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	0.35 4	0.20 1	0.15 1	0.11 1	0.10 2	0.18 2	0.06 1	0.33 3	0.14 2	0.31 4	0.05 1	0.36 6	0.13 1	0.15 2	1.64 26	1.05 34	0.35 1	0.37 6	0.45 4	0.20 1	0.62 12	0.79 24	0.16 1	0.13 1	0.38 3	0.31 3	0.45 3	0.26 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.33 2	0.22 2	0.15 1	0.11 1	0.12 3	0.16 1	0.08 2	0.35 4	0.15 4	0.47 13	0.10 2	0.31 3	0.14 3	0.14 1	1.26 13	1.00 28	0.36 2	0.36 5	0.44 3	0.20 1	0.53 7	0.55 10	0.17 3	0.13 1	0.39 6	0.35 8	0.40 2	0.27 2

RAFT	0.35 4	0.22 2	0.19 3	0.27 7	0.13 4	0.30 9	0.08 2	0.97 65	0.18 5	0.92 91	0.19 4	0.27 1	0.16 4	0.18 5	0.51 1	0.47 1	0.38 3	0.26 1	0.54 7	0.25 4	0.43 3	0.34 2	0.19 4	0.15 3	0.38 3	0.34 7	0.90 17	0.27 2

StereoVision	0.34 3	0.27 4	0.21 4	0.13 3	0.18 6	0.21 3	0.14 5	0.30 2	0.23 6	0.35 6	0.18 3	0.34 4	0.17 5	0.16 3	0.98 6	0.78 11	0.44 5	0.35 3	0.43 2	0.23 3	0.40 2	0.48 7	0.16 1	0.21 5	0.40 7	0.40 10	0.71 11	0.37 8

ProNet	0.30 1	0.27 4	0.31 8	0.26 6	0.15 5	0.27 5	0.27 32	0.38 5	0.13 1	0.15 1	0.49 32	0.29 2	0.13 1	0.16 3	0.73 4	0.49 2	0.43 4	0.32 2	0.35 1	0.27 5	0.38 1	0.22 1	0.38 23	0.22 6	0.32 1	0.20 1	0.38 1	0.27 2

anonymousdsp	0.50 8	0.38 6	0.36 14	0.28 9	0.32 15	0.28 7	0.15 6	0.56 10	0.26 9	0.42 9	0.33 13	0.53 13	0.19 6	0.27 15	1.47 16	0.87 15	0.54 9	0.52 17	0.62 12	0.48 22	0.71 17	1.04 40	0.36 18	0.30 10	0.46 11	0.29 2	1.13 33	0.33 7

RYNet	2.42 144	0.40 7	0.35 13	0.29 11	0.32 15	0.40 27	0.25 24	0.61 13	0.55 76	0.33 5	0.36 17	0.40 9	0.26 10	0.27 15	52.29 255	0.69 6	0.47 6	1.00 147	0.54 7	0.29 6	0.50 5	0.37 3	0.38 23	0.32 13	0.57 28	1.24 123	1.31 42	0.50 14

MIF-Stereo	0.60 15	0.44 8	0.32 10	0.21 5	0.25 9	0.34 14	0.17 7	0.61 13	0.31 13	0.75 50	0.27 8	0.62 23	0.34 18	0.21 9	1.77 40	1.44 99	0.57 17	0.61 36	1.53 61	0.44 19	0.91 38	1.14 45	0.37 21	0.29 9	0.50 18	0.54 28	0.52 4	0.58 23

AANet_RVC	0.54 12	0.45 9	0.40 18	0.33 17	0.61 85	0.28 7	0.31 40	0.61 13	0.58 86	0.44 10	0.41 21	0.39 7	0.48 38	0.33 23	1.16 8	0.79 12	0.55 11	0.53 21	0.56 10	0.52 27	0.46 4	0.49 8	0.34 10	0.38 26	0.57 28	0.57 33	1.05 27	0.97 82

StereoIM	0.57 13	0.47 10	0.30 5	0.16 4	0.26 10	0.21 3	0.17 7	0.44 6	0.32 17	1.08 110	0.22 5	0.51 12	0.22 9	0.19 6	1.83 46	1.19 59	0.62 21	0.59 31	1.09 38	0.45 20	0.81 25	0.94 35	0.37 21	0.25 7	0.63 37	0.67 42	0.60 6	0.82 61

RAFT + AFF	1.96 133	0.49 11	0.42 23	0.41 31	0.20 7	0.41 31	0.19 10	0.65 18	0.23 6	0.56 16	0.27 8	0.77 61	0.21 7	0.29 17	39.69 215	0.90 18	0.62 21	0.35 3	1.92 76	0.38 9	0.77 22	0.57 12	0.32 7	0.27 8	0.71 48	0.33 6	0.58 5	0.29 6

iRaftStereo_RVC	0.51 9	0.56 12	0.40 18	0.28 9	0.31 14	0.32 11	0.19 10	0.68 21	0.25 8	0.46 12	0.57 46	0.58 14	0.29 12	0.25 12	1.17 10	0.89 17	0.56 15	0.45 9	0.72 16	0.41 13	0.97 41	0.79 24	0.35 13	0.34 18	0.44 10	0.41 15	0.76 14	0.48 12

MMNet	0.59 14	0.58 13	0.44 26	0.38 23	0.55 71	0.42 33	0.29 35	0.60 12	0.40 35	0.38 7	0.55 43	0.63 24	0.32 16	0.51 106	1.51 20	0.75 10	0.72 44	0.58 30	0.76 18	0.55 34	0.62 12	0.41 6	0.40 28	0.52 73	0.51 20	0.49 22	1.49 57	0.50 14

delet	0.51 9	0.58 13	0.47 33	0.35 18	0.50 57	0.50 51	0.30 36	0.49 7	0.29 12	0.56 16	0.44 24	0.45 10	0.34 18	0.48 94	1.16 8	0.68 5	0.55 11	0.46 10	0.47 5	0.41 13	0.58 9	0.39 4	0.39 25	0.41 38	0.48 15	0.36 9	1.09 30	0.50 14

TDLM	0.49 7	0.59 15	0.60 50	0.39 27	0.48 45	0.46 36	0.43 82	0.72 22	0.35 22	0.30 3	0.65 60	0.76 57	0.41 31	0.35 32	0.54 2	0.58 3	0.55 11	0.49 12	0.50 6	0.43 15	0.50 5	0.39 4	0.41 30	0.39 32	0.38 3	0.31 3	0.61 7	0.66 41

4D-IteraStereo	1.32 91	0.61 16	1.07 140	0.49 47	0.43 32	0.40 27	0.25 24	1.44 126	0.37 25	0.75 50	0.56 44	0.75 53	0.43 33	0.43 71	2.29 85	1.38 83	0.68 29	0.66 47	2.70 106	0.59 46	3.21 120	10.86 198	0.46 48	0.40 36	0.69 44	0.83 64	2.34 120	0.64 38

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 39	0.64 17	0.54 42	0.44 41	0.41 30	0.38 21	0.26 29	1.26 101	0.49 56	0.85 74	0.62 55	0.75 53	0.54 52	0.34 28	1.75 37	1.50 112	0.68 29	0.70 57	1.17 41	0.56 36	1.52 81	3.83 87	0.39 25	0.37 23	0.75 56	1.18 118	0.68 9	0.77 54

AnonymousM	2.27 141	0.64 17	0.44 26	0.51 54	0.32 15	0.49 48	0.24 21	1.70 158	0.48 52	0.75 50	2.06 173	0.70 39	0.47 35	0.39 47	2.47 94	3.26 179	0.99 125	1.03 151	1.88 74	2.37 211	4.85 139	6.68 136	0.57 97	0.47 56	0.53 22	0.65 41	11.71 242	14.52 233

HGLStereo	0.83 32	0.64 17	0.75 76	0.52 56	0.67 101	0.56 74	0.45 88	0.66 20	0.50 60	1.72 151	0.96 119	0.64 26	0.56 59	0.54 108	1.65 28	1.18 56	0.80 64	0.76 76	1.05 33	0.66 65	0.99 43	1.36 53	0.49 63	0.54 81	0.71 48	0.76 52	1.59 71	0.82 61

LL-Strereo2	1.08 66	0.65 20	0.59 47	0.40 28	0.34 21	0.31 10	0.23 18	1.48 128	0.38 26	0.68 39	0.58 50	0.63 24	0.32 16	0.64 140	1.65 28	1.13 48	0.63 23	0.53 21	1.32 47	0.66 65	1.35 73	11.05 203	0.44 41	0.34 18	0.64 39	0.60 35	1.05 27	0.56 19

raftrobust	1.11 67	0.65 20	0.92 111	0.55 64	0.49 48	0.44 35	0.33 49	1.55 145	0.47 46	0.94 95	0.72 83	0.82 71	0.53 47	0.36 41	2.91 126	1.71 134	0.71 39	0.70 57	4.37 150	0.65 61	1.69 93	3.95 92	0.59 108	0.42 45	0.95 101	0.85 71	0.99 24	0.85 64

FINET	0.69 22	0.65 20	0.67 62	0.65 88	0.49 48	0.48 46	0.45 88	0.75 27	0.59 88	0.61 26	0.48 29	0.82 71	0.57 63	0.43 71	1.71 31	1.08 41	0.77 56	0.57 27	1.07 36	0.56 36	0.88 32	0.65 18	0.43 38	0.50 66	0.62 36	0.56 32	0.96 22	0.64 38

HITNet	0.90 45	0.65 20	0.62 53	0.68 95	0.50 57	0.39 24	0.32 45	1.26 101	0.89 125	0.70 40	0.70 78	0.91 91	0.49 40	0.39 47	1.96 54	1.02 29	0.66 27	0.64 43	0.79 21	0.61 50	1.53 82	3.85 88	0.46 48	0.52 73	0.58 31	0.64 40	1.81 80	0.81 59
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
test-1	3.02 165	0.66 24	1.14 157	0.60 76	0.58 76	0.75 118	0.63 118	1.96 178	0.82 117	4.00 223	5.48 211	2.18 174	0.80 125	0.41 58	4.00 167	7.32 223	1.18 153	1.19 177	6.72 191	7.57 242	10.78 210	12.94 246	0.54 87	0.60 102	1.40 163	1.78 171	2.89 171	2.52 174

HH	2.75 153	0.67 25	1.42 178	0.80 120	0.71 107	0.88 138	1.09 160	1.86 171	0.87 121	5.19 249	0.66 62	1.91 165	0.86 135	0.57 118	2.65 110	8.48 231	0.87 87	0.94 129	6.36 180	1.39 161	13.52 234	12.32 228	0.79 157	0.58 94	1.38 157	1.63 162	3.81 203	2.06 162

HanStereo	2.75 153	0.67 25	1.42 178	0.80 120	0.71 107	0.88 138	1.09 160	1.86 171	0.87 121	5.19 249	0.66 62	1.91 165	0.86 135	0.57 118	2.65 110	8.48 231	0.87 87	0.94 129	6.36 180	1.39 161	13.52 234	12.32 228	0.79 157	0.58 94	1.38 157	1.63 162	3.81 203	2.06 162

sCroCo_RVC	1.85 128	0.67 25	0.55 43	0.37 21	0.49 48	0.75 118	0.41 73	0.94 63	1.56 182	1.51 138	0.78 94	1.04 109	0.94 149	0.48 94	2.49 95	5.07 210	1.26 161	1.22 181	2.53 97	1.37 158	7.95 184	11.14 204	0.45 46	0.60 102	0.94 97	1.12 109	2.34 120	1.05 98

GANet	0.64 18	0.67 25	0.63 54	0.57 69	0.58 76	0.95 145	0.55 105	0.78 32	0.46 44	0.57 18	0.61 53	1.83 162	0.36 23	0.41 58	0.81 5	0.69 6	0.76 54	0.73 68	0.58 11	0.40 11	0.53 7	0.49 8	0.47 57	0.48 61	0.56 27	0.41 15	0.83 15	0.69 43

CVANet_RVC	0.60 15	0.67 25	0.81 86	0.81 123	0.53 67	0.66 101	0.55 105	1.15 84	0.39 28	0.44 10	0.79 95	0.80 65	0.44 34	0.43 71	0.69 3	0.67 4	0.55 11	0.53 21	0.55 9	0.57 39	0.63 14	0.57 12	0.40 28	0.41 38	0.46 11	0.40 10	0.72 12	0.55 18

AFF-stereo	0.76 28	0.69 30	0.59 47	0.30 13	0.32 15	0.52 58	0.18 9	0.86 48	0.41 37	1.37 129	0.43 23	0.60 20	0.34 18	0.24 11	1.76 39	1.13 48	0.57 17	0.62 38	2.81 109	0.43 15	0.77 22	0.63 16	0.41 30	0.32 13	0.70 45	0.67 42	2.38 127	0.56 19

UPFNet	0.73 26	0.69 30	0.79 81	0.54 62	0.65 95	0.58 81	0.54 101	0.72 22	0.54 74	0.59 23	0.57 46	0.61 21	0.47 35	0.62 136	1.80 43	0.96 23	0.72 44	0.68 54	0.91 26	0.72 82	0.64 15	0.55 10	0.53 82	0.52 73	0.58 31	0.51 24	2.19 109	0.59 29

CIPLG	1.32 91	0.70 32	0.69 64	0.57 69	0.46 36	0.52 58	0.33 49	0.81 39	0.55 76	0.76 54	0.69 71	1.03 105	0.53 47	0.59 125	2.91 126	1.33 78	0.89 93	0.62 38	3.23 124	0.62 56	1.62 87	10.69 191	0.55 89	0.53 77	0.90 93	0.54 28	2.37 126	0.61 32

ACRE	1.31 88	0.70 32	0.66 61	0.58 74	0.47 40	0.52 58	0.32 45	0.81 39	0.53 69	0.76 54	0.69 71	1.04 109	0.52 46	0.59 125	2.66 112	1.32 76	0.89 93	0.63 41	3.25 129	0.61 50	1.62 87	10.69 191	0.55 89	0.52 73	0.92 96	0.55 30	2.40 129	0.62 34

RALAANet	1.14 70	0.70 32	0.84 93	0.53 59	0.53 67	0.60 86	0.41 73	1.30 109	0.50 60	0.94 95	0.65 60	0.72 44	0.59 67	0.33 23	1.97 56	1.32 76	0.75 53	0.89 115	1.96 78	0.85 109	3.07 118	5.37 119	0.53 82	0.62 107	0.82 67	1.03 97	2.08 99	0.78 55

PWCDC_ROB	2.78 156	0.70 32	0.65 59	0.61 78	0.87 128	0.63 94	0.57 108	1.04 73	1.59 183	0.65 34	1.88 163	0.80 65	3.28 202	0.73 151	41.04 219	2.18 153	1.23 157	0.98 140	1.52 60	0.97 127	2.56 111	5.26 118	0.68 134	0.81 144	0.74 55	0.94 83	1.13 33	0.97 82

IPLGR_C	1.31 88	0.71 36	0.68 63	0.57 69	0.46 36	0.52 58	0.31 40	0.81 39	0.53 69	0.76 54	0.69 71	1.03 105	0.53 47	0.59 125	2.62 107	1.33 78	0.88 91	0.63 41	3.25 129	0.61 50	1.64 90	10.69 191	0.55 89	0.53 77	0.89 89	0.57 33	2.40 129	0.62 34

FADNet-RVC	1.38 97	0.71 36	0.88 102	0.77 113	1.09 154	0.58 81	2.16 197	0.92 59	0.57 84	1.03 103	0.72 83	1.48 147	0.64 80	0.61 131	5.02 175	1.56 121	0.85 81	0.90 119	2.24 88	1.52 177	2.20 105	4.08 94	0.51 74	0.77 137	1.48 172	1.14 114	1.43 50	1.35 129

XX-Stereo	11.10 237	0.72 38	1.24 172	1.04 150	0.52 61	0.80 125	0.84 135	1.13 81	0.51 63	4.53 232	6.79 231	1.54 152	1.06 162	0.42 67	2.78 120	5.82 218	0.96 118	0.94 129	6.43 182	0.91 117	6.26 159	8.36 155	0.58 104	0.43 46	237.38 274	1.38 136	2.64 157	3.61 193

ARAFT	0.89 44	0.72 38	0.47 33	0.35 18	0.34 21	0.42 33	0.24 21	0.64 17	0.34 20	2.25 180	0.57 46	0.58 14	0.29 12	0.39 47	2.14 68	1.42 93	0.71 39	0.74 71	2.68 105	0.54 29	1.86 100	1.93 65	0.42 35	0.33 16	0.83 70	0.40 10	1.98 94	0.56 19

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 35	0.72 38	0.84 93	0.41 31	0.39 29	0.54 64	0.21 15	0.99 68	0.52 65	1.54 139	0.57 46	0.73 45	0.39 25	0.26 13	2.15 69	1.17 54	0.64 25	0.50 13	2.66 104	0.57 39	0.88 32	0.90 31	0.47 57	0.39 32	0.86 78	0.72 47	2.54 149	0.66 41

RASNet	0.85 33	0.72 38	0.89 107	0.61 78	0.62 91	0.66 101	0.41 73	0.98 67	0.61 92	1.21 116	0.64 59	0.74 46	0.67 89	0.40 51	1.23 11	1.31 74	0.72 44	0.66 47	1.00 29	0.70 78	1.09 51	1.43 55	0.43 38	0.75 133	0.68 42	0.79 56	2.17 105	0.93 77

raft+_RVC	0.71 25	0.73 42	0.70 67	0.41 31	0.34 21	0.49 48	0.30 36	1.48 128	0.43 39	0.62 29	0.62 55	0.65 29	0.39 25	0.26 13	1.74 35	1.16 52	0.69 34	0.53 21	1.57 67	0.51 23	0.85 30	1.06 42	0.44 41	0.38 26	0.68 42	0.62 37	0.85 16	0.69 43

GES	1.40 99	0.73 42	0.79 81	0.78 115	0.71 107	0.80 125	0.59 114	1.37 120	0.97 133	1.66 147	0.94 116	0.74 46	0.65 85	0.63 138	2.40 89	1.55 119	0.98 123	0.89 115	5.45 166	1.14 143	3.99 128	3.85 88	0.65 124	0.83 150	0.75 56	0.81 60	1.52 60	1.72 148

DMCA	0.63 17	0.73 42	0.63 54	0.40 28	0.49 48	0.52 58	0.33 49	0.59 11	0.52 65	0.80 65	0.63 58	0.70 39	0.40 29	0.47 88	1.48 17	0.92 19	0.69 34	0.67 50	0.67 14	0.51 23	0.67 16	0.59 14	0.48 60	0.45 52	0.48 15	0.52 26	1.04 26	0.62 34

test_4	1.13 69	0.74 45	0.77 78	0.42 37	0.32 15	0.34 14	0.26 29	0.78 32	0.33 18	0.75 50	0.40 19	0.87 80	0.35 22	0.40 51	2.10 67	1.55 119	0.65 26	0.69 55	1.50 58	0.51 23	1.12 55	10.25 179	0.41 30	0.37 23	0.58 31	0.70 44	2.73 163	0.62 34

AASNet	0.53 11	0.74 45	0.46 32	0.35 18	0.61 85	0.51 55	0.42 79	0.65 18	0.26 9	0.41 8	0.50 34	0.39 7	0.31 15	0.41 58	1.02 7	0.69 6	0.53 8	0.60 32	0.67 14	0.51 23	0.60 10	0.87 29	0.41 30	0.41 38	0.50 18	0.40 10	0.70 10	0.45 11

GMOStereo	1.28 81	0.74 45	0.45 28	0.62 81	0.52 61	0.46 36	0.39 62	1.54 140	0.47 46	0.87 77	0.47 25	0.74 46	0.59 67	0.35 32	2.01 59	1.45 101	0.80 64	0.87 105	2.92 114	0.69 71	1.78 94	10.98 199	0.46 48	0.41 38	1.09 117	0.72 47	1.56 62	0.58 23

error version	1.28 81	0.74 45	0.45 28	0.62 81	0.52 61	0.46 36	0.39 62	1.54 140	0.47 46	0.87 77	0.47 25	0.74 46	0.59 67	0.35 32	2.01 59	1.45 101	0.80 64	0.87 105	2.92 114	0.69 71	1.78 94	10.98 199	0.46 48	0.41 38	1.09 117	0.72 47	1.56 62	0.58 23

test-v	1.28 81	0.74 45	0.45 28	0.62 81	0.52 61	0.46 36	0.39 62	1.54 140	0.47 46	0.87 77	0.47 25	0.74 46	0.59 67	0.35 32	2.01 59	1.45 101	0.80 64	0.87 105	2.92 114	0.69 71	1.78 94	10.98 199	0.46 48	0.41 38	1.09 117	0.72 47	1.56 62	0.58 23

test-2	1.28 81	0.74 45	0.45 28	0.62 81	0.52 61	0.46 36	0.39 62	1.54 140	0.47 46	0.87 77	0.47 25	0.74 46	0.59 67	0.35 32	2.01 59	1.45 101	0.80 64	0.87 105	2.92 114	0.69 71	1.78 94	10.98 199	0.46 48	0.41 38	1.09 117	0.72 47	1.56 62	0.58 23

ICVP	1.51 110	0.74 45	1.07 140	0.75 104	0.75 113	0.84 128	0.54 101	1.10 77	0.86 120	1.37 129	1.15 134	0.88 85	1.08 164	0.53 107	1.90 52	1.91 144	1.22 155	0.99 143	1.56 66	0.96 126	3.89 127	10.50 186	0.68 134	0.77 137	0.91 95	1.19 120	1.42 49	1.14 107
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA-RVC	0.86 35	0.74 45	0.73 70	0.61 78	0.77 116	0.56 74	0.70 122	0.77 29	1.43 172	1.38 131	0.69 71	0.87 80	0.54 52	0.55 113	1.66 30	1.05 34	0.81 73	0.74 71	0.95 28	0.73 85	0.89 36	0.93 34	0.51 74	0.58 94	0.59 34	0.62 37	1.82 82	0.91 74

Sa-1000	1.14 70	0.75 53	0.47 33	0.49 47	0.61 85	0.50 51	0.27 32	1.70 158	0.52 65	0.73 47	0.48 29	0.66 31	0.67 89	0.79 162	2.17 73	1.43 97	0.92 108	0.93 126	3.23 124	0.58 43	1.55 84	4.86 103	0.35 13	0.59 100	1.14 126	1.24 123	2.35 122	0.76 53

IPLG	3.01 163	0.75 53	0.63 54	0.42 37	0.52 61	0.54 64	0.51 97	1.63 153	0.35 22	0.62 29	0.59 51	0.77 61	0.66 87	0.46 84	51.49 249	1.67 133	1.02 132	0.92 122	3.51 137	0.63 59	0.99 43	5.97 130	0.49 63	0.48 61	0.80 63	1.16 116	2.86 169	0.71 46

DeepPruner_ROB	1.64 119	0.75 53	0.91 109	0.85 128	0.88 130	0.75 118	1.75 183	1.26 101	0.91 128	1.49 137	1.65 158	0.85 77	0.81 126	0.56 114	3.12 144	1.49 111	1.02 132	1.02 148	2.33 90	0.75 90	7.42 175	6.70 137	0.81 167	0.69 123	0.88 85	1.45 143	2.17 105	0.87 68

HSM	1.07 63	0.75 53	0.97 119	0.78 115	0.77 116	0.54 64	0.54 101	1.87 173	0.60 89	0.76 54	0.85 107	0.87 80	0.67 89	0.56 114	2.24 82	1.05 34	0.92 108	0.71 60	2.57 98	0.71 80	1.80 98	2.08 67	0.56 95	0.72 131	0.90 93	0.97 88	2.08 99	1.03 95

MIF-Stereo (partial)	0.69 22	0.76 57	0.33 11	0.27 7	0.37 27	0.35 16	0.31 40	0.53 8	0.40 35	0.62 29	0.32 12	0.50 11	0.39 25	0.23 10	2.08 66	1.51 113	0.68 29	0.71 60	0.77 19	0.43 15	1.10 53	0.94 35	0.39 25	0.32 13	0.57 28	0.71 45	2.25 113	0.87 68

sAnonymous2	1.42 100	0.76 57	0.52 38	0.41 31	0.47 40	0.71 111	0.41 73	1.28 105	0.98 136	0.65 34	0.89 112	1.08 113	0.95 151	0.37 43	2.20 76	2.28 156	1.10 139	1.04 154	3.71 140	0.92 120	4.94 140	6.73 138	0.62 114	0.55 87	0.83 70	1.39 138	1.25 39	1.24 118

CroCo_RVC	1.42 100	0.76 57	0.52 38	0.41 31	0.47 40	0.71 111	0.41 73	1.28 105	0.98 136	0.65 34	0.89 112	1.08 113	0.95 151	0.37 43	2.20 76	2.28 156	1.10 139	1.04 154	3.71 140	0.92 120	4.94 140	6.73 138	0.62 114	0.55 87	0.83 70	1.39 138	1.25 39	1.24 118

UNet	0.85 33	0.76 57	0.74 73	0.60 76	0.60 81	0.61 89	0.53 99	0.90 56	0.58 86	1.21 116	0.68 68	0.71 42	0.56 59	0.67 144	1.72 34	1.11 46	0.79 61	0.72 66	1.13 40	0.82 106	0.84 28	0.69 19	0.62 114	0.58 94	0.64 39	0.77 53	2.48 137	0.95 79

MIM_Stereo	0.78 30	0.77 61	0.53 40	0.43 39	0.38 28	0.46 36	0.22 17	1.50 131	0.31 13	0.55 14	0.38 18	0.64 26	0.27 11	0.32 20	1.77 40	1.09 42	0.63 23	0.73 68	3.30 133	0.57 39	1.19 61	0.91 33	0.34 10	0.36 22	0.49 17	0.41 15	1.95 91	0.58 23

CES	1.27 80	0.77 61	0.56 45	0.45 43	0.56 73	0.51 55	0.21 15	1.50 131	0.70 106	0.78 61	0.80 99	0.84 75	0.90 140	0.33 23	3.45 153	2.96 171	1.14 147	1.04 154	1.32 47	1.08 137	4.63 135	4.87 104	0.63 119	0.38 26	0.85 76	0.83 64	1.02 25	1.16 109

BEATNet_4x	1.53 112	0.77 61	0.77 78	0.75 104	0.67 101	0.47 42	0.40 69	1.23 95	1.32 166	0.83 68	0.77 89	0.95 95	0.74 109	0.59 125	5.02 175	2.40 163	1.64 179	1.43 197	1.27 43	0.85 109	4.54 132	8.28 153	0.48 60	0.91 160	0.70 45	0.77 53	1.85 83	0.99 90

CFNet_pseudo	1.65 120	0.78 64	0.82 89	0.82 125	0.79 122	0.69 108	0.42 79	0.93 60	0.53 69	0.95 98	0.81 101	0.88 85	0.81 126	0.81 166	15.70 199	1.39 85	0.74 51	0.71 60	7.24 201	0.77 93	0.97 41	1.50 57	0.69 137	0.57 90	0.88 85	0.89 75	1.47 55	1.12 106

Anonymous	1.91 131	0.78 64	0.60 50	0.49 47	0.55 71	0.61 89	0.38 60	1.54 140	1.13 154	2.17 177	0.67 64	1.11 117	1.08 164	0.58 120	2.86 125	4.54 204	1.40 170	1.29 190	3.66 139	1.23 152	7.27 174	10.15 175	0.60 110	1.01 163	1.16 130	1.11 105	2.45 134	1.17 113

HCRNet	0.66 20	0.78 64	0.41 22	0.54 62	0.27 12	0.41 31	0.39 62	0.63 16	0.31 13	1.62 144	0.59 51	0.67 34	0.29 12	0.41 58	1.99 57	0.73 9	0.60 20	0.47 11	0.65 13	0.43 15	0.78 24	0.62 15	0.36 18	0.34 18	0.42 9	0.43 20	2.14 101	0.50 14

LoS	1.51 110	0.79 67	0.59 47	0.52 56	0.56 73	0.65 99	0.38 60	2.56 213	0.88 123	1.21 116	0.94 116	0.97 98	0.88 137	0.35 32	3.04 134	3.41 182	1.24 158	0.93 126	2.19 85	0.68 70	5.96 152	7.00 143	0.62 114	0.47 56	1.14 126	0.98 92	1.06 29	0.87 68

MSKI-zero shot	2.77 155	0.80 68	1.10 147	0.74 103	0.59 78	0.67 104	0.54 101	1.87 173	0.97 133	0.88 83	6.73 228	1.60 153	0.72 100	0.43 71	3.38 150	7.92 229	1.20 154	0.87 105	6.85 196	4.65 231	10.45 209	12.15 223	0.55 89	0.71 128	1.49 174	1.96 183	1.85 83	3.12 187

CAS	1.05 58	0.80 68	0.40 18	0.50 53	0.48 45	0.37 18	0.30 36	0.55 9	0.44 41	1.13 113	0.77 89	0.64 26	0.95 151	0.31 19	2.68 114	1.79 139	0.96 118	0.82 95	1.08 37	0.61 50	2.91 116	5.06 111	0.44 41	0.30 10	0.81 64	0.92 80	1.18 36	1.16 109

anonymity	6.71 218	0.80 68	1.73 194	1.09 155	0.88 130	0.79 124	0.68 120	2.17 195	0.90 126	3.78 221	97.20 270	1.95 167	0.93 146	0.44 79	2.57 103	7.16 222	0.95 116	0.83 97	6.70 189	1.07 136	7.93 183	12.47 234	0.67 130	0.57 90	1.51 178	1.60 159	20.99 256	2.80 178

dd	0.86 35	0.80 68	0.51 37	1.05 152	0.44 34	0.85 131	0.44 86	0.85 47	0.39 28	0.83 68	0.40 19	1.23 130	0.39 25	0.47 88	2.21 81	0.98 25	0.97 121	0.71 60	2.00 81	0.61 50	0.84 28	0.77 23	0.49 63	0.64 115	0.70 45	0.53 27	1.73 77	1.47 135

rafts_anoy	0.88 42	0.81 72	0.86 99	0.44 41	0.49 48	0.51 55	0.46 92	1.58 148	0.48 52	0.61 26	0.70 78	0.70 39	0.47 35	0.30 18	2.51 100	1.38 83	0.76 54	0.78 82	2.36 91	0.61 50	1.28 67	0.99 39	0.49 63	0.49 63	0.85 76	0.90 78	0.93 21	1.00 94

pcwnet_v2	3.22 167	0.81 72	0.94 113	0.92 136	1.12 158	0.94 144	0.70 122	1.17 86	0.88 123	2.04 167	1.10 130	1.09 116	1.00 156	1.27 201	47.63 235	1.56 121	0.96 118	0.87 105	6.63 188	0.81 103	2.45 108	3.52 86	1.01 183	0.75 133	1.04 111	1.16 116	2.44 132	2.23 171

IER	0.88 42	0.82 74	0.55 43	0.49 47	0.51 59	0.56 74	0.45 88	0.80 37	0.49 56	1.15 114	0.77 89	1.03 105	0.50 43	0.79 162	3.66 156	1.04 32	0.73 49	0.64 43	0.87 23	0.78 96	0.73 20	0.82 26	0.60 110	0.53 77	0.63 37	1.00 95	2.05 97	0.74 48

RALCasStereoNet	0.93 46	0.82 74	0.93 112	0.53 59	0.53 67	0.60 86	0.45 88	1.48 128	0.44 41	1.03 103	0.75 87	0.89 90	0.49 40	0.32 20	2.31 86	1.43 97	0.78 58	0.75 73	1.50 58	0.58 43	1.18 60	2.21 69	0.49 63	0.57 90	0.86 78	1.13 112	0.90 17	1.16 109

NVstereo2D	2.81 159	0.82 74	0.74 73	0.69 96	0.78 120	0.92 143	0.81 134	1.18 90	0.76 112	0.91 88	1.06 128	0.80 65	0.55 58	0.71 150	52.63 257	1.47 108	0.86 84	0.83 97	1.42 52	0.69 71	1.12 55	0.94 35	0.76 147	0.83 150	1.08 115	0.78 55	0.98 23	0.74 48

IGEV_Zeroshot_test	3.38 169	0.83 77	1.84 199	2.82 215	0.69 105	2.37 211	1.26 169	2.23 200	0.94 131	4.40 228	6.76 229	2.28 179	1.01 157	0.45 80	2.83 123	7.72 228	0.87 87	0.77 78	5.93 174	1.87 194	8.49 190	12.88 245	0.58 104	0.69 123	1.40 163	1.57 154	14.84 253	2.99 183

LMCR-Stereo	1.06 61	0.83 77	0.84 93	0.53 59	0.62 91	0.64 97	0.33 49	1.12 79	0.60 89	0.83 68	0.79 95	0.91 91	0.49 40	0.41 58	2.53 101	1.54 118	1.03 135	0.75 73	2.16 84	1.42 163	1.68 91	3.87 90	0.49 63	0.65 117	0.75 56	0.83 64	1.10 32	0.88 71

FADNet	1.44 105	0.83 77	0.83 92	0.82 125	1.03 145	0.61 89	1.88 190	0.97 65	0.73 111	0.93 93	0.92 115	1.16 124	0.76 118	0.74 153	3.69 159	1.34 80	0.91 102	1.03 151	2.63 100	1.49 172	2.87 115	4.93 105	0.49 63	0.65 117	1.54 180	1.70 168	1.51 59	1.83 151

AF-Net	1.05 58	0.83 77	0.94 113	0.76 108	0.91 135	0.98 151	1.68 179	1.52 138	1.06 145	0.57 18	0.96 119	1.34 136	0.64 80	0.74 153	1.71 31	0.99 26	0.80 64	0.60 32	1.64 69	0.72 82	0.72 18	2.35 70	0.63 119	0.62 107	0.89 89	0.82 62	1.57 67	1.25 120

Nwc_Net	1.05 58	0.83 77	0.94 113	0.76 108	0.91 135	0.98 151	1.68 179	1.52 138	1.06 145	0.57 18	0.96 119	1.34 136	0.64 80	0.74 153	1.71 31	0.99 26	0.80 64	0.60 32	1.64 69	0.72 82	0.72 18	2.35 70	0.63 119	0.62 107	0.89 89	0.82 62	1.57 67	1.25 120

iResNet_ROB	1.16 73	0.83 77	0.82 89	0.65 88	0.59 78	0.67 104	0.58 111	2.65 217	0.53 69	1.73 152	0.76 88	0.87 80	0.78 123	0.47 88	3.77 163	1.45 101	0.87 87	0.86 103	2.81 109	0.65 61	1.26 65	0.87 29	0.57 97	0.73 132	0.81 64	0.95 84	2.65 159	1.03 95

DN-CSS_ROB	1.32 91	0.83 77	1.03 130	0.87 130	0.86 127	0.47 42	0.36 58	2.00 185	0.57 84	1.56 141	1.81 161	0.96 97	0.77 121	0.38 46	2.15 69	1.40 87	1.03 135	0.93 126	5.27 159	0.66 65	2.56 111	2.82 78	0.54 87	0.86 156	0.79 62	0.81 60	2.07 98	1.33 128

anonymousdsp2	0.86 35	0.84 84	0.84 93	0.43 39	0.44 34	0.56 74	0.32 45	1.17 86	0.36 24	0.66 37	0.67 64	0.69 37	0.40 29	0.49 99	1.46 15	1.36 81	0.67 28	0.62 38	2.12 83	0.60 48	1.36 75	2.66 77	0.36 18	0.44 50	0.71 48	0.51 24	1.86 85	0.64 38

DSFCA	0.87 39	0.84 84	0.73 70	0.65 88	0.77 116	0.61 89	0.78 127	0.75 27	0.78 114	0.77 58	0.83 104	0.75 53	0.48 38	0.43 71	1.89 50	1.14 50	0.85 81	0.87 105	1.00 29	0.74 87	1.00 47	1.05 41	0.72 145	0.63 112	0.83 70	0.95 84	1.88 87	0.85 64

CFNet	0.80 31	0.84 84	0.79 81	0.76 108	0.70 106	0.60 86	0.46 92	0.84 46	0.48 52	0.66 37	0.71 80	0.92 93	0.61 75	0.43 71	1.75 37	0.84 14	0.70 36	0.64 43	0.90 25	0.78 96	0.89 36	0.72 20	0.45 46	0.51 68	0.87 82	0.83 64	1.67 75	1.15 108

CFNet_RVC	0.94 49	0.84 84	0.89 107	0.76 108	0.80 124	0.71 111	0.49 94	0.74 26	0.63 98	0.88 83	0.94 116	0.87 80	0.57 63	0.50 100	1.96 54	1.12 47	0.79 61	0.79 85	1.27 43	0.73 85	1.26 65	1.52 58	0.48 60	0.64 115	0.98 103	1.11 105	1.92 90	1.23 117

AE-Stereo	1.61 115	0.85 88	1.23 171	0.81 123	0.51 59	0.57 78	0.75 126	0.83 43	0.49 56	0.79 62	0.54 40	1.29 132	0.72 100	0.47 88	2.05 65	2.96 171	0.99 125	0.92 122	2.63 100	0.86 112	4.61 133	11.92 221	0.50 73	0.80 140	1.26 144	1.34 132	1.95 91	0.86 66

RAFT-Test	2.37 143	0.85 88	1.14 157	1.02 148	0.65 95	0.58 81	0.51 97	2.18 196	0.70 106	1.12 112	5.37 210	0.97 98	0.92 144	0.45 80	2.50 98	5.29 213	0.99 125	0.80 89	6.96 198	1.11 138	10.85 212	10.83 197	0.67 130	0.58 94	1.51 178	1.82 174	1.38 46	2.18 168

Anonymous3	2.32 142	0.85 88	0.88 102	0.56 66	1.10 155	0.89 141	0.70 122	2.45 209	1.12 153	1.05 107	0.98 124	2.57 187	1.14 168	0.56 114	4.14 170	9.30 233	1.50 174	1.47 198	5.33 160	1.49 172	6.83 166	10.10 172	0.71 140	0.67 120	1.08 115	1.38 136	2.32 117	1.35 129

psm_up	0.99 55	0.86 91	0.99 124	0.78 115	0.89 132	0.75 118	0.58 111	1.33 114	1.03 143	0.88 83	0.69 71	0.99 101	0.72 100	0.76 158	1.89 50	1.10 44	0.91 102	0.81 92	1.93 77	0.81 103	1.08 49	0.90 31	0.49 63	0.85 153	1.01 107	1.06 99	1.62 72	1.10 102

test croco	0.67 21	0.87 92	0.33 11	0.31 14	0.59 78	0.33 12	0.30 36	0.89 55	0.34 20	0.72 44	0.24 7	0.65 29	0.34 18	0.19 6	1.95 53	1.57 123	0.71 39	0.69 55	0.94 27	0.39 10	1.28 67	1.20 48	0.33 9	0.33 16	0.59 34	0.60 35	0.72 12	0.74 48

EGLCR-Stereo	2.26 139	0.87 92	1.17 163	0.45 43	0.48 45	0.61 89	0.23 18	0.83 43	0.55 76	0.72 44	0.53 38	0.80 65	0.66 87	0.41 58	2.36 88	2.92 170	0.90 101	1.10 161	3.35 134	0.60 48	5.09 144	12.56 238	0.47 57	0.45 52	0.89 89	0.91 79	20.21 254	0.86 66

AACVNet	0.95 51	0.87 92	0.69 64	0.91 134	0.91 135	0.72 114	0.59 114	0.87 52	0.60 89	0.73 47	0.88 111	0.79 64	0.64 80	0.60 129	1.77 40	1.37 82	0.84 79	0.83 97	1.12 39	0.77 93	1.36 75	1.13 44	0.70 138	0.65 117	0.87 82	1.12 109	1.90 88	1.31 125

FADNet-RVC-Resample	1.37 95	0.87 92	0.99 124	0.72 98	0.81 126	0.63 94	1.02 152	1.06 75	0.91 128	0.99 101	0.99 125	1.69 158	0.73 104	1.02 186	4.06 168	1.41 90	1.02 132	1.62 203	1.55 65	1.04 132	1.37 77	5.03 109	0.57 97	1.14 175	0.88 85	1.99 184	1.45 53	1.54 138

MSMDNet	2.69 152	0.87 92	1.07 140	0.57 69	0.65 95	0.59 84	0.49 94	2.03 187	0.62 97	1.03 103	0.97 123	1.05 111	12.04 233	0.50 100	2.60 105	5.56 216	1.05 137	0.80 89	6.93 197	1.42 163	11.49 214	12.49 235	0.67 130	0.58 94	1.48 172	1.83 175	1.28 41	1.97 160

iResNetv2_ROB	1.57 113	0.87 92	0.70 67	1.13 159	0.65 95	0.72 114	0.49 94	2.63 216	0.64 99	1.77 155	0.87 110	1.30 135	0.75 113	0.40 51	4.81 174	1.26 68	0.91 102	0.71 60	4.58 153	0.81 103	7.66 177	1.62 59	0.58 104	0.80 140	0.81 64	0.83 64	3.12 181	0.91 74

MLCV	1.91 131	0.87 92	0.97 119	1.33 177	1.13 161	0.99 153	0.74 125	2.14 192	0.77 113	2.02 165	4.44 200	1.60 153	1.56 176	0.45 80	2.63 109	1.79 139	1.11 143	0.96 137	6.71 190	1.05 134	4.69 138	5.60 123	0.66 127	1.60 188	1.14 126	1.35 133	2.31 116	1.06 100

PDISCO_ROB	1.06 61	0.87 92	0.60 50	0.80 120	0.68 103	0.53 63	0.59 114	0.93 60	0.69 104	1.80 156	1.00 127	0.74 46	0.63 78	0.66 142	1.87 48	1.44 99	0.89 93	1.10 161	1.53 61	0.80 100	1.56 85	2.40 73	0.52 81	0.63 112	1.19 131	0.79 56	2.56 150	0.81 59

cross-raft	2.26 139	0.88 100	1.08 143	0.73 101	0.68 103	0.64 97	0.44 86	2.04 188	0.61 92	0.95 98	1.30 144	1.03 105	0.76 118	0.43 71	2.58 104	5.15 211	0.99 125	0.78 82	7.00 199	1.80 191	12.15 215	10.30 183	0.65 124	0.60 102	1.60 185	1.92 179	1.66 74	2.36 173

GLC_STEREO	0.97 53	0.89 101	0.85 97	0.56 66	0.60 81	0.48 46	0.40 69	1.70 158	0.47 46	0.77 58	0.67 64	0.78 63	0.63 78	0.61 131	2.53 101	1.65 131	0.88 91	0.60 32	1.57 67	0.70 78	2.48 109	1.17 46	0.44 41	0.43 46	0.67 41	0.55 30	2.36 123	0.88 71

IPLGR	3.25 168	0.89 101	0.81 86	0.65 88	0.66 100	0.50 51	0.42 79	1.14 83	0.44 41	2.02 165	1.30 144	0.86 78	0.74 109	0.47 88	50.44 244	1.86 142	1.15 151	1.11 165	3.23 124	1.37 158	1.41 79	7.71 148	0.56 95	0.70 127	1.39 160	1.55 153	3.46 194	0.92 76

GANet-ADL	2.79 157	0.89 101	1.20 168	1.00 147	1.00 144	1.20 172	0.80 133	1.20 91	1.00 138	3.59 215	6.59 225	1.06 112	0.76 118	0.48 94	12.27 189	4.90 208	1.57 177	0.92 122	6.59 187	1.66 185	6.93 169	11.51 214	0.68 134	0.80 140	1.09 117	1.40 140	2.47 136	1.85 152

MyStereo04	1.58 114	0.90 104	0.97 119	0.78 115	0.89 132	0.57 78	0.40 69	1.57 147	0.97 133	2.23 179	0.89 112	1.34 136	0.54 52	0.41 58	2.94 129	2.47 164	0.86 84	0.92 122	5.37 161	1.50 175	4.62 134	3.51 85	0.92 179	0.81 144	1.21 133	1.61 161	2.58 152	0.95 79

SA	1.07 63	0.90 104	0.42 23	0.55 64	0.53 67	0.49 48	0.24 21	1.60 149	0.46 44	0.71 43	0.41 21	0.69 37	0.58 66	0.62 136	1.74 35	1.41 90	0.78 58	0.79 85	3.17 123	0.65 61	1.24 63	4.73 100	0.34 10	0.51 68	0.75 56	1.12 109	2.64 157	0.72 47

EAI-Stereo	2.60 149	0.90 104	1.57 187	0.90 132	1.31 174	0.84 128	1.31 170	2.22 199	1.34 167	0.81 67	5.69 213	1.37 140	0.83 132	0.50 100	4.76 173	5.32 214	0.91 102	0.94 129	7.45 203	1.11 138	9.07 193	10.78 196	0.62 114	0.85 153	1.45 171	2.06 186	3.36 190	1.90 155

DLCB_ROB	0.94 49	0.90 104	0.88 102	0.73 101	0.80 124	0.69 108	0.69 121	0.87 52	0.72 109	0.94 95	0.86 108	1.02 102	0.91 141	0.69 149	1.48 17	1.06 37	0.97 121	0.72 66	0.88 24	0.74 87	1.21 62	1.21 49	0.78 154	0.71 128	1.26 144	1.26 125	1.49 57	0.95 79

CASnet	1.15 72	0.91 108	0.49 36	0.40 28	0.43 32	0.38 21	0.20 13	0.91 58	0.49 56	0.77 58	0.56 44	0.88 85	0.53 47	0.35 32	2.15 69	1.24 66	0.72 44	0.50 13	1.34 49	0.54 29	7.12 171	5.37 119	0.41 30	0.38 26	1.21 133	0.49 22	1.45 53	0.79 56
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_5	0.69 22	0.91 108	0.30 5	0.38 23	0.26 10	0.35 16	0.19 10	1.79 164	0.31 13	0.58 21	1.20 138	0.75 53	0.73 104	0.32 20	1.36 14	1.10 44	0.54 9	0.54 25	1.01 31	0.37 8	0.61 11	1.37 54	0.29 6	0.34 18	0.41 8	0.40 10	1.72 76	0.44 10

MIPNet	2.89 160	0.91 108	0.77 78	0.49 47	0.65 95	0.55 68	0.57 108	1.34 117	0.53 69	2.05 168	0.99 125	0.80 65	0.77 121	0.48 94	40.89 218	1.61 127	1.15 151	0.94 129	3.25 129	1.19 148	1.15 58	9.31 165	0.57 97	0.62 107	1.24 141	1.51 149	2.90 172	0.82 61

CREStereo++_RVC	1.73 122	0.91 108	1.03 130	0.51 54	0.56 73	0.40 27	0.28 34	1.37 120	0.51 63	0.83 68	0.61 53	0.76 57	0.85 134	0.34 28	2.78 120	3.07 174	0.92 108	0.61 36	2.72 108	0.55 34	5.01 142	5.69 125	0.53 82	0.38 26	0.94 97	0.84 69	12.80 246	0.98 84
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CREStereo	1.37 95	0.91 108	0.94 113	0.52 56	0.42 31	0.47 42	0.26 29	1.43 125	0.66 101	0.87 77	0.83 104	0.95 95	0.73 104	0.36 41	2.98 130	4.38 202	0.85 81	0.56 26	2.41 93	0.62 56	5.52 150	4.71 99	0.53 82	0.47 56	1.02 109	0.87 74	1.73 77	0.98 84
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
raft_robust	1.30 87	0.93 113	0.53 40	0.59 75	0.47 40	0.57 78	0.37 59	2.06 190	0.52 65	1.69 150	0.53 38	0.76 57	0.82 131	0.47 88	2.16 72	1.52 116	0.84 79	0.84 101	5.71 171	0.59 46	2.50 110	5.04 110	0.46 48	0.51 68	0.99 104	1.05 98	1.58 69	0.99 90

TestStereo	0.77 29	0.93 113	0.79 81	0.56 66	0.46 36	0.66 101	0.33 49	1.22 93	0.42 38	0.90 87	0.52 36	0.84 75	0.54 52	0.39 47	1.50 19	0.92 19	0.73 49	0.51 16	1.38 51	0.56 36	1.25 64	0.82 26	0.44 41	0.44 50	0.77 60	0.79 56	1.34 43	0.79 56

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 57	0.93 113	0.80 85	0.72 98	0.79 122	0.65 99	1.02 152	1.07 76	2.31 208	2.00 164	0.74 85	0.97 98	0.56 59	0.94 180	1.82 44	0.96 23	0.68 29	0.67 50	1.31 45	0.65 61	0.88 32	0.94 35	0.57 97	0.57 90	0.73 53	1.60 159	1.43 50	1.27 123
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo	1.68 121	0.94 116	1.20 168	0.82 125	0.89 132	0.54 64	0.39 62	1.29 108	0.72 109	2.27 183	2.11 174	1.39 142	0.67 89	0.40 51	3.48 154	2.21 154	0.86 84	0.89 115	5.44 165	1.62 181	4.46 131	4.54 97	0.80 162	0.85 153	1.36 155	1.64 164	2.66 161	0.94 78

AEACV	0.43 6	0.94 116	0.30 5	0.29 11	0.20 7	0.27 5	0.12 4	0.28 1	0.14 2	0.24 2	0.23 6	0.35 5	0.21 7	0.20 8	1.24 12	0.83 13	0.57 17	0.38 7	0.78 20	0.45 20	0.81 25	0.73 21	0.24 5	0.18 4	0.34 2	0.31 3	0.61 7	0.28 5

Any-RAFT	2.54 147	0.94 116	1.27 175	0.75 104	0.75 113	0.50 51	0.40 69	1.99 182	0.56 81	0.87 77	6.98 236	1.50 149	0.51 45	0.40 51	2.50 98	3.41 182	0.91 102	0.90 119	6.78 194	0.75 90	14.26 247	10.61 189	0.67 130	0.59 100	1.63 186	1.83 175	2.17 105	4.22 198

RAFT_CTSACE	0.64 18	0.94 116	0.31 8	0.37 21	0.34 21	0.33 12	0.23 18	1.23 95	0.26 9	0.64 33	0.29 10	0.71 42	0.57 63	0.34 28	1.57 24	1.07 38	0.52 7	0.43 8	0.72 16	0.33 7	0.85 30	1.72 62	0.42 35	0.30 10	0.46 11	0.41 15	1.58 69	0.39 9

SACVNet	1.31 88	0.94 116	0.95 117	0.90 132	1.10 155	0.87 134	0.92 146	1.50 131	0.81 115	1.23 121	0.71 80	0.94 94	0.69 93	0.68 145	1.83 46	1.40 87	1.12 146	0.83 97	2.20 86	0.94 123	2.13 104	5.87 129	0.65 124	0.82 147	1.04 111	1.06 99	2.02 95	1.30 124

FCDSN-DC	3.63 177	0.94 116	2.84 227	1.29 175	1.30 173	1.03 158	1.00 149	0.90 56	0.91 128	1.04 106	0.74 85	1.21 128	0.74 109	0.58 120	52.59 256	2.04 148	1.24 158	1.13 168	1.05 33	0.79 98	6.62 162	10.01 170	0.78 154	2.18 210	1.20 132	1.67 167	1.20 37	1.05 98
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PMTNet	1.39 98	0.94 116	0.99 124	0.48 46	0.49 48	0.47 42	0.32 45	0.83 43	0.66 101	0.83 68	0.62 55	0.88 85	0.50 43	0.35 32	2.72 117	4.30 199	0.91 102	0.57 27	2.40 92	0.54 29	6.12 156	5.45 122	0.57 97	0.38 26	1.99 203	1.00 95	1.09 30	1.19 115

PSMNet-ADL	2.61 150	0.95 123	1.12 153	1.14 164	1.18 165	0.97 149	0.85 138	1.78 163	1.26 161	3.49 214	6.09 219	1.43 143	2.78 194	0.56 114	2.93 128	10.59 235	1.31 163	0.96 137	5.96 175	1.20 149	6.66 163	9.11 164	0.86 175	0.82 147	1.10 122	1.44 142	2.85 168	1.10 102

STTStereo	0.99 55	0.95 123	0.82 89	0.77 113	0.77 116	0.69 108	0.87 140	0.86 48	1.53 180	1.27 122	0.79 95	1.13 121	0.69 93	0.93 178	2.19 75	1.03 31	0.72 44	0.70 57	1.05 33	0.63 59	1.15 58	0.86 28	0.58 104	0.56 89	0.73 53	1.21 122	1.74 79	1.41 133

RTSC	3.08 166	0.95 123	1.25 174	0.76 108	0.91 135	0.96 146	1.84 188	1.15 84	1.34 167	2.37 185	2.12 175	1.11 117	0.99 155	1.02 186	41.50 221	1.94 146	1.88 191	1.22 181	4.09 148	1.06 135	2.76 113	4.02 93	0.63 119	1.03 166	0.83 70	0.99 94	2.44 132	1.98 161

PA-Net	1.22 76	0.95 123	1.13 155	0.75 104	1.31 174	0.68 106	0.84 135	0.82 42	1.18 159	0.83 68	0.77 89	0.76 57	0.78 123	0.91 175	3.00 131	1.21 62	0.68 29	0.77 78	1.02 32	0.82 106	1.13 57	4.67 98	0.66 127	0.82 147	1.00 105	2.10 191	1.24 38	2.13 164
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNet	2.79 157	0.95 123	0.91 109	1.35 179	1.69 192	1.41 183	1.02 152	1.81 168	1.09 149	2.62 193	5.14 207	1.80 161	2.38 184	0.46 84	10.35 185	7.64 227	1.36 168	1.23 184	6.83 195	1.78 190	10.05 203	4.09 95	0.61 112	2.02 206	1.10 122	1.50 148	2.80 166	1.39 132

TESTraft	0.98 54	0.96 128	0.42 23	0.41 31	0.33 20	0.40 27	0.25 24	1.13 81	0.39 28	0.97 100	0.35 16	0.61 21	0.75 113	0.54 108	3.18 145	1.42 93	0.70 36	0.50 13	2.86 111	0.53 28	1.08 49	3.15 81	0.35 13	0.40 36	0.52 21	1.18 118	2.52 143	0.61 32

GEStereo_RVC	1.80 126	0.96 128	0.99 124	1.02 148	0.87 128	1.12 163	1.03 155	1.66 156	0.82 117	0.91 88	0.79 95	1.34 136	0.75 113	0.61 131	2.25 83	2.14 152	1.14 147	1.23 184	4.06 147	1.22 150	4.66 136	11.41 211	0.71 140	0.95 162	0.88 85	0.97 88	2.49 140	1.65 145

EKT-Stereo	5.41 201	0.97 130	1.10 147	0.72 98	0.74 112	0.87 134	1.17 163	2.02 186	1.00 138	1.41 134	2.92 183	1.11 117	0.81 126	0.46 84	72.33 270	14.74 247	1.14 147	1.37 194	5.61 168	7.76 243	9.80 197	10.61 189	0.53 82	0.61 106	1.39 160	1.11 105	2.56 150	1.08 101

RAFT+CT+SA	0.87 39	0.97 130	0.40 18	0.45 43	0.29 13	0.38 21	0.20 13	1.64 155	0.33 18	0.72 44	0.30 11	0.88 85	0.65 85	0.40 51	1.56 23	1.21 62	0.56 15	0.57 27	2.08 82	0.40 11	0.83 27	5.00 108	0.32 7	0.37 23	0.47 14	0.42 19	1.56 62	0.49 13

dad	1.63 116	0.97 130	0.65 59	2.18 205	1.19 167	1.01 156	3.99 217	1.66 156	0.55 76	1.21 116	0.50 34	1.12 120	2.01 181	0.58 120	3.09 140	1.16 52	1.11 143	0.76 76	2.70 106	0.77 93	1.34 70	1.48 56	0.71 140	0.88 158	2.48 212	0.71 45	5.52 218	3.80 195

TestStereo1	0.93 46	0.98 133	0.39 15	0.38 23	0.36 25	0.39 24	0.25 24	1.02 70	0.39 28	0.79 62	0.34 14	0.58 14	0.73 104	0.54 108	3.06 135	1.47 108	0.71 39	0.52 17	2.91 112	0.54 29	1.34 70	1.84 63	0.35 13	0.39 32	0.54 23	1.06 99	2.53 147	0.60 30

SA-5K	0.93 46	0.98 133	0.39 15	0.38 23	0.36 25	0.39 24	0.25 24	1.02 70	0.39 28	0.79 62	0.34 14	0.58 14	0.73 104	0.54 108	3.06 135	1.47 108	0.71 39	0.52 17	2.91 112	0.54 29	1.34 70	1.84 63	0.35 13	0.39 32	0.54 23	1.06 99	2.53 147	0.60 30

DISCO	0.96 52	0.98 133	0.56 45	0.57 69	0.61 85	0.81 127	0.79 130	0.77 29	0.81 115	2.06 170	0.86 108	0.66 31	0.70 95	0.42 67	1.87 48	1.27 69	0.99 125	0.80 89	1.80 72	0.80 100	0.92 39	1.33 50	0.57 97	0.51 68	0.72 51	0.84 69	2.02 95	0.80 58

DAS	2.93 161	0.99 136	1.06 138	1.13 159	1.05 147	1.03 158	1.04 156	1.74 161	1.81 194	3.32 211	5.70 214	2.61 188	3.08 199	0.50 100	3.19 146	7.47 224	1.83 187	1.23 184	5.90 172	1.83 192	12.92 225	10.26 180	0.76 147	1.94 201	1.32 151	1.51 149	2.60 153	1.31 125

SepStereo	2.93 161	0.99 136	1.06 138	1.13 159	1.05 147	1.03 158	1.04 156	1.74 161	1.81 194	3.32 211	5.70 214	2.61 188	3.08 199	0.50 100	3.19 146	7.47 224	1.83 187	1.23 184	5.90 172	1.83 192	12.92 225	10.26 180	0.76 147	1.94 201	1.32 151	1.51 149	2.60 153	1.31 125

ADLNet	2.50 146	0.99 136	0.73 70	0.62 81	0.75 113	0.63 94	0.53 99	1.12 79	0.61 92	0.58 21	0.71 80	1.61 155	0.61 75	0.87 170	46.09 232	1.02 29	0.70 36	0.67 50	0.85 22	0.74 87	0.75 21	1.07 43	0.51 74	0.47 56	0.94 97	0.93 81	1.63 73	0.70 45

GMStereo	0.73 26	0.99 136	0.39 15	0.49 47	0.47 40	0.55 68	0.41 73	0.77 29	0.43 39	0.55 14	0.48 29	0.81 70	0.38 24	0.34 28	1.60 25	0.95 22	0.74 51	0.52 17	1.88 74	0.57 39	1.07 48	0.73 21	0.42 35	0.51 68	0.72 51	0.47 21	1.87 86	0.57 22
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UDGNet	1.34 94	1.00 140	0.76 77	1.64 191	1.38 179	1.69 195	1.25 167	1.22 93	0.69 104	0.63 32	0.84 106	0.83 73	0.41 31	1.62 206	2.02 63	1.19 59	0.81 73	0.87 105	1.98 79	0.92 120	1.68 91	5.69 125	1.26 193	0.47 56	1.21 133	0.95 84	2.15 103	1.03 95

test-3	1.73 122	1.00 140	1.08 143	0.63 86	0.60 81	0.55 68	0.43 82	1.99 182	0.39 28	0.86 75	0.54 40	1.45 144	0.53 47	0.41 58	2.20 76	1.41 90	0.81 73	0.79 85	6.57 185	0.69 71	5.20 148	11.52 215	0.46 48	0.54 81	0.86 78	0.97 88	3.11 178	0.98 84

test_1	1.73 122	1.01 142	1.08 143	0.63 86	0.60 81	0.55 68	0.43 82	1.99 182	0.39 28	0.86 75	0.54 40	1.45 144	0.54 52	0.41 58	2.20 76	1.42 93	0.80 64	0.79 85	6.57 185	0.69 71	5.20 148	11.52 215	0.46 48	0.54 81	0.87 82	0.97 88	3.11 178	0.98 84

R-Stereo Train	2.23 136	1.01 142	1.14 157	0.96 140	0.63 93	0.73 116	0.31 40	1.30 109	1.01 140	1.68 148	4.49 201	1.29 132	0.70 95	0.42 67	2.49 95	3.99 195	1.66 180	1.02 148	6.77 192	1.11 138	7.83 180	12.24 226	0.49 63	0.54 81	1.42 165	1.66 165	1.34 43	1.93 157

SHD	3.38 169	1.01 142	1.68 191	1.14 164	1.07 152	1.14 165	1.78 185	1.61 152	1.66 186	2.40 188	3.05 186	1.63 157	2.43 186	0.84 168	40.11 216	2.04 148	1.74 182	1.40 195	4.17 149	1.88 195	3.81 126	5.43 121	0.70 138	1.67 191	1.86 199	1.46 144	1.97 93	1.59 141

RAFT-Stereo	2.23 136	1.01 142	1.14 157	0.96 140	0.63 93	0.73 116	0.31 40	1.30 109	1.01 140	1.68 148	4.49 201	1.29 132	0.70 95	0.42 67	2.49 95	3.99 195	1.66 180	1.02 148	6.77 192	1.11 138	7.83 180	12.24 226	0.49 63	0.54 81	1.42 165	1.66 165	1.34 43	1.93 157
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.08 135	1.02 146	1.16 162	1.28 173	0.99 143	0.88 138	3.39 212	1.42 124	1.02 142	1.30 125	2.46 181	1.14 122	0.81 126	0.46 84	2.70 115	2.38 162	3.41 214	1.10 161	3.40 135	1.18 147	8.01 185	8.63 157	0.66 127	0.69 123	1.49 174	1.27 126	2.52 143	1.41 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	1.73 122	1.02 146	1.05 134	0.65 88	0.61 85	0.55 68	0.43 82	1.96 178	0.38 26	0.88 83	0.52 36	1.45 144	0.54 52	0.40 51	2.20 76	1.40 87	0.81 73	0.81 92	6.56 184	0.71 80	5.08 143	11.49 212	0.43 38	0.49 63	0.96 102	1.09 104	3.23 183	0.98 84

APVNet	1.21 75	1.02 146	0.64 57	0.69 96	0.78 120	0.86 132	0.84 135	0.78 32	0.71 108	0.92 91	0.82 102	0.86 78	0.59 67	0.58 120	2.67 113	1.65 131	1.11 143	0.98 140	3.23 124	0.85 109	1.62 87	4.73 100	0.55 89	0.84 152	0.77 60	0.80 59	1.90 88	0.98 84

RP	1.18 74	1.02 146	1.24 172	0.94 138	1.08 153	0.84 128	1.17 163	1.25 99	1.31 165	0.61 26	1.16 135	1.21 128	0.75 113	0.68 145	3.34 149	1.04 32	0.89 93	0.67 50	1.20 42	0.79 98	0.88 32	2.85 79	0.59 108	0.71 128	0.86 78	0.98 92	2.51 142	1.21 116

TANstereo	1.49 108	1.06 150	0.88 102	0.67 93	0.73 110	0.87 134	0.33 49	0.86 48	0.61 92	0.70 40	0.69 71	0.59 18	0.59 67	1.02 186	2.75 118	2.89 168	0.94 113	1.13 168	1.43 54	1.28 153	5.13 146	5.06 111	1.35 198	0.46 54	0.54 23	0.89 75	5.92 219	0.74 48

XX-TBD	1.49 108	1.06 150	0.88 102	0.67 93	0.73 110	0.87 134	0.33 49	0.86 48	0.61 92	0.70 40	0.69 71	0.59 18	0.59 67	1.02 186	2.75 118	2.89 168	0.94 113	1.13 168	1.43 54	1.28 153	5.13 146	5.06 111	1.35 198	0.46 54	0.54 23	0.89 75	5.92 219	0.74 48

HSM-Net_RVC	3.49 173	1.07 152	1.10 147	1.70 192	1.17 164	0.90 142	0.61 117	2.29 206	1.07 147	2.77 198	5.82 216	41.08 261	1.35 175	0.50 100	2.40 89	1.74 136	1.10 139	0.77 78	1.99 80	1.13 142	6.78 165	6.90 141	0.80 162	2.23 215	1.64 188	1.49 147	2.14 101	1.75 149
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iinet-f	1.22 76	1.08 153	0.64 57	0.93 137	0.46 36	0.68 106	0.57 108	0.79 36	0.48 52	2.11 175	1.35 150	0.83 73	0.64 80	0.35 32	3.95 166	1.80 141	0.77 56	0.66 47	2.93 118	1.00 129	1.53 82	3.24 82	0.64 123	0.53 77	1.10 122	0.63 39	2.23 112	0.90 73

ccs_rob	4.23 185	1.10 154	1.53 184	1.14 164	0.92 141	1.19 171	1.05 158	2.86 221	1.27 162	4.20 225	35.77 262	8.95 235	1.29 172	0.73 151	3.10 142	6.47 219	1.50 174	1.17 172	5.98 176	1.44 167	10.44 208	11.78 218	0.74 146	2.24 216	1.07 114	1.30 130	2.65 159	2.20 169

NaN_ROB	1.84 127	1.11 155	1.04 133	0.95 139	1.77 197	0.86 132	0.91 145	1.32 113	10.70 253	1.00 102	1.38 152	2.45 182	0.89 138	1.12 195	4.34 171	1.29 71	0.92 108	0.88 114	1.49 57	1.14 143	1.42 80	2.02 66	0.76 147	1.03 166	1.30 150	2.01 185	2.38 127	3.27 190

s12784h	2.23 136	1.12 156	1.32 176	1.12 158	0.91 135	0.59 84	0.39 62	1.37 120	0.65 100	1.05 107	0.82 102	1.08 113	0.95 151	0.37 43	2.80 122	4.82 207	0.93 112	0.71 60	3.28 132	0.58 43	7.80 179	8.40 156	0.51 74	0.54 81	1.50 176	1.13 112	11.58 240	3.94 196

AMNet	1.29 86	1.12 156	1.05 134	1.13 159	1.12 158	1.24 175	1.08 159	1.36 118	1.13 154	1.10 111	1.11 132	1.51 150	1.26 171	1.20 198	1.52 21	1.57 123	1.35 167	1.21 180	1.37 50	1.22 150	1.35 73	1.19 47	1.25 191	1.19 177	1.23 140	1.72 169	1.54 61	1.65 145

iRaft-Stereo_20w	4.16 183	1.13 158	2.10 210	2.66 211	1.55 187	1.55 189	1.17 163	1.96 178	1.27 162	5.53 255	6.77 230	1.52 151	1.34 174	0.43 71	3.03 132	5.32 214	0.95 116	0.77 78	5.49 167	1.46 170	8.20 187	12.75 240	0.61 112	0.60 102	1.63 186	25.36 257	11.64 241	5.58 210

S-Stereo	4.68 191	1.15 159	1.74 195	1.75 193	1.63 189	1.65 192	2.24 199	2.75 220	2.15 203	3.32 211	11.59 253	5.97 219	1.74 180	0.88 172	19.04 203	16.28 254	1.81 185	2.39 233	5.64 170	9.35 256	7.13 172	12.52 236	1.61 207	2.64 229	1.24 141	2.08 189	2.88 170	3.26 189

RTS	3.53 174	1.15 159	0.98 122	0.97 143	1.26 168	1.33 179	3.31 209	1.33 114	1.50 178	2.37 185	1.20 138	1.75 159	1.12 166	0.88 172	42.78 224	2.37 160	1.94 195	1.33 192	3.94 143	1.62 181	3.62 122	5.21 116	1.02 184	1.09 172	1.83 197	5.05 221	2.33 118	2.13 164

RTSA	3.53 174	1.15 159	0.98 122	0.97 143	1.26 168	1.33 179	3.31 209	1.33 114	1.50 178	2.37 185	1.20 138	1.75 159	1.12 166	0.88 172	42.78 224	2.37 160	1.94 195	1.33 192	3.94 143	1.62 181	3.62 122	5.21 116	1.02 184	1.09 172	1.83 197	5.05 221	2.33 118	2.13 164

FAT-Stereo	4.35 188	1.18 162	2.25 213	1.48 187	1.81 203	1.42 184	1.49 173	3.57 230	1.84 197	3.66 218	6.22 220	6.70 224	2.76 193	1.07 194	6.82 181	15.24 252	2.03 200	2.49 236	5.43 163	8.81 251	13.23 230	12.34 231	0.95 181	2.79 236	1.26 144	2.25 195	2.96 175	5.48 207

ADCPNet	7.09 219	1.18 162	3.04 231	1.33 177	3.12 232	1.36 181	8.88 237	2.15 193	3.24 222	4.23 226	7.84 243	1.96 168	15.92 244	1.71 210	49.61 240	3.53 187	1.89 192	1.25 188	19.14 231	3.03 223	5.96 152	4.75 102	4.72 231	1.29 181	3.95 225	5.33 223	3.87 205	27.01 253

GANetREF_RVC	1.28 81	1.18 162	0.95 117	1.18 169	1.04 146	1.00 155	0.79 130	1.25 99	1.10 150	1.29 123	0.77 89	2.28 179	0.91 141	0.63 138	2.00 58	1.14 50	1.01 130	0.98 140	2.44 94	0.82 106	1.98 103	1.33 50	0.78 154	1.05 169	1.28 149	1.27 126	2.63 156	1.49 136
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
PWC_ROB	2.61 150	1.20 165	1.48 181	0.96 140	1.05 147	1.21 173	1.79 186	1.24 98	1.94 198	1.81 157	3.61 195	2.12 172	2.96 197	0.91 175	9.88 184	4.30 199	1.97 198	1.95 215	3.72 142	1.62 181	5.58 151	7.59 147	0.81 167	1.98 205	1.35 154	1.27 126	3.11 178	3.07 185

FADNet_RVC	3.44 171	1.21 166	1.19 165	1.40 180	1.78 200	0.99 153	1.75 183	1.50 131	1.19 160	1.35 127	2.01 171	1.96 168	1.63 177	1.66 208	22.11 206	3.36 181	1.83 187	2.82 244	5.63 169	1.76 189	6.35 160	9.50 166	0.77 152	1.39 185	1.21 133	1.48 145	12.05 243	2.87 180

GwcNet-ADL	2.54 147	1.23 167	1.55 186	1.22 171	1.26 168	0.97 149	0.78 127	1.50 131	0.84 119	3.20 210	6.67 226	1.86 163	1.05 161	0.79 162	4.58 172	4.90 208	1.47 173	0.90 119	5.20 158	1.95 199	6.39 161	10.33 184	0.91 178	1.12 174	1.22 138	1.93 180	2.15 103	2.70 176

NCC-stereo	1.25 78	1.24 168	1.10 147	0.99 145	1.05 147	0.96 146	1.53 174	1.79 164	1.59 183	0.60 24	1.34 147	1.17 125	1.03 158	0.74 153	2.44 92	1.07 38	0.89 93	0.99 143	1.54 63	0.91 117	0.99 43	2.46 74	0.80 162	0.76 135	1.26 144	1.59 156	1.39 47	1.61 142

Abc-Net	1.25 78	1.24 168	1.10 147	0.99 145	1.05 147	0.96 146	1.53 174	1.79 164	1.59 183	0.60 24	1.34 147	1.17 125	1.03 158	0.74 153	2.44 92	1.07 38	0.89 93	0.99 143	1.54 63	0.91 117	0.99 43	2.46 74	0.80 162	0.76 135	1.26 144	1.59 156	1.39 47	1.61 142
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	4.18 184	1.24 168	0.74 73	2.12 202	1.35 177	1.42 184	0.56 107	1.36 118	0.90 126	4.89 238	0.96 119	2.51 186	12.92 236	0.61 131	16.38 200	3.12 176	0.79 61	0.65 46	7.04 200	0.76 92	6.77 164	10.03 171	0.84 172	0.81 144	1.66 190	1.78 171	4.79 216	25.96 252
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LoS_RVC	1.42 100	1.25 171	0.86 99	0.31 14	0.49 48	0.37 18	0.33 49	0.73 24	0.56 81	2.10 173	0.68 68	0.67 34	0.70 95	0.33 23	3.08 138	3.79 191	0.89 93	2.10 222	3.01 121	0.66 65	4.40 129	6.44 133	0.51 74	0.43 46	0.82 67	0.85 71	0.90 17	0.99 90

tt_ll	1.42 100	1.25 171	0.86 99	0.31 14	0.49 48	0.37 18	0.33 49	0.73 24	0.56 81	2.10 173	0.68 68	0.67 34	0.70 95	0.33 23	3.08 138	3.79 191	0.89 93	2.10 222	3.01 121	0.66 65	4.40 129	6.44 133	0.51 74	0.43 46	0.82 67	0.85 71	0.90 17	0.99 90

TRStereo	6.31 213	1.25 171	1.93 203	0.85 128	0.61 85	2.29 209	0.86 139	2.21 198	0.54 74	4.40 228	1.34 147	2.24 177	0.75 113	0.45 80	4.08 169	6.55 220	0.80 64	0.85 102	6.04 177	1.45 169	7.60 176	12.13 222	0.55 89	0.49 63	1.44 169	103.74 274	3.24 185	1.61 142

STTRV1_RVC		1.26 174	1.01 128	1.62 190	1.11 157	1.76 196	1.25 167	1.50 131	1.40 170	1.75 154	1.60 157	2.72 190	3.31 203	1.00 184	2.61 106	1.77 138	11.19 244	0.96 137		9.01 253	9.10 194	8.68 159		1.66 190	1.68 191	1.59 156	3.90 207	5.32 206

UCFNet_RVC	1.11 67	1.26 174	0.85 97	0.88 131	0.93 142	0.77 122	0.58 111	0.78 32	0.67 103	0.93 93	0.80 99	1.25 131	0.93 146	0.48 94	2.17 73	1.09 42	0.78 58	0.82 95	2.60 99	0.80 100	1.32 69	1.66 60	1.31 196	0.67 120	1.05 113	1.11 105	1.44 52	2.13 164

CSAN	2.48 145	1.26 174	1.12 153	1.46 186	1.78 200	1.13 164	0.90 143	1.50 131	10.52 252	2.40 188	3.81 196	4.12 206	2.51 188	0.96 182	3.83 164	1.27 69	1.29 162	1.05 158	3.24 128	1.70 187	3.71 125	4.45 96	0.79 157	1.38 183	1.39 160	3.93 216	2.43 131	2.96 182

NCCL2	1.48 107	1.28 177	1.10 147	1.11 156	1.43 182	0.78 123	0.90 143	1.05 74	1.14 157	1.86 161	1.27 143	1.02 102	0.81 126	0.80 165	3.43 151	1.42 93	1.14 147	0.87 105	1.31 45	0.89 116	1.94 102	3.37 84	1.48 204	1.02 165	1.50 176	1.35 133	3.80 202	1.85 152

XQC	3.58 176	1.29 178	1.21 170	1.28 173	1.43 182	1.29 178	1.93 191	1.60 149	1.45 173	2.47 190	3.06 187	1.48 147	4.17 205	1.23 200	44.68 230	2.35 158	1.60 178	1.18 175	3.95 146	1.43 165	3.22 121	4.97 106	0.84 172	1.24 179	1.43 168	2.09 190	2.30 114	1.52 137

RGC	1.43 104	1.30 179	1.99 207	1.14 164	1.18 165	1.16 167	1.01 150	1.20 91	1.08 148	0.91 88	1.70 160	1.18 127	1.24 170	0.87 170	3.10 142	1.18 56	0.98 123	0.86 103	1.81 73	1.02 131	1.39 78	3.87 90	0.76 147	0.90 159	1.14 126	1.53 152	2.17 105	1.85 152

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 257	1.32 180	1.63 189	1.89 197	1.69 192	1.93 199	3.75 216	2.27 204	2.66 213	5.02 243	29.10 260	216.12 274	51.87 263	5.44 238	3.66 156	4.09 197	5.59 228	13.75 259	28.77 240	1.47 171	14.44 253	12.86 243	0.98 182	2.33 221	1.88 201	7.40 231	145.78 274	5.57 209

SAMSARA	4.13 182	1.32 180	1.53 184	1.48 187	1.35 177	1.47 187	2.74 203	2.23 200	1.83 196	2.26 181	3.47 194	2.01 171	8.60 218	1.76 212	38.24 213	2.88 167	1.82 186	1.41 196	4.99 156	1.91 196	5.10 145	5.71 127	0.94 180	1.80 197	3.33 222	3.84 214	4.16 209	3.30 192

HBP-ISP	6.40 214	1.33 182	2.30 216	1.91 199	1.51 184	1.65 192	0.79 130	2.50 212	1.29 164	4.91 239	6.80 232	1.37 140	0.74 109	14.59 254	52.98 258	19.59 258	1.24 158	1.10 161	6.08 178	8.03 246	12.73 222	16.75 256	0.79 157	1.19 177	1.81 195	2.06 186	3.90 207	2.87 180

stereogan	1.44 105	1.33 182	1.05 134	1.11 156	1.28 172	1.11 162	0.97 148	1.26 101	1.05 144	1.22 120	1.10 130	1.62 156	0.89 138	0.66 142	2.34 87	1.31 74	0.94 113	0.81 92	1.72 71	0.95 124	1.10 53	8.04 151	0.71 140	0.77 137	0.83 70	1.06 99	2.36 123	1.38 131

SFCPSM	8.92 227	1.34 184	1.05 134	1.13 159	1.12 158	1.10 161	0.89 142	1.28 105	1.79 191	2.71 197	5.63 212	4.32 210	7.90 215	1.01 185	5.47 178	5.23 212	1.80 183	1.19 177	162.18 272	4.49 229	7.79 178	9.52 167	0.81 167	1.64 189	1.33 153	1.76 170	3.30 187	3.06 184

NOSS_ROB	3.67 179	1.38 185	0.81 86	1.15 168	1.16 163	1.15 166	0.65 119	2.25 202	1.41 171	4.85 236	6.68 227	6.78 225	1.06 162	0.82 167	11.52 188	14.58 246	1.34 165	1.17 172	2.93 118	0.98 128	14.13 242	12.82 241	0.79 157	1.48 186	1.13 125	1.48 145	3.41 191	1.25 120

MFMNet_re	3.01 163	1.41 186	1.48 181	1.53 189	1.87 205	1.96 201	2.01 193	2.67 218	2.16 204	1.60 142	1.98 167	3.57 198	2.65 191	1.02 186	6.96 182	4.19 198	2.67 205	1.96 216	6.48 183	2.40 213	14.04 241	4.97 106	1.86 212	1.97 203	1.38 157	1.33 131	3.31 188	1.94 159

CBMV_ROB	6.60 216	1.41 186	1.59 188	2.38 207	1.74 195	1.90 198	1.86 189	6.44 247	1.69 187	5.02 243	7.03 237	9.95 244	11.26 229	0.65 141	38.55 214	7.04 221	2.78 207	1.12 167	9.67 214	2.45 214	9.46 196	11.60 217	0.80 162	1.37 182	4.92 228	12.01 244	4.73 214	18.79 241

CBMV	5.08 197	1.41 186	1.15 161	1.44 185	1.42 181	1.24 175	0.78 127	2.27 204	1.47 177	3.04 206	6.44 223	7.74 228	9.07 221	0.60 129	12.81 192	13.79 243	1.99 199	1.29 190	9.56 212	1.15 145	9.82 198	12.54 237	0.82 170	1.84 198	1.44 169	1.83 175	4.39 211	25.76 251
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCRef	4.84 193	1.42 189	1.01 128	0.78 115	1.77 197	1.21 173	1.62 178	0.99 68	5.58 241	1.85 160	1.08 129	1.02 102	0.91 141	1.17 197	54.35 260	1.92 145	1.10 139	1.04 154	3.49 136	1.32 157	1.80 98	3.27 83	2.13 215	0.87 157	2.30 206	4.60 218	2.48 137	29.71 257

AnyNet_C32	6.05 211	1.43 190	1.39 177	1.26 172	1.64 190	1.36 181	2.92 205	1.55 145	5.28 240	2.67 196	4.61 203	1.90 164	1.29 172	1.29 203	55.18 262	3.43 184	1.96 197	2.08 221	3.65 138	1.91 196	6.94 170	8.77 161	1.20 188	1.68 192	6.02 232	14.92 249	6.12 222	20.86 243

PVD	4.10 181	1.44 191	2.12 211	1.41 181	1.58 188	1.68 194	2.10 195	3.06 223	2.66 213	2.85 200	4.32 198	2.46 183	3.63 204	1.27 201	40.43 217	2.72 166	2.19 203	2.11 224	4.71 154	2.46 215	6.18 157	6.10 132	1.02 184	1.74 195	2.32 208	2.44 200	2.90 172	2.66 175

PS-NSSS	1.07 63	1.44 191	0.69 64	1.20 170	0.91 135	1.16 167	0.93 147	0.80 37	0.55 76	0.74 49	0.49 32	1.98 170	1.03 158	0.91 175	1.54 22	0.92 19	0.83 77	0.73 68	1.45 56	0.62 56	0.94 40	0.63 16	1.68 208	0.50 66	1.00 105	0.95 84	3.21 182	1.11 105

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 178	1.48 193	1.03 130	1.98 200	1.75 196	2.09 204	5.14 224	2.15 193	2.23 205	1.73 152	1.57 156	2.49 184	4.83 208	5.73 239	12.78 191	1.73 135	1.22 155	1.06 159	5.43 163	1.54 178	12.24 218	9.06 163	1.52 205	1.16 176	2.29 205	3.46 212	3.05 177	7.63 218

DeepPrunerF	4.30 186	1.53 194	0.72 69	2.93 219	5.08 249	2.43 214	3.38 211	0.87 52	4.11 232	0.80 65	1.17 136	0.66 31	0.56 59	0.61 131	45.12 231	2.02 147	1.01 130	0.78 82	2.32 89	0.88 114	1.56 85	1.70 61	0.84 172	0.67 120	29.00 260	1.78 171	2.48 137	1.17 113

ADCP+	5.07 196	1.54 195	1.72 192	1.08 154	1.54 186	1.18 170	2.02 194	1.02 70	2.72 216	4.05 224	2.23 179	2.24 177	0.61 75	0.94 180	54.46 261	1.52 116	0.83 77	0.95 135	3.94 143	0.87 113	2.22 107	2.57 76	0.71 140	0.62 107	2.48 212	11.25 241	7.85 231	23.66 248

DPSNet	5.60 203	1.54 195	1.19 165	1.76 194	2.44 216	2.08 203	1.81 187	1.95 177	2.93 217	2.09 172	5.15 208	9.82 238	6.09 211	8.98 244	14.30 195	12.14 240	4.12 223	3.60 247	17.82 229	8.28 247	12.18 216	14.58 251	3.71 228	3.09 243	2.30 206	2.42 199	2.52 143	2.24 172

pmcnn	5.52 202	1.54 195	1.51 183	2.64 210	3.13 233	2.07 202	10.40 240	2.61 215	2.65 212	2.55 192	6.41 222	6.23 222	15.93 245	0.58 120	6.75 180	14.92 249	3.87 219	3.34 246	7.45 203	7.76 243	13.60 237	10.19 176	6.30 240	2.29 219	1.57 183	3.30 211	4.69 213	4.80 200

XPNet_ROB	1.63 116	1.57 198	1.09 146	0.91 134	1.13 161	1.01 156	0.88 141	0.95 64	1.14 157	1.07 109	1.82 162	4.03 205	0.72 100	0.78 159	1.82 44	1.51 113	1.52 176	0.94 129	1.42 52	1.04 132	2.20 105	7.75 149	0.86 175	0.80 140	0.94 97	1.29 129	3.34 189	1.56 139

FC-DCNN	3.48 172	1.59 199	4.19 241	2.76 214	2.30 210	3.10 221	1.73 182	2.57 214	1.72 188	2.88 201	1.36 151	2.15 173	1.21 169	0.68 145	6.32 179	1.61 127	1.31 163	1.03 151	7.90 207	0.95 124	8.85 191	8.73 160	0.82 170	1.69 194	3.19 220	2.50 202	4.67 212	16.15 237

G-Net	6.29 212	1.69 200	1.86 200	1.42 183	1.70 194	1.45 186	1.19 166	4.71 242	8.56 248	3.16 208	4.70 204	7.94 229	6.89 213	0.85 169	15.45 198	8.15 230	1.92 194	2.75 240	5.41 162	6.49 240	9.16 195	11.23 208	1.46 203	2.81 238	1.81 195	19.84 253	6.51 227	30.80 258

LSM0	11.61 240	1.70 201	2.94 229	2.71 213	2.41 215	2.76 217	6.88 231	4.22 238	4.26 234	3.67 219	7.57 238	7.41 226	9.43 224	0.98 183	64.90 269	78.60 273	3.43 215	2.37 232	20.39 234	4.80 232	14.29 250	16.21 255	1.30 195	3.06 242	3.29 221	12.44 245	6.06 221	25.31 250

SPS-STEREO	5.78 207	1.73 202	1.86 200	2.48 209	1.67 191	2.19 205	1.60 177	2.72 219	1.76 189	3.63 217	6.80 232	4.12 206	2.19 182	1.21 199	13.01 193	12.86 241	2.91 209	2.01 218	47.66 258	2.04 205	14.17 244	13.06 247	1.43 201	2.27 218	2.40 210	1.94 181	3.66 199	2.80 178
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CC-Net-ROB	1.63 116	1.81 203	1.19 165	1.85 196	1.77 197	2.27 206	1.56 176	0.93 60	0.96 132	1.29 123	0.67 64	5.48 218	2.51 188	1.43 204	1.64 26	0.87 15	1.34 165	1.17 172	2.46 95	0.88 114	1.09 51	1.35 52	3.34 225	0.63 112	1.22 138	1.15 115	1.47 55	1.57 140

edge stereo	5.88 209	1.88 204	3.14 232	2.14 203	1.80 202	2.47 216	2.43 200	4.51 241	3.45 225	3.97 222	4.84 205	6.45 223	17.40 247	1.04 192	5.09 177	14.91 248	1.80 183	1.66 205	37.39 248	6.28 238	5.99 154	12.74 239	1.44 202	2.02 206	2.12 204	2.11 192	3.75 200	5.99 212

ADCL	5.69 205	1.88 204	1.63 189	1.29 175	1.40 180	1.59 191	2.22 198	1.23 95	5.20 239	3.04 206	2.01 171	1.14 122	0.84 133	1.04 192	50.40 243	1.63 130	1.45 172	1.79 209	2.94 120	1.38 160	3.19 119	2.35 70	1.23 190	1.07 171	9.47 245	11.74 243	11.34 239	29.10 256

MFN_U_SF_RVC	4.44 189	1.91 206	1.83 198	2.19 206	1.82 204	2.38 213	4.61 221	2.39 208	1.94 198	4.48 230	11.47 252	3.74 203	2.50 187	4.72 234	20.32 205	3.66 188	1.91 193	1.83 211	11.50 219	3.25 224	7.86 182	6.73 138	1.25 191	3.20 246	1.86 199	3.84 214	2.83 167	3.94 196

ETE_ROB	1.85 128	1.93 207	1.18 164	1.04 150	1.33 176	1.26 177	1.12 162	1.11 78	2.30 207	1.36 128	3.26 190	3.18 194	0.94 149	1.14 196	2.62 107	1.51 113	2.14 202	0.99 143	2.50 96	1.15 145	3.67 124	5.74 128	0.86 175	1.03 166	1.21 133	1.36 135	2.30 114	1.68 147

ADCS	6.69 217	1.97 208	1.94 204	1.41 181	2.24 209	1.84 197	3.00 206	2.08 191	3.97 229	2.66 194	3.26 190	3.01 193	11.48 230	2.01 214	53.18 259	11.65 238	2.72 206	2.59 237	5.10 157	2.24 209	10.43 207	8.65 158	1.76 210	1.97 203	2.57 214	10.58 239	7.51 230	18.68 240

DGSMNet	11.16 238	1.98 209	1.98 206	1.90 198	1.52 185	2.46 215	1.47 172	3.07 224	2.11 202	12.67 262	102.10 271	3.59 200	18.94 250	18.97 259	16.50 201	15.09 250	12.73 250	10.36 258	13.79 223	4.57 230	12.99 228	14.32 249	7.77 248	3.43 247	1.75 194	6.25 230	3.48 196	5.53 208

MADNet+	4.78 192	2.02 210	1.87 202	2.01 201	2.36 213	1.47 187	4.28 219	2.47 210	1.99 200	2.66 194	2.13 176	3.56 197	2.85 196	2.34 216	41.14 220	5.66 217	3.48 216	1.53 200	4.54 152	3.38 226	13.07 229	7.34 146	1.72 209	3.48 248	2.93 216	2.17 193	3.24 185	3.29 191

LALA_ROB	1.85 128	2.17 211	1.13 155	1.05 152	1.26 168	1.16 167	1.01 150	1.17 86	1.46 175	2.06 170	2.82 182	3.47 196	0.92 144	0.93 178	3.90 165	1.46 106	1.36 168	1.18 175	2.20 86	1.31 156	2.84 114	5.10 114	0.77 152	1.01 163	1.24 141	1.41 141	3.89 206	1.77 150

SANet	5.69 205	2.22 212	1.77 196	1.84 195	2.37 214	2.28 207	1.43 171	4.49 240	7.61 247	2.05 168	4.86 206	8.34 234	11.81 232	1.70 209	43.86 228	1.62 129	5.96 229	1.51 199	4.43 151	1.70 187	8.97 192	8.28 153	1.20 188	2.60 227	1.94 202	6.02 229	3.42 193	9.29 222

ADCMid	5.63 204	2.23 213	2.63 222	1.42 183	2.89 226	2.37 211	3.73 215	1.92 175	2.97 218	1.91 163	3.16 188	2.33 181	2.31 183	1.48 205	50.97 248	3.74 189	1.84 190	1.86 213	7.38 202	1.99 203	4.66 136	5.18 115	2.70 220	1.38 183	2.33 209	8.75 237	6.81 229	21.02 244

AnyNet_C01	7.20 222	2.24 214	2.27 214	2.95 220	1.92 206	1.58 190	5.39 225	3.73 235	5.63 242	3.17 209	4.41 199	4.59 213	6.09 211	1.88 213	58.66 264	14.24 244	5.46 226	3.69 248	4.79 155	3.02 222	8.40 189	10.33 184	2.45 217	2.24 216	5.77 230	2.65 204	8.81 235	17.99 239

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 187	2.25 215	1.45 180	2.41 208	1.94 207	1.93 199	4.82 223	1.96 178	2.59 211	2.96 205	1.96 165	2.49 184	8.10 216	9.76 247	14.02 194	3.47 185	2.04 201	1.98 217	14.27 224	3.33 225	7.23 173	7.20 145	2.89 224	1.85 199	2.43 211	2.85 207	2.19 109	6.62 215

SPstereo	7.58 224	2.32 216	3.96 239	2.17 204	2.01 208	2.28 207	2.11 196	2.97 222	3.67 226	2.95 203	8.06 244	30.35 259	16.56 246	2.33 215	12.64 190	18.07 256	3.29 213	3.89 250	6.22 179	6.47 239	12.61 221	14.38 250	2.38 216	2.80 237	4.18 226	7.54 232	13.61 250	14.75 234

FBW_ROB	4.93 195	2.40 217	2.44 219	2.67 212	2.86 225	2.30 210	4.71 222	1.79 164	1.10 150	2.54 191	2.92 183	4.12 206	5.31 209	6.61 240	50.17 241	1.18 56	1.44 171	0.95 135	8.76 210	1.43 165	8.26 188	5.68 124	4.20 230	1.75 196	1.42 165	1.95 182	1.81 80	2.20 169

MeshStereo	9.30 232	2.68 218	2.31 217	4.19 225	2.81 224	4.05 226	1.96 192	8.24 258	9.28 249	5.13 246	8.64 246	11.19 247	12.84 235	0.78 159	52.26 254	15.80 253	4.59 224	1.92 214	22.33 238	1.58 179	15.40 259	19.41 260	1.06 187	2.12 208	8.69 243	5.55 224	10.68 237	15.59 236
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
DDUNet	2.05 134	2.73 219	2.03 208	2.92 217	2.66 221	3.04 219	2.76 204	1.17 86	1.11 152	1.60 142	1.21 141	2.23 176	1.69 179	2.81 220	2.04 64	1.25 67	2.78 207	2.42 235	2.63 100	2.90 220	1.92 101	2.11 68	2.77 223	0.92 161	1.01 107	0.93 81	2.50 141	1.10 102

UDG	3.91 180	2.76 220	2.09 209	2.92 217	2.64 219	2.99 218	2.71 202	1.31 112	1.13 154	1.65 146	1.96 165	2.20 175	1.68 178	2.77 219	48.81 239	1.57 123	3.02 211	2.26 225	2.65 103	2.91 221	3.00 117	3.09 80	2.64 218	1.05 169	1.02 109	1.19 120	2.36 123	1.16 109

SGM_RVC	8.49 226	2.77 221	1.77 196	2.88 216	2.31 211	3.42 222	2.70 201	7.78 256	3.92 228	5.57 256	8.42 245	9.89 240	12.92 236	0.68 145	3.72 160	2.10 150	6.63 236	1.11 165	40.78 249	5.93 237	9.99 201	10.27 182	1.97 213	2.17 209	8.79 244	2.97 209	27.36 258	40.51 264
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-6	7.36 223	2.83 222	2.64 223	8.38 240	2.78 223	3.59 224	8.61 235	3.51 227	3.36 224	1.84 158	2.45 180	5.99 220	8.70 220	3.06 223	50.70 245	2.35 158	13.44 255	1.82 210	8.79 211	2.15 208	14.26 247	12.40 233	3.35 226	2.64 229	7.87 239	5.84 226	4.30 210	11.17 229

WAO-7	8.11 225	2.98 223	5.46 250	29.83 257	2.32 212	3.09 220	9.23 238	2.48 211	4.20 233	4.67 234	7.60 239	7.98 230	11.78 231	1.64 207	22.32 207	2.11 151	12.00 247	2.79 243	44.95 255	2.13 207	10.06 204	10.12 173	1.37 200	2.49 225	2.97 218	4.35 217	2.94 174	5.06 204

SGM+DAISY	11.81 242	3.22 224	3.47 233	3.83 223	3.15 234	4.25 228	3.52 213	7.70 254	10.88 255	5.57 256	9.00 250	9.94 243	13.12 238	1.74 211	22.71 209	18.99 257	3.23 212	2.28 228	15.35 228	8.91 252	15.05 257	17.02 257	1.32 197	4.58 253	24.50 258	31.01 263	32.60 264	41.83 267

IMH-64-1	7.17 220	3.27 225	3.53 235	4.69 230	3.29 235	4.58 230	5.71 226	3.51 227	3.09 219	1.39 132	1.98 167	4.90 215	10.92 225	4.82 235	52.00 250	4.78 205	3.66 217	2.27 226	12.32 220	1.96 200	6.91 167	10.55 187	7.77 248	2.22 212	6.05 233	4.73 219	13.45 248	9.13 220

IMH-64	7.17 220	3.27 225	3.53 235	4.69 230	3.29 235	4.58 230	5.71 226	3.51 227	3.09 219	1.39 132	1.98 167	4.90 215	10.92 225	4.82 235	52.00 250	4.78 205	3.66 217	2.27 226	12.32 220	1.96 200	6.91 167	10.55 187	7.77 248	2.22 212	6.05 233	4.73 219	13.45 248	9.13 220

ELAS_RVC	9.07 228	3.30 227	5.65 251	4.08 224	3.41 239	7.21 248	4.01 218	7.69 253	3.75 227	4.97 241	7.74 240	9.89 240	11.00 227	3.00 221	47.69 236	4.33 201	6.53 234	9.70 257	9.64 213	2.89 219	13.54 236	15.79 253	2.75 221	4.07 251	18.38 254	23.86 255	4.94 217	5.18 205
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 229	3.31 228	3.55 237	4.46 227	3.30 237	4.60 232	6.29 229	3.48 225	3.12 221	1.42 135	1.88 163	5.38 217	15.63 243	51.61 269	52.03 252	3.06 173	3.92 220	2.32 229	20.77 235	2.01 204	6.25 158	9.58 168	8.07 252	2.21 211	7.69 238	5.96 228	3.77 201	10.35 227

STStereo	16.49 251	3.48 229	5.91 252	44.25 263	5.60 251	39.03 267	13.11 251	7.74 255	10.72 254	5.19 249	8.92 247	24.73 257	30.22 254	1.03 191	59.92 267	11.74 239	2.59 204	1.26 189	40.79 250	2.25 210	10.02 202	8.79 162	2.06 214	11.31 259	22.61 256	16.05 250	20.57 255	35.39 261

ACVNet_2	5.79 208	3.52 230	2.90 228	21.94 254	3.38 238	4.55 229	8.18 234	1.84 169	1.76 189	1.84 158	1.98 167	3.88 204	3.20 201	3.03 222	2.85 124	1.46 106	12.77 251	1.56 202	33.59 245	1.68 186	10.81 211	7.91 150	6.79 241	2.68 234	3.13 219	2.65 204	3.23 183	3.11 186

ELAS	10.16 233	3.54 231	5.12 249	4.49 228	4.32 248	5.01 237	4.33 220	6.88 249	4.09 231	4.97 241	7.74 240	9.90 242	11.01 228	3.51 230	52.19 253	4.52 203	7.15 239	9.65 256	8.69 209	2.38 212	13.33 232	14.95 252	2.75 221	3.64 250	17.76 253	27.24 260	13.13 247	21.93 245
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	15.85 249	3.61 232	5.00 247	3.30 221	2.93 230	3.51 223	3.20 207	6.49 248	2.71 215	5.17 247	6.80 232	90.79 269	15.55 242	2.73 217	28.89 211	23.38 262	4.02 221	3.86 249	138.92 271	28.91 263	12.60 220	11.86 220	2.69 219	2.31 220	4.30 227	2.71 206	6.80 228	5.05 203

LVE	10.96 236	3.63 233	2.68 224	55.15 268	4.03 247	7.50 249	88.91 272	1.93 176	2.44 210	2.26 181	1.69 159	4.48 212	4.75 206	3.42 229	3.44 152	2.21 154	6.03 231	1.84 212	50.68 261	1.97 202	10.14 205	12.19 225	5.54 232	3.12 244	3.75 224	2.46 201	2.99 176	6.76 217

Dean	5.89 210	3.71 234	2.59 220	34.77 259	3.99 244	4.60 232	10.86 243	2.26 203	2.39 209	2.16 176	1.55 155	4.68 214	4.76 207	3.30 227	3.03 132	1.76 137	12.09 248	1.65 204	9.86 215	2.04 205	14.16 243	9.89 169	7.35 243	2.66 233	3.36 223	2.91 208	3.53 197	3.13 188

RainbowNet	4.65 190	3.75 235	2.70 225	4.56 229	2.98 231	4.16 227	8.75 236	2.05 189	2.01 201	1.90 162	1.12 133	3.61 202	3.00 198	3.60 231	2.70 115	1.89 143	2.97 210	1.54 201	15.27 227	8.73 250	11.07 213	11.30 210	10.70 255	2.22 212	1.73 192	2.30 196	2.76 164	6.13 213

PWCK	9.19 230	3.84 236	2.76 226	4.81 234	3.48 240	7.14 247	7.79 232	3.92 236	4.66 238	4.66 233	5.84 217	24.68 256	8.47 217	3.24 226	10.95 187	3.27 180	9.48 242	2.36 231	72.75 265	4.94 233	14.76 255	6.95 142	3.68 227	2.40 222	8.01 240	7.55 233	6.35 223	9.51 224

ACVNet_1	5.24 199	3.87 237	3.60 238	13.80 243	3.48 240	6.00 243	10.57 241	1.60 149	1.79 191	1.55 140	1.30 144	4.40 211	2.80 195	5.43 237	2.42 91	1.39 85	11.59 245	1.72 208	20.91 237	1.50 175	14.41 252	8.16 152	7.22 242	2.84 239	1.73 192	2.19 194	2.61 155	2.72 177

ktn	26.84 262	3.99 238	95.18 274	14.39 244	5.44 250	18.02 260	17.50 257	19.69 263	67.27 272	2.84 199	5.30 209	171.03 273	80.75 268	7.72 241	10.93 186	3.48 186	20.95 262	2.71 238	90.26 267	29.10 265	15.05 257	10.23 178	7.60 247	2.93 240	5.12 229	5.83 225	4.73 214	6.62 215

ACVNet-4b	11.58 239	3.99 238	2.60 221	44.40 264	2.71 222	4.98 235	62.31 268	1.85 170	1.79 191	1.63 145	1.25 142	4.22 209	58.75 265	3.34 228	2.27 84	1.21 62	13.33 254	1.70 207	49.50 259	1.93 198	14.47 254	13.72 248	7.40 244	3.13 245	1.55 181	1.89 178	2.20 111	4.61 199

MADNet++	9.22 231	4.13 240	6.16 253	4.32 226	5.78 253	3.96 225	8.14 233	7.09 250	6.83 246	5.28 252	7.83 242	7.65 227	8.62 219	12.90 249	19.42 204	21.00 261	7.04 238	6.27 252	10.40 216	7.97 245	14.29 250	18.67 259	3.96 229	5.12 255	5.80 231	22.29 254	9.32 236	8.69 219

SQANet	4.87 194	4.55 241	2.13 212	19.76 249	2.63 217	4.99 236	3.29 208	1.63 153	1.45 173	1.20 115	1.40 153	3.22 195	2.40 185	2.76 218	3.09 140	1.20 61	5.19 225	1.07 160	19.89 232	1.28 153	12.48 219	10.73 194	11.37 258	1.49 187	1.57 183	2.32 198	2.66 161	5.86 211

otaku	5.09 198	5.20 242	2.27 214	18.45 247	2.89 226	5.73 238	3.63 214	1.44 126	1.46 175	1.31 126	1.42 154	3.59 200	2.63 190	3.22 225	3.07 137	1.30 72	5.55 227	1.14 171	20.28 233	1.49 172	13.81 238	11.25 209	11.85 260	1.91 200	1.56 182	2.06 186	2.52 143	6.49 214

WAO-8	12.07 244	5.33 243	4.83 242	26.48 255	4.01 245	6.22 244	11.73 249	3.65 232	6.39 244	28.97 268	41.01 264	8.08 231	18.91 248	20.68 262	3.75 161	3.24 177	9.46 240	2.01 218	53.81 262	5.76 235	9.83 199	11.16 205	6.04 238	2.43 223	8.05 241	7.74 234	6.36 224	9.95 225

Venus	12.07 244	5.33 243	4.83 242	26.48 255	4.01 245	6.22 244	11.73 249	3.65 232	6.39 244	28.97 268	41.01 264	8.08 231	18.91 248	20.68 262	3.75 161	3.24 177	9.46 240	2.01 218	53.81 262	5.76 235	9.83 199	11.16 205	6.04 238	2.43 223	8.05 241	7.74 234	6.36 224	9.95 225

PSMNet_ROB	16.63 252	5.59 245	2.97 230	3.47 222	2.63 217	5.86 241	6.18 228	2.20 197	2.29 206	5.39 254	141.45 272	97.59 270	6.02 210	33.78 264	3.23 148	1.58 126	4.09 222	1.69 206	20.81 236	2.75 216	12.93 227	7.08 144	63.80 272	2.60 227	2.95 217	3.67 213	2.77 165	3.66 194

TorneroNet	24.73 260	6.18 246	3.52 234	95.34 271	3.93 243	27.05 262	29.02 258	4.44 239	18.13 262	2.20 178	37.99 263	77.85 268	72.31 266	18.15 258	41.78 223	3.07 174	13.11 252	2.35 230	87.85 266	9.06 254	15.44 260	12.17 224	5.94 235	2.64 229	52.32 267	8.18 236	3.59 198	14.11 232

Ntro	5.35 200	6.19 247	2.38 218	8.06 238	2.91 228	4.88 234	6.70 230	1.40 123	1.53 180	1.44 136	1.19 137	3.58 199	2.73 192	3.12 224	3.66 156	1.17 54	6.56 235	1.19 177	32.62 244	1.60 180	14.27 249	11.82 219	11.41 259	2.54 226	1.64 188	2.30 196	2.45 134	5.00 202

TorneroNet-64	13.24 247	6.25 248	5.07 248	34.05 258	3.72 242	9.38 255	16.75 256	3.49 226	12.26 258	2.27 183	5.98 218	17.67 249	34.24 255	14.37 252	47.92 237	3.76 190	13.18 253	2.40 234	36.34 247	9.15 255	13.85 240	12.35 232	5.65 233	2.64 229	14.28 252	14.51 248	3.41 191	12.48 230

DGTPSM_ROB	17.21 253	6.49 249	18.05 260	4.91 235	8.87 259	5.73 238	11.48 246	5.02 243	12.05 256	5.03 245	9.34 251	12.62 248	56.51 264	15.29 255	43.82 227	20.47 259	19.26 260	16.28 260	24.70 239	20.05 260	13.50 233	22.25 261	6.00 236	12.55 261	12.71 250	32.01 265	14.20 251	35.61 263

DPSMNet_ROB	22.61 258	6.50 250	18.06 261	4.95 237	8.88 260	5.76 240	11.54 248	5.02 243	12.08 257	5.17 247	28.67 259	19.69 252	163.24 274	15.38 256	43.87 229	20.66 260	19.56 261	16.59 261	35.50 246	20.17 261	13.82 239	22.26 262	6.02 237	12.56 262	12.82 251	32.01 265	14.23 252	35.60 262

KSHMR	20.05 254	6.71 251	4.01 240	99.31 272	5.91 254	17.09 259	71.12 270	3.62 231	9.75 250	3.59 215	3.39 193	6.07 221	84.38 269	17.14 257	22.70 208	3.97 194	6.29 232	2.76 242	90.60 268	2.83 217	12.73 222	10.14 174	9.05 254	2.74 235	21.08 255	5.85 227	8.10 232	10.46 228

JetRed	12.50 246	6.96 252	7.76 257	4.77 233	6.78 255	9.35 254	10.92 244	5.31 246	4.54 236	5.85 258	3.28 192	8.17 233	7.48 214	9.74 246	50.80 246	15.21 251	10.30 243	7.93 253	7.83 206	5.44 234	18.10 262	24.48 263	11.12 257	4.60 254	11.97 249	25.85 258	24.78 257	28.17 254

UNDER WATER-64	11.75 241	7.29 253	4.90 245	17.03 246	7.40 258	8.44 252	16.49 255	8.25 259	4.32 235	4.51 231	3.21 189	17.72 250	15.23 241	8.81 243	46.52 234	10.69 236	13.57 256	3.01 245	12.74 222	8.66 249	14.20 245	12.82 241	11.01 256	4.40 252	6.45 236	18.67 252	8.71 234	22.29 246

UNDER WATER	16.39 250	7.86 254	4.99 246	15.68 245	10.73 263	8.76 253	38.30 263	8.07 257	6.02 243	4.25 227	2.98 185	18.63 251	96.18 270	14.44 253	32.70 212	10.29 234	13.91 257	2.75 240	43.73 253	8.62 248	16.83 261	12.33 230	17.08 264	5.55 256	6.06 235	14.49 247	6.37 226	15.05 235

JetBlue	10.90 235	9.40 255	6.23 254	8.34 239	6.82 256	10.07 256	10.58 242	5.04 245	3.97 229	2.95 203	4.09 197	9.83 239	9.32 222	8.12 242	48.65 238	14.50 245	6.76 237	5.08 251	7.66 205	3.76 227	13.23 230	17.58 258	8.19 253	3.58 249	11.41 248	18.49 251	12.08 245	28.49 255

MANE	14.22 248	9.62 256	6.93 255	4.94 236	5.72 252	7.88 250	11.48 246	7.38 252	9.90 251	4.92 240	6.89 235	8.98 236	12.13 234	3.67 232	50.37 242	17.85 255	11.82 246	20.17 263	10.46 217	6.55 241	12.22 217	12.86 243	1.77 211	11.33 260	24.83 259	30.99 262	31.42 262	40.73 265

SGM-ForestM	6.44 215	10.17 257	6.98 256	4.69 230	2.91 228	6.90 246	9.70 239	7.26 251	4.59 237	4.81 235	6.31 221	9.50 237	9.35 223	0.78 159	3.65 155	1.30 72	6.50 233	0.89 115	11.21 218	1.44 167	6.08 155	6.02 131	1.58 206	1.68 192	9.47 245	11.34 242	12.07 244	16.58 238

notaker	10.31 234	13.11 258	4.84 244	18.55 248	6.95 257	7.98 251	14.39 252	3.69 234	3.28 223	2.90 202	2.15 177	30.28 258	43.63 258	4.40 233	9.01 183	2.66 165	12.71 249	2.73 239	42.35 251	2.87 218	14.87 256	10.21 177	7.77 248	3.03 241	2.66 215	2.98 210	3.46 194	4.84 201

DPSM_ROB	21.05 255	17.19 259	22.69 262	10.13 241	9.29 261	13.96 257	14.50 253	11.66 260	15.25 260	9.00 259	8.97 248	10.35 245	13.24 239	19.90 260	59.73 265	26.35 263	18.76 258	21.26 264	14.74 225	15.50 258	28.56 265	27.85 265	7.42 245	16.13 263	34.05 263	39.30 268	37.97 266	44.48 268

DPSM	21.05 255	17.19 259	22.69 262	10.13 241	9.29 261	13.96 257	14.50 253	11.66 260	15.25 260	9.00 259	8.97 248	10.35 245	13.24 239	19.90 260	59.73 265	26.35 263	18.76 258	21.26 264	14.74 225	15.50 258	28.56 265	27.85 265	7.42 245	16.13 263	34.05 263	39.30 268	37.97 266	44.48 268

LE_ROB	28.97 263	25.29 261	36.16 265	34.90 260	56.86 273	18.61 261	58.99 267	32.08 268	41.72 267	5.37 253	27.57 258	46.00 262	49.67 261	13.72 251	14.83 196	3.84 193	5.96 229	1.22 181	46.43 256	36.35 269	10.19 206	11.19 207	48.45 268	22.49 265	30.18 261	31.59 264	31.60 263	40.87 266

LRCNet_RVC	25.94 261	30.78 262	14.74 259	35.18 261	31.16 267	36.52 266	29.93 262	23.08 264	12.70 259	36.15 270	33.37 261	37.24 260	28.56 253	37.11 265	17.47 202	7.61 226	31.06 263	26.75 267	67.49 264	29.07 264	23.47 264	10.73 194	39.23 267	30.61 267	7.37 237	2.53 203	11.22 238	9.31 223

MDST_ROB	12.03 243	32.81 263	1.72 192	20.74 253	2.64 219	5.90 242	1.72 181	4.06 237	1.35 169	3.76 220	6.53 224	2.75 191	42.83 257	0.54 108	50.83 247	1.22 65	1.08 138	0.75 73	18.95 230	1.00 129	12.75 224	11.49 212	1.29 194	1.26 180	22.72 257	11.17 240	31.24 261	31.81 260

MyStereo03	42.32 266	34.58 264	45.67 267	20.28 251	18.70 265	28.03 263	29.19 260	23.39 266	30.77 264	18.19 264	18.03 254	20.71 253	26.70 251	40.22 267	120.07 272	52.96 271	37.64 267	42.70 270	29.31 242	30.97 267	57.46 271	56.38 272	14.75 262	32.54 269	68.34 270	79.09 271	76.33 270	89.56 272

MyStereo02	41.62 265	34.58 264	45.67 267	20.28 251	0.00 1	28.03 263	29.19 260	23.39 266	30.77 264	18.19 264	18.03 254	20.71 253	26.70 251	40.22 267	120.07 272	52.96 271	37.64 267	42.70 270	29.31 242	30.97 267	57.46 271	56.38 272	14.75 262	32.54 269	68.34 270	79.09 271	76.33 270	89.56 272

CasAABBNet	42.72 267	34.60 266	45.66 266	20.17 250	18.55 264	28.05 265	29.13 259	23.25 265	30.69 263	18.73 266	18.11 256	20.72 255	37.90 256	39.93 266	120.54 274	52.80 270	37.72 269	42.56 269	29.30 241	30.56 266	57.58 273	56.66 274	14.58 261	32.34 268	68.46 272	79.09 271	76.31 269	89.48 271

PML	39.07 264	38.06 267	12.06 258	39.32 262	29.04 266	40.62 268	11.06 245	14.14 262	100.08 273	27.87 267	166.26 274	107.74 271	159.39 273	13.53 250	15.41 197	10.75 237	35.75 266	8.64 254	42.84 252	10.61 257	14.22 246	16.14 254	5.89 234	7.21 258	53.08 268	13.95 246	42.26 268	19.02 242

HanzoNet	47.37 270	45.54 268	75.64 273	62.53 269	47.97 268	62.03 272	90.57 273	55.02 273	58.34 271	15.60 263	22.00 257	75.72 267	107.47 271	172.14 274	23.65 210	13.02 242	62.42 273	9.26 255	134.39 270	22.45 262	19.74 263	25.78 264	31.84 266	5.57 257	9.72 247	9.49 238	8.54 233	12.61 231

HaxPig	44.53 268	46.75 269	47.32 269	47.72 265	48.79 269	47.60 269	48.40 264	49.50 269	47.10 268	49.76 271	50.31 266	49.00 263	45.26 259	54.49 270	41.50 221	40.24 266	50.15 270	52.05 272	44.74 254	43.04 270	46.61 268	44.38 270	51.78 269	45.43 271	33.92 262	25.30 256	28.66 259	22.43 247

AVERAGE_ROB	46.12 269	48.49 270	48.31 270	49.34 266	50.25 270	48.63 270	49.80 265	50.74 271	48.67 269	51.68 272	52.55 267	50.28 264	47.20 260	55.70 271	43.00 226	40.99 267	52.42 271	54.59 273	47.27 257	45.45 271	48.77 269	44.06 269	52.90 270	46.98 272	35.80 265	26.72 259	30.77 260	23.81 249

MEDIAN_ROB	49.56 271	51.66 271	50.91 271	52.80 267	53.76 271	52.08 271	53.35 266	54.28 272	52.25 270	54.89 273	55.89 268	53.59 265	50.09 262	58.85 272	46.45 233	44.55 268	55.81 272	57.90 274	50.55 260	48.85 272	52.07 270	46.79 271	56.69 271	50.01 273	39.10 266	30.23 261	33.56 265	31.26 259

BEATNet-Init1	52.60 272	76.96 272	24.06 264	87.02 270	56.48 272	86.86 273	68.77 269	49.65 270	34.71 266	11.93 261	56.24 269	64.63 266	78.72 267	9.65 245	58.40 263	51.35 269	32.72 264	23.00 266	101.24 269	71.98 274	46.49 267	39.72 268	28.67 265	24.23 266	59.12 269	38.23 267	77.99 272	61.49 270

DLNR_Zeroshot_test	23.11 259	81.98 273	1.97 205	102.16 273	0.49 48	0.55 68	81.36 271	2.30 207	0.50 60	4.87 237	2.22 178	2.99 192	0.93 146	12.17 248	96.90 271	144.02 274	34.28 265	19.61 262	8.60 208	4.35 228	8.08 186	6.53 135	0.51 74	0.69 123	1.37 156	1.57 154	1.16 35	1.90 155

DPSimNet_ROB	111.84 273	179.62 274	74.81 272	195.40 274	165.93 274	136.63 274	98.05 274	126.48 274	138.79 274	82.31 274	148.57 273	159.77 272	157.57 272	78.29 273	64.65 268	40.10 265	142.61 274	34.98 268	195.20 273	69.76 273	154.10 274	32.63 267	82.12 273	98.24 274	71.10 273	51.68 270	117.83 273	122.56 274

ASD4																								105.89 275

Low-res two-view benchmark