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

ProNet	0.04 1	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.04 7	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 4	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.07 1	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 3	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.03 1	0.03 3	0.06 5	0.03 2	0.04 3	0.03 3	0.02 2	0.10 3	0.10 4	0.07 3	0.07 4	0.07 3	0.05 3	0.08 3	0.06 3	0.02 2	0.03 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.05 3

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 8	0.10 4	0.06 1	0.05 1	0.06 1	0.04 1	0.07 2	0.05 2	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.07 4	0.04 3	0.06 7	0.05 6	0.03 5	0.06 9	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.06 5	0.07 10	0.08 7	0.05 8	0.02 2	0.10 3	0.08 2	0.08 4	0.06 3	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.09 13	0.02 2	0.04 4	0.13 25	0.14 34	0.16 26	0.15 36

StereoIM	0.10 12	0.07 6	0.07 12	0.04 4	0.04 6	0.04 3	0.04 7	0.09 9	0.07 14	0.11 16	0.07 10	0.13 22	0.06 14	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.15 23	0.12 23	0.15 22	0.07 7	0.16 24	0.13 26	0.03 4	0.06 10	0.14 33	0.20 91	0.16 26	0.19 63

StereoVision	0.07 4	0.05 5	0.05 5	0.04 4	0.04 6	0.05 6	0.03 3	0.07 5	0.11 55	0.05 3	0.06 4	0.05 4	0.06 14	0.02 2	0.13 10	0.13 17	0.09 5	0.07 4	0.10 7	0.08 15	0.08 3	0.07 5	0.03 4	0.05 6	0.11 13	0.10 12	0.13 18	0.13 21

MIF-Stereo	0.11 20	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.07 14	0.13 22	0.06 4	0.12 18	0.12 78	0.08 39	0.18 28	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.19 37	0.09 22	0.17 30	0.12 22	0.07 47	0.06 10	0.12 22	0.19 82	0.10 7	0.13 21

AEACV	0.07 4	0.08 12	0.04 3	0.05 6	0.05 8	0.04 3	0.03 3	0.05 4	0.03 3	0.05 3	0.05 3	0.06 5	0.03 3	0.03 6	0.17 25	0.13 17	0.09 5	0.08 7	0.12 13	0.07 7	0.10 9	0.10 16	0.03 4	0.04 4	0.08 4	0.12 19	0.07 3	0.05 3

anonymousdsp	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.06 12	0.05 8	0.06 9	0.04 7	0.10 11	0.06 7	0.11 16	0.10 28	0.08 7	0.04 5	0.05 14	0.13 10	0.12 15	0.11 10	0.09 8	0.13 19	0.08 15	0.14 18	0.15 33	0.04 9	0.05 6	0.08 4	0.07 3	0.11 10	0.07 5

test_5	0.11 20	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.05 8	0.07 15	0.05 19	0.16 35	0.07 14	0.11 16	0.09 19	0.15 32	0.15 114	0.03 6	0.15 17	0.15 31	0.11 10	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.13 15	0.15 33	0.04 9	0.09 47	0.13 25	0.14 34	0.19 41	0.18 50

iRaftStereo_RVC	0.08 8	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.05 8	0.05 6	0.03 3	0.10 11	0.05 5	0.10 13	0.09 19	0.10 12	0.05 8	0.04 11	0.11 5	0.11 7	0.13 17	0.10 14	0.12 13	0.07 7	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.05 6	0.10 10	0.09 7	0.11 10	0.08 7

RAFT + AFF	0.14 33	0.07 6	0.05 5	0.08 26	0.05 8	0.07 15	0.04 7	0.11 16	0.08 18	0.14 23	0.07 10	0.15 32	0.04 5	0.03 6	1.54 221	0.11 7	0.14 19	0.07 4	0.14 20	0.06 4	0.14 18	0.08 8	0.03 4	0.05 6	0.10 10	0.07 3	0.07 3	0.07 5

test croco	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.06 12	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.16 24	0.06 4	0.11 15	0.04 5	0.04 11	0.16 20	0.16 42	0.16 26	0.12 23	0.15 22	0.08 15	0.15 22	0.11 18	0.04 9	0.07 16	0.12 22	0.12 19	0.12 16	0.14 30

MIF-Stereo (partial)	0.10 12	0.09 17	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.07 15	0.04 7	0.12 18	0.09 27	0.12 21	0.07 10	0.09 11	0.07 22	0.05 14	0.18 28	0.15 31	0.16 26	0.13 35	0.14 20	0.08 15	0.16 24	0.10 16	0.04 9	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.16 26	0.13 21

RAFT_CTSACE	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.05 6	0.06 14	0.08 22	0.06 28	0.12 18	0.07 14	0.18 38	0.06 4	0.14 25	0.12 78	0.05 14	0.13 10	0.13 17	0.14 19	0.09 8	0.12 13	0.07 7	0.16 24	0.18 49	0.04 9	0.07 16	0.14 33	0.14 34	0.19 41	0.14 30

RAFT+CT+SA	0.12 25	0.10 26	0.09 37	0.08 26	0.06 14	0.07 15	0.06 28	0.19 54	0.09 27	0.16 24	0.08 15	0.18 51	0.16 120	0.05 14	0.17 25	0.17 50	0.12 14	0.10 14	0.17 29	0.09 22	0.17 30	0.23 72	0.04 9	0.08 25	0.15 41	0.14 34	0.18 35	0.17 44

AFF-stereo	0.10 12	0.10 26	0.08 23	0.07 14	0.06 14	0.08 22	0.04 7	0.17 38	0.08 18	0.21 52	0.08 15	0.13 22	0.05 8	0.03 6	0.14 13	0.14 21	0.12 14	0.09 8	0.20 44	0.07 7	0.14 18	0.11 18	0.04 9	0.06 10	0.13 25	0.12 19	0.18 35	0.11 14

RYNet	0.15 42	0.07 6	0.06 7	0.05 6	0.06 14	0.06 9	0.04 7	0.07 5	0.13 90	0.06 5	0.06 4	0.06 5	0.05 8	0.04 11	1.96 240	0.11 7	0.09 5	0.13 35	0.10 7	0.07 7	0.08 3	0.07 5	0.13 130	0.06 10	0.09 7	0.22 108	0.11 10	0.08 7

MIM_Stereo	0.11 20	0.09 17	0.07 12	0.08 26	0.07 20	0.09 36	0.04 7	0.13 22	0.06 7	0.19 44	0.08 15	0.11 15	0.05 8	0.05 14	0.16 20	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.20 44	0.10 29	0.18 40	0.15 33	0.04 9	0.07 16	0.11 13	0.10 12	0.15 21	0.10 12

LL-Strereo2	0.12 25	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.06 9	0.04 7	0.15 29	0.10 38	0.22 59	0.10 28	0.13 22	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.18 43	0.11 18	0.20 44	0.10 29	0.20 54	0.28 102	0.05 22	0.07 16	0.12 22	0.13 27	0.15 21	0.10 12

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

TESTraft	0.13 30	0.11 39	0.08 23	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.07 41	0.15 29	0.11 55	0.16 24	0.10 28	0.14 25	0.16 120	0.05 14	0.24 89	0.17 50	0.15 23	0.12 23	0.18 32	0.10 29	0.18 40	0.22 69	0.04 9	0.08 25	0.17 55	0.17 63	0.23 67	0.19 63

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

test_4	0.14 33	0.09 17	0.10 47	0.07 14	0.07 20	0.05 6	0.05 19	0.17 38	0.11 55	0.24 87	0.08 15	0.15 32	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 68	0.18 43	0.12 23	0.17 29	0.11 38	0.23 83	0.27 94	0.04 9	0.09 47	0.14 33	0.20 91	0.26 95	0.23 92

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

ARAFT	0.12 25	0.09 17	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.04 7	0.14 26	0.08 18	0.21 52	0.10 28	0.17 45	0.05 8	0.05 14	0.18 28	0.14 21	0.18 43	0.15 60	0.20 44	0.08 15	0.20 54	0.18 49	0.05 22	0.06 10	0.14 33	0.11 15	0.18 35	0.13 21

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 25	0.11 39	0.09 37	0.08 26	0.07 20	0.08 22	0.05 19	0.21 65	0.09 27	0.23 68	0.09 19	0.18 51	0.06 14	0.05 14	0.16 20	0.14 21	0.14 19	0.09 8	0.21 55	0.08 15	0.17 30	0.13 26	0.05 22	0.08 25	0.17 55	0.13 27	0.20 52	0.14 30

delet	0.08 8	0.08 12	0.07 12	0.09 31	0.07 20	0.08 22	0.06 28	0.07 5	0.06 7	0.09 11	0.07 10	0.11 15	0.06 14	0.06 25	0.12 8	0.10 4	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.09 22	0.09 8	0.07 5	0.05 22	0.06 10	0.09 7	0.09 7	0.10 7	0.08 7

TDLM	0.07 4	0.08 12	0.07 12	0.07 14	0.07 20	0.07 15	0.05 19	0.07 5	0.06 7	0.06 5	0.10 28	0.08 7	0.06 14	0.05 14	0.09 2	0.09 3	0.09 5	0.09 8	0.08 4	0.06 4	0.08 3	0.06 3	0.05 22	0.07 16	0.08 4	0.07 3	0.08 6	0.08 7

4D-IteraStereo	0.14 33	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.21 65	0.12 71	0.26 103	0.12 45	0.20 63	0.08 31	0.07 31	0.19 32	0.18 68	0.20 60	0.15 60	0.22 63	0.12 45	0.27 103	0.29 107	0.05 22	0.08 25	0.14 33	0.14 34	0.19 41	0.13 21

CAS	0.14 33	0.11 39	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.08 22	0.05 19	0.17 38	0.10 38	0.17 31	0.16 77	0.15 32	0.10 46	0.10 74	0.20 41	0.18 68	0.17 33	0.14 44	0.19 37	0.11 38	0.22 71	0.23 72	0.07 47	0.08 25	0.17 55	0.16 56	0.17 32	0.23 92

anonymousdsp2	0.13 30	0.12 51	0.09 37	0.09 31	0.08 31	0.10 40	0.07 41	0.18 46	0.08 18	0.20 48	0.16 77	0.15 32	0.07 22	0.07 31	0.15 17	0.15 31	0.17 33	0.12 23	0.23 69	0.11 38	0.19 47	0.21 64	0.07 47	0.08 25	0.13 25	0.11 15	0.18 35	0.12 17

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

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

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

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

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

raft+_RVC	0.12 25	0.10 26	0.08 23	0.09 31	0.08 31	0.09 36	0.06 28	0.18 46	0.09 27	0.22 59	0.12 45	0.15 32	0.07 22	0.06 25	0.16 20	0.14 21	0.16 26	0.12 23	0.20 44	0.09 22	0.19 47	0.17 44	0.05 22	0.07 16	0.14 33	0.13 27	0.16 26	0.13 21

MMNet	0.10 12	0.09 17	0.07 12	0.10 40	0.08 31	0.09 36	0.06 28	0.10 11	0.08 18	0.08 9	0.09 19	0.12 18	0.06 14	0.08 39	0.22 65	0.11 7	0.12 14	0.11 18	0.12 13	0.09 22	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.10 10	0.11 15	0.13 18	0.12 17

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

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

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

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

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

CIPLG	0.15 42	0.11 39	0.08 23	0.10 40	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.09 27	0.23 68	0.14 60	0.20 63	0.10 46	0.12 105	0.23 74	0.17 50	0.21 74	0.14 44	0.21 55	0.13 59	0.22 71	0.28 102	0.06 34	0.09 47	0.16 45	0.12 19	0.21 57	0.13 21

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

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

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

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

CVANet_RVC	0.10 12	0.12 51	0.11 68	0.13 72	0.09 41	0.11 54	0.08 59	0.12 18	0.08 18	0.09 11	0.14 60	0.10 12	0.07 22	0.07 31	0.11 5	0.11 7	0.11 10	0.11 18	0.11 9	0.08 15	0.11 11	0.08 8	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.12 17

AANet_RVC	0.09 11	0.08 12	0.08 23	0.07 14	0.09 41	0.06 9	0.06 28	0.09 9	0.09 27	0.08 9	0.09 19	0.08 7	0.07 22	0.06 25	0.14 13	0.11 7	0.11 10	0.12 23	0.11 9	0.10 29	0.10 9	0.09 13	0.07 47	0.08 25	0.11 13	0.12 19	0.12 16	0.14 30

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

IPLG	0.22 109	0.12 51	0.11 68	0.10 40	0.10 53	0.10 40	0.07 41	0.22 72	0.09 27	0.24 87	0.15 67	0.21 75	0.09 39	0.11 84	1.93 239	0.18 68	0.21 74	0.16 74	0.24 76	0.14 74	0.20 54	0.32 119	0.06 34	0.10 71	0.18 67	0.18 76	0.24 77	0.14 30

AASNet	0.10 12	0.10 26	0.07 12	0.10 40	0.10 53	0.11 54	0.08 59	0.11 16	0.06 7	0.10 13	0.11 40	0.10 12	0.06 14	0.07 31	0.14 13	0.11 7	0.13 17	0.11 18	0.11 9	0.09 22	0.11 11	0.12 22	0.06 34	0.08 25	0.11 13	0.10 12	0.10 7	0.08 7

raftrobust	0.15 42	0.12 51	0.11 68	0.11 55	0.10 53	0.08 22	0.06 28	0.22 72	0.09 27	0.27 112	0.13 54	0.19 58	0.08 31	0.08 39	0.21 52	0.18 68	0.21 74	0.15 60	0.28 98	0.13 59	0.25 90	0.23 72	0.08 62	0.08 25	0.19 72	0.17 63	0.17 32	0.16 40

RALAANet	0.14 33	0.13 68	0.11 68	0.10 40	0.10 53	0.11 54	0.07 41	0.17 38	0.10 38	0.16 24	0.15 67	0.15 32	0.09 39	0.06 25	0.19 32	0.16 42	0.18 43	0.17 83	0.26 83	0.14 74	0.24 86	0.23 72	0.07 47	0.09 47	0.16 45	0.15 43	0.20 52	0.16 40

sCroCo_RVC	0.22 109	0.13 68	0.11 68	0.11 55	0.10 53	0.14 83	0.09 73	0.24 97	0.19 139	0.24 87	0.16 77	0.20 63	0.20 153	0.08 39	0.26 104	0.36 190	0.29 161	0.22 151	0.35 127	0.21 135	0.48 173	0.53 192	0.10 93	0.15 134	0.23 112	0.21 100	0.28 118	0.23 92

XX-Stereo	2.24 249	0.10 26	0.10 47	0.17 116	0.10 53	0.21 141	0.11 92	0.25 113	0.12 71	0.36 184	0.53 210	0.29 135	0.10 46	0.11 84	0.24 89	0.35 183	0.27 142	0.18 113	0.47 150	0.18 114	0.41 153	0.37 138	0.10 93	0.10 71	54.05 272	0.25 130	0.34 149	0.51 177

CREStereo	0.17 67	0.13 68	0.11 68	0.11 55	0.10 53	0.10 40	0.06 28	0.24 97	0.10 38	0.27 112	0.12 45	0.26 110	0.11 66	0.10 74	0.22 65	0.26 151	0.26 131	0.13 35	0.21 55	0.14 74	0.36 139	0.24 79	0.08 62	0.09 47	0.17 55	0.17 63	0.23 67	0.22 83
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GANet	0.10 12	0.10 26	0.09 37	0.10 40	0.10 53	0.12 67	0.09 73	0.13 22	0.08 18	0.10 13	0.10 28	0.14 25	0.06 14	0.06 25	0.11 5	0.12 15	0.14 19	0.14 44	0.11 9	0.07 7	0.11 11	0.08 8	0.08 62	0.08 25	0.11 13	0.09 7	0.11 10	0.11 14

HITNet	0.14 33	0.11 39	0.10 47	0.11 55	0.10 53	0.10 40	0.07 41	0.18 46	0.11 55	0.24 87	0.13 54	0.18 51	0.10 46	0.09 57	0.20 41	0.14 21	0.17 33	0.14 44	0.16 24	0.10 29	0.20 54	0.22 69	0.08 62	0.09 47	0.15 41	0.14 34	0.24 77	0.18 50
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CASnet	0.15 42	0.12 51	0.08 23	0.10 40	0.11 63	0.14 83	0.06 28	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.15 67	0.23 89	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.15 31	0.20 60	0.11 18	0.26 83	0.11 38	0.34 126	0.19 57	0.07 47	0.08 25	0.16 45	0.12 19	0.20 52	0.17 44
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.18 73	0.10 26	0.10 47	0.09 31	0.11 63	0.10 40	0.05 19	0.42 197	0.10 38	0.20 48	0.27 152	0.23 89	0.10 46	0.12 105	0.26 104	0.23 128	0.25 122	0.15 60	0.20 44	0.13 59	0.45 164	0.26 89	0.09 74	0.08 25	0.19 72	0.15 43	0.19 41	0.24 105

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MIPNet	0.21 104	0.14 84	0.11 68	0.11 55	0.12 75	0.12 67	0.08 59	0.24 97	0.10 38	0.27 112	0.24 135	0.22 85	0.14 108	0.11 84	0.94 202	0.20 94	0.23 100	0.17 83	0.31 111	0.20 124	0.21 62	0.35 131	0.07 47	0.11 81	0.23 112	0.23 114	0.27 110	0.21 75

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.18 73	0.12 51	0.10 47	0.11 55	0.12 75	0.11 54	0.08 59	0.23 81	0.12 71	0.28 125	0.13 54	0.22 85	0.19 149	0.10 74	0.22 65	0.22 118	0.24 111	0.12 23	0.22 63	0.11 38	0.34 126	0.25 84	0.07 47	0.09 47	0.19 72	0.15 43	0.62 208	0.23 92
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FINET	0.16 55	0.15 101	0.15 115	0.16 107	0.12 75	0.13 76	0.14 116	0.18 46	0.15 113	0.17 31	0.15 67	0.18 51	0.12 78	0.11 84	0.23 74	0.18 68	0.19 53	0.14 44	0.23 69	0.12 45	0.18 40	0.14 30	0.12 124	0.12 96	0.16 45	0.16 56	0.18 35	0.16 40

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

PDISCO_ROB	0.17 67	0.16 108	0.16 126	0.14 82	0.12 75	0.13 76	0.11 92	0.15 29	0.12 71	0.16 24	0.16 77	0.12 18	0.10 46	0.09 57	0.19 32	0.20 94	0.19 53	0.23 163	0.18 32	0.15 88	0.22 71	0.23 72	0.07 47	0.11 81	0.21 89	0.24 119	0.39 163	0.23 92

DLNR_Zeroshot_test	9.91 263	28.72 273	0.20 157	46.90 275	0.13 87	0.20 131	45.01 274	0.29 162	0.11 55	0.38 194	0.19 96	0.33 157	0.10 46	1.29 233	61.34 275	71.85 275	3.99 260	2.49 260	1.36 211	0.22 144	0.65 208	0.41 151	0.09 74	0.13 112	0.26 135	0.24 119	0.29 122	0.33 144

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.16 55	0.16 108	0.09 37	0.14 82	0.13 87	0.15 94	0.11 92	0.22 72	0.12 71	0.19 44	0.15 67	0.25 104	0.13 92	0.09 57	0.17 25	0.14 21	0.21 74	0.13 35	0.26 83	0.15 88	0.20 54	0.12 22	0.09 74	0.11 81	0.18 67	0.15 43	0.23 67	0.15 36
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.15 42	0.14 84	0.12 84	0.13 72	0.13 87	0.13 76	0.08 59	0.18 46	0.11 55	0.22 59	0.22 122	0.14 25	0.09 39	0.11 84	0.24 89	0.17 50	0.21 74	0.17 83	0.20 44	0.14 74	0.18 40	0.16 39	0.10 93	0.11 81	0.17 55	0.16 56	0.17 32	0.15 36

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.23 119	0.13 68	0.13 96	0.15 97	0.13 87	0.18 117	0.07 41	0.24 97	0.15 113	0.32 157	0.25 137	0.27 119	0.13 92	0.14 130	0.21 52	0.28 160	0.30 168	0.20 135	0.47 150	0.20 124	0.47 169	0.50 181	0.10 93	0.12 96	0.23 112	0.26 143	0.23 67	0.28 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.20 93	0.14 84	0.11 68	0.17 116	0.13 87	0.17 112	0.11 92	0.26 126	0.12 71	0.26 103	0.20 105	0.27 119	0.19 149	0.10 74	0.42 149	0.16 42	0.20 60	0.15 60	0.35 127	0.15 88	0.33 119	0.18 49	0.12 124	0.14 121	0.20 82	0.17 63	0.30 129	0.19 63

DISCO	0.16 55	0.15 101	0.11 68	0.14 82	0.13 87	0.16 102	0.14 116	0.15 29	0.13 90	0.21 52	0.17 87	0.16 41	0.10 46	0.10 74	0.25 100	0.16 42	0.20 60	0.15 60	0.23 69	0.14 74	0.17 30	0.18 49	0.09 74	0.11 81	0.17 55	0.16 56	0.21 57	0.16 40

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

MSKI-zero shot	0.26 140	0.13 68	0.10 47	0.14 82	0.14 103	0.15 94	0.11 92	0.28 152	0.13 90	0.30 143	0.35 175	0.28 126	0.11 66	0.12 105	0.29 113	0.37 194	0.28 153	0.17 83	0.58 184	0.26 173	0.57 190	0.55 197	0.09 74	0.11 81	0.25 131	0.41 190	0.32 139	0.42 166

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

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

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

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

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

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

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

ADLNet	0.21 104	0.17 120	0.12 84	0.16 107	0.14 103	0.18 117	0.15 123	0.20 56	0.11 55	0.17 31	0.15 67	0.33 157	0.13 92	0.31 198	1.12 210	0.15 31	0.20 60	0.14 44	0.18 32	0.13 59	0.16 24	0.18 49	0.15 145	0.09 47	0.17 55	0.18 76	0.19 41	0.17 44

ADCP+	0.31 160	0.17 120	0.17 138	0.15 97	0.14 103	0.17 112	0.19 140	0.21 65	0.33 187	0.26 103	0.26 146	0.37 165	0.12 78	0.13 121	1.87 237	0.18 68	0.20 60	0.17 83	0.33 115	0.18 114	0.22 71	0.22 69	0.12 124	0.11 81	0.23 112	0.69 221	0.33 145	0.99 216

MSMDNet	0.25 133	0.14 84	0.11 68	0.13 72	0.14 103	0.16 102	0.11 92	0.26 126	0.14 103	0.31 150	0.17 87	0.26 110	0.29 177	0.14 130	0.24 89	0.35 183	0.28 153	0.18 113	0.54 175	0.28 181	0.58 194	0.60 207	0.10 93	0.11 81	0.26 135	0.25 130	0.26 95	0.30 137

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

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

IPLGR	0.26 140	0.16 108	0.13 96	0.15 97	0.15 116	0.12 67	0.09 73	0.24 97	0.13 90	0.28 125	0.25 137	0.23 89	0.12 78	0.11 84	1.91 238	0.20 94	0.22 91	0.18 113	0.34 120	0.20 124	0.25 90	0.33 122	0.07 47	0.12 96	0.23 112	0.23 114	0.28 118	0.21 75

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCRef	0.34 169	0.18 134	0.16 126	0.15 97	0.16 122	0.18 117	0.18 132	0.23 81	0.34 188	0.26 103	0.22 122	0.23 89	0.17 131	0.11 84	2.05 244	0.22 118	0.23 100	0.20 135	0.39 134	0.21 135	0.25 90	0.26 89	0.17 153	0.16 141	0.29 160	0.41 190	0.29 122	1.39 230

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

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

EKT-Stereo	0.33 167	0.17 120	0.13 96	0.20 138	0.17 130	0.22 150	0.25 167	0.27 142	0.14 103	0.30 143	0.26 146	0.27 119	0.13 92	0.13 121	1.64 228	0.53 214	0.29 161	0.25 176	0.46 148	0.30 193	0.82 229	0.54 195	0.09 74	0.12 96	0.30 167	0.25 130	0.31 136	0.25 112

CASS	0.25 133	0.18 134	0.16 126	0.21 142	0.17 130	0.21 141	0.21 149	0.28 152	0.20 143	0.33 166	0.24 135	0.28 126	0.18 143	0.11 84	0.25 100	0.23 128	0.37 195	0.20 135	0.43 142	0.17 110	0.57 190	0.42 153	0.11 108	0.13 112	0.30 167	0.22 108	0.32 139	0.32 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ICVP	0.22 109	0.18 134	0.20 157	0.18 123	0.17 130	0.18 117	0.13 109	0.22 72	0.16 124	0.24 87	0.20 105	0.23 89	0.18 143	0.12 105	0.22 65	0.23 128	0.25 122	0.24 166	0.26 83	0.20 124	0.30 111	0.46 164	0.26 181	0.16 141	0.23 112	0.25 130	0.25 87	0.24 105
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.24 127	0.19 147	0.15 115	0.18 123	0.17 130	0.19 126	0.18 132	0.26 126	0.17 132	0.27 112	0.20 105	0.27 119	0.16 120	0.12 105	0.27 109	0.26 151	0.28 153	0.24 166	0.47 150	0.21 135	0.32 116	0.50 181	0.11 108	0.17 151	0.24 124	0.21 100	0.26 95	0.32 141

RTSC	0.27 146	0.16 108	0.16 126	0.16 107	0.17 130	0.18 117	0.19 140	0.23 81	0.21 145	0.25 97	0.25 137	0.20 63	0.18 143	0.14 130	1.57 225	0.23 128	0.30 168	0.19 124	0.39 134	0.18 114	0.30 111	0.32 119	0.11 108	0.17 151	0.21 89	0.22 108	0.31 136	0.43 170

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

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

PWCDC_ROB	0.23 119	0.10 26	0.13 96	0.10 40	0.17 130	0.11 54	0.15 123	0.12 18	0.38 193	0.11 16	0.25 137	0.14 25	0.77 210	0.28 189	0.88 195	0.21 105	0.17 33	0.18 113	0.17 29	0.17 110	0.20 54	0.39 145	0.20 166	0.17 151	0.11 13	0.20 91	0.15 21	0.24 105

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

ADCL	0.37 175	0.23 168	0.19 151	0.20 138	0.18 139	0.23 154	0.23 162	0.26 126	0.53 216	0.32 157	0.29 161	0.29 135	0.17 131	0.15 142	1.60 226	0.21 105	0.24 111	0.22 151	0.34 120	0.22 144	0.32 116	0.28 102	0.17 153	0.17 151	0.52 213	0.53 205	0.47 180	1.56 235

NVstereo2D	0.26 140	0.16 108	0.15 115	0.22 146	0.18 139	0.26 167	0.28 178	0.20 56	0.14 103	0.22 59	0.21 114	0.17 45	0.11 66	0.38 203	1.98 242	0.20 94	0.24 111	0.19 124	0.21 55	0.14 74	0.18 40	0.15 33	0.25 179	0.13 112	0.22 95	0.17 63	0.19 41	0.18 50

MLCV	0.24 127	0.16 108	0.15 115	0.24 160	0.18 139	0.21 141	0.15 123	0.30 166	0.16 124	0.31 150	0.31 166	0.32 155	0.25 170	0.11 84	0.24 89	0.24 135	0.25 122	0.17 83	0.53 174	0.15 88	0.33 119	0.33 122	0.14 139	0.17 151	0.23 112	0.23 114	0.27 110	0.25 112

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

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

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

pcwnet_v2	0.26 140	0.17 120	0.18 145	0.22 146	0.19 143	0.22 150	0.18 132	0.25 113	0.18 137	0.31 150	0.23 130	0.30 148	0.28 176	0.18 163	0.88 195	0.21 105	0.24 111	0.19 124	0.36 131	0.15 88	0.27 103	0.24 79	0.17 153	0.15 134	0.26 135	0.26 143	0.30 129	0.38 158

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.30 157	0.17 120	0.17 138	0.26 166	0.20 148	0.20 131	0.14 116	0.28 152	0.19 139	0.34 170	0.41 191	1.59 229	0.25 170	0.14 130	0.26 104	0.21 105	0.25 122	0.19 124	0.28 98	0.20 124	0.38 145	0.33 122	0.13 130	0.20 163	0.29 160	0.30 165	0.35 152	0.33 144
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	0.26 140	0.23 168	0.22 172	0.19 133	0.20 148	0.18 117	0.16 127	0.26 126	0.22 151	0.29 140	0.22 122	0.27 119	0.17 131	0.15 142	0.60 175	0.24 135	0.25 122	0.22 151	0.27 91	0.22 144	0.31 113	0.34 128	0.18 163	0.21 171	0.33 178	0.33 173	0.36 154	0.35 148

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

RTS	0.38 177	0.22 158	0.20 157	0.22 146	0.21 153	0.31 183	0.29 180	0.31 170	0.34 188	0.23 68	0.22 122	0.29 135	0.25 170	0.16 148	1.65 229	0.29 165	0.36 192	0.24 166	0.63 186	0.31 196	0.38 145	0.38 140	0.15 145	0.22 175	0.39 191	0.95 238	0.40 168	0.63 183

RTSA	0.38 177	0.22 158	0.20 157	0.22 146	0.21 153	0.31 183	0.29 180	0.31 170	0.34 188	0.23 68	0.22 122	0.29 135	0.25 170	0.16 148	1.65 229	0.29 165	0.36 192	0.24 166	0.63 186	0.31 196	0.38 145	0.38 140	0.15 145	0.22 175	0.39 191	0.95 238	0.40 168	0.63 183

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 73	0.18 134	0.18 145	0.17 116	0.21 153	0.16 102	0.26 175	0.19 54	0.24 162	0.22 59	0.20 105	0.26 110	0.12 78	0.19 164	0.24 89	0.16 42	0.19 53	0.16 74	0.19 37	0.13 59	0.16 24	0.17 44	0.11 108	0.11 81	0.17 55	0.22 108	0.19 41	0.21 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.41 182	0.24 171	0.19 151	0.33 184	0.21 153	0.33 188	0.28 178	0.34 179	0.21 145	0.47 218	1.62 250	1.59 229	0.39 184	0.22 175	0.31 123	0.36 190	0.29 161	0.22 151	0.47 150	0.27 177	0.55 187	0.57 202	0.17 153	0.20 163	0.26 135	0.25 130	0.29 122	0.36 150

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.25 133	0.22 158	0.21 166	0.22 146	0.23 165	0.23 154	0.25 167	0.26 126	0.28 176	0.18 38	0.27 152	0.28 126	0.26 174	0.17 155	0.48 161	0.22 118	0.22 91	0.24 166	0.27 91	0.20 124	0.21 62	0.27 94	0.20 166	0.16 141	0.26 135	0.29 158	0.33 145	0.29 133
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DAS	0.32 162	0.18 134	0.15 115	0.29 172	0.24 168	0.24 160	0.25 167	0.31 170	0.29 181	0.32 157	0.39 187	0.53 183	0.34 181	0.11 84	0.29 113	0.40 198	0.35 186	0.25 176	0.49 160	0.29 188	0.63 203	0.48 173	0.21 174	0.25 183	0.30 167	0.28 152	0.38 161	0.37 155

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

SHD	0.36 172	0.22 158	0.28 191	0.25 163	0.24 168	0.24 160	0.27 177	0.35 183	0.28 176	0.35 180	0.33 171	0.32 155	0.45 193	0.21 172	1.38 215	0.26 151	0.30 168	0.24 166	0.56 179	0.27 177	0.38 145	0.43 157	0.20 166	0.25 183	0.33 178	0.36 183	0.35 152	0.50 176

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

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

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

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

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

AnyNet_C32	0.49 194	0.23 168	0.23 175	0.24 160	0.25 174	0.28 175	0.30 184	0.34 179	0.58 218	0.34 170	0.45 200	0.35 162	0.24 168	0.22 175	2.28 248	0.38 197	0.38 198	0.33 209	0.51 166	0.29 188	0.55 187	0.55 197	0.23 178	0.28 190	0.43 199	0.73 225	0.45 175	1.65 238

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

SGM-Forest	0.38 177	0.24 171	0.18 145	0.35 189	0.25 174	0.27 169	0.20 144	0.30 166	0.23 157	0.32 157	0.23 130	0.37 165	0.43 188	0.24 181	0.82 192	0.33 175	0.24 111	0.21 145	1.61 220	0.19 117	0.38 145	0.43 157	0.27 186	0.21 171	0.34 183	0.28 152	0.57 201	0.86 207
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	0.27 146	0.24 171	0.28 191	0.25 163	0.26 179	0.27 169	0.20 144	0.28 152	0.30 185	0.22 59	0.31 166	0.29 135	0.31 178	0.20 169	0.51 169	0.24 135	0.23 100	0.21 145	0.29 106	0.22 144	0.25 90	0.30 111	0.17 153	0.20 163	0.28 154	0.32 172	0.34 149	0.36 150

PA-Net	0.25 133	0.28 184	0.29 193	0.18 123	0.26 179	0.21 141	0.25 167	0.26 126	0.25 166	0.22 59	0.19 96	0.22 85	0.24 168	0.28 189	0.40 147	0.24 135	0.18 43	0.22 151	0.20 44	0.22 144	0.19 47	0.32 119	0.17 153	0.20 163	0.24 124	0.38 186	0.23 67	0.55 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	0.32 162	0.30 190	0.32 201	0.28 170	0.27 181	0.27 169	0.26 175	0.42 197	0.35 191	0.38 194	0.21 114	0.56 186	0.39 184	0.16 148	0.33 130	0.23 128	0.29 161	0.25 176	0.44 143	0.25 165	0.35 134	0.25 84	0.25 179	0.32 197	0.34 183	0.29 158	0.45 175	0.38 158
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CBMV	0.43 185	0.25 177	0.23 175	0.30 179	0.28 182	0.27 169	0.21 149	0.40 191	0.28 176	0.37 190	0.27 152	0.67 196	0.35 183	0.32 199	0.49 164	0.53 214	0.34 181	0.27 188	0.56 179	0.27 177	0.55 187	0.62 211	0.26 181	0.33 199	0.35 187	0.33 173	0.64 211	1.79 243
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.45 187	0.24 171	0.26 187	0.35 189	0.29 183	0.30 182	0.24 164	0.38 189	0.23 157	0.38 194	0.44 199	0.31 153	0.17 131	0.55 217	2.33 251	0.99 250	0.32 175	0.27 188	0.33 115	0.28 181	0.64 206	0.89 237	0.27 186	0.29 193	0.33 178	0.35 179	0.47 180	0.38 158

FCDSN-DC	0.36 172	0.28 184	0.33 205	0.31 180	0.29 183	0.28 175	0.39 195	0.31 170	0.22 151	0.28 125	0.20 105	0.26 110	0.16 120	0.29 192	1.96 240	0.35 183	0.34 181	0.32 206	0.33 115	0.25 165	0.41 153	0.48 173	0.27 186	0.37 211	0.29 160	0.30 165	0.30 129	0.30 137
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	0.45 187	0.24 171	0.19 151	0.33 184	0.29 183	0.34 190	0.42 197	0.34 179	0.26 171	0.34 170	0.50 206	0.80 202	1.10 223	0.19 164	0.38 144	0.57 220	0.40 203	0.32 206	0.83 200	0.37 203	0.80 225	0.49 179	0.28 190	0.24 179	0.32 175	0.34 177	0.66 214	0.82 202

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

NaN_ROB	0.30 157	0.25 177	0.25 184	0.25 163	0.30 186	0.21 141	0.20 144	0.34 179	0.39 195	0.30 143	0.28 158	0.65 194	0.22 162	0.17 155	0.70 181	0.20 94	0.20 60	0.20 135	0.28 98	0.26 173	0.22 71	0.23 72	0.14 139	0.26 187	0.34 183	0.41 190	0.39 163	0.55 178

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

G-Net	0.59 202	0.35 198	0.35 210	0.31 180	0.31 188	0.44 198	0.30 184	0.50 208	0.63 226	0.43 210	0.64 220	2.00 234	0.52 197	0.23 180	0.76 187	0.52 213	0.37 195	0.35 213	0.80 197	0.67 230	0.60 197	0.59 206	0.26 181	0.33 199	0.40 193	0.82 230	0.81 222	1.59 236

SAMSARA	0.65 208	0.30 190	0.44 218	0.31 180	0.31 188	0.31 183	0.34 191	0.56 213	0.48 213	0.40 201	0.37 183	0.42 176	0.90 217	0.27 188	1.62 227	0.45 206	0.36 192	0.38 215	0.76 194	0.39 204	0.70 217	0.80 233	0.20 166	0.40 216	1.50 247	1.62 251	1.49 248	1.46 233

ADCMid	0.46 189	0.29 188	0.29 193	0.26 166	0.31 188	0.33 188	0.35 193	0.41 193	0.46 211	0.31 150	0.38 184	0.48 180	0.40 186	0.21 172	1.82 235	0.35 183	0.34 181	0.27 188	0.78 196	0.28 181	0.45 164	0.46 164	0.30 201	0.24 179	0.36 188	0.53 205	0.45 175	1.42 231

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

CBMV_ROB	0.48 193	0.22 158	0.24 180	0.39 195	0.32 192	0.32 186	0.29 180	0.44 201	0.23 157	0.38 194	0.45 200	1.42 226	0.88 215	0.28 189	0.91 199	0.34 178	0.37 195	0.25 176	0.81 198	0.36 202	0.54 185	0.51 185	0.28 190	0.26 187	0.44 200	0.62 214	0.62 208	0.91 210

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

XQC	0.42 183	0.37 202	0.31 199	0.41 196	0.35 195	0.41 197	0.42 197	0.45 202	0.38 193	0.40 201	0.33 171	0.48 180	0.44 191	0.34 201	1.54 221	0.29 165	0.29 161	0.27 188	0.52 170	0.30 193	0.37 142	0.44 160	0.26 181	0.30 194	0.41 196	0.41 190	0.53 194	0.38 158

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

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

ADCS	0.59 202	0.34 195	0.31 199	0.34 187	0.36 198	0.36 193	0.37 194	0.48 206	0.60 222	0.34 170	0.43 195	0.58 187	0.87 214	0.29 192	2.30 249	0.66 229	0.47 213	0.38 215	0.82 199	0.42 211	0.76 222	0.69 218	0.28 190	0.35 206	0.46 205	0.88 234	0.59 203	1.26 224

ADCPNet	0.56 198	0.26 180	0.30 197	0.29 172	0.36 198	0.29 179	0.50 207	0.41 193	0.40 196	0.38 194	0.55 212	0.38 172	1.12 224	0.26 187	2.02 243	0.42 203	0.34 181	0.24 166	1.25 208	0.39 204	0.47 169	0.45 162	0.33 208	0.28 190	0.48 208	0.56 209	0.46 179	1.88 246

AnyNet_C01	0.66 209	0.35 198	0.32 201	0.37 193	0.38 200	0.35 192	0.54 209	0.55 211	0.70 230	0.40 201	0.49 204	0.83 203	0.70 206	0.30 195	2.63 258	0.87 243	0.65 223	0.59 236	0.98 203	0.48 218	0.80 225	0.78 228	0.39 212	0.38 215	0.60 220	0.49 203	0.64 211	1.16 220

DPSNet	0.76 215	0.28 184	0.26 187	0.38 194	0.38 200	0.44 198	0.30 184	0.36 185	0.41 200	0.27 112	0.32 169	2.73 244	0.95 219	0.38 203	0.80 189	0.66 229	0.53 217	0.46 223	4.94 250	0.56 223	0.83 232	0.97 240	0.57 227	0.44 220	0.56 216	0.48 201	0.54 196	0.63 183

DGSMNet	0.85 220	0.47 210	0.39 213	0.51 204	0.39 202	0.56 208	0.43 199	0.59 217	0.40 196	0.84 242	4.01 259	0.67 196	0.85 212	0.85 229	0.85 194	0.90 246	1.17 248	0.66 243	1.64 221	0.62 224	1.35 254	1.36 254	0.51 224	0.54 226	0.40 193	0.66 219	0.50 189	0.74 196

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

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 200	0.64 218	0.47 221	0.65 214	0.41 204	0.44 198	0.57 211	0.61 220	0.68 228	0.58 229	0.39 187	0.59 188	0.58 200	0.65 225	0.76 187	0.44 204	0.35 186	0.40 219	1.53 217	0.50 219	0.54 185	0.63 212	0.46 221	0.47 222	0.51 212	0.40 189	0.41 171	0.75 199

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

MDST_ROB	0.81 217	1.11 231	0.24 180	1.30 228	0.42 205	0.81 222	0.32 188	0.45 202	0.25 166	0.36 184	0.32 169	0.47 179	3.62 252	0.14 130	1.77 234	0.22 118	0.27 142	0.17 83	0.84 201	0.19 117	0.57 190	0.51 185	0.20 166	0.21 171	1.56 250	0.86 233	2.88 258	1.74 241

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

SGM_RVC	0.72 211	0.45 208	0.32 201	0.59 210	0.43 207	0.56 208	0.43 199	0.70 229	0.41 200	0.43 210	0.57 213	1.16 216	1.20 226	0.22 175	0.37 141	0.28 160	0.44 207	0.25 176	2.26 231	0.33 199	0.49 176	0.38 140	0.27 186	0.31 196	0.80 225	0.62 214	1.69 252	3.41 256
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DeepPrunerF	0.29 151	0.16 108	0.14 104	0.23 153	0.44 209	0.17 112	0.21 149	0.20 56	0.26 171	0.16 24	0.22 122	0.15 32	0.12 78	0.12 105	0.97 204	0.21 105	0.18 43	0.17 83	0.26 83	0.16 102	0.21 62	0.17 44	0.12 124	0.12 96	1.97 256	0.25 130	0.22 63	0.20 68

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

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

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

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

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

FAT-Stereo	0.47 192	0.27 182	0.34 208	0.45 199	0.48 215	0.39 195	0.32 188	0.42 197	0.27 174	0.41 206	0.90 232	0.77 200	0.58 200	0.30 195	0.57 171	0.56 218	0.35 186	0.34 210	0.64 188	0.42 211	0.67 212	0.66 215	0.28 190	0.34 203	0.29 160	0.36 183	0.45 175	0.74 196

CC-Net-ROB	0.36 172	0.47 210	0.32 201	0.65 214	0.49 216	0.54 206	0.46 202	0.35 183	0.24 162	0.37 190	0.28 158	0.92 205	0.21 156	0.37 202	0.28 111	0.17 50	0.23 100	0.22 151	0.67 190	0.22 144	0.22 71	0.16 39	0.44 218	0.24 179	0.29 160	0.28 152	0.27 110	0.40 165

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

MeshStereo	0.83 219	0.44 206	0.33 205	0.78 221	0.54 218	0.61 214	0.40 196	0.68 226	0.54 217	0.45 216	0.80 227	2.32 239	1.56 233	0.24 181	2.31 250	0.71 234	0.42 206	0.29 197	1.58 218	0.30 193	1.23 250	1.10 249	0.32 206	0.34 203	0.87 228	0.60 211	1.29 242	1.36 229
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MADNet+	0.75 214	0.45 208	0.65 230	0.63 213	0.58 219	0.50 204	0.64 216	0.75 233	0.59 220	0.62 236	0.52 209	0.94 207	0.85 212	0.46 211	2.17 246	0.74 236	0.79 232	0.53 229	1.00 205	0.65 228	0.93 239	0.75 223	0.57 227	0.67 237	0.88 229	0.72 224	0.70 217	1.05 218

SPS-STEREO	0.80 216	0.60 217	0.56 224	0.67 216	0.62 220	0.67 217	0.58 212	0.57 215	0.61 223	0.59 232	0.96 235	1.03 213	0.67 203	0.55 217	0.83 193	0.87 243	0.78 231	0.69 245	2.74 239	0.74 238	1.23 250	1.05 244	0.45 220	0.62 236	0.61 221	0.61 213	0.83 223	0.75 199
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.74 213	0.73 222	0.66 231	0.76 220	0.64 221	0.88 225	0.74 220	0.59 217	0.68 228	0.58 229	0.69 222	1.02 212	0.61 202	0.58 220	0.96 203	0.78 239	0.87 237	0.72 247	1.08 207	0.68 231	1.07 243	0.74 222	0.54 226	0.60 233	0.59 218	0.60 211	0.80 221	0.91 210

ELAS_RVC	0.92 222	0.65 219	0.62 226	0.92 224	0.67 222	1.21 229	0.71 218	0.72 230	0.50 214	0.49 223	1.20 244	2.45 242	1.89 241	0.44 209	1.31 213	0.46 209	0.62 221	0.55 231	1.02 206	0.42 211	0.91 238	1.06 246	0.44 218	0.54 226	1.50 247	1.22 249	1.15 236	1.19 222
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	0.43 185	0.54 214	0.23 175	0.86 223	0.68 223	0.83 224	0.82 223	0.26 126	0.24 162	0.23 68	0.33 171	0.37 165	0.15 114	1.63 238	0.43 151	0.24 135	0.39 200	0.25 176	0.54 175	0.28 181	0.31 113	0.30 111	0.49 223	0.20 163	0.24 124	0.25 130	0.32 139	0.29 133

SGM+DAISY	1.04 227	0.66 220	0.62 226	0.75 218	0.68 223	0.82 223	0.74 220	0.69 227	0.75 234	0.64 237	1.09 237	1.35 222	1.44 228	0.60 222	1.43 217	1.04 253	0.77 230	0.68 244	2.40 233	0.80 241	1.22 248	1.15 252	0.51 224	0.67 237	1.12 235	1.05 242	1.65 251	2.69 255

ELAS	0.94 224	0.70 221	0.59 225	0.97 225	0.73 225	0.96 226	0.72 219	0.74 231	0.62 225	0.47 218	1.17 240	2.44 241	1.62 234	0.44 209	1.40 216	0.45 206	0.63 222	0.54 230	0.99 204	0.39 204	0.88 236	1.07 247	0.43 216	0.52 225	1.56 250	1.47 250	1.33 244	1.60 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.68 210	0.89 228	0.29 193	1.65 235	0.77 226	1.39 231	1.15 229	0.37 188	0.29 181	0.40 201	0.30 164	0.88 204	0.32 179	1.26 232	0.39 146	0.21 105	0.44 207	0.27 188	2.24 229	0.28 181	0.49 176	0.50 181	1.59 239	0.23 177	0.32 175	0.34 177	0.42 172	0.71 194

UDG	0.46 189	0.56 216	0.24 180	0.85 222	0.78 227	0.79 220	0.97 227	0.27 142	0.25 166	0.28 125	0.36 180	0.37 165	0.17 131	1.43 234	0.92 201	0.25 143	0.44 207	0.27 188	0.57 182	0.29 188	0.41 153	0.37 138	0.39 212	0.19 161	0.27 146	0.28 152	0.32 139	0.27 124

MANE	1.47 241	0.77 224	0.87 243	1.01 226	0.81 228	0.96 226	0.93 226	1.00 244	1.05 244	0.43 210	0.69 222	2.28 238	2.16 243	0.39 206	1.68 232	1.01 252	0.65 223	2.72 261	1.45 214	0.40 208	0.77 224	0.73 221	0.34 210	0.67 237	2.42 258	2.81 258	4.52 260	6.28 260

SPstereo	1.22 234	0.83 226	0.92 246	0.75 218	0.82 229	0.79 220	0.75 222	1.18 251	1.04 243	0.84 242	1.48 248	2.14 235	2.50 244	0.96 230	1.26 211	1.77 256	1.08 244	0.93 253	1.49 215	1.13 254	1.49 256	1.54 257	0.79 231	0.97 252	1.03 230	1.11 244	1.56 250	1.73 240

WAO-7	0.99 226	0.85 227	0.88 244	1.81 239	0.83 230	0.71 218	0.92 225	1.01 245	1.13 245	0.96 249	1.28 247	1.37 225	1.65 235	0.63 223	1.55 224	0.76 238	0.73 228	0.47 224	2.44 234	0.73 237	0.72 221	0.76 226	0.26 181	0.88 249	0.71 222	0.85 231	0.74 220	1.09 219

STStereo	1.28 236	0.74 223	0.83 241	2.32 244	0.84 231	2.27 251	0.98 228	1.04 246	0.96 239	0.51 226	1.19 242	3.30 250	2.84 248	0.25 185	2.59 257	0.45 206	0.38 198	0.26 186	4.54 248	0.33 199	0.51 183	0.47 170	0.28 190	0.56 228	1.24 242	0.96 240	1.38 245	2.45 251

DispFullNet	1.20 233	1.15 233	0.77 238	1.20 227	0.97 232	1.12 228	1.34 230	0.66 225	0.58 218	0.74 239	0.82 228	3.72 254	1.48 229	1.65 239	1.03 208	1.32 255	1.00 242	0.58 234	6.30 256	1.09 253	0.84 233	0.76 226	0.42 215	0.35 206	0.50 210	0.35 179	0.68 216	1.00 217

otaku	0.82 218	1.17 235	0.41 215	1.90 242	0.99 233	1.68 236	1.39 231	0.46 204	0.41 200	0.46 217	0.36 180	0.93 206	0.43 188	1.51 235	0.45 155	0.30 169	0.44 207	0.29 197	2.65 236	0.40 208	0.60 197	0.58 203	2.09 241	0.34 203	0.42 198	0.35 179	0.49 186	0.74 196

PSMNet_ROB	1.30 237	1.36 242	0.71 233	1.48 231	1.00 234	1.69 237	1.56 235	0.64 224	0.74 232	1.47 258	3.99 258	2.77 246	1.51 230	2.54 250	0.73 184	0.47 210	0.70 225	0.49 227	2.51 235	0.71 235	0.81 227	0.58 203	3.05 257	0.58 230	0.80 225	0.64 218	0.88 224	0.69 191

PWCK	1.58 244	1.40 244	0.79 239	1.70 237	1.03 235	1.55 233	1.42 232	1.11 249	0.98 241	1.00 250	1.23 246	2.78 248	1.53 232	0.82 228	0.88 195	0.55 217	0.99 239	0.57 233	13.43 265	0.90 244	1.12 244	0.75 223	1.15 234	0.82 246	1.04 231	0.88 234	0.93 227	1.27 225

Ntro	0.87 221	1.36 242	0.44 218	1.82 240	1.04 236	1.67 235	1.60 236	0.52 210	0.44 208	0.48 222	0.42 192	0.98 209	0.40 186	1.61 237	0.64 179	0.31 170	0.49 215	0.30 202	2.69 238	0.44 216	0.68 213	0.60 207	2.13 242	0.36 210	0.45 202	0.45 198	0.52 193	0.71 194

ACVNet-4b	1.08 228	1.48 246	0.48 222	2.91 250	1.12 237	1.82 244	2.71 248	0.46 204	0.44 208	0.51 226	0.43 195	1.66 231	1.85 239	2.08 244	0.46 157	0.40 198	0.82 234	0.34 210	2.68 237	0.50 219	0.65 208	0.71 219	2.24 243	0.35 206	0.45 202	0.42 194	0.53 194	0.70 192

JetBlue	1.43 240	1.11 231	1.03 251	1.46 230	1.15 238	1.66 234	1.51 233	0.92 241	1.14 246	0.58 229	0.47 202	3.28 249	0.71 207	1.15 231	2.51 256	1.00 251	1.09 245	0.86 250	1.32 210	0.78 240	1.48 255	1.53 256	1.15 234	0.78 243	1.31 244	2.14 256	1.44 246	5.15 259

WAO-6	1.14 230	1.08 230	0.68 232	1.50 232	1.15 238	1.39 231	1.55 234	0.88 239	0.96 239	0.77 240	0.72 225	1.28 219	1.96 242	1.91 241	2.45 253	0.71 234	1.18 249	0.55 231	1.42 213	0.69 232	0.97 240	0.99 242	0.91 232	0.67 237	1.13 237	0.88 234	1.02 234	1.43 232

RainbowNet	0.93 223	1.16 234	0.62 226	1.83 241	1.16 240	1.69 237	1.70 237	0.51 209	0.44 208	0.59 232	0.38 184	1.19 218	0.79 211	2.02 242	0.74 185	0.57 220	0.54 218	0.40 219	1.50 216	0.76 239	0.66 210	0.65 214	2.28 245	0.46 221	0.50 210	0.49 203	0.60 204	0.84 205

IMH-64-1	1.18 231	1.19 236	0.74 234	1.63 233	1.26 241	1.69 237	1.85 239	0.84 236	0.90 236	0.44 214	0.62 218	1.36 223	1.74 237	2.49 248	2.46 254	0.60 225	0.72 226	0.47 224	1.73 222	0.64 226	0.70 217	0.79 229	2.49 249	0.58 230	1.08 233	0.63 216	0.97 229	1.31 226

IMH-64	1.18 231	1.19 236	0.74 234	1.63 233	1.26 241	1.69 237	1.85 239	0.84 236	0.90 236	0.44 214	0.62 218	1.36 223	1.74 237	2.49 248	2.46 254	0.60 225	0.72 226	0.47 224	1.73 222	0.64 226	0.70 217	0.79 229	2.49 249	0.58 230	1.08 233	0.63 216	0.97 229	1.31 226

IMH	1.30 237	1.22 239	0.76 237	1.65 235	1.27 243	1.73 241	1.88 242	0.86 238	0.93 238	0.47 218	0.65 221	1.48 227	2.97 251	3.97 264	1.50 218	0.59 223	0.76 229	0.49 227	2.25 230	0.70 233	0.69 216	0.79 229	2.64 251	0.61 234	1.16 239	0.76 226	0.89 226	1.49 234

ACVNet_1	0.97 225	1.21 238	0.62 226	2.28 243	1.27 243	1.81 243	2.12 246	0.63 223	0.41 200	0.50 225	0.49 204	1.06 214	0.73 208	2.46 247	0.47 158	0.31 170	0.80 233	0.40 219	2.04 228	0.42 211	0.76 222	0.56 200	2.26 244	0.43 219	0.54 215	0.42 194	0.48 182	0.58 181

ACVNet_2	1.13 229	1.26 240	0.75 236	2.58 247	1.30 245	1.73 241	1.87 241	0.75 233	0.52 215	0.59 232	0.53 210	1.29 220	0.90 217	1.85 240	0.70 181	0.48 211	1.14 247	0.40 219	4.70 249	0.54 222	0.71 220	0.60 207	2.05 240	0.61 234	0.81 227	0.47 199	0.70 217	0.82 202

TorneroNet-64	1.85 246	1.56 249	0.93 247	3.34 255	1.31 246	2.18 250	2.65 247	0.91 240	2.21 255	0.66 238	0.83 230	2.72 243	7.56 255	3.04 254	1.76 233	0.67 231	1.35 253	0.59 236	4.05 246	1.02 246	0.98 241	0.96 239	2.67 252	0.69 241	1.24 242	1.15 247	0.88 224	2.15 249

WAO-8	1.55 242	1.53 247	1.00 248	2.82 248	1.43 247	1.91 247	2.01 243	1.05 247	1.38 249	1.44 256	1.87 252	2.25 236	2.76 245	2.68 251	1.01 206	0.83 241	0.99 239	0.59 236	3.35 244	1.08 249	0.82 229	0.85 234	1.36 237	0.82 246	1.60 252	1.12 245	1.27 239	1.93 247

Venus	1.55 242	1.53 247	1.00 248	2.82 248	1.43 247	1.91 247	2.01 243	1.05 247	1.38 249	1.44 256	1.87 252	2.25 236	2.76 245	2.68 251	1.01 206	0.83 241	0.99 239	0.59 236	3.35 244	1.08 249	0.82 229	0.85 234	1.36 237	0.82 246	1.60 252	1.12 245	1.27 239	1.93 247

LVE	1.38 239	1.30 241	0.82 240	4.62 258	1.50 249	1.89 246	3.66 255	0.82 235	0.73 231	0.88 245	0.82 228	1.12 215	1.52 231	2.14 245	0.81 191	0.56 218	0.84 235	0.59 236	3.33 243	0.72 236	0.84 233	0.89 237	2.40 247	0.80 245	1.12 235	0.70 222	1.00 233	0.90 209

Dean	1.27 235	1.44 245	0.85 242	2.93 251	1.62 250	1.95 249	2.03 245	0.96 242	1.00 242	0.91 247	0.75 226	1.51 228	1.65 235	2.05 243	0.80 189	0.64 228	1.01 243	0.60 241	1.86 227	0.85 243	0.85 235	0.75 223	2.35 246	0.79 244	1.15 238	0.85 231	1.19 237	0.85 206

TorneroNet	2.33 251	1.60 250	0.88 244	5.64 261	1.76 251	2.56 253	2.94 250	0.97 243	2.29 257	0.79 241	1.98 254	4.07 256	12.24 263	3.12 256	1.29 212	0.67 231	1.30 251	0.61 242	5.93 253	1.00 245	1.04 242	0.98 241	2.79 255	0.70 242	1.86 255	1.04 241	1.02 234	1.87 245

JetRed	2.50 253	2.16 257	2.32 259	1.72 238	1.88 252	2.59 254	3.38 253	1.86 258	1.53 251	1.15 254	0.93 233	2.77 246	0.67 203	2.39 246	3.50 261	2.17 258	2.74 258	3.15 263	1.82 226	1.37 255	3.39 261	2.94 262	2.72 253	1.27 259	2.55 259	6.99 263	2.85 257	4.69 257

ktn	2.52 254	1.71 252	3.02 260	2.41 246	1.88 252	2.62 255	3.04 251	1.69 255	4.13 260	1.01 251	1.21 245	8.17 263	10.18 260	2.80 253	1.51 219	0.93 249	1.72 254	0.87 251	6.22 255	1.56 257	1.20 247	1.09 248	2.75 254	0.93 250	1.19 240	1.07 243	1.46 247	1.74 241

KSHMR	2.37 252	1.84 253	1.23 255	6.67 264	1.97 254	2.73 256	3.45 254	1.31 253	1.69 253	1.18 255	1.18 241	1.71 233	11.63 262	3.21 258	1.67 231	1.07 254	1.11 246	0.92 252	5.58 252	1.04 247	1.23 250	1.05 244	3.26 258	1.06 253	1.99 257	1.18 248	1.28 241	1.85 244

MADNet++	2.28 250	1.66 251	1.91 258	1.39 229	2.03 255	1.38 230	1.73 238	1.80 257	2.24 256	2.07 261	2.44 257	2.76 245	2.81 247	1.52 236	2.18 247	2.45 260	2.29 257	1.71 258	2.86 240	2.56 258	4.03 262	5.19 264	1.23 236	2.35 261	1.50 247	3.83 260	2.07 256	1.70 239

notaker	1.84 245	1.90 254	1.02 250	3.19 254	2.19 256	2.44 252	2.77 249	1.11 249	1.57 252	0.91 247	1.09 237	3.37 252	5.56 253	3.13 257	1.35 214	0.81 240	1.34 252	0.71 246	4.26 247	1.08 249	1.22 248	0.99 242	2.96 256	0.93 250	0.74 224	0.77 227	0.98 231	1.18 221

UNDER WATER-64	1.98 247	1.91 255	1.15 253	3.52 257	2.32 257	2.83 258	3.30 252	1.72 256	1.25 247	1.12 253	1.19 242	3.41 253	2.89 250	3.11 255	2.13 245	0.90 246	1.77 255	0.77 249	2.32 232	1.05 248	1.17 246	1.23 253	3.96 264	1.06 253	1.41 245	2.13 255	1.31 243	2.65 254

UNDER WATER	2.15 248	1.92 256	1.13 252	3.36 256	2.59 258	2.77 257	3.73 256	1.63 254	1.36 248	1.02 252	1.02 236	3.30 250	7.25 254	3.39 259	1.54 221	0.91 248	1.80 256	0.75 248	3.15 241	1.08 249	1.27 253	1.14 251	3.84 263	1.20 258	1.46 246	1.78 253	1.26 238	2.46 252

BEATNet-Init1	4.26 258	5.23 261	1.17 254	9.10 266	2.61 259	8.41 266	4.21 257	2.29 259	1.73 254	0.88 245	2.38 255	6.02 258	9.23 258	0.65 225	2.70 259	2.20 259	1.24 250	0.94 254	17.87 266	4.86 263	2.04 257	1.87 259	1.10 233	1.14 255	4.62 261	2.07 254	11.53 268	6.94 262

HanzoNet	4.54 259	4.29 260	3.74 264	6.10 263	3.77 260	7.50 264	8.23 266	3.94 263	4.82 261	1.56 259	2.42 256	11.35 265	12.90 266	10.81 271	1.84 236	1.89 257	4.65 263	1.35 257	10.71 263	3.05 260	2.04 257	1.81 258	5.00 267	1.14 255	1.80 254	1.67 252	1.81 254	2.33 250

ASD4	10.82 265	8.41 265	7.74 265	6.01 262	4.36 261	8.03 265	5.43 263	6.40 265	6.39 262	7.67 267	9.54 265	7.79 260	9.97 259	5.53 266	8.37 263	7.73 263	9.73 266	11.07 267	8.78 260	9.36 265	16.84 270	15.15 268	5.39 268	5.70 264	18.71 269	28.58 269	21.13 270	32.24 270

DGTPSM_ROB	8.76 261	3.83 258	10.08 266	3.08 252	5.50 262	3.48 259	5.02 260	3.60 261	8.96 264	3.18 262	7.06 260	3.95 255	10.56 261	3.59 260	11.06 264	10.70 264	4.35 261	10.50 265	5.45 251	9.91 266	5.93 264	14.37 266	4.39 265	8.90 266	9.99 264	27.43 267	11.00 266	30.59 268

DPSMNet_ROB	8.99 262	3.86 259	10.11 267	3.11 253	5.51 263	3.54 260	5.03 261	3.60 261	9.04 265	3.27 263	7.95 262	4.19 257	13.43 267	3.66 261	11.12 265	10.86 265	4.47 262	10.71 266	6.43 257	9.92 267	5.99 266	14.50 267	4.39 265	8.90 266	10.15 265	27.43 267	11.02 267	30.59 268

DPSM_ROB	13.12 267	7.70 263	11.86 268	4.97 259	5.71 264	6.03 262	4.61 258	8.36 268	10.82 266	6.72 265	8.03 263	8.12 261	12.29 264	3.81 262	13.89 266	13.57 266	10.28 268	13.36 268	9.07 261	11.67 268	16.11 268	18.73 271	3.51 260	10.91 268	27.70 270	35.86 270	31.04 271	39.53 271

DPSM	13.12 267	7.70 263	11.86 268	4.97 259	5.71 264	6.03 262	4.61 258	8.36 268	10.82 266	6.72 265	8.03 263	8.12 261	12.29 264	3.81 262	13.89 266	13.57 266	10.28 268	13.36 268	9.07 261	11.67 268	16.11 268	18.73 271	3.51 260	10.91 268	27.70 270	35.86 270	31.04 271	39.53 271

DPSimNet_ROB	5.23 260	7.46 262	3.48 263	6.82 265	6.53 266	4.88 261	5.29 262	5.03 264	6.96 263	3.68 264	10.30 266	6.62 259	7.58 256	4.15 265	3.41 260	2.75 261	5.59 264	2.26 259	12.16 264	3.45 261	5.93 264	2.70 261	3.37 259	3.75 262	3.16 260	3.16 259	4.52 260	6.28 260

PML	11.09 266	9.28 266	3.40 262	11.88 270	6.99 267	11.60 267	5.97 264	7.04 267	24.50 273	8.92 268	28.99 273	32.63 273	39.39 275	6.18 267	5.69 262	4.14 262	8.31 265	2.99 262	18.83 270	4.50 262	4.70 263	4.40 263	3.75 262	3.98 263	10.54 267	5.17 262	18.60 269	7.08 263

LE_ROB	3.57 257	0.92 229	1.49 257	2.33 245	9.96 268	1.83 245	7.73 265	2.31 260	3.13 259	0.47 218	1.49 249	9.10 264	13.79 268	0.47 212	0.63 176	0.25 143	0.44 207	0.29 197	6.00 254	1.38 256	0.66 210	0.52 188	2.47 248	2.28 260	5.36 262	4.46 261	6.14 262	10.46 265

CasAABBNet	26.35 273	15.49 268	23.85 272	9.95 267	11.46 269	12.03 268	9.23 267	16.79 270	21.84 272	13.64 271	16.11 268	16.45 268	24.90 274	7.58 268	27.95 273	27.14 271	20.53 270	26.83 273	18.10 267	23.37 271	32.22 273	37.28 273	6.99 269	21.98 272	55.78 275	72.24 274	62.39 273	79.48 273

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

LRCNet_RVC	10.22 264	14.24 267	3.26 261	20.74 271	17.71 271	19.88 271	15.89 270	6.49 266	2.47 258	19.87 272	12.97 267	19.40 269	8.44 257	26.62 273	2.33 251	0.74 236	10.08 267	5.54 264	23.31 272	6.95 264	2.43 259	1.11 250	22.86 272	8.58 265	0.73 223	0.39 188	1.72 253	1.19 222

HaxPig	19.43 269	21.64 271	18.72 270	23.90 272	23.72 272	22.99 272	25.27 271	20.59 273	18.36 268	26.33 273	23.18 271	22.04 270	16.59 269	24.59 272	21.93 268	18.51 268	20.93 273	19.75 270	22.56 271	20.41 270	14.06 267	11.69 265	27.14 273	18.65 270	6.94 263	12.03 266	7.78 263	14.26 267

MEDIAN_ROB	22.61 270	26.37 272	23.42 271	27.86 273	27.01 273	26.90 273	28.47 272	24.00 274	21.42 269	31.43 274	26.90 272	25.65 271	19.56 270	27.54 274	23.81 269	20.10 269	25.89 274	23.65 271	27.64 273	24.33 274	18.71 271	15.27 269	29.65 274	20.16 271	10.22 266	11.12 265	10.11 265	13.24 266

AVERAGE_ROB	25.62 271	30.03 274	26.88 275	31.96 274	30.85 274	31.13 274	32.49 273	28.35 275	25.87 274	34.56 275	30.30 274	30.39 272	23.71 271	31.94 275	27.62 270	24.45 270	28.60 275	25.76 272	30.73 274	27.87 275	22.22 272	18.68 270	33.77 275	25.40 275	10.86 268	8.77 264	9.34 264	9.16 264

FADE			1.45 256	0.59 210				1.20 252		1.62 260			2.85 249	0.77 227	0.74 185	0.88 245	2.81 259	1.22 256		2.94 259	2.86 260	2.54 260	0.66 230	1.14 255	1.22 241		2.00 255	4.89 258

Low-res two-view benchmark