Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 4	0.10 1	0.06 1	0.06 1	0.07 2	0.04 1	0.08 2	0.06 1	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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
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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark