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

MyStereo02	25.56 273	12.17 269	18.23 272	8.74 269	0.00 1	8.44 270	7.21 270	16.48 272	21.77 273	13.32 270	15.90 272	19.49 270	26.17 274	5.59 271	24.91 272	27.50 272	17.88 273	33.36 275	19.50 270	24.77 274	33.22 275	36.10 275	4.56 271	21.35 273	57.13 274	73.97 274	62.60 275	79.92 275

CroCo-Stereo Lap2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 3	0.03 7	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.01 2	0.02 2	0.06 5	0.06 5	0.05 4	0.03 3

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
StereoIM	0.07 19	0.04 9	0.05 23	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.03 10	0.06 10	0.06 25	0.04 6	0.06 17	0.10 29	0.05 29	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.10 21	0.09 42	0.07 8	0.05 9	0.10 24	0.10 86	0.01 2	0.05 19	0.12 47	0.18 150	0.13 65	0.16 86

ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

RAFT	0.06 10	0.03 4	0.05 23	0.03 4	0.02 4	0.03 5	0.02 2	0.07 20	0.04 5	0.04 6	0.06 17	0.07 17	0.05 29	0.01 2	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 3	0.05 4	0.04 3	0.06 6	0.07 32	0.01 2	0.04 7	0.13 56	0.14 79	0.13 65	0.15 75

StereoVision	0.06 10	0.03 4	0.04 9	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.06 10	0.11 110	0.02 2	0.05 11	0.03 4	0.06 46	0.01 2	0.09 38	0.10 46	0.06 5	0.05 3	0.08 16	0.07 29	0.06 6	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.10 25	0.07 9	0.10 32	0.12 48

MIF-Stereo	0.07 19	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.03 7	0.05 21	0.03 10	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.04 4	0.07 17	0.12 123	0.07 75	0.08 21	0.07 12	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.08 37	0.07 88	0.04 7	0.10 25	0.16 117	0.06 11	0.10 28

AEACV	0.04 4	0.03 4	0.02 1	0.04 11	0.03 7	0.02 2	0.02 2	0.03 4	0.03 4	0.03 4	0.04 4	0.03 4	0.02 3	0.02 6	0.06 5	0.06 4	0.05 4	0.05 3	0.07 8	0.04 3	0.06 6	0.04 3	0.01 2	0.02 2	0.06 5	0.07 9	0.04 3	0.03 3

iRaftStereo_RVC	0.05 5	0.03 4	0.03 5	0.03 4	0.03 7	0.03 5	0.02 2	0.05 7	0.04 5	0.06 13	0.05 11	0.05 10	0.03 7	0.02 6	0.06 5	0.06 4	0.10 21	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.03 5	0.07 9	0.06 5	0.05 4	0.05 6

test croco	0.06 10	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.05 21	0.03 10	0.08 24	0.04 5	0.09 23	0.05 11	0.06 14	0.02 3	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.12 35	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.04 3	0.02 7	0.05 19	0.09 22	0.10 25	0.08 22	0.09 23

MIF-Stereo (partial)	0.06 10	0.05 19	0.06 47	0.05 20	0.04 11	0.05 21	0.03 10	0.08 24	0.07 40	0.07 20	0.04 4	0.05 10	0.06 46	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.08 18	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.06 35	0.10 25	0.08 15	0.07 16	0.08 17

anonymousdsp	0.05 5	0.04 9	0.04 9	0.03 4	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.04 4	0.03 4	0.02 3	0.03 13	0.07 9	0.08 17	0.08 11	0.06 8	0.08 16	0.05 9	0.09 18	0.05 8	0.03 20	0.03 5	0.05 3	0.05 3	0.05 4	0.05 6

TESTraft	0.09 33	0.06 29	0.06 47	0.04 11	0.04 11	0.05 21	0.06 61	0.09 28	0.08 58	0.09 23	0.08 46	0.12 42	0.13 138	0.03 13	0.09 38	0.10 46	0.11 26	0.09 42	0.08 16	0.07 29	0.13 56	0.12 132	0.02 7	0.05 19	0.14 74	0.13 62	0.14 76	0.20 135

RAFT_CTSACE	0.07 19	0.04 9	0.06 47	0.03 4	0.04 11	0.05 21	0.05 31	0.06 10	0.06 25	0.09 23	0.04 4	0.10 29	0.09 93	0.03 13	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.07 13	0.07 8	0.05 9	0.12 35	0.08 37	0.03 20	0.06 35	0.12 47	0.12 53	0.12 54	0.16 86

test_5	0.08 28	0.05 19	0.07 71	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.09 28	0.05 12	0.05 9	0.07 29	0.12 42	0.12 123	0.02 6	0.08 21	0.09 30	0.07 8	0.07 13	0.08 16	0.06 18	0.10 24	0.10 86	0.02 7	0.08 85	0.10 25	0.14 79	0.13 65	0.18 118

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 28	0.06 29	0.05 23	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.04 22	0.14 61	0.07 40	0.21 103	0.04 4	0.12 42	0.04 17	0.03 13	0.08 21	0.09 30	0.09 15	0.06 8	0.11 38	0.05 9	0.11 29	0.06 18	0.03 20	0.05 19	0.13 56	0.09 21	0.09 27	0.09 23

AFF-stereo	0.06 10	0.05 19	0.05 23	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.11 37	0.06 25	0.16 52	0.05 11	0.08 21	0.03 7	0.02 6	0.07 9	0.08 17	0.08 11	0.05 3	0.09 28	0.04 3	0.09 18	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.10 25	0.08 15	0.07 16	0.07 15

RAFT + AFF	0.05 5	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.08 58	0.09 23	0.05 11	0.09 23	0.02 3	0.02 6	0.05 3	0.06 4	0.09 15	0.06 8	0.06 5	0.04 3	0.07 10	0.05 8	0.02 7	0.04 7	0.07 9	0.05 3	0.05 4	0.06 12

RYNet	0.06 10	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.05 7	0.11 110	0.05 9	0.04 4	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.06 4	0.07 8	0.08 18	0.07 8	0.05 9	0.05 4	0.05 8	0.11 149	0.04 7	0.06 5	0.15 100	0.06 11	0.05 6

TDLM	0.05 5	0.04 9	0.04 9	0.04 11	0.04 11	0.04 10	0.03 10	0.04 5	0.04 5	0.04 6	0.06 17	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.06 8	0.06 5	0.04 3	0.05 4	0.04 3	0.03 20	0.04 7	0.05 3	0.06 5	0.05 4	0.05 6

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.08 57	0.05 22	0.07 49	0.03 10	0.11 37	0.15 150	0.20 94	0.14 120	0.12 42	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.16 66	0.11 66	0.12 49	0.08 45	0.12 35	0.11 114	0.06 67	0.07 67	0.12 47	0.15 100	0.12 54	0.16 86

MIM_Stereo	0.06 10	0.04 9	0.03 5	0.05 20	0.05 22	0.05 21	0.03 10	0.06 10	0.04 5	0.14 39	0.07 29	0.04 7	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.08 17	0.13 37	0.07 13	0.09 28	0.06 18	0.11 29	0.06 18	0.02 7	0.04 7	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.05 6

LL-Strereo2	0.07 19	0.03 4	0.03 5	0.04 11	0.05 22	0.04 10	0.03 10	0.06 10	0.07 40	0.15 45	0.07 29	0.08 21	0.05 29	0.04 26	0.08 21	0.09 30	0.13 37	0.07 13	0.10 34	0.06 18	0.10 24	0.06 18	0.03 20	0.04 7	0.08 14	0.10 25	0.08 22	0.05 6

CAS	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.04 22	0.14 61	0.06 25	0.11 30	0.11 85	0.11 36	0.05 29	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.11 26	0.10 55	0.14 69	0.07 29	0.12 35	0.08 37	0.05 50	0.05 19	0.13 56	0.11 38	0.09 27	0.14 63

anonymousdsp2	0.08 28	0.07 50	0.05 23	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.12 40	0.06 25	0.17 61	0.06 17	0.09 23	0.04 17	0.05 42	0.07 9	0.08 17	0.13 37	0.08 18	0.11 38	0.07 29	0.13 56	0.07 32	0.05 50	0.06 35	0.09 22	0.08 15	0.08 22	0.07 15

TestStereo1	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.04 11	0.05 22	0.06 33	0.06 61	0.07 20	0.07 40	0.09 23	0.07 29	0.11 36	0.14 152	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 56	0.12 132	0.02 7	0.05 19	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.20 135

RAFT+CT+SA	0.09 33	0.05 19	0.07 71	0.05 20	0.05 22	0.04 10	0.05 31	0.13 52	0.07 40	0.08 22	0.07 29	0.15 74	0.13 138	0.04 26	0.11 95	0.10 46	0.09 15	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.12 35	0.11 114	0.02 7	0.06 35	0.13 56	0.13 62	0.11 46	0.17 99

SA-5K	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.04 11	0.05 22	0.06 33	0.06 61	0.07 20	0.07 40	0.09 23	0.07 29	0.11 36	0.14 152	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.11 26	0.09 42	0.09 28	0.08 45	0.13 56	0.12 132	0.02 7	0.05 19	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.20 135

Sa-1000	0.11 60	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.05 22	0.09 71	0.03 10	0.12 40	0.07 40	0.18 74	0.08 46	0.19 115	0.05 29	0.06 53	0.10 64	0.10 46	0.16 66	0.12 90	0.14 69	0.09 66	0.17 103	0.10 86	0.04 34	0.05 19	0.19 140	0.16 117	0.13 65	0.20 135

SA	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.05 22	0.08 58	0.04 22	0.12 40	0.05 12	0.16 52	0.07 29	0.16 84	0.03 7	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.13 37	0.11 66	0.12 49	0.09 66	0.14 71	0.10 86	0.03 20	0.06 35	0.16 98	0.15 100	0.13 65	0.21 150

GMOStereo	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

error version	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

test-v	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

AnonymousM	0.08 28	0.05 19	0.04 9	0.06 31	0.05 22	0.04 10	0.04 22	0.13 52	0.05 12	0.20 94	0.06 17	0.11 36	0.03 7	0.06 53	0.10 64	0.10 46	0.19 115	0.09 42	0.12 49	0.07 29	0.16 90	0.06 18	0.04 34	0.04 7	0.08 14	0.11 38	0.10 32	0.10 28

test-2	0.11 60	0.07 50	0.09 103	0.06 31	0.05 22	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.24 137	0.07 29	0.17 89	0.09 93	0.05 42	0.11 95	0.12 118	0.17 82	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.19 136	0.08 37	0.03 20	0.07 67	0.18 127	0.18 150	0.14 76	0.17 99

ARAFT	0.07 19	0.04 9	0.04 9	0.05 20	0.05 22	0.05 21	0.02 2	0.09 28	0.06 25	0.12 32	0.06 17	0.12 42	0.03 7	0.03 13	0.07 9	0.07 12	0.12 35	0.09 42	0.09 28	0.05 9	0.11 29	0.08 37	0.03 20	0.04 7	0.10 25	0.09 21	0.09 27	0.09 23

delet	0.05 5	0.05 19	0.04 9	0.06 31	0.05 22	0.05 21	0.05 31	0.04 5	0.04 5	0.06 13	0.05 11	0.10 29	0.05 29	0.03 13	0.07 9	0.06 4	0.07 8	0.06 8	0.06 5	0.06 18	0.06 6	0.04 3	0.03 20	0.05 19	0.07 9	0.07 9	0.05 4	0.04 5

4D-IteraStereo	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.06 33	0.04 22	0.15 67	0.10 98	0.22 108	0.08 46	0.14 68	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.10 46	0.17 82	0.09 42	0.11 38	0.08 45	0.15 75	0.06 18	0.03 20	0.05 19	0.10 25	0.10 25	0.08 22	0.08 17

LoS_RVC	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.05 20	0.06 39	0.06 33	0.05 31	0.13 52	0.08 58	0.18 74	0.11 85	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 103	0.09 62	0.05 50	0.06 35	0.15 82	0.11 38	0.10 32	0.13 54

tt_ll	0.09 33	0.07 50	0.05 23	0.05 20	0.06 39	0.06 33	0.05 31	0.13 52	0.08 58	0.18 74	0.11 85	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.10 21	0.08 18	0.12 49	0.08 45	0.17 103	0.09 62	0.05 50	0.06 35	0.15 82	0.11 38	0.10 32	0.13 54

iinet-f	0.10 51	0.09 90	0.06 47	0.08 57	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.09 28	0.07 40	0.18 74	0.11 85	0.11 36	0.10 106	0.06 53	0.09 38	0.10 46	0.14 49	0.09 42	0.19 127	0.09 66	0.12 35	0.06 18	0.05 50	0.06 35	0.11 41	0.10 25	0.15 89	0.12 48

raft_robust	0.12 82	0.09 90	0.09 103	0.11 104	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.15 67	0.08 58	0.23 121	0.07 29	0.20 130	0.11 117	0.09 109	0.11 95	0.12 118	0.16 66	0.12 90	0.14 69	0.10 85	0.15 75	0.11 114	0.03 20	0.08 85	0.18 127	0.17 135	0.15 89	0.14 63

test_4	0.09 33	0.05 19	0.07 71	0.05 20	0.06 39	0.03 5	0.02 2	0.12 40	0.09 78	0.17 61	0.06 17	0.09 23	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.10 46	0.15 58	0.08 18	0.10 34	0.07 29	0.17 103	0.09 62	0.02 7	0.07 67	0.10 25	0.14 79	0.12 54	0.19 127

CIPLG	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.10 46	0.17 82	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.10 28

IPLGR_C	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.11 81	0.17 82	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.09 21	0.10 32	0.10 28

ACRE	0.09 33	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.09 71	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.20 94	0.08 46	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.08 21	0.10 46	0.17 82	0.11 66	0.11 38	0.09 66	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.10 28

raft+_RVC	0.08 28	0.06 29	0.05 23	0.06 31	0.06 39	0.07 49	0.04 22	0.10 34	0.08 58	0.17 61	0.08 46	0.09 23	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.13 37	0.09 42	0.11 38	0.06 18	0.13 56	0.06 18	0.04 34	0.05 19	0.11 41	0.09 21	0.09 27	0.09 23

RALAANet	0.09 33	0.08 78	0.06 47	0.07 52	0.06 39	0.08 58	0.05 31	0.10 34	0.07 40	0.12 32	0.10 71	0.10 29	0.06 46	0.03 13	0.09 38	0.09 30	0.13 37	0.11 66	0.16 94	0.09 66	0.12 35	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.11 46	0.11 36

MMNet	0.06 10	0.06 29	0.05 23	0.08 57	0.06 39	0.06 33	0.05 31	0.07 20	0.06 25	0.05 9	0.06 17	0.09 23	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.07 12	0.09 15	0.08 18	0.07 8	0.06 18	0.07 10	0.05 8	0.04 34	0.05 19	0.07 9	0.08 15	0.07 16	0.10 28

DMCA	0.07 19	0.05 19	0.07 71	0.06 31	0.06 39	0.05 21	0.07 77	0.09 28	0.07 40	0.06 13	0.09 63	0.07 17	0.06 46	0.06 53	0.08 21	0.08 17	0.11 26	0.10 55	0.08 16	0.07 29	0.09 18	0.06 18	0.06 67	0.06 35	0.08 14	0.10 25	0.06 11	0.08 17

GANet	0.07 19	0.07 50	0.06 47	0.06 31	0.06 39	0.07 49	0.06 61	0.08 24	0.05 12	0.06 13	0.07 29	0.06 14	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.08 17	0.09 15	0.10 55	0.07 8	0.05 9	0.07 10	0.05 8	0.05 50	0.05 19	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.06 12

CVANet_RVC	0.07 19	0.07 50	0.07 71	0.08 57	0.06 39	0.07 49	0.05 31	0.06 10	0.05 12	0.06 13	0.09 63	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.08 17	0.08 11	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.08 15	0.06 18	0.04 34	0.05 19	0.08 14	0.07 9	0.07 16	0.10 28

AANet_RVC	0.06 10	0.05 19	0.06 47	0.05 20	0.06 39	0.04 10	0.05 31	0.05 7	0.06 25	0.05 9	0.06 17	0.05 10	0.04 17	0.04 26	0.08 21	0.07 12	0.08 11	0.08 18	0.07 8	0.07 29	0.07 10	0.07 32	0.05 50	0.05 19	0.07 9	0.08 15	0.06 11	0.08 17

IER	0.09 33	0.07 50	0.07 71	0.09 72	0.07 55	0.09 71	0.06 61	0.12 40	0.07 40	0.14 39	0.11 85	0.11 36	0.07 65	0.06 53	0.09 38	0.09 30	0.14 49	0.11 66	0.11 38	0.07 29	0.12 35	0.08 37	0.06 67	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.11 46	0.14 63

IPLG	0.10 51	0.07 50	0.07 71	0.07 52	0.07 55	0.06 33	0.05 31	0.15 67	0.06 25	0.22 108	0.06 17	0.15 74	0.05 29	0.04 26	0.09 38	0.10 46	0.16 66	0.10 55	0.14 69	0.09 66	0.13 56	0.08 37	0.04 34	0.07 67	0.13 56	0.12 53	0.11 46	0.09 23

AASNet	0.07 19	0.06 29	0.04 9	0.09 72	0.07 55	0.08 58	0.05 31	0.08 24	0.05 12	0.07 20	0.07 29	0.07 17	0.04 17	0.04 26	0.07 9	0.07 12	0.10 21	0.08 18	0.08 16	0.06 18	0.07 10	0.06 18	0.04 34	0.06 35	0.08 14	0.08 15	0.06 11	0.06 12

rafts_anoy	0.09 33	0.08 78	0.07 71	0.07 52	0.07 55	0.06 33	0.05 31	0.13 52	0.05 12	0.17 61	0.10 71	0.12 42	0.05 29	0.03 13	0.10 64	0.10 46	0.15 58	0.12 90	0.14 69	0.07 29	0.15 75	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.11 41	0.10 25	0.09 27	0.11 36

raftrobust	0.10 51	0.08 78	0.06 47	0.08 57	0.07 55	0.05 21	0.04 22	0.14 61	0.06 25	0.25 159	0.08 46	0.13 54	0.05 29	0.05 42	0.09 38	0.09 30	0.17 82	0.12 90	0.12 49	0.09 66	0.17 103	0.08 37	0.05 50	0.06 35	0.13 56	0.12 53	0.10 32	0.11 36

RALCasStereoNet	0.09 33	0.08 78	0.06 47	0.09 72	0.07 55	0.06 33	0.05 31	0.12 40	0.05 12	0.18 74	0.07 29	0.12 42	0.05 29	0.04 26	0.10 64	0.10 46	0.18 101	0.12 90	0.14 69	0.08 45	0.15 75	0.08 37	0.05 50	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.10 32	0.08 17

sCroCo_RVC	0.14 117	0.09 90	0.09 103	0.08 57	0.07 55	0.10 91	0.07 77	0.20 146	0.14 140	0.18 74	0.12 97	0.13 54	0.14 152	0.06 53	0.14 153	0.16 185	0.22 153	0.15 152	0.22 159	0.13 138	0.21 164	0.16 177	0.06 67	0.12 151	0.18 127	0.15 100	0.17 110	0.17 99

XX-Stereo	0.14 117	0.05 19	0.05 23	0.10 89	0.07 55	0.17 152	0.07 77	0.18 110	0.10 98	0.27 186	0.09 63	0.21 141	0.03 7	0.10 121	0.11 95	0.12 118	0.22 153	0.11 66	0.21 146	0.11 102	0.20 149	0.09 62	0.08 111	0.07 67	0.23 182	0.17 135	0.17 110	0.35 192

ADCP+	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.09 72	0.07 55	0.09 71	0.08 85	0.14 61	0.11 110	0.16 52	0.12 97	0.18 104	0.08 78	0.07 75	0.11 95	0.10 46	0.16 66	0.11 66	0.14 69	0.09 66	0.12 35	0.09 62	0.08 111	0.08 85	0.11 41	0.16 117	0.11 46	0.11 36

RASNet	0.11 60	0.10 102	0.10 116	0.09 72	0.07 55	0.08 58	0.08 85	0.19 129	0.09 78	0.17 61	0.10 71	0.13 54	0.09 93	0.06 53	0.09 38	0.10 46	0.14 49	0.09 42	0.12 49	0.06 18	0.15 75	0.09 62	0.05 50	0.10 123	0.13 56	0.12 53	0.17 110	0.17 99

CES	0.12 82	0.06 29	0.06 47	0.06 31	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.35 210	0.05 12	0.15 45	0.23 196	0.13 54	0.04 17	0.08 93	0.09 38	0.11 81	0.19 115	0.08 18	0.14 69	0.08 45	0.28 216	0.08 37	0.07 88	0.04 7	0.14 74	0.11 38	0.14 76	0.16 86

EGLCR-Stereo	0.11 60	0.06 29	0.04 9	0.08 57	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.17 84	0.09 78	0.27 186	0.06 17	0.19 115	0.06 46	0.08 93	0.08 21	0.10 46	0.20 130	0.10 55	0.16 94	0.07 29	0.17 103	0.08 37	0.04 34	0.06 35	0.10 25	0.13 62	0.18 128	0.17 99

MIPNet	0.11 60	0.09 90	0.06 47	0.07 52	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.17 84	0.06 25	0.23 121	0.07 29	0.16 84	0.08 78	0.05 42	0.10 64	0.11 81	0.17 82	0.11 66	0.20 140	0.12 123	0.13 56	0.11 114	0.05 50	0.07 67	0.16 98	0.15 100	0.11 46	0.13 54

test-3	0.10 51	0.06 29	0.04 9	0.06 31	0.08 65	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.07 40	0.24 137	0.08 46	0.19 115	0.08 78	0.06 53	0.11 95	0.11 81	0.20 130	0.10 55	0.15 84	0.10 85	0.16 90	0.10 86	0.05 50	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.12 54	0.11 36

test_1	0.10 51	0.06 29	0.04 9	0.06 31	0.08 65	0.06 33	0.05 31	0.17 84	0.07 40	0.24 137	0.08 46	0.19 115	0.08 78	0.06 53	0.11 95	0.11 81	0.20 130	0.10 55	0.15 84	0.10 85	0.16 90	0.10 86	0.05 50	0.06 35	0.10 25	0.11 38	0.12 54	0.11 36

test_3	0.11 60	0.07 50	0.07 71	0.06 31	0.08 65	0.05 21	0.05 31	0.17 84	0.10 98	0.24 137	0.09 63	0.22 154	0.12 123	0.06 53	0.13 135	0.13 143	0.20 130	0.09 42	0.14 69	0.10 85	0.18 121	0.09 62	0.04 34	0.08 85	0.13 56	0.14 79	0.13 65	0.14 63

TRStereo	0.13 93	0.07 50	0.05 23	0.09 72	0.08 65	0.17 152	0.12 138	0.18 110	0.07 40	0.25 159	0.09 63	0.20 130	0.05 29	0.10 121	0.10 64	0.11 81	0.21 143	0.11 66	0.22 159	0.14 148	0.19 136	0.09 62	0.09 126	0.07 67	0.17 108	0.17 135	0.24 173	0.19 127

LMCR-Stereo	0.13 93	0.09 90	0.07 71	0.11 104	0.08 65	0.11 98	0.09 103	0.18 110	0.09 78	0.19 86	0.14 120	0.19 115	0.14 152	0.10 121	0.10 64	0.11 81	0.20 130	0.13 117	0.19 127	0.11 102	0.18 121	0.10 86	0.08 111	0.08 85	0.15 82	0.13 62	0.19 136	0.17 99

TestStereo	0.13 93	0.12 126	0.10 116	0.11 104	0.08 65	0.11 98	0.10 117	0.19 129	0.11 110	0.24 137	0.14 120	0.20 130	0.08 78	0.06 53	0.12 122	0.10 46	0.20 130	0.11 66	0.20 140	0.10 85	0.21 164	0.11 114	0.06 67	0.12 151	0.19 140	0.11 38	0.12 54	0.13 54

HCRNet	0.12 82	0.17 174	0.06 47	0.22 178	0.08 65	0.15 135	0.08 85	0.13 52	0.04 5	0.46 237	0.12 97	0.24 164	0.07 65	0.07 75	0.08 21	0.06 4	0.14 49	0.08 18	0.20 140	0.08 45	0.10 24	0.05 8	0.11 149	0.06 35	0.06 5	0.06 5	0.05 4	0.08 17

UNet	0.11 60	0.09 90	0.09 103	0.10 89	0.08 65	0.10 91	0.08 85	0.15 67	0.08 58	0.17 61	0.10 71	0.13 54	0.09 93	0.07 75	0.09 38	0.10 46	0.16 66	0.13 117	0.12 49	0.08 45	0.12 35	0.09 62	0.08 111	0.09 107	0.12 47	0.14 79	0.10 32	0.11 36

UPFNet	0.09 33	0.08 78	0.08 93	0.09 72	0.08 65	0.09 71	0.06 61	0.12 40	0.09 78	0.14 39	0.10 71	0.12 42	0.06 46	0.07 75	0.08 21	0.10 46	0.13 37	0.11 66	0.10 34	0.07 29	0.10 24	0.07 32	0.06 67	0.07 67	0.09 22	0.11 38	0.10 32	0.11 36

CREStereo	0.11 60	0.08 78	0.06 47	0.08 57	0.08 65	0.07 49	0.05 31	0.18 110	0.05 12	0.26 173	0.08 46	0.18 104	0.06 46	0.08 93	0.09 38	0.10 46	0.22 153	0.08 18	0.13 62	0.08 45	0.20 149	0.09 62	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.13 62	0.17 110	0.16 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
DSFCA	0.11 60	0.12 126	0.09 103	0.10 89	0.08 65	0.11 98	0.11 126	0.12 40	0.09 78	0.12 32	0.14 120	0.14 68	0.08 78	0.05 42	0.10 64	0.11 81	0.15 58	0.12 90	0.16 94	0.10 85	0.13 56	0.12 132	0.07 88	0.09 107	0.13 56	0.14 79	0.10 32	0.13 54

ADCRef	0.13 93	0.10 102	0.10 116	0.10 89	0.08 65	0.09 71	0.09 103	0.17 84	0.14 140	0.20 94	0.15 136	0.15 74	0.13 138	0.05 42	0.11 95	0.11 81	0.16 66	0.14 139	0.19 127	0.12 123	0.16 90	0.12 132	0.09 126	0.11 136	0.14 74	0.18 150	0.13 65	0.19 127

HITNet	0.09 33	0.07 50	0.06 47	0.08 57	0.08 65	0.08 58	0.05 31	0.11 37	0.07 40	0.19 86	0.08 46	0.12 42	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.08 17	0.13 37	0.10 55	0.10 34	0.07 29	0.11 29	0.09 62	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.11 38	0.16 97	0.14 63
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
iResNet_ROB	0.11 60	0.08 78	0.07 71	0.11 104	0.08 65	0.12 109	0.08 85	0.15 67	0.08 58	0.23 121	0.11 85	0.15 74	0.15 160	0.06 53	0.08 21	0.09 30	0.16 66	0.12 90	0.14 69	0.09 66	0.15 75	0.10 86	0.07 88	0.08 85	0.15 82	0.12 53	0.15 89	0.15 75

PDISCO_ROB	0.12 82	0.13 141	0.13 157	0.10 89	0.08 65	0.09 71	0.09 103	0.09 28	0.08 58	0.11 30	0.10 71	0.06 14	0.05 29	0.05 42	0.10 64	0.12 118	0.14 49	0.16 164	0.09 28	0.10 85	0.14 71	0.13 149	0.04 34	0.08 85	0.17 108	0.21 177	0.32 195	0.20 135

MyStereo04	0.14 117	0.12 126	0.11 132	0.08 57	0.09 83	0.11 98	0.08 85	0.23 173	0.19 174	0.24 137	0.16 147	0.23 158	0.11 117	0.04 26	0.11 95	0.11 81	0.17 82	0.12 90	0.21 146	0.12 123	0.17 103	0.12 132	0.06 67	0.12 151	0.21 162	0.14 79	0.16 97	0.15 75

AE-Stereo	0.13 93	0.09 90	0.08 93	0.11 104	0.09 83	0.08 58	0.05 31	0.17 84	0.14 140	0.24 137	0.10 71	0.19 115	0.10 106	0.07 75	0.11 95	0.12 118	0.24 180	0.13 117	0.17 103	0.11 102	0.19 136	0.10 86	0.05 50	0.09 107	0.14 74	0.14 79	0.15 89	0.14 63

CASnet	0.10 51	0.06 29	0.05 23	0.08 57	0.09 83	0.11 98	0.05 31	0.18 110	0.10 98	0.23 121	0.11 85	0.13 54	0.06 46	0.08 93	0.10 64	0.10 46	0.16 66	0.08 18	0.19 127	0.08 45	0.14 71	0.06 18	0.06 67	0.06 35	0.12 47	0.10 25	0.14 76	0.10 28
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.13 93	0.07 50	0.06 47	0.11 104	0.09 83	0.12 109	0.08 85	0.17 84	0.10 98	0.26 173	0.09 63	0.20 130	0.08 78	0.11 134	0.11 95	0.11 81	0.22 153	0.11 66	0.21 146	0.10 85	0.22 177	0.10 86	0.08 111	0.06 35	0.16 98	0.16 117	0.17 110	0.17 99

CREStereo++_RVC	0.11 60	0.07 50	0.05 23	0.08 57	0.09 83	0.08 58	0.07 77	0.16 75	0.09 78	0.26 173	0.09 63	0.17 89	0.13 138	0.08 93	0.09 38	0.10 46	0.19 115	0.08 18	0.13 62	0.07 29	0.20 149	0.08 37	0.06 67	0.06 35	0.14 74	0.12 53	0.16 97	0.15 75
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
s12784h	0.12 82	0.09 90	0.06 47	0.11 104	0.09 83	0.08 58	0.06 61	0.18 110	0.07 40	0.26 173	0.12 97	0.19 115	0.09 93	0.07 75	0.09 38	0.10 46	0.20 130	0.08 18	0.15 84	0.07 29	0.20 149	0.08 37	0.05 50	0.07 67	0.16 98	0.15 100	0.18 128	0.21 150

TANstereo	0.11 60	0.06 29	0.06 47	0.10 89	0.09 83	0.08 58	0.06 61	0.12 40	0.08 58	0.22 108	0.08 46	0.13 54	0.08 78	0.08 93	0.10 64	0.13 143	0.19 115	0.13 117	0.18 117	0.08 45	0.18 121	0.10 86	0.06 67	0.06 35	0.11 41	0.11 38	0.15 89	0.14 63

XX-TBD	0.11 60	0.06 29	0.06 47	0.10 89	0.09 83	0.08 58	0.06 61	0.12 40	0.08 58	0.22 108	0.08 46	0.13 54	0.08 78	0.08 93	0.10 64	0.13 143	0.19 115	0.13 117	0.18 117	0.08 45	0.18 121	0.10 86	0.06 67	0.06 35	0.11 41	0.11 38	0.15 89	0.14 63

sAnonymous2	0.14 117	0.09 90	0.10 116	0.10 89	0.09 83	0.09 71	0.11 126	0.22 166	0.11 110	0.23 121	0.17 157	0.15 74	0.10 106	0.06 53	0.13 135	0.14 162	0.18 101	0.15 152	0.21 146	0.14 148	0.17 103	0.15 168	0.05 50	0.10 123	0.17 108	0.17 135	0.17 110	0.16 86

CroCo_RVC	0.14 117	0.09 90	0.10 116	0.10 89	0.09 83	0.09 71	0.11 126	0.22 166	0.11 110	0.23 121	0.17 157	0.15 74	0.10 106	0.06 53	0.13 135	0.14 162	0.18 101	0.15 152	0.21 146	0.14 148	0.17 103	0.15 168	0.05 50	0.10 123	0.17 108	0.17 135	0.17 110	0.16 86

DMCA-RVC	0.10 51	0.08 78	0.11 132	0.08 57	0.09 83	0.08 58	0.08 85	0.12 40	0.09 78	0.13 36	0.13 107	0.13 54	0.07 65	0.06 53	0.14 153	0.12 118	0.14 49	0.13 117	0.11 38	0.10 85	0.12 35	0.10 86	0.07 88	0.09 107	0.10 25	0.10 25	0.10 32	0.11 36

PMTNet	0.11 60	0.10 102	0.06 47	0.12 116	0.09 83	0.07 49	0.06 61	0.18 110	0.06 25	0.28 198	0.06 17	0.18 104	0.04 17	0.07 75	0.10 64	0.11 81	0.18 101	0.08 18	0.14 69	0.08 45	0.18 121	0.10 86	0.07 88	0.05 19	0.13 56	0.12 53	0.17 110	0.16 86

BEATNet_4x	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.09 72	0.09 83	0.09 71	0.08 85	0.12 40	0.08 58	0.21 103	0.09 63	0.15 74	0.09 93	0.08 93	0.11 95	0.10 46	0.13 37	0.13 117	0.11 38	0.08 45	0.13 56	0.12 132	0.08 111	0.08 85	0.13 56	0.13 62	0.18 128	0.18 118

iResNetv2_ROB	0.12 82	0.08 78	0.08 93	0.12 116	0.09 83	0.12 109	0.08 85	0.17 84	0.08 58	0.22 108	0.12 97	0.20 130	0.16 165	0.07 75	0.09 38	0.09 30	0.16 66	0.11 66	0.17 103	0.10 85	0.15 75	0.10 86	0.09 126	0.10 123	0.15 82	0.13 62	0.19 136	0.12 48

DISCO	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.10 89	0.09 83	0.11 98	0.09 103	0.10 34	0.08 58	0.15 45	0.11 85	0.12 42	0.07 65	0.06 53	0.09 38	0.11 81	0.15 58	0.10 55	0.14 69	0.10 85	0.12 35	0.10 86	0.06 67	0.09 107	0.14 74	0.12 53	0.13 65	0.11 36

DN-CSS_ROB	0.11 60	0.09 90	0.12 146	0.08 57	0.09 83	0.08 58	0.08 85	0.16 75	0.10 98	0.23 121	0.17 157	0.19 115	0.14 152	0.05 42	0.09 38	0.09 30	0.13 37	0.10 55	0.18 117	0.09 66	0.12 35	0.08 37	0.07 88	0.08 85	0.13 56	0.11 38	0.12 54	0.11 36

MyStereo	0.14 117	0.13 141	0.11 132	0.10 89	0.10 99	0.11 98	0.08 85	0.23 173	0.20 187	0.24 137	0.16 147	0.23 158	0.13 138	0.04 26	0.11 95	0.11 81	0.18 101	0.12 90	0.21 146	0.13 138	0.17 103	0.12 132	0.06 67	0.11 136	0.22 173	0.14 79	0.17 110	0.17 99

DLNR_Zeroshot_test	10.02 267	31.66 276	0.05 23	54.25 276	0.10 99	0.18 160	50.40 276	0.19 129	0.08 58	0.27 186	0.07 29	0.20 130	0.04 17	0.14 168	60.23 276	70.55 276	0.34 220	0.18 188	0.26 180	0.11 102	0.20 149	0.08 37	0.07 88	0.09 107	0.19 140	0.15 100	0.20 149	0.25 167

anonymity	0.13 93	0.06 29	0.05 23	0.09 72	0.10 99	0.09 71	0.07 77	0.18 110	0.08 58	0.28 198	0.13 107	0.19 115	0.06 46	0.09 109	0.10 64	0.13 143	0.23 162	0.12 90	0.17 103	0.15 164	0.20 149	0.10 86	0.09 126	0.07 67	0.20 150	0.19 167	0.19 136	0.19 127

IPLGR	0.12 82	0.09 90	0.09 103	0.09 72	0.10 99	0.09 71	0.07 77	0.18 110	0.09 78	0.22 108	0.10 71	0.16 84	0.07 65	0.06 53	0.10 64	0.11 81	0.17 82	0.11 66	0.21 146	0.12 123	0.16 90	0.09 62	0.04 34	0.08 85	0.16 98	0.14 79	0.14 76	0.16 86

cross-raft	0.14 117	0.08 78	0.07 71	0.08 57	0.10 99	0.12 109	0.08 85	0.17 84	0.13 133	0.27 186	0.12 97	0.21 141	0.05 29	0.11 134	0.13 135	0.14 162	0.22 153	0.11 66	0.23 166	0.13 138	0.23 188	0.10 86	0.06 67	0.08 85	0.22 173	0.18 150	0.14 76	0.16 86

test-1	0.15 135	0.06 29	0.07 71	0.11 104	0.10 99	0.18 160	0.14 149	0.19 129	0.13 133	0.28 198	0.10 71	0.19 115	0.11 117	0.12 152	0.13 135	0.14 162	0.22 153	0.12 90	0.23 166	0.10 85	0.24 199	0.09 62	0.09 126	0.08 85	0.21 162	0.18 150	0.15 89	0.18 118

Anonymous3	0.18 159	0.15 162	0.11 132	0.15 144	0.10 99	0.14 125	0.11 126	0.22 166	0.19 174	0.27 186	0.15 136	0.27 170	0.12 123	0.12 152	0.27 216	0.18 203	0.22 153	0.18 188	0.26 180	0.17 180	0.25 205	0.21 207	0.09 126	0.10 123	0.21 162	0.21 177	0.22 165	0.20 135

Anonymous	0.15 135	0.10 102	0.10 116	0.10 89	0.10 99	0.10 91	0.08 85	0.19 129	0.09 78	0.20 94	0.13 107	0.19 115	0.17 168	0.07 75	0.14 153	0.15 180	0.20 130	0.17 177	0.18 117	0.15 164	0.23 188	0.16 177	0.06 67	0.10 123	0.23 182	0.18 150	0.19 136	0.15 75

ADLNet	0.13 93	0.11 114	0.08 93	0.13 125	0.10 99	0.16 143	0.13 143	0.14 61	0.07 40	0.13 36	0.10 71	0.25 167	0.11 117	0.29 210	0.10 64	0.10 46	0.17 82	0.09 42	0.13 62	0.09 66	0.11 29	0.09 62	0.13 164	0.06 35	0.13 56	0.13 62	0.12 54	0.14 63

EAI-Stereo	0.13 93	0.07 50	0.04 9	0.10 89	0.10 99	0.10 91	0.09 103	0.18 110	0.10 98	0.26 173	0.11 85	0.20 130	0.05 29	0.10 121	0.10 64	0.12 118	0.22 153	0.12 90	0.19 127	0.12 123	0.19 136	0.09 62	0.08 111	0.08 85	0.16 98	0.15 100	0.16 97	0.20 135

FINET	0.12 82	0.12 126	0.12 146	0.12 116	0.10 99	0.11 98	0.13 143	0.15 67	0.12 125	0.13 36	0.12 97	0.13 54	0.10 106	0.09 109	0.18 188	0.13 143	0.16 66	0.11 66	0.17 103	0.10 85	0.13 56	0.10 86	0.10 140	0.10 123	0.13 56	0.11 38	0.13 65	0.13 54

HGLStereo	0.11 60	0.10 102	0.08 93	0.09 72	0.10 99	0.09 71	0.06 61	0.14 61	0.08 58	0.18 74	0.15 136	0.09 23	0.06 46	0.08 93	0.10 64	0.10 46	0.17 82	0.13 117	0.14 69	0.10 85	0.12 35	0.10 86	0.08 111	0.09 107	0.13 56	0.13 62	0.10 32	0.11 36

FADNet-RVC-Resample	0.13 93	0.10 102	0.12 146	0.12 116	0.10 99	0.13 118	0.10 117	0.16 75	0.13 133	0.18 74	0.13 107	0.17 89	0.12 123	0.10 121	0.11 95	0.09 30	0.13 37	0.15 152	0.15 84	0.18 186	0.15 75	0.13 149	0.10 140	0.14 169	0.17 108	0.13 62	0.12 54	0.12 48

FADNet	0.16 150	0.15 162	0.10 116	0.20 172	0.10 99	0.19 169	0.13 143	0.21 157	0.13 133	0.22 108	0.26 209	0.17 89	0.14 152	0.12 152	0.20 200	0.16 185	0.16 66	0.14 139	0.23 166	0.20 197	0.16 90	0.13 149	0.11 149	0.11 136	0.21 162	0.17 135	0.16 97	0.15 75

R-Stereo Train	0.13 93	0.07 50	0.07 71	0.09 72	0.10 99	0.15 135	0.05 31	0.16 75	0.12 125	0.28 198	0.13 107	0.21 141	0.08 78	0.11 134	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.21 164	0.11 114	0.08 111	0.07 67	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.15 75

RAFT-Stereo	0.13 93	0.07 50	0.07 71	0.09 72	0.10 99	0.15 135	0.05 31	0.16 75	0.12 125	0.28 198	0.13 107	0.21 141	0.08 78	0.11 134	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.21 164	0.11 114	0.08 111	0.07 67	0.15 82	0.14 79	0.16 97	0.15 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DLCB_ROB	0.14 117	0.12 126	0.12 146	0.10 89	0.10 99	0.10 91	0.09 103	0.16 75	0.12 125	0.18 74	0.17 157	0.19 115	0.13 138	0.11 134	0.12 122	0.11 81	0.16 66	0.13 117	0.14 69	0.10 85	0.18 121	0.11 114	0.09 126	0.12 151	0.27 195	0.16 117	0.16 97	0.14 63

MSKI-zero shot	0.13 93	0.08 78	0.05 23	0.09 72	0.11 116	0.09 71	0.07 77	0.19 129	0.09 78	0.28 198	0.10 71	0.19 115	0.06 46	0.11 134	0.11 95	0.12 118	0.23 162	0.11 66	0.17 103	0.11 102	0.22 177	0.10 86	0.07 88	0.08 85	0.14 74	0.17 135	0.18 128	0.18 118

RAFT-Test	0.13 93	0.07 50	0.06 47	0.09 72	0.11 116	0.13 118	0.08 85	0.17 84	0.11 110	0.27 186	0.11 85	0.20 130	0.05 29	0.12 152	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.21 146	0.14 148	0.21 164	0.11 114	0.07 88	0.08 85	0.17 108	0.16 117	0.17 110	0.17 99

LoS	0.16 150	0.10 102	0.08 93	0.10 89	0.11 116	0.09 71	0.07 77	0.50 233	0.05 12	0.32 216	0.36 228	0.36 186	0.06 46	0.09 109	0.09 38	0.10 46	0.19 115	0.09 42	0.15 84	0.11 102	0.21 164	0.09 62	0.07 88	0.07 67	0.18 127	0.12 53	0.20 149	0.21 150

dd	0.14 117	0.12 126	0.07 71	0.25 188	0.11 116	0.19 169	0.09 103	0.17 84	0.08 58	0.17 61	0.08 46	0.33 181	0.08 78	0.06 53	0.11 95	0.11 81	0.24 180	0.11 66	0.25 176	0.09 66	0.15 75	0.09 62	0.06 67	0.09 107	0.17 108	0.13 62	0.18 128	0.14 63

GLC_STEREO	0.13 93	0.11 114	0.12 146	0.12 116	0.11 116	0.11 98	0.10 117	0.19 129	0.07 40	0.25 159	0.13 107	0.13 54	0.07 65	0.07 75	0.09 38	0.12 118	0.24 180	0.11 66	0.17 103	0.09 66	0.27 214	0.16 177	0.07 88	0.07 67	0.16 98	0.10 25	0.20 149	0.12 48

CFNet_pseudo	0.13 93	0.11 114	0.11 132	0.14 134	0.11 116	0.12 109	0.11 126	0.19 129	0.12 125	0.24 137	0.14 120	0.17 89	0.15 160	0.09 109	0.10 64	0.10 46	0.16 66	0.13 117	0.13 62	0.08 45	0.15 75	0.08 37	0.08 111	0.09 107	0.15 82	0.14 79	0.19 136	0.21 150

GES	0.14 117	0.11 114	0.07 71	0.09 72	0.11 116	0.15 135	0.09 103	0.20 146	0.09 78	0.23 121	0.12 97	0.17 89	0.11 117	0.14 168	0.12 122	0.11 81	0.23 162	0.14 139	0.24 172	0.14 148	0.18 121	0.18 186	0.11 149	0.09 107	0.15 82	0.13 62	0.21 160	0.20 135

GMStereo	0.12 82	0.12 126	0.07 71	0.11 104	0.11 116	0.13 118	0.09 103	0.17 84	0.10 98	0.17 61	0.14 120	0.22 154	0.11 117	0.07 75	0.10 64	0.09 30	0.17 82	0.10 55	0.17 103	0.12 123	0.15 75	0.09 62	0.07 88	0.09 107	0.14 74	0.13 62	0.15 89	0.12 48
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RTSC	0.14 117	0.11 114	0.11 132	0.12 116	0.11 116	0.12 109	0.10 117	0.16 75	0.14 140	0.18 74	0.13 107	0.15 74	0.14 152	0.08 93	0.13 135	0.13 143	0.20 130	0.13 117	0.21 146	0.12 123	0.16 90	0.12 132	0.07 88	0.10 123	0.16 98	0.17 135	0.21 160	0.33 186

ADCL	0.14 117	0.12 126	0.11 132	0.13 125	0.11 116	0.14 125	0.11 126	0.18 110	0.16 154	0.22 108	0.16 147	0.21 141	0.13 138	0.09 109	0.12 122	0.12 118	0.17 82	0.13 117	0.18 117	0.13 138	0.19 136	0.14 158	0.11 149	0.11 136	0.17 108	0.16 117	0.16 97	0.17 99

CFNet_RVC	0.13 93	0.12 126	0.10 116	0.14 134	0.11 116	0.14 125	0.09 103	0.17 84	0.09 78	0.19 86	0.13 107	0.21 141	0.09 93	0.10 121	0.12 122	0.13 143	0.18 101	0.13 117	0.15 84	0.11 102	0.16 90	0.09 62	0.06 67	0.09 107	0.16 98	0.13 62	0.16 97	0.17 99

DeepPruner_ROB	0.14 117	0.13 141	0.11 132	0.12 116	0.11 116	0.11 98	0.09 103	0.17 84	0.12 125	0.21 103	0.18 167	0.15 74	0.13 138	0.08 93	0.14 153	0.11 81	0.18 101	0.15 152	0.19 127	0.11 102	0.18 121	0.14 158	0.10 140	0.11 136	0.17 108	0.17 135	0.17 110	0.19 127

HH	0.13 93	0.06 29	0.05 23	0.11 104	0.12 128	0.16 143	0.08 85	0.19 129	0.08 58	0.28 198	0.08 46	0.18 104	0.06 46	0.12 152	0.11 95	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.20 149	0.08 37	0.07 88	0.08 85	0.13 56	0.15 100	0.19 136	0.24 159

HanStereo	0.13 93	0.06 29	0.05 23	0.11 104	0.12 128	0.16 143	0.08 85	0.19 129	0.08 58	0.28 198	0.08 46	0.18 104	0.06 46	0.12 152	0.11 95	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.16 94	0.11 102	0.20 149	0.08 37	0.07 88	0.08 85	0.13 56	0.15 100	0.19 136	0.24 159

CASS	0.15 135	0.12 126	0.10 116	0.14 134	0.12 128	0.16 143	0.10 117	0.19 129	0.15 150	0.26 173	0.12 97	0.20 130	0.12 123	0.09 109	0.13 135	0.12 118	0.23 162	0.12 90	0.24 172	0.10 85	0.20 149	0.11 114	0.07 88	0.09 107	0.23 182	0.14 79	0.19 136	0.22 154
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iRaft-Stereo_20w	0.13 93	0.07 50	0.05 23	0.12 116	0.12 128	0.12 109	0.09 103	0.15 67	0.10 98	0.28 198	0.10 71	0.19 115	0.04 17	0.10 121	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.11 66	0.15 84	0.13 138	0.20 149	0.08 37	0.09 126	0.06 35	0.18 127	0.15 100	0.20 149	0.26 170

GANet-ADL	0.15 135	0.12 126	0.09 103	0.14 134	0.12 128	0.16 143	0.12 138	0.20 146	0.10 98	0.25 159	0.15 136	0.22 154	0.12 123	0.21 195	0.11 95	0.11 81	0.25 188	0.14 139	0.21 146	0.14 148	0.19 136	0.10 86	0.08 111	0.10 123	0.17 108	0.16 117	0.20 149	0.17 99

ICVP	0.15 135	0.13 141	0.14 167	0.12 116	0.12 128	0.13 118	0.10 117	0.17 84	0.12 125	0.17 61	0.14 120	0.18 104	0.12 123	0.09 109	0.13 135	0.14 162	0.18 101	0.15 152	0.16 94	0.14 148	0.17 103	0.14 158	0.20 190	0.11 136	0.19 140	0.19 167	0.17 110	0.17 99
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 117	0.13 141	0.10 116	0.11 104	0.12 128	0.12 109	0.11 126	0.18 110	0.13 133	0.24 137	0.16 147	0.18 104	0.10 106	0.06 53	0.13 135	0.12 118	0.20 130	0.16 164	0.23 166	0.13 138	0.16 90	0.14 158	0.07 88	0.11 136	0.21 162	0.15 100	0.13 65	0.20 135

psm_up	0.15 135	0.11 114	0.13 157	0.15 144	0.12 128	0.14 125	0.11 126	0.20 146	0.17 161	0.19 86	0.13 107	0.15 74	0.17 168	0.10 121	0.14 153	0.12 118	0.19 115	0.13 117	0.17 103	0.11 102	0.15 75	0.10 86	0.10 140	0.16 180	0.18 127	0.17 135	0.17 110	0.19 127

FADNet-RVC	0.15 135	0.13 141	0.11 132	0.18 161	0.12 128	0.14 125	0.10 117	0.21 157	0.09 78	0.19 86	0.17 157	0.18 104	0.12 123	0.11 134	0.17 180	0.15 180	0.18 101	0.13 117	0.18 117	0.15 164	0.12 35	0.13 149	0.12 160	0.11 136	0.21 162	0.16 117	0.14 76	0.15 75

MSMDNet	0.13 93	0.08 78	0.06 47	0.09 72	0.12 128	0.10 91	0.08 85	0.17 84	0.11 110	0.27 186	0.10 71	0.20 130	0.06 46	0.12 152	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.12 90	0.19 127	0.16 176	0.21 164	0.12 132	0.07 88	0.08 85	0.17 108	0.15 100	0.17 110	0.18 118

CFNet	0.12 82	0.11 114	0.08 93	0.14 134	0.12 128	0.11 98	0.09 103	0.20 146	0.10 98	0.18 74	0.12 97	0.25 167	0.10 106	0.08 93	0.09 38	0.09 30	0.17 82	0.12 90	0.12 49	0.09 66	0.12 35	0.08 37	0.06 67	0.10 123	0.15 82	0.13 62	0.13 65	0.13 54

MLCV	0.14 117	0.11 114	0.09 103	0.16 148	0.12 128	0.14 125	0.11 126	0.21 157	0.10 98	0.24 137	0.13 107	0.21 141	0.15 160	0.08 93	0.10 64	0.10 46	0.19 115	0.11 66	0.19 127	0.09 66	0.18 121	0.09 62	0.10 140	0.09 107	0.17 108	0.14 79	0.16 97	0.20 135

IGEV_Zeroshot_test	0.14 117	0.07 50	0.06 47	0.13 125	0.13 140	0.10 91	0.11 126	0.17 84	0.09 78	0.28 198	0.10 71	0.23 158	0.05 29	0.12 152	0.10 64	0.11 81	0.23 162	0.11 66	0.17 103	0.12 123	0.20 149	0.10 86	0.09 126	0.06 35	0.20 150	0.15 100	0.23 166	0.27 173

EKT-Stereo	0.15 135	0.10 102	0.07 71	0.13 125	0.13 140	0.16 143	0.17 167	0.17 84	0.11 110	0.26 173	0.17 157	0.17 89	0.07 65	0.11 134	0.11 95	0.11 81	0.24 180	0.15 152	0.24 172	0.12 123	0.25 205	0.10 86	0.07 88	0.08 85	0.20 150	0.16 117	0.17 110	0.17 99

SACVNet	0.16 150	0.14 154	0.13 157	0.16 148	0.13 140	0.14 125	0.12 138	0.19 129	0.17 161	0.19 86	0.17 157	0.14 68	0.07 65	0.14 168	0.15 165	0.14 162	0.19 115	0.16 164	0.20 140	0.13 138	0.17 103	0.14 158	0.12 160	0.13 162	0.21 162	0.19 167	0.19 136	0.17 99

AACVNet	0.14 117	0.13 141	0.10 116	0.13 125	0.13 140	0.14 125	0.10 117	0.19 129	0.11 110	0.22 108	0.18 167	0.14 68	0.10 106	0.09 109	0.12 122	0.11 81	0.21 143	0.13 117	0.17 103	0.12 123	0.16 90	0.11 114	0.11 149	0.11 136	0.18 127	0.14 79	0.14 76	0.16 86

HSM-Net_RVC	0.16 150	0.12 126	0.10 116	0.17 156	0.13 140	0.14 125	0.10 117	0.18 110	0.14 140	0.25 159	0.18 167	0.28 171	0.17 168	0.11 134	0.12 122	0.11 81	0.19 115	0.13 117	0.17 103	0.11 102	0.18 121	0.12 132	0.08 111	0.11 136	0.19 140	0.17 135	0.23 166	0.24 159
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.14 117	0.12 126	0.09 103	0.14 134	0.13 140	0.12 109	0.11 126	0.18 110	0.11 110	0.23 121	0.15 136	0.18 104	0.14 152	0.08 93	0.12 122	0.11 81	0.21 143	0.12 90	0.17 103	0.12 123	0.18 121	0.11 114	0.07 88	0.08 85	0.17 108	0.16 117	0.17 110	0.18 118

iResNet	0.17 156	0.11 114	0.10 116	0.15 144	0.13 140	0.17 152	0.12 138	0.21 157	0.14 140	0.25 159	0.14 120	0.35 184	0.32 204	0.08 93	0.12 122	0.11 81	0.20 130	0.12 90	0.26 180	0.15 164	0.18 121	0.12 132	0.11 149	0.13 162	0.18 127	0.15 100	0.20 149	0.19 127

NCCL2	0.18 159	0.17 174	0.16 178	0.13 125	0.13 140	0.13 118	0.12 138	0.21 157	0.18 167	0.22 108	0.15 136	0.23 158	0.13 138	0.10 121	0.17 180	0.16 185	0.19 115	0.17 177	0.19 127	0.17 180	0.22 177	0.18 186	0.11 149	0.16 180	0.26 192	0.26 202	0.20 149	0.24 159

PWCDC_ROB	0.13 93	0.06 29	0.09 103	0.07 52	0.13 140	0.08 58	0.13 143	0.06 10	0.24 197	0.09 23	0.15 136	0.10 29	0.45 224	0.26 201	0.12 122	0.10 46	0.09 15	0.12 90	0.08 16	0.11 102	0.08 15	0.12 132	0.19 188	0.13 162	0.08 14	0.14 79	0.08 22	0.18 118

pmcnn	0.19 167	0.14 154	0.11 132	0.18 161	0.13 140	0.19 169	0.16 159	0.20 146	0.19 174	0.26 173	0.15 136	0.35 184	0.26 191	0.09 109	0.11 95	0.11 81	0.25 188	0.14 139	0.24 172	0.14 148	0.23 188	0.15 168	0.11 149	0.11 136	0.21 162	0.19 167	0.40 215	0.46 213

GwcNet-ADL	0.17 156	0.12 126	0.11 132	0.19 167	0.14 150	0.17 152	0.14 149	0.21 157	0.14 140	0.24 137	0.17 157	0.32 180	0.16 165	0.20 190	0.13 135	0.14 162	0.23 162	0.15 152	0.23 166	0.13 138	0.18 121	0.12 132	0.06 67	0.10 123	0.19 140	0.16 117	0.19 136	0.22 154

PSMNet-ADL	0.18 159	0.13 141	0.13 157	0.16 148	0.14 150	0.17 152	0.16 159	0.20 146	0.22 192	0.27 186	0.20 183	0.29 177	0.26 191	0.18 181	0.16 173	0.14 162	0.23 162	0.14 139	0.22 159	0.14 148	0.19 136	0.11 114	0.10 140	0.11 136	0.20 150	0.16 117	0.23 166	0.20 135

pcwnet_v2	0.16 150	0.12 126	0.12 146	0.16 148	0.14 150	0.17 152	0.14 149	0.20 146	0.13 133	0.22 108	0.14 120	0.19 115	0.18 172	0.12 152	0.11 95	0.12 118	0.18 101	0.14 139	0.17 103	0.12 123	0.16 90	0.11 114	0.09 126	0.11 136	0.20 150	0.19 167	0.19 136	0.28 177

RP	0.15 135	0.14 154	0.16 178	0.17 156	0.14 150	0.17 152	0.16 159	0.19 129	0.17 161	0.14 39	0.16 147	0.16 84	0.15 160	0.11 134	0.14 153	0.12 118	0.15 58	0.12 90	0.15 84	0.12 123	0.12 35	0.13 149	0.10 140	0.12 151	0.17 108	0.17 135	0.20 149	0.18 118

RTS	0.20 173	0.16 166	0.14 167	0.17 156	0.14 150	0.20 175	0.15 154	0.24 178	0.25 202	0.15 45	0.14 120	0.14 68	0.20 178	0.11 134	0.15 165	0.16 185	0.24 180	0.17 177	0.35 201	0.24 207	0.23 188	0.16 177	0.09 126	0.15 172	0.29 203	0.26 202	0.28 188	0.55 222

RTSA	0.20 173	0.16 166	0.14 167	0.17 156	0.14 150	0.20 175	0.15 154	0.24 178	0.25 202	0.15 45	0.14 120	0.14 68	0.20 178	0.11 134	0.15 165	0.16 185	0.24 180	0.17 177	0.35 201	0.24 207	0.23 188	0.16 177	0.09 126	0.15 172	0.29 203	0.26 202	0.28 188	0.55 222

DeepPrunerF	0.12 82	0.10 102	0.11 132	0.13 125	0.14 150	0.09 71	0.09 103	0.15 67	0.11 110	0.12 32	0.14 120	0.10 29	0.09 93	0.07 75	0.13 135	0.11 81	0.11 26	0.13 117	0.13 62	0.11 102	0.13 56	0.09 62	0.08 111	0.08 85	0.17 108	0.15 100	0.11 46	0.14 63

UCFNet_RVC	0.15 135	0.17 174	0.12 146	0.16 148	0.14 150	0.17 152	0.11 126	0.17 84	0.13 133	0.21 103	0.13 107	0.28 171	0.12 123	0.10 121	0.12 122	0.13 143	0.18 101	0.13 117	0.17 103	0.12 123	0.17 103	0.09 62	0.10 140	0.11 136	0.19 140	0.16 117	0.17 110	0.20 135

NVstereo2D	0.15 135	0.11 114	0.11 132	0.19 167	0.14 150	0.21 183	0.24 197	0.13 52	0.11 110	0.16 52	0.14 120	0.10 29	0.08 78	0.40 222	0.12 122	0.12 118	0.21 143	0.14 139	0.16 94	0.10 85	0.12 35	0.09 62	0.25 204	0.08 85	0.15 82	0.13 62	0.14 76	0.13 54

FADNet_RVC	0.18 159	0.14 154	0.13 157	0.20 172	0.15 159	0.14 125	0.13 143	0.24 178	0.14 140	0.24 137	0.18 167	0.28 171	0.22 186	0.14 168	0.15 165	0.12 118	0.20 130	0.17 177	0.32 194	0.15 164	0.20 149	0.15 168	0.11 149	0.15 172	0.20 150	0.21 177	0.18 128	0.23 157

STTStereo	0.13 93	0.14 154	0.17 188	0.13 125	0.15 159	0.13 118	0.21 184	0.13 52	0.14 140	0.15 45	0.15 136	0.17 89	0.10 106	0.11 134	0.14 153	0.12 118	0.15 58	0.15 152	0.13 62	0.11 102	0.12 35	0.10 86	0.07 88	0.09 107	0.15 82	0.14 79	0.12 54	0.16 86

dad	0.18 159	0.16 166	0.12 146	0.36 201	0.16 161	0.24 193	0.21 184	0.24 178	0.09 78	0.22 108	0.11 85	0.38 189	0.12 123	0.08 93	0.13 135	0.11 81	0.27 204	0.13 117	0.30 190	0.11 102	0.19 136	0.12 132	0.09 126	0.13 162	0.19 140	0.14 79	0.31 193	0.24 159

SFCPSM	0.20 173	0.14 154	0.12 146	0.21 176	0.16 161	0.20 175	0.18 169	0.22 166	0.20 187	0.25 159	0.24 199	0.34 183	0.34 211	0.14 168	0.13 135	0.13 143	0.24 180	0.16 164	0.32 194	0.19 190	0.19 136	0.13 149	0.14 170	0.12 151	0.22 173	0.18 150	0.20 149	0.25 167

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 93	0.13 141	0.14 167	0.14 134	0.16 161	0.13 118	0.21 184	0.13 52	0.15 150	0.16 52	0.16 147	0.21 141	0.10 106	0.15 176	0.12 122	0.12 118	0.16 66	0.12 90	0.11 38	0.09 66	0.12 35	0.10 86	0.08 111	0.09 107	0.13 56	0.13 62	0.11 46	0.16 86
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.20 173	0.15 162	0.12 146	0.26 190	0.16 161	0.26 196	0.20 178	0.22 166	0.16 154	0.25 159	0.24 199	0.58 209	0.25 189	0.18 181	0.13 135	0.13 143	0.23 162	0.15 152	0.21 146	0.16 176	0.21 164	0.12 132	0.12 160	0.11 136	0.20 150	0.16 117	0.18 128	0.23 157

XPNet_ROB	0.18 159	0.21 189	0.14 167	0.15 144	0.16 161	0.15 135	0.15 154	0.16 75	0.14 140	0.19 86	0.19 176	0.49 201	0.13 138	0.11 134	0.16 173	0.14 162	0.25 188	0.16 164	0.18 117	0.14 148	0.17 103	0.19 195	0.13 164	0.14 169	0.18 127	0.17 135	0.32 195	0.29 180

ETE_ROB	0.22 181	0.23 199	0.15 174	0.20 172	0.16 161	0.19 169	0.17 167	0.18 110	0.19 174	0.21 103	0.22 194	0.64 212	0.16 165	0.14 168	0.17 180	0.14 162	0.30 215	0.19 193	0.25 176	0.19 190	0.22 177	0.18 186	0.16 175	0.15 172	0.22 173	0.28 216	0.41 217	0.27 173

UDGNet	0.15 135	0.13 141	0.10 116	0.18 161	0.17 167	0.16 143	0.20 178	0.16 75	0.11 110	0.16 52	0.14 120	0.16 84	0.05 29	0.44 223	0.10 64	0.10 46	0.17 82	0.12 90	0.14 69	0.09 66	0.17 103	0.10 86	0.29 227	0.07 67	0.17 108	0.16 117	0.12 54	0.13 54

APVNet	0.15 135	0.13 141	0.11 132	0.13 125	0.17 167	0.15 135	0.13 143	0.19 129	0.11 110	0.14 39	0.13 107	0.17 89	0.09 93	0.16 179	0.17 180	0.16 185	0.21 143	0.14 139	0.22 159	0.15 164	0.15 75	0.12 132	0.07 88	0.12 151	0.17 108	0.15 100	0.19 136	0.17 99

SHD	0.22 181	0.17 174	0.21 207	0.18 161	0.17 167	0.19 169	0.20 178	0.27 188	0.17 161	0.27 186	0.19 176	0.24 164	0.32 204	0.17 180	0.16 173	0.15 180	0.19 115	0.17 177	0.33 198	0.18 186	0.21 164	0.18 186	0.16 175	0.17 185	0.24 186	0.28 216	0.25 179	0.43 206

AnyNet_C32	0.21 178	0.16 166	0.15 174	0.17 156	0.17 167	0.19 169	0.16 159	0.26 185	0.22 192	0.25 159	0.24 199	0.24 164	0.18 172	0.14 168	0.22 204	0.18 203	0.28 211	0.22 205	0.30 190	0.19 190	0.28 216	0.23 214	0.16 175	0.18 189	0.22 173	0.22 185	0.21 160	0.24 159

LALA_ROB	0.22 181	0.25 203	0.16 178	0.19 167	0.17 167	0.22 187	0.16 159	0.18 110	0.19 174	0.24 137	0.21 185	0.63 211	0.15 160	0.13 165	0.26 214	0.17 197	0.27 204	0.22 205	0.23 166	0.19 190	0.20 149	0.21 207	0.14 170	0.15 172	0.20 150	0.22 185	0.35 203	0.26 170

PWC_ROB	0.23 188	0.20 187	0.14 167	0.18 161	0.17 167	0.16 143	0.20 178	0.21 157	0.27 209	0.15 45	0.21 185	0.28 171	0.63 233	0.13 165	0.14 153	0.13 143	0.27 204	0.18 188	0.37 205	0.19 190	0.22 177	0.18 186	0.16 175	0.24 206	0.20 150	0.19 167	0.24 173	0.44 209

AF-Net	0.15 135	0.13 141	0.13 157	0.14 134	0.18 173	0.15 135	0.14 149	0.17 84	0.16 154	0.17 61	0.21 185	0.18 104	0.12 123	0.10 121	0.18 188	0.16 185	0.14 49	0.14 139	0.15 84	0.11 102	0.12 35	0.11 114	0.13 164	0.10 123	0.15 82	0.16 117	0.20 149	0.15 75

NCC-stereo	0.18 159	0.16 166	0.16 178	0.16 148	0.18 173	0.18 160	0.18 169	0.19 129	0.20 187	0.16 52	0.19 176	0.21 141	0.21 180	0.12 152	0.22 204	0.18 203	0.18 101	0.19 193	0.19 127	0.15 164	0.16 90	0.15 168	0.15 172	0.12 151	0.19 140	0.18 150	0.24 173	0.20 135

stereogan	0.16 150	0.15 162	0.15 174	0.16 148	0.18 173	0.18 160	0.16 159	0.20 146	0.19 174	0.14 39	0.16 147	0.20 130	0.18 172	0.13 165	0.16 173	0.13 143	0.16 66	0.14 139	0.18 117	0.14 148	0.15 75	0.13 149	0.13 164	0.13 162	0.16 98	0.17 135	0.23 166	0.18 118

Nwc_Net	0.15 135	0.13 141	0.13 157	0.14 134	0.18 173	0.15 135	0.14 149	0.17 84	0.16 154	0.17 61	0.21 185	0.18 104	0.12 123	0.10 121	0.18 188	0.16 185	0.14 49	0.14 139	0.15 84	0.11 102	0.12 35	0.11 114	0.13 164	0.10 123	0.15 82	0.16 117	0.20 149	0.15 75

Abc-Net	0.18 159	0.16 166	0.16 178	0.16 148	0.18 173	0.18 160	0.18 169	0.19 129	0.20 187	0.16 52	0.19 176	0.21 141	0.21 180	0.12 152	0.22 204	0.18 203	0.18 101	0.19 193	0.19 127	0.15 164	0.16 90	0.15 168	0.15 172	0.12 151	0.19 140	0.18 150	0.24 173	0.20 135
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.17 156	0.19 183	0.18 193	0.23 180	0.18 173	0.18 160	0.16 159	0.22 166	0.12 125	0.23 121	0.21 185	0.44 194	0.08 78	0.11 134	0.14 153	0.10 46	0.13 37	0.13 117	0.26 180	0.11 102	0.11 29	0.07 32	0.18 186	0.15 172	0.17 108	0.21 177	0.14 76	0.20 135

SGM-Forest	0.20 173	0.18 180	0.16 178	0.23 180	0.18 173	0.21 183	0.18 169	0.23 173	0.17 161	0.20 94	0.16 147	0.23 158	0.18 172	0.22 196	0.18 188	0.18 203	0.19 115	0.17 177	0.18 117	0.15 164	0.18 121	0.19 195	0.25 204	0.19 191	0.22 173	0.18 150	0.26 182	0.24 159
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DAS	0.19 167	0.11 114	0.10 116	0.24 185	0.19 180	0.18 160	0.21 184	0.23 173	0.18 167	0.24 137	0.14 120	0.38 189	0.21 180	0.09 109	0.13 135	0.12 118	0.25 188	0.16 164	0.22 159	0.15 164	0.21 164	0.14 158	0.17 180	0.13 162	0.20 150	0.18 150	0.23 166	0.30 181

SepStereo	0.19 167	0.11 114	0.10 116	0.24 185	0.19 180	0.18 160	0.21 184	0.23 173	0.18 167	0.24 137	0.14 120	0.38 189	0.21 180	0.09 109	0.13 135	0.12 118	0.25 188	0.16 164	0.22 159	0.15 164	0.21 164	0.14 158	0.17 180	0.13 162	0.20 150	0.18 150	0.23 166	0.30 181

ADCMid	0.22 181	0.18 180	0.17 188	0.18 161	0.19 180	0.20 175	0.16 159	0.30 199	0.25 202	0.24 137	0.19 176	0.36 186	0.21 180	0.12 152	0.18 188	0.16 185	0.25 188	0.18 188	0.37 205	0.19 190	0.24 199	0.20 204	0.17 180	0.15 172	0.24 186	0.22 185	0.25 179	0.30 181

NOSS_ROB	0.21 178	0.14 154	0.16 178	0.21 176	0.19 180	0.20 175	0.22 190	0.30 199	0.18 167	0.25 159	0.16 147	0.21 141	0.13 138	0.27 208	0.15 165	0.14 162	0.26 197	0.21 201	0.22 159	0.17 180	0.23 188	0.22 211	0.26 210	0.24 206	0.26 192	0.23 190	0.24 173	0.27 173

RGC	0.19 167	0.17 174	0.17 188	0.19 167	0.20 184	0.20 175	0.15 154	0.22 166	0.26 206	0.17 61	0.21 185	0.21 141	0.24 188	0.15 176	0.24 211	0.19 211	0.18 101	0.16 164	0.19 127	0.16 176	0.17 103	0.14 158	0.13 164	0.16 180	0.21 162	0.21 177	0.24 173	0.25 167

ADCPNet	0.22 181	0.17 174	0.16 178	0.20 172	0.20 184	0.20 175	0.18 169	0.28 190	0.23 194	0.26 173	0.23 196	0.26 169	0.29 199	0.15 176	0.19 196	0.17 197	0.24 180	0.17 177	0.32 194	0.23 206	0.25 205	0.20 204	0.17 180	0.22 195	0.25 188	0.24 192	0.27 185	0.34 190

PA-Net	0.19 167	0.21 189	0.25 213	0.14 134	0.20 184	0.18 160	0.21 184	0.21 157	0.19 174	0.17 61	0.15 136	0.17 89	0.21 180	0.26 201	0.17 180	0.18 203	0.15 58	0.19 193	0.13 62	0.17 180	0.14 71	0.16 177	0.10 140	0.16 180	0.18 127	0.27 212	0.17 110	0.35 192
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 167	0.20 187	0.19 199	0.19 167	0.20 184	0.16 143	0.15 154	0.28 190	0.19 174	0.23 121	0.18 167	0.46 198	0.17 168	0.11 134	0.14 153	0.13 143	0.15 58	0.14 139	0.21 146	0.19 190	0.13 56	0.11 114	0.09 126	0.21 192	0.25 188	0.23 190	0.26 182	0.28 177

G-Net	0.29 202	0.24 201	0.19 199	0.24 185	0.21 188	0.36 209	0.23 193	0.30 199	0.27 209	0.33 220	0.33 225	0.89 235	0.25 189	0.19 187	0.21 202	0.18 203	0.26 197	0.22 205	0.44 211	0.31 223	0.27 214	0.18 186	0.18 186	0.18 189	0.28 199	0.24 192	0.40 215	0.41 201

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 190	0.25 203	0.20 201	0.29 198	0.22 189	0.22 187	0.23 193	0.37 215	0.28 212	0.35 227	0.22 194	0.46 198	0.32 204	0.20 190	0.19 196	0.17 197	0.17 82	0.16 164	0.30 190	0.14 148	0.21 164	0.19 195	0.27 222	0.23 198	0.29 203	0.26 202	0.33 197	0.31 185

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 213	0.16 166	0.13 157	0.26 190	0.22 189	0.23 191	0.27 204	0.24 178	0.15 150	0.24 137	0.16 147	4.16 264	0.22 186	0.19 187	0.14 153	0.13 143	0.33 218	0.22 205	0.32 194	0.20 197	0.24 199	0.19 195	0.22 196	0.14 169	0.20 150	0.20 176	0.21 160	0.24 159

SANet	0.31 207	0.21 189	0.21 207	0.25 188	0.22 189	0.31 199	0.22 190	0.31 203	0.32 222	0.27 186	0.27 211	1.36 248	0.39 220	0.22 196	0.17 180	0.14 162	0.26 197	0.21 201	0.30 190	0.21 199	0.25 205	0.21 207	0.30 228	0.23 198	0.34 215	0.26 202	0.35 203	0.49 215

CBMV	0.22 181	0.18 180	0.18 193	0.23 180	0.22 189	0.20 175	0.18 169	0.27 188	0.19 174	0.28 198	0.11 85	0.30 178	0.13 138	0.24 198	0.16 173	0.14 162	0.25 188	0.18 188	0.20 140	0.16 176	0.22 177	0.19 195	0.24 203	0.23 198	0.27 195	0.24 192	0.36 206	0.42 203
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.21 178	0.16 166	0.13 157	0.26 190	0.23 193	0.22 187	0.18 169	0.29 197	0.18 167	0.28 198	0.19 176	0.22 154	0.12 123	0.28 209	0.11 95	0.14 162	0.26 197	0.19 193	0.20 140	0.13 138	0.23 188	0.23 214	0.26 210	0.24 206	0.25 188	0.24 192	0.23 166	0.26 170

SAMSARA	0.49 223	0.23 199	0.39 231	0.23 180	0.23 193	0.22 187	0.23 193	0.44 231	0.39 232	0.31 214	0.21 185	0.30 178	0.47 225	0.18 181	0.35 224	0.34 230	0.26 197	0.32 226	0.47 215	0.32 226	0.48 244	0.54 252	0.15 172	0.33 225	1.40 264	1.58 262	1.42 260	1.48 260

GANetREF_RVC	0.26 194	0.26 206	0.30 220	0.23 180	0.23 193	0.23 191	0.24 197	0.35 210	0.33 224	0.32 216	0.18 167	0.50 203	0.38 218	0.12 152	0.22 204	0.18 203	0.20 130	0.21 201	0.35 201	0.21 199	0.24 199	0.16 177	0.22 196	0.29 219	0.28 199	0.21 177	0.36 206	0.33 186
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
CBMV_ROB	0.22 181	0.14 154	0.16 178	0.26 190	0.23 193	0.21 183	0.22 190	0.28 190	0.17 161	0.26 173	0.17 157	0.28 171	0.18 172	0.26 201	0.13 135	0.12 118	0.26 197	0.17 177	0.19 127	0.17 180	0.21 164	0.19 195	0.26 210	0.21 192	0.25 188	0.27 212	0.25 179	0.34 190

CSAN	0.26 194	0.30 215	0.30 220	0.26 190	0.23 193	0.21 183	0.19 176	0.28 190	0.37 229	0.35 227	0.24 199	0.51 206	0.27 195	0.14 168	0.22 204	0.17 197	0.19 115	0.20 198	0.26 180	0.25 211	0.22 177	0.20 204	0.17 180	0.27 213	0.31 208	0.26 202	0.39 211	0.38 196

SGM-ForestM	0.25 190	0.22 194	0.16 178	0.37 203	0.24 198	0.32 203	0.24 197	0.29 197	0.21 191	0.23 121	0.18 167	0.50 203	0.26 191	0.20 190	0.15 165	0.13 143	0.23 162	0.16 164	0.25 176	0.15 164	0.20 149	0.17 184	0.21 194	0.17 185	0.37 220	0.26 202	0.52 222	0.37 194

MDST_ROB	0.23 188	0.26 206	0.15 174	0.46 216	0.24 198	0.36 209	0.20 178	0.24 178	0.16 154	0.26 173	0.15 136	0.28 171	0.27 195	0.11 134	0.13 135	0.13 143	0.21 143	0.12 90	0.18 117	0.12 123	0.20 149	0.11 114	0.11 149	0.12 151	0.36 219	0.25 201	0.57 227	0.33 186

ADCS	0.29 202	0.22 194	0.21 207	0.26 190	0.25 200	0.25 194	0.23 193	0.37 215	0.30 218	0.23 121	0.27 211	0.47 200	0.36 214	0.20 190	0.22 204	0.19 211	0.32 217	0.24 213	0.49 217	0.28 216	0.37 228	0.30 225	0.20 190	0.23 198	0.31 208	0.28 216	0.30 190	0.43 206

FCDSN-DC	0.25 190	0.25 203	0.26 215	0.28 197	0.26 201	0.26 196	0.35 208	0.28 190	0.18 167	0.20 94	0.18 167	0.21 141	0.12 123	0.29 210	0.25 212	0.26 220	0.29 213	0.28 222	0.28 187	0.21 199	0.25 205	0.25 219	0.26 210	0.32 223	0.27 195	0.24 192	0.26 182	0.27 173
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSNet	0.40 217	0.19 183	0.18 193	0.27 196	0.26 201	0.29 198	0.19 176	0.26 185	0.24 197	0.18 74	0.17 157	2.15 258	0.44 223	0.10 121	0.20 200	0.16 185	0.35 223	0.28 222	2.00 259	0.27 214	0.25 205	0.17 184	0.28 225	0.25 210	0.40 224	0.27 212	0.39 211	0.53 219

FBW_ROB	0.27 199	0.26 206	0.25 213	0.38 205	0.26 201	0.32 203	0.20 178	0.21 157	0.19 174	0.27 186	0.21 185	0.45 195	0.32 204	0.26 201	0.22 204	0.20 214	0.27 204	0.17 177	0.52 219	0.14 148	0.22 177	0.15 168	0.17 180	0.28 216	0.22 173	0.19 167	0.33 197	0.57 225

AnyNet_C01	0.32 210	0.22 194	0.20 201	0.22 178	0.27 204	0.25 194	0.24 197	0.37 215	0.37 229	0.26 173	0.29 217	0.49 201	0.33 210	0.18 181	0.32 221	0.22 216	0.39 228	0.32 226	0.65 223	0.33 227	0.41 234	0.33 231	0.26 210	0.26 212	0.34 215	0.34 225	0.34 201	0.45 211

SGM_RVC	0.25 190	0.24 201	0.18 193	0.39 209	0.27 204	0.34 208	0.26 202	0.28 190	0.19 174	0.25 159	0.18 167	0.42 192	0.31 202	0.18 181	0.14 153	0.13 143	0.23 162	0.15 152	0.26 180	0.14 148	0.19 136	0.15 168	0.19 188	0.17 185	0.34 215	0.24 192	0.56 226	0.45 211
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 212	0.36 218	0.38 230	0.46 216	0.28 206	0.31 199	0.28 205	0.51 234	0.46 235	0.39 234	0.29 217	0.37 188	0.36 214	0.31 215	0.38 228	0.26 220	0.22 153	0.27 219	0.72 227	0.37 230	0.28 216	0.31 226	0.30 228	0.38 229	0.33 213	0.26 202	0.30 190	0.38 196

XQC	0.29 202	0.30 215	0.27 216	0.37 203	0.28 206	0.37 212	0.37 209	0.40 221	0.30 218	0.32 216	0.20 183	0.45 195	0.28 198	0.31 215	0.16 173	0.15 180	0.21 143	0.22 205	0.34 200	0.24 207	0.22 177	0.21 207	0.23 199	0.25 210	0.33 213	0.27 212	0.44 219	0.33 186

STTRV1_RVC	0.39 215	0.26 206	0.22 211	0.35 200	0.28 206	0.32 203	0.29 206	0.36 214	0.33 224	0.27 186	0.27 211	0.42 192	0.41 221	0.48 224	0.38 228	0.19 211	0.59 244	0.20 198	1.22 249	0.30 221	0.59 253	0.23 214	0.43 230	0.43 232	0.26 192	0.56 244	0.34 201	0.67 232

FC-DCNN	0.27 199	0.28 212	0.27 216	0.36 201	0.28 206	0.32 203	0.38 213	0.33 207	0.19 174	0.22 108	0.19 176	0.23 158	0.13 138	0.29 210	0.26 214	0.27 223	0.29 213	0.27 219	0.29 189	0.22 204	0.26 213	0.25 219	0.26 210	0.31 221	0.31 208	0.26 202	0.30 190	0.30 181

MFN_U_SF_RVC	0.31 207	0.28 212	0.21 207	0.33 199	0.29 210	0.31 199	0.29 206	0.38 218	0.24 197	0.46 237	0.31 222	0.50 203	0.34 211	0.25 200	0.30 217	0.25 217	0.19 115	0.23 210	0.58 220	0.29 218	0.25 205	0.28 224	0.21 194	0.27 213	0.31 208	0.26 202	0.37 208	0.51 217

LSM0	3.23 261	0.28 212	0.18 193	0.38 205	0.30 211	0.39 214	0.37 209	0.51 234	0.32 222	0.45 236	0.47 233	0.71 218	0.59 231	0.19 187	16.94 269	59.67 275	0.37 226	0.26 217	1.34 253	0.34 228	0.45 239	0.34 235	0.23 199	0.28 216	0.38 222	0.31 222	0.53 223	0.53 219

DDUNet	0.26 194	0.21 189	0.12 146	0.38 205	0.31 212	0.41 216	0.48 223	0.20 146	0.16 154	0.16 52	0.25 204	0.17 89	0.08 78	1.61 241	0.15 165	0.14 162	0.21 143	0.15 152	0.25 176	0.14 148	0.18 121	0.13 149	0.25 204	0.16 180	0.17 108	0.19 167	0.18 128	0.22 154

UDG	0.26 194	0.21 189	0.13 157	0.39 209	0.32 213	0.39 214	0.53 228	0.20 146	0.16 154	0.19 86	0.23 196	0.17 89	0.09 93	1.45 237	0.16 173	0.13 143	0.27 204	0.16 164	0.27 186	0.14 148	0.22 177	0.14 158	0.25 204	0.12 151	0.21 162	0.21 177	0.21 160	0.19 127

DGSMNet	0.34 211	0.27 211	0.24 212	0.41 213	0.33 214	0.37 212	0.37 209	0.28 190	0.25 202	0.25 159	0.52 237	0.45 195	0.32 204	0.26 201	0.25 212	0.20 214	0.52 238	0.32 226	0.75 230	0.35 229	0.38 229	0.39 241	0.28 225	0.31 221	0.27 195	0.24 192	0.33 197	0.37 194

FADE		0.34 217	0.30 220	0.40 211	0.34 215	0.47 222	0.43 218	0.41 226	0.81 246	0.31 214	0.33 225		0.88 242	0.30 213	0.31 218	0.28 225	0.52 238	0.38 236	2.08 260	0.60 240	0.61 254	0.49 248	0.27 222	0.46 233	0.41 226	0.32 223	0.91 249	1.30 257

edge stereo	0.31 207	0.22 194	0.20 201	0.42 214	0.36 216	0.42 218	0.39 215	0.39 220	0.23 194	0.23 121	0.39 229	0.68 215	0.34 211	0.30 213	0.17 180	0.17 197	0.31 216	0.21 201	0.42 209	0.21 199	0.24 199	0.18 186	0.25 204	0.23 198	0.28 199	0.24 192	0.39 211	0.55 222

PVD	0.39 215	0.38 221	0.20 201	0.47 218	0.36 216	0.50 223	0.40 217	0.38 218	0.34 227	0.23 121	0.29 217	0.52 207	0.51 228	0.50 225	0.19 196	0.17 197	0.40 229	0.26 217	0.50 218	0.29 218	0.40 230	0.41 243	0.23 199	0.27 213	0.45 228	0.59 247	0.46 221	0.73 236

FAT-Stereo	0.26 194	0.19 183	0.17 188	0.38 205	0.37 218	0.31 199	0.25 201	0.26 185	0.18 167	0.28 198	0.25 204	0.33 181	0.36 214	0.26 201	0.18 188	0.16 185	0.27 204	0.23 210	0.33 198	0.21 199	0.22 177	0.19 195	0.22 196	0.22 195	0.22 173	0.22 185	0.33 197	0.43 206

MeshStereo	0.30 205	0.26 206	0.20 201	0.49 219	0.37 218	0.36 209	0.26 202	0.32 204	0.28 212	0.30 211	0.28 215	0.60 210	0.48 226	0.18 181	0.15 165	0.14 162	0.26 197	0.17 177	0.28 187	0.18 186	0.28 216	0.22 211	0.25 204	0.21 192	0.37 220	0.30 221	0.55 225	0.51 217
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
S-Stereo	0.30 205	0.22 194	0.18 193	0.42 214	0.39 220	0.41 216	0.37 209	0.25 184	0.24 197	0.26 173	0.44 232	0.55 208	0.36 214	0.24 198	0.18 188	0.14 162	0.27 204	0.27 219	0.35 201	0.28 216	0.23 188	0.23 214	0.53 234	0.23 198	0.23 182	0.19 167	0.27 185	0.38 196

BEATNet-Init1	0.51 226	0.41 223	0.29 218	0.78 233	0.41 221	0.60 227	0.46 221	0.41 226	0.28 212	0.30 211	0.25 204	0.87 232	0.91 243	0.26 201	0.33 223	0.26 220	0.28 211	0.25 216	0.98 239	0.29 218	0.29 220	0.27 222	0.26 210	0.32 223	0.51 230	0.38 231	2.12 264	0.96 247

DispFullNet	0.49 223	0.53 228	0.20 201	1.14 234	0.43 222	0.79 233	1.26 239	0.33 207	0.24 197	0.24 137	0.27 211	0.85 230	0.50 227	1.59 240	0.18 188	0.15 180	0.51 236	0.34 232	1.12 244	0.26 212	0.25 205	0.19 195	0.20 190	0.22 195	0.28 199	0.18 150	0.35 203	0.61 228

CC-Net-ROB	0.28 201	0.40 222	0.29 218	0.57 223	0.44 223	0.42 218	0.38 213	0.32 204	0.19 174	0.33 220	0.28 215	0.69 217	0.10 106	0.32 218	0.21 202	0.13 143	0.14 49	0.16 164	0.40 208	0.18 186	0.15 75	0.09 62	0.23 199	0.24 206	0.22 173	0.21 177	0.19 136	0.28 177

LE_ROB	0.42 218	0.19 183	0.17 188	0.40 211	0.44 223	0.33 207	0.44 220	0.35 210	0.29 217	0.32 216	0.21 185	1.22 245	1.73 260	0.11 134	0.11 95	0.11 81	0.21 143	0.13 117	0.21 146	0.13 138	0.23 188	0.13 149	0.12 160	0.15 172	0.39 223	0.36 227	1.46 261	1.45 259

ELAS_RVC	0.44 221	0.43 224	0.36 228	0.63 226	0.44 223	0.62 229	0.50 224	0.40 221	0.26 206	0.25 159	0.31 222	1.20 243	0.31 202	0.32 218	0.31 218	0.28 225	0.37 226	0.30 224	0.44 211	0.27 214	0.35 225	0.33 231	0.26 210	0.38 229	0.52 231	0.41 232	0.78 242	0.74 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	0.42 218	0.36 218	0.33 226	0.61 225	0.45 226	0.44 220	0.47 222	0.43 229	0.26 206	0.23 121	0.24 199	0.64 212	0.29 199	0.31 215	0.32 221	0.30 229	0.33 218	0.42 239	0.38 207	0.24 207	0.31 222	0.27 222	0.26 210	0.35 227	0.57 236	0.44 236	1.10 255	0.98 249

ELAS	0.43 220	0.43 224	0.36 228	0.64 227	0.45 226	0.58 224	0.50 224	0.40 221	0.27 209	0.25 159	0.30 220	0.92 236	0.32 204	0.32 218	0.31 218	0.28 225	0.36 225	0.30 224	0.45 213	0.26 212	0.34 224	0.33 231	0.26 210	0.37 228	0.56 235	0.43 235	0.78 242	0.76 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AMNet	0.49 223	0.50 227	0.48 234	0.49 219	0.47 228	0.61 228	0.51 226	0.32 204	0.28 212	0.30 211	0.68 244	0.72 219	0.13 138	0.53 227	0.44 231	0.55 244	0.57 242	0.58 251	0.48 216	0.48 233	0.58 251	0.50 249	0.26 210	0.48 235	0.45 228	0.52 242	0.58 228	0.65 230

STStereo	0.38 214	0.43 224	0.31 224	0.74 230	0.50 229	0.58 224	0.43 218	0.35 210	0.31 220	0.34 224	0.25 204	0.83 229	0.55 230	0.20 190	0.17 180	0.16 185	0.25 188	0.16 164	0.46 214	0.17 180	0.24 199	0.19 195	0.20 190	0.23 198	0.52 231	0.41 232	0.76 239	0.59 227

SQANet	0.46 222	0.56 229	0.14 167	1.44 237	0.52 230	1.25 237	0.85 234	0.30 199	0.23 194	0.34 224	0.25 204	0.66 214	0.19 177	1.15 235	0.19 196	0.14 162	0.25 188	0.20 198	0.42 209	0.22 204	0.17 103	0.14 158	1.56 242	0.17 185	0.21 162	0.17 135	0.27 185	0.41 201

MADNet+	0.56 227	0.37 220	0.63 246	0.56 222	0.53 231	0.45 221	0.39 215	0.64 241	0.51 237	0.53 241	0.40 231	0.81 228	0.67 237	0.34 221	0.61 242	0.50 241	0.58 243	0.50 243	0.84 233	0.53 235	0.49 247	0.44 244	0.51 233	0.47 234	0.82 246	0.71 252	0.58 228	0.70 233

SPS-STEREO	0.60 230	0.57 231	0.53 235	0.55 221	0.54 232	0.65 230	0.52 227	0.40 221	0.68 240	0.37 229	0.78 248	0.78 225	0.64 235	0.53 227	0.59 241	0.57 247	0.67 249	0.63 257	0.75 230	0.72 252	0.77 259	0.68 258	0.26 210	0.54 242	0.54 233	0.60 248	0.70 235	0.66 231
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.59 228	0.58 232	0.54 238	0.58 224	0.55 233	0.69 231	0.57 229	0.43 229	0.39 232	0.38 230	0.78 248	0.75 223	0.65 236	0.54 229	0.62 243	0.56 245	0.67 249	0.61 254	0.72 227	0.64 247	0.71 256	0.65 257	0.27 222	0.51 237	0.54 233	0.57 245	0.75 238	0.71 235

JetBlue	0.71 235	0.56 229	0.71 251	0.74 230	0.62 234	0.79 233	0.69 231	0.53 237	0.93 251	0.46 237	0.30 220	3.22 261	0.38 218	0.52 226	0.46 232	0.44 236	0.73 254	0.53 246	0.68 224	0.52 234	0.57 249	0.60 254	0.74 236	0.57 243	0.57 236	0.46 237	0.97 252	0.96 247

MFMNet_re	0.66 232	0.72 233	0.65 249	0.77 232	0.62 234	0.82 235	0.70 233	0.52 236	0.53 238	0.54 243	0.65 243	0.79 226	0.51 228	0.59 231	0.68 247	0.67 251	0.81 256	0.69 258	0.74 229	0.62 245	0.71 256	0.64 256	0.45 231	0.57 243	0.59 239	0.62 250	0.74 237	0.88 244

WAO-7	0.67 233	0.75 236	0.64 248	0.72 229	0.78 236	0.58 224	0.66 230	0.97 255	0.97 254	0.62 245	0.81 252	0.79 226	0.84 240	0.55 230	0.86 253	0.71 255	0.44 231	0.36 233	0.96 236	0.67 250	0.44 237	0.35 236	0.16 175	0.83 256	0.57 236	0.67 251	0.58 228	0.70 233

SPstereo	0.89 241	0.77 237	0.71 251	0.66 228	0.80 237	0.69 231	0.69 231	1.10 257	0.91 250	0.74 248	1.22 261	0.97 238	1.44 259	0.93 234	0.89 255	1.06 260	0.96 259	0.62 256	1.20 248	0.81 255	0.87 260	0.79 260	0.64 235	0.91 258	0.89 252	0.74 253	1.16 256	0.90 245

otaku	0.59 228	0.73 234	0.30 220	1.73 248	0.85 238	1.52 242	1.01 235	0.40 221	0.33 224	0.38 230	0.32 224	0.68 215	0.26 191	1.38 236	0.35 224	0.25 217	0.21 143	0.23 210	0.71 225	0.30 221	0.23 188	0.18 186	2.19 245	0.28 216	0.29 203	0.18 150	0.31 193	0.42 203

Ntro	0.64 231	0.74 235	0.31 224	1.81 250	0.85 238	1.57 243	1.10 237	0.48 232	0.36 228	0.38 230	0.39 229	0.74 221	0.27 195	1.54 239	0.37 227	0.28 225	0.23 162	0.24 213	0.71 225	0.31 223	0.23 188	0.18 186	2.45 248	0.30 220	0.31 208	0.24 192	0.38 210	0.44 209

PWCK	0.90 242	1.24 254	0.63 246	1.55 239	0.86 240	1.23 236	1.04 236	1.09 256	0.75 244	0.70 247	0.81 252	1.52 250	0.91 243	0.71 232	0.46 232	0.41 232	0.74 255	0.47 240	3.07 264	0.67 250	0.58 251	0.45 246	0.95 240	0.74 252	0.74 245	0.41 232	0.70 235	0.76 238

TorneroNet-64	1.09 250	1.03 248	0.60 242	1.99 253	0.92 241	2.06 257	2.05 255	0.63 240	0.87 247	0.58 244	0.49 234	1.90 255	1.89 261	2.91 262	0.67 245	0.51 242	0.48 232	0.47 240	1.23 250	0.61 243	0.35 225	0.38 238	3.33 259	0.57 243	0.64 242	0.52 242	0.69 234	1.15 252

RainbowNet	0.78 237	0.90 240	0.47 233	1.86 251	0.92 241	1.63 246	1.48 243	0.42 228	0.37 229	0.47 240	0.34 227	0.92 236	0.62 232	2.02 246	0.65 244	0.48 239	0.35 223	0.33 230	0.92 235	0.58 239	0.33 223	0.24 218	2.80 255	0.39 231	0.40 224	0.35 226	0.44 219	0.50 216

PSMNet_ROB	0.80 238	0.99 245	0.62 245	1.64 241	0.93 243	1.51 241	1.20 238	0.57 238	0.73 241	0.74 248	0.63 242	0.86 231	0.84 240	1.52 238	0.58 238	0.42 233	0.54 240	0.41 238	0.87 234	0.62 245	0.42 236	0.31 226	1.83 243	0.48 235	0.69 244	0.37 228	0.76 239	0.47 214

ACVNet-4b	0.70 234	0.78 238	0.34 227	1.74 249	0.95 244	1.64 247	1.43 242	0.33 207	0.31 220	0.38 230	0.26 209	1.23 246	0.29 199	2.19 251	0.42 230	0.37 231	0.34 220	0.24 213	0.59 221	0.38 231	0.17 103	0.15 168	2.71 251	0.23 198	0.30 207	0.32 223	0.39 211	0.42 203

ACVNet_1	0.75 236	0.82 239	0.41 232	2.07 257	0.98 245	1.94 254	1.52 244	0.59 239	0.28 212	0.43 235	0.50 236	0.73 220	0.63 233	2.24 253	0.36 226	0.25 217	0.34 220	0.32 226	0.62 222	0.31 223	0.30 221	0.22 211	2.71 251	0.33 225	0.41 226	0.28 216	0.37 208	0.39 200

TorneroNet	1.11 251	1.11 250	0.67 250	2.05 256	1.00 246	2.29 258	2.05 255	0.65 242	0.89 249	0.68 246	0.57 238	1.74 254	1.26 256	2.97 264	0.71 248	0.52 243	0.50 235	0.51 245	1.18 247	0.65 249	0.41 234	0.44 244	3.48 260	0.58 246	0.67 243	0.49 240	0.85 246	1.02 250

IMH	0.95 245	1.00 247	0.55 239	1.66 247	1.00 246	1.69 249	1.78 253	0.76 245	0.77 245	0.34 224	0.61 239	1.01 239	1.07 253	2.69 257	0.58 238	0.46 238	0.51 236	0.38 236	0.98 239	0.60 240	0.40 230	0.32 230	3.11 256	0.53 240	0.83 249	0.48 239	0.65 233	0.79 242

IMH-64-1	0.91 243	0.98 243	0.53 235	1.64 241	1.01 248	1.62 244	1.75 251	0.76 245	0.74 242	0.33 220	0.61 239	0.87 232	0.95 245	2.61 255	0.53 235	0.42 233	0.49 233	0.36 233	0.96 236	0.55 236	0.40 230	0.31 226	3.11 256	0.51 237	0.82 246	0.37 228	0.60 231	0.78 240

IMH-64	0.91 243	0.98 243	0.53 235	1.64 241	1.01 248	1.62 244	1.75 251	0.76 245	0.74 242	0.33 220	0.61 239	0.87 232	0.95 245	2.61 255	0.53 235	0.42 233	0.49 233	0.36 233	0.96 236	0.55 236	0.40 230	0.31 226	3.11 256	0.51 237	0.82 246	0.37 228	0.60 231	0.78 240

ACVNet_2	0.84 240	0.95 241	0.58 241	2.04 255	1.03 250	1.88 253	1.56 247	0.68 243	0.39 232	0.53 241	0.49 234	1.05 241	0.68 238	1.97 245	0.53 235	0.44 236	0.40 229	0.33 230	1.06 241	0.42 232	0.35 225	0.25 219	2.54 249	0.53 240	0.61 240	0.28 216	0.53 223	0.58 226

WAO-6	0.83 239	0.96 242	0.61 243	1.33 236	1.06 251	1.28 239	1.42 241	0.78 248	0.87 247	0.78 250	0.70 247	0.77 224	1.02 250	1.95 244	0.81 250	0.62 249	0.55 241	0.49 242	0.80 232	0.60 240	0.57 249	0.53 251	0.50 232	0.58 246	0.85 250	0.46 237	0.77 241	0.83 243

WAO-8	1.02 247	1.14 251	0.79 255	1.64 241	1.25 252	1.78 251	1.57 248	0.93 251	1.01 255	0.81 252	0.68 244	1.72 251	1.03 251	2.08 247	0.82 251	0.68 252	0.65 247	0.53 246	1.09 242	0.82 256	0.48 244	0.38 238	0.81 238	0.75 253	1.12 259	0.77 254	0.96 250	1.21 254

Venus	1.02 247	1.14 251	0.79 255	1.64 241	1.25 252	1.78 251	1.57 248	0.93 251	1.01 255	0.81 252	0.68 244	1.72 251	1.03 251	2.08 247	0.82 251	0.68 252	0.65 247	0.53 246	1.09 242	0.82 256	0.48 244	0.38 238	0.81 238	0.75 253	1.12 259	0.77 254	0.96 250	1.21 254

Dean	1.08 249	1.06 249	0.80 257	2.30 258	1.35 254	1.99 255	1.58 250	0.93 251	0.93 251	0.88 257	0.78 248	1.21 244	1.22 255	2.13 250	0.67 245	0.60 248	0.62 246	0.57 250	1.25 252	0.74 253	0.46 241	0.37 237	2.72 253	0.71 249	1.00 256	0.60 248	1.05 254	0.64 229

LVE	0.97 246	0.99 245	0.73 254	1.89 252	1.39 255	1.65 248	1.53 245	0.79 249	0.65 239	0.81 252	0.92 254	0.74 221	1.01 249	2.21 252	0.58 238	0.48 239	0.59 244	0.54 249	1.13 245	0.64 247	0.46 241	0.40 242	2.73 254	0.69 248	0.85 250	0.50 241	0.85 246	0.54 221

KSHMR	1.34 255	1.44 257	1.07 261	2.31 259	1.48 256	2.31 259	2.15 257	1.22 258	1.07 258	1.13 261	1.07 257	1.30 247	0.96 247	2.92 263	1.12 259	0.95 259	0.87 258	0.84 260	1.34 253	0.97 259	0.74 258	0.60 254	3.48 260	1.07 262	0.99 255	0.77 254	1.01 253	1.06 251

notaker	1.30 254	1.44 257	0.61 243	2.42 261	1.51 257	2.40 260	2.31 260	0.95 254	1.64 260	0.79 251	1.07 257	1.73 253	1.18 254	3.10 266	1.04 258	0.69 254	0.70 252	0.50 243	1.66 258	0.85 258	0.56 248	0.47 247	3.67 263	0.80 255	0.62 241	0.58 246	0.81 244	0.95 246

JetRed	1.64 258	1.79 262	1.70 263	1.59 240	1.52 258	2.02 256	2.26 259	1.52 263	1.47 259	0.82 255	0.78 248	2.67 260	0.43 222	1.78 243	1.47 262	1.56 262	1.74 262	2.93 265	1.44 255	1.10 261	2.36 263	2.20 263	1.98 244	0.98 260	1.19 262	1.77 263	1.58 262	1.56 261

ASD4	6.36 262	2.29 263	2.58 265	2.00 254	1.59 259	3.03 264	1.87 254	1.81 265	3.30 265	1.61 262	2.46 264	1.02 240	6.56 265	1.76 242	2.90 263	3.68 263	3.63 264	7.51 266	2.74 263	4.74 266	5.30 266	6.47 266	2.61 250	2.44 265	17.33 271	28.62 271	19.88 271	31.90 271

DPSimNet_ROB	1.25 252	1.23 253	1.31 262	1.49 238	1.60 260	1.34 240	1.37 240	0.68 243	1.70 261	1.68 263	1.03 256	1.48 249	0.82 239	2.08 247	1.45 261	0.92 258	1.20 261	0.81 259	1.64 257	1.41 262	1.08 262	1.28 262	0.79 237	0.87 257	0.91 253	1.26 261	1.18 257	1.16 253

ktn	1.26 253	1.42 256	0.57 240	1.65 246	1.61 261	1.75 250	2.16 258	0.86 250	1.75 262	0.89 258	1.11 259	1.18 242	0.96 247	2.60 254	1.03 257	0.73 256	0.82 257	0.61 254	1.47 256	0.76 254	0.70 255	0.69 259	3.64 262	0.73 250	0.93 254	0.81 257	1.20 258	1.25 256

HanzoNet	1.79 259	1.65 261	0.85 258	2.31 259	1.74 262	2.83 263	2.55 261	1.29 259	1.86 263	0.92 259	1.28 262	4.71 265	3.85 264	3.43 268	0.96 256	0.79 257	1.10 260	0.95 261	2.68 262	1.04 260	0.93 261	0.92 261	3.78 264	0.73 250	1.15 261	1.07 259	1.29 259	1.61 263

MADNet++	1.87 260	1.58 260	1.74 264	1.28 235	1.74 262	1.25 237	1.55 246	1.63 264	2.10 264	1.84 264	2.24 263	2.56 259	2.74 262	0.75 233	1.43 260	1.55 261	2.00 263	1.47 263	2.11 261	2.11 263	3.28 264	3.23 264	1.22 241	2.22 264	1.23 263	2.58 264	1.77 263	1.36 258

UNDER WATER-64	1.42 256	1.40 255	0.92 260	2.88 263	1.97 264	2.82 262	2.72 263	1.37 261	0.94 253	1.04 260	1.15 260	1.96 257	1.33 258	3.07 265	0.80 249	0.56 245	0.70 252	0.58 251	1.17 246	0.55 236	0.45 239	0.54 252	3.98 266	0.92 259	1.03 257	1.13 260	0.81 244	1.60 262

UNDER WATER	1.42 256	1.45 259	0.89 259	2.87 262	1.98 265	2.78 261	2.64 262	1.29 259	1.04 257	0.87 256	0.98 255	1.95 256	1.30 257	3.12 267	0.87 254	0.63 250	0.68 251	0.58 251	1.23 250	0.61 243	0.44 237	0.50 249	3.95 265	0.99 261	1.09 258	1.04 258	0.88 248	1.67 264

PML	8.17 263	7.65 268	3.51 266	9.56 271	5.16 266	9.57 272	5.23 268	6.49 268	17.89 271	6.44 267	3.24 265	16.63 268	29.28 276	5.47 269	6.12 264	3.95 264	7.38 267	2.69 264	20.47 273	4.69 265	3.59 265	3.96 265	3.98 266	4.20 266	5.71 266	4.30 265	16.67 270	6.70 265

DGTPSM_ROB	8.61 264	3.65 264	8.39 267	2.97 264	5.68 267	3.37 265	4.40 266	3.70 266	9.03 266	3.00 265	6.91 266	3.52 262	10.03 266	2.69 257	10.46 265	10.76 265	3.81 265	12.88 268	4.73 265	10.21 267	5.93 267	13.78 269	4.46 268	8.55 267	10.09 269	27.91 269	11.05 268	30.64 269

DPSMNet_ROB	8.62 265	3.66 265	8.40 268	2.97 264	5.69 268	3.37 265	4.40 266	3.70 266	9.03 266	3.00 265	6.93 267	3.52 262	10.07 267	2.69 257	10.46 265	10.76 265	3.81 265	12.88 268	4.76 266	10.21 267	5.93 267	13.78 269	4.47 269	8.55 267	10.10 270	27.91 269	11.06 269	30.64 269

DPSM_ROB	12.93 268	6.06 266	9.07 269	4.34 266	6.33 269	4.24 267	3.55 264	8.20 269	10.79 268	6.62 268	7.89 268	9.68 266	12.99 269	2.78 260	12.36 267	13.66 267	8.95 269	16.55 271	9.69 267	12.30 269	16.52 271	17.76 272	2.26 246	10.59 269	28.41 272	36.73 272	31.10 272	39.69 272

DPSM	12.93 268	6.06 266	9.07 269	4.34 266	6.33 269	4.24 267	3.55 264	8.20 269	10.79 268	6.62 268	7.89 268	9.68 266	12.99 269	2.78 260	12.36 267	13.66 267	8.95 269	16.55 271	9.69 267	12.30 269	16.52 271	17.76 272	2.26 246	10.59 269	28.41 272	36.73 272	31.10 272	39.69 272

MyStereo03	26.03 275	12.17 269	18.23 272	8.74 269	12.69 271	8.44 270	7.21 270	16.48 272	21.77 273	13.32 270	15.90 272	19.49 270	26.17 274	5.59 271	24.91 272	27.50 272	17.88 273	33.36 275	19.50 270	24.77 274	33.22 275	36.10 275	4.56 271	21.35 273	57.13 274	73.97 274	62.60 275	79.92 275

CasAABBNet	25.99 274	12.23 271	18.16 271	8.64 268	12.70 272	8.22 269	7.18 269	16.43 271	21.85 275	13.64 272	15.80 271	19.61 272	26.12 273	5.47 269	25.18 274	27.55 274	17.67 271	33.30 274	19.65 272	24.62 273	33.10 274	35.23 274	4.49 270	21.39 275	57.22 276	74.08 276	62.47 274	79.73 274

HaxPig	16.12 270	19.70 273	18.82 274	21.25 272	20.53 273	21.35 273	22.27 273	17.00 274	14.68 270	19.29 273	17.18 274	18.07 269	12.18 268	22.52 273	17.87 270	14.95 269	17.87 272	9.54 267	18.95 269	15.62 271	9.98 269	7.75 267	23.74 273	15.32 271	4.46 265	12.22 268	6.85 265	15.21 268

LRCNet_RVC	9.94 266	17.32 272	0.72 253	25.08 273	21.25 274	23.72 274	20.86 272	1.45 262	0.48 236	21.28 274	13.07 270	22.69 273	3.57 263	28.32 275	0.47 234	0.27 223	8.45 268	1.25 262	23.54 274	4.04 264	0.47 243	0.33 231	26.91 274	1.58 263	0.35 218	0.22 185	0.43 218	0.38 196

MEDIAN_ROB	20.51 271	25.88 274	24.09 275	26.47 274	25.52 275	25.87 275	26.98 274	21.19 275	19.61 272	28.55 275	22.12 275	24.85 274	16.74 271	26.52 274	23.53 271	18.59 270	22.10 275	14.86 270	26.41 275	23.30 272	15.47 270	11.96 268	27.64 275	18.47 272	7.32 267	9.55 267	8.34 267	11.88 267

AVERAGE_ROB	24.46 272	29.85 275	27.17 276	31.26 275	29.68 276	30.01 276	31.43 275	26.55 276	24.57 276	34.19 276	27.26 276	31.45 275	21.40 272	30.75 276	28.23 275	24.11 271	26.75 276	21.47 273	30.01 276	27.38 276	20.81 273	16.76 271	32.29 276	24.48 276	8.40 268	7.77 266	7.95 266	8.54 266

Low-res two-view benchmark