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	0.09 2	0.09 4	0.09 3	0.07 3	0.05 3	0.09 4	0.08 10	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 14	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.14 1	0.14 1	0.15 2	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.08 1	0.08 11	0.07 3	0.11 1	0.10 1	0.10 1	0.08 1

CroCo-Stereo	0.08 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.15 3	0.16 3	0.14 1	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.15 2	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.15 2	0.14 2	0.15 3	0.10 2
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
StereoVision	0.14 6	0.10 5	0.09 3	0.07 3	0.10 8	0.11 6	0.07 6	0.13 5	0.17 21	0.13 6	0.12 4	0.11 3	0.08 5	0.04 4	0.20 11	0.21 12	0.20 5	0.16 5	0.18 3	0.14 6	0.16 4	0.14 6	0.04 3	0.10 6	0.23 13	0.22 15	0.25 17	0.25 19

AEACV	0.13 4	0.17 14	0.09 3	0.12 10	0.11 13	0.09 4	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 4	0.11 3	0.11 3	0.06 4	0.08 11	0.17 5	0.17 4	0.22 8	0.17 7	0.24 11	0.12 5	0.19 7	0.13 4	0.06 5	0.09 5	0.15 2	0.17 6	0.15 3	0.13 4

CroCo-Stereo Lap2	0.10 3	0.07 2	0.06 2	0.06 2	0.06 5	0.06 2	0.04 2	0.06 1	0.05 3	0.14 8	0.05 2	0.11 3	0.05 3	0.03 2	0.14 1	0.17 4	0.16 3	0.14 4	0.19 7	0.09 2	0.18 5	0.10 3	0.03 1	0.06 2	0.16 4	0.18 7	0.15 3	0.11 3

RAFT	0.13 4	0.08 3	0.09 3	0.11 7	0.05 3	0.15 16	0.04 2	0.18 10	0.10 5	0.10 3	0.13 5	0.13 6	0.08 5	0.03 2	0.15 3	0.15 2	0.17 4	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.14 6	0.04 3	0.08 4	0.22 12	0.21 10	0.23 14	0.20 11

RYNet	0.18 9	0.16 10	0.13 10	0.11 7	0.12 16	0.13 10	0.09 12	0.16 7	0.27 97	0.13 6	0.15 11	0.13 6	0.10 9	0.09 15	0.23 23	0.19 7	0.20 5	0.27 34	0.22 8	0.14 6	0.18 5	0.15 10	0.25 128	0.14 16	0.20 7	0.50 114	0.22 8	0.16 6

TDLM	0.16 7	0.19 20	0.14 14	0.15 17	0.17 30	0.15 16	0.11 25	0.16 7	0.14 12	0.12 4	0.22 32	0.17 8	0.14 22	0.10 18	0.17 5	0.18 6	0.21 7	0.20 9	0.18 3	0.14 6	0.19 7	0.13 4	0.11 22	0.15 19	0.17 5	0.16 4	0.18 6	0.18 8

AANet_RVC	0.20 14	0.19 20	0.18 43	0.14 14	0.17 30	0.12 8	0.12 30	0.18 10	0.19 30	0.15 9	0.21 28	0.18 9	0.15 28	0.13 28	0.26 39	0.23 17	0.24 10	0.26 28	0.22 8	0.22 43	0.20 9	0.19 15	0.16 72	0.16 23	0.26 26	0.26 23	0.26 18	0.34 46

delet	0.17 8	0.16 10	0.16 26	0.20 40	0.14 20	0.19 32	0.12 30	0.15 6	0.13 9	0.19 10	0.17 14	0.19 10	0.11 12	0.15 36	0.20 11	0.19 7	0.22 8	0.20 9	0.18 3	0.18 22	0.21 10	0.14 6	0.11 22	0.13 13	0.20 7	0.20 9	0.18 6	0.22 13

MIF-Stereo (partial)	0.21 18	0.16 10	0.15 19	0.13 13	0.12 16	0.16 21	0.08 10	0.28 22	0.19 30	0.30 22	0.18 17	0.21 11	0.12 18	0.10 18	0.24 27	0.26 30	0.35 31	0.27 34	0.30 19	0.17 19	0.30 21	0.20 20	0.10 18	0.16 23	0.27 28	0.23 16	0.27 20	0.27 23

AASNet	0.20 14	0.22 36	0.15 19	0.21 44	0.18 41	0.24 57	0.17 71	0.23 13	0.14 12	0.22 13	0.26 49	0.21 11	0.13 19	0.16 40	0.20 11	0.22 14	0.28 16	0.23 18	0.24 11	0.19 27	0.23 11	0.19 15	0.12 28	0.16 23	0.23 13	0.21 10	0.22 8	0.19 9

anonymousdsp	0.18 9	0.16 10	0.13 10	0.12 10	0.10 8	0.13 10	0.09 12	0.24 15	0.13 9	0.28 20	0.16 12	0.23 13	0.08 5	0.11 23	0.19 9	0.23 17	0.24 10	0.20 9	0.30 19	0.15 11	0.34 34	0.21 23	0.09 14	0.11 7	0.19 6	0.15 3	0.24 15	0.16 6

CVANet_RVC	0.22 22	0.29 82	0.21 61	0.29 84	0.22 63	0.25 66	0.15 56	0.27 20	0.16 19	0.24 15	0.34 70	0.23 13	0.19 51	0.14 31	0.20 11	0.22 14	0.25 12	0.24 20	0.24 11	0.17 19	0.24 13	0.17 13	0.13 43	0.18 44	0.23 13	0.19 8	0.22 8	0.23 15

iRaftStereo_RVC	0.18 9	0.15 7	0.11 7	0.10 6	0.10 8	0.12 8	0.06 5	0.26 18	0.11 6	0.27 18	0.25 47	0.24 15	0.11 12	0.09 15	0.18 7	0.20 10	0.29 18	0.22 14	0.26 15	0.15 11	0.30 21	0.23 28	0.08 11	0.12 9	0.21 10	0.21 10	0.27 20	0.19 9

test croco	0.21 18	0.17 14	0.14 14	0.14 14	0.11 13	0.16 21	0.09 12	0.30 26	0.12 7	0.41 47	0.14 9	0.26 16	0.10 9	0.07 7	0.24 27	0.26 30	0.35 31	0.28 39	0.34 31	0.17 19	0.26 16	0.21 23	0.09 14	0.15 19	0.25 23	0.25 20	0.27 20	0.34 46

TestStereo1	0.26 35	0.24 44	0.15 19	0.17 23	0.17 30	0.17 23	0.13 38	0.32 29	0.24 68	0.43 64	0.18 17	0.27 17	0.33 128	0.08 11	0.25 33	0.30 62	0.35 31	0.24 20	0.32 26	0.19 27	0.36 47	0.40 107	0.12 28	0.17 34	0.34 50	0.33 55	0.39 55	0.31 35

TESTraft	0.25 31	0.21 32	0.15 19	0.15 17	0.16 26	0.14 14	0.13 38	0.28 22	0.26 89	0.41 47	0.19 22	0.27 17	0.30 117	0.07 7	0.24 27	0.31 77	0.34 28	0.24 20	0.30 19	0.18 22	0.35 40	0.39 101	0.09 14	0.17 34	0.34 50	0.33 55	0.35 39	0.31 35

SA-5K	0.26 35	0.24 44	0.15 19	0.17 23	0.17 30	0.17 23	0.13 38	0.32 29	0.24 68	0.43 64	0.18 17	0.27 17	0.33 128	0.08 11	0.25 33	0.30 62	0.35 31	0.24 20	0.32 26	0.19 27	0.36 47	0.40 107	0.12 28	0.17 34	0.34 50	0.33 55	0.39 55	0.31 35

MMNet	0.20 14	0.20 26	0.17 33	0.21 44	0.17 30	0.20 36	0.14 47	0.23 13	0.16 19	0.19 10	0.20 25	0.27 17	0.11 12	0.22 98	0.21 18	0.21 12	0.27 14	0.24 20	0.29 18	0.18 22	0.23 11	0.15 10	0.12 28	0.15 19	0.23 13	0.23 16	0.22 8	0.25 19

StereoIM	0.19 13	0.14 6	0.13 10	0.08 5	0.07 6	0.08 3	0.07 6	0.17 9	0.12 7	0.26 17	0.13 5	0.28 21	0.09 8	0.06 6	0.20 11	0.24 19	0.31 23	0.26 28	0.32 26	0.15 11	0.31 25	0.19 15	0.07 6	0.12 9	0.28 32	0.31 47	0.31 23	0.37 51

MIF-Stereo	0.21 18	0.15 7	0.11 7	0.12 10	0.09 7	0.13 10	0.07 6	0.22 12	0.15 15	0.37 35	0.17 14	0.28 21	0.17 38	0.12 24	0.23 23	0.24 19	0.35 31	0.26 28	0.38 42	0.18 22	0.30 21	0.17 13	0.11 22	0.14 16	0.26 26	0.35 68	0.22 8	0.27 23

CAS	0.27 38	0.21 32	0.17 33	0.21 44	0.17 30	0.18 27	0.09 12	0.33 33	0.20 42	0.33 24	0.38 92	0.29 23	0.19 51	0.17 47	0.28 50	0.26 30	0.37 42	0.26 28	0.38 42	0.20 34	0.29 19	0.27 39	0.16 72	0.18 44	0.36 59	0.36 72	0.40 58	0.55 113

test_5	0.20 14	0.18 17	0.14 14	0.17 23	0.10 8	0.15 16	0.11 25	0.25 16	0.15 15	0.29 21	0.13 5	0.29 23	0.30 117	0.07 7	0.20 11	0.24 19	0.26 13	0.22 14	0.23 10	0.14 6	0.26 16	0.23 28	0.07 6	0.17 34	0.25 23	0.26 23	0.31 23	0.26 21

DMCA	0.23 26	0.19 20	0.21 61	0.18 28	0.19 49	0.17 23	0.18 78	0.29 25	0.23 62	0.23 14	0.28 55	0.29 23	0.17 38	0.19 69	0.25 33	0.25 25	0.30 21	0.29 47	0.27 16	0.20 34	0.31 25	0.20 20	0.19 101	0.18 44	0.24 18	0.27 28	0.22 8	0.27 23

GANet	0.22 22	0.20 26	0.20 54	0.22 47	0.23 67	0.24 57	0.19 82	0.31 28	0.17 21	0.24 15	0.21 28	0.29 23	0.14 22	0.14 31	0.21 18	0.24 19	0.29 18	0.31 61	0.24 11	0.15 11	0.24 13	0.19 15	0.16 72	0.17 34	0.23 13	0.21 10	0.26 18	0.24 17

AFF-stereo	0.22 22	0.22 36	0.18 43	0.15 17	0.13 18	0.20 36	0.09 12	0.38 49	0.19 30	0.42 56	0.20 25	0.30 27	0.11 12	0.08 11	0.19 9	0.24 19	0.28 16	0.19 8	0.35 35	0.15 11	0.29 19	0.19 15	0.09 14	0.12 9	0.27 28	0.28 36	0.32 28	0.24 17

PWCDC_ROB	0.45 130	0.20 26	0.30 108	0.20 40	0.33 127	0.23 52	0.29 121	0.26 18	0.96 212	0.21 12	0.54 159	0.30 27	2.04 223	0.49 189	0.51 159	0.41 143	0.38 47	0.41 139	0.39 46	0.37 118	0.37 54	0.61 191	0.35 159	0.31 134	0.24 18	0.49 111	0.35 39	0.53 108

MIM_Stereo	0.22 22	0.17 14	0.16 26	0.19 31	0.15 21	0.20 36	0.10 20	0.28 22	0.13 9	0.43 64	0.19 22	0.31 29	0.10 9	0.12 24	0.21 18	0.28 39	0.36 40	0.26 28	0.34 31	0.20 34	0.35 40	0.24 31	0.08 11	0.16 23	0.24 18	0.21 10	0.32 28	0.23 15

TANstereo	0.40 99	0.25 50	0.18 43	0.29 84	0.27 95	0.33 97	0.17 71	0.37 43	0.20 42	0.45 74	0.21 28	0.31 29	0.26 93	0.22 98	0.61 180	0.56 192	0.51 141	0.68 212	0.97 167	0.74 205	0.43 100	0.35 86	0.85 219	0.22 74	0.27 28	0.32 49	0.49 97	0.38 55

XX-TBD	0.40 99	0.25 50	0.18 43	0.29 84	0.27 95	0.33 97	0.17 71	0.37 43	0.20 42	0.45 74	0.21 28	0.31 29	0.26 93	0.22 98	0.61 180	0.56 192	0.51 141	0.68 212	0.97 167	0.74 205	0.43 100	0.35 86	0.85 219	0.22 74	0.27 28	0.32 49	0.49 97	0.38 55

RAFT + AFF	0.18 9	0.18 17	0.11 7	0.16 22	0.10 8	0.14 14	0.09 12	0.25 16	0.15 15	0.33 24	0.16 12	0.31 29	0.11 12	0.07 7	0.18 7	0.19 7	0.33 25	0.16 5	0.31 22	0.16 17	0.31 25	0.14 6	0.07 6	0.11 7	0.21 10	0.16 4	0.14 2	0.13 4

LoS_RVC	0.29 43	0.25 50	0.22 73	0.15 17	0.19 49	0.18 27	0.12 30	0.37 43	0.21 49	0.42 56	0.38 92	0.32 33	0.20 56	0.18 56	0.31 65	0.27 36	0.34 28	0.28 39	0.43 67	0.21 38	0.42 90	0.33 78	0.15 63	0.23 81	0.48 110	0.34 63	0.41 65	0.46 79

tt_ll	0.29 43	0.25 50	0.22 73	0.15 17	0.19 49	0.18 27	0.12 30	0.37 43	0.21 49	0.42 56	0.38 92	0.32 33	0.20 56	0.18 56	0.31 65	0.27 36	0.34 28	0.28 39	0.43 67	0.21 38	0.42 90	0.33 78	0.15 63	0.23 81	0.48 110	0.34 63	0.41 65	0.46 79

DISCO	0.32 64	0.30 86	0.23 78	0.31 90	0.28 105	0.33 97	0.30 126	0.32 29	0.29 114	0.40 45	0.41 107	0.32 33	0.20 56	0.23 113	0.32 76	0.29 50	0.42 75	0.32 71	0.46 79	0.29 83	0.36 47	0.31 62	0.19 101	0.24 91	0.37 62	0.36 72	0.41 65	0.38 55

PDISCO_ROB	0.34 77	0.31 94	0.32 124	0.28 80	0.24 74	0.30 84	0.21 88	0.36 38	0.24 68	0.27 18	0.35 75	0.32 33	0.24 80	0.18 56	0.36 102	0.40 134	0.40 56	0.51 177	0.36 37	0.31 95	0.44 108	0.40 107	0.17 80	0.25 101	0.41 81	0.43 97	0.62 144	0.46 79

LL-Strereo2	0.24 28	0.18 17	0.14 14	0.17 23	0.15 21	0.13 10	0.09 12	0.36 38	0.21 49	0.51 121	0.18 17	0.33 37	0.17 38	0.10 18	0.25 33	0.28 39	0.39 52	0.27 34	0.45 75	0.22 43	0.33 31	0.20 20	0.12 28	0.14 16	0.24 18	0.27 28	0.33 35	0.26 21

RAFT_CTSACE	0.21 18	0.15 7	0.13 10	0.11 7	0.11 13	0.19 32	0.13 38	0.27 20	0.15 15	0.48 99	0.13 5	0.33 37	0.25 89	0.12 24	0.21 18	0.22 14	0.29 18	0.20 9	0.27 16	0.14 6	0.30 21	0.31 62	0.07 6	0.13 13	0.25 23	0.26 23	0.31 23	0.21 12

UPFNet	0.28 39	0.25 50	0.26 98	0.26 71	0.23 67	0.30 84	0.21 88	0.34 36	0.25 77	0.35 30	0.32 63	0.33 37	0.21 61	0.23 113	0.31 65	0.28 39	0.37 42	0.31 61	0.37 38	0.23 47	0.27 18	0.24 31	0.18 95	0.20 62	0.28 32	0.29 39	0.32 28	0.29 27

HGLStereo	0.32 64	0.32 103	0.25 92	0.27 75	0.27 95	0.28 80	0.17 71	0.39 53	0.23 62	0.40 45	0.56 164	0.33 37	0.19 51	0.24 118	0.30 55	0.34 99	0.44 90	0.39 123	0.41 62	0.28 76	0.39 69	0.32 73	0.18 95	0.25 101	0.40 76	0.38 79	0.35 39	0.33 43

RAFT+CT+SA	0.23 26	0.20 26	0.16 26	0.19 31	0.13 18	0.15 16	0.12 30	0.33 33	0.19 30	0.44 70	0.14 9	0.34 41	0.29 113	0.09 15	0.23 23	0.29 50	0.27 14	0.22 14	0.31 22	0.19 27	0.31 25	0.35 86	0.07 6	0.17 34	0.29 34	0.27 28	0.31 23	0.28 26

test_4	0.25 31	0.19 20	0.17 33	0.14 14	0.15 21	0.11 6	0.07 6	0.38 49	0.20 42	0.53 136	0.18 17	0.34 41	0.16 31	0.15 36	0.24 27	0.27 36	0.35 31	0.25 25	0.31 22	0.21 38	0.38 63	0.31 62	0.10 18	0.17 34	0.31 42	0.33 55	0.34 36	0.36 49

raft+_RVC	0.25 31	0.22 36	0.17 33	0.19 31	0.18 41	0.18 27	0.13 38	0.38 49	0.19 30	0.46 87	0.30 60	0.34 41	0.16 31	0.13 28	0.25 33	0.26 30	0.33 25	0.27 34	0.37 38	0.19 27	0.36 47	0.26 35	0.10 18	0.15 19	0.30 38	0.29 39	0.36 47	0.30 32

ARAFT	0.24 28	0.20 26	0.15 19	0.20 40	0.16 26	0.20 36	0.10 20	0.32 29	0.19 30	0.45 74	0.24 36	0.34 41	0.13 19	0.10 18	0.24 27	0.25 25	0.41 67	0.34 79	0.34 31	0.16 17	0.35 40	0.21 23	0.11 22	0.13 13	0.29 34	0.24 18	0.32 28	0.29 27

DeepPrunerF	0.55 160	0.29 82	0.30 108	0.37 120	0.86 208	0.30 84	0.37 139	0.42 58	0.34 138	0.34 28	0.53 156	0.34 41	0.22 70	0.31 151	0.38 107	0.40 134	0.42 75	0.34 79	0.56 107	0.36 114	0.41 82	0.33 78	0.27 136	0.26 111	4.90 258	0.50 114	0.38 52	0.46 79

AnonymousM	0.28 39	0.19 20	0.14 14	0.18 28	0.17 30	0.15 16	0.11 25	0.42 58	0.17 21	0.47 95	0.28 55	0.35 46	0.11 12	0.15 36	0.27 42	0.31 77	0.45 98	0.28 39	0.39 46	0.19 27	0.44 108	0.26 35	0.14 52	0.16 23	0.24 18	0.30 43	0.48 86	0.67 143

RALAANet	0.29 43	0.31 94	0.23 78	0.22 47	0.21 56	0.23 52	0.16 66	0.38 49	0.19 30	0.33 24	0.38 92	0.35 46	0.18 45	0.15 36	0.33 81	0.29 50	0.38 47	0.37 106	0.48 85	0.27 70	0.36 47	0.29 53	0.15 63	0.20 62	0.34 50	0.30 43	0.35 39	0.35 48

anonymousdsp2	0.26 35	0.28 72	0.18 43	0.19 31	0.16 26	0.21 42	0.14 47	0.37 43	0.19 30	0.38 40	0.22 32	0.36 48	0.16 31	0.14 31	0.22 22	0.26 30	0.36 40	0.25 25	0.56 107	0.21 38	0.37 54	0.31 62	0.13 43	0.18 44	0.31 42	0.25 20	0.38 52	0.29 27

sCroCo_RVC	0.40 99	0.30 86	0.24 84	0.24 59	0.22 63	0.29 82	0.18 78	0.50 104	0.32 126	0.44 70	0.33 66	0.37 49	0.37 147	0.17 47	0.45 138	0.60 203	0.55 165	0.47 164	0.64 127	0.39 128	0.68 198	0.62 193	0.22 114	0.31 134	0.48 110	0.44 98	0.58 132	0.48 93

FINET	0.31 60	0.30 86	0.31 118	0.34 108	0.24 74	0.27 75	0.29 121	0.36 38	0.28 106	0.39 42	0.26 49	0.37 49	0.23 76	0.22 98	0.43 131	0.35 103	0.37 42	0.28 39	0.46 79	0.25 58	0.35 40	0.28 46	0.24 125	0.24 91	0.35 56	0.27 28	0.39 55	0.32 42

DSFCA	0.33 72	0.39 139	0.32 124	0.31 90	0.27 95	0.35 110	0.25 108	0.36 38	0.29 114	0.32 23	0.42 116	0.38 51	0.22 70	0.19 69	0.32 76	0.31 77	0.38 47	0.36 95	0.46 79	0.26 65	0.37 54	0.37 94	0.23 121	0.24 91	0.38 66	0.35 68	0.34 36	0.43 73

iResNet_ROB	0.35 82	0.30 86	0.27 99	0.32 97	0.21 56	0.33 97	0.22 93	0.45 68	0.27 97	0.45 74	0.42 116	0.38 51	0.48 165	0.19 69	0.28 50	0.29 50	0.45 98	0.36 95	0.55 102	0.24 56	0.37 54	0.27 39	0.19 101	0.25 101	0.44 93	0.39 88	0.47 82	0.47 87

sAnonymous2	0.40 99	0.28 72	0.24 84	0.25 63	0.23 67	0.32 93	0.22 93	0.56 150	0.30 119	0.41 47	0.38 92	0.39 53	0.29 113	0.18 56	0.46 141	0.50 178	0.53 154	0.49 170	0.80 143	0.42 141	0.53 148	0.56 179	0.19 101	0.25 101	0.50 122	0.52 124	0.51 109	0.56 118

CroCo_RVC	0.40 99	0.28 72	0.24 84	0.25 63	0.23 67	0.32 93	0.22 93	0.56 150	0.30 119	0.41 47	0.38 92	0.39 53	0.29 113	0.18 56	0.46 141	0.50 178	0.53 154	0.49 170	0.80 143	0.42 141	0.53 148	0.56 179	0.19 101	0.25 101	0.50 122	0.52 124	0.51 109	0.56 118

HCRNet	0.24 28	0.30 86	0.15 19	0.34 108	0.15 21	0.25 66	0.15 56	0.30 26	0.14 12	0.69 204	0.32 63	0.39 53	0.14 22	0.17 47	0.20 11	0.20 10	0.30 21	0.22 14	0.33 29	0.15 11	0.24 13	0.15 10	0.16 72	0.12 9	0.20 7	0.24 18	0.24 15	0.22 13

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 31	0.24 44	0.21 61	0.17 23	0.15 21	0.18 27	0.10 20	0.47 86	0.19 30	0.43 64	0.22 32	0.39 53	0.13 19	0.10 18	0.23 23	0.25 25	0.32 24	0.21 13	0.39 46	0.18 22	0.34 34	0.23 28	0.12 28	0.17 34	0.35 56	0.27 28	0.34 36	0.33 43

UNet	0.32 64	0.28 72	0.27 99	0.29 84	0.27 95	0.31 89	0.21 88	0.41 56	0.26 89	0.41 47	0.37 85	0.39 53	0.28 108	0.25 126	0.31 65	0.30 62	0.43 81	0.35 90	0.39 46	0.26 65	0.33 31	0.32 73	0.19 101	0.26 111	0.34 50	0.37 77	0.37 49	0.41 67

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 51	0.22 36	0.21 61	0.23 57	0.18 41	0.19 32	0.12 30	0.44 62	0.35 140	0.43 64	0.40 103	0.40 58	0.21 61	0.18 56	0.32 76	0.29 50	0.42 75	0.31 61	0.37 38	0.27 70	0.35 40	0.33 78	0.13 43	0.18 44	0.37 62	0.51 121	0.31 23	0.47 87

rafts_anoy	0.29 43	0.30 86	0.23 78	0.22 47	0.24 74	0.23 52	0.14 47	0.44 62	0.18 27	0.44 70	0.34 70	0.40 58	0.16 31	0.14 31	0.33 81	0.30 62	0.40 56	0.37 106	0.40 55	0.25 58	0.38 63	0.29 53	0.12 28	0.20 62	0.38 66	0.33 55	0.35 39	0.41 67

RASNet	0.31 60	0.32 103	0.30 108	0.27 75	0.24 74	0.26 72	0.20 86	0.46 76	0.26 89	0.41 47	0.33 66	0.40 58	0.25 89	0.20 80	0.25 33	0.28 39	0.38 47	0.30 57	0.34 31	0.21 38	0.40 73	0.29 53	0.14 52	0.30 125	0.33 49	0.34 63	0.49 97	0.47 87

4D-IteraStereo	0.28 39	0.20 26	0.18 43	0.26 71	0.16 26	0.17 23	0.11 25	0.46 76	0.24 68	0.53 136	0.27 54	0.41 61	0.17 38	0.13 28	0.27 42	0.29 50	0.41 67	0.34 79	0.42 65	0.26 65	0.43 100	0.32 73	0.11 22	0.16 23	0.29 34	0.30 43	0.40 58	0.30 32

APVNet	0.42 116	0.37 124	0.30 108	0.36 115	0.39 144	0.47 149	0.36 138	0.51 116	0.32 126	0.36 31	0.52 154	0.41 61	0.24 80	0.30 145	0.45 138	0.48 172	0.55 165	0.48 165	0.63 122	0.45 159	0.45 113	0.35 86	0.26 132	0.36 152	0.47 100	0.35 68	0.60 140	0.45 77

RTSC	0.47 141	0.36 118	0.33 127	0.36 115	0.38 140	0.41 132	0.35 135	0.50 104	0.48 168	0.44 70	0.60 174	0.42 63	0.38 152	0.29 143	0.64 187	0.45 158	0.62 180	0.41 139	0.83 146	0.36 114	0.54 152	0.49 155	0.23 121	0.38 160	0.47 100	0.50 114	0.60 140	0.91 174

GMOStereo	0.30 51	0.23 40	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 42	0.13 38	0.46 76	0.25 77	0.56 166	0.24 36	0.43 64	0.26 93	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 70	0.23 47	0.42 90	0.45 129	0.12 28	0.16 23	0.42 86	0.38 79	0.48 86	0.31 35

error version	0.30 51	0.23 40	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 42	0.13 38	0.46 76	0.25 77	0.56 166	0.24 36	0.43 64	0.26 93	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 70	0.23 47	0.42 90	0.45 129	0.12 28	0.16 23	0.42 86	0.38 79	0.48 86	0.31 35

test-v	0.30 51	0.23 40	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 42	0.13 38	0.46 76	0.25 77	0.56 166	0.24 36	0.43 64	0.26 93	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 70	0.23 47	0.42 90	0.45 129	0.12 28	0.16 23	0.42 86	0.38 79	0.48 86	0.31 35

test-2	0.30 51	0.23 40	0.16 26	0.19 31	0.18 41	0.21 42	0.13 38	0.46 76	0.25 77	0.56 166	0.24 36	0.43 64	0.26 93	0.16 40	0.27 42	0.28 39	0.40 56	0.29 47	0.44 70	0.23 47	0.42 90	0.45 129	0.12 28	0.16 23	0.42 86	0.38 79	0.48 86	0.31 35

GES	0.40 99	0.37 124	0.25 92	0.31 90	0.30 114	0.41 132	0.26 111	0.46 76	0.28 106	0.49 106	0.40 103	0.43 64	0.26 93	0.30 145	0.45 138	0.40 134	0.53 154	0.43 147	0.97 167	0.42 141	0.50 136	0.41 112	0.23 121	0.30 125	0.38 66	0.35 68	0.47 82	0.49 96

iinet-f	0.34 77	0.26 62	0.24 84	0.24 59	0.18 41	0.35 110	0.16 66	0.33 33	0.21 49	0.42 56	0.73 190	0.44 69	0.35 136	0.18 56	0.30 55	0.34 99	0.43 81	0.28 39	0.86 153	0.33 105	0.40 73	0.26 35	0.17 80	0.18 44	0.39 72	0.29 39	0.46 78	0.39 63

raftrobust	0.31 60	0.25 50	0.21 61	0.22 47	0.21 56	0.19 32	0.14 47	0.49 97	0.18 27	0.54 143	0.34 70	0.44 69	0.18 45	0.16 40	0.35 98	0.31 77	0.42 75	0.32 71	0.42 65	0.29 83	0.41 82	0.31 62	0.14 52	0.17 34	0.41 81	0.38 79	0.38 52	0.38 55

RALCasStereoNet	0.30 51	0.31 94	0.21 61	0.28 80	0.23 67	0.22 47	0.15 56	0.45 68	0.19 30	0.48 99	0.30 60	0.44 69	0.19 51	0.14 31	0.33 81	0.30 62	0.44 90	0.38 112	0.39 46	0.25 58	0.41 82	0.26 35	0.13 43	0.21 71	0.40 76	0.33 55	0.35 39	0.38 55

HITNet	0.28 39	0.27 67	0.21 61	0.22 47	0.21 56	0.22 47	0.15 56	0.41 56	0.22 57	0.50 111	0.35 75	0.44 69	0.21 61	0.17 47	0.26 39	0.24 19	0.33 25	0.31 61	0.31 22	0.19 27	0.32 29	0.28 46	0.16 72	0.18 44	0.31 42	0.28 36	0.44 76	0.42 70
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
NVstereo2D	0.41 112	0.37 124	0.31 118	0.45 145	0.38 140	0.56 171	0.56 183	0.45 68	0.29 114	0.41 47	0.42 116	0.44 69	0.23 76	0.59 203	0.51 159	0.41 143	0.48 120	0.43 147	0.40 55	0.32 99	0.37 54	0.28 46	0.45 188	0.30 125	0.52 128	0.36 72	0.40 58	0.44 75

CIPLG	0.29 43	0.26 62	0.17 33	0.22 47	0.17 30	0.24 57	0.14 47	0.50 104	0.17 21	0.46 87	0.37 85	0.45 74	0.22 70	0.25 126	0.30 55	0.30 62	0.43 81	0.29 47	0.39 46	0.28 76	0.40 73	0.28 46	0.13 43	0.18 44	0.31 42	0.25 20	0.32 28	0.29 27

UDGNet	0.49 147	0.45 156	0.30 108	1.05 208	0.79 202	0.91 203	0.70 195	0.47 86	0.30 119	0.45 74	0.46 132	0.45 74	0.16 31	1.01 226	0.30 55	0.30 62	0.45 98	0.39 123	0.50 88	0.32 99	0.49 129	0.36 92	0.57 202	0.23 81	0.54 135	0.42 93	0.43 74	0.47 87

IPLG	0.30 51	0.28 72	0.24 84	0.22 47	0.20 52	0.25 66	0.15 56	0.45 68	0.19 30	0.45 74	0.28 55	0.45 74	0.18 45	0.23 113	0.33 81	0.29 50	0.43 81	0.35 90	0.40 55	0.28 76	0.35 40	0.44 125	0.12 28	0.20 62	0.35 56	0.36 72	0.37 49	0.37 51

IPLGR_C	0.29 43	0.26 62	0.17 33	0.22 47	0.17 30	0.24 57	0.14 47	0.50 104	0.17 21	0.46 87	0.37 85	0.45 74	0.24 80	0.25 126	0.30 55	0.30 62	0.43 81	0.30 57	0.39 46	0.28 76	0.40 73	0.28 46	0.13 43	0.17 34	0.31 42	0.26 23	0.32 28	0.30 32

ACRE	0.29 43	0.26 62	0.17 33	0.22 47	0.17 30	0.24 57	0.14 47	0.50 104	0.17 21	0.46 87	0.37 85	0.45 74	0.23 76	0.25 126	0.30 55	0.30 62	0.43 81	0.29 47	0.39 46	0.29 83	0.40 73	0.27 39	0.13 43	0.18 44	0.30 38	0.26 23	0.32 28	0.29 27

SACVNet	0.46 136	0.42 148	0.38 142	0.44 144	0.41 148	0.40 125	0.43 153	0.52 130	0.47 166	0.52 130	0.45 127	0.45 74	0.25 89	0.32 156	0.44 136	0.40 134	0.50 137	0.45 158	0.63 122	0.48 169	0.51 139	0.43 121	0.29 148	0.34 146	0.64 166	0.58 138	0.62 144	0.61 127

Anonymous	0.45 130	0.34 115	0.31 118	0.30 89	0.30 114	0.33 97	0.20 86	0.52 130	0.32 126	0.39 42	0.36 81	0.45 74	0.36 140	0.17 47	0.48 149	0.59 202	0.59 173	0.51 177	1.26 185	0.43 148	0.70 202	0.55 178	0.22 114	0.27 117	0.52 128	0.50 114	0.62 144	0.55 113

psm_up	0.42 116	0.38 133	0.41 151	0.45 145	0.33 127	0.46 144	0.27 113	0.50 104	0.51 171	0.43 64	0.42 116	0.45 74	0.40 156	0.30 145	0.40 114	0.35 103	0.47 113	0.38 112	0.56 107	0.34 108	0.39 69	0.33 78	0.25 128	0.39 164	0.54 135	0.59 141	0.56 128	0.52 104

Sa-1000	0.32 64	0.29 82	0.17 33	0.20 40	0.20 52	0.23 52	0.10 20	0.49 97	0.28 106	0.55 158	0.26 49	0.46 82	0.17 38	0.20 80	0.31 65	0.31 77	0.45 98	0.33 74	0.50 88	0.22 43	0.41 82	0.43 121	0.14 52	0.20 62	0.42 86	0.41 92	0.51 109	0.40 65

SA	0.30 51	0.27 67	0.17 33	0.18 28	0.17 30	0.24 57	0.10 20	0.47 86	0.26 89	0.54 143	0.20 25	0.46 82	0.14 22	0.12 24	0.30 55	0.30 62	0.41 67	0.30 57	0.40 55	0.23 47	0.37 54	0.37 94	0.10 18	0.20 62	0.41 81	0.38 79	0.49 97	0.37 51

CFNet_pseudo	0.38 91	0.32 103	0.34 133	0.41 137	0.33 127	0.38 119	0.28 116	0.51 116	0.29 114	0.54 143	0.52 154	0.46 82	0.42 159	0.24 118	0.41 122	0.33 90	0.39 52	0.36 95	0.46 79	0.25 58	0.38 63	0.31 62	0.19 101	0.26 111	0.43 92	0.46 103	0.52 119	0.55 113

CFNet_RVC	0.38 91	0.40 142	0.33 127	0.38 124	0.35 133	0.38 119	0.25 108	0.44 62	0.28 106	0.45 74	0.49 139	0.46 82	0.26 93	0.24 118	0.40 114	0.33 90	0.43 81	0.36 95	0.44 70	0.31 95	0.43 100	0.31 62	0.19 101	0.26 111	0.49 116	0.49 111	0.50 103	0.52 104

AACVNet	0.41 112	0.37 124	0.33 127	0.41 137	0.45 159	0.42 134	0.28 116	0.48 92	0.32 126	0.50 111	0.51 148	0.47 86	0.24 80	0.26 133	0.41 122	0.36 110	0.47 113	0.42 145	0.52 93	0.42 141	0.42 90	0.39 101	0.26 132	0.32 141	0.47 100	0.50 114	0.50 103	0.62 129

DeepPruner_ROB	0.43 121	0.36 118	0.37 141	0.38 124	0.39 144	0.37 115	0.26 111	0.45 68	0.36 143	0.50 111	0.53 156	0.47 86	0.40 156	0.23 113	0.56 173	0.38 123	0.48 120	0.44 153	0.51 91	0.35 112	0.57 167	0.45 129	0.27 136	0.32 141	0.47 100	0.68 162	0.52 119	0.45 77

raft_robust	0.34 77	0.27 67	0.19 52	0.29 84	0.22 63	0.22 47	0.16 66	0.52 130	0.28 106	0.64 195	0.25 47	0.48 88	0.26 93	0.18 56	0.32 76	0.33 90	0.44 90	0.34 79	0.52 93	0.28 76	0.44 108	0.47 144	0.12 28	0.21 71	0.44 93	0.44 98	0.49 97	0.46 79

GLC_STEREO	0.36 87	0.31 94	0.29 105	0.31 90	0.27 95	0.30 84	0.23 101	0.49 97	0.22 57	0.54 143	0.43 124	0.48 88	0.21 61	0.22 98	0.29 53	0.31 77	0.54 163	0.33 74	0.47 83	0.30 88	0.60 177	0.46 136	0.18 95	0.24 91	0.39 72	0.28 36	0.57 130	0.42 70

CREStereo++_RVC	0.32 64	0.25 50	0.18 43	0.23 57	0.25 79	0.22 47	0.15 56	0.45 68	0.26 89	0.48 99	0.28 55	0.48 88	0.44 161	0.18 56	0.26 39	0.30 62	0.47 113	0.25 25	0.38 42	0.23 47	0.41 82	0.30 56	0.13 43	0.24 91	0.40 76	0.32 49	0.51 109	0.52 104
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
FCDSN-DC	0.52 158	0.52 174	0.51 175	0.53 164	0.50 169	0.50 156	0.52 174	0.56 150	0.36 143	0.61 187	0.36 81	0.48 88	0.34 130	0.47 188	0.63 185	0.57 197	0.65 186	0.62 204	0.54 100	0.48 169	0.59 173	0.50 160	0.38 165	0.62 200	0.53 132	0.55 131	0.51 109	0.54 111
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CES	0.33 72	0.19 20	0.19 52	0.19 31	0.21 56	0.20 36	0.09 12	0.85 202	0.18 27	0.42 56	0.55 161	0.49 92	0.16 31	0.20 80	0.31 65	0.37 116	0.47 113	0.28 39	0.41 62	0.24 56	0.66 193	0.35 86	0.17 80	0.18 44	0.42 86	0.33 55	0.42 72	0.50 98

EGLCR-Stereo	0.32 64	0.28 72	0.18 43	0.24 59	0.25 79	0.33 97	0.11 25	0.48 92	0.20 42	0.49 106	0.19 22	0.49 92	0.15 28	0.17 47	0.24 27	0.28 39	0.45 98	0.31 61	0.45 75	0.25 58	0.49 129	0.41 112	0.14 52	0.18 44	0.34 50	0.31 47	0.74 171	0.57 122

ICVP	0.43 121	0.38 133	0.47 165	0.40 133	0.36 134	0.40 125	0.28 116	0.47 86	0.33 134	0.46 87	0.45 127	0.49 92	0.37 147	0.24 118	0.40 114	0.38 123	0.45 98	0.39 123	0.53 98	0.39 128	0.43 100	0.59 185	0.55 200	0.34 146	0.48 110	0.55 131	0.51 109	0.55 113
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	0.35 82	0.29 82	0.24 84	0.27 75	0.26 88	0.26 72	0.22 93	0.45 68	0.28 106	0.57 176	0.33 66	0.49 92	0.28 108	0.19 69	0.35 98	0.33 90	0.40 56	0.40 131	0.39 46	0.25 58	0.46 116	0.47 144	0.21 113	0.25 101	0.36 59	0.34 63	0.51 109	0.48 93

PA-Net	0.50 151	0.59 185	0.54 181	0.40 133	0.53 179	0.42 134	0.53 179	0.56 150	0.52 173	0.46 87	0.41 107	0.49 92	0.48 165	0.49 189	0.54 167	0.42 150	0.37 42	0.44 153	0.43 67	0.45 159	0.37 54	0.48 148	0.27 136	0.39 164	0.52 128	0.87 188	0.45 77	0.99 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HSM	0.40 99	0.37 124	0.30 108	0.39 129	0.36 134	0.33 97	0.28 116	0.56 150	0.29 114	0.50 111	0.51 148	0.49 92	0.37 147	0.24 118	0.39 109	0.34 99	0.52 149	0.36 95	0.50 88	0.35 112	0.49 129	0.35 86	0.19 101	0.29 121	0.48 110	0.54 129	0.54 123	0.55 113

NOSS_ROB	0.54 159	0.48 169	0.44 162	0.55 169	0.51 171	0.51 161	0.47 158	0.68 183	0.39 151	0.52 130	0.41 107	0.49 92	0.36 140	0.53 198	0.66 188	0.56 192	0.61 178	0.54 188	0.57 112	0.47 168	0.64 189	0.50 160	0.39 171	0.51 186	0.70 176	0.65 155	0.83 182	0.67 143

pcwnet_v2	0.45 130	0.36 118	0.38 142	0.47 151	0.37 138	0.46 144	0.38 142	0.51 116	0.35 140	0.54 143	0.61 176	0.50 99	0.75 185	0.35 162	0.46 141	0.36 110	0.47 113	0.38 112	0.53 98	0.30 88	0.42 90	0.31 62	0.25 128	0.32 141	0.58 151	0.58 138	0.59 135	0.68 147

IER	0.29 43	0.24 44	0.24 84	0.24 59	0.21 56	0.25 66	0.17 71	0.35 37	0.21 49	0.36 31	0.45 127	0.51 100	0.20 56	0.24 118	0.32 76	0.29 50	0.38 47	0.31 61	0.33 29	0.23 47	0.33 31	0.27 39	0.20 111	0.19 58	0.30 38	0.32 49	0.35 39	0.39 63

LMCR-Stereo	0.37 89	0.31 94	0.23 78	0.25 63	0.25 79	0.33 97	0.19 82	0.44 62	0.27 97	0.45 74	0.35 75	0.51 100	0.34 130	0.21 93	0.35 98	0.35 103	0.50 137	0.38 112	0.74 136	0.41 135	0.46 116	0.44 125	0.20 111	0.23 81	0.40 76	0.38 79	0.51 109	0.51 100

STTStereo	0.39 97	0.42 148	0.43 158	0.37 120	0.43 151	0.34 108	0.49 168	0.37 43	0.33 134	0.38 40	0.43 124	0.51 100	0.30 117	0.38 171	0.47 145	0.32 86	0.41 67	0.40 131	0.40 55	0.29 83	0.36 47	0.28 46	0.22 114	0.28 118	0.40 76	0.45 102	0.40 58	0.62 129

anonymity	1.14 207	0.25 50	0.65 202	0.38 124	0.28 105	0.36 113	0.21 88	0.56 150	0.26 89	0.53 136	18.98 268	0.52 103	0.22 70	0.20 80	0.31 65	0.44 156	0.48 120	0.32 71	0.83 146	0.45 159	0.48 125	0.46 136	0.18 95	0.22 74	0.68 172	0.98 203	0.58 132	0.98 177

MIPNet	0.35 82	0.32 103	0.24 84	0.26 71	0.23 67	0.27 75	0.15 56	0.50 104	0.20 42	0.45 74	0.37 85	0.52 103	0.29 113	0.22 98	0.35 98	0.33 90	0.46 109	0.37 106	0.51 91	0.37 118	0.36 47	0.44 125	0.14 52	0.19 58	0.46 98	0.51 121	0.42 72	0.51 100

IPLGR	0.38 91	0.41 145	0.25 92	0.35 114	0.32 121	0.28 80	0.18 78	0.50 104	0.27 97	0.48 99	0.48 137	0.52 103	0.25 89	0.22 98	0.37 104	0.31 77	0.42 75	0.39 123	0.63 122	0.38 124	0.40 73	0.48 148	0.14 52	0.22 74	0.48 110	0.47 106	0.48 86	0.46 79

PMTNet	0.33 72	0.28 72	0.20 54	0.26 71	0.22 63	0.20 36	0.19 82	0.45 68	0.21 49	0.50 111	0.24 36	0.52 103	0.15 28	0.18 56	0.31 65	0.33 90	0.47 113	0.28 39	0.55 102	0.25 58	0.46 116	0.27 39	0.16 72	0.16 23	0.46 98	0.37 77	0.48 86	0.64 136

TestStereo	0.35 82	0.33 112	0.28 102	0.33 100	0.23 67	0.34 108	0.22 93	0.54 141	0.24 68	0.64 195	0.28 55	0.53 107	0.21 61	0.18 56	0.30 55	0.25 25	0.44 90	0.27 34	0.58 114	0.27 70	0.52 144	0.32 73	0.18 95	0.26 111	0.41 81	0.33 55	0.50 103	0.43 73

FADNet-RVC-Resample	0.40 99	0.31 94	0.32 124	0.36 115	0.29 109	0.33 97	0.27 113	0.53 138	0.32 126	0.57 176	0.37 85	0.53 107	0.34 130	0.30 145	0.41 122	0.31 77	0.41 67	0.42 145	0.55 102	0.43 148	0.39 69	0.46 136	0.25 128	0.43 173	0.44 93	0.42 93	0.37 49	0.53 108

NCCL2	0.49 147	0.47 162	0.48 168	0.40 133	0.38 140	0.38 119	0.33 131	0.55 146	0.44 159	0.58 179	0.47 135	0.53 107	0.36 140	0.28 139	0.57 174	0.47 167	0.49 126	0.45 158	0.57 112	0.44 156	0.56 159	0.54 176	0.34 156	0.45 177	0.70 176	0.72 168	0.61 143	0.81 164

RAFT-Test	0.43 121	0.31 94	0.21 61	0.37 120	0.26 88	0.35 110	0.22 93	0.53 138	0.24 68	0.53 136	0.46 132	0.54 110	0.22 70	0.20 80	0.37 104	0.51 183	0.51 141	0.37 106	1.04 173	0.48 169	0.55 156	0.50 160	0.16 72	0.23 81	0.56 144	0.51 121	0.62 144	0.65 140

GMStereo	0.32 64	0.32 103	0.20 54	0.27 75	0.25 79	0.31 89	0.24 105	0.48 92	0.25 77	0.37 35	0.30 60	0.54 110	0.27 106	0.19 69	0.30 55	0.30 62	0.45 98	0.29 47	0.56 107	0.32 99	0.39 69	0.25 33	0.18 95	0.22 74	0.39 72	0.30 43	0.47 82	0.33 43
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.32 64	0.27 67	0.22 73	0.25 63	0.20 52	0.22 47	0.12 30	0.49 97	0.20 42	0.50 111	0.24 36	0.54 110	0.22 70	0.20 80	0.29 53	0.33 90	0.49 126	0.26 28	0.41 62	0.22 43	0.46 116	0.30 56	0.15 63	0.21 71	0.39 72	0.34 63	0.48 86	0.52 104
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
DMCA-RVC	0.31 60	0.25 50	0.28 102	0.25 63	0.27 95	0.24 57	0.25 108	0.36 38	0.31 123	0.33 24	0.38 92	0.54 110	0.24 80	0.20 80	0.40 114	0.35 103	0.35 31	0.34 79	0.35 35	0.29 83	0.37 54	0.33 78	0.22 114	0.24 91	0.29 34	0.29 39	0.36 47	0.41 67

MSMDNet	0.42 116	0.32 103	0.21 61	0.27 75	0.26 88	0.37 115	0.23 101	0.51 116	0.25 77	0.52 130	0.42 116	0.54 110	0.21 61	0.20 80	0.39 109	0.52 187	0.51 141	0.38 112	1.02 172	0.59 190	0.54 152	0.53 173	0.17 80	0.23 81	0.53 132	0.46 103	0.59 135	0.63 134

DLCB_ROB	0.40 99	0.36 118	0.35 137	0.32 97	0.32 121	0.31 89	0.27 113	0.42 58	0.34 138	0.46 87	0.49 139	0.54 110	0.37 147	0.30 145	0.37 104	0.33 90	0.44 90	0.38 112	0.40 55	0.32 99	0.44 108	0.34 85	0.27 136	0.31 134	0.81 198	0.57 137	0.55 125	0.46 79

MyStereo04	0.43 121	0.39 139	0.40 150	0.34 108	0.31 118	0.26 72	0.22 93	0.51 116	0.37 145	0.50 111	0.37 85	0.55 116	0.28 108	0.17 47	0.50 155	0.39 128	0.44 90	0.39 123	1.11 180	0.40 132	0.48 125	0.44 125	0.17 80	0.31 134	0.53 132	0.61 148	0.65 152	0.51 100

MyStereo	0.45 130	0.40 142	0.41 151	0.36 115	0.32 121	0.27 75	0.23 101	0.52 130	0.38 146	0.51 121	0.40 103	0.55 116	0.34 130	0.18 56	0.52 163	0.38 123	0.44 90	0.39 123	1.19 183	0.42 141	0.50 136	0.48 148	0.19 101	0.31 134	0.60 156	0.65 155	0.70 161	0.49 96

MSKI-zero shot	0.46 136	0.28 72	0.20 54	0.31 90	0.27 95	0.33 97	0.24 105	0.56 150	0.24 68	0.53 136	0.40 103	0.55 116	0.21 61	0.19 69	0.33 81	0.42 150	0.51 141	0.36 95	1.37 188	0.41 135	0.52 144	0.47 144	0.16 72	0.23 81	0.49 116	1.13 213	0.80 178	0.78 155

CASnet	0.30 51	0.26 62	0.18 43	0.22 47	0.20 52	0.27 75	0.12 30	0.48 92	0.24 68	0.54 143	0.35 75	0.55 116	0.21 61	0.19 69	0.27 42	0.25 25	0.37 42	0.23 18	0.54 100	0.20 34	0.42 90	0.31 62	0.15 63	0.18 44	0.30 38	0.27 28	0.40 58	0.42 70
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EKT-Stereo	0.47 141	0.38 133	0.27 99	0.50 157	0.33 127	0.49 153	0.51 169	0.51 116	0.23 62	0.50 111	0.41 107	0.56 120	0.24 80	0.22 98	0.43 131	0.51 183	0.54 163	0.52 184	0.89 156	0.40 132	0.65 190	0.56 179	0.17 80	0.25 101	0.72 183	0.63 152	0.64 149	0.56 118

CASS	0.48 145	0.37 124	0.33 127	0.45 145	0.38 140	0.47 149	0.33 131	0.60 173	0.38 146	0.62 190	0.50 145	0.56 120	0.38 152	0.22 98	0.43 131	0.37 116	0.64 184	0.39 123	0.94 162	0.39 128	0.57 167	0.51 168	0.27 136	0.26 111	0.63 164	0.56 134	0.68 155	0.81 164
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
R-Stereo Train	0.40 99	0.28 72	0.29 105	0.33 100	0.27 95	0.37 115	0.14 47	0.51 116	0.25 77	0.54 143	0.42 116	0.56 120	0.26 93	0.21 93	0.34 91	0.41 143	0.52 149	0.38 112	0.70 130	0.37 118	0.51 139	0.48 148	0.17 80	0.28 118	0.54 135	0.65 155	0.46 78	0.62 129

ADCRef	0.48 145	0.37 124	0.33 127	0.33 100	0.31 118	0.44 141	0.38 142	0.47 86	0.68 188	0.47 95	0.51 148	0.56 120	0.35 136	0.27 136	0.43 131	0.40 134	0.47 113	0.44 153	0.84 149	0.37 118	0.49 129	0.48 148	0.30 151	0.31 134	0.49 116	0.88 189	0.49 97	1.04 182

RAFT-Stereo	0.40 99	0.28 72	0.29 105	0.33 100	0.27 95	0.37 115	0.14 47	0.51 116	0.25 77	0.54 143	0.42 116	0.56 120	0.26 93	0.21 93	0.34 91	0.41 143	0.52 149	0.38 112	0.70 130	0.37 118	0.51 139	0.48 148	0.17 80	0.28 118	0.54 135	0.65 155	0.46 78	0.62 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLCA_NET_v2_RVC	0.38 91	0.38 133	0.38 142	0.34 108	0.47 162	0.32 93	0.52 174	0.40 54	0.44 159	0.41 47	0.41 107	0.56 120	0.26 93	0.41 179	0.43 131	0.30 62	0.39 52	0.33 74	0.40 55	0.27 70	0.34 34	0.27 39	0.22 114	0.24 91	0.37 62	0.47 106	0.40 58	0.44 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.
iResNetv2_ROB	0.37 89	0.30 86	0.23 78	0.34 108	0.29 109	0.38 119	0.22 93	0.46 76	0.25 77	0.46 87	0.56 164	0.56 120	0.41 158	0.22 98	0.30 55	0.29 50	0.40 56	0.34 79	0.66 128	0.31 95	0.40 73	0.32 73	0.23 121	0.30 125	0.44 93	0.36 72	0.50 103	0.46 79

DN-CSS_ROB	0.36 87	0.31 94	0.30 108	0.31 90	0.30 114	0.25 66	0.17 71	0.51 116	0.25 77	0.51 121	0.56 164	0.56 120	0.36 140	0.18 56	0.31 65	0.28 39	0.41 67	0.31 61	0.81 145	0.27 70	0.37 54	0.25 33	0.22 114	0.32 141	0.37 62	0.32 49	0.41 65	0.38 55

Any-RAFT	0.43 121	0.27 67	0.51 175	0.37 120	0.28 105	0.31 89	0.21 88	0.50 104	0.26 89	0.48 99	0.54 159	0.57 128	0.19 51	0.19 69	0.33 81	0.37 116	0.49 126	0.34 79	0.83 146	0.33 105	0.53 148	0.42 116	0.17 80	0.23 81	0.70 176	0.84 185	0.50 103	0.89 172

HH	0.43 121	0.21 32	0.55 183	0.33 100	0.26 88	0.40 125	0.29 121	0.52 130	0.27 97	0.54 143	0.26 49	0.57 128	0.17 38	0.22 98	0.33 81	0.46 160	0.49 126	0.40 131	0.92 159	0.42 141	0.63 183	0.49 155	0.17 80	0.25 101	0.47 100	0.60 145	0.64 149	0.82 167

HanStereo	0.43 121	0.21 32	0.55 183	0.33 100	0.26 88	0.40 125	0.29 121	0.52 130	0.27 97	0.54 143	0.26 49	0.57 128	0.17 38	0.22 98	0.33 81	0.46 160	0.49 126	0.40 131	0.92 159	0.42 141	0.63 183	0.49 155	0.17 80	0.25 101	0.47 100	0.60 145	0.64 149	0.82 167

LoS	0.41 112	0.33 112	0.21 61	0.28 80	0.31 118	0.27 75	0.16 66	1.20 221	0.22 57	0.76 211	0.69 187	0.57 128	0.27 106	0.20 80	0.31 65	0.39 128	0.46 109	0.29 47	0.52 93	0.26 65	0.52 144	0.37 94	0.17 80	0.18 44	0.59 152	0.47 106	0.48 86	0.58 123

RP	0.43 121	0.45 156	0.48 168	0.48 154	0.43 151	0.46 144	0.47 158	0.47 86	0.45 162	0.34 28	0.61 176	0.57 128	0.42 159	0.33 158	0.40 114	0.35 103	0.43 81	0.35 90	0.49 87	0.34 108	0.38 63	0.37 94	0.29 148	0.35 148	0.49 116	0.44 98	0.53 121	0.58 123

DLNR_Zeroshot_test	15.27 263	56.75 274	0.73 208	77.82 274	0.28 105	0.40 125	71.42 274	0.57 157	0.22 57	0.55 158	0.36 81	0.58 133	0.18 45	4.39 263	79.54 274	81.74 274	15.51 265	11.63 262	5.39 234	0.34 108	0.61 181	0.49 155	0.15 63	0.29 121	0.59 152	0.50 114	0.69 156	0.64 136

cross-raft	0.42 116	0.32 103	0.22 73	0.32 97	0.26 88	0.32 93	0.19 82	0.54 141	0.27 97	0.55 158	0.39 101	0.58 133	0.20 56	0.20 80	0.36 102	0.48 172	0.51 141	0.37 106	1.06 177	0.44 156	0.56 159	0.59 185	0.14 52	0.25 101	0.57 146	0.54 129	0.59 135	0.59 125

test-1	0.45 130	0.24 44	0.22 73	0.28 80	0.29 109	0.50 156	0.29 121	0.58 161	0.32 126	0.55 158	0.41 107	0.58 133	0.30 117	0.20 80	0.39 109	0.39 128	0.50 137	0.40 131	1.04 173	0.38 124	0.52 144	0.63 195	0.17 80	0.32 141	0.60 156	0.69 166	0.58 132	0.89 172

XX-Stereo	8.90 257	0.24 44	0.17 33	0.40 133	0.21 56	0.44 141	0.17 71	0.55 146	0.23 62	0.52 130	0.45 127	0.58 133	0.16 31	0.20 80	0.40 114	0.47 167	0.49 126	0.37 106	0.63 122	0.38 124	0.48 125	0.38 100	0.14 52	0.20 62	229.91 274	0.56 134	0.60 140	0.99 178

EAI-Stereo	0.43 121	0.30 86	0.21 61	0.36 115	0.30 114	0.44 141	0.39 147	0.57 157	0.28 106	0.51 121	0.34 70	0.58 133	0.18 45	0.19 69	0.48 149	0.47 167	0.49 126	0.36 95	0.97 167	0.46 164	0.47 122	0.46 136	0.14 52	0.23 81	0.55 141	0.44 98	0.65 152	0.71 149

AF-Net	0.40 99	0.36 118	0.35 137	0.39 129	0.44 153	0.43 139	0.38 142	0.44 62	0.43 156	0.37 35	0.49 139	0.58 133	0.32 125	0.31 151	0.41 122	0.36 110	0.35 31	0.36 95	0.45 75	0.30 88	0.34 34	0.30 56	0.33 153	0.30 125	0.38 66	0.42 93	0.59 135	0.47 87

Nwc_Net	0.40 99	0.36 118	0.35 137	0.39 129	0.44 153	0.43 139	0.38 142	0.44 62	0.43 156	0.37 35	0.49 139	0.58 133	0.32 125	0.31 151	0.41 122	0.36 110	0.35 31	0.36 95	0.45 75	0.30 88	0.34 34	0.30 56	0.33 153	0.30 125	0.38 66	0.42 93	0.59 135	0.47 87

CFNet	0.34 77	0.31 94	0.25 92	0.38 124	0.32 121	0.30 84	0.23 101	0.46 76	0.26 89	0.41 47	0.36 81	0.58 133	0.30 117	0.24 118	0.28 50	0.26 30	0.39 52	0.34 79	0.37 38	0.26 65	0.35 40	0.22 27	0.17 80	0.24 91	0.47 100	0.39 88	0.46 78	0.51 100

iRaft-Stereo_20w	0.51 154	0.32 103	0.83 213	0.81 194	0.32 121	0.47 149	0.31 128	0.55 146	0.28 106	0.54 143	0.46 132	0.59 141	0.14 22	0.22 98	0.41 122	0.39 128	0.49 126	0.33 74	0.88 155	0.43 148	0.49 129	0.39 101	0.15 63	0.18 44	0.72 183	0.88 189	1.07 203	1.22 190

GEStereo_RVC	0.47 141	0.41 145	0.31 118	0.39 129	0.37 138	0.42 134	0.33 131	0.52 130	0.32 126	0.50 111	0.41 107	0.59 141	0.38 152	0.27 136	0.54 167	0.50 178	0.60 175	0.56 195	0.90 157	0.46 164	0.55 156	0.47 144	0.24 125	0.38 160	0.49 116	0.47 106	0.50 103	0.80 162

FADNet-RVC	0.41 112	0.37 124	0.28 102	0.41 137	0.33 127	0.33 97	0.32 129	0.53 138	0.30 119	0.52 130	0.41 107	0.59 141	0.35 136	0.25 126	0.51 159	0.37 116	0.43 81	0.34 79	0.75 138	0.40 132	0.38 63	0.39 101	0.28 142	0.36 152	0.47 100	0.52 124	0.40 58	0.53 108

FADNet	0.46 136	0.38 133	0.31 118	0.42 141	0.32 121	0.40 125	0.46 157	0.59 168	0.35 140	0.56 166	0.53 156	0.59 141	0.39 155	0.28 139	0.50 155	0.38 123	0.40 56	0.39 123	0.94 162	0.43 148	0.46 116	0.41 112	0.29 148	0.31 134	0.55 141	0.62 149	0.48 86	0.63 134

IGEV_Zeroshot_test	0.50 151	0.33 112	0.81 212	0.76 189	0.36 134	0.38 119	0.47 158	0.58 161	0.27 97	0.53 136	0.55 161	0.60 145	0.18 45	0.22 98	0.34 91	0.47 167	0.50 137	0.34 79	0.92 159	0.43 148	0.56 159	0.50 160	0.15 63	0.24 91	0.80 195	0.68 162	0.69 156	0.77 153

ADLNet	0.34 77	0.39 139	0.25 92	0.33 100	0.29 109	0.36 113	0.32 129	0.42 58	0.25 77	0.37 35	0.38 92	0.60 145	0.28 108	0.50 192	0.31 65	0.30 62	0.40 56	0.31 61	0.38 42	0.28 76	0.34 34	0.28 46	0.28 142	0.19 58	0.36 59	0.40 91	0.35 39	0.36 49

s12784h	0.39 97	0.35 116	0.25 92	0.46 148	0.29 109	0.25 66	0.18 78	0.49 97	0.22 57	0.51 121	0.34 70	0.62 147	0.32 125	0.21 93	0.27 42	0.28 39	0.48 120	0.29 47	0.52 93	0.23 47	0.51 139	0.30 56	0.15 63	0.23 81	0.51 125	0.52 124	0.70 161	1.14 183

NCC-stereo	0.51 154	0.47 162	0.43 158	0.49 155	0.51 171	0.50 156	0.51 169	0.51 116	0.57 177	0.36 31	0.59 171	0.62 147	0.55 174	0.36 167	0.53 165	0.41 143	0.46 109	0.50 173	0.58 114	0.41 135	0.43 100	0.40 107	0.43 185	0.36 152	0.57 146	0.72 168	0.73 169	0.65 140

Abc-Net	0.51 154	0.47 162	0.43 158	0.49 155	0.51 171	0.50 156	0.51 169	0.51 116	0.57 177	0.36 31	0.59 171	0.62 147	0.55 174	0.36 167	0.53 165	0.41 143	0.46 109	0.50 173	0.58 114	0.41 135	0.43 100	0.40 107	0.43 185	0.36 152	0.57 146	0.72 168	0.73 169	0.65 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	0.56 162	0.50 172	0.39 147	0.42 141	0.36 134	0.51 161	0.55 182	0.58 161	1.58 234	0.56 166	0.64 183	0.62 147	0.37 147	0.33 158	0.41 122	0.39 128	0.48 120	0.40 131	0.73 135	0.38 124	0.59 173	0.52 172	0.34 156	0.35 148	0.63 164	0.68 162	0.57 130	1.34 195

test-3	0.33 72	0.25 50	0.20 54	0.25 63	0.25 79	0.24 57	0.15 56	0.50 104	0.21 49	0.51 121	0.24 36	0.63 151	0.24 80	0.17 47	0.34 91	0.29 50	0.45 98	0.31 61	0.84 149	0.30 88	0.41 82	0.42 116	0.12 28	0.20 62	0.31 42	0.27 28	0.41 65	0.38 55

GANet-ADL	0.47 141	0.42 148	0.33 127	0.43 143	0.42 149	0.48 152	0.35 135	0.51 116	0.33 134	0.54 143	0.50 145	0.63 151	0.34 130	0.35 162	0.47 145	0.39 128	0.53 154	0.38 112	0.79 141	0.51 179	0.48 125	0.41 112	0.30 151	0.30 125	0.52 128	0.59 141	0.63 148	0.72 150

test_1	0.33 72	0.25 50	0.20 54	0.25 63	0.25 79	0.24 57	0.15 56	0.50 104	0.21 49	0.51 121	0.24 36	0.64 153	0.24 80	0.16 40	0.34 91	0.29 50	0.45 98	0.31 61	0.85 151	0.30 88	0.41 82	0.42 116	0.12 28	0.20 62	0.31 42	0.27 28	0.41 65	0.38 55

RGC	0.56 162	0.53 178	0.64 198	0.54 166	0.54 181	0.59 176	0.43 153	0.58 161	0.60 181	0.45 74	0.70 188	0.65 154	0.69 184	0.44 184	0.60 179	0.46 160	0.49 126	0.44 153	0.62 119	0.44 156	0.47 122	0.42 116	0.39 171	0.42 170	0.62 163	0.77 179	0.72 166	0.79 157

dd	0.38 91	0.40 142	0.21 61	0.82 195	0.25 79	0.53 166	0.24 105	0.46 76	0.19 30	0.47 95	0.24 36	0.66 155	0.21 61	0.20 80	0.38 107	0.34 99	0.57 170	0.30 57	0.75 138	0.28 76	0.40 73	0.31 62	0.17 80	0.24 91	0.44 93	0.32 49	0.51 109	0.40 65

AE-Stereo	0.38 91	0.32 103	0.23 78	0.34 108	0.25 79	0.29 82	0.16 66	0.49 97	0.24 68	0.55 158	0.22 32	0.67 156	0.23 76	0.19 69	0.33 81	0.35 103	0.52 149	0.41 139	0.59 117	0.37 118	0.50 136	0.50 160	0.14 52	0.30 125	0.51 125	0.46 103	0.55 125	0.48 93

HBP-ISP	0.60 170	0.53 178	0.58 188	0.79 193	0.57 185	0.61 178	0.52 174	0.70 186	0.38 146	0.62 190	0.51 148	0.67 156	0.31 122	0.60 206	0.68 192	0.66 212	0.57 170	0.48 165	0.52 93	0.48 169	0.65 190	0.65 199	0.38 165	0.52 187	0.68 172	0.77 179	1.06 201	0.73 152

test_3	0.35 82	0.25 50	0.20 54	0.25 63	0.25 79	0.23 52	0.15 56	0.51 116	0.23 62	0.54 143	0.24 36	0.67 156	0.28 108	0.17 47	0.34 91	0.31 77	0.45 98	0.33 74	0.86 153	0.32 99	0.44 108	0.50 160	0.11 22	0.22 74	0.38 66	0.38 79	0.41 65	0.37 51

TRStereo	0.46 136	0.42 148	0.77 209	0.38 124	0.24 74	0.79 193	0.37 139	0.50 104	0.23 62	0.51 121	0.33 66	0.67 156	0.14 22	0.19 69	0.34 91	0.41 143	0.48 120	0.35 90	0.55 102	0.36 114	0.51 139	0.46 136	0.13 43	0.19 58	0.57 146	0.62 149	1.22 213	0.79 157

SHD	0.65 176	0.44 154	0.55 183	0.57 172	0.55 183	0.50 156	0.48 163	0.74 193	0.69 190	0.63 194	0.65 184	0.68 160	0.97 198	0.42 181	0.81 209	0.57 197	0.69 196	0.50 173	1.20 184	0.56 188	0.66 193	0.68 202	0.39 171	0.52 187	0.68 172	0.78 182	0.70 161	1.03 181

UCFNet_RVC	0.42 116	0.52 174	0.34 133	0.47 151	0.42 149	0.42 134	0.30 126	0.49 97	0.32 126	0.51 121	0.48 137	0.68 160	0.36 140	0.26 133	0.40 114	0.32 86	0.41 67	0.38 112	0.48 85	0.30 88	0.45 113	0.31 62	0.28 142	0.30 125	0.61 160	0.49 111	0.48 86	0.61 127

stereogan	0.49 147	0.47 162	0.46 163	0.52 161	0.54 181	0.56 171	0.48 163	0.52 130	0.45 162	0.39 42	0.49 139	0.70 162	0.49 169	0.34 160	0.49 151	0.40 134	0.45 98	0.40 131	0.63 122	0.41 135	0.43 100	0.39 101	0.38 165	0.37 158	0.47 100	0.50 114	0.77 174	0.60 126

MLCV	0.46 136	0.38 133	0.34 133	0.54 166	0.39 144	0.49 153	0.33 131	0.59 168	0.31 123	0.49 106	0.59 171	0.72 163	0.57 177	0.22 98	0.39 109	0.29 50	0.49 126	0.38 112	1.01 171	0.33 105	0.42 90	0.43 121	0.28 142	0.36 152	0.51 125	0.56 134	0.54 123	0.54 111

ADCPNet	0.84 189	0.59 185	0.55 183	0.63 177	0.73 197	0.63 179	0.74 199	0.75 196	0.84 205	0.64 195	0.79 203	0.73 164	1.44 211	0.50 192	0.74 200	0.65 210	0.71 199	0.54 188	1.84 202	0.71 204	0.79 210	0.78 214	0.53 197	0.60 196	0.93 205	1.31 222	0.83 182	2.11 221

AnyNet_C32	0.85 191	0.47 162	0.49 172	0.50 157	0.51 171	0.63 179	0.58 184	0.74 193	1.45 229	0.60 184	0.80 204	0.74 165	0.50 170	0.49 189	0.82 210	0.68 215	0.75 205	0.68 212	1.18 181	0.54 183	0.98 220	0.88 220	0.48 190	0.61 197	0.74 185	0.98 203	0.71 164	4.30 248

PWC_ROB	0.76 183	0.54 180	0.66 204	0.47 151	0.56 184	0.52 165	0.70 195	0.65 177	1.26 224	0.47 95	0.75 197	0.74 165	2.10 225	0.40 176	0.79 205	0.51 183	0.83 215	0.60 201	1.37 188	0.68 202	0.78 208	0.68 202	0.35 159	0.65 204	0.60 156	0.59 141	0.76 172	1.59 207

SGM-Forest	0.51 154	0.48 169	0.34 133	0.75 188	0.49 167	0.51 161	0.39 147	0.54 141	0.33 134	0.49 106	0.35 75	0.75 167	0.57 177	0.43 182	0.42 129	0.40 134	0.44 90	0.41 139	0.47 83	0.36 114	0.46 116	0.42 116	0.37 163	0.39 164	0.67 168	0.55 131	1.11 204	0.81 164
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
dad	0.61 171	0.45 156	0.30 108	1.01 207	0.46 161	0.63 179	1.26 219	1.15 219	0.27 97	0.79 215	0.32 63	0.76 168	0.53 173	0.21 93	0.42 129	0.36 110	0.66 188	0.34 79	1.27 186	0.31 95	0.56 159	0.30 56	0.22 114	0.36 152	0.59 152	0.39 88	1.70 228	0.97 176

PSMNet-ADL	0.56 162	0.47 162	0.47 165	0.52 161	0.48 163	0.51 161	0.47 158	0.58 161	0.46 165	0.64 195	0.68 186	0.77 169	0.81 189	0.39 174	0.51 159	0.46 160	0.53 154	0.41 139	1.18 181	0.50 176	0.54 152	0.45 129	0.39 171	0.35 148	0.56 144	0.67 161	0.85 187	0.50 98

FC-DCNN	0.63 175	0.69 198	0.64 198	0.98 205	0.65 192	0.89 200	0.65 189	0.76 197	0.40 154	0.72 208	0.41 107	0.80 170	0.35 136	0.51 194	0.59 178	0.56 192	0.67 192	0.56 195	0.62 119	0.50 176	0.63 183	0.50 160	0.39 171	0.59 194	0.77 189	0.65 155	0.78 176	0.83 169

ADCP+	0.49 147	0.35 116	0.36 140	0.33 100	0.26 88	0.39 124	0.38 142	0.48 92	0.98 213	0.42 56	0.61 176	0.85 171	0.26 93	0.30 145	0.33 81	0.32 86	0.41 67	0.35 90	0.62 119	0.27 70	0.41 82	0.37 94	0.24 125	0.22 74	0.41 81	1.72 234	0.43 74	1.18 185

XQC	0.74 182	0.75 201	0.58 188	0.77 191	0.74 198	0.79 193	0.72 197	0.86 204	0.77 197	0.73 209	0.57 167	0.86 172	0.81 189	0.60 206	0.79 205	0.58 201	0.63 182	0.53 186	1.04 173	0.59 190	0.68 198	0.70 206	0.52 195	0.57 193	0.90 202	1.03 209	1.04 199	0.77 153

RTS	0.77 184	0.45 156	0.41 151	0.46 148	0.44 153	0.77 191	0.53 179	0.66 179	0.73 193	0.42 56	0.51 148	0.86 172	0.50 170	0.35 162	0.68 192	0.57 197	0.82 212	0.51 177	1.59 192	0.64 198	0.63 183	0.60 188	0.36 161	0.50 182	0.80 195	3.82 255	0.83 182	1.23 191

RTSA	0.77 184	0.45 156	0.41 151	0.46 148	0.44 153	0.77 191	0.53 179	0.66 179	0.73 193	0.42 56	0.51 148	0.86 172	0.50 170	0.35 162	0.68 192	0.57 197	0.82 212	0.51 177	1.59 192	0.64 198	0.63 183	0.60 188	0.36 161	0.50 182	0.80 195	3.82 255	0.83 182	1.23 191

GwcNet-ADL	0.56 162	0.57 183	0.48 168	0.72 184	0.51 171	0.55 169	0.42 152	0.58 161	0.38 146	0.54 143	0.73 190	0.89 175	0.48 165	0.39 174	0.46 141	0.46 160	0.56 168	0.43 147	0.90 157	0.48 169	0.49 129	0.51 168	0.38 165	0.35 148	0.61 160	0.75 175	0.53 121	0.85 170

HSM-Net_RVC	0.50 151	0.37 124	0.39 147	0.56 170	0.44 153	0.46 144	0.28 116	0.55 146	0.39 151	0.57 176	0.63 182	0.89 175	0.56 176	0.31 151	0.39 109	0.35 103	0.49 126	0.41 139	0.56 107	0.34 108	0.47 122	0.46 136	0.28 142	0.41 168	0.67 168	0.79 183	0.77 174	0.72 150
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SAMSARA	1.12 204	0.61 191	0.85 215	0.70 182	0.65 192	0.66 185	0.66 190	1.25 224	0.98 213	0.77 212	0.70 188	0.93 177	2.06 224	0.59 203	1.05 226	0.80 224	0.77 207	0.75 218	1.62 194	0.77 210	1.27 235	1.40 248	0.42 184	0.78 215	2.33 240	2.27 246	2.28 239	2.31 224

FADNet_RVC	0.59 168	0.48 169	0.39 147	0.65 178	0.45 159	0.40 125	0.35 135	0.61 174	0.42 155	0.62 190	0.60 174	0.94 178	0.78 188	0.38 171	0.79 205	0.38 123	0.60 175	0.55 193	1.68 195	0.51 179	0.58 170	0.72 209	0.28 142	0.42 170	0.50 122	0.68 162	0.51 109	0.69 148

ADCMid	0.80 186	0.59 185	0.57 187	0.53 164	0.59 187	0.75 189	0.76 200	0.93 206	1.21 221	0.54 143	0.80 204	0.99 179	0.98 199	0.44 184	0.84 213	0.60 203	0.74 203	0.55 193	1.72 198	0.55 186	0.79 210	0.81 217	0.60 205	0.50 182	0.79 192	0.90 194	0.71 164	1.76 212

AMNet	0.92 195	0.91 210	0.88 217	0.91 201	0.95 214	0.96 206	0.87 207	0.71 189	0.88 207	0.90 221	0.98 219	0.99 179	0.64 182	0.95 223	0.89 218	1.00 236	1.06 221	0.97 234	0.96 164	0.97 222	1.02 223	0.97 224	0.52 195	0.91 225	0.91 203	0.98 203	1.06 201	1.14 183

GANetREF_RVC	0.61 171	0.56 181	0.58 188	0.56 170	0.52 177	0.55 169	0.52 174	0.85 202	0.63 183	0.78 213	0.44 126	1.00 181	0.63 181	0.34 160	0.62 183	0.44 156	0.53 154	0.51 177	0.85 151	0.51 179	0.63 183	0.48 148	0.48 190	0.59 194	0.71 180	0.65 155	0.81 179	0.79 157
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
Anonymous3	0.56 162	0.45 156	0.31 118	0.31 90	0.33 127	0.46 144	0.37 139	0.57 157	0.51 171	0.56 166	0.38 92	1.04 182	0.36 140	0.26 133	0.76 202	0.69 216	0.66 188	0.58 199	1.04 173	0.51 179	0.81 212	0.97 224	0.26 132	0.29 121	0.59 152	0.62 149	0.76 172	0.56 118

MDST_ROB	1.62 218	1.46 221	0.53 179	2.47 229	0.96 215	1.72 223	0.73 198	0.72 190	0.54 176	0.59 182	0.42 116	1.08 183	11.90 253	0.28 139	0.49 151	0.37 116	0.51 141	0.36 95	0.72 133	0.41 135	0.54 152	0.36 92	0.38 165	0.47 179	3.20 252	1.82 236	8.20 260	2.54 234

iResNet	0.59 168	0.41 145	0.43 158	0.52 161	0.48 163	0.66 185	0.40 150	0.65 177	0.43 156	0.50 111	0.55 161	1.10 184	1.23 208	0.24 118	0.57 174	0.40 134	0.53 154	0.45 158	1.70 197	0.45 159	0.45 113	0.43 121	0.33 153	0.52 187	0.55 141	0.60 145	0.67 154	0.67 143

PS-NSSS	0.45 130	0.52 174	0.38 142	0.68 180	0.40 147	0.56 171	0.44 156	0.57 157	0.31 123	0.58 179	0.35 75	1.11 185	0.31 122	0.28 139	0.40 114	0.30 62	0.40 56	0.36 95	0.71 132	0.32 99	0.32 29	0.21 23	0.26 132	0.29 121	0.47 100	0.47 106	0.47 82	0.62 129

ADCS	1.05 198	0.75 201	0.64 198	0.73 186	0.75 200	0.80 195	0.68 192	0.98 209	1.58 234	0.62 190	0.89 211	1.13 186	1.68 216	0.59 203	1.06 227	1.18 243	1.01 219	0.82 226	1.89 203	0.93 220	1.30 236	1.26 244	0.59 204	0.77 212	0.99 210	2.08 241	1.04 199	1.74 209

UDG	1.07 200	1.95 230	0.54 181	2.29 225	2.24 238	2.00 225	2.51 230	0.59 168	0.72 192	0.59 182	0.83 209	1.14 187	0.31 122	2.36 232	0.66 188	0.50 178	0.89 218	0.61 203	1.81 201	0.61 196	0.78 208	0.70 206	1.26 230	0.43 173	0.61 160	0.64 153	0.69 156	0.64 136

DAS	0.61 171	0.42 148	0.30 108	0.62 174	0.48 163	0.54 167	0.48 163	0.59 168	0.67 186	0.45 74	0.73 190	1.19 188	0.62 179	0.25 126	0.54 167	0.46 160	0.71 199	0.51 177	0.96 164	0.66 200	0.56 159	0.63 195	0.41 180	0.62 200	0.71 180	0.72 168	0.82 180	0.79 157

SepStereo	0.61 171	0.42 148	0.30 108	0.62 174	0.48 163	0.54 167	0.48 163	0.59 168	0.67 186	0.45 74	0.73 190	1.19 188	0.62 179	0.25 126	0.54 167	0.46 160	0.71 199	0.51 177	0.96 164	0.66 200	0.56 159	0.63 195	0.41 180	0.62 200	0.71 180	0.72 168	0.82 180	0.79 157

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 202	1.02 214	0.89 219	1.25 213	0.83 206	0.90 202	1.07 213	1.23 223	1.56 232	1.03 228	0.76 201	1.19 188	0.86 192	0.98 224	0.98 222	0.74 219	0.64 184	0.72 216	3.50 218	0.86 217	0.85 214	0.98 227	0.82 218	0.89 223	1.20 219	0.93 197	0.86 189	1.68 208

FBW_ROB	0.91 194	0.96 213	0.70 206	1.45 218	0.89 211	1.09 211	0.86 205	0.66 179	0.53 174	0.56 166	0.61 176	1.19 188	0.77 187	0.79 217	0.63 185	0.43 152	0.70 197	0.52 184	4.11 225	0.43 148	0.60 177	0.46 136	0.95 222	0.94 227	0.75 186	0.85 187	0.85 187	1.31 193

DDUNet	1.05 198	1.89 229	0.53 179	2.36 227	2.10 236	2.19 226	2.32 228	0.54 141	0.68 188	0.48 99	0.80 204	1.20 192	0.24 80	2.51 235	0.69 196	0.55 191	0.83 215	0.49 170	1.68 195	0.57 189	0.75 207	0.64 198	1.31 231	0.39 164	0.57 146	0.59 141	0.69 156	0.67 143

PVD	1.07 200	0.87 209	0.87 216	0.94 202	0.87 210	1.00 208	0.85 203	1.55 238	1.56 232	0.60 184	0.93 214	1.21 193	1.66 215	0.79 217	0.88 216	0.77 221	1.06 221	0.78 222	1.74 200	0.84 215	1.05 224	1.08 237	0.65 208	0.76 211	1.19 218	1.45 228	1.30 216	1.77 213

DGSMNet	1.34 211	0.76 204	0.84 214	0.84 197	0.77 201	0.89 200	0.87 207	0.82 200	0.69 190	1.13 238	5.02 259	1.26 194	0.85 191	0.72 215	1.06 227	1.62 253	1.63 239	0.95 233	3.26 216	1.05 227	2.68 255	2.86 258	0.72 211	0.88 222	0.79 192	0.96 199	0.90 191	1.21 188

STTRV1_RVC		0.66 196	0.50 173	0.82 195	0.61 190	0.81 196	0.69 194	0.76 197	0.76 196	0.71 205	0.74 194	1.29 195	1.60 214	0.78 216	0.99 223	0.50 178	1.15 226	0.57 197		1.10 229	1.18 230	0.79 215		0.87 221	0.83 200	0.95 198	1.11 204	2.15 222

CBMV	0.71 180	0.52 174	0.47 165	0.62 174	0.52 177	0.56 171	0.41 151	0.70 186	0.63 183	0.61 187	0.39 101	1.30 196	0.47 164	0.46 187	0.72 198	0.62 205	0.62 180	0.54 188	0.79 141	0.48 169	0.67 195	0.50 160	0.40 179	0.71 209	0.79 192	0.75 175	1.53 223	2.47 230
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 189	0.70 199	0.52 178	0.96 204	0.67 195	0.87 199	0.76 200	1.02 212	0.93 210	0.78 213	0.62 181	1.32 197	0.98 199	0.64 212	0.78 204	0.52 187	0.51 141	0.45 158	1.73 199	0.46 164	0.67 195	0.70 206	0.61 206	0.56 191	1.11 216	1.24 220	0.99 198	1.46 199

CSAN	0.70 179	0.70 199	0.60 196	0.68 180	0.61 190	0.58 175	0.48 163	0.77 199	0.73 193	0.79 215	0.57 167	1.34 198	1.03 202	0.35 162	0.58 177	0.45 158	0.57 170	0.53 186	0.74 136	0.60 193	0.58 170	0.51 168	0.44 187	0.61 197	0.77 189	1.10 211	0.88 190	1.19 186

SFCPSM	0.82 187	0.59 185	0.46 163	0.60 173	0.53 179	0.60 177	0.51 169	0.66 179	0.62 182	0.55 158	0.81 207	1.44 199	2.03 222	0.37 170	0.55 172	0.48 172	0.55 165	0.48 165	4.41 226	0.83 213	0.59 173	0.58 184	0.45 188	0.38 160	0.70 176	0.74 174	0.69 156	0.99 178

NaN_ROB	0.56 162	0.47 162	0.48 168	0.51 160	0.59 187	0.42 134	0.39 147	0.72 190	0.48 168	0.64 195	0.49 139	1.54 200	0.48 165	0.32 156	0.47 145	0.36 110	0.42 75	0.40 131	0.55 102	0.46 164	0.38 63	0.33 78	0.27 136	0.49 181	0.68 172	0.75 175	0.72 166	1.21 188

MFN_U_SF_RVC	1.10 203	0.86 208	0.65 202	0.98 205	0.79 202	1.12 212	1.03 212	1.10 215	0.83 203	1.09 233	1.61 242	1.55 201	1.22 207	0.86 221	1.16 237	0.66 212	0.60 175	0.60 201	4.87 230	0.76 209	0.88 217	0.90 222	0.53 197	0.82 219	0.98 208	0.92 195	0.98 196	1.32 194

MADNet+	1.35 214	0.92 212	1.11 228	1.21 211	1.04 218	0.96 206	1.37 222	1.50 237	1.20 220	1.08 232	1.06 221	1.64 202	1.82 219	0.98 224	1.52 249	1.31 248	1.87 247	1.00 236	1.93 204	1.21 234	1.55 244	1.17 239	0.98 224	1.56 250	1.52 228	1.17 215	1.29 215	2.50 232

pmcnn	0.86 192	0.56 181	0.38 142	0.70 182	0.60 189	0.81 196	0.62 187	0.63 176	0.44 159	0.49 106	0.81 207	1.86 203	2.35 227	0.23 113	0.54 167	0.64 209	0.74 203	0.54 188	2.20 208	0.60 193	0.94 218	0.57 182	0.51 194	0.53 190	0.78 191	0.75 175	1.48 220	2.01 218

XPNet_ROB	0.55 160	0.57 183	0.42 155	0.41 137	0.44 153	0.49 153	0.43 153	0.40 54	0.47 166	0.48 99	0.57 167	1.88 204	0.36 140	0.31 151	0.52 163	0.43 152	0.65 186	0.43 147	0.60 118	0.39 128	0.53 148	0.66 200	0.34 156	0.38 160	0.49 116	0.53 128	0.96 193	0.64 136

CC-Net-ROB	0.71 180	0.91 210	0.59 191	1.38 216	0.85 207	1.25 215	0.86 205	0.69 185	0.45 162	0.71 205	0.47 135	1.95 205	0.34 130	0.62 210	0.49 151	0.33 90	0.52 149	0.48 165	1.06 177	0.43 148	0.40 73	0.27 39	0.85 219	0.41 168	0.65 167	0.64 153	0.56 128	0.93 175

SPS-STEREO	1.34 211	1.09 219	1.04 224	1.28 214	1.18 221	1.20 213	0.98 211	1.33 229	1.23 223	1.12 237	1.29 232	2.02 206	1.20 205	0.94 222	1.12 233	1.23 245	1.30 231	1.13 243	3.84 222	1.20 233	1.66 245	1.24 243	1.22 228	1.09 236	1.17 217	1.11 212	1.58 225	1.46 199
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.16 208	0.79 205	0.64 198	0.76 189	0.81 204	0.76 190	0.90 210	1.12 216	1.53 231	0.71 205	0.94 215	2.04 207	1.68 216	0.64 212	1.10 232	1.41 249	1.40 235	1.43 249	2.29 209	1.03 226	1.70 248	1.29 247	0.80 216	0.82 219	1.08 214	0.97 202	0.98 196	1.74 209

MFMNet_re	1.17 209	1.06 217	0.95 221	1.17 210	0.98 216	1.44 220	1.14 216	1.07 214	1.32 226	1.00 224	1.12 226	2.07 208	1.16 204	0.84 219	1.04 225	1.01 237	1.30 231	1.05 237	2.06 206	1.00 224	1.19 231	0.98 227	0.96 223	0.97 228	0.98 208	0.92 195	1.30 216	1.42 198

SQANet	1.43 215	2.22 232	0.78 211	2.62 233	1.77 228	2.84 234	2.44 229	0.73 192	0.53 174	0.87 219	0.58 170	2.10 209	0.64 182	2.13 231	0.50 155	0.40 134	0.67 192	0.59 200	7.14 245	0.54 183	0.49 129	0.45 129	2.94 240	0.45 177	0.75 186	0.89 193	0.97 194	1.58 204

FAT-Stereo	0.88 193	0.59 185	0.88 217	0.89 200	1.07 220	0.84 198	0.66 190	0.82 200	0.58 179	0.67 203	1.67 243	2.16 210	0.93 195	0.54 199	0.86 215	0.62 205	0.66 188	0.71 215	1.29 187	0.80 211	0.68 198	0.57 182	0.57 202	0.68 207	0.67 168	0.84 185	0.83 182	1.54 202

LALA_ROB	0.65 176	0.64 193	0.51 175	0.50 157	0.50 169	0.65 183	0.51 169	0.54 141	0.65 185	0.55 158	0.75 197	2.33 211	0.45 163	0.38 171	0.71 197	0.47 167	0.67 192	0.57 197	0.66 128	0.49 175	0.60 177	0.62 193	0.38 165	0.43 173	0.54 135	0.71 167	0.95 192	0.80 162

otaku	1.67 221	2.58 239	0.90 220	2.93 237	2.07 232	3.14 239	2.73 233	0.88 205	0.84 205	1.00 224	0.66 185	2.38 212	0.95 196	2.39 233	0.67 190	0.52 187	0.79 208	0.62 204	8.04 249	0.90 219	0.59 173	0.53 173	3.56 241	0.62 200	0.95 206	0.96 199	1.19 212	1.74 209

ETE_ROB	0.66 178	0.65 194	0.42 155	0.54 166	0.51 171	0.66 185	0.47 158	0.51 116	0.58 179	0.52 130	0.75 197	2.41 213	0.44 161	0.40 176	0.61 180	0.48 172	0.70 197	0.50 173	0.72 133	0.50 176	0.62 182	0.61 191	0.39 171	0.44 176	0.60 156	0.72 168	1.17 207	0.85 170

Ntro	1.72 223	2.71 242	0.98 223	3.00 239	2.17 237	3.23 240	2.98 237	0.96 208	0.92 209	1.04 231	0.76 201	2.47 214	0.76 186	2.51 235	0.68 192	0.53 190	0.83 215	0.65 207	8.03 248	0.98 223	0.60 177	0.54 176	3.62 242	0.61 197	1.02 211	1.23 218	1.17 207	1.58 204

SGM_RVC	1.34 211	1.03 216	0.59 191	1.32 215	0.94 213	1.23 214	0.85 203	0.94 207	0.78 199	0.61 187	0.75 197	2.55 215	1.51 213	0.36 167	0.49 151	0.37 116	0.56 168	0.43 147	4.91 231	0.45 159	0.56 159	0.37 94	0.37 163	0.56 191	1.41 224	1.19 217	3.13 252	8.03 257
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RainbowNet	1.68 222	2.49 234	1.41 235	2.98 238	2.30 239	3.12 238	2.99 239	1.00 210	0.77 197	1.29 242	0.74 194	2.63 216	1.68 216	2.76 240	1.03 224	0.77 221	1.07 224	0.76 219	2.86 214	1.15 230	0.74 206	0.59 185	3.90 244	0.77 212	1.10 215	1.16 214	1.31 218	2.07 220

S-Stereo	0.99 197	0.65 194	0.59 191	0.94 202	0.92 212	1.08 210	1.25 218	0.74 193	0.82 202	0.66 201	2.61 252	2.64 217	0.91 193	0.56 201	0.94 220	0.72 218	0.68 195	0.83 227	1.50 191	0.83 213	0.65 190	0.69 205	1.07 225	0.81 218	0.67 168	0.77 179	0.78 176	1.55 203

LSM0	6.82 256	0.81 206	0.59 191	1.23 212	1.02 217	1.29 217	1.18 217	1.65 241	1.45 229	1.18 239	1.52 240	2.65 218	4.03 236	0.51 194	59.80 273	70.35 273	1.18 227	0.77 221	10.00 251	1.47 242	2.50 254	3.56 260	0.65 208	0.90 224	1.33 223	1.41 225	2.40 241	8.70 258

ACVNet_2	2.32 237	2.71 242	1.69 243	3.41 245	2.53 246	3.05 236	3.01 240	1.38 231	1.11 216	1.11 235	0.96 216	2.71 219	1.91 220	2.55 239	0.95 221	0.76 220	1.77 244	0.76 219	16.37 259	1.21 234	0.87 216	0.72 209	3.93 246	1.11 237	1.70 230	1.17 215	1.50 221	1.83 215

SGM+DAISY	1.58 217	1.14 220	1.05 225	1.38 216	1.25 222	1.44 220	1.32 220	1.30 226	1.12 218	1.11 235	1.28 231	2.72 220	2.00 221	1.04 227	1.09 231	1.13 240	1.27 230	1.05 237	7.90 247	1.19 231	1.40 243	1.27 246	1.25 229	1.08 235	1.24 221	1.08 210	1.86 233	1.77 213

PSMNet_ROB	1.96 228	2.74 244	1.24 230	2.52 230	1.79 229	3.39 248	2.92 236	1.22 222	1.19 219	1.32 244	1.42 233	2.74 221	3.87 235	2.53 238	1.17 238	0.79 223	1.30 231	0.85 228	5.35 233	1.19 231	1.06 225	0.97 224	4.07 248	1.12 239	1.56 229	1.42 226	1.57 224	1.58 204

ACVNet_1	1.85 226	2.91 247	1.43 237	3.48 246	2.62 248	3.35 245	3.34 244	1.17 220	0.93 210	1.03 228	0.87 210	2.83 222	1.40 209	2.82 244	0.83 211	0.56 192	1.32 234	0.81 224	6.24 238	1.02 225	0.83 213	0.72 209	4.04 247	0.78 215	1.22 220	0.99 206	0.97 194	1.37 197

LVE	2.29 236	2.69 241	1.56 238	4.79 257	2.63 249	3.26 241	3.58 249	1.30 226	1.38 228	1.61 251	1.27 230	2.94 223	3.52 231	2.79 243	1.07 230	0.88 227	1.50 236	1.09 240	6.15 237	1.42 241	1.24 233	1.14 238	3.90 244	1.43 248	2.52 246	1.66 232	2.05 236	2.34 225

ACVNet-4b	1.66 220	2.40 233	1.10 227	2.76 235	2.09 235	3.09 237	3.08 242	1.03 213	0.99 215	1.10 234	0.61 176	2.97 224	1.00 201	2.77 241	0.73 199	0.66 212	1.26 229	0.73 217	4.74 229	1.07 228	0.57 167	0.49 155	3.77 243	0.67 206	1.06 213	0.96 199	1.18 211	1.85 216

SPstereo	2.24 234	1.49 223	1.89 245	1.52 219	1.44 224	1.58 222	1.36 221	2.01 249	1.65 237	1.52 250	2.53 251	2.99 225	5.33 243	1.61 230	1.87 255	2.90 258	2.09 248	2.24 256	2.84 213	2.23 256	2.95 257	2.64 256	1.71 232	1.81 254	1.98 233	2.32 248	2.62 244	3.27 241

Dean	2.18 233	3.00 252	1.41 235	3.65 247	3.00 253	3.31 242	3.34 244	1.62 240	1.76 238	1.34 245	1.15 228	3.10 226	3.59 232	2.78 242	1.12 233	0.88 227	1.64 241	1.06 239	3.90 224	1.55 246	0.98 220	0.82 218	4.20 249	1.27 241	2.36 243	1.90 237	2.17 238	1.95 217

WAO-6	1.99 230	2.09 231	1.24 230	2.53 231	2.08 234	2.68 231	2.63 232	1.44 234	1.93 243	1.37 246	1.15 228	3.11 227	4.32 238	2.51 235	1.45 248	1.18 243	1.76 243	1.09 240	2.63 211	1.34 239	1.34 237	1.26 244	2.43 236	1.33 242	2.19 238	1.97 238	1.94 235	2.72 235

IMH-64-1	2.14 231	2.52 235	1.62 240	3.01 240	2.45 241	3.32 243	3.49 246	1.41 232	1.89 240	1.00 224	1.09 223	3.32 228	4.52 239	3.28 248	1.18 239	0.90 230	1.59 237	0.94 230	3.67 219	1.33 237	1.12 227	1.00 229	4.55 250	1.06 233	2.07 235	1.40 223	1.68 226	2.36 227

IMH-64	2.14 231	2.52 235	1.62 240	3.01 240	2.45 241	3.32 243	3.49 246	1.41 232	1.89 240	1.00 224	1.09 223	3.32 228	4.52 239	3.28 248	1.18 239	0.90 230	1.59 237	0.94 230	3.67 219	1.33 237	1.12 227	1.00 229	4.55 250	1.06 233	2.07 235	1.40 223	1.68 226	2.36 227

WAO-7	1.75 224	1.50 224	1.58 239	2.10 223	1.51 225	1.41 218	1.46 223	1.80 245	2.17 246	1.51 249	3.52 255	3.39 230	4.26 237	1.05 228	1.44 247	1.11 239	1.19 228	0.94 230	3.26 216	1.24 236	0.99 222	1.06 234	0.61 206	1.41 246	1.44 225	1.56 230	1.47 219	2.35 226

edge stereo	1.12 204	0.82 207	1.07 226	1.15 209	1.06 219	1.25 215	1.10 215	1.12 216	0.83 203	0.65 200	1.43 234	3.44 231	1.41 210	0.68 214	0.74 200	0.69 216	0.81 211	0.62 204	2.86 214	0.74 205	0.73 204	0.75 213	0.74 212	0.66 205	0.95 206	0.88 189	1.16 206	2.01 218

IMH	2.38 238	2.57 238	1.64 242	3.03 242	2.50 245	3.36 246	3.51 248	1.45 235	1.91 242	1.03 228	1.08 222	3.49 232	8.04 248	3.63 250	1.13 236	0.90 230	1.63 239	0.99 235	4.48 227	1.36 240	1.08 226	0.96 223	4.57 252	1.11 237	2.03 234	1.61 231	1.79 229	3.48 243

ccs_rob	0.82 187	0.59 185	0.42 155	0.73 186	0.49 167	0.73 188	0.68 192	0.58 161	0.39 151	0.56 166	4.12 258	3.54 233	0.96 197	0.43 182	0.62 183	0.51 183	0.53 154	0.48 165	0.78 140	0.54 183	0.58 170	0.53 173	0.39 171	0.37 158	0.54 135	0.58 138	0.55 125	0.78 155

KSHMR	5.04 252	3.41 253	2.38 253	4.77 256	3.49 257	4.30 253	4.29 251	2.24 251	1.95 244	1.89 253	1.87 245	3.78 234	56.60 272	4.26 261	1.69 252	1.43 250	2.22 249	1.60 251	9.78 250	1.73 248	1.68 246	1.48 250	6.29 261	1.57 251	2.43 244	2.17 245	2.30 240	4.47 249

DGTPSM_ROB	10.91 259	5.63 260	16.64 265	3.95 250	7.34 263	4.92 257	7.44 258	4.30 261	11.23 264	4.12 263	8.40 261	4.53 235	13.14 254	3.85 257	12.94 263	13.80 263	6.33 261	15.35 264	7.08 244	11.58 263	8.21 264	20.96 265	5.52 258	10.97 265	11.26 261	29.88 269	12.66 261	32.49 267

DPSMNet_ROB	11.00 260	5.63 260	16.64 265	3.96 251	7.34 263	4.92 257	7.44 258	4.30 261	11.25 265	4.13 264	8.58 262	4.57 236	14.55 258	3.88 258	12.94 263	13.80 263	6.34 262	15.40 265	7.85 246	11.58 263	8.22 265	20.97 266	5.52 258	10.97 265	11.28 262	29.87 268	12.66 261	32.49 267

WAO-8	2.81 240	2.84 245	1.93 247	4.63 254	2.49 243	3.42 249	2.87 234	1.88 246	3.27 255	1.37 246	1.46 235	4.92 237	7.73 246	3.64 251	1.31 242	1.16 241	1.83 245	1.15 244	6.68 242	2.14 253	1.34 237	1.05 232	2.87 238	1.34 243	3.29 254	2.12 242	2.43 242	4.61 250

Venus	2.81 240	2.84 245	1.93 247	4.63 254	2.49 243	3.42 249	2.87 234	1.88 246	3.27 255	1.37 246	1.46 235	4.92 237	7.73 246	3.64 251	1.31 242	1.16 241	1.83 245	1.15 244	6.68 242	2.14 253	1.34 237	1.05 232	2.87 238	1.34 243	3.29 254	2.12 242	2.43 242	4.61 250

SGM-ForestM	1.56 216	1.80 227	0.59 191	1.74 220	0.86 208	1.83 224	1.08 214	1.28 225	0.81 201	0.56 166	0.74 194	5.35 239	3.72 234	0.41 179	0.47 145	0.37 116	0.59 173	0.44 153	5.02 232	0.43 148	0.55 156	0.39 101	0.39 171	0.50 182	2.80 247	1.97 238	4.37 257	3.15 239

MADNet++	4.30 248	2.97 251	3.19 258	2.44 228	3.80 258	2.62 229	3.22 243	3.36 258	4.11 258	3.55 262	3.66 256	5.40 240	4.86 241	3.12 246	2.43 258	4.06 261	3.95 259	3.22 259	6.34 239	4.44 260	7.73 263	13.41 264	2.00 234	3.91 261	3.19 251	7.99 260	3.68 255	3.33 242

JetRed	5.83 255	4.38 259	5.23 262	3.30 244	4.12 259	5.85 261	9.23 262	4.20 260	2.78 250	2.31 259	2.00 247	5.46 241	1.20 205	5.68 265	3.38 260	3.88 259	6.46 263	6.52 260	3.80 221	2.98 258	6.60 261	4.97 262	5.41 257	2.73 259	9.22 260	21.91 266	5.29 258	18.57 261

G-Net	1.20 210	0.75 201	0.97 222	0.67 179	0.65 192	0.92 204	0.60 186	1.00 210	1.35 227	0.74 210	1.47 237	5.51 242	0.92 194	0.44 184	0.83 211	0.84 225	0.76 206	0.66 208	1.97 205	1.52 244	0.85 214	0.87 219	0.54 199	0.70 208	0.86 201	1.24 220	1.82 231	2.89 237

PWCK	3.72 244	2.52 235	1.72 244	3.06 243	2.07 232	3.03 235	2.98 237	1.97 248	2.05 245	2.27 258	3.31 254	5.51 242	3.67 233	1.40 229	1.32 244	0.97 234	1.74 242	1.10 242	42.82 271	1.70 247	1.90 251	1.23 242	2.24 235	1.51 249	1.84 231	2.15 244	1.79 229	2.46 229

TorneroNet-64	4.00 247	3.59 255	1.93 247	4.36 253	2.95 251	4.26 252	4.58 255	1.71 242	6.44 261	1.23 241	1.09 223	5.61 244	25.81 261	3.97 260	1.34 245	0.95 233	2.58 254	1.26 247	11.84 254	1.51 243	1.36 241	1.04 231	4.94 255	1.42 247	2.25 239	2.47 250	1.83 232	5.55 255

SANet	1.13 206	0.67 197	0.77 209	0.78 192	0.74 198	0.93 205	0.62 187	1.30 226	1.22 222	0.60 184	0.96 216	5.83 245	2.57 228	0.63 211	0.77 203	0.49 176	0.79 208	0.67 211	1.08 179	0.60 193	0.68 198	0.74 212	0.78 214	0.79 217	1.05 212	1.23 218	1.17 207	2.15 222

DPSNet	1.63 219	0.63 192	0.62 197	0.87 198	0.82 205	1.02 209	0.59 185	0.68 183	0.90 208	0.45 74	0.50 145	5.87 246	2.58 229	0.29 143	1.06 227	1.04 238	1.03 220	0.91 229	13.68 257	0.88 218	1.24 233	0.89 221	1.13 226	1.02 231	1.25 222	1.42 226	1.17 207	1.35 196

DPSimNet_ROB	5.25 253	2.91 247	3.05 257	2.71 234	2.70 250	2.74 233	3.01 240	3.28 256	3.44 257	2.70 261	24.36 269	5.90 247	13.71 257	2.93 245	2.87 259	4.00 260	3.18 256	2.34 257	22.47 261	3.37 259	4.40 260	3.75 261	2.59 237	2.84 260	3.39 256	3.00 253	3.30 253	6.87 256

TorneroNet	5.35 254	3.54 254	2.08 251	3.85 249	3.06 254	4.35 254	4.55 253	1.78 244	5.81 259	1.30 243	1.48 238	6.10 248	59.26 273	3.90 259	1.29 241	0.98 235	2.50 253	1.23 246	15.91 258	1.53 245	1.34 237	1.07 236	5.16 256	1.38 245	2.49 245	2.34 249	2.12 237	4.10 246

CBMV_ROB	0.94 196	0.44 154	0.50 173	0.88 199	0.71 196	0.65 183	0.52 174	0.70 186	0.38 146	0.55 158	0.45 127	6.22 249	2.33 226	0.51 194	0.50 155	0.43 152	0.61 178	0.46 162	1.38 190	0.94 221	0.56 159	0.46 136	0.41 180	0.48 180	0.81 198	1.01 207	1.28 214	1.19 186

ELAS_RVC	1.92 227	1.47 222	1.24 230	2.08 222	1.53 226	3.37 247	1.51 225	1.46 236	1.11 216	0.91 222	2.26 249	6.93 250	6.00 244	0.61 208	0.85 214	0.63 207	1.07 224	0.81 224	2.14 207	0.85 216	1.19 231	1.19 240	0.81 217	1.04 232	3.02 249	2.05 240	2.69 248	2.88 236
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	3.47 242	2.94 249	2.19 252	4.01 252	3.28 255	4.39 255	3.86 250	2.36 252	2.38 248	1.19 240	0.90 213	7.02 251	1.50 212	3.19 247	1.37 246	1.50 251	2.33 250	2.09 255	3.87 223	1.73 248	2.93 256	2.27 255	1.98 233	1.67 252	2.33 240	4.93 259	2.98 251	22.60 263

ELAS	1.96 228	1.69 226	1.23 229	2.25 224	1.75 227	2.41 228	1.49 224	1.55 238	1.80 239	0.89 220	2.14 248	7.05 252	6.02 245	0.61 208	0.88 216	0.63 207	1.06 221	0.78 222	2.32 210	0.80 211	1.15 229	1.19 240	0.79 215	0.98 229	3.21 253	2.53 251	2.67 247	3.05 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	3.58 243	3.59 255	2.75 256	6.07 259	3.32 256	4.63 256	4.56 254	2.01 249	2.21 247	1.90 254	1.51 239	7.09 253	15.50 259	3.77 256	1.72 254	1.50 251	2.35 251	1.70 253	10.97 252	2.01 251	1.69 247	1.56 251	4.87 254	1.70 253	1.51 227	1.68 233	1.89 234	2.48 231

UNDER WATER	3.87 245	4.07 257	2.45 254	6.40 260	4.68 260	5.32 259	5.36 256	3.27 255	3.11 253	1.70 252	1.81 244	7.54 254	10.28 252	4.28 262	1.61 250	1.24 246	3.62 257	1.58 250	6.48 240	2.35 257	1.91 252	1.64 252	7.43 264	2.14 257	3.08 250	3.53 254	2.66 245	4.95 252

MANE	4.47 249	1.62 225	3.30 259	2.34 226	1.90 230	2.28 227	1.66 226	2.83 254	3.11 253	0.83 218	1.12 226	7.77 255	8.15 249	0.56 201	0.79 205	0.87 226	0.82 212	13.62 263	5.80 235	0.59 190	0.94 218	0.60 188	0.48 190	0.91 225	7.29 259	9.34 261	14.90 264	26.25 266

UNDER WATER-64	3.96 246	4.37 258	2.51 255	7.01 261	4.82 261	5.45 260	5.56 257	3.42 259	2.88 251	1.94 255	1.97 246	7.85 256	8.75 250	4.47 264	1.68 251	1.29 247	3.73 258	1.68 252	6.02 236	2.22 255	1.91 252	1.82 254	7.96 265	1.98 256	2.95 248	4.40 258	2.80 250	5.47 253

MeshStereo	1.81 225	1.02 214	0.72 207	1.89 221	1.26 223	1.43 219	0.87 207	1.14 218	0.79 200	0.66 201	0.89 211	8.39 257	5.02 242	0.40 176	0.89 218	0.65 210	0.66 188	0.54 188	4.56 228	0.61 196	3.32 259	0.80 216	0.65 208	0.75 210	1.97 232	1.46 229	3.34 254	4.12 247
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
STStereo	2.66 239	1.83 228	1.92 246	2.87 236	2.02 231	2.68 231	1.85 227	3.30 257	1.63 236	0.82 217	5.71 260	8.58 258	10.17 251	0.52 197	0.67 190	0.43 152	0.63 182	0.46 162	11.73 253	0.68 202	0.73 204	0.66 200	0.49 193	0.98 229	2.33 240	1.79 235	2.66 245	3.63 244

DispFullNet	2.28 235	2.67 240	3.43 260	2.54 232	2.31 240	2.65 230	2.56 231	1.35 230	1.31 225	2.15 257	0.96 216	8.62 259	2.71 230	2.49 234	1.12 233	1.67 254	2.75 255	1.39 248	6.61 241	2.05 252	1.38 242	1.06 234	1.21 227	0.77 212	0.92 204	0.88 189	1.50 221	2.53 233

DPSM_ROB	17.13 264	15.19 263	21.09 267	8.59 262	8.29 265	12.91 263	8.41 260	9.74 266	14.29 266	8.00 265	8.92 263	10.02 260	13.15 255	3.71 253	17.12 265	17.90 265	17.95 266	19.75 267	13.14 255	14.59 265	24.07 267	27.10 267	6.34 262	14.03 267	30.70 269	38.45 270	35.86 269	43.05 270

DPSM	17.13 264	15.19 263	21.09 267	8.59 262	8.29 265	12.91 263	8.41 260	9.74 266	14.29 266	8.00 265	8.92 263	10.02 260	13.15 255	3.71 253	17.12 265	17.90 265	17.95 266	19.75 267	13.14 255	14.59 265	24.07 267	27.10 267	6.34 262	14.03 267	30.70 269	38.45 270	35.86 269	43.05 270

ktn	4.83 250	2.95 250	2.02 250	3.73 248	2.99 252	3.77 251	4.53 252	1.75 243	2.92 252	2.10 256	1.52 240	11.18 262	36.94 267	3.71 253	2.06 256	1.82 255	2.47 252	1.99 254	18.72 260	1.98 250	1.88 250	1.74 253	4.75 253	1.91 255	2.11 237	2.29 247	2.70 249	3.98 245

BEATNet-Init1	11.87 261	15.78 265	1.38 234	34.17 270	2.55 247	31.72 271	9.59 263	2.52 253	2.49 249	0.96 223	2.28 250	18.81 263	32.29 265	0.54 199	1.70 253	0.88 227	0.80 210	0.66 208	61.61 273	16.09 267	1.78 249	1.44 249	0.75 213	1.12 239	14.82 263	2.79 252	37.47 271	23.61 264

MyStereo03	34.45 270	30.52 269	42.47 273	17.26 266	16.71 269	26.07 268	16.92 266	19.55 269	28.76 269	16.17 267	17.98 265	20.17 264	26.47 263	7.52 267	34.40 268	35.99 268	36.08 269	39.75 270	26.27 265	29.34 269	48.43 273	54.62 272	12.72 267	28.26 270	61.75 272	77.38 273	72.05 273	86.69 273

MyStereo02	33.84 268	30.52 269	42.47 273	17.26 266	0.00 1	26.07 268	16.92 266	19.55 269	28.76 269	16.17 267	17.98 265	20.17 264	26.47 263	7.52 267	34.40 268	35.99 268	36.08 269	39.75 270	26.27 265	29.34 269	48.43 273	54.62 272	12.72 267	28.26 270	61.75 272	77.38 273	72.05 273	86.69 273

CasAABBNet	34.41 269	30.51 268	42.45 272	17.22 265	16.57 268	25.84 267	16.81 265	19.09 268	28.74 268	16.65 269	18.06 267	20.17 264	26.39 262	7.50 266	34.38 267	35.87 267	36.10 271	39.70 269	26.18 264	29.35 271	48.14 272	54.75 274	12.73 269	28.31 272	61.71 271	77.35 272	71.94 272	86.51 272

HanzoNet	10.34 258	6.49 262	3.95 261	14.30 264	6.07 262	19.42 265	21.47 268	6.96 263	10.04 263	2.64 260	2.68 253	30.46 267	52.16 271	23.13 270	2.36 257	2.79 257	5.38 260	2.60 258	25.05 263	5.07 261	3.22 258	2.85 257	8.74 266	2.65 258	4.75 257	4.05 257	4.27 256	5.54 254

LRCNet_RVC	19.16 266	27.96 267	9.75 264	30.25 269	27.88 270	31.68 270	26.10 269	20.49 271	8.68 262	28.66 271	28.73 270	30.64 268	23.65 260	32.48 271	8.43 262	1.88 256	23.05 268	16.90 266	40.24 268	17.44 268	6.93 262	3.35 259	35.23 270	25.28 269	1.49 226	1.01 207	5.96 259	3.25 240

LE_ROB	11.92 262	1.06 217	1.26 233	4.81 258	43.47 272	6.01 262	35.61 270	7.74 264	6.23 260	0.58 179	3.83 257	32.58 269	46.83 270	0.27 136	0.44 136	0.32 86	0.53 154	0.43 147	23.28 262	0.75 208	0.67 195	0.51 168	0.56 201	8.03 264	23.19 265	17.00 265	20.55 266	35.43 269

HaxPig	36.95 271	39.38 271	36.02 269	37.94 271	42.14 271	37.82 272	41.49 271	37.89 272	39.02 271	47.01 272	48.90 272	44.27 270	35.80 266	36.82 272	38.89 271	36.75 271	45.48 272	48.70 272	40.83 269	39.66 272	36.10 269	30.92 269	47.77 272	39.68 273	18.58 264	16.85 264	13.59 263	19.32 262

AVERAGE_ROB	39.07 272	42.10 272	39.04 270	43.37 272	44.15 273	43.08 273	43.88 272	43.21 273	40.00 272	47.62 273	48.04 271	44.84 271	39.97 268	43.46 274	38.33 270	36.44 270	46.53 273	49.04 273	41.84 270	40.32 273	39.63 270	34.70 270	46.76 271	39.74 274	24.66 266	16.71 263	19.73 265	17.80 260

MEDIAN_ROB	40.90 273	43.34 273	39.72 271	44.06 273	45.29 274	43.61 274	44.70 273	43.97 274	40.60 273	50.37 274	51.53 273	46.75 272	40.36 269	41.80 273	40.48 272	38.16 272	48.55 274	51.45 274	44.21 272	42.99 274	40.94 271	34.86 271	48.85 273	41.17 275	25.23 268	24.02 267	21.83 267	25.36 265

PML	26.01 267	16.47 266	5.54 263	20.38 268	13.16 267	20.84 266	9.63 264	9.23 265	69.83 274	17.73 270	139.43 274	91.26 273	98.96 274	9.19 269	8.28 261	7.65 262	13.69 264	6.52 260	31.86 267	6.30 262	10.00 266	7.86 263	5.54 260	5.57 262	24.82 267	10.77 262	31.09 268	10.74 259

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 251	0.51 173	0.68 205	0.72 184	0.57 185	0.64 182	0.77 202	0.61 174	0.48 168	0.53 136	1.02 220	115.67 274	1.14 203	0.84 219	0.57 174	0.49 176	0.71 199	0.66 208	2.72 212	0.55 186	0.72 203	0.68 202	0.41 180	0.42 170	0.75 186	0.81 184	0.72 166	1.51 201

ASD4																								6.32 263

Low-res two-view benchmark