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

ProNet	0.30 1	0.27 4	0.31 8	0.26 6	0.15 5	0.27 5	0.27 31	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

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

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 10	0.37 8

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
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 90	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 16	0.27 2

AEACV	0.43 6	0.94 115	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

TDLM	0.49 7	0.59 15	0.60 49	0.39 27	0.48 44	0.46 35	0.43 81	0.72 22	0.35 22	0.30 3	0.65 59	0.76 56	0.41 31	0.35 31	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 29	0.39 31	0.38 3	0.31 3	0.61 7	0.66 41

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 32	0.33 7

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 13	0.48 12

delet	0.51 9	0.58 13	0.47 33	0.35 18	0.50 56	0.50 50	0.30 35	0.49 7	0.29 12	0.56 16	0.44 24	0.45 10	0.34 18	0.48 93	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 37	0.48 15	0.36 9	1.09 29	0.50 14

AASNet	0.53 11	0.74 44	0.46 32	0.35 18	0.61 84	0.51 54	0.42 78	0.65 18	0.26 9	0.41 8	0.50 34	0.39 7	0.31 15	0.41 57	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 29	0.41 37	0.50 18	0.40 10	0.70 9	0.45 11

AANet_RVC	0.54 12	0.45 9	0.40 18	0.33 17	0.61 84	0.28 7	0.31 39	0.61 13	0.58 85	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 25	0.57 28	0.57 33	1.05 26	0.97 81

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	1.08 109	0.22 5	0.51 12	0.22 9	0.19 6	1.83 45	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 60

MMNet	0.59 14	0.58 13	0.44 26	0.38 23	0.55 70	0.42 32	0.29 34	0.60 12	0.40 35	0.38 7	0.55 43	0.63 24	0.32 16	0.51 105	1.51 20	0.75 10	0.72 43	0.58 30	0.76 18	0.55 34	0.62 12	0.41 6	0.40 27	0.52 72	0.51 20	0.49 22	1.49 56	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 39	1.44 99	0.57 17	0.61 36	1.53 60	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

CVANet_RVC	0.60 15	0.67 24	0.81 85	0.81 122	0.53 66	0.66 100	0.55 104	1.15 84	0.39 28	0.44 10	0.79 94	0.80 64	0.44 34	0.43 70	0.69 3	0.67 4	0.55 11	0.53 21	0.55 9	0.57 38	0.63 14	0.57 12	0.40 27	0.41 37	0.46 11	0.40 10	0.72 11	0.55 18

DMCA	0.63 17	0.73 41	0.63 53	0.40 28	0.49 47	0.52 57	0.33 48	0.59 11	0.52 64	0.80 65	0.63 57	0.70 39	0.40 29	0.47 87	1.48 17	0.92 19	0.69 33	0.67 50	0.67 14	0.51 23	0.67 16	0.59 14	0.48 59	0.45 51	0.48 15	0.52 26	1.04 25	0.62 34

RAFT_CTSACE	0.64 18	0.94 115	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 62	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 34	0.30 10	0.46 11	0.41 15	1.58 68	0.39 9

GANet	0.64 18	0.67 24	0.63 53	0.57 68	0.58 75	0.95 144	0.55 104	0.78 32	0.46 44	0.57 18	0.61 53	1.83 161	0.36 23	0.41 57	0.81 5	0.69 6	0.76 53	0.73 67	0.58 11	0.40 11	0.53 7	0.49 8	0.47 56	0.48 60	0.56 27	0.41 15	0.83 14	0.69 43

HCRNet	0.66 20	0.78 63	0.41 22	0.54 61	0.27 12	0.41 30	0.39 61	0.63 16	0.31 13	1.62 143	0.59 51	0.67 34	0.29 12	0.41 57	1.99 56	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	2.14 100	0.50 14

test croco	0.67 21	0.87 91	0.33 11	0.31 14	0.59 77	0.33 12	0.30 35	0.89 55	0.34 20	0.72 44	0.24 7	0.65 29	0.34 18	0.19 6	1.95 52	1.57 122	0.71 38	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 11	0.74 48

MIF-Stereo (partial)	0.69 22	0.76 56	0.33 11	0.27 7	0.37 27	0.35 16	0.31 39	0.53 8	0.40 35	0.62 29	0.32 12	0.50 11	0.39 25	0.23 10	2.08 65	1.51 112	0.68 29	0.71 59	0.77 19	0.43 15	1.10 53	0.94 35	0.39 25	0.32 13	0.57 28	0.71 45	2.25 112	0.87 67

test_5	0.69 22	0.91 107	0.30 5	0.38 23	0.26 10	0.35 16	0.19 10	1.79 163	0.31 13	0.58 21	1.20 137	0.75 53	0.73 103	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 75	0.44 10

FINET	0.69 22	0.65 19	0.67 61	0.65 87	0.49 47	0.48 45	0.45 87	0.75 27	0.59 87	0.61 26	0.48 29	0.82 70	0.57 62	0.43 70	1.71 31	1.08 41	0.77 55	0.57 27	1.07 36	0.56 36	0.88 32	0.65 18	0.43 37	0.50 65	0.62 36	0.56 32	0.96 21	0.64 38

raft+_RVC	0.71 25	0.73 41	0.70 66	0.41 31	0.34 21	0.49 47	0.30 35	1.48 127	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 33	0.53 21	1.57 66	0.51 23	0.85 30	1.06 42	0.44 40	0.38 25	0.68 42	0.62 37	0.85 15	0.69 43

GMStereo	0.73 26	0.99 135	0.39 15	0.49 46	0.47 39	0.55 67	0.41 72	0.77 29	0.43 39	0.55 14	0.48 29	0.81 69	0.38 24	0.34 28	1.60 25	0.95 22	0.74 50	0.52 17	1.88 73	0.57 38	1.07 48	0.73 21	0.42 34	0.51 67	0.72 51	0.47 21	1.87 85	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
UPFNet	0.73 26	0.69 29	0.79 80	0.54 61	0.65 94	0.58 80	0.54 100	0.72 22	0.54 73	0.59 23	0.57 46	0.61 21	0.47 35	0.62 135	1.80 42	0.96 23	0.72 43	0.68 54	0.91 26	0.72 81	0.64 15	0.55 10	0.53 81	0.52 72	0.58 31	0.51 24	2.19 108	0.59 29

AFF-stereo	0.76 28	0.69 29	0.59 46	0.30 13	0.32 15	0.52 57	0.18 9	0.86 48	0.41 37	1.37 128	0.43 23	0.60 20	0.34 18	0.24 11	1.76 38	1.13 48	0.57 17	0.62 38	2.81 108	0.43 15	0.77 22	0.63 16	0.41 29	0.32 13	0.70 45	0.67 42	2.38 126	0.56 19

TestStereo	0.77 29	0.93 112	0.79 80	0.56 65	0.46 35	0.66 100	0.33 48	1.22 93	0.42 38	0.90 86	0.52 36	0.84 74	0.54 52	0.39 46	1.50 19	0.92 19	0.73 48	0.51 16	1.38 50	0.56 36	1.25 64	0.82 26	0.44 40	0.44 49	0.77 59	0.79 56	1.34 42	0.79 55

MIM_Stereo	0.78 30	0.77 60	0.53 40	0.43 39	0.38 28	0.46 35	0.22 17	1.50 130	0.31 13	0.55 14	0.38 18	0.64 26	0.27 11	0.32 20	1.77 39	1.09 42	0.63 23	0.73 67	3.30 132	0.57 38	1.19 61	0.91 33	0.34 10	0.36 22	0.49 17	0.41 15	1.95 90	0.58 23

CFNet	0.80 31	0.84 83	0.79 80	0.76 107	0.70 105	0.60 85	0.46 91	0.84 46	0.48 52	0.66 37	0.71 79	0.92 92	0.61 74	0.43 70	1.75 37	0.84 14	0.70 35	0.64 43	0.90 25	0.78 95	0.89 36	0.72 20	0.45 45	0.51 67	0.87 81	0.83 64	1.67 74	1.15 107

HGLStereo	0.83 32	0.64 17	0.75 75	0.52 55	0.67 100	0.56 73	0.45 87	0.66 20	0.50 59	1.72 150	0.96 118	0.64 26	0.56 58	0.54 107	1.65 28	1.18 56	0.80 63	0.76 75	1.05 33	0.66 64	0.99 43	1.36 53	0.49 62	0.54 80	0.71 48	0.76 52	1.59 70	0.82 60

UNet	0.85 33	0.76 56	0.74 72	0.60 75	0.60 80	0.61 88	0.53 98	0.90 56	0.58 85	1.21 115	0.68 67	0.71 42	0.56 58	0.67 143	1.72 34	1.11 46	0.79 60	0.72 65	1.13 40	0.82 105	0.84 28	0.69 19	0.62 113	0.58 93	0.64 39	0.77 53	2.48 136	0.95 78

RASNet	0.85 33	0.72 37	0.89 106	0.61 77	0.62 90	0.66 100	0.41 72	0.98 67	0.61 91	1.21 115	0.64 58	0.74 46	0.67 88	0.40 50	1.23 11	1.31 74	0.72 43	0.66 47	1.00 29	0.70 77	1.09 51	1.43 55	0.43 37	0.75 132	0.68 42	0.79 56	2.17 104	0.93 76

anonymousdsp2	0.86 35	0.84 83	0.84 92	0.43 39	0.44 33	0.56 73	0.32 44	1.17 86	0.36 24	0.66 37	0.67 63	0.69 37	0.40 29	0.49 98	1.46 15	1.36 81	0.67 28	0.62 38	2.12 82	0.60 47	1.36 75	2.66 77	0.36 18	0.44 49	0.71 48	0.51 24	1.86 84	0.64 38

dd	0.86 35	0.80 67	0.51 37	1.05 151	0.44 33	0.85 130	0.44 85	0.85 47	0.39 28	0.83 68	0.40 19	1.23 129	0.39 25	0.47 87	2.21 80	0.98 25	0.97 120	0.71 59	2.00 80	0.61 49	0.84 28	0.77 23	0.49 62	0.64 114	0.70 45	0.53 27	1.73 76	1.47 134

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 35	0.72 37	0.84 92	0.41 31	0.39 29	0.54 63	0.21 15	0.99 68	0.52 64	1.54 138	0.57 46	0.73 45	0.39 25	0.26 13	2.15 68	1.17 54	0.64 25	0.50 13	2.66 103	0.57 38	0.88 32	0.90 31	0.47 56	0.39 31	0.86 77	0.72 47	2.54 148	0.66 41

DMCA-RVC	0.86 35	0.74 44	0.73 69	0.61 77	0.77 115	0.56 73	0.70 121	0.77 29	1.43 171	1.38 130	0.69 70	0.87 79	0.54 52	0.55 112	1.66 30	1.05 34	0.81 72	0.74 70	0.95 28	0.73 84	0.89 36	0.93 34	0.51 73	0.58 93	0.59 34	0.62 37	1.82 81	0.91 73

RAFT+CT+SA	0.87 39	0.97 129	0.40 18	0.45 42	0.29 13	0.38 21	0.20 13	1.64 154	0.33 18	0.72 44	0.30 11	0.88 84	0.65 84	0.40 50	1.56 23	1.21 62	0.56 15	0.57 27	2.08 81	0.40 11	0.83 27	5.00 107	0.32 7	0.37 23	0.47 14	0.42 19	1.56 61	0.49 13

DSFCA	0.87 39	0.84 83	0.73 69	0.65 87	0.77 115	0.61 88	0.78 126	0.75 27	0.78 113	0.77 58	0.83 103	0.75 53	0.48 38	0.43 70	1.89 49	1.14 50	0.85 80	0.87 104	1.00 29	0.74 86	1.00 47	1.05 41	0.72 144	0.63 111	0.83 69	0.95 84	1.88 86	0.85 63

IER	0.88 41	0.82 73	0.55 42	0.49 46	0.51 58	0.56 73	0.45 87	0.80 37	0.49 56	1.15 113	0.77 88	1.03 104	0.50 43	0.79 161	3.66 155	1.04 32	0.73 48	0.64 43	0.87 23	0.78 95	0.73 20	0.82 26	0.60 109	0.53 76	0.63 37	1.00 95	2.05 96	0.74 48

rafts_anoy	0.88 41	0.81 71	0.86 98	0.44 41	0.49 47	0.51 54	0.46 91	1.58 147	0.48 52	0.61 26	0.70 77	0.70 39	0.47 35	0.30 18	2.51 99	1.38 83	0.76 53	0.78 81	2.36 90	0.61 49	1.28 67	0.99 39	0.49 62	0.49 62	0.85 75	0.90 78	0.93 20	1.00 93

ARAFT	0.89 43	0.72 37	0.47 33	0.35 18	0.34 21	0.42 32	0.24 21	0.64 17	0.34 20	2.25 179	0.57 46	0.58 14	0.29 12	0.39 46	2.14 67	1.42 93	0.71 38	0.74 70	2.68 104	0.54 29	1.86 99	1.93 65	0.42 34	0.33 16	0.83 69	0.40 10	1.98 93	0.56 19

HITNet	0.90 44	0.65 19	0.62 52	0.68 94	0.50 56	0.39 23	0.32 44	1.26 101	0.89 124	0.70 40	0.70 77	0.91 90	0.49 40	0.39 46	1.96 53	1.02 29	0.66 27	0.64 43	0.79 21	0.61 49	1.53 81	3.85 87	0.46 47	0.52 72	0.58 31	0.64 40	1.81 79	0.81 58
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
TestStereo1	0.93 45	0.98 132	0.39 15	0.38 23	0.36 25	0.39 23	0.25 24	1.02 70	0.39 28	0.79 62	0.34 14	0.58 14	0.73 103	0.54 107	3.06 134	1.47 108	0.71 38	0.52 17	2.91 111	0.54 29	1.34 70	1.84 63	0.35 13	0.39 31	0.54 23	1.06 99	2.53 146	0.60 30

SA-5K	0.93 45	0.98 132	0.39 15	0.38 23	0.36 25	0.39 23	0.25 24	1.02 70	0.39 28	0.79 62	0.34 14	0.58 14	0.73 103	0.54 107	3.06 134	1.47 108	0.71 38	0.52 17	2.91 111	0.54 29	1.34 70	1.84 63	0.35 13	0.39 31	0.54 23	1.06 99	2.53 146	0.60 30

RALCasStereoNet	0.93 45	0.82 73	0.93 111	0.53 58	0.53 66	0.60 85	0.45 87	1.48 127	0.44 41	1.03 102	0.75 86	0.89 89	0.49 40	0.32 20	2.31 85	1.43 97	0.78 57	0.75 72	1.50 57	0.58 42	1.18 60	2.21 69	0.49 62	0.57 89	0.86 77	1.13 112	0.90 16	1.16 108

CFNet_RVC	0.94 48	0.84 83	0.89 106	0.76 107	0.80 123	0.71 110	0.49 93	0.74 26	0.63 97	0.88 82	0.94 115	0.87 79	0.57 62	0.50 99	1.96 53	1.12 47	0.79 60	0.79 84	1.27 42	0.73 84	1.26 65	1.52 58	0.48 59	0.64 114	0.98 102	1.11 105	1.92 89	1.23 116

DLCB_ROB	0.94 48	0.90 103	0.88 101	0.73 100	0.80 123	0.69 107	0.69 120	0.87 52	0.72 108	0.94 94	0.86 107	1.02 101	0.91 140	0.69 148	1.48 17	1.06 37	0.97 120	0.72 65	0.88 24	0.74 86	1.21 62	1.21 49	0.78 153	0.71 127	1.26 143	1.26 124	1.49 56	0.95 78

AACVNet	0.95 50	0.87 91	0.69 63	0.91 133	0.91 134	0.72 113	0.59 113	0.87 52	0.60 88	0.73 47	0.88 110	0.79 63	0.64 79	0.60 128	1.77 39	1.37 82	0.84 78	0.83 96	1.12 39	0.77 92	1.36 75	1.13 44	0.70 137	0.65 116	0.87 81	1.12 109	1.90 87	1.31 124

DISCO	0.96 51	0.98 132	0.56 44	0.57 68	0.61 84	0.81 126	0.79 129	0.77 29	0.81 114	2.06 169	0.86 107	0.66 31	0.70 94	0.42 66	1.87 47	1.27 69	0.99 124	0.80 88	1.80 71	0.80 99	0.92 39	1.33 50	0.57 96	0.51 67	0.72 51	0.84 69	2.02 94	0.80 57

GLC_STEREO	0.97 52	0.89 100	0.85 96	0.56 65	0.60 80	0.48 45	0.40 68	1.70 157	0.47 46	0.77 58	0.67 63	0.78 62	0.63 77	0.61 130	2.53 100	1.65 130	0.88 90	0.60 32	1.57 66	0.70 77	2.48 108	1.17 46	0.44 40	0.43 45	0.67 41	0.55 30	2.36 122	0.88 70

TESTraft	0.98 53	0.96 127	0.42 23	0.41 31	0.33 20	0.40 26	0.25 24	1.13 81	0.39 28	0.97 99	0.35 16	0.61 21	0.75 112	0.54 107	3.18 144	1.42 93	0.70 35	0.50 13	2.86 110	0.53 28	1.08 49	3.15 81	0.35 13	0.40 35	0.52 21	1.18 118	2.52 142	0.61 32

psm_up	0.99 54	0.86 90	0.99 123	0.78 114	0.89 131	0.75 117	0.58 110	1.33 113	1.03 142	0.88 82	0.69 70	0.99 100	0.72 99	0.76 157	1.89 49	1.10 44	0.91 101	0.81 91	1.93 76	0.81 102	1.08 49	0.90 31	0.49 62	0.85 152	1.01 106	1.06 99	1.62 71	1.10 101

STTStereo	0.99 54	0.95 122	0.82 88	0.77 112	0.77 115	0.69 107	0.87 139	0.86 48	1.53 179	1.27 121	0.79 94	1.13 120	0.69 92	0.93 177	2.19 74	1.03 31	0.72 43	0.70 57	1.05 33	0.63 58	1.15 58	0.86 28	0.58 103	0.56 88	0.73 53	1.21 121	1.74 78	1.41 132

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 56	0.93 112	0.80 84	0.72 97	0.79 121	0.65 98	1.02 151	1.07 76	2.31 207	2.00 163	0.74 84	0.97 97	0.56 58	0.94 179	1.82 43	0.96 23	0.68 29	0.67 50	1.31 44	0.65 60	0.88 32	0.94 35	0.57 96	0.57 89	0.73 53	1.60 158	1.43 49	1.27 122
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CAS	1.05 57	0.80 67	0.40 18	0.50 52	0.48 44	0.37 18	0.30 35	0.55 9	0.44 41	1.13 112	0.77 88	0.64 26	0.95 150	0.31 19	2.68 113	1.79 138	0.96 117	0.82 94	1.08 37	0.61 49	2.91 115	5.06 110	0.44 40	0.30 10	0.81 63	0.92 80	1.18 35	1.16 108

AF-Net	1.05 57	0.83 76	0.94 112	0.76 107	0.91 134	0.98 150	1.68 178	1.52 137	1.06 144	0.57 18	0.96 118	1.34 135	0.64 79	0.74 152	1.71 31	0.99 26	0.80 63	0.60 32	1.64 68	0.72 81	0.72 18	2.35 70	0.63 118	0.62 106	0.89 88	0.82 62	1.57 66	1.25 119

Nwc_Net	1.05 57	0.83 76	0.94 112	0.76 107	0.91 134	0.98 150	1.68 178	1.52 137	1.06 144	0.57 18	0.96 118	1.34 135	0.64 79	0.74 152	1.71 31	0.99 26	0.80 63	0.60 32	1.64 68	0.72 81	0.72 18	2.35 70	0.63 118	0.62 106	0.89 88	0.82 62	1.57 66	1.25 119

LMCR-Stereo	1.06 60	0.83 76	0.84 92	0.53 58	0.62 90	0.64 96	0.33 48	1.12 79	0.60 88	0.83 68	0.79 94	0.91 90	0.49 40	0.41 57	2.53 100	1.54 117	1.03 134	0.75 72	2.16 83	1.42 162	1.68 90	3.87 89	0.49 62	0.65 116	0.75 56	0.83 64	1.10 31	0.88 70

PDISCO_ROB	1.06 60	0.87 91	0.60 49	0.80 119	0.68 102	0.53 62	0.59 113	0.93 60	0.69 103	1.80 155	1.00 126	0.74 46	0.63 77	0.66 141	1.87 47	1.44 99	0.89 92	1.10 160	1.53 60	0.80 99	1.56 84	2.40 73	0.52 80	0.63 111	1.19 130	0.79 56	2.56 149	0.81 58

SA	1.07 62	0.90 103	0.42 23	0.55 63	0.53 66	0.49 47	0.24 21	1.60 148	0.46 44	0.71 43	0.41 21	0.69 37	0.58 65	0.62 135	1.74 35	1.41 90	0.78 57	0.79 84	3.17 122	0.65 60	1.24 63	4.73 99	0.34 10	0.51 67	0.75 56	1.12 109	2.64 156	0.72 47

PS-NSSS	1.07 62	1.44 190	0.69 63	1.20 169	0.91 134	1.16 166	0.93 146	0.80 37	0.55 75	0.74 49	0.49 32	1.98 169	1.03 157	0.91 174	1.54 22	0.92 19	0.83 76	0.73 67	1.45 55	0.62 55	0.94 40	0.63 16	1.68 207	0.50 65	1.00 104	0.95 84	3.21 181	1.11 104

HSM	1.07 62	0.75 52	0.97 118	0.78 114	0.77 115	0.54 63	0.54 100	1.87 172	0.60 88	0.76 54	0.85 106	0.87 79	0.67 88	0.56 113	2.24 81	1.05 34	0.92 107	0.71 59	2.57 97	0.71 79	1.80 97	2.08 67	0.56 94	0.72 130	0.90 92	0.97 88	2.08 98	1.03 94

LL-Strereo2	1.08 65	0.65 19	0.59 46	0.40 28	0.34 21	0.31 10	0.23 18	1.48 127	0.38 26	0.68 39	0.58 50	0.63 24	0.32 16	0.64 139	1.65 28	1.13 48	0.63 23	0.53 21	1.32 46	0.66 64	1.35 73	11.05 202	0.44 40	0.34 18	0.64 39	0.60 35	1.05 26	0.56 19

raftrobust	1.11 66	0.65 19	0.92 110	0.55 63	0.49 47	0.44 34	0.33 48	1.55 144	0.47 46	0.94 94	0.72 82	0.82 70	0.53 47	0.36 40	2.91 125	1.71 133	0.71 38	0.70 57	4.37 149	0.65 60	1.69 92	3.95 91	0.59 107	0.42 44	0.95 100	0.85 71	0.99 23	0.85 63

UCFNet_RVC	1.11 66	1.26 173	0.85 96	0.88 130	0.93 141	0.77 121	0.58 110	0.78 32	0.67 102	0.93 92	0.80 98	1.25 130	0.93 145	0.48 93	2.17 72	1.09 42	0.78 57	0.82 94	2.60 98	0.80 99	1.32 69	1.66 60	1.31 195	0.67 119	1.05 112	1.11 105	1.44 51	2.13 163

test_4	1.13 68	0.74 44	0.77 77	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 79	0.35 22	0.40 50	2.10 66	1.55 118	0.65 26	0.69 55	1.50 57	0.51 23	1.12 55	10.25 178	0.41 29	0.37 23	0.58 31	0.70 44	2.73 162	0.62 34

Sa-1000	1.14 69	0.75 52	0.47 33	0.49 46	0.61 84	0.50 50	0.27 31	1.70 157	0.52 64	0.73 47	0.48 29	0.66 31	0.67 88	0.79 161	2.17 72	1.43 97	0.92 107	0.93 125	3.23 123	0.58 42	1.55 83	4.86 102	0.35 13	0.59 99	1.14 125	1.24 122	2.35 121	0.76 53

RALAANet	1.14 69	0.70 31	0.84 92	0.53 58	0.53 66	0.60 85	0.41 72	1.30 108	0.50 59	0.94 94	0.65 59	0.72 44	0.59 66	0.33 23	1.97 55	1.32 76	0.75 52	0.89 114	1.96 77	0.85 108	3.07 117	5.37 118	0.53 81	0.62 106	0.82 66	1.03 97	2.08 98	0.78 54

CASnet	1.15 71	0.91 107	0.49 36	0.40 28	0.43 31	0.38 21	0.20 13	0.91 58	0.49 56	0.77 58	0.56 44	0.88 84	0.53 47	0.35 31	2.15 68	1.24 66	0.72 43	0.50 13	1.34 48	0.54 29	7.12 170	5.37 118	0.41 29	0.38 25	1.21 132	0.49 22	1.45 52	0.79 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 72	0.83 76	0.82 88	0.65 87	0.59 77	0.67 103	0.58 110	2.65 216	0.53 68	1.73 151	0.76 87	0.87 79	0.78 122	0.47 87	3.77 162	1.45 101	0.87 86	0.86 102	2.81 108	0.65 60	1.26 65	0.87 29	0.57 96	0.73 131	0.81 63	0.95 84	2.65 158	1.03 94

RP	1.18 73	1.02 145	1.24 171	0.94 137	1.08 152	0.84 127	1.17 162	1.25 99	1.31 164	0.61 26	1.16 134	1.21 127	0.75 112	0.68 144	3.34 148	1.04 32	0.89 92	0.67 50	1.20 41	0.79 97	0.88 32	2.85 79	0.59 107	0.71 127	0.86 77	0.98 92	2.51 141	1.21 115

APVNet	1.21 74	1.02 145	0.64 56	0.69 95	0.78 119	0.86 131	0.84 134	0.78 32	0.71 107	0.92 90	0.82 101	0.86 77	0.59 66	0.58 119	2.67 112	1.65 130	1.11 142	0.98 139	3.23 123	0.85 108	1.62 86	4.73 99	0.55 88	0.84 151	0.77 59	0.80 59	1.90 87	0.98 83

iinet-f	1.22 75	1.08 152	0.64 56	0.93 136	0.46 35	0.68 105	0.57 107	0.79 36	0.48 52	2.11 174	1.35 149	0.83 72	0.64 79	0.35 31	3.95 165	1.80 140	0.77 55	0.66 47	2.93 117	1.00 128	1.53 81	3.24 82	0.64 122	0.53 76	1.10 121	0.63 39	2.23 111	0.90 72

PA-Net	1.22 75	0.95 122	1.13 154	0.75 103	1.31 173	0.68 105	0.84 134	0.82 42	1.18 158	0.83 68	0.77 88	0.76 56	0.78 122	0.91 174	3.00 130	1.21 62	0.68 29	0.77 77	1.02 32	0.82 105	1.13 57	4.67 97	0.66 126	0.82 146	1.00 104	2.10 190	1.24 37	2.13 163
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	1.25 77	1.24 167	1.10 146	0.99 144	1.05 146	0.96 145	1.53 173	1.79 163	1.59 182	0.60 24	1.34 146	1.17 124	1.03 157	0.74 152	2.44 91	1.07 38	0.89 92	0.99 142	1.54 62	0.91 116	0.99 43	2.46 74	0.80 161	0.76 134	1.26 143	1.59 155	1.39 46	1.61 141

Abc-Net	1.25 77	1.24 167	1.10 146	0.99 144	1.05 146	0.96 145	1.53 173	1.79 163	1.59 182	0.60 24	1.34 146	1.17 124	1.03 157	0.74 152	2.44 91	1.07 38	0.89 92	0.99 142	1.54 62	0.91 116	0.99 43	2.46 74	0.80 161	0.76 134	1.26 143	1.59 155	1.39 46	1.61 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 79	0.77 60	0.56 44	0.45 42	0.56 72	0.51 54	0.21 15	1.50 130	0.70 105	0.78 61	0.80 98	0.84 74	0.90 139	0.33 23	3.45 152	2.96 170	1.14 146	1.04 153	1.32 46	1.08 136	4.63 134	4.87 103	0.63 118	0.38 25	0.85 75	0.83 64	1.02 24	1.16 108

GMOStereo	1.28 80	0.74 44	0.45 28	0.62 80	0.52 60	0.46 35	0.39 61	1.54 139	0.47 46	0.87 76	0.47 25	0.74 46	0.59 66	0.35 31	2.01 58	1.45 101	0.80 63	0.87 104	2.92 113	0.69 70	1.78 93	10.98 198	0.46 47	0.41 37	1.09 116	0.72 47	1.56 61	0.58 23

error version	1.28 80	0.74 44	0.45 28	0.62 80	0.52 60	0.46 35	0.39 61	1.54 139	0.47 46	0.87 76	0.47 25	0.74 46	0.59 66	0.35 31	2.01 58	1.45 101	0.80 63	0.87 104	2.92 113	0.69 70	1.78 93	10.98 198	0.46 47	0.41 37	1.09 116	0.72 47	1.56 61	0.58 23

test-v	1.28 80	0.74 44	0.45 28	0.62 80	0.52 60	0.46 35	0.39 61	1.54 139	0.47 46	0.87 76	0.47 25	0.74 46	0.59 66	0.35 31	2.01 58	1.45 101	0.80 63	0.87 104	2.92 113	0.69 70	1.78 93	10.98 198	0.46 47	0.41 37	1.09 116	0.72 47	1.56 61	0.58 23

test-2	1.28 80	0.74 44	0.45 28	0.62 80	0.52 60	0.46 35	0.39 61	1.54 139	0.47 46	0.87 76	0.47 25	0.74 46	0.59 66	0.35 31	2.01 58	1.45 101	0.80 63	0.87 104	2.92 113	0.69 70	1.78 93	10.98 198	0.46 47	0.41 37	1.09 116	0.72 47	1.56 61	0.58 23

GANetREF_RVC	1.28 80	1.18 161	0.95 116	1.18 168	1.04 145	1.00 154	0.79 129	1.25 99	1.10 149	1.29 122	0.77 88	2.28 178	0.91 140	0.63 137	2.00 57	1.14 50	1.01 129	0.98 139	2.44 93	0.82 105	1.98 102	1.33 50	0.78 153	1.05 168	1.28 148	1.27 125	2.63 155	1.49 135
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
AMNet	1.29 85	1.12 155	1.05 133	1.13 158	1.12 157	1.24 174	1.08 158	1.36 117	1.13 153	1.10 110	1.11 131	1.51 149	1.26 170	1.20 197	1.52 21	1.57 122	1.35 166	1.21 179	1.37 49	1.22 149	1.35 73	1.19 47	1.25 190	1.19 176	1.23 139	1.72 168	1.54 60	1.65 144

raft_robust	1.30 86	0.93 112	0.53 40	0.59 74	0.47 39	0.57 77	0.37 58	2.06 189	0.52 64	1.69 149	0.53 38	0.76 56	0.82 130	0.47 87	2.16 71	1.52 115	0.84 78	0.84 100	5.71 170	0.59 45	2.50 109	5.04 109	0.46 47	0.51 67	0.99 103	1.05 98	1.58 68	0.99 89

IPLGR_C	1.31 87	0.71 35	0.68 62	0.57 68	0.46 35	0.52 57	0.31 39	0.81 39	0.53 68	0.76 54	0.69 70	1.03 104	0.53 47	0.59 124	2.62 106	1.33 78	0.88 90	0.63 41	3.25 128	0.61 49	1.64 89	10.69 190	0.55 88	0.53 76	0.89 88	0.57 33	2.40 128	0.62 34

ACRE	1.31 87	0.70 31	0.66 60	0.58 73	0.47 39	0.52 57	0.32 44	0.81 39	0.53 68	0.76 54	0.69 70	1.04 108	0.52 46	0.59 124	2.66 111	1.32 76	0.89 92	0.63 41	3.25 128	0.61 49	1.62 86	10.69 190	0.55 88	0.52 72	0.92 95	0.55 30	2.40 128	0.62 34

SACVNet	1.31 87	0.94 115	0.95 116	0.90 131	1.10 154	0.87 133	0.92 145	1.50 130	0.81 114	1.23 120	0.71 79	0.94 93	0.69 92	0.68 144	1.83 45	1.40 87	1.12 145	0.83 96	2.20 85	0.94 122	2.13 103	5.87 128	0.65 123	0.82 146	1.04 110	1.06 99	2.02 94	1.30 123

4D-IteraStereo	1.32 90	0.61 16	1.07 139	0.49 46	0.43 31	0.40 26	0.25 24	1.44 125	0.37 25	0.75 50	0.56 44	0.75 53	0.43 33	0.43 70	2.29 84	1.38 83	0.68 29	0.66 47	2.70 105	0.59 45	3.21 119	10.86 197	0.46 47	0.40 35	0.69 44	0.83 64	2.34 119	0.64 38

CIPLG	1.32 90	0.70 31	0.69 63	0.57 68	0.46 35	0.52 57	0.33 48	0.81 39	0.55 75	0.76 54	0.69 70	1.03 104	0.53 47	0.59 124	2.91 125	1.33 78	0.89 92	0.62 38	3.23 123	0.62 55	1.62 86	10.69 190	0.55 88	0.53 76	0.90 92	0.54 28	2.37 125	0.61 32

DN-CSS_ROB	1.32 90	0.83 76	1.03 129	0.87 129	0.86 126	0.47 41	0.36 57	2.00 184	0.57 83	1.56 140	1.81 160	0.96 96	0.77 120	0.38 45	2.15 68	1.40 87	1.03 134	0.93 125	5.27 158	0.66 64	2.56 110	2.82 78	0.54 86	0.86 155	0.79 61	0.81 60	2.07 97	1.33 127

UDGNet	1.34 93	1.00 139	0.76 76	1.64 190	1.38 178	1.69 194	1.25 166	1.22 93	0.69 103	0.63 32	0.84 105	0.83 72	0.41 31	1.62 205	2.02 62	1.19 59	0.81 72	0.87 104	1.98 78	0.92 119	1.68 90	5.69 124	1.26 192	0.47 55	1.21 132	0.95 84	2.15 102	1.03 94

CREStereo	1.37 94	0.91 107	0.94 112	0.52 55	0.42 30	0.47 41	0.26 29	1.43 124	0.66 100	0.87 76	0.83 103	0.95 94	0.73 103	0.36 40	2.98 129	4.38 201	0.85 80	0.56 26	2.41 92	0.62 55	5.52 149	4.71 98	0.53 81	0.47 55	1.02 108	0.87 74	1.73 76	0.98 83
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
FADNet-RVC-Resample	1.37 94	0.87 91	0.99 123	0.72 97	0.81 125	0.63 93	1.02 151	1.06 75	0.91 127	0.99 100	0.99 124	1.69 157	0.73 103	1.02 185	4.06 167	1.41 90	1.02 131	1.62 202	1.55 64	1.04 131	1.37 77	5.03 108	0.57 96	1.14 174	0.88 84	1.99 183	1.45 52	1.54 137

FADNet-RVC	1.38 96	0.71 35	0.88 101	0.77 112	1.09 153	0.58 80	2.16 196	0.92 59	0.57 83	1.03 102	0.72 82	1.48 146	0.64 79	0.61 130	5.02 174	1.56 120	0.85 80	0.90 118	2.24 87	1.52 176	2.20 104	4.08 93	0.51 73	0.77 136	1.48 171	1.14 114	1.43 49	1.35 128

PMTNet	1.39 97	0.94 115	0.99 123	0.48 45	0.49 47	0.47 41	0.32 44	0.83 43	0.66 100	0.83 68	0.62 55	0.88 84	0.50 43	0.35 31	2.72 116	4.30 198	0.91 101	0.57 27	2.40 91	0.54 29	6.12 155	5.45 121	0.57 96	0.38 25	1.99 202	1.00 95	1.09 29	1.19 114

GES	1.40 98	0.73 41	0.79 80	0.78 114	0.71 106	0.80 124	0.59 113	1.37 119	0.97 132	1.66 146	0.94 115	0.74 46	0.65 84	0.63 137	2.40 88	1.55 118	0.98 122	0.89 114	5.45 165	1.14 142	3.99 127	3.85 87	0.65 123	0.83 149	0.75 56	0.81 60	1.52 59	1.72 147

LoS_RVC	1.42 99	1.25 170	0.86 98	0.31 14	0.49 47	0.37 18	0.33 48	0.73 24	0.56 80	2.10 172	0.68 67	0.67 34	0.70 94	0.33 23	3.08 137	3.79 190	0.89 92	2.10 221	3.01 120	0.66 64	4.40 128	6.44 132	0.51 73	0.43 45	0.82 66	0.85 71	0.90 16	0.99 89

tt_ll	1.42 99	1.25 170	0.86 98	0.31 14	0.49 47	0.37 18	0.33 48	0.73 24	0.56 80	2.10 172	0.68 67	0.67 34	0.70 94	0.33 23	3.08 137	3.79 190	0.89 92	2.10 221	3.01 120	0.66 64	4.40 128	6.44 132	0.51 73	0.43 45	0.82 66	0.85 71	0.90 16	0.99 89

sAnonymous2	1.42 99	0.76 56	0.52 38	0.41 31	0.47 39	0.71 110	0.41 72	1.28 104	0.98 135	0.65 34	0.89 111	1.08 112	0.95 150	0.37 42	2.20 75	2.28 155	1.10 138	1.04 153	3.71 139	0.92 119	4.94 139	6.73 137	0.62 113	0.55 86	0.83 69	1.39 137	1.25 38	1.24 117

CroCo_RVC	1.42 99	0.76 56	0.52 38	0.41 31	0.47 39	0.71 110	0.41 72	1.28 104	0.98 135	0.65 34	0.89 111	1.08 112	0.95 150	0.37 42	2.20 75	2.28 155	1.10 138	1.04 153	3.71 139	0.92 119	4.94 139	6.73 137	0.62 113	0.55 86	0.83 69	1.39 137	1.25 38	1.24 117

RGC	1.43 103	1.30 178	1.99 206	1.14 163	1.18 164	1.16 166	1.01 149	1.20 91	1.08 147	0.91 87	1.70 159	1.18 126	1.24 169	0.87 169	3.10 141	1.18 56	0.98 122	0.86 102	1.81 72	1.02 130	1.39 78	3.87 89	0.76 146	0.90 158	1.14 125	1.53 151	2.17 104	1.85 151

FADNet	1.44 104	0.83 76	0.83 91	0.82 124	1.03 144	0.61 88	1.88 189	0.97 65	0.73 110	0.93 92	0.92 114	1.16 123	0.76 117	0.74 152	3.69 158	1.34 80	0.91 101	1.03 150	2.63 99	1.49 171	2.87 114	4.93 104	0.49 62	0.65 116	1.54 179	1.70 167	1.51 58	1.83 150

stereogan	1.44 104	1.33 181	1.05 133	1.11 155	1.28 171	1.11 161	0.97 147	1.26 101	1.05 143	1.22 119	1.10 129	1.62 155	0.89 137	0.66 141	2.34 86	1.31 74	0.94 112	0.81 91	1.72 70	0.95 123	1.10 53	8.04 150	0.71 139	0.77 136	0.83 69	1.06 99	2.36 122	1.38 130

NCCL2	1.48 106	1.28 176	1.10 146	1.11 155	1.43 181	0.78 122	0.90 142	1.05 74	1.14 156	1.86 160	1.27 142	1.02 101	0.81 125	0.80 164	3.43 150	1.42 93	1.14 146	0.87 104	1.31 44	0.89 115	1.94 101	3.37 84	1.48 203	1.02 164	1.50 175	1.35 132	3.80 201	1.85 151

TANstereo	1.49 107	1.06 149	0.88 101	0.67 92	0.73 109	0.87 133	0.33 48	0.86 48	0.61 91	0.70 40	0.69 70	0.59 18	0.59 66	1.02 185	2.75 117	2.89 167	0.94 112	1.13 167	1.43 53	1.28 152	5.13 145	5.06 110	1.35 197	0.46 53	0.54 23	0.89 75	5.92 218	0.74 48

XX-TBD	1.49 107	1.06 149	0.88 101	0.67 92	0.73 109	0.87 133	0.33 48	0.86 48	0.61 91	0.70 40	0.69 70	0.59 18	0.59 66	1.02 185	2.75 117	2.89 167	0.94 112	1.13 167	1.43 53	1.28 152	5.13 145	5.06 110	1.35 197	0.46 53	0.54 23	0.89 75	5.92 218	0.74 48

LoS	1.51 109	0.79 66	0.59 46	0.52 55	0.56 72	0.65 98	0.38 59	2.56 212	0.88 122	1.21 115	0.94 115	0.97 97	0.88 136	0.35 31	3.04 133	3.41 181	1.24 157	0.93 125	2.19 84	0.68 69	5.96 151	7.00 142	0.62 113	0.47 55	1.14 125	0.98 92	1.06 28	0.87 67

ICVP	1.51 109	0.74 44	1.07 139	0.75 103	0.75 112	0.84 127	0.54 100	1.10 77	0.86 119	1.37 128	1.15 133	0.88 84	1.08 163	0.53 106	1.90 51	1.91 143	1.22 154	0.99 142	1.56 65	0.96 125	3.89 126	10.50 185	0.68 133	0.77 136	0.91 94	1.19 119	1.42 48	1.14 106
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 111	0.77 60	0.77 77	0.75 103	0.67 100	0.47 41	0.40 68	1.23 95	1.32 165	0.83 68	0.77 88	0.95 94	0.74 108	0.59 124	5.02 174	2.40 162	1.64 178	1.43 196	1.27 42	0.85 108	4.54 131	8.28 152	0.48 59	0.91 159	0.70 45	0.77 53	1.85 82	0.99 89

iResNetv2_ROB	1.57 112	0.87 91	0.70 66	1.13 158	0.65 94	0.72 113	0.49 93	2.63 215	0.64 98	1.77 154	0.87 109	1.30 134	0.75 112	0.40 50	4.81 173	1.26 68	0.91 101	0.71 59	4.58 152	0.81 102	7.66 176	1.62 59	0.58 103	0.80 139	0.81 63	0.83 64	3.12 180	0.91 73

MyStereo04	1.58 113	0.90 103	0.97 118	0.78 114	0.89 131	0.57 77	0.40 68	1.57 146	0.97 132	2.23 178	0.89 111	1.34 135	0.54 52	0.41 57	2.94 128	2.47 163	0.86 83	0.92 121	5.37 160	1.50 174	4.62 133	3.51 85	0.92 178	0.81 143	1.21 132	1.61 160	2.58 151	0.95 78

AE-Stereo	1.61 114	0.85 87	1.23 170	0.81 122	0.51 58	0.57 77	0.75 125	0.83 43	0.49 56	0.79 62	0.54 40	1.29 131	0.72 99	0.47 87	2.05 64	2.96 170	0.99 124	0.92 121	2.63 99	0.86 111	4.61 132	11.92 220	0.50 72	0.80 139	1.26 143	1.34 131	1.95 90	0.86 65

dad	1.63 115	0.97 129	0.65 58	2.18 204	1.19 166	1.01 155	3.99 216	1.66 155	0.55 75	1.21 115	0.50 34	1.12 119	2.01 180	0.58 119	3.09 139	1.16 52	1.11 142	0.76 75	2.70 105	0.77 92	1.34 70	1.48 56	0.71 139	0.88 157	2.48 211	0.71 45	5.52 217	3.80 194

CC-Net-ROB	1.63 115	1.81 202	1.19 164	1.85 195	1.77 196	2.27 205	1.56 175	0.93 60	0.96 131	1.29 122	0.67 63	5.48 217	2.51 187	1.43 203	1.64 26	0.87 15	1.34 164	1.17 171	2.46 94	0.88 113	1.09 51	1.35 52	3.34 224	0.63 111	1.22 137	1.15 115	1.47 54	1.57 139

XPNet_ROB	1.63 115	1.57 197	1.09 145	0.91 133	1.13 160	1.01 155	0.88 140	0.95 64	1.14 156	1.07 108	1.82 161	4.03 204	0.72 99	0.78 158	1.82 43	1.51 112	1.52 175	0.94 128	1.42 51	1.04 131	2.20 104	7.75 148	0.86 174	0.80 139	0.94 96	1.29 128	3.34 188	1.56 138

DeepPruner_ROB	1.64 118	0.75 52	0.91 108	0.85 127	0.88 129	0.75 117	1.75 182	1.26 101	0.91 127	1.49 136	1.65 157	0.85 76	0.81 125	0.56 113	3.12 143	1.49 111	1.02 131	1.02 147	2.33 89	0.75 89	7.42 174	6.70 136	0.81 166	0.69 122	0.88 84	1.45 142	2.17 104	0.87 67

CFNet_pseudo	1.65 119	0.78 63	0.82 88	0.82 124	0.79 121	0.69 107	0.42 78	0.93 60	0.53 68	0.95 97	0.81 100	0.88 84	0.81 125	0.81 165	15.70 198	1.39 85	0.74 50	0.71 59	7.24 200	0.77 92	0.97 41	1.50 57	0.69 136	0.57 89	0.88 84	0.89 75	1.47 54	1.12 105

MyStereo	1.68 120	0.94 115	1.20 167	0.82 124	0.89 131	0.54 63	0.39 61	1.29 107	0.72 108	2.27 182	2.11 173	1.39 141	0.67 88	0.40 50	3.48 153	2.21 153	0.86 83	0.89 114	5.44 164	1.62 180	4.46 130	4.54 96	0.80 161	0.85 152	1.36 154	1.64 163	2.66 160	0.94 77

test-3	1.73 121	1.00 139	1.08 142	0.63 85	0.60 80	0.55 67	0.43 81	1.99 181	0.39 28	0.86 74	0.54 40	1.45 143	0.53 47	0.41 57	2.20 75	1.41 90	0.81 72	0.79 84	6.57 184	0.69 70	5.20 147	11.52 214	0.46 47	0.54 80	0.86 77	0.97 88	3.11 177	0.98 83

test_1	1.73 121	1.01 141	1.08 142	0.63 85	0.60 80	0.55 67	0.43 81	1.99 181	0.39 28	0.86 74	0.54 40	1.45 143	0.54 52	0.41 57	2.20 75	1.42 93	0.80 63	0.79 84	6.57 184	0.69 70	5.20 147	11.52 214	0.46 47	0.54 80	0.87 81	0.97 88	3.11 177	0.98 83

test_3	1.73 121	1.02 145	1.05 133	0.65 87	0.61 84	0.55 67	0.43 81	1.96 177	0.38 26	0.88 82	0.52 36	1.45 143	0.54 52	0.40 50	2.20 75	1.40 87	0.81 72	0.81 91	6.56 183	0.71 79	5.08 142	11.49 211	0.43 37	0.49 62	0.96 101	1.09 104	3.23 182	0.98 83

CREStereo++_RVC	1.73 121	0.91 107	1.03 129	0.51 53	0.56 72	0.40 26	0.28 33	1.37 119	0.51 62	0.83 68	0.61 53	0.76 56	0.85 133	0.34 28	2.78 119	3.07 173	0.92 107	0.61 36	2.72 107	0.55 34	5.01 141	5.69 124	0.53 81	0.38 25	0.94 96	0.84 69	12.80 245	0.98 83
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
GEStereo_RVC	1.80 125	0.96 127	0.99 123	1.02 147	0.87 127	1.12 162	1.03 154	1.66 155	0.82 116	0.91 87	0.79 94	1.34 135	0.75 112	0.61 130	2.25 82	2.14 151	1.14 146	1.23 183	4.06 146	1.22 149	4.66 135	11.41 210	0.71 139	0.95 161	0.88 84	0.97 88	2.49 139	1.65 144

NaN_ROB	1.84 126	1.11 154	1.04 132	0.95 138	1.77 196	0.86 131	0.91 144	1.32 112	10.70 252	1.00 101	1.38 151	2.45 181	0.89 137	1.12 194	4.34 170	1.29 71	0.92 107	0.88 113	1.49 56	1.14 142	1.42 80	2.02 66	0.76 146	1.03 165	1.30 149	2.01 184	2.38 126	3.27 189

sCroCo_RVC	1.85 127	0.67 24	0.55 42	0.37 21	0.49 47	0.75 117	0.41 72	0.94 63	1.56 181	1.51 137	0.78 93	1.04 108	0.94 148	0.48 93	2.49 94	5.07 209	1.26 160	1.22 180	2.53 96	1.37 157	7.95 183	11.14 203	0.45 45	0.60 101	0.94 96	1.12 109	2.34 119	1.05 97

ETE_ROB	1.85 127	1.93 206	1.18 163	1.04 149	1.33 175	1.26 176	1.12 161	1.11 78	2.30 206	1.36 127	3.26 189	3.18 193	0.94 148	1.14 195	2.62 106	1.51 112	2.14 201	0.99 142	2.50 95	1.15 144	3.67 123	5.74 127	0.86 174	1.03 165	1.21 132	1.36 134	2.30 113	1.68 146

LALA_ROB	1.85 127	2.17 210	1.13 154	1.05 151	1.26 167	1.16 166	1.01 149	1.17 86	1.46 174	2.06 169	2.82 181	3.47 195	0.92 143	0.93 177	3.90 164	1.46 106	1.36 167	1.18 174	2.20 85	1.31 155	2.84 113	5.10 113	0.77 151	1.01 162	1.24 140	1.41 140	3.89 205	1.77 149

Anonymous	1.91 130	0.78 63	0.60 49	0.49 46	0.55 70	0.61 88	0.38 59	1.54 139	1.13 153	2.17 176	0.67 63	1.11 116	1.08 163	0.58 119	2.86 124	4.54 203	1.40 169	1.29 189	3.66 138	1.23 151	7.27 173	10.15 174	0.60 109	1.01 162	1.16 129	1.11 105	2.45 133	1.17 112

MLCV	1.91 130	0.87 91	0.97 118	1.33 176	1.13 160	0.99 152	0.74 124	2.14 191	0.77 112	2.02 164	4.44 199	1.60 152	1.56 175	0.45 79	2.63 108	1.79 138	1.11 142	0.96 136	6.71 189	1.05 133	4.69 137	5.60 122	0.66 126	1.60 187	1.14 125	1.35 132	2.31 115	1.06 99

RAFT + AFF	1.96 132	0.49 11	0.42 23	0.41 31	0.20 7	0.41 30	0.19 10	0.65 18	0.23 6	0.56 16	0.27 8	0.77 60	0.21 7	0.29 17	39.69 214	0.90 18	0.62 21	0.35 3	1.92 75	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

DDUNet	2.05 133	2.73 218	2.03 207	2.92 216	2.66 220	3.04 218	2.76 203	1.17 86	1.11 151	1.60 141	1.21 140	2.23 175	1.69 178	2.81 219	2.04 63	1.25 67	2.78 206	2.42 234	2.63 99	2.90 219	1.92 100	2.11 68	2.77 222	0.92 160	1.01 106	0.93 81	2.50 140	1.10 101

CASS	2.08 134	1.02 145	1.16 161	1.28 172	0.99 142	0.88 137	3.39 211	1.42 123	1.02 141	1.30 124	2.46 180	1.14 121	0.81 125	0.46 83	2.70 114	2.38 161	3.41 213	1.10 160	3.40 134	1.18 146	8.01 184	8.63 156	0.66 126	0.69 122	1.49 173	1.27 125	2.52 142	1.41 132
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	2.23 135	1.12 155	1.32 175	1.12 157	0.91 134	0.59 83	0.39 61	1.37 119	0.65 99	1.05 106	0.82 101	1.08 112	0.95 150	0.37 42	2.80 121	4.82 206	0.93 111	0.71 59	3.28 131	0.58 42	7.80 178	8.40 155	0.51 73	0.54 80	1.50 175	1.13 112	11.58 239	3.94 195

R-Stereo Train	2.23 135	1.01 141	1.14 156	0.96 139	0.63 92	0.73 115	0.31 39	1.30 108	1.01 139	1.68 147	4.49 200	1.29 131	0.70 94	0.42 66	2.49 94	3.99 194	1.66 179	1.02 147	6.77 191	1.11 137	7.83 179	12.24 225	0.49 62	0.54 80	1.42 164	1.66 164	1.34 42	1.93 156

RAFT-Stereo	2.23 135	1.01 141	1.14 156	0.96 139	0.63 92	0.73 115	0.31 39	1.30 108	1.01 139	1.68 147	4.49 200	1.29 131	0.70 94	0.42 66	2.49 94	3.99 194	1.66 179	1.02 147	6.77 191	1.11 137	7.83 179	12.24 225	0.49 62	0.54 80	1.42 164	1.66 164	1.34 42	1.93 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 138	0.87 91	1.17 162	0.45 42	0.48 44	0.61 88	0.23 18	0.83 43	0.55 75	0.72 44	0.53 38	0.80 64	0.66 86	0.41 57	2.36 87	2.92 169	0.90 100	1.10 160	3.35 133	0.60 47	5.09 143	12.56 237	0.47 56	0.45 51	0.89 88	0.91 79	20.21 253	0.86 65

cross-raft	2.26 138	0.88 99	1.08 142	0.73 100	0.68 102	0.64 96	0.44 85	2.04 187	0.61 91	0.95 97	1.30 143	1.03 104	0.76 117	0.43 70	2.58 103	5.15 210	0.99 124	0.78 81	7.00 198	1.80 190	12.15 214	10.30 182	0.65 123	0.60 101	1.60 184	1.92 178	1.66 73	2.36 172

AnonymousM	2.27 140	0.64 17	0.44 26	0.51 53	0.32 15	0.49 47	0.24 21	1.70 157	0.48 52	0.75 50	2.06 172	0.70 39	0.47 35	0.39 46	2.47 93	3.26 178	0.99 124	1.03 150	1.88 73	2.37 210	4.85 138	6.68 135	0.57 96	0.47 55	0.53 22	0.65 41	11.71 241	14.52 232

Anonymous3	2.32 141	0.85 87	0.88 101	0.56 65	1.10 154	0.89 140	0.70 121	2.45 208	1.12 152	1.05 106	0.98 123	2.57 186	1.14 167	0.56 113	4.14 169	9.30 232	1.50 173	1.47 197	5.33 159	1.49 171	6.83 165	10.10 171	0.71 139	0.67 119	1.08 114	1.38 135	2.32 116	1.35 128

RAFT-Test	2.37 142	0.85 87	1.14 156	1.02 147	0.65 94	0.58 80	0.51 96	2.18 195	0.70 105	1.12 111	5.37 209	0.97 97	0.92 143	0.45 79	2.50 97	5.29 212	0.99 124	0.80 88	6.96 197	1.11 137	10.85 211	10.83 196	0.67 129	0.58 93	1.51 177	1.82 173	1.38 45	2.18 167

RYNet	2.42 143	0.40 7	0.35 13	0.29 11	0.32 15	0.40 26	0.25 24	0.61 13	0.55 75	0.33 5	0.36 17	0.40 9	0.26 10	0.27 15	52.29 254	0.69 6	0.47 6	1.00 146	0.54 7	0.29 6	0.50 5	0.37 3	0.38 23	0.32 13	0.57 28	1.24 122	1.31 41	0.50 14

CSAN	2.48 144	1.26 173	1.12 152	1.46 185	1.78 199	1.13 163	0.90 142	1.50 130	10.52 251	2.40 187	3.81 195	4.12 205	2.51 187	0.96 181	3.83 163	1.27 69	1.29 161	1.05 157	3.24 127	1.70 186	3.71 124	4.45 95	0.79 156	1.38 182	1.39 159	3.93 215	2.43 130	2.96 181

ADLNet	2.50 145	0.99 135	0.73 69	0.62 80	0.75 112	0.63 93	0.53 98	1.12 79	0.61 91	0.58 21	0.71 79	1.61 154	0.61 74	0.87 169	46.09 231	1.02 29	0.70 35	0.67 50	0.85 22	0.74 86	0.75 21	1.07 43	0.51 73	0.47 55	0.94 96	0.93 81	1.63 72	0.70 45

Any-RAFT	2.54 146	0.94 115	1.27 174	0.75 103	0.75 112	0.50 50	0.40 68	1.99 181	0.56 80	0.87 76	6.98 235	1.50 148	0.51 45	0.40 50	2.50 97	3.41 181	0.91 101	0.90 118	6.78 193	0.75 89	14.26 246	10.61 188	0.67 129	0.59 99	1.63 185	1.83 174	2.17 104	4.22 197

GwcNet-ADL	2.54 146	1.23 166	1.55 185	1.22 170	1.26 167	0.97 148	0.78 126	1.50 130	0.84 118	3.20 209	6.67 225	1.86 162	1.05 160	0.79 161	4.58 171	4.90 207	1.47 172	0.90 118	5.20 157	1.95 198	6.39 160	10.33 183	0.91 177	1.12 173	1.22 137	1.93 179	2.15 102	2.70 175

EAI-Stereo	2.60 148	0.90 103	1.57 186	0.90 131	1.31 173	0.84 127	1.31 169	2.22 198	1.34 166	0.81 67	5.69 212	1.37 139	0.83 131	0.50 99	4.76 172	5.32 213	0.91 101	0.94 128	7.45 202	1.11 137	9.07 192	10.78 195	0.62 113	0.85 152	1.45 170	2.06 185	3.36 189	1.90 154

PSMNet-ADL	2.61 149	0.95 122	1.12 152	1.14 163	1.18 164	0.97 148	0.85 137	1.78 162	1.26 160	3.49 213	6.09 218	1.43 142	2.78 193	0.56 113	2.93 127	10.59 234	1.31 162	0.96 136	5.96 174	1.20 148	6.66 162	9.11 163	0.86 174	0.82 146	1.10 121	1.44 141	2.85 167	1.10 101

PWC_ROB	2.61 149	1.20 164	1.48 180	0.96 139	1.05 146	1.21 172	1.79 185	1.24 98	1.94 197	1.81 156	3.61 194	2.12 171	2.96 196	0.91 174	9.88 183	4.30 198	1.97 197	1.95 214	3.72 141	1.62 180	5.58 150	7.59 146	0.81 166	1.98 204	1.35 153	1.27 125	3.11 177	3.07 184

MSMDNet	2.69 151	0.87 91	1.07 139	0.57 68	0.65 94	0.59 83	0.49 93	2.03 186	0.62 96	1.03 102	0.97 122	1.05 110	12.04 232	0.50 99	2.60 104	5.56 215	1.05 136	0.80 88	6.93 196	1.42 162	11.49 213	12.49 234	0.67 129	0.58 93	1.48 171	1.83 174	1.28 40	1.97 159

HH	2.75 152	0.67 24	1.42 177	0.80 119	0.71 106	0.88 137	1.09 159	1.86 170	0.87 120	5.19 248	0.66 61	1.91 164	0.86 134	0.57 117	2.65 109	8.48 230	0.87 86	0.94 128	6.36 179	1.39 160	13.52 233	12.32 227	0.79 156	0.58 93	1.38 156	1.63 161	3.81 202	2.06 161

HanStereo	2.75 152	0.67 24	1.42 177	0.80 119	0.71 106	0.88 137	1.09 159	1.86 170	0.87 120	5.19 248	0.66 61	1.91 164	0.86 134	0.57 117	2.65 109	8.48 230	0.87 86	0.94 128	6.36 179	1.39 160	13.52 233	12.32 227	0.79 156	0.58 93	1.38 156	1.63 161	3.81 202	2.06 161

MSKI-zero shot	2.77 154	0.80 67	1.10 146	0.74 102	0.59 77	0.67 103	0.54 100	1.87 172	0.97 132	0.88 82	6.73 227	1.60 152	0.72 99	0.43 70	3.38 149	7.92 228	1.20 153	0.87 104	6.85 195	4.65 230	10.45 208	12.15 222	0.55 88	0.71 127	1.49 173	1.96 182	1.85 82	3.12 186

PWCDC_ROB	2.78 155	0.70 31	0.65 58	0.61 77	0.87 127	0.63 93	0.57 107	1.04 73	1.59 182	0.65 34	1.88 162	0.80 64	3.28 201	0.73 150	41.04 218	2.18 152	1.23 156	0.98 139	1.52 59	0.97 126	2.56 110	5.26 117	0.68 133	0.81 143	0.74 55	0.94 83	1.13 32	0.97 81

GANet-ADL	2.79 156	0.89 100	1.20 167	1.00 146	1.00 143	1.20 171	0.80 132	1.20 91	1.00 137	3.59 214	6.59 224	1.06 111	0.76 117	0.48 93	12.27 188	4.90 207	1.57 176	0.92 121	6.59 186	1.66 184	6.93 168	11.51 213	0.68 133	0.80 139	1.09 116	1.40 139	2.47 135	1.85 151

iResNet	2.79 156	0.95 122	0.91 108	1.35 178	1.69 191	1.41 182	1.02 151	1.81 167	1.09 148	2.62 192	5.14 206	1.80 160	2.38 183	0.46 83	10.35 184	7.64 226	1.36 167	1.23 183	6.83 194	1.78 189	10.05 202	4.09 94	0.61 111	2.02 205	1.10 121	1.50 147	2.80 165	1.39 131

NVstereo2D	2.81 158	0.82 73	0.74 72	0.69 95	0.78 119	0.92 142	0.81 133	1.18 90	0.76 111	0.91 87	1.06 127	0.80 64	0.55 57	0.71 149	52.63 256	1.47 108	0.86 83	0.83 96	1.42 51	0.69 70	1.12 55	0.94 35	0.76 146	0.83 149	1.08 114	0.78 55	0.98 22	0.74 48

MIPNet	2.89 159	0.91 107	0.77 77	0.49 46	0.65 94	0.55 67	0.57 107	1.34 116	0.53 68	2.05 167	0.99 124	0.80 64	0.77 120	0.48 93	40.89 217	1.61 126	1.15 150	0.94 128	3.25 128	1.19 147	1.15 58	9.31 164	0.57 96	0.62 106	1.24 140	1.51 148	2.90 171	0.82 60

DAS	2.93 160	0.99 135	1.06 137	1.13 158	1.05 146	1.03 157	1.04 155	1.74 160	1.81 193	3.32 210	5.70 213	2.61 187	3.08 198	0.50 99	3.19 145	7.47 223	1.83 186	1.23 183	5.90 171	1.83 191	12.92 224	10.26 179	0.76 146	1.94 200	1.32 150	1.51 148	2.60 152	1.31 124

SepStereo	2.93 160	0.99 135	1.06 137	1.13 158	1.05 146	1.03 157	1.04 155	1.74 160	1.81 193	3.32 210	5.70 213	2.61 187	3.08 198	0.50 99	3.19 145	7.47 223	1.83 186	1.23 183	5.90 171	1.83 191	12.92 224	10.26 179	0.76 146	1.94 200	1.32 150	1.51 148	2.60 152	1.31 124

IPLG	3.01 162	0.75 52	0.63 53	0.42 37	0.52 60	0.54 63	0.51 96	1.63 152	0.35 22	0.62 29	0.59 51	0.77 60	0.66 86	0.46 83	51.49 248	1.67 132	1.02 131	0.92 121	3.51 136	0.63 58	0.99 43	5.97 129	0.49 62	0.48 60	0.80 62	1.16 116	2.86 168	0.71 46

MFMNet_re	3.01 162	1.41 185	1.48 180	1.53 188	1.87 204	1.96 200	2.01 192	2.67 217	2.16 203	1.60 141	1.98 166	3.57 197	2.65 190	1.02 185	6.96 181	4.19 197	2.67 204	1.96 215	6.48 182	2.40 212	14.04 240	4.97 105	1.86 211	1.97 202	1.38 156	1.33 130	3.31 187	1.94 158

test-1	3.02 164	0.66 23	1.14 156	0.60 75	0.58 75	0.75 117	0.63 117	1.96 177	0.82 116	4.00 222	5.48 210	2.18 173	0.80 124	0.41 57	4.00 166	7.32 222	1.18 152	1.19 176	6.72 190	7.57 241	10.78 209	12.94 245	0.54 86	0.60 101	1.40 162	1.78 170	2.89 170	2.52 173

RTSC	3.08 165	0.95 122	1.25 173	0.76 107	0.91 134	0.96 145	1.84 187	1.15 84	1.34 166	2.37 184	2.12 174	1.11 116	0.99 154	1.02 185	41.50 220	1.94 145	1.88 190	1.22 180	4.09 147	1.06 134	2.76 112	4.02 92	0.63 118	1.03 165	0.83 69	0.99 94	2.44 131	1.98 160

pcwnet_v2	3.22 166	0.81 71	0.94 112	0.92 135	1.12 157	0.94 143	0.70 121	1.17 86	0.88 122	2.04 166	1.10 129	1.09 115	1.00 155	1.27 200	47.63 234	1.56 120	0.96 117	0.87 104	6.63 187	0.81 102	2.45 107	3.52 86	1.01 182	0.75 132	1.04 110	1.16 116	2.44 131	2.23 170

IPLGR	3.25 167	0.89 100	0.81 85	0.65 87	0.66 99	0.50 50	0.42 78	1.14 83	0.44 41	2.02 164	1.30 143	0.86 77	0.74 108	0.47 87	50.44 243	1.86 141	1.15 150	1.11 164	3.23 123	1.37 157	1.41 79	7.71 147	0.56 94	0.70 126	1.39 159	1.55 152	3.46 193	0.92 75

IGEV_Zeroshot_test	3.38 168	0.83 76	1.84 198	2.82 214	0.69 104	2.37 210	1.26 168	2.23 199	0.94 130	4.40 227	6.76 228	2.28 178	1.01 156	0.45 79	2.83 122	7.72 227	0.87 86	0.77 77	5.93 173	1.87 193	8.49 189	12.88 244	0.58 103	0.69 122	1.40 162	1.57 153	14.84 252	2.99 182

SHD	3.38 168	1.01 141	1.68 190	1.14 163	1.07 151	1.14 164	1.78 184	1.61 151	1.66 185	2.40 187	3.05 185	1.63 156	2.43 185	0.84 167	40.11 215	2.04 147	1.74 181	1.40 194	4.17 148	1.88 194	3.81 125	5.43 120	0.70 137	1.67 190	1.86 198	1.46 143	1.97 92	1.59 140

FADNet_RVC	3.44 170	1.21 165	1.19 164	1.40 179	1.78 199	0.99 152	1.75 182	1.50 130	1.19 159	1.35 126	2.01 170	1.96 167	1.63 176	1.66 207	22.11 205	3.36 180	1.83 186	2.82 243	5.63 168	1.76 188	6.35 159	9.50 165	0.77 151	1.39 184	1.21 132	1.48 144	12.05 242	2.87 179

FC-DCNN	3.48 171	1.59 198	4.19 240	2.76 213	2.30 209	3.10 220	1.73 181	2.57 213	1.72 187	2.88 200	1.36 150	2.15 172	1.21 168	0.68 144	6.32 178	1.61 126	1.31 162	1.03 150	7.90 206	0.95 123	8.85 190	8.73 159	0.82 169	1.69 193	3.19 219	2.50 201	4.67 211	16.15 236

HSM-Net_RVC	3.49 172	1.07 151	1.10 146	1.70 191	1.17 163	0.90 141	0.61 116	2.29 205	1.07 146	2.77 197	5.82 215	41.08 260	1.35 174	0.50 99	2.40 88	1.74 135	1.10 138	0.77 77	1.99 79	1.13 141	6.78 164	6.90 140	0.80 161	2.23 214	1.64 187	1.49 146	2.14 100	1.75 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 173	1.15 158	0.98 121	0.97 142	1.26 167	1.33 178	3.31 208	1.33 113	1.50 177	2.37 184	1.20 137	1.75 158	1.12 165	0.88 171	42.78 223	2.37 159	1.94 194	1.33 191	3.94 142	1.62 180	3.62 121	5.21 115	1.02 183	1.09 171	1.83 196	5.05 220	2.33 117	2.13 163

RTSA	3.53 173	1.15 158	0.98 121	0.97 142	1.26 167	1.33 178	3.31 208	1.33 113	1.50 177	2.37 184	1.20 137	1.75 158	1.12 165	0.88 171	42.78 223	2.37 159	1.94 194	1.33 191	3.94 142	1.62 180	3.62 121	5.21 115	1.02 183	1.09 171	1.83 196	5.05 220	2.33 117	2.13 163

XQC	3.58 175	1.29 177	1.21 169	1.28 172	1.43 181	1.29 177	1.93 190	1.60 148	1.45 172	2.47 189	3.06 186	1.48 146	4.17 204	1.23 199	44.68 229	2.35 157	1.60 177	1.18 174	3.95 145	1.43 164	3.22 120	4.97 105	0.84 171	1.24 178	1.43 167	2.09 189	2.30 113	1.52 136

FCDSN-DC	3.63 176	0.94 115	2.84 226	1.29 174	1.30 172	1.03 157	1.00 148	0.90 56	0.91 127	1.04 105	0.74 84	1.21 127	0.74 108	0.58 119	52.59 255	2.04 147	1.24 157	1.13 167	1.05 33	0.79 97	6.62 161	10.01 169	0.78 153	2.18 209	1.20 131	1.67 166	1.20 36	1.05 97
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 177	1.48 192	1.03 129	1.98 199	1.75 195	2.09 203	5.14 223	2.15 192	2.23 204	1.73 151	1.57 155	2.49 183	4.83 207	5.73 238	12.78 190	1.73 134	1.22 154	1.06 158	5.43 162	1.54 177	12.24 217	9.06 162	1.52 204	1.16 175	2.29 204	3.46 211	3.05 176	7.63 217

NOSS_ROB	3.67 178	1.38 184	0.81 85	1.15 167	1.16 162	1.15 165	0.65 118	2.25 201	1.41 170	4.85 235	6.68 226	6.78 224	1.06 161	0.82 166	11.52 187	14.58 245	1.34 164	1.17 171	2.93 117	0.98 127	14.13 241	12.82 240	0.79 156	1.48 185	1.13 124	1.48 144	3.41 190	1.25 119

UDG	3.91 179	2.76 219	2.09 208	2.92 216	2.64 218	2.99 217	2.71 201	1.31 111	1.13 153	1.65 145	1.96 164	2.20 174	1.68 177	2.77 218	48.81 238	1.57 122	3.02 210	2.26 224	2.65 102	2.91 220	3.00 116	3.09 80	2.64 217	1.05 168	1.02 108	1.19 119	2.36 122	1.16 108

PVD	4.10 180	1.44 190	2.12 210	1.41 180	1.58 187	1.68 193	2.10 194	3.06 222	2.66 212	2.85 199	4.32 197	2.46 182	3.63 203	1.27 200	40.43 216	2.72 165	2.19 202	2.11 223	4.71 153	2.46 214	6.18 156	6.10 131	1.02 183	1.74 194	2.32 207	2.44 199	2.90 171	2.66 174

SAMSARA	4.13 181	1.32 179	1.53 183	1.48 186	1.35 176	1.47 186	2.74 202	2.23 199	1.83 195	2.26 180	3.47 193	2.01 170	8.60 217	1.76 211	38.24 212	2.88 166	1.82 185	1.41 195	4.99 155	1.91 195	5.10 144	5.71 126	0.94 179	1.80 196	3.33 221	3.84 213	4.16 208	3.30 191

iRaft-Stereo_20w	4.16 182	1.13 157	2.10 209	2.66 210	1.55 186	1.55 188	1.17 162	1.96 177	1.27 161	5.53 254	6.77 229	1.52 150	1.34 173	0.43 70	3.03 131	5.32 213	0.95 115	0.77 77	5.49 166	1.46 169	8.20 186	12.75 239	0.61 111	0.60 101	1.63 185	25.36 256	11.64 240	5.58 209

SGM-Forest	4.18 183	1.24 167	0.74 72	2.12 201	1.35 176	1.42 183	0.56 106	1.36 117	0.90 125	4.89 237	0.96 118	2.51 185	12.92 235	0.61 130	16.38 199	3.12 175	0.79 60	0.65 46	7.04 199	0.76 91	6.77 163	10.03 170	0.84 171	0.81 143	1.66 189	1.78 170	4.79 215	25.96 251
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 184	1.10 153	1.53 183	1.14 163	0.92 140	1.19 170	1.05 157	2.86 220	1.27 161	4.20 224	35.77 261	8.95 234	1.29 171	0.73 150	3.10 141	6.47 218	1.50 173	1.17 171	5.98 175	1.44 166	10.44 207	11.78 217	0.74 145	2.24 215	1.07 113	1.30 129	2.65 158	2.20 168

DeepPrunerF	4.30 185	1.53 193	0.72 68	2.93 218	5.08 248	2.43 213	3.38 210	0.87 52	4.11 231	0.80 65	1.17 135	0.66 31	0.56 58	0.61 130	45.12 230	2.02 146	1.01 129	0.78 81	2.32 88	0.88 113	1.56 84	1.70 61	0.84 171	0.67 119	29.00 259	1.78 170	2.48 136	1.17 112

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 186	2.25 214	1.45 179	2.41 207	1.94 206	1.93 198	4.82 222	1.96 177	2.59 210	2.96 204	1.96 164	2.49 183	8.10 215	9.76 246	14.02 193	3.47 184	2.04 200	1.98 216	14.27 223	3.33 224	7.23 172	7.20 144	2.89 223	1.85 198	2.43 210	2.85 206	2.19 108	6.62 214

FAT-Stereo	4.35 187	1.18 161	2.25 212	1.48 186	1.81 202	1.42 183	1.49 172	3.57 229	1.84 196	3.66 217	6.22 219	6.70 223	2.76 192	1.07 193	6.82 180	15.24 251	2.03 199	2.49 235	5.43 162	8.81 250	13.23 229	12.34 230	0.95 180	2.79 235	1.26 143	2.25 194	2.96 174	5.48 206

MFN_U_SF_RVC	4.44 188	1.91 205	1.83 197	2.19 205	1.82 203	2.38 212	4.61 220	2.39 207	1.94 197	4.48 229	11.47 251	3.74 202	2.50 186	4.72 233	20.32 204	3.66 187	1.91 192	1.83 210	11.50 218	3.25 223	7.86 181	6.73 137	1.25 190	3.20 245	1.86 198	3.84 213	2.83 166	3.94 195

RainbowNet	4.65 189	3.75 234	2.70 224	4.56 228	2.98 230	4.16 226	8.75 235	2.05 188	2.01 200	1.90 161	1.12 132	3.61 201	3.00 197	3.60 230	2.70 114	1.89 142	2.97 209	1.54 200	15.27 226	8.73 249	11.07 212	11.30 209	10.70 254	2.22 211	1.73 191	2.30 195	2.76 163	6.13 212

S-Stereo	4.68 190	1.15 158	1.74 194	1.75 192	1.63 188	1.65 191	2.24 198	2.75 219	2.15 202	3.32 210	11.59 252	5.97 218	1.74 179	0.88 171	19.04 202	16.28 253	1.81 184	2.39 232	5.64 169	9.35 255	7.13 171	12.52 235	1.61 206	2.64 228	1.24 140	2.08 188	2.88 169	3.26 188

MADNet+	4.78 191	2.02 209	1.87 201	2.01 200	2.36 212	1.47 186	4.28 218	2.47 209	1.99 199	2.66 193	2.13 175	3.56 196	2.85 195	2.34 215	41.14 219	5.66 216	3.48 215	1.53 199	4.54 151	3.38 225	13.07 228	7.34 145	1.72 208	3.48 247	2.93 215	2.17 192	3.24 184	3.29 190

ADCRef	4.84 192	1.42 188	1.01 127	0.78 114	1.77 196	1.21 172	1.62 177	0.99 68	5.58 240	1.85 159	1.08 128	1.02 101	0.91 140	1.17 196	54.35 259	1.92 144	1.10 138	1.04 153	3.49 135	1.32 156	1.80 97	3.27 83	2.13 214	0.87 156	2.30 205	4.60 217	2.48 136	29.71 256

SQANet	4.87 193	4.55 240	2.13 211	19.76 248	2.63 216	4.99 235	3.29 207	1.63 152	1.45 172	1.20 114	1.40 152	3.22 194	2.40 184	2.76 217	3.09 139	1.20 61	5.19 224	1.07 159	19.89 231	1.28 152	12.48 218	10.73 193	11.37 257	1.49 186	1.57 182	2.32 197	2.66 160	5.86 210

FBW_ROB	4.93 194	2.40 216	2.44 218	2.67 211	2.86 224	2.30 209	4.71 221	1.79 163	1.10 149	2.54 190	2.92 182	4.12 205	5.31 208	6.61 239	50.17 240	1.18 56	1.44 170	0.95 134	8.76 209	1.43 164	8.26 187	5.68 123	4.20 229	1.75 195	1.42 164	1.95 181	1.81 79	2.20 168

ADCP+	5.07 195	1.54 194	1.72 191	1.08 153	1.54 185	1.18 169	2.02 193	1.02 70	2.72 215	4.05 223	2.23 178	2.24 176	0.61 74	0.94 179	54.46 260	1.52 115	0.83 76	0.95 134	3.94 142	0.87 112	2.22 106	2.57 76	0.71 139	0.62 106	2.48 211	11.25 240	7.85 230	23.66 247

CBMV	5.08 196	1.41 185	1.15 160	1.44 184	1.42 180	1.24 174	0.78 126	2.27 203	1.47 176	3.04 205	6.44 222	7.74 227	9.07 220	0.60 128	12.81 191	13.79 242	1.99 198	1.29 189	9.56 211	1.15 144	9.82 197	12.54 236	0.82 169	1.84 197	1.44 168	1.83 174	4.39 210	25.76 250
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 197	5.20 241	2.27 213	18.45 246	2.89 225	5.73 237	3.63 213	1.44 125	1.46 174	1.31 125	1.42 153	3.59 199	2.63 189	3.22 224	3.07 136	1.30 72	5.55 226	1.14 170	20.28 232	1.49 171	13.81 237	11.25 208	11.85 259	1.91 199	1.56 181	2.06 185	2.52 142	6.49 213

ACVNet_1	5.24 198	3.87 236	3.60 237	13.80 242	3.48 239	6.00 242	10.57 240	1.60 148	1.79 190	1.55 139	1.30 143	4.40 210	2.80 194	5.43 236	2.42 90	1.39 85	11.59 244	1.72 207	20.91 236	1.50 174	14.41 251	8.16 151	7.22 241	2.84 238	1.73 191	2.19 193	2.61 154	2.72 176

Ntro	5.35 199	6.19 246	2.38 217	8.06 237	2.91 227	4.88 233	6.70 229	1.40 122	1.53 179	1.44 135	1.19 136	3.58 198	2.73 191	3.12 223	3.66 155	1.17 54	6.56 234	1.19 176	32.62 243	1.60 179	14.27 248	11.82 218	11.41 258	2.54 225	1.64 187	2.30 195	2.45 133	5.00 201

EKT-Stereo	5.41 200	0.97 129	1.10 146	0.72 97	0.74 111	0.87 133	1.17 162	2.02 185	1.00 137	1.41 133	2.92 182	1.11 116	0.81 125	0.46 83	72.33 269	14.74 246	1.14 146	1.37 193	5.61 167	7.76 242	9.80 196	10.61 188	0.53 81	0.61 105	1.39 159	1.11 105	2.56 149	1.08 100

pmcnn	5.52 201	1.54 194	1.51 182	2.64 209	3.13 232	2.07 201	10.40 239	2.61 214	2.65 211	2.55 191	6.41 221	6.23 221	15.93 244	0.58 119	6.75 179	14.92 248	3.87 218	3.34 245	7.45 202	7.76 242	13.60 236	10.19 175	6.30 239	2.29 218	1.57 182	3.30 210	4.69 212	4.80 199

DPSNet	5.60 202	1.54 194	1.19 164	1.76 193	2.44 215	2.08 202	1.81 186	1.95 176	2.93 216	2.09 171	5.15 207	9.82 237	6.09 210	8.98 243	14.30 194	12.14 239	4.12 222	3.60 246	17.82 228	8.28 246	12.18 215	14.58 250	3.71 227	3.09 242	2.30 205	2.42 198	2.52 142	2.24 171

ADCMid	5.63 203	2.23 212	2.63 221	1.42 182	2.89 225	2.37 210	3.73 214	1.92 174	2.97 217	1.91 162	3.16 187	2.33 180	2.31 182	1.48 204	50.97 247	3.74 188	1.84 189	1.86 212	7.38 201	1.99 202	4.66 135	5.18 114	2.70 219	1.38 182	2.33 208	8.75 236	6.81 228	21.02 243

ADCL	5.69 204	1.88 203	1.63 188	1.29 174	1.40 179	1.59 190	2.22 197	1.23 95	5.20 238	3.04 205	2.01 170	1.14 121	0.84 132	1.04 191	50.40 242	1.63 129	1.45 171	1.79 208	2.94 119	1.38 159	3.19 118	2.35 70	1.23 189	1.07 170	9.47 244	11.74 242	11.34 238	29.10 255

SANet	5.69 204	2.22 211	1.77 195	1.84 194	2.37 213	2.28 206	1.43 170	4.49 239	7.61 246	2.05 167	4.86 205	8.34 233	11.81 231	1.70 208	43.86 227	1.62 128	5.96 228	1.51 198	4.43 150	1.70 186	8.97 191	8.28 152	1.20 187	2.60 226	1.94 201	6.02 228	3.42 192	9.29 221

SPS-STEREO	5.78 206	1.73 201	1.86 199	2.48 208	1.67 190	2.19 204	1.60 176	2.72 218	1.76 188	3.63 216	6.80 231	4.12 205	2.19 181	1.21 198	13.01 192	12.86 240	2.91 208	2.01 217	47.66 257	2.04 204	14.17 243	13.06 246	1.43 200	2.27 217	2.40 209	1.94 180	3.66 198	2.80 177
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 207	3.52 229	2.90 227	21.94 253	3.38 237	4.55 228	8.18 233	1.84 168	1.76 188	1.84 157	1.98 166	3.88 203	3.20 200	3.03 221	2.85 123	1.46 106	12.77 250	1.56 201	33.59 244	1.68 185	10.81 210	7.91 149	6.79 240	2.68 233	3.13 218	2.65 203	3.23 182	3.11 185

edge stereo	5.88 208	1.88 203	3.14 231	2.14 202	1.80 201	2.47 215	2.43 199	4.51 240	3.45 224	3.97 221	4.84 204	6.45 222	17.40 246	1.04 191	5.09 176	14.91 247	1.80 182	1.66 204	37.39 247	6.28 237	5.99 153	12.74 238	1.44 201	2.02 205	2.12 203	2.11 191	3.75 199	5.99 211

Dean	5.89 209	3.71 233	2.59 219	34.77 258	3.99 243	4.60 231	10.86 242	2.26 202	2.39 208	2.16 175	1.55 154	4.68 213	4.76 206	3.30 226	3.03 131	1.76 136	12.09 247	1.65 203	9.86 214	2.04 204	14.16 242	9.89 168	7.35 242	2.66 232	3.36 222	2.91 207	3.53 196	3.13 187

AnyNet_C32	6.05 210	1.43 189	1.39 176	1.26 171	1.64 189	1.36 180	2.92 204	1.55 144	5.28 239	2.67 195	4.61 202	1.90 163	1.29 171	1.29 202	55.18 261	3.43 183	1.96 196	2.08 220	3.65 137	1.91 195	6.94 169	8.77 160	1.20 187	1.68 191	6.02 231	14.92 248	6.12 221	20.86 242

G-Net	6.29 211	1.69 199	1.86 199	1.42 182	1.70 193	1.45 185	1.19 165	4.71 241	8.56 247	3.16 207	4.70 203	7.94 228	6.89 212	0.85 168	15.45 197	8.15 229	1.92 193	2.75 239	5.41 161	6.49 239	9.16 194	11.23 207	1.46 202	2.81 237	1.81 194	19.84 252	6.51 226	30.80 257

TRStereo	6.31 212	1.25 170	1.93 202	0.85 127	0.61 84	2.29 208	0.86 138	2.21 197	0.54 73	4.40 227	1.34 146	2.24 176	0.75 112	0.45 79	4.08 168	6.55 219	0.80 63	0.85 101	6.04 176	1.45 168	7.60 175	12.13 221	0.55 88	0.49 62	1.44 168	103.74 273	3.24 184	1.61 141

HBP-ISP	6.40 213	1.33 181	2.30 215	1.91 198	1.51 183	1.65 191	0.79 129	2.50 211	1.29 163	4.91 238	6.80 231	1.37 139	0.74 108	14.59 253	52.98 257	19.59 257	1.24 157	1.10 160	6.08 177	8.03 245	12.73 221	16.75 255	0.79 156	1.19 176	1.81 194	2.06 185	3.90 206	2.87 179

SGM-ForestM	6.44 214	10.17 256	6.98 255	4.69 229	2.91 227	6.90 245	9.70 238	7.26 250	4.59 236	4.81 234	6.31 220	9.50 236	9.35 222	0.78 158	3.65 154	1.30 72	6.50 232	0.89 114	11.21 217	1.44 166	6.08 154	6.02 130	1.58 205	1.68 191	9.47 244	11.34 241	12.07 243	16.58 237

CBMV_ROB	6.60 215	1.41 185	1.59 187	2.38 206	1.74 194	1.90 197	1.86 188	6.44 246	1.69 186	5.02 242	7.03 236	9.95 243	11.26 228	0.65 140	38.55 213	7.04 220	2.78 206	1.12 166	9.67 213	2.45 213	9.46 195	11.60 216	0.80 161	1.37 181	4.92 227	12.01 243	4.73 213	18.79 240

ADCS	6.69 216	1.97 207	1.94 203	1.41 180	2.24 208	1.84 196	3.00 205	2.08 190	3.97 228	2.66 193	3.26 189	3.01 192	11.48 229	2.01 213	53.18 258	11.65 237	2.72 205	2.59 236	5.10 156	2.24 208	10.43 206	8.65 157	1.76 209	1.97 202	2.57 213	10.58 238	7.51 229	18.68 239

anonymity	6.71 217	0.80 67	1.73 193	1.09 154	0.88 129	0.79 123	0.68 119	2.17 194	0.90 125	3.78 220	97.20 269	1.95 166	0.93 145	0.44 78	2.57 102	7.16 221	0.95 115	0.83 96	6.70 188	1.07 135	7.93 182	12.47 233	0.67 129	0.57 89	1.51 177	1.60 158	20.99 255	2.80 177

ADCPNet	7.09 218	1.18 161	3.04 230	1.33 176	3.12 231	1.36 180	8.88 236	2.15 192	3.24 221	4.23 225	7.84 242	1.96 167	15.92 243	1.71 209	49.61 239	3.53 186	1.89 191	1.25 187	19.14 230	3.03 222	5.96 151	4.75 101	4.72 230	1.29 180	3.95 224	5.33 222	3.87 204	27.01 252

IMH-64-1	7.17 219	3.27 224	3.53 234	4.69 229	3.29 234	4.58 229	5.71 225	3.51 226	3.09 218	1.39 131	1.98 166	4.90 214	10.92 224	4.82 234	52.00 249	4.78 204	3.66 216	2.27 225	12.32 219	1.96 199	6.91 166	10.55 186	7.77 247	2.22 211	6.05 232	4.73 218	13.45 247	9.13 219

IMH-64	7.17 219	3.27 224	3.53 234	4.69 229	3.29 234	4.58 229	5.71 225	3.51 226	3.09 218	1.39 131	1.98 166	4.90 214	10.92 224	4.82 234	52.00 249	4.78 204	3.66 216	2.27 225	12.32 219	1.96 199	6.91 166	10.55 186	7.77 247	2.22 211	6.05 232	4.73 218	13.45 247	9.13 219

AnyNet_C01	7.20 221	2.24 213	2.27 213	2.95 219	1.92 205	1.58 189	5.39 224	3.73 234	5.63 241	3.17 208	4.41 198	4.59 212	6.09 210	1.88 212	58.66 263	14.24 243	5.46 225	3.69 247	4.79 154	3.02 221	8.40 188	10.33 183	2.45 216	2.24 215	5.77 229	2.65 203	8.81 234	17.99 238

WAO-6	7.36 222	2.83 221	2.64 222	8.38 239	2.78 222	3.59 223	8.61 234	3.51 226	3.36 223	1.84 157	2.45 179	5.99 219	8.70 219	3.06 222	50.70 244	2.35 157	13.44 254	1.82 209	8.79 210	2.15 207	14.26 246	12.40 232	3.35 225	2.64 228	7.87 238	5.84 225	4.30 209	11.17 228

SPstereo	7.58 223	2.32 215	3.96 238	2.17 203	2.01 207	2.28 206	2.11 195	2.97 221	3.67 225	2.95 202	8.06 243	30.35 258	16.56 245	2.33 214	12.64 189	18.07 255	3.29 212	3.89 249	6.22 178	6.47 238	12.61 220	14.38 249	2.38 215	2.80 236	4.18 225	7.54 231	13.61 249	14.75 233

WAO-7	8.11 224	2.98 222	5.46 249	29.83 256	2.32 211	3.09 219	9.23 237	2.48 210	4.20 232	4.67 233	7.60 238	7.98 229	11.78 230	1.64 206	22.32 206	2.11 150	12.00 246	2.79 242	44.95 254	2.13 206	10.06 203	10.12 172	1.37 199	2.49 224	2.97 217	4.35 216	2.94 173	5.06 203

SGM_RVC	8.49 225	2.77 220	1.77 195	2.88 215	2.31 210	3.42 221	2.70 200	7.78 255	3.92 227	5.57 255	8.42 244	9.89 239	12.92 235	0.68 144	3.72 159	2.10 149	6.63 235	1.11 164	40.78 248	5.93 236	9.99 200	10.27 181	1.97 212	2.17 208	8.79 243	2.97 208	27.36 257	40.51 263
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 226	1.34 183	1.05 133	1.13 158	1.12 157	1.10 160	0.89 141	1.28 104	1.79 190	2.71 196	5.63 211	4.32 209	7.90 214	1.01 184	5.47 177	5.23 211	1.80 182	1.19 176	162.18 271	4.49 228	7.79 177	9.52 166	0.81 166	1.64 188	1.33 152	1.76 169	3.30 186	3.06 183

ELAS_RVC	9.07 227	3.30 226	5.65 250	4.08 223	3.41 238	7.21 247	4.01 217	7.69 252	3.75 226	4.97 240	7.74 239	9.89 239	11.00 226	3.00 220	47.69 235	4.33 200	6.53 233	9.70 256	9.64 212	2.89 218	13.54 235	15.79 252	2.75 220	4.07 250	18.38 253	23.86 254	4.94 216	5.18 204
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 228	3.31 227	3.55 236	4.46 226	3.30 236	4.60 231	6.29 228	3.48 224	3.12 220	1.42 134	1.88 162	5.38 216	15.63 242	51.61 268	52.03 251	3.06 172	3.92 219	2.32 228	20.77 234	2.01 203	6.25 157	9.58 167	8.07 251	2.21 210	7.69 237	5.96 227	3.77 200	10.35 226

PWCK	9.19 229	3.84 235	2.76 225	4.81 233	3.48 239	7.14 246	7.79 231	3.92 235	4.66 237	4.66 232	5.84 216	24.68 255	8.47 216	3.24 225	10.95 186	3.27 179	9.48 241	2.36 230	72.75 264	4.94 232	14.76 254	6.95 141	3.68 226	2.40 221	8.01 239	7.55 232	6.35 222	9.51 223

MADNet++	9.22 230	4.13 239	6.16 252	4.32 225	5.78 252	3.96 224	8.14 232	7.09 249	6.83 245	5.28 251	7.83 241	7.65 226	8.62 218	12.90 248	19.42 203	21.00 260	7.04 237	6.27 251	10.40 215	7.97 244	14.29 249	18.67 258	3.96 228	5.12 254	5.80 230	22.29 253	9.32 235	8.69 218

MeshStereo	9.30 231	2.68 217	2.31 216	4.19 224	2.81 223	4.05 225	1.96 191	8.24 257	9.28 248	5.13 245	8.64 245	11.19 246	12.84 234	0.78 158	52.26 253	15.80 252	4.59 223	1.92 213	22.33 237	1.58 178	15.40 258	19.41 259	1.06 186	2.12 207	8.69 242	5.55 223	10.68 236	15.59 235
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
ELAS	10.16 232	3.54 230	5.12 248	4.49 227	4.32 247	5.01 236	4.33 219	6.88 248	4.09 230	4.97 240	7.74 239	9.90 241	11.01 227	3.51 229	52.19 252	4.52 202	7.15 238	9.65 255	8.69 208	2.38 211	13.33 231	14.95 251	2.75 220	3.64 249	17.76 252	27.24 259	13.13 246	21.93 244
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 233	13.11 257	4.84 243	18.55 247	6.95 256	7.98 250	14.39 251	3.69 233	3.28 222	2.90 201	2.15 176	30.28 257	43.63 257	4.40 232	9.01 182	2.66 164	12.71 248	2.73 238	42.35 250	2.87 217	14.87 255	10.21 176	7.77 247	3.03 240	2.66 214	2.98 209	3.46 193	4.84 200

JetBlue	10.90 234	9.40 254	6.23 253	8.34 238	6.82 255	10.07 255	10.58 241	5.04 244	3.97 228	2.95 202	4.09 196	9.83 238	9.32 221	8.12 241	48.65 237	14.50 244	6.76 236	5.08 250	7.66 204	3.76 226	13.23 229	17.58 257	8.19 252	3.58 248	11.41 247	18.49 250	12.08 244	28.49 254

LVE	10.96 235	3.63 232	2.68 223	55.15 267	4.03 246	7.50 248	88.91 271	1.93 175	2.44 209	2.26 180	1.69 158	4.48 211	4.75 205	3.42 228	3.44 151	2.21 153	6.03 230	1.84 211	50.68 260	1.97 201	10.14 204	12.19 224	5.54 231	3.12 243	3.75 223	2.46 200	2.99 175	6.76 216

XX-Stereo	11.10 236	0.72 37	1.24 171	1.04 149	0.52 60	0.80 124	0.84 134	1.13 81	0.51 62	4.53 231	6.79 230	1.54 151	1.06 161	0.42 66	2.78 119	5.82 217	0.96 117	0.94 128	6.43 181	0.91 116	6.26 158	8.36 154	0.58 103	0.43 45	237.38 273	1.38 135	2.64 156	3.61 192

DGSMNet	11.16 237	1.98 208	1.98 205	1.90 197	1.52 184	2.46 214	1.47 171	3.07 223	2.11 201	12.67 261	102.10 270	3.59 199	18.94 249	18.97 258	16.50 200	15.09 249	12.73 249	10.36 257	13.79 222	4.57 229	12.99 227	14.32 248	7.77 247	3.43 246	1.75 193	6.25 229	3.48 195	5.53 207

ACVNet-4b	11.58 238	3.99 237	2.60 220	44.40 263	2.71 221	4.98 234	62.31 267	1.85 169	1.79 190	1.63 144	1.25 141	4.22 208	58.75 264	3.34 227	2.27 83	1.21 62	13.33 253	1.70 206	49.50 258	1.93 197	14.47 253	13.72 247	7.40 243	3.13 244	1.55 180	1.89 177	2.20 110	4.61 198

LSM0	11.61 239	1.70 200	2.94 228	2.71 212	2.41 214	2.76 216	6.88 230	4.22 237	4.26 233	3.67 218	7.57 237	7.41 225	9.43 223	0.98 182	64.90 268	78.60 272	3.43 214	2.37 231	20.39 233	4.80 231	14.29 249	16.21 254	1.30 194	3.06 241	3.29 220	12.44 244	6.06 220	25.31 249

UNDER WATER-64	11.75 240	7.29 252	4.90 244	17.03 245	7.40 257	8.44 251	16.49 254	8.25 258	4.32 234	4.51 230	3.21 188	17.72 249	15.23 240	8.81 242	46.52 233	10.69 235	13.57 255	3.01 244	12.74 221	8.66 248	14.20 244	12.82 240	11.01 255	4.40 251	6.45 235	18.67 251	8.71 233	22.29 245

SGM+DAISY	11.81 241	3.22 223	3.47 232	3.83 222	3.15 233	4.25 227	3.52 212	7.70 253	10.88 254	5.57 255	9.00 249	9.94 242	13.12 237	1.74 210	22.71 208	18.99 256	3.23 211	2.28 227	15.35 227	8.91 251	15.05 256	17.02 256	1.32 196	4.58 252	24.50 257	31.01 262	32.60 263	41.83 266

MDST_ROB	12.03 242	32.81 262	1.72 191	20.74 252	2.64 218	5.90 241	1.72 180	4.06 236	1.35 168	3.76 219	6.53 223	2.75 190	42.83 256	0.54 107	50.83 246	1.22 65	1.08 137	0.75 72	18.95 229	1.00 128	12.75 223	11.49 211	1.29 193	1.26 179	22.72 256	11.17 239	31.24 260	31.81 259

WAO-8	12.07 243	5.33 242	4.83 241	26.48 254	4.01 244	6.22 243	11.73 248	3.65 231	6.39 243	28.97 267	41.01 263	8.08 230	18.91 247	20.68 261	3.75 160	3.24 176	9.46 239	2.01 217	53.81 261	5.76 234	9.83 198	11.16 204	6.04 237	2.43 222	8.05 240	7.74 233	6.36 223	9.95 224

Venus	12.07 243	5.33 242	4.83 241	26.48 254	4.01 244	6.22 243	11.73 248	3.65 231	6.39 243	28.97 267	41.01 263	8.08 230	18.91 247	20.68 261	3.75 160	3.24 176	9.46 239	2.01 217	53.81 261	5.76 234	9.83 198	11.16 204	6.04 237	2.43 222	8.05 240	7.74 233	6.36 223	9.95 224

JetRed	12.50 245	6.96 251	7.76 256	4.77 232	6.78 254	9.35 253	10.92 243	5.31 245	4.54 235	5.85 257	3.28 191	8.17 232	7.48 213	9.74 245	50.80 245	15.21 250	10.30 242	7.93 252	7.83 205	5.44 233	18.10 261	24.48 262	11.12 256	4.60 253	11.97 248	25.85 257	24.78 256	28.17 253

TorneroNet-64	13.24 246	6.25 247	5.07 247	34.05 257	3.72 241	9.38 254	16.75 255	3.49 225	12.26 257	2.27 182	5.98 217	17.67 248	34.24 254	14.37 251	47.92 236	3.76 189	13.18 252	2.40 233	36.34 246	9.15 254	13.85 239	12.35 231	5.65 232	2.64 228	14.28 251	14.51 247	3.41 190	12.48 229

MANE	14.22 247	9.62 255	6.93 254	4.94 235	5.72 251	7.88 249	11.48 245	7.38 251	9.90 250	4.92 239	6.89 234	8.98 235	12.13 233	3.67 231	50.37 241	17.85 254	11.82 245	20.17 262	10.46 216	6.55 240	12.22 216	12.86 242	1.77 210	11.33 259	24.83 258	30.99 261	31.42 261	40.73 264

DispFullNet	15.85 248	3.61 231	5.00 246	3.30 220	2.93 229	3.51 222	3.20 206	6.49 247	2.71 214	5.17 246	6.80 231	90.79 268	15.55 241	2.73 216	28.89 210	23.38 261	4.02 220	3.86 248	138.92 270	28.91 262	12.60 219	11.86 219	2.69 218	2.31 219	4.30 226	2.71 205	6.80 227	5.05 202

UNDER WATER	16.39 249	7.86 253	4.99 245	15.68 244	10.73 262	8.76 252	38.30 262	8.07 256	6.02 242	4.25 226	2.98 184	18.63 250	96.18 269	14.44 252	32.70 211	10.29 233	13.91 256	2.75 239	43.73 252	8.62 247	16.83 260	12.33 229	17.08 263	5.55 255	6.06 234	14.49 246	6.37 225	15.05 234

STStereo	16.49 250	3.48 228	5.91 251	44.25 262	5.60 250	39.03 266	13.11 250	7.74 254	10.72 253	5.19 248	8.92 246	24.73 256	30.22 253	1.03 190	59.92 266	11.74 238	2.59 203	1.26 188	40.79 249	2.25 209	10.02 201	8.79 161	2.06 213	11.31 258	22.61 255	16.05 249	20.57 254	35.39 260

PSMNet_ROB	16.63 251	5.59 244	2.97 229	3.47 221	2.63 216	5.86 240	6.18 227	2.20 196	2.29 205	5.39 253	141.45 271	97.59 269	6.02 209	33.78 263	3.23 147	1.58 125	4.09 221	1.69 205	20.81 235	2.75 215	12.93 226	7.08 143	63.80 271	2.60 226	2.95 216	3.67 212	2.77 164	3.66 193

DGTPSM_ROB	17.21 252	6.49 248	18.05 259	4.91 234	8.87 258	5.73 237	11.48 245	5.02 242	12.05 255	5.03 244	9.34 250	12.62 247	56.51 263	15.29 254	43.82 226	20.47 258	19.26 259	16.28 259	24.70 238	20.05 259	13.50 232	22.25 260	6.00 235	12.55 260	12.71 249	32.01 264	14.20 250	35.61 262

KSHMR	20.05 253	6.71 250	4.01 239	99.31 271	5.91 253	17.09 258	71.12 269	3.62 230	9.75 249	3.59 214	3.39 192	6.07 220	84.38 268	17.14 256	22.70 207	3.97 193	6.29 231	2.76 241	90.60 267	2.83 216	12.73 221	10.14 173	9.05 253	2.74 234	21.08 254	5.85 226	8.10 231	10.46 227

DPSM_ROB	21.05 254	17.19 258	22.69 261	10.13 240	9.29 260	13.96 256	14.50 252	11.66 259	15.25 259	9.00 258	8.97 247	10.35 244	13.24 238	19.90 259	59.73 264	26.35 262	18.76 257	21.26 263	14.74 224	15.50 257	28.56 264	27.85 264	7.42 244	16.13 262	34.05 262	39.30 267	37.97 265	44.48 267

DPSM	21.05 254	17.19 258	22.69 261	10.13 240	9.29 260	13.96 256	14.50 252	11.66 259	15.25 259	9.00 258	8.97 247	10.35 244	13.24 238	19.90 259	59.73 264	26.35 262	18.76 257	21.26 263	14.74 224	15.50 257	28.56 264	27.85 264	7.42 244	16.13 262	34.05 262	39.30 267	37.97 265	44.48 267

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 256	1.32 179	1.63 188	1.89 196	1.69 191	1.93 198	3.75 215	2.27 203	2.66 212	5.02 242	29.10 259	216.12 273	51.87 262	5.44 237	3.66 155	4.09 196	5.59 227	13.75 258	28.77 239	1.47 170	14.44 252	12.86 242	0.98 181	2.33 220	1.88 200	7.40 230	145.78 273	5.57 208

DPSMNet_ROB	22.61 257	6.50 249	18.06 260	4.95 236	8.88 259	5.76 239	11.54 247	5.02 242	12.08 256	5.17 246	28.67 258	19.69 251	163.24 273	15.38 255	43.87 228	20.66 259	19.56 260	16.59 260	35.50 245	20.17 260	13.82 238	22.26 261	6.02 236	12.56 261	12.82 250	32.01 264	14.23 251	35.60 261

DLNR_Zeroshot_test	23.11 258	81.98 272	1.97 204	102.16 272	0.49 47	0.55 67	81.36 270	2.30 206	0.50 59	4.87 236	2.22 177	2.99 191	0.93 145	12.17 247	96.90 270	144.02 273	34.28 264	19.61 261	8.60 207	4.35 227	8.08 185	6.53 134	0.51 73	0.69 122	1.37 155	1.57 153	1.16 34	1.90 154

TorneroNet	24.73 259	6.18 245	3.52 233	95.34 270	3.93 242	27.05 261	29.02 257	4.44 238	18.13 261	2.20 177	37.99 262	77.85 267	72.31 265	18.15 257	41.78 222	3.07 173	13.11 251	2.35 229	87.85 265	9.06 253	15.44 259	12.17 223	5.94 234	2.64 228	52.32 266	8.18 235	3.59 197	14.11 231

LRCNet_RVC	25.94 260	30.78 261	14.74 258	35.18 260	31.16 266	36.52 265	29.93 261	23.08 263	12.70 258	36.15 269	33.37 260	37.24 259	28.56 252	37.11 264	17.47 201	7.61 225	31.06 262	26.75 266	67.49 263	29.07 263	23.47 263	10.73 193	39.23 266	30.61 266	7.37 236	2.53 202	11.22 237	9.31 222

ktn	26.84 261	3.99 237	95.18 273	14.39 243	5.44 249	18.02 259	17.50 256	19.69 262	67.27 271	2.84 198	5.30 208	171.03 272	80.75 267	7.72 240	10.93 185	3.48 185	20.95 261	2.71 237	90.26 266	29.10 264	15.05 256	10.23 177	7.60 246	2.93 239	5.12 228	5.83 224	4.73 213	6.62 214

LE_ROB	28.97 262	25.29 260	36.16 264	34.90 259	56.86 272	18.61 260	58.99 266	32.08 267	41.72 266	5.37 252	27.57 257	46.00 261	49.67 260	13.72 250	14.83 195	3.84 192	5.96 228	1.22 180	46.43 255	36.35 268	10.19 205	11.19 206	48.45 267	22.49 264	30.18 260	31.59 263	31.60 262	40.87 265

PML	39.07 263	38.06 266	12.06 257	39.32 261	29.04 265	40.62 267	11.06 244	14.14 261	100.08 272	27.87 266	166.26 273	107.74 270	159.39 272	13.53 249	15.41 196	10.75 236	35.75 265	8.64 253	42.84 251	10.61 256	14.22 245	16.14 253	5.89 233	7.21 257	53.08 267	13.95 245	42.26 267	19.02 241

MyStereo02	41.62 264	34.58 263	45.67 266	20.28 250	0.00 1	28.03 262	29.19 259	23.39 265	30.77 263	18.19 263	18.03 253	20.71 252	26.70 250	40.22 266	120.07 271	52.96 270	37.64 266	42.70 269	29.31 241	30.97 266	57.46 270	56.38 271	14.75 261	32.54 268	68.34 269	79.09 270	76.33 269	89.56 271

MyStereo03	42.32 265	34.58 263	45.67 266	20.28 250	18.70 264	28.03 262	29.19 259	23.39 265	30.77 263	18.19 263	18.03 253	20.71 252	26.70 250	40.22 266	120.07 271	52.96 270	37.64 266	42.70 269	29.31 241	30.97 266	57.46 270	56.38 271	14.75 261	32.54 268	68.34 269	79.09 270	76.33 269	89.56 271

CasAABBNet	42.72 266	34.60 265	45.66 265	20.17 249	18.55 263	28.05 264	29.13 258	23.25 264	30.69 262	18.73 265	18.11 255	20.72 254	37.90 255	39.93 265	120.54 273	52.80 269	37.72 268	42.56 268	29.30 240	30.56 265	57.58 272	56.66 273	14.58 260	32.34 267	68.46 271	79.09 270	76.31 268	89.48 270

HaxPig	44.53 267	46.75 268	47.32 268	47.72 264	48.79 268	47.60 268	48.40 263	49.50 268	47.10 267	49.76 270	50.31 265	49.00 262	45.26 258	54.49 269	41.50 220	40.24 265	50.15 269	52.05 271	44.74 253	43.04 269	46.61 267	44.38 269	51.78 268	45.43 270	33.92 261	25.30 255	28.66 258	22.43 246

AVERAGE_ROB	46.12 268	48.49 269	48.31 269	49.34 265	50.25 269	48.63 269	49.80 264	50.74 270	48.67 268	51.68 271	52.55 266	50.28 263	47.20 259	55.70 270	43.00 225	40.99 266	52.42 270	54.59 272	47.27 256	45.45 270	48.77 268	44.06 268	52.90 269	46.98 271	35.80 264	26.72 258	30.77 259	23.81 248

HanzoNet	47.37 269	45.54 267	75.64 272	62.53 268	47.97 267	62.03 271	90.57 272	55.02 272	58.34 270	15.60 262	22.00 256	75.72 266	107.47 270	172.14 273	23.65 209	13.02 241	62.42 272	9.26 254	134.39 269	22.45 261	19.74 262	25.78 263	31.84 265	5.57 256	9.72 246	9.49 237	8.54 232	12.61 230

MEDIAN_ROB	49.56 270	51.66 270	50.91 270	52.80 266	53.76 270	52.08 270	53.35 265	54.28 271	52.25 269	54.89 272	55.89 267	53.59 264	50.09 261	58.85 271	46.45 232	44.55 267	55.81 271	57.90 273	50.55 259	48.85 271	52.07 269	46.79 270	56.69 270	50.01 272	39.10 265	30.23 260	33.56 264	31.26 258

BEATNet-Init1	52.60 271	76.96 271	24.06 263	87.02 269	56.48 271	86.86 272	68.77 268	49.65 269	34.71 265	11.93 260	56.24 268	64.63 265	78.72 266	9.65 244	58.40 262	51.35 268	32.72 263	23.00 265	101.24 268	71.98 273	46.49 266	39.72 267	28.67 264	24.23 265	59.12 268	38.23 266	77.99 271	61.49 269

DPSimNet_ROB	111.84 272	179.62 273	74.81 271	195.40 273	165.93 273	136.63 273	98.05 273	126.48 273	138.79 273	82.31 273	148.57 272	159.77 271	157.57 271	78.29 272	64.65 267	40.10 264	142.61 273	34.98 267	195.20 272	69.76 272	154.10 273	32.63 266	82.12 272	98.24 273	71.10 272	51.68 269	117.83 272	122.56 273

ASD4																								105.89 274

STTRV1_RVC		1.26 173	1.01 127	1.62 189	1.11 156	1.76 195	1.25 166	1.50 130	1.40 169	1.75 153	1.60 156	2.72 189	3.31 202	1.00 183	2.61 105	1.77 137	11.19 243	0.96 136		9.01 252	9.10 193	8.68 158		1.66 189	1.68 190	1.59 155	3.90 206	5.32 205

Low-res two-view benchmark