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	27.39 271	18.04 267	27.34 273	10.97 260	0.00 1	14.43 266	10.61 263	17.01 269	22.28 269	13.60 267	16.25 265	17.32 263	25.22 267	10.81 267	34.04 271	28.52 272	23.12 269	29.47 273	19.54 261	24.22 271	34.63 273	40.21 273	8.53 265	22.43 272	55.95 272	72.41 273	62.86 274	79.77 274

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

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

CroCo-Stereo	0.12 2	0.07 1	0.04 1	0.05 1	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 2	0.06 2	0.06 2	0.02 1	0.10 2	0.06 2	0.07 1	0.85 65	0.38 41	0.11 1	0.09 3	0.16 6	0.06 1	0.22 11	0.18 10	0.04 1	0.05 1	0.10 1	0.09 2	0.11 2	0.07 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.12 2	0.07 1	0.05 2	0.05 1	0.06 5	0.04 1	0.03 2	0.08 2	0.06 2	0.11 7	0.03 2	0.12 3	0.06 2	0.08 2	0.59 15	0.36 35	0.11 1	0.10 4	0.12 2	0.07 2	0.25 16	0.17 8	0.04 1	0.07 4	0.11 4	0.11 5	0.11 2	0.08 3

StereoVision	0.13 4	0.10 5	0.07 3	0.06 3	0.07 6	0.07 4	0.07 14	0.10 5	0.13 22	0.09 4	0.07 3	0.16 9	0.07 5	0.11 10	0.56 10	0.29 15	0.14 5	0.13 6	0.17 8	0.09 4	0.18 7	0.15 5	0.04 1	0.08 6	0.15 12	0.13 10	0.19 10	0.15 11

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

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

RAFT + AFF	0.42 95	0.12 7	0.09 4	0.13 25	0.07 6	0.11 15	0.06 6	0.17 14	0.10 11	0.19 20	0.10 9	0.28 48	0.08 7	0.11 10	7.47 235	0.33 25	0.20 19	0.11 5	0.33 36	0.10 6	0.39 43	0.16 7	0.07 6	0.09 7	0.16 17	0.11 5	0.13 4	0.09 5

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

RYNet	0.49 120	0.11 6	0.10 6	0.08 6	0.09 10	0.10 8	0.06 6	0.13 8	0.18 60	0.10 6	0.10 9	0.13 4	0.08 7	0.08 2	9.58 249	0.37 39	0.14 5	0.22 49	0.17 8	0.09 4	0.19 9	0.12 3	0.15 89	0.09 7	0.14 9	0.33 108	0.24 20	0.13 8

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

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

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

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

MIF-Stereo	0.24 21	0.15 12	0.11 8	0.09 8	0.11 16	0.09 6	0.05 4	0.16 11	0.11 16	0.21 23	0.09 8	0.19 14	0.15 39	0.27 97	1.23 110	0.46 82	0.23 23	0.18 26	0.63 109	0.13 15	0.53 77	0.37 25	0.10 26	0.12 22	0.17 21	0.23 48	0.15 6	0.17 20

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

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

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

HCRNet	0.34 59	0.24 96	0.13 21	0.26 125	0.11 16	0.18 63	0.13 62	0.20 20	0.09 6	0.54 167	0.20 51	0.29 56	0.10 15	0.13 16	3.96 194	0.29 15	0.21 21	0.15 13	0.25 18	0.13 15	0.25 16	0.40 28	0.13 63	0.10 11	0.13 7	0.14 13	0.36 55	0.15 11

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.31 47	0.18 23	0.15 36	0.17 57	0.15 36	0.14 32	0.10 36	0.29 55	0.19 68	0.30 59	0.20 51	0.28 48	0.18 56	0.29 108	1.30 113	0.42 55	0.27 47	0.20 34	0.37 44	0.17 29	0.64 96	0.99 95	0.12 52	0.15 50	0.19 30	0.19 34	0.39 67	0.26 61
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
4D-IteraStereo	0.33 53	0.18 23	0.21 95	0.16 45	0.16 43	0.11 15	0.08 20	0.33 85	0.17 51	0.33 84	0.18 39	0.27 44	0.13 31	0.33 130	0.80 47	0.66 136	0.26 43	0.30 99	0.49 70	0.36 103	0.82 115	1.41 148	0.10 26	0.15 50	0.19 30	0.21 40	0.41 75	0.19 27

IER	0.35 68	0.19 33	0.16 44	0.17 57	0.16 43	0.17 55	0.12 49	0.23 28	0.14 28	0.28 47	0.25 73	0.31 75	0.14 33	0.23 76	3.85 193	0.29 15	0.25 36	0.20 34	0.24 16	0.20 43	0.28 21	0.21 13	0.18 110	0.14 43	0.19 30	0.24 60	0.38 63	0.25 55

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

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

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

dd	0.37 74	0.25 108	0.15 36	0.44 179	0.16 43	0.32 138	0.19 106	0.28 51	0.13 22	0.29 52	0.14 24	0.44 134	0.14 33	0.15 28	2.86 171	0.38 41	0.36 103	0.22 49	0.52 87	0.34 100	0.32 29	0.28 17	0.17 102	0.29 151	0.27 71	0.20 38	0.40 73	0.32 91

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XX-Stereo	4.69 251	0.19 33	0.24 115	0.27 127	0.16 43	0.42 171	0.32 137	0.35 102	0.21 83	0.73 210	1.64 224	0.46 141	0.38 151	0.30 114	0.95 81	1.09 183	0.43 138	0.38 153	1.25 176	0.47 151	1.42 169	1.54 169	0.21 128	0.17 72	110.85 275	0.46 156	1.00 197	0.84 168

CREStereo	0.38 78	0.22 66	0.20 79	0.17 57	0.16 43	0.15 36	0.08 20	0.36 118	0.24 98	0.36 106	0.27 88	0.39 109	0.39 155	0.16 33	0.92 75	0.97 173	0.46 147	0.27 76	0.43 62	0.52 157	1.15 147	1.04 103	0.13 63	0.16 63	0.25 57	0.24 60	0.37 59	0.31 86
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GANet	0.19 11	0.17 16	0.16 44	0.16 45	0.16 43	0.21 84	0.14 72	0.20 20	0.13 22	0.15 12	0.20 51	0.37 102	0.10 15	0.14 20	0.42 5	0.22 5	0.40 122	0.20 34	0.17 8	0.11 8	0.22 11	0.14 4	0.12 52	0.12 22	0.15 12	0.13 10	0.20 13	0.17 20

CASnet	0.31 47	0.22 66	0.14 31	0.15 36	0.17 61	0.17 55	0.08 20	0.30 59	0.18 60	0.34 86	0.21 56	0.38 105	0.28 112	0.13 16	0.75 43	0.44 67	0.32 81	0.26 74	0.43 62	0.34 100	1.11 141	0.69 57	0.11 42	0.14 43	0.25 57	0.17 17	0.33 39	0.25 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.37 74	0.25 108	0.20 79	0.10 10	0.17 61	0.13 24	0.09 26	0.24 34	0.25 105	0.38 123	0.25 73	0.36 97	0.34 139	0.22 68	0.81 48	0.78 152	0.41 127	0.42 164	0.56 93	0.27 76	0.97 126	1.33 137	0.14 73	0.15 50	0.28 78	0.22 41	0.25 23	0.29 72

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

IPLG	0.72 157	0.20 46	0.18 58	0.16 45	0.17 61	0.15 36	0.13 62	0.35 102	0.22 87	0.35 93	1.18 207	0.29 56	0.24 88	0.54 186	9.17 245	0.54 108	0.35 101	0.29 94	0.56 93	0.37 109	0.54 81	1.38 142	0.11 42	0.57 203	0.35 116	0.29 90	0.67 158	0.22 39

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

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

GMStereo	0.23 18	0.24 96	0.13 21	0.19 72	0.17 61	0.19 70	0.14 72	0.29 55	0.16 41	0.23 25	0.19 48	0.32 82	0.16 42	0.13 16	0.53 9	0.27 11	0.28 55	0.19 30	0.43 62	0.20 43	0.30 25	0.19 12	0.12 52	0.15 50	0.24 50	0.19 34	0.39 67	0.20 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.28 34	0.21 55	0.21 95	0.21 88	0.17 61	0.17 55	0.18 99	0.23 28	0.19 68	0.23 25	0.48 148	0.28 48	0.17 49	0.17 39	0.57 12	0.33 25	0.25 36	0.18 26	0.38 47	0.17 29	0.30 25	0.22 15	0.15 89	0.17 72	0.42 147	0.96 202	0.27 28	0.21 37

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

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

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

TRStereo	1.21 193	0.32 155	0.47 191	0.25 114	0.18 70	0.64 199	0.26 125	0.44 160	0.20 77	0.70 204	0.57 157	0.80 184	0.29 114	0.23 76	1.08 97	1.85 225	0.37 107	0.35 131	1.05 158	0.88 214	1.36 167	1.89 198	0.17 102	0.16 63	0.67 191	16.20 267	0.88 183	0.49 143

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.54 128	0.24 96	0.24 115	0.24 108	0.18 70	0.24 105	0.09 26	0.34 91	0.30 134	0.52 161	0.66 166	0.44 134	0.32 131	0.55 188	0.74 37	1.07 178	0.58 185	0.52 193	1.27 181	0.64 179	1.51 180	1.89 198	0.14 73	0.20 101	0.35 116	0.42 140	0.35 51	0.47 136
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.29 38	0.21 55	0.21 95	0.19 72	0.18 70	0.18 63	0.14 72	0.31 68	0.18 60	0.32 76	0.20 51	0.26 40	0.18 56	0.17 39	0.86 68	0.66 136	0.25 36	0.19 30	0.26 22	0.16 27	0.65 97	0.61 47	0.11 42	0.21 111	0.21 38	0.22 41	0.45 98	0.30 77

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

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

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

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

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

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

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

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

GLC_STEREO	0.31 47	0.23 82	0.24 115	0.20 80	0.20 87	0.18 63	0.14 72	0.38 128	0.16 41	0.34 86	0.25 73	0.29 56	0.16 42	0.17 39	0.68 32	0.52 105	0.37 107	0.27 76	0.42 56	0.37 109	0.90 120	0.42 29	0.13 63	0.15 50	0.24 50	0.18 30	0.48 108	0.25 55

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

CREStereo++_RVC	0.45 104	0.22 66	0.20 79	0.17 57	0.20 87	0.15 36	0.11 41	0.34 91	0.19 68	0.35 93	0.19 48	0.32 82	0.31 124	0.16 33	1.29 112	0.81 159	0.38 112	0.27 76	0.56 93	0.36 103	1.08 137	1.26 130	0.13 63	0.15 50	0.26 63	0.22 41	2.29 241	0.31 86
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
UNet	0.30 40	0.21 55	0.19 67	0.19 72	0.20 87	0.21 84	0.15 83	0.27 44	0.17 51	0.29 52	0.21 56	0.25 34	0.18 56	0.59 194	1.64 130	0.31 19	0.27 47	0.22 49	0.30 30	0.21 53	0.34 33	0.25 16	0.15 89	0.19 91	0.21 38	0.24 60	0.44 94	0.26 61

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

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

DLNR_Zeroshot_test	11.48 262	37.23 275	0.46 189	54.89 275	0.21 93	0.37 157	49.84 275	0.47 171	0.22 87	0.80 219	0.59 160	0.62 165	0.36 143	3.08 243	63.85 275	73.41 275	9.38 262	5.61 260	2.77 210	0.65 185	1.83 207	1.41 148	0.13 63	0.22 119	0.37 132	0.38 127	0.43 91	0.48 138

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADLNet	0.53 126	0.26 124	0.18 58	0.21 88	0.21 93	0.23 99	0.19 106	0.30 59	0.17 51	0.23 25	0.22 62	0.62 165	0.18 56	0.48 176	6.87 227	0.38 41	0.28 55	0.21 42	0.25 18	0.20 43	0.33 31	0.90 81	0.18 110	0.13 34	0.25 57	0.26 80	0.34 48	0.23 45

iResNetv2_ROB	0.46 108	0.24 96	0.17 52	0.27 127	0.21 93	0.23 99	0.14 72	0.49 175	0.19 68	0.37 114	0.29 101	0.37 102	0.27 105	0.26 92	3.28 185	0.42 55	0.28 55	0.22 49	0.85 140	0.23 64	1.22 155	0.59 44	0.16 96	0.26 137	0.27 71	0.24 60	0.57 136	0.28 69

DISCO	0.32 52	0.24 96	0.17 52	0.19 72	0.21 93	0.23 99	0.27 126	0.21 23	0.21 83	0.36 106	0.25 73	0.24 28	0.16 42	0.19 58	1.86 140	0.35 31	0.29 63	0.22 49	0.42 56	0.22 60	0.28 21	0.56 41	0.14 73	0.16 63	0.23 44	0.23 48	0.40 73	0.24 50

MIPNet	0.77 162	0.23 82	0.18 58	0.24 108	0.22 106	0.17 55	0.13 62	0.34 91	0.70 203	0.40 131	2.24 237	0.31 75	0.29 114	0.57 192	5.70 214	1.03 175	0.45 142	0.33 115	0.82 136	0.56 160	0.62 94	1.53 167	0.12 52	0.92 234	0.91 206	0.39 128	1.12 203	0.30 77

GES	0.54 128	0.23 82	0.19 67	0.21 88	0.22 106	0.26 113	0.18 99	0.34 91	0.31 141	0.36 106	0.28 98	0.30 68	0.22 76	0.22 68	2.69 169	0.58 116	0.37 107	0.28 88	1.14 165	0.32 93	1.08 137	0.88 79	0.18 110	0.24 130	0.26 63	0.23 48	0.58 141	2.34 215

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

anonymity	1.60 213	0.25 108	0.41 180	0.27 127	0.23 109	0.51 186	0.16 89	0.49 175	0.27 122	0.63 190	23.10 269	0.57 162	0.59 177	0.37 146	0.78 45	1.33 198	0.46 147	0.35 131	1.10 161	0.48 153	1.47 173	2.07 217	0.21 128	0.33 158	1.11 221	1.60 222	3.07 250	1.08 182

IPLGR	0.76 161	0.26 124	0.21 95	0.23 99	0.23 109	0.17 55	0.12 49	0.33 85	0.20 77	0.41 135	1.59 221	0.32 82	0.31 124	0.53 183	9.00 243	0.62 129	0.41 127	0.38 153	0.65 112	0.47 151	0.76 109	1.41 148	0.12 52	0.24 130	0.35 116	0.39 128	0.63 153	0.28 69

ICVP	0.44 102	0.24 96	0.30 149	0.25 114	0.23 109	0.26 113	0.18 99	0.31 68	0.25 105	0.37 114	0.31 106	0.33 86	0.29 114	0.25 89	0.64 22	0.61 124	0.50 161	0.78 226	0.59 103	0.44 141	0.99 129	1.82 194	0.33 173	0.24 130	0.30 91	0.35 114	0.37 59	0.34 99
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.54 128	0.28 142	0.26 132	0.30 143	0.23 109	0.17 55	0.12 49	0.36 118	0.24 98	0.38 123	0.23 66	0.40 118	0.38 151	0.16 33	1.09 98	1.11 186	0.47 152	0.27 76	0.71 123	0.37 109	1.49 177	1.46 154	0.12 52	0.17 72	0.39 139	0.32 107	2.18 238	0.88 173

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

DLCB_ROB	0.33 53	0.25 108	0.24 115	0.22 96	0.23 109	0.20 78	0.19 106	0.27 44	0.22 87	0.31 69	0.34 121	0.34 91	0.25 95	0.33 130	0.84 62	0.33 25	0.30 71	0.28 88	0.30 30	0.21 53	0.52 75	0.72 61	0.20 124	0.21 111	0.47 162	0.36 121	0.38 63	0.46 133

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

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

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

MyStereo	0.45 104	0.29 145	0.30 149	0.25 114	0.25 118	0.19 70	0.14 72	0.37 125	0.28 126	0.66 194	0.41 134	0.39 109	0.22 76	0.36 141	1.10 102	0.58 116	0.33 89	0.27 76	1.19 169	0.44 141	1.03 130	0.92 86	0.36 177	0.27 141	0.41 144	0.41 136	0.57 136	0.30 77

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

EKT-Stereo	1.22 194	0.27 132	0.24 115	0.28 135	0.25 118	0.31 132	0.54 179	0.43 156	0.29 129	0.44 142	0.57 157	0.49 150	0.44 165	0.31 123	13.29 263	2.18 237	0.54 173	0.53 196	1.26 178	1.02 224	5.16 257	2.03 211	0.14 73	0.19 91	0.42 147	0.35 114	0.56 132	0.34 99

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

CFNet_pseudo	0.47 111	0.23 82	0.23 110	0.27 127	0.25 118	0.23 99	0.17 94	0.31 68	0.19 68	0.37 114	0.29 101	0.38 105	0.27 105	0.23 76	4.35 199	0.44 67	0.28 55	0.23 58	1.00 153	0.19 37	0.46 54	0.59 44	0.40 184	0.18 82	0.27 71	0.28 85	0.36 55	0.35 108

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

NVstereo2D	0.63 147	0.25 108	0.20 79	0.28 135	0.25 118	0.34 148	0.35 149	0.30 59	0.22 87	0.39 128	0.33 118	0.26 40	0.16 42	0.42 165	9.29 247	0.43 63	0.32 81	0.27 76	0.35 40	0.20 43	0.35 38	0.44 31	0.30 162	0.21 111	0.31 100	0.23 48	0.27 28	0.25 55

HSM	0.39 86	0.24 96	0.23 110	0.26 125	0.25 118	0.20 78	0.18 99	0.41 140	0.20 77	0.32 76	0.30 104	0.39 109	0.24 88	0.22 68	2.57 168	0.39 45	0.33 89	0.22 49	0.49 70	0.30 90	0.70 104	0.47 35	0.14 73	0.20 101	0.29 84	0.31 99	0.44 94	0.33 95

CASS	0.51 122	0.27 132	0.27 139	0.32 152	0.26 126	0.29 129	0.67 197	0.40 138	0.30 134	0.47 150	0.52 153	0.47 146	0.36 143	0.16 33	0.74 37	0.67 140	0.71 196	0.46 172	0.78 130	0.28 79	1.67 191	1.48 157	0.17 102	0.20 101	0.42 147	0.34 111	0.53 123	0.46 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.47 111	0.27 132	0.34 163	0.27 127	0.26 126	0.31 132	0.53 178	0.41 140	0.24 98	0.35 93	0.27 88	0.40 118	0.24 88	0.30 114	0.81 48	0.74 149	0.49 160	0.37 141	0.91 143	0.38 116	0.90 120	1.80 193	0.21 128	0.34 159	0.31 100	0.30 96	0.51 118	0.48 138

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

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

FADNet-RVC	0.38 78	0.25 108	0.26 132	0.27 127	0.26 126	0.21 84	0.42 162	0.33 85	0.24 98	0.34 86	0.26 84	0.42 127	0.28 112	0.27 97	0.95 81	0.42 55	0.39 117	0.27 76	0.73 125	0.41 127	0.63 95	0.86 78	0.21 128	0.27 141	0.34 110	0.33 108	0.33 39	0.42 125

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

RTSC	0.65 151	0.25 108	0.27 139	0.24 108	0.26 126	0.28 122	0.42 162	0.35 102	0.33 152	0.43 138	0.47 145	0.30 68	0.27 105	0.29 108	7.17 231	0.50 95	0.48 158	0.30 99	0.75 127	0.33 96	0.78 112	0.93 87	0.17 102	0.30 153	0.28 78	0.31 99	0.49 110	0.59 153

DeepPruner_ROB	0.52 124	0.25 108	0.25 127	0.25 114	0.26 126	0.23 99	0.65 195	0.32 76	0.25 105	0.37 114	0.39 131	0.29 56	0.25 95	0.31 123	3.43 186	0.72 147	0.34 94	0.29 94	0.49 70	0.23 64	1.30 164	1.20 124	0.23 136	0.23 124	0.29 84	0.42 140	0.46 103	0.29 72

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

PWCDC_ROB	0.55 132	0.18 23	0.19 67	0.17 57	0.26 126	0.16 47	0.19 106	0.22 24	0.54 190	0.16 17	0.43 137	0.25 34	1.12 200	0.45 167	5.47 210	0.50 95	0.31 76	0.28 88	0.36 43	0.26 75	0.60 89	1.14 119	0.25 143	0.28 146	0.18 28	0.29 90	0.26 27	0.32 91

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

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

DMCA-RVC	0.41 93	0.21 55	0.22 104	0.32 152	0.28 137	0.18 63	0.45 167	0.34 91	0.30 134	0.32 76	1.09 203	0.31 75	0.16 42	0.30 114	2.90 174	0.35 31	0.26 43	0.25 68	0.26 22	0.30 90	0.38 42	0.34 21	0.16 96	0.28 146	0.35 116	0.20 38	0.36 55	0.27 67

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 53	0.26 124	0.24 115	0.23 99	0.29 139	0.21 84	0.35 149	0.28 51	0.52 186	0.37 114	0.25 73	0.35 95	0.17 49	0.29 108	1.32 114	0.32 24	0.25 36	0.21 42	0.35 40	0.23 64	0.29 24	0.62 49	0.16 96	0.18 82	0.23 44	0.42 140	0.32 34	0.32 91
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	1.11 188	0.35 163	0.33 160	0.43 175	0.29 139	0.44 177	0.38 153	0.59 192	0.35 155	1.97 249	5.99 249	5.59 249	0.59 177	0.45 167	1.05 95	1.28 194	0.52 168	0.39 157	1.76 199	0.87 209	1.76 200	2.05 212	0.26 147	0.43 180	0.34 110	0.36 121	0.50 116	0.56 151

EAI-Stereo	1.15 192	0.27 132	0.37 172	0.54 187	0.30 143	8.38 262	0.76 199	0.45 164	0.63 198	0.34 86	0.88 191	0.46 141	0.33 137	0.25 89	1.83 138	1.17 189	0.40 122	0.65 210	2.53 206	0.73 192	1.47 173	1.71 185	0.23 136	0.46 184	1.08 218	1.64 224	1.45 216	1.79 210

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

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

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

RP	0.45 104	0.29 145	0.33 160	0.30 143	0.31 147	0.28 122	0.35 149	0.34 91	0.33 152	0.23 25	0.36 128	0.36 97	0.26 103	0.24 82	3.81 191	0.31 19	0.28 55	0.22 49	0.33 36	0.23 64	0.26 19	0.85 77	0.19 117	0.22 119	0.29 84	0.29 90	0.52 121	0.36 112

HSM-Net_RVC	0.94 176	0.26 124	0.27 139	0.43 175	0.31 147	0.28 122	0.23 113	0.48 173	0.29 129	0.58 173	0.98 199	11.38 258	0.46 169	0.24 82	1.33 115	0.65 135	0.47 152	0.30 99	0.57 100	0.57 162	1.31 165	1.26 130	0.27 150	0.44 181	0.43 152	0.45 153	0.54 126	0.48 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.39 86	0.36 167	0.26 132	0.29 141	0.31 147	0.26 113	0.19 106	0.30 59	0.23 95	0.35 93	0.27 88	0.45 140	0.25 95	0.34 134	0.82 59	0.45 75	0.30 71	0.25 68	0.96 152	0.23 64	0.69 102	0.75 65	0.45 189	0.21 111	0.35 116	0.31 99	0.35 51	0.45 131

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

PSMNet-ADL	0.77 162	0.29 145	0.30 149	0.33 154	0.32 150	0.32 138	0.37 152	0.55 188	0.35 155	0.71 205	1.43 218	0.56 160	1.01 194	2.47 238	1.18 106	2.02 232	1.58 230	0.41 161	1.06 159	0.50 155	1.25 158	1.44 152	0.35 176	0.24 130	0.35 116	0.41 136	0.65 155	0.34 99

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

XPNet_ROB	0.48 119	0.40 182	0.29 147	0.27 127	0.32 150	0.31 132	0.28 130	0.27 44	0.32 146	0.32 76	0.43 137	1.12 194	0.24 88	0.32 127	1.68 131	0.51 101	0.66 192	0.29 94	0.41 54	0.33 96	0.69 102	1.26 130	0.26 147	0.26 137	0.30 91	0.35 114	0.75 173	0.44 127

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

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

pcwnet_v2	0.69 154	0.27 132	0.31 156	0.31 149	0.33 154	0.29 129	0.24 114	0.34 91	0.25 105	0.50 156	0.40 133	1.66 216	0.40 157	0.31 123	5.73 216	0.60 121	0.36 103	0.30 99	1.08 160	0.23 64	0.82 115	0.90 81	0.57 202	0.22 119	0.35 116	0.36 121	0.51 118	0.87 171

SFCPSM	2.02 226	0.37 172	0.29 147	0.38 166	0.33 154	0.38 160	0.38 153	0.42 149	0.48 181	0.63 190	1.10 204	1.09 193	4.92 242	0.35 139	1.80 136	1.39 203	0.59 187	0.50 186	31.93 273	0.84 205	1.50 179	1.59 173	0.30 162	0.37 167	0.42 147	0.52 165	0.69 160	1.01 180

NCC-stereo	0.47 111	0.33 158	0.30 149	0.31 149	0.33 154	0.31 132	0.38 153	0.41 140	0.40 164	0.24 32	0.38 129	0.39 109	0.36 143	0.28 105	3.13 180	0.36 35	0.29 63	0.32 110	0.42 56	0.43 133	0.44 51	0.84 75	0.28 156	0.23 124	0.36 126	0.44 151	0.45 98	0.44 127

Abc-Net	0.47 111	0.33 158	0.30 149	0.31 149	0.33 154	0.31 132	0.38 153	0.41 140	0.40 164	0.24 32	0.38 129	0.39 109	0.36 143	0.28 105	3.13 180	0.36 35	0.29 63	0.32 110	0.42 56	0.43 133	0.44 51	0.84 75	0.28 156	0.23 124	0.36 126	0.44 151	0.45 98	0.44 127
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.80 166	0.32 155	0.28 144	0.30 143	0.33 154	0.44 177	0.59 186	0.41 140	0.46 175	0.43 138	0.34 121	0.51 153	0.34 139	0.30 114	7.29 232	0.70 144	0.55 175	0.36 135	1.02 155	0.45 146	0.93 123	1.01 99	0.25 143	0.37 167	0.54 175	1.72 225	0.58 141	0.79 163

RTSA	0.80 166	0.32 155	0.28 144	0.30 143	0.33 154	0.44 177	0.59 186	0.41 140	0.46 175	0.43 138	0.34 121	0.51 153	0.34 139	0.30 114	7.29 232	0.70 144	0.55 175	0.36 135	1.02 155	0.45 146	0.93 123	1.01 99	0.25 143	0.37 167	0.54 175	1.72 225	0.58 141	0.79 163

ADCL	1.10 187	0.44 191	0.36 169	0.33 154	0.33 154	0.38 160	0.47 169	0.38 128	1.23 226	0.60 180	0.47 145	0.43 130	0.27 105	0.32 127	7.84 238	0.57 115	0.38 112	0.55 200	0.68 120	0.69 188	0.65 97	0.81 73	0.29 161	0.36 165	1.73 234	1.85 231	1.77 227	5.47 250

iRaft-Stereo_20w	0.96 177	0.31 154	0.58 205	0.57 194	0.34 163	0.51 186	0.58 183	0.44 160	0.32 146	0.90 227	1.59 221	0.56 160	0.49 172	0.37 146	2.05 149	1.22 191	0.42 135	0.52 193	1.04 157	0.82 203	1.52 182	2.14 221	0.27 150	0.38 172	1.04 213	3.39 247	2.04 234	1.45 202

GwcNet-ADL	0.72 157	0.35 163	0.37 172	0.41 172	0.34 163	0.32 138	0.27 126	0.40 138	0.27 122	0.61 183	1.53 220	0.63 168	0.41 161	0.33 130	3.69 189	1.34 200	0.50 161	0.56 204	0.91 143	0.87 209	1.18 152	1.60 174	0.24 140	0.27 141	0.36 126	0.48 161	0.47 105	0.66 160

SHD	0.72 157	0.30 151	0.42 184	0.35 158	0.34 163	0.33 147	0.45 167	0.49 175	0.44 172	0.53 164	0.63 163	0.47 146	0.64 181	0.34 134	6.15 220	0.52 105	0.47 152	0.37 141	0.94 148	0.45 146	0.88 119	1.12 115	0.25 143	0.42 178	0.47 162	0.47 160	0.50 116	0.63 156

ADCP+	0.99 181	0.33 158	0.34 163	0.25 114	0.34 163	0.35 152	0.49 173	0.31 68	0.66 199	0.59 177	0.48 148	0.75 177	0.18 56	0.30 114	9.27 246	0.47 85	0.27 47	0.27 76	0.78 130	0.80 200	0.51 71	0.72 61	0.18 110	0.18 82	0.69 192	2.01 232	1.44 214	3.81 240

ADCRef	1.02 183	0.34 162	0.38 174	0.23 99	0.35 167	0.32 138	0.40 159	0.36 118	0.86 209	0.39 128	0.31 106	0.39 109	0.25 95	0.28 105	9.75 251	0.63 131	0.33 89	0.32 110	0.81 132	0.56 160	0.47 60	0.72 61	0.47 193	0.34 159	1.00 210	1.09 206	0.99 194	5.10 248

GANetREF_RVC	0.50 121	0.40 182	0.38 174	0.38 166	0.35 167	0.35 152	0.32 137	0.51 181	0.42 171	0.48 153	0.27 88	0.71 174	0.44 165	0.29 108	1.10 102	0.45 75	1.07 212	0.33 115	0.62 106	0.36 103	0.86 118	0.64 53	0.30 162	0.39 173	0.44 156	0.40 135	0.64 154	0.50 144
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.81 169	0.36 167	0.27 139	0.37 164	0.35 167	0.37 157	0.29 132	0.87 212	0.39 162	0.71 205	0.93 195	0.99 190	0.60 179	1.26 219	2.02 146	2.44 242	0.57 183	0.58 206	0.68 120	0.43 133	2.16 226	2.47 239	0.32 172	0.47 187	0.42 147	0.43 146	0.72 165	0.42 125

LALA_ROB	0.62 144	0.52 197	0.32 158	0.33 154	0.35 167	0.40 168	0.31 135	0.34 91	0.40 164	0.46 147	0.61 161	1.27 198	0.29 114	0.39 157	3.75 190	0.45 75	0.51 163	0.38 153	0.57 100	0.40 125	0.82 115	1.11 113	0.24 140	0.31 154	0.36 126	0.43 146	0.81 177	0.51 146

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

RGC	0.51 122	0.36 167	0.46 189	0.35 158	0.36 172	0.40 168	0.30 133	0.37 125	0.39 162	0.32 76	0.45 140	0.40 118	0.42 163	0.35 139	2.99 177	0.36 35	0.32 81	0.28 88	0.47 67	0.33 96	0.61 92	1.00 97	0.24 140	0.28 146	0.38 136	0.46 156	0.52 121	0.53 149

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

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

PA-Net	0.52 124	0.36 167	0.36 169	0.25 114	0.37 174	0.26 113	0.32 137	0.33 85	0.36 159	0.30 59	0.26 84	0.30 68	0.31 124	0.47 172	2.30 159	0.51 101	0.24 30	0.28 88	0.30 30	0.29 83	0.34 33	0.90 81	0.60 205	0.26 137	0.32 105	0.72 187	0.32 34	2.29 214
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNet	0.62 144	0.26 124	0.26 132	0.36 160	0.38 176	0.42 171	0.27 126	0.46 169	0.31 141	0.56 168	0.73 175	0.68 172	0.73 189	0.17 39	1.73 133	1.72 222	0.39 117	0.37 141	1.52 193	0.57 162	1.58 187	0.98 93	0.20 124	0.46 184	0.34 110	0.39 128	0.59 146	0.40 122

CBMV	1.06 186	0.38 179	0.33 160	0.42 173	0.39 177	0.39 165	0.31 135	0.87 212	0.40 164	0.65 193	0.86 188	1.47 208	1.22 205	1.02 210	1.89 142	2.41 241	0.67 193	0.51 189	1.66 195	0.78 197	1.69 194	2.20 227	0.31 168	0.52 193	0.47 162	0.49 162	1.04 198	5.23 249
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FCDSN-DC	0.84 173	0.37 172	0.67 211	0.40 171	0.40 178	0.35 152	0.89 204	0.39 135	0.31 141	0.46 147	0.35 126	0.44 134	0.31 124	0.38 151	8.90 241	0.84 165	0.47 152	0.48 178	0.73 125	0.38 116	1.12 142	1.58 171	0.30 162	0.57 203	0.37 132	0.42 140	0.42 83	0.37 113
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AnyNet_C32	1.27 199	0.41 186	0.36 169	0.37 164	0.40 178	0.48 182	0.62 189	0.47 171	1.23 226	0.56 168	0.89 193	0.53 156	0.36 143	0.40 160	10.27 257	1.27 193	0.55 175	0.54 199	0.88 142	0.63 176	1.28 162	1.52 166	0.34 175	0.50 191	1.09 219	2.40 237	1.34 210	4.67 246

NCCL2	0.55 132	0.35 163	0.31 156	0.30 143	0.40 178	0.25 110	0.24 114	0.35 102	0.31 141	0.41 135	0.33 118	0.35 95	0.24 88	0.53 183	4.10 195	0.47 85	0.40 122	0.31 107	0.39 48	0.31 92	0.70 104	0.99 95	0.41 186	0.32 156	0.45 158	0.45 153	0.75 173	0.51 146

HBP-ISP	1.24 197	0.38 179	0.50 195	0.52 185	0.41 181	0.45 180	0.33 144	0.55 188	0.40 164	0.76 215	1.30 213	0.48 148	0.48 171	1.92 227	9.87 255	3.68 256	0.55 175	0.66 213	0.82 136	0.95 218	2.11 218	2.96 248	0.30 162	0.46 184	0.47 162	0.52 165	0.94 190	0.60 154

STTRV1_RVC	1.23 196	0.41 186	0.34 163	0.54 187	0.41 181	0.55 191	0.43 165	0.51 181	0.50 185	0.51 158	0.50 150	0.85 188	1.05 196	0.55 188	0.84 62	0.58 116	1.80 239	0.45 169	12.60 254	1.77 244	1.77 203	1.50 162	0.55 200	0.59 208	0.52 171	0.67 182	0.89 186	1.44 201

SAMSARA	1.05 185	0.40 182	0.57 201	0.44 179	0.43 183	0.43 175	0.62 189	0.74 204	0.61 197	0.60 180	0.72 173	0.59 164	1.65 213	0.46 170	6.43 223	0.74 149	0.53 172	0.50 186	1.24 175	0.55 158	1.24 157	1.37 141	0.28 156	0.56 199	1.63 230	1.74 228	1.65 224	1.61 208

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

SGM-Forest	1.95 220	0.37 172	0.25 127	0.54 187	0.44 184	0.40 168	0.24 114	0.59 192	0.75 206	0.72 208	0.66 166	0.99 190	2.05 216	0.34 134	5.58 212	1.88 226	0.46 147	0.39 157	23.75 266	0.29 83	2.17 227	1.62 176	0.40 184	0.29 151	1.04 213	0.59 175	1.80 228	4.01 242
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FADNet-RVC-Resample	0.45 104	0.30 151	0.59 206	0.28 135	0.45 186	0.21 84	0.24 114	0.39 135	0.32 146	0.44 142	0.31 106	0.43 130	0.44 165	0.43 166	1.18 106	0.51 101	0.37 107	0.43 167	0.60 104	0.64 179	0.49 62	1.02 101	0.30 162	0.37 167	0.31 100	0.39 128	0.33 39	0.41 123

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

XQC	0.80 166	0.47 192	0.40 178	0.50 184	0.46 187	0.50 183	0.57 180	0.56 190	0.48 181	0.58 173	0.63 163	0.58 163	0.81 191	0.45 167	6.95 229	0.73 148	0.45 142	0.36 135	0.84 139	0.42 131	0.81 114	1.06 105	0.33 173	0.42 178	0.53 172	0.61 176	0.69 160	0.50 144

G-Net	1.35 202	0.55 203	0.65 210	0.43 175	0.49 189	0.56 192	0.48 171	0.89 215	1.35 231	0.67 197	1.22 210	3.00 230	1.21 203	0.36 141	4.11 196	1.64 221	0.61 189	0.76 223	1.37 190	1.35 235	1.63 190	1.89 198	0.39 181	0.61 211	0.80 202	3.07 245	1.57 219	4.68 247

NaN_ROB	0.82 170	0.41 186	0.41 180	0.36 160	0.49 189	0.42 171	0.44 166	0.45 164	1.33 230	0.40 131	0.67 169	0.89 189	0.31 124	0.47 172	5.25 208	0.55 111	0.34 94	0.53 196	0.49 70	0.63 176	0.60 89	0.95 88	0.28 156	0.49 189	0.78 201	1.57 220	0.98 192	1.71 209

CBMV_ROB	1.31 200	0.37 172	0.39 177	0.60 198	0.49 189	0.57 195	0.47 169	0.95 223	0.40 164	0.81 220	1.38 217	3.04 231	2.55 224	0.48 176	5.00 206	1.30 195	0.89 203	0.49 183	2.24 201	0.73 192	1.72 197	1.95 205	0.45 189	0.40 175	0.97 208	2.27 236	1.56 218	2.91 229

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

DGSMNet	2.89 237	1.85 233	1.04 231	1.35 221	0.50 193	1.94 228	0.59 186	2.82 254	1.53 238	3.95 256	15.60 263	1.84 218	3.19 233	4.88 256	2.89 172	2.87 250	3.06 250	1.91 252	4.57 223	2.02 250	4.46 255	3.48 253	1.64 232	2.11 255	0.88 205	3.46 248	1.04 198	2.62 221

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

ADCS	1.39 203	0.51 196	0.47 191	0.45 182	0.55 195	0.51 186	0.64 194	0.68 201	1.05 218	0.57 170	0.72 173	0.80 184	2.34 221	0.51 182	9.94 256	2.13 235	0.76 200	0.62 209	1.30 187	0.62 174	1.80 205	1.62 176	0.43 187	0.56 199	0.76 196	2.09 234	1.59 221	3.47 235

PVD	0.98 179	0.54 201	0.59 206	0.60 198	0.56 196	0.66 204	0.63 191	0.91 218	0.87 213	0.57 170	0.85 187	0.80 184	1.03 195	0.59 194	6.60 224	0.64 132	0.69 195	0.55 200	1.16 167	0.63 176	1.22 155	1.27 133	0.39 181	0.53 195	0.75 195	0.88 196	0.85 180	1.07 181

AnyNet_C01	1.52 211	0.60 206	0.54 197	0.63 201	0.56 196	0.51 186	1.16 217	0.89 215	1.30 229	0.68 199	0.88 191	1.27 198	1.30 209	0.54 186	11.26 259	2.64 247	1.16 215	1.01 239	1.42 192	0.75 194	1.67 191	1.92 204	0.60 205	0.62 215	1.33 224	0.97 204	1.63 223	3.28 233

S-Stereo	1.43 205	0.40 182	0.43 186	0.60 198	0.58 198	0.64 199	1.10 212	0.61 196	0.57 192	0.69 200	4.10 246	1.62 214	0.65 182	0.46 170	4.54 200	2.87 250	0.55 175	0.65 210	4.87 227	4.90 257	1.26 159	2.26 229	0.99 225	0.61 211	0.41 144	0.53 167	0.66 156	0.97 176

ADCMid	1.14 191	0.50 194	0.55 199	0.39 170	0.59 199	0.56 192	0.77 201	0.59 192	0.76 207	0.47 150	0.71 172	0.70 173	0.71 188	0.39 157	8.21 239	1.09 183	0.51 163	0.45 169	1.73 197	0.51 156	1.04 131	1.21 126	0.59 204	0.40 175	0.58 182	1.47 218	1.24 207	4.18 244

CC-Net-ROB	0.62 144	0.60 206	0.40 178	0.81 208	0.59 199	0.75 207	0.57 180	0.43 156	0.31 141	0.47 150	0.32 113	1.38 204	0.73 189	0.62 198	0.60 17	0.33 25	0.42 135	0.32 110	2.70 209	0.28 79	0.50 68	0.61 47	0.98 223	0.28 146	0.39 139	0.37 124	0.39 67	0.54 150

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

pmcnn	1.11 188	0.42 189	0.41 180	0.57 194	0.59 199	0.54 190	1.41 221	0.71 202	0.48 181	0.61 183	1.28 212	1.51 210	2.96 230	1.04 211	1.42 123	2.33 240	0.81 201	0.96 234	1.74 198	1.09 228	2.41 238	1.74 188	0.82 219	0.50 191	0.48 168	0.69 183	1.09 200	1.28 196

SANet	1.44 207	0.57 204	0.54 197	0.55 191	0.60 203	0.65 202	0.76 199	0.94 221	5.50 255	0.52 161	2.23 236	4.15 243	2.61 225	0.65 200	5.29 209	0.52 105	1.21 219	0.56 204	0.93 147	0.83 204	1.54 184	1.38 142	0.47 193	0.62 215	0.74 194	1.16 208	0.88 183	2.41 218

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

FAT-Stereo	1.13 190	0.37 172	0.57 201	0.56 193	0.63 205	0.50 183	0.52 175	0.75 205	0.44 172	0.79 218	2.82 240	1.45 207	1.95 215	0.49 179	2.78 170	2.52 245	0.57 183	0.60 207	2.42 203	1.17 231	2.12 221	2.13 220	0.74 217	0.58 206	0.41 144	0.56 171	0.72 165	1.27 195

FADNet_RVC	0.85 174	0.35 163	1.01 227	0.44 179	0.63 205	0.27 118	0.63 191	0.43 156	0.46 175	0.48 153	0.50 150	0.65 170	0.54 174	0.58 193	3.52 187	0.82 163	0.52 168	1.02 240	1.68 196	0.71 190	1.59 189	1.50 162	0.45 189	0.59 208	0.56 178	0.43 146	1.89 231	0.62 155

edge stereo	1.98 223	0.52 197	1.03 230	0.72 204	0.63 205	0.79 208	0.83 202	0.93 220	1.45 234	3.71 255	1.22 210	2.08 224	4.38 240	1.06 212	2.14 153	2.51 244	0.64 191	0.55 200	7.27 236	7.84 260	1.43 170	5.56 260	2.02 235	0.53 195	0.61 187	0.55 170	0.87 181	1.48 203

LSM0	4.83 252	0.52 197	0.57 201	0.78 206	0.66 208	0.81 209	1.26 219	1.10 229	1.08 219	0.88 226	1.65 226	1.82 217	2.45 223	0.40 160	38.07 274	52.94 274	0.87 202	0.61 208	5.33 228	1.09 228	2.57 241	3.54 254	0.43 187	0.69 220	0.94 207	2.15 235	1.61 222	5.62 253

SGM-ForestM	1.49 209	1.99 237	1.26 239	1.18 216	0.67 209	1.50 222	1.71 226	1.32 235	0.94 216	0.74 211	1.03 200	2.90 229	2.23 218	0.55 188	1.68 131	0.62 129	1.34 224	0.49 183	2.81 212	0.58 166	1.33 166	1.12 115	0.57 202	0.56 199	2.12 240	2.46 238	3.00 249	3.53 237

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

MADNet+	1.22 194	0.60 206	0.77 217	0.77 205	0.74 211	0.61 197	1.01 209	0.94 221	0.74 205	0.78 217	0.68 170	1.18 195	1.07 198	0.68 201	7.48 236	1.39 203	1.12 214	0.65 210	1.33 189	0.91 216	2.13 222	1.51 164	0.66 211	0.97 237	1.05 215	0.83 194	0.92 188	1.39 198

SPS-STEREO	1.49 209	0.72 210	0.69 212	0.90 211	0.75 212	0.82 210	0.74 198	0.83 211	0.76 207	0.85 224	1.62 223	1.42 205	1.09 199	0.70 203	1.97 144	2.32 239	1.04 210	0.97 236	10.95 250	1.01 223	2.60 242	2.45 238	0.64 208	0.76 225	0.81 203	0.79 190	1.11 202	0.96 175
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCPNet	1.59 212	0.37 172	0.74 216	0.43 175	0.76 213	0.42 171	1.45 222	0.90 217	0.70 203	0.76 215	1.68 227	0.76 179	3.19 233	0.76 206	8.96 242	1.92 227	0.54 173	0.37 141	4.76 225	1.03 225	1.19 153	1.09 108	0.94 221	0.40 175	1.06 216	1.36 214	0.93 189	5.53 252

SGM_RVC	2.55 233	0.93 214	1.05 234	0.97 213	0.76 213	1.00 213	0.93 206	7.37 261	1.18 224	1.01 235	1.64 224	2.39 227	9.36 249	0.62 198	2.02 146	1.33 198	1.60 231	0.80 229	7.94 239	1.42 236	1.67 191	1.69 181	0.67 212	0.94 236	2.66 244	2.65 242	4.83 255	9.43 258
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	2.36 229	4.67 258	0.44 187	3.47 242	0.77 215	2.09 235	0.52 175	1.45 241	0.44 172	0.69 200	0.96 198	0.78 181	9.65 250	0.30 114	8.31 240	0.79 154	0.46 147	0.37 141	3.22 219	0.38 116	1.95 214	2.12 219	0.46 192	0.36 165	4.26 254	2.58 239	6.75 258	5.48 251

MeshStereo	2.03 227	0.72 210	0.61 208	1.20 217	0.79 216	1.01 215	0.66 196	1.54 243	1.35 231	0.92 229	2.10 233	4.00 240	3.06 231	0.71 205	9.66 250	2.82 249	1.05 211	0.76 223	4.73 224	0.75 194	3.34 252	3.73 256	0.48 196	0.58 206	1.79 235	1.18 209	2.41 243	2.78 223
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 198	2.34 243	0.85 218	1.48 223	0.80 217	1.00 213	1.15 216	0.76 207	0.94 216	1.33 240	0.54 155	1.54 211	1.67 214	2.00 228	2.30 159	0.97 173	1.08 213	1.05 241	3.01 214	1.06 227	1.37 168	1.51 164	1.22 226	0.67 218	0.76 196	0.65 179	0.59 146	1.40 199

FBW_ROB	1.04 184	0.64 209	0.57 201	0.87 210	0.87 218	0.68 205	0.98 208	0.45 164	0.34 154	0.53 164	0.75 177	1.03 192	1.27 206	1.90 226	6.09 219	0.42 55	0.60 188	0.33 115	2.46 204	0.49 154	1.49 177	1.10 110	1.23 227	0.56 199	0.44 156	0.53 167	0.55 130	0.82 166

SPstereo	1.94 219	1.00 218	1.27 240	0.93 212	0.95 219	0.96 211	0.91 205	1.34 237	1.91 243	1.03 236	2.12 234	5.40 247	4.17 239	1.14 217	2.15 155	3.46 254	1.35 226	1.34 247	2.60 208	1.66 240	2.60 242	3.09 252	0.98 223	1.17 246	1.32 223	1.73 227	2.61 246	3.24 232

SGM+DAISY	2.56 234	0.94 215	0.92 221	1.06 214	0.97 220	1.24 219	1.04 211	1.31 234	1.76 240	1.12 238	2.01 231	2.59 228	3.35 236	0.87 208	6.30 221	3.19 252	1.16 215	1.11 243	6.92 234	1.55 239	2.89 248	2.90 245	0.67 212	1.23 249	3.89 251	4.14 252	5.13 256	8.82 257

ELAS_RVC	2.37 230	0.95 217	1.21 238	1.26 220	0.98 221	1.99 230	1.12 215	1.45 241	0.86 209	0.99 233	7.87 253	3.60 237	8.50 248	1.07 213	6.31 222	1.59 219	1.34 224	1.44 250	2.57 207	0.79 199	2.43 239	3.03 250	0.71 215	0.88 231	3.51 250	3.72 250	1.69 225	2.07 212
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 222	1.09 220	1.32 242	5.02 247	0.99 222	1.02 216	1.64 224	1.16 230	1.46 236	2.58 252	2.14 235	2.11 225	2.83 229	1.20 218	6.00 218	1.03 175	1.68 233	0.70 219	7.59 238	0.87 209	1.71 195	1.97 207	0.38 178	1.05 240	0.98 209	1.45 216	1.10 201	1.84 211

SQANet	1.31 200	1.35 223	0.53 196	3.10 239	1.03 223	1.89 226	1.49 223	0.50 180	0.40 164	0.51 158	0.46 143	1.19 196	0.55 176	1.57 221	2.53 167	0.49 89	1.24 221	0.37 141	6.38 231	0.61 170	1.71 195	1.74 188	2.52 238	0.37 167	0.46 161	0.57 172	0.66 156	1.26 193

DDUNet	0.75 160	0.91 213	0.42 184	1.24 219	1.03 223	1.19 218	1.16 217	0.35 102	0.35 155	0.37 114	0.45 140	0.64 169	0.32 131	1.77 224	2.89 172	0.44 67	0.71 196	0.48 178	0.87 141	0.59 168	0.53 77	0.64 53	0.85 220	0.28 146	0.34 110	0.34 111	0.61 149	0.39 120

DeepPrunerF	0.79 165	0.36 167	0.20 79	0.53 186	1.05 225	0.38 160	0.52 175	0.32 76	0.92 215	0.23 25	0.32 113	0.23 26	0.17 49	0.26 92	5.65 213	0.50 95	0.28 55	0.24 62	0.50 76	0.25 72	0.40 45	0.47 35	0.21 128	0.19 91	5.96 257	0.50 164	0.47 105	0.30 77

ELAS	2.27 228	1.03 219	1.10 236	1.38 222	1.13 226	1.45 220	1.10 212	1.38 239	1.09 220	0.94 230	7.66 252	3.71 238	3.10 232	1.11 215	6.64 225	1.56 216	1.42 229	1.43 249	2.52 205	0.69 188	2.33 236	3.03 250	0.69 214	0.82 229	3.50 249	4.32 254	2.52 244	3.70 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.91 175	0.94 215	0.44 187	1.22 218	1.16 227	1.14 217	1.35 220	0.38 128	0.36 159	0.43 138	0.55 156	0.62 165	0.33 137	1.60 222	5.73 216	0.80 157	0.75 199	0.45 169	0.94 148	0.65 185	1.13 144	1.10 110	0.64 208	0.32 156	0.36 126	0.39 128	0.53 123	0.38 118

PSMNet_ROB	3.52 247	1.88 234	0.99 224	1.71 226	1.19 228	2.12 237	2.02 228	0.79 210	0.86 209	8.42 265	19.75 268	12.43 259	2.32 220	7.26 264	2.04 148	0.69 141	1.30 223	1.37 248	9.12 243	0.91 216	2.05 216	1.34 140	8.71 268	0.77 226	1.06 216	1.46 217	1.32 209	1.13 185

otaku	1.43 205	2.19 239	0.62 209	3.33 241	1.22 229	2.22 239	1.77 227	0.56 190	0.53 188	0.59 177	0.53 154	1.29 200	0.69 186	2.06 231	1.09 98	0.51 101	1.25 222	0.39 157	6.35 230	0.59 168	1.91 212	1.95 205	3.16 245	0.48 188	0.56 178	0.57 172	0.74 172	1.36 197

Ntro	1.62 214	3.84 253	0.69 212	2.63 237	1.29 230	2.25 241	2.87 242	0.61 196	0.56 191	0.62 188	0.50 150	1.32 202	0.66 183	2.02 230	3.24 183	0.47 85	1.35 226	0.42 164	6.77 232	0.64 179	2.20 228	2.08 218	3.05 242	0.55 198	0.60 186	0.69 183	0.73 170	1.16 188

PWCK	2.53 232	1.63 229	1.01 227	1.98 230	1.29 230	2.08 234	2.10 231	1.37 238	1.44 233	1.41 243	1.79 229	5.07 245	2.34 221	1.08 214	3.26 184	0.91 170	1.71 235	0.77 225	22.70 264	1.31 234	2.44 240	1.46 154	1.41 230	0.98 238	1.69 233	1.61 223	1.40 213	2.14 213

ACVNet-4b	3.25 242	6.98 260	0.72 215	12.08 263	1.33 232	4.39 253	9.77 261	0.61 196	0.60 195	0.66 194	3.91 245	5.47 248	11.63 253	2.24 234	0.74 37	0.55 111	2.39 245	0.49 183	10.57 249	0.87 209	2.24 232	2.88 244	2.92 240	0.61 211	0.61 187	0.58 174	0.72 165	1.15 187

WAO-6	1.95 220	1.28 222	0.85 218	2.04 232	1.34 233	1.69 224	2.05 230	1.04 226	1.24 228	0.91 228	0.86 188	1.85 219	2.71 226	2.30 235	9.05 244	1.14 187	2.89 248	0.69 218	3.16 218	0.85 206	2.21 230	2.27 230	1.29 228	0.87 230	1.64 231	2.07 233	1.72 226	2.69 222

STStereo	3.38 244	1.14 221	1.69 251	7.09 258	1.35 234	7.29 261	2.62 240	2.11 248	2.34 247	0.95 231	2.86 241	5.97 250	6.28 246	0.38 151	11.54 260	2.20 238	0.93 204	0.89 232	11.21 251	0.90 215	1.58 187	1.46 154	0.55 200	1.58 251	3.31 248	3.09 246	3.08 251	6.91 254

FADE	5.02 253	3.50 252	5.27 258	1.16 215	1.35 234	5.02 256	4.00 246	3.21 255	6.49 256	4.80 259	8.62 257	8.70 254	5.81 243	2.31 236	2.42 164	2.64 247	7.84 261	2.86 256	12.56 253	6.33 259	7.32 264	6.35 261	1.84 233	3.02 259	3.89 251	4.29 253	4.35 254	9.54 259

MANE	3.30 243	1.71 231	1.93 253	1.49 224	1.37 236	1.77 225	2.02 228	1.90 246	2.39 248	0.87 225	1.68 227	3.71 238	4.07 237	0.78 207	7.43 234	3.40 253	1.81 240	6.10 261	2.99 213	1.05 226	2.09 217	2.38 236	0.61 207	1.76 254	5.46 256	6.93 259	8.52 259	12.82 262

RainbowNet	1.44 207	1.50 226	0.85 218	2.41 236	1.41 237	1.97 229	2.14 232	0.65 199	0.57 192	0.74 211	0.46 143	1.61 212	1.05 196	2.78 241	1.90 143	1.30 195	1.21 219	0.51 189	3.15 217	1.74 243	1.75 199	1.97 207	3.07 243	0.61 211	0.65 189	0.69 183	0.88 183	1.43 200

IMH-64-1	1.98 223	1.48 224	1.04 231	1.97 228	1.55 238	2.06 232	2.27 235	1.02 224	1.16 222	0.58 173	0.75 177	1.89 221	2.78 227	2.77 239	9.78 252	1.51 214	1.19 217	0.66 213	3.01 214	0.81 201	1.48 175	2.06 213	3.25 246	0.74 222	1.59 228	1.25 212	2.09 235	2.83 225

IMH-64	1.98 223	1.48 224	1.04 231	1.97 228	1.55 238	2.06 232	2.27 235	1.02 224	1.16 222	0.58 173	0.75 177	1.89 221	2.78 227	2.77 239	9.78 252	1.51 214	1.19 217	0.66 213	3.01 214	0.81 201	1.48 175	2.06 213	3.25 246	0.74 222	1.59 228	1.25 212	2.09 235	2.83 225

ACVNet_2	1.92 218	1.61 228	1.00 225	5.61 252	1.57 240	2.05 231	2.23 233	0.87 212	0.68 201	0.71 205	0.74 176	1.61 212	1.15 201	2.00 228	2.43 165	0.69 141	2.79 247	0.51 189	12.02 252	0.71 190	1.81 206	1.68 180	2.66 239	0.79 228	1.09 219	0.74 188	0.95 191	1.11 184

IMH	2.50 231	1.51 227	1.05 234	1.99 231	1.58 241	2.09 235	2.32 237	1.04 226	1.19 225	0.84 223	1.34 215	2.02 223	8.04 247	8.79 265	6.91 228	1.41 205	1.37 228	0.67 217	5.94 229	1.10 230	1.45 172	2.32 234	4.37 258	0.77 226	1.86 236	1.41 215	1.57 219	2.46 219

ACVNet_1	1.67 215	1.63 229	0.96 223	4.28 244	1.59 242	2.19 238	3.55 245	0.73 203	0.57 192	0.63 190	0.58 159	1.49 209	0.97 193	5.05 257	1.52 127	0.54 108	2.24 243	0.55 200	4.77 226	0.57 162	2.20 228	1.58 171	3.26 248	0.65 217	0.70 193	0.64 178	0.69 160	0.89 174

DispFullNet	3.41 245	2.89 251	1.54 247	1.52 225	1.71 243	1.49 221	1.66 225	1.26 231	2.27 246	2.07 250	1.94 230	15.55 261	4.16 238	1.77 224	5.50 211	4.82 259	2.33 244	0.96 234	23.18 265	4.57 254	2.36 237	2.47 239	0.73 216	0.57 203	1.23 222	0.62 177	1.37 211	1.51 205

WAO-8	3.09 239	2.55 245	1.41 243	5.78 253	1.73 244	2.51 242	3.26 243	1.28 232	1.93 244	5.67 260	8.70 258	3.06 232	6.18 244	4.38 252	3.04 178	1.97 230	1.78 237	0.75 221	9.44 244	1.54 237	1.76 200	2.31 232	2.46 236	1.07 241	2.29 241	1.80 229	1.83 229	2.83 225

TorneroNet-64	3.44 246	2.19 239	2.33 255	7.00 257	1.73 244	3.02 245	4.22 248	1.95 247	3.75 252	0.82 222	3.10 242	4.11 242	12.63 256	3.76 247	6.96 230	1.63 220	3.11 251	0.79 227	7.96 240	1.98 249	2.65 244	2.69 242	3.37 249	0.90 233	2.67 245	2.65 242	1.21 204	3.65 238

Venus	3.09 239	2.55 245	1.41 243	5.78 253	1.73 244	2.51 242	3.26 243	1.28 232	1.93 244	5.67 260	8.70 258	3.06 232	6.18 244	4.38 252	3.04 178	1.97 230	1.78 237	0.75 221	9.44 244	1.54 237	1.76 200	2.31 232	2.46 236	1.07 241	2.29 241	1.80 229	1.83 229	2.83 225

LVE	2.66 235	1.99 237	1.02 229	12.01 262	1.75 247	3.85 250	11.87 265	0.91 218	0.89 214	1.03 236	0.91 194	1.62 214	2.23 218	2.46 237	2.96 175	1.03 175	1.74 236	0.82 231	8.43 242	0.87 209	1.84 208	2.20 227	3.10 244	0.99 239	1.45 226	0.96 202	1.23 205	1.54 206

MFN_U_SF_RVC	1.81 217	2.41 244	1.86 252	2.14 234	1.76 248	1.92 227	2.34 238	1.56 244	1.47 237	3.68 254	3.76 244	1.21 197	1.27 206	1.71 223	3.52 187	2.14 236	1.01 208	0.92 233	3.46 220	0.99 222	1.73 198	1.56 170	0.77 218	2.30 257	0.76 196	0.81 191	0.70 163	0.98 178

JetBlue	2.73 236	1.92 235	1.56 249	2.34 235	1.82 249	2.66 244	2.78 241	1.44 240	1.45 234	0.81 220	0.82 185	4.05 241	1.44 210	2.08 232	9.39 248	2.60 246	1.69 234	1.33 246	2.15 200	1.21 233	3.25 251	3.66 255	1.90 234	1.08 243	2.76 247	5.03 255	2.31 242	10.12 260

Dean	1.78 216	1.76 232	1.00 225	5.98 255	1.87 250	2.22 239	2.59 239	1.07 228	1.14 221	0.98 232	0.82 185	1.85 219	2.08 217	2.18 233	2.05 149	1.07 178	2.05 241	0.70 219	2.78 211	0.97 221	2.14 225	1.89 198	2.92 240	0.93 235	1.41 225	1.11 207	1.39 212	1.14 186

MADNet++	2.98 238	1.95 236	2.23 254	1.73 227	2.39 251	1.68 223	2.24 234	2.26 250	2.69 250	2.34 251	2.78 239	3.30 234	3.34 235	2.86 242	4.22 198	4.20 257	2.65 246	2.14 254	3.69 221	3.00 253	4.95 256	7.04 262	1.44 231	2.60 258	1.93 237	5.78 256	2.76 247	2.35 216

JetRed	3.85 249	2.71 249	3.02 256	2.08 233	2.45 252	3.41 246	4.64 250	2.34 253	1.83 241	1.88 247	1.20 208	3.35 235	1.28 208	3.27 244	9.82 254	3.50 255	4.08 256	3.88 258	2.41 202	1.82 245	5.48 259	4.79 258	3.60 251	1.67 253	4.20 253	11.19 264	5.32 257	8.78 256

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 257	4.50 257	1.31 241	2.75 238	2.71 253	5.17 257	7.48 259	5.91 258	8.23 259	1.63 245	10.81 261	75.58 275	10.28 251	4.33 251	2.18 156	1.44 207	7.17 260	8.31 262	6.88 233	1.67 241	3.57 253	2.90 245	1.30 229	1.13 244	4.31 255	6.17 258	20.85 268	4.05 243

UNDER WATER-64	3.14 241	2.61 247	1.56 249	4.95 246	2.92 254	3.47 247	4.38 249	2.32 251	1.63 239	1.37 241	1.36 216	5.08 246	4.79 241	3.47 246	7.48 236	2.02 232	3.68 253	1.11 243	3.99 222	1.95 247	2.87 247	2.92 247	5.01 261	1.40 250	1.99 239	3.99 251	2.15 237	4.42 245

KSHMR	5.12 254	2.29 241	1.47 245	20.10 267	3.65 255	5.24 258	9.39 260	1.58 245	6.86 258	1.38 242	1.49 219	2.35 226	27.00 272	4.39 254	4.91 204	1.96 229	1.66 232	1.12 245	15.45 258	1.19 232	2.92 250	2.14 221	4.07 255	1.21 248	7.00 259	2.72 244	1.95 233	2.80 224

ktn	6.56 256	5.17 259	14.71 267	5.30 249	4.74 256	9.67 263	6.68 257	7.48 262	12.97 266	1.88 247	2.35 238	27.30 270	21.86 262	4.31 250	5.72 215	1.50 212	4.02 255	1.83 251	15.82 259	4.59 255	2.65 244	2.06 213	3.99 254	1.18 247	2.40 243	1.57 220	2.89 248	2.50 220

UNDER WATER	4.11 250	2.66 248	1.51 246	4.92 245	5.25 257	3.49 248	7.24 258	2.33 252	1.84 242	1.65 246	1.20 208	5.04 244	21.14 261	5.09 258	4.93 205	2.44 242	3.86 254	1.09 242	8.36 241	1.97 248	3.80 254	2.73 243	5.04 262	2.11 255	1.96 238	3.54 249	1.91 232	3.93 241

DGTPSM_ROB	9.57 259	4.02 255	11.10 262	3.15 240	5.69 258	3.62 249	5.37 253	3.67 256	9.11 260	3.26 253	7.88 254	9.79 255	14.19 258	4.73 255	13.10 262	11.13 263	5.27 257	11.44 265	7.09 235	10.27 262	6.42 262	15.33 265	4.54 259	9.05 263	10.05 260	27.51 268	11.07 262	30.63 268

DPSMNet_ROB	11.01 260	4.36 256	11.20 263	3.81 243	5.73 259	4.71 254	5.45 254	3.67 256	9.75 262	4.35 257	13.56 262	11.30 257	26.82 271	5.44 262	13.51 264	12.50 264	6.62 259	12.38 266	14.62 256	10.30 263	7.11 263	16.01 266	4.56 260	9.06 264	11.07 263	27.51 268	11.13 263	30.63 268

DPSM_ROB	13.84 265	8.97 261	13.58 265	5.45 250	6.10 260	7.18 259	5.27 251	8.45 263	11.05 263	6.78 263	8.04 255	8.60 252	12.52 254	5.36 260	16.95 265	14.18 265	11.50 264	14.64 267	9.74 246	12.04 264	17.24 266	19.94 269	4.24 256	11.13 265	27.83 269	35.96 271	31.24 271	39.61 271

DPSM	13.84 265	8.97 261	13.58 265	5.45 250	6.10 260	7.18 259	5.27 251	8.45 263	11.05 263	6.78 263	8.04 255	8.60 252	12.52 254	5.36 260	16.95 265	14.18 265	11.50 264	14.64 267	9.74 246	12.04 264	17.24 266	19.94 269	4.24 256	11.13 265	27.83 269	35.96 271	31.24 271	39.61 271

TorneroNet	5.38 255	2.29 241	1.20 237	17.70 266	6.11 262	4.86 255	6.44 256	2.12 249	4.67 254	1.56 244	7.04 250	11.27 256	24.96 265	4.04 248	5.06 207	1.56 216	3.02 249	0.79 227	14.79 257	1.88 246	2.79 246	2.59 241	3.47 250	0.89 232	6.89 258	2.63 241	1.30 208	3.48 236

notaker	3.52 247	2.84 250	1.55 248	5.08 248	6.69 263	3.97 251	4.03 247	1.33 236	3.34 251	1.17 239	3.34 243	6.77 251	11.07 252	5.35 259	4.78 202	1.20 190	3.25 252	0.97 236	10.40 248	2.75 252	2.90 249	2.14 221	3.69 252	1.16 245	1.00 210	1.21 210	1.44 214	1.57 207

PML	14.72 267	11.16 263	4.09 257	13.72 264	8.87 264	13.75 264	6.38 255	7.25 260	36.05 275	10.34 266	59.29 275	46.05 274	52.59 275	6.65 263	6.70 226	4.81 258	10.30 263	3.77 257	21.46 263	4.87 256	5.83 261	5.51 259	3.98 253	4.24 260	15.02 268	6.06 257	20.81 267	7.86 255

HanzoNet	11.30 261	14.06 264	16.74 268	13.89 265	9.10 265	15.60 268	21.20 271	11.16 267	12.45 265	6.15 262	7.25 251	20.77 266	27.41 274	28.53 273	4.84 203	9.79 262	14.66 267	2.80 255	24.65 267	12.81 267	5.39 258	4.27 257	8.60 267	1.63 252	2.70 246	2.61 240	2.55 245	3.43 234

BEATNet-Init1	11.60 263	15.45 265	5.36 260	21.04 268	10.14 266	20.37 269	13.59 266	8.80 265	6.63 257	4.42 258	10.00 260	14.23 260	19.35 259	4.04 248	10.43 258	9.21 261	6.50 258	5.00 259	32.12 274	14.67 268	8.25 265	7.49 263	5.66 263	5.23 262	12.24 264	7.07 260	21.30 269	14.66 263

CasAABBNet	27.80 273	18.03 266	27.32 272	10.90 259	12.21 267	14.33 265	10.52 262	16.96 268	22.28 269	13.77 269	16.14 264	17.40 265	25.40 269	10.69 266	34.10 273	28.35 271	23.05 268	29.43 272	19.46 260	24.14 270	34.48 272	39.80 272	8.47 264	22.42 271	56.04 274	72.44 275	62.78 273	79.64 273

MyStereo03	27.85 274	18.04 267	27.34 273	10.97 260	12.28 268	14.43 266	10.61 263	17.01 269	22.28 269	13.60 267	16.25 265	17.32 263	25.22 267	10.81 267	34.04 271	28.52 272	23.12 269	29.47 273	19.54 261	24.22 271	34.63 273	40.21 273	8.53 265	22.43 272	55.95 272	72.41 273	62.86 274	79.77 274

ASD4	27.98 275	34.14 274	19.11 269	22.11 269	15.76 269	34.49 275	19.22 270	25.24 273	22.16 268	27.84 272	27.98 271	36.03 273	27.38 273	22.78 270	22.42 267	22.41 268	30.38 274	24.27 269	27.15 269	30.34 275	51.62 275	47.40 275	17.59 271	18.37 269	29.34 271	34.36 270	26.84 270	38.61 270

LRCNet_RVC	12.77 264	18.28 269	5.31 259	23.03 270	20.03 270	22.79 271	18.73 269	10.19 266	4.29 253	21.40 271	17.07 267	21.90 267	12.67 257	27.64 272	4.72 201	1.57 218	13.91 266	9.09 263	27.19 270	10.23 261	5.66 260	2.42 237	25.54 272	13.38 267	1.45 226	0.65 179	3.23 252	2.39 217

LE_ROB	7.96 258	3.98 254	5.96 261	6.32 256	20.03 270	4.31 252	17.09 267	6.33 259	9.23 261	1.00 234	4.87 247	16.05 262	22.60 263	3.45 245	2.97 176	0.95 172	2.14 242	1.91 252	13.13 255	5.86 258	2.32 235	2.18 224	9.68 269	5.18 261	10.55 262	9.20 261	10.65 261	17.10 266

HaxPig	22.03 269	23.76 270	21.73 270	25.29 271	25.48 272	24.76 272	26.73 272	22.91 271	21.16 267	29.02 273	26.42 270	24.60 268	19.57 260	25.83 271	24.34 268	21.24 267	25.03 272	26.17 270	24.65 267	23.00 269	18.72 268	16.12 267	29.01 273	21.22 270	10.44 261	12.85 265	9.65 260	15.02 264

DPSimNet_ROB	19.60 268	30.02 272	12.51 264	29.96 273	26.66 273	21.35 270	18.10 268	23.34 272	23.91 272	14.59 270	30.41 273	25.17 269	25.12 266	12.92 269	12.40 261	9.18 260	23.72 271	11.03 264	37.61 275	12.43 266	24.99 270	8.77 264	13.55 270	15.98 268	13.56 265	10.45 262	19.73 266	21.73 267

MEDIAN_ROB	25.69 270	28.81 271	26.20 271	29.88 272	29.43 274	29.00 273	30.34 273	27.00 274	24.64 273	34.12 274	30.21 272	29.31 271	23.43 264	29.48 274	26.63 269	23.36 269	29.99 273	29.41 271	29.88 271	27.28 273	23.55 269	19.50 268	31.94 274	23.91 274	14.08 267	13.72 266	13.09 265	15.43 265

AVERAGE_ROB	27.45 272	31.37 273	28.57 275	32.97 274	32.12 275	32.15 274	33.40 274	29.93 275	27.60 274	35.93 275	32.13 274	32.22 272	25.90 270	32.99 275	28.90 270	25.88 270	31.46 275	30.17 275	31.78 272	29.24 274	25.48 271	21.56 271	34.85 275	27.16 275	14.02 266	10.69 263	11.65 264	11.07 261

Low-res two-view benchmark