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

ProNet	0.04 1	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.04 7	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.07 1	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

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	0.12 8	0.10 4	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.07 2	0.05 2	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
AEACV	0.07 4	0.08 12	0.04 3	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 5	0.03 3	0.03 6	0.17 25	0.13 17	0.09 5	0.08 7	0.12 13	0.07 7	0.10 9	0.10 16	0.03 4	0.04 4	0.08 4	0.12 19	0.07 3	0.05 3

CroCo-Stereo Lap2	0.05 3	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.03 1	0.03 3	0.06 5	0.03 2	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.10 3	0.10 4	0.07 3	0.07 4	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.06 3	0.02 2	0.03 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.05 3

test croco	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.06 12	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.16 24	0.06 4	0.11 15	0.04 5	0.04 11	0.16 20	0.16 42	0.16 26	0.12 23	0.15 22	0.08 15	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.07 16	0.12 22	0.12 19	0.12 16	0.14 30

anonymousdsp	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.06 12	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.06 7	0.11 16	0.10 28	0.08 7	0.04 5	0.05 14	0.13 10	0.12 15	0.11 10	0.09 8	0.13 19	0.08 15	0.14 18	0.15 33	0.04 9	0.05 6	0.08 4	0.07 3	0.11 10	0.07 5

RAFT + AFF	0.14 33	0.07 6	0.05 5	0.08 26	0.05 8	0.07 15	0.04 7	0.11 16	0.08 18	0.14 23	0.07 10	0.15 32	0.04 5	0.03 6	1.54 221	0.11 7	0.14 19	0.07 4	0.14 20	0.06 4	0.14 18	0.08 8	0.03 4	0.05 6	0.10 10	0.07 3	0.07 3	0.07 5

MIM_Stereo	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.08 26	0.07 20	0.09 36	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.19 44	0.08 15	0.11 15	0.05 8	0.05 14	0.16 20	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.20 45	0.10 29	0.18 40	0.15 33	0.04 9	0.07 16	0.11 13	0.10 12	0.15 21	0.10 12

RAFT	0.07 4	0.04 3	0.06 7	0.05 6	0.03 5	0.06 9	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 10	0.08 7	0.05 8	0.02 2	0.10 3	0.08 2	0.08 4	0.06 3	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.09 13	0.02 2	0.04 4	0.13 25	0.14 34	0.16 26	0.15 36

iRaftStereo_RVC	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.05 6	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.10 13	0.09 19	0.10 12	0.05 8	0.04 11	0.11 5	0.11 7	0.13 17	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.05 6	0.10 10	0.09 7	0.11 10	0.08 7

ARAFT	0.12 25	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.04 7	0.14 26	0.08 18	0.21 52	0.10 28	0.17 45	0.05 8	0.05 14	0.18 28	0.14 21	0.18 43	0.15 60	0.20 45	0.08 15	0.20 55	0.18 49	0.05 22	0.06 10	0.14 33	0.11 15	0.18 36	0.13 21

AFF-stereo	0.10 12	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.08 22	0.04 7	0.17 38	0.08 18	0.21 52	0.08 15	0.13 22	0.05 8	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.12 14	0.09 8	0.20 45	0.07 7	0.14 18	0.11 18	0.04 9	0.06 10	0.13 25	0.12 19	0.18 36	0.11 14

RYNet	0.15 42	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.06 14	0.06 9	0.04 7	0.07 5	0.13 90	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 8	0.04 11	1.96 240	0.11 7	0.09 5	0.13 35	0.10 7	0.07 7	0.08 3	0.07 5	0.13 131	0.06 10	0.09 7	0.22 108	0.11 10	0.08 7

StereoIM	0.10 12	0.07 6	0.07 12	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 16	0.07 10	0.13 22	0.06 14	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.15 23	0.12 23	0.15 22	0.07 7	0.16 24	0.13 26	0.03 4	0.06 10	0.14 33	0.20 91	0.16 26	0.19 63

StereoVision	0.07 4	0.05 5	0.05 5	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 55	0.05 3	0.06 4	0.05 4	0.06 14	0.02 2	0.13 10	0.13 17	0.09 5	0.07 4	0.10 7	0.08 15	0.08 3	0.07 5	0.03 4	0.05 6	0.11 13	0.10 12	0.13 18	0.13 21

AASNet	0.10 12	0.10 26	0.07 12	0.10 40	0.10 54	0.11 55	0.08 60	0.11 16	0.06 7	0.10 13	0.11 40	0.10 12	0.06 14	0.07 31	0.14 13	0.11 7	0.13 17	0.11 18	0.11 9	0.09 22	0.11 11	0.12 22	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.10 12	0.10 7	0.08 7

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 25	0.11 39	0.09 37	0.08 26	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.21 66	0.09 27	0.23 68	0.09 19	0.18 51	0.06 14	0.05 14	0.16 20	0.14 21	0.14 19	0.09 8	0.21 56	0.08 15	0.17 30	0.13 26	0.05 22	0.08 25	0.17 56	0.13 27	0.20 53	0.14 30

MMNet	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.10 40	0.08 31	0.09 36	0.06 29	0.10 11	0.08 18	0.08 9	0.09 19	0.12 18	0.06 14	0.08 39	0.22 66	0.11 7	0.12 14	0.11 18	0.12 13	0.09 22	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.10 10	0.11 15	0.13 18	0.12 17

delet	0.08 8	0.08 12	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.06 29	0.07 5	0.06 7	0.09 11	0.07 10	0.11 15	0.06 14	0.06 25	0.12 8	0.10 4	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.09 22	0.09 8	0.07 5	0.05 22	0.06 10	0.09 7	0.09 7	0.10 7	0.08 7

GANet	0.10 12	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.10 54	0.12 68	0.09 74	0.13 22	0.08 18	0.10 13	0.10 28	0.14 25	0.06 14	0.06 25	0.11 5	0.12 15	0.14 19	0.14 44	0.11 9	0.07 7	0.11 11	0.08 8	0.08 63	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.11 14

TDLM	0.07 4	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.05 19	0.07 5	0.06 7	0.06 5	0.10 28	0.08 7	0.06 14	0.05 14	0.09 2	0.09 3	0.09 5	0.09 8	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.06 3	0.05 22	0.07 16	0.08 4	0.07 3	0.08 6	0.08 7

MIF-Stereo (partial)	0.10 12	0.09 17	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.12 18	0.09 27	0.12 21	0.07 10	0.09 11	0.07 22	0.05 14	0.18 28	0.15 31	0.16 26	0.13 35	0.14 20	0.08 15	0.16 24	0.10 16	0.04 9	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.16 26	0.13 21

LL-Strereo2	0.12 25	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.06 9	0.04 7	0.15 29	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.13 22	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.18 43	0.11 18	0.20 45	0.10 29	0.20 55	0.28 103	0.05 22	0.07 16	0.12 22	0.13 27	0.15 21	0.10 12

anonymousdsp2	0.13 30	0.12 52	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.18 46	0.08 18	0.20 48	0.16 77	0.15 32	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.23 70	0.11 38	0.19 47	0.21 64	0.07 47	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.18 36	0.12 17

SA	0.15 42	0.13 69	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.11 55	0.06 29	0.21 66	0.10 38	0.23 68	0.09 19	0.23 90	0.07 22	0.07 31	0.19 32	0.18 69	0.18 43	0.15 60	0.24 77	0.12 45	0.20 55	0.26 89	0.05 22	0.09 47	0.20 83	0.20 91	0.27 111	0.23 93

AnonymousM	0.19 85	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.20 57	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.16 41	0.07 22	0.09 57	0.23 75	0.23 129	0.23 101	0.14 44	0.20 45	0.15 89	0.32 117	0.26 89	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.17 63	0.54 197	0.97 215

rafts_anoy	0.14 33	0.14 85	0.11 69	0.11 55	0.11 64	0.10 41	0.07 42	0.21 66	0.08 18	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.07 22	0.06 25	0.20 42	0.17 50	0.20 61	0.17 84	0.22 64	0.12 45	0.21 63	0.18 49	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.15 21	0.17 44

raft+_RVC	0.12 25	0.10 26	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.09 36	0.06 29	0.18 46	0.09 27	0.22 59	0.12 45	0.15 32	0.07 22	0.06 25	0.16 20	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.20 45	0.09 22	0.19 47	0.17 44	0.05 22	0.07 16	0.14 33	0.13 27	0.16 26	0.13 21

CVANet_RVC	0.10 12	0.12 52	0.11 69	0.13 73	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.12 18	0.08 18	0.09 11	0.14 60	0.10 12	0.07 22	0.07 31	0.11 5	0.11 7	0.11 10	0.11 18	0.11 9	0.08 15	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.12 17

AANet_RVC	0.09 11	0.08 12	0.08 23	0.07 14	0.09 42	0.06 9	0.06 29	0.09 9	0.09 27	0.08 9	0.09 19	0.08 7	0.07 22	0.06 25	0.14 13	0.11 7	0.11 10	0.12 23	0.11 9	0.10 29	0.10 9	0.09 13	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.12 19	0.12 16	0.14 30

4D-IteraStereo	0.14 33	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.21 66	0.12 71	0.26 104	0.12 45	0.20 64	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 69	0.20 61	0.15 60	0.22 64	0.12 45	0.27 104	0.29 108	0.05 22	0.08 25	0.14 33	0.14 34	0.19 42	0.13 21

test_4	0.14 33	0.09 17	0.10 47	0.07 14	0.07 20	0.05 6	0.05 19	0.17 38	0.11 55	0.24 88	0.08 15	0.15 32	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 69	0.18 43	0.12 23	0.17 29	0.11 38	0.23 84	0.27 95	0.04 9	0.09 47	0.14 33	0.20 91	0.26 96	0.23 93

UDGNet	0.23 120	0.19 148	0.14 105	0.36 192	0.30 187	0.32 187	0.29 181	0.22 73	0.15 113	0.21 52	0.20 106	0.21 76	0.08 31	0.52 216	0.20 42	0.17 50	0.21 75	0.17 84	0.25 83	0.14 75	0.26 96	0.30 112	0.30 202	0.10 72	0.24 125	0.20 91	0.22 64	0.20 68

raftrobust	0.15 42	0.12 52	0.11 69	0.11 55	0.10 54	0.08 22	0.06 29	0.22 73	0.09 27	0.27 113	0.13 54	0.19 59	0.08 31	0.08 39	0.21 53	0.18 69	0.21 75	0.15 60	0.28 99	0.13 60	0.25 91	0.23 72	0.08 63	0.08 25	0.19 73	0.17 63	0.17 33	0.16 40

RALCasStereoNet	0.15 42	0.14 85	0.10 47	0.13 73	0.11 64	0.10 41	0.07 42	0.20 57	0.08 18	0.23 68	0.13 54	0.19 59	0.08 31	0.07 31	0.20 42	0.18 69	0.22 92	0.17 84	0.20 45	0.12 45	0.22 72	0.21 64	0.07 47	0.09 47	0.18 68	0.15 43	0.15 21	0.15 36

HCRNet	0.15 42	0.19 148	0.08 23	0.23 154	0.09 42	0.16 103	0.09 74	0.16 35	0.06 7	0.49 224	0.16 77	0.25 105	0.08 31	0.09 57	0.43 152	0.11 7	0.16 26	0.10 14	0.21 56	0.09 22	0.13 15	0.08 8	0.11 109	0.07 16	0.09 7	0.09 7	0.14 20	0.11 14

PMTNet	0.18 74	0.15 102	0.11 69	0.14 83	0.11 64	0.09 36	0.09 74	0.22 73	0.10 38	0.29 141	0.11 40	0.25 105	0.08 31	0.09 57	0.24 90	0.27 158	0.24 112	0.13 35	0.28 99	0.13 60	0.35 135	0.24 79	0.09 75	0.08 25	0.22 96	0.17 63	0.23 68	0.25 113

DMCA	0.11 20	0.09 17	0.10 47	0.08 26	0.09 42	0.08 22	0.09 74	0.13 22	0.10 38	0.11 16	0.13 54	0.12 18	0.08 31	0.09 57	0.20 42	0.14 21	0.15 23	0.14 44	0.12 13	0.10 29	0.14 18	0.09 13	0.08 63	0.08 25	0.11 13	0.13 27	0.11 10	0.12 17

EGLCR-Stereo	0.20 94	0.12 52	0.10 47	0.11 55	0.11 64	0.13 77	0.06 29	0.23 82	0.11 55	0.27 113	0.09 19	0.24 97	0.09 39	0.09 57	0.18 28	0.21 106	0.24 112	0.16 75	0.29 107	0.12 45	0.36 140	0.46 165	0.07 47	0.09 47	0.15 41	0.25 131	0.93 228	0.25 113

Sa-1000	0.17 68	0.13 69	0.09 37	0.09 31	0.09 42	0.11 55	0.05 19	0.22 73	0.11 55	0.24 88	0.11 40	0.24 97	0.09 39	0.10 75	0.22 66	0.18 69	0.21 75	0.17 84	0.28 99	0.12 45	0.25 91	0.33 123	0.06 34	0.09 47	0.24 125	0.20 91	0.26 96	0.22 84

IPLG	0.22 110	0.12 52	0.11 69	0.10 40	0.10 54	0.10 41	0.07 42	0.22 73	0.09 27	0.24 88	0.15 67	0.21 76	0.09 39	0.11 85	1.93 239	0.18 69	0.21 75	0.16 75	0.24 77	0.14 75	0.20 55	0.32 120	0.06 34	0.10 72	0.18 68	0.18 76	0.24 78	0.14 30

TRStereo	0.34 170	0.16 109	0.21 167	0.16 108	0.12 76	0.34 191	0.17 131	0.27 143	0.11 55	0.35 181	0.18 91	0.34 161	0.09 39	0.12 106	0.26 105	0.36 191	0.25 123	0.17 84	0.44 144	0.25 166	0.42 158	0.47 171	0.09 75	0.09 47	0.26 136	2.80 258	0.49 187	0.33 145

RALAANet	0.14 33	0.13 69	0.11 69	0.10 40	0.10 54	0.11 55	0.07 42	0.17 38	0.10 38	0.16 24	0.15 67	0.15 32	0.09 39	0.06 25	0.19 32	0.16 42	0.18 43	0.17 84	0.26 84	0.14 75	0.24 87	0.23 72	0.07 47	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.20 53	0.16 40

UPFNet	0.13 30	0.11 39	0.12 85	0.12 67	0.11 64	0.13 77	0.10 83	0.15 29	0.12 71	0.17 31	0.13 54	0.15 32	0.09 39	0.11 85	0.23 75	0.15 31	0.17 33	0.15 60	0.16 24	0.11 38	0.13 15	0.11 18	0.09 75	0.09 47	0.13 25	0.13 27	0.19 42	0.13 21

HGLStereo	0.15 42	0.14 85	0.12 85	0.13 73	0.13 88	0.13 77	0.08 60	0.18 46	0.11 55	0.22 59	0.22 123	0.14 25	0.09 39	0.11 85	0.24 90	0.17 50	0.21 75	0.17 84	0.20 45	0.14 75	0.18 40	0.16 39	0.10 94	0.11 82	0.17 56	0.16 56	0.17 33	0.15 36

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 42	0.11 39	0.10 47	0.11 55	0.08 31	0.09 36	0.05 19	0.18 46	0.17 132	0.23 68	0.18 91	0.18 51	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.17 50	0.19 53	0.15 60	0.18 32	0.12 45	0.19 47	0.26 89	0.07 47	0.09 47	0.16 45	0.22 108	0.16 26	0.21 75

DLNR_Zeroshot_test	9.91 264	28.72 274	0.20 158	46.90 275	0.13 88	0.20 132	45.01 275	0.29 163	0.11 55	0.38 195	0.19 97	0.33 158	0.10 46	1.29 233	61.34 275	71.85 276	3.99 260	2.49 260	1.36 212	0.22 145	0.65 209	0.41 152	0.09 75	0.13 113	0.26 136	0.24 120	0.29 123	0.33 145

CASnet	0.15 42	0.12 52	0.08 23	0.10 40	0.11 64	0.14 84	0.06 29	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.15 67	0.23 90	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.15 31	0.20 61	0.11 18	0.26 84	0.11 38	0.34 127	0.19 57	0.07 47	0.08 25	0.16 45	0.12 19	0.20 53	0.17 44
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.25 134	0.10 26	0.17 139	0.15 98	0.14 104	0.20 132	0.14 117	0.27 143	0.13 90	0.36 185	0.12 45	0.28 127	0.10 46	0.13 122	0.23 75	0.40 199	0.26 132	0.19 125	0.49 161	0.21 136	0.68 214	0.52 189	0.11 109	0.11 82	0.23 113	0.25 131	0.36 155	0.38 159

HanStereo	0.25 134	0.10 26	0.17 139	0.15 98	0.14 104	0.20 132	0.14 117	0.27 143	0.13 90	0.36 185	0.12 45	0.28 127	0.10 46	0.13 122	0.23 75	0.40 199	0.26 132	0.19 125	0.49 161	0.21 136	0.68 214	0.52 189	0.11 109	0.11 82	0.23 113	0.25 131	0.36 155	0.38 159

CAS	0.14 33	0.11 39	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.17 38	0.10 38	0.17 31	0.16 77	0.15 32	0.10 46	0.10 75	0.20 42	0.18 69	0.17 33	0.14 44	0.19 38	0.11 38	0.22 72	0.23 72	0.07 47	0.08 25	0.17 56	0.16 56	0.17 33	0.23 93

CES	0.18 74	0.10 26	0.10 47	0.09 31	0.11 64	0.10 41	0.05 19	0.42 198	0.10 38	0.20 48	0.27 153	0.23 90	0.10 46	0.12 106	0.26 105	0.23 129	0.25 123	0.15 60	0.20 45	0.13 60	0.45 165	0.26 89	0.09 75	0.08 25	0.19 73	0.15 43	0.19 42	0.24 106

IER	0.15 42	0.11 39	0.10 47	0.12 67	0.10 54	0.12 68	0.08 60	0.17 38	0.10 38	0.18 38	0.17 87	0.20 64	0.10 46	0.11 85	0.47 159	0.15 31	0.18 43	0.14 44	0.16 24	0.11 38	0.16 24	0.12 22	0.09 75	0.09 47	0.14 33	0.16 56	0.19 42	0.18 50

CIPLG	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 64	0.10 46	0.12 106	0.23 75	0.17 50	0.21 75	0.14 44	0.21 56	0.13 60	0.22 72	0.28 103	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 58	0.13 21

dd	0.19 85	0.17 121	0.10 47	0.34 188	0.12 76	0.24 161	0.11 93	0.21 66	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.37 166	0.10 46	0.09 57	0.37 142	0.17 50	0.28 154	0.14 44	0.35 128	0.14 75	0.19 47	0.14 30	0.09 75	0.13 113	0.21 90	0.15 43	0.26 96	0.21 75

GLC_STEREO	0.18 74	0.15 102	0.16 127	0.15 98	0.14 104	0.14 84	0.11 93	0.26 127	0.10 38	0.28 126	0.18 91	0.20 64	0.10 46	0.11 85	0.19 32	0.19 87	0.28 154	0.15 60	0.24 77	0.14 75	0.37 143	0.23 72	0.09 75	0.10 72	0.19 73	0.13 27	0.30 130	0.18 50

IPLGR_C	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 64	0.10 46	0.12 106	0.21 53	0.17 50	0.21 75	0.14 44	0.21 56	0.13 60	0.22 72	0.28 103	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 58	0.14 30

ACRE	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.09 27	0.23 68	0.15 67	0.20 64	0.10 46	0.12 106	0.21 53	0.17 50	0.21 75	0.14 44	0.21 56	0.13 60	0.22 72	0.27 95	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 58	0.13 21

cross-raft	0.24 128	0.14 85	0.12 85	0.13 73	0.13 88	0.17 113	0.10 83	0.27 143	0.15 113	0.30 144	0.19 97	0.28 127	0.10 46	0.12 106	0.26 105	0.34 179	0.27 143	0.17 84	0.57 183	0.25 166	0.62 202	0.51 186	0.09 75	0.11 82	0.29 161	0.27 149	0.26 96	0.31 141

XX-Stereo	2.24 250	0.10 26	0.10 47	0.17 117	0.10 54	0.21 142	0.11 93	0.25 114	0.12 71	0.36 185	0.53 211	0.29 136	0.10 46	0.11 85	0.24 90	0.35 184	0.27 143	0.18 114	0.47 151	0.18 115	0.41 154	0.37 139	0.10 94	0.10 72	54.05 272	0.25 131	0.34 150	0.51 178

EAI-Stereo	0.28 151	0.13 69	0.12 85	0.18 124	0.16 123	0.66 217	0.20 145	0.27 143	0.18 138	0.27 113	0.27 153	0.29 136	0.10 46	0.11 85	0.35 139	0.32 173	0.26 132	0.20 136	0.65 190	0.22 145	0.44 164	0.44 161	0.10 94	0.14 122	0.28 155	0.31 170	0.39 164	0.42 167

DSFCA	0.16 56	0.18 135	0.14 105	0.14 83	0.13 88	0.16 103	0.15 124	0.16 35	0.13 90	0.16 24	0.19 97	0.18 51	0.10 46	0.08 39	0.22 66	0.18 69	0.19 53	0.17 84	0.21 56	0.14 75	0.19 47	0.19 57	0.11 109	0.12 97	0.17 56	0.18 76	0.19 42	0.19 63

DMCA-RVC	0.16 56	0.12 52	0.15 116	0.12 67	0.13 88	0.11 55	0.13 110	0.17 38	0.16 124	0.18 38	0.21 115	0.20 64	0.10 46	0.10 75	0.36 140	0.17 50	0.18 43	0.17 84	0.16 24	0.14 75	0.18 40	0.15 33	0.10 94	0.12 97	0.14 33	0.13 27	0.18 36	0.18 50

HITNet	0.14 33	0.11 39	0.10 47	0.11 55	0.10 54	0.10 41	0.07 42	0.18 46	0.11 55	0.24 88	0.13 54	0.18 51	0.10 46	0.09 57	0.20 42	0.14 21	0.17 33	0.14 44	0.16 24	0.10 29	0.20 55	0.22 69	0.08 63	0.09 47	0.15 41	0.14 34	0.24 78	0.18 50
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
DISCO	0.16 56	0.15 102	0.11 69	0.14 83	0.13 88	0.16 103	0.14 117	0.15 29	0.13 90	0.21 52	0.17 87	0.16 41	0.10 46	0.10 75	0.25 101	0.16 42	0.20 61	0.15 60	0.23 70	0.14 75	0.17 30	0.18 49	0.09 75	0.11 82	0.17 56	0.16 56	0.21 58	0.16 40

PDISCO_ROB	0.17 68	0.16 109	0.16 127	0.14 83	0.12 76	0.13 77	0.11 93	0.15 29	0.12 71	0.16 24	0.16 77	0.12 18	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.20 95	0.19 53	0.23 164	0.18 32	0.15 89	0.22 72	0.23 72	0.07 47	0.11 82	0.21 90	0.24 120	0.39 164	0.23 93

IGEV_Zeroshot_test	0.29 152	0.13 69	0.22 173	0.29 173	0.17 131	0.21 142	0.22 156	0.28 153	0.14 103	0.35 181	0.43 196	0.33 158	0.11 67	0.14 131	0.23 75	0.37 195	0.26 132	0.17 84	0.48 159	0.24 160	0.52 185	0.61 211	0.11 109	0.11 82	0.33 179	0.27 149	0.62 209	0.45 173

MSKI-zero shot	0.26 141	0.13 69	0.10 47	0.14 83	0.14 104	0.15 95	0.11 93	0.28 153	0.13 90	0.30 144	0.35 176	0.28 127	0.11 67	0.12 106	0.29 114	0.37 195	0.28 154	0.17 84	0.58 185	0.26 174	0.57 191	0.55 198	0.09 75	0.11 82	0.25 132	0.41 191	0.32 140	0.42 167

Any-RAFT	0.24 128	0.13 69	0.16 127	0.16 108	0.13 88	0.15 95	0.10 83	0.25 114	0.14 103	0.28 126	0.35 176	0.28 127	0.11 67	0.12 106	0.22 66	0.25 144	0.28 154	0.17 84	0.50 166	0.16 103	0.63 204	0.40 149	0.10 94	0.10 72	0.28 155	0.29 159	0.26 96	0.42 167

LoS_RVC	0.16 56	0.13 69	0.10 47	0.07 14	0.09 42	0.08 22	0.06 29	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 67	0.09 57	0.21 53	0.22 119	0.17 33	0.16 75	0.24 77	0.12 45	0.33 120	0.31 117	0.08 63	0.09 47	0.20 83	0.15 43	0.16 26	0.20 68

tt_ll	0.16 56	0.13 69	0.10 47	0.07 14	0.09 42	0.08 22	0.06 29	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 67	0.09 57	0.21 53	0.22 119	0.17 33	0.16 75	0.24 77	0.12 45	0.33 120	0.31 117	0.08 63	0.09 47	0.20 83	0.15 43	0.16 26	0.20 68

iRaft-Stereo_20w	0.31 161	0.14 85	0.24 181	0.29 173	0.18 140	0.22 151	0.18 133	0.26 127	0.15 113	0.41 207	0.51 209	0.30 149	0.11 67	0.12 106	0.32 127	0.32 173	0.27 143	0.17 84	0.42 142	0.24 160	0.46 168	0.53 193	0.11 109	0.10 72	0.33 179	0.67 221	0.61 207	0.60 183

test-3	0.18 74	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 76	0.10 41	0.07 42	0.25 114	0.10 38	0.27 113	0.11 40	0.29 136	0.11 67	0.08 39	0.23 75	0.19 87	0.23 101	0.15 60	0.47 151	0.15 89	0.33 120	0.46 165	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 88	0.23 93

test_1	0.18 74	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 76	0.10 41	0.07 42	0.25 114	0.10 38	0.27 113	0.11 40	0.29 136	0.11 67	0.08 39	0.23 75	0.19 87	0.23 101	0.15 60	0.47 151	0.15 89	0.33 120	0.46 165	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 88	0.23 93

TestStereo	0.17 68	0.17 121	0.14 105	0.15 98	0.11 64	0.15 95	0.11 93	0.25 114	0.13 90	0.30 144	0.15 67	0.25 105	0.11 67	0.08 39	0.19 32	0.14 21	0.23 101	0.13 35	0.27 92	0.13 60	0.27 104	0.15 33	0.09 75	0.14 122	0.21 90	0.15 43	0.21 58	0.19 63

APVNet	0.21 105	0.18 135	0.14 105	0.17 117	0.20 149	0.20 132	0.17 131	0.24 98	0.15 113	0.18 38	0.21 115	0.21 76	0.11 67	0.17 156	0.34 137	0.24 136	0.27 143	0.21 146	0.34 121	0.21 136	0.23 84	0.28 103	0.11 109	0.17 152	0.21 90	0.18 76	0.29 123	0.22 84

CREStereo	0.17 68	0.13 69	0.11 69	0.11 55	0.10 54	0.10 41	0.06 29	0.24 98	0.10 38	0.27 113	0.12 45	0.26 111	0.11 67	0.10 75	0.22 66	0.26 152	0.26 132	0.13 35	0.21 56	0.14 75	0.36 140	0.24 79	0.08 63	0.09 47	0.17 56	0.17 63	0.23 68	0.22 84
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
NVstereo2D	0.26 141	0.16 109	0.15 116	0.22 147	0.18 140	0.26 168	0.28 179	0.20 57	0.14 103	0.22 59	0.21 115	0.17 45	0.11 67	0.38 204	1.98 242	0.20 95	0.24 112	0.19 125	0.21 56	0.14 75	0.18 40	0.15 33	0.25 180	0.13 113	0.22 96	0.17 63	0.19 42	0.18 50

MIF-Stereo	0.11 20	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.06 4	0.12 18	0.12 79	0.08 39	0.18 28	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.19 38	0.09 22	0.17 30	0.12 22	0.07 47	0.06 10	0.12 22	0.19 82	0.10 7	0.13 21

RAFT-Test	0.24 128	0.13 69	0.11 69	0.16 108	0.14 104	0.18 118	0.11 93	0.27 143	0.14 103	0.32 158	0.26 147	0.26 111	0.12 79	0.14 131	0.24 90	0.35 184	0.27 143	0.18 114	0.56 180	0.24 160	0.58 195	0.49 180	0.09 75	0.11 82	0.27 147	0.29 159	0.27 111	0.35 149

RAFT_CTSACE	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 29	0.12 18	0.07 14	0.18 38	0.06 4	0.14 25	0.12 79	0.05 14	0.13 10	0.13 17	0.14 19	0.09 8	0.12 13	0.07 7	0.16 24	0.18 49	0.04 9	0.07 16	0.14 33	0.14 34	0.19 42	0.14 30

IPLGR	0.26 141	0.16 109	0.13 97	0.15 98	0.15 117	0.12 68	0.09 74	0.24 98	0.13 90	0.28 126	0.25 138	0.23 90	0.12 79	0.11 85	1.91 238	0.20 95	0.22 92	0.18 114	0.34 121	0.20 125	0.25 91	0.33 123	0.07 47	0.12 97	0.23 113	0.23 115	0.28 119	0.21 75

SACVNet	0.22 110	0.20 154	0.18 146	0.21 143	0.19 144	0.19 127	0.19 141	0.25 114	0.22 152	0.25 98	0.21 115	0.20 64	0.12 79	0.17 156	0.23 75	0.21 106	0.25 123	0.21 146	0.32 114	0.19 118	0.27 104	0.34 129	0.15 146	0.17 152	0.28 155	0.25 131	0.29 123	0.26 122

TANstereo	0.19 85	0.12 52	0.10 47	0.14 83	0.13 88	0.14 84	0.08 60	0.18 46	0.11 55	0.24 88	0.12 45	0.16 41	0.12 79	0.13 122	0.29 114	0.28 161	0.26 132	0.25 177	0.34 121	0.22 145	0.34 127	0.27 95	0.29 200	0.10 72	0.13 25	0.15 43	0.36 155	0.18 50

XX-TBD	0.19 85	0.12 52	0.10 47	0.14 83	0.13 88	0.14 84	0.08 60	0.18 46	0.11 55	0.24 88	0.12 45	0.16 41	0.12 79	0.13 122	0.29 114	0.28 161	0.26 132	0.25 177	0.34 121	0.22 145	0.34 127	0.27 95	0.29 200	0.10 72	0.13 25	0.15 43	0.36 155	0.18 50

FINET	0.16 56	0.15 102	0.15 116	0.16 108	0.12 76	0.13 77	0.14 117	0.18 46	0.15 113	0.17 31	0.15 67	0.18 51	0.12 79	0.11 85	0.23 75	0.18 69	0.19 53	0.14 44	0.23 70	0.12 45	0.18 40	0.14 30	0.12 125	0.12 97	0.16 45	0.16 56	0.18 36	0.16 40

UNet	0.15 42	0.13 69	0.13 97	0.14 83	0.12 76	0.14 84	0.10 83	0.20 57	0.12 71	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.12 79	0.13 122	0.21 53	0.15 31	0.20 61	0.17 84	0.18 32	0.13 60	0.17 30	0.14 30	0.10 94	0.12 97	0.15 41	0.17 63	0.20 53	0.17 44

DeepPrunerF	0.29 152	0.16 109	0.14 105	0.23 154	0.44 210	0.17 113	0.21 150	0.20 57	0.26 172	0.16 24	0.22 123	0.15 32	0.12 79	0.12 106	0.97 204	0.21 106	0.18 43	0.17 84	0.26 84	0.16 103	0.21 63	0.17 44	0.12 125	0.12 97	1.97 256	0.25 131	0.22 64	0.20 68

ADCP+	0.31 161	0.17 121	0.17 139	0.15 98	0.14 104	0.17 113	0.19 141	0.21 66	0.33 188	0.26 104	0.26 147	0.37 166	0.12 79	0.13 122	1.87 237	0.18 69	0.20 61	0.17 84	0.33 116	0.18 115	0.22 72	0.22 69	0.12 125	0.11 82	0.23 113	0.69 222	0.33 146	0.99 217

RASNet	0.15 42	0.14 85	0.14 105	0.13 73	0.11 64	0.12 68	0.10 83	0.24 98	0.12 71	0.22 59	0.14 60	0.18 51	0.12 79	0.09 57	0.16 20	0.18 69	0.19 53	0.13 35	0.16 24	0.10 29	0.22 72	0.16 39	0.07 47	0.14 122	0.16 45	0.16 56	0.26 96	0.22 84

CFNet_RVC	0.18 74	0.18 135	0.15 116	0.18 124	0.16 123	0.18 118	0.12 106	0.21 66	0.13 90	0.23 68	0.20 106	0.24 97	0.12 79	0.12 106	0.22 66	0.19 87	0.23 101	0.17 84	0.26 84	0.15 89	0.24 87	0.19 57	0.09 75	0.13 113	0.22 96	0.20 91	0.25 88	0.23 93

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 74	0.18 135	0.18 146	0.17 117	0.21 154	0.16 103	0.26 176	0.19 55	0.24 163	0.22 59	0.20 106	0.26 111	0.12 79	0.19 165	0.24 90	0.16 42	0.19 53	0.16 75	0.19 38	0.13 60	0.16 24	0.17 44	0.11 109	0.11 82	0.17 56	0.22 108	0.19 42	0.21 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo04	0.22 110	0.18 135	0.17 139	0.14 83	0.14 104	0.13 77	0.10 83	0.28 153	0.21 146	0.31 151	0.20 106	0.29 136	0.13 93	0.08 39	0.27 110	0.22 119	0.22 92	0.18 114	0.54 176	0.21 136	0.34 127	0.26 89	0.11 109	0.16 142	0.27 147	0.23 115	0.30 130	0.22 84

AE-Stereo	0.20 94	0.14 85	0.13 97	0.16 108	0.12 76	0.12 68	0.09 74	0.23 82	0.15 113	0.28 126	0.12 45	0.29 136	0.13 93	0.09 57	0.21 53	0.25 144	0.28 154	0.19 125	0.28 99	0.19 118	0.35 135	0.42 154	0.07 47	0.14 122	0.22 96	0.24 120	0.26 96	0.21 75

EKT-Stereo	0.33 168	0.17 121	0.13 97	0.20 139	0.17 131	0.22 151	0.25 168	0.27 143	0.14 103	0.30 144	0.26 147	0.27 120	0.13 93	0.13 122	1.64 228	0.53 215	0.29 162	0.25 177	0.46 149	0.30 194	0.82 230	0.54 196	0.09 75	0.12 97	0.30 168	0.25 131	0.31 137	0.25 113

LoS	0.22 110	0.15 102	0.11 69	0.13 73	0.14 104	0.12 68	0.08 60	0.60 220	0.11 55	0.37 191	0.38 185	0.36 164	0.13 93	0.11 85	0.23 75	0.25 144	0.26 132	0.15 60	0.26 84	0.15 89	0.42 158	0.33 123	0.09 75	0.09 47	0.25 132	0.19 82	0.25 88	0.28 130

anonymity	0.53 197	0.11 39	0.19 152	0.16 108	0.14 104	0.16 103	0.10 83	0.29 163	0.13 90	0.34 171	7.32 262	0.30 149	0.13 93	0.12 106	0.21 53	0.37 195	0.27 143	0.17 84	0.44 144	0.23 157	0.43 160	0.54 196	0.11 109	0.12 97	0.34 184	0.43 197	0.71 220	0.44 172

GMOStereo	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

error version	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

test-v	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

AACVNet	0.19 85	0.17 121	0.14 105	0.19 134	0.19 144	0.19 127	0.13 110	0.23 82	0.15 113	0.25 98	0.23 131	0.20 64	0.13 93	0.13 122	0.21 53	0.18 69	0.24 112	0.18 114	0.24 77	0.17 111	0.22 72	0.20 62	0.14 140	0.15 135	0.22 96	0.21 100	0.25 88	0.25 113

test-2	0.16 56	0.12 52	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 41	0.07 42	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.10 28	0.21 76	0.13 93	0.08 39	0.20 42	0.18 69	0.21 75	0.14 44	0.23 70	0.13 60	0.26 96	0.36 133	0.05 22	0.08 25	0.22 96	0.19 82	0.24 78	0.18 50

ADLNet	0.21 105	0.17 121	0.12 85	0.16 108	0.14 104	0.18 118	0.15 124	0.20 57	0.11 55	0.17 31	0.15 67	0.33 158	0.13 93	0.31 199	1.12 210	0.15 31	0.20 61	0.14 44	0.18 32	0.13 60	0.16 24	0.18 49	0.15 146	0.09 47	0.17 56	0.18 76	0.19 42	0.17 44

GES	0.22 110	0.16 109	0.12 85	0.14 83	0.15 117	0.19 127	0.12 106	0.25 114	0.14 103	0.26 104	0.18 91	0.21 76	0.13 93	0.17 156	0.36 140	0.21 106	0.27 143	0.19 125	0.52 171	0.20 125	0.33 120	0.29 108	0.13 131	0.14 122	0.19 73	0.17 63	0.27 111	0.42 167

GMStereo	0.16 56	0.16 109	0.09 37	0.14 83	0.13 88	0.15 95	0.11 93	0.22 73	0.12 71	0.19 44	0.15 67	0.25 105	0.13 93	0.09 57	0.17 25	0.14 21	0.21 75	0.13 35	0.26 84	0.15 89	0.20 55	0.12 22	0.09 75	0.11 82	0.18 68	0.15 43	0.23 68	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
BEATNet_4x	0.19 85	0.14 85	0.12 85	0.13 73	0.13 88	0.12 68	0.10 83	0.20 57	0.14 103	0.27 113	0.14 60	0.21 76	0.13 93	0.11 85	0.32 127	0.20 95	0.22 92	0.22 152	0.20 45	0.12 45	0.31 114	0.41 152	0.10 94	0.12 97	0.17 56	0.16 56	0.26 96	0.23 93

R-Stereo Train	0.23 120	0.13 69	0.13 97	0.15 98	0.13 88	0.18 118	0.07 42	0.24 98	0.15 113	0.32 158	0.25 138	0.27 120	0.13 93	0.14 131	0.21 53	0.28 161	0.30 169	0.20 136	0.47 151	0.20 125	0.47 170	0.50 182	0.10 94	0.12 97	0.23 113	0.26 144	0.23 68	0.28 130

RAFT-Stereo	0.23 120	0.13 69	0.13 97	0.15 98	0.13 88	0.18 118	0.07 42	0.24 98	0.15 113	0.32 158	0.25 138	0.27 120	0.13 93	0.14 131	0.21 53	0.28 161	0.30 169	0.20 136	0.47 151	0.20 125	0.47 170	0.50 182	0.10 94	0.12 97	0.23 113	0.26 144	0.23 68	0.28 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
raft_robust	0.18 74	0.13 69	0.10 47	0.14 83	0.09 42	0.11 55	0.08 60	0.25 114	0.12 71	0.30 144	0.10 28	0.24 97	0.14 109	0.10 75	0.24 90	0.21 106	0.21 75	0.17 84	0.34 121	0.14 75	0.27 104	0.31 117	0.06 34	0.10 72	0.22 96	0.21 100	0.24 78	0.21 75

MIPNet	0.21 105	0.14 85	0.11 69	0.11 55	0.12 76	0.12 68	0.08 60	0.24 98	0.10 38	0.27 113	0.24 136	0.22 86	0.14 109	0.11 85	0.94 202	0.20 95	0.23 101	0.17 84	0.31 112	0.20 125	0.21 63	0.35 132	0.07 47	0.11 82	0.23 113	0.23 115	0.27 111	0.21 75

test_3	0.19 85	0.12 52	0.11 69	0.11 55	0.12 76	0.10 41	0.07 42	0.25 114	0.12 71	0.28 126	0.12 45	0.31 154	0.14 109	0.08 39	0.25 101	0.20 95	0.23 101	0.15 60	0.47 151	0.16 103	0.35 135	0.46 165	0.06 34	0.11 82	0.19 73	0.19 82	0.27 111	0.25 113

STTStereo	0.19 85	0.19 148	0.21 167	0.18 124	0.20 149	0.17 113	0.25 168	0.18 46	0.19 140	0.20 48	0.19 97	0.24 97	0.14 109	0.17 156	0.32 127	0.17 50	0.19 53	0.19 125	0.19 38	0.14 75	0.18 40	0.17 44	0.11 109	0.12 97	0.19 73	0.20 91	0.20 53	0.26 122

CFNet	0.16 56	0.15 102	0.12 85	0.18 124	0.15 117	0.14 84	0.11 93	0.23 82	0.12 71	0.21 52	0.16 77	0.29 136	0.14 109	0.11 85	0.21 53	0.13 17	0.20 61	0.16 75	0.18 32	0.12 45	0.17 30	0.13 26	0.08 63	0.12 97	0.20 83	0.17 63	0.22 64	0.21 75

PS-NSSS	0.23 120	0.26 181	0.20 158	0.31 181	0.22 160	0.25 165	0.21 150	0.27 143	0.15 113	0.28 126	0.21 115	0.53 184	0.14 109	0.16 149	0.28 112	0.15 31	0.18 43	0.17 84	0.35 128	0.14 75	0.17 30	0.13 26	0.22 177	0.16 142	0.22 96	0.25 131	0.28 119	0.27 125

iinet-f	0.17 68	0.14 85	0.10 47	0.12 67	0.09 42	0.14 84	0.09 74	0.15 29	0.10 38	0.23 68	0.25 138	0.18 51	0.15 115	0.08 39	0.33 131	0.19 87	0.20 61	0.13 35	0.36 132	0.16 103	0.20 55	0.21 64	0.08 63	0.09 47	0.17 56	0.14 34	0.25 88	0.17 44

test_5	0.11 20	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.05 8	0.07 15	0.05 19	0.16 35	0.07 14	0.11 16	0.09 19	0.15 32	0.15 115	0.03 6	0.15 17	0.15 31	0.11 10	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.13 15	0.15 33	0.04 9	0.09 47	0.13 25	0.14 34	0.19 42	0.18 50

DDUNet	0.43 186	0.54 215	0.23 176	0.86 223	0.68 224	0.83 225	0.82 224	0.26 127	0.24 163	0.23 68	0.33 172	0.37 166	0.15 115	1.63 238	0.43 152	0.24 136	0.39 201	0.25 177	0.54 176	0.28 182	0.31 114	0.30 112	0.49 224	0.20 164	0.24 125	0.25 131	0.32 140	0.29 134

s12784h	0.22 110	0.16 109	0.13 97	0.19 134	0.14 104	0.12 68	0.08 60	0.24 98	0.11 55	0.29 141	0.16 77	0.27 120	0.15 115	0.10 75	0.22 66	0.26 152	0.26 132	0.13 35	0.29 107	0.12 45	0.50 182	0.30 112	0.08 63	0.10 72	0.24 125	0.21 100	0.65 214	0.47 176

sAnonymous2	0.20 94	0.14 85	0.12 85	0.12 67	0.11 64	0.14 84	0.12 106	0.28 153	0.16 124	0.23 68	0.19 97	0.19 59	0.15 115	0.08 39	0.24 90	0.26 152	0.25 123	0.22 152	0.39 135	0.20 125	0.34 127	0.38 141	0.08 63	0.13 113	0.22 96	0.24 120	0.23 68	0.24 106

CroCo_RVC	0.20 94	0.14 85	0.12 85	0.12 67	0.11 64	0.14 84	0.12 106	0.28 153	0.16 124	0.23 68	0.19 97	0.19 59	0.15 115	0.08 39	0.24 90	0.26 152	0.25 123	0.22 152	0.39 135	0.20 125	0.34 127	0.38 141	0.08 63	0.13 113	0.22 96	0.24 120	0.23 68	0.24 106

MyStereo	0.23 120	0.19 148	0.18 146	0.16 108	0.15 117	0.13 77	0.11 93	0.28 153	0.22 152	0.33 167	0.23 131	0.29 136	0.16 121	0.08 39	0.30 122	0.22 119	0.22 92	0.17 84	0.55 179	0.21 136	0.35 135	0.29 108	0.11 109	0.15 135	0.29 161	0.24 120	0.32 140	0.22 84

TESTraft	0.13 30	0.11 39	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.07 42	0.15 29	0.11 55	0.16 24	0.10 28	0.14 25	0.16 121	0.05 14	0.24 90	0.17 50	0.15 23	0.12 23	0.18 32	0.10 29	0.18 40	0.22 69	0.04 9	0.08 25	0.17 56	0.17 63	0.23 68	0.19 63

RAFT+CT+SA	0.12 25	0.10 26	0.09 37	0.08 26	0.06 14	0.07 15	0.06 29	0.19 55	0.09 27	0.16 24	0.08 15	0.18 51	0.16 121	0.05 14	0.17 25	0.17 50	0.12 14	0.10 14	0.17 29	0.09 22	0.17 30	0.23 72	0.04 9	0.08 25	0.15 41	0.14 34	0.18 36	0.17 44

GANet-ADL	0.26 141	0.18 135	0.15 116	0.20 139	0.19 144	0.22 151	0.16 128	0.26 127	0.16 124	0.34 171	0.36 181	0.29 136	0.16 121	0.21 173	0.42 150	0.29 166	0.31 173	0.19 125	0.48 159	0.28 182	0.38 146	0.48 174	0.13 131	0.14 122	0.23 113	0.24 120	0.32 140	0.30 138

test-1	0.27 147	0.10 26	0.12 85	0.14 83	0.13 88	0.25 165	0.18 133	0.29 163	0.17 132	0.37 191	0.42 193	0.30 149	0.16 121	0.14 131	0.29 114	0.36 191	0.27 143	0.20 136	0.52 171	0.25 166	0.57 191	0.66 216	0.10 94	0.13 113	0.28 155	0.29 159	0.30 130	0.36 151

GEStereo_RVC	0.24 128	0.19 148	0.15 116	0.18 124	0.17 131	0.19 127	0.18 133	0.26 127	0.17 132	0.27 113	0.20 106	0.27 120	0.16 121	0.12 106	0.27 110	0.26 152	0.28 154	0.24 167	0.47 151	0.21 136	0.32 117	0.50 182	0.11 109	0.17 152	0.24 125	0.21 100	0.26 96	0.32 142

FCDSN-DC	0.36 173	0.28 185	0.33 206	0.31 181	0.29 184	0.28 176	0.39 196	0.31 171	0.22 152	0.28 126	0.20 106	0.26 111	0.16 121	0.29 193	1.96 240	0.35 184	0.34 182	0.32 207	0.33 116	0.25 166	0.41 154	0.48 174	0.27 187	0.37 212	0.29 161	0.30 166	0.30 130	0.30 138
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	0.20 94	0.16 109	0.18 146	0.17 117	0.16 123	0.16 103	0.14 117	0.24 98	0.17 132	0.26 104	0.19 97	0.26 111	0.16 121	0.16 149	0.30 122	0.17 50	0.20 61	0.22 152	0.26 84	0.24 160	0.22 72	0.29 108	0.13 131	0.20 164	0.22 96	0.21 100	0.19 42	0.22 84

FADNet-RVC	0.21 105	0.17 121	0.15 116	0.21 143	0.16 123	0.16 103	0.18 133	0.26 127	0.13 90	0.25 98	0.21 115	0.28 127	0.16 121	0.14 131	0.32 127	0.21 106	0.23 101	0.17 84	0.34 121	0.21 136	0.21 63	0.25 84	0.14 140	0.16 142	0.25 132	0.23 115	0.21 58	0.24 106

AF-Net	0.20 94	0.18 135	0.17 139	0.18 124	0.22 160	0.20 132	0.21 150	0.24 98	0.21 146	0.19 44	0.25 138	0.26 111	0.16 121	0.14 131	0.33 131	0.20 95	0.17 33	0.17 84	0.22 64	0.15 89	0.17 30	0.21 64	0.16 151	0.14 122	0.19 73	0.19 82	0.29 123	0.22 84

Nwc_Net	0.20 94	0.18 135	0.17 139	0.18 124	0.22 160	0.20 132	0.21 150	0.24 98	0.21 146	0.19 44	0.25 138	0.26 111	0.16 121	0.14 131	0.33 131	0.20 95	0.17 33	0.17 84	0.22 64	0.15 89	0.17 30	0.21 64	0.16 151	0.14 122	0.19 73	0.19 82	0.29 123	0.22 84

HBP-ISP	0.45 188	0.24 172	0.26 188	0.35 190	0.29 184	0.30 183	0.24 165	0.38 190	0.23 158	0.38 195	0.44 200	0.31 154	0.17 132	0.55 218	2.33 251	0.99 251	0.32 176	0.27 189	0.33 116	0.28 182	0.64 207	0.89 238	0.27 187	0.29 194	0.33 179	0.35 180	0.47 181	0.38 159

TestStereo1	0.14 33	0.12 52	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 42	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 132	0.05 14	0.23 75	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 38	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 68	0.17 63	0.26 96	0.20 68

SA-5K	0.14 33	0.12 52	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 42	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 132	0.05 14	0.23 75	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 38	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 68	0.17 63	0.26 96	0.20 68

UDG	0.46 190	0.56 217	0.24 181	0.85 222	0.78 228	0.79 221	0.97 228	0.27 143	0.25 167	0.28 126	0.36 181	0.37 166	0.17 132	1.43 234	0.92 201	0.25 144	0.44 208	0.27 189	0.57 183	0.29 189	0.41 154	0.37 139	0.39 213	0.19 162	0.27 147	0.28 153	0.32 140	0.27 125

LMCR-Stereo	0.18 74	0.14 85	0.11 69	0.13 73	0.12 76	0.15 95	0.10 83	0.22 73	0.13 90	0.23 68	0.18 91	0.24 97	0.17 132	0.12 106	0.21 53	0.19 87	0.26 132	0.18 114	0.33 116	0.19 118	0.26 96	0.25 84	0.10 94	0.12 97	0.19 73	0.18 76	0.24 78	0.23 93

ADCL	0.37 176	0.23 169	0.19 152	0.20 139	0.18 140	0.23 155	0.23 163	0.26 127	0.53 217	0.32 158	0.29 162	0.29 136	0.17 132	0.15 143	1.60 226	0.21 106	0.24 112	0.22 152	0.34 121	0.22 145	0.32 117	0.28 103	0.17 154	0.17 152	0.52 214	0.53 206	0.47 181	1.56 236

ADCRef	0.34 170	0.18 135	0.16 127	0.15 98	0.16 123	0.18 118	0.18 133	0.23 82	0.34 189	0.26 104	0.22 123	0.23 90	0.17 132	0.11 85	2.05 244	0.22 119	0.23 101	0.20 136	0.39 135	0.21 136	0.25 91	0.26 89	0.17 154	0.16 142	0.29 161	0.41 191	0.29 123	1.39 231

UCFNet_RVC	0.21 105	0.25 178	0.16 127	0.21 143	0.19 144	0.20 132	0.14 117	0.23 82	0.16 124	0.26 104	0.19 97	0.34 161	0.17 132	0.13 122	0.23 75	0.19 87	0.21 75	0.18 114	0.31 112	0.16 103	0.26 96	0.19 57	0.17 154	0.14 122	0.26 136	0.21 100	0.23 68	0.29 134

HSM	0.20 94	0.17 121	0.14 105	0.18 124	0.17 131	0.15 95	0.13 110	0.26 127	0.14 103	0.26 104	0.22 123	0.24 97	0.17 132	0.11 85	0.33 131	0.17 50	0.26 132	0.16 75	0.27 92	0.17 111	0.27 104	0.19 57	0.10 94	0.13 113	0.22 96	0.22 108	0.27 111	0.24 106

NCCL2	0.26 141	0.23 169	0.22 173	0.19 134	0.20 149	0.18 118	0.16 128	0.26 127	0.22 152	0.29 141	0.22 123	0.27 120	0.17 132	0.15 143	0.60 176	0.24 136	0.25 123	0.22 152	0.27 92	0.22 145	0.31 114	0.34 129	0.18 164	0.21 172	0.33 179	0.33 174	0.36 155	0.35 149

XPNet_ROB	0.27 147	0.28 185	0.20 158	0.19 134	0.21 154	0.21 142	0.20 145	0.20 57	0.21 146	0.24 88	0.28 159	0.78 202	0.17 132	0.16 149	0.29 114	0.22 119	0.34 182	0.21 146	0.27 92	0.19 118	0.28 111	0.42 154	0.17 154	0.18 160	0.23 113	0.24 120	0.48 183	0.34 148

DN-CSS_ROB	0.18 74	0.14 85	0.16 127	0.14 83	0.14 104	0.11 55	0.09 74	0.25 114	0.13 90	0.27 113	0.26 147	0.25 105	0.17 132	0.09 57	0.19 32	0.16 42	0.19 53	0.15 60	0.41 139	0.13 60	0.24 87	0.18 49	0.10 94	0.14 122	0.17 56	0.15 43	0.22 64	0.18 50

CASS	0.25 134	0.18 135	0.16 127	0.21 143	0.17 131	0.21 142	0.21 150	0.28 153	0.20 144	0.33 167	0.24 136	0.28 127	0.18 144	0.11 85	0.25 101	0.23 129	0.37 196	0.20 136	0.43 143	0.17 111	0.57 191	0.42 154	0.11 109	0.13 113	0.30 168	0.22 108	0.32 140	0.32 142
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ICVP	0.22 110	0.18 135	0.20 158	0.18 124	0.17 131	0.18 118	0.13 110	0.22 73	0.16 124	0.24 88	0.20 106	0.23 90	0.18 144	0.12 106	0.22 66	0.23 129	0.25 123	0.24 167	0.26 84	0.20 125	0.30 112	0.46 165	0.26 182	0.16 142	0.23 113	0.25 131	0.25 88	0.24 106
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet	0.23 120	0.19 148	0.14 105	0.23 154	0.15 117	0.21 142	0.22 156	0.27 143	0.17 132	0.27 113	0.27 153	0.26 111	0.18 144	0.15 143	0.34 137	0.21 106	0.21 75	0.20 136	0.41 139	0.25 166	0.26 96	0.27 95	0.14 140	0.15 135	0.27 147	0.27 149	0.24 78	0.27 125

RTSC	0.27 147	0.16 109	0.16 127	0.16 108	0.17 131	0.18 118	0.19 141	0.23 82	0.21 146	0.25 98	0.25 138	0.20 64	0.18 144	0.14 131	1.57 225	0.23 129	0.30 169	0.19 125	0.39 135	0.18 115	0.30 112	0.32 120	0.11 109	0.17 152	0.21 90	0.22 108	0.31 137	0.43 171

DeepPruner_ROB	0.22 110	0.17 121	0.16 127	0.17 117	0.17 131	0.16 103	0.18 133	0.22 73	0.17 132	0.26 104	0.26 147	0.20 64	0.18 144	0.11 85	0.50 167	0.20 95	0.24 112	0.21 146	0.27 92	0.16 103	0.41 154	0.33 123	0.14 140	0.15 135	0.22 96	0.27 149	0.26 96	0.23 93

DLCB_ROB	0.19 85	0.17 121	0.16 127	0.14 83	0.15 117	0.14 84	0.13 110	0.20 57	0.16 124	0.23 68	0.23 131	0.25 105	0.18 144	0.15 143	0.20 42	0.16 42	0.21 75	0.18 114	0.19 38	0.15 89	0.24 87	0.20 62	0.13 131	0.15 135	0.36 189	0.24 120	0.24 78	0.20 68

CREStereo++_RVC	0.18 74	0.12 52	0.10 47	0.11 55	0.12 76	0.11 55	0.08 60	0.23 82	0.12 71	0.28 126	0.13 54	0.22 86	0.19 150	0.10 75	0.22 66	0.22 119	0.24 112	0.12 23	0.22 64	0.11 38	0.34 127	0.25 84	0.07 47	0.09 47	0.19 73	0.15 43	0.62 209	0.23 93
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
CFNet_pseudo	0.20 94	0.16 109	0.16 127	0.19 134	0.16 123	0.16 103	0.13 110	0.24 98	0.14 103	0.28 126	0.21 115	0.22 86	0.19 150	0.12 106	0.63 177	0.17 50	0.20 61	0.17 84	0.30 111	0.12 45	0.21 63	0.17 44	0.12 125	0.12 97	0.20 83	0.20 91	0.25 88	0.26 122

RP	0.22 110	0.20 154	0.23 176	0.22 147	0.20 149	0.21 142	0.22 156	0.24 98	0.22 152	0.17 31	0.25 138	0.24 97	0.19 150	0.15 143	0.50 167	0.17 50	0.20 61	0.16 75	0.22 64	0.16 103	0.17 30	0.25 84	0.13 131	0.16 142	0.22 96	0.21 100	0.30 130	0.25 113

iResNetv2_ROB	0.20 94	0.14 85	0.11 69	0.17 117	0.13 88	0.17 113	0.11 93	0.26 127	0.12 71	0.26 104	0.20 106	0.27 120	0.19 150	0.10 75	0.42 150	0.16 42	0.20 61	0.15 60	0.35 128	0.15 89	0.33 120	0.18 49	0.12 125	0.14 122	0.20 83	0.17 63	0.30 130	0.19 63

Anonymous3	0.29 152	0.21 157	0.15 116	0.17 117	0.16 123	0.20 132	0.16 128	0.31 171	0.25 167	0.30 144	0.20 106	0.45 179	0.20 154	0.16 149	0.45 156	0.53 215	0.32 176	0.27 189	0.49 161	0.26 174	0.49 177	0.55 198	0.13 131	0.14 122	0.27 147	0.28 153	0.34 150	0.27 125

sCroCo_RVC	0.22 110	0.13 69	0.11 69	0.11 55	0.10 54	0.14 84	0.09 74	0.24 98	0.19 140	0.24 88	0.16 77	0.20 64	0.20 154	0.08 39	0.26 105	0.36 191	0.29 162	0.22 152	0.35 128	0.21 136	0.48 174	0.53 193	0.10 94	0.15 135	0.23 113	0.21 100	0.28 119	0.23 93

psm_up	0.20 94	0.17 121	0.19 152	0.20 139	0.16 123	0.20 132	0.13 110	0.25 114	0.23 158	0.23 68	0.18 91	0.21 76	0.20 154	0.15 143	0.23 75	0.18 69	0.24 112	0.18 114	0.28 99	0.16 103	0.21 63	0.16 39	0.12 125	0.20 164	0.24 125	0.24 120	0.26 96	0.25 113

CC-Net-ROB	0.36 173	0.47 211	0.32 202	0.65 214	0.49 217	0.54 207	0.46 203	0.35 184	0.24 163	0.37 191	0.28 159	0.92 206	0.21 157	0.37 203	0.28 112	0.17 50	0.23 101	0.22 152	0.67 191	0.22 145	0.22 72	0.16 39	0.44 219	0.24 180	0.29 161	0.28 153	0.27 111	0.40 166

FC-DCNN	0.40 182	0.35 199	0.43 218	0.49 204	0.35 196	0.44 199	0.46 203	0.43 201	0.27 175	0.34 171	0.26 147	0.37 166	0.21 157	0.30 196	0.58 174	0.35 184	0.39 201	0.31 205	0.45 148	0.26 174	0.49 177	0.42 154	0.28 191	0.35 207	0.44 201	0.38 187	0.51 192	0.77 202

AMNet	0.51 196	0.50 214	0.48 223	0.51 205	0.50 218	0.56 209	0.52 209	0.36 186	0.42 207	0.39 200	0.59 218	0.65 195	0.21 157	0.58 221	0.49 165	0.59 224	0.60 221	0.58 235	0.51 167	0.51 222	0.59 197	0.53 193	0.32 207	0.51 225	0.48 209	0.54 208	0.60 205	0.65 188

iResNet_ROB	0.17 68	0.14 85	0.12 85	0.15 98	0.11 64	0.15 95	0.11 93	0.25 114	0.12 71	0.25 98	0.16 77	0.19 59	0.21 157	0.09 57	0.25 101	0.16 42	0.22 92	0.16 75	0.29 107	0.12 45	0.23 84	0.16 39	0.09 75	0.12 97	0.20 83	0.17 63	0.26 96	0.21 75

ETE_ROB	0.32 163	0.32 193	0.20 158	0.26 167	0.24 169	0.28 176	0.23 163	0.24 98	0.29 182	0.27 113	0.35 176	0.99 211	0.21 157	0.20 170	0.41 149	0.23 129	0.41 206	0.24 167	0.37 134	0.25 166	0.37 143	0.40 149	0.20 167	0.20 164	0.28 155	0.35 180	0.54 197	0.37 156

LALA_ROB	0.32 163	0.34 196	0.23 176	0.24 161	0.24 169	0.29 180	0.22 156	0.24 98	0.28 177	0.31 151	0.35 176	0.94 208	0.21 157	0.19 165	0.64 180	0.24 136	0.33 180	0.28 197	0.33 116	0.25 166	0.34 127	0.40 149	0.18 164	0.21 172	0.26 136	0.31 170	0.50 190	0.36 151

NaN_ROB	0.30 158	0.25 178	0.25 185	0.25 164	0.30 187	0.21 142	0.20 145	0.34 180	0.39 196	0.30 144	0.28 159	0.65 195	0.22 163	0.17 156	0.70 182	0.20 95	0.20 61	0.20 136	0.28 99	0.26 174	0.22 72	0.23 72	0.14 140	0.26 188	0.34 184	0.41 191	0.39 164	0.55 179

dad	0.29 152	0.21 157	0.14 105	0.47 201	0.22 160	0.29 180	0.48 207	0.40 192	0.12 71	0.32 158	0.14 60	0.41 175	0.23 164	0.10 75	0.53 171	0.19 87	0.32 176	0.17 84	0.51 167	0.15 89	0.27 104	0.18 49	0.11 109	0.18 160	0.31 174	0.18 76	0.67 216	0.45 173

GwcNet-ADL	0.29 152	0.22 159	0.21 167	0.29 173	0.22 160	0.23 155	0.19 141	0.28 153	0.19 140	0.34 171	0.58 216	0.43 178	0.23 164	0.22 176	0.50 167	0.34 179	0.29 162	0.22 152	0.44 144	0.28 182	0.36 140	0.39 146	0.13 131	0.16 142	0.26 136	0.29 159	0.28 119	0.38 159

Anonymous	0.23 120	0.15 102	0.14 105	0.13 73	0.13 88	0.15 95	0.10 83	0.26 127	0.15 113	0.24 88	0.17 87	0.23 90	0.23 164	0.09 57	0.29 114	0.33 176	0.28 154	0.25 177	0.46 149	0.22 145	0.48 174	0.48 174	0.09 75	0.14 122	0.27 147	0.24 120	0.31 137	0.23 93

stereogan	0.24 128	0.22 159	0.21 167	0.23 154	0.25 175	0.25 165	0.22 156	0.26 127	0.23 158	0.20 48	0.22 123	0.30 149	0.23 164	0.17 156	0.31 124	0.20 95	0.22 92	0.19 125	0.28 99	0.19 118	0.21 63	0.39 146	0.17 154	0.17 152	0.21 90	0.22 108	0.36 155	0.27 125

NOSS_ROB	0.34 170	0.22 159	0.20 158	0.27 170	0.25 175	0.26 168	0.24 165	0.41 194	0.24 163	0.36 185	0.30 165	0.36 164	0.23 164	0.39 207	0.47 159	0.57 221	0.33 180	0.29 198	0.32 114	0.23 157	0.64 207	0.67 218	0.28 191	0.30 195	0.32 176	0.30 166	0.42 173	0.32 142

AnyNet_C32	0.49 195	0.23 169	0.23 176	0.24 161	0.25 175	0.28 176	0.30 185	0.34 180	0.58 219	0.34 171	0.45 201	0.35 163	0.24 169	0.22 176	2.28 248	0.38 198	0.38 199	0.33 210	0.51 167	0.29 189	0.55 188	0.55 198	0.23 179	0.28 191	0.43 200	0.73 226	0.45 176	1.65 239

PA-Net	0.25 134	0.28 185	0.29 194	0.18 124	0.26 180	0.21 142	0.25 168	0.26 127	0.25 167	0.22 59	0.19 97	0.22 86	0.24 169	0.28 190	0.40 148	0.24 136	0.18 43	0.22 152	0.20 45	0.22 145	0.19 47	0.32 120	0.17 154	0.20 164	0.24 125	0.38 187	0.23 68	0.55 179
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RTS	0.38 178	0.22 159	0.20 158	0.22 147	0.21 154	0.31 184	0.29 181	0.31 171	0.34 189	0.23 68	0.22 123	0.29 136	0.25 171	0.16 149	1.65 229	0.29 166	0.36 193	0.24 167	0.63 187	0.31 197	0.38 146	0.38 141	0.15 146	0.22 176	0.39 192	0.95 239	0.40 169	0.63 184

RTSA	0.38 178	0.22 159	0.20 158	0.22 147	0.21 154	0.31 184	0.29 181	0.31 171	0.34 189	0.23 68	0.22 123	0.29 136	0.25 171	0.16 149	1.65 229	0.29 166	0.36 193	0.24 167	0.63 187	0.31 197	0.38 146	0.38 141	0.15 146	0.22 176	0.39 192	0.95 239	0.40 169	0.63 184

HSM-Net_RVC	0.30 158	0.17 121	0.17 139	0.26 167	0.20 149	0.20 132	0.14 117	0.28 153	0.19 140	0.34 171	0.41 192	1.59 230	0.25 171	0.14 131	0.26 105	0.21 106	0.25 123	0.19 125	0.28 99	0.20 125	0.38 146	0.33 123	0.13 131	0.20 164	0.29 161	0.30 166	0.35 153	0.33 145
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.24 128	0.16 109	0.15 116	0.24 161	0.18 140	0.21 142	0.15 124	0.30 167	0.16 124	0.31 151	0.31 167	0.32 156	0.25 171	0.11 85	0.24 90	0.24 136	0.25 123	0.17 84	0.53 175	0.15 89	0.33 120	0.33 123	0.14 140	0.17 152	0.23 113	0.23 115	0.27 111	0.25 113

NCC-stereo	0.25 134	0.22 159	0.21 167	0.22 147	0.23 166	0.23 155	0.25 168	0.26 127	0.28 177	0.18 38	0.27 153	0.28 127	0.26 175	0.17 156	0.48 162	0.22 119	0.22 92	0.24 167	0.27 92	0.20 125	0.21 63	0.27 95	0.20 167	0.16 142	0.26 136	0.29 159	0.33 146	0.29 134

Abc-Net	0.25 134	0.22 159	0.21 167	0.22 147	0.23 166	0.23 155	0.25 168	0.26 127	0.28 177	0.18 38	0.27 153	0.28 127	0.26 175	0.17 156	0.48 162	0.22 119	0.22 92	0.24 167	0.27 92	0.20 125	0.21 63	0.27 95	0.20 167	0.16 142	0.26 136	0.29 159	0.33 146	0.29 134
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pcwnet_v2	0.26 141	0.17 121	0.18 146	0.22 147	0.19 144	0.22 151	0.18 133	0.25 114	0.18 138	0.31 151	0.23 131	0.30 149	0.28 177	0.18 164	0.88 195	0.21 106	0.24 112	0.19 125	0.36 132	0.15 89	0.27 104	0.24 79	0.17 154	0.15 135	0.26 136	0.26 144	0.30 130	0.38 159

MSMDNet	0.25 134	0.14 85	0.11 69	0.13 73	0.14 104	0.16 103	0.11 93	0.26 127	0.14 103	0.31 151	0.17 87	0.26 111	0.29 178	0.14 131	0.24 90	0.35 184	0.28 154	0.18 114	0.54 176	0.28 182	0.58 195	0.60 208	0.10 94	0.11 82	0.26 136	0.25 131	0.26 96	0.30 138

RGC	0.27 147	0.24 172	0.28 192	0.25 164	0.26 180	0.27 170	0.20 145	0.28 153	0.30 186	0.22 59	0.31 167	0.29 136	0.31 179	0.20 170	0.51 170	0.24 136	0.23 101	0.21 146	0.29 107	0.22 145	0.25 91	0.30 112	0.17 154	0.20 164	0.28 155	0.32 173	0.34 150	0.36 151

SQANet	0.68 211	0.89 229	0.29 194	1.65 235	0.77 227	1.39 232	1.15 230	0.37 189	0.29 182	0.40 202	0.30 165	0.88 205	0.32 180	1.26 232	0.39 147	0.21 106	0.44 208	0.27 189	2.24 230	0.28 182	0.49 177	0.50 182	1.59 239	0.23 178	0.32 176	0.34 178	0.42 173	0.71 195

FADNet_RVC	0.33 168	0.22 159	0.22 173	0.29 173	0.25 175	0.19 127	0.22 156	0.31 171	0.22 152	0.31 151	0.29 162	0.41 175	0.33 181	0.22 176	0.72 184	0.25 144	0.29 162	0.32 207	0.73 193	0.27 178	0.43 160	0.47 171	0.16 151	0.23 178	0.27 147	0.30 166	0.51 192	0.36 151

DAS	0.32 163	0.18 135	0.15 116	0.29 173	0.24 169	0.24 161	0.25 168	0.31 171	0.29 182	0.32 158	0.39 188	0.53 184	0.34 182	0.11 85	0.29 114	0.40 199	0.35 187	0.25 177	0.49 161	0.29 189	0.63 204	0.48 174	0.21 175	0.25 184	0.30 168	0.28 153	0.38 162	0.37 156

SepStereo	0.32 163	0.18 135	0.15 116	0.29 173	0.24 169	0.24 161	0.25 168	0.31 171	0.29 182	0.32 158	0.39 188	0.53 184	0.34 182	0.11 85	0.29 114	0.40 199	0.35 187	0.25 177	0.49 161	0.29 189	0.63 204	0.48 174	0.21 175	0.25 184	0.30 168	0.28 153	0.38 162	0.37 156

CBMV	0.43 186	0.25 178	0.23 176	0.30 180	0.28 183	0.27 170	0.21 150	0.40 192	0.28 177	0.37 191	0.27 153	0.67 197	0.35 184	0.32 200	0.49 165	0.53 215	0.34 182	0.27 189	0.56 180	0.27 178	0.55 188	0.62 212	0.26 182	0.33 200	0.35 188	0.33 174	0.64 212	1.79 244
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GANetREF_RVC	0.32 163	0.30 191	0.32 202	0.28 171	0.27 182	0.27 170	0.26 176	0.42 198	0.35 192	0.38 195	0.21 115	0.56 187	0.39 185	0.16 149	0.33 131	0.23 129	0.29 162	0.25 177	0.44 144	0.25 166	0.35 135	0.25 84	0.25 180	0.32 198	0.34 184	0.29 159	0.45 176	0.38 159
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
ccs_rob	0.41 183	0.24 172	0.19 152	0.33 185	0.21 154	0.33 189	0.28 179	0.34 180	0.21 146	0.47 219	1.62 251	1.59 230	0.39 185	0.22 176	0.31 124	0.36 191	0.29 162	0.22 152	0.47 151	0.27 178	0.55 188	0.57 203	0.17 154	0.20 164	0.26 136	0.25 131	0.29 123	0.36 151

Ntro	0.87 222	1.36 243	0.44 219	1.82 240	1.04 237	1.67 236	1.60 237	0.52 211	0.44 209	0.48 223	0.42 193	0.98 210	0.40 187	1.61 237	0.64 180	0.31 171	0.49 216	0.30 203	2.69 239	0.44 217	0.68 214	0.60 208	2.13 242	0.36 211	0.45 203	0.45 199	0.52 194	0.71 195

ADCMid	0.46 190	0.29 189	0.29 194	0.26 167	0.31 189	0.33 189	0.35 194	0.41 194	0.46 212	0.31 151	0.38 185	0.48 181	0.40 187	0.21 173	1.82 235	0.35 184	0.34 182	0.27 189	0.78 197	0.28 182	0.45 165	0.46 165	0.30 202	0.24 180	0.36 189	0.53 206	0.45 176	1.42 232

otaku	0.82 219	1.17 236	0.41 216	1.90 242	0.99 234	1.68 237	1.39 232	0.46 205	0.41 201	0.46 218	0.36 181	0.93 207	0.43 189	1.51 235	0.45 156	0.30 170	0.44 208	0.29 198	2.65 237	0.40 209	0.60 198	0.58 204	2.09 241	0.34 204	0.42 199	0.35 180	0.49 187	0.74 197

PSMNet-ADL	0.30 158	0.20 154	0.20 158	0.23 154	0.21 154	0.23 155	0.22 156	0.30 167	0.26 172	0.40 202	0.58 216	0.38 173	0.43 189	0.24 182	0.31 124	0.44 205	0.31 173	0.20 136	0.52 171	0.23 157	0.39 153	0.36 133	0.17 154	0.16 142	0.26 136	0.26 144	0.39 164	0.25 113

SGM-Forest	0.38 178	0.24 172	0.18 146	0.35 190	0.25 175	0.27 170	0.20 145	0.30 167	0.23 158	0.32 158	0.23 131	0.37 166	0.43 189	0.24 182	0.82 192	0.33 176	0.24 112	0.21 146	1.61 221	0.19 118	0.38 146	0.43 158	0.27 187	0.21 172	0.34 184	0.28 153	0.57 202	0.86 208
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.42 184	0.37 203	0.31 200	0.41 197	0.35 196	0.41 198	0.42 198	0.45 203	0.38 194	0.40 202	0.33 172	0.48 181	0.44 192	0.34 202	1.54 221	0.29 166	0.29 162	0.27 189	0.52 171	0.30 194	0.37 143	0.44 161	0.26 182	0.30 195	0.41 197	0.41 191	0.53 195	0.38 159

CSAN	0.39 181	0.37 203	0.34 209	0.33 185	0.32 193	0.27 170	0.25 168	0.36 186	0.64 228	0.43 211	0.43 196	0.73 200	0.44 192	0.20 170	0.63 177	0.25 144	0.27 143	0.26 187	0.41 139	0.43 216	0.38 146	0.34 129	0.22 177	0.33 200	0.40 194	0.47 200	0.48 183	0.55 179

S-Stereo	0.53 197	0.29 189	0.27 191	0.48 202	0.46 213	0.50 205	0.60 214	0.38 190	0.37 193	0.39 200	1.16 240	1.01 212	0.45 194	0.29 193	0.91 199	0.67 232	0.35 187	0.39 219	0.84 202	0.70 234	0.46 168	0.71 220	0.61 230	0.37 212	0.30 168	0.33 174	0.40 169	0.63 184

SHD	0.36 173	0.22 159	0.28 192	0.25 164	0.24 169	0.24 161	0.27 178	0.35 184	0.28 177	0.35 181	0.33 172	0.32 156	0.45 194	0.21 173	1.38 215	0.26 152	0.30 169	0.24 167	0.56 180	0.27 178	0.38 146	0.43 158	0.20 167	0.25 184	0.33 179	0.36 184	0.35 153	0.50 177

FBW_ROB	0.46 190	0.42 206	0.36 212	0.60 212	0.44 210	0.47 204	0.44 202	0.31 171	0.25 167	0.34 171	0.34 175	0.64 194	0.48 196	0.56 220	1.05 209	0.25 144	0.35 187	0.23 164	1.39 213	0.22 145	0.49 177	0.36 133	0.43 217	0.40 217	0.31 174	0.33 174	0.42 173	0.65 188

iResNet	0.29 152	0.17 121	0.16 127	0.23 154	0.22 160	0.28 176	0.18 133	0.31 171	0.20 144	0.32 158	0.29 162	0.49 183	0.50 197	0.11 85	0.44 154	0.35 184	0.27 143	0.20 136	0.73 193	0.24 160	0.43 160	0.27 95	0.15 146	0.24 180	0.25 132	0.25 131	0.33 146	0.28 130

MFN_U_SF_RVC	0.60 205	0.55 216	0.41 216	0.56 210	0.46 213	0.57 213	0.63 215	0.56 214	0.43 208	0.86 245	0.93 234	0.72 199	0.52 198	0.53 217	0.97 204	0.49 213	0.32 176	0.34 211	1.73 223	0.44 217	0.62 202	0.58 204	0.30 202	0.56 229	0.45 203	0.44 198	0.49 187	0.68 191

G-Net	0.59 203	0.35 199	0.35 211	0.31 181	0.31 189	0.44 199	0.30 185	0.50 209	0.63 227	0.43 211	0.64 221	2.00 235	0.52 198	0.23 181	0.76 187	0.52 214	0.37 196	0.35 214	0.80 198	0.67 231	0.60 198	0.59 207	0.26 182	0.33 200	0.40 194	0.82 231	0.81 223	1.59 237

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 184	0.34 196	0.25 185	0.42 198	0.31 189	0.36 194	0.47 205	0.48 207	0.40 197	0.42 209	0.31 167	0.60 191	0.53 200	0.40 209	0.57 172	0.27 158	0.24 112	0.22 152	0.67 191	0.22 145	0.60 198	0.56 201	0.33 209	0.28 191	0.47 208	0.48 202	0.48 183	0.70 193

FAT-Stereo	0.47 193	0.27 183	0.34 209	0.45 200	0.48 216	0.39 196	0.32 189	0.42 198	0.27 175	0.41 207	0.90 233	0.77 201	0.58 201	0.30 196	0.57 172	0.56 219	0.35 187	0.34 211	0.64 189	0.42 212	0.67 213	0.66 216	0.28 191	0.34 204	0.29 161	0.36 184	0.45 176	0.74 197

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 201	0.64 219	0.47 222	0.65 214	0.41 205	0.44 199	0.57 212	0.61 221	0.68 229	0.58 230	0.39 188	0.59 189	0.58 201	0.65 226	0.76 187	0.44 205	0.35 187	0.40 220	1.53 218	0.50 220	0.54 186	0.63 213	0.46 222	0.47 223	0.51 213	0.40 190	0.41 172	0.75 200

MFMNet_re	0.74 214	0.73 223	0.66 232	0.76 220	0.64 222	0.88 226	0.74 221	0.59 218	0.68 229	0.58 230	0.69 223	1.02 213	0.61 203	0.58 221	0.96 203	0.78 240	0.87 238	0.72 248	1.08 208	0.68 232	1.07 244	0.74 223	0.54 227	0.60 234	0.59 219	0.60 212	0.80 222	0.91 211

JetRed	2.50 254	2.16 258	2.32 259	1.72 238	1.88 253	2.59 255	3.38 254	1.86 258	1.53 252	1.15 255	0.93 234	2.77 247	0.67 204	2.39 246	3.50 261	2.17 259	2.74 259	3.15 263	1.82 227	1.37 256	3.39 262	2.94 263	2.72 253	1.27 259	2.55 259	6.99 264	2.85 258	4.69 258

STTRV1_RVC	0.72 212	0.32 193	0.26 188	0.42 198	0.32 193	0.40 197	0.34 192	0.41 194	0.40 197	0.36 185	0.35 176	0.59 189	0.67 204	0.48 214	0.48 162	0.27 158	0.85 237	0.27 189	6.74 259	0.66 230	0.88 237	0.52 189	0.46 222	0.48 224	0.37 191	0.56 210	0.54 197	0.96 214

SPS-STEREO	0.80 217	0.60 218	0.56 225	0.67 216	0.62 221	0.67 218	0.58 213	0.57 216	0.61 224	0.59 233	0.96 236	1.03 214	0.67 204	0.55 218	0.83 193	0.87 244	0.78 232	0.69 246	2.74 240	0.74 239	1.23 251	1.05 245	0.45 221	0.62 237	0.61 222	0.61 214	0.83 224	0.75 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	0.66 210	0.35 199	0.32 202	0.37 194	0.38 201	0.35 193	0.54 210	0.55 212	0.70 231	0.40 202	0.49 205	0.83 204	0.70 207	0.30 196	2.63 258	0.87 244	0.65 224	0.59 237	0.98 204	0.48 219	0.80 226	0.78 229	0.39 213	0.38 216	0.60 221	0.49 204	0.64 212	1.16 221

JetBlue	1.43 241	1.11 232	1.03 252	1.46 230	1.15 239	1.66 235	1.51 234	0.92 242	1.14 247	0.58 230	0.47 203	3.28 250	0.71 208	1.15 231	2.51 256	1.00 252	1.09 246	0.86 251	1.32 211	0.78 241	1.48 256	1.53 257	1.15 234	0.78 244	1.31 244	2.14 257	1.44 247	5.15 259

ACVNet_1	0.97 226	1.21 239	0.62 227	2.28 243	1.27 244	1.81 244	2.12 247	0.63 224	0.41 201	0.50 226	0.49 205	1.06 215	0.73 209	2.46 247	0.47 159	0.31 171	0.80 234	0.40 220	2.04 229	0.42 212	0.76 223	0.56 201	2.26 244	0.43 220	0.54 216	0.42 195	0.48 183	0.58 182

PVD	0.56 199	0.44 207	0.36 212	0.51 205	0.43 208	0.55 208	0.47 205	0.62 222	0.59 221	0.33 167	0.48 204	0.61 192	0.74 210	0.50 215	1.52 220	0.34 179	0.51 217	0.37 215	0.76 195	0.41 211	0.61 201	0.64 214	0.30 202	0.37 212	0.56 217	0.71 224	0.61 207	0.86 208

PWCDC_ROB	0.23 120	0.10 26	0.13 97	0.10 40	0.17 131	0.11 55	0.15 124	0.12 18	0.38 194	0.11 16	0.25 138	0.14 25	0.77 211	0.28 190	0.88 195	0.21 106	0.17 33	0.18 114	0.17 29	0.17 111	0.20 55	0.39 146	0.20 167	0.17 152	0.11 13	0.20 91	0.15 21	0.24 106

RainbowNet	0.93 224	1.16 235	0.62 227	1.83 241	1.16 241	1.69 238	1.70 238	0.51 210	0.44 209	0.59 233	0.38 185	1.19 219	0.79 212	2.02 242	0.74 186	0.57 221	0.54 219	0.40 220	1.50 217	0.76 240	0.66 211	0.65 215	2.28 245	0.46 222	0.50 211	0.49 204	0.60 205	0.84 206

DGSMNet	0.85 221	0.47 211	0.39 214	0.51 205	0.39 203	0.56 209	0.43 200	0.59 218	0.40 197	0.84 243	4.01 260	0.67 197	0.85 213	0.85 229	0.85 194	0.90 247	1.17 249	0.66 244	1.64 222	0.62 225	1.35 255	1.36 255	0.51 225	0.54 227	0.40 194	0.66 220	0.50 190	0.74 197

MADNet+	0.75 215	0.45 209	0.65 231	0.63 213	0.58 220	0.50 205	0.64 217	0.75 234	0.59 221	0.62 237	0.52 210	0.94 208	0.85 213	0.46 212	2.17 246	0.74 237	0.79 233	0.53 230	1.00 206	0.65 229	0.93 240	0.75 224	0.57 228	0.67 238	0.88 230	0.72 225	0.70 218	1.05 219

ADCS	0.59 203	0.34 196	0.31 200	0.34 188	0.36 199	0.36 194	0.37 195	0.48 207	0.60 223	0.34 171	0.43 196	0.58 188	0.87 215	0.29 193	2.30 249	0.66 230	0.47 214	0.38 216	0.82 200	0.42 212	0.76 223	0.69 219	0.28 191	0.35 207	0.46 206	0.88 235	0.59 204	1.26 225

CBMV_ROB	0.48 194	0.22 159	0.24 181	0.39 196	0.32 193	0.32 187	0.29 181	0.44 202	0.23 158	0.38 195	0.45 201	1.42 227	0.88 216	0.28 190	0.91 199	0.34 179	0.37 196	0.25 177	0.81 199	0.36 203	0.54 186	0.51 186	0.28 191	0.26 188	0.44 201	0.62 215	0.62 209	0.91 211

PWC_ROB	0.37 176	0.27 183	0.25 185	0.23 154	0.24 169	0.23 155	0.31 188	0.29 163	0.47 213	0.25 98	0.39 188	0.37 166	0.89 217	0.19 165	0.58 174	0.32 173	0.39 201	0.29 198	0.62 186	0.29 189	0.48 174	0.48 174	0.19 166	0.33 200	0.27 147	0.26 144	0.39 164	0.67 190

ACVNet_2	1.13 230	1.26 241	0.75 237	2.58 247	1.30 246	1.73 242	1.87 242	0.75 234	0.52 216	0.59 233	0.53 211	1.29 221	0.90 218	1.85 240	0.70 182	0.48 212	1.14 248	0.40 220	4.70 250	0.54 223	0.71 221	0.60 208	2.05 240	0.61 235	0.81 228	0.47 200	0.70 218	0.82 203

SAMSARA	0.65 209	0.30 191	0.44 219	0.31 181	0.31 189	0.31 184	0.34 192	0.56 214	0.48 214	0.40 202	0.37 184	0.42 177	0.90 218	0.27 189	1.62 227	0.45 207	0.36 193	0.38 216	0.76 195	0.39 205	0.70 218	0.80 234	0.20 167	0.40 217	1.50 247	1.62 252	1.49 249	1.46 234

DPSNet	0.76 216	0.28 185	0.26 188	0.38 195	0.38 201	0.44 199	0.30 185	0.36 186	0.41 201	0.27 113	0.32 170	2.73 245	0.95 220	0.38 204	0.80 189	0.66 230	0.53 218	0.46 224	4.94 251	0.56 224	0.83 233	0.97 241	0.57 228	0.44 221	0.56 217	0.48 202	0.54 197	0.63 184

edge stereo	0.61 206	0.35 199	0.44 219	0.53 208	0.47 215	0.57 213	0.54 210	0.57 216	0.41 201	0.52 229	0.69 223	1.31 222	1.03 221	0.38 204	0.44 154	0.60 226	0.40 204	0.30 203	1.76 226	0.81 243	0.47 170	0.86 237	0.41 215	0.32 198	0.41 197	0.37 186	0.57 202	0.91 211

SFCPSM	0.64 207	0.24 172	0.19 152	0.28 171	0.23 166	0.27 170	0.24 165	0.30 167	0.30 186	0.34 171	0.50 207	0.63 193	1.06 222	0.19 165	0.37 142	0.34 179	0.31 173	0.24 167	8.10 260	0.39 205	0.45 165	0.43 158	0.20 167	0.19 162	0.30 168	0.31 170	0.36 155	0.45 173

SGM-ForestM	0.64 207	0.80 226	0.39 214	0.70 217	0.40 204	0.77 220	0.67 218	0.62 222	0.41 201	0.35 181	0.42 193	1.68 233	1.08 223	0.24 182	0.33 131	0.21 106	0.44 208	0.23 164	1.27 210	0.24 160	0.43 160	0.30 112	0.28 191	0.26 188	1.04 232	0.90 238	1.53 250	1.35 229

pmcnn	0.45 188	0.24 172	0.19 152	0.33 185	0.29 184	0.34 191	0.42 198	0.34 180	0.26 172	0.34 171	0.50 207	0.80 203	1.10 224	0.19 165	0.38 145	0.57 221	0.40 204	0.32 207	0.83 201	0.37 204	0.80 226	0.49 180	0.28 191	0.24 180	0.32 176	0.34 178	0.66 215	0.82 203

ADCPNet	0.56 199	0.26 181	0.30 198	0.29 173	0.36 199	0.29 180	0.50 208	0.41 194	0.40 197	0.38 195	0.55 213	0.38 173	1.12 225	0.26 188	2.02 243	0.42 204	0.34 182	0.24 167	1.25 209	0.39 205	0.47 170	0.45 163	0.33 209	0.28 191	0.48 209	0.56 210	0.46 180	1.88 247

SANet	0.57 201	0.32 193	0.33 206	0.36 192	0.35 196	0.44 199	0.33 191	0.55 212	0.85 236	0.33 167	0.57 214	2.42 241	1.17 226	0.32 200	0.88 195	0.24 136	0.47 214	0.31 205	0.51 167	0.31 197	0.50 182	0.45 163	0.37 212	0.37 212	0.46 206	0.54 208	0.55 201	0.98 216

SGM_RVC	0.72 212	0.45 209	0.32 202	0.59 211	0.43 208	0.56 209	0.43 200	0.70 230	0.41 201	0.43 211	0.57 214	1.16 217	1.20 227	0.22 176	0.37 142	0.28 161	0.44 208	0.25 177	2.26 232	0.33 200	0.49 177	0.38 141	0.27 187	0.31 197	0.80 226	0.62 215	1.69 253	3.41 257
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LSM0	3.53 257	0.37 203	0.30 198	0.55 209	0.45 212	0.56 209	0.63 215	0.74 232	0.61 224	0.60 236	0.87 232	1.16 217	1.39 228	0.25 186	28.52 274	45.56 275	0.55 220	0.38 216	3.16 243	0.62 225	1.14 246	1.40 256	0.31 206	0.42 219	0.59 219	0.81 230	0.98 232	2.52 254

SGM+DAISY	1.04 228	0.66 221	0.62 227	0.75 218	0.68 224	0.82 224	0.74 221	0.69 228	0.75 235	0.64 238	1.09 238	1.35 223	1.44 229	0.60 223	1.43 217	1.04 254	0.77 231	0.68 245	2.40 234	0.80 242	1.22 249	1.15 253	0.51 225	0.67 238	1.12 236	1.05 243	1.65 252	2.69 256

DispFullNet	1.20 234	1.15 234	0.77 239	1.20 227	0.97 233	1.12 229	1.34 231	0.66 226	0.58 219	0.74 240	0.82 229	3.72 255	1.48 230	1.65 239	1.03 208	1.32 256	1.00 243	0.58 235	6.30 257	1.09 254	0.84 234	0.76 227	0.42 216	0.35 207	0.50 211	0.35 180	0.68 217	1.00 218

PSMNet_ROB	1.30 238	1.36 243	0.71 234	1.48 231	1.00 235	1.69 238	1.56 236	0.64 225	0.74 233	1.47 259	3.99 259	2.77 247	1.51 231	2.54 250	0.73 185	0.47 211	0.70 226	0.49 228	2.51 236	0.71 236	0.81 228	0.58 204	3.05 257	0.58 231	0.80 226	0.64 219	0.88 225	0.69 192

LVE	1.38 240	1.30 242	0.82 241	4.62 258	1.50 250	1.89 247	3.66 256	0.82 236	0.73 232	0.88 246	0.82 229	1.12 216	1.52 232	2.14 245	0.81 191	0.56 219	0.84 236	0.59 237	3.33 244	0.72 237	0.84 234	0.89 238	2.40 247	0.80 246	1.12 236	0.70 223	1.00 234	0.90 210

PWCK	1.58 245	1.40 245	0.79 240	1.70 237	1.03 236	1.55 234	1.42 233	1.11 250	0.98 242	1.00 251	1.23 247	2.78 249	1.53 233	0.82 228	0.88 195	0.55 218	0.99 240	0.57 234	13.43 266	0.90 245	1.12 245	0.75 224	1.15 234	0.82 247	1.04 232	0.88 235	0.93 228	1.27 226

MeshStereo	0.83 220	0.44 207	0.33 206	0.78 221	0.54 219	0.61 215	0.40 197	0.68 227	0.54 218	0.45 217	0.80 228	2.32 240	1.56 234	0.24 182	2.31 250	0.71 235	0.42 207	0.29 198	1.58 219	0.30 194	1.23 251	1.10 250	0.32 207	0.34 204	0.87 229	0.60 212	1.29 243	1.36 230
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	0.94 225	0.70 222	0.59 226	0.97 225	0.73 226	0.96 227	0.72 220	0.74 232	0.62 226	0.47 219	1.17 241	2.44 242	1.62 235	0.44 210	1.40 216	0.45 207	0.63 223	0.54 231	0.99 205	0.39 205	0.88 237	1.07 248	0.43 217	0.52 226	1.56 250	1.47 251	1.33 245	1.60 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	0.99 227	0.85 228	0.88 245	1.81 239	0.83 231	0.71 219	0.92 226	1.01 246	1.13 246	0.96 250	1.28 248	1.37 226	1.65 236	0.63 224	1.55 224	0.76 239	0.73 229	0.47 225	2.44 235	0.73 238	0.72 222	0.76 227	0.26 182	0.88 250	0.71 223	0.85 232	0.74 221	1.09 220

Dean	1.27 236	1.44 246	0.85 243	2.93 251	1.62 251	1.95 250	2.03 246	0.96 243	1.00 243	0.91 248	0.75 227	1.51 229	1.65 236	2.05 243	0.80 189	0.64 229	1.01 244	0.60 242	1.86 228	0.85 244	0.85 236	0.75 224	2.35 246	0.79 245	1.15 239	0.85 232	1.19 238	0.85 207

IMH-64-1	1.18 232	1.19 237	0.74 235	1.63 233	1.26 242	1.69 238	1.85 240	0.84 237	0.90 237	0.44 215	0.62 219	1.36 224	1.74 238	2.49 248	2.46 254	0.60 226	0.72 227	0.47 225	1.73 223	0.64 227	0.70 218	0.79 230	2.49 249	0.58 231	1.08 234	0.63 217	0.97 230	1.31 227

IMH-64	1.18 232	1.19 237	0.74 235	1.63 233	1.26 242	1.69 238	1.85 240	0.84 237	0.90 237	0.44 215	0.62 219	1.36 224	1.74 238	2.49 248	2.46 254	0.60 226	0.72 227	0.47 225	1.73 223	0.64 227	0.70 218	0.79 230	2.49 249	0.58 231	1.08 234	0.63 217	0.97 230	1.31 227

ACVNet-4b	1.08 229	1.48 247	0.48 223	2.91 250	1.12 238	1.82 245	2.71 249	0.46 205	0.44 209	0.51 227	0.43 196	1.66 232	1.85 240	2.08 244	0.46 158	0.40 199	0.82 235	0.34 211	2.68 238	0.50 220	0.65 209	0.71 220	2.24 243	0.35 207	0.45 203	0.42 195	0.53 195	0.70 193

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 256	0.48 213	0.29 194	0.48 202	0.42 206	0.63 216	0.86 225	0.69 228	0.74 233	0.42 209	1.69 252	46.80 275	1.87 241	0.64 225	0.38 145	0.33 176	0.97 239	0.98 256	1.59 220	0.33 200	0.81 228	0.79 230	0.28 191	0.25 184	0.52 214	0.78 229	3.35 260	0.83 205

ELAS_RVC	0.92 223	0.65 220	0.62 227	0.92 224	0.67 223	1.21 230	0.71 219	0.72 231	0.50 215	0.49 224	1.20 245	2.45 243	1.89 242	0.44 210	1.31 213	0.46 210	0.62 222	0.55 232	1.02 207	0.42 212	0.91 239	1.06 247	0.44 219	0.54 227	1.50 247	1.22 250	1.15 237	1.19 223
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.14 231	1.08 231	0.68 233	1.50 232	1.15 239	1.39 232	1.55 235	0.88 240	0.96 240	0.77 241	0.72 226	1.28 220	1.96 243	1.91 241	2.45 253	0.71 235	1.18 250	0.55 232	1.42 214	0.69 233	0.97 241	0.99 243	0.91 232	0.67 238	1.13 238	0.88 235	1.02 235	1.43 233

MANE	1.47 242	0.77 225	0.87 244	1.01 226	0.81 229	0.96 227	0.93 227	1.00 245	1.05 245	0.43 211	0.69 223	2.28 239	2.16 244	0.39 207	1.68 232	1.01 253	0.65 224	2.72 261	1.45 215	0.40 209	0.77 225	0.73 222	0.34 211	0.67 238	2.42 258	2.81 259	4.52 261	6.28 260

SPstereo	1.22 235	0.83 227	0.92 247	0.75 218	0.82 230	0.79 221	0.75 223	1.18 252	1.04 244	0.84 243	1.48 249	2.14 236	2.50 245	0.96 230	1.26 211	1.77 257	1.08 245	0.93 254	1.49 216	1.13 255	1.49 257	1.54 258	0.79 231	0.97 253	1.03 231	1.11 245	1.56 251	1.73 241

WAO-8	1.55 243	1.53 248	1.00 249	2.82 248	1.43 248	1.91 248	2.01 244	1.05 248	1.38 250	1.44 257	1.87 253	2.25 237	2.76 246	2.68 251	1.01 206	0.83 242	0.99 240	0.59 237	3.35 245	1.08 250	0.82 230	0.85 235	1.36 237	0.82 247	1.60 252	1.12 246	1.27 240	1.93 248

Venus	1.55 243	1.53 248	1.00 249	2.82 248	1.43 248	1.91 248	2.01 244	1.05 248	1.38 250	1.44 257	1.87 253	2.25 237	2.76 246	2.68 251	1.01 206	0.83 242	0.99 240	0.59 237	3.35 245	1.08 250	0.82 230	0.85 235	1.36 237	0.82 247	1.60 252	1.12 246	1.27 240	1.93 248

MADNet++	2.28 251	1.66 252	1.91 258	1.39 229	2.03 256	1.38 231	1.73 239	1.80 257	2.24 257	2.07 261	2.44 258	2.76 246	2.81 248	1.52 236	2.18 247	2.45 261	2.29 258	1.71 258	2.86 241	2.56 259	4.03 263	5.19 265	1.23 236	2.35 261	1.50 247	3.83 261	2.07 257	1.70 240

STStereo	1.28 237	0.74 224	0.83 242	2.32 244	0.84 232	2.27 252	0.98 229	1.04 247	0.96 240	0.51 227	1.19 243	3.30 251	2.84 249	0.25 186	2.59 257	0.45 207	0.38 199	0.26 187	4.54 249	0.33 200	0.51 184	0.47 171	0.28 191	0.56 229	1.24 242	0.96 241	1.38 246	2.45 252

UNDER WATER-64	1.98 248	1.91 256	1.15 254	3.52 257	2.32 258	2.83 259	3.30 253	1.72 256	1.25 248	1.12 254	1.19 243	3.41 254	2.89 250	3.11 255	2.13 245	0.90 247	1.77 256	0.77 250	2.32 233	1.05 249	1.17 247	1.23 254	3.96 264	1.06 254	1.41 245	2.13 256	1.31 244	2.65 255

IMH	1.30 238	1.22 240	0.76 238	1.65 235	1.27 244	1.73 242	1.88 243	0.86 239	0.93 239	0.47 219	0.65 222	1.48 228	2.97 251	3.97 264	1.50 218	0.59 224	0.76 230	0.49 228	2.25 231	0.70 234	0.69 217	0.79 230	2.64 251	0.61 235	1.16 240	0.76 227	0.89 227	1.49 235

MDST_ROB	0.81 218	1.11 232	0.24 181	1.30 228	0.42 206	0.81 223	0.32 189	0.45 203	0.25 167	0.36 185	0.32 170	0.47 180	3.62 252	0.14 131	1.77 234	0.22 119	0.27 143	0.17 84	0.84 202	0.19 118	0.57 191	0.51 186	0.20 167	0.21 172	1.56 250	0.86 234	2.88 259	1.74 242

notaker	1.84 246	1.90 255	1.02 251	3.19 254	2.19 257	2.44 253	2.77 250	1.11 250	1.57 253	0.91 248	1.09 238	3.37 253	5.56 253	3.13 257	1.35 214	0.81 241	1.34 253	0.71 247	4.26 248	1.08 250	1.22 249	0.99 243	2.96 256	0.93 251	0.74 225	0.77 228	0.98 232	1.18 222

UNDER WATER	2.15 249	1.92 257	1.13 253	3.36 256	2.59 259	2.77 258	3.73 257	1.63 254	1.36 249	1.02 253	1.02 237	3.30 251	7.25 254	3.39 259	1.54 221	0.91 249	1.80 257	0.75 249	3.15 242	1.08 250	1.27 254	1.14 252	3.84 263	1.20 258	1.46 246	1.78 254	1.26 239	2.46 253

TorneroNet-64	1.85 247	1.56 250	0.93 248	3.34 255	1.31 247	2.18 251	2.65 248	0.91 241	2.21 256	0.66 239	0.83 231	2.72 244	7.56 255	3.04 254	1.76 233	0.67 232	1.35 254	0.59 237	4.05 247	1.02 247	0.98 242	0.96 240	2.67 252	0.69 242	1.24 242	1.15 248	0.88 225	2.15 250

DPSimNet_ROB	5.23 261	7.46 263	3.48 263	6.82 265	6.53 267	4.88 262	5.29 263	5.03 264	6.96 264	3.68 264	10.30 267	6.62 260	7.58 256	4.15 265	3.41 260	2.75 262	5.59 264	2.26 259	12.16 265	3.45 261	5.93 265	2.70 262	3.37 259	3.75 262	3.16 260	3.16 260	4.52 261	6.28 260

LRCNet_RVC	10.22 265	14.24 268	3.26 261	20.74 271	17.71 272	19.88 272	15.89 271	6.49 266	2.47 259	19.87 272	12.97 268	19.40 270	8.44 257	26.62 273	2.33 251	0.74 237	10.08 267	5.54 264	23.31 273	6.95 264	2.43 260	1.11 251	22.86 272	8.58 265	0.73 224	0.39 189	1.72 254	1.19 223

BEATNet-Init1	4.26 259	5.23 262	1.17 255	9.10 266	2.61 260	8.41 267	4.21 258	2.29 259	1.73 255	0.88 246	2.38 256	6.02 259	9.23 258	0.65 226	2.70 259	2.20 260	1.24 251	0.94 255	17.87 267	4.86 263	2.04 258	1.87 260	1.10 233	1.14 256	4.62 261	2.07 255	11.53 269	6.94 262

ASD4	10.82 266	8.41 266	7.74 265	6.01 262	4.36 262	8.03 266	5.43 264	6.40 265	6.39 263	7.67 267	9.54 266	7.79 261	9.97 259	5.53 266	8.37 263	7.73 264	9.73 266	11.07 267	8.78 261	9.36 265	16.84 271	15.15 269	5.39 268	5.70 264	18.71 269	28.58 270	21.13 271	32.24 270

ktn	2.52 255	1.71 253	3.02 260	2.41 246	1.88 253	2.62 256	3.04 252	1.69 255	4.13 261	1.01 252	1.21 246	8.17 264	10.18 260	2.80 253	1.51 219	0.93 250	1.72 255	0.87 252	6.22 256	1.56 258	1.20 248	1.09 249	2.75 254	0.93 251	1.19 241	1.07 244	1.46 248	1.74 242

DGTPSM_ROB	8.76 262	3.83 259	10.08 266	3.08 252	5.50 263	3.48 260	5.02 261	3.60 261	8.96 265	3.18 262	7.06 261	3.95 256	10.56 261	3.59 260	11.06 264	10.70 265	4.35 261	10.50 265	5.45 252	9.91 266	5.93 265	14.37 267	4.39 265	8.90 266	9.99 264	27.43 268	11.00 267	30.59 268

KSHMR	2.37 253	1.84 254	1.23 256	6.67 264	1.97 255	2.73 257	3.45 255	1.31 253	1.69 254	1.18 256	1.18 242	1.71 234	11.63 262	3.21 258	1.67 231	1.07 255	1.11 247	0.92 253	5.58 253	1.04 248	1.23 251	1.05 245	3.26 258	1.06 254	1.99 257	1.18 249	1.28 242	1.85 245

TorneroNet	2.33 252	1.60 251	0.88 245	5.64 261	1.76 252	2.56 254	2.94 251	0.97 244	2.29 258	0.79 242	1.98 255	4.07 257	12.24 263	3.12 256	1.29 212	0.67 232	1.30 252	0.61 243	5.93 254	1.00 246	1.04 243	0.98 242	2.79 255	0.70 243	1.86 255	1.04 242	1.02 235	1.87 246

DPSM_ROB	13.12 268	7.70 264	11.86 268	4.97 259	5.71 265	6.03 263	4.61 259	8.36 268	10.82 267	6.72 265	8.03 264	8.12 262	12.29 264	3.81 262	13.89 266	13.57 267	10.28 268	13.36 268	9.07 262	11.67 268	16.11 269	18.73 272	3.51 260	10.91 268	27.70 270	35.86 271	31.04 272	39.53 271

DPSM	13.12 268	7.70 264	11.86 268	4.97 259	5.71 265	6.03 263	4.61 259	8.36 268	10.82 267	6.72 265	8.03 264	8.12 262	12.29 264	3.81 262	13.89 266	13.57 267	10.28 268	13.36 268	9.07 262	11.67 268	16.11 269	18.73 272	3.51 260	10.91 268	27.70 270	35.86 271	31.04 272	39.53 271

HanzoNet	4.54 260	4.29 261	3.74 264	6.10 263	3.77 261	7.50 265	8.23 267	3.94 263	4.82 262	1.56 260	2.42 257	11.35 266	12.90 266	10.81 271	1.84 236	1.89 258	4.65 263	1.35 257	10.71 264	3.05 260	2.04 258	1.81 259	5.00 267	1.14 256	1.80 254	1.67 253	1.81 255	2.33 251

DPSMNet_ROB	8.99 263	3.86 260	10.11 267	3.11 253	5.51 264	3.54 261	5.03 262	3.60 261	9.04 266	3.27 263	7.95 263	4.19 258	13.43 267	3.66 261	11.12 265	10.86 266	4.47 262	10.71 266	6.43 258	9.92 267	5.99 267	14.50 268	4.39 265	8.90 266	10.15 265	27.43 268	11.02 268	30.59 268

LE_ROB	3.57 258	0.92 230	1.49 257	2.33 245	9.96 269	1.83 246	7.73 266	2.31 260	3.13 260	0.47 219	1.49 250	9.10 265	13.79 268	0.47 213	0.63 177	0.25 144	0.44 208	0.29 198	6.00 255	1.38 257	0.66 211	0.52 189	2.47 248	2.28 260	5.36 262	4.46 262	6.14 263	10.46 265

HaxPig	19.43 270	21.64 272	18.72 270	23.90 272	23.72 273	22.99 273	25.27 272	20.59 273	18.36 269	26.33 273	23.18 272	22.04 271	16.59 269	24.59 272	21.93 268	18.51 269	20.93 273	19.75 270	22.56 272	20.41 270	14.06 268	11.69 266	27.14 273	18.65 270	6.94 263	12.03 267	7.78 264	14.26 267

MEDIAN_ROB	22.61 271	26.37 273	23.42 271	27.86 273	27.01 274	26.90 274	28.47 273	24.00 274	21.42 270	31.43 274	26.90 273	25.65 272	19.56 270	27.54 274	23.81 269	20.10 270	25.89 274	23.65 271	27.64 274	24.33 274	18.71 272	15.27 270	29.65 274	20.16 271	10.22 266	11.12 266	10.11 266	13.24 266

AVERAGE_ROB	25.62 272	30.03 275	26.88 275	31.96 274	30.85 275	31.13 275	32.49 274	28.35 275	25.87 275	34.56 275	30.30 275	30.39 273	23.71 271	31.94 275	27.62 270	24.45 271	28.60 275	25.76 272	30.73 275	27.87 275	22.22 273	18.68 271	33.77 275	25.40 275	10.86 268	8.77 265	9.34 265	9.16 264

MyStereo03	26.41 275	15.50 270	23.88 273	10.02 268	11.51 271	12.12 270	9.31 269	16.83 271	21.83 271	13.49 269	16.21 270	16.36 267	24.77 272	7.69 269	27.92 271	27.29 273	20.66 271	26.89 274	18.22 269	23.47 272	32.35 275	37.78 275	7.05 270	21.99 273	55.69 273	72.21 273	62.47 275	79.61 274

MyStereo02	25.99 273	15.50 270	23.88 273	10.02 268	0.00 1	12.12 270	9.31 269	16.83 271	21.83 271	13.49 269	16.21 270	16.36 267	24.77 272	7.69 269	27.92 271	27.29 273	20.66 271	26.89 274	18.22 269	23.47 272	32.35 275	37.78 275	7.05 270	21.99 273	55.69 273	72.21 273	62.47 275	79.61 274

CasAABBNet	26.35 274	15.49 269	23.85 272	9.95 267	11.46 270	12.03 269	9.23 268	16.79 270	21.84 273	13.64 271	16.11 269	16.45 269	24.90 274	7.58 268	27.95 273	27.14 272	20.53 270	26.83 273	18.10 268	23.37 271	32.22 274	37.28 274	6.99 269	21.98 272	55.78 275	72.24 275	62.39 274	79.48 273

PML	11.09 267	9.28 267	3.40 262	11.88 270	6.99 268	11.60 268	5.97 265	7.04 267	24.50 274	8.92 268	28.99 274	32.63 274	39.39 275	6.18 267	5.69 262	4.14 263	8.31 265	2.99 262	18.83 271	4.50 262	4.70 264	4.40 264	3.75 262	3.98 263	10.54 267	5.17 263	18.60 270	7.08 263

FADE																0.88 246					2.86 261	2.54 261					2.00 256

Low-res two-view benchmark