	0.33 40	0.23 38

OmniDepth	0.13 5	0.13 11	0.09 14	0.11 17	0.08 14	0.11 19	0.06 15	0.11 2	0.10 14	0.11 6	0.06 3	0.31 46	0.07 7	0.06 10	0.17 5	0.17 3	0.15 1	0.15 4	0.17 3	0.11 2	0.16 1	0.17 12	0.05 1	0.08 7	0.18 17	0.17 20	0.22 12	0.15 13

MLG-Stereo_test2	0.16 22	0.12 10	0.10 17	0.10 14	0.08 14	0.09 11	0.05 6	0.18 33	0.11 18	0.20 37	0.07 6	0.23 33	0.08 14	0.08 25	0.19 11	0.23 17	0.30 37	0.25 38	0.31 39	0.18 32	0.28 31	0.17 12	0.09 26	0.08 7	0.20 26	0.16 11	0.29 31	0.21 35

MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 4	0.06 1	0.08 14	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 20	0.07 6	0.16 11	0.06 1	0.05 4	0.17 5	0.18 5	0.22 10	0.19 16	0.19 7	0.12 6	0.21 11	0.12 5	0.06 4	0.06 1	0.15 4	0.12 2	0.20 7	0.14 10

CroCo-Stereo Lap2	0.14 12	0.10 6	0.08 4	0.08 8	0.08 14	0.08 7	0.05 6	0.12 8	0.06 2	0.22 43	0.07 6	0.16 11	0.07 7	0.04 1	0.20 14	0.26 29	0.22 10	0.19 16	0.26 32	0.11 2	0.28 31	0.16 10	0.06 4	0.08 7	0.22 32	0.23 45	0.20 7	0.16 20

MSCF	0.16 22	0.15 18	0.09 14	0.14 29	0.09 18	0.11 19	0.07 22	0.11 2	0.15 40	0.14 15	0.09 11	0.17 18	0.11 32	0.06 10	0.25 29	0.23 17	0.23 16	0.20 19	0.23 20	0.15 18	0.24 20	0.21 31	0.11 41	0.10 19	0.19 20	0.22 36	0.27 26	0.15 13

GIP-stereo	0.17 27	0.21 36	0.13 30	0.15 34	0.09 18	0.09 11	0.07 22	0.12 8	0.09 10	0.16 27	0.13 21	0.16 11	0.08 14	0.15 57	0.27 39	0.25 22	0.25 24	0.21 27	0.24 26	0.19 39	0.27 27	0.20 26	0.07 11	0.11 29	0.20 26	0.22 36	0.35 47	0.17 24

RSM	0.15 15	0.16 21	0.12 26	0.14 29	0.09 18	0.14 31	0.06 15	0.10 1	0.08 7	0.09 3	0.15 27	0.14 8	0.10 27	0.07 17	0.22 20	0.25 22	0.21 8	0.20 19	0.18 4	0.17 27	0.25 23	0.18 17	0.08 14	0.10 19	0.16 8	0.16 11	0.27 26	0.15 13

MoCha-V2	0.14 12	0.15 18	0.11 22	0.12 20	0.09 18	0.11 19	0.09 39	0.13 14	0.08 7	0.13 13	0.18 38	0.17 18	0.07 7	0.07 17	0.17 5	0.23 17	0.20 5	0.20 19	0.25 28	0.14 13	0.29 35	0.17 12	0.08 14	0.08 7	0.17 13	0.16 11	0.15 3	0.11 1

GASTEREO	0.16 22	0.16 21	0.10 17	0.14 29	0.10 22	0.11 19	0.07 22	0.12 8	0.15 40	0.14 15	0.09 11	0.18 24	0.11 32	0.06 10	0.24 26	0.24 21	0.23 16	0.20 19	0.23 20	0.16 22	0.23 14	0.23 42	0.11 41	0.10 19	0.19 20	0.22 36	0.28 28	0.14 10

111111	0.13 5	0.16 21	0.08 4	0.12 20	0.10 22	0.07 3	0.06 15	0.12 8	0.12 26	0.07 1	0.10 16	0.15 9	0.09 22	0.05 4	0.19 11	0.21 11	0.22 10	0.18 12	0.19 7	0.13 10	0.23 14	0.18 17	0.10 33	0.08 7	0.16 8	0.14 7	0.19 5	0.11 1

AIO-Stereo	0.15 15	0.17 25	0.12 26	0.17 44	0.10 22	0.12 25	0.06 15	0.11 2	0.08 7	0.10 4	0.14 24	0.12 4	0.09 22	0.08 25	0.20 14	0.21 11	0.20 5	0.20 19	0.21 12	0.17 27	0.23 14	0.20 26	0.07 11	0.11 29	0.17 13	0.16 11	0.23 13	0.12 5

RSM++	0.17 27	0.18 28	0.13 30	0.17 44	0.10 22	0.14 31	0.07 22	0.13 14	0.13 30	0.12 10	0.14 24	0.17 18	0.11 32	0.08 25	0.25 29	0.27 36	0.25 24	0.21 27	0.23 20	0.18 32	0.26 25	0.21 31	0.08 14	0.10 19	0.20 26	0.18 21	0.29 31	0.18 27

MaDis-Stereo	0.26 47	0.20 34	0.16 43	0.10 14	0.10 22	0.10 16	0.08 31	0.24 40	0.14 35	0.36 58	0.16 32	0.36 62	0.12 40	0.08 25	0.33 59	0.35 59	0.39 63	0.35 82	0.53 90	0.20 45	0.40 57	0.26 48	0.13 54	0.15 43	0.39 96	0.39 100	0.40 59	0.49 101

VIP-Stereo	0.22 39	0.20 34	0.19 55	0.14 29	0.11 27	0.13 29	0.06 15	0.29 47	0.19 51	0.19 35	0.28 75	0.28 42	0.11 32	0.12 44	0.27 39	0.28 37	0.37 54	0.26 41	0.33 43	0.21 48	0.34 43	0.21 31	0.11 41	0.15 43	0.24 36	0.22 36	0.25 19	0.30 53

LG-Stereo	0.15 15	0.11 8	0.08 4	0.09 12	0.11 27	0.11 19	0.05 6	0.15 21	0.11 18	0.19 35	0.12 20	0.26 38	0.09 22	0.06 10	0.19 11	0.20 8	0.23 16	0.16 7	0.18 4	0.14 13	0.23 14	0.20 26	0.05 1	0.08 7	0.17 13	0.18 21	0.24 17	0.15 13

MM-Stereo_test2	0.15 15	0.19 30	0.11 22	0.16 38	0.11 27	0.08 7	0.05 6	0.14 19	0.11 18	0.20 37	0.08 10	0.12 4	0.08 14	0.09 31	0.20 14	0.22 14	0.25 24	0.20 19	0.20 10	0.18 32	0.25 23	0.21 31	0.10 33	0.10 19	0.16 8	0.16 11	0.21 9	0.16 20

MonStereo	0.15 15	0.14 17	0.13 30	0.12 20	0.12 30	0.10 16	0.08 31	0.11 2	0.11 18	0.14 15	0.13 21	0.17 18	0.11 32	0.07 17	0.20 14	0.23 17	0.23 16	0.17 10	0.21 12	0.15 18	0.19 7	0.18 17	0.08 14	0.08 7	0.22 32	0.18 21	0.23 13	0.24 41

GSStereo	0.16 22	0.18 28	0.13 30	0.13 24	0.13 31	0.12 25	0.09 39	0.12 8	0.10 14	0.16 27	0.11 17	0.22 32	0.08 14	0.05 4	0.22 20	0.25 22	0.28 34	0.20 19	0.25 28	0.16 22	0.32 37	0.19 22	0.08 14	0.10 19	0.18 17	0.16 11	0.25 19	0.16 20

LG-Stereo_L2	0.26 47	0.31 61	0.17 48	0.13 24	0.13 31	0.14 31	0.07 22	0.42 65	0.20 56	0.48 90	0.22 55	0.40 70	0.14 44	0.17 68	0.30 51	0.37 69	0.39 63	0.28 47	0.40 54	0.19 39	0.45 77	0.35 67	0.09 26	0.14 40	0.30 56	0.22 36	0.33 40	0.33 62

LG-Stereo_L1	0.27 51	0.30 59	0.17 48	0.13 24	0.13 31	0.15 37	0.08 31	0.42 65	0.21 60	0.49 99	0.20 47	0.39 69	0.15 50	0.15 57	0.30 51	0.38 72	0.39 63	0.29 55	0.40 54	0.18 32	0.47 91	0.35 67	0.08 14	0.14 40	0.30 56	0.21 32	0.37 52	0.36 70

DEFOM-Stereo	0.21 37	0.19 30	0.12 26	0.18 49	0.13 31	0.20 57	0.08 31	0.19 34	0.14 35	0.16 27	0.23 58	0.21 31	0.10 27	0.12 44	0.27 39	0.29 43	0.34 46	0.28 47	0.32 40	0.22 52	0.32 37	0.21 31	0.12 46	0.11 29	0.26 38	0.22 36	0.47 69	0.29 51

IGEV-Stereo++	0.16 22	0.24 44	0.09 14	0.13 24	0.13 31	0.10 16	0.05 6	0.15 21	0.13 30	0.12 10	0.16 32	0.16 11	0.11 32	0.07 17	0.21 18	0.22 14	0.22 10	0.18 12	0.21 12	0.16 22	0.22 13	0.27 51	0.09 26	0.08 7	0.17 13	0.18 21	0.25 19	0.18 27

UniTT-Stereo	0.28 56	0.27 51	0.15 38	0.15 34	0.13 31	0.17 45	0.09 39	0.35 52	0.19 51	0.49 99	0.21 51	0.41 77	0.18 61	0.14 53	0.40 71	0.39 76	0.42 71	0.34 73	0.56 105	0.25 67	0.43 67	0.24 45	0.13 54	0.19 61	0.31 66	0.41 105	0.30 34	0.37 71

AEACV	0.19 35	0.31 61	0.14 35	0.17 44	0.13 31	0.12 25	0.07 22	0.15 21	0.07 6	0.16 27	0.15 27	0.18 24	0.11 32	0.11 40	0.25 29	0.25 22	0.32 39	0.23 34	0.35 48	0.18 32	0.27 27	0.22 39	0.11 41	0.11 29	0.20 26	0.22 36	0.25 19	0.18 27

RAFT + AFF	0.27 51	0.26 49	0.17 48	0.21 58	0.13 31	0.19 54	0.13 60	0.41 61	0.18 46	0.44 76	0.19 42	0.42 79	0.14 44	0.09 31	0.86 201	0.29 43	0.41 69	0.20 19	0.55 99	0.23 57	0.47 91	0.21 31	0.12 46	0.15 43	0.28 47	0.20 26	0.21 9	0.17 24

GEAStereo	0.18 30	0.22 38	0.15 38	0.19 51	0.14 39	0.14 31	0.09 39	0.16 26	0.13 30	0.15 20	0.11 17	0.23 33	0.08 14	0.09 31	0.25 29	0.25 22	0.27 30	0.21 27	0.23 20	0.17 27	0.34 43	0.22 39	0.10 33	0.12 35	0.19 20	0.21 32	0.30 34	0.19 31

gasm-f	0.18 30	0.22 38	0.15 38	0.19 51	0.14 39	0.14 31	0.09 39	0.16 26	0.13 30	0.15 20	0.11 17	0.23 33	0.08 14	0.09 31	0.25 29	0.25 22	0.27 30	0.21 27	0.23 20	0.17 27	0.34 43	0.22 39	0.10 33	0.12 35	0.19 20	0.21 32	0.30 34	0.19 31

AdaDepth	0.18 30	0.19 30	0.10 17	0.12 20	0.14 39	0.12 25	0.09 39	0.16 26	0.14 35	0.14 15	0.17 36	0.19 27	0.10 27	0.08 25	0.26 37	0.29 43	0.28 34	0.23 34	0.25 28	0.16 22	0.24 20	0.20 26	0.09 26	0.11 29	0.19 20	0.20 26	0.32 38	0.25 43

Occ-G	0.18 30	0.26 49	0.15 38	0.17 44	0.14 39	0.15 37	0.07 22	0.12 8	0.11 18	0.11 6	0.22 55	0.20 30	0.09 22	0.10 36	0.28 44	0.28 37	0.25 24	0.22 31	0.29 37	0.19 39	0.26 25	0.19 22	0.10 33	0.15 43	0.19 20	0.18 21	0.29 31	0.17 24

IGEV-Stereo+	0.27 51	0.25 47	0.14 35	0.22 61	0.14 39	0.13 29	0.07 22	0.36 53	0.20 56	0.55 132	0.23 58	0.38 66	0.14 44	0.16 64	0.26 37	0.35 59	0.40 66	0.35 82	0.48 70	0.24 61	0.44 73	0.51 142	0.12 46	0.13 37	0.28 47	0.20 26	0.34 44	0.23 38

StereoVision	0.18 30	0.13 11	0.11 22	0.09 12	0.14 39	0.16 39	0.08 31	0.17 31	0.17 42	0.15 20	0.15 27	0.16 11	0.10 27	0.06 10	0.25 29	0.26 29	0.27 30	0.22 31	0.22 16	0.16 22	0.23 14	0.17 12	0.06 4	0.13 37	0.28 47	0.29 60	0.38 53	0.28 49

anonymousdsp	0.25 43	0.23 42	0.19 55	0.16 38	0.14 39	0.18 49	0.10 48	0.37 56	0.19 51	0.32 55	0.22 55	0.32 48	0.12 40	0.14 53	0.29 45	0.32 55	0.32 39	0.28 47	0.39 52	0.22 52	0.46 84	0.31 59	0.12 46	0.15 43	0.26 38	0.20 26	0.52 87	0.20 33

iRaftStereo_RVC	0.26 47	0.27 51	0.16 43	0.13 24	0.14 39	0.18 49	0.09 39	0.44 70	0.14 35	0.36 58	0.36 103	0.32 48	0.16 54	0.13 48	0.29 45	0.29 43	0.38 58	0.28 47	0.34 47	0.22 52	0.41 59	0.38 77	0.12 46	0.17 55	0.27 43	0.29 60	0.42 61	0.27 47

DFGA-Net	0.28 56	0.37 83	0.16 43	0.26 89	0.15 47	0.22 65	0.15 79	0.40 59	0.21 60	0.41 65	0.24 63	0.31 46	0.17 57	0.13 48	0.42 83	0.39 76	0.38 58	0.30 58	0.42 61	0.21 48	0.36 51	0.29 55	0.13 54	0.21 68	0.31 66	0.27 55	0.51 76	0.28 49

SGD-Stereo	0.29 60	0.24 44	0.17 48	0.16 38	0.15 47	0.22 65	0.08 31	0.29 47	0.22 63	0.29 50	0.15 27	0.45 91	0.20 71	0.10 36	0.71 170	0.45 111	0.46 81	0.27 43	0.47 67	0.22 52	0.41 59	0.36 71	0.19 104	0.19 61	0.28 47	0.32 72	0.46 67	0.40 81

AIO_rvc	0.25 43	0.34 68	0.16 43	0.19 51	0.15 47	0.18 49	0.11 51	0.39 58	0.22 63	0.30 52	0.16 32	0.32 48	0.12 40	0.18 71	0.27 39	0.26 29	0.33 42	0.22 31	0.38 51	0.20 45	0.42 65	0.44 109	0.13 54	0.14 40	0.28 47	0.22 36	0.33 40	0.21 35

RAFT_CTSACE	0.30 64	0.37 83	0.15 38	0.15 34	0.15 47	0.25 85	0.18 96	0.53 94	0.20 56	0.55 132	0.18 38	0.44 87	0.29 114	0.16 64	0.29 45	0.30 48	0.37 54	0.27 43	0.37 50	0.18 32	0.38 53	0.45 113	0.10 33	0.17 55	0.30 56	0.31 67	0.60 113	0.26 46

test_5	0.29 60	0.39 96	0.16 43	0.22 61	0.15 47	0.21 59	0.13 60	0.54 99	0.20 56	0.38 63	0.19 42	0.44 87	0.34 164	0.10 36	0.43 85	0.38 72	0.33 42	0.32 61	0.33 43	0.20 45	0.32 37	0.35 67	0.09 26	0.21 68	0.28 47	0.30 63	0.51 76	0.32 59

plain	0.31 69	0.43 119	0.20 62	0.20 57	0.16 52	0.20 57	0.10 48	0.41 61	0.18 46	0.48 90	0.19 42	0.34 53	0.17 57	0.10 36	0.41 77	0.44 100	0.45 76	0.40 109	0.55 99	0.24 61	0.41 59	0.34 65	0.14 62	0.21 68	0.32 71	0.33 77	0.39 55	0.48 99

MIF-Stereo (partial)	0.30 64	0.44 125	0.18 53	0.16 38	0.16 52	0.21 59	0.11 51	0.37 56	0.22 63	0.37 61	0.24 63	0.32 48	0.17 57	0.13 48	0.39 69	0.45 111	0.46 81	0.38 95	0.42 61	0.25 67	0.43 67	0.35 67	0.18 96	0.21 68	0.35 86	0.32 72	0.50 75	0.44 92

MLG-Stereo_test3	0.23 40	0.17 25	0.13 30	0.14 29	0.17 54	0.16 39	0.09 39	0.21 37	0.12 26	0.21 40	0.18 38	0.35 54	0.11 32	0.15 57	0.29 45	0.26 29	0.33 42	0.28 47	0.63 127	0.18 32	0.40 57	0.41 89	0.11 41	0.15 43	0.21 31	0.21 32	0.33 40	0.27 47

HCRNet	0.32 71	0.38 91	0.20 62	0.39 148	0.17 54	0.29 102	0.18 96	0.40 59	0.18 46	0.80 260	0.40 121	0.49 103	0.18 61	0.22 101	0.38 66	0.30 48	0.38 58	0.29 55	0.40 54	0.19 39	0.33 41	0.23 42	0.19 104	0.16 52	0.26 38	0.31 67	0.51 76	0.31 56

AFF-stereo	0.30 64	0.34 68	0.26 100	0.18 49	0.17 54	0.33 119	0.11 51	0.50 86	0.23 68	0.46 81	0.28 75	0.40 70	0.16 54	0.12 44	0.27 39	0.35 59	0.37 54	0.25 38	0.57 109	0.23 57	0.38 53	0.25 46	0.17 84	0.17 55	0.37 89	0.37 93	0.48 72	0.32 59

RYNet	0.27 51	0.23 42	0.18 53	0.15 34	0.17 54	0.19 54	0.13 60	0.25 41	0.31 141	0.17 33	0.20 47	0.19 27	0.14 44	0.13 48	0.80 183	0.28 37	0.27 30	0.41 114	0.28 34	0.19 39	0.27 27	0.21 31	0.29 185	0.18 58	0.27 43	0.76 191	0.34 44	0.23 38

LGtest1	0.26 47	0.19 30	0.20 62	0.16 38	0.18 58	0.16 39	0.09 39	0.28 44	0.17 42	0.22 43	0.27 72	0.29 43	0.13 43	0.14 53	0.30 51	0.31 52	0.38 58	0.33 69	0.49 72	0.25 67	0.41 59	0.41 89	0.13 54	0.16 52	0.30 56	0.24 48	0.39 55	0.31 56

RAFT+CT+SA	0.32 71	0.46 145	0.20 62	0.26 89	0.18 58	0.22 65	0.15 79	0.58 118	0.23 68	0.52 113	0.17 36	0.46 93	0.33 152	0.12 44	0.33 59	0.43 95	0.36 52	0.30 58	0.45 65	0.23 57	0.45 77	0.49 130	0.09 26	0.22 82	0.32 71	0.31 67	0.53 91	0.35 67

test_4	0.34 78	0.33 65	0.27 102	0.21 58	0.18 58	0.16 39	0.11 51	0.59 125	0.26 94	0.58 157	0.25 66	0.50 109	0.20 71	0.19 78	0.33 59	0.40 80	0.45 76	0.34 73	0.41 57	0.29 85	0.45 77	0.41 89	0.16 69	0.24 103	0.38 93	0.40 104	0.59 112	0.42 88

S2M2_XL	0.33 76	0.30 59	0.30 113	0.17 44	0.19 61	0.23 77	0.21 116	0.53 94	0.26 94	0.47 84	0.25 66	0.48 99	0.18 61	0.22 101	0.38 66	0.36 65	0.54 130	0.29 55	0.41 57	0.28 80	0.50 105	0.31 59	0.21 129	0.21 68	0.34 76	0.32 72	0.45 65	0.51 112
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.27 51	0.39 96	0.19 55	0.29 102	0.19 61	0.18 49	0.14 73	0.42 65	0.23 68	0.33 56	0.19 42	0.37 64	0.18 61	0.18 71	0.25 29	0.29 43	0.34 46	0.24 37	0.39 52	0.21 48	0.49 101	0.46 118	0.13 54	0.15 43	0.30 56	0.28 58	0.41 60	0.21 35

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 64	0.24 44	0.17 48	0.23 74	0.19 61	0.18 49	0.08 31	0.49 85	0.25 84	0.54 125	0.21 51	0.32 48	0.17 57	0.17 68	0.29 45	0.39 76	0.45 76	0.36 86	0.50 74	0.26 74	0.56 138	0.49 130	0.13 54	0.13 37	0.31 66	0.26 54	0.45 65	0.30 53

MGS-Stereo	0.37 83	0.46 145	0.21 75	0.22 61	0.19 61	0.22 65	0.15 79	0.45 76	0.17 42	0.36 58	0.26 69	0.29 43	0.19 68	0.23 114	1.37 263	0.40 80	0.52 119	0.45 142	0.55 99	0.33 100	0.50 105	0.41 89	0.21 129	0.22 82	0.33 75	0.30 63	0.47 69	0.45 94

LL-Strereo2	0.34 78	0.29 55	0.21 75	0.24 78	0.19 61	0.17 45	0.13 60	0.63 159	0.26 94	0.58 157	0.23 58	0.44 87	0.22 83	0.14 53	0.41 77	0.41 84	0.47 91	0.35 82	0.73 152	0.31 94	0.47 91	0.36 71	0.21 129	0.20 66	0.32 71	0.34 81	0.51 76	0.35 67

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 81	0.41 107	0.32 121	0.24 78	0.19 61	0.28 99	0.13 60	0.58 118	0.24 78	0.46 81	0.35 102	0.49 103	0.19 68	0.15 57	0.34 62	0.35 59	0.41 69	0.28 47	0.65 132	0.28 80	0.44 73	0.33 62	0.19 104	0.22 82	0.51 135	0.37 93	0.58 105	0.44 92

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 76	0.36 81	0.20 62	0.23 74	0.20 67	0.17 45	0.10 48	0.48 83	0.23 68	0.55 132	0.32 90	0.40 70	0.19 68	0.15 57	0.48 97	0.36 65	0.47 91	0.33 69	0.51 77	0.27 77	0.50 105	0.42 96	0.16 69	0.18 58	0.30 56	0.31 67	0.48 72	0.53 118

MIM_Stereo	0.32 71	0.40 103	0.25 97	0.28 97	0.20 67	0.27 92	0.14 73	0.45 76	0.18 46	0.48 90	0.25 66	0.42 79	0.18 61	0.16 64	0.36 63	0.42 88	0.44 73	0.36 86	0.47 67	0.28 80	0.47 91	0.36 71	0.12 46	0.23 94	0.29 55	0.27 55	0.47 69	0.33 62

delet	0.24 41	0.25 47	0.22 84	0.24 78	0.20 67	0.28 99	0.16 88	0.21 37	0.18 46	0.23 45	0.26 69	0.26 38	0.15 50	0.25 141	0.32 58	0.28 37	0.31 38	0.27 43	0.24 26	0.24 61	0.31 36	0.20 26	0.16 69	0.19 61	0.28 47	0.25 52	0.32 38	0.31 56

NLCSM	0.21 37	0.21 36	0.12 26	0.24 78	0.21 70	0.16 39	0.18 96	0.19 34	0.19 51	0.23 45	0.29 78	0.18 24	0.18 61	0.13 48	0.22 20	0.26 29	0.26 28	0.27 43	0.28 34	0.15 18	0.36 51	0.23 42	0.15 64	0.16 52	0.20 26	0.16 11	0.36 49	0.18 27

HUF	0.29 60	0.34 68	0.20 62	0.22 61	0.21 70	0.19 54	0.11 51	0.51 88	0.22 63	0.42 67	0.18 38	0.35 54	0.22 83	0.19 78	0.30 51	0.32 55	0.38 58	0.26 41	0.52 82	0.25 67	0.52 121	0.43 103	0.16 69	0.18 58	0.30 56	0.22 36	0.38 53	0.29 51

ARAFT	0.34 78	0.38 91	0.23 89	0.26 89	0.21 70	0.27 92	0.14 73	0.44 70	0.24 78	0.50 101	0.30 85	0.41 77	0.16 54	0.15 57	0.67 156	0.42 88	0.50 104	0.47 160	0.51 77	0.23 57	0.53 128	0.32 61	0.16 69	0.19 61	0.43 105	0.30 63	0.52 87	0.37 71

LG-G_1	0.25 43	0.22 38	0.19 55	0.23 74	0.22 73	0.22 65	0.12 56	0.28 44	0.11 18	0.21 40	0.20 47	0.35 54	0.14 44	0.18 71	0.31 55	0.30 48	0.35 50	0.32 61	0.51 77	0.24 61	0.39 55	0.26 48	0.10 33	0.15 43	0.27 43	0.24 48	0.36 49	0.34 64

LG-G	0.25 43	0.22 38	0.19 55	0.23 74	0.22 73	0.22 65	0.12 56	0.28 44	0.11 18	0.21 40	0.20 47	0.35 54	0.14 44	0.18 71	0.31 55	0.30 48	0.35 50	0.32 61	0.51 77	0.24 61	0.39 55	0.26 48	0.10 33	0.15 43	0.27 43	0.24 48	0.36 49	0.34 64

CIPLG	0.42 100	0.47 152	0.24 95	0.32 118	0.22 73	0.32 112	0.19 108	0.63 159	0.24 78	0.55 132	0.50 148	0.60 144	0.30 124	0.41 213	0.93 218	0.44 100	0.52 119	0.37 91	0.56 105	0.38 135	0.56 138	0.45 113	0.19 104	0.24 103	0.44 107	0.31 67	0.57 97	0.38 75

IPLGR_C	0.42 100	0.47 152	0.23 89	0.31 116	0.22 73	0.32 112	0.18 96	0.63 159	0.23 68	0.55 132	0.50 148	0.61 145	0.31 137	0.41 213	0.87 207	0.45 111	0.52 119	0.37 91	0.55 99	0.38 135	0.56 138	0.46 118	0.19 104	0.24 103	0.44 107	0.33 77	0.58 105	0.40 81

ACRE	0.42 100	0.47 152	0.22 84	0.32 118	0.22 73	0.33 119	0.18 96	0.63 159	0.23 68	0.55 132	0.50 148	0.61 145	0.30 124	0.41 213	0.91 213	0.45 111	0.52 119	0.36 86	0.55 99	0.38 135	0.57 148	0.44 109	0.19 104	0.23 94	0.44 107	0.32 72	0.58 105	0.39 76

AnonymousM	0.79 217	0.34 68	0.20 62	0.24 78	0.22 73	0.21 59	0.15 79	0.58 118	0.21 60	0.57 145	0.39 118	0.45 91	0.15 50	0.19 78	0.56 109	0.54 173	0.54 130	0.40 109	0.53 90	0.30 89	0.65 171	0.54 152	0.20 120	0.22 82	0.30 56	0.39 100	1.31 261	11.04 327

YMNet	0.30 64	0.31 61	0.23 89	0.27 94	0.23 79	0.26 87	0.25 140	0.36 53	0.37 179	0.25 48	0.19 42	0.40 70	0.27 107	0.29 171	0.38 66	0.47 131	0.37 54	0.28 47	0.43 63	0.19 39	0.35 47	0.33 62	0.16 69	0.19 61	0.36 87	0.29 60	0.39 55	0.35 67

castereo++	0.44 116	0.35 78	0.33 124	0.43 168	0.23 79	0.21 59	0.17 94	0.59 125	0.30 123	0.63 188	0.37 109	0.73 176	0.22 83	0.22 101	0.44 86	0.53 165	0.58 158	0.41 114	0.66 134	0.34 106	0.81 204	0.69 189	0.20 120	0.28 129	0.48 120	0.56 158	0.76 163	0.48 99

anonymousdsp2	0.38 85	0.46 145	0.30 113	0.25 85	0.23 79	0.32 112	0.18 96	0.58 118	0.23 68	0.47 84	0.38 112	0.48 99	0.23 89	0.18 71	0.40 71	0.39 76	0.44 73	0.33 69	0.88 175	0.31 94	0.48 97	0.52 147	0.17 84	0.23 94	0.41 102	0.33 77	0.61 116	0.42 88

TestStereo1	0.38 85	0.49 168	0.19 55	0.22 61	0.23 79	0.23 77	0.15 79	0.55 106	0.30 123	0.52 113	0.21 51	0.35 54	0.39 186	0.11 40	0.80 183	0.50 148	0.46 81	0.32 61	0.53 90	0.25 67	0.52 121	0.67 184	0.15 64	0.22 82	0.37 89	0.42 106	0.60 113	0.39 76

TESTraft	0.37 83	0.46 145	0.21 75	0.21 58	0.23 79	0.21 59	0.16 88	0.54 99	0.31 141	0.51 106	0.23 58	0.36 62	0.36 176	0.11 40	0.85 199	0.48 137	0.45 76	0.32 61	0.48 70	0.24 61	0.46 84	0.65 176	0.12 46	0.23 94	0.37 89	0.43 108	0.57 97	0.39 76

SA-5K	0.38 85	0.49 168	0.19 55	0.22 61	0.23 79	0.23 77	0.15 79	0.55 106	0.30 123	0.52 113	0.21 51	0.35 54	0.39 186	0.11 40	0.80 183	0.50 148	0.46 81	0.32 61	0.53 90	0.25 67	0.52 121	0.67 184	0.15 64	0.22 82	0.37 89	0.42 106	0.60 113	0.39 76

SA	0.42 100	0.47 152	0.21 75	0.25 85	0.23 79	0.31 109	0.13 60	0.64 166	0.32 149	0.61 172	0.26 69	0.54 120	0.21 79	0.16 64	0.63 140	0.47 131	0.52 119	0.41 114	0.60 121	0.29 85	0.46 84	0.61 167	0.15 64	0.27 123	0.45 111	0.58 159	0.96 212	0.47 97

raft+_RVC	0.35 81	0.34 68	0.26 100	0.25 85	0.23 79	0.25 85	0.18 96	0.54 99	0.26 94	0.52 113	0.43 126	0.46 93	0.23 89	0.18 71	0.42 83	0.38 72	0.43 72	0.34 73	0.61 125	0.26 74	0.43 67	0.38 77	0.13 54	0.20 66	0.39 96	0.39 100	0.58 105	0.42 88

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 95	0.33 65	0.29 109	0.29 102	0.24 87	0.26 87	0.16 88	0.55 106	0.40 189	0.55 132	0.49 143	0.49 103	0.27 107	0.23 114	0.58 116	0.45 111	0.51 115	0.40 109	0.50 74	0.36 125	0.46 84	0.50 135	0.16 69	0.23 94	0.49 128	0.75 188	0.44 64	0.56 129

4D-IteraStereo	0.40 91	0.28 54	0.33 124	0.35 136	0.24 87	0.24 82	0.15 79	0.63 159	0.28 107	0.61 172	0.39 118	0.51 114	0.22 83	0.22 101	0.48 97	0.43 95	0.49 99	0.43 127	0.66 134	0.34 106	0.63 163	0.70 191	0.14 62	0.22 82	0.39 96	0.47 128	0.63 122	0.39 76

GCAP-BAT	0.76 206	0.45 133	0.20 62	0.22 61	0.25 89	0.22 65	0.13 60	0.62 145	0.25 84	0.57 145	0.29 78	0.75 180	0.20 71	0.19 78	0.47 90	0.51 155	10.38 329	0.39 97	0.59 114	0.34 106	0.93 219	0.50 135	0.17 84	0.21 68	0.34 76	0.36 85	0.51 76	0.49 101

test_for_model	0.76 206	0.45 133	0.20 62	0.22 61	0.25 89	0.22 65	0.13 60	0.62 145	0.25 84	0.57 145	0.29 78	0.75 180	0.20 71	0.19 78	0.47 90	0.51 155	10.38 329	0.39 97	0.59 114	0.34 106	0.93 219	0.50 135	0.17 84	0.21 68	0.34 76	0.36 85	0.51 76	0.49 101

testlalala2	0.76 206	0.45 133	0.20 62	0.22 61	0.25 89	0.22 65	0.13 60	0.62 145	0.25 84	0.57 145	0.29 78	0.75 180	0.20 71	0.19 78	0.47 90	0.51 155	10.38 329	0.39 97	0.59 114	0.34 106	0.93 219	0.50 135	0.17 84	0.21 68	0.34 76	0.36 85	0.51 76	0.49 101

testlalala	0.76 206	0.45 133	0.20 62	0.22 61	0.25 89	0.22 65	0.13 60	0.62 145	0.25 84	0.57 145	0.29 78	0.75 180	0.20 71	0.19 78	0.47 90	0.51 155	10.38 329	0.39 97	0.59 114	0.34 106	0.93 219	0.50 135	0.17 84	0.21 68	0.34 76	0.36 85	0.51 76	0.49 101

testlalala_base	0.76 206	0.45 133	0.20 62	0.22 61	0.25 89	0.22 65	0.13 60	0.62 145	0.25 84	0.57 145	0.29 78	0.75 180	0.20 71	0.19 78	0.47 90	0.51 155	10.38 329	0.39 97	0.59 114	0.34 106	0.93 219	0.50 135	0.17 84	0.21 68	0.34 76	0.36 85	0.51 76	0.49 101

GCAP-Stereo	0.76 206	0.45 133	0.20 62	0.22 61	0.25 89	0.22 65	0.13 60	0.62 145	0.25 84	0.57 145	0.29 78	0.75 180	0.20 71	0.19 78	0.47 90	0.51 155	10.38 329	0.39 97	0.59 114	0.34 106	0.93 219	0.50 135	0.17 84	0.21 68	0.34 76	0.36 85	0.51 76	0.49 101

LoS_RVC	0.42 100	0.45 133	0.43 175	0.19 51	0.25 89	0.24 82	0.16 88	0.44 70	0.28 107	0.51 106	0.48 138	0.42 79	0.31 137	0.22 101	0.60 126	0.45 111	0.46 81	0.41 114	0.71 148	0.30 89	0.67 178	0.51 142	0.19 104	0.32 155	0.61 170	0.44 112	0.58 105	0.61 143

tt_ll	0.42 100	0.45 133	0.43 175	0.19 51	0.25 89	0.24 82	0.16 88	0.44 70	0.28 107	0.51 106	0.48 138	0.42 79	0.31 137	0.22 101	0.60 126	0.45 111	0.46 81	0.41 114	0.71 148	0.30 89	0.67 178	0.51 142	0.19 104	0.32 155	0.61 170	0.44 112	0.58 105	0.61 143

iinet-f	0.52 143	0.43 119	0.36 138	0.34 126	0.25 89	0.47 176	0.25 140	0.43 68	0.27 100	0.52 113	0.94 246	0.61 145	0.44 202	0.25 141	1.06 241	0.57 182	0.52 119	0.39 97	1.51 214	0.50 182	0.58 152	0.75 199	0.26 173	0.25 114	0.52 139	0.38 97	0.76 163	0.53 118

DMCA	0.32 71	0.31 61	0.30 113	0.24 78	0.25 89	0.27 92	0.22 122	0.36 53	0.33 154	0.31 53	0.40 121	0.40 70	0.23 89	0.25 141	0.41 77	0.37 69	0.40 66	0.39 97	0.36 49	0.28 80	0.41 59	0.27 51	0.25 164	0.25 114	0.31 66	0.35 82	0.39 55	0.37 71

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AASNet	0.28 56	0.34 68	0.22 84	0.25 85	0.26 99	0.34 126	0.25 140	0.32 50	0.17 42	0.29 50	0.36 103	0.26 38	0.18 61	0.24 125	0.36 63	0.31 52	0.34 46	0.32 61	0.32 40	0.28 80	0.35 47	0.28 54	0.17 84	0.22 82	0.30 56	0.28 58	0.35 47	0.25 43

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test-2	0.42 100	0.39 96	0.21 75	0.30 110	0.26 99	0.29 102	0.19 108	0.67 180	0.30 123	0.66 210	0.32 90	0.54 120	0.33 152	0.20 89	0.40 71	0.46 120	0.50 104	0.44 132	0.68 140	0.34 106	0.51 111	0.66 179	0.16 69	0.22 82	0.58 159	0.45 118	0.82 178	0.41 83

MMNet	0.29 60	0.29 55	0.22 84	0.26 89	0.26 99	0.26 87	0.18 96	0.33 51	0.23 68	0.24 47	0.28 75	0.35 54	0.15 50	0.32 188	0.39 69	0.31 52	0.36 52	0.34 73	0.41 57	0.27 77	0.32 37	0.21 31	0.17 84	0.23 94	0.32 71	0.30 63	0.46 67	0.32 59

CREStereo	0.44 116	0.51 188	0.40 158	0.34 126	0.26 99	0.28 99	0.15 79	0.61 138	0.30 123	0.58 157	0.36 103	0.72 173	0.33 152	0.24 125	0.59 120	0.59 190	0.59 172	0.34 73	0.52 82	0.31 94	0.59 156	0.42 96	0.18 96	0.30 142	0.54 146	0.48 133	0.64 126	0.69 167
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
S2M2_L	0.40 91	0.42 114	0.41 167	0.24 78	0.27 109	0.35 132	0.22 122	0.51 88	0.24 78	0.61 172	0.23 58	0.43 84	0.21 79	0.31 181	0.59 120	0.49 144	0.55 139	0.36 86	0.53 90	0.34 106	0.55 133	0.38 77	0.28 180	0.27 123	0.42 103	0.43 108	0.63 122	0.66 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CASnet	0.40 91	0.52 197	0.23 89	0.27 94	0.27 109	0.30 108	0.14 73	0.62 145	0.29 114	0.61 172	0.44 129	0.64 155	0.28 112	0.23 114	0.55 106	0.36 65	0.45 76	0.31 60	0.73 152	0.27 77	0.63 163	0.39 83	0.21 129	0.24 103	0.42 103	0.32 72	0.61 116	0.56 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.46 126	0.35 78	0.30 113	0.27 94	0.27 109	0.29 102	0.12 56	1.05 273	0.27 100	0.54 125	0.66 202	0.53 118	0.25 97	0.23 114	0.62 136	0.65 210	0.58 158	0.37 91	0.54 96	0.34 106	0.84 210	0.53 150	0.23 153	0.23 94	0.56 154	0.44 112	0.57 97	0.69 167

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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
EGLCR-Stereo	0.47 128	0.49 168	0.41 167	0.29 102	0.30 128	0.44 164	0.14 73	0.57 114	0.26 94	0.57 145	0.27 72	0.58 135	0.23 89	0.21 95	0.36 63	0.47 131	0.53 128	0.45 142	0.75 159	0.32 98	0.69 184	0.93 221	0.19 104	0.24 103	0.48 120	0.49 138	1.30 260	0.70 173

MIPNet	0.51 139	0.51 188	0.33 124	0.32 118	0.30 128	0.37 137	0.25 140	0.62 145	0.24 78	0.50 101	0.52 157	0.61 145	0.41 192	0.30 174	1.01 237	0.51 155	0.59 172	0.50 180	0.76 162	0.47 179	0.44 73	0.85 213	0.20 120	0.26 120	0.66 185	0.98 234	0.71 152	0.61 143

rafts_anoy	0.41 95	0.51 188	0.35 132	0.29 102	0.30 128	0.33 119	0.22 122	0.59 125	0.25 84	0.51 106	0.50 148	0.48 99	0.23 89	0.17 68	0.57 112	0.46 120	0.51 115	0.50 180	0.58 113	0.34 106	0.50 105	0.43 103	0.19 104	0.28 129	0.50 132	0.47 128	0.52 87	0.53 118

TestStereo	0.45 121	0.51 188	0.38 151	0.42 163	0.30 128	0.44 164	0.26 144	0.71 203	0.28 107	0.76 250	0.32 90	0.64 155	0.32 146	0.24 125	0.47 90	0.35 59	0.54 130	0.33 69	0.78 164	0.38 135	0.63 163	0.42 96	0.24 161	0.30 142	0.53 142	0.43 108	0.75 160	0.55 128

RALCasStereoNet	0.42 100	0.50 183	0.35 132	0.35 136	0.30 128	0.31 109	0.24 135	0.60 131	0.25 84	0.56 141	0.49 143	0.58 135	0.26 100	0.18 71	0.57 112	0.46 120	0.54 130	0.49 174	0.51 77	0.34 106	0.51 111	0.41 89	0.21 129	0.31 150	0.53 142	0.49 138	0.48 72	0.58 133

FINET	0.40 91	0.38 91	0.39 153	0.43 168	0.30 128	0.34 126	0.35 173	0.44 70	0.36 169	0.47 84	0.32 90	0.47 96	0.30 124	0.28 164	0.66 150	0.50 148	0.48 96	0.36 86	0.60 121	0.33 100	0.46 84	0.37 76	0.30 188	0.30 142	0.43 105	0.35 82	0.56 95	0.42 88

PMTNet	0.48 132	0.48 165	0.43 175	0.31 116	0.30 128	0.27 92	0.22 122	0.54 99	0.29 114	0.57 145	0.39 118	0.59 140	0.23 89	0.23 114	0.64 146	0.59 190	0.57 154	0.37 91	1.17 200	0.33 100	0.67 178	0.40 86	0.20 120	0.21 68	0.79 223	0.59 160	0.65 130	0.92 204

iResNet_ROB	0.50 136	0.49 168	0.42 170	0.42 163	0.30 128	0.42 158	0.32 167	0.60 131	0.33 154	0.52 113	0.59 175	0.47 96	0.56 225	0.25 141	0.81 186	0.46 120	0.57 154	0.49 174	1.19 201	0.36 125	0.48 97	0.36 71	0.25 164	0.37 189	0.57 155	0.54 151	0.75 160	0.61 143

dd	0.50 136	0.51 188	0.28 104	0.91 253	0.31 136	0.65 224	0.29 158	0.59 125	0.23 68	0.54 125	0.30 85	0.75 180	0.27 107	0.26 152	0.84 195	0.46 120	0.70 224	0.39 97	1.05 190	0.38 135	0.48 97	0.43 103	0.23 153	0.30 142	0.53 142	0.39 100	0.74 158	0.58 133

GMStereo	0.41 95	0.48 165	0.25 97	0.32 118	0.32 137	0.37 137	0.28 151	0.59 125	0.30 123	0.45 78	0.36 103	0.61 145	0.31 137	0.24 125	0.45 87	0.41 84	0.54 130	0.35 82	0.73 152	0.39 149	0.51 111	0.33 62	0.23 153	0.28 129	0.48 120	0.36 85	0.68 139	0.41 83
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test-3	0.55 153	0.37 83	0.37 142	0.34 126	0.33 138	0.33 119	0.22 122	0.65 173	0.27 100	0.61 172	0.34 99	0.90 211	0.31 137	0.21 95	0.60 126	0.44 100	0.55 139	0.42 122	2.59 259	0.38 135	0.56 138	1.37 254	0.16 69	0.29 134	0.48 120	0.38 97	0.69 142	0.54 125

test_1	0.55 153	0.37 83	0.37 142	0.34 126	0.33 138	0.33 119	0.22 122	0.66 177	0.27 100	0.62 182	0.34 99	0.90 211	0.31 137	0.21 95	0.61 131	0.44 100	0.55 139	0.42 122	2.58 258	0.38 135	0.56 138	1.38 256	0.16 69	0.29 134	0.48 120	0.38 97	0.69 142	0.54 125

test_3	0.56 160	0.38 91	0.36 138	0.34 126	0.33 138	0.33 119	0.21 116	0.68 187	0.29 114	0.65 200	0.33 97	0.92 213	0.35 171	0.21 95	0.60 126	0.44 100	0.56 145	0.45 142	2.68 261	0.39 149	0.55 133	1.35 252	0.15 64	0.32 155	0.51 135	0.47 128	0.67 137	0.50 110

cross-raft	0.73 196	0.56 212	0.46 188	0.43 168	0.33 138	0.40 150	0.27 146	0.73 214	0.33 154	0.65 200	0.60 178	0.74 179	0.30 124	0.23 114	0.76 176	0.96 259	0.63 198	0.48 166	2.91 268	0.59 216	1.81 277	1.31 251	0.22 143	0.32 155	0.82 231	0.94 224	0.93 205	1.01 213

LMCR-Stereo	0.50 136	0.46 145	0.33 124	0.32 118	0.33 138	0.42 158	0.24 135	0.57 114	0.37 179	0.55 132	0.46 136	0.65 158	0.40 189	0.26 152	0.69 161	0.49 144	0.62 193	0.49 174	1.11 196	0.57 209	0.66 174	0.64 174	0.25 164	0.32 155	0.48 120	0.49 138	0.63 122	0.65 155

CREStereo++_RVC	0.43 113	0.42 114	0.39 153	0.30 110	0.33 138	0.27 92	0.19 108	0.57 114	0.31 141	0.58 157	0.36 103	0.58 135	0.56 225	0.23 114	0.48 97	0.50 148	0.61 187	0.34 73	0.52 82	0.30 89	0.56 138	0.42 96	0.16 69	0.29 134	0.49 128	0.44 112	0.79 171	0.69 167
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
UPFNet	0.38 85	0.34 68	0.34 130	0.32 118	0.33 138	0.39 144	0.29 158	0.47 81	0.33 154	0.43 69	0.41 123	0.40 70	0.30 124	0.34 193	0.61 131	0.40 80	0.46 81	0.41 114	0.52 82	0.35 123	0.35 47	0.34 65	0.25 164	0.27 123	0.38 93	0.35 82	0.55 93	0.37 71

RASNet	0.42 100	0.45 133	0.43 175	0.33 124	0.33 138	0.37 137	0.27 146	0.58 118	0.34 159	0.47 84	0.43 126	0.49 103	0.33 152	0.25 141	0.41 77	0.41 84	0.48 96	0.39 97	0.47 67	0.30 89	0.49 101	0.40 86	0.19 104	0.44 212	0.40 100	0.46 126	0.75 160	0.63 151

GANet	0.32 71	0.29 55	0.27 102	0.34 126	0.33 138	0.38 142	0.29 158	0.44 70	0.24 78	0.35 57	0.30 85	0.46 93	0.22 83	0.21 95	0.31 55	0.32 55	0.40 66	0.43 127	0.33 43	0.22 52	0.33 41	0.29 55	0.22 143	0.24 103	0.31 66	0.27 55	0.42 61	0.34 64

RAFT-Test	0.72 195	0.50 183	0.46 188	0.52 193	0.34 147	0.41 152	0.29 158	0.73 214	0.30 123	0.62 182	0.72 219	0.68 163	0.31 137	0.22 101	0.71 170	1.03 273	0.62 193	0.50 180	2.89 267	0.66 243	1.72 271	1.14 240	0.23 153	0.29 134	0.80 227	0.96 228	0.95 209	0.91 203

TRStereo	0.75 202	0.83 262	1.19 285	0.56 203	0.34 147	1.42 284	0.48 199	0.68 187	0.28 107	0.65 200	0.46 136	1.10 235	0.27 107	0.22 101	0.70 166	0.85 243	0.57 154	0.48 166	1.85 231	0.50 182	0.73 193	0.87 216	0.18 96	0.27 123	0.78 220	1.22 265	1.78 291	1.09 219

MSMDNet	0.73 196	0.52 197	0.48 195	0.35 136	0.34 147	0.45 169	0.33 170	0.69 194	0.30 123	0.63 188	0.60 178	0.71 171	0.35 171	0.23 114	0.78 177	1.05 275	0.63 198	0.50 180	2.88 266	0.81 265	1.59 266	1.80 278	0.23 153	0.29 134	0.74 206	0.89 215	0.85 189	0.76 185

PDISCO_ROB	0.48 132	0.40 103	0.39 153	0.38 145	0.34 147	0.39 144	0.28 151	0.50 86	0.35 165	0.37 61	0.52 157	0.49 103	0.35 171	0.31 181	0.63 140	0.58 187	0.54 130	0.68 252	0.59 114	0.44 168	0.62 160	0.67 184	0.24 161	0.34 173	0.54 146	0.53 148	0.85 189	0.58 133

coex_refinement	0.45 121	0.43 119	0.33 124	0.35 136	0.35 151	0.44 164	0.22 122	0.55 106	0.50 214	0.50 101	0.60 178	0.54 120	0.27 107	0.28 164	0.58 116	0.45 111	0.50 104	0.44 132	0.54 96	0.33 100	0.45 77	0.39 83	0.28 180	0.31 150	0.52 139	0.53 148	0.67 137	0.78 189

AE-Stereo	0.54 151	0.48 165	0.44 183	0.50 184	0.35 151	0.36 135	0.28 151	0.55 106	0.29 114	0.64 195	0.31 88	0.89 210	0.31 137	0.24 125	0.55 106	0.65 210	0.68 216	0.52 194	0.87 174	0.53 188	0.72 190	0.81 210	0.21 129	0.47 222	0.79 223	0.69 173	0.94 207	0.62 147

MSKI-zero shot	0.84 221	0.49 168	0.43 175	0.41 159	0.35 151	0.46 175	0.32 167	0.76 227	0.30 123	0.65 200	0.92 245	0.83 201	0.32 146	0.22 101	0.62 136	1.08 278	0.64 201	0.47 160	3.14 273	0.61 230	2.23 284	1.58 268	0.20 120	0.38 192	0.96 254	1.47 284	1.24 254	1.60 250

DLNR_Zeroshot_test	17.86 335	67.45 349	1.21 287	81.91 349	0.35 151	0.45 169	74.74 349	0.76 227	0.27 100	0.69 230	0.60 178	1.16 239	0.29 114	8.20 337	84.48 349	102.07 349	23.88 341	15.14 337	7.31 299	0.50 182	4.38 320	2.51 291	0.18 96	0.43 206	0.76 217	0.86 208	0.80 172	0.80 190

gcap-zeroshot	1.75 273	0.44 125	0.89 263	0.59 209	0.36 155	0.55 200	0.29 158	0.74 219	0.29 114	0.74 243	0.76 226	1.18 241	0.33 152	0.24 125	0.78 177	0.97 261	0.61 187	0.53 198	29.80 332	0.80 261	1.04 237	1.45 259	0.23 153	0.34 173	0.75 211	0.99 236	0.96 212	0.75 183

HH	0.84 221	0.34 68	0.99 270	0.42 163	0.36 155	0.51 187	0.42 190	0.69 194	0.34 159	0.65 200	0.38 112	1.03 226	0.26 100	0.28 164	0.66 150	1.37 303	0.61 187	0.53 198	2.39 249	0.60 221	3.55 311	1.64 270	0.25 164	0.33 169	0.83 233	1.05 248	1.09 233	1.12 226

HanStereo	0.84 221	0.34 68	0.99 270	0.42 163	0.36 155	0.51 187	0.42 190	0.69 194	0.34 159	0.65 200	0.38 112	1.03 226	0.26 100	0.28 164	0.66 150	1.37 303	0.61 187	0.53 198	2.39 249	0.60 221	3.55 311	1.64 270	0.25 164	0.33 169	0.83 233	1.05 248	1.09 233	1.12 226

UNet	0.44 116	0.42 114	0.40 158	0.37 142	0.36 155	0.41 152	0.28 151	0.57 114	0.35 165	0.50 101	0.49 143	0.47 96	0.34 164	0.37 205	0.53 105	0.43 95	0.54 130	0.46 154	0.56 105	0.39 149	0.47 91	0.44 109	0.27 177	0.34 173	0.44 107	0.48 133	0.58 105	0.57 131

BEATNet_4x	0.53 146	0.40 103	0.34 130	0.39 148	0.36 155	0.32 112	0.27 146	0.64 166	0.41 194	0.66 210	0.45 132	0.62 153	0.39 186	0.24 125	0.83 191	0.63 197	0.58 158	0.58 222	0.57 109	0.36 125	0.90 217	1.52 266	0.25 164	0.36 184	0.46 115	0.44 112	0.77 165	0.60 141

R-Stereo Train	0.66 180	0.55 207	0.43 175	0.48 179	0.36 155	0.50 184	0.18 96	0.62 145	0.31 141	0.68 222	0.62 190	0.72 173	0.34 164	0.25 141	0.69 161	0.89 246	0.66 208	0.51 187	2.12 238	0.46 175	0.94 225	1.49 263	0.22 143	0.36 184	0.71 196	0.96 228	0.77 165	1.10 223

RAFT-Stereo	0.66 180	0.55 207	0.43 175	0.48 179	0.36 155	0.50 184	0.18 96	0.62 145	0.31 141	0.68 222	0.62 190	0.72 173	0.34 164	0.25 141	0.69 161	0.89 246	0.66 208	0.51 187	2.12 238	0.46 175	0.94 225	1.49 263	0.22 143	0.36 184	0.71 196	0.96 228	0.77 165	1.10 223
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	0.68 188	0.52 197	0.57 218	0.44 173	0.37 162	0.35 132	0.26 144	0.68 187	0.45 206	0.62 182	0.45 132	0.68 163	0.34 164	0.25 141	1.00 234	0.68 216	0.56 145	0.53 198	3.39 275	0.56 204	0.92 218	0.64 174	0.27 177	0.41 200	0.77 218	0.92 220	0.96 212	0.66 156

LoS	0.55 153	0.44 125	0.29 109	0.36 141	0.37 162	0.40 150	0.20 115	1.37 290	0.31 141	0.86 272	0.78 228	0.68 163	0.37 180	0.24 125	0.58 116	0.72 223	0.59 172	0.40 109	0.75 159	0.35 123	1.03 236	0.65 176	0.21 129	0.24 103	0.79 223	0.64 168	0.64 126	0.68 165
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GLC_STEREO	0.47 128	0.51 188	0.40 158	0.38 145	0.37 162	0.37 137	0.28 151	0.64 166	0.29 114	0.62 182	0.53 161	0.55 126	0.28 112	0.30 174	0.49 100	0.48 137	0.66 208	0.41 114	0.65 132	0.41 157	0.70 187	0.60 162	0.23 153	0.30 142	0.47 117	0.36 85	0.84 187	0.53 118

HGLStereo	0.43 113	0.43 119	0.37 142	0.34 126	0.37 162	0.39 144	0.23 132	0.48 83	0.31 141	0.47 84	0.72 219	0.42 79	0.29 114	0.32 188	0.51 101	0.49 144	0.55 139	0.50 180	0.55 99	0.39 149	0.51 111	0.43 103	0.22 143	0.33 169	0.51 135	0.51 144	0.57 97	0.45 94

DSFCA	0.45 121	0.50 183	0.40 158	0.40 154	0.37 162	0.44 164	0.34 171	0.46 79	0.39 187	0.40 64	0.57 172	0.49 103	0.29 114	0.24 125	0.61 131	0.44 100	0.49 99	0.49 174	0.64 128	0.39 149	0.50 105	0.51 142	0.33 200	0.35 177	0.49 128	0.50 142	0.57 97	0.58 133

DMCA-RVC	0.44 116	0.37 83	0.35 132	0.33 124	0.37 162	0.32 112	0.41 189	0.46 79	0.52 217	0.43 69	0.48 138	0.68 163	0.33 152	0.29 171	0.65 149	0.46 120	0.47 91	0.44 132	0.49 72	0.38 135	0.49 101	0.48 129	0.29 185	0.32 155	0.38 93	0.37 93	0.57 97	0.62 147

IPLGR	0.57 164	0.55 207	0.37 142	0.43 168	0.38 168	0.36 135	0.23 132	0.62 145	0.30 123	0.56 141	0.68 212	0.61 145	0.32 146	0.29 171	1.73 284	0.47 131	0.56 145	0.56 212	1.09 192	0.54 194	0.53 128	0.81 210	0.20 120	0.32 155	0.71 196	0.97 233	0.73 156	0.57 131

DISCO	0.45 121	0.44 125	0.29 109	0.40 154	0.38 168	0.49 180	0.43 192	0.45 76	0.43 205	0.50 101	0.57 172	0.40 70	0.29 114	0.30 174	0.61 131	0.43 95	0.55 139	0.46 154	0.69 145	0.41 157	0.48 97	0.43 103	0.26 173	0.32 155	0.47 117	0.50 142	0.62 119	0.50 110

model_zeroshot	0.80 220	0.46 145	0.42 170	0.42 163	0.39 170	0.43 161	0.27 146	0.72 210	0.36 169	0.64 195	0.66 202	0.97 219	0.29 114	0.24 125	1.05 239	0.92 251	0.69 222	0.54 204	3.03 270	0.73 256	1.21 250	1.20 245	0.22 143	0.38 192	0.84 237	1.14 258	1.08 231	2.21 271

TANstereo	0.55 153	0.41 107	0.35 132	0.40 154	0.39 170	0.45 169	0.21 116	0.52 90	0.30 123	0.54 125	0.37 109	0.38 66	0.38 183	0.41 213	0.84 195	0.73 227	0.66 208	0.78 273	1.10 194	0.89 271	0.62 160	0.54 152	0.93 286	0.32 155	0.34 76	0.45 118	0.99 219	0.53 118

XX-TBD	0.55 153	0.41 107	0.35 132	0.40 154	0.39 170	0.45 169	0.21 116	0.52 90	0.30 123	0.54 125	0.37 109	0.38 66	0.38 183	0.41 213	0.84 195	0.73 227	0.66 208	0.78 273	1.10 194	0.89 271	0.62 160	0.54 152	0.93 286	0.32 155	0.34 76	0.45 118	0.99 219	0.53 118

FADNet-RVC-Resample	0.57 164	0.52 197	0.42 170	0.46 176	0.39 170	0.41 152	0.40 187	0.72 210	0.42 201	0.68 222	0.51 154	1.04 230	0.43 197	0.43 226	0.96 227	0.48 137	0.56 145	0.61 232	0.85 173	0.55 199	0.52 121	0.63 170	0.34 202	0.60 246	0.58 159	0.71 178	0.55 93	0.77 186

iResNetv2_ROB	0.52 143	0.45 133	0.32 121	0.48 179	0.39 170	0.48 178	0.28 151	0.64 166	0.34 159	0.52 113	0.66 202	0.70 169	0.55 223	0.28 164	0.67 156	0.47 131	0.50 104	0.46 154	1.12 197	0.45 170	0.57 148	0.47 123	0.29 185	0.40 197	0.55 150	0.51 144	0.81 175	0.58 133

G2L-Stereo	0.42 100	0.39 96	0.28 104	0.35 136	0.40 175	0.34 126	0.22 122	0.54 99	0.34 159	0.52 113	0.61 185	0.50 109	0.38 183	0.26 152	0.61 131	0.44 100	0.50 104	0.40 109	0.46 66	0.33 100	0.43 67	0.39 83	0.28 180	0.27 123	0.49 128	0.54 151	0.69 142	0.49 101

Any-RAFT	0.69 189	0.47 152	0.85 259	0.53 196	0.40 175	0.38 142	0.27 146	0.64 166	0.32 149	0.57 145	0.76 226	0.86 208	0.24 96	0.22 101	0.57 112	0.76 230	0.60 179	0.45 142	2.19 240	0.45 170	1.20 249	0.71 192	0.22 143	0.31 150	0.99 259	1.24 266	0.73 156	1.65 254

test-1	0.84 221	0.34 68	0.50 201	0.37 142	0.40 175	0.60 210	0.37 179	0.73 214	0.38 184	0.68 222	0.71 214	1.08 232	0.40 189	0.25 141	0.79 181	0.91 250	0.63 198	0.58 222	2.22 242	0.58 212	1.17 248	3.78 308	0.22 143	0.36 184	0.81 228	1.15 259	1.10 236	1.59 249

GES	0.59 172	0.52 197	0.37 142	0.39 148	0.40 175	0.53 194	0.37 179	0.59 125	0.40 189	0.56 141	0.60 178	0.50 109	0.30 124	0.41 213	0.98 230	0.63 197	0.67 214	0.55 210	2.28 243	0.56 204	0.70 187	0.56 157	0.31 193	0.42 203	0.48 120	0.48 133	0.65 130	0.68 165

CFNet	0.45 121	0.44 125	0.33 124	0.48 179	0.40 175	0.39 144	0.30 165	0.53 94	0.32 149	0.48 90	0.50 148	0.68 163	0.40 189	0.30 174	0.56 109	0.37 69	0.48 96	0.43 127	0.52 82	0.33 100	0.46 84	0.30 58	0.23 153	0.31 150	0.61 170	0.52 146	0.69 142	0.71 175

DN-CSS_ROB	0.52 143	0.43 119	0.46 188	0.41 159	0.40 175	0.34 126	0.22 122	0.69 194	0.34 159	0.59 162	0.79 229	0.66 159	0.47 208	0.24 125	0.63 140	0.40 80	0.58 158	0.43 127	1.74 225	0.38 135	0.63 163	0.38 77	0.31 193	0.47 222	0.53 142	0.43 108	0.66 136	0.54 125

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 252	0.49 168	1.28 295	0.75 237	0.41 181	1.04 264	0.67 243	0.77 232	0.52 217	0.78 256	5.67 321	1.03 226	0.35 171	0.26 152	0.86 201	1.39 307	0.68 216	0.70 256	2.61 260	0.64 240	2.89 296	2.21 285	0.19 104	0.43 206	1.03 268	1.15 259	1.35 265	2.41 277

anonymity	3.27 304	0.41 107	1.09 282	0.58 206	0.41 181	0.47 176	0.30 165	0.79 236	0.33 154	0.61 172	69.49 347	0.85 204	0.30 124	0.24 125	0.59 120	1.02 272	0.60 179	0.43 127	1.35 209	0.60 221	0.73 193	1.82 279	0.24 161	0.29 134	1.00 262	1.24 266	1.08 231	1.47 244

ADLNet	0.46 126	0.53 203	0.37 142	0.41 159	0.41 181	0.44 164	0.40 187	0.54 99	0.35 165	0.45 78	0.53 161	0.76 188	0.36 176	0.62 267	0.58 116	0.42 88	0.49 99	0.42 122	0.50 74	0.37 131	0.43 67	0.44 109	0.34 202	0.25 114	0.47 117	0.55 154	0.57 97	0.45 94

Anonymous3	0.79 217	0.59 219	0.42 170	0.37 142	0.42 184	0.57 204	0.50 203	0.80 238	0.64 237	0.68 222	0.49 143	1.48 252	0.54 221	0.31 181	1.53 272	1.42 309	0.88 257	0.82 278	1.45 212	0.69 252	1.31 256	1.30 250	0.40 219	0.40 197	0.74 206	0.86 208	1.03 228	0.71 175

FADNet-RVC	0.58 166	0.50 183	0.37 142	0.51 190	0.42 184	0.39 144	0.56 215	0.68 187	0.36 169	0.64 195	0.50 148	1.13 238	0.45 203	0.34 193	0.91 213	0.53 165	0.54 130	0.45 142	1.20 203	0.51 185	0.54 131	0.52 147	0.33 200	0.51 230	0.57 155	0.75 188	0.64 126	0.81 192

FADNet	0.65 179	0.55 207	0.41 167	0.53 196	0.42 184	0.49 180	0.65 240	0.74 219	0.42 201	0.66 210	0.64 194	0.81 195	0.50 213	0.36 201	1.17 253	0.51 155	0.51 115	0.53 198	1.61 222	0.53 188	0.69 184	0.59 158	0.35 206	0.41 200	0.72 199	0.88 213	0.78 170	1.06 217

CFNet_pseudo	0.51 139	0.44 125	0.43 175	0.54 199	0.43 187	0.53 194	0.34 171	0.62 145	0.36 169	0.61 172	0.64 194	0.57 130	0.52 218	0.35 199	0.90 212	0.50 148	0.50 104	0.47 160	0.67 138	0.36 125	0.47 91	0.42 96	0.26 173	0.33 169	0.57 155	0.60 163	0.68 139	0.73 180

PWCDC_ROB	0.67 183	0.35 78	0.39 153	0.29 102	0.43 187	0.34 126	0.36 177	0.43 68	1.25 283	0.27 49	0.72 219	0.44 87	2.38 289	0.57 261	1.11 247	0.76 230	0.56 145	0.56 212	0.64 128	0.55 199	0.63 163	2.08 283	0.46 229	0.40 197	0.36 87	0.63 165	0.51 76	0.67 160

s12784h	0.62 175	0.68 240	0.47 192	0.65 224	0.44 189	0.34 126	0.24 135	0.61 138	0.31 141	0.60 168	0.44 129	0.81 195	0.55 223	0.25 141	0.62 136	0.50 148	0.62 193	0.38 95	0.74 158	0.36 125	1.26 253	0.47 123	0.18 96	0.30 142	0.70 193	0.74 184	1.39 269	2.07 265

psm_up	0.56 160	0.51 188	0.53 208	0.56 203	0.45 190	0.58 207	0.35 173	0.71 203	0.66 240	0.55 132	0.53 161	0.59 140	0.50 213	0.40 210	0.63 140	0.50 148	0.59 172	0.49 174	0.84 172	0.46 175	0.51 111	0.45 113	0.31 193	0.51 230	0.70 193	0.78 195	0.80 172	0.67 160

ADCP+	0.92 229	0.59 219	0.62 229	0.44 173	0.45 190	0.55 200	0.85 258	0.65 173	1.81 301	0.48 90	1.10 260	1.62 260	0.33 152	0.42 223	1.03 238	0.52 163	0.52 119	0.48 166	1.19 201	0.38 135	0.58 152	0.60 162	0.32 198	0.30 142	0.66 185	3.45 324	0.77 165	4.14 304

DLCB_ROB	0.53 146	0.50 183	0.48 195	0.41 159	0.45 190	0.43 161	0.39 185	0.55 106	0.45 206	0.57 145	0.61 185	0.70 169	0.52 218	0.41 213	0.60 126	0.47 131	0.57 154	0.48 166	0.52 82	0.43 167	0.55 133	0.47 123	0.38 214	0.42 203	0.96 254	0.79 199	0.70 148	0.62 147

IGEV-FE	0.94 233	0.47 152	1.24 290	1.15 268	0.46 193	0.60 210	0.65 240	0.81 243	0.36 169	0.67 219	1.75 287	0.94 214	0.30 124	0.26 152	0.66 150	1.14 285	0.60 179	0.48 166	2.55 255	0.63 238	2.19 282	2.33 288	0.21 129	0.37 189	1.00 262	1.03 246	1.17 244	1.48 246

IGEV_Zeroshot_test	0.95 235	0.47 152	1.24 290	1.15 268	0.46 193	0.60 210	0.65 240	0.81 243	0.36 169	0.66 210	1.86 291	0.94 214	0.30 124	0.26 152	0.66 150	1.14 285	0.60 179	0.48 166	2.56 256	0.63 238	2.23 284	2.36 289	0.21 129	0.37 189	1.00 262	1.03 246	1.17 244	1.48 246

iRaft-Stereo_20w	1.06 245	0.49 168	1.34 298	1.18 271	0.46 193	0.78 246	0.46 196	0.76 227	0.37 179	0.74 243	6.16 325	0.84 203	0.29 114	0.26 152	0.81 186	0.97 261	0.59 172	0.44 132	1.72 224	0.61 230	1.04 237	1.56 267	0.21 129	0.25 114	0.92 246	1.31 275	1.45 277	2.71 283

EAI-Stereo	0.75 202	0.49 168	0.50 201	0.51 190	0.46 193	0.56 203	0.60 224	0.73 214	0.32 149	0.63 188	0.72 219	0.82 197	0.26 100	0.24 125	1.05 239	0.96 259	0.60 179	0.49 174	3.00 269	0.62 234	0.82 205	1.13 238	0.19 104	0.31 150	0.78 220	0.70 177	1.55 281	1.17 231

EKT-Stereo	0.75 202	0.64 232	0.54 212	0.59 209	0.47 197	0.60 210	0.73 249	0.71 203	0.29 114	0.63 188	0.66 202	0.73 176	0.30 124	0.26 152	0.86 201	1.22 295	0.68 216	0.76 269	1.46 213	0.60 221	1.75 274	1.74 276	0.21 129	0.32 155	0.93 247	0.81 202	1.06 229	0.72 177

ADCRef	1.01 242	0.65 233	0.48 195	0.39 148	0.47 197	0.65 224	0.68 245	0.61 138	1.08 276	0.52 113	0.64 194	0.75 180	0.43 197	0.38 206	1.56 274	0.72 223	0.61 187	0.59 227	1.53 217	0.58 212	0.66 174	0.71 192	0.50 241	0.43 206	0.75 211	1.25 269	0.82 178	8.96 325

HSM	0.54 151	0.49 168	0.47 192	0.48 179	0.47 197	0.41 152	0.37 179	0.71 203	0.37 179	0.61 172	0.65 199	0.59 140	0.48 211	0.31 181	0.70 166	0.48 137	0.64 201	0.47 160	0.75 159	0.48 181	0.63 163	0.49 130	0.26 173	0.42 203	0.62 175	0.72 181	0.87 196	0.67 160

DDF-Stereo	2.07 281	0.43 119	0.28 104	10.45 330	0.48 200	14.62 339	0.70 248	0.72 210	0.29 114	0.66 210	0.48 138	17.48 334	0.59 233	0.26 152	0.55 106	0.56 181	0.60 179	0.45 142	1.27 206	0.38 135	0.83 207	0.77 204	0.25 164	0.24 103	0.45 111	0.45 118	0.91 200	0.67 160

ICVP	0.58 166	0.49 168	0.67 242	0.50 184	0.48 200	0.52 190	0.36 177	0.60 131	0.45 206	0.61 172	0.58 174	0.61 145	0.56 225	0.30 174	0.67 156	0.64 203	0.58 158	0.51 187	0.72 151	0.51 185	0.58 152	0.74 198	0.59 263	0.47 222	0.60 169	0.75 188	0.74 158	0.72 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_RVC	0.51 139	0.51 188	0.47 192	0.50 184	0.48 200	0.48 178	0.32 167	0.53 94	0.37 179	0.51 106	0.65 199	0.57 130	0.34 164	0.30 174	0.69 161	0.44 100	0.52 119	0.47 160	0.57 109	0.42 163	0.56 138	0.49 130	0.27 177	0.35 177	0.65 184	0.74 184	0.80 172	0.75 183

NVstereo2D	0.55 153	0.47 152	0.40 158	0.52 193	0.48 200	0.66 227	0.64 235	0.60 131	0.38 184	0.48 90	0.61 185	0.53 118	0.30 124	0.63 269	1.53 272	0.61 195	0.58 158	0.55 210	0.53 90	0.41 157	0.50 105	0.38 77	0.54 256	0.43 206	0.64 182	0.48 133	0.56 95	0.53 118

pcwnet_v2	0.62 175	0.46 145	0.50 201	0.62 217	0.49 204	0.61 214	0.46 196	0.66 177	0.45 206	0.65 200	0.79 229	0.64 155	0.86 251	0.53 250	1.15 251	0.55 175	0.59 172	0.51 187	0.83 169	0.41 157	0.55 133	0.47 123	0.34 202	0.43 206	0.75 211	0.76 191	0.85 189	0.95 205

GEStereo_RVC	0.71 194	0.59 219	0.40 158	0.54 199	0.50 205	0.61 214	0.51 204	0.71 203	0.41 194	0.59 162	0.51 154	0.76 188	0.46 206	0.39 207	0.96 227	0.92 251	0.78 239	0.75 266	1.94 233	0.62 234	0.80 202	1.37 254	0.31 193	0.52 232	0.61 170	0.63 165	0.86 194	1.12 226

APVNet	0.56 160	0.47 152	0.38 151	0.46 176	0.50 205	0.57 204	0.53 207	0.60 131	0.42 201	0.46 81	0.65 199	0.50 109	0.30 124	0.36 201	0.74 174	0.71 222	0.71 230	0.64 238	0.95 184	0.53 188	0.57 148	0.77 204	0.34 202	0.46 219	0.59 166	0.46 126	0.82 178	0.58 133

MLCV	0.70 192	0.49 168	0.53 208	0.73 236	0.50 205	0.65 224	0.43 192	0.81 243	0.41 194	0.71 236	0.88 241	1.01 224	0.81 248	0.28 164	0.92 216	0.43 95	0.65 205	0.52 194	2.47 253	0.45 170	0.55 133	0.72 196	0.39 218	0.54 236	0.69 190	0.80 200	0.83 185	0.72 177

RTSC	0.73 196	0.49 168	0.46 188	0.47 178	0.51 208	0.55 200	0.56 215	0.67 180	0.68 241	0.54 125	0.79 229	0.57 130	0.57 229	0.41 213	1.92 292	0.77 232	0.96 268	0.58 222	1.36 210	0.56 204	0.85 212	1.11 235	0.31 193	0.53 235	0.58 159	0.65 170	0.95 209	1.26 237

STTStereo	0.53 146	0.56 212	0.54 212	0.44 173	0.52 209	0.43 161	0.59 220	0.52 90	0.46 210	0.47 84	0.55 169	0.71 171	0.42 193	0.56 256	0.87 207	0.44 100	0.49 99	0.51 187	0.54 96	0.37 131	0.51 111	0.40 86	0.32 198	0.35 177	0.52 139	0.66 171	0.68 139	0.99 211

FSD		0.53 203	0.53 208	0.53 196	0.53 210	0.52 190	0.53 207	0.75 223	0.40 189	0.80 260	0.59 175			0.55 254	0.62 136	0.64 203			0.66 134	0.55 199				0.52 232	0.68 189	0.62 164	0.69 142	0.70 173

AF-Net	0.53 146	0.49 168	0.44 183	0.50 184	0.53 210	0.61 214	0.54 211	0.61 138	0.55 225	0.43 69	0.66 202	0.85 204	0.42 193	0.40 210	0.64 146	0.46 120	0.46 81	0.44 132	0.60 121	0.40 154	0.45 77	0.45 113	0.41 221	0.39 194	0.50 132	0.55 154	0.81 175	0.69 167

Nwc_Net	0.53 146	0.49 168	0.44 183	0.50 184	0.53 210	0.61 214	0.54 211	0.61 138	0.55 225	0.43 69	0.66 202	0.85 204	0.42 193	0.40 210	0.64 146	0.46 120	0.46 81	0.44 132	0.60 121	0.40 154	0.45 77	0.45 113	0.41 221	0.39 194	0.50 132	0.55 154	0.81 175	0.69 167

ADCL	1.27 255	0.82 260	0.64 235	0.60 212	0.53 210	0.73 237	0.91 264	0.75 223	2.78 320	0.68 222	1.01 253	0.86 208	0.50 213	0.50 241	1.27 257	0.64 203	0.66 208	0.57 217	1.20 203	0.60 221	0.98 233	0.88 217	0.50 241	0.47 222	1.60 298	1.50 289	0.88 197	11.30 328

CASS	0.79 217	0.55 207	0.53 208	0.65 224	0.54 214	0.59 208	0.53 207	0.78 235	0.52 217	0.71 236	0.75 225	0.67 161	0.47 208	0.28 164	0.83 191	0.67 213	0.98 269	0.56 212	1.60 221	0.58 212	2.74 292	1.44 257	0.38 214	0.35 177	0.84 237	0.81 202	0.90 199	1.02 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPruner_ROB	0.59 172	0.44 125	0.54 212	0.52 193	0.54 214	0.49 180	0.37 179	0.61 138	0.46 210	0.60 168	0.70 213	0.61 145	0.51 217	0.32 188	1.06 241	0.58 187	0.62 193	0.59 227	0.66 134	0.47 179	0.97 232	0.72 196	0.36 207	0.44 212	0.61 170	1.00 238	0.72 153	0.58 133

PS-NSSS	0.60 174	0.81 257	0.44 183	0.89 250	0.54 214	0.71 235	0.63 233	0.64 166	0.38 184	0.64 195	0.41 123	1.52 256	0.47 208	0.41 213	0.59 120	0.42 88	0.52 119	0.45 142	0.94 183	0.42 163	0.44 73	0.29 55	0.36 207	0.34 173	0.63 179	0.69 173	0.70 148	0.80 190

UCFNet_RVC	0.56 160	0.78 251	0.45 187	0.59 209	0.55 217	0.52 190	0.39 185	0.58 118	0.40 189	0.59 162	0.60 178	0.82 197	0.45 203	0.32 188	0.70 166	0.42 88	0.50 104	0.50 180	0.67 138	0.45 170	0.56 138	0.47 123	0.38 214	0.41 200	0.77 218	0.71 178	0.65 130	0.86 198

zero-FE	9.08 330	0.42 114	0.28 104	61.19 348	0.56 218	106.36 349	1.24 281	0.72 210	0.30 123	0.66 210	0.56 170	61.54 346	0.66 240	0.25 141	0.59 120	0.53 165	0.60 179	0.47 160	2.54 254	0.38 135	1.35 259	0.96 223	0.25 164	0.24 103	0.45 111	0.44 112	0.91 200	0.66 156

RP	0.58 166	0.57 217	0.72 247	0.62 217	0.56 218	0.57 204	0.64 235	0.63 159	0.61 233	0.42 67	0.81 234	0.78 192	0.53 220	0.43 226	0.68 159	0.48 137	0.53 128	0.44 132	0.64 128	0.45 170	0.51 111	0.54 152	0.37 212	0.44 212	0.62 175	0.59 160	0.83 185	0.77 186

NCCL2	0.69 189	0.73 247	0.66 239	0.57 205	0.56 218	0.51 187	0.45 194	0.70 200	0.57 228	0.68 222	0.71 214	0.66 159	0.48 211	0.39 207	0.93 218	0.72 223	0.65 205	0.57 217	0.76 162	0.57 209	0.74 195	0.88 217	0.49 237	0.60 246	0.98 256	0.95 225	0.85 189	1.16 230

SACVNet	0.62 175	0.53 203	0.51 205	0.55 202	0.57 221	0.52 190	0.60 224	0.69 194	0.56 227	0.67 219	0.54 167	0.59 140	0.37 180	0.41 213	0.71 170	0.60 192	0.64 201	0.57 217	0.95 184	0.64 240	0.67 178	0.78 207	0.36 207	0.47 222	0.75 211	0.77 194	0.84 187	0.84 195

GANet-ADL	0.70 192	0.59 219	0.52 206	0.60 212	0.57 221	0.61 214	0.46 196	0.68 187	0.52 217	0.65 200	0.67 209	0.76 188	0.43 197	0.39 207	1.08 244	0.79 238	0.68 216	0.52 194	1.84 230	0.64 240	0.66 174	0.86 215	0.42 224	0.43 206	0.70 193	0.87 211	0.97 215	0.89 202

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 139	0.52 197	0.48 195	0.43 168	0.57 221	0.42 158	0.62 232	0.56 112	0.62 235	0.52 113	0.51 154	0.67 161	0.34 164	0.58 264	0.78 177	0.42 88	0.47 91	0.42 122	0.57 109	0.38 135	0.46 84	0.42 96	0.30 188	0.32 155	0.48 120	0.76 191	0.62 119	0.64 153
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RTS	1.09 246	0.59 219	0.59 221	0.60 212	0.58 224	0.96 257	0.90 262	0.80 238	0.88 260	0.59 162	0.71 214	1.28 245	0.62 234	0.51 243	2.04 295	0.98 264	1.19 279	0.77 271	2.33 246	0.85 268	0.96 229	1.16 241	0.49 237	0.65 254	1.23 279	4.43 327	1.15 239	1.45 242

RTSA	1.09 246	0.59 219	0.59 221	0.60 212	0.58 224	0.96 257	0.90 262	0.80 238	0.88 260	0.59 162	0.71 214	1.28 245	0.62 234	0.51 243	2.04 295	0.98 264	1.19 279	0.77 271	2.33 246	0.85 268	0.96 229	1.16 241	0.49 237	0.65 254	1.23 279	4.43 327	1.15 239	1.45 242

ccs_rob	1.25 254	0.79 253	0.64 235	0.86 247	0.60 226	0.89 254	0.83 257	0.99 266	0.51 216	0.77 252	6.27 327	5.90 307	1.10 259	0.51 243	1.08 244	1.10 281	0.68 216	0.66 244	1.15 199	0.70 253	1.56 264	1.66 272	0.50 241	0.54 236	0.69 190	0.78 195	0.86 194	1.20 234

DAS	0.95 235	0.61 226	0.48 195	0.78 243	0.61 227	0.68 230	0.59 220	0.84 249	0.93 267	0.65 200	1.58 280	1.66 261	1.06 255	0.34 193	0.95 224	0.92 251	0.92 263	0.73 262	1.77 226	1.03 282	1.73 272	1.11 235	0.47 230	0.92 280	0.93 247	1.00 238	1.39 269	0.96 206

SepStereo	0.95 235	0.61 226	0.48 195	0.78 243	0.61 227	0.68 230	0.59 220	0.84 249	0.93 267	0.65 200	1.58 280	1.66 261	1.06 255	0.34 193	0.95 224	0.92 251	0.92 263	0.73 262	1.77 226	1.03 282	1.73 272	1.11 235	0.47 230	0.92 280	0.93 247	1.00 238	1.39 269	0.96 206

AACVNet	0.55 153	0.47 152	0.40 158	0.58 206	0.61 227	0.53 194	0.37 179	0.61 138	0.40 189	0.59 162	0.64 194	0.58 135	0.33 152	0.36 201	0.69 161	0.54 173	0.58 158	0.54 204	0.69 145	0.52 187	0.54 131	0.52 147	0.36 207	0.44 212	0.59 166	0.69 173	0.82 178	0.83 194

FCDSN-DC	0.69 189	0.61 226	0.62 229	0.66 226	0.61 227	0.59 208	0.60 224	0.68 187	0.42 201	0.75 247	0.42 125	0.57 130	0.36 176	0.50 241	2.43 317	0.67 213	0.80 244	0.76 269	0.64 128	0.56 204	0.70 187	0.60 162	0.47 230	0.83 274	0.66 185	0.74 184	0.61 116	0.67 160
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NOSS_ROB	0.76 206	0.84 266	0.50 201	0.72 234	0.61 227	0.75 242	0.52 206	0.80 238	0.54 221	0.70 233	0.62 190	0.62 153	0.86 251	0.62 267	1.14 250	1.10 281	0.78 239	0.69 255	0.73 152	0.60 221	0.88 213	0.67 184	0.50 241	0.71 258	0.86 240	0.95 225	1.38 268	0.85 196

XPNet_ROB	0.74 201	0.77 249	0.57 218	0.54 199	0.61 227	0.63 220	0.61 229	0.53 94	0.65 238	0.58 157	0.81 234	2.35 271	0.46 206	0.43 226	0.79 181	0.63 197	0.85 251	0.57 217	0.83 169	0.55 199	0.72 190	1.09 234	0.45 227	0.49 229	0.63 179	0.74 184	1.39 269	0.86 198

HSM-Net_RVC	0.75 202	0.53 203	0.60 226	0.77 241	0.62 233	0.61 214	0.37 179	0.76 227	0.49 213	0.74 243	1.71 286	1.32 247	0.80 247	0.36 201	0.72 173	0.55 175	0.64 201	0.53 198	0.78 164	0.53 188	0.67 178	0.89 219	0.43 225	0.64 252	0.94 250	1.09 252	1.07 230	1.04 216
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-Forest	0.73 196	0.71 244	0.40 158	1.13 266	0.64 234	0.74 241	0.45 194	0.68 187	0.39 187	0.61 172	0.44 129	1.16 239	1.06 255	0.49 237	0.86 201	0.61 195	0.55 139	0.46 154	0.68 140	0.44 168	0.61 158	0.49 130	0.45 227	0.44 212	0.90 243	0.86 208	1.95 295	1.47 244
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	1.13 249	0.66 236	0.79 253	0.89 250	0.65 235	1.15 271	0.73 249	0.95 259	0.82 256	1.04 287	4.18 309	3.75 294	1.45 271	0.49 237	0.83 191	0.86 244	0.69 222	0.60 230	2.08 237	0.87 270	1.06 241	0.77 204	0.84 280	0.72 261	0.74 206	0.89 215	0.98 218	1.09 219

dad	0.89 228	0.57 217	0.37 142	1.42 282	0.65 235	0.75 242	2.23 297	1.43 292	0.36 169	0.93 277	0.38 112	0.85 204	0.76 246	0.32 188	0.97 229	0.52 163	0.78 239	0.45 142	1.87 232	0.41 157	0.74 195	0.41 89	0.30 188	0.47 222	1.15 277	0.47 128	2.64 313	1.96 264

NCC-stereo	0.67 183	0.63 230	0.59 221	0.64 221	0.65 235	0.63 220	0.69 246	0.67 180	0.74 247	0.43 69	0.81 234	0.82 197	0.70 242	0.47 234	0.82 189	0.53 165	0.58 158	0.64 238	0.80 166	0.54 194	0.56 138	0.60 162	0.53 252	0.45 217	0.75 211	0.96 228	0.92 203	0.98 209

Abc-Net	0.67 183	0.63 230	0.59 221	0.64 221	0.65 235	0.63 220	0.69 246	0.67 180	0.74 247	0.43 69	0.81 234	0.82 197	0.70 242	0.47 234	0.82 189	0.53 165	0.58 158	0.64 238	0.80 166	0.54 194	0.56 138	0.60 162	0.53 252	0.45 217	0.75 211	0.96 228	0.92 203	0.98 209
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.77 214	0.74 248	0.68 244	0.76 240	0.65 235	0.69 232	0.60 224	0.99 266	0.73 244	0.93 277	0.52 157	1.33 248	0.72 244	0.44 229	0.85 199	0.57 182	0.67 214	0.63 234	1.13 198	0.61 230	0.77 198	0.63 170	0.59 263	0.71 258	0.89 242	0.90 217	1.15 239	0.99 211
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
PA-Net	0.64 178	0.67 238	0.66 239	0.50 184	0.66 240	0.50 184	0.64 235	0.65 173	0.73 244	0.54 125	0.52 157	0.58 135	0.58 231	0.59 266	0.93 218	0.57 182	0.46 81	0.54 204	0.61 125	0.54 194	0.49 101	0.66 179	0.36 207	0.52 232	0.64 182	1.24 266	0.64 126	1.32 239
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet-ADL	0.97 240	0.83 262	0.81 255	0.91 253	0.68 241	0.70 233	0.53 207	0.77 232	0.50 214	0.72 239	5.46 318	1.20 242	0.65 239	0.46 233	0.81 186	0.95 256	0.72 232	0.56 212	1.26 205	0.71 254	0.67 178	0.78 207	0.59 263	0.56 239	0.79 223	0.98 234	0.85 189	1.75 258

iResNet	0.92 229	0.56 212	0.62 229	0.72 234	0.68 241	0.96 257	0.55 213	0.95 259	0.57 228	0.67 219	0.82 239	1.41 251	1.51 273	0.31 181	1.49 271	0.66 212	0.75 236	0.67 246	4.08 281	0.68 249	0.72 190	0.63 170	0.41 221	0.83 274	0.72 199	0.91 219	1.02 226	0.87 200

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 317	0.56 212	1.25 292	0.75 237	0.69 243	1.17 272	0.81 254	0.82 246	0.80 252	0.81 263	4.78 312	1.00 221	0.37 180	0.27 161	1.13 249	1.54 312	0.70 224	0.60 230	124.50 347	0.54 194	1.43 261	2.64 293	0.22 143	0.36 184	0.91 244	1.13 257	1.13 238	2.18 269

HBP-ISP	1.60 266	0.86 268	0.90 264	0.98 259	0.69 243	0.85 249	0.56 215	0.89 256	0.48 212	0.82 266	0.79 229	0.97 219	0.36 176	0.69 276	11.97 336	5.83 332	0.70 224	0.67 246	0.70 147	0.62 234	1.05 239	5.90 324	0.50 241	0.62 249	0.82 231	1.01 241	2.01 297	1.06 217

SFCPSM	3.03 300	0.82 260	0.63 233	0.77 241	0.69 243	0.72 236	0.63 233	0.83 247	0.98 273	0.71 236	2.00 293	2.57 272	3.49 297	0.56 256	1.16 252	0.93 255	0.74 234	0.64 238	54.48 344	1.19 294	0.88 213	0.91 220	0.55 258	0.55 238	0.94 250	0.93 223	1.11 237	1.39 241

SHD	0.97 240	0.56 212	0.73 248	0.75 237	0.69 243	0.66 227	0.61 229	0.99 266	0.94 270	0.77 252	1.00 252	0.94 214	1.29 268	0.54 251	2.21 305	0.98 264	0.95 266	0.70 256	2.01 235	0.80 261	1.12 245	1.71 274	0.47 230	0.77 270	0.91 244	1.01 241	0.91 200	1.22 236

ETE_ROB	0.87 226	0.90 269	0.58 220	0.67 227	0.69 243	0.85 249	0.60 224	0.66 177	0.89 263	0.64 195	1.09 258	2.63 275	0.54 221	0.54 251	1.00 234	0.72 223	0.91 261	0.63 234	0.99 188	0.66 243	0.88 213	1.08 233	0.50 241	0.59 244	0.78 220	0.92 220	1.48 279	1.17 231

LALA_ROB	0.86 225	0.97 276	0.67 242	0.63 219	0.69 243	0.83 248	0.67 243	0.70 200	0.80 252	0.68 222	1.10 260	2.61 274	0.58 231	0.51 243	1.11 247	0.67 213	0.86 252	0.72 259	0.89 176	0.67 247	0.80 202	1.00 228	0.49 237	0.59 244	0.73 204	0.92 220	1.16 242	1.10 223

PSMNet-ADL	0.96 238	0.62 229	0.66 239	0.67 227	0.70 249	0.66 227	0.58 219	0.74 219	0.60 232	0.85 271	5.03 315	0.95 218	1.26 266	0.45 231	0.89 210	1.03 273	0.68 216	0.54 204	2.03 236	0.68 249	0.84 210	0.79 209	0.54 256	0.47 222	0.73 204	0.95 225	1.32 262	0.63 151

RGC	0.76 206	0.72 245	0.99 270	0.70 231	0.71 250	0.76 245	0.57 218	0.74 219	0.74 247	0.56 141	0.96 249	0.83 201	0.85 250	0.56 256	0.93 218	0.60 192	0.62 193	0.56 212	0.93 180	0.61 230	0.66 174	0.71 192	0.51 249	0.56 239	0.81 228	1.01 241	0.99 219	1.19 233

PWC_ROB	1.18 251	0.70 242	1.06 278	0.60 212	0.71 250	0.70 233	0.98 271	0.83 247	1.55 296	0.76 250	1.40 275	1.00 221	2.46 291	0.57 261	2.17 303	0.99 268	1.15 277	0.90 282	2.37 248	0.95 274	1.63 268	2.05 282	0.44 226	0.98 286	0.81 228	0.80 200	1.24 254	2.15 268

ACV-stereo	8.39 328	1.01 280	0.97 268	1.29 277	0.73 252	1.48 286	0.95 269	0.88 255	1.10 278	1.07 288	1.33 272	1.06 231	23.12 330	0.52 247	4.00 325	3.78 327	1.05 274	0.79 275	168.94 348	1.91 317	3.64 313	1.44 257	0.72 270	0.74 265	0.74 206	0.90 217	1.43 276	1.03 215

stereogan	0.67 183	0.67 238	0.62 229	0.68 230	0.73 252	0.75 242	0.64 235	0.70 200	0.57 228	0.51 106	0.64 194	1.08 232	0.62 234	0.44 229	0.83 191	0.55 175	0.56 145	0.51 187	0.91 178	0.59 216	0.59 156	0.69 189	0.47 230	0.46 219	0.59 166	0.67 172	1.16 242	0.87 200

AnyNet_C32	1.64 268	0.65 233	0.74 249	0.67 227	0.73 252	0.86 252	1.14 275	0.95 259	3.12 323	0.75 247	1.53 279	0.94 214	0.64 238	0.67 274	1.83 289	1.11 283	1.06 276	0.95 289	1.78 228	0.76 257	1.76 275	1.71 274	0.66 268	0.85 277	1.13 275	2.68 313	1.17 244	13.55 330

STTRV1_RVC		0.81 257	0.64 235	1.04 262	0.73 252	1.03 262	0.85 258	0.91 257	0.92 265	0.93 277	0.95 248	1.72 264	2.23 284	0.86 288	1.46 269	0.78 235	1.37 285	0.72 259		1.97 318	1.59 266	1.23 246		0.97 284	1.07 270	1.11 255	1.75 290	3.40 296

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 180	0.37 83	0.23 89	0.51 190	0.74 256	0.89 254	0.49 202	0.62 145	0.26 94	1.60 319	0.31 88	2.57 272	0.26 100	0.22 101	0.46 89	0.48 137	0.58 158	0.45 142	0.93 180	0.37 131	0.63 163	0.71 192	0.19 104	0.23 94	0.58 159	0.49 138	0.89 198	1.91 263

DDVS	2.32 283	0.70 242	0.82 257	0.70 231	0.74 256	0.73 237	0.59 220	1.09 278	0.88 260	0.80 260	34.26 343	3.93 296	1.16 262	0.52 247	1.09 246	1.35 300	0.73 233	0.65 242	1.95 234	0.95 274	1.67 270	2.27 287	0.48 235	0.56 239	0.69 190	0.84 207	1.21 249	1.35 240

FADNet_RVC	0.92 229	0.69 241	0.55 215	0.88 249	0.75 258	0.54 198	0.51 204	0.77 232	0.54 221	0.70 233	0.96 249	1.36 249	1.06 255	0.54 251	1.85 290	0.64 203	0.80 244	0.90 282	3.34 274	0.76 257	1.00 234	1.13 238	0.37 212	0.60 246	0.66 185	0.87 211	0.97 215	1.14 229

CBMV	1.15 250	0.84 266	0.60 226	0.85 246	0.76 259	0.73 237	0.48 199	0.87 252	0.80 252	0.81 263	0.61 185	2.86 278	0.81 248	0.52 247	1.31 260	1.17 290	0.91 261	0.74 264	2.40 251	0.66 243	1.57 265	0.76 202	0.48 235	1.06 291	0.99 259	1.09 252	2.25 299	4.25 305
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NaN_ROB	0.73 196	0.59 219	0.61 228	0.64 221	0.78 260	0.53 194	0.48 199	0.87 252	0.63 236	0.73 242	0.61 185	1.96 266	0.62 234	0.45 231	0.84 195	0.55 175	0.56 145	0.54 204	0.73 152	0.55 199	0.52 121	0.51 142	0.38 214	0.64 252	0.83 233	1.11 255	0.94 207	1.64 253

CSAN	0.93 232	0.83 262	0.75 250	0.86 247	0.82 261	0.73 237	0.61 229	0.97 265	0.94 270	0.94 281	0.73 224	1.96 266	1.56 274	0.49 237	0.98 230	0.63 197	0.74 234	0.66 244	1.09 192	0.71 254	0.78 199	0.63 170	0.53 252	0.76 267	0.98 256	1.49 288	1.21 249	1.63 252

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 326	0.65 233	1.07 280	0.94 258	0.83 262	0.81 247	1.27 282	0.85 251	0.73 244	0.93 277	6.13 324	180.62 348	2.17 283	1.33 301	1.22 255	1.01 270	0.93 265	1.06 296	6.32 297	0.79 260	3.32 309	3.77 307	0.55 258	0.76 267	0.95 252	1.34 280	1.19 247	2.42 278

ITSA-stereo	1.12 248	0.72 245	0.59 221	1.20 273	0.84 263	0.64 223	0.64 235	0.95 259	0.78 250	0.84 269	2.54 298	1.39 250	1.23 264	0.81 284	1.20 254	1.01 270	0.83 249	0.67 246	1.56 218	0.62 234	1.08 243	1.46 260	0.56 260	0.71 258	0.95 252	1.27 271	0.99 219	4.08 303

ADCMid	1.56 264	0.92 273	0.99 270	0.70 231	0.86 264	1.05 265	1.37 284	1.29 284	1.77 300	0.75 247	1.75 287	1.27 243	1.48 272	0.69 276	2.18 304	1.07 277	0.98 269	0.79 275	2.74 263	0.80 261	1.31 256	1.74 276	1.06 290	0.70 257	1.01 265	1.53 290	1.02 226	10.33 326

SAMSARA	1.50 261	0.79 253	1.00 274	0.93 256	0.88 265	0.86 252	0.93 266	1.57 299	1.25 283	0.96 282	1.09 258	1.27 243	2.59 292	0.83 285	2.58 319	1.19 293	1.04 272	0.91 285	2.56 256	0.99 280	1.77 276	2.23 286	0.56 260	0.98 286	2.63 309	2.81 314	2.62 312	2.56 281

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 256	0.90 269	0.63 233	1.27 276	0.90 266	1.21 275	2.21 295	1.27 281	1.18 281	1.00 285	0.91 244	1.80 265	1.16 262	1.07 296	1.48 270	0.77 232	0.70 224	0.58 222	2.75 264	0.67 247	1.39 260	2.93 297	0.85 282	0.73 262	1.47 293	1.68 294	1.33 263	2.96 288

XQC	1.03 244	0.90 269	0.71 246	0.91 253	0.92 267	0.92 256	0.86 260	1.06 276	0.90 264	0.84 269	1.11 263	1.03 226	1.30 270	0.71 278	2.04 295	0.95 256	0.87 253	0.67 246	1.64 223	0.78 259	1.00 234	1.67 273	0.62 266	0.73 262	1.09 272	1.47 284	1.26 256	0.97 208

G-Net	1.86 275	1.00 279	1.28 295	0.89 250	0.93 268	1.10 268	0.77 252	1.63 301	2.07 307	0.99 284	2.89 301	7.30 317	1.67 278	0.55 254	1.45 266	1.75 317	1.04 272	0.93 287	2.87 265	2.72 328	1.89 278	1.47 261	0.80 277	1.02 290	1.06 269	1.71 295	2.82 316	5.60 312

FC-DCNN	0.88 227	0.96 274	1.23 289	1.36 281	0.93 268	1.26 279	0.82 255	0.91 257	0.78 250	0.87 273	0.63 193	1.08 232	0.42 193	0.56 256	0.88 209	0.69 217	0.81 247	0.68 252	0.81 168	0.59 216	0.78 199	0.59 158	0.50 241	0.77 270	1.11 273	0.99 236	1.21 249	1.57 248

FC-DCNN v2	0.94 233	0.98 277	1.28 295	1.47 285	0.95 270	1.33 281	0.82 255	1.05 273	0.80 252	0.87 273	0.66 202	1.11 237	0.67 241	0.56 256	0.91 213	0.69 217	0.81 247	0.68 252	0.83 169	0.59 216	0.78 199	0.59 158	0.50 241	0.78 272	1.25 284	1.09 252	1.35 265	1.89 260

DGSMNet	2.66 292	0.96 274	1.36 299	1.03 261	0.99 271	1.12 270	1.05 273	1.36 289	0.94 270	2.15 328	13.54 339	1.71 263	1.85 279	0.93 292	2.50 318	3.85 329	5.34 321	1.61 321	5.07 285	1.68 314	7.04 330	8.02 331	0.96 289	1.19 302	1.01 265	1.33 278	1.40 273	1.88 259

MFN_U_SF_RVC	1.68 271	1.06 282	0.88 262	1.25 275	1.01 272	1.53 287	2.07 293	1.38 291	1.17 280	1.51 313	2.95 302	2.00 268	1.57 275	2.05 305	2.38 315	0.98 264	0.87 253	0.82 278	6.78 298	1.11 289	2.21 283	2.38 290	0.65 267	1.11 296	1.23 279	1.33 278	1.28 259	1.69 257

AMNet	1.02 243	0.98 277	0.95 266	0.98 259	1.01 272	1.03 262	0.96 270	0.87 252	0.93 267	0.97 283	1.02 254	1.10 235	0.74 245	1.06 295	0.99 233	1.09 280	1.17 278	1.04 294	1.08 191	1.05 284	1.13 246	1.04 231	0.82 279	0.98 286	1.01 265	1.07 250	1.20 248	1.27 238

pmcnn	1.66 269	0.80 256	0.52 206	1.19 272	1.01 272	1.21 275	0.93 266	0.96 264	0.54 221	0.74 243	2.66 300	3.98 298	5.06 303	0.31 181	1.65 280	1.40 308	1.20 281	0.91 285	3.99 279	0.95 274	4.45 321	1.02 230	0.90 283	0.90 279	1.07 270	1.01 241	2.43 306	3.03 290

UDGNet	0.67 183	0.66 236	0.42 170	1.35 279	1.02 275	1.21 275	0.91 264	0.60 131	0.41 194	0.52 113	0.60 178	0.56 128	0.23 89	1.19 297	0.66 150	0.45 111	0.56 145	0.51 187	0.73 152	0.53 188	0.64 170	0.67 184	0.79 275	0.29 134	0.72 199	0.55 154	0.63 122	0.66 156

SANet	1.61 267	0.91 272	1.10 283	1.04 262	1.05 276	1.25 278	0.77 252	1.76 308	1.81 301	0.77 252	1.24 264	6.63 311	5.08 304	0.83 285	1.56 274	0.77 232	1.24 283	0.90 282	1.58 219	0.82 266	1.05 239	1.00 228	0.90 283	1.27 304	1.32 287	1.93 299	1.88 293	3.10 292

CC-Net-ROB	0.96 238	1.18 287	0.70 245	1.56 286	1.06 277	1.63 290	1.20 280	0.79 236	0.61 233	0.81 263	0.56 170	3.07 283	0.57 229	0.85 287	0.68 159	0.44 100	0.71 230	0.63 234	1.40 211	0.57 209	0.58 152	0.43 103	1.91 305	0.46 219	0.83 233	0.83 206	0.77 165	1.20 234

CBMV_ROB	1.71 272	0.79 253	0.65 238	1.35 279	1.07 278	1.01 260	0.74 251	1.01 270	0.54 221	0.72 239	0.81 234	9.80 326	5.90 310	0.57 261	1.42 265	0.69 217	0.80 244	0.58 222	5.38 287	1.22 295	0.95 228	0.55 156	0.53 252	0.62 249	1.22 278	1.45 283	2.72 315	2.94 287

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 270	1.25 290	1.05 276	1.56 286	1.08 279	1.20 274	3.18 307	1.50 295	2.10 308	1.30 304	0.98 251	1.50 253	1.04 254	1.66 303	1.71 281	1.18 291	0.84 250	1.01 291	6.24 295	1.15 293	1.43 261	3.23 302	1.19 292	1.14 298	1.52 296	1.29 273	1.09 233	2.78 285

AnyNet_C01	2.06 280	1.08 284	1.06 278	1.14 267	1.08 279	1.01 260	2.69 300	1.69 306	2.66 317	1.21 297	1.67 284	2.90 280	2.60 293	0.95 293	3.65 323	4.02 330	2.09 304	2.21 330	3.08 271	1.56 309	3.30 308	2.89 296	1.26 293	1.15 299	1.80 301	1.43 282	1.51 280	3.90 301

PVD	1.47 260	1.04 281	1.44 300	1.10 264	1.09 281	1.19 273	1.07 274	1.91 312	2.05 306	0.79 259	1.49 278	1.54 257	1.91 281	0.89 290	2.26 309	1.35 300	1.39 286	1.09 299	2.41 252	1.14 290	1.51 263	1.98 281	0.79 275	1.08 294	1.49 295	1.82 297	1.67 286	2.10 266

ADCS	1.88 276	1.06 282	0.98 269	0.93 256	1.10 282	1.09 267	1.14 275	1.27 281	2.49 314	0.89 275	1.36 273	1.51 254	2.92 296	0.86 288	3.30 322	2.26 323	1.46 290	1.26 308	3.10 272	1.29 299	2.48 288	2.88 295	0.80 277	1.10 295	1.33 289	4.48 329	1.41 274	6.08 315

S-Stereo	1.54 263	0.81 257	0.83 258	1.15 268	1.16 283	1.29 280	1.56 286	1.02 271	1.09 277	1.25 300	4.20 310	4.10 299	1.10 259	0.66 272	2.16 302	1.63 314	0.90 260	1.05 295	2.20 241	1.10 287	1.26 253	3.12 300	1.31 300	1.17 301	0.84 237	1.18 261	1.21 249	2.18 269

MFMNet_re	1.51 262	1.18 287	1.12 284	1.29 277	1.16 283	1.63 290	1.32 283	1.30 286	1.63 297	1.14 293	1.38 274	2.64 276	1.63 277	0.90 291	2.27 310	1.35 300	1.58 291	1.32 314	3.69 276	1.24 297	2.10 280	1.26 249	1.16 291	1.24 303	1.11 273	1.02 245	1.59 283	1.60 250

ADCPNet	2.08 282	0.77 249	0.87 261	0.83 245	1.21 285	0.85 249	1.59 287	1.02 271	1.35 288	0.83 268	1.97 292	1.01 224	7.76 316	0.75 281	2.35 314	1.16 289	0.95 266	0.71 258	4.05 280	0.97 277	1.30 255	1.61 269	0.72 270	0.76 267	1.52 296	1.96 302	1.21 249	16.04 333

DPSNet	2.61 289	0.83 262	0.77 252	1.21 274	1.24 286	1.34 282	0.93 266	1.08 277	1.49 294	0.78 256	0.86 240	6.91 313	3.85 298	0.58 264	4.58 327	2.54 324	1.43 289	1.24 306	14.95 323	1.34 300	4.83 325	8.01 330	1.75 304	1.40 309	1.47 293	1.95 301	1.60 285	1.66 255

edge stereo	1.82 274	1.16 286	2.22 313	1.46 284	1.28 287	1.58 288	1.38 285	1.67 305	1.30 285	1.20 296	3.42 306	4.33 301	2.26 287	0.80 283	1.41 264	1.46 310	1.05 274	0.83 281	5.42 288	0.97 277	1.34 258	3.76 306	0.95 288	0.88 278	1.26 285	1.20 262	1.70 288	2.91 286

MADNet+	1.96 279	1.18 287	1.26 293	1.45 283	1.28 287	1.10 268	2.21 295	1.88 310	1.41 291	1.33 305	1.32 270	2.29 270	2.23 284	1.25 300	4.58 327	1.87 320	2.55 312	1.13 303	2.73 262	1.63 312	3.69 314	3.33 303	1.26 293	2.09 328	1.93 303	1.47 284	1.59 283	2.77 284

SGM_RVC	2.81 296	1.46 294	0.85 259	1.76 290	1.28 287	1.68 292	1.19 279	1.56 298	1.14 279	0.82 266	1.70 285	7.09 314	2.67 295	0.42 223	0.92 216	0.57 182	0.75 236	0.57 217	11.20 316	0.66 243	0.94 225	0.46 118	0.51 249	0.84 276	1.97 306	1.64 293	5.04 330	26.13 338
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FAT-Stereo	1.57 265	0.78 251	1.44 300	1.10 264	1.32 290	1.05 265	0.87 261	1.28 283	0.86 258	1.21 297	5.46 318	3.07 283	1.28 267	0.66 272	1.73 284	1.34 297	0.89 259	0.94 288	1.83 229	1.08 285	2.02 279	3.90 309	0.71 269	0.98 286	0.86 240	1.21 264	1.42 275	3.03 290

SPS-STEREO	1.93 278	1.27 291	1.21 287	1.60 288	1.34 291	1.44 285	1.17 278	1.66 302	1.36 290	1.38 307	3.67 307	3.02 282	1.29 268	1.05 294	1.85 290	1.83 319	1.58 291	1.37 316	8.86 307	1.34 300	3.07 302	1.47 261	1.27 297	1.37 306	1.42 292	1.28 272	2.02 298	1.89 260
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	2.61 289	4.20 328	0.93 265	2.78 298	1.37 292	3.57 308	2.93 304	2.59 321	1.51 295	0.70 233	1.32 270	7.25 315	5.36 307	0.47 234	0.89 210	0.53 165	0.79 243	0.54 204	7.58 300	0.60 221	0.82 205	0.47 123	0.51 249	0.80 273	4.97 326	3.66 325	7.05 334	6.30 316

LSM0	8.30 327	1.08 284	0.95 266	1.66 289	1.42 293	1.59 289	1.96 291	2.27 316	2.36 310	1.66 320	3.94 308	4.10 299	6.30 314	0.63 269	62.38 348	74.74 348	1.69 295	1.06 296	12.18 317	2.23 321	4.96 326	9.29 334	0.92 285	1.29 305	1.95 305	2.97 317	3.66 325	14.83 332

FBW_ROB	1.34 257	1.42 293	1.08 281	2.01 292	1.42 293	1.37 283	1.63 288	0.99 266	0.70 242	0.72 239	1.02 254	2.05 269	0.91 253	1.47 302	1.24 256	0.60 192	0.88 257	0.65 242	6.08 294	0.59 216	1.06 241	0.81 210	1.48 302	1.12 297	0.99 259	1.20 262	0.99 219	1.66 255

MDST_ROB	3.33 305	2.32 303	0.75 250	3.90 314	1.47 295	2.61 298	1.00 272	1.12 280	0.72 243	0.78 256	0.67 209	1.54 257	25.37 332	0.34 193	2.11 301	0.53 165	0.65 205	0.48 166	3.69 276	0.58 212	0.88 213	0.59 158	0.58 262	0.68 256	7.85 334	3.03 318	17.15 339	8.63 324

SGM+DAISY	3.81 308	1.38 292	1.26 293	1.80 291	1.47 295	1.93 294	1.71 289	1.47 294	1.33 286	1.34 306	6.67 330	9.59 325	12.99 324	1.20 298	1.73 284	1.47 311	1.42 288	1.24 306	11.11 315	1.37 302	3.07 302	2.13 284	1.27 297	1.42 312	1.69 299	1.26 270	2.90 317	26.50 339

MeshStereo	3.62 307	1.54 295	1.05 276	2.64 294	1.72 297	2.05 295	1.15 277	2.40 318	1.41 291	0.90 276	6.48 328	9.56 324	7.42 315	0.49 237	11.75 334	1.94 321	0.87 253	0.74 264	8.79 305	0.80 261	8.36 331	8.07 332	0.73 272	1.07 292	3.39 319	2.15 307	5.22 331	4.99 308
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
WAO-7	2.72 295	1.83 297	2.89 324	7.39 324	1.73 298	1.76 293	1.82 290	2.07 313	2.65 316	2.21 329	5.39 317	4.58 303	5.72 309	1.23 299	2.07 299	1.27 296	1.69 295	1.22 305	7.70 301	1.51 304	1.64 269	3.07 299	0.84 280	1.65 319	1.83 302	2.48 311	1.97 296	3.27 294

PSMNet_ROB	2.71 293	3.39 323	1.92 310	2.87 300	2.04 299	4.01 318	3.50 312	1.46 293	1.41 291	1.59 318	3.34 303	3.52 290	4.97 302	4.50 326	1.61 277	0.95 256	1.87 299	1.06 296	8.62 304	1.63 312	2.32 286	1.51 265	5.43 330	1.37 306	1.98 307	1.94 300	1.91 294	2.39 276

ELAS_RVC	3.22 302	2.01 298	1.85 308	2.66 295	2.07 300	5.08 326	2.06 292	2.41 319	1.89 303	1.74 323	4.78 312	8.00 318	8.02 317	0.74 280	2.38 315	0.81 239	1.75 297	1.14 304	3.97 278	1.27 298	4.64 324	7.61 328	1.26 293	1.74 322	6.58 331	3.21 320	3.39 320	3.80 300
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	1.90 277	2.70 306	1.03 275	3.09 303	2.17 301	3.29 302	2.70 301	0.95 259	0.65 238	1.00 285	0.71 214	2.69 277	1.10 259	2.30 306	0.78 177	0.55 175	1.02 271	0.72 259	9.92 311	0.68 249	2.11 281	1.25 247	3.28 310	0.58 243	0.98 256	1.31 275	1.33 263	2.34 273

WAO-6	2.71 293	2.26 302	1.57 303	3.00 302	2.25 302	3.01 300	3.02 305	1.77 309	2.35 309	1.52 315	1.62 282	3.94 297	5.12 305	2.64 310	2.22 306	1.38 305	2.65 313	1.36 315	4.86 284	1.54 308	2.76 294	4.79 315	2.70 308	1.73 321	2.71 311	2.59 312	2.68 314	5.02 309

ACVNet-4b	2.35 287	2.75 309	1.60 304	3.13 304	2.29 303	3.52 306	3.67 314	1.35 288	1.35 288	1.27 301	0.72 219	3.26 287	2.62 294	3.04 317	0.98 230	0.78 235	2.13 305	1.02 292	9.04 308	1.23 296	2.74 292	3.39 305	4.08 313	0.92 280	1.24 282	1.29 273	1.46 278	2.48 279

otaku	2.33 286	3.05 316	1.19 285	3.36 310	2.37 304	3.56 307	3.08 306	1.05 273	0.98 273	1.13 290	0.80 233	2.88 279	1.62 276	2.59 307	0.95 224	0.64 203	1.23 282	0.75 266	13.16 319	1.09 286	2.47 287	2.63 292	4.75 320	0.75 266	1.13 275	1.38 281	1.69 287	2.52 280

ELAS	3.38 306	2.19 300	1.79 306	2.99 301	2.37 304	3.32 303	2.09 294	2.60 322	2.85 321	1.28 302	4.85 314	8.61 320	8.02 317	0.76 282	2.90 320	0.81 239	1.80 298	1.10 300	4.19 282	1.10 287	4.53 322	7.86 329	1.26 293	1.63 317	7.08 332	4.79 330	3.66 325	4.87 307
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.38 259	2.18 299	0.79 253	2.67 296	2.43 306	2.57 297	2.52 298	0.80 238	0.84 257	0.63 188	0.94 246	1.57 259	0.45 203	2.65 311	0.94 222	0.78 235	1.99 302	0.75 266	2.31 244	0.91 273	1.16 247	0.97 224	2.71 309	0.56 239	0.72 199	0.71 178	0.97 215	0.85 196

UDG	1.35 258	2.24 301	0.81 255	2.58 293	2.45 307	2.48 296	2.57 299	0.76 227	0.86 258	0.77 252	1.08 257	1.51 254	0.56 225	2.59 307	1.06 241	0.69 217	1.89 300	0.80 277	2.31 244	0.97 277	1.24 252	0.98 225	1.43 301	0.62 249	0.74 206	0.81 202	0.95 209	0.81 192

DispFullNet	4.17 309	3.20 318	4.34 332	2.72 297	2.46 308	2.92 299	2.70 301	2.79 327	1.90 304	4.51 338	6.62 329	8.91 322	4.83 301	2.59 307	2.00 294	8.18 335	3.24 317	1.98 324	24.96 329	2.93 330	3.99 316	3.36 304	1.71 303	1.15 299	1.36 290	1.32 277	2.36 305	3.65 299

Ntro	2.32 283	3.40 324	1.53 302	3.55 311	2.52 309	3.71 313	3.36 308	1.11 279	1.05 275	1.16 294	0.90 243	2.93 281	1.24 265	2.72 313	1.00 234	0.64 203	1.40 287	0.82 278	10.96 314	1.14 290	2.72 291	3.19 301	4.26 316	0.73 262	1.24 282	1.59 292	1.56 282	2.31 272

RainbowNet	2.32 283	2.93 312	1.87 309	3.34 309	2.57 310	3.50 304	3.49 311	1.29 284	0.92 265	1.53 316	0.89 242	3.18 285	2.31 288	2.94 314	1.30 259	0.90 248	1.61 294	1.00 290	5.61 289	1.51 304	2.82 295	4.18 311	4.25 315	0.97 284	1.32 287	1.58 291	1.71 289	3.00 289

PWCK	5.04 313	3.03 314	2.21 312	3.61 312	2.60 311	4.41 322	5.09 321	2.45 320	2.76 319	3.31 334	4.34 311	10.15 329	5.13 306	1.74 304	1.99 293	1.38 305	2.41 310	1.45 318	51.59 343	2.35 323	3.70 315	2.69 294	2.65 307	1.78 325	2.97 316	3.21 320	2.43 306	4.77 306

IMH-64-1	2.92 298	2.70 306	2.36 316	3.23 305	2.71 312	3.70 311	4.05 318	1.66 302	2.48 312	1.13 290	1.26 266	3.60 291	6.29 312	3.59 320	2.28 311	1.15 287	2.20 306	1.31 311	6.02 292	1.52 306	3.03 300	5.48 318	4.83 323	1.40 309	2.83 313	2.02 303	2.34 302	3.64 297

IMH-64	2.92 298	2.70 306	2.36 316	3.23 305	2.71 312	3.70 311	4.05 318	1.66 302	2.48 312	1.13 290	1.26 266	3.60 291	6.29 312	3.59 320	2.28 311	1.15 287	2.20 306	1.31 311	6.02 292	1.52 306	3.03 300	5.48 318	4.83 323	1.40 309	2.83 313	2.02 303	2.34 302	3.64 297

IMH	3.24 303	2.76 310	2.37 318	3.26 307	2.74 314	3.73 314	4.10 320	1.72 307	2.58 315	1.17 295	1.24 264	3.92 295	10.58 319	6.80 335	1.57 276	1.11 283	2.25 308	1.30 310	6.28 296	1.56 309	2.97 299	4.14 310	4.90 326	1.45 313	3.01 317	2.36 309	2.47 308	5.19 311

STStereo	5.29 314	2.47 304	5.20 334	5.20 320	2.80 315	4.72 323	3.42 309	6.23 336	6.52 330	1.51 313	7.61 332	9.53 323	14.86 327	0.63 269	4.09 326	0.64 203	0.87 253	0.62 233	36.67 336	1.02 281	1.23 251	1.05 232	0.78 274	1.63 317	3.46 320	2.43 310	3.53 321	14.15 331

DeepPrunerF	1.22 253	0.49 168	0.39 153	0.58 206	2.86 316	0.49 180	0.55 213	0.52 90	0.58 231	0.43 69	0.67 209	0.43 84	0.32 146	0.42 223	1.64 278	0.75 229	0.58 158	0.46 154	0.93 180	0.46 175	0.61 158	0.53 150	0.40 219	0.35 177	15.32 339	0.82 205	0.65 130	0.62 147

ACVNet_2	3.17 301	2.98 313	2.25 314	4.72 319	2.88 317	3.50 304	3.48 310	1.58 300	1.33 286	1.29 303	1.10 260	3.22 286	2.45 290	2.67 312	1.29 258	0.86 244	7.26 325	1.02 292	22.14 327	1.37 302	3.22 305	1.25 247	4.24 314	1.37 306	1.93 303	1.92 298	1.83 292	2.36 274

WAO-8	4.25 310	3.34 321	2.80 321	10.32 328	2.92 318	4.17 319	5.89 323	2.66 325	4.45 327	1.69 321	3.41 304	5.94 308	11.31 321	5.29 330	1.71 281	1.34 297	2.69 314	1.51 319	10.78 312	2.48 325	2.63 289	4.50 313	3.44 311	1.58 315	5.12 327	3.31 322	3.60 322	5.76 313

Venus	4.25 310	3.34 321	2.80 321	10.32 328	2.92 318	4.17 319	5.89 323	2.66 325	4.45 327	1.69 321	3.41 304	5.94 308	11.31 321	5.29 330	1.71 281	1.34 297	2.69 314	1.51 319	10.78 312	2.48 325	2.63 289	4.50 313	3.44 311	1.58 315	5.12 327	3.31 322	3.60 322	5.76 313

ACVNet_1	2.47 288	3.23 319	2.35 315	4.40 318	2.93 320	3.77 315	3.96 317	1.34 287	1.18 281	1.21 297	1.02 254	3.31 289	2.07 282	3.09 319	1.31 260	0.70 221	2.26 309	1.10 300	9.52 309	1.14 290	3.45 310	1.18 244	4.50 319	1.07 292	1.39 291	1.75 296	1.36 267	2.10 266

LVE	4.33 312	3.03 314	2.00 311	27.23 339	3.06 321	3.83 316	12.07 338	1.53 296	1.64 298	1.85 325	1.48 277	3.30 288	3.91 299	3.06 318	1.45 266	1.05 275	1.95 301	1.38 317	15.68 324	1.62 311	3.25 307	5.86 321	4.42 318	1.76 323	2.87 315	2.06 305	2.34 302	3.25 293

MANE	7.31 321	2.64 305	4.48 333	3.30 308	3.10 322	3.94 317	2.83 303	5.37 335	6.88 331	1.11 289	5.64 320	8.81 321	11.02 320	0.67 274	3.83 324	3.83 328	1.32 284	18.03 340	8.61 303	0.84 267	4.22 317	1.16 241	0.74 273	1.79 326	13.65 338	18.61 339	22.89 341	38.18 346

ktn	8.45 329	3.18 317	2.84 323	6.37 323	3.26 323	4.31 321	10.28 336	2.15 314	10.13 335	2.27 331	1.83 290	42.17 342	55.84 343	3.93 322	2.34 313	2.09 322	9.85 328	2.17 328	33.98 334	2.24 322	3.24 306	3.03 298	4.78 321	2.25 331	2.59 308	2.81 314	3.18 319	5.04 310

TorneroNet-64	6.02 318	4.60 330	2.53 319	15.58 335	3.29 324	4.87 324	7.75 327	2.23 315	10.02 333	1.42 308	1.31 269	7.26 316	29.23 336	4.36 325	2.09 300	1.21 294	8.22 326	1.70 323	17.35 326	2.62 327	4.31 319	5.68 320	5.20 328	1.76 323	3.58 321	3.76 326	2.29 300	8.34 323

TorneroNet	8.11 324	4.28 329	2.58 320	27.50 340	3.31 325	5.00 325	6.00 325	2.62 323	10.13 335	1.49 312	2.57 299	11.07 331	68.61 346	4.25 324	1.77 288	1.18 291	5.78 322	1.62 322	23.67 328	2.83 329	4.30 318	5.47 317	5.37 329	1.65 319	3.72 322	3.14 319	2.59 311	6.36 317

Dean	2.84 297	3.23 319	1.81 307	6.04 322	3.38 326	3.63 310	3.67 314	1.88 310	1.97 305	1.47 310	1.30 268	3.69 293	4.10 300	2.97 315	1.45 266	0.97 261	2.41 310	1.29 309	5.94 291	1.74 315	3.20 304	4.23 312	4.79 322	1.55 314	2.65 310	2.27 308	2.56 310	2.64 282

MonStereo1	2.61 289	2.91 311	1.70 305	3.94 315	3.77 327	3.57 308	3.72 316	1.55 297	1.64 298	1.43 309	1.63 283	4.85 304	5.63 308	2.99 316	1.35 262	0.90 248	1.99 302	1.31 311	5.93 290	1.75 316	2.96 298	1.93 280	4.83 323	0.93 283	1.31 286	1.08 251	2.49 309	2.38 275

KSHMR	8.16 325	4.16 327	2.96 325	25.39 338	3.92 328	5.08 326	5.53 322	2.62 323	2.40 311	2.23 330	2.26 295	4.37 302	77.17 347	5.23 329	2.24 307	1.71 315	2.79 316	1.98 324	31.04 333	2.02 319	4.59 323	5.35 316	7.54 337	1.89 327	3.30 318	2.91 316	3.01 318	6.51 318

JetBlue	6.09 319	3.85 326	3.31 329	5.99 321	4.13 329	6.22 332	7.94 328	3.42 328	2.89 322	1.47 310	1.46 276	8.10 319	1.90 280	5.39 332	11.86 335	3.22 326	3.30 318	2.99 331	5.32 286	2.40 324	9.74 334	10.03 337	4.93 327	2.18 330	7.39 333	17.16 338	3.72 327	24.15 336

MADNet++	5.64 316	3.51 325	3.77 331	2.84 299	4.62 330	3.02 301	3.65 313	4.36 330	5.03 329	4.18 337	5.07 316	6.45 310	5.92 311	6.18 334	7.04 330	6.82 333	4.71 320	4.00 334	8.03 302	5.83 334	9.92 335	16.38 339	2.32 306	4.34 337	3.95 325	11.38 336	4.93 329	4.01 302

JetRed	7.85 323	5.29 333	6.07 336	3.75 313	5.00 331	6.95 335	10.20 335	4.64 333	3.42 324	2.92 333	2.39 297	6.71 312	2.25 286	7.15 336	10.26 332	7.34 334	8.59 327	7.11 335	4.82 283	4.08 332	10.76 338	9.27 333	7.85 338	3.34 335	10.96 335	24.25 342	11.90 336	24.57 337

notaker	5.52 315	5.55 334	3.76 330	13.97 334	5.34 332	5.44 330	7.16 326	2.36 317	2.68 318	2.06 327	1.80 289	12.90 333	23.86 331	3.98 323	2.04 295	1.73 316	3.45 319	2.12 327	17.08 325	2.15 320	6.10 329	5.87 322	6.15 334	2.12 329	1.79 300	2.08 306	2.31 301	3.29 295

UNDER WATER-64	6.11 320	5.20 332	3.13 327	12.20 332	5.77 333	6.55 334	8.53 332	4.74 334	3.45 325	2.30 332	2.36 296	12.04 332	12.47 323	5.08 328	3.02 321	1.81 318	12.11 335	2.17 328	8.81 306	4.17 333	5.75 328	7.27 327	8.74 339	2.61 333	3.86 324	8.63 333	4.32 328	7.86 322

UNDER WATER	7.55 322	4.74 331	3.06 326	10.46 331	5.92 334	6.35 333	8.05 329	4.32 329	3.69 326	1.97 326	2.14 294	10.53 330	62.60 345	4.83 327	2.25 308	1.59 313	12.22 336	2.08 326	9.67 310	3.97 331	5.27 327	6.65 325	8.86 340	2.65 334	3.82 323	5.62 331	3.62 324	7.03 320

DGTPSM_ROB	12.12 332	5.96 335	17.45 341	4.20 316	7.86 335	5.15 328	8.18 330	4.56 331	11.64 337	4.52 339	8.72 334	5.01 305	17.08 328	12.98 339	14.91 338	14.58 339	6.85 323	15.76 338	12.78 318	12.05 339	9.07 332	21.74 340	5.67 331	11.54 341	11.84 336	31.02 345	12.98 337	33.06 342

DPSMNet_ROB	12.40 333	5.97 336	17.46 342	4.21 317	7.87 336	5.15 328	8.18 330	4.56 331	11.65 338	4.54 340	8.87 335	5.17 306	22.69 329	13.00 340	14.98 339	14.62 340	6.90 324	15.82 339	14.07 322	12.05 339	9.09 333	21.75 341	5.68 332	11.54 341	11.87 337	31.03 346	12.99 338	33.06 342

DPSM_ROB	18.32 336	16.26 338	21.94 343	9.42 326	8.75 337	13.61 337	9.11 333	10.90 339	15.09 339	8.45 341	8.95 336	10.12 327	13.19 325	16.42 341	19.79 341	19.11 341	18.35 339	20.45 341	13.82 320	14.88 341	26.56 342	27.45 342	6.49 335	14.39 344	31.57 345	38.83 347	36.85 346	43.86 347

DPSM	18.32 336	16.26 338	21.94 343	9.42 326	8.75 337	13.61 337	9.11 333	10.90 339	15.09 339	8.45 341	8.95 336	10.12 327	13.19 325	16.42 341	19.79 341	19.11 341	18.35 339	20.45 341	13.82 320	14.88 341	26.56 342	27.45 342	6.49 335	14.39 344	31.57 345	38.83 347	36.85 346	43.86 347

BEATNet-Init1	22.01 341	36.32 345	3.23 328	54.74 347	11.23 339	52.95 348	28.72 343	9.47 337	8.51 332	1.57 317	10.45 338	33.05 339	48.98 341	0.71 278	16.97 340	11.50 338	1.60 293	1.11 302	77.80 345	35.27 346	9.94 336	9.98 336	1.27 297	2.30 332	27.41 341	11.09 335	52.85 348	35.36 344

DPSimNet_ROB	18.93 338	32.01 342	5.97 335	12.40 333	11.35 340	6.13 331	28.07 342	15.03 342	35.64 345	3.96 336	78.33 348	18.15 335	35.00 337	5.44 333	12.19 337	10.36 337	13.57 337	3.64 333	87.52 346	6.87 336	14.36 341	9.97 335	4.40 317	7.14 339	5.17 329	9.85 334	5.93 333	32.56 341

HanzoNet	19.12 339	15.23 337	6.99 338	35.06 343	14.35 341	40.77 344	42.46 344	17.81 343	22.51 341	3.55 335	8.29 333	41.30 341	56.30 344	43.04 347	5.72 329	4.37 331	37.83 345	3.30 332	49.59 342	8.93 338	10.30 337	6.85 326	14.15 343	3.46 336	5.94 330	5.80 332	5.29 332	7.13 321

CasAABBNet	36.73 343	32.73 344	44.18 348	18.81 336	17.45 342	27.29 341	18.12 339	21.69 344	30.40 343	17.52 343	18.08 340	20.27 336	26.53 334	32.96 343	38.28 344	37.42 343	36.82 343	41.12 345	27.47 331	29.86 344	53.56 348	55.70 347	12.93 341	28.91 347	63.44 349	78.07 349	73.93 349	88.05 349

FlowAnything	36.80 344	32.68 343	44.29 349	18.93 337	17.69 343	27.11 340	18.38 340	21.83 346	30.48 344	17.53 344	18.21 341	20.29 337	26.54 335	33.31 344	37.97 343	37.86 344	36.82 343	40.93 344	27.35 330	30.03 345	53.34 347	55.72 348	12.99 342	29.50 348	63.36 348	78.25 350	73.99 350	88.17 350

PML	30.82 342	20.91 340	7.15 339	29.65 341	20.81 344	29.11 342	10.50 337	10.87 338	88.32 349	20.03 345	154.19 349	98.60 347	119.55 348	10.53 338	9.19 331	8.69 336	16.72 338	7.27 336	34.57 335	7.35 337	12.77 339	10.86 338	5.72 333	6.17 338	33.11 347	12.83 337	34.30 345	12.33 329

LRCNet_RVC	21.34 340	28.92 341	11.37 340	31.78 342	29.09 345	34.25 343	27.43 341	21.71 345	10.07 334	29.63 346	30.60 342	32.06 338	25.81 333	33.87 345	11.15 333	2.97 325	25.27 342	21.35 343	44.05 340	20.83 343	14.27 340	5.87 322	36.69 345	27.43 346	2.76 312	1.47 284	8.68 335	6.79 319

AVERAGE_ROB	41.98 346	44.82 347	42.27 346	45.98 345	46.88 346	45.60 346	46.56 347	47.04 348	43.89 346	49.19 348	49.91 345	47.25 344	43.00 338	49.19 348	40.14 345	38.38 345	49.01 347	51.31 347	43.98 339	42.43 348	43.31 345	38.64 345	49.42 346	42.83 349	28.65 343	20.44 341	23.41 342	19.88 334

HaxPig	41.43 345	43.85 346	40.81 345	44.90 344	47.49 347	44.66 345	46.30 346	46.31 347	45.63 347	49.00 347	49.30 344	47.24 343	43.73 339	42.64 346	40.44 346	39.13 346	48.37 346	51.07 346	43.33 338	42.25 347	42.88 344	36.52 344	50.75 347	43.02 350	27.54 342	19.97 340	20.68 340	20.75 335

MEDIAN_ROB	44.95 347	47.36 348	44.12 347	48.52 346	49.78 348	48.21 347	49.25 348	49.72 349	46.35 348	52.53 349	53.59 346	50.59 345	45.49 340	49.36 349	43.27 347	41.36 347	51.85 348	54.40 348	47.03 341	45.93 349	45.78 346	40.06 346	52.67 348	45.67 351	31.00 344	26.54 344	25.33 343	27.95 340

LE_ROB	17.44 334	1.82 296	6.12 337	9.40 325	53.85 349	8.01 336	46.26 345	11.27 341	28.12 342	1.80 324	7.03 331	38.62 340	49.53 342	0.34 193	1.76 287	0.55 175	0.78 239	0.59 227	36.68 337	6.72 335	2.92 297	0.85 213	29.06 344	12.10 343	26.35 340	25.49 343	27.84 344	37.03 345

GS-Stereo																							0.08 14	0.10 19	0.18 17	0.16 11	0.25 19	0.16 20

ASD4																								8.34 340

Low-res two-view benchmark