Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 4	0.10 1	0.06 1	0.06 1	0.07 2	0.04 1	0.08 2	0.06 1	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 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
ProNet	0.05 2	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.08 46	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.03 5	0.12 2	0.10 1	0.07 2	0.06 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.08 3	0.03 4	0.04 3	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.06 5	0.03 2	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.12 2	0.11 5	0.07 2	0.07 4	0.07 2	0.05 3	0.09 4	0.08 3	0.02 2	0.03 2	0.08 3	0.08 4	0.07 3	0.05 3

StereoVision	0.08 4	0.05 5	0.05 4	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 55	0.05 3	0.06 4	0.06 4	0.06 12	0.02 2	0.14 7	0.13 15	0.09 4	0.07 4	0.10 7	0.08 10	0.09 4	0.08 3	0.03 4	0.05 6	0.12 18	0.10 9	0.13 18	0.13 20

RAFT	0.08 4	0.04 3	0.06 6	0.05 6	0.03 5	0.07 14	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 8	0.08 7	0.05 6	0.02 2	0.22 22	0.11 5	0.09 4	0.06 1	0.08 4	0.06 4	0.08 2	0.10 7	0.02 2	0.04 3	0.14 28	0.14 30	0.16 25	0.15 36

delet	0.08 4	0.08 12	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.06 21	0.07 5	0.06 6	0.09 11	0.08 13	0.11 14	0.06 12	0.07 28	0.15 9	0.10 1	0.10 8	0.09 7	0.08 4	0.09 18	0.10 8	0.08 3	0.05 18	0.07 12	0.10 9	0.09 8	0.10 7	0.08 7

TDLM	0.08 4	0.08 12	0.07 13	0.07 14	0.08 28	0.07 14	0.06 21	0.08 7	0.06 6	0.06 5	0.12 40	0.08 7	0.06 12	0.05 13	0.10 1	0.10 1	0.10 8	0.09 7	0.08 4	0.07 5	0.09 4	0.10 7	0.05 18	0.07 12	0.08 3	0.08 4	0.09 6	0.09 10

iRaftStereo_RVC	0.09 8	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.03 3	0.10 11	0.06 6	0.10 12	0.09 17	0.10 11	0.05 6	0.04 9	0.13 4	0.11 5	0.14 18	0.10 10	0.12 12	0.08 10	0.15 19	0.22 40	0.04 7	0.06 8	0.10 9	0.08 4	0.11 10	0.08 7

StereoIM	0.10 9	0.07 6	0.06 6	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 15	0.08 13	0.13 18	0.06 12	0.03 5	0.17 11	0.14 17	0.15 20	0.12 20	0.17 26	0.07 5	0.17 23	0.15 18	0.03 4	0.06 8	0.15 37	0.20 80	0.16 25	0.19 59

AASNet	0.10 9	0.10 25	0.07 13	0.10 39	0.10 51	0.11 55	0.08 46	0.12 17	0.06 6	0.10 12	0.11 33	0.10 11	0.06 12	0.07 28	0.16 10	0.12 12	0.13 14	0.11 15	0.11 9	0.09 18	0.11 10	0.13 13	0.06 26	0.08 21	0.11 13	0.10 9	0.10 7	0.09 10

MMNet	0.10 9	0.09 17	0.07 13	0.10 39	0.09 35	0.09 35	0.07 32	0.10 11	0.08 17	0.08 9	0.09 17	0.13 18	0.06 12	0.08 36	0.26 40	0.11 5	0.13 14	0.11 15	0.12 12	0.09 18	0.11 10	0.10 7	0.06 26	0.08 21	0.10 9	0.11 14	0.13 18	0.12 17

AANet_RVC	0.10 9	0.08 12	0.08 22	0.07 14	0.09 35	0.06 8	0.07 32	0.09 9	0.09 24	0.08 9	0.09 17	0.08 7	0.07 20	0.06 24	0.19 14	0.12 12	0.11 10	0.12 20	0.11 9	0.10 26	0.10 8	0.10 7	0.07 39	0.08 21	0.11 13	0.12 19	0.12 13	0.14 28

test croco	0.11 13	0.10 25	0.07 13	0.06 13	0.07 19	0.07 14	0.04 7	0.13 21	0.06 6	0.16 24	0.07 8	0.12 17	0.05 6	0.04 9	0.19 14	0.16 31	0.16 26	0.13 33	0.15 21	0.08 10	0.17 23	0.15 18	0.04 7	0.08 21	0.13 22	0.12 19	0.12 13	0.14 28

MIF-Stereo (partial)	0.11 13	0.09 17	0.08 22	0.07 14	0.06 14	0.07 14	0.04 7	0.12 17	0.09 24	0.12 21	0.07 8	0.10 11	0.07 20	0.05 13	0.21 20	0.16 31	0.16 26	0.13 33	0.14 18	0.08 10	0.18 30	0.15 18	0.05 18	0.08 21	0.13 22	0.11 14	0.16 25	0.13 20

MIF-Stereo	0.11 13	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.07 8	0.13 18	0.12 77	0.08 36	0.21 20	0.15 21	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.09 18	0.18 30	0.14 16	0.07 39	0.07 12	0.13 22	0.18 61	0.10 7	0.13 20

RAFT_CTSACE	0.11 13	0.09 17	0.07 13	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 21	0.12 17	0.08 17	0.18 37	0.06 4	0.15 25	0.12 77	0.05 13	0.18 12	0.14 17	0.15 20	0.10 10	0.13 15	0.07 5	0.17 23	0.24 47	0.04 7	0.07 12	0.14 28	0.14 30	0.19 40	0.14 28

CVANet_RVC	0.11 13	0.12 50	0.11 57	0.13 73	0.10 51	0.11 55	0.08 46	0.13 21	0.09 24	0.10 12	0.16 66	0.11 14	0.08 28	0.08 36	0.13 4	0.12 12	0.12 12	0.12 20	0.12 12	0.09 18	0.12 12	0.17 24	0.06 26	0.08 21	0.11 13	0.10 9	0.11 10	0.14 28

test_5	0.12 18	0.10 25	0.08 22	0.07 14	0.05 8	0.07 14	0.05 14	0.16 34	0.07 14	0.11 15	0.15 57	0.16 37	0.16 117	0.03 5	0.18 12	0.15 21	0.11 10	0.10 10	0.13 15	0.08 10	0.13 14	0.20 33	0.04 7	0.09 36	0.13 22	0.15 39	0.20 49	0.18 47

DMCA	0.12 18	0.09 17	0.10 42	0.08 26	0.09 35	0.08 22	0.09 66	0.13 21	0.10 34	0.11 15	0.13 45	0.13 18	0.08 28	0.09 55	0.24 27	0.15 21	0.15 20	0.14 43	0.13 15	0.10 26	0.14 17	0.12 12	0.09 68	0.09 36	0.12 18	0.13 22	0.11 10	0.12 17

GANet	0.12 18	0.10 25	0.10 42	0.10 39	0.10 51	0.13 74	0.10 81	0.14 25	0.08 17	0.11 15	0.24 131	0.15 25	0.08 28	0.08 36	0.14 7	0.13 15	0.15 20	0.15 53	0.11 9	0.08 10	0.12 12	0.25 52	0.08 56	0.08 21	0.13 22	0.10 9	0.12 13	0.11 14

MIM_Stereo	0.13 21	0.09 17	0.08 22	0.08 26	0.07 19	0.09 35	0.05 14	0.13 21	0.06 6	0.19 43	0.10 25	0.11 14	0.05 6	0.05 13	0.25 33	0.34 162	0.17 31	0.12 20	0.20 40	0.12 38	0.19 40	0.43 118	0.04 7	0.07 12	0.11 13	0.10 9	0.15 21	0.09 10

AEACV	0.13 21	0.08 12	0.05 4	0.05 6	0.05 8	0.04 3	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.05 3	0.06 4	0.03 3	0.04 9	0.64 142	0.54 207	0.09 4	0.12 20	0.16 22	0.18 110	0.13 14	0.73 186	0.07 39	0.04 3	0.08 3	0.12 19	0.07 3	0.05 3

anonymousdsp	0.13 21	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.05 8	0.06 8	0.04 7	0.10 11	0.06 6	0.11 15	0.43 192	0.08 7	0.04 5	0.05 13	0.31 57	0.21 76	0.12 12	0.10 10	0.14 18	0.15 78	0.15 19	0.58 151	0.10 85	0.05 6	0.09 6	0.07 3	0.12 13	0.07 5

RAFT+CT+SA	0.13 21	0.11 38	0.09 32	0.08 26	0.06 14	0.07 14	0.06 21	0.19 54	0.09 24	0.16 24	0.08 13	0.19 55	0.16 117	0.05 13	0.19 14	0.20 67	0.13 14	0.11 15	0.17 26	0.09 18	0.18 30	0.30 67	0.04 7	0.09 36	0.16 42	0.14 30	0.18 35	0.17 41

ARAFT	0.13 21	0.09 17	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.04 7	0.14 25	0.08 17	0.21 52	0.10 25	0.17 45	0.06 12	0.06 24	0.19 14	0.15 21	0.18 41	0.15 53	0.21 50	0.08 10	0.20 44	0.34 86	0.05 18	0.07 12	0.15 37	0.11 14	0.18 35	0.13 20

LL-Strereo2	0.14 26	0.08 12	0.07 13	0.07 14	0.07 19	0.06 8	0.05 14	0.15 29	0.10 34	0.22 59	0.09 17	0.13 18	0.07 20	0.07 28	0.24 27	0.26 124	0.17 31	0.11 15	0.20 40	0.10 26	0.21 53	0.68 181	0.06 26	0.07 12	0.12 18	0.14 30	0.15 21	0.10 13

TestStereo1	0.14 26	0.13 67	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 22	0.07 32	0.14 25	0.10 34	0.17 30	0.09 17	0.15 25	0.17 126	0.05 13	0.26 40	0.21 76	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.10 26	0.20 44	0.30 67	0.04 7	0.08 21	0.18 55	0.18 61	0.26 95	0.20 65

TESTraft	0.14 26	0.11 38	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.07 14	0.07 32	0.15 29	0.11 55	0.17 30	0.10 25	0.15 25	0.16 117	0.05 13	0.25 33	0.21 76	0.15 20	0.12 20	0.19 35	0.10 26	0.19 40	0.29 64	0.04 7	0.08 21	0.18 55	0.17 53	0.24 72	0.20 65

SA-5K	0.14 26	0.13 67	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 22	0.07 32	0.14 25	0.10 34	0.17 30	0.09 17	0.15 25	0.17 126	0.05 13	0.26 40	0.21 76	0.16 26	0.12 20	0.20 40	0.10 26	0.20 44	0.30 67	0.04 7	0.08 21	0.18 55	0.18 61	0.26 95	0.20 65

raft+_RVC	0.14 26	0.10 25	0.08 22	0.09 31	0.08 28	0.09 35	0.06 21	0.18 48	0.10 34	0.22 59	0.12 40	0.15 25	0.07 20	0.06 24	0.25 33	0.23 102	0.17 31	0.12 20	0.21 50	0.12 38	0.20 44	0.41 112	0.05 18	0.08 21	0.15 37	0.13 22	0.16 25	0.13 20

RAFT + AFF	0.14 26	0.07 6	0.06 6	0.08 26	0.05 8	0.07 14	0.05 14	0.11 16	0.08 17	0.14 23	0.07 8	0.15 25	0.05 6	0.03 5	1.47 200	0.11 5	0.14 18	0.08 6	0.14 18	0.07 5	0.15 19	0.10 7	0.04 7	0.06 8	0.10 9	0.08 4	0.08 5	0.07 5

UPFNet	0.14 26	0.11 38	0.12 77	0.12 66	0.11 62	0.13 74	0.10 81	0.16 34	0.12 66	0.17 30	0.14 51	0.16 37	0.09 37	0.11 83	0.25 33	0.15 21	0.17 31	0.15 53	0.16 22	0.11 34	0.14 17	0.13 13	0.09 68	0.10 52	0.13 22	0.15 39	0.19 40	0.14 28

CAS	0.15 33	0.11 38	0.08 22	0.10 39	0.09 35	0.08 22	0.07 32	0.17 38	0.10 34	0.17 30	0.17 75	0.15 25	0.10 46	0.10 72	0.27 47	0.19 60	0.18 41	0.15 53	0.20 40	0.11 34	0.23 66	0.26 55	0.08 56	0.08 21	0.18 55	0.16 47	0.17 31	0.22 82

IER	0.15 33	0.12 50	0.11 57	0.12 66	0.10 51	0.12 65	0.09 66	0.17 38	0.10 34	0.18 37	0.17 75	0.21 68	0.10 46	0.11 83	0.49 116	0.15 21	0.19 49	0.14 43	0.16 22	0.12 38	0.16 22	0.17 24	0.09 68	0.10 52	0.14 28	0.17 53	0.19 40	0.18 47

HCRNet	0.15 33	0.19 148	0.08 22	0.23 153	0.09 35	0.15 94	0.09 66	0.16 34	0.06 6	0.49 222	0.16 66	0.25 102	0.08 28	0.09 55	0.44 99	0.11 5	0.17 31	0.11 15	0.21 50	0.09 18	0.13 14	0.13 13	0.11 102	0.07 12	0.09 6	0.11 14	0.14 20	0.11 14

AFF-stereo	0.15 33	0.10 25	0.09 32	0.07 14	0.06 14	0.09 35	0.07 32	0.17 38	0.09 24	0.21 52	0.08 13	0.15 25	0.06 12	0.04 9	0.92 166	0.15 21	0.13 14	0.09 7	0.21 50	0.08 10	0.21 53	0.35 88	0.04 7	0.07 12	0.14 28	0.13 22	0.18 35	0.11 14

RYNet	0.15 33	0.07 6	0.06 6	0.05 6	0.06 14	0.06 8	0.04 7	0.08 7	0.14 98	0.06 5	0.06 4	0.06 4	0.05 6	0.05 13	1.87 222	0.11 5	0.09 4	0.13 33	0.10 7	0.07 5	0.09 4	0.07 2	0.13 129	0.06 8	0.09 6	0.28 140	0.12 13	0.08 7

HITNet	0.15 33	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.11 62	0.10 41	0.07 32	0.18 48	0.11 55	0.24 88	0.13 45	0.19 55	0.10 46	0.09 55	0.23 24	0.14 17	0.17 31	0.14 43	0.16 22	0.10 26	0.21 53	0.25 52	0.08 56	0.09 36	0.15 37	0.14 30	0.24 72	0.19 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
SA	0.16 39	0.13 67	0.09 32	0.09 31	0.08 28	0.11 55	0.06 21	0.21 64	0.10 34	0.24 88	0.09 17	0.23 87	0.07 20	0.07 28	0.23 24	0.22 88	0.19 49	0.15 53	0.25 77	0.12 38	0.22 60	0.28 61	0.05 18	0.10 52	0.20 75	0.21 90	0.27 107	0.23 90

test_4	0.16 39	0.09 17	0.10 42	0.07 14	0.08 28	0.05 6	0.06 21	0.17 38	0.11 55	0.23 69	0.11 33	0.16 37	0.09 37	0.07 28	0.41 92	0.40 183	0.18 41	0.12 20	0.18 30	0.11 34	0.23 66	0.33 83	0.05 18	0.09 36	0.15 37	0.20 80	0.26 95	0.23 90

CIPLG	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 35	0.11 55	0.08 46	0.23 82	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 58	0.10 46	0.13 112	0.25 33	0.18 45	0.22 81	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.22 60	0.38 103	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.13 20

IPLGR_C	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 35	0.11 55	0.08 46	0.23 82	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 58	0.11 62	0.13 112	0.23 24	0.18 45	0.22 81	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.22 60	0.36 91	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.14 28

ACRE	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 35	0.12 65	0.08 46	0.23 82	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 58	0.10 46	0.13 112	0.24 27	0.18 45	0.22 81	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.22 60	0.37 97	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.13 20

rafts_anoy	0.16 39	0.14 80	0.12 77	0.11 55	0.11 62	0.10 41	0.08 46	0.21 64	0.08 17	0.21 52	0.16 66	0.18 48	0.08 28	0.06 24	0.34 67	0.27 133	0.20 54	0.17 84	0.23 67	0.13 47	0.23 66	0.42 115	0.06 26	0.10 52	0.18 55	0.15 39	0.15 21	0.17 41

GMStereo	0.16 39	0.16 106	0.09 32	0.14 82	0.13 85	0.16 99	0.12 97	0.22 72	0.12 66	0.19 43	0.16 66	0.26 108	0.13 88	0.09 55	0.20 18	0.15 21	0.22 81	0.14 43	0.27 84	0.15 78	0.21 53	0.16 22	0.09 68	0.11 73	0.19 71	0.17 53	0.24 72	0.15 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 39	0.13 67	0.13 91	0.14 82	0.12 72	0.14 82	0.11 88	0.20 56	0.12 66	0.21 52	0.15 57	0.18 48	0.13 88	0.13 112	0.24 27	0.16 31	0.20 54	0.17 84	0.19 35	0.13 47	0.17 23	0.16 22	0.11 102	0.13 98	0.16 42	0.18 61	0.21 54	0.17 41

HGLStereo	0.16 39	0.15 97	0.12 77	0.13 73	0.14 98	0.13 74	0.09 66	0.18 48	0.11 55	0.22 59	0.23 125	0.14 24	0.09 37	0.11 83	0.26 40	0.18 45	0.22 81	0.17 84	0.20 40	0.14 60	0.19 40	0.20 33	0.10 85	0.12 80	0.18 55	0.18 61	0.18 35	0.15 36

RASNet	0.16 39	0.15 97	0.15 107	0.13 73	0.11 62	0.12 65	0.10 81	0.24 97	0.13 86	0.22 59	0.14 51	0.18 48	0.13 88	0.10 72	0.20 18	0.18 45	0.19 49	0.13 33	0.17 26	0.10 26	0.23 66	0.27 58	0.07 39	0.15 120	0.17 44	0.18 61	0.27 107	0.24 102

DISCO	0.16 39	0.15 97	0.11 57	0.14 82	0.13 85	0.16 99	0.15 115	0.15 29	0.13 86	0.21 52	0.17 75	0.16 37	0.10 46	0.10 72	0.30 51	0.17 39	0.20 54	0.15 53	0.24 75	0.14 60	0.18 30	0.23 43	0.09 68	0.12 80	0.18 55	0.16 47	0.22 62	0.17 41

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 50	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.08 28	0.09 35	0.05 14	0.18 48	0.17 127	0.23 69	0.19 87	0.18 48	0.10 46	0.09 55	0.54 128	0.17 39	0.20 54	0.15 53	0.20 40	0.12 38	0.20 44	0.37 97	0.07 39	0.09 36	0.17 44	0.25 121	0.16 25	0.21 77

CASnet	0.17 50	0.12 50	0.09 32	0.10 39	0.11 62	0.14 82	0.08 46	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.15 57	0.23 87	0.11 62	0.09 55	0.33 64	0.16 31	0.20 54	0.12 20	0.27 84	0.11 34	0.35 124	0.25 52	0.07 39	0.09 36	0.17 44	0.13 22	0.21 54	0.17 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 50	0.10 25	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.08 22	0.05 14	0.21 64	0.12 66	0.26 105	0.12 40	0.21 68	0.08 28	0.07 28	0.35 71	0.39 178	0.21 69	0.15 53	0.22 57	0.13 47	0.30 107	0.54 142	0.05 18	0.08 21	0.14 28	0.15 39	0.19 40	0.13 20

LoS_RVC	0.17 50	0.13 67	0.11 57	0.07 14	0.10 51	0.08 22	0.07 32	0.17 38	0.12 66	0.23 69	0.17 75	0.17 45	0.11 62	0.09 55	0.46 111	0.22 88	0.17 31	0.16 73	0.25 77	0.12 38	0.36 130	0.36 91	0.08 56	0.10 52	0.21 86	0.16 47	0.17 31	0.20 65

tt_ll	0.17 50	0.13 67	0.11 57	0.07 14	0.10 51	0.08 22	0.07 32	0.17 38	0.12 66	0.23 69	0.17 75	0.17 45	0.11 62	0.09 55	0.46 111	0.22 88	0.17 31	0.16 73	0.25 77	0.12 38	0.36 130	0.36 91	0.08 56	0.10 52	0.21 86	0.16 47	0.17 31	0.20 65

iinet-f	0.17 50	0.14 80	0.11 57	0.12 66	0.09 35	0.14 82	0.09 66	0.15 29	0.10 34	0.23 69	0.24 131	0.18 48	0.16 117	0.08 36	0.38 89	0.20 67	0.20 54	0.13 33	0.38 132	0.17 103	0.21 53	0.27 58	0.09 68	0.09 36	0.18 55	0.14 30	0.25 86	0.18 47

Sa-1000	0.17 50	0.13 67	0.09 32	0.09 31	0.09 35	0.11 55	0.05 14	0.22 72	0.11 55	0.24 88	0.11 33	0.24 94	0.09 37	0.10 72	0.27 47	0.21 76	0.22 81	0.17 84	0.29 100	0.13 47	0.26 86	0.38 103	0.06 26	0.10 52	0.24 113	0.21 90	0.26 95	0.22 82

raftrobust	0.17 50	0.12 50	0.11 57	0.11 55	0.10 51	0.08 22	0.07 32	0.22 72	0.09 24	0.27 113	0.13 45	0.20 58	0.08 28	0.08 36	0.35 71	0.29 146	0.21 69	0.15 53	0.29 100	0.14 60	0.26 86	0.44 121	0.08 56	0.09 36	0.19 71	0.17 53	0.17 31	0.17 41

RALCasStereoNet	0.17 50	0.14 80	0.11 57	0.13 73	0.11 62	0.10 41	0.08 46	0.20 56	0.08 17	0.23 69	0.13 45	0.19 55	0.08 28	0.07 28	0.30 51	0.37 174	0.22 81	0.17 84	0.21 50	0.14 60	0.24 80	0.52 135	0.07 39	0.10 52	0.18 55	0.15 39	0.16 25	0.15 36

RALAANet	0.17 50	0.13 67	0.11 57	0.10 39	0.10 51	0.11 55	0.08 46	0.17 38	0.10 34	0.16 24	0.15 57	0.16 37	0.09 37	0.07 28	0.34 67	0.17 39	0.18 41	0.17 84	0.28 92	0.15 78	0.26 86	0.60 153	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.15 39	0.21 54	0.16 40

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 50	0.11 38	0.10 42	0.08 26	0.08 28	0.08 22	0.08 46	0.21 64	0.09 24	0.23 69	0.09 17	0.20 58	0.07 20	0.05 13	0.89 161	0.15 21	0.15 20	0.10 10	0.22 57	0.09 18	0.23 66	0.36 91	0.06 26	0.09 36	0.18 55	0.13 22	0.20 49	0.14 28

DSFCA	0.17 50	0.18 132	0.14 99	0.14 82	0.13 85	0.16 99	0.15 115	0.16 34	0.13 86	0.16 24	0.19 87	0.18 48	0.11 62	0.08 36	0.26 40	0.19 60	0.20 54	0.17 84	0.22 57	0.14 60	0.20 44	0.24 47	0.11 102	0.13 98	0.18 55	0.19 75	0.20 49	0.20 65

DMCA-RVC	0.17 50	0.12 50	0.15 107	0.12 66	0.13 85	0.11 55	0.18 126	0.17 38	0.16 120	0.18 37	0.21 104	0.21 68	0.10 46	0.10 72	0.50 119	0.18 45	0.18 41	0.17 84	0.17 26	0.15 78	0.18 30	0.18 28	0.10 85	0.13 98	0.14 28	0.15 39	0.19 40	0.18 47

CFNet	0.17 50	0.15 97	0.13 91	0.18 124	0.16 121	0.14 82	0.12 97	0.24 97	0.12 66	0.21 52	0.16 66	0.29 129	0.14 102	0.11 83	0.26 40	0.14 17	0.20 54	0.16 73	0.18 30	0.13 47	0.18 30	0.15 18	0.08 56	0.12 80	0.21 86	0.20 80	0.22 62	0.21 77

anonymousdsp2	0.18 64	0.12 50	0.09 32	0.09 31	0.08 28	0.10 41	0.07 32	0.18 48	0.09 24	0.20 48	0.50 203	0.15 25	0.07 20	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.17 31	0.13 33	0.23 67	0.19 113	0.20 44	0.67 175	0.11 102	0.12 80	0.14 28	0.11 14	0.18 35	0.12 17

TestStereo	0.18 64	0.17 116	0.14 99	0.15 98	0.11 62	0.16 99	0.11 88	0.25 113	0.13 86	0.30 145	0.16 66	0.26 108	0.11 62	0.08 36	0.22 22	0.15 21	0.24 107	0.13 33	0.28 92	0.13 47	0.28 99	0.18 28	0.09 68	0.14 112	0.22 89	0.16 47	0.21 54	0.19 59

CREStereo	0.18 64	0.13 67	0.11 57	0.12 66	0.10 51	0.10 41	0.06 21	0.24 97	0.10 34	0.27 113	0.14 51	0.26 108	0.12 77	0.10 72	0.32 61	0.26 124	0.26 128	0.13 33	0.22 57	0.14 60	0.36 130	0.27 58	0.08 56	0.10 52	0.18 55	0.19 75	0.24 72	0.23 90
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
PDISCO_ROB	0.18 64	0.16 106	0.16 123	0.14 82	0.12 72	0.13 74	0.13 108	0.15 29	0.12 66	0.16 24	0.16 66	0.13 18	0.10 46	0.09 55	0.25 33	0.20 67	0.20 54	0.23 162	0.18 30	0.15 78	0.24 80	0.28 61	0.08 56	0.12 80	0.22 89	0.24 110	0.39 163	0.24 102

CES	0.19 68	0.10 25	0.10 42	0.09 31	0.11 62	0.10 41	0.06 21	0.42 196	0.10 34	0.20 48	0.28 153	0.23 87	0.10 46	0.13 112	0.35 71	0.24 107	0.25 119	0.15 53	0.21 50	0.14 60	0.45 159	0.29 64	0.09 68	0.08 21	0.19 71	0.15 39	0.20 49	0.23 90

raft_robust	0.19 68	0.14 80	0.11 57	0.14 82	0.09 35	0.11 55	0.08 46	0.25 113	0.12 66	0.30 145	0.10 25	0.25 102	0.14 102	0.10 72	0.29 50	0.26 124	0.22 81	0.17 84	0.35 124	0.14 60	0.28 99	0.35 88	0.06 26	0.11 73	0.22 89	0.24 110	0.24 72	0.21 77

GMOStereo	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

error version	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

test-v	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

test-2	0.19 68	0.12 50	0.10 42	0.10 39	0.09 35	0.10 41	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.10 25	0.21 68	0.13 88	0.08 36	0.37 80	0.28 139	0.21 69	0.14 43	0.23 67	0.14 60	0.26 86	0.67 175	0.06 26	0.09 36	0.23 98	0.20 80	0.24 72	0.18 47

LMCR-Stereo	0.19 68	0.14 80	0.12 77	0.13 73	0.12 72	0.15 94	0.10 81	0.22 72	0.13 86	0.23 69	0.18 82	0.24 94	0.17 126	0.14 124	0.30 51	0.19 60	0.26 128	0.18 109	0.33 113	0.19 113	0.27 95	0.30 67	0.10 85	0.12 80	0.20 75	0.18 61	0.24 72	0.24 102

CREStereo++_RVC	0.19 68	0.12 50	0.11 57	0.11 55	0.12 72	0.11 55	0.09 66	0.23 82	0.12 66	0.28 127	0.14 51	0.22 82	0.19 147	0.10 72	0.26 40	0.22 88	0.24 107	0.12 20	0.22 57	0.12 38	0.34 116	0.32 77	0.07 39	0.10 52	0.20 75	0.18 61	0.62 205	0.23 90
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
PMTNet	0.19 68	0.15 97	0.12 77	0.14 82	0.12 72	0.09 35	0.09 66	0.22 72	0.10 34	0.29 141	0.11 33	0.25 102	0.09 37	0.09 55	0.41 92	0.27 133	0.24 107	0.13 33	0.28 92	0.14 60	0.36 130	0.30 67	0.09 68	0.08 21	0.23 98	0.20 80	0.23 67	0.26 116

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 68	0.18 132	0.18 139	0.17 115	0.21 152	0.16 99	0.27 170	0.19 54	0.24 159	0.22 59	0.20 93	0.27 113	0.13 88	0.19 164	0.35 71	0.17 39	0.20 54	0.16 73	0.19 35	0.13 47	0.17 23	0.19 32	0.11 102	0.12 80	0.18 55	0.23 103	0.19 40	0.22 82
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.19 68	0.14 80	0.12 77	0.15 98	0.11 62	0.16 99	0.12 97	0.25 113	0.12 66	0.25 98	0.17 75	0.20 58	0.22 159	0.09 55	0.42 95	0.17 39	0.22 81	0.16 73	0.30 104	0.13 47	0.26 86	0.17 24	0.10 85	0.13 98	0.20 75	0.18 61	0.26 95	0.21 77

DN-CSS_ROB	0.19 68	0.14 80	0.16 123	0.14 82	0.14 98	0.12 65	0.10 81	0.25 113	0.13 86	0.27 113	0.26 145	0.26 108	0.18 139	0.09 55	0.33 64	0.16 31	0.20 54	0.15 53	0.41 139	0.14 60	0.30 107	0.23 43	0.10 85	0.15 120	0.17 44	0.16 47	0.22 62	0.18 47

dd	0.20 80	0.17 116	0.10 42	0.35 189	0.13 85	0.25 161	0.12 97	0.22 72	0.10 34	0.22 59	0.11 33	0.38 168	0.10 46	0.09 55	0.40 91	0.18 45	0.29 161	0.15 53	0.36 128	0.14 60	0.20 44	0.17 24	0.09 68	0.13 98	0.22 89	0.17 53	0.26 95	0.20 65

GLC_STEREO	0.20 80	0.15 97	0.16 123	0.15 98	0.14 98	0.14 82	0.12 97	0.26 125	0.10 34	0.28 127	0.19 87	0.20 58	0.10 46	0.11 83	0.51 123	0.20 67	0.28 150	0.15 53	0.26 81	0.15 78	0.38 141	0.30 67	0.09 68	0.11 73	0.20 75	0.14 30	0.30 127	0.18 47

TANstereo	0.20 80	0.12 50	0.11 57	0.14 82	0.13 85	0.14 82	0.08 46	0.17 38	0.11 55	0.24 88	0.13 45	0.16 37	0.12 77	0.13 112	0.30 51	0.29 146	0.26 128	0.25 174	0.34 116	0.23 143	0.34 116	0.32 77	0.29 198	0.10 52	0.14 28	0.17 53	0.36 153	0.19 59

XX-TBD	0.20 80	0.12 50	0.11 57	0.14 82	0.13 85	0.14 82	0.08 46	0.17 38	0.11 55	0.24 88	0.13 45	0.16 37	0.12 77	0.13 112	0.30 51	0.29 146	0.26 128	0.25 174	0.34 116	0.23 143	0.34 116	0.32 77	0.29 198	0.10 52	0.14 28	0.17 53	0.36 153	0.19 59

STTStereo	0.20 80	0.19 148	0.21 161	0.18 124	0.20 148	0.17 109	0.27 170	0.18 48	0.19 137	0.20 48	0.19 87	0.24 94	0.15 111	0.17 151	0.44 99	0.18 45	0.20 54	0.19 125	0.19 35	0.14 60	0.18 30	0.20 33	0.11 102	0.13 98	0.19 71	0.21 90	0.20 49	0.26 116

BEATNet_4x	0.20 80	0.14 80	0.12 77	0.13 73	0.13 85	0.12 65	0.12 97	0.20 56	0.14 98	0.27 113	0.14 51	0.22 82	0.14 102	0.11 83	0.45 104	0.21 76	0.23 96	0.21 143	0.20 40	0.13 47	0.33 114	0.48 131	0.10 85	0.13 98	0.18 55	0.18 61	0.27 107	0.24 102

iResNetv2_ROB	0.20 80	0.14 80	0.11 57	0.17 115	0.13 85	0.17 109	0.11 88	0.26 125	0.12 66	0.26 105	0.20 93	0.28 121	0.20 151	0.10 72	0.49 116	0.16 31	0.21 69	0.15 53	0.36 128	0.15 78	0.36 130	0.20 33	0.12 119	0.16 131	0.20 75	0.18 61	0.30 127	0.19 59

DLCB_ROB	0.20 80	0.17 116	0.17 130	0.14 82	0.15 112	0.14 82	0.14 110	0.21 64	0.16 120	0.23 69	0.23 125	0.25 102	0.18 139	0.15 135	0.24 27	0.18 45	0.22 81	0.18 109	0.19 35	0.15 78	0.26 86	0.24 47	0.13 129	0.16 131	0.37 187	0.25 121	0.25 86	0.20 65

test-3	0.21 88	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.12 72	0.10 41	0.08 46	0.25 113	0.10 34	0.27 113	0.11 33	0.30 140	0.11 62	0.09 55	0.50 119	0.39 178	0.23 96	0.15 53	0.47 148	0.15 78	0.34 116	0.65 162	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.14 30	0.25 86	0.23 90

test_1	0.21 88	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.12 72	0.10 41	0.08 46	0.25 113	0.10 34	0.27 113	0.11 33	0.30 140	0.11 62	0.08 36	0.50 119	0.39 178	0.23 96	0.15 53	0.47 148	0.15 78	0.34 116	0.65 162	0.07 39	0.10 52	0.17 44	0.14 30	0.25 86	0.23 90

AACVNet	0.21 88	0.18 132	0.15 107	0.19 133	0.19 142	0.19 125	0.14 110	0.23 82	0.15 108	0.25 98	0.23 125	0.21 68	0.13 88	0.13 112	0.57 135	0.19 60	0.25 119	0.18 109	0.25 77	0.18 110	0.23 66	0.24 47	0.14 136	0.15 120	0.23 98	0.21 90	0.25 86	0.25 111

sAnonymous2	0.21 88	0.14 80	0.13 91	0.12 66	0.12 72	0.14 82	0.12 97	0.28 153	0.16 120	0.23 69	0.20 93	0.20 58	0.15 111	0.08 36	0.31 57	0.27 133	0.25 119	0.22 153	0.40 135	0.21 126	0.35 124	0.42 115	0.09 68	0.13 98	0.23 98	0.24 110	0.23 67	0.24 102

CroCo_RVC	0.21 88	0.14 80	0.13 91	0.12 66	0.12 72	0.14 82	0.12 97	0.28 153	0.16 120	0.23 69	0.20 93	0.20 58	0.15 111	0.08 36	0.31 57	0.27 133	0.25 119	0.22 153	0.40 135	0.21 126	0.35 124	0.42 115	0.09 68	0.13 98	0.23 98	0.24 110	0.23 67	0.24 102

CFNet_pseudo	0.21 88	0.16 106	0.16 123	0.19 133	0.16 121	0.17 109	0.13 108	0.24 97	0.15 108	0.28 127	0.22 115	0.23 87	0.20 151	0.12 98	0.65 145	0.18 45	0.20 54	0.17 84	0.31 109	0.13 47	0.21 53	0.21 37	0.12 119	0.13 98	0.20 75	0.20 80	0.25 86	0.26 116

ADLNet	0.21 88	0.18 132	0.12 77	0.16 106	0.14 98	0.19 125	0.15 115	0.20 56	0.11 55	0.17 30	0.15 57	0.34 156	0.14 102	0.32 196	1.10 179	0.16 31	0.20 54	0.14 43	0.18 30	0.14 60	0.17 23	0.22 40	0.15 146	0.09 36	0.18 55	0.19 75	0.19 40	0.18 47

psm_up	0.21 88	0.17 116	0.19 148	0.20 138	0.17 127	0.20 131	0.15 115	0.26 125	0.23 155	0.22 59	0.18 82	0.23 87	0.20 151	0.16 142	0.36 79	0.19 60	0.24 107	0.18 109	0.30 104	0.17 103	0.23 66	0.21 37	0.12 119	0.21 164	0.24 113	0.27 134	0.26 95	0.25 111

AF-Net	0.21 88	0.18 132	0.18 139	0.18 124	0.22 157	0.20 131	0.24 153	0.24 97	0.21 142	0.19 43	0.25 137	0.27 113	0.16 117	0.14 124	0.37 80	0.20 67	0.18 41	0.17 84	0.23 67	0.15 78	0.18 30	0.26 55	0.17 152	0.14 112	0.20 75	0.22 97	0.29 119	0.22 82

Nwc_Net	0.21 88	0.18 132	0.18 139	0.18 124	0.22 157	0.20 131	0.24 153	0.24 97	0.21 142	0.19 43	0.25 137	0.27 113	0.16 117	0.14 124	0.37 80	0.20 67	0.18 41	0.17 84	0.23 67	0.15 78	0.18 30	0.26 55	0.17 152	0.14 112	0.20 75	0.22 97	0.29 119	0.22 82

AE-Stereo	0.22 98	0.14 80	0.14 99	0.16 106	0.13 85	0.12 65	0.09 66	0.23 82	0.15 108	0.27 113	0.12 40	0.29 129	0.13 88	0.09 55	0.30 51	0.29 146	0.28 150	0.19 125	0.30 104	0.22 136	0.35 124	0.77 192	0.08 56	0.15 120	0.23 98	0.24 110	0.26 95	0.20 65

MIPNet	0.22 98	0.15 97	0.11 57	0.11 55	0.12 72	0.12 65	0.08 46	0.24 97	0.10 34	0.27 113	0.24 131	0.23 87	0.14 102	0.11 83	0.93 168	0.21 76	0.23 96	0.17 84	0.31 109	0.20 118	0.22 60	0.44 121	0.07 39	0.12 80	0.24 113	0.29 146	0.27 107	0.20 65

test_3	0.22 98	0.12 50	0.12 77	0.11 55	0.12 72	0.10 41	0.08 46	0.25 113	0.12 66	0.28 127	0.12 40	0.31 149	0.15 111	0.08 36	0.53 124	0.40 183	0.23 96	0.15 53	0.47 148	0.16 93	0.36 130	0.65 162	0.06 26	0.12 80	0.20 75	0.19 75	0.27 107	0.25 111

APVNet	0.22 98	0.18 132	0.15 107	0.17 115	0.20 148	0.20 131	0.18 126	0.24 97	0.15 108	0.18 37	0.21 104	0.21 68	0.12 77	0.17 151	0.45 104	0.25 115	0.28 150	0.21 143	0.34 116	0.21 126	0.24 80	0.33 83	0.11 102	0.18 150	0.22 89	0.18 61	0.30 127	0.23 90

CFNet_RVC	0.22 98	0.18 132	0.15 107	0.18 124	0.17 127	0.19 125	0.12 97	0.21 64	0.13 86	0.23 69	0.21 104	0.25 102	0.13 88	0.13 112	0.93 168	0.20 67	0.23 96	0.17 84	0.27 84	0.16 93	0.25 85	0.22 40	0.10 85	0.14 112	0.23 98	0.21 90	0.25 86	0.23 90

HSM	0.22 98	0.17 116	0.15 107	0.18 124	0.18 135	0.16 99	0.14 110	0.26 125	0.14 98	0.25 98	0.22 115	0.24 94	0.18 139	0.11 83	0.67 146	0.18 45	0.26 128	0.16 73	0.27 84	0.17 103	0.30 107	0.23 43	0.10 85	0.14 112	0.23 98	0.23 103	0.27 107	0.25 111

MyStereo04	0.23 104	0.18 132	0.18 139	0.14 82	0.14 98	0.13 74	0.11 88	0.28 153	0.22 147	0.32 157	0.20 93	0.30 140	0.14 102	0.08 36	0.31 57	0.24 107	0.22 81	0.18 109	0.55 177	0.23 143	0.38 141	0.37 97	0.12 119	0.17 140	0.28 149	0.30 152	0.31 133	0.22 82

LoS	0.23 104	0.15 97	0.11 57	0.13 73	0.14 98	0.13 74	0.08 46	0.60 219	0.11 55	0.37 189	0.38 179	0.36 163	0.14 102	0.11 83	0.32 61	0.26 124	0.26 128	0.16 73	0.27 84	0.16 93	0.43 152	0.37 97	0.10 85	0.10 52	0.26 131	0.19 75	0.25 86	0.28 129

IPLG	0.23 104	0.12 50	0.12 77	0.10 39	0.10 51	0.10 41	0.08 46	0.22 72	0.09 24	0.24 88	0.15 57	0.21 68	0.09 37	0.11 83	1.84 217	0.19 60	0.21 69	0.16 73	0.24 75	0.15 78	0.21 53	0.37 97	0.07 39	0.12 80	0.18 55	0.22 97	0.24 72	0.14 28

AnonymousM	0.23 104	0.09 17	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.06 21	0.20 56	0.09 24	0.23 69	0.19 87	0.16 37	0.07 20	0.11 83	0.27 47	0.24 107	0.24 107	0.14 43	0.21 50	0.16 93	0.32 112	0.45 125	0.08 56	0.09 36	0.11 13	0.20 80	0.66 211	1.40 229

ICVP	0.23 104	0.18 132	0.21 161	0.18 124	0.17 127	0.18 117	0.15 115	0.22 72	0.17 127	0.24 88	0.21 104	0.24 94	0.18 139	0.12 98	0.43 98	0.24 107	0.25 119	0.24 165	0.26 81	0.21 126	0.31 111	0.52 135	0.26 182	0.17 140	0.24 113	0.26 128	0.25 86	0.24 102
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 104	0.16 106	0.13 91	0.19 133	0.14 98	0.12 65	0.09 66	0.24 97	0.12 66	0.29 141	0.16 66	0.27 113	0.16 117	0.10 72	0.24 27	0.26 124	0.26 128	0.13 33	0.30 104	0.12 38	0.50 171	0.38 103	0.08 56	0.11 73	0.26 131	0.28 140	0.66 211	0.46 173

sCroCo_RVC	0.23 104	0.13 67	0.12 77	0.11 55	0.10 51	0.14 82	0.09 66	0.24 97	0.19 137	0.24 88	0.16 66	0.20 58	0.20 151	0.09 55	0.33 64	0.36 171	0.28 150	0.22 153	0.35 124	0.21 126	0.48 167	0.66 169	0.10 85	0.16 131	0.23 98	0.21 90	0.29 119	0.23 90

GES	0.23 104	0.16 106	0.12 77	0.14 82	0.15 112	0.19 125	0.15 115	0.25 113	0.14 98	0.26 105	0.18 82	0.22 82	0.14 102	0.17 151	0.56 131	0.22 88	0.27 139	0.19 125	0.53 169	0.20 118	0.35 124	0.37 97	0.13 129	0.15 120	0.20 75	0.17 53	0.27 107	0.43 168

FADNet-RVC-Resample	0.23 104	0.16 106	0.18 139	0.17 115	0.16 121	0.16 99	0.16 123	0.24 97	0.18 135	0.26 105	0.18 82	0.27 113	0.17 126	0.16 142	0.81 156	0.18 45	0.21 69	0.23 162	0.26 81	0.25 157	0.23 66	0.39 109	0.13 129	0.21 164	0.22 89	0.22 97	0.19 40	0.22 82

RP	0.23 104	0.20 153	0.23 173	0.22 147	0.21 152	0.22 146	0.25 160	0.24 97	0.23 155	0.17 30	0.24 131	0.25 102	0.19 147	0.16 142	0.55 129	0.18 45	0.21 69	0.16 73	0.22 57	0.16 93	0.18 30	0.33 83	0.14 136	0.17 140	0.23 98	0.23 103	0.31 133	0.26 116

MyStereo	0.24 114	0.19 148	0.19 148	0.16 106	0.15 112	0.14 82	0.11 88	0.28 153	0.22 147	0.34 169	0.23 125	0.30 140	0.16 117	0.08 36	0.35 71	0.23 102	0.22 81	0.18 109	0.56 179	0.23 143	0.38 141	0.41 112	0.13 129	0.16 131	0.30 161	0.33 168	0.32 138	0.22 82

UDGNet	0.24 114	0.20 153	0.15 107	0.36 191	0.31 187	0.32 184	0.29 178	0.22 72	0.15 108	0.21 52	0.21 104	0.21 68	0.08 28	0.51 215	0.25 33	0.17 39	0.22 81	0.17 84	0.27 84	0.15 78	0.28 99	0.38 103	0.31 205	0.11 73	0.24 113	0.23 103	0.22 62	0.20 65

SACVNet	0.24 114	0.20 153	0.19 148	0.21 143	0.19 142	0.19 125	0.20 135	0.26 125	0.22 147	0.25 98	0.22 115	0.21 68	0.12 77	0.17 151	0.48 115	0.22 88	0.26 128	0.21 143	0.32 112	0.20 118	0.29 105	0.41 112	0.15 146	0.18 150	0.28 149	0.26 128	0.30 127	0.26 116

Anonymous	0.24 114	0.16 106	0.14 99	0.13 73	0.14 98	0.15 94	0.10 81	0.26 125	0.15 108	0.24 88	0.17 75	0.24 94	0.23 160	0.09 55	0.34 67	0.34 162	0.28 150	0.24 165	0.47 148	0.23 143	0.49 170	0.66 169	0.10 85	0.15 120	0.27 138	0.24 110	0.32 138	0.23 90

FADNet-RVC	0.24 114	0.17 116	0.15 107	0.21 143	0.17 127	0.17 109	0.21 139	0.26 125	0.14 98	0.25 98	0.21 104	0.28 121	0.17 126	0.14 124	0.98 173	0.22 88	0.23 96	0.17 84	0.36 128	0.22 136	0.24 80	0.30 67	0.14 136	0.17 140	0.25 126	0.23 103	0.21 54	0.24 102

UCFNet_RVC	0.24 114	0.25 175	0.17 130	0.21 143	0.20 148	0.20 131	0.15 115	0.23 82	0.16 120	0.26 105	0.20 93	0.35 162	0.17 126	0.13 112	0.87 160	0.19 60	0.22 81	0.18 109	0.33 113	0.17 103	0.27 95	0.24 47	0.17 152	0.15 120	0.27 138	0.23 103	0.24 72	0.29 132

DeepPruner_ROB	0.24 114	0.17 116	0.17 130	0.17 115	0.17 127	0.16 99	0.24 153	0.22 72	0.17 127	0.26 105	0.26 145	0.21 68	0.18 139	0.12 98	0.64 142	0.21 76	0.24 107	0.21 143	0.29 100	0.16 93	0.44 157	0.36 91	0.14 136	0.16 131	0.22 89	0.30 152	0.27 107	0.23 90

PS-NSSS	0.24 114	0.26 181	0.21 161	0.31 180	0.22 157	0.26 167	0.23 148	0.27 143	0.15 108	0.28 127	0.21 104	0.55 186	0.15 111	0.16 142	0.35 71	0.16 31	0.19 49	0.17 84	0.36 128	0.15 78	0.17 23	0.14 16	0.22 177	0.16 131	0.24 113	0.24 110	0.28 118	0.27 125

PWCDC_ROB	0.24 114	0.10 25	0.13 91	0.10 39	0.18 135	0.12 65	0.16 123	0.12 17	0.38 194	0.11 15	0.25 137	0.15 25	0.82 211	0.28 187	0.92 166	0.21 76	0.17 31	0.18 109	0.18 30	0.17 103	0.23 66	0.46 126	0.20 166	0.17 140	0.12 18	0.21 90	0.15 21	0.26 116

Any-RAFT	0.25 123	0.13 67	0.17 130	0.16 106	0.14 98	0.15 94	0.11 88	0.25 113	0.14 98	0.28 127	0.34 166	0.29 129	0.11 62	0.12 98	0.35 71	0.26 124	0.28 150	0.17 84	0.52 166	0.16 93	0.63 196	0.49 133	0.10 85	0.11 73	0.28 149	0.33 168	0.26 95	0.41 164

GEStereo_RVC	0.25 123	0.19 148	0.15 107	0.18 124	0.17 127	0.19 125	0.18 126	0.26 125	0.17 127	0.27 113	0.20 93	0.28 121	0.17 126	0.12 98	0.34 67	0.27 133	0.28 150	0.24 165	0.47 148	0.22 136	0.34 116	0.66 169	0.11 102	0.18 150	0.25 126	0.22 97	0.26 95	0.32 141

stereogan	0.25 123	0.22 159	0.22 169	0.23 153	0.26 175	0.25 161	0.23 148	0.26 125	0.24 159	0.20 48	0.23 125	0.31 149	0.23 160	0.17 151	0.38 89	0.21 76	0.22 81	0.19 125	0.28 92	0.20 118	0.23 66	0.46 126	0.17 152	0.18 150	0.22 89	0.24 110	0.37 159	0.27 125

R-Stereo Train	0.25 123	0.14 80	0.14 99	0.15 98	0.13 85	0.18 117	0.07 32	0.24 97	0.15 108	0.32 157	0.25 137	0.28 121	0.13 88	0.14 124	0.71 148	0.32 154	0.29 161	0.20 134	0.47 148	0.20 118	0.48 167	0.65 162	0.10 85	0.12 80	0.24 113	0.25 121	0.23 67	0.28 129

RAFT-Stereo	0.25 123	0.14 80	0.14 99	0.15 98	0.13 85	0.18 117	0.07 32	0.24 97	0.15 108	0.32 157	0.25 137	0.28 121	0.13 88	0.14 124	0.71 148	0.32 154	0.29 161	0.20 134	0.47 148	0.20 118	0.48 167	0.65 162	0.10 85	0.12 80	0.24 113	0.25 121	0.23 67	0.28 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 123	0.16 106	0.16 123	0.25 163	0.19 142	0.21 141	0.18 126	0.30 167	0.16 120	0.31 152	0.31 160	0.34 156	0.25 169	0.11 83	0.32 61	0.25 115	0.26 128	0.17 84	0.54 173	0.16 93	0.37 137	0.38 103	0.14 136	0.19 158	0.25 126	0.23 103	0.27 107	0.26 116

CASS	0.26 129	0.18 132	0.17 130	0.21 143	0.18 135	0.22 146	0.26 166	0.28 153	0.20 141	0.33 167	0.24 131	0.28 121	0.18 139	0.12 98	0.37 80	0.24 107	0.39 198	0.20 134	0.44 142	0.17 103	0.58 186	0.48 131	0.11 102	0.14 112	0.32 171	0.22 97	0.32 138	0.33 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 129	0.19 148	0.15 107	0.23 153	0.16 121	0.21 141	0.23 148	0.28 153	0.17 127	0.27 113	0.28 153	0.26 108	0.19 147	0.15 135	0.98 173	0.22 88	0.21 69	0.20 134	0.43 141	0.26 166	0.28 99	0.31 75	0.14 136	0.15 120	0.28 149	0.27 134	0.24 72	0.27 125

NCC-stereo	0.26 129	0.22 159	0.22 169	0.22 147	0.24 166	0.23 153	0.28 174	0.26 125	0.28 175	0.18 37	0.26 145	0.29 129	0.27 173	0.17 151	0.56 131	0.23 102	0.23 96	0.24 165	0.28 92	0.21 126	0.23 66	0.32 77	0.20 166	0.17 140	0.27 138	0.29 146	0.33 143	0.30 136

Abc-Net	0.26 129	0.22 159	0.22 169	0.22 147	0.24 166	0.23 153	0.28 174	0.26 125	0.28 175	0.18 37	0.26 145	0.29 129	0.27 173	0.17 151	0.56 131	0.23 102	0.23 96	0.24 165	0.28 92	0.21 126	0.23 66	0.32 77	0.20 166	0.17 140	0.27 138	0.29 146	0.33 143	0.30 136
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EGLCR-Stereo	0.27 133	0.12 50	0.11 57	0.11 55	0.12 72	0.13 74	0.06 21	0.23 82	0.14 98	0.27 113	0.18 82	0.24 94	0.09 37	0.10 72	0.35 71	0.38 176	0.24 107	0.16 73	0.31 109	0.21 126	0.37 137	1.30 245	0.11 102	0.30 191	0.17 44	0.26 128	0.93 228	0.25 111

IPLGR	0.27 133	0.16 106	0.14 99	0.15 98	0.15 112	0.13 74	0.09 66	0.24 97	0.13 86	0.28 127	0.25 137	0.24 94	0.12 77	0.11 83	1.85 219	0.20 67	0.23 96	0.18 109	0.35 124	0.21 126	0.28 99	0.56 148	0.07 39	0.13 98	0.25 126	0.27 134	0.29 119	0.21 77

cross-raft	0.27 133	0.15 97	0.13 91	0.14 82	0.14 98	0.17 109	0.10 81	0.27 143	0.15 108	0.30 145	0.22 115	0.28 121	0.10 46	0.14 124	0.42 95	0.42 188	0.27 139	0.17 84	0.57 180	0.26 166	0.62 195	0.94 223	0.09 68	0.12 80	0.29 157	0.27 134	0.26 95	0.31 140

pcwnet_v2	0.27 133	0.17 116	0.18 139	0.22 147	0.19 142	0.22 146	0.18 126	0.25 113	0.18 135	0.30 145	0.24 131	0.33 154	0.29 176	0.18 161	0.90 162	0.22 88	0.24 107	0.19 125	0.38 132	0.16 93	0.28 99	0.31 75	0.17 152	0.16 131	0.26 131	0.26 128	0.30 127	0.39 157

MSMDNet	0.27 133	0.14 80	0.12 77	0.13 73	0.15 112	0.16 99	0.12 97	0.26 125	0.14 98	0.31 152	0.21 104	0.27 113	0.29 176	0.15 135	0.44 99	0.51 200	0.28 150	0.18 109	0.54 173	0.28 174	0.58 186	0.84 204	0.10 85	0.12 80	0.26 131	0.25 121	0.26 95	0.29 132

PA-Net	0.27 133	0.27 183	0.29 191	0.18 124	0.26 175	0.21 141	0.27 170	0.26 125	0.25 166	0.22 59	0.21 104	0.22 82	0.24 167	0.29 188	0.62 141	0.25 115	0.18 41	0.23 162	0.20 40	0.22 136	0.20 44	0.36 91	0.17 152	0.20 160	0.24 113	0.44 190	0.24 72	0.55 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 133	0.17 116	0.15 107	0.23 153	0.19 142	0.26 167	0.28 174	0.20 56	0.15 108	0.22 59	0.20 93	0.18 48	0.11 62	0.39 205	1.91 228	0.21 76	0.24 107	0.20 134	0.22 57	0.14 60	0.19 40	0.18 28	0.26 182	0.14 112	0.22 89	0.18 61	0.19 40	0.18 47

NCCL2	0.27 133	0.24 170	0.23 173	0.19 133	0.20 148	0.18 117	0.19 134	0.26 125	0.23 155	0.29 141	0.22 115	0.28 121	0.17 126	0.15 135	0.68 147	0.25 115	0.25 119	0.22 153	0.27 84	0.22 136	0.34 116	0.44 121	0.19 164	0.22 170	0.34 176	0.34 171	0.36 153	0.36 149

GANet-ADL	0.28 141	0.18 132	0.16 123	0.20 138	0.19 142	0.23 153	0.20 135	0.26 125	0.16 120	0.34 169	0.35 168	0.30 140	0.17 126	0.21 171	0.45 104	0.29 146	0.31 169	0.19 125	0.49 159	0.28 174	0.41 146	0.77 192	0.13 129	0.15 120	0.24 113	0.30 152	0.34 147	0.30 136

RGC	0.28 141	0.25 175	0.29 191	0.25 163	0.27 181	0.28 172	0.21 139	0.28 153	0.31 186	0.22 59	0.31 160	0.29 129	0.32 178	0.21 171	0.59 137	0.25 115	0.24 107	0.21 143	0.30 104	0.22 136	0.27 95	0.40 110	0.18 163	0.21 164	0.29 157	0.32 164	0.35 151	0.36 149

XPNet_ROB	0.28 141	0.28 186	0.20 154	0.20 138	0.22 157	0.22 146	0.22 145	0.20 56	0.21 142	0.24 88	0.27 149	0.79 202	0.17 126	0.16 142	0.50 119	0.23 102	0.35 183	0.21 143	0.28 92	0.20 118	0.30 107	0.53 139	0.17 152	0.18 150	0.23 98	0.24 110	0.49 182	0.36 149

RAFT-Test	0.29 144	0.14 80	0.12 77	0.16 106	0.15 112	0.18 117	0.12 97	0.27 143	0.14 98	0.32 157	0.50 203	0.27 113	0.12 77	0.14 124	0.44 99	0.52 202	0.27 139	0.18 109	0.59 184	0.25 157	0.59 189	0.72 184	0.10 85	0.12 80	0.27 138	0.50 198	0.27 107	0.34 145

HH	0.29 144	0.10 25	0.18 139	0.16 106	0.15 112	0.20 131	0.14 110	0.27 143	0.13 86	0.36 185	0.21 104	0.29 129	0.11 62	0.15 135	0.46 111	0.64 224	0.27 139	0.19 125	0.50 160	0.27 170	0.68 205	0.75 188	0.11 102	0.16 131	0.24 113	0.30 152	0.36 153	0.37 153

HanStereo	0.29 144	0.10 25	0.18 139	0.16 106	0.15 112	0.20 131	0.14 110	0.27 143	0.13 86	0.36 185	0.21 104	0.29 129	0.11 62	0.15 135	0.46 111	0.64 224	0.27 139	0.19 125	0.50 160	0.27 170	0.68 205	0.75 188	0.11 102	0.16 131	0.24 113	0.30 152	0.36 153	0.37 153

RTSC	0.29 144	0.17 116	0.17 130	0.17 115	0.17 127	0.18 117	0.21 139	0.23 82	0.22 147	0.26 105	0.25 137	0.21 68	0.19 147	0.14 124	1.67 209	0.28 139	0.31 169	0.21 143	0.40 135	0.19 113	0.33 114	0.38 103	0.11 102	0.18 150	0.23 98	0.24 110	0.31 133	0.45 170

DeepPrunerF	0.29 144	0.17 116	0.15 107	0.23 153	0.44 206	0.17 109	0.23 148	0.20 56	0.26 170	0.16 24	0.22 115	0.15 25	0.12 77	0.13 112	0.98 173	0.22 88	0.19 49	0.17 84	0.27 84	0.17 103	0.22 60	0.21 37	0.12 119	0.13 98	1.95 255	0.26 128	0.22 62	0.20 65

MSKI-zero shot	0.30 149	0.13 67	0.11 57	0.14 82	0.14 98	0.15 94	0.11 88	0.27 143	0.13 86	0.29 141	0.41 186	0.29 129	0.11 62	0.12 98	0.60 140	0.55 209	0.28 150	0.18 109	0.58 181	0.30 186	0.57 182	0.97 228	0.09 68	0.12 80	0.26 131	0.39 182	0.32 138	0.41 164

dad	0.30 149	0.21 157	0.15 107	0.47 201	0.22 157	0.30 179	0.49 201	0.40 192	0.13 86	0.32 157	0.14 51	0.41 174	0.24 167	0.11 83	0.59 137	0.20 67	0.32 174	0.17 84	0.51 163	0.16 93	0.29 105	0.23 43	0.11 102	0.19 158	0.32 171	0.18 61	0.68 215	0.46 173

GwcNet-ADL	0.30 149	0.22 159	0.21 161	0.29 173	0.23 164	0.24 158	0.22 145	0.28 153	0.19 137	0.34 169	0.57 212	0.44 178	0.23 160	0.22 174	0.53 124	0.35 165	0.30 167	0.22 153	0.45 145	0.28 174	0.37 137	0.47 128	0.14 136	0.17 140	0.27 138	0.30 152	0.29 119	0.38 156

Anonymous3	0.30 149	0.21 157	0.16 123	0.17 115	0.16 121	0.20 131	0.16 123	0.31 171	0.25 166	0.30 145	0.20 93	0.45 179	0.20 151	0.17 151	0.55 129	0.52 202	0.32 174	0.27 187	0.51 163	0.27 170	0.50 171	0.67 175	0.13 129	0.15 120	0.28 149	0.30 152	0.34 147	0.26 116

iResNet	0.30 149	0.17 116	0.17 130	0.24 160	0.23 164	0.28 172	0.20 135	0.31 171	0.21 142	0.32 157	0.29 156	0.50 182	0.51 197	0.11 83	0.53 124	0.35 165	0.27 139	0.20 134	0.74 193	0.25 157	0.47 165	0.32 77	0.15 146	0.26 181	0.26 131	0.25 121	0.34 147	0.29 132

test-1	0.32 154	0.10 25	0.13 91	0.14 82	0.14 98	0.25 161	0.18 126	0.29 163	0.17 127	0.37 189	0.41 186	0.31 149	0.17 126	0.14 124	0.91 164	0.51 200	0.27 139	0.21 143	0.53 169	0.25 157	0.57 182	0.99 232	0.11 102	0.14 112	0.28 149	0.29 146	0.31 133	0.36 149

ADCP+	0.32 154	0.17 116	0.17 130	0.15 98	0.14 98	0.17 109	0.21 139	0.21 64	0.32 187	0.25 98	0.25 137	0.37 166	0.12 77	0.13 112	1.80 216	0.18 45	0.20 54	0.17 84	0.34 116	0.18 110	0.24 80	0.30 67	0.12 119	0.12 80	0.24 113	0.68 216	0.33 143	0.96 211

HSM-Net_RVC	0.32 154	0.17 116	0.18 139	0.27 169	0.21 152	0.21 141	0.15 115	0.28 153	0.19 137	0.34 169	0.40 184	1.56 229	0.27 173	0.15 135	0.45 104	0.22 88	0.26 128	0.19 125	0.28 92	0.20 118	0.41 146	0.57 149	0.14 136	0.21 164	0.30 161	0.31 160	0.36 153	0.35 147
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 154	0.25 175	0.25 180	0.25 163	0.30 184	0.22 146	0.27 170	0.35 181	0.38 194	0.30 145	0.27 149	0.67 195	0.23 160	0.17 151	0.80 155	0.21 76	0.21 69	0.21 143	0.29 100	0.26 166	0.23 66	0.29 64	0.14 136	0.27 185	0.36 186	0.45 192	0.39 163	0.56 180

IGEV_Zeroshot_test	0.33 158	0.13 67	0.24 179	0.30 175	0.18 135	0.23 153	0.24 153	0.28 153	0.17 127	0.35 182	0.53 207	0.34 156	0.11 62	0.14 124	0.41 92	0.61 223	0.27 139	0.17 84	0.48 157	0.31 191	0.52 176	1.06 235	0.12 119	0.12 80	0.35 181	0.28 140	0.62 205	0.45 170

GANetREF_RVC	0.33 158	0.30 191	0.33 204	0.28 171	0.27 181	0.27 169	0.26 166	0.42 196	0.35 192	0.38 196	0.22 115	0.57 187	0.39 185	0.16 142	0.37 80	0.24 107	0.30 167	0.25 174	0.45 145	0.26 166	0.37 137	0.28 61	0.25 180	0.33 196	0.35 181	0.29 146	0.46 175	0.40 163
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
EKT-Stereo	0.34 160	0.17 116	0.14 99	0.20 138	0.17 127	0.22 146	0.25 160	0.27 143	0.15 108	0.30 145	0.35 168	0.27 113	0.14 102	0.16 142	1.56 203	0.54 207	0.29 161	0.25 174	0.47 148	0.30 186	0.81 222	0.86 207	0.09 68	0.13 98	0.31 165	0.30 152	0.31 133	0.24 102

DAS	0.34 160	0.18 132	0.15 107	0.30 175	0.25 171	0.25 161	0.26 166	0.32 178	0.29 181	0.32 157	0.38 179	0.54 184	0.37 181	0.12 98	0.45 104	0.40 183	0.37 190	0.25 174	0.54 173	0.29 181	0.66 202	0.65 162	0.21 175	0.26 181	0.31 165	0.32 164	0.38 161	0.39 157

SepStereo	0.34 160	0.18 132	0.15 107	0.30 175	0.25 171	0.25 161	0.26 166	0.32 178	0.29 181	0.32 157	0.38 179	0.54 184	0.37 181	0.12 98	0.45 104	0.40 183	0.37 190	0.25 174	0.54 173	0.29 181	0.66 202	0.65 162	0.21 175	0.26 181	0.31 165	0.32 164	0.38 161	0.39 157

FADNet_RVC	0.34 160	0.22 159	0.23 173	0.30 175	0.26 175	0.20 131	0.23 148	0.31 171	0.22 147	0.31 152	0.29 156	0.42 176	0.35 180	0.22 174	0.90 162	0.26 124	0.31 169	0.32 207	0.75 194	0.28 174	0.46 163	0.55 144	0.16 149	0.24 174	0.27 138	0.31 160	0.51 192	0.37 153

ADCRef	0.34 160	0.18 132	0.17 130	0.15 98	0.16 121	0.18 117	0.18 126	0.23 82	0.33 189	0.26 105	0.22 115	0.23 87	0.18 139	0.12 98	2.01 229	0.22 88	0.23 96	0.20 134	0.40 135	0.22 136	0.27 95	0.34 86	0.17 152	0.17 140	0.30 161	0.41 185	0.29 119	1.36 227

ETE_ROB	0.34 160	0.32 193	0.21 161	0.26 166	0.24 166	0.28 172	0.25 160	0.24 97	0.29 181	0.27 113	0.35 168	1.00 210	0.21 156	0.20 167	0.59 137	0.24 107	0.42 205	0.24 165	0.38 132	0.25 157	0.40 144	0.52 135	0.20 166	0.21 164	0.29 157	0.34 171	0.55 196	0.39 157

LALA_ROB	0.34 160	0.34 196	0.23 173	0.24 160	0.24 166	0.30 179	0.24 153	0.25 113	0.28 175	0.31 152	0.35 168	0.95 206	0.21 156	0.19 164	0.77 152	0.25 115	0.34 179	0.28 193	0.34 116	0.25 157	0.36 130	0.55 144	0.19 164	0.22 170	0.27 138	0.31 160	0.50 187	0.39 157

PSMNet-ADL	0.35 167	0.20 153	0.21 161	0.23 153	0.22 157	0.24 158	0.25 160	0.30 167	0.26 170	0.39 199	0.57 212	0.38 168	0.46 189	0.24 181	1.26 192	0.44 192	0.32 174	0.20 134	0.52 166	0.24 152	0.40 144	0.51 134	0.17 152	0.17 140	0.27 138	0.27 134	0.40 166	0.26 116

EAI-Stereo	0.35 167	0.14 80	0.15 107	0.19 133	0.18 135	0.65 217	0.22 145	0.27 143	0.22 147	0.27 113	0.46 198	0.29 129	0.10 46	0.12 98	0.81 156	1.04 251	0.27 139	0.20 134	0.71 192	0.23 143	0.45 159	0.55 144	0.11 102	0.18 150	0.29 157	0.43 186	0.40 166	0.42 166

FCDSN-DC	0.38 169	0.28 186	0.33 204	0.31 180	0.30 184	0.30 179	0.40 193	0.31 171	0.22 147	0.28 127	0.20 93	0.29 129	0.16 117	0.30 191	1.88 223	0.36 171	0.34 179	0.33 209	0.34 116	0.25 157	0.46 163	0.82 200	0.28 190	0.38 211	0.30 161	0.31 160	0.30 127	0.30 136
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 169	0.22 159	0.30 194	0.26 166	0.25 171	0.25 161	0.29 178	0.36 185	0.29 181	0.35 182	0.33 164	0.34 156	0.46 189	0.22 174	1.53 201	0.32 154	0.31 169	0.26 184	0.58 181	0.28 174	0.45 159	0.47 128	0.20 166	0.28 187	0.34 176	0.39 182	0.35 151	0.52 176

ADCL	0.38 169	0.23 167	0.20 154	0.20 138	0.18 135	0.23 153	0.24 153	0.26 125	0.52 214	0.32 157	0.28 153	0.30 140	0.18 139	0.16 142	1.59 205	0.22 88	0.25 119	0.22 153	0.35 124	0.23 143	0.35 124	0.35 88	0.17 152	0.18 150	0.51 208	0.52 200	0.47 178	1.53 233

CC-Net-ROB	0.38 169	0.47 211	0.33 204	0.66 215	0.49 216	0.57 208	0.49 201	0.35 181	0.24 159	0.37 189	0.29 156	0.96 207	0.23 160	0.38 203	0.45 104	0.18 45	0.24 107	0.22 153	0.68 190	0.23 143	0.23 66	0.18 28	0.44 218	0.24 174	0.31 165	0.28 140	0.27 107	0.39 157

NOSS_ROB	0.38 169	0.23 167	0.21 161	0.27 169	0.26 175	0.27 169	0.25 160	0.41 193	0.24 159	0.36 185	0.29 156	0.36 163	0.23 160	0.41 207	0.97 172	0.57 215	0.34 179	0.29 197	0.33 113	0.24 152	0.68 205	1.00 233	0.28 190	0.31 193	0.34 176	0.49 195	0.42 171	0.34 145

PWC_ROB	0.39 174	0.27 183	0.25 180	0.23 153	0.25 171	0.24 158	0.33 183	0.29 163	0.47 212	0.25 98	0.40 184	0.38 168	0.90 215	0.20 167	0.77 152	0.33 161	0.39 198	0.29 197	0.64 186	0.30 186	0.51 175	0.61 156	0.20 166	0.33 196	0.28 149	0.28 140	0.39 163	0.72 193

RTS	0.40 175	0.22 159	0.20 154	0.22 147	0.21 152	0.32 184	0.33 183	0.31 171	0.33 189	0.23 69	0.22 115	0.31 149	0.25 169	0.18 161	1.88 223	0.32 154	0.37 190	0.25 174	0.64 186	0.33 196	0.43 152	0.43 118	0.16 149	0.24 174	0.41 191	0.91 229	0.40 166	0.63 184

RTSA	0.40 175	0.22 159	0.20 154	0.22 147	0.21 152	0.32 184	0.33 183	0.31 171	0.33 189	0.23 69	0.22 115	0.31 149	0.25 169	0.18 161	1.88 223	0.32 154	0.37 190	0.25 174	0.64 186	0.33 196	0.43 152	0.43 118	0.16 149	0.24 174	0.41 191	0.91 229	0.40 166	0.63 184

iRaft-Stereo_20w	0.42 177	0.16 106	0.27 186	0.30 175	0.18 135	0.22 146	0.20 135	0.26 125	0.22 147	0.41 206	0.65 220	0.30 140	0.11 62	0.17 151	0.44 99	0.55 209	0.28 150	0.18 109	0.45 145	0.46 217	0.47 165	0.97 228	0.12 119	0.11 73	0.35 181	2.32 254	0.61 203	0.59 181

CSAN	0.42 177	0.37 203	0.34 209	0.33 185	0.33 192	0.29 176	0.36 189	0.37 188	0.64 227	0.43 211	0.43 192	0.75 200	0.46 189	0.21 171	0.78 154	0.25 115	0.29 161	0.27 187	0.42 140	0.43 210	0.43 152	0.53 139	0.22 177	0.34 199	0.44 196	0.52 200	0.49 182	0.54 177

ccs_rob	0.43 179	0.24 170	0.20 154	0.33 185	0.22 157	0.33 188	0.28 174	0.34 180	0.21 142	0.46 218	1.56 250	1.58 231	0.41 186	0.23 178	0.82 158	0.37 174	0.29 161	0.22 153	0.47 148	0.28 174	0.55 180	0.64 159	0.17 152	0.20 160	0.26 131	0.25 121	0.29 119	0.35 147

FC-DCNN	0.43 179	0.35 200	0.43 216	0.49 202	0.37 199	0.48 202	0.56 209	0.44 201	0.27 174	0.34 169	0.27 149	0.41 174	0.23 160	0.31 194	0.64 142	0.36 171	0.39 198	0.31 204	0.48 157	0.27 170	0.52 176	0.75 188	0.28 190	0.37 208	0.53 211	0.39 182	0.63 208	0.82 202

SGM-Forest	0.43 179	0.24 170	0.19 148	0.35 189	0.26 175	0.27 169	0.21 139	0.30 167	0.23 155	0.32 157	0.23 125	0.37 166	0.50 195	0.25 183	1.02 177	0.35 165	0.25 119	0.21 143	1.80 224	0.19 113	0.41 146	0.85 206	0.27 185	0.23 172	0.35 181	0.28 140	0.59 200	1.05 215
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 182	0.37 203	0.32 200	0.41 197	0.35 196	0.42 197	0.44 196	0.46 205	0.38 194	0.40 203	0.34 166	0.50 182	0.47 194	0.35 201	1.63 206	0.32 154	0.31 169	0.28 193	0.53 169	0.32 194	0.42 150	0.52 135	0.27 185	0.31 193	0.45 198	0.50 198	0.53 193	0.42 166

DDUNet	0.45 183	0.56 216	0.26 184	0.87 223	0.69 224	0.84 223	0.84 223	0.26 125	0.24 159	0.23 69	0.33 164	0.39 171	0.15 111	1.61 237	0.49 116	0.24 107	0.41 202	0.26 184	0.55 177	0.29 181	0.34 116	0.40 110	0.50 224	0.21 164	0.25 126	0.27 134	0.32 138	0.29 132

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 184	0.34 196	0.26 184	0.43 198	0.33 192	0.38 195	0.53 207	0.49 207	0.40 198	0.42 209	0.31 160	0.63 192	0.54 199	0.42 208	1.29 194	0.28 139	0.26 128	0.22 153	0.68 190	0.23 143	0.65 199	0.64 159	0.33 209	0.29 189	0.47 202	0.49 195	0.49 182	0.69 189

CBMV	0.47 185	0.25 175	0.23 173	0.31 180	0.29 183	0.31 182	0.30 180	0.41 193	0.28 175	0.37 189	0.27 149	0.70 198	0.37 181	0.33 199	0.91 164	0.53 205	0.36 186	0.27 187	0.58 181	0.28 174	0.63 196	0.97 228	0.26 182	0.35 203	0.37 187	0.36 175	0.66 211	1.86 241
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 186	0.25 175	0.27 186	0.36 191	0.30 184	0.31 182	0.25 160	0.38 190	0.24 159	0.38 196	0.44 195	0.33 154	0.17 126	0.56 218	2.23 237	0.98 249	0.33 178	0.28 193	0.34 116	0.29 181	0.66 202	1.25 243	0.27 185	0.31 193	0.35 181	0.36 175	0.48 181	0.55 178

UDG	0.48 186	0.58 217	0.27 186	0.86 222	0.79 227	0.80 221	1.00 227	0.27 143	0.25 166	0.28 127	0.35 168	0.39 171	0.17 126	1.43 234	1.00 176	0.26 124	0.47 208	0.27 187	0.59 184	0.30 186	0.44 157	0.47 128	0.40 214	0.20 160	0.28 149	0.29 146	0.33 143	0.27 125

FINET	0.48 186	0.18 132	0.19 148	0.17 115	0.14 98	0.18 117	0.21 139	0.21 64	0.32 187	0.19 43	0.41 186	0.22 82	0.38 184	0.20 167	1.70 210	0.43 189	0.24 107	0.16 73	0.34 116	0.25 157	0.32 112	0.71 183	0.14 136	0.24 174	1.14 235	2.17 251	0.50 187	1.64 237

FAT-Stereo	0.48 186	0.27 183	0.35 210	0.45 200	0.49 216	0.39 196	0.34 187	0.43 200	0.28 175	0.41 206	0.87 232	0.77 201	0.58 201	0.30 191	0.71 148	0.56 211	0.36 186	0.34 211	0.65 189	0.42 208	0.69 211	0.77 192	0.28 190	0.34 199	0.31 165	0.36 175	0.47 178	0.74 197

ADCMid	0.48 186	0.29 188	0.30 194	0.26 166	0.32 189	0.34 189	0.38 190	0.42 196	0.45 211	0.31 152	0.37 176	0.49 180	0.45 188	0.22 174	1.85 219	0.35 165	0.36 186	0.27 187	0.80 197	0.31 191	0.50 171	0.60 153	0.30 201	0.25 180	0.37 187	0.55 205	0.46 175	1.40 229

FBW_ROB	0.49 191	0.42 206	0.37 212	0.61 212	0.46 211	0.49 204	0.51 204	0.31 171	0.25 166	0.34 169	0.36 174	0.69 196	0.50 195	0.57 219	1.13 180	0.26 124	0.36 186	0.24 165	1.46 212	0.24 152	0.57 182	0.44 121	0.43 216	0.40 217	0.33 174	0.35 173	0.42 171	0.68 187

pmcnn	0.49 191	0.25 175	0.20 154	0.33 185	0.31 187	0.34 189	0.48 200	0.35 181	0.26 170	0.34 169	0.54 209	0.81 203	1.19 222	0.19 164	0.75 151	0.56 211	0.41 202	0.32 207	0.86 201	0.38 202	0.86 225	0.90 216	0.28 190	0.26 181	0.34 176	0.35 173	0.67 214	0.84 203

AnyNet_C32	0.50 193	0.24 170	0.23 173	0.24 160	0.26 175	0.29 176	0.33 183	0.35 181	0.57 218	0.34 169	0.44 195	0.36 163	0.25 169	0.23 178	2.35 242	0.39 178	0.39 198	0.33 209	0.53 169	0.30 186	0.61 193	0.74 187	0.23 179	0.29 189	0.44 196	0.73 219	0.46 175	1.61 236

AMNet	0.51 194	0.50 214	0.48 223	0.51 205	0.50 218	0.57 208	0.52 205	0.36 185	0.41 201	0.39 199	0.58 216	0.66 194	0.21 156	0.58 220	0.53 124	0.59 218	0.60 218	0.58 234	0.51 163	0.51 219	0.60 191	0.55 144	0.33 209	0.52 225	0.48 204	0.54 204	0.60 201	0.66 186

anonymity	0.55 195	0.12 50	0.19 148	0.16 106	0.15 112	0.17 109	0.11 88	0.29 163	0.17 127	0.34 169	7.17 262	0.30 140	0.13 88	0.12 98	0.42 95	0.43 189	0.27 139	0.17 84	0.44 142	0.24 152	0.43 152	0.94 223	0.12 119	0.13 98	0.34 176	0.43 186	0.74 220	0.43 168

CBMV_ROB	0.55 195	0.23 167	0.25 180	0.40 196	0.34 195	0.35 192	0.35 188	0.44 201	0.24 159	0.39 199	0.44 195	1.41 225	1.00 219	0.30 191	1.17 181	0.35 165	0.38 196	0.25 174	0.87 202	0.36 200	0.60 191	0.83 201	0.28 190	0.28 187	0.55 214	0.85 227	0.72 218	1.13 217

S-Stereo	0.56 197	0.29 188	0.29 191	0.49 202	0.47 214	0.51 205	0.61 212	0.38 190	0.37 193	0.39 199	1.18 239	1.00 210	0.46 189	0.29 188	1.17 181	0.66 227	0.35 183	0.39 217	0.85 200	0.70 232	0.50 171	0.96 227	0.61 230	0.38 211	0.32 171	0.33 168	0.41 170	0.62 183

ADCPNet	0.58 198	0.26 181	0.30 194	0.29 173	0.36 197	0.29 176	0.53 207	0.42 196	0.39 197	0.38 196	0.55 210	0.39 171	1.14 221	0.26 185	2.11 232	0.43 189	0.35 183	0.24 165	1.27 209	0.40 204	0.52 176	0.60 153	0.32 207	0.30 191	0.48 204	0.61 208	0.47 178	1.88 244

G-Net	0.59 199	0.34 196	0.35 210	0.32 183	0.32 189	0.45 200	0.31 181	0.50 209	0.61 223	0.43 211	0.64 219	1.96 235	0.52 198	0.23 178	0.86 159	0.52 202	0.37 190	0.35 214	0.83 198	0.67 229	0.61 193	0.63 157	0.25 180	0.33 196	0.40 190	0.80 223	0.81 223	1.55 234

PVD	0.59 199	0.44 207	0.38 213	0.51 205	0.44 206	0.56 207	0.49 201	0.62 222	0.59 220	0.34 169	0.48 199	0.61 188	0.75 208	0.50 214	1.78 213	0.38 176	0.51 212	0.39 217	0.79 196	0.43 210	0.68 205	0.76 191	0.30 201	0.39 214	0.61 218	0.77 221	0.62 205	0.89 206

SANet	0.60 201	0.33 194	0.33 204	0.37 193	0.36 197	0.48 202	0.44 196	0.56 212	0.85 235	0.34 169	0.57 212	2.41 241	1.30 224	0.33 199	1.18 184	0.25 115	0.48 210	0.31 204	0.52 166	0.32 194	0.55 180	0.57 149	0.37 211	0.38 211	0.48 204	0.66 211	0.57 198	0.96 211

TRStereo	0.61 202	0.17 116	0.22 169	0.16 106	0.12 72	0.34 189	0.18 126	0.27 143	0.14 98	0.34 169	0.20 93	0.34 156	0.09 37	0.12 98	0.58 136	0.73 235	0.25 119	0.18 109	0.44 142	0.25 157	0.42 150	0.81 199	0.12 119	0.10 52	0.27 138	8.94 264	0.49 182	0.32 141

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 202	0.63 219	0.47 221	0.65 214	0.41 202	0.45 200	0.63 213	0.61 220	0.68 230	0.58 230	0.38 179	0.62 190	0.60 202	0.69 225	1.33 195	0.45 193	0.37 190	0.40 219	1.53 215	0.51 219	0.58 186	0.78 195	0.46 222	0.47 222	0.51 208	0.45 192	0.42 171	0.73 195

ADCS	0.62 204	0.34 196	0.31 199	0.34 188	0.37 199	0.37 194	0.40 193	0.49 207	0.60 221	0.34 169	0.42 189	0.61 188	0.98 218	0.31 194	2.29 240	0.66 227	0.50 211	0.38 215	0.84 199	0.43 210	0.87 227	0.89 213	0.28 190	0.37 208	0.47 202	0.91 229	0.60 201	1.29 222

MFN_U_SF_RVC	0.63 205	0.54 215	0.41 214	0.56 210	0.46 211	0.58 211	0.69 215	0.57 214	0.44 210	0.86 245	0.91 233	0.74 199	0.54 199	0.55 217	1.54 202	0.49 197	0.34 179	0.34 211	1.70 222	0.45 216	0.68 205	0.66 169	0.29 198	0.57 228	0.45 198	0.44 190	0.49 182	0.68 187

edge stereo	0.65 206	0.35 200	0.45 219	0.54 208	0.48 215	0.59 212	0.56 209	0.58 216	0.41 201	0.52 228	0.69 224	1.30 220	1.29 223	0.39 205	0.94 170	0.60 222	0.41 202	0.30 202	1.74 223	0.81 242	0.54 179	0.97 228	0.41 215	0.34 199	0.43 194	0.38 180	0.57 198	0.90 208

SAMSARA	0.69 207	0.30 191	0.45 219	0.32 183	0.32 189	0.32 184	0.38 190	0.57 214	0.48 213	0.41 206	0.37 176	0.43 177	0.93 216	0.29 188	1.85 219	0.53 205	0.38 196	0.40 219	0.78 195	0.42 208	0.77 216	0.89 213	0.20 166	0.42 218	1.55 245	1.83 248	1.51 248	1.56 235

AnyNet_C01	0.69 207	0.35 200	0.32 200	0.37 193	0.39 201	0.36 193	0.59 211	0.56 212	0.70 231	0.40 203	0.49 200	0.85 204	0.73 205	0.32 196	2.65 250	0.86 243	0.72 224	0.58 234	1.00 204	0.50 218	0.94 233	1.12 238	0.38 213	0.39 214	0.63 220	0.53 203	0.64 210	1.20 219

SFCPSM	0.71 209	0.24 170	0.20 154	0.28 171	0.24 166	0.28 172	0.24 153	0.30 167	0.30 185	0.33 167	0.49 200	0.63 192	1.30 224	0.20 167	2.10 231	0.35 165	0.32 174	0.24 165	7.82 260	0.39 203	0.45 159	0.54 142	0.20 166	0.20 160	0.31 165	0.32 164	0.37 159	0.45 170

SQANet	0.74 210	0.90 229	0.32 200	1.66 233	0.79 227	1.43 232	1.20 230	0.37 188	0.28 175	0.40 203	0.31 160	0.92 205	0.34 179	1.28 233	1.08 178	0.22 88	0.52 213	0.27 187	2.47 233	0.29 181	0.57 182	0.58 151	1.58 239	0.24 174	0.33 174	0.38 180	0.43 174	0.72 193

MFMNet_re	0.76 211	0.73 223	0.66 229	0.75 218	0.64 222	0.88 225	0.78 219	0.59 218	0.67 229	0.58 230	0.68 223	1.03 212	0.64 203	0.59 221	1.22 186	0.78 239	0.86 234	0.72 247	1.10 207	0.69 231	1.11 243	0.78 195	0.54 227	0.61 233	0.59 217	0.58 206	0.80 222	0.93 209

MADNet+	0.78 212	0.46 210	0.65 228	0.64 213	0.59 220	0.52 206	0.72 216	0.77 234	0.60 221	0.62 237	0.51 205	0.97 208	0.85 213	0.48 211	2.44 245	0.77 237	0.84 232	0.54 230	1.02 205	0.68 230	1.03 240	0.83 201	0.57 228	0.69 238	0.90 228	0.74 220	0.70 217	1.03 214

DPSNet	0.80 213	0.29 188	0.28 189	0.39 195	0.41 202	0.44 199	0.31 181	0.36 185	0.41 201	0.27 113	0.36 174	2.76 245	1.04 220	0.38 203	1.22 186	0.66 227	0.61 219	0.49 227	4.85 251	0.61 224	0.86 225	1.22 242	0.58 229	0.45 221	0.58 216	0.63 209	0.55 196	0.69 189

SGM_RVC	0.85 214	0.45 209	0.32 200	0.60 211	0.44 206	0.60 214	0.52 205	0.72 229	0.41 201	0.43 211	0.57 212	1.17 217	1.43 227	0.24 181	0.56 131	0.30 151	0.47 208	0.26 184	2.37 230	0.34 198	0.59 189	0.86 207	0.27 185	0.34 199	1.13 233	1.39 245	1.91 254	4.23 257
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 215	0.60 218	0.57 225	0.67 216	0.63 221	0.71 218	0.68 214	0.58 216	0.61 223	0.59 232	0.96 235	1.04 214	0.68 204	0.60 222	1.72 212	0.87 244	0.79 227	0.69 245	2.78 237	0.74 237	1.33 251	1.43 251	0.45 221	0.66 237	0.63 220	0.69 217	0.87 224	0.78 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 215	0.44 207	0.33 204	0.78 221	0.56 219	0.63 215	0.44 196	0.69 226	0.53 216	0.45 216	0.78 226	2.29 238	1.65 233	0.25 183	2.39 244	0.70 232	0.42 205	0.29 197	1.62 219	0.31 191	1.32 250	1.43 251	0.32 207	0.35 203	0.88 227	0.64 210	1.30 240	1.37 228
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
otaku	0.88 217	1.18 235	0.44 217	1.92 242	1.01 234	1.72 237	1.44 232	0.46 205	0.40 198	0.46 218	0.37 176	0.98 209	0.46 189	1.54 235	1.23 188	0.31 152	0.53 214	0.29 197	2.79 238	0.41 205	0.68 205	0.64 159	2.08 241	0.35 203	0.43 194	0.36 175	0.50 187	0.76 199

STTRV1_RVC	0.88 217	0.33 194	0.28 189	0.43 198	0.33 192	0.42 197	0.38 190	0.41 193	0.41 201	0.37 189	0.42 189	0.62 190	0.74 206	0.52 216	3.02 253	0.39 178	0.91 235	0.28 193	6.74 259	0.75 239	0.94 233	0.92 220	0.47 223	0.51 224	0.51 208	0.67 212	0.63 208	1.33 226

MDST_ROB	0.88 217	1.09 231	0.25 180	1.29 228	0.44 206	0.85 224	0.40 193	0.45 203	0.26 170	0.36 185	0.35 168	0.49 180	3.65 252	0.16 142	2.26 238	0.25 115	0.28 150	0.18 109	0.87 202	0.21 126	0.63 196	0.90 216	0.20 166	0.23 172	1.72 251	0.94 232	3.03 259	1.95 245

DGSMNet	0.89 220	0.48 212	0.41 214	0.52 207	0.41 202	0.57 208	0.44 196	0.61 220	0.40 198	0.84 243	3.86 260	0.69 196	0.85 213	0.87 228	1.84 217	0.89 245	1.22 247	0.66 244	1.68 220	0.63 225	1.40 254	1.53 254	0.50 224	0.55 227	0.41 191	0.67 212	0.50 187	0.73 195

Ntro	0.92 221	1.37 243	0.47 221	1.84 240	1.06 237	1.70 235	1.65 236	0.52 211	0.43 207	0.48 221	0.42 189	1.03 212	0.42 187	1.64 238	1.24 189	0.32 154	0.59 217	0.31 204	2.88 240	0.44 214	0.76 215	0.69 182	2.12 242	0.37 208	0.45 198	0.46 194	0.53 193	0.74 197

ELAS_RVC	0.97 222	0.66 220	0.63 227	0.92 224	0.68 223	1.24 230	0.79 220	0.74 230	0.53 216	0.50 224	1.26 244	2.43 242	1.99 241	0.45 209	1.45 198	0.49 197	0.65 222	0.55 232	1.11 208	0.44 214	0.97 239	1.36 248	0.44 218	0.57 228	1.69 250	1.29 244	1.16 237	1.24 220
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 223	1.18 235	0.66 229	1.85 241	1.18 240	1.72 237	1.78 238	0.51 210	0.43 207	0.59 232	0.39 183	1.24 219	0.83 212	2.04 242	1.46 199	0.57 215	0.62 220	0.41 221	1.68 220	0.77 240	0.75 214	0.72 184	2.27 245	0.47 222	0.53 211	0.49 195	0.61 203	0.87 205

ELAS	1.00 224	0.70 222	0.60 226	0.99 225	0.76 226	1.00 227	0.79 220	0.77 234	0.64 227	0.49 222	1.26 244	2.43 242	1.71 235	0.47 210	1.56 203	0.49 197	0.66 223	0.54 230	1.08 206	0.41 205	0.94 233	1.34 247	0.44 218	0.54 226	1.59 246	1.52 246	1.35 244	1.96 246
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 225	0.85 228	0.88 243	1.80 239	0.84 230	0.74 219	0.97 226	1.02 245	1.13 245	0.96 250	1.27 246	1.38 224	1.83 239	0.64 223	1.90 227	0.77 237	0.81 228	0.48 224	2.60 235	0.74 237	0.79 217	0.80 198	0.27 185	0.89 250	0.73 222	1.00 233	0.75 221	1.09 216

ACVNet_1	1.03 225	1.24 239	0.66 229	2.31 244	1.30 244	1.85 244	2.21 247	0.63 223	0.41 201	0.51 226	0.51 205	1.12 215	0.77 210	2.46 247	1.17 181	0.31 152	0.91 235	0.41 221	2.17 229	0.43 210	0.87 227	0.63 157	2.26 244	0.44 220	0.56 215	0.52 200	0.50 187	0.60 182

SGM-ForestM	1.05 227	0.83 227	0.44 217	0.72 217	0.44 206	0.83 222	0.81 222	0.69 226	0.61 223	0.37 189	0.66 222	1.69 232	1.32 226	0.37 202	4.57 259	0.46 194	0.53 214	0.25 174	1.47 213	0.37 201	0.65 199	0.90 216	0.30 201	0.39 214	1.81 252	2.49 255	1.79 252	2.50 253

WAO-6	1.18 228	1.10 232	0.72 233	1.51 232	1.16 239	1.43 232	1.63 235	0.88 240	0.98 240	0.77 241	0.73 225	1.32 221	2.08 242	1.91 241	2.58 249	0.71 234	1.27 250	0.57 233	1.47 213	0.70 232	1.05 241	1.03 234	0.92 232	0.69 238	1.14 235	1.01 236	1.04 236	1.43 231

ACVNet-4b	1.18 228	1.48 247	0.52 224	2.93 250	1.13 238	1.85 244	2.77 249	0.45 203	0.43 207	0.51 226	0.43 192	1.70 233	2.66 245	2.10 244	1.39 196	0.41 187	0.98 239	0.34 211	2.98 241	0.52 221	0.74 213	0.78 195	2.24 243	0.36 206	0.46 201	0.43 186	0.54 195	0.71 192

ACVNet_2	1.20 230	1.28 241	0.78 235	2.58 247	1.32 246	1.77 242	1.93 242	0.75 231	0.52 214	0.60 235	0.55 210	1.33 222	0.94 217	1.87 240	1.44 197	0.48 195	1.26 249	0.41 221	4.83 250	0.55 223	0.80 219	0.66 169	2.04 240	0.62 234	0.83 225	0.60 207	0.72 218	0.85 204

IMH-64-1	1.21 231	1.22 237	0.78 235	1.66 233	1.28 242	1.72 237	1.92 240	0.85 237	0.90 236	0.44 214	0.62 217	1.42 226	1.79 237	2.52 248	2.44 245	0.59 218	0.81 228	0.48 224	1.90 226	0.65 227	0.80 219	0.88 210	2.48 249	0.59 230	1.08 231	0.67 212	0.97 230	1.29 222

IMH-64	1.21 231	1.22 237	0.78 235	1.66 233	1.28 242	1.72 237	1.92 240	0.85 237	0.90 236	0.44 214	0.62 217	1.42 226	1.79 237	2.52 248	2.44 245	0.59 218	0.81 228	0.48 224	1.90 226	0.65 227	0.80 219	0.88 210	2.48 249	0.59 230	1.08 231	0.67 212	0.97 230	1.29 222

DispFullNet	1.23 233	1.16 234	0.81 240	1.20 227	0.99 233	1.13 229	1.36 231	0.66 225	0.57 218	0.75 240	0.80 228	3.64 255	1.53 228	1.64 238	1.27 193	1.36 255	1.04 240	0.58 234	6.55 258	1.10 253	0.89 230	0.91 219	0.43 216	0.36 206	0.50 207	0.37 179	0.69 216	1.02 213

SPstereo	1.25 234	0.82 226	0.93 246	0.75 218	0.82 229	0.79 220	0.76 218	1.17 252	1.02 242	0.85 244	1.56 250	2.11 236	2.54 244	0.96 230	1.79 214	1.73 256	1.11 244	0.94 253	1.61 218	1.13 255	1.51 256	1.76 257	0.79 231	0.98 253	1.06 229	1.09 238	1.58 250	1.73 239

Dean	1.33 235	1.46 246	0.88 243	2.95 251	1.65 251	1.99 250	2.10 246	0.97 243	1.00 241	0.91 248	0.78 226	1.56 229	1.73 236	2.08 243	1.65 208	0.64 224	1.12 245	0.61 242	1.92 228	0.86 243	0.94 233	0.83 201	2.34 246	0.80 242	1.18 238	0.90 228	1.20 238	0.89 206

IMH	1.35 236	1.24 239	0.80 238	1.68 236	1.30 244	1.77 242	1.95 243	0.86 239	0.94 238	0.47 220	0.65 220	1.54 228	3.12 251	3.92 264	1.70 210	0.59 218	0.85 233	0.50 228	2.45 232	0.71 234	0.79 217	0.88 210	2.63 251	0.62 234	1.17 237	0.82 226	0.90 226	1.47 232

SGM+DAISY	1.35 236	0.69 221	0.66 229	0.77 220	0.72 225	0.88 225	0.85 224	0.75 231	0.95 239	0.67 239	1.33 247	1.37 223	1.68 234	0.69 225	2.33 241	1.29 254	0.83 231	0.70 246	2.51 234	0.92 244	1.38 253	1.75 256	0.53 226	0.81 245	2.12 257	3.10 256	1.97 255	4.19 256

PSMNet_ROB	1.36 238	1.38 244	0.74 234	1.49 231	1.02 235	1.74 241	1.67 237	0.65 224	0.75 234	1.46 257	3.82 259	3.01 249	1.57 230	2.64 250	1.24 189	0.48 195	0.77 226	0.50 228	2.60 235	0.73 235	0.87 227	0.66 169	3.06 257	0.59 230	0.84 226	0.72 218	0.90 226	0.70 191

STStereo	1.43 239	0.76 224	0.86 242	2.30 243	0.87 232	2.27 252	1.08 229	1.07 249	1.08 244	0.53 229	1.33 247	3.27 250	2.89 246	0.32 196	3.08 254	0.57 215	0.45 207	0.29 197	4.63 249	0.41 205	0.65 199	0.84 204	0.30 201	0.64 236	1.68 249	1.90 250	1.54 249	3.12 255

LVE	1.44 240	1.32 242	0.85 241	4.60 258	1.54 250	1.95 247	3.79 256	0.83 236	0.74 233	0.89 247	0.85 230	1.18 218	1.64 232	2.17 245	1.24 189	0.56 211	0.94 237	0.60 238	3.47 244	0.73 235	0.95 237	0.94 223	2.39 248	0.82 246	1.13 233	0.81 224	1.02 234	0.94 210

JetBlue	1.47 241	1.10 232	1.05 251	1.46 230	1.19 241	1.70 235	1.61 234	0.95 242	1.16 246	0.59 232	0.49 200	3.36 251	0.76 209	1.16 231	2.45 248	1.00 250	1.15 246	0.86 251	1.38 211	0.80 241	1.70 257	1.94 258	1.14 234	0.80 242	1.33 241	2.20 253	1.50 247	5.00 259

PWCK	1.62 242	1.41 245	0.80 238	1.72 237	1.05 236	1.57 234	1.48 233	1.12 250	1.02 242	0.99 251	1.19 241	2.77 247	1.63 231	0.84 227	1.64 207	0.56 211	1.06 241	0.58 234	13.10 265	0.92 244	1.20 245	0.89 213	1.16 235	0.83 249	1.07 230	1.00 233	0.95 229	1.30 225

WAO-8	1.64 243	1.56 248	1.03 249	2.86 248	1.45 248	1.96 248	2.08 244	1.06 246	1.40 250	1.49 258	1.81 253	2.33 239	3.10 249	2.66 251	2.13 235	0.85 241	1.09 242	0.60 238	3.55 245	1.09 250	0.91 231	0.93 221	1.36 237	0.82 246	1.60 247	1.24 241	1.31 242	1.98 247

Venus	1.64 243	1.56 248	1.03 249	2.86 248	1.45 248	1.96 248	2.08 244	1.06 246	1.40 250	1.49 258	1.81 253	2.33 239	3.10 249	2.66 251	2.13 235	0.85 241	1.09 242	0.60 238	3.55 245	1.09 250	0.91 231	0.93 221	1.36 237	0.82 246	1.60 247	1.24 241	1.31 242	1.98 247

MANE	1.81 245	0.80 225	0.92 245	1.03 226	0.85 231	1.02 228	1.07 228	1.06 246	1.22 247	0.45 216	0.95 234	2.28 237	2.37 243	0.48 211	4.27 258	1.23 253	0.75 225	2.70 260	1.60 216	0.54 222	0.96 238	1.32 246	0.37 211	0.80 242	3.20 259	4.45 259	4.76 261	7.33 261

TorneroNet-64	1.91 246	1.58 250	0.98 248	3.36 255	1.34 247	2.24 251	2.68 248	0.91 241	2.15 256	0.66 238	0.83 229	2.76 245	7.80 255	3.08 254	2.07 230	0.66 227	1.49 254	0.60 238	4.18 247	1.02 247	1.10 242	1.11 237	2.66 252	0.70 240	1.24 240	1.26 243	0.88 225	2.16 249

notaker	1.94 247	1.92 255	1.07 252	3.21 254	2.22 257	2.51 253	2.83 250	1.12 250	1.58 253	0.91 248	1.10 238	3.51 254	5.78 253	3.17 257	2.80 252	0.81 240	1.45 253	0.73 248	4.39 248	1.09 250	1.31 249	1.18 240	2.96 256	0.93 251	0.74 224	0.81 224	1.00 232	1.24 220

UNDER WATER-64	2.04 248	1.94 256	1.22 255	3.55 257	2.36 258	2.89 259	3.38 253	1.76 256	1.27 248	1.12 254	1.18 239	3.46 253	3.00 248	3.14 255	2.28 239	0.90 246	1.95 256	0.79 250	2.39 231	1.08 249	1.29 247	1.48 253	3.94 263	1.07 254	1.41 242	2.17 251	1.36 245	2.64 254

UNDER WATER	2.21 249	1.95 257	1.19 254	3.39 256	2.61 259	2.83 257	3.80 257	1.66 254	1.38 249	1.01 252	1.02 237	3.36 251	7.21 254	3.44 259	1.79 214	0.91 247	1.98 257	0.77 249	3.26 243	1.10 253	1.40 254	1.38 249	3.82 262	1.21 257	1.49 243	1.89 249	1.28 239	2.48 252

MADNet++	2.33 250	1.67 252	1.92 258	1.39 229	2.03 256	1.38 231	1.80 239	1.84 257	2.31 258	2.07 261	2.50 258	2.72 244	2.90 247	1.56 236	2.35 242	2.46 260	2.29 258	1.72 258	2.84 239	2.53 259	3.96 263	5.14 264	1.23 236	2.38 261	1.53 244	4.38 258	2.11 257	1.86 241

XX-Stereo	2.35 251	0.10 25	0.11 57	0.17 115	0.11 62	0.21 141	0.11 88	0.25 113	0.12 66	0.35 182	0.53 207	0.30 140	0.10 46	0.12 98	1.21 185	0.70 232	0.27 139	0.18 109	0.50 160	0.19 113	0.41 146	0.53 139	0.11 102	0.10 52	55.57 272	0.26 128	0.34 147	0.51 175

TorneroNet	2.42 252	1.62 251	0.93 246	5.70 261	1.82 252	2.68 255	2.96 251	0.97 243	2.23 257	0.79 242	1.95 255	4.29 258	12.85 265	3.16 256	2.11 232	0.66 227	1.44 251	0.63 243	6.06 254	1.01 246	1.17 244	1.13 239	2.78 255	0.71 241	1.82 253	1.05 237	1.03 235	1.86 241

KSHMR	2.43 253	1.86 254	1.28 256	6.59 263	2.02 255	2.85 258	3.47 255	1.32 253	1.70 254	1.19 256	1.20 242	1.80 234	12.02 262	3.24 258	1.89 226	1.07 252	1.22 247	0.94 253	5.62 253	1.05 248	1.34 252	1.41 250	3.25 258	1.07 254	1.95 255	1.16 240	1.30 240	1.83 240

JetRed	2.52 254	2.14 258	2.30 259	1.73 238	1.90 253	2.63 254	3.45 254	1.87 258	1.54 252	1.16 255	0.96 235	2.82 248	0.74 206	2.45 246	3.36 255	2.18 258	2.83 259	3.14 263	1.84 225	1.39 256	3.50 262	3.28 261	2.75 253	1.29 259	2.61 258	6.72 262	2.97 258	4.62 258

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 255	0.48 212	0.30 194	0.49 202	0.43 205	0.63 215	0.88 225	0.69 226	0.73 232	0.42 209	1.62 252	46.67 275	1.91 240	0.66 224	0.96 171	0.34 162	0.96 238	0.97 256	1.60 216	0.34 198	0.83 223	0.87 209	0.28 190	0.27 185	0.53 211	0.79 222	3.33 260	0.81 201

ktn	2.60 256	1.73 253	2.98 260	2.43 246	1.91 254	2.71 256	3.07 252	1.67 255	4.02 261	1.03 253	1.21 243	8.05 263	10.67 260	2.85 253	2.71 251	0.93 248	1.87 255	0.89 252	6.30 256	1.56 258	1.29 247	1.20 241	2.75 253	0.94 252	1.19 239	1.09 238	1.47 246	1.71 238

LSM0	3.50 257	0.37 203	0.30 194	0.55 209	0.46 211	0.59 212	0.74 217	0.75 231	0.61 223	0.60 235	0.85 230	1.16 216	1.54 229	0.27 186	26.81 270	45.36 274	0.62 220	0.38 215	3.22 242	0.63 225	1.24 246	1.69 255	0.31 205	0.43 219	0.61 218	1.00 233	1.01 233	2.47 251

LE_ROB	3.68 258	0.90 229	1.47 257	2.33 245	9.95 269	1.86 246	7.75 266	2.29 259	3.18 260	0.50 224	1.44 249	9.08 265	13.64 268	0.49 213	2.12 234	0.27 133	0.56 216	0.30 202	6.07 255	1.47 257	0.85 224	0.95 226	2.37 247	2.28 260	5.44 261	5.09 260	6.28 263	10.56 265

BEATNet-Init1	4.65 259	5.11 262	1.18 253	8.96 266	2.62 260	8.39 266	4.42 258	2.33 260	1.90 255	0.88 246	2.44 256	5.93 259	9.25 257	0.95 229	8.01 262	2.37 259	1.44 251	0.94 253	18.08 270	5.04 263	2.66 259	2.68 260	1.09 233	1.21 257	5.15 260	3.11 257	11.68 269	7.82 262

HanzoNet	4.74 260	4.36 261	3.81 263	6.11 262	3.89 261	7.79 265	8.32 267	4.11 263	4.85 262	1.57 260	2.49 257	11.43 266	13.37 267	11.17 271	3.70 256	1.86 257	5.08 263	1.37 257	11.06 264	3.04 260	2.28 258	2.12 259	5.14 267	1.16 256	1.84 254	1.75 247	1.82 253	2.43 250

DPSimNet_ROB	6.96 261	8.37 265	4.26 264	7.17 265	7.54 268	5.72 262	6.51 265	5.76 264	9.67 266	4.19 264	16.17 269	7.25 260	11.41 261	5.00 265	7.97 261	4.08 261	6.57 264	2.95 261	13.34 266	4.83 262	6.37 267	4.66 262	4.16 264	5.12 263	5.73 262	9.01 265	5.12 262	8.92 263

DGTPSM_ROB	8.79 262	3.80 259	9.84 266	3.08 252	5.49 263	3.51 260	5.14 261	3.61 261	8.95 264	3.18 262	7.10 261	3.97 256	10.45 258	3.59 260	11.90 264	10.73 264	4.41 261	10.40 265	5.50 252	9.89 265	5.93 265	14.14 266	4.37 265	8.94 266	10.11 264	27.69 268	11.03 267	30.71 268

DPSMNet_ROB	9.04 263	3.83 260	9.86 267	3.11 253	5.50 264	3.56 261	5.15 262	3.61 261	9.03 265	3.27 263	7.94 263	4.20 257	13.24 266	3.69 261	12.40 265	10.89 265	4.53 262	10.61 266	6.52 257	9.90 266	5.99 266	14.29 267	4.38 266	8.94 266	10.26 267	27.69 268	11.05 268	30.71 268

DLNR_Zeroshot_test	9.87 264	28.41 274	0.21 161	46.94 275	0.13 85	0.20 131	44.81 275	0.29 163	0.11 55	0.37 189	0.19 87	0.34 156	0.10 46	1.27 232	60.18 275	71.71 275	4.00 260	2.44 259	1.35 210	0.24 152	0.70 212	1.10 236	0.09 68	0.15 120	0.27 138	0.24 110	0.29 119	0.32 141

LRCNet_RVC	10.35 265	14.59 268	3.37 261	20.91 271	17.84 272	20.02 272	16.02 271	6.47 265	2.41 259	19.86 272	12.93 267	19.51 270	8.57 256	26.59 273	3.97 257	0.73 235	10.36 268	5.77 264	23.32 273	6.94 264	2.69 260	1.25 243	22.85 272	8.44 265	0.73 222	0.43 186	1.72 251	1.19 218

PML	11.01 266	9.32 267	3.48 262	11.78 270	6.95 267	11.56 268	6.01 264	7.06 266	23.86 274	8.88 268	28.30 274	32.00 274	39.13 275	6.23 266	5.80 260	4.22 262	8.30 265	3.01 262	18.80 271	4.50 261	4.89 264	4.68 263	3.75 261	3.97 262	10.22 266	5.10 261	18.48 270	6.93 260

ASD4	11.58 267	9.08 266	8.23 265	6.71 264	4.84 262	8.96 267	5.86 263	7.65 267	6.96 263	8.07 267	12.34 266	8.21 264	10.60 259	6.43 267	9.44 263	8.66 263	10.92 269	11.54 267	9.77 263	10.25 267	17.04 271	16.53 269	6.01 268	6.03 264	19.80 269	28.85 270	21.42 271	32.50 270

DPSM_ROB	13.05 268	7.58 263	11.51 268	4.93 259	5.66 265	5.96 263	4.58 259	8.35 268	10.81 267	6.72 265	8.04 264	7.98 261	12.24 263	3.78 262	13.45 266	13.54 266	10.09 266	13.22 268	8.97 261	11.59 268	15.77 269	18.47 270	3.50 259	10.95 268	27.87 270	35.88 271	31.10 272	39.72 271

DPSM	13.05 268	7.58 263	11.51 268	4.93 259	5.66 265	5.96 263	4.58 259	8.35 268	10.81 267	6.72 265	8.04 264	7.98 261	12.24 263	3.78 262	13.45 266	13.54 266	10.09 266	13.22 268	8.97 261	11.59 268	15.77 269	18.47 270	3.50 259	10.95 268	27.87 270	35.88 271	31.10 272	39.72 271

HaxPig	19.46 270	21.63 272	18.84 270	23.83 272	23.65 273	22.97 273	25.18 272	20.58 273	18.35 269	26.27 273	22.91 272	22.10 271	16.59 269	24.62 272	21.69 268	18.63 268	20.94 273	19.88 270	22.44 272	20.43 270	14.32 268	12.36 265	27.03 273	18.77 270	7.07 263	12.11 267	7.84 264	14.43 267

MEDIAN_ROB	22.62 271	26.33 273	23.49 274	27.73 273	26.93 274	26.84 274	28.37 273	23.96 274	21.35 270	31.36 274	26.67 273	25.78 272	19.59 270	27.60 274	23.84 269	20.19 269	25.79 274	23.70 271	27.36 274	24.30 274	19.01 272	15.78 268	29.59 274	20.33 271	10.21 265	11.16 266	10.14 266	13.33 266

AVERAGE_ROB	25.64 272	30.03 275	26.89 275	31.93 274	30.82 275	31.11 275	32.43 274	28.32 275	25.80 275	34.51 275	30.14 275	30.53 273	23.76 271	32.01 275	27.78 274	24.52 270	28.55 275	25.88 272	30.51 275	27.85 275	22.51 273	19.15 272	33.73 275	25.51 275	10.76 268	8.70 263	9.35 265	9.21 264

MyStereo02	25.88 273	15.26 270	23.19 272	9.93 268	0.00 1	11.99 270	9.24 269	16.81 271	21.81 271	13.49 269	16.54 270	16.08 267	24.66 272	7.63 269	27.22 271	27.35 272	20.29 271	26.61 274	18.03 268	23.41 272	31.68 275	37.68 274	7.10 270	22.06 273	56.02 273	72.24 273	62.60 275	79.99 274

CasAABBNet	26.22 274	15.24 269	23.15 271	9.86 267	11.36 270	11.89 269	9.16 268	16.77 270	21.82 273	13.63 271	16.10 268	16.17 269	24.79 274	7.51 268	27.26 273	27.24 271	20.16 270	26.55 273	17.89 267	23.22 271	31.56 274	36.88 273	6.98 269	22.05 272	56.10 275	72.29 275	62.52 274	79.87 273

MyStereo03	26.31 275	15.26 270	23.19 272	9.93 268	11.42 271	11.99 270	9.24 269	16.81 271	21.81 271	13.49 269	16.54 270	16.08 267	24.66 272	7.63 269	27.22 271	27.35 272	20.29 271	26.61 274	18.03 268	23.41 272	31.68 275	37.68 274	7.10 270	22.06 273	56.02 273	72.24 273	62.60 275	79.99 274

FADE																					3.01 261						2.00 256

Low-res two-view benchmark