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	0.10 1	0.07 1	0.09 4	0.06 3	0.04 2	0.10 8	0.32 137	0.07 1	0.04 1	0.04 1	0.11 14	0.07 1	0.03 1	0.20 65	0.33 2	0.21 3	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.07 2	0.10 1	0.08 1	0.08 11	0.05 1	0.10 1	0.06 1	0.10 1	0.06 1

CroCo-Stereo Lap2	0.12 2	0.07 1	0.05 2	0.05 1	0.06 5	0.04 1	0.03 2	0.08 2	0.06 2	0.11 7	0.03 2	0.12 3	0.06 2	0.08 2	0.59 15	0.36 35	0.11 1	0.10 4	0.12 2	0.07 2	0.25 16	0.17 8	0.04 1	0.07 4	0.11 4	0.11 5	0.11 2	0.08 3

CroCo-Stereo	0.12 2	0.07 1	0.04 1	0.05 1	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 2	0.06 2	0.06 2	0.02 1	0.10 2	0.06 2	0.07 1	0.85 65	0.38 41	0.11 1	0.09 3	0.16 6	0.06 1	0.22 11	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.10 1	0.09 2	0.11 2	0.07 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	0.13 4	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 4	0.07 14	0.10 5	0.13 22	0.09 4	0.07 3	0.16 9	0.07 5	0.11 10	0.56 10	0.29 15	0.14 5	0.13 6	0.17 8	0.09 4	0.18 7	0.15 5	0.04 1	0.08 6	0.15 12	0.13 10	0.19 10	0.15 11

TDLM	0.13 4	0.14 10	0.13 21	0.10 10	0.12 21	0.11 15	0.10 36	0.14 9	0.10 11	0.09 4	0.16 37	0.17 12	0.10 15	0.09 6	0.28 1	0.19 2	0.15 7	0.14 8	0.13 3	0.10 6	0.15 2	0.11 2	0.09 19	0.10 11	0.11 4	0.10 4	0.15 6	0.15 11

RAFT	0.14 6	0.07 1	0.10 6	0.08 6	0.04 2	0.24 105	0.28 130	0.19 19	0.07 5	0.13 8	0.08 5	0.13 4	0.06 2	0.11 10	0.44 7	0.17 1	0.12 4	0.08 1	0.14 5	0.21 53	0.16 4	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.15 12	0.15 15	0.21 16	0.16 14

delet	0.15 7	0.14 10	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.13 24	0.09 26	0.12 6	0.09 6	0.15 12	0.11 14	0.16 9	0.09 11	0.11 10	0.57 12	0.23 7	0.16 8	0.13 6	0.13 3	0.12 10	0.17 5	0.29 18	0.09 19	0.10 11	0.13 7	0.12 7	0.20 13	0.13 8

iRaftStereo_RVC	0.16 8	0.15 12	0.11 8	0.10 10	0.10 12	0.09 6	0.05 4	0.17 14	0.09 6	0.15 12	0.15 27	0.18 13	0.09 11	0.18 56	0.38 4	0.28 13	0.20 19	0.14 8	0.19 12	0.12 10	0.34 33	0.30 19	0.07 6	0.09 7	0.14 9	0.12 7	0.18 9	0.13 8

AANet_RVC	0.16 8	0.13 9	0.13 21	0.10 10	0.15 36	0.08 5	0.13 62	0.14 9	0.15 34	0.13 8	0.13 23	0.13 4	0.11 19	0.10 8	0.42 5	0.24 8	0.16 8	0.16 16	0.20 13	0.15 23	0.15 2	0.17 8	0.11 42	0.11 17	0.16 17	0.17 17	0.22 18	0.24 50

CVANet_RVC	0.18 10	0.18 23	0.18 58	0.20 80	0.15 36	0.17 55	0.13 62	0.23 28	0.11 16	0.14 11	0.22 62	0.20 17	0.12 25	0.48 176	0.35 3	0.21 3	0.17 12	0.16 16	0.16 6	0.13 15	0.18 7	0.15 5	0.10 26	0.12 22	0.14 9	0.12 7	0.19 10	0.16 14

StereoIM	0.19 11	0.16 15	0.11 8	0.07 5	0.10 12	0.06 3	0.06 6	0.12 6	0.10 11	0.19 20	0.08 5	0.19 14	0.08 7	0.14 20	0.52 8	0.39 45	0.24 30	0.18 26	0.30 30	0.12 10	0.46 54	0.36 24	0.07 6	0.10 11	0.19 30	0.23 48	0.20 13	0.25 55

GANet	0.19 11	0.17 16	0.16 44	0.16 45	0.16 43	0.21 84	0.14 72	0.20 20	0.13 22	0.15 12	0.20 51	0.37 102	0.10 15	0.14 20	0.42 5	0.22 5	0.40 122	0.20 34	0.17 8	0.11 8	0.22 11	0.14 4	0.12 52	0.12 22	0.15 12	0.13 10	0.20 13	0.17 20

AASNet	0.20 13	0.17 16	0.13 21	0.14 30	0.15 36	0.15 36	0.13 62	0.17 14	0.09 6	0.15 12	0.15 27	0.16 9	0.09 11	0.14 20	1.03 90	0.22 5	0.18 13	0.16 16	0.17 8	0.14 20	0.17 5	0.76 66	0.10 26	0.11 17	0.15 12	0.13 10	0.17 8	0.12 7

test croco	0.21 14	0.20 46	0.12 14	0.11 16	0.14 31	0.10 8	0.06 6	0.22 24	0.11 16	0.23 25	0.08 5	0.22 23	0.11 19	0.17 39	0.66 25	0.45 75	0.25 36	0.20 34	0.26 22	0.12 10	0.46 54	0.42 29	0.07 6	0.14 43	0.17 21	0.17 17	0.19 10	0.21 37

RAFT_CTSACE	0.21 14	0.20 46	0.13 21	0.12 19	0.10 12	0.14 32	0.08 20	0.24 34	0.10 11	0.26 43	0.10 9	0.21 20	0.18 56	0.11 10	0.57 12	0.35 31	0.19 18	0.14 8	0.26 22	0.18 32	0.31 27	0.70 58	0.08 11	0.10 11	0.27 71	0.17 17	0.33 39	0.16 14

test_5	0.22 16	0.19 33	0.11 8	0.11 16	0.07 6	0.21 84	0.07 14	0.32 76	0.10 11	0.17 18	0.21 56	0.24 28	0.21 71	0.08 2	0.97 85	0.46 82	0.16 8	0.15 13	0.26 22	0.11 8	0.23 14	0.46 34	0.06 5	0.12 22	0.16 17	0.17 17	0.33 39	0.20 28

AFF-stereo	0.22 16	0.19 33	0.15 36	0.14 30	0.12 21	0.14 32	0.06 6	0.24 34	0.13 22	0.29 52	0.12 17	0.24 28	0.10 15	0.08 2	0.60 17	0.38 41	0.18 13	0.19 30	0.48 68	0.12 10	0.28 21	0.56 41	0.08 11	0.10 11	0.19 30	0.18 30	0.43 91	0.16 14

MIF-Stereo (partial)	0.23 18	0.20 46	0.12 14	0.10 10	0.12 21	0.10 8	0.07 14	0.17 14	0.14 28	0.18 19	0.10 9	0.20 17	0.11 19	0.17 39	1.11 104	0.44 67	0.25 36	0.21 42	0.26 22	0.13 15	0.49 62	0.32 20	0.08 11	0.14 43	0.17 21	0.17 17	0.38 63	0.20 28

anonymousdsp	0.23 18	0.12 7	0.11 8	0.12 19	0.10 12	0.12 21	0.06 6	0.16 11	0.09 6	0.15 12	0.79 180	0.15 8	0.07 5	0.10 8	0.84 62	0.30 18	0.18 13	0.14 8	0.22 15	0.24 70	0.25 16	1.12 115	0.17 102	0.09 7	0.12 6	0.09 2	0.23 19	0.10 6

GMStereo	0.23 18	0.24 96	0.13 21	0.19 72	0.17 61	0.19 70	0.14 72	0.29 55	0.16 41	0.23 25	0.19 48	0.32 82	0.16 42	0.13 16	0.53 9	0.27 11	0.28 55	0.19 30	0.43 62	0.20 43	0.30 25	0.19 12	0.12 52	0.15 50	0.24 50	0.19 34	0.39 67	0.20 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MIF-Stereo	0.24 21	0.15 12	0.11 8	0.09 8	0.11 16	0.09 6	0.05 4	0.16 11	0.11 16	0.21 23	0.09 8	0.19 14	0.15 39	0.27 97	1.23 110	0.46 82	0.23 23	0.18 26	0.63 109	0.13 15	0.53 77	0.37 25	0.10 26	0.12 22	0.17 21	0.23 48	0.15 6	0.17 20

MMNet	0.24 21	0.15 12	0.12 14	0.13 25	0.13 28	0.13 24	0.10 36	0.16 11	0.12 20	0.13 8	0.14 24	0.19 14	0.09 11	0.18 56	2.14 153	0.25 9	0.18 13	0.16 16	0.20 13	0.14 20	0.20 10	0.37 25	0.10 26	0.12 22	0.15 12	0.15 15	0.28 31	0.16 14

AEACV	0.25 23	0.17 16	0.11 8	0.09 8	0.07 6	0.15 36	0.04 3	0.08 2	0.06 2	0.07 3	0.07 3	0.13 4	0.08 7	0.12 15	1.39 122	0.79 154	0.16 8	0.14 8	0.25 18	0.19 37	0.24 15	1.00 97	0.10 26	0.07 4	0.10 1	0.95 201	0.14 5	0.08 3

RAFT+CT+SA	0.25 23	0.21 55	0.13 21	0.13 25	0.09 10	0.10 8	0.08 20	0.32 76	0.13 22	0.24 32	0.10 9	0.26 40	0.21 71	0.09 6	0.98 86	0.58 116	0.18 13	0.16 16	0.40 53	0.14 20	0.33 31	0.72 61	0.07 6	0.12 22	0.19 30	0.17 17	0.32 34	0.20 28

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 23	0.20 46	0.18 58	0.15 36	0.17 61	0.13 24	0.10 36	0.29 55	0.15 34	0.33 84	0.15 27	0.31 75	0.22 76	0.14 20	0.66 25	0.37 39	0.22 22	0.15 13	0.50 76	0.16 27	0.32 29	0.59 44	0.10 26	0.13 34	0.24 50	0.19 34	0.47 105	0.20 28

UPFNet	0.25 23	0.18 23	0.19 67	0.17 57	0.18 70	0.19 70	0.14 72	0.22 24	0.16 41	0.23 25	0.18 39	0.21 20	0.13 31	0.26 92	1.51 125	0.28 13	0.23 23	0.21 42	0.25 18	0.18 32	0.22 11	0.35 22	0.13 63	0.15 50	0.18 28	0.18 30	0.39 67	0.18 24

MIM_Stereo	0.26 27	0.18 23	0.14 31	0.15 36	0.14 31	0.24 105	0.07 14	0.27 44	0.11 16	0.24 32	0.12 17	0.20 17	0.12 25	0.17 39	0.85 65	0.44 67	0.24 30	0.19 30	0.54 91	0.20 43	0.46 54	0.70 58	0.08 11	0.12 22	0.17 21	0.29 90	0.34 48	0.16 14

TESTraft	0.26 27	0.21 55	0.13 21	0.11 16	0.11 16	0.10 8	0.09 26	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.28 48	0.23 83	0.15 28	1.11 104	0.42 55	0.23 23	0.17 21	0.49 70	0.18 32	0.34 33	0.50 37	0.09 19	0.12 22	0.22 41	0.25 76	0.48 108	0.23 45

raft+_RVC	0.26 27	0.19 33	0.15 36	0.15 36	0.15 36	0.13 24	0.14 72	0.30 59	0.14 28	0.28 47	0.18 39	0.22 23	0.11 19	0.19 58	0.62 19	0.43 63	0.23 23	0.17 21	0.41 54	0.28 79	0.45 53	0.95 88	0.09 19	0.11 17	0.20 36	0.18 30	0.25 23	0.20 28

DMCA	0.26 27	0.17 16	0.16 44	0.13 25	0.14 31	0.13 24	0.11 41	0.18 18	0.15 34	0.19 20	0.18 39	0.28 48	0.12 25	0.15 28	1.79 135	0.60 121	0.32 81	0.46 172	0.24 16	0.15 23	0.26 19	0.21 13	0.13 63	0.12 22	0.17 21	0.17 17	0.21 16	0.17 20

TestStereo1	0.27 31	0.22 66	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.11 15	0.09 26	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.34 91	0.23 83	0.14 20	1.09 98	0.44 67	0.24 30	0.17 21	0.51 79	0.15 23	0.35 38	0.79 71	0.08 11	0.12 22	0.22 41	0.24 60	0.49 110	0.23 45

SA-5K	0.27 31	0.22 66	0.12 14	0.12 19	0.12 21	0.11 15	0.09 26	0.24 34	0.15 34	0.24 32	0.12 17	0.34 91	0.23 83	0.14 20	1.09 98	0.44 67	0.24 30	0.17 21	0.51 79	0.15 23	0.35 38	0.79 71	0.08 11	0.12 22	0.22 41	0.24 60	0.49 110	0.23 45

ARAFT	0.27 31	0.17 16	0.12 14	0.15 36	0.12 21	0.12 21	0.06 6	0.20 20	0.13 22	0.36 106	0.15 27	0.29 56	0.11 19	0.27 97	0.88 73	0.39 45	0.27 47	0.24 62	0.52 87	0.13 15	0.50 68	0.90 81	0.09 19	0.11 17	0.21 38	0.14 13	0.38 63	0.18 24

LL-Strereo2	0.28 34	0.17 16	0.14 31	0.12 19	0.11 16	0.10 8	0.06 6	0.29 55	0.16 41	0.30 59	0.14 24	0.22 23	0.11 19	0.34 134	0.56 10	0.42 55	0.23 23	0.17 21	0.39 48	0.17 29	0.70 104	1.53 167	0.10 26	0.11 17	0.24 50	0.17 17	0.25 23	0.17 20

rafts_anoy	0.28 34	0.23 82	0.18 58	0.17 57	0.19 79	0.15 36	0.11 41	0.34 91	0.14 28	0.26 43	0.21 56	0.25 34	0.14 33	0.22 68	0.65 23	0.40 50	0.34 94	0.24 62	0.48 68	0.33 96	0.52 75	0.76 66	0.11 42	0.16 63	0.24 50	0.23 48	0.24 20	0.26 61

TestStereo	0.28 34	0.25 108	0.20 79	0.21 88	0.15 36	0.21 84	0.13 62	0.35 102	0.18 60	0.38 123	0.18 39	0.33 86	0.16 42	0.13 16	1.02 89	0.27 11	0.34 94	0.18 26	0.42 56	0.18 32	0.46 54	0.35 22	0.13 63	0.17 72	0.27 71	0.22 41	0.34 48	0.26 61

FINET	0.28 34	0.21 55	0.21 95	0.21 88	0.17 61	0.17 55	0.18 99	0.23 28	0.19 68	0.23 25	0.48 148	0.28 48	0.17 49	0.17 39	0.57 12	0.33 25	0.25 36	0.18 26	0.38 47	0.17 29	0.30 25	0.22 15	0.15 89	0.17 72	0.42 147	0.96 202	0.27 28	0.21 37

RASNet	0.29 38	0.21 55	0.21 95	0.19 72	0.18 70	0.18 63	0.14 72	0.31 68	0.18 60	0.32 76	0.20 51	0.26 40	0.18 56	0.17 39	0.86 68	0.66 136	0.25 36	0.19 30	0.26 22	0.16 27	0.65 97	0.61 47	0.11 42	0.21 111	0.21 38	0.22 41	0.45 98	0.30 77

CFNet	0.29 38	0.23 82	0.19 67	0.25 114	0.22 106	0.19 70	0.15 83	0.30 59	0.17 51	0.28 47	0.23 66	0.37 102	0.19 67	0.22 68	1.38 121	0.25 9	0.26 43	0.21 42	0.27 28	0.19 37	0.31 27	0.45 32	0.12 52	0.17 72	0.28 78	0.24 60	0.37 59	0.31 86

anonymousdsp2	0.30 40	0.20 46	0.16 44	0.14 30	0.13 28	0.15 36	0.11 41	0.28 51	0.12 20	0.25 40	1.08 202	0.24 28	0.12 25	0.15 28	0.71 35	0.42 55	0.25 36	0.20 34	0.45 66	0.38 116	0.41 46	0.96 90	0.10 26	0.13 34	0.20 36	0.17 17	0.43 91	0.18 24

SA	0.30 40	0.21 55	0.14 31	0.14 30	0.14 31	0.15 36	0.07 14	0.35 102	0.16 41	0.31 69	0.12 17	0.41 124	0.14 33	0.20 65	0.74 37	0.56 113	0.27 47	0.30 99	0.58 102	0.21 53	0.49 62	0.88 79	0.08 11	0.15 50	0.27 71	0.28 85	0.56 132	0.26 61

RALCasStereoNet	0.30 40	0.24 96	0.19 67	0.20 80	0.19 79	0.15 36	0.17 94	0.33 85	0.14 28	0.30 59	0.20 51	0.27 44	0.15 39	0.26 92	0.65 23	0.61 124	0.31 76	0.23 58	0.34 39	0.29 83	0.58 86	1.04 103	0.11 42	0.16 63	0.25 57	0.25 76	0.24 20	0.26 61

RALAANet	0.30 40	0.22 66	0.19 67	0.17 57	0.17 61	0.16 47	0.11 41	0.28 51	0.16 41	0.24 32	0.21 56	0.24 28	0.18 56	0.30 114	0.63 21	0.39 45	0.28 55	0.25 68	0.56 93	0.29 83	0.76 109	1.03 102	0.11 42	0.17 72	0.23 44	0.24 60	0.41 75	0.23 45

UNet	0.30 40	0.21 55	0.19 67	0.19 72	0.20 87	0.21 84	0.15 83	0.27 44	0.17 51	0.29 52	0.21 56	0.25 34	0.18 56	0.59 194	1.64 130	0.31 19	0.27 47	0.22 49	0.30 30	0.21 53	0.34 33	0.25 16	0.15 89	0.19 91	0.21 38	0.24 60	0.44 94	0.26 61

HGLStereo	0.30 40	0.23 82	0.19 67	0.18 65	0.23 109	0.18 63	0.13 62	0.23 28	0.16 41	0.31 69	0.31 106	0.21 20	0.14 33	0.22 68	1.81 137	0.35 31	0.37 107	0.24 62	0.29 29	0.20 43	0.41 46	0.39 27	0.14 73	0.16 63	0.23 44	0.23 48	0.32 34	0.22 39

PDISCO_ROB	0.30 40	0.23 82	0.20 79	0.22 96	0.20 87	0.17 55	0.18 99	0.24 34	0.19 68	0.29 52	0.27 88	0.23 26	0.18 56	0.17 39	0.71 35	0.45 75	0.27 47	0.33 115	0.39 48	0.25 72	0.47 60	0.62 49	0.13 63	0.18 82	0.31 100	0.29 90	0.54 126	0.29 72

CASnet	0.31 47	0.22 66	0.14 31	0.15 36	0.17 61	0.17 55	0.08 20	0.30 59	0.18 60	0.34 86	0.21 56	0.38 105	0.28 112	0.13 16	0.75 43	0.44 67	0.32 81	0.26 74	0.43 62	0.34 100	1.11 141	0.69 57	0.11 42	0.14 43	0.25 57	0.17 17	0.33 39	0.25 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.31 47	0.23 82	0.24 115	0.20 80	0.20 87	0.18 63	0.14 72	0.38 128	0.16 41	0.34 86	0.25 73	0.29 56	0.16 42	0.17 39	0.68 32	0.52 105	0.37 107	0.27 76	0.42 56	0.37 109	0.90 120	0.42 29	0.13 63	0.15 50	0.24 50	0.18 30	0.48 108	0.25 55

AACVNet	0.31 47	0.26 124	0.21 95	0.27 127	0.28 137	0.25 110	0.18 99	0.30 59	0.20 77	0.31 69	0.30 104	0.29 56	0.18 56	0.36 141	0.62 19	0.43 63	0.31 76	0.26 74	0.37 44	0.25 72	0.42 49	0.62 49	0.20 124	0.20 101	0.29 84	0.31 99	0.42 83	0.37 113

raftrobust	0.31 47	0.20 46	0.20 79	0.18 65	0.18 70	0.12 21	0.09 26	0.35 102	0.15 34	0.34 86	0.21 56	0.27 44	0.14 33	0.39 157	0.70 34	0.54 108	0.27 47	0.21 42	0.75 127	0.19 37	0.59 88	1.07 106	0.19 117	0.14 43	0.26 63	0.24 60	0.27 28	0.24 50

HITNet	0.31 47	0.18 23	0.15 36	0.17 57	0.15 36	0.14 32	0.10 36	0.29 55	0.19 68	0.30 59	0.20 51	0.28 48	0.18 56	0.29 108	1.30 113	0.42 55	0.27 47	0.20 34	0.37 44	0.17 29	0.64 96	0.99 95	0.12 52	0.15 50	0.19 30	0.19 34	0.39 67	0.26 61
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DISCO	0.32 52	0.24 96	0.17 52	0.19 72	0.21 93	0.23 99	0.27 126	0.21 23	0.21 83	0.36 106	0.25 73	0.24 28	0.16 42	0.19 58	1.86 140	0.35 31	0.29 63	0.22 49	0.42 56	0.22 60	0.28 21	0.56 41	0.14 73	0.16 63	0.23 44	0.23 48	0.40 73	0.24 50

4D-IteraStereo	0.33 53	0.18 23	0.21 95	0.16 45	0.16 43	0.11 15	0.08 20	0.33 85	0.17 51	0.33 84	0.18 39	0.27 44	0.13 31	0.33 130	0.80 47	0.66 136	0.26 43	0.30 99	0.49 70	0.36 103	0.82 115	1.41 148	0.10 26	0.15 50	0.19 30	0.21 40	0.41 75	0.19 27

Sa-1000	0.33 53	0.21 55	0.14 31	0.15 36	0.16 43	0.15 36	0.08 20	0.36 118	0.17 51	0.31 69	0.15 27	0.41 124	0.18 56	0.25 89	0.82 59	0.48 88	0.32 81	0.33 115	0.65 112	0.19 37	0.65 97	1.11 113	0.09 19	0.17 72	0.33 107	0.29 90	0.51 118	0.27 67

LMCR-Stereo	0.33 53	0.23 82	0.19 67	0.19 72	0.18 70	0.20 78	0.13 62	0.30 59	0.19 68	0.29 52	0.23 66	0.33 86	0.29 114	0.40 160	0.67 28	0.45 75	0.39 117	0.28 88	0.53 90	0.38 116	0.51 71	0.96 90	0.14 73	0.19 91	0.25 57	0.24 60	0.33 39	0.31 86

DSFCA	0.33 53	0.25 108	0.21 95	0.20 80	0.26 126	0.22 95	0.27 126	0.23 28	0.21 83	0.22 24	0.27 88	0.25 34	0.15 39	0.14 20	1.43 124	0.64 132	0.28 55	0.27 76	0.31 35	0.21 53	0.39 43	0.52 39	0.18 110	0.19 91	0.28 78	0.28 85	0.54 126	0.45 131

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 53	0.26 124	0.24 115	0.23 99	0.29 139	0.21 84	0.35 149	0.28 51	0.52 186	0.37 114	0.25 73	0.35 95	0.17 49	0.29 108	1.32 114	0.32 24	0.25 36	0.21 42	0.35 40	0.23 64	0.29 24	0.62 49	0.16 96	0.18 82	0.23 44	0.42 140	0.32 34	0.32 91
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.33 53	0.25 108	0.24 115	0.22 96	0.23 109	0.20 78	0.19 106	0.27 44	0.22 87	0.31 69	0.34 121	0.34 91	0.25 95	0.33 130	0.84 62	0.33 25	0.30 71	0.28 88	0.30 30	0.21 53	0.52 75	0.72 61	0.20 124	0.21 111	0.47 162	0.36 121	0.38 63	0.46 133

CAS	0.34 59	0.20 46	0.13 21	0.15 36	0.15 36	0.13 24	0.15 83	0.23 28	0.23 95	0.37 114	0.27 88	0.28 48	0.30 122	0.53 183	0.74 37	0.69 141	0.38 112	0.37 141	0.35 40	0.36 103	0.72 108	1.09 108	0.11 42	0.13 34	0.24 50	0.25 76	0.28 31	0.34 99

CIPLG	0.34 59	0.19 33	0.19 67	0.16 45	0.16 43	0.16 47	0.24 114	0.32 76	0.26 113	0.30 59	0.31 106	0.31 75	0.16 42	0.38 151	0.86 68	0.40 50	0.34 94	0.20 34	0.50 76	0.20 43	0.49 62	1.39 144	0.11 42	0.15 50	0.53 172	0.17 17	0.57 136	0.20 28

IPLGR_C	0.34 59	0.19 33	0.19 67	0.16 45	0.16 43	0.16 47	0.25 123	0.32 76	0.26 113	0.30 59	0.32 113	0.30 68	0.17 49	0.37 146	0.79 46	0.40 50	0.33 89	0.20 34	0.51 79	0.19 37	0.49 62	1.39 144	0.12 52	0.15 50	0.50 169	0.17 17	0.58 141	0.20 28

GMOStereo	0.34 59	0.19 33	0.15 36	0.16 45	0.16 43	0.32 138	0.12 49	0.35 102	0.17 51	0.35 93	0.15 27	0.29 56	0.22 76	0.17 39	0.81 48	0.49 89	0.29 63	0.33 115	0.51 79	0.37 109	0.56 82	1.49 158	0.10 26	0.13 34	0.30 91	0.24 60	0.41 75	0.22 39

error version	0.34 59	0.19 33	0.15 36	0.16 45	0.16 43	0.32 138	0.12 49	0.35 102	0.17 51	0.35 93	0.15 27	0.29 56	0.22 76	0.17 39	0.81 48	0.49 89	0.29 63	0.33 115	0.51 79	0.37 109	0.56 82	1.49 158	0.10 26	0.13 34	0.30 91	0.24 60	0.41 75	0.22 39

test-v	0.34 59	0.19 33	0.15 36	0.16 45	0.16 43	0.32 138	0.12 49	0.35 102	0.17 51	0.35 93	0.15 27	0.29 56	0.22 76	0.17 39	0.81 48	0.49 89	0.29 63	0.33 115	0.51 79	0.37 109	0.56 82	1.49 158	0.10 26	0.13 34	0.30 91	0.24 60	0.41 75	0.22 39

test-2	0.34 59	0.19 33	0.15 36	0.16 45	0.16 43	0.32 138	0.12 49	0.35 102	0.17 51	0.35 93	0.15 27	0.29 56	0.22 76	0.17 39	0.81 48	0.49 89	0.29 63	0.33 115	0.51 79	0.37 109	0.56 82	1.49 158	0.10 26	0.13 34	0.30 91	0.24 60	0.41 75	0.22 39

HCRNet	0.34 59	0.24 96	0.13 21	0.26 125	0.11 16	0.18 63	0.13 62	0.20 20	0.09 6	0.54 167	0.20 51	0.29 56	0.10 15	0.13 16	3.96 193	0.29 15	0.21 21	0.15 13	0.25 18	0.13 15	0.25 16	0.40 28	0.13 63	0.10 11	0.13 7	0.14 13	0.36 55	0.15 11

iResNet_ROB	0.34 59	0.23 82	0.20 79	0.22 96	0.19 79	0.21 84	0.16 89	0.49 175	0.18 60	0.36 106	0.24 69	0.27 44	0.29 114	0.22 68	1.33 115	0.45 75	0.30 71	0.24 62	0.64 111	0.18 32	0.68 100	0.55 40	0.14 73	0.21 111	0.26 63	0.25 76	0.49 110	0.30 77

iinet-f	0.35 68	0.23 82	0.17 52	0.20 80	0.14 31	0.21 84	0.17 94	0.22 24	0.16 41	0.38 123	0.39 131	0.26 40	0.23 83	0.17 39	1.84 139	0.49 89	0.27 47	0.21 42	0.66 115	0.34 100	0.46 54	0.83 74	0.15 89	0.14 43	0.26 63	0.19 34	0.45 98	0.25 55

IER	0.35 68	0.19 33	0.16 44	0.17 57	0.16 43	0.17 55	0.12 49	0.23 28	0.14 28	0.28 47	0.25 73	0.31 75	0.14 33	0.23 76	3.85 192	0.29 15	0.25 36	0.20 34	0.24 16	0.20 43	0.28 21	0.21 13	0.18 110	0.14 43	0.19 30	0.24 60	0.38 63	0.25 55

ACRE	0.35 68	0.19 33	0.18 58	0.16 45	0.16 43	0.16 47	0.24 114	0.32 76	0.25 105	0.30 59	0.43 137	0.31 75	0.17 49	0.38 151	0.81 48	0.40 50	0.34 94	0.20 34	0.51 79	0.20 43	0.50 68	1.39 144	0.12 52	0.15 50	0.51 170	0.17 17	0.57 136	0.20 28

psm_up	0.35 68	0.26 124	0.27 139	0.28 135	0.25 118	0.27 118	0.18 99	0.35 102	0.32 146	0.29 52	0.24 69	0.30 68	0.25 95	0.50 180	0.93 77	0.34 29	0.34 94	0.31 107	0.62 106	0.36 103	0.43 50	0.50 37	0.16 96	0.27 141	0.33 107	0.34 111	0.39 67	0.34 99

CFNet_RVC	0.35 68	0.26 124	0.23 110	0.25 114	0.24 115	0.24 105	0.16 89	0.27 44	0.19 68	0.30 59	0.29 101	0.31 75	0.17 49	0.33 130	0.75 43	0.46 82	0.51 163	0.24 62	0.81 132	0.21 53	0.58 86	0.70 58	0.18 110	0.34 159	0.30 91	0.31 99	0.42 83	0.34 99

DN-CSS_ROB	0.35 68	0.22 66	0.24 115	0.23 99	0.26 126	0.15 36	0.12 49	0.42 149	0.19 68	0.39 128	0.41 134	0.34 91	0.26 103	0.32 127	0.67 28	0.42 55	0.30 71	0.23 58	0.92 146	0.21 53	0.80 113	0.68 56	0.15 89	0.27 141	0.24 50	0.22 41	0.41 75	0.30 77

LoS_RVC	0.37 74	0.25 108	0.20 79	0.10 10	0.17 61	0.13 24	0.09 26	0.24 34	0.25 105	0.38 123	0.25 73	0.36 97	0.34 139	0.22 68	0.81 48	0.78 152	0.41 127	0.42 164	0.56 93	0.27 76	0.97 126	1.33 137	0.14 73	0.15 50	0.28 78	0.22 41	0.25 23	0.29 72

tt_ll	0.37 74	0.25 108	0.20 79	0.10 10	0.17 61	0.13 24	0.09 26	0.24 34	0.25 105	0.38 123	0.25 73	0.36 97	0.34 139	0.22 68	0.81 48	0.78 152	0.41 127	0.42 164	0.56 93	0.27 76	0.97 126	1.33 137	0.14 73	0.15 50	0.28 78	0.22 41	0.25 23	0.29 72

dd	0.37 74	0.25 108	0.15 36	0.44 179	0.16 43	0.32 138	0.19 106	0.28 51	0.13 22	0.29 52	0.14 24	0.44 134	0.14 33	0.15 28	2.86 170	0.38 41	0.36 103	0.22 49	0.52 87	0.34 100	0.32 29	0.28 17	0.17 102	0.29 151	0.27 71	0.20 38	0.40 73	0.32 91

STTStereo	0.37 74	0.28 142	0.28 144	0.24 108	0.27 136	0.22 95	0.33 144	0.25 43	0.36 159	0.29 52	0.27 88	0.33 86	0.20 70	0.27 97	2.32 161	0.31 19	0.26 43	0.25 68	0.30 30	0.20 43	0.34 33	0.66 55	0.31 168	0.18 82	0.25 57	0.31 99	0.35 51	0.41 123

test_4	0.38 78	0.17 16	0.16 44	0.14 30	0.13 28	0.11 15	0.38 153	0.24 34	0.14 28	0.31 69	0.11 14	0.24 28	0.12 25	0.34 134	0.91 74	0.70 144	0.24 30	0.29 94	0.37 44	0.29 83	0.51 71	1.32 136	0.09 19	0.12 22	0.27 71	0.91 198	0.91 187	0.87 171

SACVNet	0.38 78	0.30 151	0.26 132	0.28 135	0.29 139	0.26 113	0.34 148	0.37 125	0.29 129	0.35 93	0.27 88	0.29 56	0.25 95	0.38 151	0.59 15	0.43 63	0.36 103	0.29 94	0.56 93	0.29 83	0.68 100	1.21 126	0.19 117	0.25 135	0.37 132	0.35 114	0.45 98	0.38 118

sAnonymous2	0.38 78	0.21 55	0.17 52	0.16 45	0.16 43	0.21 84	0.15 83	0.38 128	0.26 113	0.28 47	0.26 84	0.30 68	0.32 131	0.16 33	0.67 28	0.61 124	0.40 122	0.36 135	0.81 132	0.39 121	1.05 134	1.29 134	0.14 73	0.19 91	0.29 84	0.35 114	0.33 39	0.35 108

CroCo_RVC	0.38 78	0.21 55	0.17 52	0.16 45	0.16 43	0.21 84	0.15 83	0.38 128	0.26 113	0.28 47	0.26 84	0.30 68	0.32 131	0.16 33	0.67 28	0.61 124	0.40 122	0.36 135	0.81 132	0.39 121	1.05 134	1.29 134	0.14 73	0.19 91	0.29 84	0.35 114	0.33 39	0.35 108

CREStereo	0.38 78	0.22 66	0.20 79	0.17 57	0.16 43	0.15 36	0.08 20	0.36 118	0.24 98	0.36 106	0.27 88	0.39 109	0.39 155	0.16 33	0.92 75	0.97 173	0.46 147	0.27 76	0.43 62	0.52 157	1.15 147	1.04 103	0.13 63	0.16 63	0.25 57	0.24 60	0.37 59	0.31 86
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
FADNet-RVC	0.38 78	0.25 108	0.26 132	0.27 127	0.26 126	0.21 84	0.42 162	0.33 85	0.24 98	0.34 86	0.26 84	0.42 127	0.28 112	0.27 97	0.95 81	0.42 55	0.39 117	0.27 76	0.73 125	0.41 127	0.63 95	0.86 78	0.21 128	0.27 141	0.34 110	0.33 108	0.33 39	0.42 125

AF-Net	0.38 78	0.25 108	0.25 127	0.25 114	0.30 143	0.28 122	0.41 160	0.36 118	0.30 134	0.25 40	0.32 113	0.39 109	0.21 71	0.23 76	2.08 151	0.31 19	0.23 23	0.22 49	0.39 48	0.22 60	0.53 77	0.78 69	0.21 128	0.19 91	0.26 63	0.27 82	0.42 83	0.33 95

Nwc_Net	0.38 78	0.25 108	0.25 127	0.25 114	0.30 143	0.28 122	0.41 160	0.36 118	0.30 134	0.25 40	0.32 113	0.39 109	0.21 71	0.23 76	2.08 151	0.31 19	0.23 23	0.22 49	0.39 48	0.22 60	0.53 77	0.78 69	0.21 128	0.19 91	0.26 63	0.27 82	0.42 83	0.33 95

raft_robust	0.39 86	0.22 66	0.16 44	0.20 80	0.16 43	0.16 47	0.11 41	0.42 149	0.18 60	0.42 137	0.15 27	0.33 86	0.24 88	0.27 97	1.23 110	0.80 157	0.31 76	0.33 115	0.91 143	0.36 103	0.71 107	1.21 126	0.11 42	0.20 101	0.30 91	0.30 96	0.36 55	0.30 77

UDGNet	0.39 86	0.29 145	0.21 95	0.55 191	0.44 184	0.50 183	0.42 162	0.31 68	0.20 77	0.27 46	0.28 98	0.28 48	0.12 25	0.70 203	0.66 25	0.44 67	0.29 63	0.25 68	0.60 104	0.24 70	0.61 92	0.98 93	0.39 181	0.15 50	0.34 110	0.27 82	0.42 83	0.29 72

APVNet	0.39 86	0.27 132	0.20 79	0.24 108	0.26 126	0.27 118	0.24 114	0.31 68	0.22 87	0.26 43	0.31 106	0.29 56	0.17 49	0.27 97	1.75 134	0.50 95	0.45 142	0.35 131	0.66 115	0.32 93	0.51 71	0.97 92	0.16 96	0.25 135	0.28 78	0.24 60	0.44 94	0.30 77

FADNet	0.39 86	0.27 132	0.23 110	0.29 141	0.26 126	0.25 110	0.39 158	0.36 118	0.24 98	0.35 93	0.34 121	0.36 97	0.27 105	0.27 97	0.93 77	0.39 45	0.31 76	0.34 127	0.68 120	0.43 133	0.60 89	0.90 81	0.19 117	0.22 119	0.38 136	0.42 140	0.37 59	0.44 127

UCFNet_RVC	0.39 86	0.36 167	0.26 132	0.29 141	0.31 147	0.26 113	0.19 106	0.30 59	0.23 95	0.35 93	0.27 88	0.45 140	0.25 95	0.34 134	0.82 59	0.45 75	0.30 71	0.25 68	0.96 152	0.23 64	0.69 102	0.75 65	0.45 189	0.21 111	0.35 116	0.31 99	0.35 51	0.45 131

HSM	0.39 86	0.24 96	0.23 110	0.26 125	0.25 118	0.20 78	0.18 99	0.41 140	0.20 77	0.32 76	0.30 104	0.39 109	0.24 88	0.22 68	2.57 167	0.39 45	0.33 89	0.22 49	0.49 70	0.30 90	0.70 104	0.47 35	0.14 73	0.20 101	0.29 84	0.31 99	0.44 94	0.33 95

BEATNet_4x	0.40 92	0.23 82	0.19 67	0.20 80	0.19 79	0.16 47	0.14 72	0.31 68	0.27 122	0.35 93	0.22 62	0.32 82	0.23 83	0.29 108	1.51 125	0.58 116	0.52 168	0.51 189	0.49 70	0.22 60	0.91 122	1.44 152	0.14 73	0.23 124	0.23 44	0.23 48	0.42 83	0.31 86

CES	0.41 93	0.19 33	0.16 44	0.14 30	0.18 70	0.16 47	0.10 36	0.54 187	0.25 105	0.30 59	0.34 121	0.40 118	0.38 151	0.47 172	1.33 115	0.79 154	0.52 168	0.48 178	0.33 36	0.42 131	1.04 131	1.15 120	0.14 73	0.13 34	0.26 63	0.22 41	0.28 31	0.34 99

DMCA-RVC	0.41 93	0.21 55	0.22 104	0.32 152	0.28 137	0.18 63	0.45 167	0.34 91	0.30 134	0.32 76	1.09 203	0.31 75	0.16 42	0.30 114	2.90 173	0.35 31	0.26 43	0.25 68	0.26 22	0.30 90	0.38 42	0.34 21	0.16 96	0.28 146	0.35 116	0.20 38	0.36 55	0.27 67

RAFT + AFF	0.42 95	0.12 7	0.09 4	0.13 25	0.07 6	0.11 15	0.06 6	0.17 14	0.10 11	0.19 20	0.10 9	0.28 48	0.08 7	0.11 10	7.47 234	0.33 25	0.20 19	0.11 5	0.33 36	0.10 6	0.39 43	0.16 7	0.07 6	0.09 7	0.16 17	0.11 5	0.13 4	0.09 5

PMTNet	0.42 95	0.24 96	0.21 95	0.18 65	0.17 61	0.14 32	0.32 137	0.31 68	0.24 98	0.37 114	0.25 73	0.38 105	0.38 151	0.17 39	1.19 109	1.08 181	0.45 142	0.27 76	0.56 93	0.43 133	1.15 147	1.08 107	0.13 63	0.14 43	0.40 143	0.26 80	0.32 34	0.37 113

MyStereo04	0.43 97	0.28 142	0.26 132	0.23 99	0.24 115	0.18 63	0.14 72	0.38 128	0.28 126	0.59 177	0.28 98	0.39 109	0.18 56	0.36 141	1.03 90	0.61 124	0.35 101	0.27 76	1.20 171	0.43 133	1.04 131	0.77 68	0.38 178	0.26 137	0.37 132	0.39 128	0.55 130	0.30 77

TANstereo	0.43 97	0.22 66	0.18 58	0.21 88	0.21 93	0.22 95	0.11 41	0.27 44	0.22 87	0.32 76	0.25 73	0.25 34	0.25 95	0.24 82	1.37 119	0.81 159	0.43 138	0.41 161	0.67 117	0.39 121	1.08 137	1.16 121	0.48 196	0.16 63	0.17 21	0.23 48	0.99 194	0.24 50

XX-TBD	0.43 97	0.22 66	0.18 58	0.21 88	0.21 93	0.22 95	0.11 41	0.27 44	0.22 87	0.32 76	0.25 73	0.25 34	0.25 95	0.24 82	1.37 119	0.81 159	0.43 138	0.41 161	0.67 117	0.39 121	1.08 137	1.16 121	0.48 196	0.16 63	0.17 21	0.23 48	0.99 194	0.24 50

stereogan	0.43 97	0.33 158	0.30 149	0.33 154	0.37 174	0.35 152	0.30 133	0.35 102	0.32 146	0.30 59	0.31 106	0.46 141	0.30 122	0.27 97	1.62 129	0.41 54	0.30 71	0.25 68	0.44 65	0.29 83	0.37 41	1.61 175	0.23 136	0.24 130	0.29 84	0.31 99	0.57 136	0.39 120

PS-NSSS	0.43 97	0.38 179	0.25 127	0.42 173	0.30 143	0.35 152	0.32 137	0.34 91	0.20 77	0.36 106	0.24 69	0.74 176	0.24 88	0.40 160	1.98 145	0.34 29	0.33 89	0.23 58	0.55 92	0.20 43	0.41 46	0.57 43	0.52 199	0.20 101	0.31 100	0.31 99	0.87 181	0.37 113

AE-Stereo	0.44 102	0.22 66	0.24 115	0.23 99	0.24 115	0.18 63	0.16 89	0.30 59	0.21 83	0.34 86	0.16 37	0.44 134	0.27 105	0.21 67	0.94 79	0.81 159	0.41 127	0.32 110	0.52 87	0.55 158	1.07 136	1.71 185	0.12 52	0.21 111	0.34 110	0.89 197	0.46 103	0.28 69

ICVP	0.44 102	0.24 96	0.30 149	0.25 114	0.23 109	0.26 113	0.18 99	0.31 68	0.25 105	0.37 114	0.31 106	0.33 86	0.29 114	0.25 89	0.64 22	0.61 124	0.50 161	0.78 226	0.59 103	0.44 141	0.99 129	1.82 194	0.33 173	0.24 130	0.30 91	0.35 114	0.37 59	0.34 99
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MyStereo	0.45 104	0.29 145	0.30 149	0.25 114	0.25 118	0.19 70	0.14 72	0.37 125	0.28 126	0.66 194	0.41 134	0.39 109	0.22 76	0.36 141	1.10 102	0.58 116	0.33 89	0.27 76	1.19 169	0.44 141	1.03 130	0.92 86	0.36 177	0.27 141	0.41 144	0.41 136	0.57 136	0.30 77

CREStereo++_RVC	0.45 104	0.22 66	0.20 79	0.17 57	0.20 87	0.15 36	0.11 41	0.34 91	0.19 68	0.35 93	0.19 48	0.32 82	0.31 124	0.16 33	1.29 112	0.81 159	0.38 112	0.27 76	0.56 93	0.36 103	1.08 137	1.26 130	0.13 63	0.15 50	0.26 63	0.22 41	2.29 241	0.31 86
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FADNet-RVC-Resample	0.45 104	0.30 151	0.59 206	0.28 135	0.45 186	0.21 84	0.24 114	0.39 135	0.32 146	0.44 142	0.31 106	0.43 130	0.44 165	0.43 166	1.18 106	0.51 101	0.37 107	0.43 167	0.60 104	0.64 179	0.49 62	1.02 101	0.30 162	0.37 167	0.31 100	0.39 128	0.33 39	0.41 123

RP	0.45 104	0.29 145	0.33 160	0.30 143	0.31 147	0.28 122	0.35 149	0.34 91	0.33 152	0.23 25	0.36 128	0.36 97	0.26 103	0.24 82	3.81 190	0.31 19	0.28 55	0.22 49	0.33 36	0.23 64	0.26 19	0.85 77	0.19 117	0.22 119	0.29 84	0.29 90	0.52 121	0.36 112

LoS	0.46 108	0.23 82	0.17 52	0.19 72	0.19 79	0.19 70	0.12 49	0.77 208	0.26 113	0.50 156	0.45 140	0.53 156	0.47 170	0.23 76	1.06 96	0.85 166	0.56 182	0.43 167	0.62 106	0.41 127	1.28 162	1.41 148	0.15 89	0.16 63	0.35 116	0.28 85	0.33 39	0.35 108

sCroCo_RVC	0.46 108	0.20 46	0.16 44	0.15 36	0.16 43	0.20 78	0.12 49	0.32 76	0.32 146	0.35 93	0.24 69	0.43 130	0.45 168	0.15 28	0.83 61	1.10 185	0.47 152	0.40 160	0.67 117	0.43 133	1.55 185	1.85 196	0.14 73	0.22 119	0.30 91	0.30 96	0.49 110	0.32 91

iResNetv2_ROB	0.46 108	0.24 96	0.17 52	0.27 127	0.21 93	0.23 99	0.14 72	0.49 175	0.19 68	0.37 114	0.29 101	0.37 102	0.27 105	0.26 92	3.28 184	0.42 55	0.28 55	0.22 49	0.85 140	0.23 64	1.22 155	0.59 44	0.16 96	0.26 137	0.27 71	0.24 60	0.57 136	0.28 69

test-3	0.47 111	0.22 66	0.20 79	0.18 65	0.21 93	0.19 70	0.12 49	0.41 140	0.16 41	0.35 93	0.18 39	0.42 127	0.19 67	0.19 58	1.04 93	0.66 136	0.32 81	0.30 99	1.28 183	0.44 141	1.13 144	1.75 191	0.10 26	0.17 72	0.45 158	0.23 48	0.56 132	1.21 190

test_1	0.47 111	0.22 66	0.20 79	0.18 65	0.21 93	0.19 70	0.12 49	0.41 140	0.16 41	0.34 86	0.18 39	0.42 127	0.19 67	0.19 58	1.04 93	0.66 136	0.32 81	0.30 99	1.28 183	0.44 141	1.13 144	1.75 191	0.10 26	0.17 72	0.45 158	0.23 48	0.56 132	1.22 191

test_3	0.47 111	0.22 66	0.20 79	0.18 65	0.21 93	0.19 70	0.12 49	0.41 140	0.18 60	0.36 106	0.18 39	0.44 134	0.21 71	0.19 58	1.03 90	0.64 132	0.32 81	0.31 107	1.28 183	0.44 141	1.12 142	1.74 188	0.10 26	0.18 82	0.47 162	0.28 85	0.59 146	1.22 191

GEStereo_RVC	0.47 111	0.27 132	0.34 163	0.27 127	0.26 126	0.31 132	0.53 178	0.41 140	0.24 98	0.35 93	0.27 88	0.40 118	0.24 88	0.30 114	0.81 48	0.74 149	0.49 160	0.37 141	0.91 143	0.38 116	0.90 120	1.80 193	0.21 128	0.34 159	0.31 100	0.30 96	0.51 118	0.48 138

CFNet_pseudo	0.47 111	0.23 82	0.23 110	0.27 127	0.25 118	0.23 99	0.17 94	0.31 68	0.19 68	0.37 114	0.29 101	0.38 105	0.27 105	0.23 76	4.35 198	0.44 67	0.28 55	0.23 58	1.00 153	0.19 37	0.46 54	0.59 44	0.40 184	0.18 82	0.27 71	0.28 85	0.36 55	0.35 108

Anonymous	0.47 111	0.23 82	0.20 79	0.18 65	0.19 79	0.20 78	0.13 62	0.38 128	0.30 134	0.36 106	0.22 62	0.36 97	0.50 173	0.17 39	0.92 75	0.93 171	0.48 158	0.48 178	0.94 148	0.46 149	1.43 170	1.71 185	0.15 89	0.23 124	0.35 116	0.33 108	0.53 123	0.33 95

NCC-stereo	0.47 111	0.33 158	0.30 149	0.31 149	0.33 154	0.31 132	0.38 153	0.41 140	0.40 164	0.24 32	0.38 129	0.39 109	0.36 143	0.28 105	3.13 179	0.36 35	0.29 63	0.32 110	0.42 56	0.43 133	0.44 51	0.84 75	0.28 156	0.23 124	0.36 126	0.44 151	0.45 98	0.44 127

Abc-Net	0.47 111	0.33 158	0.30 149	0.31 149	0.33 154	0.31 132	0.38 153	0.41 140	0.40 164	0.24 32	0.38 129	0.39 109	0.36 143	0.28 105	3.13 179	0.36 35	0.29 63	0.32 110	0.42 56	0.43 133	0.44 51	0.84 75	0.28 156	0.23 124	0.36 126	0.44 151	0.45 98	0.44 127
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.48 119	0.40 182	0.29 147	0.27 127	0.32 150	0.31 132	0.28 130	0.27 44	0.32 146	0.32 76	0.43 137	1.12 194	0.24 88	0.32 127	1.68 131	0.51 101	0.66 192	0.29 94	0.41 54	0.33 96	0.69 102	1.26 130	0.26 147	0.26 137	0.30 91	0.35 114	0.75 173	0.44 127

RYNet	0.49 120	0.11 6	0.10 6	0.08 6	0.09 10	0.10 8	0.06 6	0.13 8	0.18 60	0.10 6	0.10 9	0.13 4	0.08 7	0.08 2	9.58 248	0.37 39	0.14 5	0.22 49	0.17 8	0.09 4	0.19 9	0.12 3	0.15 89	0.09 7	0.14 9	0.33 108	0.24 20	0.13 8

GANetREF_RVC	0.50 121	0.40 182	0.38 174	0.38 166	0.35 167	0.35 152	0.32 137	0.51 181	0.42 171	0.48 153	0.27 88	0.71 174	0.44 165	0.29 108	1.10 102	0.45 75	1.07 212	0.33 115	0.62 106	0.36 103	0.86 118	0.64 53	0.30 162	0.39 173	0.44 156	0.40 135	0.64 154	0.50 144
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
CASS	0.51 122	0.27 132	0.27 139	0.32 152	0.26 126	0.29 129	0.67 197	0.40 138	0.30 134	0.47 150	0.52 153	0.47 146	0.36 143	0.16 33	0.74 37	0.67 140	0.71 196	0.46 172	0.78 130	0.28 79	1.67 191	1.48 157	0.17 102	0.20 101	0.42 147	0.34 111	0.53 123	0.46 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RGC	0.51 122	0.36 167	0.46 189	0.35 158	0.36 172	0.40 168	0.30 133	0.37 125	0.39 162	0.32 76	0.45 140	0.40 118	0.42 163	0.35 139	2.99 176	0.36 35	0.32 81	0.28 88	0.47 67	0.33 96	0.61 92	1.00 97	0.24 140	0.28 146	0.38 136	0.46 156	0.52 121	0.53 149

PA-Net	0.52 124	0.36 167	0.36 169	0.25 114	0.37 174	0.26 113	0.32 137	0.33 85	0.36 159	0.30 59	0.26 84	0.30 68	0.31 124	0.47 172	2.30 159	0.51 101	0.24 30	0.28 88	0.30 30	0.29 83	0.34 33	0.90 81	0.60 204	0.26 137	0.32 105	0.72 187	0.32 34	2.29 214
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.52 124	0.25 108	0.25 127	0.25 114	0.26 126	0.23 99	0.65 195	0.32 76	0.25 105	0.37 114	0.39 131	0.29 56	0.25 95	0.31 123	3.43 185	0.72 147	0.34 94	0.29 94	0.49 70	0.23 64	1.30 164	1.20 124	0.23 136	0.23 124	0.29 84	0.42 140	0.46 103	0.29 72

ADLNet	0.53 126	0.26 124	0.18 58	0.21 88	0.21 93	0.23 99	0.19 106	0.30 59	0.17 51	0.23 25	0.22 62	0.62 165	0.18 56	0.48 176	6.87 226	0.38 41	0.28 55	0.21 42	0.25 18	0.20 43	0.33 31	0.90 81	0.18 110	0.13 34	0.25 57	0.26 80	0.34 48	0.23 45

MLCV	0.53 126	0.25 108	0.24 115	0.36 160	0.32 150	0.30 131	0.22 111	0.46 169	0.47 180	0.53 164	0.80 182	0.51 153	0.40 157	0.26 92	0.94 79	1.44 207	0.41 127	0.30 99	1.26 178	0.27 76	1.16 150	1.23 129	0.23 136	0.35 164	0.33 107	0.35 114	0.49 110	0.34 99

s12784h	0.54 128	0.28 142	0.26 132	0.30 143	0.23 109	0.17 55	0.12 49	0.36 118	0.24 98	0.38 123	0.23 66	0.40 118	0.38 151	0.16 33	1.09 98	1.11 186	0.47 152	0.27 76	0.71 123	0.37 109	1.49 177	1.46 154	0.12 52	0.17 72	0.39 139	0.32 107	2.18 238	0.88 173

GES	0.54 128	0.23 82	0.19 67	0.21 88	0.22 106	0.26 113	0.18 99	0.34 91	0.31 141	0.36 106	0.28 98	0.30 68	0.22 76	0.22 68	2.69 168	0.58 116	0.37 107	0.28 88	1.14 165	0.32 93	1.08 137	0.88 79	0.18 110	0.24 130	0.26 63	0.23 48	0.58 141	2.34 215

R-Stereo Train	0.54 128	0.24 96	0.24 115	0.24 108	0.18 70	0.24 105	0.09 26	0.34 91	0.30 134	0.52 161	0.66 166	0.44 134	0.32 131	0.55 188	0.74 37	1.07 178	0.58 185	0.52 193	1.27 181	0.64 179	1.51 180	1.89 198	0.14 73	0.20 101	0.35 116	0.42 140	0.35 51	0.47 136

RAFT-Stereo	0.54 128	0.24 96	0.24 115	0.24 108	0.18 70	0.24 105	0.09 26	0.34 91	0.30 134	0.52 161	0.66 166	0.44 134	0.32 131	0.55 188	0.74 37	1.07 178	0.58 185	0.52 193	1.27 181	0.64 179	1.51 180	1.89 198	0.14 73	0.20 101	0.35 116	0.42 140	0.35 51	0.47 136
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NCCL2	0.55 132	0.35 163	0.31 156	0.30 143	0.40 178	0.25 110	0.24 114	0.35 102	0.31 141	0.41 135	0.33 118	0.35 95	0.24 88	0.53 183	4.10 194	0.47 85	0.40 122	0.31 107	0.39 48	0.31 92	0.70 104	0.99 95	0.41 186	0.32 156	0.45 158	0.45 153	0.75 173	0.51 146

PWCDC_ROB	0.55 132	0.18 23	0.19 67	0.17 57	0.26 126	0.16 47	0.19 106	0.22 24	0.54 190	0.16 17	0.43 137	0.25 34	1.12 200	0.45 167	5.47 209	0.50 95	0.31 76	0.28 88	0.36 43	0.26 75	0.60 89	1.14 119	0.25 143	0.28 146	0.18 28	0.29 90	0.26 27	0.32 91

cross-raft	0.56 134	0.25 108	0.22 104	0.21 88	0.20 87	0.39 165	0.15 83	0.44 160	0.26 113	0.48 153	0.35 126	0.43 130	0.31 124	0.24 82	0.86 68	1.35 201	0.41 127	0.34 127	1.31 188	0.78 197	1.98 215	1.89 198	0.16 96	0.18 82	0.47 162	0.46 156	0.42 83	0.68 161

Anonymous3	0.57 135	0.29 145	0.22 104	0.21 88	0.25 118	0.27 118	0.22 111	0.51 181	0.35 155	0.37 114	0.27 88	0.76 179	0.54 174	0.47 172	1.18 106	1.93 228	0.51 163	0.47 174	0.94 148	0.58 166	1.27 160	1.69 181	0.19 117	0.21 111	0.36 126	0.39 128	0.54 126	0.37 113

Any-RAFT	0.58 136	0.22 66	0.32 158	0.23 99	0.21 93	0.20 78	0.14 72	0.42 149	0.25 105	0.40 131	1.16 205	0.49 150	0.32 131	0.37 146	0.87 71	0.85 166	0.67 193	0.38 153	1.20 171	0.41 127	2.25 233	1.67 179	0.18 110	0.17 72	0.43 152	0.49 162	0.44 94	0.84 168

dad	0.58 136	0.29 145	0.20 79	0.65 203	0.32 150	0.37 157	0.94 207	0.59 192	0.18 60	0.44 142	0.18 39	0.49 150	0.42 163	0.17 39	3.83 191	0.50 95	0.41 127	0.27 76	0.77 129	0.32 93	0.49 62	0.45 32	0.19 117	0.34 159	0.57 180	0.24 60	1.23 205	0.84 168

HH	0.60 138	0.18 23	0.35 166	0.23 99	0.21 93	0.28 122	0.24 114	0.42 149	0.26 113	0.74 211	0.25 73	0.46 141	0.36 143	0.24 82	0.81 48	1.44 207	0.38 112	0.37 141	1.21 173	0.64 179	2.13 222	1.97 207	0.27 150	0.20 101	0.59 184	0.41 136	0.83 178	0.63 156

HanStereo	0.60 138	0.18 23	0.35 166	0.23 99	0.21 93	0.28 122	0.24 114	0.42 149	0.26 113	0.74 211	0.25 73	0.46 141	0.36 143	0.24 82	0.81 48	1.44 207	0.38 112	0.37 141	1.21 173	0.64 179	2.13 222	1.97 207	0.27 150	0.20 101	0.59 184	0.41 136	0.83 178	0.63 156

EGLCR-Stereo	0.60 138	0.22 66	0.22 104	0.15 36	0.18 70	0.23 99	0.09 26	0.32 76	0.22 87	0.32 76	0.19 48	0.38 105	0.27 105	0.14 20	0.81 48	0.74 149	0.39 117	0.37 141	0.72 124	0.28 79	1.20 154	2.19 226	0.12 52	0.68 219	0.23 44	1.54 219	3.67 253	0.34 99

GANet-ADL	0.60 138	0.27 132	0.26 132	0.28 135	0.29 139	0.32 138	0.25 123	0.35 102	0.27 122	0.61 183	1.04 201	0.41 124	0.29 114	0.30 114	1.87 141	1.08 181	0.51 163	0.37 141	1.17 168	0.85 206	1.27 160	1.88 197	0.19 117	0.23 124	0.32 105	0.37 124	0.58 141	0.46 133

AnonymousM	0.60 138	0.18 23	0.13 21	0.13 25	0.11 16	0.31 132	0.07 14	0.35 102	0.23 95	0.31 69	0.42 136	0.28 48	0.31 124	0.37 146	1.34 118	0.89 169	0.44 141	0.33 115	0.42 56	0.57 162	0.97 126	1.20 124	0.17 102	0.34 159	0.16 17	0.82 193	2.20 239	3.23 231

ETE_ROB	0.60 138	0.48 193	0.30 149	0.36 160	0.36 172	0.39 165	0.32 137	0.33 85	0.49 184	0.40 131	0.61 161	1.32 202	0.29 114	0.40 160	2.38 163	0.50 95	0.95 206	0.34 127	0.65 112	0.41 127	0.96 125	1.18 123	0.28 156	0.31 154	0.39 139	0.45 153	0.73 170	0.52 148

CC-Net-ROB	0.62 144	0.60 206	0.40 178	0.81 208	0.59 199	0.75 207	0.57 180	0.43 156	0.31 141	0.47 150	0.32 113	1.38 204	0.73 189	0.62 198	0.60 17	0.33 25	0.42 135	0.32 110	2.70 209	0.28 79	0.50 68	0.61 47	0.98 222	0.28 146	0.39 139	0.37 124	0.39 67	0.54 150

iResNet	0.62 144	0.26 124	0.26 132	0.36 160	0.38 176	0.42 171	0.27 126	0.46 169	0.31 141	0.56 168	0.73 175	0.68 172	0.73 189	0.17 39	1.73 133	1.72 222	0.39 117	0.37 141	1.52 193	0.57 162	1.58 187	0.98 93	0.20 124	0.46 184	0.34 110	0.39 128	0.59 146	0.40 122

LALA_ROB	0.62 144	0.52 197	0.32 158	0.33 154	0.35 167	0.40 168	0.31 135	0.34 91	0.40 164	0.46 147	0.61 161	1.27 198	0.29 114	0.39 157	3.75 189	0.45 75	0.51 163	0.38 153	0.57 100	0.40 125	0.82 115	1.11 113	0.24 140	0.31 154	0.36 126	0.43 146	0.81 177	0.51 146

MSMDNet	0.63 147	0.24 96	0.22 104	0.19 72	0.20 87	0.38 160	0.17 94	0.43 156	0.24 98	0.60 180	0.33 118	0.40 118	1.53 211	0.50 180	0.85 65	1.50 212	0.42 135	0.35 131	1.26 178	0.67 187	1.90 209	2.18 224	0.17 102	0.18 82	0.58 182	0.53 167	0.39 67	0.58 152

NVstereo2D	0.63 147	0.25 108	0.20 79	0.28 135	0.25 118	0.34 148	0.35 149	0.30 59	0.22 87	0.39 128	0.33 118	0.26 40	0.16 42	0.42 165	9.29 246	0.43 63	0.32 81	0.27 76	0.35 40	0.20 43	0.35 38	0.44 31	0.30 162	0.21 111	0.31 100	0.23 48	0.27 28	0.25 55

AMNet	0.63 147	0.59 205	0.56 200	0.59 197	0.59 199	0.64 199	0.58 183	0.45 164	0.53 188	0.51 158	0.69 171	0.75 177	0.40 157	0.87 208	0.68 32	0.86 168	0.71 196	0.66 213	0.63 109	0.62 174	0.76 109	0.62 49	0.38 178	0.59 208	0.57 180	0.69 183	0.70 163	0.75 162

RAFT-Test	0.64 150	0.24 96	0.22 104	0.25 114	0.21 93	0.45 180	0.17 94	0.45 164	0.26 113	0.66 194	0.80 182	0.40 118	0.39 155	0.36 141	1.01 88	1.49 211	0.41 127	0.34 127	1.29 186	0.61 170	1.90 209	1.84 195	0.17 102	0.18 82	0.54 175	0.93 200	0.41 75	1.26 193

RTSC	0.65 151	0.25 108	0.27 139	0.24 108	0.26 126	0.28 122	0.42 162	0.35 102	0.33 152	0.43 138	0.47 145	0.30 68	0.27 105	0.29 108	7.17 230	0.50 95	0.48 158	0.30 99	0.75 127	0.33 96	0.78 112	0.93 87	0.17 102	0.30 153	0.28 78	0.31 99	0.49 110	0.59 153

DAS	0.67 152	0.27 132	0.24 115	0.38 166	0.33 154	0.34 148	0.33 144	0.51 181	0.46 175	0.61 183	0.94 196	0.78 181	0.67 184	0.19 58	0.96 83	1.83 223	0.55 175	0.47 174	1.12 162	0.61 170	2.11 218	1.69 181	0.27 150	0.44 181	0.43 152	0.43 146	0.62 151	0.48 138

SepStereo	0.67 152	0.27 132	0.24 115	0.38 166	0.33 154	0.34 148	0.33 144	0.51 181	0.46 175	0.61 183	0.94 196	0.78 181	0.67 184	0.19 58	0.96 83	1.83 223	0.55 175	0.47 174	1.12 162	0.61 170	2.11 218	1.69 181	0.27 150	0.44 181	0.43 152	0.43 146	0.62 151	0.48 138

pcwnet_v2	0.69 154	0.27 132	0.31 156	0.31 149	0.33 154	0.29 129	0.24 114	0.34 91	0.25 105	0.50 156	0.40 133	1.66 216	0.40 157	0.31 123	5.73 215	0.60 121	0.36 103	0.30 99	1.08 160	0.23 64	0.82 115	0.90 81	0.57 201	0.22 119	0.35 116	0.36 121	0.51 118	0.87 171

PWC_ROB	0.69 154	0.37 172	0.41 180	0.30 143	0.35 167	0.34 148	0.50 174	0.39 135	0.69 202	0.45 146	0.80 182	0.54 158	1.20 202	0.29 108	2.36 162	1.23 192	0.63 190	0.53 196	1.01 154	0.46 149	1.15 147	1.40 147	0.26 147	0.49 189	0.38 136	0.37 124	0.68 159	0.97 176

MSKI-zero shot	0.70 156	0.21 55	0.21 95	0.20 80	0.19 79	0.43 175	0.16 89	0.42 149	0.29 129	0.44 142	1.16 205	0.48 148	0.36 143	0.17 39	1.60 128	1.42 206	0.47 152	0.37 141	1.37 190	0.95 218	1.79 204	2.06 213	0.22 135	0.19 91	0.53 172	1.21 210	0.72 165	1.17 189

IPLG	0.72 157	0.20 46	0.18 58	0.16 45	0.17 61	0.15 36	0.13 62	0.35 102	0.22 87	0.35 93	1.18 207	0.29 56	0.24 88	0.54 186	9.17 244	0.54 108	0.35 101	0.29 94	0.56 93	0.37 109	0.54 81	1.38 142	0.11 42	0.57 203	0.35 116	0.29 90	0.67 158	0.22 39

GwcNet-ADL	0.72 157	0.35 163	0.37 172	0.41 172	0.34 163	0.32 138	0.27 126	0.40 138	0.27 122	0.61 183	1.53 220	0.63 168	0.41 161	0.33 130	3.69 188	1.34 200	0.50 161	0.56 204	0.91 143	0.87 209	1.18 152	1.60 174	0.24 140	0.27 141	0.36 126	0.48 161	0.47 105	0.66 160

SHD	0.72 157	0.30 151	0.42 184	0.35 158	0.34 163	0.33 147	0.45 167	0.49 175	0.44 172	0.53 164	0.63 163	0.47 146	0.64 181	0.34 134	6.15 219	0.52 105	0.47 152	0.37 141	0.94 148	0.45 146	0.88 119	1.12 115	0.25 143	0.42 178	0.47 162	0.47 160	0.50 116	0.63 156

DDUNet	0.75 160	0.91 213	0.42 184	1.24 218	1.03 223	1.19 218	1.16 217	0.35 102	0.35 155	0.37 114	0.45 140	0.64 169	0.32 131	1.77 224	2.89 171	0.44 67	0.71 196	0.48 178	0.87 141	0.59 168	0.53 77	0.64 53	0.85 219	0.28 146	0.34 110	0.34 111	0.61 149	0.39 120

IPLGR	0.76 161	0.26 124	0.21 95	0.23 99	0.23 109	0.17 55	0.12 49	0.33 85	0.20 77	0.41 135	1.59 221	0.32 82	0.31 124	0.53 183	9.00 242	0.62 129	0.41 127	0.38 153	0.65 112	0.47 151	0.76 109	1.41 148	0.12 52	0.24 130	0.35 116	0.39 128	0.63 153	0.28 69

MIPNet	0.77 162	0.23 82	0.18 58	0.24 108	0.22 106	0.17 55	0.13 62	0.34 91	0.70 203	0.40 131	2.24 237	0.31 75	0.29 114	0.57 192	5.70 213	1.03 175	0.45 142	0.33 115	0.82 136	0.56 160	0.62 94	1.53 167	0.12 52	0.92 234	0.91 206	0.39 128	1.12 203	0.30 77

PSMNet-ADL	0.77 162	0.29 145	0.30 149	0.33 154	0.32 150	0.32 138	0.37 152	0.55 188	0.35 155	0.71 205	1.43 218	0.56 160	1.01 194	2.47 237	1.18 106	2.02 232	1.58 230	0.41 161	1.06 159	0.50 155	1.25 158	1.44 152	0.35 176	0.24 130	0.35 116	0.41 136	0.65 155	0.34 99

IGEV_Zeroshot_test	0.78 164	0.25 108	0.47 191	0.58 196	0.25 118	0.61 197	0.63 191	0.48 173	0.28 126	0.67 197	1.32 214	0.66 171	0.41 161	0.31 123	0.87 71	1.36 202	0.39 117	0.36 135	1.13 164	0.76 196	1.57 186	2.29 231	0.20 124	0.20 101	0.84 204	0.84 195	2.28 240	1.09 183

DeepPrunerF	0.79 165	0.36 167	0.20 79	0.53 186	1.05 225	0.38 160	0.52 175	0.32 76	0.92 215	0.23 25	0.32 113	0.23 26	0.17 49	0.26 92	5.65 212	0.50 95	0.28 55	0.24 62	0.50 76	0.25 72	0.40 45	0.47 35	0.21 128	0.19 91	5.96 256	0.50 164	0.47 105	0.30 77

XQC	0.80 166	0.47 192	0.40 178	0.50 184	0.46 187	0.50 183	0.57 180	0.56 190	0.48 181	0.58 173	0.63 163	0.58 163	0.81 191	0.45 167	6.95 228	0.73 148	0.45 142	0.36 135	0.84 139	0.42 131	0.81 114	1.06 105	0.33 173	0.42 178	0.53 172	0.61 176	0.69 160	0.50 144

RTS	0.80 166	0.32 155	0.28 144	0.30 143	0.33 154	0.44 177	0.59 186	0.41 140	0.46 175	0.43 138	0.34 121	0.51 153	0.34 139	0.30 114	7.29 231	0.70 144	0.55 175	0.36 135	1.02 155	0.45 146	0.93 123	1.01 99	0.25 143	0.37 167	0.54 175	1.72 225	0.58 141	0.79 163

RTSA	0.80 166	0.32 155	0.28 144	0.30 143	0.33 154	0.44 177	0.59 186	0.41 140	0.46 175	0.43 138	0.34 121	0.51 153	0.34 139	0.30 114	7.29 231	0.70 144	0.55 175	0.36 135	1.02 155	0.45 146	0.93 123	1.01 99	0.25 143	0.37 167	0.54 175	1.72 225	0.58 141	0.79 163

NOSS_ROB	0.81 169	0.36 167	0.27 139	0.37 164	0.35 167	0.37 157	0.29 132	0.87 212	0.39 162	0.71 205	0.93 195	0.99 190	0.60 179	1.26 219	2.02 146	2.44 242	0.57 183	0.58 206	0.68 120	0.43 133	2.16 226	2.47 239	0.32 172	0.47 187	0.42 147	0.43 146	0.72 165	0.42 125

NaN_ROB	0.82 170	0.41 186	0.41 180	0.36 160	0.49 189	0.42 171	0.44 166	0.45 164	1.33 230	0.40 131	0.67 169	0.89 189	0.31 124	0.47 172	5.25 207	0.55 111	0.34 94	0.53 196	0.49 70	0.63 176	0.60 89	0.95 88	0.28 156	0.49 189	0.78 201	1.57 220	0.98 192	1.71 209

test-1	0.83 171	0.18 23	0.23 110	0.19 72	0.19 79	0.57 195	0.58 183	0.44 160	0.29 129	0.72 208	5.41 248	0.54 158	0.40 157	0.59 194	0.98 86	1.32 197	0.45 142	0.48 178	1.14 165	0.96 220	1.90 209	2.36 235	0.14 73	0.21 111	0.39 139	0.46 156	0.61 149	0.63 156

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 171	0.54 201	0.35 166	0.63 201	0.46 187	0.56 192	1.02 210	0.65 199	0.60 195	0.57 170	0.47 145	0.82 187	1.21 203	1.11 215	2.25 157	0.60 121	0.36 103	0.33 115	1.25 176	0.40 125	1.94 213	1.62 176	0.47 193	0.39 173	0.76 196	0.81 191	0.75 173	1.49 204

FCDSN-DC	0.84 173	0.37 172	0.67 211	0.40 171	0.40 178	0.35 152	0.89 204	0.39 135	0.31 141	0.46 147	0.35 126	0.44 134	0.31 124	0.38 151	8.90 240	0.84 165	0.47 152	0.48 178	0.73 125	0.38 116	1.12 142	1.58 171	0.30 162	0.57 203	0.37 132	0.42 140	0.42 83	0.37 113
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.85 174	0.35 163	1.01 227	0.44 179	0.63 205	0.27 118	0.63 191	0.43 156	0.46 175	0.48 153	0.50 150	0.65 170	0.54 174	0.58 193	3.52 186	0.82 163	0.52 168	1.02 240	1.68 196	0.71 190	1.59 189	1.50 162	0.45 189	0.59 208	0.56 178	0.43 146	1.89 231	0.62 155

UDG	0.91 175	0.94 215	0.44 187	1.22 217	1.16 227	1.14 217	1.35 220	0.38 128	0.36 159	0.43 138	0.55 156	0.62 165	0.33 137	1.60 222	5.73 215	0.80 157	0.75 199	0.45 169	0.94 148	0.65 185	1.13 144	1.10 110	0.64 207	0.32 156	0.36 126	0.39 128	0.53 123	0.38 118

HSM-Net_RVC	0.94 176	0.26 124	0.27 139	0.43 175	0.31 147	0.28 122	0.23 113	0.48 173	0.29 129	0.58 173	0.98 199	11.38 257	0.46 169	0.24 82	1.33 115	0.65 135	0.47 152	0.30 99	0.57 100	0.57 162	1.31 165	1.26 130	0.27 150	0.44 181	0.43 152	0.45 153	0.54 126	0.48 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iRaft-Stereo_20w	0.96 177	0.31 154	0.58 205	0.57 194	0.34 163	0.51 186	0.58 183	0.44 160	0.32 146	0.90 227	1.59 221	0.56 160	0.49 172	0.37 146	2.05 149	1.22 191	0.42 135	0.52 193	1.04 157	0.82 203	1.52 182	2.14 221	0.27 150	0.38 172	1.04 213	3.39 247	2.04 234	1.45 202

FC-DCNN	0.96 177	0.50 194	0.92 221	0.79 207	0.52 194	0.73 206	1.10 212	0.77 208	0.52 186	0.62 188	0.65 165	0.72 175	0.62 180	0.38 151	3.13 179	0.83 164	0.94 205	0.50 186	1.19 169	0.43 133	1.52 182	1.33 137	0.31 168	0.52 193	1.01 212	0.92 199	1.51 217	2.93 230

PVD	0.98 179	0.54 201	0.59 206	0.60 198	0.56 196	0.66 204	0.63 191	0.91 218	0.87 213	0.57 170	0.85 187	0.80 184	1.03 195	0.59 194	6.60 223	0.64 132	0.69 195	0.55 200	1.16 167	0.63 176	1.22 155	1.27 133	0.39 181	0.53 195	0.75 195	0.88 196	0.85 180	1.07 181

MFMNet_re	0.98 179	0.78 212	0.71 214	0.83 209	0.72 210	0.97 212	0.83 202	0.75 205	0.86 209	0.69 200	0.79 180	1.30 201	0.83 192	0.68 201	2.27 158	1.16 188	1.03 209	0.80 229	1.61 194	0.85 206	2.25 233	1.12 115	0.65 209	0.71 221	0.66 190	0.66 181	0.98 192	0.99 179

ADCP+	0.99 181	0.33 158	0.34 163	0.25 114	0.34 163	0.35 152	0.49 173	0.31 68	0.66 199	0.59 177	0.48 148	0.75 177	0.18 56	0.30 114	9.27 245	0.47 85	0.27 47	0.27 76	0.78 130	0.80 200	0.51 71	0.72 61	0.18 110	0.18 82	0.69 192	2.01 232	1.44 214	3.81 240

CSAN	1.01 182	0.52 197	0.48 194	0.47 183	0.49 189	0.38 160	0.48 171	0.49 175	2.50 249	0.69 200	2.01 231	1.44 206	0.69 186	0.60 197	4.20 196	0.56 113	0.46 147	0.47 174	0.82 136	2.20 251	1.16 150	1.10 110	0.31 168	0.53 195	1.68 232	1.02 205	0.72 165	0.81 165

ADCRef	1.02 183	0.34 162	0.38 174	0.23 99	0.35 167	0.32 138	0.40 159	0.36 118	0.86 209	0.39 128	0.31 106	0.39 109	0.25 95	0.28 105	9.75 250	0.63 131	0.33 89	0.32 110	0.81 132	0.56 160	0.47 60	0.72 61	0.47 193	0.34 159	1.00 210	1.09 206	0.99 194	5.10 248

FBW_ROB	1.04 184	0.64 209	0.57 201	0.87 210	0.87 218	0.68 205	0.98 208	0.45 164	0.34 154	0.53 164	0.75 177	1.03 192	1.27 206	1.90 226	6.09 218	0.42 55	0.60 188	0.33 115	2.46 204	0.49 154	1.49 177	1.10 110	1.23 226	0.56 199	0.44 156	0.53 167	0.55 130	0.82 166

SAMSARA	1.05 185	0.40 182	0.57 201	0.44 179	0.43 183	0.43 175	0.62 189	0.74 204	0.61 197	0.60 180	0.72 173	0.59 164	1.65 213	0.46 170	6.43 222	0.74 149	0.53 172	0.50 186	1.24 175	0.55 158	1.24 157	1.37 141	0.28 156	0.56 199	1.63 230	1.74 228	1.65 224	1.61 208

CBMV	1.06 186	0.38 179	0.33 160	0.42 173	0.39 177	0.39 165	0.31 135	0.87 212	0.40 164	0.65 193	0.86 188	1.47 208	1.22 205	1.02 210	1.89 142	2.41 241	0.67 193	0.51 189	1.66 195	0.78 197	1.69 194	2.20 227	0.31 168	0.52 193	0.47 162	0.49 162	1.04 198	5.23 249
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCL	1.10 187	0.44 191	0.36 169	0.33 154	0.33 154	0.38 160	0.47 169	0.38 128	1.23 226	0.60 180	0.47 145	0.43 130	0.27 105	0.32 127	7.84 237	0.57 115	0.38 112	0.55 200	0.68 120	0.69 188	0.65 97	0.81 73	0.29 161	0.36 165	1.73 234	1.85 231	1.77 227	5.47 250

ccs_rob	1.11 188	0.35 163	0.33 160	0.43 175	0.29 139	0.44 177	0.38 153	0.59 192	0.35 155	1.97 249	5.99 249	5.59 249	0.59 177	0.45 167	1.05 95	1.28 194	0.52 168	0.39 157	1.76 199	0.87 209	1.76 200	2.05 212	0.26 147	0.43 180	0.34 110	0.36 121	0.50 116	0.56 151

pmcnn	1.11 188	0.42 189	0.41 180	0.57 194	0.59 199	0.54 190	1.41 221	0.71 202	0.48 181	0.61 183	1.28 212	1.51 210	2.96 230	1.04 211	1.42 123	2.33 240	0.81 201	0.96 234	1.74 198	1.09 228	2.41 238	1.74 188	0.82 218	0.50 191	0.48 168	0.69 183	1.09 200	1.28 196

FAT-Stereo	1.13 190	0.37 172	0.57 201	0.56 193	0.63 205	0.50 183	0.52 175	0.75 205	0.44 172	0.79 218	2.82 240	1.45 207	1.95 215	0.49 179	2.78 169	2.52 245	0.57 183	0.60 207	2.42 203	1.17 231	2.12 221	2.13 220	0.74 216	0.58 206	0.41 144	0.56 171	0.72 165	1.27 195

ADCMid	1.14 191	0.50 194	0.55 199	0.39 170	0.59 199	0.56 192	0.77 201	0.59 192	0.76 207	0.47 150	0.71 172	0.70 173	0.71 188	0.39 157	8.21 238	1.09 183	0.51 163	0.45 169	1.73 197	0.51 156	1.04 131	1.21 126	0.59 203	0.40 175	0.58 182	1.47 218	1.24 207	4.18 244

EAI-Stereo	1.15 192	0.27 132	0.37 172	0.54 187	0.30 143	8.38 261	0.76 199	0.45 164	0.63 198	0.34 86	0.88 191	0.46 141	0.33 137	0.25 89	1.83 138	1.17 189	0.40 122	0.65 210	2.53 206	0.73 192	1.47 173	1.71 185	0.23 136	0.46 184	1.08 218	1.64 224	1.45 216	1.79 210

TRStereo	1.21 193	0.32 155	0.47 191	0.25 114	0.18 70	0.64 199	0.26 125	0.44 160	0.20 77	0.70 204	0.57 157	0.80 184	0.29 114	0.23 76	1.08 97	1.85 225	0.37 107	0.35 131	1.05 158	0.88 214	1.36 167	1.89 198	0.17 102	0.16 63	0.67 191	16.20 266	0.88 183	0.49 143

EKT-Stereo	1.22 194	0.27 132	0.24 115	0.28 135	0.25 118	0.31 132	0.54 179	0.43 156	0.29 129	0.44 142	0.57 157	0.49 150	0.44 165	0.31 123	13.29 262	2.18 237	0.54 173	0.53 196	1.26 178	1.02 224	5.16 257	2.03 211	0.14 73	0.19 91	0.42 147	0.35 114	0.56 132	0.34 99

MADNet+	1.22 194	0.60 206	0.77 217	0.77 205	0.74 211	0.61 197	1.01 209	0.94 221	0.74 205	0.78 217	0.68 170	1.18 195	1.07 198	0.68 201	7.48 235	1.39 203	1.12 214	0.65 210	1.33 189	0.91 216	2.13 222	1.51 164	0.66 210	0.97 237	1.05 215	0.83 194	0.92 188	1.39 198

HBP-ISP	1.24 196	0.38 179	0.50 195	0.52 185	0.41 181	0.45 180	0.33 144	0.55 188	0.40 164	0.76 215	1.30 213	0.48 148	0.48 171	1.92 227	9.87 254	3.68 255	0.55 175	0.66 213	0.82 136	0.95 218	2.11 218	2.96 248	0.30 162	0.46 184	0.47 162	0.52 165	0.94 190	0.60 154

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 197	2.34 243	0.85 218	1.48 222	0.80 217	1.00 213	1.15 216	0.76 207	0.94 216	1.33 240	0.54 155	1.54 211	1.67 214	2.00 228	2.30 159	0.97 173	1.08 213	1.05 241	3.01 214	1.06 227	1.37 168	1.51 164	1.22 225	0.67 218	0.76 196	0.65 179	0.59 146	1.40 199

AnyNet_C32	1.27 198	0.41 186	0.36 169	0.37 164	0.40 178	0.48 182	0.62 189	0.47 171	1.23 226	0.56 168	0.89 193	0.53 156	0.36 143	0.40 160	10.27 256	1.27 193	0.55 175	0.54 199	0.88 142	0.63 176	1.28 162	1.52 166	0.34 175	0.50 191	1.09 219	2.40 237	1.34 210	4.67 246

SQANet	1.31 199	1.35 223	0.53 196	3.10 238	1.03 223	1.89 226	1.49 223	0.50 180	0.40 164	0.51 158	0.46 143	1.19 196	0.55 176	1.57 221	2.53 166	0.49 89	1.24 221	0.37 141	6.38 231	0.61 170	1.71 195	1.74 188	2.52 236	0.37 167	0.46 161	0.57 172	0.66 156	1.26 193

CBMV_ROB	1.31 199	0.37 172	0.39 177	0.60 198	0.49 189	0.57 195	0.47 169	0.95 223	0.40 164	0.81 220	1.38 217	3.04 231	2.55 224	0.48 176	5.00 205	1.30 195	0.89 203	0.49 183	2.24 201	0.73 192	1.72 197	1.95 205	0.45 189	0.40 175	0.97 208	2.27 236	1.56 218	2.91 229

G-Net	1.35 201	0.55 203	0.65 210	0.43 175	0.49 189	0.56 192	0.48 171	0.89 215	1.35 231	0.67 197	1.22 210	3.00 230	1.21 203	0.36 141	4.11 195	1.64 221	0.61 189	0.76 223	1.37 190	1.35 235	1.63 190	1.89 198	0.39 181	0.61 211	0.80 202	3.07 245	1.57 219	4.68 247

ADCS	1.39 202	0.51 196	0.47 191	0.45 182	0.55 195	0.51 186	0.64 194	0.68 201	1.05 218	0.57 170	0.72 173	0.80 184	2.34 221	0.51 182	9.94 255	2.13 235	0.76 200	0.62 209	1.30 187	0.62 174	1.80 205	1.62 176	0.43 187	0.56 199	0.76 196	2.09 234	1.59 221	3.47 235

DPSNet	1.40 203	0.43 190	0.38 174	0.54 187	0.61 204	0.65 202	0.57 180	0.51 181	0.67 200	0.46 147	0.87 190	3.54 236	1.62 212	1.43 220	2.52 165	2.12 234	0.99 207	0.99 238	7.37 237	1.69 242	2.21 230	2.98 249	0.95 221	0.74 222	0.76 196	0.76 189	0.75 173	0.82 166

otaku	1.43 204	2.19 239	0.62 209	3.33 240	1.22 229	2.22 239	1.77 227	0.56 190	0.53 188	0.59 177	0.53 154	1.29 200	0.69 186	2.06 231	1.09 98	0.51 101	1.25 222	0.39 157	6.35 230	0.59 168	1.91 212	1.95 205	3.16 243	0.48 188	0.56 178	0.57 172	0.74 172	1.36 197

S-Stereo	1.43 204	0.40 182	0.43 186	0.60 198	0.58 198	0.64 199	1.10 212	0.61 196	0.57 192	0.69 200	4.10 246	1.62 214	0.65 182	0.46 170	4.54 199	2.87 249	0.55 175	0.65 210	4.87 227	4.90 257	1.26 159	2.26 229	0.99 224	0.61 211	0.41 144	0.53 167	0.66 156	0.97 176

RainbowNet	1.44 206	1.50 226	0.85 218	2.41 235	1.41 236	1.97 229	2.14 232	0.65 199	0.57 192	0.74 211	0.46 143	1.61 212	1.05 196	2.78 240	1.90 143	1.30 195	1.21 219	0.51 189	3.15 217	1.74 243	1.75 199	1.97 207	3.07 241	0.61 211	0.65 189	0.69 183	0.88 183	1.43 200

SANet	1.44 206	0.57 204	0.54 197	0.55 191	0.60 203	0.65 202	0.76 199	0.94 221	5.50 255	0.52 161	2.23 236	4.15 243	2.61 225	0.65 200	5.29 208	0.52 105	1.21 219	0.56 204	0.93 147	0.83 204	1.54 184	1.38 142	0.47 193	0.62 215	0.74 194	1.16 208	0.88 183	2.41 218

SGM-ForestM	1.49 208	1.99 237	1.26 239	1.18 215	0.67 209	1.50 222	1.71 226	1.32 235	0.94 216	0.74 211	1.03 200	2.90 229	2.23 218	0.55 188	1.68 131	0.62 129	1.34 224	0.49 183	2.81 212	0.58 166	1.33 166	1.12 115	0.57 201	0.56 199	2.12 240	2.46 238	3.00 249	3.53 237

SPS-STEREO	1.49 208	0.72 210	0.69 212	0.90 211	0.75 212	0.82 210	0.74 198	0.83 211	0.76 207	0.85 224	1.62 223	1.42 205	1.09 199	0.70 203	1.97 144	2.32 239	1.04 210	0.97 236	10.95 250	1.01 223	2.60 242	2.45 238	0.64 207	0.76 225	0.81 203	0.79 190	1.11 202	0.96 175
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.52 210	0.60 206	0.54 197	0.63 201	0.56 196	0.51 186	1.16 217	0.89 215	1.30 229	0.68 199	0.88 191	1.27 198	1.30 209	0.54 186	11.26 258	2.64 247	1.16 215	1.01 239	1.42 192	0.75 194	1.67 191	1.92 204	0.60 204	0.62 215	1.33 224	0.97 204	1.63 223	3.28 233

ADCPNet	1.59 211	0.37 172	0.74 216	0.43 175	0.76 213	0.42 171	1.45 222	0.90 217	0.70 203	0.76 215	1.68 227	0.76 179	3.19 233	0.76 206	8.96 241	1.92 227	0.54 173	0.37 141	4.76 225	1.03 225	1.19 153	1.09 108	0.94 220	0.40 175	1.06 216	1.36 214	0.93 189	5.53 252

anonymity	1.60 212	0.25 108	0.41 180	0.27 127	0.23 109	0.51 186	0.16 89	0.49 175	0.27 122	0.63 190	23.10 268	0.57 162	0.59 177	0.37 146	0.78 45	1.33 198	0.46 147	0.35 131	1.10 161	0.48 153	1.47 173	2.07 217	0.21 128	0.33 158	1.11 221	1.60 222	3.07 250	1.08 182

Ntro	1.62 213	3.84 252	0.69 212	2.63 236	1.29 230	2.25 241	2.87 242	0.61 196	0.56 191	0.62 188	0.50 150	1.32 202	0.66 183	2.02 230	3.24 182	0.47 85	1.35 226	0.42 164	6.77 232	0.64 179	2.20 228	2.08 218	3.05 240	0.55 198	0.60 186	0.69 183	0.73 170	1.16 188

ACVNet_1	1.67 214	1.63 229	0.96 223	4.28 243	1.59 241	2.19 238	3.55 245	0.73 203	0.57 192	0.63 190	0.58 159	1.49 209	0.97 193	5.05 256	1.52 127	0.54 108	2.24 243	0.55 200	4.77 226	0.57 162	2.20 228	1.58 171	3.26 246	0.65 217	0.70 193	0.64 178	0.69 160	0.89 174

Dean	1.78 215	1.76 232	1.00 225	5.98 254	1.87 249	2.22 239	2.59 239	1.07 228	1.14 221	0.98 232	0.82 185	1.85 219	2.08 217	2.18 233	2.05 149	1.07 178	2.05 241	0.70 219	2.78 211	0.97 221	2.14 225	1.89 198	2.92 238	0.93 235	1.41 225	1.11 207	1.39 212	1.14 186

MFN_U_SF_RVC	1.81 216	2.41 244	1.86 252	2.14 233	1.76 247	1.92 227	2.34 238	1.56 244	1.47 237	3.68 254	3.76 244	1.21 197	1.27 206	1.71 223	3.52 186	2.14 236	1.01 208	0.92 233	3.46 220	0.99 222	1.73 198	1.56 170	0.77 217	2.30 257	0.76 196	0.81 191	0.70 163	0.98 178

ACVNet_2	1.92 217	1.61 228	1.00 225	5.61 251	1.57 239	2.05 231	2.23 233	0.87 212	0.68 201	0.71 205	0.74 176	1.61 212	1.15 201	2.00 228	2.43 164	0.69 141	2.79 247	0.51 189	12.02 252	0.71 190	1.81 206	1.68 180	2.66 237	0.79 228	1.09 219	0.74 188	0.95 191	1.11 184

SPstereo	1.94 218	1.00 218	1.27 240	0.93 212	0.95 219	0.96 211	0.91 205	1.34 237	1.91 243	1.03 236	2.12 234	5.40 247	4.17 239	1.14 217	2.15 155	3.46 253	1.35 226	1.34 247	2.60 208	1.66 240	2.60 242	3.09 252	0.98 222	1.17 246	1.32 223	1.73 227	2.61 246	3.24 232

WAO-6	1.95 219	1.28 222	0.85 218	2.04 231	1.34 233	1.69 224	2.05 230	1.04 226	1.24 228	0.91 228	0.86 188	1.85 219	2.71 226	2.30 235	9.05 243	1.14 187	2.89 248	0.69 218	3.16 218	0.85 206	2.21 230	2.27 230	1.29 227	0.87 230	1.64 231	2.07 233	1.72 226	2.69 222

SGM-Forest	1.95 219	0.37 172	0.25 127	0.54 187	0.44 184	0.40 168	0.24 114	0.59 192	0.75 206	0.72 208	0.66 166	0.99 190	2.05 216	0.34 134	5.58 211	1.88 226	0.46 147	0.39 157	23.75 264	0.29 83	2.17 227	1.62 176	0.40 184	0.29 151	1.04 213	0.59 175	1.80 228	4.01 242
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-7	1.96 221	1.09 220	1.32 242	5.02 246	0.99 222	1.02 216	1.64 224	1.16 230	1.46 236	2.58 252	2.14 235	2.11 225	2.83 229	1.20 218	6.00 217	1.03 175	1.68 233	0.70 219	7.59 238	0.87 209	1.71 195	1.97 207	0.38 178	1.05 240	0.98 209	1.45 216	1.10 201	1.84 211

IMH-64-1	1.98 222	1.48 224	1.04 231	1.97 227	1.55 237	2.06 232	2.27 235	1.02 224	1.16 222	0.58 173	0.75 177	1.89 221	2.78 227	2.77 238	9.78 251	1.51 214	1.19 217	0.66 213	3.01 214	0.81 201	1.48 175	2.06 213	3.25 244	0.74 222	1.59 228	1.25 212	2.09 235	2.83 225

IMH-64	1.98 222	1.48 224	1.04 231	1.97 227	1.55 237	2.06 232	2.27 235	1.02 224	1.16 222	0.58 173	0.75 177	1.89 221	2.78 227	2.77 238	9.78 251	1.51 214	1.19 217	0.66 213	3.01 214	0.81 201	1.48 175	2.06 213	3.25 244	0.74 222	1.59 228	1.25 212	2.09 235	2.83 225

edge stereo	1.98 222	0.52 197	1.03 230	0.72 204	0.63 205	0.79 208	0.83 202	0.93 220	1.45 234	3.71 255	1.22 210	2.08 224	4.38 240	1.06 212	2.14 153	2.51 244	0.64 191	0.55 200	7.27 236	7.84 259	1.43 170	5.56 260	2.02 233	0.53 195	0.61 187	0.55 170	0.87 181	1.48 203

SFCPSM	2.02 225	0.37 172	0.29 147	0.38 166	0.33 154	0.38 160	0.38 153	0.42 149	0.48 181	0.63 190	1.10 204	1.09 193	4.92 242	0.35 139	1.80 136	1.39 203	0.59 187	0.50 186	31.93 270	0.84 205	1.50 179	1.59 173	0.30 162	0.37 167	0.42 147	0.52 165	0.69 160	1.01 180

MeshStereo	2.03 226	0.72 210	0.61 208	1.20 216	0.79 216	1.01 215	0.66 196	1.54 243	1.35 231	0.92 229	2.10 233	4.00 240	3.06 231	0.71 205	9.66 249	2.82 248	1.05 211	0.76 223	4.73 224	0.75 194	3.34 252	3.73 256	0.48 196	0.58 206	1.79 235	1.18 209	2.41 243	2.78 223
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ELAS	2.27 227	1.03 219	1.10 236	1.38 221	1.13 226	1.45 220	1.10 212	1.38 239	1.09 220	0.94 230	7.66 252	3.71 238	3.10 232	1.11 215	6.64 224	1.56 216	1.42 229	1.43 249	2.52 205	0.69 188	2.33 236	3.03 250	0.69 213	0.82 229	3.50 249	4.32 253	2.52 244	3.70 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	2.36 228	4.67 257	0.44 187	3.47 241	0.77 215	2.09 235	0.52 175	1.45 241	0.44 172	0.69 200	0.96 198	0.78 181	9.65 249	0.30 114	8.31 239	0.79 154	0.46 147	0.37 141	3.22 219	0.38 116	1.95 214	2.12 219	0.46 192	0.36 165	4.26 253	2.58 239	6.75 257	5.48 251

ELAS_RVC	2.37 229	0.95 217	1.21 238	1.26 219	0.98 221	1.99 230	1.12 215	1.45 241	0.86 209	0.99 233	7.87 253	3.60 237	8.50 247	1.07 213	6.31 221	1.59 219	1.34 224	1.44 250	2.57 207	0.79 199	2.43 239	3.03 250	0.71 214	0.88 231	3.51 250	3.72 250	1.69 225	2.07 212
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.50 230	1.51 227	1.05 234	1.99 230	1.58 240	2.09 235	2.32 237	1.04 226	1.19 225	0.84 223	1.34 215	2.02 223	8.04 246	8.79 264	6.91 227	1.41 205	1.37 228	0.67 217	5.94 229	1.10 230	1.45 172	2.32 234	4.37 256	0.77 226	1.86 236	1.41 215	1.57 219	2.46 219

PWCK	2.53 231	1.63 229	1.01 227	1.98 229	1.29 230	2.08 234	2.10 231	1.37 238	1.44 233	1.41 243	1.79 229	5.07 245	2.34 221	1.08 214	3.26 183	0.91 170	1.71 235	0.77 225	22.70 262	1.31 234	2.44 240	1.46 154	1.41 229	0.98 238	1.69 233	1.61 223	1.40 213	2.14 213

SGM_RVC	2.55 232	0.93 214	1.05 234	0.97 213	0.76 213	1.00 213	0.93 206	7.37 260	1.18 224	1.01 235	1.64 224	2.39 227	9.36 248	0.62 198	2.02 146	1.33 198	1.60 231	0.80 229	7.94 239	1.42 236	1.67 191	1.69 181	0.67 211	0.94 236	2.66 244	2.65 242	4.83 254	9.43 258
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	2.56 233	0.94 215	0.92 221	1.06 214	0.97 220	1.24 219	1.04 211	1.31 234	1.76 240	1.12 238	2.01 231	2.59 228	3.35 236	0.87 208	6.30 220	3.19 251	1.16 215	1.11 243	6.92 234	1.55 239	2.89 248	2.90 245	0.67 211	1.23 249	3.89 251	4.14 252	5.13 255	8.82 257

LVE	2.66 234	1.99 237	1.02 229	12.01 261	1.75 246	3.85 250	11.87 264	0.91 218	0.89 214	1.03 236	0.91 194	1.62 214	2.23 218	2.46 236	2.96 174	1.03 175	1.74 236	0.82 231	8.43 242	0.87 209	1.84 208	2.20 227	3.10 242	0.99 239	1.45 226	0.96 202	1.23 205	1.54 206

JetBlue	2.73 235	1.92 235	1.56 249	2.34 234	1.82 248	2.66 244	2.78 241	1.44 240	1.45 234	0.81 220	0.82 185	4.05 241	1.44 210	2.08 232	9.39 247	2.60 246	1.69 234	1.33 246	2.15 200	1.21 233	3.25 251	3.66 255	1.90 232	1.08 243	2.76 247	5.03 254	2.31 242	10.12 259

DGSMNet	2.89 236	1.85 233	1.04 231	1.35 220	0.50 193	1.94 228	0.59 186	2.82 254	1.53 238	3.95 256	15.60 262	1.84 218	3.19 233	4.88 255	2.89 171	2.87 249	3.06 250	1.91 252	4.57 223	2.02 250	4.46 255	3.48 253	1.64 231	2.11 255	0.88 205	3.46 248	1.04 198	2.62 221

MADNet++	2.98 237	1.95 236	2.23 254	1.73 226	2.39 250	1.68 223	2.24 234	2.26 250	2.69 250	2.34 251	2.78 239	3.30 234	3.34 235	2.86 241	4.22 197	4.20 256	2.65 246	2.14 254	3.69 221	3.00 253	4.95 256	7.04 261	1.44 230	2.60 258	1.93 237	5.78 255	2.76 247	2.35 216

WAO-8	3.09 238	2.55 245	1.41 243	5.78 252	1.73 243	2.51 242	3.26 243	1.28 232	1.93 244	5.67 259	8.70 257	3.06 232	6.18 243	4.38 251	3.04 177	1.97 230	1.78 237	0.75 221	9.44 244	1.54 237	1.76 200	2.31 232	2.46 234	1.07 241	2.29 241	1.80 229	1.83 229	2.83 225

Venus	3.09 238	2.55 245	1.41 243	5.78 252	1.73 243	2.51 242	3.26 243	1.28 232	1.93 244	5.67 259	8.70 257	3.06 232	6.18 243	4.38 251	3.04 177	1.97 230	1.78 237	0.75 221	9.44 244	1.54 237	1.76 200	2.31 232	2.46 234	1.07 241	2.29 241	1.80 229	1.83 229	2.83 225

UNDER WATER-64	3.14 240	2.61 247	1.56 249	4.95 245	2.92 253	3.47 247	4.38 248	2.32 251	1.63 239	1.37 241	1.36 216	5.08 246	4.79 241	3.47 245	7.48 235	2.02 232	3.68 253	1.11 243	3.99 222	1.95 247	2.87 247	2.92 247	5.01 259	1.40 250	1.99 239	3.99 251	2.15 237	4.42 245

ACVNet-4b	3.25 241	6.98 259	0.72 215	12.08 262	1.33 232	4.39 253	9.77 260	0.61 196	0.60 195	0.66 194	3.91 245	5.47 248	11.63 252	2.24 234	0.74 37	0.55 111	2.39 245	0.49 183	10.57 249	0.87 209	2.24 232	2.88 244	2.92 238	0.61 211	0.61 187	0.58 174	0.72 165	1.15 187

MANE	3.30 242	1.71 231	1.93 253	1.49 223	1.37 235	1.77 225	2.02 228	1.90 246	2.39 248	0.87 225	1.68 227	3.71 238	4.07 237	0.78 207	7.43 233	3.40 252	1.81 240	6.10 260	2.99 213	1.05 226	2.09 217	2.38 236	0.61 206	1.76 254	5.46 255	6.93 258	8.52 258	12.82 261

STStereo	3.38 243	1.14 221	1.69 251	7.09 257	1.35 234	7.29 260	2.62 240	2.11 248	2.34 247	0.95 231	2.86 241	5.97 250	6.28 245	0.38 151	11.54 259	2.20 238	0.93 204	0.89 232	11.21 251	0.90 215	1.58 187	1.46 154	0.55 200	1.58 251	3.31 248	3.09 246	3.08 251	6.91 254

DispFullNet	3.41 244	2.89 251	1.54 247	1.52 224	1.71 242	1.49 221	1.66 225	1.26 231	2.27 246	2.07 250	1.94 230	15.55 260	4.16 238	1.77 224	5.50 210	4.82 258	2.33 244	0.96 234	23.18 263	4.57 254	2.36 237	2.47 239	0.73 215	0.57 203	1.23 222	0.62 177	1.37 211	1.51 205

TorneroNet-64	3.44 245	2.19 239	2.33 255	7.00 256	1.73 243	3.02 245	4.22 247	1.95 247	3.75 252	0.82 222	3.10 242	4.11 242	12.63 255	3.76 246	6.96 229	1.63 220	3.11 251	0.79 227	7.96 240	1.98 249	2.65 244	2.69 242	3.37 247	0.90 233	2.67 245	2.65 242	1.21 204	3.65 238

notaker	3.52 246	2.84 250	1.55 248	5.08 247	6.69 262	3.97 251	4.03 246	1.33 236	3.34 251	1.17 239	3.34 243	6.77 251	11.07 251	5.35 258	4.78 201	1.20 190	3.25 252	0.97 236	10.40 248	2.75 252	2.90 249	2.14 221	3.69 250	1.16 245	1.00 210	1.21 210	1.44 214	1.57 207

PSMNet_ROB	3.52 246	1.88 234	0.99 224	1.71 225	1.19 228	2.12 237	2.02 228	0.79 210	0.86 209	8.42 264	19.75 267	12.43 258	2.32 220	7.26 263	2.04 148	0.69 141	1.30 223	1.37 248	9.12 243	0.91 216	2.05 216	1.34 140	8.71 266	0.77 226	1.06 216	1.46 217	1.32 209	1.13 185

JetRed	3.85 248	2.71 249	3.02 256	2.08 232	2.45 251	3.41 246	4.64 249	2.34 253	1.83 241	1.88 247	1.20 208	3.35 235	1.28 208	3.27 243	9.82 253	3.50 254	4.08 256	3.88 257	2.41 202	1.82 245	5.48 259	4.79 258	3.60 249	1.67 253	4.20 252	11.19 263	5.32 256	8.78 256

UNDER WATER	4.11 249	2.66 248	1.51 246	4.92 244	5.25 256	3.49 248	7.24 257	2.33 252	1.84 242	1.65 246	1.20 208	5.04 244	21.14 260	5.09 257	4.93 204	2.44 242	3.86 254	1.09 242	8.36 241	1.97 248	3.80 254	2.73 243	5.04 260	2.11 255	1.96 238	3.54 249	1.91 232	3.93 241

XX-Stereo	4.69 250	0.19 33	0.24 115	0.27 127	0.16 43	0.42 171	0.32 137	0.35 102	0.21 83	0.73 210	1.64 224	0.46 141	0.38 151	0.30 114	0.95 81	1.09 183	0.43 138	0.38 153	1.25 176	0.47 151	1.42 169	1.54 169	0.21 128	0.17 72	110.85 273	0.46 156	1.00 197	0.84 168

LSM0	4.83 251	0.52 197	0.57 201	0.78 206	0.66 208	0.81 209	1.26 219	1.10 229	1.08 219	0.88 226	1.65 226	1.82 217	2.45 223	0.40 160	38.07 272	52.94 272	0.87 202	0.61 208	5.33 228	1.09 228	2.57 241	3.54 254	0.43 187	0.69 220	0.94 207	2.15 235	1.61 222	5.62 253

KSHMR	5.12 252	2.29 241	1.47 245	20.10 266	3.65 254	5.24 257	9.39 259	1.58 245	6.86 257	1.38 242	1.49 219	2.35 226	27.00 271	4.39 253	4.91 203	1.96 229	1.66 232	1.12 245	15.45 256	1.19 232	2.92 250	2.14 221	4.07 253	1.21 248	7.00 258	2.72 244	1.95 233	2.80 224

TorneroNet	5.38 253	2.29 241	1.20 237	17.70 265	6.11 261	4.86 255	6.44 255	2.12 249	4.67 254	1.56 244	7.04 250	11.27 255	24.96 264	4.04 247	5.06 206	1.56 216	3.02 249	0.79 227	14.79 255	1.88 246	2.79 246	2.59 241	3.47 248	0.89 232	6.89 257	2.63 241	1.30 208	3.48 236

ktn	6.56 254	5.17 258	14.71 266	5.30 248	4.74 255	9.67 262	6.68 256	7.48 261	12.97 265	1.88 247	2.35 238	27.30 269	21.86 261	4.31 249	5.72 214	1.50 212	4.02 255	1.83 251	15.82 257	4.59 255	2.65 244	2.06 213	3.99 252	1.18 247	2.40 243	1.57 220	2.89 248	2.50 220

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 255	4.50 256	1.31 241	2.75 237	2.71 252	5.17 256	7.48 258	5.91 257	8.23 258	1.63 245	10.81 260	75.58 273	10.28 250	4.33 250	2.18 156	1.44 207	7.17 260	8.31 261	6.88 233	1.67 241	3.57 253	2.90 245	1.30 228	1.13 244	4.31 254	6.17 257	20.85 267	4.05 243

LE_ROB	7.96 256	3.98 253	5.96 260	6.32 255	20.03 268	4.31 252	17.09 266	6.33 258	9.23 260	1.00 234	4.87 247	16.05 261	22.60 262	3.45 244	2.97 175	0.95 172	2.14 242	1.91 252	13.13 253	5.86 258	2.32 235	2.18 224	9.68 267	5.18 260	10.55 261	9.20 260	10.65 260	17.10 265

DGTPSM_ROB	9.57 257	4.02 254	11.10 261	3.15 239	5.69 257	3.62 249	5.37 252	3.67 255	9.11 259	3.26 253	7.88 254	9.79 254	14.19 257	4.73 254	13.10 261	11.13 262	5.27 257	11.44 264	7.09 235	10.27 261	6.42 262	15.33 264	4.54 257	9.05 262	10.05 259	27.51 267	11.07 261	30.63 267

DPSMNet_ROB	11.01 258	4.36 255	11.20 262	3.81 242	5.73 258	4.71 254	5.45 253	3.67 255	9.75 261	4.35 257	13.56 261	11.30 256	26.82 270	5.44 261	13.51 263	12.50 263	6.62 259	12.38 265	14.62 254	10.30 262	7.11 263	16.01 265	4.56 258	9.06 263	11.07 262	27.51 267	11.13 262	30.63 267

HanzoNet	11.30 259	14.06 263	16.74 267	13.89 264	9.10 264	15.60 267	21.20 269	11.16 266	12.45 264	6.15 261	7.25 251	20.77 265	27.41 272	28.53 271	4.84 202	9.79 261	14.66 266	2.80 255	24.65 265	12.81 266	5.39 258	4.27 257	8.60 265	1.63 252	2.70 246	2.61 240	2.55 245	3.43 234

DLNR_Zeroshot_test	11.48 260	37.23 273	0.46 189	54.89 273	0.21 93	0.37 157	49.84 273	0.47 171	0.22 87	0.80 219	0.59 160	0.62 165	0.36 143	3.08 242	63.85 273	73.41 273	9.38 261	5.61 259	2.77 210	0.65 185	1.83 207	1.41 148	0.13 63	0.22 119	0.37 132	0.38 127	0.43 91	0.48 138

BEATNet-Init1	11.60 261	15.45 264	5.36 259	21.04 267	10.14 265	20.37 268	13.59 265	8.80 264	6.63 256	4.42 258	10.00 259	14.23 259	19.35 258	4.04 247	10.43 257	9.21 260	6.50 258	5.00 258	32.12 271	14.67 267	8.25 264	7.49 262	5.66 261	5.23 261	12.24 263	7.07 259	21.30 268	14.66 262

LRCNet_RVC	12.77 262	18.28 268	5.31 258	23.03 268	20.03 268	22.79 270	18.73 268	10.19 265	4.29 253	21.40 270	17.07 266	21.90 266	12.67 256	27.64 270	4.72 200	1.57 218	13.91 265	9.09 262	27.19 267	10.23 260	5.66 260	2.42 237	25.54 269	13.38 266	1.45 226	0.65 179	3.23 252	2.39 217

DPSM_ROB	13.84 263	8.97 260	13.58 264	5.45 249	6.10 259	7.18 258	5.27 250	8.45 262	11.05 262	6.78 262	8.04 255	8.60 252	12.52 253	5.36 259	16.95 264	14.18 264	11.50 263	14.64 266	9.74 246	12.04 263	17.24 265	19.94 268	4.24 254	11.13 264	27.83 268	35.96 269	31.24 269	39.61 269

DPSM	13.84 263	8.97 260	13.58 264	5.45 249	6.10 259	7.18 258	5.27 250	8.45 262	11.05 262	6.78 262	8.04 255	8.60 252	12.52 253	5.36 259	16.95 264	14.18 264	11.50 263	14.64 266	9.74 246	12.04 263	17.24 265	19.94 268	4.24 254	11.13 264	27.83 268	35.96 269	31.24 269	39.61 269

PML	14.72 265	11.16 262	4.09 257	13.72 263	8.87 263	13.75 263	6.38 254	7.25 259	36.05 273	10.34 265	59.29 273	46.05 272	52.59 273	6.65 262	6.70 225	4.81 257	10.30 262	3.77 256	21.46 261	4.87 256	5.83 261	5.51 259	3.98 251	4.24 259	15.02 267	6.06 256	20.81 266	7.86 255

DPSimNet_ROB	19.60 266	30.02 271	12.51 263	29.96 271	26.66 271	21.35 269	18.10 267	23.34 271	23.91 270	14.59 269	30.41 271	25.17 268	25.12 265	12.92 268	12.40 260	9.18 259	23.72 270	11.03 263	37.61 272	12.43 265	24.99 269	8.77 263	13.55 268	15.98 267	13.56 264	10.45 261	19.73 265	21.73 266

HaxPig	22.03 267	23.76 269	21.73 268	25.29 269	25.48 270	24.76 271	26.73 270	22.91 270	21.16 266	29.02 271	26.42 269	24.60 267	19.57 259	25.83 269	24.34 266	21.24 266	25.03 271	26.17 268	24.65 265	23.00 268	18.72 267	16.12 266	29.01 270	21.22 269	10.44 260	12.85 264	9.65 259	15.02 263

MEDIAN_ROB	25.69 268	28.81 270	26.20 269	29.88 270	29.43 272	29.00 272	30.34 271	27.00 272	24.64 271	34.12 272	30.21 270	29.31 270	23.43 263	29.48 272	26.63 267	23.36 267	29.99 272	29.41 269	29.88 268	27.28 272	23.55 268	19.50 267	31.94 271	23.91 273	14.08 266	13.72 265	13.09 264	15.43 264

MyStereo02	27.39 269	18.04 266	27.34 271	10.97 259	0.00 1	14.43 265	10.61 262	17.01 268	22.28 267	13.60 266	16.25 264	17.32 262	25.22 266	10.81 266	34.04 269	28.52 270	23.12 268	29.47 271	19.54 259	24.22 270	34.63 272	40.21 272	8.53 263	22.43 271	55.95 270	72.41 271	62.86 272	79.77 272

AVERAGE_ROB	27.45 270	31.37 272	28.57 273	32.97 272	32.12 273	32.15 273	33.40 272	29.93 273	27.60 272	35.93 273	32.13 272	32.22 271	25.90 269	32.99 273	28.90 268	25.88 268	31.46 273	30.17 273	31.78 269	29.24 273	25.48 270	21.56 270	34.85 272	27.16 274	14.02 265	10.69 262	11.65 263	11.07 260

CasAABBNet	27.80 271	18.03 265	27.32 270	10.90 258	12.21 266	14.33 264	10.52 261	16.96 267	22.28 267	13.77 268	16.14 263	17.40 264	25.40 268	10.69 265	34.10 271	28.35 269	23.05 267	29.43 270	19.46 258	24.14 269	34.48 271	39.80 271	8.47 262	22.42 270	56.04 272	72.44 273	62.78 271	79.64 271

MyStereo03	27.85 272	18.04 266	27.34 271	10.97 259	12.28 267	14.43 265	10.61 262	17.01 268	22.28 267	13.60 266	16.25 264	17.32 262	25.22 266	10.81 266	34.04 269	28.52 270	23.12 268	29.47 271	19.54 259	24.22 270	34.63 272	40.21 272	8.53 263	22.43 271	55.95 270	72.41 271	62.86 272	79.77 272

ASD4																								18.37 268

STTRV1_RVC		0.41 186	0.34 163	0.54 187	0.41 181	0.55 191	0.43 165	0.51 181	0.50 185	0.51 158	0.50 150	0.85 188	1.05 196	0.55 188	0.84 62	0.58 116	1.80 239	0.45 169		1.77 244	1.77 203	1.50 162		0.59 208	0.52 171	0.67 182	0.89 186	1.44 201

Low-res two-view benchmark