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
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

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

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

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

HCRNet	0.15 42	0.19 147	0.08 23	0.23 153	0.09 41	0.16 102	0.09 73	0.16 35	0.06 7	0.49 223	0.16 77	0.25 104	0.08 31	0.09 57	0.43 151	0.11 7	0.16 26	0.10 14	0.21 55	0.09 22	0.13 15	0.08 8	0.11 108	0.07 16	0.09 7	0.09 7	0.14 20	0.11 14

delet	0.08 8	0.08 12	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.06 28	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

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	1.96 239	0.11 7	0.09 5	0.13 35	0.10 7	0.07 7	0.08 3	0.07 5	0.13 130	0.06 10	0.09 7	0.22 108	0.11 10	0.08 7

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

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	1.54 220	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

MMNet	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.10 40	0.08 31	0.09 36	0.06 28	0.10 11	0.08 18	0.08 9	0.09 19	0.12 18	0.06 14	0.08 39	0.22 65	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

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

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 44	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

AASNet	0.10 12	0.10 26	0.07 12	0.10 40	0.10 53	0.11 54	0.08 59	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

AnonymousM	0.19 84	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.20 56	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.16 41	0.07 22	0.09 57	0.23 74	0.23 128	0.23 100	0.14 44	0.20 44	0.15 88	0.32 116	0.26 89	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.17 63	0.54 196	0.97 214

DMCA	0.11 20	0.09 17	0.10 47	0.08 26	0.09 41	0.08 22	0.09 73	0.13 22	0.10 38	0.11 16	0.13 54	0.12 18	0.08 31	0.09 57	0.20 41	0.14 21	0.15 23	0.14 44	0.12 13	0.10 29	0.14 18	0.09 13	0.08 62	0.08 25	0.11 13	0.13 27	0.11 10	0.12 17

GANet	0.10 12	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.10 53	0.12 67	0.09 73	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 62	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.11 14

CVANet_RVC	0.10 12	0.12 51	0.11 68	0.13 72	0.09 41	0.11 54	0.08 59	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 41	0.06 9	0.06 28	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

PWCDC_ROB	0.23 119	0.10 26	0.13 96	0.10 40	0.17 130	0.11 54	0.15 123	0.12 18	0.38 193	0.11 16	0.25 137	0.14 25	0.77 210	0.28 189	0.88 194	0.21 105	0.17 33	0.18 113	0.17 29	0.17 110	0.20 54	0.39 145	0.20 166	0.17 151	0.11 13	0.20 91	0.15 21	0.24 105

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

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 78	0.08 39	0.18 28	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.19 37	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

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 44	0.10 29	0.20 54	0.28 102	0.05 22	0.07 16	0.12 22	0.13 27	0.15 21	0.10 12

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

anonymousdsp2	0.13 30	0.12 51	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.10 40	0.07 41	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 69	0.11 38	0.19 47	0.21 64	0.07 47	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.18 35	0.12 17

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	0.15 114	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 41	0.18 50

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

TANstereo	0.19 84	0.12 51	0.10 47	0.14 82	0.13 87	0.14 83	0.08 59	0.18 46	0.11 55	0.24 87	0.12 45	0.16 41	0.12 78	0.13 121	0.29 113	0.28 160	0.26 131	0.25 176	0.34 120	0.22 144	0.34 126	0.27 94	0.29 199	0.10 71	0.13 25	0.15 43	0.36 154	0.18 50

XX-TBD	0.19 84	0.12 51	0.10 47	0.14 82	0.13 87	0.14 83	0.08 59	0.18 46	0.11 55	0.24 87	0.12 45	0.16 41	0.12 78	0.13 121	0.29 113	0.28 160	0.26 131	0.25 176	0.34 120	0.22 144	0.34 126	0.27 94	0.29 199	0.10 71	0.13 25	0.15 43	0.36 154	0.18 50

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 44	0.07 7	0.14 18	0.11 18	0.04 9	0.06 10	0.13 25	0.12 19	0.18 35	0.11 14

UPFNet	0.13 30	0.11 39	0.12 84	0.12 66	0.11 63	0.13 76	0.10 82	0.15 29	0.12 71	0.17 31	0.13 54	0.15 32	0.09 39	0.11 84	0.23 74	0.15 31	0.17 33	0.15 60	0.16 24	0.11 38	0.13 15	0.11 18	0.09 74	0.09 47	0.13 25	0.13 27	0.19 41	0.13 21

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

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 65	0.12 71	0.26 103	0.12 45	0.20 63	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 68	0.20 60	0.15 60	0.22 63	0.12 45	0.27 103	0.29 107	0.05 22	0.08 25	0.14 33	0.14 34	0.19 41	0.13 21

IER	0.15 42	0.11 39	0.10 47	0.12 66	0.10 53	0.12 67	0.08 59	0.17 38	0.10 38	0.18 38	0.17 87	0.20 63	0.10 46	0.11 84	0.47 158	0.15 31	0.18 43	0.14 44	0.16 24	0.11 38	0.16 24	0.12 22	0.09 74	0.09 47	0.14 33	0.16 56	0.19 41	0.18 50

RAFT_CTSACE	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 28	0.12 18	0.07 14	0.18 38	0.06 4	0.14 25	0.12 78	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 41	0.14 30

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 87	0.08 15	0.15 32	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 68	0.18 43	0.12 23	0.17 29	0.11 38	0.23 83	0.27 94	0.04 9	0.09 47	0.14 33	0.20 91	0.26 95	0.23 92

raft+_RVC	0.12 25	0.10 26	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.09 36	0.06 28	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 44	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

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 44	0.08 15	0.20 54	0.18 49	0.05 22	0.06 10	0.14 33	0.11 15	0.18 35	0.13 21

DMCA-RVC	0.16 55	0.12 51	0.15 115	0.12 66	0.13 87	0.11 54	0.13 109	0.17 38	0.16 124	0.18 38	0.21 114	0.20 63	0.10 46	0.10 74	0.36 139	0.17 50	0.18 43	0.17 83	0.16 24	0.14 74	0.18 40	0.15 33	0.10 93	0.12 96	0.14 33	0.13 27	0.18 35	0.18 50

EGLCR-Stereo	0.20 93	0.12 51	0.10 47	0.11 55	0.11 63	0.13 76	0.06 28	0.23 81	0.11 55	0.27 112	0.09 19	0.24 96	0.09 39	0.09 57	0.18 28	0.21 105	0.24 111	0.16 74	0.29 106	0.12 45	0.36 139	0.46 164	0.07 47	0.09 47	0.15 41	0.25 130	0.93 227	0.25 112

RAFT+CT+SA	0.12 25	0.10 26	0.09 37	0.08 26	0.06 14	0.07 15	0.06 28	0.19 54	0.09 27	0.16 24	0.08 15	0.18 51	0.16 120	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 35	0.17 44

UNet	0.15 42	0.13 68	0.13 96	0.14 82	0.12 75	0.14 83	0.10 82	0.20 56	0.12 71	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.12 78	0.13 121	0.21 52	0.15 31	0.20 60	0.17 83	0.18 32	0.13 59	0.17 30	0.14 30	0.10 93	0.12 96	0.15 41	0.17 63	0.20 52	0.17 44

HITNet	0.14 33	0.11 39	0.10 47	0.11 55	0.10 53	0.10 40	0.07 41	0.18 46	0.11 55	0.24 87	0.13 54	0.18 51	0.10 46	0.09 57	0.20 41	0.14 21	0.17 33	0.14 44	0.16 24	0.10 29	0.20 54	0.22 69	0.08 62	0.09 47	0.15 41	0.14 34	0.24 77	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
CASnet	0.15 42	0.12 51	0.08 23	0.10 40	0.11 63	0.14 83	0.06 28	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.15 67	0.23 89	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.15 31	0.20 60	0.11 18	0.26 83	0.11 38	0.34 126	0.19 57	0.07 47	0.08 25	0.16 45	0.12 19	0.20 52	0.17 44
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 63	0.10 46	0.12 105	0.23 74	0.17 50	0.21 74	0.14 44	0.21 55	0.13 59	0.22 71	0.28 102	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 57	0.13 21

IPLGR_C	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 63	0.10 46	0.12 105	0.21 52	0.17 50	0.21 74	0.14 44	0.21 55	0.13 59	0.22 71	0.28 102	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 57	0.14 30

test-3	0.18 73	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 75	0.10 40	0.07 41	0.25 113	0.10 38	0.27 112	0.11 40	0.29 135	0.11 66	0.08 39	0.23 74	0.19 86	0.23 100	0.15 60	0.47 150	0.15 88	0.33 119	0.46 164	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 87	0.23 92

test_1	0.18 73	0.11 39	0.09 37	0.11 55	0.12 75	0.10 40	0.07 41	0.25 113	0.10 38	0.27 112	0.11 40	0.29 135	0.11 66	0.08 39	0.23 74	0.19 86	0.23 100	0.15 60	0.47 150	0.15 88	0.33 119	0.46 164	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.14 34	0.25 87	0.23 92

ACRE	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.09 27	0.23 68	0.15 67	0.20 63	0.10 46	0.12 105	0.21 52	0.17 50	0.21 74	0.14 44	0.21 55	0.13 59	0.22 71	0.27 94	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 57	0.13 21

rafts_anoy	0.14 33	0.14 84	0.11 68	0.11 55	0.11 63	0.10 40	0.07 41	0.21 65	0.08 18	0.21 52	0.15 67	0.17 45	0.07 22	0.06 25	0.20 41	0.17 50	0.20 60	0.17 83	0.22 63	0.12 45	0.21 62	0.18 49	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.15 21	0.17 44

RALAANet	0.14 33	0.13 68	0.11 68	0.10 40	0.10 53	0.11 54	0.07 41	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 83	0.26 83	0.14 74	0.24 86	0.23 72	0.07 47	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.20 52	0.16 40

FINET	0.16 55	0.15 101	0.15 115	0.16 107	0.12 75	0.13 76	0.14 116	0.18 46	0.15 113	0.17 31	0.15 67	0.18 51	0.12 78	0.11 84	0.23 74	0.18 68	0.19 53	0.14 44	0.23 69	0.12 45	0.18 40	0.14 30	0.12 124	0.12 96	0.16 45	0.16 56	0.18 35	0.16 40

RASNet	0.15 42	0.14 84	0.14 104	0.13 72	0.11 63	0.12 67	0.10 82	0.24 97	0.12 71	0.22 59	0.14 60	0.18 51	0.12 78	0.09 57	0.16 20	0.18 68	0.19 53	0.13 35	0.16 24	0.10 29	0.22 71	0.16 39	0.07 47	0.14 121	0.16 45	0.16 56	0.26 95	0.22 83

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 74	0.20 41	0.18 68	0.17 33	0.14 44	0.19 37	0.11 38	0.22 71	0.23 72	0.07 47	0.08 25	0.17 55	0.16 56	0.17 32	0.23 92

iinet-f	0.17 67	0.14 84	0.10 47	0.12 66	0.09 41	0.14 83	0.09 73	0.15 29	0.10 38	0.23 68	0.25 137	0.18 51	0.15 114	0.08 39	0.33 130	0.19 86	0.20 60	0.13 35	0.36 131	0.16 102	0.20 54	0.21 64	0.08 62	0.09 47	0.17 55	0.14 34	0.25 87	0.17 44

TESTraft	0.13 30	0.11 39	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.07 41	0.15 29	0.11 55	0.16 24	0.10 28	0.14 25	0.16 120	0.05 14	0.24 89	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 55	0.17 63	0.23 67	0.19 63

ADLNet	0.21 104	0.17 120	0.12 84	0.16 107	0.14 103	0.18 117	0.15 123	0.20 56	0.11 55	0.17 31	0.15 67	0.33 157	0.13 92	0.31 198	1.12 209	0.15 31	0.20 60	0.14 44	0.18 32	0.13 59	0.16 24	0.18 49	0.15 145	0.09 47	0.17 55	0.18 76	0.19 41	0.17 44

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 65	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 55	0.08 15	0.17 30	0.13 26	0.05 22	0.08 25	0.17 55	0.13 27	0.20 52	0.14 30

CREStereo	0.17 67	0.13 68	0.11 68	0.11 55	0.10 53	0.10 40	0.06 28	0.24 97	0.10 38	0.27 112	0.12 45	0.26 110	0.11 66	0.10 74	0.22 65	0.26 151	0.26 131	0.13 35	0.21 55	0.14 74	0.36 139	0.24 79	0.08 62	0.09 47	0.17 55	0.17 63	0.23 67	0.22 83
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.15 42	0.14 84	0.12 84	0.13 72	0.13 87	0.13 76	0.08 59	0.18 46	0.11 55	0.22 59	0.22 122	0.14 25	0.09 39	0.11 84	0.24 89	0.17 50	0.21 74	0.17 83	0.20 44	0.14 74	0.18 40	0.16 39	0.10 93	0.11 81	0.17 55	0.16 56	0.17 32	0.15 36

DSFCA	0.16 55	0.18 134	0.14 104	0.14 82	0.13 87	0.16 102	0.15 123	0.16 35	0.13 90	0.16 24	0.19 96	0.18 51	0.10 46	0.08 39	0.22 65	0.18 68	0.19 53	0.17 83	0.21 55	0.14 74	0.19 47	0.19 57	0.11 108	0.12 96	0.17 55	0.18 76	0.19 41	0.19 63

BEATNet_4x	0.19 84	0.14 84	0.12 84	0.13 72	0.13 87	0.12 67	0.10 82	0.20 56	0.14 103	0.27 112	0.14 60	0.21 75	0.13 92	0.11 84	0.32 126	0.20 94	0.22 91	0.22 151	0.20 44	0.12 45	0.31 113	0.41 151	0.10 93	0.12 96	0.17 55	0.16 56	0.26 95	0.23 92

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 73	0.18 134	0.18 145	0.17 116	0.21 153	0.16 102	0.26 175	0.19 54	0.24 162	0.22 59	0.20 105	0.26 110	0.12 78	0.19 164	0.24 89	0.16 42	0.19 53	0.16 74	0.19 37	0.13 59	0.16 24	0.17 44	0.11 108	0.11 81	0.17 55	0.22 108	0.19 41	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.
DISCO	0.16 55	0.15 101	0.11 68	0.14 82	0.13 87	0.16 102	0.14 116	0.15 29	0.13 90	0.21 52	0.17 87	0.16 41	0.10 46	0.10 74	0.25 100	0.16 42	0.20 60	0.15 60	0.23 69	0.14 74	0.17 30	0.18 49	0.09 74	0.11 81	0.17 55	0.16 56	0.21 57	0.16 40

DN-CSS_ROB	0.18 73	0.14 84	0.16 126	0.14 82	0.14 103	0.11 54	0.09 73	0.25 113	0.13 90	0.27 112	0.26 146	0.25 104	0.17 131	0.09 57	0.19 32	0.16 42	0.19 53	0.15 60	0.41 138	0.13 59	0.24 86	0.18 49	0.10 93	0.14 121	0.17 55	0.15 43	0.22 63	0.18 50

TestStereo1	0.14 33	0.12 51	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 41	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 131	0.05 14	0.23 74	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 37	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 67	0.17 63	0.26 95	0.20 68

SA-5K	0.14 33	0.12 51	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.08 22	0.07 41	0.14 26	0.10 38	0.17 31	0.09 19	0.14 25	0.17 131	0.05 14	0.23 74	0.17 50	0.16 26	0.12 23	0.19 37	0.10 29	0.19 47	0.24 79	0.04 9	0.07 16	0.18 67	0.17 63	0.26 95	0.20 68

IPLG	0.22 109	0.12 51	0.11 68	0.10 40	0.10 53	0.10 40	0.07 41	0.22 72	0.09 27	0.24 87	0.15 67	0.21 75	0.09 39	0.11 84	1.93 238	0.18 68	0.21 74	0.16 74	0.24 76	0.14 74	0.20 54	0.32 119	0.06 34	0.10 71	0.18 67	0.18 76	0.24 77	0.14 30

RALCasStereoNet	0.15 42	0.14 84	0.10 47	0.13 72	0.11 63	0.10 40	0.07 41	0.20 56	0.08 18	0.23 68	0.13 54	0.19 58	0.08 31	0.07 31	0.20 41	0.18 68	0.22 91	0.17 83	0.20 44	0.12 45	0.22 71	0.21 64	0.07 47	0.09 47	0.18 67	0.15 43	0.15 21	0.15 36

GMStereo	0.16 55	0.16 108	0.09 37	0.14 82	0.13 87	0.15 94	0.11 92	0.22 72	0.12 71	0.19 44	0.15 67	0.25 104	0.13 92	0.09 57	0.17 25	0.14 21	0.21 74	0.13 35	0.26 83	0.15 88	0.20 54	0.12 22	0.09 74	0.11 81	0.18 67	0.15 43	0.23 67	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
CES	0.18 73	0.10 26	0.10 47	0.09 31	0.11 63	0.10 40	0.05 19	0.42 197	0.10 38	0.20 48	0.27 152	0.23 89	0.10 46	0.12 105	0.26 104	0.23 128	0.25 122	0.15 60	0.20 44	0.13 59	0.45 164	0.26 89	0.09 74	0.08 25	0.19 72	0.15 43	0.19 41	0.24 105

GLC_STEREO	0.18 73	0.15 101	0.16 126	0.15 97	0.14 103	0.14 83	0.11 92	0.26 126	0.10 38	0.28 125	0.18 91	0.20 63	0.10 46	0.11 84	0.19 32	0.19 86	0.28 153	0.15 60	0.24 76	0.14 74	0.37 142	0.23 72	0.09 74	0.10 71	0.19 72	0.13 27	0.30 129	0.18 50

test_3	0.19 84	0.12 51	0.11 68	0.11 55	0.12 75	0.10 40	0.07 41	0.25 113	0.12 71	0.28 125	0.12 45	0.31 153	0.14 108	0.08 39	0.25 100	0.20 94	0.23 100	0.15 60	0.47 150	0.16 102	0.35 134	0.46 164	0.06 34	0.11 81	0.19 72	0.19 82	0.27 110	0.25 112

LMCR-Stereo	0.18 73	0.14 84	0.11 68	0.13 72	0.12 75	0.15 94	0.10 82	0.22 72	0.13 90	0.23 68	0.18 91	0.24 96	0.17 131	0.12 105	0.21 52	0.19 86	0.26 131	0.18 113	0.33 115	0.19 117	0.26 95	0.25 84	0.10 93	0.12 96	0.19 72	0.18 76	0.24 77	0.23 92

CREStereo++_RVC	0.18 73	0.12 51	0.10 47	0.11 55	0.12 75	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.13 54	0.22 85	0.19 149	0.10 74	0.22 65	0.22 118	0.24 111	0.12 23	0.22 63	0.11 38	0.34 126	0.25 84	0.07 47	0.09 47	0.19 72	0.15 43	0.62 208	0.23 92
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
raftrobust	0.15 42	0.12 51	0.11 68	0.11 55	0.10 53	0.08 22	0.06 28	0.22 72	0.09 27	0.27 112	0.13 54	0.19 58	0.08 31	0.08 39	0.21 52	0.18 68	0.21 74	0.15 60	0.28 98	0.13 59	0.25 90	0.23 72	0.08 62	0.08 25	0.19 72	0.17 63	0.17 32	0.16 40

GES	0.22 109	0.16 108	0.12 84	0.14 82	0.15 116	0.19 126	0.12 105	0.25 113	0.14 103	0.26 103	0.18 91	0.21 75	0.13 92	0.17 155	0.36 139	0.21 105	0.27 142	0.19 124	0.52 170	0.20 124	0.33 119	0.29 107	0.13 130	0.14 121	0.19 72	0.17 63	0.27 110	0.42 166

STTStereo	0.19 84	0.19 147	0.21 166	0.18 123	0.20 148	0.17 112	0.25 167	0.18 46	0.19 139	0.20 48	0.19 96	0.24 96	0.14 108	0.17 155	0.32 126	0.17 50	0.19 53	0.19 124	0.19 37	0.14 74	0.18 40	0.17 44	0.11 108	0.12 96	0.19 72	0.20 91	0.20 52	0.26 121

AF-Net	0.20 93	0.18 134	0.17 138	0.18 123	0.22 159	0.20 131	0.21 149	0.24 97	0.21 145	0.19 44	0.25 137	0.26 110	0.16 120	0.14 130	0.33 130	0.20 94	0.17 33	0.17 83	0.22 63	0.15 88	0.17 30	0.21 64	0.16 150	0.14 121	0.19 72	0.19 82	0.29 122	0.22 83

Nwc_Net	0.20 93	0.18 134	0.17 138	0.18 123	0.22 159	0.20 131	0.21 149	0.24 97	0.21 145	0.19 44	0.25 137	0.26 110	0.16 120	0.14 130	0.33 130	0.20 94	0.17 33	0.17 83	0.22 63	0.15 88	0.17 30	0.21 64	0.16 150	0.14 121	0.19 72	0.19 82	0.29 122	0.22 83

LoS_RVC	0.16 55	0.13 68	0.10 47	0.07 14	0.09 41	0.08 22	0.06 28	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 66	0.09 57	0.21 52	0.22 118	0.17 33	0.16 74	0.24 76	0.12 45	0.33 119	0.31 116	0.08 62	0.09 47	0.20 82	0.15 43	0.16 26	0.20 68

tt_ll	0.16 55	0.13 68	0.10 47	0.07 14	0.09 41	0.08 22	0.06 28	0.17 38	0.11 55	0.23 68	0.16 77	0.17 45	0.11 66	0.09 57	0.21 52	0.22 118	0.17 33	0.16 74	0.24 76	0.12 45	0.33 119	0.31 116	0.08 62	0.09 47	0.20 82	0.15 43	0.16 26	0.20 68

SA	0.15 42	0.13 68	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.11 54	0.06 28	0.21 65	0.10 38	0.23 68	0.09 19	0.23 89	0.07 22	0.07 31	0.19 32	0.18 68	0.18 43	0.15 60	0.24 76	0.12 45	0.20 54	0.26 89	0.05 22	0.09 47	0.20 82	0.20 91	0.27 110	0.23 92

CFNet_pseudo	0.20 93	0.16 108	0.16 126	0.19 133	0.16 122	0.16 102	0.13 109	0.24 97	0.14 103	0.28 125	0.21 114	0.22 85	0.19 149	0.12 105	0.63 176	0.17 50	0.20 60	0.17 83	0.30 110	0.12 45	0.21 62	0.17 44	0.12 124	0.12 96	0.20 82	0.20 91	0.25 87	0.26 121

CFNet	0.16 55	0.15 101	0.12 84	0.18 123	0.15 116	0.14 83	0.11 92	0.23 81	0.12 71	0.21 52	0.16 77	0.29 135	0.14 108	0.11 84	0.21 52	0.13 17	0.20 60	0.16 74	0.18 32	0.12 45	0.17 30	0.13 26	0.08 62	0.12 96	0.20 82	0.17 63	0.22 63	0.21 75

iResNetv2_ROB	0.20 93	0.14 84	0.11 68	0.17 116	0.13 87	0.17 112	0.11 92	0.26 126	0.12 71	0.26 103	0.20 105	0.27 119	0.19 149	0.10 74	0.42 149	0.16 42	0.20 60	0.15 60	0.35 127	0.15 88	0.33 119	0.18 49	0.12 124	0.14 121	0.20 82	0.17 63	0.30 129	0.19 63

iResNet_ROB	0.17 67	0.14 84	0.12 84	0.15 97	0.11 63	0.15 94	0.11 92	0.25 113	0.12 71	0.25 97	0.16 77	0.19 58	0.21 156	0.09 57	0.25 100	0.16 42	0.22 91	0.16 74	0.29 106	0.12 45	0.23 83	0.16 39	0.09 74	0.12 96	0.20 82	0.17 63	0.26 95	0.21 75

dd	0.19 84	0.17 120	0.10 47	0.34 187	0.12 75	0.24 160	0.11 92	0.21 65	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.37 165	0.10 46	0.09 57	0.37 141	0.17 50	0.28 153	0.14 44	0.35 127	0.14 74	0.19 47	0.14 30	0.09 74	0.13 112	0.21 89	0.15 43	0.26 95	0.21 75

TestStereo	0.17 67	0.17 120	0.14 104	0.15 97	0.11 63	0.15 94	0.11 92	0.25 113	0.13 90	0.30 143	0.15 67	0.25 104	0.11 66	0.08 39	0.19 32	0.14 21	0.23 100	0.13 35	0.27 91	0.13 59	0.27 103	0.15 33	0.09 74	0.14 121	0.21 89	0.15 43	0.21 57	0.19 63

APVNet	0.21 104	0.18 134	0.14 104	0.17 116	0.20 148	0.20 131	0.17 130	0.24 97	0.15 113	0.18 38	0.21 114	0.21 75	0.11 66	0.17 155	0.34 136	0.24 135	0.27 142	0.21 145	0.34 120	0.21 135	0.23 83	0.28 102	0.11 108	0.17 151	0.21 89	0.18 76	0.29 122	0.22 83

stereogan	0.24 127	0.22 158	0.21 166	0.23 153	0.25 174	0.25 164	0.22 155	0.26 126	0.23 157	0.20 48	0.22 122	0.30 148	0.23 163	0.17 155	0.31 123	0.20 94	0.22 91	0.19 124	0.28 98	0.19 117	0.21 62	0.39 145	0.17 153	0.17 151	0.21 89	0.22 108	0.36 154	0.27 124

RTSC	0.27 146	0.16 108	0.16 126	0.16 107	0.17 130	0.18 117	0.19 140	0.23 81	0.21 145	0.25 97	0.25 137	0.20 63	0.18 143	0.14 130	1.57 224	0.23 128	0.30 168	0.19 124	0.39 134	0.18 114	0.30 111	0.32 119	0.11 108	0.17 151	0.21 89	0.22 108	0.31 136	0.43 170

PDISCO_ROB	0.17 67	0.16 108	0.16 126	0.14 82	0.12 75	0.13 76	0.11 92	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 94	0.19 53	0.23 163	0.18 32	0.15 88	0.22 71	0.23 72	0.07 47	0.11 81	0.21 89	0.24 119	0.39 163	0.23 92

AE-Stereo	0.20 93	0.14 84	0.13 96	0.16 107	0.12 75	0.12 67	0.09 73	0.23 81	0.15 113	0.28 125	0.12 45	0.29 135	0.13 92	0.09 57	0.21 52	0.25 143	0.28 153	0.19 124	0.28 98	0.19 117	0.35 134	0.42 153	0.07 47	0.14 121	0.22 95	0.24 119	0.26 95	0.21 75

raft_robust	0.18 73	0.13 68	0.10 47	0.14 82	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.25 113	0.12 71	0.30 143	0.10 28	0.24 96	0.14 108	0.10 74	0.24 89	0.21 105	0.21 74	0.17 83	0.34 120	0.14 74	0.27 103	0.31 116	0.06 34	0.10 71	0.22 95	0.21 100	0.24 77	0.21 75

GMOStereo	0.16 55	0.12 51	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.10 28	0.21 75	0.13 92	0.08 39	0.20 41	0.18 68	0.21 74	0.14 44	0.23 69	0.13 59	0.26 95	0.36 132	0.05 22	0.08 25	0.22 95	0.19 82	0.24 77	0.18 50

error version	0.16 55	0.12 51	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.10 28	0.21 75	0.13 92	0.08 39	0.20 41	0.18 68	0.21 74	0.14 44	0.23 69	0.13 59	0.26 95	0.36 132	0.05 22	0.08 25	0.22 95	0.19 82	0.24 77	0.18 50

test-v	0.16 55	0.12 51	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.10 28	0.21 75	0.13 92	0.08 39	0.20 41	0.18 68	0.21 74	0.14 44	0.23 69	0.13 59	0.26 95	0.36 132	0.05 22	0.08 25	0.22 95	0.19 82	0.24 77	0.18 50

AACVNet	0.19 84	0.17 120	0.14 104	0.19 133	0.19 143	0.19 126	0.13 109	0.23 81	0.15 113	0.25 97	0.23 130	0.20 63	0.13 92	0.13 121	0.21 52	0.18 68	0.24 111	0.18 113	0.24 76	0.17 110	0.22 71	0.20 62	0.14 139	0.15 134	0.22 95	0.21 100	0.25 87	0.25 112

test-2	0.16 55	0.12 51	0.10 47	0.10 40	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.10 28	0.21 75	0.13 92	0.08 39	0.20 41	0.18 68	0.21 74	0.14 44	0.23 69	0.13 59	0.26 95	0.36 132	0.05 22	0.08 25	0.22 95	0.19 82	0.24 77	0.18 50

sAnonymous2	0.20 93	0.14 84	0.12 84	0.12 66	0.11 63	0.14 83	0.12 105	0.28 152	0.16 124	0.23 68	0.19 96	0.19 58	0.15 114	0.08 39	0.24 89	0.26 151	0.25 122	0.22 151	0.39 134	0.20 124	0.34 126	0.38 140	0.08 62	0.13 112	0.22 95	0.24 119	0.23 67	0.24 105

CroCo_RVC	0.20 93	0.14 84	0.12 84	0.12 66	0.11 63	0.14 83	0.12 105	0.28 152	0.16 124	0.23 68	0.19 96	0.19 58	0.15 114	0.08 39	0.24 89	0.26 151	0.25 122	0.22 151	0.39 134	0.20 124	0.34 126	0.38 140	0.08 62	0.13 112	0.22 95	0.24 119	0.23 67	0.24 105

PMTNet	0.18 73	0.15 101	0.11 68	0.14 82	0.11 63	0.09 36	0.09 73	0.22 72	0.10 38	0.29 140	0.11 40	0.25 104	0.08 31	0.09 57	0.24 89	0.27 157	0.24 111	0.13 35	0.28 98	0.13 59	0.35 134	0.24 79	0.09 74	0.08 25	0.22 95	0.17 63	0.23 67	0.25 112

FADNet-RVC-Resample	0.20 93	0.16 108	0.18 145	0.17 116	0.16 122	0.16 102	0.14 116	0.24 97	0.17 132	0.26 103	0.19 96	0.26 110	0.16 120	0.16 148	0.30 121	0.17 50	0.20 60	0.22 151	0.26 83	0.24 159	0.22 71	0.29 107	0.13 130	0.20 163	0.22 95	0.21 100	0.19 41	0.22 83

RP	0.22 109	0.20 153	0.23 175	0.22 146	0.20 148	0.21 141	0.22 155	0.24 97	0.22 151	0.17 31	0.25 137	0.24 96	0.19 149	0.15 142	0.50 166	0.17 50	0.20 60	0.16 74	0.22 63	0.16 102	0.17 30	0.25 84	0.13 130	0.16 141	0.22 95	0.21 100	0.30 129	0.25 112

CFNet_RVC	0.18 73	0.18 134	0.15 115	0.18 123	0.16 122	0.18 117	0.12 105	0.21 65	0.13 90	0.23 68	0.20 105	0.24 96	0.12 78	0.12 105	0.22 65	0.19 86	0.23 100	0.17 83	0.26 83	0.15 88	0.24 86	0.19 57	0.09 74	0.13 112	0.22 95	0.20 91	0.25 87	0.23 92

NVstereo2D	0.26 140	0.16 108	0.15 115	0.22 146	0.18 139	0.26 167	0.28 178	0.20 56	0.14 103	0.22 59	0.21 114	0.17 45	0.11 66	0.38 203	1.98 241	0.20 94	0.24 111	0.19 124	0.21 55	0.14 74	0.18 40	0.15 33	0.25 179	0.13 112	0.22 95	0.17 63	0.19 41	0.18 50

DeepPruner_ROB	0.22 109	0.17 120	0.16 126	0.17 116	0.17 130	0.16 102	0.18 132	0.22 72	0.17 132	0.26 103	0.26 146	0.20 63	0.18 143	0.11 84	0.50 166	0.20 94	0.24 111	0.21 145	0.27 91	0.16 102	0.41 153	0.33 122	0.14 139	0.15 134	0.22 95	0.27 148	0.26 95	0.23 92

PS-NSSS	0.23 119	0.26 180	0.20 157	0.31 180	0.22 159	0.25 164	0.21 149	0.27 142	0.15 113	0.28 125	0.21 114	0.53 183	0.14 108	0.16 148	0.28 111	0.15 31	0.18 43	0.17 83	0.35 127	0.14 74	0.17 30	0.13 26	0.22 176	0.16 141	0.22 95	0.25 130	0.28 118	0.27 124

HSM	0.20 93	0.17 120	0.14 104	0.18 123	0.17 130	0.15 94	0.13 109	0.26 126	0.14 103	0.26 103	0.22 122	0.24 96	0.17 131	0.11 84	0.33 130	0.17 50	0.26 131	0.16 74	0.27 91	0.17 110	0.27 103	0.19 57	0.10 93	0.13 112	0.22 95	0.22 108	0.27 110	0.24 105

HH	0.25 133	0.10 26	0.17 138	0.15 97	0.14 103	0.20 131	0.14 116	0.27 142	0.13 90	0.36 184	0.12 45	0.28 126	0.10 46	0.13 121	0.23 74	0.40 198	0.26 131	0.19 124	0.49 160	0.21 135	0.68 213	0.52 188	0.11 108	0.11 81	0.23 112	0.25 130	0.36 154	0.38 158

HanStereo	0.25 133	0.10 26	0.17 138	0.15 97	0.14 103	0.20 131	0.14 116	0.27 142	0.13 90	0.36 184	0.12 45	0.28 126	0.10 46	0.13 121	0.23 74	0.40 198	0.26 131	0.19 124	0.49 160	0.21 135	0.68 213	0.52 188	0.11 108	0.11 81	0.23 112	0.25 130	0.36 154	0.38 158

MIPNet	0.21 104	0.14 84	0.11 68	0.11 55	0.12 75	0.12 67	0.08 59	0.24 97	0.10 38	0.27 112	0.24 135	0.22 85	0.14 108	0.11 84	0.94 201	0.20 94	0.23 100	0.17 83	0.31 111	0.20 124	0.21 62	0.35 131	0.07 47	0.11 81	0.23 112	0.23 114	0.27 110	0.21 75

IPLGR	0.26 140	0.16 108	0.13 96	0.15 97	0.15 116	0.12 67	0.09 73	0.24 97	0.13 90	0.28 125	0.25 137	0.23 89	0.12 78	0.11 84	1.91 237	0.20 94	0.22 91	0.18 113	0.34 120	0.20 124	0.25 90	0.33 122	0.07 47	0.12 96	0.23 112	0.23 114	0.28 118	0.21 75

GANet-ADL	0.26 140	0.18 134	0.15 115	0.20 138	0.19 143	0.22 150	0.16 127	0.26 126	0.16 124	0.34 170	0.36 180	0.29 135	0.16 120	0.21 172	0.42 149	0.29 165	0.31 172	0.19 124	0.48 158	0.28 181	0.38 145	0.48 173	0.13 130	0.14 121	0.23 112	0.24 119	0.32 139	0.30 137

ICVP	0.22 109	0.18 134	0.20 157	0.18 123	0.17 130	0.18 117	0.13 109	0.22 72	0.16 124	0.24 87	0.20 105	0.23 89	0.18 143	0.12 105	0.22 65	0.23 128	0.25 122	0.24 166	0.26 83	0.20 124	0.30 111	0.46 164	0.26 181	0.16 141	0.23 112	0.25 130	0.25 87	0.24 105
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.22 109	0.13 68	0.11 68	0.11 55	0.10 53	0.14 83	0.09 73	0.24 97	0.19 139	0.24 87	0.16 77	0.20 63	0.20 153	0.08 39	0.26 104	0.36 190	0.29 161	0.22 151	0.35 127	0.21 135	0.48 173	0.53 192	0.10 93	0.15 134	0.23 112	0.21 100	0.28 118	0.23 92

R-Stereo Train	0.23 119	0.13 68	0.13 96	0.15 97	0.13 87	0.18 117	0.07 41	0.24 97	0.15 113	0.32 157	0.25 137	0.27 119	0.13 92	0.14 130	0.21 52	0.28 160	0.30 168	0.20 135	0.47 150	0.20 124	0.47 169	0.50 181	0.10 93	0.12 96	0.23 112	0.26 143	0.23 67	0.28 129

ADCP+	0.31 160	0.17 120	0.17 138	0.15 97	0.14 103	0.17 112	0.19 140	0.21 65	0.33 187	0.26 103	0.26 146	0.37 165	0.12 78	0.13 121	1.87 236	0.18 68	0.20 60	0.17 83	0.33 115	0.18 114	0.22 71	0.22 69	0.12 124	0.11 81	0.23 112	0.69 221	0.33 145	0.99 216

RAFT-Stereo	0.23 119	0.13 68	0.13 96	0.15 97	0.13 87	0.18 117	0.07 41	0.24 97	0.15 113	0.32 157	0.25 137	0.27 119	0.13 92	0.14 130	0.21 52	0.28 160	0.30 168	0.20 135	0.47 150	0.20 124	0.47 169	0.50 181	0.10 93	0.12 96	0.23 112	0.26 143	0.23 67	0.28 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.24 127	0.16 108	0.15 115	0.24 160	0.18 139	0.21 141	0.15 123	0.30 166	0.16 124	0.31 150	0.31 166	0.32 155	0.25 170	0.11 84	0.24 89	0.24 135	0.25 122	0.17 83	0.53 174	0.15 88	0.33 119	0.33 122	0.14 139	0.17 151	0.23 112	0.23 114	0.27 110	0.25 112

XPNet_ROB	0.27 146	0.28 184	0.20 157	0.19 133	0.21 153	0.21 141	0.20 144	0.20 56	0.21 145	0.24 87	0.28 158	0.78 201	0.17 131	0.16 148	0.29 113	0.22 118	0.34 181	0.21 145	0.27 91	0.19 117	0.28 110	0.42 153	0.17 153	0.18 159	0.23 112	0.24 119	0.48 182	0.34 147

Sa-1000	0.17 67	0.13 68	0.09 37	0.09 31	0.09 41	0.11 54	0.05 19	0.22 72	0.11 55	0.24 87	0.11 40	0.24 96	0.09 39	0.10 74	0.22 65	0.18 68	0.21 74	0.17 83	0.28 98	0.12 45	0.25 90	0.33 122	0.06 34	0.09 47	0.24 124	0.20 91	0.26 95	0.22 83

UDGNet	0.23 119	0.19 147	0.14 104	0.36 191	0.30 186	0.32 186	0.29 180	0.22 72	0.15 113	0.21 52	0.20 105	0.21 75	0.08 31	0.52 215	0.20 41	0.17 50	0.21 74	0.17 83	0.25 82	0.14 74	0.26 95	0.30 111	0.30 201	0.10 71	0.24 124	0.20 91	0.22 63	0.20 68

DDUNet	0.43 185	0.54 214	0.23 175	0.86 222	0.68 223	0.83 224	0.82 223	0.26 126	0.24 162	0.23 68	0.33 171	0.37 165	0.15 114	1.63 237	0.43 151	0.24 135	0.39 200	0.25 176	0.54 175	0.28 181	0.31 113	0.30 111	0.49 223	0.20 163	0.24 124	0.25 130	0.32 139	0.29 133

GEStereo_RVC	0.24 127	0.19 147	0.15 115	0.18 123	0.17 130	0.19 126	0.18 132	0.26 126	0.17 132	0.27 112	0.20 105	0.27 119	0.16 120	0.12 105	0.27 109	0.26 151	0.28 153	0.24 166	0.47 150	0.21 135	0.32 116	0.50 181	0.11 108	0.17 151	0.24 124	0.21 100	0.26 95	0.32 141

s12784h	0.22 109	0.16 108	0.13 96	0.19 133	0.14 103	0.12 67	0.08 59	0.24 97	0.11 55	0.29 140	0.16 77	0.27 119	0.15 114	0.10 74	0.22 65	0.26 151	0.26 131	0.13 35	0.29 106	0.12 45	0.50 181	0.30 111	0.08 62	0.10 71	0.24 124	0.21 100	0.65 213	0.47 175

psm_up	0.20 93	0.17 120	0.19 151	0.20 138	0.16 122	0.20 131	0.13 109	0.25 113	0.23 157	0.23 68	0.18 91	0.21 75	0.20 153	0.15 142	0.23 74	0.18 68	0.24 111	0.18 113	0.28 98	0.16 102	0.21 62	0.16 39	0.12 124	0.20 163	0.24 124	0.24 119	0.26 95	0.25 112

PA-Net	0.25 133	0.28 184	0.29 193	0.18 123	0.26 179	0.21 141	0.25 167	0.26 126	0.25 166	0.22 59	0.19 96	0.22 85	0.24 168	0.28 189	0.40 147	0.24 135	0.18 43	0.22 151	0.20 44	0.22 144	0.19 47	0.32 119	0.17 153	0.20 163	0.24 124	0.38 186	0.23 67	0.55 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSKI-zero shot	0.26 140	0.13 68	0.10 47	0.14 82	0.14 103	0.15 94	0.11 92	0.28 152	0.13 90	0.30 143	0.35 175	0.28 126	0.11 66	0.12 105	0.29 113	0.37 194	0.28 153	0.17 83	0.58 184	0.26 173	0.57 190	0.55 197	0.09 74	0.11 81	0.25 131	0.41 190	0.32 139	0.42 166

LoS	0.22 109	0.15 101	0.11 68	0.13 72	0.14 103	0.12 67	0.08 59	0.60 219	0.11 55	0.37 190	0.38 184	0.36 163	0.13 92	0.11 84	0.23 74	0.25 143	0.26 131	0.15 60	0.26 83	0.15 88	0.42 157	0.33 122	0.09 74	0.09 47	0.25 131	0.19 82	0.25 87	0.28 129

FADNet-RVC	0.21 104	0.17 120	0.15 115	0.21 142	0.16 122	0.16 102	0.18 132	0.26 126	0.13 90	0.25 97	0.21 114	0.28 126	0.16 120	0.14 130	0.32 126	0.21 105	0.23 100	0.17 83	0.34 120	0.21 135	0.21 62	0.25 84	0.14 139	0.16 141	0.25 131	0.23 114	0.21 57	0.24 105

iResNet	0.29 151	0.17 120	0.16 126	0.23 153	0.22 159	0.28 175	0.18 132	0.31 170	0.20 143	0.32 157	0.29 161	0.49 182	0.50 196	0.11 84	0.44 153	0.35 183	0.27 142	0.20 135	0.73 192	0.24 159	0.43 159	0.27 94	0.15 145	0.24 179	0.25 131	0.25 130	0.33 145	0.28 129

DLNR_Zeroshot_test	9.91 263	28.72 273	0.20 157	46.90 274	0.13 87	0.20 131	45.01 274	0.29 162	0.11 55	0.38 194	0.19 96	0.33 157	0.10 46	1.29 232	61.34 274	71.85 275	3.99 259	2.49 259	1.36 211	0.22 144	0.65 208	0.41 151	0.09 74	0.13 112	0.26 135	0.24 119	0.29 122	0.33 144

GwcNet-ADL	0.29 151	0.22 158	0.21 166	0.29 172	0.22 159	0.23 154	0.19 140	0.28 152	0.19 139	0.34 170	0.58 215	0.43 177	0.23 163	0.22 175	0.50 166	0.34 178	0.29 161	0.22 151	0.44 143	0.28 181	0.36 139	0.39 145	0.13 130	0.16 141	0.26 135	0.29 158	0.28 118	0.38 158

PSMNet-ADL	0.30 157	0.20 153	0.20 157	0.23 153	0.21 153	0.23 154	0.22 155	0.30 166	0.26 171	0.40 201	0.58 215	0.38 172	0.43 188	0.24 181	0.31 123	0.44 204	0.31 172	0.20 135	0.52 170	0.23 156	0.39 152	0.36 132	0.17 153	0.16 141	0.26 135	0.26 143	0.39 163	0.25 112

TRStereo	0.34 169	0.16 108	0.21 166	0.16 107	0.12 75	0.34 190	0.17 130	0.27 142	0.11 55	0.35 180	0.18 91	0.34 160	0.09 39	0.12 105	0.26 104	0.36 190	0.25 122	0.17 83	0.44 143	0.25 165	0.42 157	0.47 170	0.09 74	0.09 47	0.26 135	2.80 257	0.49 186	0.33 144

pcwnet_v2	0.26 140	0.17 120	0.18 145	0.22 146	0.19 143	0.22 150	0.18 132	0.25 113	0.18 137	0.31 150	0.23 130	0.30 148	0.28 176	0.18 163	0.88 194	0.21 105	0.24 111	0.19 124	0.36 131	0.15 88	0.27 103	0.24 79	0.17 153	0.15 134	0.26 135	0.26 143	0.30 129	0.38 158

NCC-stereo	0.25 133	0.22 158	0.21 166	0.22 146	0.23 165	0.23 154	0.25 167	0.26 126	0.28 176	0.18 38	0.27 152	0.28 126	0.26 174	0.17 155	0.48 161	0.22 118	0.22 91	0.24 166	0.27 91	0.20 124	0.21 62	0.27 94	0.20 166	0.16 141	0.26 135	0.29 158	0.33 145	0.29 133

Abc-Net	0.25 133	0.22 158	0.21 166	0.22 146	0.23 165	0.23 154	0.25 167	0.26 126	0.28 176	0.18 38	0.27 152	0.28 126	0.26 174	0.17 155	0.48 161	0.22 118	0.22 91	0.24 166	0.27 91	0.20 124	0.21 62	0.27 94	0.20 166	0.16 141	0.26 135	0.29 158	0.33 145	0.29 133
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMDNet	0.25 133	0.14 84	0.11 68	0.13 72	0.14 103	0.16 102	0.11 92	0.26 126	0.14 103	0.31 150	0.17 87	0.26 110	0.29 177	0.14 130	0.24 89	0.35 183	0.28 153	0.18 113	0.54 175	0.28 181	0.58 194	0.60 207	0.10 93	0.11 81	0.26 135	0.25 130	0.26 95	0.30 137

ccs_rob	0.41 182	0.24 171	0.19 151	0.33 184	0.21 153	0.33 188	0.28 178	0.34 179	0.21 145	0.47 218	1.62 250	1.59 229	0.39 184	0.22 175	0.31 123	0.36 190	0.29 161	0.22 151	0.47 150	0.27 177	0.55 187	0.57 202	0.17 153	0.20 163	0.26 135	0.25 130	0.29 122	0.36 150

UCFNet_RVC	0.21 104	0.25 177	0.16 126	0.21 142	0.19 143	0.20 131	0.14 116	0.23 81	0.16 124	0.26 103	0.19 96	0.34 160	0.17 131	0.13 121	0.23 74	0.19 86	0.21 74	0.18 113	0.31 111	0.16 102	0.26 95	0.19 57	0.17 153	0.14 121	0.26 135	0.21 100	0.23 67	0.29 133

LALA_ROB	0.32 162	0.34 195	0.23 175	0.24 160	0.24 168	0.29 179	0.22 155	0.24 97	0.28 176	0.31 150	0.35 175	0.94 207	0.21 156	0.19 164	0.64 179	0.24 135	0.33 179	0.28 196	0.33 115	0.25 165	0.34 126	0.40 148	0.18 163	0.21 171	0.26 135	0.31 169	0.50 189	0.36 150

MyStereo04	0.22 109	0.18 134	0.17 138	0.14 82	0.14 103	0.13 76	0.10 82	0.28 152	0.21 145	0.31 150	0.20 105	0.29 135	0.13 92	0.08 39	0.27 109	0.22 118	0.22 91	0.18 113	0.54 175	0.21 135	0.34 126	0.26 89	0.11 108	0.16 141	0.27 146	0.23 114	0.30 129	0.22 83

RAFT-Test	0.24 127	0.13 68	0.11 68	0.16 107	0.14 103	0.18 117	0.11 92	0.27 142	0.14 103	0.32 157	0.26 146	0.26 110	0.12 78	0.14 130	0.24 89	0.35 183	0.27 142	0.18 113	0.56 179	0.24 159	0.58 194	0.49 179	0.09 74	0.11 81	0.27 146	0.29 158	0.27 110	0.35 148

UDG	0.46 189	0.56 216	0.24 180	0.85 221	0.78 227	0.79 220	0.97 227	0.27 142	0.25 166	0.28 125	0.36 180	0.37 165	0.17 131	1.43 233	0.92 200	0.25 143	0.44 207	0.27 188	0.57 182	0.29 188	0.41 153	0.37 138	0.39 212	0.19 161	0.27 146	0.28 152	0.32 139	0.27 124

Anonymous3	0.29 151	0.21 156	0.15 115	0.17 116	0.16 122	0.20 131	0.16 127	0.31 170	0.25 166	0.30 143	0.20 105	0.45 178	0.20 153	0.16 148	0.45 155	0.53 214	0.32 175	0.27 188	0.49 160	0.26 173	0.49 176	0.55 197	0.13 130	0.14 121	0.27 146	0.28 152	0.34 149	0.27 124

Anonymous	0.23 119	0.15 101	0.14 104	0.13 72	0.13 87	0.15 94	0.10 82	0.26 126	0.15 113	0.24 87	0.17 87	0.23 89	0.23 163	0.09 57	0.29 113	0.33 175	0.28 153	0.25 176	0.46 148	0.22 144	0.48 173	0.48 173	0.09 74	0.14 121	0.27 146	0.24 119	0.31 136	0.23 92

FADNet_RVC	0.33 167	0.22 158	0.22 172	0.29 172	0.25 174	0.19 126	0.22 155	0.31 170	0.22 151	0.31 150	0.29 161	0.41 174	0.33 180	0.22 175	0.72 183	0.25 143	0.29 161	0.32 206	0.73 192	0.27 177	0.43 159	0.47 170	0.16 150	0.23 177	0.27 146	0.30 165	0.51 191	0.36 150

FADNet	0.23 119	0.19 147	0.14 104	0.23 153	0.15 116	0.21 141	0.22 155	0.27 142	0.17 132	0.27 112	0.27 152	0.26 110	0.18 143	0.15 142	0.34 136	0.21 105	0.21 74	0.20 135	0.41 138	0.25 165	0.26 95	0.27 94	0.14 139	0.15 134	0.27 146	0.27 148	0.24 77	0.27 124

PWC_ROB	0.37 175	0.27 182	0.25 184	0.23 153	0.24 168	0.23 154	0.31 187	0.29 162	0.47 212	0.25 97	0.39 187	0.37 165	0.89 216	0.19 164	0.58 173	0.32 172	0.39 200	0.29 197	0.62 185	0.29 188	0.48 173	0.48 173	0.19 165	0.33 199	0.27 146	0.26 143	0.39 163	0.67 189

Any-RAFT	0.24 127	0.13 68	0.16 126	0.16 107	0.13 87	0.15 94	0.10 82	0.25 113	0.14 103	0.28 125	0.35 175	0.28 126	0.11 66	0.12 105	0.22 65	0.25 143	0.28 153	0.17 83	0.50 165	0.16 102	0.63 203	0.40 148	0.10 93	0.10 71	0.28 154	0.29 158	0.26 95	0.42 166

SACVNet	0.22 109	0.20 153	0.18 145	0.21 142	0.19 143	0.19 126	0.19 140	0.25 113	0.22 151	0.25 97	0.21 114	0.20 63	0.12 78	0.17 155	0.23 74	0.21 105	0.25 122	0.21 145	0.32 113	0.19 117	0.27 103	0.34 128	0.15 145	0.17 151	0.28 154	0.25 130	0.29 122	0.26 121

test-1	0.27 146	0.10 26	0.12 84	0.14 82	0.13 87	0.25 164	0.18 132	0.29 162	0.17 132	0.37 190	0.42 192	0.30 148	0.16 120	0.14 130	0.29 113	0.36 190	0.27 142	0.20 135	0.52 170	0.25 165	0.57 190	0.66 215	0.10 93	0.13 112	0.28 154	0.29 158	0.30 129	0.36 150

EAI-Stereo	0.28 150	0.13 68	0.12 84	0.18 123	0.16 122	0.66 216	0.20 144	0.27 142	0.18 137	0.27 112	0.27 152	0.29 135	0.10 46	0.11 84	0.35 138	0.32 172	0.26 131	0.20 135	0.65 189	0.22 144	0.44 163	0.44 160	0.10 93	0.14 121	0.28 154	0.31 169	0.39 163	0.42 166

RGC	0.27 146	0.24 171	0.28 191	0.25 163	0.26 179	0.27 169	0.20 144	0.28 152	0.30 185	0.22 59	0.31 166	0.29 135	0.31 178	0.20 169	0.51 169	0.24 135	0.23 100	0.21 145	0.29 106	0.22 144	0.25 90	0.30 111	0.17 153	0.20 163	0.28 154	0.32 172	0.34 149	0.36 150

ETE_ROB	0.32 162	0.32 192	0.20 157	0.26 166	0.24 168	0.28 175	0.23 162	0.24 97	0.29 181	0.27 112	0.35 175	0.99 210	0.21 156	0.20 169	0.41 148	0.23 128	0.41 205	0.24 166	0.37 133	0.25 165	0.37 142	0.40 148	0.20 166	0.20 163	0.28 154	0.35 179	0.54 196	0.37 155

MyStereo	0.23 119	0.19 147	0.18 145	0.16 107	0.15 116	0.13 76	0.11 92	0.28 152	0.22 151	0.33 166	0.23 130	0.29 135	0.16 120	0.08 39	0.30 121	0.22 118	0.22 91	0.17 83	0.55 178	0.21 135	0.35 134	0.29 107	0.11 108	0.15 134	0.29 160	0.24 119	0.32 139	0.22 83

cross-raft	0.24 127	0.14 84	0.12 84	0.13 72	0.13 87	0.17 112	0.10 82	0.27 142	0.15 113	0.30 143	0.19 96	0.28 126	0.10 46	0.12 105	0.26 104	0.34 178	0.27 142	0.17 83	0.57 182	0.25 165	0.62 201	0.51 185	0.09 74	0.11 81	0.29 160	0.27 148	0.26 95	0.31 140

FCDSN-DC	0.36 172	0.28 184	0.33 205	0.31 180	0.29 183	0.28 175	0.39 195	0.31 170	0.22 151	0.28 125	0.20 105	0.26 110	0.16 120	0.29 192	1.96 239	0.35 183	0.34 181	0.32 206	0.33 115	0.25 165	0.41 153	0.48 173	0.27 186	0.37 211	0.29 160	0.30 165	0.30 129	0.30 137
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.47 192	0.27 182	0.34 208	0.45 199	0.48 215	0.39 195	0.32 188	0.42 197	0.27 174	0.41 206	0.90 232	0.77 200	0.58 200	0.30 195	0.57 171	0.56 218	0.35 186	0.34 210	0.64 188	0.42 211	0.67 212	0.66 215	0.28 190	0.34 203	0.29 160	0.36 183	0.45 175	0.74 196

ADCRef	0.34 169	0.18 134	0.16 126	0.15 97	0.16 122	0.18 117	0.18 132	0.23 81	0.34 188	0.26 103	0.22 122	0.23 89	0.17 131	0.11 84	2.05 243	0.22 118	0.23 100	0.20 135	0.39 134	0.21 135	0.25 90	0.26 89	0.17 153	0.16 141	0.29 160	0.41 190	0.29 122	1.39 230

HSM-Net_RVC	0.30 157	0.17 120	0.17 138	0.26 166	0.20 148	0.20 131	0.14 116	0.28 152	0.19 139	0.34 170	0.41 191	1.59 229	0.25 170	0.14 130	0.26 104	0.21 105	0.25 122	0.19 124	0.28 98	0.20 124	0.38 145	0.33 122	0.13 130	0.20 163	0.29 160	0.30 165	0.35 152	0.33 144
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CC-Net-ROB	0.36 172	0.47 210	0.32 201	0.65 213	0.49 216	0.54 206	0.46 202	0.35 183	0.24 162	0.37 190	0.28 158	0.92 205	0.21 156	0.37 202	0.28 111	0.17 50	0.23 100	0.22 151	0.67 190	0.22 144	0.22 71	0.16 39	0.44 218	0.24 179	0.29 160	0.28 152	0.27 110	0.40 165

EKT-Stereo	0.33 167	0.17 120	0.13 96	0.20 138	0.17 130	0.22 150	0.25 167	0.27 142	0.14 103	0.30 143	0.26 146	0.27 119	0.13 92	0.13 121	1.64 227	0.53 214	0.29 161	0.25 176	0.46 148	0.30 193	0.82 229	0.54 195	0.09 74	0.12 96	0.30 167	0.25 130	0.31 136	0.25 112

CASS	0.25 133	0.18 134	0.16 126	0.21 142	0.17 130	0.21 141	0.21 149	0.28 152	0.20 143	0.33 166	0.24 135	0.28 126	0.18 143	0.11 84	0.25 100	0.23 128	0.37 195	0.20 135	0.43 142	0.17 110	0.57 190	0.42 153	0.11 108	0.13 112	0.30 167	0.22 108	0.32 139	0.32 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.32 162	0.18 134	0.15 115	0.29 172	0.24 168	0.24 160	0.25 167	0.31 170	0.29 181	0.32 157	0.39 187	0.53 183	0.34 181	0.11 84	0.29 113	0.40 198	0.35 186	0.25 176	0.49 160	0.29 188	0.63 203	0.48 173	0.21 174	0.25 183	0.30 167	0.28 152	0.38 161	0.37 155

SepStereo	0.32 162	0.18 134	0.15 115	0.29 172	0.24 168	0.24 160	0.25 167	0.31 170	0.29 181	0.32 157	0.39 187	0.53 183	0.34 181	0.11 84	0.29 113	0.40 198	0.35 186	0.25 176	0.49 160	0.29 188	0.63 203	0.48 173	0.21 174	0.25 183	0.30 167	0.28 152	0.38 161	0.37 155

SFCPSM	0.64 206	0.24 171	0.19 151	0.28 170	0.23 165	0.27 169	0.24 164	0.30 166	0.30 185	0.34 170	0.50 206	0.63 192	1.06 221	0.19 164	0.37 141	0.34 178	0.31 172	0.24 166	8.10 259	0.39 204	0.45 164	0.43 157	0.20 166	0.19 161	0.30 167	0.31 169	0.36 154	0.45 172

S-Stereo	0.53 196	0.29 188	0.27 190	0.48 201	0.46 212	0.50 204	0.60 213	0.38 189	0.37 192	0.39 199	1.16 239	1.01 211	0.45 193	0.29 192	0.91 198	0.67 231	0.35 186	0.39 218	0.84 201	0.70 233	0.46 167	0.71 219	0.61 229	0.37 211	0.30 167	0.33 173	0.40 168	0.63 183

dad	0.29 151	0.21 156	0.14 104	0.47 200	0.22 159	0.29 179	0.48 206	0.40 191	0.12 71	0.32 157	0.14 60	0.41 174	0.23 163	0.10 74	0.53 170	0.19 86	0.32 175	0.17 83	0.51 166	0.15 88	0.27 103	0.18 49	0.11 108	0.18 159	0.31 173	0.18 76	0.67 215	0.45 172

FBW_ROB	0.46 189	0.42 205	0.36 211	0.60 211	0.44 209	0.47 203	0.44 201	0.31 170	0.25 166	0.34 170	0.34 174	0.64 193	0.48 195	0.56 219	1.05 208	0.25 143	0.35 186	0.23 163	1.39 212	0.22 144	0.49 176	0.36 132	0.43 216	0.40 216	0.31 173	0.33 173	0.42 172	0.65 187

SQANet	0.68 210	0.89 228	0.29 193	1.65 234	0.77 226	1.39 231	1.15 229	0.37 188	0.29 181	0.40 201	0.30 164	0.88 204	0.32 179	1.26 231	0.39 146	0.21 105	0.44 207	0.27 188	2.24 229	0.28 181	0.49 176	0.50 181	1.59 238	0.23 177	0.32 175	0.34 177	0.42 172	0.71 194

NOSS_ROB	0.34 169	0.22 158	0.20 157	0.27 169	0.25 174	0.26 167	0.24 164	0.41 193	0.24 162	0.36 184	0.30 164	0.36 163	0.23 163	0.39 206	0.47 158	0.57 220	0.33 179	0.29 197	0.32 113	0.23 156	0.64 206	0.67 217	0.28 190	0.30 194	0.32 175	0.30 165	0.42 172	0.32 141

pmcnn	0.45 187	0.24 171	0.19 151	0.33 184	0.29 183	0.34 190	0.42 197	0.34 179	0.26 171	0.34 170	0.50 206	0.80 202	1.10 223	0.19 164	0.38 144	0.57 220	0.40 203	0.32 206	0.83 200	0.37 203	0.80 225	0.49 179	0.28 190	0.24 179	0.32 175	0.34 177	0.66 214	0.82 202

IGEV_Zeroshot_test	0.29 151	0.13 68	0.22 172	0.29 172	0.17 130	0.21 141	0.22 155	0.28 152	0.14 103	0.35 180	0.43 195	0.33 157	0.11 66	0.14 130	0.23 74	0.37 194	0.26 131	0.17 83	0.48 158	0.24 159	0.52 184	0.61 210	0.11 108	0.11 81	0.33 178	0.27 148	0.62 208	0.45 172

HBP-ISP	0.45 187	0.24 171	0.26 187	0.35 189	0.29 183	0.30 182	0.24 164	0.38 189	0.23 157	0.38 194	0.44 199	0.31 153	0.17 131	0.55 217	2.33 250	0.99 250	0.32 175	0.27 188	0.33 115	0.28 181	0.64 206	0.89 237	0.27 186	0.29 193	0.33 178	0.35 179	0.47 180	0.38 158

iRaft-Stereo_20w	0.31 160	0.14 84	0.24 180	0.29 172	0.18 139	0.22 150	0.18 132	0.26 126	0.15 113	0.41 206	0.51 208	0.30 148	0.11 66	0.12 105	0.32 126	0.32 172	0.27 142	0.17 83	0.42 141	0.24 159	0.46 167	0.53 192	0.11 108	0.10 71	0.33 178	0.67 220	0.61 206	0.60 182

SHD	0.36 172	0.22 158	0.28 191	0.25 163	0.24 168	0.24 160	0.27 177	0.35 183	0.28 176	0.35 180	0.33 171	0.32 155	0.45 193	0.21 172	1.38 214	0.26 151	0.30 168	0.24 166	0.56 179	0.27 177	0.38 145	0.43 157	0.20 166	0.25 183	0.33 178	0.36 183	0.35 152	0.50 176

NCCL2	0.26 140	0.23 168	0.22 172	0.19 133	0.20 148	0.18 117	0.16 127	0.26 126	0.22 151	0.29 140	0.22 122	0.27 119	0.17 131	0.15 142	0.60 175	0.24 135	0.25 122	0.22 151	0.27 91	0.22 144	0.31 113	0.34 128	0.18 163	0.21 171	0.33 178	0.33 173	0.36 154	0.35 148

anonymity	0.53 196	0.11 39	0.19 151	0.16 107	0.14 103	0.16 102	0.10 82	0.29 162	0.13 90	0.34 170	7.32 261	0.30 148	0.13 92	0.12 105	0.21 52	0.37 194	0.27 142	0.17 83	0.44 143	0.23 156	0.43 159	0.54 195	0.11 108	0.12 96	0.34 183	0.43 196	0.71 219	0.44 171

GANetREF_RVC	0.32 162	0.30 190	0.32 201	0.28 170	0.27 181	0.27 169	0.26 175	0.42 197	0.35 191	0.38 194	0.21 114	0.56 186	0.39 184	0.16 148	0.33 130	0.23 128	0.29 161	0.25 176	0.44 143	0.25 165	0.35 134	0.25 84	0.25 179	0.32 197	0.34 183	0.29 158	0.45 175	0.38 158
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
NaN_ROB	0.30 157	0.25 177	0.25 184	0.25 163	0.30 186	0.21 141	0.20 144	0.34 179	0.39 195	0.30 143	0.28 158	0.65 194	0.22 162	0.17 155	0.70 181	0.20 94	0.20 60	0.20 135	0.28 98	0.26 173	0.22 71	0.23 72	0.14 139	0.26 187	0.34 183	0.41 190	0.39 163	0.55 178

SGM-Forest	0.38 177	0.24 171	0.18 145	0.35 189	0.25 174	0.27 169	0.20 144	0.30 166	0.23 157	0.32 157	0.23 130	0.37 165	0.43 188	0.24 181	0.82 191	0.33 175	0.24 111	0.21 145	1.61 220	0.19 117	0.38 145	0.43 157	0.27 186	0.21 171	0.34 183	0.28 152	0.57 201	0.86 207
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.43 185	0.25 177	0.23 175	0.30 179	0.28 182	0.27 169	0.21 149	0.40 191	0.28 176	0.37 190	0.27 152	0.67 196	0.35 183	0.32 199	0.49 164	0.53 214	0.34 181	0.27 188	0.56 179	0.27 177	0.55 187	0.62 211	0.26 181	0.33 199	0.35 187	0.33 173	0.64 211	1.79 243
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCMid	0.46 189	0.29 188	0.29 193	0.26 166	0.31 188	0.33 188	0.35 193	0.41 193	0.46 211	0.31 150	0.38 184	0.48 180	0.40 186	0.21 172	1.82 234	0.35 183	0.34 181	0.27 188	0.78 196	0.28 181	0.45 164	0.46 164	0.30 201	0.24 179	0.36 188	0.53 205	0.45 175	1.42 231

DLCB_ROB	0.19 84	0.17 120	0.16 126	0.14 82	0.15 116	0.14 83	0.13 109	0.20 56	0.16 124	0.23 68	0.23 130	0.25 104	0.18 143	0.15 142	0.20 41	0.16 42	0.21 74	0.18 113	0.19 37	0.15 88	0.24 86	0.20 62	0.13 130	0.15 134	0.36 188	0.24 119	0.24 77	0.20 68

STTRV1_RVC	0.72 211	0.32 192	0.26 187	0.42 197	0.32 192	0.40 196	0.34 191	0.41 193	0.40 196	0.36 184	0.35 175	0.59 188	0.67 203	0.48 213	0.48 161	0.27 157	0.85 236	0.27 188	6.74 258	0.66 229	0.88 236	0.52 188	0.46 221	0.48 223	0.37 190	0.56 209	0.54 196	0.96 213

RTS	0.38 177	0.22 158	0.20 157	0.22 146	0.21 153	0.31 183	0.29 180	0.31 170	0.34 188	0.23 68	0.22 122	0.29 135	0.25 170	0.16 148	1.65 228	0.29 165	0.36 192	0.24 166	0.63 186	0.31 196	0.38 145	0.38 140	0.15 145	0.22 175	0.39 191	0.95 238	0.40 168	0.63 183

RTSA	0.38 177	0.22 158	0.20 157	0.22 146	0.21 153	0.31 183	0.29 180	0.31 170	0.34 188	0.23 68	0.22 122	0.29 135	0.25 170	0.16 148	1.65 228	0.29 165	0.36 192	0.24 166	0.63 186	0.31 196	0.38 145	0.38 140	0.15 145	0.22 175	0.39 191	0.95 238	0.40 168	0.63 183

DGSMNet	0.85 220	0.47 210	0.39 213	0.51 204	0.39 202	0.56 208	0.43 199	0.59 217	0.40 196	0.84 242	4.01 259	0.67 196	0.85 212	0.85 228	0.85 193	0.90 246	1.17 248	0.66 243	1.64 221	0.62 224	1.35 254	1.36 254	0.51 224	0.54 226	0.40 193	0.66 219	0.50 189	0.74 196

G-Net	0.59 202	0.35 198	0.35 210	0.31 180	0.31 188	0.44 198	0.30 184	0.50 208	0.63 226	0.43 210	0.64 220	2.00 234	0.52 197	0.23 180	0.76 186	0.52 213	0.37 195	0.35 213	0.80 197	0.67 230	0.60 197	0.59 206	0.26 181	0.33 199	0.40 193	0.82 230	0.81 222	1.59 236

CSAN	0.39 180	0.37 202	0.34 208	0.33 184	0.32 192	0.27 169	0.25 167	0.36 185	0.64 227	0.43 210	0.43 195	0.73 199	0.44 191	0.20 169	0.63 176	0.25 143	0.27 142	0.26 186	0.41 138	0.43 215	0.38 145	0.34 128	0.22 176	0.33 199	0.40 193	0.47 199	0.48 182	0.55 178

edge stereo	0.61 205	0.35 198	0.44 218	0.53 207	0.47 214	0.57 212	0.54 209	0.57 215	0.41 200	0.52 228	0.69 222	1.31 221	1.03 220	0.38 203	0.44 153	0.60 225	0.40 203	0.30 202	1.76 225	0.81 242	0.47 169	0.86 236	0.41 214	0.32 197	0.41 196	0.37 185	0.57 201	0.91 210

XQC	0.42 183	0.37 202	0.31 199	0.41 196	0.35 195	0.41 197	0.42 197	0.45 202	0.38 193	0.40 201	0.33 171	0.48 180	0.44 191	0.34 201	1.54 220	0.29 165	0.29 161	0.27 188	0.52 170	0.30 193	0.37 142	0.44 160	0.26 181	0.30 194	0.41 196	0.41 190	0.53 194	0.38 158

otaku	0.82 218	1.17 235	0.41 215	1.90 241	0.99 233	1.68 236	1.39 231	0.46 204	0.41 200	0.46 217	0.36 180	0.93 206	0.43 188	1.51 234	0.45 155	0.30 169	0.44 207	0.29 197	2.65 236	0.40 208	0.60 197	0.58 203	2.09 240	0.34 203	0.42 198	0.35 179	0.49 186	0.74 196

AnyNet_C32	0.49 194	0.23 168	0.23 175	0.24 160	0.25 174	0.28 175	0.30 184	0.34 179	0.58 218	0.34 170	0.45 200	0.35 162	0.24 168	0.22 175	2.28 247	0.38 197	0.38 198	0.33 209	0.51 166	0.29 188	0.55 187	0.55 197	0.23 178	0.28 190	0.43 199	0.73 225	0.45 175	1.65 238

FC-DCNN	0.40 181	0.35 198	0.43 217	0.49 203	0.35 195	0.44 198	0.46 202	0.43 200	0.27 174	0.34 170	0.26 146	0.37 165	0.21 156	0.30 195	0.58 173	0.35 183	0.39 200	0.31 204	0.45 147	0.26 173	0.49 176	0.42 153	0.28 190	0.35 206	0.44 200	0.38 186	0.51 191	0.77 201

CBMV_ROB	0.48 193	0.22 158	0.24 180	0.39 195	0.32 192	0.32 186	0.29 180	0.44 201	0.23 157	0.38 194	0.45 200	1.42 226	0.88 215	0.28 189	0.91 198	0.34 178	0.37 195	0.25 176	0.81 198	0.36 202	0.54 185	0.51 185	0.28 190	0.26 187	0.44 200	0.62 214	0.62 208	0.91 210

Ntro	0.87 221	1.36 242	0.44 218	1.82 239	1.04 236	1.67 235	1.60 236	0.52 210	0.44 208	0.48 222	0.42 192	0.98 209	0.40 186	1.61 236	0.64 179	0.31 170	0.49 215	0.30 202	2.69 238	0.44 216	0.68 213	0.60 207	2.13 241	0.36 210	0.45 202	0.45 198	0.52 193	0.71 194

ACVNet-4b	1.08 228	1.48 246	0.48 222	2.91 249	1.12 237	1.82 244	2.71 248	0.46 204	0.44 208	0.51 226	0.43 195	1.66 231	1.85 239	2.08 243	0.46 157	0.40 198	0.82 234	0.34 210	2.68 237	0.50 219	0.65 208	0.71 219	2.24 242	0.35 206	0.45 202	0.42 194	0.53 194	0.70 192

MFN_U_SF_RVC	0.60 204	0.55 215	0.41 215	0.56 209	0.46 212	0.57 212	0.63 214	0.56 213	0.43 207	0.86 244	0.93 233	0.72 198	0.52 197	0.53 216	0.97 203	0.49 212	0.32 175	0.34 210	1.73 222	0.44 216	0.62 201	0.58 203	0.30 201	0.56 228	0.45 202	0.44 197	0.49 186	0.68 190

ADCS	0.59 202	0.34 195	0.31 199	0.34 187	0.36 198	0.36 193	0.37 194	0.48 206	0.60 222	0.34 170	0.43 195	0.58 187	0.87 214	0.29 192	2.30 248	0.66 229	0.47 213	0.38 215	0.82 199	0.42 211	0.76 222	0.69 218	0.28 190	0.35 206	0.46 205	0.88 234	0.59 203	1.26 224

SANet	0.57 200	0.32 192	0.33 205	0.36 191	0.35 195	0.44 198	0.33 190	0.55 211	0.85 235	0.33 166	0.57 213	2.42 240	1.17 225	0.32 199	0.88 194	0.24 135	0.47 213	0.31 204	0.51 166	0.31 196	0.50 181	0.45 162	0.37 211	0.37 211	0.46 205	0.54 207	0.55 200	0.98 215

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 183	0.34 195	0.25 184	0.42 197	0.31 188	0.36 193	0.47 204	0.48 206	0.40 196	0.42 208	0.31 166	0.60 190	0.53 199	0.40 208	0.57 171	0.27 157	0.24 111	0.22 151	0.67 190	0.22 144	0.60 197	0.56 200	0.33 208	0.28 190	0.47 207	0.48 201	0.48 182	0.70 192

ADCPNet	0.56 198	0.26 180	0.30 197	0.29 172	0.36 198	0.29 179	0.50 207	0.41 193	0.40 196	0.38 194	0.55 212	0.38 172	1.12 224	0.26 187	2.02 242	0.42 203	0.34 181	0.24 166	1.25 208	0.39 204	0.47 169	0.45 162	0.33 208	0.28 190	0.48 208	0.56 209	0.46 179	1.88 246

AMNet	0.51 195	0.50 213	0.48 222	0.51 204	0.50 217	0.56 208	0.52 208	0.36 185	0.42 206	0.39 199	0.59 217	0.65 194	0.21 156	0.58 220	0.49 164	0.59 223	0.60 220	0.58 234	0.51 166	0.51 221	0.59 196	0.53 192	0.32 206	0.51 224	0.48 208	0.54 207	0.60 204	0.65 187

RainbowNet	0.93 223	1.16 234	0.62 226	1.83 240	1.16 240	1.69 237	1.70 237	0.51 209	0.44 208	0.59 232	0.38 184	1.19 218	0.79 211	2.02 241	0.74 185	0.57 220	0.54 218	0.40 219	1.50 216	0.76 239	0.66 210	0.65 214	2.28 244	0.46 221	0.50 210	0.49 203	0.60 204	0.84 205

DispFullNet	1.20 233	1.15 233	0.77 238	1.20 226	0.97 232	1.12 228	1.34 230	0.66 225	0.58 218	0.74 239	0.82 228	3.72 254	1.48 229	1.65 238	1.03 207	1.32 255	1.00 242	0.58 234	6.30 256	1.09 253	0.84 233	0.76 226	0.42 215	0.35 206	0.50 210	0.35 179	0.68 216	1.00 217

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 200	0.64 218	0.47 221	0.65 213	0.41 204	0.44 198	0.57 211	0.61 220	0.68 228	0.58 229	0.39 187	0.59 188	0.58 200	0.65 225	0.76 186	0.44 204	0.35 186	0.40 219	1.53 217	0.50 219	0.54 185	0.63 212	0.46 221	0.47 222	0.51 212	0.40 189	0.41 171	0.75 199

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 255	0.48 212	0.29 193	0.48 201	0.42 205	0.63 215	0.86 224	0.69 227	0.74 232	0.42 208	1.69 251	46.80 274	1.87 240	0.64 224	0.38 144	0.33 175	0.97 238	0.98 255	1.59 219	0.33 199	0.81 227	0.79 229	0.28 190	0.25 183	0.52 213	0.78 228	3.35 259	0.83 204

ADCL	0.37 175	0.23 168	0.19 151	0.20 138	0.18 139	0.23 154	0.23 162	0.26 126	0.53 216	0.32 157	0.29 161	0.29 135	0.17 131	0.15 142	1.60 225	0.21 105	0.24 111	0.22 151	0.34 120	0.22 144	0.32 116	0.28 102	0.17 153	0.17 151	0.52 213	0.53 205	0.47 180	1.56 235

ACVNet_1	0.97 225	1.21 238	0.62 226	2.28 242	1.27 243	1.81 243	2.12 246	0.63 223	0.41 200	0.50 225	0.49 204	1.06 214	0.73 208	2.46 246	0.47 158	0.31 170	0.80 233	0.40 219	2.04 228	0.42 211	0.76 222	0.56 200	2.26 243	0.43 219	0.54 215	0.42 194	0.48 182	0.58 181

PVD	0.56 198	0.44 206	0.36 211	0.51 204	0.43 207	0.55 207	0.47 204	0.62 221	0.59 220	0.33 166	0.48 203	0.61 191	0.74 209	0.50 214	1.52 219	0.34 178	0.51 216	0.37 214	0.76 194	0.41 210	0.61 200	0.64 213	0.30 201	0.37 211	0.56 216	0.71 223	0.61 206	0.86 207

DPSNet	0.76 215	0.28 184	0.26 187	0.38 194	0.38 200	0.44 198	0.30 184	0.36 185	0.41 200	0.27 112	0.32 169	2.73 244	0.95 219	0.38 203	0.80 188	0.66 229	0.53 217	0.46 223	4.94 250	0.56 223	0.83 232	0.97 240	0.57 227	0.44 220	0.56 216	0.48 201	0.54 196	0.63 183

LSM0	3.53 256	0.37 202	0.30 197	0.55 208	0.45 211	0.56 208	0.63 214	0.74 231	0.61 223	0.60 235	0.87 231	1.16 216	1.39 227	0.25 185	28.52 273	45.56 274	0.55 219	0.38 215	3.16 242	0.62 224	1.14 245	1.40 255	0.31 205	0.42 218	0.59 218	0.81 229	0.98 231	2.52 253

MFMNet_re	0.74 213	0.73 222	0.66 231	0.76 219	0.64 221	0.88 225	0.74 220	0.59 217	0.68 228	0.58 229	0.69 222	1.02 212	0.61 202	0.58 220	0.96 202	0.78 239	0.87 237	0.72 247	1.08 207	0.68 231	1.07 243	0.74 222	0.54 226	0.60 233	0.59 218	0.60 211	0.80 221	0.91 210

AnyNet_C01	0.66 209	0.35 198	0.32 201	0.37 193	0.38 200	0.35 192	0.54 209	0.55 211	0.70 230	0.40 201	0.49 204	0.83 203	0.70 206	0.30 195	2.63 257	0.87 243	0.65 223	0.59 236	0.98 203	0.48 218	0.80 225	0.78 228	0.39 212	0.38 215	0.60 220	0.49 203	0.64 211	1.16 220

SPS-STEREO	0.80 216	0.60 217	0.56 224	0.67 215	0.62 220	0.67 217	0.58 212	0.57 215	0.61 223	0.59 232	0.96 235	1.03 213	0.67 203	0.55 217	0.83 192	0.87 243	0.78 231	0.69 245	2.74 239	0.74 238	1.23 250	1.05 244	0.45 220	0.62 236	0.61 221	0.61 213	0.83 223	0.75 199
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	0.99 226	0.85 227	0.88 244	1.81 238	0.83 230	0.71 218	0.92 225	1.01 245	1.13 245	0.96 249	1.28 247	1.37 225	1.65 235	0.63 223	1.55 223	0.76 238	0.73 228	0.47 224	2.44 234	0.73 237	0.72 221	0.76 226	0.26 181	0.88 249	0.71 222	0.85 231	0.74 220	1.09 219

LRCNet_RVC	10.22 264	14.24 267	3.26 260	20.74 270	17.71 271	19.88 271	15.89 270	6.49 265	2.47 258	19.87 271	12.97 267	19.40 269	8.44 256	26.62 272	2.33 250	0.74 236	10.08 266	5.54 263	23.31 272	6.95 263	2.43 259	1.11 250	22.86 271	8.58 264	0.73 223	0.39 188	1.72 253	1.19 222

notaker	1.84 245	1.90 254	1.02 250	3.19 253	2.19 256	2.44 252	2.77 249	1.11 249	1.57 252	0.91 247	1.09 237	3.37 252	5.56 252	3.13 256	1.35 213	0.81 240	1.34 252	0.71 246	4.26 247	1.08 249	1.22 248	0.99 242	2.96 255	0.93 250	0.74 224	0.77 227	0.98 231	1.18 221

PSMNet_ROB	1.30 237	1.36 242	0.71 233	1.48 230	1.00 234	1.69 237	1.56 235	0.64 224	0.74 232	1.47 258	3.99 258	2.77 246	1.51 230	2.54 249	0.73 184	0.47 210	0.70 225	0.49 227	2.51 235	0.71 235	0.81 227	0.58 203	3.05 256	0.58 230	0.80 225	0.64 218	0.88 224	0.69 191

SGM_RVC	0.72 211	0.45 208	0.32 201	0.59 210	0.43 207	0.56 208	0.43 199	0.70 229	0.41 200	0.43 210	0.57 213	1.16 216	1.20 226	0.22 175	0.37 141	0.28 160	0.44 207	0.25 176	2.26 231	0.33 199	0.49 176	0.38 140	0.27 186	0.31 196	0.80 225	0.62 214	1.69 252	3.41 256
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.13 229	1.26 240	0.75 236	2.58 246	1.30 245	1.73 241	1.87 241	0.75 233	0.52 215	0.59 232	0.53 210	1.29 220	0.90 217	1.85 239	0.70 181	0.48 211	1.14 247	0.40 219	4.70 249	0.54 222	0.71 220	0.60 207	2.05 239	0.61 234	0.81 227	0.47 199	0.70 217	0.82 202

MeshStereo	0.83 219	0.44 206	0.33 205	0.78 220	0.54 218	0.61 214	0.40 196	0.68 226	0.54 217	0.45 216	0.80 227	2.32 239	1.56 233	0.24 181	2.31 249	0.71 234	0.42 206	0.29 197	1.58 218	0.30 193	1.23 250	1.10 249	0.32 206	0.34 203	0.87 228	0.60 211	1.29 242	1.36 229
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
MADNet+	0.75 214	0.45 208	0.65 230	0.63 212	0.58 219	0.50 204	0.64 216	0.75 233	0.59 220	0.62 236	0.52 209	0.94 207	0.85 212	0.46 211	2.17 245	0.74 236	0.79 232	0.53 229	1.00 205	0.65 228	0.93 239	0.75 223	0.57 227	0.67 237	0.88 229	0.72 224	0.70 217	1.05 218

SPstereo	1.22 234	0.83 226	0.92 246	0.75 217	0.82 229	0.79 220	0.75 222	1.18 251	1.04 243	0.84 242	1.48 248	2.14 235	2.50 244	0.96 229	1.26 210	1.77 256	1.08 244	0.93 253	1.49 215	1.13 254	1.49 256	1.54 257	0.79 230	0.97 252	1.03 230	1.11 244	1.56 250	1.73 240

SGM-ForestM	0.64 206	0.80 225	0.39 213	0.70 216	0.40 203	0.77 219	0.67 217	0.62 221	0.41 200	0.35 180	0.42 192	1.68 232	1.08 222	0.24 181	0.33 130	0.21 105	0.44 207	0.23 163	1.27 209	0.24 159	0.43 159	0.30 111	0.28 190	0.26 187	1.04 231	0.90 237	1.53 249	1.35 228

PWCK	1.58 244	1.40 244	0.79 239	1.70 236	1.03 235	1.55 233	1.42 232	1.11 249	0.98 241	1.00 250	1.23 246	2.78 248	1.53 232	0.82 227	0.88 194	0.55 217	0.99 239	0.57 233	13.43 265	0.90 244	1.12 244	0.75 223	1.15 233	0.82 246	1.04 231	0.88 234	0.93 227	1.27 225

IMH-64-1	1.18 231	1.19 236	0.74 234	1.63 232	1.26 241	1.69 237	1.85 239	0.84 236	0.90 236	0.44 214	0.62 218	1.36 223	1.74 237	2.49 247	2.46 253	0.60 225	0.72 226	0.47 224	1.73 222	0.64 226	0.70 217	0.79 229	2.49 248	0.58 230	1.08 233	0.63 216	0.97 229	1.31 226

IMH-64	1.18 231	1.19 236	0.74 234	1.63 232	1.26 241	1.69 237	1.85 239	0.84 236	0.90 236	0.44 214	0.62 218	1.36 223	1.74 237	2.49 247	2.46 253	0.60 225	0.72 226	0.47 224	1.73 222	0.64 226	0.70 217	0.79 229	2.49 248	0.58 230	1.08 233	0.63 216	0.97 229	1.31 226

LVE	1.38 239	1.30 241	0.82 240	4.62 257	1.50 249	1.89 246	3.66 255	0.82 235	0.73 231	0.88 245	0.82 228	1.12 215	1.52 231	2.14 244	0.81 190	0.56 218	0.84 235	0.59 236	3.33 243	0.72 236	0.84 233	0.89 237	2.40 246	0.80 245	1.12 235	0.70 222	1.00 233	0.90 209

SGM+DAISY	1.04 227	0.66 220	0.62 226	0.75 217	0.68 223	0.82 223	0.74 220	0.69 227	0.75 234	0.64 237	1.09 237	1.35 222	1.44 228	0.60 222	1.43 216	1.04 253	0.77 230	0.68 244	2.40 233	0.80 241	1.22 248	1.15 252	0.51 224	0.67 237	1.12 235	1.05 242	1.65 251	2.69 255

WAO-6	1.14 230	1.08 230	0.68 232	1.50 231	1.15 238	1.39 231	1.55 234	0.88 239	0.96 239	0.77 240	0.72 225	1.28 219	1.96 242	1.91 240	2.45 252	0.71 234	1.18 249	0.55 231	1.42 213	0.69 232	0.97 240	0.99 242	0.91 231	0.67 237	1.13 237	0.88 234	1.02 234	1.43 232

Dean	1.27 235	1.44 245	0.85 242	2.93 250	1.62 250	1.95 249	2.03 245	0.96 242	1.00 242	0.91 247	0.75 226	1.51 228	1.65 235	2.05 242	0.80 188	0.64 228	1.01 243	0.60 241	1.86 227	0.85 243	0.85 235	0.75 223	2.35 245	0.79 244	1.15 238	0.85 231	1.19 237	0.85 206

IMH	1.30 237	1.22 239	0.76 237	1.65 234	1.27 243	1.73 241	1.88 242	0.86 238	0.93 238	0.47 218	0.65 221	1.48 227	2.97 250	3.97 263	1.50 217	0.59 223	0.76 229	0.49 227	2.25 230	0.70 233	0.69 216	0.79 229	2.64 250	0.61 234	1.16 239	0.76 226	0.89 226	1.49 234

ktn	2.52 254	1.71 252	3.02 259	2.41 245	1.88 252	2.62 255	3.04 251	1.69 254	4.13 260	1.01 251	1.21 245	8.17 263	10.18 259	2.80 252	1.51 218	0.93 249	1.72 254	0.87 251	6.22 255	1.56 257	1.20 247	1.09 248	2.75 253	0.93 250	1.19 240	1.07 243	1.46 247	1.74 241

TorneroNet-64	1.85 246	1.56 249	0.93 247	3.34 254	1.31 246	2.18 250	2.65 247	0.91 240	2.21 255	0.66 238	0.83 230	2.72 243	7.56 254	3.04 253	1.76 232	0.67 231	1.35 253	0.59 236	4.05 246	1.02 246	0.98 241	0.96 239	2.67 251	0.69 241	1.24 241	1.15 247	0.88 224	2.15 249

STStereo	1.28 236	0.74 223	0.83 241	2.32 243	0.84 231	2.27 251	0.98 228	1.04 246	0.96 239	0.51 226	1.19 242	3.30 250	2.84 248	0.25 185	2.59 256	0.45 206	0.38 198	0.26 186	4.54 248	0.33 199	0.51 183	0.47 170	0.28 190	0.56 228	1.24 241	0.96 240	1.38 245	2.45 251

JetBlue	1.43 240	1.11 231	1.03 251	1.46 229	1.15 238	1.66 234	1.51 233	0.92 241	1.14 246	0.58 229	0.47 202	3.28 249	0.71 207	1.15 230	2.51 255	1.00 251	1.09 245	0.86 250	1.32 210	0.78 240	1.48 255	1.53 256	1.15 233	0.78 243	1.31 243	2.14 256	1.44 246	5.15 258

UNDER WATER-64	1.98 247	1.91 255	1.15 253	3.52 256	2.32 257	2.83 258	3.30 252	1.72 255	1.25 247	1.12 253	1.19 242	3.41 253	2.89 249	3.11 254	2.13 244	0.90 246	1.77 255	0.77 249	2.32 232	1.05 248	1.17 246	1.23 253	3.96 263	1.06 253	1.41 244	2.13 255	1.31 243	2.65 254

UNDER WATER	2.15 248	1.92 256	1.13 252	3.36 255	2.59 258	2.77 257	3.73 256	1.63 253	1.36 248	1.02 252	1.02 236	3.30 250	7.25 253	3.39 258	1.54 220	0.91 248	1.80 256	0.75 248	3.15 241	1.08 249	1.27 253	1.14 251	3.84 262	1.20 257	1.46 245	1.78 253	1.26 238	2.46 252

SAMSARA	0.65 208	0.30 190	0.44 218	0.31 180	0.31 188	0.31 183	0.34 191	0.56 213	0.48 213	0.40 201	0.37 183	0.42 176	0.90 217	0.27 188	1.62 226	0.45 206	0.36 192	0.38 215	0.76 194	0.39 204	0.70 217	0.80 233	0.20 166	0.40 216	1.50 246	1.62 251	1.49 248	1.46 233

MADNet++	2.28 250	1.66 251	1.91 257	1.39 228	2.03 255	1.38 230	1.73 238	1.80 256	2.24 256	2.07 260	2.44 257	2.76 245	2.81 247	1.52 235	2.18 246	2.45 260	2.29 257	1.71 257	2.86 240	2.56 258	4.03 262	5.19 264	1.23 235	2.35 260	1.50 246	3.83 260	2.07 256	1.70 239

ELAS_RVC	0.92 222	0.65 219	0.62 226	0.92 223	0.67 222	1.21 229	0.71 218	0.72 230	0.50 214	0.49 223	1.20 244	2.45 242	1.89 241	0.44 209	1.31 212	0.46 209	0.62 221	0.55 231	1.02 206	0.42 211	0.91 238	1.06 246	0.44 218	0.54 226	1.50 246	1.22 249	1.15 236	1.19 222
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	0.81 217	1.11 231	0.24 180	1.30 227	0.42 205	0.81 222	0.32 188	0.45 202	0.25 166	0.36 184	0.32 169	0.47 179	3.62 251	0.14 130	1.77 233	0.22 118	0.27 142	0.17 83	0.84 201	0.19 117	0.57 190	0.51 185	0.20 166	0.21 171	1.56 249	0.86 233	2.88 258	1.74 241

ELAS	0.94 224	0.70 221	0.59 225	0.97 224	0.73 225	0.96 226	0.72 219	0.74 231	0.62 225	0.47 218	1.17 240	2.44 241	1.62 234	0.44 209	1.40 215	0.45 206	0.63 222	0.54 230	0.99 204	0.39 204	0.88 236	1.07 247	0.43 216	0.52 225	1.56 249	1.47 250	1.33 244	1.60 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	1.55 242	1.53 247	1.00 248	2.82 247	1.43 247	1.91 247	2.01 243	1.05 247	1.38 249	1.44 256	1.87 252	2.25 236	2.76 245	2.68 250	1.01 205	0.83 241	0.99 239	0.59 236	3.35 244	1.08 249	0.82 229	0.85 234	1.36 236	0.82 246	1.60 251	1.12 245	1.27 239	1.93 247

Venus	1.55 242	1.53 247	1.00 248	2.82 247	1.43 247	1.91 247	2.01 243	1.05 247	1.38 249	1.44 256	1.87 252	2.25 236	2.76 245	2.68 250	1.01 205	0.83 241	0.99 239	0.59 236	3.35 244	1.08 249	0.82 229	0.85 234	1.36 236	0.82 246	1.60 251	1.12 245	1.27 239	1.93 247

HanzoNet	4.54 259	4.29 260	3.74 263	6.10 262	3.77 260	7.50 264	8.23 266	3.94 262	4.82 261	1.56 259	2.42 256	11.35 265	12.90 265	10.81 270	1.84 235	1.89 257	4.65 262	1.35 256	10.71 263	3.05 259	2.04 257	1.81 258	5.00 266	1.14 255	1.80 253	1.67 252	1.81 254	2.33 250

TorneroNet	2.33 251	1.60 250	0.88 244	5.64 260	1.76 251	2.56 253	2.94 250	0.97 243	2.29 257	0.79 241	1.98 254	4.07 256	12.24 262	3.12 255	1.29 211	0.67 231	1.30 251	0.61 242	5.93 253	1.00 245	1.04 242	0.98 241	2.79 254	0.70 242	1.86 254	1.04 241	1.02 234	1.87 245

DeepPrunerF	0.29 151	0.16 108	0.14 104	0.23 153	0.44 209	0.17 112	0.21 149	0.20 56	0.26 171	0.16 24	0.22 122	0.15 32	0.12 78	0.12 105	0.97 203	0.21 105	0.18 43	0.17 83	0.26 83	0.16 102	0.21 62	0.17 44	0.12 124	0.12 96	1.97 255	0.25 130	0.22 63	0.20 68

KSHMR	2.37 252	1.84 253	1.23 255	6.67 263	1.97 254	2.73 256	3.45 254	1.31 252	1.69 253	1.18 255	1.18 241	1.71 233	11.63 261	3.21 257	1.67 230	1.07 254	1.11 246	0.92 252	5.58 252	1.04 247	1.23 250	1.05 244	3.26 257	1.06 253	1.99 256	1.18 248	1.28 241	1.85 244

MANE	1.47 241	0.77 224	0.87 243	1.01 225	0.81 228	0.96 226	0.93 226	1.00 244	1.05 244	0.43 210	0.69 222	2.28 238	2.16 243	0.39 206	1.68 231	1.01 252	0.65 223	2.72 260	1.45 214	0.40 208	0.77 224	0.73 221	0.34 210	0.67 237	2.42 257	2.81 258	4.52 260	6.28 259

JetRed	2.50 253	2.16 257	2.32 258	1.72 237	1.88 252	2.59 254	3.38 253	1.86 257	1.53 251	1.15 254	0.93 233	2.77 246	0.67 203	2.39 245	3.50 260	2.17 258	2.74 258	3.15 262	1.82 226	1.37 255	3.39 261	2.94 262	2.72 252	1.27 258	2.55 258	6.99 263	2.85 257	4.69 257

DPSimNet_ROB	5.23 260	7.46 262	3.48 262	6.82 264	6.53 266	4.88 261	5.29 262	5.03 263	6.96 263	3.68 263	10.30 266	6.62 259	7.58 255	4.15 264	3.41 259	2.75 261	5.59 263	2.26 258	12.16 264	3.45 260	5.93 264	2.70 261	3.37 258	3.75 261	3.16 259	3.16 259	4.52 260	6.28 259

BEATNet-Init1	4.26 258	5.23 261	1.17 254	9.10 265	2.61 259	8.41 266	4.21 257	2.29 258	1.73 254	0.88 245	2.38 255	6.02 258	9.23 257	0.65 225	2.70 258	2.20 259	1.24 250	0.94 254	17.87 266	4.86 262	2.04 257	1.87 259	1.10 232	1.14 255	4.62 260	2.07 254	11.53 268	6.94 261

LE_ROB	3.57 257	0.92 229	1.49 256	2.33 244	9.96 268	1.83 245	7.73 265	2.31 259	3.13 259	0.47 218	1.49 249	9.10 264	13.79 267	0.47 212	0.63 176	0.25 143	0.44 207	0.29 197	6.00 254	1.38 256	0.66 210	0.52 188	2.47 247	2.28 259	5.36 261	4.46 261	6.14 262	10.46 264

HaxPig	19.43 269	21.64 271	18.72 269	23.90 271	23.72 272	22.99 272	25.27 271	20.59 272	18.36 268	26.33 272	23.18 271	22.04 270	16.59 268	24.59 271	21.93 267	18.51 268	20.93 272	19.75 269	22.56 271	20.41 269	14.06 267	11.69 265	27.14 272	18.65 269	6.94 262	12.03 266	7.78 263	14.26 266

DGTPSM_ROB	8.76 261	3.83 258	10.08 265	3.08 251	5.50 262	3.48 259	5.02 260	3.60 260	8.96 264	3.18 261	7.06 260	3.95 255	10.56 260	3.59 259	11.06 263	10.70 264	4.35 260	10.50 264	5.45 251	9.91 265	5.93 264	14.37 266	4.39 264	8.90 265	9.99 263	27.43 267	11.00 266	30.59 267

DPSMNet_ROB	8.99 262	3.86 259	10.11 266	3.11 252	5.51 263	3.54 260	5.03 261	3.60 260	9.04 265	3.27 262	7.95 262	4.19 257	13.43 266	3.66 260	11.12 264	10.86 265	4.47 261	10.71 265	6.43 257	9.92 266	5.99 266	14.50 267	4.39 264	8.90 265	10.15 264	27.43 267	11.02 267	30.59 267

MEDIAN_ROB	22.61 270	26.37 272	23.42 270	27.86 272	27.01 273	26.90 273	28.47 272	24.00 273	21.42 269	31.43 273	26.90 272	25.65 271	19.56 269	27.54 273	23.81 268	20.10 269	25.89 273	23.65 270	27.64 273	24.33 273	18.71 271	15.27 269	29.65 273	20.16 270	10.22 265	11.12 265	10.11 265	13.24 265

PML	11.09 266	9.28 266	3.40 261	11.88 269	6.99 267	11.60 267	5.97 264	7.04 266	24.50 273	8.92 267	28.99 273	32.63 273	39.39 274	6.18 266	5.69 261	4.14 262	8.31 264	2.99 261	18.83 270	4.50 261	4.70 263	4.40 263	3.75 261	3.98 262	10.54 266	5.17 262	18.60 269	7.08 262

AVERAGE_ROB	25.62 271	30.03 274	26.88 274	31.96 273	30.85 274	31.13 274	32.49 273	28.35 274	25.87 274	34.56 274	30.30 274	30.39 272	23.71 270	31.94 274	27.62 269	24.45 270	28.60 274	25.76 271	30.73 274	27.87 274	22.22 272	18.68 270	33.77 274	25.40 274	10.86 267	8.77 264	9.34 264	9.16 263

ASD4	10.82 265	8.41 265	7.74 264	6.01 261	4.36 261	8.03 265	5.43 263	6.40 264	6.39 262	7.67 266	9.54 265	7.79 260	9.97 258	5.53 265	8.37 262	7.73 263	9.73 265	11.07 266	8.78 260	9.36 264	16.84 270	15.15 268	5.39 267	5.70 263	18.71 268	28.58 269	21.13 270	32.24 269

DPSM_ROB	13.12 267	7.70 263	11.86 267	4.97 258	5.71 264	6.03 262	4.61 258	8.36 267	10.82 266	6.72 264	8.03 263	8.12 261	12.29 263	3.81 261	13.89 265	13.57 266	10.28 267	13.36 267	9.07 261	11.67 267	16.11 268	18.73 271	3.51 259	10.91 267	27.70 269	35.86 270	31.04 271	39.53 270

DPSM	13.12 267	7.70 263	11.86 267	4.97 258	5.71 264	6.03 262	4.61 258	8.36 267	10.82 266	6.72 264	8.03 263	8.12 261	12.29 263	3.81 261	13.89 265	13.57 266	10.28 267	13.36 267	9.07 261	11.67 267	16.11 268	18.73 271	3.51 259	10.91 267	27.70 269	35.86 270	31.04 271	39.53 270

XX-Stereo	2.24 249	0.10 26	0.10 47	0.17 116	0.10 53	0.21 141	0.11 92	0.25 113	0.12 71	0.36 184	0.53 210	0.29 135	0.10 46	0.11 84	0.24 89	0.35 183	0.27 142	0.18 113	0.47 150	0.18 114	0.41 153	0.37 138	0.10 93	0.10 71	54.05 271	0.25 130	0.34 149	0.51 177

MyStereo03	26.41 274	15.50 269	23.88 272	10.02 267	11.51 270	12.12 269	9.31 268	16.83 270	21.83 270	13.49 268	16.21 269	16.36 266	24.77 271	7.69 268	27.92 270	27.29 272	20.66 270	26.89 273	18.22 268	23.47 271	32.35 274	37.78 274	7.05 269	21.99 272	55.69 272	72.21 272	62.47 274	79.61 273

MyStereo02	25.99 272	15.50 269	23.88 272	10.02 267	0.00 1	12.12 269	9.31 268	16.83 270	21.83 270	13.49 268	16.21 269	16.36 266	24.77 271	7.69 268	27.92 270	27.29 272	20.66 270	26.89 273	18.22 268	23.47 271	32.35 274	37.78 274	7.05 269	21.99 272	55.69 272	72.21 272	62.47 274	79.61 273

CasAABBNet	26.35 273	15.49 268	23.85 271	9.95 266	11.46 269	12.03 268	9.23 267	16.79 269	21.84 272	13.64 270	16.11 268	16.45 268	24.90 273	7.58 267	27.95 272	27.14 271	20.53 269	26.83 272	18.10 267	23.37 270	32.22 273	37.28 273	6.99 268	21.98 271	55.78 274	72.24 274	62.39 273	79.48 272

FADE																0.88 245					2.86 260	2.54 260					2.00 255

Low-res two-view benchmark