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	0.05 2	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.08 45	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	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
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	0.64 141	0.54 206	0.09 4	0.12 20	0.16 22	0.18 109	0.13 14	0.73 185	0.07 39	0.04 3	0.08 3	0.12 19	0.07 3	0.05 3

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

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	0.43 191	0.08 7	0.04 5	0.05 13	0.31 57	0.21 75	0.12 12	0.10 10	0.14 18	0.15 77	0.15 19	0.58 150	0.10 84	0.05 6	0.09 6	0.07 3	0.12 13	0.07 5

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

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	0.34 161	0.17 31	0.12 20	0.20 40	0.12 38	0.19 40	0.43 117	0.04 7	0.07 12	0.11 13	0.10 9	0.15 21	0.09 10

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

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

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	1.47 199	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

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	1.87 221	0.11 5	0.09 4	0.13 33	0.10 7	0.07 5	0.09 4	0.07 2	0.13 128	0.06 8	0.09 6	0.28 139	0.12 13	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

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

AASNet	0.10 9	0.10 25	0.07 13	0.10 39	0.10 50	0.11 54	0.08 45	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

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 49	0.08 10	0.20 44	0.34 86	0.05 18	0.07 12	0.15 37	0.11 14	0.18 34	0.13 20

AFF-stereo	0.15 33	0.10 25	0.09 32	0.07 14	0.06 14	0.09 35	0.07 31	0.17 38	0.09 24	0.21 52	0.08 13	0.15 25	0.06 12	0.04 9	0.92 165	0.15 21	0.13 14	0.09 7	0.21 49	0.08 10	0.21 52	0.35 88	0.04 7	0.07 12	0.14 28	0.13 22	0.18 34	0.11 14

MMNet	0.10 9	0.09 17	0.07 13	0.10 39	0.09 34	0.09 35	0.07 31	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

delet	0.08 4	0.08 12	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.06 20	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 20	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

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

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	0.26 123	0.17 31	0.11 15	0.20 40	0.10 26	0.21 52	0.68 180	0.06 26	0.07 12	0.12 18	0.14 30	0.15 21	0.10 13

anonymousdsp2	0.18 63	0.12 49	0.09 32	0.09 31	0.08 28	0.10 40	0.07 31	0.18 48	0.09 24	0.20 48	0.50 202	0.15 25	0.07 20	0.08 36	0.37 80	0.28 138	0.17 31	0.13 33	0.23 66	0.19 112	0.20 44	0.67 174	0.11 101	0.12 79	0.14 28	0.11 14	0.18 34	0.12 17

SA	0.16 39	0.13 66	0.09 32	0.09 31	0.08 28	0.11 54	0.06 20	0.21 63	0.10 34	0.24 87	0.09 17	0.23 86	0.07 20	0.07 28	0.23 24	0.22 87	0.19 49	0.15 53	0.25 76	0.12 38	0.22 59	0.28 61	0.05 18	0.10 51	0.20 74	0.21 90	0.27 106	0.23 89

AnonymousM	0.23 103	0.09 17	0.07 13	0.09 31	0.07 19	0.08 22	0.06 20	0.20 55	0.09 24	0.23 69	0.19 87	0.16 37	0.07 20	0.11 82	0.27 47	0.24 106	0.24 106	0.14 43	0.21 49	0.16 92	0.32 111	0.45 124	0.08 55	0.09 36	0.11 13	0.20 80	0.66 210	1.40 228

raft+_RVC	0.14 26	0.10 25	0.08 22	0.09 31	0.08 28	0.09 35	0.06 20	0.18 48	0.10 34	0.22 59	0.12 40	0.15 25	0.07 20	0.06 24	0.25 33	0.23 101	0.17 31	0.12 20	0.21 49	0.12 38	0.20 44	0.41 111	0.05 18	0.08 21	0.15 37	0.13 22	0.16 25	0.13 20

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 50	0.11 38	0.10 42	0.08 26	0.08 28	0.08 22	0.08 45	0.21 63	0.09 24	0.23 69	0.09 17	0.20 57	0.07 20	0.05 13	0.89 160	0.15 21	0.15 20	0.10 10	0.22 56	0.09 18	0.23 65	0.36 91	0.06 26	0.09 36	0.18 54	0.13 22	0.20 48	0.14 28

AANet_RVC	0.10 9	0.08 12	0.08 22	0.07 14	0.09 34	0.06 8	0.07 31	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

4D-IteraStereo	0.17 50	0.10 25	0.10 42	0.10 39	0.09 34	0.08 22	0.05 14	0.21 63	0.12 66	0.26 104	0.12 40	0.21 67	0.08 28	0.07 28	0.35 71	0.39 177	0.21 68	0.15 53	0.22 56	0.13 46	0.30 106	0.54 141	0.05 18	0.08 21	0.14 28	0.15 39	0.19 39	0.13 20

UDGNet	0.24 113	0.20 152	0.15 106	0.36 190	0.31 186	0.32 183	0.29 177	0.22 71	0.15 108	0.21 52	0.21 103	0.21 67	0.08 28	0.51 214	0.25 33	0.17 39	0.22 80	0.17 83	0.27 83	0.15 77	0.28 98	0.38 102	0.31 204	0.11 72	0.24 112	0.23 103	0.22 61	0.20 65

rafts_anoy	0.16 39	0.14 79	0.12 76	0.11 55	0.11 61	0.10 40	0.08 45	0.21 63	0.08 17	0.21 52	0.16 66	0.18 48	0.08 28	0.06 24	0.34 67	0.27 132	0.20 54	0.17 83	0.23 66	0.13 46	0.23 65	0.42 114	0.06 26	0.10 51	0.18 54	0.15 39	0.15 21	0.17 41

raftrobust	0.17 50	0.12 49	0.11 56	0.11 55	0.10 50	0.08 22	0.07 31	0.22 71	0.09 24	0.27 112	0.13 45	0.20 57	0.08 28	0.08 36	0.35 71	0.29 145	0.21 68	0.15 53	0.29 99	0.14 59	0.26 85	0.44 120	0.08 55	0.09 36	0.19 70	0.17 53	0.17 30	0.17 41

RALCasStereoNet	0.17 50	0.14 79	0.11 56	0.13 72	0.11 61	0.10 40	0.08 45	0.20 55	0.08 17	0.23 69	0.13 45	0.19 54	0.08 28	0.07 28	0.30 51	0.37 173	0.22 80	0.17 83	0.21 49	0.14 59	0.24 79	0.52 134	0.07 39	0.10 51	0.18 54	0.15 39	0.16 25	0.15 36

HCRNet	0.15 33	0.19 147	0.08 22	0.23 152	0.09 34	0.15 93	0.09 65	0.16 34	0.06 6	0.49 221	0.16 66	0.25 101	0.08 28	0.09 55	0.44 99	0.11 5	0.17 31	0.11 15	0.21 49	0.09 18	0.13 14	0.13 13	0.11 101	0.07 12	0.09 6	0.11 14	0.14 20	0.11 14

DMCA	0.12 18	0.09 17	0.10 42	0.08 26	0.09 34	0.08 22	0.09 65	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 67	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 50	0.13 73	0.10 80	0.14 25	0.08 17	0.11 15	0.24 130	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 55	0.08 21	0.13 22	0.10 9	0.12 13	0.11 14

CVANet_RVC	0.11 13	0.12 49	0.11 56	0.13 72	0.10 50	0.11 54	0.08 45	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

EGLCR-Stereo	0.27 132	0.12 49	0.11 56	0.11 55	0.12 71	0.13 73	0.06 20	0.23 81	0.14 98	0.27 112	0.18 82	0.24 93	0.09 37	0.10 71	0.35 71	0.38 175	0.24 106	0.16 72	0.31 108	0.21 125	0.37 136	1.30 243	0.11 101	0.30 190	0.17 44	0.26 127	0.93 227	0.25 110

Sa-1000	0.17 50	0.13 66	0.09 32	0.09 31	0.09 34	0.11 54	0.05 14	0.22 71	0.11 55	0.24 87	0.11 33	0.24 93	0.09 37	0.10 71	0.27 47	0.21 75	0.22 80	0.17 83	0.29 99	0.13 46	0.26 85	0.38 102	0.06 26	0.10 51	0.24 112	0.21 90	0.26 94	0.22 81

test_4	0.16 39	0.09 17	0.10 42	0.07 14	0.08 28	0.05 6	0.06 20	0.17 38	0.11 55	0.23 69	0.11 33	0.16 37	0.09 37	0.07 28	0.41 92	0.40 182	0.18 41	0.12 20	0.18 30	0.11 34	0.23 65	0.33 83	0.05 18	0.09 36	0.15 37	0.20 80	0.26 94	0.23 89

IPLG	0.23 103	0.12 49	0.12 76	0.10 39	0.10 50	0.10 40	0.08 45	0.22 71	0.09 24	0.24 87	0.15 57	0.21 67	0.09 37	0.11 82	1.84 216	0.19 59	0.21 68	0.16 72	0.24 74	0.15 77	0.21 52	0.37 97	0.07 39	0.12 79	0.18 54	0.22 97	0.24 71	0.14 28

TRStereo	0.61 201	0.17 115	0.22 168	0.16 105	0.12 71	0.34 188	0.18 125	0.27 142	0.14 98	0.34 168	0.20 92	0.34 155	0.09 37	0.12 97	0.58 135	0.73 234	0.25 118	0.18 108	0.44 141	0.25 156	0.42 149	0.81 198	0.12 118	0.10 51	0.27 137	8.94 263	0.49 181	0.32 140

RALAANet	0.17 50	0.13 66	0.11 56	0.10 39	0.10 50	0.11 54	0.08 45	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 83	0.28 91	0.15 77	0.26 85	0.60 152	0.07 39	0.10 51	0.17 44	0.15 39	0.21 53	0.16 40

UPFNet	0.14 26	0.11 38	0.12 76	0.12 65	0.11 61	0.13 73	0.10 80	0.16 34	0.12 66	0.17 30	0.14 51	0.16 37	0.09 37	0.11 82	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 67	0.10 51	0.13 22	0.15 39	0.19 39	0.14 28

HGLStereo	0.16 39	0.15 96	0.12 76	0.13 72	0.14 97	0.13 73	0.09 65	0.18 48	0.11 55	0.22 59	0.23 124	0.14 24	0.09 37	0.11 82	0.26 40	0.18 44	0.22 80	0.17 83	0.20 40	0.14 59	0.19 40	0.20 33	0.10 84	0.12 79	0.18 54	0.18 61	0.18 34	0.15 36

PMTNet	0.19 67	0.15 96	0.12 76	0.14 81	0.12 71	0.09 35	0.09 65	0.22 71	0.10 34	0.29 140	0.11 33	0.25 101	0.09 37	0.09 55	0.41 92	0.27 132	0.24 106	0.13 33	0.28 91	0.14 59	0.36 129	0.30 67	0.09 67	0.08 21	0.23 97	0.20 80	0.23 66	0.26 115

DLNR_Zeroshot_test	9.87 261	28.41 272	0.21 160	46.94 273	0.13 84	0.20 130	44.81 273	0.29 162	0.11 55	0.37 188	0.19 87	0.34 155	0.10 46	1.27 231	60.18 272	71.71 273	4.00 259	2.44 258	1.35 209	0.24 151	0.70 211	1.10 234	0.09 67	0.15 119	0.27 137	0.24 110	0.29 118	0.32 140

CAS	0.15 33	0.11 38	0.08 22	0.10 39	0.09 34	0.08 22	0.07 31	0.17 38	0.10 34	0.17 30	0.17 75	0.15 25	0.10 46	0.10 71	0.27 47	0.19 59	0.18 41	0.15 53	0.20 40	0.11 34	0.23 65	0.26 55	0.08 55	0.08 21	0.18 54	0.16 47	0.17 30	0.22 81

CES	0.19 67	0.10 25	0.10 42	0.09 31	0.11 61	0.10 40	0.06 20	0.42 195	0.10 34	0.20 48	0.28 152	0.23 86	0.10 46	0.13 111	0.35 71	0.24 106	0.25 118	0.15 53	0.21 49	0.14 59	0.45 158	0.29 64	0.09 67	0.08 21	0.19 70	0.15 39	0.20 48	0.23 89

IER	0.15 33	0.12 49	0.11 56	0.12 65	0.10 50	0.12 64	0.09 65	0.17 38	0.10 34	0.18 37	0.17 75	0.21 67	0.10 46	0.11 82	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 67	0.10 51	0.14 28	0.17 53	0.19 39	0.18 47

CIPLG	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 34	0.11 54	0.08 45	0.23 81	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 57	0.10 46	0.13 111	0.25 33	0.18 44	0.22 80	0.15 53	0.22 56	0.13 46	0.22 59	0.38 102	0.07 39	0.10 51	0.17 44	0.13 22	0.21 53	0.13 20

dd	0.20 79	0.17 115	0.10 42	0.35 188	0.13 84	0.25 160	0.12 96	0.22 71	0.10 34	0.22 59	0.11 33	0.38 167	0.10 46	0.09 55	0.40 91	0.18 44	0.29 160	0.15 53	0.36 127	0.14 59	0.20 44	0.17 24	0.09 67	0.13 97	0.22 88	0.17 53	0.26 94	0.20 65

GLC_STEREO	0.20 79	0.15 96	0.16 122	0.15 97	0.14 97	0.14 81	0.12 96	0.26 124	0.10 34	0.28 126	0.19 87	0.20 57	0.10 46	0.11 82	0.51 123	0.20 66	0.28 149	0.15 53	0.26 80	0.15 77	0.38 140	0.30 67	0.09 67	0.11 72	0.20 74	0.14 30	0.30 126	0.18 47

ACRE	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 34	0.12 64	0.08 45	0.23 81	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 57	0.10 46	0.13 111	0.24 27	0.18 44	0.22 80	0.15 53	0.22 56	0.13 46	0.22 59	0.37 97	0.07 39	0.10 51	0.17 44	0.13 22	0.21 53	0.13 20

cross-raft	0.27 132	0.15 96	0.13 90	0.14 81	0.14 97	0.17 108	0.10 80	0.27 142	0.15 108	0.30 144	0.22 114	0.28 120	0.10 46	0.14 123	0.42 95	0.42 187	0.27 138	0.17 83	0.57 179	0.26 165	0.62 194	0.94 221	0.09 67	0.12 79	0.29 156	0.27 133	0.26 94	0.31 139

XX-Stereo	2.35 249	0.10 25	0.11 56	0.17 114	0.11 61	0.21 140	0.11 87	0.25 112	0.12 66	0.35 181	0.53 206	0.30 139	0.10 46	0.12 97	1.21 184	0.70 231	0.27 138	0.18 108	0.50 159	0.19 112	0.41 145	0.53 138	0.11 101	0.10 51	55.57 269	0.26 127	0.34 146	0.51 174

EAI-Stereo	0.35 166	0.14 79	0.15 106	0.19 132	0.18 134	0.65 216	0.22 144	0.27 142	0.22 146	0.27 112	0.46 197	0.29 128	0.10 46	0.12 97	0.81 155	1.04 250	0.27 138	0.20 133	0.71 191	0.23 142	0.45 158	0.55 143	0.11 101	0.18 149	0.29 156	0.43 185	0.40 165	0.42 165

DMCA-RVC	0.17 50	0.12 49	0.15 106	0.12 65	0.13 84	0.11 54	0.18 125	0.17 38	0.16 120	0.18 37	0.21 103	0.21 67	0.10 46	0.10 71	0.50 119	0.18 44	0.18 41	0.17 83	0.17 26	0.15 77	0.18 30	0.18 28	0.10 84	0.13 97	0.14 28	0.15 39	0.19 39	0.18 47

HITNet	0.15 33	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.11 61	0.10 40	0.07 31	0.18 48	0.11 55	0.24 87	0.13 45	0.19 54	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 52	0.25 52	0.08 55	0.09 36	0.15 37	0.14 30	0.24 71	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
DISCO	0.16 39	0.15 96	0.11 56	0.14 81	0.13 84	0.16 98	0.15 114	0.15 29	0.13 86	0.21 52	0.17 75	0.16 37	0.10 46	0.10 71	0.30 51	0.17 39	0.20 54	0.15 53	0.24 74	0.14 59	0.18 30	0.23 43	0.09 67	0.12 79	0.18 54	0.16 47	0.22 61	0.17 41

PDISCO_ROB	0.18 63	0.16 105	0.16 122	0.14 81	0.12 71	0.13 73	0.13 107	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 66	0.20 54	0.23 161	0.18 30	0.15 77	0.24 79	0.28 61	0.08 55	0.12 79	0.22 88	0.24 110	0.39 162	0.24 101

IGEV_Zeroshot_test	0.33 157	0.13 66	0.24 178	0.30 174	0.18 134	0.23 152	0.24 152	0.28 152	0.17 127	0.35 181	0.53 206	0.34 155	0.11 61	0.14 123	0.41 92	0.61 222	0.27 138	0.17 83	0.48 156	0.31 190	0.52 175	1.06 233	0.12 118	0.12 79	0.35 180	0.28 139	0.62 204	0.45 169

MSKI-zero shot	0.30 148	0.13 66	0.11 56	0.14 81	0.14 97	0.15 93	0.11 87	0.27 142	0.13 86	0.29 140	0.41 185	0.29 128	0.11 61	0.12 97	0.60 139	0.55 208	0.28 149	0.18 108	0.58 180	0.30 185	0.57 181	0.97 226	0.09 67	0.12 79	0.26 130	0.39 181	0.32 137	0.41 163

CASnet	0.17 50	0.12 49	0.09 32	0.10 39	0.11 61	0.14 81	0.08 45	0.23 81	0.12 66	0.28 126	0.15 57	0.23 86	0.11 61	0.09 55	0.33 64	0.16 31	0.20 54	0.12 20	0.27 83	0.11 34	0.35 123	0.25 52	0.07 39	0.09 36	0.17 44	0.13 22	0.21 53	0.17 41
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.25 122	0.13 66	0.17 129	0.16 105	0.14 97	0.15 93	0.11 87	0.25 112	0.14 98	0.28 126	0.34 165	0.29 128	0.11 61	0.12 97	0.35 71	0.26 123	0.28 149	0.17 83	0.52 165	0.16 92	0.63 195	0.49 132	0.10 84	0.11 72	0.28 148	0.33 167	0.26 94	0.41 163

HH	0.29 143	0.10 25	0.18 138	0.16 105	0.15 111	0.20 130	0.14 109	0.27 142	0.13 86	0.36 184	0.21 103	0.29 128	0.11 61	0.15 134	0.46 111	0.64 223	0.27 138	0.19 124	0.50 159	0.27 169	0.68 204	0.75 187	0.11 101	0.16 130	0.24 112	0.30 151	0.36 152	0.37 152

HanStereo	0.29 143	0.10 25	0.18 138	0.16 105	0.15 111	0.20 130	0.14 109	0.27 142	0.13 86	0.36 184	0.21 103	0.29 128	0.11 61	0.15 134	0.46 111	0.64 223	0.27 138	0.19 124	0.50 159	0.27 169	0.68 204	0.75 187	0.11 101	0.16 130	0.24 112	0.30 151	0.36 152	0.37 152

LoS_RVC	0.17 50	0.13 66	0.11 56	0.07 14	0.10 50	0.08 22	0.07 31	0.17 38	0.12 66	0.23 69	0.17 75	0.17 45	0.11 61	0.09 55	0.46 111	0.22 87	0.17 31	0.16 72	0.25 76	0.12 38	0.36 129	0.36 91	0.08 55	0.10 51	0.21 85	0.16 47	0.17 30	0.20 65

tt_ll	0.17 50	0.13 66	0.11 56	0.07 14	0.10 50	0.08 22	0.07 31	0.17 38	0.12 66	0.23 69	0.17 75	0.17 45	0.11 61	0.09 55	0.46 111	0.22 87	0.17 31	0.16 72	0.25 76	0.12 38	0.36 129	0.36 91	0.08 55	0.10 51	0.21 85	0.16 47	0.17 30	0.20 65

iRaft-Stereo_20w	0.42 176	0.16 105	0.27 185	0.30 174	0.18 134	0.22 145	0.20 134	0.26 124	0.22 146	0.41 205	0.65 219	0.30 139	0.11 61	0.17 150	0.44 99	0.55 208	0.28 149	0.18 108	0.45 144	0.46 216	0.47 164	0.97 226	0.12 118	0.11 72	0.35 180	2.32 253	0.61 202	0.59 180

IPLGR_C	0.16 39	0.11 38	0.09 32	0.10 39	0.09 34	0.11 54	0.08 45	0.23 81	0.10 34	0.23 69	0.15 57	0.20 57	0.11 61	0.13 111	0.23 24	0.18 44	0.22 80	0.15 53	0.22 56	0.13 46	0.22 59	0.36 91	0.07 39	0.10 51	0.17 44	0.13 22	0.21 53	0.14 28

test-3	0.21 87	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.12 71	0.10 40	0.08 45	0.25 112	0.10 34	0.27 112	0.11 33	0.30 139	0.11 61	0.09 55	0.50 119	0.39 177	0.23 95	0.15 53	0.47 147	0.15 77	0.34 115	0.65 161	0.07 39	0.10 51	0.17 44	0.14 30	0.25 85	0.23 89

test_1	0.21 87	0.11 38	0.10 42	0.11 55	0.12 71	0.10 40	0.08 45	0.25 112	0.10 34	0.27 112	0.11 33	0.30 139	0.11 61	0.08 36	0.50 119	0.39 177	0.23 95	0.15 53	0.47 147	0.15 77	0.34 115	0.65 161	0.07 39	0.10 51	0.17 44	0.14 30	0.25 85	0.23 89

TestStereo	0.18 63	0.17 115	0.14 98	0.15 97	0.11 61	0.16 98	0.11 87	0.25 112	0.13 86	0.30 144	0.16 66	0.26 107	0.11 61	0.08 36	0.22 22	0.15 21	0.24 106	0.13 33	0.28 91	0.13 46	0.28 98	0.18 28	0.09 67	0.14 111	0.22 88	0.16 47	0.21 53	0.19 59

DSFCA	0.17 50	0.18 131	0.14 98	0.14 81	0.13 84	0.16 98	0.15 114	0.16 34	0.13 86	0.16 24	0.19 87	0.18 48	0.11 61	0.08 36	0.26 40	0.19 59	0.20 54	0.17 83	0.22 56	0.14 59	0.20 44	0.24 47	0.11 101	0.13 97	0.18 54	0.19 75	0.20 48	0.20 65

NVstereo2D	0.27 132	0.17 115	0.15 106	0.23 152	0.19 141	0.26 166	0.28 173	0.20 55	0.15 108	0.22 59	0.20 92	0.18 48	0.11 61	0.39 204	1.91 227	0.21 75	0.24 106	0.20 133	0.22 56	0.14 59	0.19 40	0.18 28	0.26 181	0.14 111	0.22 88	0.18 61	0.19 39	0.18 47

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 76	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-Test	0.29 143	0.14 79	0.12 76	0.16 105	0.15 111	0.18 116	0.12 96	0.27 142	0.14 98	0.32 156	0.50 202	0.27 112	0.12 76	0.14 123	0.44 99	0.52 201	0.27 138	0.18 108	0.59 183	0.25 156	0.59 188	0.72 183	0.10 84	0.12 79	0.27 137	0.50 197	0.27 106	0.34 144

RAFT_CTSACE	0.11 13	0.09 17	0.07 13	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 20	0.12 17	0.08 17	0.18 37	0.06 4	0.15 25	0.12 76	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 39	0.14 28

IPLGR	0.27 132	0.16 105	0.14 98	0.15 97	0.15 111	0.13 73	0.09 65	0.24 96	0.13 86	0.28 126	0.25 136	0.24 93	0.12 76	0.11 82	1.85 218	0.20 66	0.23 95	0.18 108	0.35 123	0.21 125	0.28 98	0.56 147	0.07 39	0.13 97	0.25 125	0.27 133	0.29 118	0.21 77

SACVNet	0.24 113	0.20 152	0.19 147	0.21 142	0.19 141	0.19 124	0.20 134	0.26 124	0.22 146	0.25 97	0.22 114	0.21 67	0.12 76	0.17 150	0.48 115	0.22 87	0.26 127	0.21 142	0.32 111	0.20 117	0.29 104	0.41 111	0.15 145	0.18 149	0.28 148	0.26 127	0.30 126	0.26 115

TANstereo	0.20 79	0.12 49	0.11 56	0.14 81	0.13 84	0.14 81	0.08 45	0.17 38	0.11 55	0.24 87	0.13 45	0.16 37	0.12 76	0.13 111	0.30 51	0.29 145	0.26 127	0.25 173	0.34 115	0.23 142	0.34 115	0.32 77	0.29 197	0.10 51	0.14 28	0.17 53	0.36 152	0.19 59

XX-TBD	0.20 79	0.12 49	0.11 56	0.14 81	0.13 84	0.14 81	0.08 45	0.17 38	0.11 55	0.24 87	0.13 45	0.16 37	0.12 76	0.13 111	0.30 51	0.29 145	0.26 127	0.25 173	0.34 115	0.23 142	0.34 115	0.32 77	0.29 197	0.10 51	0.14 28	0.17 53	0.36 152	0.19 59

APVNet	0.22 97	0.18 131	0.15 106	0.17 114	0.20 147	0.20 130	0.18 125	0.24 96	0.15 108	0.18 37	0.21 103	0.21 67	0.12 76	0.17 150	0.45 104	0.25 114	0.28 149	0.21 142	0.34 115	0.21 125	0.24 79	0.33 83	0.11 101	0.18 149	0.22 88	0.18 61	0.30 126	0.23 89

CREStereo	0.18 63	0.13 66	0.11 56	0.12 65	0.10 50	0.10 40	0.06 20	0.24 96	0.10 34	0.27 112	0.14 51	0.26 107	0.12 76	0.10 71	0.32 61	0.26 123	0.26 127	0.13 33	0.22 56	0.14 59	0.36 129	0.27 58	0.08 55	0.10 51	0.18 54	0.19 75	0.24 71	0.23 89
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
DeepPrunerF	0.29 143	0.17 115	0.15 106	0.23 152	0.44 205	0.17 108	0.23 147	0.20 55	0.26 169	0.16 24	0.22 114	0.15 25	0.12 76	0.13 111	0.98 172	0.22 87	0.19 49	0.17 83	0.27 83	0.17 102	0.22 59	0.21 37	0.12 118	0.13 97	1.95 254	0.26 127	0.22 61	0.20 65

ADCP+	0.32 153	0.17 115	0.17 129	0.15 97	0.14 97	0.17 108	0.21 138	0.21 63	0.32 186	0.25 97	0.25 136	0.37 165	0.12 76	0.13 111	1.80 215	0.18 44	0.20 54	0.17 83	0.34 115	0.18 109	0.24 79	0.30 67	0.12 118	0.12 79	0.24 112	0.68 215	0.33 142	0.96 210

AE-Stereo	0.22 97	0.14 79	0.14 98	0.16 105	0.13 84	0.12 64	0.09 65	0.23 81	0.15 108	0.27 112	0.12 40	0.29 128	0.13 87	0.09 55	0.30 51	0.29 145	0.28 149	0.19 124	0.30 103	0.22 135	0.35 123	0.77 191	0.08 55	0.15 119	0.23 97	0.24 110	0.26 94	0.20 65

anonymity	0.55 194	0.12 49	0.19 147	0.16 105	0.15 111	0.17 108	0.11 87	0.29 162	0.17 127	0.34 168	7.17 261	0.30 139	0.13 87	0.12 97	0.42 95	0.43 188	0.27 138	0.17 83	0.44 141	0.24 151	0.43 151	0.94 221	0.12 118	0.13 97	0.34 175	0.43 185	0.74 219	0.43 167

GMOStereo	0.19 67	0.12 49	0.10 42	0.10 39	0.09 34	0.10 40	0.09 65	0.23 81	0.12 66	0.28 126	0.10 25	0.21 67	0.13 87	0.08 36	0.37 80	0.28 138	0.21 68	0.14 43	0.23 66	0.14 59	0.26 85	0.67 174	0.06 26	0.09 36	0.23 97	0.20 80	0.24 71	0.18 47

error version	0.19 67	0.12 49	0.10 42	0.10 39	0.09 34	0.10 40	0.09 65	0.23 81	0.12 66	0.28 126	0.10 25	0.21 67	0.13 87	0.08 36	0.37 80	0.28 138	0.21 68	0.14 43	0.23 66	0.14 59	0.26 85	0.67 174	0.06 26	0.09 36	0.23 97	0.20 80	0.24 71	0.18 47

test-v	0.19 67	0.12 49	0.10 42	0.10 39	0.09 34	0.10 40	0.09 65	0.23 81	0.12 66	0.28 126	0.10 25	0.21 67	0.13 87	0.08 36	0.37 80	0.28 138	0.21 68	0.14 43	0.23 66	0.14 59	0.26 85	0.67 174	0.06 26	0.09 36	0.23 97	0.20 80	0.24 71	0.18 47

AACVNet	0.21 87	0.18 131	0.15 106	0.19 132	0.19 141	0.19 124	0.14 109	0.23 81	0.15 108	0.25 97	0.23 124	0.21 67	0.13 87	0.13 111	0.57 134	0.19 59	0.25 118	0.18 108	0.25 76	0.18 109	0.23 65	0.24 47	0.14 135	0.15 119	0.23 97	0.21 90	0.25 85	0.25 110

test-2	0.19 67	0.12 49	0.10 42	0.10 39	0.09 34	0.10 40	0.09 65	0.23 81	0.12 66	0.28 126	0.10 25	0.21 67	0.13 87	0.08 36	0.37 80	0.28 138	0.21 68	0.14 43	0.23 66	0.14 59	0.26 85	0.67 174	0.06 26	0.09 36	0.23 97	0.20 80	0.24 71	0.18 47

GMStereo	0.16 39	0.16 105	0.09 32	0.14 81	0.13 84	0.16 98	0.12 96	0.22 71	0.12 66	0.19 43	0.16 66	0.26 107	0.13 87	0.09 55	0.20 18	0.15 21	0.22 80	0.14 43	0.27 83	0.15 77	0.21 52	0.16 22	0.09 67	0.11 72	0.19 70	0.17 53	0.24 71	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 66	0.13 90	0.14 81	0.12 71	0.14 81	0.11 87	0.20 55	0.12 66	0.21 52	0.15 57	0.18 48	0.13 87	0.13 111	0.24 27	0.16 31	0.20 54	0.17 83	0.19 35	0.13 46	0.17 23	0.16 22	0.11 101	0.13 97	0.16 42	0.18 61	0.21 53	0.17 41

R-Stereo Train	0.25 122	0.14 79	0.14 98	0.15 97	0.13 84	0.18 116	0.07 31	0.24 96	0.15 108	0.32 156	0.25 136	0.28 120	0.13 87	0.14 123	0.71 147	0.32 153	0.29 160	0.20 133	0.47 147	0.20 117	0.48 166	0.65 161	0.10 84	0.12 79	0.24 112	0.25 121	0.23 66	0.28 128

RAFT-Stereo	0.25 122	0.14 79	0.14 98	0.15 97	0.13 84	0.18 116	0.07 31	0.24 96	0.15 108	0.32 156	0.25 136	0.28 120	0.13 87	0.14 123	0.71 147	0.32 153	0.29 160	0.20 133	0.47 147	0.20 117	0.48 166	0.65 161	0.10 84	0.12 79	0.24 112	0.25 121	0.23 66	0.28 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.16 39	0.15 96	0.15 106	0.13 72	0.11 61	0.12 64	0.10 80	0.24 96	0.13 86	0.22 59	0.14 51	0.18 48	0.13 87	0.10 71	0.20 18	0.18 44	0.19 49	0.13 33	0.17 26	0.10 26	0.23 65	0.27 58	0.07 39	0.15 119	0.17 44	0.18 61	0.27 106	0.24 101

CFNet_RVC	0.22 97	0.18 131	0.15 106	0.18 123	0.17 126	0.19 124	0.12 96	0.21 63	0.13 86	0.23 69	0.21 103	0.25 101	0.13 87	0.13 111	0.93 167	0.20 66	0.23 95	0.17 83	0.27 83	0.16 92	0.25 84	0.22 40	0.10 84	0.14 111	0.23 97	0.21 90	0.25 85	0.23 89

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 67	0.18 131	0.18 138	0.17 114	0.21 151	0.16 98	0.27 169	0.19 53	0.24 158	0.22 59	0.20 92	0.27 112	0.13 87	0.19 163	0.35 71	0.17 39	0.20 54	0.16 72	0.19 35	0.13 46	0.17 23	0.19 32	0.11 101	0.12 79	0.18 54	0.23 103	0.19 39	0.22 81
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	0.23 103	0.18 131	0.18 138	0.14 81	0.14 97	0.13 73	0.11 87	0.28 152	0.22 146	0.32 156	0.20 92	0.30 139	0.14 101	0.08 36	0.31 57	0.24 106	0.22 80	0.18 108	0.55 176	0.23 142	0.38 140	0.37 97	0.12 118	0.17 139	0.28 148	0.30 151	0.31 132	0.22 81

EKT-Stereo	0.34 159	0.17 115	0.14 98	0.20 137	0.17 126	0.22 145	0.25 159	0.27 142	0.15 108	0.30 144	0.35 167	0.27 112	0.14 101	0.16 141	1.56 202	0.54 206	0.29 160	0.25 173	0.47 147	0.30 185	0.81 221	0.86 206	0.09 67	0.13 97	0.31 164	0.30 151	0.31 132	0.24 101

LoS	0.23 103	0.15 96	0.11 56	0.13 72	0.14 97	0.13 73	0.08 45	0.60 218	0.11 55	0.37 188	0.38 178	0.36 162	0.14 101	0.11 82	0.32 61	0.26 123	0.26 127	0.16 72	0.27 83	0.16 92	0.43 151	0.37 97	0.10 84	0.10 51	0.26 130	0.19 75	0.25 85	0.28 128

raft_robust	0.19 67	0.14 79	0.11 56	0.14 81	0.09 34	0.11 54	0.08 45	0.25 112	0.12 66	0.30 144	0.10 25	0.25 101	0.14 101	0.10 71	0.29 50	0.26 123	0.22 80	0.17 83	0.35 123	0.14 59	0.28 98	0.35 88	0.06 26	0.11 72	0.22 88	0.24 110	0.24 71	0.21 77

MIPNet	0.22 97	0.15 96	0.11 56	0.11 55	0.12 71	0.12 64	0.08 45	0.24 96	0.10 34	0.27 112	0.24 130	0.23 86	0.14 101	0.11 82	0.93 167	0.21 75	0.23 95	0.17 83	0.31 108	0.20 117	0.22 59	0.44 120	0.07 39	0.12 79	0.24 112	0.29 145	0.27 106	0.20 65

ADLNet	0.21 87	0.18 131	0.12 76	0.16 105	0.14 97	0.19 124	0.15 114	0.20 55	0.11 55	0.17 30	0.15 57	0.34 155	0.14 101	0.32 195	1.10 178	0.16 31	0.20 54	0.14 43	0.18 30	0.14 59	0.17 23	0.22 40	0.15 145	0.09 36	0.18 54	0.19 75	0.19 39	0.18 47

GES	0.23 103	0.16 105	0.12 76	0.14 81	0.15 111	0.19 124	0.15 114	0.25 112	0.14 98	0.26 104	0.18 82	0.22 81	0.14 101	0.17 150	0.56 130	0.22 87	0.27 138	0.19 124	0.53 168	0.20 117	0.35 123	0.37 97	0.13 128	0.15 119	0.20 74	0.17 53	0.27 106	0.43 167

BEATNet_4x	0.20 79	0.14 79	0.12 76	0.13 72	0.13 84	0.12 64	0.12 96	0.20 55	0.14 98	0.27 112	0.14 51	0.22 81	0.14 101	0.11 82	0.45 104	0.21 75	0.23 95	0.21 142	0.20 40	0.13 46	0.33 113	0.48 130	0.10 84	0.13 97	0.18 54	0.18 61	0.27 106	0.24 101

CFNet	0.17 50	0.15 96	0.13 90	0.18 123	0.16 120	0.14 81	0.12 96	0.24 96	0.12 66	0.21 52	0.16 66	0.29 128	0.14 101	0.11 82	0.26 40	0.14 17	0.20 54	0.16 72	0.18 30	0.13 46	0.18 30	0.15 18	0.08 55	0.12 79	0.21 85	0.20 80	0.22 61	0.21 77

DDUNet	0.45 182	0.56 215	0.26 183	0.87 222	0.69 223	0.84 222	0.84 222	0.26 124	0.24 158	0.23 69	0.33 163	0.39 170	0.15 110	1.61 236	0.49 116	0.24 106	0.41 201	0.26 183	0.55 176	0.29 180	0.34 115	0.40 109	0.50 222	0.21 163	0.25 125	0.27 133	0.32 137	0.29 131

test_3	0.22 97	0.12 49	0.12 76	0.11 55	0.12 71	0.10 40	0.08 45	0.25 112	0.12 66	0.28 126	0.12 40	0.31 148	0.15 110	0.08 36	0.53 124	0.40 182	0.23 95	0.15 53	0.47 147	0.16 92	0.36 129	0.65 161	0.06 26	0.12 79	0.20 74	0.19 75	0.27 106	0.25 110

sAnonymous2	0.21 87	0.14 79	0.13 90	0.12 65	0.12 71	0.14 81	0.12 96	0.28 152	0.16 120	0.23 69	0.20 92	0.20 57	0.15 110	0.08 36	0.31 57	0.27 132	0.25 118	0.22 152	0.40 134	0.21 125	0.35 123	0.42 114	0.09 67	0.13 97	0.23 97	0.24 110	0.23 66	0.24 101

CroCo_RVC	0.21 87	0.14 79	0.13 90	0.12 65	0.12 71	0.14 81	0.12 96	0.28 152	0.16 120	0.23 69	0.20 92	0.20 57	0.15 110	0.08 36	0.31 57	0.27 132	0.25 118	0.22 152	0.40 134	0.21 125	0.35 123	0.42 114	0.09 67	0.13 97	0.23 97	0.24 110	0.23 66	0.24 101

STTStereo	0.20 79	0.19 147	0.21 160	0.18 123	0.20 147	0.17 108	0.27 169	0.18 48	0.19 136	0.20 48	0.19 87	0.24 93	0.15 110	0.17 150	0.44 99	0.18 44	0.20 54	0.19 124	0.19 35	0.14 59	0.18 30	0.20 33	0.11 101	0.13 97	0.19 70	0.21 90	0.20 48	0.26 115

PS-NSSS	0.24 113	0.26 180	0.21 160	0.31 179	0.22 156	0.26 166	0.23 147	0.27 142	0.15 108	0.28 126	0.21 103	0.55 185	0.15 110	0.16 141	0.35 71	0.16 31	0.19 49	0.17 83	0.36 127	0.15 77	0.17 23	0.14 16	0.22 176	0.16 130	0.24 112	0.24 110	0.28 117	0.27 124

MyStereo	0.24 113	0.19 147	0.19 147	0.16 105	0.15 111	0.14 81	0.11 87	0.28 152	0.22 146	0.34 168	0.23 124	0.30 139	0.16 116	0.08 36	0.35 71	0.23 101	0.22 80	0.18 108	0.56 178	0.23 142	0.38 140	0.41 111	0.13 128	0.16 130	0.30 160	0.33 167	0.32 137	0.22 81

iinet-f	0.17 50	0.14 79	0.11 56	0.12 65	0.09 34	0.14 81	0.09 65	0.15 29	0.10 34	0.23 69	0.24 130	0.18 48	0.16 116	0.08 36	0.38 89	0.20 66	0.20 54	0.13 33	0.38 131	0.17 102	0.21 52	0.27 58	0.09 67	0.09 36	0.18 54	0.14 30	0.25 85	0.18 47

TESTraft	0.14 26	0.11 38	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.07 14	0.07 31	0.15 29	0.11 55	0.17 30	0.10 25	0.15 25	0.16 116	0.05 13	0.25 33	0.21 75	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 54	0.17 53	0.24 71	0.20 65

RAFT+CT+SA	0.13 21	0.11 38	0.09 32	0.08 26	0.06 14	0.07 14	0.06 20	0.19 53	0.09 24	0.16 24	0.08 13	0.19 54	0.16 116	0.05 13	0.19 14	0.20 66	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 34	0.17 41

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	0.16 116	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 48	0.18 47

s12784h	0.23 103	0.16 105	0.13 90	0.19 132	0.14 97	0.12 64	0.09 65	0.24 96	0.12 66	0.29 140	0.16 66	0.27 112	0.16 116	0.10 71	0.24 27	0.26 123	0.26 127	0.13 33	0.30 103	0.12 38	0.50 170	0.38 102	0.08 55	0.11 72	0.26 130	0.28 139	0.66 210	0.46 172

FCDSN-DC	0.38 168	0.28 185	0.33 203	0.31 179	0.30 183	0.30 178	0.40 192	0.31 170	0.22 146	0.28 126	0.20 92	0.29 128	0.16 116	0.30 190	1.88 222	0.36 170	0.34 178	0.33 208	0.34 115	0.25 156	0.46 162	0.82 199	0.28 189	0.38 210	0.30 160	0.31 159	0.30 126	0.30 135
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AF-Net	0.21 87	0.18 131	0.18 138	0.18 123	0.22 156	0.20 130	0.24 152	0.24 96	0.21 141	0.19 43	0.25 136	0.27 112	0.16 116	0.14 123	0.37 80	0.20 66	0.18 41	0.17 83	0.23 66	0.15 77	0.18 30	0.26 55	0.17 151	0.14 111	0.20 74	0.22 97	0.29 118	0.22 81

Nwc_Net	0.21 87	0.18 131	0.18 138	0.18 123	0.22 156	0.20 130	0.24 152	0.24 96	0.21 141	0.19 43	0.25 136	0.27 112	0.16 116	0.14 123	0.37 80	0.20 66	0.18 41	0.17 83	0.23 66	0.15 77	0.18 30	0.26 55	0.17 151	0.14 111	0.20 74	0.22 97	0.29 118	0.22 81

HBP-ISP	0.48 185	0.25 174	0.27 185	0.36 190	0.30 183	0.31 181	0.25 159	0.38 189	0.24 158	0.38 195	0.44 194	0.33 153	0.17 125	0.56 217	2.23 236	0.98 248	0.33 177	0.28 192	0.34 115	0.29 180	0.66 201	1.25 241	0.27 184	0.31 192	0.35 180	0.36 174	0.48 180	0.55 177

TestStereo1	0.14 26	0.13 66	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 22	0.07 31	0.14 25	0.10 34	0.17 30	0.09 17	0.15 25	0.17 125	0.05 13	0.26 40	0.21 75	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 54	0.18 61	0.26 94	0.20 65

SA-5K	0.14 26	0.13 66	0.08 22	0.07 14	0.07 19	0.08 22	0.07 31	0.14 25	0.10 34	0.17 30	0.09 17	0.15 25	0.17 125	0.05 13	0.26 40	0.21 75	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 54	0.18 61	0.26 94	0.20 65

UDG	0.48 185	0.58 216	0.27 185	0.86 221	0.79 226	0.80 220	1.00 226	0.27 142	0.25 165	0.28 126	0.35 167	0.39 170	0.17 125	1.43 233	1.00 175	0.26 123	0.47 207	0.27 186	0.59 183	0.30 185	0.44 156	0.47 127	0.40 213	0.20 159	0.28 148	0.29 145	0.33 142	0.27 124

GANet-ADL	0.28 140	0.18 131	0.16 122	0.20 137	0.19 141	0.23 152	0.20 134	0.26 124	0.16 120	0.34 168	0.35 167	0.30 139	0.17 125	0.21 170	0.45 104	0.29 145	0.31 168	0.19 124	0.49 158	0.28 173	0.41 145	0.77 191	0.13 128	0.15 119	0.24 112	0.30 151	0.34 146	0.30 135

test-1	0.32 153	0.10 25	0.13 90	0.14 81	0.14 97	0.25 160	0.18 125	0.29 162	0.17 127	0.37 188	0.41 185	0.31 148	0.17 125	0.14 123	0.91 163	0.51 199	0.27 138	0.21 142	0.53 168	0.25 156	0.57 181	0.99 230	0.11 101	0.14 111	0.28 148	0.29 145	0.31 132	0.36 148

LMCR-Stereo	0.19 67	0.14 79	0.12 76	0.13 72	0.12 71	0.15 93	0.10 80	0.22 71	0.13 86	0.23 69	0.18 82	0.24 93	0.17 125	0.14 123	0.30 51	0.19 59	0.26 127	0.18 108	0.33 112	0.19 112	0.27 94	0.30 67	0.10 84	0.12 79	0.20 74	0.18 61	0.24 71	0.24 101

GEStereo_RVC	0.25 122	0.19 147	0.15 106	0.18 123	0.17 126	0.19 124	0.18 125	0.26 124	0.17 127	0.27 112	0.20 92	0.28 120	0.17 125	0.12 97	0.34 67	0.27 132	0.28 149	0.24 164	0.47 147	0.22 135	0.34 115	0.66 168	0.11 101	0.18 149	0.25 125	0.22 97	0.26 94	0.32 140

FADNet-RVC-Resample	0.23 103	0.16 105	0.18 138	0.17 114	0.16 120	0.16 98	0.16 122	0.24 96	0.18 134	0.26 104	0.18 82	0.27 112	0.17 125	0.16 141	0.81 155	0.18 44	0.21 68	0.23 161	0.26 80	0.25 156	0.23 65	0.39 108	0.13 128	0.21 163	0.22 88	0.22 97	0.19 39	0.22 81

FADNet-RVC	0.24 113	0.17 115	0.15 106	0.21 142	0.17 126	0.17 108	0.21 138	0.26 124	0.14 98	0.25 97	0.21 103	0.28 120	0.17 125	0.14 123	0.98 172	0.22 87	0.23 95	0.17 83	0.36 127	0.22 135	0.24 79	0.30 67	0.14 135	0.17 139	0.25 125	0.23 103	0.21 53	0.24 101

UCFNet_RVC	0.24 113	0.25 174	0.17 129	0.21 142	0.20 147	0.20 130	0.15 114	0.23 81	0.16 120	0.26 104	0.20 92	0.35 161	0.17 125	0.13 111	0.87 159	0.19 59	0.22 80	0.18 108	0.33 112	0.17 102	0.27 94	0.24 47	0.17 151	0.15 119	0.27 137	0.23 103	0.24 71	0.29 131

NCCL2	0.27 132	0.24 169	0.23 172	0.19 132	0.20 147	0.18 116	0.19 133	0.26 124	0.23 154	0.29 140	0.22 114	0.28 120	0.17 125	0.15 134	0.68 146	0.25 114	0.25 118	0.22 152	0.27 83	0.22 135	0.34 115	0.44 120	0.19 163	0.22 169	0.34 175	0.34 170	0.36 152	0.36 148

XPNet_ROB	0.28 140	0.28 185	0.20 153	0.20 137	0.22 156	0.22 145	0.22 144	0.20 55	0.21 141	0.24 87	0.27 148	0.79 201	0.17 125	0.16 141	0.50 119	0.23 101	0.35 182	0.21 142	0.28 91	0.20 117	0.30 106	0.53 138	0.17 151	0.18 149	0.23 97	0.24 110	0.49 181	0.36 148

CASS	0.26 128	0.18 131	0.17 129	0.21 142	0.18 134	0.22 145	0.26 165	0.28 152	0.20 140	0.33 166	0.24 130	0.28 120	0.18 138	0.12 97	0.37 80	0.24 106	0.39 197	0.20 133	0.44 141	0.17 102	0.58 185	0.48 130	0.11 101	0.14 111	0.32 170	0.22 97	0.32 137	0.33 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ICVP	0.23 103	0.18 131	0.21 160	0.18 123	0.17 126	0.18 116	0.15 114	0.22 71	0.17 127	0.24 87	0.21 103	0.24 93	0.18 138	0.12 97	0.43 98	0.24 106	0.25 118	0.24 164	0.26 80	0.21 125	0.31 110	0.52 134	0.26 181	0.17 139	0.24 112	0.26 127	0.25 85	0.24 101
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCL	0.38 168	0.23 166	0.20 153	0.20 137	0.18 134	0.23 152	0.24 152	0.26 124	0.52 213	0.32 156	0.28 152	0.30 139	0.18 138	0.16 141	1.59 204	0.22 87	0.25 118	0.22 152	0.35 123	0.23 142	0.35 123	0.35 88	0.17 151	0.18 149	0.51 207	0.52 199	0.47 177	1.53 232

ADCRef	0.34 159	0.18 131	0.17 129	0.15 97	0.16 120	0.18 116	0.18 125	0.23 81	0.33 188	0.26 104	0.22 114	0.23 86	0.18 138	0.12 97	2.01 228	0.22 87	0.23 95	0.20 133	0.40 134	0.22 135	0.27 94	0.34 86	0.17 151	0.17 139	0.30 160	0.41 184	0.29 118	1.36 226

DeepPruner_ROB	0.24 113	0.17 115	0.17 129	0.17 114	0.17 126	0.16 98	0.24 152	0.22 71	0.17 127	0.26 104	0.26 144	0.21 67	0.18 138	0.12 97	0.64 141	0.21 75	0.24 106	0.21 142	0.29 99	0.16 92	0.44 156	0.36 91	0.14 135	0.16 130	0.22 88	0.30 151	0.27 106	0.23 89

HSM	0.22 97	0.17 115	0.15 106	0.18 123	0.18 134	0.16 98	0.14 109	0.26 124	0.14 98	0.25 97	0.22 114	0.24 93	0.18 138	0.11 82	0.67 145	0.18 44	0.26 127	0.16 72	0.27 83	0.17 102	0.30 106	0.23 43	0.10 84	0.14 111	0.23 97	0.23 103	0.27 106	0.25 110

DLCB_ROB	0.20 79	0.17 115	0.17 129	0.14 81	0.15 111	0.14 81	0.14 109	0.21 63	0.16 120	0.23 69	0.23 124	0.25 101	0.18 138	0.15 134	0.24 27	0.18 44	0.22 80	0.18 108	0.19 35	0.15 77	0.26 85	0.24 47	0.13 128	0.16 130	0.37 186	0.25 121	0.25 85	0.20 65

DN-CSS_ROB	0.19 67	0.14 79	0.16 122	0.14 81	0.14 97	0.12 64	0.10 80	0.25 112	0.13 86	0.27 112	0.26 144	0.26 107	0.18 138	0.09 55	0.33 64	0.16 31	0.20 54	0.15 53	0.41 138	0.14 59	0.30 106	0.23 43	0.10 84	0.15 119	0.17 44	0.16 47	0.22 61	0.18 47

CREStereo++_RVC	0.19 67	0.12 49	0.11 56	0.11 55	0.12 71	0.11 54	0.09 65	0.23 81	0.12 66	0.28 126	0.14 51	0.22 81	0.19 146	0.10 71	0.26 40	0.22 87	0.24 106	0.12 20	0.22 56	0.12 38	0.34 115	0.32 77	0.07 39	0.10 51	0.20 74	0.18 61	0.62 204	0.23 89
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
FADNet	0.26 128	0.19 147	0.15 106	0.23 152	0.16 120	0.21 140	0.23 147	0.28 152	0.17 127	0.27 112	0.28 152	0.26 107	0.19 146	0.15 134	0.98 172	0.22 87	0.21 68	0.20 133	0.43 140	0.26 165	0.28 98	0.31 75	0.14 135	0.15 119	0.28 148	0.27 133	0.24 71	0.27 124

RP	0.23 103	0.20 152	0.23 172	0.22 146	0.21 151	0.22 145	0.25 159	0.24 96	0.23 154	0.17 30	0.24 130	0.25 101	0.19 146	0.16 141	0.55 128	0.18 44	0.21 68	0.16 72	0.22 56	0.16 92	0.18 30	0.33 83	0.14 135	0.17 139	0.23 97	0.23 103	0.31 132	0.26 115

RTSC	0.29 143	0.17 115	0.17 129	0.17 114	0.17 126	0.18 116	0.21 138	0.23 81	0.22 146	0.26 104	0.25 136	0.21 67	0.19 146	0.14 123	1.67 208	0.28 138	0.31 168	0.21 142	0.40 134	0.19 112	0.33 113	0.38 102	0.11 101	0.18 149	0.23 97	0.24 110	0.31 132	0.45 169

Anonymous3	0.30 148	0.21 156	0.16 122	0.17 114	0.16 120	0.20 130	0.16 122	0.31 170	0.25 165	0.30 144	0.20 92	0.45 178	0.20 150	0.17 150	0.55 128	0.52 201	0.32 173	0.27 186	0.51 162	0.27 169	0.50 170	0.67 174	0.13 128	0.15 119	0.28 148	0.30 151	0.34 146	0.26 115

CFNet_pseudo	0.21 87	0.16 105	0.16 122	0.19 132	0.16 120	0.17 108	0.13 107	0.24 96	0.15 108	0.28 126	0.22 114	0.23 86	0.20 150	0.12 97	0.65 144	0.18 44	0.20 54	0.17 83	0.31 108	0.13 46	0.21 52	0.21 37	0.12 118	0.13 97	0.20 74	0.20 80	0.25 85	0.26 115

sCroCo_RVC	0.23 103	0.13 66	0.12 76	0.11 55	0.10 50	0.14 81	0.09 65	0.24 96	0.19 136	0.24 87	0.16 66	0.20 57	0.20 150	0.09 55	0.33 64	0.36 170	0.28 149	0.22 152	0.35 123	0.21 125	0.48 166	0.66 168	0.10 84	0.16 130	0.23 97	0.21 90	0.29 118	0.23 89

psm_up	0.21 87	0.17 115	0.19 147	0.20 137	0.17 126	0.20 130	0.15 114	0.26 124	0.23 154	0.22 59	0.18 82	0.23 86	0.20 150	0.16 141	0.36 79	0.19 59	0.24 106	0.18 108	0.30 103	0.17 102	0.23 65	0.21 37	0.12 118	0.21 163	0.24 112	0.27 133	0.26 94	0.25 110

iResNetv2_ROB	0.20 79	0.14 79	0.11 56	0.17 114	0.13 84	0.17 108	0.11 87	0.26 124	0.12 66	0.26 104	0.20 92	0.28 120	0.20 150	0.10 71	0.49 116	0.16 31	0.21 68	0.15 53	0.36 127	0.15 77	0.36 129	0.20 33	0.12 118	0.16 130	0.20 74	0.18 61	0.30 126	0.19 59

AMNet	0.51 193	0.50 213	0.48 222	0.51 204	0.50 217	0.57 207	0.52 204	0.36 184	0.41 200	0.39 198	0.58 215	0.66 193	0.21 155	0.58 219	0.53 124	0.59 217	0.60 217	0.58 233	0.51 162	0.51 218	0.60 190	0.55 143	0.33 208	0.52 224	0.48 203	0.54 203	0.60 200	0.66 185

ETE_ROB	0.34 159	0.32 192	0.21 160	0.26 165	0.24 165	0.28 171	0.25 159	0.24 96	0.29 180	0.27 112	0.35 167	1.00 209	0.21 155	0.20 166	0.59 136	0.24 106	0.42 204	0.24 164	0.38 131	0.25 156	0.40 143	0.52 134	0.20 165	0.21 163	0.29 156	0.34 170	0.55 195	0.39 156

LALA_ROB	0.34 159	0.34 195	0.23 172	0.24 159	0.24 165	0.30 178	0.24 152	0.25 112	0.28 174	0.31 151	0.35 167	0.95 205	0.21 155	0.19 163	0.77 151	0.25 114	0.34 178	0.28 192	0.34 115	0.25 156	0.36 129	0.55 143	0.19 163	0.22 169	0.27 137	0.31 159	0.50 186	0.39 156

iResNet_ROB	0.19 67	0.14 79	0.12 76	0.15 97	0.11 61	0.16 98	0.12 96	0.25 112	0.12 66	0.25 97	0.17 75	0.20 57	0.22 158	0.09 55	0.42 95	0.17 39	0.22 80	0.16 72	0.30 103	0.13 46	0.26 85	0.17 24	0.10 84	0.13 97	0.20 74	0.18 61	0.26 94	0.21 77

GwcNet-ADL	0.30 148	0.22 158	0.21 160	0.29 172	0.23 163	0.24 157	0.22 144	0.28 152	0.19 136	0.34 168	0.57 211	0.44 177	0.23 159	0.22 173	0.53 124	0.35 164	0.30 166	0.22 152	0.45 144	0.28 173	0.37 136	0.47 127	0.14 135	0.17 139	0.27 137	0.30 151	0.29 118	0.38 155

Anonymous	0.24 113	0.16 105	0.14 98	0.13 72	0.14 97	0.15 93	0.10 80	0.26 124	0.15 108	0.24 87	0.17 75	0.24 93	0.23 159	0.09 55	0.34 67	0.34 161	0.28 149	0.24 164	0.47 147	0.23 142	0.49 169	0.66 168	0.10 84	0.15 119	0.27 137	0.24 110	0.32 137	0.23 89

stereogan	0.25 122	0.22 158	0.22 168	0.23 152	0.26 174	0.25 160	0.23 147	0.26 124	0.24 158	0.20 48	0.23 124	0.31 148	0.23 159	0.17 150	0.38 89	0.21 75	0.22 80	0.19 124	0.28 91	0.20 117	0.23 65	0.46 125	0.17 151	0.18 149	0.22 88	0.24 110	0.37 158	0.27 124

CC-Net-ROB	0.38 168	0.47 210	0.33 203	0.66 214	0.49 215	0.57 207	0.49 200	0.35 180	0.24 158	0.37 188	0.29 155	0.96 206	0.23 159	0.38 202	0.45 104	0.18 44	0.24 106	0.22 152	0.68 189	0.23 142	0.23 65	0.18 28	0.44 217	0.24 173	0.31 164	0.28 139	0.27 106	0.39 156

FC-DCNN	0.43 178	0.35 199	0.43 215	0.49 201	0.37 198	0.48 201	0.56 208	0.44 200	0.27 173	0.34 168	0.27 148	0.41 173	0.23 159	0.31 193	0.64 141	0.36 170	0.39 197	0.31 203	0.48 156	0.27 169	0.52 175	0.75 187	0.28 189	0.37 207	0.53 210	0.39 181	0.63 207	0.82 201

NaN_ROB	0.32 153	0.25 174	0.25 179	0.25 162	0.30 183	0.22 145	0.27 169	0.35 180	0.38 193	0.30 144	0.27 148	0.67 194	0.23 159	0.17 150	0.80 154	0.21 75	0.21 68	0.21 142	0.29 99	0.26 165	0.23 65	0.29 64	0.14 135	0.27 184	0.36 185	0.45 191	0.39 162	0.56 179

NOSS_ROB	0.38 168	0.23 166	0.21 160	0.27 168	0.26 174	0.27 168	0.25 159	0.41 192	0.24 158	0.36 184	0.29 155	0.36 162	0.23 159	0.41 206	0.97 171	0.57 214	0.34 178	0.29 196	0.33 112	0.24 151	0.68 204	1.00 231	0.28 189	0.31 192	0.34 175	0.49 194	0.42 170	0.34 144

dad	0.30 148	0.21 156	0.15 106	0.47 200	0.22 156	0.30 178	0.49 200	0.40 191	0.13 86	0.32 156	0.14 51	0.41 173	0.24 166	0.11 82	0.59 136	0.20 66	0.32 173	0.17 83	0.51 162	0.16 92	0.29 104	0.23 43	0.11 101	0.19 157	0.32 170	0.18 61	0.68 214	0.46 172

PA-Net	0.27 132	0.27 182	0.29 190	0.18 123	0.26 174	0.21 140	0.27 169	0.26 124	0.25 165	0.22 59	0.21 103	0.22 81	0.24 166	0.29 187	0.62 140	0.25 114	0.18 41	0.23 161	0.20 40	0.22 135	0.20 44	0.36 91	0.17 151	0.20 159	0.24 112	0.44 189	0.24 71	0.55 177
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RTS	0.40 174	0.22 158	0.20 153	0.22 146	0.21 151	0.32 183	0.33 182	0.31 170	0.33 188	0.23 69	0.22 114	0.31 148	0.25 168	0.18 160	1.88 222	0.32 153	0.37 189	0.25 173	0.64 185	0.33 195	0.43 151	0.43 117	0.16 148	0.24 173	0.41 190	0.91 228	0.40 165	0.63 183

RTSA	0.40 174	0.22 158	0.20 153	0.22 146	0.21 151	0.32 183	0.33 182	0.31 170	0.33 188	0.23 69	0.22 114	0.31 148	0.25 168	0.18 160	1.88 222	0.32 153	0.37 189	0.25 173	0.64 185	0.33 195	0.43 151	0.43 117	0.16 148	0.24 173	0.41 190	0.91 228	0.40 165	0.63 183

AnyNet_C32	0.50 192	0.24 169	0.23 172	0.24 159	0.26 174	0.29 175	0.33 182	0.35 180	0.57 217	0.34 168	0.44 194	0.36 162	0.25 168	0.23 177	2.35 241	0.39 177	0.39 197	0.33 208	0.53 168	0.30 185	0.61 192	0.74 186	0.23 178	0.29 188	0.44 195	0.73 218	0.46 174	1.61 235

MLCV	0.25 122	0.16 105	0.16 122	0.25 162	0.19 141	0.21 140	0.18 125	0.30 166	0.16 120	0.31 151	0.31 159	0.34 155	0.25 168	0.11 82	0.32 61	0.25 114	0.26 127	0.17 83	0.54 172	0.16 92	0.37 136	0.38 102	0.14 135	0.19 157	0.25 125	0.23 103	0.27 106	0.26 115

NCC-stereo	0.26 128	0.22 158	0.22 168	0.22 146	0.24 165	0.23 152	0.28 173	0.26 124	0.28 174	0.18 37	0.26 144	0.29 128	0.27 172	0.17 150	0.56 130	0.23 101	0.23 95	0.24 164	0.28 91	0.21 125	0.23 65	0.32 77	0.20 165	0.17 139	0.27 137	0.29 145	0.33 142	0.30 135

Abc-Net	0.26 128	0.22 158	0.22 168	0.22 146	0.24 165	0.23 152	0.28 173	0.26 124	0.28 174	0.18 37	0.26 144	0.29 128	0.27 172	0.17 150	0.56 130	0.23 101	0.23 95	0.24 164	0.28 91	0.21 125	0.23 65	0.32 77	0.20 165	0.17 139	0.27 137	0.29 145	0.33 142	0.30 135
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.32 153	0.17 115	0.18 138	0.27 168	0.21 151	0.21 140	0.15 114	0.28 152	0.19 136	0.34 168	0.40 183	1.56 228	0.27 172	0.15 134	0.45 104	0.22 87	0.26 127	0.19 124	0.28 91	0.20 117	0.41 145	0.57 148	0.14 135	0.21 163	0.30 160	0.31 159	0.36 152	0.35 146
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
pcwnet_v2	0.27 132	0.17 115	0.18 138	0.22 146	0.19 141	0.22 145	0.18 125	0.25 112	0.18 134	0.30 144	0.24 130	0.33 153	0.29 175	0.18 160	0.90 161	0.22 87	0.24 106	0.19 124	0.38 131	0.16 92	0.28 98	0.31 75	0.17 151	0.16 130	0.26 130	0.26 127	0.30 126	0.39 156

MSMDNet	0.27 132	0.14 79	0.12 76	0.13 72	0.15 111	0.16 98	0.12 96	0.26 124	0.14 98	0.31 151	0.21 103	0.27 112	0.29 175	0.15 134	0.44 99	0.51 199	0.28 149	0.18 108	0.54 172	0.28 173	0.58 185	0.84 203	0.10 84	0.12 79	0.26 130	0.25 121	0.26 94	0.29 131

RGC	0.28 140	0.25 174	0.29 190	0.25 162	0.27 180	0.28 171	0.21 138	0.28 152	0.31 185	0.22 59	0.31 159	0.29 128	0.32 177	0.21 170	0.59 136	0.25 114	0.24 106	0.21 142	0.30 103	0.22 135	0.27 94	0.40 109	0.18 162	0.21 163	0.29 156	0.32 163	0.35 150	0.36 148

SQANet	0.74 209	0.90 228	0.32 199	1.66 232	0.79 226	1.43 231	1.20 229	0.37 187	0.28 174	0.40 202	0.31 159	0.92 204	0.34 178	1.28 232	1.08 177	0.22 87	0.52 212	0.27 186	2.47 232	0.29 180	0.57 181	0.58 150	1.58 237	0.24 173	0.33 173	0.38 179	0.43 173	0.72 192

FADNet_RVC	0.34 159	0.22 158	0.23 172	0.30 174	0.26 174	0.20 130	0.23 147	0.31 170	0.22 146	0.31 151	0.29 155	0.42 175	0.35 179	0.22 173	0.90 161	0.26 123	0.31 168	0.32 206	0.75 193	0.28 173	0.46 162	0.55 143	0.16 148	0.24 173	0.27 137	0.31 159	0.51 191	0.37 152

DAS	0.34 159	0.18 131	0.15 106	0.30 174	0.25 170	0.25 160	0.26 165	0.32 177	0.29 180	0.32 156	0.38 178	0.54 183	0.37 180	0.12 97	0.45 104	0.40 182	0.37 189	0.25 173	0.54 172	0.29 180	0.66 201	0.65 161	0.21 174	0.26 180	0.31 164	0.32 163	0.38 160	0.39 156

SepStereo	0.34 159	0.18 131	0.15 106	0.30 174	0.25 170	0.25 160	0.26 165	0.32 177	0.29 180	0.32 156	0.38 178	0.54 183	0.37 180	0.12 97	0.45 104	0.40 182	0.37 189	0.25 173	0.54 172	0.29 180	0.66 201	0.65 161	0.21 174	0.26 180	0.31 164	0.32 163	0.38 160	0.39 156

CBMV	0.47 184	0.25 174	0.23 172	0.31 179	0.29 182	0.31 181	0.30 179	0.41 192	0.28 174	0.37 188	0.27 148	0.70 197	0.37 180	0.33 198	0.91 163	0.53 204	0.36 185	0.27 186	0.58 180	0.28 173	0.63 195	0.97 226	0.26 181	0.35 202	0.37 186	0.36 174	0.66 210	1.86 240
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.48 185	0.18 131	0.19 147	0.17 114	0.14 97	0.18 116	0.21 138	0.21 63	0.32 186	0.19 43	0.41 185	0.22 81	0.38 183	0.20 166	1.70 209	0.43 188	0.24 106	0.16 72	0.34 115	0.25 156	0.32 111	0.71 182	0.14 135	0.24 173	1.14 234	2.17 250	0.50 186	1.64 236

GANetREF_RVC	0.33 157	0.30 190	0.33 203	0.28 170	0.27 180	0.27 168	0.26 165	0.42 195	0.35 191	0.38 195	0.22 114	0.57 186	0.39 184	0.16 141	0.37 80	0.24 106	0.30 166	0.25 173	0.45 144	0.26 165	0.37 136	0.28 61	0.25 179	0.33 195	0.35 180	0.29 145	0.46 174	0.40 162
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	0.43 178	0.24 169	0.20 153	0.33 184	0.22 156	0.33 187	0.28 173	0.34 179	0.21 141	0.46 217	1.56 249	1.58 230	0.41 185	0.23 177	0.82 157	0.37 173	0.29 160	0.22 152	0.47 147	0.28 173	0.55 179	0.64 158	0.17 151	0.20 159	0.26 130	0.25 121	0.29 118	0.35 146

Ntro	0.92 219	1.37 242	0.47 220	1.84 239	1.06 236	1.70 234	1.65 235	0.52 210	0.43 206	0.48 220	0.42 188	1.03 211	0.42 186	1.64 237	1.24 188	0.32 153	0.59 216	0.31 203	2.88 239	0.44 213	0.76 214	0.69 181	2.12 240	0.37 207	0.45 197	0.46 193	0.53 192	0.74 196

ADCMid	0.48 185	0.29 187	0.30 193	0.26 165	0.32 188	0.34 188	0.38 189	0.42 195	0.45 210	0.31 151	0.37 175	0.49 179	0.45 187	0.22 173	1.85 218	0.35 164	0.36 185	0.27 186	0.80 196	0.31 190	0.50 170	0.60 152	0.30 200	0.25 179	0.37 186	0.55 204	0.46 174	1.40 228

otaku	0.88 216	1.18 234	0.44 216	1.92 241	1.01 233	1.72 236	1.44 231	0.46 204	0.40 197	0.46 217	0.37 175	0.98 208	0.46 188	1.54 234	1.23 187	0.31 151	0.53 213	0.29 196	2.79 237	0.41 204	0.68 204	0.64 158	2.08 239	0.35 202	0.43 193	0.36 174	0.50 186	0.76 198

PSMNet-ADL	0.35 166	0.20 152	0.21 160	0.23 152	0.22 156	0.24 157	0.25 159	0.30 166	0.26 169	0.39 198	0.57 211	0.38 167	0.46 188	0.24 180	1.26 191	0.44 191	0.32 173	0.20 133	0.52 165	0.24 151	0.40 143	0.51 133	0.17 151	0.17 139	0.27 137	0.27 133	0.40 165	0.26 115

S-Stereo	0.56 196	0.29 187	0.29 190	0.49 201	0.47 213	0.51 204	0.61 211	0.38 189	0.37 192	0.39 198	1.18 238	1.00 209	0.46 188	0.29 187	1.17 180	0.66 226	0.35 182	0.39 216	0.85 199	0.70 231	0.50 170	0.96 225	0.61 228	0.38 210	0.32 170	0.33 167	0.41 169	0.62 182

SHD	0.38 168	0.22 158	0.30 193	0.26 165	0.25 170	0.25 160	0.29 177	0.36 184	0.29 180	0.35 181	0.33 163	0.34 155	0.46 188	0.22 173	1.53 200	0.32 153	0.31 168	0.26 183	0.58 180	0.28 173	0.45 158	0.47 127	0.20 165	0.28 186	0.34 175	0.39 181	0.35 150	0.52 175

CSAN	0.42 176	0.37 202	0.34 208	0.33 184	0.33 191	0.29 175	0.36 188	0.37 187	0.64 226	0.43 210	0.43 191	0.75 199	0.46 188	0.21 170	0.78 153	0.25 114	0.29 160	0.27 186	0.42 139	0.43 209	0.43 151	0.53 138	0.22 176	0.34 198	0.44 195	0.52 199	0.49 181	0.54 176

XQC	0.44 181	0.37 202	0.32 199	0.41 196	0.35 195	0.42 196	0.44 195	0.46 204	0.38 193	0.40 202	0.34 165	0.50 181	0.47 193	0.35 200	1.63 205	0.32 153	0.31 168	0.28 192	0.53 168	0.32 193	0.42 149	0.52 134	0.27 184	0.31 192	0.45 197	0.50 197	0.53 192	0.42 165

FBW_ROB	0.49 190	0.42 205	0.37 211	0.61 211	0.46 210	0.49 203	0.51 203	0.31 170	0.25 165	0.34 168	0.36 173	0.69 195	0.50 194	0.57 218	1.13 179	0.26 123	0.36 185	0.24 164	1.46 211	0.24 151	0.57 181	0.44 120	0.43 215	0.40 216	0.33 173	0.35 172	0.42 170	0.68 186

SGM-Forest	0.43 178	0.24 169	0.19 147	0.35 188	0.26 174	0.27 168	0.21 138	0.30 166	0.23 154	0.32 156	0.23 124	0.37 165	0.50 194	0.25 182	1.02 176	0.35 164	0.25 118	0.21 142	1.80 223	0.19 112	0.41 145	0.85 205	0.27 184	0.23 171	0.35 180	0.28 139	0.59 199	1.05 214
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
iResNet	0.30 148	0.17 115	0.17 129	0.24 159	0.23 163	0.28 171	0.20 134	0.31 170	0.21 141	0.32 156	0.29 155	0.50 181	0.51 196	0.11 82	0.53 124	0.35 164	0.27 138	0.20 133	0.74 192	0.25 156	0.47 164	0.32 77	0.15 145	0.26 180	0.26 130	0.25 121	0.34 146	0.29 131

G-Net	0.59 198	0.34 195	0.35 209	0.32 182	0.32 188	0.45 199	0.31 180	0.50 208	0.61 222	0.43 210	0.64 218	1.96 234	0.52 197	0.23 177	0.86 158	0.52 201	0.37 189	0.35 213	0.83 197	0.67 228	0.61 192	0.63 156	0.25 179	0.33 195	0.40 189	0.80 222	0.81 222	1.55 233

MFN_U_SF_RVC	0.63 204	0.54 214	0.41 213	0.56 209	0.46 210	0.58 210	0.69 214	0.57 213	0.44 209	0.86 244	0.91 232	0.74 198	0.54 198	0.55 216	1.54 201	0.49 196	0.34 178	0.34 210	1.70 221	0.45 215	0.68 204	0.66 168	0.29 197	0.57 227	0.45 197	0.44 189	0.49 181	0.68 186

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 183	0.34 195	0.26 183	0.43 197	0.33 191	0.38 194	0.53 206	0.49 206	0.40 197	0.42 208	0.31 159	0.63 191	0.54 198	0.42 207	1.29 193	0.28 138	0.26 127	0.22 152	0.68 189	0.23 142	0.65 198	0.64 158	0.33 208	0.29 188	0.47 201	0.49 194	0.49 181	0.69 188

FAT-Stereo	0.48 185	0.27 182	0.35 209	0.45 199	0.49 215	0.39 195	0.34 186	0.43 199	0.28 174	0.41 205	0.87 231	0.77 200	0.58 200	0.30 190	0.71 147	0.56 210	0.36 185	0.34 210	0.65 188	0.42 207	0.69 210	0.77 191	0.28 189	0.34 198	0.31 164	0.36 174	0.47 177	0.74 196

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 201	0.63 218	0.47 220	0.65 213	0.41 201	0.45 199	0.63 212	0.61 219	0.68 229	0.58 229	0.38 178	0.62 189	0.60 201	0.69 224	1.33 194	0.45 192	0.37 189	0.40 218	1.53 214	0.51 218	0.58 185	0.78 194	0.46 221	0.47 221	0.51 207	0.45 191	0.42 170	0.73 194

MFMNet_re	0.76 210	0.73 222	0.66 228	0.75 217	0.64 221	0.88 224	0.78 218	0.59 217	0.67 228	0.58 229	0.68 222	1.03 211	0.64 202	0.59 220	1.22 185	0.78 238	0.86 233	0.72 246	1.10 206	0.69 230	1.11 242	0.78 194	0.54 225	0.61 232	0.59 216	0.58 205	0.80 221	0.93 208

SPS-STEREO	0.86 214	0.60 217	0.57 224	0.67 215	0.63 220	0.71 217	0.68 213	0.58 215	0.61 222	0.59 231	0.96 234	1.04 213	0.68 203	0.60 221	1.72 211	0.87 243	0.79 226	0.69 244	2.78 236	0.74 236	1.33 250	1.43 249	0.45 220	0.66 236	0.63 219	0.69 216	0.87 223	0.78 199
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	0.69 206	0.35 199	0.32 199	0.37 192	0.39 200	0.36 192	0.59 210	0.56 211	0.70 230	0.40 202	0.49 199	0.85 203	0.73 204	0.32 195	2.65 249	0.86 242	0.72 223	0.58 233	1.00 203	0.50 217	0.94 232	1.12 236	0.38 212	0.39 213	0.63 219	0.53 202	0.64 209	1.20 218

JetRed	2.52 252	2.14 257	2.30 258	1.73 237	1.90 252	2.63 253	3.45 253	1.87 257	1.54 251	1.16 254	0.96 234	2.82 247	0.74 205	2.45 245	3.36 253	2.18 257	2.83 258	3.14 262	1.84 224	1.39 255	3.50 260	3.28 259	2.75 251	1.29 258	2.61 257	6.72 261	2.97 256	4.62 257

STTRV1_RVC		0.33 193	0.28 188	0.43 197	0.33 191	0.42 196	0.38 189	0.41 192	0.41 200	0.37 188	0.42 188	0.62 189	0.74 205	0.52 215		0.39 177	0.91 234	0.28 192		0.75 238	0.94 232			0.51 223	0.51 207	0.67 211	0.63 207	1.33 225

PVD	0.59 198	0.44 206	0.38 212	0.51 204	0.44 205	0.56 206	0.49 200	0.62 221	0.59 219	0.34 168	0.48 198	0.61 187	0.75 207	0.50 213	1.78 212	0.38 175	0.51 211	0.39 216	0.79 195	0.43 209	0.68 204	0.76 190	0.30 200	0.39 213	0.61 217	0.77 220	0.62 204	0.89 205

JetBlue	1.47 239	1.10 231	1.05 250	1.46 229	1.19 240	1.70 234	1.61 233	0.95 241	1.16 245	0.59 231	0.49 199	3.36 250	0.76 208	1.16 230	2.45 247	1.00 249	1.15 245	0.86 250	1.38 210	0.80 240	1.70 256	1.94 256	1.14 232	0.80 241	1.33 240	2.20 252	1.50 246	5.00 258

ACVNet_1	1.03 223	1.24 238	0.66 228	2.31 243	1.30 243	1.85 243	2.21 246	0.63 222	0.41 200	0.51 225	0.51 204	1.12 214	0.77 209	2.46 246	1.17 180	0.31 151	0.91 234	0.41 220	2.17 228	0.43 209	0.87 226	0.63 156	2.26 242	0.44 219	0.56 214	0.52 199	0.50 186	0.60 181

PWCDC_ROB	0.24 113	0.10 25	0.13 90	0.10 39	0.18 134	0.12 64	0.16 122	0.12 17	0.38 193	0.11 15	0.25 136	0.15 25	0.82 210	0.28 186	0.92 165	0.21 75	0.17 31	0.18 108	0.18 30	0.17 102	0.23 65	0.46 125	0.20 165	0.17 139	0.12 18	0.21 90	0.15 21	0.26 115

RainbowNet	0.99 221	1.18 234	0.66 228	1.85 240	1.18 239	1.72 236	1.78 237	0.51 209	0.43 206	0.59 231	0.39 182	1.24 218	0.83 211	2.04 241	1.46 198	0.57 214	0.62 219	0.41 220	1.68 219	0.77 239	0.75 213	0.72 183	2.27 243	0.47 221	0.53 210	0.49 194	0.61 202	0.87 204

DGSMNet	0.89 218	0.48 211	0.41 213	0.52 206	0.41 201	0.57 207	0.44 195	0.61 219	0.40 197	0.84 242	3.86 259	0.69 195	0.85 212	0.87 227	1.84 216	0.89 244	1.22 246	0.66 243	1.68 219	0.63 224	1.40 253	1.53 252	0.50 222	0.55 226	0.41 190	0.67 211	0.50 186	0.73 194

MADNet+	0.78 211	0.46 209	0.65 227	0.64 212	0.59 219	0.52 205	0.72 215	0.77 233	0.60 220	0.62 236	0.51 204	0.97 207	0.85 212	0.48 210	2.44 244	0.77 236	0.84 231	0.54 229	1.02 204	0.68 229	1.03 239	0.83 200	0.57 226	0.69 237	0.90 227	0.74 219	0.70 216	1.03 213

PWC_ROB	0.39 173	0.27 182	0.25 179	0.23 152	0.25 170	0.24 157	0.33 182	0.29 162	0.47 211	0.25 97	0.40 183	0.38 167	0.90 214	0.20 166	0.77 151	0.33 160	0.39 197	0.29 196	0.64 185	0.30 185	0.51 174	0.61 155	0.20 165	0.33 195	0.28 148	0.28 139	0.39 162	0.72 192

SAMSARA	0.69 206	0.30 190	0.45 218	0.32 182	0.32 188	0.32 183	0.38 189	0.57 213	0.48 212	0.41 205	0.37 175	0.43 176	0.93 215	0.29 187	1.85 218	0.53 204	0.38 195	0.40 218	0.78 194	0.42 207	0.77 215	0.89 212	0.20 165	0.42 217	1.55 244	1.83 247	1.51 247	1.56 234

ACVNet_2	1.20 228	1.28 240	0.78 234	2.58 246	1.32 245	1.77 241	1.93 241	0.75 230	0.52 213	0.60 234	0.55 209	1.33 221	0.94 216	1.87 239	1.44 196	0.48 194	1.26 248	0.41 220	4.83 249	0.55 222	0.80 218	0.66 168	2.04 238	0.62 233	0.83 224	0.60 206	0.72 217	0.85 203

ADCS	0.62 203	0.34 195	0.31 198	0.34 187	0.37 198	0.37 193	0.40 192	0.49 206	0.60 220	0.34 168	0.42 188	0.61 187	0.98 217	0.31 193	2.29 239	0.66 226	0.50 210	0.38 214	0.84 198	0.43 209	0.87 226	0.89 212	0.28 189	0.37 207	0.47 201	0.91 228	0.60 200	1.29 221

CBMV_ROB	0.55 194	0.23 166	0.25 179	0.40 195	0.34 194	0.35 191	0.35 187	0.44 200	0.24 158	0.39 198	0.44 194	1.41 224	1.00 218	0.30 190	1.17 180	0.35 164	0.38 195	0.25 173	0.87 201	0.36 199	0.60 190	0.83 200	0.28 189	0.28 186	0.55 213	0.85 226	0.72 217	1.13 216

DPSNet	0.80 212	0.29 187	0.28 188	0.39 194	0.41 201	0.44 198	0.31 180	0.36 184	0.41 200	0.27 112	0.36 173	2.76 244	1.04 219	0.38 202	1.22 185	0.66 226	0.61 218	0.49 226	4.85 250	0.61 223	0.86 224	1.22 240	0.58 227	0.45 220	0.58 215	0.63 208	0.55 195	0.69 188

ADCPNet	0.58 197	0.26 180	0.30 193	0.29 172	0.36 196	0.29 175	0.53 206	0.42 195	0.39 196	0.38 195	0.55 209	0.39 170	1.14 220	0.26 184	2.11 231	0.43 188	0.35 182	0.24 164	1.27 208	0.40 203	0.52 175	0.60 152	0.32 206	0.30 190	0.48 203	0.61 207	0.47 177	1.88 243

pmcnn	0.49 190	0.25 174	0.20 153	0.33 184	0.31 186	0.34 188	0.48 199	0.35 180	0.26 169	0.34 168	0.54 208	0.81 202	1.19 221	0.19 163	0.75 150	0.56 210	0.41 201	0.32 206	0.86 200	0.38 201	0.86 224	0.90 215	0.28 189	0.26 180	0.34 175	0.35 172	0.67 213	0.84 202

edge stereo	0.65 205	0.35 199	0.45 218	0.54 207	0.48 214	0.59 211	0.56 208	0.58 215	0.41 200	0.52 227	0.69 223	1.30 219	1.29 222	0.39 204	0.94 169	0.60 221	0.41 201	0.30 201	1.74 222	0.81 241	0.54 178	0.97 226	0.41 214	0.34 198	0.43 193	0.38 179	0.57 197	0.90 207

SFCPSM	0.71 208	0.24 169	0.20 153	0.28 170	0.24 165	0.28 171	0.24 152	0.30 166	0.30 184	0.33 166	0.49 199	0.63 191	1.30 223	0.20 166	2.10 230	0.35 164	0.32 173	0.24 164	7.82 258	0.39 202	0.45 158	0.54 141	0.20 165	0.20 159	0.31 164	0.32 163	0.37 158	0.45 169

SANet	0.60 200	0.33 193	0.33 203	0.37 192	0.36 196	0.48 201	0.44 195	0.56 211	0.85 234	0.34 168	0.57 211	2.41 240	1.30 223	0.33 198	1.18 183	0.25 114	0.48 209	0.31 203	0.52 165	0.32 193	0.55 179	0.57 148	0.37 210	0.38 210	0.48 203	0.66 210	0.57 197	0.96 210

SGM-ForestM	1.05 225	0.83 226	0.44 216	0.72 216	0.44 205	0.83 221	0.81 221	0.69 225	0.61 222	0.37 188	0.66 221	1.69 231	1.32 225	0.37 201	4.57 257	0.46 193	0.53 213	0.25 173	1.47 212	0.37 200	0.65 198	0.90 215	0.30 200	0.39 213	1.81 251	2.49 254	1.79 251	2.50 252

SGM_RVC	0.85 213	0.45 208	0.32 199	0.60 210	0.44 205	0.60 213	0.52 204	0.72 228	0.41 200	0.43 210	0.57 211	1.17 216	1.43 226	0.24 180	0.56 130	0.30 150	0.47 207	0.26 183	2.37 229	0.34 197	0.59 188	0.86 206	0.27 184	0.34 198	1.13 232	1.39 244	1.91 253	4.23 256
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispFullNet	1.23 231	1.16 233	0.81 239	1.20 226	0.99 232	1.13 228	1.36 230	0.66 224	0.57 217	0.75 239	0.80 227	3.64 254	1.53 227	1.64 237	1.27 192	1.36 254	1.04 239	0.58 233	6.55 257	1.10 252	0.89 229	0.91 218	0.43 215	0.36 205	0.50 206	0.37 178	0.69 215	1.02 212

LSM0	3.50 255	0.37 202	0.30 193	0.55 208	0.46 210	0.59 211	0.74 216	0.75 230	0.61 222	0.60 234	0.85 229	1.16 215	1.54 228	0.27 185	26.81 267	45.36 272	0.62 219	0.38 214	3.22 241	0.63 224	1.24 245	1.69 253	0.31 204	0.43 218	0.61 217	1.00 232	1.01 232	2.47 250

PSMNet_ROB	1.36 236	1.38 243	0.74 233	1.49 230	1.02 234	1.74 240	1.67 236	0.65 223	0.75 233	1.46 256	3.82 258	3.01 248	1.57 229	2.64 249	1.24 188	0.48 194	0.77 225	0.50 227	2.60 234	0.73 234	0.87 226	0.66 168	3.06 255	0.59 229	0.84 225	0.72 217	0.90 225	0.70 190

PWCK	1.62 240	1.41 244	0.80 237	1.72 236	1.05 235	1.57 233	1.48 232	1.12 249	1.02 241	0.99 250	1.19 240	2.77 246	1.63 230	0.84 226	1.64 206	0.56 210	1.06 240	0.58 233	13.10 262	0.92 243	1.20 244	0.89 212	1.16 233	0.83 248	1.07 229	1.00 232	0.95 228	1.30 224

LVE	1.44 238	1.32 241	0.85 240	4.60 257	1.54 249	1.95 246	3.79 255	0.83 235	0.74 232	0.89 246	0.85 229	1.18 217	1.64 231	2.17 244	1.24 188	0.56 210	0.94 236	0.60 237	3.47 243	0.73 234	0.95 236	0.94 221	2.39 246	0.82 245	1.13 232	0.81 223	1.02 233	0.94 209

MeshStereo	0.86 214	0.44 206	0.33 203	0.78 220	0.56 218	0.63 214	0.44 195	0.69 225	0.53 215	0.45 215	0.78 225	2.29 237	1.65 232	0.25 182	2.39 243	0.70 231	0.42 204	0.29 196	1.62 218	0.31 190	1.32 249	1.43 249	0.32 206	0.35 202	0.88 226	0.64 209	1.30 239	1.37 227
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
SGM+DAISY	1.35 234	0.69 220	0.66 228	0.77 219	0.72 224	0.88 224	0.85 223	0.75 230	0.95 238	0.67 238	1.33 246	1.37 222	1.68 233	0.69 224	2.33 240	1.29 253	0.83 230	0.70 245	2.51 233	0.92 243	1.38 252	1.75 254	0.53 224	0.81 244	2.12 256	3.10 255	1.97 254	4.19 255

ELAS	1.00 222	0.70 221	0.60 225	0.99 224	0.76 225	1.00 226	0.79 219	0.77 233	0.64 226	0.49 221	1.26 243	2.43 241	1.71 234	0.47 209	1.56 202	0.49 196	0.66 222	0.54 229	1.08 205	0.41 204	0.94 232	1.34 245	0.44 217	0.54 225	1.59 245	1.52 245	1.35 243	1.96 245
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	1.33 233	1.46 245	0.88 242	2.95 250	1.65 250	1.99 249	2.10 245	0.97 242	1.00 240	0.91 247	0.78 225	1.56 228	1.73 235	2.08 242	1.65 207	0.64 223	1.12 244	0.61 241	1.92 227	0.86 242	0.94 232	0.83 200	2.34 244	0.80 241	1.18 237	0.90 227	1.20 237	0.89 205

IMH-64-1	1.21 229	1.22 236	0.78 234	1.66 232	1.28 241	1.72 236	1.92 239	0.85 236	0.90 235	0.44 213	0.62 216	1.42 225	1.79 236	2.52 247	2.44 244	0.59 217	0.81 227	0.48 223	1.90 225	0.65 226	0.80 218	0.88 209	2.48 247	0.59 229	1.08 230	0.67 211	0.97 229	1.29 221

IMH-64	1.21 229	1.22 236	0.78 234	1.66 232	1.28 241	1.72 236	1.92 239	0.85 236	0.90 235	0.44 213	0.62 216	1.42 225	1.79 236	2.52 247	2.44 244	0.59 217	0.81 227	0.48 223	1.90 225	0.65 226	0.80 218	0.88 209	2.48 247	0.59 229	1.08 230	0.67 211	0.97 229	1.29 221

WAO-7	1.03 223	0.85 227	0.88 242	1.80 238	0.84 229	0.74 218	0.97 225	1.02 244	1.13 244	0.96 249	1.27 245	1.38 223	1.83 238	0.64 222	1.90 226	0.77 236	0.81 227	0.48 223	2.60 234	0.74 236	0.79 216	0.80 197	0.27 184	0.89 249	0.73 221	1.00 232	0.75 220	1.09 215

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 253	0.48 211	0.30 193	0.49 201	0.43 204	0.63 214	0.88 224	0.69 225	0.73 231	0.42 208	1.62 251	46.67 273	1.91 239	0.66 223	0.96 170	0.34 161	0.96 237	0.97 255	1.60 215	0.34 197	0.83 222	0.87 208	0.28 189	0.27 184	0.53 210	0.79 221	3.33 258	0.81 200

ELAS_RVC	0.97 220	0.66 219	0.63 226	0.92 223	0.68 222	1.24 229	0.79 219	0.74 229	0.53 215	0.50 223	1.26 243	2.43 241	1.99 240	0.45 208	1.45 197	0.49 196	0.65 221	0.55 231	1.11 207	0.44 213	0.97 238	1.36 246	0.44 217	0.57 227	1.69 249	1.29 243	1.16 236	1.24 219
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.18 226	1.10 231	0.72 232	1.51 231	1.16 238	1.43 231	1.63 234	0.88 239	0.98 239	0.77 240	0.73 224	1.32 220	2.08 241	1.91 240	2.58 248	0.71 233	1.27 249	0.57 232	1.47 212	0.70 231	1.05 240	1.03 232	0.92 230	0.69 237	1.14 234	1.01 235	1.04 235	1.43 230

MANE	1.81 243	0.80 224	0.92 244	1.03 225	0.85 230	1.02 227	1.07 227	1.06 245	1.22 246	0.45 215	0.95 233	2.28 236	2.37 242	0.48 210	4.27 256	1.23 252	0.75 224	2.70 259	1.60 215	0.54 221	0.96 237	1.32 244	0.37 210	0.80 241	3.20 258	4.45 258	4.76 259	7.33 260

SPstereo	1.25 232	0.82 225	0.93 245	0.75 217	0.82 228	0.79 219	0.76 217	1.17 251	1.02 241	0.85 243	1.56 249	2.11 235	2.54 243	0.96 229	1.79 213	1.73 255	1.11 243	0.94 252	1.61 217	1.13 254	1.51 255	1.76 255	0.79 229	0.98 252	1.06 228	1.09 237	1.58 249	1.73 238

ACVNet-4b	1.18 226	1.48 246	0.52 223	2.93 249	1.13 237	1.85 243	2.77 248	0.45 202	0.43 206	0.51 225	0.43 191	1.70 232	2.66 244	2.10 243	1.39 195	0.41 186	0.98 238	0.34 210	2.98 240	0.52 220	0.74 212	0.78 194	2.24 241	0.36 205	0.46 200	0.43 185	0.54 194	0.71 191

STStereo	1.43 237	0.76 223	0.86 241	2.30 242	0.87 231	2.27 251	1.08 228	1.07 248	1.08 243	0.53 228	1.33 246	3.27 249	2.89 245	0.32 195	3.08 252	0.57 214	0.45 206	0.29 196	4.63 248	0.41 204	0.65 198	0.84 203	0.30 200	0.64 235	1.68 248	1.90 249	1.54 248	3.12 254

MADNet++	2.33 248	1.67 251	1.92 257	1.39 228	2.03 255	1.38 230	1.80 238	1.84 256	2.31 257	2.07 260	2.50 257	2.72 243	2.90 246	1.56 235	2.35 241	2.46 259	2.29 257	1.72 257	2.84 238	2.53 258	3.96 261	5.14 262	1.23 234	2.38 260	1.53 243	4.38 257	2.11 255	1.86 240

UNDER WATER-64	2.04 246	1.94 255	1.22 254	3.55 256	2.36 257	2.89 258	3.38 252	1.76 255	1.27 247	1.12 253	1.18 238	3.46 252	3.00 247	3.14 254	2.28 238	0.90 245	1.95 255	0.79 249	2.39 230	1.08 248	1.29 246	1.48 251	3.94 261	1.07 253	1.41 241	2.17 250	1.36 244	2.64 253

WAO-8	1.64 241	1.56 247	1.03 248	2.86 247	1.45 247	1.96 247	2.08 243	1.06 245	1.40 249	1.49 257	1.81 252	2.33 238	3.10 248	2.66 250	2.13 234	0.85 240	1.09 241	0.60 237	3.55 244	1.09 249	0.91 230	0.93 219	1.36 235	0.82 245	1.60 246	1.24 240	1.31 241	1.98 246

Venus	1.64 241	1.56 247	1.03 248	2.86 247	1.45 247	1.96 247	2.08 243	1.06 245	1.40 249	1.49 257	1.81 252	2.33 238	3.10 248	2.66 250	2.13 234	0.85 240	1.09 241	0.60 237	3.55 244	1.09 249	0.91 230	0.93 219	1.36 235	0.82 245	1.60 246	1.24 240	1.31 241	1.98 246

IMH	1.35 234	1.24 238	0.80 237	1.68 235	1.30 243	1.77 241	1.95 242	0.86 238	0.94 237	0.47 219	0.65 219	1.54 227	3.12 250	3.92 263	1.70 209	0.59 217	0.85 232	0.50 227	2.45 231	0.71 233	0.79 216	0.88 209	2.63 249	0.62 233	1.17 236	0.82 225	0.90 225	1.47 231

MDST_ROB	0.88 216	1.09 230	0.25 179	1.29 227	0.44 205	0.85 223	0.40 192	0.45 202	0.26 169	0.36 184	0.35 167	0.49 179	3.65 251	0.16 141	2.26 237	0.25 114	0.28 149	0.18 108	0.87 201	0.21 125	0.63 195	0.90 215	0.20 165	0.23 171	1.72 250	0.94 231	3.03 257	1.95 244

notaker	1.94 245	1.92 254	1.07 251	3.21 253	2.22 256	2.51 252	2.83 249	1.12 249	1.58 252	0.91 247	1.10 237	3.51 253	5.78 252	3.17 256	2.80 251	0.81 239	1.45 252	0.73 247	4.39 247	1.09 249	1.31 248	1.18 238	2.96 254	0.93 250	0.74 223	0.81 223	1.00 231	1.24 219

UNDER WATER	2.21 247	1.95 256	1.19 253	3.39 255	2.61 258	2.83 256	3.80 256	1.66 253	1.38 248	1.01 251	1.02 236	3.36 250	7.21 253	3.44 258	1.79 213	0.91 246	1.98 256	0.77 248	3.26 242	1.10 252	1.40 253	1.38 247	3.82 260	1.21 256	1.49 242	1.89 248	1.28 238	2.48 251

TorneroNet-64	1.91 244	1.58 249	0.98 247	3.36 254	1.34 246	2.24 250	2.68 247	0.91 240	2.15 255	0.66 237	0.83 228	2.76 244	7.80 254	3.08 253	2.07 229	0.66 226	1.49 253	0.60 237	4.18 246	1.02 246	1.10 241	1.11 235	2.66 250	0.70 239	1.24 239	1.26 242	0.88 224	2.16 248

LRCNet_RVC	10.35 262	14.59 266	3.37 260	20.91 269	17.84 270	20.02 270	16.02 269	6.47 264	2.41 258	19.86 270	12.93 265	19.51 268	8.57 255	26.59 271	3.97 255	0.73 234	10.36 266	5.77 263	23.32 270	6.94 263	2.69 259	1.25 241	22.85 269	8.44 263	0.73 221	0.43 185	1.72 250	1.19 217

BEATNet-Init1	4.65 257	5.11 261	1.18 252	8.96 264	2.62 259	8.39 265	4.42 257	2.33 259	1.90 254	0.88 245	2.44 255	5.93 258	9.25 256	0.95 228	8.01 260	2.37 258	1.44 250	0.94 252	18.08 267	5.04 262	2.66 258	2.68 258	1.09 231	1.21 256	5.15 259	3.11 256	11.68 267	7.82 261

DGTPSM_ROB	8.79 259	3.80 258	9.84 264	3.08 251	5.49 261	3.51 259	5.14 260	3.61 260	8.95 262	3.18 261	7.10 260	3.97 255	10.45 257	3.59 259	11.90 261	10.73 262	4.41 260	10.40 264	5.50 251	9.89 264	5.93 263	14.14 264	4.37 263	8.94 264	10.11 262	27.69 267	11.03 265	30.71 267

ktn	2.60 254	1.73 252	2.98 259	2.43 245	1.91 253	2.71 255	3.07 251	1.67 254	4.02 260	1.03 252	1.21 242	8.05 262	10.67 258	2.85 252	2.71 250	0.93 247	1.87 254	0.89 251	6.30 255	1.56 257	1.29 246	1.20 239	2.75 251	0.94 251	1.19 238	1.09 237	1.47 245	1.71 237

DPSimNet_ROB		8.37 264	4.26 263	7.17 263	7.54 266	5.72 261	6.51 263	5.76 263	9.67 264	4.19 263	16.17 267	7.25 259	11.41 259	5.00 264	7.97 259	4.08 260		2.95 260	13.34 263	4.83 261	6.37 265	4.66 260	4.16 262	5.12 262		9.01 264	5.12 260	8.92 262

KSHMR	2.43 251	1.86 253	1.28 255	6.59 262	2.02 254	2.85 257	3.47 254	1.32 252	1.70 253	1.19 255	1.20 241	1.80 233	12.02 260	3.24 257	1.89 225	1.07 251	1.22 246	0.94 252	5.62 252	1.05 247	1.34 251	1.41 248	3.25 256	1.07 253	1.95 254	1.16 239	1.30 239	1.83 239

DPSM_ROB	13.05 264	7.58 262	11.51 266	4.93 258	5.66 263	5.96 262	4.58 258	8.35 266	10.81 265	6.72 264	8.04 263	7.98 260	12.24 261	3.78 261	13.45 263	13.54 264	10.09 264	13.22 266	8.97 259	11.59 266	15.77 267	18.47 267	3.50 257	10.95 266	27.87 267	35.88 269	31.10 269	39.72 269

DPSM	13.05 264	7.58 262	11.51 266	4.93 258	5.66 263	5.96 262	4.58 258	8.35 266	10.81 265	6.72 264	8.04 263	7.98 260	12.24 261	3.78 261	13.45 263	13.54 264	10.09 264	13.22 266	8.97 259	11.59 266	15.77 267	18.47 267	3.50 257	10.95 266	27.87 267	35.88 269	31.10 269	39.72 269

TorneroNet	2.42 250	1.62 250	0.93 245	5.70 260	1.82 251	2.68 254	2.96 250	0.97 242	2.23 256	0.79 241	1.95 254	4.29 257	12.85 263	3.16 255	2.11 231	0.66 226	1.44 250	0.63 242	6.06 253	1.01 245	1.17 243	1.13 237	2.78 253	0.71 240	1.82 252	1.05 236	1.03 234	1.86 240

DPSMNet_ROB	9.04 260	3.83 259	9.86 265	3.11 252	5.50 262	3.56 260	5.15 261	3.61 260	9.03 263	3.27 262	7.94 262	4.20 256	13.24 264	3.69 260	12.40 262	10.89 263	4.53 261	10.61 265	6.52 256	9.90 265	5.99 264	14.29 265	4.38 264	8.94 264	10.26 265	27.69 267	11.05 266	30.71 267

HanzoNet	4.74 258	4.36 260	3.81 262	6.11 261	3.89 260	7.79 264	8.32 265	4.11 262	4.85 261	1.57 259	2.49 256	11.43 264	13.37 265	11.17 269	3.70 254	1.86 256	5.08 262	1.37 256	11.06 261	3.04 259	2.28 257	2.12 257	5.14 265	1.16 255	1.84 253	1.75 246	1.82 252	2.43 249

LE_ROB	3.68 256	0.90 228	1.47 256	2.33 244	9.95 267	1.86 245	7.75 264	2.29 258	3.18 259	0.50 223	1.44 248	9.08 263	13.64 266	0.49 212	2.12 233	0.27 132	0.56 215	0.30 201	6.07 254	1.47 256	0.85 223	0.95 224	2.37 245	2.28 259	5.44 260	5.09 259	6.28 261	10.56 264

HaxPig	19.46 266	21.63 270	18.84 268	23.83 270	23.65 271	22.97 271	25.18 270	20.58 271	18.35 267	26.27 271	22.91 270	22.10 269	16.59 267	24.62 270	21.69 265	18.63 266	20.94 270	19.88 268	22.44 269	20.43 268	14.32 266	12.36 263	27.03 270	18.77 268	7.07 261	12.11 266	7.84 262	14.43 266

MEDIAN_ROB	22.62 267	26.33 271	23.49 272	27.73 271	26.93 272	26.84 272	28.37 271	23.96 272	21.35 268	31.36 272	26.67 271	25.78 270	19.59 268	27.60 272	23.84 266	20.19 267	25.79 271	23.70 269	27.36 271	24.30 272	19.01 269	15.78 266	29.59 271	20.33 269	10.21 263	11.16 265	10.14 264	13.33 265

AVERAGE_ROB	25.64 268	30.03 273	26.89 273	31.93 272	30.82 273	31.11 273	32.43 272	28.32 273	25.80 273	34.51 273	30.14 273	30.53 271	23.76 269	32.01 273	27.78 271	24.52 268	28.55 272	25.88 270	30.51 272	27.85 273	22.51 270	19.15 269	33.73 272	25.51 273	10.76 266	8.70 262	9.35 263	9.21 263

MyStereo03	26.31 271	15.26 268	23.19 270	9.93 266	11.42 269	11.99 268	9.24 267	16.81 269	21.81 269	13.49 267	16.54 268	16.08 265	24.66 270	7.63 267	27.22 268	27.35 270	20.29 268	26.61 272	18.03 265	23.41 270	31.68 272	37.68 271	7.10 267	22.06 271	56.02 270	72.24 271	62.60 272	79.99 272

MyStereo02	25.88 269	15.26 268	23.19 270	9.93 266	0.00 1	11.99 268	9.24 267	16.81 269	21.81 269	13.49 267	16.54 268	16.08 265	24.66 270	7.63 267	27.22 268	27.35 270	20.29 268	26.61 272	18.03 265	23.41 270	31.68 272	37.68 271	7.10 267	22.06 271	56.02 270	72.24 271	62.60 272	79.99 272

CasAABBNet	26.22 270	15.24 267	23.15 269	9.86 265	11.36 268	11.89 267	9.16 266	16.77 268	21.82 271	13.63 269	16.10 266	16.17 267	24.79 272	7.51 266	27.26 270	27.24 269	20.16 267	26.55 271	17.89 264	23.22 269	31.56 271	36.88 270	6.98 266	22.05 270	56.10 272	72.29 273	62.52 271	79.87 271

PML	11.01 263	9.32 265	3.48 261	11.78 268	6.95 265	11.56 266	6.01 262	7.06 265	23.86 272	8.88 266	28.30 272	32.00 272	39.13 273	6.23 265	5.80 258	4.22 261	8.30 263	3.01 261	18.80 268	4.50 260	4.89 262	4.68 261	3.75 259	3.97 261	10.22 264	5.10 260	18.48 268	6.93 259

Low-res two-view benchmark